JP2012210316A - 超音波診断装置及びその制御プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】体脂肪に関して容易に診断を行なうことができる超音波診断装置を提供する。
【解決手段】被検体に対して送信された超音波のエコー信号に基づく超音波画像ＵＧを表示する超音波診断装置であって、前記エコー信号に対してマルチフラクタル解析を行なうマルチフラクタル解析部と、体脂肪情報とマルチフラクタルの解析結果との対応情報に基づいて、前記マルチフラクタル解析部で得られた解析結果に対応する前記体脂肪情報として脂肪含有率、脂肪量、脂肪面積などの値の表示ＦＧを表示させる表示制御部と、を備えたことを特徴とする。
【選択図】図７

Description

本発明は、エコー信号に対してマルチフラクタル解析を行なう超音波診断装置及びその制御プログラムに関する。

超音波診断装置では、被検体に送信された超音波のエコー信号に基づいて作成された超音波画像をリアルタイムで観察することができる。このような超音波診断装置においては、超音波画像を観察して、様々な診断が行なわれる。例えば、特許文献１には、超音波画像に基づいて脂肪肝の診断を行なうことが記載されている。

上記特許文献１にも記載されているように、脂肪肝の場合、一般的に肝細胞内への多数の脂肪滴により音響インピーダンスの異なる反射面ができると考えられ、これによりＢモード画像の輝度が上昇する。また、肝細胞に沈着した脂肪による超音波の散乱により、深部になるほど超音波の減衰によって輝度が低下する場合もある。従って、このような傾向がないか超音波画像を観察して脂肪肝の診断を行なうが、超音波画像のみでは、脂肪肝であるか否かの判定は困難な場合もある。

一方、例えばＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ）装置においては、ＭＲスペクトロスコピー（ＭＲ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ、ＭＲＳ）の手法や脂肪抽出画像に基づいて、脂肪含有率、脂肪含有量、脂肪面積などを求めることができるようになっている。また、Ｘ線ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）装置においても、ＣＴ値に基づいて脂肪含有量又は脂肪含有率などを求めることができるようになっている（例えば、非特許文献１参照）。

特開２０１０−２３３８５９号公報（第３頁、段落［０００４］）

「消化器科」、１９８６年、第５巻、第２号、ｐ．１５１〜ｐ．１５２

しかし、ＭＲＩ装置やＸ線ＣＴ装置は、超音波診断装置よりもリアルタイム性の点で劣っている。従って、リアルタイム性に優れた超音波診断装置において、脂肪含有率、脂肪含有量、脂肪面積などの体脂肪情報を表示させることができ、体脂肪に関して容易に診断を行なうことができる超音波診断装置が望まれている。

上述の課題を解決するためになされた発明は、被検体に対して送信された超音波のエコー信号に基づく超音波画像を表示する超音波診断装置であって、前記エコー信号に対してマルチフラクタル解析を行なうマルチフラクタル解析部と、体脂肪情報とマルチフラクタルの解析結果との対応情報に基づいて、前記マルチフラクタル解析部で得られた解析結果に対応する前記体脂肪情報を表示させる表示制御部と、を備えたことを特徴とする超音波診断装置である。

上記観点の発明によれば、超音波診断装置において前記体脂肪情報が表示され、体脂肪に関して診断が容易である。

本発明に係る超音波診断装置の実施形態の概略構成の一例を示すブロック図である。 図１に示す超音波診断装置における制御部の構成を示すブロック図である。 第一実施形態の超音波診断装置の作用を示すフローチャートである。 マルチフラクタル解析を行なう対象となる関心領域が設定された表示部を示す図である。 マルチフラクタル解析によって得られた特異性スペクトルの一例を示す図である。 インデックスと体脂肪情報との対応情報を示す図である。 体脂肪情報が表示された表示部を示す図である。 第一実施形態の変形例において、色画像を有する超音波画像が表示された表示部を示す図である。 第二実施形態における制御部の構成を示すブロック図である。 第二実施形態における複数音線のエコー信号の結合を説明する図である。 エコー信号の結合をさらに詳細に説明する図である。 第二実施形態の変形例における複数音線のエコー信号の結合を説明する図である。 第二実施形態の変形例においてマルチフラクタル解析の対象となる信号を示す概念図である。 第三実施形態におけるマルチフラクタル解析の対象となる領域を説明するための図である。 超音波画像における分割領域に色画像が表示された表示部を示す図である。 マルチフラクタル解析を行なう対象を指定するカーソルが超音波画像に表示された表示部を示す図である。 制御部の他の構成を示すブロック図である。 エコー信号の平均化を説明する図である。 マルチフラクタル解析の対象となる信号を示す概念図である。

