(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
超音波を被検体に照射する照射手段と，
前記被検体からの超音波信号を検出する検出手段と，
前記検出手段の検出結果に基づいて第１画像データを作成する第１処理手段と，
前記第１画像データからノイズ成分を除去し，第２画像データを作成する第２処理手段と，
前記第２画像データにエッジ強調処理を行い，第３画像データを作成する第３処理手段と，
前記第３画像データからノイズ成分を除去し、第４画像データを作成する第４処理手段と，
前記第１画像データと前記第４画像データとを加算処理あるいは乗算処理する第5処理手段とを有する超音波画像処理装置。
【請求項２】
前記第5処理手段は，前記第１画像データと前記第４画像データとを重み付けして加算
あるいは乗算して第５画像データを作成することを特徴とする請求項１に記載の超音波画像処理装置。
【請求項３】
前記第4処理手段は，前記第3処理手段によって強調されるノイズ成分を除去することを特徴とする請求項１に記載の超音波画像処理装置。
【請求項４】
前記第５処理手段は，較正画像を作成して前記較正画像内のノイズ領域を設定し，
前記ノイズ領域における輝度分布の標準偏差と平均とを求めて，前記標準偏差を前記平均で除算することにより，前記重み付けの比率での変動係数を算出し，
前記変動係数が最小となる比率を算出し，前記比率を用いて重み付けすることを特徴とする請求項２に記載の超音波画像処理装置。
【請求項５】
前記第２処理手段及び/又は前記第４処理手段は，類似度フィルタ，荷重平均フィルタ
，方向依存型フィルタ，及びモフォロジーフィルタの少なくとも１つを有することを特徴とする請求項１に記載の超音波画像処理装置。
【請求項６】
前記第３処理手段は，前記第２画像データに対して異なるフィルタ長あるいは異なるフィルタ成分値の微分フィルタを適用して複数の画像データを作成し，前記複数の画像データから画素位置毎に最大値処理を行い，最大値輝度の画素データからなる合成画像を作成して前記第３画像データとして作成することを特徴とする請求項１に記載の超音波画像処理装置。
【請求項７】
前記第３処理手段は，前記第２画像データに対して，前記超音波を照射する深さ方向に対して強い微分効果を有し，かつ深さ方向と直交する方向に対しては微分効果が弱い微分フィルタを適用することを特徴とする請求項１に記載の超音波画像処理装置。
【請求項８】
超音波を被検体に照射する照射手段と，
前記被検体からの超音波信号を検出する検出手段と，
前記検出手段の検出結果に基づいて画像データを作成する手段と，
画像データに対してエッジ強調処理と連続性強調処理とノイズ除去処理とを並列的に行う手段と，
前記エッジ強調処理と連続性強調処理とノイズ除去処理との処理結果として得られた３種類の画像を重み付け合成して合成画像を求める手段と，
前記合成画像と前記画像データとを重み付け合成する手段を有することを特徴とする超音波画像処理装置。
【請求項９】
前記重み付け合成する手段は，
較正画像を作成して，前記３種類の画像から合成比率を変化させて複数の合成画像を作成し，
前記複数の合成画像の各々と前記較正画像とについて，各画素の輝度についての差分の２乗和を求め，
前記２乗和が最小となる前記合成比率を求めて重み付け合成に用いることを特徴とする請求項８に記載の超音波画像処理装置。
【請求項１０】
ディスプレイと前記重み付けの比率入力手段とをさらに有し，前記ディスプレイは前記第４画像データと前記第５画像データの２つの画像データを並べて表示し，前記重み付けの比率入力手段は前記重み付けの比率を変更することを特徴とする請求項２に記載の超音波画像処理装置。
【請求項１１】
前記ディスプレイは，前記重み付けの比率入力手段によって変更した前記重み付けの比率に応じて作成された前記第５画像データ表示することを特徴とする請求項１０に記載の超音波画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【参照による取り込み】
