JP4934143B2 - 医用画像診断装置、医用画像計測方法 - Google Patents

Description

本発明は、画像を用いて生体組織の計測を行う医用画像診断装置に関する。

従来の医用画像診断装置では、操作者は、取得した画像上でマウスやトラックボール等の入力機器を用いて計測位置を指定する。その後、医用画像診断装置は、計測計算を行って計測結果を画面表示する。
計測位置の指定には、計測アプリケーションが用いられる。操作者が画像上で複数点を指定すると、計測アプリケーションは、その計測点間の距離や面積や容積を計測する。操作者が画像上で所定領域を設定すると、計測アプリケーションは、その領域内の計測値を計算する。
操作者の主要操作は、計測対象の医用画像を取得して表示すること、医用画像において計測位置を指定すること、である。これらの操作は、日々大量の医用画像を検査する操作者にとって負担が大きい作業である。

そこで、胎児計測の設定自動化を図る超音波診断装置が提案されている（［特許文献１］参照。）。この超音波診断装置は、対象患者の過去の計測位置をデータベース化して装置に保持する。超音波診断装置は、対象患者のＩＤと入力画像内でのおおまかな計測位置を初期設定する。超音波診断装置は、初期設定に基づいて尤もらしい計測点をデータベース内から見つけ出してその位置を画像上に表示する。
また、過去の医用画像や計測位置を参照して、医用画像の断面種類や計測位置を自動的に設定する医用画像処理装置が提案されている。例えば、心臓の断面画像がどの断面種類であるかをパターンマッチング法を用いて認識する医用画像処理装置が提案されている（［特許文献２］参照。）。この医用画像処理装置は、過去に取得済の断面画像を辞書画像として保持し、入力画像と辞書画像との間でパターンマッチング処理を行い、最も類似している辞書画像の断面の情報を用いる。

特開２００５−２２４４６５号公報 特開２００２−１４０６８９号公報

しかしながら、計測位置の指定は、操作が煩雑であり、日々大量の画像を検査する操作者には負担が大きい。また、操作者の主観によって計測位置が異なったり、画質や計測経験の程度等によって計測位置の指定が困難な場合がある。上記特許文献では、上記課題が解決されていない。

また、従来の医用画像処理装置は、適正な断面種類の医用画像が入力されることが前提となっているので、計測対象以外の医用画像が入力されると、正確な計測を行うことができない可能性がある。尚、計測対象以外の医用画像は、例えば、生体組織自体が含まれない画像、適正でない断面種類の医用画像、標準断面からずれた医用画像である。

本発明は、以上の問題点に鑑みてなされたものであり、医用画像を用いて計測処理を行う際の操作負担を軽減することを可能とする医用画像診断装置を提供することを目的とする。

前述した目的を達成するために第１の発明は、被検体の画像情報を取得する画像情報取得手段と、前記画像情報取得手段によって取得された画像情報を表示する表示部と、前記表示部に表示された画像情報に基づいて計測計算を行う計測計算手段と、を備える医用画像診断装置において、過去に取得した画像情報と当該画像情報に対して設定された過去の計測位置情報とを対応付けて保持する記憶手段と、入力画像情報と最も類似した過去の画像情報を認識して選択する画像選択手段と、前記画像選択手段によって選択された過去の画像情報に対応する過去の計測位置情報に基づいて、前記入力画像情報に対して計測位置を設定する計測位置設定手段と、を具備し、前記記憶手段には、カテゴリ毎に前記過去の画像情報が分類されると共に前記カテゴリを代表する代表画像情報が保持され、前記画像選択手段は、前記入力画像情報と前記記憶手段に保持される前記代表画像情報との間で画像認識計算を行って前記入力画像情報のカテゴリを決定し、前記入力画像情報と前記決定されたカテゴリに属する過去の画像情報との間で画像認識計算を行うことを特徴とする医用画像診断装置である。

第１の発明の医用画像診断装置は、過去に取得した画像情報と当該画像情報に対して設定された過去の計測位置情報とをデータベース化して保持する。医用画像診断装置は、入力画像情報とデータベースに保持される過去の画像情報との間で画像認識計算を行い、入力画像情報と最も類似した過去の画像情報を選択する。医用画像診断装置は、選択した過去の画像情報に対応する過去の計測位置情報に基づいて計測位置を設定し、入力画像情報に重畳して表示する。医用画像診断装置は、設定した計測位置における生体組織の計測計算を行い計測結果を表示する。医用画像診断装置は、例えば、超音波診断装置やＸ線ＣＴ診断装置やＭＲＩ診断装置である。

これにより、医用画像診断装置は、操作者が事前に初期設定することなく、入力画像情報に基づいて、過去の画像計測情報を探索し、計測位置を自動的に設定することができる。操作者の操作負担を軽減することができる。

また、入力画像情報と記憶手段に保持される全ての過去の画像情報との間で画像認識計算を行うようにしてもよい。
これにより、過去の全ての画像情報と計測位置情報とに基づいて、最適な計測位置を設定することができる。

また、カテゴリ毎に過去の画像情報を分類すると共にカテゴリを代表する代表画像情報をデータベースに保持し、最初に、入力画像情報と代表画像情報との間で画像認識計算を行って入力画像情報のカテゴリを決定し、次に、入力画像情報と決定されたカテゴリに属する過去の画像情報との間で画像認識計算を行うようにしてもよい。
これにより、医用画像診断装置は、入力画像情報について先に大分類を行って次に小分類を行うので、認識率及び処理効率が向上する。また、医用画像診断装置は、入力画像情報のカテゴリを認識することができるので、入力画像情報の分類と計測とを同時に行うことができ、計測結果を自動的に分類して整理することができる。

また、過去の計測条件情報を過去の画像情報に対応付けてデータベースに保持し、入力計測条件情報と過去の計測条件情報との間で計測条件認識計算を行って入力計測条件情報と最も類似した過去の計測条件を認識して選択し、選択された過去の計測条件情報に対応する過去の計測位置情報に基づいて、計測位置を設定するようにしてもよい。
計測条件は、計測に係る各種条件である。計測条件は、例えば、初期設定や計測項目だけでなく、計測タイミング、時系列フレーム番号、被検体の年齢や性別、被検体に関する診断情報、計測対象や被検体の分類である。
これにより、入力画像情報だけでなく入力計測条件に基づいて、過去の画像計測情報を探索し、計測位置を自動的に設定することができる。入力画像情報だけでなく入力計測条件に応じて正確な計測位置を設定することができる。例えば、操作者が選択した計測項目に応じた計測位置に自動的に切り替えて設定することができる。

また、入力画像情報の画像特徴量に基づいて、設定された計測位置の適否を評価し、設定された計測位置が適正でない場合、入力画像情報の画像特徴量に基づいて、設定された計測位置を補正することが望ましい。
また、入力画像情報に設定された計測位置近傍においてエッジ強度を算出し、算出されたエッジ強度が最大の位置に設定された計測位置を補正してもよい。
また、入力画像情報に設定された計測位置周辺の画像情報と過去の計測位置情報が示す計測位置周辺の画像情報の間の変位に基づいて設定された計測位置を補正してもよい。
これにより、入力画像情報と類似した過去の画像情報がデータベースに存在せず、設定された計測位置が適正でない場合であっても、入力画像情報に基づいて計測位置を補正することができる。また、補正後の計測位置が適正でない場合には、操作者が計測位置を手動補正可能としてもよい。

また、設定された計測位置に基づいて関心領域を設定し、入力画像情報と共に表示するようにしてもよい。
これにより、入力画像情報を表示させることにより、関心領域が自動的に設定され、当該関心領域についての計測結果が表示される。計測点だけでなく関心領域も自動的に設定されるので、操作負担を軽減すると共に、診断に要する時間を短縮することができる。

また、入力画像情報から設定された計測位置を含む所定範囲の画像部位を選択し、当該画像部位の動きを追跡することにより設定された計測位置を移動させるようにしてもよい。
これにより、医用画像診断装置は、所定の時点のフレーム画像について、過去の画像情報及び計測位置情報に基づいて計測点を設定し、以降のフレーム画像については、画像の一致度に基づいて計測点を追跡する。従って、計測位置を自動的に設定することができると共に、当該計測点を組織の動きに応じて移動させて組織動態（心筋等の各組織の動き）の計測を精度よく行うことができる。

また、画像認識が成功した場合、入力画像情報に関する画像認識結果を表示するようにしてもよい。
これにより、現在画面に表示されている生体組織部位や断層像の種類を確認することができる。

また、画像認識が失敗した場合、警告処理や入力画像情報の再入力処理を実行するようにしてもよい。
これにより、画像認識不可能である場合に、入力画像情報の再取得を操作者に促したり、自動的に再取得したりすることができる。

また、新たに入力された画像情報と当該画像情報に設定された計測位置とをデータベースに登録して更新することが望ましい。
これにより、データベースの情報量が増加し、次回新たに画像情報を入力する際に画像認識率を向上させるといった学習効果を得ることができる。

また、過去に取得した複数の断面画像の輝度情報と断面種類とを対応付けて記憶手段に保持し、入力画像と記憶手段に保持された複数の断面画像との間の類似度を計算し、入力画像と最も類似する断面画像との間の類似度と、入力画像と他の断面画像との間の類似度と、の差分である類似度差分を計算し、類似度及び類似度差分に対して閾値処理を行って入力画像の棄却判定を行うようにしてもよい。
これにより、入力画像が２種類の標準断面画像に類似するあいまいな面像である場合、入力画像を棄却した上で、操作者に対して計測に必要な断面種類の入力画像の再取得を促し、迅速かつ効率的に処理を行うことができる。

また、入力画像の輝度統計量を計算して閾値処理を行い、計測対象の生体組織画像に特有の統計的性質を持っているか否かを判定して入力画像の棄却判定を行ってもよい。
このように、入力画像の統計的性質を棄却基準とすることにより、計測対象の生体組織が描画されていない入力画像を棄却することができる。

