JP2023521738A - 前立腺自動解析システム - Google Patents

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Abstract

システムは、超音波プローブと、患者の前立腺を経腹的に撮像し、照準された超音波プローブを使用して患者の前立腺の経腹的画像を取得するように超音波プローブを照準するように構成されたコントローラユニットと、を含むことができる。コントローラユニットは、訓練された機械学習モデルを使用して、患者の前立腺の取得された経腹的画像に対してセグメント化プロセスを実行して、患者の前立腺の経腹的画像内の前立腺の境界を識別するようにさらに構成され得る。

Description

超音波プローブは、電気信号を超音波エネルギーに変換し、受信した超音波エコーを電気信号に変換して戻す、例えば圧電トランスデューサまたは容量性トランスデューサなどのトランスデューサを使用して超音波信号を生成することができる。超音波プローブは、典型的には、体内の目標器官または他の構造を識別し、および／または器官／構造のサイズまたは器官内の体液の量などの目標器官／構造に関連する特徴を決定するために使用される。例えば、超音波プローブを使用して関心領域の超音波画像を生成することができ、超音波画像を処理または解析して関心領域内の特定の構造を識別することができる。超音波画像内の特定の構造を識別することは、様々な課題を提示する可能性がある。
本明細書に記載の実施態様による第１の例示的な超音波システムを示す図である。 本明細書に記載の実施態様による、図１Ａの超音波システムの例示的な環境を示す図である。 本明細書に記載の実施態様による例示的な超音波プローブの図である。 本明細書に記載の実施態様による例示的な超音波プローブの図である。 本明細書に記載の実施態様による例示的な超音波プローブの図である。 本明細書に記載の実施態様による例示的な超音波プローブの図である。 図２Ａ～図２Ｄに示すプローブに含まれ得る二重素子トランスデューサの第１の図である。 図２Ａ～図２Ｄに示すプローブに含まれ得る二重素子トランスデューサの第２の図である。 図１Ａおよび図１Ｂのシステムの１つまたは複数の構成要素に含まれるデバイスの例示的な構成要素を示す図である。 図１Ａおよび図１Ｂのシステムの例示的な機能構成要素を示す図である。 本明細書に記載の実施態様による、機械学習を使用して前立腺の超音波画像を解析するためのプロセスのフローチャートである。 本明細書に記載の実施態様による、膀胱のセグメント化、照準ゾーンの識別、および前立腺のセグメント化を示す図である。 本明細書に記載の実施態様による前立腺のサイズの決定を示す図である。 本明細書に記載の実施態様による、３次元（３Ｄ）超音波スキャンからの前立腺のサイズの決定を示す図である。 本明細書に記載の実施態様による前立腺の特性評価のためのエラストグラフィの使用を示す図である。 本明細書に記載の実施態様による第１の例示的なユーザインターフェースを示す図である。 本明細書に記載の実施態様による第２の例示的なユーザインターフェースを示す図である。 本明細書に記載の実施態様による第３の例示的なユーザインターフェースを示す図である。 本明細書に記載の実施態様による第４の例示的なユーザインターフェースを示す図である。
以下の詳細な説明は、添付の図面を参照する。異なる図面における同じ符号は、同じまたは類似の要素を特定する。
前立腺の体積の測定は、臨床判断に重要である。例えば、良性前立腺肥大症（ＢＰＨ）に続発する下部尿路症状（ＬＵＴＳ）を有する男性患者の場合、前立腺のサイズは、医学的療法に対する応答、尿閉のリスク、および／または将来の手術の必要性を予測するために重要であり得る。直腸指診（ＤＲＥ）は、前立腺のサイズ、表面の質感、硬さ、および柔らかさを評価するための４０歳以上の男性の標準的な身体検査の中心的な検査であった。しかしながら、前立腺のサイズの推定は定性的かつ主観的であり、異なる検査者は異なる結論に達する可能性がある。さらに、ＤＲＥは、経時的な前立腺のサイズの変化を評価するための正確な方法を提供しない。例えば、研究は、わずか３０ミリリットル（ｍＬ）の前立腺体積の増加が、外科的介入を必要とし得る急性尿閉を発症するより高いリスクに関連し、ＤＲＥでそのような大きさの変化を検出することは非常に困難であり得ることを示している。
前立腺評価に使用される撮像モダリティは、経直腸超音波（ＴＲＵＳ）である。ＴＲＵＳでは、超音波プローブが患者の直腸に挿入され、これは患者にとって不快であり、検査者にとって不便および／または非効率であり得る。さらに、超音波画像から患者の前立腺の体積を計算するために、検査者は、複数の平面で超音波画像を取得し、各画像の前立腺のサイズを測定し、楕円体計算（例えば、高さ×長さ×幅×π／６など）を使用して前立腺の体積を決定する必要があり得る。そのような手計算は、面倒で非効率的であり得、前立腺の体積の不正確な決定をもたらし得る。例えば、楕円体計算は、前立腺形状が完全な楕円体であると仮定するが、これは正確な仮定ではない場合がある。
磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）またはコンピュータ断層撮影（ＣＴ）などの他のモダリティを用いた撮像は、前立腺のより正確な体積測定値を生成するために体積輪郭形成に使用することができる前立腺の断面スライスを生成することができる。しかしながら、これらのモダリティは、超音波と比較してより高価であり、時間がかかり、患者にとって不便である。さらに、ＣＴスキャンは患者を電離放射線に曝す。
本明細書に記載の実施態様は、経腹的超音波を使用して患者の前立腺の画像を取り込み、取り込まれた超音波画像に基づいて患者の前立腺のサイズ、体積、および／または形状を自動的に計算する前立腺自動解析システムに関する。経腹的超音波撮像は、ＴＲＵＳと比較して、患者にとってより快適であり、検査者にとって実行がより容易であり得る。さらに、取り込まれた経腹的超音波画像からの患者の前立腺のサイズおよび体積の自動計算は、手計算および／または楕円体公式に基づく計算よりも効率的かつ正確であり得る。
したがって、本明細書で説明するように、システムは、ユーザインターフェースを含み、超音波画像を取り込むための超音波プローブと通信するコントローラユニットを含む。コントローラユニットは、患者の下腹部領域の超音波画像を取得し、取得された超音波画像内の解剖学的ランドマークを識別し、識別された解剖学的ランドマークを基準点として使用して患者の前立腺を経腹的に撮像するように超音波プローブを照準するように構成され得る。超音波プローブを照準することは、超音波プローブのエネルギーを患者の前立腺の方向に向け直すことを含むことができる。コントローラユニットは、識別された解剖学的ランドマークを使用して超音波プローブの照準ゾーンまたは領域を決定することができ、この解剖学的ランドマークは、膀胱の識別された後壁、膀胱の側壁（および／または膀胱の任意の他の壁）、恥骨、直腸の壁、前立腺自体、および／または取得された超音波画像内の任意の他のタイプの識別された解剖学的ランドマークを含んでもよい。解剖学的ランドマークを識別することは、１つまたは複数の異なるタイプの解剖学的ランドマークを識別するように訓練された機械学習モデルを使用して、取得された超音波画像に対してセグメント化プロセスを実行することを含むことができる。いくつかの実施態様では、超音波プローブを照準することは、超音波プローブ内に配置された位置センサまたは圧力センサの少なくとも一方から情報を取得することを含むことができる。
いくつかの実施態様では、患者の膀胱領域を最初に撮像することができ、膀胱領域の取得された画像を使用して超音波プローブを照準することができ、照準された超音波プローブを使用して患者の前立腺領域を撮像することができる。他の実施態様では、患者の膀胱領域および前立腺領域を同時に撮像することができ、組み合わされた膀胱および前立腺領域の取得された画像を使用して超音波プローブを照準することができ、照準された超音波プローブを使用して、より高品質の画像、より詳細な画像、および／または患者の前立腺領域の異なる種類の画像を取得することができる。さらに他の実施態様では、患者の前立腺領域を直接撮像することができ、患者の前立腺領域の取得された画像を使用して超音波プローブを照準することができ、照準された超音波プローブを使用して、より高品質の画像、より詳細な画像、および／または患者の前立腺領域の異なるタイプの画像を取得することができる。さらに他の実施態様では、超音波プローブの照準を支援するために超音波画像を取得することなく、超音波プローブを患者の前立腺領域に照準することができる。
コントローラユニットは、照準された超音波プローブを使用して患者の前立腺の１つまたは複数の経腹的画像を取得し、訓練された機械学習モデルを使用して患者の前立腺の取得された経腹的画像に対してセグメント化プロセスを実行して、患者の前立腺の経腹的画像内の前立腺の境界を識別するようにさらに構成され得る。特定された前立腺の境界を使用して、患者の前立腺のサイズ、体積、および／または形状を決定することができる。次いで、患者の前立腺の決定されたサイズ、体積、および／または形状を使用して、患者の前立腺の決定されたサイズ、体積、および／または形状に基づいて解析および／または推奨（例えば、医学的介入の推奨など）を生成することができる。さらに、患者の前立腺の決定されたサイズ、体積、および／または形状を使用して、患者の前立腺の決定されたサイズ、体積、および／または形状に基づいてリスク予測を生成することができる。さらに、患者の前立腺の決定されたサイズ、体積、および／または形状を使用して、将来の患者の前立腺のサイズの変化（例えば、今後の年数などにわたって）を予測し、医療的前立腺縮小治療の転帰を予測し、および／または患者の前立腺に関する他の態様を予測することができる。
解析および／または推奨は、決定されたサイズ、体積、および／または形状に基づいてもよく、または臨床的に導出された値と組み合わされた決定されたサイズ、体積、および／または形状に基づいてもよい。一例として、推奨は、血液検査によって患者について決定された前立腺特異的抗原（ＰＳＡ）値と、患者の前立腺の決定された体積との比に基づいてもよい。別の例として、ＰＳＡ／体積値は、推奨を生成するために患者の年齢によって重み付けされてもよい。さらに別の例として、推奨は、算出された膀胱内前立腺突出（ＩＰＰ）値に基づいてもよい。ＩＰＰ値は、患者の前立腺が患者の膀胱内にどれだけ突出しているかを測定することができる。ＩＰＰ値が高いと、例えば排尿困難を示すことがある。
いくつかの実施態様では、リスク予測および／または臨床推奨は、決定されたサイズ、体積、および／または形状に基づいて、患者の前立腺の定量的臨床グレード評価値を出力するように訓練された機械学習モデルを使用して生成することができる。さらに、患者の前立腺のサイズ、体積、および／または形状を、以前の来院中に得られた以前に決定されたサイズ、体積、および／または形状と比較して、患者の前立腺のサイズ、体積、および／または形状の変化を決定することができる。決定された変化は、リスク予測および／または臨床推奨を生成するために使用され得る。さらに、同じ機械学習モデルまたは異なる機械学習モデルを使用して、患者の前立腺が病変または関心領域を含むかどうかを判定することができる。機械学習モデルは、患者の前立腺が病変または関心領域を含む可能性を生成することができ、および／または識別された病変または関心領域の周りに境界を生成するためにセグメント化を実行することができる。
さらに、患者の前立腺の決定されたサイズ、体積、および／または形状を使用して、患者の前立腺の決定されたサイズ、体積、および／または形状の測定を改善するための推奨を生成することができる。推奨は、超音波プローブの位置または角度を調整するための推奨、水または別の流体を飲むための患者への推奨、または前立腺のより良い画像を得るために、超音波画像内の検出されたアーチファクトまたは干渉に対処するための推奨のうちの少なくとも１つを含むことができる。
