JP2014121594A - 超音波診断装置、画像処理装置および画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】超音波の送受信によって得られた複数の画像データから診断に適した画像データを選定すること。
【解決手段】超音波診断装置は、被検体に対して超音波走査を繰り返す送受信部（１１，１２）と、送受信部の出力に基づいて複数の画像のデータを生成する画像生成部（１３)と、送受信部の出力に基づいて複数の血流画像のデータを生成する血流画像生成部(１４)と、複数の画像間の類似度を算出し、類似度に基づいて複数の画像から類似性の低い少なくとも２枚の画像を特定し、特定された少なくとも２枚の画像に走査時刻がそれぞれ対応する少なくとも２枚の血流画像を複数の血流画像から選定する画像選定部（１５）と、選出された少なくとも２枚の血流画像を表示する表示部（４）とを具備する。
【選択図】 図１

Description

本発明の実施形態は、被検体に対して超音波信号を送受信することにより被検体内の様子を画像化する超音波診断装置、画像処理装置および画像処理方法に関する。

超音波診断は、超音波プローブを体表から当てるだけの簡単な操作で心臓の拍動や胎児の動きの様子がリアルタイムで観察でき、かつ安全性が高いため繰り返して検査が行える。さらに、超音波診断に係るシステムは、その規模がＸ線診断装置、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置、あるいはＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置など他の診断機器に比べて小さく、ベッドサイドへ移動しての検査も容易に行えるなど簡便である。また、超音波診断はＸ線のように被曝の影響がなく、産科や在宅医療等においても使用することができる。

近年、超音波診断装置の飛躍的な空間分解能の向上により、四肢・指や関節など体表のごく小さい領域に対する適用が進んでいる。また、ドプラモードにより血液の流れを可視化する技術においても感度が向上しており、ごく弱い血流も観察できるようになった。このため、近年、関節リウマチの分野で超音波診断が広く普及しつつある。関節リウマチの診断においては、主にＢモードで関節内の腫脹の程度を観察したり、ドプラモードにおいて炎症血流の度合いを観察したりすることが行われ、これらについてはそれぞれ症状の程度をスコアリングする評価方法も提案されている。

関節炎の症状はひとつの関節内においても場所によって異なることがしばしば起こる。

そのため、1つの断面だけを見て診断を行うのではなく、関節全体を観察したうえで、もっとも炎症が強く起こっていると思われる部分の画像データを保存し、当該画像データに基づいて診断を行う必要がある。また、拍動によっても血流の見え方が異なることがあるため、血流のより多い時相に対応する画像データを選択して診断に用いることが好ましい。このように、検査者は1つの関節を観察する際、超音波スキャンにより得られた多数の画像データの中から診断に適した画像データを選択することが求められる。しかも、一般的には１人の患者につき複数の関節を観察することになる。よって、実際の検査においては、ある領域内でプローブを動かしながらスキャンを行い、ある点で画像をフリーズさせた後、トラックボールなどを操作しながらメモリに一時的に保存された画像データに基づく画像を見直していき、血流がもっともよく捉えられている画像を選択し、その画像に係る画像データを保存するという操作がよく行われる。この一連の手順は、検査者にとって大きな負担となり得る。

なお、関節に限られずに、被検体の他の部位を超音波診断装置にて観察する際にも、同様の問題が生じ得る。

特許第３２６７７３９号公報 特許第３６８３９４５号公報 特開平９−７５３４４号公報 特開２００７−１９０１７２号公報

目的は、超音波の送受信によって得られた複数の画像データから診断に適した画像データを選定する超音波診断装置、画像処理装置および画像処理方法を提供することである。

一実施形態に係る超音波診断装置は、被検体に対して超音波走査を繰り返す送受信部と、前記送受信部の出力に基づいて、複数の画像のデータを生成する画像生成部と、前記送受信部の出力に基づいて、複数の血流画像のデータを生成する血流画像生成部と、前記複数の画像間の類似度を算出する類似度算出部と、前記類似度に基づいて、前記複数の画像から類似性の低い少なくとも２枚の画像を特定する特定部と、前記特定された少なくとも２枚の画像に走査時刻がそれぞれ対応する少なくとも２枚の血流画像を前記複数の血流画像から選定する画像選定部と、前記選出された少なくとも２枚の血流画像を表示する表示部とを具備する。

図1は第１の実施形態に係る超音波診断装置の要部構成を示すブロック図である。 図２は同実施形態に係る超音波診断装置の動作を示すフローチャートである。 図３は同実施形態において関節腔の輪郭を抽出する手法を説明するための図である。 図４は同実施形態における時間面積曲線の一例を示す図である。 図５は同実施形態における画像類似度（平均２乗誤差）のプロットを示す図である。 図６は同実施形態における候補画像の表示例を示す図である。 図７は第２の実施形態に係る超音波診断装置の動作を示すフローチャートである。 図８は同実施形態における時間面積曲線の一例を示す図である。 図９は同実施形態においてモーションアーチファクトが表れた超音波画像の一例を示す図である。 図１０は同実施形態における画像データ選定の手法を説明するための図である。 図１１は同実施形態における効果を説明するための図である。 図１２は同実施形態における効果を説明するための図である。 図１３は第３の実施形態に係る超音波診断装置の要部構成を示すブロック図である。 図１４は第３の実施形態に係る超音波診断装置の動作を示すフローチャートである。 図１５は同実施形態に係る画像データ選定の手法を説明するための図である。 図１６は同実施形態に係る画像データ選定の手法を説明するための図である。 図１７は第４の実施形態に係る画像処理装置の要部構成を示すブロック図である。 図１８は同実施形態に係る画像処理装置の動作を示すフローチャートである。 図１９は第５の実施形態に係る超音波診断装置の動作を示すフローチャートである。 図２０は第６の実施形態に係る超音波診断装置の動作を示すフローチャートである。

いくつかの実施形態につき、図面を参照しながら説明する。
第１，第２，第３の実施形態においては超音波診断装置を開示し、第４，第５，第６の実施形態においては画像処理装置を開示する。各実施形態において、同一の構成要素には同一の符号を付し、重複説明は省略する。

（第１の実施形態）
先ず、第１の実施形態について説明する。
図１は、本実施形態に係る超音波診断装置の要部構成を示すブロック図である。同図に示すように、当該超音波診断装置は、装置本体１と、超音波プローブ２と、入力装置３と、モニタ４とを備える。

装置本体１は、超音波送信部１１と、超音波受信部１２と、Ｂモード処理部１３と、ドプラ処理部１４と、画像生成部１５と、画像メモリ１６と、画像合成部１７と、制御プロセッサ１８と、記憶部１９と、インタフェース部２０とを備える。装置本体１に内蔵される超音波送信部１１および超音波受信部１２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。
超音波プローブ２は、２次元スキャン対応の一の超音波振動子列又は３次元スキャン対応の超音波振動子の２次元アレイを有する。超音波プローブ２は、超音波送信部１１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備える。当該超音波プローブ２から被検体Ｐに超音波が送信されると、当該超音波は被検体Ｐの体内組織の音響インピーダンスの不連続面で次々と反射され、エコー信号として超音波プローブ２に受信される。このエコー信号の振幅は、反射することになった不連続面における音響インピーダンスの差に依存する。また、送信された超音波パルスが移動している血流や心臓壁等の表面で反射された場合のエコー信号は、ドプラ効果により移動体の超音波送信方向の速度成分に依存して、周波数偏移を受ける。

入力装置３は、装置本体１に接続され、オペレータからの各種指示、条件、関心領域（ＲＯＩ：Region Of Interest）の設定指示、種々の画質条件設定指示等を装置本体１に取り込むための各種スイッチ、ボタン、トラックボール、マウス、およびキーボード等を備える。

モニタ４は、装置本体１から供給されるビデオ信号に基づいて、生体内の形態学的情報や、血流画像を画像として表示する。

超音波送信部１１は、パルス発生器１１Ａ、送信遅延部１１Ｂおよびパルサ１１Ｃ等を備える。パルサ１１Ｃ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を繰り返し発生する。また、送信遅延部１１Ｂ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を、各レートパルスに与える。送信方向あるいは送信方向を決定する遅延時間は記憶部１９に記憶されており、送信遅延部１１Ｂは記憶部１９に記憶された遅延時間を送信時に参照する。パルサ１１Ｃは、送信遅延部１１Ｂを経たレートパルスに基づくタイミングで、超音波プローブ２に駆動パルスを印加する。

超音波受信部１２は、プリアンプ１２Ａ、Ａ／Ｄ変換器（図示せず）、受信遅延部１２Ｂ、加算器１２Ｃ等を備える。プリアンプ１２Ａは、超音波プローブ２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。受信遅延部１２Ｂは、プリアンプ１２Ａによって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る。受信遅延部１２Ｂは、超音波の送信時と同様に、受信方向あるいは受信方向を決定する遅延時間を、記憶部１９を参照して決定する。加算器１２Ｃは、受信遅延部１２Ｂを経た信号の加算処理を行う。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ビームが形成される。
このように、超音波送信部１１および超音波受信部１２は、被検体Ｐに超音波信号を送信するとともに、被検体Ｐ内にて反射した超音波信号（エコー信号）を受信する送受信部として機能する。

Ｂモード処理部１３は、超音波受信部１２から受け取ったエコー信号に対して対数増幅、包絡線検波処理などの各種処理を施し、信号強度が輝度の明るさで表現されるＢモード画像データを生成する。Ｂモード処理部１３は、生成したＢモード画像のデータを画像生成部１５に送信する。Ｂモード画像は被検体の内部形態を表す形態画像である。

ドプラ処理部１４は、超音波受信部１２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、パワー等の空間分布、つまり血流画像を発生する。ドプラ処理部１４は、得られた血流画像を画像生成部１５に送信する。

