JP2023551705A - 腹直筋の超音波画像データの分析 - Google Patents

Abstract

被検者の腹直筋の超音波画像データを分析する際に使用する装置である。この装置は、命令セットを表す命令データを含むメモリと、メモリと通信して命令セットを実行するプロセッサとを含む。命令セットは、プロセッサによって実行されると、プロセッサに、腹直筋の超音波画像のシーケンスを取得させる。超音波画像のシーケンスは、被検者の皮膚の表面に対して異なる角度で傾斜されることで皮膚の中への超音波の侵入の異なる角度を有する超音波トランスデューサを使用して取得されている。プロセッサは更に超音波画像のシーケンスデータから超音波画像を選択することであって、選択した超音波画像は、超音波画像データのシーケンス内の他の画像と比較して腹直筋の領域が最も明瞭に見えるシーケンス内の画像をデータ含む、選択することと、選択した超音波画像内の腹直筋の測定を行うこととを実行する。

Description

本明細書における本開示は、超音波システムに関する。特に、非排他的に、本開示は、被検者の腹直筋の超音波画像データの分析に関する。

腹筋は脊柱を安定させる重要な器官である。腹直筋の離開（Ｄｉａｓｔａｓｉｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｒｅｃｔｕｓ Ａｂｄｏｍｉｎｉｓ：ＤＲＡ）（腹直筋離開（Ｒｅｃｔｕｓ Ａｂｄｏｍｉｎｉｓ Ｄｉａｓｔａｓｉｓ：ＲＡＤとしても知られている）とは、白線（ＬＡ）に沿って２つの腹直筋が分離している状態であり、一般的に分娩後の女性と関連している。ＲＡＤは通常、２ｃｍを超える分離がある場合に診断され、５ｃｍ以上の分離は重度と見なされる。ＲＡＤは腹筋の弱さにつながり、生体力学的姿勢に影響を与え、背痛を引き起こす可能性がある。ＲＡＤは、一般的に腰痛（ＬＢＰ）、腹部及び骨盤機能障害と関連している（Ｗｏｌｆｇａｎｇ．Ｒ他による「Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｒｅｃｔｕｓ ｄｉａｓｔａｓｉｓ－Ａ ｐｒｏｐｏｓａｌ ｂｙ ｔｈｅ Ｇｅｒｍａｎ Ｈｅｒｎｉａ Ｓｏｃｉｅｔｙ（ＤＨＧ）ａｎｄ ｔｈｅ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｅｎｄｏｈｅｒｎｉａ Ｓｏｃｉｅｔｙ（ＩＥＨＳ）」なる名称の論文（Ｆｒｏｎｔｉｅｒｓ ｉｎ Ｓｕｒｇｅｒｙ、２０１９、第６巻：第１条を参照）。妊娠後のＲＡＤの有病率は３５％～１００％と報告されており、大きな胎児や双子を妊娠し出産した女性は特に影響を受けやすい。

直筋間距離（ＩＲＤ）の測定は、状態のスクリーニング及び治療のモニタリングの両方に使用される。ＩＲＤの測定アプローチは、１）身体診察と、２）医用イメージング（特に低コストでリアルタイム機能により、超音波イメージング）との２つの主要なグループに分類される。

身体診察では、ＲＡＤの範囲を大まかに推定できるが、測定精度が低いため、一般的にはモニタリングには向いていない。軽度のＲＡＤの有病率は、妊娠中及び出産後の両方で高く、治療プロセス中の縦比較には高い測定精度（例えば５ｍｍ未満の測定誤差）が必要である。

米国特許出願公開第２０１７／０３１９１０７Ａ１号には、赤外線画像から腹直筋間の分離を定量化する方法が開示されている。ロシア特許第０００２６９２９７４Ｃ１号には、超音波視覚化法を用いて、患者の前腹壁の全ての消化管ストーマの術前マーキングのための方法が開示されている。

上述したように、腹直筋離開（ＲＡＤ）は、腹直筋の分離を特徴とする状態であり、妊娠に関連していることが多い。医師が自分の手で腹筋の分離の程度を特定して決定する身体診察は、一般的に、診察の主観性や、求めた測定値の精度が低いため、モニタリングには適していない。このようなやり方での定期的な身体診察も、筋肉の分離を悪化させる可能性があるため望ましくない。したがって、身体診察は、ＲＡＤのモニタリングにおいては、あまり役に立たない。

超音波は一般的に、ＲＡＤのモニタリングにより適していると考えられているが、超音波イメージングでは、ＲＡＤのモニタリングに使用できる十分な品質の画像を収集するために、経験豊富な超音波検査技師と、新しい超音波検査技師をトレーニングするための多くの投資が必要になる。画像を取得しても、画像は処理をしなければならず、信頼できる結果を得るには時間と高度の経験が必要である。

超音波画像からの測定結果を効率的かつ正確に処理できるように、腹直筋の画像を処理のための改良された方法及び装置を提供することが望ましい。

第１の態様によれば、被検者の腹直筋の超音波画像データを分析する際に使用する装置が提供される。この装置は、命令セットを表す命令データを含むメモリと、メモリと通信して命令セットを実行するプロセッサとを含む。命令セットは、プロセッサによって実行されると、プロセッサに、ｉ）腹直筋の超音波画像のシーケンスを取得させることであって、超音波画像のシーケンスは、被検者の皮膚の表面に対して異なる角度で傾斜されることで皮膚の中への超音波の侵入の異なる角度を有する超音波トランスデューサを使用して取得されている、超音波画像のシーケンスを取得させることと、ｉｉ）超音波画像のシーケンスデータから超音波画像データを選択させることであって、選択された超音波画像データは、超音波画像データのシーケンス内の他の画像データと比較して腹直筋の領域が最も明瞭に見えるシーケンス内の画像データを含む、超音波画像データを選択させることと、ｉｉｉ）選択された超音波画像データ内の腹直筋の測定を行わせることとを実行させる。

第２の態様によれば、第１の態様による装置と、超音波画像データのシーケンスを取得するために用いられる超音波トランスデューサとを含む超音波イメージングシステムがある。

第３の態様によれば、被検者の腹直筋の超音波画像データを分析する際に使用するコンピュータ実施方法がある。この方法は、ｉ）腹直筋の超音波画像のシーケンスを取得するステップであって、超音波画像のシーケンスは、被検者の皮膚の表面に対して異なる角度で傾斜されることで皮膚の中への超音波の侵入の異なる角度を有する超音波トランスデューサを使用して取得されている、超音波画像のシーケンスを取得するステップと、ｉｉ）超音波画像のシーケンスデータから超音波画像データを選択するステップであって、選択された超音波画像データは、超音波画像データのシーケンス内の他の画像データと比較して腹直筋の領域が最も明瞭に見えるシーケンス内の画像データを含む、超音波画像データを選択するステップと、ｉｉｉ）選択した超音波画像データ内の腹直筋の測定を行うステップとを含む。

第４の態様によれば、コンピュータ可読媒体を含むコンピュータプログラム製品がある。コンピュータ可読媒体にはコンピュータ可読コードが具現化され、コンピュータ可読コードは、適切なコンピュータ又はプロセッサによって実行されると、当該コンピュータ又はプロセッサに、第３の態様の方法を実行させるように構成されている。

腹直筋の最適な測定値は、一般的に、超音波データを取るために使用されるプローブのトランスデューサが、ターゲット臓器（ここでは腹直筋など）の表面に対して９０度の角度に位置決めされているときに取得される。この位置では、プローブは、例えば筋肉の最短軸に沿って筋肉壁を通って真っ直ぐスライスをイメージングする。これにより、筋肉厚を正確に求めることができる。筋肉は、直接見ることができないので、皮膚の表面を（表面が相対的に平らである限り）入射角を決定するための基準として使用することが多い。９０度の角度（例えば皮膚が基準として使用される場合は皮膚に対して、又はより最適には腹直筋に対して）を取得することは新人ユーザにとっては難しいことが多い。これは、内部の腹直筋構造が表面の下にあり、超音波はターゲットの腹直筋に到達するために表面軟部組織を通過しなければならないためである。

