JP2013027453A

JP2013027453A - 超音波画像処理装置

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Publication number: JP2013027453A
Application number: JP2011163990A
Authority: JP
Inventors: Eiji Kasahara; 英司笠原
Original assignee: Hitachi Aloka Medical Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2011-07-27
Filing date: 2011-07-27
Publication date: 2013-02-07
Anticipated expiration: 2031-07-27
Also published as: WO2013015135A1; CN103717145A; JP5409719B2; US9349190B2; US20140105478A1; CN103717145B

Abstract

【課題】注目箇所に設定された設定点の移動を適切に評価する技術を提供する。
【解決手段】画像記憶部２２には複数時相の超音波の画像データが記憶される。パターンマッチング処理部３０は、画像データ間の相関演算に基づいて、参照時相の画像データ内に設定された設定点に対応した移動点を探索時相の画像データ内で探索する。これにより複数時相に亘って設定点の移動点が探索される。そして、診断情報生成部４０は、複数時相に亘って探索される移動点に基づいて設定点の複数時相に亘る移動の主方向を決定し、その主方向を基準として設定点の移動を評価することにより診断情報を得る。
【選択図】図１

Description

本発明は、超音波画像処理装置に関し、特に、画像データ間において相関演算を実行する装置に関する。

超音波を送受することにより得られる超音波画像の画像データに対して相関演算を行う超音波画像処理装置や超音波診断装置が知られている。例えば、特許文献１，２には、相関演算に基づいたパターンマッチングにより、複数のフレームに亘って心筋の動きを追跡する旨の画期的な技術が提案されている。また、プローブを移動させつつ得られる複数の画像データをパターンマッチングにより部分的に重ね合わせてパノラマ画像を形成する技術なども知られている。

画像データ間のパターンマッチングにおいては、例えば、一方の画像データ内において注目箇所にテンプレートが設定され、他方の画像データ内でテンプレートを移動させつつテンプレート内の画像データ同士が相関演算される。そして、他方の画像データ内で最も類似度の大きいテンプレートの位置が注目箇所に対応した位置とされる。

これにより、例えば、複数の時相に亘って注目箇所に対応した位置を探索（トラッキング）して、注目箇所が移動する様子を観察することが可能になる。例えば、基準となる固定点を設定し、その固定点からの距離などを算出することにより、注目箇所が移動する様子を定量的に評価することなどが可能になる。

特開２００７−１３００６３号公報特開２００７−１４３６０６号公報

上述した背景技術に鑑み、本願の発明者は、超音波の画像データ間における相関演算について研究開発を重ねてきた。特に注目箇所が移動する様子を観察する機能に注目した。

本発明は、その研究開発の過程において成されたものであり、その目的は、注目箇所に設定された設定点の移動を適切に評価する技術を提供することにある。

上記目的にかなう好適な超音波画像処理装置は、複数時相の超音波の画像データを記憶する画像記憶部と、画像データ間の相関演算に基づいて、参照時相の画像データ内に設定された設定点に対応した移動点を探索時相の画像データ内で探索する画像処理部と、複数時相に亘って探索される移動点に基づいて前記設定点の複数時相に亘る移動の主方向を決定し、当該主方向を基準として前記設定点の移動を評価することにより診断情報を得る診断情報生成部と、を有することを特徴とする。

上記構成によれば、複数時相に亘る移動の主方向を基準として設定点の移動が評価されるため、例えば、移動の影響が比較的強く反映されて移動を敏感に捉えた診断情報を得ることなどが可能になる。

望ましい具体例において、前記診断情報生成部は、複数時相に亘って探索される移動点の空間的なばらつきに応じて前記主方向を決定する、ことを特徴とする。

望ましい具体例において、前記診断情報生成部は、前記主方向に対応した線上に診断のための基準となる固定点を設定する、ことを特徴とする。

望ましい具体例において、前記診断情報生成部は、前記固定点から移動点までの距離の時間的な変化を示した変位波形を形成する、ことを特徴とする。

望ましい具体例において、前記画像処理部は、参照時相の画像データ内に設定された設定点に基づいてその設定点に対応したテンプレートを生成するテンプレート生成機能と、探索時相の画像データ内に探索領域を設定する探索領域設定機能と、テンプレートを探索領域内で移動させつつ当該探索領域内の各位置において、参照時相のテンプレートの画像データと、探索時相のテンプレートに重なる画像データと、に基づいて相関演算を実行する相関演算機能と、基準位置から前記探索領域内の各位置までの距離に応じて、当該各位置において得られる前記相関演算の結果に重み付け処理を行う重み付け処理機能と、を有し、前記重み付け処理された相関演算の結果に基づいて、前記探索領域内において前記設定点に対応した移動点を探索する、ことを特徴とする。

