心室間隔壁厚を自動計測するための方法及び装置

【課題】心室間隔壁厚を自動計測するための方法及び装置を提供すること。
【解決手段】心室間隔壁厚を自動的に計測するための方法を提供する。一実施形態では本方法は、心臓の一連の超音波画像を収集するステップと、該一連の超音波画像に対して隔壁切り出しアルゴリズム（２１０）を適用することによって隔壁マスク（２１２）を収集するステップと、弁先端位置特定アルゴリズム（２２０）を用いて僧房弁先端（２２２）を位置特定するステップと、心室間隔壁厚アルゴリズム（２３０）を用いて心室間隔壁の厚さ（２３４）を算定するステップと、を含む。この心室間隔壁厚アルゴリズムは、隔壁マスク（２１２）及び位置特定済みの僧帽弁先端（２２２）を入力として使用する。

【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書に開示している主題は、全般的には超音波診断システムに関し、また具体的には心室間隔壁（心室中隔）厚を自動計測するための方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
心拡張期における心室間隔壁（ＩＶＳｄ）の厚さの計測は、これが左心室サイズと共に心臓肥大に関する主要な指標であることから、心エコー図における基礎的計測の１つとして受け容れられている。心臓肥大によりその他の心臓合併症が引き起こされる可能性があるため、スクリーニング目的でＩＶＳｄの厚さの計測を用いることができる。さらにＩＶＳｄの厚さは、自由行動下２４ｈ血圧との相関も示している。
【０００３】
手動計測プロトコルでは、ＩＶＳｄの厚さの計測が隔壁領域の中心線と直交しかつ僧帽弁先端を通過する計測線に沿って実行されるように指定している。しかし隔壁厚さに対する従来の手動計測では、観測者の経験に応じて観測者によるバラツキを生じる。例えば隔壁厚の計測値は、観測者が異なると変動する。さらに隔壁厚の計測値は、同じ観測者でも場面が異なると変動するのが通例である。隔壁厚の計測におけるこうしたバラツキは、間違った診断を生じさせ得るようなバラツキに繋がる可能性がある。例えば診断を誤ると、肥大のある対象者が健全に分類されたり、また健全な対象者が肥大に分類されたりすることに繋がりかねず、このいずれの場合も望ましくない結果を生じる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】米国特許出願第２００９０２８１４２４号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
したがって本技術分野において、ＩＶＳｄの厚さの計測値のバラツキを管理または抑制するための装置及び方法が必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
心拡張期における心室間隔壁の厚さを自動計測するための方法を提供する。一実施形態による方法は、心臓の一連の超音波画像を収集するステップと、該一連の超音波画像に対して隔壁切り出しアルゴリズムを適用することによって隔壁マスクを収集するステップと、弁先端位置特定アルゴリズムを用いて僧帽弁先端を位置特定するステップと、心室間隔壁厚アルゴリズムを用いて心室間隔壁の厚さを算定するステップと、を含む。この心室間隔壁厚アルゴリズムは、入力として隔壁マスクと位置特定した僧帽弁先端とを使用する。
【０００７】
心室間隔壁厚を自動計測するための装置を提供する。一実施形態による装置は、心臓の一連の超音波画像を収集するトランスジューサと、中央プロセッサと、を備える。この中央プロセッサは、該一連の超音波画像に対して隔壁切り出しアルゴリズムを適用すること、弁先端位置特定アルゴリズムを用いて僧帽弁先端を位置特定すること並びに心室間隔壁厚アルゴリズムを用いて心室間隔壁の厚さを算定することによって隔壁マスクを収集するように構成されている。この心室間隔壁厚アルゴリズムは入力として、隔壁マスクと位置特定した僧帽弁先端とを使用する。
【０００８】
本発明に関するこれらの特徴、態様及び利点、並びにその他の特徴、態様及び利点については、同じ参照符号が図面全体を通じて同じ部分を表している添付の図面を参照しながら以下の詳細な説明を読むことによってより理解が深まるであろう。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本システムの一実施形態による心室間隔壁厚を自動計測するための超音波装置の概要図である。
【図２】本方法の一実施形態による心室間隔壁厚を自動計測するための方法を表した流れ図である。
【図３】本方法の一実施形態による心室間隔壁の切り出し方法を表した流れ図である。
【図４ａ】一実施形態による心室間隔壁境界を表すための２つの１次元関数の初期化並びに心室間隔壁切り出しアルゴリズムによって分界設定した３つの領域を示した心室間隔壁の胸骨傍長軸（ＰａｒａｓｔｅｒｎａｌＬｏｎｇＡｘｉｓ：ＰＬＡＸ）像超音波画像である。
【図４ｂ】別の実施形態による心室間隔壁切り出しアルゴリズムの中間反復を表した心室間隔壁のＰＬＡＸ像超音波画像である。
【図４ｃ】別の実施形態によるエネルギー関数の収束を表した心室間隔壁のＰＬＡＸ像超音波画像である。