画像生成部１５は、Ｂモード処理部１３から供給されるＢモード画像のデータを、テレビ等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Ｂモード画像データを生成する。さらに画像生成部１５は、ドプラ処理部１４から供給される血流画像に基づき、血流の運動が観測される位置を平均速度、分散あるいはパワーに応じた色合いのカラーピクセルにて表現したドプラ画像データを生成する。画像生成部１５は、Ｂモード画像データやドプラ画像データを格納する記憶メモリを搭載しており、例えば診断の後にオペレータが検査中に記録された画像データを呼び出すことが可能となっている。

このように、Ｂモード処理部１３および画像生成部１５は、Ｂモード画像データ（2次元b又は3次元の形態画像のデータ）を生成する断層像生成部として機能する。また、ドプラ処理部１４および画像生成部１５は、Ｂモード画像データに係る断面における血流の運動状態を表すドプラ画像データ（血流画像データ）を生成する血流画像生成部として機能する。

画像メモリ１６は、画像生成部１５にて生成された画像データを格納する記憶メモリから成る。この画像データは、例えば診断の後にオペレータが呼び出すことが可能となっており、静止画的に、あるいは複数枚を使って動画的に再生することが可能である。また、画像メモリ１６は、超音波受信部１２通過後の画像輝度信号、その他の生データ、ネットワークを介して取得した画像データ等を必要に応じて記憶する。

画像合成部１７は、画像生成部１５にて生成されたＢモード画像データ上に、画像生成部１５にて生成されたドプラ画像データを合成した表示データを生成し、生成した表示データをモニタ４に出力する。

モニタ４は、画像合成部１７から入力される表示データに基づく超音波画像（Ｂモード画像＋ドプラ画像）等を表示する。これにより、モニタ４には、輝度にて表された被検体Ｐの断層上に、動体の平均速度、分散、パワー等がカラーマッピングされた画像が表示される。

記憶部１９は、スキャンシーケンス、画像生成・表示処理を実行するための制御プログラムや、診断情報（患者ＩＤ、医師の所見等）、送受信条件、その他のデータ群などを記憶する。また、記憶部１９は、必要に応じて画像メモリ１６が記憶する画像データの保管などにも使用される。記憶部１９が記憶するデータは、インタフェース部２０を経由して外部周辺装置へ転送することも可能である。

制御プロセッサ１８は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）やＲＯＭ（Read Only Memory）およびＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリを主体として構成され、装置本体１の動作を制御する制御部として機能する。制御プロセッサ１８は、記憶部１９から画像生成・表示等を実行するための制御プログラムを読み出して各種処理に関する演算・制御等を実行する。

インタフェース部２０は、入力装置３、ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワーク、および外部記憶装置（図示せず）等に関するインタフェースである。当該超音波診断装置によって得られた画像データや解析結果等は、インタフェース部２０およびネットワークを介して他の装置へ転送することも可能である。

次に、本実施形態に係る超音波診断装置の主要な動作について説明する。
図２は、当該超音波診断装置の動作を示すフローチャートである。このフローチャートに示す動作のうち、ステップＳ１０５，Ｓ１０６，Ｓ１０８〜Ｓ１１０は、制御プロセッサ１８が記憶部１９に保存された解析プログラムを実行することにより実現される。

オペレータが入力装置３を介して超音波診断の開始指示を入力すると、制御プロセッサ１８は、超音波送信部１１および超音波受信部１２に超音波の送受信の開始を指示する（ステップＳ１０１）。このとき、超音波送信部１１が予め定められた設定に従って送信信号を超音波プローブ２に出力し、この信号を受けた超音波プローブ２が被検体Ｐ内に超音波信号を発する。また、被検体内から反射・散乱して返ってきた超音波信号（エコー信号）を超音波プローブ２が検出し、このエコー信号を超音波受信部１２が受信処理する。ここで、本実施形態においては、送受信される超音波信号はＢモード画像データ生成用の送受信セットと、ドプラ画像データ生成用の送受信セットを含み、それらが交互に送受信されるものとする。ドプラ画像データ生成用の信号は、同一走査線上に連続して複数回の送受信を行うことによって得られたものであり、複数の受信信号の相関を計算することによって、該走査線の各位置における速度情報を得ることができる。

Ｂモード処理部１３が超音波受信部１２から出力されるＢモード画像データ生成用の受信信号を既述の通り処理し、画像生成部１５がグレースケールのＢモード画像データを生成する（ステップＳ１０２）。

一方、ドプラ処理部１４が超音波受信部１２から出力されるドプラ画像データ生成用の受信信号を既述の通り処理し、画像生成部１５がカラースケールのドプラ画像データを生成する（ステップＳ１０３）。画像生成部１５は、ステップＳ１０２，Ｓ１０３にて生成したＢモード画像データおよびドプラ画像データを、画像生成の時相が判別できるような態様にて記憶部１９に保存する。なお、本実施形態において、ステップＳ１０３にて生成されるドプラ画像データは、血流のパワーをカラーで表現するパワードプラ画像データであるとする。ただし、ステップＳ１０３にて生成されるドプラ画像データは、血流の速度をカラーで表現するカラードプラ画像データであってもよい。

ステップＳ１０２，Ｓ１０３の一方で、ドプラ処理部１４がドプラ画像データ生成用の受信信号を別途処理することにより、予め指定された第１関心領域内における速度および速度の分散に関する情報を算出する（ステップＳ１０４）。第１関心領域は、例えばＢモード画像データ上においてドプラ画像データを生成・表示する範囲を定めるカラーＲＯＩである。

ステップＳ１０４の処理について詳細に説明する。ステップＳ１０３で血流画像を生成するに際して、ドプラ処理部１４は、血流以外の組織からの信号を除去するため、速度の小さい信号をカットする特徴を持つウォールフィルタ（あるいはＭＴＩフィルタ）を受信信号に施している。一方で、ドプラ処理部１４は、ステップＳ１０４においてはこのフィルタを施さず、同一走査線において得られた複数の受信信号からそのまま相関演算をすることによって、各点における速度および分散を算出する。これによって、各点において、体動や検査者の手ぶれ等による血流以外の組織の動きも含めた絶対的な速度の値を得ることができる。ドプラ処理部１４は、得られた情報に基づいて、第１関心領域全体における速度の平均値、分散の平均値、速度の分散値を算出する（速度あるいは分散の情報に基づいていれば、これ以外のものでも構わない）。本実施形態においては、体動や手ぶれの指標として、速度の平均値を用いることとする。そこで、制御プロセッサ１８は、ステップＳ１０４にて算出される速度の平均値を、ステップＳ１０３にて生成されて記憶部１９に保存されたドプラ画像データに対応付けて保存する。

次に、制御プロセッサ１８は、ステップＳ１０２にて得られたＢモード画像データに基づいてセグメンテーションと関心領域（第２関心領域）の設定を行う（ステップＳ１０５）。具体的には、制御プロセッサ１８は、Ｂモード画像データに描出された関節腔の輪郭を抽出し、当該抽出した輪郭を第２関心領域として設定する。関節腔は、高輝度に描出される骨表面の上に存在する低輝度領域である。輪郭抽出については、例えば特開２００７−１９０１７２号公報に開示されているような手法を用いることができる。本実施形態においては、最初にオペレータが入力装置３を操作してＢモード画像データから抽出したい領域に含まれる１点を選択する。そして、制御プロセッサ１８が当該選択された１点の周りの輝度が予め指定された閾値以下である領域を抽出する。

例えば、図３に示すようなＢモード画像データＢＩにおいて、オペレータが基準点として点Ｑを指定すると、制御プロセッサ１８はこの点Ｑを起点として周囲のピクセルの輝度を分析することにより、輪郭Ｔのような領域を抽出する。なお、図３においてＢモード画像データＢＩ上に表された矩形枠は、ドプラ画像データを生成・表示する範囲を示すカラーＲＯＩ５０である。

ここで、境界抽出を安定して行えるようにするため、Ｂモード画像データに平滑化処理を施してから上記のような抽出処理を行ってもよい。また、関心領域が完全に高輝度領域で囲まれているとは限らない。このような場合は、検出された一部の高輝度境界から、境界の検出されない領域を補間する処理を加えてもよい。さらに、オペレータが基準点を設定する処理は省略してもよい。この場合、制御プロセッサ１８が予め定められた輝度以下の点をランダムに複数個設定し、その点を起点として周囲のピクセル輝度を分析して境界抽出を行えばよい。抽出された複数個の領域のうち、予め定められた大きさ以下の領域は除外する。また、骨表面以下の領域を除外するため、画面下端に接する領域は除外する。

残った領域のうち、最も深部にある領域を第２関心領域として設定する。このようにすると、骨表面よりも浅い部分にある低輝度領域のうち、もっとも深部にある領域、すなわち、関節腔領域を第２関心領域として設定することができる。

第２関心領域を設定した後、制御プロセッサ１８は、ステップＳ１０３にて生成されたドプラ画像データの特性を表すパラメータとして、当該画像データにおいてステップＳ１０５にて設定した第２関心領域に含まれるドプラ信号のカラーピクセル数を算出する（ステップＳ１０６）。具体的には、制御プロセッサ１８は、ステップＳ１０３にて生成されたドプラ画像データにおいて、予め設定された閾値以上のパワー値を持ち、かつ設定された第２関心領域の内部に含まれるカラーピクセルの総数を算出する。制御プロセッサ１８は、算出したカラーピクセル数を、ステップＳ１０３にて生成されて記憶部１９に保存されたドプラ画像データに対応付けて保存する。

ステップＳ１０４〜Ｓ１０６の後、制御プロセッサ１８は、オペレータによりスキャン停止の指示が入力されたか否かを判定する（ステップＳ１０７）。入力されていないならば（ステップＳ１０７のＮｏ）、動作はステップＳ１０１に戻り、ステップＳ１０１〜Ｓ１０６が繰り返される。

オペレータが入力装置３を操作してスキャン停止指示を入力すると（ステップＳ１０７のＹｅｓ）、制御プロセッサ１８は、繰り返し実行されたステップＳ１０２およびステップＳ１０３にて順次保存された複数のＢモード画像データおよびドプラ画像データの中から、診断に適した画像データを選定するための処理を実行する（ステップＳ１０８〜Ｓ１１０）。

