特許 5984243 超音波診断装置、医用画像処理装置及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】5984243

(24)【登録日】2016年8月12日

(45)【発行日】2016年9月6日

(54)【発明の名称】超音波診断装置、医用画像処理装置及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   A61B 8/06 20060101AFI20160823BHJP

【ＦＩ】

   A61B8/06

【請求項の数】8

【全頁数】13

(21)【出願番号】特願2012-6036(P2012-6036)

(22)【出願日】2012年1月16日

(65)【公開番号】特開2013-144049(P2013-144049A)

(43)【公開日】2013年7月25日

【審査請求日】2014年11月26日

(73)【特許権者】

【識別番号】594164542

【氏名又は名称】東芝メディカルシステムズ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100108855

【弁理士】

【氏名又は名称】蔵田 昌俊

(74)【代理人】

【識別番号】100159651

【弁理士】

【氏名又は名称】高倉 成男

(74)【代理人】

【識別番号】100088683

【弁理士】

【氏名又は名称】中村 誠

(74)【代理人】

【識別番号】100109830

【弁理士】

【氏名又は名称】福原 淑弘

(74)【代理人】

【識別番号】100075672

【弁理士】

【氏名又は名称】峰 隆司

(74)【代理人】

【識別番号】100103034

【弁理士】

【氏名又は名称】野河 信久

(74)【代理人】

【識別番号】100153051

【弁理士】

【氏名又は名称】河野 直樹

(74)【代理人】

【識別番号】100140176

【弁理士】

【氏名又は名称】砂川 克

(74)【代理人】

【識別番号】100158805

【弁理士】

【氏名又は名称】井関 守三

(74)【代理人】

【識別番号】100124394

【弁理士】

【氏名又は名称】佐藤 立志

(74)【代理人】

【識別番号】100112807

【弁理士】

【氏名又は名称】岡田 貴志

(74)【代理人】

【識別番号】100111073

【弁理士】

【氏名又は名称】堀内 美保子

(72)【発明者】

【氏名】姚 淙

(72)【発明者】

【氏名】神山 直久

(72)【発明者】

【氏名】川岸 哲也

【審査官】 宮川 哲伸

(56)【参考文献】

【文献】 特開２００５−１１１２５８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開平０３−１７０１３０（ＪＰ，Ａ）

【文献】 米国特許第０４９０７１５６（ＵＳ，Ａ）

【文献】 特開平０７−２８４０９０（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特表２００７−５１２８９４（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００４−３３７２００（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特表２００８−５１５４６６（ＪＰ，Ａ）

【文献】 国際公開第２０１０／１４３５８８（ＷＯ，Ａ１）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ａ６１Ｂ ８／００ − ８／１５

Ａ６１Ｂ ６／００ − ６／１４

Ａ６１Ｂ ５／０５５

Ａ６１Ｂ ５／００ − ５／０１

Ａ６１Ｂ １／００ − １／３２

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

超音波プローブと、
前記超音波プローブを介して被検体に対して超音波を送受信して、走査面に関するエコー信号を発生する超音波送受信部と、
前記エコー信号に基づいて走査面に対応する被検体の血流の速度またはパワーに関する超音波ドプラ画像のデータを発生する画像データ発生部と、
前記超音波ドプラ画像に含まれる血流存在領域の分布を示す特徴情報を発生する特徴情報発生部と、
を具備する超音波診断装置。

【請求項2】

前記超音波ドプラ画像に対してフィルタ処理を実行するフィルタをさらに具備し、
前記特徴情報発生部は、前記血流存在領域を構成する画像構成要素数の前記フィルタ処理による変化率を算出し、前記変化率の前記フィルタのフィルタ特性の変化に対する依存性に基づいて前記特徴情報を発生すること、
を特徴とする請求項１記載の超音波診断装置。

【請求項3】

前記フィルタは、前記フィルタ処理として前記超音波ドプラ画像に対してノイズ低減処理を実行することを特徴とする請求項２記載の超音波診断装置。

【請求項4】

前記発生された特徴情報に対して基準となる特徴情報を予め格納するデータベースと、
前記発生された特徴情報及び前記データベースに格納されている基準となる特徴情報を比較し、当該比較結果に基づいて前記発生された特徴情報が正常または異常であることを判定する判定部と
を更に具備することを特徴とする請求項１乃至３にうちいずれか一項記載の超音波診断装置。

