WO2012063976A1 - 超音波診断装置、超音波診断装置の作動方法および超音波診断装置の作動プログラム - Google Patents

超音波診断装置、超音波診断装置の作動方法および超音波診断装置の作動プログラム Download PDF

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WO2012063976A1
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specimen
tissue property
feature amount
tissue
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PCT/JP2011/076603
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浩仲 宮木
忠明 神原
安広 和田
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オリンパスメディカルシステムズ株式会社
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    • A61B8/08—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings
    • A61B8/0825—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings for diagnosis of the breast, e.g. mammography

Definitions

  • the present invention relates to an ultrasonic diagnostic apparatus, an ultrasonic diagnostic apparatus operating method, and an ultrasonic diagnostic apparatus operating program for determining a tissue property of a specimen using ultrasonic waves.
  • Ultrasonic elastography is a technique that utilizes the fact that the hardness of cancer and tumor tissue in a living body varies depending on the progress of the disease and the living body.
  • the amount of strain and elastic modulus of the biological tissue at the examination location are measured using ultrasound while the examination location is pressed from the outside, and the measurement result is displayed as a tomographic image.
  • the ultrasonic elastography described above has a problem in that the pressure applied to the lower part of a blood vessel or a lymph vessel is difficult to be transmitted. Therefore, when a tumor is formed in the vicinity of the blood vessel, the boundary of the tumor is unclear and it is difficult to distinguish the invasion of the tumor into the blood vessel. As described above, in ultrasonic elastography, there are cases in which it is not possible to accurately distinguish tissue properties.
  • ultrasonic elastography has a problem in that the reliability of measurement results is low because individual differences are likely to occur in the pressure and compression speed when the examiner compresses the examination location.
  • the present invention has been made in view of the above, and enables an ultrasonic diagnostic apparatus and an ultrasonic diagnostic apparatus capable of accurately distinguishing tissue properties and improving the reliability of measurement results. It is an object to provide an operating method and an operating program for an ultrasonic diagnostic apparatus.
  • an ultrasonic diagnostic apparatus receives an ultrasonic wave by transmitting an ultrasonic wave to the specimen and receiving an ultrasonic wave reflected by the specimen.
  • the feature of extracting the feature amount of the specimen by performing attenuation correction processing and approximation processing to reduce the contribution of attenuation generated according to the reception depth and frequency of the ultrasonic wave when the ultrasonic wave propagates A feature quantity of the frequency spectrum extracted based on the ultrasonic wave respectively reflected by the quantity extraction unit and the plurality of known specimens and the tissue characteristics of the plurality of known specimens
  • the feature amount extraction unit performs the approximation process on the frequency spectrum calculated by the frequency analysis unit before performing the attenuation correction process.
  • the feature amount extraction unit includes an attenuation correction unit that performs the attenuation correction process on the frequency spectrum, and a frequency spectrum corrected by the attenuation correction unit. And an approximation unit that extracts the feature quantity of the frequency spectrum by performing the approximation process.
  • the attenuation correction unit performs a larger correction as the reception depth of the ultrasonic wave is larger.
  • the approximating unit approximates the frequency spectrum with a polynomial by regression analysis.
  • the approximating unit approximates the frequency spectrum by a linear expression, the inclination of the linear expression, the intercept of the linear expression, and the inclination and the intercept.
  • a plurality of feature amounts including at least two of intensities determined using specific frequencies included in a frequency band of the frequency spectrum are extracted.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus is characterized in that, in the above invention, the attenuation correction unit corrects at least the inclination and the intensity.
  • the storage unit stores an average of each feature amount in a group classified for each tissue property with respect to the plurality of known samples, and the tissue property
  • the determination unit sets a feature amount space including at least one of the plurality of feature amounts as a component, and determines a feature amount forming a component of the feature amount space among the feature amounts of the frequency spectrum of the specimen.
  • a specimen point having space coordinates, and a known specimen average point having, as coordinates of the feature quantity space, an average of feature quantities constituting components of the feature quantity space among the feature quantities in the group of the plurality of known specimens
  • the tissue characterization of the specimen is determined based on the distance in the feature amount space.
  • the tissue property determination unit includes a feature in a population obtained by adding a feature amount of the sample to a group classified for each tissue property in the plurality of known samples. A standard deviation of the quantity is calculated, and a tissue characteristic corresponding to a group having a characteristic quantity having a minimum difference between the standard deviation and the standard deviation of the characteristic quantity in the group is defined as the tissue characteristic of the specimen. .
  • a signal amplification unit that amplifies a reception signal of the ultrasonic wave received from the specimen, and converts the amplitude of the reception signal amplified by the signal amplification unit into luminance.
  • a B-mode display image data generating unit that generates B-mode display image data to be displayed, and the signal amplifying unit is responsive to a reception depth with respect to a signal output to the B-mode display image data generating unit The amplification is performed while changing the amplification factor, and the signal output to the frequency analysis unit is amplified at a constant amplification factor.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus is characterized in that, in the above invention, the amplification factor for the signal output to the B-mode display image data generation unit monotonously increases to a predetermined reception depth.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus in the above invention, includes a B-mode display image data generation unit that generates B-mode display image data to be displayed by converting the amplitude of the received ultrasonic signal into luminance, By generating visual information corresponding to the feature amount of the specimen, and using the generated visual information, the B-mode display image data generated by the B-mode display image data generation unit, and the result determined by the tissue property determination unit A determination result display image data generation unit for generating determination result display image data for displaying the determination result of the tissue property of the specimen, and an image corresponding to the determination result display image data generated by the determination result display image data generation unit are displayed. And a display unit that further includes a display unit.
  • the determination result display image data includes a tissue property enhancement image that emphasizes the tissue property determined by the tissue property determination unit, and the determination result display image
  • the data generation unit replaces, in the B-mode display image, a region determined as the predetermined tissue property by the tissue property determination unit with a feature amount image having visual information corresponding to the feature amount of the specimen, The tissue property enhanced image is generated.
  • the determination result display image data includes a tissue property enhancement image that emphasizes the tissue property determined by the tissue property determination unit, and the determination result display image
  • the data generation unit replaces a region other than the region determined as the predetermined tissue property by the tissue property determination unit in the B-mode display image with a feature amount image having visual information corresponding to the feature amount of the specimen. In this way, the tissue property enhanced image is generated.
  • the determination result display image data includes a tissue property enhancement image that emphasizes the tissue property determined by the tissue property determination unit, and the determination result display image
  • the data generating unit weights the pixel values corresponding to each other in the B-mode display image and the feature amount image having visual information corresponding to the feature amount of the specimen and averages the pixel values to obtain a pixel value. An emphasized image is generated.
  • the visual information is a variable constituting a color space.
  • the operation method of the ultrasonic diagnostic apparatus includes transmitting ultrasonic waves to the specimen and receiving ultrasonic waves reflected by the specimen, whereby the tissue characterization of the specimen based on the received ultrasonic waves.
  • An ultrasonic diagnostic apparatus operating method for determining a frequency analysis step of calculating a frequency spectrum by a frequency analysis unit by analyzing a frequency of a received ultrasonic wave, and a frequency spectrum calculated in the frequency analysis step By performing attenuation correction processing and approximation processing to reduce the attenuation contribution generated according to the reception depth and frequency of the ultrasonic wave when the ultrasonic wave propagates, the feature amount of the specimen is obtained by the feature amount extraction unit.
  • a feature extraction step to extract and a characteristic of the frequency spectrum extracted based on the ultrasonic waves respectively reflected by a plurality of known specimens Characterized by having a a tissue property determining step of determining the tissue characterization determining unit tissue characterization of a predetermined area of said specimen by using the feature information extracted by the amount and the feature amount extracting step.
  • the operation program of the ultrasonic diagnostic apparatus transmits an ultrasonic wave to a specimen and receives an ultrasonic wave reflected by the specimen, whereby a tissue property of the specimen based on the received ultrasonic wave.
  • the feature amount extraction unit extracts the feature amount of the specimen by the feature amount extraction unit by performing attenuation correction processing and approximation processing that reduce the contribution of attenuation generated according to the reception depth and frequency of the ultrasonic wave.
  • the attenuation contribution generated according to the reception depth and frequency of the ultrasonic wave when the ultrasonic wave propagates is reduced with respect to the frequency spectrum obtained by analyzing the frequency of the received ultrasonic wave.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the ultrasonic diagnostic apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram showing the relationship between the amplification factor of the B-mode image echo signal and the reception depth.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating the relationship between the amplification factor of the calculation echo signal and the reception depth.
  • FIG. 4 is a flowchart showing an outline of processing of the ultrasonic diagnostic apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 5 is a diagram showing a display example of the B-mode image on the display unit of the ultrasonic diagnostic apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the ultrasonic diagnostic apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram showing the relationship between the amplification factor of the B-mode image echo signal and the reception depth.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating the relationship between the amplification factor of the calculation echo
  • FIG. 6 is a flowchart showing an outline of processing performed by the frequency analysis unit of the ultrasonic diagnostic apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 7 is a diagram schematically showing a data array of one sound ray.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example (first example) of a frequency spectrum calculated by the frequency analysis unit of the ultrasonic diagnostic apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example (second example) of a frequency spectrum calculated by the frequency analysis unit of the ultrasonic diagnostic apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 10 is a diagram showing a new straight line determined from the feature amount after the attenuation correction is performed on the feature amount related to the straight line shown in FIG. FIG.
  • FIG. 11 is a flowchart showing an outline of processing performed by the tissue property determination unit of the ultrasonic diagnostic apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating an example of the feature amount space set by the tissue property determination unit of the ultrasonic diagnostic apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating a display example of a determination result display image displayed by the display unit of the ultrasonic diagnostic apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 14 is a diagram for explaining the effect of attenuation correction processing performed by the ultrasound diagnostic apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating an example of the feature amount space set by the tissue property determination unit of the ultrasonic diagnostic apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating a display example of a determination result display image displayed by the display unit of the ultrasonic diagnostic apparatus according to Embodiment 1 of
  • FIG. 15 is a diagram illustrating a display example (first example) of a tissue property emphasized image when a color image is used.
  • FIG. 16 is a diagram schematically showing the image shown in FIG. 15 in black and white.
  • FIG. 17 is a diagram illustrating a display example (second example) of a tissue property emphasized image when a color image is used.
  • FIG. 18 is a diagram schematically showing the image shown in FIG. 17 in black and white.
  • FIG. 19 is a diagram illustrating a display example (third example) of a tissue property emphasized image when a color image is used.
  • FIG. 20 is a diagram schematically showing the image shown in FIG. 19 in black and white.
  • FIG. 21 is a flowchart showing an outline of processing of the ultrasonic diagnostic apparatus according to Embodiment 2 of the present invention.
  • FIG. 22 is a diagram schematically showing an outline of attenuation correction processing performed by the ultrasonic diagnostic apparatus according to Embodiment 2 of the present invention.
  • FIG. 23 is a diagram illustrating an overview of the tissue property determination process performed by the tissue property determination unit of the ultrasonic diagnostic apparatus according to Embodiment 5 of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the ultrasonic diagnostic apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • An ultrasonic diagnostic apparatus 1 shown in FIG. 1 is an apparatus that determines the tissue properties of a specimen to be diagnosed using ultrasonic waves.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus 1 transmits and receives electrical signals between the ultrasonic probe 2 that outputs an ultrasonic pulse to the outside and receives an ultrasonic echo reflected from the outside, and the ultrasonic probe 2. Transmitting / receiving unit 3 for performing the calculation, calculation unit 4 for performing a predetermined calculation on the electrical echo signal converted from the ultrasonic echo, and generation of image data corresponding to the electrical echo signal converted from the ultrasonic echo An image processing unit 5 to be performed, an interface such as a keyboard, a mouse, a touch panel, and the like.
  • the image processing unit 5 is realized by using an input unit 6 that receives input of various information and a display panel made of liquid crystal or organic EL.
  • a display unit 7 that displays various types of information including the image generated
  • a storage unit 8 that stores various types of information including information related to the tissue properties of the known specimen
  • a control unit that controls the operation of the ultrasonic diagnostic apparatus 1. And, equipped with a.
  • the ultrasonic probe 2 converts an electrical pulse signal received from the transmission / reception unit 3 into an ultrasonic pulse (acoustic pulse signal), and converts an ultrasonic echo reflected by an external specimen into an electrical echo signal.
  • a signal conversion unit 21 for conversion is included.
  • the ultrasonic probe 2 may be one that mechanically scans an ultrasonic transducer, or one that electronically scans a plurality of ultrasonic transducers.
  • the transmission / reception unit 3 is electrically connected to the ultrasonic probe 2 and transmits a pulse signal to the ultrasonic probe 2 and receives an echo signal as a reception signal from the ultrasonic probe 2. Specifically, the transmission / reception unit 3 generates a pulse signal based on a preset waveform and transmission timing, and transmits the generated pulse signal to the ultrasound probe 2.
  • the transmission / reception unit 3 includes a signal amplification unit 31 that amplifies the echo signal.
  • the signal amplifying unit 31 includes an echo signal (hereinafter referred to as “B-mode image echo signal”) and an arithmetic unit used by the image processing unit 5 to generate B-mode image data by converting the amplitude of the echo signal into luminance. 4 amplifies the echo signals (hereinafter referred to as “computation echo signals”) used for performing the calculations at different amplification factors.
  • the signal amplifying unit 31 performs, on the B-mode image echo signal, STC (Sensitivity Time Control) correction that amplifies an echo signal having a larger reception depth with a higher amplification factor, while calculating echo signal. For, a process of amplifying at a constant amplification factor is performed regardless of the reception depth.
  • the signal amplifying unit 31 switches between amplification of the B-mode image echo signal and amplification of the calculation echo signal in units of frames or lines.
  • FIG. 2 is a diagram showing the relationship between the amplification factor of the B-mode image echo signal and the reception depth.
  • the reception depth z shown in FIG. 2 is an amount calculated based on the elapsed time from the reception start point of the ultrasonic wave.
  • the amplification factor ⁇ increases linearly from ⁇ O to ⁇ th (> ⁇ 0 ) as the reception depth z increases.
  • the amplification factor ⁇ takes a constant value ⁇ th when the reception depth z is equal to or greater than the threshold value z th .
  • the value of the threshold z th is such a value that the ultrasonic signal received from the specimen is almost attenuated and the noise becomes dominant. More generally, when the reception depth z is smaller than the threshold value z th , the amplification factor ⁇ may increase monotonously as the reception depth z increases.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating the relationship between the amplification factor of the calculation echo signal and the reception depth.
  • the reception depth z in FIG. 3 is also an amount calculated based on the elapsed time from the reception start point of the ultrasonic wave as in the case shown in FIG.
