(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
超音波イメージング・システムの動作パラメータの集合を自動的に最適化する方法であって、
（ａ） プローブを関心のある解剖学的構造に対して移動させながら収集した時間的に連続する複数の画像フレームの内の最新の画像フレームと前記最新の画像フレームよりも以前に収集された画像フレームについてそれぞれのピクセル強度ヒストグラムを算出する工程と、（ｂ） 前記最新の画像フレームと前記以前に収集された画像フレームとが少なくとも所定の程度に異なるピクセル強度ヒストグラムを有するという第１の条件が満たされているか否かを決定する工程と、
（ｃ） 前記第１の条件が満たされていた場合に、前記連続する複数の画像フレームが安定化したピクセル強度ヒストグラムを有するという第２の条件が満たされているか否かを決定する工程と、
（ｄ） 前記第１の条件及び前記第２の条件が満たされていることに応答して動作パラメータの集合を最適化する工程とを備えた方法。
【請求項２】
前記動作パラメータの集合はグレイ・マッピング値を含んでいる請求項１に記載の方法。
【請求項３】
グレイ・マッピング値が、所定の許容度の範囲内にあるヒストグラム統計を示す、少なくとも１つのピクセル強度ヒストグラムの測定された特性に依存して最適化し直される請求項２に記載の方法。
【請求項４】
１つ又はこれよりも多い統計分布記述子を用いてピクセル強度ヒストグラムを比較する工程を更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】
前記統計分布記述子は平均、標準偏差、歪度、尖度又は第ｐ百分位数点である請求項４に記載の方法。
【請求項６】
プローブを関心のある解剖学的構造に対して移動させながら収集した時間的に連続する複数の画像フレームの内の最新の画像フレームと前記最新の画像フレームよりも以前に収集された画像フレームについてそれぞれのピクセル強度ヒストグラムを算出する手段（３４）と、
前記最新の画像フレームと前記以前に収集された画像フレームとが少なくとも所定の程度に異なるピクセル強度ヒストグラムを有するという第１の条件が満たされているか否かを決定する手段（３８）と、
前記連続する複数の画像フレームが安定化したピクセル強度を有するという第２の条件が満たされているか否かを決定する手段（４０）と、
前記第１の条件及び前記第２の条件が満たされていることに応答して動作パラメータの集合を最適化する手段（４２）とを備えた超音波イメージング・システム。
【請求項７】
前記動作パラメータの集合はグレイ・マッピング値を含んでいる請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
グレイ・マッピング値が、所定の許容度の範囲内にあるヒストグラム統計を示す、少なくとも１つのピクセル強度ヒストグラムの測定された特性に依存して最適化し直される請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記第１の条件が満たされているか否かの決定は、１つ又はこれよりも多い統計分布記述子を用いてピクセル強度ヒストグラムを比較し、
前記統計分布記述子は平均、標準偏差、歪度、尖度又は第ｐ百分位数点である請求項６乃至８のいずれかに記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の分野】
本発明は一般的には、医療診断の目的のための超音波撮像に関する。具体的には、本発明は、人体内の走査されている関心領域から反射した超音波エコーを検出することにより組織及び血流を撮像する方法に関する。
【０００２】
【発明の背景】
従来の超音波スキャナは、様々な撮像モードで動作することが可能である。Ｂモードでは２次元画像を形成することができ、画像内の各々の表示ピクセルの輝度が、走査領域内のそれぞれの焦点位置から帰投したエコー信号を表わすそれぞれの音波データ・サンプルの値又は振幅から導出されている。
