醫用圖像診斷裝置及醫用圖像診斷方法
2023-04-24 22:13:51
專利名稱：醫用圖像診斷裝置及醫用圖像診斷方法
技術領域：
本發明涉及計測IMT的醫用圖像診斷裝置和醫用圖像診斷方法。
背景技術：
醫用圖像診斷裝置的一種即超聲波診斷裝置，通過藉助探頭在與檢測對象的之間收發超聲波，基於從檢測對象發生的反射波信號再構成超聲波像(例如，B波形圖像)，取得圖像數據。
在這樣的超聲波診斷裝置中，為了早期發現動脈硬化或血管性疾病等，可計測血管壁的內膜中膜複合體厚度(以下，稱為IMTIntima MediaThickness)。血管壁，從血液流動的內腔側依次形成血管的內膜、中膜、外膜的三層結構。所謂IMT，是內膜的厚度和中膜的厚度的和，也就是從內膜的內壁到外膜的內壁的距離。
在計測IMT的超聲波診斷裝置中，例如，取得1行圖像數據的血管壁的厚度方向的亮度分布，將具有該亮度分布的最大亮度的極大點設定為外膜基準點A。此外，從外膜基準點A到內腔側出現的第2極大點設定為內膜基準點B。另外，從內膜基準點B到內腔側出現的極小點C作為內膜的內壁，同時將具有亮度分布的最小亮度的點D和外膜基準點A的中間點作為外膜的內壁，如此進行計測IMT(例如，參照專利文獻1)。
專利文獻1特開平11-318896號公報但是，在專利文獻1的技術中，在圖像數據的分布中，有時從內膜基準點到內腔側不清晰出現極小點C。此外，將具有最小亮度的點C和外膜基準點A的中間點設定為外膜的內壁位置，是基於從臨床結果等得到的經驗。由於檢測對象分別有個體差，所以有時不一定能準確計測IMT。因此，希望提高IMT計測精度。
發明內容
本發明的目的在於，提供一種提高IMT計測的精度的醫用圖像診斷裝置和醫用圖像診斷方法。
為解決上述問題，本發明所用的醫用圖像診斷裝置，是通過取得檢測對象的血管的圖像數據，計測所述血管的內膜和中膜的複合厚度的醫用圖像診斷裝置，其中具備基於所述圖像數據的亮度信息抽取所述內膜和所述血管的外膜的抽取機構，基於該抽取的2個區域，計測所述血管的內膜和中膜的複合厚度。
具體，其特徵是，具備攝像機構，其用於取得有關血管的圖像數據；和亮度分布取得機構，其用於取得圖像數據的血管壁的厚度方向的亮度分布；和設定機構，其在亮度分布中出現的極大點中，將內腔側的極大點作為內膜基準點，將具有最大亮度的極大點作為外膜基準點設定；和抽取機構，其對於包含內膜基準點或外膜基準點的設定區域的各像素，抽取亮度在設定範圍的像素；和運算機構，其用於運算由基於內膜基準點抽取的像素形成的區域的血管壁側的邊界、和由基於外膜基準點抽取的像素形成的區域的內腔側的邊界的距離。
就是說，由於一般與血管的音響阻抗相比內膜的音響阻抗比較大，因此內腔的像素和內膜的像素的亮度差增大。此外，由於一般與中膜的音響阻抗相比外膜的音響阻抗比較大，因此中膜的像素和外膜的像素的亮度差也增大。
因此，通過適當設定要抽取的像素的亮度的設定範圍，能夠抽取與內膜或外膜對應的像素。從抽取的像素區域能夠準確檢測內膜的內壁(內膜和內腔的邊界)或外膜的內壁(外膜和內膜的邊界)。其結果，通過運算檢測的邊界間的距離，能夠高精度地計測IMT。
在此種情況下，在因噪聲等在亮度分布的內腔側出現多個極大點時，優選靠近內腔側的極大點即亮度梯度最大的點作為內膜基準點。由此，能夠在內膜適當設定內膜基準點。此處，所謂靠近內腔側的極大點，是在將具有最大亮度的極大點設定為外膜基準點時，比該外膜基準點位於內腔側的極大點。
作為這樣的IMT計測中的區域抽取法，能夠採用區域生長(RegionGrowing)法。所謂區域生長法，是在要抽取的區域內設定基準點，抽取與該基準點的亮度的亮度差在設定範圍的像素的方法。因此，在計測IMT時，在圖像數據的血管壁的厚度方向的亮度分布中出現的極大點中，將內腔側的極大點作為內膜基準點，將具有最大亮度的極大點作為外膜基準點設定。另外，通過抽取與各基準點的亮度的亮度差在設定範圍的像素，能夠抽取由與內膜對應的像素形成的區域、或由與外膜對應的像素形成的區域。
此外，抽取像素區域時的亮度的設定範圍，可以設定為從內膜基準點的亮度到相當於內腔的設定區域的平均亮度的範圍、或從外膜基準點的亮度到相當於外膜基準點和內膜基準點之間的設定區域的平均亮度的範圍。通過如此按每個檢測對象設定亮度的範圍，即使在檢測對象有個體差時，也能夠高精度地計測IMT。
另外，能夠具備信號處理機構，該機構具有強調由抽取機構抽取的像素區域的輪廓的過濾器。由此，由於強調抽取區域的輪廓，所以例如內腔和內膜的邊界(內膜的內壁)清晰，容易檢測內膜的內壁。因此，即使在因噪聲等抽取區域的邊界不清晰時，也能夠準確計測IMT。
此外，有時因噪聲等在亮度分布的內腔側不出現極大點。因此，本發明的超聲波診斷裝置，其構成具備攝像機構，其用於通過超聲波攝像取得有關血管的圖像數據；和都卜勒攝像機構，其用於取得有關血管的都卜勒圖像數據；和亮度分布取得機構，其用於取得圖像數據的血管壁的厚度方向的亮度分布；和彩色信息取得機構，其用於取得彩色都卜勒像數據的血管壁的厚度方向的各像素的彩色信息；和設定機構，其在亮度分布中出現的極大點中，將具有最大亮度的極大點作為外膜基準點設定；和抽取機構，其對於包含外膜基準點的設定區域的各像素，抽取亮度在設定範圍的像素；和運算機構，其運算由基於彩色信息求出的血管的內腔和內膜的邊界、和由基於外膜基準點抽取的像素形成的區域的內膜側的邊界的距離。
