JPH0611568A - 画像処理システム及び超音波走査イメージングシステム - Google Patents
画像処理システム及び超音波走査イメージングシステムInfo
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- JPH0611568A JPH0611568A JP3257004A JP25700491A JPH0611568A JP H0611568 A JPH0611568 A JP H0611568A JP 3257004 A JP3257004 A JP 3257004A JP 25700491 A JP25700491 A JP 25700491A JP H0611568 A JPH0611568 A JP H0611568A
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-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
- G01S7/52—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S15/00
- G01S7/52017—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S15/00 particularly adapted to short-range imaging
- G01S7/52023—Details of receivers
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-
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- G01S7/52053—Display arrangements
- G01S7/52057—Cathode ray tube displays
- G01S7/52071—Multicolour displays; using colour coding; Optimising colour or information content in displays, e.g. parametric imaging
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- Image Processing (AREA)
- Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
- Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 解釈が容易な超音波走査画像の減衰マップを
得る。 【構成】 走査画像セグメントの局部減衰係数値を、前
記セグメント内の走査画像の画素から推定するための減
衰推定論理６を含む本発明の画像処理システムは、画像
セグメントより小さい画像のミクロセグメントの平均振
幅値を決定するためのミクロセグメンテーション論理３
を有する。前記ミクロセグメントの平均振幅値は、画像
セグメントの減衰係数値を推定するために使用される。
本発明によって、ミクロセグメンテーション論理を持た
ない先行技術の画像処理システムを使用した場合より
も、減衰マップにおける個々の特徴をより明らかに識別
することが可能となった。
得る。 【構成】 走査画像セグメントの局部減衰係数値を、前
記セグメント内の走査画像の画素から推定するための減
衰推定論理６を含む本発明の画像処理システムは、画像
セグメントより小さい画像のミクロセグメントの平均振
幅値を決定するためのミクロセグメンテーション論理３
を有する。前記ミクロセグメントの平均振幅値は、画像
セグメントの減衰係数値を推定するために使用される。
本発明によって、ミクロセグメンテーション論理を持た
ない先行技術の画像処理システムを使用した場合より
も、減衰マップにおける個々の特徴をより明らかに識別
することが可能となった。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、走査画像の減衰マップ
を生成するための画像処理システム、及び該画像処理シ
ステムを組み込んだ超音波走査イメージングシステムに
関するものである。
を生成するための画像処理システム、及び該画像処理シ
ステムを組み込んだ超音波走査イメージングシステムに
関するものである。
【０００２】
【従来の技術】超音波走査イメージングシステムは、ビ
ームを形成しイメージングすべき対象物内へ放射する超
音波放射源と、対象物から反射されたエネルギのレシー
バと、受信エネルギをイメージングするための手段とを
備えている。放射源（トランスミッタ）及びレシーバが
いずれも同一位置に配置される超音波イメージングシス
テム（Ｂ走査と称される）は、本発明にとって特に重要
である。
ームを形成しイメージングすべき対象物内へ放射する超
音波放射源と、対象物から反射されたエネルギのレシー
バと、受信エネルギをイメージングするための手段とを
備えている。放射源（トランスミッタ）及びレシーバが
いずれも同一位置に配置される超音波イメージングシス
テム（Ｂ走査と称される）は、本発明にとって特に重要
である。
【０００３】放射源は短いパルスの超音波エネルギを放
射する。この放射エネルギは、対象物の異なる部分で、
その密度及び他の音響特性によって選択的に吸収及び反
射される。反射の結果、音響エコーがつくりだされる。
これらのエコー信号はレシーバで受信され、エコー到着
時間の関数としてメモリに記憶される。対象物内での音
速は判っていることが多い（生物組織では約１５００ m
/sec）ので、対象物内で実際に反射を引き起こした部分
へのトランシーバ間（トランスミッタと受信器との間）
の距離をエコーの到着時間から計算することができる。
従って、対象物から受信されるエコーの画像を見ること
によって、対象物の内部構造がどうなっているか推論す
ることができる。
射する。この放射エネルギは、対象物の異なる部分で、
その密度及び他の音響特性によって選択的に吸収及び反
射される。反射の結果、音響エコーがつくりだされる。
これらのエコー信号はレシーバで受信され、エコー到着
