JPH09299366A - 領域抽出装置 - Google Patents
領域抽出装置Info
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- JPH09299366A JPH09299366A JP8116485A JP11648596A JPH09299366A JP H09299366 A JPH09299366 A JP H09299366A JP 8116485 A JP8116485 A JP 8116485A JP 11648596 A JP11648596 A JP 11648596A JP H09299366 A JPH09299366 A JP H09299366A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】本発明は、超音波診断装置やＭＲＩ等により得
られた、被検体（主に人体）の臓器の断層像を表わす画
像データに基づいて臓器の領域もしくは臓器内の組織の
領域を抽出する領域抽出装置に関し、適切な閾値を用い
て適切な広さの領域を抽出する。 【解決手段】所定のフレーム時間間隔で得られる複数の
断層像についての、抽出した輪郭内の面積を表わす時系
列データと、その時系列データを平滑化した平滑化デー
タとの差分が所定の閾値を越えた場合に、輪郭抽出のた
めの閾値を変更して輪郭抽出をやり直す。
られた、被検体（主に人体）の臓器の断層像を表わす画
像データに基づいて臓器の領域もしくは臓器内の組織の
領域を抽出する領域抽出装置に関し、適切な閾値を用い
て適切な広さの領域を抽出する。 【解決手段】所定のフレーム時間間隔で得られる複数の
断層像についての、抽出した輪郭内の面積を表わす時系
列データと、その時系列データを平滑化した平滑化デー
タとの差分が所定の閾値を越えた場合に、輪郭抽出のた
めの閾値を変更して輪郭抽出をやり直す。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、超音波診断装置や
ＭＲＩ等により得られた、被検体（主に人体）の臓器の
断層像を表わす画像データに基づいて臓器の領域もしく
は臓器内の組織の領域を抽出する領域抽出装置に関す
る。
ＭＲＩ等により得られた、被検体（主に人体）の臓器の
断層像を表わす画像データに基づいて臓器の領域もしく
は臓器内の組織の領域を抽出する領域抽出装置に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】従来より、被検体、特に人体内に超音波
を送信し被検体内の組織で反射して戻ってきた超音波を
受信して受信信号を得、この受信信号に基づいて被検体
内の断層像を表示することにより内臓等の疾患の診断に
供する超音波診断装置が用いられており、近年では、疾
患の診断をより容易ならしめるために、心臓の断層像に
現れた左心室の領域を抽出して表示し、あるいはその左
心室の面積や、その左心室の大きさから推定される左心
室の体積、あるいはそれらの時間的変化を表示すること
が要求されている。
を送信し被検体内の組織で反射して戻ってきた超音波を
受信して受信信号を得、この受信信号に基づいて被検体
内の断層像を表示することにより内臓等の疾患の診断に
供する超音波診断装置が用いられており、近年では、疾
患の診断をより容易ならしめるために、心臓の断層像に
現れた左心室の領域を抽出して表示し、あるいはその左
心室の面積や、その左心室の大きさから推定される左心
室の体積、あるいはそれらの時間的変化を表示すること
が要求されている。
【０００３】図１１は、超音波診断装置による心臓の断
層像の表示例を表わした図である。この図１１に示すよ
うに、心筋部と血流部とでは画像データのデータ値の平
均値が大きく異なり、したがって、基本的な処理として
所定の閾値を用いてその画像データを二値化処理するこ
とにより、心筋部と血流部とを分離し、血流部の一部分
である左心室の領域を求めることができる。
層像の表示例を表わした図である。この図１１に示すよ
うに、心筋部と血流部とでは画像データのデータ値の平
均値が大きく異なり、したがって、基本的な処理として
所定の閾値を用いてその画像データを二値化処理するこ
とにより、心筋部と血流部とを分離し、血流部の一部分
である左心室の領域を求めることができる。
【０００４】図１１に示すような１つの断層像を表わす
画像データに基づいてその断層像上にあらわれた左心室
の領域をを求めるに際し、その領域をより高精度に求め
るために、単なる二値化処理に加え種々の工夫が提案さ
れている（例えば、特願平６−２９７０７１号、特願平
