JP5226978B2 - 超音波診断装置及び画像処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は超音波診断装置及び画像処理プログラムに関し、特に、三次元血流画像の形成技術に関する。

医療の分野において、超音波診断装置は、生体に対して超音波の送受波を行い、これにより得られた受信信号に基づいて超音波画像を形成する装置である。代表的な超音波画像として、白黒画像としての二次元組織画像、カラー画像としての二次元血流画像、があげられる。二次元血流画像は、受信信号に含まれるドプラ成分あるいは運動情報（例えば、速度情報、パワー情報等）をカラーで表現したものである。運動情報に基づいて二次元組織画像が形成されることもある。一般に、二次元組織画像と二次元血流画像とが合成され、それにより生成された合成画像がディスプレーに表示される。

近時、生体内の三次元空間へ超音波を送受波し、それにより得られたボリュームデータに基づいて、三次元組織画像を形成する三次元超音波診断装置が普及しつつある。従来の三次元組織画像は、例えば、ボリュームレンダリング法を利用して形成され、それは生体内の組織（例えば臓器）を立体的に表現したものである。一方、ボリュームデータから運動情報を抽出することにより運動ボリュームデータが得られる。そして、運動ボリュームデータに対して三次元画像処理を適用すれば、三次元血流画像を形成できる。なお、以下の特許文献には三次元超音波画像を形成する装置が開示されている。

特開２００５−１５７６６４号公報 特開２００５−４０６２２号公報 特開２００６−５１２０２号公報 特開２００１−１７４２８号公報

運動ボリュームデータには、通常、画像化したい血流データの他に、画像化したくないノイズ（あるいはクラッタ）等が含まれる。多くのノイズが含まれる運動ボリュームデータに対し、そのままレンダリング処理を適用し、三次元血流画像を形成すると、十分な画質を得られない。従来の二次元血流画像上にもノイズが現れるが、そのノイズは二次元平面としての走査面上に存在していたものなので、二次元血流画像上にノイズが現れることによる問題はそれほど大きくない。一方、三次元血流画像においては、三次元空間の全体にわたって存在しているノイズが画像化されるために、三次元血流画像上において、血管の周囲及び前後に多数のノイズが現れると、それが障害となって、血管の観察が困難となる。ちなみに、三次元空間内のノイズの量は、二次元平面上のノイズの量に対して、例えば数十倍〜数百倍である。

本発明の目的は、ノイズが効果的に除去又は低減された三次元血流画像を形成することにある。

本発明は、生体内の三次元空間に対して超音波の送受波を行って、元ボリュームデータを取得する送受波手段と、前記元ボリュームデータに対して運動情報の抽出処理を適用し、運動ボリュームデータを生成する演算手段と、前記運動ボリュームデータに含まれる複数のオブジェクトを特定し、特定された各オブジェクトの大きさに基づいて各オブジェクトの種別を識別し、これによって識別データを生成する識別手段と、前記識別データに基づいて、前記運動ボリュームデータから血流ボリュームデータを抽出する抽出手段と、前記血流ボリュームデータに基づいて三次元血流画像を形成する画像形成手段と、を含むことを特徴とする超音波診断装置に関する。

上記構成によれば、元ボリュームデータに含まれる運動情報が抽出され、運動ボリュームデータが生成される。運動情報は、例えば、ドプラ成分から演算される、速度、速度の絶対値、パワー、等である。運動情報が二次元又は三次元のベクトル情報であってもよい。識別手段は、運動ボリュームデータに基づいて識別データを生成するものである。具体的には、識別手段は、各オブジェクトを特定する機能、各オブジェクトについて種別を識別する機能、等を有する。オブジェクトの特定に当たっては、三次元ラベリング処理を利用するのが望ましいが、それ以外の処理を利用してもよい。三次元ラベリング処理が利用される場合、それに先立って運動ボリュームデータに対して前処理（二値化処理等の無効ボクセル除外処理）が適用されるのが望ましい。オブジェクトは、通常、三次元空間内に存在する空間的な塊（空間的に連なったボクセル集合体）であり、それは大別して血流又はノイズに相当するものである。ノイズにはクラッタが含まれる。１つのボクセルからなるオブジェクトが特定されてもよい。一般に、血流オブジェクトは大きなサイズを有し、ノイズオブジェクトは小さなサイズを有するので、オブジェクトのサイズを基準としてオブジェクトの種別を識別できる。つまり、各オブジェクトが血流であるか否かを識別することが可能となる。その識別に際して、オブジェクトのサイズのみならず、オブジェクトの形、速度やパワーの統計値、等の他の情報を参照するようにしてもよい。個々のオブジェクトについて種別の識別がなされると、その結果として、識別データが生成される。識別データは、望ましくは、三次元マスクデータである。三次元マスクデータは、運動ボリュームデータ中におけるノイズ部分をマスク（除外）し、あるいは、運動ボリュームデータ中における血流部分を抽出する三次元のリファレンスデータである。識別データを利用して、運動ボリュームデータから血流ボリュームデータが生成される。血流ボリュームデータに対しては三次元レンダリング処理が適用され、これによって三次元血流画像が構築される。その三次元血流画像には、ノイズが含まれずあるいは少ないノイズしか含まれないので、血流の走行状態を明瞭に表現でき、疾病診断上の有益な画像情報を提供できる。三次元血流画像において、血流は望ましくはカラー表現され、必要であれば、流れ方向に応じて異なる着色が施される。

