(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体器官である臓器を撮影した複数時相の画像から前記臓器に関する複数時相の３次元輪郭を算出する輪郭算出手段と、
算出した前記臓器に関する複数時相の３次元輪郭に基づいて、前記臓器の３次元輪郭上の各頂点の時間的変位量を算出する変位量算出手段と、
算出した前記各頂点の時間的変位量から前記臓器の輪郭の運動情報を算出する運動算出手段と、
を有し、
前記変位量算出手段は、前記複数時相における３次元輪郭の各頂点の法線方向の移動距離を算出し、
前記運動算出手段は、前記移動距離から前記各頂点の移動距離、または、移動速度を運動情報として算出する
ことを特徴とする医用画像診断装置。
【請求項２】
前記輪郭算出手段は、
前記臓器の複数断面が撮影された複数時相の２次元画像に基づいて、前記各断面における前記臓器の輪郭を抽出する輪郭抽出手段と、
抽出された複数時相の前記各断面における前記臓器における輪郭に基づいて、前記臓器に関する複数時相の３次元輪郭を生成する輪郭生成手段と、
を有する
ことを特徴とする請求項１に記載の医用画像診断装置。
【請求項３】
前記輪郭算出手段は、
前記臓器が撮影された複数時相の３次元画像に基づいて、前記臓器に関する複数時相の３次元輪郭を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の医用画像診断装置。
【請求項４】
前記算出された前記臓器の３次元輪郭上の各点の時間的変位量に基づき、時間的に変位する頂点によって表現された前記臓器の３次元輪郭を表示する表示手段を有した
ことを特徴とする請求項１に記載の医用画像診断装置。
【請求項５】
生体器官である臓器を撮影した複数時相の画像から前記臓器に関する複数時相の３次元輪郭を算出する輪郭算出ステップと、
算出した前記臓器に関する複数時相の３次元輪郭に基づいて、前記臓器の３次元輪郭上の各頂点の時間的変位量を算出する変位量算出ステップと、
算出した前記各頂点の時間的変位量から前記臓器の輪郭の運動情報を算出する運動算出ステップと、
を有し、
前記変位量算出ステップは、前記複数時相における３次元輪郭の各頂点の法線方向の移動距離を算出し、
前記運動算出ステップは、前記移動距離から前記各頂点の移動距離、または、移動速度を運動情報として算出する
ことを特徴とする医用画像診断方法。
【請求項６】
生体器官である臓器を撮影した複数時相の画像から前記臓器に関する複数時相の３次元輪郭を算出する輪郭算出機能と、
算出した前記臓器に関する複数時相の３次元輪郭に基づいて、前記臓器の３次元輪郭上の各頂点の時間的変位量を算出する変位量算出機能と、
算出した前記各頂点の時間的変位量から前記臓器の輪郭の運動情報を算出する運動算出機能と、
をコンピュータによって実現し、
前記変位量算出機能は、前記複数時相における３次元輪郭の各頂点の法線方向の移動距離を算出し、
前記運動算出機能は、前記移動距離から前記各頂点の移動距離、または、移動速度を運動情報として算出する
ことを特徴とする医用画像診断方法のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、超音波診断装置、ＭＲＩ、Ｘ線ＣＴ等で撮られた画像データから、臓器の運動状態を解析する医用画像診断装置及びその方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、１つの断面画像から臓器輪郭を抽出し、２次元的な臓器運動を解析する手段が考案されているが、少数の複数断面画像から簡便に臓器輪郭を抽出し、３次元的な臓器運動を解析する手段はない。
【０００３】
また、従来、３次元データを基に輪郭抽出する手段や、ＭＲ画像に対し磁気標識を付加し臓器運動を解析する手法が考案されているが、磁気標識等を用いず画像データのみから臓器局所部分の実際の運動を反映した臓器運動を抽出、表示、解析する手段はない。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
