(57)【要約】収縮期と弛緩期で取得した３次元のデータセットに適用された画像処理アルゴリズムを用いたコンピューター可読媒体を使用して、心腔間で、心腔容積の変化と器官の壁面積、厚み、容積、質量を測定するための超音波システムと方法を説明する。心臓の画像化のシステムは、ドップラー超音波法によって心臓の僧帽弁を検知するように設定した超音波トランシーバーと、僧帽弁によって影響を受けたドップラー超音波法によって決定されたトランシーバーの位置で収縮期と弛緩期の間に超音波に基づいた３次元のデータセットを取得するために患者に接続してそのトランシーバーに同期させた心電計と、トランシーバーから送信された３次元のデータセットから超音波画像化データを処理するために設定が可能なコンピューター可読媒体を含む。【選択図】      図１４
2009502354.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
心臓の画像化の或る方法であって、
手動で領域分割した領域郡を有する３次元の画像群の或るデータベースを作成し、
コンピューター可読媒体を使用して前記手動で領域分割した領域郡の形状群を実質的に複製するためにレベルセットの画像処理アルゴリズム群を訓練して、
データベースにない３次元の或る画像を取得して、
前記コンピューター可読媒体を使用して前記訓練されたレベルセット処理アルゴリズム群を適用することで前記データベースにない画像の領域群を領域分割して、
任意の心腔の或る容積、および任意の隣接した心腔間の壁の或る厚みの少なくとも１つを前記領域分割されたデータベースにない３次元の画像から決定する、ことから成る方法。
【請求項２】
前記３次元の画像のデータベースの前記の手動で領域分割した領域群が、或るコンピューター可読媒体を使用して前記３次元の画像群のデータ内容からデータを得ることによって決定されることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記コンピューター可読媒体を使用してデータを得ることはさらに画像処理アルゴリズム群を適用することを含むことを特徴とする、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記画像処理アルゴリズム群は画像強調、領域分割、結合、およびクリーンアップを含むことを特徴とする、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
画像強調は熱フィルターとショックフィルターのサブアルゴリズムを含み、最初に前記熱フィルターが適用され、次に前記ショックフィルターが適用されることを特徴とする、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
領域分割は、強度に基づいた領域分割とエッジに基づいた領域分割のサブアルゴリズム群を含み、前記強度に基づいた領域分割と前記エッジに基づいた領域分割が前記ショックフィルターの結果に別々に適用されることを特徴とする、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
結合は、領域分割された或る画像を生成するために、ブールＡＮＤ演算子を使用して、前記強度に基づいた領域分割と前記エッジに基づいた領域分割のサブアルゴリズム群の結果を組み合わせることを含むことを特徴とする、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
クリーンアップは、ギャップ群をピクセル群で埋めること、および前記画像の少なくとも１つの関心領域に無関係なピクセルグループ群を削除すること、の少なくとも１つを含むことを特徴とする、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
画像強調は、ラドン変換、熱フィルター、およびショックフィルターのサブアルゴリズム群を含み、最初に前記ラドン変換が適用されて次に前記熱フィルター、そして次に前記ショックフィルターが続くことを特徴とする、請求項４に記載の方法。
【請求項１０】
領域分割は、領域に基づいた領域分割および勾配に基づいた領域分割のサブアルゴリズムを含み、前記領域に基づいた領域分割と前記勾配に基づいた領域分割が前記ショックフィルターの前記結果に別々に適用されることを特徴とする、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記領域に基づいた領域分割は、影領域群の推定、自動的な領域閾値、および影領域群の除去を含み、前記影領域群が前記ショックフィルターの前記結果に適用され、次に前記自動的な領域閾値が適用され、そして前記影領域の除去が適用されることを特徴とする、請求項１０の方法。
【請求項１２】
前記勾配に基づいた領域分割は、空間的勾配群および勾配群のヒステリシス閾値を含み、前記ショックフィルターの前記結果に前記空間的勾配群が適用され、次に前記勾配群のヒステリシス閾値が適用されることを特徴とする、請求項１０の方法。
【請求項１３】
空間的勾配群はさらにカーネル密度推定を含むことを特徴とする、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
ヒステリシス閾値はさらにノンパラメトリックな固有形状の推定を含むことを特徴とする、請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
結合は、領域分割された或る画像を生成するために、１つのブールＡＮＤ演算子を使用して、前記の領域に基づいた領域分割および閾値に基づいた領域分割のサブアルゴリズム群の結果群を組み合わせること含むことを特徴とする、請求項５の方法。
【請求項１６】
クリーンアップは、形態的なクリーンアップとスネークに基づいたクリーンアップの少なくとも１つを含み、ここで形態的なクリーンアップは、ギャップ群をピクセル群で埋めること、および前記画像の少なくとも１つの関心領域に無関係なピクセルグループ群を削除すること、および形態的なクリーンアップの後にスネークに基づいたクリーンアップが適用されること、の少なくとも１つを含むことを特徴とする、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
レベルセットの画像処理アルゴリズム群の訓練に、訓練用の或るサブアルゴリズムと領域分割の或るサブアルゴリズムを含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
前記訓練用のサブアルゴリズムは、前記データベースから演繹的な訓練用の形状を取得、勾配降下による前記形状の位置合わせ、符号付き距離マップの生成、および主成分分析をその順番で含むことを特徴とする、請求項１７の方法。
【請求項１９】
前記領域分割のサブアルゴリズムは、勾配降下による形状パラメーターの最小化、形状画像値の更新、更新から内側と外側の湾曲線の決定、および湾曲線の集束のチェックをその順番で含むことを特徴とする、請求項１７の方法。
【請求項２０】
データベースにない３次元の或る画像を取得することは、或る超音波３次元のデータセットを含み、それは、複数の走査面郡、および、或るスピーカーを装備した或る超音波トランシーバーによって収集された超音波エコー群から成る、３次元に分散した複数の走査線、の少なくとも１つを含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項２１】
３次元のデータセットを取得することは、収縮期と弛緩期に前記３次元のデータセットを取得するために前記トランシーバーと信号通信する或る心電計によって達成されることを特徴とする、請求項２０の方法。
【請求項２２】
データベースにない３次元の或る画像を取得することはさらに、或る被検者に或る超音波トランシーバーを接置して、前記被検者に無線周波数超音波を送信して、或る心臓から反射したエコーパルス群から前記心臓の或る僧帽弁を検出することを特徴とする、請求項２１の方法。
【請求項２３】
接置はさらに、前記スピーカーから放射される可聴音に応じて、前記トランシーバーの位置を変えることを含み、その可聴音は、前記受信したエコー群にかかる或るドップラー偏移に比例して前記スピーカーから放射される音声信号の変化によって決定されるセンタリング位置を特徴づけることを特徴とする、請求項２２の方法。
【請求項２４】
前記コンピューター可読媒体を使用して前記訓練されたレベルセット処理アルゴリズム群を適用することで前記データベースにない画像の領域群を領域分割することは、前記データベースに含まれる前記関心領域群の演繹的な幾何学的なモデル群を使用して、前記データベースにない画像の関心領域群の動的輪郭群および最小の距離曲線群を決定するためにレベルセットサブアルゴリズム群が設定されることを含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項２５】
前記レベルセットサブアルゴリズム群はさらに、直角座標の或る計量セットおよび角度の定義の形態で、前記データベースにない画像の前記３次元のデータセットを構成するピクセル位置群の姿勢パラメーター群を含むことを特徴とする、請求項２２の方法。
【請求項２６】
収縮期と弛緩期の間に取得された、前記領域分割されたデータベースにない３次元の画像群から決定することはさらに、或る駆出率として表された任意の心腔容積の変化を決定すること含むことを特徴とする、請求項２２の方法。
【請求項２７】
収縮期と弛緩期の周期群の間の心腔容積の前記変化を決定するのは、収縮期と弛緩期の周期群で生じる心腔容積群の差と弛緩期の腔の容積の商として表されることを特徴とする、請求項２６の方法。
【請求項２８】
前記駆出率の決定は、左心室の腔の駆出率を収縮期と弛緩期で生じる左心室の容積群の差と弛緩期の左心室の容積の商として表されることを含むこと特徴とする、請求項２６の方法。
【請求項２９】
心臓の画像化の或る方法であって、
手動で領域分割した領域群を有する３次元の画像の或るデータベースを作成し、
或るコンピューター可読媒体を使用して前記手動で領域分割した領域群の形状群を実質的に複製するためにレベルセットの画像処理アルゴリズム群を訓練して、
収縮期と弛緩期でデータベースにない３次元の画像群を取得して、
前記コンピューター可読媒体を使用して、前記訓練されたレベルセット処理アルゴリズム群を適用することにより、前記データベースにない画像群の領域群を領域分割して、
前記領域分割されたデータベースにない３次元の画像群から任意の心腔の或る容積と、任意の隣接した心腔間の壁の或る厚みと、収縮期と弛緩期の間の任意の心腔の容積の変化、の少なくとも１つを決定する、ことから成る方法。
【請求項３０】
心臓の画像化の或るシステムであって、
手動で領域分割した領域群を有する３次元の画像群の或るデータベースと、
超音波パルス群を或る被検者に送信して前記被検者からの超音波エコー群を３次元画像のデータセット郡として取得するように設定された或る超音波トランシーバーと、
前記３次元のデータセットを取得するタイミングを決定する或る心電計と、  
前記手動で領域分割した領域群の形状群を実質的に複製するためと、前記訓練されたアルゴリズム群を使用して前記３次元のデータセットの関心領域群を領域分割するために、レベルセット画像処理アルゴリズ群ムを訓練するように設定されたコンピューター可読媒体であって、前記３次元のデータセットからの少なくとも１つの心臓の計量が前記領域分割された関心領域から決定されることを特徴とすること、から成るシステム。
【請求項３１】
前記超音波トランシーバーは、前記心臓の前記僧帽弁の動きによって影響を受けた前記超音波エコーの或るドップラー偏移を検知するために設定が可能な或るスピーカーを含むことを特徴とする、請求項３０に記載のシステム。
【請求項３２】
３次元のデータセット郡を取得する位置は前記ドップラー偏移に比例した前記スピーカーからの音響信号の変化によって決定されることを特徴とする、請求項３１に記載のシステム。
【請求項３３】
前記３次元のデータセットは収縮期と弛緩期の間に取得されることを特徴とする、請求項３２に記載のシステム。
【請求項３４】
前記少なくとも１つの心臓の計量はさらに、任意の心腔の容積の変化と、任意の隣接した心腔間の壁の厚みの変化と、任意の隣接した心腔間の壁の容積の変化を含むことを特徴とする、請求項３３に記載のシステム。
【請求項３５】
前記手動で領域分割した領域群の形状群を実質的に複製するためにレベルセット画像処理アルゴリズム群を訓練するように設定した前記コンピューター可読媒体は、訓練用の或るサブアルゴリズムと領域分割の或るサブアルゴリズムを含むことを特徴とする、請求項３０に記載のシステム。
【請求項３６】
前記訓練用のサブアルゴリズムは、前記データベースから演繹的な訓練用の形状群を取得、勾配降下による前記形状群の位置合わせ、符号付き距離マップの生成、および主成分分析をその順番で含むことを特徴とする、請求項３５に記載のシステム。
【請求項３７】
前記領域分割サブアルゴリズムは、勾配降下による形状パラメーター群の最小化、形状画像値の更新、更新から内側と外側の湾曲線群の決定、および湾曲線の集束のチェックをその順番で含むことを特徴とする、請求項３５に記載のシステム。
【請求項３８】
前記領域分割サブアルゴリズムは、勾配降下による形状パラメーター群の最小化、形状画像値の更新、更新から内側と外側の湾曲線群の決定、および湾曲線の集束のチェックをその順番で含むことを特徴とする、請求項３７に記載のシステム。
【請求項３９】
前記訓練されたアルゴリズム群を使用して前記３次元のデータセットの関心領域群を領域分割するように設定した前記コンピューター可読媒体は、前記データベースに含まれる前記関心領域群の演繹的な幾何学的なモデルを使用して、前記３次元のデータセットの関心領域群の動的輪郭群および最小の距離曲線を決定するレベルセットアルゴリズム郡を含むことを特徴とする、請求項３０に記載のシステム。
【請求項４０】
前記少なくとも１つの心臓の計量は、収縮期と弛緩期の周期の間の前記少なくとも１つの心腔の容積の変化と弛緩期の前記少なくとも１つの心腔の前記容積の商として定義される、少なくとも１つの心腔の前記駆出率の決定を含むことを特徴とする、請求項３９に記載のシステム。
【請求項４１】
前記少なくとも１つの腔は、或る左心室、或る右心室、或る左心房および或る右心房を含むことを特徴とする、請求項４１に記載のシステム。
【請求項４２】
心臓の画像化の或るシステムであって、
或る心臓の左心室を画像化するために超音波エコーの３次元のデータセット郡を取得する位置を決定するように設定した或る超音波トランシーバーと、
収縮期と弛緩期で前記３次元のデータセット郡を取得するタイミングを決定する或る心電計と、  
前記手動で領域分割した領域群の形状群を実質的に複製するためと、前記左心室と前記隣接した心腔群の少なくとも１つとの間の或る壁の前記厚み、前記左心室の前記容積、前記左心室の前記駆出率、の少なくとも１つを収縮期と弛緩期の間で決定するために前記訓練されたアルゴリズム群を使用して、前記３次元のデータセット郡の関心領域群を領域分割するために、レベルセット画像処理アルゴリズム群を訓練するように設定した或るコンピューター可読媒体と、から成るシステム。
【発明の詳細な説明】
【発明の分野】
【０００１】
優先権の主張
本出願は、２００６年７月２６日申請の米国特許出願通し番号１１／４６０，１８２の優先権を主張する。本出願は、２００５年７月２８日申請の米国仮特許出願通し番号６０／７０３，２０１の優先権を主張する。本出願は、２００５年８月２６日申請の米国特許出願番号１１／２１３，２８４の一部継続出願であり優先権を主張する。本出願は、２００４年４月３０日申請の米国仮特許出願通し番号６０／５６６，１２７の優先権を主張する、２００５年４月２９日申請の米国特許出願通し番号１１／１１９，３５５の優先権を主張しその一部継続出願である。本出願はさらに、２００３年５月２０日申請の米国特許出願通し番号１０／４４３，１２６の優先権を主張しその一部継続出願である、２００３年１１月５日申請の米国特許出願通し番号１０／７０１，９５５の優先権を主張しその一部継続出願である。本出願は、２００４年２月１７日申請の米国仮特許出願通し番号６０／５４５，５７６および２００４年４月３０日申請の米国仮特許出願通し番号６０／５６６，８１８の優先権を主張する、２００５年２月１７日申請の米国特許出願通し番号１１／０６１，８６７の優先権を主張しその一部継続出願である。本出願はさらに２００４年１１月１０日申請の米国特許出願通し番号１０／７０４，９６６の一部継続出願でありその優先権を主張する。本出願は２００５年６月２７日申請の米国特許出願通し番号１０／６０７，９１９の一部継続出願でありその優先権を主張する。本出願は、２００２年１１月５日申請の米国仮特許出願通し番号６０／４２３，８８１および２００２年８月２日申請の米国仮特許出願通し番号６０／４００，６２４の優先権を主張する、２００３年８月１日申請のＰＣＴ出願通し番号ＰＣＴ／ＵＳ０３／２４３６８の一部継続出願でありその優先権を主張する。本出願はさらに、２００２年６月７日申請の米国特許出願通し番号１０／１６５，５５６の継続出願である、２００３年５月９日申請のＰＣＴ出願通し番号ＰＣＴ／ＵＳ０３／１４７８５の一部継続出願でありその優先権を主張する。本出願はさらに２００４年７月９日申請の米国特許出願通し番号１０／８８８，７３５の一部継続出願でありその優先権を主張する。