【０００１】
本出願は、２００６年７月２０日に出願された日本特許出願第２００６−１９７５６４５号の優先権を主張し、その内容を参照することにより本出願に取り込む。
【技術分野】
【０００２】
本発明は，超音波により生体のイメージングを行う超音波撮像方法及び超音波撮像装置に関する技術である。
【背景技術】
【０００３】
医療画像診断に用いられる超音波撮像装置（Ｂモード）は，生体に超音波を送信して，音響インピーダンスが空間的に変化している生体内の部位から反射するエコー信号を受信する事により，送受信の時間差から反射源の位置を推定し，エコー信号強度を輝度に変換して画像化するものである。超音波断層像には，スペックルと呼ばれる固有のアーチファクト（虚像）が発生する事が知られており，画質改善のためにスペックルの影響を抑制する必要がある。但しスペックルパターンには生体組織の密度等の診断に有用な特性が反映されていると考えられるので，スペックル以外のアーチファクトを除去しつつスペックルは診断者（オペレータ）が見易いレベルで表示する事が望まれている。【０００４】
スペックルを最小化する方法として，従来は例えば＜特許文献１＞に記載されているように生体内組織のテクスチャ平滑画像と構造強調画像とを作成し，２つの画像データを重み付け合成する方法がある。テクスチャ平滑画像は，スペックルの分布がレイリー確率密度に従う性質から，統計的類似度に基づき荷重平均処理を行う類似度フィルタを適用して生成される。また構造強調画像は，微分フィルタ等の高域通過フィルタを用いて作成される。【０００５】
また例えば＜特許文献２＞に記載されているように，エッジの解像度を劣化させずにノイズを抑制する方法として，平滑画像と元画像との差分を高周波画像とし，それをダイナミックレンジ圧縮してから平滑画像あるいは元画像に加算する方法がある。
さらに例えばエッジを強調しつつノイズを抑制する方法として，シャープネス強調画像と平滑化画像とエッジ検出画像とを作成してそれらの画像からエッジ部分が除かれたノイズデータを算出し，シャープネス強調画像からノイズデータを減算して合成画像を生成する方法がある。【０００６】
【特許文献１】特開２００４−１２９７７３号公報
【特許文献２】特開２０００−１６３５７０号公報
【発明の開示】
【０００７】
上述した背景技術には次のような未解決の問題が依然としてあった。＜特許文献１＞として例示した方法では構造強調処理で強調されたノイズ成分が，重み付け加算の線形処理を行うだけでは充分に抑制できなかった。また＜特許文献２＞として例示した方法ではノイズは抑制されるが，エッジの強調効果は得られなかった。さらにエッジを強調しつつノイズを抑制する方法ではエッジがノイズとして誤検出された場合にエッジ部分が著しく劣化し，またスペックルパターンの有する情報が消失するという問題があった。
【０００８】
本発明では，超音波照射によって得たデータにつき，高周波ノイズ成分除去，その後のエッジ強調処理，さらにその後の高周波ノイズ成分除去を施した画像データを，元のデータと加算して合成画像を得る。
例えば、元データに対して平滑化処理を施して高周波ノイズ成分を除去し，その平滑化画像にエッジ強調処理を施してから，再度ノイズ成分を除去する手順で非線形処理を逐次的に実施する。そして最後に元画像と重み付け合成処理を行う。
【０００９】
本発明によれば，非線形処理を逐次的に実施することによってエッジ強調効果とノイズ除去効果とが両立し，また元画像の合成によりスペックルパターンの有する情報を保持することが可能となる。
本発明の他の目的、特徴及び利点は添付図面に関する以下の本発明の実施例の記載から明らかになるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
