JP2019213859A - 解析装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザに被検体の各種の状態を容易に判断させることが可能な情報を生成すること。【解決手段】実施形態の解析装置は、取得部と、解析部とを備える。取得部は、血管に形成された解析対象内の血流が描出された時系列のドプラ画像データを取得する。解析部は、前記時系列のドプラ画像データを解析し、前記解析対象内の前記血流を含む第１関心領域内の第１血流信号強度の時間変化に基づく指標値を計算する。【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、解析装置及びプログラムに関する。

頸動脈プラークは、頸動脈の内壁に形成され、破裂すると破裂部位に血栓が形成される。この血栓は、頸動脈を閉塞させる原因となる。また、血栓は、遊離して末梢の脳動脈に詰まり、脳梗塞を引き起こす原因にもなる。頸動脈プラークは、術中に剥がれる場合がある。

そこで、医師等のユーザは、頸動脈プラークの状態を容易に把握したいという要望がある。また、ユーザは、頸動脈プラークの状態以外にも、腫瘍が見つかった被検体の腫瘍の状態、及び、糖尿病に罹患した被検体の末梢血管の状態等も容易に把握したいという要望がある。

特開２０１７−５０３６０３号公報

本発明が解決しようとする課題は、ユーザに被検体の各種の状態を容易に判断させることが可能な情報を生成することができる解析装置及びプログラムを提供することである。

実施形態の解析装置は、取得部と、解析部とを備える。取得部は、血管に形成された解析対象内の血流が描出された時系列のドプラ画像データを取得する。解析部は、前記時系列のドプラ画像データを解析し、前記解析対象内の前記血流を含む第１関心領域内の第１血流信号強度の時間変化に基づく指標値を計算する。

図１は、第１の実施形態に係る超音波診断装置の構成例を示すブロック図である。 図２は、第１の実施形態に係る第１超音波走査及び第２超音波走査の一例を説明するための図である。 図３は、第１の実施形態に係る第１超音波走査及び第２超音波走査の一例を説明するための図である。 図４は、第１の実施形態に係る解析機能が実行する処理の一例について説明するための図である。 図５は、第１の実施形態に係る解析機能が実行する処理の一例について説明するための図である。 図６は、第１の実施形態に係る解析機能が実行する処理の一例について説明するための図である。 図７は、第１の実施形態に係る解析機能が実行する処理の一例について説明するための図である。 図８は、第１の実施形態に係る解析機能が実行する処理の一例について説明するための図である。 図９は、第１の実施形態に係る制御回路及び解析回路が実行する解析処理の流れの一例を説明するためのフローチャートである。 図１０は、第１の実施形態の第３の変形例に係る関心領域の一例を示す図である。 図１１は、第２の実施形態に係る医用画像処理装置の構成の一例を示す図である。

以下、図面を参照しながら、実施形態に係る解析装置及びプログラムを説明する。なお、一つの実施形態又は変形例に記載した内容は、他の実施形態又は他の変形例にも同様に適用されてもよい。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る超音波診断装置１の構成例を示すブロック図である。図１に例示するように、第１の実施形態に係る超音波診断装置１は、装置本体１００と、超音波プローブ１０１と、入力装置１０２と、ディスプレイ１０３とを有する。超音波診断装置１は、解析装置の一例である。

超音波プローブ１０１は、例えば、圧電振動子等の複数の素子を有する。これら複数の素子は、装置本体１００が有する送受信回路１１０の送信回路１１０ａから供給される駆動信号に基づき超音波を発生する。また、超音波プローブ１０１は、被検体Ｐからの反射波を受信して電気信号に変換する。また、超音波プローブ１０１は、例えば、圧電振動子に設けられる整合層と、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する。なお、超音波プローブ１０１は、装置本体１００と着脱自在に接続される。

超音波プローブ１０１から被検体Ｐに超音波が送信されると、送信された超音波は、被検体Ｐの体内組織における音響インピーダンスの不連続面で次々と反射され、反射波信号として超音波プローブ１０１が有する複数の素子にて受信される。受信される反射波信号の振幅は、超音波が反射される不連続面における音響インピーダンスの差に依存する。なお、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反射波信号は、ドプラ効果により、移動体の超音波送信方向に対する速度成分に依存して、周波数偏移を受ける。そして、超音波プローブ１０１は、反射波信号を後述する送受信回路１１０の受信回路１１０ｂに出力する。

超音波プローブ１０１は、装置本体１００と着脱可能に設けられる。被検体Ｐ内の２次元領域の走査（２次元走査）を行なう場合、操作者は、例えば、複数の圧電振動子が一列で配置された１Ｄアレイプローブを超音波プローブ１０１として装置本体１００に接続する。１Ｄアレイプローブは、リニア型超音波プローブ、コンベックス型超音波プローブ、セクタ型超音波プローブ等である。また、被検体Ｐ内の３次元領域の走査（３次元走査）を行なう場合、操作者は、例えば、メカニカル４Ｄプローブや２Ｄアレイプローブを超音波プローブ１０１として装置本体１００と接続する。メカニカル４Ｄプローブは、１Ｄアレイプローブのように一列で配列された複数の圧電振動子を用いて２次元走査が可能であるとともに、複数の圧電振動子を所定の角度（揺動角度）で揺動させることで３次元走査が可能である。また、２Ｄアレイプローブは、マトリックス状に配置された複数の圧電振動子により３次元走査が可能であるとともに、超音波を集束して送信することで２次元走査が可能である。

入力装置１０２は、例えば、マウス、キーボード、ボタン、パネルスイッチ、タッチコマンドスクリーン、フットスイッチ、トラックボール、ジョイスティック等の入力手段により実現される。入力装置１０２は、超音波診断装置１の操作者からの各種設定要求を受け付け、受け付けた各種設定要求を装置本体１００に転送する。

ディスプレイ１０３は、例えば、超音波診断装置１の操作者が入力装置１０２を用いて各種設定要求を入力するためのＧＵＩ（Graphical User Interface）を表示したり、装置本体１００において生成された超音波画像データにより示される超音波画像等を表示したりする。ディスプレイ１０３は、液晶モニタやＣＲＴ（Cathode Ray Tube）モニタ等によって実現される。

装置本体１００は、超音波プローブ１０１が受信した反射波信号に基づいて超音波画像データを生成する。なお、超音波画像データは、画像データの一例である。装置本体１００は、超音波プローブ１０１が受信した被検体Ｐの２次元領域に対応する反射波データに基づいて２次元の超音波画像データを生成可能である。また、装置本体１００は、超音波プローブ１０１が受信した被検体Ｐの３次元領域に対応する反射波データに基づいて３次元の超音波画像データを生成可能である。図１に示すように、装置本体１００は、送受信回路１１０と、バッファメモリ１２０と、Ｂモード処理回路１３０と、ドプラ処理回路１４０と、画像生成回路１５０と、画像メモリ１６０と、記憶回路１７０と、制御回路１８０と、解析回路１９０とを有する。

送受信回路１１０は、制御回路１８０による制御を受けて、超音波プローブ１０１から超音波を送信させるとともに、超音波プローブ１０１に超音波（超音波の反射波）を受信させる。すなわち、送受信回路１１０は、超音波プローブ１０１を介して超音波走査（超音波スキャン）を実行する。送受信回路１１０は、送信回路１１０ａと受信回路１１０ｂとを有する。

送信回路１１０ａは、制御回路１８０による制御を受けて、超音波プローブ１０１から超音波を送信させる。送信回路１１０ａは、レートパルサ発生回路と、送信遅延回路と、送信パルサとを有し、超音波プローブ１０１に駆動信号を供給する。送信回路１１０ａは、被検体Ｐ内の２次元領域を走査（スキャン）する場合、超音波プローブ１０１から２次元領域を走査するための超音波ビームを送信させる。また、送信回路１１０ａは、被検体Ｐ内の３次元領域を走査する場合、超音波プローブ１０１から３次元領域を走査するための超音波ビームを送信させる。

レートパルサ発生回路は、所定のレート周波数（ＰＲＦ：Pulse Repetition Frequency）で、送信超音波（送信ビーム）を形成するためのレートパルスを繰り返し発生する。レートパルスが送信遅延回路を経由することで、異なる送信遅延時間を有した状態で送信パルサに電圧が印加される。例えば、送信遅延回路は、超音波プローブ１０１から発生される超音波をビーム状に集束して送信指向性を決定するために必要な圧電振動子ごとの送信遅延時間を、レートパルサ発生回路により発生される各レートパルスに対して与える。送信パルサは、かかるレートパルスに基づくタイミングで、超音波プローブ１０１に駆動信号（駆動パルス）を印加する。なお、送信遅延回路は、各レートパルスに与える送信遅延時間を変化させることで、圧電振動子面からの超音波の送信方向を任意に調整する。

駆動パルスは、送信パルサからケーブルを介して超音波プローブ１０１内の圧電振動子まで伝達した後に、圧電振動子において電気信号から機械的振動に変換される。この機械的振動によって発生した超音波は、生体内部に送信される。ここで、圧電振動子ごとに異なる送信遅延時間を持った超音波は、集束されて、所定方向に伝搬していく。

なお、送信回路１１０ａは、制御回路１８０による制御を受けて、所定の走査シーケンスを実行するために、送信周波数、送信駆動電圧等を瞬時に変更可能な機能を有する。特に、送信駆動電圧の変更は、瞬間にその値を切り替え可能なリニアアンプ型の発信回路、または、複数の電源ユニットを電気的に切り替える機構によって実現される。

超音波プローブ１０１により送信された超音波の反射波は、超音波プローブ１０１内部の圧電振動子まで到達した後、圧電振動子において、機械的振動から電気的信号（反射波信号）に変換され、受信回路１１０ｂに入力される。受信回路１１０ｂは、プリアンプと、Ａ／Ｄ（Analog to Digital）変換器と、直交検波回路等を有し、超音波プローブ１０１が受信した反射波信号に対して各種処理を行なって反射波データを生成する。そして、受信回路１１０ｂは、生成した反射波データをバッファメモリ１２０に格納する。

プリアンプは、反射波信号をチャンネルごとに増幅してゲイン調整（ゲイン補正）を行なう。Ａ／Ｄ変換器は、ゲイン補正された反射波信号をＡ／Ｄ変換することでゲイン補正された反射波信号をデジタル信号に変換する。直交検波回路は、Ａ／Ｄ変換された反射波信号をベースバンド帯域の同相信号（Ｉ信号、Ｉ：In-phase）と直交信号（Ｑ信号、Ｑ：Quadrature-phase）とに変換する。そして、直交検波回路は、Ｉ信号及びＱ信号（ＩＱ信号）を反射波データとしてバッファメモリ１２０に格納する。

