JP2017012607A - Medical image diagnostic apparatus, and apparatus and program for medical image processing apparatus - Google Patents

Medical image diagnostic apparatus, and apparatus and program for medical image processing apparatus Download PDF

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To easily perform highly accurate measurement.SOLUTION: A medical image diagnostic apparatus includes an image generation part and a determination part. The image generation part generates an image from signals obtained by scanning a subject. The determination part calculates similarity between images generated by scanning the subject in an almost identical phase in a condition where periodicity of a living body signal of the subject is stable, and determines whether or not the similarity exceeds a prescribed threshold value.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明の実施形態は、医用画像診断装置、医用画像処理装置及びプログラムに関する。   Embodiments described herein relate generally to a medical image diagnostic apparatus, a medical image processing apparatus, and a program.

超音波診断装置は、心臓の機能で重要とされている左心室の駆出率の計測に利用される場合がある。駆出率は心臓の収縮末期と拡張末期における心室の容積から比率を算出するものである。この計測を実施する場合、例えば、心臓の特定の断面の画像が一定時間安定的に描出されていることや、ECG波形や心拍数(HR:Heart Rate)などを確認して心拍の周期が一定時間安定していることが前提条件となる。   The ultrasonic diagnostic apparatus may be used for measuring the ejection fraction of the left ventricle, which is important for the function of the heart. The ejection fraction is calculated from the volume of the ventricle at the end systole and end diastole of the heart. When performing this measurement, for example, the heart cycle is constant by confirming that an image of a specific cross section of the heart is stably depicted for a certain period of time, an ECG waveform, a heart rate (HR), and the like. It is a precondition that the time is stable.

国際公開第04/112568号International Publication No. 04/112568 国際公開第05/002446号International Publication No. 05/002446 国際公開第12/029616号International Publication No. 12/029616

本発明が解決しようとする課題は、精度の高い計測を簡便に行うことができる医用画像診断装置、医用画像処理装置及びプログラムを提供することである。   The problem to be solved by the present invention is to provide a medical image diagnostic apparatus, a medical image processing apparatus, and a program that can easily perform highly accurate measurement.

実施形態の医用画像診断装置は、画像生成部と、判定部とを備える。画像生成部は、被検体を走査して得られた信号から画像を生成する。判定部は、前記被検体の生体信号の周期性が安定である状態で前記被検体を略同一時相で走査して生成された画像間の類似度を算出し、当該類似度が所定の閾値を超えているか否かを判定する。   The medical image diagnostic apparatus according to the embodiment includes an image generation unit and a determination unit. The image generation unit generates an image from a signal obtained by scanning the subject. The determination unit calculates a similarity between images generated by scanning the subject at substantially the same time phase in a state where the periodicity of the biological signal of the subject is stable, and the similarity is a predetermined threshold value It is determined whether or not it exceeds.

図1は、第1の実施形態に係る超音波診断装置の構成例を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration example of the ultrasonic diagnostic apparatus according to the first embodiment. 図2は、第1の実施形態を説明するための図(1)である。FIG. 2 is a diagram (1) for explaining the first embodiment. 図3Aは、第1の実施形態を説明するための図(2)である。FIG. 3A is a diagram (2) for explaining the first embodiment. 図3Bは、第1の実施形態を説明するための図(3)である。FIG. 3B is a diagram (3) for explaining the first embodiment. 図4は、第1の実施形態を説明するための図(4)である。FIG. 4 is a diagram (4) for explaining the first embodiment. 図5は、第1の実施形態に係る超音波診断装置による処理手順を示すフローチャートである。FIG. 5 is a flowchart illustrating a processing procedure performed by the ultrasonic diagnostic apparatus according to the first embodiment. 図6Aは、第1の実施形態の変形例を説明するための図(1)である。FIG. 6A is a diagram (1) for explaining a modification of the first embodiment. 図6Bは、第1の実施形態の変形例を説明するための図(2)である。FIG. 6B is a diagram (2) for explaining the modification of the first embodiment. 図7Aは、第1の実施形態の変形例を説明するための図(3)である。FIG. 7A is a diagram (3) for explaining the modification of the first embodiment. 図7Bは、第1の実施形態の変形例を説明するための図(4)である。FIG. 7B is a diagram (4) for explaining the modification of the first embodiment. 図8は、第1の実施形態の変形例を説明するための図(5)である。FIG. 8 is a diagram (5) for explaining a modification of the first embodiment. 図9は、第2の実施形態を説明するための図である。FIG. 9 is a diagram for explaining the second embodiment. 図10は、第3の実施形態を説明するための図である。FIG. 10 is a diagram for explaining the third embodiment. 図11は、第3の実施形態の変形例1を説明するための図である。FIG. 11 is a diagram for explaining a first modification of the third embodiment. 図12は、第3の実施形態の変形例2を説明するための図である。FIG. 12 is a diagram for explaining a second modification of the third embodiment.

以下、図面を参照して、実施形態に係る医用画像診断装置、医用画像処理装置及びプログラムを説明する。なお、実施形態では、医用画像診断装置の一例として超音波診断装置について説明する。また、実施形態は、以下の実施形態に限られるものではない。また、一つの実施形態に記載した内容は、原則として他の実施形態にも同様に適用される。   Hereinafter, a medical image diagnostic apparatus, a medical image processing apparatus, and a program according to embodiments will be described with reference to the drawings. In the embodiment, an ultrasonic diagnostic apparatus will be described as an example of a medical image diagnostic apparatus. Further, the embodiments are not limited to the following embodiments. In addition, the contents described in one embodiment can be applied to other embodiments in principle as well.

(第1の実施形態)
図1は、第1の実施形態に係る超音波診断装置1の構成例を示すブロック図である。図1に示すように、第1の実施形態に係る超音波診断装置1は、超音波プローブ11と、入力装置12と、ディスプレイ13と、心電計14と、装置本体100とを備える。超音波プローブ11は、後述する装置本体100が備える送受信回路110と通信可能に接続される。また、入力装置12、ディスプレイ13、及び心電計14は、装置本体100が備える各種の回路と通信可能に接続される。
(First embodiment)
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration example of an ultrasonic diagnostic apparatus 1 according to the first embodiment. As shown in FIG. 1, the ultrasonic diagnostic apparatus 1 according to the first embodiment includes an ultrasonic probe 11, an input apparatus 12, a display 13, an electrocardiograph 14, and an apparatus main body 100. The ultrasonic probe 11 is communicably connected to a transmission / reception circuit 110 provided in the apparatus main body 100 described later. Moreover, the input device 12, the display 13, and the electrocardiograph 14 are connected so as to be communicable with various circuits included in the apparatus main body 100.

超音波プローブ11は、被検体Pの体表面に接触され、超音波の送受信を行う。例えば、超音波プローブ11は、複数の圧電振動子を有する。これら複数の圧電振動子は、送受信回路110から供給される駆動信号に基づいて、超音波を発生させる。発生した超音波は、被検体Pの体内組織において反射され、反射波信号として複数の圧電振動子にて受信される。超音波プローブ11は、複数の圧電振動子にて受信した反射波信号を、送受信回路110へ送る。超音波プローブ11は、被検体Pを走査する走査部の一例である。   The ultrasonic probe 11 is in contact with the body surface of the subject P and transmits and receives ultrasonic waves. For example, the ultrasonic probe 11 has a plurality of piezoelectric vibrators. The plurality of piezoelectric vibrators generate ultrasonic waves based on the drive signal supplied from the transmission / reception circuit 110. The generated ultrasonic wave is reflected by the body tissue of the subject P and is received by a plurality of piezoelectric vibrators as a reflected wave signal. The ultrasonic probe 11 sends the reflected wave signal received by the plurality of piezoelectric vibrators to the transmission / reception circuit 110. The ultrasonic probe 11 is an example of a scanning unit that scans the subject P.

なお、第1の実施形態は、超音波プローブ11は、被検体P内の2次元領域を走査(2次元走査)する1Dアレイプローブであっても、被検体P内の3次元領域を走査(3次元走査)するメカニカル4Dプローブや2Dアレイプローブであっても適用可能である。   In the first embodiment, even if the ultrasonic probe 11 is a 1D array probe that scans a two-dimensional region in the subject P (two-dimensional scanning), the ultrasonic probe 11 scans a three-dimensional region in the subject P ( A mechanical 4D probe or a 2D array probe that performs three-dimensional scanning is also applicable.

入力装置12は、例えば、マウス、キーボード、ボタン、パネルスイッチ、タッチコマンドスクリーン、フットスイッチ、トラックボール、ジョイスティック等に対応する。入力装置12は、超音波診断装置1の操作者からの各種設定要求を受け付け、受け付けた各種設定要求を装置本体100の各回路に対して適宜転送する。   The input device 12 corresponds to, for example, a mouse, a keyboard, a button, a panel switch, a touch command screen, a foot switch, a trackball, and a joystick. The input device 12 receives various setting requests from the operator of the ultrasonic diagnostic apparatus 1 and appropriately transfers the received various setting requests to each circuit of the apparatus main body 100.

ディスプレイ13は、操作者が入力装置12を用いて各種設定要求を入力するためのGUI(Graphical User Interface)を表示したり、装置本体100において生成された超音波画像データに基づく画像(超音波画像)等を表示したりする。   The display 13 displays a GUI (Graphical User Interface) for an operator to input various setting requests using the input device 12, or an image (ultrasonic image) based on ultrasonic image data generated in the apparatus main body 100. ) Etc.

心電計14は、超音波走査される被検体Pの心電信号として、被検体Pの心電波形(ECG:Electrocardiogram)を取得する。心電計14は、取得した心電波形を装置本体100の各回路に適宜送信する。   The electrocardiograph 14 acquires an electrocardiogram (ECG: Electrocardiogram) of the subject P as an electrocardiographic signal of the subject P to be ultrasonically scanned. The electrocardiograph 14 appropriately transmits the acquired electrocardiogram waveform to each circuit of the apparatus main body 100.

