(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体の血管の画像データを取得するデータ取得手段と、
前記取得された画像データの前記血管の血管壁の厚み方向の輝度分布情報に基づいて前記血管の内膜の基準点と前記血管の外膜の基準点を設定する設定手段と、
前記内膜の基準点の輝度を含む内腔に相当する輝度範囲に属する第１の領域を抽出すると共に、前記外膜の基準点の輝度を含む前記外膜の基準点と前記内膜の基準点との間に相当する輝度範囲に属する第２の領域を抽出する抽出手段と、
前記抽出された第１の領域と第２の領域に基づいて前記血管の内膜と中膜の複合厚みを計測する計測手段とを備えたことを特徴とする医用画像診断装置。
【請求項２】
前記設定手段は、前記内腔側に近い輝度の極大点であって輝度勾配が最も大きな点を前記内膜の基準点とすることを特徴とする請求項１記載の医用画像診断装置。
【請求項３】
前記設定手段は、前記血管の血管壁の厚み方向の輝度分布線を血流方向にわたって複数取得し、取得した各輝度分布線の平均輝度分布線に基づき前記内膜の基準点を設定することを特徴とする請求項１記載の医用画像診断装置。
【請求項４】
前記設定手段は、前記血管の血管壁の厚み方向の輝度分布について輝度値が最大の点の座標を前記外膜の基準点として設定することを特徴とする請求項１記載の医用画像診断装置。
【請求項５】
前記設定手段は、前記内膜の基準点と前記外膜の基準点の間に第２の関心領域を設定し、前記第２の関心領域内の平均輝度と前記外膜の基準点の輝度の輝度差を閾値として設定し、前記抽出手段は、該設定された閾値に基づいて前記外膜を抽出することを特徴とする請求項４記載の医用画像診断装置。
【請求項６】
前記抽出手段により抽出された画素領域の輪郭を強調するフィルタを有する信号処理手段を備えたことを特徴とする請求項１記載の医用画像診断装置。
【請求項７】
被検体に超音波を送受信する探触子と、前記探触子に駆動信号を供給し反射エコー信号を受信する送受信部と、前記反射エコー信号に基づき超音波画像を再構成する画像構成部と、前記超音波画像を表示する表示部とを備え、前記画像データは、前記被検体に超音波を送受信して得られる超音波画像データであることを特徴とする請求項１記載の医用画像診断装置。
【請求項８】
前記被検体に接触させた前記探触子に近い側の血管壁をニアウォール、前記探触子に遠い側の血管壁をファーウォールとし、前記ニアウォール及びファーウォールの計測値を比較し、大きい計測値をその断面の計測値をとすることを特徴とする請求項７記載の医用画像診断装置。
【請求項９】
前記計測手段によって計測された前記血管の内膜と中膜の複合厚みの最大値或いは最小値を演算する演算手段と、前記演算された演算値と前記血管の内膜と中膜の複合厚みの最大値或いは最小値の箇所にマークを表示する表示手段を備えたことを特徴とする請求項１記載の医用画像診断装置。
【請求項１０】
被検体の血管の画像データを取得するステップと、
前記取得された画像データの前記血管の血管壁の厚み方向の輝度分布情報に基づいて前記血管の内膜の基準点と前記血管の外膜の基準点を設定するステップと、
前記内膜の基準点の輝度を含む内腔に相当する輝度範囲に属する第１の領域を抽出すると共に、前記外膜の基準点の輝度を含む前記外膜の基準点と前記内膜の基準点との間に相当する輝度範囲に属する第２の領域を抽出するステップと、
前記抽出された第１の領域と第２の領域に基づいて前記血管の内膜と中膜の複合厚みを計測するステップと
を含むことを特徴とする医用画像診断装置の作動方法。
【請求項１１】
被検体の血管の画像データを取得するステップと、
前記取得された画像データの前記血管の血管壁の厚み方向の輝度分布情報に基づいて前記血管の内膜の基準点と前記血管の外膜の基準点を設定するステップと、
前記内膜の基準点の輝度を含む内腔に相当する輝度範囲に属する第１の領域を抽出すると共に、前記外膜の基準点の輝度を含む前記外膜の基準点と前記内膜の基準点との間に相当する輝度範囲に属する第２の領域を抽出するステップと、
前記抽出された第１の領域と第２の領域に基づいて前記血管の内膜と中膜の複合厚みを計測するステップと
を含むことを特徴とする医用画像診断装置を作動するための機能をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
IMTを計測する医用画像診断装置と医用画像診断方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
医用画像診断装置の1種である超音波診断装置は、探触子を介し被検体との間で超音波を送受波し、被検体から発生する反射エコー信号に基づき超音波像(例えば、Bモード像)を再構成して画像データを取得する。【０００３】
このような超音波診断装置において、動脈硬化や血管性疾患などを早期に発見するために、血管壁の内膜中膜複合体厚(以下、IMT：Intima Media Thickness)を計測することが行われる。血管壁は、血液が流れる内腔側から順に血管の内膜、中膜、外膜の三層構造に形成されている。IMTとは、内膜の厚みと中膜の厚みの和、つまり内膜の内壁から外膜の内壁までの距離である。【０００４】
IMTを計測する超音波診断装置では、例えば、1ラインの画像データの血管壁の厚み方向の輝度分布を取得し、その輝度分布の最大輝度を有する極大点を外膜基準点Aと設定する。また、外膜基準点Aから内腔側に現れる第2の極大点を内膜基準点Bと設定する。そして、内膜基準点Bから内腔側に現れる極小点Cを内膜の内壁とすると共に、輝度分布の最小輝度を有する点Dと外膜基準点Aとの中間点を外膜の内壁とすることにより、IMTを計測することが行われる(例えば、特許文献1参照)。
【特許文献１】特開平11−318896号公報
【０００５】
しかしながら、特許文献1の技術では、画像データの輝度分布において内膜基準点から内腔側に極小点Cが明瞭に現れない場合がある。また、最小輝度を有する点Dと外膜基準点Aの中間点を外膜の内壁位置と設定することは、臨床結果などから得られた経験則に基づくものである。被検体にはそれぞれ個体差があるため、必ずしも的確にIMTを計測することができない場合がある。これらのことから、IMT計測の精度を向上させることが要望されている。【０００６】
