(57)【要約】本発明は、動脈のセグメントの長手軸に沿って探索され、動く壁を示す動脈のセグメントを表わす画像シーケンス中の画像を処理する、超音波画像処理システムであって、シーケンスの画像中の動脈壁を検出する半自動検出手段と、シーケンスの他の画像中の対応する動脈壁を追跡する自動リジッド追跡手段と、動脈壁の動き及び膨張率を評価する評価手段と、画像を視覚化する観察手段とを有する、システムに関連する。本発明は更に、トランスデューサ素子の湾曲した配列を有し、本発明のシステムに結合され、画像を視覚化する観察手段を有する超音波検査装置に更に関連する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
動脈のセグメントの長手軸に沿って探索され、動く壁を示す動脈のセグメントを表わす画像シーケンス中の画像を処理する、超音波画像処理システムであって、
前記シーケンスの画像中の動脈壁を検出する半自動検出手段と、
前記シーケンスの他の画像中の対応する動脈壁を追跡する自動リジッド追跡手段と、
前記動脈壁の動き及び膨張率を評価する評価手段と、
画像を視覚化する観察手段とを有する、システム。
【請求項２】
前記半自動検出手段は、
前記シーケンスの画像のうちの開始画像として参照画像を選択し、
費用関数の最小化に基づく経路探索技術によって支援され、前記開始画像中の前記動脈壁を表わす経路と称される線を描く、
ユーザ相互作用手段を有するユーザ支援動脈壁検出手段である、請求項１記載のシステム。
【請求項３】
壁を表わす経路を描画するユーザ相互作用手段は、
新しい経路構造を作成するのに前記開始画像中の開始画素を選択し、
前記開始画像中の前記開始画素と第２の選択された画素との間に経路の部分を描画し、
前記経路を構成する個々の画素の費用の合計として前記経路の部分の費用関数を評価し、
前記費用関数を最小化する経路として最適経路を選択し、
前記最適経路を記憶し、
連続する画素間の経路の部分を描出し、夫々の費用関数を評価する操作を行ない、前記最適経路を選択し、前記動脈壁に対して完全な経路が描かれるまで前記最適経路を記憶する、手段を有する、請求項２記載のシステム。
【請求項４】
前記超音波画像中の画素における勾配に基づいて個々の画素の費用を推定する手段を有する、請求項３記載のシステム。
【請求項５】
前記シーケンスの他の画像中の対応する動脈壁を追跡する自動リジッド追跡手段は、
前記開始画像中に描かれた経路の周りの関心領域を定義し、前記シーケンスの他の画像中の同じ関心領域を用い、
前記開始画像の次の現在画像を選択し、
前記開始画像中の前記経路の位置を用いて前記現在画像中の前記経路の追跡を初期化し、
前記現在画像中に壁を当て嵌めるよう前記現在画像中の前記初期経路に平行移動を適用し、
前記開始画像と同じ費用関数を用いて前記現在画像中の前記経路の費用を評価し、前記費用関数を最小化する平行移動を見つけ、
前記シーケンスの始まりと終わりに達するまでこれらの経路発見段階を繰り返す、
経路発見手段を有する、請求項３又は４記載のシステム。
【請求項６】
前記費用を評価する手段は、２次元に時間体積を加えたものと考えられる、前記シーケンスの全ての画像に対して計算される前記超音波画像中の画素における勾配に基づいて個々の画素の費用評価を行なう、請求項５記載のシステム。
【請求項７】
半自動検出及びリジッド追跡で経路発見を行なうことにより、前記壁のセグメンテーションを用いて前記シーケンスの画像中の超音波ビームに沿って動脈の拡張を計算する計算手段を有する、請求項１乃至６のうちいずれか一項記載のシステム。
【請求項８】
前記動脈の直径により拡張の比率として膨張率を計算する計算手段を有する、請求項７記載のシステム。
【請求項９】
前記超音波画像に重ね合わされた、前記動脈壁に対する色付きの経路及び前記壁の拡張に対する色付きのパターンを表示するカラー表示手段を有する、請求項１乃至８のうちいずれか一項記載のシステム。
【請求項１０】