就是說，彩色都卜勒像，用彩色表示相當於存在血流的內腔的像素，用黑白表示相當於不存在血流的內腔的像素。因此，通過按每個像素判別彩色都卜勒像的色彩信息，能夠檢測相當於內腔和內膜的邊界的像素坐標。其結果，即使在因噪聲等在亮度分布的內腔側不出現極大點時，也能夠檢測內腔和內膜的邊界(內膜的內壁)
圖1是應用本發明的實施方式的超聲波診斷裝置的框圖。
圖2是表示頸動脈的血管壁的厚度方向的剖面圖的超聲波圖像、和血管壁的厚度方向的亮度分布線。
圖3是表示計算內膜內壁的處理的流程圖。
圖4是用顯示畫面說明圖3的處理的圖示、和表示圖3的處理結果的表示例。
圖5是表示計算外膜內壁的處理的流程圖。
圖6是用顯示畫面說明圖5的處理的圖示、和表示圖5的處理結果的表示例。
圖7是本發明的第3實施方式的內膜基準點的設定方法的說明圖。
圖8是本發明的第4實施方式的內膜基準點的設定方法的說明圖。
圖9是本發明的第5實施方式的超聲波診斷裝置的框圖。
圖10是用於說明圖9的信號處理機構的斷層像的表示例。
圖11是本發明的第6實施方式的超聲波診斷裝置的框圖。
圖12是表示第6實施方式的頸動脈的血管壁的厚度方向的剖面圖的超聲波圖像、和血管壁的厚度方向的亮度分布線。
圖13是表示計算第6實施方式的內膜內壁的處理的流程圖。
圖14是表示本發明的第7實施方式的圖示。
具體實施例方式
(第1實施方式)以下，參照圖1～圖6說明作為醫用圖像診斷裝置應用本發明的超聲波診斷裝置的第1實施方式。本實施方式，是一例對於超聲波像作為區域抽取法採用區域生長法計測IMT(內膜中膜複合體厚度)。圖1是應用本實施方式的超聲波診斷裝置的框圖。
如圖1所示，超聲波診斷裝置，具備攝像有關檢測對象(例如，血管)的超聲波像的攝像機構。攝像機構的構成包括探頭10，用於在與檢測對象的之間收發超聲波；和收發信部12，用於向探頭10供給驅動信號，同時接收處理從探頭10輸出的反射波信號；和模擬-數字轉換部14(以下，稱為AD轉換部)，用於將從收發信部12輸出的反射波信號轉換成數位訊號；和整相加算部16，用於整相加算從AD轉換部輸出的反射波信號；和圖像構成部18，用於基於從整相加算部16輸出的反射波信號再構成超聲波像(例如，斷層像)；和圖像存儲器20(以下，稱為圖像存儲器)，用於作為圖像數據存儲由圖像構成部18再構成的超聲波像；和顯示部22，用於顯示從圖像存儲器20讀出的超聲波像。此外，還設置向收發信部12、AD轉換部14、整相加算部16、圖像構成部18、圖像存儲器20、顯示部22等輸出控制指令的控制部24。
控制部24具有計測血管的內膜中膜複合體厚度(IMT)的功能。例如，如圖1所示，控制部24，具備亮度分布取得機構25、設定機構26、抽取機構28、運算機構30。亮度分布取得機構25，取得從圖像存儲器20讀出的有關血管的斷層像的血管壁的厚度方向的亮度分布。設定機構26，在亮度分布中出現的極大點中，將內腔側的極大點設定為內膜基準點，同時將具有最大亮度的極大點設定為外膜基準點設定。抽取機構28，對於包含內膜基準點或外膜基準點的設定區域的各像素，抽取亮度在設定範圍的像素。運算機構30，運算由基於內膜基準點抽取的像素形成區域的血管壁側的邊界(內膜的內壁)、和由基於外膜基準點抽取的像素形成區域的內壁側的邊界(外膜的內壁)的距離。另外，亮度分布取得機構25、設定機構26、抽取機構28及運算機構30，能以記述的程序執行指令，寫入在控制部24的例如(DSP(Digital Signal Processor)中。此外，操作桌32與控制部24連接。經由操作桌32將輸入參數輸送給控制部24。
下面說明如此構成的超聲波診斷裝置1的基本工作。使探頭10與檢測對象的體表接觸。接著，根據控制部24的指令，從收發信部12向探頭10提供驅動信號。由此，從探頭10例如向頸動脈發送超聲波。由頸動脈反射的超聲波，作為反射波信號由探頭10接收。接收的反射波信號被收發信部12實施增幅處理等。從收發信部12輸出的反射波信號，在通過AD轉換部14轉換成數位訊號後，由整相加算部16實施整相加算處理。從整相加算部16輸出的反射波信號，通過由圖像構成部18實施檢波等，作為斷層像再構成。再構成的斷層像，作為圖像數據存儲在圖像存儲器20中。存儲的超聲波像，通過根據控制部24的指令讀出顯示在顯示部24。
在如此的超聲波診斷裝置中，為了早期發現動脈硬化或血管性疾病等，可計測血管壁的IMT。血管壁，如後述，從血液流動的內腔側依次形成血管的內膜、中膜、外膜的三層結構。所謂IMT，是內膜的厚度和中膜的厚度的和，也就是從內膜的內壁到外膜的內壁的距離。在本實施方式中，對於血管的斷層像通過作為區域抽取法採用區域生長法，可準確檢測內膜的內壁和外膜的內壁，提高IMT的計測精度。
下面說明該區域生長法。抽取機構28，作為基準點(x、y)設定已設定的關心區域內的1點，為識別區域內的像素值的寬度，進行閾值或其寬度的設定。例如，相對於顯示部22顯示的基準點的像素值「n」，設定為寬度「m」(n、m為任意的自然數)。因此，按「n±m」給出閾值寬度，下限閾值為「n-m」，上線閾值為「n+m」。控制部24檢索基準點周圍的像素，連接具有閾值範圍內的像素值。最終得到包含基準點、具有閾值範圍內的像素值的區域。該區域顯示在顯示部22。
