JP2019088565A

JP2019088565A - Analysis device and analysis program

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Publication number: JP2019088565A
Application number: JP2017220280A
Authority: JP
Inventors: 悠五十嵐; Yu Igarashi; 正毅渡辺; Masaki Watanabe; 泰徳本庄; Yasunori Honjo; 哲也川岸; Tetsuya Kawagishi; 尋子飯島; Hiroko Iijima; 治朗藤元; Jiro Fujimoto
Original assignee: Hyogo College of Medicine; Canon Medical Systems Corp
Current assignee: Hyogo College of Medicine; Canon Medical Systems Corp
Priority date: 2017-11-15
Filing date: 2017-11-15
Publication date: 2019-06-13
Anticipated expiration: 2037-11-15
Also published as: JP6931888B2

Abstract

To provide a device capable of quantizing adhesion between biological tissues.SOLUTION: An analysis device includes an acquisition section and a calculation section. The acquisition section acquires time-sequential medical images corresponding to an area including a first structure and a second structure having contact with the first structure. The calculation section calculates a first vector indicating a movement of a first region included in the first structure and a second vector indicating a movement of a second region included in the second structure through the use of time-sequential medical images, calculates a third vector indicating a relative movement between the first region and the second region on the basis of the first vector and the second vector, standardizes the third vector or the size of the third vector by the size of the first vector or the second vector, and then calculates an index value indicating a degree of adhesion between the first structure and the second structure.SELECTED DRAWING: Figure 4

Description

本発明の実施形態は、解析装置及び解析プログラムに関する。 Embodiments of the present invention relate to an analysis device and an analysis program.

生体組織間の癒着の程度を数値化し、定量的に癒着部位を表示することが望まれている。しかしながら、従来の技術では、生体組織間の癒着を正確に評価することが困難な場合がある。 It is desired to quantify the degree of adhesion between living tissues and display the adhesion site quantitatively. However, in the prior art, it may be difficult to accurately evaluate adhesion between living tissues.

特開２０１２−１５２５３２号公報JP, 2012-152532, A

本発明が解決しようとする課題は、生体組織間の癒着を定量化することである。 The problem to be solved by the present invention is to quantify adhesions between living tissues.

実施形態によれば、解析装置は、取得部、及び計算部を備える。取得部は、第１の構造物、及び前記第１の構造物に接している第２の構造物を含む領域に対応する時系列の医用画像を取得する。計算部は、前記時系列の医用画像を用いて、前記第１の構造物に含まれる第１部位の移動を示す第１ベクトル、及び前記第２の構造物に含まれる第２部位の移動を示す第２ベクトルを計算し、前記第１ベクトル及び前記第２ベクトルに基づいて、前記第１部位と前記第２部位との間の相対的な移動を示す第３ベクトルを計算し、前記第３ベクトル又は前記第３ベクトルの大きさを、前記第１ベクトル又は前記第２ベクトルの大きさで規格化することにより、前記第１の構造物と前記第２の構造物との間の癒着の程度を示す指標値を計算する。 According to an embodiment, the analysis device comprises an acquisition unit and a calculation unit. The acquisition unit acquires a time-series medical image corresponding to a region including the first structure and a second structure in contact with the first structure. The calculation unit uses a time-series medical image to generate a first vector indicating movement of a first part included in the first structure and movement of a second part included in the second structure. And calculating a third vector indicating relative movement between the first portion and the second portion, based on the first vector and the second vector. Degree of adhesion between the first structure and the second structure by normalizing the magnitude of the vector or the third vector with the magnitude of the first vector or the second vector Calculate the index value indicating.

図１は、第１の実施形態に係る解析装置の構成を示す図である。FIG. 1 is a diagram showing the configuration of an analysis apparatus according to the first embodiment. 図２は、図１に示される画像処理回路が生体組織間の癒着度を定量化する際の動作を表すフローチャートである。FIG. 2 is a flowchart showing an operation when the image processing circuit shown in FIG. 1 quantifies the degree of adhesion between living tissues. 図３は、境界領域に沿って設定されるＲＯＩを表す図である。FIG. 3 is a diagram showing an ROI set along the border area. 図４は、ＲＯＩの移動ベクトルを表す図である。FIG. 4 is a diagram showing the movement vector of the ROI. 図５は、第１ベクトルと第２ベクトルとの差分ベクトルである第３ベクトルを説明するための図である。FIG. 5 is a diagram for explaining a third vector which is a difference vector between the first vector and the second vector. 図６は、第１ベクトルの大きさ及び第２ベクトルの大きさを表す図である。FIG. 6 is a diagram showing the magnitude of the first vector and the magnitude of the second vector. 図７は、差分ベクトルの大きさを表す図である。FIG. 7 is a diagram showing the magnitude of the difference vector. 図８は、境界の両側で組織が異なる動きをする場合の画像を表す図である。FIG. 8 is a diagram showing an image in the case where tissue moves differently on both sides of the boundary. 図９は、境界の両側で組織が同様の動きをする場合の画像を表す図である。FIG. 9 is a diagram showing an image in the case where tissues move similarly on both sides of the boundary. 図１０は、癒着の程度を相関係数を用いて評価した際の問題点を説明するための図である。FIG. 10 is a diagram for explaining problems when the degree of adhesion is evaluated using a correlation coefficient. 図１１は、第２の実施形態に係る画像処理回路が生体組織間の癒着度を定量化する際の動作を表すフローチャートである。FIG. 11 is a flowchart showing an operation when the image processing circuit according to the second embodiment quantifies the degree of adhesion between living tissues. 図１２は、第１ベクトル及び第２ベクトルの特定方向についての成分を表す図である。FIG. 12 is a diagram showing components of the first vector and the second vector in a specific direction. 図１３は、第１ベクトル及び第２ベクトルから並進運動を除外したベクトルを表す図である。FIG. 13 is a diagram showing a vector obtained by excluding the translational motion from the first vector and the second vector. 図１４は、第３の実施形態に係るワークステーションを含む医用情報システムを表す図である。FIG. 14 is a diagram showing a medical information system including a workstation according to the third embodiment.

以下、図面を参照しながら、解析装置の実施形態について詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the analysis device will be described in detail with reference to the drawings.

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る解析装置の構成例を示すブロック図である。なお、図１では、解析装置の一例として超音波診断装置１を説明する。図１に示されるように、超音波診断装置１は、装置本体１０、及び超音波プローブ２０を備える。装置本体１０は、ネットワーク１００を介して外部装置３０と接続される。また、装置本体１０は、表示機器４０及び入力装置５０と接続される。 First Embodiment
FIG. 1 is a block diagram showing an exemplary configuration of an analysis apparatus according to the first embodiment. In addition, in FIG. 1, the ultrasonic diagnostic apparatus 1 is demonstrated as an example of an analyzer. As shown in FIG. 1, the ultrasonic diagnostic apparatus 1 includes an apparatus body 10 and an ultrasonic probe 20. The device body 10 is connected to an external device 30 via the network 100. In addition, the device body 10 is connected to the display device 40 and the input device 50.

超音波プローブ２０は、複数の圧電振動子、圧電振動子に設けられる整合層、及び圧電振動子から後方への超音波の伝播を防止するバッキング材等を有する。超音波プローブ２０は、装置本体１０と着脱自在に接続される。複数の圧電振動子は、装置本体１０が有する超音波送信回路１１から供給される駆動信号に基づき超音波を発生する。また、超音波プローブ２０には、オフセット処理、及び超音波画像のフリーズ等の際に押下されるボタンが配置されてもよい。 The ultrasonic probe 20 has a plurality of piezoelectric vibrators, matching layers provided on the piezoelectric vibrators, and a backing material that prevents propagation of ultrasonic waves from the piezoelectric vibrators to the rear. The ultrasonic probe 20 is detachably connected to the apparatus main body 10. The plurality of piezoelectric transducers generate ultrasonic waves based on drive signals supplied from the ultrasonic wave transmission circuit 11 of the apparatus main body 10. In addition, in the ultrasound probe 20, a button to be pressed in offset processing, freezing of an ultrasound image, or the like may be arranged.

超音波プローブ２０から生体Ｐに超音波が送信されると、送信された超音波は、生体Ｐの体内組織における音響インピーダンスの不連続面で次々と反射され、反射波信号として超音波プローブ２０が有する複数の圧電振動子にて受信される。受信される反射波信号の振幅は、超音波が反射される不連続面における音響インピーダンスの差に依存する。また、送信された超音波パルスが、移動している血流又は心臓壁等の表面で反射された場合の反射波信号は、ドプラ効果により、移動体の超音波送信方向の速度成分に依存して、周波数偏移を受ける。超音波プローブ２０は、生体Ｐからの反射波信号を受信して電気信号に変換する。 When an ultrasonic wave is transmitted from the ultrasonic probe 20 to the living body P, the transmitted ultrasonic wave is reflected one after another by the discontinuous surface of the acoustic impedance in the body tissue of the living body P, and the ultrasonic probe 20 A plurality of piezoelectric vibrators are received. The amplitude of the received reflected wave signal depends on the difference in acoustic impedance at the discontinuity where the ultrasound is reflected. Also, a reflected wave signal when the transmitted ultrasonic pulse is reflected on a surface such as moving blood flow or heart wall depends on the velocity component in the ultrasonic transmission direction of the moving body by the Doppler effect. Receive a frequency shift. The ultrasound probe 20 receives the reflected wave signal from the living body P and converts it into an electrical signal.

本実施形態においては、超音波プローブ２０は、複数の超音波振動子が所定の方向に沿って配列された一次元アレイプローブであるとする。しかしながら、当該例に拘泥されず、超音波プローブ２０は、ボリュームデータを取得可能なものとして、二次元アレイプローブ（複数の超音波振動子が二次元マトリックス状に配列されたプローブ）、又はメカニカル４Ｄプローブ（超音波振動子列をその配列方向と直交する方向に機械的に煽りながら超音波走査を実行可能なプローブ）であってもよい。 In the present embodiment, the ultrasonic probe 20 is a one-dimensional array probe in which a plurality of ultrasonic transducers are arranged along a predetermined direction. However, the present invention is not limited to this example, and the ultrasonic probe 20 can acquire volume data as a two-dimensional array probe (a probe in which a plurality of ultrasonic transducers are arranged in a two-dimensional matrix) or mechanical 4D. The probe may be a probe (a probe capable of performing ultrasonic scanning while mechanically moving the ultrasonic transducer array in a direction orthogonal to the arrangement direction).

なお、図１においては、撮影に用いられる超音波プローブ２０と装置本体１０との接続関係のみを例示している。しかしながら、装置本体１０には、複数の超音波プローブを接続することが可能である。接続された複数の超音波プローブのうちいずれを撮影に使用するかは、切り替え操作によって任意に選択することができる。 In FIG. 1, only the connection relationship between the ultrasonic probe 20 used for imaging and the apparatus main body 10 is illustrated. However, it is possible to connect a plurality of ultrasonic probes to the device body 10. It can be arbitrarily selected by switching operation which of a plurality of connected ultrasound probes is used for imaging.

図１に示される装置本体１０は、超音波プローブ２０が受信した反射波信号に基づいて超音波画像を生成する装置である。装置本体１０は、図１に示されるように、超音波送信回路１１、超音波受信回路１２、Ｂモード処理回路１３、ドプラ処理回路１４、３次元データ発生回路１５、画像処理回路１６、表示処理回路１７、内部記憶回路１８、画像メモリ１９（シネメモリ）、入力インタフェース１１１、通信インタフェース１１２、及び制御回路１１３を有する。 An apparatus main body 10 shown in FIG. 1 is an apparatus that generates an ultrasonic image based on a reflected wave signal received by the ultrasonic probe 20. As shown in FIG. 1, the apparatus body 10 includes an ultrasonic wave transmission circuit 11, an ultrasonic wave reception circuit 12, a B mode processing circuit 13, a Doppler processing circuit 14, a three dimensional data generation circuit 15, an image processing circuit 16, and display processing. A circuit 17, an internal storage circuit 18, an image memory 19 (cine memory), an input interface 111, a communication interface 112, and a control circuit 113 are included.

超音波送信回路１１は、超音波プローブ２０に駆動信号を供給するプロセッサである。超音波送信回路１１は、例えば、トリガ発生回路、遅延回路、及びパルサ回路等により実現される。トリガ発生回路は、所定のレート周波数で、送信超音波を形成するためのレートパルスを繰り返し発生する。遅延回路は、超音波プローブ２０から発生される超音波をビーム状に集束して送信指向性を決定するために必要な圧電振動子毎の遅延時間を、トリガ発生回路が発生する各レートパルスに対し与える。パルサ回路は、レートパルスに基づくタイミングで、超音波プローブ２０に駆動信号（駆動パルス）を印加する。遅延回路により各レートパルスに対し与える遅延時間を変化させることで、圧電振動子面からの送信方向が任意に調整可能となる。 The ultrasound transmission circuit 11 is a processor that supplies a drive signal to the ultrasound probe 20. The ultrasound transmission circuit 11 is realized by, for example, a trigger generation circuit, a delay circuit, and a pulser circuit. The trigger generation circuit repeatedly generates rate pulses for forming transmission ultrasonic waves at a predetermined rate frequency. The delay circuit has a delay time for each of the piezoelectric transducers necessary for focusing the ultrasonic waves generated from the ultrasonic probe 20 in the form of a beam to determine transmission directivity, for each rate pulse generated by the trigger generation circuit. Give against. The pulser circuit applies a drive signal (drive pulse) to the ultrasonic probe 20 at a timing based on the rate pulse. By changing the delay time given to each rate pulse by the delay circuit, the transmission direction from the surface of the piezoelectric vibrator can be arbitrarily adjusted.

超音波受信回路１２は、超音波プローブ２０が受信した反射波信号に対して各種処理を施し、受信信号を生成するプロセッサである。超音波受信回路１２は、例えば、アンプ回路、Ａ／Ｄ変換器、受信遅延回路、及び加算器等により実現される。アンプ回路は、超音波プローブ２０が受信した反射波信号をチャンネル毎に増幅してゲイン補正処理を行なう。Ａ／Ｄ変換器は、ゲイン補正された反射波信号をデジタル信号に変換する。受信遅延回路は、デジタル信号に受信指向性を決定するのに必要な遅延時間を与える。加算器は、遅延時間が与えられた複数のデジタル信号を加算する。加算器の加算処理により、受信指向性に応じた方向からの反射成分が強調された受信信号が発生する。 The ultrasound receiving circuit 12 is a processor that performs various processes on the reflected wave signal received by the ultrasound probe 20 and generates a received signal. The ultrasonic wave receiving circuit 12 is realized by, for example, an amplifier circuit, an A / D converter, a reception delay circuit, an adder, and the like. The amplifier circuit amplifies the reflected wave signal received by the ultrasonic probe 20 for each channel to perform gain correction processing. The A / D converter converts the gain-corrected reflected wave signal into a digital signal. The reception delay circuit gives the digital signal the delay time necessary to determine the reception directivity. The adder adds a plurality of digital signals given delay times. The addition process of the adder generates a reception signal in which the reflection component from the direction according to the reception directivity is emphasized.

Ｂモード処理回路１３は、超音波受信回路１２から受け取った受信信号に基づき、Ｂモードデータを生成するプロセッサである。Ｂモード処理回路１３は、超音波受信回路１２から受け取った受信信号に対して包絡線検波処理、及び対数増幅処理等を施し、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。生成されたＢモードデータは、２次元的な超音波走査線上のＢモードＲＡＷデータとして不図示のＲＡＷデータメモリに記憶される。 The B-mode processing circuit 13 is a processor that generates B-mode data based on the reception signal received from the ultrasound receiving circuit 12. B-mode processing circuit 13 performs envelope detection processing, logarithmic amplification processing, and the like on the reception signal received from ultrasonic wave reception circuit 12, and data (B-mode data) in which signal intensity is expressed by brightness of luminance Generate The generated B mode data is stored in a RAW data memory (not shown) as B mode RAW data on a two-dimensional ultrasound scan line.

ドプラ処理回路１４は、超音波受信回路１２から受け取った受信信号に基づき、ドプラ波形、及びドプラデータを生成するプロセッサである。ドプラ処理回路１４は、受信信号から血流信号を抽出し、抽出した血流信号からドプラ波形を生成すると共に、血流信号から平均速度、分散、及びパワー等の情報を多点について抽出したデータ（ドプラデータ）を生成する。生成されたドプラデータは、２次元的な超音波走査線上のドプラＲＡＷデータとして不図示のＲＡＷデータメモリに記憶される。 The Doppler processing circuit 14 is a processor that generates a Doppler waveform and Doppler data based on the reception signal received from the ultrasound reception circuit 12. The Doppler processing circuit 14 extracts a blood flow signal from the received signal, generates a Doppler waveform from the extracted blood flow signal, and extracts data such as average velocity, dispersion, and power from the blood flow signal at multiple points. Generate (Doppler data). The generated Doppler data is stored in RAW data memory (not shown) as Doppler RAW data on a two-dimensional ultrasonic scan line.

３次元データ発生回路１５は、Ｂモード処理回路１３、及びドプラ処理回路１４により生成されたデータに基づき、３次元画像データを生成するプロセッサである。３次元データ発生回路１５は、例えば、ＲＡＷデータメモリに記憶されたＢモードＲＡＷデータに対してＲＡＷ−ピクセル変換を実行することで、ピクセルから構成される２次元画像データを生成する。 The three-dimensional data generation circuit 15 is a processor that generates three-dimensional image data based on data generated by the B-mode processing circuit 13 and the Doppler processing circuit 14. The three-dimensional data generation circuit 15 generates, for example, two-dimensional image data composed of pixels by performing RAW-pixel conversion on B-mode RAW data stored in the RAW data memory.

また、３次元データ発生回路１５は、ＲＡＷデータメモリに記憶されたＢモードＲＡＷデータに対し、空間的な位置情報を加味した補間処理を含むＲＡＷ−ボクセル変換を実行することで、所望の範囲のボクセルから構成される３次元の画像データ（以下、ボリュームデータと称する。）を生成する。 In addition, the three-dimensional data generation circuit 15 executes RAW-voxel conversion including interpolation processing in which spatial position information is added to the B-mode RAW data stored in the RAW data memory to obtain a desired range of Three-dimensional image data (hereinafter referred to as volume data) composed of voxels is generated.

画像処理回路１６は、２次元画像データ又はボリュームデータに対し、所定の画像処理を施すプロセッサである。所定の画像処理には、例えば、ボリュームレンダリング、多断面変換処理（ＭＰＲ：Multi Planar Reconstruction）、最大値投影処理（ＭＩＰ：Maximum Intensity Projection）、又は癒着定量化処理等が含まれる。また、画像処理回路１６は、ノイズ低減や画像の繋がりを良くすることを目的として、画像処理の後に二次元的なフィルタを挿入し、空間的なスムージングを行う。 The image processing circuit 16 is a processor that performs predetermined image processing on two-dimensional image data or volume data. The predetermined image processing includes, for example, volume rendering, multi-planar transformation (MPR), maximum intensity projection (MIP), adhesion quantification, and the like. Further, the image processing circuit 16 performs a spatial smoothing by inserting a two-dimensional filter after the image processing in order to reduce noise and improve the image connection.