超音波画像処理方法のシステム構成例を図1に示す。超音波素子が１次元に配列された超音波探触子１は，生体に超音波ビーム（超音波パルス）を送信し，生体から反射されたエコー信号（受波信号）を受信する。制御系４の制御下で，送波焦点に合わせた遅延時間をもつ送波信号が送波ビームフォーマ３により出力され、送受切り替えスイッチ５を介して超音波探触子１に送られる。生体内で反射又は散乱されて超音波探触子１に戻った超音波ビームは，超音波探触子１によって電気信号に変換され送受切り替えスイッチ５を介し受波ビームフォーマ６に受波信号として送られる。受波ビームフォーマ６は，９０度位相がずれた２つの受波信号をミキシングする複素ビームフォーマであり、制御系４の制御下で受信タイミングに応じて遅延時間を調整するダイナミックフォーカスを行って，実部と虚部のＲＦ信号を出力する。このＲＦ信号は包絡線検波部７によって検波されてからビデオ信号に変換され，スキャンコンバータ８に入力されて画像データ（Ｂモード画像データ）に変換される。ここで，スキャンコンバータ８から出力される，被検体からの超音波信号に基づいて得られる画像データ（元画像）は，処理部１０に送られて信号処理によりノイズ除去とエッジ強調をされた画像に加工される。加工された画像は合成部１２において元画像と重み付き合成され，表示部１３に送られて表示される。パラメータ設定部１１では，処理部での信号処理のためのパラメータや合成部での合成比率の設定を行う。これらのパラメータは，オペレータ（診断者）によりユーザインタフェース２から入力される。ユーザインタフェース２は，診断目的の対象（血管中の血栓輪郭の構造，肝臓の肝硬変進行具合のテクスチャパターン，臓器中の腫瘍組織の構造とテクスチャパターンの両方，等）に応じて加工画像と元画像のどちらを優先するかを設定できる入力つまみを具備している。画像の表示方法は例えば，加工された画像と合成された画像との2つの画像データを並べてディスプレイに表示し，オペレータが合成比率を設定する入力つまみ（比率入力手段）を変化させたら対応する合成画像を更新して表示する。一方ノイズ除去あるいはエッジ強調の処理パラメータを設定する入力つまみを変化させたら，対応する加工画像の表示を更新し，併せてその加工画像から合成した合成画像も同期的に更新して表示する。【００１１】
処理部１０及び合成部１２における超音波画像処理方法の処理例を図２Ａ−２Ｆに示す。元画像（図２Ａ）に対してまずノイズ除去処理を施して，ノイズ除去画像（図２Ｂ）を求める。次に構造の視認性を向上させるためにエッジ強調処理を行いエッジ強調画像（図２Ｃ）を得る。そのときノイズ除去画像（図２Ｂ）に残存していたノイズ成分が強調されてしまうため，さらにノイズ除去処理を適用してノイズ除去画像（図２Ｄ）に変換する。このノイズ除去画像（図２Ｄ）は元画像が有していたスペックルパターン情報を喪失しているため，最後に適切な合成比率で元画像を合成（加算または乗算）して合成画像（図２Ｆ）を得る。図２Ｅは適切な加算比率で処理した元画像を示す。なお，ノイズ除去処理は，平滑化処理であってもよい。超音波断層像で生じるスペックルノイズは，例えば＜特許文献１＞に記載されているように確率密度関数がレイリー分布に従うことが知られている。電気的ノイズとして一般的なガウス分布型ノイズと比較すると，レイリー分布は特異的に大きなノイズ成分が少ない頻度ながら発生する特性を呈する。そのため1回のノイズ除去処理では完全な除去が困難であり，部分的に残ったノイズ成分が強調処理で強調されてしまう。そこで，再度ノイズ除去処理を適用する方法が有効となる。またスペックルパターンは生体組織の密度等の診断に有用な情報を有するため，完全に消去するのではなく，最終的に見易いレベルにダイナミックレンジを抑制して合成処理を施す。【００１２】