【０００３】
Ｂモード撮像では、走査平面内のそれぞれの焦点位置に集束したビームを送信するように超音波トランスデューサ・アレイが起動される。各回の送信ファイアリングの後に、トランスデューサ・アレイ素子によって検出されたエコー信号が受信ビームフォーマのそれぞれの受信チャネルへ供給され、受信ビームフォーマはアナログ信号をディジタル信号へ変換し、適正な受信集束時間遅延を与えて、時間遅延付きのディジタル信号を加算する。各回の送信ファイアリングについて、得られる生の音波データ・サンプルのベクタが、受信ビーム方向に沿った一連のレンジ（距離）から反射した全超音波エネルギを表わす。代替的には、マルチライン取得では、各回の送信ファイアリングに続いて２つ又はこれよりも多い受信ビームを取得することもできる。
【０００４】
従来のＢモード撮像では、各々の生の音波データ・サンプルのベクタが包絡線検波されて、得られた音波データが圧縮される（例えば、対数圧縮曲線を用いる。）。圧縮された音波データはスキャン・コンバータへ出力され、スキャン・コンバータは、音波データ・フォーマットを、行及び列を成すピクセルから成る従来の配列（アレイ）を有するモニタ上での表示に適したビデオ・データ・フォーマットへ変換する。このビデオ・データをここでは「生のピクセル強度データ」と呼ぶ。生のピクセル強度データのフレームは、ビデオ表示用のグレイ・スケールへマッピングされる。次いで、各々のグレイ・スケール画像フレームは、表示のためにビデオ・モニタへ送信される。以後、グレイ・スケール画像フレームを「グレイ・スケール・ピクセル強度データ」と呼ぶ。
【０００５】
従来の超音波イメージング・システムは典型的には、生のピクセル強度データから表示グレイ・スケール値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。ピクセル強度の範囲に応じて異なるマップを利用することができるように、多数のグレイ・マップが搭載されている。例えば、所与の応用が主として低い生のピクセル強度を発生する傾向にある場合には、低い生のピクセル強度値に対して相対的に多数のグレイ・スケール値を供与するグレイ・マップであれば、この範囲の全体にわたってコントラストを改善するので望ましい。従って、応用に応じて異なるグレイ・マップを既定値として選択することが典型的である。しかしながら、利用者は任意の応用において任意の解剖学的構造を走査し得ること、音波データは患者間で区々であること、及び生のピクセル強度値はダイナミック・レンジ等のその他のシステム設定にも依存していることから、上述の方法は必ずしも実効的ではない。これらの要因のため、グレイ・マップは、予期される主なピクセル強度範囲に何個のグレイ・スケール値を供与するかについて現状維持的になりがちである。
【０００６】
システム利用者が操作者インタフェイス上に設けられている所謂ＡＴＯボタンを押すことによりコントラストを調節することを可能にする「ワン・タッチ」式の自動組織最適化（ＡＴＯ）方法が公知である。利用者は関心のある解剖学的構造の上にプローブを配置したら、ＡＴＯボタンを押して超音波イメージング・システム内部のホスト・コンピュータにトリガを与え、生のピクセル強度データのカレントのフレームを検索させて、利用者が指定した関心領域（ＲＯＩ）内でのフレームのピクセル強度ヒストグラムを解析した後に、グレイ・マッピング（すなわち、生のピクセル強度からグレイ・スケール・ピクセル強度へのマッピング）を自動的にスケーリングし且つ／又はシフトさせて、所定の「最適な」上方グレイ・スケール・レベル及び下方グレイ・スケール・レベルがそれぞれピクセル強度ヒストグラムの何らかの上方境界及び下方境界にマッピングされるようにする。最終的な目標は、利用可能なグレイ・スケール・レベル（８ビットの表示システムの場合には２５６のレベル）をより十分に活用してピクセル強度データを表示して、これにより、組織の表示コントラストを改善することにある。
