JP5066306B2 - 超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラム - Google Patents

Description

本発明は、超音波を用いて検体の組織を観測する超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラムに関する。

従来、超音波を用いた乳がん等の検査技術として、超音波エラストグラフィという技術が知られている（例えば、特許文献１を参照）。超音波エラストグラフィは、生体内の癌や腫瘍組織の硬さが病気の進行状況や生体によって異なることを利用する技術である。この技術では、外部から検査箇所を圧迫した状態で、超音波を用いてその検査箇所における生体組織の歪量や弾性率を計測し、この計測結果を断層像として画像表示している。

国際公開第２００５／１２２９０６号

一般に、超音波を用いて検体の組織を観測する超音波観測装置は、検体内で一定の厚さを有するスライス平面を観測対象としている。ところで、観測時には、超音波観測装置が備える超音波探触子（スコープ）および検体の少なくともいずれか一方が動くことによって両者の相対的な位置関係が変化する場合がある。この場合には、超音波探触子が観測するスライス平面が変化する。超音波観測装置が観測するスライス平面が変化すると、最初のフレームで観測した検体内の組織が、その後のフレームで観測されない事態が生じることがあった。このような事態が生じるのは、最初のフレームで観測した組織が微小であったり、超音波探触子から遠くに位置していたりすることが原因であると考えられている。

上述したように、従来の超音波観測装置では、観測対象との相対的な位置関係が時間とともに変化することによって、所望の組織を長時間にわたって観測することができないという問題があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、観測対象との相対的な位置関係が時間とともに変化したとしても、所望の組織を長時間にわたって観測することができる超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る超音波観測装置は、検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波観測装置であって、受信した超音波に対して定められる複数のデータ位置における周波数スペクトルを算出する周波数解析部と、前記周波数解析部が算出した周波数スペクトルを近似することによって前記周波数スペクトルに対する一または複数の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記特徴量抽出部が抽出した特徴量に関する情報を含む特徴量画像データを順次生成する画像処理部と、前記画像処理部が順次生成した特徴量画像データに対応する画像を順次表示する表示部と、を備え、前記一または複数の特徴量の少なくとも一部が座標成分をなす座標系を設定可能な特徴量空間において、所定のデータ位置における周波数スペクトルの特徴点が、前記表示部における第ｉフレーム（ｉは自然数）で所定の第１領域内に存在し、次の第（ｉ＋１）フレームで前記第１領域よりも画像表示の優先度が低い第２領域へ近づいた場合、前記画像処理部は、最新の特徴点の位置よりも前記第２領域から遠い位置であって前記第１領域の内部または周辺の位置に仮想的な特徴点を設置し、該仮想的な特徴点に対応する視覚情報により、前記所定のデータ位置の第（ｉ＋１）フレームにおける前記最新の特徴点に対応する視覚情報を置き換えることで前記特徴量画像データを生成することを特徴とする。

また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記画像処理部は、同じデータ位置における周波数スペクトルの特徴点であって前記第（ｉ＋１）フレームを生成する際に算出する第１特徴点および前記第ｉフレームを生成する際に算出する第２特徴点を、前記第１および第２領域の代表点をそれぞれ通過する基準軸へ射影し、この射影した点と前記第２領域の代表点との距離に基づいて、前記第１および第２特徴点と前記第２領域との位置関係を判定することを特徴とする。

また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記第１特徴点は、前記特徴量抽出部が抽出した特徴量から定まる特徴点であり、前記第２特徴点は、前記仮想的な特徴点であることを特徴とする。

また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記画像処理部は、前記第１および第２領域の代表点をそれぞれ通過する基準軸と直交する直線または平面であって、前記第ｉフレームを生成する際に、同じデータ位置における特徴点としてそれぞれ算出する第３および第４特徴点のいずれか一方を通過する直線または平面を基準境界として、前記第（ｉ＋１）フレームを生成する際に算出する特徴点と前記第２領域との位置関係を判定し、前記第３特徴点は、前記特徴量抽出部が抽出した特徴量から定まる特徴点であり、前記第４特徴点は、前記仮想的な特徴点であることを特徴とする。

また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記画像処理部は、前記第ｉフレームにおける前記第３および第４特徴点のうち前記基準境界に含まれる特徴点の位置および前記基準軸を用いることにより、前記第（ｉ＋１）フレームにおける前記仮想的な特徴点の位置を定めることを特徴とする。

また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記画像処理部は、前記第ｉフレームにおける前記第３および第４特徴点のうち前記基準境界に含まれる特徴点の位置および前記第２領域の代表点の位置を用いることにより、前記第（ｉ＋１）フレームにおける前記仮想的な特徴点の位置を定めることを特徴とする。

また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量抽出部は、前記周波数解析部が算出した周波数スペクトルに対し、超音波が伝播する際に該超音波の受信深度および周波数に応じて発生する減衰の寄与を削減する減衰補正処理と近似処理とを行うことにより、前記特徴量を抽出することを特徴とする。

また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量抽出部は、前記周波数解析部が算出した周波数スペクトルに対して前記近似処理を行うことにより、前記減衰補正処理を行う前の補正前特徴量を抽出する近似部と、前記近似部が抽出した補正前特徴量に対して前記減衰補正処理を行うことにより、前記周波数スペクトルの特徴量を抽出する減衰補正部と、を有することを特徴とする。

また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量抽出部は、前記周波数スペクトルに対して前記減衰補正処理を行う減衰補正部と、前記減衰補正部が補正した周波数スペクトルに対して前記近似処理を行うことにより、前記周波数スペクトルの特徴量を抽出する近似部と、を有することを特徴とする。

また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記減衰補正部は、超音波の受信深度が大きいほど大きな補正を行うことを特徴とする。

また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記近似部は、回帰分析によって前記周波数スペクトルを多項式で近似することを特徴とする。

また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記視覚情報は、色空間を構成する変数であることを特徴とする。

