(57)【要約】変形する３Ｄ物体の画像シーケンスを該物体の壁の動きの指示を伴って表示する画像処理方法が、画像シーケンスの画像データを収集するステップと、前記シーケンスの画像における３Ｄ物体をセグメント化して該３Ｄ物体の壁を突き止めるステップと、該壁のボクセル又は部分を、基準として選択された前記シーケンスにおける１つの画像における前記３Ｄ物体の壁に対する前記ボクセル又は部分の変位の関数としてカラー化するステップとを有している。上記壁のカラーコード化されたボクセル又は部分を伴う上記３Ｄ物体のカラー画像は、ユーザが上記物体の壁の動きを推定するためにシーケンスで表示される。この方法は、壁が動きを有するような器官の超音波画像を調べるために医療検査装置において使用される。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
変形可能な３Ｄ物体の画像シーケンスを該物体の壁の動きの指示を伴って表示する画像処理方法において、画像シーケンスの画像データを収集するステップと、前記シーケンスの画像における前記３Ｄ物体をセグメント化して前記３Ｄ物体の壁を突き止めるステップと、前記壁のボクセル又は部分を、基準として選択された前記シーケンスにおける１つの画像における前記３Ｄ物体の壁に対する前記ボクセル又は部分の変位の関数としてカラー化するステップとを有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理方法において、基準として選択された前記シーケンスにおける前記１つの画像における前記３Ｄ物体が、該３Ｄ基準物体の前記壁を表す境界を有する二進物体を提供するように処理されることを特徴とする画像処理方法。
【請求項３】
請求項２に記載の画像処理方法において、前記変位が、前記セグメント化されたシーケンスの画像における前記３Ｄセグメント化物体の壁の対応するボクセル又は部分と前記二進３Ｄ基準物体の境界との間の予め定義された距離値として測定されることを特徴とする画像処理方法。
【請求項４】
請求項１ないし３の何れか一項に記載の画像処理方法において、前記セグメント化された画像における前記３Ｄ物体の壁が、辺により連結された一群の面又は一群のゾーンにより表されることを特徴とする画像処理方法。
【請求項５】
請求項４に記載の画像処理方法において、前記予め定義された距離値は、前記面又は領域の各所定の点からこれら所定の点と前記二進３Ｄ基準物体の境界との間の距離を測定するために延びる線上で定義されることを特徴とする画像処理方法。
【請求項６】
請求項１ないし３の何れか一項に記載の画像処理方法において、前記セグメント化された画像における前記３Ｄ物体の壁が、壁部分を形成するボクセル又はボクセルの集合により表されることを特徴とする画像処理方法。
【請求項７】
請求項６に記載の画像処理方法において、前記予め定義された距離値は、前記壁のボクセルから又は前記壁の部分における所定のボクセルから、これらボクセルと前記二進３Ｄ基準物体の境界との間で延びる線上で定義されることを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
請求項１ないし７の何れか一項に記載の画像処理方法において、前記壁のボクセル若しくは部分又は前記セグメント化された３Ｄ物体の面若しくはゾーンに、前記３Ｄ基準物体の境界に対するこれらの測定された距離の関数であるようなカラーコード化された尺度の各カラーが割り付けられることを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
請求項８に記載の画像処理方法において、前記セグメント化された画像における３Ｄ物体の断面を表す２Ｄ画像が形成され、該セグメント化された物体が、カラーが前記３Ｄ基準物体の境界に対する測定距離の関数であるようなカラー化された部分を有する壁により表されることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１０】