そこで、本発明は、臓器の３次元的輪郭を生成し、臓器運動の解析を可能にし、また、臓器局所部分の実際の運動を反映した臓器運動を抽出、表示、解析することを可能にすることを目的とする。
【０００５】
さらに、少数の複数断面から簡便に３次元的な臓器輪郭を生成し、臓器運動の解析を可能にすることを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
請求項１の発明は、生体器官である臓器を撮影した複数時相の画像から前記臓器に関する複数時相の３次元輪郭を算出する輪郭算出手段と、算出した前記臓器に関する複数時相の３次元輪郭に基づいて、前記臓器の３次元輪郭上の各頂点の時間的変位量を算出する変位量算出手段と、算出した前記各頂点の時間的変位量から前記臓器の輪郭の運動情報を算出する運動算出手段と、を有し、前記変位量算出手段は、前記複数時相における３次元輪郭の各頂点の法線方向の移動距離を算出し、前記運動算出手段は、前記移動距離から前記各頂点の移動距離、または、移動速度を運動情報として算出することを特徴とする医用画像診断装置である。
【００１４】
本発明によれば、臓器の３次元的輪郭を生成し、臓器運動の解析が可能となる。
【００１５】
また、臓器局所部分の実際の運動を反映した臓器運動を抽出、表示、解析することが可能となる。
【００１６】
【発明の実施の形態】
＜第１実施例＞
以下、本発明の第１実施例について、図１から図１１を参照して説明する。
【００１７】
図１は第１実施例の医用画像診断装置１０のブロック図であり、図２はその動作及び操作の流れを示すフローチャートである。
【００１８】
第１実施例は、複数の断面画像から臓器輪郭を自動的に抽出し、３次元輪郭を補間生成し、その輪郭の運動情報の時間的変化を表示する例である。
【００１９】
図１に示すように、コンピュータによって構成される医用画像診断装置１０は、画像データを入力する画像入力部１２と、入力された画像データを記憶するメモリ１４と、画像上の臓器輪郭を抽出する輪郭抽出部１６と、抽出された複数輪郭を基に３次元輪郭を生成する３次元輪郭生成部１８と、３次元輪郭の変形から運動情報を算出する運動情報算出部２０と、算出された運動情報を表示する表示部２２とで構成される。なお、下記で説明する各機能はプログラムによって実現される。
【００２０】
以下、図２の処理の流れに沿って説明する。
【００２１】
まず、例えば超音波診断装置、ＭＲＩ、Ｘ線ＣＴ装置等で得られる複数断面画像データが画像入力部１２を介して入力され、メモリ１４に記憶される（ステップＳ１）。
【００２２】
この入力データは、ディジタル化された輝度値データでも良いし、アナログ信号による画像でも良い。アナログ信号の場合は、Ａ／Ｄ変換器によりディジタル化され入力される。
【００２３】
また、入力データは輝度値データのみに限らず、例えば超音波診断装置におけるエコーの生信号データやドップラ速度データや、Ｘ線ＣＴ装置での生のＣＴ値データ等であっても良い。
【００２４】
さらに、複数断面画像は３次元データから生成されたものであっても良い。
【００２５】
次に、輪郭抽出部１６において半自動的に臓器輪郭が抽出され、輪郭情報がメモリ１４に記憶される（ステップＳ２）。
【００２６】
輪郭抽出は、例えば手動で設定された初期輪郭を基に画像輝度値のエッジ探索を行う動的輪郭モデルを用いた手法や、画像輝度値の閾値処理による領域抽出後に輪郭を検出するような手法を用いると良い。
【００２７】
また、輪郭を手動でトレースしても良い。
【００２８】
この輪郭抽出処理は、複数の断面画像に対して行われる。輪郭は、例えば図３に示すように複数の頂点により表現され、それらの複数頂点の座標値が輪郭情報としてメモリ１４に記憶される。
【００２９】
次に、３次元輪郭生成部１８が複数の輪郭情報を基に、３次元輪郭を生成し、３次元輪郭情報をメモリ１４に記憶する（ステップＳ３）。
