专利名称：图像处理设备和超声诊断设备的制作方法
技术领域：
本发明涉及图像处理设备和超声诊断设备，更具体地说，涉及这样的超声诊断设备，其中对从器官图像中得到的特征点(标签)的移动进行跟踪，并根据上述对标签移动的跟踪来评估和输出与组织的各种局部功能有关的信息，从而提供有用的临床信息。
关于局部心脏壁运动的定量评估已经提出了许多传统的方法。这些实例包括在第7-184877号日本待审查专利申请公开文件中披露的“MRI标记(磁标记)方法”、“利用B型图像的二维运动矢量探测”、“组织多普勒方法”等等。
MRI标记(磁标记)方法专用于MRI(核磁共振成象)，其中来自电磁波的磁标记(标签)作为格栅设置在MRI图像上，并对标签中的暂时性变化进行定量评估，于是可观察器官组织的运动或变形。MRI标记方法是这样的一种方法，其中格栅点(用标签表示的磁标记)作为采样点，于是可探测运动并显示格栅变形的情景，该方法对应于物理上称作拉格朗日方法的分析方法[连续介质力学(continuum mechanics)]。通过利用拉格朗日方法，暂时跟踪采样点可使心肌等的收缩和舒张作为张量特征直接计算。
“利用B型图像的二维运动矢量探测”包括一些传统方法，这些方法例如根据二维互相关系数的峰值来估算运动矢量的方法、利用图像密度梯度的光流方法，作为探测在垂直于超声束方向上的运动的方法。待显示的信息包括运动矢量、轨迹、互相关值等等。
组织多普勒方法为这样的方法，其中利用超声脉冲多普勒仪或彩色多普勒仪来探测组织的运动，并且基本上只探测在超声束方向上的成分。还提出一种方法，其中通过假设运动方向来得到二维运动分量。估算和显示的信息包括两个采样点之间的速度差、通过把上述差积分得到的变形等等。
另一方面，不容易用传统设备探测的心肌的扭曲和变形可以用MRI标记方法来分析。然而，存在的问题是，MRI是非常昂贵的设备，同时不能实时地通过标记来进行图像采集。
因此，一般地，得到的MRI图像是多个心脏搏动时间间隔的图像，同时不能对每个心脏搏动的心脏壁运动进行评估。具体地说，大家都知道对扩张性的评估需要高精度的时间分辨率，于是用MRI不容易进行充分的分析，因为MRI的时间分辨率为50ms到100ms。
相反，在采用B型超声的二维运动矢量探测中，在具有如心内膜和环部等清晰轮廓的较大组织上，或者在称为“散斑图”的随机超声发散而导致的干涉图上进行跟踪时，可跟踪的特征点不容易确定。
这样，在利用B型超声的二维运动矢量探测中，在心肌内暂时跟踪任意格栅点不能进行，而在MRI中的标记方法能实现上述跟踪。
如果采用利用B型超声的二维运动矢量探测来跟踪，则只有可跟踪特征点的暂时变化(运动尾迹)等能显示。另外，也出现了有关跟踪算法本身的各种改进方法，如将混合处理叠加到简单的互相关计算上的方法，但是该方法的精确性很差，因此该方法在临床上几乎不能实行。在进行高精度跟踪时，必须选择适宜跟踪的特征点。
另一方面，当采用组织多普勒方法时，存在的问题是，由于需要有多普勒计算的互相关计算电路使设备很昂贵。
另外，由组织多普勒方法探测的位相变化(半波长内距离的变化)比局部心肌部分的运动量(大约1到10mm)小，因此，通过对探测到的瞬时相(速度)进行时间积分得到心肌部分的位移，从而得到心肌宏观移动的信息。
于是，通过对速度信息积分而出现的累积误差范围就产生了与进行拉格朗日分析中产生的同样的问题，其中标记(标签)放在某个点上，并需要对该点的移动进行直接跟踪。具体地说，所提供的时间和空间分辨率是不足的，因而需要对数据进行内插处理，以便计算运动量，同时计算的精确性也影响最后测量精度。
另外，根据传统的设计，在上述两种方法的任何之一中不能实现在心肌内跟踪任意位置，而必须通过手工操作来确定要跟踪的初始位置或区域，这是很麻烦的。也就是说，更把指针等放在某个点上，该点才可被跟踪。然而，当把指针放到没有结构的点上时，就不能对该点进行跟踪。于是，用户必须改变放有指针的点，而用户通过手工逐个地选择可跟踪点的程序是很麻烦的。
另外，对于分析方法而言也存在角相关的问题。例如，运动是舒张还是收缩取决于与心肌相同部位纤维平行或垂直的方向，因此，分析方向不同可得到不同结果，这样就会作出错误诊断。换句话说，利用组织多普勒方法，基本上是一维分析组织，即测量在超声束方向上组织的运动速度，于是得到一维信息，因此在其他方向上的运动必须可根据垂直方向上的投影分量来假设(估算)。另外，在其他方向上不易进行跟踪。
为了达到该目的，本发明的一个方面是提供一种图像处理设备，该设备包括图像采集单元、第一跟踪单元和物理参数计算单元；图像采集单元用于采集被测对象的图像数据；第一跟踪单元用于根据图像数据的亮度和幅值中至少一种数据来跟踪图像中的多个点；以及物理参数计算单元用于计算特定物理参数，这些物理参数与多个位置中的相对位置关系的变化有关。
最好是提取单元用于根据采集的图像数据提取多个可跟踪的特征点，同时第二跟踪单元用于对特征点的运动进行跟踪。
最好是图像处理设备具有兴趣区设定单元，该单元用于根据图像数据在显示的图像上设定多个兴趣区，其中物理参数计算单元用于根据来自位于每个兴趣区内多个特征点的信息来获取物理参数。
另外，最好是兴趣区设定单元用于提取心脏及其心肌区中至少一个的轮廓，并根据提取结果在图像上设定兴趣区。例如，兴趣区设定单元还用于把心脏或心脏心肌区从环部到每侧的心尖部分成基部、中间部和心尖部三个区段，并根据划分结果在图像上设定兴趣区。
还有，最好是提取单元用于提取仅在兴趣区边界内的特征点，而跟踪单元用于跟踪该特征点。
再有，最好是兴趣区设定单元用于根据多个特征点移动的信息来移动至少一个兴趣区，其中所述多个特征点位于兴趣区边界内或彼此相邻隔开。
另外，最好是图像处理设备还包括提取单元、兴趣区设定单元、互相关单元、变形单元；其中提取单元用于根据采集的图像数据来提取多个可跟踪的特征点；兴趣区设定单元用于根据图像数据在显示图像上设定多个具有等距离图形的兴趣区；互相关单元用于使提取的特征点与具有相同形状的兴趣区相关联起来；变形单元用于根据跟踪结果使具有等距离图形的兴趣区变形，其中物理参数计算单元用于计算有关兴趣区变形的物理参数。例如，兴趣区设定单元可用于把兴趣区设定在等距离分开的格栅图形内，并自动调节等距离分开的格栅图形的格栅间距。
最好是物理参数计算单元用于从有关兴趣区变形的信息中获取变形张量，并将该变形张量分离成对称张量和非对称张量。或者物理参数的主轴方向取向为与心内膜面和心外膜面之一垂直或相切的方向。另外，物理参数还优选为从设定在格栅图形内的兴趣区变形中得到的位移、变形和变形速度之一。同样优选的是，提取单元用于通过从图像中探测角点来提取特征点。
本发明的第二方面是提供一种图像处理设备，包括图像采集单元、跟踪单元、兴趣区设定单元和物理参数计算单元；图像采集单元用于采集被测对象的图像数据；跟踪单元用于跟踪图像上预定点的移动；兴趣区设定单元用于设定兴趣区，并接着改变多个兴趣区；以及物理参数计算单元用于根据兴趣区的移动信息来获取物理参数。
最好是兴趣区设定单元用于根据在兴趣区边界内的多个特征点的统计分布来修正兴趣区的位置信息。
优选的是图像处理设备还包括下述单元之一对通过物理参数计算单元得到的图像数据进行彩色显示的单元，以及对通过把多种数据结合而形成的信息块进行显示的单元，其中的多种数据是通过物理参数计算装置而得到的。另外，还优选的是，图像数据为三维图像数据。
(第一实施例)首先要指出本发明的优点。本发明的优点是能够在超声图像上同时自动地提取和显示可被跟踪的一些特征点，从而轻易地选择出特征点。