  • the signal amplifying unit 31 amplifies the calculation echo signal with a constant amplification factor ⁇ 1 regardless of the reception depth z.
  • the transmission / reception unit 3 performs processing such as filtering on the echo signal amplified by the signal amplification unit 31, and then performs A / D conversion to generate and output a digital RF signal.
  • processing such as filtering on the echo signal amplified by the signal amplification unit 31, and then performs A / D conversion to generate and output a digital RF signal.
  • the transmission / reception unit 3 has a multi-channel circuit for beam synthesis corresponding to the plurality of ultrasonic transducers.
  • the calculation unit 4 performs a frequency analysis of the echo signal by performing a fast Fourier transform (FFT) on the digital RF signal output from the transmission / reception unit 3, and a frequency spectrum (power spectrum calculated by the frequency analysis unit 41).
  • FFT fast Fourier transform
  • a frequency spectrum power spectrum calculated by the frequency analysis unit 41.
  • the frequency analysis unit 41 calculates a frequency spectrum by performing a fast Fourier transform on an FFT data group having a predetermined amount of data for each sound ray (line data).
  • the frequency spectrum shows different tendencies depending on the tissue properties of the specimen. This is because the frequency spectrum has a correlation with the size, density, acoustic impedance, and the like of the specimen as a scatterer that scatters ultrasonic waves.
  • the feature amount extraction unit 42 approximates the approximation unit 421 that calculates the pre-correction feature amount before performing the attenuation correction process by performing an approximation process on the frequency spectrum calculated by the frequency analysis unit 41 and the approximation unit 421.
  • An attenuation correction unit 422 that extracts a feature amount by performing an attenuation correction process on the uncorrected feature amount.
  • “intensity” refers to any of parameters such as voltage, power, sound pressure, and acoustic energy.
  • the inclination a 0 has a correlation with the size of the ultrasonic scatterer, and it is generally considered that the larger the scatterer, the smaller the inclination.
  • the intercept b 0 has a correlation with the size of the scatterer, the difference in acoustic impedance, the density (concentration) of the scatterer, and the like. Specifically, it is considered that the intercept b 0 has a larger value as the scatterer is larger, a larger value as the acoustic impedance is larger, and a larger value as the density (concentration) of the scatterer is larger.
  • the intensity at the center frequency f MID (hereinafter simply referred to as “intensity”) c 0 is an indirect parameter derived from the slope a 0 and the intercept b 0 , and gives the spectrum intensity at the center in the effective frequency band. Therefore, the intensity c 0 is considered to have a certain degree of correlation with the brightness of the B-mode image in addition to the size of the scatterer, the difference in acoustic impedance, and the density of the scatterer.
  • the approximate polynomial calculated by the feature amount extraction unit 42 is not limited to a linear expression, and it is possible to use a quadratic or higher approximate polynomial.
  • ⁇ is the attenuation rate
  • z is the ultrasonic reception depth
  • f is the frequency.
  • the attenuation amount A is proportional to the frequency f.
  • a configuration in which the value of the attenuation rate ⁇ can be changed by an input from the input unit 6 is also possible.
  • the tissue property determination unit 43 calculates the average and standard deviation of the feature amounts of the frequency spectrum extracted by the feature amount extraction unit 42 for each feature amount.
  • the tissue property determination unit 43 determines the tissue property of a predetermined region of the sample by using the calculated average and standard deviation and the average and standard deviation of the feature amounts of the frequency spectrum of the known sample stored in the storage unit 8. .
  • the “predetermined region” referred to here is a region in the image (hereinafter referred to as “region of interest”) designated by the input unit 6 by the operator of the ultrasonic diagnostic apparatus 1 who viewed the image generated by the image processing unit 5. That is.
  • tissue property is, for example, any of cancer, endocrine tumor, mucinous tumor, normal tissue, vascular and the like.
  • tissue properties include chronic pancreatitis, autoimmune pancreatitis and the like.
  • the average and standard deviation of the feature values calculated by the tissue characterization determining unit 43 is a systematic change such as a change in cell level such as nuclear enlargement or anomaly, an increase in fibers in the stroma, or a replacement of the real tissue with fibers. This is a unique value depending on the tissue properties. Therefore, by using such an average and standard deviation of the feature amounts, it is possible to accurately determine the tissue properties of a predetermined region of the specimen.
  • the image processing unit 5 uses the B-mode image data generation unit 51 that generates B-mode image data from the echo signal, and the data output by the B-mode image data generation unit 51 and the calculation unit 4, respectively.
  • a determination result display image data generation unit 52 that generates determination result display image data for displaying the determination result and information related to the determination result.
  • the B-mode image data generation unit 51 performs signal processing using a known technique such as a bandpass filter, logarithmic conversion, gain processing, contrast processing, and the like on the digital signal, and also according to the image display range on the display unit 7.
  • B-mode image data is generated by thinning out data in accordance with the data step width determined in advance.
  • the determination result display image data generation unit 52 uses the B mode image data generated by the B mode image data generation unit 51, the feature amount extracted by the feature amount extraction unit 42, and the determination result determined by the tissue property determination unit 43.
  • determination result display image data including the determination result of the tissue property of the region of interest and the tissue property enhanced image that emphasizes the tissue property is generated.
  • the storage unit 8 includes a known sample information storage unit 81 that stores information on known samples, an amplification factor information storage unit 82 that stores amplification factor information that is referred to when the signal amplification unit 31 performs an amplification process, and a frequency analysis.
  • a window function storage unit 83 that stores a window function used in frequency analysis processing performed by the unit 41, and a correction information storage unit 84 that stores correction information referred to when the attenuation correction unit 422 performs processing. .
  • the known specimen information storage unit 81 stores the feature quantity of the frequency spectrum extracted for the known specimen in association with the tissue property of the known specimen. In addition, the known specimen information storage unit 81 calculates the average and standard deviation calculated for each group classified based on the tissue properties of the known specimen with respect to the characteristic amount of the frequency spectrum related to the known specimen. It is memorized together with the whole amount of data.
  • the feature amount of the known specimen is extracted by the same process as in the first embodiment. However, it is not necessary to perform the feature quantity extraction processing of the known specimen with the ultrasonic diagnostic apparatus 1.
  • the information on the known specimen stored in the known specimen information storage unit 81 is desirably information with high reliability related to the tissue properties.
  • the amplification factor information storage unit 82 stores the relationship between the amplification factor and the reception depth shown in FIGS.
  • the window function storage unit 83 stores at least one of window functions such as Hamming, Hanning, and Blackman.
  • the correction information storage unit 84 stores information related to the conversion of the equations (2) to (4).
  • the storage unit 8 includes a ROM in which an operation program for the ultrasonic diagnostic apparatus according to the first embodiment, a program for starting a predetermined OS, and the like are stored in advance, and a RAM in which calculation parameters and data for each process are stored. To be realized.
  • Components other than the ultrasound probe 2 of the ultrasound diagnostic apparatus 1 having the above functional configuration are realized using a computer having a CPU having a calculation and control function.
  • the CPU provided in the ultrasonic diagnostic apparatus 1 reads out various programs including information stored and stored in the storage unit 8 and the above-described operation program of the ultrasonic diagnostic apparatus from the storage unit 8, so that the ultrasonic according to the first embodiment is obtained. Arithmetic processing related to the operation method of the ultrasonic diagnostic apparatus is executed.
  • the operation program of the ultrasonic diagnostic apparatus may be recorded on a computer-readable recording medium such as a hard disk, flash memory, CD-ROM, DVD-ROM, or flexible disk and widely distributed. Is possible.
  • FIG. 4 is a flowchart showing an outline of processing of the ultrasonic diagnostic apparatus 1 having the above configuration.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus 1 first measures a new specimen by the ultrasonic probe 2 (step S1).
  • the signal amplifying unit 31 that has received the echo signal from the ultrasound probe 2 performs amplification by distinguishing between the B-mode image and the calculation (step S2).
  • the signal amplifying unit 31 performs amplification based on the relationship between the amplification factor and the reception depth shown in FIGS. Also, the timing for performing the B-mode image and the calculation may be switched in units of frames or in units of lines.
  • the B-mode image data generation unit 51 generates B-mode image data using the B-mode image echo signal output from the transmission / reception unit 3 (step S3).
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a display example of the B-mode image on the display unit 7.
  • a B-mode image 100 shown in the figure is a grayscale image in which values of R (red), G (green), and B (blue), which are variables when the RGB color system is adopted as a color space, are matched. .
  • step S6 the frequency analysis unit 41 calculates a frequency spectrum by performing frequency analysis by FFT calculation (step S6). In this step S6, it is possible to set the entire region of the image as the region of interest.
  • step S6 when the region of interest is not set (step S5: No), when an instruction to end the process is input by the input unit 6 (step S7: Yes), the ultrasound diagnostic apparatus 1 ends the process. .
  • step S5: No when the region of interest is not set (step S5: No), when the instruction to end the process is not input by the input unit 6 (step S7: No), the ultrasonic diagnostic apparatus 1 goes to step S5. Return.
  • step S6 the process (step S6) performed by the frequency analysis unit 41 will be described in detail with reference to the flowchart shown in FIG.
  • the frequency analysis unit 41 the sound ray number L of acoustic lines the initially analyzed and the initial value L 0 (step S21).
  • the initial value L 0 may be given to the sound ray that is first received by the transmission / reception unit 3 or to the sound ray corresponding to one of the left and right boundary positions of the region of interest set by the input unit 6. May be given.
  • the frequency analysis unit 41 calculates the frequency spectrum of all of the plurality of data positions set on one sound ray.
  • the frequency analyzing unit 41 sets an initial value Z 0 of the data position Z (corresponding to the received depth) representative series of data groups to be acquired for FFT computation of (FFT data group) (step S22).
  • FIG. 7 is a diagram schematically showing a data array of one sound ray.
  • a white or black rectangle means one piece of data.
  • the sound ray LD is discretized at a time interval corresponding to a sampling frequency (for example, 50 MHz) in A / D conversion performed by the transmission / reception unit 3.
  • FIG. 7 shows a case where the first data of the sound ray LD is set as the initial value Z 0 of the data position Z. Note that FIG. 7 is merely only one example, the position of the initial value Z 0 can be set arbitrarily. For example, may be set data position Z corresponding to the upper end position of the region of interest as the initial value Z 0.
  • the frequency analysis unit 41 acquires the FFT data group at the data position Z (step S23), and causes the window function stored in the window function storage unit 83 to act on the acquired FFT data group (step S24). In this way, by applying the window function to the FFT data group, it is possible to avoid the FFT data group from becoming discontinuous at the boundary and to prevent the occurrence of artifacts.
  • the frequency analysis unit 41 determines whether or not the FFT data group at the data position Z is a normal data group (step S25).
  • the FFT data group needs to have a power number of 2 data.
  • the number of data in the FFT data group is 2 n (n is a positive integer).
  • the normal FFT data group means that the data position Z is the 2n- 1th position from the front in the FFT data group.
  • the FFT data groups F 2 , F 3 , and F K-1 are normal, while the FFT data groups F 1 and F K are abnormal.
  • step S25 If the result of determination in step S25 is that the FFT data group at the data position Z is normal (step S25: Yes), the frequency analysis unit 41 proceeds to step S27 described later.
  • step S25 If the result of determination in step S25 is that the FFT data group at the data position Z is not normal (step S25: No), the frequency analysis unit 41 generates a normal FFT data group by inserting zero data for the shortage (Ste S26).
  • the FFT function group determined to be not normal in step S25 is subjected to a window function before adding zero data. For this reason, discontinuity of data does not occur even if zero data is inserted into the FFT data group.
  • step S26 the frequency analysis unit 41 proceeds to step S27 described later.
  • step S27 the frequency analysis unit 41 obtains a frequency spectrum by performing an FFT operation using the FFT data group (step S27).
  • 8 and 9 are diagrams illustrating examples of frequency spectra calculated by the frequency analysis unit 41.
  • FIG. 8 and 9 the horizontal axis f is the frequency, and the vertical axis I is the intensity.
  • the lower limit frequency f LOW and the upper limit frequency f HIGH of the frequency spectrum are the frequency band of the ultrasonic probe 2 and the pulse signal transmitted by the transmitting / receiving unit 3.
  • f LOW 3 MHz
  • f HIGH 10 MHz.
  • the straight line L 2 shown in the straight line L 1 and 9 shown in FIG. 8 will be described in the feature quantity extraction processing will be described later.
  • the curve and the straight line are composed of a set of discrete points. This also applies to the embodiments described later.
  • the frequency analysis unit 41 adds a predetermined data step width D to the data position Z to calculate the data position Z of the next FFT data group to be analyzed (step S28).
  • the data step width D here is preferably the same as the data step width used when the B-mode image data generation unit 51 generates the B-mode image data. However, when it is desired to reduce the amount of calculation in the frequency analysis unit 41 In this case, a value larger than the data step width used by the B-mode image data generation unit 51 may be set.
  • the frequency analyzing unit 41 determines whether the data position Z is greater than the final data position Z max (step S29).
  • the final data position Zmax may be the data length of the sound ray LD, or may be the data position corresponding to the lower end of the region of interest.
  • the frequency analysis unit 41 increases the sound ray number L by 1 (step S30).
  • the frequency analyzing unit 41 returns to step S23.
  • [X] represents the maximum integer not exceeding X.
  • step S31: Yes When the sound ray number L after being increased in step S30 is larger than the final sound ray number Lmax (step S31: Yes), the frequency analysis unit 41 returns to the main routine shown in FIG. On the other hand, when the sound ray number L after being increased in step S30 is equal to or less than the final sound ray number Lmax (step S31: No), the frequency analysis unit 41 returns to step S22.
  • the frequency analysis unit 41 performs K FFT operations for each of (L max ⁇ L 0 +1) sound rays.
  • the final sound ray number L max may be assigned to the last sound ray received by the transmission / reception unit 3, for example, or may be assigned to the sound ray corresponding to either the left or right boundary of the region of interest.
  • P be the total number of FFT calculations (L max ⁇ L 0 +1) ⁇ K performed by the frequency analysis unit 41 for all sound rays.
  • the approximating unit 421 extracts a pre-correction feature quantity by performing regression analysis on the P frequency spectra calculated by the frequency analyzing unit 41 as an approximating process (step S8). Specifically, the approximating unit 421 calculates a linear expression that approximates the frequency spectrum of the frequency band f LOW ⁇ f ⁇ f HIGH by regression analysis, and thereby has a slope a 0 , an intercept b 0 , extracting the intensity c 0 as the pre-correction feature amount.
  • the attenuation correction unit 422 performs an attenuation correction process on the pre-correction feature quantity extracted by the approximation unit 421 (step S9).
  • the data sampling frequency is 50 MHz
  • the data sampling time interval is 20 (nsec).
