JP7438850B2 - 医用画像診断装置及び医用画像処理装置 - Google Patents

医用画像診断装置及び医用画像処理装置 Download PDF

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Description

本明細書等に開示の実施形態は、医用画像診断装置及び医用画像処理装置に関する。
医用画像を用いた診断では、ゆらぎの評価を行なう場合がある。例えば、良性腫瘍の一つである血管腫は、医用画像中にゆらぎとして現れることが知られている。従って、腫瘍の疑いのある部位についてゆらぎの評価を行なうことで、その部位が血管腫であるか否かを判断することが可能である。
特開２０１９－０１３７３６号公報
本明細書等に開示の実施形態が解決しようとする課題の一つは、ゆらぎ評価の精度を向上させることである。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付けることもできる。
実施形態の医用画像診断装置は、収集部と、算出部と、出力部とを備える。収集部は、被検体から信号を経時的に収集する。算出部は、前記信号のフレーム間の類似度を示す第１類似度を複数のフレーム及び複数の位置のそれぞれについて算出し、前記第１類似度の経時的変化の前記複数の位置の間での類似度を示す第２類似度を算出する。出力部は、前記第２類似度を出力する。
図１は、第１の実施形態に係る超音波診断装置の構成の一例を示すブロック図である。 図２は、第１の実施形態に係る超音波画像の一例を示す図である。 図３は、第１の実施形態に係る第１類似度の一例を示す図である。 図４Ａは、第１の実施形態に係る第２類似度の算出処理について説明するための図である。 図４Ｂは、第１の実施形態に係る第２類似度の算出処理について説明するための図である。 図４Ｃは、第１の実施形態に係る第２類似度の算出処理について説明するための図である。 図５Ａは、第１の実施形態に係る相関カーブの一例を示す図である。 図５Ｂは、第１の実施形態に係る相関カーブの一例を示す図である。 図６は、第１の実施形態に係る第２類似度の算出処理の一例を示す図である。 図７は、第１の実施形態に係るカラー画像の一例を示す図である。 図８は、第１の実施形態に係るカラー画像の生成処理の一例を示す図である。 図９は、第１の実施形態に係るカラー画像の生成処理の一例を示す図である。 図１０は、第１の実施形態に係る超音波診断装置の処理の一連の流れを説明するためのフローチャートである。 図１１は、第２の実施形態に係るカラー画像の生成処理の一例を示す図である。 図１２は、第２の実施形態に係る医用画像処理システムの構成の一例を示すブロック図である。
以下、添付図面を参照して、医用画像診断装置及び医用画像処理装置の実施形態について詳細に説明する。
（第１の実施形態）
本実施形態では、医用画像診断装置の一例として、図１に示す超音波診断装置１００について説明する。図１は、第１の実施形態に係る超音波診断装置１００の構成の一例を示すブロック図である。例えば、超音波診断装置１００は、装置本体１１０と、超音波プローブ１２０と、入力インタフェース１３０と、ディスプレイ１４０とを有する。超音波プローブ１２０、入力インタフェース１３０、及びディスプレイ１４０は、装置本体１１０に通信可能に接続される。なお、被検体Ｐは、超音波診断装置１００の構成に含まれない。
超音波プローブ１２０は、複数の振動子（例えば、圧電振動子）を有し、これら複数の振動子は、後述する装置本体１１０が有する送受信回路１１１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１２０が有する複数の振動子は、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１２０は、振動子に設けられる整合層と、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。
超音波プローブ１２０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（エコー信号）として超音波プローブ１２０が有する複数の振動子にて受信される。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。ここで、移動している血流や心臓壁等の表面で超音波パルスが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。
なお、超音波プローブ１２０の種類については特に限定されるものではない。例えば、超音波プローブ１２０は、複数の圧電振動子が一列で配置された１次元超音波プローブであってもよいし、一列に配置された複数の圧電振動子が機械的に揺動される１次元超音波プローブであってもよいし、複数の圧電振動子が格子状に２次元で配置された２次元超音波プローブであってもよい。
入力インタフェース１３０は、ユーザからの各種の入力操作を受け付け、受け付けた入力操作を電気信号に変換して装置本体１１０に出力する。例えば、入力インタフェース１３０は、マウスやキーボード、トラックボール、スイッチ、ボタン、ジョイスティック、操作面へ触れることで入力操作を行なうタッチパッド、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回路、音声入力回路等により実現される。なお、入力インタフェース１３０は、装置本体１１０と無線通信可能なタブレット端末等で構成されることにしても構わない。また、入力インタフェース１３０は、モーションキャプチャによりユーザからの入力操作を受け付ける回路であっても構わない。一例を挙げると、入力インタフェース１３０は、トラッカーを介して取得した信号やユーザについて収集された画像を処理することにより、ユーザの体動や視線等を入力操作として受け付けることができる。また、入力インタフェース１３０は、マウスやキーボード等の物理的な操作部品を備えるものだけに限られない。例えば、装置本体１１０とは別体に設けられた外部の入力機器から入力操作に対応する電気信号を受け取り、この電気信号を装置本体１１０へ出力する電気信号の処理回路も入力インタフェース１３０の例に含まれる。
ディスプレイ１４０は、各種の情報を表示する。例えば、ディスプレイ１４０は、処理回路１１４による制御の下、被検体Ｐから収集された超音波画像を表示する。また、例えば、ディスプレイ１４０は、処理回路１１４による各種の処理結果を表示する。なお、処理回路１１４が行なう処理については後述する。また、例えば、ディスプレイ１４０は、入力インタフェース１３０を介してユーザから各種の指示や設定等を受け付けるためのＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を表示する。例えば、ディスプレイ１４０は、液晶ディスプレイやＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）ディスプレイである。ディスプレイ１４０は、デスクトップ型でもよいし、装置本体１１０と無線通信可能なタブレット端末等で構成されることにしても構わない。
なお、図１においては超音波診断装置１００がディスプレイ１４０を備えるものとして説明するが、超音波診断装置１００は、ディスプレイ１４０に代えて又は加えて、プロジェクタを備えてもよい。プロジェクタは、処理回路１１４による制御の下、スクリーンや壁、床、被検体Ｐの体表面等に対して投影を行なうことができる。一例を挙げると、プロジェクタは、プロジェクションマッピングによって、任意の平面や物体、空間等への投影を行なうこともできる。
装置本体１１０は、超音波プローブ１２０を介して被検体Ｐから信号を収集する装置である。また、装置本体１１０は、被検体Ｐから収集した信号に基づいて超音波画像を生成することもできる。例えば、装置本体１１０は、送受信回路１１１と、信号処理回路１１２と、メモリ１１３と、処理回路１１４とを有する。送受信回路１１１、信号処理回路１１２、メモリ１１３、及び処理回路１１４は、相互に通信可能に接続される。