本発明の課題は、IMT計測の精度を向上させた医用画像診断装置と医用画像診断方法を実現することにある。
【発明の開示】
【０００７】
上記課題を解決するため、本発明に用いる医用画像診断装置は、被検体の血管の画像データを取得し、前記血管の内膜と中膜の複合厚みを計測する医用画像診断装置において、前記画像データの輝度情報に基づいて前記内膜と前記血管の外膜とを抽出する抽出手段を備え、該抽出された2つの領域に基づいて前記血管の内膜と中膜の複合厚みを計測する。
【０００８】
具体的には、血管に係る画像データを取得する撮像手段と、画像データの血管壁の厚み方向の輝度分布を取得する輝度分布取得手段と、輝度分布に現れる極大点のうち、内腔側の極大点を内膜基準点とし、最大輝度を有する極大点を外膜基準点として設定する設定手段と、内膜基準点又は外膜基準点を含む設定領域の各画素について輝度が設定範囲に属する画素を抽出する抽出手段と、内膜基準点に基づき抽出された画素で形成される領域の血管壁側の境界と、外膜基準点に基づき抽出された画素で形成される領域の内腔側の境界との距離を演算する演算手段を備えてなることを特徴とする。
【０００９】
すなわち、血管の内腔の音響インピーダンスよりも内膜の音響インピーダンスの方が比較的大きいのが一般的であるから、内腔の画素と内膜の画素との輝度差が大きくなる。また、中膜の音響インピーダンスよりも外膜の音響インピーダンスの方が比較的大きいのが一般的であるから、中膜の画素と外膜の画素の輝度差も大きくなる。
【００１０】
したがって、抽出すべき画素の輝度の設定範囲を適切に設定することにより、内膜や外膜に対応する画素を抽出することができる。抽出された画素領域から内膜の内壁(内膜と内腔の境界)や外膜の内壁(外膜と内膜の境界)を的確に検出できる。その結果、検出された境界間の距離を演算することにより、IMTを精度よく計測できる。
【００１１】
この場合、ノイズなどに起因して輝度分布の内腔側に複数の極大点が現れるとき、内腔側に近い極大点であって輝度勾配が最も大きな点を内膜基準点とするのが望ましい。これにより、内膜基準点を内膜に適切に設定することができる。ここで、内腔側に近い極大点とは、最大輝度を有する極大点を外膜基準点と設定したとき、その外膜基準点よりも内腔側に位置する極大点である。
【００１２】
このようなIMT計測における領域抽出法として、リージョングローイング(Region Growing)法を用いることができる。リージョングローイング法とは、抽出すべき領域内に基準点を設定し、その基準点の輝度との輝度差が設定範囲に属する画素を抽出する方法である。したがって、IMTを計測する場合、画像データの血管壁の厚み方向の輝度分布に現れる極大点のうち、内腔側の極大点を内膜基準点とし、最大輝度を有する極大点を外膜基準点として設定する。そして、各基準点の輝度との輝度差が設定範囲に属する画素を抽出することにより、内膜に対応する画素で形成される領域や、外膜に対応する画素で形成される領域を抽出できる。
【００１３】
また、画素領域を抽出する際の輝度の設定範囲は、内膜基準点の輝度から内腔に相当する設定領域の平均輝度までの範囲、又は外膜基準点の輝度から外膜基準点と内膜基準点との間に相当する設定領域の平均輝度までの範囲と設定すればよい。このように被検体ごとに輝度の範囲が設定されるので、被検体に個体差があるときでも、IMTを精度よく計測できる。
【００１４】
さらに、抽出手段により抽出された画素領域の輪郭を強調するフィルタを有する信号処理手段を備えることができる。これにより、抽出領域の輪郭が強調されるため、例えば内腔と内膜との境界(内膜の内壁)が明確になり、内膜の内壁を検出することが容易になる。したがって、ノイズなどに起因して抽出領域の境界が不鮮明のときでも、IMTを的確に計測できる。
【００１５】
また、ノイズなどに起因して輝度分布の内腔側に極大点が現れない場合がある。そこで、本発明の超音波診断装置は、超音波撮像により血管に係る画像データを取得する撮像手段と、血管のカラードプラ像データを取得するドプラ撮像手段と、画像データの血管壁の厚み方向の輝度分布を取得する輝度分布取得手段と、カラードプラ像データの血管壁の厚み方向の各画素のカラー情報を取得するカラー情報取得手段と、輝度分布に現れる極大点のうち、最大輝度を有する極大点を外膜基準点として設定する設定手段と、外膜基準点を含む設定領域の各画素について輝度が設定範囲に属する画素を抽出する抽出手段と、カラー情報に基づいて求められる血管の内腔と内膜との境界と、外膜基準点に基づき抽出された画素で形成される領域の内膜側の境界との距離を演算する演算手段を備えて構成する。
【００１６】
すなわち、カラードプラ像は、血流が存在する内腔に相当する画素がカラー表示され、血流が存在しない内膜に相当する画素が白黒表示される。したがって、カラードプラ像のカラー情報を画素ごとに判別することにより、内腔と内膜の境界に相当する画素座標を検出できる。その結果、ノイズなどに起因して輝度分布の内腔側に極大点が現れないときでも、内腔と内膜の境界(内膜の内壁)を検出できる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明を適用した実施形態の超音波診断装置のブロック図である。
【図２】頸動脈の血管壁の厚み方向の断面図を示す超音波像と、血管壁の厚み方向の輝度分布線である。
【図３】内膜の内壁を求める処理を示すフローチャートである。
【図４】図3の処理を表示画面上で説明する図と、図3の処理結果を示す表示例である。
【図５】外膜の内壁を求める処理を示すフローチャートである。
【図６】図5の処理を表示画面上で説明する図と、図5の処理結果を示す表示例である。
【図７】本発明の第3の実施形態の内膜基準点の設定方法の説明図である。
【図８】本発明の第4の実施形態の内膜基準点の設定方法の説明図である。
【図９】本発明の第5の実施形態の超音波診断装置のブロック図である。
【図１０】図9の信号処理手段を説明するための断層像の表示例である。