また、閾値に代えて棄却率や誤認識率を設定し、これらの棄却率や誤認識率に対応する閾値を用いて閾値処理を行って、入力画像の棄却判定を行ってもよい。
このように、閾値に代えて棄却率や誤認識率を用いることにより、操作者の操作感覚に適応させることができる。

また、設定された計測項目に基づいて分類対象とする断面種類の数や範囲を決定してもよい。
これにより、計測項目に応じて必要な分類数の断面種類を分類対象とすることにより、認識率を向上させて計測操作における操作性を向上させることができる。

第２の発明は、被検体の画像情報を表示し、前記表示した画像情報に基づいて計測計算を行う医用画像計測方法において、過去に取得した画像情報と当該画像情報に対して設定された過去の計測位置情報とを対応付けて記憶装置に保持するステップと、入力画像情報と最も類似した過去の画像情報を認識して選択する画像選択ステップと、前記画像認識ステップによって選択された過去の画像情報に対応する過去の計測位置情報に基づいて、前記入力画像情報に対して計測位置を設定する計測位置設定ステップと、を具備し、前記記憶装置には、カテゴリ毎に前記過去の画像情報が分類されると共に前記カテゴリを代表する代表画像情報が保持され、前記画像選択ステップは、前記入力画像情報と前記記憶装置に保持される前記代表画像情報との間で画像認識計算を行って前記入力画像情報のカテゴリを決定し、前記入力画像情報と前記決定されたカテゴリに属する過去の画像情報との間で画像認識計算を行うことを特徴とする医用画像計測方法である。

第２の発明は、被検体の画像情報を取得し、前記取得した画像情報を表示し、前記表示した画像情報に基づいて計測計算を行う医用画像計測方法に関する発明である。

本発明によれば、医用画像を用いて計測処理を行う際の操作負担を軽減することを可能とする医用画像診断装置を提供することができる。

超音波診断装置１００の構成図 画像計測データベース７の一態様を示す図 計測処理設定処理部６の動作を示すフローチャート 表示部１２における表示画面３１の一態様を示す図 表示部１２における表示画面３４の一態様を示す図 画像計測データベース７の一態様を示す図 計測処理設定処理部６の動作を示すフローチャート 画像計測データベース７の一態様を示す図 計測処理設定処理部６の動作を示すフローチャート 計測位置補正部１０の動作を示すフローチャート 計測位置補正処理における表示画面５１の一態様を示す図 計測位置補正処理における表示画面５１の一態様を示す図 超音波画像６１における関心領域７９の設定を示す図 超音波画像における計測点の追跡を示す図 超音波診断装置１５０の構成図 画像輝度データベース１７１が保持するレコードの一態様を示す図 入力画像の画像輝度統計量に基づく棄却処理を示すフローチャート 表示部１２に表示される画面２２８及び超音波画像２２９を示す図 類似度に基づく棄却処理を示すフローチャート 入力画像２２０と標準断面画像との類似度を断面種類毎に示す図 類似度差分に基づく棄却処理を示すフローチャート 入力画像２２０と標準断面画像との類似度を断面種類毎に示す図 表示部１２が表示する画面２５０の一態様を示す図 表示部１２における画面２６０及び画面２６４を示す図 類似度に基づく棄却処理を示すフローチャート 心臓の断面種類を示す図 計測項目及び分類対象を示す図

符号の説明

１００………超音波診断装置
１………超音波プローブ
２………画像生成部
３………記憶部
４………操作部
５………計測項目設定部
６………計測位置設定処理部
７………画像計測データベース
８………画像選択部
９………計測位置設定部
１０………計測位置補正部
１１………計測計算部
１２………表示部
１３………計測条件選択部
１４………追跡部
２１………入力画像情報
２２………画像計測情報
２３………計測位置情報
２６、２８………計測位置周辺の画像情報
２４………画像情報
２５………計測条件情報
３１、３４、５１………表示画面
３２、３５、５２………画像
３３、３７………計測点
３６………計測項目
３８………計測領域
４１………分類画像計測データベース
４２………代表画像情報
４３………入力計測条件
５３、８３、８８………左心室内膜
５４、５５、５７………補正前の計測点
５６、５８………補正後の計測点
６１、８１、８６………超音波画像
６２………頸動脈
６３、６４………壁面
７１〜７８………計測点
７９………関心領域
８２、８７………心筋
８４………移動前の計測点
８５………切り出し画像
８９………局所画像
９１………移動後の計測点
１５０………超音波診断装置
１６０………画像輝度抽出部
１７０………断面認識処理部
１７１………画像輝度データベース
１７２………類似度計算部
１７３………断面種類判定部
１８０………棄却処理部
１８１………画像輝度統計量計算部
１８２………類似度差分計算部
１８３………閾値設定部
１８４………棄却判定部
２２０………入力画像
２２１………断面種類
２２２………標準断面画像情報
２２３………計測項目
２２４………計測位置
２２８、２５０、２６０、２６４………画面
２２９、２５１、２６２、２６６………超音波画像
２５２………断面種類表示
２５３………類似度表示
２５４………グラフ表示
２６１、２６５、２８１、２８３………計測項目
２６３………計測点
２６７………計測領域
２７０………心臓
２７１〜２７６………標準断面画像

以下添付図面を参照しながら、本発明に係る医用画像診断装置の好適な実施形態について詳細に説明する。尚、以下の説明及び添付図面において、略同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略することにする。
本発明の医用画像診断装置は、超音波診断装置、Ｘ線ＣＴ診断装置、ＭＲＩ診断装置やこれらを組み合わせたシステムに適用可能である。以下、医用画像診断装置として超音波診断装置を取り上げ、心臓の断面画像に基づく計測について説明する。尚、心臓以外の生体組織についても適用可能である。また、断面画像以外の画像についても適用可能である。

（１．超音波診断装置の構成）
最初に、図１を参照しながら、超音波診断装置１００の構成について説明する。
図１は、超音波診断装置１００の構成図である。

超音波診断装置１００は、超音波の送受信を行う超音波プローブ１と、超音波信号から画像を生成する画像生成部２と、この画像を保存する記憶領域である記憶部３と、操作者が入力機器を用いて装置の操作を行う操作部４と、計測項目を設定する計測項目設定部５と、計測位置を自動設定する計測位置設定処理部６と、計測位置を用いて計測計算を行う計測計算部１１と、計測位置や計測結果を表示する表示部１２と、追跡部１４を備える。

計測位置設定処理部６は、過去の少なくとも画像情報と計測位置と計測位置周辺の画像情報を含む画像計測データベース７と、入力画像情報と画像計測データベース７とを用いて画像認識処理を行い画像を選択する画像選択部８と、認識した画像と対応する計測位置を設定する計測位置設定部９と、計測位置設定部９で指定した位置を評価し補正する計測位置補正部１０と、入力計測条件と画像計測データベース７とを用いて計測条件認識処理を行い計測条件を選択する計測条件選択部１３を備える。

超音波プローブ１は、被検体に対して超音波を送受信する装置である。超音波プローブ１は、セクタ型、リニア型、コンベックス型等の形状を有する。超音波プローブ１は、被検体からの反射超音波を受信し、電気信号に変換して画像生成部２に入力する。
画像生成部２は、超音波プローブ１から入力信号に基づいて、Ｂモード画像を生成する装置である。入力信号は、整相加算器、対数増幅器、包絡線検波器、Ａ／Ｄ変換器、スキャンコンバータを通してＢモード画像に変換される。
記憶部３は、取得した画像を記憶する装置である。記憶部３は、例えば、ハードディスク、汎用メモリ、フレームメモリ、シネメモリである。
操作部４は、キーボード、マウス、トラックボール等の入力機器である。操作者は、操作部４を用いて、画質調整や計測指示や情報入力を行う。
計測項目設定部５は、操作者が希望する計測項目を選択する装置である。計測項目は、例えば、特定部位の距離、容積、心筋壁厚、ドップラである。

計測位置設定処理部６は、入力画像情報とデータベース間の画像認識処理を行い、計測位置を設定する装置である。
画像計測データベース７は、過去の計測位置情報及び画像情報及び計測位置周辺の画像情報を有するレコードの集合である。尚、データ容量を少なくするために符号圧縮化して保持してもよい。また、画像計測データベース７は、計測条件情報を対応付けて保持する。計測条件情報については、後述する。
画像選択部８は、画像計測データベース７を用いて、入力画像情報の画像認識計算を行う装置である。画像選択部８は、画像認識計算を行って、画像計測データベース７内から入力画像情報と最も近似した画像情報を選択する。尚、画像認識計算としては、相関計算等のパターンマッチング計算を用いることができる。
計測条件選択部１３は、画像計測データベース７を用いて、入力計測条件の計測条件認識計算を行う装置である。計測条件選択部１３は、計測条件認識計算を行って、画像計測データベース７内から入力計測条件と最も近似した計測条件情報を選択する。

計測位置設定部９は、画像計測データベース７から選択した画像情報のレコードに含まれる計測位置情報に基づいて、計測位置を設定する装置である。尚、計測位置設定部９は、計測項目設定部５で指定した計測項目に必要な情報のみ選択して計測位置を設定することが望ましい。
計測位置補正部１０は、計測位置設定部９が設定した計測位置を補正する装置である。計測位置補正部１０は、計測位置の評価を行い、設定された計測位置が適正であるか否かを判断する。計測位置補正部１０は、設定された計測位置が適正な計測位置でない場合には計測位置を補正する。
計測位置の評価に関しては、例えば、エッジ強度を評価量として用いることができる。位置ずれの補正に関しては、例えば、エッジ検出法を用いることができる。また、画像計測データベース７の計測位置情報が示す計測位置周辺の画像情報と、設定された計測位置周辺の画像情報との間の変位を用いて補正することができる。また、入力機器を介して計測位置を手動補正してもよい。