具体的には、例えば、画像処理回路１６は、内部記憶回路１８に記憶されている、生体組織間の癒着を評価するための解析プログラムを実行することで、当該プログラムに対応する機能を実現する。画像処理回路１６は、例えば、取得機能（取得部）１６１、計算機能（計算部）１６２、及び生成機能（生成部）１６３を有する。 Specifically, for example, the image processing circuit 16 realizes a function corresponding to the program by executing an analysis program stored in the internal storage circuit 18 for evaluating adhesion between living tissues. . The image processing circuit 16 has, for example, an acquisition function (acquisition unit) 161, a calculation function (calculation unit) 162, and a generation function (generation unit) 163.

取得機能１６１は、癒着を評価する対象となる生体組織を含む時系列の２次元画像データ又はボリュームデータ等の画像データを取得する機能である。具体的には、例えば、画像処理回路１６は、取得機能１６１を実行すると、第１の構造物、及び第１の構造物に接している第２の構造物を含む領域に対応する複数の時相の画像データを、時系列の画像データとして取得する。なお、画像処理回路１６は、連続する複数フレームの画像データを取得して時系列の画像データとしても構わないし、予め設定された間隔毎に複数フレームの画像データを取得して時系列の画像データとしても構わない。予め設定された間隔は一定であってもよいし、不定であってもよい。 The acquisition function 161 is a function of acquiring image data such as time-series two-dimensional image data or volume data including a living tissue to be evaluated for adhesion. Specifically, for example, when the image processing circuit 16 executes the acquisition function 161, a plurality of times corresponds to the region including the first structure and the second structure in contact with the first structure. The phase image data is acquired as time series image data. The image processing circuit 16 may obtain image data of a plurality of continuous frames and set them as time-series image data, or obtain image data of a plurality of frames at preset intervals and obtain image data of time series It does not matter. The preset interval may be constant or may be indefinite.

計算機能１６２は、生体組織間の癒着の程度を表す指標値を計算する機能である。具体的には、例えば、画像処理回路１６は、計算機能１６２を実行すると、時系列の画像データから第１ベクトル及び第２ベクトルを計算する。第１ベクトルは、画像データに基づく画像で描画される第１の構造物に含まれる第１部位の移動を表す。第２ベクトルは、画像データに基づく画像で描画され、第１の構造物に接している第２の構造物に含まれる第２部位の移動を表す。画像処理回路１６は、第１ベクトル及び第２ベクトルに基づいて、第１部位と第２部位との間の相対的な移動を表す第３ベクトルを計算する。ここで、第１部位と第２部位との間の相対的な移動とは、例えば、第１部位に対する第２部位の移動、又は第２部位に対する第１部位の移動に対応する。そして、画像処理回路１６は、第３ベクトルを、第１ベクトルの大きさ又は第２ベクトルの大きさで規格化することにより、第１の構造物と第２の構造物との間の癒着の程度を示す指標値である癒着度を計算する。ここで、癒着度は、第３ベクトルを、第１ベクトルの大きさ又は第２ベクトルの大きさで規格化することにより得られたベクトルの大きさに対応する。数式（１）は、生体組織間の癒着の程度を、定量化するための式である。 The calculation function 162 is a function of calculating an index value representing the degree of adhesion between living tissues. Specifically, for example, when the image processing circuit 16 executes the calculation function 162, it calculates a first vector and a second vector from time-series image data. The first vector represents the movement of the first part included in the first structure rendered in the image based on the image data. The second vector is drawn as an image based on the image data, and represents movement of a second portion included in the second structure in contact with the first structure. The image processing circuit 16 calculates a third vector representing relative movement between the first part and the second part based on the first vector and the second vector. Here, the relative movement between the first part and the second part corresponds, for example, to the movement of the second part with respect to the first part or the movement of the first part with respect to the second part. Then, the image processing circuit 16 normalizes the third vector with the magnitude of the first vector or the magnitude of the second vector to obtain adhesion between the first structure and the second structure. The degree of adhesion, which is an index value indicating the degree, is calculated. Here, the degree of adhesion corresponds to the magnitude of the vector obtained by normalizing the third vector with the magnitude of the first vector or the magnitude of the second vector. Formula (1) is a formula for quantifying the degree of adhesion between living tissues.

数式（１）によれば、癒着度＝０のとき、２つの対象が同じ動きをしていることになり、癒着が強固であることを表す。なお、数式（１）により算出された値を定数（例えば１）から減じた値を癒着度としてもよい。こうすることにより、癒着度＝１のときに癒着が強固であることを表すことになる。 According to Equation (1), when the adhesion degree = 0, two objects are moving in the same manner, which indicates that the adhesion is strong. A value obtained by subtracting the value calculated by Formula (1) from a constant (for example, 1) may be taken as the adhesion. By doing this, it is indicated that the adhesion is strong when the adhesion degree = 1.

なお、数式（１）では、第１ベクトルＸの大きさで第３ベクトルを規格化しているが、第２ベクトルＹの大きさで第３ベクトルを規格化してもよい。また、数式（１）では、第１ベクトルＸの大きさが第２ベクトルＹの大きさ以上となることを条件としているが、これに限定されない。また、数式（１）は、２次元画像データに基づいて癒着度を算出する際の式を表しているが、ボリュームデータに対しては、３次元（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）の移動ベクトルを用いて癒着度を算出してもよい。 Although the third vector is normalized by the magnitude of the first vector X in Equation (1), the third vector may be normalized by the magnitude of the second vector Y. Further, although it is a condition that the magnitude of the first vector X is equal to or larger than the magnitude of the second vector Y in the formula (1), the present invention is not limited to this. In addition, although equation (1) represents an equation for calculating the degree of adhesion based on two-dimensional image data, three-dimensional (x-axis, y-axis, z-axis) movement for volume data The degree of adhesion may be calculated using a vector.

また、画像処理回路１６は、第３ベクトルの大きさを、第１ベクトル又は第２ベクトルの大きさで規格化することにより、癒着度を計算してもよい。数式（２）は、生体組織間の癒着の程度を、定量化するための式である。 The image processing circuit 16 may also calculate the degree of adhesion by normalizing the magnitude of the third vector with the magnitude of the first vector or the second vector. Formula (2) is a formula for quantifying the degree of adhesion between living tissues.

数式（２）によれば、癒着度＝０のとき、２つの対象が同じ動きをしていることになり、癒着が強固であることを表す。なお、数式（２）により算出された値を定数（例えば１）から減じた値を癒着度としてもよい。こうすることにより、癒着度＝１のときに癒着が強固であることを表すことになる。 According to Equation (2), when the adhesion degree = 0, two objects are moving in the same manner, which means that the adhesion is strong. A value obtained by subtracting the value calculated by Equation (2) from a constant (for example, 1) may be taken as the adhesion. By doing this, it is indicated that the adhesion is strong when the adhesion degree = 1.

なお、数式（２）では、第１ベクトルＸの大きさで第３ベクトルの大きさを規格化しているが、第２ベクトルＹの大きさで第３ベクトルの大きさを規格化してもよい。また、数式（２）では、第１ベクトルＸの大きさが第２ベクトルＹの大きさ以上となることを条件としているが、これに限定されない。また、数式（２）は、２次元画像データに基づいて癒着度を算出する際の式を表しているが、ボリュームデータに対しては、３次元（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）の移動ベクトルを用いて癒着度を算出してもよい。 In Formula (2), although the magnitude of the third vector is normalized by the magnitude of the first vector X, the magnitude of the third vector may be normalized by the magnitude of the second vector Y. Further, although it is a condition that the magnitude of the first vector X is equal to or larger than the magnitude of the second vector Y in the equation (2), the present invention is not limited to this. In addition, although equation (2) represents an equation for calculating the degree of adhesion based on two-dimensional image data, three-dimensional (x-axis, y-axis, z-axis) movement for volume data The degree of adhesion may be calculated using a vector.

生成機能１６３は、計算した指標値を表す画像及びインジケータのうち少なくとも１つを生成する機能である。 The generation function 163 is a function of generating at least one of an image representing the calculated index value and an indicator.

表示処理回路１７は、画像処理回路１６で生成・処理された各種画像データをビデオ信号へ変換するプロセッサである。具体的には、表示処理回路１７は、画像処理回路１６で生成・処理された各種画像データに対し、ダイナミックレンジ、輝度（ブライトネス）、コントラスト、γカーブ補正、及びＲＧＢ変換等の各種処理を実行することで、画像データをビデオ信号に変換する。表示処理回路１７は、ビデオ信号を表示機器４０に表示させる。なお、表示処理回路１７は、操作者が入力インタフェース１１１により各種指示を入力するためのユーザインタフェース（ＧＵＩ：Graphical User Interface）を生成し、ＧＵＩを表示機器４０に表示させてもよい。表示機器４０としては、例えば、ＣＲＴディスプレイや液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、ＬＥＤディスプレイ、プラズマディスプレイ、又は当技術分野で知られている他の任意のディスプレイが適宜利用可能である。 The display processing circuit 17 is a processor that converts various image data generated and processed by the image processing circuit 16 into video signals. Specifically, the display processing circuit 17 executes various processing such as dynamic range, brightness (brightness), contrast, gamma curve correction, and RGB conversion on various image data generated and processed by the image processing circuit 16. To convert the image data into a video signal. The display processing circuit 17 causes the display device 40 to display a video signal. The display processing circuit 17 may generate a user interface (GUI: Graphical User Interface) for the operator to input various instructions through the input interface 111, and cause the display device 40 to display the GUI. As the display device 40, for example, a CRT display, a liquid crystal display, an organic EL display, an LED display, a plasma display, or any other display known in the art can be appropriately used.

内部記憶回路１８は、例えば、磁気的若しくは光学的記録媒体、又は半導体メモリ等のプロセッサにより読み取り可能な記録媒体等を有する。内部記憶回路１８は、超音波送受信を実現するための制御プログラム、画像処理を行うための制御プログラム及び解析プログラム、並びに、表示処理を行なうための制御プログラム等を記憶している。また、内部記憶回路１８は、診断情報（例えば、患者ＩＤ、医師の所見等）、診断プロトコル、送信条件、受信条件、信号処理条件、画像生成条件、画像処理条件、ボディマーク生成プログラム、表示条件、及び映像化に用いるカラーデータの範囲を診断部位毎に予め設定する変換テーブル等のデータ群を記憶している。なお、上記制御プログラム、解析プログラム、及びデータ群は、例えば、内部記憶回路１８に予め記憶されていてもよい。また、例えば、非一過性の記憶媒体に記憶されて配布され、非一過性の記憶媒体から読み出されて内部記憶回路１８にインストールされてもよい。 The internal storage circuit 18 includes, for example, a magnetic or optical recording medium, or a recording medium readable by a processor such as a semiconductor memory. The internal storage circuit 18 stores a control program for realizing ultrasound transmission / reception, a control program and an analysis program for performing image processing, a control program for performing display processing, and the like. In addition, the internal storage circuit 18 includes diagnostic information (for example, patient ID, doctor's findings, etc.), diagnostic protocol, transmission condition, reception condition, signal processing condition, image generation condition, image processing condition, body mark generation program, display condition And a data group such as a conversion table in which the range of color data used for imaging is set in advance for each diagnosis site. The control program, the analysis program, and the data group may be stored in advance in the internal storage circuit 18, for example. Also, for example, it may be stored and distributed in a non-transitory storage medium, read from the non-transitory storage medium, and installed in the internal storage circuit 18.

また、内部記憶回路１８は、入力インタフェース１１１を介して入力される記憶操作に従い、３次元データ発生回路１５で発生された２次元画像データ及びボリュームデータ、並びに、画像処理回路１６で生成・処理された画像データを記憶する。内部記憶回路１８は、記憶しているデータを、通信インタフェース１１２を介して外部装置３０へ転送することも可能である。 Further, internal storage circuit 18 is generated and processed by two-dimensional image data and volume data generated by three-dimensional data generation circuit 15 and image processing circuit 16 in accordance with a storage operation input via input interface 111. The stored image data is stored. The internal storage circuit 18 can also transfer stored data to the external device 30 via the communication interface 112.

また、内部記憶回路１８は、外部装置３０から転送される医用画像データを記憶する。例えば、内部記憶回路１８は、過去の診察において取得された同一患者に関する過去の医用画像データを、外部装置３０から取得して記憶する。過去の医用画像データには、超音波画像データ、ＣＴ（Computed Tomography）画像データ、ＭＲ画像データ、ＰＥＴ（Positron Emission Tomography）−ＣＴ画像データ、ＰＥＴ−ＭＲ画像データ、及びＸ線画像データ等が含まれる。 The internal storage circuit 18 also stores medical image data transferred from the external device 30. For example, the internal storage circuit 18 acquires, from the external device 30, the past medical image data on the same patient acquired in the past medical examination and stores it. Medical image data in the past includes ultrasound image data, computed tomography (CT) image data, MR image data, PET (Positron Emission Tomography) -CT image data, PET-MR image data, X-ray image data, etc. Be

画像メモリ１９は、例えば、磁気的若しくは光学的記録媒体、又は半導体メモリ等のプロセッサにより読み取り可能な記録媒体等を有する。画像メモリ１９は、入力インタフェース１１１を介して入力されるフリーズ操作直前の複数フレームに対応する画像データを保存する。画像メモリ１９に記憶されている画像データは、例えば、連続表示（シネ表示）される。 The image memory 19 includes, for example, a magnetic or optical recording medium, or a recording medium readable by a processor such as a semiconductor memory. The image memory 19 stores image data corresponding to a plurality of frames immediately before the freeze operation input via the input interface 111. The image data stored in the image memory 19 is displayed continuously (cine display), for example.

内部記憶回路１８及び画像メモリ１９は、必ずしもそれぞれが独立した記憶装置により実現される訳ではない。内部記憶回路１８及び画像メモリ１９は単一の記憶装置により実現されても構わない。また、内部記憶回路１８及び画像メモリ１９は、それぞれが複数の記憶装置により実現されても構わない。 The internal storage circuit 18 and the image memory 19 are not necessarily realized by independent storage devices. The internal storage circuit 18 and the image memory 19 may be realized by a single storage device. Further, each of the internal storage circuit 18 and the image memory 19 may be realized by a plurality of storage devices.

入力インタフェース１１１は、入力装置５０を介して、ユーザからの各種指示を受け付ける。入力装置５０は、例えば、マウス、キーボード、パネルスイッチ、スライダースイッチ、トラックボール、ロータリーエンコーダ、操作パネル、及びタッチコマンドスクリーン（ＴＣＳ）である。入力インタフェース１１１は、例えばバスを介して制御回路１１３に接続され、操作者から入力される操作指示を電気信号へ変換し、電気信号を制御回路１１３へ出力する。なお、本実施形態において入力インタフェース１１１は、マウス及びキーボード等の物理的な操作部品と接続するものだけに限られない。例えば、超音波診断装置１とは別体に設けられた外部の入力機器から入力される操作指示に対応する電気信号を受け取り、この電気信号を制御回路１１３へ出力する処理回路も入力インタフェース１１１の例に含まれる。 The input interface 111 receives various instructions from the user via the input device 50. The input device 50 is, for example, a mouse, a keyboard, a panel switch, a slider switch, a trackball, a rotary encoder, an operation panel, and a touch command screen (TCS). The input interface 111 is connected to the control circuit 113 via, for example, a bus, converts an operation instruction input from the operator into an electrical signal, and outputs the electrical signal to the control circuit 113. In the present embodiment, the input interface 111 is not limited to one connected with physical operation components such as a mouse and a keyboard. For example, a processing circuit that receives an electrical signal corresponding to an operation instruction input from an external input device provided separately from the ultrasonic diagnostic apparatus 1 and outputs the electrical signal to the control circuit 113 is also included in the input interface 111. Included in the example.

通信インタフェース１１２は、ネットワーク１００等を介して外部装置３０と接続され、外部装置３０との間でデータ通信を行う。外部装置３０は、例えば、各種の医用画像のデータを管理するシステムであるＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）のデータベース、医用画像が添付された電子カルテを管理する電子カルテシステムのデータベース等である。また、外部装置３０は、例えば、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置、及びＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置、核医学診断装置、及びＸ線診断装置等、本実施形態に係る超音波診断装置１以外の各種医用画像診断装置である。なお、外部装置３０との通信の規格は、如何なる規格であっても良いが、例えば、ＤＩＣＯＭ（digital imaging and communication in medicine）が挙げられる。 The communication interface 112 is connected to the external device 30 via the network 100 or the like, and performs data communication with the external device 30. The external apparatus 30 is, for example, a database of a Picture Archiving and Communication System (PACS) which is a system for managing data of various medical images, a database of an electronic medical record system for managing electronic medical records attached with medical images, and the like. Further, the external device 30 is, for example, an X-ray CT (Computed Tomography) device, an MRI (Magnetic Resonance Imaging) device, a nuclear medicine diagnostic device, an X-ray diagnostic device, etc. other than the ultrasonic diagnostic device 1 according to the present embodiment. Are various medical image diagnostic apparatuses. The standard of communication with the external device 30 may be any standard, for example, DICOM (digital imaging and communication in medicine).

制御回路１１３は、例えば、超音波診断装置１の中枢として機能するプロセッサである。制御回路１１３は、内部記憶回路１８に記憶されている制御プログラムを実行することで、当該プログラムに対応する機能を実現する。 The control circuit 113 is, for example, a processor that functions as a center of the ultrasonic diagnostic apparatus 1. The control circuit 113 executes a control program stored in the internal storage circuit 18 to realize a function corresponding to the program.

次に、以上のように構成された超音波診断装置１が生体組織間の癒着を評価する動作を詳細に説明する。なお、ここでは、第１の構造物が肝臓であり、第１の構造物に接している第２の構造物が腎臓である場合を例に説明する。 Next, the operation of the ultrasound diagnostic apparatus 1 configured as described above for evaluating adhesion between living tissues will be described in detail. Here, the case where the first structure is a liver and the second structure in contact with the first structure is a kidney will be described as an example.