図１１に図２Ａ−２Ｆの処理例を実施する機能ブロックを示す。元画像は画像入力装置（８）により入力され，第１ノイズ除去処理部（２２），エッジ強調処理部（２３），第２ノイズ除去処理部（２４）を順番に経て加工される。加工された画像は合成処理部（２５）で元画像と合成されて，画像出力装置（１３）に表示される。なお，各処理部における処理パラメータは，パラメータ設定部（１１）においてオペレータにより設定される。【００１３】
超音波画像処理方法の処理手順を図３に示す。まず元画像を入力し（ステップ５１），次に第１のノイズ除去処理を行う（ステップ５２）。ノイズ除去処理のためのフィルタとしては，類似度フィルタ，荷重平均フィルタ，方向依存型フィルタ，あるいはモフォロジーフィルタを使用する。類似度フィルタは例えば＜特許文献１＞に記載されているものがある。また、最も一般的な荷重平均フィルタは，荷重範囲に固定の荷重値を設定して移動平均処理を実施するフィルタであり，エッジ構造の保持能力が劣るものの高速な処理が可能である。方向依存型フィルタは例えば特開２００１−１４４６１号公報に開示されている方式であり，各画素の処理範囲において1次元方向の濃度変化が最小の方向を判定し，その方向のみを平滑化処理するフィルタである。２次元的なノイズ抑制能力は若干劣るが，構造の連結性強調に優れている。モフォロジーフィルタは例えば＜特許文献２＞に記載されている方式であり，荷重平均フィルタよりも計算時間が長いものの，エッジ構造の保持能力が優る。使用するフィルタは診断目的（生体構造とテクスチャパターンのどちらに着目するか，またリアルタイム性の要否）に応じて選択するか，あるいは複数を組合せて使用する事も有効である。【００１４】
第１のノイズ除去処理の後，エッジ強調処理を施す（ステップ５３）。エッジ強調処理には性能と演算速度とを勘案して，例えば空間微分フィルタ（例えば＜特許文献１＞に記載されている２次微分型や，あるいは特開２００１−２８５６４１号公報に記載されている２次微分型の符号を反転させたアンシャープマスク型）の使用が望ましい。超音波画像においてはビーム照射方向に対して一様な分解能が保障されるが，例えばファンビーム照射の場合には動径方向の分解能は一様でないため補間処理が施されて誤差を含む推定値となっている。そこで超音波を照射する深さ方向に対しては強い微分効果を有し，深さ方向と直交する方向に対しては微分効果が弱いフィルタを適用する事によって，含まれる誤差の少ないエッジ強調画像を得る事が出来る。具体例としては，深さ方向に対して［−１  ３  −１］ｔ（ｔは転置を表す），動径方向に対して［１  １  １］の荷重を設定したフィルタが挙げられる。このフィルタの効果は，深さ方向に対しては２次微分に該当し，動径方向に対しては単なる平均処理である。尚，フィルタ値とフィルタ長とはこの例の値に限定されず対象に応じて調整する。【００１５】
エッジ強調画像に対して，更に第２のノイズ除去処理を施す（ステップ５４）。処理フィルタには，平滑化フィルタと同様なフィルタを使用出来る。最後にノイズ除去画像と元画像とを適切な比率で加算計算あるいは乗算計算により合成処理を行い，合成画像を求める（ステップ５５）。【００１６】
適切な合成比率を，較正画像を用いて決定する方法を説明する。較正画像は事前処理可能であれば，例えばコンパウンドイメージング法（異なる使用周波数や照射角度を用いて複数の超音波画像を取得してそれらから画像を合成する事によりエッジ成分を保持してノイズ成分を抑制可能）を適用して作成する。較正画像をＴijの輝度とし，Ｔijから一定値ａ倍した元画像の輝度Ｏijを減算して，参照用画像の輝度Ｒijが求まる。ここでｉとjは直交座標系での画素の番号を表す。【００１７】
【数１】
0004757307.tif 000002
参照用画像Ｒijを図２Ｄのノイズ除去画像の目標とする画像とすれば，Ｒijにおいてスペックルパターンだけが存在する一様領域に着目すると出来るだけノイズが除去された画質となる事が望ましい。そこでノイズが除去される程度を，一様領域内の画素輝度分布に関して標準偏差と平均を計算し，標準偏差を平均で除算した値である変動係数を用いて定量的に表す。変動係数が小さい程，ノイズが除去されて滑らかな画質である事を表している。比率ａに対する変動係数の変化例を図４に示す。この例では，変動係数が最小となるａ＝０．６７が最適な比率と判断される。【００１８】
