JP2019130236A - 超音波診断装置及びその制御プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】スペックルパタンの影響が抑制されたランレングス行列の特徴量を算出することができる超音波診断装置を提供する。【解決手段】超音波診断装置は、被検体に対して送信された超音波のエコー信号の信号強度に関するデータのヒストグラムＨを演算する統計情報演算部と、ヒストグラムＨに基づいて、エコー信号の信号強度に関するデータを階調化して階調化データを作成し、階調化データに基づいてランレングス行列を算出するランレングス行列算出機能と、ランレングス行列の特徴量を算出する特徴量算出機能と、をプログラムによって実行する制御デバイスを有する。【選択図】図５

Description

本発明は、被検体に対して送信された超音波のエコー信号の信号強度に関するデータからランレングス行列を算出する超音波診断装置及びその制御プログラムに関する。

超音波診断装置で得られる画像を用いてさまざまな診断が行われている。例えば、診断を目的として、Ｂモード画像を用いてテクスチャ解析を行ない、定量化を行なう手法が知られている（例えば、特許文献１参照）。

テクスチャ解析の一手法として、ランレングス（Ｒｕｎ‐ｌｅｎｇｔｈ）行列を用いた手法がある（例えば、非特許文献１参照）。この手法では、Ｂモード画像内において，θ方向の濃度ｉの点がｊ個続く頻度Ｐθ(ｉ，ｊ)を要素とするランレングス行列を求め，その行列から得られる５種類(＋α)の特徴量を算出する。そして、この特徴量から、構造物の存在やその種類が推定される。ある方向θにピクセル間距離ｒで連続して並ぶ同一輝度値の画素をランと呼び、その長さをランレングスという。ランレングスを用いた特徴量を算出する場合、微妙な濃淡の変化を無視するためにＢモード画像における輝度値の階調数を減らした階調化データを作成し、この階調化データを対象としてランレングス行列を算出する。

特開２０１６−７７６７０号公報

Ｕ. Ｒｅａｃｈ他、Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ｕｌｔｒａｓｏｕｎｄ ｖｏｌ．１３ Ｎｏ．２ Ｆｅｂｕｒｕａｒｙ １９８５、ｐ．８７−９９、Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ Ａｃｃｕｒａｃｙ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｚｅｄ Ｂ−Ｓｃａｎ Ｔｅｘｔｕｒｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ Ｕｌｔｒａｓｏｎｏｇｒａｐｈｙ ｉｎ Ｄｉｆｆｕｓｅ Ｐａｒｅｎｃｈｙｍａｌ ａｎｄ Ｍａｌｉｇｎａｎｔ Ｌｉｖｅｒ Ｄｉｓｅａｓｅ

ところで、Ｂモード画像には構造物とは無関係であるランダムなスペックルパタン（ｓｐｅｃｋｌｅ ｐａｔｔｅｒｎ）が存在し、これは超音波の干渉によって生じるいわゆる干渉縞である。スペックルパタンにより画像の輝度に変動が生じるが、ランレングス行列を用いた解析を行なうにあたり、スペックルパタンが含まれると、意味のないランレングスが得られることになるので望ましくない。特に、スペックルパタンによる輝度値の変動範囲が、階調化データにおいて異なる階調値にまたがると、肝組織の構造とは無関係なランレングス行列の変化が生じ、構造物の情報をできるだけ正確に反映した特徴量を得ることが困難になる。

本願発明者は、上記課題を解決すべく、エコー信号の信号強度に関するデータの統計情報において、スペックルパタンは、度数が比較的大きい部分に属することに注目して本願発明に至った。すなわち、上記課題を解決すべくなされた発明は、被検体に対して送信された超音波のエコー信号の信号強度に関するデータの統計情報を演算する統計情報演算機能と、前記統計情報に基づいて、前記エコー信号の信号強度に関するデータを階調化して階調化データを作成し、該階調化データに基づいてランレングス行列を算出するランレングス行列算出機能と、前記ランレングス行列の特徴量を算出する特徴量算出機能と、をプログラムによって実行する制御デバイスを有する超音波診断装置である。