【請求項5】

前記発生された特徴情報を、数値または図形の指標で表示する表示処理手段を更に具備することを特徴とする請求項１乃至４のうちいずれか一項記載の超音波診断装置。

【請求項6】

超音波プローブと、
前記超音波プローブを介して被検体に対して超音波を送受信して、走査面に関するエコー信号を発生する超音波送受信部と、
前記エコー信号に基づいて走査面に対応する超音波画像のデータを発生する画像データ発生部と、
前記超音波画像に含まれる血流存在領域の分布を示す特徴情報を発生する特徴情報発生部と、
を具備する超音波診断装置。

【請求項7】

被検体の血流の速度またはパワーに関する超音波ドプラ画像のデータを記憶する画像記憶部と、
前記エコー信号に基づいて走査面に対応する被検体の血流の速度またはパワーに関する超音波ドプラ画像のデータを発生する画像データ発生部と、
前記超音波ドプラ画像に含まれる血流存在領域の分布を示す特徴情報を発生する特徴情報発生部と、
を具備する医用画像処理装置。

【請求項8】

被検体の血流の速度またはパワーに関する超音波ドプラ画像のデータを記憶する画像記憶部を有する医用画像処理装置のプロセッサによって実行されるプログラムであって、
前記プロセッサに、
前記エコー信号に基づいて走査面に対応する被検体の血流の速度またはパワーに関する超音波ドプラ画像のデータを発生させる機能と、
前記超音波ドプラ画像に含まれる血流存在領域の分布を示す特徴情報を発生させる機能と、
を具備するプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明の実施形態は、血流信号の分布の特徴を定量的に抽出する超音波診断装置、医用画像処理装置及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

超音波診断装置は、生体内情報の画像を表示する診断装置であり、Ｘ線診断装置やＸ線コンピュータ断層撮影装置などの他の画像診断装置に比べ、安価で被曝がなく、非侵襲性に実時間で観測するための有用な装置として利用されている。超音波診断装置の適用範囲は広く、心臓などの循環器から肝臓、腎臓などの腹部、末梢血管、産婦人科、乳癌の診断などに適用されている。

【0003】

ところで、整形外科及びリウマチ等の診療においては、関心部位の血流情報を超音波診断装置を用いて取得し、当該血流の量及び形態で被検体の健康状態を把握することが一般的である。

【0004】

近年では、関心領域内の血流の量は、例えば血流の速度やパワーが一定以上であることを示す血流信号を含む超音波画像（例えば、カラードプラ像またはパワードプラ像等）における当該血流信号を表現する画素数（血流存在領域を構成する画素数）等で表される。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0005】

【非特許文献1】超音波検査法を用いた関節リウマチの新しい診療 ISBN978-4-7792-0522-4 小池隆夫監修 メディカルレビュー社

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

例えば正常者及びリウマチ等によって微小的な血管新生が生じた患者の同じ部位の超音波画像を比較した場合、当該両者の超音波画像に含まれる血流信号を表現する画素数は大きく異ならない可能性があるが、当該血流信号の分布の特徴（つまり、血流の形態）は大きく異なる場合が多い。

【0007】

すなわち、関心部位（診断部位）の正常または異常を判断するためには、血流の量以外に血流の形態をも考慮することが必要である。

【0008】

上記したように血流の量は超音波画像に含まれる血流信号を表現する画素数等で表すことができる。しかしながら、血流の形態を評価する客観的なパラメータはない。

【0009】

血流の形態については、通常、上記した超音波画像を検者が確認し、当該検者の経験で関心部位の正常または異常を判断するが、当該判断は検者によってばらつきが生じる場合があり、正確な結果が得られない可能性がある。換言すれば、血流の形態に対する正常または異常の判断については検者によって結果が変動する場合があり、ロバスト性が低いといえる。

【0010】

目的は、血流信号の分布の特徴を定量的に抽出することが可能な超音波診断装置、医用画像処理装置及びプログラムを提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0011】

一実施形態に係る超音波診断装置は、超音波プローブと、前記超音波プローブを介して被検体に対して超音波を送受信して、走査面に関するエコー信号を発生する超音波送受信部と、前記エコー信号に基づいて走査面に対応する被検体の血流の速度またはパワーに関する超音波ドプラ画像のデータを発生する画像データ発生部と、前記超音波ドプラ画像に含まれる血流存在領域の分布を示す特徴情報を発生する特徴情報発生部と、を具備する。

