(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象内のサンプル・ゲートを自動的に処理する方法であって、
（ａ）表示されている画像に重畳させたサンプル・ゲート図形の起動、導入又は移動を検出するステップと、
（ｂ）前記検出に応答して、前記画像を導き出した一フレームの画像化データを処理することにより、前記検査対象の血管セグメントの寸法を自動的に決定する処理ステップと、
（ｃ）前記処理ステップの完了に応答して、前記血管セグメントの前記寸法に応じて前記サンプル・ゲートの寸法を自動的に調整するステップと、
（ｄ）前記サンプル・ゲートの前記調整済み寸法に対応した寸法を有するようにしてサンプル・ゲート図形を前記画像に重畳するステップと、を含む方法。
【請求項２】
（ｅ）前記画像化データを処理して、前記画像内の前記血管セグメントの方位角を決定するステップと、
（ｆ）事前規定した複数のビーム・ステアリング角から、前記血管セグメントの前記方位角とビーム・ステアリング角との間の角度を最小にするようなビーム・ステアリング角を選択するステップとをさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記寸法が前記血管セグメントの内径を表しており、前記サンプル・ゲートにおいて、血液速度が計算される、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
検査対象内のサンプル・ゲートを自動的に処理するシステムであって、
多数のピクセルから構成されている表示装置（１６）と、
一フレームを構成する画像ピクセル値を格納するメモリ（２４）と、
コンピュータ（２０）とを備え、
前記コンピュータが、
（ａ）表示されている画像上に重畳したサンプル・ゲート図形の起動、導入又は移動を検出するステップと、
（ｂ）前記検出に応答して、前記画像を導き出した一フレームの画像化データを処理することにより、前記検査対象の血管セグメントの寸法を自動的に決定する処理ステップと、
（ｃ）前記処理ステップの完了に応答して、前記血管セグメントの前記寸法に応じて前記サンプル・ゲートの寸法を自動的に調整するステップと、
（ｄ）前記サンプル・ゲートの前記調整済み寸法に対応した寸法を有するようにしてサンプル・ゲート図形を前記画像に重畳するステップと、
を実行するようにプログラムされている、システム。
【請求項５】
前記コンピュータがさらに、（ｅ）前記画像化データを処理して前記血管セグメントの方位角を決定するステップと、（ｆ）事前規定した複数のビーム・ステアリング角から、前記血管セグメントの前記方位角とビーム・ステアリング角との間の角度を最小にするようなビーム・ステアリング角を選択するステップとを実行するようにプログラムされている、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記寸法が前記血管セグメントの内径を表しており、前記サンプル・ゲートにおいて、血液速度が計算される、請求項４または５に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、全般的には、運動する超音波散乱体のイメージングに関する。本発明は、詳細には、医療診断用超音波イメージングにおけるゲートまたはサンプル・ボリューム（以下、「サンプル・ゲート」という）の位置決め方法に関する。
【０００２】
【発明の背景】
優れた医療診断用超音波イメージング・システムには、広範なイメージング・モードの組が必要である。これらのモードは、臨床診断に用いられる主要なイメージング・モードであって、タイムライン・ドプラ、カラー・フロー・ドプラ、Ｂモード、Ｍモードなどがある。Ｂモードでは、超音波イメージング・システムにより、ピクセルの輝度がエコー反射の強度に基づいているような組織の２次元画像が作成される。別法として、カラー・フロー・イメージング・モードでは、体液（例えば、血液）や組織の運動を画像化することができる。ドプラ効果を用いて心臓や血管内の血液の流れが測定されることはよく知られている。組織や血液から後方散乱体の速度を測定するためには、後方散乱された超音波の位相シフトを用いることができる。ドプラ・シフトを異なる色を用いて表示し、流れの速度及び方向を表すこともできる。スペクトル・ドプラ・イメージング・モードでは、これらのドプラ周波数シフトのパワー・スペクトルを算出して、速度−時間波形として視覚的に表示する。
【０００３】
ドプラ式超音波の主たる利点の１つは、血管内の血流を非侵襲的かつ定量的に測定できることである。音波照射(insonifying) ビームと流れ軸との間の角度（以下「ドプラ角」と呼ぶ）をθとすると、速度ベクトルの大きさは、次の標準ドプラ方程式によって決定することができる。
【０００４】
ｖ＝ｃｆd／（２ｆ0 ｃｏｓθ）                            （１）
上式において、ｃは血液中での音速であり、ｆ0 は送信周波数であり、ｆd は後方散乱した超音波信号中の運動誘発によるドプラ周波数シフトである。
【０００５】
従来の超音波スペクトル・ドプラ・イメージングでは、オペレータは、カラー・フロー・データの有無によらず、サンプル・ゲートを２次元画像内の測定位置に手作業で位置決めする必要がある。オペレータはさらに、検査しようとする血管の直径に対してサンプル・ゲートのサイズを手作業で調整する必要がある。多数の送信発射にわたって収集された音響データから、標準高速フーリエ変換（ＦＦＴ）スペクトル解析を経てドプラ周波数スペクトル・データが得られる。
【０００６】
測定した所与のドプラ周波数シフトｆd に対して、フローの速度（スピード）ｖは、式（１）を用いて計算される。理想的なドプラ角はゼロ、すなわち、ビームが血流の方向に一致している場合である。しかしながら、実際に形成できるドプラ角はこれより大きくなる傾向があり、ドプラ角が９０度に近づくのに伴い、角度推定における小さな誤差がｖにおいては大きな誤差につながる可能性がある。このため、一般的には、約６０度を超えないドプラ角を形成するようにドプラ・ビームをステアリングして、信頼性の高い速度測定値を得ている。従来のドプラ・システムでは、角度のステアリングは、オペレータによる手作業を必要とする調整となっている。
【０００７】
スペクトル・ドプラ・モードを起動する際の手動によるドプラ調整を最小限にするため、従来のスキャナでは一般に、ドプラ・サンプル・ゲートの位置及びサイズに対するプリセット、並びにビームのステアリング角に対するプリセットを提供している。しかし、こうしたプリセットでは、プローブに対する血管の深度、サイズ及び方位が検査ケースごとに大幅に異なることがあるため、限られた恩恵しか与えられない。