下面參照圖2～圖6說明本發明特徵的IMT的計測處理。圖2(A)是表示頸動脈的血管壁的厚度方向的剖面圖的斷層像。圖2(B)是圖2(A)的血管壁的厚度方向的亮度分布線，縱軸表示深度，橫軸表示亮度值。
如圖2(A)所示，頸動脈由環狀圍住血液流動的內腔40的血管壁形成。血管壁，從內腔40側依次形成血管的內膜42、中膜44、外膜46的三層結構。此處，滿足內膜42的厚度和中膜44的厚度的稱為IMT48。換句話講，IMT48被定義為與血管的外膜46的內壁垂直的直線上的內膜42和中膜44的厚度的和。此外，為了便於說明，將靠近與檢測對象的體表接觸的探頭10的一側的血管壁稱為近壁(Near Wall)，將遠離探頭10的一側的血管壁稱為遠壁(Far Wall)。
圖3～圖6是用於說明遠壁的IMT計測的圖示。圖3是表示計算內膜42的內壁的處理的流程圖，圖4的上段是用顯示畫面說明圖3的處理的圖示，下段是表示圖3的處理結果的表示例。另外，計測近壁的IMT時也基本相同。
如圖3及圖4所示，根據控制部24的指令，利用亮度分布取得機構25讀出存儲在圖像存儲器20中的斷層像(S102)。斷層像是表示血管的徑向的剖面圖的圖像。另外，讀出的斷層像顯示在顯示部22。
在讀出的斷層像上設定關心區域(以下，稱為ROI50)(S104)。ROI50，如圖4所示，是在顯示部22所顯示的斷層像上，利用操作桌32上的滑鼠等，從遠壁到內腔40設定的固定區域。ROI50內的任意的位置經由操作桌32指定，或自動確定。通過亮度分布取得機構25取得確定的位置上的遠壁的厚度方向的亮度分布線51(S106，圖2(B))。在取得的亮度分布線51中出現的極大點中，相當於內腔40側的極大點52的位置，作為內膜基準點54(以下，稱為內膜SP(Source Point)54)由設定機構26設定(S108)。此處，例如在因噪聲等在亮度分布線51的內腔側出現多個極大點時，可以將靠近內腔40側的極大點，即亮度梯度最大的點作為內膜SP54。另外，所謂靠近內腔40側的極大點，是在將具有最大亮度的極大點設定為外膜基準點64時，比該外膜基準點64位於內腔40側的極大點52，是相當於內膜42的點。
接著，利用抽取機構28，設定用於用區域生長法抽取與內膜42對應的像素的閾值σ1(S110)。例如，設定與內膜SP54相比在內腔40側分離5個像素，並且從內膜SP54向血流的流動方向具有3個像素寬度、向血流流動的反方向具有3個像素寬度的矩形區域56。另外，除矩形外，也可以設定各式各樣的區域。重要的是，只要在相當於內腔40的位置設定區域就可以。接著，求出矩形區域56上的像素的平均亮度B0。作為閾值σ1設定求出的平均亮度B0和內膜SP54的亮度B1的亮度差的絕對值。此外，也可以代替平均亮度B0，採用加權平均等。
基於閾值σ1，利用抽取機構28抽取用相當於內膜42的像素形成的區域。在本實施方式中，作為區域抽取法，採用區域生長法。例如，對於與內膜SP54鄰接的像素，求出該像素的亮度B2和內膜SP54的亮度B1的亮度差的絕對值。比較求出的值和閾值σ1(S111)。在亮度差的絕對值小於閾值σ1時，通過判斷具有亮度B2的像素是相當於內膜42的，抽取具有亮度B2的像素(S112)。另外，在亮度差大於閾值σ1時，不抽取像素。總之，通過以閾值σ1為基準，可抽取屬於從平均亮度B0到內膜SP54的亮度B1的設定範圍的像素。對包含內膜SP54的ROI50的各像素(i、j)，依次進行如此的處理。另外，「i」是超聲波像的橫軸的像素值，「j」是縱軸的像素值。此外，也可以將實施抽取處理的區域作為超聲波像整體的區域，也可以限定在另外在ROI50內設定的特定區域。
通過這樣的S111和S112的處理，可利用抽取機構28抽取與內膜42對應的像素。因此，如圖4的下段所示，由抽取的像素形成抽取區域58。抽取區域58的內腔40側的邊界與內膜42的內壁60對應。另外，也可以彩色表示與抽取區域58或內壁60對應的像素。
與內壁60對應的邊界用像素單位求出。因此，對於與內壁60對應的邊界的坐標數據，由運算機構30實施最小平方法或近似曲線化等插補處理(S114)。實施插補處理的坐標數據，作為內膜42的內壁60的位置數據存儲(S116)。另外，作為位置數據的存儲區域，使用控制部24具備的緩衝區域。
圖5是表示計算外膜46的內壁的處理的流程圖，圖6的上段是用顯示畫面說明圖5的處理的圖示，下段是表示圖5的處理結果的表示例。
圖5所示的處理，在利用區域生長法抽取亮度在設定範圍的像素這一點上，與圖3所示的處理相同，但是基準點或閾值的設定不同。例如，關於遠壁的厚度方向的亮度分布線51，亮度值最大的點63的坐標，作為外膜基準點64(以下，稱為外膜SP(Source Point)64)由設定機構26設定(S120、圖2(B))。
接著，用於求出外膜46和中膜44的邊界的閾值σ2，由抽取機構28設定(S122)。例如，如圖6所示，設定矩形區域66，其位於外膜SP64和內膜SP54的之間，並且從外膜SP64朝血流的流動方向具有3個像素的寬度，朝血流的逆流方向具有3個像素的寬度。另外，在斷層像中，由於與內膜42對應的像素和與中膜44對應的像素的亮度幾乎相同，所以也可以在相當於內膜42的位置設定矩形區域66(例如，包含內膜SP54的區域)。重要的是，只要設定從外膜46到中膜44(或內膜42)的區域就可以。