望ましくは、前記識別手段は、前記運動ボリュームデータに対して三次元ラベリング処理を適用することにより前記複数のオブジェクトを特定するラベリング処理手段を含む。三次元ラベリング処理は、同じ属性をもって空間的に連なるボクセル群を１つのオブジェクトとして認識、特定する処理である。一般に、各オブジェクトごとにオブジェクト番号が付与され、また、オブジェクトを構成するボクセル数がカウントされる。但し、結果として個々のオブジェクトを特定できる限りにおいて、様々な認識手法を用いることができる。三次元の関心領域を設定し、画像化する三次元範囲あるいはラベリング処理を行う三次元範囲を制限するようにしてもよい。

望ましくは、前記識別手段は、更に、前記各オブジェクトが有するボリュームサイズに基づいて前記各オブジェクトが血流であるのか非血流であるのかを判定する判定手段を含む。血管は、三次元空間内において、延伸した形態を有するので、細い血管であっても、通常、ある程度のボリュームサイズを有する。一方、ノイズ（クラッタ）は比較的に小さいボリュームサイズを有するものである。よって、ボリュームサイズを判断基準として、各オブジェクトが血流であるか否か（あるいは、ノイズであるか否か）を判定することができる。なお、ボリュームサイズに加えて、あるいは、それに代えて、他の情報を参照してもよい。

望ましくは、前記ボリュームサイズは、前記三次元ラベリング処理において計数されたボクセル数である。上記のように、通常、ラベリング処理においては、個々のオブジェクトの抽出に当たってボクセル数が自動的にカウントされるので、そのカウント結果を次の工程で利用するものである。

望ましくは、前記識別手段は、更に、前記三次元ラベリング処理に先立って前記運動ボリュームデータに対して二値化処理を適用する二値化処理手段を含み、前記二値化処理後のボリュームデータが前記ラベリング処理手段に入力される。ラベリング処理は、血流候補を特定するものであるから、血流候補とならないようなボクセルについては、事前に処理対象から除外しておくのが望ましく、このために二値化処理が適用される。二値化処理もある意味ではノイズ除去を目的とするものであるが、それは運動情報（例えば、速度、パワー）の大小からボクセル単位で弁別処理を行うものである。これに対し、上記のラベリング処理及び判定処理は、運動情報の大小の観点からは血流とは区別困難なノイズを、オブジェクトボリュームの大小の観点から識別するものである。

望ましくは、前記二値化処理手段は、前記運動ボリュームデータを構成する各ボクセルデータを弁別基準値と比較することにより各ボクセルデータを有効値又は無効値に変換する。有効値は血流候補ボクセルを表し、無効値は血流候補ではないボクセルを表す。二値化処理が公知のウォールモーションフィルタ（低速運動体の除去フィルタ）を兼ねるようにしてもよいし、そのようなフィルタを別途設けるようにしてもよい。

望ましくは、前記識別手段は、所定サイズよりも大きいオブジェクトを血流であると識別し、前記所定サイズよりも小さいオブジェクトを非血流としてのノイズであると識別する。所定サイズは、超音波診断の対象、三次元領域あるいは三次元関心領域のサイズ、その他の条件、に応じて可変設定できるように構成するのが望ましい。

望ましくは、前記識別データは、前記運動ボリュームデータ中の血流部分を抽出しあるいは前記前記運動ボリュームデータ中のノイズ部分を除外するための三次元マスクデータである。例えば、三次元マスクデータと運動ボリュームデータとの間で、ボクセル単位で、論理演算を行えば、血流ボリュームデータを生成できる。

望ましくは、前記画像形成手段は、前記血流ボリュームデータに対して複数のレイを設定し、各レイ上のボクセルデータ列に基づいて画素値を決定する。血流ボリュームデータに基づいて三次元血流画像を形成する手法として、各種の手法を利用することができる。例えば、最大値法、不透明度等を利用するボリュームレンダリング法、サーフェイスレンダリング法、等を挙げることができる。