７−２８５０５３号参照）。
画像データに基づいてその断層像上にあらわれた左心室
の領域をを求めるに際し、その領域をより高精度に求め
るために、単なる二値化処理に加え種々の工夫が提案さ
れている（例えば、特願平６−２９７０７１号、特願平
７−２８５０５３号参照）。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】図１２、図１３は、閾
値を用いた二値化処理を含む処理により求められた左心
室の輪郭を表わした図である。画像データと閾値との比
較により左心室の領域を抽出する場合、閾値の値が適当
でないと図１２のように右心室の領域まで左心室の領域
とみなされ本来よりも大きな領域として認識されてしま
う場合がある。また、図１３のように本来より小さな領
域として認識されてしまう場合もある。
値を用いた二値化処理を含む処理により求められた左心
室の輪郭を表わした図である。画像データと閾値との比
較により左心室の領域を抽出する場合、閾値の値が適当
でないと図１２のように右心室の領域まで左心室の領域
とみなされ本来よりも大きな領域として認識されてしま
う場合がある。また、図１３のように本来より小さな領
域として認識されてしまう場合もある。
【０００６】本発明は、上記事情に鑑み、適切な閾値を
用いて領域を高精度に抽出することのできる領域抽出装
置を提供することを目的とする。
用いて領域を高精度に抽出することのできる領域抽出装
置を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成する本発
明の領域抽出装置は、所定のフレーム時間間隔毎に順次
得られた、所望の臓器もしくは組織を含む被検体の断層
像を担持する画像データに基づいて、上記断層像上にあ
らわれた臓器もしくは組織の領域を抽出し、その領域の
面積もしくはその領域から推定される臓器もしくは組織
の体積の時間変化を求める領域抽出装置において、上記
画像データに所定の第１の閾値を用いた閾値処理を含む
処理を施すことにより、その画像データが担持する断層
像上にあらわれた所望の臓器もしくは組織の輪郭を抽出
する抽出手段と、抽出手段により抽出された輪郭に囲ま
れた領域の面積もしくはその領域から推定される臓器も
しくは組織の体積の時間的変化を表わす時系列データを
求める演算手段と、演算手段で求められた時系列データ
を平滑化することにより平滑化データを求める平滑化手
段と、上記時系列データと上記平滑化データとの差分が
第２の閾値を越えるか否かを判定する判定手段とを備
え、上記抽出手段が、上記判定手段により上記差分が第
２の閾値を越えた旨判定された場合に、第１の閾値を変
更して上記輪郭を抽出し直すものであることを特徴とす
る。
明の領域抽出装置は、所定のフレーム時間間隔毎に順次
得られた、所望の臓器もしくは組織を含む被検体の断層
像を担持する画像データに基づいて、上記断層像上にあ
らわれた臓器もしくは組織の領域を抽出し、その領域の
面積もしくはその領域から推定される臓器もしくは組織
の体積の時間変化を求める領域抽出装置において、上記
画像データに所定の第１の閾値を用いた閾値処理を含む
処理を施すことにより、その画像データが担持する断層
像上にあらわれた所望の臓器もしくは組織の輪郭を抽出
する抽出手段と、抽出手段により抽出された輪郭に囲ま
れた領域の面積もしくはその領域から推定される臓器も
しくは組織の体積の時間的変化を表わす時系列データを
求める演算手段と、演算手段で求められた時系列データ
を平滑化することにより平滑化データを求める平滑化手
段と、上記時系列データと上記平滑化データとの差分が
第２の閾値を越えるか否かを判定する判定手段とを備
え、上記抽出手段が、上記判定手段により上記差分が第
２の閾値を越えた旨判定された場合に、第１の閾値を変
更して上記輪郭を抽出し直すものであることを特徴とす
る。
【０００８】ここで、上記本発明の領域抽出装置におい
て、上記判定手段が、前記差分と複数段階の第２の閾値
のうちのいずれの第２の閾値を越えるか、もしくはいず
れの第２の閾値も越えないかを判定するものであって、
上記抽出手段が、複数段階の第２の閾値のうち上記差分
が越えた第２の閾値に応じて前記第１の閾値を用いて上
記輪郭を抽出し直すものであってもよい。
て、上記判定手段が、前記差分と複数段階の第２の閾値
のうちのいずれの第２の閾値を越えるか、もしくはいず
れの第２の閾値も越えないかを判定するものであって、
上記抽出手段が、複数段階の第２の閾値のうち上記差分
が越えた第２の閾値に応じて前記第１の閾値を用いて上
記輪郭を抽出し直すものであってもよい。