【図５ａ】本技法の一実施形態による弁先端位置特定のための方法を表した流れ図である。
【図５ｂ】本技法の一実施形態による単一弁先端位置特定のための方法を表した流れ図である。
【図６ａ】一実施形態による目下の心臓のＰＬＡＸ像超音波画像と以前の心臓のＰＬＡＸ像超音波画像の間のフレーム差を表した図である。
【図６ｂ】別の実施形態による１組の候補画素を表した心臓のＰＬＡＸ像超音波画像である。
【図６ｃ】一実施形態による２つの弁先端に関する２つのクラスターを表した心臓の４ＣＨ像超音波画像である。
【図６ｄ】一実施形態による位置特定された２つの弁先端を表した心臓の４ＣＨ像超音波画像である。
【図６ｅ】別の実施形態による位置特定された僧帽弁先端を表した心臓のＰＬＡＸ像超音波画像である。
【図７】一実施形態による心室間隔壁厚を計測するための方法を表した流れ図である。
【図８ａ】一実施形態による心室間隔壁の骨格指定を表した心室間隔壁の部分超音波画像である。
【図８ｂ】別の実施形態による心室間隔壁の切り詰めした中央軸を表した心室間隔壁の部分超音波画像である。
【図８ｃ】別の実施形態による中央軸のそれぞれの領域に対して当てはめられたｎ個のラインセグメントのうちの１つを表した心室間隔壁の部分超音波画像である。
【図８ｄ】別の実施形態による心室間隔壁厚を自動計測する方法を表した心臓のＰＬＡＸ像超音波画像である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
図１は、本システムの一実施形態による心拡張期における心室間隔壁（ＩＶＳｄ）の厚さを自動計測するための超音波装置１００の概要図である。超音波装置１００は、トランスジューサアレイ１１０と、Ｔ／ＲＡＳＩＣ１２０などの送信／受信（Ｔ／Ｒ）プロセッサと、処理用ＡＳＩＣ１４０などの処理セクションと、電源１９０と、を備える。処理用ＡＳＩＣ１４０には周辺構成要素が結合されるのが典型的である。Ｔ／ＲＡＳＩＣ１２０は、トランスジューサアレイ１１０の素子を駆動させ、これらの素子が受け取ったエコーを受け取る。Ｔ／ＲＡＳＩＣ１２０はさらに、トランスジューサアレイ１１０の送信及び受信開口並びに受け取ったエコー信号の利得を制御する。Ｔ／ＲＡＳＩＣ１２０が受け取ったエコーは処理用ＡＳＩＣ１４０に提供され、これにより個々のトランスジューサ素子からのエコーが走査線信号になるようにビーム形成される。処理用ＡＳＩＣ１４０はさらに、送信波形、タイミング、開口及び集束も制御している。さらに処理用ＡＳＩＣは、時間利得制御のためのタイミング信号を提供すると共に、トランスジューサアレイ１１０に加えられるパワーを監視し制御している。処理用ＡＳＩＣ１４０には、ビーム形成処理用ＡＳＩＣ１４０により使用されるデータを保存するメモリデバイス１５０が接続されている。超音波装置１００を成すこれら様々なＡＳＩＣは単に一例であり限定ではないことは当業者であれば理解されよう。超音波システム１００を成すこれらのＡＳＩＣの機能は、現場プログラム可能ゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、ＡＲＭプロセッサあるいは複数の機能を実行するマルチＣＰＵなどより高次のプロセッサ（ただし、これらに限らない）によって提供することが可能である。
【００１１】
図示した実施形態では処理用ＡＳＩＣ１４０はさらに、走査変換モジュール１４２、ディジタル信号処理ユニット（ＤＳＰＵ）１４４、制御器１４６及び中央プロセッサ１４８を備える。ビーム形成した走査線信号は走査線信号をフィルタ処理するＤＳＰＵ１４４に結合させており、また超音波Ｂモード情報は映像出力信号の走査変換及び生成のための走査変換モジュール１４２に結合させている。処理用ＡＳＩＣ１４０は一例ではさらに、ディスプレイに時刻、日付及び患者ＩＤなどの英数字情報を追加する。超音波画像に対してグラフィックスプロセッサ（図示せず）によって深度及び焦点マーカー及びカーソルなどの情報を重ね合わせている。超音波画像フレームは典型的には、処理用ＡＳＩＣ１４０に結合された映像メモリ１３０内に保存されており、これによりこれらをライブのＣｉｎｅｌｏｏｐ（商標）リアルタイム映像シーケンスなどにおいて呼び出して再生することが可能である。この映像情報は、幾つかのフォーマット（例えば、映像表示フォーマットの中でもとりわけ、ＮＴＳＣやＰＡＬテレビジョンフォーマット、ＬＣＤディスプレイ１３２向けＲＢＧ駆動信号）の映像出力として伝送することが可能である。中央プロセッサ１４８は、例えば図２に関連して検討したＩＶＳｄの厚さを計測するための方法２００などの超音波データ解析ルーチンを実行するように構成されている。
【００１２】
制御器１４６は中央プロセッサ１４８及びＤＳＰＵ１４４に結合させており、また制御器１４６は超音波装置１００の全体にわたる処理及び制御機能を制御し同期させている。制御器１４６はさらに、ユーザ入力を受け付けるためのユーザ制御１８０に結合させると共に、超音波装置１００の動作を指令しかつ制御している。処理用ＡＳＩＣ１４０にはプログラムメモリ１６０を結合させており、これが制御器１４６により使用可能な（例えば、超音波装置１００を操作し制御するための）ソフトウェアルーチンを保存している。
【００１３】
