(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
（ａ）一フレームを構成する画像ピクセル値を取得する工程と、
（ｂ）ピクセル値の閾値に基づいて探索領域内のピクセル値を二値化する工程と、
（ｃ）前記探索領域内の前記二値化されたピクセル値を検査して、該ピクセル値が連続物体の一部であるか否かを決定する工程と、
（ｄ）各連続物体について、物体番号を該連続物体の一部であるピクセルに割り当てる工程と、
を含み、
同じ連続物体に属するピクセルは同じ物体番号を割り当てられ、異なる連続物体に属するピクセルは異なる物体番号を割り当てられる、方法。
【請求項２】
前記二値化する工程は、一つのピクセルに中心を置くカーネル内の隣接するピクセルについて局所平均及び標準偏差を算出する工程と、前記平均及び前記標準偏差の関数である適応的閾値を算出する工程と、前記ピクセルの値が前記閾値以上であれば前記ピクセルを連続物体の一部であるものとしてマークする工程とを含んでいる請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記連続物体の各々の面積を記録する工程をさらに含み、
前記二値化する工程の前に、前記画像ピクセル値のフレームをデシメートする工程又は、前記画像ピクセル値のフレームに平滑化フィルタを適用する工程をさらに含んでいる請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記連続物体のうち少なくとも１つの連続物体の質量中心を求める工程と、前記質量中心に対する前記少なくとも１つの連続物体の第１の寸法を算出する工程とをさらに含んでおり、
前記質量中心に対する前記少なくとも１つの連続物体の第２の寸法を算出する工程をさらに含んでおり、前記第１及び第２の寸法は互いに直交する軸に沿って位置しており、
前記第１及び第２の寸法の比が所定の閾値を上回っているか否かを決定する工程をさらに含んでいる請求項１乃至３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
複数のピクセルを含んでいる表示装置（１４）と、一フレームを構成する画像ピクセル値を記憶するメモリ（１０又は１６）と、コンピュータ（１８）とを備えるシステムであって、該コンピュータが、
（ａ）前記画像ピクセル値のフレームから導出される超音波画像を表示するように前記表示装置を制御する工程、
（ｂ）ピクセル値の閾値に基づいて探索領域内のピクセル値を二値化する工程、
（ｃ）前記探索領域内の前記二値化されたピクセル値を検査して、該ピクセル値が連続物体の一部であるか否かを決定する工程、
（ｄ）各連続物体について、物体番号を該連続物体の一部であるピクセルに割り当てる工程、
を実行するようにプログラムされており、
同じ連続物体に属するピクセルは同じ物体番号を割り当てられ、異なる連続物体に属するピクセルは異なる物体番号を割り当てられる、システム。
【請求項６】
前記コンピュータは、前記連続物体の各々の面積を記録する工程を実行するようにさらにプログラムされている請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
前記コンピュータは、前記二値化する工程の前に、前記画像ピクセル値のフレームをデシメートする工程を実行するようにさらにプログラムされている請求項５に記載のシステム。
【請求項８】
（ａ）一フレームを構成する画像ピクセル値を取得する工程と、（ｂ）ピクセル値の閾値に基づいて探索領域内のピクセル値を二値化する工程と、（ｃ）第１の二値を有する第１のピクセルについて、隣接するピクセルのカーネル内の少なくとも第２のピクセルもまた前記第１の二値を有するか否かを決定する工程と、（ｄ）前記第１及び第２のピクセルの両方が前記第１の二値を有する場合には前記第１及び第２のピクセルに同じ物体識別子を割り当てる工程と、を含んでいる方法。
【請求項９】