送受信回路１１１は、パルス発生器、送信遅延部、パルサ等を有し、超音波プローブ１２０に駆動信号を供給する。パルス発生器は、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。また、送信遅延部は、超音波プローブ１２０から発生される超音波をビーム状に集束し、かつ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、パルス発生器が発生する各レートパルスに対し与える。また、パルサは、レートパルスに基づくタイミングで、超音波プローブ１２０に駆動信号（駆動パルス）を印加する。すなわち、送信遅延部は、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の送信方向を任意に調整する。
なお、送受信回路１１１は、後述する処理回路１１４からの指示に基づいて、所定のスキャン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している。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、又は、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。
また、送受信回路１１１は、プリアンプ、Ａ／Ｄ（Ａｎａｌｏｇ／Ｄｉｇｉｔａｌ）変換器、受信遅延部、加算器等を有し、超音波プローブ１２０が受信した反射波信号に対して各種処理を行って反射波データを生成する。プリアンプは、反射波信号をチャネル毎に増幅する。Ａ／Ｄ変換器は、増幅された反射波信号をＡ／Ｄ変換する。受信遅延部は、受信指向性を決定するために必要な遅延時間を与える。加算器は、受信遅延部によって処理された反射波信号の加算処理を行って反射波データを生成する。加算器の加算処理により、反射波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。
送受信回路１１１は、被検体Ｐの２次元領域を走査する場合、超音波プローブ１２０から２次元方向に超音波ビームを送信させる。そして、送受信回路１１１は、超音波プローブ１２０が受信した反射波信号から２次元の反射波データを生成する。また、送受信回路１１１は、被検体Ｐの３次元領域を走査する場合、超音波プローブ１２０から３次元方向に超音波ビームを送信させる。そして、送受信回路１１１は、超音波プローブ１２０が受信した反射波信号から３次元の反射波データを生成する。
信号処理回路１１２は、例えば、送受信回路１１１から受信した反射波データに対して、対数増幅、包絡線検波処理等を行って、サンプル点ごとの信号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。信号処理回路１１２により生成されたＢモードデータは、処理回路１１４に出力される。
また、信号処理回路１１２は、例えば、送受信回路１１１から受信した反射波データより、移動体のドプラ効果に基づく運動情報を、走査領域内の各サンプル点で抽出したデータ（ドプラデータ）を生成する。具体的には、信号処理回路１１２は、反射波データ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、パワー等の移動体情報を多点について抽出したデータ（ドプラデータ）を生成する。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。信号処理回路１１２により得られた運動情報（血流情報）は、処理回路１１４に出力される。ドプラデータについては、例えば平均速度画像、分散画像、パワー画像、若しくはこれらの組み合わせ画像としてカラー表示させることが可能である。
メモリ１１３は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、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、光ディスク等により実現される。例えば、メモリ１１３は、超音波診断装置１００に含まれる回路がその機能を実現するためのプログラムを記憶する。また、メモリ１１３は、超音波診断装置１００が収集した各種のデータを記憶する。例えば、メモリ１１３は、信号処理回路１１２が生成したＢモードデータやドプラデータを記憶する。また、例えば、メモリ１１３は、Ｂモードデータドプラデータに基づいて処理回路１１４が生成した超音波画像を記憶する。その他、メモリ１１３は、診断情報（例えば、患者ＩＤ、医師の所見等）や、診断プロトコル、ボディーマーク等の各種データを記憶することもできる。メモリ１１３は、超音波診断装置１００とネットワークを介して接続されたサーバ群（クラウド）により実現されることとしてもよい。
処理回路１１４は、制御機能１１４ａ、収集機能１１４ｂ、算出機能１１４ｃ、及び出力機能１１４ｄを実行することで、超音波診断装置１００全体の動作を制御する。ここで、収集機能１１４ｂは、収集部の一例である。また、算出機能１１４ｃは、算出部の一例である。また、出力機能１１４ｄは、出力部の一例である。
例えば、処理回路１１４は、制御機能１１４ａに対応するプログラムをメモリ１１３から読み出して実行することにより、入力インタフェース１３０を介してユーザから受け付けた各種の入力操作に基づいて、収集機能１１４ｂ、算出機能１１４ｃ、及び出力機能１１４ｄといった各種の機能を制御する。
また、例えば、処理回路１１４は、収集機能１１４ｂに対応するプログラムをメモリ１１３から読み出して実行することにより、被検体Ｐから信号を収集する。例えば、収集機能１１４ｂは、送受信回路１１１及び信号処理回路１１２を制御することにより、被検体ＰからＢモードデータやドプラデータを収集する。
また、収集機能１１４ｂは、被検体Ｐから収集された信号に基づいて超音波画像の生成処理を行なうこととしてもよい。例えば、収集機能１１４ｂは、Ｂモードデータに基づいて、反射波の強度を輝度で表したＢモード画像を生成する。また、例えば、収集機能１１４ｂは、ドプラデータに基づいて、移動体情報を表すドプラ画像を生成する。なお、ドプラ画像は、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。
例えば、収集機能１１４ｂは、Ｂモードデータやドプラデータをスキャンコンバートすることにより、超音波画像を生成する。即ち、収集機能１１４ｂ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）することで、超音波画像を生成する。一例を挙げると、収集機能１１４ｂは、超音波プローブ１２０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、超音波画像を生成する。
また、収集機能１１４ｂは、超音波画像について各種の画像処理を行なうこととしてもよい。例えば、収集機能１１４ｂは、複数フレーム分の超音波画像を用いて、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、例えば、収集機能１１４ｂは、超音波画像に付帯情報（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。また、例えば、超音波画像として３次元画像データ（ボリュームデータ）を生成した場合、収集機能１１４ｂは、ボリュームデータに対するレンダリング処理を行って、表示用の２次元画像を生成する。
また、例えば、処理回路１１４は、算出機能１１４ｃに対応するプログラムをメモリ１１３から読み出して実行することにより、被検体Ｐから収集された信号のフレーム間の類似度を示す第１類似度を複数のフレーム及び複数の位置のそれぞれについて算出し、更に、第１類似度の経時的変化の位置間での類似度を示す第２類似度を算出する。また、例えば、処理回路１１４は、出力機能１１４ｄに対応するプログラムをメモリ１１３から読み出して実行することにより、算出機能１１４ｃによって算出された第２類似度を出力する。例えば、出力機能１１４ｄは、ディスプレイ１４０における表示の制御を行なったり、ネットワークを介したデータ送信の制御を行なったりする。なお、算出機能１１４ｃ及び出力機能１１４ｄによる処理については後述する。
なお、以下の説明において、第１類似度及び第２類似度といった「類似度」は、類似の程度を示す指標、及び、非類似の程度を示す指標のいずれであっても構わない。即ち、類似度は、類似しているほど値が大きくなるように定義されてもよいし、類似しているほど値が小さくなるように定義されてもよい。