【００３０】
３次元輪郭の生成は例えば次の処理により行われる。
【００３１】
まず、入力された複数断面の位置関係により、ステップＳ２でメモリ１４に記憶された輪郭座標を３次元座標に変換する。
【００３２】
次に、複数輪郭間の輪郭情報を補間処理し３次元輪郭全体を生成する。
【００３３】
複数断面が１つの軸の周りに回転する場合について、具体的計算例を以下に示す。
【００３４】
ステップＳ２で記憶された輪郭の頂点座標を（ｘｉ，ｙｉ）と表す。ここで、複数断面で共通の回転軸がｙ軸と等しくなるように座標軸を設定する（図９参照）。断面１を基準とし、ｎ番目の断面の３次元空間内での角度をθｎとすると、次式により、各断面内の２次元輪郭頂点座標（ｘｉ，ｙｉ）は、３次元空間内の座標（ｘ’ｉ，ｙ’ｉ，ｚ’ｉ）に変換される。
【００３５】
【数１】
0003725442.tif 000002
次に、複数断面の間の仮想的な断面での輪郭頂点座標を補間生成し３次元輪郭を生成する。図１０は、断面ｎと断面ｎ＋１間の頂点の３次元的な補間生成を示したものである。
【００３６】
図４は、断面画像から輪郭抽出を経て３次元輪郭が生成されるまでの処理を、心室を例にして模式的に示したものである。
【００３７】
また、図５は、管状の臓器の３次元輪郭を模式的に例示したものである。３次元輪郭は、複数頂点の３次元座標で表現され、各点の３次元座標が３次元輪郭情報としてメモリ１４に記憶される。
【００３８】
次に、運動情報算出部２０がステップＳ３でメモリ１４に記憶された３次元輪郭情報から、臓器輪郭の各局所部分の運動情報を算出し、メモリ１４に記憶する（ステップＳ４）。
【００３９】
「運動情報」とは、移動距離や移動速度等である。移動距離の算出は、例えば３次元輪郭の対応する頂点番号の頂点間の時間的移動距離によって算出する。
【００４０】
移動距離の他の算出方法として、３次元輪郭面の法線方向の移動距離により算出する方法や、臓器の運動モデルに基づき算出する方法を用いても良い。
【００４１】
本実施例は、運動情報の算出方法には制限されない。また、運動情報として、移動距離や移動速度以外の数値を算出しても良い。
【００４２】
最後に、算出された運動情報を表示部２２で表示する（ステップＳ５）。
【００４３】
この運動情報の表示は、３次元輪郭上に色の違いや数値等で表示しても良いし（図６参照）、例えばブルズアイマップのように模式的に示しても良い（図７参照）。また、部位毎の運動情報の時間的変化を心電図等と共にグラフ化しても良い（図８参照）。
【００４４】
以上の処理内容を行う場合の、ユーザの操作手順について図１１に基づいて以下に説明する。
【００４５】
ユーザは、まず１つの断面動画像または複数時相の画像を入力する（ステップＳ１１）。
【００４６】
次に、輪郭抽出処理を行う（ステップＳ１２）。輪郭抽出処理を自動で行う場合は、ユーザは自動輪郭抽出のための初期位置の指定のみ行えば良い。
【００４７】
次に、各断面動画像において３次元輪郭生成に用いる動画区間または複数時相を選択する（ステップＳ１３）。ここで、時相とは、時系列で入力された動画像の各画像における時間をいう。
【００４８】
ステップＳ１３は、例えば心臓の拡張末期から収縮末期までの区間の３次元輪郭を生成したいといった場合に、各断面動画像においてはフレーム番号と心臓の拡張収縮の時相との関係がばらばらであるため、使用する動画区間を指定するものである。
【００４９】
ステップＳ１１からステップＳ１３までを断面数分だけ繰り返す。
【００５０】
最後に、ユーザは表示実行を指示すると（ステップＳ１４）、３次元輪郭生成、運動情報算出が自動的に行われ、結果が表示部２２に表示される。
【００５１】
以上のように、本実施例によれば簡便な操作で３次元的な輪郭及びその運動情報を定量的に得ることができる。
【００５２】
第１の実施例では複数断面を利用する例を示したが、本実施例を用いて１断面から輪郭を抽出し３次元輪郭を補間生成しても良い。
【００５３】