超音波画像を処理するようにされた回路手段を有し、前記処理された画像を表示する手段を有し、前記動脈壁に関連する定量化されたパラメータを表示するために前記シーケンスの夫々の画像に対してユーザが相互作用するのを可能とするマウス又はキーボードといったユーザインタフェースを有する、ワークステーション又は特定目的プロセッサの適切にプログラムされたコンピュータを有する、請求項１乃至９のうちいずれか一項記載のシステム。
【請求項１１】
請求項１乃至９のうちいずれか一項記載のシステムで使用されるべき一組の命令を有するコンピュータプログラム。
【請求項１２】
前記トランスデューサ配列は、湾曲したトランスデューサ配列である、請求項１乃至１１のうちいずれか一項記載のシステム。
【請求項１３】
トランスデューサ素子のアレイを用い、超音波画像のシーケンスを捕捉する段階と、動脈中の異常を検出する段階とを有し、
前記シーケンスの参照画像中の動脈壁の半自動検出と、
前記シーケンスの他の画像中の対応する動脈壁の自動リジッド追跡と、
動脈壁の運動及び膨張率の評価と、
画像の視覚化とを行う、超音波医療画像処理方法。
【請求項１４】
超音波画像を捕捉する手段を有し、請求項１乃至１２のうちいずれか一項記載の画像処理システムに結合される、超音波検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、心周期の関数として動脈パラメータの印を有する動脈セグメントの超音波診断画像シーケンスを構成及び表示する処理手段を有する超音波撮像システム及び超音波検査装置に関連する。本発明はまた、当該システム及び当該装置を動作させるステップを有する画像処理方法に関する。本発明は、超音波撮像の分野において、動脈の異常及び特に大動脈瘤等の大動脈の異常を示していることが疑われている患者を検査する心臓血管用の非侵襲医療器具を提供するのに用いられる。
【背景技術】
【０００２】
動脈セグメントに関連する拡張曲線を計算する超音波画像処理方法は、特許文献１（米国特許第５，５７９，７７１号明細書、Bonnefous、１９９６年１２月３日）から公知である。特許文献１は、動脈の軸に対して垂直に延びる多数の連続的な平行な励起線の画像線によって形成される、セクショナルフレームを生じさせる超音波トランスデューサの配列を用いて、超音波撮像により動脈セグメントを特徴付ける方法を示す。当該配列は、信号処理システムへ高周波数信号を与える送信／受信回路に結合される。当該システムは、動脈の壁の半径方向の測度と変位の振幅の値とを決定し、更に位置及び時間の関数としての動脈の拡張曲線を決定する。かかる曲線は、心周期中、励起時点ｔの関数として、動脈の縦Ｘ軸に沿った励起線に対応する所与の位置における動脈の半径方向Ｚ上に動脈拡張値を示す点によって構成される。従って、特許文献１の図４Ｃは、検査されている動脈セグメントに対応する超音波信号の全ての励起線に関する異なった拡張曲線を重ね合わせて示し、これらの線は動脈のＺ軸に沿って一定間隔の位置に置かれている。
【０００３】
拡張曲線は、狭窄を調べるのには確かに非常に有利である。問題となるのは、動脈瘤を調べるときに、膨張率の評価は心臓内科医によって更に利用できることである。動脈瘤の深刻さは、その最大径を考えることによって推定されうる。従って、膨張情報は有用である。しかしながら、現在では、心臓内科医は、動脈瘤の場所において動脈壁に作用している機械的な応力は非常に適切な検討事項であると考えている。従って膨張率情報は、非常に適切な検討事項であり、望ましくは膨張情報とともに使用されるべきである。
【０００４】
他の問題は、特許文献１が、動脈の軸に対して垂直な超音波走査線による画像捕捉に基づく画像処理方法に関連するものであることである。これは、トランスデューサ素子の線形配列で超音波データを捕捉する超音波システムの使用に対応する。この種類のシステムは、浅い動脈及び頸動脈といった動脈の小さいセグメントを調べるのに適している。この種類のシステムは、動脈といった深く厚い動脈を調べること、特に腹部大動脈瘤（ＡＡＡ）を調べるのには適していない。大動脈及びＡＡＡを調べるために、望ましくは、トランスデューサ素子の湾曲した配列が用いられる。超音波データが湾曲した配列で捕捉されるとき、特許文献１に開示された動脈拡張を計算する方法は直接は使用できず、なぜならば走査線はもはや動脈の軸に対して垂直でないからである。
