WO2012140984A1 - 超音波診断装置と超音波画像描出方法 - Google Patents

超音波診断装置と超音波画像描出方法 Download PDF

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Definitions

  • the present invention relates to an ultrasound diagnostic apparatus, and more particularly to an ultrasound diagnostic apparatus and an ultrasound image rendering method for rendering an image of an object.
  • the boundary point other than the observation target and the observation target is determined based on the position where the luminance gradient of the two-dimensional image selected from the three-dimensional data is maximum (for example, patent Reference 2).
  • the boundary of the region of interest is detected, and the boundary of the region of interest is set based on the voxel group having the largest number of voxels in the boundary.
  • the amount of calculation for rendering the surface image of the image is large.
  • An object of the present invention is to provide an ultrasound diagnostic apparatus and an ultrasound image rendering method that render a surface image of an object with a small amount of calculation.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention calculates a feature value of the voxel based on the gradient and the direction of the ultrasonic beam, and a gradient calculation unit that calculates a gradient of the voxel value of the volume data, and based on the feature value
  • a feature calculation unit that calculates a feature space, a target voxel determination unit that determines the voxel corresponding to an object based on the feature space, and a voxel that removes a voxel located on the probe side from the object
  • an ultrasound diagnostic apparatus and an ultrasound image rendering method that render a surface image of an object with a small amount of calculation.
  • the figure which showed notionally the structure of the ultrasound diagnosing device concerning 1st Embodiment The figure which showed the structure of the volume data processing part 8 concerning 1st Embodiment
  • the flowchart which showed operation of the ultrasonic diagnostic equipment concerning a 1st embodiment (a) A diagram showing volume data represented by a three-dimensional structure (b) A diagram showing volume data generated by the volume data generator (c) A diagram showing a cross section of the r ⁇ space Diagram showing fetal volume data in the womb Flow diagram showing the operation of the volume data processing unit identifying the fetal surface (a) Diagram showing the operator's calculation target range centered on the voxel of interest (b) Diagram showing the operator coefficient by which each voxel value is multiplied Diagram showing the gradient vector with an arrow in the fetal midsection (a) A diagram showing the three-dimensional feature space representing the feature quantity (b) A diagram representing the vector
  • the ultrasonic diagnostic apparatus includes a volume data generation unit that generates volume data of an object by transmitting and receiving an ultrasonic beam from a probe, and an ultrasonic wave of the object generated by the volume data generation unit.
  • An ultrasonic diagnostic apparatus comprising: a volume data processing unit that generates an ultrasonic image; and an ultrasonic image generation unit that generates the ultrasonic image corresponding to the object, wherein the volume data processing unit includes the volume data
  • a gradient calculation unit that calculates a gradient of the value of the voxel, a feature calculation unit that calculates a feature amount of the voxel based on the gradient and a direction of the ultrasonic beam, and calculates a feature space based on the feature amount;
  • a target voxel determining unit that determines the voxel corresponding to the object based on the feature space, and the probe is located on the probe side from the object Characterized by comprising a voxel removal unit for removing Kuseru.
  • the gradient of the voxel value is characterized by the direction of the ultrasonic beam. Since the feature quantity representing the feature is calculated and the voxel of the target object is determined based on the feature space of the feature quantity, the surface image of the target object can be drawn.
  • the boundary of the region of interest is detected, and the boundary of the region of interest is set based on the voxel group having the largest number of voxels in the boundary.
  • the boundary connected to each other such as the boundary between the fetal brain cavity and a part deeper than the fetus, becomes large, the problem that it becomes difficult to distinguish the boundary of the region of interest can be solved.
  • the boundary point is set based on the position where the luminance gradient of the tomographic image, which is a two-dimensional image, is the maximum, which was a conventional ultrasonic diagnostic apparatus. If the brightness gradient is larger than that of the fetal surface, for example, if multiple echoes occur or if there is a boundary between fat and the uterus, the part other than the fetal surface is removed from the fetal surface. Can be solved.
  • the target voxel determination unit includes a cluster selection unit that determines the voxel including the target based on at least one distribution of the vector length and vector direction of the gradient in the feature space.
  • the voxel corresponding to the target object is determined from the vector length of the gradient in the feature space or the distribution in the vector direction, the surface image of the target object can be drawn with a small amount of calculation.
  • the vector direction of the cluster selection unit is represented by an inner product of a normalization vector of the ultrasonic beam and a normalization vector of the gradient of the voxel value of the volume data.
  • the surface image of the object can be drawn with a small amount of calculation. it can.
  • the distribution of the cluster selection unit is a frequency distribution of the vector length or the vector direction with the depth as a class
  • the distribution index is a variance value based on the frequency distribution, a standard deviation, and It is represented by at least one of average deviations.
  • the voxel including the object is determined based on the variance value based on the vector length or the frequency distribution in the vector direction, the standard deviation, or the average deviation. be able to.
  • the target voxel determining unit determines the voxel including the target by comparing a preset threshold value with the feature amount.
  • the feature amount can be easily distinguished by the threshold value, and the surface image of the object can be drawn with a small amount of calculation.
  • the target voxel determination unit includes a distribution calculation unit that calculates at least one distribution of the length and direction of the vector in the feature space, and a threshold determination unit that determines the threshold based on the distribution. It is characterized by that.
  • the threshold used in the filter unit can be determined based on the vector length or vector direction distribution in the feature space.
  • the feature calculation unit calculates a feature space having at least one of a vector length gradient of the voxel value of the volume data, a direction, and a depth of the voxel as the feature quantity. .
  • the feature amount representing the feature of the voxel is calculated from at least one of the gradient vector length, the gradient vector direction, and the depth, and each feature amount is based on the feature space.
  • a surface image of the object can be drawn.
  • the voxel removing unit sets a voxel value of a voxel located on the probe side to a predetermined value.
  • the voxel located on the probe side can be removed, and the surface image of the object is obtained. Can be drawn.
  • the voxel removing unit sets the transparency of the voxel located on the probe side.
  • the voxel located on the probe side can be removed, and a surface image of the object is rendered. Can do.
  • the gradient calculation unit calculates the three-dimensional gradient based on an operator, and a calculation target range of the operator is variable.
  • a means for setting a calculation target range of the three-dimensional gradient is provided, and the gradient calculation unit calculates the three-dimensional gradient based on the set calculation target range.
  • any one of these configurations by making the calculation target range variable, noise on the surface of the object can be removed, and a smooth surface image of the object can be rendered with a small amount of calculation. .
  • An ultrasound image rendering method is an ultrasound image rendering method for generating an ultrasound image of an object from volume data acquired by an ultrasound diagnostic apparatus having a probe, wherein the volume data Calculating a gradient of a voxel value; calculating a feature quantity of the voxel based on a vector direction of the gradient and the gradient of the voxel value; calculating a feature space based on the feature quantity; Determining a voxel corresponding to the object based on space; removing a voxel located on the probe side of the object; and removing a voxel located on the probe side. Generating an ultrasonic image corresponding to the object from the volume data thus obtained.
  • the step of determining the voxel includes a cluster selection step of determining the voxel including the object based on at least one distribution of the vector length and vector direction of the gradient in the feature space.
  • the step of determining the voxel is characterized in that the voxel including the object is determined by comparing a preset threshold value with the feature amount.
  • the step of calculating the feature space includes calculating a feature space having at least one of a vector length, a direction, and a depth of the voxel value of the voxel value of the volume data as the feature amount.
  • the gradient of the voxel value is characterized by the direction of the ultrasonic beam by generating an ultrasonic image from the voxel determined based on the direction of the ultrasonic beam and the gradient of the voxel value.
  • FIG. 1 is a diagram conceptually showing the configuration of the ultrasonic diagnostic apparatus according to the present embodiment.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus 1 includes an operation unit 2, a beam direction instruction unit 3, a transmission / reception unit 4, a probe 5, a volume data generation unit 7, a volume data processing unit 8, an ultrasonic image generation unit 9, and a display unit 10.
  • an operation unit 2 a beam direction instruction unit 3
  • a transmission / reception unit 4 a probe 5
  • a volume data generation unit 7 a volume data processing unit 8
  • ultrasonic image generation unit 9 an ultrasonic image generation unit 9
  • the operation unit 2 operates the ultrasonic diagnostic apparatus 1, performs various settings for drawing a 3D image of the object, and instructs the drawing of the 3D image of the object. In addition, the operation unit 2 instructs the direction of the ultrasonic beam to the ultrasonic beam direction instruction unit. The direction of the ultrasonic beam is transmitted to the volume data generation unit 7 and the volume data processing unit 8 as data.
  • the transmission / reception unit 4 generates a transmission signal of the ultrasonic beam emitted in the direction of the ultrasonic beam instructed by the operation unit 2.
  • the transmitting / receiving unit 4 transmits the generated transmission signal to the probe 5 and receives the reception signal from the probe 5.
  • the transmission / reception unit 4 includes a transmission circuit, a transmission delay circuit, a reception circuit, a reception delay circuit, and the like.
  • the probe 5 converts the transmission signal transmitted from the transmission / reception unit 4 into an acoustic signal, and emits an ultrasonic beam to the subject through the medium. Further, the probe 5 converts the reflected echo signal reflected in the subject into a received signal and transmits it to the transmitting / receiving unit 4.
  • the volume data generation unit 7 receives the reception signal received by the probe 5 from the transmission / reception unit 4, and generates volume data of the subject based on the reception signal. Further, the volume data generation unit 7 generates volume data by associating the direction of the ultrasonic beam and the voxel value.
  • the volume data processing unit 8 processes the volume data generated by the volume data generation unit 7, and converts the three-dimensional image data of the object of the subject as an image projected on the two-dimensional plane to the ultrasonic image generation unit 9 Send to.
  • the ultrasonic image generation unit 9 generates an ultrasonic image based on the image data received from the volume data processing unit 8.
  • the display unit 10 displays the ultrasonic image generated by the ultrasonic image generation unit 9.
  • FIG. 2 is a diagram showing a configuration of the volume data processing unit 8 according to the present embodiment.
  • the volume data processing unit 8 includes a gradient calculating unit 801, a feature calculating unit 802, a target voxel determining unit 803, and a voxel removing unit 804.
  • the gradient calculation unit 801 calculates the gradient of the voxel value of the volume data generated by the volume data generation unit 7.
  • the gradient calculation unit 801 calculates the gradient of the voxel value in each axial direction of the three-dimensional coordinates, and calculates a three-dimensional gradient vector (three-dimensional gradient).
  • the feature calculation unit 802 receives the direction of the ultrasonic beam from the beam direction instruction unit 3.
  • the feature calculation unit 802 receives the three-dimensional gradient from the gradient calculation unit 801, and calculates the length and direction of the gradient vector based on the gradient in each axial direction of the three-dimensional coordinates.
  • the feature calculation unit 802 calculates a normalized gradient vector (gradient normalized vector) having a gradient vector length of 1 for each voxel.
  • the feature calculation unit 802 calculates a normalized beam vector (normalized vector of ultrasonic beam) having a beam vector length of the ultrasonic beam of 1 for each voxel.