另外，通过增加任意点(格栅点)的移动量来提高估计值的精确度，其中的任意点是根据实现跟踪后的多个跟踪点的典型值进行估计而得到的。另外，本系统带有低成本、高时间分辨率的超声诊断设备，其中特征点与格栅点相关联一起，因而很容易实现对变形等的计算、可以通过知觉进行观察，以及可通过标记得到有关心脏功能的信息。
下面参照
图1来描述上面描述的特征以及本发明的超声诊断设备硬件的整体示意结构。图1为示出本实施例的超声诊断设备的典型结构的框图。
如图1所示，超声诊断设备1具备的硬件结构包括超声探头2、主体单元10、操作输入单元3和显示单元4，其中超声探头2用于将超声信号传输到被测对象以及接收来自被测对象的超声信号；主体单元10用于驱动超声探头2并处理来自超声探头2的信号；操作输入单元3与主体单元10连接，借此用户可输入指令信息，以及显示单元4用于显示图像、兴趣区(ROI)、提取的特征点、跟踪结果等等。
当从主体单元10获得的脉冲驱动电压转换成超声脉冲信号以在被测对象扫描区内的需要方向传输时，利用超声探头2，从被测对象反射的超声回声信号就转换成对应的超声回声信号的电压回声信号。
操作输入单元3包括鼠标、按钮、键盘、跟踪球等，利用这些装置，用户可确定兴趣区(ROI)或兴趣时相，这些操作装置可用于用户输入需要的传输/接收条件、选择与显示状态相关的信息等，以及确定患者信息、装置条件、兴趣区(ROI)、兴趣时相、是否要开始跟踪等。
主体单元10包括作为整个装置设备控制中心的控制器34、与超声探头2连接的传输系统11和接收系统12、用于获得被测对象B型局部解剖图像的B型处理单元13、多普勒处理单元14、位于上部的DSC(数字扫描转换器)单元21、图像存储器22、对提取的特征点进行跟踪的跟踪计算单元24、存储器控制单元25、数据发生单元26、操作接口31、记录媒体32和其他接口33，其中存储器控制单元25用于对图形数据图像合成等处理，其中图形数据例如是与存储在图像存储器22内图像信息有关的特征点或格栅图形内的兴趣区；数据发生单元26(带有彩色编码电路等)根据控制器34的指令，产生如在格栅图形内的特征点或兴趣区的显示状态(颜色、形状等)的图形数据；记录媒体32用于记录各种类型的程序，如设备控制程序，提取特征点的计算程序(在本发明中是主要部分)、计算物理参数的程序等等。另外，控制器34通过操作接口31从操作输入单元3接收操作信号。这些部件可以是如集成电路的硬件，或者可以是模块化软件程序。
传输系统11由如延迟电路、脉冲电路等的传输电路组成，这些电路在图中省略了。接收系统12由例如A/D转换器、累加器等接收电路组成。产生脉冲状超声波并把该波传输到超声探头2的换能器上，在被测对象组织中散布的回声信号被同一超声探头2接收，从而得到了接收信号。
来自接收系统12的输出信号被传输到B型处理单元13。对回声信号进行各种类型的滤波处理、逻辑放大、包络检波处理等，于是产生了用亮度表示信号强度的数据。多普勒处理单元14对来自回声信号的速度信息进行频率分析，并把分析结果传输到DSC21。
利用DSC单元21，超声扫描的扫描信号线转化成如TV格式的普通视频格式的扫描信号线。另外，当显示与由数据发生单元26产生的各种设定参数相关的特征信息，即显示比例、表示兴趣区的图形数据、跟踪等时，利用图像存储器22和存储器控制单元25，对各种自动提取的表示特征点和如图表等数据的图形数据以及表示根据跟踪结果而计算出的物理参数计算结果进行图像合成，并且将合成后的图像输出到显示单元4上。这样，在显示单元4上显示出表示被测对象组织结构的断层扫描图像。
另外，例如在诊断后，用户可读取存储在图像存储器22内的图像数据。
控制器34具有包括CPU和存储器的信息处理器(计算机)的功能，并作为在预先编程后，控制本超声诊断设备动作的控制装置。
被控动作包括对诊断模式的显示状态、传输/接收条件、兴趣区等处理。这些由用户通过操作输入单元3来下指令，同时被控动作还包括传输控制(传输计时、传输延迟等)、接收控制(接收延迟等)、指示产生显示数据、提取本发明的特征点、通过读取和执行记录在记录媒体32内的程序和数据来指示跟踪计算单元24进行跟踪处理、指示执行根据跟踪结果计算有关变形等物理参数的程序、以及以集中的方式控制软件模块的处理。
记录媒体32存储上述的诊断图像，同时也存储如各种特征点提取软件程序、物理参数计算机程序等各种程序。
另外，控制器34通过B型处理单元13读取直接来自接收系统12的输出信号或图像亮度信号，进行特征点提取处理、跟踪处理、物理参数计算处理等等，并通过DSC单元2 1把结果显示在显示单元4上，作为图像文件存在记录媒体32上，或者传送到外部信息处理器(PC)、打印机、外部记录媒体、诊断数据基地、电子临床记录系统等。
上面是有关带硬件结构的超声诊断设备1动作的一般描述。
现在假定要进行B型诊断。通过B型处理单元13，把经超声探头22由接收系统12接收的回声信号转换成视频信号，并把该信号输入到DSC单元21作为图像数据。在进行如平滑等后信息处理后，传输到DSC单元21的图像数据被扫描变换成视频格式的B型图像数据。该B型图像数据再实时地传输到显示单元4上。此时，在显示单元4上显示、叠加有所需图形数据的B型图像。
另一方面，通过DSC单元21，在图像存储器22中存储有这些数据，即例如在扫描中产生的扫描转换之前超声扫描有关的图像数据以及在扫描转换后的视频格式的图像数据中的至少一种的多帧数据。
用户可读取存储在图像存储器22中的图像数据，并在扫描(及实时诊断)后再次利用该图像数据，同时读取出的多帧图像数据可以动画方式再次回放。
此时，利用从图像存储器22中读取的图像数据，可改变帧速率，于是使回放动作变慢、以逐帧和定格模式回放。回放一般以循环模式进行。例如，在显示第十次心跳图像后，回放循环回到第一次心跳图像上。
用户利用操作输入单元3内的兴趣时相设定装置来设定“兴趣时相”(兴趣时间区间范围)，以用于测量。这样，图像存储器22的任意区域可预设为兴趣时相。在用户设定兴趣时相并命令回放开始后，只有在兴趣时相范围内的图像以循环形式回放。例如，在把兴趣时相设定成收缩期间的情况中，只进行与收缩期间有关的显示。
在上述设定兴趣时相后，利用操作输入单元3，用户设定兴趣区(ROI)来在所需时相范围内在图像上提取特征点。控制存储器控制单元25和DSC单元21，将用于特征点提取的兴趣区(ROI)叠加在器官的图像上。
在此，在用户开始启动自动显示可跟踪特征点的模式后，根据存储在图像存储器22内的图像数据，通过执行特征点提取程序进行特征点提取处理，并显示有关兴趣时相的兴趣区特征点。跟踪计算单元24根据上述特征点，进行有关时间的跟踪计算，同时物理参数计算程序根据跟踪计算结果计算如变形等的各种物理参数。该计算结果显示在显示单元4上。
利用本实施例，图像信息临时存储在图像存储器22上，在图像上提取的特征点可以叠加的方式显示。另外，对需要的特征点进行跟踪，并根据跟踪结果进行如变形等物理参数的计算。在此，物理参数包括组织的变形、距离、速度和加速度等。
数据发生单元26响应来自控制器34的指令，产生如表明特征点和兴趣区的图表的图形数据，或产生物理参数计算结果。利用存储器控制单元25，对在图像存储器22内的图像数据进行如图像合成等的各种处理。
如上所述，根据控制器34的指令，存储器控制单元25接收传输来的B型图像的图像数据，同时也接收作为图像补充的图形数据以及表明计算结果的图表和/或值，并以如叠加方式、排列方式等适当方式对图像和补充数据进行合成。