  • the sound speed is 1530 (m / sec)
  • the number of data steps from the first data of the sound ray LD up to the data position of the FFT data group to be processed is k
  • the data position Z is 0.0153 k (mm).
  • the attenuation correction unit 422 substitutes the value of the data position Z thus obtained for the reception depth z in the above-described equations (2) to (4), so that the slope a, the intercept b, The intensity c is calculated.
  • Figure 10 is a diagram showing a straight line determined from the feature after the attenuation correction on the feature amount associated with the straight line L 1 shown in FIG.
  • the straight line L 1 ′ has a larger slope and the same intercept value as compared with the straight line L 1 .
  • the tissue property determination unit 43 determines the tissue property in the region of interest of the sample based on the feature amount extracted by the feature amount extraction unit 42 and the known sample information stored in the known sample information storage unit 81 (step S10).
  • the tissue property determination unit 43 sets a feature amount space used when determining the tissue property (step S41).
  • the tissue property determination unit 43 sets a feature amount space used when determining the tissue property (step S41).
  • a one-dimensional space having any one of the three feature quantities as a component can be set as the feature quantity space.
  • step S41 it is assumed that the feature amount space to be set is determined in advance, but the operator may select a desired feature amount space by the input unit 6.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating an example of the feature amount space set by the tissue property determination unit 43.
  • the horizontal axis represents the intercept b
  • the vertical axis represents the intensity c.
  • a point Sp illustrated in FIG. 12 indicates a point having the intercept b and the intensity c calculated for the determination target specimen as coordinates in the feature amount space (hereinafter, this point is referred to as “specimen point”).
  • regions G ⁇ , G ⁇ , and G ⁇ shown in FIG. 12 indicate groups in which the tissue properties of the known specimens stored in the known specimen information storage unit 81 are ⁇ , ⁇ , and ⁇ , respectively. In the case shown in FIG. 12, the three groups G ⁇ , G ⁇ , and G ⁇ exist in regions that do not intersect with other groups on the feature amount space.
  • the classification and determination of tissue properties are performed using the feature amount obtained by attenuation correction of the feature amount before correction of the frequency spectrum obtained by frequency analysis as an index. Therefore, different tissue properties can be distinguished.
  • each tissue characteristic region in the feature amount space is compared with the case where the feature amount extracted without performing attenuation correction is used. It can be obtained in a more clearly separated state.
  • the tissue property determination unit 43 calculates the averages of the specimen points Sp and the frequency spectrum intercepts b and intensities c of the FFT data groups included in the groups G ⁇ , G v , and G ⁇ in the feature amount space.
  • the distances d ⁇ , d ⁇ , d ⁇ in the feature amount space between the points ⁇ 0 , ⁇ 0 , ⁇ 0 (hereinafter referred to as “known specimen average points”) as coordinates are calculated (Ste S42).
  • known specimen average points hereinafter referred to as “known specimen average points”.
  • the tissue property determination unit 43 determines the tissue properties of all sample points including the sample point Sp based on the distance calculated in step S42 (step S43). For example, in the case shown in FIG. 12, since the distance d ⁇ is the minimum, the tissue property determination unit 43 determines that the tissue property of the specimen is ⁇ . When the specimen point Sp is extremely far from the known specimen average points ⁇ 0 , ⁇ 0 , ⁇ 0 , even if the minimum values of the distances d ⁇ , d ⁇ , d ⁇ are obtained, the determination of the tissue properties The reliability of the results is low.
  • the tissue property determination unit 43 may output an error signal.
  • the tissue property determination unit 43 may select all tissue properties corresponding to the minimum value as candidates, Any one tissue property may be selected according to the rules. In the latter case, for example, a method of setting a high priority for highly malignant tissue properties such as cancer can be mentioned.
  • the tissue property determination unit 43 may output an error signal.
  • the tissue property determination unit 43 outputs the distance calculation result in step S42 and the determination result in step S43 (step S44). Thereby, the tissue property determination process of step S10 is completed.
  • the determination result display image data generation unit 52 includes the B mode image data generated by the B mode image data generation unit 51, the feature amount calculated by the feature amount extraction unit 42, and the tissue property determination unit 43.
  • the determination result display image data is generated by using the determination result determined by (step S11).
  • FIG. 13 is a diagram illustrating a display example of the determination result display image displayed on the display unit 7.
  • the determination result display image 200 shown in the figure is an image display that displays an information display unit 201 that displays various related information including a determination result of tissue properties, and a tissue property emphasized image that emphasizes tissue properties based on a B-mode image. Part 202.
  • the tissue property-enhanced image 300 displayed on the image display unit 202 is equal to R (red), G (green), and B (blue) with respect to the slice b with respect to the B-mode image 100 shown in FIG. It is the assigned grayscale image.
  • the display unit 7 displays the determination result display image 200 having the above configuration, the operator can more accurately grasp the tissue properties of the region of interest.
  • the determination result display image is not limited to the above-described configuration.
  • the tissue property emphasized image and the B-mode image may be displayed side by side as the determination result display image. Thereby, the difference between both images can be recognized on one screen.
  • FIG. 14 is a diagram for explaining the effect of the attenuation correction process performed by the ultrasonic diagnostic apparatus 1.
  • An image 400 shown in FIG. 14 is a tissue property enhancement image when no attenuation correction is performed.
  • the signal intensity is lowered due to the influence of attenuation in the region where the reception depth is large (the lower region in the figure), and the image is dark.
  • the tissue property emphasized image 300 subjected to attenuation correction an image having uniform brightness is obtained over the entire screen.
  • an approximation process is performed on a frequency spectrum obtained by analyzing the frequency of the received ultrasonic wave, and then an ultrasonic wave that depends on the reception depth and frequency of the ultrasonic wave.
  • Extracting the feature amount of the specimen by performing attenuation correction processing that reduces the contribution of sound wave attenuation, and using the extracted feature quantity of the specimen and the feature quantities of a plurality of known specimens tissue characteristics of a predetermined region of the specimen Therefore, the difference between the tissues can be clearly distinguished without using the strain amount and elastic modulus of the living tissue. Therefore, it is possible to accurately distinguish the tissue properties and improve the reliability of the measurement results.
  • the attenuation correction is performed on the extracted feature amount, the influence of the attenuation accompanying the propagation of the ultrasonic wave can be removed, and the tissue property determination can be performed with higher accuracy. be able to.
  • the above-described tissue property enhancement image 300 is merely an example.
  • R red
  • G green
  • B blue
  • the image since the color corresponding to the tissue property is displayed in the tissue property enhanced image, the operator can grasp the tissue property of the region of interest based on the color distribution of the image.
  • a specific example using a color image will be described.
  • FIG. 15 is a diagram showing a display example (first example) of a tissue property emphasized image when a color image is used.
  • FIG. 16 is a diagram schematically showing the image shown in FIG. 15 in black and white.
  • the specific area 501 is roughly divided into a green area 501g and a red area 501r, and the boundary between the two areas is displayed in a yellow color (not shown in FIG. 16).
  • each region is not constituted by a single color.
  • the green area 501g is an area where pixels having colors close to green are gathered.
  • the red region 501r is a region where pixels having colors close to red are gathered.
  • the determination result display image data generation unit 52 replaces the pixel value of the B-mode image corresponding to the specimen point that falls within a predetermined group in the feature amount space with the pixel value colored according to the feature amount, so that the region 501 is replaced.
  • a tissue property enhancement image 500 displayed as a color image is generated. According to the tissue property emphasizing image 500 as described above, a portion having a predetermined tissue property can be highlighted with a color image. Therefore, the diagnostician can easily grasp the existence region of a specific tissue and improve the detection rate. Can be made.
  • FIG. 17 is a diagram showing a display example (second example) of a tissue property emphasized image when a color image is used.
  • FIG. 18 is a diagram schematically showing the image shown in FIG. 17 in black and white.
  • the tissue property emphasized image 600 shown in these figures is an image generated using the same B mode image as the tissue property emphasized image 500 shown in FIGS. 15 and 16, but the region 601 corresponding to the region 501 is the B mode. While the image is displayed as it is, the other area 602 is displayed as a color image. More specifically, the region 602 is roughly divided into a green region 602g and a red region 602r, and the boundary between the two regions is displayed in a yellow color (not shown in FIG. 18). Also in FIG. 18, as in FIG. 16, the green region 602 g is a region where pixels having a color close to green are gathered, and the red region 602 r is a region where pixels having a color near red are gathered. It is.
  • the determination result display image data generation unit 52 replaces the pixel value of the B-mode image corresponding to the specimen point that does not belong to a group other than the predetermined group in the feature amount space with a pixel value colored according to the feature amount.
  • a tissue property emphasizing image 600 in which an area other than the area 601 is displayed as a color image is generated. According to such a tissue property emphasizing image 600, since a portion having a predetermined tissue property is displayed as a B-mode image and the other region is displayed as a color image, the diagnostician can easily identify a region where a specific tissue exists. Thus, the detection rate can be improved and the internal structure of the tissue can be accurately grasped based on the B-mode image.
  • FIG. 19 is a diagram showing a display example (third example) of a tissue property emphasized image when a color image is used.
  • FIG. 20 is a diagram schematically showing the image shown in FIG. 19 in black and white.
  • the tissue property emphasizing image 700 shown in these figures is an image generated using the same B mode as the tissue property emphasizing image 500 shown in FIGS. 15 and 16, but the region 701 corresponding to the region 501 is displayed in color.
  • the display shows the internal structure.
  • the determination result display image data generation unit 52 determines the pixel value of the B-mode image and the pixel value of the color image determined according to the tissue property for the pixels corresponding to the specimen points that fall within a predetermined group in the feature amount space.
  • a tissue property enhanced image 700 having a region 701 for displaying the B-mode image and the color image in a superimposed manner is generated.
  • a tissue property emphasizing image 700 only the region 701 having a predetermined tissue property is displayed as a color image. Therefore, the diagnostician can easily grasp the existence region of a specific tissue and improve the detection rate. And the internal structure of the tissue can be accurately grasped from the information of the B-mode image.
  • the color space may be configured with complementary color system variables such as cyan, magenta, and yellow, and feature amounts may be assigned to the respective variables.
  • Embodiment 2 of the present invention is different from Embodiment 1 in feature amount extraction processing performed by a feature amount extraction unit.
  • the configuration of the ultrasonic diagnostic apparatus according to the second embodiment is the same as the configuration of the ultrasonic diagnostic apparatus 1 described in the first embodiment. Therefore, in the following description, the same reference numerals are given to the components corresponding to the components of the ultrasonic diagnostic apparatus 1.
  • the attenuation correction unit 422 first performs attenuation correction processing on the frequency spectrum calculated by the frequency analysis unit 41. Thereafter, the approximating unit 421 performs an approximation process on the frequency spectrum that has been attenuation-corrected by the attenuation correcting unit 422, thereby extracting a feature quantity of the frequency spectrum.
  • FIG. 21 is a flowchart showing an outline of processing of the ultrasonic diagnostic apparatus according to the second embodiment.
  • the processing of steps S51 to S57 sequentially corresponds to the processing of steps S1 to S7 of FIG.
  • step S58 the attenuation correction unit 422 performs attenuation correction for all the frequency spectra calculated by the frequency analysis unit 41 by the FFT calculation (step S58).
  • FIG. 22 is a diagram schematically showing an outline of the processing in step S58. As shown in FIG. 22, the attenuation correction unit 422 performs new correction on the frequency spectrum curve C 3 by adding the above-described attenuation amount A of the equation (1) to the intensity I for all frequencies f. A simple frequency spectrum curve C 3 ′ is obtained. Thereby, the frequency spectrum which reduced the contribution of attenuation accompanying propagation of an ultrasonic wave can be obtained.
  • the approximating unit 421 extracts the characteristic amount of the frequency spectrum by performing regression analysis on all the frequency spectra that have been attenuation-corrected by the attenuation correcting unit 422 (step S59). Specifically, the approximating unit 421 calculates the gradient c, the intercept b, and the intensity c at the center frequency f MID of the linear expression by regression analysis.
  • a straight line L 3 shown in FIG. 22 is a regression line (intercept b 3 ) obtained by performing feature amount extraction processing on the frequency spectrum curve C 3 in step S59.
  • the processing in steps S60 to S62 corresponds to the processing in steps S10 to S12 in FIG.
  • the contribution of ultrasonic attenuation depending on the ultrasonic reception depth and frequency is reduced with respect to the frequency spectrum obtained by analyzing the frequency of the received ultrasonic waves.
  • the feature amount of the specimen is extracted by performing approximation processing, and the tissue property of the predetermined region of the specimen is obtained by using the extracted feature amount of the specimen and the feature amounts of a plurality of known specimens. Therefore, the difference between the tissues can be clearly distinguished without using the strain amount and elastic modulus of the living tissue. Therefore, it is possible to accurately distinguish the tissue properties and improve the reliability of the measurement results.
  • the attenuation correction is performed on the frequency spectrum, it is possible to remove the influence of attenuation associated with the propagation of the ultrasonic wave, and to perform more accurate tissue property determination. it can.
  • the third embodiment of the present invention is different from the first embodiment in the tissue property determination process in the tissue property determination unit.
  • the configuration of the ultrasonic diagnostic apparatus according to the third embodiment is the same as the configuration of the ultrasonic diagnostic apparatus 1 described in the first embodiment. Therefore, in the following description, the same reference numerals are given to the components corresponding to the components of the ultrasonic diagnostic apparatus 1.
  • the tissue property determination unit 43 adds the feature quantities (a, b, c) to the groups G ⁇ , G ⁇ , G ⁇ (see FIG. 12) constituting the tissue properties ⁇ , ⁇ , ⁇ , respectively, and creates a new mother. After constructing the group, the standard deviation for each feature amount of the data constituting each tissue property is obtained.
  • the tissue characterization determining unit 43 adds the standard deviation of each feature quantity of the groups G ⁇ , G ⁇ , and G ⁇ in the original population consisting only of known specimens, and the group in the new population to which each new specimen is added.
  • a difference from the standard deviation of each feature quantity of G ⁇ , G ⁇ , and G ⁇ (hereinafter simply referred to as “standard deviation difference”) is calculated, and this difference in standard deviation corresponds to the group including the feature quantity that is the smallest.
  • the tissue property is determined as the tissue property of the specimen.
  • the tissue property determination unit 43 may calculate the difference of the standard deviation only with respect to the standard deviation of the feature amount selected in advance from a plurality of feature amounts.
  • the feature amount may be selected arbitrarily by the operator, or may be automatically performed by the ultrasonic diagnostic apparatus 1.
  • the tissue property determination unit 43 calculates a value obtained by appropriately weighting and adding the standard deviation differences of all feature amounts for each group, and the tissue property corresponding to the group having the minimum value is determined as the tissue property of the specimen. May be determined. In this case, for example, when the feature amounts are the inclination a, the intercept b, and the intensity c, the tissue property determination unit 43 sets the weights corresponding to the inclination a, the intercept b, and the intensity c as w a , w b , and w c , respectively.