請求項１ないし９の何れか一項に記載の画像処理方法において、当該関心の物体が心臓の左心室であることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１１】
請求項１ないし１０の何れか一項に記載の画像処理方法において、前記カラーコード化された３Ｄ物体が２Ｄ画像又は３Ｄ画像のシーケンスとして表示されることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１２】
請求項１ないし１１の何れか一項に記載の方法により画像データを処理するように構成された、適切にプログラムされたコンピュータ又は回路手段を備える専用プロセッサを有することを特徴とするシステム。
【請求項１３】
医療デジタル画像データを収集する手段を有するような装置において、前記医療デジタル画像データにアクセスすると共に該画像データを処理する請求項１２に記載のシステムを有し、該処理された画像を表示する手段を有することを特徴とする装置。
【請求項１４】
請求項１ないし１１の何れか一項に記載の画像処理方法を実行するような手段を有する超音波検査装置において、変形可能な３Ｄ物体の超音波画像シーケンスを該物体の壁の動きの指示を伴って表示する表示手段を有すると共に、画像シーケンスの超音波画像データを収集し、前記シーケンスの画像における前記３Ｄ物体をセグメント化して前記３Ｄ物体の壁を突き止め、且つ、前記壁のボクセル又は部分を、基準として選択された前記シーケンスにおける１つの画像における前記３Ｄ物体の対応するボクセル又は部分に対する変位の関数としてカラー化する手段を有することを特徴とする超音波検査装置。
【請求項１５】
請求項１ないし１１の何れか一項に記載の方法を実行する一群の命令を有するコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、変形する３Ｄ物体の画像シーケンスを該物体の壁の動きの指示を伴って表示する画像処理方法に関する。本発明は、特に、時間的に移動する壁を有するような人体器官の３Ｄ超音波画像のシーケンスを処理及び表示し、該画像シーケンスの時間内において当該人体器官の壁の動きの指示を提供するような画像処理方法に関する。本発明は、特には、超音波医療装置又はシステムであって、斯かる装置又はシステムにより生成された超音波３Ｄ画像シーケンスを処理して、３Ｄ超音波画像のシーケンスが登録された時間遅延にわたって当該器官の壁が運動する態様から器官の病変を調べ及び検出するような装置又はシステムに用途を有する。
【０００２】
【従来の技術】
３Ｄ物体をモデル化する技術は、１９９４年６月２０〜２２日、米国、シアトルにおける“コンピュータ・ビジョン及びパターン認識に関する国際会議（ＣＶＰＲ’９４）の過程”での“単体網目（Ｓｉｍｐｌｅｘ Ｍｅｓｈｅｓ）：３Ｄ形状再現用の一般表現”なる題名の文献においてＨ． Ｄｅｌｉｎｇｅｔｔｅにより既に開示されている。この文献においては、三次元物体を再現するための物理に基づく方法が提示されている。この方法は、“単体網目”の幾何学構造に基づいている。網目の弾性的振る舞いが、各頂点（網目のノード）において抽出される単体角を経る平均曲率を制御するような局所安定化関数によりモデル化される。これらの関数は、視点不変的、固有的及び縮尺感知的である。通常の格子上で定義される変形可能な面とは異なり、単体網目は非常に適応的な構造である。高度に湾曲された又は不正確な部分における網目分解能を増加させる改善処理も開示されている。複体モデルを再現するために単体網目を連結する処理は、単純な形状を有する部分を用いて実行することができる。単体網目は一定の頂点連結度を有する。３Ｄ表面を表すためには、各頂点が３つの隣接する頂点に連結された２Ｄ単体網目が使用される。単体網目の構造は、引用された上記文献の図１により示されるように、三角形分割の構造に対して二重となる。これは、全ての型式の配向可能な面を表すことができる。