如上所述，最后合成的数据传输到显示单元4。显示单元4显示含有被测对象组织图像的图像和提取的特征点。利用该图像，适当地对需要部分和/或数据进行计算机颜色增强。
下面详细描述具有上述结构的用于特征点提取的软件结构。(软件模块结构)本实施例具有下面所描述的软件结构，该软件结构用于对在预定任意兴趣区内的特征点进行方便和精确的跟踪。
需要注意的是，下面将根据本实施例详细描述这样的情况，其中包括确定在格栅图形内的兴趣区，并跟踪含在其中的一些特征点，由此计算并显示在相对局部区域(即5mm左右)内的物理参数。
根据本实施例的超声诊断设备，如图2所示，软件模块结构40包括超声图像采集装置41a、兴趣时相设定装置42a、第一兴趣区设定单元42b、第二兴趣区设定单元42c、图像处理装置41b、预处理装置43、特征点提取装置44、特征点跟踪装置45、代表点计算装置46a、其他各种计算处理46b、物理参数计算装置47、各种处理48和显示处理装置49。
需要注意的是，在本实施例中的特征点提取装置对应于本发明的提取装置。另外，本实施例中的特征点跟踪装置对应于本发明的跟踪装置，而且本实施例中的第一兴趣区设定单元和第二兴趣区设定单元构成了本发明的兴趣区设定装置。另外，第二兴趣区设定单元包括本发明中的修正装置。也就是说，根据本实施例，兴趣区设定装置包括修正装置。
超声图像(B型)采集装置41a进行超声B型图像的采集。下面将描述其一般功能。也就是说，从超声探头传输的超声波作为从器官反射的信号由同一超声探头接收。通过接收电路对回声信号进行排列和相加，然后通过B型计算单元进行对数放大和包络探测，涉及幅度的信息以亮度信息输出，并由DSC单元重新构建成图像以显示。尽管下面将详细描述用于获取正常二维断层图像的超声诊断设备，但通过使用三维重建装置，该结构也可用于三维心脏功能分析。
兴趣时相设定装置42a具有设定时相(用于分析的范围)的功能，用于分析运动心脏等的动态图像。根据对兴趣时相的设定，利用心电图可自动提取如仅N个搏动期、收缩期、舒张期等的特定时间范围，或者用户也可人工设定任意期间。(根据压力回声，可制备基于心率的特定收缩期长度的表)，需要注意的是，分析的范围最好在已存储到图像存储器上的图像上确定。
第一兴趣区设定单元42b设定兴趣区，用于跟踪表示被测对象内部信息的图像数据，以及例如设定用于跟踪的兴趣区ROI1，该区域为图6中用虚线构成的一般格栅图形。
第二兴趣区设定单元42c在表示被测对象内部信息的图像数据上设定兴趣区ROI2，该兴趣区ROI2为图6中所示实线显示的等距离格栅图形。第二兴趣区设定单元42c以下面方式改变、移动兴趣区ROI2的位置，即使格栅点KPs基于上述用于跟踪的兴趣区ROI1内多个特征点TPs和/或周围的TPs的移动信息而移动。
因此，兴趣区ROI2的形状可根据在用于跟踪的兴趣区ROI1内的多个特征点TPs的移动而改变，同时将在后面描述的物理参数(变形量、旋转量、间隔量等)可根据格栅图形内兴趣区的移动量来进行计算。
更具体地说，例如在图4所示的B型组织图像上确定出二维格栅化的兴趣区(ROI)。用户可手工设定当前兴趣区，或者也可这样设计，即其中在B型图像上叠加有预定的兴趣区。格栅图形的间隔最好是几毫米左右。下面将描述的是，格栅尺寸(空间分辨率)和测量精度(稳定性)是相互矛盾的，于是格栅尺寸可根据所测量的被测对象的特点而自动确定。
需要注意的是，例如在被测对象是心脏的情况下，格栅图形中的兴趣区最好设定成只对应于心肌部分的区域。这样，限制兴趣区就使跟踪计算特征点的计算时间周期缩短，这些将在后面描述。同时还有一个优点是，例如心腔内部等的不必要结果不显示。
获得心脏或心肌部分轮廓的方法最好是进行自动轮廓提取处理，该处理方法在第7-320068号日本待审查专利申请公开文件中披露。该自动轮廓提取处理方法利用图像的统计特性来提取心内膜组织。为了提取心肌，还要得到有关心外膜侧面的信息。然而，心外膜组织一般是模糊的。于是在许多情况下，对心外膜的提取是不容易实现的。在这种情况下，心外膜侧面设定为在心内膜组织的外表上预定距离处，即15毫米左右，其中的心内膜组织已经自动地提取过。为简化起见，中间的部位确定为心肌区，这样就能以相对较高的精度来容易限制计算区域。
另外，提取心肌部分的另外方法为可采用利用图像亮度值来划分区域的方法。在超声图像中，心肌部分一般比心腔部分更亮而可视。因此，可通过提取具有比适当确定的阈值具有较大亮度的区域来提取心肌部分。
图像处理装置41b对超声图象进行图像处理，其中的超声图象已经通过兴趣时相设定装置42a设定，于是形成了由第一兴趣区设定单元42b设定的兴趣区。
在特征点跟踪装置45进行跟踪处理前，预处理装置43进行各种预处理(例如即减少动态范围的处理，二元处理等)，这样有助于实现下面的跟踪，因而提高了精度。也就是说，当根据不同患者的期望获得各种状态的图像时，对于各种类型输入图像来说，可通过进行各种处理来提高跟踪的再现，从而有助于高精度地执行后处理跟踪算法。
例如，对输入图像进行二元处理以助于跟踪，从而不能获得由于患者不同而不同的结果。另外，使动态范围变窄的处理具有相同的结果。而且，可设计成这样，其中控制如高频传输设定的传输/接收条件和图像处理，以设定最佳条件，从而使跟踪算法更容易执行。
特征点提取装置44提取可跟踪的特征点(标签)。需要注意的是，利用MRIs，通过把高频电磁波加到器官上而使格栅图形上的标记(标签)加到图像上，同时可观察到正方形格栅随时间逐渐变形的结果。然而，传统超声设备不能完成这种标记的添加。
现在以如下方式来确定特征点(超声标签)。也就是说，特征点用于随时间来跟踪位置，于是就有必要执行预定的算法来跟踪特征点，该预定算法将在后面描述。根据本实施例，例如可使用角点的角探测等作为提取结构的方法。
角点可限定为这样的点，其中该点的亮度分别在图像的X向和Y向显著改变。因此，可通过探测角点并把探测到的角点作为特征点来确定移动方向。有各种角点探测的方法，例如，可采用利用下面表达式表示的海塞矩阵的行列式的方法。
需要注意的是，Ixx和Iyy表示分别在X向和Y向的I(x，y)的第二个微分，而Ixy表示在X向和Y向的I(x，y)的第二个微分。
在超声图像中，在减少噪音影响的平滑之后计算每个点的|H|，同时探测|H|的最大值，作为角点。
角探测的另外一个方法是例如最好采用SUSAN操作器。利用SUSAN操作器，确定圆形掩膜区。在该圆形掩膜区内统计与圆形掩膜中心点亮度接近的亮度值的象素数量。当掩膜中心位于角点时，统计的数值具有为最小的特点。因此，对于每个点计算出SUSAN操作器的统计值，同时具有最小统计值的点就被探测为角点。
如上所述，海塞行列式用于亮度在X向和Y向上变化的图像，但是容易受噪音影响，此时SUSAN操作器可在没有噪音影响下而探测角点。因此比较理想。
另外，除了角探测外，还可假设探测特征点的各种方法，并可采用任意一种方法。例如根据最简单的角探测方法，角点限定为这样的点，其中在X向和Y向点的第一个微分，即值Δx(i，j)＝f(i，j)-f(i-1，j)、Δy(i，j)＝f(i，j)-f(i，j-1))具有比预定值较大的值。需要注意的是，f(i，j)表示在数字图像上坐标(i，j)的象素值(亮度值)。
一般地，如图3所示，由角探测限定的特征点间隔不是均一的。但是，可利用格栅点来修正跟踪结果，这些将在后面描述。
