JP2010075616A - Discrimination of nature of tissue using sparse coding method - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a tissue characterization discriminating method, program and device for more precise tissue characterization (for instance, fibrous tissue, lipid tissue) in image data( specially, ultrasonic image data in a blood vessel). <P>SOLUTION: The tissue characterization method (program, device) for the tissue characterization of a marked point from local image information (ultrasonic RF signal) of a part in the vicinity of the marked point of the image data (ultrasonic image) includes a coefficient calculating step (step 55) for resolving the local image information (ultrasonic RF signal) in the vicinity of the marked point by a group of basic functions for the tissue characterizations respectively previously obtained by learnings (steps 51, 52, 53, 54) by a sparse coding method to calculate coefficients for the basic functions respectively and a tissue characterization step (step 56) for the tissue characterization of the marked point in accordance with the coefficients respectively for the basic functions calculated in the coefficient calculating step. <P>COPYRIGHT: (C)2010,JPO&INPIT

Description

本発明は、スパースコーディングを用いた組織性状判別に関する。特に、血管内超音波診断装置(Intravascular
Ultrasound:IVUS)による血管超音波データから、血管内の組織性状(例えば、繊維性組織、脂質性組織など)を判別する技術に関する。
The present invention relates to tissue characterization using sparse coding. In particular, intravascular ultrasound diagnostic equipment (Intravascular
The present invention relates to a technique for discriminating tissue properties (for example, fibrous tissue, lipid tissue, etc.) in blood vessels from vascular ultrasound data by Ultrasound (IVUS).

近年、急性心筋梗塞や不安定狭心症などの急性冠症候群が増加している。急性冠症候群は、血管壁に付着した脂肪成分の固まりであるプラークが破綻し、血栓が生じることによって引き起こされる。そのため、心臓に酸素や栄養を送っている冠動脈の内腔が狭くなり、血流が悪くなる病気である。   In recent years, acute coronary syndromes such as acute myocardial infarction and unstable angina are increasing. Acute coronary syndrome is caused by the rupture of a plaque, which is a mass of fatty components attached to the blood vessel wall, resulting in a thrombus. As a result, the lumen of the coronary artery that sends oxygen and nutrients to the heart becomes narrower, resulting in poor blood flow.

急性冠症候群の検査には、血管内超音波エコー法が用いられる。血管内超音波エコー法とは、血管内にカテーテルと呼ばれる細長い管を挿入し、その先端に装着された超音波探触子(プローブ)から超音波を組織に照射し、組織からの反射RF信号を解析することで、血管内部の状態を調べるという検査方法である。RF信号の振幅値を輝度値に変換することで、血管断面を画像として表示することができる。図1に血管内超音波エコー法の概略図を示す。例えば、超音波の送信周波数は40MHzであり、受信した超音波信号(RF信号)のサンプリング周波数は400MHzである。   Intravascular ultrasound is used to test for acute coronary syndrome. Intravascular ultrasound echo method is the insertion of a long and thin tube called a catheter into a blood vessel, irradiating the tissue with ultrasound from an ultrasound probe (probe) attached to the tip of the tube, and the reflected RF signal from the tissue. This is an inspection method in which the state inside the blood vessel is examined by analyzing the above. By converting the amplitude value of the RF signal into a luminance value, the blood vessel cross section can be displayed as an image. FIG. 1 shows a schematic diagram of the intravascular ultrasound echo method. For example, the transmission frequency of ultrasonic waves is 40 MHz, and the sampling frequency of received ultrasonic signals (RF signals) is 400 MHz.

血管内超音波エコー法には、血管内部の状態をリアルタイムに表示可能、送波信号のエネルギーがX線に比べて小さいので検査対象に対する負担が少ないという長所がある。また、血管内超音波エコー法によって得られるRF信号は高周波であるので,血管内部構造を詳細に表示することができる。しかし、出力画像の解像度がよくないこと、減衰が激しく到達距離が短いこと、赤血球などによって拡散され、スペックルと呼ばれるノイズが生じることなどの短所もある。このような性質をもつ画像に対して、実際の医療現場では、熟練した医師が経験をもとに組織部分を目視で診断している。組織部分を正確に見極めることは、病気の早期発見や進行度合いなどを診断する上で非常に重要である。   The intravascular ultrasound echo method has the advantages that the internal state of the blood vessel can be displayed in real time, and the energy of the transmitted signal is smaller than that of the X-ray, so that the burden on the examination object is small. Further, since the RF signal obtained by the intravascular ultrasonic echo method has a high frequency, the internal structure of the blood vessel can be displayed in detail. However, there are also disadvantages such as poor resolution of the output image, strong attenuation and short reach distance, and diffusion of erythrocytes to generate noise called speckle. For an image having such a property, in an actual medical field, a skilled doctor visually diagnoses a tissue portion based on experience. Accurately identifying the tissue part is very important for early detection of disease and the degree of progression.

冠動脈プラークの破綻は急性冠症候群の主な原因であるが、このプラークには破綻しやすいプラーク(不安定プラーク)と破綻しにくいプラーク(安定プラーク)がある。急性冠症候群の診断ではプラークの組織性状判別を行い、プラークの安定度を評価する必要がある。しかしながら、現在の血管内超音波エコー法は、血管内部の形状、プラークサイズ、冠動脈の狭窄程度の判断はできるが、プラークの組織性状判別については適当な解析方法が開発されていない。   Coronary plaque failure is the main cause of acute coronary syndrome, and there are plaques that are easily broken (unstable plaques) and plaques that are difficult to break (stable plaques). In diagnosis of acute coronary syndrome, it is necessary to determine the tissue characterization of the plaque and evaluate the stability of the plaque. However, the current intravascular ultrasonic echo method can determine the shape of the blood vessel, the plaque size, and the degree of stenosis of the coronary arteries, but no appropriate analysis method has been developed for determining the tissue characterization of the plaque.

以下、冠動脈プラークについて説明する。
心筋(心臓の筋肉)に血液を供給する血管を冠動脈という。冠動脈は直径3〜4mmの大きさで、内膜、中膜、外膜の三層構造から成り立っている(図2(a)参照)。これを総称して血管壁という。内膜と中膜は内弾性板により、中膜と外膜は外弾性板と隔てられている。弾性板は弾性線維から構成され、動脈の弾性力や強靭さを維持している。
Hereinafter, coronary artery plaque will be described.
A blood vessel that supplies blood to the myocardium (heart muscle) is called a coronary artery. The coronary artery has a diameter of 3 to 4 mm, and is composed of a three-layer structure of an intima, a media, and an adventitia (see FIG. 2A). This is collectively called a blood vessel wall. The inner membrane and the inner membrane are separated by an inner elastic plate, and the inner membrane and the outer membrane are separated from the outer elastic plate. The elastic plate is composed of elastic fibers and maintains the elasticity and toughness of the artery.

狭心症や心筋梗塞などの冠症候群を引き起こす原因となる動脈硬化の一つにアテローム(粥状)硬化がある。これは、大動脈や脳動脈、冠動脈などの動脈において、図2(b)のように動脈の内側にコレステロールなどの脂肪からなる粥状物質がたまることによりアテロームプラーク(粥状硬化斑)ができ、次第に肥大することで動脈の内腔を狭める。   One of the arteriosclerosis that causes coronary syndromes such as angina pectoris and myocardial infarction is atherosclerosis. In arteries such as the aorta, cerebral artery, coronary artery, as shown in FIG. 2 (b), an atheromatous plaque (atherosclerotic plaque) is formed by accumulation of a rod-shaped substance made of fat such as cholesterol inside the artery, as shown in FIG. By gradually enlarging, the lumen of the artery is narrowed.

アテロームプラークの脂質成分に富む部分を脂質コアと呼ぶ。図3(a)のように、この脂質コアが線維性組織によってしっかり囲まれ安定している動脈硬化巣を安定プラークという。この安定プラークが破綻することは少なく、狭心症の不安定化や心筋梗塞にはなりにくい。   The part of the atheromatous plaque rich in lipid components is called the lipid core. As shown in FIG. 3A, an arteriosclerotic lesion in which this lipid core is firmly surrounded and stabilized by fibrous tissue is called a stable plaque. This stable plaque is unlikely to break down, and is less likely to cause angina destabilization or myocardial infarction.

一方、図3(b)のように薄い線維性被膜に覆われた脂質コアが主体の場合は不安定プラークと呼ばれる。不安定プラークは図3(c)のような薄い線維性被膜の破裂や亀裂により、図3(d)のようにプラークが破綻して血栓を生じ、急性冠症候群を起こしやすい。   On the other hand, when the lipid core covered with a thin fibrous coating as shown in FIG. Unstable plaque is prone to acute coronary syndrome due to rupture of plaque as shown in FIG. 3D due to the rupture and cracking of the thin fibrous cap as shown in FIG.