例えば、操作者が、超音波プローブ２０を用いて被検体Ｐの超音波検査を実施しているとする。超音波プローブ２０から被検体Ｐへ送信された超音波は、被検体Ｐの体内組織における音響インピーダンスの不連続面で次々と反射され、反射波信号として超音波プローブ２０で受信される。超音波受信回路１２は、超音波プローブ２０が受信した反射波信号に対して各種処理を施し、受信信号を生成する。 For example, it is assumed that the operator performs an ultrasonic examination of the subject P using the ultrasonic probe 20. The ultrasonic waves transmitted from the ultrasonic probe 20 to the subject P are reflected one after another by the discontinuous surface of the acoustic impedance in the body tissue of the subject P, and received by the ultrasonic probe 20 as a reflected wave signal. The ultrasound receiving circuit 12 performs various processes on the reflected wave signal received by the ultrasound probe 20 to generate a received signal.

Ｂモード処理回路１３は、超音波受信回路１２から受け取った受信信号に基づき、２次元的な超音波走査線上のＢモードＲＡＷデータを生成する。３次元データ発生回路１５は、Ｂモード処理回路１３により生成された２次元的なＢモードＲＡＷデータに対してＲＡＷ−ピクセル変換を実行することで、２次元画像データを発生する。発生した２次元画像データは、画像処理回路１６での画像処理、及び表示処理回路１７での変換処理を経て、表示画像として表示機器４０に表示される。 The B-mode processing circuit 13 generates B-mode RAW data on a two-dimensional ultrasound scan line based on the reception signal received from the ultrasound reception circuit 12. The three-dimensional data generation circuit 15 generates two-dimensional image data by performing RAW-pixel conversion on the two-dimensional B-mode RAW data generated by the B-mode processing circuit 13. The generated two-dimensional image data is subjected to image processing in the image processing circuit 16 and conversion processing in the display processing circuit 17 and displayed on the display device 40 as a display image.

操作者は、例えば、肝臓と腎臓との癒着の状態を確認したい場合、超音波プローブ２０を操作し、肝臓及び腎臓が、表示機器４０に表示されるＢモード画像に含まれるようにする。操作者は、所望の領域が含まれるＢモード画像が表示されると、入力インタフェース１１１を介し、癒着を定量的に評価する旨の指示を入力する。当該指示が入力されると、画像処理回路１６は、生体組織間の癒着を評価するための解析プログラムを内部記憶回路１８から読み出し、読み出した解析プログラムを実行する。 The operator operates, for example, the ultrasound probe 20 so that the liver and the kidney are included in the B-mode image displayed on the display device 40 when it is desired to confirm the adhesion state between the liver and the kidney. When the B-mode image including the desired area is displayed, the operator inputs an instruction to quantitatively evaluate adhesions via the input interface 111. When the instruction is input, the image processing circuit 16 reads an analysis program for evaluating adhesion between living tissues from the internal storage circuit 18, and executes the read analysis program.

画像処理回路１６は、注目する部位の瞬間的な移動を表す瞬時ベクトル、又は注目する部位の累積的な移動を表す累積ベクトルを利用して生体組織間の癒着度を定量化する。以下では、瞬時ベクトルを利用して癒着度を定量化する場合と、累積ベクトルを利用して癒着度を定量化する場合とを分けて説明する。 The image processing circuit 16 quantifies the degree of adhesion between living tissues using an instantaneous vector representing the instantaneous movement of the site of interest or a cumulative vector representing the cumulative movement of the site of interest. In the following, the case of quantifying the degree of adhesion using an instantaneous vector and the case of quantifying the degree of adhesion using a cumulative vector will be described separately.

（瞬時ベクトルを用いた癒着度の定量化）
図２は、図１に示される画像処理回路１６が生体組織間の癒着度を定量化する際の動作の例を表すフローチャートである。解析プログラムが実行されると、例えば、まず、取得機能１６１が実現される。取得機能１６１において画像処理回路１６は、３次元データ発生回路１５で生成された２次元画像データを、時系列の２次元画像データとして取得する（ステップＳ２１）。すなわち、画像処理回路１６は、２次元画像データを取得した順に、第１時相の２次元画像データ、第２時相の２次元画像データ、第３時相の２次元画像データ、…とする。このとき、画像処理回路１６は、連続するフレームで生成される２次元画像データを取得し、時系列の２次元画像データとしてもよい。例えば、画像処理回路１６は、第１フレーム、第２フレーム、…のように連続するフレームで生成される２次元画像データを取得してもよい。また、画像処理回路１６は、予め設定された間隔のフレーム毎に生成される２次元画像データを取得し、時系列の２次元画像データとしてもよい。例えば、画像処理回路１６は、第１フレーム、第３フレーム、第５フレーム…のように奇数フレームで生成される２次元画像データを取得してもよい。 (Quantification of adhesion level using instantaneous vector)
FIG. 2 is a flowchart showing an example of an operation when the image processing circuit 16 shown in FIG. 1 quantifies the degree of adhesion between living tissues. When the analysis program is executed, for example, an acquisition function 161 is realized first. In the acquisition function 161, the image processing circuit 16 acquires two-dimensional image data generated by the three-dimensional data generation circuit 15 as time-series two-dimensional image data (step S21). That is, the image processing circuit 16 sets the two-dimensional image data of the first phase, the two-dimensional image data of the second phase, the two-dimensional image data of the third phase,. . At this time, the image processing circuit 16 may acquire two-dimensional image data generated in continuous frames, and may be time-series two-dimensional image data. For example, the image processing circuit 16 may acquire two-dimensional image data generated in consecutive frames such as the first frame, the second frame, and so on. Further, the image processing circuit 16 may acquire two-dimensional image data generated for each frame of a preset interval, and use it as time-series two-dimensional image data. For example, the image processing circuit 16 may acquire two-dimensional image data generated in odd frames such as the first frame, the third frame, the fifth frame, and so on.

なお、画像処理回路１６は、３次元データ発生回路１５で生成された複数の時相のボリュームデータを、時系列のボリュームデータとして取得してもよいが、ここでは、時系列の２次元画像データを取得する場合を例に説明する。 The image processing circuit 16 may acquire volume data of a plurality of time phases generated by the three-dimensional data generation circuit 15 as volume data of time series, but here, two-dimensional image data of time series The case of acquiring will be described as an example.

第１時相の２次元画像データを取得すると、画像処理回路１６は、計算機能１６２を実行する。計算機能１６２を実行すると画像処理回路１６は、第１時相の２次元画像データ及びこの後に取得される２次元画像データに基づき、肝臓内の部位の瞬間的な移動を表す第１ベクトル、及び腎臓内の部位の瞬間的な移動を表す第２ベクトルを計算する。具体的には、画像処理回路１６は、例えば、ハフ変換を用いた境界検出法を利用し、肝臓と腎臓との境界領域を自動抽出する（ステップＳ２２）。なお、操作者は、表示機器４０に表示されるＢモード画像を参照し、肝臓と腎臓との境界領域をマニュアルで選択してもよい。 When the two-dimensional image data of the first time phase is acquired, the image processing circuit 16 executes the calculation function 162. When the calculation function 162 is executed, the image processing circuit 16 generates a first vector representing an instantaneous movement of the region in the liver based on the two-dimensional image data of the first phase and the two-dimensional image data acquired thereafter, and Calculate a second vector that represents the instantaneous movement of the site in the kidney. Specifically, the image processing circuit 16 automatically extracts the boundary region between the liver and the kidney, using, for example, a boundary detection method using Hough transform (step S22). The operator may manually select the border area between the liver and the kidney with reference to the B-mode image displayed on the display device 40.

また、画像処理回路１６は、例えば、既存の領域抽出技術により、第１時相の２次元画像データに含まれる生体組織、例えば、肝臓及び腎臓を抽出した後、抽出した肝臓及び腎臓に基づき、肝臓と腎臓との境界領域を抽出してもよい。 In addition, the image processing circuit 16 extracts a living tissue, for example, a liver and a kidney, which are included in the two-dimensional image data of the first phase, for example, based on the extracted liver and the kidney. The border area between the liver and the kidney may be extracted.

画像処理回路１６は、境界領域を挟んで隣接する肝臓内の部位と、腎臓内の部位とにＲＯＩ（Region Of Interest）をそれぞれ設定する。画像処理回路１６は、境界領域を挟むように設定した肝臓内のＲＯＩと腎臓内のＲＯＩとからなるＲＯＩの組を、境界領域に沿って複数設定する（ステップＳ２３）。図３は、境界領域に沿って設定されるＲＯＩの組の例を表す模式図である。図３によれば、境界領域に沿って肝臓側にＲＯＩ_Ｌ１〜ＲＯＩ_Ｌ５が設定され、腎臓側にＲＯＩ_Ｋ１〜ＲＯＩ_Ｋ５が設定される。そして、ＲＯＩ_Ｌ１及びＲＯＩ_Ｋ１が組として設定され、同様に、ＲＯＩ_Ｌ２及びＲＯＩ_Ｋ２、ＲＯＩ_Ｌ３及びＲＯＩ_Ｋ３、ＲＯＩ_Ｌ４及びＲＯＩ_Ｋ４、並びに、ＲＯＩ_Ｌ５及びＲＯＩ_Ｋ５が組として設定されている。 The image processing circuit 16 sets an ROI (Region Of Interest) to a region in the liver adjacent to the boundary region and a region in the kidney. The image processing circuit 16 sets a plurality of sets of ROIs including the ROI in the liver and the ROI in the kidney set so as to sandwich the boundary region along the boundary region (step S23). FIG. 3 is a schematic view showing an example of a set of ROIs set along the border region. According to FIG. 3, ROI _L1 to ROI _L5 are set on the liver side along the border area, and ROI _K1 to ROI _K5 are set on the kidney side. Then, ROI _L1 and ROI _K1 are set as a set, and similarly, ROI _L2 and ROI _K2 , ROI _L3 and ROI _K3 , ROI _L4 and ROI _K4 , and ROI _L5 and ROI _K5 are set as a set.

画像処理回路１６は、第１時相の２次元画像データにおいて設定された複数のＲＯＩそれぞれに対し、テンプレートデータを設定する。テンプレートデータは、ＲＯＩに含まれる複数のピクセルから構成される。なお、画像処理回路１６は、２次元画像データ上でのテンプレートデータの移動に合わせてＲＯＩを移動させてもよいし、テンプレートデータの移動に関わらず２次元画像データ上でＲＯＩを固定させてもよい。ただし、この場合、ＲＯＩないからテンプレートデータが外れないことが前提となる。 The image processing circuit 16 sets template data for each of the plurality of ROIs set in the two-dimensional image data of the first phase. The template data is composed of a plurality of pixels included in the ROI. The image processing circuit 16 may move the ROI in accordance with the movement of the template data on the two-dimensional image data, or may fix the ROI on the two-dimensional image data regardless of the movement of the template data. Good. However, in this case, it is assumed that the template data does not deviate because there is no ROI.

続いて、画像処理回路１６は、第２時相の２次元画像データが取得されると、第１時相の２次元画像データと第２時相の２次元画像データとの間でテンプレートデータのスペックルパターンに基づくパターンマッチング（例えば、ＳＡＤ（Sum of Absolute Difference）等）を行い、スペックルパターンが最も一致する領域を探索する。画像処理回路１６は、パターンマッチング処理の結果に基づき、第１時相の２次元画像データにおけるテンプレートデータが、第２時相の２次元画像データにおいてどの位置へ移動したかを追跡する（ステップＳ２４）。このとき、第１時相の２次元画像データと、第２時相の２次元画像データとが画像データセットとなる。これにより、画像処理回路１６は、肝臓と腎臓との境界付近に設定された複数の部位の、第２時相における移動先を取得する。なお、ＲＯＩ内のテンプレートデータの追跡は、パターンマッチング処理を利用したものに限られず、既存のその他の処理を利用しても構わない。 Subsequently, when the two-dimensional image data of the second phase is acquired, the image processing circuit 16 generates template data of the two-dimensional image data of the first phase and the two-dimensional image data of the second phase. Pattern matching based on speckle patterns (for example, SAD (Sum of Absolute Difference) or the like) is performed to search for a region where the speckle patterns most closely match. The image processing circuit 16 tracks to which position in the two-dimensional image data of the second phase the template data in the two-dimensional image data of the first phase is moved based on the result of the pattern matching process (step S24). ). At this time, the two-dimensional image data of the first phase and the two-dimensional image data of the second phase become an image data set. Thereby, the image processing circuit 16 acquires movement destinations in the second time phase of a plurality of parts set near the boundary between the liver and the kidney. The tracking of template data in the ROI is not limited to one using pattern matching processing, and other existing processing may be used.

画像処理回路１６は、取得した第２時相における移動先に基づき、肝臓内の部位の瞬間的な移動を表す第１ベクトルＸ_ｉ１、及び腎臓内の部位の瞬間的な移動を表す第２ベクトルＹ_ｉ１を計算する（ステップＳ２５）。なお、ｉは、自然数であり、本実施形態では１から５の値を取る。 The image processing circuit 16 generates a first vector X _i1 representing an instantaneous movement of a site in the liver and a second vector representing an instantaneous movement of a site in the kidney based on the acquired movement destination in the second phase. Calculate Y _i1 (step S25). Here, i is a natural number, and takes a value of 1 to 5 in the present embodiment.

図４は、肝臓内の部位、及び腎臓内の部位の移動ベクトルを表す模式図である。図４によれば、肝臓内に設定されたＲＯＩ_Ｌ１〜ＲＯＩ_Ｌ５内の部位は、第１ベクトルＸ_１１〜第１ベクトルＸ_５１でそれぞれ移動し、腎臓内に設定されたＲＯＩ_Ｋ１〜ＲＯＩ_Ｋ５内の部位は、第２ベクトルＹ_１１〜第２ベクトルＹ_５１でそれぞれ移動している。 FIG. 4 is a schematic view showing movement vectors of a site in the liver and a site in the kidney. According to FIG. 4, the regions within ROI _L1 to ROI _L5 set in the liver move with the first vector X ₁₁ to the first vector X ₅₁ , respectively, and within the ROI _K1 to ROI _K5 set in the kidney. The parts of are moved by the second vector Y ₁₁ to the second vector Y ₅₁ , respectively.

画像処理回路１６は、設定しているＲＯＩの組毎に第１ベクトルＸ_ｉ１と、第２ベクトルＹ_ｉ１との差分を取ることで、ＲＯＩの組毎の第３ベクトルを計算する（ステップＳ２６）。図５は、第１ベクトルＸ_ｉ１と第２ベクトルＹ_ｉ１との差分ベクトルである第３ベクトルを説明するための図である。また、図６は肝臓及び腎臓の移動量（それぞれ第１ベクトルの大きさ及び第２ベクトルの大きさ）の例を表し、図７は差分ベクトルの大きさの例を表す。 The image processing circuit 16 calculates the third vector of each set of ROIs by taking the difference between the first vector _Xi1 and the second vector _Yi1 for each set of ROIs set (step S26). . FIG. 5 is a diagram for explaining a third vector which is a difference vector between the first vector _Xi1 and the second vector _Yi1 . Further, FIG. 6 shows an example of movement amounts of the liver and the kidney (the magnitude of the first vector and the magnitude of the second vector, respectively), and FIG. 7 shows an example of the magnitude of the difference vector.

第３ベクトルが計算されると、画像処理回路１６は、例えば、数式（１）に基づき、ＲＯＩの組毎に計算された第３ベクトルを、組毎に計算された第１ベクトルＸ_１１〜Ｘ_５１の大きさで規格化することにより、ＲＯＩの組毎の癒着度を計算する（ステップＳ２７）。なお、画像処理回路１６は、ステップＳ２７において、例えば、数式（２）に基づき、ＲＯＩの組毎に計算された第３ベクトルの大きさを、組毎に計算された第１ベクトルＸ_１１〜Ｘ_５１の大きさで規格化することにより、ＲＯＩの組毎の癒着度を計算してもよい。 When the third vector is calculated, the image processing circuit 16 may calculate, for example, the first vector X _{11 to} X calculated for each set of third vectors calculated for each set of ROIs, based on Equation (1). _The degree of adhesion for each set of ROIs is calculated by normalizing with the size of ₅₁ (step S27). Note that the image processing circuit 16 calculates the size of the third vector calculated for each set of ROIs, for example, on the basis of Equation (2) in step S27, for each of the first vectors X _{11 to} X calculated for each set. _The degree of adhesion for each set of ROIs may be calculated by normalizing with a size of ₅₁ .

画像処理回路１６は、第３時相の２次元画像データが取得されると、ステップＳ２４〜ステップＳ２７の処理を実施して癒着度を計算する。すなわち、画像処理回路１６は、例えば、第２時相の２次元画像データと、第３時相の２次元画像データとを画像データセットとしてパターンマッチング処理を用い、第２時相の２次元画像データにおけるテンプレートデータが、第３時相の２次元画像データにおいてどの位置へ移動したかを追跡する（ステップＳ２４）。画像処理回路１６は、取得した第３時相における移動先に基づき、肝臓内の部位の瞬間的な移動を表す第１ベクトルＸ_ｉ２、及び腎臓内の部位の瞬間的な移動を表す第２ベクトルＹ_ｉ２を計算する（ステップＳ２５）。 When the two-dimensional image data of the third phase is acquired, the image processing circuit 16 performs the processing of step S24 to step S27 to calculate the degree of adhesion. That is, the image processing circuit 16 uses, for example, pattern matching processing with two-dimensional image data of the second phase and two-dimensional image data of the third phase as an image data set, and uses the two-dimensional image of the second phase. It is tracked to which position the template data in the data has moved in the two-dimensional image data of the third phase (step S24). The image processing circuit 16 generates a first vector X _i2 representing momentary movement of the site in the liver and a second vector representing momentary movement of the site in the kidney based on the acquired movement destination in the third time phase. Calculate Y _i2 (step S25).

画像処理回路１６は、設定しているＲＯＩの組毎に第１ベクトルＸ_ｉ２と、第２ベクトルＹ_ｉ２との差分を取ることで、ＲＯＩの組毎の第３ベクトルを計算する（ステップＳ２６）。画像処理回路１６は、例えば、数式（１）に基づき、ＲＯＩの組毎に計算された第３ベクトルを、組毎に計算された第１ベクトルＸ_１２〜Ｘ_５２の大きさで規格化することにより、ＲＯＩの組毎の癒着度を計算する（ステップＳ２７）。なお、画像処理回路１６は、ステップＳ２７において、例えば、数式（２）に基づき、ＲＯＩの組毎に計算された第３ベクトルの大きさを、組毎に計算された第１ベクトルＸ_１２〜Ｘ_５２の大きさで規格化することにより、ＲＯＩの組毎の癒着度を計算してもよい。画像処理回路１６は、２次元画像データが取得される毎に、ステップＳ２４〜ステップＳ２７の処理を実施し、癒着度を逐次計算する。 The image processing circuit 16 calculates a third vector for each set of ROIs by taking the difference between the first vector _Xi2 and the second vector _Yi2 for each set of ROIs set (step S26). . The image processing circuit 16 normalizes, for example, the third vector calculated for each set of ROIs based on Formula (1) with the magnitudes of the first vectors X _{12 to} X ₅₂ calculated for each set. The degree of adhesion for each set of ROIs is calculated according to (step S27). Note that the image processing circuit 16 calculates the size of the third vector calculated for each pair of ROIs, for example, based on Formula (2) in step S27, for each of the first vectors X _{12 to} X calculated for each pair. _The degree of adhesion for each set of ROIs may be calculated by normalizing with the size of ₅₂ . The image processing circuit 16 performs the processes of steps S24 to S27 each time two-dimensional image data is acquired, and sequentially calculates the degree of adhesion.