また、上記目的にかなう好適なプログラムは、複数時相の超音波の画像データを処理するコンピュータに、画像データ間の相関演算に基づいて、参照時相の画像データ内に設定された設定点に対応した移動点を探索時相の画像データ内で探索する画像処理機能と、複数時相に亘って探索される移動点に基づいて前記設定点の複数時相に亘る移動の主方向を決定し、当該主方向を基準として前記設定点の移動を評価することにより診断情報を得る診断情報生成機能と、を実現させることを特徴とする。

上記プログラムは、例えば、ディスクやメモリなどのコンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記憶され、その記憶媒体を介してコンピュータに提供される。もちろん、インターネット等の電気通信回線を介して上記プログラムがコンピュータに提供されてもよい。

本発明により、注目箇所に設定された設定点の移動を適切に評価することができる。例えば、本発明の好適な態様によれば、複数時相に亘る移動の主方向を基準として設定点の移動が評価されるため、移動の影響が比較的強く反映されて移動を敏感に捉えた診断情報を得ることなどが可能になる。

本発明の実施において好適な超音波診断装置の全体構成を示す図である。画像データ間のパターンマッチングを説明するための図である。移動点の位置に応じた探索領域の設定例を示す図である。重み付け処理に利用される重み付け係数の具体例を示す図である。パターンマッチング処理部における処理を示すフローチャートである。診断における基準となる固定点の設定を説明するための図である。変位波形を含んだ表示画像例を示す図である。診断情報生成部における処理を示すフローチャートである。

図１は、本発明の実施において好適な超音波診断装置の全体構成を示す図である。図１の超音波診断装置は、本発明に係る超音波画像処理装置の機能を備えている。

プローブ１０は、例えば心臓や筋肉などの対象物を含む領域に対して超音波を送受する超音波探触子である。プローブ１０は、超音波を送受する複数の振動素子を備えており、複数の振動素子が送受信部１２によって送信制御されて送信ビームが形成される。また、複数の振動素子が対象物を含む領域内から得られる超音波を受波し、これにより得られた信号が送受信部１２へ出力され、送受信部１２が受信ビームを形成して受信ビームに沿ってエコーデータが収集される。

プローブ１０は、超音波ビーム（送信ビームと受信ビーム）を二次元平面内において走査してエコーデータを収集する。もちろん、超音波ビームを三次元空間内において立体的に走査する三次元プローブが利用されてもよい。

対象物を含む領域内で超音波ビームが走査され、送受信部１２によりエコーデータが収集されると、画像形成部２０は、収集されたエコーデータに基づいて超音波の画像データを形成する。画像形成部２０は、例えばＢモード画像の画像データを形成する。また、画像形成部２０は、複数の超音波画像に対応した複数の画像データを形成する。例えば、複数の時刻（複数時相）に亘って対象物を映し出した複数の画像データを形成する。なお、プローブ１０を徐々に移動させつつ互いに異なる位置において対象物を映し出した複数の画像データが形成されてもよい。画像形成部２０において形成された複数の画像データは画像記憶部２２に記憶される。

パターンマッチング処理部３０は、画像データ間のパターンマッチングを行う画像処理部として機能する。パターンマッチング処理部３０は、画像データ内に設定されるテンプレートを生成する機能と、画像データ内に探索領域を設定する機能と、テンプレート内の画像データに基づいて相関演算を実行する機能と、相関演算の結果に重み付け処理を施す機能を備えている。そして、パターンマッチング処理部３０は、画像記憶部２２に記憶された複数の画像データを対象として、相関演算に基づいて画像データ間のパターンマッチングを行う。

