JP4982393B2 - 画像フィルタリング装置、画像フィルタリングプログラム、画像フィルタリング方法及び超音波診断装置 - Google Patents

Description

本発明は画像フィルタリング装置及び画像フィルタリングプログラムならびに画像フィルタリング方法に関し、特に被検体から得られる超音波ドプラ信号に基づいて画像化を行う超音波診断装置に於ける画像フィルタリング装置、画像フィルタリングプログラム、画像フィルタリング方法及び超音波診断装置に関するものである。

ラスタ画像に於けるフィルタ処理のうち、メディアンフィルタ（中央値抽出フィルタ）は、解像度と画像形状の境界を維持しつつ、ノイズの除去、画素の欠落の低減、及び平滑化を行うものとして知られている。メディアンフィルタの適用例として、超音波診断法に於けるカラードプラ法が挙げられる。

カラードプラ法は、超音波パルスにより生体内の所定断面を走査し、血液（血球）等を移動する反射体に対して超音波が照射された場合に、前記反射体の速度（血流速度）に対応して生ずるドプラ周波数偏移を捉えて画像化を行うものである。上述のカラードプラ法に於ける診断能を高めるためには、優れた計測精度（特に低流速検出能）、時間分解能、更には空間分解能が要求されるが、これらの要求項目を同時に高度に満足させることは困難である。そのため、空間分解能の劣化に対しては、２次元のメディアンフィルタ（中央値抽出フィルタ）によって血管や血流分布の境界線を平滑化し、ノイズを除去し、超音波の干渉現象等によって生ずる画像抜け（いわゆる黒抜けパターン）を低減している（例えば、下記特許文献１参照）。

しかし、メディアン処理は実質的にはデータのソート（並べ替え）であり、比較・入れ替えのために多数の計算を必要とする。そのため、メディアン処理のソート計算回数を低減するための種々の方法が考案されている。

例えば、３行３列のデータについて、最初に各列をソートし、次に各行をソートし、最後に対角線の３つのデータをソートして、それらのメディアン値を得る方法が知られている（例えば、下記特許文献２参照）。また、３行３列以外の最大５行５列までのデータのソートの方法は、下記非特許文献１に示されている。
特開２０００−２６２５２０号公報 特開平１１−１４９５５４号公報 "Fast Algorithms for Median Filtering", Intel Corporation, 2001.

前記特許文献２及び“Fast Algorithms for Median Filtering”, Intel Corporation, 2001.に記載のアルゴリズムは、ＳＩＭＤ（Ｓｉｎｇｌｅ ｌｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｄａｔａ：単一命令多数データ）プロセッサ等を用いて複数データを同時に計算する場合に効果的である。しかしながら、メディアン処理のために、依然として多くの計算回数を必要とするものであった。

したがって本発明は前記実情に鑑みてなされたものであり、その目的は、メディアンフィルタと同様の平滑化、ノイズ除去画像抜け低減等の効果を有し、メディアンフィルタより計算回数が少なく高速な画像フィルタリング装置、画像フィルタリングプログラム、画像フィルタリング方法及び超音波診断装置を提供することである。

すなわち本発明は、画像データの所定画素を基準位置とする所定範囲の各画素値を入力行列とし、前記入力に対応する出力値を算出する超音波画像フィルタリング装置であって、前記入力行列の各行の各要素を列毎にソートするソート手段と、前記ソート手段のソート結果の行列より、前記基準位置を含む行とその周囲の行から成る、行数が前記入力行列の行数より少なく、列数が前記入力行列の列数と等しい部分行列を抽出する抽出手段と、前記抽出手段で抽出された部分行列の各要素の中央値を算出し、該中央値を前記出力値とする算出手段と、を具備することを特徴とする。

また本発明は、画像データの所定画素を基準位置とする所定範囲の各画素値を入力行列とし、前記入力に対応する出力値を算出する超音波画像フィルタリング装置であって、前記入力行列の各列の各要素を行毎にソートするソート手段と、前記ソート手段のソート結果の行列より、前記基準位置を含む列から成り、列数が前記入力行列の列数より少なく、行数が前記入力行列の行数と等しい部分行列を抽出する抽出手段と、前記抽出手段で抽出された部分行列の各要素の中央値を算出し、前記中央値を前記出力値とする算出手段と、を具備することを特徴とする。

更に本発明は、画像データの所定画素を基準位置とする所定範囲の各画素値を入力行列とし、前記入力に対応する出力値を算出する超音波画像フィルタリング装置であって、前記入力行列の第１の方向の各要素を前記第１の方向と直交する第２の方向の要素毎にソートするソート手段と、前記ソート手段のソート結果の行列より、前記基準位置を含む前記第１の方向の要素とその周囲の第１の方向の要素から成る、第１の方向の要素の数が前記入力行列の第１の方向の要素の数より少なく、前記第２の方向の要素の数が前記入力行列の第２の方向の要素の数と等しい部分行列を抽出する抽出手段と、前記抽出手段で抽出された部分行列の各要素の中央値を算出し、前記中央値を前記出力値とする算出手段と、を具備することを特徴とする。