いくつかの実施態様では、超音波システムは、二重焦点超音波トランスデューサを含むことができる。二重焦点超音波トランスデューサは、第１の周波数で駆動される外側素子と、第１の周波数よりも高い第２の周波数で駆動される内側素子と、を含むことができる。例えば、第２の周波数は、第１の周波数の高調波に対応することができる。複数の周波数の使用は、被写界深度の拡張をもたらし、患者の前立腺の経腹的撮像など、患者の体内のより深い構造を撮像するときにより良好な焦点をもたらすことができる。したがって、照準された超音波プローブを使用して患者の前立腺の経腹的画像を取得することは、超音波プローブ内の二重焦点超音波トランスデューサを駆動することを含むことができる。二重焦点超音波トランスデューサを駆動することは、基本周波数および基本周波数の少なくとも１つの高調波を含む超音波信号を生成することを含むことができる。
いくつかの実施態様では、照準された超音波プローブを使用して患者の前立腺の経腹的画像を取得することは、患者の前立腺の一組の３次元（３Ｄ）超音波スキャン画像を取得することを含むことができる。さらに、前立腺のサイズ、体積、および／または形状を決定することは、訓練された機械学習モデルを使用して、取得された３Ｄ超音波スキャン画像内の患者の前立腺の３Ｄ境界面を識別することを含むことができる。
さらに、患者の前立腺の経腹的画像を取得することは、例えば、Ｂモード画像（例えば、基本波、高調波および／または複合波など）、確率モード（Ｐモード）画像、ドップラーモード超音波画像（例えば、パワードップラー、連続波ドップラー、パルス波ドップラーなど）、動きモード（Ｍモード）超音波画像、エラストグラフィ超音波画像、および／または超音波を使用する任意の他のタイプの撮像モダリティなどの、１つまたは複数の異なるタイプの超音波画像を取得することを含むことができる。Ｐモード超音波画像は、各特定のピクセルがその特定のピクセルが目標器官／構造体内にあるか、または目標器官／構造体の一部にあるかを示す確率にマッピングされる超音波画像（例えば、Ｂモード超音波画像など）に対応することができる。
本明細書に記載の機械学習モデルは、画像内の特定の特徴を識別し、画像または画像内の識別された特徴を一組のクラスから特定のクラスに分類し、および／または特定のパラメータの数値および／またはカテゴリ値を出力するために、画像の訓練セットおよび／または他のタイプの入力を使用して訓練されたコンピュータプログラムを含むことができる。いくつかの実施態様では、機械学習モデルは、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）などの深層学習人工ニューラルネットワーク（ＤＮＮ）を含むことができる。ＣＮＮは、超音波画像、および／または例えば強度遷移、形状、テクスチャ情報などを含む光学画像内の特徴を識別して、画像内の特定の組織構造および／または病変を識別するために、カーネルとしても知られる複数の畳み込み行列を開発するように訓練され得る。ＣＮＮ、および／または別の種類の機械学習モデルは、分類、セグメント化、および／または１つもしくは複数の値（例えば、体積値、サイズ値、臨床的等級スケール上の値を表す数値および／またはカテゴリ値など）を出力するように訓練することができる。
ＣＮＮは、入力層、１つまたは複数の畳み込み層、１つまたは複数の出力計算層、１つまたは複数のプーリング層、および出力層を含む、ノードの複数の層を含むことができる。畳み込み層は、畳み込み層の受容野によって画定された領域内の画素に関連する入力層内の一組のノードの出力に対して畳み込み演算を実行することができる。プーリング層は、畳み込み層によって生成された特徴マップの次元を削減するために、畳み込み層内の隣接ノードからの一組の出力を削減する。出力計算層は、例えば正規化活性化関数などの出力関数に基づいて、プーリング層内の各ノードの出力を生成することができる。出力層は、関心のある特徴を識別し、入力を一組のクラスから特定のクラスに分類し、および／または関心のあるパラメータの数値および／またはカテゴリ値を出力する出力を生成する完全接続層を含むことができる。
ＣＮＮは、教師あり学習を使用して訓練することができ、教師あり学習では、関心のある特徴を識別し、一組のクラスから特定のクラスに分類され、および／または関心のあるパラメータの数値および／またはカテゴリ値を出力するようにラベル化された一組の画像が訓練される。例えば、インプラントカプセルを識別するためにセグメント化を実行するようにＣＮＮを訓練するために、インプラントカプセルがラベル付けされた一組の超音波画像を使用してＣＮＮを訓練することができる。
他の実施態様では、例えば、線形分類器、単純ベイズ分類器、カーネル密度推定分類器、決定木分類器、サポートベクターマシン分類器、最大エントロピー分類器、および／または別のタイプの分類器などの異なるタイプの機械学習モデルが使用されてもよい。さらに、他の実施態様では、入力画像が所定の分類でラベル付けされていない教師なし学習を使用して機械学習モデルを訓練することができる。さらに、いくつかの実施態様では、超音波システムは、機械学習モデルのセグメント化出力を手動で調整するための「手動キャリパ」オプションを含むことができる。例えば、ユーザは、グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）、キーパッドまたはキーボード入力などを使用して、機械学習モデルによって識別された前立腺の境界を調整することができる。さらに、手動キャリパオプションは、ＧＵＩまたはキーパッド／キーボード入力を使用して器官、組織、または領域の境界を定義することによって、ユーザが機械学習なしで手動セグメント化を実行することを可能にすることができる。一例として、ユーザは、境界を描くか、または境界を計算するために使用することができる一組の点を定義することができる。ユーザは、例えば、境界を決定するために機械学習モデルが不十分に実行しているとユーザによって判定された場合に、手動キャリパオプションを使用して境界を定義することを選択することができる。いくつかの実施態様では、ユーザは一組のシード点を手動で選択することができ、機械学習モデルは、境界を決定するために超音波画像データと共に選択された一組のシード点を使用することができる。
本明細書に記載の実施態様は、前立腺をスキャンすることを指すが、他の実施態様では、他の身体領域、器官、関節、および／または血管をスキャンすることができる。例えば、本明細書に記載の実施態様は、例えば、膀胱、腎臓、結腸、小腸、膵臓、卵巣、子宮、および／または別の臓器、組織、もしくは構造などの経腹的超音波を使用して撮像することができる患者の身体の別の部分の臓器、組織、もしくは構造のサイズ、体積、および／または形状を評価するために使用することができる。例えば、超音波システムは、患者の膀胱のサイズ、容積、および／または形状をスキャンして評価するための膀胱モード、および患者の前立腺のサイズ、容積、および／または形状をスキャンして評価するための前立腺モード、および／または他の身体部分をスキャンするための他のモードを含むことができる。
図１Ａは、本明細書に記載の実施態様による例示的な超音波システム１００を示す図である。図１Ａに示すように、超音波システム１００は、超音波プローブ１１０、コントローラユニット１２０、およびケーブル１３０を含むことができる。
超音波プローブ１１０は、特定の周波数および／またはパルス繰返し率で超音波エネルギーを生成し、反射された超音波エネルギー（例えば、超音波エコー）を受信し、反射された超音波エネルギーを電気信号に変換するように構成された１つまたは複数の超音波トランスデューサを収容することができる。例えば、いくつかの実施態様では、超音波プローブ１１０は、約２メガヘルツ（ＭＨｚ）から約１０ＭＨｚ以上に及ぶ範囲内の中心周波数を有する超音波信号を送信するように構成されてもよい。他の実施態様では、超音波プローブ１１０は、異なる範囲で超音波信号を送信するように構成されてもよい。さらに、超音波プローブ１１０は、超音波トランスデューサの動きを制御するための１つまたは複数のモータを収容することができる。
超音波プローブ１１０は、ハンドル１１２、トリガ１１４、およびドーム１１８（「ノーズ」とも呼ばれる）を含むことができる。ユーザ（例えば、開業医など）は、ハンドル１１２を介して超音波プローブ１１０を保持し、トリガ１１４を押して、ドーム１１８内に配置された１つまたは複数の超音波送受信器およびトランスデューサを作動させて、患者の関心領域（例えば、特定の身体器官、身体関節、血管など）に向かって超音波信号を送信することができる。例えば、プローブ１１０は、患者の骨盤領域上ならびに患者の膀胱および／または前立腺の上に配置されてもよい。
ハンドル１１２は、ユーザがプローブ１１０を患者の関心領域に対して移動させることを可能にする。トリガ１１４の起動は、患者の関心領域がスキャンされるときにドーム１１８が患者の身体の表面部分と接触している間に、選択された解剖学的部分の超音波スキャンを開始する。ドーム１１８は、１つまたは複数の超音波トランスデューサを囲むことができ、解剖学的構造部分に適切な音響インピーダンス整合を提供し、および／または超音波エネルギーが解剖学的構造部分に投影されるときに適切に集束されることを可能にする材料から形成することができる。ドーム１１８はまた、超音波信号を送受信するための送信器および受信器を含む送受信器回路を含むことができる。プローブ１１０は、ケーブル１３０などの有線接続を介してコントローラユニット１２０と通信することができる。他の実施態様では、プローブ１１０は、無線接続（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＷｉＦｉなど）を介してコントローラユニット１２０と通信することができる。いくつかの実施態様では、プローブ１１０はドーム１１８を含まなくてもよい。
コントローラユニット１２０は、スキャンされた解剖学的領域の画像を生成するためにプローブ１１０によって受信された反射超音波エネルギーを処理するように構成された１つまたは複数のプロセッサまたは処理ロジックを収容し、含むことができる。さらに、コントローラユニット１２０は、ユーザが超音波スキャンからの画像を見ることを可能にするため、および／またはプローブ１１０の動作中にユーザとの動作上の相互作用を可能にするためのディスプレイ１２２を含むことができる。例えば、ディスプレイ１２２は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）ベースのディスプレイ、タッチスクリーン、および／またはテキストおよび／または画像データをユーザに提供する別の種類のディスプレイなどの出力ディスプレイ／画面を含むことができる。
例えば、ディスプレイ１２２は、患者の選択された解剖学的部分に対してプローブ１１０を位置決めするための命令をオペレータに提供することができる。あるいは、超音波プローブ１１０は、超音波プローブ１１０を位置決めするための命令を提供する小型ディスプレイ（例えば、ハンドル１１２内）を含んでもよい。ディスプレイ１２２はまた、選択された解剖学的領域の２次元または３次元画像を表示することができる。いくつかの実施態様では、ディスプレイ１２２は、ユーザが超音波スキャンに関連する様々な特徴を選択することを可能にするＧＵＩを含むことができる。例えば、ディスプレイ１２２は、特定の送信周波数を選択するため、取り込まれた超音波画像（例えば、臓器検出、体液検出、組織境界検出、体積測定など）に対して特定のアクションを実行するため、および／またはユーザが利用可能な他のタイプの選択を行うための選択項目（例えば、ボタン、ドロップダウンメニュー項目、チェックボックスなど）を含むことができる。
さらに、ディスプレイ１２２は、Ｂモード画像（例えば、基本波、高調波および／または複合など）、Ｐモード画像、ドップラー超音波画像、Ｍモード画像、エラストグラフィ、および／または他のタイプの超音波画像など、取得される特定のタイプの超音波画像を選択するための選択項目を含むことができる。さらに、ディスプレイ１２２は、プローブ１１０の照準モードを選択するため、および／またはプローブ１１０が患者の関心領域に対してうまく位置決めされた後に３次元（３Ｄ）スキャンを開始するための選択項目を含むことができる。