【０００２】
本出願はさらに、２００２年１１月５日申請の米国仮特許出願通し番号６０／４２３，８８１ならびに２００２年８月２日申請の米国仮出願通し番号６０／４００，６２４の優先権を主張する２００３年５月２０日申請の米国特許出願通し番号１０／４４３，１２６と、２００２年１１月５日申請の米国仮特許出願通し番号６０／４２３，８８１の優先権を主張する２００３年７月３１日申請の米国特許出願通し番号１０／６３３，１８６との一部継続出願でありその優先権を主張する。本出願はさらに、２００３年５月１２日申請の米国仮特許出願通し番号６０／４７０，５２５および２００２年６月７日申請の米国特許出願通し番号１０／１６５，５５６の優先権を主張する。上記の全出願はここで完全に記載されたかのように参照によって本明細書に組み込まれる。
【０００３】
本発明の技術分野
本発明の実施形態は一般に、超音波に基づいた診断システムおよび手順に関する。
【発明の背景】
【０００４】
心臓の構造物に関する医用画像のコンピューターベースの分析は、心疾患の診断を可能にする。心周期の様々な段階中に、心腔、心内膜、心外膜、心室容積、および心臓壁の厚みを識別することにより、医師は疾患状態にアクセスして治療の摂生法を処方することができる。心臓の収縮期と弛緩期の間の拍動周期の情報を、非侵襲的にかつ正確に得ることが必要とされる。
【発明の概要】
【０００５】
画像取得と処理システム並びに1枚の画像あるいは一連の画像内で関心領域内の構造物の形状の境界を自動的に検出する方法の説明。自動的に領域分割された形状は、厚み、面積、容積、質量、および対象構造物が動的な変化をするときのそれらの変化を決定するためにさらに画像処理される。
【好ましい実施形態の詳細な説明】
【０００６】
本発明の実施形態について以下の図面を参照して詳しく説明する。
【０００７】
一般に、画像処理のシステムおよび／または方法は、自動的な領域分割、すなわち単一の画像あるいは動的変化を経ている一連の画像の関心領域（ＲＯＩ）内の形状群の境界を自動的に検出すること、として記述される。特定の実施形態および他の実施形態は、動的変化を経る或る一連の画像の単一画像あるいは複数の画像のＲＯＩ画像内で自動的に領域分割された形状郡の面積および／または容積を引き続き測定できるようにする。
【０００８】
方法には、画像群のＲＯＩ内の手動で領域分割した形状郡をデータベースに保存した画像データベースを作成すること、手動で領域分割した形状郡の外観を重複するまたは実質的に複製するようにコンピューター可読の画像処理のアルゴリズムを訓練すること、データベースにない画像を取得すること、および前記データベースで訓練された画像処理アルゴリズムを使用してデータベースにない画像のＲＯＩ内の形状郡を領域分割すること、が含まれる。
【０００９】
特に、超音波検査システムに適用されるものとして、収縮期および／または弛緩期で取得した３次元のデータセットから、収縮期および／または弛緩期が起こっている間および／またはその合間に、心腔容積および／または心腔間の壁の厚みを非侵襲的に測定するための経胸壁３次元心エコー図（ＴＴＥ）の取得を用いた超音波システムおよび／または方法を説明する。３次元のデータセットに応用した画像処理アルゴリズムを使用したコンピューター可読媒体を使用することで測定を行なう。
【００１０】
さらに、マイクロプロセッサー実行可能なイメージ処理アルゴリズムを３次元のデータセットに応用させてコンピューター可読媒体の使用を通じて、収縮期および／または弛緩期で取得した３次元のデータセットから、例えば、収縮期および／または弛緩期の間および／またはその合間に、左心室および／または右心室の心腔容積、および／または心腔間の壁の厚み、および／または質量を、非浸襲的に測定するためのこれらの超音波システムおよび／または方法を詳しく説明する。前記画像処理アルゴリズムは訓練可能な領域分割サブアルゴリズムを利用する。心腔容積の変化は、収縮期および／または弛緩期に生じる或る特定の心腔容積の差および／または弛緩期のその特定の心腔容積の商として表され得る。特定の心腔が左心室である場合、左心室容積の変化は収縮期および／または弛緩期に生じる左心室容積の差および／または弛緩期の左心室の心腔容積の商であると定義された駆出率として表される。
【００１１】
心臓の画像化のシステムは、ドップラー超音波法によって心臓の僧帽弁を感知ように設定した超音波トランシーバーと、僧帽弁で影響を受けるドップラー超音波によって決まるトランシーバーの位置で収縮期および／または弛緩期の間に超音波に基づいた３次元のデータセットを取得するためにトランシーバーに同期させた患者に接続した心電計と、トランシーバーから送信される３次元のデータセットからの超音波画像化情報を処理し、トランシーバーに同期するように設定することが可能で、それによって収縮期および／または弛緩期の間に心臓の超音波エコーの３次元のデータセットを取得するために患者に接続された心電図が最適場所を決定するように設定可能となることを特徴とするコンピューター可読媒体と、心電計と信号通信するコンピューター可読媒体にマイクを装備した超音波トランスデューサを利用すること、を含む。  
以下に説明し、および引用によって本明細書に取り込まれるキットウエア社（米国ニューヨーク州クリフトンパーク）が保持するＶＴＫライブラリーから活用された、レベルセットアルゴリズムの修正を使用して、画像処理アルゴリズムは、心臓内の心腔の外壁および／または内壁の輪郭を描く、および／または特定の心腔の実際の表面積Ｓを決定する。次に、選択した心腔は、選択した心腔と隣接した腔の間の壁の厚みｔが、選択した心腔と隣接した心腔の内面および外面の間の距離として計算される。最後に、数式Ｅ１に示されているように、腔間の壁の質量（ＩＣＷＭ）が、表面積、腔間の壁の厚み（ＩＣＷＴ）、および心筋の比重ρの積として推定される。  
Ｅ１：       ＩＣＷＭ＝Ｓ×ＩＣＷＴ×ρ
本発明の実施形態１つの利点は、選択した心腔容積および／または腔間の壁の質量のより正確で一貫した推定値を生成することである。高い正確度と一貫性の理由は以下のとおりである。
【００１２】
１．表面積および／または厚みの計算で２次元のデータの代わりに３次元のデータを使用。別の実施例では、腔間の壁の厚み（ＩＣＷＴ）が計算できるように心腔の外側の前壁の輪郭が描かれる。
【００１３】
２．測定した表面積を取得する際に固定モデルに基づいた表面積を使用する代わりに訓練可能な領域分割サブアルゴリズムを使用。  
３．自動で一貫したＩＣＷＴの測定。
【００１４】
本実施形態によって授与される更なる利点は、非侵襲性および使いやすさであり、ＩＣＷＴは広範囲の心腔容積にわたって測定されるので患者を侵襲的に探査する必要をなくす。
【００１５】
図１Ａ〜１Ｄは、トランシーバー、走査面の走査円錐配列、およびその配列の走査面の部分的な略図および部分的な等角図である。
【００１６】
図１Ａは、超音波トランスデューサハウジング（１８）およびトランシーバードーム２０を有するトランシーバー１０Ａであり、ボタン（１４）を押すことで前記トランシーバードームから患者または被検者を探査するための超音波エネルギーを放射する。探査した領域から返ってくる超音波からのドップラーあるいは画像の情報がディスプレイ１６に示される。この情報は英数字、画像であってもよく、心臓等のターゲットの器官あるいは他の腔を含むＲＯＩのポジショナルな部位を説明する。スピーカー１５は、心腔の間および／または心腔からの血液の流れを示す可聴音を伝達する。僧帽弁を通っておよび／または僧帽弁からの叩打の流れを示す特有の音は、収縮期および／または弛緩期の間に取得した画像の３次元のデータセットを中央位置で取得するためにトランシーバー１０Ａの位置を変えるのに使用される。
【００１７】
図１Ｂは、探索超音波を含む複数の走査面４２のグラフ表示である。これらの複数の走査面４２は、トランシーバー１０Ａのドーム２０から外方に投射する実質的に円錐の形を有する３次元（３Ｄ）のアレイ形式で走査円錐４０を定める。
【００１８】
複数の走査面４２はトランシーバー１０Ａを通って延出する軸１１に向いている。 一つかそれ以上の、または一つおきの走査面４２は軸１１の周辺に位置しており、所定の位置角θに位置されてもよい。走査面４２は角度θ1 と θ2で相互に間隔をおいており、その角度θの値は可変であってもよい。すなわち、角度θ1 と θ2からθｎまではおよそ等しく描かれているが、異なる値の角度であってもよい。他の走査円錐の構成が可能である。例えば、くさび形の走査円錐、または他の同様な形がトランシーバー１０Ａによって生成されてもよい。
【００１９】
図１Ｃは走査面４２のグラフ表示である。走査面４２は、周辺走査線４４および４６と、トランシーバー１０Ａから外方に、かつ走査線４４と４６の間に延出する、長さｒを有する内部走査線４８を含む。従って、周辺走査線４４と４６ならびに内部走査線４８に沿った或る選択点は、距離ｒおよび角座標値f と θを基準として定義することができる。長さｒはおよそ１８センチメートルから２０センチメートル（ｃｍ）延出するのが好ましいが、他の長さも可能である。特定の実施形態はドーム２０から外方に延出するおよそ７７本の走査線４８を含むが、任意の数の走査線を使用してもよい。
【００２０】
図１Ｄは、超音波トランシーバーから放射する複数の走査線４８のグラフ表示であって、これらの走査線は体内の或る器官部分の或る断面を通って延出する単一の走査面４２を形成する。走査面４２は周辺走査線４４と４６によって境界づけられた扇形で、半円形のドーム状の切抜き４１を有する。一定の走査面４２内でトランシーバー１０Ａから放射する内部走査線の本数および／または位置は、走査面４２内の構造物または画像を十分に映像化するために必要に応じて、異なる位置座標で軸線１１の周辺に分布されてもよい。図に示されているように、中央から外れた関心領域（ＲＯＩ）の４つの部分が内部器官の不規則な領域４９として示される。３つの部分は走査面４２内に完全に映し出すことができ、１つは周辺走査線４４によって切られている。
【００２１】
前述したように、トランスデューサの回転運動は機械的に行われてもよく、および／または電子的にまたは別の方法で生成されてもよい。どちらの場合でも、傾斜角φ（図１Ｃ）がおよそ−６０度と＋６０度の間の角度で合計およそ１２０度の円弧を走査するように線４８の本数および線の長さは可変であってもよい。特定の実施形態において、トランシーバー１０Ａは第１走査限界線４４と第２走査限界線４６の間で約７７本の走査線を生成するように構成される。もう一つの特定の実施形態において、走査線の各々はおよそ１８センチメートル（ｃｍ）から２０センチメートル（ｃｍ）の長さを有する。隣接した走査線４８間の角度分離（図１Ｂ）は均等であっても非均等であってもよい。例えば、また別の特定の実施形態において、角度分離φ1 および φ2  から φnまで（図１Ｂに図示）は約１．５度であってもよい。また、さらに別の特定の実施態様において、角度分離φ1 、φ2 、φnは、第１走査線と第２走査線の間に１．５度の分離、第２走査線と第３走査線の間に６．８度の分離、第３走査線と第４走査線の間に１５．５度の分離、第４走査線と第５走査線の間に７．２度の分離というように隣接する角度が１．５度、６．８度、１５．５度、７．２度等の角度を含める順序で一続きであってもよい。隣接した走査線間の角度分離は均等・非均等の角度の間隔の組み合わせでもよく、例えば、一連の角度は、１．５度、１．５度、１．５度、７．２度、１４．３度、２０．２度、８．０度、８．０度、８．０度、４．３度、７．８度等を含む順序であってもよい。
【００２２】
図２は、トランシーバー１０Ｂの部分的に概略的で部分的に等角な側面図と３次元的に分布した走査線で構成される走査円錐アレイ３０を示す。走査線の各々はトランシーバー１０Ｂから外方に投射する長さｒを有する。図示するようにトランシーバー１０Ｂは走査円錐３０内に１次元の超音波Ａ線の３次元的に分布した走査線を放射する。集合体として、３次元的に分布したＡ線は走査円錐３０の円錐の形の範囲を定める。超音波走査円錐３０は、トランシーバー１０Ｂのドーム２０から外方に延出し、軸線１１の周辺に集中する（図１Ｂ）。走査円錐３０の３次元的に分布する走査線は、走査円錐３０の円周によって範囲が定められた容積内に分布した複数の内部走査線と周辺走査線を含む。従って、周辺走査線３１Ａ〜３１Ｆは走査円錐３０の外面の範囲を定め、内部走査線３４Ａ〜３４Ｃはそれぞれ周辺走査線３１Ａ〜３１Ｆの間に分布する。走査線３４Ｂは一般に軸１１と同一線上であり、走査円錐３０の中心線は一般に軸線１１と同軸である。
【００２３】
内部走査線および／または周辺走査線の位置は、中心走査線３４Ｂからの角度間隔と内部走査線および／または周辺走査線の間の角度間隔でさらに定めることができる。走査線３４Ｂと周辺走査線または内部走査線の間の角度間隔は角度Φで示され、内部走査線または周辺走査線の間の角度の間隔は角度Θで示される。角度Φ1、 Φ2、 および Φ3はそれぞれ、走査線３４Ｂから走査線３４Ａ、３４Ｃ、３１Ｄまでの角度間隔を定める。同様に、角度Φ1、 Φ2、 および Φ3はそれぞれ、走査線３１Ｂと３１Ｃ、３１Ｃと３４Ａ、３１Ｄと３１Ｅの間の角度間隔を定める。
【００２４】
引き続き図２を参照して、複数の周辺走査線３１Ａ〜３１Ｅと複数の内部走査線３４Ａ〜３４Ｄは３次元的に分布したＡ線（走査線）であり、必ずしも１つの走査面内に限定されず、代わりに内部領域全体を通ってもよく、および／または走査円錐３０の周囲に沿って走査してもよい。このように、走査円錐３０内の任意点は座標ｒ、Φ、θ（一般にこれらの値は異なる）で識別することができる。従って、トランシーバー１０Ｂから放射する内部走査線３４Ａ〜３４Ｄの本数および／または位置は、患者の関心領域（ＲＯＩ）内の構造物あるいは画像を十分に映像化するために、走査円錐３０内の異なる位置座標で分布してもよい。トランシーバー１０Ｂ内の超音波トランスデューサの回転運動は機械的に行われてもよく、および／または電子的に生成されてもよい。いずれにしても、角度Φが、走査線３４Ｂと３１Ａの間でおよそ−６０度の角度で、および走査線３４Ｂと３１Ｂの間で＋６０度の角度で走査できるように、線の本数および／または線の長さは均等であっても非均等であってもよい。従って、角度Φは合計およそ１２０度の円弧を含むことができる。一実施形態において、トランシーバー１０Ｂは、およそ１８センチメートル（ｃｍ）から２０センチメートル（ｃｍ）の長さｒを有する走査円錐３０内で、３次元的に分布した複数の走査線を生成するように構成される。収縮期および／または弛緩期に取得した３次元のデータセットから得た、センタリングされた心臓の画像を取得するためにトランシーバー１０Ｂの位置を変えることはまた、僧帽弁を通る血流のドップラー偏移によって生じた僧帽弁の運動の可聴音がスピーカー１５から放射されることによって影響をうけることもある。
【００２５】
図３は、走査面４２の平行移動アレイ７０を取得しているトランシーバー１０Ｃである。平行移動アレイ７０は、双方向の矢印の方向にフリーハンドで一連の直線の動きをすることによって得られる。スピーカー１５から放射される音は、収縮期および／または弛緩期の間に３次元画像のデータセットを取得するために僧帽弁の血流のドップラー偏移から発生する平行移動の最適の位置を決定するのに役立つ。
【００２６】
図４は、走査面４２の扇形のアレイ６０を取得しているトランシーバー１０Ｄである。扇形のアレイ６０は、曲線の矢印の方向に沿って超音波トランスデューサを連続して小刻みに弧を描くように動かすことで得られる。スピーカー１５から放射される音は、収縮期および／または弛緩期の間に３次元画像のデータセットを取得するために僧帽弁の血流のドップラー偏移から発生する平行移動の最適の位置を決定するのに役立つ。
【００２７】
図６は、コンピューターまたは他のマイクロプロセッサーデバイス（不図示）に有線接続でアップロードされる画像処理用データを通信するために、通信クレードルに取り外し可能な状態に置かれたトランシーバー１０Ａ〜１０Ｄである。データは、コンピューターに、またはコンピューターを経由してサーバに安全にアップロードされて、そこで以下で詳細に説明する膀胱重量の推定アルゴリズムによって処理される。トランシーバー１０Ｂはクレードル５０Ａに同様に収容されてもよい。この無線の実施形態において、クレードル５０Ａは走査円錐４０または走査円錐３０の情報内容を受信して無線信号５０Ａ−２に変換する回路を有している。
【００２８】