受信回路１１０ｂは、超音波プローブ１０１が受信した２次元の反射波信号から２次元の反射波データを生成する。また、受信回路１１０ｂは、超音波プローブ１０１が受信した３次元の反射波信号から３次元の反射波データを生成する。

バッファメモリ１２０は、送受信回路１１０により生成された反射波データを一時的に記憶するメモリである。例えば、バッファメモリ１２０は、数フレーム分の反射波データ、又は、数ボリューム分の反射波データを記憶する。例えば、バッファメモリ１２０は、受信回路１１０ｂの制御により、所定数のフレーム分の反射波データを記憶する。そして、バッファメモリ１２０は、所定数のフレーム分の反射波データを記憶している状態で、新たに１フレーム分の反射波データが受信回路１１０ｂにより生成された場合、受信回路１１０ｂによる制御を受けて、生成された時間が最も古い１フレーム分の反射波データを破棄し、新たに生成された１フレーム分の反射波データを記憶する。例えば、バッファメモリ１２０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子によって実現される。

Ｂモード処理回路１３０及びドプラ処理回路１４０は、バッファメモリ１２０から反射波データを読み出し、読み出した反射波データに対して、各種の信号処理を行う信号処理部である。

Ｂモード処理回路１３０は、バッファメモリ１２０から読み出した反射波データに対して、対数増幅及び包絡線検波処理等を行なって、サンプル点ごとの信号強度（振幅強度）が輝度の明るさで表現されるデータ（Ｂモードデータ）を生成する。Ｂモード処理回路１３０は、生成したＢモードデータを画像生成回路１５０に出力する。Ｂモード処理回路１３０は、例えば、プロセッサにより実現される。

ドプラ処理回路１４０は、バッファメモリ１２０から読み出した反射波データを周波数解析することで、ドプラ効果に基づく移動体（血流や組織、造影剤エコー成分等）の運動情報を抽出し、抽出した運動情報を示すデータ（ドプラデータ）を生成する。例えば、ドプラ処理回路１４０は、移動体の運動情報として、平均速度、平均分散値及び平均パワー値等を多点に渡り抽出し、抽出した移動体の運動情報を示すドプラデータを生成する。ドプラ処理回路１４０は、生成したドプラデータを画像生成回路１５０に出力する。

上記のドプラ処理回路１４０の機能を用いて、第１の実施形態に係る超音波診断装置１は、カラーフローマッピング（ＣＦＭ：Color Flow Mapping）法とも呼ばれるカラードプラ法を実行可能である。カラーフローマッピング法では、超音波の送受信が複数の走査線上で複数回行なわれる。そして、カラーフローマッピング法では、同一位置のデータ列に対してＭＴＩ(Moving Target Indicator)フィルタを掛けることで、同一位置のデータ列から、静止している組織、又は、動きの遅い組織に由来する信号（クラッタ信号）を抑制して、血流に由来する信号を抽出する。そして、カラーフローマッピング法では、この血流信号から血流の平均速度、血流の平均分散値、及び、血流の平均パワー値等の血流情報を推定する。そして、カラーフローマッピング法では、推定した血流情報を示すドプラデータを生成する。そして、後述する画像生成回路１５０は、ドプラデータが示す血流情報の推定結果の分布を、例えば、２次元でカラー表示したドプラ画像データ（カラードプラ画像データ）を生成する。なお、画像生成回路１５０は、血流情報の推定結果の分布を、例えば、グレースケールで表示したドプラ画像データを生成してもよい。そして、ディスプレイ１０３は、ドプラ画像データが示すドプラ画像を表示する。

本実施形態に係るドプラ処理回路１４０は、ＭＴＩフィルタとして、入力信号に応じて係数を変化させる適応型のＭＴＩフィルタを用いる。例えば、ドプラ処理回路１４０は、適応型のＭＴＩフィルタとして、「Eigenvector Regression Filter」と呼ばれるフィルタを用いる。以下、固有ベクトルを用いた適応型ＭＴＩフィルタである「Eigenvector Regression Filter」を、「固有ベクトル型ＭＴＩフィルタ」と記載する。

固有ベクトル型ＭＴＩフィルタは、相関行列から固有ベクトルを計算し、計算した固有ベクトルから、クラッタ成分抑制処理に用いる係数を計算する。この方法は、主成分分析や、カルーネン・レーベル変換（Karhunen-Loeve transform）、固有空間法で使われている手法を応用したものである。

固有ベクトル型ＭＴＩフィルタを用いる第１の実施形態に係るドプラ処理回路１４０は、同一位置（同一サンプル点）の連続した反射波データのデータ列から、第１領域の相関行列を計算する。そして、ドプラ処理回路１４０は、相関行列の固有値及び当該固有値に対応する固有ベクトルを計算する。そして、ドプラ処理回路１４０は、各固有値の大きさに基づいて各固有ベクトルを並べた行列のランクを低減した行列を、クラッタ成分を抑制するフィルタ行列として計算する。

そして、ドプラ処理回路１４０は、フィルタ行列を用いて、同一位置（同一サンプル点）の連続した反射波データのデータ列から、クラッタ成分が抑制され、血流に由来する血流信号が抽出されたデータ列を特定する。すなわち、ドプラ処理回路１４０は、フィルタ行列を用いて、同一位置の連続した反射波データのデータ列から血流信号を抽出し、血流信号に基づくデータ列を特定する。そして、ドプラ処理回路１４０は、特定したデータ列を用いた自己相関演算等の演算を行なって、血流情報を推定する。そして、ドプラ処理回路１４０は、推定した血流情報を示すドプラデータを画像生成回路１５０に出力する。なお、第１の実施形態に係るドプラ処理回路１４０が行なう具体的な処理については、後に詳述する。ドプラ処理回路１４０は、例えば、プロセッサにより実現される。

Ｂモード処理回路１３０及びドプラ処理回路１４０は、２次元の反射波データ及び３次元の反射波データの両方について処理可能である。

画像生成回路１５０は、Ｂモード処理回路１３０及びドプラ処理回路１４０が出力したデータから超音波画像データを生成する。画像生成回路１５０は、Ｂモード処理回路１３０が生成した２次元のＢモードデータから反射波の強度を輝度で表した２次元Ｂモード画像データを生成する。また、画像生成回路１５０は、ドプラ処理回路１４０が生成した２次元のドプラデータから血流情報が映像化された２次元ドプラ画像データを生成する。２次元ドプラ画像データは、速度画像データ、分散画像データ、パワー画像データ、又は、これらを組み合わせた画像データである。画像生成回路１５０は、血流情報としてのドプラデータから、ドプラ画像データとして、血流情報がカラーで表示される血流画像データを生成したり、血流情報がグレースケールで表示される血流画像データを生成したりする。画像生成回路１５０は、プロセッサにより実現される。

ここで、画像生成回路１５０は、一般的には、超音波走査の走査線信号列を、テレビ等に代表されるビデオフォーマットの走査線信号列に変換（走査コンバート）し、表示用の超音波画像データを生成する。例えば、画像生成回路１５０は、超音波プローブ１０１による超音波の走査形態に応じて座標変換を行なうことで、表示用の超音波画像データを生成する。また、画像生成回路１５０は、走査コンバート以外に種々の画像処理として、例えば、走査コンバート後の複数の画像フレームを用いて、輝度の平均値画像を再生成する画像処理（平滑化処理）や、画像内で微分フィルタを用いる画像処理（エッジ強調処理）等を行なう。また、画像生成回路１５０は、超音波画像データに、種々のパラメータの文字情報、目盛り、ボディーマーク等を合成する。

更に、画像生成回路１５０は、Ｂモード処理回路１３０により生成された３次元のＢモードデータに対して座標変換を行なうことで、３次元Ｂモード画像データを生成する。また、画像生成回路１５０は、ドプラ処理回路１４０により生成された３次元のドプラデータに対して座標変換を行なうことで、３次元ドプラ画像データを生成する。すなわち、画像生成回路１５０は、「３次元のＢモード画像データ及び３次元ドプラ画像データ」を「３次元超音波画像データ（ボリュームデータ）」として生成する。そして、画像生成回路１５０は、ボリュームデータをディスプレイ１０３にて表示するための各種の２次元画像データを生成するために、ボリュームデータに対して様々なレンダリング処理を行なう。

画像生成回路１５０が行なうレンダリング処理としては、例えば、断面再構成法（ＭＰＲ：Multi Planar Reconstruction）を行なってボリュームデータからＭＰＲ画像データを生成する処理がある。また、画像生成回路１５０が行なうレンダリング処理としては、例えば、３次元の情報を反映した２次元画像データを生成するボリュームレンダリング（ＶＲ：Volume Rendering）処理がある。

Ｂモードデータ及びドプラデータは、走査コンバート処理前の超音波画像データであり、画像生成回路１５０が生成するデータは、走査コンバート処理後の表示用の超音波画像データである。なお、Ｂモードデータ及びドプラデータは、生データ（Raw Data）とも呼ばれる。また、ドプラデータ及びドプラ画像データの両データは、ドプラ画像データと呼ばれる場合もある。

画像メモリ１６０は、画像生成回路１５０により生成された各種の画像データを記憶するメモリである。また、画像メモリ１６０は、Ｂモード処理回路１３０及びドプラ処理回路１４０により生成されたデータも記憶する。画像メモリ１６０が記憶するＢモードデータやドプラデータは、例えば、診断の後に操作者が呼び出すことが可能となっており、画像生成回路１５０を経由して表示用の超音波画像データとなる。例えば、画像メモリ１６０は、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク又は光ディスクによって実現される。

記憶回路１７０は、超音波送受信、画像処理及び表示処理を行なうための制御プログラム、その他の各種のプログラム、診断情報（例えば、患者ＩＤ、医師の所見等）、診断プロトコル、及び、各種ボディーマーク等の各種データを記憶する。また、記憶回路１７０は、必要に応じて、画像メモリ１６０が記憶するデータの保管等にも使用される。例えば、記憶回路１７０は、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク又は光ディスクによって実現される。