【図１１】本発明の第6の実施形態の超音波診断装置のブロック図である。
【図１２】第6の実施形態の頸動脈の血管壁の厚み方向の断面図を示す超音波像と、血管壁の厚み方向の輝度分布線である。
【図１３】第6の実施形態の内膜の内壁を求める処理を示すフローチャートである。
【図１４】本発明の第7の実施形態を示す図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
(第１の実施形態)
医用画像診断装置として本発明を適用した超音波診断装置の第1の実施形態について図1ないし図6を参照して説明する。本実施形態は、超音波像に対し領域抽出法としてリージョングローイング法を適用することによりIMT(内膜中膜複合体厚)を計測する一例である。図1は、本実施形態の超音波診断装置のブロック図である。【００１９】
図1に示すように、超音波診断装置は、被検体(例えば、血管)に係る超音波像を撮像する撮像手段を備えている。撮像手段は、被検体との間で超音波を送受する探触子10と、探触子10に駆動信号を供給すると共に探触子10から出力される反射エコー信号を受信処理する送受信部12と、送受信部12から出力される反射エコー信号をディジタル信号に変換するアナログディジタル変換部14(以下、AD変換部14という。)と、AD変換部14から出力される反射エコー信号を整相加算する整相加算部16と、整相加算部16から出力される反射エコー信号に基づき超音波像(例えば、断層像)を再構成する画像構成部18と、画像構成部18により再構成された超音波像を画像データとして記憶する記憶手段20(以下、画像メモリ20という。)と、画像メモリ20から読み出した超音波像を表示させる表示部22などから構成される。また、送受信部12、AD変換部14、整相加算部16、画像構成部18、画像メモリ20、表示部22などに制御指令を出力する制御部24が設けられている。【００２０】
制御部24は、血管の内膜中膜複合体厚(IMT)を計測する機能を有する。例えば、図1に示すように、制御部24は、輝度分布取得手段25と、設定手段26と、抽出手段28と、演算手段30を備えている。輝度分布取得手段25は、画像メモリ20から読み出された血管に係る断層像の血管壁の厚み方向の輝度分布を取得する。設定手段26は、輝度分布に現れる極大点のうち、内腔側の極大点を内膜基準点と設定すると共に、最大輝度を有する極大点を外膜基準点として設定する。抽出手段28は、内膜基準点又は外膜基準点を含む設定領域の各画素について輝度が設定範囲に属する画素を抽出する。演算手段30は、内膜基準点に基づき抽出された画素で形成される領域の血管壁側の境界(内膜の内壁)と、外膜基準点に基づき抽出された画素で形成される領域の内腔側の境界(外膜の内壁)との距離を演算する。なお、輝度分布取得手段25、設定手段26、抽出手段28、および演算手段30は、指令が記述されたプログラムとして実現され、制御部24の例えばDSP(Digital Signal Processor)に書き込まれている。また、制御部24に操作卓32が接続されている。操作卓32を介して入力パラメータが制御部24に転送される。【００２１】
このように構成される超音波診断装置1の基本動作について説明する。被検体の体表に探触子10を接触させる。次いで、制御部24の指令に応じて、送受信部12から探触子10に駆動信号が供給される。これによって、探触子10から例えば頸動脈に超音波が送波される。頸動脈により反射された超音波は、探触子10に反射エコー信号として受波される。受波された反射エコー信号は、送受信部12により増幅処理などが施される。送受信部12から出力される反射エコー信号は、AD変換部14によりディジタル信号に変換された後、整相加算部16により整相加算処理が施される。整相加算部16から出力された反射エコー信号は、画像構成部18により検波などが施されることによって断層像として再構成される。再構成された断層像は、画像データとして画像メモリ20に記憶される。記憶された超音波像は、制御部24の指令に応じて読み出されることによって表示部22に表示される。【００２２】
このような超音波診断装置においては、動脈硬化や血管性疾患などを早期に発見するために、血管壁のIMTが計測される。血管壁は、後述するように、血液が流れる血管内腔側から順に血管の内膜、中膜、外膜の三層構造に形成されている。IMTとは、内膜の厚みと中膜の厚みの和、つまり内膜の内壁と外膜の内壁との距離である。本実施形態では、血管の断層像に対し領域抽出法としてリージョングローイング法を適用することにより、内膜の内壁と外膜の内壁を的確に検出してIMTの計測精度を向上させる。【００２３】
このリージョングローイング法について説明する。抽出手段28は、設定された関心領域内の1点を基準点(x，y)として設定し、領域内の画素値の幅を認識させるため閾値、或いはその幅の設定を行う。例えば、表示部22に表示される基準点の画素値「n」に対し幅「m」と設定する(n、mは任意の整数)。したがって閾値幅は「n±m」で与えられ、下限閾値は「n−m」、上限閾値は「n＋m」となる。制御部24は基準点の周囲の画素を検索し、閾値の範囲内の画素値をもつ領域をつないでいく。最終的に基準点を含み閾値の範囲内の画素値をもつ領域が得られる。この領域は、表示部22に表示される。【００２４】
本発明の特徴であるIMTの計測処理について図2ないし図6を参照して説明する。図2(A)は、頸動脈の血管壁の厚み方向の断面図を示す断層像である。図2(B)は、図2(A)の血管壁の厚み方向の輝度分布線であり、縦軸は深度、横軸は輝度値を示している。【００２５】
図2(A)に示すように、頸動脈は、血液が流れる内腔40を環状に取り囲む血管壁により形成される。血管壁は、内腔40側から順に血管の内膜42、中膜44、外膜46の3層構造に形成されている。ここで、内膜42の厚みと中膜44の厚みを足したものをIMT48と称している。換言すれば、IMT48は、血管の外膜46の内壁に対し垂直となる直線上の内膜42と中膜44の厚みの和と定義されている。また、説明の便宜のため、被検体の体表に接触させた探触子10に近い側の血管壁をニアウォール(Near Wall)と称し、探触子10に遠い側の血管壁をファーウォール(Far Wall)と称する。【００２６】
