WO2012060318A1 - 超音波診断装置及び超音波画像処理装置 - Google Patents

超音波診断装置及び超音波画像処理装置 Download PDF

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WO2012060318A1
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image
filter
unit
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ultrasonic
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PCT/JP2011/075054
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良太 大住
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株式会社 東芝
東芝メディカルシステムズ株式会社
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    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/08—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings
    • A61B8/0891—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings for diagnosis of blood vessels
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/48—Diagnostic techniques
    • A61B8/488—Diagnostic techniques involving Doppler signals
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
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    • G—PHYSICS
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    • G06T2207/20192—Edge enhancement; Edge preservation
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    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30101—Blood vessel; Artery; Vein; Vascular

Definitions

  • the present embodiment relates to an ultrasonic diagnostic apparatus and an ultrasonic image processing apparatus.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus transmits an ultrasonic wave from a transducer built in an ultrasonic probe to a subject, receives an ultrasonic wave reflected by the subject through the transducer, and receives the received ultrasonic wave.
  • An ultrasonic image is generated based on an echo signal corresponding to the signal.
  • the ultrasonic image includes speckles due to interference of various noises and ultrasonic waves in addition to information on the subject tissue. Noise and speckle deteriorate the image quality of the ultrasonic image.
  • the vascular wall intima region is entirely emphasized, smoothed in the intima direction, and the substantial region located in the vicinity of the vascular wall intima region is not emphasized .
  • the vascular wall intima region is detected as an edge, but a substantial region having a large luminance change is also detected as an edge. Therefore, when the vascular wall intima region is emphasized, the substantial region is also emphasized.
  • the substantial region near the vascular wall intimal region may become too bright.
  • An object of the embodiment is to provide an ultrasonic diagnostic apparatus and an ultrasonic image processing apparatus that can improve the image quality of an ultrasonic image.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus includes an ultrasonic probe, a generation unit, a calculation unit, a filter processing unit, an enhancement unit, and a synthesis unit.
  • the ultrasonic probe transmits ultrasonic waves toward the subject, receives the ultrasonic waves reflected by the subject, and generates an echo signal corresponding to the received ultrasonic waves.
  • the generator generates an ultrasound image related to the subject based on the generated echo signal.
  • the calculation unit calculates edge information based on the generated ultrasonic image.
  • the filter processing unit applies a filter having a filter characteristic corresponding to the calculated edge information to the ultrasonic image, and generates a filter image from the ultrasonic image.
  • the enhancement unit raises the luminance value of the portion corresponding to the edge information in the generated filter image according to the edge information, and generates an enhanced image from the filter image.
  • the synthesizing unit generates a synthesized image of the enhanced image and the ultrasonic image according to a synthesis ratio according to a luminance value of the generated enhanced image.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of an ultrasonic diagnostic apparatus according to the present embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration of the image processing unit in FIG. 1.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration of the optimum luminance image generation unit in FIG.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a configuration of the high luminance suppression unit in FIG. 3.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a blood vessel image that is a processing target image of the high-luminance suppressing unit in FIG. 3.
  • FIG. 6 is a diagram showing the relationship between the parameter E TH used by the image composition unit of FIG. 5 and the luminance value of the emphasized image I ENH .
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of an ultrasonic diagnostic apparatus according to the present embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration of the image processing unit in FIG. 1.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration of the optimum luminance image generation unit
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a configuration of the optimum luminance image generation unit according to the first modification of the present embodiment.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating a configuration of the optimum luminance image generation unit according to the second modification of the present embodiment.
  • FIG. 9 is a diagram showing the input / output characteristics of the LUT used by the table unit of FIG.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a configuration of the optimum luminance image generation unit according to the third modification of the present embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration of an ultrasonic diagnostic apparatus 1 according to the present embodiment.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus 1 includes an ultrasonic probe 10, a transmission unit 20, a reception unit 30, a B-mode processing unit 40, a color Doppler processing unit 50, an image generation unit 60, an image processing unit 70, and a storage unit. 80 and a display unit 90.
  • the ultrasonic probe 10 has a plurality of transducers.
  • the ultrasonic probe 10 receives the drive signal from the transmission unit 20 and transmits ultrasonic waves toward the subject.
  • the ultrasonic waves transmitted to the subject are successively reflected by the discontinuous surface of the acoustic impedance of the body tissue.
  • the reflected ultrasonic wave is received by the ultrasonic probe 10.
  • the ultrasonic probe 10 generates an electrical signal (echo signal) corresponding to the intensity of the received ultrasonic wave.
  • the amplitude of the echo signal depends on the difference in acoustic impedance at the reflected discontinuous surface.
  • the echo signal when ultrasonic waves are reflected on the surface of a moving body such as a moving bloodstream or heart wall, the echo signal has a frequency shift depending on the velocity component in the ultrasonic transmission direction of the moving body due to the Doppler effect. receive.
  • the transmission unit 20 repeatedly transmits ultrasonic waves to the subject via the ultrasonic probe 10. More specifically, the transmission unit 20 includes a rate pulse generation circuit, a transmission delay circuit, a drive pulse generation circuit, and the like (not shown) for transmitting ultrasonic waves.
  • the rate pulse generation circuit repeatedly generates a rate pulse for each channel at a predetermined rate frequency frHz (cycle; 1 / fr second).
  • the delay circuit focuses the ultrasonic wave into a beam for each channel and gives each rate pulse a delay time necessary to determine the transmission directivity.
  • the drive pulse generation circuit applies a drive pulse to the ultrasonic probe 10 at a timing based on each delayed rate pulse.
  • the receiving unit 30 repeatedly receives ultrasonic waves from the subject via the ultrasonic probe 10. More specifically, the receiving unit 30 includes an amplifier circuit (not shown), an A / D converter, a reception delay circuit, an adder, and the like for receiving ultrasonic waves.
  • the amplifier circuit amplifies the echo signal from the ultrasonic probe 10 for each channel.
  • the A / D converter converts the amplified echo signal from an analog signal to a digital signal for each channel.
  • the reception delay circuit focuses the echo signal converted into the digital signal into a beam shape for each channel and gives a delay time necessary for determining the reception directivity.
  • the adder adds the echo signals given delay times.
  • a reception signal corresponding to the reception beam is generated by the addition process. In this way, the receiving unit 30 generates a plurality of reception signals respectively corresponding to the plurality of reception beams.
  • the received signal is supplied to the B mode processing unit 40 and the color Doppler processing unit 50.
  • the B-mode processing unit 40 logarithmically amplifies the reception signal from the reception unit 30, and envelope-detects the log-amplified reception signal, thereby generating B-mode signal data that expresses the intensity of the echo signal by luminance. .
  • the generated B-mode signal data is supplied to the image generator 60.
  • the color Doppler processing unit 50 performs autocorrelation calculation on the received signal from the receiving unit 30, extracts blood flow, tissue, and contrast agent echo components due to the Doppler effect, and the intensity of blood flow information such as average velocity, dispersion, and power. Generates Doppler signal data that expresses in color. The generated Doppler signal data is supplied to the image generator 60.
  • the image generator 60 generates a B-mode image related to the subject based on the B-mode signal from the B-mode processor 40.
  • the image generation unit 60 is configured by a scan converter.
  • the image generator 60 generates a B-mode image by converting the scan mode of the B-mode signal from the ultrasonic scan method to the display device method.
  • the pixel of the B mode image has a luminance value corresponding to the intensity of the derived B mode signal.
  • the image generation unit 60 generates a Doppler image related to the subject based on the Doppler signal from the color Doppler processing unit 50.
  • the pixel of the Doppler image has a color value corresponding to the intensity of the derived Doppler signal.
  • the B-mode image and the Doppler image are supplied to the storage unit 80 and the image processing unit 70.
  • the image processing unit 70 performs image processing on the B-mode image from the image generation unit 60 or the storage unit 70.
  • the image processing generates a B-mode image in which speckles and noise are reduced, and the attention area is appropriately emphasized without excessive enhancement of the non-attention area. Details of the image processing will be described later.
  • the B-mode image subjected to the image processing is supplied to the storage unit 80 and the display unit 90.
  • the display unit 90 displays the B-mode image subjected to the image processing by the image processing unit 70 on the display device. At this time, a Doppler image may be superimposed on the B-mode image.
  • a display device such as a CRT display, a liquid crystal display, an organic EL display, or a plasma display can be used as appropriate.
  • the image processing unit 70, the storage unit 80, and the display unit 90 constitute the image processing apparatus 100.
  • the image processing apparatus 100 may be incorporated in the ultrasonic diagnostic apparatus 1 or may be incorporated in a computer separate from the ultrasonic diagnostic apparatus 1.
  • the B-mode image to be processed by the image processing unit 70 is a B-mode image related to the blood vessels of the subject.
  • the present embodiment is not limited to this, and the B-mode image to be processed by the image processing unit 70 can also be applied to a B-mode image related to a molded tissue such as bone or muscle other than blood vessels.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration of the image processing unit 70.
  • the image processing unit 70 has a multiple structure composed of a plurality of layers (levels) in order to perform multiresolution decomposition / combination.
  • the maximum level of multi-resolution decomposition / combination is set to 3 for specific explanation.
  • Multi-resolution decomposition / synthesis may be performed in a range from level 1 to level n (where n is a natural number of 2 or more).
  • discrete wavelet transform / inverse transform is adopted as an example of multiresolution decomposition / synthesis.
  • the present embodiment need not be limited to this.
  • an existing multiresolution decomposition / synthesis method such as a Laplacian / pyramid method or a Gabor transformation / inverse transformation may be adopted.
  • the image processing unit 70 includes a multi-resolution decomposition unit 71 (71-1, 71-2, 71-3) and an optimum luminance image generation unit 73 (73-1) for each level. 73-2, 73-3), high-frequency image control unit 75 (75-1, 75-2, 75-3), and multi-resolution composition unit 77 (77-1, 77-2, 77-3). I have.
  • the multi-resolution decomposition unit 71 generates a low-frequency image and a high-frequency image having a resolution lower than the resolution of the processing target image based on the processing target image. For example, the multi-resolution decomposition unit 71 performs discrete wavelet transform on the processing target image. In the discrete wavelet transform, the multiresolution decomposition unit 71 applies a one-dimensional low-pass filter and a high-pass filter in each axial direction (each dimension) of the xy orthogonal coordinates. By applying these filters, the processing target image is decomposed into one low-frequency image and three high-frequency images.
  • the low frequency image includes a low frequency component among the spatial frequency components of the processing target image.
  • Each high-frequency image includes a high-frequency component related to at least one direction among the spatial frequency components of the processing target image.
  • the number of samples per coordinate axis of each image after decomposition is reduced to half of the number of samples per coordinate axis before decomposition.