急性冠症候群にはプラークが破綻し心筋の血流が極端に低下した不安定狭心症と、血流の途絶により心筋の一部が壊死に陥る急性心筋梗塞がある。急性冠症候群の検査には内腔の狭窄度だけでなく、血管壁のアテロームプラークの組織性状の診断も重要となる。   Acute coronary syndromes include unstable angina pectoris, in which plaque is broken and myocardial blood flow is extremely reduced, and acute myocardial infarction in which part of the myocardium is necrotized due to disruption of blood flow. For the examination of acute coronary syndrome, not only the degree of stenosis of the lumen but also the diagnosis of the histological characteristics of the atheroma plaque on the blood vessel wall is important.

一般的な信号解析方法として、フーリエ解析やウェーブレット解析が知られている。しかしながら、これらの信号解析方法は基底関数を固定しているため、多くの基底関数を用いなければ信号を表わせない欠点がある。また、信号から基底関数を決定する手法として、代表的なものに主成分分析(PCA)がある。PCAは、信号の2次統計量を用いて基底関数を決定するため、ある程度信号の統計的性質を考慮した基底関数を得ることが可能である。しかしながら、基底関数に直交条件を付加しているため、信号の表現には多くの基底関数が必要となる。   As a general signal analysis method, Fourier analysis and wavelet analysis are known. However, since these signal analysis methods have fixed basis functions, there is a drawback that signals cannot be expressed unless many basis functions are used. A representative method for determining a basis function from a signal is principal component analysis (PCA). Since the PCA determines the basis function using the second-order statistics of the signal, it is possible to obtain a basis function that considers the statistical properties of the signal to some extent. However, since an orthogonal condition is added to the basis functions, many basis functions are required to represent the signal.

本発明に関連する先行技術文献として、特許文献1〜4がある。
特許文献1には、画像の特徴を局所的に基底関数で展開し、画像の認識を行う視覚認識システムが記載されている。しかしながら、特許文献1には、超音波RF信号を基底関数により展開する点、および、スパースコーディングを用いて組織性状ごとに基底関数群を学習することは記載も示唆もされていない。
特許文献2には、人体の心臓や胸部のモデルを基底体(基底関数)で定義して表現する数学的モデルが記載されている。しかしながら、特許文献2には、超音波RF信号を基底関数により展開する点、および、スパースコーディングを用いて組織性状ごとに基底関数群を学習することは記載も示唆もされていない。
特許文献3には、コスト関数が最小になるように基底関数群を算出し、該基底関数を用いて物体を認識するする物体認識方法が記載されている。しかしながら、特許文献3には、超音波RF信号を基底関数により展開する点、および、スパースコーディングを用いて組織性状ごとに基底関数群を学習することは記載も示唆もされていない。
特許文献4には、ICメモリ試験結果の不良ビットマップを二次元ウェーブレット変換することにより、不良ビットのアドレスと不良数を求める不良解析方法および装置が記載されている。しかしながら、特許文献4には、超音波RF信号を基底関数により展開する点、および、スパースコーディングを用いて組織性状ごとに基底関数群を学習することは記載も示唆もされていない。
特開2002−342758号公報「視覚認識システム」 特開2001−222705号公報「数学的モデル並びに該モデルを用いる方法及び装置」 特開2000−30067号公報「物体認識方法」 特開平11−306793号公報「不良解析方法および装置」
As prior art documents related to the present invention, there are Patent Documents 1 to 4.
Patent Document 1 describes a visual recognition system that recognizes an image by developing the features of the image locally with basis functions. However, Patent Document 1 neither describes nor suggests that an ultrasonic RF signal is developed by a basis function and that a basis function group is learned for each tissue property using sparse coding.
Patent Document 2 describes a mathematical model that defines and expresses a model of a human heart or chest by a basis body (basis function). However, Patent Document 2 neither describes nor suggests that an ultrasonic RF signal is developed by a basis function and that a basis function group is learned for each tissue property using sparse coding.
Patent Document 3 describes an object recognition method in which a basis function group is calculated so as to minimize a cost function and an object is recognized using the basis function. However, Patent Document 3 neither describes nor suggests that an ultrasonic RF signal is developed by a basis function and that a basis function group is learned for each tissue property using sparse coding.
Patent Document 4 describes a failure analysis method and apparatus for obtaining a defective bit address and the number of failures by two-dimensional wavelet transforming a failure bit map of an IC memory test result. However, Patent Document 4 neither describes nor suggests that an ultrasonic RF signal is developed by a basis function and that a basis function group is learned for each tissue property using sparse coding.
JP 2002-342758 A "Visual Recognition System" JP 2001-222705 A “Mathematical Model and Method and Apparatus Using the Model” JP 2000-30067 A "Object Recognition Method" Japanese Patent Laid-Open No. 11-306793 “Defect Analysis Method and Apparatus”

画像データの信号解析には従来はフーリエ解析やウェーブレット解析などの信号解析が用いられてきたが、基底関数が固定であるため柔軟性に欠け、画像データから組織性状を判別するには不十分であった。本発明は、画像データ(特に、血管内超音波画像データ)内における組織性状(例えば、繊維性組織、脂質性組織)をより正確に判別する組織性状判別方法、プログラムおよび装置を提供することを目的とする。   Conventionally, signal analysis such as Fourier analysis and wavelet analysis has been used for signal analysis of image data. However, since the basis function is fixed, it is inflexible and is insufficient for discriminating tissue properties from image data. there were. The present invention provides a tissue property determination method, program, and apparatus for more accurately determining tissue properties (for example, fibrous tissue, lipid tissue) in image data (particularly, intravascular ultrasound image data). Objective.

上記目的を達成するため、本発明は以下の構成を有する。
超音波画像の注目点近傍の超音波RF信号から、前記注目点の組織性状を判別する組織性状判別方法であって、
前記注目点近傍の超音波RF信号を、予めスパースコーディング法による学習で得られた組織性状ごとの基底関数群により分解し、基底関数ごとの係数を算出する係数算出ステップと、
前記係数算出ステップにより算出された基底関数ごとの係数に基づいて、前記注目点の組織性状を判別する組織性状判別ステップと、を有する
組織性状判別方法。
超音波画像の注目点近傍の超音波RF信号から、前記注目点の組織性状を判別する組織性状判別プログラムであって、
前記注目点近傍の超音波RF信号を、予めスパースコーディング法による学習で得られた組織性状ごとの基底関数群により分解し、基底関数ごとの係数を算出する係数算出ステップと、
前記係数算出ステップにより算出された基底関数ごとの係数に基づいて、前記注目点の組織性状を判別する組織性状判別ステップと、を有する
組織性状判別プログラム。
超音波画像の注目点近傍の超音波RF信号から、前記注目点の組織性状を判別する組織性状判別装置であって、
予めスパースコーディング法による学習で得られた組織性状ごとの基底関数群を記憶している記憶手段と、
前記注目点の組織性状を判別する演算手段と、を有し、
前記演算手段は、
前記注目点近傍の超音波RF信号を、前記記憶手段に記憶されている組織性状ごとの基底関数群により分解し、基底関数ごとの係数を算出する係数算出手段と、
前記係数算出手段により算出された基底関数ごとの係数に基づいて、前記注目点の組織性状を判別する組織性状判別手段と、を有する
組織性状判別装置。
In order to achieve the above object, the present invention has the following configuration.
A tissue property determination method for determining a tissue property of an attention point from an ultrasonic RF signal in the vicinity of the attention point of an ultrasound image,
A coefficient calculation step of decomposing the ultrasonic RF signal in the vicinity of the target point by a basis function group for each tissue property obtained in advance by learning by a sparse coding method, and calculating a coefficient for each basis function;
A tissue property determination method comprising: a tissue property determination step of determining a tissue property of the attention point based on a coefficient for each basis function calculated in the coefficient calculation step.
A tissue property determination program for determining the tissue property of the target point from an ultrasonic RF signal in the vicinity of the target point of the ultrasonic image,
A coefficient calculation step of decomposing the ultrasonic RF signal in the vicinity of the target point by a basis function group for each tissue property obtained in advance by learning by a sparse coding method, and calculating a coefficient for each basis function;
A tissue property determination program comprising: a tissue property determination step for determining a tissue property of the attention point based on a coefficient for each basis function calculated in the coefficient calculation step.
A tissue property discriminating apparatus for discriminating a tissue property of the target point from an ultrasonic RF signal in the vicinity of the target point of the ultrasonic image,
Storage means for storing a basis function group for each tissue property obtained by learning by a sparse coding method in advance;
Computing means for discriminating the tissue property of the attention point,
The computing means is
Coefficient calculating means for decomposing the ultrasonic RF signal in the vicinity of the point of interest with a basis function group for each tissue property stored in the storage means, and calculating a coefficient for each basis function;
A tissue property determination device including: a tissue property determination unit configured to determine a tissue property of the attention point based on a coefficient for each basis function calculated by the coefficient calculation unit;