図２は、画像データ間のパターンマッチングを説明するための図であり、参照時相の画像データと各探索時相の画像データとの間における処理を示している。参照時相の画像データと各探索時相の画像データは、例えば同じ心臓から互いに異なる時刻に得られる画像データである。パターンマッチングにおいては、まず、検査者などのユーザにより参照時相の画像データ内に設定点Ｐが設定され、その参照時相の画像データ内において、設定点を取り囲むようにテンプレートＴが設定される。図２には、設定点を中心とする正方形状のテンプレートＴが示されている。テンプレートＴの大きさは、例えば、画素数にして縦２０ピクセルで横２０ピクセル程度である。なお、テンプレートＴの大きさや形状や位置は図２の具体例に限定されない。また、テンプレートＴの大きさや形状や位置をユーザが変更できるようにしてもよい。

テンプレートＴが設定されると、各探索時相の画像データ内において、探索領域ＳＡが設定される。探索領域ＳＡは、例えば、複数の探索時相に亘って画像データ内の同じ位置に固定的に設定される。この場合には、例えば、探索領域ＳＡの大きさや形状も固定的に設定される。なお、探索領域ＳＡの位置を固定するため、探索領域ＳＡの大きさ（広さ）は比較的大きめであることが望ましい。もちろん、各探索時相の画像データの全体を探索領域ＳＡとしてもよい。

また、探索領域ＳＡは、複数の探索時相に亘って、各探索時相ごとに、その探索時相に隣接する時相の画像データ内で探索された移動点の位置を取り囲むように設定されてもよい。つまり、後に説明するように、各探索時相の画像データに設定される探索領域ＳＡ内において、参照時相の画像データ内に設定された設定点Ｐに対応する移動点が探索されるため、複数の探索時相に亘って移動点を次々に探索する場合において、ある探索時相の１つ前の時相において探索された移動点を基準として、その探索時相における探索領域ＳＡを決定するようにしてもよい。

図３は、移動点の位置に応じた探索領域ＳＡの設定例を示す図である。つまり、各探索時相ごとに、１つ前の時相において探索された移動点Ｐ´に応じて、その探索時相の探索領域ＳＡを設定する具体例が示されている。なお、図３において、破線で示す矩形は、参照時相の画像データ内に設定されたテンプレートＴに対応する領域である。

設定例１では、１つ前の時相において探索された移動点Ｐ´を中心とする矩形の探索領域ＳＡが設定されており、テンプレートＴに対応する領域が探索領域ＳＡ内に収まっている。

設定例２においても、まず、１つ前の時相において探索された移動点Ｐ´を中心とする矩形の探索領域ＳＡが設定される。ところが、この状態では、テンプレートＴに対応する領域が探索領域ＳＡの外にはみ出している。このように、テンプレートＴがはみ出している場合には、テンプレートＴに対応する領域が探索領域ＳＡ内に収まるように、探索領域ＳＡが拡張される。例えば、設定例２においては、テンプレートＴが含まれるように上辺と右辺が平行移動されて探索領域ＳＡが拡張される。

そして、設定例３においても、まず、１つ前の時相において探索された移動点Ｐ´を中心とする矩形の探索領域ＳＡが設定される。ところが、この状態では、テンプレートＴに対応する領域が探索領域ＳＡの外側にある。このように、テンプレートＴが完全に外側にある場合にも、テンプレートＴに対応する領域が探索領域ＳＡ内に収まるように、探索領域ＳＡが拡張される。例えば、設定例３においては、テンプレートＴが含まれるように右辺が平行移動されて探索領域ＳＡが拡張される。

探索される移動点は、１つ前の時相において探索された移動点の近傍に位置する可能性が高いため、図３に示した設定例のように、１つ前の時相において探索された移動点が中心となるように探索領域ＳＡを設定することにより、探索領域ＳＡを比較的狭く設定しても本来検出されるべき移動点を探索することが可能になる。さらに、参照時相のテンプレートＴに対応した領域が含まれるように探索領域ＳＡが拡張されるため、例えば、心臓などのように周期的な運動を行う臓器を複数時相に亘って診断し、参照時相に対応した状態に戻った場合でも、参照時相のテンプレートＴに対応した領域を移動点の候補に含めることができる。

図２に戻り、テンプレートＴと探索領域ＳＡが設定されると、各探索時相の画像データの探索領域ＳＡ内においてテンプレートＴが移動され、各位置において、参照時相の画像データのテンプレートＴ内の複数の画素と、各探索時相の画像データのテンプレートＴに重なる領域内の複数の画素とに基づいて、相関値が算出される。例えば、図２において探索領域ＳＡ内に破線の矩形で示される位置を初期位置とし、その初期位置からｘ方向とｙ方向に段階的にテンプレートＴを移動させ、各位置において相関値が算出され、探索領域ＳＡ内の全域に亘る複数の位置に対応した複数の相関値が算出される。