  • the processing target image is a B-mode image from the image generation unit 60 or the storage unit 70.
  • the processing target image is a low-frequency image from the multi-resolution decomposition unit 71 one level below.
  • the generated low frequency image is supplied to the optimum luminance image generation unit 73-3 having the highest level.
  • the generated low-frequency image is supplied to the multi-resolution decomposition unit 71 belonging to the level one level higher.
  • the generated three high frequency images are supplied to the high frequency image control unit 75 belonging to the same level.
  • the optimum luminance image generation unit 73 calculates edge information for each of a plurality of pixels included in the processing target image.
  • the edge information is supplied to the high-frequency image control unit 75 at the same level.
  • the optimum luminance image generating unit 73 uses the edge information to appropriately enhance the edge region of the non-high luminance region without reducing the speckle and noise from the processing target image and overly enhancing the high luminance region. Generated images.
  • the generated image is called an optimum luminance image.
  • the optimum luminance image is supplied to the multi-resolution composition unit 77 at the same level.
  • the processing target image is a low-frequency image from the multi-resolution decomposition unit 71 belonging to the highest level.
  • the processing target image is an image from the multi-resolution composition unit 77 belonging to a level one level higher.
  • FIG. 3 is a diagram showing a configuration of the optimum luminance image generation unit 73.
  • the optimum luminance image generation unit 73 includes an edge information calculation unit 731, an edge filter unit 733, an edge enhancement unit 735, and a high luminance suppression unit 737.
  • the edge information calculation unit 731 calculates edge information for each of a plurality of pixels included in the processing target image IIN . Specifically, the edge information calculation unit 731 first performs spatial differentiation along each coordinate axis using a processing target pixel and a neighboring pixel of the processing target pixel, and calculates a spatial differential value. Then, the edge information calculation unit 731 calculates the edge strength and direction related to the processing target pixel based on the calculated spatial differential value. The combination of edge strength and direction is edge information. More specifically, the edge information calculation unit 731 calculates a plurality of elements of the structure tensor of the processing target pixel using the spatial differential value.
  • the edge information calculation unit 731 performs linear algebra calculation on the calculated plurality of elements, and calculates two eigenvalues and two eigenvectors of the structure tensor.
  • One of the two eigenvectors means a direction along the edge, and the other means a direction perpendicular to the edge.
  • the direction along the edge is referred to as the edge direction.
  • the eigenvalue depends on the strength of the edge.
  • the pixels for which the edge information is to be calculated may be all the pixels included in the processing target image IIN , or may be a pixel in a region of interest set by the user via an input device or the like. Further, one edge information may be calculated for one pixel or one for a plurality of pixels. When one piece of edge information is calculated for a plurality of pixels, for example, the edge information may be calculated for a representative pixel among the plurality of pixels. The representative pixel is, for example, a pixel located at the center, centroid, or end of a plurality of pixels. Further, statistical values of a plurality of edge information for a plurality of pixels may be used as edge information for the plurality of pixels. In this case, the statistical value is set to, for example, an average value, an intermediate value, a maximum value, a minimum value, a mode value, etc. of a plurality of edge information.
  • the edge information calculation method is not limited to the method using the structure tensor.
  • the edge information may be calculated using a Hessian matrix instead of the structure tensor.
  • the edge filter unit 733 applies a filter having a filter characteristic corresponding to the edge information to the input image.
  • a filter having filter characteristics corresponding to edge information is referred to as an edge filter.
  • each of the plurality of pixels included in the target image I IN calculates an edge filter for.
  • the edge filter has a characteristic of sharpening the edge region along the edge direction and smoothing the edge region along the vertical direction of the edge direction.
  • Examples of the edge filter include a non-linear anisotropic diffusion filter (Nonlinear Anisotropic Diffusion Filter) calculated based on edge information.
  • Edge filter 733 by applying an edge filter to each pixel, to emphasize the edge region included in the processing target image I IN, suppressing non-edge region.
  • an output image of the edge filter unit 733 is referred to as a filter image I FIL .
  • the edge enhancement unit 735 increases the luminance value of each of the plurality of pixels included in the filter image I FIL according to the edge information.
  • an output image of the edge enhancement unit 735 is referred to as an enhanced image I ENH .
  • the edge enhancement unit 735 compares the edge strength with a threshold value for each pixel, sets a pixel having an edge strength larger than the threshold value as an edge region, and has an edge strength smaller than the threshold value. Set pixel to non-edge region. Then, the edge enhancement unit 735 increases the luminance value of the pixel included in the edge region by an increase amount corresponding to the edge strength.
  • the amount of increase is defined, for example, by the product of the parameter a ENH and the edge strength E EDGE .
  • the enhancement of the edge region is expressed by the following equation (1), for example. Note that I ENH represents the luminance value of the pixel of the enhanced image, and I FIL represents the luminance value of the pixel of the filter image.
  • the parameter a ENH is a parameter for adjusting the increase degree of the luminance value.
  • the parameter a ENH is set to an arbitrary value by the operator. Since the edge region must not be emphasized too much, the parameter a ENH is set to a minute amount of about 0.02, for example. In this way, the edge enhancement unit 735 further enhances the edge region on the filter image I FIL by slightly increasing the luminance value of the pixel having a relatively large edge strength.
  • the luminance value of the pixel corresponding to the edge information is raised by the edge enhancement unit 735.
  • the edge enhancement unit 735 raises the luminance values of the plurality of pixels corresponding to the edge information.
  • the high luminance suppression unit 737 suppresses the high luminance region on the enhanced image I ENH and generates an optimal luminance image. More specifically, the high luminance suppression unit 737 combines the emphasized image I ENH and the processing target image I IN according to the combination ratio according to the luminance value of the emphasized image I ENH to generate the optimum luminance image I OUT .
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a configuration of the high luminance suppression unit 737.
  • the high luminance suppression unit 737 includes an area detection unit 7371 and an image composition unit 7373.
  • a B-mode image related to a blood vessel hereinafter referred to as a blood vessel image
  • a blood vessel image a B-mode image related to a blood vessel
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of a blood vessel image.
  • the blood vessel image includes a lumen region R1 related to the lumen, a blood vessel wall intima region R2 related to the blood vessel wall intima, and a substantial tissue region R3 related to the substantial tissue.
  • the pixel region that the operator wants to observe is the vascular wall intima region R2.
  • the vascular wall intima region R2 is located between the lumen region R1 and the parenchymal tissue region R3.
  • the vascular wall intima region R2 has a lower luminance value than the substantial tissue region R3 if the vascular wall intima is normal.
  • the vascular wall intima region R2 is displayed in light gray.
  • the vascular wall intima region R2 has an elongated shape. Therefore, the vascular wall intima region R2 is recognized as an edge region by image processing. Accordingly, the edge filter unit 733 emphasizes the vascular wall intima region R2. On the other hand, as described above, the edge filter by the edge filter unit 733 is executed at each level of multi-resolution decomposition. Since the resolution of the image is reduced by the multi-resolution decomposition, the vascular wall intima region R2 that is the edge region is not sufficiently reproduced on the image. For example, the vascular wall intima region R2 that should be actually one connected pixel region is displayed as a pixel region divided into a plurality of pixels due to a decrease in resolution.
  • the edge enhancement unit 735 following the edge filter unit 733 further enhances the vascular wall intima region R2 (edge region of the non-high brightness region).
  • the edge enhancement by the edge enhancement unit 735 further enhances the edge region of the high luminance region. Accordingly, the substantial tissue region R3 on the emphasized image is excessively emphasized, and whiteness is conspicuous on the image.
  • the region detection unit 7371 detects a high luminance region and a non-high luminance region from the enhanced image I ENH . Specifically, the region detection unit 7371 compares the luminance value of the pixel with a threshold value for each of the plurality of pixels included in the enhanced image I ENH . When the luminance value of the processing target pixel is larger than the threshold value, the region detection unit 7371 sets the processing target pixel as a high luminance pixel. When the luminance value of the processing target pixel is lower than the threshold value, the region detection unit 7371 sets the processing target pixel as a non-high luminance pixel. A set of high brightness pixels is a high brightness area, and a set of non-high brightness pixels is a non-high brightness area.
  • the region detection unit 7371 detects a high luminance region and a non-high luminance region from the emphasized image I ENH .
  • the threshold for region detection is, for example, the maximum luminance that the vascular wall intimal region after enhancement can have so that the vascular wall intimal region is included in the non-high luminance region Set to a value.
  • the image composition unit 7373 generates an optimal luminance image in which the edge region of the high luminance region is suppressed and the edge region of the non-high luminance region is emphasized.
  • the image processing, the image synthesizing unit 7373 may generate an optimum luminance image I OUT by combining the enhanced image I ENH and the target image I IN accordance with the synthesis ratio of the enhanced image I ENH and processed image I IN To do.
  • the composition ratio means a ratio between the contribution degree of the emphasized image I ENH and the contribution degree of the processing target image I IN to the luminance value of the optimum luminance image. Specifically, the composition ratio is determined for each of a plurality of pixels included in the enhanced image I ENH according to the luminance value.
  • the weighting factor for the enhanced image I ENH and the weight coefficient for the processing target image I IN Is set to the ratio of the weighting factor to the processing target image IIN with respect to the total value.
  • the total value of the weighting coefficient weighting factor to the processing target image I IN to enhanced image I ENH is set to 1.
  • the combination ratio is set to a value such that the non-high brightness area is emphasized and the high brightness area is suppressed.
  • the synthesis ratio is 100%, that is, the weighting factor for the enhanced image I ENH is set to 0, and the weight for the processing target image I IN The coefficient is set to 1. If the target pixel is classified into the non-high-luminance region setting, the synthesis ratio is 0%, that is, the weighting coefficients to emphasize the pixel I ENH is set to 1, the weighting factor to the processing target image I IN is 0 Is done. That is, the image composition unit 7373 replaces the luminance value of the high-luminance pixel included in the enhanced image I ENH with the luminance value of the pixel at the same coordinate in the processing target image I IN .
  • the image composition unit 7373 selects the emphasized image I ENH in the high luminance region, and selects the processing target image I IN in the non-high luminance region. Therefore, using the first composition ratio, the image composition unit 7373 optimizes the vascular wall intima region based on the processing target image I IN and the enhanced image I ENH and optimally suppresses the substantial tissue region appropriately. A luminance image can be generated.
  • the optimal luminance image generation process using the second synthesis ratio is expressed by the following equation (2), for example.
  • I OUT represents the luminance value of the pixel of the optimum luminance image
  • I IN represents the luminance value of the pixel of the processing target image
  • I ENH represents the luminance value of the pixel of the enhanced image.
  • I OUT E TH ⁇ I IN + (1 ⁇ E TH ) ⁇ I ENH (2)
  • E TH is a weighting factor to the processing target image I IN
  • (1-E TH ) is a weighting factor to enhanced image I ENH.
