JP2011224410A - Ultrasound diagnosis apparatus - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an ultrasound diagnosis apparatus having an analysis algorithm capable of observing a fine abnormal lesion present in homogeneous tissue such as the a progress degree of cirrhosis by utilizing the statistical property of a speckle pattern, smoothing an image, and extracting a microstructure.SOLUTION: The ultrasound diagnosis apparatus for obtaining a tomographic image by exposing a subject with ultrasound pulses includes: analysis operation means (23, 24, 26) for extracting specified signals using the statistical property of the strength or amplitude information of echo signals generated from the subject part P; and display means (14) for displaying a result extracted by the analysis operation means.

Description

本発明は、被検体に照射した超音波に依るエコー信号に基づき、被検体内の超音波画像を得る超音波診断装置に関し、特に、そのエコー信号の強度分布から被検体内の生体臓器中の微小な構造物を抽出する機能を備えた超音波診断装置に関する。   The present invention relates to an ultrasound diagnostic apparatus that obtains an ultrasound image in a subject based on an echo signal due to ultrasound applied to the subject, and more particularly, from an intensity distribution of the echo signal in a living organ in the subject. The present invention relates to an ultrasonic diagnostic apparatus having a function of extracting a minute structure.

超音波信号を医学的に応用した例は多岐にわたっており、超音波診断装置もその1つである。   There are a wide variety of medical applications of ultrasonic signals, and an ultrasonic diagnostic apparatus is one of them.

この超音波診断装置の主流は、超音波パルス反射法を用いて生体の軟部組織の断層像を得るタイプである。この撮像法は無侵襲で組織の断層像を得ることができ、X線診断装置、X線CTスキャナ、MRI装置、および核医学診断装置など、他の医用モダリティに比べて、リアルタイム表示が可能、装置が小形で比較的安価、X線などによる被曝が無い、超音波ドプラ法に拠り血流イメージングができるなど、多くの利点を有している。このため、循環器(心臓)、腹部(肝臓、腎臓など)、乳腺、甲状腺、泌尿器、および産婦人科などの診断において広く利用されている。特に、超音波プローブを体表に当てるだけの簡単な操作によって心臓の拍動や胎児の動きをリアルタイムに観察できること、X線被曝の心配も無いことから何度も繰り返して検査できること、さらには、超音波診断装置をベッドサイドに移動させて容易に検査を行うことができる等の利点が好まれている。   The mainstream of this ultrasonic diagnostic apparatus is a type that obtains a tomographic image of a soft tissue of a living body using an ultrasonic pulse reflection method. This imaging method can obtain a tomographic image of a tissue non-invasively and can be displayed in real time compared to other medical modalities such as an X-ray diagnostic apparatus, an X-ray CT scanner, an MRI apparatus, and a nuclear medicine diagnostic apparatus. The apparatus is small and relatively inexpensive, has no exposure to X-rays, and has many advantages such as blood flow imaging based on the ultrasonic Doppler method. For this reason, it is widely used in the diagnosis of the circulatory organ (heart), abdomen (liver, kidney, etc.), mammary gland, thyroid gland, urology, and gynecology. In particular, it is possible to observe heart pulsations and fetal movements in real time with a simple operation by simply placing an ultrasonic probe on the body surface, and there are no worries about X-ray exposure. Advantages such as being able to easily perform inspection by moving the ultrasonic diagnostic apparatus to the bedside are preferred.

また、現在使用されている超音波診断装置は通常、種々の計測機能を有している。ここで言う「計測」とは、被検体内の物理的事象を定量化することであり、計測結果は数値自体、及び/又は、数値に相当する色や輝度などの量に変換されて提示される。   Also, currently used ultrasonic diagnostic apparatuses usually have various measurement functions. The term “measurement” used herein refers to quantifying a physical event in a subject, and the measurement result is converted into a numerical value itself and / or converted into an amount such as color or luminance corresponding to the numerical value and presented. The

従来の超音波診断装置に搭載されている計測機能の主なものを以下に列挙する。
1、形状計測:この形状計測機能により、例えば肝臓腫瘍の大きさ、心筋の壁厚、胎児の大きさなどが計測される。
2、速度計測:この速度計測機能には、例えば、ドプラ法を用いた動脈の血流速度、カラードプラ法を用いた肝臓内血管の血流速度マッピングがある。
3、体積、流量などの計測:この計測機能により、例えば、心腔内のいくつかの長さを元にした心腔の容積推定、造影剤の信号強度の経時変化からの血流量の計測が行われる。
The main measurement functions installed in conventional ultrasonic diagnostic apparatuses are listed below.
1. Shape measurement: With this shape measurement function, for example, the size of a liver tumor, the wall thickness of a myocardium, the size of a fetus, and the like are measured.
2. Velocity measurement: This velocity measurement function includes, for example, arterial blood flow velocity using the Doppler method, and blood flow velocity mapping of the intravascular liver using the color Doppler method.
3. Measurement of volume, flow rate, etc .: With this measurement function, for example, the volume of the heart cavity can be estimated based on several lengths in the heart chamber, and the blood flow can be measured from the change over time in the signal strength of the contrast agent. Done.

このような計測によって得られる計測値は、当然のことながら、疾病の重症度を評価する上で有用な情報になるものが多い。例えば、腫瘍サイズや血管内の逆流の程度などの情報はすぐさま、治療の必要性の度合いを示している。   The measurement values obtained by such measurement are naturally useful information for evaluating the severity of the disease. For example, information such as tumor size and the degree of regurgitation in blood vessels immediately indicates the degree of need for treatment.

その一方で、疾病を直接評価するためのものではなくても、被検体の健康状態の診断に間接的に役立つ計測情報も数多く存在している。むしろ、日常の身近な計測としては、この方が一般的である。例えば、被検体の身長、体重、血圧、或いは血液検査によって得られる様々な数値などが、この範疇に入る。   On the other hand, there is a lot of measurement information that is indirectly useful for diagnosing the health condition of a subject even if it is not for directly evaluating a disease. Rather, this is more common for everyday measurements. For example, the subject's height, weight, blood pressure, or various numerical values obtained by blood tests fall into this category.

さらに、このような様々な計測機能とは一線を画す事項として、医師の経験的な判断に拠る、定量化に近い診断がある。この貴重な診断は、医療現場において随所にみることができる。例えば、このような診断の一つに、肝臓の硬変度の診断がある。   Furthermore, as a matter that is different from such various measurement functions, there is a diagnosis close to quantification based on empirical judgment of a doctor. This valuable diagnosis can be found throughout the medical field. For example, one such diagnosis is a diagnosis of liver cirrhosis.

肝硬変とは、肝細胞の破壊と再生が繰り返されることにより肝臓内に繊維化組織が増え、次第に肝細胞数が減り、肝臓が硬く縮小した状態になることを言う。肝硬変の初期の段階では、患者の自覚症状もない上に、超音波診断画像においても、その微小な繊維化構造を視認することは難しい。しかしながら肝硬変度が高くなるに連れ、肝臓実質のスペックルパタンの不均一さが視認できるようになるため、医療現場ではこの不均一さを目視観察することで、肝硬変の度合いを判断する基準としている。   Cirrhosis means that fibrotic tissue increases in the liver due to repeated destruction and regeneration of hepatocytes, the number of hepatocytes gradually decreases, and the liver becomes hard and contracted. At the initial stage of cirrhosis, there is no subjective symptom of the patient, and it is difficult to visually recognize the minute fiberized structure in the ultrasonic diagnostic image. However, as the degree of cirrhosis increases, the speckle pattern non-uniformity in the liver parenchyma can be visually recognized. Therefore, in medical practice, this non-uniformity is visually observed and used as a standard for judging the degree of cirrhosis. .

この超音波診断画像に現れるスペックルパタンとは、無数の散乱体が超音波の解像度以下の細かさで分布しているときに、散乱波の無数の重畳によってエコー信号強度に高い部分と低い部分とが生じる現象である。これは、いわゆる干渉縞に近い物理現象であり、そのパタン自体は臓器の構造を直接に反映するものではないことは良く知られている。上記の肝硬変の観察も、スペックルパタンが繊維化組織の構造の様子を直接は反映していない。しかしながら、肝硬変の重症度が増すにつれて、このスペックルパタンが特徴的な視覚的パタンを呈するため、これが診断に利用されているのである。   The speckle patterns that appear in this ultrasound diagnostic image are the parts where the echo signal intensity is high and low due to countless superposition of scattered waves when countless scatterers are distributed with fineness below the resolution of the ultrasound. This is a phenomenon that occurs. This is a physical phenomenon close to so-called interference fringes, and it is well known that the pattern itself does not directly reflect the structure of the organ. In the observation of cirrhosis, the speckle pattern does not directly reflect the structure of the fiberized tissue. However, as the severity of cirrhosis increases, this speckle pattern exhibits a characteristic visual pattern, which is used for diagnosis.

例えば、図15(a)、(b)に、上記の肝硬変の観察の際に参考とされる肝臓の断層像を模式的に示す。同図(a)は、肝臓に異常の無い正常者の断層像であり、肝臓のスペックルパタンと呼ばれる模様が比較的一様に見えている。これに対し、同図(b)は、疾病を持つ異常な肝臓の断層像を模式的に示しており、そのスペックルパタンが、上記同図(A)の画像に比べて不均一になっていることが確認できる。   For example, FIGS. 15A and 15B schematically show a tomographic image of the liver that is referred to when observing the above cirrhosis. FIG. 6A is a tomographic image of a normal person having no abnormality in the liver, and a pattern called a speckle pattern of the liver appears relatively uniform. On the other hand, FIG. 7B schematically shows a tomogram of an abnormal liver having a disease, and the speckle pattern becomes non-uniform compared to the image of FIG. It can be confirmed.

従って、肝臓の超音波診断画像が提示されたときに、そのスペックルパタンの「均一さ」を目視観察し、その不均一な様相が強い場合には、肝硬変の異常肝の疑いがあると診断されるわけである。   Therefore, when an ultrasound diagnostic image of the liver is presented, the “uniformity” of the speckle pattern is visually observed. If the unevenness is strong, it is diagnosed that there is a suspicion of an abnormal liver with cirrhosis. That is why.