図１Ｂは、本明細書に記載の実施態様による超音波システム１００の例示的な環境１５０を示す図である。環境１５０は、患者１６０に対する超音波システム１００の動作を示している。図１Ｂに示すように、患者１６０は、患者の関心領域がスキャンされ得るように位置決めされ得る。例えば、関心領域が患者の膀胱１６５および／または前立腺１７０に対応すると仮定する。前立腺１７０をスキャンするために、超音波プローブ１１０は、スキャンされる解剖学的部分に近接する患者１６０の表面部分に対して配置されてもよい。ユーザは、ドーム１１８が皮膚に対して配置されたときに音響インピーダンス整合を提供するために、音響ゲル１８０（またはゲルパッド）を前立腺１７０の領域にわたって患者１６０の皮膚に適用することができる。
ユーザは、コントローラユニット１２０を介して（例えば、ディスプレイ１２２上の照準モードボタン、メニュー項目などを選択することによって、音声コマンドを発することなどによって）照準モードを選択することができる。あるいは、コントローラユニット１２０が超音波プローブ１１０の動きを検出するか、または超音波プローブ１１０が音響ゲル１８０または患者１６０の皮膚に接触したときに、（例えば、超音波プローブ１１０内の加速度計および／またはジャイロスコープを介して）照準モードが自動的に選択されてもよい。超音波プローブ１１０は、膀胱１６５および前立腺１７０を介して超音波信号１９０を送信することができ、反射された超音波信号を受信することができる。反射された超音波信号は、ディスプレイ１２２に表示される画像に処理することができる。
図１Ａおよび図１Ｂは、超音波システム１００の例示的な構成要素を示しているが、他の実施態様では、超音波システム１００は、図１Ａおよび図１Ｂに示すよりも少ない構成要素、異なる構成要素、追加の構成要素、または異なる配置の構成要素を含んでもよい。それに加えてまたはその代わりに、超音波システム１００の１つまたは複数の構成要素は、超音波システム１００の１つまたは複数の他の構成要素によって実行されるものとして説明される１つまたは複数のタスクを実行することができる。
例えば、他の実施形態では、超音波プローブ１１０は、超音波プローブ１１０内に収容されたマイクロプロセッサを含む自己完結型デバイスに対応してもよく、これは、１つまたは複数の超音波トランスデューサを動作可能に制御し、反射された超音波エネルギーを処理して超音波画像を生成するように構成される。したがって、超音波プローブ１１０上のディスプレイを使用して、生成された画像を表示し、および／または超音波プローブ１１０の動作に関連する他の情報を見ることができる。さらに他の実施態様では、超音波プローブ１１０は、超音波プローブ１１０の動作を少なくとも部分的に制御するソフトウェアを含む、および／または超音波プローブ１１０から受信した情報を処理して超音波画像を生成するソフトウェアを含む、ラップトップ、タブレット、スマートフォン、および／またはデスクトップコンピュータなどの汎用コンピュータに（有線または無線接続を介して）結合することができる。
図２Ａは、本明細書に記載の実施態様による超音波プローブ１１０の第１の例示的実施態様を示す図である。図２Ａに示すように、超音波プローブ１１０は、２つの回転モータに結合された単一のトランスデューサ素子を含むことができる。この実施態様では、超音波プローブ１１０は、ドーム２１５に接続された基部２１０、シータモータ２２０、スピンドル２３０、ファイモータ２４０、およびトランスデューサ２６０を備えたトランスデューサバケット２５０を含むことができる。シータモータ２２０、ファイモータ２４０、および／またはトランスデューサ２６０は、シータモータ２２０、ファイモータ２４０、および／またはトランスデューサ２６０をコントローラユニット１２０に電気的に接続する有線または無線電気接続を含むことができる。
ドーム２１５は、トランスデューサバケット２５０を囲むことができ、解剖学的構造部分に適切な音響インピーダンス整合を提供し、および／または超音波エネルギーが解剖学的構造部分に投射されるときに適切に集束されることを可能にする材料から形成することができる。基部２１０は、シータモータ２２０を収容し、超音波プローブ１１０に構造的支持を提供することができる。基部２１０は、ドーム２１５に接続することができ、ドーム２１５とシールを形成して、超音波プローブ１１０の構成要素を外部環境から保護することができる。シータモータ２２０は、本明細書でシータ（θ）回転面２２５と呼ばれる垂直軸の周りを回転することによって、トランスデューサ２６０に対して長手方向に基部２１０に対してスピンドル２３０を回転させることができる。スピンドル２３０はシャフト２３５で終端してもよく、ファイモータ２４０はシャフト２３５に取り付けられてもよい。ファイモータ２４０は、本明細書でファイ（φ）回転面２４５と呼ばれる水平軸の周りでシータ回転面２２５に直交する軸の周りを回転することができる。トランスデューサバケット２５０は、ファイモータ２４０に取り付けられてもよく、ファイモータ２４０と共に移動してもよい。
トランスデューサ２６０は、トランスデューサバケット２５０に取り付けられてもよい。トランスデューサ２６０は、圧電トランスデューサ、静電容量トランスデューサ、微小電気機械システム（ＭＥＭＳ）トランスデューサ、および／または別のタイプの超音波トランスデューサを含むことができる。トランスデューサ２６０は、トランスデューサ２６０に関連する送受信器回路と共に、特定の超音波周波数または超音波周波数範囲で電気信号を超音波信号に変換することができ、反射超音波信号（例えば、エコーなど）を受信することができ、受信した超音波信号を電気信号に変換することができる。トランスデューサ２６０は、トランスデューサ２６０の表面に実質的に垂直な信号方向２６５に超音波信号を送受信することができる。
信号方向２６５は、ファイモータ２４０の動きによって制御されてもよく、ファイモータの向きは、シータモータ２２０によって制御されてもよい。例えば、ファイモータ２４０は、特定の平面の超音波画像データを生成するために１８０度未満の角度にわたって前後に回転することができ、シータモータ２２０は、異なる平面の超音波画像データを取得するために特定の位置に回転することができる。
３次元スキャンモードでは、シータモータ２２０は、関心領域の完全な３次元スキャンを得るために一組の平面を一回または複数回循環することができる。一組の平面の各特定の平面において、ファイモータ２４０は、特定の平面の超音波画像データを取得するために回転することができる。シータモータ２２０およびファイモータ２４０の動きは、３Ｄスキャンモータにおいてインターレースされてもよい。例えば、第１の方向へのファイモータ２４０の移動に続いて、第１の平面から第２の平面へのシータモータ２２０の移動が行われ、続いて、第１の方向とは反対の第２の方向へのファイモータ２４０の移動が行われ、続いて、第２の平面から第３の平面へのシータモータ２２０の移動などが行われてもよい。このようなインターレースされた移動は、超音波プローブ１１０が滑らかな連続体積スキャンを得ることを可能にすると共に、スキャンデータが得られるレートを改善し得る。
さらに、図２Ａに示すように、超音波プローブ１１０は、位置センサ２１６および圧力センサ２１８を含むことができる。位置センサ２１６は、超音波プローブ１１０の位置の変化を測定するように構成された加速度計、ジャイロスコープ、および／または磁力計を含むことができる。圧力センサ２１８は、圧電圧力センサ、容量性圧力センサ、誘導圧力センサ、歪みゲージ圧力センサ、熱圧力センサ、ＭＥＭＳセンサ、および／または超音波プローブ１１０に加えられた圧力を感知するための別のタイプのセンサを含むことができる。位置センサ２１６および／または圧力センサ２１８は、操作者にフィードバックおよび／または命令を提供することによって、操作者が照準および／またはスキャン中に超音波プローブ１１０を正確に位置決めするのを助けるために使用することができる。位置センサ２１６および圧力センサ２１８は、図２Ａの超音波プローブ１１０上の特定の位置に示されているが、他の実施態様では、位置センサ２１６および／または圧力センサ２１８は、超音波プローブ１１０上のどこにでも配置することができる。
図２Ｂは、本明細書に記載の実施態様による超音波プローブ１１０の第２の例示的な実施態様を示す図である。図２Ｂに示すように、超音波プローブ１１０は、回転モータに結合されたトランスデューサ素子の１次元（１Ｄ）アレイを含むことができる。この実施態様では、超音波プローブ１１０は、ドーム２１５に接続された基部２１０、シータモータ２２０、スピンドル２３０、および１Ｄトランスデューサアレイ２７５を有するトランスデューサバケット２７０を含むことができる。シータモータ２２０および／または１Ｄトランスデューサアレイ２７５は、シータモータ２２０および／または１Ｄトランスデューサアレイ２７５をコントローラユニット１２０に電気的に接続する有線または無線電気接続を含むことができる。
基部２１０は、シータモータ２２０を収容し、超音波プローブ１１０に構造的支持を提供することができる。基部２１０は、ドーム２１５に接続することができ、ドーム２１５とシールを形成して、超音波プローブ１１０の構成要素を外部環境から保護することができる。シータモータ２２０は、シータ回転面２２５の周りを回転することによって、スピンドル２３０を基部２１０に対して１Ｄトランスデューサアレイ２７５に対して長手方向に回転させることができる。スピンドル２３０は、トランスデューサバケット２７０で終端してもよい。１Ｄトランスデューサアレイ２７５は、トランスデューサバケット２７０に取り付けられてもよい。１Ｄトランスデューサアレイ２７５は、圧電トランスデューサ、容量性トランスデューサ、ＭＥＭＳトランスデューサ、および／または他のタイプの超音波トランスデューサの湾曲した１Ｄアレイを含んでもよい。１Ｄトランスデューサアレイ２７５は、特定の超音波周波数または超音波周波数の範囲で電気信号を超音波信号に変換することができ、反射超音波信号（例えば、エコーなど）を受信することができ、受信した超音波信号を電気信号に変換することができる。１Ｄトランスデューサアレイ２７５の各素子または素子のグループは、図２Ｂの項目２７６として示される一組の方向の特定の方向に超音波信号を送受信することができる。他の実施態様では、１Ｄトランスデューサアレイ２７５は、超音波ビームを特定の方向に電子的に傾斜させるように制御されてもよい。したがって、一緒になって、１Ｄトランスデューサアレイ２７５の素子は、特定の平面の超音波画像データを生成することができる。３次元スキャンモードでは、シータモータ２２０は、関心領域の完全な３次元スキャンを得るために一組の平面を一回または複数回循環することができる。一組の平面の各特定の平面において、１Ｄトランスデューサアレイ２７５は、特定の平面の超音波画像データを取得することができる。いくつかの実施態様では、超音波プローブ１１０は、シータモータ２２０および／またはドーム２１５を含まなくてもよい。例えば、超音波プローブ１１０は、ユーザによって手動で異なる位置に移動されるハンドヘルドプローブに対応することができる。さらに、図２Ｂに示すように、超音波プローブ１１０は、位置センサ２１６および圧力センサ２１８を含むことができる。
図２Ｃは、本明細書に記載の実施態様による第３の例示的な超音波プローブ１１０の図である。図２Ｂの第２の例示的な超音波プローブ１１０では、１Ｄトランスデューサアレイ２７５は、１Ｄトランスデューサアレイ２７５に対して長手方向にスピンドル２３０の周りを回転するが、図２Ｃの第３の例示的な超音波プローブ１１０では、１Ｄトランスデューサアレイ２７５は、１Ｄトランスデューサアレイ２７５に対して横方向にスピンドル２３０の周りを回転し、１Ｄトランスデューサアレイ２７５を扇状の動きで前後に動かす。図２Ｃに示すように、超音波プローブ１１０は、基部２１０、シータモータ２２０、およびスピンドル２３０が１Ｄトランスデューサアレイ２７５に対して水平方向に取り付けられ、一組の方向２７６の中心に対して垂直に配置された状態でトランスデューサバケット２７０に取り付けられた１Ｄトランスデューサアレイ２７５を含むことができる。したがって、シータモータ２２０は、シータ回転面２２５の周りを回転することによって、スピンドル２３０を基部２１０に対して１Ｄトランスデューサアレイ２７５に対して横方向に回転させ、１Ｄトランスデューサアレイ２７５を扇状の動きで前後に動かすことができる。さらに、図２Ｃに示すように、超音波プローブ１１０は、位置センサ２１６および圧力センサ２１８を含むことができる。
