(57)【要約】【課題】スペックルノイズを効果的に除去し、境界を明確にすることにより、超音波映像の画質を改善する。【解決手段】本発明による２次元超音波映像の画質改善方法は、（ａ）２次元超音波入力映像を多重解像度で構成される複数の映像でＮレベルに分解（ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）する段階；（ｂ）上記分解された映像で各ピクセルの特性を判定する段階；（ｃ）上記ピクセル特性に基づいて分解された映像に対して画質改善処理を実施する段階；（ｄ）上記分解された映像に対して１レベル合成（ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）を実施する段階；及び（ｅ）上記合成された映像の大きさが上記２次元超音波映像の大きさと同一になるまで上記（ｂ）〜（ｄ）段階を反復して実施する段階を含み、上記Ｎは正の整数であることを特徴とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
２次元超音波映像の画質改善方法として、
（ａ）２次元超音波入力映像を多重解像度で構成される複数の映像でＮレベルに分解（ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）する段階；
（ｂ）上記分解された映像で各ピクセルの特性を判定する段階；
（ｃ）上記ピクセル特性に基づいて分解された映像に対して画質改善処理を実施する段階；
（ｄ）上記分解された映像に対して１レベル合成（ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）を実施する段階；及び
（ｅ）上記合成された映像の大きさが上記２次元超音波映像の大きさと同一になるまで上記（ｂ）〜（ｄ）段階を反復して実施する段階を含み、上記Ｎは正の整数であることを特徴とする画質改善方法。
【請求項２】
上記（ａ）段階はウェーブレット(ｗａｖｅｌｅｔ)変換またはラプラシアンピラミッド（Ｌａｐｌａｃｉａｎ  Ｐｙｒａｍｉｄ）符号化方法を用いて実施されることを特徴とする請求項１に記載の画質改善方法。
【請求項３】
上記（ｂ）段階は、
（ｂ１）上記分解された映像の所定のピクセル範囲のピクセルにおいて固有値と固有ベクトルを求める段階；
（ｂ２）上記固有ベクトル及び固有値を用いて各ピクセルにおける接線方向ベクトルと法線方向ベクトルを求める段階；
（ｂ３）上記接線方向ベクトルと法線方向ベクトルの大きさの差をしきい値と比較する段階；
（ｂ４）上記比較結果に従ってピクセル特性を判定する段階
を含むことを特徴とする請求項１に記載の画質改善方法。
【請求項４】
上記（ｃ）段階は、
（ｃ１）上記（ｂ４）段階で境界と判定されたピクセルに対して方向性平滑化（ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ  ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ）処理を行う段階；及び
（ｃ２）上記境界ピクセルに対して方向性鮮明化（ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ  ｓｈａｒｐｅｎｉｎｇ）処理を行う段階
を含むことを特徴とする請求項３に記載の画質改善方法。
【請求項５】
上記（ｃ）段階は（ｂ４）段階でスペックル（ｓｐｅｃｋｌｅ）で判定されたピクセルに対してスペックルを減らす段階をさらに含むことを特徴とする請求項４に記載の画質改善方法
【請求項６】
上記（ｃ）段階は、次の数式で示される処理を行うことを特徴とする請求項４に記載の画質改善方法。
［数式］
Ｉ’（ｘ，ｙ）＝（１−２ｔ＋２ｎ）・Ｉ（ｘ，ｙ）＋ｔ・（Ｔ１＋Ｔ２）−ｎ・（Ｎ１＋Ｎ２）
ここで、Ｉ’（ｘ，ｙ）はフィルタリング後のピクセル値を、Ｉ（ｘ，ｙ）はフィルタリング前のピクセル値を示し、Ｔ１及びＴ２は該当ピクセルにおける接線方向ベクトルの大きさを示し、Ｎ１及びＮ２は該当ピクセルでの法線方向ベクトルの大きさを示し、ｔは方向性平滑化の程度を示し、ｎは方向性鮮明化の程度を示す。
【請求項７】
２次元超音波映像の画質を改善するための装置として、