  • the feature calculation unit 802 calculates the inner product of the normalization vector of the ultrasonic beam and the normalization vector of the gradient.
  • the feature calculation unit 802 calculates the feature amount of the voxel having the voxel value based on the direction of the ultrasonic beam and the gradient of the voxel value, and calculates the feature space along with the depth of the voxel.
  • the target voxel determination unit 803 receives from the feature calculation unit 802 a feature space having at least one of a gradient vector length, a gradient vector direction, and a voxel depth as a feature quantity.
  • the target voxel determination unit 803 identifies a target object (for example, a fetal surface) based on the feature space, and determines a voxel corresponding to the target object.
  • the target voxel determination unit 803 transmits the determined voxel coordinates to the voxel removal unit 804.
  • the voxel removal unit 804 removes voxels with coordinate values shallower than the voxel coordinate value of the target object (voxels located closer to the probe than the target object) from the volume data, and ultrasonically converts the volume data from which the voxel has been removed
  • the image is transmitted to the image generation unit 9.
  • FIG. 3 is a diagram showing a configuration of the target voxel determination unit 803 according to the present embodiment.
  • the target voxel determination unit 803 includes a filter unit 805 and a cluster selection unit 806.
  • the target voxel determination unit 803 determines a voxel corresponding to the target object by comparing a preset threshold value with a feature amount using the filter unit 805. For example, the filter unit 805 selects a feature amount larger than the threshold value as the feature amount of the object, and transmits the feature amount to the cluster selection unit 806.
  • the cluster selection unit 806 calculates the gradient vector length or the gradient vector direction distribution with respect to the voxel depth based on the feature space.
  • the distribution index (variation, etc.) is represented by a variance value.
  • the cluster selection unit 806 counts the gradient vector length or the frequency in the gradient vector direction with the depth of the voxel as a class, divides it into a plurality of clusters based on the frequency distribution, and calculates the variance value of each cluster.
  • the cluster selection unit 806 determines a voxel corresponding to the object by comparing a preset threshold value with a distribution index. For example, the cluster selection unit 806 selects a cluster having a variance value larger than a predetermined threshold. The cluster selection unit 806 determines a voxel corresponding to the object based on the depth of the voxel. For example, the cluster selection unit 806 determines a voxel having the shallowest average depth of clusters as a voxel corresponding to the target object from among clusters having a variance value larger than a predetermined threshold, and determines the coordinates of the determined voxel. The data is transmitted to the removal unit 804.
  • FIG. 4 is a flowchart showing the operation of the ultrasonic diagnostic apparatus according to the present embodiment.
  • the present embodiment a case where the fetal surface in the uterus is displayed as an object will be described.
  • the operator of the ultrasonic diagnostic apparatus brings the probe 5 into contact with the subject and renders a mid-section image (sagittal image) of the fetus in the uterus by two-dimensional ultrasonic scanning. Then, based on the median cross-sectional image, the direction of the probe 5 for three-dimensional scanning is determined, and the three-dimensional key of the operation unit 2 is pressed (step S101).
  • the fact that the 3D key has been pressed is transmitted to the beam direction indicating unit 3, and the beam direction indicating unit 3 indicates the direction of the ultrasonic beam for 3D scanning, the transmitting / receiving unit 4, the volume data generating unit 7. Transmit to the volume data processing unit 8 and the ultrasonic image generation unit 9 (step S102).
  • the transmitting / receiving unit 4 receives the direction of the ultrasonic beam and generates a transmission signal of the ultrasonic beam emitted in the direction of the instructed ultrasonic beam. Based on the generated transmission signal, the probe 5 starts three-dimensional scanning of the subject (step S103).
  • the probe 5 transmits a reception signal to the volume data generation unit 7 via the transmission / reception unit 4, and the volume data generation unit 7 is instructed using the reception signal (reception echo) of the ultrasonic beam as a voxel value.
  • the volume data of the subject is generated by arranging in the ultrasonic beam direction (step S104).
  • the volume data processing unit 8 Based on the generated volume data, the volume data processing unit 8 identifies the surface of the fetus, removes the voxel located on the probe side from the surface of the fetus from the volume data, and removes the voxel from the volume data. Data is transmitted to the ultrasonic image generation unit 9 (step S105).
  • the ultrasound image generation unit 9 generates an image of the fetal surface projected on the two-dimensional plane based on the volume data from which the voxels located on the probe side from the surface of the fetus are removed. Is transmitted to the display unit 10 (step S106). The display unit 10 displays an image of the fetal surface (step S107).
  • the volume data generation unit 7 generates volume data represented by a three-dimensional structure.
  • the volume data generation unit 7 sets the depth direction of the ultrasonic beam as the r-axis and the scanning direction of the ultrasonic beam as ⁇ .
  • Volume data is generated as an axis and a ⁇ axis.
  • the volume data generation unit 7 arranges the received signal of the ultrasonic beam as data in the r-axis direction (ultrasonic beam direction) according to the scanning direction ⁇ -axis and ⁇ -axis, and r ⁇ as shown in FIG. A space 70 is formed. Further, as shown in FIG. 5 (b), based on the volume data generated by the volume data generation unit 7, volume data of an arbitrary cross section 71 is extracted from the r ⁇ space 70, as shown in FIG. 5 (c). In addition, a partial region (solid line part) of the cross section 71 of the r ⁇ space 70 is displayed on the display unit 10.
  • FIG. 6 is a diagram showing fetal volume data in the uterus. Normally, a three-dimensional image projected on a two-dimensional plane is represented based on volume data, which is three-dimensional data. For convenience of explanation, a mid-sectional image of a fetus in the uterus is represented here.
  • the probe surface 60, the fat layer 61, the uterus 62, the amniotic fluid 63, the fetal surface 64, the fetal front high echo area 65, the fetal low echo area 66 and the fetal rear high echo area 67 are generated as volume data by the volume data generation unit 7.
  • the area F shown by diagonal lines in FIG. 6 is an area where the reflected echo signal is weak and is displayed dark with low brightness (low echo area), and the area without the diagonal line is displayed with high reflected brightness and high brightness and brightness. Area (high echo area).
  • the uterus 62, the fetal high echo area 65, and the fetal high echo area 67 are high echo areas, and the fat layer 61, the amniotic fluid 63, and the fetal low echo area 66 are low echo areas.
  • the volume data processing unit 8 identifies the fetal surface 64 that is the boundary between the amniotic fluid 63 and the fetal front high echo area 65, and determines the voxel corresponding to the fetal surface 64 from the volume data.
  • FIG. 7 is a flowchart showing the operation of the volume data processing unit 8 for identifying the fetal surface 64.
  • the gradient calculation unit 801 calculates the gradient of the voxel value of the volume data using an operator (step S201).
  • an operator for calculating the gradient a known one such as Prewitt or Sobel may be used.
  • a simple operator will be used for explanation.
  • FIG. 8 (a) is a diagram showing the calculation target range of the operator around a predetermined target voxel in the volume 80.
  • FIG. FIG. 8 (b) is a diagram showing operator coefficients to be multiplied to each voxel value.
  • the gradient calculating unit 801 calculates the gradient of the target voxel using three voxels in the respective coordinate axis directions (front / rear / left / right / up / down) as a calculation target range.
  • the gradient calculating unit 801 multiplies each calculation target voxel value by an operator coefficient and sums it for each coordinate axis, and calculates the total value as the gradient of each coordinate axis. For example, in FIG.
  • the gradient calculation unit 801 calculates the gradient of each voxel of the volume data, and the gradient is a vector (three-dimensional gradient) having components in the coordinate axis directions.
  • the gradient calculation unit 801 calculates a three-dimensional gradient as a gradient vector.
  • the feature calculation unit 802 calculates the length of the gradient vector, the direction of the gradient vector, and the normalization vector of the ultrasonic beam and the normalization vector of the gradient.
  • the inner product is calculated as the feature quantity of the voxel (step S202).
  • the target voxel determination unit 803 identifies the fetal surface based on the feature amount calculated by the feature calculation unit 802, and determines a voxel corresponding to the fetal surface (step S203).
  • the operation of the target voxel determination unit 803 will be described with reference to FIGS.
  • FIG. 9 is a diagram showing a gradient vector indicated by an arrow on a fetus midline sectional image. Normally, gradients are calculated for all voxels in the volume, but for convenience of explanation, gradient vectors having a long vector length are mainly illustrated. The length of the arrow represents the gradient vector length, and the direction of the arrow represents the gradient vector direction.
  • the long gradient vector includes the boundary A between the fat layer 61 and the uterus 62, the boundary B between the uterus 62 and the amniotic fluid 63, the boundary C between the amniotic fluid 63 and the anterior fetal hyperechoic region 65, and the anterior fetus A boundary D between the high echo area 65 and the fetal low echo area 66 and a boundary E between the fetal low echo area 66 and the fetal rear high echo area 67.
  • the vectors of the boundary A and the boundary B are almost the same as the direction of the ultrasonic beam b (that is, the variation is relatively small), but the vector directions are opposite.
  • the vector direction of the boundary A is the depth direction.
  • the vector direction of the boundary B is opposite to the depth direction.
  • the vector directions of the gradient vectors at the boundary C and the boundary E are substantially the same as the direction of the ultrasonic beam b (depth direction), but the directions vary (that is, the variations are relatively large).
  • the vector direction of the gradient vector at the boundary D is on the probe side (in the direction opposite to the depth direction), but the direction varies (that is, the variation is relatively large).
  • the gradient vector (not shown) in the region F other than the boundaries A to E has a shorter vector length and a greater variation in vector orientation than the gradient vectors of the boundaries A to E.
  • FIG. 10 is a diagram showing the vector length and vector direction distribution of the gradient vector with respect to the voxel depth.
  • FIG. 10 (a) is a three-dimensional feature space representing feature quantities (vector length
  • the vector direction is represented by a vector direction with respect to the direction of the ultrasonic beam b, and specifically, is represented by an inner product w ⁇ u of the normalization vector of the ultrasonic beam b and the normalization vector of the gradient.
  • w is a unit vector (normalized beam vector) of the ultrasonic beam b.
  • u is a normalized gradient vector normalized by dividing the gradient vector v by the gradient vector length
  • FIG. 10 (b) is a diagram showing the distribution of the vector direction w ⁇ u of the gradient vector with respect to the voxel depth r.
  • FIG. 10 (c) is a diagram showing the distribution of the vector length
  • the feature amount is represented by a three-dimensional feature space having a vector length
  • the vector direction w ⁇ u and the vector length with respect to the voxel depth r are used. A description will be made separately with
  • FIG. 10 (b) is a diagram showing the distribution of the vector direction w ⁇ u of the gradient vector with respect to the voxel depth r.
  • FIG. 10 (c) is a diagram showing the distribution of the vector length
  • the feature amount is represented
  • the vector directions w ⁇ u with respect to the voxel depth r are distributed, and the vector directions w ⁇ u of the boundaries A to E and the region F shown in FIG. 9 are distributed in the distribution regions A to F, respectively.
  • the region F shown in FIG. 9 has a large variation in the vector direction w ⁇ u as compared to the boundaries A to E. Therefore, as shown in FIG. 10B, the distribution region F is distributed as a whole.
