专利名称：超声波诊断装置、医用图像处理装置以及处理方法
技术领域：
本实施方式涉及超声波诊断装置、医用图像处理装置、以及医用图像处理方法。
背景技术：
超声波诊断装置从超声波探头对被检体发送超声波，经由超声波探头接收被被检体反射的超声波，根据与接收到的超声波对应的回波信号生成超声波图像。超声波图像除了与被检体组织相关的信息以外，还包含有各种噪音或超声波的干涉导致的散斑(speckle)。噪音或散斑使超声波图像的画质劣化。为了减少噪音或散斑强调与被检体组织相关的信息，存在计算超声波图像的各像素的边缘信息，将与计算出的边缘信息对应的滤波应用于像素的方法。具体而言，该滤波在边缘方向进行平滑化处理，在边缘方向的垂直方向进行清晰化处理。利用了该滤波的图像处理方法例如被用于提高血管图像的画质。在这样的滤波方法中，优选将滤波特性优化为诊断部位内的生物体组织的性质状态。在现状中，对每个诊断部位，预先设定确定滤波特性的参数组。此时，在操作画面上选择与扫描对象的诊断部位对应的参数组，对超声波图像实施与所选择的参数组对应的滤波。然而，在超声波检查中，有时通过由操作者移动超声波探头，来改变超声波图像所描绘出的诊断部位或生物体组织。即使所选择的参数组适合移动前的诊断部位或生物体组织，也不一定适合移动后的诊断部位或生物体组织。当参数组不适合诊断部位或生物体组织时，没有进行适合诊断部位或生`物体组织的滤波，图像诊断能力会劣化。此时，操作者不能恰当地观察病变等。现有技术文献专利文献1:日本特开2009-153918号公报
发明内容
实施方式的目的在于提供一种能够提高图像诊断能力的超声波诊断装置、医用图像处理装置、以及医用图像处理方法。本实施方式所涉及的超声波诊断装置具备:超声波探头，对被检体发送超声波，接收被上述被检体反射的超声波，产生与上述接收到的超声波对应的回波信号；图像生成部，根据上述回波信号生成与上述被检体相关的超声波图像；第I计算部，计算与上述生成的超声波图像内的特定区域中的边缘方向相关的第I特征量，上述特定区域比应用于上述生成的超声波图像的图像滤波的内核尺寸大；第2计算部，计算与上述生成的超声波图像内的上述特定区域中的边缘强度分布或亮度值分布相关的第2特征量；存储部，对多个滤波特性的各个，将适合上述滤波特性的超声波图像所能够具有的第I特征量的范围和第2特征量的范围建立关联来存储；选择部，从多个参数组中选择与上述计算出的第I特征量和上述计算出的第2特征量这双方对应的滤波特性；图像滤波部，对上述生成的超声波图像实施具有上述选择的滤波特性的图像滤波。 根据本实施方式，将能够提高图像诊断能力。
图1是表示本实施方式所涉及的超声波诊断装置的结构的图。图2是表示与血管壁相关的B模式图像的一个例子的图。图3是表示与腹部以及肝脏相关的B模式图像的一个例子的图。图4是表示与肌纤维(MSK)相关的B模式图像的一个例子的图。图5是表示在本实施方式中利用的、每个诊断部位或每个生物体组织的平均亮度值与平均边缘方向的测量结果的图。图6是表示图1所示的图像处理部的结构的图。图7是表示本实施方式所涉及的超声波图像内的计算对象区域的一个例子的图。图8是表示本实施方式所涉及的计算对象区域的其他的例子的图。图9是表示本实施方式所涉及的计算对象区域的其他的例子的图。图10是表示本实施方式所涉及的计算对象区域的其他的例子的图。
