(57)【要約】【課題】医用画像診断において、壁の境界における輝度変化が不明瞭な場合においても、安定して精度良く壁厚変化を自動算出すること。【解決手段】初期画像において壁の片側の境界１を自動または手動で決定し、壁の他方境界近辺に境界２を自動または手動で生成し、境界１と境界２にはさまれた領域の画像パターンから正規化画像を生成しテンプレート画像として登録し、時系列画像の各画像においてテンプレート画像と最も類似する正規化画像を生成する境界１および境界２を算出する。これにより、壁の境界における輝度変化が不明瞭な場合においても、安定して精度良く壁厚変化を自動算出することが可能となり、医用画像診断における心疾患等の診断に役立つ。【選択図】  図１
2004267393.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の側と第２の側とを隔てる壁を撮像した時系列画像を入力する画像入力部と、
前記時系列画像の初期画像において、前記第１の側と前記壁との境界である第１の境界、及び、前記第２の側と前記壁との境界である第２の境界を設定する境界設定部と、
前記第１の境界及び前記第２の境界に挟まれた領域の画像パターンから正規化画像を生成する正規化画像生成部と、
前記初期画像から生成した正規化画像をテンプレート画像として記憶するテンプレート記憶手段と、
時系列画像の各画像において、前記テンプレート画像と最も類似する正規化画像を生成可能な領域を探索して、当該画像における第１の境界を探索する境界探索部と、
を備える画像処理装置。
【請求項２】
第１の側と第２の側とを隔てる壁を撮像した時系列画像を入力する画像入力部と、
前記時系列画像の初期画像において、前記第１の側と前記壁との境界である第１の境界、及び、前記第２の側と前記壁との境界である第２の境界を設定する境界設定部と、
前記第１の境界及び前記第２の境界に挟まれた領域の画像パターンから正規化画像を生成する正規化画像生成部と、
前記初期画像から生成した正規化画像をテンプレート画像として記憶するテンプレート記憶手段と、
時系列画像の各画像において、前記テンプレート画像と最も類似する正規化画像を生成可能な領域を探索して、当該画像における第１及び第２の境界を探索する境界探索部と、
を備える画像処理装置。
【請求項３】
前記境界探索部は、
前記時系列画像の各画像において、各画像より前に入力された画像における第１の境界及び第２の境界に基づいて、第１の仮境界及び第２の仮境界を設定する手段と、
前記各画像において、前記第１の仮境界及び前記第２の仮境界を代表する点の座標を変化させながら、前記テンプレート画像と最も類似する正規化画像を生成可能な領域を探索する手段と、
を備えることを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記境界探索部は、
前記時系列画像の各画像において、輝度値に基づいて前記第１の境界を検出する手段と、
前記各画像より前に入力された画像における第２の境界に基づいて、前記各画像に第２の仮境界を設定する手段と、
前記各画像において、前記第２の仮境界を代表する点の座標を変化させながら、前記テンプレート画像と最も類似する正規化画像を生成可能な領域を探索する手段と、
を備えることを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項５】
第１の側と第２の側とを隔てる壁を撮像した時系列画像を入力する画像入力部と、
前記時系列画像の初期画像において、前記第１の側と前記壁との境界である第１の境界、前記第２の側と前記壁との境界である第２の境界、及び、前記壁を分割した各部分壁の境界を設定する境界設定部と、
前記壁を分割した部分壁毎の局所壁厚情報を求める手段と、
前記部分壁それぞれの画像パターンから正規化画像を生成する正規化画像生成部と、
前記初期画像から生成した正規化画像をテンプレート画像として記憶するテンプレート記憶手段と、
時系列画像の各画像において、前記部分壁毎に、前記局所壁厚情報を変化させながら前記テンプレート画像と最も類似する正規化画像を生成可能な領域を探索して、当該画像における第１及び第２の境界を探索する境界探索部と、
を備える画像処理装置。
【請求項６】
心臓の断層を撮像した時系列画像を入力する画像入力部と、
前記時系列画像の初期画像において心筋の心内膜境界及び心筋の心外膜境界を設定する境界設定部と、
前記心内膜境界及び前記心外膜境界に挟まれた領域の画像パターンから正規化画像を生成する正規化画像生成部と、
前記初期画像から生成した正規化画像をテンプレート画像として記憶するテンプレート記憶手段と、
時系列画像の各画像において、前記テンプレート画像と最も類似する正規化画像を生成可能な領域を探索して、心内膜の境界及び心外膜の境界を探索する境界探索部と、
を備える画像処理装置。
【請求項７】
前記境界探索部は、
時系列画像の各画像において、各画像より前に入力された画像における前記心内膜境界及び前記心外膜境界を代表する点に基づいて、心内膜の仮境界及び心外膜の仮境界を設定する手段と、