しかしながら、これまで、この例における「スペックルパタンの不均一さ」、すなわち「異常度」が数値化されたケースはなく、あくまで診断は医師の経験的な判断に拠っていた。   However, until now, there has been no case where the “speckle pattern non-uniformity” in this example, that is, the “abnormality” has been quantified, and the diagnosis has been based solely on the empirical judgment of the doctor.

そして、近年になってようやく、上述のような医師の経験的な判断による診断が人間のどのような認識パタンの元で行われているのか、という疑問を客観的に且つ科学的に解明しようという研究がなされるようになった。
例えば:
1、 Yamaguchi T,Hachiya H,“Modeling of the Cirrhotic Liver Considering the Liver Lobule Structure”,Jpn,J.App;.Phys.Vol.38(1999)pp.3382−3392;
2、 大塚、山口、蜂屋:”病変肝の超音波Bモード画像のシミュレーションによる検討”,信学技報,US96−16(1996−06),pp.15−22:
3、 菊池恒夫、中澤敏弘 他、”超音波診断装置のエコー波形スペクトル形状による間疾患定量診断技術の開発”,日超医基礎技術研究会,BT−2000−31,pp.9−15(2001);
などの論文がある。
And, in recent years, the objective is to elucidate objectively and scientifically the question of what kind of human recognition patterns are used for diagnosis based on the above-mentioned doctor's empirical judgment. Research has been done.
For example:
1, Yamaguchi T, Hachiya H, “Modeling of the Circulatory Liver Consendering the Liver Robot Structure”, Jpn, J. et al. App; Phys. Vol. 38 (1999) pp. 38. 3382-3392;
2, Otsuka, Yamaguchi, Hachiya: “Study by simulation of ultrasonic B-mode image of lesioned liver”, Shingaku Giho, US96-16 (1996-06), pp. 15-22:
3. Tsuneo Kikuchi, Toshihiro Nakazawa et al., “Development of quantitative diagnosis technique for inter-disorders based on echo waveform spectrum shape of ultrasonic diagnostic apparatus”, Nichio Medical Basic Technology Study Group, BT-2000-31, pp. 9-15 (2001);
There are papers such as.

これらの文献によれば、前記肝臓の断層像のスペックルパタンが肝硬変の進行に伴い変化していく(図15(a)、(b)参照)理由は、肝硬変の進行に伴い発生する結節と繊維化組織が、その進行と共に大きさを増していく過程で超音波パルスに対して構造物として認知されるに至ると、そのスペックルパタンにも構造物としての情報が徐々に現れ、増加していくため、これに伴いその様相も徐々に変化していくものと考察されている。   According to these documents, the speckle pattern of the tomographic image of the liver changes with the progress of cirrhosis (see FIGS. 15 (a) and 15 (b)). As the fibrotic tissue increases in size as it progresses, it is recognized as a structure for the ultrasonic pulse, and the structural information gradually appears and increases in the speckle pattern. Therefore, it is considered that the aspect gradually changes with this.

また、これまでに開示されている従来技術においても、この肝硬変の進行度を定量化しようという試みがいくつかなされている。例えば、特願2000−054201において、『超音波診断装置及び超音波による組織正常の定量解析手法』なる発明がある。   In the prior art disclosed so far, several attempts have been made to quantify the degree of progression of cirrhosis. For example, in Japanese Patent Application No. 2000-0542201, there is an invention called “ultrasonic diagnostic apparatus and quantitative analysis method of normal tissue using ultrasonic waves”.

この特願2000−054201記載の発明は、以下に示すようなスペックルパタンの統計的性質に基づくものである。   The invention described in Japanese Patent Application No. 2000-054201 is based on the statistical properties of speckle patterns as described below.

図16(A)の曲線51は、正常な肝臓から反射されるエコー信号の輝度値の確率密度分布を示す。確率・統計的な観点から言えば、散乱体がランダムに分布しているならば、それらの散乱体から反射されるエコー信号の強度である振幅値の確率密度分布P(x)は、P(x)=(x/σ)exp(−x/2σ)で表されるレイリー分布に従うことになる。ここでσは分散を表し、平均0と規格化される。 A curve 51 in FIG. 16A shows a probability density distribution of luminance values of echo signals reflected from a normal liver. From a stochastic / statistical point of view, if the scatterers are randomly distributed, the probability density distribution P (x) of the amplitude value which is the intensity of the echo signal reflected from the scatterers is P ( x) = (x / σ 2 ) exp (−x 2 / 2σ 2 ). Here, σ 2 represents dispersion and is normalized to 0 on average.

肝臓が正常である場合、肝臓内には多くの散乱体(血管などの自明な構造物は除く)がランダムに存在していると仮定できるので、肝臓を表すエコー信号強度(振幅)の確率密度関数は図16(A)で示す曲線51のようにレイリー分布を呈する。しかし肝臓に上述のような繊維化構造が増加していくと、そのスペックルパタンは構造物を反映するようになり、ランダムとは言えなくなる。その結果、輝度の確率密度関数は、同図(B)の曲線52に示すごとく、レイリー分布から逸脱することになる。   When the liver is normal, it can be assumed that many scatterers (except for obvious structures such as blood vessels) are present in the liver at random, so the probability density of echo signal intensity (amplitude) representing the liver The function exhibits a Rayleigh distribution as shown by a curve 51 shown in FIG. However, as the above-mentioned fiberized structure increases in the liver, the speckle pattern reflects the structure and cannot be said to be random. As a result, the probability density function of luminance deviates from the Rayleigh distribution as shown by a curve 52 in FIG.

このように、肝臓が正常であるか、異常であるかの判断は、エコー信号強度の確率密度分布曲線が呈する概形を観察することにより可能となる。すなわち、実測により得られた確率密度分布と理論値としてのレイリー分布との誤差がその評価の判断基準とされている。   As described above, it is possible to determine whether the liver is normal or abnormal by observing the outline of the probability density distribution curve of the echo signal intensity. That is, an error between the probability density distribution obtained by actual measurement and the Rayleigh distribution as a theoretical value is used as a criterion for the evaluation.

しかしながら、超音波診断画像の分解能は、送信周波数、送信波数、送信口径などによって決定されており、上述のような肝硬変における初期の繊維化構造、あるいは組織の中に存在する微小な病変(一般的な診断時の分解能の限界に近いかそれ以下の病変)は、スペックルパタンに埋もれて見えないか、あるいはスペックルパタンと識別が難しい状態で映像化されている現状がある。肝硬変の診断としては、患者の自覚症状があまり出てこない初期段階で画像を元に診断できるのが理想であるのだが、超音波診断には前述のような特性があるために、スペックルの中に微小構造物を見つけ、さらに定量化することは非常に困難なことであった。   However, the resolution of the ultrasonic diagnostic image is determined by the transmission frequency, transmission wave number, transmission aperture, etc., and the initial fibrosis structure in liver cirrhosis as described above, or a minute lesion existing in the tissue (general The lesions close to or less than the limit of resolution at the time of diagnosis are buried in the speckle pattern or cannot be seen, or have been visualized in a state that is difficult to distinguish from the speckle pattern. Ideally, liver cirrhosis can be diagnosed based on images at an early stage when the patient's subjective symptoms do not appear so much. It was very difficult to find and further quantify the microstructure in it.

本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、スペックルパタンの統計的性質を利用してスペックル部の画像の平滑化を行うと共に微小構造物を抽出することで、肝硬変の進行度をはじめ、均質な組織構造の中にある微小な異常病変を観察することが可能な解析アルゴリズムを具備した超音波診断装置を提供することにある。   The present invention has been made in view of the above circumstances, and an object of the present invention is to smooth the image of the speckle part and extract the microstructure using the statistical properties of the speckle pattern. Thus, an object of the present invention is to provide an ultrasonic diagnostic apparatus including an analysis algorithm capable of observing minute abnormal lesions in a homogeneous tissue structure including the degree of progression of cirrhosis.

上記課題を解決するために、請求項1記載の発明は、被検体に超音波パルスを照射することにより断層像を得る超音波診断装置において、前記パルスのエコー信号のあるサンプル領域から第1の統計量を演算する手段と、前記演算するサンプルの近傍に存在する別のエコー信号から、前記エコー信号の振幅値がレイリー分布に従う統計量を有する領域を探索する手段と、前記探索した領域から、第2の統計量を演算する手段と、前記第1、第2の統計量を利用して、前記サンプル領域の前記エコー信号がレイリー分布に従うという仮説を検定する検定処理を行う手段と、前記検定によって得られた結果を用いて、前記サンプル領域の組織性状の重症度を判定する手段と、前記判定した結果を表示部に画像あるいは数値表示する機能とを具備したことを特徴とする。   In order to solve the above-mentioned problem, the invention described in claim 1 is directed to an ultrasonic diagnostic apparatus for obtaining a tomographic image by irradiating a subject with an ultrasonic pulse from a sample region having an echo signal of the pulse. A means for calculating a statistic, a means for searching a region having an amplitude value of the echo signal according to a Rayleigh distribution from another echo signal existing in the vicinity of the sample to be calculated, and the searched region, Means for calculating a second statistic, means for performing a test process for testing a hypothesis that the echo signal of the sample region follows a Rayleigh distribution using the first and second statistics, and the test Means for determining the severity of the tissue property of the sample region using the result obtained by the method, and a function of displaying the determined result on the display unit as an image or numerical value. It is characterized in.