【０００５】
他の問題は、ゼロ拡張の時点において動脈壁の参照座標に対応する一定の値をなくすことのみを許すことである。このことは、ゼロ拡張の時点において直線的な参照線により動脈壁を表わすことに対応する。このような線形の参照表現は、医師にとって理解が困難である。従って、これらのゼロ拡張の時点における動脈壁の正確な場所及び表現が必要である。
【０００６】
腹部大動脈瘤（ＡＡＡ）は、通常の腎臓下の動脈の直径を２倍したものにより定義される。大動脈中で動脈瘤を早期診断するために、医療分野では、拡張情報と共に医師によって用いられる尺度である大動脈の膨張率の明確な定量化された指標と共に大動脈画像を耐える非侵襲的な手段が必要とされている。
【特許文献１】米国特許第５，５７９，７７１号明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
腹部大動脈瘤（ＡＡＡ）があると疑われる患者の追跡のために新しい診断情報を見つける問題を扱うために、本発明は、動脈瘤の壁の張力及び緊張に関連するパラメータの評価用の画像処理システムを提供することを目的とする。本発明は、大動脈の動脈壁の動きに関する情報を医師に与えるよう特に設計されたＡＡＡ用に開発されたシステムを提案する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この画像処理システムを、請求項１に記載する。この画像処理システムは、大動脈の壁の動きが、腹部大動脈瘤を調べるときに医師にとって有用なパラメータとともにはっきりと目に見えるという利点を与える。このシステムは、画像を視覚化するための表示手段を有し、動脈壁の異常の非侵襲的な診断用の器具を構成する。このシステムを動作させる処理ステップを有する超音波診断方法及びこのシステムに結合された超音波装置は、従属項に記載されている。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
本発明の特定の実施例について、添付の図面を参照して以下詳述する。図１Ａを参照するに、腹部大動脈瘤（ＡＡＡ）は、腎臓下の大動脈Ａの通常の直径を２倍したものによって定義される。心臓は、Ｈで示される。ＡＡＡ異常は、６５歳以上の男性の５％に見られる。ＡＡＡの最も一般的な合併症である動脈瘤の破裂は、当該年齢のグループの男性の約２％の死因であり、欧州の男性の死因の１０位である。殆どのＡＡＡは、破裂が生ずるまでは無症状であるため、全てのＡＡＡの回復のうち５０％までが緊急手術として行われる。破裂したＡＡＡの手術による死亡率は約５０％であり、病院に到着するまで生存するのはＡＡＡが破裂した患者のうちのわずかな割合のみであるため、破裂したＡＡＡについての全体地域死亡率は、９０％超であると推定される。このために、ＡＡＡのための集団検診計画に対する臨床上の及び費用的な有効性に対する関心が高まっている。捕捉された腹部大動脈瘤は、典型的には、拡張した拍動する腹部腫瘤を生じさせる大動脈の縁の非平衡性によって解剖学的に特徴付けられる。生理病理学は、破裂の危険性を含む血管についての議論を失うことからなる。実際に、大動脈は、血液組織の分布、パルス波の減衰等の幾つかの血液力学機能を満たす。これらの機能の最も基本的なことは、動脈ルーメン内に高い血圧の血液を含むことである。動脈壁の動脈瘤の病気は、拡張と称される完全性の部分的な欠如又は破裂に対応する完全性の全体的な損失を特徴とする。従って、大動脈の中の動脈瘤を早期に診断するために、医療分野では、大動脈の膨張率のはっきりとした定量化された標識と共に大動脈の画像を与える非侵襲的な手段が必要である。それに加えて、侵襲的手段の代わりに非侵襲的な手段を用いることが重要であり、なぜならば非侵襲的手段は大動脈の圧力を変化させ、従って実際の大動脈の膨張率を変化させるからである。
【００１０】