【図面の簡単な説明】

【0016】

【図1】実施形態に係る超音波診断装置１０のブロック構成を示す図である。

【図2】図１に示す画像生成回路２４の詳細を説明するための図である。

【図3】画像処理ユニットの詳細を説明するための図である。

【図4】図３に示す画像処理ユニット３０の処理手順を示すフローチャートである。

【図5】正常者である被検体Ｐの指を関心領域とした場合に得られる３次元超音波ドプラ画像の一例を示す図である。

【図6】リウマチ患者である被検体Ｐの指を関心領域とした場合に得られる３次元超音波ドプラ画像の一例を示す図である。

【図7】図５及び図６に示す超音波ドプラ画像に対して画像処理が実行されることによって発生されたグラフの一例を示す図。

【発明を実施するための形態】

【0017】

以下、図面を参照しながら本実施形態に係わる超音波診断装置を説明する。なお、以下の説明において、略同一の機能及び構成を有する構成要素については、同一符号を付し、重複説明は必要な場合にのみ行う。

【0018】

図１は、本実施形態に係る超音波診断装置１０のブロック構成を示す図である。図１に示すように、超音波診断装置１０は、超音波診断装置本体（以下、単に装置本体と表記）１１と、超音波プローブ１２と、入力装置１３と、モニター１４とを備える。また、装置本体（医用画像処理装置）１１は、送受信ユニット２１と、Ｂモード処理ユニット２２と、ドプラ処理ユニット２３と、画像生成回路２４と、制御プロセッサ（ＣＰＵ）２５と、内部記憶装置２６と、インタフェース部２７と、画像メモリ２８ａ及びソフトウェア格納部２８ｂを有する記憶部２８とを含む。なお、装置本体１１に内蔵される送受信ユニット２１等は、例えば集積回路等のハードウェアで構成されることもあるが、ソフトウェア的にモジュール化されたソフトウェアプログラムである場合もある。以下、個々の構成要素の機能について説明する。

【0019】

超音波プローブ１２は、送受信ユニット２１からの駆動信号に基づき超音波を発生し、被検体Ｐからの反射波を電気信号に変換する複数の圧電振動子、当該圧電振動子に設けられる整合層、当該圧電振動子から後方への超音波の伝播を防止するバッキング材等を有している。超音波プローブ１２から被検体Ｐに超音波が送信されると、当該送信超音波は、体内組織の音響インピーダンスの不連続面で次々と反射され、エコー信号として超音波プローブ１２で受信される。このエコー信号の振幅は、反射することになった不連続面における音響インピーダンスの差に依存する。また、送信された超音波パルスが、移動している血流や心臓壁等の表面で反射された場合のエコーは、ドプラ効果により移動体の超音波送信方向の速度成分に依存して、周波数偏移を受ける。

【0020】

入力装置１３は、装置本体１１に接続され、オペレータからの各種指示、条件、関心領域（ＲＯＩ）の設定指示、種々の画質条件設定指示等を装置本体１１に取り込むためのトラックボール１３ａ、各種スイッチ・ボタン１３ｂ、マウス１３ｃ及びキーボード１３ｄ等を有している。

【0021】

モニター１４は、画像生成回路２４からのビデオ信号に基づいて、生体内の形態学的情報や、血流情報を画像として表示する。

【0022】

送受信ユニット２１は、図示しないトリガ発生回路、遅延回路及びパルサ回路等を有している。パルサ回路では、所定のレート周波数ｆｒ Ｈｚ（周期；１／ｆｒ秒）で、送信超音波を形成するためのレートパルスが繰り返し発生される。また、遅延回路では、チャンネル毎に超音波をビーム状に集束し且つ送信指向性を決定するのに必要な遅延時間が、各レートパルスに与えられる。トリガ発生回路は、このレートパルスに基づくタイミングで、超音波プローブ１２に駆動パルスを印加する。

【0023】

なお、送受信ニット２１は、制御プロセッサ２５の指示に従って、送信周波数、送信駆動電圧等を瞬時に変更可能な機能を有している。特に送信駆動電圧の変更については、瞬間にその値を切り替え可能なリニアアンプ型の発信回路、または複数の電源ユニットを電気的に切り替える機構によって実現される。

【0024】

また、送受信ユニット２１は、図示していないアンプ回路、Ａ／Ｄ変換器、加算器等を有している。アンプ回路では、超音波プローブ１２を介して取り込まれたエコー信号をチャンネル毎に増幅する。Ａ／Ｄ変換器では、増幅されたエコー信号に対し受信指向性を決定するのに必要な遅延時間を与え、その後加算器において加算処理を行う。この加算により、エコー信号の受信指向性に応じた方向からの反射成分が強調され、受信指向性と送信指向性とにより超音波送受信の総合的なビームが形成される。

