JP2006305160A - Ultrasonic diagnostic apparatus - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、超音波診断装置に係り、具体的には、被検体に加えられる圧迫力に対する生体各部の変位のバラツキ度合を表す画像をユーザに提供して、診断における鑑別性を向上させる技術に関する。 The present invention relates to an ultrasonic diagnostic apparatus, and more specifically, to a technique for improving discrimination in diagnosis by providing a user with an image showing the degree of variation in displacement of each part of a living body with respect to a compression force applied to a subject. .
超音波診断装置は、被検体の表面に超音波探触子を当て、その探触子から被検体に超音波を送信し、被検体内部からの超音波の反射波を受信し、その受信信号である反射エコー信号に基づいて被検体の各部の生体情報を断層像などの画像により表示して診断に供するものである。 The ultrasonic diagnostic apparatus applies an ultrasonic probe to the surface of the subject, transmits ultrasonic waves from the probe to the subject, receives ultrasonic reflected waves from the inside of the subject, and receives the received signal. Based on the reflected echo signal, the biological information of each part of the subject is displayed as an image such as a tomographic image for diagnosis.
特に、最近は、特許文献1、2等に記載されているように、被検体に用手法又は機械的な方法により圧迫力を加え、その圧迫力を変化させながらRF信号からなる複数のフレームデータを時系列的に取得し、取得時間が異なる一対のフレームデータに基づいて生体各部の変位を求め、求めた変位を空間微分して生体各部の歪みを求めることにより、生体各部の硬さ又は軟らかさに関する弾性画像を生成して表示することが行われている。さらに、圧迫により生じた生体内部の応力分布を求め、求めた応力分布と歪みとから生体各部のヤング率等の弾性率を求めて弾性率画像を生成して表示することが提案されている。これらの弾性画像又は弾性率画像は、生体組織の硬さや柔らかさの程度に応じて異なる色相を付したり、輝度を階調化して表示される。これによって、検者は、圧迫力を加減しながら計測される弾性画像又は弾性率画像を観察することにより、正常組織、ガン細胞、腫瘍などを鑑別することを可能にしている。
In particular, recently, as described in
ところで、生体各部の組織の硬さは、圧迫力の大きさによって変わることが知られており、例えば、変位や歪みの計測値は定性的な相対値である。したがって、圧迫力の加え方によって弾性画像の色相等が違ってくるから、検者の経験や熟練度によって鑑別が異なることがある。この点、弾性率の計測値は、生体内部の応力分布を考慮して求めた定量的な値であることから、検者の経験や熟練度などの個人差によらず、客観的ないし普遍的な鑑別が可能である。 By the way, it is known that the hardness of the tissue of each part of the living body changes depending on the magnitude of the compression force. For example, the measured values of displacement and distortion are qualitative relative values. Therefore, since the hue of the elastic image differs depending on how the compression force is applied, the discrimination may differ depending on the experience and skill level of the examiner. In this respect, the measured value of the elastic modulus is a quantitative value obtained by taking into account the stress distribution inside the living body, so it is objective or universal regardless of individual differences such as the examiner's experience and skill level. Differentiation is possible.
しかしながら、弾性率を求めるためには、圧迫力を検出して生体内部の応力を演算により求める必要があるが、生体内部の応力を精度よく、かつ短時間で求めることについては改善の余地がある。 However, in order to obtain the elastic modulus, it is necessary to calculate the stress inside the living body by calculating the compression force, but there is room for improvement in obtaining the stress inside the living body accurately and in a short time. .
一方、画像診断において、ガン細胞や腫瘍などの組織の弾性情報だけでなく、腫瘍等の組織と周辺組織の変位のバラツキ度合が判れば、腫瘍等の組織鑑別の精度ないし信頼性が向上することが考えられる。 On the other hand, in image diagnosis, not only the elasticity information of tissues such as cancer cells and tumors, but also the degree of variation in displacement between tissues such as tumors and surrounding tissues can improve the accuracy or reliability of tissue differentiation such as tumors. Can be considered.
また、嚢胞などは細胞組織ではないから、歪みや弾性率等の弾性情報では識別することができないため、嚢胞などを識別できれば、鑑別の精度ないし信頼性を一層向上させることができると考えられる。 In addition, since cysts and the like are not cellular tissues, they cannot be identified by elastic information such as strain and elastic modulus. Therefore, if cysts and the like can be identified, it is considered that the accuracy and reliability of discrimination can be further improved.
本発明は、圧迫力に対する生体各部の変位のバラツキ度合に関する情報を提供して、組織鑑別の精度ないし信頼性を一層向上させることを課題とする。 An object of the present invention is to provide information on the degree of variation in the displacement of each part of a living body with respect to a compression force, and to further improve the accuracy or reliability of tissue discrimination.