また、複数断面として例えば心臓を対象とした超音波診断画像における、心尖部四腔断面像、心尖部二腔断面像、心尖部左室長軸断面像を用いると、３断面のみから左心室の代表的部位を網羅した壁運動情報を得ることができる。
【００５４】
＜第２実施例＞
次に、第２実施例について図１２から図１７を参照して説明する。
【００５５】
第２実施例は、３次元画像データからオプティカルフローを算出し、算出された速度ベクトルをもとに３次元輪郭の時間的変位量や時間的変位速度といった運動情報を算出し、その運動情報を反映するように輪郭表示をすることで、より実際に近い運動の様子を表示する例である。
【００５６】
図１２は第２実施例の医用画像診断装置１１０のブロック図であり、図１３は動作の流れを示す。
【００５７】
図１２に示すように、第２実施例のコンピュータによって構成される医用画像診断装置１１０は、画像データを入力する画像入力部１１２と、入力された画像データを記憶するメモリ１１４と、画像上の臓器輪郭を抽出する輪郭抽出部１１６と、抽出された複数輪郭を基に３次元輪郭を生成する３次元輪郭生成部１１８と、画像データからオプティカルフローを算出するオプティカルフロー算出部１１９と、３次元輪郭の変形から運動情報を算出する運動情報算出部１２０と、算出された運動情報を表示する表示部１２２とで構成される。なお、下記で説明する各機能はプログラムによって実現される。
【００５８】
以下、図１３の処理の流れに沿って説明する。
【００５９】
まず、３次元画像データが画像入力部１１２で入力されメモリ１１４に記憶される（ステップＳ２１）。
【００６０】
次に、３次元輪郭抽出部１１６で３次元画像データから３次元輪郭が抽出され、３次元輪郭情報がメモリ１１４に記憶される（ステップＳ２２）。
【００６１】
次に、オプティカルフロー算出部１１９で画像データからオプティカルフローを算出する（ステップＳ２３）。
【００６２】
オプティカルフローは、画像上の対象物のある点が時間と共に画像上のどこへ移動したかを示すものである。オプティカルフローの算出は、勾配法やブロックマッチングによる方法等の方法を用いれば良い。
【００６３】
オプティカルフローは、連続するフレーム間で算出しても良いし、基準フレームと現フレームとの間で算出しても良い。
【００６４】
次に、運動情報算出部１２０においてオプティカルフロー情報に基づき、３次元輪郭上の各部分における時間的変位量や時間的変位速度等の運動情報を算出し、メモリ１４に記憶する（ステップＳ２４）。
【００６５】
オプティカルフローは画像上の全ての部分において算出可能ではないので、オプティカルフローのない部分は、近隣のオプティカルフロー値を補間して生成すると良い。
【００６６】
例えば、図１４のように、頂点近傍のオプティカルフローの線形和や、その補間により頂点に対応したオプティカルフローを生成することができる。
【００６７】
次に、運動情報をもとに３次元輪郭情報を修正し、表示用３次元輪郭情報を生成する（ステップＳ２５）。
【００６８】
表示用３次元輪郭情報の生成の方法を以下に説明する。
【００６９】
表示用３次元輪郭の形状は３次元輪郭抽出部１１６で抽出された３次元輪郭の形状と同じであるが、２つの時相の表示用３次元輪郭を構成する各頂点の変位量が、オプティカルフローから算出された変位量に最も近くなるように各点を配置し、表示用３次元輪郭を生成する（図１５参照）。つまり、表示用３次元輪郭を構成する各点の運動が、臓器の局所運動を近似するように、表示用３次元輪郭を構成する各頂点を配置する。
【００７０】
このように、オプティカルフロー情報に基づき輪郭の頂点座標を決定すれば、第１実施例に示したような、輪郭決定後に頂点番号のみを基準に頂点を対応付ける方法に比べ、より正確な運動状態を表すことができる。また、後述する表示方法を用いれば、臓器の実際の運動の様子をより正確に知ることができる。
【００７１】