腹部大動脈瘤（ＡＡＡ）の深刻さは、一般的にはその最大径を考慮することにより臨床的に推定される。しかしながら、ＡＡＡ形状の色の異なった陰影として壁の応力を示す図１Ｂを参照するに、従って、膨張率情報は、拡張情報よりも適切な検討事項である。実際に、壁の応力が物質の強さを超えると、物質の破損が生ずることが知られている。選択的なＡＡＡ回復の手術の印は、一般的には動脈瘤の寸法が直径4.5cm乃至5cmよりも大きいことに基づくものであり、最も頻繁に用いられる医学的な方法は、注意深く待つことであり、動脈瘤の直径は、患者の手術を行うことが妥当な寸法まで拡大したことについて検出されるよう定期的に再測定される。現在では、5cm未満の直径を有するＡＡＡが破裂しうることも知られている。従って、明らかに、更なる診断情報が必要である。従って、望ましくは、膨張率情報が用いられることとなる。
【００１１】
本発明は、動脈瘤の壁の張力及び緊張の評価用の大動脈パラメータを提供する画像処理システム及び画像処理方法を提供する。システム及び方法は、ＡＡＡ用に開発され、大動脈の動脈壁の動作についての情報を医師に与えるよう特に設計されている。
【００１２】
まず方法について説明する。この方法は、動脈の拡張及び膨張率を推定するために、動脈壁の位置を自動的に又は限られたユーザ相互作用で、また画像シーケンス中の任意の時間において評価することを可能とする。
【００１３】
図２を参照するに、画像シーケンスの処理は、以下の主な段階へ分けられる。
（１）画像シーケンスを捕捉する段階２１。
（２）ユーザ相互作用をライブワイヤ検出と組み合わせたものによる大動脈の近位壁と遠位壁の半自動検出段階２２。この段階は、シーケンスの１つのフレームに適用される。
（３）シーケンス中の２つの壁の自動リジッド追跡段階２３。
（４）動脈壁の動き及び拡張の評価段階２４。
（５）シーケンス中の結果の表示段階２５。
【００１４】
この腹部大動脈瘤壁運動（ＡＡＡＷＭ）ツールは、特に、以下のことを含む。
【００１５】
（１）直線配列を用いた、例えば大動脈のセグメントといった、大動脈のセグメントの超音波画像のシーケンスの捕捉２１。この動脈セグメントは、長手軸を有し、図３又は図１１又は図１２に示すようなグレースケール画像で表わされる。
【００１６】
図１４を参照するに、本発明の原理により構築された超音波撮像システムは、ブロック図で示される。以下説明する実施例では、この超音波撮像システムは、大動脈の検査用のツールとして使用される。この超音波撮像システムは、半径方向に運動する壁を有する動脈セグメントを視覚化し、動脈セグメントの所与の位置で心周期中の異なった時点の関数として、血圧の影響下で生ずる半径方向の動脈拡張を定量化する、本発明の画像処理方法を実行するサブシステムを有する。
【００１７】
（２）シーケンスの１つの画像中の、エコー情報に基づく、動脈壁の半自動セグメント化２２。図４のブロック図に示すように、ユーザは、シーケンスの１つの画像と相互作用し、ライブワイヤ技術と称される技術を用いて動脈境界の支援された描画を行う。ユーザは、図３に示すシーケンスの任意の画像中で動脈壁の境界を描きうる。従って、図６の追跡伝搬法によって示すように、ユーザは、ｎと付番される開始画像として、境界の定義が最善のコントラストで現れるものを選択しうる。ライブワイヤ技術は、画像中の勾配の最大及び最小の大きさを夫々表すｍａｘＧｒａｄ及びｍｉｎＧｒａｄと称される値の推定を含む。エコー画像はノイズが多いため、画像は、勾配の推定の前にガウシアン・フィルタを用いて平滑化される。次に、大動脈の境界を描くのに適合されたライブワイヤ技術用の費用関数が定義される。
【００１８】
（３）図７に示し、また、図８及び図９のブロック図に示す、シーケンスの残りの大動脈壁位置の自動リジッド追跡２３。追跡は、ユーザが大動脈の壁の境界を描いた開始画像から開始する。図６の追跡伝搬法を参照するに、ｎで付番された開始画像が画像シーケンス４の真ん中にあれば、全体画像シーケンス４に対する完全な追跡を与えるよう、前方追跡２及び後方追跡１が行われる。前方追跡２に関して、原理は、以前のフレームｎ中で見つかったのと同じ位置で現在フレーム（ｎ＋１）中の構造の位置を初期化すること、次に、例えば図７に示すように、現在フレームの境界を当てはめるために構造を移動させることである。構造の動きは、垂直及び水平の平行移動に限られる。現在フレーム中の最善の当てはめを決定するために、費用関数の最小化に基づいて最適化規準が用いられる。