  • with respect to the voxel depth r is distributed, and the vector lengths
  • the distribution region F is distributed with a small value as shown in FIG. 10 (c).
  • the target voxel determination unit 803 identifies the fetal surface 64 (boundary C) based on the feature amount, and determines the voxels in the distribution region of the boundary C.
  • clustering In order to specify the boundary distribution region.
  • the volume data of the three-dimensional feature space is clustered using the conventional technique, the clustering process takes a long time.
  • the target voxel determination unit 803 compares the preset threshold value and the feature amount, thereby A method of determining a voxel corresponding to an object and a method of determining a voxel corresponding to an object by comparing a preset threshold value with a distribution index (variation) are used.
  • the target voxel determination unit 803 determines a voxel corresponding to the target object by using the filter unit 805 to compare a preset threshold value with the feature amount (step S203).
  • a preset threshold value As shown in FIG. 10 (b), when the threshold value of the preset vector direction w ⁇ u is T1, the filter unit 805 filters and selects the distribution in the region of the vector direction w ⁇ u larger than the threshold value T1. To do.
  • a part of the distribution region F and the distribution regions A, C, and E are selected. Also, as shown in FIG.
  • the filter unit 805 if the threshold value of the preset vector length
  • the cluster selection unit 806 included in the target voxel determination unit 803 calculates an index (variation) of the distribution of the vector length
  • FIG. 11A is a diagram showing the distribution of the distribution areas A, C, and E selected by the filter unit 805.
  • FIG. 11 (b) shows the frequency distribution of the distribution regions A, C, and E with the voxel depth as a class. For the frequency distribution, any one of the vector length
  • the cluster selection unit 806 distinguishes the frequency distributions of the distribution regions A, C, and E.
  • the slope of the curve of the frequency distribution may be calculated by first-order differentiation or the like, and a location where the slope changes from negative to positive may be used as a boundary.
  • the slope of the frequency distribution may be obtained by connecting the frequencies for each class with a straight line, and using the slope of the straight line, or using the slope of a curve obtained by performing smoothing processing on the frequency distribution connected with the straight line.
  • the cluster selection unit 806 distinguishes the frequency distributions of the distribution regions A, C, and E, thereby dividing the frequency distribution into a plurality of clusters (clusters of the distribution regions A, C, and E). Separately, the variance value is calculated based on the frequency distribution of each cluster. Since the boundary A between the fat layer 61 and the uterus 62 shown in FIG. 9 has a substantially constant depth r in the ultrasonic beam direction compared to the boundaries C and E, the dispersion value of the distribution region A corresponding to the boundary A is other than Compared to the distribution regions C and E of FIG. Therefore, as shown in FIG.
  • the cluster selection unit 806 selects clusters (distribution regions C and E) having a variance value larger than the threshold value T3. Further, among the selected clusters, the cluster selection unit 806 determines a cluster (distribution region C) having the shallowest average value of the cluster depth r as a voxel corresponding to the fetal surface 64 (boundary C) (step S205). ). That is, the cluster selection unit 806 selects the distribution region C based on the threshold T3 and the depth r, and removes unnecessary boundaries A and E.
  • FIG. 12 is a midline image of the fetus in a state where the boundary C is selected and the voxels at the boundary C (the voxels located on the probe side from the fetal surface) are removed.
  • the voxel removal unit 804 removes voxels having coordinate values shallower than the voxel coordinate values of the boundary C corresponding to the selected distribution region C from the volume data (step S206).
  • the method for removing the voxel from the volume data may be any method suitable for the operation of the ultrasonic image generation unit 9.
  • the ultrasonic image generation unit 9 uses the maximum value projection method, the voxel value of the voxel can be set to 0 to remove the voxel.
  • the ultrasonic image generation unit 9 uses an image forming method called ray tracing method or volume ray casting method, it can handle the transparency for each voxel, so by setting the voxel transparency, Voxels can be removed.
  • the ultrasonic image generation unit 9 projects the volume data from which the voxels have been removed in two dimensions to form an image of the fetal surface 64, and the display unit 10 displays the formed image of the fetal surface 64.
  • the ultrasonic beam is generated by generating the ultrasonic image from the determined voxel based on the direction of the ultrasonic beam and the gradient of the voxel value. Since the gradient of the voxel value is characterized according to the direction of and the feature amount representing the feature of the voxel is calculated, an image of the fetal surface 64 can be drawn with a small amount of calculation.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus can identify. That is, the ultrasonic diagnostic apparatus according to the present embodiment can appropriately remove the region where the fetal surface 64 (boundary C) and the endometrium (boundary B) are in contact with each other. it can.
  • the ultrasonic reflection signal from the area where the fetal surface 64 (boundary C) and the endometrium (boundary B) are in contact is weak because it does not sandwich the amniotic fluid, it is calculated by the gradient calculation unit 801.
  • becomes a small value and is included in the distribution region F shown in FIG.
  • the ultrasound reflected signal reflected by the fetal skull corresponding to the fetal surface 64 is stronger than the ultrasound reflected signal reflected by the surrounding tissue.
  • the voxel value is larger than the voxel value of the surrounding tissue, and the absolute value
  • the operation unit 2 can be provided with a variable dial for adjusting the threshold values T1 to T3 or a GUI, so that the identification accuracy of the fetal surface 64 can be adjusted.
  • FIG. 13 is a diagram showing a configuration of the target voxel determination unit 803 according to the present embodiment.
  • the target voxel determining unit 803 includes a distribution calculating unit 807 and a threshold determining unit 808.
  • the distribution calculation unit 807 calculates the vector length and vector direction distribution of the gradient vector in the feature space based on the feature amount calculated by the feature calculation unit 802.
  • the frequency distribution calculation unit 807 calculates a frequency distribution with the vector length
  • the threshold determination unit 808 determines thresholds T1 and T2 used in the filter unit 805 based on the vector length and vector direction distribution calculated by the distribution calculation unit 807.
  • the threshold determination unit 808 transmits the determined thresholds T1 and T2 to the filter unit 805.
  • FIG. 14 (a) is a diagram showing the distribution of the vector length
  • FIG. 14B is a diagram showing a frequency distribution of the vector length
  • FIG. 14 (c) is a diagram showing a frequency distribution in the vector direction w ⁇ u with the vector length
  • the distribution calculation unit 807 calculates the distribution of the vector length
  • the threshold value determination unit 808 determines a threshold value T1 for distinguishing between the distribution areas A, C, and E and the distribution areas B and D, and determines the distribution areas A to E and the distribution area F.
  • a threshold value T2 to be distinguished is determined.
  • the threshold values T1 and T2 for example, there is a binarization process.
  • and the vector orientation w ⁇ u in the feature space indicates a bimodal distribution having two peaks, respectively. Values that maximize the ratio of inter-class variance and intra-class variance can be determined as thresholds T1 and T2, respectively.
  • the slope of the frequency distribution curve as shown in FIGS. 14 (b) and (c) is calculated by first-order differentiation, etc. May be.
  • the determined threshold values T1 and T2 are transmitted to the filter unit 805.
  • the filter unit 805 includes the vector length
  • the threshold values T1 and T2 can be determined.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus includes a unit (calculation target range setting unit) for setting a calculation target range of a three-dimensional gradient, and the gradient calculation unit 801 is based on the set calculation target range. Calculate the dimensional gradient.
  • FIG. 15 is a diagram showing the volume data processing unit 8 of the present embodiment.
  • the gradient calculation unit 801 of the volume data processing unit 8 is connected to the operation unit 2.
  • the operation unit 2 changes the calculation target range of the operator used by the gradient calculation unit 801 to calculate the gradient.
  • the noise means a structure that is displayed as a part of the fetal surface, such as acoustic noise fringe-like acoustic interference fringes, multiple echoes, and floating substances in amniotic fluid, which are called acoustic noise or speckle. Since the noise is near the fetal surface and the ultrasonic reflection signal is strong, the gradient of the location where the noise exists is mainly included in the distribution region C of the feature space shown in FIGS. 10 (b) and 10 (c). The noise is localized in a region smaller than the fetal surface. Using the property that this noise is localized, the gradient calculation unit 801 calculates the gradient so that the noise is not included in the distribution region C of the feature space shown in FIGS. 10B and 10C.
  • the operation target range of the operator is changed by the operation unit 2.
  • the gradient is calculated using an operator having a property that the gradient vector length
  • FIG. 16 is a diagram showing a calculation target range of the operator adjusted by the operation unit 2.
  • the calculation target range of the operator in FIG. 16 is wider than the calculation target range shown in FIG. 8 (b). That is, as compared with FIG. 8 (b), the calculation target range up to two voxels is set as the calculation target for each coordinate axis.
  • decreases for localized noise
  • on the fetal surface can be reduced, and a large structure such as the fetal surface can be selectively captured. That is, if the noise gradient is calculated with the operator of FIG.
  • noise is included in the distribution region C of the feature space shown in FIGS. 10 (b) and 10 (c), but if calculated with the operator of FIG. Since noise is included in the distribution region F of the feature space shown in FIGS. 10B and 10C, the noise is removed by removing the distribution region F.
  • FIG. 17 is a diagram showing that the calculation target range of the operator is variable.
  • d indicates the calculation target range of the operator.
  • the calculation target range d is transmitted from the operation unit 2 connected to the gradient calculation unit 801.
  • the operator shown in FIG. 8 (b) has d set to 1
  • the operator shown in FIG. 16 has d set to 2.
  • d By changing d to a value larger than 1, the calculation target range on which the operator operates can be expanded to areas separated by d on the front, rear, left, right, top and bottom of the coordinate axis. In this way, by changing d, large structures such as the fetal surface can be selectively captured, and structures (noise, etc.) that are smaller than the fetal surface can be removed. Noise that impairs the accuracy can be removed.
  • , the gradient vector direction w ⁇ u, and the voxel depth r are used as the feature amount.
  • the feature amount is a vector length
  • the filter unit 805 causes the distribution areas A, C, E, and the distribution area to be distributed. A part of F is selected.
  • a threshold T1 determined from the distribution of the vector orientations w ⁇ u in the feature space may be used.
  • the cluster selection unit 806 selects the cluster (distribution region C) as a fetus.
  • the voxel corresponding to the surface 64 (boundary C) is determined.
  • the cluster selected by the cluster selection unit 806 includes a part of the distribution area F in addition to the distribution area C, but calculates the gradient.
  • the distribution region F is removed, and the voxel corresponding to the fetal surface 64 (boundary C) is determined based on the feature space of the vector orientation w ⁇ u and the voxel depth r can do. In this case, it is desirable to set the calculation target range d to 2 or more.
  • the filter unit 805 causes the distribution regions A, B, C, D, E is selected.
  • in the feature space may be used.
  • the cluster selection unit 806 has a variance value smaller than the threshold value T3 based on the frequency distribution (frequency distribution of vector length
  • Clusters (distribution areas A, B) are removed, and clusters (distribution areas C, D, E) having a variance value greater than threshold T3 are selected.