本明細書での本開示の発明者は、プローブが正しい位置にあるときに、筋肉の壁（例えば筋線維の外縁）が最も明瞭に見え（例えば光学焦点のようにより明るく、より綿密になり）、これは、プローブが９０度に位置決めされたときに、超音波が筋肉境界から最も強く、コヒーレントに反射するためであることを認識している。したがって、皮膚表面に対して一定の角度のプローブで取得される超音波画像データが取得され、最も明瞭な画像データが選択される。ＲＡＤのモニタリングに使用される筋肉厚や筋肉の分離測定値など、筋肉の測定に最適な筋肉の断面を提供する画像データが選択される。したがって、選択した画像内の筋肉厚の測定値は、より堅牢で信頼性が高く（再現性が高く）、これによってでも超音波検査技師が正しい入射角を単独で決定する必要がなくなる。

これらの及び他の態様は、以下に説明する実施形態から明らかになり、また、当該実施形態を参照して説明される。

例示的な実施形態を、例としてのみ、次の図面を参照して説明する。

図１は、本明細書におけるいくつかの実施形態による例示的な方法を示す。 図２は、本明細書におけるいくつかの実施形態による例示的な超音波システムを示す。 図３は、本明細書におけるいくつかの実施形態による例示的な方法を示す。 図４は、本明細書におけるいくつかの実施形態によるの超音波画像データのシーケンスを取得する例示的な方法を示す。 図５Ａは、例示的な超音波画像フレームにおける軸方向の強度投影曲線を示す。 図５Ｂは、超音波画像フレームの例示的なシーケンス内の各フレームの平均強度を示す。 図５Ｃは、超音波画像の例示的なシーケンス内の画像の隣接ペア間の強度の差を示す。 図６は、超音波画像の例示的なシーケンスからの４つの例示的な２次元超音波画像フレームを示す。 図７は、選択した例示的な超音波画像フレームを示し、シードポイントを使用して腹直筋の境界をどのように決定するかを示す。

上述のように、本明細書で説明する装置及び方法により、例えば腹直筋離開（ＲＡＤ）のモニタリングに使用するために、腹直筋の測定を改良できる。

ここでは、図１を参照する。図１は、本明細書におけるいくつかの実施形態による、被検者の腹直筋の超音波画像データを分析する際に使用する装置１００を示している。一般的に、この装置は、ラップトップ、デスクトップコンピュータ、又は他のコンピューティングデバイスなどのコンピュータ装置又はシステムの一部を形成する。いくつかの実施形態では、装置１００は分散コンピューティング配置又はクラウドの一部を形成してもよい。

一般的に、この装置は、図３に関して以下に説明する方法３００など、本明細書に説明する方法の実施形態のいずれかを実行する。

この装置は、命令セット１０６を表す命令データを含むメモリ１０４と、メモリと通信して命令セット１０６を実行するプロセッサ１０２（処理回路やロジックなど）とを含む。簡単に言うと、命令セット１０６は、プロセッサ１０２によって実行されると、プロセッサ１０２に、ｉ）腹直筋の超音波画像のシーケンスを取得することであって、この超音波画像のシーケンスは、被検者の皮膚の表面に対して異なる角度で傾斜されることで皮膚の中への超音波の侵入の異なる角度を有する超音波トランスデューサを使用して取得されている、超音波画像のシーケンスを取得することと、ｉｉ）超音波画像のシーケンスから、超音波画像のシーケンス内の他の画像と比較して腹直筋の領域が最も明瞭に見えるシーケンス内の画像を含む超音波画像を選択することと、ｉｉｉ）選択した超音波画像内の腹直筋の測定を行うことと、を実行させる。

前述のように、従来の２Ｄ超音波イメージングの主な問題は、オペレータ依存性であり、これにより、ＲＡＤのモニタリングが困難になる可能性がある。本明細書で提案する装置は、ＲＡＤの測定に最高品質の超音波画像を取得するように新人ユーザ又は経験の浅いユーザを指導し、彼らが最小限の労力で主要なパラメータを取得することを助ける。ユーザは、ある範囲の傾斜／角度で超音波画像を取得するだけでよく、装置１００は、プローブが筋肉境界に対して約９０度であることに対応する、筋肉境界が最も明瞭である（光学焦点のように）適切な画像を選択し、その中で測定を行う。このように、装置１００は、オペレータ依存性を最小限に抑え、ＲＡＤ治療の評価に潜在的な役割を持つ。

より詳細には、プロセッサ１０２は、本明細書に説明するやり方で装置１００を制御するようにプログラムされた１つ以上のプロセッサ、処理ユニット、マルチコアプロセッサ、又はモジュールを含む。特定の実装態様では、プロセッサ１０２は、本明細書に説明する方法の個別の又は複数のステップをそれぞれが実行するように構成された又は実行するための複数のソフトウェア及び／又はハードウェアモジュールを含む。プロセッサ１０２は、本明細書に説明するやり方で装置１００を制御するようにプログラムされた１つ以上のプロセッサ、処理ユニット、マルチコアプロセッサ、及び／又はモジュールを含む。いくつかの実装態様では、例えば、プロセッサ１０２は、分散処理のために構成された複数の（例えば相互運用される）プロセッサ、処理ユニット、マルチコアプロセッサ、及び／又はモジュールを含む。当業者は、このようなプロセッサ、処理ユニット、マルチコアプロセッサ、及び／又はモジュールは異なる場所に設置され、本明細書に説明する方法の異なるステップ及び／又は単一のステップの異なる部分を実行できることを理解できるであろう。

メモリ１０４には、本明細書に説明する方法を実行するために、プロセッサ１０２が実行可能なプログラムコードが保存されている。或いは又は更に、１つ以上のメモリ１０４が、装置１００の外部である（つまり、装置とは別個又は装置から離れている）場合がある。例えば１つ以上のメモリ１０４は、別のデバイスの一部である。メモリ１０４を使用して、超音波画像データ、超音波画像のシーケンス、及び／又は装置１００のプロセッサ１０２が受信、計算、若しくは決定した、若しくは装置１００の外部にある任意のインターフェース、メモリ、又はデバイスからの任意の他の情報若しくはデータを保存できる。プロセッサ１０２は、メモリ１０４を制御して、超音波画像データ、超音波画像のシーケンス、及び／又はプロセッサが受信、計算、若しくは決定した任意の他の情報若しくはデータを保存する。

いくつかの実施形態では、メモリ１０４は複数のサブメモリを含み、各サブメモリは命令データを保存できる。例えば少なくとも１つのサブメモリは、命令セットのうちの少なくとも１つの命令を表す命令データを保存し、少なくとも１つの他のサブメモリは、命令セットのうちの少なくとも１つの他の命令を表す命令データを保存する。

図１は、本開示のこの態様を例示するために必要な構成要素のみを示しており、実際の実装形態では、装置１００は、図に示すものに追加される構成要素を含み得ることが理解されるであろう。例えば装置１００はディスプレイを更に含んでいてもよい。ディスプレイには、例えば、コンピュータ画面や携帯電話又はタブレットの画面が含まれる。本装置は更に、キーボード、マウス、又はユーザが装置とやりとりして、例えば本明細書に説明する方法に使用する最初の入力パラメータを提供することを可能にする他の入力デバイスなどのユーザ入力デバイスを含んでいてもよい。装置１００は、装置１００に給電するためのバッテリ若しくは他の電源、又は装置１００を主電源に接続するための手段を含んでいてもよい。

いくつかの実施形態では、装置１００は超音波システムに含まれている。例えば超音波システムが、上記の装置１００を含み、更にトランスデューサを含む。このトランスデューサを用いて、超音波画像データ及び／又は超音波画像のシーケンスが記録される。