特征点跟踪装置45随时间来跟踪在兴趣区内的特征点(标签)。在B型图像(图形匹配)上跟踪特征点的方法中，可采用各种的方法。这些方法均利用了如互相关方法、密度梯度方法(光流方法)等基本方法。通过普通的图形匹配方法可针对每帧图像可跟踪提取的单个特征点。但是一般来说，用一个点进行跟踪的精度是不够的，也因此不容易得到稳定的测量结果。例如，根据传统的设计，已经对如轮廓、环部等较大结构进行跟踪，但是在心肌内很难跟踪大量的特征点。
然而，例如根据彼此靠近的心肌部分进行相同移动的物理限制，从彼此靠近的一组特征点的跟踪结果中估算兴趣区中代表点的移动量这种方式可提高跟踪的精度和稳定性。这些将在下面描述。
代表点计算装置46a具有这样的功能，即从涉及多个特征点的跟踪结果中计算多个特征点的代表值，其中该多个特征点位于局部兴趣区内(在格栅内)。一般地，如图3所示，被探测的特征点以不规则的间隔分布，于是特征点不容易与上述格栅图形内的兴趣区互相关。根据最简单的方法，与最靠近格栅点的一个点有关的跟踪结果可作为与格栅点有关的跟踪结果输出。然而，最好通过跟踪多个特征点并把其代表值输出来提高跟踪的稳定性。例如，假定该区具有包含有多个特征点(例如5个点)的预定格栅间距(例如5mm)。每个特征点的跟踪结果作为格栅点的代表值输出。
若不通过上述代表值计算装置46a计算，也可进行其他各种计算处理46b。例如，最好设计成采用在彼此靠近的多个特征点处探测移动量分布状态(统计分布)，并进行把远离该分布的特征点排除掉的排除处理。这样，提高了可靠性。
利用统计分布，可以说，由于噪音等原因，仅一个特征点可以得到不同跟踪结果。在普通的处理方法中，计算的平均值含有与上述特征点有关的跟踪结果。下面，利用排除处理的专用程序计算不包括上述特征点的平均值，这样把精度不高的特征点排除掉了，从而得到较高精度的计算结果。
需要注意的是，统计分布最好是基于分散和标准偏差的分布。利用排除处理方法，当只有一个特征点位于上述分布可靠范围之外时才进行排除上述点的处理。
这样，为了跟踪某个区域内彼此靠近点，要进行把位于统计分布可靠范围之外的跟踪点排除的处理，这样就能使特征点的代表值、平均值等的计算精度提高。
另外，可以设计成这样，其中其他各种计算处理46b进行格栅间距调整处理(采用格栅间距调整处理装置)，以自动调整(实际)间距，于是至少有N个特征点位于一个格栅内。需要注意的是，格栅间距越大，位于一个格栅内的特征点数量就越多，这样就提高了稳定性，但是会导致测量的空间分辨率降低。下面，假定在X向和Y向需要的空间分辨率是不同的。在这种情况下，形成了在X向和Y向两个间距不同的格栅(实际上)，于从而提高位于一个格栅内的特征点数量。这样就在需要的空间分辨率不降低情况下，能够可靠地实现对特征点的跟踪。
现在，当已知了超声诊断设备的空间分辨率的情况下，通常可确定在格栅图形内的兴趣区宽度。也就是说，能确定格栅图形间距的合适范围。例如，心肌厚度近似为10mm到15mm，并需要在心肌区包含有多个格栅单元。另外，当减小格栅间距以提高空间分辨率时，一个格栅内就不能含有多个特征点。另一方面，当扩大格栅间距时，则减小了空间分辨率。因此，格栅间距最好在5mm左右，该尺寸空间分辨率是可以接受的，同时一个格栅可以含有多个特征点。需要注意的是，当在一个格栅单元内没有特征点时，设计成提示在该格栅单元内没有特征点。
根据这种设计，在一个格栅内的特征点越多，从特征点的跟踪结果中得到的代表值精度就越大。因此，根据在一个格栅内含有特征点的数量，可设计成用不同颜色来显示表示精度可靠性的标志。
需要注意的是，本发明不限于通过上述实例描述的跟踪方法，而可采用其他任何跟踪方法。
根据跟踪的多个特征点的移动信息，第二兴趣区设定单元42c移动兴趣区的每一个格栅点。这样，兴趣区就在图像上变形。此时，对于利用统计分布等跟踪特征点的结果，对采用其他各种计算处理46b进行如修正等的处理而，根据有关修正的特征点的移动信息，来改变兴趣区(每个特征点)的位置，并进行处理。
需要注意的是，第二兴趣区设定单元42c最好由修正装置组成，该修正装置用于根据兴趣区内的多个特征点的统计分布来修正兴趣区的位置。这样，可根据统计分布来进行兴趣区位置的修正处理。
物理参数计算装置47用于根据每个兴趣区内包含的特征点的信息或跟踪结果的代表值计算特定的物理参数(位移、速度、加速度、变形等)。另外，物理参数计算装置47根据兴趣区的变形和与兴趣区有关的移动信息计算物理参数。利用上述跟踪方法可随时测量到在每个特征点(图6中用“TP”表示)或每个格栅点(图6中用“KP”表示)的位置变化。
从这些格栅点的跟踪结果中可计算出在临床领域重要的物理参数。下面利用本实施例描述当以心脏作为实例来分析时的位移、速度、加速度、变形、收缩开始时相等。
假定分析开始时相在舒张阶段未尾的点上。计算(二维或三维)从分析开始时相的格栅点位置开始的格栅点位置变化的距离则得到位移。一般地说，公知的是，位移越大，收缩性能越好。
把上述位移取第一微分，计算出速度作为组织相对于格栅点的移动速度。速度可作成矢量(大小和方向)计算，或者也可定义成标量(与位移大小有关的微分)。一般地说，已经公知的是，收缩速度或舒张速度及其血流速度比等反映心脏机能。
通过把上述位移取第二微分计算出加速度，作为组织相对于格栅点的移动加速度。通过显示每个格栅点的加速度，用户可得到表示收缩和舒张开始时间的标记。
对于变形，现在考虑作为最简单例子的一维变形。把格栅间距(或特征点的间距)的初始值作为L0，当在时间点(t)时格栅间距为L(t)，则一维变形为(L(t)-L0)/L0(没有维)，该变形值依收缩或舒张而有不同值，并由百分比表示。
另外，利用二维变形或三维变形，通过把变形张量Dij分成对称张量和非对称张量Fij，变形可分成变形分量和转动分量，其中变形分量由舒张变形和间隙变形组成。
特别地，通过在心内膜方向及其垂直方向上取坐标轴，可同时估算出在壁厚和在心肌纵向上的舒张/收缩上的变化，这些变化在临床上是重要的。这样，传统设计中的严重问题即分析的方向依赖性被消除了。
自动轮廓提取技术最好用于本实施例中，从而以简单方式沿心脏心内膜设定坐标。这样，在每个时相能自动提取心内膜，根据从格栅点中得到的变形张量可计算出沿垂直于该方向的变形分量。在这种情况下，为简化起见，可设计成获得一维变形，此时可不分离转动分量。
对超声诊断而言，在许多场合，外科医生利用如组织的变形、变形速度等的组织变形特性进行测量。例如，对应于肌肉组织的变形是与预定时间周期中，肌肉组织长度与初始长度相比的变化率相应的。需要注意的是，可设计成这样，其中变形变化的百分比(变形百分比、变形速度等)可视地显示为对应于各种变形速度的计算机颜色增强图像。
变形速度为心肌的收缩和舒张性能提供了直接和定量的尺度。通过沿着心肌取图像，可测量沿心肌纵轴的局部变形速度分量。另外，通过测量变形速度分量，可获得与心脏壁的局部收缩和舒张有关的信息。另外，通过用腹肋成像取图像，可获得与心脏壁垂直的变形速度分量。通过得到与心脏壁垂直的变形速度分量，可获得与局部心肌厚度有关的信息。如上所述，变形速度图像有助于外科医生对心脏的作出一些诊断，这是潜在的优点。
另外，心肌速度的变化例如可用于心脏移植后排异的诊断、心脏腔室内机械运动的活动状态诊断等。其它物理参数可用于心脏壁的厚度测量、从心房到心室异常传导路径的位置确定等(与心肌内路径深度有关的信息，用于确定对患者采用控制饮食(caterer)方法还是外科手术)。
最后对上述物理参数计算装置47计算的各种物理参数进行各种处理48，包括与空间和时间有关的拟合处理、内插处理或滤波处理。这样，物理参数中就排除掉了噪音等的影响。