時間の関数としてメモリに記憶される。対象物内での音
速は判っていることが多い（生物組織では約１５００ m
/sec）ので、対象物内で実際に反射を引き起こした部分
へのトランシーバ間（トランスミッタと受信器との間）
の距離をエコーの到着時間から計算することができる。
従って、対象物から受信されるエコーの画像を見ること
によって、対象物の内部構造がどうなっているか推論す
ることができる。
【０００４】超音波走査イメージングシステムは、人体
の臓器を走査して、生物組織の内部構造の画像を生成す
るために特に使用される。このような画像は、熟練した
医療担当者がある臓器の異常な特徴を識別するために利
用可能であり、この情報は、次に医療診断プロセスの一
部として医師によって利用される。
の臓器を走査して、生物組織の内部構造の画像を生成す
るために特に使用される。このような画像は、熟練した
医療担当者がある臓器の異常な特徴を識別するために利
用可能であり、この情報は、次に医療診断プロセスの一
部として医師によって利用される。
【０００５】現存の超音波画像がきわめて重要であるに
もかかわらず、この技術の有用性は、従来の超音波画像
が単に定性的にすぎないという事実によって制限され
る。確かに画像の各点は、身体内部のある点から受信さ
れたエコーの振幅を提供する。しかしながら、その点か
ら受信されたエコーは、その点の反射能だけでなく、そ
の点からトランシーバへのパスに沿った超音波エネルギ
の吸収及び回折にも依存する。言い換えれば、身体内部
の各点の画像は、超音波線のルートに沿う組織の影響に
よって歪められる。
もかかわらず、この技術の有用性は、従来の超音波画像
が単に定性的にすぎないという事実によって制限され
る。確かに画像の各点は、身体内部のある点から受信さ
れたエコーの振幅を提供する。しかしながら、その点か
ら受信されたエコーは、その点の反射能だけでなく、そ
の点からトランシーバへのパスに沿った超音波エネルギ
の吸収及び回折にも依存する。言い換えれば、身体内部
の各点の画像は、超音波線のルートに沿う組織の影響に
よって歪められる。
【０００６】この歪みを軽減するために、いわゆる時間
−利得補償曲線が使用される。この考えは、表面付近の
領域からくる信号と比較して身体内部の深いところから
くる信号が増幅されるように、オペレータが補償ファク
タを主観的に設定するというものである。この結果、画
像は均質的なものになり、上述の歪みが除去されてしま
えば、恐らく画像は局部反射特性のみを示すであろう。
不幸にも、このアプローチの適用は、振幅値自体には絶
対的意味がないことを暗示する。言い換えると、健康な
組織が所定範囲内のエコー振幅を生成し、この範囲外の
ものは異常性を示すと言うことは不可能である。診断プ
ロセスの一部として有用な情報を識別するための医師に
よるこの画像の分析は、医師の主観的判断に依存するも
のである。医師は、検討中の組織に病気があることを示
すであろうある種の非均質性を画像内に探し出すのが通
常である。
−利得補償曲線が使用される。この考えは、表面付近の
領域からくる信号と比較して身体内部の深いところから
くる信号が増幅されるように、オペレータが補償ファク
タを主観的に設定するというものである。この結果、画
像は均質的なものになり、上述の歪みが除去されてしま
えば、恐らく画像は局部反射特性のみを示すであろう。
不幸にも、このアプローチの適用は、振幅値自体には絶
対的意味がないことを暗示する。言い換えると、健康な
組織が所定範囲内のエコー振幅を生成し、この範囲外の
ものは異常性を示すと言うことは不可能である。診断プ
ロセスの一部として有用な情報を識別するための医師に
よるこの画像の分析は、医師の主観的判断に依存するも
のである。医師は、検討中の組織に病気があることを示
すであろうある種の非均質性を画像内に探し出すのが通
常である。
【０００７】局部組織特徴の直接定量測定を提供すると
共に種々の異常性を直接示すであろう別の音響特徴を取
り扱うことによって、従来の反射イメージングとは異な
る画像を生成することが望ましい。上記に説明したよう
に、超音波エネルギは、イメージングされるべき対象物
によって吸収及び回折される。その結果、超音波線が身
体の各点を通り抜けるとき、そのエネルギは弱まる（す
なわち減衰される）。単位距離当りの減衰度は、対象物
の所定点に特有な特性に従って変化する。従って、局部
組織の減衰係数をイメージングすることが提唱される。
共に種々の異常性を直接示すであろう別の音響特徴を取
り扱うことによって、従来の反射イメージングとは異な
る画像を生成することが望ましい。上記に説明したよう
に、超音波エネルギは、イメージングされるべき対象物
によって吸収及び回折される。その結果、超音波線が身
体の各点を通り抜けるとき、そのエネルギは弱まる（す
なわち減衰される）。単位距離当りの減衰度は、対象物
の所定点に特有な特性に従って変化する。従って、局部
組織の減衰係数をイメージングすることが提唱される。
【０００８】この種のアプローチは、”IEEE Transacti
ons on Biomedical Engineering Vol. BME-33, No. 7,
1986年 7月, 637-643 頁”に刊行された「パルスエコー
超音波走査に基づく組織の定量的構造決定（Quantitati
ve Tissue CharacterisationBased on Pulsed-Echo Ult
rasound Scans）」と題されるワーラック（E Walac
h）、リュー（C N Liu ）、ワーグ（R C Waag）及びパ
ーカー（K J Parker）による論文（Ｒ１）、並びに、”
IEEE Transactions on Biomedical Engineering Vol. B
ME-36, No. 2, 1989年 2月, 211-221 頁”に刊行された
「パルスエコー超音波走査に基づく局部組織の減衰画像
( Local Tissue Attenuation Images Basedon Pulsed-E
cho Ultrasound Scans ）」と題されるワーラック（E W
alach）、シミューウィッツ（A Shmuewitz ）、イッチ
ャック（Y Itzchak ）及びヘイマン（Z Heyman）による