図１に示す超音波診断装置１００においては、各処理機能が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１１３へ記憶されている。送受信回路１１１、信号処理回路１１２、及び処理回路１１４は、メモリ１１３からプログラムを読み出して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プロセッサである。換言すると、プログラムを読み出した状態の送受信回路１１１、信号処理回路１１２、及び処理回路１１４は、読み出したプログラムに対応する機能を有することとなる。
なお、図１においては単一の処理回路１１４にて、制御機能１１４ａ、収集機能１１４ｂ、算出機能１１４ｃ、及び出力機能１１４ｄが実現するものとして説明したが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路１１４を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより機能を実現するものとしても構わない。また、処理回路１１４が有する各処理機能は、単一又は複数の処理回路に適宜に分散又は統合されて実現されてもよい。
また、処理回路１１４は、ネットワークを介して接続された外部装置のプロセッサを利用して、機能を実現することとしてもよい。例えば、処理回路１１４は、メモリ１１３から各機能に対応するプログラムを読み出して実行するとともに、超音波診断装置１００とネットワークを介して接続されたサーバ群（クラウド）を計算資源として利用することにより、図１に示す各機能を実現する。
以上、超音波診断装置１００の構成例について説明した。かかる構成の下、超音波診断装置１００は、処理回路１１４による処理によって、ゆらぎ評価の精度を向上させる。
まず、収集機能１１４ｂは、送受信回路１１１及び信号処理回路１１２を制御することによって、被検体Ｐから信号を経時的に収集する。例えば、収集機能１１４ｂは、信号を経時的に収集するとともに画像生成処理を実行し、図２に示すＢモード画像Ｉ１１、Ｂモード画像Ｉ１２、Ｂモード画像Ｉ１３、及びＢモード画像Ｉ１４を順次生成する。即ち、図２に示す場合、収集機能１１４ｂは、複数フレーム分の信号を経時的に収集し、各フレームの超音波画像を生成する。なお、図２は、第１の実施形態に係る超音波画像の一例を示す図である。
次に、算出機能１１４ｃは、解析領域（解析ＲＯＩ）を設定する。例えば、算出機能１１４ｃは、入力インタフェース１３０を介してユーザから解析ＲＯＩの指定操作を受け付けることにより、解析ＲＯＩを設定する。一例を挙げると、出力機能１１４ｄは、Ｂモード画像Ｉ１１をディスプレイ１４０に表示させ、算出機能１１４ｃは、Ｂモード画像Ｉ１１を参照したユーザから解析ＲＯＩの指定操作を受け付ける。この場合、Ｂモード画像Ｉ１１上に設定された解析ＲＯＩは、Ｂモード画像Ｉ１２、Ｂモード画像Ｉ１３、及びＢモード画像Ｉ１４における対応の位置にもそのまま適用される。或いは、算出機能１１４ｃは、診断情報等に基づいて、解析ＲＯＩを自動設定することとしても構わない。或いは、算出機能１１４ｃは、収集された超音波画像の全体を解析ＲＯＩとしても構わない。
また、算出機能１１４ｃは、解析対象に応じて、解析ＲＯＩを可変に制御することとしてもよい。例えば、算出機能１１４ｃは、解析対象と、局所的な信号変化のない解析対象の周辺領域とを含むように、解析ＲＯＩの形状及びサイズを調整する。即ち、算出機能１１４ｃは、解析対象に加え、解析の基準となる領域を含むように、解析ＲＯＩの形状及びサイズを調整する。
次に、算出機能１１４ｃは、超音波画像それぞれの解析ＲＯＩ内に、比較領域を設定する。例えば、算出機能１１４ｃは、Ｂモード画像Ｉ１１に対して、図２に示すカーネルＲ１１を設定する。カーネルＲ１１は、所定の大きさ及び形状を有する小領域であり、Ｂモード画像Ｉ１１における複数の画素に対応する。同様に、算出機能１１４ｃは、Ｂモード画像Ｉ１２に対してカーネルＲ１２を設定し、Ｂモード画像Ｉ１３に対してカーネルＲ１３を設定し、Ｂモード画像Ｉ１４に対してカーネルＲ１４を設定する。カーネルＲ１１、カーネルＲ１２、カーネルＲ１３、及びカーネルＲ１４は、複数のフレームそれぞれの対応する位置に設定される。なお、カーネルＲ１１、カーネルＲ１２、カーネルＲ１３、及びカーネルＲ１４は、比較領域の一例である。
次に、算出機能１１４ｃは、比較領域内の複数の画素をフレーム間で比較することにより、類似度を算出する。即ち、算出機能１１４ｃは、信号のフレーム間の類似度を算出する。例えば、算出機能１１４ｃは、下記の式（１）により、隣り合ったフレーム間における比較領域内の画像の相関係数ｒｘｙを算出する。なお、ｘは「注目するフレーム番号」を示し、ｙは「注目するフレーム番号＋１」を示し、ｉは「ｉ番目の画素値」を示し、ｎは比較領域内の画素総数を示す。
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例えば図２に示す場合、算出機能１１４ｃは、上記の式（１）を用いて、カーネルＲ１１とカーネルＲ１２との間で相関係数Ｃ１を算出し、カーネルＲ１２とカーネルＲ１３との間で相関係数Ｃ２を算出し、カーネルＲ１３とカーネルＲ１４との間で相関係数Ｃ３を算出する。なお、算出機能１１４ｃは、隣り合ったフレーム間ではなく、所定の間隔で離れたフレーム間で相関係数を算出してもよい。
換言すると、算出機能１１４ｃは、比較領域内の複数の画素をフレーム間で比較することにより、信号の時間方向の類似度を算出する。以下、このような時間方向の類似度については、第１類似度とも記載する。
なお、算出機能１１４ｃは、解析対象に応じて、比較領域を可変に制御することとしてもよい。例えば、算出機能１１４ｃは、微小な信号変化と同程度のサイズとなるように、比較領域のサイズを調整する。一例を挙げると、算出機能１１４ｃは、ゆらぎにより生じる信号の濃淡の一周期分に相当するサイズとなるように、比較領域のサイズを調整する。また、例えば、算出機能１１４ｃは、微小な信号変化を所定の倍率で拡大したサイズとなるように、比較領域のサイズを調整する。
上述したように、算出機能１１４ｃは、各フレームに対して第１類似度の算出を行なう。従って、第１類似度については、例えば図３に示すように、フレーム番号に対応付けてプロットすることができる。一例を挙げると、算出機能１１４ｃは、カーネルＲ１１とカーネルＲ１２との間で算出した相関係数Ｃ１とカーネルＲ１２とカーネルＲ１３との間で算出した相関係数Ｃ２との平均値を、Ｂモード画像Ｉ１２のフレーム番号における第１類似度とする。また、一例を挙げると、算出機能１１４ｃは、カーネルＲ１２とカーネルＲ１３との間で算出した相関係数Ｃ２とカーネルＲ１３とカーネルＲ１４との間で算出した相関係数Ｃ３との平均値を、Ｂモード画像Ｉ１３のフレーム番号における第１類似度とする。なお、図３は、第１の実施形態に係る第１類似度の一例を示す図である。
更に、算出機能１１４ｃは、比較領域を空間方向にずらしながら、第１類似度の算出処理を繰り返し実行する。即ち、算出機能１１４ｃは、解析ＲＯＩ内の各位置について、第１類似度を算出する。例えば、算出機能１１４ｃは、解析ＲＯＩ内の各画素について、第１類似度を算出する。或いは、算出機能１１４ｃは、複数の画素を束ねた画素群ごとに、第１類似度を算出することとしても構わない。換言すると、算出機能１１４ｃは、フレームごと且つ位置ごとに第１類似度を算出する。この場合、図３に示すようなグラフを、解析ＲＯＩ内の各位置について生成することが可能である。
ここで、ユーザは、第１類似度に基づいてゆらぎの評価を行なうことが可能である。即ち、第１類似度はフレーム間における信号の変化を示すものであるため、ゆらぎが生じている位置においては値が変動する。従って、ユーザは、腫瘍の疑いのある部位における第１類似度を参照することで、ゆらぎを評価し、その部位が血管腫であるか否かを判断することできる。