この発明の構成によれば、スパースコーディング法を用いて組織性状ごとに基底関数群を学習しておき、該基底関数群を用いて組織性状を判別するので、従来の直交固定型の基底関数群を用いた信号解析に比べて、より正確な組織性状の判別が可能である。つまり、直交固定型の基底関数群ではないので、組織性状ごとに異なる最適な基底関数群を学習により設定することができる。
また、組織性状の判別や基底関数群の学習などの信号解析に超音波RF信号を用いているため、Bモード化された超音波画像データに比べてより多くの情報を含んでおり、より正確な信号解析が可能である。
超音波画像としては血管内超音波画像が好ましいが、これに限定されず、通常の体外プローブによって得られた超音波画像でも良い。また、組織性状の判別としては、血管壁内の繊維性組織や脂質性組織の判別が好ましいがこれに限定されず、他の臓器や組織の判別に用いても良い。
According to the configuration of the present invention, since the basis function group is learned for each organizational property using the sparse coding method, and the organizational property is discriminated using the basis function group, the conventional orthogonal fixed basis function group Compared with signal analysis using, it is possible to more accurately determine tissue properties. That is, since it is not an orthogonal fixed type of basis function group, an optimum basis function group that differs for each tissue property can be set by learning.
In addition, since the ultrasonic RF signal is used for signal analysis such as tissue property discrimination and basis function group learning, it contains more information than B-mode ultrasonic image data and is more accurate. Signal analysis is possible.
The ultrasound image is preferably an intravascular ultrasound image, but is not limited thereto, and may be an ultrasound image obtained by a normal extracorporeal probe. In addition, the discrimination of tissue properties is preferably discrimination of fibrous tissue or lipid tissue in the blood vessel wall, but is not limited thereto, and may be used for discrimination of other organs and tissues.

また、本発明は以下の構成を有する。
画像データの注目点近傍の局所画像情報から、前記注目点の組織性状を判別する組織性状判別方法であって、
前記注目点近傍の局所画像情報を、予めスパースコーディング法による学習で得られた組織性状ごとの基底関数群により分解し、基底関数ごとの係数を算出する係数算出ステップと、
前記係数算出ステップにより算出された基底関数ごとの係数と、組織性状ごとに予め算出された第1係数累積値群および第2係数累積値群とに基づいて、前記注目点の組織性状を判別する組織性状判別ステップと、を有し、
前記組織性状ごとの基底関数群は、前記画像データ内に組織性状ごとに学習領域を設定し、前記学習領域内の局所画像情報を用いて、スパースコーディング法による学習により前記組織性状ごとの基底関数群を算出する基底関数群学習ステップにより算出され、
前記第1係数累積値群は、前記基底関数群学習ステップにより算出された組織性状ごとの基底関数群を用いて、前記基底関数群を算出したのと同じ組織性状の前記学習領域内の局所画像情報を分解し、基底関数ごとの係数値を累積することにより第1係数累積値を算出する第1係数累積値群算出ステップにより算出され、
前記第2係数累積値群は、前記基底関数群学習ステップにより算出された組織性状ごとの基底関数群を用いて、前記基底関数群を算出したのと異なる組織性状の前記学習領域内の局所画像情報を分解し、基底関数ごとの係数値を累積することにより第2係数累積値を算出する第2係数累積値群算出ステップにより算出される、
組織性状判別方法。
画像データの注目点近傍の局所画像情報から、前記注目点の組織性状を判別する組織性状判別プログラムであって、
前記注目点近傍の局所画像情報を、予めスパースコーディング法による学習で得られた組織性状ごとの基底関数群により分解し、基底関数ごとの係数を算出する係数算出ステップと、
前記係数算出ステップにより算出された基底関数ごとの係数と、組織性状ごとに予め算出された第1係数累積値群および第2係数累積値群とに基づいて、前記注目点の組織性状を判別する組織性状判別ステップと、を有し、
前記組織性状ごとの基底関数群は、前記画像データ内に組織性状ごとに学習領域を設定し、前記学習領域内の局所画像情報を用いて、スパースコーディング法による学習により前記組織性状ごとの基底関数群を算出する基底関数群学習ステップにより算出され、
前記第1係数累積値群は、前記基底関数群学習ステップにより算出された組織性状ごとの基底関数群を用いて、前記基底関数群を算出したのと同じ組織性状の前記学習領域内の局所画像情報を分解し、基底関数ごとの係数値を累積することにより第1係数累積値を算出する第1係数累積値群算出ステップにより算出され、
前記第2係数累積値群は、前記基底関数群学習ステップにより算出された組織性状ごとの基底関数群を用いて、前記基底関数群を算出したのと異なる組織性状の前記学習領域内の局所画像情報を分解し、基底関数ごとの係数値を累積することにより第2係数累積値を算出する第2係数累積値群算出ステップにより算出される、
組織性状判別プログラム。
画像データの注目点近傍の局所画像情報から、前記注目点の組織性状を判別する組織性状判別装置であって、
予めスパースコーディング法による学習で得られた組織性状ごとの基底関数群と、第1係数累積値群および第2係数累積値群とを記憶している記憶手段と、
前記注目点の組織性状を判別する演算手段と、を有し、
前記演算手段は、
前記注目点近傍の局所画像情報を、前記記憶手段に記憶されている組織性状ごとの基底関数群により分解し、基底関数ごとの係数を算出する係数算出手段と、
前記係数算出手段により算出された基底関数ごとの係数と、前記記憶手段に記憶されている組織性状ごとに予め算出された第1係数累積値群および第2係数累積値群とに基づいて、前記注目点の組織性状を判別する組織性状判別手段と、を有し、
前記組織性状ごとの基底関数群は、前記画像データ内に組織性状ごとに学習領域を設定し、前記学習領域内の局所画像情報を用いて、スパースコーディング法による学習により算出されたものであり、
前記第1係数累積値群は、前記組織性状ごとの基底関数群を用いて、前記基底関数群を算出したのと同じ組織性状の前記学習領域内の局所画像情報を分解し、基底関数ごとの係数値を累積することにより算出されたものであり、
前記第2係数累積値群は、前記組織性状ごとの基底関数群を用いて、前記基底関数群を算出したのと異なる組織性状の前記学習領域内の局所画像情報を分解し、基底関数ごとの係数値を累積することにより算出されたものである、
組織性状判別装置。
Moreover, this invention has the following structures.
A tissue property determination method for determining the tissue property of the target point from local image information in the vicinity of the target point of image data,
A coefficient calculating step of decomposing the local image information in the vicinity of the attention point by a basis function group for each tissue property obtained by learning by a sparse coding method in advance, and calculating a coefficient for each basis function;
Based on the coefficient for each basis function calculated in the coefficient calculation step and the first coefficient accumulated value group and the second coefficient accumulated value group calculated in advance for each tissue characteristic, the tissue characteristic of the attention point is determined. A tissue characterization step,
The basis function group for each tissue property sets a learning region for each tissue property in the image data, and uses the local image information in the learning region to perform basis function for each tissue property by learning by a sparse coding method. Calculated by a basis function group learning step for calculating a group,
The first coefficient cumulative value group is a local image in the learning region having the same tissue property as the basis function group calculated using the basis function group for each tissue property calculated in the basis function group learning step. Calculated by a first coefficient accumulated value group calculating step of calculating a first coefficient accumulated value by decomposing information and accumulating coefficient values for each basis function;
The second coefficient cumulative value group uses a basis function group for each tissue property calculated in the basis function group learning step, and a local image in the learning region having a tissue property different from that for which the basis function group is calculated. Calculated by a second coefficient accumulated value group calculating step of calculating a second coefficient accumulated value by decomposing information and accumulating coefficient values for each basis function;
Tissue characterization method.
A tissue property determination program for determining the tissue property of the attention point from local image information in the vicinity of the attention point of the image data,
A coefficient calculating step of decomposing the local image information in the vicinity of the attention point by a basis function group for each tissue property obtained by learning by a sparse coding method in advance, and calculating a coefficient for each basis function;
Based on the coefficient for each basis function calculated in the coefficient calculation step and the first coefficient accumulated value group and the second coefficient accumulated value group calculated in advance for each tissue characteristic, the tissue characteristic of the attention point is determined. A tissue characterization step,
The basis function group for each tissue property sets a learning region for each tissue property in the image data, and uses the local image information in the learning region to perform basis function for each tissue property by learning by a sparse coding method. Calculated by a basis function group learning step for calculating a group,
The first coefficient cumulative value group is a local image in the learning region having the same tissue property as the basis function group calculated using the basis function group for each tissue property calculated in the basis function group learning step. Calculated by a first coefficient accumulated value group calculating step of calculating a first coefficient accumulated value by decomposing information and accumulating coefficient values for each basis function;
The second coefficient cumulative value group uses a basis function group for each tissue property calculated in the basis function group learning step, and a local image in the learning region having a tissue property different from that for which the basis function group is calculated. Calculated by a second coefficient accumulated value group calculating step of calculating a second coefficient accumulated value by decomposing information and accumulating coefficient values for each basis function;
Organization characterization program.
A tissue property discriminating apparatus for discriminating a tissue property of the target point from local image information in the vicinity of the target point of image data,
Storage means for storing a basis function group for each tissue property obtained by learning by a sparse coding method in advance, a first coefficient cumulative value group, and a second coefficient cumulative value group;
Computing means for discriminating the tissue property of the attention point,
The computing means is
Coefficient calculation means for decomposing the local image information in the vicinity of the target point by a basis function group for each tissue property stored in the storage means, and calculating a coefficient for each basis function;
Based on the coefficient for each basis function calculated by the coefficient calculating means and the first coefficient accumulated value group and the second coefficient accumulated value group calculated in advance for each tissue property stored in the storage means, A tissue property determining means for determining the tissue property of the point of interest;
The basis function group for each tissue property is a learning region set for each tissue property in the image data, and is calculated by learning by a sparse coding method using local image information in the learning region,
The first coefficient cumulative value group uses the basis function group for each tissue property to decompose local image information in the learning region having the same tissue property as that for which the basis function group was calculated, and for each basis function. It is calculated by accumulating coefficient values,
The second coefficient cumulative value group uses the basis function group for each tissue property to decompose local image information in the learning region having a tissue property different from that for which the basis function group was calculated, and for each basis function. It is calculated by accumulating coefficient values.
Tissue characterization device.