論文（Ｒ２）で論議されている。
ons on Biomedical Engineering Vol. BME-33, No. 7,
1986年 7月, 637-643 頁”に刊行された「パルスエコー
超音波走査に基づく組織の定量的構造決定（Quantitati
ve Tissue CharacterisationBased on Pulsed-Echo Ult
rasound Scans）」と題されるワーラック（E Walac
h）、リュー（C N Liu ）、ワーグ（R C Waag）及びパ
ーカー（K J Parker）による論文（Ｒ１）、並びに、”
IEEE Transactions on Biomedical Engineering Vol. B
ME-36, No. 2, 1989年 2月, 211-221 頁”に刊行された
「パルスエコー超音波走査に基づく局部組織の減衰画像
( Local Tissue Attenuation Images Basedon Pulsed-E
cho Ultrasound Scans ）」と題されるワーラック（E W
alach）、シミューウィッツ（A Shmuewitz ）、イッチ
ャック（Y Itzchak ）及びヘイマン（Z Heyman）による
論文（Ｒ２）で論議されている。
【０００９】これらの論文は、超音波画像の各点の減衰
度を測定し且つ表示することによって、医療診断で次に
使用するために医師が、イメージングされた対象物の内
部構造についての重要な情報を識別可能であると教示し
ている。しかしながら、現存の技術では医師による解釈
が容易な画像は生成されず、画像の解釈の可能性を改良
する必要がある。
度を測定し且つ表示することによって、医療診断で次に
使用するために医師が、イメージングされた対象物の内
部構造についての重要な情報を識別可能であると教示し
ている。しかしながら、現存の技術では医師による解釈
が容易な画像は生成されず、画像の解釈の可能性を改良
する必要がある。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】従って、本発明の目的
は、医師による解釈が容易な超音波走査画像の減衰マッ
プを得ることである。
は、医師による解釈が容易な超音波走査画像の減衰マッ
プを得ることである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明では、走査画像から抽出された減衰データを
表示するデスティネーション（目的）画素配列を含む減
衰マップを、ソース画像の画素配列を含む走査画像から
生成するための画像処理システムが提供される。本発明
の画像処理システムは、走査画像セグメントの局部減衰
係数値を、前記セグメント内の走査画像の画素の振幅値
から推定するための減衰推定論理を備えている。セグメ
ントはマクロセグメンテーション論理によって画定さ
れ、画像処理論理は、画像のミクロセグメントの平均振
幅値を決定するためのミクロセグメンテーション論理に
よって特徴付けられる。ミクロセグメントは画像セグメ
ントより小さく、ミクロセグメントの平均振幅値は画像
セグメントの減衰係数値を推定するために使用される。
に、本発明では、走査画像から抽出された減衰データを
表示するデスティネーション（目的）画素配列を含む減
衰マップを、ソース画像の画素配列を含む走査画像から
生成するための画像処理システムが提供される。本発明
の画像処理システムは、走査画像セグメントの局部減衰
係数値を、前記セグメント内の走査画像の画素の振幅値
から推定するための減衰推定論理を備えている。セグメ
ントはマクロセグメンテーション論理によって画定さ
れ、画像処理論理は、画像のミクロセグメントの平均振
幅値を決定するためのミクロセグメンテーション論理に
よって特徴付けられる。ミクロセグメントは画像セグメ
ントより小さく、ミクロセグメントの平均振幅値は画像
セグメントの減衰係数値を推定するために使用される。
【００１２】本発明に従う画像処理システムは、それに
よって生成した画像における個々の特徴をより明らかに
識別できるようにする。その結果、システムのオペレー
タにとって、画像の解釈がより容易になる。本発明は、
ミクロセグメントベースで画像を処理して振幅ノイズの
影響を低減可能にすることによってこれを行う。本発明
の付随的利益は、演算の複雑性が減少され、それに対応
して演算効率が増大することである。
よって生成した画像における個々の特徴をより明らかに
識別できるようにする。その結果、システムのオペレー
タにとって、画像の解釈がより容易になる。本発明は、
ミクロセグメントベースで画像を処理して振幅ノイズの
影響を低減可能にすることによってこれを行う。本発明
の付随的利益は、演算の複雑性が減少され、それに対応
して演算効率が増大することである。
【００１３】ミクロセグメント内の第１及び第２グルー
プの画素の第１及び第２平均画素振幅値を以下によって
発生するために、ミクロセグメンテーション論理は１又
はそれ以上の繰り返しで動作するのが好ましい。 ＊ミクロセグメントの画素の平均画素振幅値としてしき
い値を決定する。 ＊個々の画素の振幅値に従ってしきい値に関してミクロ
セグメントを第１及び第２グループの画素へ分割し、画
素が属するグループの平均振幅値である各ソース画素の
平均減衰値を決定する。 使用されるミクロセグメントの第１及び第２平均振幅値
は前記１又はそれ以上の繰り返し後に決定されるもので
ある。
プの画素の第１及び第２平均画素振幅値を以下によって
発生するために、ミクロセグメンテーション論理は１又
はそれ以上の繰り返しで動作するのが好ましい。 ＊ミクロセグメントの画素の平均画素振幅値としてしき
い値を決定する。 ＊個々の画素の振幅値に従ってしきい値に関してミクロ
セグメントを第１及び第２グループの画素へ分割し、画
素が属するグループの平均振幅値である各ソース画素の
平均減衰値を決定する。 使用されるミクロセグメントの第１及び第２平均振幅値
は前記１又はそれ以上の繰り返し後に決定されるもので
ある。
【００１４】本発明は超音波画像処理に制限されるもの
ではないが、そのような画像処理に特に適するものであ
る。
ではないが、そのような画像処理に特に適するものであ
る。
【００１５】従って、本発明はまた、対象物の走査を表