以下、本発明の実施形態について図面に基づいて詳細に説明する。
（第一実施形態）
先ず、第一実施形態について図１〜図７に基づいて説明する。図１に示す超音波診断装置１は、超音波プローブ２、送受信部３、エコーデータ処理部４、表示制御部５、表示部６、操作部７、制御部８及びＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）９を備える。

前記超音波プローブ２は、複数の超音波振動子（図示省略）から対象に対して超音波を送信する。前記超音波プローブ２は、音線順次で超音波の走査を行なって超音波を送信する。また、前記超音波プローブ２は、超音波のエコー信号を受信する。

前記送受信部３は、前記超音波プローブ２から所定の走査条件で超音波を送信するための電気信号を、前記制御部８からの制御信号に基づいて前記超音波プローブ２に供給する。また、前記送受信部３は、前記超音波プローブ２で受信したエコー信号について、Ａ／Ｄ変換、整相加算処理等の信号処理を行なう。

前記エコーデータ処理部４は、前記送受信部３から出力されたエコー信号のデータに対し、超音波画像を作成するための処理を行なう。例えば、前記エコーデータ処理部４は、対数圧縮処理及び包絡線検波処理等のＢモード処理や、直交検波処理及びフィルタ処理等のドプラ（ｄｏｐｐｌｅｒ）処理などを行なう。

ちなみに、ドプラ処理には、カラードプラ画像を作成するためのカラードプラ処理、パワードプラ画像を作成するためのパワードプラ処理、パルスドプラ法による画像を作成するためのパルスドプラ処理、連続波ドプラ法による画像を作成するための連続波ドプラ処理が含まれる。

前記表示制御部５は、表示制御機能を実行するものであり本発明における表示制御部の実施の形態の一例である。具体的には、前記表示制御部５は、前記エコーデータ処理部４で得られたデータを、スキャンコンバータ（ｓｃａｎ ｃｏｎｖｅｒｔｅｒ）によって走査変換して超音波画像データを作成する。また、前記表示制御部５は、前記超音波画像データに基づく超音波画像を前記表示部６に表示させる。超音波画像は、Ｂモード画像やドプラ処理で得られたデータに基づく画像などである。

また、前記表示制御部５は、表示制御機能の一部として、前記超音波画像のほか、後述のマルチフラクタル解析部８２で得られたマルチフラクタル解析（ｍｕｌｔｉ−ｆｒａｃｔａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ）の解析結果に基づいて特定される体脂肪情報を表示させる。詳細は後述する。

前記表示部６は、例えばＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）やＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）などで構成される。前記操作部７は、操作者が指示や情報を入力するためのキーボード及びポインティングデバイス（図示省略）などを含んで構成されている。

前記制御部８は、特に図示しないがＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）を有して構成される。この制御部８は、前記ＨＤＤ９に記憶された制御プログラムを読み出し、前記超音波診断装置１の各部における機能を実行させる。

前記制御部８の詳細構成について説明する。図２に示すように、前記制御部８は、関心領域設定部８１、マルチフラクタル解析部８２、算出部８３、対応値特定部８４を有している。これら各部の機能も、前記ＨＤＤ９に記憶された制御プログラムにより実行される。これら各部機能の説明は後述する。また、前記マルチフラクタル解析部８２は、本発明におけるマルチフラクタル解析部の実施の形態の一例であり、本発明におけるマルチフラクタル解析機能の実施の形態の一例を実行する。

前記ＨＤＤ９には、図示しないＭＲＩ装置で得られる体脂肪情報とマルチフラクタル解析の解析結果との対応情報が記憶されている。詳細は後述する。

さて、本例の超音波診断装置１の作用について図３のフローチャートに基づいて説明する。先ず、ステップＳ１では、超音波画像ＵＧが表示される。具体的には、被検体に対して前記超音波プローブ２において超音波の送受信を行なうと、得られたエコー信号が前記送受信部３と前記エコーデータ処理部４で処理される。そして、エコーデータ処理部４からの出力信号に基づいて、前記表示制御部５は超音波画像データを作成する。そして、前記表示制御部５は、前記超音波画像データに基づく超音波画像ＵＧを前記表示部６に表示させる。前記超音波画像ＵＧは、例えば肝臓についての画像である。