この発明の構成によれば、スパースコーディング法を用いて組織性状ごとに基底関数群を学習しておき、該基底関数群を用いて組織性状を判別するので、従来の直交固定型の基底関数群を用いた信号解析に比べて、より正確な組織性状の判別が可能である。つまり、直交固定型の基底関数群ではないので、組織性状ごとに異なる最適な基底関数群を学習により設定することができる。
また、組織性状ごとに係数累積値群も予め学習により求めている。特に、『第2係数累積値群』は、学習により求められた基底関数群とは異なる組織性状の学習領域内の情報に基づいて算出されている。この第2係数累積値群を用いることにより、より正確な組織性状の判別ができる。3種類以上の組織性状を判別する場合には、第2係数累積値群は異なる組織性状の種類ごとに算出される。
画像データとしては、超音波画像に限られず、レントゲン画像、CT画像、MRI画像などの医療用画像でも良いし、より一般的な画像の認識に用いても良い。局所画像情報は、局所的な画像に関する情報であれば良く、1次元の情報でも良いし、2次元のビットマップ情報でも良い。
According to the configuration of the present invention, since the basis function group is learned for each organizational property using the sparse coding method, and the organizational property is discriminated using the basis function group, the conventional orthogonal fixed basis function group Compared with signal analysis using, it is possible to more accurately determine tissue properties. That is, since it is not an orthogonal fixed type of basis function group, an optimum basis function group that differs for each tissue property can be set by learning.
In addition, a coefficient accumulation value group is obtained in advance for each tissue property by learning. In particular, the “second coefficient cumulative value group” is calculated based on information in a learning region having a tissue property different from the basis function group obtained by learning. By using this second coefficient cumulative value group, it is possible to more accurately determine the tissue properties. When discriminating three or more types of tissue properties, the second coefficient cumulative value group is calculated for each type of different tissue properties.
The image data is not limited to an ultrasonic image, and may be a medical image such as an X-ray image, CT image, or MRI image, or may be used for more general image recognition. The local image information may be information regarding a local image, and may be one-dimensional information or two-dimensional bitmap information.

また、好ましい実施態様として以下のものがある。
前記超音波画像内に組織性状ごとに学習領域を設定し、前記学習領域内の複数の超音波RF信号を用いて、スパースコーディング法による学習により前記組織性状ごとの基底関数群を算出する基底関数群学習ステップ、をさらに有する。
Moreover, there exist the following as a preferable embodiment.
A basis function that sets a learning region for each tissue property in the ultrasound image and calculates a basis function group for each tissue property by learning with a sparse coding method using a plurality of ultrasonic RF signals in the learning region A group learning step.

また、好ましい実施態様として以下のものがある。
前記基底関数群学習ステップにより算出された組織性状ごとの基底関数群を用いて、前記基底関数群を算出したのと同じ組織性状の前記学習領域内の複数の超音波RF信号を分解し、基底関数ごとの係数値を累積することにより第1係数累積値群を求める第1係数累積値群算出ステップと、
前記基底関数群学習ステップにより算出された組織性状ごとの基底関数群を用いて、前記基底関数群を算出したのと異なる組織性状の前記学習領域内の複数の超音波RF信号を分解し、基底関数ごとの係数値を累積することにより第2係数累積値群を求める第2係数累積値群算出ステップと、をさらに有し、
前記組織性状判別ステップは、前記第1係数累積値群および前記第2係数累積値群を用いて前記注目点の組織性状を判別する。
組織性状ごとに係数累積値群も予め学習により求めている。特に、『第2係数累積値群』は、学習により求められた基底関数群とは異なる組織性状の学習領域内の情報に基づいて算出されている。この第2係数累積値群を用いることにより正確な組織性状の判別ができる。3種類以上の組織性状を判別する場合には、第2係数累積値群は異なる組織性状の種類ごとに算出される。
Moreover, there exist the following as a preferable embodiment.
Using the basis function group for each tissue property calculated in the basis function group learning step, a plurality of ultrasonic RF signals in the learning region having the same tissue property as the basis function group calculated are decomposed, and a basis A first coefficient accumulated value group calculating step for obtaining a first coefficient accumulated value group by accumulating coefficient values for each function;
Using the basis function group for each tissue property calculated in the basis function group learning step, a plurality of ultrasonic RF signals in the learning region having a tissue property different from that for which the basis function group is calculated are decomposed, A second coefficient cumulative value group calculating step of obtaining a second coefficient cumulative value group by accumulating coefficient values for each function,
In the tissue property determination step, the tissue property of the attention point is determined using the first coefficient cumulative value group and the second coefficient cumulative value group.
A coefficient cumulative value group is also obtained by learning in advance for each tissue property. In particular, the “second coefficient cumulative value group” is calculated based on information in a learning region having a tissue property different from the basis function group obtained by learning. By using this second coefficient cumulative value group, it is possible to accurately determine the tissue properties. When discriminating three or more types of tissue properties, the second coefficient cumulative value group is calculated for each type of different tissue properties.

また、好ましい実施態様として以下のものがある。
前記第1係数累積値群および前記第2係数累積値群を2値化するステップ、をさらに有し、
前記組織性状判別ステップは、2値化された前記第1係数累積値群および前記第2係数累積値群を用いて前記注目点の組織性状を判別する。
例えば、第1係数累積値群および第2係数累積値群を、平均値の上下で2値化する。2値化することにより、演算を単純化することができ、組織性状の判別の演算が容易になる。
Moreover, there exist the following as a preferable embodiment.
Binarizing the first coefficient cumulative value group and the second coefficient cumulative value group;
In the tissue property determination step, the tissue property of the attention point is determined using the binarized first coefficient cumulative value group and the second coefficient cumulative value group.
For example, the first coefficient cumulative value group and the second coefficient cumulative value group are binarized above and below the average value. By binarizing, the calculation can be simplified and the calculation of the tissue property can be easily performed.

また、好ましい実施態様として以下のものがある。
前記超音波画像は、血管内超音波診断装置によるBモード画像であり、
前記組織性状は、少なくとも繊維性組織または脂質性組織を含む。
判別する組織性状は特に限定されないが、血管内の繊維性組織および脂質性組織の判別を行うことが特に好ましい。
Moreover, there exist the following as a preferable embodiment.
The ultrasonic image is a B-mode image obtained by an intravascular ultrasonic diagnostic apparatus,
The tissue property includes at least a fibrous tissue or a lipid tissue.
The tissue properties to be discriminated are not particularly limited, but it is particularly preferable to discriminate the fibrous tissue and lipid tissue in the blood vessel.

本発明の組織性状判別方法、プログラムおよび装置によれば、画像データ(特に、血管内超音波画像データ)内における組織性状(例えば、繊維性組織、脂質性組織)をより正確に判別することができる。   According to the tissue property determination method, program, and apparatus of the present invention, it is possible to more accurately determine tissue properties (for example, fibrous tissue, lipid tissue) in image data (particularly, intravascular ultrasound image data). it can.