上記課題を解決するための本発明の原理について説明する。まず、被検体に圧迫力を加えたときの生体各部の組織の動的振舞いを検討すると、腫瘍等の組織と周辺組織との組織間の結合の強さの度合いによって、動的な振舞いに顕著な相違が現れることが判った。例えば、ガン腫瘍等を形成する組織は、細胞の密度が高く、組織結合度が高いことから纏まって同じ動きをする。これに対し、ガン腫瘍等の周辺の組織は必ずしも組織結合度が高くないので、ガン腫瘍等に比べて動きの大きさや方向にバラツキを有する動きになる。一方、繊維腺腫のような比較的柔らかい組織の場合は、圧迫力を受けた位置に応じて動きの大きさや方向が分散して変位にバラツキが現れる。さらに、嚢胞のような非細胞組織の場合は、胞内には組織の結合がないので、嚢胞内の計測点の変位の大きさや方向にバラツキが顕著に現れる。したがって、被検体に圧迫力を加えたときの生体各部の変位のバラツキ度合によって、組織鑑別の精度ないし信頼性を一層向上させることができることになる。 The principle of the present invention for solving the above problems will be described. First, when examining the dynamic behavior of tissues in various parts of the body when a compression force is applied to the subject, the dynamic behavior is conspicuous depending on the strength of the bond between the tissue such as a tumor and the surrounding tissue. It has been found that a significant difference appears. For example, tissues that form cancer tumors or the like collectively move in the same manner because of their high cell density and high tissue binding. On the other hand, the tissue around the cancer tumor or the like does not necessarily have a high degree of tissue binding, and therefore the movement has a variation in the magnitude and direction of the movement compared to the cancer tumor or the like. On the other hand, in the case of a relatively soft tissue such as a fibroadenoma, the magnitude and direction of the movement are dispersed according to the position where the compression force is applied, and variations in the displacement appear. Further, in the case of a non-cellular tissue such as a cyst, since there is no tissue connection in the cyst, variations appear in the magnitude and direction of the displacement of the measurement point in the cyst. Therefore, the accuracy or reliability of tissue discrimination can be further improved by the degree of variation in the displacement of each part of the living body when a compressive force is applied to the subject.
そこで、本発明の第1の態様は、被検体に超音波ビームを繰り返し走査するとともに、被検体からの超音波の反射エコー信号を受信し、超音波ビームの走査面に対応する反射エコー信号からなるフレームデータを被検体における圧力が変化する過程で取得し、取得時刻が異なる一対のフレームデータに基づいて超音波ビームの走査面の複数計測点における変位ベクトルを求め、各計測点における変位のバラツキ度合を表す変位バラツキ画像を生成して表示することを特徴とする。 Therefore, in the first aspect of the present invention, the ultrasonic beam is repeatedly scanned on the subject, the reflected echo signal of the ultrasonic wave from the subject is received, and the reflected echo signal corresponding to the scanning surface of the ultrasonic beam is used. Frame data is acquired in the process of pressure change in the subject, and displacement vectors at multiple measurement points on the scanning surface of the ultrasonic beam are obtained based on a pair of frame data with different acquisition times, and the variation in displacement at each measurement point is obtained. A displacement variation image representing the degree is generated and displayed.
すなわち、被検体に圧迫力を加えたときの生体各部位の変位(ベクトル)の大きさ及び方向は、生体組織の結合の強弱及び周辺組織の結合の強弱に相関して異なってくる。したがって、各部の組織及び周辺組織の結合度合いに関連して、各計測点における変位にバラツキが現れる。そこで、変位の大きさ及び方向を図形化(例えば、矢印)して表示すると、圧迫力の方向に対して各計測点の変位のバラツキを観察できる。その変位のバラツキは、ガン腫瘍、繊維腺腫あるいは嚢胞など、組織の結合度合いに応じて生ずる。また、それら特定組織の影響を受けて、周辺組織の変位のバラツキの様子も異なってくる。したがって、各計測点における変位を図形化した変位バラツキ画像を表示することにより、検者はその図形を観察して変位のバラツキ度合により組織の鑑別を行うことができる。 That is, the magnitude and direction of displacement (vector) of each part of the living body when a compressive force is applied to the subject differs in correlation with the strength of the binding of the living tissue and the strength of the binding of the surrounding tissue. Therefore, there is variation in displacement at each measurement point in relation to the degree of coupling between the tissue of each part and the surrounding tissue. Therefore, if the magnitude and direction of the displacement are displayed as a graphic (for example, an arrow), the variation in displacement at each measurement point can be observed with respect to the direction of the compression force. The variation in the displacement occurs according to the degree of tissue connection such as cancer tumor, fibroadenoma or cyst. In addition, variations in the displacement of surrounding tissues are also different due to the influence of these specific tissues. Therefore, by displaying a displacement variation image in which the displacement at each measurement point is converted into a graphic, the examiner can observe the graphic and identify the tissue based on the degree of variation in the displacement.
この場合において、走査面に対応する反射エコー信号に基づいて被検体の断層像を再構成し、その断層像に変位バラツキ画像を重ねて表示させることが好ましい。これにより、断層像に現れた生体組織の画像と、変位バラツキ画像との対比観察が容易になり、断層像に現れた関心部位の組織鑑別の精度が向上する。 In this case, it is preferable to reconstruct a tomographic image of the subject based on the reflected echo signal corresponding to the scanning plane and display the displacement variation image superimposed on the tomographic image. This facilitates comparative observation between the image of the biological tissue that appears in the tomographic image and the displacement variation image, and improves the accuracy of tissue discrimination of the region of interest that appears in the tomographic image.
また、変位の大きさは定性的な相対値であるが、各計測点の変位を、各計測点を取巻く局所領域に含まれる複数計測点の変位の平均値で正規化することにより、組織結合度を定量化することができる。これによれば、検者の経験や熟練度などの個人差によらず、客観的あるいは普遍的な鑑別を行うことが可能になる。 In addition, the magnitude of the displacement is a qualitative relative value, but by normalizing the displacement of each measurement point with the average value of the displacement of multiple measurement points included in the local region surrounding each measurement point, tissue bonding The degree can be quantified. This makes it possible to perform objective or universal discrimination regardless of individual differences such as the experience and skill level of the examiner.