上記課題を解決するために、請求項2記載の発明は、被検体に超音波パルスを照射することにより断層像を得る超音波診断装置において、前記パルスのエコー信号のあるサンプル領域から第1の統計量を演算する手段と、前記演算するサンプルの近傍に存在する別のエコー信号から、前記エコー信号の振幅値がレイリー分布に従う統計量を有する領域を探索する手段と、前記探索した領域から第2の統計量を演算する手段と、前記第2の統計量を利用して、前記サンプル領域にCFAR処理を施す演算手段と、前記CFAR処理の結果を表示する表示手段とを具備したことを特徴とする。   In order to solve the above-described problem, the invention according to claim 2 is directed to an ultrasonic diagnostic apparatus that obtains a tomographic image by irradiating an object with an ultrasonic pulse from a sample region having an echo signal of the pulse. A means for calculating a statistic; a means for searching for an area where the amplitude value of the echo signal has a statistic according to a Rayleigh distribution from another echo signal existing in the vicinity of the sample to be calculated; And a display means for displaying a result of the CFAR processing. And

上記課題を解決するために、請求項6記載の発明は、被検体に超音波パルスを照射することにより超音波画像を得る超音波診断装置において、前記被検体部位に基づく受信信号の第1のサンプル領域から第1の統計量を演算する手段と、前記被検体部位に基づく受信信号のうち所定のサンプル領域に対して、レイリー分布を仮定して求められた分散値σ 、前記サンプル領域の受信信号から求められた分散値σ との比較に基づいて、所定のサンプル領域がレイリー分布に従う統計量を有するか否かを判定する判定手段と、前記判定手段による判定に基づいて、レイリー分布に従う統計量を有する所定のサンプル領域を第2のサンプル領域として探索する探索手段と、前記第2の領域に基づいて第2の統計量を演算する手段と、前記第2の統計量を利用して、前記受信信号に対してCFAR処理を施す演算手段と、前記CFAR手段の結果を表示する表示手段と、を具備したことを特徴とする。 In order to solve the above-mentioned problem, the invention according to claim 6 is the ultrasonic diagnostic apparatus for obtaining an ultrasonic image by irradiating the subject with an ultrasonic pulse, wherein the first received signal based on the subject part is received. Means for calculating a first statistic from the sample region; and a variance value σ 1 2 obtained by assuming a Rayleigh distribution for a predetermined sample region of the received signal based on the subject region, the sample region Based on the comparison with the variance value σ 2 2 obtained from the received signal, a determination unit that determines whether the predetermined sample region has a statistic according to the Rayleigh distribution, and based on the determination by the determination unit, Search means for searching a predetermined sample area having a statistic according to the Rayleigh distribution as a second sample area; means for calculating a second statistic based on the second area; and By utilizing the statistics, the calculation means for performing CFAR processing for the received signal, characterized by comprising a display means for displaying the results of the CFAR means.

以上に述べたように、本発明に係る超音波診断装置によれば、超音波診断の際に、目視ではスペックルパタンとの分別が難しい、超音波パルスの分解能の限界に近い構造物の存在を、統計的な性質を用いて抽出し、視認が容易な画像を生成することで、肝硬変の重症度の診断をより容易に行うことが可能となる。   As described above, according to the ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention, there is a structure close to the limit of the resolution of the ultrasonic pulse, which is difficult to visually distinguish from the speckle pattern during the ultrasonic diagnosis. Is extracted using statistical properties, and an image that is easy to visually recognize is generated, thereby making it possible to more easily diagnose the severity of cirrhosis.

本発明に係る超音波診断装置の制御構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the control structure of the ultrasonic diagnosing device which concerns on this invention. 本発明に係る超音波診断装置において、その解析領域の指定を行う場合の説明図である。It is explanatory drawing in the case of designating the analysis area | region in the ultrasonic diagnosing device which concerns on this invention. 本発明に係る超音波診断装置において、その解析領域のデータの並びを示す概念図である。In the ultrasonic diagnostic apparatus according to the present invention, it is a conceptual diagram showing the arrangement of data in the analysis region. 本発明に係る超音波診断装置において、その解析領域中の1点に対して平滑処理のために使用される領域を示す図である。It is a figure which shows the area | region used for the smoothing process with respect to one point in the analysis area | region in the ultrasonic diagnosing device which concerns on this invention. 平滑処理を施す2点の信号強度の関係を説明するための概念図である。It is a conceptual diagram for demonstrating the relationship of the signal strength of 2 points | pieces which perform a smoothing process. 本発明に係る超音波診断装置及びその解析手法によって得られる画像例である。It is an example of an image obtained by the ultrasonic diagnostic apparatus and its analysis method according to the present invention. 本発明の解析を行う際の操作者の手続きを表すフロー図である。It is a flowchart showing the procedure of the operator at the time of performing the analysis of this invention. 本発明の解析領域中の1点に対して、複数フレームを用いて平滑処理を行う際の概念図である。It is a conceptual diagram at the time of performing a smoothing process using several frames with respect to 1 point in the analysis area | region of this invention. 肝硬変と診断された肝臓のエコー信号を基に、図8に示す診断画像と同様な空間配置を行ったものから算出した分散値σ2を示す前記肝臓の解析結果である。FIG. 9 is an analysis result of the liver showing a variance value σ 2 calculated from a spatial arrangement similar to that of the diagnostic image shown in FIG. 8 based on an echo signal of the liver diagnosed as cirrhosis. 図9に示す曲線Aを描くためのサンプル取得方法を説明するための説明図である。It is explanatory drawing for demonstrating the sample acquisition method for drawing the curve A shown in FIG. 図10に示す方法によりレイリー分布と似た分散値を持つサンプルを探索する過程を示す概念図である。FIG. 11 is a conceptual diagram illustrating a process of searching for a sample having a variance value similar to the Rayleigh distribution by the method illustrated in FIG. 10. レーダーに表示された信号を例に示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the signal displayed on the radar as an example. 図12に示す説明図にCFAR処理を施した結果を示す図である。It is a figure which shows the result of having performed the CFAR process on the explanatory view shown in FIG. 抽出すべき点が密に存在する場合、すなわち進行した肝硬変などを想定した場合の従来手法の平均値とレイリー部探索後の平均値の違いを示す図である。It is a figure which shows the difference of the average value of the conventional method when the point which should be extracted exists densely, ie, the advanced cirrhosis etc., and the average value after Rayleigh part search. 正常肝臓と硬変肝臓の診断画像の見え方の違いを表す模式図である。It is a schematic diagram showing the difference in the appearance of the diagnostic image of a normal liver and a cirrhosis liver. 正常肝臓と硬変肝臓の信号強度の確率密度分布の違いを表す模式図である。It is a schematic diagram showing the difference of probability density distribution of the signal strength of a normal liver and a cirrhosis liver.

以下に、本発明の実施例を図面に基づき説明する。図1は、本実施形態における超音波診断装置の制御構成を示すブロック図である。   Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram illustrating a control configuration of the ultrasonic diagnostic apparatus according to the present embodiment.

本発明は、種々の診断装置に対して適応可能であるが、本実施例は超音波診断装置の場合について説明する。また、診断部位は、正常時には比較的均質な組織構造を持つ、肝臓、膵臓、心筋などに応用が可能であるが、本例では肝臓の肝硬変重症度を診断する場合について説明を行う。   Although the present invention can be applied to various diagnostic apparatuses, this embodiment will be described with respect to an ultrasonic diagnostic apparatus. In addition, the diagnosis site can be applied to the liver, pancreas, myocardium, etc., which have a relatively homogeneous tissue structure under normal conditions. In this example, the case of diagnosing the severity of liver cirrhosis will be described.

[構造の説明]
図1に示すように、本実施形態における超音波診断装置は、被験者との間で超音波信号の送受信を担う超音波プローブ12と、この超音波プローブ12を駆動し且つ超音波プローブ12の受信信号を処理する装置本体11と、この装置本体11に接続され且つオペレータからの指示情報を装置本体11に入力可能な入力装置13と、モニター14を具備する。入力装置13には、診断装置の制御や様々な画質条件設定を行うことが可能な、ボタン、キーボード、トラックボールなどが含まれる。
[Description of structure]
As shown in FIG. 1, the ultrasonic diagnostic apparatus according to this embodiment includes an ultrasonic probe 12 that is responsible for transmitting and receiving ultrasonic signals to and from a subject, and driving the ultrasonic probe 12 and receiving the ultrasonic probe 12. A device main body 11 for processing signals, an input device 13 connected to the device main body 11 and capable of inputting instruction information from an operator to the device main body 11, and a monitor 14 are provided. The input device 13 includes buttons, a keyboard, a trackball, and the like that can control the diagnostic device and set various image quality conditions.

装置本体11は、超音波送信ユニット21,超音波受診ユニット22、Bモード処理ユニット23,ドプラ処理ユニット24、画像生成回路25,(本発明で主要な)信号解析ユニット26、制御プロセッサ(CPU)27、記憶媒体28,その他のインターフェース29、を具備する。これらは集積回路などのハードウェアで構成されることもあるが、ソフトウェア的にモジュール化されたソフトウェアプログラムである場合もある。   The apparatus main body 11 includes an ultrasonic transmission unit 21, an ultrasonic consultation unit 22, a B-mode processing unit 23, a Doppler processing unit 24, an image generation circuit 25, a signal analysis unit 26 (main in the present invention), a control processor (CPU). 27, a storage medium 28, and other interfaces 29. These may be configured by hardware such as an integrated circuit, but may be software programs modularized in software.

超音波送信ユニット21は、図示省略の、遅延回路及びパルサ回路といった送信回路から構成されており、また超音波受診ユニット22はA/D変換器、加算器といった受信回路からなり、パルス状の超音波を生成してプローブ12の振動素子に送り、被検体内の組織で散乱したエコー信号を再びプローブ12で受信することで受信信号を得る。   The ultrasonic transmission unit 21 includes transmission circuits such as a delay circuit and a pulsar circuit (not shown), and the ultrasonic diagnosis unit 22 includes reception circuits such as an A / D converter and an adder. A sound wave is generated and sent to the vibration element of the probe 12, and an echo signal scattered by the tissue in the subject is received again by the probe 12 to obtain a received signal.

超音波受診ユニット22からの出力は、Bモード処理ユニット23に送られる。ここでエコー信号対数増幅、包絡線検波処理などが施され、信号強度が輝度の明るさで表現されるデータとなる。ドプラ処理ユニット24は、エコー信号から速度情報を周波数解析し、解析結果を画像生成回路25に送る。   The output from the ultrasound consultation unit 22 is sent to the B mode processing unit 23. Here, logarithmic amplification of the echo signal, envelope detection processing, and the like are performed, and the signal intensity is data expressed by brightness. The Doppler processing unit 24 performs frequency analysis of velocity information from the echo signal and sends the analysis result to the image generation circuit 25.