【０００７】
しかしながら、「ワン・タッチ」式のＡＴＯの方法では、プローブ又はＲＯＩを他の位置へ移動させると、利用者は再びＡＴＯボタンを押して、新たな組織データに基づいてグレイ・マッピングを最適化し直すことを要求される。臨床検査時には、超音波技師はしばしば多数の解剖学的な特徴を見出し又は調べるためにプローブを多くの箇所に移動させることを必要としており、また、脈管系応用及び外科的応用等の多くの臨床応用では超音波技師の両手は既に塞がっているか又は殺菌されているので、上述の特徴を更に十分に自動化した方式が望ましい。
【０００８】
【発明の概要】
本発明は、超音波イメージング・システムにおいて、連続した画像フレームのピクセル強度ヒストグラムに所定の変化が生ずるのに応答して動作パラメータを最適化する方法及び装置である。再最適化の過程で、コンピュータによって決定されたピクセル強度ヒストグラムの特徴に基づいて、マッピング・パラメータ、圧縮パラメータ、スケーリング・パラメータ又はビーム形成パラメータを調節することができる。
【０００９】
好適実施例による方法は、プローブの移動を指示している可能性のある連続した画像フレームのピクセル強度ヒストグラムの変化を監視する工程と、適当なときに、動作パラメータの再最適化に自動的にトリガを与える工程とを含んでいる。次のような仮定がなされている。（１）ピクセル強度ヒストグラムが変化している（超音波プローブが移動している）限り、超音波技師は全体的な巡回を行なっている、及び（２）ピクセル強度ヒストグラムが所定の時間量にわたって新たな安定な形態に展開した状態にあるのであれば（プローブが再び静止したままになっていたら）、超音波技師は観察したい関心のある何ものかを見出している。これら２つの条件を満たすのに応答して、関連した動作パラメータが最適化し直される。１つの好適実施例によれば、圧縮曲線及び／又はグレイ・マッピングが自動的に最適化される（例えば、表示される画像のコントラストを最適化する値に設定される。）。他の好適実施例によれば、ビーム形成パラメータ又はスケーリング・パラメータが自動的に調節されて、ズーム・モードで画像を表示することもできる。これらの好適実施例によれば、ピクセル強度ヒストグラム解析及びヒストグラム解析結果に依存した動作パラメータの再最適化は、超音波イメージング・システムに組み込まれているホスト・コンピュータによって実行される。
【００１０】
実際には、プローブの運動がピクセル強度ヒストグラムの大きな変化を必ず生じるとは限らず、特に、プローブが皮膚表面と十分に接触した状態にあり、且つ下方に位置する組織の特性が偶々極めて一様である場合には大きな変化は必ずしも生じないことを特記しておく。しかしながら、ピクセル強度ヒストグラムが大幅に変化したならば、有意のプローブの移動がおそらくは生じている。このように、画像の最適化のためのトリガ発生機構は、ピクセル強度ヒストグラムの変化に基づいているのであって、プローブの移動自体に基づいている訳ではない。データ圧縮曲線及びグレイ・マッピングの場合には、ピクセル強度ヒストグラムが比較的不変に留まっている限り、プローブの移動の有無に拘わらず再最適化を行なう必要はない。
【００１１】
本発明により、超音波イメージング・システムがより使い易くなる。マッピング・パラメータを最適化するのに費やされる作業停止時間が少なくなるので、検査時間が短縮される。また、本発明により、異なる超音波技師によって行なわれる検査の標準化又は再現性が促進される。最後に、本発明により、両手が既に塞がっている又は殺菌されているような外科的応用、脈管系応用及びその他の応用時に「ハンズ・フリー」走査が可能になる。
【００１２】
【好適な実施形態の詳細な説明】