装置本体100は、超音波プローブ11が受信した反射波信号に基づいて、超音波画像データを生成する装置である。図1に示すように、装置本体100は、例えば、送受信回路110と、Bモード処理回路120と、ドプラ処理回路130と、画像生成回路140と、画像メモリ150と、記憶回路160と、処理回路170とを有する。送受信回路110、Bモード処理回路120、ドプラ処理回路130、画像生成回路140、画像メモリ150、記憶回路160、及び処理回路170は、互いに通信可能に接続される。   The apparatus main body 100 is an apparatus that generates ultrasonic image data based on a reflected wave signal received by the ultrasonic probe 11. As shown in FIG. 1, the apparatus main body 100 includes, for example, a transmission / reception circuit 110, a B-mode processing circuit 120, a Doppler processing circuit 130, an image generation circuit 140, an image memory 150, a storage circuit 160, and a processing circuit. 170. The transmission / reception circuit 110, the B-mode processing circuit 120, the Doppler processing circuit 130, the image generation circuit 140, the image memory 150, the storage circuit 160, and the processing circuit 170 are connected to be communicable with each other.

送受信回路110は、超音波プローブ11による超音波の送受信を制御する。例えば、送受信回路110は、後述する処理回路170の指示に基づいて、超音波プローブ11が行う超音波送受信を制御する。送受信回路110は、超音波プローブ11に駆動信号(駆動パルス)を印加することで、超音波がビーム状に集束された超音波ビームを送信させる。また、送受信回路110は、超音波プローブ11が受信した反射波信号に所定の遅延時間を与えて加算処理を行うことで、反射波信号の受信指向性に応じた方向から反射成分が強調された反射波データを生成し、生成した反射波データをBモード処理回路120及びドプラ処理回路130に送信する。   The transmission / reception circuit 110 controls transmission / reception of ultrasonic waves by the ultrasonic probe 11. For example, the transmission / reception circuit 110 controls ultrasonic transmission / reception performed by the ultrasonic probe 11 based on an instruction from the processing circuit 170 described later. The transmission / reception circuit 110 applies a drive signal (drive pulse) to the ultrasonic probe 11 to transmit an ultrasonic beam in which the ultrasonic wave is focused in a beam shape. In addition, the transmission / reception circuit 110 gives a predetermined delay time to the reflected wave signal received by the ultrasonic probe 11 and performs addition processing, whereby the reflection component is emphasized from the direction corresponding to the reception directivity of the reflected wave signal. The reflected wave data is generated, and the generated reflected wave data is transmitted to the B-mode processing circuit 120 and the Doppler processing circuit 130.

Bモード処理回路120は、送受信回路110が反射波信号から生成した反射波データに対して各種の信号処理を行う。Bモード処理回路120は、送受信回路110から受信した反射波データに対して、対数増幅、包絡線検波処理等を行って、サンプル点(観測点)ごとの信号強度が輝度の明るさで表現されるデータ(Bモードデータ)を生成する。Bモード処理回路120は、生成したBモードデータを画像生成回路140へ送る。   The B mode processing circuit 120 performs various types of signal processing on the reflected wave data generated from the reflected wave signal by the transmission / reception circuit 110. The B-mode processing circuit 120 performs logarithmic amplification, envelope detection processing, and the like on the reflected wave data received from the transmission / reception circuit 110, and the signal intensity at each sample point (observation point) is expressed by brightness. Data (B-mode data) is generated. The B mode processing circuit 120 sends the generated B mode data to the image generation circuit 140.

ドプラ処理回路130は、送受信回路110から受信した反射波データより、移動体のドプラ効果に基づく運動情報を、走査領域内の各サンプル点で抽出したデータ(ドプラデータ)を生成する。具体的には、ドプラ処理回路130は、移動体の運動情報として、平均速度、分散値、パワー値等を各サンプル点で抽出したドプラデータを生成する。ここで、移動体とは、例えば、血流や、心壁等の組織、造影剤である。ドプラ処理回路130は、生成したドプラデータを画像生成回路140へ送る。   The Doppler processing circuit 130 generates data (Doppler data) obtained by extracting motion information based on the Doppler effect of the moving body at each sample point in the scanning region from the reflected wave data received from the transmission / reception circuit 110. Specifically, the Doppler processing circuit 130 generates Doppler data obtained by extracting an average speed, a variance value, a power value, and the like at each sample point as movement information of the moving body. Here, the moving body is, for example, a blood flow, a tissue such as a heart wall, or a contrast agent. The Doppler processing circuit 130 sends the generated Doppler data to the image generation circuit 140.

画像生成回路140は、Bモード処理回路120やドプラ処理回路130が生成したデータから超音波画像データを生成する。例えば、画像生成回路140は、Bモード処理回路120が生成したBモードデータから、反射波の強度を輝度で表したBモード画像データを生成する。また、画像生成回路140は、ドプラ処理回路130が生成したドプラデータから、移動体情報を表すドプラ画像データを生成する。このドプラ画像データは、速度画像データ、分散画像データ、パワー画像データ、又は、これらを組み合わせた画像データである。なお、画像生成回路140は、被検体Pを走査して得られた信号から画像を生成する画像生成部の一例である。   The image generation circuit 140 generates ultrasonic image data from the data generated by the B mode processing circuit 120 and the Doppler processing circuit 130. For example, the image generation circuit 140 generates B-mode image data in which the intensity of the reflected wave is expressed by luminance from the B-mode data generated by the B-mode processing circuit 120. The image generation circuit 140 generates Doppler image data representing moving body information from the Doppler data generated by the Doppler processing circuit 130. The Doppler image data is velocity image data, distributed image data, power image data, or image data obtained by combining these. The image generation circuit 140 is an example of an image generation unit that generates an image from a signal obtained by scanning the subject P.

画像メモリ150は、Bモード処理回路120、ドプラ処理回路130、及び画像生成回路140により生成されたデータを記憶するメモリである。例えば、画像メモリ150は、画像生成回路140により生成された超音波画像データを、被検体Pの心電波形に対応付けて記憶する。なお、画像メモリ150に記憶されるデータ量が画像メモリ150の記憶容量を超過する場合には、古いデータから順に削除され、更新される。   The image memory 150 is a memory that stores data generated by the B-mode processing circuit 120, the Doppler processing circuit 130, and the image generation circuit 140. For example, the image memory 150 stores the ultrasonic image data generated by the image generation circuit 140 in association with the electrocardiographic waveform of the subject P. If the amount of data stored in the image memory 150 exceeds the storage capacity of the image memory 150, the oldest data is deleted and updated in order.

記憶回路160は、各種データを記憶する記憶装置である。例えば、記憶回路160は、超音波送受信、画像処理及び表示処理を行うための制御プログラムや、診断情報(例えば、患者ID、医師の所見等)や、診断プロトコルや各種ボディーマーク等の各種データを記憶する。また、記憶回路160に記憶されるデータは、図示しないインタフェース部を介して、外部装置へ転送することができる。   The storage circuit 160 is a storage device that stores various data. For example, the storage circuit 160 stores various data such as a control program for performing ultrasonic transmission / reception, image processing, and display processing, diagnostic information (eg, patient ID, doctor's findings, etc.), diagnostic protocol, and various body marks. Remember. Data stored in the storage circuit 160 can be transferred to an external device via an interface unit (not shown).

また、記憶回路160は、Bモード処理回路120、ドプラ処理回路130、及び画像生成回路140により生成されたデータを記憶する。例えば、記憶回路160は、操作者により指定された所定心拍分の超音波画像データを記憶する。なお、記憶回路160は、被検体Pを所定期間で走査して得られた複数の画像を記憶する記憶部の一例である。   The storage circuit 160 also stores data generated by the B-mode processing circuit 120, the Doppler processing circuit 130, and the image generation circuit 140. For example, the storage circuit 160 stores ultrasonic image data for a predetermined heart rate designated by the operator. The storage circuit 160 is an example of a storage unit that stores a plurality of images obtained by scanning the subject P for a predetermined period.

処理回路170は、超音波診断装置1の処理全体を制御する。具体的には、処理回路170は、入力装置12を介して操作者から入力された各種設定要求や、記憶回路160から読み込んだ各種制御プログラム及び各種データに基づいて、送受信回路110、Bモード処理回路120、ドプラ処理回路130、及び画像生成回路140等の処理を制御する。また、処理回路170は、画像メモリ150が記憶する超音波画像データをディスプレイ13に表示させる。   The processing circuit 170 controls the entire processing of the ultrasonic diagnostic apparatus 1. Specifically, the processing circuit 170 is based on various setting requests input from the operator via the input device 12, various control programs and various data read from the storage circuit 160, and the transmission / reception circuit 110, B-mode processing. Controls the processing of the circuit 120, the Doppler processing circuit 130, the image generation circuit 140, and the like. In addition, the processing circuit 170 causes the display 13 to display ultrasonic image data stored in the image memory 150.

第1の実施形態に係る処理回路170は、判定機能171を有する。ここで、処理回路170の構成要素である判定機能171が実行する各処理機能は、例えば、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路160に記録されている。処理回路170は、各プログラムを記憶回路160から読み出し、実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路170は、図1の処理回路170内に示された各機能を有することとなる。判定機能171については、後述する。   The processing circuit 170 according to the first embodiment has a determination function 171. Here, each processing function executed by the determination function 171 that is a component of the processing circuit 170 is recorded in the storage circuit 160 in the form of a program that can be executed by a computer, for example. The processing circuit 170 is a processor that implements a function corresponding to each program by reading each program from the storage circuit 160 and executing it. In other words, the processing circuit 170 in a state where each program is read has each function shown in the processing circuit 170 of FIG. The determination function 171 will be described later.

なお、図1においては単一の処理回路170にて判定機能171にて行われる処理機能が実現されるものとして説明するが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより機能を実現するものとしても構わない。   In FIG. 1, the processing function performed by the determination function 171 is realized by a single processing circuit 170, but a processing circuit is configured by combining a plurality of independent processors, and each processor A function may be realized by executing a program.

