JP2020114294A - 超音波診断装置、及び学習プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、第1の実施形態に係る超音波診断装置1の構成の一例を示すブロック図である。超音波診断装置1は、装置本体10と、超音波プローブ20とを有している。装置本体10は、入力装置30及び表示装置40と接続されている。また、装置本体10は、ネットワークNWを介して外部装置50と接続されている。
入力インタフェース15は、入力装置30を介し、操作者からの各種指示を受け付ける。入力装置30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:Touch Command Screen)である。入力インタフェース15は、例えばバスを介して処理回路18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、電気信号を処理回路18へ出力する。なお、入力インタフェース15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、この電気信号を処理回路18へ出力する回路も入力インタフェースの例に含まれる。
本実施形態に係る学習済みモデルは、学習用データに基づいて、モデル学習プログラムに従い機械学習モデルに機械学習を行わせることにより得られた学習済みの機械学習モデルである。ここで、本実施形態の学習済みモデルは、低音圧信号に基づく超音波画像の入力に基づき、高音圧信号に基づく超音波画像を出力するように機能付けられている。この場合、学習用データは、低音圧信号に基づく超音波画像である入力データと、高音圧信号に基づく超音波画像である教師データとを含んでいる。
第1の実施形態では、入力データ及び出力データ(あるいは教師データ)として、主に超音波画像データを利用する場合について説明した。第1の実施形態に係る応用例では、処理回路18内の任意の箇所において処理されたデータを利用する場合について説明する。
前述の第1の実施形態、及び第1の実施形態に係る応用例では、入力データ及び出力データ(あるいは教師データ)として、主にビームフォーミング後のデータを利用する場合について説明した。第2の実施形態では、ビームフォーミング前のデータを利用する場合について説明する。
図26は、第3の実施形態に係る超音波診断装置1の構成の一例を示すブロック図である。第3の実施形態では、超音波受信回路12と処理回路18との両方にデータ生成機能が備わっている。つまり、第3の実施形態では、第1の実施形態で説明した処理回路18のデータ生成機能184と、第2の実施形態で説明した超音波受信回路12のデータ生成機能122とが組み合わせられる。尚、第3の実施形態において、データ生成機能122は、生成処理部と呼ばれてもよく、データ生成機能184は、処理部と呼ばれてもよい。
上記各実施形態では、超音波送信回路11及び超音波受信回路12が、装置本体10に含まれる場合について説明した。第4の実施形態では、超音波送信回路11及び超音波受信回路12が、超音波プローブ20a内に含まれる場合を説明する。
加えて、実施形態に係る各機能は、当該処理を実行するプログラムをワークステーション等のコンピュータにインストールし、これらをメモリ上で展開することによっても実現することができる。このとき、コンピュータに当該手法を実行させることのできるプログラムは、磁気ディスク(ハードディスク等)、光ディスク(CD−ROM、DVD等)、半導体メモリ等の記憶媒体に格納して頒布することも可能である。
10…装置本体
11…超音波送信回路
12…超音波受信回路
13…内部記憶回路
14…画像メモリ
15…入力インタフェース
16…出力インタフェース
17…通信インタフェース
18…処理回路
20…超音波プローブ
30…入力装置
40…表示装置
50…外部装置
60…学習装置
NW…ネットワーク
Claims (16)
- 超音波の低音圧信号に基づく入力データを用いて、超音波の高音圧信号に基づく出力データを生成する学習済みモデルに対して、検査によって取得された超音波の低音圧信号に基づく入力データを入力することにより、高音圧信号に基づく出力データを生成する生成部
を具備する、超音波診断装置。 - 前記学習済みモデルは、スキャン位置で受信した低音圧信号に基づく入力データを用いて、前記スキャン位置で受信した高音圧信号に基づく出力データを生成する、
請求項1に記載の超音波診断装置。 - 前記取得された超音波の低音圧信号に対する受信信号を生成する受信部
を更に具備し、
前記学習済みモデルは、低音圧信号に対する受信信号に基づく入力データを入力することにより、高音圧信号に対する受信信号に基づく出力データを生成し、