前記各画像において、前記心内膜の仮境界及び前記心外膜の仮境界を代表する点の座標を変化させながら、前記テンプレート画像と最も類似する正規化画像を生成可能な領域を探索する手段を備えることを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記境界探索部は、
時系列画像の各画像において、輝度値に基づいて心内膜境界を検出する手段と、前記各画像より前に入力された画像における心外膜境界に基づいて、前記各画像に前記心外膜の仮境界を設定する手段と、
前記心外膜の境界を代表する点の座標を変化させながら、前記テンプレート画像と最も類似する正規化画像を生成可能な領域を探索する手段と、
を備えることを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
【請求項９】
請求項６記載の画像処理装置であって、さらに、
前記心内膜境界及び前記心外膜境界を用いて、前記心筋を分割した各部分壁毎の局所壁厚情報を求める手段を備え、
前記境界探索部は、
時系列画像の各画像において、前記各部分壁毎に、前記局所壁厚情報を変化させながら前記テンプレート画像と最も類似する正規化画像を生成可能な領域を探索する手段を備えることを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
【請求項１０】
コンピュータを用いて時系列画像から自動的若しくは半自動的に臓器の壁を検出する画像処理方法であって、
計測対象となる壁を撮像した時系列画像を入力し、
前記時系列画像の初期画像において前記壁の一方の側に第１の境界を設定し、
前記初期画像において前記壁の他方の側に第２の境界を設定し、
前記初期画像において前記第１及び第２の境界に挟まれた領域の画像パターンから正規化画像を生成してテンプレート画像として登録し、
時系列画像の各画像において、前記テンプレート画像と最も類似する正規化画像を生成可能な領域を探索し、
探索した領域に基づいて第１及び第２の境界を探索する画像処理方法。
【請求項１１】
前記探索は、
時系列画像の各画像において、各画像より前に入力された画像における第１の境界及び第２の境界に基づいて、第１の仮境界及び第２の仮境界を設定し、
前記各画像において、前記第１の仮境界及び前記第２の仮境界を代表する点の座標を変化させながら行うことを特徴とする請求項１０記載の画像処理方法。
【請求項１２】
前記探索は、
時系列画像の各画像において、輝度値に基づいて前記第１の境界を検出し、
時系列画像の各画像において、各画像より前に入力された画像における第１の境界及び第２の境界に基づいて、第２の仮境界を設定し、
前記各画像において、前記第２の仮境界を代表する点の座標を変化させながら行うことを特徴とする請求項１０記載の画像処理方法。
【請求項１３】
請求項１０記載の画像処理方法において、
前記探索の前に、第１及び第２の境界を用いて前記壁を分割した各部分壁毎の局所壁厚情報を求めておき、
前記探索では、
時系列画像の各画像において、前記各部分壁毎に、前記局所壁厚情報を変化させながら前記テンプレート画像と最も類似する正規化画像を生成可能な領域を探索することを特徴とする請求項１０記載の画像処理方法。
【請求項１４】
請求項６記載の画像処理装置であって、
さらに、探索した心内膜の境界及び心外膜の境界とを用いて心筋各部の厚さを計算するパラメータ計算部と、
前記時系列画像の心筋部分に、心筋各部の厚さに応じた色をつけて出力する出力部と、
を備えることを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、医用画像を用いた診断を支援する画像処理装置及び方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
心臓の心筋厚の変化は、心筋梗塞等の心臓病の診断において重要な指標である。
【０００３】
心筋厚の変化を測定する方法として、心臓付近の時系列断層画像を撮像し、画像処理により心筋の内側境界および外側境界を検出し、心筋の厚みを画像毎に算出する方法がある。
【０００４】
しかし、画像に重畳したアーチファクトやノイズ等が、心筋の境界の自動抽出を困難にしている。このため、境界抽出のための種々の手法が考案されている。
【０００５】
特許文献１では、スネークを利用した境界の抽出法が開示されている。スネークは画像の輝度の変化や境界面の滑らかさの条件から定義されるエネルギー関数の値を最小化することで境界を得る手法である。
【０００６】
しかし、輝度の変化を使用した場合、輝度変化の乏しい境界の検出は困難である。
【０００７】
心臓の場合を例にとると、心筋の内側境界である心内膜は心筋と血液の境界であるので、種々の画像診断装置で得られる画像上でも輝度の変化は明瞭である。
【０００８】
これに対して、心筋の外側境界である心外膜は心筋とその外側を包む組織との境界であるので、画像上で輝度の変化が不明瞭な場合が多い。そのため、心内膜と心外膜との両方を精度良く安定して自動抽出することは難しい。
【０００９】
特許文献２では、壁厚方向の輝度分布を算出し、最大輝度のｎ％（例えば７０〜８０％）になる位置を境界位置とする手法である。
【００１０】
しかしこの手法でも、境界付近の輝度変化が不明瞭な場合には、輝度分布の裾が最大輝度のｎ％を超えたまま継続することがあり、十分な精度を得ることができない。
【００１１】
【特許文献１】