【０００８】
米国特許第５，３６５，９２９号には、関心領域を走査するための複数のレンジ・ゲート及び複数のドプラ・ビームの使用について記載されている。全パワーや最大速度など複数のサンプル・ボリュームに対して何らかの信号特性を比較することにより、スキャナは全スペクトル解析及び表示に最適なサンプル・ゲートを自動的に選択する。ユーザからすると、ドプラ信号がある意味において最適である場所に、スキャナによりサンプル・ゲートが自動的に位置決めされたように見える。
【０００９】
欧州特許出願第０８４２６３８Ａ２号には、Ｂモード画像内で血管壁を追尾し、次いで血管直径全体を確実にカバーするようにサンプル・ボリュームのサイズを自動的に調整する方法が記載されている。この方法は体積フロー測定には有用であるが、それでもなお、ユーザは先ずサンプル・ボリューム及び血管壁マーカを正確な位置に手作業で位置決めすることが求められている。さらに、体積フロー測定を必要としないドプラ検査でも、臨床施設が異なれば血管直径に対するサンプル・ゲート・サイズに関して異なる実施に従っていることがある。
【００１０】
欧州特許出願第０９８５３８０Ａ１号には、ドプラ・サンプル・ゲートを血液ストリームやカラー・フロー情報に基づいて自動的に位置決めするための方法が記載されている。具体的な様々な用途が有るが、中でも、サンプル・ゲートを最初に画像内に導入したとき、またはサンプル・ゲートを移動させているときに、サンプル・ゲート・カーソルを最適位置に自動的に設定するために、この方法を使用することができる。この最適位置は、最大の速度を示しているカラー・フロー・ピクセル、最大のフロー・セグメントの中心点、あるいは、次に適当なフロー・セグメントの中心点、などにより規定することができる。
【００１１】
米国特許第５，６９０，１１６号には、血管軸の方位（勾配）をグレイスケール画像データに基づいて推定し、次いでそのドプラ角を算出する方法が記載されている。
【００１２】
米国特許第６，０６８，５９８号には、Ｂモード及び／またはカラー・フロー・データに基づいて血管壁を検出し、最適な血管エッジ・データに基づいて血管の方位を推定し、次いでそのドプラ角を算出するための厳密な方法が記載されている。
【００１３】
米国特許第４，９３７，７９７号には、ドプラ・ビームを自動的にステアリングして、例えば、６０度（または、６０度未満）などの目標ドプラ角を達成できるように、トランスジューサ・アレイのビーム形成遅延を調整する方法が記載されている。しかし、この方法では、ユーザが先ず、Ｂモード画像上の角度カーソルを手作業で回転させて血管の方位または流れの方向を規定する必要がある。
【００１４】
ドプラ検査の効率を向上させプリセットを用いて達成できる効率を超えることを目標として、ドプラ・サンプル・ゲートの位置及びサイズの設定値、並びにビーム・ステアリング角の設定値を、実際の血管画像データに基づいて初期化しかつ調整するための自動化した方法が必要とされている。
【００１５】
【発明の概要】
本発明は、ドプラ・サンプル・ゲートの位置及びサイズの設定値、並びにビーム・ステアリング角の設定値を、実際の血管画像データに基づいて自動的に初期化しかつ調整することができる方法及び装置を対象とする。この能力は、（１）サンプル・ゲート・カーソルを最初に起動させたとき、または画像内に導入したとき（スペクトル・ドプラ・モードの起動前または起動時）、あるいは（２）サンプル・ゲート・カーソルを移動させているとき、という２つの条件のいずれか一方が満たされた際にユーザに対して支援、すなわち「優れた機能(smart feature) 」として提供される。通常は、この２つの条件の両者は、システムのマスタ・コントローラにより自動的に監視されている。本発明の好ましい実施形態によれば、このいずれかの条件が検出された場合に、（１）２次元画像の目標探索範囲内に「形態的に最適な(morphologically best)」、または最も近くの血管セグメントを検出すること、（２）サンプル・ゲートを目標血管セグメントの中心位置またはその近傍に配置すること、（３）血管サイズを基準としてサンプル・ゲート・サイズを調整すること、（４）ドプラ角を最小にするような可能な最適ステアリング角を選択すること、という各機能が自動的に実行される。この４つの機能はすべて、サンプル・ゲートの位置及びサイズ、並びにビームのステアリング角に対して良好な初期調整を提供することを目的としており、これによりユーザによる手作業の調整がさらに容易となる。一般的には、ユーザが検討しようとしているのが血管であるか血管の一部であるのかを正確に予測することはできないが、本発明では、利用可能な最適画像データに従ってドプラ・サンプリング・パラメータを設定することにより、検査の速度及び／または使いやすさを向上させている。
【００１６】
本発明の好ましい実施形態によれば、血管セグメントの探索方法（上記ステップ１）は、Ｂモード画像データまたはカラー・フロー画像データのいずれかより得た２値化した血管画像内の幾何学情報及びモルフォロジ情報のみに基づくオブジェクト探索技法を用いている。本明細書で開示する血管抽出方法は、複数のサンプル・ボリュームからのドプラ信号特性の比較に基づくものではない。好ましい実施形態では、本方法は、（ａ）メモリから画像フレームを読み取るステップと、（ｂ）画像フレーム内、またはデシメーションした(decimated) 画像フレーム内に探索範囲を規定するステップと、（ｃ）局所的ピクセル値統計量に適応したピクセル値閾値に基づくか、または各ピクセルにおけるカラー・フロー情報の有無に基づいて、探索範囲内のピクセル値を２値化するステップと、（ｄ）この２値化ピクセル値に対してモルフォロジ・フィルタ処理を行い、スペックル・サイズ未満の構造を除去するステップと、（ｅ）連続オブジェクトの数を計数し、その面積を把握するステップと、（ｆ）所定のサイズ範囲外にあるオブジェクトを棄却するステップと、（ｇ）「最適な(best)」血管セグメントの中心点を検出するステップと、を含んでいる。本方法の結果、サンプル・ゲートの位置を自動的に設定することができる。
【００１７】
最適な血管セグメントの中心を特定し終えれば、任意の自動化方法を用いて血管の直径及び方位を算出できる。次いで、サンプル・ゲート・サイズを、血管直径の何分の一かになるように自動設定できる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