望ましくは、前記画像形成手段は、最大値法に基づいて前記各レイについての画素値を決定する。望ましくは、前記画像形成手段は、前記各レイ上における最初のピークを最大値であるとみなす。望ましくは、前記最初のピークは、視点から見て最も手前側にある血管における中心部の速度又はパワーに相当する。これにより、２つの血流が前後に交差している部分においては、手前側の血流が常に優先的に表現され、仮に後側の血流が高速血流であっても、それが優先的に表示されることにはならないので、奥行き感を維持できる。また、後側の高速血流が優先的に表示されないように、奥行き方向に重み付けを施すと、血流速度を正確に表現できなくなるが、上記構成によればそのような問題を回避できる。

本発明に係るプログラムは、運動ボリュームデータに基づいて三次元血流画像を形成するコンピュータにおいて実行される画像処理プログラムであって、前記運動ボリュームデータに含まれる複数のオブジェクトを特定し、特定された各オブジェクトの大きさに基づいて各オブジェクトの種別を識別し、これによって識別データを生成し、前記識別データに基づいて、前記運動ボリュームデータから血流ボリュームデータを抽出し、前記血流ボリュームデータに基づいて三次元血流画像を形成する、ものである。ここで、上記のコンピュータは、例えば、一般のパーソナルコンピュータあるいは超音波診断装置である。リアルタイムで得られるボリュームデータに基づいて三次元血流画像を形成するようにしてもよいし、記憶されたボリュームデータに基づいて三次元血流画像を形成するようにしてもよい。

以上説明したように、本発明によれば、ノイズが効果的に除去又は低減された三次元血流画像を形成できる。

以下、本発明の好適な実施形態を図面に基づいて説明する。

図１には、本発明に係る超音波診断装置の好適な実施形態が示されており、図１はその全体構成を示すブロック図である。本実施形態に係る超音波診断装置は、医療の分野において用いられ、生体内の血流を立体的に表す三次元血流画像を形成する機能を具備している。

３Ｄプローブ１０は、本実施形態において２Ｄアレイ振動子を有している。２Ｄアレイ振動子は複数の振動素子を２次元配列してなるものである。２Ｄアレイ振動子により超音波ビームが形成され、その超音波ビームは電子的に走査される。電子走査方式としては、電子セクタ走査、電子リニア走査、等が知られている。図１においては、ｒが深さ方向を表しており、その方向は超音波ビーム方向に一致する。超音波ビームを走査する方向としてθ及びφが表されている。図示の例では、角錐状のエコーデータ取込領域が形成される。これは生体内に構築される三次元空間である。なお、２Ｄアレイ振動子に代えて、１Ｄアレイ振動子とそれを機械的に走査する機構とを設けるようにしてもよい。

送受信部１２は、送信ビームフォーマ及び受信ビームフォーマとして機能する。送信時において、送受信部１２から２Ｄアレイ振動子に対して複数の送信信号が並列的に供給される。これによって送信ビームが形成される。受信時において、生体内からの反射波が２Ｄアレイ振動子において受波され、そこから複数の受信信号が並列的に送受信部１２へ出力される。送受信部１２においては複数の受信信号に対して整相加算処理を実行し、これによって電子的に受信ビームを形成する。この場合においては受信ダイナミックフォーカス技術が適用される。整相加算後の受信信号（ビームデータ）は、本実施形態において、信号処理部１４及び速度演算部２２へ出力されている。なお、三次元組織画像を形成するための超音波ビームと三次元血流画像を形成するための超音波ビームとを別々に形成するようにしてもよい。

信号処理部１４は、三次元組織画像を形成するための信号処理を実行するモジュールであり、検波処理、対数圧縮処理、等の機能を有している。信号処理後のビームデータは３Ｄメモリ１６へ格納される。３Ｄメモリ１６へのデータの格納時あるいは読み出し時において座標変換処理が実行される。三次元組織画像形成部１８は、本実施形態においてオパシティ（不透明度）を用いたボリュームレンダリング法に基づいて３Ｄメモリ１６に格納されたボリュームデータから三次元組織画像を形成している。具体的には、ボリュームデータに対して複数のレイを設定し、各レイ毎にそのレイに沿ってボクセル演算を順次繰り返すことにより画素値を決定している。三次元組織画像の画像データは表示処理部２０へ出力されている。その画像データは表示部４２に送られ、表示部４２には三次元組織画像が表示される。