示する画像信号を生成するための超音波走査装置と、超
音波走査装置によって生成した画像信号を処理するため
の画像処理システムとを備えた超音波走査イメージング
システムを提供する。
示する画像信号を生成するための超音波走査装置と、超
音波走査装置によって生成した画像信号を処理するため
の画像処理システムとを備えた超音波走査イメージング
システムを提供する。
【００１６】
【実施例】以下に、添付図面を参照して、本発明の特定
の実施例について記載する。
の実施例について記載する。
【００１７】図１は、本発明に従う画像処理システムの
処理論理の概略ブロック図である。処理論理は以下の要
素を含む。 １．補償論理 ２．データマクロセグメンテーション論理 ３．データミクロセグメンテーション論理 ４．画素分類論理 ５．後分類フィルタリング論理 ６．局部減衰推定論理 ７．イメージング論理
処理論理の概略ブロック図である。処理論理は以下の要
素を含む。 １．補償論理 ２．データマクロセグメンテーション論理 ３．データミクロセグメンテーション論理 ４．画素分類論理 ５．後分類フィルタリング論理 ６．局部減衰推定論理 ７．イメージング論理
【００１８】補償論理１は、処理されるべきデータを適
切なソースから受信することができる。例えば超音波走
査装置のような初期画像ソースから、データを直接受信
することもできる。あるいは、リモート初期ソースもし
くは画像データが処理前に記憶されている場合には画像
バッファ又はメモリのデータ伝送チャネルから、データ
を間接的に受信することもできる。
切なソースから受信することができる。例えば超音波走
査装置のような初期画像ソースから、データを直接受信
することもできる。あるいは、リモート初期ソースもし
くは画像データが処理前に記憶されている場合には画像
バッファ又はメモリのデータ伝送チャネルから、データ
を間接的に受信することもできる。
【００１９】受信データの歪みを補償する補償論理１
は、時間利得補償曲線（Time Gain Compensation Curv
e、ＴＧＣ）及び集束歪みの影響を含む（図１参照）。
上記のような先行技術のシステムでは、この種の補償が
実行されるのが典型的である。換言すると、補償因子
は、表面付近の領域からくる信号と比較して身体内部の
深いところからくる信号が増幅されるように設定され
る。
は、時間利得補償曲線（Time Gain Compensation Curv
e、ＴＧＣ）及び集束歪みの影響を含む（図１参照）。
上記のような先行技術のシステムでは、この種の補償が
実行されるのが典型的である。換言すると、補償因子
は、表面付近の領域からくる信号と比較して身体内部の
深いところからくる信号が増幅されるように設定され
る。
【００２０】データマクロセグメンテーション論理２
は、補償論理から、直接又はバッファを介して間接的に
データを受信する。上記の参考文献Ｒ２の２１２〜２１
３頁でデータセグメンテーションとして記載された機能
を実行するマクロセグメンテーション論理は、画像の各
点における局部減衰係数を演算する。換言すると、直近
傍を含むデータブロックが取り出される。ブロック全体
の平均減衰が演算され、中心部の画素（ピクセル）へ割
り当てられる。このような方法で変換された画像は、新
しい画像の濃度値が対応する減衰係数の大きさを表示す
るように構成される。
は、補償論理から、直接又はバッファを介して間接的に
データを受信する。上記の参考文献Ｒ２の２１２〜２１
３頁でデータセグメンテーションとして記載された機能
を実行するマクロセグメンテーション論理は、画像の各
点における局部減衰係数を演算する。換言すると、直近
傍を含むデータブロックが取り出される。ブロック全体
の平均減衰が演算され、中心部の画素（ピクセル）へ割
り当てられる。このような方法で変換された画像は、新
しい画像の濃度値が対応する減衰係数の大きさを表示す
るように構成される。
【００２１】幾何学的変換が行われる前に、ここで処理
された画像データは画像を形成する（すなわち、全ての
超音波Ａ走査線が単一長方形配列で編成される）。しか
しながら、データは、ソース画像の画素配列の収集の
間、減衰効果及び他の物理的効果が補償論理１によって
補償される。
された画像データは画像を形成する（すなわち、全ての
超音波Ａ走査線が単一長方形配列で編成される）。しか
しながら、データは、ソース画像の画素配列の収集の
間、減衰効果及び他の物理的効果が補償論理１によって
補償される。
【００２２】先行技術では、各画素の局部減衰係数を生
成するために、前述の手順が単に画素上で画素ベースで
行われる。しかしながら、本発明に従う画像処理システ
ムでは、画素ではなくミクロセグメント上で画素ベース
で画像が処理されるのを可能にするミクロセグメンテー
ション論理３が備えられる。好ましい実施例では、ミク
ロセグメンテーション論理３は、画像を（４×４の）相
互に排他的なブロック（ミクロセグメント）へ分割す
る。各ミクロセグメントは非常に小さいので、どの所定
ミクロセグメント内にも、多くても２つの異なる組織が
存在するだけであるという仮定が成される。ミクロセグ
メントから個々の組織領域への最適分割を見出すため
に、ミクロセグメンテーション論理は以下のように進行
する。 （ａ）各ミクロセグメントは、ブロック平均より大きい
振幅を有する画素及びブロック平均より小さい振幅を有
する画素の２つのグループへ分割される。 （ｂ）”高振幅グループ”の平均及び”低振幅グルー
プ”の平均が演算され、これら２つの平均値の平均ＡＶ
が得られる。 （ｃ）ミクロセグメントは、ＡＶより大きい振幅を有す
る画素及びＡＶより小さい振幅を有する画素の２つのグ
ループへ再度分割される。 次に工程（ｂ）及び（ｃ）は、所定数の繰り返しが完了
するまで繰り返し進行する計算で繰り返される。
成するために、前述の手順が単に画素上で画素ベースで
行われる。しかしながら、本発明に従う画像処理システ
ムでは、画素ではなくミクロセグメント上で画素ベース
で画像が処理されるのを可能にするミクロセグメンテー
ション論理３が備えられる。好ましい実施例では、ミク
ロセグメンテーション論理３は、画像を（４×４の）相
互に排他的なブロック（ミクロセグメント）へ分割す
る。各ミクロセグメントは非常に小さいので、どの所定