図２Ｄは、本明細書に記載の実施態様による第４の例示的な超音波プローブ１１０の図である。図２Ｄに示すように、超音波プローブ１１０は、トランスデューサ素子の２次元（２Ｄ）アレイを含むことができる。この実施態様では、超音波プローブ１１０は、基部２１０、スピンドル２３０、および２Ｄトランスデューサアレイ２８５を有するトランスデューサバケット２８０を含むことができる。２Ｄトランスデューサアレイ２８５は、２Ｄトランスデューサアレイ２８５をコントローラユニット１２０に電気的に接続する有線または無線電気接続を含むことができる。
基部２１０は、超音波プローブ１１０および固定スピンドル２３０に構造的支持を提供することができる。スピンドル２３０は、トランスデューサバケット２８０で終端してもよい。２Ｄトランスデューサアレイ２８５は、トランスデューサバケット２８０に取り付けられてもよい。２Ｄトランスデューサアレイ２８５は、圧電トランスデューサ、容量性トランスデューサ、ＭＥＭＳトランスデューサ、および／または他のタイプの超音波トランスデューサの２次元アレイを含んでもよい。２Ｄトランスデューサアレイ２８５は、特定の超音波周波数または超音波周波数の範囲で電気信号を超音波信号に変換することができ、反射超音波信号（例えば、エコーなど）を受信することができ、受信した超音波信号を電気信号に変換することができる。２Ｄトランスデューサアレイ２８５の各素子は、図２Ｄの項目２９０として示される一組の方向の特定の方向に超音波信号を送受信することができる。したがって、共に、２Ｄトランスデューサアレイ２８５の素子は、３Ｄ超音波スキャンを生成するために複数の平面の超音波画像データを生成することができる。言い換えれば、２Ｄトランスデューサアレイ２８５は、超音波ビームを特定の方向に電子的に傾斜させるように制御することができる。３Ｄスキャンモードでは、２Ｄトランスデューサアレイ２８５は、関心領域の完全な３Ｄスキャンを取得するために、トランスデューサ素子の１Ｄセットの組を１回または複数回循環することができる。あるいは、関心領域の完全な３Ｄスキャンを得るために、２Ｄトランスデューサアレイ２８５のトランスデューサ素子の１Ｄセットの複数の組、またはトランスデューサ素子のすべてさえも、実質的に同時に作動させることができる。さらに、図２Ｄに示すように、超音波プローブ１１０は、位置センサ２１６および圧力センサ２１８を含むことができる。
図２Ａ、図２Ｂ、図２Ｃ、および図２Ｄは、超音波プローブ１１０の例示的な構成要素を示しているが、他の実施態様では、超音波プローブ１１０は、図２Ａ、図２Ｂ、図２Ｃ、および図２Ｄに示すよりも少ない構成要素、異なる構成要素、追加の構成要素、または異なる配置の構成要素を含んでもよい。それに加えてまたはその代わりに、超音波プローブ１１０の１つまたは複数の構成要素は、超音波プローブ１１０の１つまたは複数の他の構成要素によって実行されるものとして説明される１つまたは複数のタスクを実行することができる。
図３Ａおよび図３Ｂは、図２Ａに示すプローブのいずれかに含まれ得る二重素子トランスデューサ２６０の、それぞれ第１の図３０１および第２の図３０２である。送信および受信される超音波信号（例えば、信号方向２６５，２７６または２９０に垂直）に垂直な平面に対応する、図３Ａの第１の図３０１に示すように、トランスデューサ２６０は、外側トランスデューサ素子３１０および内側トランスデューサ素子３２０を含むことができる。外側トランスデューサ素子３１０は、外側トランスデューサパルサ／受信器３１５に結合されてもよく、内側トランスデューサ素子３２０は、内側トランスデューサパルサ／受信器３２５に結合されてもよい。外側トランスデューサパルサ／受信器３１５は、外側トランスデューサ素子３１０を第１の周波数でパルスするように駆動することができ、内側トランスデューサパルサ／受信器３２５は、内側トランスデューサ素子３２５を第２の周波数でパルスするように駆動することができる。一例として、第２の周波数は、第１の周波数の高調波（例えば、第１高調波、第２高調波など）であってもよい。別の例として、外側トランスデューサ素子３１０および内側トランスデューサ素子３２０の送信周波数は、特定の差だけオフセットされてもよい。例えば、外側トランスデューサ素子３１０は、３＋ΔＭＨｚの周波数で超音波信号を送信することができ、内側トランスデューサ素子３１０は、３－ΔＭＨｚの周波数で超音波信号を送信することができ、Δは選択された周波数オフセットである。さらに、外側トランスデューサパルサ／受信器３１５および内側トランスデューサパルサ／受信器３２５は、それぞれ外側トランスデューサ素子３１０および内側トランスデューサ素子３２０によって受信された超音波信号エコーを検出および受信することができる。
いくつかの実施態様では、外側トランスデューサ素子３１０は、より低い周波数およびより低い帯域幅で超音波信号を送信することができ、空間的に長い音響放射力パルスに使用することができる。内側トランスデューサ素子３２０は、より高い周波数およびより高い帯域幅で超音波信号を送信することができ、誘導せん断波の追跡に使用することができる。一例として、外側トランスデューサ素子３１０は、ｆ０の周波数で超音波パルスを送信することができ、内側トランスデューサ素子３２０は、２＊ｆ０の周波数で共振を有する第１高調波からエコーを受信することができる。
いくつかの実施態様では、トランスデューサ周波数は、差動高調波に対して最適化されてもよい。例えば、外側トランスデューサ素子３１０はｆ０の周波数で超音波パルスを送信することができ、内側トランスデューサ素子３２０はｆ１の周波数で超音波パルスを送信することができ、外側トランスデューサ素子３１０は周波数ｆ１－ｆ０で戻りエコー信号を測定することができ、内側トランスデューサ素子３２０は周波数２＊ｆ０で戻りエコー信号を測定することができる。
図３Ｂの第２の図３０２は、第１の図３０１に対する二重素子トランスデューサ２６０の側面図を示す。図３Ｂに示すように、いくつかの実施態様では、外側トランスデューサ素子３１０および内側トランスデューサ素子３２０は、送信および受信信号の方向に垂直な平面内に凹状放物面を形成することができる。凹状放物面は、送信周波数の差と共に、内側トランスデューサの被写界深度３３０と外側トランスデューサの被写界深度３４０との組み合わせに基づいて拡張された被写界深度３５０をもたらすことができる。したがって、二重素子トランスデューサ２６０の設計は、外側トランスデューサ素子３１０および内側トランスデューサ素子３２０の寸法、形状、および相対的な幾何学的焦点オフセットに基づいて、ならびに外側トランスデューサ素子３１０および内側トランスデューサ素子３２０の各々によって送信および測定された選択された周波数に基づいて、軸方向および横方向のビーム寸法の均一性を維持しながら、送信される超音波信号の被写界深度を拡張するように最適化することができる。例えば、二重素子トランスデューサ２６０の焦点深度は、少なくとも１８センチメートル（ｃｍ）に拡張することができる。
図４は、本明細書に記載された実施態様にしたがうデバイス４００の典型的な構成要素を示す図である。コントローラユニット１２０、ディスプレイ１２２、および／または超音波プローブ１１０は各々、１つまたは複数のデバイス４００を含むことができる。図４に示すように、デバイス４００は、バス４１０、プロセッサ４２０、メモリ４３０、入力デバイス４４０、出力デバイス４５０、および通信インターフェース４６０を含むことができる。
バス４１０は、デバイス４００の構成要素間の通信を可能にする経路を含むことができる。プロセッサ４２０は、命令を解釈して実行する任意のタイプのシングルコアプロセッサ、マルチコアプロセッサ、マイクロプロセッサ、ラッチベースのプロセッサ、および／または処理ロジック（またはプロセッサ、マイクロプロセッサ、および／または処理ロジックのファミリ）を含むことができる。他の実施形態では、プロセッサ４２０は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、および／または別のタイプの集積回路もしくは処理ロジックを含むことができる。
メモリ４３０は、プロセッサ４２０による実行のための情報および／または命令を記憶することができる任意のタイプの動的記憶装置、および／またはプロセッサ４２０による使用のための情報を記憶することができる任意のタイプの不揮発性記憶装置を含むことができる。例えば、メモリ４３０は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）もしくは別の種類の動的記憶装置、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）デバイスもしくは別の種類の静的記憶装置、連想メモリ（ＣＡＭ）、磁気および／もしくは光記録メモリデバイスおよびその対応するドライブ（例えば、ハードディスクドライブ、光学ドライブなど）、ならびに／またはフラッシュメモリなどの取り外し可能な形態のメモリを含むことができる。
入力デバイス４４０は、オペレータがデバイス４００に情報を入力することを可能にすることができる。入力デバイス４４０は、例えば、キーボード、マウス、ペン、マイクロフォン、リモコン、音声キャプチャデバイス、画像および／または映像キャプチャデバイス、タッチスクリーンディスプレイ、および／または別の種類の入力デバイスを含むことができる。いくつかの実施形態では、デバイス４００は、リモートで管理されてもよく、入力デバイス４４０を含まなくてもよい。言い換えれば、デバイス４００は、「ヘッドレス」であってもよく、例えば、キーボードを含まなくてもよい。
出力デバイス４５０は、デバイス４００のオペレータに情報を出力することができる。出力デバイス４５０は、ディスプレイ、プリンタ、スピーカ、および／または別の種類の出力デバイスを含むことができる。例えば、デバイス４００は、顧客にコンテンツを表示するための液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）を含むことができるディスプレイを含むことができる。いくつかの実施形態では、デバイス４００は遠隔で管理されてもよく、出力デバイス４５０を含まなくてもよい。言い換えれば、デバイス４００は、「ヘッドレス」であってもよく、例えば、ディスプレイを含まなくてもよい。
通信インターフェース４６０は、デバイス４００が無線通信（例えば、無線周波数、赤外線、および／または視覚光学など）、有線通信（例えば、導線、ツイストペアケーブル、同軸ケーブル、伝送線路、光ファイバケーブル、および／または導波管など）、または無線通信と有線通信との組み合わせを介して他のデバイスおよび／またはシステムと通信することを可能にするトランシーバを含むことができる。通信インターフェース４６０は、ベースバンド信号を無線周波数（ＲＦ）信号に変換する送信器および／またはＲＦ信号をベースバンド信号に変換する受信器を含むことができる。通信インターフェース４６０は、ＲＦ信号を送受信するためのアンテナに結合することができる。
通信インターフェース４６０は、入力および／または出力ポート、入力および／または出力システム、ならびに／あるいは他のデバイスへのデータの送信を容易にする他の入力および出力構成要素を含む論理構成要素を含むことができる。例えば、通信インターフェース４６０は、有線通信のためのネットワークインターフェースカード（例えば、イーサネットカード）および／または無線通信のための無線ネットワークインターフェース（例えば、ＷｉＦｉ）カードを含むことができる。通信インターフェース４６０はまた、ケーブルを介した通信のためのユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）ポート、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（商標）無線インターフェース、無線周波数識別（ＲＦＩＤ）インターフェース、近距離無線通信（ＮＦＣ）無線インターフェース、および／またはある形態から別の形態にデータを変換する任意の他の種類のインターフェースを含むことができる。