複数のピクセルを含んでいる表示装置（１４）と、画像ピクセル値のフレームを記憶するメモリ（１０又は１６）と、コンピュータ（１８）とを備えたシステムであって、該コンピュータが、（ａ）前記画像ピクセル値のフレームから導出される超音波画像を表示するように前記表示装置を制御する工程、（ｂ）ピクセル値の閾値に基づいて探索領域内のピクセル値を二値化する工程、（ｃ）第１の二値を有する第１のピクセルについて、隣接するピクセルのカーネル内の少なくとも第２のピクセルもまた前記第１の二値を有するか否かを決定する工程、並びに（ｄ）前記第１及び第２のピクセルの両方が前記第１の二値を有する場合には前記第１及び第２のピクセルに同じ物体識別子を割り当てる工程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１０】
複数のトランスデューサ素子を含んでいる超音波トランスデューサ・アレイ（２）と、走査平面内に一連の超音波送信ビームを送信するように選択されたトランスデューサ素子をパルス駆動する送信ビームフォーマ（４）と、それぞれのビーム送信に続いてそれぞれの受信信号を取得する前記トランスデューサ・アレイの選択されたトランスデューサ素子に結合されている受信ビームフォーマ（４）と、前記受信信号から画像パラメータ値のベクトルを形成する信号プロセッサ（８）と、前記ベクトルを画像ピクセル値のフレームへ変換して、該画像ピクセル値のフレームを前記メモリに記憶させるスキャン・コンバータ（１０）と、前記メモリから検索された前記画像ピクセル値のフレームをグレイ・スケール値へマッピングするグレイ・スケール・マッピングを含んでいるビデオ・プロセッサ（１２）とをさらに含んでおり、
前記コンピュータは、所与の物体番号でマークされたピクセルの数を数える工程を実行するようにさらにプログラムされている請求項９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】
本発明は一般的には、組織の超音波撮像に関する。具体的には、本発明は、組織構造の画像に基づいて組織構造を自動的に寸法測定するシステム及び方法に関する。
【０００２】
【発明の背景】
臨床での超音波検査時には、超音波技師はしばしば、子宮、肝臓又は乳房等の軟組織の画像に観察されるあらゆる嚢胞性物体の寸法を測定する必要がある。このため、従来のスキャナでは、超音波技師は嚢胞を手動で位置決めし、次いで、その長軸及び短軸の長さを測定する必要がある。嚢胞が多数存在する場合には、これらの嚢胞の寸法を一つずつ測定するのに相当な量の時間及び手間が掛かる。従って、自動的に嚢胞性物体を位置決めしてそれらの寸法を測定するシステムを提供すると、患者のスループット及び測定の一貫性の両方を向上させることになる。
【０００３】
米国特許第５，５８８，４３５号には、胎児の大腿骨長、上腕長及び頭囲等の体構造を自動的に測定する方法が記載されている。この手法は、産婦人科応用に用いるのに適しており、多数の物体を一度に一つずつ測定する。利用者はまた、手動制御によって物体の１つ又は２つの初期点を指定する必要がある。
【０００４】
他の形式の組織構造、具体的には嚢胞性物体を自動的に検出して寸法測定する方法に対する需要がある。かかる手法は、利用者が如何なる初期点も選択する必要がないようにするのが好ましい。また、探索領域の選択から嚢胞区域のマーキング及び測定に到るまでの過程全体が自動的であるのが好ましい。
【０００５】
【発明の概要】
本発明は、超音波撮像において嚢胞性物体を自動的に検出して寸法測定する方法及び装置を指向する。嚢胞性物体は広範囲の臨床応用で認められるので、本発明は、大幅な生産性向上を提供するものと期待される。本発明の方法の性能は、低エコー（hypoechoic）物体が明瞭に画定される境界を有している場合に最適化される。
【０００６】
好適実施形態によれば、本方法は以下の工程を含んでいる。（ａ）メモリから画像フレームを読み出す工程、（ｂ）画像フレーム又はデシメート（間引き）された形態の画像フレームの範囲内で探索領域を画定する工程、（ｃ）局所的なピクセル値統計に適応したピクセル値の閾値に基づいて探索領域内のピクセル値を二値化する工程、（ｄ）二値化したピクセル値をモルフォロジ・フィルタ処理してスペックル寸法よりも小さい構造を除去する工程、（ｅ）連続物体の数を数えて連続物体の面積を記録する工程、及び（ｆ）所定の寸法の範囲外にある物体を棄却する工程。この方法の結果として、画像内の嚢胞性物体を自動的に検出できるようになる。
【０００７】