【０００９】本発明の領域抽出装置は、時系列に順次得
られる断層像のうち近隣の時刻に得られた断層像上にあ
らわれられる所望の臓器もしくは組織の領域の大きさは
ほぼ近似しているという点に着目したものであり、上記
差分と第２の閾値とを比較してその差分が第２の閾値を
越えたとき、すなわち近隣の断層像上の領域の面積ない
し体積とは極端に異なる面積ないし体積が求められた場
合に、その領域の輪郭を求めるための第１の閾値を変更
して輪郭を再度求め直すものであるため、最終的には、
過大もしくは過小の領域として認識されることが防止さ
れ、適切な第１の閾値により適切な広さの領域が抽出さ
れる。
られる断層像のうち近隣の時刻に得られた断層像上にあ
らわれられる所望の臓器もしくは組織の領域の大きさは
ほぼ近似しているという点に着目したものであり、上記
差分と第２の閾値とを比較してその差分が第２の閾値を
越えたとき、すなわち近隣の断層像上の領域の面積ない
し体積とは極端に異なる面積ないし体積が求められた場
合に、その領域の輪郭を求めるための第１の閾値を変更
して輪郭を再度求め直すものであるため、最終的には、
過大もしくは過小の領域として認識されることが防止さ
れ、適切な第１の閾値により適切な広さの領域が抽出さ
れる。
【００１０】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施形態について
説明する。図１は、本発明の領域抽出装置の一実施形態
の構成を示すブロック図である。例えば超音波診断装置
やＭＲＩ等の診断装置１０で、左心室の断層面全域を内
部に含む心臓の断層像を担持する画像データが、所望の
フレーム時間間隔毎に得られ、得られた画像データが、
本発明の一実施形態としての領域抽出装置２０に入力さ
れて、画像メモリ２１に一旦格納される。
説明する。図１は、本発明の領域抽出装置の一実施形態
の構成を示すブロック図である。例えば超音波診断装置
やＭＲＩ等の診断装置１０で、左心室の断層面全域を内
部に含む心臓の断層像を担持する画像データが、所望の
フレーム時間間隔毎に得られ、得られた画像データが、
本発明の一実施形態としての領域抽出装置２０に入力さ
れて、画像メモリ２１に一旦格納される。
【００１１】画像メモリ２１に一旦格納された画像デー
タは画像メモリ２１から読み出されて抽出手段２２に入
力される。この抽出手段２２では、送られてきた画像デ
ータが担持する心臓の断層像上にあらわれた左心室の輪
郭が抽出される。この輪郭の抽出は、基本的には、送ら
れてきた画像データを所定の第１の閾値で二値化するこ
とにより行なわれるが、二値化処理のみでなく、例えば
前掲の提案等を採用し、できるだけ正確に左心室を抽出
することが望ましい。
タは画像メモリ２１から読み出されて抽出手段２２に入
力される。この抽出手段２２では、送られてきた画像デ
ータが担持する心臓の断層像上にあらわれた左心室の輪
郭が抽出される。この輪郭の抽出は、基本的には、送ら
れてきた画像データを所定の第１の閾値で二値化するこ
とにより行なわれるが、二値化処理のみでなく、例えば
前掲の提案等を採用し、できるだけ正確に左心室を抽出
することが望ましい。
【００１２】抽出手段１により抽出された左心室の輪郭
を表わすデータは演算手段２３に入力される。この演算
手段２３は、左心室の輪郭に囲まれた領域の面積、もし
くは、例えばその領域を所定の中心軸のまわりに回転さ
せることにより定められる回転体の体積を表わすデータ
が求められる。この面積ないし体積を表わすデータは、
診断装置１０で所望のフレーム時間間隔毎に順次得られ
る画像データそれぞれに対応して求められ、全体として
面積ないし体積の時間的変化を表わす時系列データが求
められる。
を表わすデータは演算手段２３に入力される。この演算
手段２３は、左心室の輪郭に囲まれた領域の面積、もし
くは、例えばその領域を所定の中心軸のまわりに回転さ
せることにより定められる回転体の体積を表わすデータ
が求められる。この面積ないし体積を表わすデータは、
診断装置１０で所望のフレーム時間間隔毎に順次得られ
る画像データそれぞれに対応して求められ、全体として
面積ないし体積の時間的変化を表わす時系列データが求
められる。
【００１３】演算手段２３で求められた時系列データは
平滑化手段２４に入力される。平滑化手段２４では、入
力された時系列データが、例えば移動平均法により平滑
化され、これにより平滑化データが求められる。演算手
段２３で求められた時系列データおよび平滑化手段２４
で求められた平滑化データは、判定手段２５に入力され
る。この判定手段２５では、時系列データと平滑化デー
