JP2021164573A - 装置およびプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、本実施形態に係る超音波診断装置100の構成例を示す図である。図1に示すように、超音波診断装置100は、超音波プローブ1と、入力装置(入力部)3と、表示装置(表示部)5と、装置本体7とを有する。
(ステップS301)
被検体Pに対する超音波の送受信により、Bモード処理回路75は、BモードRAWデータを生成し、生成されたBモードRAWデータをRAWデータメモリに記憶する。画像生成回路79は、RAWデータメモリから読み出されたBモードRAWデータに基づいて、Bモード画像を生成する。表示装置5は、Bモード画像を表示する。なお、シネ表示モードが実行されている場合、本ステップにおいて、表示装置5は、スクロール操作に応じたシネめくりにより、Bモード画像を表示する。
入力装置3を介してフリーズ操作が実行される(ステップS302のYes)と、ステップS303の処理が実行される。入力装置3を介してフリーズ操作が実行されなければ、(ステップS302のNo)と、ステップS301の処理が実行される。なお、シネ表示モードが実行されている場合、入力装置3を介してIMT計測指示が入力(例えば、IMT計測開始用のボタンの押下)されると、ステップS303に処理が実行される。また、シネ表示モードが実行されている場合、本ステップにおいて入力装置3を介してIMT計測指示が入力されなければ、ステップS301において上述したシネめくりが実行される。
処理回路87は、取得機能873により、表示装置5に表示されているBモード画像を、内部記憶回路81または画像メモリ83から取得する。処理回路87は、内部記憶回路81から学習済みモデルを読み出す。
処理回路87は、検出機能875により、取得されたBモード画像を学習済みモデルに入力する。これにより、処理回路87は、学習済みモデルからトレースラインの座標と最大位置の座標とを出力する。処理回路87は、最大位置の座標に基づいて、IMTの最大値を計算する。なお、処理回路87は、トレースラインに沿った複数のIMTの平均値などを計算してもよい。
処理回路87は、画像処理機能877により、トレースラインの座標と最大位置の座標とを用いて、トレースラインと最大位置とを所定の表示態様で、取得されたBモード画像に重畳する。これにより、処理回路87は、重畳画像を生成する。
表示装置5は、生成された重畳画像を、IMTの最大値とともに表示する。図4は、表示装置5に表示された重畳画像SIの一例を示す図である。図4では、重畳画像SIにおけるBモード画像として、右総頸動脈が表示されている。重畳画像SIには、右総頸動脈の近位壁と遠位壁とにおいて、IMTに関するトレースラインTLが点線で表示されている。また、重畳画像SIには、IMTの最大値や平均値が表示される。
入力装置3を介してIMTの計測の終了指示が入力される(ステップS307のYes)と、IMT検出処理は終了する。入力装置3を介してIMTの計測の終了指示が入力されない場合(ステップS307のNo)と、ステップS301以降の処理が繰り返される。
図5に示すように、図6乃至図11に示すような第2超音波データが、多層化のネットワークMLNに入力される。学習装置は、多層化のネットワークMLNからの出力データと、多層化のネットワークMLNに入力された第2超音波データに対応する正解データとを差分する。学習装置は、当該差分(誤差)が略0となりように、多層化のネットワークMLNにおける複数のパラメータを、例えば、誤差逆伝搬法により調整する。学習装置は、複数のパラメータが調整された多層化のネットワークMLNに対して、当該調整に用いられた第2超音波データと異なる第2超音波データを入力する。以下同様にして、学習装置は、多層化のネットワークMLNにおける複数のパラメータをさらに調整する。多層化のネットワークMLNに対する学習処理は、例えば非特許文献1等に記載されている既存の方法を適宜利用することができるため、説明は省略する。
本応用例における第1超音波データおよび第2超音波データは、ボリュームデータである。このため、本応用例における習済みモデルは、実施形態における学習済みモデルと異なる。第1超音波データに対応するボリュームデータは、被検体Pに対する超音波の送受信により、画像生成回路79により生成される。応用例における学習済みモデルは、第1超音波データに対応するボリュームデータが入力されると、入力されたボリュームデータにおける複数の断面各々の頸動脈の血管壁のトレースラインとIMTの最大位置とを出力する。複数の断面は、例えば、頸動脈の短軸断面に直交し、頸動脈の芯線の少なくとも一部を含む画像である。
(ステップS1201)
被検体Pに対する超音波の送受信により、Bモード処理回路75は、BモードRAWデータを生成し、生成されたBモードRAWデータに基づいてボリュームデータを生成する。Bモード処理回路75は、生成されたボリュームデータを、内部記憶回路81に記憶させる。他の処理は、ステップS301と同様なため、説明は省略する。
入力装置3を介してフリーズ操作が実行される(ステップS1202のYes)と、ステップS1203の処理が実行される。入力装置3を介してフリーズ操作が実行されなければ、(ステップS1202のNo)と、ステップS1201の処理が実行される。他の処理は、ステップS302と同様なため、説明は省略する。
処理回路87は、取得機能873により、表示装置5に表示されているBモード画像に対応するボリュームデータを、内部記憶回路81から取得する。処理回路87は、内部記憶回路81から学習済みモデルを読み出す。処理回路87は、画像処理機能877により、3断面に対応する3つのBモード画像を生成する。