先ず、制御プロセッサ１８は、ステップＳ１０４にて算出した第１関心領域内の速度の平均値が予め定められた閾値よりも大きいドプラ画像データおよびこれと同時相のＢモード画像データを、モーションアーチファクトが大きく診断画像として適切でないとして候補から排除する（ステップＳ１０８）。なお、ステップＳ１０８における画像データの排除は、例えば特開平９−７５３４４号公報に開示された手法を応用して、１フレームを構成する前画素数に対する速度が０以外の有効画素数の比率を複数のドプラ画像データ各々について演算し、この比率が有効範囲から外れたドプラ画像データおよびこれに対応するＢモード画像データを排除するものであってもよい。また、速度の分散に関する値を用いてステップＳ１０８を実行することもできる。この場合、ステップＳ１０４において、ドプラ処理部１４が算出した分散の平均値等の値を、ステップＳ１０３にて生成されて記憶部１９に保存されたドプラ画像データに対応付けて保存する。そして、ステップＳ１０８において、制御プロセッサ１８は、記憶部１９に保存された分散に関する値が予め定められた閾値よりも大きいドプラ画像データおよびこれと同時相のＢモード画像データを、モーションアーチファクトが大きく診断画像として適切でないとして候補から排除する。

次に、制御プロセッサ１８は、残ったドプラ画像データの全てについて、ステップＳ１０６にて算出されたカラーピクセル数、つまり血流画素数を時系列（各セットに係る画像データの時相順）にプロットし、図４に示すような時間面積曲線Ｃを作成する。制御プロセッサ１８は、この時間面積曲線Ｃに基づき候補画像データを選定する（ステップＳ１０９）。具体的には、制御プロセッサ１８は、時間面積曲線Ｃにおいてカラーピクセル数が極大となる点を全て抽出する。例えば図４に示す例において、制御プロセッサ１８は、ｔ１〜ｔ８の８点を抽出する。抽出した点に対応するＢモード画像データおよびドプラ画像データが候補画像データとなる。

続いて、制御プロセッサ１８は、ステップＳ１０９にて抽出した各点に対応するＢモード画像データに基づき、画像類似度の計算および候補画像データの絞込みを行う（ステップＳ１１０）。ここに、画像類似度とは、ステップＳ１０９にて抽出した各点に対応するＢモード画像データおよびドプラ画像データの組み合せごとに、他の組み合せに係るＢモード画像データおよびドプラ画像データとの類似度合いを定量化した指標である。画像類似度としては、例えば比較対象の２つの画像データに含まれる対応する画素ごとの差分の２乗値を相加平均して平方根をとる平均２乗誤差を用いることができる。その際、Ｂモード画像データの移動分（ズレ）を考慮すべく、２つの画像データをパターンマッチングして差分をとる画素を調整してもよい。

具体的な処理の流れは次の通りである。
先ず、制御プロセッサ１８は、ステップＳ１０９にて抽出した各点に対応するＢモード画像データのうちの１つと、ステップＳ１０９にて抽出した各点に対応するその他のＢモード画像データとの画像類似度（平均２乗誤差）を算出する。そして、制御プロセッサ１８は、算出した平均２乗誤差が予め定められた閾値以下であるＢモード画像データのうち、カラーピクセル数が最も大きいＢモード画像データとこれに対応する時相のドプラ画像データとを候補画像データとして記憶部１９に保存する。続いて、制御プロセッサ１８は、平均２乗誤差が閾値以上であったＢモード画像データ群に対して上記過程を繰り返し、同様に得られたＢモード画像データとこれに対応する時相のドプラ画像データとを候補画像データとして記憶部１９に保存していく。

例えば図４に示す例において、制御プロセッサ１８は、先ず時間ｔ１に対応するＢモード画像データと、時間ｔ２〜ｔ８に対応するＢモード画像データのそれぞれの間で、画素ごとの差分の平均２乗誤差を算出する。得られた平均２乗誤差をプロットした概念図を図５に示す。時間ｔ１におけるプロットは便宜的に示したものであり、その画像類似度は時間ｔ１に対応するＢモード画像データ同士の平均２乗誤差であるので“０”となる。ここで、Ｂモード画像データが類似しているか否かの判定基準として、図５中に示すような閾値ＳＨが設定されているものとする。

図５においては、時間ｔ２に係る平均２乗誤差が閾値以下であるので、制御プロセッサ１８は、時間ｔ１，ｔ２に対応するＢモード画像データは類似の画像データであるとみなし、時間ｔ１およびｔ２のうちカラーピクセル数が大きい時間ｔ２に対応するＢモード画像データとこれに対応する時相のドプラ画像データとを１つめの候補画像データとして記憶部１９に保存する。残りのＢモード画像データについても同様の処理を繰り返す。すなわち、制御プロセッサ１８は、残ったＢモード画像データのうち時間ｔ３に対応するＢモード画像データと、時間ｔ４〜ｔ８に対応するＢモード画像データのそれぞれの間で平均２乗誤差を計算する。ここで、時間ｔ４，ｔ５に対応するＢモード画像データとの平均２乗誤差が閾値ＳＨ以下であったとすると、制御プロセッサ１８は、時間ｔ３〜ｔ５に対応するＢモード画像データの間でカラーピクセル数の比較を行い、もっともカラーピクセル数の大きな時間ｔ５に対応するＢモード画像データとこれに対応する時相のドプラ画像データとを２つ目の候補画像データとして記憶部１９に保存する。さらに、制御プロセッサ１８は、残ったＢモード画像データのうち時間ｔ６に対応するＢモード画像データと、時間ｔ７，ｔ８に対応するＢモード画像データのそれぞれの間で平均２乗誤差を計算する。ここで、時間ｔ７，ｔ８の平均２乗誤差がどちらとも閾値ＳＨ以下であったとすると、制御プロセッサ１８は、時間ｔ６〜ｔ８に対応するＢモード画像データの間でカラーピクセル数の比較を行い、もっともカラーピクセル数の大きい時間ｔ６に対応するＢモード画像データとこれに対応する時相のドプラ画像データとを３つ目の候補画像データとして記憶部１９に保存する。このように、ステップＳ１０９にて抽出された各点に対応する全ての画像データに対して画像類似度の計算・比較と候補画像データの選定が行われる。図４に示す例においては、３つの候補画像データが選定される。

最後に、制御プロセッサ１８は、候補画像データを表示するための処理を実行する（ステップＳ１１１）。すなわち、制御プロセッサ１８は、記憶部１９に記憶した各候補画像データのそれぞれについて、候補画像データを構成するＢモード画像データとドプラ画像データを画像合成部１７に出力する。画像合成部１７は、入力されたＢモード画像データとドプラ画像データを合成した表示データを生成し、モニタ４に出力する。モニタ４は、入力された表示データに基づき、モノクロのＢモード画像上にカラーのドプラ画像が重畳された候補画像を表示する。

候補画像の表示例を図６に示す。図６の例では、候補画像である３つの超音波画像ＵＩ-１，ＵＩ-２，ＵＩ-３を並べて同時に表示している。各超音波画像ＵＩ-１，ＵＩ-２，ＵＩ-３において、カラーＲＯＩ５０の内部に点在する低輝度部分は、血流のパワーに応じたカラーピクセルを表している。

なお、モニタ４に表示される超音波画像を１枚のみとし、モニタ４に表示する超音波画像をオペレータが入力装置３の操作によって適宜切り替えることができるようにしてもよい。また、超音波画像に併せて、各超音波画像における所定領域内の血流面積あるいは面積率を表示してもよい。血流面積は、例えば所定領域内のカラーピクセル数や、これに所定の係数を乗じて実際の面積に換算した値である。面積率は、例えば所定領域内のカラーピクセル数を所定領域内の総ピクセル数にて除した値を百分率表記した値である。なお、所定領域としては、例えば第１関心領域やステップＳ１０５にて設定された第２関心領域を採用することができる。

以上の説明から明らかなように、制御プロセッサ１８は、複数のドプラ画像データに基づいて各ドプラ画像データの特性を表すパラメータ（カラーピクセル数）を算出するパラメータ算出部、複数のＢモード画像データおよび複数のドプラ画像データにおいて、対応するＢモード画像データおよびドプラ画像データの組み合せごとに画像類似度（平均２乗誤差）を算出する類似度算出部、パラメータ算出部が算出したパラメータおよび類似度算出部が算出した画像類似度に基づいて、複数のＢモード画像データおよび複数のドプラ画像データのなかから診断に適したＢモード画像データおよびドプラ画像データの組み合せ（候補画像データ）を選定する画像選定部として機能する。

本実施形態に係る作用について説明する。
本実施形態の構成によれば、例えば被検体Ｐの特定の部位について複数の断面に係る超音波画像（Ｂモード画像やドプラ画像）を観察し、その中から診断に適した超音波画像を選択する際に、超音波診断装置が図２のフローチャートに示す動作にて自動的に診断に適した超音波画像を選定するので、オペレータの負担を軽減することができる。

また、画像類似度を考慮することにより、似たような超音波画像が複数重複して選定されることを防ぎ、かつバリエーションに富んだ複数の超音波画像をユーザに提示することができる。これにより誤診を防ぐことができるし、例えばユーザが提示された超音波画像からさらに画像の絞り込みを行う場合においてもより少ない数の超音波画像の比較検討により診断に適した超音波画像を選択することができる。

また、ステップＳ１０８において動きの大きい（速度の平均値が大きい）時相の超音波画像を排除することにより、モーションアーチファクトが混入した診断に不適切な超音波画像が選択されてしまうことを避けることができる。

さらに、超音波画像の選定にあたって利用するカラーピクセル数は、Ｂモード画像データに基づいて設定した第２関心領域内で算出しているため、正常血管の血流など診断に寄与しない部分のカラーピクセル数が混入しにくいので、超音波画像の選定の精度を高めることができる。

なお、類似度を計算する画像としては、形態画像には限定されない。例えば、血流画像どうし、血管造影画像どうし、組織の弾性率の空間分布を示すエラストグラフィー画像どうしで類似度を計算するようにしてもよい。