本発明の第2の態様は、変位バラツキあるいは正規化した変位バラツキを可視化した画像を生成することに代えて、変位計測手段により求めた各計測点の変位を、各計測点を取巻く局所領域に含まれる複数計測点の変位を母集団として統計処理し、走査面における変位バラツキの統計的特徴量を求め、求めた統計的特徴量を各計測点に対応付けて画像化した特徴量分布画像を表示することを特徴とする。ここで、統計的特徴量は、各計測点の変位のバラツキ度合を示す数値であり、例えば、局所領域に含まれる複数計測点の変位の標準偏差と分散値のいずれか一方を、局所領域に含まれる複数計測点の変位の平均値で正規化した値を採用することができる。 In the second aspect of the present invention, instead of generating an image that visualizes the displacement variation or the normalized displacement variation, the displacement of each measurement point obtained by the displacement measurement means is applied to the local region surrounding each measurement point. Statistical processing is performed on the displacement of multiple measurement points included as a population, the statistical feature quantity of the displacement variation on the scanning plane is obtained, and the feature quantity distribution image is created by associating the obtained statistical feature quantity with each measurement point. It is characterized by displaying. Here, the statistical feature amount is a numerical value indicating the degree of variation of the displacement of each measurement point.For example, one of the standard deviation and the variance value of the displacement of a plurality of measurement points included in the local region is set in the local region. A value normalized by an average value of displacements of a plurality of measurement points included can be employed.
本発明の特徴量分布画像は、定量的な弾性画像に相当し、かつ各計測点の応力を求めることなく得られることから、従来の弾性率画像に代えて、リアルタイムで断層像と対比可能になる。この場合、本発明の特徴量分布画像は、周知の断層像、弾性画像、又は弾性率画像に、並べて又は重ねて表示させることができる。 Since the feature amount distribution image of the present invention corresponds to a quantitative elasticity image and can be obtained without obtaining the stress at each measurement point, it can be compared with a tomographic image in real time instead of a conventional elasticity image. Become. In this case, the feature amount distribution image of the present invention can be displayed side by side or superimposed on a well-known tomographic image, elastic image, or elastic modulus image.
本発明によれば、圧迫力に対する生体各部の変位のバラツキ度合に関する情報を提供できるから、組織鑑別の精度ないし信頼性を一層向上させることができる。また、変位バラツキの特徴量分布画像を正規化した場合は、弾性率画像に代わる定量的な弾性画像として断層像とリアルタイムで表示可能になる。 According to the present invention, it is possible to provide information on the degree of variation in the displacement of each part of the living body with respect to the compression force, so that the accuracy or reliability of tissue discrimination can be further improved. In addition, when the displacement variation feature quantity distribution image is normalized, a tomographic image and a tomographic image can be displayed in real time as a quantitative elasticity image instead of the elasticity modulus image.
以下、本発明を実施形態に基づいて説明する。図1に、本発明の一実施形態の超音波診断装置のブロック構成図を示し、図2に、本発明の特徴部に係る一実施形態の変位バラツキ評価部のブロック構成図を示す。図1に示すように、被検体1に当接して用いられる超音波の探触子2は、被検体1との間で超音波を送信及び受信する複数の振動子を整列して形成されている。探触子2は、送信回路3から供給される超音波パルスにより駆動される。送受信制御回路4は、探触子2の複数の振動子を駆動する超音波パルスの送信タイミングを制御して、被検体1内に設定される焦点に向けて超音波ビームを形成するようになっている。また、送受信制御回路4は、探触子2の振動子の配列方向に電子的に超音波ビームを走査するようになっている。
Hereinafter, the present invention will be described based on embodiments. FIG. 1 shows a block diagram of an ultrasonic diagnostic apparatus according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 shows a block diagram of a displacement variation evaluation unit according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, an
一方、探触子2は、被検体1内から発生する反射エコー信号を受信して受信回路5に出力する。受信回路5は、送受信制御回路4から入力されるタイミング信号に従って、反射エコー信号を取り込んで増幅などの受信処理を行う。受信回路5により受信処理された反射エコー信号は、整相加算回路6において複数の振動子により受信された反射エコー信号の位相を合わせて加算処理される。整相加算回路6において整相加算された反射エコー信号(以下、RF(高周波)信号という。)は、信号処理部7に入力され、ゲイン補正、ログ圧縮、検波、輪郭強調、フィルタ処理等の信号処理がなされる。なお、整相加算回路6において生成されるRF信号は、複合復調したI、Q信号であっても良い。
