【手続補正書】
【提出日】平成25年5月13日(2013.5.13)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
超音波プローブを含み、対象体の３次元超音波映像を形成する超音波映像形成部と、
前記超音波プローブに連結されたセンサと、
前記対象体の３次元ＣＴ（ｃｏｍｐｕｔｅｄ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）映像と、前記３次元超音波映像と前記センサとの間の位置関係に関する位置情報とを格納する格納部と、
前記３次元ＣＴ映像と前記３次元超音波映像との間の映像整合を行って、前記センサの位置を前記３次元ＣＴ映像の対応する位置に変換するための第１の変換関数を形成し、前記第１の変換関数に前記位置情報を適用して前記センサの校正を行うプロセッサと、
を備えることを特徴とする超音波システム。
【請求項２】
前記プロセッサは、
ＣＣＡ（ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ−ｂａｓｅｄ  ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ  ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  ａｎａｌｙｓｉｓ）を用いて得られた候補グループから横隔膜領域を抽出する横隔膜抽出部と、
前記３次元超音波映像のボクセルのうち、基準境界値より大きい値の強度を有するボクセルを除去して得られた血管候補から非血管類型クラッター（ｎｏｎ−ｖｅｓｓｅｌ−ｔｙｐｅ  ｃｌｕｔｔｅｒｓ）を除去して血管領域を抽出する血管抽出部と、
前記横隔膜領域および前記血管領域からサンプルポイント（ｓａｍｐｌｅ  ｐｏｉｎｔ）を抽出し、前記抽出されたサンプルポイントに基づいて前記３次元超音波映像と前記３次元ＣＴ映像との間の映像整合を行って、前記第１の変換関数を形成する整合部と、
前記第１の変換関数および前記位置情報に基づいて前記３次元ＣＴ映像の座標と前記センサの座標とを一致させるように、前記センサの校正を行う校正部と、
を備えることを特徴とする請求項１に記載の超音波システム。
【請求項３】
前記横隔膜抽出部は、前記３次元超音波映像の前記ボクセルから平坦度を得、基準値より大きい平坦度値を有するボクセルを選択し、ボクセル値が存在する領域のエッジ（ｅｄｇｅ）において所定数のボクセルを除去し、前記所定数だけのボクセルを拡張し、前記ＣＣＡにより前記ボクセルから前記候補グループを取得し、前記候補グループのうち最も広い候補を選択して、前記横隔膜領域を抽出することを特徴とする請求項２に記載の超音波システム。
【請求項４】
前記血管抽出部は、前記３次元超音波映像に対して前記横隔膜領域を多項曲面でモデリングして、ＲＯＩ（ｒｅｇｉｏｎ  ｏｆ  ｉｎｔｅｒｅｓｔ）マスクを形成し、前記ＲＯＩマスクを前記３次元超音波映像に適用してＲＯＩマスキングを行い、前記ＲＯＩマスキングされた３次元超音波映像のボクセルのうち、前記基準境界値より大きい強度値を有するボクセルを除去して前記血管候補を形成し、大きさテスト（ｓｉｚｅ  ｔｅｓｔ）、構造基盤血管テスト（ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ−ｂａｓｅｄ  ｖｅｓｓｅｌ  ｔｅｓｔ）、グラジアント大きさ分析（ｇｒａｄｉｅｎｔ  ｍａｇｎｉｔｕｄｅ  ａｎａｌｙｓｉｓ）および最終血管テスト（ｆｉｎａｌ  ｖｅｓｓｅｌ  ｔｅｓｔ）を順次に行って、前記血管候補から前記非血管類型クラッターを除去することを特徴とする請求項２または３に記載の超音波システム。
【請求項５】
前記校正部は、前記位置情報を用いて前記超音波プローブに対する前記センサの位置を示す第２の変換関数を取得し、前記第１の変換関数と前記第２の変換関数とを乗算することにより前記３次元ＣＴ映像に対する前記センサの位置を示す第３の変換関数を取得して、前記センサの校正を行うことを特徴とする請求項２ないし４のいずれかに記載の超音波システム。
【請求項６】
前記対象体は、肝臓を含むことを特徴とする請求項１ないし５のいずれかに記載の超音波システム。