以下で詳細に説明するように、デバイス４００は、患者の前立腺の経腹的超音波画像の取り込み、患者の前立腺のサイズ、体積、および／または形状の自動測定、および／または測定に基づく推奨に関する特定の動作を実行することができる。デバイス４００は、メモリ４３０などのコンピュータ可読媒体に含まれるソフトウェア命令を実行するプロセッサ４２０に応答してこれらの動作を実行することができる。コンピュータ可読媒体は、非一時的メモリデバイスとして定義されてもよい。メモリデバイスは、単一の物理メモリデバイス内に実装されてもよく、または複数の物理メモリデバイスにわたって分散されてもよい。ソフトウェア命令は、別のコンピュータ可読媒体または別のデバイスからメモリ４３０に読み込まれてもよい。メモリ４３０に含まれるソフトウェア命令は、プロセッサ４２０に本明細書に記載のプロセスを実行させることができる。あるいは、ハードワイヤード回路は、本明細書に記載のプロセスを実施するために、ソフトウェア命令の代わりに、またはソフトウェア命令と組み合わせて使用されてもよい。したがって、本明細書に記載の実施態様は、ハードウェア回路とソフトウェアとの任意の特定の組み合わせに限定されない。
図４は、デバイス４００の例示的な構成要素を示しているが、他の実施態様では、デバイス４００は、図４に示されているよりも少ない構成要素、異なる構成要素、追加の構成要素、または異なる配置の構成要素を含んでもよい。それに加えて、またはその代わりに、デバイス４００の１つまたは複数の構成要素は、デバイス４００の１つまたは複数の他の構成要素によって実行されると記載された１つまたは複数のタスクを実行することができる。
図５は、コントローラユニット１２０の例示的な機能構成要素を示す図である。コントローラユニット１２０の機能構成要素は、例えば、メモリ４３０からの命令を実行するプロセッサ４２０を介して実装されてもよい。あるいは、コントローラユニット１２０の機能構成要素の一部またはすべては、ハードワイヤード回路を介して実装されてもよい。図５に示すように、コントローラユニット１２０は、超音波プローブコントローラ５１０、超音波画像データベース（ＤＢ）５２０、膀胱機械学習（ＭＬ）モデル５３０、照準マネージャ５４０、ユーザインターフェース５５０、前立腺ＭＬモデル５６０、サイズ／体積／形状計算器５７０、形状解析器５７５、および推奨マネージャ５８０を含むことができる。
超音波プローブコントローラ５１０は、超音波プローブ１１０を制御し、超音波プローブ１１０から超音波画像データを収集するように構成されてもよい。例えば、超音波プローブコントローラ５１０は、超音波プローブ１１０の１つまたは複数のモータおよび／または特定のトランスデューサを制御することによって特定の平面内の超音波画像を生成することによって、患者の下腹部領域の３Ｄスキャンを実行することができる。例えば、超音波プローブコントローラ５１０は、超音波プローブ１１０の焦点領域内のすべての半径方向、反半径方向、矢状方向、および横断面を含む３Ｄスキャンを実行するように超音波プローブ１１０を制御することができる。超音波プローブコントローラ５１０は、外側トランスデューサ３１０および内側トランスデューサ３２０にそれぞれ特定の周波数または周波数範囲で超音波信号を送信させ、および／または特定の周波数または周波数範囲で超音波信号を受信させるように、外側トランスデューサパルサ／受信器３１５および内側トランスデューサパルサ／受信器３２５を制御することができる。超音波プローブコントローラ５１０は、Ｂモード画像（例えば、基本波、高調波および／または複合波など）、Ｐモード画像、ドップラーモード超音波画像、Ｍモード超音波画像、エラストグラフィ超音波画像、および／または任意の他のタイプの超音波画像を取得することができる。超音波プローブコントローラ５１０は、取得した超音波画像を超音波画像ＤＢ５２０に記憶してもよい。
膀胱ＭＬモデル５３０は、ＣＮＮモデルおよび／または超音波画像内の膀胱の境界を識別するためにセグメント化を実行するように訓練された別のタイプのＭＬモデルを含むことができる。例えば、膀胱ＭＬモデル５３０は、一組の１つまたは複数の超音波画像内の膀胱の後壁、側壁、および／または前壁を識別することができる。いくつかの実施態様では、他のタイプの解剖学的ランドマークを識別するように訓練された他のタイプのＭＬモデルが含まれてもよい。
照準マネージャ５４０は、膀胱ＭＬモデル５３０によって識別された解剖学的ランドマークに基づいて、超音波プローブ１１０が患者の前立腺を撮像するための照準ゾーンを決定することができる。例えば、照準マネージャ５４０は、特定の寸法の領域（例えば、特定の長さおよび幅）を識別し、識別された領域を、膀胱の識別された後壁などの識別された解剖学的ランドマークから特定の距離に配置することができる。
次いで、照準マネージャ５４０は、決定された照準ゾーンに基づいて患者の前立腺を撮像するように超音波プローブ１１０を照準して、超音波プローブ１１０からの超音波信号が意図された目標（例えば、患者の前立腺）に到達することを確実にすることができる。例えば、照準マネージャ５４０は、ユーザインターフェース５５０を介してオペレータに命令を送信して、超音波プローブ１１０を特定の方向に移動および／または傾斜させて、超音波プローブ１１０を位置決めして患者の前立腺を正確に撮像することができる。それに加えて、またはその代わりに、照準マネージャ５４０は、超音波プローブ１１０によって送信された信号が前立腺を撮像するために必要な被写界深度に到達することを可能にするために、外側トランスデューサ３１０に対して第１の周波数または周波数範囲を選択し、内側トランスデューサ３２０に対して第２の周波数または周波数範囲を選択することによって、トランスデューサ２６０の拡張された被写界深度３５０を調整することができる。
照準マネージャ５４０は、前立腺の可能な限り最良のカバレッジを確保することができる。例えば、前立腺がシータ方向に１５°（例えば、シータモータ２２０の動きに関して）およびファイ方向に１２°（例えば、ファイモータ２４０の動きに関して）の偏心に位置する場合、前立腺の体積を決定するための３Ｄ超音波スキャンは、シータ方向に１５°およびファイ方向に１２°のシフトされた原点で実行され得る。さらに、照準マネージャ５４０は、決定された照準ゾーンを使用して決定された推定前立腺位置に基づいて音響および取得パラメータを調整することができる。調整されたパラメータは、超音波プローブ１１０の焦点位置、スキャン開口、スキャン深度、線密度、スキャン面密度、および送信周波数を含むことができる。
ユーザインターフェース５５０は、ディスプレイ１２２を介してユーザに超音波画像を表示し、ユーザに命令および／または推奨を表示し、そして、ディスプレイ１２２に関連するタッチスクリーンを介して、コントローラユニット１２０、超音波プローブ１１０に配置された１つもしくは複数の制御キーを介して、コントローラユニット１２０に含まれるマイクロフォンを介して、および／または別のタイプの入力方法を介して、ユーザから選択および／またはコマンドを受信するように構成された、ユーザインターフェース（例えば、グラフィカルユーザインターフェース）を生成するかまたは含むことができる。
例えば、ユーザは、３Ｄ超音波スキャンを実行するために、特定の臓器、組織、または構造（例えば、前立腺）、取得する特定のタイプの超音波画像を撮像することを選択すること、エラストグラフィ超音波スキャンを実行することを選択すること、以前に取得された超音波画像を含む患者記録を検索することを選択すること、ベースラインおよびフォローアップ超音波画像の比較を実行することを選択すること、機械学習モデルを使用して超音波画像のセグメント化および解析を実行することを選択すること、機械学習モデルを使用して超音波画像内の病変を識別することを選択すること、および／またはコントローラユニット１２０が構成されている別のタイプの機能を実行することを選択することができる。
前立腺ＭＬモデル５６０は、ＣＮＮモデルおよび／または超音波画像内の前立腺の境界を識別するためにセグメント化を実行するように訓練された別のタイプのＭＬモデルを含むことができる。いくつかの実施態様では、前立腺ＭＬモデル５６０は、２次元（２Ｄ）超音波画像内の前立腺の境界を識別するためにセグメント化を実行するように訓練され得る。それに加えて、またはその代わりに、前立腺ＭＬモデル５６０は、３Ｄ超音波スキャン中に取得された一組の超音波画像において前立腺の３Ｄ表面を識別するためにセグメント化を実行するように訓練され得る。一例として、前立腺ＭＬモデル５６０は、一組の３Ｄスキャン画像からの個々の２Ｄ画像に対してセグメンテーションを実行して、各画像内の前立腺の境界を識別し、次いで、個々の超音波画像からの境界を互いに継ぎ合せるか、そうでなければ組み合わせて、前立腺の３Ｄ表面を生成することができる。
さらに、いくつかの実施態様では、前立腺ＭＬモデル５６０または別のＭＬモデルを訓練して、セグメント化された前立腺を特定のサイズカテゴリに分類することができる。さらに、いくつかの実施態様では、前立腺ＭＬモデル５６０または別のＭＬモデルは、患者の前立腺のベースライン超音波画像を患者の前立腺のフォローアップ超音波画像と比較して、患者の前立腺のサイズ、形状、および／または体積が経時的にどの程度変化したかを判定するように訓練され得る。さらに、いくつかの実施態様では、前立腺ＭＬモデル５６０または別のＭＬモデルを訓練して、病変または関心領域などの患者の前立腺における特定の病変を識別することができる。
いくつかの実施態様では、膀胱ＭＬモデル５３０および／または前立腺ＭＬモデル５６０は、経腹的撮像によって得られた超音波画像を使用して訓練することができる。それに加えて、またはその代わりに、膀胱ＭＬモデル５３０および／または前立腺ＭＬモデル５６０は、異なる種類の画像を含む訓練セットを使用して訓練され得る。一例として、膀胱ＭＬモデル５３０および／または前立腺ＭＬモデル５６０は、ＴＲＵＳ超音波画像を使用して訓練することができる。別の例として、膀胱ＭＬモデル５３０および／または前立腺ＭＬモデル５６０は、膀胱および／または前立腺のＭＲＩ画像を使用して訓練することができる。ＭＲＩ画像は、例えば、公開されているＭＲＩデータベースから取得することができる。取得されたＭＲＩ画像は、形状ラベル、サイズラベル、医療診断ラベル、臨床的に導出された値ラベル、および／または膀胱ＭＬモデル５３０および／または前立腺ＭＬモデル５６０を訓練する際の教師あり学習に使用され得る別の種類のラベルなどのラベルを含むことができる。ラベルは、膀胱ＭＬモデル５３０および／または前立腺ＭＬモデル５６０によって使用され得る画像独立特徴の抽出を可能にし得る。例えば、ラベルは、膀胱ＭＬモデル５３０および／または前立腺ＭＬモデル５６０の訓練を容易にするために、特定の種類の膀胱または前立腺の統計的形状モデル（例えば、ＭＲＩ膀胱および／または前立腺画像のデータベースからの画像に基づく）を得るために使用され得る。さらに、いくつかの実施態様では、膀胱ＭＬモデル５３０および／または前立腺ＭＬモデル５６０は、機械学習とアルゴリズム画像処理技術との任意の組み合わせを実装することができる。さらに、いくつかの実施態様では、膀胱ＭＬモデル５３０および／または前立腺ＭＬモデル５６０は、機械学習モデルのセグメント化出力を「手動で」調整するための「手動キャリパ」オプションを含むことができる。例えば、ディスプレイ上のポインタを操作することによって、またはキーパッドコマンドを使用して識別された境界を調整することによって、ユーザが膀胱ＭＬモデル５３０または前立腺ＭＬモデル５６０によって識別される膀胱の境界および／または前立腺の境界を調整することを可能にするユーザインターフェースをユーザに提示することができる。別の例として、ユーザインターフェースは、ユーザが画像上の一組のシード点を手動で選択することを可能にすることができ、一組のシード点は、セグメント化を実行するために膀胱ＭＬモデル５３０または前立腺ＭＬモデル５６０によって使用され得る。