On the other hand, the
信号処理部7により処理されたRF信号は白黒スキャンコンバータ8に導かれ、ここにおいてディジタル信号に変換されるとともに、超音波ビームの走査面に対応した2次元の断層像データに変換される。これらの信号処理部7と白黒スキャンコンバータ8によって断層像の画像再構成手段が構成される。白黒スキャンコンバータ8から出力される断層像データは、切替加算部9を介して画像表示器10に供給されて断層像が表示されるようになっている。
The RF signal processed by the
一方、整相加算回路6から出力されるRF信号は、RF信号フレームデータ取得部11に導かれる。RF信号フレームデータ取得部11は、超音波ビームの走査面に対応するRF信号群を、フレームデータとして複数フレーム分を取得してメモリなどに格納する。変位計測部12は、RF信号フレームデータ取得部11に格納されている取得時刻が異なる複数対のフレームデータを順次取り込み、取り込んだ一対のフレームデータに基づいて超音波ビームの走査面における複数計測点の変位ベクトルを求め、変位フレームデータとして歪み(弾性率)演算部13に出力するようになっている。歪み(弾性率)演算部13は、入力される変位フレームデータに基づいて走査面における複数計測点の歪みを求め、弾性フレームデータとして弾性データ処理部14に出力するようになっている。弾性データ処理部14は、歪み(弾性率)演算部13から入力される弾性フレームデータに座標平面内におけるスムージング処理、コントラスト最適化処理や、フレーム間における時間軸方向のスムージング処理などの様々な画像処理を施して、カラースキャンコンバータ15に送出するようになっている。変位データに基づいて弾性フレームデータを生成する処理は、特開2004−261198号公報に記載されている。
On the other hand, the RF signal output from the
カラースキャンコンバータ15は、弾性データ処理部14から出力される弾性フレームデータを変換してカラーの弾性画像を生成し、切替加算部9を介して画像表示器10に表示させるようになっている。つまり、カラースキャンコンバータ15は、予め設定された弾性の上限値及び下限値の範囲に基づいて、弾性画像に赤、緑、青などの色相情報を付与する。例えば、弾性フレームデータの歪みが大きく計測された領域は赤色コードに変換し、逆に歪みが小さく計測された領域は青色コードに変換する。なお、カラースキャンコンバータ15に代えて、白黒スキャンコンバータを用いることができる。この場合は、歪みが大きく計測された領域は輝度を明るく、逆に歪みが小さく計測された領域は輝度を暗くすることにより、歪みの分布を表すことができる。
The
また、切替加算部9は、白黒スキャンコンバータ8から出力される白黒の断層像データと、カラースキャンコンバータ15から出力されるカラーの弾性画像データとを入力し、両画像を切り替えていずれか一方を表示させる機能と、両画像の一方を半透明にして加算合成して画像表示器10に重ねて表示させる機能と、両画像を並べて表示させる機能を有して形成されている。また、シネメモリ部18は、切替加算部9から出力される画像データをメモリに格納し、装置制御インターフェイス17からの指令に従って、過去の画像データを呼び出して画像表示器10に表示するようになっている。さらに、選択された画像データをMOなどの記録メディアへ転送することが可能になっている。
Further, the switching adder 9 inputs black and white tomographic image data output from the black and
次に、本発明の特徴部の実施形態である変位バラツキ評価部16について説明する。変位バラツキ評価部16は、図2に示すように、変位計測部12から出力される変位フレームデータを取り込んで記憶するメモリ部21と、メモリ部21に格納された変位フレームデータから、変位バラツキ又はその統計的特徴量を求める変位バラツキデータ演算部22と、変位バラツキデータ演算部22により求めた変位バラツキの分布を画像化する画像構築部23を備えて構成される。画像構築部23は、構築した組織変位分布画像データを切替加算部9を介して画像表示器10に出力して表示させるようになっている。また、変位バラツキ評価部16には、装置制御インターフェイス部17から、制御指令が入力されるようになっている。
Next, the displacement
次に、本実施形態の基本的な動作について説明する。まず、探触子2により被検体1における圧力を変化させながら、被検体1に超音波ビームを走査するとともに、走査面からの反射エコー信号を連続的に受信して、整相加算回路6からRF信号が出力される。このRF信号に基づいて信号処理部7及び白黒スキャンコンバータ8により、走査面における断層像が再構成されて画像表示器10に表示される。
Next, the basic operation of this embodiment will be described. First, while changing the pressure in the subject 1 by the
一方、RF信号フレームデータ取得部11は、被検体1に加えられる圧迫力が変化する過程で、RF信号を取り込んでフレームレートに同期させてRF信号フレームデータを繰り返し取得し、内蔵されたフレームメモリ内に時系列順に保存する。そして、取得時刻が異なる一対のRF信号フレームデータを単位として、連続的に複数対のRF信号フレームデータを選択して変位計測部12に出力する。変位計測部12は、選択された一対のRF信号フレームデータを1次元もしくは2次元相関処理し、走査面における各計測点の変位 (大きさ及び方向を有するベクトル)を計測して変位フレームデータを生成する。この変位ベクトルの検出法としては、例えば特開平5−317313号公報等に記載されているブロックマッチング法又はグラジェント法が知られている。ブロックマッチング法は、画像を例えばN×N画素からなるブロックに分け、現フレーム中の着目しているブロックに最も近似しているブロックを前フレームから探索し、これに基づいて計測点の変位を求める。また、一対のRF信号フレームデータの同一領域における自己相関を計算して変位を算出することができる。
On the other hand, the RF signal frame data acquisition unit 11 captures the RF signal and repeatedly acquires the RF signal frame data in synchronization with the frame rate in the process in which the compression force applied to the subject 1 changes, and the built-in frame memory Save them in chronological order. Then, a plurality of pairs of RF signal frame data are successively selected and output to the
変位計測部12で求められた変位フレームデータは、歪み(弾性率)演算部13に入力され、各計測点の歪みを演算して歪みデータ(弾性フレームデータ)として弾性データ処理部14に出力される。歪みの演算は、公知のように変位を空間微分することによって計算される。また、歪み(弾性率)演算部13は、求めた歪みに基づいて各計測点の弾性率を演算する機能を持たせることができる。但し、弾性率を求める場合は、各計測点における応力データが必要である。したがって、弾性率を求める場合は、図1に破線で示した圧力計測部19を設ける必要がある。圧力計側部19は、例えば、図3の(A)に示すように、探触子2の超音波送受面の周囲に設けられた圧迫板31の表面に圧力センサー32を複数設け、圧力センサー32の検出信号に基づいて、被検体1内部の計測点における応力を演算するようになっている。また、図3の(B)に示すように、圧迫板31の表面に参照変形体33を設け、参照変形体33の変形を基準にして被検体1内部の計測点における応力を演算するようにすることもできる。このようにして、圧力計測部19で求めた計測点における応力と、変位計測部12で求めた変位フレームデータから走査面上の各計測点の弾性率(例えば、ヤング率Ym)を演算し、弾性データ処理部14に出力する。弾性データ処理部14は、歪み又は弾性率に基づいて弾性画像データ又は弾性率画像データを生成し、カラースキャンコンバータ15と切替加算部9を画像表示器10に弾性画像又は弾性率画像を表示する。