図１について説明する。本発明の１つの好適実施例による超音波イメージング・システムが、トランスデューサ・アレイ２と、ビームフォーマ４と、Ｂモード画像プロセッサ６と、コンピュータ８と、表示モニタ１０とを含んでいる。トランスデューサ・アレイ２は多数のトランスデューサ素子を含んでおり、トランスデューサ素子はビームフォーマ４内の送信器によって起動されて、送信焦点位置に集束した超音波ビームを送信する。帰投したＲＦ信号はトランスデューサ素子によって検出された後に、ビームフォーマ４内の受信器によって走査線に沿った一連のレンジに動的に集束させられて、生の音波データ・サンプルから成る受信ベクタを形成する。各々の走査線についてのビームフォーマの出力データ（Ｉ／Ｑ又はＲＦ）はＢモード画像プロセッサ６に通されて、Ｂモード画像プロセッサ６は生の音波データを処理して、表示モニタ１０によって表示するのに適したフォーマットのピクセル画像データとする。
【００１３】
システムの制御はコンピュータ８に集中化されており、コンピュータ８は操作者インタフェイス（図示されていない）を介して操作者の入力を受け取り、取得されたデータを解析して、操作者の入力及びデータ解析の結果に基づいて様々なサブシステムを制御する。好適実施例によれば、ホスト・コンピュータ８は次の機能のうち１つ又はこれよりも多い機能を果たす。（１）送信パラメータ及びビーム形成パラメータをビームフォーマ４へ供給する、（２）Ｂモード画像プロセッサ６へ新たなグレイ・マップを供給する、（３）メモリから画像フレームを検索し、該画像フレームをスケーリングし直した後に、スケーリングし直した画像をズーム・モードで表示するために表示モニタへ送る、及び（４）Ｂモード画像プロセッサ６へ新たなデータ圧縮曲線を供給する。好ましくは、グレイ・マップ、ビーム形成パラメータ及び圧縮曲線は、ランダム・アクセス・メモリに記憶されているルックアップ・テーブルの形態で供給される。図１はホスト・コンピュータ８への連絡経路及びホスト・コンピュータ８からの連絡経路を別個の経路として示しているが、これらの連絡は共通のチャネル又はシステム・バスを介して生じ得ることは容易に理解されよう。
【００１４】
本発明の好適実施例によれば、コンピュータは、画像プロセッサ６から生のピクセル強度データの連続した画像フレームを検索した後に、各々の画像フレーム毎にそれぞれのヒストグラムを算出するようにプログラムされている。典型的なピクセル強度ヒストグラムを図２に示す。ヒストグラムの算出は、可能性のあるピクセル強度値の範囲を一連の重なり合わない等長のビンに分割する工程と、画像フレーム内の各々のピクセル強度値を該当値を有するそれぞれのビンに割り当てる工程と、当該画像フレームについて各々のビンにおけるピクセルの個数を数える工程とを含んでいる。図２は、発生個数をピクセル強度値の関数として示すグラフである。連続したヒストグラムがコンピュータ８内のバッファ・メモリに記憶される。コンピュータは、カレントのヒストグラムを先行するヒストグラムと繰り返し比較する。１つのヒストグラムから次のヒストグラムにかけて大きな変化が生じており、その後に、安定化したピクセル強度ヒストグラムを示す所定数の画像フレームが続いていたら、コンピュータは、マッピング・パラメータ及び／又は圧縮パラメータを自動的に最適化し直して、これらの最適化し直されたパラメータを画像プロセッサ６へ送る。次いで、画像プロセッサ６は、後続の音波データの画像フレームを処理する際にこれらのマッピング・パラメータを利用する。
【００１５】
本発明のもう１つの好適実施例を図３に示す。同図は、Ｂモード超音波イメージング・システムの信号経路を示している。ビームフォーマ４によって出力された受信されたＲＦ（又はその等価なＩ／Ｑ対）データは、検波器１２によってベクタ毎の方式で包絡線検波される。次いで、検波後のデータは、データ圧縮ブロック１４（好ましくは、コンピュータ８によってランダム・アクセス・メモリにロードされるルックアップ・テーブルを含んでいる）において圧縮されて、ピクセル値（典型的には８ビット）表示器用のダイナミック・レンジに縮小する。音線メモリ（ＡＬＭ）１６が、アレイを横断する１回の掃引について圧縮後の音波データから成るベクタを蓄積して、２次元画像を形成する。スキャン・コンバータ１８が、Ｒθ又はＸＹの音波データ・フォーマットをＸＹのピクセル又はビデオ・データ・フォーマットへ変換し、これによりピクセル強度データを形成する。好適実施例では、解析すべき画像データは既にＸＹフォーマットになっている。次いで、ピクセル強度データはモニタ１０上に表示するためのグレイ・マップ２０によってグレイ・スケール値へマッピングされる。好ましくは、グレイ・マッピングもまた、コンピュータによってランダム・アクセス・メモリにロードされるルックアップ・テーブルを含んでいる。