上記観点の発明によれば、前記エコー信号の信号強度に関するデータの統計情報に基づいて前記階調化データを作成し、この階調化データに基づいてランレングス行列を算出するので、ランレングス行列の特徴量として、スペックルパタンの影響が抑制された特徴量を算出することができる。

本発明の実施形態における超音波診断装置を示すブロック図である。 制御デバイスによって機能的に実行される統計情報演算部、行列算出部、特徴量算出部を示すブロック図である。 実施形態の作用を示すフローチャートである。 Ｂモードデータのヒストグラムを示す図である。 階調化データの作成を説明するための図である。 第一変形例の階調化データの作成における階調幅を説明するための図である。 第二変形例の階調化データの作成における階調幅を説明するための図である。 第四変形例における第一及び第二の範囲と階調値を説明するための図である。

以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。図１に示す超音波診断装置１は、超音波プローブ２、送受信ビームフォーマ３、エコーデータ処理部４、表示処理部５、表示デバイス６、操作デバイス７、制御デバイス８及び記憶デバイス９を備える。超音波診断装置１は、コンピュータ（ｃｏｍｐｕｔｅｒ）としての構成を備えている。

超音波プローブ２は、被検体の生体組織に対して超音波を送信し、そのエコー信号を受信する。超音波プローブ２においては、特に図示しないが複数の超音波トランスデューサ（ｔｒａｎｓｄｕｃｅｒ）がアジマス（ａｚｉｍｕｔｈ）方向に配列されている。

送受信ビームフォーマ３は、制御デバイス８からの制御信号に基づいて、超音波プローブ２を駆動させて所定の送信条件を有する超音波を送信させる。また、送受信ビームフォーマ３は、超音波のエコー信号について、整相加算処理等の信号処理を行なう。送受信ビームフォーマ３の一部は、制御デバイス８がプログラムを読み出して実行することにより、機能的に実現される。

エコーデータ処理部４は、送受信ビームフォーマ３から出力されたエコーデータに対し、超音波画像を作成するための処理を行なう。エコーデータ処理部４による処理は、例えば制御デバイス８がプログラムを読み出して実行することにより機能的に実現される。例えば、エコーデータ処理部４は、対数圧縮処理、包絡線検波処理等のＢモード処理を行ってＢモードデータを作成する。

ちなみに、後述のスキャンコンバータ（ｓｃａｎ ｃｏｎｖｅｒｔｅｒ）によって走査変換されて超音波画像データとなる前のデータを、ローデータ（ｒａｗ ｄａｔａ）というものとする。ローデータには、ＲＦデータ、対数圧縮されたデータ、ＩＱデータ等が含まれる。Ｂモードデータは、ローデータである。

表示処理部５は、エコーデータ処理部４からのローデータをスキャンコンバータ（ｓｃａｎ ｃｏｎｖｅｒｔｅｒ）によって走査変換して画像データを作成する。表示処理部５は、例えばＢモードデータを走査変換してＢモード画像データを作成する。また、表示処理部５は、画像データに基づく超音波画像を表示デバイス６に表示させる。表示処理部５は、例えばＢモード画像データに基づくＢモード画像を表示デバイス６に表示させる。表示処理部５による処理は、例えば制御デバイス８がプログラムを読み出して実行することにより機能的に実現される。

表示デバイス６は、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）や有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ−Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイなどである。

操作デバイス７は、ユーザーからの指示や情報の入力を受け付けるデバイスである。操作デバイス７は、操作者からの指示や情報の入力を受け付けるボタン及びキーボード（ｋｅｙｂｏａｒｄ）などを含み、さらにトラックボール（ｔｒａｃｋｂａｌｌ）等のポインティングデバイス（ｐｏｉｎｔｉｎｇ ｄｅｖｉｃｅ）などを含んで構成されている。

制御デバイス８は、超音波診断装置１を制御する回路であり、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等のプロセッサーである。制御デバイス８は、記憶デバイス９に記憶されたプログラムを読み出し、超音波診断装置１の各部を制御する。制御デバイス９は、本発明における制御デバイスの実施の形態の一例である。