図3ないし図6は、ファーウォールのIMT計測を説明するための図である。図3は、内膜42の内壁を求める処理を示すフローチャート、図4の上段は図3の処理を表示画面で説明する図、下段は図3の処理結果を示す表示例である。なお、ニアウォールのIMTを計測する場合も基本的に同様である。【００２７】
図3及び図4に示すように、制御部24の指令に応じ、輝度分布取得手段25により画像メモリ20に記憶されている断層像が読み出される(S102)。断層像は、血管の径方向の断面図を示すものである。なお、読み出された断層像は、表示部22に表示されるようになっている。【００２８】
読み出された断層像に関心領域50(以下、ROI50という。)が設定される(S104)。ROI50は、図4に示すように、表示部22に表示された断層像上に操作卓32のマウスなどを介して、ファーウォールから内腔40にわたって設定された一定領域である。ROI50内の任意の位置が操作卓32を介して指定、または自動的に決定される。決定された位置におけるファーウォールの厚み方向の輝度分布線51が、輝度分布取得手段25により取得される(S106、図2(B))。取得された輝度分布線51に現れる極大点のうち、内腔40側の極大点52に相当する位置が、内膜基準点54(以下、内膜SP(Source Point)54という。)として設定手段26により設定される(S108)。ここで、例えばノイズなどに起因して輝度分布線51の内腔40側に複数の極大点が現れるとき、内腔側40に近い極大点であって輝度勾配が最も大きな点を内膜SP54とすればよい。なお、内腔40側に近い極大点とは、最大輝度を有する極大点63を外膜基準点64と設定したとき、その外膜基準点64よりも内腔40側に位置する極大点52であり、内膜42に相当する点である。【００２９】
次に、リージョングローイング法により内膜42に対応する画素(ピクセル)を抽出するための閾値σ1が抽出手段28により設定される(S110)。例えば、内膜SP54よりも内腔40側に5ピクセル離れ、かつ内膜SP54から血流の流れ方向に3ピクセル、血流の流れ逆方向に3ピクセルの幅を有した矩形領域56が設定される。なお、矩形のほかさまざまな形態の領域を設定してもよい。要は、内腔40に相当する位置に領域を設定すればよい。次いで、矩形領域56における画素の平均輝度B0が求められる。求められた平均輝度B0と内膜SP54の輝度B1の輝度差の絶対値が閾値σ1として設定される。また、平均輝度B0に代えて、加重平均などを用いてもよい。【００３０】
閾値σ1に基づき、内膜42に相当する画素で形成される領域が、抽出手段28により抽出される。本実施形態では、領域抽出法としてリージョングローイング法が適用される。例えば、内膜SP54に隣接する画素について、その画素の輝度B2と内膜SP54の輝度B1との輝度差の絶対値が求められる。求められた値と閾値σ1が比較される(S111)。輝度差の絶対値が閾値σ1よりも小さいとき、輝度B2を有する画素は内膜42に相当するものであると判断されることによって、輝度B2を有する画素が抽出される(S112)。なお、輝度差が閾値σ1よりも大きいとき、画素は抽出されない。要するに、閾値σ1を基準にすることにより、平均輝度B0から内膜SP54の輝度B1までの設定範囲に属する画素が抽出される。このような処理が、内膜SP54を含むROI50の各画素(i，j)に対し順次行われる。なお、「i」は超音波像の横軸のピクセル値、「j」は縦軸のピクセル値である。また、抽出処理を施す領域を超音波像全体の領域としてもよいし、ROI50内に更に設定した特定領域に限定してもよい。【００３１】
このようなS111とS112の処理によって、内膜42に対応する画素が抽出手段28により抽出される。したがって、図4の下段に示すように、抽出された画素により抽出領域58が形成される。抽出領域58の内腔40側の境界が内膜42の内壁60に対応する。なお、抽出領域58や内壁60に対応する画素をカラー表示してもよい。【００３２】
内壁60に対応する境界は、画素単位で求められている。したがって、内壁60に対応する境界の座標データに対し、演算手段30により最小2乗法や近似曲線化などの補間処理が施される(S114)。補間処理が施された座標データは、内膜42の内壁60の位置データとして記憶される(S116)。なお、位置データの記憶領域として、制御部24に備えたバッファ領域が使用される。【００３３】
図5は、外膜46の内壁を求める処理を示すフローチャート、図6の上段は図5の処理を表示画面で説明する図、下段は図5の処理結果を示す表示例である。
図5に示す処理は、リージョングローイング法により輝度が設定範囲に属する画素を抽出する点で図3に示す処理と同様であるが、基準点や閾値の設定が異なる。例えば、ファーウォールの厚み方向の輝度分布線51について輝度値が最大の点63の座標が、外膜基準点64(以下、外膜SP(Source Point)64という。)として設定手段26により設定される(S120、図2(B))。【００３４】
次に、外膜46と中膜44との境界を求めるための閾値σ2が、抽出手段28により設定される(S122)。例えば、図6に示すように、外膜SP64と内膜SP54との間に位置し、かつ外膜SP64から血流の流れ方向に3ピクセル、および血流の流れ逆方向に3ピクセルの幅を有した矩形領域66が設定される。なお、断層像では、内膜42に対応する画素と中膜44に対応する画素の輝度はほとんど同じであるため、内膜42に相当する位置に矩形領域66(例えば、内膜SP54を含む領域)を設定してもよい。要は、外膜46から中膜44(又は内膜42)にわたる領域を設定すればよい。【００３５】