【００１６】
図４は、好適実施例による方法の工程の流れ図を示している。第１ステップ２２において、システム・コンピュータによって、スキャン・コンバータ（図３に示すようなもの）内のＸＹ表示メモリから直接的に、又はシネ・メモリ（図３には示されていない）を介してのいずれかで、新たな画像フレームが読み出される。第２ステップ２４において、各々のピクセル値のビン内に含まれるピクセルの個数を数えることにより、所定のＲＯＩ（例えば、画像フレーム内の大きな中央のＲＯＩ）内での画像ピクセル強度ヒストグラムが算出される。８ビット・ピクセルの表示器の場合には、最小のピクセル値はゼロであり、最大のピクセル値は２５５である。統計的な変動性を少なくするために、ピクセル強度ヒストグラムのピクセル・ビンのサイズを単位値（例えば、５）よりも大きく設定することができる。この新たな画像フレームのピクセル強度ヒストグラムは、前の画像フレームについてのピクセル強度ヒストグラムを既に記憶しているバッファ・メモリに記憶される（ステップ２６）。
【００１７】
処理の次の工程は、新たな画像フレームのヒストグラムを少なくとも１つの前の画像フレームのヒストグラムと比較することである（ステップ２８）。この工程は、平均、標準偏差、歪度及び尖度を含めた標準的な統計分布の記述子の任意のものを用いて実行することができる。ピクセル強度ヒストグラムの第ｐ百分位数点も有用な属性である。例えば、ピクセル強度ヒストグラムの第５百分位数点は、プローブが皮膚表面から持ち上がって離れたときに生ずる画像データの欠落（すなわち多くのピクセルがゼロとなる）に非常に敏感であり得る。一般的には、少なくとも１つの前の画像フレームのピクセル強度ヒストグラム（ＰＩＨ）と新たな画像フレームのピクセル強度ヒストグラムとの間に所定の変化が生じた時点を検出する（ステップ３０）ために、様々なヒストグラム記述子の組み合わせを用いてもよいし、又はヒストグラム全体を用いても構わない。選択したヒストグラム属性（例えば、第５百分位数点及び第９０百分位数点）の変化が何らかの所定の閾値（１つ又は複数）を上回っていなければ、ルーチンはステップ２２に戻って、処理は次の画像フレームについての工程連鎖を再開する。選択したヒストグラム属性の変化が所定の閾値（１つ又は複数）を上回っていたならば、プローブと関心のある解剖学的構造との相対的な移動によって画像が変化したと考える。これにより、いつ画像ピクセル強度ヒストグラムが再び安定になるか（すなわちプローブの移動が止まったか）を検出することを目的とした次の工程連鎖（図４のステップ３２から始まる）が開始する。
【００１８】
ステップ３２において、システム・コンピュータによって新たな画像フレームが読み出される。ステップ２４を参照して前述した態様で、所定のＲＯＩ内の画像ピクセル強度ヒストグラムが再び算出される（ステップ３４）。ここでも、得られるピクセル強度ヒストグラムはバッファ・メモリに記憶される（ステップ３６）。次いで、ステップ３８において、ステップ２８を参照して前述した手法の任意のものを用いて、ヒストグラムを前の画像フレームのヒストグラムと比較する。大きな欠落のない状態で、新たな画像フレームのピクセル強度ヒストグラムが前の画像フレームのピクセル強度ヒストグラムに対していつ安定したかを検出する（ステップ４０）ために、様々なヒストグラム記述子の組み合わせを用いてもよいし、又はヒストグラム全体を用いても構わない。選択したヒストグラム属性（例えば、第５百分位数点及び第９０百分位数点）の変化が何らかの所定の許容度（好ましくは、ステップ３０で用いた閾値とは異なる）の範囲内になければ、ルーチンはステップ３２に戻って、処理は次の画像フレームについての後続の工程連鎖を再開する。選択したヒストグラム属性の変化が所定の許容度にあるならば、プローブが移動していないかを決定するステップ４２が実行される。