  • FIG. 6 is a graph showing the relationship between the parameter E TH and the luminance value of the emphasized image I ENH .
  • the weighting factor E TH for the processing target image I IN is linear according to the luminance value of the enhanced image I ENH in order to smooth the boundary between the high luminance region and the non-high luminance region.
  • the weighting factor E TH is set to 0 and the weighting factor (1-E TH ) is set to 1. That is, when the processing target pixel is divided into non-high brightness areas, the composition ratio is set to 0%.
  • the weighting factor E TH increases from 0 to 1 and the weighting factor (1-E TH ) increases from 1 to 0 as the luminance value of the processing target pixel increases. Decreases linearly. That is, when the processing target pixel is divided into high luminance areas, the composition ratio is linearly changed from 0% to 100% as the luminance value increases. More specifically, as the luminance value increases from the threshold value I Thl to the threshold value I Thh , the weighting factor E TH decreases linearly from 0 to 1.
  • the threshold value I Thl is set, for example, between the maximum luminance value that the vascular wall intima region can have and the minimum luminance value that the parenchymal tissue region can have.
  • the threshold value I Thh is set, for example, to a value that is larger by a specified value than the lowest luminance value that the substantial tissue region can have.
  • the second combination ratio linearly changes in accordance with the luminance value in the luminance value range that the high luminance region can take.
  • the image composition unit 7373 can smooth the boundary between the high brightness area and the non-high brightness area on the optimum brightness image as compared with the case where the first composition ratio is used. Therefore, using the second composition ratio, the image composition unit 7373 optimizes the vascular wall intimal region based on the processing target image I IN and the enhanced image I ENH and optimally suppresses the substantial tissue region appropriately.
  • a luminance image I OUT can be generated.
  • first synthesis ratio or the second synthesis ratio can be arbitrarily set by the operator.
  • the optimum luminance image I OUT generated using the first synthesis ratio or the second synthesis ratio in this way is supplied to the multi-resolution synthesis unit 77 at the same level.
  • the high frequency image control unit 75 controls the luminance values of the three high frequency images from the multi-resolution decomposition unit 71 by using the edge information from the optimum luminance image generation unit 73. Specifically, the high frequency image generation unit 75 multiplies the pixel by a parameter corresponding to the edge information for each of a plurality of pixels included in each high frequency image. This parameter has a first parameter for the edge region and a second parameter for the non-edge region. The first parameter is set so that the edge region is emphasized. The second parameter is set so that the non-edge region is suppressed.
  • the high frequency image whose luminance value is controlled by the high frequency image control unit 75 is supplied to the multi-resolution composition unit 77.
  • the multi-resolution composition unit 77 has a resolution larger than that of the optimum luminance image and the high frequency image based on the optimum luminance image from the optimum luminance image generation unit 73 and the three high frequency images from the high frequency image control unit 75. Generate an output image. Specifically, the multi-resolution synthesis unit 77 performs multi-resolution synthesis such as discrete wavelet inverse transform on the optimal luminance image and the three high-frequency images. The number of samples per coordinate axis of the output image after synthesis is expanded to twice the number of samples per coordinate axis of the optimum luminance image and high-frequency image before synthesis.
  • the output image is supplied to the optimum luminance image generation unit 73 belonging to a level one level lower.
  • the output image is supplied from the image processing unit 70 to the display unit 90.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus 1 and the image processing apparatus 100 include the edge filter unit 733, the edge enhancement unit 735, and the high brightness suppression unit 737.
  • the edge filter unit 733 applies an edge filter having filter characteristics corresponding to the edge information to the input image. As a result, a filter image that is smoothed in the edge direction and sharpened in the vertical direction of the edge direction is generated.
  • the edge enhancement unit 735 generates an enhanced image in which the brightness value of the edge region is further increased according to the edge information from the filter image.
  • the high luminance suppression unit 737 suppresses a high luminance region on the enhanced image.
  • the high-intensity suppression unit 737 combines the enhanced image and the input image according to the combination ratio according to the luminance value of the enhanced image.
  • the optimum luminance image generation unit 73 can generate an optimum luminance image in which speckles and noises are reduced and the edge region of the non-high luminance region is appropriately emphasized without excessively emphasizing the high luminance region.
  • the optimum luminance image generation unit 73 can set an appropriate luminance value without excessively increasing the luminance value of the substantial tissue region adjacent to the vascular wall intima region.
  • the optimum luminance image generation unit 73 can be a pixel region in which the vascular wall intima regions are connected to one.
  • edge enhancement by the edge enhancement unit 735 and high luminance suppression by the high luminance suppression unit 737 are performed at each level subjected to multi-resolution decomposition.
  • edge enhancement by the edge enhancement unit 735 and high luminance suppression by the high luminance suppression unit 737 are performed after multi-level synthesis at level 1, the boundary between the edge region and the non-edge region, or the high luminance region And the non-high brightness area becomes more natural.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus 1 and the image processing apparatus 100 according to the present embodiment realize an improvement in the image quality of the ultrasonic image.
  • the optimum luminance image generation unit 73 is provided at each level of multi-resolution decomposition, and the low frequency image at each level is a processing target.
  • the optimum luminance image generation unit 73 may process the high frequency image instead of the low frequency image. Further, it may be provided only at some levels of multi-resolution decomposition.
  • the optimum luminance image generation unit 73 may process an image before multiresolution decomposition or an image after multiresolution decomposition.
  • the optimum luminance image generation unit 73 according to the present embodiment performs high luminance suppression by the high luminance suppression unit 737 after edge enhancement by the edge enhancement unit 735.
  • the optimum luminance image generation unit according to the first modification includes an edge enhancement unit after the high luminance suppression unit 737.
  • the optimum luminance image generation unit according to Modification 1 will be described. In the following description, components having substantially the same functions as those of the present embodiment are denoted by the same reference numerals, and redundant description is given only when necessary.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a configuration of the optimum luminance image generation unit 73a according to the first modification.
  • the optimum luminance image generation unit 73a includes an edge information calculation unit 731, an edge filter unit 733, a high luminance suppression unit 737a, and an edge enhancement unit 735a.
  • the high luminance suppression unit 737 a suppresses a high luminance region on the filter image I FIL from the edge filter unit 733. Specifically, high-luminance suppression unit 737a generates a composite image I CON by combining the processed image I IN and filters the image I FIL accordance with the synthesis ratio corresponding to the luminance values of the filtered image I FIL.
  • the composition ratio according to the first modification means the ratio of the contribution degree of the filter image I FIL and the contribution degree of the processing target image I IN to the luminance value of the composite image I CON .
  • Synthesis ratio according to Modification 1 is set to the ratio of weight coefficients into the processing target image I IN to the total value of the weighting factor of the weighting factor to the filtered image I FIL to the processing target image I IN.
  • the composite image I CON is an image in which a high luminance region on the filter image I FIL is suppressed.
  • the image synthesizing method is the same as the image synthesizing method by the image synthesizing unit 7373 in the present embodiment, and the description thereof will be omitted.
  • the high luminance suppression unit increases the luminance value of each of the plurality of pixels included in the composite image I CON from 737a according to the edge information.
  • the method of increasing the brightness value is the same as the method by the edge enhancement unit 735 according to the present embodiment.
  • the edge enhancement unit 735a generates an optimum luminance image in which the edge region of the non-high luminance region is emphasized while the edge region of the high luminance region is suppressed.
  • an optimal luminance image is generated in which the vascular wall intima region is more emphasized and the substantial tissue region is suppressed.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus and the image processing apparatus according to the first modification of the present embodiment realize an improvement in the image quality of the ultrasonic image.
  • the optimum luminance image generation unit 73 (Modification 2)
  • the optimum luminance image generation unit 73 according to the present embodiment generates an optimum luminance image based on the processing target image and the enhanced image from the edge enhancement unit 735.
  • the optimum luminance image generation unit according to the modified example 2 generates an optimum luminance image based only on the enhanced image from the edge enhancement unit.
  • the optimum luminance image generation unit according to Modification 2 will be described.
  • components having substantially the same functions as those of the present embodiment are denoted by the same reference numerals, and redundant description is given only when necessary.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating a configuration of the optimum luminance image generating unit 73b according to the second modification.
  • the optimum luminance image generation unit 73b includes an edge information calculation unit 731, an edge filter unit 733, an edge enhancement unit 735, and a table unit 739.
  • the table unit 739 applies a lookup table (LUT) to the enhanced image from the edge enhancement unit 735.
  • An optimum luminance image I OUT is generated by applying the LUT.
  • the LUT is prepared in advance.
  • LUT is a table defining the output characteristics of the input luminance value (enhanced image I luminance value ENH) and the output luminance values (luminance value of the optimum luminance image I OUT).
  • FIG. 9 is a diagram illustrating the input / output characteristics of the LUT of the table unit 739, where the horizontal axis represents the input luminance value and the vertical axis represents the output luminance value.
  • the LUT has a first input / output characteristic and a second input / output characteristic.
  • the first input / output characteristic dominates a luminance value range in which the input luminance value is lower than the threshold value ITh .
  • the output luminance value increases linearly as the input luminance value increases.
  • the line L1 indicating the output luminance value with respect to the input luminance value in the first input / output characteristic is a straight line and has an inclination of 45 degrees or more with respect to the input luminance value axis.
  • this low luminance value range for example, a value obtained by multiplying the input luminance value by a positive number of 1 or more is replaced with the output luminance value.
  • the second input / output characteristic dominates a luminance value range in which the input luminance value is higher than the threshold value ITh . In the second input / output characteristic, the output luminance value increases more slowly and nonlinearly than the first input / output characteristic as the input luminance value increases.
  • the line L2 indicating the output luminance value with respect to the input luminance value in the second input / output characteristic is a curve, and rises nonlinearly below the extended line L1 ′ of the line L1.
  • the threshold value I Th is set at the boundary between the high luminance region and the non-high luminance region.
  • the threshold value I Th is set to, for example, the maximum luminance value that the vascular wall intimal region in the enhanced image can have so that the vascular wall intimal region is included in the non-high luminance region.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus and the image processing apparatus according to the second modification of the present embodiment can improve the image quality of the ultrasonic image.
  • the optimum luminance image generation unit 73 according to the present embodiment is provided with a high luminance suppression unit 737 after the edge filter unit 733.
  • the optimum luminance image generation unit according to the modified example 3 includes an edge filter unit after the high luminance suppression unit.
  • the optimum luminance image generation unit according to Modification 3 will be described.
  • configurations having substantially the same functions as those of the present embodiment, the first modification, and the second modification are denoted by the same reference numerals, and redundant description is performed only when necessary.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a configuration of the optimum luminance image generating unit 73c according to the third modification.