制御回路１８０は、超音波診断装置１の処理全体を制御する。具体的には、制御回路１８０は、入力装置１０２を介して操作者から入力された各種設定要求や、記憶回路１７０から読込んだ各種制御プログラム及び各種データに基づき、送受信回路１１０、Ｂモード処理回路１３０、ドプラ処理回路１４０、画像生成回路１５０及び解析回路１９０の処理を制御する。また、制御回路１８０は、画像メモリ１６０に記憶された各種の表示用の超音波画像データにより示される超音波画像を表示するようにディスプレイ１０３を制御する表示制御機能を有する。制御回路１８０は、表示制御部の一例である。制御回路１８０は、例えば、プロセッサにより実現される。

解析回路１９０は、各種の解析を行う。解析回路１９０は、図１に示すように、取得機能１９０ａと、解析機能１９０ｂとを有する。ここで、例えば、図１に示す解析回路１９０の構成要素である取得機能１９０ａ及び解析機能１９０ｂの各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路１７０に記録されている。解析回路１９０は、各プログラムを記憶回路１７０から読み出し、読み出した各プログラムを実行することで各プログラムに対応する機能を実現する。換言すると、各プログラムを読み出した状態の解析回路１９０は、図１の解析回路１９０内に示された各機能を有することとなる。解析回路１９０は、例えば、プロセッサにより実現される。

なお、取得機能１９０ａ及び解析機能１９０ｂの全ての処理機能がコンピュータによって実行可能な１つのプログラムの形態で、記憶回路１７０に記録されていてもよい。この場合、解析回路１９０は、プログラムを記憶回路１７０から読み出し、読み出したプログラムを実行することでプログラムに対応する取得機能１９０ａ及び解析機能１９０ｂを実現する。

また、取得機能１９０ａ、解析機能１９０ｂ及び制御回路１８０の表示制御機能の全ての処理機能がコンピュータによって実行可能な１つのプログラムの形態で、記憶回路１７０に記録されていてもよい。この場合、制御回路１８０及び解析回路１９０が、１つの処理回路に統合され、かかる処理回路が、プログラムを記憶回路１７０から読み出し、読み出したプログラムを実行することでプログラムに対応する取得機能１９０ａ、解析機能１９０ｂ及び表示制御機能を実現する。処理回路は、例えば、プロセッサにより実現される。

取得機能１９０ａは、取得部の一例である。解析機能１９０ｂは、解析部の一例である。表示制御機能は、表示制御部の一例である。

上記説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）、若しくは、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）、又は、フィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。プロセッサは、記憶回路１７０に保存されたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、記憶回路１７０にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成しても構わない。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのプロセッサとして構成し、その機能を実現するようにしてもよい。更に、図１における複数の構成要素を１つのプロセッサへ統合してその機能を実現するようにしてもよい。

以上、第１の実施形態に係る超音波診断装置１の全体構成について説明した。超音波診断装置１は、ユーザに頸動脈プラーク（プラーク）の状態を容易に判断させることが可能な情報を生成するために、以下で説明するように、各種の処理を実行する。

本実施形態に係る超音波診断装置１は、プラーク内の血流情報及び頸動脈内の血流情報を示す血流画像、及び、組織形状を示す組織画像を収集する。なお、血流画像は、ドプラ画像データにより示されるドプラ画像である。また、組織画像は、組織画像データであるＢモード画像データにより示されるＢモード画像である。

そして、かかる収集を行うために、送受信回路１１０は、ドプラモードでドプラ画像データを収集するための超音波走査（第１超音波走査）を実行するとともに、ＢモードでＢモード画像データを収集するための超音波走査（第２超音波走査）を実行する。第１超音波走査は、被検体Ｐ内の頸動脈に形成されたプラークを含む領域（第１領域）に対する超音波走査であり、第１領域内の血流情報（プラーク内の血流情報及び頸動脈内の血流情報）を取得する超音波走査である。頸動脈は、血管の一例である。第２超音波走査は、被検体Ｐ内の領域（第２領域）内の組織形状の情報を取得する超音波走査である。

第１領域と第２領域とは少なくとも一部で重なっていればよい。第１領域の範囲と第２領域の範囲は、同じ範囲であってもよく、第１領域の範囲が第２領域の範囲より小さくてもよく、第２領域の範囲が第１領域の範囲より小さくても良い。

第１の実施形態では、送受信回路１１０が、超音波プローブ１０１を介して、第１超音波走査及び第２超音波走査を交互に実行する。また、第１超音波走査の走査形態は、複数の走査線で形成される第１領域での超音波送受信を各走査線で１回とする走査形態である。かかる走査形態により、フレームレートを向上させることができる。以下、上記の第１超音波走査を「高フレームレート用超音波走査」と記載し、「高フレームレート用超音波走査」により行なわれるＣＦＭ法を「高フレームレート法」と記載する。

ここで、通常のカラードプラ法では、超音波送受信を同一方向で複数回行ない、これにより受信した信号から、血流信号を抽出する。かかる超音波送受信により得られる同一位置からの反射波信号（反射波データ）のデータ列は、パケットと呼ばれる。パケットサイズは、１フレームの血流情報を得るために同一方向で行なわれる超音波送受信の回数となる。一般的なカラードプラ法でのパケットサイズは、５から１６程度である。固有ベクトル型ＭＴＩフィルタの性能は、パケットサイズが大きい方が向上するが、パケットサイズを大きくすると、フレームレートは、低下する。

一方、高フレームレート法では、各フレームの同じ位置のデータ列に対してフレーム方向（時間方向）で処理を行なうことができる。例えば、高フレームレート法では、ＭＴＩフィルタ処理を、パケットという有限長のデータ処理から無限長のデータに対する処理とすることができる。その結果、高フレームレート法により、ＭＴＩフィルタの性能を向上させることができる結果、低流速の血流に関する血流情報を推定可能になり、細い血管内の血流に関する血流情報を推定可能になり、また、高いフレームレートで血流情報を示す血流画像を表示することが可能になる。例えば、高フレームレート法により、頸動脈内の血流に関する血流情報に加えて、プラーク内の微細な血流に関する血流情報を推定可能になる。

第１の実施形態に係る制御回路１８０は、高フレームレート用超音波走査による第１超音波走査とともに、第２超音波走査を、以下に説明する走査形態で実行させる。

制御回路１８０は、第２領域を複数の分割領域に分割し、複数の分割領域それぞれに対する第２超音波走査を、第１超音波走査の間に時分割で超音波プローブ１０１に実行させる。すなわち、送受信回路１１０は、第１超音波走査、及び、第２領域を分割した複数の分割領域それぞれに対する第２超音波走査を、超音波プローブ１０１を介して交互に実行する。したがって、第１の実施形態では、送受信回路１１０は、第１超音波走査の間に第２超音波走査を実行し、数フレーム分の第１超音波走査を行なう期間で、１フレーム分の第２超音波走査を完結させる。かかる走査形態により、第１の実施形態に係る超音波診断装置１は、第１超音波走査と第２超音波走査とで超音波送受信条件（画質条件）を独立に設定可能となる。なお、制御回路１８０は、第２超音波走査を、時分割せずに行ってもよい。すなわち、制御回路１８０は、第２超音波走査として、分割領域ではなく第２領域全体に対する超音波走査を超音波プローブ１０１に実行させてもよい。

第１超音波走査及び第２超音波走査について説明する。図２及び図３は、第１の実施形態に係る第１超音波走査及び第２超音波走査の一例を説明するための図である。図２に示すように、制御回路１８０は、操作者からの指示や、初期設定された情報等に基づいて、第２領域を４つの分割領域（第１分割領域〜第４分割領域）に分割する。図２に示す「Ｂ」は、Ｂモードにおける送受信条件を用いて第２超音波走査が行なわれる分割領域を示している。分割領域は、少なくとも１つの走査線により形成される。

例えば、送受信回路１１０が、分割領域を構成する各走査線で超音波を送信し、Ｂモード処理回路１３０が、超音波の反射波に基づく反射波データに基づいてＢモードデータを生成する。

また、図２に示す「Ｄ」は、カラーフローマッピング用の送受信条件を用いて第１超音波走査が行なわれる第１領域を示している。例えば、図２に示す「Ｄ」は、上記の高フレームレート法で行なわれる超音波走査が行なわれている範囲となる。すなわち、第１超音波走査は、一般的なカラードプラ法のように、超音波を同一方向に複数回送信して、複数回反射波を受信するのではなく、各走査線で超音波送受信を１回行なう。送受信回路１１０が、第１超音波走査として、第１領域を形成する複数の走査線それぞれで１回ずつ超音波送受信を行なうことにより、複数フレーム分の反射波を用いて血流情報を取得する方法（高フレームレート法）に基づく超音波走査を実行する。

図２に示すように、まず、送受信回路１１０は、第１分割領域に対する第２超音波走査を実行し（ステップＳ１）、第１領域（１フレーム分）に対する第１超音波走査を実行する（ステップＳ２）。そして、送受信回路１１０は、第２分割領域に対する第２超音波走査を実行し（ステップＳ３）、第１領域に対する第１超音波走査を実行する（ステップＳ４）。そして、送受信回路１１０は、第３分割領域に対する第２超音波走査を実行し（ステップＳ５）、第１領域に対する第１超音波走査を実行する（ステップＳ６）。そして、送受信回路１１０は、第４分割領域に対する第２超音波走査を実行し（ステップＳ７）、第１領域に対する第１超音波走査を実行し（ステップＳ８）、ステップＳ１に戻る。

ここで、図２に例示するように、送受信回路１１０による第１超音波走査を制御する制御回路１８０は、第１超音波走査が行なわれる間隔を等間隔とする。すなわち、第１領域の「ある走査線」上の「点Ｘ」は、図２のステップＳ２，Ｓ４，Ｓ６及びＳ８の第１超音波走査で１回ずつ走査されるが、その走査間隔は、一定の「Ｔ」となるように制御される。例えば、制御回路１８０は、第２超音波走査に要する時間を同一として、第１超音波走査が行なわれる間隔を等間隔とする。例えば、制御回路１８０は、図２のステップＳ１，Ｓ３，Ｓ５及びＳ７で行われる第２超音波走査に要する時間を、同じ時間となるように制御する。制御回路１８０は、第２領域を分割した各分割領域の大きさや、走査線数、走査線密度及び深度等を同一とする。例えば、走査線数が同じであるならば、第２超音波走査に要する時間は、同じとなる。ドプラ処理回路１４０は、第１領域のフレーム間の同じ位置のデータ列（図２に示す「Ｘ_ｎ−３、Ｘ_ｎ−２、Ｘ_ｎ−１、Ｘ_ｎ、・・・」）に対して、後述する処理を行なって、「点Ｘ」の血流情報を出力する。なお、上記の方法では、表示制御機能を有する制御回路１８０は、ディスプレイ１０３に表示された組織画像を「４Ｔ」間隔で更新するのではなく、「Ｔ」間隔で分割領域に対応する組織画像の一部分を更新する。

