JP2004321582A - Ultrasonic diagnostic equipment and ultrasonic diagnosis support program - Google Patents

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide ultrasonic diagnostic equipment and the like quickly executing an objective tissue property diagnosis with less error without requiring an operator considerable attention and time in his/her techniques at an actual diagnosis site. <P>SOLUTION: Statistic μ and σ<SP>2</SP>and an improved mean value μ<SB>m</SB>of ultrasonic receiving signals corresponding to respective first ROIs (Region Of Interest) set in a second ROI, or an analysis region, are calculated and a dispersion value σ<SB>0</SB><SP>2</SP>of a virtual population is estimated using them. In this case, an elimination threshold is introduced to automatically eliminate structure such as the blood vessel and the like which are relatively smaller. A verification is made on each first ROI, a first ROI suited to the analysis of the second ROI is discriminated, a NI (Normality Index) value is calculated based thereon, and the analysis result related to the tissue property diagnosis is quantitatively presented. <P>COPYRIGHT: (C)2005,JPO&NCIPI

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、超音波診断装置及び超音波診断支援プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
超音波診断装置は超音波パルス反射法により、体表から生体内の軟組織の断層像を無侵襲に得る医療用画像機器である。この超音波診断装置は、他の医療用画像機器に比べ、小型で安価、Ｘ線などの被爆がなく安全性が高い、血流イメージングが可能等の特長を有し、心臓、腹部、泌尿器、および産婦人科などで広く利用されている。
【０００３】
この様な超音波診断装置においては、他の診断装置と同様に、検査者は取得された画像から様々な診断情報を読みとっている。例えば、視認可能な腫瘍の大きさ、心筋の壁厚、もしくは心臓の動態などから、その疾病の重症度などを読みとっている。
【０００４】
このような診断の一つに、肝臓の硬変度の診断がある。肝細胞の破壊と再生が繰り返されると、肝臓内に繊維化組織が増え、次第に肝細胞数が減り、肝臓が硬く縮小した状態は肝硬変と呼ばれている。図１３は正常肝臓を、図１４は肝硬変肝臓を模式的に示している。肝硬変の初期の段階は、患者の自覚症状もない上に、超音波診断画像で微小な繊維化構造を観察することは難しい。しかしながら肝硬変度が高くなるに連れ、肝臓実質の超音波診断画像上にスペックルパタンの不均一さが視認できるようになるため、医療現場ではこの不均一さを目視観察することで、肝硬変の度合いを判断する基準としている。
【０００５】
ここで、超音波診断画像に現れるスペックルパタンとは、無数の散乱体が超音波の解像度以下の細かさで分布しているときに、散乱波の無数の重畳によってエコー信号強度に高い部分と低い部分とが生じる現象である。これは、いわゆる干渉縞に近い物理現象であり、そのパタン自体は臓器の構造を直接に反映するものではないことは良く知られている。上記の肝硬変の観察も、スペックルパタンが繊維化組織の構造の様子を直接は反映していない。それにも関わらず、肝硬変の重症度が増すにつれて特徴的な視覚的パタンを呈し、これが診断に利用されていることは興味深い事実である。
【０００６】
近年、上述のような「医師の経験的な判断による診断が人間のどのような認識パタンの元で行われているのか。」という疑問を客観的且つ科学的に解明しようという研究が、既にいくつかなされている（例えば、非特許文献１乃至非特許文献３参照）。公知の文献によれば、肝硬変において発生する結節と繊維化組織は、病状の進行に従って徐々に大きくなってゆく過程で、超音波パルスに対しても構造物として認知されるレベルの大きさに徐々に変化してゆく。このため、図Ｃ１に示すように、スペックルパタンは徐々に構造物としての情報が増えていき、これにつれてパタンが徐々に変化してゆくと考察されている。
【０００７】
さらに近年、肝硬変の進行度を定量化しようという試みもいくつかなされている（例えば、特許文献１、特許文献２参照）。これらの定量解析手法は、肝臓実質の超音波診断画像上に出現するスペックルパタンの統計的性質に基づくものであり、肝臓が正常であるか異常であるかの判断を、エコー信号強度の確率密度分布曲線が呈する概形を観察することによって実行する。
【０００８】
しかしながら、この様な定量解析手法は、主に基礎研究のためのものであり、実用性の点においては不十分であると言える。例えば、検査者は、注意深く時間をかけて解析する領域を設定する必要がある。この注意を怠り不適当な解析領域を設定すれば、当該解析領域に臓器実質部とは異なる組織（血管、臓器境界など）が混入し、結果を不本意に変化させることになるからである。
【０００９】
加えて、実際の臨床現場では、被検者に対する診断情報は迅速に取得したいというニーズがあることは言うまでもない。仮に、解析手法が操作者の手技に多大な注意と時間を要求するものであれば、その手法の総合的な効果は低く、結果的には臨床使用に耐えないものとなってしまう。すなわち、現実的に有用な解析手法は、手法の原理のみにあるのではなく、解析プロトコル全体の信頼性にも大きく関係すると言える。
【００１０】
【非特許文献１】
Ｙａｍａｇｕｃｈｉ Ｔ， Ｈａｃｈｉｙａ Ｈ， “Ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ Ｃｉｒｒｈｏｔｉｃ Ｌｉｖｅｒ Ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇ ｔｈｅ Ｌｉｖｅｒ Ｌｏｂｕｌｅ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ”， Ｊｐｎ， Ｊ． Ａｐｐ；． Ｐｈｙｓ． Ｖｏｌ．３８ （１９９９） ｐｐ． ３３８２−３３９２
【００１１】
【非特許文献２】
大塚、山口、蜂屋：”病変肝の超音波Ｂモード画像のシミュレーションによる検討”， 信学技報， ＵＳ９６−１６ （１９９６−０６）， ｐｐ．１５−２２
【００１２】
【非特許文献３】
菊池恒夫、中澤敏弘他、”超音波診断装置のエコー波形スペクトル形状による間疾患定量診断技術の開発”日超医基礎技術研究会， ＢＴ−２０００−３１， ｐｐ．９−１５ （２００１）
【００１３】
【特許文献１】
特開２００１−２３８８８４号
【００１４】
【特許文献２】
特開２００３−６１９６４号
【００１５】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、実際の臨床現場で操作者（解析者）が手技に多大な注意と時間を要求することなしに、誤差が少なく客観性のある組織性状診断を迅速に実行可能な超音波診断装置、及び超音波診断支援プログラムを提供することを目的としている。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記目的を達成するため、次のような手段を講じている。
【００１７】
本発明の第１の視点は、被検体を超音波で走査することにより得られた複数のエコー信号に基づいて生成された超音波画像に関するデータを記憶する記憶手段と、前記超音波画像に関するデータ上に解析領域を設定する設定手段と、前記解析領域に対応する前記複数のエコー信号の強度又は振幅情報に関する統計量を演算する統計量演算手段と、前記統計量に基づいて、前記解析領域に対応する前記被検体内の所定部位における散乱体の分布状況を解析した第１の解析情報を生成する第１の解析手段と、前記第１の解析情報に基づいて、前記所定部位の組織性状の正常度又は異常度を定量的に解析した第２の解析情報を生成する第２の解析手段と、少なくとも前記第２の解析情報を提示する提示手段と、を具備することを特徴とする超音波診断装置である。
【００１８】
本発明の第２の視点は、被検体を超音波で走査することにより得られた複数のエコー信号に基づいて生成された超音波画像に関するデータを記憶するコンピュータに、前記超音波画像に関するデータ上に解析領域を設定する設定機能と、前記解析領域に対応する前記複数のエコー信号の強度又は振幅情報に関する統計量を演算する統計量演算機能と、前記統計量に基づいて、前記解析領域に対応する前記被検体内の所定部位における散乱体の分布状況を解析した第１の解析情報を生成する第１の解析機能と、前記第１の解析情報に基づいて、前記所定部位の組織性状の正常度又は異常度を定量的に解析した第２の解析情報を生成する第２の解析機能と、少なくとも前記第２の解析情報を提示する提示機能と、を実現させるための超音波診断支援プログラムである。
【００１９】
このような構成によれば、実際の臨床現場で操作者が手技に多大な注意と時間を要求することなしに、誤差が少なく客観性のある組織性状診断を迅速に実行可能な超音波診断装置、及び超音波診断支援プログラムを実現することができる。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の第１実施形態〜第３実施形態を図面に従って説明する。なお、以下の説明において、略同一の機能及び構成を有する構成要素については、同一符号を付し、重複説明は必要な場合にのみ行う。
【００２１】
（第１実施形態）
図１は、本実施形態に係る超音波診断装置１０のブロック構成を示した図である。同図に示すように、本超音波診断装置１０は、超音波プローブ１２、入力装置１３、モニタ１４、超音波送信ユニット２１、超音波受信ユニット２２、Ｂモード処理ユニット２３、ドプラ処理ユニット２４、画像生成回路２５、信号解析ユニット２６、制御プロセッサ２７、記憶媒体２８、インタフェース部２９を具備している。装置本体１１に内蔵される超音波送信ユニット２１等は、集積回路などのハードウェアで構成されることもあるが、ソフトウェア的にモジュール化されたソフトウェアプログラムである場合もある。以下、個々の構成要素の機能について説明する。
【００２２】
超音波プローブ１２は、超音波送信ユニット２１からの駆動信号に基づき超音波を発生し、被検体からの反射波を電気信号に変換する複数の圧電振動子、当該圧電振動子に設けられる整合層、当該圧電振動子から後方への超音波の伝播を防止するバッキング材等を有している。当該超音波プローブ１２から被検体Ｐに超音波が送信されると、当該送信超音波は、体内組織の音響インピーダンスの境界、微小散乱等により後方散乱され、反射波（エコー）として超音波プローブ１２に受信される。
【００２３】
入力装置１３は、装置本体１１に接続され、オペレータからの各種指示、条件（後述する検定における棄却域、有意水準、排除閾値、第１ＲＯＩの数、第１ＲＯＩが第２ＲＯＩをスイープする際のずらし幅、後述する排除閾値及びリカバリ閾値、その他の統計的パラメータ）、関心領域（ＲＯＩ）の設定指示、種々の画質条件設定指示等を装置本体１１にとりこむためのマウスやトラックボール、モード切替スイッチ、キーボード等を有している。本実施形態においては、上記統計的パラメータは、本装置１０によって推奨される推奨値が自動的に設定されるものとする。
【００２４】
モニタ１４は、画像生成回路２５からのビデオ信号に基づいて、生体内の形態学的情報や、血流情報を画像として表示する。
【００２５】
超音波送信ユニット２１は、図示しない遅延回路およびパルサ回路等を有している。パルサ回路では、所定のレート周波数ｆｒ Ｈｚ（周期；１／ｆｒ秒）で、送信超音波を形成するためのレートパルスが繰り返し発生される。また、遅延回路では、チャンネル毎に超音波をビーム状に集束し且つ送信指向性を決定するのに必要な遅延時間が、各レートパルスに与えられる。超音波送信ユニット２１は、このレートパルスに基づくタイミングで、プローブ１２に駆動パルスを印加する。
【００２６】
超音波受信ユニット２２は、図示していないアンプ回路、Ａ／Ｄ変換器、加算器等を有している。アンプ回路では、プローブ１２を介して取り込まれたエコー信号をチャンネル毎に増幅する。Ａ／Ｄ変換器では、増幅されたエコー信号に対し受信指向性を決定するのに必要な遅延時間を与え、その後加算器において加算処理を行う。この加算により、エコー信号の受信指向性に応じた方向からの反射成分が強調され、受信指向性と送信指向性とにより超音波送受信の総合的な指向性（走査線）が決定される。
【００２７】
Ｂモード処理ユニット２３は、超音波受信ユニット２２からエコー信号を受け取り、対数増幅、包絡線検波処理などを施し、信号強度が輝度の明るさで表現されるデータを生成する。このデータは、画像生成回路２５に送信され、反射波の強度を輝度にて表したＢモード画像としてモニタ１４に表示される。
【００２８】
ドプラ処理ユニット２４は、超音波受信ユニット２２から受け取ったエコー信号から速度情報を周波数解析し、ドプラ効果による血流や組織、造影剤エコー成分を抽出し、平均速度、分散、パワー等の血流情報を多点について求める。得られた血流情報は画像生成回路２５に送られ、平均速度画像、分散画像、パワー画像、これらの組み合わせ画像としてモニタ１４にカラー表示される。
【００２９】
画像生成回路２５は、超音波スキャンの走査線信号列を、テレビなどに代表される一般的なビデオフォーマットの走査線信号列に変換し、表示画像としての超音波診断画像を生成する。画像生成回路２５は、画像データを格納する記憶メモリを搭載しており、例えば診断の後に操作者が検査中に記録された画像を呼び出すことが可能となっている。なお、当該画像生成回路２５に入る以前のデータは、「生データ」と呼ばれることがある。
【００３０】
信号解析ユニット２６は、超音波受信ユニット２２直後の出力信号（ｒａｄｉｏ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ（ＲＦ）信号と呼ばれる）、Ｂモード処理ユニット２３通過後の画像輝度信号、その他の生データや、画像生成回路２５が出力する表示レベルのデータを読み込み、これらの信号に含まれるスペックルパタンに関する情報を利用して、後述する組織性状診断に係る解析処理を行う。
【００３１】
制御プロセッサ２７は、情報処理装置（計算機）としての機能を持ち、本超音波診断装置本体の動作を制御する制御手段である。また組織性状診断に係る解析処理においても、必要なプログラムやデータを記憶媒体２８から信号解析ユニット２６への転送を制御する。
【００３２】
記憶媒体２８は、超音波診断画像、各画像に係る診断情報（患者ＩＤ、医師の所見等）、後述する組織性状診断に係る解析処理を実現するソフトウェアプログラム等が保管されている。また、記憶媒体２８は、統計的パラメータの推奨値を記憶している。この推奨値は、種々の条件にて事前に測定され装置出荷時に登録されるか、操作者によってマニュアル的に登録される。
【００３３】
インタフェース部２９は、入力装置１３、ネットワーク、新たな外部記憶装置（図示せず）に関するインタフェースである。当該装置によって得られた超音波画像等のデータや解析結果等は、インタフェース部２９よって、ネットワークを介して他の装置に転送可能である。
【００３４】
（スペックルパタンの統計的性質）
まず、スペックルパタンの統計的性質の一般論について説明する。図２の曲線Ｃ１は、正常な肝臓から反射されるエコー信号の輝度値の確率密度分布を示している。確率・統計的な観点から言えば、散乱体がランダムに分布しているならば、それらの散乱体から反射されるエコー信号の強度である振幅値の確率密度分布Ｐ（ｘ）は、次の式（１）によって表されるレイリー（Ｒａｙｌｅｉｇｈ）分布に従う。
【００３５】
【数１】