特開平１０−２２９９７９号公報
【特許文献２】
特開平１０−１６５４０１号公報
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
そこで、本発明では、対象物、例えば心臓の時系列断層画像における心筋、の境界における輝度変化が不明瞭な場合においても、安定して精度良く対象物の境界を求めることができる装置及び方法を提供することを目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明の画像処理装置は、第１の側と第２の側とを隔てる壁を撮像した時系列画像を入力する画像入力部と、前記時系列画像の初期画像において、前記第１の側と前記壁との境界である第１の境界、及び、前記第２の側と前記壁との境界である第２の境界を設定する境界設定部と、前記第１の境界及び前記第２の境界に挟まれた領域の画像パターンから正規化画像を生成する正規化画像生成部と、前記初期画像から生成した正規化画像をテンプレート画像として記憶するテンプレート記憶手段と、時系列画像の各画像において、前記テンプレート画像と最も類似する正規化画像を生成可能な領域を探索して、当該画像における第１の境界を探索する境界探索部とを備える。
【００１４】
本発明の画像処理装置は、第１の側と第２の側とを隔てる壁を撮像した時系列画像を入力する画像入力部と、前記時系列画像の初期画像において、前記第１の側と前記壁との境界である第１の境界、及び、前記第２の側と前記壁との境界である第２の境界を設定する境界設定部と、前記第１の境界及び前記第２の境界に挟まれた領域の画像パターンから正規化画像を生成する正規化画像生成部と、前記初期画像から生成した正規化画像をテンプレート画像として記憶するテンプレート記憶手段と、時系列画像の各画像において、前記テンプレート画像と最も類似する正規化画像を生成可能な領域を探索して、当該画像における第１及び第２の境界を探索する境界探索部とを備える。
【００１５】
また、前記境界探索部は、前記時系列画像の各画像において、各画像より前に入力された画像における第１の境界及び第２の境界に基づいて、第１の仮境界及び第２の仮境界を設定する手段と、前記各画像において、前記第１の仮境界及び前記第２の仮境界を代表する点の座標を変化させながら、前記テンプレート画像と最も類似する正規化画像を生成可能な領域を探索する手段とを備えることを特徴としても良い。
【００１６】
また、前記境界探索部は、前記時系列画像の各画像において、輝度値に基づいて前記第１の境界を検出する手段と、前記各画像より前に入力された画像における第２の境界に基づいて、前記各画像に第２の仮境界を設定する手段と、前記各画像において、前記第２の仮境界を代表する点の座標を変化させながら、前記テンプレート画像と最も類似する正規化画像を生成可能な領域を探索する手段とを備えることを特徴としても良い。
【００１７】
尚、輝度値に基づく境界検出としては、例えば、輝度変化を利用したエッジ検出やスネーク等の手法を用いることが可能である。
【００１８】
尚、前記時系列画像の各画像において求めた第１及び第２の境界に基づいて、壁の厚さを算出する壁厚算出部を備えていても良い。
【００１９】
本発明の画像処理装置は、第１の側と第２の側とを隔てる壁を撮像した時系列画像を入力する画像入力部と、前記時系列画像の初期画像において、前記第１の側と前記壁との境界である第１の境界、前記第２の側と前記壁との境界である第２の境界、及び、前記壁を分割した各部分壁の境界を設定する境界設定部と、前記壁を分割した部分壁毎の局所壁厚情報を求める手段と、前記部分壁それぞれの画像パターンから正規化画像を生成する正規化画像生成部と、前記初期画像から生成した正規化画像をテンプレート画像として記憶するテンプレート記憶手段と、時系列画像の各画像において、前記部分壁毎に、前記局所壁厚情報を変化させながら前記テンプレート画像と最も類似する正規化画像を生成可能な領域を探索して、当該画像における第１及び第２の境界を探索する境界探索部とを備える。
【００２０】
尚、前記時系列画像の各画像において求めた第１及び第２の境界に基づいて、壁の厚さを算出する壁厚算出部を備えていても良い。
【００２１】
本発明の画像処理装置は、心臓の断層を撮像した時系列画像を入力する画像入力部と、前記時系列画像の初期画像において心筋の心内膜境界及び心筋の心外膜境界を設定する境界設定部と、前記心内膜境界及び前記心外膜境界に挟まれた領域の画像パターンから正規化画像を生成する正規化画像生成部と、前記初期画像から生成した正規化画像をテンプレート画像として記憶するテンプレート記憶手段と、時系列画像の各画像において、前記テンプレート画像と最も類似する正規化画像を生成可能な領域を探索して、心内膜の境界及び心外膜の境界を探索する境界探索部とを備える。
【００２２】
また、前記境界探索部は、時系列画像の各画像において、各画像より前に入力された画像における前記心内膜境界及び前記心外膜境界を代表する点に基づいて、心内膜の仮境界及び心外膜の仮境界を設定する手段と、前記各画像において、前記心内膜の仮境界及び前記心外膜の仮境界を代表する点の座標を変化させながら、前記テンプレート画像と最も類似する正規化画像を生成可能な領域を探索する手段を備えることを特徴としても良い。