従来のカラードプラの処理では、パケット内で閉じたデータ列に対して、「ＭＴＩフィルタ処理」及び「速度・分散・パワー推定処理」を行なう。このため、従来のカラードプラの処理では、１つのパケットで１つの血流情報しか出力できない。これに対して、高フレームレート法の走査形態で行なわれるカラードプラの処理では、走査自体にパケットという概念がない。このため、上記の走査形態で行なわれるカラードプラの処理では、１つの血流情報を出力するための処理に使用するデータ列のデータ長は、任意に変更可能である。

更に、上記の走査形態で行なわれるカラードプラの処理では、前の時相の血流情報を出力するための処理に使用したデータ列と、次の時相の血流情報を出力するための処理に使用するデータ列とを重複させることが可能である。

この点について、図３を用いて説明する。図３では、第１領域と第２領域とが同じ走査範囲であり、この走査範囲が第１走査線から第８走査線の８本の走査線により形成される場合を例示している。また、図３では、８本の走査線それぞれを、方位方向（超音波プローブ１０１の振動子の配列方向）に沿って、「１，２，３，４，５，６，７，８」と示している。また、図３では、第２超音波走査を黒塗りの矩形で示し、第１超音波走査を白抜きの矩形で示している。図３は、図２に示す走査範囲を、第１の実施形態で行なわれる走査形態で走査する場合を例示した図である。具体的には、図３では、図２に示す第１領域が８本の走査線により形成され、第１領域と同一の領域である第２領域を４つに分割した分割領域が２本の走査線により形成される場合が示されている。

図３に例示する走査では、第１走査線から第２走査線の順で第２超音波走査が行われる。第２走査線の第２超音波走査が行なわれた後、第１走査線から第８走査線の順で第１超音波走査（１回目の第１超音波走査）が行なわれる。

そして、１回目の第１超音波走査が行なわれた後、第３走査線から第４走査線の順で第２超音波走査が行われる。第４走査線の第２超音波走査が行なわれた後、再び、第１走査線から第８走査線の順で第１超音波走査（２回目の第１超音波走査）が行なわれる。

そして、第５走査線から第６走査線の順で第２超音波走査が行われた後、再び、第１走査線から第８走査線の順で第１超音波走査（３回目の第１超音波走査）が行なわれる。

そして、第７走査線から第８走査線の順で第２超音波走査が行われた後、再び、第１走査線から第８走査線の順で第１超音波走査（４回目の第１超音波走査）が行なわれる。４回目の第１超音波走査以降についても、同様に、第２超音波走査と第１超音波走査とが交互に実行される。すなわち、第１の実施形態では、送受信回路１１０は、第１領域に対する第１超音波走査、及び、第２領域の一部（分割領域）に対する第２超音波走査を交互に実行する。

ここで、例えば、データ列のデータ長が「４」に設定され、表示されるフレーム間におけるデータ列の重複数が「３」に設定されている場合について説明する。かかる場合、ドプラ処理回路１４０は、１回目の第１超音波走査から４回目の第１超音波走査までに収集された反射波データから、第１フレーム用のドプラデータを生成する。すなわち、ドプラ処理回路１４０は、データ列のデータ長「４」に対応する４回分の第１超音波走査により収集された反射波データから、第１フレーム用のドプラデータを生成する。このドプラデータは、ドプラ画像データ（血流画像データ）の元となるデータである。そして、画像生成回路１５０は、第１フレーム用のドプラデータから、第１フレームのドプラ画像データを生成する。そして、制御回路１８０は、第１フレームのドプラ画像データが示す第１フレームのドプラ画像をディスプレイ１０３に表示させる。

次に、ドプラ処理回路１４０は、２回目の第１超音波走査から５回目の第１超音波走査までに収集された反射波データから、第２フレーム用のドプラデータを生成する。ここで、２回目の第１超音波走査から５回目の第１超音波走査までに収集された反射波データと、上述した１回目の第１超音波走査から４回目の第１超音波走査までに収集された反射波データとは、２回目の第１超音波走査から４回目の第１超音波までに収集された反射波データが重複している。すなわち、反射波データは、重複数「３」に相当する数だけ重複している。

そして、第２フレーム用のドプラデータから、第２フレームのドプラ画像データが生成される。そして、第２フレームのドプラ画像データが示す第２フレームのドプラ画像がディスプレイ１０３に表示される。同様に、３回目の第１超音波走査から６回目の第１超音波走査までに収集された反射波データから、第３フレーム用のドプラデータが生成される。すなわち、Ｎを正の整数とすると、Ｎ回目の第１超音波走査から（Ｎ＋３）回目の第１超音波走査までに収集された反射波データから、第Ｎフレーム用のドプラデータが生成される。

なお、１フレーム分の第２超音波走査は、図３に例示する場合、４フレーム分の第１超音波走査が完了すると完結する。図３に例示する場合では、血流画像の１フレームが表示される間に、第２領域を４つに分割した分割領域の画像（組織画像の一部）が更新される表示形態となる。ここで、制御回路１８０は、組織画像に血流画像を重畳し、組織画像及び血流画像をディスプレイ１０３に表示させる。

次に、第１超音波走査の一例について説明する。第１超音波走査では、送受信回路１１０は、超音波プローブ１０１を介して、各走査線で超音波送受信を１回のみ行なう。具体的には、送受信回路１１０は、第１超音波走査として、第１領域を形成する複数の走査線それぞれで１回ずつ超音波を送信し、超音波の反射波を受信する。そして、送受信回路１１０は、走査線ごとに、超音波の反射波に基づく反射波データを生成する。そして、送受信回路１１０は、このようにして反射波データを生成する処理を複数フレーム分繰り返す。そして、ドプラ処理回路１４０は、複数フレーム分の超音波の反射波に基づく反射波データに基づいて血流情報を推定する。そして、ドプラ処理回路１４０は、推定した血流情報を示すドプラデータを生成する。そして、画像生成回路１５０は、このドプラデータに基づいて、ドプラ画像データを生成する。

次に、第１の実施形態に係るＭＴＩフィルタ行列を生成する方法の一例について説明する。まず、ドプラ処理回路１４０は、複数の走査線で形成される第１領域での超音波送受信を各走査線で１回とする走査形態を繰り返すことで収集された同一位置の連続した反射波データのデータ列から、走査範囲の相関行列を計算する。

具体的には、ドプラ処理回路１４０は、以下に示す式（１）により相関行列「Ｒ_ｘｘ」を計算する。

ここで、式（１）に示す「ｘ_ｍ」は、ある位置「ｍ」におけるデータ列を列ベクトルとしたものである。列ベクトル「ｘ_ｍ」の長さ「Ｌ」は、１フレームのドプラデータ（血流情報）の推定計算に使用するデータ長である。例えば、図３に例示する場合、「Ｌ」は、「４」である。また、式（１）に示す「ｘ_ｍ ^Ｈ」は、「ｘ_ｍ」の各要素の複素共役を取った行列の転置行列を示す。

ここで、位置「ｍ」は、高フレームレート用超音波走査を行なう全空間で設定されるサンプル点の位置である。位置「ｍ」は、２次元走査の場合は、２次元座標系で示され、３次元走査の場合は、３次元座標系で示される。また、式（１）に示す「Ｍ」は、位置「ｍ」の総数である。

すなわち、ドプラ処理回路１４０は、式（１）により、複数のサンプル点それぞれで、データ列の自己相関行列を計算し、複数のサンプル点それぞれの自己相関行列の平均を計算する。これにより、ドプラ処理回路１４０は、第１領域の相関行列を計算する。相関行列「Ｒ_ｘｘ」は、式（１）により、Ｌ行Ｌ列の行列となる。なお、上述したように、相関行列が計算されるデータ列のデータ長「Ｌ」は、任意に変更可能である。また、相関行列が計算されるデータ列は、表示フレーム間で重複して設定可能である。

そして、ドプラ処理回路１４０は、相関行列の固有値及び当該固有値に対応する固有ベクトルを計算する。すなわち、ドプラ処理回路１４０は、相関行列「Ｒ_ｘｘ」から、Ｌ組の固有値及び固有ベクトルを計算する。そして、ドプラ処理回路１４０は、各固有値の大きさに基づいてＬ個の固有ベクトルを並べた行列「Ｖ」を設定する。そして、ドプラ処理回路１４０は、行列「Ｖ」のランクを低減した行列を、クラッタ成分を抑制するＭＴＩフィルタ行列として計算する。ドプラ処理回路１４０は、Ｌ個の固有ベクトルそれぞれをＬ個の列ベクトルとし、Ｌ個の列ベクトルを、固有値の大きい順に並べた行列を「Ｖ」として、以下の式（２）により、ＭＴＩフィルタ行列「Ｗ」を計算する。

ここで、式（２）に示す「Ｖ^Ｈ」は、「Ｖ」の複素共役転置行列である。また、式（２）の右辺において、「Ｖ」と「Ｖ^Ｈ」との間の行列は、Ｌ行Ｌ列の対角行列である。ＭＴＩフィルタ行列「Ｗ」は、式（２）により、Ｌ行Ｌ列の行列となる。ここで、低減されるランク数は、Ｌ行Ｌ列の対角行列の対角要素を何個「０」にするかにより、定まる。以下、低減されるランク数を「ランクカット数」と記載する。

固有値が大きい列ベクトル（固有ベクトル）は、ドプラ用の走査範囲内で、ドプラ効果による周波数偏移が小さい、すなわち、移動速度が低いクラッタ成分に対応する。式（２）は、行列「Ｖ」のランクを固有値の大きい方からランクカット数個分の成分をカットした行列を計算し、この行列に対して「Ｖ^Ｈ」による逆変換を行なう。この式（２）により、組織の動き成分（クラッタ成分）を除去するハイパスフィルタとして機能するＭＴＩフィルタ行列「Ｗ」を得ることができる。

ここで、ドプラ処理回路１４０は、例えば、予め設定された値、或いは、操作者が指定した値により、ランクカット数の値を決定する。以上のようにして、適応型ＭＴＩフィルタが生成される。そして、ドプラ処理回路１４０は、生成された適応型ＭＴＩフィルタに、データ列を入力することで血流情報を取得する。そして、画像生成回路１５０は、ドプラ処理回路１４０により取得された血流情報に基づいて、ドプラ画像データを生成する。