単体網目上の輪郭は、該単体網目上の隣接する頂点に存する閉じた多面鎖として定義される。該輪郭は、自体が交差しないことに限定される。輪郭は、変形可能なモデルであり、埋め込まれた単体網目とは独立に扱われる。全ての範囲の可能性のある網目変換を達成するために、４つの独立した変換が定義される。これらは、面に辺を挿入する又は面の辺を削除することにある。単体網目の描写は、平面幾何学図形で使用される角度を一般化した単体角の定義、及び当該頂点が該頂点の３つの隣接部に対してどの様に配置されるかを記述するようなメトリック・パラメータの定義を有する。各頂点の動的性はニュートンの運動の法則により与えられる。変形とは、当該形状が滑らかにされるのを強制する力及び当該網目が３Ｄデータに近くなるのを強制する力を意味し、内力が物理的に基づくモデルの外部の強制に対する応答を決定する。内力は、固有な、視点不変的な及び縮尺依存的なものとして表される。同様の形の強制が輪郭に関しても成り立つ。従って、上記の引用した文献は所与の３Ｄ物体を表すための簡単なモデルを提供する。これは、該モデルを再整形及び調整するために関心の３Ｄ物体に付与されるべき力を定義する。上記“単体網目技術”は強力なセグメント化方法である。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の目的は、関心の３Ｄ物体の体積の変化の定量化された指示を、コード化された態様で（好ましくはカラーコード化された形で）表示する画像処理方法を提案することにある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
関心の３Ｄ物体の壁の動きは、３Ｄ画像のシーケンスとして登録される。該シーケンスの各３Ｄ画像は、所与の時点における関心の３Ｄ物体を表す。該物体の壁はゾーンに分割され、これらゾーンの色は、各ゾーンの変位の定量化を可能にするために１つの画像から後続の画像へとカラーのコードに従って変化する。特に、本発明の目的は、このような方法を心室の壁の動き、特には左心室の壁の動きに適用することである。
【０００５】
この目的のため、本発明は請求項１に記載したような画像処理方法を提案する。この画像処理方法は、心臓の左心室の超音波３Ｄ画像のシーケンスを処理するのに特に価値がある。また、本発明は画像処理手段を有する超音波医療検査装置、及び斯かる方法を実行するプログラム製品にも関する。
【０００６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を、添付図面を参照して詳細に説明する。
本発明は、例えば心臓の左心室の３Ｄ超音波画像のシーケンスに適用されるべき画像処理方法に関するものである。この方法は、超音波システム若しくは装置又は当業者に既知の他のシステムにより形成することが可能な他の器官の３Ｄ画像のシーケンスに適用することもできる。本画像処理方法は以下の幾つかのステップを有する：
１）関心の物体の３Ｄ画像のシーケンスの収集
図１Ａを参照すると、本例においては、心臓の左心室の３Ｄ画像が超音波検査装置を用いて収集される。図１Ａは、斯様な画像の１つを表している。これらの画像は、画像のシーケンスを得るために、１群の画像に組み立てられる。左心室の画像の場合、シーケンスは毎秒１５ないし３０又は５０画像のレートで収集することができ、該シーケンスの各画像は好ましくは心拍周期の１時点に関連されるものとする。斯かるシーケンスの３Ｄ画像は、心拍周期の同じ時点に関して毎月又は規則的な日付で収集することもできる。別の器官の３Ｄ画像のシーケンスを形成する他の例は、超音波装置の操作者により又は医師により、運動する器官の又は形状若しくは寸法が時間的に変化するような器官の疾病を診断するのを補助するために見付けることができる。
【０００７】
２）上記シーケンスの３Ｄ画像のセグメント
画像シーケンスの収集の後、これら画像はセグメント化される。当該シーケンスの画像における関心の３Ｄ物体をセグメント化することが可能な如何なるセグメント化の方法も使用することができる。該セグメント化処理の結果は、関心の物体の壁（例えば心臓の左心室の壁）のボクセル（ｖｏｘｅｌ）を見付けるのを可能にする。