本発明は、超音波による画像データの所定画素を基準位置とする所定範囲の各画素値を入力行列とし、前記入力に対応する出力値の算出をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記入力行列の各行の各要素を列毎にソートするソート手順と、前記入力行列の各行の各要素を列毎にソートするように促す第１の手順と、前記ソート結果の行列より、前記基準位置を含む行とその周囲の行から成る、行数が前記入力行列の行数より少なく、列数が前記入力行列の列数と等しい部分行列を抽出するように促す第２の手順と、前記部分行列の各要素の中央値を算出し、該中央値を前記出力値とするように促す第３の手順とをコンピュータに実行させるためのプログラムである。

本発明は、画像データの所定画素を基準位置とする所定範囲の各画素値を入力行列とし、前記入力に対応する出力値を算出する超音波画像フィルタリング方法であって、前記入力行列の各行の各要素を列毎にソートする第１の段階と、前記ソート結果の行列より、前記基準位置を含む行とその周囲の行から成る、行数が前記入力行列の行数より少なく、列数が前記入力行列の列数と等しい部分行列を抽出する第２の段階と、前記部分行列の各要素の中央値を算出し、該中央値を前記出力値とする第３の段階と、を有することを特徴とする。
本発明は、超音波の送受信によって得られた受信信号に基づいて画像データを発生する手段と、前記画像データから基準位置の画素を含む所定範囲内の画素値を要素値とする入力行列を生成する手段と、前記入力行列の要素値を列毎又は行毎にソートするソート手段と、前記ソート手段によりソートされた行列から、前記基準位置を含み、前記所定範囲より小さい範囲の部分行列を抽出する抽出手段と、前記抽出された部分行列を構成する複数の要素値から中央値を選択する選択手段と、前記選択手段により選択された中央値から構成されるフィルタリング画像を生成するフィルタリング画像生成手段と、前記フィルタリング画像を表示する表示手段とを具備することを特徴とする超音波診断装置である。
本発明は、画像データから基準位置の画素を含む所定範囲内の画素値を要素値とする入力行列を生成する手段と、前記入力行列の要素値を列毎又は行毎にソートするソート手段と、前記ソート手段によりソートされた行列から、前記基準位置を含み、前記所定範囲より小さい範囲の部分行列を抽出する抽出手段と、前記抽出手段で抽出された部分行列を構成する複数の要素の値から中央値を選択する選択手段とを具備することを特徴とする画像フィルタリング装置である。
本発明は、画像データから基準位置の画素を含む所定範囲内の画素値を要素値とする入力行列を生成する手順と、前記入力行列の要素値を列毎又は行毎にソートする手順と、前記ソート手段によりソートされた行列から、前記基準位置を含み、前記所定範囲より小さい範囲の部分行列を抽出する手順と、前記抽出された部分行列を構成する複数の要素の値から中央値を選択する手順とをコンピュータに実行させるためのプログラムである。
本発明は、画像データから基準位置の画素を含む所定範囲内の画素値を要素値とする入力行列を生成する段階と、前記入力行列の要素値を列毎又は行毎にソートする段階と、前記ソート手段によりソートされた行列から、前記基準位置を含み、前記所定範囲より小さい範囲の部分行列を抽出する段階と、前記抽出された部分行列を構成する複数の要素の値から中央値を選択する段階と、を有することを特徴とする画像フィルタリング方法である。

本発明によれば、メディアンフィルタと同様の平滑化、ノイズ除去画像抜け低減等の効果を有し、メディアンフィルタより計算回数が少なく高速な画像フィルタリング装置、画像フィルタリングプログラム、画像フィルタリング方法及び超音波診断装置を提供することができる。

以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。

（第１の実施形態）
以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。

図１は、本発明の第１の実施形態による超音波診断装置の全体構成を示すブロック図である。

図１に於いて、この超音波診断装置１０は、図示されない被検体に対して超音波の送受波を行う超音波プローブ１１と、所定の走査方向に対して超音波の送受波を行うために超音波プローブ１１に対して電気信号の送受信を行う送受信部１２と、所定の走査方向から得られた受信超音波信号に基づいてＢモード超音波画像データを生成・処理する画像処理部１３と、該画像処理部１３で処理された超音波画像を表示するための表示部１６とを備えて構成されている。

前記画像処理部１３は、受信超音波信号よりＢモード画像データの生成・処理を行うＢモード画像処理部１４と、受信超音波信号よりドプラ画像データの生成・処理を行うドプラ画像処理部１５とを有して成る。また、前記表示部１６は、前記画像処理部１３で処理された超音波画像の走査方式を表示用に変換するスキャンコンバータ１７と、該スキャンコンバータ１７によって走査変換された超音波画像を表示するカラーモニタ１８とから成っている。