画像生成回路25では、超音波スキャンの走査線信号列から、テレビなどに代表される一般的なビデオフォーマットの走査線信号列に変換される、また種々の設定パラメータの文字情報や目盛などと共に合成され、ビデオ信号としてモニター14に出力する。かくして被検体組織形状を表す断層像がモニター14に表示される。また画像生成回路25には、画像データを格納する記憶メモリを搭載し、例えば診断の後に操作者が呼び出すことが可能となっている。   In the image generation circuit 25, a scanning line signal sequence of ultrasonic scanning is converted into a scanning line signal sequence of a general video format typified by a television or the like, and combined with character information and scales of various setting parameters. And output to the monitor 14 as a video signal. Thus, a tomographic image representing the shape of the subject tissue is displayed on the monitor 14. Further, the image generation circuit 25 is equipped with a storage memory for storing image data and can be called by an operator after diagnosis, for example.

制御プロセッサ27は、情報処理装置(計算機)としての機能を持ち、本超音波診断装置本体の動作を制御する制御手段である。また本発明の信号解析においても、必要なプログラムやデータを記憶媒体28から信号解析ユニット26へ転送する旨の指令を送る。   The control processor 27 has a function as an information processing apparatus (computer) and is a control means for controlling the operation of the main body of the ultrasonic diagnostic apparatus. Also in the signal analysis of the present invention, a command to transfer necessary programs and data from the storage medium 28 to the signal analysis unit 26 is sent.

記憶媒体28は、前記診断画像の保存を行う他、前述の種々の解析ソフトウェアプログラムを保管している(詳細は後述する)。   The storage medium 28 stores the above-described various analysis software programs in addition to storing the diagnostic image (details will be described later).

信号解析ユニット26は、超音波受信ユニット22直後の出力信号(radio frequency(RF)信号と呼ばれる)、もしくはBモード処理部23通過後の画像輝度信号を読み込み、後述する本発明の解析処理を行い、その結果を画像処理ユニット25を経由して表示部に表示する、或いは記憶媒体28に保存する、若しくはネットワークインターフェース29を経由して外部のPC、プリンタなどに転送する。   The signal analysis unit 26 reads an output signal immediately after the ultrasonic reception unit 22 (referred to as a radio frequency (RF) signal) or an image luminance signal after passing through the B-mode processing unit 23, and performs analysis processing of the present invention described later. The result is displayed on the display unit via the image processing unit 25, stored in the storage medium 28, or transferred to an external PC or printer via the network interface 29.

[解析手法の説明]
次に、信号解析ユニット26における解析手法について図2を基に説明する。
[Description of analysis method]
Next, an analysis method in the signal analysis unit 26 will be described with reference to FIG.

初めに、解析の対象となるエコー信号が、操作者によって選択される。この信号はRF信号を使用する場合であっても、肝臓実質から得られたエコー信号であることが望ましいので、図2のように画像内に領域41(以下、ROI41と称す。)を指定することで、空間的に対応するエコーデータが、信号解析ユニット26に取り込まれるようになっている。尚、本例ではROI41の形状は方形であるが、円形(楕円)、或いは自由閉曲線などの指定も可能である。また、複数のROI41を指定することも可能である。   First, an echo signal to be analyzed is selected by the operator. Since this signal is preferably an echo signal obtained from the liver parenchyma even when an RF signal is used, a region 41 (hereinafter referred to as ROI 41) is designated in the image as shown in FIG. Thus, spatially corresponding echo data is taken into the signal analysis unit 26. In this example, the shape of the ROI 41 is a square, but a circle (ellipse) or a free closed curve can also be specified. It is also possible to specify a plurality of ROIs 41.

次に、ROI41内の信号について以下の処理が行われる。ここで、ROI41内のRF信号若しくは画像輝度信号は、診断画像に空間的に対応した2次元配列で番号付けされているものとする。例えば図3に示すように、ROI41内にはx方向にNx個、y方向にNy個、計Nx×Ny個のデータがあるものとする。また、ROI41内にある点Pの座標を(x,y)とする(ただし1≦x≦Nx,1≦y≦Ny)。   Next, the following processing is performed on the signal in the ROI 41. Here, it is assumed that the RF signal or the image luminance signal in the ROI 41 is numbered in a two-dimensional array spatially corresponding to the diagnostic image. For example, as shown in FIG. 3, it is assumed that there are Nx × Ny data in the ROI 41, Nx data in the x direction and Ny data in the y direction. Further, the coordinates of the point P in the ROI 41 are (x, y) (where 1 ≦ x ≦ Nx, 1 ≦ y ≦ Ny).

このROI41内の各点P(x,y)に対して、以下に説明する演算処理が施される。   The arithmetic processing described below is performed on each point P (x, y) in the ROI 41.

まず、図4に示すように、P(x,y)の近傍領域が確保される。この近傍領域は点Pを中心とした円形である方がより理想的な形となるが、ここでは簡単のため、図4に示すようにx方向に±a,y方向に±bとなるような方形の領域で考えることにする。(注意:図4の近傍領域は、図3のROI41内に含まれるものであり、一般的には図3に示すROI41より十分小さい。)ここで、この近傍領域内にある点をQ(i,j)、点P,Qにおける信号強度の値をそれぞれIp,Iqとする。   First, as shown in FIG. 4, a region near P (x, y) is secured. This neighboring region is more ideal when it is a circle centered on the point P. However, for simplicity, it is ± a in the x direction and ± b in the y direction as shown in FIG. Let's think in a square area. (Note: The neighboring region in FIG. 4 is included in the ROI 41 in FIG. 3, and is generally sufficiently smaller than the ROI 41 shown in FIG. 3.) Here, a point in this neighboring region is represented by Q (i , J) and signal strength values at points P and Q are Ip and Iq, respectively.

次に、上記近傍領域に対して「類似度」なる観点から平滑処理を施す。以下、この平滑処理について一般的説明を行った後、本発明に係る平滑処理の具体的説明を行うことにする。   Next, smoothing processing is performed on the above-mentioned neighboring area from the viewpoint of “similarity”. Hereinafter, the smoothing process will be described in general, and then the smoothing process according to the present invention will be described in detail.

<A:一般的説明>
この平滑処理とは、ある点の値に、近傍の点の情報(値)が幾分重み付けされることで、いわゆる「ぼかし」の効果を得る処理のことである。従来の一般的な平滑化処理は、2点間の距離に相関した重み付けがなされる場合が多い(すなわち近い点の重み係数は大きく、遠い点の重み系数は小さい)。
<A: General explanation>
The smoothing process is a process for obtaining a so-called “blurring” effect by somewhat weighting the value (value) of a nearby point to the value of a certain point. In the conventional general smoothing process, weighting correlated with the distance between two points is often performed (that is, the weighting coefficient of a near point is large and the weighting number of a far point is small).

<B:本発明に係る平滑処理の具体的説明>
これに対して、本発明の手法による重み係数は2点間の距離に無関係で、2点が統計的に似ているか否かという「類似度」なる観点から決定される。上記点Pに対して、近傍の点Qの類似度が高い場合には、例えば1に近い係数によって点Qの値が点Pに重み付けされ、類似度が低い場合には、例えば0に近い係数によって点Qの値が点Pに重み付けされる。このように、類似度によって平滑化される処理を「コヒーレントフィルタ」処理と呼ぶ。
<B: Specific Explanation of Smoothing Processing According to the Present Invention>
On the other hand, the weighting coefficient according to the method of the present invention is determined from the viewpoint of “similarity” whether the two points are statistically similar regardless of the distance between the two points. When the similarity of the nearby point Q is high with respect to the point P, for example, the value of the point Q is weighted to the point P by a coefficient close to 1, for example, and when the similarity is low, for example, a coefficient close to 0 , The value of the point Q is weighted to the point P. The process that is smoothed according to the similarity is called “coherent filter” process.

以下に、コヒーレントフィルタ処理の一例を説明する。   Hereinafter, an example of coherent filter processing will be described.

まず始めに、以下の評価関数Wを定義する:
W=D−|Iq−Ip|/σ …(1)
ここで、σはROI41内のエコー信号強度の確率密度分布から得られる標準偏差であり、Dは別途設定されるしきい値である(図5参照)。仮にW<0の場合(すなわち、右辺第2項がしきい値Dより大きい場合)には、点Qは点Pと「似ていない」と判断され、重み付けの対象から除外される(これは統計学の検定という手法で、棄却域をDと選んだ場合に相当する)。仮にW>0の場合は点Qの振幅値IqはIpに重み付けされることになる。但し、その際の重み付け係数Cw(i,j)は、以下のような強度の差の関数となる:
Cw(i,j)=[1−{(Iq−Ip)/σD}
First, the following evaluation function W is defined:
W = D− | Iq−Ip | / σ (1)
Here, σ is a standard deviation obtained from the probability density distribution of the echo signal intensity in the ROI 41, and D is a threshold set separately (see FIG. 5). If W <0 (that is, if the second term on the right side is greater than the threshold value D), the point Q is determined to be “not similar” to the point P and is excluded from the weighting target (this is This corresponds to the case where the rejection area is selected as D in the statistical test method). If W> 0, the amplitude value Iq at the point Q is weighted to Ip. However, the weighting coefficient Cw (i, j) at that time is a function of the following intensity difference:
Cw (i, j) = [1-{(Iq-Ip) / σD} 2 ] 2 .

この重み係数を近傍領域の全ての点について求め、点Pに加算したものが、演算後の点Pの値Ip´となる:
Ip´=Ip+{Σ(Cw(i,j)×Iq(i,j))}/Ctot
ただしCtotはCwの総加算量である。
This weighting factor is obtained for all points in the neighborhood and added to the point P to obtain the value Ip ′ of the point P after the calculation:
Ip ′ = Ip + {Σ (Cw (i, j) × Iq (i, j))} / Ctot
Ctot is the total amount of Cw.