The displacement frame data obtained by the
次に、本実施形態の特徴部である変位バラツキ評価部16に係る詳細構成を動作とともに説明する。まず、変位計測部12により求められた変位フレームデータは、歪み(弾性率)演算部13で用いる従来の変位フレームデータと同じであり、図4(A)、(B)に示すように、各計測点における2次元の変位ベクトル(Xi,j、Yi,j)で表される。つまり、画像縦軸方向(y方向)成分と画像横軸方向(x方向)成分の要素データ群を、それぞれ、
Xi,j(t) (i=1,2,3,・・・、N、j=1,2,3,・・・M
Yi,j(t) (i=1,2,3,・・・、N、j=1,2,3,・・・M)
として表す。添え字のiは横軸方向の座標を、jは縦軸方向の座標を示している。変位バラツキ評価部16は、メモリ部21に格納された図4の変位フレームデータに基づいて、本発明の特徴である変位バラツキデータを演算し、その変位バラツキデータに基づいて変位バラツキ画像を生成して、画像表示器10に表示させるようになっている。以下に、変位バラツキデータの実施例を説明する。
Next, a detailed configuration of the displacement
Xi, j (t) (i = 1,2,3, ..., N, j = 1,2,3, ... M
Yi, j (t) (i = 1,2,3, ..., N, j = 1,2,3, ... M)
Represent as The subscript i indicates the coordinate in the horizontal axis direction, and j indicates the coordinate in the vertical axis direction. The displacement
図5に示すように、被検体1に一定方向の圧迫力を加えたときの生体各部の組織の動的振舞いは、(A)非常に硬い充実性組織(例えば、ガン腫瘍等)、(B)柔らかい充実性組織(例えば、繊維腺腫)、あるいは(C)流動的な嚢胞組織(例えば、嚢胞)等に応じて顕著な相違がある。例えば、(A)のように、ガン腫瘍等を形成する組織は、細胞の密度が高く、組織の結合度が高いことから纏まって同じ動きをする。つまり、ガン腫瘍等で形成する組織は、圧迫方向とほぼ同一方向に移動する。これに対し、ガン腫瘍等の周辺の組織は必ずしも組織結合度が高くないので、ガン腫瘍等に比べて動きの大きさや方向にバラツキを有する。このような組織の動的な振舞いの違いを変位のバラツキ度合として評価することによって、ガン腫瘍等の存在を鑑別したり、ガン腫瘍等の大きさを鑑別することができる。一方、(B)のように、繊維腺腫のような比較的柔らかい組織の場合は、圧迫力を受けた位置に応じて変位の大きさや方向が分散して、圧迫方向に対して傾斜を持つバラツキが現れ、圧迫の中心から外れるほどその傾きが大きくなる。この場合、繊維腺腫などを識別できる。さらに、(C)に示すように、嚢胞のような非細胞組織の場合は、胞内には組織の結合がないので、各部位の動きが完全に自由であるから、変位の大きさや方向のバラツキが顕著に現れた分布になる。
As shown in FIG. 5, the dynamic behavior of the tissue of each part of the living body when a compressive force in a certain direction is applied to the
そこで、実施例1では、変位バラツキデータ演算部22において、図5に示す矢印のように、各計測点の変位の大きさ及び方向を示す図形を、そのまま各計測点の位置に対応付けてなる変位バラツキデータを演算し、その変位バラツキデータに基づいて画像構築部23において変位バラツキ画像データを生成することを特徴とする。ところで、変位は圧迫力の大きさに相関するから、変位の大きさ及び方向を示す変位バラツキ画像をそのまま表示すると、組織が同じであっても、異なる組織として誤認する場合が生ずる。
Therefore, in the first embodiment, the displacement variation
そこで、変位の大きさ及び方向を定量的な値にするため、図6に示すように、各計測点の変位を、その計測点を取巻く局所領域に含まれる複数点の変位の平均値で正規化して、変位バラツキ度合を求めることを特徴とする。図6の例では、計測点(4,4)を取巻く15点の計測点を含む領域を局所領域として設定しているが、局所領域の大きさ及び形状はこれに限られるものではない。このように、正規化することによって、各計測点の変位バラツキを定量的な矢印で表せるから、変位バラツキ度合を観察して、組織の鑑別を客観的ないし普遍的に行うことができる。 Therefore, in order to make the magnitude and direction of the displacement quantitative, as shown in FIG. 6, the displacement of each measurement point is normalized with the average value of the displacements of a plurality of points included in the local region surrounding the measurement point. To obtain a displacement variation degree. In the example of FIG. 6, an area including 15 measurement points surrounding the measurement point (4, 4) is set as a local area, but the size and shape of the local area are not limited to this. Thus, by normalizing, the variation variation at each measurement point can be represented by a quantitative arrow, and therefore, the tissue variation can be objectively or universally observed by observing the displacement variation degree.
実施例1においては、各計測点における変位バラツキ度合を、変位に基づいてそのまま、又は正規化して矢印で表示するようにした。これにより、検者は矢印の大きさ及び方向を観察することにより、ガン腫瘍の動的振舞いや、周辺組織の動的振舞いを直感的に観察することができる。しかし、矢印の大きさ及び方向により組織結合度の大きさ及び方向を判断するのは煩雑な場合がある。 In the first embodiment, the displacement variation degree at each measurement point is displayed as an arrow as it is or normalized based on the displacement. Thereby, the examiner can intuitively observe the dynamic behavior of the cancer tumor and the dynamic behavior of the surrounding tissue by observing the size and direction of the arrow. However, it may be cumbersome to determine the magnitude and direction of the tissue connectivity based on the size and direction of the arrow.