サイズ／体積／形状計算器５７０は、識別された境界、一組の境界、および／または患者の前立腺の生成された表面に基づいて、患者の前立腺のサイズ、体積、および／または形状を計算することができる。一例として、サイズ／体積／形状計算器５７０は、超音波画像内の識別された境界内に囲まれた面積を計算して、特定の平面内の前立腺の断面積を決定することができる。それに加えて、またはその代わりに、サイズ／体積／形状計算器５７０は、特定の方向（例えば、幅、長さ、高さなど）における前立腺のサイズを決定することができる。さらに、サイズ／体積／形状計算器５７０は、３次元スキャンからの一組の超音波画像を使用して生成された境界に基づいて、患者の前立腺の体積を決定することができる。あるいは、サイズ／体積／形状計算器５７０は、異なる断面の一組の面積を加算し、異なる断面間の距離を使用して各断面の厚さを決定し、患者の前立腺の体積を計算することができる。
形状解析器５７５は、患者の前立腺の決定された形状および／または患者の膀胱などの別のセグメント化された構造の形状を解析することができる。一例として、形状解析器５７５は、患者の前立腺の判定された形状が特定の年齢層の正常／健康な形状の範囲内にあるかどうか、および／または判定された形状が病変を示すかどうかを判定することができる。別の例として、形状解析器５７５は、前立腺の決定された形状に基づいて、および患者の決定された膀胱境界に基づいて、患者の前立腺のＩＰＰ体積を計算することができる。
推奨マネージャ５８０は、超音波スキャンの比較に基づく以前の訪問からの患者の前立腺のサイズ、形状、および／または体積の変化に基づいて、検出された病変または関心領域に基づいて、臨床的に導出された値（例えば、ＰＳＡ値など）と組み合わされた患者の前立腺の決定されたサイズ／体積／形状に基づいて、および／または他の取得または生成された情報に基づいて、前立腺ＭＬモデル５６０、サイズ／体積／形状計算器５７０、および／または形状解析器５７５から受信した情報に基づいて推奨を生成することができる。
一例として、推奨マネージャ５８０は、ＰＳＡ／体積値に基づいて、および／または別の決定に基づいて、患者の前立腺の決定されたサイズ、体積、または形状に基づいて医療介入の推奨を生成することができる。例えば、推奨マネージャ５８０は、追加の撮像、生検、切除、および／または別の種類の医療処置を推奨することができる。別の例として、推奨マネージャ５８０は、決定された患者の前立腺のサイズ、体積、および／または形状に基づいてリスク予測を生成することができる。例えば、推奨マネージャ５８０は、患者の前立腺がどの程度大きくなるか、尿貯留および／または別の種類の症状を引き起こすか、または特定の病状に発展する可能性があるかを示す定量的臨床的格付け値を生成することができる。
さらに、推奨マネージャ５８０は、患者の前立腺の決定されたサイズ、体積、および／または形状の測定を改善するための推奨を生成することができる。推奨は、超音波プローブの位置または角度を調整するための推奨、水または別の流体を飲むための患者への推奨、または超音波画像内の検出されたアーチファクトまたは干渉に対処するための推奨のうちの少なくとも１つを含むことができる。
さらに、推奨マネージャ５８０は、決定された患者の前立腺のサイズ、体積、および／または形状を使用して、将来の患者の前立腺のサイズの変化（例えば、今後の年数などにわたって）を予測し、医療による前立腺縮小治療の結果を予測し、および／または患者の前立腺に関する他の態様を予測することができる。
図５は、コントローラユニット１２０の例示的な構成要素を示しているが、他の実施態様では、コントローラユニット１２０は、図５に示すよりも少ない構成要素、異なる構成要素、追加の構成要素、または異なる配置の構成要素を含んでもよい。それに加えて、またはその代わりに、コントローラユニット１２０の１つまたは複数の構成要素は、コントローラユニット１２０の１つまたは複数の他の構成要素によって実行されるものとして説明された１つまたは複数のタスクを実行することができる。一例として、いくつかの実施態様では、単一のＭＬモデルを訓練して、膀胱と前立腺の両方に対してセグメント化を実行することができる。単一ＭＬモデルは、膀胱のサイズ／体積／形状および前立腺のサイズ／体積／形状を計算し、および／または膀胱および／または前立腺の計算されたサイズ／体積／形状に基づいて１つまたは複数の推奨を出力することができる。別の例として、コントローラユニット１２０は、他の器官または組織を特徴付けるための追加の機能構成要素を含むことができる。例えば、コントローラユニット１２０は、患者の膀胱のサイズ、容積、および／または形状をスキャンして評価するための膀胱モードと、患者の前立腺のサイズ、容積、および／または形状をスキャンして評価するための前立腺モードとを含むことができる。ユーザは、ボタンを押すこと、タッチスクリーン上で選択オブジェクトをアクティブにすること、コマンドを話すこと、および／または別のタイプのアクションを実行することによって、膀胱モードと前立腺モードとを切り替えることができる。
図６は、本明細書に記載の実施態様による、機械学習を使用して前立腺の超音波画像を解析するためのプロセスのフローチャートである。いくつかの実施態様では、図６のプロセスは、超音波システム１００によって実行されてもよい。他の実施態様では、図６のプロセスの一部またはすべては、超音波システム１００とは別個の別のデバイスまたはデバイスのグループによって実行されてもよい。
図６のプロセスは、超音波プローブを使用して患者の下腹部領域の超音波画像を取得すること（ブロック６１０）、取得された超音波画像内の解剖学的ランドマークを識別すること（ブロック６２０）、および識別された解剖学的ランドマークを基準点として使用して患者の前立腺を経腹的に撮像するように超音波プローブを照準すること（ブロック６３０）を含むことができる。例えば、オペレータは、コントローラユニット１２０を使用して患者の前立腺の超音波スキャンを開始することを選択することができる。ユーザは、患者の膀胱領域の上に超音波プローブ１１０を配置し、スキャンを開始するように指示され得る。超音波プローブ１１０は、患者の膀胱の１つまたは複数の超音波画像を取り込むことができる。
膀胱ＭＬモデル５３０は、膀胱の後壁を識別するためにセグメント化を実行することができ、照準マネージャ５４０は、例えば、膀胱の識別された後壁などの識別された解剖学的ランドマークに基づいて、超音波プローブ１１０の照準ゾーンを決定することができる。ユーザインターフェース５５０は、膀胱の識別された後壁および決定された照準ゾーンを含む超音波画像を表示することができる。次いで、オペレータは、決定された照準ゾーンを指すように超音波プローブ１１０を照準することができる。それに加えて、またはその代わりに、コントローラユニット１２０は、決定された照準ゾーン内で超音波プローブ１１０を照準する際にオペレータを支援するための一組の命令を生成することができる。他の実施態様では、膀胱の異なる壁、直腸の壁、恥骨、前立腺自体、および／または患者の身体の前立腺領域内の別の種類の解剖学的ランドマークなど、異なる解剖学的ランドマークを使用することができる。いくつかの実施態様では、コントローラユニット１２０は、決定された照準ゾーンに基づいて超音波プローブ１１０の被写界深度をさらに自動的に調整することができる。
患者の前立腺の経腹的超音波画像は、照準された超音波プローブを使用して取得することができる（ブロック６４０）。例えば、コントローラユニット１２０は、超音波プローブ１１０が患者の前立腺をスキャンするように適切に位置合わせされ、オペレータが患者の前立腺の超音波スキャンを開始することができるという表示を生成することができる。例えば、オペレータは、患者の前立腺の３次元スキャンを開始することができ、超音波プローブ１１０は、一組の平面（例えば、超音波プローブ１１０の中心線の周りの半径方向平面のセットなど）内の超音波画像を取り込むことができる。オペレータは、Ｂモード超音波画像（例えば、基本波、高調波および／または複合波など）、Ｐモード画像、ドップラー超音波画像、Ｍモード画像、エラストグラフィ、および／または他のタイプの超音波画像を取り込むように選択することができる。一例として、カラードップラーを使用して、前立腺内の流体（例えば、血流）の正常および異常な流れを撮像することができる。別の例として、エラストグラフィを使用して組織剛性を決定することができ、これは、異なる剛性の領域が病理と関連付けられ得、前立腺がんの検出および特性評価に使用され得るためである。
上記の例は、最初に膀胱を撮像し、膀胱に関連する解剖学的ランドマーク（例えば、膀胱の後壁）を使用して超音波プローブ１１０を照準し、続いて前立腺を撮像することを説明しているが、膀胱の撮像を最初に行う必要はない場合がある。例えば、患者の前立腺および膀胱領域を同時に撮像してもよいし、患者の前立腺を直接撮像してもよい。例えば、超音波システム１００は、取り込まれた超音波画像内で前立腺を識別することによって超音波プローブ１１０を照準し、より多くの超音波エネルギーを識別された前立腺に直接照準するように超音波プローブ１１０を照準し、続いて、照準された超音波プローブ１１０を使用して識別された前立腺のより詳細なスキャン（例えば、３Ｄスキャン）を行うことができる。さらに、いくつかの実施態様では、超音波プローブ１００は、照準を必要としない大きな視野を有することができ、患者の前立腺は、超音波プローブ１１０を照準することなくスキャンすることができる。
訓練された機械学習モデルを使用してセグメント化を実行して、取得された超音波画像内の前立腺の境界を識別することができる（ブロック６５０）。例えば、前立腺ＭＬモデル５６０および／または別の訓練されたＭＬモデルは、一組の２次元超音波画像内の前立腺の境界を識別するためにセグメント化を実行することができる。次いで、前立腺ＭＬモデル５６０は、前立腺の３Ｄ表面を生成するために、個々の超音波画像からの境界を一緒に継ぎ合せるか、そうでなければ組み合わせることができる。いくつかの実施態様では、前立腺ＭＬモデル５６０は、セグメント化された前立腺を特定のサイズカテゴリ（例えば、小さい、正常、肥大など）に分類することができる。さらに、前立腺ＭＬモデル５６０は、患者の前立腺の識別された境界を、（例えば、患者の記録に関連する超音波画像を取得することによって）以前の診察時の患者の前立腺の以前に判定された境界と比較することができる。さらに、いくつかの実施態様では、前立腺ＭＬモデル５６０または別のＭＬモデルは、例えば、超音波信号を前立腺の他の領域とは少なくともしきい値の量だけ異なって反射した前立腺内の領域の境界を識別することに基づいて、患者の前立腺が病変または関心領域を含むかどうかを判定することができる。さらに、コントローラユニット１２０は、ユーザが前立腺の識別された境界を手動で調整すること、またはセグメント化プロセスを実行するための一組の点を定義することを可能にするユーザインターフェースを提供することができる。