タとの、各断層像毎の差分が所定の第２の閾値を越える
か否かが判定される。この判定結果は抽出手段２２にフ
ィードバックされ、抽出手段２２では、判定手段２５に
より上記差分が第２の閾値を越えた旨判定された場合
に、上記第１の閾値が変更されてその変更された第１の
閾値を用いて左心室の輪郭の再抽出が行なわれる。
平滑化手段２４に入力される。平滑化手段２４では、入
力された時系列データが、例えば移動平均法により平滑
化され、これにより平滑化データが求められる。演算手
段２３で求められた時系列データおよび平滑化手段２４
で求められた平滑化データは、判定手段２５に入力され
る。この判定手段２５では、時系列データと平滑化デー
タとの、各断層像毎の差分が所定の第２の閾値を越える
か否かが判定される。この判定結果は抽出手段２２にフ
ィードバックされ、抽出手段２２では、判定手段２５に
より上記差分が第２の閾値を越えた旨判定された場合
に、上記第１の閾値が変更されてその変更された第１の
閾値を用いて左心室の輪郭の再抽出が行なわれる。
【００１４】ここで、判定手段２５において、上記差分
と複数段階の第２の閾値それぞれとを比較し、抽出手段
において、複数段階の第２の閾値のうち上記差分が越え
た第２の閾値に応じた第１の閾値を用いて左心室の輪郭
を抽出し直してもよい。画像メモリ２１に一旦格納され
た画像データ、抽出手段２２で抽出された左心室の輪郭
を表わすデータ、演算手段２３で求められた時系列デー
タ、平滑化手段２４で求められた平滑化データ、および
判定手段２５による判定結果は、必要に応じて表示装置
３０に送られ、その表示装置３０の図示しない表示画面
上に表示される。
と複数段階の第２の閾値それぞれとを比較し、抽出手段
において、複数段階の第２の閾値のうち上記差分が越え
た第２の閾値に応じた第１の閾値を用いて左心室の輪郭
を抽出し直してもよい。画像メモリ２１に一旦格納され
た画像データ、抽出手段２２で抽出された左心室の輪郭
を表わすデータ、演算手段２３で求められた時系列デー
タ、平滑化手段２４で求められた平滑化データ、および
判定手段２５による判定結果は、必要に応じて表示装置
３０に送られ、その表示装置３０の図示しない表示画面
上に表示される。
【００１５】尚、抽出手段２２、演算手段２３、平滑化
手段２４および判定手段２５は、それぞれの機能を満足
するハードウェアで構成されていてもよく、あるいは、
この領域抽出装置２０がＣＰＵを搭載しており、それら
の手段２２〜２５のうちの１つもしくは複数、もしくは
全部が、そのＣＰＵで実行されるソフトウェアで構成さ
れていてもよい。
手段２４および判定手段２５は、それぞれの機能を満足
するハードウェアで構成されていてもよく、あるいは、
この領域抽出装置２０がＣＰＵを搭載しており、それら
の手段２２〜２５のうちの１つもしくは複数、もしくは
全部が、そのＣＰＵで実行されるソフトウェアで構成さ
れていてもよい。
【００１６】以下、具体的な各実施形態について説明す
る。図２，図３は、本発明の具体的な実施形態の中の第
１実施形態における、それぞれ、抽出手段２２による左
心室輪郭を最初に抽出した時点、抽出し直した時点の、
断層像の時系列変化（ａ）と輪郭内領域の面積の時系列
変化（ｂ）を示す図である。
る。図２，図３は、本発明の具体的な実施形態の中の第
１実施形態における、それぞれ、抽出手段２２による左
心室輪郭を最初に抽出した時点、抽出し直した時点の、
断層像の時系列変化（ａ）と輪郭内領域の面積の時系列
変化（ｂ）を示す図である。
【００１７】左心室輪郭部を最初に抽出した時点の状態
を示す図２において、図２（ａ）に示すように、抽出手
段２２で左心室輪郭を抽出するための第１の閾値とし
て、時系列に配列されたいずれの断層像についても、閾
値ａが採用されている。図１に示す抽出手段２３におい
てこれらの断層像それぞれから求められた輪郭内領域の
面積は、例えば図２（ｂ）の瞬時データ（本発明にいう
時系列データ）のグラフに示すようなものとなる。
を示す図２において、図２（ａ）に示すように、抽出手
段２２で左心室輪郭を抽出するための第１の閾値とし
て、時系列に配列されたいずれの断層像についても、閾
値ａが採用されている。図１に示す抽出手段２３におい
てこれらの断層像それぞれから求められた輪郭内領域の
面積は、例えば図２（ｂ）の瞬時データ（本発明にいう
時系列データ）のグラフに示すようなものとなる。
【００１８】平滑化手段２４では、この瞬時データを以
下の移動平均法を用いて平滑化することにより、図２
（ｂ）に示す平滑化データを得る。y（t ）を、時刻ｔ
における瞬時データ、すなわち各断層像毎に求められた