【００２３】
また、前記境界探索部は、時系列画像の各画像において、輝度値に基づいて心内膜境界を検出する手段と、前記各画像より前に入力された画像における心外膜境界に基づいて、前記各画像に前記心外膜の仮境界を設定する手段と、前記心外膜の境界を代表する点の座標を変化させながら、前記テンプレート画像と最も類似する正規化画像を生成可能な領域を探索する手段とを備えることを特徴としても良い。
【００２４】
また、さらに、前記心内膜境界及び前記心外膜境界を用いて、前記心筋を分割した各部分壁毎の局所壁厚情報を求める手段を備え、前記境界探索部は、時系列画像の各画像において、前記各部分壁毎に、前記局所壁厚情報を変化させながら前記テンプレート画像と最も類似する正規化画像を生成可能な領域を探索する手段を備えることを特徴としても良い。
【００２５】
尚、前記時系列画像の各画像において求めた心内膜境界及び心外膜境界に基づいて、心筋各部の厚さ、厚さの変化率、厚さの変化速度等を計算するパラメータ計算部を備えていても良い。また、前記時系列画像の心筋部分に、心筋各部の厚さに応じた色をつけて出力する出力部を備えても良い。
【００２６】
本発明の画像処理方法は、コンピュータを用いて時系列画像から自動的若しくは半自動的に臓器の壁を検出する画像処理方法であって、計測対象となる壁を撮像した時系列画像を入力し、前記時系列画像の初期画像において前記壁の一方の側に第１の境界を設定し、前記初期画像において前記壁の他方の側に第２の境界を設定し、前記初期画像において前記第１及び第２の境界に挟まれた領域の画像パターンから正規化画像を生成してテンプレート画像として登録し、時系列画像の各画像において、前記テンプレート画像と最も類似する正規化画像を生成可能な領域を探索し、探索した領域に基づいて第１及び第２の境界を探索する。
【００２７】
また、前記探索は、時系列画像の各画像において、各画像より前に入力された画像における第１の境界及び第２の境界に基づいて、第１の仮境界及び第２の仮境界を設定し、前記各画像において、前記第１の仮境界及び前記第２の仮境界を代表する点の座標を変化させながら行うことを特徴としても良い。
【００２８】
また、前記探索は、時系列画像の各画像において、輝度値に基づいて前記第１の境界を検出し、時系列画像の各画像において、各画像より前に入力された画像における第１の境界及び第２の境界に基づいて、第２の仮境界を設定し、前記各画像において、前記第２の仮境界を代表する点の座標を変化させながら行うことを特徴としても良い。
【００２９】
また、前記探索の前に、第１及び第２の境界を用いて前記壁を分割した各部分壁毎の局所壁厚情報を求めておき、前記探索では、時系列画像の各画像において、前記各部分壁毎に、前記局所壁厚情報を変化させながら前記テンプレート画像と最も類似する正規化画像を生成可能な領域を探索することを特徴としても良い。
【００３０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施形態の画像処理装置を、図面を参照しながら説明する。
【００３１】
本実施形態は、画像撮像装置からの時系列の画像出力を受け取り、その画像データに含まれる対象物の壁厚変化の計測処理を行う画像処理装置である。特に、心臓の超音波画像を用いて、心臓の内部と外部とを隔てる心筋である心壁の壁厚変化の計測を行うのに好適な実施形態である。
【００３２】
（構成）図１は本実施形態の構成図である。本実施形態の画像処理装置は、外部の機器、例えば超音波画像撮像装置、から得られた時系列の心臓画像を入力する画像入力部１０１と、画像データや処理途中におけるデータを記憶するメモリ１０２とを備える。
【００３３】
また、本実施形態の画像処理装置は、画像データの輝度情報を基に心壁の境界を半自動で検出する境界設定部１０３と、境界を探索するために用いる正規化画像を生成する正規化画像生成部１０４とを備える。
【００３４】
また、本実施形態の画像処理装置は、初期画像におけるテンプレート画像と処理画像における正規化画像とを比較することで心壁の境界を探し出す境界探索部１０５と、決定された境界から心壁の厚さの変化等の診断に有用な値を算出するパラメータ計算部１０６とを備える。
【００３５】
また、本実施形態の画像処理装置は、様々な指示動作（例えば境界を手動で設定する場合）に用いるポインティングデバイス１０７と、求めた境界、心壁厚の変化、心壁厚計測処理途中の画像並びにＧＵＩ等を画面に出力する出力部１０８とを備える。
【００３６】
画像入力部１０１は、外部の画像撮像装置（例えば、超音波画像撮像装置、ＭＲＩ撮像装置、Ｘ線撮像装置等）で撮像した画像を受け取る。メモリ１０２は、画像入力部１０１が受け取った画像をフレーム単位で順次、画像１０２−１として記憶する。
【００３７】
境界設定部１０３では、初期画像の輝度情報に基づいて心壁の境界を設定する。本実施形態では、利用者がポインティングデバイス１０７を用いて心壁の境界を指定する。
【００３８】
検出した境界は複数の代表的な点の集まりとして表現する。メモリ１０２は、境界設定部１０３が検出した各点の座標を、境界座標１０２−２として記憶する。
【００３９】
正規化画像生成部１０４では、境界座標１０２−２で表現される点で構成される境界で囲まれた心壁の領域の画像を正規化して正規化画像を生成する。