次に、三次元血流画像の形成処理について詳述する。三次元血流画像は、上記の三次元組織画像とは別に表示されあるいは合成表示されるものである。

速度演算部２２は、本実施形態において、直交検波器、低速運動体除去フィルタ、自己相関演算器、速度演算器、等を有している。すなわち、速度演算部２２は、受信信号に含まれる運動情報の１つとしての速度情報を演算する機能を有している。具体的には、速度演算部２２は、受信信号に含まれるドプラ成分を抽出した上で、そのドプラ成分に対して自己相関演算を適用し、更に、その自己相関結果から速度（平均速度）を演算している。この場合において求められる速度は正負の符号を有している。各ボクセルごとに速度情報が演算される。本実施形態においては、運動情報として速度が求められていたが、パワー（あるいは速度の絶対値）を演算するようにしてもよい。また、本実施形態においては、ビーム方向に沿った速度情報が求められているが、２次元速度ベクトルあるいは三次元速度ベクトルが演算されてもよい。

速度演算部２２から出力される速度データは３Ｄメモリ２４に格納される。各データの書き込み時あるいは読み出し時において座標変換が実行される。この場合、ｒθφ座標径からＸＹＺ座標径への座標変換が実行される。３Ｄメモリ２４は、上述した生体内の三次元空間に対応した記憶空間を有している。３Ｄメモリ２４は、ボクセルデータとしての速度データの集合として構成される速度ボリュームデータ（運動ボリュームデータ）を格納する。なお、後に説明する３Ｄメモリ２８，３２，３６は、望ましくは、この３Ｄメモリ２４と同様の記憶空間を有する。それらの３Ｄメモリ２８，３２，３６は、バッファメモリとして機能する。

二値化処理部２６は、３Ｄメモリ２４内に格納された速度ボリュームデータに対して二値化処理を実行するモジュールである。すなわち、所定の閾値より小さいボクセル値（速度データ）を０（無効値）に置換し、所定の閾値よりも大きいボクセル値を１（有効値）に置換する処理を実行する。この結果、血流候補となるボクセル値のみが特定されることになる。この二値化処理後のボリュームデータは二値化ボリュームデータである。二値化ボリュームデータも運動ボリュームデータの一種である。二値化ボリュームデータは３Ｄメモリ２８に格納される。

ラベリング処理部３０は、後に図２を用いて説明するように、二値化ボリュームデータに対して三次元ラベリング処理を適用する。すなわち、ボクセル値として１を有するボクセル集合（オブジェクト）を抽出する。通常、三次元空間内には複数の血流及び複数のノイズが存在し、ラベリング処理の結果として、複数のオブジェクトが特定される。各オブジェクトは、通常、複数のボクセルによって構成され、それらのボクセルは空間的に連結した関係にある。それらのボクセルが有するボクセル値は、本実施形態において、１である。１つの孤立ボクセルからなるオブジェクトが抽出されてもよい。但し、そのようなオブジェクトはノイズであるから、本来、抽出する必要がないものである。オブジェクトを構成する最低限のボクセル数を定められるようにしてもよい。三次元ラベリング処理それ自体は公知技術である。三次元ラベリング処理後のボリュームデータあるいは処理結果データは３Ｄメモリ３２に格納される。

ちなみに、ラベリング処理により、各オブジェクト毎にオブジェクト番号が付与され、また各オブジェクト毎にそれを構成するボクセル数がカウントされてカウント値が求められる。オブジェクト番号及びカウント値はオブジェクト属性情報である。

マスクデータ生成部３４は、３Ｄメモリ３２から、三次元ラベリング処理の結果としてのボリュームデータ及び属性情報を読み出し、各オブジェクトの種別を識別する処理を実項する。つまり、血流（画像化対象）であるかノイズ（非画像化対象）であるかが識別される。具体的には、各オブジェクトについてのボクセル数を所定の基準値と比較し、ボクセル数が基準値よりも小さいオブジェクトについてはそれをノイズと判定し、ボクセル数が基準値よりも大きなオブジェクトを血流であると判定する。すなわち、三次元空間において、一般に、ノイズのボリュームサイズは、血流のボリュームサイズに比べて小さいため、速度の大小の観点では区別困難であっても、空間的なサイズの違いから、ノイズ部分と血流部分とを識別できる。この場合においては、上記の三次元ラベリング処理において求められたカウント値すなわちボリュームサイズが参照される。

マスクデータ生成部３４は、各オブジェクト毎に、血流であるかノイズであるかを識別した結果を表す識別データ（マスクデータ）を生成する。そのマスクデータは、三次元ボリュームデータであり、ノイズに相当する部分と血流に相当する部分を空間的に識別することが可能なリファレンスデータである。

後に説明するゲート処理で、ノイズ除去を行うのであれば、ノイズに相当するオブジェクトを特定するマスクデータを生成すればよいし、一方、後に説明するゲート処理で、血流抽出を行うのであれば、血流を特定するマスクデータを生成すればよい。マスクデータ生成部３４によって生成されてマスクデータは３Ｄメモリ３６に格納される。