【0025】

Ｂモード処理ユニット２２は、送受信ユニット２１からエコー信号を受け取り、対数増幅、包絡線検波処理などを施し、信号強度が輝度で表現されるデータを生成する。このデータは、画像生成回路２４に送信され、信号強度を輝度にて表したＢモード画像としてモニター１４に表示される。

【0026】

ドプラ処理ユニット２３は、送受信ユニット２１から受け取ったエコー信号から速度情報を周波数解析し、ドプラ効果による血流や組織、造影剤エコー成分を抽出し、平均速度、分散、パワー等の血流情報を多点について求める。得られた血流情報は画像生成回路２４に送られ、平均速度画像、分散画像、パワー画像、これらの組み合わせ画像としてモニター１４にカラー表示される。

【0027】

画像生成回路２４は、超音波スキャンの走査線信号列を、テレビなどに代表される一般的なビデオフォーマットの走査線信号列に変換し、表示画像としての超音波診断画像を生成する。画像生成回路２４によって生成される超音波診断画像には、例えば被検体Ｐの走査面に関するエコー信号に基づいて発生された当該走査面に対応する超音波ドプラ画像等が含まれる。なお、この超音波ドプラ画像は、被検体Ｐの血流の速度またはパワーに関する画像であり、例えば被検体Ｐの血流の速度またはパワーが一定以上であることを示す血流信号を含む。画像生成回路２４は、画像データを格納する記憶メモリを搭載しており、検査中に記録された画像を例えば診断の後に操作者が呼び出すことが可能となっている。なお、画像生成回路２４に入る以前のデータは、「生データ」と呼ばれることがある。

【0028】

ここで、画像生成回路２４の詳細を図２に示す。図２に示すように、画像生成回路２４は、信号処理回路２４ａ、スキャンコンバータ２４ｂ及び画像処理回路２４ｃを含む。

【0029】

まず、信号処理回路２４ａは、超音波スキャンの走査線レベルで画質を決定するようなフィルタリングを行う。信号処理回路２４ａの出力は、スキャンコンバータ２４ｂに送られると同時に、記憶部２８内の画像メモリ２８ａに保存される。

【0030】

スキャンコンバータ２４ｂは、超音波スキャンの走査線信号列から、テレビなどに代表される一般的なビデオフォーマットの走査線信号列に変換する。スキャンコンバータ２４ｂの出力は、画像処理回路２４ｃに送られる。

【0031】

画像処理回路２４ｃでは、スキャンコンバータ２４ｂの出力が輝度やコントラストの調整や空間フィルタなどの画像処理、もしくは種々の設定パラメータの文字情報や目盛などと共に合成され、ビデオ信号としてモニター１４に出力される。かくして被検体組織形状を表す断層像が表示される。

【0032】

制御プロセッサ２５は、情報処理装置（計算機）としての機能を持ち、装置本体１１の動作を制御する制御手段である。制御プロセッサ２５は、内部記憶装置２６から後述する画像処理等を実行するための制御プログラムを読出して記憶部２８内のソフトウェア格納部２８ｂ上に展開し、各種処理に関する演算・制御等を実行する。

【0033】

内部記憶装置２６は、例えば上記した制御プログラムや、診断情報（患者ＩＤ、医師の所見等）、診断プロトコル、送受信条件、その他のデータ群を格納している。また、内部記憶装置２６は、必要に応じて、画像メモリ２８ａ中の画像の保管などにも使用される。内部記憶装置２６のデータは、インタフェース部２７を経由して超音波診断装置１０の外部の周辺装置へ転送することも可能である。

【0034】

インタフェース部２７は、入力装置１３、ネットワーク、新たな外部記憶装置（図示せず）に関するインタフェースである。超音波診断装置１０において得られた超音波画像等のデータや解析結果等は、インタフェース部２７によってネットワークを介して他の装置に転送可能である。

【0035】

なお、上記した画像メモリ２８ａは、各種画像データ（例えば、上記した超音波ドプラ画像等）を格納する記憶メモリから成る。この画像データは、例えば診断の後に操作者が呼び出すことが可能となっており、静止画的に、あるいは複数枚を使って動画的に再生することが可能である。また、画像メモリ２８ａは、送受信ユニット２１直後の出力信号（ｒａｄｉｏ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ（ＲＦ）信号と呼ばれる）、Ｂモード処理ユニット２２やドプラ処理ユニット２３通過後の画像輝度信号、その他の生データ、ネットワークを介して取得した画像データ等を必要に応じて記憶する。