計測計算部１１は、設定された計測位置を用いて各種計測を行う装置である。計測計算部１１が行う計測は、例えば、距離及び容積の計算やドプラ法による計測、ストレスエコー、造影剤モード時の時間輝度曲線の構築、ストレイン計測等である。
表示部１２は、ＣＲＴディスプレイや液晶ディスプレイ等の表示装置である。表示部１２は、入力画像上に設定した計測位置を重畳表示したり、認識結果を表示したり、計測計算の結果を表示する。
追跡部１４は、表示部１２に表示される動画像の生体組織の動きを追跡する装置である。

（２．第１の実施形態）
次に、図２〜図５を参照しながら、第１の実施形態における計測位置設定処理部６の動作について説明する。

（２−１．画像計測データベース７）
図２は、画像計測データベース７の一態様を示す図である。
画像計測データベース７は、複数の画像計測情報２２のレコードを保持する。画像計測情報２２は、過去に計測に用いた画像や計測位置等に関する情報である。画像計測情報２２は、ある１つの計測に対して、計測位置情報２３と画像情報２４と計測条件情報２５とが対応付けられ、１つのレコードとして保持されている。さらに、画像計測情報２２に計測位置情報２３が示す計測位置周辺の画像情報２６を対応付けて保持するようにしてもよい。
計測位置情報２３は、計測位置に関する情報であり、例えば、計測点や計測領域の輪郭点群を示す座標値である。表示部１２における表示画面３１に画像３２及び計測点３３が重畳して表示されている図４を用いて、計測位置情報２３を説明する。過去の計測に用いた画像３２には、例えば心臓の壁に沿って複数の計測点３３が設定されている。これらの複数の計測点３３は、上述した計測領域の輪郭点群である。これらの計測点３３の座標（Ｘ１、Ｙ１）、座標（Ｘ２、Ｙ２）・・・で示される座標値が、計測位置情報２３として、それぞれ画像計測データベース７に保持されている。尚、上記ではＸ−Ｙ座標で座標値が画像計測データベース７に保持されているが、ｒ−θ座標で示される座標値で、複数の計測点３３の計測位置情報２３がそれぞれ画像計測データベース７に保持されていてもよい。

計測位置周辺の画像情報２６は、計測位置情報２３が示す計測位置周辺に関する画像情報である。計測位置情報２６は、例えば、計測点周辺の輝度値や計測領域の輪郭点群周辺の輝度値である。計測点周辺の輝度値とは、計測点を中心として縦横１ｃｍ〜２ｃｍで作成された矩形領域の輝度値である。尚、この領域は、楕円領域や円形領域であってもよい。
画像情報２４は、図４の画像３２に関する情報、例えば、画像３２の輝度値そのものか、符号圧縮化された輝度値である。過去の計測に用いた画像３２は、座標（Ｘ，Ｙ）毎に輝度値が分布されている。座標値を輝度値に対応させ、画像３２全体の輝度値が画像情報２４として画像計測データベース７に保持されている。符号圧縮化された輝度値とは、例えば、各走査線の輝度値、２画素のうち１画素を任意に選択して、圧縮した輝度値である。座標値を圧縮した輝度値に対応させて記憶させることで、画像計測データベース７に保持させておくレコードのデータ量を抑えることができる。さらに、画像３２全体または上記で圧縮した輝度値に主成分分析を施し、輝度値の性質を特徴づける主成分値のみを記憶させることでさらにデータ量を抑えることもできる。
尚、上記ではＸ−Ｙ座標で座標値と輝度値が画像計測データベース７に保持されているが、ｒ−θ座標で示される座標値で、座標値と輝度値を画像計測データベース７に保持されていてもよい。
計測条件情報２５は、計測環境や計測対象に関する情報である。計測条件情報２５は、例えば、初期設定、計測項目、計測タイミング、時系列フレーム番号、被検体の年齢や性別、被検体に関する診断情報、計測対象や被検体の分類である。

（２−２．計測位置設定処理部６の動作）
図３は、計測処理設定処理部６の動作を示すフローチャートである。
超音波診断装置１００は、被検体の画像データである入力画像情報２１を取得して記憶部３に保持する。入力画像情報２１に関しては、超音波プローブ１を用いて画像生成部２により生成された画像データを入力してもよいし、異なる医用画像診断装置により生成された画像データを入力するようにしてもよい（Ｓ１００１）。

画像選択部８は、入力画像情報２１と画像計測データベース７の画像情報２４との間で画像認識計算を行う（Ｓ１００２）。画像認識計算としては、相関計算等のパターンマッチング計算を用いることができる。画像選択部８は、例えば、座標値と輝度値が対応して記憶されている複数の画像情報２４と入力画像情報２１を対比（相関演算や類似度演算など）することによって得られる相関値を算出し、相関値が所定の閾値よりも大きいか否か判断する。
そして、画像選択部８は、画像認識計算の成否を判定する（Ｓ１００３）。例えば、画像選択部８は、認識計算結果（例えば、相関係数や類似度）が所定の閾値を超えた場合に画像認識成功とし、所定の閾値を超えない場合には画像認識失敗とする。そして、画像選択部８は、入力画像情報２１と最も類似した過去の画像情報２４を選択する。

画像認識成功の場合（Ｓ１００３のＹｅｓ）、計測位置設定部９は、入力画像情報２１と最も類似する画像情報２４を有する画像計測情報２２の１つのレコード（計測位置情報２３と画像情報２４と計測条件情報２５と計測位置周辺の画像情報２６とが対応付けられている。）を抽出する。計測位置設定部９は、当該画像計測情報２２のレコードが保持する計測位置情報２３を取り出して設定する。
また、計測位置設定部９は、所定の計測項目に応じた情報を計測位置情報２３から取り出す。具体的に、計測項目には、例えば、四腔、二腔、長軸、基部短軸、中部短軸、尖部短軸などがある。それぞれの計測項目には、計測位置情報２３（計測点と計測領域の輪郭点群を示す座標値）が予め定められている。例えば、二腔では、計測点が画像３２の中央付近で上方向に凸のＵ字型に配置されるように、計測位置情報２３が定められている。また、尖部短軸では、計測点が画像３２の中央付近で円形に配置されるように、計測位置情報２３が定められている。操作者は、計測項目設定部５を操作して計測項目を選択し、その計測項目に対応して記憶された計測位置情報２３を読み出すことによって、当該計測項目に対応した計測位置情報２３を取り出すことができる。

計測位置補正部１０は、入力画像情報２１に基づいて、計測位置設定部９が取り出した計測位置情報２３を補正する（Ｓ１００４）。尚、計測位置補正処理の詳細については後述する。
計測位置設定処理部６は、補正後の計測位置情報２３に基づいて計測位置を設定する。計測位置設定処理部６は、当該計測位置を入力画像情報２１と重畳して表示部１２に表示する（Ｓ１００５）。尚、計測位置設定処理部６は、画像計測情報２２の計測条件情報２５に基づいて初期設定を行うことが望ましい。

計測計算部１１は、計測位置設定部９が設定した計測位置について計測計算を行い、計測結果を表示部１２に表示する（Ｓ１００６）。
計測位置設定処理部６は、入力画像情報２１や計測位置設定部９が設定した計測位置等に基づいて、画像計測データベース７を更新する（Ｓ１００７）。

尚、画像認識成功の場合（Ｓ１００３のＹｅｓ）、計測位置設定処理部６は、画像認識結果を表示部１２に表示する。画像認識結果として、例えば、現在画面に表示されている生体組織部位や断層像の種類が表示される。
一方、画像認識失敗の場合（Ｓ１００３のＮｏ）、計測位置設定処理部６は、操作者に入力画像情報２１を再取得するように警告を行う（Ｓ１０１１）。警告は、表示部１２への表示や音声等により行うことができる。また、計測位置設定処理部６は、自動的にＳ１００１からの処理を繰り返すようにしてもよい。

図４は、表示部１２における表示画面３１の一態様を示す図である。
表示画面３１には、画像３２及び計測点３３が重畳して表示される。画像３２は、入力画像情報２１に基づく画像である。画像３２は、心臓の断層像である。計測点３３は、計測位置を示す点である。計測点３３の位置は、補正後の計測位置情報２３に基づいて設定される。

図５は、表示部１２における表示画面３４の一態様を示す図である。
図５（ａ）に示すように、表示画面３４において、操作者が計測項目３６として「項目Ａ」を選択すると、当該計測項目に対応する計測点３７が画像３５と重畳して表示される。図５（ｂ）に示すように、表示画面３４において、操作者が計測項目３６として「項目Ｂ」を選択すると、当該計測項目に対応する計測領域３８が画像３５と重畳して表示される。

以上の過程を経て、計測位置設定処理部６は、入力画像情報２１をキーとして、データベース７の画像計測情報２２を用いて１対１で画像認識計算を行う。計測位置設定処理部６は、入力画像情報２１に最も類似する画像情報２４の画像計測情報２２を画像計測データベース７から探索する。計測位置設定処理部６は、探索した画像計測情報２２のレコードに含まれる過去の計測位置情報２３に基づいて、入力画像情報２１における計測位置を設定する。

以上説明したように、第１の実施形態では、超音波診断装置は、操作者が事前に初期設定することなく、入力画像情報に基づいて、過去の画像計測情報を探索し、計測位置を自動的に設定することができる。また、操作者が選択した計測項目に応じた計測位置に自動的に切り替えて設定することができる。さらに、超音波診断装置は、画像認識計算を高速化することにより、操作者による超音波プローブ１の操作に応じてリアルタイムに計測位置を更新することができる。

超音波診断装置は、対象患者に関わらず過去の計測位置情報と画像情報（例えば、輝度情報）をデータベース化して記憶装置に保持する。超音波診断装置は、患者ＩＤやおおまかな計測位置をキーとするのではなく、入力画像情報をキーとしてデータベース内の画像情報との画像認識処理を利用することにより、初期設定を行うことなく計測位置を設定することができる。