次に、矩形領域66における画素の平均輝度C0が抽出手段28により求められる。求められた平均輝度C0と外膜SP64の輝度C1の輝度差が閾値σ2として設定される。そして、図3に示す処理と同様に、外膜SP64を含むROI50の画素(i，j)に対し画素の抽出処理が行われる。例えば、抽出対象の画素の輝度と外膜SP64の輝度C1との輝度差が設定範囲に属するとき、抽出対象の画素が抽出される。ここで、設定範囲は、平均輝度C0から外膜SP64の輝度C1までの範囲である。抽出された画素で形成される抽出領域68は、外膜46に相当する。したがって、抽出領域68の内腔40側の境界の座標データに対し、演算手段30により補間処理を施した後、その座標データは外膜46の内壁62の位置データとして記憶される(S124)。【００３６】
このような図3ないし図6に示した処理によって得られた位置データに基づき、演算手段30によりIMTが演算される。例えば、図3のS116で記憶された内膜42の内壁60の位置データと、図5のS124で記憶された外膜46の内壁62の位置データとに基づき、内膜42の内壁60と外膜46の内壁62との距離が、演算手段30により求められる。なお、IMTは、血管の外膜内壁に対し垂直となる直線上であって、内膜42の厚みと中膜44の厚みの和、つまり内膜42の内壁60から外膜46の内壁62までの距離として定義されている。また、血管壁の所定位置のIMTを計測するほか、血管の血流の流れ方向におけるIMTの変化率などを計測してもよい。このIMTの演算結果は表示部22に表示される。【００３７】
一般に、血管の内腔40の音響インピーダンスよりも内膜42の音響インピーダンスは比較的大きいから、超音波像の内腔40の画素と内膜42の画素の輝度差が大きくなる。また、血管の中膜44の音響インピーダンスよりも外膜46の音響インピーダンスは比較的大きいから、超音波像の中膜44の画素と外膜46の画素の輝度差も大きくなる。
したがって、本実施形態によれば、抽出すべき内膜42や外膜46に対応する画素の輝度の設定範囲が適切に設定されているため、内膜42や外膜46に対応する画素を抽出できる。その結果、抽出領域58や抽出領域68の座標データから、内膜42の内壁60や外膜46の内壁62の位置データが的確に検出されるため、IMTが精度よく計測される。【００３８】
また、本実施形態では、閾値σ1として、内膜SP54の輝度B1と内腔40に相当する矩形領域56の平均輝度B0との輝度差が設定される。閾値σ2として、外膜SP64の輝度C1と中膜44に相当する矩形領域66の平均輝度C0との輝度差が設定される。換言すれば、血管に係る断層像から閾値σ1や閾値σ2を設定するため、被検体ごとに閾値σ1と閾値σ2が設定されることになる。したがって、被検体に個体差があるときでも、IMTが精度よく計測される。【００３９】
また、矩形領域56、66を断層像上で設定することに代えて、ROI50に対して予め決めた位置に自動設定することにより、閾値σ1や閾値σ2が自動的に設定されることになり、装置の使い勝手が向上する。【００４０】
また、ニアウォール、ファーウォールの識別は設定領域内の輝度分布線51により自動的に決定することができる。例えば、設定領域を上下二等分したそれぞれの領域において、輝度値の総和が小さい方を血管内腔側と定義し、内腔が設定領域の下側にあればニアウォール、上側にある場合はファーウォールと自動認識することにより、上述のIMTの計測を行うことができる。【００４１】
上述では、ニアウォール、ファーウォールいずれかについてIMTの計測を行ったが、2つのウォールのIMTの計測を組み合わせて行ってもよい。具体的には、ニアウォール、ファーウォールをそれぞれ個別にIMTの計測を行い、ニアウォール及びファーウォールのIMTの計測値を比較する。そして、どちらか大きい計測値をその断面のIMTの計測値とする。また、ニアウォール及びファーウォールのIMTの計測値の平均値をその断面のIMTの計測値としてもよい。IMTの計測値は軸方向によって様々な値になるため、ニアウォール及びファーウォール2つのIMTの計測値で求めることにより、精度を高めることができる。【００４２】
IMTの計測は、領域抽出法で抽出された内膜42の内壁60、外膜46の内壁62に基づいて行われる。通常のIMTの計測は、血管軸方向に対し垂直方向の1ラインで行われる。本実施形態では、内膜42の内壁60、外膜46の内壁62を抽出した領域内において、演算手段30はIMTの平均値や、最大値、最小値の演算を行い、その値が表示部22に表示される。そして、最大値、最小値においては、抽出領域の最大値、最小値の箇所が表示部22上にマークされる。例えば、図2に示すように、最小値は白矢印61、最大値は黒矢印63として表示される。【００４３】
このようにIMTの最大値を計測することにより、抽出領域内において、悪性部位を診断することができる。また、IMTの平均値を計測することにより、抽出領域の一部の画像にノイズ信号が載ったとしても、ノイズ信号の影響を最小限に抑えることができる。【００４４】
また、内膜基準点80、外膜基準点64の設定は、操作卓32で任意に行ってもよい。また上述では、超音波診断装置で計測することを示したが、例えばCT装置、MR装置、レントゲン等の医用画像診断装置においても同様に、領域抽出法を用いてIMTの計測を行うことができる。【００４５】
(第２の実施形態)
医用画像診断装置として本発明を適用した超音波診断装置の第2の実施形態について説明する。本実施形態が、第1の実施形態と異なる点は、閾値を可変することにある。したがって、第1の実施形態と相違する点を中心に説明する。なお、相互に対応する箇所については同一の符号を付して説明する。【００４６】
第1の実施形態で説明したように、例えば、閾値σ1として、矩形領域56の平均輝度B0と内膜SP54の輝度B1の輝度差が設定される。しかし、矩形領域56の画素に生じたノイズなどに起因して、平均輝度B0に誤差が含まれる場合がある。【００４７】