また、本発明に係る超音波観測装置の作動方法は、検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波観測装置の作動方法であって、受信した超音波の周波数を解析することによって周波数スペクトルを周波数解析部により算出する周波数解析ステップと、前記周波数解析ステップで算出した周波数スペクトルを近似することによって前記周波数スペクトルに対する一または複数の特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、前記特徴量抽出ステップで抽出した特徴量に関する情報を含む特徴量画像データを画像処理部により生成する画像処理ステップと、前記画像処理ステップで順次生成した特徴量画像データに対応する画像を表示部により順次表示する表示ステップと、を有し、前記周波数解析ステップから前記表示ステップを繰り返し行い、前記一または複数の特徴量の少なくとも一部が座標成分をなす座標系を設定可能な特徴量空間において、所定のデータ位置における周波数スペクトルの特徴点が、前記表示部における第ｉフレーム（ｉは自然数）で所定の第１領域内に存在し、次の第（ｉ＋１）フレームで前記第１領域よりも画像表示の優先度が低い第２領域へ近づいた場合、前記画像処理ステップは、最新の特徴点の位置よりも前記第２領域から遠い位置であって前記第１領域の内部または周辺の位置に仮想的な特徴点を設置し、該仮想的な特徴点に対応する視覚情報により、前記所定のデータ位置の第（ｉ＋１）フレームにおける前記最新の特徴点に対応する視覚情報を置き換えることで前記特徴量画像データを生成することを特徴とする。

また、本発明に係る超音波観測装置の作動プログラムは、検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波観測装置に、受信した超音波の周波数を解析することによって周波数スペクトルを周波数解析部により算出する周波数解析ステップと、前記周波数解析ステップで算出した周波数スペクトルを近似することによって前記周波数スペクトルに対する一または複数の特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、前記特徴量抽出ステップで抽出した特徴量に関する情報を含む特徴量画像データを画像処理部により生成する画像処理ステップと、前記画像処理ステップで順次生成した特徴量画像データに対応する画像を表示部により順次表示する表示ステップと、を繰り返し実行させ、前記一または複数の特徴量の少なくとも一部が座標成分をなす座標系を設定可能な特徴量空間において、所定のデータ位置における周波数スペクトルの特徴点が、前記表示部における第ｉフレーム（ｉは自然数）で所定の第１領域内に存在し、次の第（ｉ＋１）フレームで前記第１領域よりも画像表示の優先度が低い第２領域へ近づいた場合、前記画像処理ステップは、最新の特徴点の位置よりも前記第２領域から遠い位置であって前記第１領域の内部または周辺の位置に仮想的な特徴点を設置し、該仮想的な特徴点に対応する視覚情報により、前記所定のデータ位置の第（ｉ＋１）フレームにおける前記最新の特徴点に対応する視覚情報を置き換えることで前記特徴量画像データを生成することを特徴とする。

本発明によれば、特徴量空間において、所定のデータ位置における周波数スペクトルの特徴点が、第ｉフレーム（ｉは自然数）で所定の第１領域内に存在し、次の第（ｉ＋１）フレームで第１領域よりも画像表示の優先度が低い第２領域へ近づいた場合、最新の特徴点の位置よりも前記第２領域から遠い位置であって前記第１領域の内部または周辺の位置に仮想的な特徴点を設置し、該仮想的な特徴点に対応する視覚情報により、所定のデータ位置の第（ｉ＋１）フレームにおける最新の特徴点に対応する視覚情報を置き換えることで特徴量に関する情報を含む特徴量画像データを生成し、この生成した特徴量画像データに対応する画像を順次表示するため、画像表示の優先度が高い領域の近くの特徴点に対応した画素値を有する画像をなるべく長く表示することができる。したがって、観測対象との相対的な位置関係が時間とともに変化したとしても、所望の組織を長時間にわたって観測することができる。

図１は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置が記憶する特徴量空間の構成を模式的に示す図である。 図３は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の処理の概要を示すフローチャートである。 図４は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の表示部におけるＢモード画像の表示例を示す図である。 図５は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の周波数解析部が行う処理の概要を示すフローチャートである。 図６は、一つの音線のデータ配列を模式的に示す図である。 図７は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の周波数解析部が算出した周波数スペクトルの例（第１例）を示す図である。 図８は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の周波数解析部が算出した周波数スペクトルの例（第２例）を示す図である。 図９は、図７に示す直線に関連する特徴量に対して減衰補正を行った後の特徴量から定まる新たな直線を示す図である。 図１０は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の特徴量画像データ生成部が行う特徴量画像データ生成処理の概要を示す図である。 図１１は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の特徴量画像データ生成部が行う残像条件判定処理の概要を示すフローチャートである。 図１２は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置が行う残像条件判定処理において、残像条件を満足していると判定する場合を模式的に示す図である。 図１３は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置が行う残像条件判定処理において、残像条件を満足していないと判定する場合の例（第１例）を示す図である。 図１４は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置が行う残像条件判定処理において、残像条件を満足していないと判定する場合の例（第２例）を示す図である。 図１５は、本実施の形態１に係る超音波観測装置が行う残像用特徴点の算出方法の概要を示す図である。 図１６は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の表示部が表示する特徴量画像の表示例を示す図である。 図１７は、図１６に示す画像を白黒で模式的に示す図である。 図１８は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置が観測する状況を模式的に示す図である。 図１９は、従来の超音波観測装置において、超音波探触子と検体の相対的な位置関係が時間とともに変化する状況下で、表示部が表示する特徴量画像の表示例（第１例）を模式的に示す図である。 図２０は、従来の超音波観測装置において、超音波探触子と検体の相対的な位置関係が時間とともに変化する状況下で、表示部が表示する特徴量画像の表示例（第２例）を模式的に示す図である。 図２１は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置において、図１９と同じ状況下で、表示部が表示する特徴量画像の表示例を模式的に示す図である。 図２２は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置において、図２０と同じ状況下で、表示部が表示する特徴量画像の表示例を模式的に示す図である。 図２３は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置が行う減衰補正処置の効果を説明する図である。 図２４は、本発明の実施の形態２に係る超音波観測装置の特徴量画像データ生成部が行う特徴量画像データ生成処理の概要を示すフローチャートである。 図２５は、本発明の実施の形態２に係る超音波観測装置が行う残像条件判定処理の概要を示すフローチャートである。 図２６は、本発明の実施の形態２に係る超音波観測装置が行う残像条件判定処理において、残像条件を満足していると判定する場合の特徴量空間の構成を示す図である。 図２７は、本発明の実施の形態２に係る超音波観測装置が行う残像条件判定処理において、残像条件を満足していないと判定する場合の特徴量空間の構成を示す図である。 図２８は、本発明の実施の形態２に係る超音波観測装置が行う残像用特徴点算出処理（第１例）の概要を示す図である。 図２９は、本発明の実施の形態２に係る超音波観測装置が行う残像用特徴点算出処理（第２例）の概要を示す図である。 図３０は、本発明の実施の形態３に係る超音波観測装置の処理の概要を示すフローチャートである。 図３１は、本発明の実施の形態３に係る超音波観測装置が行う減衰補正処理の概要を示す図である。