（３．第２の実施形態）
次に、図６及び図７を参照しながら、第２の実施形態について説明する。
第１の実施形態では、入力画像情報２１と画像計測データベース７の画像情報２４との間で１対１の画像認識計算を行うものとして説明した。第２の実施形態では、画像情報２４との間で１対１の画像認識計算を行う前に、カテゴリを代表する代表画像情報４２との間で画像認識計算が行われる。

（３−１．画像計測データベース７）
図６は、画像計測データベース７の一態様を示す図である。
画像計測データベース７は、複数の分類画像計測データベース４１−１、４１−２、…を保持する。各分類画像計測データベース４１−１、４１−２、…は、それぞれ、代表画像情報４２及び複数の画像計測情報２２のレコードを保持する。

分類画像計測データベース４１−１、４１−２、…は、画像計測情報２２を所定のカテゴリ毎に分類して保持するデータベースである。所定のカテゴリは、被検体や計測対象に関するカテゴリである。所定のカテゴリは、例えば、心臓の断層像の計測項目（「長軸」「短軸」「二腔」「四腔」等）、被検体の年齢や性別、疾患の種類である。所定のカテゴリは、画像計測情報２２の計測条件情報２５のフィールドに保持される。例えば、分類画像計測データベース４１−１は、「長軸」像に分類された画像計測情報２２を保持する。

代表画像情報４２は、各所定のカテゴリを代表する画像情報である。各分類画像計測データベース４１−１、４１−２、…は、少なくとも１つの代表画像情報４２を保持する。代表画像情報４２は、各分類画像計測データベース４１−１、４１−２、…が保持する画像計測情報２２に基づいて作成される。

（３−２．計測位置設定処理部６の動作）
図７は、計測処理設定処理部６の動作を示すフローチャートである。
超音波診断装置１００は、被検体の画像データである入力画像情報２１を取得して記憶部３に保持する（Ｓ２００１）。

画像選択部８は、入力画像情報２１と分類画像計測データベース４１−１、４１−２、…の代表画像情報４２−１、４２−２、…との間で画像認識計算を行う（Ｓ２００２）。画像認識計算としては、相関計算等のパターンマッチング計算を用いることができる。画像選択部８は、画像認識計算の成否を判定する（Ｓ２００３）。
画像認識成功の場合（Ｓ２００３のＹｅｓ）、画像選択部８は、入力画像情報２１と最も類似する代表画像情報４２が属するカテゴリに、入力画像情報２１を分類する。

Ｓ２００４〜Ｓ２００９及びＳ２０１１の処理は、画像計測データベース７に代えて分類画像計測データベース４１を用いること以外は、図３のＳ１００２〜Ｓ１００７及びＳ１０１１の処理と同様である。
尚、入力画像情報２１は、Ｓ２００２〜Ｓ２００３の処理で決定した分類画像計測データベース４１に保持される。また、入力画像情報２１と既存の画像情報２４とに基づいて、新たな代表画像情報４２を作成して分類画像計測データベース４１に保持するようにしてもよい。

以上の過程を経て、計測位置設定処理部６は、最初に、入力画像情報２１とカテゴリを代表する代表画像情報４２との間で画像認識計算を行ってカテゴリを決定する。次に、計測位置設定処理部６は、入力画像情報２１をキーとして、当該カテゴリの分類画像計測データベース４１の画像計測情報２２を用いて１対１で画像認識計算を行う。尚、各カテゴリをさらに複数のカテゴリに分類して３段階以上の処理を行うようにしてもよい。

以上説明したように、第２の実施形態では、超音波診断装置は、入力画像情報について先に大分類を行って次に小分類を行うので、認識率及び処理効率が向上する。また、超音波診断装置は、入力画像情報のカテゴリを認識することができるので、入力画像情報の分類と計測とを同時に行うことができ、計測結果を自動的に分類して整理することができる。

（４．第３の実施形態）
次に、図８及び図９を参照しながら、第３の実施形態について説明する。
第１の実施形態では、入力画像情報２１と画像計測データベース７の画像情報２４との間で１対１の画像認識計算を行うものとして説明した。第３の実施形態では、さらに、入力計測条件４３と画像計測データベース７の計測条件情報２５との間で計測条件認識計算が行われる。

（４−１．画像計測データベース７）
図８は、画像計測データベース７の一態様を示す図である。
第３の実施形態における画像計測データベース７は、第１の実施形態における画像計測データベース７と同様のものである。第３の実施形態では、入力画像情報２１及び入力計測条件４３と画像計測情報２２の各レコードとの間で認識計算が行われる。
（４−２．計測位置設定処理部６の動作）
図９は、計測処理設定処理部６の動作を示すフローチャートである。
Ｓ３００１〜Ｓ３００３の処理は、図３のＳ１００１〜Ｓ１００３の処理と同様である。
画像認識成功の場合（Ｓ１００３のＹｅｓ）、超音波診断装置１００は、入力計測条件４３を取得して記憶部３に保持する（Ｓ３００４）。計測条件は、計測に係る各種条件である。計測条件は、例えば、初期設定や計測項目だけでなく、計測タイミング、時系列フレーム番号、被検体の年齢や性別、被検体に関する診断情報、計測対象や被検体の分類である。入力計測条件４３に関しては、操作者が操作部４や計測項目設定部５を用いて入力した情報を取得するようにしてもよい。

計測条件選択部１３は、入力計測条件４３と画像計測データベース７の計測条件情報２５との間で計測条件認識計算を行う（Ｓ３００５）。具体的には、初期設定、計測項目、計測タイミング、時系列フレーム番号、被検体の年齢や性別、被検体に関する診断情報、計測対象、被検体の分類などに優先順位が与えられており、計測条件選択部１３は、優先順位の順に比較を行う。そして、計測条件選択部１３は、優先順位の順に比較を行い、画像計測データベース７の計測条件情報２５と入力計測条件４３が合致しないと項目になったら、計測条件認識計算を終了する。計測条件選択部１３は、計測条件認識計算の成否を判定する（Ｓ３００６）。
計測条件認識成功の場合（Ｓ３００６のＹｅｓ）、計測位置設定部９は、入力画像情報２１と最も合致する項目が多い、すなわち最も類似する画像情報２４を有し、かつ、入力計測条件４３と最も類似する計測条件情報２５を有する画像計測情報２２のレコードを選択する。計測位置設定部９は、当該画像計測情報２２のレコードが保持する計測位置情報２３を取り出して設定する。

Ｓ３００７〜Ｓ３０１０、Ｓ３０１１の処理は、図３のＳ１００４〜Ｓ１００７、Ｓ１０１１の処理と同様である。

以上の過程を経て、計測位置設定処理部６は、入力画像情報２１及び入力計測条件４３をキーとして、データベース７の画像計測情報２２を用いて画像認識計算及び計測条件認識計算を行う。計測位置設定処理部６は、入力画像情報２１に最も類似する画像情報２４を有し、かつ、入力計測条件４３に最も類似する計測条件情報２５を有する画像計測情報２２を画像計測データベース７から探索する。計測位置設定処理部６は、探索した画像計測情報２２のレコードに含まれる過去の計測位置情報２３に基づいて、入力画像情報２１における計測位置を設定する。

以上説明したように、第３の実施形態では、超音波診断装置は、入力画像情報だけでなく入力計測条件に基づいて、過去の画像計測情報を探索し、計測位置を自動的に設定することができる。入力画像情報だけでなく入力計測条件に応じて正確な計測位置を設定することができる。

（５．第４の実施形態：計測位置補正）
次に、図１０及び図１１を参照しながら、第４の実施形態について説明する。第４の実施形態は、計測位置補正（図３のＳ１００４、図７のＳ２００６、図９のＳ３００７）に関する。
第１の実施形態〜第３の実施形態では、入力画像情報２１と類似した画像情報２４がデータベース７に存在すれば、精度よく計測位置を設定することができる。しかしながら、入力画像情報２１と類似した画像情報２４がデータベース７に存在しない場合、精度よく計測位置を設定することができない場合がある。従って、計測位置補正処理を行うことが望ましい。

（５−１．計測位置補正部１０の動作）
図１０は、計測位置補正部１０の動作を示すフローチャートである。
画像認識計算あるいは計測条件認識計算が終了して計測位置が決定すると、計測位置補正部１０は、計測位置の適否を評価する。計測位置補正部１０は、計測位置が適正でない場合、画像特徴量を用いて計測位置の自動補正を行う（Ｓ４００１）。計測位置補正部１０は、自動補正後の計測位置を表示部１２に表示する（Ｓ４００２）。尚、自動補正前の計測位置を併せて表示部１２に表示するようにしてもよい。

操作者は、自動補正後の計測位置を観察して適正でないと判断した場合（Ｓ４００３のＮｏ）、計測位置を手動補正する（Ｓ４００４）。計測位置補正部１０は、手動補正後の計測位置を表示部１２に表示する（Ｓ４００５）。

（５−２．エッジ強度による計測位置の補正）
図１１は、計測位置補正処理における表示画面５１の一態様を示す図である。図１１（ａ）は、計測位置補正前を示す図である。図１１（ｂ）は、計測位置補正後を示す図である。
図１１（ａ）の表示画面５１には、画像５２及び補正前の計測点５４及び計測点５５が重畳して表示される。計測点５４は、概ね左心室内膜５３の輪郭上に設定される。しかしながら、計測点５５は、左心室内膜５３の輪郭上から離れた位置に表示されている。
図１１（ｂ）の表示画面５１には、画像５２及び補正後の計測点５６が重畳して表示される。補正後の計測点５６は、補正前の計測点５５に対して計測位置補正された計測点である。補正後の計測点５６は、左心室内膜５３の輪郭上に表示される。