２次元超音波入力映像を多重解像度で構成される複数の映像でＮレベルに分解するための分解手段；
上記分解された映像で各ピクセルの特性を判定するための判定手段；
上記ピクセル特性に従って、上記分解された映像の画質を改善するための画質改善手段；及び
上記分解された映像に対してＮ−レベル合成を行うための合成手段
を含むことを特徴とする２次元超音波映像の画質を改善するための装置。
【請求項８】
上記分解手段はウェーブレット（ｗａｖｅｌｅｔ）変換またはラプラシアンピラミッド（Ｌａｐｌａｃｉａｎ  Ｐｙｒａｍｉｄ）符号化方法を用いることを特徴とする請求項７に記載の２次元超音波映像の画質を改善するための装置。
【請求項９】
上記分解された映像の所定のピクセル範囲ピクセルにおいて固有値と固有ベクトルを求めるための第１計算部；
上記固有ベクトル及び固有値を用いて各ピクセルにおける接線方向ベクトルと法線方向ベクトルを求めるための第２計算部；
上記接線方向ベクトルと法線方向ベクトルの大きさの差をしきい値と比較するための比較部；及び
上記比較結果に従ってピクセル特性を判定するための判定部
を含むことを特徴とする請求項７に記載の２次元超音波映像の画質を改善するための装置。
【請求項１０】
上記画質改善手段は、
上記判定部において境界と判定されたピクセルに対して方向性平滑化（ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ  ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ）処理を行うための方向性平滑化処理部；及び
上記境界ピクセルに対して方向性鮮明化（ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ  ｓｈａｒｐｅｎｉｎｇ）処理を行うための方向性鮮明化処理部
を含むことを特徴とする請求項９に記載の２次元超音波映像の画質を改善するための装置。
【請求項１１】
上記画質改善手段は上記判定部でスペックルで判定されたピクセルに対してスペックルを減らすためのスペックル除去部をさらに含むことを特徴とする請求項１０に記載の２次元超音波映像の画質を改善するための装置。
【請求項１２】
上記画質改善手段は次のような数式で示される処理を行うことを特徴とする 請求項１０に記載の２次元超音波映像の画質を改善するための装置。
Ｉ’（ｘ，ｙ）＝（１−２ｔ＋２ｎ）・Ｉ（ｘ，ｙ）＋ｔ・（Ｔ１＋Ｔ２）−ｎ・（Ｎ１＋Ｎ２）
ここで、Ｉ’（ｘ，ｙ）はフィルタリング後のピクセル値を、Ｉ（ｘ，ｙ）はフィルタリング前のピクセル値を示し、Ｔ１及びＴ２は該当ピクセルにおける接線方向ベクトルの大きさを示し、Ｎ１及びＮ２は該当ピクセルでの法線方向ベクトルの大きさを示し、ｔは方向性平滑化の程度を示し、ｎは方向性鮮明化の程度を示す。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、２次元超音波映像の画質改善方法及び装置に関するものであり、特にイメージに対して後処理過程を通じて画質を向上させる方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、超音波を用いた診断装置が一般医療分野で広く使われている。超音波映像診断装置は臓器に超音波を送信した後、臓器から戻ってくる反射波を検出してこれから得られた映像を構成して提供する装置である。しかし、臓器から戻ってくる超音波は媒質と小さな生体組織などにより反射と散乱が同時に生じるようになる。このために生じるノイズをスペックルノイズ（ｓｐｅｃｋｌｅ  ｎｏｉｓｅ）という。このスペックルノイズによって映像の画質が落ちるだけでなく、観察しようとする身体器官と背景との境界など重要な形態を表示するにおいて正確性が落ちる。このようなスペックルノイズはさらには超音波映像を用いた映像解釈、器官認識などの分野で大きな障害になっている。
【０００３】