また最終的に選定する対象としてはドプラ画像として説明したが、血管造影画像であってもよい。この場合、閾値以上の造影輝度を有する画素数が所定数以上を示す血管造影画像を候補画像として選定する。

また図４に示すように、（Ａ）超音波走査開始後最初に取得したドプラ画像の時相t１に最も近い時相のBモード画像を類似度計算の基準画像として用いて、当該基準画像と後続の画像との間での類似度（最小二乗誤差）を計算するようにしてもよいし、（Ｂ）超音波走査開始後最初にカラーピクセル数が閾値を超えたドプラ画像の時相t2に最も近い時相のBモード画像を類似度計算の基準画像とするとして用いて、当該基準画像と後続の画像との間での類似度（最小二乗誤差）を計算するようにしてもよい。

このように形態画像の類似性を用いてドプラ画像を選択する、換言すると類似性が高い形態画像に走査時刻の近いドプラ画像を表示対象から除外するとの技術的思想は非常に新規である。

（第２の実施形態）
第２の実施形態について説明する。
第１の実施形態においては、Ｂモード画像データに設定した第２関心領域内でのみカラーピクセル数を算出し、平均速度または速度分散に基づいて不適切画像の排除を行い、得られた複数の画像データの中から、Ｂモード画像データの輝度に基づいて算出した画像類似度に基づいて候補画像データを絞り込む例を説明した。第２の実施形態においては、より簡便な手法として、カラーＲＯＩ（第１関心領域）全体でカラーピクセル数を算出し、算出されたカラーピクセル数のみに基づいて不適切な画像データを排除し、残った画像データのカラーピクセル数に基づいて画像データ群を複数領域に区分し、各区分の中から限られた数の候補画像データを抽出する例を説明する。

なお、本実施形態に係る超音波診断装置の構成は、第１の実施形態において図１を用いて説明したものと同様であるため、説明を省略する。

図７は、第２の実施形態に係る超音波診断装置の動作を示すフローチャートである。このフローチャートに示す動作のうち、ステップＳ２０４，Ｓ２０６〜Ｓ２０８は、制御プロセッサ１８が記憶部１９に保存された解析プログラムを実行することにより実現される。

オペレータからの開始指示を受けると、ステップＳ１０１と同様に超音波プローブ２が被検体Ｐ内に超音波信号を発し（ステップＳ２０１）、ステップＳ１０２と同様に画像生成部１５がＢモード画像データを生成し（ステップＳ２０２）、ステップＳ１０３と同様に画像生成部１５がドプラ画像データを生成する（ステップＳ２０３）。画像生成部１５は、ステップＳ２０２，Ｓ２０３にて生成したＢモード画像データおよびドプラ画像データを、画像生成の時相が判別できるような態様にて記憶部１９に保存する。

次に、制御プロセッサ１８が予め設定された閾値以上のパワー値を持ち、かつ予め定められた第１関心領域の内部に含まれるカラーピクセルの総数を算出する（ステップＳ２０４）。制御プロセッサ１８は、算出したカラーピクセル数を、ステップＳ２０３にて生成されて記憶部１９に保存されたドプラ画像データに対応付けて保存する。

ステップＳ２０２，Ｓ２０４の後、制御プロセッサ１８は、ステップＳ１０７と同様にスキャン停止の指示が入力されたか否かを判定する（ステップＳ２０５）。入力されていないならば（ステップＳ２０５のＮｏ）、動作はステップＳ２０１に戻り、ステップＳ２０１〜Ｓ２０４が繰り返される。

やがて、オペレータが入力装置３を操作してスキャン停止指示を入力すると（ステップＳ２０５のＹｅｓ）、制御プロセッサ１８は、繰り返し実行されたステップＳ２０２およびステップＳ２０３にて順次保存された複数のＢモード画像データおよびドプラ画像データの中から、診断に適した画像データを選定するための処理を実行する（ステップＳ２０６〜Ｓ２０８）。

先ず、制御プロセッサ１８は、ステップＳ２０４にて算出したカラーピクセル数に基づいて時間面積曲線（各時相におけるカラーピクセル数のプロット）を作成し、これに基づいて診断に不適切な画像データを排除する（ステップ２０６）。図８に時間面積曲線の一例を示す。同図においては、横軸を時相順に割り当てられたフレーム番号とし、縦軸を第１関心領域内に含まれるカラーピクセルの割合（ステップＳ２０４にて算出したカラーピクセル数を第１関心領域内の全画素数にて除した値の百分率表記）としている。同図に示した時間面積曲線Ｃ２において、フレーム番号６０〜１００付近に現れる急峻なピークは、モーションアーチファクトに起因する。

このモーションアーチファクトが描画された超音波画像（Ｂモード画像＋ドプラ画像）の一例を図９に示す。図６と比較すれば明らかなように、カラーＲＯＩ５０内には、広範囲に亘ってモーションアーチファクト（低輝度で表した部分）が表れている。モーションアーチファクトが混入した超音波画像ＵＩ（以下、ノイズ画像データと称す）は、診断に用いることができない。そこで、本実施形態ではこのようなノイズ画像データを候補対象から排除する。例えば制御プロセッサ１８は、図８のようなプロットにおいて、各点と左右隣接する点の差分がある一定値以上となるピークを検出し、検出したピーク点を含む山全てに対応するＢモード画像データおよびドプラ画像データをノイズ画像データとして排除する。このようにして得られたノイズ画像データ排除後の時間面積曲線Ｃ２’を図１０に示す。

ステップＳ２０６の後、制御プロセッサ１８は、時間面積曲線Ｃ２’が表すカラーピクセル数に基づいて画像データ群の区分を行う（ステップ２０７）。この処理において、制御プロセッサ１８は、時間面積曲線Ｃ２’の時間変化を観測し、変化の少ないところは同じような断面であるとみなし、変化の大きいところは断面の位置が変化したとみなして、画像データ群を予め定められた区分数に区分する。

ステップＳ２０７における具体的な処理について説明する。先ず、制御プロセッサ１８は、時間変化曲線Ｃ２’に対して平滑化処理を行う。図１０に平滑化された時間面積曲線ＣＳの一例を示す。次に、制御プロセッサ１８は、平滑化された時間変化曲線ＣＳを時間微分した微分曲線ΔＣＳを求める。ここで、安定した結果を得るために、制御プロセッサ１８は時間微分に加えてさらなる平滑化処理を行ってもよい。時間微分曲線ΔＣＳが極大値となる点が、時間変化曲線Ｃ２’が大きく変化した点とみなすことができる。そこで、制御プロセッサ１８は、時間微分曲線ΔＣＳの極大値を検出する。ここで、図１０に極大値検出点Ｍを示す。同図の例では２つの極大値検出点Ｍ-１，Ｍ-２が得られる。制御プロセッサ１８は、このようにして検出された極大値検出点Ｍを時間領域の区切り位置として、画像データ群を区分する。例えば図１０の例では、フレーム番号が０以上かつ極大値検出点Ｍ-１未満のＢモード画像データおよびドプラ画像データと、フレーム番号が極大値検出点Ｍ-１以上かつ極大値検出点Ｍ-２未満のＢモード画像データおよびドプラ画像データと、フレーム番号が極大値検出点Ｍ-２以上のＢモード画像データおよびドプラ画像データとに区分する。

なお、図１０の例においては極大値は２つのみであるが、場合によってはより多数の極大値が求まることがある。そこで、予め最大区分数を定めておき、求まった多数の極大値によって区切られる区分の数がこの最大区分数を超える場合には、当該多数の極大値のうち時間微分曲線ΔＣＳにおける値が大きい方から順に所定数（例えば、最大区分数−１）を区分に使用する極大値として採用してもよい。

ステップＳ２０７の後、制御プロセッサ１８は、ステップＳ２０７にて設定した各区分において候補画像データの選定を行う（ステップＳ２０８）。具体的には、制御プロセッサ１８は、第１の実施形態におけるステップ１０９と同様に、時間面積曲線Ｃ２に基づいてカラーピクセル数が極大となる点を全て抽出する。さらに、制御プロセッサ１８は、抽出した各点に関して、各区分においてカラーピクセル数が大きいものから予め定められた数（例えば１点）を抽出する。このように抽出した点に対応するＢモード画像データおよびドプラ画像データが候補画像データとなる。

最後に、制御プロセッサ１８は、ステップＳ１１１と同様に候補画像データに係る超音波画像（Ｂモード画像＋ドプラ画像）を表示するための処理を実行する（ステップＳ２０９）。複数の超音波画像は時系列に表示してもよいし、カラーピクセル数の大きいものから順に表示してもよい。また、全てあるいは予め定められた数の超音波画像を並べて同時に表示してもよい。また、超音波画像に併せて、各超音波画像における所定領域内の血流面積あるいは面積率を表示してもよい。

本実施形態の作用について説明する。
図１１は、ステップＳ２０６を経た後の時間面積曲線Ｃ２’においてカラーピクセル数の大きい方から順に３つのフレーム番号に対応するＢモード画像データおよびドプラ画像データに基づく超音波画像ＵＩ-１１，ＵＩ-１２，ＵＩ-１３を表示した例である。同図から明らかなように、複数の超音波画像が表示されていてもいずれも似たような画像であり、診断情報が増えていないと言える。これは、図１０に例示した時間面積曲線Ｃ２’からも判るように、最後の方の時間領域（フレーム番号が大きい時相）の画像データばかりが選択されているからである。この時間領域の画像データは、いずれも正常血流が入り込んでいるために、第１関心領域内のカラーピクセル数が多い。

一方で、図１２は、ステップＳ２０７における画像データ群の区分処理を行い、極大値検出点Ｍに従ったそれぞれの区分からカラーピクセル数が最も大きい候補画像データを選択し、これらの候補画像データに基づく超音波画像ＵＩ-２１，ＵＩ-２２，ＵＩ-２３を表示した例である。この例から、正常血流（超音波画像ＵＩ-２１のカラーＲＯＩ５０内左上部分に低輝度で表した部分）がほとんど存在しない領域（カラーＲＯＩ５０内中部）において炎症血流が反映された適切な候補画像が表示できているのが判る。

