JP2022159993A - 超音波診断装置 - Google Patents

Abstract

【課題】遷移するモードの種類にかかわらず最適なＲＯＩを自動で設定すること。【解決手段】実施形態に係る超音波診断装置は、取得部と、推定部と、計算部と、表示制御部とを備える。取得部は、第１のモードの第１の超音波画像データを取得する。推定部は、第１の超音波画像データに学習済みモデルを適用することによって第１の超音波画像データに含まれる検査対象物の位置を推定し推定結果を出力する。計算部は、推定結果と、第１のモードとは異なる第２のモードの情報とに基づいて、第２のモードに対応した関心領域の座標を計算する。表示制御部は、座標に基づいて第２のモードの第２の超音波画像データに関心領域を表示する。【選択図】 図１

Description

本明細書及び図面に開示の実施形態は、超音波診断装置に関する。

近年、超音波診断装置は、複数の表示モードを搭載していることがある。複数の表示モードは、例えば、超音波の反射エコー信号を輝度変調して画面に表示するＢモード、二次元の画像で血流を表示する血流映像モード、および生体組織の硬さを測定するシアウェーブエラストグラフィ（ＳＷＥ：Ｓｈｅａｒ Ｗａｖｅ Ｅｌａｓｔｏｇｒａｐｈｙ）モードである。これらの表示モードでは、検査対象物（例えば、腫瘍、病変部）を含んだ関心領域（ＲＯＩ：Ｒｅｇｉｏｎ Ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）のサイズがそれぞれ異なっている。

例えば、血流映像モードであれば、検査対象物と、検査対象物の面積よりも広い面積を有する周辺領域とを内包したＲＯＩサイズを設定することが好ましい。他方、ＳＷＥモードであれば、単に検査対象物を内包したＲＯＩサイズを設定することが好ましい。

上述のように、表示モードの種類毎に最適なＲＯＩサイズが異なるため、ユーザは、表示モードの変更（遷移）がある度にＲＯＩの設定をする必要がある。このことは、ユーザにとって負担なだけでなく、最適なＲＯＩが設定されない可能性もある。

特開２０２０－６８７９７号公報

本明細書及び図面に開示の実施形態が解決しようとする課題の一つは、遷移するモードの種類にかかわらず最適なＲＯＩを自動で設定することである。ただし、本明細書及び図面に開示の実施形態により解決しようとする課題は上記課題に限られない。後述する実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を他の課題として位置づけることもできる。

実施形態に係る超音波診断装置は、取得部と、推定部と、計算部と、表示制御部とを備える。取得部は、第１のモードの第１の超音波画像データを取得する。推定部は、第１の超音波画像データに学習済みモデルを適用することによって第１の超音波画像データに含まれる検査対象物の位置を推定し推定結果を出力する。計算部は、推定結果と、第１のモードとは異なる第２のモードの情報とに基づいて、第２のモードに対応した関心領域の座標を計算する。表示制御部は、座標に基づいて第２のモードの第２の超音波画像データに関心領域を表示する。

図１は、第１の実施形態に係る超音波診断装置の構成例を示すブロック図である。 図２は、第１の実施形態における関心領域自動設定処理に関する画面表示および内部処理の一例を示す図である。 図３は、第１の実施形態における関心領域自動設定処理を実行する処理回路の動作の一例を示すフローチャートである。 図４は、図３のフローチャートのＲＯＩ座標計算処理の一例を示すフローチャートである。 図５は、一つの検出単位から一つの検出エリアを特定することを説明する図である。 図６は、複数の検出単位から一つの検出エリアを特定することを説明する図である。 図７は、複数の検出単位から複数の検出エリアを特定することを説明する図である。 図８は、複数の検出エリアに含まれる検出単位の尤度の一例を説明する図である。 図９は、検出エリアからＲＯＩ座標を計算することを説明する図である。 図１０は、第２の実施形態における関心領域自動設定処理に関する画面表示および内部処理の一例を示す図である。 図１１は、第２の実施形態における関心領域自動設定処理を実行する処理回路の動作の一例を示すフローチャートである。 図１２は、第１の実施形態および第２の実施形態における関心領域自動設定処理が行われた後の表示画面を例示する図である。 図１３は、他の実施形態における関心領域自動設定処理に関する第１の例を説明するための図である。 図１４は、他の実施形態における関心領域自動設定処理に関する第２の例を説明するための図である。 図１５は、他の実施形態における関心領域自動設定処理に関する第３の例を説明するための図である。 図１６は、第３の実施形態に係る超音波診断装置の構成例を示すブロック図である。 図１７は、第３の実施形態における関心領域再設定処理を実行する処理回路の動作の第１の具体例を示すフローチャートである。 図１８は、第３の実施形態における関心領域再設定処理を実行する処理回路の動作の第２の具体例を示すフローチャートである。

以下、図面を参照しながら、超音波診断装置の実施形態について詳細に説明する。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る超音波診断装置の構成例を示すブロック図である。図１の超音波診断装置１は、装置本体１００と、超音波プローブ１０１とを有している。装置本体１００は、入力装置１０２および出力装置１０３と接続されている。また、装置本体１００は、ネットワークＮＷを介して外部装置１０４と接続されている。外部装置１０４は、例えば、ＰＡＣＳ（Ｐｉｃｔｕｒｅ Ａｒｃｈｉｖｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ）を搭載したサーバなどである。

超音波プローブ１０１は、例えば、装置本体１００からの制御に従い、被検体である生体Ｐ内のスキャン領域について超音波スキャンを実行する。超音波プローブ１０１は、例えば、複数の圧電振動子、複数の圧電振動子とケースとの間に設けられる整合層、および複数の圧電振動子から放射方向に対して後方への超音波の伝搬を防止するバッキング材等を有する。超音波プローブ１０１は、例えば、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リニアプローブである。超音波プローブ１０１は、装置本体１００と着脱自在に接続される。超音波プローブ１０１には、オフセット処理、および超音波画像をフリーズさせる操作（フリーズ操作）等の際に押下されるボタンが配置されてもよい。

複数の圧電振動子は、装置本体１００が有する後述の超音波送信回路１１０から供給される駆動信号に基づいて超音波を発生する。これにより、超音波プローブ１０１から生体Ｐへ超音波が送信される。超音波プローブ１０１から生体Ｐへ超音波が送信されると、送信された超音波は、生体Ｐの体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、移動している血流また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１０１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。

図１には、一つの超音波プローブ１０１と装置本体１００との接続関係を例示している。しかしながら、装置本体１００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超音波スキャンに使用するかは、例えば、後述するタッチパネル上のソフトウェアボタンによって任意に選択することができる。

装置本体１００は、超音波プローブ１０１により受信され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１００は、超音波送信回路１１０と、超音波受信回路１２０と、内部記憶回路１３０と、画像メモリ１４０と、入力インタフェース１５０と、出力インタフェース１６０と、通信インタフェース１７０と、処理回路１８０とを有している。

超音波送信回路１１０は、超音波プローブ１０１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１１０は、例えば、トリガ発生回路、遅延回路、およ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て発生する。遅延回路は、超音波プローブ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複数の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１０１に設けられる複数の超音波振動子へ駆動信号（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、複数の圧電振動子の表面からの送信方向が任意に調整可能となる。

また、超音波送信回路１１０は、駆動信号によって、超音波の出力強度を任意に変更することができる。超音波診断装置では、出力強度を大きくすることにより、生体Ｐ内での超音波の減衰の影響を小さくすることができる。超音波診断装置は、超音波の減衰の影響を小さくすることによって、受信時において、Ｓ／Ｎ比の大きい反射波信号を取得することができる。

一般的に、超音波が生体Ｐ内を伝播すると、出力強度に相当する超音波の振動の強さ（これは、音響パワーとも称する）が減衰する。音響パワーの減衰は、吸収、散乱および反射などによって起こる。また、音響パワーの減少の度合いは、超音波の周波数および超音波の放射方向の距離に依存する。例えば、超音波の周波数を大きくすることにより、減衰の度合いは大きくなる。また、超音波の放射方向の距離が長くなるほど、減衰の度合いは大きくなる。

超音波受信回路１２０は、超音波プローブ１０１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１２０は、超音波プローブ１０１によって取得された超音波の反射波信号に対する受信信号を生成する。具体的には、超音波受信回路１２０は、例えば、プリアンプ、Ａ／Ｄ変換器、復調器、およびビームフォーマ等により実現される。プリアンプは、超音波プローブ１０１が受信した反射波信号をチャネル毎に増幅してゲイン補正処理を行う。Ａ／Ｄ変換器は、ゲイン補正された反射波信号をディジタル信号に変換する。復調器は、ディジタル信号を復調する。ビームフォーマは、例えば、復調されたディ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て、遅延時間が与えられた複数のディジタル信号を加算する。ビームフォーマの加算処理により、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。