以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態（以下、「実施の形態」という）を説明する。

（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の構成を示すブロック図である。同図に示す超音波観測装置１は、超音波を用いて観測対象である検体の組織性状を観測する装置である。

超音波観測装置１は、外部へ超音波パルスを出力するとともに、外部で反射された超音波エコーを受信する超音波探触子２と、超音波探触子２との間で電気信号の送受信を行う送受信部３と、超音波エコーを変換した電気的なエコー信号に対して所定の演算を施す演算部４と、超音波エコーを変換した電気的なエコー信号を用いて各種画像データの生成を行う画像処理部５と、キーボード、マウス、タッチパネル等のインタフェースを用いて実現され、各種情報の入力を受け付ける入力部６と、液晶または有機ＥＬ等からなる表示パネルを用いて実現され、画像処理部５が生成した画像を含む各種情報を表示する表示部７と、既知検体の組織性状に関する情報を含む各種情報を記憶する記憶部８と、超音波観測装置１の動作制御を行う制御部９と、を備える。

超音波探触子２は、送受信部３から受信した電気的なパルス信号を超音波パルス（音響パルス信号）に変換するとともに、外部の検体で反射された超音波エコーを電気的なエコー信号に変換する信号変換部２１を有する。超音波探触子２は、超音波振動子をメカ的に走査させるものであってもよいし、複数の超音波振動子を電子的に走査させるものであってもよい。

送受信部３は、超音波探触子２と電気的に接続され、パルス信号を超音波探触子２へ送信するとともに、超音波探触子２から受信信号であるエコー信号を受信する。具体的には、送受信部３は、予め設定された波形および送信タイミングに基づいてパルス信号を生成し、この生成したパルス信号を超音波探触子２へ送信する。

送受信部３は、超音波探触子２と電気的に接続され、パルス信号を超音波探触子２へ送信するとともに、超音波探触子２からエコー信号を受信する。具体的には、送受信部３は、予め設定された波形および送信タイミングに基づいてパルス信号を生成し、この生成したパルス信号を超音波探触子２へ送信する。また、送受信部３は、受信したエコー信号に増幅、フィルタリング等の処理を施した後、Ａ／Ｄ変換することによってデジタルＲＦ信号を生成して出力する。なお、超音波探触子２が複数の超音波振動子を電子的に走査させるものである場合、送受信部３は、複数の超音波振動子に対応したビーム合成用の多チャンネル回路を有する。

演算部４は、送受信部３が出力したデジタルＲＦ信号に高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を施すことによってエコー信号の周波数解析を行う周波数解析部４１と、周波数解析部４１が算出した周波数スペクトルに対し、超音波が伝播する際に該超音波の受信深度および周波数に応じて発生する減衰の寄与を削減する減衰補正処理と近似処理とを行うことにより、検体の特徴量を抽出する特徴量抽出部４２と、を有する。

周波数解析部４１は、各音線（ラインデータ）に対し、所定のデータ量からなるＦＦＴデータ群を高速フーリエ変換することによって周波数スペクトルを算出する。周波数スペクトルは、検体の組織性状によって異なる傾向を示す。これは、周波数スペクトルが、超音波を散乱する散乱体としての検体の大きさ、密度、音響インピーダンス等と相関を有しているためである。ここでいう「組織性状」とは、例えば癌、内分泌腫瘍、粘液性腫瘍、正常組織、脈管などのいずれかであり、検体が膵臓である場合には、組織性状として慢性膵炎、自己免疫性膵炎なども含まれる。

特徴量抽出部４２は、周波数解析部４１が算出した周波数スペクトルに対し、近似処理を行うことによって減衰補正処理を行う前の補正前特徴量を算出する近似部４２１と、近似部４２１が近似した補正前特徴量に対して減衰補正処理を行うことによって特徴量を抽出する減衰補正部４２２と、を有する。

近似部４２１は、回帰分析によって周波数スペクトルを一次式で近似することにより、この近似した一次式を特徴付ける補正前特徴量を抽出する。具体的には、近似部４２１は、回帰分析によって一次式の傾きａ_０および切片ｂ_０を算出するとともに、周波数スペクトルにおける周波数帯域内の特定周波数における強度を補正前特徴量として算出する。本実施の形態１において、近似部４２１は、中心周波数ｆ_ＭＩＤ＝（ｆ_ＬＯＷ＋ｆ_ＨＩＧＨ）／２における強度（Ｍｉｄ−ｂａｎｄ ｆｉｔ）ｃ_０＝ａ_０ｆ_ＭＩＤ＋ｂ_０を算出するものとするが、これはあくまでも一例に過ぎない。ここでいう「強度」とは、電圧、電力、音圧、音響エネルギー等のパラメータのいずれかを指す。