【００３６】
ここで、σ^２はサンプルの分散を表し、平均０と規格化されている。肝臓が正常である場合、肝臓内には多くの散乱体（血管などの自明な構造物は除く）がランダムに存在していると仮定できるので、肝臓を表すエコー信号強度（振幅）の確率密度関数は図２の曲線Ｃ１のようにレイリー分布を呈する。
【００３７】
しかし、肝臓に上述のような繊維化構造が増加していくと、そのスペックルパタンは構造物を反映するようになり、ランダムとは言えなくなる。その結果、輝度の確率密度関数は、図３の曲線Ｃ２に示すごとく、レイリー分布から逸脱する。
【００３８】
このように、肝臓が正常であるか、異常であるかの判断は、エコー信号強度の確率密度分布曲線が呈する概形を観察することにより可能となる。この様な確率密度分布曲線の概形等の観点から肝硬変の進行度を判定する手法は、例えば特開２００１−２３８８８４号、特開２００３−６１９６４号に詳しい。
【００３９】
（組織性状診断における解析）
本実施形態が実行する組織性状診断は、上記スペックルパタンの統計的情報を利用して対象とする組織内の散乱体分布状況を、検定的手法により定量的かつ客観的な解析を行うものである。以下、最初に一般的な手法について説明した後、本解析処理のアルゴリズムについて説明する。なお、本実施形態において対象とする診断部位は、正常時には比較的均質な組織構造を持つ、肝臓、膵臓、心筋などに応用が可能であるが、本例では肝臓の肝硬変重症度を診断する場合について説明を行う。
【００４０】
統計学の一般的手法として、あるサンプルの分散値σ^２が、母集団の分散値σ_０ ^２と異なるか否かを判定する際、「χ二乗検定」は最も良く知られた統計手法である。サンプルの分散値σ^２は以下の式（２）で計算できる。
【００４１】
【数２】

【００４２】
ここで、μは平均値、ｎはサンプル数である。χ二乗分布Ｘ^２ は、以下の式（３）で表される。
【００４３】
【数３】

【００４４】
ｎ−１はこの分布の自由度と呼ばれる。χ二乗検定は、次の式（４）で示される帰無仮説（検定すべきもとになる仮説）の元、これが否定されるか否かを判定するものである。
【００４５】
【数４】

【００４６】
また、式（３）に少し変更を加えた次式（５）による「修正χ二乗分布」も使われることがある。
【００４７】
【数５】

【００４８】
この式（５）は、サンプルの分散値が母集団に相似すると、自由度に関わらずＣ^２の平均値は１に近づく。
【００４９】
以上述べた一般的手法を、本超音波診断装置１０が対象とするような組織性状診断へ適用する場合、以下の問題が生じる。すなわち、検定には母集団の分散値σ_０ ^２が必要である。しかしながら、今の場合、この値は「組織が正常だった場合の分散値」であり、計測するのは困難である。なぜなら、例えば既に慢性疾患を有する肝臓からこの値を取得することは、事実上不可能であるからである。さらに、母集団の分散値σ_０ ^２として、他の人物等の正常肝臓の値を使うこともできない。なぜなら超音波信号の分散値は、患者の状態（生体の減衰定数や皮下脂肪の状態）によって異なってしまうからである。
【００５０】
そこで、本実施形態では、計測したサンプルｘ_ｉ（後述する第１のＲＯＩ内のスペックルパタン）を母集団の特性値としその平均値を利用して、母集団の分散値σ_０ ^２を仮想的に次の式（６）によって求める。
【００５１】
【数６】

【００５２】
ここで、μ_ｍは「改良平均値」であり、ｘ_ｉ＜μ＋ασを満足するサンプルｘ_ｉのみによって、次の式（７）に基づいて求められる。
【００５３】
【数７】

【００５４】
なお、Ｎ_ｍは抽出したサンプル数であり、σはサンプルの標準偏差である。またαは排除閾値（Ｒｅｍｏｖｉｎｇ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ）と呼ばれる任意の定数である。このαを好適な値にすることで、本解析において興味のない血管等の構造物に関わるデータを当該解析から排除することができる。なぜなら、血管等の構造物は、分散が大きく異なる値として認知され、ｘ_ｉ＜μ＋ασを満足しない特異なサンプルとなり式（６）（７）に影響しないからである。
【００５５】
上記式（６）による仮想的な母集団の分散値σ_０ ^２の採用が有意義であるのは、次の理由による。一般に、解析するサンプルが互いに無相関な場合、サンプル群の振幅のヒストグラムは「レイリー分布曲線」で近似可能なことが知られている。また、既述の如く正常な肝臓から得られるサンプル群（スペックルパタンの信号群）の振幅は、この分布に従う。これらの場合、平均値μと母集団の分散値σ_Ｒ ^２との関係は以下の式（８）で表される。
【００５６】
【数８】

【００５７】
本実施形態において採用される仮想的な母集団の分散値σ_０ ^２は、この式（８）を、排除閾値をクリアする特定サンプルｘｉのみによって上記式（７）の改良平均値に基づき求めるように改良されている。この改良は、肝硬変情報等を含まない領域から取得したサンプル群、すなわち正常な肝臓から得られるサンプル群から求められるものに対応しており、上記式（８）の分布曲線に近いものと考えることができる。
【００５８】
以上の考察を踏まえ、本解析処理は大きく二つの段階に分類することができる。第１段階では、χ二乗検定を用いた各第１ＲＯＩにおけるスペックルパタンについての解析を行う。また、当該段階では、得られた解析結果が、次段の正常度を判定するのに好適か否かを判定するためのリカバリモデルも導入される。第２段階では、第１段階での結果を利用して、第２ＲＯＩにおける肝硬変重症度（正常度又は異常度）、及び肝臓全体についての肝硬変重症度を定量的に解析する。ここで、第２ＲＯＩは、解析対象となる超音波診断画像（解析画像）上において少なくとも一つ設定される比較的大きなＲＯＩであり、肝硬変重症度の解析領域である。一方、第１ＲＯＩは、第２ＲＯＩ内に複数設定される微小なＲＯＩである。以下、第１段階、第２段階の順にその内容を説明する。
【００５９】
第１段階では、上記仮想的な母集団の分散値を利用した次の式（９）によって表現される「改良した修正χ二乗分布」を用いてχ二乗検定が実行される。
【００６０】
【数９】

【００６１】
ここで、σ_ｍ ^２は、上記改良平均値（式（６））と同様の観点から導入された改良分散値であり、ｘ_ｉ＜μ＋ασを満足するサンプルｘ_ｉのみによって、次の式（１０）によって定義される。
【００６２】
【数１０】

【００６３】
本解析処理のアルゴリズムでは、式（９）によるＣ_ｍ ^２を検定統計量（帰無仮説の正否を検定するために選択される統計量）として用いた上で、帰無仮説σ^２＝σ_０ ^２が棄却可能か否かを検定的手法により判定する。すなわち、棄却域をＷとし有意水準をγとすれば、第１ＲＯＩについてのＣ_ｍ ^２を求め、これがＷに含まれる場合には、当該ＲＯＩに関しては帰無仮説σ^２＝σ_０ ^２を棄却して「正常ではない（異常）」とする判定を行う。一方、Ｃ_ｍ ^２を求め、これがＷに含まれない場合には、当該ＲＯＩに関しては帰無仮説σ^２＝σ_０ ^２を採択し「正常ではないとは言えない（正常）」とする判定を行う。以下、各第１ＲＯＩについての帰無仮説σ^２＝σ_０ ^２に関する検定を「主検定」と称する。
【００６４】
（リカバリモデル）
上述したように、Ｃ_ｍ ^２による主検定は、サンプルの中に局所的に不要な構造物（血管等）が含まれても、その影響を比較的受けずに、背景の組織の特徴を評価できる。しかしながら、撮影によって取得されたデータが不要構造物を多く含み過ぎる場合には、上記解析手法のアルゴリズムを用いても除去できない場合が発生する。
【００６５】
この様な場合、上記解析による結果を、肝臓の「異常」と提示する処理も考えられる。しかしながら、本解析処理では、これをそのまま「異常」として処理することはせず、得られた結果を「正常、異常、どちらでもない」と判断する。その後「どちらでもない」と判断された第１ＲＯＩを解析対象から外すことで、信憑性を向上させる。具体的には、後述する第１ＲＯＩのそれぞれについて、次の式（１１）を用いた判定を行う。
【００６６】
【数１１】