このような問題点を解決するためにスペックルノイズを除去する方法に対する研究が進行されたが、その代表的な方法としては熱拡散モデルを応用した方法がある。熱拡散モデルを応用した方法はピクセルを複数の領域に分割し、分割された領域に合うガウシアンフィルタリングをするものである。もう一つの方法はウェーブレット（ｗａｖｅｌｅｔ）基盤の方法で各周波数帯域別に非線形スレッシュホールド（ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ）方法を用いてノイズを除去するものである。しかし、既存の方法によれば、スペックルノイズは除去されるが、映像が人工的な感じがあって、臨床的には有用でなかった。また、超音波映像の表示装置を通じて画像を表示する時に、器官などの境界部分を明確に表示できない問題点があった。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は前述した従来技術の問題点を解決するためのものであって、スペックルノイズを効果的に除去し、境界を明確にすることにより、超音波映像の画質を改善することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記のような目的を達成するための本発明の特徴によれば、２次元超音波映像の画質改善方法は、（ａ）２次元超音波入力映像を多重解像度で構成される複数の映像でＮレベルに分解（ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）する段階；（ｂ）上記分解された映像で各ピクセルの特性を判定する段階；（ｃ）上記ピクセル特性に基づいて分解された映像に対して画質改善処理を実施する段階；（ｄ）上記分解された映像に対して１レベル合成（ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）を実施する段階；及び（ｅ）上記合成された映像の大きさが上記２次元超音波映像の大きさと同一になるまで上記（ｂ）〜（ｄ）段階を反復して実施する段階を含み、上記Ｎは正の整数であることを特徴とする。
【０００６】
本発明のもう一つの特徴によれば、２次元超音波映像の画質を改善するための装置は、２次元超音波入力映像を多重解像度で構成される複数の映像でＮレベルに分解するための分解手段；上記分解された映像で各ピクセルの特性を判定するための判定手段；上記ピクセル特性に従って、上記分解された映像の画質を改善するための画質改善手段；及び上記分解された映像に対してＮ−レベル合成を行うための合成手段を含み、上記Ｎは正の整数であることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明による２次元超音波映像に対するフィルタリング方法によれば、多重解像度の映像に対して、各ピクセル別に固有ベクトルを用いてスペックルが効果的に除去され、境界が明確に見られるようにすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下では図１を参照して、本発明の一実施例について詳細に説明する。
図１は後処理を通じた２次元超音波映像の画質改善をする本発明の処理過程を示した流れ図である。示された通り、本発明による方法は段階１〜段階６（図１の符号Ｓ１００〜Ｓ６００）からなり、以下で各段階別に具体的に説明する。
【０００９】
＜段階１（Ｓ１００）＞
段階１（Ｓ１００）では、多重解像度を用いて入力された２次元超音波映像を分解する。一般に多重解像度による分析（ａｎａｌｙｓｉｓ）といえば、任意の映像信号を多重解像度を有する複数の映像に分解して分析することを言い、このような分解を通じて入力映像の高周波成分と低周波成分を得ることができる。このような多重解像度の映像を得る方法にはウェーブレット変換（ｗａｖｅｌｅｔ  ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を用いる方法、ラプラシアンピラミッド（Ｌａｐｌａｃｉａｎ  Ｐｙｒａｍｉｄ）符号化方法などがある。本発明では多重解像度の映像を得るための任意の方法が使われることができ、また、任意のＮレベルに分解が行われることができる。ここで、Ｎは任意の正の整数である。
【００１０】