上記棄却域Dは、操作者によって指定、変更が可能であるが、言うまでもなく最適な条件が超音波診断装置内に予め保管されるものとする。先に説明したように、エコー信号の振幅はレイリー分布に従うといった統計的性質があるため、この棄却域Dは、レイリー分布の確率密度関数から決定される。   The rejection area D can be specified and changed by the operator. Needless to say, the optimum conditions are stored in advance in the ultrasonic diagnostic apparatus. As described above, since the amplitude of the echo signal has a statistical property such that it follows a Rayleigh distribution, this rejection area D is determined from the probability density function of the Rayleigh distribution.

本手法で得られる画像処理の結果を図6に示す。但し、(A)は原画像であり、対象は正常な肝臓であるが、肝臓上部には境界が、また肝臓内にも比較的大きな血管の断面といった構造物が確認されている例である。そして、(B)が演算後の画像である。ここで標準偏差σには、本データにおける肝臓実質内の比較的均質な部分の統計量を元に計算した値を使用した。   The result of the image processing obtained by this method is shown in FIG. However, (A) is an original image, and the target is a normal liver, but a structure such as a boundary in the upper part of the liver and a relatively large blood vessel cross section in the liver is confirmed. And (B) is the image after a calculation. Here, as the standard deviation σ, a value calculated based on a statistical amount of a relatively homogeneous portion in the liver parenchyma in this data was used.

一般に、単純な平滑化処理を行うと、所謂「エッジぼけ」が発生し、画像の空間分解能が損なわれ、画像全体がぼやけてしまう。しかしながら、本手法により得られた結果(B)を見ると、実質部の輝度はレイリー分布に従うスペックルパタンのため、互いの類似性が認められ、結果として非常に大きな平滑化処理が施されている。一方、肝臓境界壁や血管壁の構造物は、肝臓実質部の統計的分布に従わないため、平滑処理の対象にはならず、そのままの構造物として描出されている。このように、本手法で得られる画像処理結果は、通常の平滑処理に比べて、構造物の境界が非常に急峻であることが特徴である。   In general, when a simple smoothing process is performed, so-called “edge blur” occurs, the spatial resolution of the image is impaired, and the entire image is blurred. However, when looking at the result (B) obtained by this method, since the luminance of the substantial part is a speckle pattern according to the Rayleigh distribution, similarities are recognized, and as a result, a very large smoothing process is performed. Yes. On the other hand, the structure of the liver boundary wall and the blood vessel wall does not follow the statistical distribution of the liver parenchyma, and therefore is not subjected to smoothing processing and is depicted as a structure as it is. As described above, the image processing result obtained by this method is characterized in that the boundary of the structure is very steep compared to the normal smoothing process.

次に操作者の手続きのフローを図7に示し説明する。   Next, the procedure flow of the operator will be described with reference to FIG.

まず初めに、操作者は被検体の肝臓をスキャンし、解析対象となる断面を選定する(S71)。次に、解析するROIを指定する(S72)。次に、評価関数に必要な標準偏差σを得る。この時、操作者によって、標準偏差σを求めるためのROIを別途指定する方法(S73)と、その時の画像全体のエコー信号から又解析対象のROI内のデータから予め標準偏差σを演算し、この値が呼び出される方法(S74)を選択することが可能である。次に、実際の解析が行われ(S75)、この解析結果が表示部に表示される(S76)。この時、しきい値Dは任意の値をとるが、このしきい値Dを変えることで、スペックルパタンとは類似しない、すなわち構造物としての認識の度合いが変化することになるため、前記解析結果に応じてしきい値Dの値を変化させ、再計算を行う(S77)。繰り返して行った演算の結果、所望の画像が得られた時点で解析は終了する(S78)。   First, the operator scans the liver of the subject and selects a cross section to be analyzed (S71). Next, the ROI to be analyzed is designated (S72). Next, a standard deviation σ necessary for the evaluation function is obtained. At this time, a method of separately specifying the ROI for obtaining the standard deviation σ by the operator (S73), and calculating the standard deviation σ in advance from the echo signal of the entire image at that time and from the data in the ROI to be analyzed, It is possible to select the method (S74) by which this value is called. Next, actual analysis is performed (S75), and the analysis result is displayed on the display unit (S76). At this time, the threshold value D takes an arbitrary value, but by changing this threshold value D, it is not similar to the speckle pattern, that is, the degree of recognition as a structure changes. The value of the threshold value D is changed according to the analysis result, and recalculation is performed (S77). The analysis ends when a desired image is obtained as a result of repeated calculations (S78).

<精度向上のための種々のアイデア…その1>
次に、本解析演算の精度を向上させるための第一手法について説明する。
<Various ideas for improving accuracy ... 1>
Next, a first method for improving the accuracy of the analysis calculation will be described.

本解析を行う際、操作者は解析を始める旨をシステムに入力することで、本発明の超音波診断装置は、専用の送受信条件に変化する。これは、以下のような目的を達成するためである:
[1]取得データのサンプル数増大による解析精度向上…解析は統計的性質を利用するため、エコーデータのサンプル数は多い方がよい。しかし単に送受信回数を増やすのみでは、同じ情報を持つエコー信号を取るばかりで、実質的な情報量の増大にはならない。本目的を達成するために、送受信の走査線密度は、通常の診断時のそれより多くなる、例えば2倍、4倍となる。もしくは、同一走査線に対して、周波数の異なる送信条件にて複数回の超音波送受信を行う。
When performing this analysis, the operator inputs to the system that the analysis is started, so that the ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention changes to dedicated transmission / reception conditions. This is to achieve the following objectives:
[1] Improvement in analysis accuracy by increasing the number of samples of acquired data: Since analysis uses statistical properties, it is better that the number of samples of echo data is large. However, simply increasing the number of transmissions / receptions only takes an echo signal having the same information, and does not increase the substantial amount of information. In order to achieve this object, the scanning line density for transmission / reception is larger than that during normal diagnosis, for example, twice or four times. Alternatively, ultrasonic transmission / reception is performed a plurality of times on the same scanning line under different transmission conditions.

上記の処理は、フレームレート低下によるリアルタイム観察能力の低下につながるため、解析直前までは、通常の走査線条件でシステムは稼働し、解析開始のタイミング(操作者が指示するなど)で、本送受信条件に変化するようになっている。   Since the above processing leads to a decrease in real-time observation capability due to a decrease in frame rate, until the time immediately before analysis, the system operates under normal scanning line conditions, and this transmission / reception is performed at the timing of analysis start (such as an instruction from the operator) It changes to the conditions.

[2]高周波帯域でのS/N比向上…超音波の基本性質上、高周波帯域で送受信を行う方が解像度は高く、空間的な情報量は多いと言える。その一方、高周波数では音波の減衰が大きく、深部領域まで受信信号が取得できないという問題が生じる。これを解決するために、同一走査線での同一の送受信数が増大し、RF信号レベルで加算平均処理が行われる。例えば2回の同一受信RFデータの加算平均処理を施すと、ランダムノイズは低減し定常なエコー信号振幅レベルは約6dB増加する。この手法も前記[1]と同様に、走査線密度の増大はフレームレート低下によるリアルタイム観察能力の低下につながるため、解析直前までは、通常の走査線条件でシステムは稼働し、解析開始のタイミング(操作者が指示するなど)で、本送受信条件に変化するようになっている。   [2] Improvement in S / N ratio in the high frequency band: It can be said that transmission and reception in the high frequency band has higher resolution and more spatial information because of the basic properties of ultrasonic waves. On the other hand, the sound wave is greatly attenuated at a high frequency, and there arises a problem that the received signal cannot be acquired up to the deep region. In order to solve this problem, the same number of transmissions / receptions on the same scanning line is increased, and the averaging process is performed at the RF signal level. For example, when the averaging process is performed twice on the same received RF data, the random noise is reduced and the steady echo signal amplitude level is increased by about 6 dB. In this method, as in the above [1], an increase in scanning line density leads to a decrease in real-time observation capability due to a decrease in frame rate. Therefore, until just before the analysis, the system operates under normal scanning line conditions, and the analysis start timing. The transmission / reception conditions are changed according to instructions from the operator.

[3]信号飽和の回避…大きな散乱係数をもつ媒体などが存在すると、受信信号は飽和してしまう場合がある。また操作者が装置上のゲイン設定などを誤ると、同様に受信信号飽和が起こる。信号が飽和すると、信号の統計量が変わり誤った解析結果を提示してしまう危険性が生じる。本システムにおいては、受信信号の取り得る最大値の情報を基に、図1に示す信号解析ユニット26は、超音波受信ユニット22の信号レベルを監視し、最大値に至る信号が発生した場合(或いは、それに近い値が発生した場合)、解析を中止し、操作者に再計測を促すメッセージを表示する。   [3] Avoiding signal saturation: If there is a medium having a large scattering coefficient, the received signal may be saturated. Further, if the operator makes a mistake in the gain setting on the apparatus, the reception signal saturation similarly occurs. When the signal is saturated, there is a risk that the statistics of the signal change and an incorrect analysis result is presented. In this system, the signal analysis unit 26 shown in FIG. 1 monitors the signal level of the ultrasonic reception unit 22 based on the information on the maximum value that the received signal can take, and a signal that reaches the maximum value is generated ( Alternatively, if a value close to that occurs, the analysis is stopped and a message prompting the operator to remeasure is displayed.