接著，利用抽取機構28求出矩形區域66上的像素的平均亮度C0。作為閾值σ2設定求出的平均亮度C0和外膜SP64的亮度C1的亮度差。然後，與圖3所示的處理同樣，對包含外膜SP64的ROI50像素(i、j)進行像素的抽取處理。例如，在抽取對象的像素的亮度和外膜SP64的亮度C1的亮度差在設定範圍時，可抽取抽取對象的像素。此處，設定範圍，是從平均亮度C0到外膜SP64的亮度C1的範圍。由抽取的像素形成的抽取區域68相當於外膜46。因此，對於抽取區域68的內腔40側的邊界的坐標數據，在由運算機構30實施了插補處理後，作為外膜46的內壁62的位置數據存儲該坐標數據(S124)。
基於如此通過圖3～圖6所示的處理得到的位置數據，由運算機構30運算IMT。例如，基於在圖3的S116存儲的內膜42的內壁60的位置數據、和在圖5的S124存儲的外膜46的內壁62的位置數據，由運算機構30求出內膜42的內壁60和外膜46的內壁62的距離。另外，IMT，被定義為在與血管的外膜內壁垂直的直線上，內膜42的厚度和中膜44的厚度的和，即從內膜42的內壁60到外膜46的內壁62的距離定義。此外，除計測血管壁的規定位置的IMT外，也可以計測血管的血流的流動方向的IMT的變化率等。該IMT的運算結果顯示在顯示部22。
由於一般與血管的內腔40的音響阻抗相比內膜42的音響阻抗比較大，因此超聲波像的內腔40的像素和內膜42的像素的亮度差增大。此外，由於與血管的中膜44的音響阻抗相比外膜46的音響阻抗比較大，因此中膜44的像素和外膜46的像素的亮度差也增大。
因此，根據本實施方式，由於適當設定要抽取的與內膜42或外膜46對應的像素的亮度的設定範圍，所以能夠抽取與內膜42或外膜46對應的像素。其結果，由於準確地從抽取區域58或抽取區域68的坐標數據，檢測內膜42的內壁60或外膜46的內壁62位置數據，因此能夠高精度地計測IMT。
此外，在本實施方式中，可作為閾值σ1，設定內膜SP54的亮度B1和相當於內腔40的矩形區域56的平均亮度B0的亮度差，可作為閾值σ2，設定外膜SP64的亮度C1和相當於中膜44的矩形區域66的平均亮度C0的亮度差。換句話講，由於從血管的斷層像設定閾值σ1或閾值σ2，所以能夠對每個檢測對象設定閾值σ1和閾值σ2。因此，即使在檢測對象出現個體差時，也能夠高精度地計測IMT。
此外，也可以代替在斷層像上設定矩形區域56、66，通過在預先確定的位置對ROI50進行自動設定，自動設定閾值σ1和閾值σ2，從而可提高裝置的使用方便性。
此外，能夠利用設定區域內的亮度分布線51自動確定近壁、遠壁的識別。例如，在上下二等分設定區域的各個區域中，將亮度值的總和小的一方定義為血管內腔側，由於內腔在設定區域的下側時自動識別為近壁，內腔在上側時自動識別為遠壁，所以能夠進行上述的IMT的計測。
在上述中，對近壁、遠壁的任何一方進行了IMT的計測，但也可以組合進行兩個壁的IMT的計測。具體是，將近壁及遠壁分別分為單個進行IMT的計測，比較近壁及遠壁的IMT的計測值。然後，將哪個大的計測值作為該斷面的IMT的計測值。此外，也可以將近壁及遠壁的IMT的計測值的平均值作為該斷面的IMT的計測值。由於IMT的計測值因軸向為各式各樣的值，所以通過用近壁及遠壁這兩個IMT的計測值求出，能夠提高精度。
IMT的計測，基於用區域抽取法抽取的內膜42的內壁60、外膜46的內壁62進行。通常的IMT的計測，以與血管軸向垂直的方向的1個行進行。在本實施方式中，在抽取內膜42的內壁60、外膜46的內壁62的區域內，由運算機構30進行IMT的平均值、或最大值、最小值的運算，其值顯示在顯示部22。另外，在最大值、最小值中，在顯示部22上標出抽取區域的最大值、最小值的部位。例如，如圖2所示，白箭頭61表示最小值，黑箭頭表示最大值。
通過如此計測IMT的最大值，能夠在抽取區域內診斷惡性部位。此外，通過計測IMT的平均值，即使在抽取區域的一部分圖像中夾雜噪聲信號，也能夠將噪聲信號的影響抑制在最小限度。
此外，內膜基準點80、外膜基準點64的設定，也可以在操作桌32上任意進行。此外在上述中，表示用超聲波診斷裝置計測，但是例如在CT裝置、MR裝置、X射線等醫用圖像診斷裝置中，同樣也能採用區域抽取法進行IMT的計測。
(第2實施方式)下面，說明作為醫用圖像診斷裝置採用本發明的超聲波診斷裝置的第2實施方式。本實施方式，與第1實施方式的不同點在於變化閾值。因此，主要說明與第1實施方式的不同之處。另外，對於相互對應的地方，附加同一符號進行說明。
如在第1實施方式中說明，例如，作為閾值σ1，設定矩形區域56的平均亮度B0和內膜SP54的亮度B1的亮度差。但是，因在矩形區域56的像素中產生的噪聲等，有時在平均亮度B0中含有誤差。