  • the optimum luminance image generation unit 73c includes a table unit 739c, an edge information calculation unit 731c, a main filter unit 733c, and an edge enhancement unit 735c.
  • Table unit 739c applies the LUT to the processing target image I IN, generates a table image I CON.
  • the LUT has the same characteristics as the input / output characteristics according to the second modification.
  • the edge information calculation unit 731c calculates edge information for each of the plurality of pixels included in the table image I CON .
  • Edge filter unit 733c by applying an edge filter having a filter characteristic according to the edge information in the table image I CON, smoothed in the edge direction, sharpen the vertical edge direction. As a result, a filter image I FIL is generated.
  • the edge enhancement unit 735c increases the luminance value of each of the plurality of pixels included in the filter image I FIL according to the edge information.
  • the method of increasing the brightness value is the same as the method by the edge enhancement unit 735 according to the present embodiment.
  • the edge enhancement unit 735c generates the optimum luminance image I OUT in which the edge region of the high luminance region is appropriately suppressed and the edge region of the non-high luminance region is emphasized.
  • an optimal luminance image is generated in which the vascular wall intima region is more emphasized and the substantial tissue region is suppressed.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus and the image processing apparatus according to the third modification of the present embodiment realize an improvement in the image quality of the ultrasonic image.
  • the image processing apparatus is assumed to process ultrasonic images.
  • the present embodiment is not limited to this. That is, the image processing apparatus according to the present embodiment generates a CT image generated by an X-ray computed tomography apparatus, an X-ray image generated by an X-ray diagnostic apparatus, and a magnetic resonance imaging apparatus in addition to an ultrasound image.
  • the processed MR image can also be a processing target.
  • SYMBOLS 1 Ultrasound diagnostic apparatus, 10 ... Ultrasonic probe, 20 ... Transmission part, 30 ... Reception part, 40 ... B mode processing part, 50 ... Color doppler processing part, 60 ... Image generation part, 70 ... Image processing part, 71 ... Multi-resolution decomposition unit, 73 ... Optimal luminance image generation unit, 75 ... High frequency image control unit, 77 ... Multi-resolution composition unit, 80 ... Storage unit, 90 ... Display unit, 100 ... Ultrasonic image processing device, 731 ... Edge Information calculation unit, 733 ... edge filter unit, 735 ... edge enhancement unit, 737 ... high luminance suppression unit, 7371 ... area detection unit, 7373 ... image composition unit

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Abstract

　超音波画像の画質の向上。　エッジ情報算出部７３１は、前記発生された超音波画像に基づいてエッジ情報を算出する。エッジフィルタ部７３３は、前記算出されたエッジ情報に応じたフィルタ特性を有するフィルタを前記超音波画像に施し、前記超音波画像からフィルタ画像を発生する。エッジ強調部７３５は、前記発生されたフィルタ画像のうちの前記エッジ情報に対応する箇所の輝度値を前記エッジ情報に応じて上昇し、前記フィルタ画像から強調画像を発生する。高輝度抑制部７３７は、前記発生された強調画像の輝度値に応じた合成比率に従って前記強調画像と前記超音波画像との合成画像を発生する。

Description

超音波診断装置及び超音波画像処理装置
　本実施形態は、超音波診断装置及び超音波画像処理装置に関する。
　超音波診断装置は、超音波プローブに内蔵された振動子から被検体に超音波を送波し、被検体により反射された超音波を振動子を介して受波し、受波された超音波に応じたエコー信号に基づいて超音波画像を発生している。超音波画像は、被検体組織に関する情報以外に、各種のノイズや超音波の干渉によるスペックルを含んでいる。ノイズやスペックルは、超音波画像の画質を劣化させている。
　ノイズやスペックルを低減し被検体組織に関する情報を強調するために、超音波画像の各画素のエッジ情報を算出し、算出されたエッジ情報に応じたフィルタを画素に適用する方法がある。このフィルタは、具体的には、エッジ方向に平滑化し、エッジ方向の垂直方向に鮮鋭化している。このフィルタを利用した画像処理方法は、例えば、血管画像の画質向上に利用されている。
　血管に関する超音波画像の観察のためには、血管壁内膜領域は全体的に強調され、内膜方向に平滑化され、血管壁内膜領域の近傍に位置する実質領域は強調されないことが望ましい。上記の画像処理方法により、血管壁内膜領域がエッジとして検出されるが、輝度変化の大きい実質領域もエッジとして検出されてしまう。そのため、血管壁内膜領域が強調されると、実質領域も強調されてしまう。このように上記の画像処理方法を適用することにより、血管壁内膜領域の表示を最適化しようとすると、血管壁内膜領域近傍の実質領域が明るくなり過ぎてしまう場合がある。
特開２００９―１５３９１８号公報
　実施形態の目的は、超音波画像の画質の向上を可能とする超音波診断装置及び超音波画像処理装置を提供することにある。
　本実施形態に係る超音波診断装置は、超音波プローブ、発生部、算出部、フィルタ処理部、強調部、及び合成部を有する。超音波プローブは、超音波を被検体に向けて送波し、前記被検体により反射された超音波を受波し、前記受波された超音波に応じたエコー信号を発生する。発生部は、前記発生されたエコー信号に基づいて前記被検体に関する超音波画像を発生する。算出部は、前記発生された超音波画像に基づいてエッジ情報を算出する。フィルタ処理部は、前記算出されたエッジ情報に応じたフィルタ特性を有するフィルタを前記超音波画像に施し、前記超音波画像からフィルタ画像を発生する。強調部は、前記発生されたフィルタ画像のうちの前記エッジ情報に対応する箇所の輝度値を前記エッジ情報に応じて上昇し、前記フィルタ画像から強調画像を発生する。合成部は、前記発生された強調画像の輝度値に応じた合成比率に従って前記強調画像と前記超音波画像との合成画像を発生する。
　超音波画像の画質の向上を可能とする超音波診断装置及び超音波画像処理装置を提供することが可能となる。
図１は、本実施形態に係る超音波診断装置の構成を示す図である。 図２は、図１の画像処理部の構成を示す図である。 図３は、図２の最適輝度画像発生部の構成を示す図である。 図４は、図３の高輝度抑制部の構成を示す図である。 図５は、図３の高輝度抑制部の処理対象画像である血管画像の一例を示す図である。 図６は、図５の画像合成部により利用されるパラメータＥＴＨと強調画像ＩＥＮＨの輝度値との関係を示す図である。 図７は、本実施形態の変形例１に係る最適輝度画像発生部の構成を示す図である。 図８は、本実施形態の変形例２に係る最適輝度画像発生部の構成を示す図である。 図９は、図８のテーブル部により利用されるＬＵＴの入出力特性を示す図である。 図１０は、本実施形態の変形例３に係る最適輝度画像発生部の構成を示す図である。
　以下、図面を参照しながら本実施形態に係わる超音波診断装置及び画像処理装置を説明する。
