JP2022158712A - 超音波診断装置、画像処理装置、及び画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】バックグラウンドで行われる処理の状態を操作者に提示すること。【解決手段】実施形態に係る超音波診断装置は、画像取得部と、輪郭候補取得部と、輪郭決定部とを備える。画像取得部は、超音波スキャンにより超音波画像データを取得する。輪郭候補取得部は、組織の機能を示す定量値に基づいて、複数の輪郭情報の候補を取得し、複数の輪郭情報の候補を超音波画像データに重畳して表示部に表示させる。輪郭決定部は、複数の輪郭情報の候補から、輪郭情報を決定する。【選択図】 図２

Description

本明細書及び図面に開示の実施形態は、超音波診断装置、画像処理装置、及び画像処理プログラムに関する。

医用分野では、超音波プローブの複数の振動子（圧電振動子）を用いて発生させた超音波を利用して、被検体内部を画像化する超音波診断装置が使用されている。超音波診断装置は、超音波診断装置に接続された超音波プローブから被検体内に超音波を送信させ、反射波に基づくエコー信号を生成し、画像処理によって所望の超音波画像を得る。

超音波診断装置による心エコー検査では、表示画像のフリーズ操作後に、操作者が直近の複数心拍から手動で最適と考えられる心拍を選択し、選択した心拍に対応する超音波画像に対し、種々の計測及び解析が行われる。超音波画像の計測及び解析の手法としては、例えば、心筋の壁運動解析を行う２次元ＷＭＴ（Wall Motion Tracking）及び３次元ＷＭＴや、左室駆出率等を自動で算出するＡｕｔｏ＿ＥＦ（Automated Ejection Fraction）等が挙げられる。

Ａｕｔｏ＿ＥＦは、実際の心臓の形態と、予め構築されたデータベースに登録された特徴（心臓の外観、左室心内膜等）を照合してパターン認識を行い、同様のパターンを有した心臓を探し出して左室心内膜を検出し、各心拍における心臓の機能を示す定量値として、拡張末期左室容積（ＥＤＶ）、収縮末期左室容積（ＥＳＶ）、左室駆出率（ＥＦ）等を算出する方法である。

国際公開第２０１０／１３４５１２号

本明細書及び図面に開示の実施形態が解決しようとする課題の一つは、組織の機能を示す定量値に見合った複数の輪郭情報を操作者に提示することである。

ただし、本明細書等に開示の実施形態により解決される課題は上記課題に限られない。後述する実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を、本明細書等に開示の実施形態が解決する他の課題として位置づけることもできる。

実施形態に係る超音波診断装置は、画像取得部と、輪郭候補取得部と、輪郭決定部とを備える。画像取得部は、超音波スキャンにより超音波画像データを取得する。輪郭候補取得部は、組織の機能を示す定量値に基づいて、複数の輪郭情報の候補を取得し、複数の輪郭情報の候補を超音波画像データに重畳して表示部に表示させる。輪郭決定部は、複数の輪郭情報の候補から、輪郭情報を決定する。

図１は、第１の実施形態に係る画像処理装置を設ける超音波診断装置の構成の一例を示す概略図。 図２は、第１の実施形態に係る画像処理装置の機能の一例を示すブロック図。 図３は、第１の実施形態に係る画像処理装置において、Ｂモード画像の表示例を示す図。 図４は、第１の実施形態に係る画像処理装置において、サムネイル画像の表示例を示す図。 図５は、第１の実施形態に係る画像処理装置の動作の一例をフローチャートとして示す図。 図６は、第１の実施形態に係る画像処理装置において、学習時におけるデータフローの一例を示す説明図。 図７は、第１の実施形態に係る画像処理装置において、運用時におけるデータフローの一例を示す説明図。 図８は、第１の実施形態に係る画像処理装置において、輪郭情報の候補を示す表示画面の例を示す図。 図９は、第１の実施形態に係る画像処理装置において、輪郭情報の候補を示す表示画面の例を示す図。 図１０は、第２の実施形態に係る画像処理装置を含む医用画像システムの構成の一例を示す概略図。 図１１は、第２の実施形態に係る画像処理装置の機能の一例を示すブロック図。 図１２は、第２の実施形態に係る画像処理装置の動作の一例をフローチャートとして示す図。

以下、図面を参照しながら、超音波診断装置、画像処理装置、及び画像処理プログラムの実施形態について詳細に説明する。

実施形態に係る画像処理装置は、医用画像を生成する医用画像診断装置の一部として設けられる。以下、第１の実施形態において、画像処理装置が、医用画像診断装置としての超音波診断装置の一部として設けられる場合について説明する。しかし、その場合に限定されるものではない。例えば、画像処理装置は、医用画像診断装置としての単純Ｘ線装置、Ｘ線透視撮影装置、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置、及び核医学診断装置等の一部として設けられる場合であってもよい。また、実施形態に係る画像処理装置は、医用画像診断装置によって取得された医用画像データを処理する、医用画像診断装置とは別に設置されていてもよい。以下、第２の実施形態において、画像処理装置が、医用画像診断装置とは別に設置される場合について説明する。

（第１の実施形態）
第１の実施形態に係る画像処理装置は、医用画像診断装置としての超音波診断装置の一部に設けられるものである。

図１は、実施形態に係る画像処理装置を設ける超音波診断装置の構成の一例を示す概略図である。

図１は、実施形態に係る画像処理装置１０を設ける超音波診断装置１を示す。超音波診断装置１は、画像処理装置１０と、超音波プローブ２０と、入力インターフェース３０と、ディスプレイ４０と、生体信号センサ５０とを示す。なお、画像処理装置１０に、超音波プローブ２０と、入力インターフェース３０と、ディスプレイ４０と、生体信号センサ５０とのうちの少なくとも１個を加えた装置を画像処理装置と称する場合もある。以下の説明では、画像処理装置１０の外部に、超音波プローブ２０と、入力インターフェース３０と、ディスプレイ４０と、生体信号センサ５０との全てが備えられる場合について説明する。

画像処理装置１０は、送受信回路１１と、Ｂモード処理回路１２と、ドプラ処理回路１３と、画像生成回路１４と、画像メモリ１５と、ネットワークインターフェース１６と、処理回路１７と、メインメモリ１８とを備える。回路１１～１４は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ:Application Specific Integrated Circuit）等によって構成されるものである。しかしながら、その場合に限定されるものではなく、回路１１～１４の機能の全部又は一部は、処理回路１７がプログラムを実行することで実現されるものであってもよい。