图11是表示图6所示的第I特征量计算部的结构的图。图12是表示在图6的滤波特性存储部中利用的、对多个参数组的各个将第I特征量的范围和第2特征量的范围建立关联的表的一个例子的图。图13是表示本实施方式的实施例1所涉及的图像处理部的结构的图。图14是表示图13的低频图像滤波部的结构的图。图15是表示本实施方式的变形例所涉及的第2特征量计算部的结构的图。图16是表示本实施方式的实施例2所涉及的图像处理部的结构的图。符号说明I…超声波诊断装置、10...超声波探头、20...发送部、30...接收部、40...B模式处理部、50...彩色多普勒处理部、60...图像生成部、70...图像处理部、71...图像缩小部、72...第I特征量计算部、73...第2特征量计算部、74…滤波特性存储部、75…滤波特性选择部、76...图像滤波部、80...存储部、90...显示部、100…医用图像处理装置具体实施例方式本实施方式所涉及的超声波诊断装置具有:超声波探头、图像生成部、第I计算部、第2计算部、存储部、选择部、以及图像滤波部。超声波探头对被检体发送超声波，接收被上述被检体反射的超声波，产生与上述接收到的超声波对应的回波信号。图像生成部根据上述回波信号生成与上述被检体相关的超声波图像。第I计算部计算与上述生成的超声波图像内的特定区域中的边缘方向相关的第I特征量。上述特定区域比应用于上述生成的超声波图像的图像滤波的内核尺寸大。第2计算部计算与上述生成的超声波图像内的上述特定区域中的边缘强度分布或者亮度值分布相关的第2特征量。存储部对多个滤波特性的各个，将适于上述滤波特性的超声波图像所能够具有的第I特征量的范围和第2特征量的范围建立关联来存储。选择部从多个参数组中选择与上述计算出的第I特征量和上述计算出的第2特征量这双方对应的滤波特性。图像滤波部对上述生成的超声波图像实施具有上述选择的滤波特性的图像滤波。以下，参照
本实施方式所涉及的超声波诊断装置、医用图像处理装置、以及医用图像处理方法。图1是表示本实施方式所涉及的超声波诊断装置I的结构的图。如图1所示，超声波诊断装置I具备有:超声波探头10、发送部20、接收部30、B模式处理部40、彩色多普勒处理部50、图像生成部60、图像处理部70、存储部80、以及显示部90。超声波探头10具有多个振子。超声波探头10接受来自发送部20的驱动信号朝向被检体发送超声波。对被检体发送的超声波被体内组织的声抗的不连续面依次反射。被反射的超声波被超声波探头10接收。超声波探头10产生与所接收到的超声波的强度对应的电信号(回波信号)。回波信号的振幅依存于被反射的不连续面中的声抗阻的差。另外，当超声波被正在移动的血流或心脏壁等移动体的表面反射时，回波信号由于多普勒效应接受依存于移动体的超声波发送方向的速度分量的频移。发送部20经由超声波探头10对被检体重复发送超声波。更具体而言，发送部20为了超声波发送而具有未图示的速率脉冲发生电路、发送延迟电路、以及驱动脉冲发生电路等。速率脉冲发生电路以规定的速率频率(rate frequency) fr Hz (周期；1/fr秒),针对每个通道重复产生速率脉冲。延迟电路针对每个通道将超声波会聚成束状，并对各速率脉冲赋予用于确定发送指向性的延迟时间。驱动脉冲发生电路以基于各被延迟的速率脉冲的定时，对超声波探头10施加驱动脉冲。接收部30经由超声波探头10反复接收来自被检体的超声波。更具体而言，接收部30为了接收超声波而具有未图示的放大器电路、A/D转换器、接收延迟电路、以及加法器等。放大器电路针对每个通道将来自超声波探头10的回波信号放大。A/D转换器将放大后的回波信号针对每个通道从模拟信号转换成数字信号。接收延迟电路对于转换成数字信号的回波信号，针对每个通道会聚成束状并赋予用于确定接收指向性的延迟时间。加法器将被赋予了延迟时间的各回波信号相加。通过加法处理，产生与接收波束对应的接收信号。这样，接收部30产生分别与多个接收波束对应的多个接收信号。接收信号被供给至B模式处理部40与彩色多普勒处理部50。