瞬時ベクトルを用いた癒着度の算出は、逐次的に実行されなくても構わない。例えば、画像処理回路１６は、予め設定された期間毎に、その期間内に計算された最大の第３ベクトル又は第３ベクトルの大きさに基づいて癒着度を計算してもよい。 The calculation of the degree of adhesion using the instantaneous vector may not be performed sequentially. For example, the image processing circuit 16 may calculate, for each preset period, the degree of adhesion based on the magnitude of the largest third vector or third vector calculated within that period.

具体的には、ステップＳ２６において、第３ベクトルが計算されると、画像処理回路１６は、計算された第３ベクトルの大きさが、本期間において最大であると暫定的に設定されている第３ベクトルの大きさを超えるか否かを判断する。計算された第３ベクトルの大きさが設定されている第３ベクトルの大きさを超える場合、画像処理回路１６は、計算された第３ベクトルを本期間における最大の第３ベクトルとして暫定的に設定する。画像処理回路１６は、予め設定される期間が経過するまでステップＳ２４〜Ｓ２６を繰り返し、期間内における最大の第３ベクトルを決定する。 Specifically, when the third vector is calculated in step S26, the image processing circuit 16 provisionally sets that the calculated third vector size is maximum in this period. It is determined whether the magnitude of the three vectors is exceeded. If the calculated third vector size exceeds the set third vector size, the image processing circuit 16 provisionally sets the calculated third vector as the largest third vector in this period. Do. The image processing circuit 16 repeats steps S24 to S26 until a preset period elapses, and determines the largest third vector in the period.

画像処理回路１６は、予め設定される期間が経過すると、例えば、数式（１）に基づき、この期間内で決定された最大の第３ベクトルを、この第３ベクトルの算出に用いた第１ベクトルの大きさで規格化することで癒着度を計算する（ステップＳ２７）。なお、画像処理回路１６は、例えば、数式（２）に基づき、この期間内で決定された最大の第３ベクトルの大きさを、この第３ベクトルの算出に用いた第１ベクトルの大きさで規格化することで癒着度を計算してもよい。画像処理回路１６は、上記処理をＲＯＩの組毎に実施する。 When a predetermined time period has elapsed, the image processing circuit 16 uses, for example, the first vector using the largest third vector determined in this time period to calculate the third vector, based on equation (1). The adhesion degree is calculated by normalizing with the size of (step S27). Note that the image processing circuit 16 determines, for example, the magnitude of the largest third vector determined within this period based on the formula (2) by the magnitude of the first vector used for the calculation of the third vector. The degree of adhesion may be calculated by normalization. The image processing circuit 16 performs the above processing for each set of ROIs.

（累積ベクトルを用いた癒着度の定量化）
図２に示されるステップＳ２１で第１時相の２次元画像データが取得されると、画像処理回路１６は、計算機能１６２を実行する。計算機能１６２を実行すると画像処理回路１６は、第１時相の２次元画像データ及びこの後に取得される２次元画像データに基づき、肝臓内の部位の累積的な移動を表す第１ベクトル、及び腎臓内の部位の累積的な移動を表す第２ベクトルを計算する。 (Quantification of adhesion level using cumulative vector)
When the two-dimensional image data of the first phase is acquired in step S21 shown in FIG. 2, the image processing circuit 16 executes the calculation function 162. When the calculation function 162 is executed, the image processing circuit 16 generates a first vector representing the cumulative movement of the region in the liver based on the two-dimensional image data of the first phase and the two-dimensional image data acquired thereafter, and Calculate a second vector that represents the cumulative movement of the site in the kidney.

（第１ベクトル及び第２ベクトルの計算例１）
例えば、画像処理回路１６は、予め設定された時相数だけ隔てられた２つの２次元画像データを含むように画像データセットを設定し、設定した画像データセットに含まれる２次元画像データに基づいて第１ベクトル及び第２ベクトルを計算する。 (Calculation Example 1 of First Vector and Second Vector)
For example, the image processing circuit 16 sets an image data set to include two two-dimensional image data separated by a preset number of time phases, and based on two-dimensional image data included in the set image data set. Calculate a first vector and a second vector.

より具体的には、画像処理回路１６は、例えば、３時相だけ隔てられた２つの２次元画像データを画像データセットとして設定する。当該設定下において、画像処理回路１６は、第１時相の２次元画像データの後に、第４時相の２次元画像データが取得されると、第１時相の２次元画像データと第４時相の２次元画像データとの間でパターンマッチングを行う。画像処理回路１６は、パターンマッチング処理の結果に基づき、第１時相の２次元画像データにおけるテンプレートデータが、第４時相の２次元画像データにおいてどの位置へ移動したかを追跡する（ステップＳ２４）。これにより、画像処理回路１６は、肝臓と腎臓との境界付近に設定された複数の部位の、第４時相における移動先を取得する。画像処理回路１６は、取得した第４時相における移動先に基づき、第１ベクトルＸ_１、及び第２ベクトルＹ_１を計算する（ステップＳ２５）。 More specifically, the image processing circuit 16 sets, for example, two two-dimensional image data separated by three phases as an image data set. Under the setting, when the 2nd phase image data of the 4th phase is acquired after the 2D image data of the 1st phase, the image processing circuit 16 generates the 2D image data of the 1st phase and the 4th image. Pattern matching is performed with two-dimensional image data of a time phase. Based on the result of the pattern matching process, the image processing circuit 16 tracks to which position in the two-dimensional image data of the fourth phase the template data in the two-dimensional image data of the first phase has been moved (step S24 ). Thereby, the image processing circuit 16 acquires the movement destinations in the fourth time phase of a plurality of parts set near the boundary between the liver and the kidney. The image processing circuit 16 calculates the first vector X ₁ and the second vector Y ₁ based on the acquired movement destination in the fourth phase (step S25).

続いて、画像処理回路１６は、第４時相から３時相離れた第７時相の２次元画像データが取得されると、ステップＳ２４，Ｓ２５の処理を実施して第１ベクトルＸ_２及び第２ベクトルＹ_２を計算する。すなわち、画像処理回路１６は、例えば、第４時相の２次元画像データと、第７時相の２次元画像データとを画像データセットとしてパターンマッチング処理を用い、第４時相の２次元画像データにおけるテンプレートデータが、第７時相の２次元画像データにおいてどの位置へ移動したかを追跡する（ステップＳ２４）。画像処理回路１６は、取得した第７時相における移動先に基づき、第１ベクトルＸ_２、及び第２ベクトルＹ_２を計算する（ステップＳ２５）。 Subsequently, the image processing circuit 16, the two-dimensional image data of the seventh time phase away fourth 3:00 o'clock phase phase is acquired, step S24, S25 processing first vector X ₂ and carried out of calculating a second vector _{Y 2.} That is, the image processing circuit 16 uses, for example, pattern matching processing with two-dimensional image data of the fourth phase and two-dimensional image data of the seventh phase as an image data set, and generates a two-dimensional image of the fourth phase. It is tracked to which position the template data in the data has moved in the seventh-phase two-dimensional image data (step S24). The image processing circuit 16 calculates the first vector X ₂ and the second vector Y ₂ based on the acquired movement destination in the seventh phase (step S25).

なお、隣接する画像データセットにおいて、一方の２次元画像データが重複する場合、すなわち、第４時相の２次元画像データが隣接する画像データセットで重複する場合を例に説明したが、これに限定されない。画像データセットに含まれる２次元画像データは重複しなくても構わない。例えば、第１時相の２次元画像データと第４時相の２次元画像データとの画像データセットの次に、第２時相の２次元画像データと第５時相の２次元画像データとの画像データセットに基づき第１ベクトル及び第２ベクトルを計算してもよい。 Although one two-dimensional image data overlap in adjacent image data sets, that is, a case where two-dimensional image data in the fourth phase overlap in adjacent image data sets has been described as an example. It is not limited. The two-dimensional image data included in the image data set may not be duplicated. For example, next to an image data set of two-dimensional image data of a first time phase and two-dimensional image data of a fourth time phase, two-dimensional image data of a second time phase and two-dimensional image data of a fifth time phase The first vector and the second vector may be calculated based on the image data set of

（第１ベクトル及び第２ベクトルの計算例２）
また、例えば、画像処理回路１６は、各画像データセットで同数の、３以上の２次元画像データが含まれるように画像データセットを設定し、設定した画像データセットに含まれる２次元画像データに基づいて第１ベクトル及び第２ベクトルを計算する。 (Calculation example 2 of the first vector and the second vector)
Further, for example, the image processing circuit 16 sets an image data set so that the same number of three or more two-dimensional image data is included in each image data set, and sets two-dimensional image data included in the set image data set. Based on the first vector and the second vector are calculated.

より具体的には、画像処理回路１６は、例えば、連続する４時相の２次元画像データを画像データセットとして設定する。当該設定下において、画像処理回路１６は、第１時相の２次元画像データの後に、第２時相の２次元画像データが取得されると、例えば、パターンマッチング処理により、第１時相の２次元画像データにおけるテンプレートデータが、第２時相の２次元画像データにおいてどの位置へ移動したかを追跡する（ステップＳ２４）。画像処理回路１６は、取得した第２時相における移動先に基づき、肝臓内の部位の瞬間的な移動を表す第４ベクトルｘ_１、及び腎臓内の部位の瞬間的な移動を表す第５ベクトルｙ_１を計算する。 More specifically, the image processing circuit 16 sets, for example, continuous four-phase two-dimensional image data as an image data set. Under the setting, when the two-dimensional image data of the second phase is acquired after the two-dimensional image data of the first phase, the image processing circuit 16 performs, for example, pattern matching processing of the first phase. It is tracked to which position the template data in the two-dimensional image data has moved in the two-dimensional image data of the second phase (step S24). Based on the acquired movement destination in the second phase, the image processing circuit 16 generates a fourth vector x ₁ representing an instantaneous movement of a site in the liver and a fifth vector representing an instantaneous movement of a site in the kidney. Calculate y ₁

続いて、画像処理回路１６は、第３時相の２次元画像データが取得されると、ステップＳ２４の処理を実施し、第２時相から第３時相の間における第４ベクトルｘ_２及び第５ベクトルｙ_２を計算する。画像処理回路１６は、第４ベクトルｘ_２を計算すると、第４ベクトルｘ_２を、先に求めた第４ベクトルｘ_１に加算する。また、画像処理回路１６は、第５ベクトルｙ_２を計算すると、第５ベクトルｙ_２を、先に求めた第５ベクトルｙ_１に加算する。 Subsequently, when the two-dimensional image data of the third phase is acquired, the image processing circuit 16 carries out the processing of step S24, and the fourth vector x ₂ and the _second vector between the second phase and the third phase are obtained. calculating a fifth vector _{y 2.} The image processing circuit 16, when calculating a fourth vector _{x 2,} adds the fourth vector _{x 2,} the fourth vector _{x 1} previously obtained. Further, when calculating the fifth vector y ₂ , the image processing circuit 16 adds the fifth vector y ₂ to the previously obtained fifth vector y ₁ .

続いて、画像処理回路１６は、第４時相の２次元画像データが取得されると、ステップＳ２４の処理を実施し、第３時相から第４時相の間における第４ベクトルｘ_３及び第５ベクトルｙ_３を計算する。画像処理回路１６は、第４ベクトルｘ_３を計算すると、第４ベクトルｘ_３を、第４ベクトルｘ_１と第４ベクトルｘ_２との加算ベクトルに加算することで、肝臓内の部位の累積的な移動を表す第１ベクトルＸ_１を計算する。また、画像処理回路１６は、第５ベクトルｙ_３を計算すると、第５ベクトルｙ_３を、第５ベクトルｙ_１と第５ベクトルｙ_２との加算ベクトルに加算することで、腎臓内の部位の累積的な移動を表す第２ベクトルＹ_１を計算する（ステップＳ２５）。画像処理回路１６は、次の画像データセットに対しても同様の処理を実施し、第１ベクトルＸ_２及び第２ベクトルＹ_２を計算する。 Subsequently, when the two-dimensional image data of the fourth time phase is acquired, the image processing circuit 16 performs the process of step S24 to obtain the fourth vector x ₃ and the fourth vector x ₃ between the third time phase and the fourth time phase. calculating a fifth vector _{y 3.} The image processing circuit 16, when calculating a fourth vector x _3, the fourth vector x _3, by adding the add vector and the fourth vector x ₁ and the fourth vector x _2, cumulative sites within the liver Calculate a first vector X ₁ representing a simple movement. The image processing circuit 16 of the calculation of the fifth vector y _3, the fifth vector y _3, by adding the add vector and the fifth vector y ₁ and the 5 vector y _2, sites within the kidney calculating a second vector _{Y 1} representing the cumulative movement (step S25). The image processing circuit 16, also performs the same processing for the next image data set, calculating a first vector X ₂ and the second vector Y _2.

なお、画像データセットに含められる２次元画像データの時相は、連続でなくても構わない。例えば、予め設定された時相数の２次元画像データが、所定時相ずつ隔てられて画像データセットに含められていてもよい。 The time phases of the two-dimensional image data included in the image data set may not be continuous. For example, two-dimensional image data of a preset number of time phases may be included in the image data set while being separated by predetermined time phases.

（第１ベクトル及び第２ベクトルの計算例３）
さらに、例えば、画像処理回路１６は、含まれる２次元画像データの数が異なるように画像データセットを設定し、設定した画像データセットに含まれる２次元画像データに基づいて第１ベクトル及び第２ベクトルを計算する。 (Calculation example 3 of the first vector and the second vector)
Furthermore, for example, the image processing circuit 16 sets the image data set so that the number of contained two-dimensional image data is different, and the first vector and the second vector are set based on the two-dimensional image data contained in the set image data set. Calculate the vector.

より具体的には、画像処理回路１６は、例えば、包含される２次元画像データの数が徐々に多くなるように画像データセットを設定する。すなわち、画像処理回路１６は、例えば、まず、連続する２時相の２次元画像データを含む画像データセットを設定し、次に、連続する３時相の２次元画像データを含む画像データセットを設定し、次に、連続する４時相の２次元画像データを画像データセットとして設定する。当該設定下において、画像処理回路１６は、第１時相の２次元画像データの後に、第２時相の２次元画像データが取得されると、第１時相の２次元画像データと、第２時相の２次元画像データとを画像データセットとする。画像処理回路１６は、例えば、パターンマッチング処理により、第１時相の２次元画像データにおけるテンプレートデータが、第２時相の２次元画像データにおいてどの位置へ移動したかを追跡する（ステップＳ２４）。画像処理回路１６は、取得した第２時相における移動先に基づき、肝臓内の部位の移動を表す第１ベクトルＸ_１、及び腎臓内の部位の移動を表す第２ベクトルＹ_１を計算する（ステップＳ２５）。 More specifically, the image processing circuit 16 sets, for example, the image data set so that the number of two-dimensional image data to be included gradually increases. That is, for example, the image processing circuit 16 first sets an image data set including continuous two-phase two-dimensional image data, and then sets an image data set including continuous three-phase two-dimensional image data Then, two-dimensional image data of continuous four time phases are set as an image data set. Under the setting, when the two-dimensional image data of the second phase is acquired after the two-dimensional image data of the first phase, the image processing circuit 16 generates the two-dimensional image data of the first phase, Two-dimensional two-dimensional image data of two phases is used as an image data set. The image processing circuit 16 tracks to which position in the two-dimensional image data of the second phase the template data in the two-dimensional image data of the first phase has been moved, for example, by pattern matching processing (step S24) . The image processing circuit 16 calculates a first vector X ₁ representing the movement of the site in the liver and a second vector Y ₁ representing the movement of the site in the kidney based on the acquired movement destination in the second time phase (( ₁ ) Step S25).

続いて、画像処理回路１６は、第３時相の２次元画像データが取得されると、第１時相乃至第３時相の２次元画像データを画像データセットとする。画像処理回路１６は、ステップＳ２４の処理を実施し、第２時相から第３時相の間における肝臓内の部位の瞬間的な移動を表す第４ベクトルｘ_１、及び腎臓内の部位の瞬間的な移動を表す第５ベクトルｙ_１を計算する。画像処理回路１６は、第４ベクトルｘ_１を計算すると、第４ベクトルｘ_１を、先に求めた第１ベクトルＸ_１に加算することで、第１ベクトルＸ_２を計算する。また、画像処理回路１６は、第５ベクトルｙ_１を計算すると、第５ベクトルｙ_１を、先に求めた第２ベクトルＹ_１に加算することで、第２ベクトルＹ_２を計算する（ステップＳ２５）。 Subsequently, when the two-dimensional image data of the third phase is acquired, the image processing circuit 16 sets the two-dimensional image data of the first to third phases as an image data set. The image processing circuit 16 performs the process of step S24, and a fourth vector x ₁ representing an instantaneous movement of a site in the liver between the second phase and the third phase, and the moment of the site in the kidney Calculate the fifth vector y ₁ representing the dynamic movement. The image processing circuit 16, when calculating a fourth vector _{x 1,} the fourth vector _{x 1,} by adding to the first vector _{X 1} previously obtained, to calculate the first vector _{X 2.} The image processing circuit 16 of the calculation of the fifth vector _{y 1,} the fifth vector _{y 1,} by adding the second vector _{Y 1} obtained above, to calculate a second vector _{Y 2} (step S25 ).

続いて、画像処理回路１６は、第４時相の２次元画像データが取得されると、第１時相乃至第４時相の２次元画像データを画像データセットとする。画像処理回路１６は、ステップＳ２４の処理を実施し、第３時相から第４時相の間における第４ベクトルｘ_２及び第５ベクトルｙ_２を計算する。画像処理回路１６は、第４ベクトルｘ_２を計算すると、第４ベクトルｘ_２を、第１ベクトルＸ_２に加算することで、第１ベクトルＸ_３を計算する。また、画像処理回路１６は、第５ベクトルｙ_２を計算すると、第５ベクトルｙ_２を、第２ベクトルＹ_２に加算することで、第２ベクトルＹ_３を計算する（ステップＳ２５）。 Subsequently, when two-dimensional image data of the fourth phase is acquired, the image processing circuit 16 sets the two-dimensional image data of the first to fourth phases as an image data set. The image processing circuit 16 executes the processing in step S24, calculating a fourth vector x ₂ and the fifth vector y ₂ between the third time phase of the fourth time phase. The image processing circuit 16, when calculating a fourth vector _{x 2,} the fourth vector _{x 2,} by adding to the first vector _{X 2,} calculates a first vector _{X 3.} The image processing circuit 16 of the calculation of the fifth vector _{y 2,} the fifth vector _{y 2,} by adding the second vector _{Y 2,} calculating a second vector _{Y 3} (step S25).