この点、本実施形態では、操作卓32を介して閾値σ1を段階的に(又は徐々に)に変化させることにより、抽出領域42の信ぴょう性が高められる。なお、閾値σ2の場合も同様である。例えば、閾値σ1を変化させるGUI(Graphical User Interface)が表示部22に表示される。表示されたGUIを介して対話的に閾値σ1が段階的に増大される。閾値σ1が増大する度に、図3のS111、S112の処理が実行される。これによって、各段階の閾値に対応した抽出領域(例えば、抽出領域S1、S2、S3…)が求められる。求められた抽出領域S1、S2、S3…の各面積が、演算手段30により演算される。さらに各段階の面積の変化率が求められる。求められた変化率を参照すると、その変化率が比較的急激に変化することになる。換言すると、閾値σ1を段階的に変化させる過程で、内膜42だけでなく内腔40に対応する画素も抽出されることにより、抽出領域の面積が急に増大する段階がある。したがって、面積が急に増大する前の段階の抽出領域が、内膜42だけに相当する領域と認定される。なお、面積の変化率に代えて、面積差を求めるようにしてもよい。また、外膜46についても同様である。【００４８】
本実施形態によれば、閾値σ1を段階的に(又は徐々に)変化させながら、抽出領域の面積が急激に変化するときの抽出領域(又は閾値)を検出できる。したがって、平均輝度B0に誤差が含まれるときでも、抽出領域の信ぴょう性が高まる。また、その検出した閾値を微調整することにより、IMT計測の精度がさらに向上する。【００４９】
(第３の実施形態)
医用画像診断装置として本発明を適用した超音波診断装置の第3の実施形態について図7を参照して説明する。本実施形態が第1の実施形態と異なる点は、内膜SP54が誤って設定されるおそれを低減することにある。したがって、第1の実施形態との相違する点を中心に説明する。なお、相互に対応する箇所については同一の符号を付して説明する。【００５０】
図2(B)に示す輝度分布線51は、例えばノイズなどに起因して極大点が内腔40側に複数現れると、内膜SP54が内膜42以外に誤って設定される場合がある。そこで、本実施形態では、血管径方向(深度方向)の輝度分布線を血流方向(横方向)にわたって複数取得し、取得した各輝度分布線の平均輝度分布線に基づき内膜SP54を設定する。【００５１】
例えば、図7に示すように、ROI50内の血管径方向と平行な任意の3方向70、71、72が設定される。設定された各方向70、71、72における輝度分布線70a、71a、72aが、輝度分布取得手段25により取得される。取得された各輝度分布線70a、71a、72aの平均輝度分布線74が求められる。求められた平均輝度分布線74に現れる極大点のうち、内腔40側に近い極大点であって輝度勾配が最も大きな最初の点54が内膜SP54と設定される。【００５２】
本実施形態によれば、1つの輝度分布線70aがノイズ等の影響を受けたときでも、3つの輝度分布線に基づいた平均輝度分布線74から内膜SP54が設定される。したがって、内膜SP54の設定にノイズが影響することを低減できる。要するに、内膜SP54が内膜42以外に誤って設定されるおそれを低減できる。【００５３】
なお、3方向の輝度分布線を取得する例を説明したが、取得する輝度分布線の数に制限はなく、線数が増大するほど誤設定のおそれを低減できる。また、平均輝度を求める例を説明したが、その他の統計処理を用いてもよい。要は、横方向の数点を加味した輝度情報の傾向を判断できればよい。また、外膜SP64についても同様に本実施形態を適用できる。【００５４】
(第４の実施形態)
医用画像診断装置として本発明を適用した音波診断装置の第4の実施形態について図8を参照して説明する。本実施形態が第1の実施形態と異なる点は、内膜SP54が誤設定されたとき、その内膜SP54を修正することにある。したがって、第1の実施形態との相違する点を中心に説明する。なお、相互に対応する箇所については同一の符号を付して説明する。【００５５】
図8に示すように、輝度分布線の内腔40側に複数の極大点80、82が現れると、極大点80が内膜SP54として誤って設定されることがある。設定された内膜SP54に基づきリージョングローイング法などの領域抽出法が行われることにより、内膜42に対応する領域が抽出される。抽出された領域が予め定めた範囲を超える。換言すれば、抽出領域が期待結果から外れることになる。
この点、本実施形態では、内膜SP54として現在設定されている極大点80から、内膜42側の次の極大点82が、内膜SP54として例えば操作卓32を介して、あるいは自動的に再設定される。再設定された内膜SP54に基づき抽出領域が求められる。このような処理が、抽出領域が予め定めた範囲に収まるまで繰り返される。【００５６】
本実施形態によれば、内膜SP54がより適切に設定される。なお、内膜SP54の再設定については、領域抽出後に行ってもよいし、領域抽出前に行うこともできる。領域抽出前に行う一例としては、内膜SP54として決定された極大点80が明らかに内膜42から外れていると認められるとき、極大点80を極大点82に操作卓32を介して、あるいは自動的に再設定することにより内膜SP54を修正すればよい。なお、外膜SP64の修正についても基本的に同様である。【００５７】
(第５の実施形態)
医用画像診断装置として本発明を適用した超音波診断装置の第5の実施形態について図9及び図10を参照して説明する。本実施形態が第1の実施形態と異なる点は、抽出領域の輪郭を強調することにある。したがって、第1の実施形態との相違を中心に説明する。なお、相互に対応する箇所については同一の符号を付して説明する。【００５８】
図9は、本実施形態における超音波診断装置2のブロック図である。図9に示すように、超音波診断装置2は、抽出手段28により抽出された抽出領域の輪郭を強調する信号処理手段88が制御部24に実装されている。信号処理手段88は、アンシャープマスキングなどの信号処理フィルタから構成される。信号処理フィルタはソフトウェアであり、制御部24のDSP(Digital Signal Processor)に実装される。なお、信号処理フィルタとしては、断層像の抽出領域の輪郭を強調するエッジ効果(シャープネス効果)を発揮するものであれば、いずれの形態でもよい。【００５９】
図10は、信号処理手段88の動作を説明するための断層像の表示例である。図10(A)は、抽出手段28により抽出領域(例えば、内膜42に対応する領域)が抽出された超音波像の表示例である。図10(B)は、輪郭強調処理が施された超音波像の表示例である。