そこで、本実施例2では、関心部位における変位バラツキ度合を局所的な統計処理により求めることを特徴とする。変位バラツキデータ演算部22は、メモリ部21に格納されている変位フレームデータを基本分布とした広域分布から、図6で説明したと同様の局所領域を設定し、その局所領域における変位の局所分布を抽出し、その局所領域の変位データに基づいて統計的特徴量を演算するようになっている。本実施例では、次に述べるように、局所分布において2次元変位ベクトルの標準偏差を統計的特徴量として演算する。
Thus, the second embodiment is characterized in that the degree of displacement variation in the region of interest is obtained by local statistical processing. The displacement variation
図6に示すように、変位フレームデータ内において注目している計測点の座標を例えば(4、4)とし、計測点(4、4)の座標を中心とした3×5の周辺の計測点からなる局所領域を設定する。そして、この局所領域内に分布する15点の変位データ群を母集団とし、統計的特徴量として、例えば平均、標準偏差を以下の式により演算する。ここで、 3≦i≦5, 2≦j≦6 である。
(X成分の平均)4,4 = {Σ(変位フレームデータXi,j)}/15
(Y成分の平均)4,4 = {Σ(変位フレームデータYi,j)}/15
(平均)4,4 = (X成分の平均)4,4 + (Y成分の平均)4,4
{ (標準偏差)4,4 }2
= Σ{ (X成分の平均)4,4−(変位フレームデータXi,j)}2 /15
+Σ{ (Y成分の平均)4,4−(変位フレームデータYi,j)}2 /15
同様にして、注目する計測点(i, j)についても (標準偏差)i,j、(平均)i,jを演算し、変位バラツキ特徴量の各要素データZi,jに対応させて、以下のように設定するようになっている。ここで、i=1,2,3,・・・、N、j=1,2,3,・・・Mである。
(変位バラツキ特徴量データZi,j)=(標準偏差)i,j / (平均) i,j
このようにして求められる変位バラツキ特徴量データを構成する各要素データZi,jには、変位フレームデータにおいて設定された局所領域に分布する要素データ群を母集団とした変位ベクトルのバラツキの度合が反映された値となる。
As shown in FIG. 6, the coordinate of the measurement point of interest in the displacement frame data is, for example, (4, 4), and the measurement points around 3 × 5 centered on the coordinate of the measurement point (4, 4) Set a local region consisting of. Then, the 15-point displacement data group distributed in the local region is used as a population, and for example, an average and a standard deviation are calculated by the following equations as statistical feature amounts. Here, 3 ≦ i ≦ 5 and 2 ≦ j ≦ 6.
(Average of X components) 4,4 = {Σ (displacement frame data Xi, j)} / 15
(Average of Y component) 4,4 = {Σ (displacement frame data Yi, j)} / 15
(Average) 4,4 = (Average X component) 4,4 + (Average of Y component) 4,4
{(Standard deviation) 4,4 } 2
= Sigma {(mean of X component) 4,4 - (displacement frame data Xi, j)} 2/15
+ Sigma {(average of the Y component) 4,4 - (displacement frame data Yi, j)} 2/15
Similarly, calculate (standard deviation) i, j and (average) i, j for the measurement point (i, j) of interest, and correspond to each element data Zi, j of the displacement variation feature value, It is set up like this. Here, i = 1, 2, 3,..., N, j = 1, 2, 3,.
(Displacement variation feature data Zi, j) = (standard deviation) i, j / (average) i, j
In each element data Zi, j constituting the displacement variation feature amount data thus obtained, the degree of variation of the displacement vector with the element data group distributed in the local region set in the displacement frame data as a population is included. It becomes the reflected value.
そして、画像構築部23において、変位バラツキ特徴量データに基づいて画像を構築する。この場合、変位バラツキ特徴量データは、変位分布の標準偏差を平均で除した値で規格化されているから、変位バラツキ特徴量データの取りうる値の範囲は一義的に決まる。そこで、変位バラツキ特徴量の最小値Vmin、最大値Vmaxを変位バラツキ画像データの階調に最大値と最小値に対応付けることにより、変位バラツキ特徴量を適切に画像化することができる。
Then, the
(統計評価画像データIi,j)
= 255×{(統計評価数値データZi,j)-Vmin}/(Vmax-Vmin)
つまり、変位バラツキ画像データの各要素データIi,jは、変位バラツキ特徴量データの大きさに応じて0から255までのいずれかの値を持ったデータとして構成される。
(Statistical evaluation image data Ii, j)
= 255 × {(Statistical evaluation numerical data Zi, j) -Vmin} / (Vmax-Vmin)
That is, each element data Ii, j of the displacement variation image data is configured as data having any value from 0 to 255 according to the size of the displacement variation feature amount data.