図２は、例示的な超音波システム２００を示している。超音波システム２００は、上記の装置１００を含む。他の実施形態では、超音波システム２００の構成要素は、以下に説明する方法３００を実行するように適合されている。

システム２００は、超音波を送信し、エコー情報を受信するためのトランスデューサアレイ６を有するアレイトランスデューサプローブ４を含む。トランスデューサアレイ６は、ＣＭＵＴトランスデューサ、ＰＺＴ若しくはＰＶＤＦといった材料から形成される圧電トランスデューサ、又は任意の他の適切なトランスデューサ技術を含み得る。この例では、トランスデューサアレイ６は、関心領域の２Ｄ平面又は３次元ボリュームのいずれかをスキャンできるトランスデューサ８の２次元アレイである。別の例では、トランスデューサアレイは１Ｄアレイであってもよい。

トランスデューサアレイ６は、トランスデューサ素子による信号の受信を制御するマイクロビームフォーマ１２に結合されている。マイクロビームフォーマは、米国特許第５，９９７，４７９号（Ｓａｖｏｒｄ他）、第６，０１３，０３２号（Ｓａｖｏｒｄ）、及び第６，６２３，４３２号（Ｐｏｗｅｒｓ他）に説明されているように、トランスデューサのサブアレイ（一般的に「グループ」又は「パッチ」と呼ばれる）によって受信された信号の、少なくとも部分的なビームフォーミングが可能である。

代替実施形態では、マイクロビームフォーマ１２の代わりに、トランスデューサアレイは、メインシステムビームフォーマ（図２には図示せず）によって直接操作されてもよい。

システム２００は更に、送信／受信（Ｔ／Ｒ）スイッチ１６を含み、これにマイクロビームフォーマ１２を結合してアレイを送信モードと受信モードとの間で切り替えることができる。

トランスデューサアレイ６からの超音波ビームの送信は、Ｔ／Ｒスイッチ１６及びメイン送信ビームフォーマ（図示せず）によってマイクロビームフォーマに結合されたトランスデューサコントローラ１８によって指示される。トランスデューサコントローラ１８は、ユーザインターフェース又はコントロールパネル３８のユーザ操作から入力を受け取る。コントローラ１８は、送信モード中にアレイ６のトランスデューサ素子を（直接又はマイクロビームフォーマ経由で）駆動するように配置された送信回路を含む。

なお、代替実施形態では、マイクロビームフォーマ１２の代わりに、トランスデューサアレイがメインシステムビームフォーマによって直接操作され、Ｔ／Ｒスイッチ１６はメインビームフォーマ２０を高エネルギー送信信号から保護する。

一般的なライン・バイ・ラインイメージングシーケンスでは、プローブ内のビームフォーミングシステムは次のように動作する。送信中は、ビームフォーマ（実装形態によってマイクロビームフォーマか又はメインシステムビームフォーマであり得る）がトランスデューサアレイ、又はトランスデューサアレイのサブアパーチャを作動させる。サブアパーチャは、トランスデューサの１次元ラインか、又はより大きなアレイ内のトランスデューサの２次元パッチであり得る。送信モードでは、アレイ又はアレイのサブアパーチャによって生成される超音波ビームのフォーカシング及びステアリングは、以下のように制御される。

被検者から後方散乱エコー信号を受信すると、受信信号は、受信信号を整列させるために、ビームフォーミングを経る（以下で説明）。また、サブアパーチャが使用される場合、サブアパーチャは、例えば、１トランスデューサ素子ずつシフトされる。次に、シフトされたサブアパーチャを作動させ、トランスデューサアレイの全てのトランスデューサ素子が作動されるまでプロセスが繰り返される。

各ライン（又はサブアパーチャ）について、最終的な超音波画像の関連するラインを形成するために使用される受信信号の合計は、受信期間中に所与のサブアパーチャのトランスデューサ素子によって測定された電圧信号の和になる。以下のビームフォーミングプロセスの後にもたらされるライン信号は、通常、無線周波数（ＲＦ）データと呼ばれる。様々なサブアパーチャによって生成された各ライン信号（ＲＦデータセット）は、追加の処理を経て、最終的な超音波画像のラインが生成される。時間の経過に伴うライン信号の振幅の変化は、深度に伴う超音波画像の輝度の変化に寄与し、高振幅ピークが最終画像の明るいピクセル（又はピクセルの集合）に対応する。ライン信号の始まり付近に現れるピークは、浅い構造からのエコーを表すが、ライン信号の後半に徐々に現れるピークは、被検者内の深度が増加している構造からのエコーを表す。

トランスデューサコントローラ１８によって制御される機能の１つは、ビームがステアリングかつフォーカシングされる方向である。ビームは、トランスデューサアレイからまっすぐに前に（トランスデューサアレイに直交して）ステアリングすることも、より広い視野を得るために異なる角度でステアリングすることもできる。送信ビームのステアリング及びフォーカシングは、トランスデューサ素子の作動時間に応じて制御される。

一般的な超音波データ取得は、平面波イメージングと「ビームステアリングされた」イメージングとの２つの方法に分類される。この２つの方法は、送信モード（「ビームステアリングされた」イメージング）及び／又は受信モード（平面波イメージング及び「ビームステアリングされた」イメージング）でのビームフォーミングの有無によって分類される。

最初にフォーカシング機能を見ると、全てのトランスデューサ素子を同時に作動させることによって、トランスデューサアレイは、被検者を通過するにつれて発散する平面波を生成する。この場合、超音波ビームはフォーカスされていないままである。位置に依存する時間遅延をトランスデューサの作動に導入することによって、ビームの波面を、焦点ゾーンと呼ばれる所望の点に収束できる。焦点ゾーンは、ビームの横幅が送信ビーム幅の半分未満である点として定義される。このようにして、最終的な超音波画像の横方向の解像度が向上される。

例えば、時間遅延によってトランスデューサ素子が連続して作動される（最も外側の素子から始まり、トランスデューサアレイの中心素子で終わる）と、中心素子に沿ってプローブから所与の距離に焦点ゾーンが形成される。焦点ゾーンのプローブからの距離は、その後のトランスデューサ素子作動の各ラウンド間の時間遅延によって異なる。ビームは、焦点ゾーンを通過した後、発散し始め、遠距離場イメージング領域が形成される。トランスデューサアレイの近くにある焦点ゾーンでは、超音波ビームは遠距離場において速く発散し、最終画像内のビーム幅アーチファクトにつながることに留意されたい。典型的に、トランスデューサアレイと焦点ゾーンとの間にある近距離場は、超音波ビームの大きなオーバーラップに起因して、ほとんど詳細を示さない。したがって、焦点ゾーンの位置を変化させることは、最終画像の品質の大幅な変化につながる。

送信モードでは、超音波画像が複数の焦点ゾーン（各々、異なる送信焦点を有し得る）に分割されていない限り、焦点は１つだけ定義されることに留意されたい。

更に、被検者内からエコー信号を受信すると、受信フォーカシングを実行するために上記のプロセスの逆を実行することもできる。つまり、入来信号は、トランスデューサ素子によって受信され、信号処理のためにシステムに渡される前に、電子的な時間遅延を受ける。この最も単純な例は、遅延和ビームフォーミングと呼ばれる。トランスデューサアレイの受信フォーカスを時間の関数として動的に調整することができる。

次に、ビームステアリングの機能を見ると、トランスデューサ素子に時間遅延を正しく適用することで、トランスデューサアレイから離れるときに超音波ビームに所望の角度を与えることができる。例えば、トランスデューサアレイの第１の側のトランスデューサを作動させてから、順に残りのトランスデューサを作動させてアレイの反対側で終わると、ビームの波面が第２の側に向かって傾斜する。トランスデューサアレイの法線に対するステアリング角度の大きさは、その後のトランスデューサ素子の作動間の時間遅延の大きさによって異なる。