送受信回路１１は、送信回路及び受信回路（図示省略）を有する。送受信回路１１は、処理回路１７による制御の下、超音波の送受信における送信指向性と受信指向性とを制御する。なお、送受信回路１１が画像処理装置１０に設けられる場合について説明するが、送受信回路１１は、超音波プローブ２０に設けられてもよいし、画像処理装置１０と超音波プローブ２０との両方に設けられてもよい。なお、送受信回路１１は、送受信部の一例である。

送信回路は、パルス発生回路、送信遅延回路、及びパルサ回路等を有し、超音波振動子に駆動信号を供給する。パルス発生回路は、所定のレート周波数で、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。送信遅延回路は、超音波プローブ２０の超音波振動子から発生される超音波をビーム状に集束し、送信指向性を決定するために必要な圧電振動子ごとの遅延時間を、パルス発生回路が発生する各レートパルスに対し与える。また、パルサ回路は、レートパルスに基づくタイミングで、超音波振動子に駆動パルスを印加する。送信遅延回路は、各レートパルスに対し与える遅延時間を変化させることで、圧電振動子面から送信される超音波ビームの送信方向を任意に調整する。

受信回路は、アンプ回路、Ａ／Ｄ（Analog to Digital）変換器、及び加算器等を有し、超音波振動子が受信したエコー信号を受け、このエコー信号に対して各種処理を行ってエコーデータを生成する。アンプ回路は、エコー信号をチャンネル毎に増幅してゲイン補正処理を行う。Ａ／Ｄ変換器は、ゲイン補正されたエコー信号をＡ／Ｄ変換し、デジタルデータに受信指向性を決定するのに必要な遅延時間を与える。加算器は、Ａ／Ｄ変換器によって処理されたエコー信号の加算処理を行ってエコーデータを生成する。加算器の加算処理により、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る。

Ｂモード処理回路１２は、処理回路１７による制御の下、受信回路からエコーデータを受信し、対数増幅、及び包絡線検波処理等を行って、信号強度が輝度の明るさで表現されるデータ（２次元又は３次元データ）を生成する。このデータは、一般に、Ｂモードデータと呼ばれる。なお、Ｂモード処理回路１２は、Ｂモード処理部の一例である。

なお、Ｂモード処理回路１２は、フィルタ処理により、検波周波数を変化させることで、映像化する周波数帯域を変えることができる。Ｂモード処理回路１２のフィルタ処理機能を用いることにより、コントラストハーモニックイメージング（ＣＨＩ：Contrast Harmonic Imaging）や、ティッシュハーモニックイメージング（ＴＨＩ：Tissue Harmonic Imaging）等のハーモニックイメージングを実行可能である。すなわち、Ｂモード処理回路１２は、造影剤が注入された被検体の反射波データから、造影剤（微小気泡、バブル）を反射源とするハーモニック成分の反射波データ（高調波データ又は分周波データ）と、被検体内の組織を反射源とする基本波成分の反射波データ（基本波データ）とを分離することができる。Ｂモード処理回路１２は、また、ハーモニック成分の反射波データ（受信信号）から、造影画像データを生成するためのＢモードデータを生成することができ、また、基本波成分の反射波データ（受信信号）から、基本波（ファンダメンタル）画像データを生成するためのＢモードデータを生成することができる。

また、Ｂモード処理回路１２のフィルタ処理機能を用いることによるＴＨＩにおいて、被検体の反射波データから、ハーモニック成分の反射波データ（受信信号）である高調波データ又は分周波データを分離することができる。そして、Ｂモード処理回路１２は、ハーモニック成分の反射波データ（受信信号）から、ノイズ成分を除去した組織画像データを生成するためのＢモードデータを生成することができる。

さらに、ＣＨＩやＴＨＩのハーモニックイメージングを行なう際、Ｂモード処理回路１２は、上述したフィルタ処理を用いた方法とは異なる方法により、ハーモニック成分を抽出することができる。ハーモニックイメージングでは、振幅変調（ＡＭ：Amplitude Modulation）法や位相変調（ＰＭ：Phase Modulation）法、ＡＭ法及びＰＭ法を組み合わせたＡＭＰＭ法と呼ばれる映像法が行なわれる。ＡＭ法、ＰＭ法及びＡＭＰＭ法では、同一の走査線に対して振幅や位相が異なる超音波送信を複数回行なう。これにより、送受信回路１１は、各走査線で複数の反射波データ（受信信号）を生成し出力する。そして、Ｂモード処理回路１２は、各走査線の複数の反射波データ（受信信号）を、変調法に応じた加減算処理することで、ハーモニック成分を抽出する。そして、Ｂモード処理回路１２は、ハーモニック成分の反射波データ（受信信号）に対して包絡線検波処理等を行なって、Ｂモードデータを生成する。

例えば、ＰＭ法が行なわれる場合、送受信回路１１は、処理回路１７が設定したスキャンシーケンスにより、例えば（－１，１）のように、位相極性を反転させた同一振幅の超音波を、各走査線で２回送信させる。そして、送受信回路１１は、「－１」の送信による受信信号と、「１」の送信による受信信号とを生成し、Ｂモード処理回路１２は、これら２つの受信信号を加算する。これにより、基本波成分が除去され、２次高調波成分が主に残存した信号が生成される。そして、Ｂモード処理回路１２は、この信号に対して包絡線検波処理等を行なって、ＴＨＩのＢモードデータやＣＨＩのＢモードデータを生成する。

又は、例えば、ＴＨＩでは、受信信号に含まれる２次高調波成分と差音成分とを用いて映像化を行なう方法が実用化されている。差音成分を用いた映像化法では、例えば、中心周波数が「ｆ１」の第１基本波と、中心周波数が「ｆ１」より大きい「ｆ２」の第２基本波とを合成した合成波形の送信超音波を、超音波プローブ２０から送信させる。この合成波形は、２次高調波成分と同一の極性を持つ差音成分が発生するように、互いの位相が調整された第１基本波の波形と第２基本波の波形とを合成した波形である。送受信回路１１は、合成波形の送信超音波を、位相を反転させながら、例えば、２回送信させる。かかる場合、例えば、Ｂモード処理回路１２は、２つの受信信号を加算することで、基本波成分が除去され、差音成分及び２次高調波成分が主に残存したハーモニック成分を抽出した後、包絡線検波処理等を行なう。