しかしながら、複数フレーム分の信号を収集する間には、被検体Ｐの呼吸動や超音波プローブ１２０の動き等によって、フレーム間の位置ずれが発生する場合がある。また、このような外乱が生じた場合、フレーム間で信号が変化するため、ゆらぎが生じている場合と同様に第１類似度の値が変動する。即ち、第１類似度のみに基づいてゆらぎの評価を行なう場合、ゆらぎと外乱との区別が難しく、本来捉えたい変化が埋もれてしまう場合がある。
また、フレーム間の位置ずれに対処するため、第１類似度を算出する前にフレーム間の動き補正を行なっておくことが考えられる。例えば、フレーム間の位置ずれは、深さ方向、方位方向、及び奥行き方向の３方向に分類することができ、深さ方向及び方位方向の位置ずれについては、モーションスタビライザー等の適用によって補正することが可能である。しかしながら、奥行き方向の位置ずれについて動き補正することは難しい。即ち、奥行き方向の位置ずれが生じた場合、信号を収集する断面自体が変化してしまうため、フレーム間で対応する位置を特定することができなくなる。従って、前処理として動き補正を行なうとしても、少なくとも奥行き方向の位置ずれは残存してしまう。なお、奥行き方向の位置ずれについては、断面ずれ（オフプレイン）とも記載する。
そこで、算出機能１１４ｃは、第１類似度に基づいて、第２類似度の算出を更に行なうことで、ゆらぎ評価の精度を向上させる。以下、この点について図４Ａ、図４Ｂ、及び図４Ｃを用いて説明する。図４Ａ、図４Ｂ、及び図４Ｃは、第１の実施形態に係る第２類似度の算出処理について説明するための図である。
例えば、算出機能１１４ｃは、図４Ａに示す位置Ａ１を注目点とし、注目点における第１類似度の経時的変化を取得する。例えば、算出機能１１４ｃは、図３に示した場合と同様、注目点について算出した第１類似度を、フレーム番号に対応付けてプロットする。更に、算出機能１１４ｃは、プロットを曲線で近似することにより、図４Ｂに示すカーブを生成する。即ち、図４Ｂに示すカーブは、注目点における第１類似度のフレーム方向の変化を示すものである。以下、第１類似度のフレーム方向の変化を示すカーブについては、相関カーブとも記載する。また、注目点については、第１の位置とも記載する。
更に、算出機能１１４ｃは、注目点の近傍の所定範囲に含まれる近傍点のそれぞれについて、相関カーブを生成する。例えば、算出機能１１４ｃは、所定範囲として、「７画素×７画素」の矩形領域を事前に設定する。この場合、図４Ａに示すように、位置Ａ１の近傍４８画素が近傍点として定義される。また、算出機能１１４ｃは、図４Ｃに示すように、複数の近傍点それぞれについて相関カーブを生成する。なお、近傍点については、第２の位置とも記載する。
なお、算出機能１１４ｃは、解析対象に応じて、所定範囲を可変に制御することとしてもよい。即ち、算出機能１１４ｃは、解析対象に応じて、近傍点の範囲を可変に制御することとしてもよい。また、図４Ａ～図４Ｃにおいては近傍点が複数あるものとして説明をするが、近傍点は１点のみであっても構わない。
次に、算出機能１１４ｃは、注目点について生成した相関カーブと、近傍点について生成した相関カーブとの類似度を算出する。例えば、算出機能１１４ｃは、複数の近傍点のそれぞれに対して注目点の相関カーブとの相関係数を算出し、算出した複数の相関係数の平均値を算出する。
換言すると、算出機能１１４ｃは、注目点の相関カーブを、異なる位置の相関カーブと比較することにより、第１類似度の経時的変化について空間方向の類似度を算出する。以下、このような空間方向の類似度については、第２類似度とも記載する。
ここで、注目点にゆらぎが生じている場合において注目点及び近傍点の相関カーブを相互に比較すると、図５Ａに示すように、ピークの位置や高さが不揃いとなる。即ち、血管腫のように腫瘍内で周辺と比べて局所的に特異的な信号の変化がある場合、注目点と近傍点の相関カーブを比較すると位置によって第１類似度が異なってくるため、時間方向にみた相関カーブ自体も解析場所により異なってくる。従って、ゆらぎが生じている場合、注目点の相関カーブは、近傍点の相関カーブと類似しない傾向がある。なお、図５Ａは、第１の実施形態に係る相関カーブの一例を示す図である。
一方で、外乱が生じた場合、図５Ｂに示すように、注目点及び近傍点の相関カーブにはフレーム方向の変動が同様に生じる。即ち、位置ずれはどの位置でも同じタイミングで生じるため、注目点及び近傍点の相関カーブはいずれも同じタイミングで一様に変化する。従って、外乱が生じた場合、注目点の相関カーブは、近傍点の相関カーブと類似する傾向がある。以上より、第２類似度として相関カーブの類似度を算出することにより、外乱とゆらぎとを識別することが可能となる。なお、図５Ｂは、第１の実施形態に係る相関カーブの一例を示す図である。
ここで、図６を用いて、第２類似度の算出処理についてより詳細に説明する。図６は、第１の実施形態に係る第２類似度の算出処理の一例を示す図である。図６においては、説明の便宜のため、相関カーブをサインカーブとして示す。
例えば、注目点の相関カーブに対して近傍点の相関カーブのピーク位置等が一致しており、「０°ずれ」に該当する場合、算出機能１１４ｃは、「相関係数ＣＣ＝１．０」を算出する。また、「６０°ずれ」に該当する場合、算出機能１１４ｃは、「相関係数ＣＣ＝０．５」を算出する。また、「９０°ずれ」に該当する場合、算出機能１１４ｃは、「相関係数ＣＣ＝０．０」を算出する。また、算出機能１１４ｃは、複数の近傍点それぞれについて相関係数ＣＣを算出し、複数の相関係数ＣＣについて平均処理を行なう。
ここで、算出機能１１４ｃは、値反転の処理を行なってもよい。即ち、「０°ずれ」に該当する場合など、相関係数ＣＣが大きくなるケースは、外乱によって各位置に同じタイミングで変化が生じた場合と考えられる。一方で、「６０°ずれ」に該当する場合や「９０°ずれ」に該当する場合など、相関係数ＣＣが小さくなるケースは、ゆらぎによって局所的な変化が生じた場合と考えられる。そして、ゆらぎの評価を行なう上では、ゆらぎの特徴が現れている時に値が大きくなった方が直感的に理解しやすいため、算出機能１１４ｃは、相関係数ＣＣの値を反転させることとしてもよい。例えば、算出機能１１４ｃは、相関係数ＣＣの値を１から除算した値を、第２類似度として算出する。
上述したように、算出機能１１４ｃは、注目点と近傍点との間で相関係数ＣＣを算出し、平均処理や値反転の処理を行なって、第２類似度を算出する。例えば、算出機能１１４ｃは、近傍点の数を「ｉ」として、「１－ｍｅａｎ（ＣＣｉ）」の式により、第２類似度を算出することができる。また、算出機能１１４ｃは、注目点の位置を解析ＲＯＩ内で移動させつつ第２類似度の算出処理を繰り返すことにより、解析ＲＯＩ内の各位置について第２類似度を算出する。
次に、出力機能１１４ｄは、算出機能１１４ｃにより算出された第２類似度を出力する。例えば、出力機能１１４ｄは、第２類似度の分布を示す画像を生成して出力する。例えば、出力機能１１４ｄは、第２類似度の大きさに応じたカラーを各画素（位置）に割り当てることにより、図７に示すカラー画像を生成する。ここで、カラーとは、色相、明度、及び彩度のうちの一つであってもよいし、これらの組み合わせであってもよい。また、かかるカラー画像については、パラメトリック画像とも記載する。そして、出力機能１１４ｄは、生成したカラー画像をディスプレイ１４０に表示させる。なお、図７は、第１の実施形態に係るカラー画像の一例を示す図である。
なお、カラー画像は、静止画として表示されてもよいし、動画像として表示されてもよい。静止画としての表示を行なう場合、算出機能１１４ｃは、少なくとも１つのフレームについて第２類似度を算出し、出力機能１１４ｄは、カラー画像を少なくとも１つ生成してディスプレイ１４０に表示させる。また、動画像としての表示を行なう場合、算出機能１１４ｃは、複数のフレームについて第２類似度を算出し、出力機能１１４ｄは、カラー画像を複数のフレームのそれぞれについて生成して、ディスプレイ１４０に順次表示させる。
ここで、静止画としての表示を行なう場合について、図８を用いて説明する。図８は、第１の実施形態に係るカラー画像の生成処理の一例を示す図である。例えば、算出機能１１４ｃは、図８に示すように、Ｂモード画像Ｉ１１１～Ｂモード画像Ｉ１１ｎのそれぞれについて、解析ＲＯＩ内の各位置に対して第１類似度を算出する。即ち、図８に示す所定数「ｎ」は、フレーム方向の解析範囲を示す。また、算出機能１１４ｃは、第１類似度のフレーム方向の変化を示す相関カーブを、解析ＲＯＩ内の各位置について生成する。次に、算出機能１１４ｃは、相関カーブの位置間の類似度を示す第２類似度を、解析ＲＯＩ内の各位置について算出する。