對於此點，在本實施方式中，通過經由操作桌32使閾值σ1階段地(或緩慢地)變化，可提高抽取區域42的可靠性。另外，在閾值σ2時也同樣。例如，使閾值σ1變化的GUI(Graphical User Interface)顯示在顯示部22。經由顯示的GUI對話式地階段增大閾值σ1。每當增大閾值σ1，就進行圖3的S111、S112的處理。由此，可求出與各階段的閾值對應的抽取區域(例如，抽取區域S1、S2、S3…)。求出的抽取區域S1、S2、S3…的各面積由運算機構30運算。另外求出各階段的面積的變化率。如果參照求出的變化率，能夠比較急劇地變化該變化率。換句話講，在階段變化閾值σ1的過程中，通過不僅抽取與內膜42對應的像素，也抽取與內腔40對應的像素，有抽取區域的面積急速增大的階段。因此，面積急速增大前的階段的抽取區域，被認定為是只相當於內膜42的區域。另外，也可以代替面積的變化率，求出面積差。此外，對於外膜46也同樣。
根據本實施方式，能夠一邊使閾值σ1階段地(或緩慢地)變化，一邊檢測抽取區域的面積急速變化時的抽取區域(或閾值)。因此，即使在平均亮度B0中含有誤差時，也提高抽取區域的可靠性。此外，通過微調該檢測的閾值，可更加提高IMT的計測精度。
(第3實施方式)下面，參照圖7說明作為醫用圖像診斷裝置採用本發明的超聲波診斷裝置的第3實施方式。本實施方式，與第1實施方式的不同點在於降低誤設定內膜SP54的顧慮。因此，主要說明與第1實施方式的不同之處。另外，對於相互對應的地方，附加同一符號進行說明。
圖2(B)所示的亮度分布線51，例如如果因噪聲等極大點在內腔40側出現多個，有時將內膜SP54誤設定在內膜42以外。因此，在本實施方式中，遍及血流方向(橫向)地取得血管徑向(深度方向)的多個亮度分布線，基於取得的各亮度分布線的平均亮度分布線設定內膜SP54。
例如，如圖7所示，設定與ROI50內的血管徑向平行的任意的3個方向70、71、72。通過亮度分布取得機構25取得設定的各方向70、71、72上的亮度分布線70a、71a、72a。求出取得的各亮度分布線70a、71a、72a的平均亮度分布線74。在求出的平均亮度分布線74上出現的極大點中，將靠近內腔40側的極大點即亮度梯度最大的最初的點54設定為內膜SP54。
根據本實施方式，即使在1個亮度分布線70a受到噪聲等的影響時，也能夠從基於2個亮度分布線的平均亮度分布線74設定內膜SP54。因此，在內膜SP54的設定中能夠降低噪聲的影響。總之，能夠降低將內膜SP54誤設在內膜42以外的顧慮。
另外，說明了取得3個方向的亮度分布線的例子，但也不限制取得的亮度分布線的數量，線數越多越能降低誤設定的顧慮。此外，說明了求出平均亮度的例子，但也可以採用其它的統計處理。重要的是，能夠判斷附加橫向的多點的亮度信息的傾向。此外，對於外膜SP64同樣也能夠應用本實施方式。
(第4實施方式)下面，參照圖8說明作為醫用圖像診斷裝置採用本發明的超聲波診斷裝置的第4實施方式。本實施方式與第1實施方式的不同點在於，在誤設定內膜SP54時，可修正該內膜SP54。因此，主要說明與第1實施方式的不同之處。另外，對於相互對應的地方，附加同一符號進行說明。
如圖8所示，如果在亮度分布線的內腔40側出現多個極大點80、82，有時作為內膜SP54誤設定極大點80。通過基於設定的內膜SP54採用區域生長法等的區域抽取法，可抽取與內膜42對應的區域。抽取的區域超過預定的範圍。換句話講，抽取區域脫離期待的結果。
對於此點，在本實施方式中，從作為內膜SP54現在設定的極大點80，作為內膜SP54，例如經由操作桌32，或自動地再設定內膜42的下個極大點82。基於再設定的內膜SP54求出抽取區域。這樣的處理一直重複到抽取區域達到預定的範圍。
根據本實施方式，可更準確地設定內膜SP54。另外，關於內膜SP54的再設定，也可以在區域抽取後進行，也可以在區域抽取前進行。作為在區域抽取前進行的一例，在確認作為內膜SP54確定的極大點80明顯脫離內膜42時，通過經由操作桌32或自動地將極大點80再設定為極大點82，可以修正內膜SP54。另外，對於外膜SP64的修正也基本相同。
(第5實施方式)下面，參照圖9及圖10說明作為醫用圖像診斷裝置採用本發明的超聲波診斷裝置的第5實施方式。本實施方式與第1實施方式的不同點在於，強調抽取區域的輪廓。因此，主要說明與第1實施方式的不同之處。另外，對於相互對應的地方，附加同一符號進行說明。
圖9是本實施方式的超聲波診斷裝置2的框圖。如圖9所示，超聲波診斷裝置2，在控制部24安裝有強調由抽取機構28抽取的抽取區域的輪廓的信號處理機構88。信號處理機構88，由不銳利的掩蔽等信號處理過濾器構成。信號處理過濾器是軟體，安裝在控制部24的DSP(Digital SignalProcessor)上。另外，作為信號處理過濾器，只要是能發揮強調斷層像的抽取區域的輪廓的邊緣效果(銳度效果)，哪種方式都可以。
圖10是用於說明信號處理機構的斷層像的表示例。圖10(A)是由抽取機構28抽取抽取區域(例如，與內膜42對應的區域)的超聲波像的表示例。圖10(B)是實施了輪廓強調處理的超聲波像的表示例。
在圖10(A)中，血管的內膜24和內腔40的邊界，即內膜42的內壁因噪聲等有時不清晰。在此種情況下，不能準確地檢測內膜42的內壁的坐標數據，有不能計測IMT的顧慮。
對於此點，根據本實施方式，對由抽取機構28抽取的區域，通過信號處理機構88實施輪廓強調處理。其結果，如圖10(B)所示，通過信號處理機構88強調血管的內膜24和內腔40的邊界89，即內膜42的內腔。因此，由於內膜24和內腔40的邊界89清晰，所以能夠降低邊界89的誤檢測的顧慮，可準確地取得內膜24和內腔40的邊界89的坐標數據。