ドプラ処理回路１３は、処理回路１７による制御の下、受信回路からのエコーデータから速度情報を周波数解析し、平均速度、分散、パワー等の移動体の移動情報を多点について抽出したデータ（２次元又は３次元データ）を生成する。このデータは、一般に、ドプラデータと呼ばれる。ここで、移動体とは、例えば、血流や、心壁等の組織、造影剤である。なお、ドプラ処理回路１３は、ドプラ処理部の一例である。

画像生成回路１４は、処理回路１７による制御の下、超音波プローブ２０が受信したエコー信号に基づいて、所定の輝度レンジで表現された超音波画像を画像データとして生成する。例えば、画像生成回路１４は、超音波画像として、Ｂモード処理回路１２によって生成された２次元のＢモードデータから反射波の強度を輝度にて表したＢモード画像を生成する。また、画像生成回路１４は、超音波画像として、ドプラ処理回路１３によって生成された２次元のドプラデータから移動態情報を表す平均速度画像、分散画像、パワー画像、又は、これらの組み合わせ画像としてのカラードプラ画像を生成する。なお、画像生成回路１４は、画像生成部の一例である。

ここで、画像生成回路１４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（スキャンコンバート）し、表示用の超音波画像データを生成する。具体的には、画像生成回路１４は、超音波プローブ２０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１４は、スキャンコンバート以外に、種々の画像処理として、例えば、スキャン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１４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。

すなわち、Ｂモードデータ及びドプラデータは、スキャン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１４が生成するデータは、スキャン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。画像生成回路１４は、スキャンコンバート処理前の２次元超音波画像データから、表示用の２次元超音波画像データを生成する。

さらに、画像生成回路１４は、Ｂモード処理回路１２によって生成された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１４は、ドプラ処理回路１３によって生成された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。画像生成回路１４は、「３次元のＢモード画像データや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１４は、３次元メモリに記憶されたボリュームデータをディスプレイ４０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レンダリング処理を行なう。画像生成回路１４は、レンダリング処理として、例えば、断面再構成法（ＭＰＲ：Multi Planer 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を行う。また、画像生成回路１４は、レンダリング処理として、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）処理を行う。

画像メモリ１５は、例えば、磁気的若しくは光学的記録媒体、又は半導体メモリ等のプロセッサにより読み取り可能な記録媒体等を有する。画像メモリ１５は、処理回路１７の制御による制御の下、画像生成回路１４によって生成された、心拍データに対応付けられた複数心拍分の超音波画像データを保存する。画像メモリ１５に保存された複数の超音波画像データは、被検体の心拍データと１心拍（１つの心周期）単位で対応付けられる。具体的には、例えば画像メモリ１５に保存された各超音波画像データは、１心拍に対応する心拍データに対応付けられる。

なお、画像メモリ１５は、１心拍分の超音波画像データを１つの画像データとして保存してもよいし、複数心拍分の超音波画像データを１つの画像データにまとめて保存してもよい。また、画像メモリ１５は、処理回路１７の制御による制御の下、画像生成回路１４によって生成された超音波画像データを、２次元データとしてのみならず、ボリュームデータとして記憶してもよい。なお、画像メモリ１５は、記憶部の一例である。

ネットワークインターフェース１６は、ネットワークの形態に応じた種々の情報通信用プロトコルを実装する。ネットワークインターフェース１６は、この各種プロトコルに従って、超音波診断装置１と、外部の画像管理装置６０及び画像処理装置７０等の他の機器とを接続する。この接続には、電子ネットワークを介した電気的な接続等を適用することができる。ここで、電子ネットワークとは、電気通信技術を利用した情報通信網全般を意味し、無線／有線の病院基幹のＬＡＮ（Local Area Network）やインターネット網のほか、電話通信回線網、光ファイバ通信ネットワーク、ケーブル通信ネットワーク及び衛星通信ネットワーク等を含む。

また、ネットワークインターフェース１６は、非接触無線通信用の種々のプロトコルを実装してもよい。この場合、画像処理装置１０は、例えば超音波プローブ２０と、ネットワークを介さず直接にデータ送受信することができる。なお、ネットワークインターフェース１６は、ネットワーク接続部の一例である。

処理回路１７は、専用又は汎用のＣＰＵ（central processing unit）、ＭＰＵ（micro processor unit）、又はＧＰＵ（Graphics Processing Unit）の他、ＡＳＩＣ、及び、プログラマブル論理デバイス等を意味する。プログラマブル論理デバイスとしては、例えば、単純プログラマブル論理デバイス（ＳＰＬＤ：simple programmable logic device）、複合プログラマブル論理デバイス（ＣＰＬＤ：complex programmable logic device）、及び、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：field programmable gate array）等が挙げられる。

また、処理回路１７は、単一の回路によって構成されてもよいし、複数の独立した回路要素の組み合わせによって構成されてもよい。後者の場合、メインメモリ１８は回路要素ごとに個別に設けられてもよいし、単一のメインメモリ１８が複数の回路要素の機能に対応するプログラムを記憶するものであってもよい。なお、処理回路１７は、処理部の一例である。

メインメモリ１８は、ＲＡＭ（random access memory）、フラッシュメモリ（flash memory）等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等によって構成される。メインメモリ１８は、ＵＳＢ（universal serial bus）メモリ及びＤＶＤ（digital video disk）等の可搬型メディアによって構成されてもよい。メインメモリ１８は、処理回路１７において用いられる各種処理プログラム（アプリケーションプログラムの他、ＯＳ（operating system）等も含まれる）や、プログラムの実行に必要なデータを記憶する。また、ＯＳに、操作者に対するディスプレイ４０への情報の表示にグラフィックを多用し、基礎的な操作を入力インターフェース３０によって行うことができるＧＵＩ（graphical user interface）を含めることもできる。なお、メインメモリ１８は、記憶部の一例である。

超音波プローブ２０は、前面部に複数個の微小な振動子（圧電素子）を備え、スキャン対象を含む領域、例えば管腔体を含む領域に対して超音波の送受波を行う。各振動子は電気音響変換素子であり、送信時には電気パルスを超音波パルスに変換し、また、受信時には反射波を電気信号（受信信号）に変換する機能を有する。超音波プローブ２０は小型、軽量に構成されており、ケーブル（又は無線通信）を介して画像処理装置１０に接続される。

超音波プローブ２０は、スキャン方式の違いにより、リニア型、コンベックス型、及びセクタ型等の種類に分けられる。また、超音波プローブ２０は、アレイ配列次元の違いにより、アジマス方向に１次元（１Ｄ）的に複数個の振動子が配列された１Ｄアレイプローブと、アジマス方向かつエレベーション方向に２次元（２Ｄ）的に複数個の振動子が配列された２Ｄアレイプローブとの種類に分けられる。なお、１Ｄアレイプローブは、エレベーション方向に少数の振動子が配列されたプローブを含む。