ゲート処理部３８は、上記において説明したマスクデータを用いて３Ｄメモリ２４から読み出された血流ボリュームデータに対して、血流の抽出処理（及び／又は、ノイズの除去処理）を適用し、その結果として、血流だけを表したボリュームデータすなわち血流ボリュームデータを生成する。そのデータは三次元血流画像形成部４０へ送られる。

三次元血流画像形成部４０は、本実施形態において、最大値法に基づいて三次元血流画像を形成する。但し、本実施形態では、修正された最大値法が適用されている。その具体的な内容については、後に図３乃至図５を用いて説明する。本実施形態に係る修正された最大値検出法によれば、複数の血流が交差している部分について、視点から見て手前側の血流を優先的に表示させることができるので、また血流中の高速成分を優先的に表示させることができるので、奥行き感を損なうことなく、明瞭な三次元血流画像を形成できるという利点がある。

表示処理部２０は、カラー処理機能、画像合成機能、等を有している。表示処理部２０は、ユーザーによって設定された表示モードに応じて選択された画像情報を表示部４２へ出力する。三次元組織画像は、本実施形態において、白黒画像として表示される。一方、三次元血流画像はカラー画像として表示される。三次元血流画像は速度画像であり、プローブへ向かう血流が赤の色相によって表現され、プローブから遠ざかる血流が青の色相によって表現されている。また、速度の大きさがそれぞれの色相の輝度によって表現されている。そのような色付け処理を行うのが表示処理部２０である。上述したように、複数の血流の交差部位においては、視点から見て手前側の血流が優先的に表示されるため、例えば、奥行き感が損なわれる問題、交差部位において赤と青とが不自然に混じり合う問題、等を解消又は軽減できる。また、後に説明する手法により、血流における中心部分の最も高速の流れを優先的に表示できるので、各血流の状態を明瞭に表現できるという利点がある。

勿論、本発明に係る手法は、パワー画像を三次元血流画像として表示する場合においても適用可能である。パワー画像は、例えば、オレンジ色の画像として構成され、パワーの大きさが輝度によって表現される。いずれにしても、ノイズ、特に超音波の干渉等によって生じた目障りなクラッタ、を効果的に低減した三次元血流画像を形成できる。

制御部４４は、図１に示される各構成の動作制御を行うものであり、制御部４４はＣＰＵ及び動作プログラムによって構成される。制御部４４には操作パネル４６が接続されている。操作パネル４６はキーボード及びトラックボールを含み、ユーザーは操作パネル４６を利用して動作条件やパラメータ設定を行える。ちなみに、上述した二値化処理部２６、ラベリング処理部３０、マスクデータ生成部３４、ゲート処理部３８、三次元画像形成部４０、表示処理部２０、等の各機能は、実質的にソフトウェア機能として実現することが可能である。３Ｄメモリ２４内の情報を外部のパーソナルコンピュータに出力し、そのパーソナルコンピュータ上において、上述した各処理を実行することにより、三次元血流画像を形成することも可能である。

３Ｄメモリ２４及び３Ｄメモリ１６を、それぞれ、リングバッファ構造を有するシネメモリとして構成することも可能である。一定時間にわたって格納された時系列順のボリュームデータに基づいて、動画像としての三次元血流画像を形成するようにしてもよい。

図２には、血流ボリュームデータの生成処理が概念的に示されている。符号５０は、速度ボリュームデータを表している。この例では、三次元空間内に、血流に相当する部分５２，５４とノイズに相当する部分５６，５８，６０，６２とが存在している。

速度ボリュームデータ５０に対して二値化処理を適用し、更に三次元ラベリング処理を適用した結果が符号６４で表されている。二値化処理では、上述した各部分５２，５４，５６，５８，６０，６２を構成する各ボクセルに対し、値１が与えられ、それ以外のボクセルに対し、値０が与えられる。具体的には、二値化処理にあたって、所定の閾値が設定され、その閾値より小さいボクセル値が０に置換され、その閾値より大きいボクセル値が１に置換される。これによって、静止オブジェクトや低速オブジェクトを処理対象から除外できるという利点がある。必要に応じて、二値化ボリュームデータに対して各種のフィルタリング処理を適用可能である。ラベリング処理によって空間的に存在する複数のオブジェクト５２Ａ，５４Ａ，５６Ａ，５８Ａ，６０Ａ，６２Ａが特定される。各オブジェクトは、空間的に連なり且つ値１を有するボクセルの集合体である。１つのボクセルからなるオブジェクトが特定されてもよい。各オブジェクトに対しては、所定の順序で、オブジェクト番号＃１〜＃６が付与される。各オブジェクトごとに当該オブジェクトを構成するボクセル数がカウントされる。すなわち、三次元ラベリング処理にあたっては、オブジェクト抽出の際に、オブジェクトを構成するボクセルのカウントが実行されており、そのカウント値がオブジェクトのボリュームサイズを表す属性情報として保存される。