内部記憶回路１３０は、例えば、磁気的記憶媒体、光学的記憶媒体、または半導体メモリ等、プロセッサにより読み取り可能な記憶媒体等を有する。内部記憶回路１３０は、超音波送受信を実現するためのプログラム、後述する関心領域自動設定処理に関するプログラム、および各種データ等を記憶している。プログラム、および各種データは、例えば、内部記憶回路１３０に予め記憶されていてもよい。また、プログラムおよび各種データは、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１３０にインストールされてもよい。また、内部記憶回路１３０は、入力インタフェース１５０を介して入力される操作に従い、処理回路１８０で生成されるＢモード画像データ、造影画像データ、および血流映像に関する画像データ等を記憶する。内部記憶回路１３０は、記憶している画像データを、通信インタフェース１７０を介して外部装置１０４等に転送することも可能である。

なお、内部記憶回路１３０は、ＣＤドライブ、ＤＶＤドライブ、およびフラッシュメモリ等の可搬性記憶媒体との間で種々の情報を読み書きする駆動装置等であってもよい。内部記憶回路１３０は、記憶しているデータを可搬性記憶媒体へ書き込み、可搬性記憶媒体を介してデータを外部装置１０４に記憶させることも可能である。

画像メモリ１４０は、例えば、磁気的記憶媒体、光学的記憶媒体、または半導体メモリ等、プロセッサにより読み取り可能な記憶媒体等を有する。画像メモリ１４０は、入力インタフェース１５０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１４０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。

上記の内部記憶回路１３０および画像メモリ１４０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なくてもよい。内部記憶回路１３０および画像メモリ１４０は、単一の記憶装置により実現されてもよい。また、内部記憶回路１３０および画像メモリ１４０は、それぞれが複数の記憶装置により実現されてもよい。

入力インタフェース１５０は、入力装置１０２を介し、操作者からの各種指示を受け付ける。入力装置１０２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、およびタッチパネルである。入力インタフェース１５０は、例えばバスを介して処理回路１８０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１８０へ出力する。なお、入力インタフェース１５０は、マウスおよ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１８０へ出力する回路も入力インタフェースの例に含まれる。

出力インタフェース１６０は、例えば処理回路１８０からの電気信号を出力装置１０３へ出力するためのインタフェースである。出力装置１０３は、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、ＣＲＴディスプレイ等の任意のディスプレイである。出力装置１０３は、入力装置１０２を兼ねたタッチパネル式のディスプレイでもよい。出力装置１０３は、ディスプレイの他に、音声を出力するスピーカーを更に含んでもよい。出力インタフェース１６０は、例えばバスを介して処理回路１８０に接続され、処理回路１８０からの電気信号を出力装置１０３に出力する。

通信インタフェース１７０は、例えばネットワークＮＷを介して外部装置１０４と接続され、外部装置１０４との間でデータ通信を行う。

処理回路１８０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。処理回路１８０は、内部記憶回路１３０に記憶されている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。処理回路１８０は、例えば、Ｂモード処理機能１８１と、ドプラ処理機能１８２と、画像生成機能１８３と、取得機能１８４（取得部）と、推定機能１８５（推定部）と、計算機能１８６（計算部）、表示制御機能１８７（表示制御部）と、システム制御機能１８８とを有している。

Ｂモード処理機能１８１は、超音波受信回路１２０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機能である。Ｂモード処理機能１８１において処理回路１８０は、例えば、超音波受信回路１２０から受け取った受信信号に対して包絡線検波処理、および対数圧縮処理等を施し、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（ラスタ）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。

また、処理回路１８０は、Ｂモード処理機能１８１により、造影エコー法、例えば、コントラストハーモニックイメージング（Ｃｏｎｔｒａｓｔ Ｈａｒｍｏｎｉｃ Ｉｍａｇｉｎｇ：ＣＨＩ）を実行することができる。即ち、処理回路１８０は、造影剤が注入された生体Ｐの反射波データ（高調波成分または分周波成分）と、生体Ｐ内の組織を反射源とする反射波データ（基本波成分）とを分離することができる。これにより、処理回路１８０は、生体Ｐの反射波データから高調波成分または分周波成分を抽出して、造影画像データを生成するためのＢモードデータを生成することができる。

造影画像データを生成するためのＢモードデータは、造影剤を反射源とする反射波の信号強度を輝度で表したデータとなる。また、処理回路１８０は、生体Ｐの反射波データから基本波成分を抽出して、組織画像データを生成するためのＢモードデータを生成することができる。

なお、ＣＨＩを行う際、処理回路１８０は、上述したフィルタ処理を用いた方法とは異なる方法により、ハーモニック成分（高調波成分）を抽出することができる。ハーモニックイメージングでは、振幅変調（ＡＭ：Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）法や位相変調（ＰＭ：Ｐｈａｓｅ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）法、ＡＭ法及びＰＭ法を組み合わせたＡＭＰＭ法と呼ばれる映像法が行なわれる。

ＡＭ法、ＰＭ法およびＡＭＰＭ法では、同一の走査線に対して振幅や位相が異なる超音波送信を複数回行う。これにより、超音波受信回路１２０は、各走査線で複数の反射波データを生成し、生成した反射波データを出力する。処理回路１８０は、Ｂモード処理機能１８１により、各走査線の複数の反射波データを、変調法に応じた加減算処理することで、ハーモニック成分を抽出する。そして、処理回路１８０は、ハーモニック成分の反射波データに対して包絡線検波処理などを行って、Ｂモードデータを生成する。

ドプラ処理機能１８２は、超音波受信回路１２０から受け取った受信信号を周波数解析することで、スキャン領域に設定されるＲＯＩ（Ｒｅｇｉｏｎ Ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ：関心領域）内にある移動体のドプラ効果に基づく運動情報を抽出したデータ（ドプラ情報）を生成する機能である。生成されたドプラ情報は、２次元的な超音波走査線上のドプラＲＡＷデータ（ドプラデータとも称する）として不図示のＲＡＷデータメモリに記憶される。

具体的には、処理回路１８０は、ドプラ処理機能１８２により、例えば移動体の運動情報として、平均速度、平均分散値、平均パワー値などを複数のサンプル点それぞれで推定し、推定した運動情報を示すドプラデータを生成する。移動体は、例えば、血流や、心壁などの組織、造影剤である。本実施形態に係る処理回路１８０は、ドプラ処理機能１８２により、血流の運動情報（血流情報）として、血流の平均速度、血流速度の分散値、血流信号のパワー値などを、複数のサンプル点それぞれで推定し、推定した血流情報を示すドプラデータを生成する。

さらに、処理回路１８０は、ドプラ処理機能１８２により、カラーフローマッピング（ＣＦＭ：Ｃｏｌｏｒ Ｆｌｏｗ Ｍａｐｐｉｎｇ）法とも呼ばれるカラードプラ法を実行することができる。ＣＦＭ法では、超音波の送受信が複数の走査線上で複数回行われる。そして、ＣＦＭ法では、例えば、同一位置のデータ列に対してＭＴＩ（Ｍｏｖｉｎｇ Ｔａｒｇｅｔ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）フィルタを掛けることで、静止している組織、又は動きの遅い組織に由来する信号（クラッタ信号）を抑制して、血流に由来する信号を抽出する。そして、ＣＦＭ法では、抽出した血流信号を用いて、血流の速度、血流の分散、血流のパワーなどの血流情報を推定する。後述する画像生成機能１８３では、推定した血流情報の分布を、例えば、２次元でカラー表示した超音波画像データ（カラードプラ画像データ）として生成する。以降では、ドプラ法に基づいて血流信号をＭＴＩフィルタで抽出し、抽出した血流信号を映像化に用いた超音波診断装置のモードを血流映像モードと称する。尚、カラー表示とは、血流情報の分布を所定のカラーコードに対応させて表示させるものであり、グレースケールもカラー表示に含まれるものとする。

血流映像モードには、所望する臨床情報によって様々な種類がある。一般的には、血流の方向や血流の平均速度が可視化可能な速度表示用血流映像モードや、血流信号のパワーを可視化可能なパワー表示用血流映像モードがある。

速度表示用血流映像モードは、血流の方向や血流の平均速度によってドプラシフト周波数に対応した色を表示するモードである。例えば、速度表示用血流映像モードは、流れの方向として、向かってくる流れを赤系色、遠ざかる流れを青系色で表し、それぞれの速度の違いを色相の違いで表す。速度表示用血流映像モードは、カラードプラモードや、カラードプライメージング（Ｃｏｌｏｒ Ｄｏｐｐｌｅｒ Ｉｍａｇｉｎｇ：ＣＤＩ）モードと呼ばれることもある。