例えば、Vmax=1.0、Vmin=0.0の場合、図7に示すように、輝度階調(S.D)の範囲が設定され、変位バラツキ特徴量の大きさに輝度強度が対応した変位バラツキ特徴量画像データが構築されて、切替加算部9を介して画像表示器10に変位バラツキ特徴量画像43として表示される。なお、図7において、符号41は断層像であり、符号42は弾性率画像であり、それらの画像は、切替加算部9の制御により一つの画面に並べて表示させることができる。また、図8に示すように、断層像に重ねて変位バラツキ特徴量画像を表示することができる。
For example, when Vmax = 1.0 and Vmin = 0.0, as shown in FIG. 7, the range of the luminance gradation (SD) is set, and the luminance intensity corresponds to the magnitude of the displacement variation feature amount. Displacement variation feature amount image data is constructed and displayed as a displacement variation
例えば、ガンを疑う病変部の性状として、例えば乳腺の領域では、「乳ガン」の部位の組織は充実性を有し、ガン細胞は胞密度が高くかつ硬く、周囲組織に浸潤しているため可動性は低いという性質があるから、変位バラツキの度合は極めて小さい。一方、「繊維腺腫」の組織は、繊維性(結合性は中程度)であり、可動性は高いから、変位バラツキの度合は中程度である。さらに、「嚢胞(シスト)」の組織は液状であるから、流動性が高く、組織相互間の結合性はない。したがって、圧迫に対する組織の動的な振舞いは不規則で、可動性は高いから、変位バラツキの度合は高い。このように、組織要素の局所分布の統計的特徴を捉えることにより、例えば、図8に例示するように、組織の鑑別を行うことが可能となる。 For example, as a property of a lesion suspected of being cancerous, for example, in the mammary gland region, the tissue of the “breast cancer” site is solid, the cancer cells are high in density and hard, and infiltrate the surrounding tissue, so that it can move Because of its low nature, the degree of displacement variation is extremely small. On the other hand, the tissue of “fibroadenoma” is fibrous (medium connectivity is medium) and has high mobility, so the degree of displacement variation is medium. Furthermore, since the tissue of the “cyst” is liquid, the fluidity is high and there is no connectivity between the tissues. Therefore, the dynamic behavior of the tissue with respect to compression is irregular, and the mobility is high, so the degree of displacement variation is high. Thus, by identifying the statistical characteristics of the local distribution of tissue elements, for example, as illustrated in FIG. 8, it is possible to perform tissue discrimination.
また、図5の(A)、(B)、(C)に示した実施例1の変位バラツキ画像に対比して、同図(D)、(E)、(F)に、実施例2の変位バラツキ特徴量画像を示す。同図から、変位バラツキを矢印で示した変位バラツキ画像よりも、変位バラツキ特徴量画像の方が変位のバラツキ度合を直感的に把握することができる。 Further, in contrast to the displacement variation images of the first embodiment shown in FIGS. 5A, 5B, and 5C, the same drawings (D), (E), and (F) of FIG. The displacement variation feature value image is shown. From the figure, it is possible to intuitively grasp the degree of displacement variation in the displacement variation feature value image than in the displacement variation image in which the displacement variation is indicated by an arrow.
(変形例1)
上記の実施例では、変位をベクトル量として説明したが、1次元の変位データでもよい。つまり、例えば、変位ベクトルのY成分のみで構成された1次元の変位フレームデータを変位バラツキ評価部16に入力して変位バラツキ画像又は特徴量画像を構築するようにしてもよい。
(Modification 1)
In the above embodiment, the displacement is described as a vector quantity, but it may be one-dimensional displacement data. That is, for example, one-dimensional displacement frame data composed only of the Y component of the displacement vector may be input to the displacement
(変形例2)
上記実施例では、変位データに基づいて変位バラツキデータを求めたが、本発明はこれに限らず、図1の歪み(弾性率)演算部13で求めた歪みデータ、弾性率データを用いることも可能である。さらに、従来の方法によるドプラ法やティシュードプラ法により演算される速度情報や歪み率(ストレインレート)情報により構成された速度分布、歪み率分布を基本分布として変位バラツキ評価部16に入力して変位バラツキ度合のデータを得ることができる。要は、弾性と相関する情報を基本分布として用いることにより、各実施例と同様の変位バラツキ度合のデータを得ることができる。
(Modification 2)
In the above-described embodiment, the displacement variation data is obtained based on the displacement data. However, the present invention is not limited to this, and strain data and elastic modulus data obtained by the strain (elastic modulus)
(変形例3)
図1の弾性データ処理部14において画像処理された後の弾性フレームデータを基本分布として変位バラツキ評価部に入力して、変位バラツキ度合のデータを得ることができる。同様に、カラースキャンコンバータ15において演算された弾性画像データを基本分布として、変位バラツキ評価部に入力して、変位バラツキ度合のデータを得ることができる。
(Modification 3)
The elasticity frame data after image processing in the elasticity
(変形例4)
実施例2においては、変位のバラツキ度合を表す統計的な特徴量として、規格化した標準偏差を用いたが、本発明はこれに限らず、一般的な分散や、周囲のデータ要素間との差分の和を演算した量などであってもよく、局所分布内のデータ要素のバラツキ具合を表す量であればいずれの数式に従ったものでもよい。
(Modification 4)
In the second embodiment, a standardized standard deviation is used as a statistical feature amount representing the degree of variation in displacement. However, the present invention is not limited to this, and the general variance and between the surrounding data elements are not limited. The amount may be an amount obtained by calculating the sum of differences, or may be in accordance with any mathematical expression as long as it represents the degree of variation of data elements in the local distribution.