上述したように、血流オブジェクトは通常、大きなオブジェクトサイズを有し、一方、ノイズオブジェクトは通常小さなボリュームサイズを有するため、ボリュームサイズの違いから、血流部分とノイズ部分とを弁別することが可能である。図２に示す例では、４つのノイズ部分が特定されており、それらによって三次元マスクデータ６６が構成されている。ここでは、オブジェクト番号＃１，＃２，＃５，＃６で特定される部分５６Ａ，５８Ａ，６０Ａ，６２Ａが特定されている。

以上のようにして三次元マスクデータが生成されると、速度ボリュームデータに対して、三次元マスクデータ６６を作用させることにより、具体的には、それらの間で論理演算を行うことにより、速度ボリュームデータ５０中に含まれていたノイズの部分５６，５８，６０，６２を除去して、ノイズが除去された血流ボリュームデータ６８を生成することが可能となる。その血流ボリュームデータ６８は、基本的に、血流に相当する部分５２，５４のみを有する。したがって、その血流ボリュームデータに基づいてレンダリングを実行すれば、ノイズが効果的に低減された、つまり血流が明瞭に表現された、三次元血流画像を提供することが可能となる。

図２に示す例では、三次元マスクデータ６６により、除外対象としての部分５６Ａ，５８Ａ，６０Ａ，６２Ａが特定されていたが、三次元マスクデータ６６の構成法としては色々考えられ、例えば、血流部分を抽出する三次元マスクデータを構成するようにしてもよい。いずれにしても、ノイズ部分の除去及び血流部分の抽出を実現するための制御データが生成される。

次に、図３乃至図５を用いて三次元血流画像の形成処理について説明する。

図３には、血流ボリュームデータ６８が示されている。これに対して、以下に説明する、修正された最大値検出法が適用される。まず、血流ボリュームデータ６８に対して、仮想的な複数のレイ（視線）が設定される。視点７２は任意の位置に設定可能である。図３には、１つのレイ７０のみが代表として表されている。複数のレイは、互いに並行であってもよいし、非並行であってもよい。各レイ毎に以下に説明する演算を実行して１つの画素値が決定される。複数のレイについて求められた複数の画素値をスクリーン７４上にマッピングすれば、三次元血流画像を構成することができる。

今、レイ７０について着目すると、視点７２から、レイ７０上のボクセル順序で、順番にボクセル値が参照される。すなわち、最大値探索処理が実行される。ボクセル値は、速度の絶対値であるのが望ましい。流れの方向によらず（正負の符号によらず）、手前側の血流を特定するためである。図３に示す例では、レイ７０が血流に相当する部分５２と血流に相当する部分５４の両方を貫通しており、レイ７０は、スクリーン７４上における特定のアドレスＰｉに対応付けられている。

図４には、上述したレイ上において存在するボクセル値の並びがグラフとして表されている。横軸の左端は視点あるいは探索開始点を表しており、そこから右方向が奥行き方向を表している。縦軸はボクセル値の大きさを表している。本実施形態において、この縦軸は、速度の絶対値を表している。すなわち、実際の画像表示にあたっては、正負の符号が考慮され、各血流が流れの向きに応じた色相によって表現されるが、手前側の血流のピークの特定にあたっては、符号を考慮すべきではないので、速度の絶対値が参照される。ボクセル値がパワーの場合には、そのままボクセル値を参照して、最大値の探索を行えばよい。

図４に示すグラフにおいては、２つの山７４Ａ及び７４Ｂが存在している。最初の山７４Ａが、図３において手前側に存在する血流５２に相当しており、次の山７４Ｂが、図３において奥側に存在する血流５４に相当している。探索開始点から最大値の探索が開始されると、符号７５に示されるように、ｊ方向すなわち奥行き方向に沿って順番にボクセル値が参照される。そして、後に図５を用いて説明するように、参照した現在のボクセル値とバッファに格納された今までの最大値とが比較され、現在のボクセル値の方が大きければ、バッファに格納された最大値が更新され、つまり、現在のボクセル値がバッファに書き込まれる。これを順次繰り返すと、最初の山７４Ａの頂点に相当する最初のピーク７６の値がバッファに格納された以降、バッファ値は更新されることなく、参照位置が山７４Ａの斜面を下降することになる。

本実施形態においては、探索の過程で、ボクセル値が上昇した後に下降し、そして、ボクセル値が０になった場合、すなわち符号７８で示す地点に到達した場合、最大値の探索処理が終了する。その時点で、それまでにバッファに格納されている最大値が、特定最大値として決定され、それが画素値に換算される。この場合においては、最初のピーク７６の値が特定最大値となる。