B模式处理部40通过对来自接收部30的接收信号进行对数放大，并将对数放大后的接收信号进行包络线检波，从而生成由亮度来表现回波信号的强度的B模式信号的数据。所产生的B模式信号的数据被供给图像生成部60。彩色多普勒处理部50对来自接收部30的接收信号实施自相关运算，提取基于多普勒效应的血流或组织、造影剂回波分量，产生由彩色来表示平均速度或分散、能量等血流信息的强度的多普勒信号的数据。所产生的多普勒信号的数据被供给图像生成部60。图像生成部60根据来自B模式处理部40的B模式信号，生成与被检体相关的B模式图像。具体而言，图像生成部60由扫描转换器构成。图像生成部60通过将B模式信号的扫描方式从超声波扫描方式转换成显示设备方式，来生成B模式图像。B模式图像的像素来自B模式信号， 该像素具有与该B模式信号的强度对应的亮度值。同样地，图像生成部60根据来自彩色多普勒处理部50的多普勒信号，生成与被检体相关的多普勒图像。多普勒图像的像素来自多普勒信号，该像素具有与该多普勒信号的强度对应的彩色。B模式图像和多普勒图像被供给图像处理部70与存储部80。图像处理部70对于来自图像生成部60或者存储部80的B模式图像或多普勒图像执行图像处理。更具体而言，图像处理部70对B模式图像或多普勒图像实施具有最适合B模式图像或多普勒图像所描绘出的生物体组织的滤波特性的图像滤波。通过滤波处理，生成减少了散斑或噪音的B模式图像或多普勒图像。针对图像处理的细节之后进行叙述。被实施了图像处理的B模式图像或多普勒图像被供给存储部80和显示部90。显示部90将由图像处理部70实施了图像处理的B模式图像显示在显示装置上。此时，在B模式图像上，也可以重叠多普勒图像。作为显示装置，例如，能够适当地利用CRT显示器、或液晶显示器、有机EL显示器、等离子显示器等。另外，图像处理部70、存储部80、以及显示部90构成医用图像处理装置100。该医用图像处理装置100如图1所示，可以被编入超声波诊断装置1，也可以被编入独立于超声波诊断装置I的计算机。当医用图像处理装置100独立于超声波诊断装置I时，医用图像处理装置100作为处理对象的医用图像并不限定于由超声波诊断装置I生成的图像。例如，医用图像处理装置100也可以将由X射线诊断装置生成的X射线图像、由X射线计算机断层摄影装置生成的CT图像、由磁共振诊断装置生成的MR图像、由SPECT装置生成的SPECT图像、或者由PET装置生成的PET图像作为处理对象。然而，为了使说明具体化，在以下的说明中，假设医用图像是超声波图像。以下， 针对本实施方式所涉及的图像处理部70的细节进行说明。首先，针对每个诊断部位或每个生物体组织的B模式图像的特征进行说明。另外，在本实施方式中，假设诊断部位表示头部或胸部、腹部等超声波探头所接触的身体部位，生物体组织表示血管或肌纤维(MSK:musculoskeletal)、肝脏、心脏等组织。图2是表示与血管壁相关的B模式图像的一个例子的图。图3是表示与腹部以及肝脏相关的B模式图像的一个例子的图。图4是表示与肌纤维(MSK)相关的B模式图像的一个例子的图。如图2所示，与血管壁相关的B模式图像包含有与血管壁相关的像素区域(血管壁区域)。与血管壁相关的B模式图像在血管壁区域中，具有整体上沿着特定的方向的边缘。图2时，边缘沿着纸面的横方向延伸。另外，在与血管壁相关的B模式图像中，和与其他的部位或生物体组织相关的B模式图像相比较，包含在特定的深度具有低的亮度值的区域(在图2中由黑色表示的区域)。如图3所示，与腹部以及肝脏相关的B模式图像整体上没有沿着特定的方向的边缘。