前記生成部は、前記学習済みモデルに対して、前記受信部で生成された受信信号に基づく入力データを入力することにより、高音圧信号に対する受信信号に基づく出力データを生成する、
請求項1又は2に記載の超音波診断装置。 - 前記受信部は、前記取得された超音波の低音圧信号に基づくディジタル信号に対してビームフォーミングすることによって、前記受信信号としての解析信号、IQ信号又はRF信号を生成する、
請求項3に記載の超音波診断装置。 - 前記取得された超音波の低音圧信号に対する受信信号を生成する受信部と、
前記受信部で生成された受信信号を検波することによって検波信号を生成する検波部と、
を更に具備し、
前記学習済みモデルは、低音圧信号に由来する検波信号に基づく入力データを用いて、高音圧信号に由来する検波信号に基づく出力データを生成し、
前記生成部は、前記学習済みモデルに対して、前記検波部で生成された検波信号に基づく入力データを入力することにより、高音圧信号に由来する検波信号に基づく出力データを生成する、
請求項1乃至4のいずれか1項に記載の超音波診断装置。 - 前記取得された超音波の低音圧信号に対する受信信号を生成する受信部と、
前記受信部で生成された受信信号を対数圧縮することによって対数圧縮信号を生成する対数圧縮部と
を更に具備し、
前記学習済みモデルは、低音圧信号に由来する対数圧縮信号に基づく入力データを用いて、高音圧信号に由来する対数圧縮信号に基づく出力データを生成し、
前記生成部は、前記学習済みモデルに対して、前記対数圧縮部で生成された対数圧縮信号に基づく入力データを入力することにより、高音圧信号に由来する対数圧縮信号に基づく出力データを生成する、
請求項1乃至5のいずれか1項に記載の超音波診断装置。 - 前記取得された超音波の低音圧信号に対する受信信号を生成する受信部と、
前記受信部で生成された受信信号を座標変換することによって超音波画像データを生成する画像生成部と
を更に具備し、
前記学習済みモデルは、低音圧信号に由来する超音波画像データに基づく入力データを用いて、高音圧信号に由来する超音波画像データに基づく出力データを生成し、
前記生成部は、前記学習済みモデルに対して、前記画像生成部で生成された超音波画像データに基づく入力データを入力することにより、高音圧信号に由来する超音波画像データに基づく出力データを生成する、
請求項1乃至6のいずれか1項に記載の超音波診断装置。 - 前記取得された超音波の低音圧信号に対する受信信号を生成する受信部と、
前記受信部で生成された受信信号は、1回の超音波送信によって受信された超音波の低音圧信号に対する受信信号である、
請求項1乃至7のいずれか1項に記載の超音波診断装置。 - 超音波プローブの複数のチャネルから取得された、低音圧信号に由来するRF信号をサンプリングすることによって前記RF信号の信号強度に基づく値として複数のディジタル信号を生成するアナログ/ディジタル変換部と、
前記複数のディジタル信号を、一方の軸がスキャン部位の深さ方向に対応し、他方の軸が送信ビーム方向に対応するマトリクスデータとして処理する処理部と
を更に具備し、
前記学習済みモデルは、低音圧信号に由来するマトリクスデータに基づく入力データを用いて、高音圧信号に由来するマトリクスデータに基づく出力データを生成し、
前記生成部は、前記学習済みモデルに対して、前記処理部で処理されたマトリクスデータに基づく入力データを入力することにより、高音圧信号に由来するマトリクスデータに基づく出力データを生成する、
請求項1又は2に記載の超音波診断装置。 - 超音波プローブの複数のチャネルから取得された、低音圧信号に由来するRF信号をサンプリングすることによって前記RF信号の信号強度に基づく値として複数のディジタル信号を生成するアナログ/ディジタル変換部と、
前記複数のディジタル信号を、一方の軸がスキャン部位の深さ方向に対応し、他方の軸が送信ビーム方向に対応するマトリクスデータとして処理する処理部と、
低音圧信号に由来するマトリクスデータに基づく入力データを用いて、高音圧信号に由来するマトリクスデータに基づく出力データを生成する学習済みモデルに対して、前記処理部で処理されたマトリクスデータに基づく入力データを入力することにより、高音圧信号に由来するマトリクスデータに基づく出力データを生成する生成処理部と
を更に具備する、請求項3乃至8のいずれか1項に記載の超音波診断装置。 - 超音波プローブの複数のチャネルから取得された、低音圧信号に由来するRF信号をサンプリングすることによって前記RF信号の信号強度に基づく値として複数のディジタル信号を生成するアナログ/ディジタル変換部と、
前記複数のディジタル信号を復調することによって複数の復調信号を生成する復調部と、