合成比率設定の処理手順を図５に示す。最初に合成比率を一定の刻み幅で変化させて，一様領域の平均と標準偏差を計算する（ステップ６１）。次に計算した平均と標準偏差とから変動係数を求める（ステップ６２）。そして比率と変動係数との対応を鑑みて，変動係数が最小値となる比率を合成処理に用いる比率として決定する（ステップ６３）。【００１９】
ここで一様領域の抽出手順を図６に示す。予め対象画像を小分割して候補領域Ａｉを設定しておく。ここでｉは小分割された候補の番号を表す。候補の小領域が一様ではなくて異なる構造を含んでいる場合には，輝度分布の標準偏差が増大して変動係数が大きくなる。つまり変動係数がある値以上であれば一様領域ではないと判定する。そこで最初の処理として一様領域の閾値を設定する（ステップ７１）。次に候補領域の番号iが１番目から始まるようにして（ステップ７２，７３）少なくともｉが全候補数を越えるまで判定処理を繰り返し，もしiが全候補数となっても判定できなければ一様領域の閾値を再度設定して処理を行う（ステップ７４）。iが候補数未満での判定処理は，Ａｉ領域の平均ｍと標準偏差σを計算し（ステップ７５），変動係数であるσ／ｍと閾値との大小関係を調べ（ステップ７６），閾値がσ／ｍより大きければ一様領域ではないと判定して次のi+1番目の候補に変更して処理を繰り返し，閾値がσ／ｍより小さければ一様領域としてＡｉ領域を選択決定して処理を終了する（ステップ７７）。【００２０】
次に図３で示したエッジ強調処理部の処理手順を図７に示す。ここでは図３の第1のノイズ除去処理後の画像をエッジ強調処理の元画像として入力する（ステップ８１）。まず元画像の血管や肝臓等の着目したい構造のサイズと同程度の，異なったサイズ（長さ）の微分フィルタを複数設定する（ステップ８２）。そして各微分フィルタを元画像に適用して，複数の処理画像を作成する（ステップ８３）。最後に複数画像の各画素に関して最大値処理を行い，最大値輝度の画素からなる合成画像を作成して処理を終了する。（ステップ８４）着目する構造のサイズは空間的に変動しているため固定サイズの微分フィルタでは最適な強調が困難であり，複数サイズのフィルタによる出力結果から最大値を合成する処理によって適応的な整合フィルタの効果を得る事が出来る。なお，フィルタサイズの代わりにフィルタ成分値を変化させる設定も有効である。【００２１】
以上説明した図３の超音波画像処理方法は逐次的に非線形処理を適用する方法であるが，並列的に処理する方法も可能である。図８に本発明の並列処理の処理手順を示す。元画像（９１）に対して，ノイズ除去処理（９２），エッジ強調処理（９３），及び連続性強調処理（９４）を別々に適用する。ここでノイズ除去処理とエッジ強調処理の方式は，図３の超音波画像処理方法での各処理と同様の方式を適用できる。但し図３でノイズ除去処理に使用した方向性依存型フィルタは，特に連続性強調処理のために並列して使用される。このように診断に有用な３種類の特性に対応させて別々に処理を施し，処理結果を適切な比率で加算（あるいは乗算）して（９５）合成画像（９６）を得る。この合成画像に対して，最後に図３の処理方法と同様に元画像との合成処理を施す。【００２２】
並列処理で３種類の画像を合成する比率の設定方法を以下に説明する。較正画像に対して図５の処理手順で決定される比率を用いて元画像を減算した差分画像を，並列処理での較正画像Ｃｉｊとする。ここでｉとｊは直交座標系での画素の番号を表し，画像サイズをＭ×Ｎとする。一方，並列処理による合成画像は，ノイズ除去画像Ｄｉｊとエッジ強調画像Ｅｉｊと連続性強調画像Ｌｉｊが各々重み係数ｃ１，ｃ２及びｃ３で重み付け加算して求められる。このとき較正画像Ｃｉｊと並列処理による合成画像との各画素輝度についての差分の２乗和が最小となるのが，重み係数の最適な組合せである。その評価関数ｇを次式で定義する。【００２３】