上記説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、CPU(Central Preprocess Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)、或いは、特定用途向け集積回路(Application Specific Integrated Circuit:ASIC)、プログラマブル論理デバイス(例えば、単純プログラマブル論理デバイス(Simple Programmable Logic Device:SPLD)、複合プログラマブル論理デバイス(Complex Programmable Logic Device:CPLD)、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ(Field Programmable Gate Array:FPGA))等の回路を意味する。プロセッサは記憶回路に保存されたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、記憶回路160にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成しても構わない。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて1つのプロセッサとして構成し、その機能を実現するようにしてもよい。さらに、図1における複数の構成要素を1つのプロセッサへ統合してその機能を実現するようにしてもよい。   The term “processor” used in the above description is, for example, a CPU (Central Preprocess Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), an application specific integrated circuit (ASIC), a programmable logic device (for example, It means circuits such as a simple programmable logic device (SPLD), a complex programmable logic device (CPLD), and a field programmable gate array (FPGA). The processor implements a function by reading and executing a program stored in the storage circuit. Instead of storing the program in the storage circuit 160, the program may be directly incorporated in the processor circuit. In this case, the processor realizes the function by reading and executing the program incorporated in the circuit. Note that each processor of the present embodiment is not limited to being configured as a single circuit for each processor, but may be configured as a single processor by combining a plurality of independent circuits to realize the function. Good. Furthermore, a plurality of components in FIG. 1 may be integrated into one processor to realize the function.

このように構成される超音波診断装置1は、例えば、左心室の駆出率の計測に利用される場合がある。この計測を開始する場合、例えば、ECG波形や心拍数などを確認して心拍の周期が一定時間安定していることや心臓の特定の断面の画像が一定時間安定的に描出されていることが前提条件となる。   The ultrasonic diagnostic apparatus 1 configured as described above may be used, for example, for measuring the left ventricular ejection fraction. When starting this measurement, for example, the ECG waveform, heart rate, etc. are confirmed, the heartbeat cycle is stable for a certain period of time, or an image of a specific cross section of the heart is stably depicted for a certain period of time. It is a prerequisite.

ところで、従来では、計測を開始するための前提条件を満たしているかどうかの判断は操作者の主観に委ねられていた。すなわち、操作者は、生体的に安定した状態になっており、なおかつ安定した画像が得られているということを主観的に判断していた。このため、従来では、計測の開始までに必要以上に時間がかかってしまうという問題があった。また、前提条件を満たしているかどうかの判断を操作者の主観に委ねるため、計測結果の再現性が低くなり、この結果として計測の精度が落ちるという問題があった。   By the way, conventionally, it has been left to the subjectivity of the operator to determine whether the preconditions for starting the measurement are satisfied. In other words, the operator has subjectively determined that it is in a biologically stable state and a stable image is obtained. For this reason, conventionally, there was a problem that it took more time than necessary before the start of measurement. Further, since it is left to the operator's subjectivity to determine whether or not the precondition is satisfied, there is a problem that the reproducibility of the measurement result is lowered, and as a result, the measurement accuracy is lowered.

このようなことから、第1の実施形態に係る超音波診断装置1は、第1の判定処理と、第2の判定処理とを実行し、計測を開始するための前提条件を満たしているかどうかを判定する。かかる機能は、判定機能171により実現される。以下では、判定機能171について詳細に説明する。   For this reason, the ultrasound diagnostic apparatus 1 according to the first embodiment executes the first determination process and the second determination process, and satisfies the preconditions for starting the measurement. Determine. Such a function is realized by the determination function 171. Hereinafter, the determination function 171 will be described in detail.

判定機能171は、処理回路170が判定機能171に対応するプログラムを記憶回路160から読み出し実行することで、実現される機能である。なお、判定機能171は、判定部の一例である。判定機能171は、被検体Pの生体信号の周期性が安定である状態で被検体Pを略同一時相で走査して生成された画像間の類似度を算出し、当該類似度が所定の閾値を超えているか否かを判定する。   The determination function 171 is a function realized when the processing circuit 170 reads a program corresponding to the determination function 171 from the storage circuit 160 and executes it. The determination function 171 is an example of a determination unit. The determination function 171 calculates the similarity between images generated by scanning the subject P at substantially the same time phase in a state where the periodicity of the biological signal of the subject P is stable, and the similarity is a predetermined value. It is determined whether or not the threshold value is exceeded.

例えば、判定機能171は、第1の判定処理として、生体信号における所定の時相間の間隔及び生体信号における所定の時相間の形状のうち少なくともいずれか一つを用いて被検体Pの生体信号の周期性が安定である状態であるか否かを判定する。図2は、第1の実施形態を説明するための図(1)である。   For example, the determination function 171 uses, as the first determination process, at least one of the interval between predetermined time phases in the biological signal and the shape between predetermined time phases in the biological signal to detect the biological signal of the subject P. It is determined whether or not the periodicity is stable. FIG. 2 is a diagram (1) for explaining the first embodiment.

例えば判定機能171は、第1の判定処理において、心電波形から、各心拍のR波を検出し、各心拍でのR波の間隔を測定する。図2に示す例では、判定機能171が3心拍分のR波を検出した場合を示す。そして、判定機能171は、各心拍におけるR波同士の間隔を任意の心拍数分測定する。図2に示す例では、判定機能171は、R1とR2との間隔2aと、R2とR3との間隔2bとを算出する。そして、判定機能171は、算出した間隔の差が、所定の閾値の範囲内である場合に、被検体Pの生体信号の周期性が安定である状態であると判定する。なお、被検体Pの生体信号の周期性が安定である状態を「第1の安定状態」とも言う。   For example, in the first determination process, the determination function 171 detects the R wave of each heartbeat from the electrocardiogram waveform, and measures the interval of the R wave at each heartbeat. In the example shown in FIG. 2, the determination function 171 shows a case where R waves for three heartbeats are detected. And the determination function 171 measures the space | interval of R waves in each heart rate by arbitrary heart rate. In the example illustrated in FIG. 2, the determination function 171 calculates an interval 2a between R1 and R2 and an interval 2b between R2 and R3. The determination function 171 determines that the periodicity of the biological signal of the subject P is stable when the difference between the calculated intervals is within a predetermined threshold range. A state where the periodicity of the biological signal of the subject P is stable is also referred to as a “first stable state”.

より具体的には、判定機能171は、R1に続いてR2を検出し、R1とR2との間隔2aを算出した後に最新のR波としてR3を検出した場合、前回検出したR波であるR2とR3との間隔2bを算出する。そして、判定機能171は、前回の算出結果である間隔2aと今回の算出結果である間隔2bとの差が所定の閾値の範囲内であるか否かを判定する。ここで、判定機能171は、前回の算出結果である間隔2aと今回の算出結果である間隔2bとの差が所定の閾値の範囲内である場合に、第1の安定状態となった回数として1回を計上する。判定機能171は、第1の判定処理を繰り返し実行し、第1の安定状態となった回数が所定の回数に達した場合に、第2の判定処理に移行する。なお、所定の回数は1回以上で任意に設定可能である。   More specifically, when the determination function 171 detects R2 following R1, calculates the interval 2a between R1 and R2, and then detects R3 as the latest R wave, R2 is the R wave detected last time. And an interval 2b between R3 and R3. Then, the determination function 171 determines whether or not the difference between the interval 2a as the previous calculation result and the interval 2b as the current calculation result is within a predetermined threshold range. Here, the determination function 171 determines the number of times that the first stable state is reached when the difference between the interval 2a as the previous calculation result and the interval 2b as the current calculation result is within a predetermined threshold range. Count once. The determination function 171 repeatedly executes the first determination process, and shifts to the second determination process when the number of times the first stable state has reached a predetermined number. Note that the predetermined number of times can be arbitrarily set to one or more.

続いて、判定機能171は、被検体Pの生体信号の周期性が安定である状態である場合に、第2の判定処理として、画像間の類似度を算出し、当該類似度が所定の閾値を超えているか否かを判定する。図3Aは、第1の実施形態を説明するための図(2)であり、図3Bは、第1の実施形態を説明するための図(3)である。   Subsequently, when the periodicity of the biological signal of the subject P is stable, the determination function 171 calculates the similarity between the images as the second determination process, and the similarity is a predetermined threshold value. It is determined whether or not it exceeds. FIG. 3A is a diagram (2) for explaining the first embodiment, and FIG. 3B is a diagram (3) for explaining the first embodiment.

図3Aでは、R波に対応する画像間の類似度を算出する場合について説明する。例えば、判定機能171は、第1の判定処理で得られた心電波形のR波をターゲットの時相とする。かかる場合、判定機能171は、ターゲットの時相で得られている超音波画像を画像メモリ150から読み出して、画像間の類似度を算出する。図2に示す例では、判定機能171は、超音波画像3a、3b及び3cを画像メモリ150から読み出して、超音波画像3aと超音波画像3bとの類似度、超音波画像3bと超音波画像3cとの類似度をそれぞれ算出する。   FIG. 3A illustrates a case where the similarity between images corresponding to the R wave is calculated. For example, the determination function 171 uses the R wave of the electrocardiographic waveform obtained in the first determination process as the time phase of the target. In such a case, the determination function 171 reads the ultrasonic image obtained at the target time phase from the image memory 150 and calculates the similarity between the images. In the example illustrated in FIG. 2, the determination function 171 reads out the ultrasonic images 3 a, 3 b, and 3 c from the image memory 150, and the similarity between the ultrasonic image 3 a and the ultrasonic image 3 b, the ultrasonic image 3 b and the ultrasonic image The similarity with 3c is calculated respectively.