【0036】

以下、本実施形態に係る超音波診断装置１０の動作について説明する。本実施形態に係る超音波診断装置１０においては、例えば血流信号の分布の特徴を定量的に抽出するための画像処理が実行される。この画像処理は、超音波診断装置１０内の画像処理ユニットによって実行される。なお、この画像処理ユニットは、制御プロセッサ２５が上述した内部記憶装置２６に格納されている制御プログラムを実行することによって実現される。

【0037】

ここで、画像処理ユニットの詳細を図３に示す。図３に示すように、画像処理ユニット３０は、画像フィルタ部３１、変化率算出部３２及びグラフ発生部３３を含む。

【0038】

画像フィルタ部３１は、例えば血流の速度やパワーが一定以上であることを示す血流信号を含む超音波ドプラ画像を画像メモリ２８ａから入力する。この超音波ドプラ画像に含まれる血流信号によれば、当該超音波ドプラ画像において関心領域内の血流存在領域が示される。なお、画像フィルタ３１によって入力される超音波ドプラ画像は、２次元または３次元画像である。

【0039】

画像フィルタ部３１は、入力された超音波ドプラ画像に含まれる血流信号を画像処理フィルタの作用で変更する。またあるいは、超音波ドプラ画像に血流として表示された画素を画像処理フィルタの作用で変更する。画像フィルタ部３１は、例えば超音波ドプラ画像に対してノイズ低減処理（フィルタ処理）を実行するノイズ低減フィルタを有する。ノイズ低減処理前後の超音波ドプラ画像は、変化率算出部３２に渡される。

【0040】

変化率算出部３２は、ノイズ低減処理前後の超音波ドプラ画像を比較する。これにより、変化率算出部３２は、超音波ドプラ画像に含まれる血流存在領域を構成する画像構成要素数（つまり、超音波ドプラ画像における血流信号を表現する画像構成要素数）の上記したノイズ低減処理による変化率を算出する。なお、超音波ドプラ画像に含まれる血流存在領域を構成する画像構成要素数とは、当該超音波ドプラ画像が３次元画像である場合には当該血流存在領域を構成するボクセル（３次元画素）数であり、当該超音波ドプラ画像が２次元画像である場合には当該血流存在領域を構成する画素数である。また、変化率算出部３２は、ノイズ低減フィルタのフィルタ特性に応じた変化率を算出する。変化率算出部３２によって算出された変化率は、グラフ発生部３３に渡される。

【0041】

グラフ発生部３３は、変化率算出部３２によって算出された変化率の、ノイズ低減フィルタのフィルタ特性の変化に対する依存性を示す特徴情報（例えば、グラフ）を発生する。グラフ発生部３３によって発生された特徴情報は、例えば数値または図形の指標でモニター１４に表示される。

【0042】

ここで、上述した図１においては省略されていたが、記憶部３０は正常・異常データベース２８ｃを有する。この正常・異常データベース２８ｃには、グラフ発生部３３によって発生された特徴情報に対して基準となる特徴情報が予め格納されている。

【0043】

正常・異常判定部３４は、グラフ発生部３３によって発生された特徴情報と正常・異常データベース２８ｃに格納されている基準となる特徴情報とを比較することによって、当該グラフ発生部３３によって発生された特徴情報（すなわち、当該特徴情報を発生するために用いられた超音波ドプラ画像が得られた被検体Ｐ）が正常または異常であることを判定する。なお、正常・異常判定部３４による判定結果は、例えばモニター１４に表示される。

【0044】

次に、図４に示すフローチャートを参照して、図３に示す画像処理ユニット３０の処理手順について説明する。

【0045】

まず、画像処理ユニット３０に含まれる画像フィルタ部３１は、例えば画像メモリ２８ａに記憶されている血流信号を含む超音波ドプラ画像を入力する（ステップＳ１）。なお、以下の説明では、画像フィルタ部３１によって入力される超音波ドプラ画像は３次元画像であるものとして説明する。

【0046】

次に、画像フィルタ部３１は、ノイズ低減フィルタを介して、入力された超音波ドプラ画像（に含まれる血流信号）に対してノイズ低減処理を実行する。

【0047】

以下、画像フィルタ部３１によって実行されるノイズ低減処理について具体的に説明する。以下の説明では、ノイズ低減処理として、モーフォロジー演算におけるオープニング処理（以下、単にオープニング処理と表記）が実行されるものとして説明する。なお、モーフォロジー演算は、画像の特徴抽出やノイズ除去等の種々の画像処理に用いられる処理である。