【０００８】
図１Ｂを参照すると、好ましくは“単体網目（Ｓｉｍｐｌｅｘ Ｍｅｓｈ）”のセグメント化技術が使用される。何故なら、該技術は強力であって、優れた結果を与えるからである。この単体網目技術は、現状技術として先に引用した文献に関連して前述した通りである。使用される“単体網目モデル”が図１Ｂに図示されている。セグメント化ステップは、該単体網目モデルを図１Ａの関心の３Ｄ物体上にマッピングすることにある。この処理は当該シーケンスの各画像に対して実行されるので、セグメント化された３Ｄ物体のシーケンスが形成され、当該関心物体の壁が面及び辺を持つ単体網目モデルにより表される。
【０００９】
３）関心物体の壁の、当該シーケンスの２つの画像の間における変位の推定
心臓の左心室の例においては、当該ステップの開始時に、関心の３Ｄ物体、即ち心臓左心室が、基準として選択された１つのシーケンス画像において考察される。例えば、基準の画像は、関心の３Ｄ物体が最小である場合のもの、又は該３Ｄ画像が最大である場合のものであり得る。他の規準は、調べられる器官又は疾病に従って考察される。心拍周期の間に該左心室が形状的及び寸法的に変化するような当該シーケンスの他の画像も１つずつ考察される。
【００１０】
図２Ａ及び図２Ｂを参照すると、説明する本例においては、原シーケンスの基準画像は最小の３Ｄ関心物体の画像である。該基準画像の関心物体は、以降、ＲＯで示す３Ｄ基準物体と称する。この３Ｄ基準物体が、セグメント化された画像のシーケンスにおける対応するセグメント化された画像において考察される。この対応するセグメント化画像は、セグメント化されたシーケンスの第１画像と呼ばれ、ＳＯにより示される。該セグメント化シーケンスの時間的に第２の画像が、この第１セグメント化画像に対して比較される。
【００１１】
この第１セグメント化画像ＳＯは、３Ｄセグメント化基準物体を二進の３Ｄ基準物体に変換するために処理される。しかしながら、これは簡略化のために依然としてＲＯにより示される。例えば、３Ｄ基準物体内のボクセルは値１とされ、該３Ｄ基準物体外のボクセルは値０とされる。該３Ｄ物体の境界は０領域と１領域との間に位置され、当該器官の壁の位置を表す。二進物体に境界を割り当てる他の可能性も、当業者により既知のように、使用することができる。かくして、セグメント化シーケンスの第１画像における３Ｄ基準物体ＲＯが二進３Ｄ基準物体となるので、ＳＯにより示される３Ｄ物体は、以下当該セグメント化シーケンスの第２画像において考察される。
【００１２】
上述したように、セグメント化された画像は幾つかの可能性のある画像セグメント化方法から結果として得ることができる。セグメント化の各方法においても、セグメント化画像の３Ｄ物体と二進基準画像の３Ｄ物体との間の壁の動きを決定する幾つかの可能性のある方法が存在する。
【００１３】
３Ｄ物体が単体網目モデルを使用してセグメント化されている場合、該物体はＺにより示される面を有する。ＺＣにより示される重心が、或る面Ｚにおいて考察される。第１画像の二進３Ｄ基準物体ＲＯの重心Ｃ１及び第２画像のセグメント化３Ｄ物体ＳＯの重心Ｃ２も考察される。ここで、上記二進画像及びセグメント化画像において考察される３Ｄ物体の壁の間の距離の決定に関して、幾つかの方法例が提案される。
【００１４】
図２Ｂを参照すると、或る例においては、上記２つの像の３Ｄ物体の重心が一致して又は一致しないで位置されているかを知ることができる。これらが一致して位置されていない場合は、これらの点Ｃ１、Ｃ２を重ねるように平行移動処理を実行することができる。前記面の中心ＺＣのボクセルの位置における壁の変位は、該面の中心ＺＣを第１及び第２の３Ｄ物体ＲＯ、ＳＯの共通重心Ｃ１、Ｃ２に接続する線に沿って測定される、第１画像の二進３Ｄ基準物体ＲＯの境界と第２画像のセグメント化３Ｄ物体の当該面の中心ＺＣとの間のＤにより示される距離として定義することができる。