  • the vectors of the boundary A and the boundary B are almost the same as the direction of the ultrasonic beam b, and the variation is relatively small. Therefore, the dispersion values of the clusters in the distribution regions A and B are also relatively small. Therefore, the variance value is smaller than the threshold value T3 and is removed by the cluster selection unit 806.
  • the fetal surface 64 (boundary C) can be drawn by drawing the foremost surface in the line-of-sight direction among the distribution regions C, D, and E selected by the cluster selection unit 806.
  • a known drawing method can be applied to draw the foremost surface in the line-of-sight direction. For example, a volume ray casting method, a ray tracing method, or the like is applied.
  • threshold values T1 and T2 are determined, and the filter unit 805 selects distribution regions A, C, and E based on the threshold values T1 and T2. Then, a region of interest (ROI) is set in the region estimated to be a fetus, and the distribution region A, which is a relatively shallow region, is removed.
  • ROI region of interest
  • the ROI can be easily set in the region estimated to be a fetus.
  • the surface closest to the line of sight can be drawn to draw the fetal surface 64 (boundary C).
  • the vector orientation w -By using at least one of u and vector length
  • the fetal surface 64 (boundary C) can be depicted.
  • , the vector direction w ⁇ u, and the voxel depth r may be used as the feature amount.
  • first-order differentiation or binarization processing is used to distinguish the frequency distribution of the distribution region.
  • Other techniques for distinguishing the frequency distribution may be used.
  • the distribution index is represented by a variance value, but may be represented by a standard deviation or an average deviation.
  • the frequency distribution is used.
  • other methods for distinguishing the distribution of the feature amount in the feature space may be used.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus generates the ultrasonic image from the determined voxel based on the direction of the ultrasonic beam and the gradient of the voxel value, thereby characterizing the gradient of the voxel value according to the direction of the ultrasonic beam.
  • the feature amount representing the feature of the voxel is calculated and the voxel of the target object is determined based on the feature space of the feature amount, the surface image of the target object can be drawn with a small amount of calculation.
  • it is useful as an ultrasonic diagnostic apparatus for drawing an image of the fetal surface.
  • 1 ultrasonic diagnostic device 1 ultrasonic diagnostic device, 2 operation unit, 3 beam direction indicating unit, 4 transmission / reception unit, 5 probe, 7 volume data generation unit, 8 volume data processing unit, 9 ultrasonic image generation unit, 10 display unit, 801 gradient Calculation unit, 802 feature calculation unit, 803 target voxel determination unit, 804 voxel removal unit, 805 filter unit, 806 cluster selection unit, 807 distribution calculation unit, 808 threshold determination unit

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Abstract

　本発明の超音波診断装置は、ボリュームデータのボクセルの値の勾配を算出する勾配算出部と、前記勾配及び超音波ビームの向きに基づいて前記ボクセルの特徴量を算出し、前記特徴量に基づいて特徴空間を算出する特徴算出部と、前記特徴空間に基づいて、対象物に対応する前記ボクセルを決定する対象ボクセル決定部と、前記対象物から探触子側に位置するボクセルを除去するボクセル除去部と、前記探触子側に位置するボクセルが除去された前記ボリュームデータから、前記対象物に対応する超音波画像を生成する超音波画像生成部と、を備える。

Description

超音波診断装置と超音波画像描出方法
　本発明は、超音波診断装置に関し、特に、対象物の画像を描出する超音波診断装置と超音波画像描出方法に関する。
　従来の超音波診断装置において胎児を描出する場合、胎児より深度が浅い部分(胎児より探触子側に位置する部分)を描出画像から取り除くために、胎児の深度や胎児を含む関心領域を手動で設定している。また、従来の超音波診断装置では、胎児を描出するために、ボリュームデータを用いて関心領域の境界を検出し、互いに連結された複数の境界の複数のボクセルを検出して標識化(ラベリング)し、ラベリングされたボクセルグループを比較して、最も多いボクセル数を有するボクセルグループに含まれるボクセルを関心領域の境界として設定している(例えば、特許文献1参照)。
　また、従来の超音波診断装置では、3次元データから選択した2次元画像の輝度勾配が最大である位置を基に観察対象物と観察対象物以外の境界点を決定している(例えば、特許文献2参照)。
特開2010-221018号公報 特開2006-288471号公報
　しかしながら、従来の超音波診断装置では、関心領域の境界を検出して、境界内の最も多いボクセル数を有するボクセルグループに基づいて、関心領域の境界を設定するため、対象物(例えば、胎児)の表面画像を描出するための演算量が多いという問題があった。
　本発明の目的は、対象物の表面画像を少ない演算量で描出する超音波診断装置と超音波画像描出方法を提供することにある。
　本発明の超音波診断装置は、ボリュームデータのボクセルの値の勾配を算出する勾配算出部と、前記勾配及び超音波ビームの向きに基づいて前記ボクセルの特徴量を算出し、前記特徴量に基づいて特徴空間を算出する特徴算出部と、前記特徴空間に基づいて、対象物に対応する前記ボクセルを決定する対象ボクセル決定部と、前記対象物から探触子側に位置するボクセルを除去するボクセル除去部とを具備するボリュームデータ処理部と、探触子側に位置するボクセルが除去された前記ボリュームデータから、前記対象物に対応する超音波画像を生成する超音波画像生成部と、を備える。
　本発明によれば、対象物の表面画像を少ない演算量で描出する超音波診断装置と超音波画像描出方法を提供することができる。
第1の実施の形態にかかる超音波診断装置の構成を概念的に示した図 第1の実施の形態にかかるボリュームデータ処理部8の構成を示した図 第1の実施の形態にかかる対象ボクセル決定部803の構成を示した図 第1の実施の形態にかかる超音波診断装置の動作を示したフロー図 (a)3次元構造で表されるボリュームデータを表した図(b)ボリュームデータ生成部により生成されたボリュームデータを表した図(c)rθφ空間の断面を表した図 子宮内の胎児のボリュームデータを表わした図 ボリュームデータ処理部が胎児表面を識別する動作を示したフロー図 (a)注目ボクセルを中心とした、演算子の演算対象範囲を示した図(b)各ボクセル値に乗じる演算子係数を示した図 胎児正中断面像に勾配ベクトルを矢印で示した図 (a)特徴量を表す3次元の特徴空間を示した図(b)勾配ベクトルのベクトル向きの分布を表した図(c)勾配ベクトルのベクトル長さの分布を表した図(d)フィルタリング後の勾配ベクトルのベクトル向きの分布を表した図(e)フィルタリング後の勾配ベクトルのベクトル長さの分布を表した図 (a)フィルタ部により選択された分布領域の分布を表した図(b)ボクセルの深度を階級とした分布領域の度数分布を表した図(c)クラスタ選択部によりクラスタ毎の分散値が算出されることを表した図 胎児表面よりも探触子側に位置するボクセルが除去された状態の胎児正中断面像 第2の実施の形態にかかる対象ボクセル決定部の構成を示した図 (a)特徴空間におけるベクトル長さ及びベクトル向きの分布を示した図(b)ベクトル向きを階級としたベクトル長さの度数分布を示した図(c)ベクトル長さを階級としたベクトル向きの度数分布を示した図 第3の実施の形態のボリュームデータ処理部を示す図 操作部によって調整された演算子の演算対象範囲を示す図 演算子の演算対象範囲が可変であることを示した図