次に、出力機能１１４ｄは、第２類似度の大きさに応じたカラーを各画素に割り当てることにより、カラー画像Ｉ２１１を生成する。図８に示すカラー画像Ｉ２１１は、Ｂモード画像Ｉ１１１からＢモード画像Ｉ１１ｎまでのｎフレームを解析範囲としたカラー画像である。そして、出力機能１１４ｄは、カラー画像Ｉ２１１を静止画としてディスプレイ１４０に表示させる。
次に、動画像としての表示を行なう場合について、図９を用いて説明する。図９は、第１の実施形態に係るカラー画像の生成処理の一例を示す図である。例えば、算出機能１１４ｃは、図９に示すように、Ｂモード画像Ｉ１２１～Ｂモード画像Ｉ１２ｎのそれぞれについて、解析ＲＯＩ内の各位置に対して第１類似度を算出する。また、算出機能１１４ｃは、第１類似度のフレーム方向の変化を示す相関カーブを、解析ＲＯＩ内の各位置について生成する。次に、算出機能１１４ｃは、相関カーブの位置間の類似度を示す第２類似度を、解析ＲＯＩ内の各位置について算出する。次に、出力機能１１４ｄは、第２類似度の大きさに応じたカラーを各画素に割り当てることにより、カラー画像Ｉ２２１を生成する。カラー画像Ｉ２２１は、Ｂモード画像Ｉ１２１からＢモード画像Ｉ１２ｎまでのｎフレームを解析範囲としたカラー画像である。
ここで、新たに信号が収集された場合、算出機能１１４ｃは、新たなフレームについて第１類似度を算出し、新たなフレームから所定数のフレームについて算出された第１類似度に基づいて第２類似度を更に算出する。例えば、新たに信号が収集され、Ｂモード画像Ｉ１２（ｎ＋１）が生成された場合、算出機能１１４ｃは、Ｂモード画像Ｉ１２（ｎ＋１）について、解析ＲＯＩ内の各位置に対して第１類似度を算出する。また、算出機能１１４ｃは、Ｂモード画像Ｉ１２２からＢモード画像Ｉ１２（ｎ＋１）までのｎフレームについて算出した第１類似度に基づいて、第１類似度のフレーム方向の変化を示す相関カーブを、解析ＲＯＩ内の各位置について生成する。次に、算出機能１１４ｃは、相関カーブの位置間の類似度を示す第２類似度を、解析ＲＯＩ内の各位置について算出する。次に、出力機能１１４ｄは、第２類似度の大きさに応じたカラーを各画素に割り当てることにより、カラー画像Ｉ２２２を生成する。カラー画像Ｉ２２２は、Ｂモード画像Ｉ１２２からＢモード画像Ｉ１２（ｎ＋１）までのｎフレームを解析範囲としたカラー画像である。
同様にして、算出機能１１４ｃ及び出力機能１１４ｄは、新たに信号が収集されるごとにカラー画像を生成して表示させることができる。例えば、算出機能１１４ｃ及び出力機能１１４ｄは、被検体Ｐからの信号収集と並行してカラー画像をリアルタイムに生成し、動画像としてディスプレイ１４０に表示させることができる。
なお、図８及び図９に示した所定数「ｎ」については、解析対象に応じて、可変に制御することとしてもよい。即ち、算出機能１１４ｃは、フレーム方向の解析範囲を解析対象に応じて可変に制御することとしてもよい。例えば、解析対象が心拍や呼吸等によって周期的に動く部位である場合、算出機能１１４ｃは、解析対象の動きを１周期以上包含するように、所定数「ｎ」を調整する。また、例えば、算出機能１１４ｃは、解析対象の周辺領域との間で解析結果に差が表れるために必要な解析時間を前もって解析しておき、必要な解析時間に応じて所定数「ｎ」を調整する。
次に、超音波診断装置１００による処理の手順の一例を、図１０を用いて説明する。図１０は、第１の実施形態に係る超音波診断装置１００の処理の一連の流れを説明するためのフローチャートである。ステップＳ１０１、ステップＳ１０２、ステップＳ１０３は、収集機能１１４ｂに対応する。ステップＳ１０４、ステップＳ１０５、ステップＳ１０６、ステップＳ１０７は、算出機能１１４ｃに対応する。ステップＳ１０８、ステップＳ１０９は、出力機能１１４ｄに対応する。なお、図１０においては、図９に示した場合と同様、被検体Ｐからの信号収集と並行してカラー画像の生成及び表示を行なう場合を一例として説明する。
まず、処理回路１１４は、被検体Ｐからの信号収集を開始するか否かを判定し（ステップＳ１０１）、開始しない場合には待機状態となる（ステップＳ１０１否定）。一方で、信号収集を開始する場合（ステップＳ１０１肯定）、処理回路１１４は、信号の収集を継続するか否かを判定し（ステップＳ１０２）、継続する場合には、送受信回路１１１及び信号処理回路１１２を制御して被検体Ｐから信号を収集する（ステップＳ１０３）。
次に、処理回路１１４は、所定数のフレームが収集されているか否かを判定する（ステップＳ１０４）。例えば、図８及び図９に示したケースでは所定数ｎのフレームが解析範囲とされているところ、ｎフレーム分の信号が収集されるまではカラー画像の生成ができないこととなる。従って、所定数のフレームが収集されていない場合には（ステップＳ１０４否定）、処理回路１１４は、再度ステップＳ１０２に移行し、信号の収集を継続する。
一方で、所定数のフレームが収集されている場合（ステップＳ１０４肯定）、処理回路１１４は、解析ＲＯＩ内の各位置について、フレーム間における信号の相関係数を算出する（ステップＳ１０５）。即ち、処理回路１１４は、第１類似度を算出する。また、処理回路１１４は、解析ＲＯＩ内の各位置について相関カーブを生成し（ステップＳ１０６）、位置間における相関カーブの相関係数を算出する（ステップＳ１０７）。即ち、処理回路１１４は、第２類似度を算出する。
次に、処理回路１１４は、第２類似度の大きさに応じたカラーを各画素に割り当てることによりカラー画像を生成し（ステップＳ１０８）、生成したカラー画像をディスプレイ１４０に表示させる（ステップＳ１０９）。また、ステップＳ１０９の後、処理回路１１４は、再度ステップＳ１０２に移行し、信号の収集を継続するか否かを判定する。信号の収集を継続する場合、処理回路１１４は、ステップＳ１０３～ステップＳ１０９の処理を再度実行する。即ち、処理回路１１４は、信号の収集を継続している間、新たに収集された信号に基づいてカラー画像を更新し、動画像としてディスプレイ１４０に表示させる。一方で、信号の収集を継続しない場合（ステップＳ１０２否定）、処理回路１１４は、処理を終了する。
上述したように、第１の実施形態によれば、収集機能１１４ｂは、被検体Ｐから信号を経時的に収集する。また、算出機能１１４ｃは、信号のフレーム間の類似度を示す第１類似度を算出し、第１類似度の経時的変化の位置間の類似度を示す第２類似度を算出する。また、出力機能１１４ｄは、第２類似度を出力する。従って、第１の実施形態に係る超音波診断装置１００は、ゆらぎ評価の精度を向上させることができる。
即ち、超音波診断装置１００は、ゆらぎを示す数値を出力することで、ゆらぎの定量的な評価を可能とする。更に、信号のフレーム間の類似度に基づいてゆらぎの評価を行なう場合には、断面ずれ等の外乱の影響によって本来捉えたい変化が埋もれてしまうケースがある。これに対し、超音波診断装置１００は、信号のフレーム間の類似度を示す第１類似度を算出し、第１類似度の経時的変化の位置間の類似度を示す第２類似度を算出する。これにより、超音波診断装置１００は、外乱からゆらぎを識別することを可能とし、ゆらぎ評価の精度を向上させることができる。
（第２の実施形態）
さて、これまで第１の実施形態について説明したが、上述した実施形態以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。
例えば、第１の実施形態では、カラー画像を動画像ｆｒ表示するケースについて、図９の一例を示した。即ち、図９においては、新たなフレームが収集されるごとにカラー画像を生成して表示させる場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。