三つの特徴量のうち、傾きａ_０は、超音波の散乱体の大きさと相関を有し、一般に散乱体が大きいほど傾きが小さな値を有すると考えられる。また、切片ｂ_０は、散乱体の大きさ、音響インピーダンスの差、散乱体の密度（濃度）等と相関を有している。具体的には、切片ｂ_０は、散乱体が大きいほど大きな値を有し、音響インピーダンスが大きいほど大きな値を有し、散乱体の密度（濃度）が大きいほど大きな値を有すると考えられる。中心周波数ｆ_ＭＩＤにおける強度（以下、単に「強度」という）ｃ_０は、傾きａ_０と切片ｂ_０から導出される間接的なパラメータであり、有効な周波数帯域内の中心におけるスペクトル強度を与える。このため、強度ｃ_０は、散乱体の大きさ、音響インピーダンスの差、散乱体の密度に加えて、Ｂモード画像の輝度とある程度の相関を有していると考えられる。なお、特徴量抽出部４２が算出する近似多項式は一次式に限定されるわけではなく、二次以上の近似多項式を用いることも可能である。

減衰補正部４２２が行う補正について説明する。超音波の減衰量Ａは、
Ａ＝２αｚｆ ・・・（１）
と表すことができる。ここで、αは減衰率であり、ｚは超音波の受信深度であり、ｆは周波数である。式（１）からも明らかなように、減衰量Ａは、周波数ｆに比例している。減衰率αの具体的な値は、生体の場合、０〜１．０（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）、より好ましくは０．３〜０．７（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）であり、観察対象の臓器の種類に応じて定まる。例えば、観察対象の臓器が膵臓である場合、α＝０．６（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）と定められる。なお、本実施の形態１において、減衰率αの値を入力部６からの入力によって変更することが可能な構成とすることも可能である。

減衰補正部４２２は、近似部４２１が抽出した補正前特徴量（傾きａ_０，切片ｂ_０，強度ｃ_０）を、次のように補正する。
ａ＝ａ_０＋２αｚ ・・・（２）
ｂ＝ｂ_０ ・・・（３）
ｃ＝ｃ_０＋２αｚｆ_ＭＩＤ（＝ａｆ_ＭＩＤ＋ｂ） ・・・（４）
式（２）、（４）からも明らかなように、減衰補正部４２２は、超音波の受信深度ｚが大きいほど、補正量が大きい補正を行う。また、式（３）によれば、切片に関する補正は恒等変換である。これは、切片が周波数０（Ｈｚ）に対応する周波数成分であって減衰を受けないためである。

画像処理部５は、エコー信号からＢモード画像データを生成するＢモード画像データ生成部５１と、特徴量に関する情報を含む特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成部５２と、を有する。

Ｂモード画像データ生成部５１は、デジタル信号に対してバンドパスフィルタ、対数変換、ゲイン処理、コントラスト処理等の公知の技術を用いた信号処理を行うとともに、表示部７における画像の表示レンジに応じて定まるデータステップ幅に応じたデータの間引き等を行うことによってＢモード画像データを生成する。

特徴量画像データ生成部５２は、Ｂモード画像データ生成部５１が生成したＢモード画像データ、および特徴量抽出部４２が抽出した検体の特徴量を用いることにより、特徴量画像データを時間的に連続して生成する。具体的には、特徴量画像データ生成部５２は、特徴量抽出部４２が抽出した特徴量の少なくとも一部が座標成分をなす座標系を設定可能な特徴量空間において、同じデータ位置における周波数スペクトルの特徴点が、時間の経過とともに、所定の第１領域内から、第１領域よりも画像表示の優先度が低い第２領域へ近づいた場合、最新の特徴点の位置よりも第２領域から遠い位置であって第１領域の内部または周辺の位置に仮想的な特徴点を設置し、該仮想的な特徴点に対応する視覚情報を前記同じデータ位置へ付与することにより、特徴量に関する情報を含む特徴量画像データを連続的に生成する。ここで、第１領域は、例えば癌のように観測で発見すべき重要度が高い組織性状に対応した領域として設定されることが好ましい。

本実施の形態１においては、第１領域に対しては上記の如く残像を表示するための仮想的な特徴点を設置するが、第２領域に対しては、同じデータ位置における周波数スペクトルの特徴点が、時間の経過とともに第２領域から逸脱したとしても、仮想的な特徴点を設置することはない。換言すれば、特徴量画像データ生成部５２が残像処理を行うのは、特徴量空間上の第１領域に存在する特徴点に対してのみである。

記憶部８は、既知検体の特徴量を含む既知検体情報を記憶する既知検体情報記憶部８１と、周波数解析部４１が行う周波数解析処理の際に使用する窓関数を記憶する窓関数記憶部８２と、減衰補正部４２２が減衰補正処理を行う際に参照する補正情報を記憶する補正情報記憶部８３と、既知検体情報記憶部８１が記憶する既知検体の特徴量をもとに設定される特徴量空間に関する情報を記憶する特徴量空間情報記憶部８４と、特徴量空間情報記憶部８４が記憶する特徴量空間内の点の座標値として算出される特徴量に関する情報を記憶する特徴量情報記憶部８５と、を有する。

既知検体情報記憶部８１は、既知検体に対する周波数解析によって抽出された周波数スペクトルの特徴量を記憶している。また、既知検体情報記憶部８１は、既知検体に関連した周波数スペクトルの特徴量に対し、既知検体における組織性状の種別に応じて分類されたグループごとに算出された平均および標準偏差を記憶している。本実施の形態１では、超音波受信信号の周波数スペクトルの特徴量の平均および標準偏差が、検体における核の腫大や異形などの細胞レベルの変化、間質における線維の増生や実質組織の線維への置換などの組織的な変化を反映しており、組織性状に応じて特有の値を示すことに鑑みて、既知検体の周波数スペクトルの特徴量の平均および標準偏差を用いて組織性状の分類を行っている。