ここで、３Ｄスキャン、つまり、ボリュームスキャンが実行される場合、超音波プローブ２０として、リニア型、コンベックス型、及びセクタ型等のスキャン方式を備えた２Ｄアレイプローブが利用される。又は、ボリュームスキャンが実行される場合、超音波プローブ２０として、リニア型、コンベックス型、及びセクタ型等のスキャン方式を備え、エレベーション方向に機械的に揺動する機構を備えた１Ｄプローブが利用される。後者のプローブは、メカ４Ｄプローブとも呼ばれる。

入力インターフェース３０は、操作者によって操作が可能な入力デバイスと、入力デバイスからの信号を入力する入力回路とを含む。入力デバイスは、トラックボール、スイッチ、マウス、キーボード、操作面に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デバイス、及び音声入力デバイス等によって実現される。操作者により入力デバイスが操作されると、入力回路はその操作に応じた信号を生成して処理回路１７に出力する。なお、入力インターフェース３０は、入力部の一例である。

ディスプレイ４０は、例えば液晶ディスプレイやＯＬＥＤ（Organic Light Emitting Diode）ディスプレイ等の一般的な表示出力装置により構成される。ディスプレイ４０は、処理回路１７の制御に従って各種情報を表示する。なお、ディスプレイ４０は、表示部の一例である。

生体信号センサ５０は、超音波走査される被検体から生体信号を検出する。生体信号センサ５０は、生体信号として、例えば、被検体のＥＣＧ（心電図波形：Electrocardiogram）信号を電気信号として検出する。生体信号センサ５０は、検出されたＥＣＧ信号にデジタル化処理を含む各種処理を施した上で、心拍データとして画像処理装置１０に送信する。なお、生体信号センサ５０は、生体信号として、ＥＣＧに加え／代え、脳波、脈拍、及び呼吸等の被検体から発せられる周期性を有する他の信号を検出してもよい。

また、図１は、画像処理装置１０の外部機器である画像管理装置６０と画像処理装置７０とを示す。画像管理装置６０は、例えば、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）サーバであり、ネットワークＮを介してデータ送受信可能に超音波診断装置１等の機器に接続される。画像管理装置６０は、超音波診断装置１によって生成された超音波画像等の医用画像をＤＩＣＯＭファイルとして管理する。

画像処理装置７０は、ネットワークＮを介してデータ送受信可能に超音波診断装置１や画像管理装置６０等の機器に接続される。画像処理装置７０としては、例えば、超音波診断装置１によって生成された超音波画像に対して各種画像処理を施すワークステーションや、タブレット端末等の携帯型情報処理端末等が挙げられる。なお、画像処理装置７０はオフラインの装置であって、超音波診断装置１によって生成された超音波画像を可搬型の記憶媒体を介して読み出し可能な装置であってもよい。

続いて、画像処理装置１０の機能について説明する。

図２は、画像処理装置１０の機能の一例を示すブロック図である。

処理回路１７は、メインメモリ１８、又は、処理回路１７内のメモリに記憶されたコンピュータプログラム（例えば、画像処理プログラム）を読み出して実行することで、画像取得機能１７１と、記憶制御機能１７２と、サムネイル生成機能１７３と、定量値取得機能１７４と、輪郭候補取得機能１７５と、輪郭決定機能１７６とを実現する。以下、機能１７１～１７６がコンピュータプログラムによって実現される場合を例に挙げて説明するが、機能１７１～１７６の全部又は一部は、画像処理装置１０にＡＳＩＣ等の回路等の機能として設けられるものであってもよい。

ここで、超音波診断装置による心エコー検査では、表示された超音波画像のフリーズ操作後に、操作者が直近の複数心拍から手動で最適と考えられる心拍を選択し、選択した心拍に対応する超音波画像に対し、種々の計測及び解析が行われることで心臓の機能を示す定量値が取得される。心臓の機能を示す定量値の第１の取得手法としては、心筋の壁運動解析を行う２次元ＷＭＴ（Wall Motion Tracking）及び３次元ＷＭＴや、左室駆出率等を自動で算出するＡｕｔｏ＿ＥＦ（Automated Ejection Fraction）等が挙げられる。Ａｕｔｏ＿ＥＦは、実際の心臓の形態と、予め構築されたデータベースに登録された特徴（心臓の外観、左室心内膜等）を照合してパターン認識を行い、同様のパターンを有した心臓を探し出して左室心内膜を検出（トレース）し、各心拍の定量値として、拡張末期左室容積（ＥＤＶ）、収縮末期左室容積（ＥＳＶ）、左室駆出率（ＥＦ）等を算出する方法である。超音波画像の計測及び解析の第１の手法によれば、医師等の操作者の設定情報がない状態で輪郭のトレースすることになるので、トレース結果、ひいては、ＥＦ等の定量値が、操作者が所望するものと異なることがある。

また、心臓の機能を示す定量値の第２の取得手法としては、超音波画像データと定量値とを予め関連付けてデータベースを生成し、データベースを参照して所望の超音波画像データに対応する定量値を取得する技術がある。例えば、心臓の機能を示す定量値の取得処理に、機械学習が用いられる。また、機械学習として（畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）や畳み込み深層信念ネットワーク（ＣＤＢＮ：Convolutional Deep Belief Network）等の、多層のニューラルネットワークを用いた深層学習が用いられる。超音波画像の計測及び解析の第２の手法によれば、取得される定量値と、同一の超音波画像から取得される輪郭に基づく定量値とが異なってしまうことがある。また、第２の手法によれば、ＥＦ等の駆出率が取得された超音波画像が根拠として残っていないので、操作者は、後に（例えば、手術の前後）、超音波画像上で行うべき輪郭のトレース結果の修正等を行うことができない。

そこで、処理回路１７は、後述の機能１７１～１７６を実現する。

画像取得機能１７１は、送受信回路１１と、Ｂモード処理回路１２と、ドプラ処理回路１３と、画像生成回路１４等を制御して、超音波プローブ２０を用いた超音波スキャンにより超音波画像データを取得する機能を含む。具体的には、画像取得機能１７１は、超音波画像データとして、Ｍモード画像データや、Ｂモード画像データや、ドプラ画像データ等を取得する。また、画像取得機能１７１は、画像生成回路１４によって生成された各超音波画像データを超音波画像としてディスプレイ４０にライブ表示させる機能を含む。なお、画像取得機能１７１は、画像取得部の一例である。