[4]複数フレームに対する解析…信号解析ユニット26には複数フレーム分のRFデータを保管するメモリが具備され、図8に示すように、近傍(x,y)に加えて複数フレームz方向の情報を加味し、3次元的な近傍に対して前述の解析処理(コヒーレントフィルタ処理)を施すことも可能である。この場合、z方向の信号の情報量を増やすためには、プローブを動かすことで生体内のスキャン面を経時的に変化させることが望ましいが、我々の検討では、例えプローブを意図的に動かさなくとも、操作者の微小な動きあるいは被験者の心拍、呼吸といった動きによって、エコー信号の情報が経時的に変化することが確認され、上記複数フレームによる解析により、本手法の解析精度が向上する。   [4] Analysis for a plurality of frames The signal analysis unit 26 is provided with a memory for storing RF data for a plurality of frames. As shown in FIG. In consideration of the above, it is also possible to perform the above-described analysis processing (coherent filter processing) on a three-dimensional neighborhood. In this case, in order to increase the amount of signal information in the z direction, it is desirable to change the scan surface in the living body over time by moving the probe. However, in our study, the probe is not moved intentionally. In both cases, it is confirmed that the information of the echo signal changes with time due to the minute movement of the operator or the heartbeat and breathing of the subject, and the analysis accuracy of the present technique is improved by the analysis by the plurality of frames.

<その他の機能>
[5]解析領域の表示・非表示…解析結果の画像は、スペックルパタンから構造物という特徴量が抽出され、新たな情報として診断に利用されることを目的とするが、それでもなお解析前のエコー像を再確認したいという状況も発生する。解析前の診断画像の情報は、図1の信号解析ユニット26が記憶するか、あるいは一旦、記憶媒体28に記録されることで保持され、解析後であっても入力装置を使った操作者の呼び出し指令で、モニター14に表示することが可能となる。その際の表示形態としては、並列表示、重畳表示、あるいはボタン入力などで交互に入れ替わるような表示が可能となっている。
<Other functions>
[5] Display / non-display of analysis area: The analysis result image is intended to be used as a new information for diagnosis by extracting the feature quantity of the structure from the speckle pattern. There is also a situation where it is desired to reconfirm the echo image. The information of the diagnostic image before analysis is stored by the signal analysis unit 26 of FIG. 1 or once recorded in the storage medium 28, and is retained by the operator using the input device even after analysis. It can be displayed on the monitor 14 by the call command. As a display form at that time, it is possible to perform a display such as a parallel display, a superimposed display, or a display that is alternately switched by a button input or the like.

[6]解析領域の拡大…本発明の超音波診断装置では、解析領域として指定されたROIの部分を、解析前、解析時、あるいは解析後に拡大して表示することが可能となっている。一般的に、画像生成回路で処理される診断画像の情報は、表示部にテレビフォーマットとして表示される画素数よりも多い。よって、この場合の拡大表示とは、単に写真などを拡大するのとは異なり、ROI内の表示される情報量自体が増える結果となる。さらに、前述のように本発明による送受信制御法(アイデア[1])では、走査線密度も従来法に比べて密となっているため、この拡大表示は、診断画像の精査を行う場合などに有利となる。   [6] Expansion of analysis area: In the ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention, the ROI portion designated as the analysis area can be enlarged and displayed before analysis, during analysis, or after analysis. In general, the information of the diagnostic image processed by the image generation circuit is larger than the number of pixels displayed as a television format on the display unit. Therefore, the enlarged display in this case is different from simply enlarging a photograph or the like, resulting in an increase in the amount of information displayed in the ROI itself. Further, as described above, in the transmission / reception control method (idea [1]) according to the present invention, the scanning line density is denser than that of the conventional method. It will be advantageous.

<精度向上のための種々のアイデア…その2>
次に、本解析演算の精度を向上させるための第二手法について説明する。
<Various ideas for improving accuracy ... 2>
Next, a second method for improving the accuracy of the analysis calculation will be described.

診断画像から組織性状を定量化しようとする場合、画像の局所領域を「標本(サンプル)」として解析するのが一般的である。なぜならば、診断画像には組織の領域の他に、血管、臓器境界、胆嚢などが含まれており、これらを含んだまま解析するのは誤差を大きくする結果を生んでしまうからである。   When attempting to quantify tissue properties from a diagnostic image, it is common to analyze the local region of the image as a “sample”. This is because the diagnostic image includes blood vessels, organ boundaries, gallbladder, and the like in addition to the tissue region, and analysis with these included results in increasing the error.

このように、画像の限られた一部(標本)から母集団を推定する手法として、「検定」という統計的手法がよく知られる。これは、母集団の性質について1つの仮説を立て、標本の性質を調べることによって、この仮説を棄却するか否かを判定するという手法である。   As described above, a statistical method called “test” is well known as a method for estimating a population from a limited part (sample) of an image. This is a method of determining whether to reject this hypothesis by making one hypothesis on the property of the population and examining the property of the sample.

肝臓の組織診断を例にとれば次のようである。   Taking liver tissue diagnosis as an example, it is as follows.

まず、肝臓(母集団)が正常であると仮説を立てる。正常な肝臓から得られるエコー信号の振幅の集合は、前述したようにレイリー分布に従うことが知られている。従って、取り出した標本がこの仮説が当てはまるか否かを判定するのが検定という手法である。   First, a hypothesis is made that the liver (population) is normal. A set of amplitudes of echo signals obtained from a normal liver is known to follow a Rayleigh distribution as described above. Therefore, it is a technique called a test to determine whether or not this hypothesis applies to a sample that has been taken out.

一般に、検定には、χ検定、t検定、F検定など様々な方法があるが、その手法自体は既に広く知られているため、その詳細についてはここでは省略する。 In general, there are various methods such as χ 2 test, t test, and F test. However, since the method itself is already widely known, its details are omitted here.

しかしながら、上記組織正常診断にこれらの検定を利用しようとした場合、以下の問題が生じることになる。   However, when trying to use these tests for the normal tissue diagnosis, the following problems arise.

それは、上記組織正常診断においては、母集団に相当する「正常な組織」の統計量が直接的に得られないということである。この統計量は、「肝硬変の患者が正常な肝臓だった場合の平均値、或いは分散値」を意味しており、この値を肝硬変の患者(肝硬変の疑いのある患者)から取得することは不可能である。また、この値は、正常な肝臓を持つ別の被検体(人体)のエコー信号から求めた平均値、分散値では意味をなさない。なぜなら、これらの統計量は超音波の照射音圧やゲイン設定によって変化するからである。この問題は、たとえ診断装置の設定を同一にしたとしても、前記値が被検体の生体減衰の違いなどで変わるために、問題の解決にはならない。   That is, in the normal tissue diagnosis, the statistic of “normal tissue” corresponding to the population cannot be obtained directly. This statistic means “average value or variance when patients with cirrhosis are normal liver”, and it is not possible to obtain this value from patients with cirrhosis (patients with suspected cirrhosis). Is possible. In addition, this value does not make sense with an average value or a variance value obtained from an echo signal of another subject (human body) having a normal liver. This is because these statistics vary depending on the ultrasonic irradiation sound pressure and gain setting. This problem cannot be solved even if the setting of the diagnostic apparatus is the same because the value changes due to a difference in biological attenuation of the subject.

そこで、本発明においては、現在診断中の被検体から、「正常組織」の統計量として相応しい局所領域を抽出して、これを母集団の統計量(分散値σ、標準偏差σ)として利用する手法をとる。 Therefore, in the present invention, a local region suitable for the statistic of “normal tissue” is extracted from the subject currently being diagnosed, and this is used as the statistic of the population (dispersion value σ 2 , standard deviation σ). Take the technique.

以下、この手法について説明する。   Hereinafter, this method will be described.

図9は、肝硬変と診断された肝臓のエコー信号を基に、診断画像と同様な空間配置(図8参照)を行ったものから算出した分散値σを示す前記肝臓の解析結果である。以下に図中A,Bの曲線の解析手法を説明する。 FIG. 9 is an analysis result of the liver showing the variance value σ 2 calculated from the spatial arrangement (see FIG. 8) similar to the diagnostic image based on the echo signal of the liver diagnosed as cirrhosis. A method for analyzing the curves A and B in the figure will be described below.

A:まず、図10に示すように、サンプルを取るための一定サイズの小領域R01を設定し、その位置を少しずつずらしながらその平均値μ、分散σ を計算し、この分散値σ を表示したものが、図9に示す曲線Aである。
B:次に、上記の平均値μを、以下の式に代入して分散σ を求めたのが、曲線Bである。
σ =(4/π―1)μ …(1)
上記式(1)は、サンプルの確率密度分布が「レイリー分布に従う」という仮定が成り立つときのみ有効である。従って、仮にサンプルが非レイリー分布の場合には、この式(1)は成立しない。
A: First, as shown in FIG. 10, a small region R01 of a certain size for taking a sample is set, and its average value μ and variance σ 1 2 are calculated while gradually shifting the position, and this variance value σ 1 2 that displays a is a curve a shown in FIG.
B: Next, the average value μ of the above that determined the variance sigma 2 2 is substituted in the following equation, a curve B.
σ 2 2 = (4 / π−1) μ (1)
The above equation (1) is valid only when the assumption that the probability density distribution of the sample “follows the Rayleigh distribution” holds. Therefore, if the sample has a non-Rayleigh distribution, this equation (1) does not hold.

図9から明らかなように、同図における区間(1)の範囲では、両者の値はほぼ一致している。このことから、区間(1)においては式(1)を用いて計算した分散値σ と実際に求めた分散値σ がほぼ一致するものであろうと予測することができる。従って、この区間(1)においては、サンプルの確率密度分布はレイリー分布にほぼ従うものと判断することができる。 As is clear from FIG. 9, the values in the section (1) in FIG. From this, in the section (1), it can be predicted that the variance value σ 2 2 calculated using the formula (1) and the variance value σ 1 2 actually obtained will almost coincide. Therefore, in this section (1), it can be determined that the probability density distribution of the sample substantially follows the Rayleigh distribution.

一方、区間(2)の範囲においては両者の値は大きく異なっている。これは、式(1)が成り立っていないことを示している。従って、この区間(2)においては、サンプルの確率密度分布が非レイリー分布である可能性が強いと判断することができる。   On the other hand, in the range of the section (2), both values are greatly different. This indicates that Expression (1) does not hold. Therefore, in this section (2), it can be determined that there is a strong possibility that the probability density distribution of the sample is a non-Rayleigh distribution.