パワー表示用血流映像モードは、例えば、血流信号のパワーを赤系色の色相、色の明るさ（明度）または彩度の変化で表すモードである。パワー表示用血流映像モードは、パワードプラ（Ｐｏｗｅｒ Ｄｏｐｐｌｅｒ：ＰＤ）モードと呼ばれることもある。パワー表示用血流映像モードは、速度表示用血流映像モードと比べて高感度に血流を描出できることから、高感度血流映像モードと呼ばれてもよい。

ＣＤＩモードおよびＰＤモードの他にも、血流映像モードには、低流速の描出に特化した低流速用血流映像モード（ＳＭＩ：Ｓｕｐｅｒｂ Ｍｉｃｒｏ－ｖａｓｃｕｌａｒ Ｉｍａｇｉｎｇ）や、高分解能血流映像モード（ＡＤＦ：Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｄｙｎａｍｉ Ｆｌｏｗ）などがある。これらの血流映像モードは、スキャンプロトコルおよび信号処理などによって定義される映像方式がそれぞれ異なる。尚、血流映像モードには、上記以外のモードが含まれてもよい。

画像生成機能１８３は、Ｂモード処理機能１８１により生成されたデータに基づいて、Ｂモード画像データを生成する機能である。例えば、画像生成機能１８３において処理回路１８０は、超音波走査の走査線信号列を、テレビ等に代表されるビデオフォーマットの走査線信号列に変換（スキャンコンバート）し、表示用の画像データ（表示用画像データ）を生成する。具体的には、処理回路１８０は、ＲＡＷデータメモリに記憶されたＢモードＲＡＷデータに対してＲＡＷ－ピクセル変換、例えば、超音波プローブ１０１による超音波の走査形態に応じた座標変換を実行することで、ピクセルから構成される２次元Ｂモード画像データ（超音波画像データとも称する）を生成する。換言すると、処理回路１８０は、画像生成機能１８３により、超音波の送受信によって、連続する複数のフレームにそれぞれ対応する複数の超音波画像（医用画像）を生成する。

また、処理回路１８０は、例えば、ＲＡＷデータメモリに記憶されたドプラＲＡＷデータに対してＲＡＷ－ピクセル変換を実行することで、血流情報が映像化されたドプラ画像データを生成する。ドプラ画像データは、平均速度画像データ、分散画像データ、パワー画像データ、又はこれらを組み合わせた画像データである。処理回路１８０は、ドプラ画像データとして、血流情報がカラーで表示されるカラードプラ画像データ、および一つの血流情報がグレースケールで波形状に表示されるドプラ画像データを生成する。カラードプラ画像データは、前述の血流映像モードの実行時に生成される。

取得機能１８４は、後述する関心領域自動設定処理に関する各種データを取得する機能である。具体的には、例えば、処理回路１８０は、取得機能１８４により、現在の表示モードとは異なる他の表示モードの実行指示を取得する。また、処理回路１８０は、実行指示を取得した時点における現在の表示モードの超音波画像データを取得する。尚、「実行指示」は、他の表示モードに関する情報（「表示モード情報」）、或いは遷移後の表示モードに関する情報（「遷移モード情報」）に言い換えられてもよい。

推定機能１８５は、超音波画像データに学習済みモデルを適用することによって超音波画像データに含まれる検査対象物の位置を推定する機能である。具体的には、例えば、処理回路１８０は、推定機能１８５により、超音波画像データに学習済みモデルを適用することによって、超音波画像データに含まれる検査対象物の位置を推定し推定結果を出力する。検査対象物の位置の推定は、例えば、超音波画像データの中で尤度が閾値以上となる領域がある場合、その領域に検査対象物が含まれていると推定する。この場合、推定結果は、例えば、検査対象物を含むと推定した一つ以上の領域（これは、「検出領域」、或いは「検出単位」と呼ばれてもよい）を含む。尚、超音波画像データ内の全領域について推定尤度が閾値以下（或いは、閾値未満）である場合、その画像データは検査対象物を含まないと推定する。この場合、推定結果に検出単位の情報は含まれず、例えば、検査対象物を検出していない旨の情報が含まれてもよい。即ち、処理回路１８０は、検査対象物の位置が推定されたか否か、換言すると、検出単位が含まれているか否かに関わらず推定結果を出力する。

上記の学習済みモデルは、例えば、予め用意された、検査対象物を含む超音波画像データに基づき機械学習された機械学習モデルである。尚、機械学習は、超音波画像データを任意の領域に分割して、分割した領域毎、或いは分割した領域を組み合わせた領域毎に行われてもよい。この場合、推定機能１８５でも同様に、超音波画像データを任意の領域に分割した領域毎に推定処理が行われるものとする。

本実施形態に係る機械学習モデルは、典型的には、生物の脳の神経回路を模した多層のネットワークモデルである深層ニューラルネットワーク（ＤＮＮ：Ｄｅｅｐ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）であるとする。ＤＮＮは、複数の調整可能な関数およびパラメータの組合せにより定義されるパラメータ付きの合成関数を含む。

計算機能１８６は、推定結果に基づいて所望の表示モードに対応した関心領域の座標（以降、ＲＯＩ座標と称する）を計算する機能である。本実施形態における「ＲＯＩ座標」は、ＲＯＩの位置およびサイズを含むものとする。具体的には、例えば、処理回路１８０は、計算機能１８６により、推定結果に含まれる一つ以上の検出単位から、一つ以上の検出エリアを特定する。次に、処理回路１８０は、一つ以上の検出エリアのうちの、最も確からしい検出エリアを選択し、少なくとも検出エリアを含むＲＯＩ座標を計算する。このとき、ＲＯＩ座標の計算は、所望の表示モードに応じて行われる。検出エリアとは、一つ以上の検出単位が重複している全体の領域である。具体的な説明は後述される。

なお、推定結果に検査対象物が含まれていない場合、処理回路１８０は、計算機能１８６による処理を行わなくてもよい。この場合、ユーザは、従来通り、ＲＯＩの位置およびサイズをマニュアル設定する。

表示制御機能１８７は、画像生成機能１８３により生成された各種超音波画像データに基づく画像を出力装置１０３としてのディスプレイに表示させる機能である。具体的には、例えば、処理回路１８０は、表示制御機能１８７により、画像生成機能１８３により生成されたＢモード画像データ、ドプラ画像データ、又はこれらの両方を含む画像データに基づく画像のディスプレイにおける表示を制御する。

より具体的には、処理回路１８０は、表示制御機能１８７により、例えば、超音波走査の走査線信号列を、テレビ等に代表されるビデオフォーマットの走査線信号列に変換（スキャンコンバート）し、表示用画像データを生成する。また、処理回路１８０は、表示用画像データに対し、ダイナミックレンジ、輝度（ブライトネス）、コントラスト、及びγカーブ補正、並びにＲＧＢ変換等の各種処理を実行してもよい。また、処理回路１８０は、表示用画像データに、種々のパラメータの文字情報、目盛り、ボディマーク等の付帯情報を付加してもよい。また、処理回路１８０は、操作者が入力装置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をディスプレイに表示させてもよい。

また、表示制御機能１８７により処理回路１８０は、計算機能１８６によって計算されたＲＯＩ座標に基づいて超音波画像データにＲＯＩを表示する。尚、処理回路１８０は、ＲＯＩの自動設定に関する情報を表示してもよい。具体的には、処理回路１８０は、表示モードの遷移後にＲＯＩが自動設定されたことをユーザへ通知する文字またはマークの表示や、遷移後の表示モードのＲＯＩの表示色を変更する。表示色の変更は、例えば、自動設定されたＲＯＩの表示色を従来の表示色から変えてもよいし、自動設定されなかった際に表示されるデフォルトのＲＯＩの表示色を従来の表示色から変えてもよい。

システム制御機能１８８は、超音波診断装置１全体の動作を統括して制御する機能である。例えば、システム制御機能１８８において処理回路１８０は、超音波の送受信に関するパラメータに基づいて超音波送信回路１１０および超音波受信回路１２０を制御する。

なお、処理回路１８０は、Ｂモードおよび血流映像モード以外の他の撮像モードを実行してもよい。他の撮像モードは、例えば、ストレインエラストグラフィモード、シアウェーブエラストグラフィ（ＳＷＥ：Ｓｈｅａｒ Ｗａｖｅ Ｅｌａｓｔｏｇｒａｐｈｙ）モードおよび減衰イメージング（ＡＴＩ：Ａｔｔｅｎｕａｔｉｏｎ Ｉｍａｇｉｎｇ）モードを含む。

以上、第１の実施形態に係る超音波診断装置の構成について説明した。次に、第１の実施形態における処理の概要について図２を用いて説明する。

図２は、第１の実施形態における関心領域自動設定処理に関する画面表示および内部処理の一例を示す図である。図２には、表示画面として、モード遷移の前後において、表示モードがそれぞれ異なる超音波画像２１１および超音波画像２１２が示されている。また、図２には、モード遷移の間に行われる内部処理（関心領域自動設定処理）について示されている。