計測位置補正部１０は、計測点を配置すると、全ての計測点に対して計測位置の適否を評価する。図１１では左心室内膜５３に計測点を配置するので、計測位置の評価に関しては、画像特徴量をエッジ強度として計算することが望ましい。
エッジ強度が高ければ計測位置は適正であり、エッジ強度が低ければ計測位置は適正でない。計測位置補正部１０は、エッジ強度が高くなるように計測点５５を計測点５６に補正する。計測位置補正に関しては、計測点５５近傍のエッジ強度を計算して最大強度の位置を探索し、計測点５６を算出することができる。
尚、計測点の配置位置や配置対象によって、画像特徴量を適宜変更することが望ましい。また、自動補正後の計測位置が適正でない場合、操作者は、マウス等の入力機器を操作して計測位置を手動補正することができる。

（５−３．計測位置周辺の画像情報による計測位置の補正）
また、計測位置補正部１０は、図１２に示すように、画像計測データベース７のレコードの中の計測位置情報２３と当該計測位置情報２３が示す計測位置周辺の画像情報２６を用いる。
例えば、心臓の左心室内膜５３の膜面に計測位置を設定しようとする時、画像計測データベース７が保持する画像計測情報２２を参照すると、計測位置情報２３が示す計測位置は計測点２７である。
画像計測情報２２と入力画像情報２１とを比較すると、計測点２７周辺の画像情報２６と計測点５７周辺の画像情報２８との間にズレを生じる場合がある。尚、入力画像情報２１における計測点５７の座標は、画像計測情報２２における計測点２７の座標と同一位置に設定される。また、計測点２７周辺の画像情報２６と計測点５７周辺の画像情報２８の形状は四角形としているが形状は問わない。
入力画像情報２１において最初に設定された計測点５７を本来設定すべき計測点５８に補正するために、このズレの変位を計算する。変位の計算方法は、例えば、ブロックマッチング法等の画像相関処理を用いることができる。計測点２７周辺の画像情報２６と計測点５７周辺の画像情報２８との間で画像相関処理等を行ってズレの変位を計算した後、最初に設定された計測点５７を変位分だけ移動させて正しい計測点５８に補正する。
また、計測点２７周辺の画像情報２６と計測点５７周辺の画像情報２８との間の類似度を計算し、これを画像エネルギーとした動的輪郭モデル（非特許文献 Ｍ．Ｋａｓｓ ｅｔ ａｌ． Ｓｎａｋｅｓ：Ａｃｔｉｖｅ Ｃｏｎｔｏｕｒ Ｍｏｄｅｌｓ，Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ，３２１−３３１，１９８８）を用いて、補正する方法を用いることもできる。式（１）のように計測点をｖ（ｓ）として、画像エネルギーＥ_{ｉｍａｇｅ}に前記類似度やエッジ強度を、内部エネルギーＥ_ｉｎｔに曲率等の輪郭形状に関する特徴量を設定し、全体のエネルギーＥを最小化することにより、特に壁面のような滑らかな面にフィットさせることが可能である。これにより、計測位置設定の精度が向上するだけでなく、生体組織の滑らかさを考慮した設定が可能となる。

また、動的な画像処理を用いた他の例としてＡｃｔｉｖｅ Ｓｈａｐｅ ＭｏｄｅｌやＡｃｔｉｖｅ Ａｐｐｅａｒａｎｃｅ Ｍｏｄｅｌによる輪郭の補正処理を行うこともできる。

以上説明したように、第４の実施形態では、計測位置補正処理を行うことにより、過去の画像計測情報に基づいて設定された計測位置が適正でない場合であっても、入力画像情報に基づいて計測位置を補正することができる。また、補正後の計測位置が適正でない場合には、操作者が計測位置を手動補正することができる。

（６．第５の実施形態：関心領域の設定）
次に、図１３を参照しながら、第５の実施形態について説明する。
第１の実施形態〜第４の実施形態では、計測位置として計測点が設定・表示されるものとして説明したが、第５の実施形態では、計測点に基づいて関心領域が設定・表示される。

図１３は、超音波画像６１における関心領域７９の設定を示す図である。
超音波画像６１には、頸動脈６２が表示される。頸動脈６２は、矢印６５の方向に血液が流れる血管である。頸動脈６２の壁面６３及び壁面６４は、超音波画像６１上ではエッジが明確に描出される部位である。
画像計測データベース７に過去の頚動脈の画像情報と計測点情報が記録されている場合には、第１の実施形態〜第４の実施形態と同様の処理により、頸動脈の超音波画像上に計測点を配置することができる。具体的な計測点の配置に関しては、第１の実施形態〜第４の実施形態等で説明したので、ここでは説明を省略する。

計測位置設定部９は、画像計測データベース７が保持する過去の頚動脈の画像情報と計測点情報に基づいて、頸動脈６２の超音波画像６１上に計測点７１〜計測点７８を配置する。
計測位置設定処理部６は、角部の計測点７１及び計測点７４及び計測点７８及び計測点７５を結んで関心領域７９を設定する。関心領域７９の枠は、例えば、破線で表示部１２に表示される。計測計算部１１は、設定された関心領域７９について所定の計測計算を行い、計測結果を表示部１２に表示する。例えば、計測計算部１１は、関心領域７９についてドプラ演算を行い、ＣＦＭ（カラーフローマッピング）処理を行って血流像をカラー表示する。

尚、図１３では、計測位置設定処理部６は、角部の計測点７１及び計測点７４及び計測点７８及び計測点７５を結んで長方形の関心領域７９を設定したが、これに限定されない。全ての計測点７１〜計測点７８を結んで関心領域を設定してもよい。また、角部以外の計測点である計測点７２及び計測点７３及び計測点７６及び計測点７７だけを選択して部分的に関心領域を設定してもよい。

以上説明したように、第５の実施形態では、超音波プローブ１を被検体に当てて超音波信号を得て超音波画像を表示させれば、操作部４のトラックボール等の操作をすることなく関心領域７９が自動的に設定され、設定された関心領域７９内に例えば血流像が表示される。この結果、操作部４のトラックボール等の操作が不要となるため、超音波画像診断装置を用いた診断に要する時間を短くできる。また、血管に沿って関心領域が正確に設定されるため、血管外などにおける無用なＣＦＭ処理がなくなることにより、フレームレートを大きく悪化させることなく、超音波画像を表示できる。

（７．第６の実施形態：組織動態の計測）
次に、図１４を参照しながら、第６の実施形態について説明する。第６の実施形態は、心筋等の各組織の動きである組織動態の計測に関する。
図１４は、超音波画像における計測点の追跡を示す図である。
画像計測データベース７に過去の心筋の画像情報と計測点情報が記録されている場合には、第１の実施形態〜第４の実施形態と同様の処理により、心筋の超音波画像上に計測点を配置することができる。具体的な計測点の配置に関しては、第１の実施形態〜第４の実施形態等で説明したので、ここでは説明を省略する。

図１４（ａ）に示すように、計測位置設定処理部９は、記憶部３から所定の時点のフレーム画像を読み出し、表示部１２に超音波画像８１を表示する。超音波画像８１には心筋８２の画像が含まれる。
計測位置設定部９は、画像計測データベース７が保持する過去の心筋の画像情報と計測点情報に基づいて、心筋８２の超音波画像８１上に計測点８４を配置する。計測点８４は、心筋８２の左心室内膜８３に沿って配置される。
追跡部１４は、計測点８４を含む所定範囲の切り出し画像８５を設定する。

図１４（ｂ）に示すように、追跡部１４は、記憶部３から次のフレーム画像を読み出し、表示部１２に超音波画像８６を表示する。超音波画像８６には心筋８７の画像が含まれる。心筋８２は、組織の移動により心筋８７となる。心筋８２の左心室内膜８３は、心筋８７の左心室内膜８８に拡大する。
追跡部１４は、超音波画像８６において、切り出し画像８５と同一サイズの局所画像８９−１、８９−２、…を順次抽出する。追跡部１４は、局所画像８９−１、８９−２、…と切り出し画像８５との画像の一致度を算出する。画像の一致度の算出に関しては、例えば、ブロックマッチング法等の画像相関処理を用いることができる。

図１４（ｃ）に示すように、追跡部１４は、画像の一致度が最も高い局所画像８９の位置（図１４（ｃ）では局所画像８９−４）を選択する。追跡部１４は、選択した局所画像８９の位置を移動後の計測点９１として算出する。追跡部１４は、超音波画像８６の心筋８７と重畳して計測点９１を表示する。計測点９１は、左心室内膜８３から拡大した左心室内膜８８に沿って配置される。

以上説明したように、第６の実施形態によれば、超音波診断装置は、所定の時点のフレーム画像について、過去の画像情報及び計測位置情報に基づいて計測点を設定し、以降のフレーム画像については、画像の一致度に基づいて計測点を追跡する。従って、計測位置を自動的に設定することができると共に、当該計測点を組織の動きに応じて移動させて組織動態の計測を精度よく行うことができる。

尚、追跡部１４による計測点の追跡に代えて、時系列が前後する各フレーム画像について、第１の実施形態〜第４の実施形態等と同様の処理を行ってもよい。すなわち、計測位置設定処理部６は、過去の心筋の画像情報と過去の計測点情報に基づいて、各フレーム毎に計測点を設定するようにしてもよい。

（８．その他）
上述の各実施形態は、リアルタイムに表示される画像、シネメモリに蓄積された画像、動画ファイル形式（例えば、ＡＶＩ形式）で記憶装置に保存された画像等に適用可能である。

計測位置設定は、ＥＣＧ（Ｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍ）のある時相に合わせて１心拍に１回または複数回のタイミング、操作部のフリーズボタンを押して画像取得を一旦停止したタイミング、フリーズ後にシネメモリ内に保存したフレーム群からユーザが選択するタイミング、記憶装置内の動画ファイルに保存したフレーム群からユーザが選択するタイミング等で行うことができる。この場合、上記タイミングに合わせた画像情報を持つデータベースに保持することが望ましい。