次に、ステップＳ２では、図４に示すように、前記表示部６に表示された超音波画像ＵＧにおいて、マルチフラクタル解析を行なう対象となる関心領域Ｒを設定する。具体的には、操作者が前記操作部７のポインティングデバイスなどを操作して、マルチフラクタル解析を行なう領域を前記超音波画像ＵＧにおいて指定すると、前記関心領域設定部８１は前記指定された領域を前記関心領域Ｒとして設定する。

ステップＳ２において関心領域Ｒが設定されると、ステップＳ３では、前記マルチフラクタル解析部８２が、エコー信号を対象にしてマルチフラクタル解析を行なう。マルチフラクタル解析の対象となるエコー信号は、前記送受信部３の出力信号でもよく、前記エコーデータ処理部４の出力信号でもよい。前記エコーデータ処理部４の出力信号は、Ｂモード処理で得られた信号でもよく、直交検波処理後のＩ信号又はＱ信号でもよい。また、これらＩ信号及びＱ信号を足し合わせるなどして組み合わせた信号に対してマルチフラクタル解析を行なってもよい。

また、マルチフラクタル解析の対象となるエコー信号は、前記関心領域Ｒにおける全て又は一部の音線についてのエコー信号である。前記マルチフラクタル解析部８２は、各音線のエコー信号についてそれぞれマルチフラクタル解析を行なう。

前記マルチフラクタル解析部８２は、ＷＴＭＭ（Ｗａｖｅｌｅｔ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ Ｍｏｄｕｌｕｓ Ｍａｘｉｍａ）法を用いたマルチフラクタル解析を行なう。このＷＴＭＭ法を用いたマルチフラクタル解析は、Ｗａｖｅｌｅｔ変換、Ｍｏｄｕｌｕｓ ｍａｘｉｍａ ｌｉｎｅの抽出、分配関数による処理、ルジャンドル（Ｌｅｇｅｎｄｒｅ）変換を含む処理を行なうものである。

前記マルチフラクタル解析部８２は、マルチフラクタル解析を各音線ごとに行ない、得られた解析結果を、解析対象である全ての音線について平均化する。

マルチフラクタル解析により、図５に示すように特異性スペクトルＳｐが得られる。この特異性スペクトルＳｐにおいて、横軸ｈは特異性指数（リプシッツ・ヘルダー指数）であり、縦軸Ｄはフラクタル次元（ｆｒａｃｔａｌ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）である。また、Ｄｍａｘは前記特異性スペクトルＳｐにおける極大値、すなわちフラクタル次元Ｄの最大値（最大フラクタル次元）であり、ｈｍａｘは前記特異性スペクトルＳｐにおいてＤｍａｘにおける特異性指数ｈの値である。さらに、ＦＷＨＭ（ｆｕｌｌ ｗｉｄｔｈ ａｔ ｈａｌｆ ｍａｘｉｍｕｍ）は、Ｄｍａｘの二分の一であるＤｈａｌｆにおける特異性スペクトルＳｐの特異性指数ｈの幅（半値幅）である。

ちなみに特異性指数ｈは、解析対象であるエコー信号の波形の複雑さの程度を示す指数であり、ＦＷＨＭはエコー信号に含まれる異なる信号パターンの量に関する値である。例えば、エコー信号に、相似形の信号パターンが多く含まれるほど、ＦＷＨＭの値は小さくなる。

前記算出部８３は、前記特異性スペクトルＳｐが得られると、この特異性スペクトルＳｐにおける前記Ｄｍａｘ、前記ＦＷＨＭ及び前記ｈｍａｘを算出する。また、前記算出部８３は、下記（式１）により得られる所定のインデックス（ｉｎｄｅｘ）Ｉｎを算出する。
Ｉｎ＝ＦＷＨＭ×（ｈｍａｘ／Ｄｍａｘ）・・・（式１）
このインデックスＩｎは、本発明におけるマルチフラクタル解析の解析結果、本発明における特異性スペクトルに基づいて得られる数値及び本発明における指標値の実施の形態の一例である。