同樣，也準確地取得外膜46和中膜44的邊界90，即外膜46的內壁的坐標數據。因此，可準確地從內膜42的內壁和外膜46的內壁的各坐標數據計測IMT。此外，使信號處理機構88的輪廓強調機能有效或無效的指令，根據操作者的意思，經由操作桌32，輸入給控制部24。此外，也可以將輪廓強調處理不同的多個過濾器安裝在信號處理機構88中。從而，可根據需要從多個過濾器選擇所要求的過濾器。
(第6實施方式)下面，參照圖11～圖13說明作為醫用圖像診斷裝置採用本發明的超聲波診斷裝置的第6實施方式。本實施方式與第1實施方式的不同點在於，基於從檢測對象發生的反射波信號的都卜勒信號，準確地求出內膜42的內壁。因此，主要說明與第1實施方式的不同之處。另外，對於相互對應的地方，附加同一符號進行說明。
圖11是本實施方式的超聲波診斷裝置3的框圖。如圖11所示，超聲波診斷裝置3，具備攝像有關檢測對象(例如，血管)的彩色都卜勒像的都卜勒攝像機構。都卜勒攝像機構由都卜勒運算部91和都卜勒像構成部92等構成。都卜勒運算部91從整相加算部16檢測在時間上錯開輸入的同一部位的反射波信號的相位差，從檢測的相位差求出有關血流的平均頻率或分散。通過都卜勒像構成部92根據由都卜勒運算部91求出的都卜勒信號，實施調色，再構成彩色都卜勒像，將再構成的都卜勒像存儲在圖像存儲器20中。
另外，控制部24，具備彩色信息取得機構93，其用於取得從圖像存儲器20讀出的彩色都卜勒像的血管壁的厚度方向的各像素的彩色信息；檢測機構94，其基於從彩色信息取得機構93輸出的彩色信息，檢測內膜42的內壁60，即內腔40和內膜42的邊界，將檢測的邊界輸出給運算機構30。另外，彩色信息取得機構93及檢測機構94，作為記述指令的程序安裝在控制部24上。
圖12示出表示本實施方式中的頸動脈的血管壁的厚度方向的剖面圖的超聲波圖像、和血管壁的厚度方向的亮度分布線。圖12(A)是實施了圖3的S102及S104的處理的斷層像，及通過對該斷層像實施S106的處理取得的亮度分布線100。亮度分布線100，表示遠壁的厚度方向的亮度分布。根據圖12(A)的亮度分布線100，與圖2時同樣，清晰地出現具有最大亮度的極大點100a、和從極大點100a位於內腔40側的極大點100b。
另外，圖12(B)表示實施了與圖12(A)同樣的處理的斷層像、和亮度分布線。根據圖12(B)的亮度分布線101，與圖12(A)同樣，清晰地出現具有最大亮度的極大點101a。但是如圖12(B)所示，從極大點100a位於內腔40側的極大點，因噪聲等不清晰。因此，在圖12(B)的情況下，有時不能求出內腔40和內壁42的邊界的坐標數據。對於此點，如根據本實施方式，即使在內腔40側出現的極大點不清晰時，基於從檢測對象發生的反射波信號的都卜勒信號，也可準確地檢測內腔40和內壁42的邊界的坐標數據。
圖12(C)是用於說明本實施方式的處理的圖示。圖13是本實施方式的處理的流程圖。另外，對於本實施方式的處理，在經由操作桌32輸入執行指令時也可以進行，在出現在內腔40側的極大點小於設定值時也可以自動進行。
首先，攝像彩色都卜勒像(S200)。例如，將從整相加算部16輸出的反射報信號輸入給圖像構成部18，同時輸入給都卜勒運算部91。由都卜勒運算部91基於輸入的反射波信號，檢測有關血流的都卜勒信號。例如從檢測的都卜勒信號，求出平均頻率或分散。根據求出的平均頻率或分散，由都卜勒像構成部92調色，再構成彩色都卜勒像。將再構成的都卜勒像存儲在圖像存儲器20中。存儲的彩色都卜勒像，在根據控制部24的指令從圖像存儲器20讀出後，顯示在顯示部22。顯示的彩色都卜勒像，例如用紅色系統的彩色表示靠近探頭10的血流，例如用青色系統的彩色表示遠離探頭10的血流。總之，只彩色表示相當於存在血流的內腔40的圖像區域，用黑白表示不存在血流的區域(例如，內膜42)。
接著，取得血管的厚度方向的彩色分布102(S202)。例如，對於從圖像存儲器20讀出的彩色都卜勒像，通過彩色信息取得機構93取得血管的厚度方向的彩色分布102。取得的彩色分布102，如圖12(C)所示，是相對於彩色像素的坐標表示「10」，相對於黑白色像素的坐標表示「1」的二值化坐標圖。
接著，檢測內腔40和內膜42的邊界(S204)。例如，將在S202的處理中取得的彩色分布102輸出給檢測機構94。檢測機構94，作為內腔40和內膜42的邊界(內膜42的內壁)，檢測彩色分布102的值轉變的點103。通過遍及血流方向(橫向)地重複進行這樣的處理，可求出內腔40和內膜42的邊界。
接著，對內膜42和內腔40的邊界實施插補處理(S206)。例如，按像素單位求出通過S204的處理檢測出的邊界。因此，對於與該邊界對應的各像素的坐標數據，與圖3的S114同樣，通過實施最小平方法或近似曲線等插補處理，邊界的坐標數據變得平穩。插補處理的坐標數據，作為內膜42和內腔40的位置數據存儲(S208)。另外，作為位置數據的存儲區域，使用控制部24具備的緩衝區域。
根據本實施方式，即使在內腔40側出現的極大點不清晰時，基於從檢測對象發生的反射波信號的都卜勒信號，也可準確地檢測內腔40和內壁42的邊界(內膜42的內壁60)的位置數據。然後，與第1實施方式同樣，作為外膜SP64設定亮度分布線101的極大點101a。通過基於外膜SP64進行與圖5相同的處理，可檢測外膜46的內壁62的位置數據。通過由運算機構30算出如此檢測的內膜42的內壁60和外膜46的內壁62的距離，計測IMT。