例えば、制御デバイス８は、記憶部９に記憶されたプログラムを読み出し、読み出されたプログラムにより、上述した送受信ビームフォーマ３、エコーデータ処理部４及び表示処理部５の機能を実行させる。制御デバイス８は、送受信ビームフォーマ３の機能のうちの全て、エコーデータ処理部４の機能のうちの全て及び表示処理部５の機能のうちの全ての機能をプログラムによって実行してもよいし、一部の機能のみをプログラムによって実行してもよい。一部の機能のみがプログラムによって実行される場合、残りの機能は回路等のハードウェアによって実行されてもよい。

なお、送受信ビームフォーマ３、エコーデータ処理部４及び表示処理部５の機能は、回路等のハードウェアによって実現されてもよい。

また、制御デバイス８は、送受信ビームフォーマ３、エコーデータ処理部４及び表示処理部５の機能のほか、記憶デバイス８に記憶されたプログラムによって、図２に示す統計情報演算部８１、ランレングス行列算出部８２、特徴量算出部８３の機能を実行する。統計情報演算部８１は、被検体に対して送信された超音波のエコー信号の信号強度に関するデータの統計情報を演算する。エコー信号の信号強度に関するデータは、例えばＢモードデータやＢモード画像データである。詳細は後述する。Ｂモードデータ及びＢモード画像データを、Ｂモード画像のデータというものとする。また、統計情報演算部８１の機能は、本発明における統計情報演算機能の実施の形態の一例である。

ランレングス行列算出部８２は、統計情報に基づいて、エコー信号の信号強度に関するデータを階調化して階調化データを作成する。また、ランレングス行列算出部８２は、階調化データに基づいてランレングス行列を算出する。詳細は後述する。ランレングス行列算出部８２の機能は、本発明におけるランレングス行列算出機能の実施の形態の一例である。

特徴量算出部８３は、ランレングス行列の特徴量を算出する。特徴量算出部８３の機能は、本発明における特徴量算出機能の実施の形態の一例である。

記憶デバイス９は、非一過性の記憶媒体及び一過性の記憶媒体を含む。非一過性の記憶媒体は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ：ハードディスクドライブ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などの不揮発性の記憶媒体である。非一過性の記憶媒体は、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ）やＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）などの可搬性の記憶媒体を含んでいてもよい。制御デバイス８によって実行されるプログラムは、非一過性の記憶媒体に記憶されている。

一過性の記憶媒体は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などの揮発性の記憶媒体である。

制御デバイス８によって実行されるプログラムは、記憶デバイス９を構成するＨＤＤやＲＯＭなどの非一過性の記憶媒体に記憶されている。また、プログラムは、記憶デバイス９を構成するＣＤやＤＶＤなどの可搬性を有し非一過性の記憶媒体に記憶されていてもよい。

次に、本例の超音波診断装置の作用について図３のフローチャートに基づいて説明する。先ず、ステップＳ１では、超音波プローブ２によって被検体に対して超音波の送受信が行われ、エコー信号が取得される。このエコー信号に基づいてＢモード画像が作成され、表示デバイス６に表示されてもよい。例えば、被検体における肝臓に対して超音波の送受信が行われ、肝臓のＢモード画像が表示されてもよい。

次に、ステップＳ２では、統計情報演算部５１が、ステップＳ１で取得されたエコー信号の信号強度に関するデータの統計情報を算出する。例えば、統計情報演算部５１は、前記エコー信号の信号強度に関するデータとして、前記エコー信号に基づいて作成されたＢモードデータを用い、Ｂモードデータの統計情報を算出する。

統計情報は、例えば図４に示すように、Ｂモードデータのデータ値を第一の軸（本例では横軸）とし、Ｂモードデータのデータ値の度数を第二の軸（本例では縦軸）とするヒストグラムＨである。