本発明の好ましい実施形態によるソフトウェアによりプログラムされた超音波イメージング・システムの概要を図１に示す。データの主経路は、トランスジューサ２からビーム形成器ボード４へのアナログＲＦ入力で開始される。ビーム形成器ボード４は、送信ビーム形成及び受信ビーム形成を受けもっている。ビーム形成器の信号入力は、トランスジューサ素子からの低レベルのアナログＲＦ信号である。ビーム形成器ボード４は、ビーム形成器と、復調器と、フィルタとを備えており、収集されたデータ・サンプルから形成されるＩ（同相）及びＱ（直角位相）の２つの加算されたディジタル・ベースバンド受信ビームを出力する。これらのデータ・サンプルは、送信されたビームのそれぞれの焦点ゾーンから反射した超音波から導き出されている。Ｉ及びＱのデータは、フィルタ係数によって送信波形の基本周波数ｆ0 を中心とする周波数帯域、またはこの基本周波数の高調波（若しくは低調波）周波数を通過するようにプログラムされているＦＩＲ（有限インパルス応答）フィルタへ送られる。
【００１９】
フィルタから出力された画像データは、中間プロセッサ・サブシステムへ送られ、ここで、収集モードに従って処理されて、処理済ベクトル・データとして出力される。典型的には、中間プロセッサ・サブシステムは、カラー・フロー・プロセッサ６と、Ｂモード・プロセッサ８と、スペクトル・ドプラ・プロセッサ１０とを含んでいる。また別法では、ディジタル信号プロセッサ、またはこうしたプロセッサからなるアレイを、３つのすべてのモードに対する信号処理をするようにプログラムしておくこともできる。
【００２０】
Ｂモード・プロセッサ８は、ビーム形成器ボード４からのＩ及びＱのベースバンド・データを、対数圧縮された形態の信号包絡線へ変換する。Ｂモード機能により、この信号包絡線の時間変化する振幅はグレイスケールとして画像化される。ベースバンド信号の包絡線は、Ｉ及びＱが表しているベクトルの大きさである。Ｉ及びＱの位相角は、Ｂモード表示では用いられない。信号の大きさは、これら直交する成分の平方和の平方根、すなわち（Ｉ2＋Ｑ2）1/2 、である。Ｂモード強度データは、スキャン・コンバータ１２内のＢモード音響線メモリ（図示せず）へ出力される。
【００２１】
スキャン・コンバータ１２は、処理済のＢモード・ベクトル・データを受け取り、必要に応じて補間すると共に、このデータをビデオ表示用のＸＹフォーマットに変換する。走査変換（スキャン・コンバート）されたフレームは、ビデオ・プロセッサ１４に渡され、ビデオ・プロセッサ１４によりビデオ・データはビデオ表示用のグレイスケール・マップに写像（マッピング）される。従来の超音波イメージング・システムは典型的には、画像生データの単純な伝達関数である多様なグレイマップを用いてグレイレベルを表示している。次いで、これらのグレイスケール画像フレームは、表示モニタ１６に送られ表示される。
【００２２】
モニタ１６によって表示されるＢモード画像は、その各々が表示装置におけるそれぞれのピクセルの強度または輝度を示しているデータからなる画像フレームから作成されている。１つの画像フレームは、例えば、２５６×２５６のデータ配列で構成することができ、その各強度データはピクセルの輝度を示す１つの８ビット２進数である。各ピクセルは、探査用超音波パルスに応答したそれぞれのサンプル・ボリュームの後方散乱体断面積と使用されるグレイマップとの関数である強度値を有している。表示された画像は、画像化している身体を通る平面内での組織及び／または血流を表す。
【００２３】
画像作成面内での血液速度の２次元リアルタイム画像を作成するためには、カラー・フロー・プロセッサ６が用いられる。血管の内部や心臓腔内などから反射された音波の周波数は、血球の速度に比例してシフトしており、トランスジューサの方に近づいている血球では正にシフトし、遠ざかっている血球では負にシフトする。この血液速度は、特定のレンジ・ゲートにおいて、相次ぐ発射(firing)の位相シフトを測定することにより計算される。画像内で１つのレンジ・ゲートにおけるドプラ・スペクトルを測定するのではなく、各ベクトルに沿った複数のベクトル位置及び複数のレンジ・ゲートから平均血液速度を計算し、この情報から２次元画像を作成する。カラー・フロー・プロセッサ６は、ビーム形成器ボード４からの加算された左及び右の複素Ｉ／Ｑデータを受け取って処理して、オペレータが規定した範囲内のすべてのサンプル・ボリュームについて、平均血液速度、分散（血液の乱れ(turbulence)を表す）及び正規化前の全パワーを計算する。次いで、これら３つの出力値を組み合わせて、主出力及び副出力として２つの最終出力を形成する。主出力は、速度またはパワーのいずれかとなる。副出力は、分散またはパワーのいずれかとすることができる。どの２つの値を表示するかは、オペレータが選択する表示モードによって決定される。この両方の値が、スキャン・コンバータ１２内のカラー音響線メモリ（図示せず）に送られる。後方散乱された周波数の変化（すなわちシフト）は、血液がトランスジューサの方に向かって流れてくるときには増加し、血液がトランスジューサから遠ざかる向きに流れていくときには減少する。カラー・フロー・モードでは、典型的には、何百もの隣接したサンプル・ボリュームのすべてをＢモード画像に重ね合わせてカラー符号化して同時に表示し、各サンプル・ボリュームの速度を表現している。
【００２４】
従来の超音波イメージング・システムのカラー・フロー・モードでは、超音波トランスジューサ・アレイが起動されて、一連のマルチ・サイクル（典型的には、４〜８サイクル）のトーン・バーストを送信する。これらのトーン・バーストは、同じ送信特性で同じ送信焦点位置に焦点合わせされる。これらのトーン・バーストは、一定のパルス繰り返し周波数（ＰＲＦ）で発射される。このＰＲＦは、典型的には、キロヘルツの範囲にある。同じ送信焦点位置に焦点合わせされている一連の送信発射のことを「パケット(packet)」と呼ぶ。各送信ビームは、走査している対象を通過して伝播し、血球などの超音波散乱体によって反射される。反射信号は、トランスジューサ・アレイの各素子によって検出された後に、ビーム形成器によって受信ビームとして形成される。
【００２５】
例えば、従来のカラー発射シーケンスは、同じ位置に沿った一連の発射（例えば、トーン・バースト）であり、各発射により、それぞれの受信信号である
Ｆ1  Ｆ2  Ｆ3  Ｆ4  ．．．ＦM
が作成される。ここで、Ｆi はｉ番目の発射に対する受信信号であり、Ｍは１パケット内の発射の数である。これらの受信信号はコーナ・ターナ・メモリ(corner turner memory)にロードされ、発射全体にわたる各ダウン・レンジ位置に対して、すなわち「スロータイム」で、高域通過フィルタ（ウォール・フィルタ）が適用される。（１，−１）のウォール・フィルタという最も単純な例では、各レンジ点がフィルタ処理され、それぞれの差信号である