【0048】

この場合、画像フィルタ部３１は、オープニング処理において必要な演算子（オープニング処理においてどの範囲で演算を行うかを表す構造要素）を定義する（ステップＳ２）。このとき、画像フィルタ部３１は、例えば演算子のサイズ及び形状等を定義する。ここでは、演算子のサイズ及び形状として、例えば所定の半径（例えば、半径１）の球状ボクセルが定義されたものとする。

【0049】

画像フィルタ部３１は、定義された演算子を用いて、超音波ドプラ画像に対してオープニング処理を実行する（ステップＳ３）。オープニング処理においては、定義された演算子より細かい血流構造物（血流信号によって表される血流存在領域の部分）に対して例えば重み付けが行われ、当該血流構造物が超音波ドプラ画像中から除去される。すなわち、オープニング処理が実行された後の超音波ドプラ画像は、当該オープニング処理が実行される前の超音波ドプラ画像に含まれる血流存在領域の一部（すなわち、ノイズ）が除去された画像となる。

【0050】

次に、変化率算出部３２は、オープニング処理前後の超音波ドプラ画像を比較することによって、当該超音波ドプラ画像に含まれる血流存在領域を構成するボクセル数（血流カウント）の変化率を算出する（ステップＳ４）。この場合、血流存在領域を構成するボクセル数の変化率は、例えばオープニング処理前の超音波ドプラ画像に含まれる血流存在領域を構成するボクセル数を１に正規化し、「オープニング処理後の超音波ドプラ画像に含まれる血流存在領域を構成するボクセル数／オープニング処理前の超音波ドプラ画像に含まれる血流存在領域を構成するボクセル数」で表現される。なお、このように算出される変化率は、関心領域の位置等の選択による影響が少ない。

【0051】

なお、上記した演算子の定義（上記した演算子のサイズ及び形状）を変更することにより、超音波ドプラ画像中の血流存在領域の除去程度が変化する。本実施形態においては、このような演算子の定義（フィルタ特性）を適宜変化させ、当該演算子の定義毎の変化率が算出されるものとする。換言すれば、上記したステップＳ２〜Ｓ４の処理は、例えば演算子の定義毎に繰り返される。

【0052】

次に、グラフ発生部３３は、変化率算出部３２によって算出された変化率の、上記した演算子の定義（フィルタ特性）の変化に対する依存性を示す特徴情報として例えばグラフ（以下、被検体グラフと表記）を発生する（ステップＳ５）。被検体グラフでは、演算子の定義の各々に対して算出された変化率が表される。

【0053】

ここで、図５は、例えば正常者である被検体Ｐの指を関心領域とした場合に得られる３次元超音波ドプラ画像（以下、正常者の超音波ドプラ画像と表記）の一例を示す。また、図６は、例えばリウマチ患者である被検体Ｐの指を関心領域とした場合に得られる３次元超音波ドプラ画像（以下、リウマチ患者の超音波ドプラ画像と表記）の一例を示す。

【0054】

図５及び図６に示すように、リウマチ患者の超音波ドプラ画像に含まれる血流存在領域（血流信号）は、リウマチ領域に生じた炎症などにより、正常者の超音波ドプラ画像に含まれる血流存在領域と比較して、広範囲に広がっている（つまり、細かい構造物が多い）。すなわち、リウマチ患者の血流（リウマチ患者の超音波ドプラ画像に含まれる血流存在領域）は、正常者と比較して乱れているという特徴がある。

【0055】

図７は、図５及び図６に示す超音波ドプラ画像に対して上記したステップＳ１〜Ｓ５の処理（画像処理）が実行されることによって発生されたグラフの一例を示す。なお、図７においては、演算子のサイズ（ここでは、半径）を１から７まで変化させた場合の各変化率を示している。

【0056】

上記したようにリウマチ患者の超音波ドプラ画像に含まれる血流存在領域は正常者の超音波ドプラ画像に含まれる血流存在領域と比較して乱れている（すなわち、血流の形態が異なる）ため、上記したように演算子のサイズ（半径）を１から７まで変化させると、正常者とリウマチ患者とでは図７に示すように異なる曲線が描かれる。具体的には、リウマチ患者の超音波ドプラ画像には細かい血流存在領域の部分（血流構造物）が多数存在していることから、演算子のサイズが比較的小さい場合であってもオープニング処理によってこれらの構造物が除去される。従って、リウマチ患者の超音波ドプラ画像から発生されるグラフでは、正常者の超音波ドプラ画像から発生されるグラフと比較して、演算子のサイズが小さい段階から上記したように算出される変化率の変化が激しく、より早く０に近づく。

