[发明专利]超声波成像装置、超声波成像方法以及超声波成像用程序有效

专利信息
申请号: 201280053070.2 申请日: 2012-07-27
公开(公告)号: CN103906473A 公开(公告)日: 2014-07-02
发明(设计)人: 增井裕也;东隆 申请(专利权)人: 日立阿洛卡医疗株式会社
主分类号: A61B8/00 分类号: A61B8/00
代理公司: 中科专利商标代理有限责任公司 11021 代理人: 樊建中
地址: 日本国*** 国省代码: 日本;JP
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摘要:
搜索关键词: 超声波 成像 装置 方法 以及 程序
【说明书】:

技术领域

本发明涉及在通过超声波进行生物体的成像时能明确地识别组织边界的超声波成像方法以及超声波成像装置的技术。

背景技术

在用于医疗图像诊断中的超声波摄像装置中,公知基于诊断运动图像(B模式图像)的小区域的变化量来推测组织的弹性系数分布,将硬度变换为彩色图来显示的方法。但是,若是肿瘤的边缘部,则相对于周围的组织而言,声阻抗、弹性率都没有较大的不同,在这种情况下,无论是在诊断运动图像中还是在弹性图像中都不能掌握肿瘤与周围组织之间的边界。

因此,存在以下方法:针对时间序列不同的两个诊断图像数据通过块匹配处理来求得诊断图像的各区域的运动矢量,根据运动矢量生成标量场图像。由此,能够识别声阻抗和弹性率与周围相比都没有较大不同的组织的边界。

但是,在如回波信号变得微弱的穿透界限区域等图像数据中噪声较多的区域中,在求出运动矢量时由于噪声的影响,会产生错误矢量,边界的识别度降低。因此,在专利文献1中,在求得运动矢量时,求得作为关心区域的移动目的地的候补的多个区域与关心区域之间的图像数据的类似度,根据类似度分布来判定针对该关心区域求得的运动矢量的可靠度。在运动矢量的可靠度低的情况下,能够除去该运动矢量等,因此能够提高边界的识别度。

现有技术文献

专利文献

专利文献1:国际公开WO2011/052602号

发明内容

发明要解决的问题

在现有的专利文献1等中记载的求得运动矢量来识别组织的边界的方法需要通过块匹配处理来求得图像上的各区域的运动矢量、将该运动矢量变换为标量来生成标量场图像这样的两个步骤。

本发明的目的在于提供一种不求出运动矢量而是能够直接生成标量场图像来掌握被检测体的边界的超声波成像装置。

用于解决问题的手段

为了达到上述目的,根据本发明的第1方式,提供如下的超声波成像装置。即,具有:朝向对象发送超声波的发送部;接收从上述对象到来的超声波的接收部;和处理接收部的接收信号来生成2帧以上的图像的处理部。处理部对所生成的2帧以上的图像中的一个帧设定多个关心区域,对另一帧按上述多个关心区域的每一个关心区域设定比上述关心区域大的搜索区域,在搜索区域内设定多个与关心区域对应的大小的候补区域,通过按多个候补区域的每一个候补区域求得关心区域的像素值与上述候补区域内的像素值之间的范数,从而求得搜索区域内的范数的分布,将表示范数的分布状态的值(标量值)作为与搜索区域对应的关心区域的像素值来生成图像。

发明效果

根据本发明,求得表示搜索区域的范数的分布状态的值。范数若有边界,则表示沿着边界较低的值。因此,由于将表示范数的分布状态的值(标量值)作为与搜索区域对应的关心区域的像素值来生成图像,因此无需生成矢量场就能够生成表示被检测体的边界的图像。

附图说明

图1为表示第1实施方式的超声波成像装置的系统结构例的框图。

图2为表示第1实施方式的超声波成像装置所进行的图像生成的处理顺序的流程图。

图3为表示图2的步骤24的详细情况的流程图。

图4为采用两层构造的被检测体(人体模型)来说明图2的步骤24的处理的图。

图5(a)为表示关心区域位于静止部分时的、搜索区域的p范数分布的分布图,(b)为(a)的p范数分布的直方图,(c)为表示第1实施方式的关心区域位于边界部时的搜索区域的p范数分布的分布图、(d)为(c)的p范数分布的直方图。

图6(a)为第1实施方式的B模式像,(b)为第1实施方式的标量场图像,(c)为现有技术的矢量场图像,(d)为现有技术的矢量场图像的应变张量图像。

图7(a)为表示第1实施方式的标量场图像与B模式图像的叠加图像的说明图,(b)为表示第1实施方式的标量场图像、B模式图像、矢量场图像的叠加图像的说明图。

图8为表示第1实施方式的超声波成像装置所进行的图像生成的处理顺序的流程图。

图9(a)为表示在标量场图像中产生了虚像的例子的图像,(b)为第2实施方式的p范数值的平均值与频度的直方图,(c)为在第2实施方式中将低可靠部置换为暗色显示的标量场图像。

图10为表示第2实施方式的图像的处理顺序的流程图。

图11为表示第3实施方式的图像的生成顺序的流程图。

图12(a)~(h)为表示在第3实施方式的搜索区域中设定的8个方向的模型的说明图。

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