JP7387461B2 - 超音波診断装置、学習装置、画像処理方法およびプログラム - Google Patents
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Description
ついて述べられている。
面波ビームの送信により得られる画像データと、超音波の収束ビームの送信により得られる画像データとを含む学習データを用いて機械学習されたモデルを用いて、超音波の平面波ビームの送信により得られた画像データから、超音波の収束ビームに基づく画像データに相当する推定画像データを生成する推定画像生成部と、を有し、前記学習データにおける、前記超音波の収束ビームの送信により得られる画像データは、前記超音波の平面波ビームの送信により得られる画像データに対応する正解データであり、前記モデルは、前記超音波の収束ビームの送信により得られる画像データと、前記超音波の平面波ビームの送信により得られる画像データとの相関関係を、複数の学習データに基づいて機械学習したものであることを特徴とする超音波診断装置を含む。また、本開示は、被検体の観察領域に対して超音波を送受信する超音波探触子と、超音波の平面波ビームの送信により得られる画像データと、超音波の収束ビームの送信により得られる画像データとを含む学習データを用いて機械学習されたモデルを用いて、超音波の平面波ビームの送信により得られた画像データから、超音波の収束ビームに基づく画像データに相当する推定画像データを生成する推定画像生成部と、前記推定画像データを用いて表示画像を更新する制御部と、を有し、前記推定画像生成部から取得された前記推定画像データが所定の条件を満足しない場合、または、前記推定画像データを用いた前記表示画像の更新の連続回数が所定の回数に達した場合に、前記制御部は、超音波の収束ビームに基づく画像データにより前記表示画像の更新を行うことを特徴とする超音波診断装置を含む。
(超音波診断装置の構成)
本発明の第1実施形態について説明する。図1は超音波診断装置のハードウエア構成の一例を示すブロック図である。超音波診断装置1は、概略、超音波プローブ(超音波探触子)102、プローブ接続部103、送信電気回路104、受信電気回路105、受信信号処理ブロック106、画像処理ブロック107、表示装置108、システム制御ブロッ
ク109を有する。超音波診断装置1は、超音波プローブ102から超音波パルスを被検体100に送信し、被検体100の内部で反射された反射超音波を受信して、被検体100の内部の画像情報(超音波画像)を生成するためのシステムである。超音波診断装置1で得られる超音波画像は各種の臨床検査で利用される。
図2は受信信号処理ブロック106が有する機能の一例を示すブロック図である。受信信号処理ブロック106は、平面波ビーム画像生成ブロック201、推定演算ブロック202を有する。本実施形態では、平面波ビーム画像生成ブロック201(画像生成部)は、超音波探触子により収束ビームの送信を行うことで得られる収束ビーム画像データを生成する。また、推定演算ブロック202(推定画像生成部)は、超音波の平面波ビームの送信により得られる画像データと、超音波の収束ビームの送信により得られる画像データとを含む学習データを用いて機械学習されたモデルを用いて、超音波の平面波ビームの送
信により得られた画像データから、超音波の収束ビームに基づく画像データに相当する推定画像データを生成する。
推定演算ブロック202について説明する。推定演算ブロック202は学習済みモデルを用いて収束ビーム相当画像を生成(推定)する処理を行う。
与えられた複数の学習データ301を基に、平面波ビーム画像302と収束ビーム画像303のあいだの相関を学習して、学習済みモデル305を作成する。これにより、学習済みモデル305は、平面波ビーム画像を入力データとして与えると収束ビーム相当画像を出力データとして生成する機能(能力)を獲得することができる。学習済みモデル305
は、超音波診断装置1の推定演算ブロック202で実行されるプログラムに実装される。モデルの学習(学習済みモデル305の生成処理)は、超音波診断装置1に組み込まれる前に実施されるのが望ましい。ただし、超音波診断装置1が学習機能を有する場合には超音波診断装置1で得られた画像データを用いて学習(新規の学習または追加学習)を行ってもよい。
る効果なども期待できる。
次に本実施形態における画像生成のための処理の詳細を図1を用いて述べる。図示していないGUIを利用して使用者から撮像の指示が入力される。GUIからの指示を受けたシステム制御ブロック109が送信電気回路104に超音波の送信指示を入力する。送信指示は、遅延時間を計算するためのパラメータや音速情報を含むとよい。送信電気回路104はシステム制御ブロック109からの送信指示に基づいて、複数のパルス信号(電圧