なお、画像データセットに含められる２次元画像データの時相は、連続でなくても構わない。例えば、包含される２次元画像データの数が徐々に多くなり、その時相が所定時相ずつ隔てられるように画像データセットが設定されていてもよい。 The time phases of the two-dimensional image data included in the image data set may not be continuous. For example, the image data set may be set such that the number of two-dimensional image data to be included gradually increases and the time phases are separated by a predetermined time phase.

画像処理回路１６は、例えば、上記計算例１〜３に示されるように第１ベクトルＸ及び第２ベクトルＹを計算すると、第１ベクトルＸと、第２ベクトルＹとの差分を取ることで、第３ベクトルを計算する（ステップＳ２６）。画像処理回路１６は、例えば、数式（１）に基づき、第３ベクトルを第１ベクトルＸの大きさで規格化することにより、癒着度を計算する（ステップＳ２７）。なお、画像処理回路１６は、ステップＳ２７において、例えば、数式（２）に基づき、第３ベクトルの大きさを、第１ベクトルＸの大きさで規格化することにより、癒着度を計算してもよい。画像処理回路１６は、第３ベクトルが算出される度にステップＳ２７の処理を実施し、癒着度を逐次計算する。 For example, when calculating the first vector X and the second vector Y as shown in the above-described Calculation Examples 1 to 3, the image processing circuit 16 obtains the difference between the first vector X and the second vector Y, The third vector is calculated (step S26). The image processing circuit 16 calculates the degree of adhesion by, for example, normalizing the third vector with the magnitude of the first vector X based on Formula (1) (step S27). The image processing circuit 16 may calculate the degree of adhesion by normalizing the magnitude of the third vector with the magnitude of the first vector X, for example, based on Formula (2) in step S27. Good. The image processing circuit 16 performs the process of step S27 each time the third vector is calculated, and sequentially calculates the degree of adhesion.

瞬時ベクトルを用いた癒着度は、逐次的に算出されなくても構わない。例えば、画像処理回路１６は、予め設定された期間毎に、その期間内に計算された最大の第３ベクトル又は第３ベクトルの大きさに基づいて癒着度を計算してもよい。 The degree of adhesion using the instantaneous vector may not be calculated sequentially. For example, the image processing circuit 16 may calculate, for each preset period, the degree of adhesion based on the magnitude of the largest third vector or third vector calculated within that period.

（表示画像及びインジケータの生成）
癒着度が算出されると、画像処理回路１６は、生成機能１６３を実行する。生成機能１６３を実行すると画像処理回路１６は、算出した癒着度を表す画像及び／又はインジケータを生成する。具体的には、例えば、画像処理回路１６は、算出した癒着度を反映させたパラメトリックイメージング（Parametric imaging）を実行する。これにより、パラメトリックイメージングによる画像が生成される。このとき、画像処理回路１６は、図３のように設定されたＲＯＩの組毎に算出された癒着度を、パラメトリックイメージングにそのまま反映させてもよいし、それぞれのＲＯＩの組で算出された癒着度の統計値（例えば、平均値、又は中央値等）を算出し、１色だけのカラー表示としても構わない。 (Generation of display image and indicator)
When the degree of adhesion is calculated, the image processing circuit 16 executes the generation function 163. When the generation function 163 is executed, the image processing circuit 16 generates an image and / or an indicator representing the calculated degree of adhesion. Specifically, for example, the image processing circuit 16 executes parametric imaging (Parametric imaging) in which the calculated degree of adhesion is reflected. This generates an image by parametric imaging. At this time, the image processing circuit 16 may reflect the degree of adhesion calculated for each set of ROIs set as shown in FIG. 3 as it is in parametric imaging, or the adhesions calculated for each set of ROIs. A statistical value of the degree (for example, an average value or a median value) may be calculated to display only one color.

図８及び図９は、画像処理回路１６により生成されるパラメトリックイメージングによる画像の例を表す図である。図８は、境界の両側で組織が異なる動きをする場合、すなわち、生体組織間の癒着が起きていない場合の例を表している。この場合、境界領域は、例えば青く表示される。図９は、境界の両側で組織が同様の動きをする場合、すなわち、生体組織間が癒着している場合の例を表している。この場合、境界領域は、例えば赤く表示される。 FIG. 8 and FIG. 9 are diagrams showing examples of images by parametric imaging generated by the image processing circuit 16. FIG. 8 shows an example in which the tissues move differently on both sides of the boundary, that is, in the case where adhesion between living tissues is not occurring. In this case, the border area is displayed, for example, in blue. FIG. 9 shows an example of the case where tissues move similarly on both sides of the boundary, that is, when the living tissues are adhered. In this case, the border area is displayed in red, for example.

なお、癒着度の表示は、パラメトリックイメージングに限定されない。例えば、算出された癒着度の値がＢモード画像上に表示されてもよい。また、癒着度に対して閾値が予め設定してあり、算出された癒着度がこの閾値を超える場合には、癒着していることを表すインジケータが生成されるようにしてもよい。 Note that the display of the degree of adhesion is not limited to parametric imaging. For example, the value of the calculated degree of adhesion may be displayed on the B mode image. In addition, a threshold may be set in advance for the degree of adhesion, and if the calculated degree of adhesion exceeds this threshold, an indicator may be generated to indicate that adhesion has occurred.

以上のように、第１の実施形態では、画像処理回路１６は、生体組織間の癒着の状態を表す指標値を、それぞれ異なる生体組織の移動ベクトルを表す第１ベクトルと第２ベクトルとの差分ベクトル、又はこの差分ベクトルの大きさを、第１ベクトルの大きさ、又は第２ベクトルの大きさで規格化することにより求めるようにしている。 As described above, in the first embodiment, the image processing circuit 16 calculates an index value representing a state of adhesion between living tissues as a difference between the first vector and the second vector representing movement vectors of different living tissues. The magnitude of the vector or the difference vector is determined by normalizing the magnitude of the first vector or the magnitude of the second vector.

生体組織間の癒着の状態を、相関係数を用いて評価しようとする場合、それぞれの組織の軌跡をそれぞれ正規化することになる。そのため、図１０に示されるように、それぞれの組織の移動量が異なっていても軌跡の形が一致していれば、相関係数＝１となってしまい、２つの組織が同じ動きをしている、すなわち、癒着していると表現されてしまう。 When it is going to evaluate the state of adhesion between living tissues using a correlation coefficient, the trajectories of each tissue will be normalized respectively. Therefore, as shown in FIG. 10, even if the movement amounts of the respective tissues are different, if the shapes of the trajectories match, the correlation coefficient = 1, and the two tissues perform the same movement. That is, they are described as being cohesive.

第１の実施形態に係る手法によれば、いずれか一方の組織の軌跡を正規化しているため、軌跡の形が一致していたとしても移動量が異なっていれば、同じ動きをしていると表現されることはない。 According to the method according to the first embodiment, the trajectories of one of the tissues are normalized, so that even if the shapes of the trajectories coincide, if the movement amounts are different, the same movement is performed. It is not expressed as.

また、第１の実施形態では、画像処理回路１６は、生体組織間の境界領域を抽出し、抽出した境界領域を挟み、かつ、境界領域に沿って複数の組のＲＯＩを設定するようにしている。これにより、境界領域に沿って組織の癒着度を算出することが可能となる。 In the first embodiment, the image processing circuit 16 extracts the boundary area between living tissues, sandwiches the extracted boundary area, and sets a plurality of sets of ROIs along the boundary area. There is. This makes it possible to calculate the degree of tissue adhesion along the border area.

また、第１の実施形態では、画像処理回路１６は、算出した癒着度を反映させたパラメトリックイメージングによる画像を生成するようにしている。これにより、癒着している部位を同定することが可能となる。 Further, in the first embodiment, the image processing circuit 16 generates an image by parametric imaging in which the calculated degree of adhesion is reflected. This makes it possible to identify the adhesion site.

（第２の実施形態）
第１の実施形態では、差分ベクトル又は差分ベクトルの大きさを、一方の生体組織の移動ベクトルの大きさで規格化することで、生体組織間の癒着の状態を定量化する場合を例に説明した。 Second Embodiment
In the first embodiment, the case of quantifying the state of adhesion between living tissues by normalizing the size of the difference vector or the difference vector by the size of the movement vector of one living tissue will be described as an example. did.

第２の実施形態では、生体組織の移動を、一方の生体組織の移動ベクトルに基づく値で規格化することで、生体組織間の癒着の状態を定量化する例について説明する。なお、第２の実施形態では、解析装置の一例として超音波診断装置１ａを説明する。 In the second embodiment, an example will be described in which the state of adhesion between living tissues is quantified by normalizing the movement of living tissues with a value based on the movement vector of one living tissue. In the second embodiment, an ultrasonic diagnostic apparatus 1a will be described as an example of an analysis apparatus.

図１に示されるように、第２の実施形態に係る超音波診断装置１ａは、装置本体１０ａ、及び超音波プローブ２０を備える。装置本体１０ａは、超音波プローブ２０が受信した反射波信号に基づいて超音波画像を生成する装置である。装置本体１０ａは、超音波送信回路１１、超音波受信回路１２、Ｂモード処理回路１３、ドプラ処理回路１４、３次元データ発生回路１５、画像処理回路１６ａ、表示処理回路１７、内部記憶回路１８、画像メモリ１９、入力インタフェース１１１、通信インタフェース１１２、及び制御回路１１３を有する。 As shown in FIG. 1, an ultrasonic diagnostic apparatus 1 a according to the second embodiment includes an apparatus main body 10 a and an ultrasonic probe 20. The device body 10 a is a device that generates an ultrasound image based on the reflected wave signal received by the ultrasound probe 20. The apparatus body 10a includes an ultrasonic wave transmission circuit 11, an ultrasonic wave reception circuit 12, a B mode processing circuit 13, a Doppler processing circuit 14, a three-dimensional data generation circuit 15, an image processing circuit 16a, a display processing circuit 17, an internal storage circuit 18, An image memory 19, an input interface 111, a communication interface 112, and a control circuit 113 are included.

画像処理回路１６ａは、２次元画像データ又はボリュームデータに対し、所定の画像処理を施すプロセッサである。所定の画像処理には、例えば、ボリュームレンダリング、多断面変換処理（ＭＰＲ）、最大値投影処理（ＭＩＰ）、又は癒着定量化処理等が含まれる。また、画像処理回路１６ａは、ノイズ低減や画像の繋がりを良くすることを目的として、画像処理の後に二次元的なフィルタを挿入し、空間的なスムージングを行う。 The image processing circuit 16a is a processor that performs predetermined image processing on two-dimensional image data or volume data. The predetermined image processing includes, for example, volume rendering, multi-section conversion processing (MPR), maximum value projection processing (MIP), or adhesion quantification processing. Further, the image processing circuit 16a performs a spatial smoothing by inserting a two-dimensional filter after the image processing in order to reduce noise and improve the connection of images.

具体的には、例えば、画像処理回路１６ａは、内部記憶回路１８に記憶されている、生体組織間の癒着を評価するための解析プログラムを実行することで、当該プログラムに対応する機能を実現する。画像処理回路１６ａは、例えば、取得機能（取得部）１６１、計算機能（計算部）１６２ａ、及び生成機能（生成部）１６３ａを有する。 Specifically, for example, the image processing circuit 16a implements a function corresponding to the program stored in the internal storage circuit 18 by executing an analysis program for evaluating adhesion between living tissues. . The image processing circuit 16a includes, for example, an acquisition function (acquisition unit) 161, a calculation function (calculation unit) 162a, and a generation function (generation unit) 163a.

計算機能１６２ａは、生体組織間の癒着の程度を表す指標値を計算する機能である。具体的には、例えば、画像処理回路１６ａは、計算機能１６２ａを実行すると、時系列の画像データから第１ベクトル及び第２ベクトルを計算する。第１ベクトルは、画像データに基づく画像で描画される第１の構造物に含まれる第１部位の移動を表す。第２ベクトルは、画像データに基づく画像で描画される第２の構造物に含まれる第２部位の移動を表す。画像処理回路１６ａは、複数時相の画像データから計算される複数の第１ベクトルと複数の第２ベクトルとの共分散を計算する。画像処理回路１６ａは、複数時相の画像データから計算される複数の第１ベクトル又は複数の第２ベクトルの分散又は標準偏差を計算する。そして、画像処理回路１６ａは、共分散を、複数の第１ベクトル又は複数の第２ベクトルの分散で規格化することにより、第１の構造物と第２の構造物との間の癒着の程度を示す指標値である癒着度を計算する。数式（３）は、第２の実施形態に係る癒着度の計算式の例を表す。 The calculation function 162a is a function of calculating an index value representing the degree of adhesion between living tissues. Specifically, for example, when the image processing circuit 16a executes the calculation function 162a, it calculates a first vector and a second vector from time-series image data. The first vector represents the movement of the first part included in the first structure rendered in the image based on the image data. The second vector represents the movement of the second part included in the second structure drawn in the image based on the image data. The image processing circuit 16a calculates covariances of a plurality of first vectors calculated from image data of a plurality of time phases and a plurality of second vectors. The image processing circuit 16a calculates the variance or standard deviation of the plurality of first vectors or the plurality of second vectors calculated from the image data of the plurality of phases. Then, the image processing circuit 16a normalizes the covariance with the variances of the plurality of first vectors or the plurality of second vectors to obtain the degree of adhesion between the first structure and the second structure. Calculate the degree of adhesion, which is an index value indicating. Formula (3) represents an example of a calculation formula of the degree of adhesion according to the second embodiment.

数式（３）によれば、癒着度＝１のとき、２つの対象が同じ動きをしていることになり、癒着が強固であることを表す。なお、数式（３）では、第１ベクトルＸの分散で共分散を規格化しているが、第２ベクトルＹの分散で共分散を規格化してもよい。また、数式（３）では、第１ベクトルＸの分散が第２ベクトルＹの分散以上となることを条件としているが、これに限定されない。また、数式（３）は、２次元画像データに基づいて癒着度を算出する際の式を表しているが、ボリュームデータに対しては、３次元（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）の移動ベクトルを用いて癒着度を算出してもよい。 According to Equation (3), when the adhesion degree = 1, two objects are moving in the same manner, which means that the adhesion is strong. In Equation (3), the covariance is normalized by the variance of the first vector X, but the covariance may be normalized by the variance of the second vector Y. In addition, in the equation (3), the condition that the variance of the first vector X is equal to or more than the variance of the second vector Y is a condition, but it is not limited thereto. In addition, although equation (3) represents an equation for calculating the degree of adhesion based on two-dimensional image data, three-dimensional (x-axis, y-axis, z-axis) movement for volume data The degree of adhesion may be calculated using a vector.

また、画像処理回路１６ａは、共分散を、複数の第１ベクトル又は複数の第２ベクトルの標準偏差で規格化することにより、癒着度を計算してもよい。数式（４）は、第２の実施形態に係る癒着度の計算式の例を表す。 The image processing circuit 16a may also calculate the degree of adhesion by normalizing the covariance with the standard deviation of the plurality of first vectors or the plurality of second vectors. Formula (4) represents an example of a calculation formula of the degree of adhesion according to the second embodiment.

数式（４）によれば、癒着度＝１のとき、２つの対象が同じ動きをしていることになり、癒着が強固であることを表す。なお、数式（４）では、第１ベクトルＸの標準偏差で共分散を規格化しているが、第２ベクトルＹの標準偏差で共分散を規格化してもよい。また、数式（４）では、第１ベクトルＸの分散が第２ベクトルＹの分散以上となることを条件としているが、これに限定されない。また、数式（４）は、２次元画像データに基づいて癒着度を算出する際の式を表しているが、ボリュームデータに対しては、３次元（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）の移動ベクトルを用いて癒着度を算出してもよい。 According to Equation (4), when the adhesion degree = 1, two objects are moving in the same manner, which indicates that the adhesion is strong. In Equation (4), the covariance is normalized by the standard deviation of the first vector X, but the covariance may be normalized by the standard deviation of the second vector Y. Moreover, in Formula (4), although it is on the conditions that dispersion | distribution of 1st vector X becomes more than dispersion | distribution of 2nd vector Y, it is not limited to this. In addition, although equation (4) represents an equation for calculating the degree of adhesion based on two-dimensional image data, three-dimensional (x-axis, y-axis, z-axis) movement for volume data The degree of adhesion may be calculated using a vector.

次に、以上のように構成された超音波診断装置１ａが生体組織間の癒着を評価する動作を詳細に説明する。なお、ここでは、第１の構造物が肝臓であり、第１の構造物に接している第２の構造物が腎臓である場合を例に説明する。 Next, the operation of the ultrasonic diagnostic apparatus 1a configured as described above for evaluating adhesion between living tissues will be described in detail. Here, the case where the first structure is a liver and the second structure in contact with the first structure is a kidney will be described as an example.

操作者は、例えば、肝臓と腎臓との癒着の状態を確認したい場合、超音波プローブ２０を操作し、肝臓及び腎臓が、表示機器４０に表示されるＢモード画像に含まれるようにする。操作者は、所望の領域が含まれるＢモード画像が表示されると、入力インタフェース１１１を介し、癒着を定量的に評価する旨の指示を入力する。当該指示が入力されると、画像処理回路１６ａは、生体組織間の癒着を評価するための解析プログラムを内部記憶回路１８から読み出し、読み出した解析プログラムを実行する。 The operator operates, for example, the ultrasound probe 20 so that the liver and the kidney are included in the B-mode image displayed on the display device 40 when it is desired to confirm the adhesion state between the liver and the kidney. When the B-mode image including the desired area is displayed, the operator inputs an instruction to quantitatively evaluate adhesions via the input interface 111. When the instruction is input, the image processing circuit 16a reads an analysis program for evaluating adhesion between living tissues from the internal storage circuit 18, and executes the read analysis program.

画像処理回路１６ａは、注目する部位の瞬間的な移動を表す瞬時ベクトル、又は注目する部位の累積的な移動を表す累積ベクトルを利用して生体組織間の癒着度を定量化する。以下では、瞬時ベクトルを利用して癒着度を定量化する場合と、累積ベクトルを利用して癒着度を定量化する場合とを分けて説明する。 The image processing circuit 16a quantifies the degree of adhesion between living tissues using an instantaneous vector representing an instantaneous movement of a site of interest or a cumulative vector representing a cumulative movement of a site of interest. In the following, the case of quantifying the degree of adhesion using an instantaneous vector and the case of quantifying the degree of adhesion using a cumulative vector will be described separately.