ここで重要なのは、区間(1)のような範囲が局所的にでも見つかるという事実である。このように、肝硬変と診断される組織領域内であっても、サンプルの位置を変えながら探索することで、レイリー分布に従う小領域を見つけることが可能となる。   What is important here is the fact that a range such as section (1) is found even locally. Thus, even within a tissue region diagnosed as cirrhosis, it is possible to find a small region according to the Rayleigh distribution by searching while changing the position of the sample.

本発明では、上述の手法によりレイリー分布と似た分散値を持つサンプルを探索し(図11参照)、この分散値を母集団の分散σ をとし、且つその近傍の解析領域内の分散値をσ とした上で、両者の値から検定を行う。このように、「擬似的な母集団の分散」を探索によって得ることが本発明の特徴である。 In the present invention, a sample having a variance value similar to the Rayleigh distribution is searched by the above-described method (see FIG. 11), and this variance value is set as the population variance σ 0 2 and the variance in the analysis region in the vicinity thereof. in terms of the values it was sigma 1 2, performs test from both values. Thus, it is a feature of the present invention that “pseudo population distribution” is obtained by searching.

前述のように、検定の手法そのものはいくつかの種類があり、既に広く行われる手法であるため、ここではその記載を省略することにする。また、ここでの「検定」とは、広く解釈すれば、「サンプルがレイリー分布を示すか否か」を判断する判断方法であり、特に厳密な検定方法を用いなくとも良い。例えば、上記σ とσ との比が2倍以上であれば棄却するといった方法であってもよい。 As described above, there are several types of test methods themselves, and since these are already widely used, the description thereof will be omitted here. Further, the “test” here is a judgment method for judging “whether or not the sample shows the Rayleigh distribution”, if interpreted broadly, and it is not necessary to use a particularly strict test method. For example, it may be a method of rejecting if the ratio of σ 1 2 and σ 2 2 is twice or more.

いずれにせよ、検定の結果、もし仮説が棄却されれば、その領域は「非レイリー」であるとして判断されることになる。   In any case, if the hypothesis is rejected as a result of the test, the region is judged to be “non-Rayleigh”.

<CFARへの適用>
本発明の前記手法は、所謂、Constant False Alarm Rate処理(CFAR処理)に応用することも可能である。このCFARとは、超音波診断装置と原理が類似しているレーダーの技術でよく知られている手法である。
<Application to CFAR>
The method of the present invention can also be applied to so-called Constant False Alarm Rate processing (CFAR processing). This CFAR is a technique well known in the radar technology whose principle is similar to that of an ultrasonic diagnostic apparatus.

以下にその原理を簡単に説明する。   The principle will be briefly described below.

図12は、レーダーに表示された信号を例に示している(このようにビデオ輝度信号に対して行うCFAR処理はLOG/CFAR処理と呼ばれるが、ここでは単にCFAR処理と称す。)。本例においては、雲に代表される散乱物の中に飛行機に代表される信号が3個含まれている。   FIG. 12 shows an example of a signal displayed on the radar (the CFAR processing performed on the video luminance signal is called LOG / CFAR processing, but is simply called CFAR processing here). In this example, three signals typified by airplanes are included in scatterers typified by clouds.

本例においては抽出すべき点は明白であるが、輝度情報として表示された場合、上記散乱物の影響でこの抽出物が見にくくなる場合がある。そこで、この散乱物を除くために、あるしきい値以下を表示させない、所謂ゲイン調節が行われることになる。   In this example, the point to be extracted is clear, but when it is displayed as luminance information, the extract may be difficult to see due to the influence of the scatterers. Therefore, in order to remove the scattered matter, so-called gain adjustment that does not display a threshold value or less is performed.

しかしながら、本例のような場合、仮に同図に示すT1をしきい値とすれば、点Cは抽出されないことになる。また、同図に示すT2をしきい値とすると、点Cは表示されるが、代わりに点A付近の散乱物が視認されることになる。そこで、このような場合には、さらにCFAR処理が行われることになる。   However, in the case of this example, if T1 shown in the figure is used as a threshold value, the point C is not extracted. Further, when T2 shown in the figure is a threshold value, a point C is displayed, but a scattered object near the point A is visually recognized instead. Therefore, in such a case, further CFAR processing is performed.

このCFAR処理とは、ある点Xに対して、その点自身を除いた近傍の信号の平均値をこの点Xから減算し、その後改めて表示のしきい値を設定する処理のことを言う。   The CFAR processing is processing for subtracting an average value of signals in the vicinity of a certain point X excluding the point from the point X, and then setting a display threshold again.

図12に示すレーダーに表示された信号にこのCFAR処理を施すと、図13のような結果となる。同図から明らかなように、このCFAR処理を施すことにより散乱物の全体の傾きは除去され、点A〜Cを抽出するためのしきい値T3を容易に設定することが可能になる。   When this CFAR process is performed on the signal displayed on the radar shown in FIG. 12, the result shown in FIG. 13 is obtained. As can be seen from the figure, by applying this CFAR process, the entire slope of the scatterer is removed, and the threshold value T3 for extracting the points A to C can be easily set.

以上に説明したものが、所謂CFAR処理である。   What has been described above is so-called CFAR processing.

既に、このCFARを用いて肝臓の病変部位が比較的良好に抽出できたという論文報告もあるが、CFARは、抽出すべき点が疎らに存在する場合に良好に行えるものであり、抽出すべき点が密に存在する場合、すなわち進行した肝硬変などを想定した場合には、理論的にうまくいかないことが解っている。なぜなら、上記「近傍の平均値」には散乱物のみでなく隣接した抽出点も含まれるので、もはや非レイリー性を示すことになる(図14参照)。従って、このような場合、減算結果は過小評価となる。   There is already a paper report that the lesion of the liver could be extracted relatively well using this CFAR, but the CFAR can be performed well when there are sparse points to be extracted. It is understood that if dots are densely present, that is, if advanced cirrhosis is assumed, it will not work theoretically. This is because the “average value in the vicinity” includes not only scatterers but also adjacent extraction points, so that it no longer shows non-Rayleigh properties (see FIG. 14). Therefore, in such a case, the subtraction result is underestimated.

従って、このような場合には、本手法を用いて近傍のレイリー分布を呈する領域を探索し、そこから求めた平均値を用いることで、前述の抽出物が疎な場合と同程度の精度を保つことができる。   Therefore, in such a case, by using this method to search for a region exhibiting a nearby Rayleigh distribution and using the average value obtained therefrom, the same degree of accuracy as in the case where the aforementioned extract is sparse can be obtained. Can keep.

<判断結果の提示方法>
上記の判定法によって棄却された部分は正常組織でない可能性が高い。そこで、本例では、この部分の断層像を表示し、棄却されなかった部分は、例えば輝度値を0として黒く表示することにする。このような手法により、疾患部位の可能性がある部分を強調して表示することができる。
<Presentation method of judgment results>
There is a high possibility that the portion rejected by the above judgment method is not a normal tissue. Therefore, in this example, the tomographic image of this portion is displayed, and the portion that has not been rejected is displayed in black with a luminance value of 0, for example. By such a technique, it is possible to highlight and display a portion that may be a disease site.

この変形例としては、例えばBモード白黒輝度画像において、上記棄却された領域を赤色などに彩色表示するという強調表示方法も考えられる。   As a modified example, for example, an emphasis display method in which the rejected area is displayed in red or the like in a B-mode monochrome luminance image can be considered.

また、以上に述べた疾患の強調表示画像が得られた後も、元のBモード断層像を観察できれば、解析結果の確認やオリジナルの組織性状を確認するのに便利である。   Further, if the original B-mode tomographic image can be observed even after the above-described disease highlight display image is obtained, it is convenient for confirming the analysis result and confirming the original tissue properties.

そこで、本発明では、前記解析結果の強調表示画像と元のBモード断層像は、操作者の指示(例えばボタン操作)によって切り替え表示が可能に構成するものとする。また、並列して1画面に同時に表示することも可能とする。   Therefore, in the present invention, the highlighted display image of the analysis result and the original B-mode tomographic image are configured to be switchable and displayed by an operator's instruction (for example, button operation). In addition, it is possible to display simultaneously on one screen in parallel.

<統計量の表示>
また、本発明では、上記の手法で得られた母集団の分散値σ 、或いは関心領域の分散値σ 、若しくはその平方根(標準偏差)、さらにはその平均値μは表示部に表示することが可能に構成するものとする。
<Display statistics>
In the present invention, the variance value σ 0 2 of the population obtained by the above method, the variance value σ 1 2 of the region of interest, or its square root (standard deviation), and the average value μ thereof are displayed on the display unit. It shall be comprised so that a display is possible.

<確率密度曲線の表示>
本発明では、前述の解析により得られた平均値、分散値等、各領域のサンプルデータは、言うまでもなく図16に示したような確率密度分布で表示されるものとする。さらに、本発明では、解析後に操作者が指定した画像上の1点あるいは局所領域についての確率密度曲線を別画面にて表示することも可能である。
<Display of probability density curve>
In the present invention, it is assumed that the sample data of each region such as the average value and the variance value obtained by the above-described analysis is displayed as a probability density distribution as shown in FIG. Furthermore, in the present invention, it is also possible to display a probability density curve for one point or local region on the image designated by the operator after analysis on a separate screen.