ここで、判定機能171は、画像間で対応する各画素の輝度値の差異に基づいて類似度を算出する。図3Bに示す例では超音波画像3aと超音波画像3bとの類似度を算出する場合について説明する。図3Bに示すように、判定機能171は、隣り合うR波の画像3a及び3bにおける左上の画素同士の輝度を比較する。そして、判定機能171は、比較した画素間の輝度値の差が例えば所定値以下であれば、比較した画素の輝度値の差が一致していると判定する。ここで例えば、所定値は10である。なお、所定値は、最大値を255とし操作者によって任意に調整可能である。そして、判定機能171は、各画像に含まれる画素数分だけ、輝度値の差が一致しているか否かを判定する。そして、判定機能171は、「輝度値の差が一致している画素の数/すべての画素の数」により類似度を算出する。なお、判定機能171は、心臓以外の領域を除外するために、1心拍内で輝度の変化が大きい領域に限定して画像の類似度を算出してもよい。   Here, the determination function 171 calculates the similarity based on the difference in the luminance value of each corresponding pixel between images. In the example shown in FIG. 3B, a case where the similarity between the ultrasonic image 3a and the ultrasonic image 3b is calculated will be described. As illustrated in FIG. 3B, the determination function 171 compares the luminances of the upper left pixels in the adjacent R-wave images 3 a and 3 b. Then, the determination function 171 determines that the luminance value differences of the compared pixels match if the luminance value difference between the compared pixels is equal to or less than a predetermined value, for example. Here, for example, the predetermined value is 10. The predetermined value can be arbitrarily adjusted by the operator with a maximum value of 255. Then, the determination function 171 determines whether or not the luminance value differences are the same as the number of pixels included in each image. Then, the determination function 171 calculates the degree of similarity by “the number of pixels with the same luminance value difference / the number of all pixels”. Note that the determination function 171 may calculate the image similarity only in an area where the change in luminance is large within one heartbeat in order to exclude an area other than the heart.

そして、判定機能171は、算出した類似度が所定の閾値を超えているか否かを判定する。ここで、判定機能171は、算出した類似度が所定の閾値を超えた場合には、類似度が所定の閾値を超えた回数を計上する。そして、判定機能171は、類似度が所定の閾値を超えた回数が所定の回数に達した場合、第2の安定状態であると判定する。なお、所定の回数は1回以上で任意に設定可能である。   Then, the determination function 171 determines whether or not the calculated similarity exceeds a predetermined threshold value. Here, when the calculated similarity exceeds a predetermined threshold, the determination function 171 counts the number of times the similarity exceeds a predetermined threshold. Then, the determination function 171 determines that the second stable state is reached when the number of times the similarity exceeds a predetermined threshold reaches a predetermined number. Note that the predetermined number of times can be arbitrarily set to one or more.

また、判定機能171は、第2の判定処理の判定結果に応じて、類似度が所定の閾値を超えているか否かを示す情報を生成して操作者に通知する。図4は、第1の実施形態を説明するための図(4)である。図4では、類似度が所定の閾値を超えていることを示す文字情報を生成してディスプレイ13に表示させる場合について説明する。   Further, the determination function 171 generates information indicating whether the similarity exceeds a predetermined threshold according to the determination result of the second determination process, and notifies the operator of the information. FIG. 4 is a diagram (4) for explaining the first embodiment. FIG. 4 illustrates a case where character information indicating that the degree of similarity exceeds a predetermined threshold value is generated and displayed on the display 13.

図4に示すように、ディスプレイ13の表示領域には、超音波画像4aと心電波形4bとが表示されている。判定機能171は、類似度が所定の閾値を超えた場合には、例えば文字情報4cとして「計測が可能です」を生成し、ディスプレイ13に表示させる。これにより、操作者は、計測を開始するための前提条件を満たしていることを理解できる。   As shown in FIG. 4, an ultrasound image 4 a and an electrocardiogram waveform 4 b are displayed in the display area of the display 13. When the similarity exceeds a predetermined threshold, the determination function 171 generates “measurement is possible”, for example, as the character information 4 c and displays it on the display 13. Thereby, the operator can understand that the precondition for starting a measurement is satisfy | filled.

図5は、第1の実施形態に係る超音波診断装置1による処理手順を示すフローチャートである。図5に示すように、判定機能171は、前時相のR波との間隔を測定する(ステップS101)。そして、判定機能171は、前回の測定結果と今回の測定結果との差を算出する(ステップS102)。また、画像生成回路140は、R波の時相の画像を画像メモリ150に保管する(ステップS103)。   FIG. 5 is a flowchart showing a processing procedure performed by the ultrasonic diagnostic apparatus 1 according to the first embodiment. As shown in FIG. 5, the determination function 171 measures the interval from the R wave in the previous time phase (step S <b> 101). Then, the determination function 171 calculates the difference between the previous measurement result and the current measurement result (step S102). Further, the image generation circuit 140 stores the R-wave time phase image in the image memory 150 (step S103).

また、判定機能171は、各時相毎の間隔の差が連続して閾値内に収まる回数が所定の数に達したか否かを判定する(ステップS104)。ここで、判定機能171は、各時相毎の間隔の差が連続して閾値内に収まる回数が所定の数に達したと判定しなかった場合(ステップS104、No)、ステップS101に移行する。一方、判定機能171は、各時相毎の間隔の差が連続して閾値内に収まる回数が所定の数に達したと判定した場合(ステップS104、Yes)、前時相で保管した画像と今回の時相で保管した画像とを比較する(ステップS105)。すなわち、判定機能171は、画像間の類似度を算出する。   Further, the determination function 171 determines whether or not the number of times that the difference between the intervals for each time phase is continuously within the threshold has reached a predetermined number (step S104). Here, if the determination function 171 does not determine that the number of times that the difference between the intervals for each time phase is continuously within the threshold has reached a predetermined number (step S104, No), the process proceeds to step S101. . On the other hand, if the determination function 171 determines that the number of times that the difference between the intervals for each time phase is continuously within the threshold has reached a predetermined number (step S104, Yes), the image stored in the previous time phase and The image stored in the current time phase is compared (step S105). That is, the determination function 171 calculates the similarity between images.

そして、判定機能171は、各時相毎の差が連続して閾値内に収まる回数が所定数に達したか否かを判定する(ステップS106)。ここで、判定機能171は、各時相毎の差が連続して閾値内に収まる回数が所定数に達したと判定しなかった場合(ステップS106、No)、ステップS101に移行する。一方、判定機能171は、各時相毎の差が連続して閾値内に収まる回数が所定数に達したと判定した場合(ステップS106、Yes)、画像の安定を通知する(ステップS107)。   Then, the determination function 171 determines whether or not the number of times that the difference for each time phase is continuously within the threshold has reached a predetermined number (step S106). Here, when the determination function 171 does not determine that the number of times that the difference for each time phase is continuously within the threshold has reached a predetermined number (No in step S106), the determination function 171 proceeds to step S101. On the other hand, if the determination function 171 determines that the number of times that the difference for each time phase is continuously within the threshold has reached a predetermined number (step S106, Yes), it notifies the stability of the image (step S107).

上述したように、第1の実施形態では、第1の判定処理として、被検体Pの生体信号の周期性が安定である状態であるか否かを判定し、第2の判定処理として、画像間の類似度を算出し、当該類似度が所定の閾値を超えているか否かを判定する。これにより第1の実施形態によれば、操作者は、第1の実施形態に係る超音波診断装置1による客観的な判定結果を参照して計測を開始することが可能となる。この結果、操作者は、計測の開始までに必要な時間を短縮することが可能になる。また、操作者は、前提条件を満たしているかどうかを客観的な判定結果を参照することで、計測結果の再現性を高めることが可能になり、この結果として精度の高い計測を行うことが可能となる。   As described above, in the first embodiment, as the first determination process, it is determined whether or not the periodicity of the biological signal of the subject P is stable, and as the second determination process, an image is obtained. The similarity is calculated, and it is determined whether or not the similarity exceeds a predetermined threshold. Thus, according to the first embodiment, the operator can start measurement with reference to an objective determination result by the ultrasonic diagnostic apparatus 1 according to the first embodiment. As a result, the operator can shorten the time required to start the measurement. In addition, the operator can increase the reproducibility of the measurement result by referring to the objective determination result whether the precondition is satisfied, and as a result, the measurement can be performed with high accuracy. It becomes.

(第1の判定処理の変形例)
なお、上述した実施形態では、判定機能171は、第1の判定処理として、R波の間隔の差を用いて、被検体Pの生体信号の周期性が安定である状態であるか否かを判定する場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、判定機能171は、P波の間隔の差が一定になる場合に、被検体Pの生体信号の周期性が安定であると判定してもよい。また例えば、判定機能171は、R波の間隔の差とP波の間隔の差とが一定になる場合に、被検体Pの生体信号の周期性が安定であると判定してもよい。
(Modification of the first determination process)
In the above-described embodiment, the determination function 171 uses the difference in the R wave interval as the first determination process to determine whether or not the periodicity of the biological signal of the subject P is stable. Although the case of determining has been described, the embodiment is not limited to this. For example, the determination function 171 may determine that the periodicity of the biological signal of the subject P is stable when the difference between the P wave intervals is constant. For example, the determination function 171 may determine that the periodicity of the biological signal of the subject P is stable when the difference between the R wave intervals and the difference between the P wave intervals is constant.

また、上述した実施形態では、判定機能171は、第1の判定処理として、生体信号における所定の時相間の間隔を用いて被検体Pの生体信号の周期性が安定である状態であるか否かを判定する場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、判定機能171は、生体信号における所定の時相間の形状を用いて被検体Pの生体信号の周期性が安定である状態であるか否かを判定するようにしてもよい。言い換えると、判定機能171は、パターン認識を用いて略同一時相の波形の一致具合で、生体信号の周期性が安定であるか否かを判定する。図6Aは、第1の実施形態の変形例を説明するための図(1)であり、図6Bは、第1の実施形態の変形例を説明するための図(2)である。図6A及び図6Bでは、R波の形状を用いて被検体Pの生体信号の周期性が安定である状態であるか否かを判定する場合について説明する。   In the above-described embodiment, the determination function 171 determines whether the periodicity of the biological signal of the subject P is stable using the interval between predetermined time phases in the biological signal as the first determination process. However, the embodiment is not limited to this. For example, the determination function 171 may determine whether or not the periodicity of the biological signal of the subject P is stable using the shape between predetermined time phases in the biological signal. In other words, the determination function 171 determines whether or not the periodicity of the biological signal is stable by matching the waveforms of substantially the same time phase using pattern recognition. FIG. 6A is a diagram (1) for explaining a modification of the first embodiment, and FIG. 6B is a diagram (2) for explaining a modification of the first embodiment. 6A and 6B, a case will be described in which it is determined whether or not the periodicity of the biological signal of the subject P is stable using the shape of the R wave.