更に、ステアリングされたビームをフォーカスすることも可能であり、この場合、各トランスデューサ素子に適用される時間遅延の合計は、フォーカシング時間遅延とステアリング時間遅延の両方の和である。この場合、トランスデューサアレイはフェーズドアレイと呼ばれる。

作動にＤＣバイアス電圧を必要とするＣＭＵＴトランスデューサの場合、トランスデューサコントローラ１８は、トランスデューサアレイのＤＣバイアスコントロール４５を制御するために結合される。ＤＣバイアスコントロール４５は、ＣＭＵＴトランスデューサ素子に印加されるＤＣバイアス電圧を設定する。

トランスデューサアレイの各トランスデューサ素子について、アナログ超音波信号（通常はチャネルデータと呼ばれる）が、受信チャンネルを介してシステムに入る。受信チャネルでは、部分的にビームフォーミングされた信号が、マイクロビームフォーマ１２によってチャネルデータから生成され、メイン受信ビームフォーマ２０に渡される。ここで、トランスデューサの個々のパッチからの部分的にビームフォーミングされた信号は完全にビームフォーミングされた信号（無線周波数（ＲＦ）データと呼ばれる）に合成される。各段階で実行されるビームフォーミングは、上記のように行われても、追加の機能を含んでもよい。例えばメインビームフォーマ２０には１２８個のチャネルがあり、各々が数十又は数百のトランスデューサ素子からなるパッチから部分的にビームフォーミングされた信号を受信する。このようにして、トランスデューサアレイの数千ものトランスデューサによって受信される信号は、単一のビームフォーミングされた信号に効率的に寄与する。

ビームフォーミングされた受信信号は、信号プロセッサ２２に結合される。信号プロセッサ２２は、バンドパスフィルタリング、デシメーション、Ｉ及びＱ成分の分離、及び高調波信号分離（組織及びマイクロバブルから返される非線形（基本周波数のより高い高調波）エコー信号の識別を可能にするために、線形信号と非線形信号とを分離する）など、様々なやり方で受信したエコー信号を処理する。また、信号プロセッサは、スペックルの低減、信号複合、及びノイズ除去などの追加の信号強調を実行してもよい。信号プロセッサのバンドパスフィルタはトラッキングフィルタであり、エコー信号が増加する深度から受信されるにつれて、より高い周波数帯域からより低い周波数帯域にパスバンドがスライドする。これにより、通常は解剖学的情報がない深い深度からの高周波数のノイズを拒絶する。

送信及び受信用のビームフォーマは、異なるハードウェアに実装され、異なる機能を有することができる。当然ながら、受信器ビームフォーマは、送信ビームフォーマの特性を考慮する。図２は、分かりやすくするために、受信器ビームフォーマ１２、２０のみを示している。システム全体では、送信マイクロビームフォーマ及びメイン送信ビームフォーマを有する送信チェーンもある。

マイクロビームフォーマ１２の機能は、アナログ信号経路の数を減らすために、信号の初期合成を提供することである。これは通常、アナログドメインで実行される。

最終ビームフォーミングは、メインビームフォーマ２０において行われ、通常はデジタル化後に行われる。

送信チャンネル及び受信チャンネルでは、固定の周波数帯域を有する同じトランスデューサアレイ６を使用する。しかしながら、送信パルスが占有する帯域幅は、使用する送信ビームフォーミングによって異なる場合がある。受信チャネルは、トランスデューサの帯域幅全体をキャプチャできる（従来のアプローチ）か、又はバンドパス処理を使用することによって、所望の情報（例えば主高調波の高調波）を含む帯域幅のみを抽出できる。

次に、ＲＦ信号は、Ｂモード（即ち、輝度モード、又は２Ｄイメージングモード）プロセッサ２６及びドップラープロセッサ２８に結合される。Ｂモードプロセッサ２６は、臓器組織や血管などの体内構造のイメージングのために、受信した超音波信号で振幅検出を実行する。ライン・バイ・ラインイメージングの場合、各ライン（ビーム）は、関連するＲＦ信号によって表され、その振幅を使用して、Ｂモード画像のピクセルに割り当てられる輝度値を生成する。画像内のピクセルの正確な位置は、ＲＦ信号に沿った関連する振幅測定の位置とＲＦ信号のライン（ビーム）番号とによって決定される。このような構造のＢモード画像は、高調波モード若しくは基本画像モード、又は米国特許第６，２８３，９１９号（Ｒｏｕｎｄｈｉｌｌ他）及び米国特許第６，４５８，０８３号（Ｊａｇｏ他）で説明されているように両方の組み合わせで形成される。ドップラープロセッサ２８は、画像フィールド内の血液細胞の流れといった動く物質の検出のために、組織の動き及び血流から生じる時間的に異なる信号を処理する。ドップラープロセッサ２８は通常、体内の選択されたタイプの材料から返されたエコーを通過又は拒否するようにパラメータが設定されたウォールフィルタを含む。

Ｂモードプロセッサ及びドップラープロセッサによって生成される構造信号及び動き信号は、スキャンコンバータ３２及びマルチプラナーリフォーマッタ４４に結合される。スキャンコンバータ３２は、エコー信号を、それらを受け取った元の空間的関係で所望の画像フォーマットで配置する。つまり、スキャンコンバータは、ＲＦデータを円筒座標系から、画像ディスプレイ４０に超音波画像を表示するのに適した直交座標系に変換するように作動する。Ｂモードイメージングの場合、所与の座標におけるピクセルの輝度は、その位置から受信したＲＦ信号の振幅に比例する。例えば、スキャンコンバータは、エコー信号を２次元（２Ｄ）セクタ型フォーマット、又はピラミッド型３次元（３Ｄ）画像に配置できる。スキャンコンバータは、Ｂモード構造画像上に、画像フィールド内の点（ドップラー推定された速度が所与のカラーを生成する場所）における動きに対応するカラーをオーバーレイする。合成されたＢモード構造画像及びカラードップラー画像は、構造的画像フィールド内の組織の動き及び血流を記述できる。マルチプラナーリフォーマッタは、米国特許第６，４４３，８９６号（Ｄｅｔｍｅｒ）に説明されているように、体のボリュメトリック領域内の共通平面内の点から受け取ったエコーをその平面の超音波画像に変換する。ボリュームレンダラ４２が、米国特許第６，５３０，８８５号（Ｅｎｔｒｅｋｉｎ他）に説明されているように、３Ｄデータセットのエコー信号を、所与の基準点から見た投影３Ｄ画像に変換する。

２Ｄ又は３Ｄ画像は、スキャンコンバータ３２、マルチプラナーリフォーマッタ４４、及びボリュームレンダラ４２から画像プロセッサ３０に、画像ディスプレイ４０に表示するための更なる増強調、バッファリング、及び一時的保存のために結合される。イメージングプロセッサは、例えば、強い減衰器又は屈折によってもたらされる音響陰影、例えば弱い減衰器によってもたらされる後方増強、例えば非常に反射性の高い組織界面が近接している残響アーチファクトなどの特定のイメージングアーチファクトを最終超音波画像から除去する。更に、画像プロセッサは、最終超音波画像のコントラストを向上させるために、特定のスペックル低減機能を操る。

イメージングに使用されることに加えて、ドップラープロセッサ２８によって生成される血流値とＢモードプロセッサ２６によって生成される組織構造情報とが定量化プロセッサ３４に結合される。定量化プロセッサは、画像内での測定を行うために使用される。定量化プロセッサは、以下で詳細に説明するように、筋肉の表面を特定するために、シードポイントなどの入力を、ユーザコントロールパネル３８から受け取る。