另外，与腹部以及肝脏相关的B模式图像和与其他的部位或生物体组织相关的B模式图像相比较，具有高的亮度值的区域(在图3中由白色表示的区域)广范围地分布。如图4所示，与MSK相关的B模式图像包含有与MSK相关的像素区域(MSK区域)。与MSK相关的B模式图像在MSK区域中，具有整体上沿着特定的方向的边缘。图4时，边缘在纸面的横方向延伸。另外，在与MSK相关的B模式图像中，和与其他的部位或生物体组织相关的B模式图像相比较，具有低的亮度值的区域(在图4中由黑色表示的区域)广泛地分布。图5是表示每个诊断部位或每个生物体组织的平均亮度值与平均边缘方向的测量结果的图。在图5中，作为诊断部位或生物体组织，可以列举出颈动脉、腹部、肌纤维(MSK)、以及心脏。另外，颈动脉(行进方向)是与颈动脉相关的B模式图像，意味着其断面与颈动脉的中心线平行。颈动脉(横截面)是与颈动脉相关的B模式图像，意味着其断面与颈动脉的中心线正交。平均亮度值是B模式图像所包含的多个像素的亮度值的平均值。平均边缘方向是B模式图像所包含的多个像素的边缘方向的平均值。另外，针对边缘方向的细节之后进行叙述，意味着平均边缘方向越高则各像素的边缘方向越与特定方向一致。如图5所示，与颈动脉(行进方向)相关的B模式图像和与其他的诊断部位或生物体组织相关的B模式图像相比较，平均亮度值在统计上较低，且平均边缘方向在统计上较高。与腹部相关的B模式图像与和其他的诊断部位或生物体组织相关的B模式图像相比较，平均亮度值在统计上较高，且平均边缘方向在统计上较低。与肌纤维相关的B模式图像和与其他的诊断部位或生物体组织相关的B模式图像相比较，平均亮度值在统计上较高，且平均边缘方向在统计上较高。与心脏相关的B模式图像与其他的诊断部位或生物体组织相比较，平均亮度值在统计上较低，且平均边缘方向在统计上较低。例如，作为整体上在特定方向具有边缘方向的生物体组织，可以列举出血管和MSK。从而，只在边缘方向不能区别与血管相关的B模式图像和与MSK相关的B模式图像。然而，在与血管相关的B模式图像中，低亮度区域比较多，在与MSK相关的B模式图像中，低亮度区域比较少。这样，可以说B模式图像具有每个诊断部位或每个生物体组织所特有的边缘的朝向以及亮度值分布。利用针对每个诊断部位或每个生物体组织所特有的边缘的朝向以及亮度值分布，图像处理部70按照B模式图像所具有的整体上的边缘方向以及亮度值分布，选择产生最适合该B模式图像的滤波效果的滤波特性，对B模式图像实施具有所选择的滤波特性的图像滤波。以下，针对图像处 理部70的细节进行说明。另外，图像处理部70也可以对B模式图像和多普勒图像的任一图像进行处理。因此，为了简化以下的说明，综合B模式图像和多普勒图像称为超声波图像。图6是表示图像处理部70的结构的图。如图6所示，图像处理部70由图像生成部60或者存储部80输入原始的超声波图像。以下，将由图像处理部70为了进行滤波而输入的原始的超声波图像称为输入图像。以下，针对图像处理部70的细节进行说明。图像处理部70内的第I特征量与第2特征量的计算对象被限定为超声波图像内的特定区域。在此，将该特定区域称为计算对象区域。图7是表示计算对象区域的一个例子的图。如图7所示，计算对象区域Rl被设定为超声波图像。计算对象区域Rl具有比由后述的图像滤波部76应用的图像滤波的内核R2的尺寸(内核尺寸)大的矩阵尺寸。计算对象区域Rl也可以具有与超声波图像相同的矩阵尺寸，也可以具有比超声波图像小的矩阵尺寸。计算对象区域由用户经由输入设备(未图示)，或者自动地设定。所设定的计算对象区域的数量可以是一个，也可以是多个。例如，超声波图像被分割为多个区域，将该分割区域的各个设定为计算对象区域即可。多个分割区域的排列并没有特别地限定。