次に、ステップＳ３では、ランレングス行列算出部８２は、ヒストグラムＨに基づいて、Ｂモードデータを階調化して階調化データを作成する。ランレングス行列算出部８２は、例えば図５に示すように、階調１〜階調５までの階調値で階調化を行なう。より詳細に説明する。ランレングス行列算出部８２は、Ｂモードデータにおいてスペックルパタンによって生じるデータの変動の範囲を、第一の範囲Ｒ１として設定する。ここで、Ｂモードデータにおけるスペックルパタンは、ヒストグラムＨにおけるピーク部分Ｐの近傍のデータ値となる。従って、ランレングス行列算出部８２は、先ずヒストグラムＨにおいて、度数が最大となるピーク部分Ｐを特定する。そして、ランレングス行列算出部８２は、ピーク部分Ｐに基づいて階調を設定する。

階調の設定について具体的に説明する。ランレングス行列算出部８２は、ヒストグラムＨにおけるピーク部分Ｐから第一の軸と平行な第一の方向Ｄ１に所定の幅Ｗ１を有し、かつ第一の方向Ｄ１とは反対の第二の方向Ｄ２に所定の幅Ｗ２を有する範囲を、第一の範囲Ｒ１として設定する。例えば、ヒストグラムＨの標準偏差をσとすると、Ｗ１＝Ｗ２＝σであってもよいし、Ｗ１＝Ｗ２＝２σであってもよい。ただし、Ｗ１、Ｗ２は、これらに限られるものでない。ランレングス行列算出部８２は、第一の範囲Ｒ１が同一の階調になるように、Ｂモードデータを階調化して階調化データを作成する。本例では、第一の範囲Ｒ１は、階調３である。第一の範囲Ｒ１は、本発明における第一の範囲の実施の形態の一例である。

ランレングス行列算出部８２は、ヒストグラムＨにおける第一の軸と平行な方向において、第一の範囲Ｒ１外の第二の範囲Ｒ２においては、複数の階調を設定してもよい。図５において、第二の範囲Ｒ２には、４つの階調が設定されている。第二の範囲Ｒ２における階調値は、階調１、階調２、階調４、階調５である。

ここで、第二の範囲Ｒ２の階調幅を第一の範囲Ｒ１の階調幅と同じ階調幅に設定すると、階調数が少なくなってしまう場合がある。そこで、ランレングス行列算出部８２は、第一の範囲Ｒ１と第二の範囲Ｒ２とで、階調化における階調幅を変えて前記階調化データを作成してもよい。図５では、第二の範囲Ｒ２の階調幅が、第一の範囲Ｒ１の階調幅よりも狭くなっている。このような階調幅とすることで、階調数を確保することができる。

次に、ステップＳ４では、ランレングス行列算出部８２は、ステップＳ３で作成された階調化データに基づいて、ランレングス行列を算出する。ランレングス行列は、同じ階調を有する画素が連続する長さと方向を要素とする行列である。ランレングス行列の算出手法は公知であるので、ここでは詳細な説明を省略する。

次に、ステップＳ５では、特徴量算出部８３は、ステップＳ４で算出されたランレングス行列の特徴量を算出する。ランレングス行列の特徴量の算出も公知であり、ここでは詳細な説明を省略する。

ステップＳ５において、ランレングス行列の特徴量が算出されることにより、Ｂモード画像を定量化することができ、被検体の診断が可能となる。本例では、Ｂモードデータの統計情報に基づいて、スペックルパタンによって生じるデータの変動の範囲が、同一の階調値の範囲になっているので、スペックルパタンの影響が抑制された階調化データが作成され、この階調化データに基づいたランレングス行列を算出することができる。従って、スペックルパタンの影響が抑制されたランレングス行列の特徴量を算出することができるので、被検体の生体組織における構造物の情報をより正確に反映した特徴量を算出することができる。

また、例えば、肝硬変や脂肪肝の診断には、生体組織内を伝搬するせん断弾性波を用いた弾性計測や生体組織における超音波の減衰量評価による診断手法があるが、本例のランレングス行列を用いた手法によるＢモード画像の定量化手法によれば、これら弾性計測や減衰量評価の手法とは異なる物理量を評価することができる。また、本例は、Ｂモード情報からの解析手法なので、上述の弾性計測等と比べて簡便である。さらに、本例によれば、肝実質部の様々な変化、特に、肝硬変と脂肪肝の両方を、同じ手法にて定量化することができる。