（瞬時ベクトルを用いた癒着度の定量化）
図１１は、第２の実施形態に係る画像処理回路１６ａが生体組織間の癒着度を定量化する際の動作の例を表すフローチャートである。なお、画像処理回路１６ａは、３次元データ発生回路１５で生成された複数の時相のボリュームデータを、時系列のボリュームデータとして取得してもよいが、ここでは、時系列の２次元画像データを取得する場合を例に説明する。 (Quantification of adhesion level using instantaneous vector)
FIG. 11 is a flowchart showing an example of an operation when the image processing circuit 16a according to the second embodiment quantifies the degree of adhesion between living tissues. The image processing circuit 16a may acquire volume data of a plurality of time phases generated by the three-dimensional data generation circuit 15 as volume data of time series, but here, two-dimensional image data of time series The case of acquiring will be described as an example.

ステップＳ２１において、第１時相の２次元画像データを取得すると、画像処理回路１６ａは、計算機能１６２ａを実行する。計算機能１６２ａを実行すると画像処理回路１６ａは、第１時相の２次元画像データ及びこの後に取得される２次元画像データに基づき、肝臓内の部位の瞬間的な移動を表す第１ベクトル、及び腎臓内の部位の瞬間的な移動を表す第２ベクトルを計算する。具体的には、画像処理回路１６ａは、例えば、肝臓と腎臓との境界領域を抽出する（ステップＳ２２）。 When the two-dimensional image data of the first phase is obtained in step S21, the image processing circuit 16a executes the calculation function 162a. When the calculation function 162a is executed, the image processing circuit 16a generates a first vector representing an instantaneous movement of the region in the liver based on the two-dimensional image data of the first phase and the two-dimensional image data acquired thereafter, and Calculate a second vector that represents the instantaneous movement of the site in the kidney. Specifically, the image processing circuit 16a extracts, for example, a boundary area between the liver and the kidney (step S22).

画像処理回路１６ａは、例えば、図３で示されるように、境界領域を挟んで隣接する肝臓内の部位と、腎臓内の部位とに複数のＲＯＩの組を設定する（ステップＳ２３）。画像処理回路１６ａは、第１時相の２次元画像データにおいて設定された複数のＲＯＩそれぞれに対し、テンプレートデータを設定する。 For example, as shown in FIG. 3, the image processing circuit 16a sets a plurality of sets of ROIs in the region in the liver adjacent to the boundary region and the region in the kidney (step S23). The image processing circuit 16a sets template data for each of a plurality of ROIs set in the two-dimensional image data of the first phase.

画像処理回路１６ａは、第２時相以降の２次元画像データが取得されると、取得した時相の２次元画像データと、前時相の２次元画像データとに基づき、肝臓内の部位の瞬間的な移動を表す第１ベクトルＸ_ｊ、及び腎臓内の部位の瞬間的な移動を表す第２ベクトルＹ_ｊを計算する（ステップＳ１１１）。なお、ｊは、自然数であり、本実施形態では１から予め設定された値、例えば、ｎｌの値を取る。 When the two-dimensional image data of the second and subsequent phases are acquired, the image processing circuit 16a determines the region in the liver based on the acquired two-dimensional image data of the acquired phases and the two-dimensional image data of the anterior phase. A first vector X _j representing momentary movement and a second vector Y _j representing momentary movement of a site in the kidney are calculated (step S111). Here, j is a natural number, and in the present embodiment, a value preset from 1 is taken, for example, a value of nl.

具体的には、例えば、第２時相の２次元画像データが取得されると、画像処理回路１６ａは、第１時相の２次元画像データと第２時相の２次元画像データとの間でパターンマッチングを行う。画像処理回路１６ａは、パターンマッチング処理の結果に基づき、第１時相の２次元画像データにおけるテンプレートデータが、第２時相の２次元画像データにおいてどの位置へ移動したかを追跡する。このとき、第１時相の２次元画像データと、第２時相の２次元画像データとが画像データセットとなる。画像処理回路１６ａは、取得した第２時相における移動先に基づき、第１ベクトルＸ_１、及び第２ベクトルＹ_１を計算する。 Specifically, for example, when two-dimensional image data of the second phase is acquired, the image processing circuit 16a detects between the two-dimensional image data of the first phase and the two-dimensional image data of the second phase. Perform pattern matching with. The image processing circuit 16a tracks, based on the result of the pattern matching process, to which position in the two-dimensional image data of the second phase the template data in the two-dimensional image data of the first phase is moved. At this time, the two-dimensional image data of the first phase and the two-dimensional image data of the second phase become an image data set. The image processing circuit 16a calculates the first vector X ₁ and the second vector Y ₁ based on the acquired movement destination in the second phase.

そして、例えば、第３時相の２次元画像データが取得されると、画像処理回路１６ａは、第２時相の２次元画像データと第３時相の２次元画像データとの間でパターンマッチングを行い、第２時相の２次元画像データにおけるテンプレートデータが、第３時相の２次元画像データにおいてどの位置へ移動したかを追跡する。このとき、第２時相の２次元画像データと、第３時相の２次元画像データとが画像データセットとなる。画像処理回路１６ａは、取得した第３時相における移動先に基づき、第１ベクトルＸ_２、及び第２ベクトルＹ_２を計算する。 Then, for example, when two-dimensional image data of the third phase is acquired, the image processing circuit 16a performs pattern matching between the two-dimensional image data of the second phase and the two-dimensional image data of the third phase. To track to which position the template data in the second phase two-dimensional image data has moved in the third phase two-dimensional image data. At this time, two-dimensional image data of the second phase and two-dimensional image data of the third phase become an image data set. The image processing circuit 16a calculates the first vector X ₂ and the second vector Y ₂ based on the acquired movement destination in the third phase.

画像処理回路１６ａは、予め設定されるｎセットの画像データセットについての第１ベクトルＸ_ｊ、及び第２ベクトルＹ_ｊを計算すると、数式（５）に基づき、第１ベクトルと第２ベクトルとの共分散を計算する。 When the image processing circuit 16a calculates the first vector X _j and the second vector Y _j for n sets of image data sets set in advance, the image processing circuit 16a calculates the first vector and the second vector based on Formula (5). Calculate the covariance.

また、画像処理回路１６ａは、数式（６）に基づき、第１ベクトルの分散を計算する（ステップＳ１１２）。 Further, the image processing circuit 16a calculates the variance of the first vector based on Expression (6) (step S112).

第１ベクトルと第２ベクトルとの共分散、及び第１ベクトルの分散が計算されると、画像処理回路１６ａは、例えば、数式（３）に基づき、第１ベクトルと第２ベクトルとの共分散を、第１ベクトルの分散で規格化することにより、癒着度を計算する（ステップＳ１１３）。なお、画像処理回路１６ａは、ステップＳ１１３において、例えば、数式（４）に基づき、第１ベクトルと第２ベクトルとの共分散を、第１ベクトルの標準偏差で規格化することにより、癒着度を計算してもよい。画像処理回路１６ａは、上記処理をＲＯＩの組毎に実施する。 When the covariance between the first vector and the second vector and the dispersion of the first vector are calculated, the image processing circuit 16a may, for example, calculate the covariance between the first vector and the second vector based on Formula (3). Is standardized by the variance of the first vector to calculate the degree of adhesion (step S113). In step S113, the image processing circuit 16a normalizes the covariance between the first vector and the second vector with the standard deviation of the first vector, for example, based on Formula (4), to obtain the adhesion degree. It may be calculated. The image processing circuit 16a performs the above processing for each set of ROIs.

画像処理回路１６ａは、例えば、所定の数の画像データセットについての第１ベクトル及び第２ベクトルが計算される度に、直前に計算対象となった画像データセットと、当該計算対象となった所定数の画像データセットとを合わせたｎセットの画像データセットについて計算された第１ベクトル及び第２ベクトルに基づいて癒着度を計算する。なお、画像処理回路１６ａは、ｎセットの画像データセットについて第１ベクトル及び第２ベクトルが計算される度に、新たに取得されるｎセットの画像データセットについて計算された第１ベクトル及び第２ベクトルに基づき、癒着度を計算してもよい。 For example, each time the first vector and the second vector for a predetermined number of image data sets are calculated, the image processing circuit 16a may calculate the image data set that was to be calculated immediately before and the predetermined data to be calculated. The degree of adhesion is calculated based on the first and second vectors calculated for the n sets of image data sets combined with the number of image data sets. The image processing circuit 16a may calculate the first vector and the second vector calculated for n set of image data sets newly acquired each time the first vector and the second vector are calculated for n set of image data sets. The degree of adhesion may be calculated based on the vector.

なお、算出される全ての癒着度が表示対象となる訳ではない。例えば、画像処理回路１６ａは、予め設定された期間毎に、その期間内に計算された最低の癒着度を表示対象の癒着度としてもよい。 Note that not all calculated degrees of adhesion are to be displayed. For example, the image processing circuit 16a may set the lowest degree of adhesion calculated within the period to the degree of adhesion of the display target for each preset period.

具体的には、ステップＳ１１３において、癒着度が計算されると、画像処理回路１６ａは、計算された癒着度が、本期間において最大であると暫定的に設定されている癒着度未満となるか否かを判断する。計算された癒着度が設定されている癒着度未満となる場合、画像処理回路１６ａは、計算された癒着度を本期間における最低の癒着度として暫定的に設定する。画像処理回路１６ａは、予め設定される期間が経過するまでステップＳ１１１〜Ｓ１１３を繰り返し、期間内における最低の癒着度を決定する。 Specifically, if the degree of adhesion is calculated in step S113, the image processing circuit 16a determines whether the calculated degree of adhesion is less than the degree of adhesion provisionally set to be maximum in this period? Decide whether or not. If the calculated degree of adhesion is less than the set degree of adhesion, the image processing circuit 16a provisionally sets the calculated degree of adhesion as the lowest degree of adhesion in this period. The image processing circuit 16a repeats steps S111 to S113 until a preset period of time elapses, and determines the lowest degree of adhesion within the period.

画像処理回路１６ａは、予め設定される期間が経過すると、例えば、この期間内で決定された最低の癒着度を表示対象の癒着度とする。画像処理回路１６ａは、上記処理をＲＯＩの組毎に実施する。 The image processing circuit 16 a sets, for example, the lowest degree of adhesion determined within this period as the degree of adhesion of the display target when a preset period has elapsed. The image processing circuit 16a performs the above processing for each set of ROIs.

（累積ベクトルを用いた癒着度の定量化）
図１１に示されるステップＳ２１で第１時相の２次元画像データが取得されると、画像処理回路１６ａは、計算機能１６２ａを実行する。計算機能１６２ａを実行すると画像処理回路１６ａは、第１時相の２次元画像データ及びこの後に取得される２次元画像データに基づいて計算される、肝臓内の部位の累積的な移動を表す第１ベクトル、及び腎臓内の部位の累積的な移動を表す第２ベクトルを用い、癒着度を計算する（ステップＳ１１１〜Ｓ１１３）。 (Quantification of adhesion level using cumulative vector)
When two-dimensional image data of the first phase is acquired in step S21 shown in FIG. 11, the image processing circuit 16a executes the calculation function 162a. When the calculation function 162a is executed, the image processing circuit 16a calculates the cumulative movement of the region in the liver, which is calculated based on the two-dimensional image data of the first phase and the two-dimensional image data acquired thereafter. The degree of adhesion is calculated using one vector and the second vector representing the cumulative movement of the site in the kidney (steps S111 to S113).

（癒着度の計算例１）
例えば、画像処理回路１６ａは、予め設定された時相数隔てられた２つの２次元画像データを含むように画像データセットを設定し、設定した画像データセットに含まれる２次元画像データに基づいて第１ベクトル及び第２ベクトルを計算する（ステップＳ１１１）。 (Calculation example 1 of adhesion level)
For example, the image processing circuit 16a sets an image data set to include two two-dimensional image data separated by a predetermined number of time phases, and based on two-dimensional image data included in the set image data set. The first vector and the second vector are calculated (step S111).

より具体的には、画像処理回路１６ａは、例えば、３時相だけ隔てられた２つの２次元画像データを画像データセットとして設定する。当該設定下において、画像処理回路１６ａは、第１時相の２次元画像データの後に、第４時相の２次元画像データが取得されると、例えば、第１時相の２次元画像データと第４時相の２次元画像データとの間でパターンマッチングを行う。画像処理回路１６ａは、パターンマッチング処理の結果に基づき、第１時相の２次元画像データにおけるテンプレートデータが、第４時相の２次元画像データにおいてどの位置へ移動したかを追跡する。画像処理回路１６ａは、取得した第４時相における移動先に基づき、第１ベクトルＸ_１、及び第２ベクトルＹ_１を計算する。 More specifically, the image processing circuit 16a sets, for example, two two-dimensional image data separated by three phases as an image data set. Under the setting, when the second phase image data of the fourth phase is acquired after the 2D image data of the first phase, the image processing circuit 16a generates, for example, with the 2D image data of the first phase. Pattern matching is performed with the second time phase two-dimensional image data. The image processing circuit 16a tracks, based on the result of the pattern matching process, to which position in the two-dimensional image data of the fourth phase the template data in the two-dimensional image data of the first phase is moved. The image processing circuit 16a calculates the first vector X ₁ and the second vector Y ₁ based on the acquired movement destination in the fourth time phase.

続いて、画像処理回路１６ａは、第４時相から３時相離れた第７時相の２次元画像データが取得されると、第４時相の２次元画像データと第７時相の２次元画像データとの間でパターンマッチングを行い、第４時相の２次元画像データにおけるテンプレートデータが、第７時相の２次元画像データにおいてどの位置へ移動したかを追跡する。画像処理回路１６ａは、取得した第７時相における移動先に基づき、第１ベクトルＸ_２、及び第２ベクトルＹ_２を計算する。 Subsequently, when the second phase image data of the seventh phase, which is three phases away from the fourth phase, is acquired, the image processing circuit 16a receives the two-dimensional image data of the fourth phase and the second phase of the seventh phase. Pattern matching is performed with the two-dimensional image data, and to which position in the two-dimensional image data of the seventh phase the template data in the two-dimensional image data of the fourth phase is moved is tracked. The image processing circuit 16a calculates the first vector X ₂ and the second vector Y ₂ based on the acquired movement destination in the seventh phase.

画像処理回路１６ａは、予め設定されるｎセットの画像データセットについての第１ベクトルＸ_ｊ、及び第２ベクトルＹ_ｊを計算すると、数式（５）に基づき、第１ベクトルと第２ベクトルとの共分散を計算する。また、画像処理回路１６ａは、数式（６）に基づき、第１ベクトルの分散を計算する（ステップＳ１１２）。第１ベクトルと第２ベクトルとの共分散、及び第１ベクトルの分散が計算されると、画像処理回路１６ａは、例えば、数式（３）に基づき、第１ベクトルと第２ベクトルとの共分散を、第１ベクトルの分散で規格化することにより、癒着度を計算する（ステップＳ１１３）。なお、画像処理回路１６ａは、ステップＳ１１３において、例えば、数式（４）に基づき、第１ベクトルと第２ベクトルとの共分散を、第１ベクトルの標準偏差で規格化することにより、癒着度を計算してもよい。画像処理回路１６ａは、上記処理をＲＯＩの組毎に実施する。 When the image processing circuit 16a calculates the first vector X _j and the second vector Y _j for n sets of image data sets set in advance, the image processing circuit 16a calculates the first vector and the second vector based on Formula (5). Calculate the covariance. Further, the image processing circuit 16a calculates the variance of the first vector based on Expression (6) (step S112). When the covariance between the first vector and the second vector and the dispersion of the first vector are calculated, the image processing circuit 16a may, for example, calculate the covariance between the first vector and the second vector based on Formula (3). Is standardized by the variance of the first vector to calculate the degree of adhesion (step S113). In step S113, the image processing circuit 16a normalizes the covariance between the first vector and the second vector with the standard deviation of the first vector, for example, based on Formula (4), to obtain the adhesion degree. It may be calculated. The image processing circuit 16a performs the above processing for each set of ROIs.

（癒着度の計算例２）
また、例えば、画像処理回路１６ａは、各画像データセットで同数の、３以上の２次元画像データが含まれるように画像データセットを設定し、設定した画像データセットに含まれる２次元画像データに基づいて第１ベクトル及び第２ベクトルを計算する（ステップＳ１１１）。 (Calculation example 2 of adhesion level)
Further, for example, the image processing circuit 16a sets an image data set so that the same number of three or more two-dimensional image data is included in each image data set, and sets two-dimensional image data included in the set image data set. Based on the first vector and the second vector are calculated (step S111).

より具体的には、画像処理回路１６ａは、例えば、連続する４時相の２次元画像データを画像データセットとして設定する。当該設定下において、画像処理回路１６ａは、第１時相の２次元画像データの後に、第２時相の２次元画像データが取得されると、例えば、パターンマッチング処理により、第１時相の２次元画像データにおけるテンプレートデータが、第２時相の２次元画像データにおいてどの位置へ移動したかを追跡する。画像処理回路１６ａは、取得した第２時相における移動先に基づき、肝臓内の部位の瞬間的な移動を表す第４ベクトルｘ_１、及び腎臓内の部位の瞬間的な移動を表す第５ベクトルｙ_１を計算する。 More specifically, the image processing circuit 16a sets, for example, continuous four-phase two-dimensional image data as an image data set. Under the setting, when the two-dimensional image data of the second phase is acquired after the two-dimensional image data of the first phase, the image processing circuit 16a performs, for example, the pattern matching process. The template data in the two-dimensional image data tracks to which position in the two-dimensional image data of the second phase. The image processing circuit 16a generates a fourth vector x ₁ representing an instantaneous movement of a site in the liver and a fifth vector representing an instantaneous movement of a site in the kidney based on the acquired movement destination in the second phase. Calculate y ₁

続いて、画像処理回路１６ａは、第３時相の２次元画像データが取得されると、第２時相から第３時相の間における第４ベクトルｘ_２及び第５ベクトルｙ_２を計算する。画像処理回路１６ａは、第４ベクトルｘ_２を計算すると、第４ベクトルｘ_２を、先に求めた第４ベクトルｘ_１に加算する。また、画像処理回路１６は、第５ベクトルｙ_２を計算すると、第５ベクトルｙ_２を、先に求めた第５ベクトルｙ_１に加算する。 Subsequently, the image processing circuit 16a, the two-dimensional image data of the third time phase are acquired, calculating a fourth vector x ₂ and the fifth vector y ₂ between the second time phase the third time phase . The image processing circuit 16a, when calculating a fourth vector _{x 2,} adds the fourth vector _{x 2,} the fourth vector _{x 1} previously obtained. Further, when calculating the fifth vector y ₂ , the image processing circuit 16 adds the fifth vector y ₂ to the previously obtained fifth vector y ₁ .