【００６７】
上記式（１１）に従ってＲ_ｃｓを計算し、その値と定数β（βは「リカバリ閾値：ｒｅｃｏｖｅｒｙ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ」と呼ばれる任意の定数。）との大小関係を判定し、次の分類を行う。
【００６８】
（１）主検定につき帰無仮説σ_２＝σ_０ ^２が棄却された場合であって、Ｒ_ｃｓ＞βなら、「解析結果＝ｒｅｃｏｖｅｒｅｄ」と判定する。
【００６９】
（２）主検定につき帰無仮説σ_２＝σ_０ ^２が棄却された場合であって、Ｒ_ｃｓ＞βでないなら、「解析結果＝ａｂｎｏｒｍａｌ」と判定する。
【００７０】
（３）主検定につき帰無仮説σ_２＝σ_０ ^２が棄却されない場合、「解析結果＝ｎｏｒｍａｌ」と判定する。なお、統計学的な見地によれば、このように帰無仮説σ_２＝σ_０ ^２が棄却されない場合には、「当該患者の患者が正常であることは否定できない」という解釈がなされる。
【００７１】
続いて、第２段階では、第１段階での解析結果を利用して、次の式（１２）で定義される正常指標（Ｎｏｒｍａｌｉｔｙ Ｉｎｄｅｘ）を第２ＲＯＩ毎に計算する。
【００７２】
【数１２】