【００４０】
正規化はアフィン変換を用いて矩形の領域に変形することで行う。メモリ１０２は、正規化画像生成部１０４が生成した正規化画像を、正規化画像１０２−３として記憶する。尚、メモリ１０２は、初期画像における心壁領域の正規化画像については、テンプレート画像１０２−４として記憶する。
【００４１】
境界探索部１０５は、各フレームの画像において、１つ前の画像で求めた境界とテンプレート画像１０２−４とを用いて、境界の探索を行う。詳細な探索手法については後述する（後述のＳ２０７以降を参照）。メモリ１０２は、境界探索部１０５が求めた境界を構成する点の座標を境界座標１０２−２として記憶する。
【００４２】
パラメータ計算部１０６では、境界座標１０２−２を用いて各画像における壁の厚さを求める。さらには、壁厚の変化率、壁厚の変化する速度及び壁の変形を表すパラメータ等を求める。
【００４３】
出力部１０７は、ＬＣＤ、ＣＲＴあるいはＰＤＰ等の表示装置を備え、求めた境界、心壁厚の変化、心壁厚計測処理途中の画像並びにＧＵＩ等を表示装置の画面に出力する。利用者は画面を見ながら本装置を利用する。
【００４４】
（動作）図２は本発明の一実施形態に関する処理の流れを示す流れ図である。以下、処理の流れに沿って説明する。
【００４５】
まず、心壁の壁厚変化計測処理の全体の流れを説明する。初期画像において手動で設定される心壁の境界から心壁部分の画像パターンを正規化し、この正規化画像をテンプレート画像として登録する。以降、時系列の各画像に対してテンプレート画像と最も類似する正規化画像を得られる境界を探索することで心壁の境界を決定し、心壁の壁厚変化等のパラメータを算出する。
【００４６】
以下、処理の詳細について説明する。
【００４７】
（Ｓ２０１）時系列画像の中から心壁の壁厚変化計測を開始する初期画像を入力する。
【００４８】
本装置には、外部の画像撮像装置から時系列の画像データが入力される。そして、メモリ１０２は、入力された画像データを順次記憶する。
【００４９】
本実施形態では、入力された時系列画像データの先頭のフレームを初期画像とする。
【００５０】
（Ｓ２０２）境界設定部１０３で、初期画像における心壁の両側の境界を設定する。
【００５１】
本実施形態では、心壁の内側境界（心内膜）を境界１と呼び、心壁の外側境界（心外膜）を境界２と呼ぶ。
【００５２】
本実施形態では、初期画像を画面に出力し、利用者がポインティングデバイス１０７を用いて境界１及び境界２のそれぞれを構成する代表的な点を複数指定する。境界１及び境界２は、これらの代表的な点を結んだ折れ線として設定する。
【００５３】
図３は境界１と境界２の例である。ｘａ１，ｙａｋのように添え字がａのものは境界１を構成する点であり、ｘｂ１，ｙｂｋのように添え字がｂのものは境界２を構成する点である。
【００５４】
メモリ１０２は設定された境界１及び境界２のそれぞれを構成する点の座標を記憶する。
【００５５】
（Ｓ２０３）正規化画像生成部１０５で境界１と境界２の間に位置する画像データから正規化画像を生成する。
【００５６】
正規化画像は図４に例示するように、心壁が湾曲している場合でも所定の大きさの矩形となるように領域の形状を正規化することで生成する。
【００５７】
本実施形態では、心壁を境界１及び境界２を構成する点で区切った四角形の領域（単位領域）毎に正規化を行う。そして、正規化された単位領域を連結して心壁全体の正規化画像を得る。
【００５８】
本実施形態における正規化処理を図６（Ａ）及び（Ｂ）を用いて説明する。図６（Ａ）は単位領域を示した図であり、図６（Ｂ）はこの単位領域を正規化したものである。
【００５９】
ここでは正規化された単位領域の画素数を、縦７画素×横６画素とした場合を例に説明を行う。また、単位領域の辺のうち、境界１及び境界２にあたる辺を横の辺とし、境界１あるいは境界２のいずれにも該当しない辺を縦の辺とする。
【００６０】
まず、単位領域の縦の辺及び横の辺をＮ等分する等分点を求める。ここでは正規化後の単位領域の画素数が縦７画素×横６画素であるので、縦の辺については７＋１＝８等分する点、横の辺については６＋１＝７等分する点を求める。そして、図６（Ａ）に示すように、縦横それぞれ向かい合う辺の等分点を結んだ等分線（Ｖ６０１〜Ｖ６０７、Ｈ６１１〜Ｈ６１６）で作られる格子に着目する。
【００６１】
次に、単位領域において、各格子点の画素値を求める。ここでは周囲１画素にある画素の画素値の平均を格子点の画素値とするが、各格子点が所属する画素の画素値を用いても良いし、ガウス分布等で周囲の画素の画素値から求めても良い。
【００６２】
そして、各格子点の座標を等分線を利用して表す。例えば、図６（Ａ）の点６４１は、下から４本目の等分線Ｖ６０４と左から２本目の等分線Ｈ６１２との交点だから座標値は（２，４）となる。
【００６３】
ここまでで求めた座標値と画素値とを持つ画素を集めて正規化された単位領域を生成する。例えば点６４１は正規化画像で（２，４）という位置にある点６４２になる（図６（Ｂ）参照）。
【００６４】
このような処理を心壁を構成する単位領域全てについて行い、正規化された単位領域を連結して正規化画像を生成する。尚、連結の際は正規化された単位領域の境界１を上にし縦の辺同士を連結する。