ここで、脂肪の蓄積量が多い肝臓は、肝細胞に含まれる脂肪滴の影響によって、エコー信号に含まれる信号パターンが正常肝臓とは異なる。従って、エコー信号を対象にしてマルチフラクタル解析を行なって得られた特異性スペクトルＳｐは、脂肪の蓄積量が多い肝臓と正常肝臓とで異なる。従って、前記特異性スペクトルＳｐ、前記ｈｍａｘ、前記Ｄｍａｘ、前記ＦＷＨＭの値、前記インデックスＩｎの値は、脂肪の蓄積量が多い肝臓と正常肝臓とで異なる。

次に、ステップＳ４では、前記対応値特定部８４が、前記算出部８３により算出されたインデックスＩｎに対応する体脂肪情報を特定する。前記対応値特定部８４は、前記ＨＤＤ９に予め記憶されている前記対応情報に基づいて体脂肪情報を特定する。そして、前記対応値特定部８４は、特定された体脂肪情報を前記表示制御部５へ出力する。

前記体脂肪情報及び前記対応情報について説明する。前記体脂肪情報は、脂肪含有率、脂肪量又は脂肪面積である。脂肪量又は脂肪面積は、単位面積あたりの脂肪量又は脂肪面積である。体脂肪情報は、例えばＭＲＩ装置やＸ線ＣＴ装置などの他の医用画像表示装置において得ることができる。具体的には、体脂肪情報は、ＭＲＩ装置において、例えば肝臓を対象とするＭＲスペクトロスコピーの手法により得ることができる。また、体脂肪情報は、ＭＲＩ装置における脂肪抽出画像に基づいて得ることができる。ＭＲスペクトロスコピーの手法では、ＭＲＩ信号のスペクトルに基づいて、水を基準とする脂肪量等を求めることができる。また、ＭＲＩ装置における脂肪画像に基づいて、脂肪含有率、脂肪面積、脂肪体積等を求めることができる。

また、肝臓に脂肪が蓄積するとＸ線吸収度が減弱し、肝臓のＣＴ値が低下する。従って、体脂肪情報は、Ｘ線ＣＴ装置において得られたＣＴ値に基づいて算出することもできる。

ちなみに、本例で挙げた体脂肪情報は一例であり上述のものに限られるものではない。

前記対応情報は、マルチフラクタル解析の解析結果である前記インデックスＩｎと前記体脂肪情報との関係を表わす関数ｙ＝ｆ（ｘ）である。図６に関数ｙ＝ｆ（ｘ）のグラフＧｒを示す。ｙは体脂肪情報、ｘはインデックスＩｎを示しており、ｆ（ｘ）＝ａｘ＋ｂである。係数ａ，ｂは、年齢や性別毎に設定されていてもよい。

前記係数ａ，ｂの設定について説明する。複数の被検者について、ＭＲＩ装置又はＸ線ＣＴ装置による撮影で体脂肪情報を得るとともに、超音波診断装置による撮影で前記インデックスＩｎを得ることにより、前記体脂肪情報と前記インデックスＩｎとの相関関係が特定される。従って、このように実際の症例に基づいて特定される相関関係に基づいて前記係数ａ，ｂを設定してもよい。

あるいは、予め体脂肪情報が判明しているファントム（ｐｈａｎｔｏｍ）を対象にして超音波の送受信を行ない、得られたエコー信号に基づいてマルチフラクタル解析を行なう。そして、体脂肪情報の数値が異なる複数のファントムについて、マルチフラクタル解析の解析結果であるインデックスＩｎを得て、前記係数ａ，ｂを設定してもよい。

前記ステップＳ４において、前記対応値特定部８４が前記グラフＧｒに基づいて体脂肪情報を特定し、この体脂肪情報が前記表示制御部５に出力されると、ステップＳ５では、図７に示すように前記表示制御部５が前記体脂肪情報の値（脂肪含有率、脂肪含有量又は脂肪面積の値）の表示ＦＧを前記表示部６に表示させる。

なお、ステップＳ４、Ｓ５の処理は、前記操作部７において、体脂肪情報を表示させるための入力が行なわれた場合に行なわれるようになっていてもよい。

以上説明した本例の超音波診断装置１によれば、体脂肪情報の値の表示ＦＧが前記表示部６に表示されるので、診断が容易である。

次に、第一実施形態の変形例について説明する。図８に示すように、前記表示制御部５は、体脂肪情報である脂肪含有率、脂肪含有量又は脂肪面積のいずれかの値に応じた色相を有する色画像ＣＧを前記関心領域Ｒ内に表示させてもよい。具体的には、前記表示制御部５は、超音波画像ＵＧと色画像ＣＧとを加算し超音波画像ＵＧ上の関心領域Ｒ内に色画像ＣＧが合成された画像を前記表示部６に表示させる。前記色画像ＣＧは、背景の超音波画像ＵＧが透過して見える状態で表示されている。