特别地，对于心肌等周期运动而言，利用在时间方向上进行傅立叶拟合通过仅对具有达到最大值频率的分量进行采样而得到没有噪音影响的数据。需要注意的是，可以设计成这样，进行利用时间信息的平均值移动、通过低通滤波器滤波、平滑等处理来减少噪音。这样，可利用时间信息提高精度。
显示处理装置49进行显示处理(显示控制)，以使在显示单元上显示通过上述物理参数计算装置47计算出的各种物理参数。
下面是这样设计的，显示对应于ASE壁运动估算的十六分区的平均值。另外，还设计成计算区分成心内膜区和心外膜区，并对分离的区域分别进行计算，以得到心内膜和心外膜区之间的物理参数差，已公知这些在临床上非常重要。还已经公知的是，心内膜的收缩/舒张运动比心外膜大。然而，当由于缺血而使心内膜侧的运动减少时，心外膜运动增加来弥补心内膜。还可设计成对这些物理参数进行彩色编码，并叠加在图像上显示，这样就能很直观地看到心脏机能的状态。
图7为示出实例的示意图，其中显示了跟踪后物理参数的计算结果。用户对操作单元进行操作，预定的屏幕启动，同时在显示单元上显示计算结果。
根据图7所示的实例，多个特征点P显示在超声图像上，其中显示出由心内膜Q和心外膜R包围的心肌部位R。在这种情况下，例如兴趣区预先设定成心肌部位，因而就不计算并显示出位于心肌部位外部的特征点。
物理参数包括位移、速度、加速度、变形等。要涉及到的物理参数，即与经过时间有关的变形中的变化等以图表Gh形式显示。也就是说，当为得到在时间上是连续的活动图像而计算物理参数时，物理参数上的变化可用图表显示方式示出，这对于理解物理参数随时间变化是有用的。计算后的物理参数结果存储到记录媒体中。
需要注意的是，用户可在不受限制的情况下增加或删除各种显示项目(包括参数)。由于仅显示特定参数项目，因而可适当地调整信息量，这样就提供了使用户容易理解的屏幕结构。(处理程序)下面描述本发明超声诊断设备的有关上述软件结构的执行。
兴趣时相设定装置42a在由超声图像采集装置41a获得的超声图像上设定兴趣时相。另外，在通过第一兴趣区设定单元42b和第二兴趣区设定单元42c(或者通过自动轮廓提取处理)设定了兴趣区后，图像处理装置41b进行处理，指定对应于超声图像上兴趣区的部分。
需要注意的是，可这样设计，兴趣时相设定装置42a、第一兴趣区设定单元42b和第二兴趣区设定单元42c不进行设定处理，以及在不进行处理的情况下，超声图像从图像处理装置41b输出。
预处理装置43对超声图像进行预处理(动态范围压缩处理、二元处理等)，从而能够高精度地、可靠地对各种超声图像进行后面的跟踪。
因此，特征点提取装置44可利用角探测等在超声图像上提取特定的多个特征点，这些特征点可随时间被跟踪(也就是说，可在没有故障情况下对这些点进行跟踪)。毫无疑问，当第一兴趣区设定单元42b设定跟踪的兴趣区时，只在设定的用于跟踪的兴趣区范围内进行多个特征点的提取处理。
如上所述提取的特征点通过显示处理装置49进行显示处理，以便在超声图像上见到特征点，例如，特征点用颜色增强点等来表示，并与超声图像合成在一起(见图3)。需要注意的是，图4中示出了当确定了格栅图形内的兴趣区时的状态。另外，还设计成特征点不显示，而只显示在格栅图形内的兴趣区，这样更便于观察。
接着，在显示可跟踪的特征点的情况下对跟踪下指令后，特征点跟踪装置45对提取的特征点进行随时间的跟踪处理。
接下来，例如在需要计算多个特征点的代表值时，代表值计算装置46a计算代表值。
另一方面，在需要对于跟踪结果进行各种处理的情况下，其中这些处理包括把特定特征点从统计分布可靠范围中排除在外的修正处理、自动调整格栅间距的处理等，采用其他各种计算处理46b进行各种处理。
第二兴趣区设定单元42c根据与被跟踪的特征点有关的运动信息改变并移动兴趣区ROI2的每个格栅点KP。其中被跟踪的特征点已经与格栅点预先互联起来，结果，兴趣区ROI2的形状改变。
另外，物理参数计算装置47根据进行上述处理的跟踪结果，即兴趣区变形量、格栅点移动量等计算各种物理参数，如变形等。
这些计算出的结果通过各种处理48进行滤波处理等处理，然后有必要的话，通过显示处理装置49进行彩色编码等处理，接着进行显示处理，以在显示单元上进行显示(见图7)。
如上所述，随时间跟踪的特征点通过特征点提取装置在超声图像上自动地被提取。这样，就能够容易地提取这些被跟踪的特征点。为提取特征点而对其进行跟踪，并据此计算各种物理参数，从而减少了计算的时间周期。
也就是说，不是所有点都能在超声图像上跟踪，因此包括心肌本身的心肌周围部位的容易跟踪的部分，例如可跟踪的所有特征点，可同时自动地在屏幕上显示。因此，用户不需要象传统设计那样手工操作在心肌内的几个点，以便逐点确定，而是可同时提取可跟踪的多个点，因而减轻了用户的负担。
另外，根据这些特征点的跟踪结果可计算任意部分(例如格栅点)的移动量。也就是说，当特征点以任意不规则距离布置并显示时，具有不规则间距的格栅图形的格栅点与特征点互相关起来，从而能够提高精度。
另外，当与格栅点互相关时，多个特征点的跟踪结果的代表值与格栅点互联。这样，除进行将其中不规则间距数据修正成规则数据的内插处理外，代表值还在局部与变形、速度等互联，因而提高了精度。
传统上计算变形采用组织多普勒方法，在该方法中计算两点的速度差((V2-V1)/L0)，并通过把计算的差值对时间求积分计算出距离。也就是说，从多普勒方法探测的速度中得到的点的距离是非常小的相差，即小于超声波长(1mm左右)的相差，并且是远远小于要得到的心脏运动的值，于是需要对速度在时间上进行积分，以得到微观运动值，并导致累积误差容限。另外，对多普勒方法而言，根据超声波束方向上的速度对不同方向(与波束方向不平行)的运动等进行假设，其中投射分量在垂直方向，并对角度进行修正，以计算出初始移动。因此，运动方向的假设是必要的。另外，根据多普勒方法，当提出利用二维互相关的各种方法时，存在的困难是，在以上所述的其它方向不容易跟踪(具体地说是这样的方向，其中波束方向和修正速度方向以比接近90°的预定角度大的角度相交叉)。
相反，在本实施例中，根据图像而不是相差来进行处理，因此，即使在上述不同方向移动时也可进行跟踪(例如与波束方向垂直的方向)，因此这种跟踪具有优点，提高了精度，同时避免了由于包含有大误差容限而导致错误诊断的危险。
如上所述，对于位于设定的任意兴趣区内的特征点很容易精确地进行跟踪。与MRIs相比，本实施例可以较高时间分辨率和低成本来时如拉格朗日变形等的物理参数进行计算和显示处理。另外，本实施例与多普勒方法相比，在不需要大规模电路、积分处理等情况下，可以低成本、高精度地进行相同的处理。
特别地，对于心脏部位而言，可分析根据心脏形态(收缩、舒张等)的特定方向方面的信息，因而能高精度、容易地、客观地评估心脏机能。另外，由于可跟踪心肌肉的特征点，同时可定量评估如变形等的物理参数，从而有利于诊断。
另外，由于只对预定兴趣区内的特征点进行跟踪，因而减少了计算的时间周期。
另外，兴趣区设定在上述器官的图像上的格栅图形内，并且根据特征点的跟踪结果可计算任意位置(格栅点)的移动量，从而将不规则间距的特征点数据与格栅点联系起来，这样就有助于对变形等的计算，并能通过直觉观察。另外，兴趣区最好由有规则间距的格栅图形的格栅点组成(对从不规则间距的特征点中得到的信息进行内插，并转换成有规则间距的信息)，这样具有有规则间距的格栅图形的格栅点有利于计算，并能凭直觉观察。
另外，根据多个特征点的跟踪结果计算代表值(计算平均值或只提取具有高可靠性的点)，提高了稳定性。而且，从与兴趣区或靠近兴趣区的部分内多个特征点有关的移动信息的统计分布中计算跟踪结果，提高了精度。另外，在时间轴方向上，对结果进行拟合、内插或滤波计算，从而提高了精度，并可提取特定的分量。