図６は、通信クレードル５０Ｂに取り外し可能に置かれたトランシーバー１０Ａ〜１０Ｄを示し、ここでデータが電気的な接続５０Ｂ−２によってコンピューターまたは他のマイクロプロセッサーデバイス（不図示）にアップロードされる。データは、コンピューターにまたはコンピューターを経由してサーバに安全にアップロードされて膀胱重量の推定アルゴリズムによって処理される。本実施形態において、クレードル５０Ｂは走査円錐３０／４０、平行移動アレイ７０、扇形の走査面６０、走査面の情報内容を受け取り非無線信号に変換する回路を有しており、その非無線信号は電気信号、光信号、あるいは音ベースの信号を送信することができる電線管５０Ｂ−２に伝送される。電線管５０Ｂ−２の特定の電気的な実施形態は、マイクロプロセサーベースのデバイスとの信号通信にユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）を含んでもよい。
【００２９】
図７Ａは、当初のターゲットを絞っている間または照準を定める段階で心臓の関心領域（ＲＯＩ）（破線の部分）の当初のターゲットを絞っている間に、患者６８の胸部がトランシーバー１０Ａ〜１０Ｄで走査され、データがパーソナルコンピューターに無線でアップロードされていることの画像を表す。フリーハンドによる第１の位置で心臓のＲＯＩは胸骨下で胸郭の間にターゲットが絞られている。ターゲットの位置決めの確認は、スピーカー１５から放射される特有のドップラー音によって行なわれる。
【００３０】
図７Ｂは、フリーハンドによる第２の位置で、トランシーバー１０Ａ〜１０Ｄで走査される患者６８の胸部を示す画像を表し、ここではトランシーバー１０Ａ〜１０Ｅが左側の胸腔の肋骨間で心臓のＲＯＩの方に向けられている。同様に、ターゲットの位置決めの確認は、スピーカー１５から放射される特有のドップラー音によって行なわれる。
【００３１】
図８は、トランシーバー１０Ａ〜１０Ｄのスピーカー１５からの特有のドップラー音で決定して、僧帽弁を画像の中央付近に配置させることに基づいて、次に３次元画像のセットが取得できるように心臓のセンタリングを示す。走査前の変換した画像上に白色の横走査線が見える。この線に沿って、狭帯域信号が送信されドップラー信号が取得される。
【００３２】
超音波走査装置が照準を定めるモードにある場合、トランスデューサは横走査線位置に固定される。超音波走査装置は、パルス繰返し周波数（ｐｒｆ）で送信音波と受信音波を交互に繰り返す。送信波はパルス数が多い狭帯域信号である。超音波走査装置が手あるいは器官（心臓の鼓動）からの体動アーチファクトの壁を検出するのを避けるために受信の深さは８ｃｍと１５ｃｍの間でゲート制御される。
【００３３】
図９は、単独、レンジゲート制御、平行の用語で記述される、トランシーバー１０Ａ〜１０Ｄのドップラー演算の概要の描写である。波形が組織に送信され反射波が組織から返ってくる。僧帽弁開放の周波数は心臓ビットと同じであり、１Ｈｚ（通常毎分７０回）である。ドップラー周波数に関係する開放／閉鎖の動きの速度はおよそ１０ｃｍ／秒（最大５０ｃｍ／秒）である。取得したＲＦＵＳ線の間隔はパルス繰返し周波数（ｐｒｆ）を表わす。平行またはパルス波（ＰＷ）の場合に、僧帽弁の最大速度、Vmax、とエイリアシングを持たない prfの関係は、Vmax＝（λ/2）・prfである。従って、エイリアシングを避けながら３．７ＭＨｚの送信周波数を使用して最高速度５０ｃｍ／秒を検出するためには、少なくとも２．５ＫＨｚのprfを使用することができる。
【００３４】
図９に示されているように連続波（ＣＷ−単独）ドップラーは、速度を別個に推定することができる、すなわち、走査線はそれぞれドップラー周波数偏移の情報を持っている。連続波（ＣＷ）は、動きが発生する場所の深さに関する情報を含んでいない。レンジゲート制御されたＣＷドップラーはある程度まで範囲を制限することができるが、ドップラー周波数と基本周波数を分離するためにパルス数を狭帯域信号に保持しておくべきである。適度な軸分解能で詳細な深さを得るために、ＰＷドップラー法を使用する。連続パルスエコー走査線が、速度情報を得るために平行方向で比較される。
【００３５】
照準を定める際に、ある程度のレンジが望ましいが詳細な深さ情報は必要ではない。更にトランスデューサは画像化およびドップラーの照準を定めるのに使用される。従ってレンジゲートＣＷドップラー法が適切である。
【００３６】
ドップラー周波数fd と対象物の速度v0 の関係は、数式Ｅ２によって示される。
【数１】
2009502354.tif 000003
【００３７】
ここで、f0 は送信周波数であり、ｃは音速である。
【００３８】
僧帽弁の平均最高速度は約１０ｃｍ／秒である。送信周波数f0 が３．７ＭＨｚで、音速が１５４０ｍ／秒であるとすると、僧帽弁によって作成されたドップラー周波数は、約２４０Ｈｚである。
【００３９】
図１０は、トランシーバー１０Ａ〜１０Ｄのドップラー-スピーカー回路のシステム略図である。正弦波ｃｏｓ（２πｆ０ｔ）は、トランスデューサを使用して組織に送信される。あるレンジゲート時間後に、ドップラー周波数成分fd をもった正弦波が、トランスデューサによって受信される。受信信号はｃｏｓ（２π（ｆ０＋ｆｄ）ｔ）として定義することができ、送信信号と受信信号を乗算することによりｍ（ｔ）は、以下の数式Ｅ３として表される。  
Ｅ３：  ｍ（ｔ）＝ｃｏｓ（２π（ｆ０＋ｆｄ）ｔ）・ｃｏｓ（２πｆ０ｔ）
三角関数の恒等式を使用して、cosx・cosy=１/２[cos(x-y)+cos(x+y)],ｍ（ｔ）は数式Ｅ４として書き換えられる。  
Ｅ４：  ｍ（ｔ）＝ｃｏｓ（２π（ｆ０＋ｆｄ）ｔ）＋ｃｏｓ（２πｆｄｔ）  
ｍ（ｔ）の周波数成分は(f0 + 2fd) と fd であり、これらは高周波成分と低周波成分である。従ってカットオフ周波数がドップラー周波数fd より高く基本周波数f0より低いローパスフィルタを使用すると、数式Ｅ５によりドップラー周波数fdだけが残る。
【００４０】
Ｅ５：  ＬＰＦ｛ｍ（ｔ）｝＝ｃｏｓ（２πｆｄｔ）
超音波走査装置のスピーカーは照準を定めるモードにある時にドップラー音を生成する。僧帽弁のドップラー音が聞こえる時に、３次元の取得を行なうことができる。
【００４１】
図１１は、無線周波数超音波（ＲＦＵＳ）を使用して画像取得の操作と、左心室および／または右心室の心駆出率を測定するのに役立つ心臓の収縮期と弛緩期でＲＦＵＳ画像を取得するタイミングとを説明する３つのグラフを示す。上段左のグラフに表示したＭモード超音波検査（ＵＳ）表示はＲＦＵＳ取得レンジで重ね合わせられてＲＦＵＳ線の周波数応答として上段右のグラフに示される。このＲＦＵｓ線は入力した正弦曲線で乗算され、結果はＲＦＵＳ不連続性のアーチファクトを含む。下部のグラフの緑色の線は、平均フィルターを使用してフィルター処理した信号である。タイムドメインの表記は、ＲＦＵＳ、乗算ＲＦＵＳ、およびフィルター処理したドップラー信号のものである。
【００４２】
図１２は経胸壁３次元心エコー図の手順中に取得した３次元のデータセットを取得し始めたシステム６０Ａを示す。フリーハンドによる第１の位置で、走査ヘッド２０をやや心尖部の方へ向けてトランシーバー１０Ａ〜１０Ｄが胸骨の下に置かれている。 心臓が破線の輪郭で胸骨と胸郭の下に示される。僧帽弁に随伴するドップラー偏移特有の可聴音によって示される画像センタリング位置で、３次元の超音波データが収縮期および／または弛緩期の間に収集される。以下で説明するように心電計と連携して、トランシーバー１０Ａ〜１０Ｄ上の走査ボタン１４を押すことで収縮期および／または弛緩期に３次元画像のデータセットが取得される。３次元のデータセットの走査が完了した後、トランシーバー１０Ａ〜１０Ｄのディスプレイ１６は、矢印の形式で、あるいは、ドップラー偏移から発生する最大音で照準情報を表示する。矢印が点滅していることは、ユーザーにトランシーバーを矢印の方角に向けて必要に応じて収縮期または弛緩期に再度走査するように指示している。トランシーバーが実線の矢印のみ、あるいは矢印なしで表示するまで走査は繰り返される。トランシーバー上のディスプレイ１６は、収縮期および／または弛緩期に算出した心室または心房腔の容積を表示することもできる。前述の照準を定めるプロセスは、マクモロウその他の米国特許６，８８４，２１７でより完全に説明され、前記特許はここで完全に記載されたかのように参照によって本明細書に組み込まれる。収縮期および／または弛緩期の画像走査が完了すると、トランシーバーはパーソナルコンピューターに接続された通信クレードルに置くことができる。米国特許４，９２６，８７１号、５，２３５，９８５号、６，５６９，０９７号、６，１１０，１１１号、６，６７６，６０５号、７，００４，９０４号で説明する他の方法およびシステムはここで完全に記載されたかのように参照によって本明細書に組み込まれる。  
トランシーバー１０Ａ〜１０Ｄは、走査円錐４０／３０、平行移動アレイ７０、または扇形アレイ６０のデータ内容を無線信号２５Ｃ−１に変換する回路を有しており、その無線信号は可視光線、（赤外線等の）不可視光線、または音ベースの信号の形式であってもよい。図示するように、データは心臓または他の腔を含むＲＯＩに当初のターゲットを絞っている間にパーソナルコンピューター５２に無線でアップロードされる。トランシーバー１０Ａ〜１０Ｄの或る特定の実施形態において、集束した３．７ＭＨｚの単一素子のトランスデューサが使用され、１２０度の走査円錐４２を得るために機械的に駆動される。コンピューター５２に連結されたディスプレイ画面５４上に、走査円錐画像４０Ａは心臓５６Ａが中心から外れて切られた図を表示している。
【００４３】
上記に説明したプロトコールについて詳述し、引き続き図１２を参照するが、システム６０Ａはさらにトランシーバー１０Ｃと無線でデータを交換するように構成されたパーソナルコンピューター装置５２を含む。しかしながらトランシーバー１０Ｃが使用される場合、データ交換の他の手段を使用してもよい。動作中、トランシーバー１０Ｃを患者６８の腹部位の側面に当てる。例えば心臓の胸骨下の画像を取得する場合は、トランシーバー１０Ｂは患者６８の胸腔から中心を外して置かれる。トランシーバー１０Ｂは、患者６８の胸骨下の位置に置いた音響カップリングゲルを含む超音波伝達ゲルパッドを通して患者６８に接触させてもよい。あるいは、音響カップリングゲルは患者６８の皮膚に塗布してもよい。パッド６７はトランシーバー１０Ｂから患者６８への音響伝導を最大限にすることによって、患者６８とトランシーバー１０Ｂの間の超音波減衰を有利に抑える。
【００４４】
無線信号２５Ｃ−１には、パーソナルコンピューター装置５２の画像処理アルゴリズムに伝送されて処理されるエコーデータを含む。走査円錐４０（図１Ｂ）はコンピューターディスプレイ５４上に部分画像５６Ａとして内部器官を表示する。トランシーバー１０Ｂの位置決めのせいで、画像５６Ａは走査円錐４０Ａの中央部分と比べて著しく切られており中心から外れている。
【００４５】
図１２に示されているように、胸骨下で取得される画像がまず画像化のターゲットを絞る段階の間に取得される。当初のターゲットを絞っている間、フリーハンドによる第１の位置は、実質的に中心から外れた器官（例えば心臓またはその他のＲＯＩ５６Ａ）を表すかもしれない。トランシーバー１０Ａ〜１０Ｄは２次元の連続的な取得モードで操作される。２次元の連続モードにおいて、データは連続的に得られ、前記で示し説明したように走査面画像として示される。操作者が患者の胸部を横切ってトランシーバー１０Ａ〜１０Ｄの位置を物理的に変えている間、このようにして取得したデータをトランシーバー１０Ａ〜１０Ｄに連結されたディスプレイ５４等のディスプレイ装置上に映し出すことができる。データを取得するのが望ましい時に、操作者はトランシーバー１０Ａ〜１０Ｄのトリガ１４を押し下げてデータを取得して、トランシーバーディスプレイ１６上で操作者に提示されるリアルタイムの画像を得ることができる。フリーハンドによる第１の位置の場合のように、トランシーバーの初期の位置が著しく中心から外れている場合、器官または心臓のＲＯＩ５６Ａの一部分だけが走査面４０Ａで見えることになってしまう。
【００４６】
図１３は、患者６８がトランシーバー１０Ａ〜１０Ｄで走査されており、左側の胸腔が隣接した肋骨間で適切にターゲットを絞った心臓のＲＯＩのデータが無線でパーソナルコンピューターにアップロードされて、適切にターゲットが絞られたとして中央に位置した心臓または心臓のＲＯＩ５６Ｂが示されているイメージを示す。等角図は、中央に位置した患者の心臓部位に適用した超音波画像化システム６０Ａを示す。トランシーバー１０Ａ〜１０Ｄをフリーハンドによって心尖部像を有する肋骨間の第２の位置に平行移動または移動してもよい。トランシーバー１０Ｃからのデータを有する無線信号２５Ｃ−２はパーソナルコンピューター装置５２に伝送される。トランシーバー１０Ａ〜１０Ｄ内に位置した慣性基準装置が基準座標系に相対的なトランシーバー１０Ｃの位置の変化を感知する。以下でより詳細に説明する慣性基準装置からの情報は、最新のリアルタイムの走査円錐の画像の取得を可能にできるため、器官５６Ｂの完全な画像を有する走査円錐４０Ｂが取得できるようになる。
【００４７】
図１４は、無線超音波トランシーバーと通信する心電計を使用した心臓の画像化システムの他の実施形態７０Ａを示す。システム７０Ａは、心電計７４と無線信号通信するスピーカー１５装備のトランシーバー１０Ａ〜１０Ｄとパーソナルコンピューター装置５２を含む。心電計７４はディスプレイ７６を含み、電気的接触７８によって患者との有線通信を行なう。患者の心臓の心臓作用はディスプレイ７６上にＰＱＲＳＴ波として示され、それによって収縮期と弛緩期に３次元のデータセットを取得するタイミングを心臓５６Ｂがコンピューター装置５２のディスプレイ５４の走査円錐４０Ｂの中央位置にある時に計ることができる。心電計７４からの無線信号８０はトランシーバー１０Ａ〜１０Ｄに収縮期と弛緩期に３次元のデータセットを取得するように信号を送り、そのデータセットが次にパーソナルコンピューター装置５２に無線送信される。心電計７４からパーソナルコンピューター装置５２への他のデータは無線信号８２を経由して伝達することもできる。
【００４８】
図１５は、有線接続した超音波トランシーバーと通信する心電計を使用した心臓の画像化システムの他の実施形態７０Ｂを示す。システム７０Ｂは、心電計７４とスピーカー装備のトランシーバー１０Ａ〜１０Ｄを接続する有線ケーブル８４およびコンピューター処理装置５２にトランシーバー１０Ａ〜１０Ｄを接続するケーブル８６を含む。無線システム７０Ａの操作と同様に、心電計７４はケーブル８４経由でトランシーバー１０Ａ〜１０Ｄに収縮期と弛緩期に３次元のデータセットを取得するように信号を送り、３次元のデータセットのデータはケーブル８６を経由してコンピューター装置５２に送信される。心電計７４からパーソナルコンピューター装置５２への他のデータは無線信号８２を経由して伝達することもできる。あるいは、心電計７４は有線ケーブルでコンピューター処理装置５２に信号を直接送信してもよい。
【００４９】
システム７０Ａと７０Ｂの別の実施形態では、トランシーバー１０Ａ〜１０Ｄ、１０Ｅ、心電計７４およびコンピューター処理装置５２間で異なる信号配列の通信を行なうことができる。 即ち、弛緩期および収縮期の画像取得のタイミングを計るのに異なる信号配列を使用してもよい。 例えば、心電計７４は収縮期と弛緩期で画像の取得を始めるためにトランシーバー１０Ａ〜１０Ｄと１０Ｅをトリガするようにコンピューター処理装置５２に信号を送ってもよい。
【００５０】
図１６は、マイク装備のトランシーバー１０Ａ〜１０Ｄでドップラーのターゲットを絞っている間の心臓の画像化システムの他の実施形態を略図的に示す。弛緩期および／または収縮期のセンタリングされた３Ｄデータセットを取得するための胸領域を見つけるために、ユーザーがトランシーバーＡ〜Ｄを異なる胸の位置に移動させると、僧帽弁の弛緩のドップラー偏移が音響的に認識できるようなる。トランシーバー１０Ａ〜１０Ｄのスピーカー１５から放射される可聴波セット９０が超音波検査者に聞こえる。心臓作用のＰＱＲＳＴが心電計７４のディスプレイ７６に表示される。
【００５１】
図１７は、スピーカー装備の心電計でスピーカーなしのトランシーバー１０Ｅのドップラーのターゲットを絞っている間の心臓の画像化システムの他の実施形態を略図的に示す。図１６の他の実施形態の操作と同様に、この略図で他の実施形態は、心電計７４に置かれた１つまたはそれ以上のスピーカー７４Ａを含む。ユーザーがトランシーバー１０Ｅを胸部の異なる位置に移動させると、僧帽弁の弛緩によるドップラー偏移が可聴周波セット９４としてリリースされて心電計のスピーカー７４Ａから聞こえ、特定の患者の胸部位置で僧帽弁のセンタリングを示し、引き続き収縮期および／または弛緩期のセンタリング位置での３次元のデータセットを取得することができる。
【００５２】