続いて、画像処理回路１６ａは、第４時相の２次元画像データが取得されると、第３時相から第４時相の間における第４ベクトルｘ_３及び第５ベクトルｙ_３を計算する。画像処理回路１６ａは、第４ベクトルｘ_３を計算すると、第４ベクトルｘ_３を、第４ベクトルｘ_１と第４ベクトルｘ_２との加算ベクトルに加算することで、肝臓内の部位の累積的な移動を表す第１ベクトルＸ_１を計算する。また、画像処理回路１６ａは、第５ベクトルｙ_３を計算すると、第５ベクトルｙ_３を、第５ベクトルｙ_１と第５ベクトルｙ_２との加算ベクトルに加算することで、腎臓内の部位の累積的な移動を表す第２ベクトルＹ_１を計算する（ステップＳ１１１）。画像処理回路１６は、次の画像データセットに対しても同様の処理を実施し、第１ベクトルＸ_２及び第２ベクトルＹ_２を計算する。 Subsequently, the image processing circuit 16a, the two-dimensional image data of the fourth time phase are acquired, calculating a fourth vector x ₃ and the fifth vector y ₃ between the third time phase of the fourth time phase . The image processing circuit 16a, when calculating a fourth vector x _3, the fourth vector x _3, by adding the add vector and the fourth vector x ₁ and the fourth vector x _2, cumulative sites within the liver Calculate a first vector X ₁ representing a simple movement. Further, the image processing circuit 16a of the calculation of the fifth vector y _3, the fifth vector y _3, by adding the add vector and the fifth vector y ₁ and the 5 vector y _2, sites within the kidney calculating a second vector _{Y 1} representing the cumulative movement (step S111). The image processing circuit 16, also performs the same processing for the next image data set, calculating a first vector X ₂ and the second vector Y _2.

以上のように、第２の実施形態では、画像処理回路１６ａは、生体組織間の癒着の状態を表す指標値を、それぞれ異なる生体組織の移動ベクトルを表す第１ベクトルと第２ベクトルとの共分散を、第１ベクトル又は第２ベクトルの分散又は標準偏差で規格化することにより求めるようにしている。これにより、いずれか一方の組織の軌跡を正規化しているため、軌跡の形が一致していたとしても移動量が異なっていれば、異なる動きと表現されることになる。 As described above, in the second embodiment, the image processing circuit 16a performs the index value representing the state of adhesion between living tissues as a combination of the first vector and the second vector representing movement vectors of different living tissues. The variance is determined by normalizing the variance or standard deviation of the first vector or the second vector. As a result, since the trajectories of one of the tissues are normalized, even if the shapes of the trajectories match, if the movement amounts are different, they are expressed as different movements.

また、第２の実施形態では、画像処理回路１６ａは、生体組織間の境界領域を抽出し、抽出した境界領域を挟み、かつ、境界領域に沿って複数の組のＲＯＩを設定するようにしている。これにより、境界領域に沿って組織の癒着度を算出することが可能となる。 In the second embodiment, the image processing circuit 16 a extracts the boundary area between the living tissues, sandwiches the extracted boundary area, and sets a plurality of sets of ROIs along the boundary area. There is. This makes it possible to calculate the degree of tissue adhesion along the border area.

また、第２の実施形態では、画像処理回路１６ａは、算出した癒着度を反映させたパラメトリックイメージングによる画像を生成するようにしている。これにより、癒着している部位を同定することが可能となる。 Further, in the second embodiment, the image processing circuit 16a generates an image by parametric imaging in which the calculated degree of adhesion is reflected. This makes it possible to identify the adhesion site.

第１及び第２の実施形態では、第１の構造物に含まれる第１部位の移動を表す第１ベクトルと、第１の構造物に接している第２の構造物に含まれる第２部位の移動を表す第２ベクトルとに基づき、第１の構造物と第２の構造物との癒着の程度を表す指標値を計算する場合を例に説明した。しかしながら、これに限定されない。第１及び第２の実施形態で記載される指標値である癒着度は、第１及び第２ベクトルを特定の方向に射影した射影成分に基づいて計算されてもよい。この特定の方向は、例えば、第１の構造物と第２の構造物との境界が形成される方向と平行の方向に自動的に設定されても構わないし、操作者によりマニュアルで設定されても構わない。 In the first and second embodiments, a first vector representing the movement of the first part included in the first structure, and a second part included in the second structure in contact with the first structure The case of calculating the index value representing the degree of adhesion between the first structure and the second structure on the basis of the second vector representing the movement of. However, it is not limited to this. The degree of adhesion, which is the index value described in the first and second embodiments, may be calculated based on projection components obtained by projecting the first and second vectors in a specific direction. This particular direction may be automatically set in a direction parallel to the direction in which the boundary between the first structure and the second structure is formed, or may be set manually by the operator, for example. I don't care.

例えば、計算機能１６２において、画像処理回路１６は、ステップＳ２２において抽出された境界領域が形成される方向と平行の方向を設定する。画像処理回路１６は、図１２に示されるように、ステップＳ２５で計算された第１ベクトル及び第２ベクトルについて、設定された方向の成分を計算する。画像処理回路１６は、第１ベクトルの特定方向成分と、第２ベクトルの特定方向成分とから、差分値を計算する。画像処理回路１６は、計算した差分値を、第１ベクトルの特定方向成分、又は第２ベクトルの特定方向成分で規格化することにより癒着度を算出する。 For example, in the calculation function 162, the image processing circuit 16 sets a direction parallel to the direction in which the boundary area extracted in step S22 is formed. The image processing circuit 16 calculates the component of the set direction for the first vector and the second vector calculated in step S25, as shown in FIG. The image processing circuit 16 calculates a difference value from the specific direction component of the first vector and the specific direction component of the second vector. The image processing circuit 16 calculates the degree of adhesion by normalizing the calculated difference value with the specific direction component of the first vector or the specific direction component of the second vector.

また、計算機能１６２ａにおいて、画像処理回路１６ａは、ステップＳ２２において抽出された境界領域が形成される方向と平行の方向を設定する。画像処理回路１６ａは、ステップＳ１１１で計算された第１ベクトル及び第２ベクトルについて、設定された方向の成分を計算する。画像処理回路１６ａは、第１ベクトルの特定方向成分と、第２ベクトルの特定方向成分との共分散を計算する。画像処理回路１６ａは、計算した共分散を、第１ベクトルの特定方向成分又は第２ベクトルの特定方向成分の分散又は標準偏差で規格化することにより癒着度を算出する。 Further, in the calculation function 162a, the image processing circuit 16a sets a direction parallel to the direction in which the boundary area extracted in step S22 is formed. The image processing circuit 16a calculates a component in the set direction for the first vector and the second vector calculated in step S111. The image processing circuit 16a calculates the covariance between the specific direction component of the first vector and the specific direction component of the second vector. The image processing circuit 16a calculates the degree of adhesion by normalizing the calculated covariance with the dispersion or standard deviation of the specific direction component of the first vector or the specific direction component of the second vector.

これにより、処理負荷を下げつつ、癒着度の評価精度を維持することが可能となる。 As a result, it is possible to maintain the evaluation accuracy of the degree of adhesion while reducing the processing load.

なお、第１及び第２ベクトルの特定の方向への射影成分に加え、特定の方向に対して垂直の方向への第１及び第２ベクトルの射影成分に基づき、癒着度が計算されてもよい。このように直交する２方向の癒着度が求められることで、生体組織間における支配的な移動方向を認識することが可能となる。 In addition to the projection components of the first and second vectors in a specific direction, the degree of adhesion may be calculated based on the projection components of the first and second vectors in the direction perpendicular to the specific direction. . By obtaining the degree of adhesion in two orthogonal directions in this manner, it is possible to recognize the dominant moving direction between living tissues.

また、第１及び第２ベクトルを特定の方向に射影した射影成分に基づいて癒着度を計算する場合を例に説明したが、これに限定されない。癒着度は、第１ベクトルと第２ベクトルとから計算される第３ベクトルを特定の方向へ射影した射影成分に基づいて計算されてもよい。また、癒着度は、第３ベクトルが第１ベクトルの大きさ又は第２ベクトルの大きさで規格化されることにより得られたベクトルを、特定の方向へ射影した射影成分に基づいて計算されてもよい。 Also, although the case of calculating the degree of adhesion based on the projection component obtained by projecting the first and second vectors in a specific direction has been described as an example, the present invention is not limited to this. The degree of adhesion may be calculated based on a projection component obtained by projecting a third vector calculated from the first vector and the second vector in a specific direction. Further, the degree of adhesion is calculated based on a projection component obtained by projecting the vector obtained by normalizing the third vector with the magnitude of the first vector or the magnitude of the second vector in a specific direction. It is also good.

また、第１及び第２の実施形態で記載される指標値である癒着度は、第１及び第２の構造物以外の構造物の移動を除外して計算されてもよい。癒着度を計算する際に着目するべき第１及び第２の構造物の移動は、境界方向にずれる移動である。そこで、外的要因、例えば、呼吸変動等の振幅の大きな並進運動により生じる第１及び第２の構造物の移動を除外するようにしてもよい。 In addition, the degree of adhesion, which is an index value described in the first and second embodiments, may be calculated excluding movement of a structure other than the first and second structures. The movement of the first and second structures to be focused upon in calculating the degree of adhesion is a movement shifted toward the boundary. Therefore, the movement of the first and second structures caused by an external factor, for example, a large amplitude translational movement such as respiratory fluctuation may be excluded.

例えば、計算機能１６２において、画像処理回路１６は、第１及び第２ベクトルを計算する前に、各構造物の移動の外的要因となる第３の構造物を設定する。第３の構造物としては、例えば、横隔膜等が挙げられる。画像処理回路１６は、ステップＳ２５において、第３の構造物の移動を示す第６ベクトルを計算する。画像処理回路１６は、図１３に示されるように、ステップＳ２５で計算された第１ベクトル及び第２ベクトルそれぞれと第６ベクトルとの差分ベクトルを計算する。画像処理回路１６は、第１ベクトルと第２ベクトルとの差分ベクトル又は差分ベクトルの大きさを、第１ベクトルと第６ベクトルとの差分ベクトルの大きさ、又は第２ベクトルと第６ベクトルとの差分ベクトルの大きさで規格化することにより癒着度を算出する。 For example, in the calculation function 162, the image processing circuit 16 sets a third structure that is an external factor of movement of each structure before calculating the first and second vectors. As a 3rd structure, a diaphragm etc. are mentioned, for example. The image processing circuit 16 calculates a sixth vector indicating the movement of the third structure in step S25. The image processing circuit 16 calculates a difference vector between each of the first vector and the second vector calculated in step S25 and the sixth vector, as shown in FIG. The image processing circuit 16 determines the magnitude of the difference vector or difference vector between the first vector and the second vector, the magnitude of the difference vector between the first vector and the sixth vector, or the magnitude between the second vector and the sixth vector. The degree of adhesion is calculated by normalizing the magnitude of the difference vector.

また、計算機能１６２ａにおいて、画像処理回路１６ａは、第１及び第２ベクトルを計算する前に、各構造物の移動の外的要因となる第３の構造物を設定する。画像処理回路１６ａは、ステップＳ１１１において、第３の構造物の移動を示す第６ベクトルを計算する。画像処理回路１６ａは、ステップＳ１１１で計算された第１ベクトル及び第２ベクトルそれぞれと第６ベクトルとの差分ベクトルを計算する。画像処理回路１６ａは、第１ベクトルと第６ベクトルとの差分ベクトルと、第２ベクトルと第６ベクトルとの差分ベクトルとの共分散を計算する。画像処理回路１６ａは、計算した共分散を、第１ベクトルと第６ベクトルとの差分ベクトル又は第２ベクトルと第６ベクトルとの差分ベクトルの分散又は標準偏差で規格化することにより癒着度を算出する。 Further, in the calculation function 162a, the image processing circuit 16a sets a third structure which is an external factor of the movement of each structure before calculating the first and second vectors. In step S111, the image processing circuit 16a calculates a sixth vector indicating movement of the third structure. The image processing circuit 16a calculates the difference vector between each of the first and second vectors calculated in step S111 and the sixth vector. The image processing circuit 16a calculates the covariance of the difference vector between the first vector and the sixth vector and the difference vector between the second vector and the sixth vector. The image processing circuit 16a calculates the degree of adhesion by normalizing the calculated covariance with the difference or standard deviation of the difference vector between the first vector and the sixth vector or the difference vector between the second vector and the sixth vector. Do.

これにより、外的要因の影響を低減することが可能となるため、癒着度の評価精度がさらに向上することになる。 Since this makes it possible to reduce the influence of external factors, the evaluation accuracy of the adhesion level is further improved.

また、第１及び第２の実施形態では、計算機能１６２，１６２ａにより、まず指標値である癒着度が計算され、計算された癒着度がパラメトリックイメージングによる画像で表示される場合を例に説明した。しかしながら、これに限定されない。画像処理回路１６，１６ａは、パラメトリックイメージングによる画像をまず表示機器４０に表示させてもよい。このとき操作者は、特定の部位の癒着度を計測するためのＲＯＩをパラメトリックイメージングによる画像上で設定する。画像処理回路１６，１６ａは、設定されたＲＯＩ内の癒着度を計算し、計算した癒着度をパラメトリックイメージングによる画像で表示する。 In the first and second embodiments, the calculation function 162, 162a first calculates the adhesion value, which is an index value, and the calculated adhesion degree is displayed as an example of an image by parametric imaging. . However, it is not limited to this. The image processing circuits 16 and 16a may first cause the display device 40 to display an image by parametric imaging. At this time, the operator sets an ROI for measuring the degree of adhesion at a specific site on the image by parametric imaging. The image processing circuit 16, 16a calculates the degree of adhesion in the set ROI, and displays the calculated degree of adhesion as an image by parametric imaging.

また、第１及び第２の実施形態では、計算機能１６２，１６２ａにより、Ｂモード画像上で設定されるテンプレートデータに対するマッチング処理により、ＲＯＩを追跡する場合を例に説明した。しかしながら、これに限定されない。画像処理回路１６，１６ａは、ＴＤＩ（Tissue Doppler Imaging）等の組織ドップラ法により算出されるドプラ波形を用い、癒着度を計算してもよい。 Further, in the first and second embodiments, the case where the ROI is tracked by the matching processing on the template data set on the B-mode image by the calculation functions 162 and 162a has been described as an example. However, it is not limited to this. The image processing circuits 16 and 16a may calculate the degree of adhesion using a Doppler waveform calculated by a tissue Doppler method such as TDI (Tissue Doppler Imaging).

また、第１及び第２の実施形態では、超音波診断装置１，１ａがリアルタイムで取得された２次元画像データ又はボリュームデータに基づき、生体組織間の癒着の状態を評価する場合を例に説明した。しかしながら、これに限定されない。画像処理回路１６，１６ａは、過去の医用画像データに基づき、生体組織間の癒着の状態を評価しても構わない。このとき、評価対象となる過去の医用画像データは、超音波画像データに限定されず、ＣＴ画像データ、ＭＲ画像データ、ＰＥＴ−ＣＴ画像データ、ＰＥＴ−ＭＲ画像データ、及びＸ線画像データ等であっても構わない。 Further, in the first and second embodiments, the case where the ultrasonic diagnostic apparatus 1, 1a evaluates the state of adhesion between living tissues based on two-dimensional image data or volume data acquired in real time is described as an example. did. However, it is not limited to this. The image processing circuits 16 and 16a may evaluate the state of adhesion between living tissues based on past medical image data. At this time, past medical image data to be evaluated is not limited to ultrasound image data, and may be CT image data, MR image data, PET-CT image data, PET-MR image data, X-ray image data, etc. It does not matter.

過去の医用画像データにおける癒着度を、瞬時ベクトルを用いて評価する場合、画像処理回路１６は、例えば、連続する時相の医用画像データ間の移動ベクトルを瞬時ベクトルとする。また、過去の医用画像データにおける癒着度を、累積ベクトルを用いて評価する場合、画像処理回路１６は、例えば、解析はじめの時点から、連続する時相の医用画像データ間における第１移動ベクトルと第２移動ベクトルとの差分ベクトルの大きさが最大となる時点までの間の移動ベクトルを累積ベクトルとする。 When the degree of adhesion in the past medical image data is evaluated using an instantaneous vector, the image processing circuit 16 sets, for example, a movement vector between medical image data of successive time phases as an instantaneous vector. In addition, when evaluating the degree of adhesion in the past medical image data using the accumulation vector, the image processing circuit 16 may, for example, calculate the first movement vector between medical image data of consecutive time phases from the beginning of analysis. The movement vector up to the time when the magnitude of the difference vector with the second movement vector is maximum is taken as the accumulation vector.

また、過去の医用画像データにおける癒着度を、瞬時ベクトルを用いて評価する場合、画像処理回路１６ａは、例えば、連続する時相の医用画像データ間の移動ベクトルを瞬時ベクトルとする。また、過去の医用画像データにおける癒着度を、累積ベクトルを用いて評価する場合、画像処理回路１６ａは、例えば、解析はじめの時点から、瞬時的な癒着度が最も低くなる時点までの間の移動ベクトルを累積ベクトルとする。 In addition, when the degree of adhesion in the past medical image data is evaluated using an instantaneous vector, the image processing circuit 16a sets, for example, a movement vector between medical image data of successive time phases as an instantaneous vector. Also, when evaluating the degree of adhesion in the past medical image data using a cumulative vector, the image processing circuit 16a moves, for example, from the beginning of analysis to the time when the degree of instantaneous adhesion becomes lowest. Let the vector be a cumulative vector.

（第３の実施形態）
第１及び第２の実施形態では、解析装置の一例として超音波診断装置１，１ａを説明した。第３の実施形態では、解析装置の一例としてワークステーション２を説明する。 Third Embodiment
In the first and second embodiments, the ultrasonic diagnostic apparatuses 1 and 1a have been described as an example of the analysis apparatus. In the third embodiment, the workstation 2 will be described as an example of an analysis device.

図１４は、第３の実施形態に係るワークステーション２を含む医用情報システムの例を表す図である。図１４に示される医用情報システムは、医用画像診断装置６０、ワークステーション２、及び画像保管装置７０を備える。医用画像診断装置６０、ワークステーション２、及び画像保管装置７０は、例えば、病院内に設置された院内ＬＡＮ（Local Area Network）により、直接的、又は間接的に相互に通信可能に接続されている。例えば、画像保管装置７０がＰＡＣＳを構成する場合、医用画像診断装置６０、ワークステーション２、及び画像保管装置７０は、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）規格に則って、例えば、医用画像データを相互に送受信する。 FIG. 14 is a diagram showing an example of a medical information system including the workstation 2 according to the third embodiment. The medical information system shown in FIG. 14 includes a medical image diagnostic device 60, a workstation 2, and an image storage device 70. The medical image diagnostic apparatus 60, the workstation 2, and the image storage apparatus 70 are communicably connected to each other directly or indirectly by, for example, an in-hospital LAN (Local Area Network) installed in a hospital. . For example, when the image storage device 70 constitutes a PACS, the medical image diagnostic device 60, the workstation 2, and the image storage device 70 conform to, for example, the Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) standard, for example, medical image data. Send and receive mutually.