ただし、体脂肪情報の値に応じた画像であれば、前記色画像ＣＧに限られるものではない。

（第二実施形態）
次に、第二実施形態について説明する。ただし、第一実施形態と同一事項についての説明は省略する。

本例では、前記マルチフラクタル解析部８２は、複数の音線におけるエコー信号を結合した信号に対してマルチフラクタル解析を行なう。前記制御部８は、図９に示すように、前記関心領域設定部８１、前記マルチフラクタル解析部８２、前記算出部８３、前記対応値特定部８４の他に、信号結合部８５を有している。この信号結合部８５は、複数の音線におけるエコー信号を結合する。具体的には、図１０に示すように、関心領域Ｒ内における複数音線のエコー信号ｓａ，ｓｂ，ｓｃの音線方向における端部を結合して一つのエコー信号ｓ（信号は単純化して直線で示す）とする。そして、前記マルチフラクタル解析部８２は、結合された前記エコー信号ｓについてマルチフラクタル解析を行なう。

ここで、図１１に示すように、前記エコー信号ｓａ，ｓｂ、ｓｃの浅部側（超音波プローブ２に近い側）の端部をａｎ，ｂｎ，ｃｎ、深部側（超音波プローブ２から遠い側）の端部をａｆ，ｂｆ，ｃｆとする。前記信号結合部８５は、隣り合うエコーにおける深度が近い側の端部同士を結合する。すなわち、前記信号結合部８５は、前記エコー信号ｓａの端部ａｆと前記エコー信号ｓｂの端部ｂｆとを結合し、前記エコー信号ｓｂの端部ｂｎと前記エコー信号ｓｃの端部ｃｎとを結合する。ただし、このような場合に限られるものではない。

ここで、関心領域Ｒの音線方向（深度方向）の長さが短くなるほど、エコー信号のデータ数が少なくなるので、適正なマルチフラクタル解析の結果が得られなくなるおそれがある。しかし、本例によれば、複数音線のエコー信号が結合されたエコー信号を対象にしてマルチフラクタル解析が行なわれるので、関心領域Ｒの音線方向の長さが短い場合であっても、適正なマルチフラクタル解析の結果を得ることができる。従って、例えば血管を避けて関心領域Ｒを設定するような場合に、関心領域Ｒの音線方向の長さが短くなってしまっても、適正な特異性スペクトルＳｐを得ることができる。

そして、本例では、上述のようにして得られた適正なマルチフラクタルの解析結果に対応する体脂肪情報の値の表示ＦＧを表示することができる。

次に、第二実施形態の変形例について図１２及び図１３に基づいて説明する。図１２において、ｓｌ−ａ，ｓｌ−ｂ，ｓｌ−ｃは関心領域Ｒ（図１２では図示省略）内における音線を示している。そして、音線ｓｌ−ａにおけるエコー信号のデータをａ１，ａ２，ａ３，・・・、音線ｓｌ−ｂにおけるエコー信号のデータをｂ１，ｂ２，ｂ３，・・・、音線ｓｌ−ｃにおけるエコー信号のデータをｃ１，ｃ２，ｃ３，・・・とする。

前記信号結合部８５は、各音線において音線方向の順に並ぶエコー信号のデータを、複数の音線にわたって超音波の走査方向の順に並ぶように結合したデータ列からなる信号を作成する。具体的には、前記信号結合部８５は、図１３に示すように、データａ１，ｂ１，ｃ１，ｃ２，ｂ２，ａ２，ａ３，ｂ３，ｃ３，・・・の順に並ぶデータ列からなる信号ｓを作成する。

ちなみに、この第二実施形態のように、複数音線のエコー信号を結合した信号を対象にしてマルチフラクタル解析を行なうか、第一実施形態のように一音線のエコー信号を対象にしてマルチフラクタル解析を行なうかを、例えば前記操作部７における入力によって選択することができるようになっていてもよい。