【００１９】
ステップ４２で用いられる画像の再最適化にトリガを与える基準は、Ｎ個の最新のフレームが全て、何らかの所定の許容度（１つ又は複数）の範囲内で同じピクセル強度ヒストグラム統計を示していることである。ここで、Ｎは２よりも大きい正の整数である。Ｎの値はフレーム・レート及び所定の時間量（例えば、２秒間）に基づいていてもよい。安定化の基準に合致したら、グレイ・マッピング機能の再最適化が実行される。例えば、グレイ・マップをスケーリングするか又はシフトさせて、何らかの最適な上方グレイ・レベル及び下方グレイ・レベルになるようにそれぞれピクセル強度ヒストグラムの上方境界及び下方境界をマッピングすることができる。このようなグレイ・マップ調節は基本的には当業界で公知であるが、完全を期して後に詳述する。
【００２０】
加えて、マッピング機能はまた、ブロック１４（図３を参照）において各々のデータ・ベクタに適用されるデータ圧縮曲線を含んでいてもよい。圧縮曲線は典型的には、対数関数である。例えば、ピクセル強度ヒストグラムの第９０百分位数点が２５５に接近しつつあることが見出されると、画像表示器は、輝度の高い（blooming）白いピクセルで飽和しそうになっている。この場合には、更なるグレイ・マップ調節を行なう前に、大きなピクセル値に適合するように圧縮曲線の入力ダイナミック・レンジを自動的に増大させることができる。
【００２１】
図５は、生データのヒストグラム（凹凸のある実線で示されている）に典型的なグレイ・マップ（破線で示されている）を重ね合わせて示している。この典型的なグレイ・マップは、入力値に等しいグレイ・スケール値を出力する。図５に示す生データ及びグレイ・マップが与えられた場合には、２５６個（０乃至２５５）のうち約１７１（２０乃至１９０）個のグレイ・スケール値が用いられる。この例では、グレイ・スケール値の６７％が用いられる。ＡＴＯ機能は、これらのような状況において相対的に最適なグレイ・マッピングを行なうように設計されている。
【００２２】
好適実施例によれば、ＡＴＯ機能は、前述の条件を満たす一連のピクセル強度ヒストグラムを検出するのに応答してコンピュータによって自動的に起動される。ＡＴＯが起動したら、グレイ・マッピングは、１つ又はこれよりも多いピクセル強度ヒストグラムの幾つかの特性に基づいて最適化し直される。次いで、生のピクセル強度データは、各々の値を、最適化し直されたマッピングによって確定される対応するグレイ・スケール値へ変換することによりコントラスト調節される。新たなグレイ・マップの入力レンジより外部の生のピクセル強度値は、最小（０）又は最大（２５５）のグレイ・スケール値にマッピングされる。結果として、最も関心のある生のピクセル強度データのコントラストが増大する。
【００２３】
上述のことを達成するために、コンピュータ８は、図４に示すアルゴリズムを実行した際に算出された最後のＭ個のピクセル強度ヒストグラムを利用することができる。ここで、Ｍは任意の正の整数である。代替的には、コンピュータは、新たな画像フレームのピクセル強度データに基づいて新たなピクセル強度ヒストグラムを構築することもできる。次いで、コンピュータは、各々の方向から検索することによりヒストグラムの両端点を決定する。両端点の間にある生のピクセル強度値の範囲がマップの入力レンジとなる。次いで、コンピュータは、新たなマップの入力レンジに適合するように既存のグレイ・マップを圧縮（又は拡張）する。例えば、グレイ・スケール値範囲の端点０及び端点２５５をマップの入力レンジの両端点と相関させる。次いで、各々の生のピクセル強度値は、この新たに形成されたグレイ・マップに従ってグレイ・スケール値を割り当てられる。