一例を挙げると、算出機能１１４ｃ及び出力機能１１４ｄは、所定数のフレームが収集されるごとにカラー画像を生成して表示させることとしてもよい。具体的には、算出機能１１４ｃは、図１１に示すように、Ｂモード画像Ｉ１３１～Ｂモード画像Ｉ１３ｎのそれぞれについて、解析ＲＯＩ内の各位置に対して第１類似度を算出する。また、算出機能１１４ｃは、第１類似度のフレーム方向の変化を示す相関カーブを、解析ＲＯＩ内の各位置について生成する。次に、算出機能１１４ｃは、相関カーブの位置間の類似度を示す第２類似度を、解析ＲＯＩ内の各位置について算出する。次に、出力機能１１４ｄは、第２類似度の大きさに応じたカラーを各画素に割り当てることにより、カラー画像Ｉ２３１を生成する。カラー画像Ｉ２３１は、Ｂモード画像Ｉ１３１からＢモード画像Ｉ１３ｎまでのｎフレームを解析範囲としたカラー画像である。そして、出力機能１１４ｄは、カラー画像Ｉ２３１をディスプレイ１４０に表示させる。なお、図１１は、第２の実施形態に係るカラー画像の生成処理の一例を示す図である。
同様に、算出機能１１４ｃは、Ｂモード画像Ｉ１４１～Ｂモード画像Ｉ１４ｎのそれぞれについて、解析ＲＯＩ内の各位置に対して第１類似度を算出する。また、算出機能１１４ｃは、第１類似度のフレーム方向の変化を示す相関カーブを、解析ＲＯＩ内の各位置について生成する。次に、算出機能１１４ｃは、相関カーブの位置間の類似度を示す第２類似度を、解析ＲＯＩ内の各位置について算出する。次に、出力機能１１４ｄは、第２類似度の大きさに応じたカラーを各画素に割り当てることにより、カラー画像Ｉ２４１を生成する。カラー画像Ｉ２４１は、Ｂモード画像Ｉ１４１からＢモード画像Ｉ１４ｎまでのｎフレームを解析範囲としたカラー画像である。そして、出力機能１１４ｄは、カラー画像Ｉ２３１に代えて、カラー画像Ｉ２４１をディスプレイ１４０に表示させる。
図１１に示す場合、図９に示した場合と比較して、カラー画像を生成する頻度が低下するため、動画像としてのフレームレートは低下することとなる。但し、図１１に示す場合、図９に示した場合と比較して、第２類似度の算出を行なう頻度が低下するため、計算負荷を低減することができる。出力機能１１４ｄは、ユーザからの指示に応じて、図９の表示モードや図１１の表示モードを切り替えることとしてもよい。
また、上述した実施形態では、信号の収集と並行してカラー画像の表示を行なう場合について説明した。即ち、上述した実施形態では、リアルタイムでの処理について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。
例えば、収集機能１１４ｂは、被検体Ｐから信号を経時的に収集し、複数フレーム分の超音波画像を生成して、メモリ１１３や外部の画像保管装置等に保存させる。その後、算出機能１１４ｃは、例えばユーザからの要求に応じて、保存されている超音波画像を読み出し、第１類似度及び第２類似度の算出を行なう。そして、出力機能１１４ｄは、第２類似度の分布を示したカラー画像を生成し、ディスプレイ１４０に表示させる。
或いは、出力機能１１４ｄは、第２類似度の分布を示したカラー画像を生成して、メモリ１１３や外部の画像保管装置等に保存させる。その後、出力機能１１４ｄは、例えばユーザからの要求に応じて保存されているカラー画像を読み出し、ディスプレイ１４０に表示させる。
また、上述した実施形態では、出力機能１１４ｄが生成したカラー画像をディスプレイ１４０に表示させる場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、出力機能１１４ｄは、生成したカラー画像を外部装置に対して送信することとしてもよい。この場合、ユーザは、例えば外部装置が備えるディスプレイにおいて、カラー画像を参照することができる。
また、上述した実施形態では、第２類似度を出力する処理の一例として、第２類似度の分布を示したカラー画像を生成して出力する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、出力機能１１４ｄは、算出された第２類似度を、グラフや表、テキストとして出力することとしても構わない。一例を挙げると、出力機能１１４ｄは、解析ＲＯＩ内の位置座標と第２類似度とを対応付けたグラフを生成してディスプレイ１４０に表示させてもよい。
また、上述した実施形態では、第１類似度として式（１）による相関係数について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、算出機能１１４ｃは、第１類似度として、ＳＡＤ（Ｓｕｍ ｏｆ Ａｂｓｏｌｕｔｅ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）やＳＳＤ（Ｓｕｍ ｏｆ Ｓｑｕａｒｅｄ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）を算出してもよい。
第１類似度の算出処理について別の例を挙げると、算出機能１１４ｃは、まず、複数フレーム分のＢモード画像について、予め設定されたフレーム間隔で画像間の差分処理を行ない、複数フレーム分の差分画像を生成する。ここで、Ｂモード画像には、血管腫に由来するゆらぎの成分に加えて、バックグラウンド成分が混在している場合がある。バックグラウンド成分とは、例えば、肝臓組織に由来するゆらぎ、ユーザによる手技に起因するゆらぎ、装置性能に起因するゆらぎ、スペックルのゆらぎ等、様々な要因に由来するゆらぎである。算出機能１１４ｃは、画像間の差分処理を行なうことにより、かかるバックグラウンド成分を除去することができる。
次に、算出機能１１４ｃは、複数の差分画像それぞれについて、各画素の画素値の絶対値をとる。即ち、差分画像に含まれる各画素の差分値は負の値を含むが、算出機能１１４ｃは、これらを正の値に変換する。次に、算出機能１１４ｃは、複数の差分画像それぞれについて、各画素の絶対値と周辺画素の絶対値とが積算された積算値を算出する。例えば、算出機能１１４ｃは、カーネル（小領域）を用いて、各画素の絶対値と周辺画素の絶対値とを積算する。また、算出機能１１４ｃは、複数のＢモード画像それぞれについて、各画素の画素値と周辺画素の画素値との平均値を算出する。例えば、算出機能１１４ｃは、カーネルを用いて、各画素の画素値と周辺画素の画素値との平均値を算出する。
次に、算出機能１１４ｃは、積算値を平均値で除算した除算値を算出する。ここで、算出機能１１４ｃは、解析ＲＯＩ内の各位置について、フレームごとに、除算値を算出することができる。次に、算出機能１１４ｃは、各位置の除算値をフレーム方向に積算することで、指標値を算出する。例えば、Ｎフレーム分の除算値を積算する場合、算出機能１１４ｃは、過去Ｎフレーム分の信号に基づく指標値を、フレームごと且つ位置ごとに算出することができる。かかる指標値は、ゆらぎに起因する信号がフレーム間で大きく変動している程、より大きな値となる。即ち、かかる指標値は、信号のフレーム間の類似度を示す第１類似度の一例である。
また、上述した実施形態では、第２類似度として、異なる位置の相関カーブとの類似度を算出する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、算出機能１１４ｃは、解析ＲＯＩ内における各位置について、第１類似度をフレーム番号に対応付けてプロットした散布図や折れ線グラフを生成し、異なる位置の散布図や折れ線グラフとの類似度を第２類似度として算出してもよい。また、例えば、算出機能１１４ｃは、解析ＲＯＩ内における各位置について、第１類似度の経時的変化を示す統計値を算出し、異なる位置の統計値との類似度を第２類似度として算出してもよい。
また、収集機能１１４ｂ、算出機能１１４ｃ、及び出力機能１１４ｄは、上述の実施形態で説明を省略した各種の処理を更に行なうことが可能である。例えば、算出機能１１４ｃは、第１類似度の算出に先立ち、Ｂモード画像に対して各種の画像処理を施すことができる。一例を挙げると、算出機能１１４ｃは、複数フレーム分のＢモード画像に対して、フレーム方向へのローパスフィルタや、空間方向へのメディアンフィルタ等を適用する。これにより、算出機能１１４ｃは、スパイクノイズやスペックルノイズといった各種のノイズを低減し、第１類似度、及び、第１類似度に基づく第２類似度をより精度良く算出することができる。
また、上述した実施形態では、血管腫のゆらぎを評価する場合について説明した。しかしながら実施形態はこれに限定されるものではない。即ち、血管腫に限らず、ゆらぎを呈する組織の変化であれば同様に適用が可能である。