（Ｆ1−Ｆ2）  （Ｆ2−Ｆ3）  （Ｆ3−Ｆ4）  ．．．（ＦM-1−ＦM）
が作成され、これらの差はカラー・フロー速度推定器に入力される。典型的には、コーナ・ターナ・メモリ、ウォール・フィルタ及びパラメータ（例えば、速度）推定器は、カラー・フロー・プロセッサ６内に組み込まれている。
【００２６】
スキャン・コンバータ１２内のカラー音響線メモリ及びＢモード音響線メモリは、それぞれカラー・フロー・プロセッサ及びＢモード・プロセッサから処理済のディジタル・データを受け取る。スキャン・コンバータのこれらの構成要素によりさらに、カラー・フロー・データ及びＢモード・データが、極座標（Ｒ−θ）セクタ・フォーマットまたはデカルト座標の線形フォーマットから適当にスケール調整したデカルト座標の表示ピクセル・データに座標変換される。変換後のデータは、スキャン・コンバータ内のＸＹ表示メモリ（図示せず）に格納される。カラー・フロー画像は、血液などの運動している物質の速度のカラー画像を、白黒の解剖学的Ｂモード画像の上に重畳(superimpose) することにより作成される。
【００２７】
表示したい画像が１つのＢモード・フレームと１つのカラー・フロー・フレームとの組み合わせである場合には、この２つのフレームをビデオ・プロセッサ１４に渡し、ビデオ・プロセッサ１４によりＢモード・データをグレイマップに写像すると共にカラー・フロー・データをカラー・マップへ写像してビデオ表示する。最終的な表示画像では、カラーのピクセル・データがグレイスケールのピクセル・データ上に重畳される。カラー・フロー・データ及び／またはＢモード・データの相次ぐフレームは、シネ・メモリ２４に先入れ先出し式で格納される。この格納は連続的とすることができ、また外部のトリガ事象の結果として行うこともできる。シネ・メモリ２４は、バックグラウンドで稼働する循環式画像バッファの様なものであり、ユーザに対してリアルタイムで表示される画像データを取り込む。ユーザは、（オペレータ・インタフェース２２による適当な装置操作によって）システムをフリーズさせて、シネ・メモリに以前に取り込まれている画像データを観察することができる。
【００２８】
スペクトル・ドプラ・イメージングでは、Ｉ及びＱの各成分は、特定の時間区間にわたって積分（加算）された後に、スペクトル・ドプラ・プロセッサ１０によってサンプリングされる。加算区間及び送信バースト長は協同して、サンプル・ボリュームの長さ（すなわち、サンプル・ゲート）をユーザによる指定に従って規定する。「サム・アンド・ダンプ(sum and dump)」演算により、後方散乱されたドプラ信号をサンプル・ボリュームから効果的に得ることができる。ドプラ信号は、静止した組織または極めて低速で運動する組織に対応する信号内のあらゆるクラッタを除去するウォール・フィルタを通過する。次いで、フィルタ処理後の出力はスペクトル・アナライザに供給される。スペクトル・アナライザは、典型的には３２〜１２８のサンプルの移動する時間窓にわたって高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を行う。各ＦＦＴパワー・スペクトルは圧縮された後に、スペクトル・ドプラ・プロセッサ１０によって図形／タイムライン表示メモリ１８に出力される。ビデオ・プロセッサ１４は、圧縮されたスペクトル・ドプラ・データを、ドプラ速度（周波数）対時間のスペクトル図における特定の時間点での単一のスペクトル線としてモニタ１６に表示するためのグレイスケールへ写像する。
【００２９】
システム制御は、ホスト・コンピュータ（すなわち、マスタ・コントローラ）２０に集中化されており、ホスト・コンピュータ２０は、オペレータ・インタフェース２２（例えば、制御パネル）を介してオペレータの入力を受け取って、様々なサブシステムを制御する。ホスト・コンピュータ２０は、システム・レベルの制御機能を実行する。ホスト・コンピュータ２０は、オペレータ・インタフェース２２を介してオペレータからの入力、並びにシステム状態の変更（例えば、モード変更）を受け取り、適当なシステム変更を行う。システム制御バス（図示せず）により、ホスト・コンピュータから各サブシステムへのインタフェースが提供される。スキャン・コントローラ（図示せず）は、様々なサブシステムに対してリアルタイムで（音響ベクトル・レートで）制御入力を供給する。スキャン・コントローラは、音響フレーム収集用のベクトル・シーケンス及び同期オプションについてホスト・コンピュータによってプログラムされる。このように、スキャン・コントローラは、ビーム分布及びビーム密度を制御している。スキャン・コントローラは、ホスト・コンピュータによって規定されたこれらのビーム・パラメータを走査制御バス（図示せず）を介して各サブシステムに伝達する。
【００３０】
従来のシステムは、任意の超音波画像上に図形記号を重畳する能力を有している。画像フレーム上への図形の重畳はビデオ・プロセッサ１４で達成される。ビデオ・プロセッサ１４は、スキャン・コンバータ１２内のＸＹ表示メモリから超音波画像フレームを受け取り、また図形／タイムライン表示メモリ１８から図形データを受け取る。図形データは、ホスト・コンピュータ２０によって処理されるか、また別法では、ホスト・コンピュータにより他のサブシステムと同期している専用図形プロセッサによって処理されて、図形／タイムライン表示メモリ１８に入力される。ホストコンピュータは、オペレータ・インタフェース上でシステムのオペレータが操作するトラックボールの位置を監視し、トラックボール位置により決定されるサンプル・ボリュームからスペクトル・ドプラ画像化データを収集し、さらに表示された画像フレーム上のトラックボール位置に対応する場所にサンプル・ゲート・カーソルを重畳するようにプログラムされている。同様に、ホストコンピュータはオペレータ・インタフェース上でトグル・スイッチの状態を監視し、このトグル・スイッチの状態の関数としてサンプル・ボリュームのサイズ（及びサンプル・ゲート・カーソル）を制御するようにプログラムされている。
【００３１】