以下、本発明の実施形態の一例について説明する。以下の演算やプロセスは、PC等で実行されても良いし、超音波診断装置内の演算装置により実行されても良い。   Hereinafter, an example of an embodiment of the present invention will be described. The following calculations and processes may be executed by a PC or the like, or may be executed by an arithmetic device in the ultrasonic diagnostic apparatus.

<<スパースコーディングについて>>
まずは、スパースコーディングについて説明する。スパースコーディングとは、重みに疎(スパース性)の条件を付加することであり、信号を少数の基底関数の線形和で効率的に表現することである。得られる基底関数は、信号の統計的性質をよく反映しているという特徴がある。
<< About Sparse Coding >>
First, sparse coding will be described. Sparse coding is to add a sparse (sparse) condition to weights, and to efficiently express a signal by a linear sum of a small number of basis functions. The obtained basis function is characterized by well reflecting the statistical properties of the signal.

N次元の入力信号Xj(j=1,2,…,N)は基底関数φijと係数aiの線形和
で表現されると仮定する。ただし、Mは基底関数の数である。再構成二乗誤差と出力信号のスパース性を考慮したコスト関数Eを以下の式で定義する。
ここで、第1項は誤差項、第2項はスパース項である。また、βは正の定数であり、σは入力データの標準偏差である。誤差項は、入力信号Xjと再構成した信号の平均二乗誤差を表し、入力信号がどれだけ復元されているかを表す。スパース項は出力信号のスパース性の程度を示すものである。S(x)はx=0で最小になり、xが少量変化すると値が急激に増加するような関数を用いる。例えば、log(1+x2)、−e-x^2などが考えられる。また、急激に値が増加する関数ではないが|x|(絶対値x)などを用いても良い。
An N-dimensional input signal X j (j = 1, 2,..., N) is a linear sum of a basis function φ ij and a coefficient a i .
It is assumed that Where M is the number of basis functions. A cost function E in consideration of the reconstruction square error and the sparsity of the output signal is defined by the following equation.
Here, the first term is an error term, and the second term is a sparse term. Β is a positive constant, and σ is a standard deviation of input data. The error term represents the mean square error between the input signal X j and the reconstructed signal, and represents how much the input signal has been restored. The sparse term indicates the degree of sparsity of the output signal. S (x) is minimized when x = 0, and a function is used in which the value increases rapidly when x changes by a small amount. For example, log (1 + x 2 ), −e −x ^ 2, etc. can be considered. Further, although it is not a function whose value increases rapidly, | x | (absolute value x) or the like may be used.

iとφijは学習によって求められる。基底関数の学習手順を、図4に示す。
<ステップ42>新たな入力信号Xjを入力。
<ステップ43>信号が入力されるごとに、以下の更新式でaiが更新される。
ここで、
である。なお、式(数3)は、式(数2)のEをaiについて偏微分することで求められる。
<ステップ44>ステップ43を数回繰り返した後、一定数の信号に対して以下の更新式によりφijを更新する。
式(数5)は、式(数2)のEをφijについて偏微分することで求められる。ここで、ηは学習係数であり、小さな正の定数である。また、<>は平均値を表す。
a i and φ ij are obtained by learning. The basis function learning procedure is shown in FIG.
<Step 42> A new input signal Xj is input.
<Step 43> Each time a signal is input, a i is updated by the following updating formula.
here,
It is. Equation (Equation 3) can be obtained by partial differentiation of E in Equation (Equation 2) with respect to a i .
<Step 44> After step 43 is repeated several times, φ ij is updated by the following update formula for a certain number of signals.
Equation (5) is obtained by partially differentiating the phi ij of E in equation (2). Here, η is a learning coefficient and is a small positive constant. <> Represents an average value.

<<組織性状判別の全体フロー>>
本実施形態における全体フローについて説明する。図5に、本実施形態における組織性状の判別の全体フロー図を示す。
<ステップ51>組織性状(繊維性組織、脂質性組織)ごとに基底関数群を学習するための学習領域を設定する。
<ステップ52>学習領域内の複数の注目点近傍の超音波RF信号を用いて、スパースコーディングにより組織性状ごとに基底関数群を学習する。
<ステップ53>ステップ52で求められた基底関数群を用いて、学習領域内の注目点近傍の超音波RF信号を分解し、それぞれの基底関数ごとの係数を算出する。学習領域内の複数の注目点ごとに係数を算出し、それらの絶対値を累積することにより係数累積値群を算出する。
<ステップ54>ステップ53で求められた係数累積値群を平均値の上下で2値化する。
<ステップ55>組織性状を判別したい注目点近傍の超音波RF信号(未知信号)を、ステップ52で算出された基底関数群で分解し、基底関数ごとの係数を算出する。
<ステップ56>ステップ55で求められた係数を、ステップ54で求められた2値化された係数累積値群を用いて未知信号がどの組織性状に属するかを判別する。
以下で、各プロセスについて詳細に説明する。
<< Overall flow of tissue characterization >>
The overall flow in this embodiment will be described. FIG. 5 shows an overall flow chart of tissue property discrimination in the present embodiment.
<Step 51> A learning area for learning a basis function group is set for each tissue property (fibrous tissue, lipid tissue).
<Step 52> A basis function group is learned for each tissue property by sparse coding using ultrasonic RF signals near a plurality of points of interest in the learning region.
<Step 53> Using the basis function group obtained in Step 52, the ultrasonic RF signal in the vicinity of the point of interest in the learning region is decomposed, and a coefficient for each basis function is calculated. A coefficient accumulation value group is calculated by calculating a coefficient for each of a plurality of attention points in the learning region and accumulating absolute values thereof.
<Step 54> The coefficient cumulative value group obtained in step 53 is binarized above and below the average value.
<Step 55> The ultrasonic RF signal (unknown signal) in the vicinity of the target point whose tissue properties are to be discriminated is decomposed by the basis function group calculated in Step 52, and a coefficient for each basis function is calculated.
<Step 56> Using the binarized coefficient cumulative value group obtained in Step 54 for the coefficient obtained in Step 55, it is determined to which tissue property the unknown signal belongs.
Hereinafter, each process will be described in detail.

<<組織性状ごとの基底関数の学習プロセス>>
図5における、ステップ51およびステップ52の学習プロセスについて説明する。
図6に、注目点近傍の超音波RF信号の説明図を示す。図6(a)は血管超音波Bモード画像における注目点を示している。注目点を通る矢印は、超音波の送出方向を示している。血管超音波像なので、超音波は血管内にあるカテーテルにより送受信される。したがって、注目点近傍における超音波RF信号は図6(b)のようになる。本実施形態では、この注目点近傍の超音波RF信号を、基底関数の学習や、組織性状の判別に用いる。
<< Learning process of basis function for each organization characteristic >>
The learning process of step 51 and step 52 in FIG. 5 will be described.
FIG. 6 is an explanatory diagram of the ultrasonic RF signal near the point of interest. FIG. 6A shows a point of interest in the vascular ultrasound B-mode image. An arrow passing through the point of interest indicates the transmission direction of the ultrasonic wave. Since it is a vascular ultrasound image, ultrasound is transmitted and received by a catheter in the blood vessel. Therefore, the ultrasonic RF signal in the vicinity of the point of interest is as shown in FIG. In the present embodiment, the ultrasonic RF signal in the vicinity of the point of interest is used for basis function learning and tissue property discrimination.

図7に繊維性組織の基底関数の学習の説明図、図8に脂質性組織の基底関数の学習の説明図を示す。図7および図8に示すように、組織性状(繊維性組織、脂質性組織)ごとの学習領域を設定する(ステップ51)。これらの学習領域は、各種所見に基づき既に組織性状が判別されている領域を設定する。続いて、学習領域内の複数の注目点近傍の超音波RF信号を学習データXjとし、これらの複数の学習データXjを用いて上述のスパースコーディングを用いて基底関数φijを学習する(ステップ52)。Xjは注目点近傍の超音波RF信号を時間方向に離散化したデータであり、例えば、32点(j=1,2,…,32)のデータである。また基底関数の数は任意であるが、本実施形態では32個の基底関数を設定している。このようにして、繊維性組織の基底関数群φfib ijおよび脂質性組織の基底関数群φlip ijが学習される。 FIG. 7 is an explanatory diagram of learning of the basis function of fibrous tissue, and FIG. 8 is an explanatory diagram of learning of the basis function of lipid tissue. As shown in FIGS. 7 and 8, a learning region for each tissue property (fibrous tissue, lipid tissue) is set (step 51). As these learning areas, areas where the tissue properties have already been determined based on various findings are set. Subsequently, ultrasonic RF signals in the vicinity of a plurality of points of interest in the learning region are set as learning data X j, and the basis function φ ij is learned using the plurality of learning data X j using the sparse coding described above ( Step 52). X j is data obtained by discretizing the ultrasonic RF signal near the point of interest in the time direction, for example, data of 32 points (j = 1, 2,..., 32). The number of basis functions is arbitrary, but in this embodiment, 32 basis functions are set. In this way, the basis function group φ fib ij of the fibrous tissue and the basis function group φ lip ij of the lipid tissue are learned.