図３は、Ｂモード画像の表示例を示す図である。

図３は、超音波画像としてのＢモード画像を含む表示画面を示す。この表示画面は、ライブ表示される第ｎフレームのＢモード画像Ｂｎ（動画像データ）を含む。ｎは、１以上の整数である。第ｎフレームのＢモード画像Ｂｎ上に第ｎ＋１フレームのＢモード画像Ｂｎ＋１が重畳されてＢモード画像の表示が更新されることで、Ｂモード画像がライブ表示される。なお、表示画面には図示しないが、表示画面は、心拍データ（例えば、心電図波形）を含んでいてもよい。

図２の説明に戻って、記憶制御機能１７２は、生体信号センサ５０から出力された心拍データを取得し、画像生成回路１４によって生成された複数の超音波画像データを心拍データに対応付けて画像メモリ１５に逐次保存（一次的に保存）する機能を含む。記憶制御機能１７２は、複数の超音波画像データを画像メモリ１５に逐次保存するとともに、心拍データを複数の超音波画像データと対応付けて別のメモリ（図示省略）に逐次保存してもよい。また、記憶制御機能１７２は、複数の超音波画像データを取得した期間における、被検体の複数心拍に関する心拍データを取得してもよい。

また、記憶制御機能１７２は、入力インターフェース３０によって受け付けられた保存指示に係る特定フレームの超音波画像データに対応する複数フレームの超音波画像データを動画像データとして画像メモリ１５に保存（二次的に保存）する機能を含む。なお、記憶制御機能１７２は、記憶制御部の一例である。

サムネイル生成機能１７３は、入力インターフェース３０によって受け付けられた保存指示に係る特定フレームの超音波画像データのサムネイルを示すサムネイル画像データを生成する機能を含む。また、サムネイル生成機能１７３は、サムネイル画像データをサムネイル画像としてディスプレイ４０に表示させる機能を含む。なお、サムネイル生成機能１７３は、生成部の一例である。

図４は、サムネイル画像の表示例を示す図である。

図４は、サムネイル画像を含む表示画面を示す。この表示画面は、ライブ表示される第ｎフレームのＢモード画像Ｂｎと、保存指示されたＢモード画像データのサムネイルを示すサムネイル画像Ｓとを含む。

図３に示す表示画面において、入力インターフェース３０により画面上のマーカが保存ボタンＰ上に合わせられて決定（クリック）されると、サムネイル生成機能１７３は、図３に示す表示画面から図４に示す表示画面に移行させる。

図２の説明に戻って、定量値取得機能１７４は、組織、例えば心臓の機能を示す定量値（例えば、ＸＸ％）を取得する機能と、定量値に基づいて、複数の輪郭情報の候補を取得し、複数の輪郭情報の候補を超音波画像データに重畳してディスプレイ４０に表示させる機能とを含む。例えば、定量値取得機能１７４は、前述したＡｕｔｏ＿ＥＦ等の技術により定量値を取得するか、又は、前述したデータベース若しくは多層のニューラルネットワークを用いた深層学習により定量値を取得する。また、定量値取得機能１７４は、入力インターフェース３０から手動入力された数値を定量値として取得することもできる。その場合、操作者は、入力インターフェース３０によって受け付けられた保存指示に係る動画像データを参照しながら、定量値を入力することができる。なお、定量値取得機能１７４は、定量値取得部の一例である。

また、定量値取得機能１７４は、選択された心拍の変更や、選択された拡張末期又は収縮末期のフレームが変更されることで、取得された定量値を変更することもできる。これにより、後述する輪郭情報を修正しなくとも、定量値を変えることができる。

輪郭候補取得機能１７５は、定量値取得機能１７４によって取得された定量値に基づいて、組織（例えば、心臓）の左室心内膜の複数の輪郭情報の候補を取得する機能を含む。輪郭情報は、左室心内膜の輪郭の位置や形状等を含む。また、輪郭候補取得機能１７５は、輪郭情報の候補の取得処理が完了すると、処理結果をディスプレイ４０に表示させる機能を含む。なお、輪郭候補取得機能１７５は、輪郭候補取得部の一例である。

輪郭決定機能１７６は、輪郭候補取得機能１７５によって表示された複数の輪郭情報の候補から、入力インターフェース３０により選択されたものを、入力インターフェース３０の保存指示により動画像データに対応する輪郭情報として決定する機能を含む。なお、輪郭決定機能１７６は、輪郭決定部の一例である。

機能１７１～１７６の詳細については、図５～図９を用いて説明する。

続いて、画像処理装置１０の動作について説明する。

図５は、画像処理装置１０の動作の一例をフローチャートとして示す図である。図５において、「ＳＴ」に数字を付した符号はフローチャートの各ステップを示す。

画像処理装置１０の画像取得機能１７１は、例えば、ＨＩＳ（Hospital Information Systems）等の検査依頼装置（図示省略）から検査オーダ情報を受信した後、入力インターフェース３０を介して心エコー検査の超音波スキャンの開始指示を受け付ける。画像取得機能１７１は、送受信回路１１と、Ｂモード処理回路１２と、ドプラ処理回路１３と、画像生成回路１４等を制御して、超音波プローブ２０を用いた超音波スキャンを開始させる（ステップＳＴ１）。画像取得機能１７１は、ステップＳＴ１によって取得された、心臓を含む各フレームのＢモード画像データをＢモード画像としてディスプレイ４０にライブ表示させる（ステップＳＴ２）。Ｂモード画像の表示例は、図３に示される。

記憶制御機能１７２は、ステップＳＴ２によってディスプレイ４０に表示されたフレームのＢモード画像データの保存指示を入力インターフェース３０から受け付ける（ステップＳＴ３）。一般的には、入力インターフェース３０からライブ表示によるＢモード画像の更新画像がフリーズされた上で、保存指示が受け付けられる。

記憶制御機能１７２は、ステップＳＴ３によって受け付けられた保存指示により、保存指示直前の複数心拍にわたる複数フレームのＢモード画像データを取得して動画像データとして画像メモリ１５に保存する（ステップＳＴ４）。例えば、記憶制御機能１７２は、ステップＳＴ４において、画像メモリ１５（又はメインメモリ１８）に一次的に保存された複数フレームのＢモード画像データから、保存指示直前の４心拍に対応する複数フレームのＢモード画像データを取得して画像メモリ１５に二次的に保存する。画像メモリ１５に一次的に保存された複数フレームのＢモード画像データは、心拍データに対応付けられている。