このように本実施形態によれば、より簡単な構成と少ない計算量で、かつ精度よく、一連の画像データ群からバリエーションに富んだ複数の候補画像データを選定することができる。第１関心領域全体のカラーピクセル数を算出することにより、診断に寄与しない正常血管が支配的に表示された画像データが抽出されてしまう可能性は大きくなるが、カラーピクセル数の変化度合に基づいて画像データ群を区分することによってカラーピクセル数の少ない領域からも候補画像データを選定できる。その結果、診断に有用である小さな炎症血流のみが表示された超音波画像もモニタ４に表示されるようになる。

その他、第１の実施形態と同様の効果が得られる。

（第３の実施形態）
第３の実施形態について説明する。
第１および第２の実施形態においては第１関心領域内の平均速度やカラーピクセル数の時間変化に基づいてモーションアーチファクトが大きい画像データを診断に不適切な画像データとして候補対象から排除した。第３の実施形態においては超音波プローブ２に同プローブ２の位置、姿勢、あるいは速度に関する情報を検出するセンサを設け、このセンサが検出する情報を利用して診断に不適切な画像データを排除する。さらに、このセンサが検出する情報を利用して候補画像データの絞り込みを行う。

本実施形態に係る超音波診断装置の構成は、第１の実施形態において図１を用いて説明したものと略同様である。但し、本実施形態に係る超音波診断装置は、図１３に示すように制御プロセッサ１８に接続されたセンサ５を備える点で相違する。

センサ５は、超音波プローブ２の位置、姿勢、あるいは速度に関する情報を検出し、検出結果を制御プロセッサ１８に出力する。

センサ５としては、例えば磁気センサを用いることができる。この場合、所定強度の磁場を形成するトランスミッターを被検体Ｐの近傍に配置するとともに、当該磁気センサであるセンサ５を超音波プローブ２に取り付ける。センサ５は、例えばトランスミッターを原点とするＸ軸，Ｙ軸，Ｚ軸にて定義される３次元座標空間（Ｘ，Ｙ，Ｚ）における超音波プローブ２の位置（ｘ，ｙ，ｚ）および姿勢（θｘ，θｙ，θｚ）を検出する。ここに、ｘはＸ軸上での超音波プローブ２の位置であり、ｙはＹ軸上での超音波プローブ２の位置であり、ｚはＺ軸上での超音波プローブ２の位置である。また、θｘはＸ軸を中心とした超音波プローブ２の回転角度であり、θｙはＹ軸を中心とした超音波プローブ２の回転角度であり、θｚはＺ軸を中心とした超音波プローブ２の回転角度である。さらに、センサ５は、例えば位置（ｘ，ｙ，ｚ）の時間変化に基づいて超音波プローブ２の速度（ｖｘ，ｖｙ，ｖｚ）を算出する部を備えてもよい。ここに、ｖｘはＸ軸方向における超音波プローブ２の速度であり、ｖｙはＹ軸方向における超音波プローブ２の速度であり、ｖｚはＺ軸方向における超音波プローブ２の速度である。

また、センサ５として、例えば３軸の加速度センサを用いることもできる。このような加速度センサであるセンサ５を超音波プローブ２に取り付けた場合であっても、センサ５が検出した３軸方向の加速度に基づいて超音波プローブ２の姿勢（θｘ，θｙ，θｚ）や速度（ｖｘ，ｖｙ，ｖｚ）を算出することができる。

その他にも、センサ５としては、光学的に超音波プローブ２の位置および姿勢を検出する光学式センサなど、種々のものを採用することができる。

本実施形態においては、上記のようなセンサのうちの１つあるいは複数の組み合せを採用することにより、超音波プローブ２の位置（ｘ，ｙ，ｚ）、姿勢（θｘ，θｙ，θｚ）、および速度（ｖｘ，ｖｙ，ｖｚ）を検出するセンサ５を構成する。

図１４は、第３の実施形態に係る超音波診断装置の動作を示すフローチャートである。

このフローチャートに示す動作のうち、ステップＳ３０５，Ｓ３０６，Ｓ３０８〜Ｓ３１０は、制御プロセッサ１８が記憶部１９に保存された解析プログラムを実行することにより実現される。

オペレータからの開始指示を受けると、ステップＳ１０１と同様に超音波プローブ２が被検体Ｐ内に超音波信号を発し（ステップＳ３０１）、ステップＳ１０２と同様に画像生成部１５がＢモード画像データを生成し（ステップＳ３０２）、ステップＳ１０３と同様に画像生成部１５がドプラ画像データを生成する（ステップＳ３０３）。画像生成部１５は、ステップＳ３０２，Ｓ３０３にて生成したＢモード画像データおよびドプラ画像データを、画像生成の時相が判別できるような態様にて記憶部１９に保存する。

その後、制御プロセッサ１８は、ステップＳ１０５と同様の手法で、ステップＳ３０２にて得られたＢモード画像データに基づいてセグメンテーションと関心領域（第２関心領域）の設定を行う（ステップＳ３０４）。さらに、制御プロセッサ１８は、ステップＳ１０６と同様の手法で、ステップＳ３０３にて生成されたドプラ画像データにおいてステップＳ３０４にて設定された第２関心領域に含まれるドプラ信号のカラーピクセル数を算出する（ステップＳ３０５）。制御プロセッサ１８は、算出したカラーピクセル数を、ステップＳ３０３にて生成されて記憶部１９に保存されたドプラ画像データに対応付けて保存する。

本実施形態では、ステップＳ３０１〜Ｓ３０５と並行して、制御プロセッサ１８がステップＳ３０６を実行する。すなわち、制御プロセッサ１８は、センサ５からセンサ５が検出する超音波プローブ２の位置（ｘ，ｙ，ｚ）、姿勢（θｘ，θｙ，θｚ）、および速度（ｖｘ，ｖｙ，ｖｚ）に関する情報を取得し、取得時の時相が判別できるような態様にて記憶部１９に保存する。

ステップＳ３０４，Ｓ３０５，Ｓ３０６の後、制御プロセッサ１８は、ステップＳ１０７と同様にスキャン停止の指示が入力されたか否かを判定する（ステップＳ３０７）。入力されていないならば（ステップＳ３０７のＮｏ）、ステップＳ３０１〜Ｓ３０６が繰り返される。

やがて、オペレータが入力装置３を操作してスキャン停止指示を入力すると（ステップＳ３０７のＹｅｓ）、制御プロセッサ１８は、繰り返し実行されたステップＳ３０２およびステップＳ３０３にて順次保存された複数のＢモード画像データおよびドプラ画像データの中から、診断に適した画像データを選定するための処理を実行する（ステップＳ３０８〜Ｓ３１０）。

先ず、制御プロセッサ１８は、記憶部１９に記憶されている各時相における速度（ｖｘ，ｖｙ，ｖｚ）に基づいて診断に不適切な画像データを排除する（ステップＳ３０８）。

具体的には、制御プロセッサ１８は、各時相における速度（ｖｘ，ｖｙ，ｖｚ）を順次読み込み、その値が予め定められた閾値以上である場合は、その時相に対応するＢモード画像データおよびドプラ画像データを選定候補から排除する。この閾値は、診断に不適切なほどのモーションアーチファクトがドプラ画像データに表れる速度と、そうでない速度との境界を示すものであり、実験的、経験的、あるいは理論的に求めればよい。このようにして、プローブが大きく動いたことにより、モーションアーチファクトが出ていると思われる画像データを予め選択肢から外すことができる。

次に、制御プロセッサ１８は、ステップＳ１０９と同様に、カラーピクセル数に基づいて複数の候補画像データの選定を行う（ステップＳ３０９）。

続いて、制御プロセッサ１８は、超音波プローブ２の位置（ｘ，ｙ，ｚ）および姿勢（θｘ，θｙ，θｚ）に基づいて候補画像データの絞り込みを行う（ステップＳ３１０）。

具体的には、先ず制御プロセッサ１８は、ステップＳ３０９にて選定した複数の候補画像データに対応する時相の位置（ｘ，ｙ，ｚ）および姿勢（θｘ，θｙ，θｚ）を記憶部１９から読み込む。読み込んだ位置（ｘ，ｙ，ｚ）および姿勢（θｘ，θｙ，θｚ）のプロットの概念図を図１５，図１６に示す。

図１５は、ステップＳ３０９にて選定した複数の候補画像データに対応する時相の位置（ｘ，ｙ，ｚ）において、Ｘ座標ｘをプロットしたものである。先ず、最も時相が若い時間ｔ１における位置を基準として考える。制御プロセッサ１８は、時間ｔ１における位置から予め定められた閾値だけ正負方向にずらした参照位置ＲＰ１、ＲＰ２を設定し、この参照位置ＲＰ１とＲＰ２の間にプロットを持つ時相を特定する。この閾値は、参照位置ＲＰ１，ＲＰ２を上限および下限とした範囲内にあるプロットを、基準としたプロットと同一位置にあるとみなせる値に設定する。図１５においては、このとき設定された参照位置ＲＰ１，ＲＰ２を参照位置ＲＰ１-１，ＲＰ２-１と表記している。図１５において、参照位置ＲＰ１-１とＲＰ２-１の間にプロットを持つのは、時間ｔ１以外に時間ｔ２のみである。制御プロセッサ１８は、Ｙ座標ｙ、Ｚ座標ｚにおいても参照位置ＲＰ１，ＲＰ２を用いた同様の分析を行い、Ｘ座標ｘ、Ｙ座標ｙ、Ｚ座標ｚの全てにおいて参照位置ＲＰ１とＲＰ２の間にプロットを持つ時相を特定する。このような分析の結果、図１５の例において時間ｔ２に対応する位置（ｘ，ｙ，ｚ）のみが時間ｔ１に対応する位置（ｘ，ｙ，ｚ）と略同一の位置であると特定されたとする。