【００１９】
（４）直線湾曲配列を用いて超音波システムで腹部大動脈の拡張及び膨張率を測定するための追加的な処理２４。
【００２０】
（５）例えば図１１のボックスに示すように調べられている動脈に関連するパラメータの出力２５。本発明の方法は、体内人工器官での処置の前及び処置の後に、成長の監視の文脈において腹部大動脈瘤（ＡＡＡ）の拡張を測定するのに使用されうる。局所的な動きの勾配は、局所的な緊張を示す。動脈瘤の低い脈動性は、拡張した壁により弾性でなくなった動脈の指標であり、重大な健康被害である破裂の危険性の指標でありうる。ステント処置の後の高い脈動性は、ステント内の漏れを示し、更なる臨床的な介入を必要とする動脈瘤の再潅流を示す。
【００２１】
図１４は、以下説明する画像処理方法の段階を実行する本発明による医療観察システム１５０を示す図である。システムは、画像のシーケンスのディジタル画像データを捕捉する手段１５１を有し、この画像処理方法によりこれらのデータを処理するコンピュータ手段１５３に結合される。データ処理装置１５３は、本発明により医療画像データを処理する方法を実施するようプログラムされる。特に、データ処理装置１５３は、方法の段階を実行する計算手段及びメモリ手段を有する。方法を実行するための予めプログラムされた命令を有するコンピュータプログラムプロダクトもまた実施されうる。本発明の方法の段階は、例えば医療パラメータを推定するために、記憶された医療画像に適用されうる。医療監視システムは、コネクション１５７によりシステム１５３へ画像データを提供する。システムは、処理された画像データを表示手段及び／又は記憶手段へ与える。表示手段１５４は、画面でありうる。記憶手段は、システム１５３のメモリでありうる。当該記憶手段は、或いは外部記憶手段であってもよい。この画像観察システム１５３は、本発明による方法の段階の機能を実行するようにされた、適切にプログラムされたコンピュータ、又は、ＬＵＴ、メモリ、フィルタ、論理演算部をいった回路手段を有する専用プロセッサを含みうる。システム１５３はまた、キーボード１５５及びマウス１５６を含みうる。ユーザが方法の選択された段階においてシステムの処理手段を作動させる制御手段１５８を構成するよう、画面上にマウスのクリックによってアクティブ化されるようアイコンが設けられても良く、又は、システムに特別な押しボタンが設けられてもよい。医療観察システム１５０は、超音波検査装置１５１に組み込まれてもよい。この医療検査装置１５１は、その上に患者が横たわる寝台、又は装置に対して患者の位置を決定する他の要素を含みうる。超音波検査装置１５１によって生成される画像データは、医療観察システム１５０へ供給される。腹部大動脈瘤壁運動（ＡＡＡＷＭ）ツールを形成する上述の段階の技術的な実施について、以下より詳細に示す。動脈壁の境界及び「構造」の語は、同じ意味を有し、セグメント化された対象を表わす。
【００２２】
冒頭に記載の従来技術によって示されるように、患者の頸動脈に適用されるリニアプローブを用いて大動脈の拡張を決定することが既に知られている。公知の方法は、患者の大動脈の検査に用いられるプローブが湾曲しているため、本発明の方法を実行するのにはもはや適していない。大動脈の動脈瘤は、検査されている被検体によって、非常に変わる形状及び寸法を有する。従って、シーケンスの画像中の壁（構造）の検出は、非常に適応性の高いセグメンテーション・ツールである。画像の可変性に対応するために、ユーザの相互作用を、画像のセグメント化のためのより自動的な処理と組み合わせることが望ましい。従って、ユーザは、自分が選択しうるシーケンスの１つの画像中のＡＡＡ壁の境界を線引きするよう求められる。この線引きは半自動的であり、「ライブワイヤ（Live-Wire）」と称される技術に基づいており、これについては、A.X.Falcao、J.K.Udupa、S.  