また、長軸断層像、短軸断層像、四腔断層像、二腔断層像への分類が可能であるので、ストレスエコーに適用する際に、操作者に代わって自動的に断層像の種類の分類を行ってユーザの負担を軽減させる。さらに、データベースに心筋分画（例えば、ＡＳＥ（Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｏｆ Ｅｃｈｏｃａｒｄｉｏｇｒａｐｈｙ）が推奨する分画）の位置を保持しておき、これを設定位置として表示すれば、心筋の分画位置が一目で理解でき、操作者の操作を補助する機能となる。従って、操作者は超音波プローブを操作して点数を付ける操作のみでよく、画像分類の煩雑さが軽減され、操作手順（画像を取得する順序等）の自由度が向上する。

造影剤モードにおいては、ＴＩＣ（Ｔｉｍｅ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｃｕｒｖｅ）によって、ある組織の輝度の時間変化を解析する。このとき、計測したい時間のフレームと対象組織の位置を、フレーム毎にトラックボール等の入力機器を操作者が操作して設定する必要がある。造影剤使用時のデータベースを保持しておけば、自動的に輝度の計測位置が設定されるので、操作者の負担が軽減される。
他にも、ドップラ計測の際のウィンドウやストレイン計測の際の計測領域をデータベースに保持しておけば、これらの計測の自動化も同様に可能である。

（９．第７の実施形態）
次に、図１５〜図２４を参照しながら第７の実施形態について説明する。
（９−１．超音波診断装置の構成）
図１５を参照しながら、超音波診断装置１５０の構成について説明する。
図１５は、超音波診断装置１５０の構成図である。
超音波診断装置１５０は、超音波の送受信を行う超音波プローブ１と、超音波信号から画像を生成する画像生成部２と、この画像を保存する記憶領域である記憶部３と、操作者が入力機器を用いて装置の操作を行う操作部４と、計測項目を設定する計測項目設定部５と、画像から輝度値を抽出する画像輝度抽出部１６０と、断面認識処理部１７０と、棄却処理部１８０と、計測位置を設定する計測位置設定処理部６と、設定した計測位置に基づいて計測計算を行う計測計算部１１と、計測位置や計測結果を表示する表示部１２を備える。

図１５の超音波プローブ１、画像生成部２、記憶部３、操作部４、計測項目設定部５、計測位置設定処理部６、計測計算部１１、表示部１２は、図１と同様のものであるので説明を省略する。

画像輝度抽出部１６０は、画像内で心臓が描画されている範囲の輝度値を取り出す装置である。
断面認識処理部１７０は、画像輝度抽出部１６０で得られた輝度値のパターンを用いて、入力画像の断面種類を認識する装置である。
入力画像は、超音波プローブ１及び画像生成部２によって取得された画像の中から入力された画像である。尚、記憶部３に記憶された画像を入力画像として用いることもできる。

断面認識処理部１７０は、画像輝度データベース１７１と、類似度計算部１７２と、断面種類判定部１７３を備える。
画像輝度データベース１７１は、標準断面画像の輝度値と断面種類をデータベース化して保存する装置である。尚、画像輝度データベース１７１については、後述する。
類似度計算部１７２は、画像輝度抽出部１６０で得られた輝度値と画像輝度データベース１７１内の標準断面画像の輝度値との間の類似度を断面種類毎に計算する装置である。類似度の計算結果は、スカラまたはベクトルで表示される。
断面種類判定部１７３は、類似度計算部１７２が計算した各断面種類についての類似度を比較して最も類似している断面種類を判定する装置である。

棄却処理部１８０は、類似度計算部１７２で得られた類似度等に基づいて、入力画像の棄却を行う装置である。棄却処理部１８０は、画像輝度統計量計算部１８１と、類似度差分計算部１８２と、閾値設定部１８３と、棄却判定部１８４を備える。
画像輝度統計量計算部１８１は、画像輝度抽出部１６０で得られた輝度値の統計量を計算する装置である。統計量は、例えば、標準統計量（例えば、平均や分散）や２次のテクスチャ統計量である。
類似度差分計算部１８２は、類似度計算部１７２で計算された類似度について、最も類似している標準断面画像の類似度と、次に類似している標準断面画像の類似度との差分を計算する装置である。この類似度差分を用いて入力画像の断面種類があいまいであるか否かが判定される。

閾値設定部１８３は、棄却処理を行うための閾値を設定する装置である。閾値設定部１８３は、画像輝度統計量計算部１８１で得られる画像輝度統計量、類似度計算部１７２で得られる類似度、類似度差分計算部１８２で得られる類似度差分について、それぞれ、閾値を設定する。尚、デフォルト値を閾値として設定してもよいし、操作者が入力機器を介して個別に設定してもよい。
棄却判定部１８４は、画像輝度統計量計算部１８１で得られる統計量、類似度計算部１７２で得られる類似度、類似度差分計算部１８２で得られる類似度差分について、閾値設定部１８３で設定された閾値を用いて閾値処理を行い、入力画像を棄却するか否かを判定する装置である。

尚、表示部１２は、例えば、断面種類判定部１７３の結果や棄却判定部１８４の結果、断面種類の名称、類似度および類似度を示すグラフ、棄却及び入力画像再取得の警告を表示する。
また、操作者は、表示部１２に表示された断面種類に誤りがある場合には、操作部４を介して手動で断面種類を設定することができる。

（９−２．画像輝度データベース１７１）
図１６は、画像輝度データベース１７１が保持するレコードの一態様を示す図である。
画像輝度データベース１７１は、断面種類毎に標準断面画像に関する情報を保持する。標準断面画像に関する情報は、輝度値や所定の処理が施された画像データである。所定の処理は、例えば、部分空間法等のパターン認識処理による特徴抽出処理や符号圧縮化処理である。尚、画像輝度データベース１７１は、過去に取得した画像をデータベース化して保持するようにしてもよい。

図１６に示す画像輝度データベース１７１は、断面種類２２１及び標準断面画像情報２２２及び計測項目２２３及び計測位置２２４を対応付けて保持する。断面種類２２１は、画像の種類を示す。断面種類２２１は、例えば、「長軸」「短軸」「二腔」「四腔」である。標準断面画像情報２２２は、断面種類２２１に属する標準断面画像に関する情報（輝度値等）を示す。計測項目２２３は、断面種類２２１に対応する計測項目を示す。計測位置２２４は、計測位置に関する情報である。計測位置２２４は、例えば、計測点や計測領域や計測領域を示す輪郭点群を示す座標値である。

（９−３．心臓描画の有無に基づく棄却処理）
図１７は、入力画像の画像輝度統計量に基づく棄却処理を示すフローチャートである。
超音波診断装置１５０は、被検体の画像データである入力画像２２０を取得して記憶部３に保持する。入力画像２２０に関しては、超音波プローブ１を用いて画像生成部２により生成された画像データを入力してもよいし、異なる医用画像診断装置により生成された画像データを入力するようにしてもよいし、過去に取得して記憶部３の例えばハードディスク等に記憶しておいた画像データを入力するようにしてもよい。

図１８は、表示部１２に表示される画面２２８及び超音波画像２２９を示す図である。
画像輝度抽出部１６０は、入力画像２２０の輝度値を抽出する（Ｓ５００１）。尚、画像輝度抽出部１６０は、図１８の超音波画像２２９における、プローブの視野角内全体の輝度値を抽出してもよいし、超音波画像２２９の一部の輝度値を抽出してもよい。
画像輝度統計量計算部１８１は、Ｓ５００１の処理で抽出した入力画像２２０の輝度値の統計量を計算する（Ｓ５００２）。統計量は、標準統計量（例えば、平均、分散、歪度、尖度）や２次テクスチャ統計量（例えば、濃度共起行列の特徴量）である。

心臓の超音波画像は、心腔及び心筋及び他の領域の輝度確率分布が混合した画像である。心臓の超音波画像の画像輝度統計量は、特徴的な値を示す。超音波プローブ１が被検体の体表に接しておらず、入力画像２２０に心臓の画像が描画されていない場合には、超音波画像に特有の統計量を得ることができず、ノイズに特有の統計量が得られる。

閾値設定部１８３は、入力画像２２０の画像輝度統計量に閾値を設定する（Ｓ５００３）。棄却判定部１８４は、閾値処理を行い、入力画像２２０に心臓の超音波画像が描画されているか否か判定する（Ｓ５００４）。

棄却判定部１８４が入力画像２２０に心臓の超音波画像が描画されていないと判断した場合（Ｓ５００４のＮｏ）、表示部１２は、断面認識結果として入力画像２２０を棄却した旨を表示し、操作者に入力画像２２０の再取得を促す（Ｓ５００５）。
棄却判定部１８４が入力画像２２０に心臓の超音波画像が描画されていると判断した場合（Ｓ５００４のＹｅｓ）、図１９以降の処理へ移行する。

以上の過程を経て、超音波診断装置１５０は、入力画像２２０の輝度値を抽出し、入力画像２２０の画像輝度統計量を計算し、この画像輝度統計量の閾値に基づいて入力画像２２０に心臓の超音波画像が描画されているか否か判定し、入力画像２２０に心臓の超音波画像が描画されていないと判定した場合には当該入力画像２２０を棄却し、操作者に入力画像２２０の再取得を促す。

このように、入力画像の統計的性質が心臓の超音波画像の性質に合致するか否かを棄却基準とすることにより、操作者が正しくプローブを操作して心臓の超音波画像を取得したか否かを判定することができる。また、この時点で入力画像を棄却することにより、当該入力画像について断面種類の認識処理を行う必要がない。従って、迅速かつ効率的に処理を行うことができる。

尚、操作者は、入力機器を用いて閾値を入力してもよいし、予め設定された初期値を閾値として用いてもよい。
また、閾値を変化させることによって、棄却率及び誤認識率が変化する。棄却率が高い場合には誤認識率が低くなるが、少しでも標準断面画像からずれた画像に関しては断面種類が認識されないので、操作性が悪化する。一方、棄却率が低い場合には多少標準断面画像からずれた画像であっても断面種類が認識されるが、誤認識率が高くなる。そこで、閾値に代えて棄却率や誤認識率を用いることにより、操作者の操作感覚に適応させてもよい。この場合、閾値から推定される棄却率あるいは誤認識率を表示してもよい。