続いて、制御プロセッサ１８は、プローブの姿勢（θｘ，θｙ，θｚ）を分析する。図１５に示した時間ｔ１〜ｔ８において、Ｘ軸についての回転角度θｘをプロットした概念図を図１６に示す。制御プロセッサ１８は、時間ｔ１における回転角度を基準として、予め定められた閾値だけ正負方向にずらした参照角度ＲＤ１、ＲＤ２を設定する。この閾値は、参照角度ＲＤ１，ＲＤ２を上限および下限とした範囲内にあるプロットを、基準としたプロットと同一姿勢であるとみなせる値に設定する。図１６においては、このとき設定された参照角度ＲＤ１，ＲＤ２を参照角度ＲＤ１-１，ＲＤ２-１と表記している。図１６において、時間ｔ１に対応するプロット以外に、時間ｔ２〜ｔ５に対応するプロットが参照角度ＲＤ１-１からＲＤ２-１の範囲内に収まっている。制御プロセッサ１８は、回転角度θｙ、回転角度θｚにおいても参照角度ＲＤ１，ＲＤ２を用いた同様の分析を行い、回転角度θｘ、θｙ、θｚの全てにおいて参照角度ＲＤ１とＲＤ２の間にプロットを持つ時相を特定する。このような分析の結果、図１６の例において時間ｔ２〜ｔ５に対応する姿勢（θｘ，θｙ，θｚ）が時間ｔ１に対応する姿勢（θｘ，θｙ，θｚ）と略同一であると特定されたとする。

最後に、制御プロセッサ１８は、位置（ｘ，ｙ，ｚ）の分析によって特定した時相と、姿勢（θｘ，θｙ，θｚ）の分析により特定した時相とで共通する時相を特定し、特定した時相および基準とした時相のそれぞれに対応するドプラ画像データのうち、ステップＳ３０５にて算出したカラーピクセル数が最も多い１つとそれに対応するＢモード画像データとを候補画像データとして選定する。例えば図１５，図１６の例において、制御プロセッサ１８は、位置（ｘ，ｙ，ｚ）の分析によって特定した時間ｔ２および姿勢（θｘ，θｙ，θｚ）の分析により特定した時間ｔ２〜ｔ５で共通する時間ｔ２と、基準とした時間ｔ１とに対応するＢモード画像データおよびドプラ画像データのうち、ステップＳ３０５にて算出したカラーピクセル数が最も多い１つを候補画像データとして選定することになる。

制御プロセッサ１８は、位置（ｘ，ｙ，ｚ）の分析によって特定した時相と姿勢（θｘ，θｙ，θｚ）の分析により特定した時相とで共通する時相および基準とした時相を除く時相を対象として、同様の分析と候補画像データの選定を繰り返す。例えば図１５，図１６の例においては、時間ｔ３〜ｔ８が次の分析および選定の対象となる。図１５の例において、制御プロセッサ１８は、時間ｔ３におけるプロットを基準として新たに参照位置ＲＰ１，ＲＰ２を設定する。図１５においては、このとき設定された参照位置ＲＰ１，ＲＰ２を参照位置ＲＰ１-２，ＲＰ２-２と表記している。図１５において、参照位置ＲＰ１-２とＲＰ２-２の間にプロットを持つのは、時間ｔ３以外に時間ｔ４〜ｔ８である。制御プロセッサ１８は、Ｙ座標ｙ、Ｚ座標ｚにおいても参照位置ＲＰ１，ＲＰ２を用いた同様の分析を行い、Ｘ座標ｘ、Ｙ座標ｙ、Ｚ座標ｚの全てにおいて参照位置ＲＰ１とＲＰ２の間にプロットを持つ時相を特定する。このような分析の結果、図１５の例において時間ｔ４〜ｔ８に対応する位置（ｘ，ｙ，ｚ）が時間ｔ３に対応する位置（ｘ，ｙ，ｚ）と略同一の位置であると特定されたとする。

続いて、制御プロセッサ１８は、プローブの姿勢（θｘ，θｙ，θｚ）を分析する。図１６の例において、制御プロセッサ１８は、時間ｔ３における回転角度θｘを基準として、予め定められた閾値だけ正負方向にずらした参照角度ＲＤ１、ＲＤ２を設定する。図１６においては、このとき設定された参照角度ＲＤ１，ＲＤ２を参照角度ＲＤ１-２，ＲＤ２-２と表記している。図１６において、時間ｔ３に対応するプロット以外に、時間ｔ４，ｔ５に対応するプロットが参照角度ＲＤ１-２からＲＤ２-２の範囲内に収まっている。

制御プロセッサ１８は、回転角度θｙ、回転角度θｚにおいても参照角度ＲＤ１，ＲＤ２を用いた同様の分析を行い、回転角度θｘ、θｙ、θｚの全てにおいて参照角度ＲＤ１とＲＤ２の間にプロットを持つ時相を特定する。このような分析の結果、図１６の例において時間ｔ４，ｔ５に対応する姿勢（θｘ，θｙ，θｚ）が時間ｔ３に対応する姿勢（θｘ，θｙ，θｚ）と略同一であると特定されたとする。

最後に、制御プロセッサ１８は、位置（ｘ，ｙ，ｚ）の分析によって特定した時間ｔ４〜ｔ８および姿勢（θｘ，θｙ，θｚ）の分析により特定した時間ｔ４，ｔ５で共通する時間ｔ４，ｔ５と、基準とした時間ｔ３とに対応するドプラ画像データのうち、ステップＳ３０５にて算出したカラーピクセル数が最も多い１つとそれに対応するＢモード画像データを２つ目の候補画像データとして選定する。

その後、制御プロセッサ１８は、位置（ｘ，ｙ，ｚ）の分析によって特定した時相と姿勢（θｘ，θｙ，θｚ）の分析により特定した時相とで共通する時相および基準とした時相を除く時相を対象として、同様の分析と候補画像データの選定を繰り返す。例えば図１５，図１６の例においては時間ｔ６〜ｔ８が次の分析および選定の対象となり、制御プロセッサ１８はこれらの時相に対応するＢモード画像データおよびドプラ画像データのなかから３つ目の候補画像データを選定する。この３つ目の候補画像データを選定する際に使用する参照位置ＲＰ１，ＲＰ２を図１５においては参照位置ＲＰ１-３，ＲＰ２-３と表記している。また、この３つ目の候補画像データを選定する際に使用する参照角度ＲＤ１，ＲＤ２を図１６においては参照角度ＲＤ１-３，ＲＤ２-３と表記している。制御プロセッサ１８は、このような処理を、分析および選定の対象となる時相がなくなるまで実行する。

ステップＳ３１０の後、制御プロセッサ１８は、ステップＳ１１１と同様にステップＳ３１０にて絞り込まれた複数の候補画像データに係る複数の超音波画像（Ｂモード画像＋ドプラ画像）を表示するための処理を実行する（ステップＳ３１１）。複数の超音波画像は時系列に表示してもよいし、カラーピクセル数の大きいものから順に表示してもよい。

また、全てあるいは予め定められた数の超音波画像を並べて同時に表示してもよい。また、超音波画像に併せて、各超音波画像における所定領域内の血流面積あるいは面積率を表示してもよい。

以上説明した第３の実施形態の構成においても、第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。

（第４の実施形態）
第４の実施形態について説明する。
本実施形態では、超音波診断装置において保存された動画データあるいは一連の静止画データを読み込み、自動的に画像データの選定を行う画像処理装置を開示する。

図１７は、本実施形態に係る画像処理装置の要部構成を示すブロック図である。
当該画像処理装置の本体１００は、制御プロセッサ１０１と、モニタ１０２と、操作パネル１０３と、記憶部１０４と、データ入出力部１０５とを備える。

制御プロセッサ１０１は、例えばＣＰＵやＲＯＭおよびＲＡＭ等のメモリを主体として構成され、装置本体１００の動作を制御する制御部として機能する。制御プロセッサ１０１は、記憶部１９から画像生成・表示等を実行するための制御プログラムを読み出して各種処理に関する演算・制御等を実行する。

モニタ１０２は、超音波診断装置にて得られたＢモード画像データやドプラ画像データに基づく超音波画像や、各種のグラフィカルユーザインターフェイスなどを選択的に表示する。

操作パネル１０３は、オペレータからの各種指示を取り込むための各種スイッチ、ボタン、トラックボール、マウス、およびキーボード等を備える。

記憶部１０４は、各種の制御プログラム、解析プログラムを記憶する。また、記憶部１０４は、当該画像処理装置が取り込んだ画像データや数値データを保持しておく役割も果たす。

データ入出力部１０５は、ＬＡＮ等のネットワークと装置本体１００とを接続する。このネットワークには、超音波診断装置や病院内の情報処理システムも接続されている。また、データ入出力部１０５は、外部記憶装置１０６と装置本体１００とを接続する。データ入出力部１０５は、ネットワークに接続された装置や外部記憶装置１０６との間でデータを送受信する。

本実施形態における動作の流れにつき、図１８のフローチャートを用いて説明する。基本的な動作の流れは第１の実施形態と同様である。但し、当該画像処理装置は超音波の送受信および画像データの生成を行わずに、Ｂモード画像データおよびドプラ画像データをデータ入出力部１０５に接続されたネットワークや外部記憶装置１０６から読み込んで処理する点が異なる。

以下の説明においては、第１の実施形態におけるステップＳ１０１〜Ｓ１０４の処理をネットワークに接続された超音波診断装置が既に実行しており、その結果得られた１〜Ｎ（Ｎは整数）の各時相に対応するＢモード画像データおよびドプラ画像データと、各ドプラ画像データにおける第１関心領域内に関する速度情報および速度分散情報（速度の平均値、分散の平均値、速度の分散値等）とが、画像生成の時相を判別できるような態様にて外部記憶装置１０６に保存されているものとする。