定量化プロセッサからの出力データは、ディスプレイ４０の画像とともに測定グラフィックス及び値を再現するために、かつディスプレイデバイス４０からのオーディオ声出力のために、グラフィックスプロセッサ３６に結合される。グラフィックスプロセッサ３６はまた、超音波画像とともに表示するためのグラフィックオーバーレイを生成する。これらのグラフィックオーバーレイには、患者名、画像の日時、イメージングパラメータなどの標準的な識別情報を含めることができる。このために、グラフィックスプロセッサは、患者名などの入力をユーザインターフェース３８から受信する。ユーザインターフェースは送信コントローラ１８にも結合されて、トランスデューサアレイ６からの超音波信号、したがって、トランスデューサアレイ及び超音波システムによって生成される画像の生成を制御する。コントローラ１８の送信制御機能は、実行される機能のうちの１つにすぎない。コントローラ１８はまた、（ユーザによって与えられる）動作モードと、受信器のアナログ－デジタル変換器内の必要な送信器構成及びバンドパス構成をとを考慮する。コントローラ１８は、固定状態を有するステートマシンであることも可能である。

ユーザインターフェースはまた、複数のマルチプラナーリフォーマットされた（ＭＰＲ）画像の平面を選択及び制御するためのマルチプラナーリフォーマッタ４４にも結合されている。これらの画像は、ＭＰＲ画像の画像フィールドで定量化された評価基準を実行するために使用される。

当業者は、上記の詳細及び図２に示す構成要素は単なる例であり、超音波システムが、本明細書に示すものとは異なる構成要素を有していてもよいことを理解するであろう。

図１及び上記のプロセッサ１０２の機能に戻ると、プロセッサ１０２は、ステップｉ）において、腹直筋の超音波画像のシーケンスを取得する。この超音波画像のシーケンスは、被検者（患者など）の皮膚の表面に対して異なる角度で傾斜されることで皮膚の中への超音波の侵入の異なる角度を有する超音波トランスデューサを使用して取得されている。或いは又は更に、プロセッサ１０２は、被検者の皮膚の表面に対して異なる角度で傾斜された超音波トランスデューサを使用して収集した超音波画像データを取得する。超音波画像データは、生の超音波画像データ、例えば図２に関して上述したように、超音波プローブによって取得されたＲＦデータ、ビーム形成されたＲＦデータなどを含む。いくつかの実施形態では、装置１００は更に、このような生の超音波画像データを処理して、超音波画像又はフレームのシーケンスを取得する。

いくつかの実施形態では、超音波画像のシーケンスは、シリアル２Ｄ Ｂモードデータフレームなどの超音波画像又は「フレーム」（フォーマットされた画像など）のシーケンスを含む。このような実施例では、個々の画像は、皮膚の中への超音波のそれぞれの侵入角度に対応している。

超音波画像のシーケンスは、例えばクラウドに保存されている超音波画像データのデータベースから取得されてもよい。

他の実施形態では、装置は、超音波画像データを、例えば超音波プローブから（例えばほぼ）リアルタイムで取得する。超音波プローブは、装置１００に含まれていても、装置１００とは別個であってもよい（ただし通信はする）。上記のように、適切な超音波プローブには、高周波ラインアレイトランスデューサが含まれるが、これらに限定されない。このようなトランスデューサは、イメージング深度が３～５ｃｍに設定されて表面的であるため、筋肉のより高い解像度のイメージングデータを得ることができる。別の実施例では、高周波線形／曲面プローブ（例えば解像度モードに設定）を使用して、シリアル２Ｄ超音波画像データを収集できる。

一般的に、超音波画像のシーケンスには、患者が仰臥位にある状態で、前腹部の正中線から恥骨結合に向かって取得した画像が含まれているべきである。つまり、超音波画像のシーケンスを取得するには、超音波検査技師は、トランスデューサを、臍（ＵＭ）輪上の前腹部の正中線にわたる短軸像のために横断面に配置して、恥骨結合に向かって下方にスキャンするように指示される。一般的に、プローブを適切に配置するために、臍点の中心が基準として使用される。

超音波画像のシーケンスは、被検者の皮膚の表面に対して異なる角度で傾斜されることで皮膚の中への超音波の侵入の異なる角度を有する超音波トランスデューサを使用して取得されたデータを含む。超音波画像のシーケンスは、横断面から約－１０度～約＋１０度の範囲、又は、横断面から約－２０度～約＋２０度の範囲の異なる角度で傾斜された超音波トランスデューサを使用して取得した画像データを含む。別の言い方をすれば、一例では、画像のシーケンスは、７５度～１０５度又は８５度～９５度の範囲内の角度をカバーする（プローブが皮膚に垂直なときに９０度であると定義されている場合。上記のように、目的は９０度の角度で筋肉壁をイメージングすることであるが、超音波検査技師には筋肉壁が見えないことを考慮して、皮膚が基準表面として使用される）。

プロセッサは、ディスプレイ（画面など）に指示をして、ユーザ又は超音波検査技師に、適切な画像シーケンスを取得するために、トランスデューサを被検者に配置するやり方と、適切な角度範囲でトランスデューサを移動するやり方とをユーザに指示するための指示を提供する。

図４は、どのように超音波画像のシーケンスが取得されるかの実施例を示している。この実施例では、超音波プローブが、被検者４００の皮膚に配置されている。プローブは、被検者を通る横断面をイメージングするために臍点部位に位置決めされる。この実施例では、プローブを傾斜位置４０４から直立位置４０２（本明細書では、プローブが皮膚に対して９０度の角度にあるとも言う）まで角度４０６通って移動させることによって、超音波画像のシーケンスが取得される。したがって、プローブは直立位置を中心とした角度４０６、４０８の範囲を移動する。

一般的に、正確な角度範囲にわたって画像を取得することは重要ではなく、むしろ、一般的に皮膚の中への９０度の侵入角度の周りの傾斜の範囲で超音波画像データを取得することが目的である。

超音波画像のシーケンスを取得した後、ステップｉｉ）において、プロセッサは、超音波画像のシーケンスから超音波画像データを選択する。選択した超音波画像は、腹直筋（筋線維など）の領域（一部など）が、超音波画像のシーケンス内の他の画像と比較して最も明瞭に見えるシーケンス内の画像を含む。

腹直筋の領域には、例えば腹直筋線維の外縁又は表面が含まれる。

上述のように、筋肉厚を測定するためには、プローブが腹直筋の表面に対して９０度にある（又はできるだけ近い）ときに超音波画像データを取得することが望ましい。９０度の角度では、腹直筋の外表面が他の角度と比較してより明瞭に見えることが、本明細書で発明者によって認識されている。これは、超音波プローブが９０度でない場合、異方性により超音波画像データがあまり明瞭でなくなるためである。組織の異方性は、超音波プローブがイメージングされる線形構造体に対して９０度でない（例えば関心構造の軸に対して垂直でない）場合、エコー輝度低下（ｈｙｐｏ－ｅｃｈｏｇｅｎｉｃｉｔｙ）の焦点領域に関連している。異方性は、超音波ビームの入射角に関して反射能力を変更するために、一部の解剖学的構造体に固有の特性である。超音波ビームが筋肉、腱、及び靭帯などの線形構造体から垂直に反射しない場合、反射は正反射性ではない。そのため、戻ってくるエコーの強度は低く、構造体はより低エコーであるように誤って見える（構造体内のエコー輝度が消失してアーチファクトがもたらされる）。異方性アーチファクトを認識して補正する機能は、画質向上及び最適な患者ケアのために重要である。これは、腱／筋肉のイメージングするときに特に顕著である。超音波検査技師は、９０度の角度を維持することによってこれを補償できるが、上記のように、これには高レベルのトレーニングが必要である。様々な傾斜角度で超音波画像のシーケンスを撮ることで、プローブが正しく又は最適に角度付けされた（例えば９０度に近い／最も近い）画像が、境界が最も明瞭である画像フレームとして選択される。したがって、超音波検査技師の過度のトレーニングを必要とすることなく、筋肉測定のための最適画像が取得される。