例えば、Ｎレベルウェーブレット変換を用いる場合について具体的に説明する。１レベルウェーブレット変換は入力映像に対して入力映像の２−１サイズの低周波成分の映像と高周波成分の映像を得る。２レベルウェーブレット変換は入力映像の２−１サイズの低周波成分の映像に対して入力映像の２−２サイズの低周波成分の映像と高周波成分の映像を得る。このような過程をＮ回繰り返すことがＮレベルウェーブレット変換である。従って、Ｎレベルウェーブレット変換を通じて入力映像の２−Ｎ大きさの低周波成分の映像とそれ以外の複数の高周波成分の映像を得る。
【００１１】
＜段階２（Ｓ２００）＞
段階２（Ｓ２００）では、上記段階１（Ｓ１００）で分解された映像に対して各ピクセル別に特性を判定する。各ピクセルが、例えば観察しようとする体内の器官などの境界部分に該当するか、スペックルに該当するか、あるいは平坦な領域に該当するかを判定するようになる。
【００１２】
まず、本技術分野で使われる一般的な線形対数法によって、所定の範囲のピクセル（例えば、５×５または１０×１０等）で固有値（ｅｉｇｅｎｖａｌｕｅ）と固有ベクトル（ｅｉｇｅｎｖｅｃｔｏｒ）を求め、この固有値と固有ベクトルを用いて各ピクセルにおける接線方向ベクトルと法線方向ベクトルを得る。その後、このベクトルの大きさの差をしきい値（ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ  ｖａｌｕｅ）と比較して各ピクセルの特性を区分する。即ち、２ベクトルの大きさの差が大きいということは一方向へのベクトル成分が大きいものであり、一方向への方向性が大きいということであるので、表示しようとする身体器官などの境界に該当するものである。これと反対に、２ベクトルの大きさの差が小さければ、どの方向にも方向性が存在しないことを意味する。スペックルの場合にはどの方向にも大きいベクトルで表現されるので２つの固有ベクトルの大きさの差が小さく、また、平坦な領域に対してはどの方向にも小さなベクトルで表現されるので、同様に２つの固有ベクトルの大きさの差は小さい。
【００１３】
このような過程を通じて、各ピクセルに対する接線方向ベクトルと法線方向ベクトルの成分を抽出することによって、そのピクセルが表示しようとする身体器官などの境界に該当するかどうかを判定することができるようになる。
【００１４】
＜段階３（Ｓ３００）＞
段階３（Ｓ３００）では、各ピクセルの特性を用いて、段階２（Ｓ２００）で境界と判定された部分をより明確にする。境界部分の接線ベクトル方向には境界の連続性を向上させるための平滑化（ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ）をし、法線ベクトル方向には境界を明確にするための鮮明化（ｓｈａｒｐｅｎｉｎｇ）をする。このような処理は境界の接線方向側にのみ低帯域フィルタリング（ｌｏｗ  ｐａｓｓ  ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）をすることにより、なされることができる。
【００１５】
図２及び図３は段階３（Ｓ３００）の処理例を示した図面である。多重解像度によって入力映像を分解（例えば、ウェーブレット変換）した後、固有ベクトルの抽出を経ると、図２でのように境界上の一ピクセルに対して境界の接線方向のベクトル（２３，２４）と法線方向のベクトル（２１，２２）で示される。この二つの固有ベクトルを用いて図３に示された通り、境界（２５）の接線方向に接線方向スカラ量（接線方向ベクトルの大きさ）Ｔ１，Ｔ２の値を線形補間法で計算し、同様に法線方向にも法線方向スカラ量（法線方向ベクトルの大きさ）Ｎ１，Ｎ２の値を計算して求める。この値を用いて境界の接線方向には方向性平滑化（ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ  ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ）によって連続性を高め、法線方向には方向性鮮明化（ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ  ｓｈａｒｐｅｎｉｎｇ）によって境界を明確にする。この過程は数式１のように示すことができる。
［数式１］
Ｉ’（ｘ，ｙ）＝（１−２ｔ＋２ｎ）・Ｉ（ｘ，ｙ）＋ｔ・（Ｔ１＋Ｔ２）−ｎ・（Ｎ１＋Ｎ２）