本発明の好ましい実施形態によれば、ドプラ・サンプル・ゲートの位置及びサイズ、並びにビームのステアリング角は、実際の血管画像データに基づいて自動的に設定される。この自動調整は、サンプル・ゲート・カーソルを最初に起動させたとき、または画像内に導入したとき（スペクトル・ドプラ・モードの起動前または起動時）、あるいは、システムのオペレータがサンプル・ゲート・カーソルを移動しているとき、のいずれかの時点で実施することができる。図２は、図１に示すシステムが作成する画像フレーム３２を表している。フレーム３２に示す例示的な画像は、従来の図形をその上に重畳させた血管３０の視覚的表示を含んでいる。表示している図形としては、ドプラ・ビーム・カーソル（ビーム中心線）２６、血管勾配カーソル２８、上部サンプル・ゲート図形３６及び下部サンプル・ゲート図形３４から構成されているドプラ・サンプル・ゲート（サンプル・ボリューム）図形などである。サンプル・ゲート図形の後者のタイプでは、サンプル・ゲートのサイズを図２における下部図形３４と上部図形３６の離隔距離により表している。しかし、サンプル・ゲート図形は別の幾何学形状を有することがあり、この場合には、そのサンプル・ゲートのサイズはそれぞれの図形寸法（例えば、その図形が円であれば、直径）に対応することになることは、当業者であれば容易に理解するであろう。画像３２の血管３０上でのドプラ・ビーム・カーソル２６と血管勾配カーソル２８の間のドプラ角の推定値を用いて、【式１】に従ってドプラ周波数シフトが速度単位に変換される。ドプラ角の値は、通常その図形と共に表示する。
【００３２】
本発明の好ましい実施形態によれば、サンプル・ボリューム（並びに、図形３４及び３６により形成されるサンプル・ゲート・カーソル）の位置及びサイズは、超音波イメージング・システムにより自動的に設定される。さらに、この超音波イメージング・システムは、ドプラ角（すなわち、ビームのステアリング方向と血管勾配カーソルの間の角度）が最小となるステアリング角を選択するようにプログラムすることができる。
【００３３】
サンプル・ボリュームまたはゲート位置を自動的に設定するために、このシステムは先ず、目標探索範囲内で最適な血管セグメントを探索する。この目標探索範囲は、現在のドプラ動作条件により異なる。サンプル・ゲート・カーソルを最初に起動させたとき、または画像内に導入した時点（スペクトル・ドプラ・イメージング・モードの起動前または起動時）とする場合では、その目標探索範囲は、サンプル・ゲートのプリセット位置を中心とした所定の関心領域とすることがある。サンプル・ゲート・カーソルを移動している時点とする場合では、その探索範囲を規定するには、サンプル・ゲート・カーソルを移動させる目標となっている画像四半分（または、これより小さいセクタ部分）を用いることができる。例えば、図３では、画像フレームの左上の四半分に、サンプル・ゲート・カーソルを移動させる目標となる矩形のセクタ３８を表している。画像フレーム３２は、３つの血管３０、３０’及び３０”の一部分を表している。好ましい実施形態の一態様によれば、探索範囲３８を探索し、その中にある最適な血管セグメントを検出する。この例では、再選択したサンプル・ゲートをその上に配置するための最適な血管セグメントは、血管３０’のセグメントである。この再選択したサンプル・ゲートは、表示スクリーン上では、下部サンプル・ゲート図形３４’及び上部サンプル・ゲート図形３６’により表現される。
【００３４】
一般に、目標探索範囲には複数の血管セグメントが含まれることがある。「最適な」血管セグメントは、血管直径（ユーザの選択した利用タイプに関連する血管の標準的サイズに最も近い血管直径）、血管の長さまたは面積が最大であること、直径が最も均一であること（ユーザは通常、プローブを移動させて関心対象の血管に対する最適なビューを得ようとするため）など、妥当な任意の形態的特徴、または適合度測定値の組み合わせに基づいて選択することができる。別法として、最適な血管セグメントは、プリセット位置（サンプル・ゲート・カーソルを最初に起動させた時点とする場合）、あるいは現在のサンプル・ゲート位置（サンプル・ゲート・カーソルを移動させている時点とする場合）からの距離が最短である血管セグメントとして規定することができる。
【００３５】
探索範囲内の最適な血管セグメントを特定するため、図４に示すアルゴリズムを使用する。典型的なスキャナでは、現在の画像フレームはスキャン・コンバータのＸＹ表示メモリから、あるいはシネ・メモリから読み込むことができる（ステップ４０）。血管セグメント検出の工程を容易にするため、その画像に対して先ず何らかの前処理を行う（ステップ４２）。この前処理は、次に掲げる（１）画像をピクセル要素からなるより小さな２次元アレイまで縮小するための画像のデシメーション、（２）デシメーションした画像内での探索範囲の規定、（３）スペックル・ノイズを減少させるための平滑化フィルタ（例えば、中央値または平均値フィルタ）の適用、並びに（４）バックグラウンドと血管とのコントラストを強調するためのピクセル強度ヒストグラムの等化（図４のブロック４２内の「コントラスト・ストレッチ(contrast stretch)」）、のうちのすべてまたは任意の幾つかを含むことがある。一般に、画像デシメーション係数（例えば、２）は事前に規定した最小の血管サイズ及び現在の画像深度設定値に対する画像サイズ（ピクセル計数値を単位とする）によって異なる。
【００３６】
さらに図４を参照すると、Ｂモード・イメージングの間に探索範囲を２値化するために、適応閾値法を用いている（ステップ４６）。その目的は、各ピクセルに対して嚢胞性構造内にある場合は「１」、嚢胞性構造内にない場合は「０」とマーキングすることにより、探索範囲を領域分割することである。血流が低エコー性(hypoechoic)であると仮定すると、軟部組織は相対的により大きなピクセル強度を有することになり、その領域分割は各ピクセルの強度を閾値と比較することにより達成される。最も単純な実施においては、その閾値を探索範囲内の全体の最大強度の何分の一かに基づいて選択することがある。しかし、より厳密に実行するために、局所的ピクセル強度分布に基づく閾値を用いて各ピクセルを分類するような適応スキームも提示する。
【００３７】
適応閾値スキームについて多くの変形形態が可能であるが、Ｂモード・イメージングに対する好ましい２値化方法を図５に示す。探索範囲内の新たなピクセルＰijのそれぞれに対して（ステップ５６）、先ず、ピクセルＰijを中心とするＲ×Ｒのカーネル内の近傍ピクセルから、局所平均（Ｍ）と標準偏差（σ）とを算出する（ステップ５８）。カーネルのサイズＲ（例えば、９）は、予測される最小血管サイズより若干小さくなるように選択する。
【００３８】
そのカーネルが組織スペックルのみを含んでおり、血管の内部でないかどうかをテストするため、標準偏差σを事前規定した閾値φと比較する（ステップ６０）。σ＞φであれば、カーネル内のピクセルは「血流(blood flow)」である可能性はほとんどない、しかし、カーネルが部分的に血管の内部にある場合でも、条件σ＞φは成立のままとなる。したがって、カーネル内で平均値（Ｍ）を超える値をもつピクセルのみを「０」とマーキングする（ステップ６２）。σ＜φの場合には、適応閾値Ｔを次式により算出する（ステップ６４）。