最も明瞭な画像は、一般的に、筋肉の表面（例えば２つの分離した腹直筋の上／下の境界として現れる筋線維）が最も明るくかつ最も綿密（最も鮮明）に見える画像に対応する。したがって、いくつかの実施形態では、プロセッサ１０２は、腹直筋（筋線維など）の領域が、超音波画像のシーケンス内の他の画像データと比較して最も明るく及び／又は最も鮮明に見える超音波画像データを決定（そして、後に選択）することで、超音波画像のシーケンスにおいて最も明瞭な超音波画像データを選択する。この意味で最も鮮明とは、筋肉境界と近くの軟組織とのコントラストが最も高い超音波画像データを示している。また、構造体が最も綿密に見える（例えば「ぼやけて」いない）ことを示している場合もある。したがって、一般的に、最も明瞭な画像データを選択することは、選択した超音波画像データの中で、腹直筋の領域が最も明るく、最も鮮明である（例えば光学焦点のように）画像データ又はフレームを選択することを含む。

画像の明瞭度は、超音波画像のシーケンス内の各画像データ／フレームの領域又は一部（筋肉境界を含む領域など）において評価される。これは図５Ａに示されている。図５Ａは、横方向に沿って取得した例示的な超音波画像フレームの平均強度を示しており、その結果、軸方向の強度投影曲線５０２が得られる。この例示的な超音波画像では、投影曲線の［３５０～３８０］ピクセルの深度領域での最小値は、腹膜腔（ＰＣ）に対応している。［３８１～５３５］ピクセルの深度領域は、イメージングアーチファクトに対応している。［１～５０］ピクセルの深度領域は、超音波プローブからの近距離場に対応している。したがって、この実施例では、［５１～３８０］ピクセルの深度領域を使用して、超音波画像のシーケンス内の異なる画像を比較する。

画像の明瞭度は、画像データ内の筋肉境界で評価される。例えば、明瞭度は、２つの分離した腹直筋（ＲＡＭ）（左側及び右側）の上／下境界として現れる筋線維のＲＡＭについて評価される。

いくつかの実施形態では、画像データの明瞭度は（例えば上で決定した画像の領域内の）最大平均強度に基づいて評価される。したがって、いくつかの実施形態では、超音波画像のシーケンスから超音波画像データを選択するプロセッサは、最大平均強度を有する超音波画像データを選択するプロセッサである。

図５Ｂに、超音波画像フレームの例示的なシーケンス内の各フレームの平均強度５０４を示すグラフがプロットされている。［５１～３８０］ピクセルの選択した深度及び［１～５８６］ピクセル全体の平均強度が、プローブが１５～２０度の範囲で９０度の周りを傾斜された際にフレーム番号に対してプロットされている。１０６番目のフレームにおけるピークは、検査対象の臓器に対して９０度に最も近い侵入角度を有する超音波画像データに対応する。したがって、この実施例では、１０６番目のフレームが選択される。これは、プローブが選択した最適フレーム（９０度に最も近い）にある場合は超音波画像データ内の筋肉境界がより明るく、より綿密になり、選択した最適フレーム（９０度）から外れている場合はより広く、よりおぼろげになることを示している。

いくつかの実施形態では、画像データの明瞭度は、シーケンス内の異なる画像間の強度の差（例えば上で説明した各画像の領域内での強度の差）に基づいて評価される。したがって、いくつかの実施形態では、超音波画像のシーケンスから超音波画像データを選択するプロセッサは、更に又は或いは、超音波画像のシーケンス内の画像の隣接ペア間の強度の差の尺度を決定し、最大尺度の強度の差を有する超音波画像を選択するプロセッサである。この実施例では、画像の隣接ペアは、シーケンス内の画像間で皮膚の中への超音波の侵入角度が連続的に増加する又は減少する超音波画像のシーケンス内の画像の隣接ペアを示す。

画像の隣接ペア間の強度の差を決定することは、隣接するフレームの２次元平均の波形を決定することを含み得、数学的には、ｍｅａｎ２（ｆｒａｍｅ＿ｉｍａｇｅ（ｉ＋１）－ｆｒａｍｅ＿ｉｍａｇｅ（ｉ））で表される。ここで、ｉはフレーム番号（第１のフレームから最大フレーム－１まで）である。したがって、最大尺度の強度の差を有する超音波画像が、最大差ピークに対応している。

これは図５Ｃに示されている。図５Ｃでは、数度（例えば１０～１５度）をカバーする範囲における約９０度からのフルの傾斜で収集された超音波画像フレームの例示的なシーケンス内の異なるフレームについて、［５１～３８０］ピクセルの選択した深度領域と［１～５８６］ピクセルの幅全体とについての平均強度５０６が示されている。最大差ピークは、１００番目のフレーム～１１８番目のフレームの範囲で９０度付近にあり、最適なフレームは、１０６番目のフレームでの強度のゼロ／ゼロ近くの差に対応し、これは９０度でのスキャンに対応する。したがって、この実施例で最も明瞭な画像フレームは、１０６番目のフレームと決定される（これは、上記の最大強度アプローチで得られた結果と同じである）。

別の実施例では、相関を使用してシーケンス内で最も明瞭な画像を決定できる。例えば、更に又は或いは、超音波画像のシーケンスから超音波画像を選択するプロセッサは、超音波画像のシーケンス内の画像の隣接ペア間の相関の尺度を決定し、最大尺度の相関を有する超音波画像を選択するプロセッサである。これは、９０度の角度付近の画像では超音波の相関が最も高いという原理に基づいている。

したがって、上記のやり方で、超音波検査技師の広範なトレーニングを必要とすることなく、又は角度を測定するために専用の費用のかかるハードウェア（加速度計など）を使用することなく、約９０度で皮膚／腹直筋に入る超音波に対応する最も明瞭な画像を取得するために、超音波画像のシーケンスが処理される。

いくつかの実施形態では、プロセッサは、腹直筋の測定の使用に適切な超音波イメージングデータ（適切なフレームなど）が取得されたかどうか、例えば９０度の角度に十分に近い超音波イメージングデータが取得されたかどうかを決定する。取得されていない場合、プロセッサは、ディスプレイにメッセージを送って、ユーザに別のイメージングデータのシーケンスを取得するように促す。これは、適切な超音波イメージングデータが取得されるまで繰り返される。

したがって、一実施形態では、プロセッサは更に、選択した超音波画像データの輝度を閾値輝度と比較する。輝度が閾値輝度よりも低い場合、プロセッサは更に、命令をユーザディスプレイに送って、腹直筋の超音波画像データの新しいシーケンスを取得する必要があることをユーザディスプレイで示す。その後、プロセッサは、超音波画像データの新しいシーケンスに対してステップｉ）及びｉｉ）を繰り返す。

閾値輝度は、例えば超音波マシンの設定に基づいて取得できる最大強度に基づいて設定できる。例えば閾値輝度は、取得可能な最大輝度のパーセンテージに設定できる。例として、最大強度が２５５の場合、閾値輝度を２００に設定できる。

他の実施形態では、隣接する画像間の閾値の一貫性レベルなど、他の閾値を使用して、画像の適切なシーケンスが取得されたかどうかを決定できる。

図６は、（ａ）図５Ａ～図５Ｃに示すシーケンスのうちの第１のフレーム、（ｂ）図５Ａ～図５Ｃに関して上述した、選択した又は「最良若しくは最適な」フレーム（フレーム番号１０６）、（ｃ）フレーム１４７、及びフレーム２００に対応する４つの例示的な２次元超音波画像フレームを示している。図６ｂでは、腹直筋６０２の境界（輝度の高い高エコーの腹直筋鞘）が最も明瞭（例えば最も輝度が高く、最も綿密）であることがわかる。

いくつかの実施形態では、プロセッサは、被検者／患者の腹の異なる場所において２つ以上の画像のシーケンスを取得するようにユーザに促す。いくつかの実施例では、プロセッサは、ａ）臍部位で、ｂ）臍輪から約２．５ｃｍ又は約３ｃｍ上で、ｃ）臍輪から約２．５ｃｍ又は約３ｃｍ下で超音波イメージングデータのシーケンスを取得するようにユーザに促す。その後、プロセッサは、超音波イメージングデータのシーケンスの各々について上述したステップｉ）及びｉｉ）を実行して、各部位で最も明瞭な超音波画像データを選択する。