此外，通過合成圖12(C)的亮度分布線101和彩色分布102生成合成線103，也可以基於生成的合成線103求出內膜42的內壁60和外膜46的內壁62的各位置數據。如果將合成線103顯示在顯示部22，能夠視覺把握內膜42的內壁60和外膜SP64。
補足S204的處理。彩色都卜勒像是各像素基於RGB信息彩色顯示的圖像。由於如此的彩色都卜勒像的彩色顯示區域中的1個像素，在RGB信息的亮度比例如為R∶G∶B＝130∶30∶13(＝13∶3∶1)中色散，所以RGB信息的累積值為「39」。另外，彩色都卜勒像的黑白顯示區域的像素的RGB信息的亮度比例如為R∶G∶B＝1∶1∶1，RGB信息的累積值為「1」。因此，通過在各像素的累積值為「1」時，在彩色分布102中例如設定「10」，在累積值為「1以外」時，在彩色分布102中例如設定「1」，可生成圖12(C)所示的二值化坐標圖。
也可以代替如此的二值化處理，求出各像素的RGB信息的累積值，在求出的累積值超過閾值(例如，「5」)時，在彩色分布102中例如設定「10」，在累積值在閾值以下時在彩色分布102中例如設定「1」。此外，為便於說明，說明了生成圖12(C)所示的二值化坐標圖的例子，也可以不生成坐標圖，只製作二值化表。
另外，代替彩色都卜勒像，基於從整相加算部16輸出的反射波信號運算都卜勒頻譜，也可以構成與運算的都卜勒頻譜的積分值對應地彩色顯示的能譜都卜勒像。
(第7實施方式)下面，參照圖14說明作為醫用圖像診斷裝置採用本發明的超聲波診斷裝置的第7實施方式。在本實施方式中，應用採用2維陣列探頭(未圖示)的超聲波診斷裝置(實時)、或多限幅CT、MRI。抽取用上述超聲波診斷裝置、或多限幅CT、MRI取得的3維圖像的3維區域，在3維上進行IMT的計測。
具體是，取得3維圖像，使該3維圖像上的如圖2所示的2維限幅面現顯示。然後，用與第1實施方式相同的方式，對該2維限幅面設定內膜SP54和外膜SP64。然後，以各自的SP為基維點，在3維圖像上抽取3維區域。具體是，抽取機構28，以3維圖像的關心區域內的1點作為基維點(x、y、z)設定，為識別區域內的像素值的寬度，進行閾值、或其寬度的設定。例如，對於顯示在顯示部22的基準點的像素「n』」，設定為寬度「m』」(n』、m』為任意的整數)。因此，可按「n』±m』」給出閾值寬度，下限閾值為「n』-m』」、上限閾值為「n』+m』」。控制部24檢索基準點的周圍的像素，在3維圖像內連接具有閾值的範圍內的像素值的區域。最終得到含有基準點、具有閾值範圍內的像素值的3維區域。
另外，得到的3維區域，如圖12所示，是區域100為內腔區域(血流區域)、區域101為外膜區域、區域102為內膜+中膜區域。採用該3維區域的區域102進行IMT的計測。具體是，抽取3維區域上的內膜的內壁位置及所述血管的外膜的內壁位置，基於內膜42的內壁60的法線與外膜46的內壁62的交叉的點、和內膜42的內壁60的點的距離，計測IMT。此外，使線從血管斷面的中心點放射，也可以計測內膜42的內壁60和外膜46的內壁62的交點的距離104。這樣對所有3維區域進行IMT的計測，在畫面上輸出IMT的平均值或最大值及最小值、和這些計測值中的3維位置信息。
因而，在某血管斷面上，即使在內膜+中膜的厚度變化的情況下，也能夠對應。此外，在局部血管的IMT值異常時，也能夠容易發現。
以上，基於第1～第7實施方式說明了本發明，但也不局限於此。例如，在第1～第3實施方式、和第7實施方式中，說明了作為區域抽取法採用區域生長法的例子，但是，採用組配法、SAD法、邊緣抽取法等多種技術，也能夠檢測內腔和內膜的邊界、中膜和外膜的邊界。
權利要求
1.一種醫用圖像診斷裝置，是通過取得檢測對象的血管的圖像數據，計測所述血管的內膜和中膜的複合厚度的醫用圖像診斷裝置，其特徵是具備基於所述圖像數據的亮度信息抽取所述內膜和所述血管的外膜的抽取機構，基於該抽取的2個區域，計測所述血管的內膜和中膜的複合厚度。
2.如權利要求1所述的醫用圖像診斷裝置，其特徵是所述抽取機構基於所述血管厚度方向的亮度分布信息設定基準點及閾值，從該基準點抽取具有所述閾值範圍內的像素值的區域。
3.如權利要求2所述的醫用圖像診斷裝置，其特徵是具備使所述閾值可變的機構。
4.如權利要求2所述的醫用圖像診斷裝置，其特徵是設定包含所述血管的內腔、內膜、中膜及外膜的區域，在該區域內抽取所述內膜和所述外膜。
5.如權利要求2所述的醫用圖像診斷裝置，其特徵是具備將接近所述內腔側的亮度的極大點，即亮度梯度最大點設定為內膜基準點的設定機構。
6.如權利要求5所述的醫用圖像診斷裝置，其特徵是所述設定機構，在相當於所述內腔的位置設定第1關心區域，作為所述閾值設定所述第1關心區域內的平均亮度和所述內膜基準點的亮度的亮度差，所述抽取機構，基於該設定的閾值抽取所述內膜。
7.如權利要求6所述的醫用圖像診斷裝置，其特徵是所述抽取機構，在所述亮度差的絕對值比所述閾值小時，設定具有亮度的像素相當於內膜。
8.如權利要求5所述的醫用圖像診斷裝置，其特徵是遍及血流方向取得多個血管徑方向(深度方向)亮度分布線，基於取得的各亮度分布線的平均亮度分布線設定所述內膜基準點。