図10(A)においては、血管の内膜42と内腔40との境界、つまり内膜42の内壁がノイズなどに起因して不鮮明になる場合がある。そのような場合、内膜42の内壁の座標データが的確に検出できず、IMTを計測できないおそれがある。
この点、本実施形態によれば、抽出手段28により抽出された領域に対し、信号処理手段88により輪郭強調処理が施される。その結果、図10(B)に示すように、血管の内膜42と内腔40との境界89、つまり内膜42の内壁が、信号処理手段88により強調される。したがって、内膜42と内腔40との境界89が鮮明になるため、境界89の誤検出
のおそれを低減でき、内膜42と内腔40との境界89の座標データが的確に取得される。【００６０】
同様に、外膜46と中膜44との境界90、つまり外膜46の内壁の座標データも的確に取得される。したがって、内膜42の内壁と外膜46の内壁の各座標データからIMTが的確に計測される。また、信号処理手段88の輪郭強調機能を有効又は無効にする指令は、操作者の意思に従って操作卓32を介して制御部24に入力されるようになっている。また、輪郭強調処理が異なる複数のフィルタを信号処理手段88に実装してもよい。これにより、複数のフィルタから所望のフィルタを必要に応じて選択できる。【００６１】
(第６の実施形態)
医用画像診断装置として本発明を適用した超音波診断装置の第6の実施形態について図11ないし図13を参照して説明する。本実施形態が、第1の実施形態と異なる点は、被検体から発生する反射エコー信号のドプラ信号に基づき内膜42の内壁を的確に求めることにある。したがって、第1の実施形態との相違点について説明する。なお、相互に対応する箇所については同一の符号を付して説明する。【００６２】
図11は、本実施形態の超音波診断装置3のブロック図である。図11に示すように、超音波診断装置3は、被検体(例えば、血管)に係るカラードプラ像を撮像するドプラ撮像手段を備えている。ドプラ撮像手段は、ドプラ演算部91とドプラ像構成部92などから構成される。ドプラ演算部91は、整相加算部16から時間的にずれて出力される同一部位の反射エコー信号の位相差を検出し、検出した位相差から血流に関する平均周波数や分散を求める。ドプラ像構成部92は、ドプラ演算部91により求められたドプラ信号に従ってカラーマッピングを施すことでカラードプラ像を再構成し、再構成したカラードプラ像を画像メモリ20に記憶させる。【００６３】
さらに、制御部24に、画像メモリ20から読み出されたカラードプラ像の血管壁の厚み方向の各画素のカラー情報を取得するカラー情報取得手段93と、カラー情報取得手段93から出力されるカラー情報に基づき内膜42の内壁60、つまり内腔40と内膜42の境界を検出し、検出した境界を演算手段30に出力する検出手段94を備えている。なお、カラー情報取得手段93および検出手段94は、指令が記述されたプログラムとして制御部24に実装される。【００６４】
図12は、本実施形態における頸動脈の血管壁の厚み方向の断面図を示す超音波像と、血管壁の厚み方向の輝度分布線を示している。図12(A)は、図3のS102及びS104の処理が施された断層像と、その断層像に対しS106の処理を施すことにより取得した輝度分布線100である。輝度分布線100は、ファーウォールの厚み方向の輝度分布を示す。図12(A)の輝度分布線100によれば、図2の場合と同様に、最大輝度を有する極大点100aと、極大点100aから内腔40側に位置する極大点100bが明瞭に現れている。【００６５】
一方、図12(B)は、図12(A)と同様な処理が施された断層像と、輝度分布線を示している。図12(B)の輝度分布線101によれば、最大輝度を有する極大点101aは、図12(A)と同様に明瞭に現れている。しかし、図12(B)に示すように、極大点100aから内腔40側に位置する極大点が、ノイズなどに起因して不明瞭になっている。したがって、図12(B)の場合、内腔40と内壁42との境界の座標データを求めることができないことがある。この点、本実施形態によれば、内腔40側に現れる極大点が不明瞭であるときでも、被検体から発生する反射エコー信号のドプラ信号に基づき内腔40と内膜42の境界の座標データが的確に検出される。【００６６】
図12(C)は、本実施形態の処理を説明するための図である。図13は、本実施形態の処理を示すフローチャートである。なお、本実施形態の処理については、操作卓32を介して実行指令が入力されたときに実行してもよいし、内腔40側に現れる極大点が設定値よりも小さいときに自動的に実行してもよい。【００６７】
まず、カラードプラ像が撮像される(S200)。例えば、整相加算部16から出力される反射エコー信号は、画像構成部18に入力されると共に、ドプラ演算部91に入力される。入力された反射エコー信号に基づいて、ドプラ演算部91により血流に関するドプラ信号が検出される。検出されたドプラ信号から例えば、平均周波数や分散が求められる。求められた平均周波数や分散に従って、ドプラ像構成部92によりカラーマッピングされることにより、カラードプラ像が再構成される。再構成されたカラードプラ像は、画像メモリ20に格納される。格納されたカラードプラ像は、制御部24の指令に応じ、画像メモリ20から読み出された後、表示部22に表示される。表示されたカラードプラ像は、探触子10に近づく血流を例えば赤系統のカラーで表示し、探触子10から遠ざかる血流を例えば青系統のカラーで表示する。要するに、血流が存在する内腔40に相当する画像領域だけがカラー表示され、血流が存在しない領域(例えば、内膜42)が白黒表示される。【００６８】
次に、血管の厚み方向のカラー分布102が取得される(S202)。例えば、画像メモリ20から読み出されたカラードプラ像に対し、カラー情報取得手段93により、血管の厚み方向のカラー分布102が取得される。取得されたカラー分布線102は、図12(C)に示すように、カラー画素の座標に対して「10」を示し、白黒画素の座標に対して「1」を示す二値化グラフである。【００６９】