好適実施形態によれば、各々の検出された嚢胞性物体を自動的に寸法測定して、自動寸法測定過程の結果を表わす図形情報を表示してもよい。自動寸法測定は、各々の残存する物体の質量中心を求め、次いで、各々の残存する物体のその質量中心に対する長軸及び短軸を測定することにより達成される。
【０００８】
【好適実施形態の詳細な説明】
従来の超音波イメージング・システムの一つを図１に全体的に示す。主データ経路は、トランスデューサ２からビームフォーマ４へのアナログＲＦ入力から開始する。ビームフォーマ４は送信ビーム形成及び受信ビーム形成を受け持つ。ビームフォーマの信号入力は、トランスデューサ素子からの低レベルのアナログＲＦ信号である。ビームフォーマはさらに、複素帯域通過フィルタを含んでおり、フィルタは取得されたデータ・サンプルから形成される同相（Ｉ）及び直角位相（Ｑ）の２つの加算後ディジタル受信ビームを出力する。上述のデータ・サンプルは、送信ビームのそれぞれの焦点域から反射した超音波から導出されている。複素帯域通過フィルタは、所望の周波数、例えば送信波形の基本周波数ｆ0又は送信波形の高（低）調波周波数を中心とする周波数の帯域を通過させるようなフィルタ係数でプログラムされている。ビームフォーマの出力Ｉ及びＱデータがフィルタ６へ送られると、フィルタ６は信号スペクトルを再成形して帯域外雑音を除去することができる。
【０００９】
フィルタ６から出力された画像データはＢモード・プロセッサ８へ送られて、プロセッサ８はビームフォーマ４から得たＩ及びＱデータを変換して、時間変化型振幅を有する信号包絡線を対数圧縮した形態とする。複素信号の包絡線振幅は、Ｉ及びＱが表わすベクトルの大きさである。Ｉ及びＱの位相角はＢモード表示には用いられない。信号の大きさは、直交する成分の自乗和の平方根すなわち（Ｉ2＋Ｑ2）1/2 である。Ｂモード振幅データすなわちＢモード強度データは、スキャン・コンバータ１０へ出力される。本明細書では複素帯域通過システムの例で好適実施形態を開示するが、ＲＦ信号を同相成分及び直角位相成分へ変換する中間工程を経ないでＲＦ信号の包絡線を検出するようなシステムに本発明を適用することもできる。
【００１０】
スキャン・コンバータ１０は、処理済のＢモード強度データを受け取り、必要に応じて補間して、強度データをビデオ表示用のＸＹフォーマットへ変換する。具体的には、スキャン・コンバータ１０は、Ｂモード・データの座標変換を行なって、極座標（Ｒ−θ）のセクタ型フォーマット又はデカルト座標のリニア型フォーマットから、適当にスケーリングされたデカルト座標の表示ピクセル・データとし、表示ピクセル・データをＸＹ表示メモリ（図示されていない）に記憶させる。
【００１１】
走査変換（スキャン・コンバート）後のフレームはビデオ・プロセッサ１２へ渡され、ビデオ・プロセッサ１２はビデオ・データをビデオ表示用のグレイ・スケール・マッピングとして写像（マッピング）する。従来の超音波イメージング・システムは典型的には、生の画像データから表示グレイ・レベルへの単純な伝達関数である様々なグレイ・マップを採用している。次いで、グレイ・スケール画像フレームは、表示モニタ１４へ送られて表示される。
【００１２】
モニタ１４によって表示されるＢモード画像は、その各々が表示におけるそれぞれのピクセルの強度又は輝度を指示しているようなデータから成る画像フレームから形成される。画像フレームは、各々の強度データがピクセル輝度を指示する８ビットの２進数であるような、例えば４００×５００のデータ・アレイを含み得る。各々のピクセルは、呼び掛けを行なった超音波パルスに応答したそれぞれのサンプル空間の後方散乱体断面積と、用いられているグレイ・マップとの関数である強度値を有している。表示画像は、撮像されている人体を通る平面内での組織及び／又は血流を表わす。
【００１３】
Ｂモード・データの連続したフレームは、先入れ先出し方式でシネ・メモリ１６に記憶される。記憶は連続的であってもよいし、外部のトリガ事象の結果として生じてもよい。シネ・メモリ１６は、バックグラウンドで稼働する循環的な画像バッファのようなものであり、画像データを取り込んで、実時間で利用者に対して表示する。操作者インタフェイス（図示されていない）に設けられている適当な装置の操作を介して利用者がシステムをフリーズさせると、利用者は、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できるようになる。