【００７３】
ここで、リカバリモデルにおいて（１）に分類された第１ＲＯＩの個数をＮ_ｎｏｒｍ、（２）に分類された第１ＲＯＩの個数をＮ_{ａｂｎｏｒｍ}としている。
【００７４】
このＮＩ値は、第２ＲＯＩにおける当該肝臓の正常度を定量的に表すものである。従って、このＮＩ値に基づいて、当該患者の肝硬変重症度を客観的に判断することができる。第２ＲＯＩが複数設定されている場合には、その平均等の統計量により、肝硬変重症度を判断する。
【００７５】
（組織性状診断における動作）
次に、本超音波診断装置１０の組織性状診断（今の場合、肝硬変重症度診断）における一連の動作について、図４乃至図９を参照しながら説明する。
【００７６】
図４は、組織性状診断において実行される処理の流れを示したフローチャートである。同図に示すように、まず、スクリーニングとしての臓器全体の描出、ドプラ法などによる血行動態の観察など、通常の検査を行う（ステップＳ１）。
【００７７】
次に、上記検査の最中又は終了後、入力装置１３上のボタン等を操作することにより、現行の送受信条件から本組織性状診断用の送受信条件（以下この送受信条件をＴＣモードと呼ぶ）に遷移し、当該条件に従った超音波走査を実行する（ステップＳ２）。
【００７８】
ここで、ＴＣモードとしての送受信条件とは、通常の診断画像に求められる描画性重視の送受信条件より、本解析の精度向上を優先する送受信条件（設定値）を指し、組織の状態に関する情報をより多く抽出するためのものである。具体的には、（ａ）フレームレート増加による時間分解能よりも、走査線密度増加による空間分解能の増加を優先する、（ｂ）低周波数駆動による観測深度よりも、高周波数により空間分解能を優先する、（ｃ）微分処理、フレーム相関などの画像処理法による人工的な描画性よりも、エコー振幅値を簡素に表現する方法を優先する、などである。
【００７９】
次に、ＴＣモードによって取得された、解析する超音波画像を描出する（ステップＳ３）。ここで、肝臓実質の硬変度を解析するという主旨に従えば、なるべく大きな構造物が混入しない、広い実質部を含む断面を描画するべきである。しかし、現実には比較的小さな血管断面は避けられず、従来ならこの断面描画に多大な時間を要していた。これに対し、本手法によれば、比較的小さな血管などの構造は、自動的に除去可能なアルゴリズムを有しているため、操作者はあまり慎重に操作する必要がなく、断面の描出時間が短縮することが期待できる。
【００８０】
次に、フリーズボタンなどにより、画像を一時停止（「ポーズ」又は「フリーズ」）させ、静止画像を表示する（ステップＳ４）。また、この一時停止の操作に応答して、表示された静止画像に対応する超音波ＲＦ受信信号若しくは包絡線検波後の振幅信号又は画像輝度信号が、信号解析ユニット２６から記憶媒体２８へとりこまれる。
【００８１】
なお、解析に使用する信号は、最も情報量が多く未加工状態であるＲＦ信号等が望ましい。しかしその一方で、ＲＦ信号は、データ容量が大きい、保管して後日閲覧する際に扱いにくいといった短所もある。また、包絡線検波後の信号は、対数変換処理の他、様々な画像加工が施されると、正確な解析結果を得ることは出来なくなる。しかしながら、事前に画像加工処理を行わない設定とし、対数変換後のデータに対しては逆変換を施すことで、解析可能な情報に再変換できることがわかっている。本解析手法は、必要に応じていずれの信号に対して適用可能である。
【００８２】
次に、モニタ１４に表示された静止画像上に、解析処理の対象範囲を表す第２ＲＯＩを設定する（ステップＳ５）。この第２ＲＯＩの形状は、楕円、矩形、あるいは任意形状など、種々の形状を選択可能である。ただし、本装置１０を利用した組織性状診断の主旨に従えば、操作者（解析者）は解析領域の設定を注意深く行う必要がない。従って、楕円などの簡単な形状を積極的に用いることができる。
【００８３】
また、第２ＲＯＩの個数についても限定はなく、例えば複数個の第２ＲＯＩを設定することも可能である。好ましくは、図５に示すように、比較的大きな構造物（胆嚢や横隔膜など）を避けながら、複数の第２ＲＯＩによってなるべく臓器全体をカバーするように設定する。
【００８４】
なお、図５中の白点線は、解析推奨領域を示している。この解析推奨領域は、システムは現在の送受信条件（送信口径、フォーカス点、走査線密度等）から予め設定される。例えば、図５に示す例では、解析推奨領域がフォーカス点を中心に±３ｃｍの深度に設定されているものとする。この様に解析推奨領域を装置側で積極的に設定するのは、次の理由による。すなわち、一般に、超音波音場は常に均一ではなく、例えば近距離領域は音場プロファイルが乱れ、統計解析の精度が損なわれる可能性がある一方、フォーカス点は最も分解能が高い。このため、このフォーカス点を含む解析推奨領域の解析を積極的に促すことで、精度の向上を図るためである。
【００８５】
次に、第２ＲＯＩ内の解析処理が実行される（ステップＳ６）。以下、図６を参照しながら、当該解析処理の手順について説明する。
【００８６】
図６は、第２ＲＯＩ内の解析処理の流れを示したフローチャートである。同図に示すように、まず、第２ＲＯＩが設定されると（図４ステップＳ５）、当該第２ＲＯＩに対応するデータが記憶媒体２８から読み出される（ステップＳ６１）。すなわち、画像輝度信号に対して解析処理を行う場合には、操作者が第２ＲＯＩを設定する静止画像上に指定した領域に対応する画像メモリ上のデータが、制御プロセッサ２７の解析処理領域に読み出される。また、解析にＲＦ信号を利用する場合には、操作者が第２ＲＯＩを設定する静止画像上に指定した領域に対応する、ＲＦ信号のデータが、記憶媒体２８から制御プロセッサ２７の解析処理領域に読み出されることになる。
【００８７】
次に、第２ＲＯＩ内に、解析処理の対象となる微小領域である第１ＲＯＩが設定され、当該第１ＲＯＩ内の信号の読み込みが実行される（ステップＳ６２）。この第１ＲＯＩは、第２ＲＯＩ内を移動（スイープ）しながら解析するため、初めは例えば図７に示すように左上部などに設定される。また、当該第１ＲＯＩ内の形状についても、第２ＲＯＩと同様、楕円、矩形、あるいは任意形状など、種々の形状を選択可能である。
【００８８】
次に、第１ＲＯＩ内から取得されるサンプル（今の場合、ＲＦ信号等）から、主検定に必要な統計量（平均値、分散値、改良平均値、改良分散値等）が算出される（ステップＳ６３）。各統計量の定義、意味等については、既述した通りである。
【００８９】
次に、式（６）及び改良平均値（式（７）参照）に基づいて、仮想的母集団の分散値σ_０ ^２が算出される（ステップＳ６４）。算出された仮想的母集団の分散値σ_０ ^２及び改良分散値から、改良型修正χ二乗分布を用いて検定を行い、かつ「ｎｏｒｍａｌ、ａｂｎｏｒｍａｌ、ｒｅｃｏｖｅｒ」の分類を行う。
【００９０】
次に、第２ＲＯｉ内を全部スイープしたか否かの判定を行う（ステップＳ６６）。全てスイープしたと判定した場合にはステップＳ６７に移行し、していないと判定した場合には、次段の第１ＲＯＩに位置移動し、ステップＳ６２乃至ステップＳ６５の処理を実行する。このステップＳ６２乃至ステップＳ６５の処理は、第２ＲＯＩ内に存在する全ての第１ＲＯＩについて実行される。
【００９１】
全第１ＲＯＩに関する主検定及びリカバリが終了すると、その結果に基づいてＮＩ値を算出する（ステップＳ６８）。算出されたＮＩ値は、モニタ１４に所定の形式にて表示される（ステップＳ６９）。
【００９２】
図８は、各第２ＲＯＩにおける第１ＲＯＩの分類結果、及び各第１ＲＯＩのＮＩ値解析結果の表示例を示した図である。例えば、ＲＯＩＮｏ．１の第２ＲＯＩについては、ｎｏｒｍａｌに判定された第１ＲＯＩが５１個、ａｂｎｏｒｍａｌと判定された第１ＲＯＩが０個、ｒｅｃｏｖｅｒｅｄ（除外）と判定された第１ＲＯＩが２１個である。また、「ｔｏｔａｌ」は、各第２ＲＯＩにおけるＮＩ値（ＲＯＩＮｏ．１の場合、ａｂｎｏｒｍａｌが０個であるので、「１」となっている）を、右側の「Ｎｏｒｍａｌｉｔｙ Ｉｎｄｅｘ」の値０．９２は、当該超音波診断画像全体のＮＩ値（すなわち、６個の第２ＲＯＩの平均値）をそれぞれ表示している。なお、今の場合、解析領域が完全に均一でレイリー分布に従う場合は、「Ｎｏｒｍａｌｉｔｙ Ｉｎｄｅｘ」が１となるように定めてある。
【００９３】
結果の提示方法は、図８の例に限定されない。例えば、図９（ａ）に示すように結果の数値を適当にクラス分けを行い、０＝正常、１、２、３、４となるに従い重症度が高い、といった具合に数値化を行ってもよい。また好適には、一目で結果の意味合いが解るように、図９（ｂ）のように記号、あるいは図形などで表記する、もしくは数値と図形の併用等を行うことが好ましい。
【００９４】
次に、図４の説明に戻る。ステップＳ６において各第２ＲＯＩについての解析処理を終了すると、さらに新たな第２ＲＯＩを追加するか否かの判定を行い（ステップＳ７）、追加する場合には、ステップＳ５及びステップＳ６の処理を繰り返す。一方、新たな第２ＲＯＩを追加しない場合には、解析処理の最終結果をモニタ１４に表示する（ステップＳ８）。
【００９５】
次に、さらに別の超音波診断画像について新たな解析を行うか否かを判定する（ステップＳ９）。新たな解析を実行する場合には、現在表示中の画像のフリーズを解除し、新たに対象となる超音波診断画像を描画してモニタ１４に表示し、当該画像についてステップＳ３乃至ステップＳ８の処理を実行する。一方、新たな解析を実行しない場合には、一連の動作を終了する。
【００９６】
以上述べた構成によれば、以下の効果を得ることができる。
【００９７】
本超音波診断装置によれば、超音波受信信号の統計的性質を利用して組織スペックルパタンの均質度を定量評価することができる。その結果、操作者の主観に依存しない客観的な解析による組織性状診断を実現することができ、超音波診断法の新たな診断情報を提供することができる。また、当該解析においては排除閾値を導入し、これにより比較的小さな血管などの構造物を自動的に除去している。従って、操作者は厳格なＲＯＩ指定等の慎重な操作を要求されず、当該操作者の負担を軽減させると共に、診断に要する時間を短縮することができる。
【００９８】
また、超音波診断装置では、取得したサンプルに基づいて、仮想的な母集団の分散値σ_０ ^２を推定し、これを利用して検定を行っている。従って、たとえ当該患者の患部が正常でない場合であっても、正常な患部の統計的情報を取得することができ、客観的な組織性状診断を実現することができる。
【００９９】
また、超音波診断装置では、検定的手法に基づいて得られた第１ＲＯＩに関する判定結果を再度検討するリカバリモデルを導入し、組織性状診断に不要な構造物に関する情報を多量に含む不適切なデータを除外して、患部に対する最終的な判定を行っている。従って、信憑性の高いデータのみに基づく客観的な診断結果を得ることができる。さらに、リカバリモデルによる不適切データの自動的除外機能により、操作者は厳格なＲＯＩ指定等の慎重な操作を要求されない。従って、当該操作者の負担を軽減させると共に、診断に要する時間を短縮することができる。
【０１００】
また、超音波診断装置では、第２ＲＯＩ毎の結果、及び全第２ＲＯＩに基づく最終的な結果を、ＮＩ値により定量的に提示することができる。また、必要に応じて各結果を患部の症状が一目で解るような図形等にて提示することができる。従って、操作者は、本装置による診断結果を容易に認識することができる。その結果、当該操作者の負担を軽減させると共に、診断に要する時間を短縮することができる。
【０１０１】
（第２実施形態）
次に、第２実施形態について説明する。本実施形態は、第１実施形態にて説明した解析処理を、診断終了後あるいは後日行う場合の例である。この場合の動作を、図１０のフローチャートに従って説明する。
【０１０２】
図１０に示すように、まず操作者は、予め当該患者から解析画像を撮影・取得し、記憶媒体２８に保存する（ステップＡ）。この解析画像と同時に、患者データ（名前、患者ＩＤ、検査所見レポートなど）、他の診断画像のほか各画像に関するＲＦ信号、包絡線検波後の信号等のデータも記憶媒体２８に保存される。
【０１０３】
上記超音波診断画像の撮影・取得後、操作者は所望のタイミングにおいて、所定の操作により記憶媒体から各データを呼び出し（ステップＢ）、第１実施形態にて説明した図４のステップＳ５乃至ステップＳ９の処理を行うことが可能である。この様な構成によっても、第１実施形態と同様の効果を得ることができる。
【０１０４】
なお、解析画像等のデータは、必ずしも当該超音波診断装置１０によって撮影・取得される必要はない。例えば、図１に示した様にネットワークを介して、他の装置から所望のデータを取得することも可能である。この場合には、本実施形態に係る装置は超音波診断装置である必要はなく、本解析処理のアルゴリズムを具備したソフトウェアを内蔵したコンピュータであれば、同様の効果を得ることができる。前記ＰＣ上で同様の定量解析処理を行うことも可能である。
【０１０５】
（第３実施形態）
次に、第３実施形態について説明する。本実施形態は、第１実施形態にて説明した解析処理を、三次元画像を対象として行う場合の例である。
【０１０６】
一般に、超音波診断においては、複数の断層画像を３次元的に配置することで、ボリウムデータの再構築、あるいは立体像、もしくはボリウムデータから任意方向の断層像を再構成する手法が行われている。第１乃至第３実施形態において実行される組織性状診断に係る解析も、臓器を３次元的に俯瞰できる三次元画像を使用すれば、全体像を容易に把握することができる。
【０１０７】
このような三次元画像を使用した組織性状診断に係る解析は、図４中ステップＳ５の第２ＲＯＩの設定操作のみ異なり、その他は第１実施形態と同様である。以下、第２ＲＯＩの設定操作について説明する。
【０１０８】
三次元画像を使用した解析を実行する場合、操作者は、三次元メモリ空間上のボリウムデータに対して第２ＲＯＩを設定する。この設定手法は、例えば図１１に示すように、ボリウムデータの３次元画像を表示し、入力装置１３からの所定操作により当該画像上にマニュアル的に、又は所定の領域に自動的に実行される。また、図１２（ａ）乃至（ｃ）に示すように、三次元メモリ空間上のｘ平面、Ｙ平面、ｚ平面にそれぞれ平行な切平面を表示し、各切平面上に二次元的な第２ＲＯＩを設定することで、ボリウムデータに対する第２ＲＯＩを設定する構成であってもよい。特に、後者の切断面を利用した設定によれば、第２ＲＯＩのサイズ、位置の調整を容易に行うことができる。
【０１０９】
以上述べた構成によれば、全体像を容易に把握することができる三次元画像を利用して、組織性状診断に係る解析を容易に実現することができる。
【０１１０】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。例えば、第１実施形態においては、正常指標（ＮＩ値）を式（１２）にて定義し、解析結果として肝臓の正常度を定量的に示した。これに対し、肝臓の異常度を定量的に示す「異常指標」を導入する構成であってもよい。この異常指標は、式（１２）の分子をＮ_{ａｂｎｏｒｍ}とすることで定義することができる。
【０１１１】
また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【０１１２】
【発明の効果】
以上本発明によれば、実際の臨床現場で操作者が手技に多大な注意と時間を要求することなしに、誤差が少なく客観性のある組織性状診断を迅速に実行可能な超音波診断装置、及び超音波診断支援プログラムを実現できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、第１実施形態に係る超音波診断装置１０のブロック構成を示した図である。
【図２】図２は、正常肝臓からのエコー信号強度の確率密度分布を示した図である。
【図３】図３は、正常肝臓と硬変肝臓とのエコー信号強度の確率密度分布の違いを示した図である。
【図４】図４は、組織性状診断において実行される処理の流れを示したフローチャートである。
【図５】図５は、診断画像上に複数個設定された第２ＲＯＩを示した図である。
【図６】図６は、組織性状診断に係る解析処理の流れを示したフローチャートである。
【図７】図７は、超音波診断画像中に設定された一つの第２ＲＯＩ中において、左上部に設定された円形の第１ＲＯＩを示した図である。
【図８】図８は、各第２ＲＯＩにおける第１ＲＯＩの分類結果、及び各第１ＲＯＩのＮＩ値解析結果の表示例を示した図である。
【図９】図９は、各第２ＲＯＩにおける第１ＲＯＩの分類結果、及び各第１ＲＯＩのＮＩ値解析結果の他の表示例を示した図である。
【図１０】図１０は、診断終了後あるいは後日に組織性状診断に係る解析処理を行う場合の動作を説明するためのフローチャートである。
【図１１】図１１は、ボリウムデータに第２ＲＯＩを設定する手法の一例を説明するための図である。
【図１２】図１２（ａ）乃至（ｃ）は、ボリウムデータに第２ＲＯＩを設定する手法の他の例を説明するための図である。
【図１３】図１３は、正常肝臓を模式的に示した図である。
【図１４】図１４は、肝硬変肝臓を模式的に示した図である。
【符号の説明】
１０…超音波診断装置、１１…装置本体、１２…超音波プローブ、１３…入力装置、１４…モニタ、２１…超音波送信ユニット、２２…超音波受信ユニット、２３…Ｂモード処理ユニット、２４…ドプラ処理ユニット、２５…画像生成回路、２６…信号解析ユニット、２７…制御プロセッサ、２８…記憶媒体、２９…インタフェース部[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to an ultrasonic diagnostic apparatus and an ultrasonic diagnostic support program.
[0002]
[Prior art]
An ultrasonic diagnostic apparatus is a medical imaging apparatus that obtains a tomographic image of soft tissue in a living body from a body surface without invasion by an ultrasonic pulse reflection method. Compared with other medical imaging equipment, this ultrasonic diagnostic apparatus has features such as small size, low cost, high safety without exposure to X-rays, blood flow imaging, etc., heart, abdomen, urology, Widely used in obstetrics and gynecology.
[0003]
In such an ultrasonic diagnostic apparatus, the examiner reads various diagnostic information from the acquired image, like other diagnostic apparatuses. For example, the severity of the disease is read from the size of the visible tumor, the wall thickness of the myocardium, or the dynamics of the heart.
[0004]
One such diagnosis is a diagnosis of liver cirrhosis. When the destruction and regeneration of hepatocytes are repeated, fibrous tissue increases in the liver, the number of hepatocytes gradually decreases, and a state in which the liver is hard and shrunk is called cirrhosis. FIG. 13 schematically shows a normal liver, and FIG. 14 schematically shows a cirrhotic liver. In the initial stage of cirrhosis, there is no subjective symptom of the patient, and it is difficult to observe a fine fibrous structure on an ultrasonic diagnostic image. However, as the degree of cirrhosis increases, the unevenness of the speckle pattern can be visually recognized on the ultrasound diagnostic image of the parenchyma of the liver. The criteria for determining
[0005]
Here, the speckle pattern that appears in the ultrasonic diagnostic image is a part where the number of scatterers is high in the echo signal intensity due to the innumerable superposition of the scattered waves when the scatterers are distributed with a fineness equal to or less than the resolution of the ultrasonic wave. This is a phenomenon that a low part occurs. This is a physical phenomenon similar to a so-called interference fringe, and it is well known that the pattern itself does not directly reflect the structure of an organ. The above-mentioned observation of cirrhosis does not directly reflect the state of the structure of the fibrotic tissue in the speckle pattern. Nevertheless, it is interesting to note that as the severity of cirrhosis increases, it exhibits a characteristic visual pattern, which has been used for diagnosis.
[0006]
In recent years, there have been several studies that attempt to objectively and scientifically elucidate the above-mentioned question, “What kind of human recognition patterns are diagnosed based on empirical judgments of doctors?” (See, for example, Non-Patent Documents 1 to 3). According to the known literature, the nodules and fibrotic tissue that occur in cirrhosis gradually increase in size as the disease progresses, and gradually increase to a level that is recognized as a structure even by an ultrasonic pulse. It changes to. For this reason, as shown in FIG. C1, it is considered that the information of the speckle pattern gradually increases as a structure, and the pattern gradually changes as the information increases.
[0007]
In recent years, some attempts have been made to quantify the degree of progression of cirrhosis (for example, see Patent Documents 1 and 2). These quantitative analysis methods are based on the statistical properties of speckle patterns that appear on the ultrasound diagnostic image of the liver parenchyma, and determine whether the liver is normal or abnormal by determining the probability of the echo signal intensity. This is performed by observing the outline of the density distribution curve.
[0008]
However, such a quantitative analysis method is mainly for basic research, and it can be said that it is insufficient in practicality. For example, the examiner needs to carefully and carefully set an area to be analyzed. This is because, if this precaution is neglected and an inappropriate analysis region is set, a tissue (a blood vessel, an organ boundary, etc.) different from the organ parenchyma is mixed into the analysis region, and the result is undesirably changed.
[0009]
In addition, it goes without saying that in an actual clinical setting, there is a need to quickly obtain diagnostic information for a subject. If the analysis technique requires a great deal of attention and time for the procedure of the operator, the overall effect of the technique is low, and as a result, the technique cannot be used for clinical use. That is, it can be said that a practically useful analysis technique is not only based on the principle of the technique, but also greatly affects the reliability of the entire analysis protocol.
[0010]
[Non-patent document 1]
Yamaguchi T, Hachiya H, "Modeling of the Cirrhotic River Conversing the Liver Rule Structure", Jpn, J. et al. App; Phys. Vol. 38 (1999) pp. 3382-3392
[0011]
[Non-patent document 2]
Otsuka, Yamaguchi, Hachiya: “Simulation of Ultrasound B-Mode Images of Lesion Liver by Simulation”, IEICE Technical Report, US96-16 (1996-06), pp. 15-22
[0012]
[Non-Patent Document 3]
Tsuneo Kikuchi, Toshihiro Nakazawa, et al., "Development of Quantitative Diagnosis Technology for Inter-disease by Echo Waveform Spectral Shape of Ultrasound Diagnostic Apparatus", Nippon Medical Basic Technology Research Group, BT-2000-31, pp. 9-15 (2001)
[0013]
[Patent Document 1]
JP-A-2001-238884
[0014]
[Patent Document 2]
JP-A-2003-61964
[0015]
[Problems to be solved by the invention]
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of the above circumstances, and has no errors and has objective objective tissue characterization without requiring an operator (analyst) a great deal of attention and time for a procedure in an actual clinical site. It is an object of the present invention to provide an ultrasonic diagnostic apparatus and an ultrasonic diagnostic support program capable of quickly executing the above.
[0016]
[Means for Solving the Problems]
The present invention employs the following means to achieve the above object.
[0017]
According to a first aspect of the present invention, there is provided a storage unit configured to store data related to an ultrasound image generated based on a plurality of echo signals obtained by scanning a subject with ultrasound, and data related to the ultrasound image. Setting means for setting an analysis region above, statistic calculation means for calculating a statistic related to the intensity or amplitude information of the plurality of echo signals corresponding to the analysis region, and, based on the statistic, A first analysis unit that generates first analysis information obtained by analyzing a distribution state of the scatterers at a corresponding predetermined site in the subject; and a tissue property of the predetermined site based on the first analysis information. Ultrasound characterized by comprising: second analysis means for generating second analysis information obtained by quantitatively analyzing the degree of normality or abnormality, and presentation means for presenting at least the second analysis information. Examination It is a device.
[0018]
According to a second aspect of the present invention, a computer that stores data related to an ultrasonic image generated based on a plurality of echo signals obtained by scanning a subject with ultrasonic waves, A setting function of setting an analysis area, a statistic calculation function of calculating a statistic related to the intensity or amplitude information of the plurality of echo signals corresponding to the analysis area, and a statistic calculation function corresponding to the statistic. A first analysis function for generating first analysis information obtained by analyzing a scatterer distribution state at a predetermined site in the subject; and a normal tissue property of the predetermined site based on the first analysis information. Ultrasound diagnostic support for realizing a second analysis function for generating second analysis information obtained by quantitatively analyzing the degree or abnormality degree, and a presentation function for presenting at least the second analysis information. Is a program.
[0019]
According to such a configuration, an ultrasonic diagnostic apparatus capable of quickly executing an objective tissue characterization diagnosis with a small error without requiring a great deal of attention and time for the procedure at the actual clinical site. , And an ultrasonic diagnosis support program can be realized.
[0020]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, first to third embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In the following description, components having substantially the same functions and configurations are denoted by the same reference numerals, and repeated description will be made only when necessary.
[0021]
(1st Embodiment)
FIG. 1 is a diagram showing a block configuration of an ultrasonic diagnostic apparatus 10 according to the present embodiment. As shown in FIG. 1, the present ultrasonic diagnostic apparatus 10 includes an ultrasonic probe 12, an input device 13, a monitor 14, an ultrasonic transmitting unit 21, an ultrasonic receiving unit 22, a B-mode processing unit 23, a Doppler processing unit 24, It includes an image generation circuit 25, a signal analysis unit 26, a control processor 27, a storage medium 28, and an interface unit 29. The ultrasonic transmission unit 21 and the like incorporated in the apparatus main body 11 may be constituted by hardware such as an integrated circuit, or may be a software program modularized in software. Hereinafter, the function of each component will be described.
[0022]
The ultrasonic probe 12 includes a plurality of piezoelectric vibrators that generate ultrasonic waves based on a drive signal from the ultrasonic transmission unit 21 and convert reflected waves from the subject into electric signals, and a matching layer provided on the piezoelectric vibrators. And a backing material for preventing propagation of ultrasonic waves from the piezoelectric vibrator to the rear. When an ultrasonic wave is transmitted from the ultrasonic probe 12 to the subject P, the transmitted ultrasonic wave is backscattered by the boundary of the acoustic impedance of the body tissue, minute scattering, and the like, and is reflected as a reflected wave (echo). Is received.
[0023]
The input device 13 is connected to the device main body 11, and receives various instructions and conditions from the operator (rejection area, significance level, exclusion threshold, number of first ROIs, number of first ROIs, and shift width when the first ROI sweeps the second ROI). A mouse, a trackball, a mode changeover switch, and a keyboard for taking in the apparatus main body 11 an exclusion threshold and a recovery threshold, which will be described later, and other statistical parameters), a setting instruction of a region of interest (ROI), and various image quality condition setting instructions. Etc. In the present embodiment, a recommended value recommended by the apparatus 10 is automatically set as the statistical parameter.
[0024]
The monitor 14 displays in-vivo morphological information and blood flow information as an image based on the video signal from the image generation circuit 25.
[0025]
The ultrasonic transmission unit 21 has a delay circuit, a pulser circuit, and the like (not shown). In the pulsar circuit, a rate pulse for forming a transmission ultrasonic wave is repeatedly generated at a predetermined rate frequency fr Hz (period; 1 / fr second). Further, in the delay circuit, a delay time necessary for focusing the ultrasonic waves in a beam shape for each channel and determining transmission directivity is given to each rate pulse. The ultrasonic transmission unit 21 applies a drive pulse to the probe 12 at a timing based on the rate pulse.
[0026]
The ultrasonic receiving unit 22 has an amplifier circuit, an A / D converter, an adder, and the like (not shown). The amplifier circuit amplifies the echo signal captured via the probe 12 for each channel. The A / D converter gives the amplified echo signal a delay time necessary for determining the reception directivity, and then performs an addition process in an adder. By this addition, the reflection component of the echo signal from the direction corresponding to the reception directivity is emphasized, and the overall directivity (scanning line) of ultrasonic transmission and reception is determined by the reception directivity and the transmission directivity.
[0027]
The B-mode processing unit 23 receives the echo signal from the ultrasonic receiving unit 22, performs logarithmic amplification, envelope detection processing, and the like, and generates data in which the signal intensity is represented by brightness. This data is transmitted to the image generation circuit 25 and displayed on the monitor 14 as a B-mode image in which the intensity of the reflected wave is represented by luminance.
[0028]
The Doppler processing unit 24 frequency-analyzes the velocity information from the echo signal received from the ultrasonic receiving unit 22, extracts blood flow, tissue, and contrast medium echo components due to the Doppler effect, and performs blood flow such as average velocity, dispersion, and power. Find information about multiple points. The obtained blood flow information is sent to the image generation circuit 25, and is displayed in color on the monitor 14 as an average speed image, a variance image, a power image, or a combination image thereof.
[0029]
The image generation circuit 25 converts the scan line signal sequence of the ultrasonic scan into a scan line signal sequence of a general video format represented by a television or the like, and generates an ultrasonic diagnostic image as a display image. The image generation circuit 25 is provided with a storage memory for storing image data. For example, after diagnosis, an operator can call an image recorded during an examination. Note that data before entering the image generation circuit 25 may be referred to as “raw data”.
[0030]
The signal analysis unit 26 outputs an output signal (called a radio frequency (RF) signal) immediately after the ultrasonic reception unit 22, an image luminance signal after passing through the B-mode processing unit 23, other raw data, and an output from the image generation circuit 25. The data of the display level to be read is read, and an analysis process related to a tissue property diagnosis to be described later is performed using information on speckle patterns included in these signals.
[0031]
The control processor 27 has a function as an information processing device (computer) and is a control unit that controls the operation of the ultrasonic diagnostic apparatus main body. Also, in the analysis processing related to the tissue property diagnosis, transfer of necessary programs and data from the storage medium 28 to the signal analysis unit 26 is controlled.
[0032]
The storage medium 28 stores an ultrasonic diagnostic image, diagnostic information (patient ID, doctor's findings, etc.) related to each image, a software program that implements an analysis process related to tissue property diagnosis described below, and the like. The storage medium 28 stores recommended values of the statistical parameters. This recommended value is measured in advance under various conditions and registered at the time of shipment of the apparatus, or manually registered by an operator.
[0033]
The interface unit 29 is an interface relating to the input device 13, a network, and a new external storage device (not shown). Data such as an ultrasonic image and analysis results obtained by the device can be transferred to another device via the network by the interface unit 29.
[0034]
(Statistical properties of speckle patterns)
First, the general theory of the statistical properties of speckle patterns will be described. A curve C1 in FIG. 2 shows a probability density distribution of luminance values of an echo signal reflected from a normal liver. From a stochastic and statistical point of view, if the scatterers are randomly distributed, the probability density distribution P (x) of the amplitude value, which is the intensity of the echo signal reflected from those scatterers, is It follows a Rayleigh distribution represented by equation (1).
[0035]
(Equation 1)