このような構成の超音波診断装置１０に於いて、送受信部１２を介して超音波プローブ１１から、図示されない被検体に対して所定の操作方向に超音波ビームが照射される。そして、反射されたビームを受けると、超音波プローブ１１から受信信号（受信エコー）が送受信部１２に出力される。すると、この送受信部１２で受信された受信超音波信号に基づいて、画像処理部１３内のＢモード画像処理部１４にてＢモード画像データの生成・処理が行われると共に、ドプラ画像処理部１５にてドプラ画像データの生成・処理が行われる。

そして、これらの生成・処理されたＢモード画像及びドプラ画像のデータが、表示部１６内のスキャンコンバータ１７にて表示用の操作方式に変換される。次いで、このスキャンコンバータ１７によって走査変換された超音波画像が、カラーモニタ１８上に表示される。

次に、図１に示されるドプラ画像処理部１５の構成について、図２を参照して詳細に説明する。

図２は、ドプラ画像処理部１５の詳細な構成を示したブロック図である。このドプラ画像処理部１５は、直交位相検波器２１と、Ａ／Ｄ変換器２２と、ドプラ信号記憶部２３と、ＭＴＩ（Ｍｏｖｉｎｇ Ｔａｒｇｅｔ Ｉｎｄｉｃａｔｉｏｎ）フィルタ２４と、自己相関器２５と、演算器２６と、非線形空間フィルタ（ソーティングフィルタ）２８と、線形空間フィルタ（スムーズフィルタ）２９と、を備えている。

前記直交位相検波器２１では、複数回の超音波送受信で得られる受信信号に対して直交位相検波が行われ、ここで位相の９０度異成るＩ及びＱ成分を有するＩＱ信号として出力される。ＩＱ信号はＡ／Ｄ変換器２２でデジタル信号に変換されて、順次ドプラ信号記憶部２３に格納される。このドプラ信号記憶部２３では、同一走査方向の位置（深さ）順に格納されたＩＱ信号が、同一位置の送受信時間順に読み出される。

ＭＴＩフィルタ２４では、前記ドプラ信号記憶部２３で読み出されるＩＱ信号のうち、生体組織の移動に起因する成分（クラッタ信号成分）が除去されて、血流情報のみが抽出される。自己相関器２５では、ＭＴＩフィルタ２４を通過したドプラ信号に対して自己相関処理が行われる。演算器２７では、この自己相関器２５の自己相関処理結果に基づいて、血流の平均流速値や分散値、更にはパワー値等が算出されて、カラードプラ画像データが生成される。

演算器２７から出力されたカラードプラ画像データは、ソーティングフィルタ２８及びスムーズフィルタ２９によってフィルタリング処理が行われ、表示部１６に出力される。ソーティングフィルタ２８は、血管や血流分布の境界線を平滑化し、ノイズを除去し、画像抜けを低減するものである。このソーティングフィルタ２８は、本実施形態に於ける主要部であり、その詳細な処理手順については後述する。

また、ソーティングフィルタ２８は従来技術に於けるメディアンフィルタに相当するものである。スムーズフィルタ２９も画像の平滑化のためのものであるが、その伝達関数は一般的に線形であり、フィルタリングの効果は前記ソーティングフィルタ２８と異なっている。

尚、本実施形態では、ソーティングフィルタ２８、スムーズフィルタ２９の順に処理されるとしているが、これらの処理の順番にかぎられるものではなく、スムーズフィルタ２９が先であってもよい。また、本実施例ではソーティングフィルタによる処理を行うのはカラードプラ画像データのうち速度値画像データのみであることを前提としているが、分散値画像データやパワー値画像データであってもよい。

次に、図３及び図４を参照して、ソーティングフィルタ２８の処理手順について説明する。

図３は、所定の時刻に於ける速度値画像データを走査方向、深さ方向に行列として表した図である。

速度値画像データ全体の行列３０のうち、所定位置３１のフィルタリングのために、該所定位置３１を基準位置とする所定範囲が入力行列３２として設定される。図４（ａ）は、入力行列３２の各画素値の例を示した図である。ソーティングフィルタ２８の第１の処理手順（第１の段階（第１のステップ））として、入力行列３２の列毎に、値の大小に基づいて並べ替え（ソート）が実施される。尚、本実施形態に於いては、ソートを全て昇順として説明するが、これらを全て「降順」と読み替えても同一の結果となる。

上述した第１の処理手順終了後の各画素値の例を、７行３列の行列３２ａとして図４（ｂ）に示す。同図に於いて、各列を３３ａ、３３ｂ及び３３ｃとして、図示の如く枠で囲んで表すものとする。

次いで、ソーティングフィルタ２８の第２の処理手順（第２の段階（第２のステップ））として、前記第１の処理手順によってソートされた７行３列の行列３２ａから、部分行列３４が抽出される。本実施形態では、図４（ｃ）に示されるように、基準位置３１の行３５ｂと、その両側にある行３５ａ及び３５ｃの、合計３行が抽出されている。その結果、部分行列３４は３行３列になっている。