窓関数記憶部８２は、Ｈａｍｍｉｎｇ，Ｈａｎｎｉｎｇ，Ｂｌａｃｋｍａｎなどの窓関数のうち少なくともいずれか一つの窓関数を記憶している。補正情報記憶部８３は、式（２）〜（４）の変換に関する情報を記憶している。

特徴量空間情報記憶部８４は、既知検体情報記憶部８１が記憶する既知検体情報に基づいて設定される特徴量空間に関する情報として、複数の既知検体を特徴量に基づいて分類することによって得られる複数のグループおよび各グループの代表点を記憶している。この代表点は、例えばグループ内の特徴量の平均としてもよいし、グループ内の特徴量の重心としてもよい。

図２は、特徴量空間情報記憶部８４が記憶する特徴量空間の構成を模式的に示す図である。図２に示す特徴量空間は、横軸が切片ｂ、縦軸が強度ｃである（式（３）、（４）を参照）。また、図２に示す領域Ｇ_μ，Ｇ_νは、既知検体情報記憶部８１が記憶する既知検体の組織性状が、それぞれμ，νであるグループを示している。領域Ｇ_μ内の点μ_０および領域Ｇ_ν内の点ν_０は、各領域の要素をなす特徴点の代表点である。本実施の形態１においては、領域Ｇ_μが第１領域（以下、残像領域という）であり、領域Ｇ_νが第２領域であるとする。

特徴量情報記憶部８５は、視覚情報としての画素値を算出する際に使用する特徴点を記憶する。このような特徴点としては、特徴量抽出部４２が抽出した特徴点のほか、特徴点の位置に応じて定められる仮想的な特徴点である残像用特徴点がある。また、特徴量情報記憶部８５は、画素値を算出する際に使用する特徴点が残量領域内の点であるか否かに応じて異なる値をとる残像領域フラグを所定の記憶領域で記憶する。例えば、特徴量情報記憶部８５は、残像領域内の特徴点または残像用特徴点を用いて画素値を算出した場合の残像領域フラグを１として記憶する一方、残像領域外の特徴点または残像用特徴点を用いて画素値を算出した場合の残像領域フラグを０として記憶する。

図２では、代表点μ_０およびν_０を通過し、μ_０→ν_０の向きを正の向きとするｈ軸（基準軸）も記載されている。このｈ軸は、特徴量画像データ生成部５２がフレーム中の画素の画素値を決定する際に、最新の特徴点を用いるが、あるいはすでに記憶されている残像用特徴点の画素値を用いるかを判定する際に用いられる。

図２に示す場合、二つの領域Ｇ_μ，Ｇ_νは、特徴量空間上において、互いに交わりを有しない領域に存在している。このように、本実施の形態１では、周波数解析によって得られた周波数スペクトルの特徴量を指標としてグループ分けを行うため、互いに異なるグループを峻別することができる。特に、本実施の形態１では、超音波のエコー信号に対して減衰補正を行っているため、減衰補正を行わない場合と比較して、特徴量空間における各グループの領域もより明確に分離した状態で得ることができる。なお、特徴量空間におけるｂ軸成分とｃ軸成分のスケールが大きく異なる場合には、各距離の寄与を略均等にするための重み付けを適宜行うことが望ましい。

また、特徴量空間情報記憶部８４は、画素ごとに定められる視覚情報である画素値の情報として、特徴量空間上の点と画素値との関係を記憶している。例えば、特徴量空間情報記憶部８４は、切片ｂと強度ｃに対して割り当てられた色空間を構成する変数の値を記憶している。ここでいう色空間とは、例えばＲＧＢ表色系や補色系の変数、光の３属性（色相、明度、彩度）を表す表色系等である。

記憶部８は、本実施の形態１に係る超音観測装置の作動プログラムや所定のＯＳを起動するプログラム等が予め記憶されたＲＯＭ、および各処理の演算パラメータやデータ等を記憶するＲＡＭ等を用いて実現される。

以上の機能構成を有する超音波観測装置１の超音波探触子２以外の構成要素は、演算および制御機能を有するＣＰＵを備えたコンピュータを用いて実現される。超音波観測装置１が備えるＣＰＵは、記憶部８が記憶、格納する情報および上述した超音波観測装置の作動プログラムを含む各種プログラムを記憶部８から読み出すことにより、本実施の形態１に係る超音波観測装置の作動方法に関連した演算処理を実行する。

なお、本実施の形態１に係る超音波観測装置の作動プログラムは、ハードディスク、フラッシュメモリ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して広く流通させることも可能である。

図３は、以上の構成を有する超音波観測装置１の処理の概要を示すフローチャートである。図３に示すフローチャートは、一つのフレームに対して行う処理の概要を示している。以下の説明において、フレームを識別するための変数をｉ（＝１，２，・・・）とする。

図３において、まず超音波観測装置１は、フレーム識別用の変数ｉを１と設定する（ステップＳ１）。続いて、超音波観測装置１は、まず超音波探触子２によって新規の検体の測定を行う（ステップＳ２）。

この後、Ｂモード画像データ生成部５１は、送受信部３から出力されたＢモード画像用エコー信号を用いてＢモード画像データを生成する（ステップＳ３）。

続いて、制御部９は、Ｂモード画像データ生成部５１が生成したＢモード画像データに対応するＢモード画像を表示部７に表示させる制御を行う（ステップＳ４）。図４は、表示部７におけるＢモード画像の表示例を示す図である。同図に示すＢモード画像１００は、色空間としてＲＧＢ表色系を採用した場合の変数であるＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の値を一致させたグレースケール画像である。