次に、上記実施形態の変形例について説明する。先ず、第一変形例について説明する。上述の実施形態において、Ｂモードデータを階調化して階調化データを作成する際の階調幅は一例にすぎない。例えば、ランレングス行列算出部８２は、図６に示すように、階調１〜階調７までの階調値で階調化データを作成してもよい。ただし、第一の範囲Ｒ１は、上述と同様にして設定されており、第二の範囲Ｒ２における階調幅が、上述と異なっている。具体的には、ピーク部分Ｐから離れるほど、階調幅が小さくなっており、第二の範囲Ｒ２における階調は、階調１〜階調３及び階調５〜階調７となっている。階調１、階調２、階調６、階調７は、階調３及び階調５よりも階調幅が狭く、同じ階調幅になっている。

第二の範囲Ｒ２における階調数が異なっているため、第一の範囲Ｒ１の階調値は、階調４となっているが、その階調幅については、上述の実施形態と同一となっている。

次に、第二変形例について説明する。図７に示すように、第一の範囲Ｒ１の階調幅と第二の範囲Ｒ２の階調幅、すなわち階調１〜階調５の各々の階調幅が同じになっていてもよい。ただし、第一の範囲Ｒは、ピーク部分Ｐを含み、なおかつＢモードデータにおいてスペックルパタンによって生じるデータの変動の範囲を含んでいる。

次に、第三変形例について説明する。本例では、ランレングス行列算出部８２は、ピーク部分Ｐに基づいて、ランレングス行列の算出に用いない階調を特定する。具体的には、ランレングス算出部８２は、第一の範囲Ｒ１に設定された階調におけるＢモードデータ又は階調化データを用いずに、ランレングス行列を算出してもよい。この場合、第一の範囲Ｒ１及び第二の範囲Ｒ２におけるＢモードデータを階調化して階調化データを作成した後に、第一の範囲Ｒ１の階調値を有する階調化データを用いずに、第二の範囲Ｒ２の階調化データを用いてランレングス行列を算出することが含まれる。また、第一の範囲Ｒ１におけるＢモードデータは階調化せずに、第二の範囲Ｒ２におけるＢモードデータを階調化して階調化データを作成し、この階調化データを用いてランレングス行列を算出することも含まれる。

この第三変形例において、第一の範囲Ｒ１及び第二の範囲Ｒ２は、例えば図５、図６、図７のいずれかに示されたものである。

次に、第四変形例について説明する。本例では、第三変形例と同様に、ランレングス行列算出部８２は、第一の範囲Ｒ１におけるＢモードデータを用いずに、ランレングス行列を算出するが、第一の範囲Ｒ１が、図５〜図７とは異なっている。本例では、第一の範囲Ｒ１は、図８に示すように異なる階調を含むように設定される。

具体的に説明する。第一の範囲Ｒ１は、階調４及び階調５を含んでいる。ヒストグラムＨにおけるピーク部分Ｐから第一の方向Ｄ１に所定の幅Ｗ１を有する範囲が階調４である。また、ヒストグラムＨにおけるピーク部分Ｐから第二の方向Ｄ２に所定の幅Ｗ２を有する範囲が階調５である。

第二の範囲Ｒ２における階調は、階調１〜階調３及び階調６〜階調８である。図８では、階調１〜階調８の各々は、互いに同じ階調幅となっている。

以上、本発明を前記実施形態によって説明したが、本発明はその主旨を変更しない範囲で種々変更実施可能なことはもちろんである。例えば、上述の実施形態では、ローデータであるＢモードデータを階調化して階調化データを作成したが、Ｂモード画像データを階調化して階調化データを作成してもよい。

また、第一の範囲Ｒ１の階調値を有する階調化データについては、ランレングス行列の算出において、同じ階調値が続く長さを減らしてもよい。

１ 超音波診断装置
８１ 統計情報演算部
８２ ランレングス行列算出部
８３ 特徴量算出部

Claims (14)