ところで、本実施形態では、入力行列３２の行列数は７行３列であるが、本発明に於ける入力行列の行列数は、必ずしもこれと同一である必要はない。例えば、入力行列を３行３列、または５行５列としてもよい。しかしながら、入力行列３２の行数及び列数は、奇数であることが望ましい。また、部分行列３４の列数は入力行列３２と同一である必要があるが、行数は入力行列３２より少なければよい。尚、３行３列及び５行５列の実施形態は、第３及び第４の実施形態として後述する。

次に、ソーティングフィルタ２８の第３の処理手順として、部分行列３４のメディアン値（中央値）がソーティングフィルタ２８の出力値とされる。但し、図４（ｃ）に示される時点で列毎のソートは既に済んでいるので、本処理手順では、以降に説明する２つの段階が実施されればよい。

この第３の処理手順の最初の段階（第３−１の段階（第３のステップ））として、部分行列３４の行毎にソートされる。図４（ｄ）は、第３のステップの終了後の各画素値の例を示した図である。

そして、第３の処理手順の次の段階（第３−２の段階（第４のステップ））では、前記最初の段階（第３のステップ）でソートされた部分行列３４ａから、第１行第３列、第２行第２列、第３行第１列が抽出され、他の位置にある画素が取り除かれる。すなわち、図４（ｅ）に示されるように、基準位置３１を含む画素３６を残し、画素３７ａ、３７ｂが取り除かれる。これは、第１行第３列、第２行第２列、第３行第１列以外の位置にある画素値は、前述した第４のステップの終了時点でメディアン値でないことが論理的に明らかだからである。

更に、３画素から構成される画素集合６２をソートして、図４（ｆ）に示される画素集合３６ａを得れば、基準位置３１にある画素が出力となる。

本実施形態に於けるフィルタのメディアンフィルタとの類似度は、以下のようにして計算することができる。

先ず、本実施形態に於けるフィルタの結果が、これと同じ入力行列サイズのメディアンフィルタの結果と一致する確率を計算する。前記２つのフィルタの結果が一致する条件は、次の通りである。
（ｉ）入力行列３２のメディアン値（本実施形態に於いては「２５」）を示す画素の位置が、前記第１のステップが終了した段階で、部分行列３４の中、つまり行列３２ａの３行目乃至５行目の間に入っていること。
（ii）部分行列３４内で、フィルタの出力値より小さい画素の数とより大きい画素の数が等しい。何故ならば、本実施形態に於けるフィルタの出力値は、部分行列３４のメディアン値だからである。

例えば、本実施形態に於ける入力行列値では、前記（ｉ）、（ii）を満たし、本実施形態に於けるフィルタもメディアンフィルタも、共に結果「２５」を与える。確率の計算は、フィルタの出力値より小さい画素をグループＡ（要素数Ｎ）、より大きい画素をグループＢとする。そして、前記条件に於いて、下記（１）式が成立する。

但し、Ｐ₁ はグループＡ、Ｂからフィルタの出力値を含む列の各画素（フィルタの出力値自体を除く）を選び、そのうちグループＡの数がｘの場合の確率
Ｐ₂ は前記で残った各画素から他の列の各画素を選び、そのうちグループＡの数がｙの場合の確率、である。

このとき、Ｐ₁ 及びＰ₂ は、下記（２）式、（３）式の如く成る。

フィルタの出力値はメディアン値に等しいから、グループＡの要素数Ｎは１０である。そこで、前記条件に於けるｘ、ｙの組み合わせとＰ１、Ｐ２、Ｐを表すと、以下の表１のようになる。

つまり、本実施形態に於けるフィルタの結果がメディアンフィルタの結果と一致する確率は、０．８０９１である。

次に、本実施形態に於けるフィルタの結果が、メディアンフィルタの結果とソートの序列が前後１つだけしか異ならない場合の確率について計算する。

確率の計算方法は、前記（１）式、（２）式を用い、Ｎ＝１１または９とする。ここでは計算過程を省略して結果だけ示すと、Ｎ＝１１とＮ＝９のそれぞれでＰ＝０．０８０４となる。

以上から、本実施形態に於けるフィルタの結果が、メディアンフィルタの結果とソートの序列が大きくとも前後１つだけしか異ならない場合の確率は、０．８０９１＋２ｘ０．０８０４＝０．９７となり、本実施形態に於けるフィルタは、ほとんどメディアンフィルタと同じ結果を与えると結論付けられる。

次に、本実施形態が完全なメディアンフィルタより計算回数が少なく高速に処理できることを示すため、７行３列の完全なメディアンフィルタの計算方法について、図５を参照して、以下に説明する。

元の入力行列３２を列毎にソートして行列３２ａを得る手順は、本実施形態と同一であるが、以降の処理が異なっている。
すなわち、図５（ａ）に示されるような行列３２ａ全体を、次には行毎にソートして、図５（ｂ）に示されるように行列３２ｂを得る。ソート前後の数値の様子は、図５（ａ）及び（ｂ）に示される。ソートする各行は、６１ａ〜６１ｇとして、図示の如く枠で囲んで表している。