  • the tissue property determination unit 43 calculates a square root of a value obtained by appropriately weighting and adding the square of the difference between the standard deviations of all feature amounts for each group, and the tissue property corresponding to the group having the minimum square root. May be determined as the tissue property of the specimen. In this case, for example, when the feature amounts are the inclination a, the intercept b, and the intensity c, the tissue property determination unit 43 assigns the weights corresponding to the inclination a, the intercept b, and the intensity c to w ′ a , w ′ b , w, respectively.
  • ' c ' calculates ⁇ w ' a ⁇ (difference of standard deviation of a) 2 + w' b ⁇ (difference of standard deviation of b) 2 + w ' c ⁇ (difference of standard deviation of c) 2 ⁇ 1/2
  • the tissue property is determined based on the calculated value.
  • the values of the weights w ′ a , w ′ b , and w ′ c may be arbitrarily set by the operator, or may be automatically set by the ultrasonic diagnostic apparatus 1. May be.
  • the tissue properties can be distinguished with high accuracy, and the reliability of the measurement results can be improved.
  • the tissue properties can be distinguished with high accuracy, and the reliability of the measurement results can be improved.
  • the tissue property determination unit 43 determines the tissue property based on the change in standard deviation of each feature amount between the original population and the population to which a new specimen is added. This was just an example.
  • the tissue property determination unit 43 may determine the tissue property based on an average change of each feature amount between the original population and the population to which a new specimen is added.
  • the fourth embodiment of the present invention differs from the first embodiment in the tissue property determination process in the tissue property determination unit.
  • the configuration of the ultrasonic diagnostic apparatus according to the fourth embodiment is the same as the configuration of the ultrasonic diagnostic apparatus 1 described in the first embodiment. Therefore, in the following description, the same reference numerals are given to the components corresponding to the components of the ultrasonic diagnostic apparatus 1.
  • the tissue property determination unit 43 calculates the probability of belonging to each tissue property by using the distance between the sample point and the known sample average point in the feature amount space. Specifically, in the case of the feature amount space (b, c) shown in FIG. 12, the distances d ⁇ , d ⁇ , d ⁇ between the specimen point Sp and the known specimen average points ⁇ 0 , ⁇ 0 , ⁇ 0 are used. Thus, the probability of belonging to each tissue property is calculated. The probability of belonging to each known specimen is set so that the smaller the distance, the larger the probability.
  • ⁇ 100 / ( ⁇ ⁇ 1 + ⁇ ⁇ 1 + ⁇ ⁇ 1 ) (%)
  • the probability belonging to the tissue property A is ⁇ / ⁇ (%)
  • the probability belonging to the tissue property B is ⁇ / ⁇ (%)
  • the probability of belonging to the tissue property C can be defined as ⁇ / ⁇ (%).
  • the information display unit displays the probability of belonging to each tissue property.
  • the fifth embodiment of the present invention differs from the first embodiment in the tissue property determination process in the tissue property determination unit.
  • the configuration of the ultrasonic diagnostic apparatus according to the fifth embodiment is the same as the configuration of the ultrasonic diagnostic apparatus 1 described in the first embodiment. Therefore, in the following description, the same reference numerals are given to the components corresponding to the components of the ultrasonic diagnostic apparatus 1.
  • FIG. 23 is a diagram illustrating an overview of the tissue property determination process performed by the tissue property determination unit 43 in the fifth embodiment.
  • the horizontal axis represents the intercept b after attenuation correction
  • the vertical axis represents the intensity c after attenuation correction.
  • regions are grouped according to organizational properties.
  • the tissue property determination unit 43 determines the tissue property according to the position of the sample point.
  • FIG. 23 shows a case where the specimen point Sp ′ belongs to the group G ⁇ ′ (region where the tissue property is ⁇ ). In this case, the tissue property determination unit 43 determines that the tissue property of the region of interest of the specimen is ⁇ .
  • the tissue properties can be distinguished with high accuracy, and the reliability of the measurement result can be improved.
  • the tissue properties can be distinguished with high accuracy, and the reliability of the measurement result can be improved.

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Abstract

　超音波診断装置は、受信した超音波の周波数を解析することによって周波数スペクトルを算出する周波数解析部と、前記周波数解析部が算出した周波数スペクトルに対し、近似処理ならびに超音波の受信深度および周波数に依存する超音波の減衰の寄与を削減する補正処理を行うことにより、前記周波数スペクトルの特徴量を抽出する特徴量抽出部と、複数の既知検体によってそれぞれ反射された超音波をもとに抽出された周波数スペクトルの特徴量を前記複数の既知検体の組織性状と関連付けて記憶する記憶部と、前記記憶部が前記複数の既知検体の組織性状と関連付けて記憶する特徴量および前記特徴量抽出部が抽出した特徴量を用いることによって検体の所定領域の組織性状を判定する組織性状判定部と、を備える。

Description

超音波診断装置、超音波診断装置の作動方法および超音波診断装置の作動プログラム
　本発明は、超音波を用いて検体の組織性状を判定する超音波診断装置、超音波診断装置の作動方法および超音波診断装置の作動プログラムに関する。
　従来、超音波を用いた乳がん等の検査技術として、超音波エラストグラフィという技術が知られている（例えば、特許文献１を参照）。超音波エラストグラフィは、生体内の癌や腫瘍組織の硬さが病気の進行状況や生体によって異なることを利用する技術である。この技術では、外部から検査箇所を圧迫した状態で、超音波を用いてその検査箇所における生体組織の歪量や弾性率を計測し、この計測結果を断層像として画像表示している。
国際公開第２００５／１２２９０６号
　しかしながら、上述した超音波エラストグラフィでは、血管やリンパ管などの脈管の下部には押し付ける圧力が伝わりにくいという問題があった。そのため、脈管の近傍に腫瘍が形成されている場合、腫瘍の境界が不明りょうであり、脈管内への腫瘍の浸潤の鑑別も難しかった。このように、超音波エラストグラフィでは、組織性状の鑑別を精度よく行うことができない場合があった。
　また、超音波エラストグラフィでは、検査者が検査箇所を圧迫する際の圧力や圧迫速度に個人差が生じやすいため、測定結果の信頼性が低いという問題もあった。
　本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、組織性状を精度よく鑑別することを可能にするとともに、測定結果の信頼性を向上させることができる超音波診断装置、超音波診断装置の作動方法および超音波診断装置の作動プログラムを提供することを目的とする。
　上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る超音波診断装置は、検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信することにより、受信した超音波に基づく前記検体の組織性状を判定する超音波診断装置であって、受信した超音波の周波数を解析することによって周波数スペクトルを算出する周波数解析部と、前記周波数解析部が算出した周波数スペクトルに対し、超音波が伝播する際に該超音波の受信深度および周波数に応じて発生する減衰の寄与を削減する減衰補正処理と近似処理とを行うことにより、前記検体の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、複数の既知検体によってそれぞれ反射された超音波をもとに抽出された周波数スペクトルの特徴量を前記複数の既知検体の組織性状と関連付けて記憶する記憶部と、前記記憶部が前記複数の既知検体の組織性状と関連付けて記憶する特徴量および前記特徴量抽出部が抽出した特徴量を用いることによって前記検体の所定領域の組織性状を判定する組織性状判定部と、を備えたことを特徴とする。
　また、本発明に係る超音波診断装置は、上記発明において、前記特徴量抽出部は、前記周波数解析部が算出した周波数スペクトルに対して前記近似処理を行うことにより、前記減衰補正処理を行う前の補正前特徴量を抽出する近似部と、前記近似部が抽出した補正前特徴量に対して前記減衰補正処理を行うことにより、前記周波数スペクトルの特徴量を抽出する減衰補正部と、を有することを特徴とする。
　また、本発明に係る超音波診断装置は、上記発明において、前記特徴量抽出部は、前記周波数スペクトルに対して前記減衰補正処理を行う減衰補正部と、前記減衰補正部が補正した周波数スペクトルに対して前記近似処理を行うことにより、前記周波数スペクトルの特徴量を抽出する近似部と、を有することを特徴とする。
　また、本発明に係る超音波診断装置は、上記発明において、前記減衰補正部は、超音波の受信深度が大きいほど大きな補正を行うことを特徴とする。
　また、本発明に係る超音波診断装置は、上記発明において、前記近似部は、回帰分析によって前記周波数スペクトルを多項式で近似することを特徴とする。