<<組織性状判別のためのフィルタ作成プロセス>>
図5における、ステップ53およびステップ54のフィルタ作成プロセスについて説明する。
図9に示すように、繊維性組織の学習領域の複数の超音波RF信号を、ステップ52で求めた繊維性組織の基底関数群φfib ijおよび脂質性組織の基底関数群φlip ijで分解し、基底関数ごとの係数の絶対値を累積する(ステップ53)。繊維性組織の学習領域の超音波RF信号を繊維性組織の基底関数群φfib ijで分解した各基底関数の係数の絶対値の累積値を図10(a)に示す。また、繊維性組織の学習領域の超音波RF信号を脂質性組織の基底関数群φlip ijで分解した各基底関数の係数の絶対値の累積値を図10(b)に示す。同様に、脂質性組織の学習領域の超音波RF信号を、繊維性組織の基底関数群φfib ijで分解した各基底関数の係数の絶対値の累積値を図10(c)に、脂質性組織の基底関数群φlip ijで分解した各基底関数の係数の絶対値の累積値を図10(d)に示す。
<< Filter creation process for distinguishing organizational properties >>
The filter creation process in steps 53 and 54 in FIG. 5 will be described.
As shown in FIG. 9, the plurality of ultrasonic RF signals in the learning region of the fibrous tissue are decomposed by the fibrous tissue basis function group φ fib ij and the lipid tissue basis function group φ lip ij obtained in step 52. Then, the absolute value of the coefficient for each basis function is accumulated (step 53). FIG. 10A shows the cumulative value of the absolute value of the coefficient of each basis function obtained by decomposing the ultrasonic RF signal in the learning region of the fibrous tissue with the basis function group φ fib ij of the fibrous tissue. FIG. 10B shows the cumulative absolute values of the coefficients of the basis functions obtained by decomposing the ultrasonic RF signal in the learning region of the fibrous tissue with the basis function group φ lip ij of the lipid tissue. Similarly, the cumulative value of the absolute values of the coefficients of each basis function obtained by decomposing the ultrasonic RF signal in the learning region of the lipid tissue with the basis function group φ fib ij of the fibrous tissue is shown in FIG. FIG. 10D shows a cumulative value of absolute values of coefficients of each basis function decomposed by the tissue basis function group φ lip ij .

続いて、図10の各係数累積値群を平均値の上下で2値化して2値フィルタを作成する(ステップ54)。2値化した結果を図11に示す。ここで、繊維性組織の学習領域−繊維性組織の基底関数群の組み合わせにより求められた2値フィルタをA1(i)とする。iは、基底関数の番号で、例えば1〜32の整数である。同様に、繊維性組織の学習領域−脂質性組織の基底関数群の組み合わせによる2値フィルタをB1(i)、脂質性組織の学習領域−繊維性組織の基底関数群の組み合わせによる2値フィルタをA2(i)、脂質性組織の学習領域−脂質性組織の基底関数群の組み合わせによる2値フィルタをB2(i)とする。 Subsequently, each coefficient cumulative value group in FIG. 10 is binarized above and below the average value to create a binary filter (step 54). The binarized result is shown in FIG. Here, a binary filter obtained by a combination of a learning region of fibrous tissue-basis function group of fibrous tissue is A 1 (i). i is the number of the basis function, and is an integer from 1 to 32, for example. Similarly, B 1 (i) represents a binary filter based on a combination of a fibrous tissue learning region and a lipid tissue basis function group, and B 1 (i) represents a binary filter based on a combination of a lipid tissue learning region and a fibrous tissue basis function group. A 2 (i), and B 2 (i) is a binary filter based on a combination of a lipid tissue learning region-lipid tissue basis function group.

<<判別プロセス>>
図5における、ステップ55およびステップ56の判別プロセスについて説明する。
判別したい注目点からの超音波RF信号(未知信号)を、繊維性組織の基底関数群φfib ijおよび脂質性組織の基底関数群φlip ijで分解し、基底関数ごとの係数を算出する(ステップ55)。
続いて、未知信号から判別係数FおよびLを算出して、判別アルゴリズムにより未知信号が繊維性組織の信号か脂質性組織の信号かを判別する(ステップ56)。未知信号を、繊維性組織の基底関数群φfib ijで分解した際の各基底関数の係数をC(i)とし、脂質性組織の基底関数群φlip ijで分解した際の各基底関数の係数をD(i)とすると、判別係数FおよびLは以下の式で求められる。
ここで、Mは基底関数の数であり、本実施形態においてはM=32である。
判別係数FおよびLを用いて、図12に示されたアルゴリズムに基づいて未知信号が繊維性組織の信号か脂質性組織の信号かを判別する。
<< Distinction process >>
The discrimination process in step 55 and step 56 in FIG. 5 will be described.
The ultrasonic RF signal (unknown signal) from the point of interest to be discriminated is decomposed with the basis function group φ fib ij of the fibrous tissue and the basis function group φ lip ij of the lipid tissue, and the coefficient for each basis function is calculated ( Step 55).
Subsequently, discrimination coefficients F and L are calculated from the unknown signal, and it is discriminated whether the unknown signal is a fibrous tissue signal or a lipid tissue signal by a discrimination algorithm (step 56). The coefficient of each basis function when the unknown signal is decomposed with the basis function group φ fib ij of the fibrous tissue is C (i), and the basis function of each basis function when decomposed with the basis function group φ lip ij of the lipid tissue When the coefficient is D (i), the discrimination coefficients F and L are obtained by the following equations.
Here, M is the number of basis functions, and in this embodiment, M = 32.
Using the discrimination coefficients F and L, it is discriminated whether the unknown signal is a fibrous tissue signal or a lipid tissue signal based on the algorithm shown in FIG.

<<実験結果>>
本実施形態における判別の分類正解率は以下の通りである。
・繊維性組織からの信号を「繊維性組織」と判定(正解): 89.36%
・繊維性組織からの信号を「脂質性組織」と判定(不正解): 7.85%
・繊維性組織からの信号を「判別不能」と判定(判別不能): 2.78%
・脂質性組織からの信号を「繊維性組織」と判定(不正解):10.55%
・脂質性組織からの信号を「脂質性組織」と判定(正解): 86.03%
・脂質性組織からの信号を「判別不能」と判定(判別不能): 3.42%
<< Experimental result >>
The classification correct rate of discrimination in the present embodiment is as follows.
・ Determine signal from fibrous tissue as “fibrous tissue” (correct answer): 89.36%
・ Determine signal from fibrous tissue as “lipid tissue” (incorrect): 7.85%
・ Determine signal from fibrous tissue as “indistinguishable” (indistinguishable): 2.78%
・ Determine signal from lipid tissue as “fibrous tissue” (incorrect): 10.55%
・ Determine signal from lipid tissue as “lipid tissue” (correct answer): 86.03%
・ Determine signal from lipid tissue as “indistinguishable” (indistinguishable): 3.42%

<<変形例>>
上述の例では、判別係数FおよびLの算出に、図11のように2値フィルタA1(i)、A2(i)、B1(i)、B2(i)を用いたが、図13のように重み付けされたフィルタを用いても良い。図13のフィルタを用いた判別の分類正解率は以下の通りである。
・繊維性組織からの信号を「繊維性組織」と判定(正解): 95.58%
・繊維性組織からの信号を「脂質性組織」と判定(不正解): 4.26%
・繊維性組織からの信号を「判別不能」と判定(判別不能): 0.16%
・脂質性組織からの信号を「繊維性組織」と判定(不正解):16.58%
・脂質性組織からの信号を「脂質性組織」と判定(正解): 83.05%
・脂質性組織からの信号を「判別不能」と判定(判別不能): 0.37%
<< Modification >>
In the above example, the binary filters A 1 (i), A 2 (i), B 1 (i), and B 2 (i) are used to calculate the discrimination coefficients F and L as shown in FIG. A weighted filter as shown in FIG. 13 may be used. The classification correct rate of discrimination using the filter of FIG. 13 is as follows.
・ Determine signal from fibrous tissue as “fibrous tissue” (correct answer): 95.58%
・ Determine that the signal from fibrous tissue is “lipid tissue” (incorrect): 4.26%
・ Determine that the signal from the fibrous tissue is “indistinguishable” (indistinguishable): 0.16%
・ Determine signal from lipid tissue as “fibrous tissue” (incorrect): 16.58%
・ Signal from lipid tissue is determined as “lipid tissue” (correct answer): 83.05%
・ Signal from lipid tissue is judged as “indistinguishable” (indistinguishable): 0.37%

以上、本発明の実施形態の一例を説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇において各種の変更が可能であることは言うまでもない。例えば、組織性状ごとの基底関数群を用いた判別アルゴリズムについては、様々なバリエーションが考えられる。また、スパースコーディングによる基底関数や係数累積値の学習はその都度行う必要はなく、事前に学習した組織性状ごとの基底関数や係数累積値などの情報を記憶しておき、それらの情報を用いて未知信号(組織性状を判別したい注目点近傍のRF信号)の組織性状の判別を行っても良い。さらに、学習および判別に用いるデータは超音波RF信号に限られず、一般的な医療画像などの組織性状の判別に用いても良い。   Although an example of the embodiment of the present invention has been described above, the present invention is not limited to this, and it goes without saying that various modifications can be made within the scope of the technical idea described in the claims. Yes. For example, various variations can be considered for the discrimination algorithm using the basis function group for each tissue property. In addition, it is not necessary to learn basis functions and coefficient accumulation values by sparse coding each time. Store information such as basis functions and coefficient accumulation values for each organizational property learned in advance, and use those information. The tissue property of an unknown signal (the RF signal near the point of interest for which the tissue property is to be determined) may be determined. Further, data used for learning and discrimination is not limited to the ultrasonic RF signal, and may be used for discrimination of tissue properties such as general medical images.