　図１は、本実施形態に係る超音波診断装置１の構成を示す図を示している。図１に示すように超音波診断装置１は、超音波プローブ１０、送信部２０、受信部３０、Ｂモード処理部４０、カラードプラ処理部５０、画像発生部６０、画像処理部７０、記憶部８０、及び表示部９０を備えている。
　超音波プローブ１０は、複数の振動子を有している。超音波プローブ１０は、送信部２０からの駆動信号を受けて被検体に向けて超音波を送波する。被検体に送波された超音波は、体内組織の音響インピーダンスの不連続面で次々と反射される。反射された超音波は、超音波プローブ１０に受波される。超音波プローブ１０は、受波された超音波の強度に応じた電気信号（エコー信号）を発生する。エコー信号の振幅は、反射された不連続面における音響インピーダンスの差に依存する。また、移動している血流や心臓壁等の移動体の表面で超音波が反射された場合、エコー信号は、ドプラ効果により移動体の超音波送信方向の速度成分に依存した周波数偏移を受ける。
　送信部２０は、超音波プローブ１０を介して被検体に超音波を繰り返し送信する。より詳細には、送信部２０は、超音波の送信用に図示しないレートパルス発生回路、送信遅延回路、及び駆動パルス発生回路等を有している。レートパルス発生回路は、所定のレート周波数ｆｒＨｚ（周期；１／ｆｒ秒）で、レートパルスをチャンネル毎に繰り返し発生する。遅延回路は、チャンネル毎に超音波をビーム状に集束させ且つ送信指向性を決定するのに必要な遅延時間を各レートパルスに与える。駆動パルス発生回路は、各遅延されたレートパルスに基づくタイミングで、超音波プローブ１０に駆動パルスを印加する。
　受信部３０は、超音波プローブ１０を介して被検体からの超音波を繰り返し受信する。より詳細には、受信部３０は、超音波の受信用に図示しないアンプ回路、Ａ／Ｄ変換器、受信遅延回路、及び加算器等を有している。アンプ回路は、超音波プローブ１０からのエコー信号をチャンネル毎に増幅する。Ａ／Ｄ変換器は、増幅されたエコー信号をチャンネル毎にアナログ信号からデジタル信号に変換する。受信遅延回路は、デジタル信号に変換されたエコー信号に対し、チャンネル毎にビーム状に集束させ且つ受信指向性を決定するのに必要な遅延時間を与える。加算器は、遅延時間が与えられた各エコー信号を加算する。加算処理により、受信ビームに対応する受信信号が発生される。このようにして受信部３０は、複数の受信ビームにそれぞれ対応する複数の受信信号を発生する。受信信号は、Ｂモード処理部４０とカラードプラ処理部５０とに供給される。
　Ｂモード処理部４０は、受信部３０からの受信信号を対数増幅し、対数増幅された受信信号を包絡線検波することで、エコー信号の強度を輝度で表現するＢモード信号のデータを発生する。発生されたＢモード信号のデータは、画像発生部６０に供給される。
　カラードプラ処理部５０は、受信部３０からの受信信号に自己相関演算を施し、ドプラ効果による血流や組織、造影剤エコー成分を抽出し、平均速度や分散、パワー等の血流情報の強度をカラーで表現するドプラ信号のデータを発生する。発生されたドプラ信号のデータは、画像発生部６０に供給される。
　画像発生部６０は、Ｂモード処理部４０からのＢモード信号に基づいて、被検体に関するＢモード画像を発生する。具体的には、画像発生部６０は、スキャンコンバータにより構成される。画像発生部６０は、Ｂモード信号のスキャン方式を超音波スキャン方式から表示デバイス方式に変換することにより、Ｂモード画像を発生する。Ｂモード画像の画素は、由来するＢモード信号の強度に応じた輝度値を有している。同様にして画像発生部６０は、カラードプラ処理部５０からのドプラ信号に基づいて、被検体に関するドプラ画像を発生する。ドプラ画像の画素は、由来するドプラ信号の強度に応じたカラー値を有している。以下、Ｂモード画像とドプラ画像とは、記憶部８０と画像処理部７０とに供給される。
　画像処理部７０は、画像発生部６０又は記憶部７０からのＢモード画像に対して画像処理を実行する。画像処理により、スペックルやノイズが低減され、且つ非注目領域が強調され過ぎずに注目領域が適切に強調されたＢモード画像を発生する。画像処理の詳細については後述する。画像処理が施されたＢモード画像は、記憶部８０と表示部９０とに供給される。
　表示部９０は、画像処理部７０により画像処理が施されたＢモード画像を表示デバイスに表示する。この際、Ｂモード画像には、ドプラ画像が重ねられても良い。表示デバイスとしては、例えばＣＲＴディスプレイや、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、プラズマディスプレイ等の表示デバイスが適宜利用可能である。
　なお画像処理部７０、記憶部８０、及び表示部９０は、画像処理装置１００を構成する。この画像処理装置１００は、図１に示すように、超音波診断装置１に組み込まれていてもよいし、超音波診断装置１とは別体のコンピュータに組み込まれていても良い。
　以下、本実施形態に係る画像処理部７０の詳細について説明する。なお、画像処理部７０の処理対象のＢモード画像は、被検体の血管に関するＢモード画像であるとする。しかしながら、本実施形態はこれに限定されず、画像処理部７０の処理対象のＢモード画像は、血管以外の骨や筋肉等の成形組織に関するＢモード画像にも適用可能である。
　図２は、画像処理部７０の構成を示す図である。図２に示すように、画像処理部７０は、多重解像度分解／合成を行なうために、複数階層（レベル）からなる多重構造を有している。本実施形態においては、説明を具体的に行うため、多重解像度分解／合成の最高レベルは、３としている。しかしながら本実施形態は、これに限定する必要はない。多重解像度分解／合成は、レベル１からレベルｎ（ただし、ｎは２以上の自然数）の範囲で行なわれればよい。また本実施形態では、多重解像度分解／合成の一例として離散ウェーブレット変換／逆変換を採用する。しかしながら本実施形態は、これに限定する必要はない。例えば、多重解像度分解／合成として、ラプラシアン・ピラミッド（Laplacian pyramid）法やガボール（Gabor）変換／逆変換等の既存の多重解像度分解／合成法を採用してもよい。
　図２に示すように、本実施形態に係る画像処理部７０は、レベル毎に多重解像度分解部７１（７１―１、７１―２、７１―３）、最適輝度画像発生部７３（７３―１、７３―２、７３―３）、高域画像制御部７５（７５―１、７５―２、７５―３）、及び多重解像度合成部７７（７７―１、７７―２、７７―３）を備えている。
　多重解像度分解部７１は、処理対象画像に基づいて、処理対象画像の解像度よりも低い解像度を有する低域画像と高域画像とを発生する。例えば、多重解像度分解部７１は、処理対象画像に離散ウェーブレット変換を施す。離散ウェーブレット変換において多重解像度分解部７１は、ｘｙ直交座標の各軸方向（各次元）に１次元の低域フィルタと高域フィルタとをそれぞれ適用する。これらフィルタの適用により、処理対象画像が１枚の低域画像と３枚の高域画像とに分解される。低域画像は、処理対象画像が有する空間周波数成分のうちの低周波成分を含む。各高域画像は、処理対象画像が有する空間周波数成分のうちの少なくとも１方向に関する高周波成分を含む。分解後の各画像の各座標軸あたりの標本数は、分解前の各座標軸あたりの標本数の半分に縮小される。
　多重解像度分解部７１が最低レベル（図２の場合レベル１）に属する場合、処理対象画像は、画像発生部６０又は記憶部７０からのＢモード画像である。多重解像度分解部７１が最低レベル（図２の場合レベル１）に属さない場合、処理対象画像は、１レベル下の多重解像度分解部７１からの低域画像である。
　多重解像度分解部７１が最高レベル（図２の場合レベル３）に属する場合、発生された低域画像は、同最高レベルの最適輝度画像発生部７３―３に供給される。多重解像度分解部７１が最高レベルに属さない場合、発生された低域画像は、１レベル上のレベルに属する多重解像度分解部７１に供給される。発生された３枚の高域画像は、同レベルに属する高域画像制御部７５に供給される。
　最適輝度画像発生部７３は、処理対象画像に含まれる複数の画素の各々についてエッジ情報を算出する。エッジ情報は、同レベルの高域画像制御部７５に供給される。また、最適輝度画像発生部７３は、エッジ情報を利用して処理対象画像から、スペックルやノイズが低減され且つ高輝度領域が強調され過ぎずに非高輝度領域のエッジ領域が適切に強調された画像を発生する。発生された画像を最適輝度画像と呼ぶことにする。最適輝度画像は、同レベルの多重解像度合成部７７に供給される。
　最適輝度画像発生部７３が最高レベル（図２の場合レベル３）に属する場合、処理対象画像は、同最高レベルに属する多重解像度分解部７１からの低域画像である。最適輝度画像発生部７３が最高レベルに属さない場合、処理対象画像は、１レベル上のレベルに属する多重解像度合成部７７からの画像である。
　図３は、最適輝度画像発生部７３の構成を示す図である。図３に示すように、最適輝度画像発生部７３は、エッジ情報算出部７３１、エッジフィルタ部７３３、エッジ強調部７３５、及び高輝度抑制部７３７を有する。
　エッジ情報算出部７３１は、処理対象画像ＩＩＮに含まれる複数の画素の各々についてエッジ情報を算出する。具体的には、エッジ情報算出部７３１は、まず処理対象画素と処理対象画素の近傍画素とを利用して各座標軸に沿って空間微分し、空間微分値を算出する。そしてエッジ情報算出部７３１は、算出された空間微分値に基づいて処理対象画素に関するエッジの強度と方向とを算出する。このエッジの強度と方向との組合せがエッジ情報である。より詳細には、エッジ情報算出部７３１は、空間微分値を利用して処理対象画素の構造テンソル（structure tensor）の複数の要素を算出する。エッジ情報算出部７３１は、算出された複数の要素に線形代数演算に施し、構造テンソルの２つの固有値と２つの固有ベクトルとを算出する。２つの固有ベクトルのうちの一方がエッジに沿う方向を意味し、他方がエッジに垂直な方向を意味する。ここでエッジに沿う方向をエッジ方向と呼ぶことにする。固有値は、エッジの強度に依存する。
　エッジ情報の算出対象の画素は、処理対象画像ＩＩＮに含まれる全ての画素であっても良いし、ユーザにより入力装置等を介して設定された関心領域内の画素であっても良い。また、エッジ情報は、一つの画素について一つ計算されても良いし、複数の画素について一つ計算されてもよい。エッジ情報が複数の画素について一つ計算される場合、例えば、複数の画素のうちの代表画素について計算されるとよい。代表画素は、例えば、複数の画素の中心、重心、あるいは、端部に位置する画素である。また、複数の画素についての複数のエッジ情報の統計値が複数の画素のエッジ情報として用いられても良い。この場合、統計値は、例えば、複数のエッジ情報の平均値、中間値、最大値、最小値、最頻値等に設定される。
　なおエッジ情報の算出方法は、構造テンソルを利用する方法に限定されない。例えば、構造テンソルの代わりにヘッセ行列（Hessian matrix）を利用してエッジ情報を算出しても良い。