　また、本発明に係る超音波診断装置は、上記発明において、前記近似部は、前記周波数スペクトルを一次式で近似し、前記一次式の傾き、前記一次式の切片、および前記傾きと前記切片と前記周波数スペクトルの周波数帯域に含まれる特定の周波数とを用いて定まる強度、のうち少なくとも２つを含む複数の特徴量を抽出することを特徴とする。
　また、本発明に係る超音波診断装置は、上記発明において、前記減衰補正部は、少なくとも前記傾きおよび前記強度に対して補正を行うことを特徴とする。
　また、本発明に係る超音波診断装置は、上記発明において、前記記憶部は、前記複数の既知検体に対して組織性状ごとに分類されたグループにおける各特徴量の平均を記憶し、前記組織性状判定部は、前記複数の特徴量の少なくともいずれか一つを成分とする特徴量空間を設定し、前記検体の周波数スペクトルの特徴量のうち前記特徴量空間の成分をなす特徴量を前記特徴量空間の座標として有する検体点と、前記複数の既知検体の前記グループにおける各特徴量のうち前記特徴量空間の成分をなす特徴量の平均を前記特徴量空間の座標として有する既知検体平均点との前記特徴量空間上の距離に基づいて、前記検体の組織性状を判定することを特徴とする。
　また、本発明に係る超音波診断装置は、上記発明において、前記組織性状判定部は、前記複数の既知検体における組織性状ごとに分類されたグループに前記検体の特徴量を加えた母集団における特徴量の標準偏差を算出し、この標準偏差と前記グループにおける特徴量の標準偏差との差が最小である特徴量を有するグループに対応した組織性状を前記検体の組織性状とすることを特徴とする。
　また、本発明に係る超音波診断装置は、上記発明において、前記検体から受信した超音波の受信信号を増幅する信号増幅部と、前記信号増幅部が増幅した前記受信信号の振幅を輝度に変換して表示するＢモード表示画像データを生成するＢモード表示画像データ生成部と、をさらに備え、前記信号増幅部は、前記Ｂモード表示画像データ生成部へ出力する信号に対して受信深度に応じて増幅率を変化させながら増幅を行う一方、前記周波数解析部へ出力する信号に対して一定の増幅率で増幅を行うことを特徴とする。
　また、本発明に係る超音波診断装置は、上記発明において、前記Ｂモード表示画像データ生成部へ出力する信号に対する増幅率は、所定の受信深度まで単調増加することを特徴とする。
　また、本発明に係る超音波診断装置は、上記発明において、受信した超音波の信号の振幅を輝度に変換して表示するＢモード表示画像データを生成するＢモード表示画像データ生成部と、前記検体の特徴量に対応する視覚情報を生成し、この生成した視覚情報、前記Ｂモード表示画像データ生成部が生成したＢモード表示画像データ、および前記組織性状判定部が判定した結果を用いることによって前記検体の組織性状の判定結果を表示する判定結果表示画像データを生成する判定結果表示画像データ生成部と、前記判定結果表示画像データ生成部が生成した判定結果表示画像データに対応する画像を表示する表示部と、をさらに備えたことを特徴とする。
　また、本発明に係る超音波診断装置は、上記発明において、前記判定結果表示画像データは、前記組織性状判定部によって判定された組織性状を強調する組織性状強調画像を含み、前記判定結果表示画像データ生成部は、前記Ｂモード表示画像において、前記組織性状判定部によって所定の組織性状と判定された領域を、前記検体の特徴量に対応する視覚情報を有する特徴量画像へ置換することにより、前記組織性状強調画像を生成することを特徴とする。
　また、本発明に係る超音波診断装置は、上記発明において、前記判定結果表示画像データは、前記組織性状判定部によって判定された組織性状を強調する組織性状強調画像を含み、前記判定結果表示画像データ生成部は、前記Ｂモード表示画像において、前記組織性状判定部によって所定の組織性状と判定された領域以外の領域を、前記検体の特徴量に対応する視覚情報を有する特徴量画像へ置換することにより、前記組織性状強調画像を生成することを特徴とする。
　また、本発明に係る超音波診断装置は、上記発明において、前記判定結果表示画像データは、前記組織性状判定部によって判定された組織性状を強調する組織性状強調画像を含み、前記判定結果表示画像データ生成部は、前記Ｂモード表示画像および前記検体の特徴量に対応する視覚情報を有する特徴量画像において互いに対応する画素値を重み付けして平均した値を画素値とすることにより、前記組織性状強調画像を生成することを特徴とする。
　また、本発明に係る超音波診断装置は、上記発明において、前記視覚情報は、色空間を構成する変数であることを特徴とする。
　また、本発明に係る超音波診断装置の作動方法は、検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信することにより、受信した超音波に基づく前記検体の組織性状を判定する超音波診断装置の作動方法であって、受信した超音波の周波数を解析することによって周波数スペクトルを周波数解析部により算出する周波数解析ステップと、前記周波数解析ステップで算出した周波数スペクトルに対し、超音波が伝播する際に該超音波の受信深度および周波数に応じて発生する減衰の寄与を削減する減衰補正処理と近似処理とを行うことにより、前記検体の特徴量を特徴量抽出部により抽出する特徴量抽出ステップと、複数の既知検体によってそれぞれ反射された超音波をもとに抽出された周波数スペクトルの特徴量および前記特徴量抽出ステップで抽出した特徴量を用いることによって前記検体の所定領域の組織性状を組織性状判定部により判定する組織性状判定ステップと、を有することを特徴とする。
　また、本発明に係る超音波診断装置の作動プログラムは、検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信することにより、受信した超音波に基づく前記検体の組織性状を判定する超音波診断装置に、受信した超音波の周波数を解析することによって周波数スペクトルを周波数解析部により算出する周波数解析ステップと、前記周波数解析ステップで算出した周波数スペクトルに対し、超音波が伝播する際に該超音波の受信深度および周波数に応じて発生する減衰の寄与を削減する減衰補正処理と近似処理とを行うことにより、前記検体の特徴量を特徴量抽出部により抽出する特徴量抽出ステップと、複数の既知検体によってそれぞれ反射された超音波をもとに抽出された周波数スペクトルの特徴量および前記特徴量抽出ステップで抽出した特徴量を用いることによって前記検体の所定領域の組織性状を組織性状判定部により判定する組織性状判定ステップと、を実行させることを特徴とする。
　本発明によれば、受信した超音波の周波数を解析することによって得た周波数スペクトルに対し、超音波が伝播する際に該超音波の受信深度および周波数に応じて発生する減衰の寄与を削減する減衰補正処理と近似処理とを行うことにより、検体の特徴量を抽出し、この抽出した検体の特徴量および複数の既知検体の特徴量を用いることによってその検体の所定領域の組織性状を判定するため、生体組織の歪量や弾性率を用いることなく、組織の違いを明確に峻別することができる。したがって、組織性状を精度よく鑑別することを可能にするとともに、測定結果の信頼性を向上させることができる。
図１は、本発明の実施の形態１に係る超音波診断装置の構成を示すブロック図である。 図２は、Ｂモード画像用エコー信号の増幅率と受信深度との関係を示す図である。 図３は、演算用エコー信号の増幅率と受信深度との関係を示す図である。 図４は、本発明の実施の形態１に係る超音波診断装置の処理の概要を示すフローチャートである。 図５は、本発明の実施の形態１に係る超音波診断装置の表示部におけるＢモード画像の表示例を示す図である。 図６は、本発明の実施の形態１に係る超音波診断装置の周波数解析部が行う処理の概要を示すフローチャートである。 図７は、一つの音線のデータ配列を模式的に示す図である。 図８は、本発明の実施の形態１に係る超音波診断装置の周波数解析部が算出した周波数スペクトルの例（第１例）を示す図である。 図９は、本発明の実施の形態１に係る超音波診断装置の周波数解析部が算出した周波数スペクトルの例（第２例）を示す図である。 図１０は、図８に示す直線に関連する特徴量に対して減衰補正を行った後の特徴量から定まる新たな直線を示す図である。 図１１は、本発明の実施の形態１に係る超音波診断装置の組織性状判定部が行う処理の概要を示すフローチャートである。 図１２は、本発明の実施の形態１に係る超音波診断装置の組織性状判定部が設定する特徴量空間の一例を示す図である。 図１３は、本発明の実施の形態１に係る超音波診断装置の表示部が表示する判定結果表示画像の表示例を示す図である。 図１４は、本発明の実施の形態１に係る超音波診断装置が行う減衰補正処理の効果を説明する図である。 図１５は、カラー画像を用いた場合の組織性状強調画像の表示例（第１例）を示す図である。 図１６は、図１５に示す画像を白黒で模式的に示す図である。 図１７は、カラー画像を用いた場合の組織性状強調画像の表示例（第２例）を示す図である。 図１８は、図１７に示す画像を白黒で模式的に示す図である。 図１９は、カラー画像を用いた場合の組織性状強調画像の表示例（第３例）を示す図である。 図２０は、図１９に示す画像を白黒で模式的に示す図である。 図２１は、本発明の実施の形態２に係る超音波診断装置の処理の概要を示すフローチャートである。 図２２は、本発明の実施の形態２に係る超音波診断装置が行う減衰補正処理の概要を模式的に示す図である。 図２３は、本発明の実施の形態５に係る超音波診断装置の組織性状判定部が行う組織性状判定処理の概要を説明する図である。
　以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態（以下、「実施の形態」という）を説明する。
（実施の形態１）
　図１は、本発明の実施の形態１に係る超音波診断装置の構成を示すブロック図である。同図に示す超音波診断装置１は、超音波を用いて診断対象である検体の組織性状を判定する装置である。
　超音波診断装置１は、外部へ超音波パルスを出力するとともに、外部で反射された超音波エコーを受信する超音波探触子２と、超音波探触子２との間で電気信号の送受信を行う送受信部３と、超音波エコーを変換した電気的なエコー信号に対して所定の演算を施す演算部４と、超音波エコーを変換した電気的なエコー信号に対応する画像データの生成を行う画像処理部５と、キーボード、マウス、タッチパネル等のインタフェースを用いて実現され、各種情報の入力を受け付ける入力部６と、液晶または有機ＥＬ等からなる表示パネルを用いて実現され、画像処理部５が生成した画像を含む各種情報を表示する表示部７と、既知検体の組織性状に関する情報を含む各種情報を記憶する記憶部８と、超音波診断装置１の動作制御を行う制御部９と、を備える。
　超音波探触子２は、送受信部３から受信した電気的なパルス信号を超音波パルス（音響パルス信号）に変換するとともに、外部の検体で反射された超音波エコーを電気的なエコー信号に変換する信号変換部２１を有する。超音波探触子２は、超音波振動子をメカ的に走査させるものであってもよいし、複数の超音波振動子を電子的に走査させるものであってもよい。
　送受信部３は、超音波探触子２と電気的に接続され、パルス信号を超音波探触子２へ送信するとともに、超音波探触子２から受信信号であるエコー信号を受信する。具体的には、送受信部３は、予め設定された波形および送信タイミングに基づいてパルス信号を生成し、この生成したパルス信号を超音波探触子２へ送信する。
　送受信部３は、エコー信号を増幅する信号増幅部３１を有する。信号増幅部３１は、画像処理部５がエコー信号の振幅を輝度に変換することによってＢモード画像データを生成するために用いるエコー信号（以下、「Ｂモード画像用エコー信号」という）および演算部４が演算を施すために用いるエコー信号（以下、「演算用エコー信号」という）に対し、互いに異なる増幅率でそれぞれ増幅する。具体的には、信号増幅部３１は、Ｂモード画像用エコー信号に対しては、受信深度が大きいエコー信号ほど高い増幅率で増幅するＳＴＣ（Ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ　Ｔｉｍｅ　Ｃｏｎｔｒｏｌ）補正を行う一方、演算用エコー信号に対しては、受信深度によらず一定の増幅率で増幅する処理を行う。信号増幅部３１は、Ｂモード画像用エコー信号の増幅と演算用エコー信号の増幅とをフレーム単位またはライン単位で切り換えながら行う。
　図２は、Ｂモード画像用エコー信号の増幅率と受信深度との関係を示す図である。図２に示す受信深度ｚは、超音波の受信開始時点からの経過時間に基づいて算出される量である。図２に示すように、増幅率βは、受信深度ｚが閾値ｚｔｈより小さい場合、受信深度ｚの増加に伴ってβＯからβｔｈ（＞β０）へ線型に増加する。また、増幅率βは、受信深度ｚが閾値ｚｔｈ以上である場合、一定値βｔｈをとる。閾値ｚｔｈの値は、検体から受信する超音波信号がほとんど減衰してしまい、ノイズが支配的になるような値である。なお、より一般に、増幅率βは、受信深度ｚが閾値ｚｔｈより小さい場合、受信深度ｚの増加に伴って単調増加すればよい。
　図３は、演算用エコー信号の増幅率と受信深度との関係を示す図である。図３における受信深度ｚも、図２に示す場合と同様に超音波の受信開始時点からの経過時間に基づいて算出される量である。図３に示すように、信号増幅部３１は、演算用エコー信号に対しては、受信深度ｚによらず一定の増幅率β１で増幅を行う。
　送受信部３は、信号増幅部３１によって増幅されたエコー信号に対してフィルタリング等の処理を施した後、Ａ／Ｄ変換することによってデジタルＲＦ信号を生成して出力する。なお、超音波探触子２が複数の超音波振動子を電子的に走査させるものである場合、送受信部３は、複数の超音波振動子に対応したビーム合成用の多チャンネル回路を有する。
　演算部４は、送受信部３が出力したデジタルＲＦ信号に高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を施すことによってエコー信号の周波数解析を行う周波数解析部４１と、周波数解析部４１が算出した周波数スペクトル（パワースペクトル）に対し、超音波が伝播する際に該超音波の受信深度および周波数に応じて発生する減衰の寄与を削減する減衰補正処理と近似処理とを行うことにより、検体の特徴量を抽出する特徴量抽出部４２と、特徴量抽出部４２が抽出した特徴量を用いて検体の所定領域の組織性状を判定する組織性状判定部４３と、を有する。
　周波数解析部４１は、各音線（ラインデータ）に対し、所定のデータ量からなるＦＦＴデータ群を高速フーリエ変換することによって周波数スペクトルを算出する。周波数スペクトルは、検体の組織性状によって異なる傾向を示す。これは、周波数スペクトルが、超音波を散乱する散乱体としての検体の大きさ、密度、音響インピーダンス等と相関を有しているためである。
　特徴量抽出部４２は、周波数解析部４１が算出した周波数スペクトルに対し、近似処理を行うことによって減衰補正処理を行う前の補正前特徴量を算出する近似部４２１と、近似部４２１が近似した補正前特徴量に対して減衰補正処理を行うことによって特徴量を抽出する減衰補正部４２２と、を有する。
　近似部４２１は、回帰分析によって周波数スペクトルを一次式で近似することにより、この近似した一次式を特徴付ける補正前特徴量を抽出する。具体的には、近似部４２１は、回帰分析によって一次式の傾きａ０および切片ｂ０を算出するとともに、周波数スペクトルにおける周波数帯域内の特定周波数における強度を補正前特徴量として算出する。本実施の形態１において、近似部４２１は、中心周波数ｆＭＩＤ＝（ｆＬＯＷ＋ｆＨＩＧＨ）／２における強度（Ｍｉｄ−ｂａｎｄ　ｆｉｔ）ｃ０＝ａ０ｆＭＩＤ＋ｂ０を算出するものとするが、これはあくまでも一例に過ぎない。ここでいう「強度」とは、電圧、電力、音圧、音響エネルギー等のパラメータのいずれかを指す。