【数２】
0004757307.tif 000003
ここで，ｃ１，ｃ２及びｃ３は次式を満足している。【００２４】
【数３】
0004757307.tif 000004
ｇが最小となるのは，各重み係数に関する偏微分が０となる場合であり，ｃ１とｃ２に着目すると次式である。尚，ｃ３は式（３）よりｃ１及びｃ２から定まる係数なので省略した。【００２５】
【数４】
0004757307.tif 000005
式（２）及び式（４）より，ｃ２とｃ１は次式の関係を満足する事が導出される。【００２６】
【数５】
0004757307.tif 000006
式（５）のｃ１とｃ２の関係に基づいて，合成比率ｃ１及びｃ２を設定する例を図９に示す。横軸の変数をｃ１とすれば，ｃ２はｃ１を式（５）に代入して求められ，ｃ３は求められたｃ２と式（３）とから決定出来るので，それらのｃ１〜ｃ３を用いて式（２）から評価量ｇを計算できる。そしてｃ１を変化させたときのｇを求めて，ｇが最小となるｃ１〜ｃ３を設定すれば良い。【００２７】
並列処理における合成比率の処理手順を図１０に示す。まずｃ１を一定の刻み幅で変化させて，上記の計算に従い評価量ｇを計算する（ステップ１０１）。次にｇが最小となるｃ１を決定する（ステップ１０２）。最後にｃ１からｃ２，更にｃ３を計算して処理を終了する。
上記記載は実施例についてなされたが、本発明はそれに限らず、本発明の精神と添付の請求の範囲の範囲内で種々の変更および修正をすることができることは当業者に明らかである。
【産業上の利用可能性】
【００２８】
本発明は超音波画像処理装置以外にも，画像処理を実施する装置全般に適用可能であり，エッジを強調しつつノイズを抑制して視認が容易な画像を合成できる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本発明の超音波画像処理方法のシステム構成例を示す。
【図２Ａ】本発明の超音波画像処理方法の処理例を示す。
【図２Ｂ】本発明の超音波画像処理方法の処理例を示す。
【図２Ｃ】本発明の超音波画像処理方法の処理例を示す。
【図２Ｄ】本発明の超音波画像処理方法の処理例を示す。
【図２Ｅ】本発明の超音波画像処理方法の処理例を示す。
【図２Ｆ】本発明の超音波画像処理方法の処理例を示す。
【図３】本発明の超音波画像処理方法の処理手順を示す。
【図４】本発明の合成比率の設定例を示す。
【図５】本発明の合成比率設定の処理手順を示す。
【図６】本発明の一様領域抽出の処理手順を示す。
【図７】本発明のエッジ強調処理の処理手順を示す。
【図８】本発明の並列処理の処理手順を示す。
【図９】本発明の並列処理における合成比率の設定例を示す。
【図１０】本発明の並列処理における合成比率の処理手順を示す。
【図１１】本発明の超音波画像処理方法の機能ブロックを示す。
【図１】
0004757307.tif 000007
【図２Ａ】
0004757307.tif 000008
【図２Ｂ】
0004757307.tif 000009
【図２Ｃ】
0004757307.tif 000010
【図２Ｄ】
0004757307.tif 000011
【図２Ｅ】
0004757307.tif 000012
【図２Ｆ】
0004757307.tif 000013
【図３】
0004757307.tif 000014
【図４】
0004757307.tif 000015
【図５】
0004757307.tif 000016
【図６】
0004757307.tif 000017
【図７】
0004757307.tif 000018
【図８】
0004757307.tif 000019
【図９】
0004757307.tif 000020
【図１０】
0004757307.tif 000021
【図１１】
0004757307.tif 000022