操作パネル１０３の操作によりオペレータが処理の開始を指示すると、先ず制御プロセッサ１０１は、データ入出力部１０５を介して外部記憶装置１０６からｉ番目の時相に対応するＢモード画像データを読み込んで記憶部１０４に保存し（ステップＳ４０１）、外部記憶装置１０６からｉ番目の時相に対応するドプラ画像データを読み込んで記憶部１０４に保存し（ステップＳ４０２）、外部記憶装置１０６からｉ番目の時相に対応する第１関心領域内の速度情報および速度分散情報を読み込んで記憶部１０４に保存する（ステップＳ４０３）。なお、ｉは制御プロセッサ１０１が自身のメモリに生成するカウンタの値であり、１以上且つＮ以下の整数である。カウンタｉは、処理の開始が指示された当初においてはｉ＝１であり、ステップＳ４０１〜Ｓ４０３が実行される度に１ずつインクリメントされる。

続いて制御プロセッサ１０１は、ステップＳ１０５と同様の手法で、ステップＳ４０１にて得られたＢモード画像データに基づいてセグメンテーションと関心領域（第２関心領域）の設定を行う（ステップＳ４０４）。第２関心領域を設定した後、制御プロセッサ１０１は、ステップＳ１０６と同様の手法で、ステップＳ４０２にて読み込んだドプラ画像データにおいて、ステップＳ４０４にて設定した第２関心領域に含まれるドプラ信号のカラーピクセル数を算出する（ステップＳ４０５）。制御プロセッサ１０１は、算出したカラーピクセル数を、ステップＳ４０２にて読み込んで記憶部１０４に保存したドプラ画像データに対応付けて記憶部１０４に保存する。

ステップＳ４０５の後、制御プロセッサ１０１は、カウンタｉがＮに達したか否かを判定する（ステップＳ４０６）。カウンタｉがＮに達していないならば（ステップＳ４０６のＮｏ）、制御プロセッサ１０１は、カウンタｉを１つインクリメントしてステップＳ４０１〜Ｓ４０５を再度実行する。

やがてカウンタｉがＮに達すると（ステップＳ４０６のＹｅｓ）、制御プロセッサ１０１は、繰り返し実行されたステップＳ４０１およびステップＳ４０２にて順次保存された複数のＢモード画像データおよびドプラ画像データの中から、診断に適した候補画像データを選定するための処理を実行するとともに（ステップＳ４０７〜Ｓ４０９）、選定した候補画像データをモニタ１０２に表示する（ステップＳ４１０）。ステップＳ４０７〜Ｓ４１０はステップＳ１０８〜Ｓ１１１と同様であるため説明を省略する。

本実施形態に係る画像処理装置によれば、超音波診断装置を用いた検査時に複数の画像データを一時的に保存しておいて後から画像データを見直して最終的にレポートなどに残す画像を選定する際に、オペレータの負担を軽減し、より少ない時間で診断に有用な画像データを選定することができる。検査者と画像データの読影者が異なる場合には特に有用である。検査者は、自身で診断に有用な画像データを選定する必要はなく、集中してスキャンを行うことができる。また、読影者は検査者により保存された一連の画像データを後から短時間で効率的に確認し、診断に有用な画像データを選定することができる。これにより、検査者の主観により画像データの取捨選択がなされることによる誤診の可能性を防ぎ、読影者により信頼性のある診断情報を提供することができる。

その他にも、第１の実施形態と同様の効果を奏する。

（第５の実施形態）
第５の実施形態について説明する。
本実施形態では、図１７に示した画像処理装置において、第２の実施形態と同様に、カラーＲＯＩ（第１関心領域）全体でカラーピクセル数を算出し、算出されたカラーピクセル数のみに基づいて不適切な画像データを排除し、残った画像データのカラーピクセル数に基づいて画像データ群を複数領域に区分し、各区分の中から限られた数の候補画像データを抽出する点で第４の実施形態と相違する。

本実施形態における動作の流れにつき、図１９のフローチャートを用いて説明する。基本的な動作の流れは第２の実施形態と同様である。但し、当該画像処理装置は超音波の送受信および画像データの生成を行わずに、Ｂモード画像データおよびドプラ画像データをデータ入出力部１０５に接続されたネットワークや外部記憶装置１０６から読み込んで処理する点が異なる。

以下の説明においては、第４の実施形態と同様に、１〜Ｎの各時相に対応するＢモード画像データおよびドプラ画像データと、各ドプラ画像データにおける第１関心領域内に関する速度情報および速度分散情報（速度の平均値、分散の平均値、速度の分散値等）とが、画像生成の時相を判別できるような態様にて外部記憶装置１０６に保存されているものとする。

操作パネル１０３の操作によりオペレータが処理の開始を指示すると、先ず制御プロセッサ１０１は、ステップＳ４０１と同様に外部記憶装置１０６からｉ番目の時相に対応するＢモード画像データを読み込んで記憶部１０４に保存し（ステップＳ５０１）、ステップＳ４０２と同様に外部記憶装置１０６からｉ番目の時相に対応するドプラ画像データを読み込んで記憶部１０４に保存する（ステップＳ５０２）。

続いて制御プロセッサ１０１は、ステップＳ２０４と同様の手法で、予め設定された閾値以上のパワー値を持ち、かつ第１関心領域の内部に含まれるカラーピクセルの総数を算出する（ステップＳ５０３）。制御プロセッサ１０１は、算出したカラーピクセル数を、ステップＳ５０２にて読み込んで記憶部１０４に保存したドプラ画像データに対応付けて記憶部１０４に保存する。

ステップＳ５０３の後、制御プロセッサ１０１は、カウンタｉがＮに達したか否かを判定する（ステップＳ５０４）。カウンタｉがＮに達していないならば（ステップＳ５０４のＮｏ）、制御プロセッサ１０１は、カウンタｉを１つインクリメントしてステップＳ５０１〜Ｓ５０３を再度実行する。

やがてカウンタｉがＮに達すると（ステップＳ５０４のＹｅｓ）、制御プロセッサ１０１は、繰り返し実行されたステップＳ５０１およびステップＳ５０２にて順次保存された複数のＢモード画像データおよびドプラ画像データの中から、診断に適した候補画像データを選定するための処理を実行するとともに（ステップＳ５０５〜Ｓ５０７）、選定した候補画像データをモニタ１０２に表示する（ステップＳ５０８）。ステップＳ５０５〜Ｓ５０８はステップＳ２０６〜Ｓ２０９と同様であるため説明を省略する。

本実施形態に係る画像処理装置によれば、第２の実施形態および第４の実施形態と同様の効果が得られる。

（第６の実施形態）
第６の実施形態について説明する。
本実施形態では、図１７に示した画像処理装置において、第３の実施形態と同様に、超音波プローブの位置、姿勢、あるいは速度に関する情報を利用して診断に不適切な画像データを排除し、さらにこの情報を利用して候補画像データの絞り込みを行う点で第４の実施形態と相違する。

本実施形態における動作の流れにつき、図２０のフローチャートを用いて説明する。基本的な動作の流れは第３の実施形態と同様である。但し、当該画像処理装置は超音波の送受信および画像データの生成を行わずに、Ｂモード画像データおよびドプラ画像データをデータ入出力部１０５に接続されたネットワークや外部記憶装置１０６から読み込んで処理する点が異なる。

以下の説明においては、第３の実施形態におけるステップＳ３０１〜Ｓ３０３，Ｓ３０６の処理をネットワークに接続された超音波診断装置が既に実行しており、その結果得られた１〜Ｎ（Ｎは整数）の各時相に対応するＢモード画像データおよびドプラ画像データと、超音波プローブ２の位置（ｘ，ｙ，ｚ）、姿勢（θｘ，θｙ，θｚ）、および速度（ｖｘ，ｖｙ，ｖｚ）とが、画像生成の時相を判別できるような態様にて外部記憶装置１０６に保存されているものとする。

操作パネル１０３の操作によりオペレータが処理の開始を指示すると、先ず制御プロセッサ１０１は、データ入出力部１０５を介して外部記憶装置１０６からｉ番目の時相に対応するＢモード画像データを読み込んで記憶部１０４に保存し（ステップＳ６０１）、外部記憶装置１０６からｉ番目の時相に対応するドプラ画像データを読み込んで記憶部１０４に保存し（ステップＳ６０２）、外部記憶装置１０６からｉ番目の時相に対応する位置（ｘ，ｙ，ｚ）、姿勢（θｘ，θｙ，θｚ）、および速度（ｖｘ，ｖｙ，ｖｚ）を読み込んで記憶部１０４に保存する（ステップＳ６０３）。

その後、制御プロセッサ１０１は、ステップＳ１０５と同様の手法で、ステップＳ６０１にて読み込んだＢモード画像データに基づいてセグメンテーションと関心領域（第２関心領域）の設定を行う（ステップＳ６０４）。さらに、制御プロセッサ１０１は、ステップＳ１０６と同様の手法で、ステップＳ６０２にて読み込んだドプラ画像データにおいてステップＳ６０４にて設定された第２関心領域に含まれるドプラ信号のカラーピクセル数を算出する（ステップＳ６０５）。制御プロセッサ１０１は、算出したカラーピクセル数を、ステップＳ６０２にて読み込んで記憶部１０４に保存したドプラ画像データに対応付けて保存する。

ステップＳ６０５の後、制御プロセッサ１０１は、カウンタｉがＮに達したか否かを判定する（ステップＳ６０６）。カウンタｉがＮに達していないならば（ステップＳ６０６のＮｏ）、制御プロセッサ１０１は、カウンタｉを１つインクリメントしてステップＳ６０１〜Ｓ６０５を再度実行する。

やがてカウンタｉがＮに達すると（ステップＳ６０６のＹｅｓ）、制御プロセッサ１０１は、繰り返し実行されたステップＳ６０１およびステップＳ６０２にて順次保存された複数のＢモード画像データおよびドプラ画像データの中から、診断に適した候補画像データを選定するための処理を実行するとともに（ステップＳ６０７〜Ｓ６０９）、選定した候補画像データをモニタ１０２に表示する（ステップＳ６１０）。ステップＳ６０７〜Ｓ６１０はステップＳ３０８〜Ｓ３１１と同様であるため説明を省略する。

本実施形態に係る画像処理装置によれば、第３の実施形態および第４の実施形態と同様の効果が得られる。

（変形例）
上記各実施形態にて開示した構成は、適宜変形することができる。

例えば各実施形態において、図２，図７，図１４，図１８，図１９のフローチャートに示したうちのいくつかのステップに係る動作は省略することができる。また、各ステップに係る動作を実行する順番を適宜入れ替えてもよい。