サムネイル生成機能１７３は、ステップＳＴ３によって保存指示を受け付けたＢモード画像データのサムネイルを示すサムネイル画像データを生成する（ステップＳＴ５）。サムネイル生成機能１７３は、Ｂモード画像データのライブ表示とともに、ステップＳＴ５によって生成されたサムネイル画像データをサムネイル画像としてディスプレイ４０に表示させる（ステップＳＴ６）。サムネイル画像の表示例は、図４に示される。

定量値取得機能１７４は、組織、例えば心臓の機能を示す定量値（例えば、ＸＸ％）を取得する（ステップＳＴ７）。例えば、定量値取得機能１７４は、前述したＡｕｔｏ＿ＥＦ等の技術により定量値を取得するか、又は、前述したデータベース若しくは多層のニューラルネットワークを用いた深層学習により定量値を取得する。また、定量値取得機能１７４は、入力インターフェース３０から手動入力された数値を定量値として取得することもできる。その場合、操作者は、入力インターフェース３０によって受け付けられた保存指示に係る動画像データを参照しながら、定量値を入力することができる。また、定量値取得機能１７４は、選択された心拍の変更や、選択された拡張末期又は収縮末期のフレームが変更されることで、取得された定量値を変更することもできる。

輪郭候補取得機能１７５は、ステップＳＴ７によって取得された定量値に基づいて、輪郭情報の候補を取得する（ステップＳＴ８）。

ステップＳＴ８において、輪郭候補取得機能１７５は、定量値取得機能１７４によって取得された定量値に基づく左室心内膜の輪郭情報の候補の取得処理に、例えば定量値と輪郭情報とを関連付けたデータベースを用いてもよい。また、輪郭候補取得機能１７５は、定量値取得機能１７４による定量値に基づく輪郭情報の候補の取得処理に、機械学習を用いてもよい。また、機械学習として、多層のニューラルネットワークを用いた深層学習が用いられてもよい。

以下、輪郭候補取得機能１７５がニューラルネットワークＮａを含み、深層学習を用いて、心臓の機能を示す定量値から、左室心内膜の輪郭情報の候補を取得する場合の例を示す。

図６は、学習時におけるデータフローの一例を示す説明図である。

輪郭候補取得機能１７５は、トレーニングデータが多数入力されて学習を行うことにより、パラメータデータＰａを逐次的に更新する。トレーニングデータは、トレーニング入力データとしての、心臓の機能を示す定量値（例えば、ＥＦを示す定量値）Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３，…と、心臓の内膜（例えば、左室心内膜）の輪郭情報Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，…との組みからなる。定量値Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３，…は、トレーニング入力データ群Ｂａを構成する。輪郭情報Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，…は、トレーニング出力データ群Ｃａを構成する。

輪郭候補取得機能１７５は、トレーニングデータが入力されるごとに、定量値Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３，…をニューラルネットワークＮａで処理した結果が輪郭情報Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，…に近づくようにパラメータデータＰａを更新していく、いわゆる学習を行う。一般に、パラメータデータＰａの変化割合が閾値以内に収束すると、学習は終了と判断される。以下、学習後のパラメータデータＰａを特に学習済みパラメータデータＰａ´という。

なお、トレーニング入力データの種類と図７に示す運用時の入力データの種類は一致させるべきことに注意する。例えば、運用時の入力データが定量値である場合は、学習時のトレーニング入力データ群Ｂａもまた、定量値とする。

図７は、運用時におけるデータフローの一例を示す説明図である。

運用時には、輪郭候補取得機能１７５は、ステップＳＴ７によって取得された心臓の機能を示す定量値Ｓａを入力し、学習済みパラメータデータＰａ´を用いて左室心内膜の輪郭情報Ｔａを出力する。

なお、ニューラルネットワークＮａと学習済みパラメータデータＰａ´は、学習済みモデル１９ａを構成する。ニューラルネットワークＮａは、プログラムの形態でメインメモリ１８に記憶される。学習済みパラメータデータＰａ´は、メインメモリ１８に記憶されてもよいし、ネットワークＮを介して超音波診断装置１と接続された記憶媒体に記憶されてもよい。この場合、処理回路１７のプロセッサにより実現される輪郭候補取得機能１７５は、メインメモリ１８から学習済みモデル１９ａを読み出して実行することで、輪郭情報を生成する。なお、学習済みモデル１９ａは、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路によって構築されてもよい。

なお、輪郭候補取得機能１７５による判断精度を向上させるように、入力データとして、定量値に加えて、撮影対象の身長、体重、すでに撮像された他モダリティも含む画像データやガジェット（gadget）の代表モデルデータの少なくとも１つを含む補足情報を用いてもよい。

この場合、学習時には、トレーニング入力データとしての定量値Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３，…のそれぞれの被検体の補足情報も、トレーニング入力データとしてニューラルネットワークＮａに入力される。運用時には、輪郭候補取得機能１７５は、メインメモリ１８から読み出した学習済みモデル１９ａに対して、取得された定量値Ｂａと共に撮影対象の補足情報を入力することで、輪郭情報Ｔａを出力する。入力データとして定量値と撮影対象の補足情報とを用いることで、被検体のタイプに応じた学習を行った学習済みパラメータデータＰａ´を生成することができるため、定量値のみを入力データとする場合に比べて取得精度を向上させることができる。

輪郭候補取得機能１７５は、上述のデータベースや多層のニューラルネットワークを用いた深層学習が用いられることで、確度の高い１つ以上の輪郭情報を取得し、その輪郭情報を輪郭情報の候補としてディスプレイ４０に表示させる。例えば、輪郭候補取得機能１７５は、超音波画像に基づいて確度が最上位の１つの輪郭情報を輪郭情報の候補として取得する。又は、輪郭候補取得機能１７５は、確度が上位の複数の輪郭情報を輪郭情報の候補として取得する（図８（Ａ）に図示）。又は、輪郭候補取得機能１７５は、確度が最上位の１つの輪郭情報を取得し、その輪郭情報に基づいて複数の輪郭情報を取得し、それらを輪郭情報の候補として取得する（図８（Ｂ）に図示）。

図８及び図９は、輪郭情報の候補を示す表示画面の例を示す図である。図８（Ａ）は、輪郭情報の候補を示す第１の表示画面を示し、図８（Ｂ）は、輪郭情報の候補を示す第２の表示画面を示す。図９は、輪郭情報の候補を示す第３の表示画面を示す。なお、輪郭情報の候補の数が３つの場合について説明するが、その場合に限定されるものではない。輪郭情報の候補の数は２つ以上であればよい。