【0057】

このように、本実施形態においては、上記した画像処理が実行されることによって、図７に示すように超音波ドプラ画像に含まれる血流存在領域（血流信号）の分布の特徴を定量的に抽出することができる。

【0058】

再び図４に戻ると、正常・異常判定部３４は、正常・異常データベース２８ｃに格納されている基準となる特徴情報（を表すグラフ）を取得する。なお、正常・異常データベース２８ｃに格納されている基準となる特徴情報を表すグラフ（以下、基準グラフと表記）は、例えば正常または異常な被検体の３次元超音波ドプラ画像に対して上記したステップＳ１〜Ｓ５の処理が実行されることによって発生されたグラフ（以下、正常グラフまたは異常グラフと表記）を含む。

【0059】

正常・異常判定部３４は、被検体グラフと取得された基準グラフとを比較することによって、当該グラフ発生部３３によって発生されたグラフに描かれる曲線（すなわち、被検体Ｐ）が正常または異常であることを判定する（ステップＳ６）。例えば基準グラフが例えば正常グラフである場合、被検体グラフが当該正常グラフと類似していれば被検体Ｐが正常であると判定することができ、被検体グラフが当該正常グラフと大きく異なっていれば被検体Ｐが異常であると判定することができる。一方、基準グラフが例えば異常グラフである場合、被検体グラフが当該異常グラフと類似していれば被検体Ｐが異常であると判定することができる。

【0060】

具体例としては、正常グラフと被検体グラフとの相関係数を計算し、同様に、異常グラフと被検体グラフとの相関係数を計算することによって、高い相関係数が計算されたグラフに従って正常または異常であることを判定することができる。

【0061】

なお、ステップＳ６における正常または異常の判定処理においては、絶対的な定量化指標（例えば、正規化されたボクセル数の変化率）が用いられてもよいし、相対的な定量化指標（例えば、被検体グラフと基準グラフとによって挟まれる面積）が用いられてもよい。

【0062】

正常・異常判定部３４による判定結果は、例えばモニター１４に表示される（ステップＳ７）。

【0063】

ステップＳ７においては正常・異常判定部３４による判定結果が表示されるものとして説明したが、当該判定処理を実行することなく、被検体Ｐが正常または異常であることを判断するためのパラメータとして上記したステップＳ４において算出された変化率またはステップＳ５において発生されたグラフ（被検体グラフ）のみがモニター１４に表示されてもよいし、被検体グラフと基準グラフとが比較可能な態様で表示されるような構成であってもよい。

【0064】

なお、本実施形態においては、画像フィルタ部３１によって入力される超音波ドプラ画像が３次元画像であるものとして説明したが、当該超音波ドプラ画像は２次元画像であっても構わない。この場合には、演算子のサイズ及び形状として所定の範囲（構造要素）を定義して、オープニング処理前後の超音波ドプラ画像に含まれる血流存在領域を構成する画素数の変化率が算出されればよい。

【0065】

また、本実施形態においては、ノイズ低減フィルタによるノイズ低減処理としてモーフォロジー演算におけるオープニング処理が実行されるものとして説明したが、当該処理に限定されず、例えばフーリエ変換によるローパスフィルタ（ローパスフィルタの場合、演算子はカットオフ周波数となる）、画像の平滑化フィルタ等の血流信号の形状（分布）の特徴を抽出可能な画像フィルタによる処理が行われても構わない。また、他にも、例えば閾値以下の流速値またはパワー値を非表示にする閾値フィルタ（閾値フィルタの場合、演算子はカットオフ閾値となる）、モルフォロジー演算を用いたerosionフィルタ、カーネル領域中の中央の画素値をカーネル領域の中間値と置き換えるメディアンフィルタ（メディアンフィルタの場合、演算子はカーネルの範囲となる）等を用いる構成としてもよい。なお、erosionフィルタによれば、例えば画像Ａと当該画像Ａを構造要素の方向へ数ピクセル移動させた画像Ａ’とを重ね合わせたときに重複する画素のみを残すような処理が行われる。このerosionフィルタの場合、演算子は画像Ａ’のピクセル移動量となる。