輪郭内領域の面積を表わすデータであるとし、その平滑
化データをy'(t）としたとき、移動平均法である。
下の移動平均法を用いて平滑化することにより、図２
（ｂ）に示す平滑化データを得る。y（t ）を、時刻ｔ
における瞬時データ、すなわち各断層像毎に求められた
輪郭内領域の面積を表わすデータであるとし、その平滑
化データをy'(t）としたとき、移動平均法である。
【００１９】
【数１】
【００２０】但し、ｋi （ｉ＝０，１，……，２ｎ）は
各定数である。により、平滑化データが求められる。判
定手段２５では、第２の閾値として、図２（ｂ）に示す
ように、閾値差±αが採用され、瞬時データと平滑化デ
ータとの差分が±αの範囲を越えるか否かが判定され
る。
各定数である。により、平滑化データが求められる。判
定手段２５では、第２の閾値として、図２（ｂ）に示す
ように、閾値差±αが採用され、瞬時データと平滑化デ
ータとの差分が±αの範囲を越えるか否かが判定され
る。
【００２１】抽出手段２２で第１の閾値として採用した
閾値ａは適切な閾値ではなく、右心室まで輪郭内に取り
込んだ瞬時データが求められ、その瞬時データは±αの
範囲を越えている。そこで、判定手段２５によ、±αの
範囲を越えたという判定結果が抽出手段２２に伝達さ
れ、抽出手段２２ではその判定結果を受けて、図３
（ａ）に示すように、第１の閾値を閾値ｂに変更し、全
ての断層像について左心室輪郭の再抽出が行なわれる。
その結果、図３（ｂ）に示すように、全ての断層像につ
いて、瞬時データと平滑化データとの差分が±αの領域
内に入るデータが得られている。
閾値ａは適切な閾値ではなく、右心室まで輪郭内に取り
込んだ瞬時データが求められ、その瞬時データは±αの
範囲を越えている。そこで、判定手段２５によ、±αの
範囲を越えたという判定結果が抽出手段２２に伝達さ
れ、抽出手段２２ではその判定結果を受けて、図３
（ａ）に示すように、第１の閾値を閾値ｂに変更し、全
ての断層像について左心室輪郭の再抽出が行なわれる。
その結果、図３（ｂ）に示すように、全ての断層像につ
いて、瞬時データと平滑化データとの差分が±αの領域
内に入るデータが得られている。
【００２２】図３，図４は、本発明の具体的な実施形態
中の第２実施形態における、それぞれ図１，図２と同様
の図である。この第２実施形態では、図５（ａ）に示す
ように、瞬時データと平滑化データとの差分が±αの領
域から外れたときの断層像のみ、抽出手段２２における
輪郭抽出のための第１の閾値を、閾値ｃに変更してい
る。このように、過大な、もしくは過小な輪郭が求めら
れた断層像のみ、閾値を変更して輪郭を抽出し直しても
よい。
中の第２実施形態における、それぞれ図１，図２と同様
の図である。この第２実施形態では、図５（ａ）に示す
ように、瞬時データと平滑化データとの差分が±αの領
域から外れたときの断層像のみ、抽出手段２２における
輪郭抽出のための第１の閾値を、閾値ｃに変更してい
る。このように、過大な、もしくは過小な輪郭が求めら
れた断層像のみ、閾値を変更して輪郭を抽出し直しても
よい。
【００２３】図６，図７は、本発明の具体的な実施形態
中の第３実施形態における、それぞれ図２，図３と同様
な図である。この第３実施形態では、判定手段２５にお
いて、第２の閾値として、図６（ｂ）に示すように２段
階の閾値α，βが用いられており、ある１つの断層像に
ついての瞬時データは閾値αのみ越え、別の１つの断層
像についての瞬時データは閾値βを越えている。
中の第３実施形態における、それぞれ図２，図３と同様
な図である。この第３実施形態では、判定手段２５にお
いて、第２の閾値として、図６（ｂ）に示すように２段
階の閾値α，βが用いられており、ある１つの断層像に
ついての瞬時データは閾値αのみ越え、別の１つの断層
像についての瞬時データは閾値βを越えている。
【００２４】そこで、抽出手段２２では、閾値αのみ越
えた断層像については、輪郭抽出のための閾値を閾値ａ
から少しだけ値の異なる閾値ｂに変更し、閾値βを越え
た断層像については閾値αから値が大きくなる閾値ｃに
変更して、それらの断層像について輪郭の再抽出を行な
っている。このように、判定手段２５において複数段階
の閾値を採用し、どの閾値を越えたか応じて輪郭抽出の
際の閾値を変更してもよい。
えた断層像については、輪郭抽出のための閾値を閾値ａ
から少しだけ値の異なる閾値ｂに変更し、閾値βを越え
た断層像については閾値αから値が大きくなる閾値ｃに
変更して、それらの断層像について輪郭の再抽出を行な
っている。このように、判定手段２５において複数段階
の閾値を採用し、どの閾値を越えたか応じて輪郭抽出の