【００３９】
Ｔ＝Ｍ−ｋ×σ                                          （２）
上式において、ｋは定数である。一般に、ｋは、０．２などの正の小さい端数値である。
【００４０】
Ｐij＜Ｔ（図５のステップ６６）の場合には、Ｐijを「０」（血流でない）とマーキングし（ステップ６８）、これ以外の場合には、「１」（血流である）とマーキングする（ステップ７０）。探索範囲のマーキングされていない各ピクセルに対して、同様のマーキング・ステップを反復する（ステップ５６に戻る）。
【００４１】
最良の動作を得るためには、Ｂモード画像データとカラー・フロー（速度またはパワー）画像データの両者を使用する必要がある。カラー・モードがオンでない場合、この目的のみのために隠し(hidden)カラー・フレームを発射することができる。カラー画像を使用する利点は、カラー画像では通常、流れる血液により血管画像を明瞭に表現できること、並びにカラー画像では血管内腔がフローによりハイライトされるようにすでに領域分割されているからである。すなわち、色付けされたピクセルは、２値化画像マスク内で直接「１」として扱うことができる（図４のステップ４４）。次に、残りの処理（オブジェクトの計数及び特徴付け）についてはＢモード・データと同じである。どのデータ組によればより明瞭な画像領域分割（血管セグメントのより明瞭な画像）を提供できるかによるが、血管のモルフォロジまたは距離測定の決定は、Ｂモード・データとカラー・フロー・データとのいずれか、あるいはこの両者、に基づくことができる。
【００４２】
一般に、適応閾値処理後の２値化された画像は、微細で孤立した構造からなっており、極めて「ノイズが多い(noisy) 」状態である。これらの微細な構造（ほとんどが、スペックル・ノイズ）は、ディジタル画像処理に関する多くの教本（例えば、Ｗｉｌｌｉａｍ  Ｋ．Ｐｒａｔｔによる、「ディジタル画像処理（Digital Image Processing) 」（第２版），Ｗｉｌｅｙ，Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋを参照）に教示されている非線形画像変換技法であるモルフォロジ・フィルタを用いて除去することができる（図４のステップ４８）。基本的なモルフォロジ演算は、直接のパターン・マッチング（「当たりかハズレか(hit or miss) 」）変換によるか、より効率の良いピクセル・スタッカ及びルックアップ・テーブル方式を用いることにより実現できる。
【００４３】
収縮処理(Erosion) 及び膨張処理(dilation)は、２つの基本的なモルフォロジ演算を表しており、この２つの操作は、一連で使用すると、スペックル・ノイズ構造をクローズアップするのに極めて効果的となり得る。基本的には、収縮処理フィルタの各通過ごとに、連続した明点（「１」）の範囲の最外殻のピクセル・レイヤが剥ぎ取られる。この操作は、スペックル・ノイズなどの微細で不要な明点構造をクローズアップする傾向がある。この収縮処理操作は、任意の血流範囲の最外殻レイヤも掻き取ることになる。この望ましくない影響を相殺するために、収縮処理フィルタを通過させるごとに、膨張処理操作と呼ばれる逆操作を適用する。膨張処理フィルタの効果は、既存の明点オブジェクトに対して１レイヤのピクセルを再付加することにある。収縮処理フィルタ処理により完全にクローズアップし終えた（すでに存在していない）スペックル・ノイズのギャップは、膨張処理フィルタによって再生成されることがない。実際には、収縮処理フィルタを１回通過させた後に膨張処理フィルタを１回実施することにより、スペックル・ノイズ構造の大部分を除去することができる。しかし、必要に応じて、収縮処理及び膨張処理の追加的な通過を実施することができる。
【００４４】
図４のステップ５０の目的は、モルフォロジ・フィルタ処理をした探索範囲内の連続オブジェクトの総数を計数することである。連続オブジェクトとは、その組内においてピクセル同士が互いにつながっているオブジェクト・ピクセル（「１」）からなる組のことである。一般に、連続オブジェクトは、ホール(hole)や小さな突起を有する境界線が凸凹のピクセル・レイヤを含むことがある。これらの不揃いは、オブジェクトの領域分割処理において混乱を生じさせることがある。したがって、本発明の好ましい実施形態では、関心対象（血管）は、極端に大きなホールや突起をもたない比較的輪郭が明瞭な形状をしているものと仮定している。この目的は、オブジェクト・ピクセル（「１」）のすべてが、異なるオブジェクト番号をもつ識別オブジェクトに領域分割、すなわちグループ化されるようにすることにある。
【００４５】
大多数の状況においてうまく動作するような、算出効率の良い方式を以下に示す。行ｉおよび列ｊにおける２値化したピクセル値をＰijと表すことにする。探索範囲のうちの１つの隅（例えば、Ｐ00）から開始して、画像内のピクセルをチェックしラスタ走査の場合と同じ逐次方式（すなわち、行単位）でオブジェクト番号を割り当てる。Ｐij＝０（血流でない）の場合には、ゼロのままとする。Ｐij＝１（血流である）の場合には、すでに走査が済んでいる隣接したピクセルからなる事前規定したカーネルを再調査する。この隣接カーネル内の少なくとも１つのピクセルがあるオブジェクトと同じ番号であれば、現在のピクセルは同じオブジェクトの一部であると判断し、同じ番号を割り当てる。その隣接カーネル内に同じ番号のピクセルがなければ、現在のピクセルは新たなオブジェクトの開始点であると判断し、新たなオブジェクト番号を割り当てる。この隣接カーネルは、（すでに走査が済んでいる）以前の列及び／または以前の行にあるピクセルから構成される、すなわち、行がｉで列がｊ−１、ｊ−２、ｊ−３、．．．、ｊ−ｎであるピクセル、並びに行がｉ−１で列がｊ−１、ｊ、ｊ＋１、ｊ＋２、．．．、ｊ＋ｍであるピクセル（ここで、ｎ及びｍは整数値）から構成される。最小の場合でも、そのパターンには、すでに走査が済んでいる直ぐ近傍の３つの隣接値Ｐi,j-1 、Ｐi-1,j-1 、Ｐi-1,j を含める必要がある。以前の行／列にある追加のピクセルに対するチェックは、微細な突起及び／またはすでに番号付けされたオブジェクトの断片と、新たなオブジェクトの開始点とを識別するのに役立つことから推奨される。
【００４６】