此外，最好计算并显示对于预定区域跟踪的结果或物理参数的代表值(平均值等)，这样可提高结果的稳定性。
还有，变形张量分成转动分量和变形分量，形成了由转动分量和变形分量组成的结，于是可得到二维和三维变形以及一维变形，从而可精确地评估收缩/舒张机能。
对于物理参数而言，主轴的方向最好是与提取的心内膜面或心外膜垂直或相切。这样，可分离出心肌变短和加厚的影响。(第二实施例)下面参照图8来描述本发明的第二实施例。根据上述第一实施例，确定的兴趣区由图4所示的格栅图形组成，但是本发明不限于此，而是例如可设计成区域结构由六段组成，用于评估壁运动，这由ASE(美国回声学会)规定。
具体地说，如图8所示，本实施例具有由S1到S6的六个分区(段)组成的结构，于是可观察每个区段的位移等。此时，通过观察，用户可判断壁运动量的大小，并通过点击鼠标为壁运动打分(1、2、3、4、5)，如“正常”、“运动减退”等。另外，本实施例具有这样的设计，其中与每个区段的变形、运动的程度有关的信息用不同颜色自动显示，从而提高了利用率。毫无疑问，该方法可用于由格栅图形组成的兴趣区的布置中。
需要注意的是，如图8所示，根据轮廓信息的显示方法，轮廓线T可用粗线或与其它轮廓线不同的颜色显示。通过这种办法，用户可容易地并且清楚地识别轮廓部分。
如图8所示，对对应于图像分区的显示图来说，例如图中显示有心肌，此时在心脏壁内部从右环部到心尖部区域的分区以及从左环部到心尖部区域的分区再分别分成三个区，同时轮廓线(心壁轮廓)用对应于划分区域S1、S2、S3、S4、S5、S6的不同颜色区分，并叠加在要显示心脏的剖面图上。
上述对三个区的划分对诊断是有用的，例如，整个区划分成基部、中间部和心尖部。这样，心脏壁被确定，同时其中的轮廓线用对应于每个确定区域的不同颜色来显示，从而用户可把心脏壁适当划分，同时在图像上很容易和清楚地识别心脏壁区域的位置。
下面详细描述显示的各个部分。下面将描述作为实例的情况，其中从左环部到心尖部区的区域和从心尖部区到右环部的区域分别分成三个区域。
如上所述，在心脏壁轮廓上确定了多个分开的区域。首先，这些多个分开的区域进一步用与心脏壁轮廓有关的需要的区段单元来确定。例如，利用心脏壁的轮廓，从左环部到心尖部的区域和从心尖部区到右环部的区域分别分成三个区，即基部、中间部、心尖部。
当用户利用如跟踪球等操作输入单元在心脏左腔室纵向剖面图像上进行预定操作后，自动提取心肌即对应于心内膜Q的部位的轮廓，，该轮廓被增强并以轮廓线T显示，以便用于跟踪。利用各种方法根据亮度梯度对心肌轮廓的跟踪自动地提取心脏腔室和心肌之间的边界。通过跟踪确定的区域作为兴趣区。
此时，当对心内膜T等进行跟踪时，该兴趣区随着心内膜T的移动而移动和变形。接着，根据与移动和变形后的兴趣区内的特征点有关的信息计算物理参数，并根据这些物理参数对兴趣区进行颜色增强。
需要注意的是，当如图8所示对兴趣区进行划分时，一个划分的区域具有不能跟踪的部位，此时采用排除掉该部位范围内的特征点中来计算划分区域的物理参数。
如上所述，例如被测对象的心脏剖面图像是随时间变化地从超声诊断设备中得到的，对该图像提取心脏轮廓，并把该提取的轮廓图像作为心脏壁轮廓信息存储到图像存储器中。探测单元(未示出)根据利用涉及心脏壁轮廓形状、轮廓曲率等的心脏壁轮廓信息来自动探测如心脏壁轮廓、心尖部和环部的轮廓部分，同时轮廓划分单元根据探测区的位置对心脏壁轮廓进行划分。对分开的心脏壁轮廓进行分类，形成有利于诊断的区域，这些区域通过数值显示、图表显示和心脏壁的颜色增强显示中的至少一种来显示。需要注意的是，轮廓信息或分部信息可存储在图像存储器中。
另外，心脏的心尖部和环部具有清晰的形态特性，作为特征点，这样就使心尖部和环部的位置精确地互相关起来。另外，根据心尖部和环部对心脏壁轮廓划分，于是心脏壁可适当地互相关。
另外，也可设计成当计算物理参数时，通过在格栅图形内确定兴趣区来进行计算，同时当最后作为用户界面显示时，如图8所示，对显示的布置设计成使用户容易观察。
另外，还可设计成对特征点的变形等进行插值，并且在每个象素上放置标记(颜色)来表明在物理参数上的变化(变形等)，于是以颜色平稳变化的方式进行显示。这样，各种参数均可进行彩色编码并显示。
在图9(a)和9(b)中示出了带有彩色编码的一个显示实例。图9(a)示出了描述组织的结构，而在图9(b)中，心肌的变形叠加在断层图像上，但是它们的方向(舒张或收缩)仍然没有分离出。图9(b)中的彩条示出了心肌变形的幅度，其中典型的颜色分配是这样，使具有较小幅度的心肌的变形用浅兰色或接近的颜色表示，同时具有较大幅度的修正后的速度用深兰色或接近的颜色表示。
图10(a)到图10(e)示出了可显示彩条的实例。
与图12(b)中所示的情况类似，图13(a)示出了用红色表示的心肌较小程度的变形，当心肌变形增加时，色调例如换成黄色。
图13(b)示出了彩条显示的另一个实例，其中变形速度的显示与图13(a)中示出的变形显示结合起来。在该实例中，心肌变形的速度越大，在彩条中用的颜色就越亮，反之亦然。通过这种方式，变形速度与变形一起互相关地同时显示，于是为要显示的心肌提供了较高可视性。
图13(c)示范了另外彩条的显示，其中在图13(a)中所示的心肌变形显示中另外进行了方向分离。在这种情况下，例如，用暖色表示心肌的收缩变形，同时用冷色表示舒张变形。这种方向分离有可能很容易地区别开使心肌变形的种类。
图13(d)也示范了另外的彩条，其中通过把图13(c)中所示的方向分离后变形的显示与变形速度的显示结合起来而构成。这种显示结构具有把图13(b)和图10(c)所示两个实例的优点。
需要注意的是，利用自动轮廓提取结果可自动进行兴趣区设定(用于心脏或心肌区)。此时，轮廓提取最好在跟踪心内膜程序后面进行，将心内膜和心外膜侧之间的区域作为心肌区提取，该区域估计为距心内膜外面一预定距离(例如1cm)。这样可以很容易设定区域。需要注意的是，对心外膜的跟踪不是始终需要的。然而，当兴趣区设定成心肌的心内膜或心外膜时，可得到与心内膜和心外膜(对应于心肌)之间差有关的信息。
另外，本实施例具有这样的结构，其中心内膜T的轮廓线由自动轮廓提取处理器进行提取，以设定兴趣区。这样当设定兴趣区时，需要的组织轮廓被自动地跟踪，于是用户可凭直觉观察组织等大小，并根据信息可只对需要跟踪的区域进行确定，从而能有效进行心脏壁的评估。
毫无疑问，自动提取处理具有这样的设计，其中对应于心外膜和心内膜的区域轮廓线可自动地显示。在这种情况下，在心内膜和心外膜之间的心肌区内对特征点探测并提取，在该区进行跟踪，从而避免了在不必要部位进行如特征点提取处理等的不必要处理。
这样，不必对整个心脏内所有可跟踪的特征点进行提取，而只对需要设定兴趣区的部分和局部进行设定，从而避免了对不必要部位的计算。因而可有效地进行计算，减少了处理的负担，并提高了处理速度。
需要注意的是，对设定兴趣区的自动轮廓提取处理而言，最好由轮廓提取单元(未示出)根据图像信息提取被测对象的轮廓。若干轮廓提取方法可用于轮廓提取单元。例如，这些方法包括基于确定图像能量、弹性能量等的轮廓提取方法、在图像进行二元处理后提取封闭轮廓线的方法、通过把从用户输入的中心点在径向图形中延伸的扫描线上的轮廓候选点连接起来的提取轮廓方法，等等。如上所述提取轮廓的坐标信息存储在记录媒体上。(第三实施例)下面参照图8到图10来描述本发明的第三实施例。需要注意的是，与上述第一实施例基本相同结构的描述省略，只描述不同部分。图11为示出了本实施例的超声诊断设备的示范结构。