Samarasekera、S.Sharma及びB.E.Hirsh著、「User-Steered  Image  Segmentation  Paradigms;  Live  Wire  and  Live  Lane」、「Graphical  Models  and  Image  Processing  60,  第２３３乃至２６０頁、１９９８年」に記載されている。本発明の方法の原理は、この境界上でユーザにより選択された連続的な点の間に配置された境界の自動検出を行うことである。境界の検出は、費用関数の最適化に基づく。
【００２３】
［ステップ１の実施：画像シーケンスの捕捉］
例として、腹部大動脈瘤（ＡＡＡ）の処理されたシーケンスは、Ｃ５−２プローブ及びPhilipsＨＤＩ５０００スキャナを用いて、組織ドップラ撮像（ＴＤＩ）モダリティで捕捉された。
【００２４】
［ステップ２の実施：１つの選択されたフレーム中の半自動エッジ検出］
図１４を参照し、境界の支援された描画のために図３を参照するに、ユーザは、画面１５４上に表示されたｎと付番された画像のシーケンス中に選択された開始画像を視覚化している間、マウス１５６の左又は右ボタンをクリックし、マウスを移動させうる。図４を参照するに、左クリック４１は、境界を始め、境界内の中間点を選択するのに使用されうる。右クリック４７は、境界を終了するのに用いられる。境界は、「経路（path）」構造に格納される。様々なユーザ相互作用の取り扱いについて以下に示す。
【００２５】
左クリック４１で、最初のクリックであれば、新しい経路構造を作成する４２；
そうでなければ、経路構造に一時経路を追加する４３。
【００２６】
マウスの移動４４で、最後の左クリックと現在のカーソル位置の間に最適経路を見つけ４５、又は結果と共に一時経路を埋める４６。
【００２７】
右クリック４７で、一時経路を経路構造に追加する４８。又は経路を終了する４９。
【００２８】
費用関数は、マウスの２つの連続する位置の間の最適経路を決定するのに用いられる。第１の位置は、ユーザのクリックに常に関連する。第２の位置は、マウスの現在位置又はユーザのクリックのいずれかでありうる。これは、経路探索技術によりどこに最適経路が見つかったかをリアルタイムでユーザに示すことを可能とする。マウスの２つの位置の間の経路の費用は、経路を構成する個々の画素の費用の和である。経路探索技術の目的は、経路の費用を最小化することであるため、境界の位置における個々の画素の費用は小さくなくてはならない。個々の費用は、エコー画像の勾配に基づく。エコー画像はかなりノイズが多いため、勾配推定の前に、まず、ガウシアン・フィルタを用いて平滑化される。画素の費用は、以下の式、
【００２９】
【数１】
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で定義され、式中、ｍａｘＧｒａｄ及びｍｉｎＧｒａｄは、勾配の最大及び最小の大きさを夫々表わす。個々の画素の費用は、ユーザが相互作用する画像の各画素に対して計算される。図５は、低費用が濃く、画像境界を表わす、最適経路検出のための画素費用の画像を示す。
【００３０】
［ステップ３の実施：画像シーケンスＳ中の構造リジッド追跡］
実際は、大動脈瘤は、画像シーケンスを通じて大きく変形することはない。最初の近似として、平行移動に限られた運動のリジッド追跡が、シーケンスの残りの構造を自動的に検出するのに使用されうる。追跡は、シーケンスの最初に選択されたフレーム中でユーザによって与えられる半自動化されたセグメンテーションの結果で初期化される。構造とも称される近位壁及び遠位壁は、全体シーケンス中で個々に追跡される。
【００３１】
図８を参照するに、リジッド追跡は、以下の一般的なサブステップを含む。
【００３２】
開始フレームと称される選択されたフレームｎ中の構造と称される近位及び遠位壁境界を描くサブステップ８１及び８２。
【００３３】