行列３２ｂから、図５（ｃ）に示される６２で表される各画素が抽出される。そして、他の位置、すなわち、図５（ｃ）に示される６３ａ、６３ｂで表される画素は、メディアンではないので取り除かれる。前記画素６２の各行の位置を再構成して、図５（ｄ）に示されるような行列６２ａを得る。

以降は、本実施形態に於ける部分行列３４と同様の処理を実施すれば、所定位置３１に入力行列３２の完全なメディアンが得られることになる。

以上の７行３列の完全なメディアンフィルタの計算回数を、２画素の比較・入れ替えの回数として算出する。

マージ＝入れ替え法によって３、７個のデータをソートするためには、それぞれ３、１６回の比較を必要とする。故に、処理の各段階で必要な比較回数とその合計は
７行３列の列毎ソート・・・４８回
７行３列の行毎ソート・・・２１回
３行３列の行毎ソート・・・ ９回
３画素のソート・・・・・・ ３回
計８１回
これに対し、本実施形態に於ける７行３列のフィルタの計算回数は
７行３列の列毎ソート・・・４８回
３行３列の行毎ソート・・・ ９回
３画素のソート・・・・・・ ３回
計６０回
となり、計算回数が削減される。

したがって、本実施形態によれば、メディアンフィルタと同様の効果を有しながら、メディアンフィルタより計算回数が少なく高速な画像フィルタリングを行うことができる。

（第２の実施形態）
前述した第１の実施形態では、先ず入力行列３２の各行の各要素を列毎にソートし、次いで前記ソート結果の行列より、前記基準位置を含む行とその周囲の行から成る部分行列を抽出するようにしているが、これに限られるものではない。例えば、本第２の実施形態では、先に入力行列３２の各列の各要素を行毎にソートするようにしている。

以下、図６を参照して、本発明の第２の実施形態に於けるソーティングフィルタ２８の処理手順について説明する。

図３は、所定の時刻に於ける速度値画像データを走査方向、深さ方向に行列として表した図である。

図６（ａ）は、入力行列４２の各画素値の例を示した図である。ソーティングフィルタ２８の第１のステップとして、入力行列３２の行毎にソートが実施される。前述した第１のステップ終了後の各画素値の例を、７行３列の行列４２ａとして図６（ｂ）に示す。同図に於いて、各行を４３ａ〜４３ｇとして、図示の如く枠で囲んで表すものとする。

次いで、ソーティングフィルタ２８の第２のステップとして、前記第１のステップによってソートされた７行３列の行列４２ａから、部分行列４４が抽出される。本実施形態では、図６（ｃ）に示されるように、基準位置４１の列４５の１列が抽出されている。その結果、部分行列４４は７行１列になっている。

次に、ソーティングフィルタ２８の第３のステップとして、部分行列４４の列がソートされる。図６（ｄ）は、第３のステップの終了後の各画素値の例を示した図である。

そして、第４のステップにて、第３のステップでソートされた部分行列４４ａから、図６（ｅ）に示されるように、基準位置４７を含む画素４６を残し、他の画素が取り除かれる。

以上の処理方法による計算回数は、次のようになる。
７行３列の行毎ソート・・・２１回
７行１列のソート・・・・・１６回
計３８回
このように、７行３列の完全なメディアンフィルタに比べて、計算回数が削減される。但し、前述した第１の実施形態とは、フィルタの特性やメディアンフィルタとの類似性が異なってくるので、第１の実施形態と別途の画質の確認を要する。

このようにソートの順序を変えても、前述した第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。

尚、この第２の実施形態に於いても、前述した第１の実施形態と同様に、ソートを全て昇順として説明したが、これらを全て「降順」としても同一の結果となる。更に、本実施形態に於ける入力行列の行列数は、必ずしもこれと同一である必要はないのは勿論である。

（第３の実施形態）
前述した第１及び第２の実施形態は、何れも７行３列のソーティングフィルタを例として説明した。この第３の実施形態では、メディアンフィルタの実施形態でも挙げられることの多いサイズである３行３列のソーティングフィルタについて説明する。

以下、図７を参照して、３行３列（３×３）のソーティングフィルタの処理手順について説明する。

図７（ａ）は、所定範囲５１の各画素値の例を示した図である。前述した実施形態と同様の方法により、所定範囲、すなわち入力行列５１の列毎にソートが実施される。図７（ｂ）は、第１の処理手順終了後の各画素値の例を示した図である。また、各列が５３ａ、５３ｂ及び５３ｃとして枠で囲って表されている。

次に、列毎にソートされた３行３列の行列５２ａから、図７（ｃ）に示されるように、２行目、すなわち５４が抽出される。更に、図７（ｄ）に示されるように、画素５４ａがソートされて、それらのメディアン値（中央値）がソーティングフィルタの出力値５５とされる。

メディアンフィルタのための従来例では、処理手順が３列のソート、３行のソート、３つの画素のソートの順であるが、本第３の実施形態では、３列のソート、１行のソート（すなわち３つの画素のソート）の順であり、同じサイズでは明らかに本実施形態の方がメディアンフィルタより計算回数が少ないことがわかる。