次に、内腔40と内膜42の境界が検出される(S204)。例えば、S202の処理で取得されたカラー分布102は、検出手段94に出力される。検出手段94は、内腔40と内膜42の境界(内膜42の内壁)として、カラー分布102の値が遷移する点103を検出する。このような処理が、血流方向(横方向)にわたって繰り返し行われることにより、内腔40と内膜42の境界が求められる。【００７０】
次に、内膜42と内腔40の境界に対し補間処理が施される(S206)。例えば、S204の処理により検出された境界は、画素単位で求められる。したがって、その境界に対応する各画素の座標データに対し、図3のS114と同様に、最小2乗法や近似曲線などの補間処理が施されことにより、境界の座標データが滑らかになる。補間処理された座標データは、内膜42と内腔40の位置データとして記憶される(S208)。なお、位置データの記憶領域として、制御部24に備えたバッファ領域が使用される。【００７１】
本実施形態によれば、内腔40側に現れる極大点が不明瞭であるときでも、被検体から発生する反射エコー信号のドプラ信号に基づき内腔40と内膜42の境界(内膜42の内壁60)の位置データが的確に検出できる。そして、第1の実施形態と同様に、輝度分布線101の極大点101aが外膜SP64として設定される。外膜SP64に基づき図5と同様な処理が実行されることにより、外膜46の内壁62の位置データが検出される。このようにして検出された内膜42の内壁60と外膜46の内壁62の距離を演算手段30により算出することによよって、IMTが計測される。【００７２】
また、図12(C)の輝度分布線101とカラー分布102を合成することにより合成線103を生成し、生成した合成線103に基づき内膜42の内壁60と外膜46の内壁62の各位置データを求めてもよい。合成線103を表示部22に表示させれば、内膜42の内壁60と外膜SP64を視覚的に把握できる。【００７３】
S204の処理について補足する。カラードプラ像は、各画素がRGB情報に基づきカラー表示されたものである。このようなカラードプラ像のカラー表示領域のうち1つの画素は、RGB情報の輝度比が例えばR：G：B＝130：30：10(＝13：3：1)にばらつくため、RGB情報の積算値が「39」となる。一方、カラードプラ像の白黒表示領域の画素は、RGB情報の輝度比が例えばR：G：B＝1：1：1であり、RGB情報の積算値が「1」となる。したがって、各画素のRGB積算値が「1」のときカラー分布102に例えば「10」を設定し、積算値が「1以外」のときカラー分布102に例えば「1」を設定することにより、図12Cに示す二値化グラフを生成できる。【００７４】
このような二値化処理に代えて、各画素のRGB情報の積算値を求め、求めた積算値が閾値(例えば、「5」)を越えたときにカラー分布102に例えば「10」を設定し、積算値が閾値以下のときにカラー分布102に例えば「1」を設定することもできる。また、説明の便宜上、図12(C)に示す二値化グラフを生成する例を説明したが、グラフを生成せず、二値化テーブルを作成するだけでもよい。【００７５】
なお、カラードプラ像に代えて、整相加算部16から出力される反射エコー信号に基づきドプラスペクトルを演算し、演算したドプラスペクトルの積分値に対応してカラー表示するパワードプラ像を構成してもよい。【００７６】
(第７の実施形態)
医用画像診断装置として本発明を適用した超音波診断装置の第7の実施形態について図14を参照して説明する。この実施形態では、2次元アレイ探触子(図示しない。)を用いた超音波診断装置(リアルタイム)や、マルチスライスCT、MRIを適用する。上記の超音波診断装置や、マルチスライスCT、MRIで取得した3次元画像の3次元領域を抽出し、3次元上でIMTの計測を行う。【００７７】
具体的には、3次元画像を取得し、その3次元画像における図2で示されるような2次元スライス面を表示させる。そして、第1の実施形態と同様の方式で、この2次元スライス面に対し内膜SP54と外膜SP64を設定する。そして、それぞれのSPを基準点として3次元画像上において3次元領域を抽出する。具体的に、抽出手段28は、3次元画像の関心領域内の1点を基準点(x，ｙ，ｚ)として設定し、領域内の画素値の幅を認識させるため閾値、或いはその幅の設定を行う。例えば、表示部22に表示される基準点の画素値「n'」に対し幅「m'」と設定する(n'、m'は任意の整数)。したがって閾値幅は「n'±m'」で与えられ、下限閾値は「n'-m'」、上限閾値は「n'+m'」となる。制御部24は基準点の周囲の画素を検索し、閾値の範囲内の画素値をもつ領域を3次元画像内でつないでいく。最終的に基準点を含み閾値の範囲内の画素値をもつ3次元領域が得られる。【００７８】
そして、得られた3次元領域は、図12に示すように、領域100は内腔領域(血流領域)、領域101は外膜領域、領域102は内膜+中膜領域である。この3次元領域の領域102を用いて、IMTの計測を行う。具体的には、3次元領域上の内膜の内壁位置及び前記血管の外膜の内壁位置を抽出し、内膜42の内壁60の法線が外膜46の内壁62の交わる点と、内膜42の内壁60の点との距離に基づいてIMTを計測する。また、血管断面の中心点から線を放射させ、内膜42の内壁60と外膜46の内壁62の交点における距離104を計測してもよい。このように全ての3次元領域に対してIMTの計測を行い、この領域内における、IMTの平均値や最大値及び最小値と、それらの計測値における3次元位置情報を画面上に出力する。
よって、ある血管断面において、内膜+中膜の厚さが変化する場合においても対応することができる。また、局所的に血管のIMT値が異常だった場合も容易に発見することができる。【００７９】
以上、第1乃至第7の実施形態に基づいて本発明を説明したが、これに限られるものではない。例えば、第1乃至第3の実施形態と、第7の実施形態では、領域抽出法としてリージョングローイング法を用いた例を説明したが、ブロックマッチング法、SAD法、エッジ抽出法など様々な技術を用いて内腔と内膜の境界、中膜と外膜の境界を検出することができる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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