ミクロセグメント内にも、多くても２つの異なる組織が
存在するだけであるという仮定が成される。ミクロセグ
メントから個々の組織領域への最適分割を見出すため
に、ミクロセグメンテーション論理は以下のように進行
する。 （ａ）各ミクロセグメントは、ブロック平均より大きい
振幅を有する画素及びブロック平均より小さい振幅を有
する画素の２つのグループへ分割される。 （ｂ）”高振幅グループ”の平均及び”低振幅グルー
プ”の平均が演算され、これら２つの平均値の平均ＡＶ
が得られる。 （ｃ）ミクロセグメントは、ＡＶより大きい振幅を有す
る画素及びＡＶより小さい振幅を有する画素の２つのグ
ループへ再度分割される。 次に工程（ｂ）及び（ｃ）は、所定数の繰り返しが完了
するまで繰り返し進行する計算で繰り返される。
【００２３】ミクロセグメントの分割が一度完了される
と、局部減衰の推定は、各グループにつき一回だけ実行
される。言い換えれば、同一グループへ属する画素は全
て同一の減衰値が割り当てられる。
と、局部減衰の推定は、各グループにつき一回だけ実行
される。言い換えれば、同一グループへ属する画素は全
て同一の減衰値が割り当てられる。
【００２４】このアプローチは多数の利点を提供する。
例えば、ミクロセグメント内の画素間の振幅の不一致を
減少させ、各ミクロセグメントグループ内にあるノイズ
を平均化し、その結果、画像全体の品質が改良される。
加えて、減衰係数は各ミクロセグメントにつき多くても
２回推定されるので（ミクロセグメントの１６個の画素
全てに必要な１６回のかわりに）、補償の繰り返しが
（約１０のファクターで）大きく減少される。
例えば、ミクロセグメント内の画素間の振幅の不一致を
減少させ、各ミクロセグメントグループ内にあるノイズ
を平均化し、その結果、画像全体の品質が改良される。
加えて、減衰係数は各ミクロセグメントにつき多くても
２回推定されるので（ミクロセグメントの１６個の画素
全てに必要な１６回のかわりに）、補償の繰り返しが
（約１０のファクターで）大きく減少される。
【００２５】ミクロセグメントの分割が実行される方法
のために、全体の解像度及び主観的画質の低下は全く見
られないことが判った。
のために、全体の解像度及び主観的画質の低下は全く見
られないことが判った。
【００２６】プロセスの次段階、すなわち画素の分類で
は、減衰係数の信頼性のある推定を達成するために、比
較的大きいデータブロック（セグメント）が選択されな
ければならない。
は、減衰係数の信頼性のある推定を達成するために、比
較的大きいデータブロック（セグメント）が選択されな
ければならない。
【００２７】画素分類論理４は、横方向に１７画素（約
４ mm ）及び軸方向に６５画素（約１６ mm ）を有する
データブロック上で動作する。当然、データブロックの
サイズの増大は、推定の質を改良する（均質組織領域の
期待推定誤差が減少される）。しかしながら、同時に画
像の解像度が低下する。データブロックのサイズの選択
は、減衰推定誤差の期待値についての考慮に基づくもの
である。
４ mm ）及び軸方向に６５画素（約１６ mm ）を有する
データブロック上で動作する。当然、データブロックの
サイズの増大は、推定の質を改良する（均質組織領域の
期待推定誤差が減少される）。しかしながら、同時に画
像の解像度が低下する。データブロックのサイズの選択
は、減衰推定誤差の期待値についての考慮に基づくもの
である。
【００２８】この選択は、同一ブロックで異なる組織領
域に対応する画素を有する可能性を産み出す。ブロック
全体で単一平均減衰値のみが演算されるので、この非均
質は生成物がある程度の歪みを有する結果となる。この
望ましくない効果を回避するために、各データブロック
は、検討中の組織に適切な範囲に属する画素グループ及
び範囲外にあり廃棄されるべきである画素グループの２
つのグループに分割される。分類は、各画素の振幅に基
づいて行われる。中心点の振幅に近接する値（つまり＋
／−６ｄｂ）は、所定組織から受信されるのに適切なエ
コー領域として画定される。
域に対応する画素を有する可能性を産み出す。ブロック
全体で単一平均減衰値のみが演算されるので、この非均
質は生成物がある程度の歪みを有する結果となる。この
望ましくない効果を回避するために、各データブロック
は、検討中の組織に適切な範囲に属する画素グループ及
び範囲外にあり廃棄されるべきである画素グループの２
つのグループに分割される。分類は、各画素の振幅に基
づいて行われる。中心点の振幅に近接する値（つまり＋
／−６ｄｂ）は、所定組織から受信されるのに適切なエ
コー領域として画定される。
【００２９】減衰効果が補償されたデータで分類プロセ
スを実行することは有利であることに注意すべきである
（さもなくば、完全に均質な領域においてでさえ、ブロ
ックの始まりはブロックの終点とは異なる分類が成さ
れ、これは、所定ブロック全ての画素によって減衰され
る）。これは、分類プロセスが実行される前に、減衰係
数値についてのある考えが必要であることを意味する。
従って、画素分類論理４は、各セグメント（マクロセグ
メント）内で、そのセグメントの平均振幅値の所定範囲
内の値を有する画素を選択し、ミクロセグメンテーショ
ン論理によって決定されたミクロセグメント及び補償論
理１によって補償されたデータ出力それぞれについての
第１及び第２平均振幅値に基づいて、画素分類が実行さ
れる。
スを実行することは有利であることに注意すべきである
（さもなくば、完全に均質な領域においてでさえ、ブロ
ックの始まりはブロックの終点とは異なる分類が成さ
れ、これは、所定ブロック全ての画素によって減衰され
る）。これは、分類プロセスが実行される前に、減衰係
数値についてのある考えが必要であることを意味する。
従って、画素分類論理４は、各セグメント（マクロセグ
メント）内で、そのセグメントの平均振幅値の所定範囲
内の値を有する画素を選択し、ミクロセグメンテーショ
ン論理によって決定されたミクロセグメント及び補償論
理１によって補償されたデータ出力それぞれについての
第１及び第２平均振幅値に基づいて、画素分類が実行さ
れる。
【００３０】この第１の解決法は、減衰を繰り返し演算
すること、すなわちラフ（粗）推定の局部減衰がまず演