このように、前述した実施形態によれば、メディアンフィルタより計算回数が少なく高速な画像フィルタリング方法を提供することができる。

（第４の実施形態）
次に、本発明の第４の実施形態について説明する。

前述した第３の実施形態では、３行３列の正方行列について説明した。入力行列が正方行列であっても、５行５列のフィルタはより複雑な処理となる。以下、図８を参照して、本発明の第４の実施形態に於けるソーティングフィルタ２８の処理手順について説明する。

図８（ａ）は、所定位置７１の周囲の入力行列７２の各画素値の例を示した図である。ソーティングフィルタ２８の第１の処理手順（第１の段階（第１のステップ））として、入力行列７２の列毎に、値の大小に基づいてソートが実施される。本実施形態に於いても、ソートを全て昇順として説明するが、これらを全て“降順”と読み替えても同一の結果となる。

前述した第１の処理手順終了後の各画素値の例を、５行５列の行列７２ａとして、図８（ｂ）に示す。同図に於いて、各列を７３ａ〜７３ｅとして、図示の如く枠で囲んで表すものとする。

次いで、ソーティングフィルタ２８の第２の処理手順（第２の段階（第２のステップ））として、前記第１の処理手順によってソートされた５行５列の行列７２ａから、部分行列７４が抽出される。本実施形態では、図８（ｃ）に示されるように、基準位置７１の行７５ｂと、該行７５ｂの両側に存在する行７５ａ及び７５ｃの、合計３行が抽出されている。その結果、部分行列７４は３行５列になっている。

次に、ソーティングフィルタ２８の第３の処理手順として、部分行列７４のメディアン値（中央値）がソーティングフィルタ２８の出力値とされる。但し、図８（ｃ）に示される時点で列毎のソートは既に済んでいるので、本処理手順では、以降に説明する２つの段階が実施されればよい。

この第３の処理手順の最初の段階（第３−１の段階（第３のステップ））として、部分行列７４の行毎にソートされる。図８（ｄ）は、第３のステップの終了後の各画素値の例を示した図である。

そして、第３の処理手順の次の段階（第３−２の段階（第４のステップ））では、前記最初の段階（第３のステップ）でソートされた部分行列７４ａから、第１行第５列、第１行第４列、第２行第３列、第３行第２列、第３行第１列が抽出され、他の位置にある画素が取り除かれる。すなわち、図８（ｅ）に示されるように、基準位置７１を含む画素集合７６を残し、メディアン値でないことが明らかな画素集合７７ａ、７７ｂが取り除かれる。

更に、これらの５画素からなる画素集合７６をソートして、図８（ｆ）に示されるような画素集合７６ａを得れば、基準位置７１にある画素が出力となる。

次に、第１の実施形態についての説明と同様に、本実施形態と、入力行列のサイズが同じ完全なメディアンフィルタとの計算回数を比較するため、先ず５行５列の完全なメディアンフィルタの計算方法を、図９を参照して、以下に説明する。尚、この方法は、前述した“Fast Algorithms for Median Filtering”, Intel Corporation, 2001.の８ページ以降に示されている方法に基づくものである。

元の入力行列７２を列毎にソートして行列７２ａを得る手順は、本実施形態と同一であるが、以降の処理が異なっている。

すなわち、図９（ａ）に示されるような行列７２ａ全体を、次には行毎にソートして、図９（ｂ）に示されるように行列７２ｂを得る。ソート前後の数値の様子は図９（ａ）、（ｂ）に示されるようになり、ソートする各行を８１ａ〜８１ｅとして、図示の如く枠で囲んで表している。

次いで、行列７２ｂの各画素を、図９（ｃ）に示されるように、次の４つに分類する。但し、括弧内は（列，行）の順である。

８２ａ・・・（１，４）、（２，３）、（３，２）、（４，１）
８２ｂ・・・（１，５）、（２，４）、（３，３）、（４，２）、（５，１）
８２ｃ・・・（２，５）、（３，４）、（４，３）、（５，２）
８２ｄ・・・前記以外の画素
前記８２ｄはメディアンではないので取り除かれ、８２ａの最小値（この場合“１８”）、８２ｂのメディアン値（この場合“１９”）、８２ｃの最大値（この場合“２１”）をとって得られた３つの画素のメディアン値が、元の入力行列７２の完全なメディアンである。

以上の５行５列の完全なメディアンフィルタの計算回数は、以下のとおりである。尚、マージ＝入れ替え法によって３、５個のデータをソートするためには、それぞれ３、９回の比較を必要とする。
５行５列の列毎ソート・・・４５回
５行５列の行毎ソート・・・４５回
４画素の最大値選択・・・・ ３回
４画素の最小値選択・・・・ ３回
５画素のソート・・・・・・ ９回
３画素のソート・・・・・・ ３回
計１０８回
これに対し、本実施形態によるフィルタの計算回数は以下のようになり、完全なメディアンフィルタに比較して計算回数が少なくなる。
５行５列の列毎ソート・・・４５回
３行５列の行毎ソート・・・２７回
５画素のソート・・・・・・ ９回
計８１回
このように、前述した実施形態によれば、メディアンフィルタより計算回数が少なく高速な画像フィルタリング方法を提供することができる。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態以外にも、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変形実施が可能である。