11…装置本体
12…超音波プローブ
13…入力装置
14…モニター
21…超音波送信ユニット
22…超音波受信ユニット
23…Bモード処理ユニット
24…ドプラ処理ユニット
25…画像再生回路画像メモリ
26…信号解析ユニット
27…制御プロセッサ(CPU)
28…記憶媒体
29…その他のインターフェース
41…領域
51…正常な肝臓から反射されるエコー信号の輝度値の確率密度分布
52…繊維化構造が増加した肝臓から反射されるエコー信号の輝度値
の確率密度分布
P…被検体
T1…しきい値
T2…しきい値
T3…点A〜Cを抽出するためのしきい値
DESCRIPTION OF SYMBOLS 11 ... Main body 12 ... Ultrasonic probe 13 ... Input device 14 ... Monitor 21 ... Ultrasonic transmission unit 22 ... Ultrasonic reception unit 23 ... B-mode processing unit 24 ... Doppler processing unit 25 ... Image reproduction circuit Image memory 26 ... Signal analysis Unit 27: Control processor (CPU)
28 ... Storage medium 29 ... Other interface 41 ... Area 51 ... Probability density distribution 52 of echo signal reflected from normal liver 52 ... Probability of brightness value of echo signal reflected from liver with increased fibrosis structure Density distribution P ... subject T1 ... threshold value T2 ... threshold value T3 ... threshold value for extracting points A to C

Claims (6)

被検体に超音波パルスを照射することにより断層像を得る超音波診断装置において、前記パルスのエコー信号のあるサンプル領域から第1の統計量を演算する手段と、
前記演算するサンプルの近傍に存在する別のエコー信号から、前記エコー信号の振幅値がレイリー分布に従う統計量を有する領域を探索する手段と、
前記探索した領域から、第2の統計量を演算する手段と、
前記第1、第2の統計量を利用して、前記サンプル領域の前記エコー信号がレイリー分布に従うという仮説を検定する検定処理を行う手段と、
前記検定によって得られた結果を用いて、前記サンプル領域の組織性状の重症度を判定する手段と、
前記判定した結果を表示部に画像あるいは数値表示する機能とを具備したことを特徴とする超音波診断装置。
In an ultrasonic diagnostic apparatus that obtains a tomographic image by irradiating an object with an ultrasonic pulse, means for calculating a first statistic from a sample region having an echo signal of the pulse;
Means for searching a region where the amplitude value of the echo signal has a statistic according to the Rayleigh distribution from another echo signal existing in the vicinity of the sample to be calculated;
Means for calculating a second statistic from the searched area;
Means for performing a test process for testing a hypothesis that the echo signal of the sample region follows a Rayleigh distribution using the first and second statistics;
Means for determining the severity of tissue properties of the sample region using the results obtained by the test;
An ultrasonic diagnostic apparatus comprising a function of displaying an image or a numerical value on the display unit on the determined result.
被検体に超音波パルスを照射することにより断層像を得る超音波診断装置において、前記パルスのエコー信号のあるサンプル領域から第1の統計量を演算する手段と、
前記演算するサンプルの近傍に存在する別のエコー信号から、前記エコー信号の振幅値がレイリー分布に従う統計量を有する領域を探索する手段と、
前記探索した領域から第2の統計量を演算する手段と、
前記第2の統計量を利用して、前記サンプル領域にCFAR処理を施す演算手段と、
前記CFAR処理の結果を表示する表示手段とを具備したことを特徴とする超音波診断装置。
In an ultrasonic diagnostic apparatus that obtains a tomographic image by irradiating an object with an ultrasonic pulse, means for calculating a first statistic from a sample region having an echo signal of the pulse;
Means for searching a region where the amplitude value of the echo signal has a statistic according to the Rayleigh distribution from another echo signal existing in the vicinity of the sample to be calculated;
Means for calculating a second statistic from the searched area;
Computing means for performing CFAR processing on the sample area using the second statistic;
An ultrasonic diagnostic apparatus comprising: display means for displaying a result of the CFAR process.
前記演算するサンプルの近傍に存在する別のエコー信号から前記エコー信号の振幅値がレイリー分布に従う統計量を有する領域を探索する手段は、前記近傍のエコー信号サンプルから得られた平均値μを、レイリー分布を仮定して算出された分散値σ と、前記サンプルから直接計算した分散値σ を比較し、両者の比が1に近いサンプルを探す手段であることを特徴とする請求項2記載の超音波診断装置。 The means for searching for a region having a statistic in which the amplitude value of the echo signal is in accordance with the Rayleigh distribution from another echo signal existing in the vicinity of the sample to be calculated includes the average value μ obtained from the echo signal sample in the vicinity, The variance value σ 2 2 calculated on the assumption of the Rayleigh distribution is compared with the variance value σ 2 2 directly calculated from the sample, and the means for searching for a sample whose ratio is close to 1 is provided. Item 3. The ultrasonic diagnostic apparatus according to Item 2. 前記σ ,σ を各々の値を表示部に表示する表示手段をさらに具備したことを特徴とする請求項3に記載の超音波診断装置。 The ultrasonic diagnostic apparatus according to claim 3, further comprising display means for displaying each value of the σ 1 2 and σ 2 2 on a display unit. 被検体に超音波パルスを照射することにより断層像を得る超音波診断装置において、表示診断画像に解析領域をユーザによって指定することが可能な機能と、
前記解析領域の統計量を演算する演算機能と、
前記解析領域に対応する前記σ,σを各々の値を表示部に表示する機能とを具備したことを特徴とする請求項3に記載の超音波診断装置。
In an ultrasonic diagnostic apparatus that obtains a tomographic image by irradiating an object with an ultrasonic pulse, a function that allows a user to specify an analysis region in a displayed diagnostic image;
A calculation function for calculating a statistic of the analysis region;
The ultrasonic diagnostic apparatus according to claim 3, further comprising a function of displaying each value of the σ 1 and σ 2 corresponding to the analysis region on a display unit.
被検体に超音波パルスを照射することにより超音波画像を得る超音波診断装置において、前記被検体部位に基づく受信信号の第1のサンプル領域から第1の統計量を演算する手段と、
前記被検体部位に基づく受信信号のうち所定のサンプル領域に対して、レイリー分布を仮定して求められた分散値σ 、前記サンプル領域の受信信号から求められた分散値σ との比較に基づいて、所定のサンプル領域がレイリー分布に従う統計量を有するか否かを判定する判定手段と、
前記判定手段による判定に基づいて、レイリー分布に従う統計量を有する所定のサンプル領域を第2のサンプル領域として探索する探索手段と、
前記第2の領域に基づいて第2の統計量を演算する手段と、
前記第2の統計量を利用して、前記受信信号に対してCFAR処理を施す演算手段と、
前記CFAR手段の結果を表示する表示手段と、
を具備したことを特徴とする超音波診断装置。
Means for calculating a first statistic from a first sample region of a received signal based on the subject region, in an ultrasonic diagnostic apparatus for obtaining an ultrasonic image by irradiating the subject with an ultrasonic pulse;
A variance value σ 1 2 obtained by assuming a Rayleigh distribution for a predetermined sample region of the received signal based on the subject region, and a variance value σ 2 2 obtained from the received signal in the sample region A determination means for determining whether the predetermined sample region has a statistic according to the Rayleigh distribution based on the comparison;
Search means for searching a predetermined sample area having a statistic according to the Rayleigh distribution as a second sample area based on the determination by the determination means;
Means for calculating a second statistic based on the second region;
Computing means for performing CFAR processing on the received signal using the second statistic;
Display means for displaying the result of the CFAR means;
An ultrasonic diagnostic apparatus comprising:
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Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9435881B2 (en) 2012-08-28 2016-09-06 Canon Kabushiki Kaisha Object information acquisition apparatus, display method, and storage medium
US9442187B2 (en) 2012-08-28 2016-09-13 Canon Kabushiki Kaisha Object information obtaining apparatus, display method, and storage medium
JP2017093930A (en) * 2015-11-27 2017-06-01 ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー Ultrasonic diagnostic apparatus and control program for the same
US10111582B2 (en) 2014-05-02 2018-10-30 Kowa Company, Ltd. Image processing device and method to identify disease in an ocular fundus image
US10595817B2 (en) 2012-05-25 2020-03-24 Fujifilm Corporation Ultrasound diagnostic device, ultrasound diagnostic method and ultrasound diagnostic program storage medium
US10874375B2 (en) 2010-06-30 2020-12-29 Fujifilm Corporation Ultrasound diagnostic device and ultrasound diagnostic method
JP2022542356A (en) * 2019-08-01 2022-10-03 无錫海斯凱尓医学技術有限公司 Ultrasonic signal processing method, device, equipment and storage medium

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11313822A (en) * 1998-03-20 1999-11-16 General Electric Co <Ge> Three-dimensional imaging system, and method and device for following movement of scanning plane
JP2000126181A (en) * 1998-10-27 2000-05-09 Mitani Sangyo Co Ltd Method for extracting and treating tumor

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11313822A (en) * 1998-03-20 1999-11-16 General Electric Co <Ge> Three-dimensional imaging system, and method and device for following movement of scanning plane
JP2000126181A (en) * 1998-10-27 2000-05-09 Mitani Sangyo Co Ltd Method for extracting and treating tumor

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
JPN6013010685; 山口匡 他: '硬変肝画像中の組織散乱体情報による病変進行度評価の検討' 電子情報通信学会技術研究報告. US, 超音波 97(135), 19970624, 1-8 *
JPN6013010687; G. Georgiou et al.: 'Unsupervised segmentation of RF echo into regions with different scattering characteristics' IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics and Frequency Control Volume: 45, Issue: 3, 199805, Pages: 779-787 *

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10874375B2 (en) 2010-06-30 2020-12-29 Fujifilm Corporation Ultrasound diagnostic device and ultrasound diagnostic method
US10595817B2 (en) 2012-05-25 2020-03-24 Fujifilm Corporation Ultrasound diagnostic device, ultrasound diagnostic method and ultrasound diagnostic program storage medium
US9435881B2 (en) 2012-08-28 2016-09-06 Canon Kabushiki Kaisha Object information acquisition apparatus, display method, and storage medium
US9442187B2 (en) 2012-08-28 2016-09-13 Canon Kabushiki Kaisha Object information obtaining apparatus, display method, and storage medium
US10111582B2 (en) 2014-05-02 2018-10-30 Kowa Company, Ltd. Image processing device and method to identify disease in an ocular fundus image
JP2017093930A (en) * 2015-11-27 2017-06-01 ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー Ultrasonic diagnostic apparatus and control program for the same
JP2022542356A (en) * 2019-08-01 2022-10-03 无錫海斯凱尓医学技術有限公司 Ultrasonic signal processing method, device, equipment and storage medium
JP7349202B2 (en) 2019-08-01 2023-09-22 无錫海斯凱尓医学技術有限公司 Ultrasonic signal processing method, device, equipment and storage medium

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