[0036]
Where σ²Represents the variance of the sample, and is standardized as mean 0. If the liver is normal, it can be assumed that many scatterers (excluding trivial structures such as blood vessels) are present in the liver at random, so the probability density of the echo signal intensity (amplitude) representing the liver The function has a Rayleigh distribution as shown by a curve C1 in FIG.
[0037]
However, as the above-mentioned fibrous structure increases in the liver, the speckle pattern reflects the structure and cannot be said to be random. As a result, the probability density function of the luminance deviates from the Rayleigh distribution as shown by the curve C2 in FIG.
[0038]
As described above, it is possible to determine whether the liver is normal or abnormal by observing the general shape of the probability density distribution curve of the echo signal intensity. The method of determining the degree of progression of cirrhosis from the viewpoint of such a profile of the probability density distribution curve is detailed in, for example, JP-A-2001-238888 and JP-A-2003-61964.
[0039]
(Analysis in tissue characterization)
The tissue property diagnosis performed by the present embodiment is to perform a quantitative and objective analysis of the scatterer distribution state in the target tissue using the statistical information of the speckle pattern by a test method. is there. Hereinafter, the general method will be described first, and then the algorithm of this analysis processing will be described. In the present embodiment, the target diagnostic site has a relatively homogeneous tissue structure at normal time, and can be applied to the liver, pancreas, myocardium, and the like.In this example, when diagnosing liver cirrhosis severity, Will be described.
[0040]
As a general method of statistics, the variance value σ of a sample²Is the population variance σ₀ ²The “χ-square test” is the most well-known statistical method when determining whether or not the test is different. Sample variance σ²Can be calculated by the following equation (2).
[0041]
(Equation 2)