　三つの特徴量のうち、傾きａ０は、超音波の散乱体の大きさと相関を有し、一般に散乱体が大きいほど傾きが小さな値を有すると考えられる。また、切片ｂ０は、散乱体の大きさ、音響インピーダンスの差、散乱体の密度（濃度）等と相関を有している。具体的には、切片ｂ０は、散乱体が大きいほど大きな値を有し、音響インピーダンスが大きいほど大きな値を有し、散乱体の密度（濃度）が大きいほど大きな値を有すると考えられる。中心周波数ｆＭＩＤにおける強度（以下、単に「強度」という）ｃ０は、傾きａ０と切片ｂ０から導出される間接的なパラメータであり、有効な周波数帯域内の中心におけるスペクトル強度を与える。このため、強度ｃ０は、散乱体の大きさ、音響インピーダンスの差、散乱体の密度に加えて、Ｂモード画像の輝度とある程度の相関を有していると考えられる。なお、特徴量抽出部４２が算出する近似多項式は一次式に限定されるわけではなく、二次以上の近似多項式を用いることも可能である。
　減衰補正部４２２が行う補正について説明する。超音波の減衰量Ａは、
　Ａ＝２αｚｆ　　・・・（１）
と表すことができる。ここで、αは減衰率であり、ｚは超音波の受信深度であり、ｆは周波数である。式（１）からも明らかなように、減衰量Ａは、周波数ｆに比例している。減衰率αの具体的な値は、生体の場合、０~１．０（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）、より好ましくは０．３~０．７（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）であり、観察対象の臓器の種類に応じて定まる。例えば、観察対象の臓器が膵臓である場合、α＝０．６（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）と定められる。なお、本実施の形態１において、減衰率αの値を入力部６からの入力によって変更することが可能な構成とすることも可能である。
　減衰補正部４２２は、近似部４２１が抽出した補正前特徴量（傾きａ０，切片ｂ０，強度ｃ０）を、次のように補正する。
　ａ＝ａ０＋２αｚ　　・・・（２）
　ｂ＝ｂ０　　・・・（３）
　ｃ＝ｃ０＋２αｚｆＭＩＤ（＝ａｆＭＩＤ＋ｂ）　　・・・（４）
式（２）、（４）からも明らかなように、減衰補正部４２２は、超音波の受信深度ｚが大きいほど、補正量が大きい補正を行う。また、式（３）によれば、切片に関する補正は恒等変換である。これは、切片が周波数０（Ｈｚ）に対応する周波数成分であって減衰を受けないためである。
　組織性状判定部４３は、特徴量抽出部４２によって抽出された周波数スペクトルの特徴量の平均および標準偏差を特徴量ごとに算出する。組織性状判定部４３は、算出した平均および標準偏差と、記憶部８が記憶する既知検体の周波数スペクトルの特徴量の平均および標準偏差とを用いることにより、検体の所定領域の組織性状を判定する。ここでいう「所定領域」は、画像処理部５によって生成された画像を見た超音波診断装置１の操作者が入力部６によって指定した画像中の領域（以下、「関心領域」という）のことである。また、ここでいう「組織性状」とは、例えば癌、内分泌腫瘍、粘液性腫瘍、正常組織、脈管などのいずれかである。なお、検体が膵臓である場合には、組織性状として慢性膵炎、自己免疫性膵炎なども含まれる。
　組織性状判定部４３が算出する特徴量の平均および標準偏差は、核の腫大や異形などの細胞レベルの変化、間質における線維の増生や実質組織の線維への置換などの組織的な変化を反映しており、組織性状に応じて特有の値を示す。したがって、そのような特徴量の平均および標準偏差を用いることにより、検体の所定領域の組織性状を正確に判定することが可能となる。
　画像処理部５は、エコー信号からＢモード画像データを生成するＢモード画像データ生成部５１と、Ｂモード画像データ生成部５１および演算部４によってそれぞれ出力されたデータを用いて関心領域の組織性状の判定結果および該判定結果に関連する情報を表示する判定結果表示画像データを生成する判定結果表示画像データ生成部５２と、を有する。
　Ｂモード画像データ生成部５１は、デジタル信号に対してバンドパスフィルタ、対数変換、ゲイン処理、コントラスト処理等の公知の技術を用いた信号処理を行うとともに、表示部７における画像の表示レンジに応じて定まるデータステップ幅に応じたデータの間引き等を行うことによってＢモード画像データを生成する。
　判定結果表示画像データ生成部５２は、Ｂモード画像データ生成部５１が生成したＢモード画像データ、特徴量抽出部４２が抽出した特徴量、および組織性状判定部４３が判定した判定結果を用いることにより、関心領域の組織性状の判定結果とその組織性状を強調する組織性状強調画像とを含む判定結果表示画像データを生成する。
　記憶部８は、既知検体の情報を記憶する既知検体情報記憶部８１と、信号増幅部３１が増幅処理を行う際に参照する増幅率の情報を記憶する増幅率情報記憶部８２と、周波数解析部４１が行う周波数解析処理の際に使用する窓関数を記憶する窓関数記憶部８３と、減衰補正部４２２が処理を行う際に参照する補正情報を記憶する補正情報記憶部８４と、を有する。
　既知検体情報記憶部８１は、既知検体に対して抽出された周波数スペクトルの特徴量を既知検体の組織性状と関連付けて記憶している。また、既知検体情報記憶部８１は、既知検体に関連した周波数スペクトルの特徴量に対し、既知検体の組織性状に基づいて分類されたグループごとに算出された平均および標準偏差を、既知検体の特徴量の全データとともに記憶している。ここで、既知検体の特徴量は、本実施の形態１と同様の処理によって抽出されたものである。ただし、既知検体の特徴量抽出処理を超音波診断装置１で行う必要はない。既知検体情報記憶部８１が記憶する既知検体の情報は、組織性状に関する信頼度の高い情報であることが望ましい。増幅率情報記憶部８２は、図２および図３に示す増幅率と受信深度との関係を記憶している。窓関数記憶部８３は、Ｈａｍｍｉｎｇ，Ｈａｎｎｉｎｇ，Ｂｌａｃｋｍａｎなどの窓関数のうち少なくともいずれか一つの窓関数を記憶している。補正情報記憶部８４は、式（２）~（４）の変換に関する情報を記憶している。
　記憶部８は、本実施の形態１に係る超音波診断装置の作動プログラムや所定のＯＳを起動するプログラム等が予め記憶されたＲＯＭ、および各処理の演算パラメータやデータ等を記憶するＲＡＭ等を用いて実現される。
　以上の機能構成を有する超音波診断装置１の超音波探触子２以外の構成要素は、演算および制御機能を有するＣＰＵを備えたコンピュータを用いて実現される。超音波診断装置１が備えるＣＰＵは、記憶部８が記憶、格納する情報および上述した超音波診断装置の作動プログラムを含む各種プログラムを記憶部８から読み出すことにより、本実施の形態１に係る超音波診断装置の作動方法に関連した演算処理を実行する。
　なお、本実施の形態１に係る超音波診断装置の作動プログラムは、ハードディスク、フラッシュメモリ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して広く流通させることも可能である。
　図４は、以上の構成を有する超音波診断装置１の処理の概要を示すフローチャートである。図４において、超音波診断装置１は、まず超音波探触子２によって新規の検体の測定を行う（ステップＳ１）。
　続いて、超音波探触子２からエコー信号を受信した信号増幅部３１は、そのエコー信号に対し、Ｂモード画像用と演算用とを区別して増幅を行う（ステップＳ２）。信号増幅部３１は、図２および図３に示す増幅率と受信深度との関係に基づいて増幅を行う。また、Ｂモード画像用と演算用を行うタイミングは、フレーム単位で切換えてもよいし、ライン単位で切換えてもよい。
　この後、Ｂモード画像データ生成部５１は、送受信部３から出力されたＢモード画像用エコー信号を用いてＢモード画像データを生成する（ステップＳ３）。
　続いて、制御部９は、Ｂモード画像データ生成部５１が生成したＢモード画像データに対応するＢモード画像を表示部７に表示させる制御を行う（ステップＳ４）。図５は、表示部７におけるＢモード画像の表示例を示す図である。同図に示すＢモード画像１００は、色空間としてＲＧＢ表色系を採用した場合の変数であるＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の値を一致させたグレースケール画像である。
　その後、入力部６を介して関心領域の設定がなされた場合（ステップＳ５：Ｙｅｓ）、周波数解析部４１は、ＦＦＴ演算による周波数解析を行うことによって周波数スペクトルを算出する（ステップＳ６）。このステップＳ６では、画像の全領域を関心領域として設定することも可能である。一方、関心領域の設定がなされていない場合（ステップＳ５：Ｎｏ）において、処理を終了する指示が入力部６によって入力されたとき（ステップＳ７：Ｙｅｓ）、超音波診断装置１は処理を終了する。これに対し、関心領域の設定がなされていない場合（ステップＳ５：Ｎｏ）において、処理を終了する指示が入力部６によって入力されないとき（ステップＳ７：Ｎｏ）、超音波診断装置１はステップＳ５へ戻る。
　ここで、周波数解析部４１が行う処理（ステップＳ６）について、図６に示すフローチャートを参照して詳細に説明する。まず、周波数解析部４１は、最初に解析対象とする音線の音線番号Ｌを初期値Ｌ０とする（ステップＳ２１）。初期値Ｌ０は、例えば送受信部３が最初に受信する音線に対して付与してもよいし、入力部６によって設定される関心領域の左右の一方の境界位置に対応する音線に対して付与してもよい。
　続いて、周波数解析部４１は、一つの音線上に設定した複数のデータ位置全ての周波数スペクトルを算出する。まず、周波数解析部４１は、ＦＦＴ演算用に取得する一連のデータ群（ＦＦＴデータ群）を代表するデータ位置Ｚ（受信深度に相当）の初期値Ｚ０を設定する（ステップＳ２２）。図７は、一つの音線のデータ配列を模式的に示す図である。同図に示す音線ＬＤにおいて、白または黒の長方形は、一つのデータを意味している。音線ＬＤは、送受信部３が行うＡ／Ｄ変換におけるサンプリング周波数（例えば５０ＭＨｚ）に対応した時間間隔で離散化されている。図７では、音線ＬＤの１番目のデータをデータ位置Ｚの初期値Ｚ０として設定した場合を示している。なお、図７はあくまでも一例に過ぎず、初期値Ｚ０の位置は任意に設定することができる。例えば、関心領域の上端位置に対応するデータ位置Ｚを初期値Ｚ０として設定してもよい。
　その後、周波数解析部４１は、データ位置ＺのＦＦＴデータ群を取得し（ステップＳ２３）、取得したＦＦＴデータ群に対し、窓関数記憶部８３が記憶する窓関数を作用させる（ステップＳ２４）。このようにＦＦＴデータ群に対して窓関数を作用させることにより、ＦＦＴデータ群が境界で不連続になることを回避し、アーチファクトが発生するのを防止することができる。
　続いて、周波数解析部４１は、データ位置ＺのＦＦＴデータ群が正常なデータ群であるか否かを判定する（ステップＳ２５）。ここで、ＦＦＴデータ群は、２のべき乗のデータ数を有している必要がある。以下、ＦＦＴデータ群のデータ数を２ｎ（ｎは正の整数）とする。ＦＦＴデータ群が正常であるとは、データ位置ＺがＦＦＴデータ群で前から２ｎ−１番目の位置であること意味する。換言すると、ＦＦＴデータ群が正常であるとは、データ位置Ｚの前方に２ｎ−１−１（＝Ｎとする）個のデータがあり、データ位置Ｚの後方に２ｎ−１（＝Ｍとする）個のデータがあることを意味する。図７に示す場合、ＦＦＴデータ群Ｆ２、Ｆ３、ＦＫ−１は正常である一方、ＦＦＴデータ群Ｆ１、ＦＫは異常である。ただし、図７ではｎ＝４（Ｎ＝７，Ｍ＝８）としている。
　ステップＳ２５における判定の結果、データ位置ＺのＦＦＴデータ群が正常である場合（ステップＳ２５：Ｙｅｓ）、周波数解析部４１は、後述するステップＳ２７へ移行する。
　ステップＳ２５における判定の結果、データ位置ＺのＦＦＴデータ群が正常でない場合（ステップＳ２５：Ｎｏ）、周波数解析部４１は、不足分だけゼロデータを挿入することによって正常なＦＦＴデータ群を生成する（ステップＳ２６）。ステップＳ２５において正常でないと判定されたＦＦＴデータ群は、ゼロデータを追加する前に窓関数が作用されている。このため、ＦＦＴデータ群にゼロデータを挿入してもデータの不連続は生じない。ステップＳ２６の後、周波数解析部４１は、後述するステップＳ２７へ移行する。
　ステップＳ２７において、周波数解析部４１は、ＦＦＴデータ群を用いてＦＦＴ演算を行うことにより、周波数スペクトルを得る（ステップＳ２７）。図８および図９は、周波数解析部４１が算出した周波数スペクトルの例を示す図である。図８および図９では、横軸ｆが周波数であり、縦軸Ｉが強度である。図８および図９にそれぞれ示す周波数スペクトル曲線Ｃ１およびＣ２において、周波数スペクトルの下限周波数ｆＬＯＷおよび上限周波数ｆＨＩＧＨは、超音波探触子２の周波数帯域、送受信部３が送信するパルス信号の周波数帯域などをもとに決定されるパラメータであり、例えばｆＬＯＷ＝３ＭＨｚ、ｆＨＩＧＨ＝１０ＭＨｚである。なお、図８に示す直線Ｌ１および図９に示す直線Ｌ２については、後述する特徴量抽出処理で説明する。本実施の形態１において、曲線および直線は、離散的な点の集合からなる。この点については、後述する実施の形態においても同様である。
　続いて、周波数解析部４１は、データ位置Ｚに所定のデータステップ幅Ｄを加算して次の解析対象のＦＦＴデータ群のデータ位置Ｚを算出する（ステップＳ２８）。ここでのデータステップ幅Ｄは、Ｂモード画像データ生成部５１がＢモード画像データを生成する際に利用するデータステップ幅と一致させることが望ましいが、周波数解析部４１における演算量を削減したい場合には、Ｂモード画像データ生成部５１が利用するデータステップ幅より大きい値を設定してもよい。図７では、Ｄ＝１５の場合を示している。
　その後、周波数解析部４１は、データ位置Ｚが最終データ位置Ｚｍａｘより大きいか否かを判定する（ステップＳ２９）。ここで、最終データ位置Ｚｍａｘは、音線ＬＤのデータ長としてもよいし、関心領域の下端に対応するデータ位置としてもよい。判定の結果、データ位置Ｚが最終データ位置Ｚｍａｘより大きい場合（ステップＳ２９：Ｙｅｓ）、周波数解析部４１は、音線番号Ｌを１だけ増加する（ステップＳ３０）。一方、データ位置Ｚが最終データ位置Ｚｍａｘ以下である場合（ステップＳ２９：Ｎｏ）、周波数解析部４１はステップＳ２３へ戻る。このようにして、周波数解析部４１は、一つの音線ＬＤに対して、［｛（Ｚｍａｘ−Ｚ０）／Ｄ｝＋１］（＝Ｋ）個のＦＦＴデータ群に対するＦＦＴ演算を行う。ここで、［Ｘ］は、Ｘを超えない最大の整数を表す。
　ステップＳ３０で増加した後の音線番号Ｌが最終音線番号Ｌｍａｘより大きい場合（ステップＳ３１：Ｙｅｓ）、周波数解析部４１は図４に示すメインルーチンへ戻る。一方、ステップＳ３０で増加した後の音線番号Ｌが最終音線番号Ｌｍａｘ以下である場合（ステップＳ３１：Ｎｏ）、周波数解析部４１はステップＳ２２へ戻る。
　このようにして、周波数解析部４１は、（Ｌｍａｘ−Ｌ０＋１）本の音線の各々についてＫ回のＦＦＴ演算を行う。なお、最終音線番号Ｌｍａｘは、例えば送受信部３が受信する最終の音線に付与してもよいし、関心領域の左右のいずれか一方の境界に対応する音線に付与してもよい。以下、周波数解析部４１が全ての音線に対して行うＦＦＴ演算の総数（Ｌｍａｘ−Ｌ０＋１）×ＫをＰとおく。
　以上説明したステップＳ６の周波数解析処理に続いて、近似部４２１は、近似処理として周波数解析部４１が算出したＰ個の周波数スペクトルを回帰分析することにより、補正前特徴量を抽出する（ステップＳ８）。具体的には、近似部４２１は、周波数帯域ｆＬＯＷ＜ｆ＜ｆＨＩＧＨの周波数スペクトルを近似する一次式を回帰分析によって算出することにより、この一次式を特徴づける傾きａ０，切片ｂ０，強度ｃ０を補正前特徴量として抽出する。図８に示す直線Ｌ１および図９に示す直線Ｌ２は、このステップＳ８において、周波数スペクトル曲線Ｃ１およびＣ２に対して回帰分析をそれぞれ行うことによって得られる回帰直線である。
　この後、減衰補正部４２２は、近似部４２１が抽出した補正前特徴量に対して減衰補正処理を行う（ステップＳ９）。例えば、データのサンプリング周波数が５０ＭＨｚである場合、データのサンプリングの時間間隔は２０（ｎｓｅｃ）である。ここで、音速を１５３０（ｍ／ｓｅｃ）とすると、データのサンプリング距離間隔は、１５３０（ｍ／ｓｅｃ）×２０（ｎｓｅｃ）／２＝０．０１５３（ｍｍ）となる。処理対象のＦＦＴデータ群のデータ位置までの音線ＬＤの１番目のデータからのデータステップ数がｋであるとすると、そのデータ位置Ｚは０．０１５３ｋ（ｍｍ）となる。減衰補正部４２２は、このようにして求まるデータ位置Ｚの値を上述した式（２）~（４）の受信深度ｚへ代入することにより、周波数スペクトルの特徴量である傾きａ，切片ｂ，強度ｃを算出する。図１０は、図８に示す直線Ｌ１に関連する特徴量に対して減衰補正を行った後の特徴量から定まる直線を示す図である。図１０に示す直線Ｌ１’を表す式は、