図6Aでは、生体信号の周期性が安定ではない場合を示す。図6Aでは、破線で囲んだR波の形状が異なる。かかる場合、判定機能171は、生体信号の周期性が安定でないと判定する。図6Bでは、生体信号の周期性が安定である場合を示す。図6Bでは、破線で囲んだR波の形状が略一致する。かかる場合、判定機能171は、生体信号の周期性が安定であると判定する。   FIG. 6A shows a case where the periodicity of the biological signal is not stable. In FIG. 6A, the shape of the R wave surrounded by a broken line is different. In such a case, the determination function 171 determines that the periodicity of the biological signal is not stable. FIG. 6B shows a case where the periodicity of the biological signal is stable. In FIG. 6B, the shapes of the R waves surrounded by a broken line substantially match. In such a case, the determination function 171 determines that the periodicity of the biological signal is stable.

なお、図6A及び図6Bでは、R波の形状を用いて被検体Pの生体信号の周期性が安定である状態であるか否かを判定する場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、図7Aは、第1の実施形態の変形例を説明するための図(3)であり、図7Bは、第1の実施形態の変形例を説明するための図(4)である。図7Aでは、生体信号の周期性が安定ではない場合を示す。図7Aでは、破線で囲んだT波の形状が異なる。かかる場合、判定機能171は、生体信号の周期性が安定でないと判定する。図7Bでは、生体信号の周期性が安定である場合を示す。図7Bでは、破線で囲んだT波の形状が略一致する。かかる場合、判定機能171は、生体信号の周期性が安定であると判定する。   In FIGS. 6A and 6B, the case where it is determined whether or not the periodicity of the biological signal of the subject P is stable using the shape of the R wave has been described, but the embodiment is limited to this. Is not to be done. For example, FIG. 7A is a diagram (3) for explaining a modification of the first embodiment, and FIG. 7B is a diagram (4) for explaining a modification of the first embodiment. FIG. 7A shows a case where the periodicity of the biological signal is not stable. In FIG. 7A, the shape of the T wave surrounded by a broken line is different. In such a case, the determination function 171 determines that the periodicity of the biological signal is not stable. FIG. 7B shows a case where the periodicity of the biological signal is stable. In FIG. 7B, the shapes of T-waves surrounded by broken lines substantially match. In such a case, the determination function 171 determines that the periodicity of the biological signal is stable.

(第2の判定処理の変形例)
また、上述した実施形態では、判定機能171は、第2の判定処理として、心電波形のR波の画像同士を比較し、類似度を算出するものとして説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、判定機能171は、第1の判定処理で得られた心電波形のP波の画像同士で類似度を算出してもよいし、R波を基準として任意の時間遅延させた個所をターゲットの時相とし、ターゲットの時相の画像同士で類似度を算出してもよい。さらに、判定機能171は、操作者が指定した時相で第2の判定処理を行っても良い。ここで、操作者は、テーブルや計算式を参照して時相を指定してもよい。例えば、収縮末期の場合であれば、拡張末期と収縮末期の時間は、一般に心拍数が大きくなるにつれて小さくなる。このため、操作者は、心拍数毎の収縮末期の時相を対応付けたテーブルを参照することで時相を設定することが可能となる。
(Modification of second determination process)
Further, in the above-described embodiment, the determination function 171 has been described as comparing the R-wave images of the electrocardiogram waveform and calculating the similarity as the second determination processing, but the embodiment is limited to this. Is not to be done. For example, the determination function 171 may calculate the similarity between the P wave images of the electrocardiogram waveform obtained in the first determination process, or target a location delayed for an arbitrary time with the R wave as a reference. The degree of similarity may be calculated between the images of the target time phase. Further, the determination function 171 may perform the second determination process at a time phase designated by the operator. Here, the operator may designate a time phase with reference to a table or a calculation formula. For example, in the case of end systole, the time between end diastole and end systole generally decreases as the heart rate increases. For this reason, the operator can set the time phase by referring to the table in which the time phases of the end systole for each heart rate are associated.

また、判定機能171は、複数の時相ごとに類似度を算出して、それぞれの時相で算出した類似度が所定の閾値を超えたか否かを判定するようにしてもよい。図8は、第1の実施形態の変形例を説明するための図(5)である。図8に示すように、判定機能171は、P波、R波、T波及びU波それぞれでの第2の判定処理を実行する。すなわち、判定機能171は、P1、P2及びP3の画像を用いて類似度を算出して、P波での第2の判定処理を実行する。より具体的には、判定機能171は、P1の画像とP2の画像とで類似度を算出し、P2の画像とP3の画像とで類似度を算出する。P波での処理と同様に、判定機能171は、R1、R2及びR3の画像を用いて類似度を算出して、R波での第2の判定処理を実行する。また、判定機能171は、P波での処理と同様に、T1、T2及びT3の画像を用いて類似度を算出して、T波での第2の判定処理を実行する。さらに、判定機能171は、P波での処理と同様に、U1、U2及びU3の画像を用いて類似度を算出して、U波での第2の判定処理を実行する。そして、判定機能171は、P波、R波、T波及びU波それぞれでの第2の判定処理の結果が第2の安定状態であると判定するまで処理を繰り返す。   Further, the determination function 171 may calculate the similarity for each of a plurality of time phases and determine whether or not the similarity calculated for each time phase exceeds a predetermined threshold. FIG. 8 is a diagram (5) for explaining a modification of the first embodiment. As illustrated in FIG. 8, the determination function 171 executes a second determination process for each of the P wave, R wave, T wave, and U wave. That is, the determination function 171 calculates the similarity using the images P1, P2, and P3, and executes the second determination process using the P wave. More specifically, the determination function 171 calculates the similarity between the P1 image and the P2 image, and calculates the similarity between the P2 image and the P3 image. Similar to the processing with the P wave, the determination function 171 calculates the similarity using the images of R1, R2, and R3, and executes the second determination processing with the R wave. Also, the determination function 171 calculates the similarity using the images of T1, T2, and T3, and executes the second determination process for the T wave, similarly to the process for the P wave. Further, the determination function 171 calculates the similarity using the images of U1, U2, and U3, and executes the second determination process with the U wave, similarly to the process with the P wave. Then, the determination function 171 repeats the process until it is determined that the result of the second determination process for each of the P wave, R wave, T wave, and U wave is the second stable state.

或いは、判定機能171は、異なる時相ごとに算出された類似度に基づいて、最終的な類似度を算出するようにしてもよい。ここでは、判定機能171が、R波の画像から算出した類似度と収縮末期の画像から算出した類似度とに基づいて最終的な類似度を算出する場合について説明する。かかる場合、判定機能171は、例えば、「(R波の画像で算出した類似度+収縮末期の画像で算出した類似度)/2」により類似度を算出する。なお、R波の画像で算出した類似度と、収縮末期の画像で算出した類似度とについて同じ重要度で最終的な類似度を算出するものとして説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、判定機能171は、R波の画像で算出した類似度と、収縮末期の画像で算出した類似度とに対して任意に重み付けをして最終的な類似度を算出してもよい。   Alternatively, the determination function 171 may calculate the final similarity based on the similarity calculated for each different time phase. Here, the case where the determination function 171 calculates the final similarity based on the similarity calculated from the R-wave image and the similarity calculated from the end-systolic image will be described. In this case, the determination function 171 calculates the similarity by, for example, “(similarity calculated from R wave image + similarity calculated from end-systolic image) / 2” / 2. In addition, although demonstrated as what calculates the final similarity degree with the same importance about the similarity degree calculated with the image of R wave, and the similarity degree calculated with the image of the end systole, embodiment is limited to this It is not a thing. For example, the determination function 171 may calculate the final similarity by arbitrarily weighting the similarity calculated with the R-wave image and the similarity calculated with the end-systolic image.

なお、第2の判定処理において、たとえ類似度が高くても描出される画像の鮮明度が低いと計測には利用できない。このようなことから、判定機能171は、画像から抽出した所定の構造物の輪郭を示す画素数が所定の閾値以上であるか否かを判定するようにしてもよい。そして、判定機能171は、画素数が所定の閾値以上である場合に、画像が鮮明であると判定し、類似度を算出する。言い換えると、判定機能171は、画像間で対応する各画素の輝度値の差異と、画像から抽出した所定の構造物の輪郭を示す画素数とに基づいて類似度を算出する。   In the second determination process, even if the similarity is high, it cannot be used for measurement if the sharpness of the rendered image is low. For this reason, the determination function 171 may determine whether or not the number of pixels indicating the outline of a predetermined structure extracted from the image is equal to or greater than a predetermined threshold. Then, the determination function 171 determines that the image is clear when the number of pixels is equal to or greater than a predetermined threshold, and calculates the similarity. In other words, the determination function 171 calculates the similarity based on the difference in luminance value of each corresponding pixel between images and the number of pixels indicating the outline of a predetermined structure extracted from the image.

(判定結果の通知の変形例)
また、図4に示す例では、類似度が所定の閾値を超えた場合に、計測が可能であることを示す情報を表示させる場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、判定機能171は、類似度が所定の閾値を超えている場合と類似度が所定の閾値以下の場合とで、情報の表示形態を変更するようにしてもよい。より具体的には、判定機能171は、類似度が所定の閾値以下の場合には、計測が可能ではないことを示す情報を表示させておき、類似度が所定の閾値を超えた場合には、計測が可能であることを示す情報に切り替えて表示させてもよい。或いは、判定機能171は、類似度が所定の閾値以下の場合には、計測が可能ではないことを示す情報を表示させておき、類似度が所定の閾値を超えた場合には、計測が可能ではないことを示す情報をディスプレイ13上から消去させてもよい。かかる場合、判定機能171は、類似度が所定の閾値を超えた場合でも、計測が可能であることを示す情報を表示させなくてもよい。また、図4に示す例では、文字情報を表示させる場合について説明したが、計測が可能であることを示すアイコンや計測が可能ではないことを示すアイコンを表示させても良い。
(Modification of notification of judgment result)
In the example illustrated in FIG. 4, the case where information indicating that measurement is possible is displayed when the similarity exceeds a predetermined threshold has been described. However, the embodiment is not limited thereto. . For example, the determination function 171 may change the information display form between when the similarity exceeds a predetermined threshold and when the similarity is equal to or lower than the predetermined threshold. More specifically, the determination function 171 displays information indicating that measurement is not possible when the similarity is equal to or less than a predetermined threshold, and when the similarity exceeds a predetermined threshold Alternatively, information indicating that measurement is possible may be switched and displayed. Alternatively, the determination function 171 displays information indicating that measurement is not possible when the similarity is equal to or less than a predetermined threshold, and allows measurement when the similarity exceeds a predetermined threshold. The information indicating that it is not may be deleted from the display 13. In such a case, the determination function 171 may not display information indicating that measurement is possible even when the similarity exceeds a predetermined threshold. In the example illustrated in FIG. 4, the case where character information is displayed has been described. However, an icon indicating that measurement is possible or an icon indicating that measurement is not possible may be displayed.