　本実施形態に係る超音波診断装置は、探触子から超音波ビームを送受信することにより、対象物のボリュームデータを生成するボリュームデータ生成部と、ボリュームデータ生成部に生成された対象物の超音波画像を生成するボリュームデータ処理部と、前記対象物に対応する前記超音波画像を生成する超音波画像生成部を備えた超音波診断装置であって、前記ボリュームデータ処理部は、前記ボリュームデータのボクセルの値の勾配を算出する勾配算出部と、前記勾配及び前記超音波ビームの向きに基づいて前記ボクセルの特徴量を算出し、前記特徴量に基づいて特徴空間を算出する特徴算出部と、前記特徴空間に基づいて、前記対象物に対応する前記ボクセルを決定する対象ボクセル決定部と、前記対象物から前記探触子側に位置するボクセルを除去するボクセル除去部とを具備したことを特徴とする。
　この構成によれば、超音波ビームの向き及びボクセル値の勾配に基づいて決定されたボクセルから超音波画像を生成することにより、超音波ビームの向きによってボクセル値の勾配を特徴づけて、ボクセルの特徴を表す特徴量を算出し、特徴量の特徴空間に基づいて対象物のボクセルを決定するため、対象物の表面画像を描出することができる。
　また、従来の超音波診断装置では、関心領域の境界を検出して、境界内の最も多いボクセル数を有するボクセルグループに基づいて、関心領域の境界を設定するが、脂肪と子宮との境界や胎児脳腔と胎児より深度が深い部位との境界など、互いに連結された境界が大きくなると、関心領域の境界を区別することが困難になるという問題を解消することができる。
　また、従来の超音波診断装置であった、2次元画像である断層像の輝度勾配が最大である位置を基に境界点を設定するが、3次元画像から抜き出された断層像の輝度勾配が最大である位置を基にするだけでは、胎児表面よりも輝度勾配が大きい場合、例えば多重エコーが発生する場合や脂肪と子宮との境界が存在する場合は、胎児表面以外の部分を胎児表面と誤認するという問題を解消することができる。
　また、対象物の画像を描出するために、ボクセル値の重心を用いる平均法などによって、対象物に相当するボクセルをクラスタリングする手法があるが、このようなクラスタリング手法では演算量が多く、リアルタイムに対象物の画像を描出することが困難であるという問題を解消することができる。
　また、前記対象ボクセル決定部は、前記特徴空間における前記勾配のベクトル長さ及びベクトル向きの少なくとも1つの分布に基づいて、前記対象物を含む前記ボクセルを決定するクラスタ選択部を備えたことを特徴とする。
　この構成によれば、特徴空間における勾配のベクトル長さ又はベクトル向きの分布から、対象物に対応するボクセルを決定するため、対象物の表面画像を少ない演算量で描出することができる。
　また、前記クラスタ選択部の前記ベクトル向きは、前記超音波ビームの正規化ベクトルと前記ボリュームデータのボクセルの値の勾配の正規化ベクトルとの内積で表されることを特徴とする。
　この構成によれば、超音波ビームの正規化ベクトルと勾配の正規化ベクトルとの内積により、ボクセルの特徴を表す特徴量を算出するため、対象物の表面画像を少ない演算量で描出することができる。
　また、前記クラスタ選択部の前記分布は、前記深度を階級とする前記ベクトル長さ又は前記ベクトル向きの度数分布であって、前記分布の指標は、前記度数分布に基づく分散値、標準偏差、及び平均偏差の少なくとも1つで表されることを特徴とする。
　この構成によれば、ベクトル長さ又はベクトル向きの度数分布に基づく分散値、標準偏差、又は平均偏差により、対象物を含むボクセルを決定するため、対象物の表面画像を少ない演算量で描出することができる。
　また、前記対象ボクセル決定部は、予め設定された閾値と前記特徴量とを比較することにより、前記対象物を含む前記ボクセルを決定することを特徴とする。
　この構成によれば、特徴量を閾値によって簡便に峻別することができ、対象物の表面画像を少ない演算量で描出することができる。
　また、前記対象ボクセル決定部は、前記特徴空間における前記ベクトルの長さ及び向きの少なくとも1つの分布を算出する分布算出部と、前記分布に基づいて前記閾値を決定する閾値決定部とを備えたことを特徴とする。
　この構成によれば、特徴空間におけるベクトル長さ又はベクトル向きの分布に基づいて、フィルタ部で用いる閾値を決定することができる。
　また、前記特徴算出部は、前記ボリュームデータのボクセルの値の勾配のベクトルの長さ、向き、及び前記ボクセルの深度の少なくとも1つを前記特徴量とする特徴空間を算出することを特徴とする。
　この構成によれば、勾配のベクトル長さ、勾配のベクトル向き、及び深度の少なくとも1つから、ボクセルの特徴を表す特徴量を算出し、これらの特徴量をそれぞれ軸とする特徴空間に基づいて対象物を識別するため、対象物の表面画像を描出することができる。
　また、前記ボクセル除去部は、前記探触子側に位置するボクセルのボクセル値を所定値とすることを特徴とする。
　この構成によれば、対象物よりも探触子側に位置するボクセルのボクセル値を所定値に設定することにより、探触子側に位置するボクセルを除去することができ、対象物の表面画像を描出することができる。
　また、前記ボクセル除去部は、前記探触子側に位置するボクセルの透明度を設定することを特徴とする。
　この構成によれば、対象物よりも探触子側に位置するボクセルの透明度を設定することにより、探触子側に位置するボクセルを除去することができ、対象物の表面画像を描出することができる。
　また、前記勾配算出部は、演算子に基づいて3次元の前記勾配を算出し、前記演算子の演算対象範囲が可変であることを特徴とする。
　また、3次元の前記勾配の演算対象範囲を設定する手段を備え、前記勾配算出部は、前記設定された演算対象範囲に基づき、前記3次元の前記勾配を算出することを特徴とする。
　これらの何れかの構成によれば、演算対象範囲を可変設定にすることにより、対象物表面のノイズを除去することができ、滑らかな対象物の表面画像を少ない演算量で描出することができる。
　本実施形態に係る超音波画像描出方法は、探触子を有する超音波診断装置により取得されたボリュームデータから対象物の超音波画像を生成する超音波画像描出方法であって、前記ボリュームデータのボクセル値の勾配を算出するステップと、前記勾配のベクトル向き及び前記ボクセル値の前記勾配に基づいて、ボクセルの特徴量を算出し、前記特徴量に基づいて特徴空間を算出するステップと、前記特徴空間に基づいて、前記対象物に対応する前記ボクセルを決定するステップと、前記対象物よりも前記探触子側に位置するボクセルを除去するステップと、前記探触子側に位置するボクセルが除去された前記ボリュームデータから、前記対象物に対応する超音波画像を生成するステップと、を含むことを特徴とする。
　また、前記ボクセルを決定するステップは、前記特徴空間における前記勾配のベクトル長さ及びベクトル向きの少なくとも1つの分布に基づいて、前記対象物を含む前記ボクセルを決定するクラスタ選択ステップを備えることを特徴とする。
　また、前記ボクセルを決定するステップは、予め設定された閾値と前記特徴量とを比較することにより、前記対象物を含む前記ボクセルを決定することを特徴とする。
　また、前記特徴空間を算出するステップは、前記ボリュームデータのボクセルの値の勾配のベクトルの長さ、向き、及び前記ボクセルの深度の少なくとも1つを前記特徴量とする特徴空間を算出することを特徴とする。
　これらの何れかの構成によれば、超音波ビームの向き及びボクセル値の勾配に基づいて決定されたボクセルから超音波画像を生成することにより、超音波ビームの向きによってボクセル値の勾配を特徴づけて、ボクセルの特徴を表す特徴量を算出し、特徴量の特徴空間に基づいて対象物のボクセルを決定するため、対象物の表面画像を描出することができる。
　(第1の実施の形態)
　以下、本発明の第1の実施の形態にかかる超音波診断装置について、図面を用いて説明する。図1は、本実施の形態にかかる超音波診断装置の構成を概念的に示した図である。
超音波診断装置1は、操作部2、ビーム方向指示部3、送受信部4、探触子5、ボリュームデータ生成部7、ボリュームデータ処理部8、超音波画像生成部9、及び表示部10を備える。
　操作部2は、超音波診断装置1の操作を行い、対象物の3次元画像を描画するための各種設定を行い、対象物の3次元画像の描画を指示する。また、操作部2は、超音波ビームの向きを超音波ビーム方向指示部に指示する。超音波ビームの向きは、データとしてボリュームデータ生成部7及びボリュームデータ処理部8に送信される。
　送受信部4は、操作部2によって指示された超音波ビームの向きに射出される超音波ビームの送波信号を生成する。送受信部4は、生成された送波信号を探触子5に送信し、探触子5から受波信号を受信する。また、送受信部4は、特開2001-252276号公報に開示されているように、送波回路、送波遅延回路、受波回路、及び受波遅延回路等を備える。
　探触子5は、送受信部4から送信された送波信号を音響信号に変換して、媒質を介して被検体に超音波ビームを射出する。また、探触子5は、被検体内で反射した反射エコー信号を受波信号に変換して、送受信部4に送信する。
　ボリュームデータ生成部7は、探触子5が受信した受波信号を送受信部4から受信し、受波信号に基づいて被検体のボリュームデータを生成する。また、ボリュームデータ生成部7は、超音波ビームの向きとボクセル値を関連付けてボリュームデータを生成する。
　ボリュームデータ処理部8は、ボリュームデータ生成部7により生成されたボリュームデータを処理して、2次元平面に投影された画像として、被検体の対象物の3次元画像データを超音波画像生成部9に送信する。
　超音波画像生成部9は、ボリュームデータ処理部8から受信した画像データに基づいて、超音波画像を生成する。表示部10は、超音波画像生成部9により生成された超音波画像を表示する。
　図2は、本実施の形態にかかるボリュームデータ処理部8の構成を示した図である。図2に示すように、ボリュームデータ処理部8は、勾配算出部801、特徴算出部802、対象ボクセル決定部803、及びボクセル除去部804を備える。
　勾配算出部801は、ボリュームデータ生成部7により生成されたボリュームデータのボクセル値の勾配を算出する。勾配算出部801は、3次元座標の各軸方向におけるボクセル値の勾配をそれぞれ算出し、3次元の勾配ベクトル(3次元勾配)を算出する。
　特徴算出部802は、ビーム方向指示部3から超音波ビームの向きを受信する。特徴算出部802は、勾配算出部801から3次元勾配を受信し、3次元座標の各軸方向における勾配を基に、勾配ベクトルの長さ及び向きを算出する。
　また、特徴算出部802は、勾配ベクトル長さが1である正規化勾配ベクトル(勾配の正規化ベクトル)を、各ボクセルについて算出する。特徴算出部802は、超音波ビームのビームベクトル長さが1である正規化ビームベクトル(超音波ビームの正規化ベクトル)を、各ボクセルについて算出する。特徴算出部802は、超音波ビームの正規化ベクトルと勾配の正規化ベクトルとの内積を算出する。
　すなわち、特徴算出部802は、超音波ビームの向き及びボクセル値の勾配に基づいて、ボクセル値を有するボクセルの特徴量を算出し、ボクセルの深度とともに特徴空間を算出する。
　対象ボクセル決定部803は、特徴算出部802から、勾配ベクトル長さ、勾配ベクトル向き、及びボクセルの深度の少なくとも1つを特徴量とする特徴空間を受信する。対象ボクセル決定部803は、特徴空間に基づいて、対象物(例えば、胎児の表面)を識別し、対象物に対応するボクセルを決定する。対象ボクセル決定部803は、決定されたボクセルの座標をボクセル除去部804に送信する。