際の閾値を変更してもよい。
【００２５】図８〜図１０は、本発明の具体的な実施形
態中の第４実施形態における、それぞれ、第１回目の輪
郭抽出時点、第２回目の輪郭抽出時点、第３回目の輪郭
抽出時点における断層像（輪郭）の時系列変化（ａ）と
輪郭内領域の面積の時系列変化（ｂ）を示す図である。
第１回の輪郭抽出時点では、判定手段２５では、図８
（ｂ）に示すように、値の大きな閾値βが用いられてい
る。このとき、１つの断層像に関し、瞬時データと平滑
化データとの差分が閾値βを越えている。
態中の第４実施形態における、それぞれ、第１回目の輪
郭抽出時点、第２回目の輪郭抽出時点、第３回目の輪郭
抽出時点における断層像（輪郭）の時系列変化（ａ）と
輪郭内領域の面積の時系列変化（ｂ）を示す図である。
第１回の輪郭抽出時点では、判定手段２５では、図８
（ｂ）に示すように、値の大きな閾値βが用いられてい
る。このとき、１つの断層像に関し、瞬時データと平滑
化データとの差分が閾値βを越えている。
【００２６】そこで、次に抽出手段２２において、図９
（ａ）に示すように、その閾値βを越えた断層像につい
て、輪郭抽出の閾値を、閾値βに対応した閾値ｂに変更
して輪郭抽出が行なわれ、判定手段２５では、今度は、
図９（ｂ）に示すように閾値βよりも小さな値の閾値α
を用いて判定が行なわれる。今度は別の断層像が閾値α
を越えたので、今度は、抽出手段２２では、図１０
（ａ）に示すように、閾値αを越えた断層像について、
輪郭抽出の閾値を、閾値αに対応した閾値ｃに変更して
輪郭抽出が行なわれる。このように、判定手段２５で
は、一回には１つの閾値のみを用いて判定を行ない、そ
の判定を、閾値を変更しながら繰り返してもよい。この
場合に、無限に繰り返されるのを防ぐために、繰り返し
回数の上限を定めておくことが好ましい。
（ａ）に示すように、その閾値βを越えた断層像につい
て、輪郭抽出の閾値を、閾値βに対応した閾値ｂに変更
して輪郭抽出が行なわれ、判定手段２５では、今度は、
図９（ｂ）に示すように閾値βよりも小さな値の閾値α
を用いて判定が行なわれる。今度は別の断層像が閾値α
を越えたので、今度は、抽出手段２２では、図１０
（ａ）に示すように、閾値αを越えた断層像について、
輪郭抽出の閾値を、閾値αに対応した閾値ｃに変更して
輪郭抽出が行なわれる。このように、判定手段２５で
は、一回には１つの閾値のみを用いて判定を行ない、そ
の判定を、閾値を変更しながら繰り返してもよい。この
場合に、無限に繰り返されるのを防ぐために、繰り返し
回数の上限を定めておくことが好ましい。
【００２７】以上では、抽出された輪郭に囲まれた領域
の面積が過大であった場合を例に挙げて説明したが、過
小の場合についても同様に本発明を適用することができ
る。また、上記では、輪郭に囲まれた領域の面積を求め
る場合について説明したが、面積に代えて例えば輪郭に
囲まれた領域を断面にもつ回転体等を仮定しその回転体
の体積を求めてもよい。
の面積が過大であった場合を例に挙げて説明したが、過
小の場合についても同様に本発明を適用することができ
る。また、上記では、輪郭に囲まれた領域の面積を求め
る場合について説明したが、面積に代えて例えば輪郭に
囲まれた領域を断面にもつ回転体等を仮定しその回転体
の体積を求めてもよい。
【００２８】さらに、上記では超音波診断装置で得られ
た心臓の断層像を想定した説明を行なったが、本発明
は、超音波診断装置以外の、例えばＭＲＩ等で得られた
断層像にも適用することができ、心臓以外の他の臓器等
にも適用することができる。
た心臓の断層像を想定した説明を行なったが、本発明
は、超音波診断装置以外の、例えばＭＲＩ等で得られた
断層像にも適用することができ、心臓以外の他の臓器等
にも適用することができる。
【００２９】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
輪郭を抽出しようとする所望の臓器ないし組織が過大
に、あるいは過小に抽出されることが防止され、高精度
の抽出が実現する。
輪郭を抽出しようとする所望の臓器ないし組織が過大
に、あるいは過小に抽出されることが防止され、高精度
の抽出が実現する。
【図１】本発明の領域抽出装置の一実施形態の構成を示
すブロック図である。
すブロック図である。
【図２】本発明の具体的な実施形態中の第１実施形態に
おける、左心室輪郭を最初に抽出した時点の、断層像の
時系列変化（ａ）と輪郭内領域の面積の時系列変化
（ｂ）を示す図である。
おける、左心室輪郭を最初に抽出した時点の、断層像の
時系列変化（ａ）と輪郭内領域の面積の時系列変化