【００６５】
メモリ１０２は、初期画像から生成された正規化画像をテンプレート画像として記憶する。
【００６６】
（Ｓ２０４）時系列画像における、次の画像（以下、画像Ｎと呼ぶ）を入力する。
【００６７】
（Ｓ２０５）境界探索部１０５において、画像Ｎにおいて境界１と境界２とを探索する。
【００６８】
画像Ｎにおける境界１と境界２との探索は以下のようにして行う。まず、境界の探索処理の概要を説明する。
【００６９】
画像Ｎにおいて仮境界１と仮境界２とを設定する。仮境界は一つ前の画像において求めた境界と同じ位置に設定する。
【００７０】
次に、仮境界１と仮境界２から正規化画像を生成し、テンプレート画像との類似度Ｓを算出する。類似度Ｓには、後述するＳＳＤ（Ｓｕｍ  ｏｆ  Ｓｑｕａｒｅ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）を用いる。
【００７１】
そして、仮境界１と仮境界２を種々に変化させ得られた類似度の中で最も高い類似度を与える仮境界１と仮境界２とを時系列画像中の１処理画像における境界１、２とする。
【００７２】
以下、境界の探索処理の詳細を説明する。
【００７３】
境界１及び境界２は点の集合として表現されているので、仮境界１、２も同様にして点の集合として表現される。仮境界１及び２の点の集合Ｘは次式で表現される。
【００７４】
【数１】
2004267393.tif 000003
尚、ｘａ１，ｙａ１のように添え字がａのものは仮境界１を構成する点であり、ｘｂｋ，ｙｂｋのように添え字がｂのものは仮境界２を構成する点である。
【００７５】
仮境界１、２から生成される正規化画像の画素値をｆ（ｉ，ｊ）、テンプレート画像の画素値をｆｔ（ｉ，ｊ）とし、類似度Ｓを測るための距離尺度Ｄとして、画素値のＳＳＤ（差分二乗和）を用いることにすると、正規化画像とテンプレート画像との距離Ｄは、次式で表される。
【００７６】
【数２】
2004267393.tif 000004
テンプレート画像と正規化画像の距離Ｄは、仮境界を構成する点の集合Ｘに依存するので次式で表される。
【００７７】
【数３】
2004267393.tif 000005
テンプレート画像と正規化画像の類似度Ｓが最大となるのは、距離Ｄが最小となるときである。最小の距離Ｄを与える点の集合Ｘが画像Ｎにおける境界１及び２を構成する点の集合である。
【００７８】
【数４】
2004267393.tif 000006
この式は解析的に解けないため、最急降下法等の数値的な繰り返し計算により局所的な最小解を求める方法をとる。つまり、境界を構成する各点を少しずつ動かして距離Ｄが極小となる組み合わせを探ることになる。
【００７９】
組み合わせを探る際には、仮境界から所定の範囲内について全て計算すると計算量が莫大になるので、距離Ｄが小さくなる方向に各点を移動させるようにして行い、どの方向に移動しても距離Ｄが小さくならない場合に極小と判定する。
【００８０】
尚、使用する類似度Ｓは、相互相関値や差分絶対値和（ＳＡＤ）等、他の類似度指標を用いてもよい。
【００８１】
尚、仮境界は、一つ前の画像における境界と同一でなくても良い。例えば、初期画像における境界をそのまま用いても良いし、画像Ｎから時間的に近い画像（一つ前とは限らない）であっても構わない。あるいは、何らかの手段で動きを予測、例えば過去における境界の動きから予測、した位置に仮境界を設定しても良い。
【００８２】
（Ｓ２０６）パラメータ計算部１０６で、探索した境界１、２を用いて、心壁の厚さや厚さの変化等のパラメータを算出する。そして、出力部１０８でグラフ表示やカラーコーディングによる画像上への重畳表示等により出力する。
【００８３】
心壁の厚さは、境界１を構成する点同士を結んだ折れ線のそれぞれについて求めていく。例えば点Ａ１と点Ａ２とを結んだ折れ線Ａ１−２については、境界２を構成する点のうち点Ａ１及び点Ａ２からの距離が最短となる点Ｂｘと、折れ線Ａ１−２を通る直線との距離を求める。求めた距離を心壁の厚さとする。
【００８４】
パラメータ計算部１０６はパラメータの算出を行うとともに、パラメータを加工してグラフ等の生成も行う。
【００８５】
（Ｓ２０７）Ｓ２０５の境界探索処理を、時系列画像の各画像に対して行う。未処理の画像がある場合はＳ２０４以降の処理を繰り返す。
【００８６】
これまでの処理で，時系列画像中の各画像における心壁の境界が決定される。
【００８７】
（本実施形態の効果）従来は、時系列画像中の各画像毎に、画像内での輝度値の変化を利用してエッジ検出を行って心壁の境界を求めていた。そして、求めた境界を利用して心壁の厚さの時系列的変化等を調べていた。
【００８８】
しかし、心壁の外側境界は輝度変化が不明瞭なために安定して検出することが難しい。すなわち、境界の運動以外の要素（不明瞭性）のために検出されるエッジの位置が揺らいでしまう。その結果、心壁の厚さを求めようとしても不明瞭性に起因する揺らぎの影響で不安定になりやすい。
【００８９】
この点、本実施形態では、心臓の運動に伴い心壁の厚さが変わっても、心壁の模様はほとんど変化しない（サイズは変わるが）という点に着目している。すなわち、画像処理で拡大縮小を行って大きさを揃えた上で比較すれば、心壁の模様はほとんど変動しないということに着目している。