図１８は、超音波画像化システム６０Ａ−Ｄと通信するネットワーク接続の心臓の画像化の超音波システム１００の概略図および部分的な等角図である。システム１００は通信システム５５によってサーバ５６に連結された１つまたはそれ以上のパーソナルコンピューター装置５２を含む。コンピューター装置５２は次に、心電計と実質的に同時に作動しているコンピューター装置５２に３次元のデータセットをダウンロードするのに使用するシステム６０Ａ−Ｂの１つまたはそれ以上の超音波トランシーバー１０Ａ〜１０Ｄに連結され、または収縮期および／または弛緩期の３次元のデータセットがクレードル５０Ａ−Ｂから順次にかつ心電計から分離してダウンロードされるシステム６０Ｃ−Ｄのトランシーバー１０Ａ〜１０Ｅに連結される。サーバ５６は超音波のデータをさらに処理するために動作させてもよく、あるいはさらに他のサーバ（図１７には不図示）およびデバイスに連結することもでき、例えばトランシーバー１０Ｅに僧帽弁の弛緩によるドップラー偏移の変化を音で知らせるように設定したスピーカーをはめるスナップオンカラーを装備することもできる。収縮期および／または弛緩期の走査が完了すると、３次元のデータは、インターネット等のネットワークに連結された遠隔コンピューター上のサーバコンピューターに安全に送信することができる。 
あるいは、ローカルコンピューターネットワーク、または独立したスタンドアロンのパーソナルコンピューターも使用してもよい。いずれにしても、コンピューター上の画像処理アルゴリズムは３次元画像の２次元の部分または３次元画像のボクセル内のピクセルを分析する。画像処理アルゴリズムは次に、どのピクセルまたはボクセルが特定の壁腔の内壁層または外壁層を占めるまたは構成するかを定義する。それから、腔の内層と外層の壁面積とその間の厚みが決定される。腔間の壁の重量は、壁層の面積、壁層間の厚み、および壁の密度の積として決定される。
【００５３】
図１９は、超音波画像化システム６０Ａ−Ｄと通信するインターネットに接続された心臓の画像化の超音波システム１１０の概略図および部分的な等角図である。インターネットシステム１１０はシステム６０Ａ−６０Ｄに連結されるか、別の方法でシステム６０Ａ−６０Ｄと通信する。システム１１０はさらに上述のマイクをはめるスナップオンカラー付きのトランシーバーと通信してもよい。
【００５４】
図２０は、心腔容積、心腔容積の変化、ＩＣＷＴ、およびＩＣＷＭを測定し決定する方法のアルゴリズムのフローチャート２００で、超音波検査者による新しい訓練用のデータベースまたは手動で領域分割された画像が作成されるおよび／または拡張される、または超音波検査者による既存で開発されたデータベースを使用する、の有無によって２つの入口点で始まる。長音波検査者によるデータベースが作成されおよび／または拡張される場合には入口点スタート−１で、プロセスブロック２０４において手動で領域分割したＲＯＩの画像データベースが熟練した超音波検査者によって作成される。あるいは入口点スタート−１は、プロセスブロック２２４で始まってもよく、手動で領域分割したＲＯＩの画像データベースが作成され熟練した超音波検査者によりラドン変換で強調される。次に、プロセスブロック２６０で、画像処理アルゴリズムは、以下で詳細に説明する作成した統計形状モデルを使用してデータベースに含まれる手動で領域分割したＲＯＩの外観を実質的に複製するように訓練される。レベルセットアルゴリズムが手動で領域分割した画像の収集で訓練されると、アルゴリズム２００はプロセスブロック２８０に進み、そこで新しいあるいはデータベースにない画像が、前述のシステムのうちのいずれかで得た経胸壁３次元心エコー図の手順から取得される。このデータベースにない画像は以下で詳細に説明する収縮期と弛緩期の間に取得した３次元のデータセットから成る。プロセスブロック２０４と２２４から合成したデータベースが既に作成・開発されている場合、代替の入口点は、スタート−２からアルゴリズムのフローチャート２００に入って、収縮期と弛緩期のデータベースにない画像を取得するためのプロセスブロック２６０に入り、収縮期と弛緩期のデータベースにない画像を取得するための代替の入口点が示されている。データベースにない画像を取得した後で、アルゴリズム２００はプロセスブロック３００に進み、そこでプロセスブロック２６０からの訓練された画像処理アルゴリズムを使用してデータベースにない３次元のデータセットのＲＯＩ内の構造物が領域分割される。最後に、アルゴリズム２００はプロセスブロック３１０で終了し、ＩＣＷＴ、ＩＣＷＭ、および少なくとも１つの心腔の駆出率のうちの少なくとも１つが、データベースにない画像の領域分割された構造物のデータから決定される。
【００５５】
図２１は、超音波検査者によって実行される図２０のフローチャートのサブアルゴリズム２０４の拡張で、２つのステップの強調処理を使用する。３次元のデータセットが入力データプロセスブロック２０６で入力されて、次にプロセスブロック２０８で２つのステップの画像強調手順にかけられる。２つのステップの画像強調は、ノイズを削減するために熱フィルターを実行した後でショックフィルターで３次元のデータセット内の構造物のエッジを鋭くすることが含まれる。熱フィルターとショックフィルターは数式Ｅ６とＥ７にそれぞれ定義される偏微分方程式（ＰＤＥ）である。
【数２】
2009502354.tif 000004
【００５６】
ここで熱フィルター式のｕは処理される画像である。画像ｕは２次元で、ｘ軸方向に行で配列したピクセルアレイと、ｙ軸方向に列で配列したピクセルアレイから成る。画像ｕの各ピクセルのピクセル強度は、ｕ０＝Ｉと定義される初期入力のピクセル強度（Ｉ）を持っている。Ｉの値は適用に依存し、一般にその適用と一致するレンジ内にある。例えば、Ｉは０から１の低いレンジ、または０から１２７または０から５１２の中間レンジを占めることも可能である。同様に、Ｉは０から１０２４および０から４０９６、またはそれ以上の高いレンジを占めてもよい。ショックフィルター式のｕは処理されている画像であり、その初期値は入力画像のピクセル強度（Ｉ）：ｕ０＝Ｉであり、ここでｌ（ｕ）の項は、画像ｕのラプラシアンであり、Ｆはラプラシアンの関数であり、
【数３】
2009502354.tif 000005
【００５７】
u2x =ｘ軸方向のピクセル強度（ｕ）の偏導関数の２乗、u2y =ｙ軸方向のピクセル強度（ｕ）の偏導関数の２乗とすると、画像ｕのラプラシアンｌ（ｕ）は以下の数式Ｅ９として表される。   
Ｅ９：  ｌ（ｕ）＝ｕｘｘｕｘ２＋２ｕｘｙｕｘｕｙ＋ｕｙｙｕｙ２
数式Ｅ９は、以下のように数式Ｅ６に関連している。
【数４】
2009502354.tif 000006
【数５】
2009502354.tif 000007
【００５８】
熱フィルタリングとショックフィルタリング手順の組み合わせは、後述するように、強度およびエッジに基づいた領域分割アルゴリズムを行なえる強調画像を生成する。強調された３次元のデータセットは次にプロセスブロック２１０で強度に基づいた領域分割とプロセスブロック２１２でエッジに基づいた領域分割の並列のプロセスにかけられる。強度に基づいた領域分割のステップは「Ｋ平均法」の強度クラスタリング手法を使用して、強調された画像は分類を行う「Ｋ平均法」クラスタリングアルゴリズムにかけられる。「Ｋ平均法」アルゴリズムは白色、灰色、黒色のピクセルグループにピクセル強度を分類する。所望のクラスタ数または強度（ｋ）のグループによって、Ｋ平均法アルゴリズムは以下の４つのステップからなる反復アルゴリズムである。まず白色ピクセル、灰色ピクセル、黒色ピクセルのそれぞれについてのピクセルの最小強度値と最大強度値を、強度レンジ全体に均等に間隔を置いたグループまたはｋ−クラスタに定義することによってクラスタの境界を決定または分類する。現在設定されたクラスタの境界に基づいて、各ピクセルを白色、灰色、または黒色のｋ−クラスタのうちの１つに割り当てる。現在のピクセルの割り当てを異なるｋ−クラスタに移すことに基づいてピクセル強度のｋ−クラスタまたはグループのそれぞれの平均強度を計算する。算出した平均強度は、クラスタ中心として定義される。次に、新しいクラスタの境界はクラスタ中心の間の中間点として決定される。強度に基づいた領域分割の第４ステップと最終ステップは、クラスタの境界が前の値から著しく位置が変わったかを判断する。クラスタの境界が前の値から著しく変わったのであれば、クラスタ中心が反復の間に著しく変わらなくなるまでステップ２を反復する。視覚的に、クラスタリングのプロセスは領域分割された画像によって明らかになり、領域分割された画像が反復の間に変わらなくなるまで反復の繰返しが続く。
【００５９】
最低強度値を有するクラスタのピクセル−最も濃いクラスタ−は、心腔の内部領域に関連したピクセル、例えば左心房および／または右心房の左心室または右心室として定義される。２次元アルゴリズムについては、画像はそれぞれ隣接する画像と無関係にクラスタリングされる。３次元のアルゴリズムについては、全体が一緒にクラスタリングされる。このステップを速くするために、クラスタの境界を決定する前にピクセルは２または任意のサンプリングレートの因子でサンプリングされる。ダウンサンプリングされたデータから決定したクラスタの境界は次に全データに適用される。
【００６０】
エッジに基づいた領域分割プロセスブロック２１２は４つのサブアルゴリズムのシークエンスを用いる。このシークエンスには、空間的勾配アルゴリズム、ヒステリシス閾値アルゴリズム、関心領域（ＲＯＩ）アルゴリズム、エッジマッチングフィルタアルゴリズム、が含まれる。空間的勾配アルゴリズムは強調された画像のｘ方向性とｙ方向性の空間的勾配を計算する。ヒステリシス閾値アルゴリズムは突出したエッジを検出する。そのようなエッジが検出されると、分析に関連あるとみなされた関心領域を選択するＲＯＩアルゴリズムを使用することで、エッジで範囲が定められた領域がユーザーによって選択される。
【００６１】
強調画像は非常に鮮明な遷移を持つので、エッジ点はｘ方向とｙ方向の後退差分を使用してｘとｙの導関数を取ることによって容易に決定することができる。  
【数６】
2009502354.tif 000008
【００６２】
ここで、I2x  = 強度のｘ導関数の２乗、I2y = ｙ軸方向の強度のｙ導関数の２乗、である。
【００６３】
次にヒステリシス閾値の演算を用いて勾配の閾値化によって著しいエッジ点が決定する。他の閾値化を使用することもできる。ヒステリシス閾値化５３０において、低閾値と高閾値の２つの閾値の範囲が使用される。まず画像は低閾値で閾値化され、結果として生じた画像の連結成分ラベリングが行なわれる。次に、連結されたエッジ成分がそれぞれ保存されるが、その成分は高閾値より大きい勾配を持つエッジピクセルを少なくとも１つ持っている。この種の閾値化方法は、１つまたはそれ以上の大きい勾配点を持つ長く連結したエッジを保存するのに有効である。
【００６４】
好ましい実施形態において、この２つの閾値は自動的に推定される。勾配の高閾値は、画像のピクセルの多くとも９７％がエッジなしとしてマークされるような値で推定される。低閾値は高閾値の５０％に設定される。これらのパーセントは別々の実施で異なることが可能である。次に、所望の関心領域内に位置するエッジ点が選択される。この関心領域アルゴリズムは画像の境界に位置する点とトランシーバー１０Ａ〜１０Ｄから近すぎる点または離れすぎている点を除外する。最後に、エッジマッチングフィルタが適用される。外れ値のエッジ点を削除し、検出されたエッジ点の間の部分を埋める。
【００６５】
境界のエッジ間の領域を埋めて有効な境界のエッジを確立し偽エッジを削除するためにエッジマッチングアルゴリズムが適用される。画像上のエッジ点は勾配の方向を示す方向性成分を持っている。１つの境界エッジの位置を横切る走査線のピクセルは、ピクセル強度の方向性次第で２つの勾配の遷移を示すことができる。ピクセル強度の方向性によって勾配の遷移はそれぞれ正または負の値を与えられる。例えば、走査線が暗い領域からエコーが反射する明るい壁に接近すると、ピクセル強度の勾配が最大値まで上がる、すなわち、遷移が暗い領域から明るい領域に昇順するとして、昇順の遷移が確立される。昇順の遷移に正の数値が与えられる。同様に走査線が、エコーが反射する壁から遠のくと、ピクセル強度の勾配が最小値まで下がる、または最小値に接近するとして、降順の遷移が確立される。降順の遷移に負の数値を与えられる。
【００６６】
有効な境界エッジは、昇順および降順するピクセル強度の勾配を示している、つまり組になったまたはマッチした正負の数値を示しているエッジである。有効な境界エッジは画像内に保存される。偽性の境界エッジまたは無効の境界エッジは、組になった昇順・降順のピクセル強度の勾配を示さない、つまり組になったまたはマッチした正負の数値を示さない。偽性の境界エッジは画像から除去される。
【００６７】
心腔容積について、血液のエッジ点の大半は、領域の中心に向かって内側に向いている方向性で暗い閉じた１つの領域を囲んでいる。したがって、凸状の領域では任意のエッジ点の勾配の方向は、勾配の方向が現在の点とほぼ反対であるエッジ点がマッチするエッジ点に相当する。負の値は対応する正の値と組になるので、正および負の値が割り当てられているエッジ点は画像上で有効なエッジ点として保存される。同様に、マッチしない値を持っているエッジ点の候補、すなわち正と負の値の組を持っていないエッジ点の候補は真のエッジ点または有効なエッジ点ではないとみなされ画像から捨てられる。  
所望の暗い領域から削除するためにエッジマッチングアルゴリズムは、境界上にないエッジ点の輪郭を描く。次に、任意のマッチする２つのエッジ点の間の領域はエッジに基づいた領域分割を確立するために０でないピクセルで埋められる。本発明の好ましい実施形態において、方向が主に走査線と同一直線を向いているエッジ点だけが、例えば左心室または右心室の心腔の前壁と後壁の組のマッチングの検出を可能にするために求められる。
【００６８】
再び図２１を参照して、次にそれぞれの領域分割の手順からの結果がプロセスブロック２１４で結合されて、続いてプロセスブロック２１６でクリーンアップアルゴリズムのプロセスにかけられる。ブロック２１４の結合プロセスはピクセル単位のブールＡＮＤ演算子のステップを用いて、２つの画像のピクセルの交差を計算することで領域分割された画像を生成する。ブールＡＮＤ演算は３次元のデータセットの各走査面のピクセルを２進数として表し、任意の２つのピクセルを結合することによって割り当てられた交差値の対応する割り当てを１あるいは０の２進数として表す。例えば、割り当てられた値として１または０を持つことができる任意の２つのピクセル、ピクセルＡとピクセルＢを検討する。ピクセルＡの値が１であり、ピクセルＢの値が１であるとき、ピクセルＡとピクセルＢの割り当てられた交差値は１である。ピクセルＡとピクセルＢの２進値が両方とも０である場合、またはピクセルＡとピクセルＢのいずれかが０である場合は、ピクセルＡとピクセルＢの割り当てられた交差値は０である。ブールＡＮＤ演算は任意の２つのデジタル画像の２進値を入力として取り、その２つの入力画像の交差と等価したピクセル値で第３画像を出力する。
【００６９】
領域分割の結果を結合した後、第５のプロセスで３次元のデータセットに結合されたピクセルデータは、出力画像を滑らかにして心腔または腔間の壁に関連しない外来性の構造物を削除するためにプロセスブロック２１６でクリーンアップされる。クリーンアップ２１６は、ギャップをピクセルで埋めること、および例えば心臓の構造物と無関係なピクセル群といった現行のＲＯＩ調査と関係がありそうにないピクセル群の削除を含む。次に領域分割されクリーンアップされた構造物は次の図２３のプロセスブロック２６２に出力され、および／または心室または心房の駆出率を決定する、または他の心臓のパラメーター（ＩＣＷＴ、ＩＣＷＭ）を計算するためにブロック２１８で処理される。ブロック２１８で駆出率または腔間の壁の質量を計算するには、面積を取得するために第１分解能係数でピクセルを乗算することによって、または容積を取得するために第２分解能係数でボクセルを乗算することによって計算される、領域分割された関心領域の面積または容積を必要とする場合がある。例えば、０．８ｍｍｘ０．８ｍｍの大きさのピクセルについて、ピクセルの面積の第１解像度係数または第１変換係数は０．６４ｍｍ２に等しく、ボクセルの容積の第２解像度係数または第２変換係数は０．５１２ｍｍ３に等しい。ピクセルの面積とボクセルの容積の変換係数が比例して変わることでピクセルとボクセルの異なる単位長が割り当てられてもよい。
【００７０】
図２２は、図２０のフローチャートの超音波検査者によって実行されるサブアルゴリズム２２４の拡張であり、３つのステップの強調処理、ラドン変換の強調を使用する。３次元のデータセットは入力データプロセスブロック２２６で入力されて、次にプロセスブロック２２８（ラドン変換）、２３０（熱フィルター）、２３２（ショックフィルター）で３つのステップの画像強調手順にかけられる。熱フィルター２３０とショックフィルター２３２は、図２１の画像強調プロセスブロック２０８の熱フィルターとショックフィルターと実質的に同じである。３次元のデータセットの走査面内で走査線を横切って整関数を適用することによって水平と垂直のフィルターをピクセルに適用して、ラドン変換強調ブロック２２８は画像の組のコントラストを向上させる。ラドン変換の効果は複数平面の走査からの再生した画像を提供することで、画像の構成体を異なる振幅と位相をもつぼやけた正弦曲線の集合体として示す。ラドン変換を行なった後、再構成した画像は次にそれぞれの一連の熱フィルター２３０にかけられて、ショックフィルター２３２に進む。次に並列の手順による領域分割がそれぞれ行なわれ、これらは、ブロック２４０（空間的勾配）と２４２（勾配のヒステリシス閾値）から成る２つのステップのエッジに基づいた領域分割、およびそれと平行してブロック２３４（影領域の推定）、２３６（領域の自動的な閾値）および２３８（影領域の除去）から成る３つのステップの領域に基づいた領域分割である。