(変形例5)
実施例1、2では、基本分布に設定する局所領域として、注目座標を中心とした3×5の計測点を含む領域を設定したが、本発明はこれに限らず、局所領域のサイズや要素の選択方法は任意でよく、例えば、注目する座標とその周囲の4点を併せた5点でのみ構成するなど、円形状の領域として選択するようにしてもよい。また、装置制御インターフェイス部17から局所領域を設定、選択、変更するようにすることができる。
(Modification 5)
In the first and second embodiments, an area including 3 × 5 measurement points centered on the target coordinate is set as the local area to be set in the basic distribution. However, the present invention is not limited to this, and the size and elements of the local area are set. This selection method may be arbitrary. For example, it may be selected as a circular region, for example, it is composed of only five points including the coordinate of interest and the surrounding four points. Further, the local region can be set, selected, and changed from the device
(変形例6)
実施例2において、画像構築部23は、変位バラツキ特徴量の大きさに応じて線形に対応した256段階(8 bit)のグレースケールの輝度強度の特徴量分布画像を構築する例を説明したが、本発明はこれに限らず、階調の分解能は例えば、512段階や128段階であってよく、また、変位バラツキ特徴量の大きさと特徴量分布画像の輝度の関係も線形に限らず、指数関数や2次関数など、任意の適切な関係式に従っていればよい。
(Modification 6)
In the second embodiment, the
更にまた、ある所定のカラーマップに従い、変位バラツキ特徴量の大きさに応じて色相が割り当てて、特徴量分布画像を構築することができる。また、図8に示したように、色相を付してなる特徴量分布画像を断層像とを同一座標間で半透明的に合成して重ねて表示することができる。また、これらの設定は、装置制御インターフェイス部17から指令により選択、変更するようにできる。
Furthermore, it is possible to construct a feature amount distribution image by assigning hues according to the magnitude of the displacement variation feature amount according to a predetermined color map. Further, as shown in FIG. 8, a feature amount distribution image having a hue can be displayed by superimposing a tomographic image between the same coordinates in a translucent manner. These settings can be selected and changed by commands from the device
(変形例7)
変位バラツキ評価部16の画像構築部23において、特徴量分布画像に対して時間的な平滑処理(パーシスタンスなど)や空間的な平滑処理(スムージングなど)などの信号処理を施すことができる。
(Modification 7)
The
(変形例8)
実施例1、2においては、変位計測部12において演算された2次元の変位フレームデータに基づいて、変位バラツキ評価部16により変位バラツキ画像又は特徴量分布画像を、断層像の画像処理とリアルタイムで行うことを前提として説明した。しかし、本発明はこれに限らず、図1に示したシネメモリ部18に時間的に過去の変位フレームデータを格納し、装置制御インターフェイス部17からの制御信号により断層像の計測をフリーズした後でも、シネメモリ部18に格納された過去の変位フレームデータに基づいて変位バラツキ画像又は特徴量分布画像を構築して画像表示器10に表示するようにすることができる。
(Modification 8)
In the first and second embodiments, based on the two-dimensional displacement frame data calculated by the
(変形例9)
図1の実施形態では、被検体1の体表面に探触子2を接触させる場合について説明したが、本発明はこれに限らず、経直腸探触子、経食道探触子、術中用探触子、血管内探触子など、任意の超音波探触子にも同様に適用できる。
(Modification 9)
In the embodiment of FIG. 1, the case where the
以上説明したように、従来の超音波診断装置による弾性画像化方法において、生体組織を圧迫し、内部の各領域に生じた歪みや弾性率を演算し、その大きさの程度を階調化して表現した弾性画像を構築して表示しているが、注目する領域が、その周囲の組織とどのような硬さの関係で結合しているかを把握することは不可能であったが、本発明の各実施例によれば、関心部位の組織の局所的な結合度合を統計的特徴量として求め、その統計的特徴量の分布画像を生成して検者にフィードバックすることが可能となる。その結果、検者が注目する領域と、その周囲の組織との結合関係を客観的、定量的に評価することが可能となる。例えば、組織の充実性や嚢胞性などの組織性状の識別が容易になるなど、組織鑑別を行うための新たな情報を提供することができる。 As described above, in a conventional elastic imaging method using an ultrasonic diagnostic apparatus, a living tissue is compressed, a strain and an elastic modulus generated in each internal region are calculated, and the degree of the size is gradationized. Although the expressed elasticity image is constructed and displayed, it has been impossible to grasp the relationship between the region of interest and the surrounding tissue and how hard it is. According to each of the embodiments, it is possible to obtain the local combination degree of the tissue of the region of interest as a statistical feature quantity, generate a distribution image of the statistical feature quantity, and feed it back to the examiner. As a result, it is possible to objectively and quantitatively evaluate the connection relationship between the region focused on by the examiner and the surrounding tissue. For example, it is possible to provide new information for performing tissue differentiation, such as easy identification of tissue properties such as tissue integrity and cysticity.
特に、変位や歪みの大きさなどの情報は圧迫の方法により変わる定性的な情報であるが、それらを基本情報として利用しても、局所的な統計的特徴量を規格化して評価することにより、組織性状を圧迫の方法に依存しない定量的な方法で評価することが実現する。 In particular, information such as the magnitude of displacement and strain is qualitative information that changes depending on the compression method, but even if they are used as basic information, local statistical features are normalized and evaluated. It is possible to evaluate the tissue property by a quantitative method independent of the compression method.
また、弾性画像における輝度(色調)の大小やその変化の仕方など、検者の主観に依存した診断により、検者によっては異なる診断結果が下されることがあったが、このようなことが回避され、客観的、普遍的な診断が確立され、臨床上有用な超音波診断装置を提供することができる。 In addition, depending on the examiner's subjectivity, such as the magnitude of the luminance (color tone) in the elastic image and how it changes, diagnosis results that differ depending on the examiner may be given. By avoiding this, an objective and universal diagnosis can be established, and a clinically useful ultrasonic diagnostic apparatus can be provided.
1 被検体
2 探触子
3 送信回路
4 送受信制御回路
5 受信回路
6 整相加算回路
7 信号処理部
8 白黒スキャンコンバータ
9 切替加算部
10 画像表示器
11 RF信号フレームデータ取得部
12 変位計測部
16 変位バラツキ評価部
21 メモリ部
22 変位バラツキデータ演算部
23 画像構築部
DESCRIPTION OF
Claims (10)
前記変位バラツキ画像生成手段は、前記正規化された変位の大きさ及び方向を矢印で表示した変位バラツキ画像を生成することを特徴とする請求項1に記載の超音波診断装置。 Normalization means for normalizing the displacement of each measurement point obtained by the displacement measurement means with an average value of the displacement of a plurality of measurement points included in a local region surrounding each measurement point;
The ultrasonic diagnostic apparatus according to claim 1, wherein the displacement variation image generation unit generates a displacement variation image in which the normalized magnitude and direction of the displacement are indicated by arrows.
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