【００９０】
そして、初期画像において生成した正規化画像をテンプレート画像として記憶しておき、各画像において正規化画像を基準にテンプレートマッチングを行って心壁を探索している。
【００９１】
これにより、輝度変化の不明瞭さの影響を最小限に抑えて、心壁の境界を検出することが可能となる。すなわち、心壁の境界が安定して検出可能である。よって、心壁の厚さも輝度変化の不明瞭さに起因する揺らぎの影響を最小限に抑え、安定して求めることが可能となる。
【００９２】
（Ｓ２０５で用いる探索処理の手法の他の例）Ｓ２０５で行う境界探索処理の手法としては境界の表現形式や最適解の解法により種々の方法が考えられる。以下に、その例を示す。
【００９３】
（探索処理手法の例１）この手法は、特に心臓画像へ適用する場合に好適な例である。
【００９４】
心臓画像では、心内膜（境界１）は画像の輝度差を有することが多いためエッジ検出等の方法により同定しやすい。逆に、心外膜（境界２）は画像の輝度差が不明瞭なことが多いためエッジ検出等の方法では安定した境界の同定は困難である。
【００９５】
そこで、本手法では、心内膜は一般的な輝度変化を利用したエッジ検出やスネーク等の他の手法で決定する。
【００９６】
そして、心外膜をＳ２０４の説明で述べた手法により求める。この場合、テンプレート画像と正規化画像の類似度に影響を与えるのは、心外膜のみである。従って点の集合Ｘは次式で表現される。
【００９７】
【数５】
2004267393.tif 000007
あとは、前述のＳ２０７の説明と同様に距離Ｄが最小となる点の集合Ｘを求めればよい。Ｓ２０４の説明で述べた、心内膜（境界１）及び心外膜（境界２）の両方を扱う手法に比べて、扱う変数の数が半減するので、より高速に解を得ることができる。
【００９８】
なお、画像の輝度変化（エッジ）を基に輪郭抽出する方法を用いて心内膜を決定した場合、ある時刻ｔ１における心内膜上の点と別の時刻ｔ２における心内膜上の点との対応付けが明確ではない。しかし、壁厚変化を計測する場合には、同一の壁部分について壁厚変化を計測することが望ましい。
【００９９】
そこで、特開平１０−９９３３４号公報に示されているような、特徴点位置を基準として分割された輪郭上の点同士を対応づける方法を用いると良い。
【０１００】
心臓の場合、心尖部や弁の付近は、曲率が大きかったり或いは独特な形状をしているので、特徴点として検出しやすい。
【０１０１】
従って、探索により求めた心内膜及び心外膜において、心尖部に相当する点Ｉｃ及びＯｃを求める。さらに、心内膜及び心外膜の一端ＩＡ０、ＯＡ０と心尖部に相当する点Ｉｃ及びＯｃとの間を均等に分割する分割点を求める。同様に心内膜及び心外膜の他端ＩＢ０、ＯＢ０と心尖部に相当する点Ｉｃ及びＯｃとの間を均等に分割する分割点を求める。
【０１０２】
例えば３分割した場合なら、心内膜については一端から順に点ＩＡ０、ＩＡ１、ＩＡ２、Ｉｃ、ＩＢ２、ＩＢ１、ＩＢ０が得られ、心外膜については一端から順に点ＯＡ０、ＯＡ１、ＯＡ２、Ｏｃ、ＯＢ２、ＯＢ１、ＯＢ０が得られる。
【０１０３】
これらの点のうち添え字が同じもの同士を対応点とみなす。尚、分割する数は壁厚を測定する位置等に応じて適宜変えればよい。
【０１０４】
さらには、次に述べるような動的輪郭モデルを使用して心内膜を抽出するとなお良い。
【０１０５】
壁の局所部分を追跡しながら境界を抽出しうる動的輪郭モデルについて以下に述べる。この動的輪郭モデルでは、例えば図７に示されるような輪郭７０１近辺の領域における画像パターン７０２の類似度を用いる。そのために、動的輪郭モデルの画像エネルギーを次式のように定義する。
【０１０６】
【数６】
2004267393.tif 000008
ここで、Ｖ（ｓ）はパラメータｓで表された輪郭７０１であり、Ｅｄｇｅ（Ｖ（ｓ））は輪郭上における画像の輝度勾配の大きさを意味する。Ｐｔ（Ｖ（ｓ））は輪郭近辺の画像パターン７０２と事前に設定されたテンプレートパターンとの類似度を意味する。類似度としては、相互相関値等を用いると良い。
【０１０７】
このように画像エネルギーを定義することで、輪郭近辺の画像パターンを追跡しながら境界輪郭を抽出することができる。つまり、壁の局所部分の対応をとりながら壁の境界を得ることが可能となる。
【０１０８】
（探索処理手法の例２）さらに高速化するには、境界設定部１０３において、初期画像で設定された心内膜及び心外膜に基づいて、心壁の壁厚の変化を測定する対象を複数個のセグメントに分割する。そして、各セグメントの境界ごとに、心外膜を心内膜からの厚みｔと変位パラメータｓとで表すと良い。
【０１０９】
尚、各画像において心内膜は一般的な輝度変化を利用したエッジ検出やスネーク等の他の手法で決定する。
【０１１０】
画像の輝度変化（エッジ）を基に輪郭抽出する方法を用いて心内膜を決定した場合、ある時刻ｔ１における心内膜上の点と別の時刻ｔ２における心内膜上の点との対応付けが明確ではない。しかし、本手法では心外膜を心内膜からの厚みｔ、変位パラメータｓとで表現しているので、対応付けする必要がある。
【０１１１】
そこで、探索処理手法の例１で説明したのと同様な手法で対応付けを行う。すなわち、特徴点位置を基準として分割された輪郭上の点同士を対応づける方法を用いる。