【００７１】
影領域の推定２３４は、（左心室の境界の領域分割のような）知られていなかった場合心腔の領域分割を複雑にするであろう３次元のデータセット内での走査面の暗い領域または影領域の隠された構造物を探して、駆出率を決定する前に領域分割のアーチファクトまたはノイズがしかるべく打ち消される（影領域の推定アルゴリズム２３４を行なうことで現われる境界アーチファクトの例を下記の図５３で参照のこと）。或る特定の実施形態において、領域の自動的な閾値２３６ブロックは２つの閾値（勾配の高閾値と低閾値）を自動的に推定する。勾配の高閾値は、画像のピクセルの多くとも９７％がエッジなしとしてマークされるような値で推定される。低閾値は高閾値の範囲の５０％に設定される。これらのパーセントは別の実施形態において異なることが可能である。次に、所望の関心領域内に位置するエッジ点が選択され、画像の境界に位置する点またはトランシーバー１０Ａ〜１０Ｄに近すぎるあるいは離れすぎている点が除外される。最後に、走査面の腔ではない領域から画像のアーチファクトまたは干渉を削除することで影領域がプロセスブロック２３８で除去される。例えば、壁アーチファクトが左心室から削除される。
【００７２】
空間的勾配２４０は強調画像のｘ方向性とｙ方向性の空間的勾配を計算する。ヒステリシス閾値２４２アルゴリズムは、突出したエッジの著しいエッジ点を検出する。このようなエッジ点は、ヒステリシス閾値化の演算子を使用して、勾配の大きさの閾値化で決定される。他の閾値化を使用することもできる。ヒステリシス閾値化２４２ブロックにおいて、２つの閾値（低閾値と高閾値）が使用される。まず画像は低閾値で閾値化されて結果として生じた画像の連結成分ラベリングが行なわれる。次に、連結されたエッジ成分がそれぞれ保存されて、その成分は高閾値より大きい勾配を持つエッジピクセルを少なくとも１つ持っている。この種の閾値化は１つまたはそれ以上の大きい勾配点を持つ長く連結したエッジを保存するのに良好である。エッジが検出されると、エッジで範囲が定められた領域は、超音波検査者が更なる処理および分析が適切と考える特定のＲＯＩを選択する際に超音波検査者の専門知識を用いてが選択される。
【００７３】
引き続き図２２を参照して、領域とエッジを結合するアルゴリズム２４４が図２１の結合ブロック２１４に実質的に類似した方法で並列した上記の領域分割プロセスに適用される。プロセスブロック２４４からの結合した結果は次に形態的なクリーンアッププロセス２４６にかけられるが、このクリーンアップはピクセル群のクラスタを構成するピクセル要素より小さいサイズのピクセルセットを削除することで行なわれる。次に、スネークに基づいたクリーンアップブロック２４８が形態的にクリーンアップされたデータセットに適用される。このスネーククリーンアップは打ち切り処理用に画像の勾配に基づいたエッジ停止関数を使用するだけに限らず、勾配の有無の両方で輪郭を検出することができる。例として非常に滑らかな境界または不連続の境界がある形状がある。さらに、スネークに基づいたクリーンアップブロック２４８は、画像のどこにでも初期の曲線の位置付けができる内部の輪郭の自動検出を可能にするレベルセット法を含む。次に、端子ブロック２５０で、領域分割された画像は図２３のブロック２６２に出力される。
【００７４】
図２３Ａは、図２０に示すフローチャートアルゴリズムのサブアルゴリズム２６０の拡張である。サブアルゴリズム２６０はレベルセットアルゴリズムを使用し、４つのプロセスブロックから成る訓練段階のセクションを構成している。第１のプロセスブロック２６２の訓練用の形状の取得に、図２１の領域分割された画像クリーンアップブロック２１６と図２２の領域分割された画像ブロック２５０の出力のどちらかから入る。訓練用の形状が取得されると、訓練段階はブロック２６４（勾配降下による形状の位置合わせ）、２６６（符号付き距離マップの生成）、および２６８（平均形状と固有形状の抽出）で使用するレベルセットアルゴリズムに続行する。こうして訓練段階が終わり、次の図２４で詳述するデータベースにない画像を取得するためのプロセスブロック２８０へと出る。
【００７５】
図２３Ｂは、図２０に示すフローチャートアルゴリズムのサブアルゴリズム３００の拡張で、プロセスブロック２８０で取得したデータベースにない画像に適用される。サブアルゴリズム３００は、訓練されたレベルセットアルゴリズムの領域分割の段階を構成しており、プロセス２８０から入ることで始まる。そこでデータベースにない画像はまず、形状の最小化のパラメーターで勾配降下ブロック３０２による強度勾配分析にかけられる。勾配降下ブロック３０２の後は、以下の数式Ｅ１１−Ｅ１９で説明するレベルセットアルゴリズムを使用する形状画像値Φの更新ブロック３０４である。画像値Φが更新されると、次にプロセスブロック３０６で、内側と外側の曲率Ｃ線が更新した画像値Φから決定される。次に、ひし形の判断ブロック３０８が「内側と外側のＣ線は集束するか？」のクエリーを提示し、答えがノーの場合、サブアルゴリズム３００はプロセスブロック３０２に返って領域分割の段階の再反復を行なう。答えがイエスの場合はこれで領域分割の段階は終了する。次にサブアルゴリズム３００は、訓練されたレベルセットアルゴリズムの適用で取得したデータベースにない画像の領域分割の結果を使用してＩＣＷＴ、ＩＣＷＭ、駆出率の少なくとも１つを決定するために、アルゴリズム２００のプロセスブロック３１０へと出る。
【００７６】
図２４は、図２０のフローチャートのフローチャート２８０のサブアルゴリズム２８０の拡張である。プロセス２７６から入って、プロセスブロック２８２によって、心臓の少なくとも１つの部分を走査して心臓の外表面と内表面から返ってくる超音波エコーを受信するためにスピーカー装備の超音波トランシーバー１０Ａ〜１０Ｄが胸壁上に置かれる。あるいは、スピーカー装備なしのトランシーバー１０Ｅが胸壁上に置かれて、僧帽弁が最中心にくるように検出するために特有のドップラー音が心電計７４と接続したスピーカーから聞こえる。プロセスブロック２８４で、ドップラー信号はエコーに比例して生成され、そのドップラー信号は僧帽弁の存在を検知するために処理される。ひし形の判断ブロック２８６で「心臓に十分にターゲットが絞られたか」のクエリーが提示される。トランシーバー１０Ａ〜１０Ｄのスピーカー１５から放射されるドップラー音（または心電計７４のスピーカー）が、僧帽弁が十分に検出されたことを示しているので、「十分にターゲットが絞られたか」がイエスの場合、次にサブアルゴリズム２８０はプロセスブロック２９０に進み、３次元のデータセットが収縮期と弛緩期で取得される。「心臓に十分にターゲットが絞られたか」がノーの場合、プロセスブロック２８８でトランシーバー１０Ａ〜１０Ｄまたはトランシーバー１０Ｅは、僧帽弁が検出されてセンタリングされている可能性が最大であること示すドップラー信号を生成する位置に胸壁上で動かされて、ステップ２９０による３次元のデータセットの取得に進む。収縮期と弛緩期の３次元のデータセットが取得されると、３次元のデータセットは次にプロセスブロック２９２による訓練されたレベルセットアルゴリズムを使用して処理される。サブアルゴリズム２８０は終了、サブアルゴリズム３００へと出る。
【００７７】
図２５は、図２０のフローチャートのサブアルゴリズム３１０の拡張である。プロセスブロック２９２から入って、プロセスブロック３１２でデータベースの訓練されたレベルセットアルゴリズムを使用して隣接した心腔の境界の輪郭が描かれる。あるいは、ＩＣＷＴがブロック３１６で測定される、またはブロック３１２の後で測定されてもよい。心腔容積に沿った表面積はプロセスブロック３１４で計算される。 次に収縮期と弛緩期の心腔間の容積と心腔容積が、ブロック３１４から表面積とブロック３１６から厚みが分かっているプロセスブロック３２０で決定される。ブロック３２０から、ＩＣＷＭ、左心室の駆出率、および右心室の駆出率をそれぞれ、プロセスブロック３２２、３２４、３２８で計算することができる。左心房または右心房の場合、それぞれの容積と駆出率は左心室と右心室に行なわれるように計算することができる。
【００７８】
図２６は、サブアルゴリズム２２０のプロセスによって左心室を領域分割している８枚の画像のパネルの典型的な出力である。８つの画像パネルは、サブアルゴリズム２２０のプロセスによって左心室を領域分割する典型的な出力を表わす。パネル画像は、（ａ）元の画像、（ｂ）ラドン変換に基づいた画像強調後、（ｃ）熱とショックに基づいた画像強調後（ｄ）影領域検出の結果（ｅ）強度領域分割の結果（ｆ）エッジ検出領域分割の結果（ｇ）強度とエッジに基づいた領域分割の結果の結合（ｈ）形態的なクリーンアップ後（ｉ）スネークに基づいたクリーンアップ後（ｊ）元の画像に重ねた領域分割された領域、を含む。
【００７９】
図２７は、３．５ＭＨｚパルスの超音波から返ってくるエコーで輪郭が描かれた心臓のＲＯＩの走査面画像を示す。ここで右心室（ＲＶ）と左心室（ＬＶ）は、エコーを発生するまたは明るく見える壁（Ｗ）が心室間にはさまれた暗い腔として示される。走査面２４２の下部扇型の部分の下に示すのは、収縮期および／または弛緩期で３次元のデータセットを取得するタイミングに役立つＰＱＲＳＴの心臓の波動のトレースである。
【００８０】
図２８は、動的輪郭モデルへのサブアルゴリズム２４８のスネーク処理ブロックの適用の略図である。ここで外部の明るい領域からの円形状の暗い領域の間の急な遷移はエッジ関数曲線Ｆによって緩和される。 スネーク処理ブロックは、Ｆ対│VI│のプロットで漸近曲線分布e-α│VI│を生成する勾配-α│VI│によって定義された物体を検出するのにエッジ関数Ｆに依存する。画像の勾配によって曲線展開は制限される。幾何学的な動的輪郭はレベルセット関数として陰関数表示され、オイラー公式に従って展開する。パラメーター表示はレベルセット関数が終了するまで起こらないので、これらの幾何学的な動的輪郭は固有であり、展開している輪郭のパラメーター表示に有利に依存しない。そのため、初期のパラメーター表示からノードを追加または削除する、またはパラメトリックモデルでのようなノードの間隔を調整する必要が回避される。単位法線ベクトルや曲率のような輪郭の幾何学的な固有特性は、レベルセット関数から簡単に計算することができる。これは、輪郭のパラメーター表示の離散性から生じる法線と曲率の計算における不正確さがあるパラメトリックの場合と対照をなす。第３に、伝播する輪郭は、パラメトリックモデルでのような変更を扱うのに精巧なメカニズムを必要とすることなく幾何学的なモデルにおいて自動的にトポロジーを変更（例えば、マージまたはスプリット）することができる。第４に、結果として生じる輪郭には自己交差が含まれない。変形可能なパラメトリックモデルでそれを防ぐには計算量的にコストが大きい。
【００８１】
変形可能な幾何学的なモデルの利点が多くあるが、その中でレベルセット法は様々な適用において画像処理にますます使用されている。動的輪郭の前面を展開する幾何学的なモデルは、レベルセットアルゴリズムによって実行される曲線展開の理論に基づく。レベルセットを使用して数値的に実行されると、自動的にトポロジーの変更を処理する。従って専用の輪郭トラッキングを用いる必要なしに、未知数の複数の物体を同時に検出することができる。速度Ｆで法線方向に曲線Ｃを展開させることは。数式Ｅ１１に従った微分方程式を解くことになる。
【数７】
2009502354.tif 000009
【００８２】
或る測地的モデルが提案された。これは、画像により誘導された或る計量値によるリーマン空間での測地的な計算の問題である。最小化問題を解決するのは、数式Ｅ１３に従ってその計量値の最小の新しい長さの経路を見つけることから成る。
【数８】
2009502354.tif 000010
【００８３】
そこで最小解のＣは、$g(|\nabla u_0 (C(s))|)$ が消えるとき、すなわち曲線が物体の境界上にあるとき、に得ることができる。測地線的な動的輪郭モデルはさらに、数式Ｅ１４に従って以下のレベルセットの定式化がある。
【数９】
2009502354.tif 000011
【００８４】
測地線的な動的輪郭モデルは、動的輪郭と測地線または最小の距離曲線の計算との間の関係に基づく。最小の距離曲線はリーマン空間にあり、その計量値は画像の内容によって範囲が定められる。物体を領域分割するためのこの測地線的なアプローチは、エネルギーの最小化に基づいた従来の「スネーク」と曲線展開の理論に基づいた幾何学的な動的輪郭を結びつける。勾配が大きなばらつきに見舞われるとき、幾何学的な動的輪郭のモデルを使用して安定した境界の検出が可能となる。
【００８５】
実際には、離散的勾配は有界で、次に停止関数がエッジ上にゼロではなく曲線は境界を貫通するかもしれない。画像にノイズが多い場合、等方性のガウス平滑化は強くなければならず、それでエッジを滑らかにすることもできる。この領域に基づいた動的輪郭法は、エッジ停止関数なしの異なる動的輪郭モデル、すなわち打ち切り処理に画像の勾配に基づかないモデルである。一種の打ち切り条件はＭｕｍｆｏｒｄ−Ｓｈａｈ領域分割法に基づく。この方法では、モデルは勾配でまたは勾配なしでのいずれにおいても輪郭を検出することができる。例えば非常に滑らかな境界を持つまたは不連続の境界を持つ物体がそうである。さらに、このモデルは或るレベルセット法があり、内部の輪郭は自動的に検出され、初期曲線は画像のいかなる場所にあってもよい。オリジナルのＭｕｍｆｏｒｄ−Ｓｈａｈ汎関数（D. Mumford および J. Shah, “Optimal approximations by piecewise smooth functions and associated variational problems”, Comm. Pure App. Math., vol. 42, pp. 577-685, 1989）は、以下の数式Ｅ１５で定義される。  
【数１０】
2009502354.tif 000012
【００８６】
Ｍｕｍｆｏｒｄ−Ｓｈａｈ汎関数が小さければ小さいだけ、ｕ0が元の画像ｕに近づき、ｕ0は個々の領域分割された領域Ｒｉの上であまりばらつきがなく、境界Ｃはできるだけ短いので、領域分割は向上する。これらの条件下ｕ0で、鋭いエッジで描かれた元の画像ｕの新しい画像となる。物体はテクスチャなしで滑らかに描かれる。新しい画像は同じシーンをその特徴の大半が含まれた単純化したシーンとして表したものとして正確にとらえられる。
【００８７】
図２９は、サブアルゴリズム２６０のレベルセット処理ブロックを、部分的に暗い四角と結合した暗い円で描かれた動的輪郭モデルに適用した略図である。ここでレベルセットのアプローチは変形Ｍｕｍｆｏｒｄ−Ｓｈａｈ汎関数を解決することができる。モデルを明確に説明するために、展開する曲線Ｃは、例えば開部分集合の境界ｗのΩのようにΩで定義される。以下で、inside(C)は領域ｗを表わし、outside(C)は領域Ω／Ｗ−（Ｗバー）を表わす。方法はエネルギーに基づいた領域分割の最小化である。画像ｕ０は、ほぼ区分的に一定の強度（別個の値ｕ０ｉとｕ０ｏ）の２つの領域で形成されると仮定する。さらに検出される物体は値ｕ０ｉを持つ領域によって表わされると仮定する。その境界をＣ0とする。ここでμ≧０ｖ≧０λ１，λ２≧０とすると、物体の内側［あるいは inside (C0)］では
【数１１】
2009502354.tif 000013
【００８８】
チャン（Ｃｈａｎ）およびベセ（Ｖｅｓｅ）のアプローチにおいては、λ１＝λ２＝１でｖ＝０である（T. F. Chan and L. A. Vese. Active Contours Without Edges. IEEE Transactions on Image Processing, 10:266 -277, 2001）。  
レベルセット関数は、数式Ｅ１６−Ｅ１９に従って以下のように定義される。
【数１２】
2009502354.tif 000014
【００８９】
汎関数は以下の数式Ｅ１８を使用して解決することができる。
【数１３】
2009502354.tif 000015
【００９０】
前もって境界が欠けている、または境界が拡散している形状を使った画像領域分割は、医用画像処理にとっては非常に難しい問題であり、その理由は、患者が動く、取得装置のＳＮＲが低い、または周囲の類似の組織と混合することであり得る。そのような条件下では、領域分割を制約する事前のモデルなしでは、ほとんどのアルゴリズム（強度および曲線に基づいた手法を含む）は概して領域分割処理の過小決定の性質のせいで機能しない。同様の問題が他の画像化の適用でも生じ、また画像の領域分割を妨げる。このような画像の領域分割の問題は、領域分割アルゴリズムが関心組織の抽出を支援するためにできるだけ事前のデータの取り込みを必要とする。