（ｂ）を示す図である。
【図３】本発明の具体的な実施形態中の第１実施形態に
おける、左心室輪郭を抽出し直した時点の、断層像の時
系列変化（ａ）と輪郭内領域の面積の時系列変化（ｂ）
を示す図である。
おける、左心室輪郭を抽出し直した時点の、断層像の時
系列変化（ａ）と輪郭内領域の面積の時系列変化（ｂ）
を示す図である。
【図４】本発明の具体的な実施形態中の第２実施形態に
おける、左心室輪郭を最初に抽出した時点の、断層像の
時系列変化（ａ）と輪郭内領域の面積の時系列変化
（ｂ）を示す図である。
おける、左心室輪郭を最初に抽出した時点の、断層像の
時系列変化（ａ）と輪郭内領域の面積の時系列変化
（ｂ）を示す図である。
【図５】本発明の具体的な実施形態中の第２実施形態に
おける、左心室輪郭を抽出し直した時点の、断層像の時
系列変化（ａ）と輪郭内領域の面積の時系列変化（ｂ）
を示す図である。
おける、左心室輪郭を抽出し直した時点の、断層像の時
系列変化（ａ）と輪郭内領域の面積の時系列変化（ｂ）
を示す図である。
【図６】本発明の具体的な実施形態中の第３実施形態に
おける、左心室輪郭を最初に抽出した時点の、断層像の
時系列変化（ａ）と輪郭内領域の面積の時系列変化
（ｂ）を示す図である。
おける、左心室輪郭を最初に抽出した時点の、断層像の
時系列変化（ａ）と輪郭内領域の面積の時系列変化
（ｂ）を示す図である。
【図７】本発明の具体的な実施形態中の第３実施形態に
おける、左心室輪郭を抽出し直した時点の、断層像の時
系列変化（ａ）と輪郭内領域の面積の時系列変化（ｂ）
を示す図である。
おける、左心室輪郭を抽出し直した時点の、断層像の時
系列変化（ａ）と輪郭内領域の面積の時系列変化（ｂ）
を示す図である。
【図８】本発明の具体的な実施形態中の第４実施形態に
おける、第１回目の輪郭抽出時点における断層像（輪
郭）の時系列変化（ａ）と輪郭内領域の面積の時系列変
化（ｂ）を示す図である。
おける、第１回目の輪郭抽出時点における断層像（輪
郭）の時系列変化（ａ）と輪郭内領域の面積の時系列変
化（ｂ）を示す図である。
【図９】本発明の具体的な実施形態中の第４実施形態に
おける、第２回目の輪郭抽出時点における断層像（輪
郭）の時系列変化（ａ）と輪郭内領域の面積の時系列変
化（ｂ）を示す図である。
おける、第２回目の輪郭抽出時点における断層像（輪
郭）の時系列変化（ａ）と輪郭内領域の面積の時系列変
化（ｂ）を示す図である。
【図１０】本発明の具体的な実施形態中の第４実施形態
における、第３回目の輪郭抽出時点における断層像（輪
郭）の時系列変化（ａ）と輪郭内領域の面積の時系列変
化（ｂ）を示す図である。
における、第３回目の輪郭抽出時点における断層像（輪
郭）の時系列変化（ａ）と輪郭内領域の面積の時系列変
化（ｂ）を示す図である。
【図１１】超音波診断装置による心臓の断層像の表示例
を表わした図である。
を表わした図である。
【図１２】二値化処理を含む処理により求められた左心
室の輪郭を表わした図である。
室の輪郭を表わした図である。
【図１３】二値化処理を含む処理により求められた左心
室の輪郭を表わした図である。
室の輪郭を表わした図である。
１０診断装置 ２０領域抽出装置 ２１画像メモリ ２２抽出手段 ２３演算手段 ２４ 平滑化手段 ２５ 判定手段 ３０ 表示装置
Claims (2)
- 【請求項１】 所定のフレーム時間間隔毎に順次得られ
た、所望の臓器もしくは組織を含む被検体の断層像を担
持する画像データに基づいて、前記断層像上にあらわれ
た前記臓器もしくは組織の領域を抽出し、該領域の面積
もしくは該領域から推定される該臓器もしくは組織の体
積の時間変化を求める領域抽出装置において、 前記画像データに所定の第１の閾値を用いた閾値処理を
含む処理を施すことにより、該画像データが担持する断
層像上にあらわれた前記臓器もしくは組織の輪郭を抽出
する抽出手段と、 前記抽出手段により抽出された前記輪郭に囲まれた領域
の面積もしくは該領域から推定される前記臓器もしくは
組織の体積の時間的変化を表わす時系列データを求める
演算手段と、 前記演算手段で求められた時系列データを平滑化するこ
とにより平滑化データを求める平滑化手段と、 前記時系列データと前記平滑化データとの差分が第２の
閾値を越えるか否かを判定する判定手段とを備え、 前記抽出手段が、前記判定手段により前記差分が前記第
２の閾値を越えた旨判定された場合に、前記第１の閾値
を変更して前記輪郭を抽出し直すものであることを特徴
とする領域抽出装置。 - 【請求項２】 前記判定手段が、前記差分が複数段階の
第２の閾値のうちのいずれの第２の閾値を越えるかもし