【００１４】
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）１８に集中化されており、ホスト・コンピュータ１８は操作者インタフェイス（例えば制御パネル）を介して操作者の入力を受け取って、次に様々なサブシステムを制御する。ホスト・コンピュータ１８はシステム・レベルの制御機能を果たす。ホスト・コンピュータ１８は、操作者インタフェイスを介して操作者からの入力を受け取ると共に、システム状態変化（例えばモード変更）を受け取って、適当なシステム変更を行なう。システム制御バス（図示されていない）がホスト・コンピュータからサブシステムへのインタフェイスを提供している。
【００１５】
従来のシステムは、任意の超音波画像に図形記号を重ね合わせ表示する能力を有している。画像フレームへの図形の重ね合わせ表示は、ビデオ・プロセッサ１２において行なわれ、ビデオ・プロセッサ１２はスキャン・コンバータ１０内のＸＹ表示メモリから超音波画像フレームを、またグラフィック・プロセッサ２０から図形データを受け取る。グラフィック・プロセッサ２０は、ホスト・コンピュータ１８からの指令に応答して画像フレームに表示すべき図形記号に対応するデータを生成する。
【００１６】
本発明の好適実施形態による方法を図２に示す。従来のスキャナでは、カレントの画像フレームをスキャン・コンバータ内のＸＹ表示メモリ又はシネ・メモリのいずれかから読み出すことができる（ステップ２２）。嚢胞検出過程を容易にするために、画像に先ず何らかの前処理を施す（ステップ２４）。前処理には、以下のうち任意のもの又はすべてが包含され得る。（１）画像を比較的小さい２次元アレイを成す画素に縮小する画像デシメーション、（２）デシメートされた画像の内部での探索領域の画定、（３）スペックル雑音を減少させる平滑化フィルタ（例えばメジアン・フィルタ又は平均フィルタ）の適用、及び（４）背景と嚢胞との間のコントラストを強調するピクセル強度ヒストグラム等化。画像デシメーション・ファクタ（例えば２）は一般的には、カレントの画像深さ設定について予め定義されている最小嚢胞寸法及び画像寸法（ピクセル数で表わしたもの）に依存する。
【００１７】
初期探索領域は、例えば画像フレーム（デシメート後）の中央９０％等として予め定義することができる。嚢胞検出処理時間を最短にするためには、近距離音場の残響によって損なわれている可能性のある上方帯域をさらに除外すると有利である。オプションとして、利用者が所望の矩形探索領域の対向する頂点に２つのカーソルを置くことにより最終探索領域を選択することもできる。但し、好ましい方法は、探索領域内の小さい上部領域における残響雑音に何らかの単純な試験を施すものであり、以下のようにして行なう。
【００１８】
（ａ）  例えば、図３に示すように、レンジ方向に初期探索領域４０の上部１／３に対応する高さ、及び横方向に探索領域の中央１／３に等しい幅を選択することにより小さな箱４６を画定する。
【００１９】
（ｂ）  レンジ（Ｙ）方向に沿ってエッジ検出フィルタを適用する（小さな箱の内部のみ）。適切で最も単純な例は、フィルタ係数［１，−１］を有するＦＩＲフィルタである。
【００２０】
（ｃ）  所定の閾値を上回るピクセル値を検出する。図３では、大きな点がエッジ検出フィルタ処理後の明るく鮮鋭な残響構造を表わしている。小さな点が、鮮鋭性が相対的に小さいと考えられる組織のエッジ（存在していれば）を表わす。
【００２１】
（ｄ）小さな箱の内部で検出されたすべての点のＹ座標の平均を算出する。推定された平均のＹ位置が太い水平線４４で図示されており、他方、水平線４２は探索領域の元の上部境界を示している。
【００２２】
（５）  探索領域の上部境界を太線４４に位置するものとして画定し直す。すると、この上部境界を上回る大半の構造的残響雑音が除去される筈である。
【００２３】