【００９１】
モデルに基づいた多くの画像領域分割アルゴリズムが、医用画像の不鮮明な、あるいは欠損した境界の修正に使用される。領域分割アルゴリズムの別の実施形態は、領域分割の曲線を描写するのに点分布のパラメトリックモデルを使用する。 別の実施形態は、欠損したあるいは不鮮明な境界を修正するために、平均形状からのばらつきを取り入れた、外観から誘導した固有ベクトルの一次結合の使用を含み、このような境界には、トランスデューサの視野角におけるばらつき、または被検者の姿勢のパラメーターの変更から生じるものを含む。 前述のこれらの点分布のモデルは、著しい画像の勾配を有するものに点を一致させて決定される。或る特定の実施形態は、関心領域内の目印点に関連する共分散行列の統計的なばらつきを捕らえる最大事後確率法のベイズの枠組みに主成分分析（ＰＣＡ）を適用することで、領域分割する曲線用に或る統計点のモデルを用いる。 画像の勾配内のエッジ検出および境界点の一致は、変化する姿勢と形状のパラメーターのもとで領域分割の曲線を計算するために関心領域の枠組み内で決定される。訓練用の形状の符号付き距離マップの集合体上でＰＣＡを行なうことで事前のパラメトリック形状のモデルが導き出されるように、事前のモデルとして取り込まれた形状データは、測地線的な動的輪郭の流れを制限する。次に領域分割する曲線は、画像の勾配力および推定された形状によって及ぼされる力に従って展開する。「平均形状」は、幾何学的な動的輪郭モデルにおいて形状の事前の項としての機能を果たす。
【００９２】
領域分割する曲線の陰的表現が提案され、画像の領域分割用にＭｕｍｆｏｒｄ−Ｓｈａｈ汎関数に基づいた領域に基づいたエネルギーを最小限にするため陰的なモデルのパラメーターが計算された。提案された方法は、大量のノイズが混入した画像の領域分割用に、および境界が欠損または拡散していることで複雑になった構造物の輪郭の描写に新しい効率的な枠組みを呈する。 
図２３の形状モデルの訓練段階はプロセスブロック２６２により１セットの訓練用の形状を得ることで始まる。ここで２値画像の１セット{B１，B２，・・・，Bｎ｝において、それぞれ１が付いたものは物体、０は背景である。正確な形状データを抽出するために、位置合わせが適用される。位置合わせは次の姿勢パラメーターｐ＝[a,b,h,θ］Ｔを計算するタスクであり、それに対応して以下の数式Ｅ２０に従ってｘとｙ方向への平行移動、スケール、回転の４つのパラメーターがある。   
【数１４】
2009502354.tif 000016
ｎ枚の２値画像の姿勢パラメーターを計算する手順は、例えば第１の２値画像B１のような固定画像に対応するそれぞれの２値画像の特別設計のエネルギー汎関数Ealignを最小限にするために、勾配降下法を使用することであり、エネルギーは数式Ｅ２１に従って以下のように定義される。  
【数１５】
2009502354.tif 000017
【００９３】
このエネルギーを最小限にすることは、訓練用のデータベースの現在の２値画像と固定画像の間の差を最小限にすることに等しい。分母の正規化項は、費用関数を変更するために画像が縮むのを防ぐのに使用される。勾配降下に山登り法あるいはＲｐｒｏｐ法を適用することができる。
【００９４】
図３０は、熟練した超音波検査者によって測定された左心室の１２枚のパネルの輪郭で、勾配降下で位置合わせする前にオーバーラップしたものである。図２３のプロセスブロック２６６により、１２枚のパネルの画像は勾配降下を経てオーバーラップされて位置合わせした形状の合成物となる。
【００９５】
図３１は、熟練した超音波検査者によって測定された左心室の１２枚のパネルの輪郭で、ゼロとレベルセットの間の輪郭で勾配降下の位置合わせによってオーバーラップしたものである。図２３のプロセスブロック２６４により勾配降下の位置合わせが行なわれると、陰的なパラメトリック形状のパラメーターを取得するために主成分分析（ＰＣＡ）につながる追加の手順が行なわれてもよく、そこから領域分割の段階が行なわれてもよい。
【００９６】
形状を表わす１つのアプローチは点モデルを経ることで、ここでは１セットのマーカー点が形状の境界を描写するのに使用される。このアプローチは数値の不安定性、曲率の高い位置を正確に捕らえることができない、トポロジカルな変化を扱うのが困難である、点対応の必要性等の問題がある。このような問題を克服するために、レベルセット法に基づいた形状表現にオイラー法を利用することができる。
【００９７】
符号付き距離関数は形状の表現に選ばれる。特に位置合わせした形状の各々の境界は、物体の内部に負の距離を、外部に正の距離を割り当てた個別の符号付き距離関数｛Ψ１，Ψ２，・・・，Ψｎ｝のゼロレベルセットとして埋め込まれる。図２３のプロセスブロック２７２で定義された形状値パラメーターΦを表す平均レベルセット関数は、プロセスブロック２６６の符号付き距離関数の平均値として形状データベースに適用することができ、以下の数式Ｅ２２に示されているように計算することができる。
【数１６】
2009502354.tif 000018
【００９８】
N＝N１×N２の辞書的順序のサンプル（画像グリッドの列が互いに連続して積み重ねられて１つの大きな列を生成する）を生成するために、トレーニング画像のN１×N２の長方形のグリッドを利用することが当然な手順である。次に、形状のばらつきの行列Ｓを、
【数１７】
2009502354.tif 000019
【００９９】
図３２は、N１×N２の長方形のグリッドの行列Ｓを生成するための手順を示す。このグリッドから以下の数式Ｅ２３に示されているように固有値分解が利用される。
【数１８】
2009502354.tif 000020
【０１００】
ここでＵは行列で、その列は形状のバリエーションの直交モードを表し、Σは対角行列でその対角線成分は対応するゼロでない固有値を表す。Ｕのｉ番目の列のＮ要素はＵｉで表され、（グリッド列の初期の辞書的順序の連結を元に戻すことで）再びN１×N２長方形の画像グリッドの構造物に配列されて、ｉ番目の主モードあるいは固有形状であるΦｉを出力する。このアプローチに基づいて、最大ｎ個の異なる固有形状｛Φ１，Φ２，・・・，Φｎ｝が生成される。大半の場合、行列１／ｎ・ＳＳＴの次元は大きいのでこの行列の固有ベクトルおよび固有値の計算は処理量を必要とする。実際には１／ｎ・ＳＳＴの固有ベクトルおよび固有値は、１／ｎ・ＳＴＳで与えられる、はるかに小さいｎ×ｎの行列Ｗから効率的に計算することができる。ｄが対応する固有値λを備えたＷの固有ベクトルであるならば、Ｓｄは固有値λを備えた１／ｎ・ＳＳＴの固有ベクトルであることを示すことは単純明快である。   
領域分割に、上記の手順の後で形状のばらつきをすべて使用する必要はない。領域分割に先立って選択されたｋ≦ｎをモード数として検討する。ｋは訓練用のセットに存在する主な形状のバリエーションを捕らえるのに十分に大きく選択することができる。
【０１０１】
図３３は、平均固有形状を抽出するためにプロセスブロック２６８の距離マップによって生成された１２枚のパネルの固有ベクトルの訓練用画像セットである。
【０１０２】
図３４は、その１２枚のパネルの固有ベクトルの訓練用画像セットであって、心室の境界の輪郭がオーバーラップされている。
【０１０３】
図３３の１２枚のパネルのトレーニング画像の対応する固有値は、1054858.250000、302000.843750、139898.265625、115570.250000、 98812.484375、 59266.875000、 40372.125000、 27626.216797、 19932.763672、 12535.892578、 7691.1406 および 0.000001である。
【０１０４】
上記の形状と値から、領域分割のための形状知識を以下の数式Ｅ２４に定義される新しいレベルセット関数によって決定することができる。
【数１９】
2009502354.tif 000021
【０１０５】
ここでｗ＝｛ｗ１，ｗ２，・・・，ｗｎ｝はｋ個の固有形状の重みで、重みの分散｛σ１２，σ２２，・・・，σｋ２｝は以前に計算された固有値から与えられる。これで形状の陰的表現として新しく構築されたこのレベルセット関数Φを形状値として使用することができる。特にΦのゼロレベルセットは、レベルセット関数のばらつきに直接関連性のある形状のばらつきで形状を描写する。したがってｗを変動することで、Φは変えることができ、それは間接的に形状を変える。しかしながら、この表現で可能な形状ばらつきは固有形状で与えられたばらつきに制限される。
【０１０６】
図３５は、外観および新しく生成した形状を制御するための異なるｗまたはｋ個の固有形状の使用による効果を示す。ここで１つの形状は、＋１と−１の符号付き値で３組の固有値からなる６枚のパネルの画像のバリエーションを生成する。
【０１０７】
図２３の領域分割の形状モデル化は、プロセスブロック２７０から始まり、形状のバリエーションまたは姿勢の違いを考慮に入れるためにさらなるプロセスにかけられる。陰的表現を持たせるために姿勢のばらつきを扱う柔軟性ｐが、以下の数式Ｅ２５に従って、レベルセット関数に別のパラメーターとして加えられる。
【数２０】
2009502354.tif 000022
【０１０８】
形状知識を使用する領域分割として、ｗと姿勢パラメーターｐを計算することがタスクである。この計算の手順は訓練用の画像の位置合わせとよく似ている。ただ違うのは最小化のための特別定義されたエネルギー関数である。エネルギー最小化は以下の数式Ｅ２６−Ｅ３５に定義されるように、チャン（Ｃｈａｎ）およびベセ（Ｖｅｓｅ）の動的モデル（T.F. Chan and L.A. Vese. Active contours without edges. IEEE Transactions on Image Processing, 10: 266-277, 2001） に基づく。  
【数２１】
2009502354.tif 000023
【０１０９】
特定の状況ではエネルギーの定義を修正することができる。或る特定の実施形態において、エネルギーの設計は領域の内部の平均強度、強度の標準偏差に加えて以下の係数を含む。 
３次元の容積の画像データを再構築することができると、３次元空間の他の分解マトリックスを生成するために、３次元の符号付き距離、自由度（ＤＯＦ）（例えばＤＯＦはｘ、ｙ、ｚ、回転α、β、θ、スケーリングファクタｓｘ、ｓｙ、ｓｚの遷移を含む９つを変更することができる）、主成分分析（ＰＣＡ）の修正を有する他の特定の実施形態において、３次元の形状モデルを定義することもできる。心腔の駆出率を決定するための或る特定の実施形態は、３次元空間が同じ実際の３次元の容積から経時取得した２次元の測定によっていかに影響されるかにアクセスすることである。
【０１１０】
図３６は、２次元の経時測定の変化によって影響を受けた３次元空間のバリエーションの画像である。トランシーバー１０Ａ−Ｅによって収集した２次元＋時間の心エコー図の３つのデータが表示されている。 画像は異なる時点で撮った２４のフレームに基づいており、時間次元のスケーリングファクタ１０を持ち、８３８×２４０×４８７のピクセルサイズで３次元のデータセットにおいて三重線形補間された。
【０１１１】
図３７は、７枚のパネルの位置合わせしたセットと比較した７枚のパネルの訓練用ファントム画像セットである。左列は３つの表示の３次元訓練データの元のセットで、右列は３つの表示の位置合わせの後の元の３次元訓練データセットの７枚のパネルからなる画像セットである。２次元＋時間の心エコー図のデータのシミュレーションとしてファントムが合成される。
【０１１２】
図３８は、形状のバリエーションからなる訓練用ファントムセットである。左３枚のパネルの列は平均形状−０．５のバリエーションを示し、右３枚のパネルの列は平均形状＋０．５のバリエーションを、十字線がオーバーラップした中央の画像はファントム測定から抽出した平均形状を示している。
【０１１３】
図３９は、前述の画像訓練および領域分割の特定の実施形態を使用して最初に品質が損なわれた画像から適切に領域分割した測定済みのファントムの構造物の復元を示す。一番上の画像はサイズと形が違う２つの砂時計形と楕円形で、境界の描写が欠けている。上から２番目の画像は元の３次元画像の平均形状の初期位置を示しており、白い輪郭で示されてそれぞれの形状の中心から外れている。上から２番目の画像はまだ中心から外れた領域分割の最終結果を描く。下の画像は手動の領域分割と自動の領域分割の間の比較を描く。ここでは、手動で領域分割した形状と自動で領域分割した形状の実質的なオーバーラップと形状の位置一致がある。
【０１１４】
図４０は、ＲＯＩの形状の領域分割を決定するための或る特定の実施形態を略図的に描く。ＲＯＩが定義されて、形状に基づく領域分割の初期化がなされる。塊の面積（薄い影で示す）、中心、及びＲＯＩの最長軸が計算される。その後で、初期のスケーリングファクタを決定するのに役立つＲＯＩの面積が決定される。スケーリングファクタはＲＯＩ面積と面積の平均形状の商の平方根と定義される。最長軸の方向（ｙ軸に基づいたシータ）は初期の回転角度を決定するために使用される。塊の中心はｘ軸とｙ軸の初期の遷移を決定する。それから検出された影は非ＬＶ領域からの干渉を除去するために使用されて、塊の中心上の訓練システムからの平均輪郭は、ＲＯＩから作成された物体のサブ画像にと計算される。サブ領域内の領域に基づいた領域分割が前述の方法の特定の実施形態で行なわれる。
【０１１５】
図４１は経胸壁的に取られた２つの心腔の典型的な心尖部図である。携帯型のトランシーバー１０Ａ〜１０Ｄは実質的に走査面４２内で心臓（輪郭が破線で示される）の２つの腔を捕らえている。 図２４のサブアルゴリズム２８０で行なわれた手順によって図８で説明されるように僧帽弁のセンタリング位置で、３次元のデータセットの単一走査面４２内で２つの心腔の像が収集される。
【０１１６】
図４２は、走査面の異なる回転角度に関連し、経胸壁的に取られた他の典型的な心尖図をパネルセットで示す。示されたパネルセットは走査面の回転θ角度が０度、３０度、６０度および９０度についてである。
【０１１７】
図４３は、１つのパネルの固有ベクトル形状に異なる重み値ｗが適用された左心室の領域分割を示す。ここで３組の固有ベクトルのパネルは、w = +1 とw = -1 で合計６つの領域分割の形状用に重み付けされる。６つに領域分割された形状から、中間または平均モデルの領域分割の形状が示される。
【０１１８】
図４４は、訓練されたレベルセットのアルゴリズムを使用した典型的な左心室の領域分割を示す。図１２〜図１９で示すシステムおよび図２０〜図２５の方法で前述した特定の実施形態において心エコー中に取得した３次元のデータセット内に含まれる２次元走査面の収集から領域分割された。３０度、６０度および９０度の走査面で、元の画像、ある程度の計算量的なコスト（ネガ反転とヒストグラム平坦化）を有する手順から生じた画像、超音波検査者が重ねた領域分割で元の画像を修正したもの、訓練されたレベルセットアルゴリズムに関連する計算量的なコストと領域分割された初期の平均形状で元の画像を修正したもの、および訓練されたレベルセットアルゴリズムで決定されたように領域分割された最終の平均形状、を示す。前述の姿勢のばらつきをより容易に処理して領域分割のバリエーションを補い、拍動中の心臓の動きから生じる同様の左心室の面積のバリエーションを補うために、心エコーの他の特定の実施形態は、２次元＋時間分析画像取得モードで訓練されたレベルセットアルゴリズムで決定されたように初期の領域分割と最終の領域分割を取得してもよい。
【０１１９】
レベルセットアルゴリズムを使用した心腔容積を決定するための確認データが、３３のデータセット分が表１に示されており、手動の領域分割の値と比較される。それぞれの角度に対して、時間に基づいたものが２４あり８６４の２次元の領域分割を提供する（＝２４×３６）。
【表１】
2009502354.tif 000024
【０１２０】
手動の領域分割は、「.ｔｘｔファイル」に保存されており、そのファイルには専門家が識別した目印が保存されている。「．ｔｘｔファイル」は「****-XXX-outline.txt 」のフォーマットの名前を持ち、ここで「****」はデータセットの番号で、「XXX」は角度である。下表２はレベルセットアルゴリズムによる領域分割の結果を詳述する。これらの目印を領域分割に使用した場合、閉じた輪郭を生成するのに直線補間を使用することができる。
【表２】
2009502354.tif 000025
【０１２１】
異なる位相および／または異なる視野角を有する異なるデータセットからの形状のバリエーションを認識させるためのレベルセットアルゴリズムの領域分割法の訓練は、データ輪郭ファイルを処理することで達成される。輪郭ファイルは異なるグループに分類される。輪郭ファイル内の角度のそれぞれに対して、対応する輪郭ファイルが単一の輪郭ファイルにまとめられる。同時に、別の輪郭ファイルが輪郭ファイルをすべて含めて生成される。領域分割の訓練はさらにいくつかの手法を含む。第１の手法は各データセットの領域分割の一部（固定角）の訓練である。第２の手法はすべてのデータセットからの固定角の領域分割による訓練である。第３の手段はすべての角度に対するすべての領域分割の領域分割による訓練である。