まず、画面表示について説明する。第１の実施形態に係る超音波診断装置１は、ユーザのモード遷移に関する操作を契機として、画面表示を、超音波画像２１１から超音波画像２１２へと変更する。ここで、超音波画像２１１は、現在の表示モード（これは、「第１のモード」、「第１の表示モード」および「遷移前の表示モード」と呼ばれてもよい）に対応する。また、超音波画像２１２は、遷移後の表示モード（これは、「第２のモード」および「第２の表示モード」と呼ばれてもよい）に対応する。また、超音波画像２１２には、遷移後の表示モードに最適なＲＯＩ２１３が併せて表示される。尚、モード遷移の間は、超音波画像２１１の画面更新を止めた状態、即ちフリーズと略同様の状態であってもよい。

次に、内部処理について説明する。処理回路１８０は、例えば、ユーザのモード遷移に関する操作を契機として、取得機能１８４により超音波画像データおよび遷移後の表示モードに関する情報を取得する。処理回路１８０は、推定機能１８５により、超音波画像データに学習済みモデル２２１を適用し、当該超音波画像データに関する推定結果を生成する。処理回路１８０は、計算機能１８６によりＲＯＩ座標計算処理２２２が実行され、推定結果と遷移後の表示モードの情報とに基づいて遷移後の表示モードに対応したＲＯＩ座標を計算する。

図３は、第１の実施形態における関心領域自動設定処理を実行する処理回路の動作の一例を示すフローチャートである。図３に示す関心領域自動設定処理は、例えば、ユーザのモード遷移に関する操作を契機として開始される。尚、モード遷移に関する操作は、例えば、現在の表示モードとは異なる表示モードを実行する操作である。

（ステップＳＴ１１０）
関心領域自動設定処理が開始すると、処理回路１８０は、取得機能１８４を実行する。取得機能１８４を実行すると、処理回路１８０は、ユーザによって入力された、現在の第１の表示モードとは異なる第２の表示モードの実行指示を取得する。尚、以降の説明では、第１の表示モードがＢモード、第２の表示モードが血流映像モードであるものとする。

（ステップＳＴ１２０）
ユーザから実行指示を取得した後、更に、処理回路１８０は、実行指示を取得した時点における第１の表示モードの第１の超音波画像データを取得する。尚、取得される第１の超音波画像データは、二つ以上のフレームを含む動画データであってもよい。

（ステップＳＴ１３０）
第１の超音波画像データを取得した後、処理回路１８０は、推定機能１８５を実行する。推定機能１８５を実行すると、処理回路１８０は、第１の超音波画像データに学習済みモデルを適用することによって第１の超音波画像データに含まれる検査対象物の位置を推定し推定結果を出力する。具体的には、処理回路１８０は、第１の超音波画像データに学習済みモデルを適用することによって、一つ以上の検出単位を含む推定結果を生成する。尚、推定結果に検査対象物が含まれていない場合、推定結果には検出単位が含まれていないものとする。

（ステップＳＴ１４０）
推定結果が生成された後、処理回路１８０は、推定結果に検査対象物が含まれるか否かを判定する。換言すると、処理回路１８０は、推定結果に検出単位情報が含まれているか否かを判定する。推定結果に検出単位情報が含まれている場合、処理はステップＳＴ１５０へと進む。推定結果に検出単位情報が含まれていない場合、処理は終了する。

（ステップＳＴ１５０）
推定結果に検出単位情報が含まれていると判定された後、処理回路１８０は、計算機能１８６を実行する。計算機能１８６を実行すると、処理回路１８０は、推定結果（検出単位情報）に基づいて第２の表示モードに対応したＲＯＩ座標を計算する。以降では、ステップＳＴ１５０の処理を「ＲＯＩ座標計算処理」と称する。ＲＯＩ座標計算処理の具体例について図４のフローチャートを用いて説明する。

図４は、図３のフローチャートのＲＯＩ座標計算処理の一例を示すフローチャートである。図４のフローチャートは、図３のステップＳＴ１４０から遷移する。

（ステップＳＴ１５１）
推定結果に検出単位情報が含まれていると判定された後、処理回路１８０は、推定結果に含まれる検出単位に基づいて検出エリアを特定する。具体的には、処理回路１８０は、一つ以上の検出単位から、一つ以上の検出エリアを特定する。以下、検出エリアの特定について詳細に説明する。尚、「一つ以上の検出単位から、一つ以上の検出エリアを特定する」とは、例えば、一つの検出単位から一つの検出エリアを特定すること、複数の検出単位から一つの検出エリアを特定すること、および複数の検出単位から複数の検出エリアを特定することのいずれか一つを含むものとする。以下、それぞれの場合について、図５から図７までを用いて説明する。

図５は、一つの検出単位から一つの検出エリアを特定することを説明する図である。図５には、検出エリアを特定する前後の超音波画像５１０および超音波画像５２０が示されている。超音波画像５１０は、一つの検出単位５１１を含む。よって、処理回路１８０は、一つの検出単位５１１を検出エリアとして特定する。これにより、超音波画像５２０には、特定された一つの検出エリア５２１が示されている。換言すると、検出エリア５２１は、一つの検出単位５１１によって構成される。

図６は、複数の検出単位から一つの検出エリアを特定することを説明する図である。図６には、検出エリアを特定する前後の超音波画像６１０および超音波画像６２０が示されている。超音波画像６１０は、複数の検出単位６１１から６１３までを含む。複数の検出単位６１１から６１３までは、互いに一部が重複している。よって、処理回路１８０は、複数の検出単位６１１から６１３までを含む輪郭線を検出エリアとして特定する。これにより、超音波画像６２０には、特定された一つの検出エリア６２１が示されている。換言すると、検出エリア６２１は、複数の検出単位６１１，６１２，６１３によって構成される。

図７は、複数の検出単位から複数の検出エリアを特定することを説明する図である。図７には、検出エリアを特定する前後の超音波画像７１０および超音波画像７２０が示されている。超音波画像７１０は、複数の検出単位７１１から７１８までを含む。複数の検出単位７１１から７１３までと、複数の検出単位７１４から７１６までと、複数の検出単位７１７および７１８とは、それぞれ互いに一部が重複している。よって、処理回路１８０は、複数の検出単位７１１から７１３までを含む輪郭線、複数の検出単位７１４から７１６までを含む輪郭線、および複数の検出単位７１７および７１８までを含む輪郭線をそれぞれ検出エリアとして特定する。これにより、超音波画像７２０には、特定された複数の検出エリア７２１から７２３までが示されている。換言すると、検出エリア７２１は、複数の検出単位７１１，７１２，７１３によって構成され、検出エリア７２２は、複数の検出単位７１４，７１５，７１６によって構成され、検出エリア７２３は、複数の検出単位７１７，７１８によって構成される。

（ステップＳＴ１５２）
一つ以上の検出エリアを特定した後、処理回路１８０は、検出エリアが２箇所以上であるか否かを判定する。検出エリアが２箇所以上である場合、処理はステップＳＴ１５３へと進む。検出エリアが２箇所以上でない場合（即ち、１箇所の場合）、処理はステップＳＴ１５５へと進む。

（ステップＳＴ１５３）
検出エリアが２箇所以上であると判定された後、処理回路１８０は、各検出エリアの尤度の合計値を計算する。

（ステップＳＴ１５４）
各検出エリアの尤度の合計値が計算された後、処理回路１８０は、尤度の合計値が最も高い検出エリアを選択する。以下では、ステップＳＴ１５３およびステップＳＴ１５４の処理の具体例について、図８を用いて説明する。

図８は、複数の検出エリアに含まれる検出単位の尤度の一例を説明する図である。図８には、図７の超音波画像７２０に含まれる複数の検出エリアに対応した検出エリア７２１、検出エリア７２２、および検出エリア７２３が示されている。検出エリア７２１には、複数の検出単位７１１，７１２，７１３に対応した複数の検出単位Ａ１，Ａ２，Ａ３が示されている。同様に、検出エリア７２２には、複数の検出単位７１４，７１５，７１６に対応した複数の検出単位Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３が示され、検出エリア７２３には、複数の検出単位７１７，７１８に対応した複数の検出単位Ｃ１，Ｃ２が示されている。

検出エリア７２１について、処理回路１８０は、検出単位Ａ１の尤度「０．７１」、検出単位Ａ２の尤度「０．７３」、および検出単位Ａ３の尤度「０．６３」を足し合わせた合計値「２．０７」を計算する。また、検出エリア７２２について、処理回路１８０は、検出単位Ｂ１の尤度「０．９１」、検出単位Ｂ２の尤度「０．９３」、および検出単位Ｂ３の尤度「０．９３」を足し合わせた合計値「２．７７」を計算する。同様に、検出エリア７２３について、検出単位Ｃ１の尤度「０．６１」および検出単位Ｃ２の尤度「０．６３」を足し合わせた合計値「１．２４」を計算する。各検出エリアの尤度の合計値が計算された後、処理回路１８０は、尤度の合計値が最も高い検出エリア７２２を選択する。