ここで、Ｉ’（ｘ，ｙ）はフィルタリング後のピクセル値、Ｉ（ｘ，ｙ）はフィルタリング前のピクセル値を示し、Ｔ１及びＴ２は該当ピクセルにおける接線方向ベクトルの大きさを示し、Ｎ１及びＮ２は該当ピクセルにおける法線方向ベクトルの大きさを示し、ｔは方向性平滑化の程度を示し、ｎは方向性鮮明化の程度を示す。
【００１６】
＜段階４（Ｓ４００）＞
段階４（Ｓ４００）では、スペックルを除去又は減少させる。このような過程は先に説明した段階２（Ｓ２００）でスペックル雑音あるいは平坦な領域と判定されたピクセル、即ち境界部分でないものとして判定されたピクセルに対して適用される。このようなピクセルに対しては低帯域フィルタリングをすることにより、スペックルを減少させることができる。ウェーブレット変換を用いる場合には、該当ピクセルでの高周波成分の係数の大きさを減らすことによってノイズを減少させることができる。
【００１７】
＜段階５（Ｓ５００）＞
段階２〜段階４（Ｓ２００−Ｓ４００）によって、段階１（Ｓ１００）で分解された映像の境界が明確になり、スペックルが減った低解像度映像が得られる。段階５（Ｓ５００）では、段階２〜段階４（Ｓ２００−Ｓ４００）を経ながら画質が改善された低解像度映像に対して一レベルの合成（ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）を行う。段階１（Ｓ１００）でＮレベルのウェーブレット変換をした場合には、１レベルウェーブレット逆変換を通じて２倍の大きさの映像が復元される。例えば、入力映像の２−Ｎサイズの映像に対して段階２〜段階４を行った後に、１レベルウェーブレット逆変換をすれば、入力映像の２−（Ｎ−１）サイズのフィルタリングされた映像を得るようになる。
【００１８】
＜段階６（Ｓ６００）＞
その後、図１に示された通り、段階５（Ｓ５００）で合成された映像が入力映像と同じ大きさであるかを判定して、同一の大きさの映像が得られるまで上記段階２〜段階５（Ｓ２００−Ｓ５００）を反復する。段階１（Ｓ１００）でＮレベルに分解をした場合には段階２〜段階５（Ｓ２００−Ｓ５００）がＮ回繰り返される。これによって、２次元超音波入力映像の境界をより明確に示し、スペックルを除去して画質を改善させることができる。
【００１９】
ここでは、境界と判定された部分をより明確に処理した後（段階３（Ｓ３００））にスペックル雑音を除去（段階４（Ｓ４００））すると説明したが、本発明はこれに限定されるのではなく、スペックル雑音を除去した後に境界部分が明確になるように処理しても構わない。
【００２０】
本発明は２次元超音波映像に広く適用されることができるものであって、例えば３次元構造の任意の断面を示す２次元Ｂモード映像、３次元映像をレンダリングした結果、得られる立体感のある２次元映像など、全ての２次元超音波映像に適用されることができるものである。
【００２１】
上述した実施例は本発明の原理を応用した多様な実施例の一部を示したものに過ぎないことを理解しなければならない。本技術分野において通常の知識を有する者は本発明の本質から逸脱することなく、様々な変形が可能であることが明確に分かる。
【００２２】
本発明による２次元超音波映像に対するフィルタリング方法によれば、多重解像度の映像に対して、各ピクセル別に固有ベクトルを用いてスペックルが効果的に除去され、境界が明確に見られるようにすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明によって２次元超音波映像の画質改善方法の過程を示す流れ図である。
【図２】境界における固有ベクトルを示した図面である。
【図３】本発明によって境界を明確にするためのフィルタリングを説明するための図面である。
【符号の説明】
【００２４】
２１，２２：法線方向ベクトル
２３，２４：接線方向ベクトル
２５：境界
【図１】
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【図２】
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【図３】
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