【００１５】
図２Ａを参照すると、他の例においては、第１及び第２画像における３Ｄ物体ＲＯ、ＳＯの重心Ｃ１、Ｃ２が重ね合わされていないことが分かり、これらの点を一致させるような処理は実行されない。第２画像のセグメント化３Ｄ画像の面Ｚの中心ＺＣから、この面Ｚに直角に線が引かれる。この例において、二進３Ｄ基準物体ＲＯに対するセグメント化３Ｄ物体ＳＯの壁の距離Ｄは、この線上における上記二進３Ｄ物体の境界と上記セグメント化３Ｄ物体の上記面の中心との間の目安として定義することができる。
【００１６】
他の例においては、上記距離は他の方法により、上記面の中心ＺＣと当該３Ｄ物体の第１又は第２表現の中心Ｃ１又はＣ１の一方とを結ぶ線上における、上記二進３Ｄ物体の境界と上記セグメント化３Ｄ物体の上記面の中心ＺＣとの間の測定値により定義することができる。
【００１７】
上記距離Ｄの他の多数の異なる定義も可能である。
【００１８】
３Ｄ物体の画像シーケンスが単体網目方法を用いてセグメント化されていない場合は、ゾーンＺをセグメント化された第２の３Ｄ物体ＳＯ上に制限することができ、上述したのと同一の方法を、１つの面上に代えて１つのゾーンに適用することができる。
【００１９】
セグメント化の他の可能性のある方法においては、セグメント化された物体のボクセルのみが突き止められる。最後のケースの場合、距離Ｄは二進物体と該セグメント化された物体との境界の間で定義される。この距離Ｄは、全てのボクセルに対して、又はボクセルの群における壁部を形成するボクセルに対して定義することができる。
【００２０】
次いで、当該処理は、第１二進３Ｄ物体ＲＯと第２セグメント化３Ｄ物体ＳＯとの間で、上述したように、全ての面若しくは全てのゾーンに対して、又は境界のボクセルに対して、又は壁部のボクセルに対して繰り返される。
【００２１】
４）測定された距離への所与のカラーの関連付け
図３Ａ、３Ｂを参照すると、このステップにおいては、カラーテーブルが所与のカラーを測定された距離Ｄに対して、又は或る順番の測定された距離の集合に対して関連付ける。例えば、距離の閾値が決定され、２つの距離閾値の間の距離に対応するカラーが、所与の順番の距離値を表すために定義される。この処理はカラーコード化処理と称される。このステップを実行するために当業者により使用することができるような多数のカラーコード化技術が存在する。図３Ａはカラーコード化された物体をコード化されたグレイスケールの陰で表している。
【００２２】
５）他の画像のセグメント化された物体の基準物体に対する比較
画像の全シーケンスに関して、新たな時点に関係する各々の新たなセグメント化３Ｄ物体が、第１の二進３Ｄ基準物体ＲＯと比較されるか、又は各々の新たなセグメント化３Ｄ物体が、時間的に先行する最後の画像のセグメント化３Ｄ物体と比較されるかの何れかがなされる。その場合、上記の新たなセグメント化画像に対して時間的に先行する最後の画像の３Ｄ物体が、３Ｄ基準物体ＲＯと見なされ、二進のセグメント化３Ｄ基準物体を提供するために処理される。距離計算の処理が、距離Ｄを推定するために、第１の二進３Ｄ基準物体ＲＯ及び第２のセグメント化３Ｄ関心物体ＳＯに関して上述したように実行される。
【００２３】
６）カラーコード化された画像シーケンスの表示
当該画像が単体網目方法を用いてセグメント化された場合、セグメント化されたシーケンスの各画像の単体網目モデルの各面はカラーで表され、該カラーは選択された３Ｄ基準物体に対する距離Ｄの関数となる。好ましくは、該カラーはカラーの目盛りにより表されたカラーテーブルにより提供される。図３Ａ及び図３Ｂを参照すると、この処理は、セグメント化画像シーケンスからカラーコード化された画像シーケンスを提供する。図３Ａ、３Ｂにより一例として表されたシーケンスは２つの画像のみを有している。関心の物体を表すモデルの各面又は各ゾーンＺには、当該シーケンスの第１画像の第１の３Ｄ物体又は当該シーケンスの先行する最後の画像の３Ｄ物体の何れかに対して測定された変位に固有なカラーが割り当てられる。該カラーコード化されたシーケンスは、例えばスクリーン上に表示される。該シーケンスは登録し又は記憶することができる。