根据本实施例，例如跟踪乳头肌、环部以及心肌内的任意代表部位等，并可根据跟踪结果提供在临床中重要的心脏微观结构的信息。
具体地说，本实施例的超声诊断设备的软件模块100包括这些与第一实施例具有大致相同的结构超声图像采集装置101a，兴趣时相设定装置102a，图像处理装置101b、预处理装置预处理装置103、特征点跟踪装置105、各种处理108和显示处理装置109，还包括用于设定多个兴趣区的兴趣区设定装置102b、用于兴趣区内多个特征点的跟踪结果计算代表值的代表值计算装置106以及物理参数计算装置107。
兴趣区设定装置102b设计成可设定多个兴趣区。图12示出了兴趣区设定在乳头肌和mital瓣膜环部的情景。在这里，用户可把具有预定尺寸的兴趣区设定成任意点。
代表值计算装置106根据在兴趣区内的多个特征点的跟踪结果计算代表值。如上所述，对传统图形匹配技术来说，对特征结构外的部位不容易进行随时间的跟踪。
因此，如第一实施例那样，在本实施例中，位于较大尺寸的兴趣区内的多个特征点被跟踪，同时对其代表值进行计算，从而能够精确跟踪兴趣区内的结构。
物理参数计算装置107根据跟踪结果的代表值计算特定物理参数(位移、速度、加速度、变形等)。当存在mital瓣膜回流问题时，已知乳头肌突然停止跳动使乳头肌和环部之间的相对位置关系发生变化，从而导致回流发生。
根据本实施例，用户很容易地得到这些点之间的相对位置关系，即各种信息随时间发生的变化，例如乳头肌和环部之间的距离、乳头肌和环部相交的角度等。根据传统设计，当得到这些信息时，需要对每个时相进行人工测量，这是很麻烦的。
显示处理装置109显示计算的结果。可设计成从多个兴趣区中得到的信息用图表或在几何图形上的变化来显示。
根据上述结构，首先兴趣区设定装置102b设定多个兴趣区。接着，特征点跟踪装置105在每个兴趣区内跟踪特征点。
物理参数计算装置107计算兴趣区之间的距离、兴趣区相交的角度等，并通过显示处理装置109显示计算的结果。
上述第一实施例显示了变形的局部情景，而本实施例没有心肌收缩等信息以及标签等，而只显示出由较大区域组成的心脏结构是如何变化的，其中较大区域是如左腔室环部、乳头肌、心尖部等的标志性部分(作为标志的区域)。
例如，对传统的设计而言，在观察瓣膜尺寸变化的情况下，当心脏运动后的每个期间观察瓣膜如何扩张或变窄时，需要用户逐帧地人工观察图像，这是非常麻烦的。
相反，本实施例指定有多个兴趣区，这样例如可跟踪兴趣区之间的距离、环部运动的距离、移动两个点之间的距离。
例如，在确定了兴趣区的具体实例中，如图13A所示，假定确定了多个兴趣区U1、U2和U3，中心有三个点，即心尖部TP1、左环部TP2和右环部TP3。在心脏收缩和舒张后，心尖部TP1、左环部TP2和右环部TP3以及兴趣区U1、U2和U3也同步进行收缩和舒张。
具体地说，如图13B所示，当心脏收缩时，兴趣区U1、U2和U3之间的距离变小，形成了由直线W1组成的近似三角形的几何形状，其中直线连接兴趣区U1、U2和U3。
另一方面，如图13C所示，当心脏舒张时，兴趣区U1、U2和U3之间的距离增加，于是形成了由直线W2(与上述W1不同)组成的近似三角形的几何形状，其中直线连接兴趣区U1、U2和U3。
在上述情形下，兴趣区之间的距离或角度以由三个点组成的几何结构被跟踪。例如，在第一阶段，几何结构为某个三角形，在跟踪处理后，该形状逐渐变形成为不同的形状，从而很明显地观察到心脏的收缩和舒张程度。需要注意的是，确定多个跟踪的兴趣区时，兴趣区数量并不象上述实施例中那样只限于三个，而可以是两个。毫无疑问，兴趣区数量可以比3大(即4或5个点)。
如上所述，本实施例具有上述第一和第二实施例中一样的优点，本实施例还有观察如瓣膜、乳头肌、心尖部等微观结构参数变化的优点，可精确地测量到由于心肌梗塞等导致的心脏形态上的特征变化。(第四实施例)下面参照图14来描述本发明的第四实施例。图14为示出了本发明第四实施例的功能方框图。
上述的每个实施例已经对有关显示普通二维图像的超声诊断设备进行了描述，但是近年来，已经出现了可获得三维图像的超声诊断设备。在这种情况下，进行了这样的设计，其中通过从三维图像取任意剖面而形成二维图像，并采用上述各实施例。另外，还进行了这样的设计，其中在格栅图形内形成三维兴趣区，用于三维象素数据，并进行三维跟踪，从而可计算并显示各种三维物理参数。
具体地说，如图14所示，超声诊断设备的软件模块结构110可根据本实施例进行三维显示，该软件模块结构110包括超声图像采集装置111a、三维图像重构装置111b、兴趣时相设定装置112a、兴趣区设定装置112b、图像处理装置(3D)111c、预处理装置(3D)113、特征点提取装置(3D)114、特征点跟踪装置(3D)115、代表值计算装置(3D)116a、其他各种计算处理装置116b、物理参数计算装置117、各种处理118和显示处理装置119。
对具有上述结构的超声诊断设备来说，基本处理与上述第一实施例相同，三维图像重建装置111b把从超声图像采集装置111a采集的超声图像制作成三维图像，该三维图像可以三维方式显示。
接着，兴趣区设定装置112b以三维方式在具有立方体单元的格栅图形内设定兴趣区。接着，图像处理装置(3D)111c进行预定的处理，从而以三维方式确定的兴趣区构建在上述三维图像上。然后，预处理装置(3D)113对该三维图像进行预处理，同时特征点提取装置(3D)114接着提取特征点。该特征点也显示在三维图像上，于是用户可观察三维的位置关系。
另外，特征点跟踪装置(3D)115和116a分别以与三维图像对应的方式进行处理。接着，其他各种计算处理装置116b进行计算处理，物理参数计算装置117进行计算，以及各种处理118和显示处理装置119进行与上述第一实施例相同的显示处理。
如上所述，本实施例具有与上述其他实施例相同的优点。同时采用二维处理的设计仅能观察在平面内的舒张和收缩，而采用三维处理的设计，用户可通过三维信息观察到由带x、y和z轴的立方体格栅是如何变形的。在这种情况下，与上述第一实施例相同的处理用三维处理得到增强，于是对实时得到的三维信息进行处理，从而可计算并得到三维变形。
需要注意的是，尽管已参照几个特定的实施例对本发明的设备和方法进行了描述，但在不脱离本发明的精神和范围情况下可对本说明书描述的实施例进行各种修改。
在上述各实施例的超声诊断设备执行的处理程序中，例如，这些处理为图2、8和11中示出的特征点提取处理、特征跟踪处理、物理参数计算处理等，但也可通过具有上述处理功能的计算机(图像处理装置)，如独立于超声诊断设备的PC、工作站等进行各种处理。
另外，可设计成这样，其中图像处理装置安装在如超声诊断设备等的图像采集设备(模态)内。另外，也可设计成这样，其中图像处理装置和图像采集设备(模态)彼此独立。在这种情况下，模态不限于超声诊断设备，而图像采集单元可以是输入图像视频信号的装置。
另外，上述实施例包含了多个级，同时从披露的多个结构部件中的适当组合中可提取出各种设计。也就是说，毫无疑问地，本发明包括了上述实施例的组合，或者是一个实施例和一个改型的组合。另外，可进行这样的设计，其中从整体结构中把几个结构部件去掉。
前面已经对有关本发明实施例的实例进行了描述，同时可以在适当范围内进行改型和/或改变。每个实施例都示出了本发明的实例，但是并不限制本发明。