【０１１２】
まず、初期画像において設定された心内膜及び心外膜について、特徴点を基準にして心内膜及び心外膜を分割する分割点を求め、分割点同士を対応付ける。そして、対応点の位置で心壁をセグメントに分割するとともに、各対応点毎に厚みｔと変位パラメータｓとを求めておく。
【０１１３】
以後、各画像においては、エッジ検出等で決定された心内膜について、特徴点位置を基準として初期画像と同様にして分割点を求める。そして、各分割点から最適な厚みｔ及び最適な変位パラメータｓだけ離れた位置に心外膜の分割点があるので、厚みｔ及び変位パラメータｓの値を変えながら最適な値を求める。
【０１１４】
最適なｓ及びｔの値は、その画像において、初期画像のセグメントに基づいて求めたテンプレート画像と最も類似度の高い正規化画像を求めることができる値である。
【０１１５】
図５は、心筋画像を６個のセグメント５０１〜５０６に分割し、各セグメントの境界ごとに、心外膜上の点を心内膜上の点からの厚みｔと変位パラメータｓとを用いて表現している様子を説明する図である。
【０１１６】
心外膜をこのように表現すると、心外膜を構成する点座標の集合は次式で表現される。
【０１１７】
【数７】
2004267393.tif 000009
図５の例では、ｋ＝７であるからパラメータは１４個で済む。数５や数１よりも遥かに少ないパラメータで境界を表現することができるので、より高速に解を得ることができる。
【０１１８】
尚、探索処理手法の例１で説明した動的輪郭モデルを使用して心内膜を抽出しても良い。
【０１１９】
（探索処理手法の例３）変形例１では心壁の壁厚の変化を測定する対象をセグメントに分割し、その境界ごとに境界２を表現する点を設定したが、境界をスプライン曲線等の補間方法により少ないパラメータで表現してもよい。
【０１２０】
尚、これまでには心臓を例に説明したが、心臓に限らず他の臓器（例えば、胃、肝臓、膀胱、腎臓、膵臓、子宮）や胎児等についても、壁等の厚みの変化を検出することが可能である。
【０１２１】
（変形例）本実施形態は、心壁の壁厚変化の計測処理だけでなく、その他の画像計測処理やファイリング等のデータ管理機能を含むような医用ワークステーションの形態として実現しても良い。
【０１２２】
あるいは、画像データに対する一連の心壁の壁厚変化の計測処理（例えば、境界設定部１０３、正規化画像生成部１０４、境界探索部１０５、パラメータ計算部１０６の持つ機能）を汎用のコンピュータで処理するためのプログラムとして実現しても良い。また、画像診断装置に本機能を組み込んだ形で実現しても良い。
【０１２３】
本装置では、境界設定部１０３において利用者が手動で境界を設定しているが、スネークと呼ばれる手法や一般的なエッジ検出法を初期画像に対して適用して自動的に境界検出しても良い。この場合、境界が不明瞭で自動的に検出された境界が必ずしも信頼できない場合に、利用者がポインティングデバイス１０７を用いて境界を修正できるようにしても良い。
【０１２４】
また、本装置の出力部１０８で、各画像における心壁の厚さに応じて色を割り当てて心壁画像を表示しても良い。図８は心壁の厚さに応じて色をつけた例である。例えば厚い部分は青く表示し、薄い部分は赤で表示し、中間は緑で表示する。このようにすると、色の変化の激しさを見るだけで、心筋が活発に動いている（伸縮を繰り返している）かを知ることができ、診断に役立つ。
【０１２５】
心壁の厚さそのものに限らず、所定単位時間内における心壁の厚さの変化に応じて色をつけて表示しても良い。個の場合は、所定単位時間内における心壁各部の厚さをメモリ１０２上に記憶させておき、それを用いて厚さの変化の程度を求める。
【０１２６】
【発明の効果】
以上本発明によれば、画像のエッジだけによらず画像パターンを利用して壁の変形をとらえている。これにより、従来ならば検出されるエッジが揺らいでしまうような不明瞭な境界を持った壁であっても、安定して境界を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態の構成を説明する図。
【図２】本発明の一実施形態における処理の流れを説明する図。
【図３】輪郭の表現の一例。
【図４】正規化画像の作成及びテンプレート画像との比較に関する説明図。
【図５】境界を少ないパラメータで表現する一例。
【図６】正規化処理を説明する図。
【図７】壁の局所部分を追跡しながら境界を抽出しうる動的輪郭モデルの概要を説明する図。
【図８】心壁画像を心壁の厚さに応じて色をつけて表示した例。
【符号の説明】
１０１  画像入力部
１０２  メモリ
１０３  境界設定部
１０４  正規化画像生成部
１０５  境界探索部
１０６  パラメータ計算部
１０７  ポインティングデバイス
１０８  出力部
【図１】
2004267393.tif 000010
【図２】
2004267393.tif 000011
【図３】
2004267393.tif 000012
【図４】
2004267393.tif 000013
【図５】
2004267393.tif 000014
【図６】
2004267393.tif 000015
【図７】
2004267393.tif 000016
【図８】
2004267393.tif 000017