（ステップＳＴ１５５）
ステップＳＴ１５２において検出エリアが１箇所であると判定された後、またはステップＳＴ１５４において検出エリアが選択された後、処理回路１８０は、検出エリアに基づいて第２の表示モードに対応したＲＯＩ座標データを計算する。換言すると、処理回路１８０は、推定結果と、第２の表示モードの情報とに基づいて、第２の表示モードに対応したＲＯＩ座標データを計算する。以下では、ステップＳＴ１５５の具体例について図９を用いて説明する。

図９は、検出エリアからＲＯＩ座標を計算することを説明する図である。図９には、図７および図８の検出エリア７２２に対応する検出エリア９１０と、検出エリア９１０の外周に内接する矩形９２０と、矩形９２０を所定の拡大率で拡大した関心領域９３０とが示されている。

処理回路１８０は、検出エリア９１０に基づいて矩形９２０を算出する。そして、処理回路１８０は、第２の表示モードの種類に応じて、矩形９２０を所定の拡大率で拡大させ、関心領域９３０を算出する。所定の拡大率は、「１」以上であり、第２の表示モードの種類に応じて任意に設定されてよい。例えば、第２の表示モードがＳＷＥモードの場合、検出エリアに検査対象物が含まれていればよいため、検出エリアと関心領域とが同じサイズとなるように、所定の拡大率「１」が設定されてもよい。

なお、ＲＯＩ座標データの算出は、上記に限らない。例えば、検出エリアに基づいて算出された矩形の中心および長辺に基づいて関心領域のＲＯＩ座標データが計算されてもよい。また、矩形から関心領域を計算する際に、関心領域のサイズおよび形状の少なくとも一方を変更してもよい。関心領域の形状を変更するとは、例えば、矩形の長辺と短辺との比（アスペクト比）と関心領域のアスペクト比とを異ならせることに相当する。

（ステップＳＴ１６０）
ＲＯＩ座標が計算された後、処理回路１８０は、表示制御機能１８７により、ＲＯＩ座標に基づいて第２の表示モードの第２の超音波画像データにＲＯＩを表示する。

以上説明したように、第１の実施形態に係る超音波診断装置は、第１のモードの第１の超音波画像データを取得し、第１の超音波画像データに学習済みモデルを適用することによって第１の超音波画像データに含まれる検査対象物の位置を推定し推定結果を出力し、推定結果と、第１のモードとは異なる第２のモードの情報とに基づいて、第２のモードに対応した関心領域の座標を計算し、座標に基づいて第２のモードの第２の超音波データに関心領域を表示する。

従って、第１の実施形態に係る超音波診断装置は、遷移するモードの種類にかかわらず最適なＲＯＩを自動で設定することできるため、モード遷移の度に手動でＲＯＩを設定する必要が無く、ユーザの手間を低減することができる。

なお、関心領域自動設定処理の開始および各処理が行われるタイミングは、図３の処理に限らない。例えば、現在の第１の表示モードの実行中に、並行して関心領域自動設定処理が行われてもよい。この場合、例えば、ステップＳＴ１１０の処理は省略され、ユーザの実行指示にかかわらずステップＳＴ１２０の処理が実行される。そして、ステップＳＴ１１０の処理に相当するユーザのモード遷移に関する操作を契機として、ステップＳＴ１３０の推定処理が行われてもよいし、ステップＳＴ１５０のＲＯＩ座標計算処理が行われてもよい。

また、ＲＯＩ座標計算処理の各処理は、図４の処理に限らない。例えば、ステップＳＴ１５３およびステップＳＴ１５４の処理の代わりに、処理回路１８０は、一つ以上の検出エリアのうち最も高い尤度を持つ検出単位を含む検出エリアを選択してもよいし、或いは、一つ以上の検出エリアのうちの検出単位の重複している数が最も多い検出エリアを選択してもよい。

また、第１の実施形態では、推定結果に検査対象物が含まれない場合も考慮したがこれに限らない。例えば、遷移前の超音波画像データに検査対象物が含まれていることを前提としてもよい。この場合、推定結果には検査対象物が全て含まれることになるため、例えば、図３のステップＳＴ１４０の処理は省略されてもよい。

（第２の実施形態）
第１の実施形態では、学習済みモデルを用いて検査対象物の位置を推定し、推定結果に基づいてＲＯＩ座標を計算することについて説明した。他方、第２の実施形態では、学習済みモデルを用いてＲＯＩ座標を推定することについて説明する。尚、第２の実施形態にかかる超音波診断装置の構成は、超音波診断装置１と略同様である。以下では、第２の実施形態における処理の概要について図１０を用いて説明する。

図１０は、第２の実施形態における関心領域自動設定処理に関する画面表示および内部処理の一例を示す図である。図１０には、表示画面として、モード遷移の前後において、表示モードがそれぞれ異なる超音波画像１０１１および超音波画像１０１２が示されている。また、図１０には、モード遷移の間に行われる内部処理（関心領域自動設定処理）について示されている。

まず、画面表示について説明する。第２の実施形態に係る超音波診断装置１は、ユーザのモード遷移に関する操作を契機として、画面表示を、超音波画像１０１１から超音波画像１０１２へと変更する。ここで、超音波画像１０１１は、現在の表示モード（これは、「第１の表示モード」および「遷移前の表示モード」と呼ばれてもよい）に対応する。また、超音波画像１０１２は、遷移後の表示モード（これは、「第２の表示モード」と呼ばれてもよい）に対応する。また、超音波画像１０１２には、第２の表示モードに最適なＲＯＩ１０１３が併せて表示される。尚、モード遷移の間は、超音波画像１０１１の画面更新を止めた状態、即ちフリーズと略同様の状態であってよい。

次に、内部処理について説明する。処理回路１８０は、例えば、ユーザのモード遷移に関する操作を契機として、取得機能１８４により超音波画像データおよび遷移後の表示モードに関する情報を取得する。処理回路１８０は、推定機能１８５により、超音波画像データおよび表示モードの情報に学習済みモデル１０２１を適用し、遷移後の表示モードに対応したＲＯＩ座標データを出力する。

図１１は、第２の実施形態における関心領域自動設定処理を実行する処理回路の動作の一例を示すフローチャートである。図１１に示す関心領域自動設定処理は、例えば、ユーザのモード遷移に関する操作を契機として開始される。尚、モード遷移に関する操作は、例えば、現在の表示モードとは異なる表示モードを実行する操作である。

（ステップＳＴ２１０）
関心領域自動設定処理が開始すると、処理回路１８０は、取得機能１８４を実行する。取得機能１８４を実行すると、処理回路１８０は、ユーザによって入力された、現在の第１の表示モードとは異なる第２の表示モードの実行指示を取得する。尚、以降の説明では、第１の表示モードがＢモード、第２の表示モードが血流映像モードであるものとする。

（ステップＳＴ２２０）
ユーザから実行指示を取得した後、更に、処理回路１８０は、実行指示を取得した時点における第１の表示モードの第１の超音波画像データを取得する。尚、取得される第１の超音波画像データは、二つ以上のフレームを含む動画データであってもよい。

（ステップＳＴ２３０）
第１の超音波画像データを取得した後、処理回路１８０は、推定機能１８５を実行する。推定機能１８５を実行すると、処理回路１８０は、第１の超音波画像データに学習済みモデルを適用することによって第２の表示モードに対応したＲＯＩ座標を推定する。具体的には、処理回路１８０は、第１の超音波画像データに対して第２の表示モードの情報に紐づく学習済みモデルを適用することによって、第１の超音波画像データに含まれる検査対象物の位置を推定し、第２の表示モードに対応した関心領域の座標を推定結果として出力する。尚、第２の表示モードの情報は、例えば、表示モードの種類に対応する要素の有無を「ゼロ」および「１」で表したワンホット・ベクトル（Ｏｎｅ－Ｈｏｔ Ｖｅｃｔｏｒ）形式のデータである。また、学習済みモデルは、表示モードの種類に応じてそれぞれモデルが用意されてもよいし、表示モードの種類によらず一つのモデルが用意されてもよい。

（ステップＳＴ２４０）
ＲＯＩ座標が推定された後、処理回路１８０は、表示制御機能１８７により、ＲＯＩ座標に基づいて第２の表示モードの第２の超音波画像データにＲＯＩを表示する。

以上説明したように、第２の実施形態に係る超音波診断装置は、第１のモードの第１の超音波画像データおよび第１のモードとは異なる第２のモードの情報を取得し、第１の超音波画像データに対して第２のモードの情報に紐づく学習済みモデルを適用することによって第１の超音波画像データに含まれる検査対象物の位置を推定し、第２のモードに対応した関心領域の座標を推定結果として出力し、座標に基づいて第２のモードの第２の超音波画像データに関心領域を表示する。