処理回路87は、検出機能875により、取得されたボリュームデータを学習済みモデルに入力する。これにより、処理回路87は、学習済みモデルから3断面各々におけるトレースラインの座標と最大位置の座標とを出力する。他の処理は、ステップS304と同様なため、説明は省略する。
処理回路87は、画像処理機能877により、トレースラインの座標と最大位置の座標とを用いて、トレースラインと最大位置とを所定の表示態様で、生成された3つのBモード画像に重畳する。これにより、処理回路87は、3つの重畳画像を生成する。
表示装置5は、生成された3つの重畳画像を、IMTの最大値とともに表示する。本応用例においては、図4に示すようなBモード画像が、3断面について表示される。他の処理は、ステップS306と同様なため、説明は省略する。
入力装置3を介してIMTの計測の終了指示が入力される(ステップS1207のYes)と、IMT検出処理は終了する。入力装置3を介してIMTの計測の終了指示が入力されない場合(ステップS1207のNo)と、ステップS1201以降の処理が繰り返される。
本応用例に関するモデル生成処理について、図5を用いて説明する。トレーニングデータとして多層化のネットワークMLNに入力される複数の第2超音波データは、多ノイズデータを有するボリュームデータと、プラーク有無データを有するボリュームデータと、厚み相違データを有するボリュームデータと、分岐有無データを有するボリュームデータと、非平行データを有するボリュームデータである。また、第2超音波データは、非平行データと、プラーク有無データと、厚み相違データと、分岐有無データと、多ノイズデータとのうち少なくとも2つを有するボリュームデータであってもよい。
3 入力装置
5 表示装置
7 装置本体
9 医用画像処理装置、医用画像処理サーバ装置、またはクラウドコンピューティング
71 超音波送信回路
73 超音波受信回路
75 Bモード処理回路
77 ドプラ処理回路
79 画像生成回路
81 内部記憶回路
83 画像メモリ
85 通信インタフェース
87 処理回路
100 超音波診断装置
871 システム制御機能
873 取得機能
875 検出機能
877 画像処理機能
Claims (6)
- 被検体の頸動脈に対して超音波を送受信して得られたBモードデータに基づく第1超音波データを取得する取得部と、
複数の第2超音波データ各々における頸動脈の内膜中膜複合体厚と前記複数の第2超音波データとを用いて学習された学習済みモデルに前記第1超音波データを入力することで、前記第1超音波データにおける頸動脈の内膜中膜複合体厚を検出する検出部と、
を備える装置。 - 前記複数の第2超音波データは、前記超音波による走査断面と頸動脈とが非平行である超音波データと、プラークを有する頸動脈またはプラークを有さない頸動脈に関する超音波データと、プラークの厚みが頸動脈の血流方向に沿った位置に応じて異なる超音波データと、分岐部分を有する頸動脈または分岐部分を有さない頸動脈に関する超音波データと、信号対雑音比が所定閾値未満である超音波データと、を有する、
請求項1に記載の装置。 - 前記複数の第2超音波データは、前記超音波による走査断面と頸動脈とが非平行である超音波データと、プラークを有する頸動脈またはプラークを有さない頸動脈に関する超音波データと、プラークの厚みが頸動脈の血流方向に沿った位置に応じて異なる超音波データと、分岐部分を有する頸動脈または分岐部分を有さない頸動脈に関する超音波データと、のうち少なくとも一つを有する、
請求項1に記載の装置。 - 前記第1超音波データおよび前記第2超音波データは、Bモード画像に対応し、
前記検出部は、前記学習済みモデルにより、前記第1超音波データにおける頸動脈の血管壁のトレースラインと前記内膜中膜複合体厚の最大値の位置とを検出し、
前記検出されたトレースラインと前記最大値の位置とを、前記第1超音波データに対応するBモード画像に重畳することにより、重畳画像を生成する画像処理部をさらに備えた、
請求項1乃至3のうちいずれか一項に記載の装置。 - 前記第1超音波データおよび前記第2超音波データは、ボリュームデータであって、
前記検出部は、前記学習済みモデルにより、前記第1超音波データに対応するボリュームデータにおける複数の断面各々の頸動脈の血管壁のトレースラインと前記内膜中膜複合体厚の最大値の位置とを検出し、
前記検出されたトレースラインと前記最大値の位置とを、前記複数の断面に対応する複数のBモード画像にそれぞれ重畳することにより、複数の重畳画像を生成する画像処理部をさらに備えた、
請求項1乃至3のうちいずれか一項に記載の装置。 - コンピュータに、
被検体の頸動脈に対して超音波を送受信して得られたBモードデータに基づく第1超音波データを取得し、
複数の第2超音波データ各々における頸動脈の内膜中膜複合体厚と前記複数の第2超音波データとを用いて学習された学習済みモデルに前記第1超音波データを入力することで、前記第1超音波データにおける頸動脈の内膜中膜複合体厚を検出すること、
を実現させるプログラム。
Priority Applications (1)
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2020
- 2020-04-07 JP JP2020069038A patent/JP2021164573A/ja active Pending
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