例如，超声波图像也可以如图8所示的那样，被分割为左上方区域RLU、右上方区域RRU、左下方区域RLL、以及右下方区域RRL。另外，超声波图像也可以如图9所示的那样，根据深度方向来分割。此时，例如，超声波图像关于深度也可以分割为位于上部的区域RU、位于中部的区域RM、以及位于下部的区域RL。另外，计算对象区域也可以如图10所示的那样，被设定为包含超声波图像所包含的特定的解剖学区域。例如，假设在超声波图像中包含有与肝脏相关的像素区域RLI。关于解剖学区域知道有例如将超声波图像内的解剖学区域根据几何学特性或亮度值特性等来进行划分的分割处理。例如，假设在超声波图像中包含有与肝脏相关的像素区域RLI。通过分割处理从超声波图像中提取肝脏区域RLI。计算对象区域RS被自动地设定为包含肝脏区域RLI的区域。另外，计算对象区域的形状并不限定于四边形，也可以是圆、六边形、任意形状等任何形状。如图6所示，图像处理部70具有图像缩小部71、第I特征量计算部72、第2特征量计算部73、滤波特性存储部74、滤波特性选择部75、以及图像滤波部76。图像缩小部71生成与输入图像相比较矩阵尺寸小的超声波图像(以下，称为缩小图像。)。作为图像缩小处理，例如，能够应用重新采样或像素的间拔、多重分辨率分解等已知的所有的图像缩小技术。为了整体上地把握由第I特征量计算部72以及第2特征量计算部73计算出的超声波图像的特征量，进行图像缩小处理以使得以合适的分辨率对超声波图像进行处理。另外，由于通过图像缩小处理，超声波图像的矩阵尺寸减小，因此，提高图像缩小部71的后一级的处理速度。通过图像缩小处理，计算对象区域也以与超声波图像的缩小率大致相同的缩小率缩小。第I特征量计算部72计算与超声波图像内的计算对象区域中的边缘方向相关的第I特征量(以下，称为边缘方向特征量。)。计算对象区域中的边缘方向表示计算对象区域所描绘出的解剖学区域的边缘方向的倾向。以下，计算对象区域中的边缘方向意味着整体上的边缘方向。图11是表示第I特征量计算部72的结构的图。第I特征量计算部72从图像缩小部71输入缩小图像。如图11所示，第I特征量计算部72具有边缘方向计算部721、基准方向计算部722、偏移量计算部723、以及第I计数部724。边缘方向计算部721针对缩小图像内的计算对象区域所包含的多个像素的各个，根据像素的亮度值的空间微分来计算各像素的边缘方向。具体而言，边缘方向计算部721首先利用处理对象像素和该处理对象像素的附近像素沿着超声波图像的各坐标轴(具体而言，X轴以及I轴)进行空间微分，计算空间微分值。并且，边缘方向计算部721根据计算出的空间微分值来计算与处理对象像素相关的边缘方向。更具体而言，边缘方向计算部721利用空间微分值来计算处理对象像素的构造张量(structure tensor)的多个要素。边缘方向计算部721对计算出的多个要素实施线性代数运算，计算构造张量的2个固有值和2个固有矢量。2个固有矢量中的一方意味着沿着边缘的方向，另一方意味着与边缘垂直的方向。在此，将沿着边缘的方向称为边缘方向。另外，构造张量的固有值依存于边缘的强度。另外，边缘方向的计算方法并不限定于利用构造张量的方法。如果能够计算局部的边缘方向，则也可以利用加伯转换等其他的方法来计算边缘方向。基准方向计算 部722根据与由边缘方向计算部721计算出的多个像素相关的多个边缘方向，来计算边缘方向的基准方向。基准方向被设定为多个边缘方向的统计值。具体而言，基准方向被设定为多个边缘方向的平均值、最大值、最小值、中间值、以及最频值的任何一个即可。