　ボクセル除去部804は、対象物のボクセル座標値よりも浅い座標値のボクセル(対象物よりも探触子側に位置するボクセル)をボリュームデータから除去し、当該ボクセルを除去したボリュームデータを超音波画像生成部9に送信する。
　図3は、本実施の形態にかかる対象ボクセル決定部803の構成を示した図である。図3に示すように、対象ボクセル決定部803は、フィルタ部805及びクラスタ選択部806を備える。対象ボクセル決定部803は、フィルタ部805を用いて、予め設定された閾値と特徴量とを比較することにより、対象物に対応するボクセルを決定する。例えば、フィルタ部805は、閾値より大きい特徴量を、対象物の特徴量として選択し、クラスタ選択部806に送信する。
　クラスタ選択部806は、特徴空間に基づいて、ボクセルの深度に対する勾配ベクトル長さ又は勾配ベクトル向きの分布を算出する。分布の指標(ばらつき等)は、分散値で表される。例えば、クラスタ選択部806は、ボクセルの深度を階級とする勾配ベクトル長さ又は勾配ベクトル向きの度数を計数し、度数分布に基づいて複数のクラスタに分離し、各クラスタの分散値を算出する。
　クラスタ選択部806は、予め設定された閾値と分布の指標とを比較することにより、対象物に対応するボクセルを決定する。例えば、クラスタ選択部806は、所定の閾値より大きい分散値を有するクラスタを選択する。クラスタ選択部806は、ボクセルの深度に基づいて対象物に対応するボクセルを決定する。例えば、クラスタ選択部806は、所定の閾値より大きい分散値を有するクラスタのうち、クラスタの深度の平均値が最も浅いボクセルを対象物に対応するボクセルとして決定し、決定されたボクセルの座標をボクセル除去部804に送信する。
　次に、本実施の形態にかかる超音波診断装置の動作について説明する。図4は、本実施の形態にかかる超音波診断装置の動作を示したフロー図である。本実施の形態では、子宮内の胎児表面を対象物として表示させる場合について説明する。
　超音波診断装置の操作者は、探触子5を被検者に当接し、2次元超音波走査によって、子宮内の胎児の正中断面像(サジタル像)を描出する。そして、正中断面像に基づいて、3次元走査のための探触子5の方向を定め、操作部2の3次元キーが押下げられる(ステップS101)。
　この場合、3次元キーが押下げられたことがビーム方向指示部3に送信され、ビーム方向指示部3は、3次元走査のための超音波ビームの向きを、送受信部4、ボリュームデータ生成部7、ボリュームデータ処理部8、及び超音波画像生成部9に送信する(ステップS102)。
　送受信部4は、超音波ビームの向きを受信し、指示された超音波ビームの向きに射出される超音波ビームの送波信号を生成する。生成された送波信号に基づいて、探触子5は、被検体の3次元走査を開始する(ステップS103)。
　探触子5は、送受信部4を介して受波信号をボリュームデータ生成部7に送信し、ボリュームデータ生成部7は、超音波ビームの受波信号(受信エコー)をボクセル値として、指示された超音波ビーム方向に配置して、被検者のボリュームデータを生成する(ステップS104)。
　生成されたボリュームデータに基づいて、ボリュームデータ処理部8は、胎児の表面を識別し、胎児の表面よりも探触子側に位置するボクセルをボリュームデータから除去し、当該ボクセルが除去されたボリュームデータを超音波画像生成部9に送信する(ステップS105)。
　超音波画像生成部9は、胎児の表面よりも探触子側に位置するボクセルが除去されたボリュームデータに基づいて、2次元平面に投影された胎児表面の画像を生成し、胎児表面の画像を表示部10に送信する(ステップS106)。表示部10は、胎児表面の画像を表示する(ステップS107)。
　次に、図4のステップS104において、ボリュームデータ生成部7により生成されるボリュームデータについて、図5を用いて説明する。図5(a)に示すように、ボリュームデータ生成部7は、3次元構造で表されるボリュームデータを生成する。探触子5を走査することで、超音波ビームb1、b2、及びb3がそれぞれ射出され、ボリュームデータ生成部7は、超音波ビームの深度方向をr軸とし、超音波ビームの走査方向をθ軸及びφ軸として、ボリュームデータを生成する。ボリュームデータ生成部7は、超音波ビームの受波信号をデータとして走査方向θ軸及びφ軸に応じてr軸方向(超音波ビーム方向)に配置し、図5(a)に示すようなrθφ空間70を形成する。また、図5(b)に示すように、ボリュームデータ生成部7により生成されたボリュームデータに基づいて、rθφ空間70から任意の断面71のボリュームデータが抽出され、図5(c)に示すように、rθφ空間70の断面71の一部の領域(実線部)が表示部10に表示される。
　次に、ステップS105において、ボリュームデータ処理部8が、胎児の表面を識別し、胎児の表面よりも探触子側に位置するボクセルをボリュームデータから除去する動作について説明する。図6は、子宮内の胎児のボリュームデータを表わした図である。通常は、3次元データであるボリュームデータに基づいて、2次元平面に投影された3次元画像が表されるが、説明の便宜のため、ここでは子宮内の胎児の正中断面像を表す。
　図6に示すように、超音波ビームbの深度方向に沿って、探触子表面60、脂肪層61、子宮62、羊水63、胎児表面64、胎児前部高エコー領域65、胎児低エコー領域66、及び胎児後部高エコー領域67が、ボリュームデータ生成部7によりボリュームデータとして生成される。図6の斜線で示した領域Fは、反射エコー信号が弱く、低輝度で暗く表示される領域(低エコー領域)であり、斜線のない領域は、反射エコー信号が強く、高輝度で明るく表示される領域(高エコー領域)である。子宮62、胎児前部高エコー領域65、及び胎児後部高エコー領域67は高エコー領域であり、脂肪層61、羊水63、及び胎児低エコー領域66は低エコー領域である。ボリュームデータ処理部8は、羊水63と胎児前部高エコー領域65の境界である胎児表面64を識別し、胎児表面64に対応するボクセルをボリュームデータから決定する。
　図7は、ボリュームデータ処理部8が胎児表面64を識別する動作を示したフロー図である。勾配算出部801は、演算子(オペレータ)を使用して、ボリュームデータのボクセル値の勾配を算出する(ステップS201)。勾配を算出するための演算子は、PrewittやSobelなど公知のものを利用すればよい。ここでは、説明の便宜のため、簡単な演算子を用いて説明する。
　図8(a)は、ボリューム80内の所定の注目ボクセルを中心とした、演算子の演算対象範囲を示した図である。図8(b)は、各ボクセル値に乗じる演算子係数を示した図である。図8(b)に示すように、勾配算出部801は、各座標軸方向(前後左右上下)の3つのボクセルを演算対象範囲として、注目ボクセルの勾配を演算する。勾配算出部801は、各演算対象のボクセル値に演算子係数を乗じて座標軸毎に合計し、合計された値を各座標軸の勾配として算出する。例えば、図8(b)において、垂直座標軸の勾配を算出する場合、注目ボクセル81のボクセル値に演算子係数「0」を乗じ、ボクセル82のボクセル値に演算子係数「1」を乗じ、ボクセル83のボクセル値に演算子係数「-1」を乗じ、これらを合計した値が垂直座標軸の勾配として記録される。同様に、その他の2つの座標軸の勾配が算出される。そして、注目ボクセルを隣接ボクセルに移して同様の計算を繰り返すことで、ボリューム全体の勾配が座標軸毎に算出される。このように、勾配算出部801によって、ボリュームデータの各ボクセルの勾配が算出され、勾配は各座標軸方向の成分を持つベクトル(3次元勾配)となる。
　図8(b)に示す演算子で注目ボクセルの勾配を算出する場合、注目ボクセルの隣接ボクセル値が全て同じ値であるとすると、勾配の各座標軸方向成分は全て「0」となる。一方、所定の座標軸方向(例えば、垂直座標軸方向)に沿って、注目ボクセルの隣接ボクセル値が異なっており、且つその他の座標軸方向の隣接ボクセル値が全て同じであれば、当該所定の座標軸方向(垂直座標軸方向)にだけ成分を持つベクトルとなる。このように、勾配算出部801は、3次元勾配を勾配ベクトルとして算出する。
　次に、特徴算出部802は、勾配算出部801から受信した3次元勾配を基に、勾配ベクトルの長さ、勾配ベクトルの向き、及び超音波ビームの正規化ベクトルと勾配の正規化ベクトルとの内積を、ボクセルの特徴量として算出する(ステップS202)。
　対象ボクセル決定部803は、特徴算出部802により算出された特徴量に基づいて、胎児の表面を識別し、胎児の表面に対応するボクセルを決定する(ステップS203)。
図9～図12を用いて、対象ボクセル決定部803の動作を説明する。図9は、胎児正中断面像に勾配ベクトルを矢印で示した図である。通常は、ボリューム内の全てのボクセルについて勾配を算出するが、説明の便宜のため、ベクトル長さが長い勾配ベクトルを主に図示している。矢印の長さは勾配ベクトル長さを表し、矢印の向きは勾配ベクトル向きを表している。
　図9に示すように、勾配ベクトルが長い部分は、脂肪層61と子宮62の境界A、子宮62と羊水63の境界B、羊水63と胎児前部高エコー領域65の境界C、胎児前部高エコー領域65と胎児低エコー領域66の境界D、及び胎児低エコー領域66と胎児後部高エコー領域67の境界Eである。境界Aと境界Bのベクトルは、超音波ビームbの方向とほぼ同じであるが(すなわち、ばらつきが比較的小さい)、ベクトル向きが逆である。境界Aのベクトル向きは深度方向である。境界Bのベクトル向きは深度方向と逆方向である。境界Cと境界Eの勾配ベクトルのベクトル向きは、超音波ビームbの方向(深度方向)と概ね同じであるが、方向にばらつきがある(すなわち、ばらつきが比較的大きい)。境界Dの勾配ベクトルのベクトル向きは、探触子側(深度方向と逆方向)であるが、方向にばらつきがある(すなわち、ばらつきが比較的大きい)。境界A～E以外の領域Fの勾配ベクトル(図示せず)は、境界A～Eの勾配ベクトルと比べて、ベクトル長さが短く、ベクトル向きのばらつきが大きい。
　図10は、ボクセル深度に対する勾配ベクトルのベクトル長さ及びベクトル向きの分布を表した図である。図10(a)は、特徴量(ベクトル長さ｜v｜、ベクトル向きw・u、ボクセル深度r)を表す3次元の特徴空間である。ベクトル向きは、超音波ビームbの向きに対するベクトル向きで表わされ、具体的には、超音波ビームbの正規化ベクトルと勾配の正規化ベクトルとの内積w・uで表される。wは、超音波ビームbの単位ベクトル(正規化ビームベクトル)である。uは、勾配ベクトルvを勾配ベクトルの長さ｜v｜で除して正規化された正規化勾配ベクトルである。
　図10(b)は、ボクセル深度rに対する勾配ベクトルのベクトル向きw・uの分布を表した図である。図10(c)は、ボクセル深度rに対する勾配ベクトルのベクトル長さ｜v｜の分布を表した図である。特徴量は、ベクトル長さ｜v｜、ベクトル向きw・u、及び深度rの3次元特徴空間で表されるが、説明の便宜のため、ボクセル深度rに対するベクトル向きw・u及びベクトル長さ｜v｜に分けて説明する。図10(b)に示すように、ボクセル深度rに対するベクトル向きw・uが分布し、図9に示す境界A～E及び領域Fのベクトル向きw・uが、分布領域A～Fにそれぞれ分布する。図9に示す領域Fは、境界A～Eと比べてベクトル向きw・uのばらつきが大きいため、図10(b)に示すように、分布領域Fは全体的に分布する。一方、図10(c)に示すように、ボクセル深度rに対するベクトル長さ｜v｜が分布し、図9に示す境界A～E及び領域Fのベクトル長さ｜v｜が、分布領域A～Fにそれぞれ分布する。図9に示す領域Fは、境界A～Eと比べて反射エコー信号が弱く低輝度であるため、図10(c)に示すように、分布領域Fは小さい値で分布する。