図８（Ａ）は、超音波画像に基づく、確度が上位の３つの輪郭情報が輪郭情報の候補（候補１～３）として取得される場合に、１つの拡張末期の画像データ（又は、動画像データ、又は、収縮末期の画像データ）Ｅに３つの輪郭情報の候補が重畳される表示画面を示す。図８（Ａ）に示すように、３つの輪郭情報の候補を、異なる線種（実線、破線、太線等）で表現することができる。又は、３つの輪郭情報の候補を、異なる色（色相・彩度・明度）で表現することもできる。また、表示される拡張末期や収縮末期の画像データは任意にフレームの変更が可能である。

図８（Ｂ）は、超音波画像に基づく、確度が最上位の１つの輪郭情報と、その輪郭情報と特徴点が一致する他の２つの輪郭情報とが、輪郭情報の候補（候補１～３）として取得される場合に、１つの拡張末期の画像データ（又は、動画像データ、又は、収縮末期の画像データ）Ｅに３つの輪郭情報の候補が重畳される表示画面を示す。例えば、保存指示により保存された動画像データのうち拡張末期のフレームに相当する画像データと、収縮末期のフレームに相当する画像データとのうち少なくとも一方の画像データに対して、特徴点としての弁輪部と、心尖部とを固定して、輪郭を全体的に拡大又は縮小させることで他の２つの輪郭情報の候補が取得され表示される。又は、当該画像データに対して、弁輪部と、心尖部とを固定して、輪郭の一部を拡大又は縮小させることで他の輪郭情報の候補が取得され表示される。又は、当該画像データに対して、弁輪部と、心尖部等の特徴量を移動させることで他の２つの輪郭情報の候補が取得され表示される。また、表示される拡張末期や収縮末期の画像データは任意にフレームの変更が可能である。

図９は、超音波画像に基づく、確度が最上位の１つの輪郭情報と、その輪郭情報と特徴点が一致する他の２つの輪郭情報とが、輪郭情報の候補（候補１～３）として取得される場合に、１つの拡張末期の画像データ（又は、動画像データ、又は、収縮末期の画像データ）Ｅに１つの輪郭情報の候補が重畳された画像が並列される表示画面を示す。また、表示される拡張末期や収縮末期の画像データは任意にフレームの変更が可能である。

なお、輪郭候補取得機能１７５は、定量値の調整に応じて、左室心内膜における複数の輪郭情報の候補を再取得して表示する。さらに、輪郭候補取得機能１７５は、輪郭情報の候補の数を予め設定することが可能である。また、輪郭候補取得機能１７５は、弁輪部及び心尖部等の特徴点を予め設定し、特徴点を通るように輪郭情報の候補を取得することで、操作者の選択肢の絞り込みを行うことで、操作者は、より短時間で所望の輪郭を選択することができる。また、定量値と特徴点との制限により、予め設定された数の輪郭情報の候補が取得できない場合がある。その場合、輪郭候補取得機能１７５は、表示画面に「警告」を表示したり、定量値の変更を表示画面上で推奨したり、設定された輪郭情報の候補の数の変更（緩和）を表示画面上で推奨したり、特徴点の変更（緩和）を表示画面上で推奨したりすることができる。その場合、輪郭候補取得機能１７５は、入力インターフェース３０を介して、定量値の変更を受け付けたり、設定された輪郭情報の候補の数の変更（緩和）を受け付けたり、特徴点の変更（緩和）を受け付けたりする。

輪郭決定機能１７６は、輪郭候補取得機能１７５によって表示された輪郭情報の候補中から入力インターフェース３０を介して選択された輪郭情報を、ステップＳＴ３の保存指示により保存された動画像データに対応付けるべき輪郭情報として決定する（ステップＳＴ９）。なお、輪郭決定機能１７６は、入力インターフェース７３からの入力情報により、輪郭候補取得機能１７５によって表示された輪郭情報の候補から選択された輪郭情報を調整するここともできる。例えば、輪郭候補取得機能１７５は、図８（Ｂ）に示す輪郭情報の弁輪部又は心尖部を調整することで、輪郭情報を調整することができる。又は、輪郭候補取得機能１７５は、図８（Ｂ）に示す輪郭情報を全体的に拡大又は縮小する調整を行うことができる。

なお、上述において、各心拍における心臓の機能を示す定量値として、心臓のＥＦを採用する例について説明した。しかしながら、本発明は、ＥＦ以外の定量値に適用することもできる。例えば、組織が心臓である場合は、各心拍における心臓の機能を示す定量値として、拡張末期左室容積（ＥＤＶ）、収縮末期左室容積（ＥＳＶ）、左室駆出率（ＥＦ）Global longitudinal strain（ＧＬＳ）、右室面積変化率（ＦＡＣ）等が採用されてもよい。また、組織が、血管である場合は、血管の機能を示す定量値は、例えば、狭窄率である。

第１の実施形態に係る画像処理装置１０によると、Ａｕｔｏ＿ＥＦ機能を使用してＥＦ等の定量値を取得した場合に、定量値に応じた輪郭情報の候補を操作者に提示することで、操作者は、その中から所望の輪郭情報を選択することができる。その結果、ＥＦ等の定量値に対応し、かつ、操作者が所望する輪郭情報を取得することができる。また、第１の実施形態に係る画像処理装置１０によると、操作者の手動入力によりＥＦ等の定量値を取得した場合に、定量値に応じた輪郭情報の候補を操作者に提示することで、操作者は、その中から所望の輪郭情報を選択することができる。その結果、ＥＦ等の定量値に対応し、かつ、操作者が所望する輪郭情報を取得することができる。

（第２の実施形態）
第２の実施形態に係る画像処理装置は、医用画像診断装置としての超音波診断装置とは別に設けられるものである。

図１０は、第２の実施形態に係る画像処理装置を含む医用画像システムの構成の一例を示す概略図である。

図１０は、医用画像診断装置としての超音波診断装置１を含む医用画像システムＳを示す。医用画像システムＳは、上述した超音波診断装置１と、画像処理装置７０としての画像表示装置とを含む。画像処理装置７０は、画像データに対して各種画像処理を施すワークステーションや、タブレット端末等の携帯型情報処理端末等であり、ネットワークＮを介して通信可能なように超音波診断装置１に接続される。