更に、上述した実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件の適当な組合せにより種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除されても、発明が解決しようとする課題の欄で述べた課題が解決でき、発明の効果の欄で述べられている効果が得られる場合には、この構成要件が削除された構成も発明として抽出され得る。

本発明の第１の実施形態による超音波診断装置の全体構成を示すブロック図である。 図１のドプラ画像処理部１５の詳細な構成を示したブロック図である。 ソーティングフィルタ２８の処理手順について説明するもので、所定の時刻に於ける速度値画像データを走査方向、深さ方向に行列として表した図である。 ソーティングフィルタ２８の処理手順について説明するもので、処理手順終了後の各画素値の例を示した図である。 ソーティングフィルタ２８の他の処理手順について説明するもので、７行３列の完全なメディアンフィルタの計算方法による処理手順終了後の各画素値の例を示した図である。 本発明の第２の実施形態に於けるソーティングフィルタ２８の処理手順について説明するための図である。 本発明の第３の実施形態に於けるソーティングフィルタ２８の処理手順について説明するための図である。 本発明の第４の実施形態に於けるソーティングフィルタ２８の処理手順について説明するための図である。 本発明の第４の実施形態に於けるソーティングフィルタ２８の処理手順について説明するもので、５行５列の完全なメディアンフィルタの計算方法による処理手順終了後の各画素値の例を示した図である。

符号の説明

１０…超音波診断装置、１１…超音波プローブ、１２…送受信部、１３…画像処理部、１４…Ｂモード画像処理部、１５…ドプラ画像処理部、１６…表示部、１７…スキャンコンバータ、１８…カラーモニタ、２１…直交位相検波器、２２…Ａ／Ｄ変換器、２３…ドプラ信号記憶部、２４…ＭＴＩ（Ｍｏｖｉｎｇ Ｔａｒｇｅｔ Ｉｎｄｉｃａｔｉｏｎ）フィルタ、２５…自己相関器、２６…演算器、２８…非線形空間フィルタ（ソーティングフィルタ）、２９…線形空間フィルタ（スムーズフィルタ）、３０…行列、３１…所定位置（基準位置）、３２…入力行列。

Claims (17)