ステップｉｉ）が完了すると、プロセッサは、ｉｉｉ）選択した超音波画像データ内の腹直筋の測定を行う。

これには、選択した画像データ内で腹直筋の表面の場所を決定することが含まれる。これは、セグメンテーション（モデルベースのセグメンテーションや機械学習ベースのセグメンテーションなど）など、様々なやり方で実行される。当業者はセグメンテーションに精通しているであろうが、簡単に説明すると、画像セグメンテーションでは、画像内に捕捉された物体又は形状に関する形状／構造情報が抽出される。これは、画像を構成ブロック、即ち、「セグメント」に変換することによって達成される。いくつかの方法では、画像セグメンテーションには、画像内の１つ以上の特徴にモデルをフィッティングすることが含まれる。

セグメンテーションの例としては、モデルベースのセグメンテーション（ＭＢＳ）（例えばＥｃａｂｅｒｔ，Ｏ他（２００８）の論文「Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｍｏｄｅｌ－Ｂａｓｅｄ Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｈｅａｒｔ ｉｎ ＣＴ Ｉｍａｇｅｓ」（ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｍｅｄ．Ｉｍａｇｉｎｇ２７（９）、１１８９～１２０１）を参照）が挙げられる。別のセグメンテーション方法では、機械学習（ＭＬ）モデルを使用して、類似のピクセル／ボクセル値と画像勾配とに基づいて、画像を複数の構成形状（ブロック形状やブロックボリュームなど）に変換する。

一実施形態では、モデルベースのセグメンテーションを使用して、超音波画像／データ内の腹直筋（ＲＡＭ）を双曲線関数（例えばＸ＾２／ａ＾２－ｙ＾２／ｂ＾２＝１）としてモデル化することで、腹直筋の境界を決定できる。

他の実施形態では、腹直筋の表面／境界は、皮膚の表面と比較して選択した画像内の各表面の向きを決定することで決定される。表面は、決定された向きに基づいて、腹直筋の表面として選択される。例えば２つの腹直筋の表面は白線（ＬＡ）に向かって傾斜することが予想され、これを使用してこれらを皮膚の表面（水平に近いから区別できる。例えば閾値傾斜を使用して、選択した超音波画像データで特定された表面が腹直筋の表面であるかどうかを決定できる。例として、閾値傾斜を１２度に設定して、１２度よりも大きい傾斜を有する線のみが筋肉の表面に対応するものとして分類されるようにできる。

傾斜が小さすぎる場合（例えば１２度未満）は、直線構造が水平線に近く、腹直筋の境界に対応する線構造と一致しないことを意味する。線構造の傾斜が所定の閾値を超えていて（例えば１２度を上回り）、線構造の長さが十分である（例えばイメージング幅全体の１／３を超える）場合は、線構造は腹直筋の境界に対応するものとして分類される。

更なる実施形態では、腹直筋の表面上の１つ以上のユーザ入力場所をシードポイントとして使用して、選択した画像データ内の腹直筋の表面をトレースできる。当業者はシードポイントを使用して画像内の線をトレースする（例えば線の場所を決定する）方法に精通しているであろう。これは図７に示されている。図７ａには、例示的な選択した超音波画像フレーム７０２が示され、ユーザによって（例えばユーザ入力デバイスを使用して）例示的なシードポイント７０４が示され、腹直筋７０６の境界の場所が決定されている。この実施例では、ＬＡは［８５ １２０］ピクセルの深度範囲、及び［１５０ ２００］ピクセルの幅範囲内にあることに留意されたい。両腹直筋の境界は、［６０ １６０］ピクセルの深度範囲で明瞭に見える。 この例では、ユーザが選択した４つのシードポイント７０４は、［８２ １０２］、［１２８ １０２］、［７９ ２７３］、［１４４ ２７３］にある。シードポイントは、境界検索の初期点として使用される。図７ｃからＩＲＤと筋肉厚を決定できる。

別の実施形態では、機械学習プロセスを使用してトレーニングされたモデルを使用して、腹直筋の表面の場所が予測される。このようなモデルは、例えば人間の専門家によって、表面が正しくラベル付けされた腹直筋の超音波画像を含むトレーニングデータでトレーニングされる。例として、畳み込みニューラルネットワークが、トレーニングデータセットに基づいてそのようなタスクを実行するようにトレーニングされてもよい（例えば誤差逆伝播／傾斜降下法を使用する）。当業者は画像をラベル付けするための機械学習モデルをトレーニングする方法に精通しているであろう。また、畳み込みニューラルネットワークは単なる例であり、そのようなタスクのために幅広い異なるモデルをトレーニングできることを理解するであろう。

筋肉の境界が決定されると、方法は、ステップｉｉｉ）を実行し、選択した超音波画像データ内の腹直筋の測定を行う。腹直筋の測定には、筋肉厚の尺度及び／又は腹直筋の分離の尺度が含まれ得る。上記のように、この測定は、被検者の腹直筋離開のモニタリングに使用する。

したがって、このようにして、適切な画像データを取得するために超音波検査技師の広範なトレーニングを必要とせずに、超音波イメージングを使用して、患者のＲＡＤを効果的にモニタリングできる。

図３を参照すると、被検者の腹直筋の超音波画像データを分析するコンピュータ実施方法３００がある。方法３００の実施形態は、例えば上記の装置１００又は超音波システム２００といった装置によって実行される。

簡単に説明すると、第１のステップ３０２では、この方法は、腹直筋の超音波画像データのシーケンスを取得することを含む。この超音波画像データのシーケンスは、被検者の皮膚の表面に対して異なる角度で傾斜されることで皮膚の中への超音波の侵入の異なる角度を有する超音波トランスデューサを使用して取得される。超音波画像データのシーケンスを取得することは、装置１００に関して上で詳細に説明されており、その詳細は方法３００に等しく適用されることが理解されるであろう。

第２のステップ３０４では、この方法は、超音波画像のシーケンスから超音波画像を選択することを含む、選択した超音波画像は、超音波画像のシーケンス内の他の画像と比較して腹直筋の領域が最も明瞭に見えるシーケンス内の画像を含む。超音波画像のシーケンスから最も明瞭な超音波画像を選択することは、装置１００に関して上で詳細に説明されており、その詳細は方法３００に等しく適用されることが理解されるであろう。

第３のステップ３０６では、この方法は、選択した超音波画像内の腹直筋の測定を行うことを含む。腹直筋の測定を行うことは、装置１００に関して上で詳細に説明されており、その詳細は方法３００に等しく適用されることが理解されるであろう。

したがって、腹直筋の離開のモニタリングをより容易にするために、腹直筋の測定を行う方法が提供される。

別の実施形態では、コンピュータ可読媒体を含むコンピュータプログラム製品が提供される。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読コードが具現化され、コンピュータ可読コードは、適切なコンピュータ又はプロセッサによって実行されると、コンピュータ又はプロセッサに、本明細書に説明する１つ以上の方法を実行させる。

したがって、本開示は、コンピュータプログラム、特に実施形態を実践するために適応されたキャリア上又はキャリア内のコンピュータプログラムにも適用されることが理解されるであろう。プログラムは、ソースコード、オブジェクトコード、コード中間ソース、及び部分的にコンパイルされた形式などのオブジェクトコードの形式であっても、本明細書に説明する実施形態による方法の実装で使用するのに適した任意の他の形式であってもよい。