　エッジフィルタ部７３３は、エッジ情報に応じたフィルタ特性を有するフィルタを入力画像に施す。ここでエッジ情報に応じたフィルタ特性を有するフィルタをエッジフィルタと呼ぶことにする。具体的には、エッジフィルタ部７３３は、処理対象画像ＩＩＮに含まれる複数の画素の各々についてエッジフィルタを算出する。エッジフィルタは、エッジ方向に沿ってエッジ領域に鮮鋭化を施し、エッジ方向の垂直方向に沿ってエッジ領域に平滑化を施す特性を有する。エッジフィルタとしては、例えば、エッジ情報に基づいて算出される非線形異方性拡散フィルタ（Nonlinear Anisotropic Diffusion Filter）が挙げられる。エッジフィルタ部７３３は、各画素にエッジフィルタを施すことによって、処理対象画像ＩＩＮに含まれるエッジ領域を強調し、非エッジ領域を抑制する。ここでエッジフィルタ部７３３の出力画像をフィルタ画像ＩＦＩＬと呼ぶことにする。
　エッジ強調部７３５は、フィルタ画像ＩＦＩＬに含まれる複数の画素の各々について輝度値をエッジ情報に応じて上昇する。ここでエッジ強調部７３５の出力画像を強調画像ＩＥＮＨと呼ぶことにする。具体的には、エッジ強調部７３５は、各画素についてエッジの強度と閾値とを比較し、閾値よりも大きいエッジの強度を有する画素をエッジ領域に設定し、閾値よりも小さいエッジの強度を有する画素を非エッジ領域に設定する。そしてエッジ強調部７３５は、エッジ領域に含まれる画素の輝度値を、エッジの強度に応じた増加量だけ増加させる。増加量は、例えば、パラメータａＥＮＨとエッジの強度ＥＥＤＧＥとの積により規定される。エッジ領域の強調は、例えば、以下の（１）式により表現される。なおＩＥＮＨは、強調画像の画素の輝度値を表し、ＩＦＩＬは、フィルタ画像の画素の輝度値を意味する。
　ＩＥＮＨ＝ＩＦＩＬ＋（１＋ａＥＮＨ・ＥＥＤＧＥ）　　　　　　　　　　　　　　・・・（１）
　パラメータａＥＮＨは、輝度値の上昇度合いを調節するためのパラメータである。パラメータａＥＮＨは、操作者により任意の値に設定される。なお、エッジ領域が強調され過ぎてはならないので、パラメータａＥＮＨは、例えば、０．０２程度の微小量に設定される。このようにしてエッジ強調部７３５は、エッジの強度が比較的大きい画素の輝度値を若干上昇させることにより、フィルタ画像ＩＦＩＬ上のエッジ領域をさらに強調させる。
　このように、エッジ情報に対応する画素の輝度値がエッジ強調部７３５により上昇される。なお、エッジ情報が複数の画素について一つ算出されている場合、このエッジ情報に対応する複数の画素の輝度値がエッジ強調部７３５により上昇される。
　高輝度抑制部７３７は、強調画像ＩＥＮＨ上の高輝度領域を抑制し、最適輝度画像を発生する。より具体的には、高輝度抑制部７３７は、強調画像ＩＥＮＨの輝度値に応じた合成比率に従って強調画像ＩＥＮＨと処理対象画像ＩＩＮとを合成し、最適輝度画像ＩＯＵＴを発生する。
　図４は、高輝度抑制部７３７の構成を示す図である。図４に示すように、高輝度抑制部７３７は、領域検出部７３７１と画像合成部７３７３とを有する。なお以下の説明を具体的に行うため処理対象画像として血管に関するＢモード画像（以下、血管画像と呼ぶことにする）を例に挙げて説明する。
　図５は、血管画像の一例を示す図である。図５に示すように、血管画像は、管腔に関する管腔領域Ｒ１と血管壁内膜に関する血管壁内膜領域Ｒ２と実質組織に関する実質組織領域Ｒ３とを含んでいる。操作者が良く観察したい画素領域は、血管壁内膜領域Ｒ２であるとする。血管壁内膜領域Ｒ２は、管腔領域Ｒ１と実質組織領域Ｒ３との間に位置する。血管壁内膜領域Ｒ２は、血管壁内膜が正常であれば実質組織領域Ｒ３よりも低輝度値を有している。一般的に、Ｂモード画像上、血管壁内膜領域Ｒ２は薄いグレーで表示される。血管壁内膜領域Ｒ２は、細長い形状を有している。従って、血管壁内膜領域Ｒ２は、画像処理によりエッジ領域として認識される。従って、エッジフィルタ部７３３により血管壁内膜領域Ｒ２が強調される。一方、上述のように、エッジフィルタ部７３３によるエッジフィルタは、多重解像度分解の各レベルにおいて実行される。多重解像度分解により画像の解像度が低下しているため、エッジ領域である血管壁内膜領域Ｒ２が画像上に十分に再現されない。例えば、本当は１つの連結画素領域であるはずの血管壁内膜領域Ｒ２が、解像度の低下のために、複数に分断された画素領域として表示されてしまう。従ってエッジフィルタ部７３３による鮮鋭化のみでは、非高輝度領域のエッジ領域である血管壁内膜領域Ｒ２を十分に強調することができない。そこで、エッジフィルタ部７３３の後段のエッジ強調部７３５は、血管壁内膜領域Ｒ２（非高輝度領域のエッジ領域）をさらに強調する。しかしながら、エッジ強調部７３５によるエッジ強調により、高輝度領域のエッジ領域もさらに強調されることとなる。従って、強調画像上の実質組織領域Ｒ３が過度に強調され、画像上において白さが際立ってしまう。
　領域検出部７３７１は、強調画像ＩＥＮＨの中から高輝度領域と非高輝度領域とを検出する。具体的には、領域検出部７３７１は、強調画像ＩＥＮＨに含まれる複数の画素の各々について、画素の輝度値と閾値とを比較する。処理対象画素の輝度値が閾値より大きい場合、領域検出部７３７１は、処理対象画素を高輝度画素に設定する。処理対象画素の輝度値が閾値より低い場合、領域検出部７３７１は、処理対象画素を非高輝度画素に設定する。高輝度画素の集合が高輝度領域であり、非高輝度画素の集合が非高輝度領域である。このようにして繰り返し輝度値と閾値との比較を行うことにより、領域検出部７３７１は、強調画像ＩＥＮＨの中から高輝度領域と非高輝度領域とを検出する。血管壁内膜領域を観察する場合、領域検出のための閾値は、血管壁内膜領域が非高輝度領域に含まれるように、例えば、強調後の血管壁内膜領域が有しうる最大輝度値に設定される。
　画像合成部７３７３は、高輝度領域のエッジ領域が抑制されつつ、非高輝度領域のエッジ領域が強調されている最適輝度画像を発生する。画像処理的には、画像合成部７３７３は、強調画像ＩＥＮＨと処理対象画像ＩＩＮとの合成比率に従って強調画像ＩＥＮＨと処理対象画像ＩＩＮとを合成することによって最適輝度画像ＩＯＵＴを発生する。合成比率は、最適輝度画像の輝度値に対する強調画像ＩＥＮＨの寄与度と処理対象画像ＩＩＮの寄与度との割合を意味する。具体的には、合成比率は、強調画像ＩＥＮＨに含まれる複数の画素の各々について輝度値に応じて決定され、例えば、強調画像ＩＥＮＨへの重み係数と処理対象画像ＩＩＮへの重み係数との合計値に対する処理対象画像ＩＩＮへの重み係数の割合に設定される。強調画像ＩＥＮＨへの重み係数と処理対象画像ＩＩＮへの重み係数との合計値は、１に設定される。合成比率は、例えば、非高輝度領域が強調され、高輝度領域が抑制されるような値に設定される。本実施形態に係る合成比率には２つのタイプがある。以下、これら２つのタイプの合成比率について説明する。
　第１の合成比率：　処理対象画素が高輝度領域に区分されている場合、合成比率は１００％、すなわち、強調画像ＩＥＮＨへの重み係数は０に設定され、処理対象画像ＩＩＮへの重み係数は１に設定される。処理対象画素が非高輝度領域に区分されている場合、合成比率は０％、すなわち、強調画素ＩＥＮＨへの重み係数は１に設定され、処理対象画像ＩＩＮへの重み係数は０に設定される。すなわち、画像合成部７３７３は、強調画像ＩＥＮＨに含まれる高輝度画素の輝度値を処理対象画像ＩＩＮの同一座標の画素の輝度値に置き換える。換言すれば、画像合成部７３７３は、高輝度領域においては強調画像ＩＥＮＨを選択し、非高輝度領域においては処理対象画像ＩＩＮを選択する。従って第１の合成比率を利用して画像合成部７３７３は、処理対象画像ＩＩＮと強調画像ＩＥＮＨとに基づいて血管壁内膜領域がより強調され、実質組織領域が適切に抑制された最適輝度画像を発生することができる。
　第２の合成比率：　第２の合成比率を利用した最適輝度画像の発生処理は、例えば、以下の（２）式により表現される。なおＩＯＵＴは、最適輝度画像の画素の輝度値を表し、ＩＩＮは、処理対象画像の画素の輝度値を表し、ＩＥＮＨは、強調画像の画素の輝度値を表す。
　ＩＯＵＴ＝ＥＴＨ・ＩＩＮ＋（１－ＥＴＨ）・ＩＥＮＨ　　　　　　　　　　　　　・・・（２）
　パラメータＥＴＨは、処理対象画像ＩＩＮへの重み係数であり、（１－ＥＴＨ）は、強調画像ＩＥＮＨへの重み係数である。
　図６は、パラメータＥＴＨと強調画像ＩＥＮＨの輝度値との関係を示すグラフである。図６に示すように、処理対象画像ＩＩＮへの重み係数ＥＴＨは、高輝度領域と非高輝度領域との境界を滑らかにするために、強調画像ＩＥＮＨの輝度値に応じて線形的に変化する。具体的には、処理対象画素が非高輝度領域に区分されている場合、重み係数ＥＴＨは０に設定され、重み係数（１－ＥＴＨ）は１に設定される。すなわち、処理対象画素が非高輝度領域に区分されている場合、合成比率は０％に設定される。処理対象画素が高輝度領域に区分されている場合、処理対象画素の輝度値が上昇するにつれて、重み係数ＥＴＨは０から１に上昇し、重み係数（１－ＥＴＨ）は１から０に線形的に減少する。すなわち、処理対象画素が高輝度領域に区分されている場合、輝度値が上昇するにつれて合成比率は０％から１００％まで線形的に変化される。より詳細には、輝度値が閾値ＩＴｈｌから閾値ＩＴｈｈへ上昇するにつれて、重み係数ＥＴＨは０から１に線形的に減少する。閾値ＩＴｈｌは、例えば、血管壁内膜領域が有しうる最大輝度値と実質組織領域が有しうる最低輝度値との間に設定される。閾値ＩＴｈｈは、例えば、実質組織領域が有しうる最低輝度値よりも規定値だけ大きい値に設定される。
　このように第２の合成比率は、高輝度領域がとり得る輝度値範囲において、輝度値に応じて線形的に変化する。これにより画像合成部７３７３は、第１の合成比率を利用する場合に比して、最適輝度画像上の高輝度領域と非高輝度領域との境界を滑らかにすることができる。従って第２の合成比率を利用して画像合成部７３７３は、処理対象画像ＩＩＮと強調画像ＩＥＮＨとに基づいて血管壁内膜領域がより強調され、実質組織領域が適切に抑制された最適輝度画像ＩＯＵＴを発生することができる。
　第１の合成比率を利用するのか、あるいは第２の合成比率を利用するのかは、操作者により任意に設定可能である。このように第１の合成比率又は第２の合成比率を利用して発生された最適輝度画像ＩＯＵＴは、同レベルの多重解像度合成部７７に供給される。
　次に再び図２に戻って、最適輝度画像発生部７３の後段の処理について説明する。
　高域画像制御部７５は、最適輝度画像発生部７３からのエッジ情報を利用して、多重解像度分解部７１からの３枚の高域画像の輝度値をそれぞれ制御する。具体的には、高域画像発生部７５は、各高域画像に含まれる複数の画素の各々について、エッジ情報に応じたパラメータを画素に乗ずる。このパラメータは、エッジ領域のための第１のパラメータと非エッジ領域のための第２のパラメータとを有する。第１のパラメータは、エッジ領域が強調されるように設定される。第２のパラメータは、非エッジ領域が抑制されるように設定される。高域画像制御部７５により輝度値が制御された高域画像は、多重解像度合成部７７に供給される。