その後、周波数解析部４１は、ＦＦＴ演算による周波数解析を行うことによって周波数スペクトルを算出する（ステップＳ５）。ここで、周波数解析部４１が行う処理（ステップＳ５）について、図５に示すフローチャートを参照して詳細に説明する。まず、周波数解析部４１は、最初に解析対象とする音線の音線番号Ｌを初期値Ｌ_０とする（ステップＳ２１）。初期値Ｌ_０は、例えば送受信部３が最初に受信する音線に対して付与してもよいし、入力部６によって設定される関心領域の左右の一方の境界位置に対応する音線に対して付与してもよい。

続いて、周波数解析部４１は、一つの音線上に設定した複数のデータ位置全ての周波数スペクトルを算出する。まず、周波数解析部４１は、ＦＦＴ演算用に取得する一連のデータ群（ＦＦＴデータ群）を代表するデータ位置Ｚ（受信深度に相当）の初期値Ｚ_０を設定する（ステップＳ２２）。図６は、一つの音線のデータ配列を模式的に示す図である。同図に示す音線ＬＤにおいて、白または黒の長方形は、一つのデータを意味している。音線ＬＤは、送受信部３が行うＡ／Ｄ変換におけるサンプリング周波数（例えば５０ＭＨｚ）に対応した時間間隔で離散化されている。図６では、音線ＬＤの１番目のデータをデータ位置Ｚの初期値Ｚ_０として設定した場合を示している。なお、図６はあくまでも一例に過ぎず、初期値Ｚ_０の位置は任意に設定することができる。例えば、関心領域の上端位置に対応するデータ位置Ｚを初期値Ｚ_０として設定してもよい。

その後、周波数解析部４１は、データ位置ＺのＦＦＴデータ群を取得し（ステップＳ２３）、取得したＦＦＴデータ群に対し、窓関数記憶部８２が記憶する窓関数を作用させる（ステップＳ２４）。このようにＦＦＴデータ群に対して窓関数を作用させることにより、ＦＦＴデータ群が境界で不連続になることを回避し、アーチファクトが発生するのを防止することができる。

続いて、周波数解析部４１は、データ位置ＺのＦＦＴデータ群が正常なデータ群であるか否かを判定する（ステップＳ２５）。ここで、ＦＦＴデータ群は、２のべき乗のデータ数を有している必要がある。以下、ＦＦＴデータ群のデータ数を２^ｎ（ｎは正の整数）とする。ＦＦＴデータ群が正常であるとは、データ位置ＺがＦＦＴデータ群で前から２^ｎ−１番目の位置であること意味する。換言すると、ＦＦＴデータ群が正常であるとは、データ位置Ｚの前方に２^ｎ−１−１（＝Ｎとする）個のデータがあり、データ位置Ｚの後方に２^ｎ−１（＝Ｍとする）個のデータがあることを意味する。図６に示す場合、ＦＦＴデータ群Ｆ_２、Ｆ_３、Ｆ_Ｋ−１は正常である一方、ＦＦＴデータ群Ｆ_１、Ｆ_Ｋは異常である。ただし、図６ではｎ＝４（Ｎ＝７，Ｍ＝８）としている。

ステップＳ２５における判定の結果、データ位置ＺのＦＦＴデータ群が正常である場合（ステップＳ２５：Ｙｅｓ）、周波数解析部４１は、後述するステップＳ２７へ移行する。

ステップＳ２５における判定の結果、データ位置ＺのＦＦＴデータ群が正常でない場合（ステップＳ２５：Ｎｏ）、周波数解析部４１は、不足分だけゼロデータを挿入することによって正常なＦＦＴデータ群を生成する（ステップＳ２６）。ステップＳ２５において正常でないと判定されたＦＦＴデータ群は、ゼロデータを追加する前に窓関数が作用されている。このため、ＦＦＴデータ群にゼロデータを挿入してもデータの不連続は生じない。ステップＳ２６の後、周波数解析部４１は、後述するステップＳ２７へ移行する。

ステップＳ２７において、周波数解析部４１は、ＦＦＴデータ群を用いてＦＦＴ演算を行うことにより、周波数スペクトルを得る（ステップＳ２７）。図７および図８は、周波数解析部４１が算出した周波数スペクトルの例を示す図である。図７および図８では、横軸ｆが周波数であり、縦軸Ｉが強度である。図７および図８にそれぞれ示す周波数スペクトル曲線Ｃ_１およびＣ_２において、周波数スペクトルの下限周波数ｆ_ＬＯＷおよび上限周波数ｆ_ＨＩＧＨは、超音波探触子２の周波数帯域、送受信部３が送信するパルス信号の周波数帯域などをもとに決定されるパラメータであり、例えばｆ_ＬＯＷ＝３ＭＨｚ、ｆ_ＨＩＧＨ＝１０ＭＨｚである。なお、図７および図８にそれぞれ示す直線Ｌ_１およびＬ_２については、後述する特徴量抽出処理で説明する。本実施の形態１において、曲線および直線は、離散的な点の集合からなる。この点については、後述する実施の形態においても同様である。

続いて、周波数解析部４１は、データ位置Ｚに所定のデータステップ幅Ｄを加算して次の解析対象のＦＦＴデータ群のデータ位置Ｚを算出する（ステップＳ２８）。ここでのデータステップ幅Ｄは、Ｂモード画像データ生成部５１がＢモード画像データを生成する際に利用するデータステップ幅と一致させることが望ましいが、周波数解析部４１における演算量を削減したい場合には、Ｂモード画像データ生成部５１が利用するデータステップ幅より大きい値を設定してもよい。図６では、Ｄ＝１５の場合を示している。

その後、周波数解析部４１は、データ位置Ｚが最終データ位置Ｚ_ｍａｘより大きいか否かを判定する（ステップＳ２９）。ここで、最終データ位置Ｚ_ｍａｘは、音線ＬＤのデータ長としてもよいし、関心領域の下端に対応するデータ位置としてもよい。判定の結果、データ位置Ｚが最終データ位置Ｚ_ｍａｘより大きい場合（ステップＳ２９：Ｙｅｓ）、周波数解析部４１は、音線番号Ｌを１だけ増加する（ステップＳ３０）。一方、データ位置Ｚが最終データ位置Ｚ_ｍａｘ以下である場合（ステップＳ２９：Ｎｏ）、周波数解析部４１はステップＳ２３へ戻る。このようにして、周波数解析部４１は、一つの音線ＬＤに対して、［｛（Ｚ_ｍａｘ−Ｚ_０）／Ｄ｝＋１］（＝Ｋ）個のＦＦＴデータ群に対するＦＦＴ演算を行う。ここで、［Ｘ］は、Ｘを超えない最大の整数を表す。