[0042]
Here, μ is an average value, and n is the number of samples. χ square distribution X²  Is represented by the following equation (3).
[0043]
(Equation 3)

[0044]
n-1 is called the degree of freedom of this distribution. The chi-square test determines whether or not this is negated based on the null hypothesis (the hypothesis to be tested) expressed by the following equation (4).
[0045]
(Equation 4)

[0046]
Also, a “modified χ-square distribution” by the following equation (5) with a slight modification to the equation (3) may be used.
[0047]
(Equation 5)

[0048]
This equation (5) indicates that if the variance of the sample is similar to the population, then C²Average approaches 1.
[0049]
When the above-described general method is applied to a tissue property diagnosis targeted by the ultrasonic diagnostic apparatus 10, the following problems occur. That is, the variance value of the population σ₀ ²is necessary. However, in this case, this value is a “dispersion value when the tissue is normal” and is difficult to measure. This is because, for example, it is virtually impossible to obtain this value from a liver already having a chronic disease. Furthermore, the variance σ of the population₀ ²Cannot use the value of the normal liver of another person or the like. This is because the variance of the ultrasonic signal varies depending on the condition of the patient (the attenuation constant of the living body and the condition of the subcutaneous fat).
[0050]
Therefore, in the present embodiment, the measured sample x_i(Speckle pattern in a first ROI described later) is used as a characteristic value of the population, and the average value thereof is used to obtain the variance value σ of the population.₀ ²Is virtually obtained by the following equation (6).
[0051]
(Equation 6)

[0052]
Where μ_mIs the “improved average”, and x_i<Sample x that satisfies μ + ασ_iOnly based on the following equation (7).
[0053]
(Equation 7)

[0054]
Note that N_mIs the number of extracted samples, and σ is the standard deviation of the samples. Α is an arbitrary constant called a removing threshold. By setting α to a suitable value, data relating to structures such as blood vessels that are not interesting in the present analysis can be excluded from the analysis. This is because a structure such as a blood vessel is recognized as a value having a greatly different variance, and x_iThis is because it becomes a unique sample that does not satisfy <μ + ασ and does not affect equations (6) and (7).
[0055]
The variance σ of the virtual population according to the above equation (6)₀ ²The significance of the adoption is as follows. Generally, it is known that when samples to be analyzed are uncorrelated with each other, a histogram of the amplitudes of the sample group can be approximated by a “Rayleigh distribution curve”. In addition, as described above, the amplitude of the sample group (speckle pattern signal group) obtained from the normal liver follows this distribution. In these cases, the mean μ and the population variance σ_R ²Is expressed by the following equation (8).
[0056]
(Equation 8)

[0057]
The variance σ of the virtual population employed in the present embodiment₀ ²Has been improved so that this equation (8) is obtained based on the improved average value of the above-mentioned equation (7) using only the specific sample xi that clears the exclusion threshold. This improvement corresponds to a sample group obtained from a region not including cirrhosis information, that is, a sample group obtained from a normal liver, and should be considered to be close to the distribution curve of the above formula (8). Can be.
[0058]
Based on the above considerations, the analysis processing can be roughly classified into two stages. In the first stage, the speckle pattern in each first ROI is analyzed using the chi-square test. At this stage, a recovery model for determining whether the obtained analysis result is suitable for determining the normality of the next stage is also introduced. In the second stage, the results of the first stage are used to quantitatively analyze the cirrhosis severity (normal or abnormal) in the second ROI and the cirrhosis severity of the whole liver. Here, the second ROI is a relatively large ROI set on at least one ultrasonic diagnostic image (analysis image) to be analyzed, and is an analysis region of cirrhosis severity. On the other hand, the first ROI is a small ROI set in the second ROI. Hereinafter, the contents will be described in the order of the first stage and the second stage.
[0059]
In the first stage, a chi-square test is performed using “improved modified chi-square distribution” expressed by the following equation (9) using the variance of the virtual population.
[0060]
(Equation 9)

[0061]
Where σ_m ²Is an improved variance value introduced from the same viewpoint as the improved average value (Equation (6)), and x_i<Sample x that satisfies μ + ασ_iAnd is defined by the following equation (10):
[0062]
(Equation 10)

[0063]
In the algorithm of this analysis processing, C_m ²Is used as a test statistic (a statistic selected to test whether the null hypothesis is correct), and then the null hypothesis σ²= Σ₀ ²It is determined by a test method whether or not can be rejected. That is, if the rejection area is W and the significance level is γ, then C for the first ROI_m ²And if this is included in W, the null hypothesis σ for the ROI²= Σ₀ ²Is rejected, and a determination is made that the condition is not normal (abnormal). On the other hand, C_m ²And if this is not included in W, the null hypothesis σ for the ROI²= Σ₀ ²And it is determined that “it cannot be said that it is not normal (normal)”. Hereinafter, the null hypothesis σ for each first ROI²= Σ₀ ²The test for is referred to as the “main test”.
[0064]
(Recovery model)
As mentioned above, C_m ²In the main test according to the above, even if a locally unnecessary structure (blood vessel or the like) is included in the sample, the characteristics of the background tissue can be evaluated relatively without being affected by the structure. However, when the data acquired by imaging includes too many unnecessary structures, there are cases where the data cannot be removed even by using the algorithm of the analysis method.
[0065]
In such a case, a process of presenting the result of the above analysis as “abnormality” of the liver may be considered. However, in this analysis processing, this is not processed as “abnormal” as it is, and the obtained result is determined to be “normal, abnormal or neither”. Thereafter, the first ROI determined as “neither” is excluded from the analysis target, thereby improving the credibility. Specifically, a determination is made for each of the first ROIs described below using the following equation (11).
[0066]
(Equation 11)

[0067]
According to the above equation (11), R_csIs calculated, and a magnitude relationship between the value and a constant β (β is an arbitrary constant called “recovery threshold”) is determined, and the following classification is performed.
[0068]
(1) Null hypothesis σ for main test₂= Σ₀ ²Is rejected and R_csIf> β, it is determined that “analysis result = recovered”.
[0069]
(2) Null hypothesis σ for main test₂= Σ₀ ²Is rejected and R_csIf it is not> β, it is determined that “analysis result = abnormal”.
[0070]
(3) Null hypothesis σ for main test₂= Σ₀ ²Is not rejected, it is determined that “analysis result = normal”. According to the statistical viewpoint, the null hypothesis σ₂= Σ₀ ²Is not rejected, it is interpreted that "the patient cannot be denied to be normal."
[0071]
Subsequently, in a second stage, a normality index (Normality Index) defined by the following equation (12) is calculated for each second ROI using the analysis result in the first stage.
[0072]
(Equation 12)