【００２４】
これは、当該画像シーケンスが収集された期間にわたり運動又は形状を変化させる器官に関する病変の有無を医師が推定するのを可能にする。好ましくは、時間の基準を示すメモリが、カラーコード化された画像シーケンス及び例えば距離値の関数としてのカラー目盛り等のカラーコード化の指示と共に表示されるようにする。左心室の表示の例においては、心拍周期の間の心拍変化の曲線を表示することが好ましい。
【００２５】
この方法は、例えば３Ｄ物体に関する３Ｄ画像の断面であるような２Ｄ画像に、困難なく適用することができる。単体網目セグメント化方法においては、当該シーケンスの２Ｄセグメント化物体は、２Ｄ基準物体の境界に対する距離の関数でカラー化された辺を持つような多角形となる。３Ｄ画像シーケンスに関しては、３つの直交断面画像シーケンスを提供することができる。他のセグメント化方法が使用された場合、２Ｄ画像はセグメント化された３Ｄ物体の壁の経跡を表す。これらの２Ｄ画像において、壁は、カラーが基準物体の境界に対する測定距離の関数となるようなカラー化されたピクセル又はカラー化された部分を有する。当該３Ｄ又は２Ｄ方法は、超音波画像と同様に、Ｘ線画像又は如何なる他の種類の画像シーケンスにも適用することができる。
【００２６】
図４を参照すると、医療検査装置１５０はデジタル画像シーケンスを収集する手段を有し、デジタル処理システム１２０が、これらのデータを上述した処理方法に従って処理する。該医療検査装置は画像データを上記処理システム１２０に供給する手段を有し、該システムは画像データを表示及び／又は記憶手段１３０、１４０に供給するための少なくとも１つの出力端１０６を有している。上記表示及び記憶手段は、各々、ワークステーション１１０のスクリーン１４０及びメモリ１３０とすることができる。上記記憶手段は、他の例として、外部記憶手段とすることができる。この画像処理システム１２０は、上記ワークステーション１１０の適切にプログラムされたコンピュータ、又は本発明による方法ステップの機能を実行するように構成されたＬＵＴ、メモリ、フィルタ又は論理演算器等の回路手段を有する専用プロセッサとすることができる。ワークステーション１１０は、キーボード１３１及びマウス１３２を有することもできる。
【００２７】
この医療検査装置１５０は、標準の超音波装置とすることができる。
【００２８】
上記処理システム１２０は、上述した方法を実施するために当該処理システムの計算手段により実行されるべきプログラム命令を有するようなコンピュータプログラム製品を使用することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１Ａ】
図１Ａは、関心の物体を示す。
【図１Ｂ】
図１Ｂは、上記物体を単体網目技術を用いてセグメント化する単体網目を示す。
【図２Ａ】
図２Ａは、上記物体の壁の所与の部分の、２つの時点の間における距離変化の決定を示す。
【図２Ｂ】
図２Ｂも、上記物体の壁の所与の部分の、２つの時点の間における距離変化の決定を示す。
【図３Ａ】
図３Ａは、本発明により表示されたカラーコード化された画像シーケンスにおける画像の白黒での再生である。
【図３Ｂ】
図３Ｂも、本発明により表示されたカラーコード化された画像シーケンスにおける画像の白黒での再生である。
【図４】
図４は、本方法を実施する装置のブロック図である。
【国際公開パンフレット】
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2004518473.tif 000004
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【国際調査報告】
2004518473.tif 000018
2004518473.tif 000019