1. 被検体に対して送信された超音波のエコー信号の信号強度に関するデータの統計情報を演算する統計情報演算機能と、
   前記統計情報に基づいて、前記エコー信号の信号強度に関するデータを階調化して階調化データを作成し、該階調化データに基づいてランレングス行列を算出するランレングス行列算出機能と、
   前記ランレングス行列の特徴量を算出する特徴量算出機能と、
   をプログラムによって実行する制御デバイスを有する超音波診断装置。
2. 前記ランレングス行列算出機能は、前記エコー信号の信号強度に関するデータにおいてスペックルパタンによって生じるデータの変動の範囲が同一の階調となるように、前記階調化データを作成する、請求項１に記載の超音波診断装置。
3. 前記ランレングス行列算出機能は、前記エコー信号の信号強度に関するデータにおいてスペックルパタンによって生じるデータの変動の範囲である第一の範囲と、該第一の範囲外の第二の範囲とで、前記階調化における階調幅を変えて前記階調化データを作成するものであり、前記第二の範囲の前記階調幅は、前記第一の範囲の前記階調幅よりも狭い、請求項２に記載の超音波診断装置。
4. 前記統計情報は、前記エコー信号の信号強度に関するデータの値を第一の軸とし、前記エコー信号の信号強度に関するデータの度数を第二の軸とするヒストグラムであり、
   前記ランレングス行列算出機能は、ヒストグラムにおいて前記度数が最大となるピーク部分を特定して、前記ランレングス行列を算出する、請求項１又は２に記載の超音波診断装置。
5. 前記ランレングス行列算出機能は、前記ピーク部分に基づいて、前記階調化における階調を設定して前記階調化データを作成し、前記ランレングス行列を算出する、請求項４に記載の超音波診断装置。
6. 前記ランレングス行列算出機能は、前記ヒストグラムにおいて、前記ピーク部分から前記第一の軸と平行な第一の方向に所定の幅を有し、かつ前記第一の方向とは反対の第二の方向に所定の幅を有する第一の範囲が同一の階調になるように前記階調の設定を行なって前記階調化データを作成する、請求項５に記載の超音波診断装置。
7. 前記ランレングス行列算出機能は、前記第一の範囲と、該第一の範囲外の第二の範囲とで、前記階調化における階調幅を変えて前記階調化データを作成するものであり、前記第二の範囲の前記階調幅は、前記第一の範囲の前記階調幅よりも狭い、請求項６に記載の超音波診断装置。
8. 前記ランレングス行列算出機能は、前記ピーク部分に基づいて、前記ランレングス行列の算出に用いない階調を特定する、請求項４に記載の超音波診断装置。
9. 前記ランレングス行列の算出に用いない階調は、前記ヒストグラムにおいて、前記ピーク部分から前記第一の軸と平行な第一の方向に所定の幅を有し、かつ前記第一の方向とは反対の第二の方向に所定の幅を有する第一の範囲に設定された階調である、請求項８に記載の超音波診断装置。
10. 前記ランレングス行列算出機能は、前記第一の範囲と、該第一の範囲外の第二の範囲とで、前記階調化における階調幅を変えて前記階調化データを作成するものであり、前記第二の範囲の前記階調幅は、前記第一の範囲の前記階調幅よりも狭い、請求項９に記載の超音波診断装置。
11. 前記第二の範囲は、前記階調幅が異なる複数の階調を含んでいる、請求項３、７又は１０のいずれか一項に記載の超音波診断装置。
12. 前記エコー信号の信号強度に関するデータは、Ｂモード画像のデータである、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の超音波診断装置。
13. 前記Ｂモード画像のデータは、ローデータ又はＢモード画像データである、請求項１２に記載の超音波診断装置。
14. 制御デバイスに、
    被検体に対して送信された超音波のエコー信号の信号強度に関するデータの統計情報を演算する統計情報演算機能と、
    前記統計情報に基づいて、前記エコー信号の信号強度に関するデータを階調化して階調化データを作成し、該階調化データに基づいてランレングス行列を算出するランレングス行列算出機能と、
    前記ランレングス行列の特徴量を算出する特徴量算出機能と、
    を実行させる超音波診断装置の制御プログラム。