また、例えば、判定機能171は、第2の判定処理で算出した類似度と、閾値との差を段階的に分けて、「安定度」として表示させてもよい。なお、閾値との差に対する安定度は、操作者によって任意に設定可能である。また、判定機能171は、心電波形への色付けといった動的な表示に置き換えるといったことも可能である。より具体的には、判定機能171は、通常時に心電波形を例えば緑色で表示させ、第2の安定状態と判定した場合に、心電波形を例えば赤色で表示させる。   Further, for example, the determination function 171 may display the “stability” by dividing the difference between the similarity calculated in the second determination process and the threshold value in stages. The stability with respect to the difference from the threshold can be arbitrarily set by the operator. The determination function 171 can be replaced with a dynamic display such as coloring an electrocardiogram waveform. More specifically, the determination function 171 displays the electrocardiogram waveform in, for example, green at normal times, and displays the electrocardiogram waveform in, for example, red when it is determined as the second stable state.

(第2の実施形態)
第1の実施形態では、判定機能171が画像間で対応する各画素の輝度値の差異に基づいて類似度を算出する場合について説明した。第2の実施形態では、判定機能171が、時相が略同一である各画像から所定の構造物の輪郭を抽出し、当該画像間での輪郭を示す画素の移動量に基づいて類似度を算出する場合について説明する。なお、第2の実施形態に係る超音波診断装置1の全体構成は、図1に示した構成例と同様であるので、ここでは説明を省略する。
(Second Embodiment)
In the first embodiment, the case where the determination function 171 calculates the similarity based on the difference in the luminance value of each pixel corresponding between images has been described. In the second embodiment, the determination function 171 extracts the contour of a predetermined structure from each image having substantially the same time phase, and calculates the similarity based on the movement amount of the pixel indicating the contour between the images. The case of calculating will be described. In addition, since the whole structure of the ultrasound diagnosing device 1 which concerns on 2nd Embodiment is the same as that of the structural example shown in FIG. 1, description is abbreviate | omitted here.

第2の実施形態に係る判定機能171は、第1の実施形態と同様に、第1の判定処理と、第2の判定処理とを実行する。すなわち、第2の実施形態に係る判定機能171は、第1の判定処理として、生体信号における所定の時相間の間隔及び生体信号における所定の時相間の形状のうち少なくともいずれか一つを用いて被検体Pの生体信号の周期性が安定である状態であるか否かを判定する。   The determination function 171 according to the second embodiment executes a first determination process and a second determination process, as in the first embodiment. That is, the determination function 171 according to the second embodiment uses, as the first determination process, at least one of an interval between predetermined time phases in the biological signal and a shape between predetermined time phases in the biological signal. It is determined whether or not the periodicity of the biological signal of the subject P is stable.

そして、第2の実施形態に係る判定機能171は、被検体Pの生体信号の周期性が安定である状態である場合に、第2の判定処理として、画像間の類似度を算出し、当該類似度が所定の閾値を超えているか否かを判定する。図9を用いて、第2の実施形態に係る判定機能171による第2の判定処理を説明する。図9は、第2の実施形態を説明するための図である。   Then, when the periodicity of the biological signal of the subject P is stable, the determination function 171 according to the second embodiment calculates similarity between images as the second determination process, It is determined whether the similarity exceeds a predetermined threshold value. The second determination process by the determination function 171 according to the second embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 9 is a diagram for explaining the second embodiment.

図9では、前時相において画像9aが生成された場合を説明する。判定機能171は、画像9aから所定の構造物の輪郭として、図9に示すU字型の輪郭を抽出する。また、判定機能171は、今回の時相において画像9bが生成された場合、画像9bから所定の構造物の輪郭として、図9に示すU字型の輪郭を抽出する。また、判定機能171は、今回の時相において画像9cが生成された場合、画像9cから所定の構造物の輪郭として、図9に示すU字型の輪郭を抽出する。   FIG. 9 illustrates a case where the image 9a is generated in the previous time phase. The determination function 171 extracts the U-shaped contour shown in FIG. 9 as the contour of the predetermined structure from the image 9a. Further, when the image 9b is generated in the current time phase, the determination function 171 extracts a U-shaped contour illustrated in FIG. 9 as the contour of the predetermined structure from the image 9b. Further, when the image 9c is generated in the current time phase, the determination function 171 extracts a U-shaped contour illustrated in FIG. 9 as the contour of the predetermined structure from the image 9c.

そして、判定機能171は、画像間での輪郭を示す画素の移動量に基づいて類似度を算出する。判定機能171は、輪郭を示す画素の移動量が大きい場合に、類似度を低く算出し、輪郭を示す画素の移動量が小さい場合に、類似度を高く算出する。ここで、図9に示すように、画像9bの輪郭は、画像9aの輪郭と略同一であるが、描出された位置が異なる。また、画像9cの輪郭は、画像9aの輪郭と略同一であり、描出された位置が略一致する。かかる場合、判定機能171は、画像9aと画像9bとの類似度よりも、画像9aと画像9cとの類似度を高く算出する。   Then, the determination function 171 calculates the degree of similarity based on the amount of movement of the pixel indicating the contour between images. The determination function 171 calculates the similarity low when the movement amount of the pixel indicating the outline is large, and calculates the similarity high when the movement amount of the pixel indicating the outline is small. Here, as shown in FIG. 9, the outline of the image 9b is substantially the same as the outline of the image 9a, but the drawn position is different. Further, the contour of the image 9c is substantially the same as the contour of the image 9a, and the drawn positions are substantially the same. In such a case, the determination function 171 calculates the similarity between the image 9a and the image 9c higher than the similarity between the image 9a and the image 9b.

そして、判定機能171は、算出した類似度が所定の閾値を超えているか否かを判定する。ここで、判定機能171は、算出した類似度が所定の閾値を超えた場合には、類似度が所定の閾値を超えた回数を計上する。そして、判定機能171は、類似度が所定の閾値を超えた回数が所定の回数に達した場合、第2の安定状態であると判定する。なお、所定の回数は1回以上で任意に設定可能である。   Then, the determination function 171 determines whether or not the calculated similarity exceeds a predetermined threshold value. Here, when the calculated similarity exceeds a predetermined threshold, the determination function 171 counts the number of times the similarity exceeds a predetermined threshold. Then, the determination function 171 determines that the second stable state is reached when the number of times the similarity exceeds a predetermined threshold reaches a predetermined number. Note that the predetermined number of times can be arbitrarily set to one or more.

上述したように、第2の実施形態では、第1の判定処理として、被検体Pの生体信号の周期性が安定である状態であるか否かを判定し、第2の判定処理として、画像間の類似度を算出し、当該類似度が所定の閾値を超えているか否かを判定する。これにより第1の実施形態によれば、操作者は、精度の高い計測を簡便に行うことができる。   As described above, in the second embodiment, as the first determination process, it is determined whether or not the periodicity of the biological signal of the subject P is stable, and as the second determination process, an image is obtained. The similarity is calculated, and it is determined whether or not the similarity exceeds a predetermined threshold. Thereby, according to 1st Embodiment, the operator can perform a highly accurate measurement simply.

なお、第2の実施形態における第2の判定処理において、たとえ類似度が高くても描出される画像の鮮明度が低いと計測には利用できない。このようなことから、判定機能171は、画像から抽出した所定の構造物の輪郭を示す画素数が所定の閾値以上であるか否かを判定するようにしてもよい。そして、判定機能171は、画素数が所定の閾値以上である場合に、画像が鮮明であると判定し、類似度を算出する。   Note that, in the second determination processing in the second embodiment, even if the similarity is high, if the sharpness of the rendered image is low, it cannot be used for measurement. For this reason, the determination function 171 may determine whether or not the number of pixels indicating the outline of a predetermined structure extracted from the image is equal to or greater than a predetermined threshold. Then, the determination function 171 determines that the image is clear when the number of pixels is equal to or greater than a predetermined threshold, and calculates the similarity.

(第3の実施形態)
上述した第1の実施形態及び第2の実施形態では、超音波画像をリアルタイムで収集しながら駆出率を計測するものとして説明した。この駆出率の計測は、記憶回路160に保存した画像に対して行う場合が多い。また、上述した第1の実施形態及び第2の実施形態は、記憶回路160に保存した画像に対しても適用可能である。なお、リアルタイムで収集しながら駆出率を計測する場合、画像メモリ150に読み込まれている画像に対して第1の判定処理及び第2の判定処理を実行するのに対し、保存した画像で駆出率を計測する場合、記憶回路160から読み込まれた画像に対して第1の判定処理及び第2の判定処理を実行することになる。
(Third embodiment)
In the first and second embodiments described above, the ejection rate is measured while collecting ultrasonic images in real time. This ejection rate measurement is often performed on an image stored in the storage circuit 160. The first and second embodiments described above can also be applied to images stored in the storage circuit 160. Note that when the ejection ratio is measured while collecting in real time, the first determination process and the second determination process are performed on the image read in the image memory 150, while the stored image is used for the ejection. When measuring the exit rate, the first determination process and the second determination process are performed on the image read from the storage circuit 160.