また、上述した実施形態では、Ｂモード画像を生成し、Ｂモード画像に基づいて第１類似度及び第２類似度の算出を行なうものとして説明した。しかしながら実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、算出機能１１４ｃは、カラードプラ画像や、エラストグラフィ、シアウェーブ・エラストグラフィ（Ｓｈｅａｒ Ｗａｖｅ Ｅｌａｓｔｏｇｒａｐｈｙ：ＳＷＥ）、減衰イメージング画像といった他の超音波画像に基づいて、第１類似度及び第２類似度の算出を行なうこともできる。
また、上述した実施形態では、超音波画像に基づいて第１類似度及び第２類似度の算出を行なうものとして説明した。しかしながら実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、算出機能１１４ｃは、Ｂモードデータに基づいて第１類似度及び第２類似度の算出を行なうこととしても構わない。即ち、算出機能１１４ｃは、第１類似度及び第２類似度の算出処理を画像に基づいて行なうこともできるし、画像生成処理の前段階におけるデータに基づいて行なうこともできる。
また、上述した実施形態では、超音波診断装置１００により収集された信号を対象とした処理について説明した。しかしながら実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、光超音波診断装置（光音響イメージング装置）、Ｘ線診断装置、Ｘ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ）装置、ＳＰＥＣＴ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｐｈｏｔｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置、ＰＥＴ（Ｐｏｓｉｔｒｏｎ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置といった別種の医用画像診断装置によって収集された信号についても同様に適用が可能である。
また、上述した実施形態では、超音波診断装置１００が備える処理回路１１４が、算出機能１１４ｃ及び出力機能１１４ｄを実行するものとして説明した。即ち、上述した実施形態では、被検体Ｐからの信号収集を実行する医用画像診断装置が、算出機能１１４ｃ及び出力機能１１４ｄを実行するものとして説明した。しかしながら実施形態はこれに限定されるものではなく、医用画像診断装置と異なる装置が、算出機能１１４ｃ及び出力機能１１４ｄに相当する機能を実行する場合であっても構わない。以下、この点について図１２を用いて説明する。図１２は、第２の実施形態に係る医用画像処理システム１の構成の一例を示すブロック図である。
図１２に示す医用画像処理システム１は、医用画像診断装置１０、画像保管装置２０及び医用画像処理装置３０を含む。例えば、医用画像診断装置１０、画像保管装置２０及び医用画像処理装置３０は、ネットワークＮＷを介して相互に接続される。なお、ネットワークＮＷを介して接続可能であれば、医用画像診断装置１０、画像保管装置２０及び医用画像処理装置３０が設置される場所は任意である。例えば、医用画像診断装置１０、画像保管装置２０及び医用画像処理装置３０は、互いに異なる施設内に設置されていてもよい。即ち、ネットワークＮＷは、施設内で閉じたローカルネットワークにより構成されてもよいし、インターネットを介したネットワークであってもよい。
医用画像診断装置１０は、被検体Ｐからの信号収集を実行する装置である。例えば、医用画像診断装置１０は、図１の超音波診断装置１００である。或いは、医用画像診断装置１０は、光超音波診断装置、Ｘ線診断装置、Ｘ線ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、ＳＰＥＣＴ装置、ＰＥＴ装置等であっても構わない。
医用画像診断装置１０は、被検体Ｐから収集した信号を、ネットワークＮＷを介して、画像保管装置２０又は医用画像処理装置３０に送信する。ここで、医用画像診断装置１０は、画像を生成して送信してもよいし、画像生成処理の前段階におけるデータを送信してもよい。例えば、医用画像診断装置１０は、Ｂモード画像を送信してもよいし、Ｂモードデータを送信してもよい。
画像保管装置２０は、医用画像診断装置１０によって収集された各種のデータを保管する。なお、画像保管装置２０は、Ｂモード画像等の画像を保管してもよいし、Ｂモードデータ等の画像生成処理の前段階におけるデータを保管してもよい。例えば、画像保管装置２０は、ＰＡＣＳ（Ｐｉｃｔｕｒｅ Ａｒｃｈｉｖｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）のサーバである。
医用画像処理装置３０は、算出機能１１４ｃ及び出力機能１１４ｄに相当する機能を実行する装置である。例えば、医用画像処理装置３０は、図１２に示すように、入力インタフェース３１、ディスプレイ３２、メモリ３３及び処理回路３４を備える。ここで、入力インタフェース３１、ディスプレイ３２、メモリ３３については、図１の入力インタフェース１３０、ディスプレイ１４０、メモリ１１３と同様に構成することができる。
処理回路３４は、制御機能３４ａ、算出機能３４ｂ、及び出力機能３４ｃを実行することで、医用画像処理装置３０全体の動作を制御する。ここで、算出機能３４ｂは、算出部の一例である。また、出力機能３４ｃは、出力部の一例である。
例えば、処理回路３４は、制御機能３４ａに対応するプログラムをメモリ３３から読み出して実行することにより、入力インタフェース３１を介してユーザから受け付けた各種の入力操作に基づいて、算出機能３４ｂ、出力機能３４ｃといった各種の機能を制御する。
また、例えば、処理回路３４は、算出機能３４ｂに対応するプログラムをメモリ３３から読み出して実行することにより、図１の算出機能１１４ｃと同様の機能を実行する。具体的には、算出機能３４ｂは、まず、被検体Ｐから経時的に収集された信号を取得する。例えば、算出機能３４ｂは、医用画像診断装置１０によって収集されて画像保管装置２０において保管されている信号を、ネットワークＮＷを介して取得する。或いは、算出機能３４ｂは、画像保管装置２０を介すことなく、医用画像診断装置１０から直接的に信号を取得することとしても構わない。そして、算出機能３４ｂは、被検体Ｐから経時的に収集された信号のフレーム間の類似度を示す第１類似度を算出し、第１類似度の経時的変化の位置間の類似度を示す第２類似度を算出する。
また、例えば、処理回路３４は、出力機能３４ｃに対応するプログラムをメモリ３３から読み出して実行することにより、図１の出力機能１１４ｄと同様の機能を実行する。即ち、出力機能３４ｃは、算出機能３４ｂによって算出された第２類似度を出力する。一例を挙げると、出力機能３４ｃは、第２類似度の分布を示す画像を生成して、ディスプレイ３２に表示させる。別の例を挙げると、出力機能３４ｃは、第２類似度の分布を示す画像を生成して、外部装置に送信する。
図１に示す医用画像処理装置３０においては、各処理機能が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３３へ記憶されている。処理回路３４は、メモリ３３からプログラムを読み出して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プロセッサである。換言すると、プログラムを読み出した状態の処理回路３４は、読み出したプログラムに対応する機能を有することとなる。
なお、図１２においては単一の処理回路３４にて、制御機能３４ａ、算出機能３４ｂ、及び出力機能３４ｃが実現するものとして説明したが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路３４を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより機能を実現するものとしても構わない。また、処理回路３４が有する各処理機能は、単一又は複数の処理回路に適宜に分散又は統合されて実現されてもよい。
また、処理回路３４は、ネットワークＮＷを介して接続された外部装置のプロセッサを利用して、機能を実現することとしてもよい。例えば、処理回路３４は、メモリ３３から各機能に対応するプログラムを読み出して実行するとともに、医用画像処理装置３０とネットワークＮＷを介して接続されたサーバ群（クラウド）を計算資源として利用することにより、図１２に示す各機能を実現する。