画像処理装置７０は、処理回路７１と、メモリ７２と、入力インターフェース７３と、ディスプレイ７４と、ネットワークインターフェース７５とを備える。処理回路７１と、メモリ７２と、入力インターフェース７３と、ディスプレイ７４と、ネットワークインターフェース７５とは、図１に示す処理回路１７と、メインメモリ１８と、入力インターフェース１９と、ディスプレイ４０と、ネットワークインターフェース１６とそれぞれ同一の構成をそれぞれ備えるものとして説明を省略する。

図１１は、画像処理装置７０の機能の一例を示すブロック図である。

処理回路７１は、メモリ７２に記憶された、又は、処理回路７１内に直接組み込まれたコンピュータプログラムを読み出して実行することで、画像取得機能１７１Ａと、輪郭候補取得機能１７５と、輪郭決定機能１７６とを実現する。以下、機能１７１Ａ，１７５，１７６がコンピュータプログラムによって実現される場合を例に挙げて説明するが、機能１７１Ａ，１７５，１７６の全部又は一部は、画像処理装置７０にＡＳＩＣ等の回路等の機能として設けられるものであってもよい。

図１１において、図２に示す部材と同一部材については同一符号を付して説明を省略する。

画像取得機能１７１Ａは、超音波診断装置１の記憶制御機能１７２により保存された超音波画像データを取得する機能を含む。具体的には、画像取得機能１７１Ａは、ネットワークインターフェース７５を制御して、超音波診断装置１の記憶制御機能１７２により保存された動画像データを、ネットワークＮを介して超音波診断装置１又は画像管理装置６０から取得する。なお、画像取得機能１７１Ａは、画像取得部の一例である。

続いて、画像処理装置７０の動作について説明する。

図１２は、画像処理装置７０の動作の一例をフローチャートとして示す図である。図１２において、「ＳＴ」に数字を付した符号はフローチャートの各ステップを示す。図１２において、図５と同一ステップには同一符号を付して説明を省略する。

画像処理装置７０の画像取得機能１７１Ａは、ネットワークインターフェース７５を制御して、超音波診断装置１の記憶制御機能１７２により保存された動画像データを、ネットワークＮを介して超音波診断装置１又は画像管理装置６０から取得する（ステップＳＴ１１）。

第２の実施形態に係る画像処理装置７０によると、Ａｕｔｏ＿ＥＦ機能を使用してＥＦ等の定量値を取得した場合に、定量値に応じた輪郭情報の候補を操作者に提示することで、操作者は、その中から所望の輪郭情報を選択することができる。その結果、ＥＦ等の定量値に対応し、かつ、操作者が所望する輪郭情報を取得することができる。また、第２の実施形態に係る画像処理装置７０によると、操作者の手動入力によりＥＦ等の定量値を取得した場合に、定量値に応じた輪郭情報の候補を操作者に提示することで、操作者は、その中から所望の輪郭情報を選択することができる。その結果、ＥＦ等の定量値に対応し、かつ、操作者が所望する輪郭情報を取得することができる。

以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、組織の機能を示す定量値に見合った複数の輪郭情報を操作者に提示することができる。

なお、画像取得機能１７１，１７１Ａは、画像取得部の一例である。記憶制御機能１７２は、記憶制御部の一例である。サムネイル生成機能１７３は、サムネイル生成部の一例である。定量値取得機能１７４は、定量値取得部の一例である。輪郭候補取得機能１７５は、輪郭候補部の一例である。輪郭決定機能１７６は、輪郭決定部の一例である。

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、実施形態同士の組み合わせ、実施形態と１又は複数の変形例との組み合わせ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 超音波診断装置
１０，７０ 画像処理装置
１７，７１ 処理回路
４０，７４ ディスプレイ
１７１，１７１Ａ 画像取得機能
１７２ 記憶制御機能
１７３ サムネイル生成機能
１７４ 定量値取得機能
１７５ 輪郭候補取得機能
１７６ 輪郭決定機能
Ｓ 画像処理システム

Claims (9)

1. 超音波スキャンにより超音波画像データを取得する画像取得部と、
   組織の機能を示す定量値に基づいて、複数の輪郭情報の候補を取得し、前記複数の輪郭情報の候補を前記超音波画像データに重畳して表示部に表示させる輪郭候補取得部と、
   前記複数の輪郭情報の候補から、輪郭情報を決定する輪郭決定部と、
   を有する超音波診断装置。
2. 前記輪郭候補取得部は、入力インターフェースを介して手動入力された前記定量値に基づいて、前記組織としての心臓の左室心内膜について前記複数の輪郭情報の候補を取得する、
   請求項１に記載の超音波診断装置。
3. 前記輪郭候補取得部は、前記定量値の調整に応じて、前記左室心内膜における前記複数の輪郭情報の候補を取得する、
   請求項２に記載の超音波診断装置。
4. 前記輪郭候補取得部は、前記複数の輪郭情報の候補の数を予め設定する、
   請求項１乃至３のいずれか１項に記載の超音波診断装置。
5. 前記輪郭候補取得部は、特徴点を予め設定し、前記特徴点を通るように前記複数の輪郭情報の候補を取得する、
   請求項４に記載の超音波診断装置。
6. 前記特徴点は、心尖部と、弁輪部とのうち少なくとも一方である、
   請求項５に記載の超音波診断装置。
7. 前記定量値と前記特徴点との制限により、予め設定された数の複数の輪郭情報の候補が取得できない場合、輪郭候補取得部は、表示画面に「警告」を表示し、前記定量値の変更を表示画面上で推奨し、前記輪郭情報の候補の数の変更を表示画面上で推奨し、又は、前記特徴点の変更を表示画面上で推奨する、
   請求項６に記載の超音波診断装置。
8. 超音波画像データを取得する画像取得部と、
   組織の機能を示す定量値に基づいて、複数の輪郭情報の候補を取得し、前記複数の輪郭情報の候補を前記超音波画像データに重畳して表示部に表示させる輪郭候補取得部と、
   前記複数の輪郭情報の候補から、輪郭情報を決定する輪郭決定部と、
   を有する画像処理装置。
9. コンピュータに、
   超音波画像データを取得する機能と、
   組織の機能を示す定量値に基づいて、複数の輪郭情報の候補を取得し、前記複数の輪郭情報の候補を前記超音波画像データに重畳して表示部に表示させる機能と、
   前記複数の輪郭情報の候補から、輪郭情報を決定する機能と、
   を実現させる画像処理プログラム。

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