ところで、記憶回路160から読み込む画像が動画である場合、この動画には第2の安定状態である画像(計測に使用する画像)と、単に計測する場所を探すために操作しているだけの無駄な画像(計測に使用しない画像)とが含まれる。このため、操作者は、動画の再生時に無駄な画像も見ることになる。   By the way, when the image read from the memory circuit 160 is a moving image, this moving image is an image that is in the second stable state (an image used for measurement) and is simply used for searching for a measurement location. Images (images not used for measurement). For this reason, the operator sees a useless image at the time of reproduction of a moving image.

そこで、第3の実施形態に係る判定機能171は、複数の画像のうち、類似度が所定の閾値を超えた画像にタグを付与し、当該タグを付与した画像を記憶回路160に格納する。図10は、第3の実施形態を説明するための図である。   Therefore, the determination function 171 according to the third embodiment assigns a tag to an image whose similarity exceeds a predetermined threshold among a plurality of images, and stores the image with the tag in the storage circuit 160. FIG. 10 is a diagram for explaining the third embodiment.

図10に示すように、両矢印10aで示す範囲の画像を動画とし、両矢印10bで示す範囲の画像を第2の安定状態である画像とする場合、計測に用いる画像は、両矢印10bで示す範囲の画像である。そこで、第3の実施形態に係る判定機能171は、類似度が所定の閾値を超えた画像にタグを付与し、記憶回路160に格納する。そして、処理回路170は、記憶回路160に記憶された複数の画像の表示要求を受付けて、複数の画像のうち、タグの付与された画像をディスプレイ13に表示させる。図10に示す例では、処理回路170は、両矢印10bで示す範囲のタグの付与された画像をディスプレイ13に表示させる。   As shown in FIG. 10, when the image in the range indicated by the double arrow 10a is a moving image and the image in the range indicated by the double arrow 10b is an image in the second stable state, the image used for measurement is the double arrow 10b. It is the image of the range to show. Therefore, the determination function 171 according to the third embodiment adds a tag to an image whose similarity exceeds a predetermined threshold and stores the tag in the storage circuit 160. Then, the processing circuit 170 receives a display request for a plurality of images stored in the storage circuit 160 and causes the display 13 to display a tag-attached image among the plurality of images. In the example illustrated in FIG. 10, the processing circuit 170 causes the display 13 to display an image with a tag in the range indicated by the double arrow 10 b.

このように、計測に用いる画像を特定可能なタグを付与して記憶させることで、動画を再生する際に必要な画像のみを再生させることが可能になる。また、判定機能171は、第2の安定状態の開始時の画像と終了時の画像とにインデックスをタグとして付与してもよい。かかる場合、処理回路170は、インデックスを呼び出すことにより、動画を再生させる場合に、必要な画像だけを呼び出すことが可能となる。   In this way, by attaching and storing a tag that can specify an image used for measurement, it is possible to reproduce only an image necessary for reproducing a moving image. The determination function 171 may add an index as a tag to the image at the start and the image at the end of the second stable state. In such a case, the processing circuit 170 can call only necessary images when playing back a moving image by calling an index.

(第3の実施形態の変形例1)
また、判定機能171は、第2の安定状態に達したことをトリガとして、自動で画像を保存してもよい。例えば、判定機能171は、類似度が所定の閾値を超えている状態において被検体Pを走査して得られた画像を記憶回路160に格納するようにしてもよい。図11は、第3の実施形態の変形例1を説明するための図である。
(Modification 1 of 3rd Embodiment)
In addition, the determination function 171 may automatically store an image with the arrival of the second stable state as a trigger. For example, the determination function 171 may store an image obtained by scanning the subject P in a state where the similarity exceeds a predetermined threshold in the storage circuit 160. FIG. 11 is a diagram for explaining a first modification of the third embodiment.

図11では、両矢印11aで示す範囲の画像を第2の安定状態に達した画像とする。判定機能171は、類似度が所定の閾値を超えている状態から類似度が所定の閾値以下の状態に遷移した場合、類似度が所定の閾値を超えている状態において被検体Pを走査して得られた画像を画像メモリ150から特定する。すなわち、判定機能171は、図11に示す両矢印11aの範囲の画像を第2の安定状態に達した画像として画像メモリ150から特定する。そして、判定機能171は、この特定した画像を記憶回路160に格納する。   In FIG. 11, the image in the range indicated by the double arrow 11a is an image that has reached the second stable state. The determination function 171 scans the subject P in a state where the similarity exceeds a predetermined threshold when the similarity transitions from a state where the similarity exceeds a predetermined threshold to a state where the similarity is equal to or less than the predetermined threshold. The obtained image is specified from the image memory 150. That is, the determination function 171 identifies the image in the range of the double arrow 11a shown in FIG. 11 from the image memory 150 as an image that has reached the second stable state. Then, the determination function 171 stores the specified image in the storage circuit 160.

このように、第3の実施形態の変形例1では、画像を撮り続けているとき、画像に描出されている内容が変わったらデータを記憶回路160に保存する。これにより、第2の安定状態で表示されていた画像が変わるときに、それまで第2の安定状態だった時の画像を保存することで操作者が画像の取り忘れを防ぐことができる。なお、操作者は、自動で保存するようにするか否かを入力装置12から設定可能にしてもよい。   As described above, in the first modification of the third embodiment, when the image continues to be captured, the data is stored in the storage circuit 160 if the content depicted in the image changes. As a result, when the image displayed in the second stable state changes, it is possible to prevent the operator from forgetting to take the image by saving the image in the second stable state until then. Note that the operator may be able to set from the input device 12 whether or not to save automatically.

(第3の実施形態の変形例2)
これまでの例では第2の安定状態に達した画像を保存する場合の処理について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、第2の安定状態から突然不安定な状態に遷移した場合に、画像を保存するようにしてもよい。図12は、第3の実施形態の変形例2を説明するための図である。
(Modification 2 of the third embodiment)
In the examples so far, the processing in the case of storing an image that has reached the second stable state has been described, but the embodiment is not limited to this. For example, an image may be stored when the second stable state suddenly changes to an unstable state. FIG. 12 is a diagram for explaining a second modification of the third embodiment.

図12では、両矢印12aで示す範囲の画像を第2の安定状態に達した画像とし、矢印12bで示す画像を例えば不安定な状態に遷移した時の画像とする。例えば、判定機能171は、類似度が所定の閾値を超えている状態から、被検体Pの生体信号が一定ではない状態に遷移した場合、遷移後の被検体Pを走査して得られた画像にタグを付与し、当該タグを付与した画像を記憶回路160に格納する。これにより、例えば、不整脈等で心電波形がこれまでと異なる動きを示した時に被検体Pを走査して得られた画像にタグを付与することで、不整脈等の現象が起きた画像を後から簡単に読み出すことが可能になる。   In FIG. 12, the image in the range indicated by the double arrow 12a is an image that has reached the second stable state, and the image indicated by the arrow 12b is, for example, an image when transitioning to an unstable state. For example, when the determination function 171 transitions from a state in which the similarity exceeds a predetermined threshold to a state in which the biological signal of the subject P is not constant, an image obtained by scanning the subject P after the transition A tag is assigned to the image, and the image to which the tag is assigned is stored in the storage circuit 160. Thus, for example, by adding a tag to an image obtained by scanning the subject P when the electrocardiographic waveform shows a different movement due to arrhythmia or the like, an image in which a phenomenon such as arrhythmia has occurred can be postponed. Can be easily read out from.

(その他の実施形態)
実施形態は、上述した実施形態に限られるものではない。
(Other embodiments)
The embodiment is not limited to the above-described embodiment.

操作者はプローブの位置を固定するが、手の動きによってプローブが動いてしまい、画像の位置が安定せず、時相ごとの画像比較の精度が悪くなる場合がある。そこで、例えば、判定機能171は、類似度が所定の閾値を超えている状態において超音波プローブ11の動きを検出し、検出した動きに基づいて画像を補正して、画像間の類似度を算出するようにしてもよい。   Although the operator fixes the position of the probe, the probe may be moved by the movement of the hand, the position of the image may not be stable, and the accuracy of image comparison for each time phase may deteriorate. Therefore, for example, the determination function 171 detects the movement of the ultrasonic probe 11 in a state where the similarity exceeds a predetermined threshold, corrects the image based on the detected movement, and calculates the similarity between the images. You may make it do.

例えば、判定機能171は、心閃などの輝度の高い領域を基準位置として検出する。また、判定機能171は、画像から所定の構造物の輪郭を抽出する。そして、判定機能171は、基準位置と抽出した輪郭の形状とを用いて、超音波プローブ11が動いているか否かを判定する。すなわち、判定機能171は、抽出した輪郭の形状が略一致するが、基準位置からの位置が異なる場合に、超音波プローブ11が動いていると判定する。そして、判定機能171は、検出した動きに基づいて画像を補正する。このように、画像からスキャン面内の動きを検出し、ブレがキャンセルされるように動き補正を行うことで、より精度良く時相ごとの画像を比較することができる。   For example, the determination function 171 detects a high brightness area such as a heart flash as the reference position. Further, the determination function 171 extracts the outline of a predetermined structure from the image. Then, the determination function 171 determines whether or not the ultrasonic probe 11 is moving using the reference position and the extracted contour shape. That is, the determination function 171 determines that the ultrasonic probe 11 is moving when the extracted contour shapes substantially match, but the position from the reference position is different. Then, the determination function 171 corrects the image based on the detected movement. In this way, by detecting the motion in the scan plane from the image and performing motion correction so that the blur is canceled, the images for each time phase can be compared with higher accuracy.

上述した実施形態では、判定機能171は、第1の判定処理と第2の判定処理とを実行するものとして説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、判定機能171は、第1の判定処理を実行することなく、第2の判定処理を実行してもよい。かかる場合、判定機能171は、第2の判定処理として、被検体を略同一時相で走査して生成された画像間の類似度を算出し、当該類似度が所定の閾値を超えているか否かを判定する。   In the embodiment described above, the determination function 171 has been described as executing the first determination process and the second determination process, but the embodiment is not limited to this. For example, the determination function 171 may execute the second determination process without executing the first determination process. In such a case, as a second determination process, the determination function 171 calculates the similarity between images generated by scanning the subject at substantially the same time phase, and whether or not the similarity exceeds a predetermined threshold value. Determine whether.