9.如權利要求5所述的醫用圖像診斷裝置，其特徵是從作為所述內膜基準點設定的亮度的極大點，從所述內膜側再設定下個極大點作為內膜基準點。
10.如權利要求1所述的醫用圖像診斷裝置，其特徵是所述內膜是基於所述反射波信號的都卜勒信號的彩色分布求出的。
11.如權利要求10所述的醫用圖像診斷裝置，其特徵是進行所述彩色分布的二值化處理，基於所述二值化處理結果求出所述內膜。
12.如權利要求2所述的醫用圖像診斷裝置，其特徵是所述設定機構，關於厚度方向的亮度分布將亮度值最大的點的坐標作為外膜基準點。
13.如權利要求12所述的醫用圖像診斷裝置，其特徵是所述設定機構，在所述內膜基準點和所述外膜基準點的之間設定第2關心區域，作為所述閾值設定所述第2關心區域內的平均亮度和所述外膜基準點的亮度的亮度差，所述抽取機構基於該設定的閾值抽取所述外膜。
14.如權利要求1所述的醫用圖像診斷裝置，其特徵是具備信號處理機構，該信號處理機構具有強調由所述抽取機構抽取的像素區域的輪廓的過濾器。
15.如權利要求1所述的醫用圖像診斷裝置，其特徵是所述圖像數據是3維圖像數據，所述抽取機構抽取3維區域上的所述內膜和所述外膜，計測所述內膜和中膜的複合厚度。
16.如權利要求1所述的醫用圖像診斷裝置，其特徵是具備對檢測對象收發超聲波的探頭、向所述探頭供給驅動信號並接收反射波信號的收發信部、基於反射波信號再構成超聲波像的圖像構成部、和顯示所述超聲波像的顯示部，所述圖像數據是通過對檢測對象收發送超聲波可得到的超聲波圖像數據。
17.如權利要求16所述的醫用圖像診斷裝置，其特徵是將靠近與所述檢測對象接觸的所述探頭側的血管壁作為近壁，將遠離所述探頭一側的血管壁作為遠壁，比較所述近壁和遠壁的所述計測值，將大的計測值作為其斷面的計測值。
18.如權利要求1所述的醫用圖像診斷裝置，其特徵是具備運算機構，其基於該抽取區域運算抽取的區域的所述計測值的平均值。
19.如權利要求1所述的醫用圖像診斷裝置，其特徵是具備運算該抽取區域中的最大值或最小值的運算機構、和顯示該運算值的顯示部，該抽取區域中的最大值或最小值的部位被標記在所述顯示部上。
20.如權利要求1所述的醫用圖像診斷裝置，其特徵是，具備運算機構，其從該抽取區域運算所述內膜的內壁或外膜的內壁的邊界間的距離；顯示部，其基於所述距離顯示所述血管的內膜和中膜的複合厚度。
21.一種醫用圖像診斷裝置，其特徵是，具備攝像機構，其用於取得有關檢測對象的血管的圖像數據；亮度分布取得機構，其用於取得所述圖像數據的血管壁的厚度方向的亮度分布；設定機構，其在所述亮度分布中出現的極大點中，將內腔側的極大點作為內膜基準點，將具有最大亮度的極大點作為外膜基準點進行設定；抽取機構，其對於包含所述內膜基準點或所述外膜基準點的設定區域的各像素，抽取亮度在設定範圍的像素；運算機構，其用於運算由基於所述內膜基準點抽取的像素形成的區域的所述血管壁側的邊界、和由基於所述外膜基準點抽取的像素形成的區域的所述內腔側的邊界的距離；和顯示運算結果的顯示機構。
22.如權利要求21所述的醫用圖像診斷裝置，其特徵是所述抽取機構的所述設定範圍，作為從所述內膜基準點的亮度到相當於所述內腔的設定區域的平均亮度的範圍、或從所述外膜基準點的亮度到相當於所述外膜基準點和所述內膜基準點之間的設定區域的平均亮度的範圍。
23.一種醫用圖像診斷裝置，其特徵是，具備攝像機構，其用於取得有關檢測對象的血管的圖像數據；和都卜勒攝像機構，其用於取得有關血管的都卜勒圖像數據；和亮度分布取得機構，其用於取得所述圖像數據的血管壁的厚度方向的亮度分布；和彩色信息取得機構，其用於取得所述彩色都卜勒像數據的所述血管壁的厚度方向的各像素的彩色信息；和設定機構，其在所述亮度分布中出現的極大點中，將具有最大亮度的極大點作為外膜基準點設定；和抽取機構，其對於包含所述外膜基準點的設定區域的各像素，抽取亮度在設定範圍的像素；和運算機構，其用於運算由基於所述彩色信息求出的所述血管的內腔和內膜的邊界、和由基於所述外膜基準點抽取的像素形成的區域的所述內膜側的邊界的距離。
24.一種醫用圖像診斷方法，其特徵是，包括以下步驟取得有關檢測對象的血管的圖像數據的步驟；取得所述圖像數據的血管壁的厚度方向的亮度分布的步驟；在所述亮度分布中出現的極大點中，將內腔側的極大點作為內膜基準點，將具有最大亮度的極大點作為外膜基準點設定的步驟；對於包含所述內膜基準點或所述外膜基準點的設定區域的各像素，抽取亮度在設定範圍的像素的步驟；運算由基於所述內膜基準點抽取的像素形成的區域的所述血管壁側的邊界、和由基於所述外膜基準點抽取的像素形成的區域的所述內腔側的邊界的距離的步驟；和顯示運算結果的步驟。
全文摘要
本發明為提高計測內膜和中膜的複合厚度的IMT計測的精度，提供一種通過取得檢測對象的血管的圖像數據，計測血管的內膜(42)和中膜(44)的複合厚度的醫用圖像診斷裝置，其具備基於圖像數據的亮度信息抽取內膜(42)和血管的外膜(46)的抽取機構，基於該抽取的2個區域，計測所述血管的內膜和中膜的複合厚度。
文檔編號A61B8/08GK1921802SQ20058000548
公開日2007年2月28日 申請日期2005年3月10日 優先權日2004年3月15日
發明者押木光博, 筱村隆一 申請人:株式會社日立醫藥