波形)をプローブ接続部103を通じて超音波プローブ102の複数の振動子101へと出力する。このとき送信電気回路104は、超音波ビームの送信方向(偏向角)およびフォーカス位置にしたがって、各振動子101に印加するパルス信号の遅延時間を設定する。なお、偏向角は、複数の振動子101が配列されている面の法線方向と、超音波ビームの軸方向とがなす角度である。
領域の外縁の色を変える、点滅させる、背景の色、彩度、模様を変化させるなどの手法であっても構わない。
次に、第2実施形態に係る超音波診断装置について説明する。超音波診断装置1の全体構成は第1実施形態(図1)と同じである。本実施形態では、送信する超音波ビームとして平面波ビームと収束ビームを用いる。平面波ビームの送信によって受信電圧信号を得て、受信電圧信号を受信信号処理ブロック106に入力するところは第1実施形態と同様である。また、本実施形態では、収束ビームの送信による受信電圧信号の取得も行う。送信電気回路104は、システム制御ブロック109からの指示に従い、被検体内で収束するように遅延を持たせた電圧信号を、プローブ接続部103を経由して超音波プローブ102の振動子101に与える。超音波プローブ102は、収束ビームが撮像領域の全域に亘って送信されるよう、位置を移動、つまり走査しながら収束ビームによる送受信を繰り返す。したがって、平面波ビームの送信と比較して、収束ビームの送信では、単位時間あたりに画像化できる撮像領域が狭い。
ム制御ブロック109からの平面波ビームの送信角度などの情報を入力として、上述した学習済みの演算に従って画像を生成する。
では、システム制御ブロック109が、選択領域の収束ビーム画像と選択領域の推定画像との相関を算出する。この相関が閾値未満の場合は、ステップS113にて観察領域全体の収束ビーム画像を生成し、表示する。その後はステップS111に戻る。他方、選択領域の収束ビーム画像と推定画像との相関が閾値以上である場合は、ステップS114にて観察領域全体の平面波ビーム画像を撮像し、その平面波ビーム画像から観察領域全体の推定画像を生成し表示する。推定画像の連続回数がN回に達するまでは、ステップS111~S114を繰り返し、N回に達した場合はステップS110に戻る(ステップS115)。このような制御を行うことで、相関の評価に用いるための画像(収束ビーム画像および推定画像)の取得に要する時間を大幅に短縮できるので、処理の効率を高めることができる。
上述した実施形態は本発明の具体例を示すものにすぎない。本発明の範囲は上述した実施形態の構成に限られることはなく、その要旨を変更しない範囲のさまざまな実施形態を採ることができる。
いてもよく、また整相加算処理後の受信データを入力データとしても用いてもよい。また、正解データとして、収束ビーム送信による受信データそのもの、もしくは整相加算処理を行った受信データを用いてもよい。このようなモデルを用いても上述した実施形態と同様の作用効果を得ることができる。
100:被検体
102:超音波プローブ
106:受信信号処理ブロック
201:平面波ビーム画像生成ブロック
202:推定演算ブロック
Claims (18)
- 被検体の観察領域に対して超音波を送受信する超音波探触子と、
超音波の平面波ビームの送信により得られる画像データと、超音波の収束ビームの送信により得られる画像データとを含む学習データを用いて機械学習されたモデルを用いて、超音波の平面波ビームの送信により得られた画像データから、超音波の収束ビームに基づく画像データに相当する推定画像データを生成する推定画像生成部と、
を有し、
前記学習データにおける、前記超音波の収束ビームの送信により得られる画像データは、前記超音波の平面波ビームの送信により得られる画像データに対応する正解データであり、
前記モデルは、前記超音波の収束ビームの送信により得られる画像データと、前記超音波の平面波ビームの送信により得られる画像データとの相関関係を、複数の学習データに基づいて機械学習したものである
ことを特徴とする超音波診断装置。 - 前記学習データは、前記収束ビームの送信により得られる前記画像データを正解データとして含むことを特徴とする請求項1に記載の超音波診断装置。
- 前記平面波ビームの送信により得られる前記画像データおよび/または前記収束ビームの送信により得られる前記画像データは、RF(Radio Frequency)データを含むことを
特徴とする請求項1または2に記載の超音波診断装置。 - 前記推定画像生成部は、前記平面波ビームによる複数回の送信のそれぞれで得られた複数の受信信号を合成した信号を用いて得られる画像データから前記推定画像データを生成する
ことを特徴とする請求項1に記載の超音波診断装置。 - 前記超音波探触子により前記収束ビームの送信を行うことで得られる収束ビーム画像デ
ータを生成する画像生成部をさらに有する
ことを特徴とする請求項1~4のうちいずれか1項に記載の超音波診断装置。 - 表示装置に出力する表示画像の制御を行う制御部をさらに有し、
前記制御部は、前記推定画像データを用いて前記表示画像を更新する表示モードを有する