なお、相関値とは画像データ間の相関関係の程度（類似の程度）を示す数値であり、相関値の算出には相関演算の各手法に応じた公知の数式を利用することができる。例えば、位相限定相関法や相互相関法のように、類似の度合が大きいほど大きな値を示す相関値を利用してもよいし、最小和絶対差法のように、類似の度合が大きいほど小さな値を示す相関値を利用してもよい。本実施形態では、相関値の具体例として、類似の度合が大きいほど小さな値を示す自己相関値を利用する。さらに、本実施形態においては、探索領域ＳＡ内の各位置において得られた相関演算の結果（自己相関値）に対して、後に説明する重み付け処理が行われる。

こうして、探索領域ＳＡ内の全域に亘る複数の位置の各々において、重み付け処理後の自己相関値が算出されると、複数の位置の中から最も類似の度合が大きい位置が特定されて、その位置が設定点の移動先である移動点とされる。

図４は、重み付け処理に利用される重み付け係数の具体例を示す図である。図４の横軸は、自己相関値が算出された各位置に関する基準位置からの距離である。基準位置は、例えば、１つ前の時相において探索された移動点（例えば図３の符号Ｐ´）の位置、または参照時相の画像データ内に設定された設定点（例えば図２の符号Ｐ）の位置である。図４の縦軸には、重み係数が示されている。図４に示すように、距離ｄにおける重み係数がｋ（ｄ）となる。

本実施形態においては、相関値の具体例として、類似の度合が大きいほど小さな値を示す自己相関値が利用される。そこで、本実施形態では、類似の度合が大きい可能性の高い基準位置に近い領域ほど重み係数を小さくし、基準位置から遠ざかるほど重み係数を大きくしている。そして、各位置の自己相関値にその位置に応じた重み係数が乗算され、その乗算結果に基づいて、つまり重み付け処理を施された自己相関値に基づいて、設定点の移動先である移動点が探索される。

これにより、例えば、探索領域を比較的広くして探索の見落としを低減しつつ、相関の度合が比較的大きいことが予想される基準位置付近の領域を重視した探索が可能になり、探索された移動点が本来の設定点の移動先から大きくずれてしまうことが抑制され、結果として、相関演算に基づいた探索の精度が向上する。

なお、図４に示す重み係数の具体例はあくまでも一例に過ぎず、例えば、距離に応じて非線形的に変化する重み係数が利用されてもよいし、距離に応じて段階的に（階段状に）変化する重み係数が利用されてもよい。また、類似の度合が大きいほど大きな値を示す相関値が利用される場合には、基準位置に近いほど大きくなり基準位置から遠ざかるほど小さくなる重み係数が望ましい。

図５は、パターンマッチング処理部３０（図１）における処理を示すフローチャートである。ユーザにより参照時相の画像データ内に設定点Ｐが設定されると（Ｓ５０１：図２参照）、参照時相の画像データ内において設定点Ｐに対応したテンプレートＴが設定さる（Ｓ５０２：図２参照）。

次に、各探索時相の画像データ内に探索領域ＳＡが設定され（Ｓ５０３：図２，３参照）、探索領域ＳＡ内においてテンプレートＴが設定され、そのテンプレートＴの位置において、参照時相の画像データのテンプレートＴ内の複数の画素と、各探索時相の画像データのテンプレートＴに重なる領域内の複数の画素とに基づいて、自己相関値ａが算出される（Ｓ５０４）。

次に、基準位置から各位置までの距離ｄが算出されてその位置の重み係数ｋ（ｄ）が決定され（Ｓ５０５：図４参照）、自己相関値ａに重み係数ｋ（ｄ）が乗算されて重み付け処理後の自己相関値ａ´が算出される（Ｓ５０６）。

そして、探索領域ＳＡ内の全域に亘る探索が終了したか否かが確認され（Ｓ５０７）、終了していなければ、Ｓ５０４に戻りテンプレートＴが次の位置に移動され、新たな位置でＳ５０４からＳ５０６までの処理が実行される。