血管内超音波エコー法の概略図。Schematic of the intravascular ultrasound echo method. (a)冠動脈の構造、(b)アテロームプラークの説明図。(A) Structure of coronary artery, (b) Explanatory drawing of atheroma plaque. (a)安定プラーク、(b)不安定プラーク、(c)繊維性被膜の破裂、(d)血栓形成の説明図。(A) Stable plaque, (b) Unstable plaque, (c) Rupture of fibrous coating, (d) Explanatory drawing of thrombus formation. スパースコーディングにおける基底関数の学習手順のフロー図。The flowchart of the learning procedure of the basis function in sparse coding. 組織性状の判別の全体フロー図。The whole flow figure of distinction of organization property. 注目点近傍の超音波RF信号の説明図。Explanatory drawing of the ultrasonic RF signal of the attention point vicinity. 繊維性組織の基底関数群の学習の説明図。Explanatory drawing of learning of the basis function group of fibrous tissue. 脂質性組織の基底関数群の学習の説明図。Explanatory drawing of learning of the basis function group of lipid tissue. 係数累積値群の算出の説明図。Explanatory drawing of calculation of a coefficient cumulative value group. 係数累積値群の一例のグラフ。The graph of an example of a coefficient accumulation value group. 2値フィルタの一例のグラフ。The graph of an example of a binary filter. 判別アルゴリズムのフロー図。The flowchart of a discrimination algorithm. 重みフィルタの一例のグラフ。The graph of an example of a weight filter.

Claims (10)