然而，边缘方向由作为周期变量的角度来规定。从而，当角度的范围的设定不合适时，如果单纯地进行边缘方向的平均等运算，则基准方向会以不合适的值来计算。例如，考虑作为Q1=J1-S θ、Θ 2= JI + δ Θ的2个角度Θ I以及Θ 2。另外，I δ Θ I << JI。角度Θ i以及角度θ2所优选的平均值是JI。然而，当将角度范围设定为-JI < Θ g JI时，发生作为θ2=-π + δ Θ来进行处理的折回，平均会变为O。从而，基准方向计算部722根据以下的2个应对策略，没有角度的折回地适当地计
算基准方向。(第I应对策略):在第I应对策略中基准方向计算部722利用边缘方向在空间上连续地变化的情况。具体而言，首先，按照空间上的连续性来确定从各边缘方向中发生了折回的像素(以下，称为折回像素)。折回像素与附近的像素的边缘方向极端地不连续。从而，将与周围的像素的边缘方向相比较具有极端地不连续的边缘方向的像素判定为折回像素，根据周围的像素的边缘方向对折回像素的边缘方向进行校正。例如，折回像素的边缘方向被置换成其周围的像素的任一像素的边缘方向，或者置换成周围的边缘方向的平均值等统计值。并且，基准方向计算部722根据各像素的边缘方向来计算基准方向。这样，基准方向计算部722能够没有角度的折回地适当地计算基准方向。(第2应对策略):在第2应对策略中基准方向计算部722对边缘方向进行坐标转换。具体而言，首先，如(I)式所示，将由弧度来表现的边缘方向Θ转换成由直角坐标系中的二维单位矢量来表现的边缘方向X。
权利要求
1.一种超声波诊断装置，其特征在于，具备: 超声波探头，对被检体发送超声波，接收被上述被检体反射的超声波，产生与上述接收到的超声波对应的回波信号； 图像生成部，根据上述回波信号生成与上述被检体相关的超声波图像； 第I计算部，计算与上述生成的超声波图像内的特定区域中的边缘方向相关的第I特征量，上述特定区域比应用于上述生成的超声波图像的图像滤波的内核尺寸大； 第2计算部，计算与上述生成的超声波图像内的上述特定区域中的边缘强度分布或者亮度值分布相关的第2特征量； 存储部，对多个滤波特性的各个，将适合上述滤波特性的超声波图像所能够具有的第I特征量的范围和第2特征量的范围建立关联来存储； 选择部，从多个参数组中选择与上述计算出的第I特征量和上述计算出的第2特征量这双方对应的滤波特性；以及 图像滤波部，对上述生成的超声波图像实施具有上述选择的滤波特性的图像滤波。
2.根据权利要求1所述的超声波诊断装置，其特征在于， 上述第I计算部针对上述特定区域所包含的多个像素的各个，根据上述像素的亮度值的空间微分来计算上述像素的边缘方向， 计算上述像素的边缘方向与基准的边缘方向的偏移量， 将上述特定区域所包含的多个像素中的、具有比第I阈值大或者小的上述计算出的偏移量的像素的像素数作为上述第I特征量来进行计数。
3.根据权利要求1或2所述的超声波诊断装置，其特征在于， 上述第2计算部将上述特定区域所包含的多个像素中的、具有比第2阈值大或者小的亮度值的像素的像素数作为上述第2特征量来进行计数。
4.根据权利要求1或2所述的超声波诊断装置，其特征在于， 上述第2计算部针对上述特定区域所包含的多个像素的各个，根据上述像素的亮度值的空间微分来计算上述像素的边缘强度， 将上述特定区域所包含的多个像素中的、具有比第3阈值大或者小的上述计算出的边缘强度的像素的像素数作为上述第2特征量来进行计数。
5.根据权利要求1所述的超声波诊断装置，其特征在于， 上述特定区域是比上述超声波图像的整体、或者上述超声波图像的矩阵尺寸小的部分区域。
6.根据权利要求1所述的超声波诊断装置，其特征在于， 上述特定区域按照来自用户的指示来设定。
7.根据权利要求1所述的超声波诊断装置，其特征在于， 上述特定区域在上述超声波图像中设定一个或者多个。