また、速度の平均値等による診断に不適切な画像データの排除（ステップＳ１０８，Ｓ２０６，Ｓ３０８，Ｓ４０７，Ｓ５０５，Ｓ６０７）は省略してもよい。さらに、ステップＳ１０８，Ｓ３０８，Ｓ４０７，Ｓ６０７おいて、Ｓ２０６およびＳ５０５と同様にカラーピクセル数に基づいて診断に不適切な画像データを排除してもよい。

また、第２関心領域の設定（ステップＳ１０５，Ｓ３０４，Ｓ４０４，Ｓ６０４）も省略することが可能である。この場合、カラーピクセル数算出用の関心領域として第１関心領域を利用してもよいし、予め定められた別途の関心領域を利用してもよい。

また、超音波診断装置に関する実施形態において、第２関心領域の設定（ステップＳ１０５，Ｓ３０４）やカラーピクセル数の算出・保存（ステップＳ１０６，Ｓ２０４，Ｓ３０５）は、オペレータによりスキャン停止指示が入力された後に実行されてもよい。

さらに、画像類似度は、Ｂモード画像データではなくドプラ画像データに基づいて算出されてもよいし、両画像データに基づいて算出されてもよい。

また、各実施形態においては、画像データの選定に使用するパラメータとしてドプラ画像データ（特にパワードプラ画像データ）のカラーピクセル数を採用する場合を例示した。近年、関節リウマチの超音波診断においては、パワードプラモードで関節腔内を観察し、関節腔内に占めるカラーピクセル数の割合を目安にして判定量スコアリングを行うことが一般的である。よって、カラーピクセル数に基づくことによって、もっとも効果的に、診断に有用な画像データが選定できると考えられる。しかし、各実施形態において画像データの選定に用いるパラメータは、必ずしもカラーピクセル数である必要はない。例えば当該パラメータとして、カラーピクセルのパワー値の総和を用いることができる。この場合、ノイズシグナルなどのパワー値の小さいカラーピクセルの影響を受けにくくなり、明らかに血流密度の高い信号が多く含まれる画像データを優先して選定することができる。

さらに、当該パラメータとしてカラーピクセルの速度値の総和を用いることもできる。血流速度の大きな血流が含まれる画像を優先的に抽出したい場合に、このパラメータが有用である。

また、各実施形態においては、選定された画像データをモニタ４，１０２に表示する場合を例示した。しかしながら、選定された画像データをモニタ４，１０２に直ぐに表示するのではなく、当該画像データに他の画像データとの識別用のタグを付しておくことで、後から簡単に当該画像データを閲覧できるようにしてもよい。また、トラックボールなどの操作で過去に収集した画像データを連続的に切り替えながら参照する際に、当該タグ付けされた画像の位置で切り替えが停止するようにしてもよい。

また、第３，第６の実施形態において、ステップＳ３１０，Ｓ６０９では超音波プローブ２の位置（ｘ，ｙ，ｚ）および姿勢（θｘ，θｙ，θｚ）の両方を用いて画像データを選定する場合を例示したが、どちらか一方のみ考慮するようにしてもよい。また、ステップＳ３０８，Ｓ３１０，Ｓ６０７，Ｓ６０９などでは、位置（ｘ，ｙ，ｚ）、姿勢（θｘ，θｙ，θｚ）、および速度（ｖｘ，ｖｙ，ｖｚ）における３軸すべての値を用いなくてもよい。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１…装置本体、２…超音波プローブ、３…入力装置、４…モニタ、１１…超音波送信部、１２…超音波受信部、１３…Ｂモード処理部、１４…ドプラ処理部、１５…画像生成部、１６…画像メモリ、１７…画像合成部、１８…制御プロセッサ、１９…記憶部、２０…インタフェース部。

Claims (21)

1. 被検体に対して超音波走査を繰り返す送受信部と、
   前記送受信部の出力に基づいて、複数の画像のデータを生成する画像生成部と、
   前記送受信部の出力に基づいて、複数の血流画像のデータを生成する血流画像生成部と、
   前記複数の画像間の類似度を算出する類似度算出部と、
   前記類似度に基づいて、前記複数の画像から類似度の低い少なくとも２枚の画像を特定する特定部と、
   前記特定された少なくとも２枚の画像に走査時刻がそれぞれ対応する少なくとも２枚の血流画像を前記複数の血流画像から選定する画像選定部と、
   前記選定された少なくとも２枚の血流画像を表示する表示部とを具備することを特徴とする超音波診断装置。
2. 前記画像は、形態画像であることを特徴とする請求項１記載の超音波診断装置。
3. 前記画像は、ドプラ画像、血管造影画像又はエラストグラフィ―画像であることを特徴とする請求項１記載の超音波診断装置。
4. 前記血流画像は、ドプラ画像又は血管造影画像であることを特徴とする請求項１記載の超音波診断装置。
5. 前記類似度算出部は、前記複数の画像から選択された基準画像に対する他の画像各々との間の類似度を算出することを特徴とする請求項１記載の超音波診断装置。
6. 前記類似度算出部は、前記基準画像として前記複数の画像の中の最初に生成された画像を選択することを特徴とする請求項５記載の超音波診断装置。
7. 前記類似度算出部は、前記複数の画像の中から、前記複数の血流画像の血流画素数が閾値を最初に達した血流画像に対応する画像を前記基準画像として選択することを特徴とする請求項５記載の超音波診断装置。
8. 前記複数の血流画像から、ピクセル値が閾値以上を示す血流画像を表示対象から除外する血流画像除外処理部をさらに備えることを特徴とする請求項１記載の超音波診断装置。
9. 前記表示部は、前記画像選定部が選定した血流画像を前記被検体の形態画像に重ね合わせて表示するとともに、前記血流画像における所定領域内の血流面積あるいは面積率を表示することを特徴とする請求項１に記載の超音波診断装置。
10. 前記血流画像は、血流が観測される位置をカラーピクセルにて表現し、
    前記血流画像除外処理部は、前記複数の血流画像において予め定められた関心領域に含まれるカラーピクセルの数を、前記血流画素数として算出することを特徴とする請求項８に記載の超音波診断装置。
11. 前記類似度算出部は、前記複数の画像間の平均２乗誤差を前記類似度として算出することを特徴とする請求項１記載の超音波診断装置。
12. 前記血流画像は、血流が観測される位置をカラーピクセルにて表現し、
    前記類似度算出部は、前記複数の血流画像において予め定められた関心領域内に含まれるカラーピクセルの数の時間変化に基づいて前記類似度を算出することを特徴とする請求項１に記載の超音波診断装置。
13. 前記類似度算出部は、前記時間変化の大きさに基づいて、一連の前記複数の画像および前記複数の血流画像を複数の画像群に区分し、各区分に属する画像群の類似度が高くなるように前記画像類似度を算出することを特徴とする請求項１２に記載の超音波診断装置。
14. 前記複数の画像および前記複数の血流画像のなかから、血流速度の平均値あるいは分散値が予め定められた閾値よりも大きい血流画像とこの血流画像に対応する画像を、前記画像選定部による選定の対象から排除する排除部をさらに備えていることを特徴とする請求項１に記載の超音波診断装置。
15. 前記複数の画像および前記複数の血流画像を前記画像生成部および前記血流画像生成部が生成した際に、予め定められた関心領域内の組織速度の平均値或いは分散値を算出する組織速度算出部と、
    前記組織速度の平均値或いは分散値が予め定められた閾値よりも大きい血流画像とこの血流画像に対応する画像を、前記画像選定部による選定の対象から排除する排除部と、
    をさらに備えていることを特徴とする請求項１に記載の超音波診断装置。
16. 超音波プローブと、
    前記超音波プローブを介して被検体に対して超音波走査を繰り返す送受信部と、
    前記超音波プローブの位置を検出する検出部と、
    前記送受信部の出力に基づいて、複数の血流画像のデータを生成する血流画像生成部と、
    前記超音波プローブの位置に基づいて前記複数の血流画像から類似性の低い少なくとも２枚の血流画像を選定する画像選定部と、
    前記選定された少なくとも２枚の血流画像を表示する表示部とを具備することを特徴とする超音波診断装置。
17. 前記画像選定部は、前記超音波プローブの移動距離の逆数を類似性を示す指標として計算することを特徴とする請求項１６に記載の超音波診断装置。
18. 前記複数の血流画像から、ピクセル値が閾値以上を示す血流画像を表示対象から除外する血流画像除外処理部をさらに備えることを特徴とする請求項１６記載の超音波診断装置。
19. 前記複数の画像および前記複数の血流画像を前記血流画像生成部が生成した際に前記検出部が検出した位置の変化が閾値を超える血流画像を、前記画像選定部による選定の対象から排除する排除部をさらに備えていることを特徴とする請求項１６に記載の超音波診断装置。
20. 被検体に関する複数の超音波画像のデータと複数の血流画像のデータとを記憶する記憶部と、
    前記複数の超音波画像間の類似度を算出する類似度算出部と、
    前記類似度に基づいて、前記複数の超音波画像から類似性の低い少なくとも２枚の超音波画像を特定する特定部と、
    前記特定された少なくとも２枚の超音波画像に走査時刻がそれぞれ対応する少なくとも２枚の血流画像を前記複数の血流画像から選定する画像選定部と、
    前記選定された少なくとも２枚の血流画像を表示する表示部とを具備することを特徴とする
    画像処理装置。
21. 被検体に関する複数の超音波画像のデータと複数の血流画像のデータとにおいて、前記複数の画像間の類似度を算出し、
    前記類似度に基づいて、前記複数の画像から類似性の低い少なくとも２枚の画像を特定し、
    前記特定された少なくとも２枚の画像に走査時刻がそれぞれ対応する少なくとも２枚の血流画像を前記複数の血流画像から選定し、
    前記選定された少なくとも２枚の血流画像を表示することを特徴とする画像処理方法。