したがって、第２の山７４Ｂは探索の対象とはならず、その手前で探索が終了することになる。その結果、交差部位においては、手前側の血流だけが表示されることになり、奥側の血流が不必要に画像化されてしまう問題を解消できる。

本実施形態においては、最初の山を越えて最初の谷が発見された時点をもって、探索を終了させたが、例えばピーク７６から所定のレベルまでダウンした位置８０をもって、探索を終了させるようにしてもよい。あるいは、各地点で勾配を演算し、現在の勾配が所定値よりも大きくなった時点で、探索を終了させてもよい。

本実施形態によれば、符号８０で示されるように、仮に２番目の山８０が最初の山７４Ａよりも大きい場合であっても、最初の山７４Ａの頂点である最初のピーク７６を誤りなく特定できるという利点がある。但し、ピークの誤認防止等の理由から、二番目以降の山も参照するようにしてもよい。

図５には三次元血流画像の形成処理がフローチャートとして示されている。まず、Ｓ１０１では、レイ番号を表すｉに１が代入され、レイ上のステップ数すなわちボクセルアドレスを表すｊに１が代入される。また最大値バッファがクリアされる。Ｓ１０２では、現在参照しているボクセル値ｄｊが０でないのか否かが判定される。ｄｊが０であれば、現在参照しているボクセルが最初の血流より手前側の位置にあると推定されるため、Ｓ１０３においてｊの番号を１つインクリメントし、Ｓ１０４においてｊが最大値となったか否かが判断される。最大値となっていれば、現在注目しているレイについての処理を終わらせるためにＳ１０８が実行される。一方、Ｓ１０４において、ｊが最大値でないと判断された場合には、処理がＳ１０２へ移行する。

Ｓ１０２において、ボクセル値ｄｊが０でないと判断された場合、Ｓ１０５が実行される。すなわち、現在注目しているレイに対応するｊ番目のバッファ値よりも、現在参照しているボクセル値ｄｊが大であるか否かが判断され、それが大であれば、当該バッファ値をｄｊに書き換える更新処理が実行される。バッファ値よりもｄｊが小さければ、そのような更新は行われない。

Ｓ１０６では、当該レイについて終了条件が満たされたか否かが判断される。図４に示したように、最初の山を越えてボクセル値０に到達した場合、終了条件が満たされたと判断される。あるいは、他の終了条件が採用されてもよい。終了条件が満たされていなければ処理がＳ１０７へ移行し、ｊが１つインクリメントされてＳ１０５以降の各工程が繰り返し実行される。一方、Ｓ１０６において、現在注目しているレイについて終了条件が満たされたと判断された場合には、Ｓ１０８においてレイ番号であるｉが最大値に到達したか否かが判断され、到達していなければＳ１０９においてｉが１つインクリメントされて上記のＳ１０２以降の各工程が繰り返し実行される。

一方、Ｓ１０８において、ｉが最大値に到達したと判断された場合には、Ｓ１１０において、それまでに得られた複数の画素値からなる三次元血流画像に対して色付け処理が適用される。すなわち、速度の向き及び大きさによって、色相及び輝度が割り当てられ、カラー画像としての三次元血流画像が形成される。

三次元血流画像においては、図３を用いて説明したように、交差部位では、視点から見て手前側の血流が優先的に表示され、しかも個々の血流の表示に当たって、低速周辺部よりも高速中心部が優先的に表示されるため、奥行き感をもって、各血流を明瞭に表示できる。上述した処理においては、最初のピークが特定された上で終了条件が満たされると、そこで当該レイについての演算が終了するので、演算を迅速に行える。奥側の血流が優先的に表示されないように奥行き方向に沿って重み付け処理を施すことも可能であるが、本実施形態の構成によれば、そのような特別な処理は不要となる。但し、画質調整等のために、奥行き方向に沿って重み付け処理を施すこともできる。

以上のように、本実施形態に係る超音波診断装置は、三次元空間内に存在するノイズ（特にクラッタ）が除外された血流ボリュームデータを生成できるという利点があり、またそのような血流ボリュームデータを基礎としつつ、奥行き感がありしかも運動情報を忠実に表現できる三次元血流画像を形成できるという利点がある。本実施形態に係る超音波診断装置は、２つの特徴事項（オブジェクトサイズに基づくノイズ除去、手前側の血流を優先的的に表示するための画像処理）を具備しており、それぞれの特徴事項を独立して採用することができる。例えば、図２に示したような手法を利用して血流ボリュームデータを生成した上で、それに対して公知の各種のボリュームレンダリング法を適用するようにしてもよい。また、一般的な手法により血流ボリュームデータを生成し、それに対して、図３乃至図５で示した手法を適用し、手前側の血流を優先的に表示させてもよい。