8.根据权利要求1所述的超声波诊断装置，其特征在于， 上述特定区域被设定为上述超声波图像 的多个分割区域的各个。
9.根据权利要求8所述的超声波诊断装置，其特征在于， 上述特定区域被设定为根据上述超声波图像的深度方向而设定的多个分割区域的各个。
10.根据权利要求1所述的超声波诊断装置，其特征在于， 上述特定区域被设定为包含通过对于上述超声波图像的分割处理而划分出的解剖学区域。
11.根据权利要求1所述的超声波诊断装置，其特征在于， 上述超声波诊断装置还具备缩小图像生成部，生成与上述生成的超声波图像相比矩阵尺寸小的缩小图像， 上述第I计算部针对上述生成的缩小图像计算上述第I特征量， 上述第2计算部针对上述生成的缩小图像计算上述第2特征量。
12.—种超声波诊断装置，其特征在于，具备: 超声波探头，对被检体发送超声波，接收被上述被检体反射的超声波，产生与上述接收到的超声波对应的回波信号； 图像生成部，根据上述回波信号生成与上述被检体相关的超声波图像； 多重分辨率分解部，对上述生成的超声波图像实施多重分辨率分解，针对多个分辨率等级的各个生成空间频率上的低频图像和高频图像； 第I计算部，计算与上述生成的低频图像内的特定区域中的边缘方向相关的第I特征量，上述特定区域比应用于上述低频图像与上述高频图像的至少一方的图像滤波的内核尺寸大； 第2计算部，计算与上述生成的低频图像内的上述特定区域中的边缘强度分布或者亮度值分布相关的第2特征量； 存储部，对多个滤波特性的各个，将适合上述滤波特性的超声波图像所能够具有的第I特征量的范围和第2特征量的范围建立关联来存储； 选择部，针对上述多个分辨率等级的各个，从上述多个滤波特性中选择与上述计算出的第I特征量和上述计算出的第2特征量这双方对应的滤波特性；以及 图像滤波部，针对上述多个分辨率等级的各个，对上述低频图像与上述高频图像的至少一方实施具有上述选择出的滤波特性的图像滤波。
13.一种医用图像处理装置，其特征在于，具备: 第I存储部，存储与被检体相关的医用图像； 第I计算部，计算和与上述被检体相关的医用图像内的特定区域中的边缘方向相关的第I特征量，上述特定区域比应用于与上述被检体相关的医用图像的图像滤波的内核尺寸大， 第2计算部，计算与上述医用图像内的特定区域中的边缘强度分布或者亮度值分布相关的第2特征量； 第2存储部，对多个滤波特性的各个，将适合上述滤波特性的医用图像所能够具有的第I特征量的范围和第2特征量的范围建立关联来存储； 选择部，从上述多个滤波特性中选择与上述计算出的第I特征量和上述计算出的第2特征量这双方对应的滤波特性；以及 图像滤波部，对与上述被检体相关的医用图像实施具有上述选择的滤波特性的图像滤波。
14.医用图像处理装置，其特征在于，具备:第I存储部，存储与被检体相关的医用图像； 多重分辨率分解部，对与上述被检体相关的医用图像实施多重分辨率分解，针对多个分辨率等级的各个，生成空间频率上的低频图像和高频图像； 第I计算部，计算与上述低频图像内的特定区域中的边缘方向相关的第I特征量，上述特定区域比应用于上述低频图像与上述高频图像中至少一方的图像滤波的内核尺寸大； 第2计算部，计算与上述低频图像内的上述特定区域中的边缘强度分布或者亮度值分布相关的第2特征量； 第2存储部，对多个滤波特性的各个，将适合上述滤波特性的图像所能够具有的第I特征量的范围和第2特征量的范围建立关联来存储； 选择部，针对上述多个分辨率等级的各个，从上述多个滤波特性中选择与上述计算出的第I特征量和上述计算出的第2特征量这双方对应的滤波特性；以及 图像滤波部，针对上述多个分辨率等级的各个，对上述低频图像和上述高频图像的至少一方实施具有上述选择的滤波特性的图像滤波。