超音波画像の注目点近傍の超音波RF信号から、前記注目点の組織性状を判別する組織性状判別方法であって、
前記注目点近傍の超音波RF信号を、予めスパースコーディング法による学習で得られた組織性状ごとの基底関数群により分解し、基底関数ごとの係数を算出する係数算出ステップと、
前記係数算出ステップにより算出された基底関数ごとの係数に基づいて、前記注目点の組織性状を判別する組織性状判別ステップと、を有する
組織性状判別方法。
A tissue property determination method for determining a tissue property of an attention point from an ultrasonic RF signal in the vicinity of the attention point of an ultrasound image,
A coefficient calculation step of decomposing the ultrasonic RF signal in the vicinity of the target point by a basis function group for each tissue property obtained in advance by learning by a sparse coding method, and calculating a coefficient for each basis function;
A tissue property determination method comprising: a tissue property determination step of determining a tissue property of the attention point based on a coefficient for each basis function calculated in the coefficient calculation step.
前記超音波画像内に組織性状ごとに学習領域を設定し、前記学習領域内の複数の超音波RF信号を用いて、スパースコーディング法による学習により前記組織性状ごとの基底関数群を算出する基底関数群学習ステップ、をさらに有する
請求項1記載の組織性状判別方法。
A basis function that sets a learning region for each tissue property in the ultrasound image and calculates a basis function group for each tissue property by learning with a sparse coding method using a plurality of ultrasonic RF signals in the learning region The tissue property discrimination method according to claim 1, further comprising a group learning step.
前記基底関数群学習ステップにより算出された組織性状ごとの基底関数群を用いて、前記基底関数群を算出したのと同じ組織性状の前記学習領域内の複数の超音波RF信号を分解し、基底関数ごとの係数値を累積することにより第1係数累積値群を求める第1係数累積値群算出ステップと、
前記基底関数群学習ステップにより算出された組織性状ごとの基底関数群を用いて、前記基底関数群を算出したのと異なる組織性状の前記学習領域内の複数の超音波RF信号を分解し、基底関数ごとの係数値を累積することにより第2係数累積値群を求める第2係数累積値群算出ステップと、をさらに有し、
前記組織性状判別ステップは、前記第1係数累積値群および前記第2係数累積値群を用いて前記注目点の組織性状を判別する、
請求項2記載の組織性状判別方法。
Using the basis function group for each tissue property calculated in the basis function group learning step, a plurality of ultrasonic RF signals in the learning region having the same tissue property as the basis function group calculated are decomposed, and a basis A first coefficient accumulated value group calculating step for obtaining a first coefficient accumulated value group by accumulating coefficient values for each function;
Using the basis function group for each tissue property calculated in the basis function group learning step, a plurality of ultrasonic RF signals in the learning region having a tissue property different from that for which the basis function group is calculated are decomposed, A second coefficient cumulative value group calculating step of obtaining a second coefficient cumulative value group by accumulating coefficient values for each function,
The tissue property determination step determines the tissue property of the attention point using the first coefficient cumulative value group and the second coefficient cumulative value group.
The tissue property discrimination method according to claim 2.
前記第1係数累積値群および前記第2係数累積値群を2値化するステップ、をさらに有し、
前記組織性状判別ステップは、2値化された前記第1係数累積値群および前記第2係数累積値群を用いて前記注目点の組織性状を判別する、
請求項3記載の組織性状判別方法。
Binarizing the first coefficient cumulative value group and the second coefficient cumulative value group;
The tissue property determination step determines the tissue property of the attention point using the binarized first coefficient cumulative value group and the second coefficient cumulative value group.
The tissue property discrimination method according to claim 3.
前記超音波画像は、血管内超音波診断装置によるBモード画像であり、
前記組織性状は、少なくとも繊維性組織または脂質性組織を含む、
請求項1〜4いずれか記載の組織性状判別方法。
The ultrasonic image is a B-mode image obtained by an intravascular ultrasonic diagnostic apparatus,
The tissue property includes at least fibrous tissue or lipid tissue,
The tissue property discrimination method according to any one of claims 1 to 4.
超音波画像の注目点近傍の超音波RF信号から、前記注目点の組織性状を判別する組織性状判別プログラムであって、
前記注目点近傍の超音波RF信号を、予めスパースコーディング法による学習で得られた組織性状ごとの基底関数群により分解し、基底関数ごとの係数を算出する係数算出ステップと、
前記係数算出ステップにより算出された基底関数ごとの係数に基づいて、前記注目点の組織性状を判別する組織性状判別ステップと、を有する
組織性状判別プログラム。
A tissue property determination program for determining the tissue property of the target point from an ultrasonic RF signal in the vicinity of the target point of the ultrasonic image,
A coefficient calculation step of decomposing the ultrasonic RF signal in the vicinity of the target point by a basis function group for each tissue property obtained in advance by learning by a sparse coding method, and calculating a coefficient for each basis function;
A tissue property determination program comprising: a tissue property determination step for determining a tissue property of the attention point based on a coefficient for each basis function calculated in the coefficient calculation step.
超音波画像の注目点近傍の超音波RF信号から、前記注目点の組織性状を判別する組織性状判別装置であって、
予めスパースコーディング法による学習で得られた組織性状ごとの基底関数群を記憶している記憶手段と、
前記注目点の組織性状を判別する演算手段と、を有し、
前記演算手段は、
前記注目点近傍の超音波RF信号を、前記記憶手段に記憶されている組織性状ごとの基底関数群により分解し、基底関数ごとの係数を算出する係数算出手段と、
前記係数算出手段により算出された基底関数ごとの係数に基づいて、前記注目点の組織性状を判別する組織性状判別手段と、を有する
組織性状判別装置。
A tissue property discriminating apparatus for discriminating a tissue property of the target point from an ultrasonic RF signal in the vicinity of the target point of the ultrasonic image,
Storage means for storing a basis function group for each tissue property obtained by learning by a sparse coding method in advance;
Computing means for discriminating the tissue property of the attention point,
The computing means is
Coefficient calculating means for decomposing the ultrasonic RF signal in the vicinity of the point of interest with a basis function group for each tissue property stored in the storage means, and calculating a coefficient for each basis function;
A tissue property determination device including: a tissue property determination unit configured to determine a tissue property of the attention point based on a coefficient for each basis function calculated by the coefficient calculation unit;
画像データの注目点近傍の局所画像情報から、前記注目点の組織性状を判別する組織性状判別方法であって、
前記注目点近傍の局所画像情報を、予めスパースコーディング法による学習で得られた組織性状ごとの基底関数群により分解し、基底関数ごとの係数を算出する係数算出ステップと、
前記係数算出ステップにより算出された基底関数ごとの係数と、組織性状ごとに予め算出された第1係数累積値群および第2係数累積値群とに基づいて、前記注目点の組織性状を判別する組織性状判別ステップと、を有し、
前記組織性状ごとの基底関数群は、前記画像データ内に組織性状ごとに学習領域を設定し、前記学習領域内の局所画像情報を用いて、スパースコーディング法による学習により前記組織性状ごとの基底関数群を算出する基底関数群学習ステップにより算出され、
前記第1係数累積値群は、前記基底関数群学習ステップにより算出された組織性状ごとの基底関数群を用いて、前記基底関数群を算出したのと同じ組織性状の前記学習領域内の局所画像情報を分解し、基底関数ごとの係数値を累積することにより第1係数累積値を算出する第1係数累積値群算出ステップにより算出され、
前記第2係数累積値群は、前記基底関数群学習ステップにより算出された組織性状ごとの基底関数群を用いて、前記基底関数群を算出したのと異なる組織性状の前記学習領域内の局所画像情報を分解し、基底関数ごとの係数値を累積することにより第2係数累積値を算出する第2係数累積値群算出ステップにより算出される、
組織性状判別方法。
A tissue property determination method for determining the tissue property of the target point from local image information in the vicinity of the target point of image data,
A coefficient calculating step of decomposing the local image information in the vicinity of the attention point by a basis function group for each tissue property obtained by learning by a sparse coding method in advance, and calculating a coefficient for each basis function;
Based on the coefficient for each basis function calculated in the coefficient calculation step and the first coefficient accumulated value group and the second coefficient accumulated value group calculated in advance for each tissue characteristic, the tissue characteristic of the attention point is determined. A tissue characterization step,
The basis function group for each tissue property sets a learning region for each tissue property in the image data, and uses the local image information in the learning region to perform basis function for each tissue property by learning by a sparse coding method. Calculated by a basis function group learning step for calculating a group,
The first coefficient cumulative value group is a local image in the learning region having the same tissue property as the basis function group calculated using the basis function group for each tissue property calculated in the basis function group learning step. Calculated by a first coefficient accumulated value group calculating step of calculating a first coefficient accumulated value by decomposing information and accumulating coefficient values for each basis function;
The second coefficient cumulative value group uses a basis function group for each tissue property calculated in the basis function group learning step, and a local image in the learning region having a tissue property different from that for which the basis function group is calculated. Calculated by a second coefficient accumulated value group calculating step of calculating a second coefficient accumulated value by decomposing information and accumulating coefficient values for each basis function;
Tissue characterization method.
画像データの注目点近傍の局所画像情報から、前記注目点の組織性状を判別する組織性状判別プログラムであって、
前記注目点近傍の局所画像情報を、予めスパースコーディング法による学習で得られた組織性状ごとの基底関数群により分解し、基底関数ごとの係数を算出する係数算出ステップと、
前記係数算出ステップにより算出された基底関数ごとの係数と、組織性状ごとに予め算出された第1係数累積値群および第2係数累積値群とに基づいて、前記注目点の組織性状を判別する組織性状判別ステップと、を有し、
前記組織性状ごとの基底関数群は、前記画像データ内に組織性状ごとに学習領域を設定し、前記学習領域内の局所画像情報を用いて、スパースコーディング法による学習により前記組織性状ごとの基底関数群を算出する基底関数群学習ステップにより算出され、
前記第1係数累積値群は、前記基底関数群学習ステップにより算出された組織性状ごとの基底関数群を用いて、前記基底関数群を算出したのと同じ組織性状の前記学習領域内の局所画像情報を分解し、基底関数ごとの係数値を累積することにより第1係数累積値を算出する第1係数累積値群算出ステップにより算出され、
前記第2係数累積値群は、前記基底関数群学習ステップにより算出された組織性状ごとの基底関数群を用いて、前記基底関数群を算出したのと異なる組織性状の前記学習領域内の局所画像情報を分解し、基底関数ごとの係数値を累積することにより第2係数累積値を算出する第2係数累積値群算出ステップにより算出される、
組織性状判別プログラム。
A tissue property determination program for determining the tissue property of the attention point from local image information in the vicinity of the attention point of the image data,
A coefficient calculating step of decomposing the local image information in the vicinity of the attention point by a basis function group for each tissue property obtained by learning by a sparse coding method in advance, and calculating a coefficient for each basis function;
Based on the coefficient for each basis function calculated in the coefficient calculation step and the first coefficient accumulated value group and the second coefficient accumulated value group calculated in advance for each tissue characteristic, the tissue characteristic of the attention point is determined. A tissue characterization step,
The basis function group for each tissue property sets a learning region for each tissue property in the image data, and uses the local image information in the learning region to perform basis function for each tissue property by learning by a sparse coding method. Calculated by a basis function group learning step for calculating a group,
The first coefficient cumulative value group is a local image in the learning region having the same tissue property as the basis function group calculated using the basis function group for each tissue property calculated in the basis function group learning step. Calculated by a first coefficient accumulated value group calculating step of calculating a first coefficient accumulated value by decomposing information and accumulating coefficient values for each basis function;
The second coefficient cumulative value group uses a basis function group for each tissue property calculated in the basis function group learning step, and a local image in the learning region having a tissue property different from that for which the basis function group is calculated. Calculated by a second coefficient accumulated value group calculating step of calculating a second coefficient accumulated value by decomposing information and accumulating coefficient values for each basis function;
Organization characterization program.
画像データの注目点近傍の局所画像情報から、前記注目点の組織性状を判別する組織性状判別装置であって、
予めスパースコーディング法による学習で得られた組織性状ごとの基底関数群と、第1係数累積値群および第2係数累積値群とを記憶している記憶手段と、
前記注目点の組織性状を判別する演算手段と、を有し、
前記演算手段は、
前記注目点近傍の局所画像情報を、前記記憶手段に記憶されている組織性状ごとの基底関数群により分解し、基底関数ごとの係数を算出する係数算出手段と、
前記係数算出手段により算出された基底関数ごとの係数と、前記記憶手段に記憶されている組織性状ごとに予め算出された第1係数累積値群および第2係数累積値群とに基づいて、前記注目点の組織性状を判別する組織性状判別手段と、を有し、
前記組織性状ごとの基底関数群は、前記画像データ内に組織性状ごとに学習領域を設定し、前記学習領域内の局所画像情報を用いて、スパースコーディング法による学習により算出されたものであり、
前記第1係数累積値群は、前記組織性状ごとの基底関数群を用いて、前記基底関数群を算出したのと同じ組織性状の前記学習領域内の局所画像情報を分解し、基底関数ごとの係数値を累積することにより算出されたものであり、
前記第2係数累積値群は、前記組織性状ごとの基底関数群を用いて、前記基底関数群を算出したのと異なる組織性状の前記学習領域内の局所画像情報を分解し、基底関数ごとの係数値を累積することにより算出されたものである、
組織性状判別装置。
A tissue property discriminating apparatus for discriminating a tissue property of the target point from local image information in the vicinity of the target point of image data,
Storage means for storing a basis function group for each tissue property obtained by learning by a sparse coding method in advance, a first coefficient cumulative value group, and a second coefficient cumulative value group;
Computing means for discriminating the tissue property of the attention point,
The computing means is
Coefficient calculation means for decomposing the local image information in the vicinity of the target point by a basis function group for each tissue property stored in the storage means, and calculating a coefficient for each basis function;
Based on the coefficient for each basis function calculated by the coefficient calculating means and the first coefficient accumulated value group and the second coefficient accumulated value group calculated in advance for each tissue property stored in the storage means, A tissue property determining means for determining the tissue property of the point of interest;
The basis function group for each tissue property is a learning region set for each tissue property in the image data, and is calculated by learning by a sparse coding method using local image information in the learning region,
The first coefficient cumulative value group uses the basis function group for each tissue property to decompose local image information in the learning region having the same tissue property as that for which the basis function group was calculated, and for each basis function. It is calculated by accumulating coefficient values,
The second coefficient cumulative value group uses the basis function group for each tissue property to decompose local image information in the learning region having a tissue property different from that for which the basis function group was calculated, and for each basis function. It is calculated by accumulating coefficient values.
Tissue characterization device.
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