【０１２２】
確認試験のために、２次元の領域分割の７５の結果が表１から異なる角度に収集された３次元のデータセットから選択された。任意に選択した角度は、１００２  １００３  １００７  １０１６である。
【０１２３】
確認法は、コンピューター可読媒体が生成したレベルセットの輪郭と超音波検査者が決定した領域分割の結果との間の位置決めの決定、面積誤差、容積誤差、および／または駆出率誤差を含む。２次元走査の面積誤差は次の定義を使用する。Ａは自動的に識別された領域分割の面積を表し、Ｍは超音波検査者が決定した手動で識別された領域分割の面積を表す。オーバーラップした面積の比率は、次のように定義される類似性のカッパ指標（ＫＩ）とオーバーラップ指標を応用して評価された。
【数２２】
2009502354.tif 000026
【０１２４】
容積誤差：（３次元）３次元が再構築された後、手動の領域分割と自動の領域分割の容積は類似の確認指標を面積誤差として使用して比較される。 
４Ｄ（２次元＋時間）における駆出率誤差（ＥＦ）は異なる心臓の位相で３次元の容積を使用して計算される。手動の領域分割からのＥＦは自動の領域分割からのＥＦで比較される。
【０１２５】
結果：訓練は、最初の１２の画像を使用してデータセット１００３の４つの異なる角度に対して行なわれる。 ０度、３０度、６０度、９０度の４つの異なる角度に対して収集した訓練セットが作成される。領域分割は、最後の１２の画像用にデータセット１００３の４つの異なる角度に対して行なわれた。続いて、０度、３０度、６０度、９０度の４つの異なる角度の領域分割が収集され、下表３−６にそれぞれ示す。
【表３】
2009502354.tif 000027
【０１２６】
図４５は、表３から角度１００３−０００の自動化したレベルセットの左心室の面積対超音波検査者によるまたは手動で測定した面積をグラフ化したものである。  
【表４】
2009502354.tif 000028
【０１２７】
図４６は、表４から角度１００３−０３０の自動化したレベルセットの左心室の面積対音波検査者によるまたは手動で測定した面積をグラフ化したものである。  
【表５】
2009502354.tif 000029
【０１２８】
図４７は、表５からの角度１００３−０６０の自動化したレベルセットの左心室の面積音波検査者によるまたは手動で測定した面積をグラフ化したものである。  
【表６】
2009502354.tif 000030
【０１２９】
図４８は、表６から角度１００３−０９０のレベルセットを自動化した左心室の面積対音波検査者によるまたは手動で測定した面積をグラフ化したものである。  
訓練されたアルゴリズムを使用して、経胸壁３次元心エコー図からの３次元のデータセットに適用することは、上述の心エコーのシステムと方法に心疾患を診断するための強力なツールを提供することを示す。３次元のデータセットへの訓練されたレベルセットアルゴリズムによって決定された駆出率は、有効で、効率的で自動化された測定技術を提供する。レベルセットアルゴリズムの適用による駆出率の正確な計算は、これらの心エコー検査の結果からの左心室の領域分割に関連付けられ、手動で労力をかけて決定した領域分割と比べても劣らない。
【０１３０】
提案する、形状に基づいた領域分割法は、訓練用のデータセットにある形状モデルから統計データを利用する。一方では、異なる固有ベクトルの重みを調整することによって、本方法は、領域分割される物体をすべての異なる形状モードで一致させることができる。他方では、トポロジーを保存する特性は、低品質の心エコー検査が原因の可能性がある領域分割の漏れを抑えることができる。
【０１３１】
図４９は、収縮期と弛緩期に取得した６つの走査面の３０度の視野角の像から左心室の一部分を３次元レンダリングしたものを示す。ここで左心室の一部分を収縮期および／または弛緩期の測定の結合した３次元のレンダリングとして呈するために、１２枚のパネルの２次元画像セットの平面形状が描写される。より詳細には、上段の画像セットは異なる心臓の位相にある左心室の２次元表示を包含し、３０度の位置で取得した６つの走査面に含まれる画像の領域分割の結果とオーバーラップする。下段の画像は、６つの走査面の領域分割した２次元画像から、３０度の位置から見える収縮期と弛緩期の間の左心室の心内膜の移動範囲を示す。
【０１３２】
左心室質量（ＬＶＭ）：心エコー検査で定義される左心室肥大は、循環系のリスクおよび高い死亡率の前兆である。解剖学的に左心室肥大は、筋肉量または重量の増加によって特徴づけられる。ＬＶＭは、主として心腔容積と壁の厚みの２つの因子で決定される。ＬＶＭの計算において以下の２つの主な仮定がある。１）心室間の中隔はＬＶの一部であると仮定、２）心筋容積Vｍは、心室の心外膜の境界Vｔ（epi）内に含まれる総容積から心腔容積Vｃ(endo）を引いたものに等しい。Vｍは数式Ｅ３６によって定義され、ＬＶＭは以下のＥ３７によって、Vｍに筋組織の密度（１．０５ｇ／ｃｍ）を乗算することによって得られる。  
Ｅ３６：  Vｍ＝Vｔ（epi）−Vｃ(endo）
Ｅ３７：  LVM＝1.05×Vｍ
患者間で比較ができるように、ＬＶＭは通常、体表面、または体重に正規化される。体重に正規化されたＬＶＭの正常値は２．４±０．３ｇ／ｋｇ［４２］である。
【０１３３】
一回拍出量（ＳＶ）：以下のＥ３８に示されているように弛緩末期と収縮末期の間で駆出された量と定義される。
【０１３４】
Ｅ３８：  SV＝end diastolic volume（EDV）−end systolic  volume（ESV）
あるいはＳＶは、１回の完全な心周期にわたって流量を積分することで大動脈弓の流速エンコーディングのＭＲ画像から計算することができる［５４］。ＬＶＭとＬＶＶと同様に、ＳＶは体表面に正規化することができる。この補正済みＳＶはＳＶＩ（一回拍出量係数）として知られる。健康な被検者は正常なＳＶＩ４５±８ｍｌ／ｍ［４２］を持っている。
【０１３５】
駆出率（EＦ）：ＬＶの線維短縮の全体的な指標であり、一般に、ＬＶのポンプ機能の最も有意義な測定値のうちの１つと見なされる。以下のＥ３９に従ってＳＶ対ＥＤＶの比で定義される。
【数２３】
2009502354.tif 000031
【０１３６】
心拍出量（ＣＯ）：心臓の役割は生体に適切な量の酸素を含んだ血液に運ぶことである。この血流量は心拍出量として知られ、毎分リットルで表現される。ＣＯの大きさは体表面に比例するので、ＣＩ（すなわち体表面積に調整したＣＯ）によって人を比較することができる。Ｌｏｒｅｎｚその他［４２］は、２．９±０．６L／分／mのＣＩの正常値および１．７４−４．０３L／分／mの範囲を報告している。  
ＣＯは当初Ｆｉｃｋの方法または指示薬希釈法［５５］を使用して評価された。このパラメーターは、以下のＥ４０に従って各心拍内の駆出血液量（ＳＶ）とＨＲの積として推定することも可能である。
【０１３７】
Ｅ４０：  CO＝SV×HR
僧帽弁逆流または大動脈弁閉鎖不全の患者において、ＬＶから駆出された血液の一部分は左心房または左心室に逆流して体循環に入らない。このような患者において、血管心臓造影法で計算されたＣＯは前方拍出量を超える。広範囲な壁運動異常またはゆがんだ心室を持つ患者において、血管心臓造影図からＳＶを決定するのは誤っているかもしれない。３次元の映像技術は、不規則なＬＶ形状を正確に推定することができるのでこの問題への潜在的な解決策を提供する。
【０１３８】
図５０は、より大きな訓練用のセットからの訓練の結果である４つの画像を示す。４つの画像はそれぞれ左から右に、平均マップをそれぞれ位置合わせ前にオーバーラップしたもの、位置合わせ後にオーバーラップしたもの、平均レベルセット、およびゼロレベルセットである。
【０１３９】
図５１は、異なるＷ値による合計１６の形状のバリエーションを示す。Ｗ値は左から右にそれぞれ、−０．２、−０．１、＋０．１、＋０．２である。
【０１４０】
図５２は、図２２の影領域の推定アルゴリズム２３４を用いることで発生する左心室の境界のアーチファクトを示す画像結果である。上段左のパネルの元の走査面画像は左心室ＬＶを示す。影領域の推定アルゴリズム２３４の処理ブロックは、左心室の２トーン色のネガ画像を提供し、上段右のパネル画像で左心室の境界に沿って２つのスパイクＳａとＳｂとして表示した潜在的な領域分割の複雑性を示す。エリアフィルが下段左のパネル画像に示される。元の画像パネルの影が下段右の画像パネルに示される。
【０１４１】
図５３は、図２３のレベルセットサブアルゴリズム２６０を適用した段階的な効果を示している典型的な画像のパネルである。上段左の画像は、走査面の左心室の元の画像の一部分である。上段右は、元の画像にサブアルゴリズム２６０のプロセスブロック２７０から取得されたレベルセットアルゴリズムの初期の形状の領域分割を加えたものである。下段左の画像は、サブアルゴリズム２６０の処理ブロック２７６から出た訓練されたレベルセットアルゴリズムの最終の領域分割の結果である。下段右の画像は、超音波検査者によって決定された領域分割である。見ての通り、最終の訓練されたレベルセットアルゴリズムは、超音波検査者の手動で領域分割した結果と比べて劣らない。
【０１４２】
図５４は、図２３のレベルセットサブアルゴリズム２６０の他の実施形態を適用した段階的な効果を示している別の典型的な画像のパネルである。上段左は走査面の左心室の元の画像である。上段右は元の画像の２トーンの色反転、またはネガの画像である。中段左の画像は影でマスク処理した元の画像である。中断右は、元の画像にサブアルゴリズム２６０のプロセスブロック２７０から取得されたレベルセットアルゴリズムの初期の形状の領域分割を加えたものである。下段左の画像は、サブアルゴリズム２６０の処理ブロック２７６から出た訓練されたレベルセットアルゴリズムの最終の領域分割の結果である。下段右の画像は、超音波検査者によって決定された領域分割である。このレベルセットアルゴリズムの代替実施形態において、最終の訓練されたレベルセットアルゴリズムは、超音波検査者の手動で領域分割した結果と比べて劣らない。
【０１４３】
図５５は、図２３のレベルセットアルゴリズムの特定の実施形態および他の実施形態の適用による、収縮期と弛緩期の間の２次元の領域分割と時間（２次元＋時間）の関数として、左心室の面積を決定するグラフである。見ての通り、左心室の面積は正弦曲線の反復を提示し、図２３と図５３の自動的なレベルセットアルゴリズムの両方の特定の実施形態と図５４に記述された他の実施形態は、図２１と図２２の手動の超音波検査者による領域分割法と比べて劣らない正確性を提示することを示している。自動的なレベルセットの特定の実施形態および別の実施形態は、弛緩期および／または収縮期の間で全範囲にわたって完全に超音波検査者による手動の方法と、実質的に同じ領域分割の面積を提示する。
【０１４４】
図５６〜図５８は、マイケル・ローソン（Ｍｉｋａｅｌ  Ｒｏｕｓｓｏｎ）およびダニエル・クリーマー（Ｄａｎｉｅｌ  Ｃｒｅｍｅｒｓ）が“Efficient Kernel Density Estimation of Shape and Intensity Priors for Level Set Segmentation“ (MICCAI (2) 2005: 757-764)で説明する領域分割へのベイズ推論法を集合的に示す。 境界特有のエコー源性で、ノイズと隣接する構造物からの背景のオーバーラップと混在する信号から、器官の境界データを決定する複雑性。例えば、図５６は、心臓の超音波画像の左心室の内側と外側の強度の経験的確率を示す。左心室の内表面のエコーの強度（破線）は、外面のエコーの強度（実線）と著しくオーバーラップする。 領域に基づいた、これらの構造物の領域分割は、物体と背景が同様のヒストグラムを有するので難しい問題である。提案する領域分割の手法は、ベイズ的なインターフェースで確率論的な強度の推定モデルを最適に活用する。 
図５７は、ピクセル強度の均等分布、ガウス分布、およびカーネル密度分布を適用した際に次第に検出される左心室の一部分の湾曲した形状の固有ベクトルの略図を示した３つのパネルである。領域分割の正確さは、使用した形状モデルと領域データの信号の強度に基づく。左側のフレームは、走査面の一部分で関連する点のパターンを示しており、均等な信号の確率密度を有し形状がない。真ん中のフレームは、楕円形と関連する同じ点のパターンを示しており、信号の強度がガウス確率のクラスタで配列されている。右側のフレームは、走査面のその一部分で、Ｃ字形状で関連する点のパターンを示しており、Ｃ字形状に関するカーネル確率密度を有している。３枚のパネルは、ピクセル強度の均等分布、ガウス分布、およびカーネル密度分布を適用した際に次第に検出される左心室の一部分の湾曲した形状の固有ベクトルの同じ略図を有する。左側のパネルから右側のパネルへ、分解が次第に向上した固有形状が見られる。湾曲した形状のピクセルデータセットは、左心室の一部分を表わす。左側のパネルでは、走査面の均等なピクセル強度は、固有形状が見えない結果に適用される。真ん中のパネルでは、ガウスのピクセル強度分布が仮定され、湾曲した形状のピクセルセットは、楕円形の固有形状のパターン内に含まれる。右側のパネルでは、Ｃ字形状の固有ベクトルが見えるように表示され、湾曲したピクセルのデータセットに包まれる。つまり制限なしで、α空間全体で異なる固有形状に対するαを求めているのである。 左側のパネルでは、符号付き距離関数のα空間は線形空間ではなく、したがって、平均形状および固有形状の一次結合は一般にもはや符号付き距離関数ではなく、容易に見ることができない。真ん中のパネルのガウスの密度では、符号付き関数の一部分は、湾曲した形状のデータセットが楕円形の空間で含まれることを可能にする。右側のパネルでは、符号付き関数のより大きい部分が、湾曲した形状のデータ点を包むより確実で向上した固有形状を可能にする。
【０１４５】
図５８は、異なる演繹的なモデル仮定の適用から生じる左心室の期待される領域分割を示す。上段のパネルでは、モデルでない仮定は、異常な形状に領域分割された構造物に適用され、左心室の期待される形状を表示せず、複数の腔にぎざぎざでばらばらである。真ん中のパネルでは、事前の均等なモデル仮定が適用されて、左心室は部分的に向上するが、期待される形状を有しておらず、まだぎざぎざである。下段のパネルでは、事前のカーネルのモデルが左心室に適用される。結果として生じた領域分割の輪郭はよりきれいに描かれ、心室の境界は滑らかであり、期待された形状を有し、腔間の壁に著しくオーバーラップしない。
【０１４６】
図５９は、左心室の訓練用データセット内で領域分割を確立するために使用される境界の強度の確率分布を決定するために、左心室の２０の走査面のヒストグラムをグラフ化したものである。左心室の境界面の領域分割線の内部または外部に存在するピクセル強度の内部と外部の確率分布の最大値において、境界に沿ったピクセル強度が走査面の全体の画像のピクセル強度分布と比較される。特定の走査面の訓練データセットの中で、ピクセル強度の平均確率分布が計算されて、領域分割用に境界のヒストグラムと一緒に保存される。
【０１４７】
図６０は、表３に含まれる左心室の位置合わせした形状の２０枚のパネルの訓練用画像セットである。主成分分析は、左心室の各画像から固有モードを抽出して、事前の形状の分布を定義して前述のレベルセットアルゴリズムから取得される固有ベクトルを得るために、カーネル関数を適用する。表６は、新しい形状または訓練用の形状を表すための４つの固有モードの個々の訓練用の形状を表すベクトルを列挙する。各行は、訓練用の形状に対するベクトルを表す。個々の訓練用の形状の重みは、固有形状によって生成された基準に投影することによって計算される。
【表７】
2009502354.tif 000032
【０１４８】
図６１は、表６のレベルセットアルゴリズムで生成した固有ベクトルの適用によって取得した２０枚の画像パネルの訓練用セットに領域分割した左心室を重ねたものである。重ねた心室の領域分割の境界は実質的に複製であり、各訓練用の画像の輪郭を忠実になぞる。カーネル関数と併用したレベルセットアルゴリズムによって取得されたベクトルは、左心室の領域分割された境界を十分に誠実に再構築して、特定の実施形態のシステムと方法のロバスト性を実証する。
【０１４９】
図６２は、事前の均等な形状の統計モデルの適用から生成された左心室の領域分割を示す。 事前の均等な形状のモデルは、心エコー図に含まれるデータを適用した、レベルセットで訓練されたアルゴリズムを使用する。被検者の左心室の境界の領域分割の結果は、隣接した壁構造にオーバーラップし、ぎざぎざして突起した左心室が描写される。
【０１５０】