15.一种医用图像处理方法，其特征在于， 计算和与被检体相关的医用图像内的特定区域中的边缘方向相关的第I特征量，上述特定区域比应用于与上述被检体相关的医用图像的图像滤波的内核尺寸大， 计算和与上述被检体相关的医用图像内的特定区域中的边缘强度分布或者亮度值分布相关的第2特征量， 从多个滤波特性中选择与上述计算出的第I特征量和上述计算出的第2特征量这双方对应的滤波特性，对上述多个滤波特性的各个，将适合上述滤波特性的医用图像所能够具有的第I特征量的范围和第2特征量的范围建立关联， 对与上述被检体相关的医用图像实施具有上述选择的滤波特性的图像滤波。
16.一种超声波诊断装置，其特征在于， 超声波探头，对被检体发送超声波，接收被上述被检体反射的超声波，产生与上述接收到的超声波对应的回波信号； 图像生成部，根据上述回波信号生成上述超声波图像； 第I计算部，计算与上述超声波图像内的特定区域中的边缘方向相关的第I特征量，上述特定区域比应用于上述超声波图像的图像滤波的内核尺寸大； 第2计算部，计算与上述超声波图像内的上述特定区域中的边缘强度分布或者亮度值分布相关的第2特征量； 图像滤波部，具有能够选择性地应用分别具有多个滤波特性的多个图像滤波的结构；以及 选择部，为了将具有与上述计算出的第I特征量和上述计算出的第2特征量这双方对应的滤波特性的特定的图像滤波应用于上述超声波图像，从上述多个图像滤波中选择上述特定的图像滤波。
17.一种医用图像处理装置，其特征在于，具备: 第I存储部，存储与被检体相关的医用图像； 第I计算部，计算与上述医用图像内的特定区域中的边缘方向相关的第I特征量，上述特定区域比应用于上述医用图像的图像滤波的内核尺寸大；第2计算部，计算与上述医用图像内的上述特定区域中的边缘强度分布或者亮度值分布相关的第2特征量； 图像滤波部，具有能够选择性地应用分别具有多个滤波特性的多个图像滤波的结构；以及 选择部，为了将具有与上述计算出的第I特征量和上述计算出的第2特征量这双方对应的滤波特性的特定的图像滤波应用于上述医用图像，从上述多个图像滤波中选择上述特定的图像滤波。
18.—种医用图像处理方法，其特征在于，具备: 计算和与被检体相关的医用图像内的特定区域中的边缘方向相关的第I特征量，上述特定区域比应用于上述医用图像的图像滤波的内核尺寸大， 计算与上述医用图像内的上述特定区域中的边缘强度分布或者亮度值分布相关的第2特征量， 为了将具有与上述计算出的第I特征量和上述计算出的第2特征量这双方对应的滤波特性的特定的图像滤波应用于上述医用图像，从分别具有多个滤波特性的多个图像滤波中选择上述特定的图像滤波。
全文摘要
提供超声波诊断装置、医用图像处理装置以及处理方法。该超声波诊断装置具有超声波探头，对被检体发送接收超声波；图像生成部，生成与被检体相关的超声波图像；第1计算部，计算与超声波图像内的特定区域中的边缘方向相关的第1特征量，特定区域比应用于超声波图像的图像滤波的内核尺寸大；第2计算部，计算与特定区域中的边缘强度分布或者亮度值分布相关的第2特征量；存储部，对多个滤波特性的各个，将适合滤波特性的超声波图像所能够具有的第1特征量的范围和第2特征量的范围建立关联来存储；选择部，从多个参数组中选择与第1特征量和第2特征量这双方对应的滤波特性；图像滤波部，对超声波图像实施具有选择的滤波特性的图像滤波。
文档编号A61B8/00GK103169496SQ201210553218
公开日2013年6月26日 申请日期2012年12月19日 优先权日2011年12月26日
发明者大住良太, 市冈健一 申请人:株式会社东芝, 东芝医疗系统株式会社