算される。この値は、データの減衰効果を補償するため
に使用される。次に改良された分類が実行され、減衰係
数のより厳密な値が演算される。推定された減衰値に大
きな変化が生じなくなるまで、プロセス全体が繰り返さ
れる。分類目的だけのために、ある仮想減衰が仮定され
使用される。特に、時間利得補償曲線のためにオペレー
タによって設定された値を使用することができる。換言
すると、分類プロセスは、ＴＧＣ効果が補償されないデ
ータ上で実行されるであろう。従って、図１に説明され
るように、画素分類プロセスは、マクロ及びミクロセグ
メンテーションの結果と、ＴＧＣ効果がまだ除去されて
いないオリジナルデータとの２つの入力を受信する。
すること、すなわちラフ（粗）推定の局部減衰がまず演
算される。この値は、データの減衰効果を補償するため
に使用される。次に改良された分類が実行され、減衰係
数のより厳密な値が演算される。推定された減衰値に大
きな変化が生じなくなるまで、プロセス全体が繰り返さ
れる。分類目的だけのために、ある仮想減衰が仮定され
使用される。特に、時間利得補償曲線のためにオペレー
タによって設定された値を使用することができる。換言
すると、分類プロセスは、ＴＧＣ効果が補償されないデ
ータ上で実行されるであろう。従って、図１に説明され
るように、画素分類プロセスは、マクロ及びミクロセグ
メンテーションの結果と、ＴＧＣ効果がまだ除去されて
いないオリジナルデータとの２つの入力を受信する。
【００３１】分類プロセスの結果、マクロセグメント
は、”範囲内”画素を示す１と”範囲外”画素を示す０
とを用いる２進マップＡへ変換される。次のタスクは、
この２進ブロックの非線型フィルタリングを実行するこ
とによって、分類誤差の影響を少なくすることである。
は、”範囲内”画素を示す１と”範囲外”画素を示す０
とを用いる２進マップＡへ変換される。次のタスクは、
この２進ブロックの非線型フィルタリングを実行するこ
とによって、分類誤差の影響を少なくすることである。
【００３２】後分類フィルタリング論理５は、まず、分
類誤差の影響を少なくするために、”範囲外”サンプル
のショートシーケンスを除去する（つまり、４から０の
連続ランが１として分類される）。得られる２進画像を
Ｂと指定しよう。Ｂの各ラインにおいて、最長ランの１
が選択され、新しい画像Ｃを形成する。最後に、ＡとＣ
とのブール”ＡＮＤ（論理積）”である画像Ｄが形成さ
れる。続いて、画像Ｄの値１に対応する画素のみを利用
して演算が実行される。すなわち、画像Ｃの画素のみが
検討中の均質領域に属すると仮定される。しかしなが
ら、均質領域のためにも、誤差データのショートランの
存在が適応され得る。
類誤差の影響を少なくするために、”範囲外”サンプル
のショートシーケンスを除去する（つまり、４から０の
連続ランが１として分類される）。得られる２進画像を
Ｂと指定しよう。Ｂの各ラインにおいて、最長ランの１
が選択され、新しい画像Ｃを形成する。最後に、ＡとＣ
とのブール”ＡＮＤ（論理積）”である画像Ｄが形成さ
れる。続いて、画像Ｄの値１に対応する画素のみを利用
して演算が実行される。すなわち、画像Ｃの画素のみが
検討中の均質領域に属すると仮定される。しかしなが
ら、均質領域のためにも、誤差データのショートランの
存在が適応され得る。
【００３３】データの適切なセグメントが一度確立され
ると、局部減衰推定論理が局部減衰値を決定する。その
際に、エコー振幅の分布は Rayleigh （レイリー分布）
であり、エコー減衰係数は、最尤原理又はプロニー法
（Prony Method）のいずれかに基づいて推定される。
ると、局部減衰推定論理が局部減衰値を決定する。その
際に、エコー振幅の分布は Rayleigh （レイリー分布）
であり、エコー減衰係数は、最尤原理又はプロニー法
（Prony Method）のいずれかに基づいて推定される。
【００３４】何れの場合でも、全ての”範囲内”画素が
均質領域に属し、従って連続画素から受信されるエコー
の振幅の差異は減衰効果のみによるものでなければなら
ないという仮定に基づいて、減衰係数は推定される。
均質領域に属し、従って連続画素から受信されるエコー
の振幅の差異は減衰効果のみによるものでなければなら
ないという仮定に基づいて、減衰係数は推定される。
【００３５】注意すべきことは、上記に説明したよう
に、セグメンテーション及び分類段階の最後に、均質領
域から来る長いブロックのデータが得られる。しかしな
がら、各ブロックは”範囲外”の点を少ししか含めな
い。このような”範囲外”の点は誤差のためであると仮
定され、それ故に補償プロセスから除外される。すなわ
ち、各ブロックの平均減衰は、あるエコー振幅が未知で
あるものとして演算される。
に、セグメンテーション及び分類段階の最後に、均質領
域から来る長いブロックのデータが得られる。しかしな
がら、各ブロックは”範囲外”の点を少ししか含めな
い。このような”範囲外”の点は誤差のためであると仮
定され、それ故に補償プロセスから除外される。すなわ
ち、各ブロックの平均減衰は、あるエコー振幅が未知で
あるものとして演算される。
【００３６】エコー振幅領域から振幅係数領域へのマッ
ピングの形成については、上記に記載した。プロセスの
最後の段階は、ディスプレイ用の画像を生成するイメー
ジング論理７によって実行される。このプロセスは、デ
ータ空間（Ａ走査線の長方形配列）から、全ての点の真
の幾何学的配置を示す最終画像空間（従来のＢ走査の形
態と同様）への変換を実行することから成る。
ピングの形成については、上記に記載した。プロセスの
最後の段階は、ディスプレイ用の画像を生成するイメー
ジング論理７によって実行される。このプロセスは、デ
ータ空間（Ａ走査線の長方形配列）から、全ての点の真
の幾何学的配置を示す最終画像空間（従来のＢ走査の形
態と同様）への変換を実行することから成る。
【００３７】一般に、明るい色は高い減衰を表し、暗い
領域は低い減衰を表す。論理的には、このような画像
は、検討中の組織内部の減衰係数分布についての全ての
情報を含む。しかしながら、関心事の特徴を強調するよ
うな方法でディスプレイを編制することが重要である。
領域は低い減衰を表す。論理的には、このような画像
は、検討中の組織内部の減衰係数分布についての全ての