ことを特徴とする請求項5に記載の超音波診断装置。 - 前記表示モードは、前記推定画像データを用いずに前記収束ビーム画像データを用いて前記表示画像の更新を行う場合に比べて、高いフレームレートで前記表示画像の更新が可能であるモードを含む
ことを特徴とする請求項6に記載の超音波診断装置。 - 前記表示モードは、前記推定画像データと前記収束ビーム画像データの両方を用いて前記表示画像を更新するモードを含み、
前記制御部は、前記表示モードにおいて、前記推定画像生成部から取得された前記推定画像データが所定の条件を満足しない場合、および/または、前記推定画像データを用いた前記表示画像の更新の連続回数が所定の回数に達した場合に、前記収束ビーム画像データにより前記表示画像の更新を行う
ことを特徴とする請求項6または7に記載の超音波診断装置。 - 前記制御部は、前記推定画像データと前記収束ビーム画像データとを並べて表示する表示モードを有する
ことを特徴とする請求項6~8のうちいずれか1項に記載の超音波診断装置。 - 前記学習データに含まれる前記収束ビームの送信により得られる前記画像データは、前記超音波探触子による前記超音波の受信信号そのもののデータもしくは該受信信号を整相加算したデータである
ことを特徴とする請求項1~9のうちいずれか1項に記載の超音波診断装置。 - 前記モデルは、ニューラルネットワークである
ことを特徴とする請求項1~10のうちいずれか1項に記載の超音波診断装置。 - 前記学習データには、前記平面波ビームの送信における前記平面波ビームの送信角度および/または送信数が含まれる
ことを特徴とする請求項1~11のうちいずれか1項に記載の超音波診断装置。 - 被検体の観察領域に対して超音波を送受信する超音波探触子と、
超音波の平面波ビームの送信により得られる画像データと、超音波の収束ビームの送信により得られる画像データとを含む学習データを用いて機械学習されたモデルを用いて、超音波の平面波ビームの送信により得られた画像データから、超音波の収束ビームに基づく画像データに相当する推定画像データを生成する推定画像生成部と、
前記推定画像データを用いて表示画像を更新する制御部と、
を有し、
前記推定画像生成部から取得された前記推定画像データが所定の条件を満足しない場合、または、前記推定画像データを用いた前記表示画像の更新の連続回数が所定の回数に達した場合に、前記制御部は、超音波の収束ビームに基づく画像データにより前記表示画像の更新を行う
ことを特徴とする超音波診断装置。 - 請求項1~13のうちいずれか1項に記載の超音波診断装置の推定画像生成部で用いられるモデルの機械学習を行う学習装置であって、
前記平面波ビームの送信により画像データを入力データ、前記収束ビームの送信により得られる画像データを正解データ、として含む学習データを用いて、前記モデルの機械学習を行う
ことを特徴とする学習装置。 - 前記入力データには、前記平面波ビームの送信における前記平面波ビームの送信角度および/または送信数が含まれる
ことを特徴とする請求項14に記載の学習装置。 - 超音波探触子によって被検体の観察領域に対して超音波を送受信する送受信ステップと、
超音波の平面波ビームの送信により得られる画像データと、超音波の収束ビームの送信により得られる画像データとを含む学習データを用いて機械学習されたモデルを用いて、超音波の平面波ビームの送信により得られた画像データから、超音波の収束ビームに基づく画像データに相当する推定画像データを生成する推定画像生成ステップと、
を有し、
前記学習データにおける、前記超音波の収束ビームの送信により得られる画像データは、前記超音波の平面波ビームの送信により得られる画像データに対応する正解データであり、
前記モデルは、前記超音波の収束ビームの送信により得られる画像データと、前記超音波の平面波ビームの送信により得られる画像データとの相関関係を、複数の学習データに基づいて機械学習したものである
ことを特徴とする画像処理方法。 - 超音波探触子によって被検体の観察領域に対して超音波を送受信する送受信ステップと、
超音波の平面波ビームの送信により得られる画像データと、超音波の収束ビームの送信により得られる画像データとを含む学習データを用いて機械学習されたモデルを用いて、超音波の平面波ビームの送信により得られた画像データから、超音波の収束ビームに基づく画像データに相当する推定画像データを生成する推定画像生成ステップと、
を有し、
前記推定画像生成ステップにより取得された前記推定画像データが所定の条件を満足しない場合、または、前記推定画像データを用いた表示画像の更新の連続回数が所定の回数に達した場合に、超音波の収束ビームに基づく画像データにより前記表示画像の更新を行う
ことを特徴とする画像処理方法。 - 請求項16または17に記載の画像処理方法の各ステップをプロセッサに実行させるためのプログラム。
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