代替的には、各々の方向から絶対的な端点（最初のノン・ゼロの入力ビン）を検索するのではなく、生のピクセル強度データの何らかの百分率が見出されるまで各々の端点からの検索を続けてもよい。下端と上端とで異なる基準を用いると、最低値及び最高値を有する生のピクセル強度データの切り取り（クリッピング）が可能になる。更なる変形によれば、データの標準偏差を算出して特定の個数の標準偏差に関連した両端点を見出すことにより、ヒストグラムの両端点を確定することもできる。また、新たなマップの入力レンジの両端点を用いて古いマップを新たなマップへ変換するのではなく、新たなマップの入力レンジの両端点の間で全く新しいマップを形成することも可能である。代替的には、多数のグレイ・マップをメモリに記憶しておき、記憶されたマップの中からコンピュータが最も適切なマップを選択して、グレイ・スケール・マッピングを実行するプロセッサにこのマップを送ることもできる。
【００２４】
上述のように、入力値及び出力値のテーブルを含んでいる古いグレイ・マップを変換することにより、新たなグレイ・マップを形成することができる。古いマップが線形の関数である場合には（図６の破線によって示されている）、新たなマップもまた線形の関数となる（図６の実直線で示されている。）。代替的には、古いマップが非線形の関数であるならば、古いマップから形成される新たなマップもまた非線形の関数となる。例えば、古いグレイ・マップが非線形の関数である場合には、マップ変換アルゴリズムを用いて、新たなマップの入力レンジ、例えば、図６のＡからＢまでの範囲内に適合するようにこの非線形の関数を圧縮（又は拡張）する。
【００２５】
より明確に述べると、新たなマップの各々の入力値ｘnew を処理して、新たなマップの対応する出力値ｙnew に到るようにする。コンピュータは、次のステップを実行する。
【００２６】
ｘnew＜Ａであるならば、ｙnew＝０
ｘnew＞Ｂであるならば、ｙnew＝２５５
Ａ≦ｘnew≦Ｂであるならば、ｙnew＝ｙold（Ｉ）
ここで、Ｉは次の式に基づいてＣＰＵによって算出されるインデクスである。
【００２７】
［１＋｛２５６−（Ｂ−Ａ）｝／（Ｂ−Ａ）］（ｘnew−Ａ）＝Ｉ
ここで、数２５６は古いマップの入力レンジを表わしており、（Ｂ−Ａ）は新たなマップの入力レンジを表わしている。新たなマップの出力値ｙnew は、インデクスＩを古いグレイ・マップに入力して、古いマップの対応する出力値を得ることにより得られる。次いで、後者の値を新たなマップへ転送する。この処理は、端点値Ａと端点値Ｂとの間にある新たなマップの入力値の全てについての出力値が古いマップから導き出されるまで繰り返される。この手法を用いると、生データのヒストグラムから決定される新たなマップの入力レンジ内に適合するように古いマップを圧縮（又は拡張）することができる。
【００２８】
各々の方向から絶対的な端点（最初のノン・ゼロの入力ビン）を検索するのではなく、生データの何らかの百分率が見出されるまで各々の端点からの検索を続けてもよい。下端と上端とで異なる基準を用いると、例えば、生データの最低値側の５％及び生データの最高値側の０．３％といった切り取りが可能になる。この手法は、古いグレイ・マップの変換（上述のマップ変換アルゴリズムを用いる）又は新たなグレイ・マップの基準に適用することができる。
【００２９】
代替的には、生データの標準偏差を算出した後に、特定の個数の標準偏差に関連した両端点を見出すことにより、両端点を確定することもできる。各々の端点において同じ基準を用いなければならないというような制約はない。
【００３０】
ホスト・コンピュータによるグレイ・マップ形成を参照して好適実施例を説明したが、当業者には、代替的に、専用のハードウェアによって新たなグレイ・マップを形成し得ることが理解されよう。
【００３１】