　Ｉ＝ａｆ＋ｂ＝（ａ０＋２αＺ）ｆ＋ｂ０　　・・・（５）
である。この式（５）からも明らかなように、直線Ｌ１’は、直線Ｌ１と比較して、傾きが大きく、かつ切片の値が同じである。
　この後、組織性状判定部４３は、特徴量抽出部４２によって抽出された特徴量と既知検体情報記憶部８１が記憶する既知検体情報に基づいて、検体の関心領域における組織性状を判定する（ステップＳ１０）。
　ここで、組織性状判定部４３が行う処理（ステップＳ１０）について、図１１に示すフローチャートを参照して詳細に説明する。まず、組織性状判定部４３は、組織性状を判定する際に使用する特徴量空間を設定する（ステップＳ４１）。本実施の形態１において、三つの特徴量である傾きａ，切片ｂ，強度ｃのうち、独立なパラメータは二つである。したがって、三つの特徴量のうち任意の二つの特徴量を成分とする二次元空間を特徴量空間として設定することができる。また、三つの特徴量のうち任意の一つの特徴量を成分とする一次元空間を特徴量空間として設定することもできる。このステップＳ４１では、設定すべき特徴量空間が予め定められているものとしているが、操作者が入力部６によって所望の特徴量空間を選択するようにしてもよい。
　図１２は、組織性状判定部４３が設定する特徴量空間の一例を示す図である。図１２に示す特徴量空間は、横軸が切片ｂ、縦軸が強度ｃである。図１２に示す点Ｓｐは、判定対象の検体に対して算出した切片ｂおよび強度ｃを特徴量空間の座標として有する点（以下、この点を「検体点」という）を示している。また、図１２に示す領域Ｇμ，Ｇν，Ｇρは、既知検体情報記憶部８１が記憶する既知検体の組織性状が、それぞれμ，ν，ρであるグループを示している。図１２に示す場合、三つのグループＧμ，Ｇν，Ｇρは、特徴量空間上において、互いに他のグループと交わりを有しない領域に存在している。
　本実施の形態１では、既知検体の特徴量を求める際にも、周波数解析によって得られた周波数スペクトルの補正前特徴量を減衰補正することによって得られる特徴量を指標として組織性状の分類、判定を行うため、互いに異なる組織性状を峻別することができる。特に、本実施の形態１では、減衰補正を行った特徴量を用いているため、減衰補正を行わずに抽出した特徴量を用いる場合と比較して、特徴量空間における各組織性状の領域をより明確に分離した状態で得ることができる。
　ステップＳ４１の後、組織性状判定部４３は、検体点Ｓｐと、グループＧμ，Ｇν，Ｇρにそれぞれ含まれるＦＦＴデータ群の周波数スペクトルの切片ｂおよび強度ｃの各平均を特徴量空間の座標として有する点μ０，ν０，ρ０（以下、これらの点を「既知検体平均点」という）との間の特徴量空間上の距離ｄμ，ｄν，ｄρをそれぞれ算出する（ステップＳ４２）。ここで、特徴量空間におけるｂ軸成分とｃ軸成分のスケールが大きく異なる場合には、各距離の寄与を略均等にするための重み付けを適宜行うことが望ましい。
　続いて、組織性状判定部４３は、ステップＳ４２で算出した距離に基づいて、検体点Ｓｐを含む全ての検体点の組織性状を判定する（ステップＳ４３）。例えば、図１２に示す場合には、距離ｄμが最小なので、組織性状判定部４３は、検体の組織性状がμであると判定する。なお、検体点Ｓｐが既知検体平均点μ０，ν０，ρ０と極端に離れている場合には、たとえ距離ｄμ，ｄν，ｄρの最小値が求まったとしても組織性状の判定結果の信頼度は低い。そこで、ｄμ，ｄν，ｄρが所定の閾値より大きい場合、組織性状判定部４３はエラー信号を出力するようにしてもよい。また、ｄμ，ｄν，ｄρのうち最小値が二つ以上生じた場合、組織性状判定部４３は、最小値に対応するすべての組織性状を候補として選択してもよいし、所定の規則にしたがっていずれか一つの組織性状を選択してもよい。後者の場合、例えば癌などの悪性の高い組織性状の優先順位を高く設定する方法を挙げることができる。また、ｄμ，ｄν，ｄρのうち最小値が二つ以上生じた場合、組織性状判定部４３はエラー信号を出力してもよい。
　この後、組織性状判定部４３は、ステップＳ４２における距離算出結果、およびステップＳ４３における判定結果を出力する（ステップＳ４４）。これにより、ステップＳ１０の組織性状判定処理が終了する。
　以上説明したステップＳ１０の後、判定結果表示画像データ生成部５２は、Ｂモード画像データ生成部５１が生成したＢモード画像データ、特徴量抽出部４２が算出した特徴量、および組織性状判定部４３が判定した判定結果を用いることにより、判定結果表示画像データを生成する（ステップＳ１１）。
　続いて、表示部７は、判定結果表示画像データ生成部５２が生成した判定結果表示画像を表示する（ステップＳ１２）。図１３は、表示部７が表示する判定結果表示画像の表示例を示す図である。同図に示す判定結果表示画像２００は、組織性状の判定結果を含む各種関連情報を表示する情報表示部２０１と、Ｂモード画像に基づいて組織性状を強調する組織性状強調画像を表示する画像表示部２０２とを有する。
　情報表示部２０１には、例えば検体の識別情報（ＩＤ番号、名前、性別等）、組織性状判定部４３が算出した組織性状判定結果、組織性状判定を行う際の特徴量に関する情報、ゲインやコントラスト等の超音波画質情報が表示される。ここで、特徴量に関する情報として、関心領域の内部に位置するＱ組のＦＦＴデータ群の周波数スペクトルの特徴量の平均、標準偏差を利用した表示を行うことが可能である。具体的には、情報表示部２０１では、例えば傾き＝１．５±０．３（ｄＢ／ＭＨｚ）、切片＝−６０±２（ｄＢ）、強度＝−５０±１．５（ｄＢ）、と表示することができる。
　画像表示部２０２に表示されている組織性状強調画像３００は、図５に示すＢモード画像１００に対して、切片ｂをＲ（赤），Ｇ（緑），Ｂ（青）に対して均等に割り当てたグレースケール画像である。
　以上の構成を有する判定結果表示画像２００を表示部７が表示することにより、操作者はより正確に関心領域の組織性状を把握することが可能となる。なお、判定結果表示画像は上述した構成に限られるわけではない。たとえば、判定結果表示画像として、組織性状強調画像とＢモード画像とを並べて表示するようにしてもよい。これにより、両画像の違いを一つの画面上で認識することができる。
　図１４は、超音波診断装置１が行う減衰補正処理の効果を説明する図である。図１４に示す画像４００は、減衰補正を行わなかった場合の組織性状強調画像である。組織性状強調画像４００は、受信深度が大きい領域（図の下方領域）で減衰の影響により信号強度が下がり、画像が暗くなっている。これに対し、減衰補正を行った組織性状強調画像３００では、画面全体にわたって均一な明るさの画像が得られていることがわかる。
　以上説明した本発明の実施の形態１によれば、受信した超音波の周波数を解析することによって得た周波数スペクトルに対して近似処理を行った後、超音波の受信深度および周波数に依存する超音波の減衰の寄与を削減する減衰補正処理を行うことによって検体の特徴量を抽出し、この抽出した検体の特徴量および複数の既知検体の特徴量を用いることによってその検体の所定領域の組織性状を判定するため、生体組織の歪量や弾性率を用いることなく、組織の違いを明確に峻別することができる。したがって、組織性状を精度よく鑑別することを可能にするとともに、測定結果の信頼性を向上させることができる。
　また、本実施の形態１によれば、抽出した特徴量に対して減衰補正を施しているため、超音波の伝播に伴う減衰の影響を取り除くことができ、一段と高精度な組織性状判定を行うことができる。
　なお、本実施の形態１において、上述した組織性状強調画像３００はあくまでも一例に過ぎない。他にも、例えば視覚情報としてのＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）を三つの特徴量である傾きａ，切片ｂ，強度ｃにそれぞれ割り当てることにより、組織性状強調画像をカラー画像によって表示することも可能である。この場合、組織性状強調画像では、組織性状に応じた色が表示されるため、操作者は画像の色分布をもとに関心領域の組織性状を把握することができる。以下、カラー画像を用いた場合の具体例を説明する。
　図１５は、カラー画像を用いた場合の組織性状強調画像の表示例（第１例）を示す図である。図１６は、図１５に示す画像を白黒で模式的に示す図である。これらの図に示す組織性状強調画像５００は、特定の領域５０１のみがカラー画像で表示されており、それ以外の領域はＢモード画像のままで表示されている。特定の領域５０１は、大別して緑色系領域５０１ｇおよび赤色系領域５０１ｒからなり、２つの領域の境界部は黄色系の色で表示されている（図１６では図示せず）。図１５に示すように、各領域は単一の色によって構成されるわけではない。例えば、緑色系領域５０１ｇは、緑色に近い色からなる画素が集まっている領域である。同様に、赤色系領域５０１ｒは、赤色に近い色からなる画素が集まっている領域である。
　判定結果表示画像データ生成部５２は、特徴量空間上において所定のグループに入る検体点に対応するＢモード画像の画素値を特徴量に応じて色付けされた画素値へ置換することによって領域５０１をカラー画像で表示した組織性状強調画像５００を生成する。このような組織性状強調画像５００によれば、所定の組織性状を有する部分をカラー画像で強調表示することができるため、診断者は特定の組織の存在領域を容易に把握して検出率を向上させることができる。
　図１７は、カラー画像を用いた場合の組織性状強調画像の表示例（第２例）を示す図である。図１８は、図１７に示す画像を白黒で模式的に示す図である。これらの図に示す組織性状強調画像６００は、図１５、図１６に示す組織性状強調画像５００と同じＢモード画像を用いて生成された画像であるが、領域５０１に対応する領域６０１がＢモード画像のまま表示される一方、それ以外の領域６０２がカラー画像で表示されている。より具体的には、領域６０２は、大別して緑色系領域６０２ｇおよび赤色系領域６０２ｒからなり、２つの領域の境界部は黄色系の色で表示されている（図１８では図示せず）。図１８においても、図１６と同様に、緑色系領域６０２ｇは、緑色に近い色からなる画素が集まっている領域であり、赤色系領域６０２ｒは、赤色に近い色からなる画素が集まっている領域である。
　判定結果表示画像データ生成部５２は、特徴量空間上において所定のグループ以外に属さない検体点に対応するＢモード画像の画素値を特徴量に応じて色付けされた画素値に置換することにより、領域６０１以外の領域をカラー画像で表示した組織性状強調画像６００を生成する。このような組織性状強調画像６００によれば、所定の組織性状を有する部分をＢモード画像で表示するとともにそれ以外の領域をカラー画像で表示するため、診断者は特定の組織の存在領域を容易に把握して検出率を向上させることができるとともに、その組織の内部構造をＢモード画像に基づいて正確に把握することができる。
　図１９は、カラー画像を用いた場合の組織性状強調画像の表示例（第３例）を示す図である。図２０は、図１９に示す画像を白黒で模式的に示す図である。これらの図に示す組織性状強調画像７００は、図１５、図１６に示す組織性状強調画像５００と同じＢモードを用いて生成された画像であるが、領域５０１に対応する領域７０１はカラー表示されているだけでなく、内部の構造も分かるような表示になっている。判定結果表示画像データ生成部５２は、特徴量空間上において所定のグループに入る検体点に対応する画素に対し、Ｂモード画像の画素値と、組織性状に応じて定まるカラー画像の画素値とを重み付けして平均した値を新たな画素値とする処理を行うことにより、Ｂモード画像とカラー画像を重畳して表示する領域７０１を有する組織性状強調画像７００を生成する。このような組織性状強調画像７００によれば、所定の組織性状を有する領域７０１のみがカラー画像で表示されるため、診断者は特定の組織の存在領域を容易に把握して検出率を向上させることができるとともに、その組織の内部構造をＢモード画像の情報から正確に把握することができる。
　なお、色空間をＲＧＢ表色系で構成する代わりに、シアン、マゼンダ、イエローのような補色系の変数によって構成し、各変数に対して特徴量を割り当ててもよい。
（実施の形態２）
　本発明の実施の形態２は、特徴量抽出部が行う特徴量抽出処理が、実施の形態１と異なる。本実施の形態２に係る超音波診断装置の構成は、実施の形態１で説明した超音波診断装置１の構成と同様である。そこで、以下の説明において、超音波診断装置１の構成要素と対応する構成要素には同一の符号を付すものとする。
　本実施の形態２における特徴量抽出処理においては、まず減衰補正部４２２が、周波数解析部４１によって算出された周波数スペクトルに対して減衰補正処理を行う。その後、近似部４２１は、減衰補正部４２２によって減衰補正された周波数スペクトルに対して近似処理を行うことにより、周波数スペクトルの特徴量を抽出する。
　図２１は、本実施の形態２に係る超音波診断装置の処理の概要を示すフローチャートである。図２１において、ステップＳ５１~Ｓ５７の処理は、図４のステップＳ１~Ｓ７の処理に順次対応している。
　ステップＳ５８において、減衰補正部４２２は、周波数解析部４１がＦＦＴ演算によって算出した全ての周波数スペクトルに対して減衰補正を行う（ステップＳ５８）。図２２は、このステップＳ５８の処理の概要を模式的に示す図である。図２２に示すように、減衰補正部４２２は、周波数スペクトル曲線Ｃ３に対し、上述した式（１）の減衰量Ａを強度Ｉに加える補正を全ての周波数ｆに対して行うことにより、新たな周波数スペクトル曲線Ｃ３’を得る。これにより、超音波の伝播に伴う減衰の寄与を削減した周波数スペクトルを得ることができる。
　この後、近似部４２１は、減衰補正部４２２によって減衰補正された全ての周波数スペクトルを回帰分析することによって周波数スペクトルの特徴量を抽出する（ステップＳ５９）。具体的には、近似部４２１は、回帰分析によって一次式の傾きａ、切片ｂおよび中心周波数ｆＭＩＤにおける強度ｃを算出する。図２２に示す直線Ｌ３は、このステップＳ５９で周波数スペクトル曲線Ｃ３に対して特徴量抽出処理を行うことによって得られる回帰直線（切片ｂ３）である。
　ステップＳ６０~Ｓ６２の処理は、図４のステップＳ１０~Ｓ１２の処理に順次対応している。
　以上説明した本発明の実施の形態２によれば、受信した超音波の周波数を解析することによって得た周波数スペクトルに対して超音波の受信深度および周波数に依存する超音波の減衰の寄与を削減する減衰補正処理を行った後、近似処理を行うことによって検体の特徴量を抽出し、この抽出した検体の特徴量および複数の既知検体の特徴量を用いることによってその検体の所定領域の組織性状を判定するため、生体組織の歪量や弾性率を用いることなく、組織の違いを明確に峻別することができる。したがって、組織性状を精度よく鑑別することを可能にするとともに、測定結果の信頼性を向上させることができる。
　また、本実施の形態２によれば、周波数スペクトルに対して減衰補正を施しているため、超音波の伝播に伴う減衰の影響を取り除くことができ、一段と高精度な組織性状判定を行うことができる。
（実施の形態３）
　本発明の実施の形態３は、組織性状判定部における組織性状判定処理が実施の形態１と異なる。本実施の形態３に係る超音波診断装置の構成は、実施の形態１で説明した超音波診断装置１の構成と同様である。そこで、以下の説明において、超音波診断装置１の構成要素と対応する構成要素には同一の符号を付すものとする。
　組織性状判定部４３は、特徴量（ａ，ｂ，ｃ）を、組織性状μ，ν，ρを構成するグループＧμ，Ｇν，Ｇρ（図１２を参照）にそれぞれ加えて新たな母集団を構成した後、各組織性状を構成するデータの特徴量ごとの標準偏差を求める。
　その後、組織性状判定部４３は、既知検体のみからなる元の母集団におけるグループＧμ，Ｇν，Ｇρの各特徴量の標準偏差と、新規の検体をそれぞれ加えた新たな母集団におけるグループＧμ，Ｇν，Ｇρの各特徴量の標準偏差との差（以下、単に「標準偏差の差」という）を算出し、この標準偏差の差が最も小さい特徴量を含むグループに対応する組織性状を検体の組織性状と判定する。