ステップＳ３０で増加した後の音線番号Ｌが最終音線番号Ｌ_ｍａｘより大きい場合（ステップＳ３１：Ｙｅｓ）、周波数解析部４１は図２に示すメインルーチンへ戻る。一方、ステップＳ３０で増加した後の音線番号Ｌが最終音線番号Ｌ_ｍａｘ以下である場合（ステップＳ３１：Ｎｏ）、周波数解析部４１はステップＳ２２へ戻る。

このようにして、周波数解析部４１は、（Ｌ_ｍａｘ−Ｌ_０＋１）本の音線の各々についてＫ回のＦＦＴ演算を行う。なお、最終音線番号Ｌ_ｍａｘは、例えば送受信部３が受信する最終の音線に付与してもよいし、関心領域の左右のいずれか一方の境界に対応する音線に付与してもよい。以下、周波数解析部４１が全ての音線に対して行うＦＦＴ演算の総数（Ｌ_ｍａｘ−Ｌ_０＋１）×ＫをＰとおく。

以上説明したステップＳ５の周波数解析処理に続いて、近似部４２１は、近似処理として周波数解析部４１が算出したＰ個の周波数スペクトルを回帰分析することにより、補正前特徴量を抽出する（ステップＳ６）。具体的には、近似部４２１は、周波数帯域ｆ_ＬＯＷ＜ｆ＜ｆ_ＨＩＧＨの周波数スペクトルを近似する一次式を回帰分析によって算出することにより、この一次式を特徴づける傾きａ_０，切片ｂ_０，強度ｃ_０を補正前特徴量として抽出する。図７に示す直線Ｌ_１および図８に示す直線Ｌ_２は、このステップＳ６において、周波数スペクトル曲線Ｃ_１およびＣ_２に対して特徴量抽出処理をそれぞれ行うことによって得られる回帰直線である。

この後、減衰補正部４２２は、近似部４２１が抽出した補正前特徴量に対して減衰補正処理を行う（ステップＳ７）。例えば、データのサンプリング周波数が５０ＭＨｚである場合、データのサンプリングの時間間隔は２０（ｎｓｅｃ）である。ここで、音速を１５３０（ｍ／ｓｅｃ）とすると、データのサンプリング距離間隔は、１５３０（ｍ／ｓｅｃ）×２０（ｎｓｅｃ）／２＝０．０１５３（ｍｍ）となる。処理対象のＦＦＴデータ群のデータ位置までの音線ＬＤの１番目のデータからのデータステップ数がｋであるとすると、そのデータ位置Ｚは０．０１５３ｋ（ｍｍ）となる。減衰補正部４２２は、このようにして求まるデータ位置Ｚの値を上述した式（２）〜（４）の受信深度ｚへ代入することにより、周波数スペクトルの特徴量である傾きａ，切片ｂ，強度ｃを算出する。図９は、図７に示す直線Ｌ_１に関連する特徴量に対して減衰補正を行った後の特徴量から定まる直線を示す図である。図９に示す直線Ｌ_１’を表す式は、
Ｉ＝ａｆ＋ｂ＝（ａ_０＋２αＺ）ｆ＋ｂ_０ ・・・（５）
である。この式（５）からも明らかなように、直線Ｌ_１’は、直線Ｌ_１と比較して、傾きが大きく、かつ切片の値が同じである。

この後、特徴量画像データ生成部５２は、特徴量画像データを生成する（ステップＳ８）。図１０は、特徴量画像データ生成部５２が行う特徴量画像データ生成処理の概要を示すフローチャートである。以下の説明において、フレームに含まれる画素を識別するための変数をｊ（＝１，２，・・・，ｊ_ｍａｘ）とする。また、第ｉ番目のフレーム（第ｉフレーム）の画素ｊに対応する特徴量である切片ｂ_ｉ（ｊ）および強度ｃ_ｉ（ｊ）の組（ｂ_ｉ（ｊ），ｃ_ｉ（ｊ））を特徴点と呼んでＳ_ｉ（ｊ）と記載する。

図１０において、まず特徴量画像データ生成部５２は、画素識別用の変数ｊを１と設定する（ステップＳ４１）。

その後、特徴量画像データ生成部５２は、特徴量抽出部４２が抽出した特徴点（第１特徴点）Ｓ_ｉ（ｊ）を取得し（ステップＳ４２）、取得した特徴点Ｓ_ｉ（ｊ）の残像領域フラグを特徴量空間情報記憶部８４から読み出して、残像領域フラグの値を判定する（ステップＳ４３）。残像領域フラグが０である場合（ステップＳ４３：「０」）、特徴量画像データ生成部５２は、特徴点Ｓ_ｉ（ｊ）を用いて画素ｊの画素値を算出する（ステップＳ４４）。

これに対し、取得した特徴点Ｓ_ｉ（ｊ）の残像領域フラグが１である場合（ステップＳ４３：「１」）、特徴量画像データ生成部５２は、残像条件を満足しているか否かの判定を行う（ステップＳ４５）。

図１１は、残像条件判定処理の概要を示すフローチャートである。図１１において、特徴量画像データ生成部５２は、特徴点Ｓ_ｉ（ｊ）および残像用特徴点（第２特徴点）Ｔ_ｉ−１（ｊ）を特徴量空間内のｈ軸へ射影した射影点Ｓ’_ｉ（ｊ）およびＴ’_ｉ−１（ｊ）の座標をそれぞれ算出する（ステップＳ６１）。