次に、第１の実施形態に係る解析回路１９０が実行する処理の一例について説明する。ここで、上述した第１超音波走査により収集された時系列のドプラデータが画像メモリ１６０に記憶された上で、画像メモリ１６０から時系列のドプラデータを読み出し、時系列のドプラデータに対して解析回路１９０がオフライン処理を実行する場合について説明する。このようなオフライン処理の対象となる時系列のドプラデータは、被検体Ｐの頸動脈に形成されたプラークを含む領域に対応するドプラデータであって、プラーク内の血流が描出されたドプラデータである。すなわち、このような時系列のドプラデータは、プラークを含む領域内の各走査線で超音波の送受信を１回とする超音波走査がフレーム方向において複数回実行されることにより収集された、プラークを含む領域内の同一の位置の複数の受信データからなる受信データ列に基づいて生成された適応型ＭＴＩフィルタに、受信データ列を入力することで得られる。なお、プラークは、解析対象の一例である。被検体Ｐには、感度を上げるために、造影剤が投与される場合がある。また、時系列のドプラデータは、例えば、複数心拍分のドプラデータである。

解析回路１９０の取得機能１９０ａは、まず、画像メモリ１６０から時系列のドプラデータを取得する。そして、解析回路１９０の解析機能１９０ｂは、時系列のドプラデータを解析し、プラーク内の血流を含む関心領域（解析ＲＯＩ（Interest Of Region）内の血流信号強度（第１血流信号強度）の時間変化を示す分布（第１分布）を生成する。なお、ここでいう分布（第１分布）は、第１血流信号強度の時間変化を示す分布を示す情報（分布情報）である。以下、分布情報のことを、単に、分布と表記する場合がある。

解析機能１９０ｂが実行する処理の一例について説明する。解析機能１９０ｂは、ドプラデータに基づくドプラ画像データが示すドプラ画像をディスプレイ１０３に表示させる。このとき、ディスプレイ１０３では、時系列順にドプラ画像が表示されて、ドプラ画像の動画表示が行われる。以下、ドプラ画像データとして、パワー画像データを例に挙げて説明するが、ドプラ画像データは、これに限られない。

図４〜８は、第１の実施形態に係る解析機能１９０ｂが実行する処理の一例について説明するための図である。解析機能１９０ｂは、時系列のドプラデータを画像生成回路１５０に送信し、時系列のドプラデータに基づく時系列のパワー画像データを画像生成回路１５０に生成させる。そして、解析機能１９０ｂは、画像生成回路１５０から時系列のパワー画像データを取得し、図４に示すように、時系列のパワー画像データに基づくパワー画像（ドプラ画像）１１の動画表示をディスプレイ１０３に行わせる。

パワー画像１１には、頸動脈の内壁１２に形成されたプラーク１３が描出されている。図４において、プラーク１３は、黒塗りの部分に対応する。また、パワー画像１１には、プラーク１３内の血流１４も描出されている。また、パワー画像１１には、頸動脈、及び、頸動脈内の血流（プラーク１３内の血流１４を除く）１５も描出されている。

ここで、血流１４の少なくとも一部を含むように関心領域（第１関心領域）１６が設定される。関心領域１６は、ユーザが入力装置１０２を操作することにより、複数のパワー画像１１のうちユーザにより指定されたパワー画像１１がディスプレイ１０３に静止画像として表示された状態で、手動で設定される。なお、解析機能１９０ｂが、関心領域１６を自動的に設定してもよい。例えば、解析機能１９０ｂは、パワー画像１１を示すパワー画像データに対して２値化処理を施して、パワー画像データからプラーク１３の領域を抽出する。そして、解析機能１９０ｂは、プラーク１３の領域の中で所定の閾値よりもパワー値が高い領域をプラーク１３内の血流１４の領域として特定する。そして、解析機能１９０ｂは、血流１４の領域の輪郭を関心領域１６として設定する。

また、頸動脈内の血流１５の少なくとも一部を含むように関心領域（第２関心領域）１７が設定される。関心領域１７は、関心領域１６と同様に、手動又は自動で設定される。ここで、解析機能１９０ｂは、関心領域１６，１７が設定されたパワー画像１１以外のパワー画像１１に対して、関心領域１６，１７が設定されたパワー画像１１における関心領域１６，１７の位置に対応する位置に、関心領域１６，１７を設定する。

関心領域１６が設定されると、解析機能１９０ｂは、時系列のドプラデータに基づいて、関心領域１６内の時系列のパワー値を生成する。ここで、解析機能１９０ｂは、時系列の全てのドプラデータに対して、パワー画像１１に設定された関心領域１６の位置のパワー値を特定する。関心領域１６内の時系列のパワー値は、関心領域１６内の血流１４の信号強度（第１血流信号強度）の時間変化を示す分布（第１分布）２１である。そして、図４に示すように、制御回路１８０は、横軸を時間とし、縦軸をパワー値により表される信号強度とする分布２１をディスプレイ１０３に表示させる。

ここで、プラーク内血流の信号強度（例えば、内腔側の血流の信号強度）は、プラークの剥がれやすさの指標となる。このため、分布２１は、医師などのユーザにとって、プラークの状態を容易に判断することが可能な情報である。

また、関心領域１７が設定されると、解析機能１９０ｂは、時系列のドプラデータに基づいて、関心領域１７内の時系列のパワー値を生成する。関心領域１７内の時系列のパワー値は、関心領域１７内の血流１５の信号強度（第２血流信号強度）の時間変化を示す分布（第４分布）２２である。そして、図４に示すように、制御回路１８０は、横軸を時間とし、縦軸をパワー値により表される信号強度とする分布２２をディスプレイ１０３に表示させる。このように、解析機能１９０ｂは、時系列のドプラデータを解析し、頸動脈内の血流１５を含む関心領域１７内の血流１５の信号強度の時間変化を示す分布２２を生成する。ここで、例えば、頸動脈内の血流１５により示される心拍と、プラーク１３内の血流１４により心拍との同期がとれている。

そして、解析機能１９０ｂは、図４及び図５に示す分布２２から、図６に示すように、１心拍の基準となる所定の時間幅（図６の例では、略０．９２［ｓｅｃ］）を有する分布２３を切り出す。そして、解析機能１９０ｂは、分布２２に対する分布２３の時間方向のズレであるラグを変化させつつ、分布２２と分布２３との相関係数を算出することで、図５に示すように、横軸を時間とし、縦軸を相関係数とする相関係数分布２４を算出する。相関係数は、１．０に近づくほど、分布２２の波形と分布２３の波形とが類似していることを示す指標値である。

相関係数分布２４において、略一定周期で、相関係数が１．０に近い変曲点２４ａが現れる。解析機能１９０ｂは、時間方向に隣接する２つの変曲点２４ａの時間間隔を、全ての隣接する２つの変曲点２４ａについて算出する。そして、解析機能１９０ｂは、算出した複数の時間間隔の平均値又は中央値を、被検体Ｐの１心拍の周期として算出する。このようにして、解析機能１９０ｂは、分布２２を基に算出された相関係数分布２４に基づいて、１心拍の周期を特定する。すなわち、解析機能１９０ｂは、分布２２に基づいて、１心拍の周期を特定する。

そして、解析機能１９０ｂは、特定した１心拍の周期ごとに、分布２１から、関心領域１６内の血流１４の信号強度（第１血流信号強度）の時間変化を示す分布（第２分布）２５（図７参照）を切り出す。このようにして、解析機能１９０ｂは、分布２１から、１心拍の周期の時間幅を有する複数の分布２５を切り出す。すなわち、解析機能１９０ｂは、分布２１を分割することにより複数の分布２５を得る。

同様に、解析機能１９０ｂは、特定した１心拍の周期ごとに、分布２２から、関心領域１７内の血流１５の信号強度（第２血流信号強度）の時間変化を示す分布（第５分布）２６（図７参照）を切り出す。このようにして、解析機能１９０ｂは、分布２２から、１心拍の周期の時間幅を有する複数の分布２６を切り出す。すなわち、解析機能１９０ｂは、分布２２を分割することにより複数の分布２６を得る。

なお、解析機能１９０ｂは、複数の分布２５及び複数の分布２６をディスプレイ１０３に表示させてもよい。

そして、解析機能１９０ｂは、複数の分布２５の平均値又は中央値を、図８に示すように、１心拍の周期分の関心領域１６内の血流１４の信号強度の時間変化を示す分布（第３分布）２７として生成する。すなわち、解析機能１９０ｂは、複数の分布２５に対して平滑化処理を行って、横軸を時間とし、縦軸を信号強度とする分布２７を生成する。このような平滑化処理を行うことで、例えば、複数の分布２５のうち、ノイズ等の影響による異常な分布２５の影響を抑制することができる。なお、分布２７は、１心拍分の関心領域１６内の血流１４の信号強度の時間変化を示すグラフ（第１グラフ）でもある。このように、解析機能１９０ｂは、分布２１を基に算出された複数の分布２５に基づいて、第１グラフを生成する。すなわち、解析機能１９０ｂは、分布２１に基づいて、第１グラフを生成する。上述したように、解析機能１９０ｂは、複数の分布２５の平均値又は中央値等の統計値を分布２７として生成する。また、解析機能１９０ｂは、複数心拍分のドプラデータを解析し、分布２１を分割することにより得られた複数の分布２５を合成して分布２７を生成する。

同様に、解析機能１９０ｂは、複数の分布２６の平均値又は中央値を、図８に示すように、１心拍の周期分の関心領域１７内の血流１５の信号強度の時間変化を示す分布（第６分布）２８として生成する。すなわち、解析機能１９０ｂは、複数の分布２６に対して平滑化処理を行って、横軸を時間とし、縦軸を信号強度とする分布２８を生成する。なお、分布２８は、１心拍分の関心領域１７内の血流１５の信号強度の時間変化を示すグラフ（第２グラフ）でもある。このように、解析機能１９０ｂは、分布２２を基に生成された複数の分布２６に基づいて、第２グラフを生成する。すなわち、解析機能１９０ｂは、分布２２に基づいて、第２グラフを生成する。上述したように、解析機能１９０ｂは、複数の分布２６の平均値又は中央値等の統計値を分布２８として生成する。また、解析機能１９０ｂは、複数心拍分のドプラデータを解析し、分布２２を分割することにより得られた複数の分布２６を合成して分布２８を生成する。