患者の前立腺のサイズ、体積、および／または形状は、識別された境界を使用して決定することができ（ブロック６６０）、形状解析を実行することができる（ブロック６６５）。例えば、コントローラユニット１２０は、超音波画像内の識別された境界内に囲まれた領域を計算して、特定の平面内の前立腺の断面積を決定し、異なる断面の一組の面積を加算し、異なる断面間の距離を使用して各断面の厚さを決定し、患者の前立腺の体積を計算することができる。あるいは、コントローラユニット１２０は、３次元スキャン中に取得された超音波画像の集合に基づいて生成された３次元前立腺境界内の体積を計算することができる。コントローラユニット１２０はまた、特定の方向（例えば、幅、長さ、高さなど）における前立腺のサイズおよび／または形状を判定することができ、および／または前立腺の形状が範囲もしくは正常な形状の範囲外にあるか、または特定の病変に関連するかどうかを判定することができる。さらに、コントローラユニット１２０は、ＰＳＡ／体積値、ＩＰＰ値、および／または別の種類の臨床値などの、患者の前立腺の決定されたサイズ、体積、および／または形状に基づいて、１つまたは複数の臨床値を生成することができる。一例として、コントローラユニット１２０は、決定された患者の前立腺のサイズ、体積、または形状に基づいてＩＰＰ値を計算することができる。別の例として、コントローラユニット１２０は、患者の臨床的に導出されたＰＳＡレベル（例えば、血液検査などを介して決定される）と組み合わされた患者の前立腺の決定されたサイズ、体積、または形状に基づいて、ＰＳＡ対体積比を計算することができる。
医療介入の推奨は、決定された患者の前立腺のサイズ、体積、および／または形状に基づいて生成することができる（ブロック６７０）。例えば、コントローラユニット１２０は、患者の前立腺のサイズ、体積、および／または形状が患者の年齢層の特定の範囲内にあるかどうかを判定することができ、ならびに／あるいは臨床的に導出された値（例えば、ＰＳＡ／体積値など）と組み合わされた前立腺の判定されたサイズ／体積／形状に基づいて値を判定することができる。さらに、コントローラユニット１２０は、患者の前立腺の決定されたサイズ、体積、および／または形状を、以前の診察時に決定されたサイズ、体積、および／または形状と比較して、経時的なサイズ、体積、および／または形状の変化を計算することができる。さらに、コントローラユニット１２０は、関心のある病変または領域が検出されたかどうかを判定することができる。例えば、エラストグラフィスキャンは、腫瘍を示す可能性があるより高い剛性の領域を識別することができる。したがって、コントローラユニット１２０は、追加の撮像、生検、切除、および／または別の種類の医療処置の推奨を生成することができる。
リスク予測は、患者の前立腺の決定されたサイズ、体積、および／または形状に基づいて生成され得る（ブロック６８０）。例えば、コントローラユニット１２０は、患者の前立腺がどの程度大きくなるか、尿貯留および／または別の種類の症状を引き起こすか、または特定の医学的状態に発展する可能性があるかを示す定量的臨床的格付け値を生成することができる。さらに、コントローラユニット１２０は、決定された患者の前立腺のサイズ、体積、および／または形状を使用して、将来の患者の前立腺のサイズの変化（例えば、今後の年数などにわたって）を予測し、医療用前立腺縮小治療の結果を予測し、および／または患者の前立腺に関する他の態様を予測することができる。
患者の前立腺のサイズ、体積、および／または形状の測定を改善するための推奨を生成することができる（ブロック６９０）。一例として、コントローラユニット１２０は、患者の前立腺の計算されたサイズ、体積、および／または形状が予想範囲外であると判定し、超音波プローブ１１０が正しく配置されなかったと判定することができる。それに応答して、コントローラユニット１２０は、ディスプレイ１２２を介して提示される推奨を生成して、超音波プローブの位置または角度を調整することができる。別の例として、コントローラユニット１２０は、超音波信号が膀胱を通って移動しておらず、膀胱内で過度の反射を経験していると判定することができる。例えば、コントローラユニット１２０は、決定された膀胱のサイズに基づいて、患者の膀胱が空すぎると判断することができる。それに応答して、コントローラユニット１２０は、膀胱内の流体を増加させるために患者が水または別の流体を飲むための推奨を生成することができ、その結果、前立腺のより良好な撮像がもたらされ得る。さらに別の例として、コントローラユニット１２０は、超音波画像のアーチファクトまたは干渉を検出することができる。例えば、前立腺ＭＬモデル５６０は、結腸ガスを検出するように訓練され得る。あるいは、コントローラユニット１２０は、結腸が前立腺の一部として誤って解釈されているために、患者の前立腺のサイズが予想範囲外であると判定された場合、結腸ガスが存在すると仮定することができる。それに応答して、コントローラユニット１２０は、腸ガスを除去するための患者への推奨を生成することができる。
図７は、本明細書に記載の実施態様による、膀胱のセグメント化、照準ゾーンの識別、および前立腺のセグメント化を示す図である。ディスプレイ１２２上に提示され得る超音波画像７１０は、膀胱ＭＬモデル５３０によるセグメント化によって決定されるように、患者の膀胱の識別された境界７１５を含むことができる。続いて提示される超音波画像７２０は、超音波プローブ１１０のための識別された照準ゾーン７２５を含むことができる。照準ゾーン７２５は、識別された境界７１５の後壁および／または膀胱の側壁、恥骨影、前立腺自体、および／または別の種類の解剖学的ランドマークなどの別の識別された解剖学的ランドマークに基づいて決定することができる。次いで、コントローラユニット１２０は、超音波プローブ１１０の設定を（例えば、被写界深度を調整することによって）最適化して、照準ゾーン７２５で超音波画像を取り込むことができる。さらに、オペレータは、照準ゾーン７２５における画像取り込みを最適化するために超音波プローブ１１０を移動／傾斜させるように指示されてもよい。超音波画像７３０は、照準ゾーン７２５を使用して患者の前立腺が撮像され、患者の前立腺の境界７３５を識別するために前立腺ＭＬモデル５６０によってセグメント化が実行された後にディスプレイ１２２上に提示され得る。
図８は、本明細書に記載の実施態様による前立腺のサイズの決定を示す図８００である。図８に示すように、図８００は、前立腺のサイズが前立腺ＭＬモデル５６０によって実行されたセグメント化に基づいて２次元で決定された患者の前立腺の超音波画像を含む。例えば、前立腺ＭＬモデル５６０は、超音波画像が取り込まれた特定の平面内の前立腺の幅８１０および前立腺の高さ８２０を判定することができる。
図９は、本明細書に記載の実施態様による、３Ｄ超音波スキャンからの前立腺の体積の決定を示す図９００である。図９に示すように、図９００は、３Ｄスキャン中に取得された一組の超音波画像に基づいて生成された患者の前立腺の３Ｄ境界面を示す。第１の超音波画像９１０は冠状面に前立腺の境界９１５を含み、第２の超音波画像９２０は矢状面に前立腺の境界９２５を含み、第３の超音波画像９３０は横断面に前立腺の境界９３５を含む。
図１０は、本明細書に記載の実施態様による前立腺の特性評価のためのエラストグラフィの使用を示す図１０００である。図１０に示すように、図１０００は、異なる組織剛性値を表す異なる色および／またはシェーディング値を有する組織剛性の異なる値を有する領域を識別するためにセグメント化を使用して処理されたエラストグラフィ画像１０２０と相関された超音波画像１０１０を示す。したがって、前立腺ＭＬモデル５６０は、エラストグラフィ画像に対してセグメント化を実行して、特定の組織剛性に関連する領域を識別し、および／または特定の組織剛性に関連する特定の病変を識別するように訓練することができる。さらに、前立腺ＭＬモデル５６０は、Ｂモード輝度、エラストグラフィ画像、および／またはドップラー超音波画像に基づいて、前立腺の組織学的、形態学的、および／または超音波特性評価を実行するように訓練され得る。一例として、前立腺ＭＬモデル５６０は、カルシウム沈着物、腺腫、および／または他の種類の異常を識別するように訓練され得る。別の例として、前立腺ＭＬモデル５６０は、前立腺の外周領域および／または内側移行領域を識別するように訓練され得る。
図１１は、本明細書に記載の実施態様による第１の例示的なユーザインターフェース１１００を示す図である。図１１に示すように、ユーザインターフェース１１００は、超音波プローブ１１０の照準中にコントローラユニット１２０のディスプレイ１２２に提示することができる。ユーザインターフェース１１０は、より正確な測定のためにオペレータが超音波プローブ１１０の中心を合わせるのを助けるために、検出された身体器官／構造のリアルタイムグラフィック表現を提示することができる。取得された超音波データのそのようなグラフィック表現は、超音波プローブ１１０を中心合わせするために使用することができる。そのような表示モードでは、ディスプレイ１２２は、超音波プローブ１１０の現在の照準方向を表すレチクル１１１０と、患者の膀胱の決定された最大断面のサイズおよび位置を表す膀胱突出部１１２０と、患者の前立腺の決定された最大断面のサイズおよび位置を表す前立腺突出部１１３０と、を含むことができる。オペレータが超音波プローブ１１０を移動させると、レチクル１１１０、膀胱突出部１１２０、および前立腺突出部１１３０の位置が更新され得る。オペレータが超音波プローブ１１０の位置合わせおよび位置に満足したとき、オペレータは、スキャンボタン１１４０を作動させて超音波スキャンを実行することができる。
図１２は、本明細書に記載の実施態様による第２の例示的なユーザインターフェース１２００を示す図である。図１２に示すように、ユーザインターフェース１２００は、コントローラユニット１２０のディスプレイ１２２に提示することができ、取り込まれた超音波画像１２１０を含むことができる。超音波画像１２１０は、結腸内のガスのために不明瞭になっている前立腺を含むことができる。コントローラユニット１２０は、前立腺の不十分なセグメンテーション（例えば、前立腺の境界を特定することができないこと）の結果として、結腸境界として分類された境界を検出した結果として、および／または別の技術を使用して、結腸ガスの存在を検出することができる。それに応答して、コントローラユニット１２０は、患者に腸ガスを除去させるための推奨１２２０を生成することができる。
図１３は、本明細書に記載の実施態様による第３の例示的なユーザインターフェース１３００を示す図である。図１３に示すように、ユーザインターフェース１３００は、コントローラユニット１２０のディスプレイ１２２に提示することができ、取り込まれた超音波画像１３１０を含むことができる。図１３の例では、コントローラユニット１２０は、無線接続を使用して超音波プローブ１１０と通信するタブレットコンピュータデバイスに対応することができる。超音波画像１３１０は、識別された前立腺境界１３２０を含むことができる。さらに、超音波画像１３２０は、識別された病変境界１３３０を含むことができる。それに応答して、コントローラユニット１２０は、病変に対して生検を実行するための推奨１３４０を生成することができる。
図１４は、本明細書に記載の実施態様による第４の例示的なユーザインターフェース１４００を示す図である。図１４に示すように、ユーザインターフェース１４００は、コントローラユニット１２０のディスプレイ１２２に提示することができ、決定された臨床的価値に基づいて生成された推奨を含むことができる。図１４の例では、コントローラユニット１２０は、無線接続を使用して超音波プローブ１１０と通信するタブレットコンピュータデバイスに対応することができる。ユーザインターフェース１４００は、計算されたＩＰＰ値のグラフィック表現１４１０を含むことができる。グラフィック表現１４１０は、決定された膀胱境界１４２０、決定された前立腺境界１４３０、ならびに決定された膀胱境界１４２０および前立腺境界１４３０に基づく計算されたＩＰＰ値１４４０を含むことができる。ユーザインターフェース１４００は、計算されたＩＰＰ値１４４０に基づく解析１４５０をさらに含むことができる。例えば、解析１４５０は、計算されたＩＰＰ値１４４０に基づいて、膀胱排出障害（ＢＯＯ）の可能性が高いことを示すことができる。
前述の明細書では、添付の図面を参照して様々な好ましい実施形態を説明した。しかしながら、添付の特許請求の範囲に記載される本発明のより広い範囲から逸脱することなく、様々な修正および変更を行うことができ、追加の実施形態を実施することができることは明らかであろう。したがって、本明細書および図面は、限定的な意味ではなく例示的な意味で見なされるべきである。
例えば、図６に関して一連のブロックを説明したが、他の実施態様ではブロックの順序が変更されてもよい。さらに、非依存ブロックを並列に実行してもよい。