図２を参照して述べると、適応的（アダプティブ）閾値法を用いて、探索領域を二値化する（ステップ２６）。目的は、各々のピクセルについて、ピクセルが嚢胞構造内部に位置していれば「１」とマークし、又はそうでなければ「０」とマークすることにより探索領域をセグメント分割することにある。軟組織は比較的大きなピクセル強度を有するが嚢胞構造は低エコーであるものと仮定すると、セグメント分割は各々の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。最も単純な具現化形態では、探索領域における大域的な最大強度の何分の１かに基づいて閾値を選択することができる。但し、よりロバストな性能を得るために、局所的なピクセル強度分布に基づく閾値を用いて各々のピクセルを分類する適応的方式を提案する。
【００２４】
適応的閾値方式には多くの変形が可能であるが、好ましい二値化方法を図４に示す。探索領域内の各々の新たなピクセルＰijについて（ステップ４８）、ピクセルＰijに中心を置くＲ×Ｒのカーネルの内部で隣接するピクセルの局所平均（Ｍ）及び標準偏差（σ）を先ず算出する（ステップ５０）。カーネル寸法Ｒ（例えば９）は、予測される最小嚢胞性物体寸法よりも若干小さくなるように選択する。
【００２５】
カーネルが組織スペックルのみを含んでいて嚢胞の内部に位置していないものであるか否かを試験するために、標準偏差σを予め定義されている閾値φと比較する（ステップ５２）。σ＞φであれば、カーネル内のピクセルは「嚢胞」でない確率が高い。しかしながら、カーネルが部分的に嚢胞の内部に位置していてもσ＞φの条件がやはり成立する場合がある。従って、カーネル内で平均（Ｍ）よりも大きい値を有するピクセルのみを「０」とマークする（ステップ５４）。σ＜φであれば、適応的閾値Ｔを以下のようにして算出する（ステップ５６）。
【００２６】
Ｔ＝Ｍ−ｋ×σ                                              （１）
ここで、ｋは定数である。一般的には、ｋは０．２等の小さな正の分数である。
【００２７】
Ｐij＜Ｔであるならば（図４のステップ５８）、Ｐijを「０」（嚢胞でない）とマークする（ステップ６０）。その他の場合には、「１」（嚢胞）とマークする（ステップ６２）。探索領域内の各々のマークされていないピクセルについて同じマーキング工程を繰り返す（ステップ４８に戻る）。
【００２８】
一般的には、適応的閾値処理後の二値化された画像は、極めて「雑音が多い(noisy) 」ものである可能性があり、多くの小さな孤立した構造から成る。これらの小さな構造（殆どはスペックル雑音）は、モルフォロジ・フィルタの利用によって除去することができる（図２のステップ２８）。モルフォロジ・フィルタは、多くのディジタル画像処理の教科書に教示されている非線形画像変換手法である（例えば、William K. Pratt著、Digital Image Processing、第２版［ニューヨーク、Wiley 社刊］を参照されたい。）。基本的なモルフォロジ演算は、直接的パターン・マッチング（「当たり又は外れ(hit or miss) 」）変換によるか、又はさらに効率的なピクセル・スタッカ及びルックアップ・テーブル法を用いることにより具現化することができる。
【００２９】
収縮(erosion) 及び膨張(dilation)は２つの基本的なモルフォロジ演算を表わしており、これらの演算を連続して用いるとスペックル雑音構造を封鎖する(close up)のに極めて実効的である。基本的に、収縮フィルタを通過させる各回のパスで、連続した明るい（「１」）領域の最も外側のピクセル層が除去される。この演算は、スペックル雑音のように小さな異質の明るい構造を封鎖するのに役立つ。収縮演算はまた、あらゆる嚢胞領域の最も外側の層を収縮する。この望ましくない影響を相殺するために、収縮フィルタの各回のパスの後に膨張と呼ばれる逆演算を適用することができる。膨張フィルタの効果は、既存の明るい物体にピクセルの層を戻し加えることにある。収縮フィルタ処理によって完全に封鎖された（最早存在しない）スペックル雑音の空隙が膨張フィルタによって再生されることはない。実用では、収縮フィルタに続いて膨張フィルタを通過させる１回のパスで大半のスペックル雑音構造を除去することができる。但し、必要があれば、収縮及び膨張の追加パスを実行することもできる。
【００３０】