そして、制御回路１８０は、分布２７及び分布２８をディスプレイ１０３に表示させる。ここで、分布２７は、医師などのユーザにとって、プラークの状態を容易に判断することが可能な情報である。

そして、解析機能１９０ｂは、ユーザにとって、プラークの状態を容易に判断することが可能な情報である各種の指標値を計算する。例えば、解析機能１９０ｂは、関心領域１６内の血流１４の信号強度（第１血流信号強度）の時間変化に基づく指標値を計算する。解析機能１９０ｂは、このような指標値として、プラーク１３の内壁１２からの剥離の可能性に係る指標値を計算する。内壁１２は、血管壁の一例である。解析機能１９０ｂは、１心拍あたりの指標値を計算する。指標値は、例えば、頸動脈の活動性を示す。例えば、解析機能１９０ｂは、指標値として、分布２７における信号強度の最大値Ｉ１を特定する。なお、解析機能１９０ｂは、指標値として、分布２７における信号強度の最小値Ｉ２を特定してもよい。なお、図８の例では、時間Ｔ１における信号強度の値が、信号強度の最大値Ｉ１となり、時間Ｔ２における信号強度の値が、信号強度の最小値Ｉ２となる。

また、解析機能１９０ｂは、指標値として、信号強度の最大値Ｉ１と信号強度の最小値Ｉ２との比又は差を計算してもよい。例えば、解析機能１９０ｂは、信号強度の最大値Ｉ１と信号強度の最小値Ｉ２との比として、信号強度の最大値Ｉ１を信号強度の最小値Ｉ２で除した値（Ｉ１／Ｉ２）、又は、信号強度の最小値Ｉ２を信号強度の最大値Ｉ１で除した値（Ｉ２／Ｉ１）を計算してもよい。

また、解析機能１９０ｂは、信号強度の最大値Ｉ１と信号強度の最小値Ｉ２との差として、信号強度の最大値Ｉ１から信号強度の最小値Ｉ２を減じた値（Ｉ１−Ｉ２）、又は、信号強度の最小値Ｉ２から信号強度の最大値Ｉ１を減じた値（Ｉ２−Ｉ１）を計算してもよい。

また、解析機能１９０ｂは、指標値として、分布２７における信号強度の最大値Ｉ１に対応する時間Ｔ１から所定時間Ｔ（例えば、０．２［ｓｅｃ］）前の時間Ｔ３における信号強度の値Ｉ３と最大値Ｉ１との差（Ｉ１−Ｉ３）を所定時間Ｔで除した値（（Ｉ１−Ｉ３）／Ｔ）を計算してもよい。

また、解析機能１９０ｂは、指標値として、単位時間（例えば、１ｓｅｃ）あたりの第１グラフ（分布２７）の傾きを示す値を計算してもよい。例えば、解析機能１９０ｂは、指標値として上述した値（（Ｉ１−Ｉ３）／Ｔ）を計算する際に、所定時間Ｔを単位時間とすることで、単位時間あたりの第１グラフの傾きを示す指標値を計算することができる。

また、解析機能１９０ｂは、指標値として、所定の時間範囲における、第１グラフ（分布２７）と、第１グラフの横軸とで囲まれる面積の値を計算してもよい。所定の時間範囲としては、例えば、１心拍の周期の開始から終了までの範囲が挙げられる。しかしながら、所定の時間範囲は、これに限られず、任意の時間範囲であってもよい。

また、解析機能１９０ｂは、図８に示すように、分布２８における信号強度が最大となる時相Ｔ４を特定し、指標値として、特定した時相Ｔ４における関心領域１６内の血流１４の信号強度の値Ｉ４を特定することで信号強度の値Ｉ４を計算してもよい。

また、解析機能１９０ｂは、図８に示すように、分布２８における信号強度が最小となる時相Ｔ５を特定し、指標値として、特定した時相Ｔ５における関心領域１６内の血流１４の信号強度の値Ｉ５を特定することで信号強度の値Ｉ５を計算してもよい。

また、解析機能１９０ｂは、指標値として、時系列のパワー画像データについて、プラーク領域の大きさと、プラーク内の血流領域の大きさとの比を計算してもよい。例えば、解析機能１９０ｂは、パワー画像データ毎に、パワー画像データに対して２値化処理を施して、パワー画像データからプラーク１３の領域を抽出する。そして、解析機能１９０ｂは、プラーク１３の領域の中で所定の閾値よりもパワー値が高い領域をプラーク１３内の血流１４の領域として特定する。そして、解析機能１９０ｂは、プラーク１３の領域のピクセルの数を、プラーク１３の領域の大きさ（面積）Ｓｐとして算出する。また、解析機能１９０ｂは、プラーク１３内の血流１４の領域のピクセルの数を、血流１４の領域の大きさＳｂとして算出する。そして、解析機能１９０ｂは、パワー画像データ毎に、指標値として、プラーク１３の領域の大きさＳｐを血流１４の領域の大きさＳｂで除した値（Ｓｐ／Ｓｂ）、又は、血流１４の領域の大きさＳｂをプラーク１３の領域の大きさＳｐで除した値（Ｓｂ／Ｓｐ）を計算する。このようにして、解析機能１９０ｂは、時系列の指標値として、プラーク領域の大きさとプラーク内の血流領域の大きさとの比（時系列の比）を計算する。

上述した方法により、解析機能１９０ｂは、上述した分布２１に基づいて各種の指標値を生成する。そして、制御回路１８０は、各種の指標値をディスプレイ１０３に表示させる。

次に、図９を用いて、制御回路１８０及び解析回路１９０が実行する解析処理の流れの一例について説明する。図９は、第１の実施形態に係る制御回路１８０及び解析回路１９０が実行する解析処理の流れの一例を説明するためのフローチャートである。なお、解析処理は、上述した第１超音波走査により収集された時系列のドプラデータが画像メモリ１６０に記憶された状態で、入力装置１０２が、ユーザから解析処理を実行する指示を受け付けた場合に実行される。

図９に示すように、解析回路１９０の取得機能１９０ａは、画像メモリ１６０から時系列のドプラデータを取得する（ステップＳ１０１）。そして、解析回路１９０の解析機能１９０ｂは、プラーク１３内の血流１４の少なくとも一部を含むように関心領域１６を設定する（ステップＳ１０２）。また、ステップＳ１０２では、解析機能１９０ｂは、頸動脈内の血流１５の少なくとも一部を含むように関心領域１７を設定する。

そして、解析機能１９０ｂは、時系列のドプラデータに基づいて、関心領域１６内の血流１４の信号強度の時間変化を示す分布（第１分布）２１を生成する（ステップＳ１０３）。また、ステップ１０３では、解析機能１９０ｂは、時系列のドプラデータに基づいて、関心領域１７内の血流１５の信号強度の時間変化を示す分布（第４分布）２２を生成する。

そして、解析機能１９０ｂは、１心拍の基準となる所定の時間幅を有する分布２３を切り出す（ステップＳ１０４）。そして、解析機能１９０ｂは、分布２２に対する分布２３の時間方向のズレであるラグを変化させつつ、分布２２と分布２３との相関係数を算出することで、相関係数分布２４を算出する（ステップＳ１０５）。

そして、解析機能１９０ｂは、相関係数分布２４に基づいて、１心拍の周期を特定する（ステップＳ１０６）。そして、解析機能１９０ｂは、分布２１から、１心拍の周期の時間幅を有する複数の分布２５を切り出す（ステップＳ１０７）。また、ステップＳ１０７では、解析機能１９０ｂは、分布２２から、１心拍の周期の時間幅を有する複数の分布２６を切り出す。

解析機能１９０ｂは、複数の分布２５に基づいて、分布（第３分布）２７を生成する（ステップＳ１０８）。また、ステップＳ１０８では、解析機能１９０ｂは、複数の分布２６に基づいて、分布（第６分布）２８を生成する。

そして、解析機能１９０ｂは、指標値を計算する（ステップＳ１０９）。そして、制御回路１８０は、分布２７及び分布２８並びに指標値をディスプレイ１０３に表示させ（ステップＳ１１０）、解析処理を終了する。すなわち、ステップＳ１１０では、制御回路１８０は、各種の分布等の生成結果、及び、各種の指標値等の計算結果をディスプレイ１０３に表示させる。

以上、第１の実施形態に係る超音波診断装置１について説明した。第１の実施形態では、上述したように、ユーザにとってプラークの状態を容易に判断することが可能な各種の分布及び各種の指標値を生成する。例えば、第１の実施形態では、ユーザがプラークの剥がれやすさを容易に判断することが可能な各種の分布及び各種の指標値を生成する。したがって、第１の実施形態に係る超音波診断装置１によれば、ユーザにとってプラークの状態を容易に判断することが可能な情報を生成することができる。

また、第１の実施形態によれば、各種の分布及び各種の指標値をディスプレイに表示させるため、ユーザに、プラークの状態を容易に判断させることができる。例えば、第１の実施形態によれば、プラークの剥がれやすさの程度の判断やプラークが剥がれるリスクの判定をユーザに容易に行わせることができる。

なお、第１の実施形態において、プラーク内の微細な血流に関する血流情報を推定可能であれば、撮像モードとして、カラードプラモードやパワードプラモードを用いてもよい。

（第１の実施形態の第１の変形例）
第１の実施形態では、解析機能１９０ｂが、分布２２を基に算出された相関係数分布２４に基づいて、１心拍の周期を特定する場合について説明した。しかしながら、解析機能１９０ｂが、分布２１を基に算出された相関係数分布に基づいて、１心拍の周期を特定してもよい。そこで、このような変形例を第１の実施形態の第１の変形例として説明する。

第１の実施形態の第１の変形例では、解析機能１９０ｂは、上述した分布２３を切り出した方法と同様の方法で、図４に示す分布２１から、１心拍の基準となる所定の時間幅を有する分布（以下、切り出し分布と称する）を切り出す。そして、解析機能１９０ｂは、分布２１に対する切り出し分布の時間方向のズレであるラグを変化させつつ、分布２１と切り出し分布との相関係数を算出することで、相関係数分布を算出する。

相関係数分布において、略一定周期で、相関係数が１．０に近い変曲点が現れる。解析機能１９０ｂは、時間方向に隣接する２つの変曲点の時間間隔を、全ての隣接する２つの変曲点について算出する。そして、解析機能１９０ｂは、算出した複数の時間間隔の平均値又は中央値を、被検体Ｐの１心拍の周期として算出する。このようにして、解析機能１９０ｂは、分布２１を基に算出された相関係数分布に基づいて、１心拍の周期を特定する。すなわち、解析機能１９０ｂは、分布２１に基づいて１心拍の周期を特定する。