もう１つの実施例によれば、データ圧縮曲線が自動的に最適化される（例えば、表示される画像のコントラストを最適化する値に設定される。）。このことは好ましくは、データ圧縮ブロック内のランダム・アクセス・メモリに新たなデータ圧縮用ルックアップ・テーブルを書き込むことにより達成される。ホスト・コンピュータは、予め記憶されている多数のデータ圧縮用ルックアップ・テーブルから適切なルックアップ・テーブルを選択してもよいし、又は新たなデータ圧縮用ルックアップ・テーブルを形成してもよい。データ圧縮曲線は、該曲線のみで最適化されることもできるし、又はグレイ・スケール・マッピング機能の最適化と組み合わせて最適化されることもできる。
【００３２】
但し、本発明は、プローブの安定化がその後に続いているようなプローブの移動の検出に応答したマッピング・パラメータ又はデータ圧縮パラメータの最適化に限定されている訳ではない。この態様で撮像モードを制御することもできる。例えば、プローブが安定化したことをピクセル強度ヒストグラムが指示したときには常にズーム・モードを開始するようにすることができる。安定化は、超音波技師が関心のある解剖学的領域を見出したことを意味するものと想定されている。プローブの安定化の検出に応答して、ホスト・コンピュータは、例えば、関心領域内でベクタ密度を増大させ且つ／又は単位深さ当たりの送信焦点ゾーンの数を増大させることにより、寸法を縮小した関心領域が走査されて関心領域より外部は走査しないように送信パラメータを適応設定する。コンピュータは、プローブの移動が再開されたときにシステムを自動的に非ズーム・モードに復帰させるようにプログラムされていてもよい。代替的には、画像フレーム内の関心領域をスケーリングすることによりズーム効果を達成することもできる。
【００３３】
好適実施例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すと共に本発明の要素を均等構成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された特定の実施例に限定されている訳ではなく、特許請求の範囲内に含まれる全ての実施例を包含しているものとする。
【００３４】
特許請求の範囲において用いられている場合には、「（Ｎ＋１）個の最新の画像フレーム」という用語は、時間的に連続して取得されており、最も古い画像フレームが（Ｎ＋１）番目に新しい画像フレームであり、最も新しい画像フレームが１番目の最新の画像フレームであるような（Ｎ＋１）個の画像フレームを意味している。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の好適実施例による超音波イメージング・システムを全体的に示すブロック図である。
【図２】水平軸に沿ってピクセル強度値をプロットし、垂直軸に沿って各々のビン内での発生個数をプロットしたピクセル強度ヒストグラムを示すグラフである。
【図３】本発明の好適実施例による超音波イメージング・システムをより詳細に示すブロック図である。
【図４Ａ】図４Ｂと共に、本発明の好適実施例による動的な画像最適化アルゴリズムの工程を示す流れ図である。
【図４Ｂ】図４Ａと共に、本発明の好適実施例による動的な画像最適化アルゴリズムの工程を示す流れ図である。
【図５】従来のグレイ・マップに図２のピクセル強度ヒストグラムを重ね合わせて示すグラフである。
【図６】適応的に形成されたグレイマップに同じピクセル強度ヒストグラムを重ね合わせて示すグラフである。
【符号の説明】
２  トランスデューサ・アレイ
【図１】
0004727031.tif 000002
【図２】
0004727031.tif 000003
【図３】
0004727031.tif 000004
【図４Ａ】
0004727031.tif 000005
【図４Ｂ】
0004727031.tif 000006
【図５】
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【図６】
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