すべてのオブジェクトに対する番号の割り当てが終わったら、オブジェクトの総数は容易に計数できる。さらに、各オブジェクトの面積も所与のオブジェクト番号でマーキングされたピクセルの数を計数することにより、簡単に算出することができる。
【００４７】
さらに図４を参照すると、ステップ５２において、大きすぎるオブジェクトや小さすぎるオブジェクトがふるい落とされる。ステップ４８において、モルフォロジ・フィルタを用いてスペックル様の微細な構造を除去しているが、その幾分かが探索範囲内に存在したままとなることもある。これらの微細な構造は、この時点で特有のオブジェクト番号を有することになるが、その面積が事前に規定した範囲内にあるか否かをチェックすることによって除去することができる。その面積が特定の下側閾値（現在のイメージング設定に対するスキャナの平均スペックル・サイズに基づく）未満である場合には、これを棄却する。例えば、下側閾値を面積＝３ピクセルに設定していると、残留スペックル・ノイズを表している２ピクセルのオブジェクト（面積＝２ピクセル）は棄却される。計数したオブジェクトの面積が血管の内部とするには大きすぎる場合、このオブジェクトも棄却する。残ったオブジェクトのみが「真の(true)」血流であると判定される。
【００４８】
所定の限界値の外側にあたるサイズをもつオブジェクトを棄却した後、本システムは、上述した適合度測定値のうちの１つに従って、「最適な」血管セグメントを自動的に決定し、次いで当該血管セグメントの中心点を計算する。図２及び３では図示していないが、走査面と交わったときに曲線状の血管は、画像内では、フレームを一方の端から他の端まで横断しているオブジェクトとしてではなく、フレーム境界範囲内の離散的なオブジェクトとして現れる。いずれの場合でも、その中心点は様々な方法により決定することができる。例えば、ステップ５４では（図４参照）、単に、水平軸及び垂直軸に沿った血管境界の平均値をそれぞれ採取することにより、血管中心のｘ座標及びｙ座標を算出することができる。質量中心などのその他の測定値も使用可能である。例えば、残りのオブジェクトのそれぞれの「質量中心」は、次式を用いて算出することができる。
【００４９】
【数１】
0004749592.tif 000002
【００５０】
式（３）及び式（４）では、ｘ0 及びｙ0 はオブジェクトの質量中心の各座標であり、Ｎはオブジェクトを構成しているピクセルの数であり、ｘi 及びｙi はピクセルＰijに対する行方向と列方向の座標である。
【００５１】
最適な血管セグメントの中心を特定し終えたので、血管直径及び方位を任意の自動化方法を用いて算出することができる。例えば、米国特許第５，６９０，１１６号または同第６，０６８，５９８号のいずれかに教示されているドプラ角の自動測定法が使用可能である。後者の従来技術文献に教示されている方法を、図６〜８を参照しながらここに記載する。
【００５２】
図６を参照すると、ホストコンピュータにより、「最適な」血管セグメントの中心点を表すデータが探索範囲７６の中心点７２として特定される。探索区域７６内で検出したＢモード画像データ及びカラー・フロー画像データに基づいて、ドプラ角が算出される。
【００５３】
図８を参照すると、探索範囲の中心点を特定し終えた後（ステップ８４）、ホストコンピュータにより、その画像フレームがその中心点の場所に対応したピクセル・アドレスにおいてカラー・フロー・データを含んでいるか否かが判定される（ステップ８６）。画像フレームが中心点に対応するカラー・フロー・データを含んでいる場合、ホスト・コンピュータは、図６に示すように、３６０°の全範囲にわたってＳ度ずつ角度が離隔している半径線７４に沿って中心点７２から外向きに探索をする。中心から探索する距離は、Ｄｃｍである。このエッジ探索区域を図６及び７の円７６によって示す。
【００５４】
各半径線７４に沿って、ホスト・コンピュータは中心点７２から探索を行い、カラー・フロー速度またはパワー・データではなくＢモード強度データを表示しているＸ個の点があれば、そのうちの最初の点をエッジ点として格納する（図８のステップ８８）。図７では、例示的なエッジ点を長方形７８として示してある。こうした点が、Ｄｃｍの探索を終える前、またはカラー関心領域のエッジを検出する前に見つからなければ、この半径線に沿ってエッジ点をマーキングしない。各半径線を探索し終えたら、エッジ点探索区域のうちの特定のセグメント（例えば図７では、点線で示すセグメント１）内にあるすべてのエッジ点７８をグループ化し（ステップ９０）、これらを線形当てはめアルゴリズムに供給し、このアルゴリズムにより血管勾配推定値及び適合度(goodness-of-fit) 測定値の両方を作成する（ステップ９２）。他のセグメント（例えば図７では、実線で示すセグメント２）についてもこのステップを繰り返し、各々の場合において血管の勾配及び適合度を記録する。各セグメントは、図７に示すセグメント１及びセグメント２のように、角度が何度かずつ互いに重なり合っていてもよい。あるセグメントがその中に有しているエッジ点の数が特定の最小数に到らなければ、このセグメントは無視される。
【００５５】
上記以外に、このアルゴリズムはさらに、３６０°の全範囲にわたってＳ度ずつ離隔している半径線において中心点からＢモード強度データを探索することにより、Ｂモード・エッジ点を決定する（ステップ９４）。中心からの探索距離は、Ｄｃｍである。各半径線に沿って、各Ｂモード強度値（それぞれのピクセルに対応している）を、この強度値自身とその半径に沿った２つの隣接値との平均で置き換える。平均化した半径線に沿ったピーク強度値及び最小強度値、並びに（１つのピクセルから次のピクセルへの）最大の差がそれぞれ記録される。ピーク強度と最小強度との差がある閾値を超えていなければ、この半直線に対してはエッジ点を指定しない。ピーク強度と最小強度との差がこの閾値を超えている場合には、中心からある特定の数の点の位置で探索を開始し、差のみの閾値、強度のみの閾値または差と強度とを組み合わせた閾値を超える点（エッジ点）が見出されたときに停止する。例えば、そのピクセル位置が最大強度の５０％であり、最大差の３０％であれば、このピクセル位置は差と強度とを組み合わせた閾値に合格しており、このエッジ点の強度は記録される。Ｄｃｍの探索を終える前、またはＢモード画像のエッジを検出する前にこのような点が見つからなければ、この半径線に沿ってエッジ点をマーキングしない。各半径線を探索し終えたら、エッジ点のうちの一定のパーセントの点が無視される。無視されるエッジ点は、最低強度に関連するエッジ点である。エッジ点探索区域の特定のセグメント内の残りのすべてのエッジ点をグループ化し（ステップ９６）、次いで、線形当てはめアルゴリズムに供給し、このアルゴリズムにより、血管勾配推定値及び適合度測定値の両方を作成する（ステップ９８）。その他のセグメントに対してもこのステップを繰り返し、各々の場合において血管の勾配及び適合度を記録する。各セグメントは、角度が何度かずつ互いに重なり合っていてもよい。あるセグメントがその中に有しているエッジ点の数が特定の最小数に到らなければ、このセグメントは無視される。