[0073]
Here, the number of first ROIs classified into (1) in the recovery model is N_norm, (2), the number of the first ROIs is N_abnormAnd
[0074]
This NI value quantitatively represents the degree of normality of the liver in the second ROI. Therefore, the severity of cirrhosis of the patient can be objectively determined based on the NI value. When a plurality of second ROIs are set, the severity of cirrhosis is determined based on statistics such as the average.
[0075]
(Operation in tissue property diagnosis)
Next, a series of operations in the tissue characterization diagnosis (in this case, diagnosis of cirrhosis severity) of the ultrasonic diagnostic apparatus 10 will be described with reference to FIGS.
[0076]
FIG. 4 is a flowchart showing a flow of processing executed in the tissue property diagnosis. As shown in the figure, first, ordinary examinations such as delineation of the whole organ as a screening and observation of hemodynamics by Doppler method or the like are performed (step S1).
[0077]
Next, during or after the examination, the user operates a button or the like on the input device 13 to change the current transmission / reception condition to the transmission / reception condition for the present tissue property diagnosis (hereinafter, this transmission / reception condition is referred to as a TC mode). Transition is made, and ultrasonic scanning is performed according to the condition (step S2).
[0078]
Here, the transmission / reception condition in the TC mode refers to a transmission / reception condition (set value) that prioritizes the improvement of the accuracy of the analysis over a transmission / reception condition that emphasizes the drawing property required for a normal diagnostic image, and stores information on the state of the tissue. It is for extracting more. Specifically, (a) priority is given to increasing the spatial resolution due to an increase in the scanning line density over time resolution due to an increase in the frame rate, and (b) priority is given to the spatial resolution at a high frequency over the observation depth due to low frequency driving. And (c) giving priority to a method of simply expressing an echo amplitude value over an artificial drawing property by an image processing method such as differential processing and frame correlation.
[0079]
Next, an ultrasonic image to be analyzed obtained in the TC mode is drawn (step S3). Here, according to the gist of analyzing the degree of cirrhosis of the parenchyma of the liver, a cross section including a wide parenchyma portion in which a structure as large as possible is not mixed should be drawn. However, in reality, a relatively small cross section of a blood vessel cannot be avoided, and conventionally, drawing of this cross section has required a great deal of time. On the other hand, according to the present method, since a structure such as a relatively small blood vessel has an algorithm that can be automatically removed, the operator does not need to operate the caution very carefully, and the depiction time of the cross-section can be reduced. Shortening can be expected.
[0080]
Next, the image is temporarily stopped (“pause” or “freeze”) by a freeze button or the like, and a still image is displayed (step S4). Further, in response to the operation of the pause, the ultrasonic RF reception signal corresponding to the displayed still image or the amplitude signal or the image luminance signal after the envelope detection is taken from the signal analysis unit 26 to the storage medium 28. It is.
[0081]
The signal used for analysis is desirably an RF signal or the like which has the largest amount of information and is in an unprocessed state. However, on the other hand, the RF signal has disadvantages such as a large data capacity and is difficult to handle when stored and browsed later. In addition, if the signal after the envelope detection is subjected to various image processing in addition to the logarithmic conversion processing, it is impossible to obtain an accurate analysis result. However, it is known that the image processing can be re-converted into information that can be analyzed by setting the image processing not to be performed in advance and performing inverse conversion on the data after logarithmic conversion. This analysis method can be applied to any signal as needed.
[0082]
Next, a second ROI indicating a target range of the analysis processing is set on the still image displayed on the monitor 14 (Step S5). As the shape of the second ROI, various shapes such as an ellipse, a rectangle, or an arbitrary shape can be selected. However, according to the gist of the tissue characterization using the present apparatus 10, the operator (analyst) does not need to carefully set the analysis area. Therefore, a simple shape such as an ellipse can be used positively.
[0083]
Further, the number of the second ROIs is not limited. For example, a plurality of second ROIs can be set. Preferably, as shown in FIG. 5, a plurality of second ROIs are set so as to cover the entire organ as much as possible while avoiding relatively large structures (such as the gallbladder and the diaphragm).
[0084]
Note that the white dotted line in FIG. 5 indicates an analysis recommended area. The analysis recommended area is set in advance by the system based on current transmission / reception conditions (transmission aperture, focus point, scanning line density, etc.). For example, in the example shown in FIG. 5, it is assumed that the analysis recommended area is set at a depth of ± 3 cm around the focus point. The reason for actively setting the analysis recommended area on the apparatus side is as follows. That is, in general, the ultrasonic sound field is not always uniform. For example, the sound field profile may be disturbed in a short distance area, and the accuracy of the statistical analysis may be impaired, while the focus point has the highest resolution. Therefore, the analysis of the analysis recommended area including the focus point is actively encouraged to improve the accuracy.
[0085]
Next, an analysis process in the second ROI is executed (Step S6). Hereinafter, the procedure of the analysis processing will be described with reference to FIG.
[0086]
FIG. 6 is a flowchart showing the flow of the analysis processing in the second ROI. As shown in the figure, first, when the second ROI is set (step S5 in FIG. 4), data corresponding to the second ROI is read from the storage medium 28 (step S61). That is, when performing the analysis process on the image luminance signal, the data on the image memory corresponding to the region specified by the operator on the still image for setting the second ROI is read out to the analysis processing region of the control processor 27. It is. When the RF signal is used for the analysis, the RF signal data corresponding to the area specified on the still image in which the operator sets the second ROI is transferred from the storage medium 28 to the analysis processing area of the control processor 27. Will be read.
[0087]
Next, the first ROI, which is a minute area to be analyzed, is set in the second ROI, and the signal in the first ROI is read (step S62). Since the first ROI is analyzed while moving (sweeping) in the second ROI, the first ROI is initially set at, for example, the upper left as shown in FIG. Also, as with the second ROI, various shapes such as an ellipse, a rectangle, or an arbitrary shape can be selected for the shape in the first ROI.
[0088]
Next, statistics (mean value, variance value, improved mean value, improved variance value, etc.) required for the main test are calculated from a sample (in this case, an RF signal, etc.) obtained from the first ROI ( Step S63). The definition and meaning of each statistic are as described above.
[0089]
Next, based on equation (6) and the improved average value (see equation (7)), the variance value σ₀ ²Is calculated (step S64). Variance value σ of the calculated virtual population₀ ²From the variance value and the improved variance value, a test is performed using an improved modified χ-square distribution, and classification of “normal, abnormal, and recover” is performed.
[0090]
Next, it is determined whether or not the entire inside of the second ROi has been swept (step S66). If it is determined that all the sweeps have been performed, the process proceeds to step S67. If it is determined that the sweep has not been performed, the position is moved to the first ROI of the next stage, and the processes of steps S62 to S65 are executed. The processing of steps S62 to S65 is executed for all the first ROIs existing in the second ROI.
[0091]
When the main test and the recovery for all the first ROIs are completed, the NI value is calculated based on the results (step S68). The calculated NI value is displayed on the monitor 14 in a predetermined format (step S69).
[0092]
FIG. 8 is a diagram showing a display example of the classification result of the first ROI in each second ROI and the NI value analysis result of each first ROI. For example, ROI No. Regarding one second ROI, there are 51 first ROIs determined to be normal, 0 first ROIs determined to be abnormal, and 21 first ROIs determined to be recovered (excluded). In addition, “total” indicates the NI value in each second ROI (in the case of ROI No. 1, “abnormal” is 0, so it is “1”), and the “Normality Index” value 0.92 on the right is , The NI value of the entire ultrasonic diagnostic image (that is, the average value of the six second ROIs) is displayed. In this case, when the analysis region is completely uniform and follows the Rayleigh distribution, the “Normality Index” is set to be 1.
[0093]
The method of presenting the result is not limited to the example of FIG. For example, as shown in FIG. 9 (a), the numerical values of the results are appropriately classified, and the numerical values are calculated such that the severity is higher as 0 = normal, 1, 2, 3, and 4. Good. Also, it is preferable to use a symbol or a graphic as shown in FIG. 9B, or to use a combination of a numerical value and a graphic so that the meaning of the result can be understood at a glance.
[0094]
Next, the description returns to FIG. When the analysis process for each second ROI is completed in step S6, it is determined whether or not a new second ROI is to be added (step S7). If so, the processes in steps S5 and S6 are repeated. On the other hand, when a new second ROI is not added, the final result of the analysis processing is displayed on the monitor 14 (step S8).
[0095]
Next, it is determined whether a new analysis is to be performed on yet another ultrasonic diagnostic image (step S9). When performing a new analysis, the freeze of the currently displayed image is released, a new target ultrasound diagnostic image is drawn and displayed on the monitor 14, and the image is processed in steps S3 to S8. Execute On the other hand, if no new analysis is to be performed, a series of operations ends.
[0096]
According to the configuration described above, the following effects can be obtained.
[0097]
According to the ultrasonic diagnostic apparatus, it is possible to quantitatively evaluate the homogeneity of the tissue speckle pattern using the statistical properties of the ultrasonic reception signal. As a result, tissue characterization can be realized by objective analysis independent of the operator's subjectivity, and new diagnostic information of the ultrasonic diagnostic method can be provided. In the analysis, an exclusion threshold is introduced to automatically remove relatively small structures such as blood vessels. Therefore, the operator is not required to perform a careful operation such as a strict ROI designation, so that the burden on the operator can be reduced and the time required for diagnosis can be reduced.
[0098]
In the ultrasonic diagnostic apparatus, the variance value σ of the virtual population is₀ ²Is estimated, and the test is performed using this. Therefore, even if the affected part of the patient is not normal, it is possible to obtain statistical information on the normal affected part, and to realize objective tissue characterization.
[0099]
In addition, in the ultrasonic diagnostic apparatus, a recovery model for reconsidering the determination result regarding the first ROI obtained based on the test method is introduced, and inappropriate data including a large amount of information on structures unnecessary for tissue characterization is introduced. Are excluded, and a final judgment is made on the affected part. Therefore, an objective diagnosis result based on only highly credible data can be obtained. Further, the operator is not required to perform a careful operation such as a strict ROI designation by a function of automatically excluding inappropriate data by the recovery model. Therefore, the burden on the operator can be reduced, and the time required for diagnosis can be reduced.
[0100]
Further, in the ultrasonic diagnostic apparatus, the result for each second ROI and the final result based on all the second ROIs can be quantitatively presented by the NI value. In addition, each result can be presented as a graphic or the like so that the symptom of the affected part can be understood at a glance as needed. Therefore, the operator can easily recognize the diagnosis result by the present device. As a result, the burden on the operator can be reduced, and the time required for diagnosis can be reduced.
[0101]
(2nd Embodiment)
Next, a second embodiment will be described. This embodiment is an example in which the analysis processing described in the first embodiment is performed after the diagnosis is completed or at a later date. The operation in this case will be described with reference to the flowchart of FIG.
[0102]
As shown in FIG. 10, the operator first captures and acquires an analysis image from the patient in advance and stores it in the storage medium 28 (step A). At the same time as this analysis image, data such as patient data (name, patient ID, test finding report, etc.), other diagnostic images, RF signals related to each image, signals after envelope detection, and the like are also stored in the storage medium 28.
[0103]
After the photographing and acquisition of the ultrasonic diagnostic image, the operator calls each data from the storage medium by a predetermined operation at a desired timing (step B), and the steps S5 to S5 in FIG. 4 described in the first embodiment. It is possible to perform the processing of S9. With such a configuration, the same effect as that of the first embodiment can be obtained.
[0104]
Note that data such as an analysis image does not necessarily need to be photographed and acquired by the ultrasonic diagnostic apparatus 10. For example, it is possible to obtain desired data from another device via a network as shown in FIG. In this case, the device according to the present embodiment does not need to be an ultrasonic diagnostic device, and the same effect can be obtained as long as the computer includes software having an algorithm of the analysis process. The same quantitative analysis processing can be performed on the PC.
[0105]
(Third embodiment)
Next, a third embodiment will be described. This embodiment is an example in which the analysis processing described in the first embodiment is performed on a three-dimensional image.
[0106]
In general, in ultrasonic diagnosis, a technique of reconstructing volume data or reconstructing a tomographic image in an arbitrary direction from volume data by arranging a plurality of tomographic images three-dimensionally is performed. I have. In the analysis related to the tissue characterization performed in the first to third embodiments, the whole image can be easily grasped by using a three-dimensional image that allows a three-dimensional bird's-eye view of the organ.
[0107]
The analysis related to the tissue property diagnosis using such a three-dimensional image is different from the first embodiment only in the operation of setting the second ROI in step S5 in FIG. Hereinafter, the setting operation of the second ROI will be described.
[0108]
When performing analysis using a three-dimensional image, the operator sets a second ROI for volume data in the three-dimensional memory space. This setting method, for example, as shown in FIG. 11, displays a three-dimensional image of the volume data, and is manually executed on the image by a predetermined operation from the input device 13 or automatically executed in a predetermined area. . Also, as shown in FIGS. 12A to 12C, cut planes respectively parallel to the x plane, the Y plane, and the z plane in the three-dimensional memory space are displayed, and a two-dimensional second plane is displayed on each of the cut planes. A configuration in which the second ROI for the volume data is set by setting the two ROIs may be adopted. In particular, according to the setting using the latter cut surface, the size and position of the second ROI can be easily adjusted.
[0109]
According to the configuration described above, it is possible to easily realize the analysis related to the tissue characterization using the three-dimensional image from which the entire image can be easily grasped.
[0110]
Note that the present invention is not limited to the above-described embodiment as it is, and can be embodied by modifying constituent elements in an implementation stage without departing from the scope of the invention. For example, in the first embodiment, the normal index (NI value) is defined by Expression (12), and the degree of normality of the liver is quantitatively shown as an analysis result. On the other hand, a configuration in which an “abnormality index” that quantitatively indicates the degree of abnormality of the liver may be introduced. This anomaly index is obtained by changing the numerator of equation (12) to N_abnormCan be defined as
[0111]
Various inventions can be formed by appropriately combining a plurality of constituent elements disclosed in the above embodiments. For example, some components may be deleted from all the components shown in the embodiment. Further, components of different embodiments may be appropriately combined.
[0112]
【The invention's effect】
According to the present invention, an ultrasonic diagnostic apparatus capable of quickly executing an objective tissue characterization diagnosis with little error without requiring a great deal of attention and time for the procedure at the actual clinical site, And an ultrasonic diagnosis support program can be realized.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram showing a block configuration of an ultrasonic diagnostic apparatus 10 according to a first embodiment.
FIG. 2 is a diagram showing a probability density distribution of the intensity of an echo signal from a normal liver.
FIG. 3 is a diagram showing a difference in a probability density distribution of an echo signal intensity between a normal liver and a cirrhotic liver.
FIG. 4 is a flowchart illustrating a flow of a process executed in tissue property diagnosis.
FIG. 5 is a diagram showing a plurality of second ROIs set on a diagnostic image.
FIG. 6 is a flowchart illustrating a flow of an analysis process related to tissue property diagnosis.
FIG. 7 is a diagram showing a circular first ROI set at the upper left in one second ROI set in the ultrasonic diagnostic image.
FIG. 8 is a diagram illustrating a display example of a classification result of a first ROI in each second ROI and a NI value analysis result of each first ROI.
FIG. 9 is a diagram illustrating another display example of the classification result of the first ROI in each second ROI and the NI value analysis result of each first ROI.
FIG. 10 is a flowchart for explaining an operation in the case where analysis processing relating to tissue property diagnosis is performed after or at the end of diagnosis.
FIG. 11 is a diagram for explaining an example of a method of setting a second ROI for volume data.
FIGS. 12A to 12C are diagrams for explaining another example of a method of setting a second ROI for volume data.
FIG. 13 is a diagram schematically showing a normal liver.
FIG. 14 is a diagram schematically showing cirrhosis liver.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Ultrasonic diagnostic apparatus, 11 ... Device body, 12 ... Ultrasonic probe, 13 ... Input device, 14 ... Monitor, 21 ... Ultrasonic transmitting unit, 22 ... Ultrasonic receiving unit, 23 ... B-mode processing unit, 24 ... Doppler processing unit, 25 image generation circuit, 26 signal analysis unit, 27 control processor, 28 storage medium, 29 interface unit