　多重解像度合成部７７は、最適輝度画像発生部７３からの最適輝度画像と高域画像制御部７５からの３枚の高域画像とに基づいて、最適輝度画像や高域画像よりも解像度が大きい出力画像を発生する。具体的には、多重解像度合成部７７は、最適輝度画像と３枚の高域画像とに離散ウェーブレット逆変換等の多重解像度合成を行う。合成後の出力画像の各座標軸あたりの標本数は、合成前の最適輝度画像や高域画像の各座標軸あたりの標本数の２倍に拡大される。
　多重解像度合成部７７が最低レベル（図２の場合レベル１）に属さない場合、出力画像は、１レベル下のレベルに属する最適輝度画像発生部７３に供給される。多重解像度合成部７７が最低レベルに属する場合、出力画像は、画像処理部７０から表示部９０に供給される。
　上記のように本実施形態に係る超音波診断装置１及び画像処理装置１００は、エッジフィルタ部７３３とエッジ強調部７３５と高輝度抑制部７３７とを有している。エッジフィルタ部７３３は、エッジ情報に応じたフィルタ特性を有するエッジフィルタを入力画像に適用する。これによりエッジ方向に平滑化がなされ、且つエッジ方向の垂直方向に鮮鋭化がなされたフィルタ画像が発生される。エッジ強調部７３５は、フィルタ画像から、エッジ情報に応じてエッジ領域の輝度値がさらに上昇された強調画像を発生する。高輝度抑制部７３７は、強調画像上の高輝度領域を抑制する。具体的には、高輝度抑制部７３７は、強調画像の輝度値に応じた合成比率に従って強調画像と入力画像とを合成する。これにより最適輝度画像発生部７３は、スペックルやノイズが低減され且つ高輝度領域が強調され過ぎずに非高輝度領域のエッジ領域が適切に強調された最適輝度画像を発生することができる。より詳細には、最適輝度画像発生部７３は、血管壁内膜領域に隣接する実質組織領域の輝度値を過度に上昇させることなく適切な輝度値とすることができる。また、最適輝度画像発生部７３は、血管壁内膜領域を１つに繋がった画素領域とすることができる。
　さらに本実施形態は、多重解像度分解された各レベルでエッジ強調部７３５によるエッジ強調や高輝度抑制部７３７による高輝度抑制を行う。これにより、レベル１の多重解像度合成後にエッジ強調部７３５によるエッジ強調や高輝度抑制部７３７による高輝度抑制を行う場合に比して、エッジ領域と非エッジ領域との境界、あるいは、高輝度領域と非高輝度領域との境界がより自然なものとなる。
　かくして本実施形態に係る超音波診断装置１及び画像処理装置１００は、超音波画像の画質の向上を実現する。
　なお本実施形態に係る最適輝度画像発生部７３は、多重解像度分解の各レベルに設けられ、各レベルの低域画像を処理対象とした。しかしながら、本実施形態は、これに限定されない。最適輝度画像発生部７３は、低域画像ではなく、高域画像を処理対象としてもよい。また、多重解像度分解の一部のレベルのみに設けられてもよい。また、最適輝度画像発生部７３は、多重解像度分解前の画像や多重解像度分解後の画像を処理対象としてもよい。
（変形例１）
　本実施形態に係る最適輝度画像発生部７３は、エッジ強調部７３５によるエッジ強調の後に高輝度抑制部７３７による高輝度抑制を行うとした。変形例１に係る最適輝度画像発生部は、高輝度抑制部７３７の後にエッジ強調部を設けている。以下、変形例１に係る最適輝度画像発生部について説明する。なお、以下の説明において本実施形態と略同一の機能を有する構成については同一の符号を付し、重複説明は必要な場合にのみ行う。
　図７は、変形例１に係る最適輝度画像発生部７３ａの構成を示す図である。図７に示すように、最適輝度画像発生部７３ａは、エッジ情報算出部７３１、エッジフィルタ部７３３、高輝度抑制部７３７ａ、及びエッジ強調部７３５ａを有する。
　高輝度抑制部は７３７ａは、エッジフィルタ部７３３からのフィルタ画像ＩＦＩＬ上の高輝度領域を抑制する。具体的には、高輝度抑制部７３７ａは、フィルタ画像ＩＦＩＬの輝度値に応じた合成比率に従って処理対象画像ＩＩＮとフィルタ画像ＩＦＩＬとを合成することによって合成画像ＩＣＯＮを発生する。変形例１に係る合成比率は、合成画像ＩＣＯＮの輝度値に対するフィルタ画像ＩＦＩＬの寄与度と処理対象画像ＩＩＮの寄与度との割合を意味する。変形例１に係る合成比率は、フィルタ画像ＩＦＩＬへの重み係数と処理対象画像ＩＩＮへの重み係数との合計値に対する処理対象画像ＩＩＮへの重み係数の割合に設定される。合成画像ＩＣＯＮは、フィルタ画像ＩＦＩＬ上の高輝度領域が抑制された画像である。画像合成方法は、本実施形態における画像合成部７３７３による画像合成方法と同様であるので説明は省略する。
　エッジ強調部７３５ａは、高輝度抑制部は７３７ａからの合成画像ＩＣＯＮに含まれる複数の画素の各々について輝度値をエッジ情報に応じて上昇する。輝度値の上昇方法は、本実施形態に係るエッジ強調部７３５による方法と同様である。これによりエッジ強調部７３５ａは、高輝度領域のエッジ領域が抑制されつつ、非高輝度領域のエッジ領域が強調されている最適輝度画像を発生する。血管の超音波検査の場合、血管壁内膜領域がより強調され、実質組織領域が抑制された最適輝度画像が発生される。
　かくして本実施形態の変形例１に係る超音波診断装置及び画像処理装置は、超音波画像の画質の向上を実現する。
（変形例２）
　本実施形態に係る最適輝度画像発生部７３は、処理対象画像とエッジ強調部７３５からの強調画像とに基づいて最適輝度画像を発生するものとした。変形例２に係る最適輝度画像発生部は、エッジ強調部からの強調画像のみに基づいて最適輝度画像を発生する。以下、変形例２に係る最適輝度画像発生部について説明する。なお、以下の説明において本実施形態と略同一の機能を有する構成については同一の符号を付し、重複説明は必要な場合にのみ行う。
　図８は、変形例２に係る最適輝度画像発生部７３ｂの構成を示す図である。図８に示すように、最適輝度画像発生部７３ｂは、エッジ情報算出部７３１、エッジフィルタ部７３３、エッジ強調部７３５、及びテーブル部７３９を有する。
　テーブル部７３９は、エッジ強調部７３５からの強調画像にＬＵＴ（ルックアップテーブル）を適用する。ＬＵＴの適用により最適輝度画像ＩＯＵＴが発生される。ＬＵＴは、予め用意されている。ＬＵＴは、入力輝度値（強調画像ＩＥＮＨの輝度値）と出力輝度値（最適輝度画像ＩＯＵＴの輝度値）との入出力特性を規定するテーブルである。
　図９は、テーブル部７３９のＬＵＴの入出力特性を示す図であり、横軸は入力輝度値であり、縦軸は出力輝度値である。図９に示すように、ＬＵＴは、第１の入出力特性と第２の入出力特性とを有している。第１の入出力特性は、入力輝度値が閾値ＩＴｈよりも低い輝度値範囲を支配する。第１の入出力特性において出力輝度値は、入力輝度値の上昇に伴って線形的に上昇する。すなわち、第１の入出力特性における入力輝度値に対する出力輝度値を示す線Ｌ１は、直線であり、入力輝度値軸に対して傾き４５度以上を有する。この低輝度値範囲においては、例えば、入力輝度値に１以上の正数を乗じた値が出力輝度値に置き換えられる。第２の入出力特性は、入力輝度値が閾値ＩＴｈよりも高い輝度値範囲を支配する。第２の入出力特性において出力輝度値は、入力輝度値の上昇に伴って、第１の入出力特性よりも緩やかに非線形的に上昇する。すなわち、第２の入出力特性における入力輝度値に対する出力輝度値を示す線Ｌ２は、曲線であり、線Ｌ１の延長線Ｌ１´よりも下方を非線形的に上昇する。この高輝度値範囲においては、例えば、入力輝度値に１未満の正数を乗じた値が出力輝度値に置き換えられる。閾値ＩＴｈは、高輝度領域と非高輝度領域との境に設定される。具体的には、閾値ＩＴｈは、血管壁内膜領域が非高輝度領域に含まれるように、例えば、強調画像内の血管壁内膜領域が有しうる最大輝度値に設定される。
　このような入出力特性を有するＬＵＴを強調画像に適用することによって、血管壁内膜領域がより強調され、実質組織領域が抑制された最適輝度画像を発生することができる。
　かくして本実施形態の変形例２に係る超音波診断装置及び画像処理装置は、超音波画像の画質の向上を実現する。
（変形例３）
　本実施形態に係る最適輝度画像発生部７３は、エッジフィルタ部７３３の後段に高輝度抑制部７３７を設けていた。変形例３に係る最適輝度画像発生部は、高輝度抑制部の後段にエッジフィルタ部を設けている。以下、変形例３に係る最適輝度画像発生部について説明する。なお、以下の説明において本実施形態や変形例１、変形例２と略同一の機能を有する構成については同一の符号を付し、重複説明は必要な場合にのみ行う。
　図１０は、変形例３に係る最適輝度画像発生部７３ｃの構成を示す図である。図１０に示すように、最適輝度画像発生部７３ｃは、テーブル部７３９ｃ、エッジ情報算出部７３１ｃ、メインフィルタ部７３３ｃ、及びエッジ強調部７３５ｃを有する。
　テーブル部７３９ｃは、処理対象画像ＩＩＮにＬＵＴを適用し、テーブル画像ＩＣＯＮを発生する。ＬＵＴは、変形例２に係る入出力特性と同様の特性を有している。
　エッジ情報算出部７３１ｃは、テーブル画像ＩＣＯＮに含まれる複数の画素の各々についてエッジ情報を算出する。エッジフィルタ部７３３ｃは、エッジ情報に応じたフィルタ特性を有するエッジフィルタをテーブル画像ＩＣＯＮに施すことにより、エッジ方向に平滑化し、エッジ方向の垂直方向に鮮鋭化する。これによりフィルタ画像ＩＦＩＬが発生される。エッジ強調部７３５ｃは、フィルタ画像ＩＦＩＬに含まれる複数の画素の各々について輝度値をエッジ情報に応じて上昇する。輝度値の上昇方法は、本実施形態に係るエッジ強調部７３５による方法と同様である。これによりエッジ強調部７３５ｃは、高輝度領域のエッジ領域が適切に抑制されつつ、非高輝度領域のエッジ領域が強調されている最適輝度画像ＩＯＵＴを発生する。血管の超音波検査の場合、血管壁内膜領域がより強調され、実質組織領域が抑制された最適輝度画像が発生される。
　かくして本実施形態の変形例３に係る超音波診断装置及び画像処理装置は、超音波画像の画質の向上を実現する。
　なお、上述の説明において本実施形態に係る画像処理装置は、超音波画像を処理対象とするとした。しかしながら、本実施形態は、これに限定されない。すなわち、本実施形態に係る画像処理装置は、超音波画像以外にも、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置により生成されたＣＴ画像、Ｘ線診断装置により生成されたＸ線画像、磁気共鳴イメージング装置により生成されたＭＲ画像を処理対象とすることも可能である。
　本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
　１…超音波診断装置、１０…超音波プローブ、２０…送信部、３０…受信部、４０…Ｂモード処理部、５０…カラードプラ処理部、６０…画像発生部、７０…画像処理部、７１…多重解像度分解部、７３…最適輝度画像発生部、７５…高域画像制御部、７７…多重解像度合成部、８０…記憶部、９０…表示部、１００…超音波画像処理装置、７３１…エッジ情報算出部、７３３…エッジフィルタ部、７３５…エッジ強調部、７３７…高輝度抑制部、７３７１…領域検出部、７３７３…画像合成部

Claims (16)