　対象ボクセル決定部803は、特徴量に基づいて、胎児表面64(境界C)を識別し、境界Cの分布領域のボクセルを決定する。境界の分布領域を特定するために、クラスタリングと呼ばれる従来技術がある。但し、従来技術の手法を用いて3次元特徴空間のボリュームデータをクラスタリングすると、クラスタリング処理に膨大な時間がかかる。そこで、少ない演算量で境界C(対象物の表面画像)を描出するために、本実施の形態では、対象ボクセル決定部803が、予め設定された閾値と特徴量とを比較することにより、対象物に対応するボクセルを決定する手法、及び予め設定された閾値と分布の指標(ばらつき)とを比較することにより、対象物に対応するボクセルを決定する手法を用いる。
　対象ボクセル決定部803は、フィルタ部805を用いて、予め設定された閾値と特徴量とを比較することにより、対象物に対応するボクセルを決定する(ステップS203)。図10(b)に示すように、予め設定されたベクトル向きw・uの閾値をT1とすると、フィルタ部805は、閾値T1より大きいベクトル向きw・uの領域にある分布をフィルタリングして選択する。閾値T1に基づいてフィルタリングした結果、分布領域Fの一部及び分布領域A、C、Eが選択される。また、図10(c)に示すように、予め設定されたベクトルの長さ｜v｜の閾値をT2とすると、フィルタ部805は、閾値T2より大きいベクトルの長さ｜v｜の領域にある分布をフィルタリングして選択する。閾値T2に基づいてフィルタリングした結果、分布領域A、C、Eが選択される。つまり、フィルタ部805が、閾値T1及び閾値T2に基づいてフィルタリングすると、図10(d)及び(e)に示すように、分布領域A、C、Eが選択され、境界の特徴量を利用して不要な境界B、D、及び領域Fが除去される。
　対象ボクセル決定部803に含まれるクラスタ選択部806は、ボクセル深度に対するベクトル長さ｜v｜又はベクトル向きw・uの分布の指標(ばらつき)を算出する(ステップS204)。図11(a)は、フィルタ部805により選択された分布領域A、C、Eの分布を表した図である。図11(b)は、ボクセルの深度を階級とした分布領域A、C、Eの度数分布である。度数分布は、ボクセル深度に対するベクトル長さ｜v｜又はベクトル向きw・uの何れか1つを用いればよい。
　図11(b)に示すように、クラスタ選択部806は、分布領域A、C、Eそれぞれの度数分布を区別する。分布領域の度数分布をそれぞれ区別するためには、度数分布の曲線の傾きを一階微分等で算出し、傾きが負から正に転じる箇所を境界として用いればよい。
度数分布の傾きは、階級毎の度数を直線で結んで、直線の傾きを用いてもよいし、直線で結ばれた度数分布にスムージング処理を施した曲線の傾きを用いてもよい。
　図11(c)に示すように、クラスタ選択部806は、分布領域A、C、Eそれぞれの度数分布を区別することで度数分布を複数のクラスタ(分布領域A、C、Eのクラスタ)に分離し、各クラスタの度数分布に基づいて分散値を算出する。図9に示す脂肪層61と子宮62の境界Aは、境界C、Eと比べ、超音波ビーム方向の深度rがほぼ一定であるため、境界Aに対応する分布領域Aの分散値は、その他の分布領域C、Eと比べ、小さい値となる。したがって、図11(c)に示すように、予め設定された閾値T3とすれば、クラスタ選択部806は、閾値T3より大きい分散値を有するクラスタ(分布領域C、E)を選択する。さらに、クラスタ選択部806は、選択されたクラスタのうち、クラスタの深度rの平均値が最も浅いクラスタ(分布領域C)を、胎児表面64(境界C)に対応するボクセルとして決定する(ステップS205)。つまり、クラスタ選択部806が、閾値T3及び深度rに基づいて分布領域Cを選択し、不要な境界A、Eを除去する。
　図12は、境界Cが選択され、境界Cのボクセル(胎児表面よりも探触子側に位置するボクセル)が除去された状態の胎児正中断面像である。図12に示すように、ボクセル除去部804は、選択された分布領域Cに対応する境界Cのボクセル座標値よりも浅い座標値のボクセルをボリュームデータから除去する(ステップS206)。なお、当該ボクセルをボリュームデータから除去する方法は、超音波画像生成部9の動作に適したものであればよい。例えば、超音波画像生成部9が最大値投影法を用いている場合は、ボクセルのボクセル値を0とすることで、ボクセルを除去することができる。また、超音波画像生成部9がレイ・トレーシング法やボリューム・レイ・キャスティング法と呼ばれる画像形成方法を用いている場合は、ボクセル毎の透明度を扱えるので、ボクセルの透明度を設定することで、ボクセルを除去することができる。
　超音波画像生成部9は、当該ボクセルが除去されたボリュームデータを2次元に投影して胎児表面64の画像を形成し、表示部10は、形成された胎児表面64の画像を表示する。
　以上のように、本実施の形態にかかる超音波診断装置によれば、超音波ビームの向き及びボクセル値の勾配に基づいて、決定されたボクセルから超音波画像を生成することにより、超音波ビームの向きによってボクセル値の勾配を特徴づけて、ボクセルの特徴を表す特徴量を算出するため、胎児表面64の画像を少ない演算量で描出することができる。
　また、妊娠週数が増えるにつれ胎児が子宮内で育ち、胎児表面64(境界C)と子宮内膜(境界B)とが接触し始める。このような場合であっても、本実施の形態にかかる超音波診断装置によれば、胎児表面64を識別することができる。つまり、本実施の形態にかかる超音波診断装置は、胎児表面64(境界C)と子宮内膜(境界B)が接触した領域も適切に除去できるため、胎児表面64の画像を描出することができる。
　具体的には、胎児表面64(境界C)と子宮内膜(境界B)が接触した領域からの超音波反射信号は、羊水を挟まないことから微弱となるため、勾配算出部801で算出された勾配の絶対値(ベクトル長さ)｜v｜が小さい値となり、図10(c)に示される分布領域Fに含まれるようになる。一方、胎児表面64と子宮内膜とが接触しても、胎児表面64に相当する胎児頭蓋で反射する超音波反射信号は、周辺組織で反射する超音波反射信号よりも強いため、胎児頭蓋のボクセル値は周辺組織のボクセル値よりも大きい値となり、勾配算出部801で算出された胎児頭蓋の勾配の絶対値｜v｜は、周辺組織よりも大きい値となる。この胎児頭蓋のベクトル長さ｜v｜は、図10(c)に示される分布領域Cに含まれるため、胎児表面64に相当する胎児頭蓋表面が識別される。したがって、胎児表面64(境界C)と子宮内膜(境界B)が接触した場合であっても、胎児表面64を適切に識別することができる。
　また、操作部2が、閾値T1～T3をそれぞれ調整する可変ダイヤルを備えたり、GUIを備えたりすることで、胎児表面64の識別精度を調整することができる。
　(第2の実施の形態)
　以下、本発明の第2の実施の形態にかかる超音波診断装置について、図面を用いて説明する。特に言及しない場合は、他の構成は、第1の実施の形態にかかる超音波診断装置と同様である。
　図13は、本実施の形態にかかる対象ボクセル決定部803の構成を示した図である。
対象ボクセル決定部803は、分布算出部807及び閾値決定部808を備える。分布算出部807は、特徴算出部802により算出された特徴量に基づいて、特徴空間における勾配ベクトルのベクトル長さ及びベクトル向きの分布を算出する。本実施の形態では、度数分布算出部807は、勾配ベクトルのベクトル長さ｜v｜を階級とした度数分布とベクトル向きw・uを階級とした度数分布を算出する。閾値決定部808は、分布算出部807により算出されたベクトル長さ及びベクトル向きの分布に基づいて、フィルタ部805で用いられる閾値T1及びT2を決定する。閾値決定部808は、決定された閾値T1及びT2をフィルタ部805へ送信する。
　次に、図14を用いて、分布算出部807及び閾値決定部808の動作を説明する。図14(a)は、特徴空間におけるベクトル長さ｜v｜及びベクトル向きw・uの分布を示した図である。図14(b)は、ベクトル向きw・uを階級としたベクトル長さ｜v｜の度数分布を示した図である。図14(c)は、ベクトル長さ｜v｜を階級としたベクトル向きw・uの度数分布を示した図である。
　分布算出部807は、図14(a)に示すような特徴空間におけるベクトル長さ｜v｜及びベクトル向きw・uの分布を算出する。図14(a)では、図9に示す境界A、C、Eの勾配のベクトル向きは、超音波ビームbの方向(深度方向)であるため、境界A、C、Eのベクトル向きw・uは0以上の分布領域に主に分布する。また、境界B、Dは、超音波ビームbの方向(深度方向)と逆方向であるため、境界B、Dのベクトル向きw・uは0以下の分布領域に主に分布する。さらに、領域Fの勾配ベクトルは、境界A～Eと比べて、ベクトル長さ｜v｜が短く、ベクトル向きw・uのばらつきが大きいため、領域Fは図14(a)に示すように分布する。
　閾値決定部808は、図14(a)に示すように、分布領域A、C、Eと分布領域B、Dとを区別する閾値T1を決定し、分布領域A～Eと分布領域Fとを区別する閾値T2を決定する。閾値T1、T2を決定する手法としては、例えば、二値化処理がある。図14(b)及び(c)に示すように、特徴空間におけるベクトル長さ｜v｜及びベクトル向きw・uの度数分布は、それぞれ2つのピークを有する二峰性の分布を示すため、クラス間分散とクラス内分散の比が最大になる値をそれぞれ閾値T1、T2と決定することができる。また、図14(b)及び(c)に示すような度数分布の曲線の傾きを一階微分等で算出し、2つのピーク間の傾きが負から正に転じる箇所を閾値T1、T2と決定してもよい。
　決定された閾値T1、T2はフィルタ部805に送信され、図10(b)及び(c)に示すように、フィルタ部805は、ベクトル長さ｜v｜、ベクトル向きw・u、及び深度rの特徴空間の分布に基づいて、ベクトル向きw・uが閾値T1よりも大きく、且つベクトルの長さ｜v｜が閾値T2より大きい分布領域にあるボクセルを選択する。
　このように、分布算出部807及び閾値決定部808を設けることによって、閾値T1及びT2を決定することができる。
　(第3の実施の形態)
　以下、本発明の第3の実施の形態にかかる超音波診断装置について、図面を用いて説明する。特に言及しない場合は、他の構成は、第1及び第2の実施の形態にかかる超音波診断装置と同様である。本実施の形態にかかる超音波診断装置は、3次元の勾配の演算対象範囲を設定する手段(演算対象範囲設定部)を備え、勾配算出部801は、設定された演算対象範囲に基づき、3次元の勾配を算出する。
　図15は、本実施の形態のボリュームデータ処理部8を示す図である。ボリュームデータ処理部8の勾配算出部801は、操作部2に接続されている。操作部2は、勾配算出部801が勾配を算出するために用いられる演算子の演算対象範囲を変化させる。
　次に、操作部2が演算子の演算対象範囲を変化させる動作について説明する。ボリュームデータから胎児表面の画像を生成する場合、胎児表面付近にノイズが現れることがある。ここで、ノイズとは、音響ノイズ又はスペックルといわれる斑紋状の音響的干渉縞、多重エコー、及び羊水内浮遊物等、胎児表面の一部のように表示されてしまう構造物をいう。ノイズは、胎児表面付近にあって超音波反射信号が強いため、ノイズが存在する箇所の勾配は、主に図10(b)及び(c)に示される特徴空間の分布領域Cに含まれる。そして、ノイズは、胎児表面よりも小さな領域に局在している。このノイズが局在するという性質を利用して、勾配算出部801は、ノイズが図10(b)及び(c)に示される特徴空間の分布領域Cに含まれないように勾配を算出する。
　分布領域Cに含まれないように勾配を算出するためには、操作部2によって演算子の演算対象範囲を変化させる。これにより、局在するノイズの勾配ベクトル長さ｜v｜が小さくなり、且つ胎児表面の勾配ベクトル長さ｜v｜が小さくなりにくい性質を持つ演算子を用いて、勾配が算出される。