【００５６】
Ｂモード・セグメントとカラー・フロー・モード・セグメントのいずれもが、血管勾配推定値を得るのに十分なエッジ点を形成できなかった場合には、距離Ｄを増加させて、このアルゴリズムを再実行する。
【００５７】
アルゴリズムのこの時点において、血管勾配の推定値及びこれらの推定値に対応する適合度測定値は、（Ｂモード及びカラー・フロー・モードについて）特定の数のセグメントについて既知となっている。最良の適合度を有するセグメントを識別し（ステップ１００）、その血管勾配を、最良の適合度と比較してある特定の差を超えないような適合度測定値を有する他のすべての血管勾配推定値と組み合わせる（平均する）（ステップ１０２）。しかしながら、カラーが有効あり、かつ最良のカラー血管勾配が特定の角度値を超えている（血管が幾分か垂直であることを示す）場合には、この血管勾配組み合わせのアルゴリズムにおいてはカラー・データのみを用いる。その理由は、幾分か垂直な血管壁では、画像データの横方向の滲み(lateral smearing)のために、Ｂモードでの検出が困難だからである。ホストコンピュータは、中心点を通過しかつ計算した血管勾配に直交する線に沿ったエッジ点間の距離を計算することにより血管直径を決定する（図８のステップ１０４）。
【００５８】
血管の直径及び方位を算出し終えた後、そのサンプル・ゲート・サイズを、この血管直径の何分の一かになるように自動設定することができる（図８のステップ１０６）。最適な分数値は、個々の臨床現場での実施に基づいて事前選択することができる。典型的なドプラ検査は体積フロー測定を目的とするのではなく動脈疾患を発見することを目的としているため、この値を１００％以上にする必要はない。
【００５９】
別法として、血管のパワー・ドプラ画像が利用可能である場合には、そのサンプル・ゲート・サイズの調整は血管内腔範囲のパワー・ドプラ強度レベルに基づくことができる。この技法は、パワー・ドプラ強度が通常、血管壁の近傍でのゼロから血管の中心に向かって最大輝度までの範囲で変動するという事実を利用している。例えば、サンプル・ゲートの境界は、血管内腔のパワー・ドプラ画像において、最大値から−１０ｄＢの低下点に位置させることができる。
【００６０】
最後に、画像解析に基づいて血管の方位を確定した後、ドプラ角を最小にする最適なステアリング角を自動的に選択できる（図８のステップ１０８）。例えば、イメージング・システムが複数のビームのステアリング角に対応する複数組のビーム形成時間遅延テーブルによりプログラムされている場合には、ホストコンピュータは、どのビームのステアリング角が画像解析に基づいて計算した血管勾配に最も近いかを判定するだけでよい。すなわち、どのビーム・ステアリング角によりビーム・ステアリング角と血管方位角の間の差が最小になるかを判定するだけでよい。
【００６１】
図形を処理するホストコンピュータを有する超音波イメージング・システムというコンテキストで、好ましい実施形態について開示してきたが、ホストコンピュータとは別に独立した専用の図形プロセッサを利用することも可能である。さらに、図１は、複数のプロセッサとホストコンピュータとを有する超音波イメージング・システムのアーキテクチャを表しているが、データの処理及び計算機能のすべてを十分な処理能力を有する単一のコンピュータにより実行させることもできる。
【００６２】
本発明について好ましい実施形態を参照しながら記載してきたが、当業者であれば、本発明の範囲を逸脱することなく、様々な変更を行うことができ、かつ同等物によりその要素の代用ができることを理解するであろう。さらに、本発明の本質的範囲を逸脱することなく、具体的な状況を本発明の教示に適応させるように多くの修正を行うことができる。したがって本発明は、本発明の実行を企図した最適形態として開示した具体的な実施形態に限定することを意図したものではなく、本発明は特許請求の範囲内にあるすべての実施形態を包含するものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の好ましい実施形態によるソフトウェアによりプログラムすることができる典型的な超音波イメージング・システムのブロック図である。
【図２】血管の一部分の超音波画像を、その画像上に重畳したサンプル・ゲート図形、ドプラ・ビーム・カーソル及び血管勾配カーソルと共に示す略図である。
【図３】超音波画像を、四半分内に破線の長方形として示すサンプル・ゲート再選択用の探索範囲と共に示す略図である。
【図４】本発明の好ましい実施形態による血管セグメントの自動検出アルゴリズムを示す流れ図である。
【図５】本発明の好ましい実施形態による探索範囲の２値化アルゴリズムを示す流れ図である。
【図６】血管の一部分の超音波画像を、その画像上に重畳したエッジ点探索情報と共に示す略図である。
【図７】ドプラ角に対する自動推定の方法に従ったエッジ点の領域分割を示す略図である。
【図８】ドプラ角に対する自動推定の方法に従った血管勾配カーソルの自動調整アルゴリズムを示す流れ図である。
【符号の説明】
２  トランスジューサ
４  ビーム形成器ボード
６  カラー・フロー・プロセッサ
８  Ｂモード・プロセッサ
１０  スペクトル・ドプラ・プロセッサ
１２  スキャン・コンバータ
１４  ビデオ・プロセッサ
１６  表示モニタ
１８  図形／タイムライン表示メモリ
２０  ホスト・コンピュータ
２２  オペレータ・インタフェース
２４  シネ・メモリ
２６  ドプラ・ビーム・カーソル
２８  血管勾配カーソル
３０、３０’、３０”  血管
３２  画像フレーム
３４、３４’  下部サンプル・ゲート図形
３６、３６’  上部サンプル・ゲート図形
３８  探索範囲
７２  探索範囲の中心点
７４  半径線
７６  探索区域
７８  エッジ点
【図１】
0004749592.tif 000003
【図２】
0004749592.tif 000004
【図３】
0004749592.tif 000005
【図４】
0004749592.tif 000006
【図５】
0004749592.tif 000007
【図６】
0004749592.tif 000008
【図７】
0004749592.tif 000009
【図８】
0004749592.tif 000010