1. 画像データの所定画素を基準位置とする所定範囲の各画素値を入力行列とし、前記入力に対応する出力値を算出する超音波画像フィルタリング装置であって、
   前記入力行列の各行の各要素を列毎にソートするソート手段と、
   前記ソート手段のソート結果の行列より、前記基準位置を含む行とその周囲の行から成る、行数が前記入力行列の行数より少なく、列数が前記入力行列の列数と等しい部分行列を抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段で抽出された部分行列の各要素の中央値を算出し、該中央値を前記出力値とする算出手段と、
   を具備することを特徴とする画像フィルタリング装置。
2. 前記算出手段は、前記部分行列の各列の各要素を行毎にソートし、このソートした結果の部分行列から、前記部分行列の各要素の中央値でないことが事前に論理的に既知である所定位置の要素を除外することを特徴とする請求項１に記載の画像フィルタリング装置。
3. 画像データの所定画素を基準位置とする所定範囲の各画素値を入力行列とし、前記入力に対応する出力値を算出する超音波画像フィルタリング装置であって、
   前記入力行列の各列の各要素を行毎にソートするソート手段と、
   前記ソート手段のソート結果の行列より、前記基準位置を含む列から成り、列数が前記入力行列の列数より少なく、行数が前記入力行列の行数と等しい部分行列を抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段で抽出された部分行列の各要素の中央値を算出し、前記中央値を前記出力値とする算出手段と、
   を具備することを特徴とする画像フィルタリング装置。
4. 前記抽出手段は、前記部分行列の各行の各要素を列毎にソートし、このソートした結果の部分行列から、前記部分行列の各要素の中央値でないことが事前に論理的に既知である所定位置の要素を除外することを特徴とする請求項３に記載の画像フィルタリング装置。
5. 画像データの所定画素を基準位置とする所定範囲の各画素値を入力行列とし、前記入力に対応する出力値を算出する超音波画像フィルタリング装置であって、
   前記入力行列の第１の方向の各要素を前記第１の方向と直交する第２の方向の要素毎にソートするソート手段と、
   前記ソート手段のソート結果の行列より、前記基準位置を含む前記第１の方向の要素とその周囲の第１の方向の要素から成る、第１の方向の要素の数が前記入力行列の第１の方向の要素の数より少なく、前記第２の方向の要素の数が前記入力行列の第２の方向の要素の数と等しい部分行列を抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段で抽出された部分行列の各要素の中央値を算出し、前記中央値を前記出力値とする算出手段と、
   を具備することを特徴とする画像フィルタリング装置。
6. 前記算出手段は、前記部分行列の第２の方向の要素を前記第１の方向の要素毎にソートし、このソートした結果の部分行列から、前記部分行列の各要素の中央値でないことが事前に論理的に既知である所定位置の要素を除外することを特徴とする請求項５に記載の画像フィルタリング装置。
7. 前記第１の方向は行方向であり、前記第２の方向は列方向であることを特徴とする請求項５若しくは６に記載の画像フィルタリング装置。
8. 前記第１の方向は列方向であり、前記第２の方向は行方向であることを特徴とする請求項５若しくは６に記載の画像フィルタリング装置。
9. 超音波による画像データの所定画素を基準位置とする所定範囲の各画素値を入力行列とし、前記入力に対応する出力値の算出をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
   前記入力行列の各行の各要素を列毎にソートするソート手順と、
   前記入力行列の各行の各要素を列毎にソートするように促す第１の手順と、
   前記ソート結果の行列より、前記基準位置を含む行とその周囲の行から成る、行数が前記入力行列の行数より少なく、列数が前記入力行列の列数と等しい部分行列を抽出するように促す第２の手順と、
   前記部分行列の各要素の中央値を算出し、該中央値を前記出力値とするように促す第３の手順と、
   をコンピュータに実行させるためのプログラム。
10. 前記第３の手順として、前記部分行列の各列の各要素を行毎にソートするように促す第３−１の手順と、
    前記第３−１の手順によりソートした結果の部分行列から、前記部分行列の各要素の中央値でないことが事前に論理的に既知である所定位置の要素を除外するように促す第３−２の手順と、
    を前記コンピュータに実行させるための請求項９に記載のプログラム。
11. 画像データの所定画素を基準位置とする所定範囲の各画素値を入力行列とし、前記入力に対応する出力値を算出する超音波画像フィルタリング方法であって、
    前記入力行列の各行の各要素を列毎にソートする第１の段階と、
    前記ソート結果の行列より、前記基準位置を含む行とその周囲の行から成る、行数が前記入力行列の行数より少なく、列数が前記入力行列の列数と等しい部分行列を抽出する第２の段階と、
    前記部分行列の各要素の中央値を算出し、該中央値を前記出力値とする第３の段階と、
    を有することを特徴とする画像フィルタリング方法。
12. 前記第３の段階は、前記部分行列の各列の各要素を行毎にソートする第３−１の段階と、
    前記第３−１の段階でソートした結果の部分行列から、前記部分行列の各要素の中央値でないことが事前に論理的に既知である所定位置の要素を除外する第３−２の段階と、
    を有することを特徴とする請求項１１に記載の画像フィルタリング方法。
13. 超音波の送受信によって得られた受信信号に基づいて画像データを発生する手段と、
    前記画像データから基準位置の画素を含む所定範囲内の画素値を要素値とする入力行列を生成する手段と、
    前記入力行列の要素値を列毎又は行毎にソートするソート手段と、
    前記ソート手段によりソートされた行列から、前記基準位置を含み、前記所定範囲より小さい範囲の部分行列を抽出する抽出手段と、
    前記抽出された部分行列を構成する複数の要素値から中央値を選択する選択手段と、
    前記選択手段により選択された中央値から構成されるフィルタリング画像を生成するフィルタリング画像生成手段と、
    前記フィルタリング画像を表示する表示手段と、
    を具備することを特徴とする超音波診断装置。
14. 前記部分行列は、前記ソート手段によりソートされた行列における前記基準位置の要素及び前記基準位置の周辺の行に含まれる要素からなる請求項１３に記載の超音波診断装置。
15. 画像データから基準位置の画素を含む所定範囲内の画素値を要素値とする入力行列を生成する手段と、
    前記入力行列の要素値を列毎又は行毎にソートするソート手段と、
    前記ソート手段によりソートされた行列から、前記基準位置を含み、前記所定範囲より小さい範囲の部分行列を抽出する抽出手段と、
    前記抽出手段で抽出された部分行列を構成する複数の要素の値から中央値を選択する選択手段と、
    を具備することを特徴とする画像フィルタリング装置。
16. 画像データから基準位置の画素を含む所定範囲内の画素値を要素値とする入力行列を生成する手順と、
    前記入力行列の要素値を列毎又は行毎にソートする手順と、
    前記ソート手段によりソートされた行列から、前記基準位置を含み、前記所定範囲より小さい範囲の部分行列を抽出する手順と、
    前記抽出された部分行列を構成する複数の要素の値から中央値を選択する手順と、
    をコンピュータに実行させるためのプログラム。
17. 画像データから基準位置の画素を含む所定範囲内の画素値を要素値とする入力行列を生成する段階と、
    前記入力行列の要素値を列毎又は行毎にソートする段階と、
    前記ソート手段によりソートされた行列から、前記基準位置を含み、前記所定範囲より小さい範囲の部分行列を抽出する段階と、
    前記抽出された部分行列を構成する複数の要素の値から中央値を選択する段階と、
    を有することを特徴とする画像フィルタリング方法。

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