処理用ＡＳＩＣ１４０はさらに、この例ではＰＣＭＣＩＡインタフェース１７０として構成させているデータポートに結合させている。インタフェース１７０によって、その他のモジュール及び機能を超音波装置１００に装填することが可能となる。インタフェース１７０は例えば、遠隔の箇所との超音波情報の送受信のためにモデムその他の通信リンクに接続させることが可能である。
【００１４】
超音波装置に対する電力は電源１９０によって提供する。この電源は、電源により供給された電圧をＴ／ＲＡＳＩＣ１２０がトランスジューサアレイ１１０の各素子を駆動させるのに必要な適当な電圧に変換するための変換器を含むことがある。
【００１５】
超音波装置１００のアーキテクチャは、超音波装置を大型でありながら可搬性が得られるようにカート上に装着可能とする、デスクトップのサイズとする、あるいは携帯電話などのハンドへルド型デバイスのサイズとするように設計することがある。
【００１６】
一実施形態では超音波装置１００はハンドへルド型デバイスである。超音波装置１００がハンドへルド型デバイスである場合にＩＶＳｄの厚さを計測する自動式方法は、デバイスがハンドへルド型であるためにＩＶＳｄ厚計測の自動方法を極めて柔軟かつ広範に適用できるため有利に活用することができる。超音波装置１００は機能及び特徴の適切な選択並びに集積回路や超音波テクノロジーの有効な利用を通じてハンドへルド型デバイスとしてパッケージ実装されている。集積回路の適切な使用に関する一例（限定ではなく）として制御器１４６は、ハンドへルド型デバイスとしてパッケージ実装された超音波装置１００内のＲＩＳＣ（縮小命令セット制御器）プロセッサである。
【００１７】
図２は、本開示の一実施形態によるＩＶＳｄの厚さを自動計測するための方法２００を表した流れ図である。方法２００は、ステップ２１０の心室間隔壁切り出しアルゴリズム（ＩＳＳＡ）及びステップ２２０の弁先端位置特定アルゴリズム（ＶＴＬＡ）で開始される。ステップ２１０では、例えば図１の超音波装置１００と同様の超音波装置を用いて収集した心室間隔壁の画像が、ＩＳＳＡを用いて切り出しされる。ステップ２１２では、ＩＳＳＡにより隔壁マスクが提供される。心室間隔壁切り出しアルゴリズム（ＩＳＳＡ）については図３を参照しながらさらに詳細に記載しており、また図４ａ、図４ｂ及び図４ｃにおいてある種のステップに関する例証画像を提供している。ステップ２２０では、例えば図１の超音波装置１００と同様の超音波装置を用いて収集した超音波画像シーケンスに対して弁先端位置特定アルゴリズム（ＶＴＬＡ）を適用することによって僧帽弁先端が位置特定される。ステップ２２２では、ＶＴＬＡによって僧帽弁先端箇所が提供される。弁先端位置特定アルゴリズム（ＶＴＬＡ）については図５ａ、図５ｂを参照しながら方法２２２において後で詳細に記載しており、また図６ａ、図６ｂ及び図６ｃにおいてある種のステップに関する例証画像を提供している。
【００１８】
ステップ２３０では、心室間隔壁厚アルゴリズムすなわちＩＶＳＴアルゴリズムに対する入力として、心室間隔壁マスクと位置特定済みの僧帽弁先端の両方が提供される。本明細書に記載した心室間隔壁マスク及び位置特定済みの僧帽弁先端を取得するための計測順序は限定ではなく単に例示であることは当業者であれば理解されよう。例えば最初に心室間隔壁マスクを収集し、これに続いて位置特定された僧帽弁先端を収集することがある。引き続きステップ２３０において、ＩＶＳＴアルゴリズムに対する入力として、心室間隔壁マスクと位置特定済みの僧帽弁先端の両方が提供される。ステップ２３２では、ＩＶＳＴアルゴリズムが計測線を特定する。特定された計測線は、心室間隔壁の中心線と直交しかつ僧帽弁の先端を通過する計測線となるようにしている。ステップ２３４では、ＩＶＳＴアルゴリズムがＩＶＳｄの厚さを算定する。ＩＶＳｄの厚さは、計測線と隔壁マスクの間の交点同士間の距離として算定される。ＩＶＳＴアルゴリズムについては図７を参照しながらさらに詳細に記載しており、また図８ａ、図８ｂ、図８ｃ及び図８ｄにおいてステップの例証画像を提供している。
【００１９】
図３は、本開示の一実施形態による心室間隔壁の切り出し方法２１０を表した流れ図である。方法２１０は、心室間隔壁切り出しアルゴリズム（ＩＳＳＡ）をより詳細に表したものである。方法２１０は、心室間隔壁境界が２つの別々の１次元プロフィールとして表現されるステップ３１０で開始される。僧帽弁に近い心室間隔壁境界のことを近位隔壁境界と呼んでおり、これを１次元プロフィールｆ（ｘ）と表現している。僧帽弁から遠い側の心室間隔壁境界のことを遠位隔壁境界と呼んでおり、これを１次元プロフィールｇ（ｘ）と表現している。
【００２０】
引き続きステップ３２０では、ＩＳＳＡによって隔壁の超音波画像を複数の領域に分界設定している（一例では、３つの領域に分割している）。この３つの領域は、領域１、領域２及び領域３を含む。この３つの領域については図４ａ〜４ｃにおいて例証しており、以下でさらに詳細に記載することにする。さらにステップ３３０ではＩＳＳＡによって、局所領域強度統計値と形状拘束を組み合わせたものである隔壁マスクに関するエネルギー関数が規定される。形状拘束はさらに、平滑度及び幅拘束を含む。エネルギー関数は次式により得られる。
【００２１】
【数１】