本発明に係る超音波診断装置の好適な実施形態を示すブロック図である。 血流ボリュームデータの生成処理を説明するための概念図である。 血流ボリュームデータとスクリーンの関係を説明するための概念図である。 レイに沿ったボクセル値の分布（グラフ）を示す図である。 三次元血流画像の生成処理を示すフローチャートである。

符号の説明

１０ ３Ｄプローブ、１２ 送受信部、２２ 速度演算部、２６ 二値化処理部、３０ ラベリング処理部、３４ マスクデータ生成部、３８ ゲート処理部、４０ 三次元血流画像形成部。

Claims (12)

1. 生体内の三次元空間に対して超音波の送受波を行って、元ボリュームデータを取得する送受波手段と、
   前記元ボリュームデータから運動情報を抽出し、運動ボリュームデータを生成する演算手段と、
   前記運動ボリュームデータに含まれる複数のオブジェクトを特定し、特定された各オブジェクトの三次元の大きさに基づいて各オブジェクトの種別を識別し、これによって識別データとして前記運動ボリュームデータ中のノイズ部分を特定する三次元マスクデータを生成する識別手段と、
   前記三次元マスクデータに基づいて前記運動ボリュームデータ中のノイズ部分を除外する三次元ゲート処理を実行する三次元ゲート処理部を有し、前記運動ボリュームデータから血流ボリュームデータを抽出する抽出手段と、
   前記血流ボリュームデータに対して複数のレイを設定し、各レイ上のボクセルデータ列に基づいて画素値を決定することにより三次元血流画像を形成する画像形成手段と、
   を含むことを特徴とする超音波診断装置。
2. 請求項１記載の装置において、
   前記識別手段は、前記運動ボリュームデータに対して三次元ラベリング処理を適用することにより前記複数のオブジェクトを特定するラベリング処理手段を含む、ことを特徴とする超音波診断装置。
3. 請求項２記載の装置において、
   前記識別手段は、更に、前記各オブジェクトが有するボリュームサイズに基づいて前記各オブジェクトが血流であるのか非血流であるのかを判定する判定手段を含む、ことを特徴とする超音波診断装置。
4. 請求項３記載の装置において、
   前記ボリュームサイズは、前記三次元ラベリング処理において計数されたボクセル数である、ことを特徴とする超音波診断装置。
5. 請求項２〜４のいずれか１項に記載の装置において、
   前記識別手段は、更に、前記三次元ラベリング処理に先立って前記運動ボリュームデータに対して二値化処理を適用する二値化処理手段を含み、
   前記二値化処理後のボリュームデータが前記ラベリング処理手段に入力される、
   ことを特徴とする超音波診断装置。
6. 請求項５記載の装置において、
   前記二値化処理手段は、前記運動ボリュームデータを構成する各ボクセルデータを弁別基準値と比較することにより各ボクセルデータを有効値又は無効値に変換する、ことを特徴とする超音波診断装置。
7. 請求項１記載の装置において、
   前記識別手段は、所定サイズよりも大きいオブジェクトを血流であると識別し、前記所定サイズよりも小さいオブジェクトを非血流としてのノイズであると識別する、ことを特徴とする超音波診断装置。
8. 請求項１記載の装置において、
   前記三次元ゲート処理部は、前記三次元マスクデータと前記運動ボリュームデータとの論理演算により前記運動ボリュームデータ中のノイズ部分を除外する、
   ことを特徴とする超音波診断装置。
9. 請求項１記載の装置において、
   前記画像形成手段は、最大値法に基づいて前記各レイについての画素値を決定する、ことを特徴とする超音波診断装置。
10. 請求項９記載の装置において、
    前記画像形成手段は、前記各レイ上における最初のピークを最大値であるとみなす、ことを特徴とする超音波診断装置。
11. 請求項１０記載の装置において、
    前記最初のピークは、視点から見て最も手前側にある血管における中心部の速度又はパワーに相当する、ことを特徴とする超音波診断装置。
12. 運動ボリュームデータに基づいて三次元血流画像を形成するコンピュータにおいて実行される画像処理プログラムであって、
    前記運動ボリュームデータに含まれる複数のオブジェクトを特定し、特定された各オブジェクトの三次元の大きさに基づいて各オブジェクトが血流であるのか非血流であるのかを判定し、これによって識別データとして前記運動ボリュームデータ中のノイズ部分を特定する三次元マスクデータを生成し、
    前記三次元マスクデータに基づいて前記運動ボリュームデータ中のノイズ部分を除外する三次元ゲート処理を実行することにより、前記運動ボリュームデータから血流ボリュームデータを抽出し、
    前記血流ボリュームデータに対して複数のレイを設定し、各レイ上のボクセルデータ列に基づいて画素値を決定することにより三次元血流画像を形成する、
    ことを特徴とする画像処理プログラム。
    

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