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、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）、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）、及び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。プロセッサが例えばＣＰＵである場合、プロセッサは記憶回路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。一方、プロセッサが例えばＡＳＩＣである場合、記憶回路にプログラムを保存する代わりに、当該機能がプロセッサの回路内に論理回路として直接組み込まれる。なお、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。さらに、各図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。
また、図１においては、単一のメモリ１１３が処理回路１１４の各処理機能に対応するプログラムを記憶するものとして説明した。また、図１２においては、単一のメモリ３３が処理回路３４の各処理機能に対応するプログラムを記憶するものとして説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、複数のメモリ１１３を分散して配置し、処理回路１１４は、個別のメモリ１１３から対応するプログラムを読み出す構成としても構わない。同様に、複数のメモリ３３を分散して配置し、処理回路３４は、個別のメモリ３３から対応するプログラムを読み出す構成としても構わない。また、メモリ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。
上述した実施形態に係る各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。即ち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。更に、各装置にて行われる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、ＣＰＵ及び当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現されうる。
また、上述した実施形態で説明した医用画像処理方法は、予め用意された医用画像処理プログラムをパーソナルコンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することによって実現することができる。この医用画像処理プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することができる。また、この医用画像処理プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ－ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な非一過性の記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。
以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、ゆらぎ評価の精度を向上させることができる。
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を行なうことができる。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 医用画像処理システム
１０ 医用画像診断装置
１００ 超音波診断装置
１１４ 処理回路
１１４ａ 制御機能
１１４ｂ 収集機能
１１４ｃ 算出機能
１１４ｄ 出力機能
３０ 医用画像処理装置
３４ 処理回路
３４ａ 制御機能
３４ｂ 算出機能
３４ｃ 出力機能

Claims (13)

  1. 被検体から信号を経時的に収集する収集部と、
    前記信号のフレーム間の類似度を示す第１類似度を複数のフレーム及び複数の位置のそれぞれについて算出し、前記第１類似度の経時的変化の前記複数の位置の間での類似度を示す第２類似度を算出する算出部と、
    前記第２類似度を出力する出力部と
    を備え、
    前記算出部は、前記第２類似度として、前記複数の位置に含まれる第１の位置であって前記複数のフレーム上の対応する各位置について算出した前記第１類似度の経時的変化と、前記複数の位置に含まれ且つ前記第１の位置の近傍の所定範囲に含まれる第２の位置であって前記複数のフレーム上の対応する各位置について算出した前記第１類似度の経時的変化との類似度を算出する、医用画像診断装置。
  2. 前記算出部は、前記第１類似度の経時的変化として、前記第１類似度のフレーム方向の変化を示す相関カーブを生成し、前記第２類似度として、異なる位置の前記相関カーブとの類似度を算出する、請求項１に記載の医用画像診断装置。
  3. 前記算出部は、解析対象に応じて、前記所定範囲を可変に制御する、請求項２に記載の医用画像診断装置。
  4. 前記算出部は、前記第１類似度を算出する解析領域を設定し、前記解析領域に含まれる位置について前記第１類似度を算出する、請求項１～３のいずれか一項に記載の医用画像診断装置。
  5. 前記算出部は、解析対象に応じて、前記解析領域を可変に制御する、請求項４に記載の医用画像診断装置。
  6. 前記算出部は、複数のフレームそれぞれの対応する位置に複数の画素に対応した比較領域を設定し、前記比較領域内の複数の画素をフレーム間で比較することにより、前記第１類似度を算出する、請求項１～５のいずれか一項に記載の医用画像診断装置。
  7. 前記算出部は、解析対象に応じて、前記比較領域を可変に制御する、請求項６に記載の医用画像診断装置。
  8. 前記算出部は、複数の位置それぞれについて前記第２類似度を算出し、
    前記出力部は、前記第２類似度の分布を示す画像を生成して出力する、請求項１～７のいずれか一項に記載の医用画像診断装置。
  9. 前記算出部は、複数の位置及び複数のフレームのそれぞれについて前記第２類似度を算出し、
    前記出力部は、前記第２類似度の分布を示す画像を前記複数のフレームのそれぞれについて生成して出力する、請求項１～７のいずれか一項に記載の医用画像診断装置。
  10. 前記算出部は、前記信号が収集されるごとに新たなフレームについて前記第１類似度を算出し、前記新たなフレームから所定数のフレームについて算出された前記第１類似度に基づいて前記第２類似度を算出する、請求項１～９のいずれか一項に記載の医用画像診断装置。
  11. 前記算出部は、前記信号が収集されるごとに新たなフレームについて前記第１類似度を算出し、所定数のフレームについて前記第１類似度が算出されるごとに、当該所定数のフレームについて算出された前記第１類似度に基づいて前記第２類似度を算出する、請求項１～９のいずれか一項に記載の医用画像診断装置。
  12. 前記算出部は、解析対象に応じて、前記所定数のフレームを可変に制御する、請求項１０又は１１に記載の医用画像診断装置。
  13. 被検体から経時的に収集された信号のフレーム間の類似度を示す第１類似度を複数のフレーム及び複数の位置のそれぞれについて算出し、前記第１類似度の経時的変化の前記複数の位置の間での類似度を示す第２類似度を算出する算出部と、
    前記第２類似度を出力する出力部と
    を備え、
    前記算出部は、前記第２類似度として、前記複数の位置に含まれる第１の位置であって前記複数のフレーム上の対応する各位置について算出した前記第１類似度の経時的変化と、前記複数の位置に含まれ且つ前記第１の位置の近傍の所定範囲に含まれる第２の位置であって前記複数のフレーム上の対応する各位置について算出した前記第１類似度の経時的変化との類似度を算出する、医用画像処理装置。
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