　図16は、操作部2によって調整された演算子の演算対象範囲を示す図である。図16の演算子の演算対象範囲は、図8(b)に示された演算対象範囲より広い。つまり、図8(b)と比べ、各座標軸の演算対象範囲が2ボクセルずつ広い領域までを演算対象としている。このような演算子を用いて注目ボクセルの勾配を演算すると、局在しているノイズに対しては勾配のベクトル長さ｜v｜が減少し、ノイズのベクトル長さ｜v｜の減少率と比べて胎児表面のベクトル長さ｜v｜の減少率を小さくすることができ、胎児表面等の大きな構造物を選択的にとらえることができる。すなわち、ノイズの勾配を図8(b)の演算子で算出すると図10(b)及び(c)に示される特徴空間の分布領域Cにノイズが含まれるが、図16の演算子で算出すると図10(b)及び(c)に示される特徴空間の分布領域Fにノイズが含まれるようになるため、分布領域Fを除去することでノイズが除去される。
　図17は、演算子の演算対象範囲が可変であることを示した図である。dは、演算子の演算対象範囲を示している。演算対象範囲dは、勾配算出部801に接続された操作部2から送信される。図8(b)に示された演算子は、dを1としたものであり、図16に示された演算子は、dを2としたものである。dを1より大きな値に変化させることで、演算子の作用する演算対象範囲を座標軸の前後左右上下にそれぞれdずつ離れた領域までに広げることができる。このように、dを変化させることによって、胎児表面等大きな構造物を選択的にとらえることができ、胎児表面よりも小さな構造物(ノイズ等)を除去することができるため、胎児表面画像の滑らかさを損なうノイズを除去できる。
　以上、本発明にかかる実施の形態について説明したが、本発明はこれらに限定されるものではなく、請求項に記載された範囲内において変更・変形することが可能である。
　例えば、上述の実施の形態では、勾配のベクトル長さ｜v｜、勾配のベクトル向きw・u、及びボクセル深度rを特徴量として用いたが、特徴量は、ベクトル長さ｜v｜、ベクトル向きw・u、及びボクセル深度rの少なくとも1つを用いればよい。
　勾配のベクトル向きw・u及びボクセル深度rを特徴量とする場合を、図10を用いて説明する。図10(b)に示すように、ベクトル向きw・u及びボクセル深度rの特徴空間に、分布領域A～Fが分布する場合、フィルタ部805により、分布領域A、C、E、及び分布領域Fの一部が選択される。この場合、図14(b)に示すように、特徴空間におけるベクトル向きw・uの分布から決定された閾値T1を用いてもよい。
　そして、図11に示すように、ボクセル深度rを階級とした分布領域の度数分布(ベクトル向きw・uの度数分布)に基づいて、クラスタ選択部806は、クラスタ(分布領域C)を、胎児表面64(境界C)に対応するボクセルとして決定する。なお、ベクトル向きw・u及びボクセル深度rを特徴量とする場合、クラスタ選択部806により選択されたクラスタには、分布領域Cの他に分布領域Fの一部が含まれるが、勾配を算出する演算子の演算対象範囲dを調整することで、分布領域Fを除去し、ベクトル向きw・u及びボクセル深度rの特徴空間に基づいて、胎児表面64(境界C)に対応するボクセルを決定することができる。この場合、演算対象範囲dを2以上にすることが望ましい。
　勾配のベクトル長さ｜v｜及びボクセル深度rを特徴量とする場合を、図10を用いて説明する。図10(c)に示すように、ベクトル長さ｜v｜及びボクセル深度rの特徴空間に、分布領域A～Fが分布する場合、フィルタ部805により、分布領域A、B、C、D、Eが選択される。この場合、図14(c)に示すように、特徴空間におけるベクトル長さ｜v｜の分布から決定された閾値T2を用いてもよい。
　そして、図11に示すように、ボクセル深度rを階級とした分布領域の度数分布(ベクトル長さ｜v｜の度数分布)に基づいて、クラスタ選択部806は、閾値T3より小さい分散値を有するクラスタ(分布領域A、B)を除去し、閾値T3より大きい分散値を有するクラスタ(分布領域C、D、E)を選択する。ここで、上述のように、境界Aと境界Bのベクトルは、超音波ビームbの方向とほぼ同じであり、ばらつきが比較的小さいため、分布領域A、Bのクラスタの分散値も比較的小さくなるため、閾値T3より小さい分散値となり、クラスタ選択部806により除去される。
　そして、クラスタ選択部806により選択された分布領域C、D、Eのうち、視線方向の最も手前の面を描画することで、胎児表面64(境界C)を描出することができる。なお、視線方向の最も手前の面を描画するためには、公知の描画方法を適用することができ、例えば、ボリューム・レイ・キャスティング法やレイ・トレーシング法等が適用される。
　勾配のベクトル向きw・u及びベクトル長さ｜v｜を特徴量とする場合を、図14を用いて説明する。図14に示すように、閾値T1及びT2が決定され、フィルタ部805は、閾値T1及びT2に基づいて、分布領域A、C、Eを選択する。そして、胎児と推定される領域に関心領域(ROI)を設定し、比較的浅い領域である分布領域Aを除去する。
　この場合、胎児表面64(境界C)に近接する境界Bの分布領域Bは既に除去されているので、容易に胎児と推定される領域にROIを設定することができる。分布領域Aが除去されて残った分布領域C、Eのうち、視線方向の最も手前の面を描画することで、胎児表面64(境界C)を描出することができる。
　また、境界Aと境界Bのベクトル向きw・uのばらつきが比較的小さいこと、及び境界Aと境界Bのベクトル長さ｜v｜が均一であること等の特性を利用すれば、ベクトル向きw・u及びベクトル長さ｜v｜の少なくとも1つを特徴量として用いることで、適切に分布領域A、Bを除去して残った分布領域のうち、視線方向の最も手前の面を描画し、胎児表面64(境界C)を描出することができる。
　このように、ベクトル長さ｜v｜、ベクトル向きw・u、及びボクセル深度rの少なくとも1つ乃至2つを特徴量として用いてもよい。
　また、上述の実施の形態では、分布領域の度数分布を区別するために、一階微分や二値化処理を用いるが、度数分布のピーク間が最小値となる箇所を用いる等、分布領域の度数分布を区別する他の手法が用いられてもよい。また、上述の実施の形態では、分布の指標は、分散値で表されるが、標準偏差又は平均偏差等で表されてもよい。
　また、上述の実施の形態では、度数分布を用いたが、特徴空間における特徴量の分布を区別する他の手法が用いられてもよい。
　本発明にかかる超音波診断装置は、超音波ビームの向き及びボクセル値の勾配に基づいて、決定されたボクセルから超音波画像を生成することにより、超音波ビームの向きによってボクセル値の勾配を特徴づけて、ボクセルの特徴を表す特徴量を算出し、特徴量の特徴空間に基づいて対象物のボクセルを決定するため、対象物の表面画像を少ない演算量で描出することができるという効果を有し、特に、胎児表面の画像を描出する超音波診断装置等として有用である。
　1　超音波診断装置、2　操作部、3　ビーム方向指示部、4　送受信部、5　探触子、7　ボリュームデータ生成部、8　ボリュームデータ処理部、9　超音波画像生成部、10　表示部、801　勾配算出部、802　特徴算出部、803　対象ボクセル決定部、804　ボクセル除去部、805　フィルタ部、806　クラスタ選択部、807　分布算出部、808　閾値決定部

Claims (15)

  1. 　探触子から超音波ビームを送受信することにより、対象物のボリュームデータを生成するボリュームデータ生成部と、ボリュームデータ生成部に生成された対象物の超音波画像を生成するボリュームデータ処理部と、前記対象物に対応する前記超音波画像を生成する超音波画像生成部を備えた超音波診断装置であって、
    　前記ボリュームデータ処理部は、
    前記ボリュームデータのボクセルの値の勾配を算出する勾配算出部と、
    　前記勾配及び前記超音波ビームの向きに基づいて前記ボクセルの特徴量を算出し、前記特徴量に基づいて特徴空間を算出する特徴算出部と、
    　前記特徴空間に基づいて、前記対象物に対応する前記ボクセルを決定する対象ボクセル決定部と、
    　前記対象物から前記探触子側に位置するボクセルを除去するボクセル除去部とを具備したことを特徴とする超音波診断装置。
  2. 　前記対象ボクセル決定部は、前記特徴空間における前記勾配のベクトル長さ及びベクトル向きの少なくとも1つの分布に基づいて、前記対象物を含む前記ボクセルを決定するクラスタ選択部を備えたことを特徴とする請求項1に記載の超音波診断装置。
  3. 　前記クラスタ選択部の前記ベクトル向きは、前記超音波ビームの正規化ベクトルと前記ボリュームデータのボクセルの値の勾配の正規化ベクトルとの内積で表されることを特徴とする請求項2に記載の超音波診断装置。
  4. 　前記クラスタ選択部の前記分布は、深度を階級とする前記ベクトル長さ又は前記ベクトル向きの度数分布であって、前記分布の指標は、前記度数分布に基づく分散値、標準偏差、及び平均偏差の少なくとも1つで表されることを特徴とする請求項2に記載の超音波診断装置。
  5. 　前記対象ボクセル決定部は、予め設定された閾値と前記特徴量とを比較することにより、前記対象物を含む前記ボクセルを決定することを特徴とする請求項1に記載の超音波診断装置。
  6. 　前記対象ボクセル決定部は、
    　前記特徴空間における前記勾配のベクトルの長さ及び向きの少なくとも1つの分布を算出する分布算出部と、
    　前記分布に基づいて前記閾値を決定する閾値決定部と
    　を備えたことを特徴とする請求項5に記載の超音波診断装置。
  7. 　前記特徴算出部は、前記ボリュームデータのボクセルの値の勾配のベクトルの長さ、向き、及び前記ボクセルの深度の少なくとも1つを前記特徴量とする特徴空間を算出することを特徴とする請求項1に記載の超音波診断装置。
  8. 　前記ボクセル除去部は、前記探触子側に位置するボクセルのボクセル値を所定値とすることを特徴とする請求項1に記載の超音波診断装置。
  9. 　前記ボクセル除去部は、前記探触子側に位置するボクセルの透明度を設定することを特徴とする請求項1に記載の超音波診断装置。
  10. 　前記勾配算出部は、演算子に基づいて3次元の前記勾配を算出し、
    　前記演算子の演算対象範囲が可変であることを特徴とする請求項1に記載の超音波診断装置。
  11. 　3次元の前記勾配の演算対象範囲を設定する手段を備え、
    　前記勾配算出部は、前記設定された演算対象範囲に基づき、前記3次元の前記勾配を算出することを特徴とする請求項1に記載の超音波診断装置。
  12. 　探触子を有する超音波診断装置により取得されたボリュームデータから対象物の超音波画像を生成する超音波画像描出方法であって、
    　前記ボリュームデータのボクセル値の勾配を算出するステップと、
    　前記勾配のベクトル向き及び前記ボクセル値の前記勾配に基づいて、ボクセルの特徴量を算出し、前記特徴量に基づいて特徴空間を算出するステップと、
    　前記特徴空間に基づいて、前記対象物に対応する前記ボクセルを決定するステップと、
    　前記対象物よりも前記探触子側に位置するボクセルを除去するステップと、
    　前記探触子側に位置するボクセルが除去された前記ボリュームデータから、前記対象物に対応する超音波画像を生成するステップと、を含むことを特徴とする超音波画像描出方法。
  13. 　前記ボクセルを決定するステップは、前記特徴空間における前記勾配のベクトル長さ及びベクトル向きの少なくとも1つの分布に基づいて、前記対象物を含む前記ボクセルを決定するクラスタ選択ステップを備えることを特徴とする請求項12に記載の超音波画像描出方法。
  14. 　前記ボクセルを決定するステップは、予め設定された閾値と前記特徴量とを比較することにより、前記対象物を含む前記ボクセルを決定することを特徴とする請求項12に記載の超音波画像描出方法。
  15. 　前記特徴空間を算出するステップは、前記ボリュームデータのボクセルの値の勾配のベクトルの長さ、向き、及び前記ボクセルの深度の少なくとも1つを前記特徴量とする特徴空間を算出することを特徴とする請求項12に記載の超音波画像描出方法。
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