（第三実施形態）
次に、第三実施形態について説明する。ただし上記各実施形態と同一の事項については説明を省略する。

本例の前記マルチフラクタル解析部８２は、図１４に示すように、前記関心領域Ｒを音線方向に分割した分割領域ｒ１，ｒ２，ｒ３について、マルチフラクタル解析を行なう。そして、前記各分割領域ｒ１〜ｒ３における各音線についてマルチフラクタル解析を行ないその解析結果を平均化して得られた値（前記インデックスＩｎ）に対応する体脂肪情報の値の表示ＦＧを前記表示制御部５が表示させる。この場合、前記体脂肪情報の値の表示ＦＧは、前記各分割領域ｒ１〜ｒ３毎に表示される。

あるいは、前記信号結合部８５が前記各分割領域ｒ１〜ｒ３における各音線のエコー信号を結合し、結合されたエコー信号を対象にしてマルチフラクタル解析を行なってもよい。この場合も、前記各分割領域ｒ１〜ｒ３毎に、マルチフラクタル解析の解析結果に対応する体脂肪情報の値の表示ＦＧが表示される。

また、前記各分割領域ｒ１〜ｒ３について得られた体脂肪情報の値に応じた色画像ＣＧ１、ＣＧ２、ＣＧ３を、図１５に示すように前記超音波画像ＵＧにおける前記各分割領域ｒ１〜ｒ３に表示してもよい。

以上、本発明を前記各実施形態によって説明したが、本発明はその主旨を変更しない範囲で種々変更実施可能なことはもちろんである。例えば、上述の実施形態においては、マルチフラクタル解析を行なう対象を関心領域Ｒを設定することにより指定しているが、前記関心領域の代わりに、図１６に示すようにカーソルＣ１，Ｃ２を用いて指定してもよい。この場合、前記カーソルＣ１，Ｃ２の間のエコー信号がマルチフラクタル解析の対象になる。

また、マルチフラクタルの解析結果と体脂肪情報との対応情報は、前記インデックスＩｎの値と体脂肪情報との対応情報に限られるものではない。例えば、マルチフラクタル解析の解析結果である前記ＦＷＨＭの値、前記Ｄｍａｘの値又は前記ｈｍａｘの値のいずれかと、体脂肪情報との対応情報であってもよい。すなわち、本発明におけるマルチフラクタルの解析結果の実施の形態の一例として、前記ＦＷＨＭの値、前記Ｄｍａｘの値又は前記ｈｍａｘの値が含まれる。

また、特に図示しないが、前記制御部８は、前処理部を有していてもよい。この前処理部は、マルチフラクタル解析を行なう前段階のエコー信号に対する信号処理として、平滑化処理、ハイパスフィルタ（ｈｉｇｈ ｐａｓｓ ｆｉｌｔｅｒ）処理、ダウンサンプリング（ｄｏｗｎ ｓａｍｐｌｉｎｇ）処理又はアップサンプリング（ｕｐ ｓａｍｐｌｉｎｇ）処理のいずれかの処理、或いはこれら複数の処理を行なう。

平滑化処理、ダウンサンプリング処理、アップサンプリング処理を行なうことにより、マルチフラクタル解析の結果を安定させることができる。また、信号の相似性に関する解析を行なうマルチフラクタル解析においては、信号の振幅の情報は不要であるため、ハイパスフィルタ処理を行なうことによってマルチフラクタル解析に必要な信号成分のみを取り出すことができる。

また、前記送受信部３においてＡ／Ｄ変換を行なう際のサンプリングレート（ｓａｍｐｌｉｎｇ ｒａｔｅ）を調節して、マルチフラクタル解析の結果を安定させることができるようになっていてもよい。

また、前記制御部８は、図１７に示すように、前記関心領域設定部８１、マルチフラクタル解析部８２、算出部８３の他に、信号平均部８６を有していてもよい。この信号平均部８６は、エコー信号を複数音線について平均化した信号ｓ′を作成する。具体的に図１８及び図１９に基づいて説明する。図１８に示すように、音線ｓｌ−ａにおけるエコー信号のデータをａ１，ａ２，ａ３，・・・，ａｎ、音線ｓｌ−ｂにおけるエコー信号のデータをｂ１，ｂ２，ｂ３，・・・，ｂｎ、音線ｓｌ−ｃにおけるエコー信号のデータをｃ１，ｃ２，ｃ３，・・・，ｃｎとする。前記信号平均部８６は、図１９に示すように、各音線におけるエコー信号のデータであって、各深度位置におけるデータ（ａ１，ｂ１，ｃ１）、（ａ２，ｂ２，ｃ２）、（ａ３，ｂ３，ｃ３）、（ａｎ，ｂｎ，ｃｎ）を音線方向に平均化して得られたデータｘ１，ｘ２，ｘ３，・・・，ｘｎのデータ列からなる信号ｓ′を作成する。具体的には、ｘ１＝（ａ１＋ｂ１＋ｃ１）／３、ｘ２＝（ａ２＋ｂ２＋ｃ２）／３、ｘ３＝（ａ３＋ｂ３＋ｃ３）／３、・・・、ｘｎ＝（ａｎ＋ｂｎ＋ｃｎ）／３である。