変数μ₁、μ₂及びμ₃のそれぞれは、領域１、領域２及び領域３のそれぞれに関する平均強度である。変数ｗは、評価される隔壁の厚さに関する定数であり、一例では１センチメートルである。隔壁マスクの展開（ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）は、エネルギーを最小化させるような解によってガイドされる。ステップ３４０では∇Ｅが０に設定される。このためステップ３５０において関数ｆ及びｇに関する次の更新式が得られる。
【００２２】
【数２】

変数Ｍは、ｆ（ｘ）及び／またはｇ（ｘ）のセグメント数を意味している。この解は一例では反復式に得られており、また変分法（ｖａｒｉａｔｉｏｎａｌｃａｌｃｕｌｕｓｍｅｔｈｏｄ）を通じて解かれるのが一般的である。ステップ３６０では、これらの式を各反復ごとに更新している。具体的に一実施形態では、各反復において近位隔壁境界プロフィール及び遠位隔壁境界プロフィールを更新しながら隔壁マスクが収束するまで勾配降下を実行している。ステップ３７０では、収束または終了基準（例えば、所定の反復数か定常状態の実現のいずれか）によって定常状態を実現している。定常状態は、連続する反復に関する平均関数変位が所定のしきい値未満であるときにこれが達成されたと見なされるのが一般的である。図２で指摘したように、ステップ２１２において隔壁マスクが取得される。
【００２３】
図４ａは、一実施形態による心室間隔壁境界を表すための２つの１次元関数の初期化並びに心室間隔壁切り出しアルゴリズムによって分界設定した３つの領域を示した心室間隔壁の胸骨傍長軸（ＰＬＡＸ）像超音波画像４００である。例えば図３のステップ３１０における心室間隔壁境界を表している２つの１次元プロフィールの初期化を図４ａに表している。図示した実施形態では近位隔壁境界をｆ（ｘ）４１０と表現している。同様に遠位隔壁境界をｇ（ｘ）４２０と表現している。
【００２４】
さらに、例えば図３のステップ３２０でＩＳＳＡによって分界設定した３つの領域は図示した実施形態では、領域１（４４０）、領域２（４３０）及び領域３（４５０）を含む。例えば領域２（２３０）と領域３（４５０）の境界を示すラインマーキングは、単に例証を目的としたものであり、ＩＳＳＡによる計算で使用される実際の領域ではない。領域１（４４０）は、近位隔壁境界４２０と遠位隔壁境界４１０の間の隔壁領域を意味している。領域２（４３０）は、近位隔壁境界４２０の下側のエリアを意味している。領域３は、遠位隔壁境界４１０の上側のエリアを意味している。
【００２５】
図４ｂは、本開示の一実施形態による例えば図３のステップ３５０におけるＩＳＳＡの中間反復を表した心室間隔壁のＰＬＡＸ像超音波画像４００である。図示した実施形態では、先行反復セグメント４６０は反復ｎ−１における近位隔壁境界４２０のセグメントを表している。後行反復セグメント４７０は反復ｎにおける近位隔壁境界４２０のセグメントを表している。同様に、先行反復セグメント４８０は反復（ｎ−１）における遠位隔壁境界４１０のセグメントを表している。後行反復セグメント４９０は反復ｎにおける遠位隔壁境界４１０のセグメントを表している。
【００２６】
図４ｃは、本開示の一実施形態による例えば図３のステップ３７０におけるエネルギー関数の収束を表した心室間隔壁のＰＬＡＸ像超音波画像４００である。エネルギー関数が収束すると、ＩＳＳＡにより隔壁マスクが提供される。図示した実施形態では隔壁マスクは、近位隔壁境界４２０と近位隔壁境界４１０によって明瞭に画定されている。
【００２７】
図５ａは、本開示の一実施形態による弁先端位置特定のための方法を表した流れ図である。方法２２０はＶＴＬＡ処理を詳細に表したものである。方法２２０は、内部解剖構造（例えば、心臓）の超音波画像シーケンスが収集されるステップ５１０で開始される。ステップ５１０で収集される画像は内部解剖構造の弁の描出を可能にした内部解剖構造の超音波画像であることは当業者であれば理解されよう。例えばステップ５１０で収集される画像は、心臓の超音波画像に関する像の中でもとりわけＰＬＡＸ像または４ＣＨ像である。ステップ５２０では、画像シーケンスからの生データが例えば図１の中央プロセッサ１４８によって処理するためにＶＴＬＡに送られる。ステップ５３０では、ＶＴＬＡによって目下のフレームに関するモーションマップが計算される。モーションマップの計算には、連続するフレーム差の計算が不可欠である。このフレーム差は、目下のフレームと以前のフレームの間の差あるいは目下のフレームと次のフレームの間の差のいずれかに基づいて計算される。モーションマップの計算は一例では、フレーム差に基づくと共に、ＩＶＳｄの厚さの自動計測に適するような計算時間の節減を提供することができる。
【００２８】
さらにステップ５３５では、収集した超音波画像シーケンス内の各フレームごとのモーションマップがＶＴＬＡによって計算される。本開示の一実施形態ではＶＴＬＡは、連続するフレーム差を計算する。この連続するフレーム差は例えば、以下の代表的な論理に従って計算される。

１）ｆｒａｍｅＮｕｍｂｅｒ：隔壁計測の実行を要する目下のフレーム
２）ｆｒａｍｅＯｆｆｓｅｔ：目下のフレームと次の／以前のフレームの間の差
と規定すると、
ｐｒｅｖＦｒａｍｅＮｕｍｂｅｒ←ｆｒａｍｅＮｕｍｂｅｒ−ｆｒａｍｅＯｆｆｓｅｔ