従って、第２の実施形態に係る超音波診断装置は、遷移するモードの種類にかかわらず最適なＲＯＩを自動で設定することできるため、モード遷移の度に手動でＲＯＩを設定する必要が無く、ユーザの手間を低減することができる。

（表示画面の例）
図１２は、第１の実施形態および第２の実施形態における関心領域自動設定処理が行われた後の表示画面を例示する図である。図１２の表示画面１２００には、第２の表示モードとして血流映像モードが選択された際の超音波画像１２１０が表示されている。超音波画像１２１０には、ＲＯＩ１２１１が表示されている。また、表示画面１２００には、関心領域自動設定処理によってＲＯＩが自動設定されたことを示す文字列１２１２「ＲＯＩ自動設定」が表示されている。尚、表示画面１２００には、文字列に変えて、ＲＯＩ自動設定が行われたことを示すマーク（例えば、アイコン）を表示してもよい。また、ＲＯＩ１２１１の色、即ち関心領域の外枠の色をデフォルトの色から変更することによって、ＲＯＩ自動設定が行われた、或いは行われなかったことを示してもよい。また、外枠の色が変更された場合、処理回路１８０は、指定時間が経過した後、或いはユーザがＲＯＩの手動設定を行ったタイミングで、デフォルトの色に戻してもよい。

（他の実施形態）
第１の実施形態および第２の実施形態では、モード遷移として、例えば、異なる映像モードへの遷移（例えば、Ｂモードから血流映像モードへの遷移）を想定したがこれに限らない。他の実施形態におけるモード遷移は、例えば、現在の表示モードに付随するモード（例えば、計測モード）に遷移することを含んでもよい。

図１３は、他の実施形態における関心領域自動設定処理に関する第１の例を説明するための図である。図１３には、Ｂモードで表示した超音波画像１３１０と、セグメンテーション画像１３２０と、ストレインエラストグラフィモードで表示した超音波画像１３３０とが示されている。図１３の第１の例では、処理回路１８０は、超音波画像１３１０に対して画像セグメンテーションを実行し、セグメンテーション結果に応じて計測ＲＯＩを設定する。尚、スキャンＲＯＩは予め設定されているものとする。

例えば、超音波画像１３３０に乳腺領域が示されている場合、処理回路１８０は、超音波画像１３３０に対して乳腺領域に関する画像セグメンテーションを実行し、セグメンテーション画像１３２０を生成する。セグメンテーション画像１３２０には、５つの領域１３２１から１３２５までが区分けされて示されており、それぞれ「皮膚」、「脂肪」、「乳腺」、「腫瘍」および、「大胸筋」が対応付けられている。

画像セグメンテーションが実行された後、処理回路１８０は、セグメンテーション結果であるセグメンテーション画像１３２０に基づいて、例えば、脂肪と病変との歪みを比較するＦＬＲ（Ｆａｔ Ｌｅｓｉｏｎ Ｒａｔｉｏ）の値の算出に必要な二つの計測ＲＯＩを設定する。具体的には、処理回路１８０は、超音波画像１３３０に対して、「腫瘍」を示す領域１３２４に関する計測ＲＯＩ１３３１と、「脂肪」を示す領域１３２２に関する計測ＲＯＩ１３３２とを自動で設定する。

図１４は、他の実施形態における関心領域自動設定処理に関する第２の例を説明するための図である。図１４には、Ｂモードで表示した超音波画像１４１０と、セグメンテーション画像１４２０と、ＳＷＥモードで表示した超音波画像１４３０とが示されている。図１４の第２の例では、処理回路１８０は、超音波画像１４１０に対して画像セグメンテーションを実行し、セグメンテーション結果に応じてスキャンＲＯＩおよび計測ＲＯＩを設定する。尚、スキャンＲＯＩは予め設定されていてもよい。

例えば、超音波画像１４１０に腫瘍が含まれている場合、処理回路１８０は、超音波画像１４１０に対して画像セグメンテーションを実行し、セグメンテーション画像１４２０を生成する。セグメンテーション画像１４２０には、「腫瘍」を示す領域１４２１を含む複数の領域が区分けされて示されている。

画像セグメンテーションが実行された後、処理回路１８０は、セグメンテーション結果であるセグメンテーション画像１４２０に基づいて、ＳＷＥにおけるスキャンＲＯＩ１４３２と、例えば、弾性値（ｅｌａｓｔｉｃｉｔｙ）を計測する計測ＲＯＩ１４３１とを自動で設定する。尚、スキャンＲＯＩ１４３２は、予めユーザによって設定されてもよいし、第１の実施形態および第２の実施形態の手法によって自動で設定されてもよい。

図１５は、他の実施形態における関心領域自動設定処理に関する第３の例を説明するための図である。図１５には、Ｂモードで表示した超音波画像１５１０と、セグメンテーション画像１５２０と、低流速用血流映像モードで表示した超音波画像１５３０とが示されている。図１５の第３の例では、処理回路１８０は、超音波画像１５１０に対して画像セグメンテーションを実行し、セグメンテーション結果に応じてスキャンＲＯＩおよび計測ＲＯＩを設定する。

例えば、超音波画像１５１０に計測対象部が含まれている場合、処理回路１８０は、超音波画像１５１０に対して画像セグメンテーションを実行し、セグメンテーション画像１５２０を生成する。セグメンテーション画像１５２０には、「計測対象部」を示す領域１５２１を含む複数の領域が区分けされて示されている。

画像セグメンテーションが実行された後、処理回路１８０は、セグメンテーション結果であるセグメンテーション画像１５２０に基づいて、低流速用血流映像モードにおけるスキャンＲＯＩ１５３２と、例えば、計測対象部の血管指数（Ｖａｓｃｕｌａｒ Ｉｎｄｅｘ）を算出するための計測ＲＯＩ１５３１とを自動で設定する。尚、スキャンＲＯＩ１５３２は、予めユーザによって設定されていてもよいし、第１の実施形態および第２の実施形態の手法によって自動で設定されてもよい。

上記各実施形態では、関心領域自動設定処理によってＲＯＩが自動で設定されたがこれに限らない。例えば、超音波診断装置１は、システム制御機能１８８（設定部）により、ＲＯＩを設定した位置およびサイズに応じて、遷移後のモードに関するパラメータ（例えば、画質パラメータ）を自動変更させてもよい。画質パラメータは、例えば、超音波ビームの送受信周波数、フォーカス位置、ゲイン、および深さである。また、超音波診断装置１は、ＲＯＩの自動設定と共に、画質パラメータを自動変更させるか否かを設定できるようにしてもよい。

（第３の実施形態）
上記各実施形態では、関心領域が表示されていない超音波画像において、例えばユーザのモード遷移に関する操作を契機として、関心領域を自動で設定して表示する構成について説明した。他方、第３の実施形態では、関心領域が表示されている超音波画像において、例えば所定の条件に応じて関心領域を再設定して表示する構成について説明する。尚、以降では、関心領域を再設定する処理を、関心領域再設定処理と呼ぶ。

関心領域を再設定する必要性として、例えば撮像断面の変化による注目領域の移動という好ましくない状況を解消することが挙げられる。撮像断面の変化は、例えば、超音波プローブに起因するものと、生体に起因するものとがある。超音波プローブに起因する撮像断面の変化は、例えば、超音波プローブを当てている位置がずれる、或いは超音波プローブを当てている位置を変えることにより生じる。生体に起因する撮像断面の変化は、例えば、呼吸、或いは脈動などにより着目している部位（例えば、臓器）が動くことにより生じる。撮像断面に変化が生じると、超音波画像内の注目領域（例えば、血流映像を表示させたい領域）と、超音波画像に設定された関心領域（例えば、血流映像を表示している領域）との間にずれが生じる。よって、超音波画像内の注目領域と関心領域との間にずれが生じることによる注目領域の移動に対応させるため、関心領域を再設定する必要がある。

図１６は、第３の実施形態に係る超音波診断装置の構成例を示すブロック図である。図１６の超音波診断装置１Ａは、装置本体１００Ａと、超音波プローブ１０１とを有している。装置本体１００Ａは、入力装置１０２および出力装置１０３と接続されている。また、装置本体１００Ａは、ネットワークＮＷを介して外部装置１０４と接続されている。

装置本体１００Ａは、超音波プローブ１０１により受信され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１００Ａは、超音波送信回路１１０と、超音波受信回路１２０と、内部記憶回路１３０と、画像メモリ１４０と、入力インタフェース１５０と、出力インタフェース１６０と、通信インタフェース１７０と、処理回路１８０Ａとを有している。

処理回路１８０Ａ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。処理回路１８０Ａは、内部記憶回路１３０に記憶されている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。処理回路１８０Ａは、例えば、Ｂモード処理機能１８１と、ドプラ処理機能１８２と、画像生成機能１８３と、取得機能１８４（取得部）と、推定機能１８５（推定部）と、計算機能１８６（計算部）、表示制御機能１８７（表示制御部）と、システム制御機能１８８と、再設定機能１６００（再設定部）とを有している。