そして、前記信号ｓ′についてマルチフラクタル解析を行なうことによって得られ、前記表示制御部５により表示されるＦＷＨＭの値及び前記インデックスＩｎの値、前記特異性スペクトルＳｐは複数音線の平均である。

１ 超音波診断装置
５ 表示制御部
８２ マルチフラクタル解析部
８５ 信号結合部

Claims (13)

1. 被検体に対して送信された超音波のエコー信号に基づく超音波画像を表示する超音波診断装置であって、
   前記エコー信号に対してマルチフラクタル解析を行なうマルチフラクタル解析部と、
   体脂肪情報とマルチフラクタルの解析結果との対応情報に基づいて、前記マルチフラクタル解析部で得られた解析結果に対応する前記体脂肪情報を表示させる表示制御部と、
   を備えたことを特徴とする超音波診断装置。
2. 前記体脂肪情報は、ＭＲＩ装置又はＸ線ＣＴ装置において得られた情報であることを特徴とする請求項１に記載の超音波診断装置。
3. 前記体脂肪情報は、前記ＭＲＩ装置におけるＭＲスペクトロスコピーによって得られた情報、前記ＭＲＩ装置における脂肪画像に基づいて得られた情報又は前記Ｘ線ＣＴ装置で得られたＣＴ値に基づく情報であることを特徴とする請求項２に記載の超音波診断装置。
4. 前記対応情報は、予め前記体脂肪情報が判明しているファントムに対して超音波を送信して得られたエコー信号に対してマルチフラクタル解析を行なうことにより特定されることを特徴とする請求項１に記載の超音波診断装置。
5. 前記体脂肪情報は、脂肪含有率、脂肪量又は脂肪面積であることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の超音波診断装置。
6. 前記表示制御部は、前記体脂肪情報の値に応じた画像を、前記エコー信号に基づく超音波画像上に表示させることを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の超音波診断装置。
7. 前記マルチフラクタルの解析結果は、複数音線の平均であることを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の超音波診断装置。
8. 前記マルチフラクタル解析部は、複数の音線におけるエコー信号を結合した信号に対してマルチフラクタル解析を行なうことを特徴とする請求項１〜７のいずれか一項に記載の超音波診断装置。
9. 前記マルチフラクタル解析部は、複数の音線におけるエコー信号の端部同士を結合してなる信号に対してマルチフラクタル解析を行なうことを特徴とする請求項８に記載の超音波診断装置。
10. 前記マルチフラクタル解析部は、各音線におけるエコー信号のデータを複数の音線にわたって超音波の走査方向の順に並ぶように結合してなる信号に対してマルチフラクタル解析を行なうことを特徴とする請求項８に記載の超音波診断装置。
11. 前記マルチフラクタル解析の解析結果は、マルチフラクタル解析によって得られた特異性スペクトルに基づいて得られる数値であることを特徴とする請求項１〜１０のいずれか一項に記載の超音波診断装置。
12. 前記特異性スペクトルに基づいて得られる数値は、前記特異性スペクトルの半値幅と前記特異性スペクトルにおける最大フラクタル次元と該最大フラクタル次元における特異性指数とに基づいて得られる指標値、前記特異性スペクトルの半値幅、前記最大フラクタル次元又は該最大フラクタル次元における特異性指数であることを特徴とする請求項１１に記載の超音波診断装置。
13. 被検体に対して送信された超音波のエコー信号に基づく超音波画像を表示する超音波診断装置の制御プログラムであって、
    コンピュータに、
    前記エコー信号に対してマルチフラクタル解析を行なうマルチフラクタル解析機能と、
    体脂肪情報とマルチフラクタルの解析結果との対応情報に基づいて、前記マルチフラクタル解析部で得られた解析結果に対応する前記体脂肪情報を表示させる表示制御機能と、
    を実行させることを特徴とする超音波診断装置の制御プログラム。

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