【0066】

上記したように本実施形態においては、超音波プローブを介して被検体に対して超音波を送受信して、走査面に関するエコー信号を発生し、当該エコー信号に基づいて走査面に対応する被検体の血流の速度またはパワーに関する超音波ドプラ画像のデータを発生し、当該超音波ドプラ画像に対してノイズ低減処理を実行し、当該超音波ドプラ画像に含まれる血流存在領域を構成する画像構成要素数（ボクセル数または画素数）のノイズ低減処理による変化率の、ノイズ低減フィルタのフィルタ特性の変化に対する依存性を示す特徴情報を発生する構成により、超音波ドプラ画像に含まれる血流信号の分布の特徴を定量的に抽出することが可能となる。すなわち、本実施形態において発生される特徴情報は血流形態（分布）の特徴を示し、関心領域の選択に対する依存性が低いので、単なる血流存在領域を構成する画像構成要素数と比較して、ロバスト性が高い。

【0067】

また、本実施形態においては、発生された特徴情報及びデータベースに格納されている基準となる特徴情報を比較することにより、被検体Ｐの血流形態が正常または異常であることを判定することができる。

【0068】

また、本実施形態においては、発生された特徴情報を数値または図形の指標で表示する構成により、検者は当該指標に基づいて被検体Ｐの血流形態を評価することができる。

【0069】

なお、本実施形態においては、超音波診断装置１０によって得られる超音波ドプラ画像から血流信号の分布の特徴を定量的に抽出するものとして説明したが、例えばＢモード等の他の超音波画像を対象としてもよい。更には、例えばＸ線、ＣＴ、ＭＲＩ等の他の診断機器によって得られる画像を対象としても構わない。すなわち、本実施形態は、超音波診断装置１０によって得られる超音波ドプラ画像以外であっても、画像中の信号の分布の特徴を定量的に抽出することが可能である。更に、一般的にドプラスキャンによって検出されるものは血流だけではなく、例えば心壁のような「移動する組織の動き」等についても検出される。すなわち、超音波ドプラ画像では血流だけでなく被検体で移動する移動体全般を検出することができるため、本実施形態において、超音波ドプラ画像から当該被検体で移動する移動体（つまり、血流信号以外の信号）の分布の特徴を定量的に抽出することも可能である。

【0070】

また、本実施形態においては、超音波ドプラ画像に含まれる血流信号（血流存在領域）の分布の特徴を抽出することによって被検体Ｐが正常または異常であることを判定するものとして説明したが、例えば当該血流信号の分布の特徴に応じて血管構造等を判断することも可能である。具体的には、ノイズ低減フィルタのノイズ低減の度合いを大きくした場合に、画素数の変化が大きい画像であれば「細い血管が多く含まれる、もしくは組織炎症により細かい血流分布が分散している」と判断することができ、逆に画素数の変化が小さい画像であれば「太い血管が多く含まれる」と判断することができる。

【0071】

また、本実施形態においては、正常・異常データベース２８ｃに格納される基準グラフには正常または異常な被検体の超音波ドプラ画像に対して図４に示すステップＳ１〜Ｓ５の処理が実行されることによって発生されたグラフが含まれるものとして説明したが、基準グラフは被検体グラフに対して基準となるものであればよい。具体的には、正常・異常データベース２８ｃには、例えば被検体Ｐの超音波ドプラ画像が得られた関心領域に対して左右対称となる関心領域（例えば、右ひざと左ひざ、右腎と左腎など）から得られた超音波ドプラ画像に対して同様の処理が実行されることによって発生されたグラフ等が格納されていてもよい。これにより、例えば被検体Ｐにおいて対応する左右の関心領域での血流信号の分布の特徴を比較することによって当該被検体Ｐの正常または異常を判定することも可能である。更に、正常・異常データベース２８ｃにおいて各種病状に応じた基準グラフを予め用意しておき、当該基準グラフと被検体グラフとを比較することによって、被検体Ｐの病状を特定することも可能である。他にも、例えば同一被検体の被検体グラフを術前・術後で生成しておき、両者を比較することで予後改善の度合いを判断することも可能である。

【0072】

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

【符号の説明】

【0073】

１０…超音波診断装置、１１…装置本体、１２…超音波プローブ、１３…入力装置、１３ａ…トラックボール、１３ｂ…スイッチ・ボタン、１３ｃ…マウス、１３ｄ…キーボード、１４…モニター、２１…送受信ユニット、２２…Ｂモード処理ユニット、２３…ドプラ処理ユニット、２４…画像生成回路、２４ａ…信号処理回路、２４ｂ…スキャンコンバータ、２４ｃ…画像処理回路、２５…制御プロセッサ、２６…内部記憶装置、２７…インタフェース部、２８…記憶部、２８ａ…画像メモリ、２８ｂ…ソフトウェア格納部、２８ｃ…正常・異常データベース、３０…画像処理ユニット、３１…画像フィルタ部、３２…変化率算出部、３３…グラフ発生部、３４…正常・異常判定部。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】