【請求項７】
超音波プローブおよびセンサを備える超音波システムのセンサ座標校正方法であって、
ａ）対象体の３次元超音波映像および前記対象体の３次元ＣＴ（ｃｏｍｐｕｔｅｄ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）映像を取得する段階と、
ｂ）前記３次元超音波映像と前記センサとの間の位置関係に関する位置情報とを算出する段階と、
ｃ）前記３次元ＣＴ映像と前記３次元超音波映像との間の映像整合を行って、前記センサの位置を前記３次元ＣＴ映像の対応する位置に変換するための第１の変換関数を形成する段階と、
ｄ）前記第１の変換関数に前記位置情報を適用して前記センサの校正を行う段階と、
を備えることを特徴とするセンサ座標校正方法。
【請求項８】
前記段階ｃ）は、
ｃ１）ＣＣＡ（ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ−ｂａｓｅｄ  ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ  ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  ａｎａｌｙｓｉｓ）を用いて得られた候補グループから横隔膜領域を抽出する段階と、
ｃ２）前記３次元超音波映像のボクセルのうち、基準境界値より大きい値の強度を有するボクセルを除去して得られた血管候補から非血管類型クラッター（ｎｏｎ−ｖｅｓｓｅｌ−ｔｙｐｅ  ｃｌｕｔｔｅｒｓ）を除去して血管領域を抽出する段階と、
ｃ３）前記横隔膜領域および前記血管領域からサンプルポイント（ｓａｍｐｌｅ  ｐｏｉｎｔ）を抽出し、前記抽出されたサンプルポイントに基づいて、前記３次元超音波映像と前記３次元ＣＴ映像との間の映像整合を行って、前記第１の変換関数を形成する段階と、
ｃ４）前記第１の変換関数および前記位置情報に基づいて前記３次元ＣＴ映像の座標と前記センサの座標とを一致させるように、前記センサの校正を行う段階と、
を備えることを特徴とする請求項７に記載のセンサ座標校正方法。
【請求項９】
前記段階ｃ１）は、
前記３次元超音波映像の前記ボクセルから平坦度を得、基準値より大きい平坦度値を有するボクセルを選択し、ボクセル値が存在する領域のエッジ（ｅｄｇｅ）において所定数のボクセルを除去し、前記所定数だけのボクセルを拡張し、前記ＣＣＡにより前記ボクセルから前記候補グループを取得し、前記候補グループのうち最も広い候補を選択して、横隔膜領域を抽出する段階と、
を備えることを特徴とする請求項８に記載のセンサ座標校正方法。
【請求項１０】
前記段階ｃ２）は、
前記３次元超音波映像に対して前記横隔膜領域を多項曲面でモデリングして、ＲＯＩ（ｒｅｇｉｏｎ  ｏｆ  ｉｎｔｅｒｅｓｔ）マスクを形成し、前記ＲＯＩマスクを前記３次元超音波映像に適用してＲＯＩマスキングを行い、前記ＲＯＩマスキングされた３次元超音波映像のボクセルのうち、前記基準境界値より大きい強度値を有するボクセルを除去して前記血管候補を形成し、大きさテスト（ｓｉｚｅ  ｔｅｓｔ）、構造基盤血管テスト（ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ−ｂａｓｅｄ  ｖｅｓｓｅｌ  ｔｅｓｔ）、グラジアント大きさ分析（ｇｒａｄｉｅｎｔ  ｍａｇｎｉｔｕｄｅ  ａｎａｌｙｓｉｓ）および最終血管テスト（ｆｉｎａｌ  ｖｅｓｓｅｌ  ｔｅｓｔ）を順次に行って、前記血管候補から前記非血管類型クラッターを除去する段階を備えることを特徴とする請求項８または９に記載のセンサ座標校正方法。
【請求項１１】
前記段階ｄ）は、
前記位置情報を用いて前記超音波プローブに対する前記センサの位置を示す第２の変換関数を取得し、前記第１の変換関数と前記第２の変換関数とを乗算することにより前記３次元ＣＴ映像に対する前記センサの位置を示す第３の変換関数を取得して、前記センサの校正を行う段階を備えることを特徴とする請求項７ないし１０のいずれかに記載のセンサ座標校正方法。
【請求項１２】
前記対象体は、肝臓を含むことを特徴とする請求項７ないし１１のいずれかに記載のセンサ座標校正方法。