再設定機能１６００は、所定の条件に応じて既に設定されている関心領域を再設定する機能である。所定の条件には、例えば、ＲＯＩ座標を再計算するか否かに関する条件（再計算条件）、再計算したＲＯＩ座標を再設定するか否かに関する条件（再設定条件）、撮像断面のずれについての相関値を算出するか否かに関する条件（相関値算出条件）、および算出した相関値に基づいてＲＯＩ座標を再設定するか否かに関する条件がある。尚、所定の条件は、ユーザによって関心領域を再設定する指示が入力される場合も含む。

具体的には、例えば、処理回路１８０Ａは、再設定機能１６００により、再計算条件に基づいてＲＯＩ座標を再計算するか否かを判定する。再計算条件は、例えば、ＲＯＩ座標を計算するフレーム間隔である。よって、フレーム間隔を１以上の任意の数とすることにより、処理回路１８０Ａは、ＲＯＩ座標の再計算を、毎フレーム或いは複数フレーム毎に行うように設定することができる。

また例えば、処理回路１８０Ａは、再設定機能１６００により、再設定条件に基づいて新たなＲＯＩを表示するか否かを判定する。再設定条件は、例えば、現在のＲＯＩ座標の領域と再計算されたＲＯＩ座標の領域との一致度に関する閾値である。例えば、一致度が１００％であれば、再計算前後のＲＯＩ座標にはずれが無いことを意味する。また例えば、一致度が１００％から下がるほど再計算前後のＲＯＩ座標のずれが大きくなることを意味する。閾値には、ずれの許容に応じて任意の値が設定される。よって、処理回路１８０Ａは、一致度が閾値を下回った場合に、新たなＲＯＩを表示するように設定することができる。

また例えば、処理回路１８０Ａは、再設定機能１６００により、相関値算出条件に基づいて相関値を算出するか否かを判定する。相関値とは、異なる二つのフレーム間における二つの超音波画像（例えば、Ｂモード画像）の相関に関する値である。相関値の算出は、例えば、超音波画像の所定領域（例えば、全体またはＲＯＩ内）で行われてもよい。相関値算出条件は、例えば、相関値を算出するフレーム間隔である。よって、フレーム間隔を１以上の任意の数とすることにより、処理回路１８０Ａは、相関値の算出を、毎フレーム或いは複数フレーム毎に行うように設定することができる。

また例えば、処理回路１８０Ａは、相関値と閾値とを比較することによって、ＲＯＩ座標を再計算して新たなＲＯＩを表示するか否かを判定する。閾値には、相関の程度に応じて任意の値が設定される。よって、処理回路１８０Ａは、相関値が閾値を下回った場合に、ＲＯＩ座標を再計算して新たなＲＯＩを表示するように設定することができる。

以下では、関心領域再設定処理として、二つの具体例について説明する。第１の具体例は、所定のフレーム間隔でＲＯＩ座標を再計算した後、再計算したＲＯＩ座標に基づいて、（１）常に新たな関心領域を表示させる構成、或いは（２）ＲＯＩを再設定する条件を満たした場合に新たな関心領域を表示させる構成である。第２の具体例は、関心領域を再設定する条件を満たした場合にＲＯＩ座標を再計算し、再計算したＲＯＩ座標に基づいて新たな関心領域を表示させる構成である。

（第１の具体例）
図１７は、第３の実施形態における関心領域再設定処理を実行する処理回路の動作の第１の具体例を示すフローチャートである。図１７に示す関心領域再設定処理は、例えば、図３のフローチャートのステップＳＴ１６０の処理の後に開始される。

（ステップＳＴ３１０）
関心領域再設定処理が開始すると、処理回路１８０Ａは、再設定機能１６００を実行する。再設定機能１６００を実行すると、処理回路１８０Ａは、再計算条件を満たすか否かを判定する。具体的には、処理回路１８０Ａは、過去にＲＯＩ座標を計算したフレームと現在のフレームとのフレーム間隔が任意の数である否かを判定する。フレーム間隔が任意の数である場合、処理回路１８０Ａは、再計算条件を満たすと判定し、処理はステップＳＴ３２０へと進む。フレーム間隔が任意の数ではない、即ち、フレーム間隔が任意の数未満である場合、処理回路１８０Ａは、再計算条件を満たさないと判定し、フレーム間隔が任意の数となるまでステップＳＴ３１０の処理を繰り返す。

（ステップＳＴ３２０）
再計算条件を満たすと判定された後、処理回路１８０Ａは、ＲＯＩ座標を再計算する。具体的には、処理回路１８０Ａは、第１の実施形態で説明したように、Ｂモード画像に基づいて検査対象物の位置を推定し、推定結果に基づいてＲＯＩ座標を再計算する。または、処理回路１８０Ａは、第２の実施形態で説明したように、Ｂモード画像に基づいて直接ＲＯＩ座標を推定（再計算）する。

（ステップＳＴ３３０）
ＲＯＩ座標を再計算した後、処理回路１８０Ａは、再設定機能１６００により、再設定条件を満たすか否かを判定する。具体的には、処理回路１８０Ａは、現在のＲＯＩ座標の領域と再計算されたＲＯＩ座標の領域との一致度を算出し、算出した一致度が閾値未満であるか否かを判定する。一致度が閾値未満である場合、処理回路１８０Ａは、再設定条件を満たすと判定し、処理はステップＳＴ３４０へと進む。一致度が閾値未満でない場合、処理回路１８０Ａは、再設定条件を満たさないと判定し、処理はステップＳＴ３１０へと戻る。

（ステップＳＴ３４０）
再設定条件を満たすと判定された後、処理回路１８０Ａは、表示制御機能１８７により、再計算されたＲＯＩ座標に基づいて超音波画像データに新たなＲＯＩを表示させる。

なお、上記ステップＳＴ３３０における再設定条件は、ＲＯＩ座標の領域に関する一致度の比較に限らない。例えば、再設定条件は、推定結果に含まれる検査対象物の位置の領域に関する一致度と閾値との比較でもよいし、Ｂモード画像データに関する相関値と閾値の比較でもよい。

（第２の具体例）
図１８は、第３の実施形態における関心領域再設定処理を実行する処理回路の動作の第２の具体例を示すフローチャートである。図１８に示す関心領域再設定処理は、例えば、図３のフローチャートのステップＳＴ１６０の処理の後に開始される。

（ステップＳＴ４１０）
関心領域再設定処理が開始すると、処理回路１８０Ａは、再設定機能１６００を実行する。再設定機能１６００を実行すると、処理回路１８０Ａは、相関値算出条件を満たすか否かを判定する。具体的には、処理回路１８０Ａは、基準とするフレームと現在のフレームとのフレーム間隔が任意の数であるか否かを判定する。フレーム間隔が任意の数である場合、処理回路１８０Ａは、相関値算出条件を満たすと判定し、処理はステップＳＴ４２０へと進む。フレーム間隔が任意の数ではない、即ち、フレーム間隔が任意の数未満である場合、処理回路１８０Ａは、相関値算出条件を満たさないと判定し、フレーム間隔が任意の数となるまでステップＳＴ４１０の処理を繰り返す。

（ステップＳＴ４２０）
相関値算出条件を満たすと判定された後、処理回路１８０Ａは、基準の超音波画像の所定領域と現在の超音波画像の所定領域との相関値を算出する。基準の超音波画像は、例えば、以前にＲＯＩを新規に設定または再設定したフレームの超音波画像である。尚、基準の超音波画像は、現在のフレームの超音波画像から所定フレーム前のフレームを基準としてもよい。

（ステップＳＴ４３０）
相関値を算出した後、処理回路１８０Ａは、相関値が閾値未満であるか否かを判定する。相関値が閾値未満であると判定された場合、処理はステップＳＴ４４０へと進む。相関値が閾値よりも大きいと判定された場合、処理はステップＳＴ４１０へと戻る。

（ステップＳＴ４４０）
相関値が閾値未満であると判定した後、処理回路１８０Ａは、ＲＯＩ座標を再計算する。再計算については、図１７のステップＳＴ３２０と同様である。

（ステップＳＴ４５０）
ＲＯＩ座標を再計算した後、処理回路１８０Ａは、表示制御機能１８７により、再計算されたＲＯＩ座標に基づいて超音波画像データに新たなＲＯＩを表示させる。

以上説明したように、第３の実施形態に係る超音波診断装置は、所定の条件に応じて関心領域を再設定することができるため、撮像断面が変化した場合であっても適切に関心領域を表示させることができる。

以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、遷移するモードの種類にかかわらず最適なＲＯＩを自動で設定することができる。

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、実施形態同士の組み合わせ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。