上述したようなシステムおよび／または方法は、図に示す実施態様においてソフトウェア、ファームウェア、およびハードウェアの多くの異なる形態で実装され得ることは明らかであろう。これらのシステムおよび方法を実施するために使用される実際のソフトウェアコードまたは専用の制御ハードウェアは、実施形態を限定するものではない。したがって、システムおよび方法の動作および挙動は、特定のソフトウェアコードを参照することなく説明されており、ソフトウェアおよび制御ハードウェアは、本明細書の説明に基づいてシステムおよび方法を実装するように設計することができることが理解される。
さらに、上述した特定の部分は、１つまたは複数の機能を実行する構成要素として実装されてもよい。本明細書で使用される構成要素は、プロセッサ、ＡＳＩＣ、またはＦＰＧＡなどのハードウェア、またはハードウェアとソフトウェアの組み合わせ（例えば、ソフトウェアを実行するプロセッサ）を含むことができる。
本明細書で使用される場合、「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」／「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という用語は、記載された特徴、整数、ステップ、または構成要素の存在を特定すると解釈されるが、１つまたは複数の他の特徴、整数、ステップ、構成要素、またはそれらのグループの存在または追加を排除するものではないことが強調されるべきである。
本明細書で使用される「ロジック」という用語は、１つまたは複数のメモリデバイスに格納された命令を実行するように構成された１つまたは複数のプロセッサの組み合わせを指すことができ、ハードワイヤード回路を指すことができ、および／またはそれらの組み合わせを指すことができる。さらに、ロジックは、単一のデバイスに含まれてもよく、または複数のデバイス、場合によってはリモートのデバイスにわたって分散されてもよい。
本発明を説明および定義する目的で、「実質的に」という用語は、本明細書では、任意の定量的比較、値、測定、または他の表現に起因し得る固有の不確実性の程度を表すために利用されることにさらに留意されたい。「実質的に」という用語はまた、本明細書において、定量的表現が、問題となっている主題の基本機能の変化をもたらすことなく、記載された基準から変化し得る程度を表すために利用される。
本出願で使用される要素、動作、または命令は、明示的に記載されていない限り、実施形態にとって重要または必須であると解釈されるべきではない。また、本明細書で使用される場合、冠詞「ａ」は、１つまたは複数の項目を含むことが意図されている。さらに、「基づいて、」という語句は、特に明記しない限り、「少なくとも部分的に、基づいて」を意味することを意図している。

Claims (25)

  1. コンピューティングデバイスによって実行される方法であって、前記方法は、
    前記コンピューティングデバイスによって、患者の前立腺を経腹的に撮像するように超音波プローブを照準するステップと、
    前記コンピューティングデバイスによって、前記照準された超音波プローブを使用して前記患者の前立腺の経腹的画像を取得するステップと、
    前記患者の前立腺の前記経腹的画像内の前記前立腺の境界を識別するために、前記コンピューティングデバイスによって、機械学習モデルを使用して前記患者の前立腺の前記取得された経腹的画像に対してセグメント化プロセスを実行するステップと、を含む方法。
  2. 前記患者の膀胱領域の超音波画像を取得するステップと、
    前記取得された超音波画像内の膀胱の壁を識別するステップと、をさらに含み、
    前記患者の前立腺を経腹的に撮像するように超音波プローブを照準する前記ステップが、前記膀胱の前記識別された壁を基準として使用して行われる、
    請求項１に記載の方法。
  3. 前記取得された超音波画像内の前記膀胱の前記壁を識別するステップが、
    前記膀胱の前記壁を識別するために、訓練された機械学習モデルを使用して前記取得された超音波画像に対してセグメント化プロセスを実行するステップを含む、請求項２に記載の方法。
  4. 前記前立腺の前記識別された境界を使用して、前記患者の前立腺のサイズ、体積、または形状を決定するステップをさらに含む、
    請求項１に記載の方法。
  5. 前記患者の前立腺の前記決定されたサイズ、体積、または形状に基づいて推奨を生成するステップをさらに含む、
    請求項４に記載の方法。
  6. 前記患者の前立腺の前記決定されたサイズ、体積、または形状に基づいてリスク予測を生成するステップをさらに含む、
    請求項４に記載の方法。
  7. 前記患者の前立腺の前記決定されたサイズ、体積、または形状に基づいて、前記患者の前立腺の前記決定されたサイズ、体積、または形状の測定を改善するための推奨を生成するステップをさらに含む、
    請求項４に記載の方法。
  8. 前記推奨が、
    前記超音波プローブの位置または角度を調整するための推奨、
    水もしくは液体を飲むように前記患者への推奨、または
    超音波画像内の検出されたアーチファクトもしくは干渉に対処するための推奨、のうちの少なくとも１つを含む、請求項７に記載の方法。
  9. 前記患者の前立腺の前記決定されたサイズ、体積、または形状に基づいて、膀胱内前立腺突出（ＩＰＰ）値を計算するステップをさらに含む、
    請求項４に記載の方法。
  10. 前記患者の前立腺の前記決定されたサイズ、体積、または形状に基づいて、体積に対する前立腺特異抗原（ＰＳＡ）比を計算ステップをさらに含む、
    請求項４に記載の方法。
  11. 前記照準された超音波プローブを使用して前記患者の前立腺の前記経腹的画像を取得するステップが、
    前記超音波プローブ内の二重焦点超音波トランスデューサを駆動するステップであって、前記二重焦点超音波トランスデューサの外側素子が第１の周波数で駆動され、前記二重焦点超音波トランスデューサの内側素子が第２の周波数で駆動される、ステップを含む、請求項１に記載の方法。
  12. 前記照準された超音波プローブを使用して前記患者の前立腺の前記経腹的画像を取得するステップが、
    前記患者の前立腺の一組の３次元（３Ｄ）超音波スキャン画像を取得するステップを含む、請求項１に記載の方法。
  13. 前記照準された超音波プローブを使用して前記患者の前立腺の前記経腹的画像を取得するステップが、
    エラストグラフィ超音波画像、Ｂモード超音波画像、またはドップラー超音波画像のうちの少なくとも１つを取得するステップを含み、前記方法が、
    前記取得されたエラストグラフィ超音波画像、Ｂモード超音波画像、またはドップラー超音波画像のうちの少なくとも１つに基づいて、特定の組織剛性に関連する領域を識別するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
  14. 前記患者の前立腺を経腹的に撮像するように前記超音波プローブを照準するステップが、
    前記超音波プローブ内に配置された位置センサまたは圧力センサの少なくとも一方から情報を取得するステップを含む、請求項１に記載の方法。
  15. ユーザが前記前立腺の前記識別された境界を手動で調整すること、または前記セグメント化プロセスを実行するための一組の点を定義することを可能にするユーザインターフェースを提供するステップをさらに含む、
    請求項１に記載の方法。
  16. 前記患者の前立腺の前記経腹的画像が、Ｂモード超音波画像、ドップラーモード超音波画像、またはエラストグラフィ超音波画像のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
  17. システムであって、
    超音波プローブと、
    コントローラユニットと、を含み、前記コントローラユニットは、
    患者の前立腺を経腹的に撮像するように超音波プローブを照準し、
    前記照準された超音波プローブを使用して前記患者の前立腺の経腹的画像を取得し、
    前記患者の前立腺の前記経腹的画像内の前記前立腺の境界を識別するために、前記患者の前立腺の前記取得された経腹的画像に対してセグメント化プロセスを実行するように構成される、システム。
  18. 前記コントローラユニットが、
    前記患者の膀胱領域の超音波画像を取得し、
    前記取得された超音波画像内の膀胱の壁を識別し、
    前記患者の前立腺を経腹的に撮像するように前記超音波プローブを照準する場合、前記コントローラユニットが、前記識別された前記膀胱の壁を基準として前記照準を実行するようにさらに構成される、請求項１７に記載のシステム。
  19. 前記コントローラユニットが、
    前記前立腺の前記識別された境界を使用して、前記患者の前立腺のサイズ、体積、または形状を決定するようにさらに構成される、請求項１７に記載のシステム。
  20. 前記コントローラユニットが、
    前記患者の前立腺の前記決定されたサイズ、体積、または形状に基づいて医療介入の推奨を生成するか、
    前記患者の前立腺の前記決定されたサイズ、体積、または形状に基づいてリスク予測を生成するか、あるいは
    前記患者の前立腺の前記決定されたサイズ、体積、または形状に基づいて、前記患者の前立腺の前記決定されたサイズ、体積、または形状の測定を改善するための推奨を生成するか、のうちの少なくとも１つを実行するようにさらに構成される、請求項１９に記載のシステム。
  21. 前記超音波プローブが、第１の素子および第２の素子を有する二重焦点超音波トランスデューサを含み、前記照準された超音波プローブを使用して前記患者の前立腺の前記経腹的画像を取得する場合、前記コントローラユニットが、
    前記超音波プローブ内の前記二重焦点超音波トランスデューサを駆動するようにさらに構成され、前記二重焦点超音波トランスデューサの前記第１の素子が第１の周波数で駆動され、前記二重焦点超音波トランスデューサの前記第２の素子が第２の周波数で駆動される、請求項１７に記載のシステム。
  22. 前記超音波プローブが、位置センサまたは圧力センサの少なくとも一方を含み、前記コントローラユニットが、
    前記超音波プローブ内に配置された位置センサまたは圧力センサの少なくとも一方から情報を取得するようにさらに構成される、請求項１７に記載のシステム。
  23. 前記照準された超音波プローブを使用して前記患者の前立腺の前記経腹的画像を取得する場合、前記コントローラユニットが、
    前記患者の前立腺の一組の３次元（３Ｄ）超音波スキャン画像を取得するか、
    前記患者の前立腺のドップラー超音波画像を取得するか、あるいは
    前記患者の前立腺のエラストグラフィ超音波画像を取得するか、のうちの少なくとも２つを実行するように構成される、請求項１７に記載のシステム。
  24. 前記コントローラユニットが、前記患者の前立腺のサイズ、体積、または形状をスキャンして評価するための前立腺モードと、前記患者の膀胱のサイズ、体積、または形状をスキャンして評価するための膀胱モードと、を切り替えるように構成される、請求項１７に記載のシステム。
  25. デバイスであって、
    ロジックを含み、前記ロジックは、
    前記患者の膀胱領域の超音波画像を取得し、
    前記取得された超音波画像内の膀胱の壁を識別し、
    前記膀胱の前記識別された壁を使用して患者の前立腺を経腹的に撮像するように超音波プローブを照準し、
    前記照準された超音波プローブを使用して前記患者の前立腺の経腹的画像を取得し、
    前記患者の前立腺の前記経腹的画像内の前記前立腺の境界を識別するために、訓練された機械学習モデルを使用して、前記患者の前立腺の前記取得された経腹的画像に対してセグメント化プロセスを実行し、
    前記前立腺の前記識別された境界を使用して、前記患者の前立腺のサイズ、体積、または形状を決定するように構成される、デバイス。
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