図２のステップ３０の目標は、モルフォロジ・フィルタ処理された探索領域内の連続物体の総数を数えることにある。連続物体は、当該集合内部でピクセルによって互いに連結されている物体ピクセル（「１」）の集合として定義される。例として、図５に、５つの連続物体から成る探索領域を示す。一般的には、連続物体は、孔、又は小さな突出部を伴った凹凸のある境界ピクセル層を含んでいる可能性がある。これらの不規則性は、物体のセグメント分割過程に混乱を招く可能性がある。従って、本発明の好適実施形態によれば、関心のある物体（嚢胞）は、極端に大きな孔又は突出部を有さない比較的輪郭のはっきりした（well-defined）形状を有するものと仮定する。目的は、図６に示すように、すべての物体ピクセル（「１」）を異なる物体番号を有する別個の物体にセグメント分割又はグループ分けすることにある。
【００３１】
殆どの状況で良好に作用すると考えられる計算効率のよいアプローチは以下の通りである。Ｐijは行ｉ及び列ｊに位置する二値化されたピクセル値を表わすとする。図６に示すように、探索領域の１つの頂点（例えばＰ00）から開始して、画像内のピクセルを検査し、ラスタ走査の場合と同様の連続的な態様で（すなわち行毎に）物体番号を割り当てる。Ｐij＝０（嚢胞でない）であるならば、０のままとする。Ｐij＝１（嚢胞）であるならば、既に走査されている隣接ピクセルから成る予め画定されているカーネルを再検査する。この隣接カーネル内の少なくとも１つのピクセルが物体として番号付けされているならば、カレントのピクセルを同じ物体の一部と見做して同じ番号を割り当てる。他の場合には、カレントのピクセルを新たな物体の始まりと見做して新たな物体番号を割り当てる。隣接カーネルは、前列及び／又は前行（既に走査されている）のピクセルから成り、すなわち行ｉ、列ｊ−１，ｊ−２，ｊ−３，....，ｊ−ｎのピクセル、及び行ｉ−１、列ｊ−１，ｊ，ｊ＋１，ｊ＋２，....，ｊ＋ｍのピクセルから成る。ここで、ｎ及びｍは整数値である。最低限、このパターンは、既に走査されている３つの直に隣接するピクセルＰi,j-1 ，Ｐi-1,j-1 ，Ｐi-1,j を含んでいなければならない。既に番号付けされている物体の小さな突出部及び／又は破片と、新たな物体の始まりとの間の識別を助けるためには、前行及び前列に位置する追加のピクセルの検査を勧める。
【００３２】
すべての物体に番号が割り当てられたら、物体の総数は容易に数えることができる。また、図６に示すように、各々の物体の面積は、所与の物体番号でマークされたピクセルの数を数えることにより単純に算出することができる。
【００３３】
図２を再び参照すると、ステップ３２において、過度に大きい物体又は過度に小さい物体を選別除去する。ステップ２８でモルフォロジ・フィルタを用いて小さなスペックル様構造を除去したが、スペックル様構造の一部が依然として探索領域に存在している可能性がある。これらの小構造は、現時点では固有の物体番号を有しているが、面積が所定の範囲内にあるか否かを検査することによりこれらの小構造を除去することができる。面積が何らかの下方閾値（カレントの撮像設定でのスキャナの平均スペックル寸法に基づく）よりも小さければ棄却する。例えば、図６の２ピクセル物体（面積＝２ピクセル）は残留スペックル雑音を表わすものとして図示されており、下方閾値を面積＝３ピクセルに設定するとこの物体は棄却される。物体について数えた面積が嚢胞であるにしては過度に大きい場合には、この物体も棄却される。残りの物体のみが「真の」嚢胞であるものと見做される。
【００３４】
所定の限度外の寸法を有する物体の棄却に続いて、以下の方程式を用いて各々の残存物体の「質量中心」を算出する（ステップ３４）。
【００３５】
【数１】
0004749593.tif 000002
【００３６】
式（２）及び（３）において、ｘ0 及びｙ0 は物体の質量中心の座標であり、Ｎは物体を構成するピクセルの数であり、ｘi 及びｙi はピクセルＰijの行座標及び列座標である。
【００３７】