ｎｅｘｔＦｒａｍｅＮｕｍｂｅｒ←ｆｒａｍｅＮｕｍｂｅｒ＋ｆｒａｍｅＯｆｆｓｅｔ
ｐｒｅｖＦｒａｍｅＮｕｍｂｅｒが妥当なフレームを示す場合；
目下のフレームと以前のフレームを比較する
ｎｅｘｔＦｒａｍｅＮｕｍｂｅｒが妥当なフレームを示す場合；
目下のフレームと次のフレームを比較する
ステップ５４０では、ＶＴＬＡによって各フレームごとに１組の候補画素が特定される。１組の候補画素内で特定される候補画素の数は、例えば１００個の候補画素など所定の数としている。この候補画素は、フレーム内において大きなモーションに対応する箇所を取り込むためにフレーム差が極めて大きい画素を検討することによって特定される。例えば候補画素は、ｃｕｒｒ＿ｐｒｅｖ＿ＦｒａｍｅＤｉｆｆ及びｎｅｘｔ＿ｃｕｒｒ＿ＦｒａｍｅＤｉｆｆを検討して特定される。さらにＶＴＬＡは、関心領域（ＲＯＩ）などの拘束を用いて１組の候補画素を切り詰めかつ精細化する。
【００２９】
ステップ５５０においてＶＴＬＡは、１組の候補画素をＭ個のクラスター（ここで、ＭはＶＴＬＡが位置特定している弁先端の数）にするように集団化している。１組の候補画素を集団化するには、周知の任意の集団化方式（例えば、ｋ平均集団化（ｋ−ｍｅａｎｓｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ））を用いることがある。引き続きステップ５６０では、ＶＴＬＡによってクラスター中心が計算される。このクラスター中心は、当技術分野で一般に知られる技法を用いて計算される（例えば、クラスター中心は１組の候補画素の中間に基づいて計算されることがある）。クラスター中心は僧帽弁先端の箇所を示している。ステップ５７０ではＶＴＬＡは、時間的平滑化を用いることによって僧帽弁先端の平滑化済み箇所を計算する。僧帽弁先端の代表的箇所は、以前のフレームからの僧帽弁先端の代表的箇所の平均を計算することによって精細化させている。
【００３０】
図５ｂは、本技法の一実施形態による単一弁先端位置特定のための方法を表した流れ図である。方法２００と同様に方法２２０ｂは、超音波画像シーケンスが収集されるステップ５１０で開始される。ステップ５１０で収集される画像シーケンスは例えば、Ｂモードによる胸骨傍長軸（ＰＬＡＸ）像画像である。Ｂモードでは高フレーム速度機能を有しており最も広い視野域と高い画像分解能が得られるため、ＰＬＡＸ像画像が収集される。さらにＰＬＡＸ像によれば僧帽弁の良好な描出が得られる。
【００３１】
ステップ５２０では画像シーケンスからの生データが処理のためにＶＴＬＡに送られ、またステップ５３０ではＶＴＬＡによって目下のフレームに関するモーションマップが計算される。さらにステップ５３５においてＶＴＬＡは、収集した超音波画像のシーケンス内で各フレームごとにモーションマップを計算する。ステップ５４０ではＶＴＬＡは、各フレームごとに１組の候補画素を特定する。
【００３２】
ステップ５５５において方法２２０ｂは方法２２０と異なる。方法２２０ｂは単一弁の位置特定向けに簡略化してあるため、方法２００のステップ５５０での集団化はステップ５５５における単純な中間の計算で近似される。ステップ５５５では、候補画素の中間の箇所が計算される。引き続きステップ５７０においてＶＴＬＡは、時間的平滑化を用いることによって僧帽弁先端の平滑化済み箇所を計算する。方法２２０ｂは、心臓のＰＬＡＸ像超音波画像内での単一弁の位置特定用に簡略化しているためＶＴＬＡによる高速でリアルタイムの実現形態が可能となる。
【００３３】
図６ａは、一実施形態による目下の心臓のＰＬＡＸ像超音波画像と以前の心臓のＰＬＡＸ像超音波画像の間のフレーム差６００を表した図である。図示した実施形態ではフレーム差６００が目下のＰＬＡＸ像超音波画像と直前の心臓のＰＬＡＸ像超音波画像の間の差であるが、目下のＰＬＡＸ像超音波画像と後続のＰＬＡＸ像超音波画像の間のフレーム差をフレーム差の取得のために使用することもある。このフレーム差は、目下のフレームに関するモーションマップの計算（例えば、図５ａ及び図５ｂのステップ５３０の計算）のためにＶＴＬＡによって使用される。
【００３４】
図６ｂは、別の実施形態による１組の候補画素を表した心臓のＰＬＡＸ像超音波画像である。図示した実施形態の心臓のＰＬＡＸ像超音波画像は、目下のフレーム６１０を示しており、また例えば図５ｂに示した方法２２０ｂのステップ５４０においてＶＴＬＡによって特定されかつ切り詰めされた１組の候補画素６１５を示している。
【００３５】
図６ｃは、一実施形態による２つの弁先端に関する２つのクラスターを表した心臓の４ＣＨ像超音波画像である。図示した実施形態の心臓の４ＣＨ像超音波画像は目下のフレーム６２０を示しており、１組の候補画素を例えば図５ａに示した方法２２０のステップ５５０においてＶＴＬＡによって位置特定された２つの弁先端に関する２つのクラスター６２２及び６２４に集団化して示している。
【００３６】
図６ｄは、一実施形態に従って位置特定された２つの弁先端を表した心臓の４ＣＨ像超音波画像である。図示した実施形態の心臓の４ＣＨ像超音波画像は目下のフレーム６２０を示しており、また例えば図５ａに示した方法２２０のステップ２２２においてＶＴＬＡによって位置特定された２つの弁先端６３０及び６４０を示している。この２つの弁先端６３０及び６４０は、例えば図５ａに示した方法２２０のステップ５６０においてクラスター６２２と６２４のそれぞれに関してクラスター中心を計算することによって位置特定されている。