（第１の実施形態の第２の変形例）
また、第１の実施形態では、解析機能１９０ｂが、分布２１から切り出された全ての分布２５を用いて、分布２７を生成する場合について説明した。しかしながら、解析機能１９０ｂは、分布２１から切り出された全ての分布２５を用いずに、一部の分布２５を用いて、分布２７を生成してもよい。例えば、解析機能１９０ｂは、分布２７を生成する際に、再現性に乏しい分布２５を用いないようにしてもよい。そこで、このような実施形態を、第１の実施形態の第２の変形例として説明する。

例えば、第１の実施形態の第２の変形例では、解析機能１９０ｂは、各分布２５に対して、再現性の度合を算出するための再現性関数のような評価関数を用いて、再現性の度合を算出する。そして、解析機能１９０ｂは、再現性の度合が閾値未満となる分布２５を用いずに、再現性の度合が閾値以上となる分布２５を用いて、分布２７を生成する。すなわち、解析機能１９０ｂは、再現性の度合が閾値以上であるという所定の条件に合致する分布２５に基づいて、分布２７を生成する。

なお、解析機能１９０ｂは、上述した相関係数が閾値未満となる分布２５を用いずに、相関係数が閾値以上となる分布２５を用いて分布２７を生成してもよい。すなわち、解析機能１９０ｂは、相関係数が閾値以上であるという所定の条件に合致する分布２５に基づいて、分布２７を生成してもよい。

更に他の例について説明すると、例えば、解析機能１９０ｂは、図７に示す全ての分布２５のそれぞれにおいて、最大の信号強度を特定する。そして、解析機能１９０ｂは、全ての分布２５について特定された最大の信号強度の和を分布２５の数で除することにより、最大の信号強度の平均値を算出する。

そして、解析機能１９０ｂは、分布２５毎に、最大の信号強度の平均値と、分布２５における最大の信号強度との差を算出する。そして、解析機能１９０ｂは、算出した差が閾値以上となる分布２５を、分布２７を生成する際に用いないようにする。すなわち、解析機能１９０ｂは、全ての分布２５のうち、算出した差が閾値未満となる分布２５のみを用いて、分布２７を生成する。このように、解析機能１９０ｂは、分布２７を生成する際に、再現性に乏しい分布２５を用いない。すなわち、解析機能１９０ｂは、算出した差が閾値未満となるという所定の条件に合致する分布２５に基づいて、分布２７を生成する。

第１の実施形態の第２の変形例によれば、解析機能１９０ｂは、分布２７の精度が低くなるような再現性に乏しい分布２５を用いずに分布２７を生成するので、分布２７の精度の低下を抑制することができる。

（第１の実施形態の第３の変形例）
解析機能１９０ｂは、複数の位置それぞれで計算された指標値に基づいて、指標値に応じた色が割り当てられた解析結果画像（パラメトリック画像）を生成してもよい。そこで、このような実施形態を、第１の実施形態の第３の変形例として説明する。

第３の変形例では、解析機能１９０ｂは、例えば、関心領域１６がプラーク１３内の血流１４を含むように、関心領域１６をパワー画像１１（図４参照）上の複数の位置に移動させる。図１０は、第１の実施形態の第３の変形例に係る関心領域１６の一例を示す図である。図１０に示すように、解析機能１９０ｂは、３ピクセル×３ピクセル（合計９ピクセル）の関心領域１６を、プラーク１３内の血流１４を含むように、パワー画像１１上の複数の位置に移動させる。

そして、解析機能１９０ｂは、パワー画像１１上の各位置において、上述した指標値を計算する。そして、解析機能１９０ｂは、各位置において、計算された指標値を関心領域１６の中央ピクセル１６ａの位置に対応する指標値とする。そして、解析機能１９０ｂは、複数の位置それぞれで計算された指標値に応じた色が割り当てられた解析結果画像を生成する。すなわち、解析機能１９０ｂは、複数の位置それぞれで計算された指標値に基づいて、指標値に応じた色が割り当てられた解析結果画像を生成する。そして、制御回路１８０は、解析結果画像をディスプレイ１０３に表示させる。解析結果画像は、画像の一例である。

第３の変形例では、ユーザにとってプラークの状態がより直感的に把握しやすい解析結果画像を生成する。このため、第３の変形例によれば、ユーザにとってプラークの状態をより容易に判断させることが可能な情報を生成することができる。

（第１の実施形態の第４の変形例）
第１の実施形態では、時系列のドプラデータが画像メモリ１６０に記憶された上で、画像メモリ１６０から時系列のドプラデータを読み出し、時系列のドプラデータに対して解析回路１９０がオフライン処理を実行する場合について説明した。しかしながら、解析回路１９０は、オンライン処理を行っても良い。そこで、このような実施形態を第１の実施形態の第４の変形例として説明する。

第４の変形例では、受信回路１１０ｂにより反射波データが生成される度に、ドプラ処理回路１４０は、反射波データに基づいてドプラデータを生成する。そして、解析回路１９０の取得機能１９０ａ及び解析機能１９０ｂは、ドプラ処理回路１４０によりドプラデータが生成される度に、ドプラデータを用いて、上述した各種の処理を実行する。このようにして、第４の変形例では、リアルタイムで処理が行われる。

（第１の実施形態の第５の変形例）
次に、第１の実施形態の第５の変形例について説明する。第１の実施形態では、解析対象がプラーク１３（プラーク１３内の血流）であり、解析機能１９０ｂが、プラーク１３の内壁１２からの剥離の可能性に係る指標値を計算する場合について説明した。

しかしながら、解析対象が腫瘍につながる栄養血管であってもよい。例えば、第５の変形例では、処理の対象となる時系列のドプラデータが、被検体Ｐの腫瘍につながる栄養血管を含む領域に対応するドプラデータであって、栄養血管内の血流が描出されたドプラデータである。

そして、解析機能１９０ｂは、このようなドプラデータに対して、第１の実施形態の処理と同様の処理を行って、腫瘍の活動性に係る各種の指標値を計算する。このような指標値は、ユーザにとって、栄養血管の状態、延いては、腫瘍の状態を容易に判断することが可能な情報である。

また、解析対象が、糖尿病に罹患している被検体Ｐの指先の末梢血管であってもよい。この場合、例えば、処理の対象となる時系列のドプラデータが、被検体Ｐの指先の末梢血管を含む領域に対応するドプラデータであって、末梢血管内の血流が描出されたドプラデータである。

そして、解析機能１９０ｂは、このようなドプラデータに対して、第１の実施形態の処理と同様の処理を行って、末梢血管の活動性に係る各種の指標値を計算する。このような指標値は、ユーザにとって、末梢血管の状態を容易に判断することが可能な情報である。

したがって、第５の変形例によれば、ユーザに被検体Ｐの腫瘍又は末梢血管の状態を容易に判断させることが可能な情報を生成することができる。

（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態について説明する。図１１は、第２の実施形態に係る医用画像処理装置３００の構成の一例を示す図である。図１１に示すように、医用画像処理装置３００は、ネットワーク５００を介して、超音波診断装置２００及び画像保管装置４００に接続される。なお、図１１に示す構成はあくまでも一例であり、図示する超音波診断装置２００、画像保管装置４００及び医用画像処理装置３００以外にも、端末装置などの種々の装置がネットワーク５００に接続されてもよい。

超音波診断装置２００は、上述した超音波診断装置１と同様に、第１超音波走査により時系列のドプラデータ（パワーデータ）及び時系列のドプラ画像データ（パワー画像データ）を収集する。そして、超音波診断装置２００は、収集した時系列のドプラデータ及び時系列のドプラ画像データを画像保管装置４００及び医用画像処理装置３００に送信する。

画像保管装置４００は、超音波診断装置２００によって収集された時系列のドプラデータ及び時系列のドプラ画像データを保管する。例えば、画像保管装置４００は、サーバ装置等のコンピュータ機器によって実現される。画像保管装置４００は、ネットワーク５００を介して超音波診断装置２００から時系列のドプラデータ及び時系列のドプラ画像データを取得し、取得した時系列のドプラデータ及び時系列のドプラ画像データを装置内又は装置外に設けられたハードディスク又は光ディスク等のメモリに記憶させる。また、画像保管装置４００は、医用画像処理装置３００からの要求に応じて、メモリに記憶させた時系列のドプラデータ及び時系列のドプラ画像データを医用画像処理装置３００に送信する。

医用画像処理装置３００は、ネットワーク５００を介して超音波診断装置２００及び画像保管装置４００から時系列のドプラデータ及び時系列のドプラ画像データを取得し、取得した時系列のドプラデータ及び時系列のドプラ画像データを処理する。例えば、医用画像処理装置３００は、超音波診断装置２００又は画像保管装置４００から時系列のドプラデータ及び時系列のドプラ画像データを取得し、取得した時系列のドプラデータ及び時系列のドプラ画像データを後述するメモリ３２０に格納し、メモリ３２０に記憶された時系列のドプラデータ及び時系列のドプラ画像データに対して各種処理を行う。そして、医用画像処理装置３００は、処理後の各種の分布及び各種の指標値等を後述するディスプレイ３４０に表示させる。医用画像処理装置３００は、解析装置の一例である。

図１１に示すように、医用画像処理装置３００は、通信インターフェース３１０と、メモリ３２０と、入力装置３３０と、ディスプレイ３４０と、処理回路３５０とを有する。

通信インターフェース３１０は、処理回路３５０に接続され、ネットワーク５００を介して接続された超音波診断装置２００及び画像保管装置４００との間で行われる各種データの伝送、及び、超音波診断装置２００及び画像保管装置４００との間で行われる通信を制御する。例えば、通信インターフェース３１０は、ネットワークカードやネットワークアダプタ、ＮＩＣ（Network Interface Controller）等によって実現される。例えば、通信インターフェース３１０は、超音波診断装置２００又は画像保管装置４００から時系列のドプラデータ及び時系列のドプラ画像データを受信し、受信した時系列のドプラデータ及び時系列のドプラ画像データを処理回路３５０に出力する。

メモリ３２０は、処理回路３５０に接続され、各種データを記憶する。例えば、メモリ３２０は、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク又は光ディスクによって実現される。本実施形態では、メモリ３２０は、超音波診断装置２００又は画像保管装置４００から受信した時系列のドプラデータ及び時系列のドプラ画像データを記憶する。