Ｓ５０４からＳ５０６までの処理が繰り返し実行されて、Ｓ５０７において探索領域ＳＡ内の全域に亘る探索が終了したことが確認されると、探索領域ＳＡ内の全ての位置の中から重み付け処理後の自己相関値ａ´が最小となる位置が特定され、その特定された位置が設定点の移動点とされる（Ｓ５０８）。こうして、各探索時相の画像データについて移動点が特定される。

そして、全ての探索時相に関する探索が終了したか否かが確認され（Ｓ５０９）、終了していなければ、Ｓ５０３に戻り次の探索時相の画像データに関する処理が実行される。Ｓ５０３からＳ５０８までの処理が繰り返し実行されて、Ｓ５０９において全ての探索時相に関する探索が終了したことが確認されると、パターンマッチング処理部３０における処理が終了する。

図１に戻り、パターンマッチング処理部３０において全ての探索時相の画像データに関する探索が終了すると、診断情報生成部４０は、その探索の結果に基づいて対象組織に関する診断情報を生成する。診断情報生成部４０は、診断における基準となる固定点を設定する機能と、診断情報として、その固定点を基準とした移動点に関する変位波形を生成する機能を備えている。そして、診断情報生成部４０において形成された変位波形を含む表示画像が表示部５０に表示される。

図６は、診断における基準となる固定点の設定を説明するための図である。図６には、ある設定点Ｐについて、複数の探索時相に亘って画像データ内において探索された複数時相の移動点Ｐ´が示されている。

診断情報生成部４０（図１）は、ある設定点Ｐに関する複数時相の移動点Ｐ´に基づいて、その設定点Ｐの複数時相に亘る移動の主方向を決定する。例えば、図６に示すように複数の移動点Ｐ´の全てを取り囲み、４辺に対応した移動点Ｐ´に外接する長方形Ｒが設定され、その長方形Ｒの中心を通る長軸が主方向Ｄとされる。もちろん、主方向Ｄの決定は長方形Ｒを利用する方法に限定されない。例えば、主成分分析と呼ばれる公知の手法を利用して、移動点Ｐ´の空間的なばらつきを最もよく表す方向、つまり移動点Ｐ´の分散が最大となる方向を主方向Ｄとしてもよい。

そして、診断情報生成部４０は、決定された主方向Ｄ上に固定点Ｆを設定する。なお、予めユーザが仮の固定点Ｆを設定しておき、その仮の固定点Ｆを診断情報生成部４０において決定された固定点Ｆに移動するようにしてもよい。固定点Ｆが設定されると、診断情報生成部４０は、設定された固定点Ｆから各移動点Ｐ´までの距離を算出し、複数の時相に亘るその距離の変化を示した変位波形を生成する。

図７は、変位波形を含んだ表示画像例を示す図である。図７には、対象組織として心臓を診断した場合に得られる表示画像例が示されている。図７の表示画像内には、その心臓に関する断層画像が含まれており、その断層画像には、心臓の診断のために設定された４つの設定点Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄが示されている。

そして、各設定点ごとに、複数時相に亘って移動点が探索（トラッキング）されて固定点Ｆ（図６参照）が設定される。さらに、各設定点ごとに、固定点Ｆから各移動点Ｐ´（図６参照）までの距離が算出され、複数の時相に亘るその距離の変化を示した変位波形が生成される。図７には、設定点Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの各々から得られる変位波形Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４を含んだ表示画像例が示されている。

本実施形態においては、複数時相に亘る移動の主方向上に固定点Ｆが設定されるため、その固定点Ｆを基準として得られる各変位波形には、各設定点の移動の影響が比較的強く反映され、各設定点の移動が比較的敏感に示される。なお、複数の設定点Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄについて、固定点Ｆは統一的な基準で設定されることが望ましい。例えば、全ての設定点に関する全ての固定点Ｆが心筋の外側に設定される。もちろん、全ての設定点に関する全ての固定点Ｆが心筋の内部に設定されてもよい。これにより、例えば、全体として収縮拡張運動を繰り返す心臓について、設定点Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄにおける運動開始の時間差などから運動の伝達状況を観察して心筋を診断することなどが可能になる。

ちなみに、図７に示す表示画像例には、運動の伝達状況を観察する際の補助的な表示として、変位波形Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４の極大値点を結んだ連結曲線１０４や、設定点間における運動の時間差を表すグラフＭ１，Ｍ２，Ｍ３や、ユーザが特定の時相を指定する際に利用されるカーソル１０６なども含まれている。