【００３７】
図６ｅは、一実施形態に従って位置特定された僧帽弁先端を表した心臓のＰＬＡＸ像超音波画像である。図示した実施形態の心臓のＰＬＡＸ像超音波画像は目下のフレーム６１０を示しており、また例えば図５ｂの方法２２０ｂのステップ２２２においてＶＴＬＡによって位置特定済みの僧帽弁先端６２５を示している。僧帽弁先端６２５は、例えば図５ｂに示した方法２２０ｂのステップ５５５において候補画素（例えば、図６ｂの候補画素６１５と同様の画素）に関する中間の箇所を計算することによって位置特定されている。
【００３８】
図７は、一実施形態による心室間隔壁厚を計測するための方法７００を表した流れ図である。方法７００は、ＩＶＳＴアルゴリズム処理を詳細に表したものである。方法７００は、ＩＶＳＴアルゴリズムが心室間隔壁骨格または心室間隔壁の中央軸を算定するステップ７１０で開始される。心室間隔壁骨格の算定のためには標準的な骨格指定アルゴリズムのいずれを利用することもできる。しかし標準的な骨格指定アルゴリズムは隔壁境界が平滑でないために複数の枝（ｂｒａｎｃｈ）に悩まされることになる。ＩＶＳＴアルゴリズムでは標準的な骨格指定アルゴリズムに追加して切り詰めステップ（ステップ７２０）を利用し、骨格のうちの最長の枝のみを保持している。この切り詰めステップによって複数の枝が排除される。
【００３９】
ステップ７３０においてＩＶＳＴアルゴリズムは、中央軸を複数の領域に分割する。この複数の領域は任意の数ｎを成す（例えば、ｎ＝１０とする）ことがある。引き続きステップ７４０においてＩＶＳＴアルゴリズムは、これらｎ個の領域の各々内に直線回帰を用いてラインセグメントを当てはめする。ステップ７５０では、中央軸のｎ個の領域に対してｎ個のラインセグメントが当てはめられる。これらのラインセグメントの各々は次式のように規定される。
【００４０】
ｙ＝Ｘβ＋ε、
上式において、Ｘは計画行列、βはパラメータベクトル、ｙは観測行列、またεは最小２乗当てはめ誤差である。最小２乗のラインパラメータは次式で与えられる。
【００４１】
β＝（Ｘ^TＸ）^-1Ｘ^Tｙ
ステップ７６０ではＩＶＳＴアルゴリズムによって、ｎ個のラインセグメントの各々までの距離が最短である位置特定された僧帽弁先端（例えば、図６ｃの僧帽弁先端６２０）を通過する投影線が特定される。これらの投影線の各々は、距離を最短としたためにそれぞれのラインセグメントと直交する。引き続きステップ７７０において、投影線の中からｎ個のラインセグメントと僧帽弁の間が最小のものを計測線として選択する。ＩＶＳＴアルゴリズムは計測線の選択のために次の計算を使用する。
【００４２】
ｐ_iを投影線とそれぞれのラインセグメントとの交点とし、ｐ_sを投影線の始点とし、ｐ_eを投影線の終点とし、ｐ_mを投影線が僧帽弁を通過する点とし、かつｔをｐ_iからｐ_sまでの距離としてみる。点ｐ_mの線
【００４３】
【数３】

との交差箇所ｐ_iは、以下の関数を用いて算定される。
【００４４】
【数４】

上式において、ｔは［０，１］の間にある。
【００４５】
ｐ_i＝ｐ_s＋ｔ＊（ｐ_e−ｐ_s）
これらの処理式を用いると、点ｐ_iと点ｐ_mの間のユークリッド距離が算定される。この計算は、心室間隔壁領域のすべてのラインセグメントについて反復されており、ｐ_iとｐ_sの間の距離が最短の投影線が計測線として選択される。
【００４６】
ステップ７８０では、心室間隔壁マスクと計測線間の２つの交点が決定される。近位隔壁境界（例えば、図４の近位隔壁境界４１０と同様のもの）と計測線との間の交点を本明細書では点１で示すことにする。遠位隔壁境界（例えば図４の遠位隔壁境界４２０と同様のもの）と計測線との間の交点を本明細書では点２で示すことにする。ステップ７９０では、ＩＶＳＴアルゴリズムはＩＶＳｄの厚さを点１と点２の間の距離として算定する。
【００４７】
図８ａは、本開示の一実施形態による心室間隔壁の骨格指定を表した心室間隔壁の部分超音波画像８００である。図示した実施形態では超音波画像８００は、ＩＶＳＴアルゴリズムによって（例えば、図７を参照した方法７００のステップ７１０において）算定した心室間隔壁の中央軸８１０を表している。
【００４８】
図８ｂは、本発明の一実施形態による心室間隔壁の切り詰めした中央軸を表した心室間隔壁の部分超音波画像８００である。図示した実施形態では超音波画像８００はＩＶＳＴアルゴリズムによって（例えば、図７を参照した方法７００のステップ７２０において）切り詰めされた心室間隔壁の中央軸８１０を表している。
【００４９】
図８ｃは、一実施形態による中央軸８１０のそれぞれの領域８２２に対して当てはめたｎ個のラインセグメント８１２のうちの１つを表している心室間隔壁の部分超音波画像８００である。図示した実施形態では超音波画像８００は、（例えば、図７を参照した方法７００のステップ７５０において）中央軸の領域８２２に対して当てはめられたラインセグメント８１２を表している。一例では、中央軸内の僧帽弁先端を通過する各点と直交する最短の投影線を見出すことになるが、こうした計算は中央軸内には多数の点が存在するため極めてメモリ集約的となる。自動化を可能にするようにＩＶＳｄ厚の計測方法の計算を扱いやすくするために、ＩＶＳＴアルゴリズムは中央軸をｎ個の領域に分割し、このｎ個の中央軸領域で当てはめをするラインセグメントと直交する投影線を計算するという方式を使用している。