また、このようなプログラムは多くの異なるアーキテクチャ設計を有していてもよいことが理解されるであろう。例えば、本方法又はシステムの機能を実施するプログラムコードは、１つ以上のサブルーチンに分割される。これらのサブルーチン間で機能を分配する多くの異なるやり方が、当業者には明らかであろう。サブルーチンは１つの実行可能ファイルにまとめて保存されて、自己完結型プログラムを形成できる。このような実行可能ファイルは、例えばプロセッサ命令やインタプリタ命令（例えばＪａｖａインタプリタ命令）であるコンピュータで実行可能な命令を含み得る。或いは、サブルーチンのうちの１つ以上又は全てを少なくとも１つの外部ライブラリファイルに保存し、静的又は動的に（実行時などに）メインプログラムとリンクすることもできる。メインプログラムには、サブルーチンのうちの少なくとも１つに対する少なくとも１つの呼び出しが含まれている。サブルーチンは、相互に関数呼び出しを含んでいてもよい。

コンピュータプログラム担体は、プログラムを担持可能な任意のエンティティ又はデバイスであり得る。例えば担体には、例えばＣＤ ＲＯＭや半導体ＲＯＭであるＲＯＭといったデータ記憶装置、又は例えばハードディスクである磁気記録媒体が含まれ得る。更に、担体は、電気若しくは光ケーブル又は無線若しくは他の手段によって伝送され得る電気若しくは光信号といった伝送可能な担体であってもよい。プログラムがそのような信号に具現化されているとき、担体はそのようなケーブル又は他のデバイス若しくは手段によって構成され得る。或いは、担体は、プログラムが埋め込まれた集積回路であってもよく、この集積回路は、関連の方法を実行するように又は関連の方法の実行に使用されるように適合されている。

開示された実施形態の変形例は、図面、開示、及び添付の特許請求の範囲の検討から、本明細書に説明する原理及び技法を実践する際に当業者によって理解され、実行され得る。特許請求の範囲において、語「含む」は、他の要素又はステップを排除するものではなく、不定冠詞「ａ」又は「ａｎ」は複数を排除するものではない。単一のプロセッサ又は他のユニットが、特許請求の範囲に記載されているいくつかのアイテムの機能を果たすことができる。特定の手段が相互に異なる従属請求項に記載されているという単なる事実は、これらの手段の組み合わせを有利に使用することができないことを意味するものではない。コンピュータプログラムは、他のハードウェアと一緒に又はその一部として供給される、光記憶媒体又はソリッドステート媒体などの任意の適切な媒体に格納又は配布することができるが、インターネット又はその他の有線若しくは無線通信システムを介してなど他の形式で配布することもできる。特許請求の範囲における任意の参照符号は、範囲を限定するものと解釈されるべきではない。

Claims (15)

1. 被検者の腹直筋の超音波画像データを分析する際に使用する装置であって、
   命令セットを表す命令データを含むメモリと、
   前記メモリと通信し、かつ前記命令セットを実行するプロセッサと、
   を含み、
   前記命令セットは、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、
   前記腹直筋の超音波画像のシーケンスを取得させることであって、前記超音波画像のシーケンスは、前記被検者の皮膚の表面に対して異なる角度で傾斜されることで前記皮膚の中への超音波の侵入の異なる角度を有する超音波トランスデューサを使用して取得されている、前記超音波画像のシーケンスを取得させ、
   前記超音波画像のシーケンスから超音波画像を選択させることであって、選択された前記超音波画像は、前記超音波画像のシーケンス内の他の画像と比較して前記腹直筋の領域が最も明瞭に見える前記シーケンス内の画像を含む、超音波画像を選択させ、
   前記選択された超音波画像内の前記腹直筋の測定を行わせる、装置。
2. 前記プロセッサが前記超音波画像のシーケンスから超音波画像を選択することは、
   前記プロセッサが、前記超音波画像のシーケンス内の他の画像と比較して前記腹直筋の前記領域が最も輝度が高く見える前記超音波画像を選択することを含む、請求項１に記載の装置。
3. 前記プロセッサは更に、前記選択された超音波画像の輝度を、閾値輝度と比較し、
   前記輝度が前記閾値輝度よりも低い場合、ユーザディスプレイに指示を送信して、前記腹直筋の超音波画像の新しいシーケンスを取得する必要があることを前記ユーザディスプレイで示し、
   前記超音波画像の新しいシーケンスについて、ステップｉ）及びｉｉ）を繰り返す、請求項１又は２に記載の装置。
4. 前記プロセッサが前記超音波画像のシーケンスから超音波画像を選択することは、
   前記プロセッサが、前記超音波画像のシーケンス内の他の画像と比較して前記腹直筋の前記領域が最も鮮明に見える超音波画像を選択することを含む、請求項１から３のいずれか一項に記載の装置。
5. 前記プロセッサが前記超音波画像のシーケンスから超音波画像を選択することは、
   前記プロセッサが、最大平均強度を有する超音波画像を選択することを含む、請求項１から４のいずれか一項に記載の装置。
6. 前記プロセッサが前記超音波画像のシーケンスから超音波画像を選択することは、
   前記プロセッサが、前記超音波画像のシーケンス内の画像の隣接ペア間の強度の差の尺度を決定し、
   最大尺度の強度の差を有する超音波画像を選択することを含む、請求項１から５のいずれか一項に記載の装置。
7. 前記プロセッサが前記超音波画像のシーケンスから超音波画像を選択することは、
   前記プロセッサが、前記超音波画像のシーケンス内の画像の隣接ペア間の相関の尺度を決定し、
   最大尺度の相関を有する超音波画像を選択することを含む、請求項１から６のいずれか一項に記載の装置。
8. 前記超音波画像のシーケンスは、恥骨結合に向かって前腹部の正中線にわたって取得された画像を含む、請求項１から７のいずれか一項に記載の装置。
9. 前記異なる角度は、横断面から約－１０度～約＋１０度の範囲、又は前記横断面から約－２０度～約＋２０度の範囲の異なる角度を含む、請求項１から８のいずれか一項に記載の装置。
10. 前記プロセッサは更に、選択された画像内の前記腹直筋の表面を、
    セグメンテーションすること、
    前記皮膚の前記表面と比較して、前記選択された画像内の各表面の向きを決定し、決定された前記向きに基づいて、前記腹直筋の前記表面として表面を選択すること、
    前記腹直筋の前記表面上の１つ以上のユーザ入力場所をシードポイントとして使用して、前記選択された画像内の前記腹直筋の前記表面をトレースすること、及び／又は、
    機械学習プロセスを使用してトレーニングされたモデルを使用して、前記腹直筋の前記表面の場所を予測すること、
    によって特定する、請求項１から９のいずれか一項に記載の装置。
11. 前記腹直筋の前記測定は、筋肉厚の尺度及び／又は前記腹直筋の分離の尺度を含む、請求項１から１０のいずれか一項に記載の装置。
12. 前記測定は、前記被検者の腹直筋離開のモニタリングに使用される、請求項１１に記載の装置。
13. 請求項１から１２のいずれか一項に記載の装置と、
    前記超音波画像のシーケンスを取得するために用いられる超音波トランスデューサと、
    を含む、超音波イメージングシステム。
14. 被検者の腹直筋の超音波画像データを分析する際に使用するコンピュータ実施方法であって、前記コンピュータ実施方法は、
    前記腹直筋の超音波画像のシーケンスを取得するステップであって、前記超音波画像のシーケンスは、前記被検者の皮膚の表面に対して異なる角度で傾斜されることで前記皮膚の中への超音波の侵入の異なる角度を有する超音波トランスデューサを使用して取得されている、前記超音波画像のシーケンスを取得するステップと、
    前記超音波画像のシーケンスから超音波画像を選択するステップであって、選択した前記超音波画像は、前記超音波画像のシーケンス内の他の画像と比較して前記腹直筋の領域が最も明瞭に見える前記シーケンス内の画像を含む、前記超音波画像を選択するステップと、
    前記選択した超音波画像内の前記腹直筋の測定を行うステップと、
    を含む、コンピュータ実施方法。
15. 適切なコンピュータ又はプロセッサによって実行されると、前記コンピュータ又はプロセッサに、請求項１４に記載の方法を実行させるコンピュータ可読コードが具現化された、コンピュータ可読媒体。

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