前記複数の復調信号を、一方の軸がスキャン部位の深さ方向に対応し、他方の軸が送信ビーム方向に対応するマトリクスデータとして処理する処理部と
を更に具備し、
前記学習済みモデルは、低音圧信号に由来するマトリクスデータに基づく入力データを用いて、高音圧信号に由来するマトリクスデータに基づく出力データを生成し、
前記生成部は、前記学習済みモデルに対して、前記処理部で処理されたマトリクスデータに基づく入力データを入力することにより、高音圧信号に由来するマトリクスデータに基づく出力データを生成する、
請求項1、2、及び9のいずれか1項に記載の超音波診断装置。 - 超音波プローブの複数のチャネルから取得された、低音圧信号に由来するRF信号をサンプリングすることによって前記RF信号の信号強度に基づく値として複数のディジタル信号を生成するアナログ/ディジタル変換部と、
前記複数のディジタル信号を復調することによって複数の復調信号を生成する復調部と、
前記複数の復調信号を、一方の軸がスキャン部位の深さ方向に対応し、他方の軸が送信ビーム方向に対応するマトリクスデータとして処理する処理部と、
低音圧信号に由来するマトリクスデータに基づく入力データを用いて、高音圧信号に由来するマトリクスデータに基づく出力データを生成する学習済みモデルに対して、前記処理部で処理されたマトリクスデータに基づく入力データを入力することにより、高音圧信号に由来するマトリクスデータに基づく出力データを生成する生成処理部と
を更に具備する、請求項3乃至8、及び10のいずれか1項に記載の超音波診断装置。 - 前記復調信号は、解析信号又はIQ信号である、
請求項11又は12に記載の超音波診断装置。 - 前記学習済みモデルは、畳み込みニューラルネットワークである、
請求項1乃至13のいずれか1項に記載の超音波診断装置。 - コンピュータに、
少なくとも2回の超音波送信により、超音波の低音圧信号に基づく入力データ、及び超音波の高音圧信号に基づく教師データを取得することと、
前記入力データと前記教師データとに基づいて機械学習モデルを機械学習させることにより、超音波の低音圧信号に基づく入力データを用いて、超音波の高音圧信号に基づく出力データを生成する、学習済みモデルを生成することと
を実行させるための学習プログラム。 - 前記機械学習モデルは、畳み込みニューラルネットワークである、
請求項15に記載の学習プログラム。
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Citations (3)
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---|---|---|---|---|
JP2015129987A (ja) * | 2014-01-06 | 2015-07-16 | 国立大学法人三重大学 | 医用高解像画像形成システムおよび方法。 |
WO2018127497A1 (en) * | 2017-01-05 | 2018-07-12 | Koninklijke Philips N.V. | Ultrasound imaging system with a neural network for deriving imaging data and tissue information |
JP2018206382A (ja) * | 2017-06-01 | 2018-12-27 | 株式会社東芝 | 画像処理システム及び医用情報処理システム |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2015129987A (ja) * | 2014-01-06 | 2015-07-16 | 国立大学法人三重大学 | 医用高解像画像形成システムおよび方法。 |
WO2018127497A1 (en) * | 2017-01-05 | 2018-07-12 | Koninklijke Philips N.V. | Ultrasound imaging system with a neural network for deriving imaging data and tissue information |
JP2018206382A (ja) * | 2017-06-01 | 2018-12-27 | 株式会社東芝 | 画像処理システム及び医用情報処理システム |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2021137387A (ja) * | 2020-03-06 | 2021-09-16 | コニカミノルタ株式会社 | 超音波診断装置、超音波診断方法、プログラム及びモデル訓練装置 |
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