ステップ３６において、各々の物体の寸法を測定する。臨床診断では、物体寸法は通常、物体の最長軸の長さ及び最短軸の長さによって特徴付けられる。物体が楕円形状を有している場合には、最長軸及び最短軸は互いに直交する。この寸法測定過程を自動化するために、各々の物体の質量中心から境界ピクセルまで物体の最長軸及び最短軸の探索を行なう。質量中心に関して等角度間隔で８つ又はこれよりも多い探索方向で行なう。オプションとして、最長軸と最短軸とが直交していることが分かっているならば、これらの軸を用いて物体（「嚢胞」）の周りにフィットさせた楕円を描くことができる。また、これらの軸を用いて、楕円の標準的な面積方程式を利用して嚢胞の実効的な楕円面積を算出することもできる。但し、既定動作としては、最終画像における嚢胞性物体に重ねて長軸（最長軸）及び短軸（最短軸）の両方を直線（矢印付き）として表示する（ステップ３８）。質量中心を画像上のカーソルとして表示することもできる。好適実施形態によれば、探索領域は、表示されている画像フレーム上で境界がハイライト表示（例えば白で）されている手動選択された矩形領域である。すべての図形記号は、質量中心、並びに長軸及び短軸を算出するコンピュータからの指令に応答してグラフィック・プロセッサによって生成される。
【００３８】
最後の試験、但し選択随意の試験として、長軸及び短軸の測定長さを用いて、嚢胞であるにしては過度に長い形状を有するあらゆる検出物体を除外することもできる。すなわち、最長軸対最短軸の比が何らかの所定の閾値よりも大きい場合には、物体を疑わしいものと見做して、その測定値を表示しないようにする。
【００３９】
ホスト・コンピュータとグラフィック・プロセッサとを有する超音波イメージング・システムの例で好適実施形態を開示したが、ホスト・コンピュータ及びグラフィック・プロセッサの機能を一つのプロセッサによって実行することもできる。具体的には、図２の流れ図に示す機能を単一のプロセッサによって実行することができる。さらに、図１は多数のプロセッサとホスト・コンピュータとを有する従来の超音波イメージング・システムの構造を示しているが、データ処理機能及び演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って実行することもできる。
【００４０】
好適実施形態を参照して本発明を説明したが、当業者であれば、本発明の範囲から逸脱せずに様々な変形を施して本発明の構成要素を同等の要素で置き換え得ることが理解されよう。加えて、本発明の本質的な範囲から逸脱せずに本発明の教示に合わせて特定の状況を適応構成するように多くの改変を施してもよい。従って、本発明は、本発明を実施するのに想到される最良の態様として開示した特定の実施形態に限定されている訳ではなく、本発明は特許請求の範囲内に含まれるすべての実施形態を包含しているものとする。
【図面の簡単な説明】
【図１】Ｂモード撮像を行なう超音波イメージング・システムの全体的な構造を示すブロック図である。
【図２】本発明の好適実施形態による嚢胞の自動的な検出及び寸法測定のためのアルゴリズムを示す流れ図である。
【図３】本発明の好適実施形態に従って近距離音場の残響雑音を除外するために探索領域の上部境界を再画定する手法を示す略図である。
【図４】本発明の好適実施形態による探索領域の二値化のためのアルゴリズムを示す流れ図である。
【図５】モルフォロジ・フィルタ処理後の探索領域を示す略図であって、探索領域がハイライト表示されたピクセルによって形成される複数の連続物体を有しており、ハイライト表示されたピクセルが「１」又は「嚢胞」を表わし、背景ピクセルが「０」である略図である。
【図６】本発明の好適実施形態に従って各々の連続物体を構成するピクセルの数を数えた後の図５の探索領域を示す略図であって、特定の連続物体の全ピクセルに物体番号が割り当てられており、アルゴリズムが各々の物体の全ピクセル数（面積）を記録していることを示す略図である。
【符号の説明】
２  トランスデューサ
４０  初期探索領域
４２  探索領域の元の上部境界
４４  推定された平均のＹ位置
４６  小さな箱
【図１】
0004749593.tif 000003
【図２】
0004749593.tif 000004
【図３】
0004749593.tif 000005
【図４】
0004749593.tif 000006
【図５】
0004749593.tif 000007
【図６】
0004749593.tif 000008