（９−４．類似度に基づく棄却処理）
図１９は、類似度に基づく棄却処理を示すフローチャートである。
図１７のＳ５００４のＹｅｓに続いて、図１９のＳ６００１以降の処理が実行される。

類似度計算部１７２は、断面種類毎に、入力画像２２０と画像計測データベース６が保持する標準断面画像との類似度を計算する（Ｓ６００１）。
閾値設定部１８３は、類似度に閾値を設定する（Ｓ６００２）。棄却判定部１８４は、閾値処理を行い、入力画像２２０と類似する標準断面画像が存在するか否か判定する（Ｓ６００３）。

棄却判定部１８４が入力画像２２０と類似する標準断面画像が存在しないと判定した場合（Ｓ６００３のＮｏ）、表示部１２は、断面認識結果として入力画像２２０を棄却した旨を表示し、操作者に入力画像２２０の再取得を促す（Ｓ６００４）。尚、操作者自身が入力画像２２０の断面種類を特定可能であれば、入力機器を介して手動操作により、入力画像２２０の断面種類を選択及び修正することができる（Ｓ６００５）。
棄却判定部１８４が入力画像２２０と類似する標準断面画像が存在すると判定した場合（Ｓ６００３のＹｅｓ）、図２１以降の処理へ移行する。

図２０は、入力画像２２０と標準断面画像との類似度を断面種類毎に示す図である。
以下説明のため、類似度はスカラで算出され、類似度の値が大きいほど類似し、類似度の値が小さいほど類似しないと定義する。

図２０では、入力画像２２０について、ＰＬＡ（傍胸骨長軸像）、ＰＳＡ（傍胸骨短軸像）、Ａ２Ｃ（心尖部二腔像）、Ａ３Ｃ（心尖部長軸像）、Ａ４Ｃ（心尖部四腔像）の５つの断面種類の標準断面画像との間で類似度が計算されて点２３１〜点２３５がプロットされる。点２３１〜点２３５が示す類似度は、全て、閾値設定部１８３が設定した閾値「ｔ」より小さい。従って、上記５つの断面種類の標準断面画像の中に入力画像２２０と類似する標準断面画像がなく、棄却判定部１８４は、入力画像２２０の棄却を判定する（Ｓ６００３のＮｏ）。

以上の過程を経て、超音波診断装置１５０は、断面種類毎に、入力画像２２０と画像計測データベース６が保持する標準断面画像との類似度を計算し、類似度の閾値に基づいて、入力画像２２０と類似する標準断面画像が存在するか否か判定し、入力画像２２０と類似する標準断面画像が存在しないと判定した場合、断面認識結果として入力画像２２０を棄却した旨を表示し、操作者に入力画像２２０の再取得を促す。

このように、心臓の超音波画像を取得したものの、計測に必要な断面種類でない場合（入力画像が全ての断面種類の標準断面画像からずれている場合）、入力画像を棄却した上で、操作者に対して計測に必要な断面種類の入力画像の再取得を促し、迅速かつ効率的に処理を行うことができる。
尚、閾値の設定は、類似度に閾値を設けてもよいし、棄却率あるいは誤認識率に閾値を設定してもよい。

（９−５．類似度差分に基づく棄却処理）
図２１は、類似度差分に基づく棄却処理を示すフローチャートである。
図１９のＳ６００３のＹｅｓに続いて、図２１のＳ７００１以降の処理が実行される。

類似度差分計算部１８２は、類似度計算部１７２の結果を用いて、入力画像２２０と最も類似している標準断面画像の類似度と、次に類似している標準断面画像の類似度との差分を計算する（Ｓ７００１）。類似度差分は、入力画像２２０が２種類の標準断面画像に類似して断面種類があいまいであるか否かを示す指標である。
閾値設定部１８３は、類似度差分に閾値を設定する（Ｓ７００２）。棄却判定部１８４は、閾値処理を行い、入力画像２２０の断面種類があいまいであるか否か判定する（Ｓ７００３）。

棄却判定部１８４が入力画像２２０の断面種類があいまいであると判定した場合（Ｓ７００３のＹｅｓ）、表示部１２は、断面認識結果として入力画像２２０を棄却した旨を表示し、操作者に入力画像２２０の再取得を促す（Ｓ７００４）。尚、操作者自身が入力画像２２０の断面種類を特定可能であれば、入力機器を介して手動操作により、入力画像２２０の断面種類を選択及び修正することができる（Ｓ７００５）。
棄却判定部１８４が入力画像２２０の断面種類があいまいでないと判定した場合（Ｓ７００３のＮｏ）、表示部１２は、断面認識結果として、入力画像２２０の最終的な断面種類や各断面種類の標準断面画像との間の類似度等を表示する（Ｓ７００６）。

図２２は、入力画像２２０と標準断面画像との類似度を断面種類毎に示す図である。
図２２では、入力画像２２０について、ＰＬＡ（傍胸骨長軸像）、ＰＳＡ（傍胸骨短軸像）、Ａ２Ｃ（心尖部二腔像）、Ａ３Ｃ（心尖部長軸像）、Ａ４Ｃ（心尖部四腔像）の５つの断面種類の標準断面画像との間で類似度が計算されて点２４１〜点２４５がプロットされる。点２４５は最も類似度が大きく、点２４４は次に類似度が大きい。類似度差分計算部１８２は、点２４４と点２４５との類似度差分「Δｄ」を計算する。棄却判定部１８４は、類似度差分「Δｄ」が、閾値設定部１８３が設定した閾値より小さい場合には、入力画像２２０の断面種類があいまいであると判定し、当該入力画像２２０を棄却する（Ｓ７００３のＹｅｓ）。

以上の過程を経て、超音波診断装置１５０は、入力画像２２０と最も類似している標準断面画像の類似度と、次に類似している標準断面画像の類似度との差分を計算し、この類似度差分の閾値に基づいて、入力画像２２０の断面種類があいまいであるか否か判定し、入力画像２２０の断面種類があいまいであると判定した場合、断面認識結果として入力画像２２０を棄却した旨を表示し、操作者に入力画像２２０の再取得を促す。

このように、心臓の超音波画像を取得し、入力画像が２種類の標準断面画像に類似するあいまいな画像である場合、入力画像を棄却した上で、操作者に対して計測に必要な断面種類の入力画像の再取得を促し、迅速かつ効率的に処理を行うことができる。
尚、閾値の設定は、類似度差分に閾値を設けてもよいし、棄却率あるいは誤認識率に閾値を設定してもよい。

（９−６．画面表示）
図２３は、表示部１２が表示する画面２５０の一態様を示す図である。
画面２５０には、超音波画像２５１が表示される。超音波画像２５１には、Ａ４Ｃ像（心尖部四腔像）が描画される。
断面種類表示２５２には、断面認識結果が表示される。断面種類表示２５２には、例えば、「Ａ４Ｃ」が表示される。尚、入力画像２２０が棄却された場合には、断面種類表示２５２には、例えば、「棄却」が表示される。
類似度表示２５３には、断面種類毎に類似度が表示される。図２３では、「Ａ４Ｃ」の類似度が「４０」であり、最も類似度の値が大きい（最も類似する）。
グラフ表示２５４には、類似度表示２５３の内容がグラフ化されて表示される。これにより、入力画像２２０がどの断面種類の標準断面画像に類似しているかを視覚的に把握することができる。

断面認識処理を行うタイミングに制限はなく、例えば、ＥＣＧ（Ｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍ）のＲ波毎に断面認識処理を行う場合、断面種類表示２５２、類似度表示２５３、グラフ表示２５４は、Ｒ波毎に更新される。操作者は、これらの表示を見ながら、超音波プローブ１の位置や角度を調整して、計測対象の断面種類の画像を描画することができる。

（９−７．計測位置設定）
図２４は、表示部１２における画面２６０及び画面２６４を示す図である。
図２４（ａ）に示すように、画面２６０において、操作者が計測項目２６１として「項目Ａ」を選択すると、当該計測項目に対応する計測点２６３が超音波画像２６２と重畳して表示される。
図２４（ｂ）に示すように、画面２６４において、操作者が計測項目２６５として「項目Ｂ」を選択すると、当該計測項目に対応する計測領域２６７が超音波画像２６６と重畳して表示される。

尚、計測項目設定部５は、計測項目を設定し、計測位置設定処理部６は、画像輝度データベース１７１の断面種類２２１及び計測項目２２３及び計測位置２２４に基づいて、計測点２６３や計測領域２６７の設定を行う。計測計算部１１は、設定された計測点２６３や計測領域２６７について計測を行い、計測計算結果を表示部１２に表示する。

このように、超音波診断装置１５０は、断面認識処理により認識された断面種類に応じた計測メニューを構築することができる。例えば、入力画像の断面種類が「ＰＳＡ（傍胸骨短軸像）」と認識されれば、「ＰＳＡ（傍胸骨短軸像）」で使用する計測メニューだけに絞り込むことにより、計測項目を選択する手間を軽減することができる。

（９−８．第７の実施形態の効果）
以上説明したように、第７の実施形態によれば、超音波診断装置１５０は、入力画像の画像輝度統計量、入力画像と標準断面画像との類似度、入力画像と２つの標準断面画像についての類似度差分を算出し、これらの画像輝度統計量及び類似度及び類似度差分について閾値や棄却率や誤認識率を設定して棄却処理を行うので、計測に必要な断面種類の入力画像を迅速かつ効率的に取得することができる。

従来、ストレスエコー検査において、複数の断面種類の入力画像を撮像する場合には、断面種類毎に撮像順序を事前に決定する必要がある。一方、本発明の超音波診断装置１５０は、入力画像の断面種類を自動的に認識して振り分けて分類するので、撮像順序が自由であり、設定の手間が軽減され操作性を向上させることができる。