Claims (15)

被検体を超音波で走査することにより得られた複数のエコー信号に基づいて生成された超音波画像に関するデータを記憶する記憶手段と、
前記超音波画像に関するデータ上に解析領域を設定する設定手段と、
前記解析領域に対応する前記複数のエコー信号の強度又は振幅情報に関する統計量を演算する統計量演算手段と、
前記統計量に基づいて、前記解析領域に対応する前記被検体内の所定部位における散乱体の分布状況を解析した第１の解析情報を生成する第１の解析手段と、
前記第１の解析情報に基づいて、前記所定部位の組織性状の正常度又は異常度を定量的に解析した第２の解析情報を生成する第２の解析手段と、
少なくとも前記第２の解析情報を提示する提示手段と、
を具備することを特徴とする超音波診断装置。Storage means for storing data related to an ultrasonic image generated based on a plurality of echo signals obtained by scanning the subject with ultrasonic waves,
Setting means for setting an analysis area on data regarding the ultrasonic image,
Statistical amount calculating means for calculating a statistical amount related to the intensity or amplitude information of the plurality of echo signals corresponding to the analysis region,
A first analysis unit configured to generate first analysis information obtained by analyzing a scatterer distribution state at a predetermined site in the subject corresponding to the analysis region based on the statistics;
A second analysis unit configured to generate second analysis information based on the first analysis information and quantitatively analyzing a normality or an abnormality degree of a tissue property of the predetermined site;
Presentation means for presenting at least the second analysis information;
An ultrasonic diagnostic apparatus comprising: 前記統計量演算手段は、前記解析領域に対応する前記複数のエコー信号の強度又は振幅情報のうち、特異的な前記エコー信号の強度又は振幅情報を除外して前記統計量を演算することを特徴とする請求項１記載の超音波診断装置。The statistic calculating means calculates the statistic by excluding strength or amplitude information of the specific echo signal among strength or amplitude information of the plurality of echo signals corresponding to the analysis region. The ultrasonic diagnostic apparatus according to claim 1, wherein 前記統計量演算手段は、前記複数のエコー信号の強度又は振幅情報の平均値及び標準偏差値に基づく閾値処理により、前記特異的な前記エコー信号の強度又は振幅情報を除外することを特徴とする請求項２記載の超音波診断装置。The statistic calculation means excludes the specific intensity or amplitude information of the echo signal by threshold processing based on an average value and a standard deviation value of the intensity or amplitude information of the plurality of echo signals. The ultrasonic diagnostic apparatus according to claim 2. 前記第１の解析手段は、
前記統計量に基づいて仮想的母集団の分散値を推定し、
当該仮想的母集団の分散値及び前記統計量に基づいて、統計的検定の手法により前記所定部位における散乱体の分布状況を解析すること、
を特徴とする請求項１乃至３のうちいずれか一項記載の超音波診断装置。The first analysis means includes:
Estimating the variance of the virtual population based on the statistics,
Based on the variance of the virtual population and the statistics, analyzing the distribution of the scatterers at the predetermined site by a statistical test method,
The ultrasonic diagnostic apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein: 前記前記統計的検定の手法は、前記超音波画像に関するデータに基づいて又は予め実測された統計量に基づいて決定された領域を棄却域とすることを特徴とする請求項４記載の超音波診断装置。The ultrasonic diagnostic method according to claim 4, wherein the statistical test method sets a region determined based on data on the ultrasonic image or based on a previously measured statistic as a rejection region. apparatus. 前記設定手段は、前記解析領域内に複数のサブ解析領域を設定し、
前記統計量演算手段は、前記サブ解析領域のそれぞれに対応する前記エコー信号の強度又は振幅情報に関する各統計量を演算し、
前記第１の解析手段は、前記各統計量に基づいて、前記各サブ解析領域に対応する前記被検体内の所定部位における散乱体の分布状況を解析した複数の第１のサブ解析情報からなる前記第１の解析情報を生成し、
前記第２の解析手段は、前記複数の第１のサブ解析情報に基づいて、前記所定部位の組織性状の正常度又は異常度を定量的に解析した第２の解析情報を生成すること、
を特徴とする請求項１乃至３のうちいずれか一項記載の超音波診断装置。The setting means sets a plurality of sub-analysis areas in the analysis area,
The statistic calculation means calculates each statistic related to the intensity or amplitude information of the echo signal corresponding to each of the sub-analysis regions,
The first analysis unit includes a plurality of pieces of first sub-analysis information obtained by analyzing a scatterer distribution state at a predetermined site in the subject corresponding to each of the sub-analysis regions based on the respective statistics. Generating the first analysis information;
The second analysis means generates second analysis information that quantitatively analyzes the degree of normality or abnormality of the tissue property of the predetermined site based on the plurality of first sub-analysis information;
The ultrasonic diagnostic apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein: 前記第１の解析手段は、前記各統計量に基づいて仮想的母集団の分散値を推定し、当該仮想的母集団の分散値及び前記各統計量に基づいて、統計的検定の手法により前記第１の解析情報を生成することを特徴とする請求項６記載の超音波診断装置。The first analysis unit estimates a variance value of a virtual population based on each of the statistics, and based on the variance value of the virtual population and each of the statistics, uses a statistical test method to perform the statistical analysis. The ultrasonic diagnostic apparatus according to claim 6, wherein the first analysis information is generated. 前記第１の解析手段は、前記統計量に基づいて、前記各第１のサブ解析情報が前記第２の解析情報の生成に好適か否かを判別し、
前記第２の解析手段は、前記第１の解析手段によって好適と判定された前記第１のサブ解析情報に基づいて、前記第２の解析情報を生成すること、
を特徴とする請求項６又は７記載の超音波診断装置。The first analysis unit determines whether each of the first sub-analysis information is suitable for generating the second analysis information based on the statistics,
The second analysis unit generates the second analysis information based on the first sub-analysis information determined to be suitable by the first analysis unit;
8. The ultrasonic diagnostic apparatus according to claim 6, wherein: 前記前記統計的検定の手法における棄却域、有意水準、前記閾値処理の閾値、前記第１のサブ解析領域の数その他の統計的パラメータを入力するための入力手段をさらに具備することを特徴とする請求項７記載の超音波診断装置。An input unit for inputting a rejection area, a significance level, a threshold value of the threshold processing, a number of the first sub-analysis areas, and other statistical parameters in the statistical test method is further provided. The ultrasonic diagnostic apparatus according to claim 7. 前記提示手段は、前記解析領域の設定においては、前記超音波画像とともに推奨する少なくとも一つの解析領域を提示することを特徴とする請求項１乃至８のうちいずれか一項記載の超音波診断装置。9. The ultrasonic diagnostic apparatus according to claim 1, wherein the presenting unit presents at least one analysis region recommended together with the ultrasonic image when setting the analysis region. 10. . 前記設定手段は、自動的に又はマニュアル操作に応答して前記解析領域を設定することを特徴とする請求項１乃至８のうちいずれか一項記載の超音波診断装置。9. The ultrasonic diagnostic apparatus according to claim 1, wherein the setting unit sets the analysis region automatically or in response to a manual operation. 前記超音波画像に関するデータは、
フレームレート増加による時間分解能よりも走査線密度増加による空間分解能の増加を優先する第１の条件、又は低周波数駆動による観測深度よりも高周波数により空間分解能を優先する第２の条件に基づく超音波走査により得られた複数のエコー信号に基づいて生成され、
微分処理又はフレーム相関その他の人工的画像処理よりも、前記複数のエコー信号の強度又は振幅情報を表現することを優先させて生成されたこと、
を特徴とする請求項１乃至８のうちいずれか一項記載の超音波診断装置。Data on the ultrasound image,
Ultrasound based on a first condition that prioritizes an increase in spatial resolution due to an increase in scanning line density over an increase in time resolution due to an increase in frame rate, or a second condition that prioritizes spatial resolution at a higher frequency than observation depth due to low frequency drive Generated based on multiple echo signals obtained by scanning,
Rather than differential processing or frame correlation or other artificial image processing, it was generated with priority given to expressing the intensity or amplitude information of the plurality of echo signals,
The ultrasonic diagnostic apparatus according to any one of claims 1 to 8, wherein: 前記超音波画像に関するデータは、二次元画像データ又はボリウムデータであることを特徴とする請求項１乃至８のうちいずれか一項記載の超音波診断装置。The ultrasonic diagnostic apparatus according to claim 1, wherein the data related to the ultrasonic image is two-dimensional image data or volume data. 前記第１の解析情報及び前記第２の解析情報のうちの少なくとも一方を、ネットワークを介して他の装置に送信する送信手段をさらに具備することを特徴とする請求項１乃至８のうちいずれか一項記載の超音波診断装置。9. The apparatus according to claim 1, further comprising a transmission unit configured to transmit at least one of the first analysis information and the second analysis information to another device via a network. An ultrasonic diagnostic apparatus according to claim 1. 被検体を超音波で走査することにより得られた複数のエコー信号に基づいて生成された超音波画像に関するデータを記憶するコンピュータに、
前記超音波画像に関するデータ上に解析領域を設定する設定機能と、
前記解析領域に対応する前記複数のエコー信号の強度又は振幅情報に関する統計量を演算する統計量演算機能と、
前記統計量に基づいて、前記解析領域に対応する前記被検体内の所定部位における散乱体の分布状況を解析した第１の解析情報を生成する第１の解析機能と、
前記第１の解析情報に基づいて、前記所定部位の組織性状の正常度又は異常度を定量的に解析した第２の解析情報を生成する第２の解析機能と、
少なくとも前記第２の解析情報を提示する提示機能と、
を実現させるための超音波診断支援プログラム。Computer that stores data related to an ultrasonic image generated based on a plurality of echo signals obtained by scanning the subject with ultrasonic waves,
A setting function of setting an analysis area on data related to the ultrasonic image,
A statistic calculation function for calculating a statistic related to the intensity or amplitude information of the plurality of echo signals corresponding to the analysis region,
A first analysis function for generating first analysis information obtained by analyzing a distribution state of scatterers at a predetermined site in the subject corresponding to the analysis region, based on the statistics;
Based on the first analysis information, a second analysis function of generating second analysis information quantitatively analyzed the degree of normality or abnormality of the tissue properties of the predetermined site,
A presentation function for presenting at least the second analysis information;
Ultrasound diagnosis support program for realizing.

Images