医用画像診断装置６０は、被検体を撮影することにより医用画像データを発生する装置である。医用画像診断装置６０は、例えば、Ｘ線診断装置、Ｘ線ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、超音波診断装置、ＳＰＥＣＴ（Single Photon Emission Computed Tomography）装置、ＰＥＴ装置、ＳＰＥＣＴ装置とＸ線ＣＴ装置とが一体化されたＳＰＥＣＴ−ＣＴ装置、ＰＥＴ装置とＸ線ＣＴ装置とが一体化されたＰＥＴ−ＣＴ装置、ＰＥＴ装置とＭＲＩ装置とが一体化されたＰＥＴ−ＭＲＩ装置、又はこれらの装置群等である。 The medical image diagnostic apparatus 60 is an apparatus that generates medical image data by imaging a subject. The medical image diagnostic apparatus 60 includes, for example, an X-ray diagnostic apparatus, an X-ray CT apparatus, an MRI apparatus, an ultrasonic diagnostic apparatus, a single photon emission computed tomography (SPECT) apparatus, a PET apparatus, and a SPECT apparatus and an X-ray CT apparatus. SPECT-CT device, a PET-CT device in which a PET device and an X-ray CT device are integrated, a PET-MRI device in which a PET device and an MRI device are integrated, or a group of these devices .

画像保管装置７０は、医用画像データを保管するデータベースである。画像保管装置７０は、例えば、医用画像診断装置６０で発生された医用画像データを、内部に設けられている記憶回路に記憶する。 The image storage device 70 is a database for storing medical image data. The image storage device 70 stores, for example, medical image data generated by the medical image diagnostic device 60 in a storage circuit provided therein.

ワークステーション２は、医用画像診断装置６０で発生された医用画像データ、又は画像保管装置７０から読み出された医用画像データに対して画像処理を施す装置である。具体的には、ワークステーション２は、例えば、生体組織間の癒着を評価する装置である。 The workstation 2 is a device that performs image processing on medical image data generated by the medical image diagnostic device 60 or medical image data read from the image storage device 70. Specifically, the workstation 2 is, for example, an apparatus for evaluating adhesion between living tissues.

図１４に示されるワークステーション２は、メモリ２１、出力インタフェース２２、入力インタフェース２３、通信インタフェース２４、画像処理回路２５、及び制御回路２６を有する。 The workstation 2 illustrated in FIG. 14 includes a memory 21, an output interface 22, an input interface 23, a communication interface 24, an image processing circuit 25, and a control circuit 26.

メモリ２１は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、並びに、光ディスク等により実現される。メモリ２１は、例えば、画像処理回路２５、及び制御回路２６がその機能を実現するためのプログラム等を記憶している。 The memory 21 is realized by, for example, a random access memory (RAM), a semiconductor memory device such as a flash memory, a hard disk, an optical disk, or the like. The memory 21 stores, for example, a program for the image processing circuit 25 and the control circuit 26 to realize the function.

出力インタフェース２２は、制御回路２６に接続され、制御回路２６から供給される信号を出力する。出力インタフェース２２は、例えば、ディスプレイにより実現される。ディスプレイは、例えば、医用画像データに基づく医用画像、及びユーザからの各種操作を受け付けるためのＧＵＩ等を、制御回路２６からの指示に基づいて表示する。 The output interface 22 is connected to the control circuit 26 and outputs a signal supplied from the control circuit 26. The output interface 22 is realized by, for example, a display. The display displays, for example, a medical image based on medical image data, a GUI for receiving various operations from the user, and the like based on an instruction from the control circuit 26.

入力インタフェース２３は、ユーザからの各種の入力操作を受け付け、受け付けた入力操作を電気信号に変換して制御回路２６へ出力する。 The input interface 23 receives various input operations from the user, converts the received input operations into electric signals, and outputs the electric signals to the control circuit 26.

通信インタフェース２４は、例えば、病院内ネットワークと接続する。通信インタフェース２４は、例えば、病院内ネットワークを介して医用画像診断装置６０、及び画像保管装置７０から、医用画像データ等を受信する。 The communication interface 24 is connected to, for example, an in-hospital network. The communication interface 24 receives, for example, medical image data and the like from the medical image diagnostic apparatus 60 and the image storage apparatus 70 via the in-hospital network.

画像処理回路２５は、２次元画像データ又はボリュームデータ等の医用画像データに対し、所定の画像処理を施すプロセッサである。具体的には、例えば、画像処理回路２５は、メモリ２１に記憶されている、生体組織間の癒着を評価するための解析プログラムを実行することで、当該プログラムに対応する機能を実現する。画像処理回路２５は、例えば、取得機能（取得部）２５１、計算機能（計算部）２５２、及び生成機能（生成部）２５３を有する。 The image processing circuit 25 is a processor that performs predetermined image processing on medical image data such as two-dimensional image data or volume data. Specifically, for example, the image processing circuit 25 realizes a function corresponding to the program by executing an analysis program stored in the memory 21 for evaluating adhesion between living tissues. The image processing circuit 25 includes, for example, an acquisition function (acquisition unit) 251, a calculation function (calculation unit) 252, and a generation function (generation unit) 253.

取得機能２５１は、癒着を評価する対象となる生体組織を含む時系列の２次元画像データ又はボリュームデータ等の医用画像データを取得する機能である。具体的には、例えば、画像処理回路２５は、取得機能２５１を実行すると、第１の構造物、及び第１の構造物に接している第２の構造物を含む領域に対応する複数の時相の画像データを、時系列の画像データとして、医用画像診断装置６０、又は画像保管装置７０から取得する。なお、画像処理回路２５は、連続する複数フレームの画像データを取得して時系列の画像データとしても構わないし、予め設定された間隔毎に複数フレームの画像データを取得して時系列の画像データとしても構わない。 The acquisition function 251 is a function of acquiring medical image data such as time-series two-dimensional image data or volume data including a living tissue to be evaluated for adhesion. Specifically, for example, when the image processing circuit 25 executes the acquisition function 251, a plurality of times corresponds to the region including the first structure and the second structure in contact with the first structure. The phase image data is acquired from the medical image diagnostic device 60 or the image storage device 70 as time-series image data. Note that the image processing circuit 25 may obtain image data of a plurality of continuous frames and set them as time series image data, or obtain image data of a plurality of frames at preset intervals and obtain image data of time series It does not matter.

計算機能２５２は、生体組織間の癒着の程度を表す指標値を計算する機能である。具体的には、例えば、画像処理回路２５は、計算機能２５２を実行すると、医用画像診断装置６０、又は画像保管装置７０から取得した時系列の画像データに基づき、第１ベクトル及び第２ベクトルを計算する。第１ベクトルは、画像データに基づく画像で描画される第１の構造物に含まれる第１部位の移動を表す。第２ベクトルは、画像データに基づく画像で描画され、第１の構造物に接している第２の構造物に含まれる第２部位の移動を表す。画像処理回路２５は、第１ベクトル及び第２ベクトルに基づいて、第１及び第２の実施形態で記載される指標値である癒着度を計算する。 The calculation function 252 is a function of calculating an index value indicating the degree of adhesion between living tissues. Specifically, for example, when the image processing circuit 25 executes the calculation function 252, the first vector and the second vector are calculated based on the time-series image data acquired from the medical image diagnostic apparatus 60 or the image storage apparatus 70. calculate. The first vector represents the movement of the first part included in the first structure rendered in the image based on the image data. The second vector is drawn as an image based on the image data, and represents movement of a second portion included in the second structure in contact with the first structure. The image processing circuit 25 calculates the degree of adhesion which is an index value described in the first and second embodiments based on the first vector and the second vector.

より具体的には、画像処理回路２５は、第１ベクトル及び第２ベクトルに基づいて、第１部位と第２部位との間の相対的な移動を表す第３ベクトルを計算する。そして、画像処理回路２５は、第３ベクトル（又は第３ベクトルの大きさ）を、第１ベクトルの大きさ又は第２ベクトルの大きさで規格化することにより、第１の構造物と第２の構造物との間の癒着度を計算する。 More specifically, the image processing circuit 25 calculates a third vector representing relative movement between the first portion and the second portion based on the first vector and the second vector. Then, the image processing circuit 25 normalizes the third vector (or the magnitude of the third vector) with the magnitude of the first vector or the magnitude of the second vector to obtain the first structure and the second structure. Calculate the degree of adhesion between the structure of.

また、画像処理回路２５は、複数時相の画像データから計算される複数の第１ベクトルと複数の第２ベクトルとの共分散を計算する。画像処理回路２５は、複数時相の画像データから計算される複数の第１ベクトル又は複数の第２ベクトルの分散又は標準偏差を計算する。そして、画像処理回路２５は、共分散を、複数の第１ベクトルの分散又は複数の第２ベクトルの分散（若しくは、複数の第１ベクトルの標準偏差又は複数の第２ベクトルの標準偏差）で規格化することにより、第１の構造物と第２の構造物との間の癒着度を計算する。 Further, the image processing circuit 25 calculates covariances of the plurality of first vectors and the plurality of second vectors calculated from the image data of the plurality of phases. The image processing circuit 25 calculates the variance or standard deviation of the plurality of first vectors or the plurality of second vectors calculated from the image data of the plurality of phases. Then, the image processing circuit 25 specifies the covariance as the variance of the plurality of first vectors or the variance of the plurality of second vectors (or the standard deviation of the plurality of first vectors or the standard deviation of the plurality of second vectors). Calculate the degree of adhesion between the first structure and the second structure.

生成機能２５３は、計算した指標値を表す画像及びインジケータのうち少なくとも１つを生成する機能である。 The generation function 253 is a function of generating at least one of an image representing the calculated index value and an indicator.

制御回路２６は、ワークステーション２全体の動作を制御するプロセッサである。制御回路２６は、メモリ２１に記憶されているプログラムを実行することで、実行したプログラムに対応する機能を実現する。 The control circuit 26 is a processor that controls the overall operation of the workstation 2. The control circuit 26 implements the function corresponding to the executed program by executing the program stored in the memory 21.

以上のように、第３の実施形態では、画像処理回路２５は、生体組織間の癒着の状態を表す指標値を、２つの生体組織の移動を一方の生体組織の軌跡で正規化して求めるようにしている。これにより、軌跡の形が一致していたとしても移動量が異なっていれば、同じ動きをしていると表現されることはない。 As described above, in the third embodiment, the image processing circuit 25 obtains the index value representing the state of adhesion between living tissues, by normalizing the movement of two living tissues with the trajectory of one living tissue. I have to. As a result, even if the shapes of the trajectories coincide with each other, if the movement amounts are different, it is not expressed as performing the same movement.

したがって、以上説明した少なくとも一つの実施形態に係る解析装置によれば、生体組織間の癒着を定量化することができる。 Therefore, according to the analyzer according to at least one embodiment described above, adhesions between living tissues can be quantified.

実施形態の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 processing 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、上記各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、上記各実施形態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 word “processor” used in the description of the embodiment is, for example, a central processing unit (CPU), a graphics processing unit (GPU), or an application specific integrated circuit (ASIC)), a programmable logic device It means circuits such as (for example, Simple Programmable Logic Device (SPLD), Complex Programmable Logic Device (CPLD), and Field Programmable Gate Array (FPGA)). The processor implements a function by reading and executing a program stored in a memory circuit. Note that instead of storing the program in the memory circuit, the program may be directly incorporated in the circuit of the processor. In this case, the processor implements the function by reading and executing a program embedded in the circuit. Each processor in each of the above embodiments is not limited to the case where it is configured as a single circuit for each processor, but a plurality of independent circuits are combined to configure as one processor, and the functions thereof are realized. It is also good. Furthermore, a plurality of components in each of the above embodiments may be integrated into one processor to realize its function.

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。 While certain embodiments of the present invention have been described, these embodiments have been presented by way of example only, and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in other various forms, and various omissions, replacements, and modifications can be made without departing from the scope of the invention. These embodiments and modifications thereof are included in the invention described in the claims and the equivalents thereof as well as included in the scope and the gist of the invention.

１，１ａ…超音波診断装置
２…ワークステーション
２１…メモリ
２２…出力インタフェース
２３…入力インタフェース
２４…通信インタフェース
２５…画像処理回路
２５１…取得機能
２５２…計算機能
２５３…生成機能
２６…制御回路
１０，１０ａ…装置本体
１１…超音波送信回路
１２…超音波受信回路
１３…Ｂモード処理回路
１４…ドプラ処理回路
１５…３次元データ発生回路
１６，１６ａ…画像処理回路
１６１…取得機能
１６２，１６２ａ…計算機能
１６３，１６３ａ…生成機能
１７…表示処理回路
１８…内部記憶回路
１９…画像メモリ
１１１…入力インタフェース
１１２…通信インタフェース
１１３…制御回路
２０…超音波プローブ
３０…外部装置
４０…表示機器
５０…入力装置
６０…医用画像診断装置
７０…画像保管装置
１００…ネットワーク 1, 1a: Ultrasonic diagnostic apparatus 2. Workstation 21: Memory 22: Output interface 23: Input interface 24: Communication interface 25: Image processing circuit 251: Acquisition function 252: Calculation function 253: Generation function 26: Control circuit 10, DESCRIPTION OF SYMBOLS 10a ... Apparatus main body 11 ... Ultrasonic wave transmission circuit 12 ... Ultrasonic wave reception circuit 13 ... B mode processing circuit 14 ... Doppler processing circuit 15 ... Three-dimensional data generation circuit 16, 16a ... Image processing circuit 161 ... Acquisition function 162, 162a ... Calculation Function 163, 163a ... generation function 17 ... display processing circuit 18 ... internal memory circuit 19 ... image memory 111 ... input interface 112 ... communication interface 113 ... control circuit 20 ... ultrasonic probe 30 ... external device 40 ... display device 50 ... input device 60 Medical image diagnostic device 70 Image storage device 100 Network

Claims

An acquisition unit configured to acquire a time-series medical image corresponding to a region including a first structure and a second structure in contact with the first structure;
A first vector indicating movement of a first part included in the first structure and a second vector indicating movement of a second part included in the second structure using the time-series medical image Calculating a third vector indicating relative movement between the first portion and the second portion based on the first vector and the second vector, and calculating the third vector or the third vector. An index value indicating the degree of adhesion between the first structure and the second structure by normalizing the magnitude of three vectors with the magnitude of the first vector or the second vector And an calculating unit for calculating

The time-series medical image includes three or more medical images,
The calculation unit calculates a difference vector between the first vector and the second vector for each image set composed of a plurality of medical images included in the time-series medical image, and generates a plurality of the image sets. The magnitude of the largest difference vector or the magnitude of the largest difference vector among the corresponding plurality of difference vectors is the magnitude of the first vector or the magnitude of the second vector used for calculating the largest difference vector. The analyzer according to claim 1, wherein the index value is calculated by normalization.

The analysis device according to claim 2, wherein the number of medical images included in the image set is the same for each of the image sets.

The analysis device according to claim 3, wherein the number of medical images included in each image set is two.

The analysis device according to claim 2, wherein the number of medical images included in the image set is different for each of the image sets.

The time-series medical image includes three or more medical images,
The calculation unit calculates the first vector, the second vector, and the third vector for each image set including two temporally consecutive medical images included in the time-series medical image. The analyzer according to claim 1, wherein the index value is calculated for each set of images.

The time-series medical image includes three or more medical images,
The calculation unit calculates, for each of two medical images included in the time-series medical image, a fourth vector indicating movement of the first portion and a fifth vector indicating movement of the second portion. The analyzer according to claim 1, wherein the first vector is calculated by combining the plurality of fourth vectors, and the second vector is calculated by combining the plurality of calculated fifth vectors.

The analysis device according to claim 7, wherein the calculation unit calculates the index value for each image set configured of a plurality of medical images included in the time-series medical image.

The fourth vector is a vector indicating an instantaneous movement of the first portion between two temporally consecutive medical images, and the fifth vector is between two temporally consecutive medical images. The analysis device according to claim 7, which is a vector indicating an instantaneous movement of the second part.

The analysis device according to claim 1, wherein the calculation unit calculates the third vector using a projection component of the one vector and the second vector corresponding to a specific direction.

The analysis device according to claim 10, wherein the specific direction corresponds to a tangent direction of a boundary between the first structure and the second structure.

The region includes a third structure different from the first structure and the second structure,
The calculation unit calculates a sixth vector indicating movement of a third portion included in the third structure, and the third vector is calculated based on the first vector, the second vector, and the sixth vector. The analyzer according to claim 1, wherein the vector is calculated.

The analysis device according to claim 1, further comprising a generation unit that generates at least one of an image and an indicator based on the index value.

An acquisition unit configured to acquire a time-series medical image including three or more medical images corresponding to a region including the first structure and the second structure in contact with the first structure;
A first vector indicating movement of a first portion included in the first structure, and the second structure for each set of images including two medical images included in the time-series medical images; Calculating a second vector indicating movement of a second part included, calculating covariances of the plurality of first vectors and the plurality of second vectors corresponding to the plurality of image sets, and calculating the plurality of image sets The first structure and the first structure are calculated by calculating the variance or standard deviation of the corresponding plurality of first vectors or the plurality of second vectors, and normalizing the covariance with the variance or the standard deviation. And a calculation unit that calculates an index value indicating the degree of adhesion between the two structures.

Acquiring a time-series medical image corresponding to a region including a first structure and a second structure in contact with the first structure;
A first vector indicating movement of a first part included in the first structure and a second vector indicating movement of a second part included in the second structure using the time-series medical image And the process of calculating
Calculating a third vector indicating relative movement between the first part and the second part based on the first vector and the second vector;
By normalizing the magnitude of the third vector or the third vector with the magnitude of the first vector or the second vector, the space between the first structure and the second structure is obtained. An analysis program that causes a processor to execute a process of calculating an index value that indicates the degree of adhesion.

Acquiring a time-series medical image including three or more medical images corresponding to a region including the first structure and the second structure in contact with the first structure;
A first vector indicating movement of a first portion included in the first structure, and the second structure for each set of images including two medical images included in the time-series medical images; Calculating a second vector indicating movement of the included second portion;
Calculating the covariance of the plurality of first vectors and the plurality of second vectors corresponding to the plurality of image sets;
Calculating the variance or standard deviation of the plurality of first vectors or the plurality of second vectors corresponding to the plurality of image sets;
Causing the processor to execute a process of calculating an index value indicating the degree of adhesion between the first structure and the second structure by normalizing the covariance with the dispersion or the standard deviation Analysis program.