（１０．第８の実施形態）
次に、図２５〜図２７を参照しながら、第８の実施形態について説明する。
図２５は、類似度に基づく棄却処理を示すフローチャートである。
図１７のＳ５００４のＹｅｓに続いて、図２５のＳ８００１以降の処理が実行される。
第７の実施形態（図１９）では、画像輝度データベース１７１が保持する全ての断面種類を分類対象としたが、第８の実施形態（図２５）では、計測項目に基づいて分類対象とする断面種類が決定される。

超音波診断装置１５０は、計測項目設定部５により計測項目の入力を受け付ける（Ｓ８００１）。超音波診断装置１５０は、画像輝度データベース１７１を参照して、計測項目２２３に対応する断面種類２２１を抽出し、抽出した断面種類２２１を分類対象とする（Ｓ８００２）。
Ｓ８００３〜Ｓ８００７の処理は、図１９のＳ６００１〜Ｓ６００５の処理と同様である。

図２６は、心臓の断面種類を示す図である。
図２７は、計測項目及び分類対象を示す図である。
図２６の心臓２７０には、標準断面画像２７１（四腔）、標準断面画像２７２（二腔）、標準断面画像２７３（長軸）、標準断面画像２７４（基部短軸）、標準断面画像２７５（中部短軸）、標準断面画像２７６（尖部短軸）の６種類の標準断面画像が設定される。
図２７に示すように、超音波診断装置１５０は、計測項目２８１（計測項目Ａ）が設定されると、標準断面画像２７１〜標準断面画像２７６が属する６種類の断面種類を分類対象とし、計測項目２８３（計測項目Ｂ）が設定されると、標準断面画像２７１〜標準断面画像２７３が属する３種類の断面種類を分類対象とする。

このように、第８の実施形態では、計測項目に基づいて入力画像の分類数を可変とすることができる。計測項目に応じて必要な分類数、例えば、計測メニューを絞り込むために、「ＰＬＡ（傍胸骨長軸像）」「ＰＳＡ（傍胸骨短軸像）」「Ａ３Ｃ（心尖部長軸像）」の３種類に分類することにより、４種類以上に分類するよりも認識率を向上させることができ、計測操作における操作性を向上させることができる。

（１１．その他）
超音波診断装置１５０は、入力画像の画像輝度統計量（図１７）及び類似度（図１９）及び類似度差分（図２１）に基づいて棄却処理を行うものとして説明したが、適宜選択して組み合わせて棄却処理を行うことも当然可能である。尚、断面認識処理における誤認識を防止するには、入力画像の画像輝度統計量（図１７）及び類似度（図１９）及び類似度差分（図２１）の全てに基づいて棄却処理を行うことが望ましい。
また、超音波診断装置が撮像した入力画像について、リアルタイムで断面認識処理及び棄却処理を実行するものとして説明したが、超音波診断装置が撮像した画像を動画像形式で保存し、オフラインで断面認識処理及び棄却処理を実行してもよい。

以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る医用画像診断装置の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

Claims (18)

1. 被検体の画像情報を取得する画像情報取得手段と、前記画像情報取得手段によって取得された画像情報を表示する表示部と、前記表示部に表示された画像情報に基づいて計測計算を行う計測計算手段と、を備える医用画像診断装置において、
   過去に取得した画像情報と当該画像情報に対して設定された過去の計測位置情報とを対応付けて保持する記憶手段と、
   入力画像情報と最も類似した過去の画像情報を認識して選択する画像選択手段と、
   前記画像選択手段によって選択された過去の画像情報に対応する過去の計測位置情報に基づいて、前記入力画像情報に対して計測位置を設定する計測位置設定手段と、
   を具備し、
   前記記憶手段には、カテゴリ毎に前記過去の画像情報が分類されると共に前記カテゴリを代表する代表画像情報が保持され、
   前記画像選択手段は、前記入力画像情報と前記記憶手段に保持される前記代表画像情報との間で画像認識計算を行って前記入力画像情報のカテゴリを決定し、前記入力画像情報と前記決定されたカテゴリに属する過去の画像情報との間で画像認識計算を行うことを特徴とする医用画像診断装置。
2. 前記画像選択手段は、前記入力画像情報と前記記憶手段に保持される全ての過去の画像情報との間で画像認識計算を行うことを特徴とする請求項１に記載の医用画像診断装置。
3. 前記記憶手段には、計測項目毎に前記計測位置が保持され、
   前記計測項目を選択する選択手段を備え、前記計測位置設定手段は、選択された計測項目に対応した前記計測位置を読み出し、前記計測位置を設定することを特徴とする請求項１に記載の医用画像診断装置。
4. 前記記憶手段には、過去の計測条件情報が過去の画像情報に対応付けて保持され、
   入力計測条件情報と前記記憶手段に保持される過去の計測条件情報との間で計測条件認識計算を行って前記入力計測条件情報と最も類似した過去の計測条件を認識して選択する計測条件選択手段を具備し、
   前記計測位置設定手段は、前記計測条件選択手段によって選択された過去の計測条件情報に対応する過去の計測位置情報に基づいて、前記計測位置を設定することを特徴とする請求項１に記載の医用画像診断装置。
5. 前記入力画像情報の画像特徴量に基づいて、前記計測位置設定手段によって設定された計測位置の適否を評価する計測位置評価手段と、
   前記計測位置評価手段によって、前記設定された計測位置が適正でないと判断された場合、前記入力画像情報の画像特徴量に基づいて、前記設定された計測位置を補正する計測位置補正手段と、
   を具備することを特徴とする請求項１に記載の医用画像診断装置。
6. 前記入力画像情報に設定された計測位置近傍においてエッジ強度を算出し、前記算出されたエッジ強度が最大の位置に前記設定された計測位置を補正する計測位置補正手段を具備することを特徴とする請求項１に記載の医用画像診断装置。
7. 前記入力画像情報に設定された計測位置周辺の画像情報と前記過去の計測位置情報が示す計測位置周辺の画像情報との間の変位に基づいて前記設定された計測位置を補正する計測位置補正手段を具備することを特徴とする請求項１に記載の医用画像診断装置。
8. 前記計測位置設定手段によって設定された計測位置に基づいて関心領域を設定する関心領域設定手段を具備することを特徴とする請求項１に記載の医用画像診断装置。
9. 前記入力画像情報から前記計測位置設定手段によって設定された計測位置を含む所定範囲の画像部位を選択し、当該画像部位の動きを追跡することにより前記設定された計測位置を移動させる計測位置追跡手段を具備することを特徴とする請求項１に記載の医用画像診断装置。
10. 前記画像選択手段による画像認識が成功した場合、前記入力画像情報に関する画像認識結果を前記表示部に表示させる画像認識結果表示手段を具備することを特徴とする請求項１に記載の医用画像診断装置。
11. 前記画像選択手段による画像認識が失敗した場合、警告処理または前記入力画像情報の再入力処理の少なくともいずれかを実行する警告処理手段を具備することを特徴とする請求項１に記載の医用画像診断装置。
12. 前記入力画像情報と当該入力画像情報に対して設定された計測位置とを前記記憶手段に登録して更新する計測位置更新手段を具備することを特徴とする請求項１に記載の医用画像診断装置。
13. 前記記憶手段は、過去に取得した複数の断面画像の輝度情報と断面種類とを対応付けて保持し、
    前記画像取得手段で取得された画像の中から入力された入力画像を前記記憶手段が保持する前記複数の断面画像との間の類似度を計算する類似度計算手段と、
    前記入力画像と最も類似する断面画像との間の類似度と前記入力画像と他の断面画像との間の類似度との差分である類似度差分を計算する類似度差分計算手段と、
    前記類似度及び前記類似度差分に対して閾値処理を行って前記入力画像の棄却判定を行う棄却判定手段と、
    を具備することを特徴とする請求項１に記載の医用画像診断装置。
14. 前記入力画像の輝度統計量を計算する画像輝度統計量計算手段を具備し、
    前記棄却判定手段は、前記入力画像の輝度統計量に対して閾値処理を行って前記入力画像の棄却判定を行うことを特徴とする請求項１３に記載の医用画像診断装置。
15. 前記棄却判定手段における棄却率を設定する棄却率設定手段を具備し、
    前記棄却判定手段は、前記棄却率設定手段によって設定された棄却率に対応する閾値を用いて閾値処理を行って、前記入力画像の棄却判定を行うことを特徴とする請求項１３に記載の医用画像診断装置。
16. 計測項目を設定する計測項目設定手段と、
    前記計測項目設定手段によって設定された計測項目に基づいて分類対象とする断面種類を決定する分類対象決定手段と、
    を具備することを特徴とする請求項１３に記載の医用画像診断装置。
17. 前記入力画像に最も類似する断面画像の断面種類に前記入力画像を分類する分類手段を具備することを特徴とする請求項１３に記載の医用画像診断装置。
18. 被検体の画像情報を表示し、前記表示した画像情報に基づいて計測計算を行う医用画像計測方法において、
    過去に取得した画像情報と当該画像情報に対して設定された過去の計測位置情報とを対応付けて記憶装置に保持するステップと、
    入力画像情報と最も類似した過去の画像情報を認識して選択する画像選択ステップと、
    前記画像認識ステップによって選択された過去の画像情報に対応する過去の計測位置情報に基づいて、前記入力画像情報に対して計測位置を設定する計測位置設定ステップと、
    を具備し、
    前記記憶装置には、カテゴリ毎に前記過去の画像情報が分類されると共に前記カテゴリを代表する代表画像情報が保持され、
    前記画像選択ステップは、前記入力画像情報と前記記憶装置に保持される前記代表画像情報との間で画像認識計算を行って前記入力画像情報のカテゴリを決定し、前記入力画像情報と前記決定されたカテゴリに属する過去の画像情報との間で画像認識計算を行うことを特徴とする医用画像計測方法。

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