１，１Ａ 超音波診断装置
１００，１００Ａ 装置本体
１０１ 超音波プローブ
１０２ 入力装置
１０３ 出力装置
１０４ 外部装置
１１０ 超音波送信回路
１２０ 超音波受信回路
１３０ 内部記憶回路
１４０ 画像メモリ
１５０ 入力インタフェース
１６０ 出力インタフェース
１７０ 通信インタフェース
１８０，１８０Ａ 処理回路
１８１ Ｂモード処理機能
１８２ ドプラ処理機能
１８３ 画像生成機能
１８４ 取得機能
１８５ 推定機能
１８６ 計算機能
１８７ 表示制御機能
１８８ システム制御機能
２１１，２１２，５１０，５２０，６１０，６２０，７１０，７２０，１０１１，１０１２，１２１０，１３１０，１３３０，１４１０，１４３０，１５１０，１５３０ 超音波画像
２２１，１０２１ 学習済みモデル
２２２ ＲＯＩ座標計算処理
５１１，６１１，６１２，６１３，７１１，７１２，７１３，７１４，７１５，７１６，７１７，７１８ 検出単位
５２１，６２１，７２１，７２２，７２３，９１０ 検出エリア
９２０ 矩形
９３０ 関心領域
１２００ 表示画面
１２１２ 文字列
１３２０，１４２０，１５２０ セグメンテーション画像
１３２１，１３２２，１３２３，１３２４，１３２５，１４２１，１５２１ 領域
Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３，Ｃ１，Ｃ２ 検出単位
１３３１，１３３２，１４３１，１５３１ 計測ＲＯＩ
１４３２，１５３２ スキャンＲＯＩ
１６００ 再設定機能

Claims (26)

1. 第１のモードの第１の超音波画像データを取得する取得部と、
   前記第１の超音波画像データに学習済みモデルを適用することによって前記第１の超音波画像データに含まれる検査対象物の位置を推定し推定結果を出力する推定部と、
   前記推定結果と、前記第１のモードとは異なる第２のモードの情報とに基づいて、前記第２のモードに対応した関心領域の座標を計算する計算部と、
   前記座標に基づいて前記第２のモードの第２の超音波画像データに前記関心領域を表示する表示制御部と
   を具備する、超音波診断装置。
2. 前記推定結果は、前記検査対象物を含んだ一つ以上の検出単位を含み、
   前記計算部は、
   前記一つ以上の検出単位に基づいて、一つ以上の検出エリアを特定し、
   前記一つ以上の検出エリアのうちの、最も確からしい一つの検出エリアに基づいて、前記座標を計算する、
   請求項１に記載の超音波診断装置。
3. 前記一つ以上の検出エリアが複数特定された場合、
   前記計算部は、前記検査対象物の位置を推定した際の検出単位の尤度に基づいて、前記一つ以上の検出エリアそれぞれに含まれる検出単位の尤度の合計値を計算し、前記一つ以上の検出エリアのうち尤度の合計値が最も高い検出エリアを前記一つの検出エリアとして特定する、
   請求項２に記載の超音波診断装置。
4. 前記一つ以上の検出エリアが複数特定された場合、
   前記計算部は、前記検査対象物の位置を推定した際の検出単位の尤度に基づいて、前記一つ以上の検出エリアのうちの検出単位が最も高い尤度を含む検出エリアを前記一つの検出エリア特定する、
   請求項２に記載の超音波診断装置。
5. 前記一つ以上の検出エリアが複数特定された場合、
   前記計算部は、前記一つ以上の検出エリアのうちの検出単位の重複している数が最も多い検出エリアを前記一つの検出エリアとして特定する、
   請求項２に記載の超音波診断装置。
6. 前記一つの検出エリアは、一つの検出単位または複数の検出単位によって構成される、 請求項２から請求項５までのいずれか一項に記載の超音波診断装置。
7. 前記一つの検出エリアが前記複数の検出単位によって構成される場合、
   前記計算部は、前記複数の検出単位の外周に内接する矩形に基づいて、前記座標を計算する、
   請求項６に記載の超音波診断装置。
8. 前記計算部は、前記矩形の中心および長辺に基づいて、前記座標を計算する、
   請求項７に記載の超音波診断装置。
9. 前記計算部は、前記第２のモードの情報に応じて、前記関心領域のサイズおよび形状の少なくとも一方を変更する、
   請求項１から請求項８までのいずれか一項に記載の超音波診断装置。
10. 所定の条件に応じて前記関心領域を再設定する再設定部
    を更に具備する、
    請求項１から請求項９までのいずれか一項に記載の超音波診断装置。
11. 前記計算部は、前記関心領域の座標が計算されたフレームよりも後のフレームにおける新たな関心領域の座標を計算し、
    前記再設定部は、前記関心領域の座標の領域と前記新たな関心領域の座標の領域との一致度が閾値未満である場合、前記新たな関心領域を再設定し、
    前記表示制御部は、前記第２の超音波画像データに前記新たな関心領域を表示する、
    請求項１０に記載の超音波診断装置。
12. 前記計算部は、基準の超音波画像データの所定領域と現在の超音波画像データの所定領域との相関値を算出し、
    前記再設定部は、前記相関値が閾値未満である場合、新たな関心領域を再設定することを決定し、
    前記計算部は、前記現在の超音波画像データに基づいて前記新たな関心領域の座標を計算し、
    前記表示制御部は、前記第２の超音波画像データに前記新たな関心領域を表示する、
    請求項１０に記載の超音波診断装置。
13. 第１のモードの第１の超音波画像データおよび前記第１のモードとは異なる第２のモードの情報を取得する取得部と、
    前記第１の超音波画像データおよび前記第２のモードの情報に学習済みモデルを適用することによって前記第１の超音波画像データに含まれる検査対象物の位置を推定し、前記第２のモードに対応した関心領域の座標を推定結果として出力する推定部と、
    前記座標に基づいて前記第２のモードの第２の超音波画像データに前記関心領域を表示する表示制御部と
    を具備する、超音波診断装置。
14. 所定の条件に応じて前記関心領域を再設定する再設定部
    を更に具備する、
    請求項１３に記載の超音波診断装置。
15. 前記推定部は、前記関心領域の座標を推定したフレームよりも後のフレームにおける新たな関心領域の座標を推定し、
    前記再設定部は、前記関心領域の座標の領域と前記新たな関心領域の座標の領域との一致度が閾値未満である場合、前記新たな関心領域を再設定し、
    前記表示制御部は、前記第２の超音波画像データに前記新たな関心領域を表示する、
    請求項１４に記載の超音波診断装置。
16. 基準の超音波画像データの所定領域と現在の超音波画像データの所定領域との相関値を算出する計算部
    を更に具備し、
    前記再設定部は、前記相関値が閾値未満である場合、新たな関心領域を再設定することを決定し、
    前記推定部は、前記現在の超音波画像データに基づいて新たな関心領域の座標を推定し、
    前記表示制御部は、前記第２の超音波画像データに前記新たな関心領域を表示する、
    請求項１４に記載の超音波診断装置。
17. 前記計算部は、ユーザのモード遷移に関する操作を契機として、前記座標を計算する、 請求項１から請求項１２までのいずれか一項に記載の超音波診断装置。
18. 前記取得部は、ユーザのモード遷移に関する操作を契機として、前記第１の超音波画像データを取得する、
    請求項１から請求項１６までのいずれか一項に記載の超音波診断装置。
19. 前記推定部は、ユーザのモード遷移に関する操作を契機として、前記検査対象物の位置を推定する、
    請求項１から請求項１６までのいずれか一項に記載の超音波診断装置。
20. 前記表示制御部は、前記推定結果に応じて、前記関心領域の外枠の色を変更する、
    請求項１から請求項１９までのいずれか一項に記載の超音波診断装置。
21. 前記表示制御部は、前記推定結果に応じて、前記第２のモードの表示画面上に文字列およびマークの少なくとも一方を表示する、
    請求項１から請求項２０までのいずれか一項に記載の超音波診断装置。
22. 前記第２のモードは、血流映像モードまたはエラストグラフィモードである、
    請求項１から請求項２１までのいずれか一項に記載の超音波診断装置。
23. 前記第２のモードは、血流映像モードまたはエラストグラフィモードに付随する計測モードであり、
    前記関心領域は、計測領域を示す、
    請求項２２に記載の超音波診断装置。
24. 前記関心領域の位置に応じて、前記第２のモードに関するパラメータを変更する設定部
    を更に具備する、
    請求項１から請求項２３までのいずれか一項に記載の超音波診断装置。
25. 前記設定部は、前記パラメータとして、超音波ビームの送受信周波数、フォーカス位置、ゲイン、および深さのいずれか一つを変更する、
    請求項２４に記載の超音波診断装置。
26. 前記学習済みモデルは、深層ニューラルネットワークである、
    請求項１から請求項２５までのいずれか一項に記載の超音波診断装置。
    

Images