【００５０】
図８ｄは、本開示の一実施形態によるＩＶＳｄの厚さを自動計測する方法を表した心臓のＰＬＡＸ像超音波画像８００である。図示した実施形態ではＩＶＳｄの厚さを自動計測する方法は、点１（８５０）と点２（８４０）の間の距離を算定するステップを含む。計測線８７０は、ｐ_m８６０の位置で僧帽弁先端を通過しかつｐ_i８４５において中央軸４１０と直交するように図示している。中央軸８１０はｎ個のラインセグメント８１２を含む。ＩＶＳＴアルゴリズムは例えば図７を参照した方法７００のステップ７９０において心室間隔壁の厚さを点１（８５０）と点２（８４０）の間の距離として算定する。
【００５１】
本明細書で検討している様々な実施形態（あるいは、その等価形態）は幾つかの利点を提供することができる。例えばＩＶＳｄの厚さの計測を自動化することによって観測者間や同一観測者内のバラツキの問題が排除される。本明細書で検討している様々な実施形態は、ＩＶＳｄの厚さ計測で必要となる解剖構造、僧帽弁と心室間隔壁の両者に対する全自動のリアルタイム追跡を提供できるという技術的効果を有する。さらに、ＶＴＬＡを用いてフレーム差分計算方式に基づいて僧帽弁先端を位置特定することによって実行時間が短くなる。フレーム差分計算方式によれば、従来の位置特定アルゴリズムに関する初期化や形状モデル化の制限が排除される。ＶＴＬＡによればＢモード画像シーケンスにおいて僧帽弁先端を自動的に位置特定するためのロバストな解決法が提供される。これらの理由のため、本明細書で検討している実施形態によって、再現性及び時間の節約という恩恵をもたらすようなＩＶＳｄの自動厚さ計測が実現される。
【００５２】
本明細書で使用している技術用語や科学用語は、特に別の規定を述べていない場合、本発明の属する技術分野の当業者により一般に理解されるものと同じ意味を有する。本明細書で使用する場合「第１の」、「第２の」その他の用語は、順序、数量または重要性を示すものではなく、むしろある要素を別の要素と区別するために使用したものである。さらに「ａ」や「ａｎ」の語も数量の制限を示すものではなくむしろ対象の項目が少なくとも１つ存在することを示したものであると共に、「前部」、「後部」、「底部」及び／または「上部」という用語は（特に、別の指摘がない場合）単に記述の便宜上使用したものであり、ある任意の位置や空間的向きを限定するものではない。範囲を開示している場合に、同じ構成要素や特性を目的としたすべての範囲に関する端点は包含的（ｉｎｃｌｕｓｉｖｅ）でありかつ独立に組み合わせ可能である（例えば、「約２５ｗｔ．％まであるいはより具体的に約５ｗｔ．％〜約２０ｗｔ．％」という範囲はその端点並びに「約５ｗｔ．％〜約２５ｗｔ．％」の範囲の中間にあるすべての値を包含している、等々である）。数量に関連して用いる「約」という修飾語は述べられた値を包含すると共に、そのコンテキストにより指示される意味を有する（例えば、当該数量の計測に関連する誤差の程度を含む）。
【００５３】
本発明のある種の特徴についてのみ本明細書において図示し説明してきたが、当業者によって多くの修正及び変更がなされるであろう。したがって添付の特許請求の範囲が、本発明の真の精神の範囲に属するこうした修正や変更のすべてを包含させるように意図したものであることを理解されたい。
【符号の説明】
【００５４】
１００超音波装置
１１０トランスジューサアレイ
１２０送信／受信ＡＳＩＣ
１３０映像メモリ
１３２ＬＣＤディスプレイ
１４０処理用ＡＳＩＣ
１４２走査変換モジュール
１４４ディジタル信号処理ユニット
１４６制御器
１４８中央プロセッサ
１５０メモリデバイス
１６０プログラムメモリ
１７０ＰＣＭＣＩＡインタフェース
１８０ユーザ制御
１９０電源
２００ＩＶＳｄの厚さを自動計測するための方法
２１０隔壁切り出しのための方法
２１２隔壁マスク
２２０弁先端を位置特定するための方法
２２０ｂ単一弁先端を位置特定するための方法
２２２僧帽弁先端
２３０心室間隔壁マスク厚アルゴリズム
２３４心室間隔壁の厚さ
４００心室間隔壁のＰＬＡＸ像超音波画像
４１０近位隔壁境界
４２０遠位隔壁境界
４３０領域２
４４０領域１
４５０領域３
４６０近位隔壁境界の先行反復セグメント
４７０近位隔壁境界の後行反復セグメント
４８０遠位隔壁境界の先行反復セグメント
４９０遠位隔壁境界の後行反復セグメント
６００目下のフレームと以前のフレームの間のフレーム差
６１０目下のフレームのＰＬＡＸ像超音波画像
６１５フレーム６１０の候補画素組
６２０目下のフレームを表した心臓の４ＣＨ像超音波画像
６２２フレーム６２０の候補画素組
６２４フレーム６２０の候補画素組
６３０候補画素組６２２の弁先端
６４０候補画素組６２４の弁先端
６２５僧帽弁先端
７００ＩＶＳｄの厚さを計測する方法
８００心室間隔壁の部分超音波画像
８１０心室間隔壁の中央軸
８１２ｎ個のラインセグメント
８２２中央軸領域
８４０点２
８４５ｐｉ
８５０点１
８６０ｐｍ
８７０計測線