くはいずれの第２の閾値も越えないかを判定するもので
あって、 前記抽出手段が、複数段階の第２の閾値のうち前記差分
が越えた第２の閾値に応じた前記第１の閾値を用いて前
記輪郭を抽出し直すものであることを特徴とする請求項
１記載の領域抽出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11648596A JP3647970B2 (ja) | 1996-05-10 | 1996-05-10 | 領域抽出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11648596A JP3647970B2 (ja) | 1996-05-10 | 1996-05-10 | 領域抽出装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09299366A true JPH09299366A (ja) | 1997-11-25 |
| JP3647970B2 JP3647970B2 (ja) | 2005-05-18 |
Family
ID=14688290
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11648596A Expired - Fee Related JP3647970B2 (ja) | 1996-05-10 | 1996-05-10 | 領域抽出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3647970B2 (ja) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003290225A (ja) * | 2002-03-29 | 2003-10-14 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 画像処理装置及び超音波診断装置 |
| US6788816B1 (en) | 1999-09-24 | 2004-09-07 | Nec Corporation | Contour extraction method and apparatus |
| JP2005073817A (ja) * | 2003-08-29 | 2005-03-24 | Hitachi Medical Corp | 医用画像表示装置 |
| JP2007068658A (ja) * | 2005-09-05 | 2007-03-22 | Ziosoft Inc | 画像処理方法および画像処理プログラム |
| JP2008073282A (ja) * | 2006-09-22 | 2008-04-03 | Toshiba Corp | 超音波画像診断装置 |
| JP2008534105A (ja) * | 2005-04-01 | 2008-08-28 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | データセットにおいて構造体を分割する方法、システム及びコンピュータプログラム |
| JPWO2013047496A1 (ja) * | 2011-09-27 | 2015-03-26 | 日本メジフィジックス株式会社 | 心筋輪郭判定技術 |
| CN111080584A (zh) * | 2019-12-03 | 2020-04-28 | 上海联影智能医疗科技有限公司 | 医学图像的质控方法、计算机设备和可读存储介质 |
-
1996
- 1996-05-10 JP JP11648596A patent/JP3647970B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (11)
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| CN111080584A (zh) * | 2019-12-03 | 2020-04-28 | 上海联影智能医疗科技有限公司 | 医学图像的质控方法、计算机设备和可读存储介质 |
| CN111080584B (zh) * | 2019-12-03 | 2023-10-31 | 上海联影智能医疗科技有限公司 | 医学图像的质控方法、计算机设备和可读存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3647970B2 (ja) | 2005-05-18 |
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