上記実施例は、３次元輪郭形状は画像データから求めた輪郭形状を保持し、頂点座標を輪郭表面上で修正する例であるが、画像データに基づく３次元輪郭よりもオプティカルフロー情報を重視して、基準フレーム以降の３次元輪郭形状をオプティカルフロー情報から生成しても良い。あるいは、画像データに基づく3次元輪郭形状とオプティカルフローに基づく３次元輪郭形状の双方の線形和により輪郭形状を決定しても良い。
【００７２】
最後に、表示部１２２がステップＳ２５で生成された表示用３次元輪郭情報と運動情報を表示する（ステップＳ２６）。
【００７３】
３次元輪郭表示は、例えば運動情報により色付けされた輪郭上に、輪郭を構成する点間を直線で結んだメッシュ表示を重ね合わせると良い。
【００７４】
この様に、輪郭を構成する各点を表示することで、臓器局所の運動情報をより正確に得ることができ、臓器のねじれ運動等を反映した表示ができる（図１６，図１７）。
【００７５】
第２実施例では３次元画像データを入力し直接３次元輪郭を抽出する例を示したが、複数の断面画像を利用し、断面内でのオプティカルフローを算出しても良い。ただし、その場合は断面内の運動は反映されるが、断面以外の方向の運動は反映されない。
【００７６】
【発明の効果】
本発明によれば、臓器の３次元的輪郭を生成し、臓器運動の解析が可能となる。また、臓器局所部分の実際の運動を反映した臓器運動を抽出、表示、解析することが可能となる。これにより、臓器の診断が大幅に効率良く適切に行え、その効果は多大である。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１実施例の構成図である。
【図２】第１実施例の処理の流れのフローチャートである。
【図３】第１実施例の輪郭表現の一例である。
【図４】第１実施例における３次元輪郭生成までの処理の模式図である。
【図５】第１実施例における管状の３次元輪郭の模式図である。
【図６】本発明の運動情報の表示例である。
【図７】本発明の運動情報の表示例である。
【図８】本発明の運動情報の表示例である。
【図９】複数断面が１つの軸の周りに回転する場合の断面図である。
【図１０】断面ｎと断面ｎ＋１間の頂点の３次元的な補間生成を示した図である。
【図１１】ユーザの操作の流れを示すフローチャートである。
【図１２】第２実施例の構成図である。
【図１３】第２実施例の処理の流れのフローチャートである。
【図１４】頂点近傍のオプティカルフローの線形和や、その補間により頂点に対応したオプティカルフローを生成する図である。
【図１５】第２実施例の表示用３次元輪郭の生成例である。
【図１６】オプティカルフローを反映しない場合の３次元輪郭の例である。
【図１７】オプティカルフローを反映した場合の３次元輪郭の例である。
【符号の説明】
１０    医用画像診断装置
１２    画像入力部
１４    メモリ
１６    輪郭抽出部
１８    ３次元輪郭生成部
２０    運動情報算出部
２２    表示部
【図１】
0003725442.tif 000003
【図２】
0003725442.tif 000004
【図３】
0003725442.tif 000005
【図４】
0003725442.tif 000006
【図５】
0003725442.tif 000007
【図６】
0003725442.tif 000008
【図７】
0003725442.tif 000009
【図８】
0003725442.tif 000010
【図９】
0003725442.tif 000011
【図１０】
0003725442.tif 000012
【図１１】
0003725442.tif 000013
【図１２】
0003725442.tif 000014
【図１３】
0003725442.tif 000015
【図１４】
0003725442.tif 000016
【図１５】
0003725442.tif 000017
【図１６】
0003725442.tif 000018
【図１７】
0003725442.tif 000019