情報を含む。しかしながら、関心事の特徴を強調するよ
うな方法でディスプレイを編制することが重要である。
【００３８】この目的を達成するために、濃度値表示及
び色表示のために異なるアプローチが適合される。
び色表示のために異なるアプローチが適合される。
【００３９】濃度値表示では、標準値に対応する値を表
示範囲の中央へ向けてシフトするために非線型ルックア
ップテーブル（ＬＵＴ）が利用される。例えば、２５６
濃度値を有するモニター上の肝臓を検分する間、標準の
肝臓減衰（約０．５ｄｂ／ｃｍＭＨｚ）に対応する値は
１２８の値に対応する。
示範囲の中央へ向けてシフトするために非線型ルックア
ップテーブル（ＬＵＴ）が利用される。例えば、２５６
濃度値を有するモニター上の肝臓を検分する間、標準の
肝臓減衰（約０．５ｄｂ／ｃｍＭＨｚ）に対応する値は
１２８の値に対応する。
【００４０】色表示では、種々の特徴が同時に表示さ
れ、それらは共に重要な情報をユーザへ提供する。この
目的を達成するために、各特徴はそれ自身の色で表示さ
れる。例えば、減衰画像は緑の色要素で示される。従来
の超音波画像は赤及び青で表示される。ルックアップテ
ーブルが各色毎に選択され、健康な個体では全ての色要
素が相互に釣り合い、その結果グレーの画像が得られ
る。しかしながら、標準からの全ての偏差によって釣り
合いが欠如し、その結果低い減衰では画像は赤に染ま
り、高い減衰では画像は緑に染まる。
れ、それらは共に重要な情報をユーザへ提供する。この
目的を達成するために、各特徴はそれ自身の色で表示さ
れる。例えば、減衰画像は緑の色要素で示される。従来
の超音波画像は赤及び青で表示される。ルックアップテ
ーブルが各色毎に選択され、健康な個体では全ての色要
素が相互に釣り合い、その結果グレーの画像が得られ
る。しかしながら、標準からの全ての偏差によって釣り
合いが欠如し、その結果低い減衰では画像は赤に染ま
り、高い減衰では画像は緑に染まる。
【００４１】図２は、システムバス１２を介して接続さ
れた多数の異なるシステムユニットを備えたパーソナル
コンピュータ形式における画像処理装置１０の概略ブロ
ック図である。システムバスへは、マイクロプロセッサ
１１、ランダムアクセスメモリ１４、読み取り専用メモ
リ１６、ユーザーインターフェースアダプタ２２、ディ
スプレイアダプタ３０、Ｉ／Ｏ（入／出力）アダプタ１
８及び画像アダプタ２８が接続されている。ユーザーイ
ンターフェースアダプタ２２は、キーボード２４及び／
又はマウス２６のような他のユーザー入力装置をシステ
ムバスへ接続するために使用される。ディスプレイアダ
プタ３０はシステムバスをディスプレイ装置３２へ接続
する。Ｉ／Ｏアダプタ１８は、同様に、他の入／出力装
置２０（例えばＤＡＳＤ）とシステムバス間の接続を提
供する。画像アダプタ２８によって、超音波スキャナー
（図示せず）のような画像データ源は、パーソナルコン
ピュータへ接続されることができる。他の接続装置とし
ては例えば、パーソナルコンピュータをホストプロセッ
サのような単数又は複数の外部プロセッサ（図示せず）
へ接続して通信可能にする通信アダプタ（図示せず）が
備えられる。
れた多数の異なるシステムユニットを備えたパーソナル
コンピュータ形式における画像処理装置１０の概略ブロ
ック図である。システムバスへは、マイクロプロセッサ
１１、ランダムアクセスメモリ１４、読み取り専用メモ
リ１６、ユーザーインターフェースアダプタ２２、ディ
スプレイアダプタ３０、Ｉ／Ｏ（入／出力）アダプタ１
８及び画像アダプタ２８が接続されている。ユーザーイ
ンターフェースアダプタ２２は、キーボード２４及び／
又はマウス２６のような他のユーザー入力装置をシステ
ムバスへ接続するために使用される。ディスプレイアダ
プタ３０はシステムバスをディスプレイ装置３２へ接続
する。Ｉ／Ｏアダプタ１８は、同様に、他の入／出力装
置２０（例えばＤＡＳＤ）とシステムバス間の接続を提
供する。画像アダプタ２８によって、超音波スキャナー
（図示せず）のような画像データ源は、パーソナルコン
ピュータへ接続されることができる。他の接続装置とし
ては例えば、パーソナルコンピュータをホストプロセッ
サのような単数又は複数の外部プロセッサ（図示せず）
へ接続して通信可能にする通信アダプタ（図示せず）が
備えられる。
【００４２】この実施例において、上記論理は、図２に
示されるハードウェア上で実行するソフトウェア論理に
よって実行される。しかしながら、特別の目的のハード
ウェア論理によって上記の論理の少なくとも一部が実行
されることは、認識されるであろう。
示されるハードウェア上で実行するソフトウェア論理に
よって実行される。しかしながら、特別の目的のハード
ウェア論理によって上記の論理の少なくとも一部が実行
されることは、認識されるであろう。
【００４３】図３は、超音波スキャナー３４及び画像プ
ロセッサ１０を備えた超音波走査システムを説明する概
略ブロック図である。
ロセッサ１０を備えた超音波走査システムを説明する概
略ブロック図である。
【００４４】
【発明の効果】上記に説明したように、本発明によっ
て、減衰マップにおける個々の特徴をより明らかに識別
することが可能になるので、システムオペレータにとっ
て画像の解釈がより容易になる。
て、減衰マップにおける個々の特徴をより明らかに識別
することが可能になるので、システムオペレータにとっ
て画像の解釈がより容易になる。
【図１】本発明に従う画像処理システムの処理論理の概
略ブロック図である。
略ブロック図である。
【図２】本発明に従う画像処理システムの１つの可能な
実行としてのパーソナルコンピュータの概略ブロック図
である。
実行としてのパーソナルコンピュータの概略ブロック図
である。
【図３】本発明に従う超音波走査及び画像処理システム
の一例である。
の一例である。
１ 補償論理 ２ データマクロセグメンテーション論理 ３ データミクロセグメンテーション論理 ４ 画素分類論理 ５ 後分類フィルタリング論理 ６ 局部減衰推定論理 ７ イメージング論理 １０ 画像処理装置 １１ マイクロプロセッサ １２ システムバス １４ ランダムアクセスメモリ １６ 読み取り専用メモリ １８ Ｉ／Ｏアダプタ ２０ 入／出力装置 ２２ ユーザーインターフェースアダプタ ２４ キーボード ２６ マウス ２８ 画像アダプタ ３０ ディスプレイアダプタ ３２ ディスプレイ装置 ３４ 超音波スキャナー