図８は、診断情報生成部４０（図１）における処理を示すフローチャートである。ある設定点について、パターンマッチング処理部３０（図１）から全ての探索時相に関する移動点の情報が得られると（Ｓ８０１）、それら複数の移動点に基づいて、設定点に関する複数時相に亘る移動の主方向Ｄが決定され（Ｓ８０２：図６参照）、その主方向Ｄ上に固定点Ｆが設定される（Ｓ８０３：図６参照）。なお、この固定点Ｆの設定において、ユーザが主方向Ｄ上において心筋の外側または内側を指定し、その指定に応じて固定点Ｆが設定されてもよい。

固定点Ｆが設定されると、固定点Ｆと各移動点Ｐ´の距離が算出され（Ｓ８０４：図６参照）、複数の時相に亘るその距離の変化を示した変位波形が生成される（Ｓ８０５）。そして、全ての設定点に関する処理が終了したか否かが確認され（Ｓ８０６）、終了していなければ、Ｓ８０１に戻り次の設定点に関する処理が実行される。Ｓ８０１からＳ８０５までの処理が繰り返し実行されて、Ｓ８０６において全ての設定点に関する処理の終了が確認されると、診断情報生成部４０における処理が終了し、例えば、図７に示した表示画像が表示部５０（図１）に表示される。

以上、本発明の好適な実施形態である超音波診断装置について説明したが、例えば、上述した図５に係る処理と図８に係る処理に対応したプログラムにより、図１に示したパターンマッチング処理部３０と診断情報生成部４０の機能をコンピュータで実現し、そのコンピュータを超音波画像処理装置として機能させてもよい。また、上述した実施形態は、あらゆる点で単なる例示にすぎず、本発明の範囲を限定するものではない。本発明は、その本質を逸脱しない範囲で各種の変形形態を包含する。

１０プローブ、２０画像形成部、３０パターンマッチング処理部、４０診断情報生成部。

Claims

複数時相の超音波の画像データを記憶する画像記憶部と、
画像データ間の相関演算に基づいて、参照時相の画像データ内に設定された設定点に対応した移動点を探索時相の画像データ内で探索する画像処理部と、
複数時相に亘って探索される移動点に基づいて前記設定点の複数時相に亘る移動の主方向を決定し、当該主方向を基準として前記設定点の移動を評価することにより診断情報を得る診断情報生成部と、
を有する、
ことを特徴とする超音波画像処理装置。
請求項１に記載の超音波画像処理装置において、
前記診断情報生成部は、複数時相に亘って探索される移動点の空間的なばらつきに応じて前記主方向を決定する、
ことを特徴とする超音波画像処理装置。
請求項１または２に記載の超音波画像処理装置において、
前記診断情報生成部は、前記主方向に対応した線上に診断のための基準となる固定点を設定する、
ことを特徴とする超音波画像処理装置。
請求項３に記載の超音波画像処理装置において、
前記診断情報生成部は、前記固定点から移動点までの距離の時間的な変化を示した変位波形を形成する、
ことを特徴とする超音波画像処理装置。
請求項１から４のいずれか１項に記載の超音波画像処理装置において、
前記画像処理部は、
参照時相の画像データ内に設定された設定点に基づいて、その設定点に対応したテンプレートを生成するテンプレート生成機能と、
探索時相の画像データ内に探索領域を設定する探索領域設定機能と、
テンプレートを探索領域内で移動させつつ当該探索領域内の各位置において、参照時相のテンプレートの画像データと、探索時相のテンプレートに重なる画像データと、に基づいて相関演算を実行する相関演算機能と、
基準位置から前記探索領域内の各位置までの距離に応じて、当該各位置において得られる前記相関演算の結果に重み付け処理を行う重み付け処理機能と、
を有し、
前記重み付け処理された相関演算の結果に基づいて、前記探索領域内において前記設定点に対応した移動点を探索する、
ことを特徴とする超音波画像処理装置。
複数時相の超音波の画像データを処理するコンピュータに、
画像データ間の相関演算に基づいて、参照時相の画像データ内に設定された設定点に対応した移動点を探索時相の画像データ内で探索する画像処理機能と、
複数時相に亘って探索される移動点に基づいて前記設定点の複数時相に亘る移動の主方向を決定し、当該主方向を基準として前記設定点の移動を評価することにより診断情報を得る診断情報生成機能と、
を実現させる、
ことを特徴とするプログラム。