如上所述，根据本发明，可随时间跟踪的多个特征点(容易跟踪的部位)容易从超声图像上的所有点中同时提取出，因此不需要象传统设计中那样对几个点进行手工操作和确认，而是在整个组织区域中可对跟踪的多个点同时提取，从而减小了加在用户上的负担。
另外，利用在任意特定兴趣区内得到的特征点很容易精确地进行跟踪。与MRIs相比，可以高时间分辨率和低成本得到物理参数。而且在不需要大规模电路、积分处理等情况下，能以低成本和高精度得到物理参数。此时，仅对兴趣区内的特征点进行跟踪，同时计算各种物理参数，从而减少了计算的时间周期。
具体地说，在心脏区，可通过二维或三维方式分析基于心脏形态的特定方向上的信息(涉及收缩、舒张等)，从而能高精度地、更容易和客观地评估心脏机能。
另外，从多个特征点的跟踪结果中可估算出任意部位(即格栅)的移动量，从而提高了精度。
再有，确定多个兴趣区，对涉及兴趣区的距离等进行跟踪，于是得到微观结构的定量信息，这些信息对观察如瓣膜、乳头肌、心尖部等微观结构参数中的变化是非常有用的，从而能高精度测量由于心肌梗塞等造成的心脏形态上发生的特征变化。
权利要求
1.一种图像处理设备，包括图像采集装置、第一跟踪装置和物理参数计算装置；图像采集装置用于采集被测对象的图像数据；第一跟踪装置用于根据图像数据亮度和幅值中的至少一种数据来跟踪图像中的多个点；以及物理参数计算装置用于计算特定物理参数，这些物理参数与多个位置的相对位置关系中的变化有关。
2.一种图像处理设备，包括图像采集单元、第一跟踪单元和物理参数计算单元；图像采集单元用于采集被测对象的图像数据；第一跟踪单元用于根据图像数据亮度和幅值中的至少一种数据来跟踪图像中的多个点；以及物理参数计算单元用于计算特定物理参数，这些物理参数与多个位置的相对位置关系中的变化有关。
3.根据权利要求2所述的图像处理设备，其中这些点由多个可跟踪的特征点组成，该设备还包括提取单元和第二跟踪单元；其中提取单元用于根据采集图像数据来提取多个可跟踪的特征点；第二跟踪单元用于跟踪特征点的移动。
4.根据权利要求3所述的图像处理设备，还包括兴趣区设定单元，该单元用于根据图像数据在显示图像上设定多个兴趣区，其中物理参数计算单元根据来自位于每个兴趣区内多个特征点的信息来获取物理参数。
5.根据权利要求4所述的图像处理设备，其中兴趣区设定单元设置成提取心脏及其心肌区中至少一个的轮廓，并根据提取结果在图像上设定兴趣区。
6.根据权利要求5所述的图像处理设备，其中兴趣区设定单元还设置成把心脏或心脏心肌区从环部到每侧的心尖部分成基部、中间部和心尖部三个区段，并根据划分结果在图像上设定兴趣区。
7.根据权利要求4所述的图像处理设备，其中提取单元设置成提取仅在兴趣区边界内的特征点，而跟踪单元设置成跟踪该特征点。
8.根据权利要求4所述的图像处理设备，其中兴趣区设定单元设置成根据多个特征点移动的信息来移动至少一个兴趣区，其中的多个特征点位于兴趣区边界内或彼此相邻隔开。
9.根据权利要求2所述的图像处理设备，还包括提取单元、兴趣区设定单元、互相关单元和变形单元；其中提取单元用于根据采集的图像数据来提取多个可跟踪的特征点；兴趣区设定单元用于根据图像数据在显示图像上设定多个具有等距离隔开图形的兴趣区；互相关单元用于使提取的特征点与具有相同形状的兴趣区联系起来；变形单元用于根据跟踪结果使具有等距离隔开图形的兴趣区变形，其中物理参数计算单元设置成计算有关兴趣区变形的物理参数。
10.根据权利要求9所述的图像处理设备，其中兴趣区设定单元设置成把兴趣区设定在等距离分开的格栅图形内，并自动调节等距离分开的格栅图形的格栅间距。
11.根据权利要求9所述的图像处理设备，其中物理参数计算单元设置成从有关兴趣区变形的信息中获取变形张量，并把该变形张量分离出对称张量和非对称张量，由此变形分量与转动分量分离。
12.根据权利要求2所述的图像处理设备，其中物理参数的主轴取向为与提取的心内膜面和心外膜面之一垂直或相切的方向。
13.根据权利要求9所述的图像处理设备，其中物理参数为从设定在格栅图形内兴趣区变形中得到的位移、变形和变形速度之一。
14.根据权利要求3所述的图像处理设备，其中提取单元设置成通过从图像中探测角点来提取特征点。
15.根据权利要求2所述的图像处理设备，其中跟踪单元包括代表值计算单元，该代表值计算单元用于根据位于局部兴趣区内的跟踪结果来计算多个特征点的代表值。
16.一种图像处理设备，包括图像采集装置、跟踪装置、兴趣区设定装置和物理参数计算装置；图像采集装置用于采集被测对象的图像数据；跟踪装置用于跟踪图像上预定点的移动；兴趣区设定装置用于设定兴趣区，并接着改变多个兴趣区；以及物理参数计算装置用于根据兴趣区的移动信息来获取物理参数。
17.一种图像处理设备，包括图像采集单元、跟踪单元、兴趣区设定单元和物理参数计算单元；图像采集单元用于采集被测对象的图像数据；跟踪单元用于跟踪图像上预定点的移动；兴趣区设定单元用于设定兴趣区，并接着改变多个兴趣区；以及物理参数计算单元用于根据兴趣区的移动信息来获取物理参数。
18.根据权利要求3或17所述的图像处理设备，其中兴趣区设定单元设置成根据在兴趣区边界内的多个特征点的统计分布来修正兴趣区的位置信息。
19.根据权利要求3或17所述的图像处理设备，还包括下面之一对通过物理参数计算单元得到的图像数据进行彩色显示的单元，以及对通过把多种数据结合而形成的信息块进行显示的单元，其中的多种数据是通过物理参数计算装置而得到的。
20.根据权利要求2所述的图像处理设备，其中图像数据为三维图像数据。
21.根据权利要求17所述的图像处理设备，其中图像数据为三维图像数据。
22.一种超声诊断设备，包括图像处理设备，该图像处理设备包括图像采集单元、跟踪单元和物理参数计算单元；图像采集单元用于采集被测对象的图像数据；跟踪单元用于根据图像数据亮度和幅值中至少一种数据来跟踪图像中的多个点；以及物理参数计算单元用于计算特定物理参数，这些物理参数与多个位置中的相对位置关系中的变化有关。
23.一种超声诊断设备，包括图像处理设备，该图像处理设备包括图像采集单元、跟踪单元、兴趣区设定单元和物理参数计算单元；图像采集单元用于采集被测对象的图像数据；跟踪单元用于跟踪位于图像内预定点的移动；兴趣区设定单元用于设定兴趣区，并接着改变兴趣区；以及物理参数计算单元用于根据兴趣区的移动信息来获取物理参数。
24.一种用于诊断被测对象的处理图像的方法，包括的步骤为采集被测对象图像数据；根据图像数据亮度和幅值中至少一种数据来跟踪图像中的多个点；以及计算特定物理参数，这些物理参数与多个位置的相对位置关系中的变化有关。
25.一种用于诊断被测对象的处理图像的方法，包括的步骤为采集被测对象图像数据；跟踪位于图像内预定点的移动；设定兴趣区，并接着改变多个兴趣区；以及根据兴趣区的移动信息来获取物理参数。
全文摘要
本发明涉及包括图像处理单元的超声图像设备和超声诊断设备。该图像处理设备包括图像采集单元、提取单元、跟踪单元和物理参数计算单元。图像采集单元用于采集被测对象的图像数据；提取单元根据采集的图像数据来提取多个可跟踪的特征点；跟踪单元跟踪特征点的移动；以及物理参数计算单元根据从跟踪结果中得到的信息来获取位于每个兴趣区内特征点的特定物理参数。其中的特定物理参数例如为位移、变形和变形速度等。该超声图像设备和超声诊断设备可更容易精确地提取特征点，并对心脏等收缩/舒张功能进行低成本的分析。
文档编号A61B8/14GK1442118SQ0311079
公开日2003年9月17日 申请日期2003年3月5日 优先权日2002年3月5日
发明者辻野弘行, 西浦正英 申请人:株式会社东芝