また、上述した実施形態では、医用画像診断装置の一例として、超音波診断装置1について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、医用画像診断装置は、X線診断装置であってもよい。   In the above-described embodiment, the ultrasonic diagnostic apparatus 1 has been described as an example of a medical image diagnostic apparatus, but the embodiment is not limited thereto. For example, the medical image diagnostic apparatus may be an X-ray diagnostic apparatus.

上記の実施形態の説明において、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、CPUおよび当該CPUにて解析実行されるプログラムにて実現され、或いは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。   In the description of the above embodiment, each component of each illustrated apparatus is functionally conceptual and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. In other words, the specific form of distribution / integration of each device is not limited to the one shown in the figure, and all or a part of the distribution / integration is functionally or physically distributed in arbitrary units according to various loads or usage conditions. Can be integrated and configured. Further, all or a part of each processing function performed in each device may be realized by a CPU and a program that is analyzed and executed by the CPU, or may be realized as hardware by wired logic.

また、上記の実施形態で説明した制御方法は、予め用意された制御プログラムをパーソナルコンピュータやワークステーション(医用画像診断装置)等のコンピュータで実行することによって実現することができる。この制御プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することができる。また、この制御プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク(FD)、CD−ROM、MO、DVD等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。   In addition, the control method described in the above embodiment can be realized by executing a control program prepared in advance on a computer such as a personal computer or a workstation (medical image diagnostic apparatus). This control program can be distributed via a network such as the Internet. The control program can also be executed by being recorded on a computer-readable recording medium such as a hard disk, a flexible disk (FD), a CD-ROM, an MO, and a DVD and being read from the recording medium by the computer.

以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、精度の高い計測を簡便に行うことができる。   According to at least one embodiment described above, highly accurate measurement can be easily performed.

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。   Although several embodiments of the present invention have been described, these embodiments are presented by way of example and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the spirit of the invention. These embodiments and their modifications are included in the scope and gist of the invention, and are also included in the invention described in the claims and the equivalents thereof.

1 超音波診断装置
140 画像生成回路
170 処理回路
171 判定機能
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Ultrasonic diagnostic apparatus 140 Image generation circuit 170 Processing circuit 171 Determination function

Claims (15)

被検体を走査して得られた信号から画像を生成する画像生成部と、
前記被検体の生体信号の周期性が安定である状態で前記被検体を略同一時相で走査して生成された画像間の類似度を算出し、当該類似度が所定の閾値を超えているか否かを判定する判定部と、
を備える、医用画像診断装置。
An image generation unit that generates an image from a signal obtained by scanning the subject;
The similarity between images generated by scanning the subject at substantially the same time phase in a state where the periodicity of the biological signal of the subject is stable is calculated, and whether the similarity exceeds a predetermined threshold value A determination unit for determining whether or not,
A medical image diagnostic apparatus comprising:
前記判定部は、前記生体信号における所定の時相間の間隔及び前記生体信号における所定の時相間の形状のうち少なくともいずれか一つを用いて前記被検体の生体信号の周期性が安定である状態であるか否かを判定し、前記被検体の生体信号の周期性が安定である状態である場合に、前記画像間の類似度を算出する、請求項1に記載の医用画像診断装置。   The determination unit is a state in which the periodicity of the biological signal of the subject is stable using at least one of an interval between predetermined time phases in the biological signal and a shape between predetermined time phases in the biological signal. The medical image diagnostic apparatus according to claim 1, wherein the similarity between the images is calculated when the periodicity of the biological signal of the subject is stable. 前記判定部は、前記画像間で対応する各画素の輝度値の差異に基づいて前記類似度を算出する、請求項1又は2に記載の医用画像診断装置。   The medical image diagnostic apparatus according to claim 1, wherein the determination unit calculates the similarity based on a difference in luminance value of each corresponding pixel between the images. 前記判定部は、前記時相が略同一である各画像から所定の構造物の輪郭を抽出し、当該画像間での前記輪郭を示す画素の移動量に基づいて前記類似度を算出する、請求項1又は2に記載の医用画像診断装置。   The determination unit extracts a contour of a predetermined structure from each image having substantially the same time phase, and calculates the similarity based on a movement amount of a pixel indicating the contour between the images. Item 3. The medical image diagnostic apparatus according to Item 1 or 2. 前記判定部は、前記画像間で対応する各画素の輝度値の差異と、前記画像から抽出した所定の構造物の輪郭を示す画素数とに基づいて前記類似度を算出する、請求項1又は2に記載の医用画像診断装置。   The said determination part calculates the said similarity based on the difference of the luminance value of each pixel corresponding between the said images, and the pixel number which shows the outline of the predetermined structure extracted from the said image. The medical image diagnostic apparatus according to 2. 前記判定部は、判定結果に応じて、前記類似度が所定の閾値を超えているか否かを示す情報を生成して操作者に通知する、請求項1〜5のいずれか一つに記載の医用画像診断装置。   The said determination part produces | generates the information which shows whether the said similarity exceeds a predetermined threshold according to a determination result, and notifies an operator as described in any one of Claims 1-5. Medical diagnostic imaging device. 前記判定部は、前記類似度が所定の閾値を超えている場合と前記類似度が所定の閾値以下の場合とで、前記情報の表示形態を変更する、請求項6に記載の医用画像診断装置。   The medical image diagnosis apparatus according to claim 6, wherein the determination unit changes a display form of the information between when the similarity exceeds a predetermined threshold and when the similarity is equal to or lower than a predetermined threshold. . 前記被検体を所定期間で走査して得られた複数の画像を記憶する記憶部を更に備え、
前記判定部は、前記複数の画像のうち、前記類似度が所定の閾値を超えた画像にタグを付与し、当該タグを付与した画像を前記記憶部に格納する、請求項1〜7のいずれか一つに記載の医用画像診断装置。
A storage unit for storing a plurality of images obtained by scanning the subject for a predetermined period;
8. The determination unit according to claim 1, wherein the determination unit assigns a tag to an image in which the similarity exceeds a predetermined threshold among the plurality of images, and stores the image to which the tag is added in the storage unit. A medical image diagnostic apparatus according to any one of the above.
前記記憶部に記憶された複数の画像の表示要求を受付けて、前記複数の画像のうち、前記タグの付与された画像を所定の表示部に表示させる表示制御部を更に備える、請求項8に記載の医用画像診断装置。   The display control unit according to claim 8, further comprising: a display control unit that receives a display request for a plurality of images stored in the storage unit and causes the predetermined image display unit to display the tag-added image among the plurality of images. The medical image diagnostic apparatus described. 前記判定部は、前記類似度が所定の閾値を超えている状態において前記被検体を走査して得られた画像を記憶部に格納する、請求項1〜7のいずれか一つに記載の医用画像診断装置。   The medical determination according to any one of claims 1 to 7, wherein the determination unit stores an image obtained by scanning the subject in a state where the similarity exceeds a predetermined threshold in a storage unit. Diagnostic imaging device. 前記判定部は、前記類似度が所定の閾値を超えている状態から前記類似度が所定の閾値以下の状態に遷移した場合、前記類似度が所定の閾値を超えている状態において前記被検体を走査して得られた画像をメモリから特定し、当該画像を前記記憶部に格納する、請求項10に記載の医用画像診断装置。   When the determination unit transitions from a state where the similarity exceeds a predetermined threshold to a state where the similarity is equal to or less than a predetermined threshold, the determination unit determines the subject in a state where the similarity exceeds a predetermined threshold. The medical image diagnostic apparatus according to claim 10, wherein an image obtained by scanning is specified from a memory, and the image is stored in the storage unit. 前記判定部は、前記類似度が所定の閾値を超えている状態から、前記被検体の生体信号が一定ではない状態に遷移した場合、遷移後の前記被検体を走査して得られた画像にタグを付与し、当該タグを付与した画像を所定の記憶部に格納する、請求項1〜7のいずれか一つに記載の医用画像診断装置。   When the determination unit transitions from a state in which the similarity exceeds a predetermined threshold to a state in which the biological signal of the subject is not constant, an image obtained by scanning the subject after the transition The medical image diagnostic apparatus according to any one of claims 1 to 7, wherein a tag is assigned and an image to which the tag is assigned is stored in a predetermined storage unit. 前記被検体を走査する走査部を更に備え、
前記判定部は、前記類似度が所定の閾値を超えている状態において前記走査部の動きを検出し、検出した動きに基づいて前記画像を補正して、前記画像間の類似度を算出する、請求項1〜12のいずれか一つに記載の医用画像診断装置。
A scanning unit that scans the subject;
The determination unit detects a movement of the scanning unit in a state where the similarity exceeds a predetermined threshold, corrects the image based on the detected movement, and calculates a similarity between the images; The medical image diagnostic apparatus according to claim 1.
被検体を走査して得られた画像を取得する取得部と、
前記被検体の生体信号の周期性が安定である状態で前記被検体を略同一時相で走査して生成された画像間の類似度を算出し、当該類似度が所定の閾値を超えているか否かを判定する判定部と、
を備える、医用画像処理装置。
An acquisition unit for acquiring an image obtained by scanning the subject;
The similarity between images generated by scanning the subject at substantially the same time phase in a state where the periodicity of the biological signal of the subject is stable is calculated, and whether the similarity exceeds a predetermined threshold value A determination unit for determining whether or not,
A medical image processing apparatus comprising:
被検体を走査して得られた画像を取得し、
前記被検体の生体信号の周期性が安定である状態で前記被検体を略同一時相で走査して生成された画像間の類似度を算出し、当該類似度が所定の閾値を超えているか否かを判定する
処理をコンピュータに実行させる、医用画像処理プログラム。
Acquire an image obtained by scanning the subject,
The similarity between images generated by scanning the subject at substantially the same time phase in a state where the periodicity of the biological signal of the subject is stable is calculated, and whether the similarity exceeds a predetermined threshold value A medical image processing program for causing a computer to execute a process for determining whether or not.
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