【特許請求の範囲】
【請求項１】
心室間隔壁厚を自動計測するための方法（２００）であって、
心臓の一連の超音波画像を収集するステップと、
前記一連の超音波画像に対して隔壁切り出しアルゴリズム（２１０）を適用することによって隔壁マスク（２１２）を収集するステップと、
弁先端位置特定アルゴリズム（２２０）を用いて僧房弁先端（２２２）を位置特定するステップと、
隔壁マスク（２１２）及び位置特定済みの僧帽弁先端（２２２）を入力として使用する心室間隔壁厚アルゴリズム（２３０）を用いて心室間隔壁の厚さ（２３４）を算定するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
前記心室間隔壁厚アルゴリズム（２３０）は、
心室間隔壁の中央軸（８１０）と直交しかつ僧帽弁の先端（２２２）を通過する計測線（８７０）を特定すること、
前記計測線（８７０）と心室間隔壁の近位境界（４１０）の交点である計測線上の第１の点（８５０）と計測線（８７０）と心室間隔壁の遠位境界（４２０）の交点である計測線（８７０）上の第２の点（８４０）との間の距離を算定すること、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記隔壁切り出しアルゴリズム（２１０）はエネルギー最小化に基づくと共に、エネルギーはさらに局所領域強度統計値及び隔壁形状拘束を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記隔壁形状拘束は平滑度及び幅の拘束を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記弁先端位置特定アルゴリズム（２２０、２２０ｂ）は、
超音波画像シーケンスの目下のフレーム（６１０、６２０）のモーションマップを計算すること、
前記モーションマップを含んだ所定の数の候補画素からなる１組の候補画素（６１５）を特定することであって、該候補画素の各々は目下のフレーム内のモーションが大きい箇所に対応する候補画素（６１５）の特定、
前記候補画素組（６１５）に関して僧帽弁先端（６２５）を示す中間の箇所を計算すること、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
収集される前記心臓の超音波画像は胸骨傍長軸像を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
内部解剖構造の少なくとも１つの弁先端（６３０、６４０、６２５）を位置特定する方法であって、
内部解剖構造の一連の超音波画像を収集するステップと、
超音波画像シーケンスの目下のフレーム（６２０、６１０）のモーションマップを計算するステップと、
前記モーションマップを含んだ所定の数の候補画素からなる１組の候補画素（６２２、６２４、６１５）を特定するステップであって、該候補画素の各々は目下のフレーム（６２０、６１０）内のモーションが大きい箇所に対応する候補画素特定ステップと、
前記少なくとも１組の候補画素（６２２、６２４、６１５）を１つのクラスターにするように集団化するステップと、
少なくとも１つの弁先端（６３０、６４０、６２５）を示す前記クラスターの中心を計算するステップと、
を含む方法。
【請求項８】
収集される前記内部解剖構造の超音波画像は内部解剖構造の弁の描出が可能な像を含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
心室間隔壁厚を自動計測するための超音波装置（１００）であって、
心臓の一連の超音波画像を収集するようにそれを駆動する送信／受信プロセッサ（１２０）に結合させたトランスジューサアレイ（１１０）と、
該超音波装置（１００）の機能を制御しかつ同期させている送信／受信プロセッサ（１２０）に結合させた、走査変換モジュール（１４２）、ディジタル信号処理ユニット（１４４）、制御器（１４６）及び中央プロセッサ（１４８）を備えた処理セクションと、
前記処理セクションが使用するデータを保存するために該処理セクションに結合させたメモリデバイス（１５０）と、
処理セクションに結合させた、制御器（１４６）が使用するソフトウェアルーチンを保存するプログラムメモリ（１６０）と、を備えており、
前記制御器（１４６）は該超音波装置（１００）の処理及び制御機能を制御しかつ同期するために、中央プロセッサ（１４８）、ディジタル信号処理ユニット（１４４）及び制御器（１４６）に結合されていること、
前記中央プロセッサ（１４８）は一連の超音波画像に対して隔壁切り出しアルゴリズム（２１０）を適用することによって隔壁マスク（２１２）を収集するように構成されており、該プロセッサは弁先端位置特定アルゴリズム（２２０、２２０ｂ）を用いて僧帽弁先端（６２５）を位置特定するように構成されており、かつ該中央プロセッサ（１４８）はさらに、隔壁マスク（２１２）及び位置特定済みの僧帽弁先端（６２５）を入力として使用する心室間隔壁厚アルゴリズム（２３０）を用いて心室間隔壁の厚さを算定するように構成されていること、
を特徴とする超音波装置（１００）。
【請求項１０】
前記超音波撮像装置（１００）がハンドへルド型デバイスとして構成されている請求項９に記載の超音波装置。

【図１】