  1. 　超音波を被検体に向けて送波し、前記被検体により反射された超音波を受波し、前記受波された超音波に応じたエコー信号を発生する超音波プローブと、
    　前記発生されたエコー信号に基づいて前記被検体に関する超音波画像を発生する発生部と、
    　前記発生された超音波画像に基づいてエッジ情報を算出する算出部と、
    　前記算出されたエッジ情報に応じたフィルタ特性を有するフィルタを前記超音波画像に施し、前記超音波画像からフィルタ画像を発生するフィルタ処理部と、
    　前記発生されたフィルタ画像のうちの前記エッジ情報に対応する箇所の輝度値を前記エッジ情報に応じて上昇し、前記フィルタ画像から強調画像を発生する強調部と、
    　前記発生された強調画像の輝度値に応じた合成比率に従って前記強調画像と前記超音波画像との合成画像を発生する合成部と、
    　を具備する超音波診断装置。
  2. 　前記算出部は、前記発生された超音波画像に含まれる複数の画素の各々について輝度値の空間分布に基づいて前記画素のエッジ情報を算出し、
    　前記強調部は、前記発生されたフィルタ画像に含まれる複数の画素の各々について輝度値を前記エッジ情報に応じて上昇し、前記フィルタ画像から強調画像を発生する、
    　請求項１記載の超音波診断装置。
  3. 　前記合成画像上の高輝度領域の輝度値は、前記超音波画像の輝度値に設定され、前記合成画像上の非高輝度領域の輝度値は、前記強調画像の輝度値に設定される、請求項１記載の超音波診断装置。
  4. 　前記合成比率は、前記強調画像への第１の重み係数と前記超音波画像への第２の重み係数との割合により規定され、
    　前記合成部は、前記強調画像の中から第１閾値よりも高い輝度値を有する高輝度領域と前記第１閾値よりも低い輝度値を有する非高輝度領域とを検出し、前記高輝度領域において前記第１の重み係数を０に、前記第２の重み係数を１に設定し、前記非高輝度領域において、前記第１の重み係数を１に、前記第２の重み係数を０に設定する、
    　請求項１記載の超音波診断装置。
  5. 　前記合成比率は、前記強調画像への第１の重み係数と前記超音波画像への第２の重み係数との割合により規定され、
    　前記合成部は、前記強調画像の中から第１閾値よりも高い輝度値を有する高輝度領域と前記第１閾値よりも低い輝度値を有する非高輝度領域とを検出し、前記非高輝度領域の中から前記第１閾値よりも低い第２閾値よりも低い輝度値を有する第１の非高輝度領域と前記第２閾値よりも高い輝度値を有する第２の非高輝度領域とを検出し、前記第１の非高輝度領域において、前記第１の重み係数を１に、前記第２の重み係数を０に設定し、前記第２の非高輝度領域において、輝度値に応じて前記第１の重み係数を１から０まで、前記第２の重み係数を０から１までの値に設定する、
    　請求項１記載の超音波診断装置。
  6. 　前記発生部は、前記エコー信号に基づいて前記被検体に関するオリジナルの超音波画像を発生する超音波画像発生部と、前記発生されたオリジナルの超音波画像に基づいて前記超音波画像の解像度よりも低い解像度を有する低域画像と高域画像とを発生する多重解像度分解部と、を備え、
    　前記低域画像は、前記超音波画像として利用される、
    　請求項１記載の超音波診断装置。
  7. 　前記合成画像と前記高域画像とに基づいて前記オリジナルの超音波画像の解像度と同一の解像度を有する出力画像を発生する多重解像度合成部、をさらに備える請求項６記載の超音波診断装置。
  8. 　前記超音波画像は、前記被検体の血管に関する画像である、請求項１記載の超音波診断装置
  9. 　前記強調部は、前記エッジ情報に基づくエッジ強度に応じて前記輝度値を上昇させる度合いを変更する、請求項１記載の超音波診断装置。
  10. 　超音波を被検体に向けて送波し、前記被検体により反射された超音波を受波し、前記受波された超音波に応じたエコー信号を発生する超音波プローブと、
    　前記発生されたエコー信号に基づいて前記被検体に関する超音波画像を発生する発生部と、
    　前記発生された超音波画像に含まれる複数の画素の各々について輝度値の空間微分に基づいて前記画素のエッジ情報を算出する算出部と、
    　前記算出されたエッジ情報に応じたフィルタ特性を有するフィルタを前記超音波画像に施し、前記超音波画像からフィルタ画像を発生するフィルタ処理部と、
    　前記発生されたフィルタ画像に含まれる複数の画素の各々について輝度値を前記エッジ情報に応じて上昇し、前記フィルタ画像から強調画像を発生する強調部と、
    　前記発生された強調画像にテーブルを適用し、前記強調画像からテーブル画像を発生するものであって、前記テーブルは、閾値よりも低い輝度値範囲においては入力輝度値の上昇に伴って出力輝度値が線形的に上昇する第１の入出力特性を有し、前記閾値よりも高い輝度値範囲においては入力輝度値の上昇に伴って出力輝度値が前記第１の入出力特性よりも緩やかに非線形的に上昇する第２の入出力特性を有するテーブル適用部と、
    　を具備する超音波診断装置。
  11. 　超音波を被検体に向けて送波し、前記被検体により反射された超音波を受波し、前記受波された超音波に応じたエコー信号を発生する超音波プローブと、
    　前記発生されたエコー信号に基づいて前記被検体に関する超音波画像を発生する発生部と、
    　前記発生された超音波画像に含まれる複数の画素の各々について前記画素の輝度値の空間微分に基づいて前記画素のエッジ情報を算出する算出部と、
    　前記算出されたエッジ情報に応じたフィルタ特性を有するフィルタを前記超音波画像に施し、前記超音波画像からフィルタ画像を発生するフィルタ部と、
    　前記発生されたフィルタ画像の輝度値に応じた合成比率に従って前記フィルタ画像と前記超音波画像との合成画像を発生する合成部と、
    　前記発生された合成画像に含まれる複数の画素の各々について前記画素の輝度値を前記エッジ情報に応じて上昇し、前記合成画像から強調画像を発生する強調部と、
    　を具備する超音波診断装置。
  12. 　超音波を被検体に向けて送波し、前記被検体により反射された超音波を受波し、前記受波された超音波に応じたエコー信号を発生する超音波プローブと、
    　前記発生されたエコー信号に基づいて前記被検体に関する超音波画像を発生する発生部と、
    　前記発生された超音波画像にテーブルを適用し、前記超音波画像からテーブル画像を発生するものであって、前記テーブルは、閾値よりも低い輝度値範囲においては入力輝度値の上昇に伴って出力輝度値が線形的に上昇する第１の入出力特性を有し、前記閾値よりも高い輝度値範囲においては入力輝度値の上昇に伴って出力輝度値が前記第１の入出力特性よりも緩やかに非線形的に上昇する第２の入出力特性を有するテーブル適用部と、
    　前記発生されたテーブル画像又は前記超音波画像に含まれる複数の画素の各々について前記画素の輝度値の空間微分に基づいて前記画素のエッジ情報を算出する算出部と、
    　前記算出されたエッジ情報に応じたフィルタ特性を有するフィルタを前記テーブル画像に施し、前記テーブル画像からフィルタ画像を発生するフィルタ部と、
    　前記発生されたフィルタ画像に含まれる複数の画素の各々について前記画素の輝度値を前記エッジ情報に応じて上昇し、前記フィルタ画像から強調画像を発生する強調部と、
    　を具備する超音波診断装置。
  13. 　被検体に関する医用画像のデータを記憶する記憶部と、
    　前記医用画像に基づいてエッジ情報を算出する算出部と、
    　前記算出されたエッジ情報に応じたフィルタ特性を有するフィルタを前記医用画像に施し、前記医用画像からフィルタ画像を発生するフィルタ部と、
    　前記発生されたフィルタ画像のうちの前記エッジ情報に対応する箇所の輝度値を前記エッジ情報に応じて上昇し、前記フィルタ画像から強調画像を発生する強調部と、
    　前記発生された強調画像の輝度値に応じた合成比率に従って前記強調画像と前記医用画像との合成画像を発生する合成部と、
    　を具備する画像処理装置。
  14. 　被検体に関する医用画像のデータを記憶する記憶部と、
    　前記医用画像に含まれる複数の画素の各々について輝度値の空間微分に基づいて前記画素のエッジ情報を算出する算出部と、
    　前記算出されたエッジ情報に応じたフィルタ特性を有するフィルタを前記医用画像に施し、前記医用画像からフィルタ画像を発生するフィルタ処理部と、
    　前記発生されたフィルタ画像に含まれる複数の画素の各々について輝度値を前記エッジ情報に応じて上昇し、前記フィルタ画像から強調画像を発生する強調部と、
    　前記発生された強調画像にテーブルを適用し、前記強調画像からテーブル画像を発生するものであって、前記テーブルは、閾値よりも低い輝度値範囲においては入力輝度値の上昇に伴って出力輝度値が線形的に上昇する第１の入出力特性を有し、前記閾値よりも高い輝度値範囲においては入力輝度値の上昇に伴って出力輝度値が前記第１の入出力特性よりも緩やかに非線形的に上昇する第２の入出力特性を有するテーブル適用部と、
    　を具備する画像処理装置。
  15. 　被検体に関する医用画像のデータを記憶する記憶部と、
    　前記医用画像に含まれる複数の画素の各々について前記画素の輝度値の空間微分に基づいて前記画素のエッジ情報を算出する算出部と、
    　前記算出されたエッジ情報に応じたフィルタ特性を有するフィルタを前記医用画像に施し、前記医用画像からフィルタ画像を発生するフィルタ部と、
    　前記発生されたフィルタ画像の輝度値に応じた合成比率に従って前記フィルタ画像と前記医用画像との合成画像を発生する合成部と、
    　前記発生された合成画像に含まれる複数の画素の各々について前記画素の輝度値を前記エッジ情報に応じて上昇し、前記合成画像から強調画像を発生する強調部と、
    　を具備する画像処理装置。
  16. 　被検体に関する医用画像のデータを記憶する記憶部と、
    　前記医用画像にテーブルを適用し、前記医用画像からテーブル画像を発生するものであって、前記テーブルは、閾値よりも低い輝度値範囲においては入力輝度値の上昇に伴って出力輝度値が線形的に上昇する第１の入出力特性を有し、前記閾値よりも高い輝度値範囲においては入力輝度値の上昇に伴って出力輝度値が前記第１の入出力特性よりも緩やかに非線形的に上昇する第２の入出力特性を有するテーブル適用部と、
    　前記発生されたテーブル画像又は前記医用画像に含まれる複数の画素の各々について輝度値の空間微分に基づいて前記画素のエッジ情報を算出する算出部と、
    　前記算出されたエッジ情報に応じたフィルタ特性を有するフィルタを前記テーブル画像に施し、前記テーブル画像からフィルタ画像を発生するフィルタ部と、
    　前記発生されたフィルタ画像に含まれる複数の画素の各々について輝度値を前記エッジ情報に応じて上昇し、前記フィルタ画像から強調画像を発生する強調部と、
    　を具備する画像処理装置。
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