各構造の周りのＲＯＩと示される関心領域を定義するサブステップ８３、８４。図３は、Ｐ１で示される近位壁境界の決定のためのＲＯＩＰと称される１つのＲＯＩの定義と、Ｐ２によって示される遠位壁境界の決定のためのＲＯＩＤと称される１つのＲＯＩの定義とを示す。シーケンスの全てのフレーム中で同じＲＯＩが使用される。
【００３４】
ＲＯＩＰ及びＲＯＩＤ中で近位及び遠位壁境界を追跡するサブステップ８５、８６。
【００３５】
図７及び図９を参照するに、リジッド追跡は、シーケンスＳのｎによって示される選択されたフレーム中で半自動的にセグメント化された構造でサブステップ９１を初期化する。図６に示すように、追跡は、選択されたフレームｎから開始し、後方追跡と称される方向１に従ってシーケンスの始まりへ向かって、また、前方追跡と称される方向２に従ってシーケンスの終わりへ向かって伝搬する。シーケンス中の１つの構造についてのリジッド追跡の繰り返しを、図６及び図９を参照して説明する。この説明は、前方追跡２に限られる。後方追跡１についての技術は完全に対称なものである。リジッド追跡は、以下の詳細なサブステップを含む。
【００３６】
シーケンスＳにおいて、画像シーケンス４中の開始フレームｎの選択９１と、図４に示すステップ２及び詳細なサブステップ４１乃至４９を参照して詳細に説明する経路を描く。
【００３７】
図７を参照するに、座標Ｘ、Ｙで経路の位置の初期推定としてフレームｎ中の経路の位置Ｐを用い、次のフレーム（ｎ＋１）中の経路Ｐ’の推定９２を行う。原理的には、サブステップ９２において、以前のフレームｎにおいて見つけたのと同じ位置で現在フレーム（ｎ＋１）中の構造の位置を初期化し、現在フレームの境界を与え嵌めるよう構造を移動させることである。
【００３８】
経路の各点の潜在的なものの和としてフレーム（ｎ＋１）中の現在位置における経路の費用の評価９３。現在フレーム中の最善の当て嵌めを決定するために、最適化規準が定義される。この規準は、サブステップ９３における費用関数の最小化である。以前のステップ２において用いた原理と同様に、構造の費用は、構造の全ての画素の費用の和として定義される。
【００３９】
経路の費用を最小化する限られた数の可能な平行移動のから平行移動を見つける９４。最適な平行移動についての探索は、サブステップ９４において許された平行移動の制限内で可能な平行移動の完全な探索で実現される。構造の移動は、垂直及び水平の平行移動に限られる。
【００４０】
以前のステップで見つけた最適な平行移動により経路を移動させる９５。運動の連続性の仮定は、サブステップ９５において平行移動が考慮された領域を減少させるのに用いられる。
【００４１】
シーケンスの終わりまでの経路の推定のサブステップ９２からの繰り返し９６。
【００４２】
シーケンス中の構造の空間的・時間的追跡に用いられる費用関数は、式（１）として計算された個々の画素費用に基づく。主な差は、勾配がシーケンスの全てのフレームに対して計算されること、及び、これらのフレームが２次元（Ｘ，Ｙ）＋時間（ｔ）体積［（２−Ｄ＋ｔ）体積］として考えられ、個々のフレームとして考えられるのではないことである。これは、シーケンス中の勾配の空間的・時間的な推定を与える。この技術は、時間方向に勾配を平滑化するため興味深いものであり、これは連続するフレーム間でより多くの移動連続性を確実とする。（２−Ｄ＋ｔ）勾配の計算は、ＡＡＡＷＭツールの全体の処理の最も時間のかかるステップであるため、この計算は、近位壁境界決定についてはＲＯＩＰ、遠位壁境界決定についてはＲＯＩＤによって示される関心領域内で実行される。シーケンスの全てのフレームで同じＲＯＩが用いられ、従って（２−Ｄ＋ｔ）画像を定義する。ＲＯＩＰ及びＲＯＩＤについての費用画像は、図１０Ａ及び図１０Ｂに夫々示されており、これは各ＲＯＩに対する（２−Ｄ＋ｔ）潜在関数の２次元ビューを示す。
【００４３】
［ステップ４の実施：動脈拡張の評価］