また、メモリ３２０は、処理回路３５０の処理に用いられる種々の情報や、処理回路３５０による処理結果等を記憶する。例えば、メモリ３２０は、処理回路３５０によって生成された表示用の画像データ等を記憶する。メモリ３２０は、記憶部の一例である。

入力装置３３０は、処理回路３５０に接続され、操作者から受け付けた入力操作を電気信号に変換して処理回路３５０に出力する。例えば、入力装置３３０は、種々の設定などを行うためのトラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード、操作面へ触れることで入力操作を行うタッチパッド、表示画面とタッチパッドとが一体化されたタッチスクリーン、光学センサを用いた非接触入力装置、又は、音声入力装置によって実現される。

ディスプレイ３４０は、処理回路３５０に接続され、処理回路３５０から出力される各種情報及び各種画像を表示する。例えば、ディスプレイ３４０は、液晶モニタやＣＲＴモニタ等によって実現される。例えば、ディスプレイ３４０は、操作者の指示を受け付けるためのＧＵＩや、種々の表示用の画像、処理回路３５０による種々の処理結果を表示する。ディスプレイ３４０は、表示部の一例である。

処理回路３５０は、入力装置３３０を介して操作者から受け付けた入力操作に応じて、医用画像処理装置３００が有する各構成要素を制御する。例えば、処理回路３５０は、プロセッサによって実現される。本実施形態では、処理回路３５０は、通信インターフェース３１０から出力された時系列のドプラデータ及び時系列のドプラ画像データをメモリ３２０に記憶させる。

図１１に示すように、処理回路３５０は、取得機能３５１と、解析機能３５２と、表示制御機能３５３とを有する。ここで、例えば、図１１に示す処理回路３５０の構成要素である取得機能３５１、解析機能３５２及び表示制御機能３５３の各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態でメモリ３２０に記憶されている。処理回路３５０は、各プログラムをメモリ３２０から読み出し、読み出した各プログラムを実行することで各プログラムに対応する機能を実現する。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路３５０は、図１１の処理回路３５０内に示された各機能を有することとなる。

なお、取得機能３５１、解析機能３５２及び表示制御機能３５３の全ての処理機能がコンピュータによって実行可能な１つのプログラムの形態で、メモリ３２０に記憶されていてもよい。この場合、処理回路３５０は、プログラムをメモリ３２０から読み出し、読み出したプログラムを実行することでプログラムに対応する取得機能３５１、解析機能３５２及び表示制御機能３５３を実現する。

取得機能３５１は、上述した取得機能１９０ａに対応する。取得機能３５１は、メモリ３２０に記憶されている時系列のドプラデータ及び時系列のドプラ画像データを用いて、取得機能１９０ａと同様の処理を行う。取得機能３５１は、取得部の一例である。

解析機能３５２は、上述した解析機能１９０ｂに対応する。解析機能３５２は、解析機能１９０ｂと同様の処理を行う。解析機能３５２は、解析部の一例である。

表示制御機能３５３は、上述した制御回路１８０の表示制御機能に対応する。表示制御機能３５３は、制御回路１８０の表示制御機能と同様の処理を行う。表示制御機能３５３は、表示制御部の一例である。

以上、第２の実施形態に係る医用画像処理装置３００について説明した。第２の実施形態に係る医用画像処理装置３００によれば、上述した超音波診断装置１と同様に、ユーザにプラーク、腫瘍又は末梢血管の状態を容易に判断させることが可能な情報を生成することができる。

以上述べた少なくとも１つの実施形態又は変形例によれば、ユーザに被検体Ｐの各種の状態を容易に判断させることが可能な情報を生成することができる。

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同様に、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ものである。

１ 超音波診断装置
１８０ 制御回路
１９０ａ，３５１ 取得機能
１９０ｂ，３５２ 解析機能
３００ 医用画像処理装置
３５３ 表示制御機能

Claims (31)

1. 血管に形成された解析対象内の血流が描出された時系列のドプラ画像データを取得する取得部と、
   前記時系列のドプラ画像データを解析し、前記解析対象内の前記血流を含む第１関心領域内の第１血流信号強度の時間変化に基づく指標値を計算する解析部と、
   を備える、解析装置。
2. 前記解析部は、前記血管の活動性を示す前記指標値を計算する、請求項１に記載の解析装置。
3. 前記解析対象は、プラークであり、
   前記解析部は、前記プラークの血管壁からの剥離の可能性に係る前記指標値を計算する、請求項１又は２に記載の解析装置。
4. 前記解析対象は、腫瘍につながる栄養血管であり、
   前記解析部は、前記腫瘍の活動性に係る前記指標値を計算する、請求項１又は２に記載の解析装置。
5. 前記解析対象は、末梢血管であり、
   前記解析部は、前記末梢血管の活動性に係る前記指標値を計算する、請求項１又は２に記載の解析装置。
6. 前記解析部は、１心拍あたりの前記指標値を計算する、請求項１〜５のいずれか１つに記載の解析装置。
7. 前記解析部は、前記第１血流信号強度の時間変化を示す第１分布情報を生成する、請求項１〜６のいずれか１つに記載の解析装置。
8. 前記解析部は、前記第１分布情報に基づいて、前記第１血流信号強度の時間変化を示す第１グラフを生成する、請求項７に記載の解析装置。
9. 前記解析部は、単位時間あたりの前記第１グラフの傾きを示す前記指標値を計算する、請求項８に記載の解析装置。
10. 前記解析部は、前記第１分布情報に基づいて、前記指標値を計算する、請求項７〜９のいずれか１つに記載の解析装置。
11. 前記解析部は、複数の位置それぞれで計算された前記指標値に基づいて、前記指標値に応じた色が割り当てられた画像を生成する、請求項１〜１０のいずれか１つに記載の解析装置。
12. 前記取得部は、複数心拍分の前記ドプラ画像データを取得し、
    前記解析部は、複数心拍分の前記ドプラ画像データを解析し、前記第１分布情報を分割することにより得られた複数の第２分布情報を合成して第３分布情報を生成する、請求項７〜１０のいずれか１つに記載の解析装置。
13. 前記解析部は、前記指標値として、前記第３分布情報における前記第１血流信号強度の最大値又は最小値を計算する、請求項１２に記載の解析装置。
14. 前記解析部は、前記指標値として、前記第３分布情報における前記第１血流信号強度の最大値と最小値との比又は差を計算する、請求項１２に記載の解析装置。
15. 前記解析部は、前記指標値として、前記第３分布情報における前記第１血流信号強度の最大値に対応する時間から所定時間前の時間における前記第１血流信号強度と前記最大値との差を前記所定時間で除した値を計算する、請求項１２に記載の解析装置。
16. 前記解析部は、横軸を時間とし縦軸を前記第１血流信号強度とする前記第１グラフを生成し、前記指標値として、所定の時間範囲における前記第１グラフと前記横軸とで囲まれる面積の値を計算する、請求項８に記載の解析装置。
17. 前記解析部は、前記指標値として、前記時系列のドプラ画像データについて、前記プラークの領域の大きさと、前記プラーク内の血流領域の大きさとの比を計算する、請求項３に記載の解析装置。
18. 前記解析部は、前記第１分布情報に基づいて、１心拍の周期を特定し、前記１心拍の周期分の前記第１血流信号強度の時間変化を示す前記第３分布情報を生成する、請求項１２に記載の解析装置。
19. 前記解析部は、前記１心拍の周期に基づいて前記第１分布情報を分割することにより得られた複数の前記第２分布情報を合成して前記第３分布情報を生成する、請求項１８に記載の解析装置。
20. 前記解析部は、前記複数の第２分布情報の統計値を前記第３分布情報として生成する、請求項１２に記載の解析装置。
21. 前記解析部は、前記複数の第２分布情報のうち、所定の条件に合致する第２分布情報に基づいて、前記第３分布情報を生成する、請求項１９又は２０に記載の解析装置。
22. 前記時系列のドプラ画像データには、更に、前記血管が描出され、
    前記解析部は、前記時系列のドプラ画像データを解析し、前記血管内の血流を含む第２関心領域内の第２血流信号強度の時間変化を示す第４分布情報を生成する、請求項１〜２１のいずれか１つに記載の解析装置。
23. 前記解析部は、前記第４分布情報に基づいて、前記第２血流信号強度の時間変化を示す第２グラフを生成する、請求項２２に記載の解析装置。
24. 前記取得部は、複数心拍分の前記ドプラ画像データを取得し、
    前記解析部は、複数心拍分の前記ドプラ画像データを解析し、前記第４分布情報を分割することにより得られた複数の第５分布情報を合成して第６分布情報を生成する、請求項２２又は２３に記載の解析装置。
25. 前記解析部は、前記第６分布情報における前記第２血流信号強度が最大又は最小となる時相を特定し、前記指標値として、前記時相における前記第１血流信号強度の値を計算する、請求項２４に記載の解析装置。
26. 前記指標値を表示部に表示させる表示制御部を備える、請求項１〜２５のいずれか１つに記載の解析装置。
27. 前記第１グラフを表示部に表示させる表示制御部を備える、請求項８に記載の解析装置。
28. 前記取得部は、複数心拍分の前記ドプラ画像データを取得し、
    前記解析部は、前記複数心拍分のドプラ画像データを解析し、前記血管内の血流を含む第２関心領域内の第２血流信号強度の時間変化を示す第４分布情報を生成し、前記第４分布情報に基づいて、１心拍の周期を特定し、前記１心拍の周期分の前記第１血流信号強度の時間変化を示す第３分布情報を生成する、請求項１に記載の解析装置。
29. 前記取得部は、前記解析対象を含む領域内の各走査線で超音波の送受信を１回とする超音波走査がフレーム方向において複数回実行されることにより収集された、前記領域内の同一の位置の複数の受信データからなる受信データ列に基づいて生成された適応型ＭＴＩ（Motion Target Indicator）フィルタに、前記受信データ列を入力することで得られた前記時系列のドプラ画像データを取得する、請求項１〜２８のいずれか１つに記載の解析装置。
30. 前記取得部は、造影剤が投与された被検体の前記血管に形成された前記解析対象内の血流が描出された前記時系列のドプラ画像データを取得する、請求項１〜２９のいずれか１つに記載の解析装置。
31. 血管に形成された解析対象内の血流が描出された時系列のドプラ画像データを取得し、
    前記時系列のドプラ画像データを解析し、前記解析対象内の前記血流を含む第１関心領域内の第１血流信号強度の時間変化に基づく指標値を計算する、
    処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。