図６３は、被検者の左心室のエコー源性の画像データに適用したカーネル形状の統計モデルの領域分割の結果である。カーネルモデルでは、レベルセットで訓練されたアルゴリズムは、隣接した壁構造にオーバーラップすることなく期待された形状をより滑らかに領域分割する。カーネル形状モデルをレベルセットで訓練されたアルゴリズムと併用して適用することで、この高分解度の領域分割をレベルセットアルゴリズムによる高速処理速度によりわずか０．１３秒で取得した。このようにして被検者の左心室の領域分割された形状が、効率的にロバストに高解像度で取得される。
【０１５１】
カーネル形状のモデルと併用して訓練されたレベルセットアルゴリズムを適用することによって、心臓の機能の正確な３次元の評価が非侵襲的になり、心腔の変化の測定を容易に取得することができる。その例が、数式Ｅ３７によって定義される心房または心室の一回拍出量の決定、数式Ｅ３８によって定義される駆出率、および数式Ｅ３９によって定義される心拍出量である。さらに、腔間の壁容積（ＩＣＷＶ）、厚み（ＩＣＷＴ）、質量（ＩＣＷＭ）および心臓の外壁の容積、厚み、質量を同様にして、レベルセットアルゴリズムによって取得された領域分割の結果から決定することができる。単数あるいは複数の同じ走査面が限定された期間内に連続して測定されるような状況の２次元＋時間のシナリオで、このような正確で、効率的で、ロバストな結果を同様に取得することができる。
【０１５２】
経胸壁３次元心エコー図（ＴＴＥ）からの３次元のデータセットに適用した訓練されたアルゴリズムを使用して、ＩＣＷＴ、ＩＣＷＭ、および左心室と右心室の心駆出率の決定が、前記の特定の実施形態で図示され説明されたが、本発明の精神および範囲から逸脱することなく数多くの変更を実施することができる。例えば、開示した実施形態の適用は、動的に反復可能な周期を持つ他の関心領域から取得することができる。その例が肺の動きの変化である。したがって、本発明の実施形態の範囲は、特定の実施形態の開示に限定されるものではない。代わりに、本発明の実施形態は次の請求項の参照によって完全に判断されるべきである。
【図面の簡単な説明】
【０１５３】
【図１Ａ】トランシーバーと、走査面の回転アレイで構成される走査円錐と、そのアレイの走査面の部分的に略図で部分的に等角の図である。
【図１Ｂ】トランシーバーと、走査面の回転アレイで構成される走査円錐と、そのアレイの走査面の部分的に略図で部分的に等角の図である。
【図１Ｃ】トランシーバーと、走査面の回転アレイで構成される走査円錐と、そのアレイの走査面の部分的に略図で部分的に等角の図である。
【図１Ｄ】トランシーバーと、走査面の回転アレイで構成される走査円錐と、そのアレイの走査面の部分的に略図で部分的に等角の図である。
【図２】トランシーバーの部分的に略図で部分的に等角の側面図と、３次元的に分布した走査線で構成される走査円錐アレイである。
【図３】走査面４２の平行移動アレイ７０を取得しているトランシーバー１０Ｃを示す。
【図４】走査面４２の扇形のアレイ６０を取得しているトランシーバー１０Ｄを示す。
【図５】コンピューターまたは他のマイクロプロセッサーデバイス（不図示）に無線でアップロードされるデータを通信するために、操作可能な通信クレードル５０Ａ内に取り外し可能な状態で置かれたトランシーバー１０Ａ〜１０Ｄ（図１）を示す。
【図６】コンピューターまたは他のマイクロプロセッサーデバイス（不図示）に有線接続でアップロードされる画像処理用データを通信するために、通信クレードル内に取り外し可能な状態で置かれたトランシーバー１０Ａ〜Dを示す。
【図７Ａ】心臓の関心領域（ＲＯＩ）に当初のターゲットを絞っている間に患者６８の胸部がフリーハンドによる第１の位置でトランシーバー１０Ａ〜１０Ｄによって走査され、データが無線でパーソナルコンピューターにアップロードされているイメージである。
【図７Ｂ】トランシーバー１０Ａ〜１０Ｄが左側の胸腔の肋骨間で心臓のＲＯＩの方に向けられているフリーハンドによる第２の位置でトランシーバー１０Ａ〜１０Ｄで走査される患者６８の胸部を示すイメージである。
【図８】僧帽弁を画像の中央付近に配置させることに基づいて、後に３次元画像セットを取得するための心臓のセンタリングを示しているが、これはトランシーバー１０Ａ〜１０Ｄのスピーカー１５からの特有のドップラー音によって決定される。
【図９】トランシーバー１０Ａ〜１０Ｄのドップラー動作の略図的な描写である。
【図１０】トランシーバー１０Ａ〜１０Ｄのドップラー-スピーカー回路のシステム略図である。
【図１１】無線周波数超音波（ＲＦＵＳ）を使用して画像取得の操作および左心室および／または右心室の心駆出率を測定するのに役立つ心臓の収縮期と弛緩期でＲＦＵＳ画像を取得するタイミングを説明する３つのグラフを示す。
【図１２】無線超音波トランシーバーと通信する心電計を使用した心臓の画像化システムの他の実施形態を示し、中央から外れた心臓の関心領域（ＲＯＩ）を表示している。
【図１３】無線超音波トランシーバーと通信する心電計を使用した心臓の画像化システムの他の実施形態を示し、センタリングされた心臓のＲＯＩを表示している。
【図１４】有線接続した超音波トランシーバーと通信する心電計を使用した心臓の画像化システムの他の実施形態を示す。
【図１５】マイク装備のトランシーバー１０Ａ〜１０Ｄでドップラーのターゲットを絞っている間の心臓の画像化システムの他の実施形態を略図的に示す。
【図１６】スピーカー装備の心電計でトランシーバーのドップラーのターゲットを絞っている間の心臓の画像化システムの他の実施形態を略図的に示す。
【図１７】スピーカー装備の心電計でスピーカーなしのトランシーバー１０Ｅのドップラーのターゲットを絞っている間の心臓の画像化システムの他の実施形態を略図的に示す。
【図１８】超音波画像化システム６０Ａ〜６０Ｄと通信するネットワーク接続の心臓の画像化の超音波システム１００の概略図および部分的な等角図である。
【図１９】超音波画像化システム６０Ａ〜６０Ｄと通信するインターネット接続の心臓の画像化の超音波システム１００の概略図および部分的な等角図である。
【図２０】心腔容積、心腔容積の変化、腔間壁の厚み（ＩＣＷＴ）、および腔間壁の質量（ＩＣＷＭ）を測定して決定する方法のアルゴリズムのフローチャート２００である。
【図２１】２つのステップの強調処理を使用する、図２０のフローチャートの超音波検査者によって実行されるサブアルゴリズム２０４の拡張である。
【図２２】３つのステップの強調処理を使用する、図２０のフローチャートの超音波検査者によって実行されるサブアルゴリズム２２４の拡張である。
【図２３Ａ】図２０に示すフローチャートアルゴリズムのサブアルゴリズム２６０の拡張である。
【図２３Ｂ】図２０に示すフローチャートアルゴリズムのサブアルゴリズム３００の拡張であり、プロセスブロック２８０で取得した、データベースにない画像に適用する。
【図２４】図２０のフローチャートアルゴリズム２００のサブアルゴリズム２８０の拡張である。
【図２５】図２０のフローチャートアルゴリズム２００のサブアルゴリズム３１０の拡張である。
【図２６】サブアルゴリズム２２０のプロセスによって左心室を領域分割する８枚の画像のパネルの典型的な出力である。
【図２７】３．５ＭＨｚパルスの超音波から返ってくるエコーで心臓のＲＯＩの輪郭が描かれた走査面画像を示す。
【図２８】サブアルゴリズム２２０のスネーク処理ブロックを動的輪郭モデルに適用した略図である。
【図２９】図２３のサブアルゴリズム２６０のレベルセット処理ブロックを動的輪郭モデルに適用した略図である。
【図３０】熟練した超音波検査者によって測定された左心室の１２枚のパネルの輪郭で、勾配降下で位置合わせする前にオーバーラップしたものである。
【図３１】熟練した超音波検査者によって測定された左心室の１２枚のパネルの輪郭で、ゼロとレベルセットの輪郭の間で勾配降下の位置合わせによってオーバーラップしたものである。
【図３２】N１×N２の長方形グリッドの行列Ｓを作成する手順を示す。
【図３３】平均固有形状を抽出するためにプロセスブロック２６８の距離マップによって生成された、１２枚のパネルの固有ベクトルの訓練用画像セットである。
【図３４】その１２枚のパネルの固有ベクトルの訓練用画像セットで、心室の境界の輪郭がオーバーラップしている。
【図３５】外観および新しく生成された形状を制御するために異なるＷまたはｋ個の固有形状を使用した効果を示す。
【図３６】２次元の経時測定の変化によって影響を受けた３次元空間のバリエーションの画像である。
【図３７】７枚のパネルの位置合わせしたセットと比較した７枚のパネルの訓練用ファントム画像セットである。
【図３８】形状のバリエーションからなる訓練用ファントムセットである。
【図３９】前述の特定の実施形態を使用して、最初に品質が損なわれた画像から適切に領域分割した測定済みのファントムの構造物の復元を示す。
【図４０】ＲＯＩの形状の領域分割を決定するための特定の実施形態を略図的に描く。
【図４１】経胸壁的に取られた２つの心腔の典型的な心尖部図である。
【図４２】走査面の異なる回転角度に関連し、経胸壁的に取られた、他の典型的な心尖部図をパネルセットで示す。
【図４３】１つのパネルの固有ベクトル形状に異なる重み値ｗが適用された左心室の領域分割を示す。
【図４４】訓練されたレベルセットのアルゴリズムを使用した典型的な左心室の領域分割を示す。
【図４５】表３から角度１００３−０００の自動化したレベルセットの左心室の面積に対する超音波検査者によるまたは手動で測定した面積をグラフ化したものである。
【図４６】表４から角度１００３−０３０の自動化したレベルセットの左心室の面積に対する超音波検査者によるまたは手動で測定した面積をグラフ化したものである。
【図４７】表５からの角度１００３−０６０の自動化したレベルセットの左心室の面積に対する超音波検査者によるまたは手動で測定した面積をグラフ化したものである。
【図４８】表６から角度１００３−０９０の自動化したレベルセットの左心室の面積に対する超音波検査者によるまたは手動で測定した面積をグラフ化したものである。
【図４９】収縮期と弛緩期に取得した６つの走査面の３０度の視野角の像から左心室の一部分を３次元レンダリングしたものを示す。
【図５０】固有ベクトルに適用した１セットの変動する重み値ｗから異なる形状のバリエーションにかけられている４つの固有ベクトル画像を示す。−０．２、−０．１、＋１、＋２のｗ値で合計１６の形状のバリエーションが作成される。
【図５１】図２３の訓練用サブアルゴリズム２６４を利用して図５０の１６の固有ベクトルのパネルの形状位置合わせを経ている一連の左心室の画像を示す。
【図５２】図２２の影領域の推定アルゴリズム２３４を用いることで発生する左心室の境界のアーチファクトを示す画像結果である。
【図５３】図２３のレベルセットサブアルゴリズム２６０の他の実施形態を適用した段階的な効果を示している別の典型的な画像のパネルである。
【図５４】図２３のレベルセットサブアルゴリズム２６０を適用した段階的な効果を示している別の典型的な画像のパネルである。
【図５５】図２３のレベルセットアルゴリズムの特定の実施形態および他の実施形態の適用によって、収縮期と弛緩期の間で２次元の領域分割と時間（２次元＋時間）の関数として左心室の面積を決定するグラフである。
【図５６】心臓の超音波エコーの左心室のヒストグラムを示す。
【図５７】ピクセル強度の均等分布、ガウス分布、およびカーネル密度分布を適用した際に次第に検出される左心室の一部分の湾曲した形状の固有ベクトルの略図を示した３つのパネルである。
【図５８】異なる演繹的なモデルを仮定することから生じる左心室の領域分割である。
【図５９】左心室の訓練用データセット内で領域分割を確立するために使用された境界の強度の確率分布を決定するために、左心室の２０の走査面のヒストグラムをグラフ化したものである。
【図６０】表３のデータからの左心室の位置合わせした訓練用の形状のパネルである。
【図６１】表６のレベルセットアルゴリズムで生成した固有ベクトルの適用によって取得した２０枚の画像パネルの訓練用セットに領域分割した左心室を重ねたものである。
【図６２】モデルではない領域分割を被検者の左心室の画像に適用したものである。
【図６３】カーネルモデルの領域分割を同じ被検者の左心室の画像に適用したものである。
【図１Ａ】
2009502354.tif 000033
【図１Ｂ】
2009502354.tif 000034
【図１Ｃ】
2009502354.tif 000035
【図１Ｄ】
2009502354.tif 000036
【図２】
2009502354.tif 000037
【図３】
2009502354.tif 000038
【図４】
2009502354.tif 000039
【図５】
2009502354.tif 000040
【図６】
2009502354.tif 000041
【図７Ａ】
2009502354.tif 000042
【図７Ｂ】
2009502354.tif 000043
【図８】
2009502354.tif 000044
【図９】
2009502354.tif 000045
【図１０】
2009502354.tif 000046
【図１１】
2009502354.tif 000047
【図１２】
2009502354.tif 000048
【図１３】
2009502354.tif 000049
【図１４】
2009502354.tif 000050
【図１５】
2009502354.tif 000051
【図１６】
2009502354.tif 000052
【図１７】
2009502354.tif 000053
【図１８】
2009502354.tif 000054
【図１９】
2009502354.tif 000055
【図２０】
2009502354.tif 000056
【図２１】
2009502354.tif 000057
【図２２】
2009502354.tif 000058
【図２３Ａ】
2009502354.tif 000059
【図２３Ｂ】
2009502354.tif 000060
【図２４】
2009502354.tif 000061
【図２５】
2009502354.tif 000062
【図２６】
2009502354.tif 000063
【図２７】
2009502354.tif 000064
【図２８】
2009502354.tif 000065
【図２９】
2009502354.tif 000066
【図３０】
2009502354.tif 000067
【図３１】
2009502354.tif 000068
【図３２】
2009502354.tif 000069
【図３３】
2009502354.tif 000070
【図３４】
2009502354.tif 000071
【図３５】
2009502354.tif 000072
【図３６】
2009502354.tif 000073
【図３７】
2009502354.tif 000074
【図３８】
2009502354.tif 000075
【図３９】
2009502354.tif 000076
【図４０】
2009502354.tif 000077
【図４１】
2009502354.tif 000078
【図４２】
2009502354.tif 000079
【図４３】
2009502354.tif 000080
【図４４】
2009502354.tif 000081
【図４５】
2009502354.tif 000082
【図４６】
2009502354.tif 000083
【図４７】
2009502354.tif 000084
【図４８】
2009502354.tif 000085
【図４９】
2009502354.tif 000086
【図５０】
2009502354.tif 000087
【図５１】
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【図５２】
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【図５３】
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【図５４】
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【図５５】
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【図５６】
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【図５７】
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【図５８】
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【図５９】
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【図６０】
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【図６１】
2009502354.tif 000098
【図６２】
2009502354.tif 000099
【図６３】
2009502354.tif 000100