壁の動きを処理するのに用いられる超音波カラー情報は、超音波未加工カラーデータである。これは、超音波カラースキャンのラインと、各ラインに対する深さ方向の測度の推定値から構成される。膨張率は、画像中の動脈壁上の２つの反対の点を選択することにより相互作用的に選択される。２つの点は、選択された位置における直径を表わすよう、図１１に示すようにセグメント１１によって連結される。膨張率ｄの評価の前提条件は、図１１及び図１２に示すように、動脈壁の拡張が計算されていることである。
【００４４】
拡張の推定は、各超音波カラー線についての２つの構造の間の移動の差の結果である。図１２の画像及び図１３のボックスによって示されるように、拡張は、従来技術で引用された文献に開示されているように、アプリケーションのインタフェース用の入力データを与えるために計算される。膨張率ｄは、選択された直径位置において、以下の式、
【００４５】
【数２】
2006510412.tif 000004
を用いて計算される。
【００４６】
［ステップ５の実施：画像及びパラメータの表示］
画像中の運動を表わすために、運動の推定される方向に関する選択がなされねばならない。この適用では、動脈壁の運動が動脈の主軸に対して垂直であると仮定される。シーケンスの各フレーム中に与えられたディスプレイは、２種類の情報に限られる。第１の種類は、構造の位置である。構造１２と称される近位壁及び遠位壁は、色で示され、望ましくは、第１の色と称される同じ色で示される。次に、各超音波カラーラインに沿った各壁の動きは、望ましくは第２の色と称される他の色で表わされる。運動なしについての基準ラインは、構造自体であり、振幅は構造位置から開始して表わされる。第２の色のラインの表現は、各運動振幅に対して選択された投影の方向を理解することを可能とする。第２の色のラインは、超音波カラーラインの間の動きの全体形状１３を表わすよう相互接続される。処理の後、図１２及び図１３に示すように、結果は専用インタフェース上に要約される。図１２は、ユーザにより選択されたフレームに対応するエコー画像をグレーレベルで、セグメンテーションの結果及び拡張の振幅とともに表わす。図１２の画像はまた、拡張の振幅を表わす。図１３のボックスは、動脈パラメータを表示する。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１Ａ】大動脈及び腹部大動脈瘤（ＡＡＡ）を概略的に示す図である。
【図１Ｂ】腹部大動脈瘤上の壁の応力の分布を示す図である。
【図２】本発明の方法の主なステップを示すブロック図である。
【図３】画像シーケンス中の画像をＲＯＩＰ及びＲＯＩＤ中に描かれた壁の境界とともに示す図である。
【図４】動脈壁境界を描画するためのユーザ相互作用を示すブロック図である。
【図５】最適経路検出についての画素費用の画像を示す図である。
【図６】追跡伝搬法を示す図である。
【図７】シーケンスの画像中の壁境界追跡を示す図である。
【図８】画像シーケンス中のＲＯＩＰ及びＲＯＩＤを用いて壁の境界を見つける追跡段階のサブステップを示すブロック図である。
【図９】シーケンス画像中の前方又は後方リジッド追跡のサブステップを示すブロック図である。
【図１０Ａ】ＲＯＩＰ及びＲＯＩＤについての（２−Ｄ＋ｔ）潜在関数の２つのビューのうちの１つを示す図である。
【図１０Ｂ】ＲＯＩＰ及びＲＯＩＤについての（２−Ｄ＋ｔ）潜在関数の２つのビューのうちの１つを示す図である。
【図１１】超音波画像を膨張率の計算のための大動脈の直径の反復的な選択の印と共に示す図である。
【図１２】超音波画像を大動脈の拡張の印と共に示す図である。
【図１３】大動脈のセグメントに関連するパラメータを与える情報のボックスを示す図である。
【図１４】本発明の方法を実行する処理及び表示手段を有する観察システムを有する検査装置のブロック図である。
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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１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【国際調査報告】
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