Claims (6)
- 【請求項１】 マクロセグメンテーション論理によって
画定される走査画像セグメントの局部減衰係数値を前記
セグメント内の走査画像の画素の振幅値から推定するた
めの減衰推定論理を備え、走査画像から抽出された減衰
データを表示するデスティネーション画素配列を含む減
衰マップをソース画像の画素配列を含む走査画像から生
成するための画像処理システムであって、 画像セグメントの減衰係数値を推定するのに使用される
画像セグメントよりも小さい画像のミクロセグメントの
平均振幅値を決定するためのミクロセグメンテーション
論理によって特徴付けられる画像処理システム。 - 【請求項２】 前記ミクロセグメンテーション論理は、 ミクロセグメントの画素の平均画素振幅値としてしきい
値を決定するステップと、 個々の画素の振幅値に従って、前記しきい値に関してミ
クロセグメントを第１及び第２の画素グループへ分割
し、画素が属するグループの平均振幅値である各ソース
画素の平均減衰値を決定するステップと、 によって、ミクロセグメント内の第１及び第２画素グル
ープの第１及び第２平均画素振幅値を生成するために一
回又はそれ以上の繰り返しで動作すると共に、 使用されるミクロセグメントの第１及び第２平均振幅値
は、前記一回又はそれ以上の繰り返し後に決定される請
求項１記載の画像処理システム。 - 【請求項３】 ソース画像の画素配列の収集の間、減衰
効果を補償するための補償論理と、マクロセグメンテー
ション論理と、補償論理によって補償されたデータ出力
上で動作するミクロセグメンテーション論理とを更に含
む請求項２記載の画像処理システム。 - 【請求項４】 ミクロセグメンテーション論理によって
決定されたミクロセグメント及び補償論理によって補償
されたデータ出力それぞれの第１及び第２平均振幅値に
基づいて実行される、セグメントの平均振幅値の所定範
囲内の値を有する各セグメント内の画素を選択するため
の画素分類論理を更に含む請求項３記載の画像処理シス
テム。 - 【請求項５】 セグメントの適切な平均振幅値の所定範
囲内にないと画素分類論理によって決定されたサンプル
の短いシーケンスを除去するための後分類フィルタリン
グ論理を更に含む請求項４記載の画像処理システム。 - 【請求項６】 対象物の走査を表示する画像信号を発生
するための超音波走査装置と、前記超音波走査装置によ
って発生した画像信号を処理するための請求項１乃至５
のいづれか１項記載の画像処理システムとを含む超音波
走査イメージングシステム。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| IL96842 | 1990-12-31 | ||
| IL96842A IL96842A0 (en) | 1990-12-31 | 1990-12-31 | Image processing system for producing an attenuation map of a scanned image |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0611568A true JPH0611568A (ja) | 1994-01-21 |
| JP2643042B2 JP2643042B2 (ja) | 1997-08-20 |
Family
ID=11061912
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3257004A Expired - Fee Related JP2643042B2 (ja) | 1990-12-31 | 1991-09-09 | 画像処理方法 |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5627906A (ja) |
| EP (1) | EP0493909B1 (ja) |
| JP (1) | JP2643042B2 (ja) |
| DE (1) | DE69109842T2 (ja) |
| IL (1) | IL96842A0 (ja) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| US6878115B2 (en) * | 2002-03-28 | 2005-04-12 | Ultrasound Detection Systems, Llc | Three-dimensional ultrasound computed tomography imaging system |
| US7337672B2 (en) * | 2003-10-27 | 2008-03-04 | Alcoa Inc. | Method for inspecting grinding wheels |
| US20050087017A1 (en) * | 2003-10-27 | 2005-04-28 | Blake Robert A. | Apparatus and method for inspecting grinding wheels |
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| TWI623854B (zh) * | 2014-11-20 | 2018-05-11 | Xie Ru Sheng | Direct manipulation of medical imaging methods |
| JP6705261B2 (ja) * | 2016-04-01 | 2020-06-03 | セイコーエプソン株式会社 | 画像生成装置および画像生成方法 |
| EP3914933B1 (en) | 2019-01-24 | 2025-01-08 | Koninklijke Philips N.V. | Ultrasonic imaging of acoustic attenuation coefficients with confidence estimation |
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