　ここで、組織性状判定部４３は、複数の特徴量の中から予め選択された特徴量の標準偏差に対してのみ、標準偏差の差を算出するようにしてもよい。この場合の特徴量の選択は、操作者が任意に行うようにしてもよいし、超音波診断装置１が自動的に行うようにしてもよい。
　また、組織性状判定部４３が、グループ毎に全ての特徴量の標準偏差の差に適宜重み付けして加算した値を算出し、この値が最小となるグループに対応する組織性状を検体の組織性状と判定するようにしてもよい。この場合において、例えば特徴量が傾きａ，切片ｂ，強度ｃであるとき、組織性状判定部４３は、傾きａ，切片ｂ，強度ｃにそれぞれ対応する重みをｗａ，ｗｂ，ｗｃとしてｗａ・（ａの標準偏差の差）＋ｗｂ・（ｂの標準偏差の差）＋ｗｃ・（ｃの標準偏差の差）を算出し、この算出した値をもとに検体の組織性状を判定することとなる。なお、重みｗａ，ｗｂ，ｗｃの値は、操作者が任意に設定するようにしてもよいし、超音波診断装置１が自動的に設定するようにしてもよい。
　また、組織性状判定部４３が、グループ毎に全ての特徴量の標準偏差の差の２乗に適宜重み付けして加算した値の平方根を算出し、この平方根が最小となるグループに対応する組織性状を検体の組織性状と判定するようにしてもよい。この場合において、例えば特徴量が傾きａ，切片ｂ，強度ｃであるとき、組織性状判定部４３は、傾きａ，切片ｂ，強度ｃにそれぞれ対応する重みをｗ’ａ，ｗ’ｂ，ｗ’ｃとして｛ｗ’ａ・（ａの標準偏差の差）２＋ｗ’ｂ・（ｂの標準偏差の差）２＋ｗ’ｃ・（ｃの標準偏差の差）２｝１／２を算出し、この算出した値をもとに組織性状を判定することとなる。なお、この場合にも、重みｗ’ａ，ｗ’ｂ，ｗ’ｃの値は、操作者が任意に設定するようにしてもよいし、超音波診断装置１が自動的に設定するようにしてもよい。
　以上説明した本発明の実施の形態３によれば、上述した実施の形態１と同様、組織性状を精度よく鑑別することを可能にするとともに、測定結果の信頼性を向上させることができ、超音波の伝播に伴う減衰の影響を取り除くことによって一段と高精度な組織性状判定を行うことができる。
　なお、本実施の形態３では、組織性状判定部４３が、もとの母集団と新規の検体を加えた母集団との間の各特徴量の標準偏差の変化に基づいて組織性状の判定を行っていたが、これは一例に過ぎない。例えば、組織性状判定部４３は、もとの母集団と新規の検体を加えた母集団との間の各特徴量の平均の変化に基づいて組織性状の判定を行うようにしてもよい。
（実施の形態４）
　本発明の実施の形態４は、組織性状判定部における組織性状判定処理が実施の形態１と異なる。本実施の形態４に係る超音波診断装置の構成は、実施の形態１で説明した超音波診断装置１の構成と同様である。そこで、以下の説明において、超音波診断装置１の構成要素と対応する構成要素には同一の符号を付すものとする。
　組織性状判定部４３は、特徴量空間における検体点と既知検体平均点との距離を用いることにより、各組織性状に属する確率を算出する。具体的には、図１２に示す特徴量空間（ｂ，ｃ）の場合、検体点Ｓｐと既知検体平均点μ０，ν０，ρ０との距離ｄμ，ｄν，ｄρを用いることにより、各組織性状に属する確率を算出する。各既知検体に属する確率は、距離が小さい方が大きくなるように設定する。例えば、λ＝１００／（α−１＋β−１＋γ−１）（％）として、組織性状Ａに属する確率をλ／α（％）、組織性状Ｂに属する確率をλ／β（％）、組織性状Ｃに属する確率をλ／γ（％）と定義することができる。
　本実施の形態４では、表示部７が判定結果表示画像を表示する際、情報表示部において各組織性状に属する確率を表示する。例えば、表示部７が判定結果表示画像２００を表示する場合、情報表示部２０１において、判定結果を「組織性状がμである確率＝６０％、組織性状がνである確率＝５％、組織性状がρである確率＝３５％」と表示する。
　以上説明した本発明の実施の形態４によれば、上述した実施の形態１と同様、組織性状を精度よく鑑別することを可能にするとともに、測定結果の信頼性を向上させることができ超音波の伝播に伴う減衰の影響を取り除くことによって一段と高精度な組織性状判定を行うことができる。
（実施の形態５）
　本発明の実施の形態５は、組織性状判定部における組織性状判定処理が実施の形態１と異なる。本実施の形態５に係る超音波診断装置の構成は、実施の形態１で説明した超音波診断装置１の構成と同様である。そこで、以下の説明において、超音波診断装置１の構成要素と対応する構成要素には同一の符号を付すものとする。
　図２３は、本実施の形態５において組織性状判定部４３が行う組織性状判定処理の概要を説明する図である。図２３に示す特徴量空間は、横軸が減衰補正後の切片ｂ、縦軸が減衰補正後の強度ｃである。この特徴量空間は、組織性状に応じて領域がグループ分けされている。組織性状判定部４３は、検体点の位置に応じて組織性状を判定する。図２３では、検体点Ｓｐ’がグループＧν’（組織性状がνである領域）に属している場合を示している。この場合、組織性状判定部４３は、検体の関心領域の組織性状がνであると判定する。
　以上説明した本発明の実施の形態５によれば、上述した実施の形態１と同様、組織性状を精度よく鑑別することを可能にするとともに、測定結果の信頼性を向上させることができ、超音波の伝播に伴う減衰の影響を取り除くことによって一段と高精度な組織性状判定を行うことができる。
　ここまで、本発明を実施するための形態を説明してきたが、本発明は上述した実施の形態１~５によってのみ限定されるべきものではない。すなわち、本発明は、特許請求の範囲に記載した技術的思想を逸脱しない範囲内において、様々な実施の形態を含みうるものである。
　１　超音波診断装置
　２　超音波探触子
　３　送受信部
　４　演算部
　５　画像処理部
　６　入力部
　７　表示部
　８　記憶部
　９　制御部
　２１　信号変換部
　３１　信号増幅部
　４１　周波数解析部
　４２　特徴量抽出部
　４３　組織性状判定部
　５１　Ｂモード画像データ生成部
　５２　判定結果表示画像データ生成部
　８１　既知検体情報記憶部
　８２　増幅率情報記憶部
　８３　窓関数記憶部
　８４　補正情報記憶部
　１００　Ｂモード画像
　２００　判定結果表示画像
　２０１　情報表示部
　２０２　画像表示部
　３００、４００、５００、６００、７００　組織性状強調画像
　４２１　近似部
　４２２　減衰補正部

Claims (18)

  1. 　検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信することにより、受信した超音波に基づく前記検体の組織性状を判定する超音波診断装置であって、
    　受信した超音波の周波数を解析することによって周波数スペクトルを算出する周波数解析部と、
    　前記周波数解析部が算出した周波数スペクトルに対し、超音波が伝播する際に該超音波の受信深度および周波数に応じて発生する減衰の寄与を削減する減衰補正処理と近似処理とを行うことにより、前記検体の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
    　複数の既知検体によってそれぞれ反射された超音波をもとに抽出された周波数スペクトルの特徴量を前記複数の既知検体の組織性状と関連付けて記憶する記憶部と、
    　前記記憶部が前記複数の既知検体の組織性状と関連付けて記憶する特徴量および前記特徴量抽出部が抽出した特徴量を用いることによって前記検体の所定領域の組織性状を判定する組織性状判定部と、
    　を備えたことを特徴とする超音波診断装置。
  2. 　前記特徴量抽出部は、
    　前記周波数解析部が算出した周波数スペクトルに対して前記近似処理を行うことにより、前記減衰補正処理を行う前の補正前特徴量を抽出する近似部と、
    　前記近似部が抽出した補正前特徴量に対して前記減衰補正処理を行うことにより、前記周波数スペクトルの特徴量を抽出する減衰補正部と、
    　を有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。
  3. 　前記特徴量抽出部は、
    　前記周波数スペクトルに対して前記減衰補正処理を行う減衰補正部と、
    　前記減衰補正部が補正した周波数スペクトルに対して前記近似処理を行うことにより、前記周波数スペクトルの特徴量を抽出する近似部と、
    　を有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。
  4. 　前記減衰補正部は、
    　超音波の受信深度が大きいほど大きな補正を行うことを特徴とする請求項１~３のいずれか一項に記載の超音波診断装置。
  5. 　前記近似部は、
    　回帰分析によって前記周波数スペクトルを多項式で近似することを特徴とする請求項２~４のいずれか一項に記載の超音波診断装置。
  6. 　前記近似部は、
    　前記周波数スペクトルを一次式で近似し、
    　前記一次式の傾き、前記一次式の切片、および前記傾きと前記切片と前記周波数スペクトルの周波数帯域に含まれる特定の周波数とを用いて定まる強度、のうち少なくとも２つを含む複数の特徴量を抽出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。
  7. 　前記減衰補正部は、
    　少なくとも前記傾きおよび前記強度に対して補正を行うことを特徴とする請求項６に記載の超音波診断装置。
  8. 　前記記憶部は、
    　前記複数の既知検体に対して組織性状ごとに分類されたグループにおける各特徴量の平均を記憶し、
    　前記組織性状判定部は、
    　前記複数の特徴量の少なくともいずれか一つを成分とする特徴量空間を設定し、前記検体の周波数スペクトルの特徴量のうち前記特徴量空間の成分をなす特徴量を前記特徴量空間の座標として有する検体点と、前記複数の既知検体の前記グループにおける各特徴量のうち前記特徴量空間の成分をなす特徴量の平均を前記特徴量空間の座標として有する既知検体平均点との前記特徴量空間上の距離に基づいて、前記検体の組織性状を判定する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。
  9. 　前記組織性状判定部は、
    　前記複数の既知検体における組織性状ごとに分類されたグループに前記検体の特徴量を加えた母集団における特徴量の標準偏差を算出し、この標準偏差と前記グループにおける特徴量の標準偏差との差が最小である特徴量を有するグループに対応した組織性状を前記検体の組織性状とすることを特徴とする請求項１~７のいずれか１項に記載の超音波診断装置。
  10. 　前記検体から受信した超音波の受信信号を増幅する信号増幅部と、
    　前記信号増幅部が増幅した前記受信信号の振幅を輝度に変換して表示するＢモード表示画像データを生成するＢモード表示画像データ生成部と、
    　をさらに備え、
    　前記信号増幅部は、
    　前記Ｂモード表示画像データ生成部へ出力する信号に対して受信深度に応じて増幅率を変化させながら増幅を行う一方、前記周波数解析部へ出力する信号に対して一定の増幅率で増幅を行うことを特徴とする請求項１~９のいずれか１項に記載の超音波診断装置。
  11. 　前記Ｂモード表示画像データ生成部へ出力する信号に対する増幅率は、所定の受信深度まで単調増加することを特徴とする請求項１０に記載の超音波診断装置。
  12. 　受信した超音波の信号の振幅を輝度に変換して表示するＢモード表示画像データを生成するＢモード表示画像データ生成部と、
    　前記検体の特徴量に対応する視覚情報を生成し、この生成した視覚情報、前記Ｂモード表示画像データ生成部が生成したＢモード表示画像データ、および前記組織性状判定部が判定した結果を用いることによって前記検体の組織性状の判定結果を表示する判定結果表示画像データを生成する判定結果表示画像データ生成部と、
    　前記判定結果表示画像データ生成部が生成した判定結果表示画像データに対応する画像を表示する表示部と、
    　をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の超音波診断装置。
  13. 　前記判定結果表示画像データは、前記組織性状判定部によって判定された組織性状を強調する組織性状強調画像を含み、
    　前記判定結果表示画像データ生成部は、
    　前記Ｂモード表示画像において、前記組織性状判定部によって所定の組織性状と判定された領域を、前記検体の特徴量に対応する視覚情報を有する特徴量画像へ置換することにより、前記組織性状強調画像を生成することを特徴とする請求項１２に記載の超音波診断装置。
  14. 　前記判定結果表示画像データは、前記組織性状判定部によって判定された組織性状を強調する組織性状強調画像を含み、
    　前記判定結果表示画像データ生成部は、
    　前記Ｂモード表示画像において、前記組織性状判定部によって所定の組織性状と判定された領域以外の領域を、前記検体の特徴量に対応する視覚情報を有する特徴量画像へ置換することにより、前記組織性状強調画像を生成することを特徴とする請求項１２に記載の超音波診断装置。
  15. 　前記判定結果表示画像データは、前記組織性状判定部によって判定された組織性状を強調する組織性状強調画像を含み、
    　前記判定結果表示画像データ生成部は、
    　前記Ｂモード表示画像および前記検体の特徴量に対応する視覚情報を有する特徴量画像において互いに対応する画素値を重み付けして平均した値を画素値とすることにより、前記組織性状強調画像を生成することを特徴とする請求項１２に記載の超音波診断装置。
  16. 　前記視覚情報は、色空間を構成する変数であることを特徴とする請求項１２~１５のいずれか１項に記載の超音波診断装置。
  17. 　検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信することにより、受信した超音波に基づく前記検体の組織性状を判定する超音波診断装置の作動方法であって、
    　受信した超音波の周波数を解析することによって周波数スペクトルを周波数解析部により算出する周波数解析ステップと、
    　前記周波数解析ステップで算出した周波数スペクトルに対し、超音波が伝播する際に該超音波の受信深度および周波数に応じて発生する減衰の寄与を削減する減衰補正処理と近似処理とを行うことにより、前記検体の特徴量を特徴量抽出部により抽出する特徴量抽出ステップと、
    　複数の既知検体によってそれぞれ反射された超音波をもとに抽出された周波数スペクトルの特徴量および前記特徴量抽出ステップで抽出した特徴量を用いることによって前記検体の所定領域の組織性状を組織性状判定部により判定する組織性状判定ステップと、
    　を有することを特徴とする超音波診断装置の作動方法。
  18. 　検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信することにより、受信した超音波に基づく前記検体の組織性状を判定する超音波診断装置に、
    　受信した超音波の周波数を解析することによって周波数スペクトルを周波数解析部により算出する周波数解析ステップと、
    　前記周波数解析ステップで算出した周波数スペクトルに対し、超音波が伝播する際に該超音波の受信深度および周波数に応じて発生する減衰の寄与を削減する減衰補正処理と近似処理とを行うことにより、前記検体の特徴量を特徴量抽出部により抽出する特徴量抽出ステップと、
    　複数の既知検体によってそれぞれ反射された超音波をもとに抽出された周波数スペクトルの特徴量および前記特徴量抽出ステップで抽出した特徴量を用いることによって前記検体の所定領域の組織性状を組織性状判定部により判定する組織性状判定ステップと、
    　を実行させることを特徴とする超音波診断装置の作動プログラム。
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