続いて、特徴量画像データ生成部５２は、代表点μ_０を始点とし、射影点Ｓ’_ｉ（ｊ）およびＴ’_ｉ−１（ｊ）をそれぞれ終点とする二つのベクトルμ_０Ｓ’，μ_０Ｔ’の向きが同じであるか否かを判定する（ステップＳ６２）。判定の結果、二つのベクトルμ_０Ｓ’，μ_０Ｔ’の向きが同じである場合（ステップＳ６２：Ｙｅｓ）、特徴量画像データ生成部５２は、射影点Ｓ’_ｉ（ｊ）と代表点μ_０との距離ｄ_Ｓ、および射影点Ｔ’_ｉ−１（ｊ）と代表点μ_０との距離ｄ_Ｔを算出する（ステップＳ６３）。

その後、特徴量画像データ生成部５２は、二つの距離ｄ_Ｓとｄ_Ｔを比較する（ステップＳ６４）。比較の結果、ｄ_Ｓ≧ｄ_Ｔであれば（ステップＳ６４：Ｙｅｓ）、特徴量画像データ生成部５２は、残像条件を満足すると判定し（ステップＳ６５）、ステップＳ４６へ移行する。図１２は、二つのベクトルμ_０Ｓ’，μ_０Ｔ’が同じ向きを有し、かつｄ_Ｓ≧ｄ_Ｔである特徴量空間の状況を示す図である。この場合、射影点Ｓ’_ｉ（ｊ）は射影点Ｔ’_ｉ−１（ｊ）よりも領域Ｇ_νの代表点ν_０に近い。したがって、残像用特徴点Ｔ_ｉ−１（ｊ）に基づいて画素値を定めた方が、特徴量が領域Ｇ_μにある場合の表示態様に近い画像を表示することができる。換言すれば、特徴点Ｓ_ｉ（ｊ）に対応する画素値を仮想的な特徴点である残像用特徴点Ｔ_ｉ−１（ｊ）に対応する画素値に置き換えて表示した方が、特徴量が領域Ｇ_μにある場合に近い表示態様で画像を表示することができる。

ステップＳ６４における比較の結果、ｄ_Ｓ＜ｄ_Ｔであれば（ステップＳ６４：Ｎｏ）、特徴量画像データ生成部５２は、残像条件を満足しないと判定し（ステップＳ６６）、ステップＳ４６へ移行する。図１３は、二つのベクトルμ_０Ｓ’，μ_０Ｔ’が同じ向きを有し、かつｄ_Ｓ＜ｄ_Ｔである場合の特徴量空間の状況を示す図である。この場合、射影点Ｓ’_ｉ（ｊ）は射影点Ｔ’_ｉ−１（ｊ）よりも領域Ｇ_νの代表点ν_０から遠い。したがって、領域Ｇ_μ内の特徴点Ｓ_ｉ（ｊ）に基づいて画素値を定めた方が、領域Ｇ_μ内におけるより正確な位置をもとに付与された画素値を有する画像を表示することができる。

ステップＳ６２において、二つのベクトルμ_０Ｓ’，μ_０Ｔ’の向きが同じでない場合（ステップＳ６２：Ｎｏ）、特徴量画像データ生成部５２は、ステップＳ６６へ移行する。図１４は、二つのベクトルμ_０Ｓ’，μ_０Ｔ’が異なる向きを有している場合の特徴量空間の状況を示す図である。この場合、射影点Ｓ’_ｉ（ｊ）は射影点Ｔ’_ｉ−１（ｊ）よりも領域Ｇ_νの代表点ν_０から遠い。したがって、特徴点Ｓ_ｉ（ｊ）に基づいて画素値を定めた方が、領域Ｇ_μ内におけるより正確な位置をもとに付与された画素値を有する画像を表示することができる。

再び図１０を参照して説明する。ステップＳ４５の残像条件判定処理の結果、残像条件を満足している場合（ステップＳ４６：Ｙｅｓ）、特徴量画像データ生成部５２は、残像用特徴点Ｔ_ｉ−１（ｊ）を用いて画素値を算出する（ステップＳ４７）。一方、残像条件を満足していない場合（ステップＳ４６：Ｎｏ）、特徴量画像データ生成部５２は、ステップＳ４４へ移行する。

ステップＳ４４またはステップＳ４７の後、特徴量画像データ生成部５２は、画素値の算出に使用した特徴点Ｓ_ｉ（ｊ）または残像用特徴点Ｔ_ｉ−１（ｊ）が残像領域内に存在するか否かを判定する（ステップＳ４８）。特徴点Ｓ_ｉ（ｊ）または残像用特徴点Ｔ_ｉ−１（ｊ）が残像領域内に存在しない場合（ステップＳ４８：Ｎｏ）、特徴量画像データ生成部５２は、残像領域フラグを０とする処理を行う（ステップＳ４９）。

その後、画素値の変数ｊが最大値ｊ_ｍａｘであれば（ステップＳ５０：Ｙｅｓ）、特徴量画像データ生成部５２は特徴量画像データ生成処理を終了する。一方、画素値の変数ｊが最大値ｊ_ｍａｘより小さければ（ステップＳ５０：Ｎｏ）、特徴量画像データ生成部５２は、変数ｊを１だけ増加し（ステップＳ５１）、ステップＳ４２へ戻る。なお、ここでの変数ｊの増加は、処理対象の画素の変更を意味しているに過ぎない。したがって、個々の画素に対して付与された特徴点や残像用特徴点の変数が変化するわけではない。

ステップＳ４８において、特徴点Ｓ_ｉ（ｊ）または残像用特徴点Ｔ_ｉ−１（ｊ）が残像領域内に存在する場合（ステップＳ４８：Ｙｅｓ）を説明する。この場合、特徴量画像データ生成部５２は、残像領域フラグを１とする処理を行い（ステップＳ５２）、特徴点Ｓ_ｉ（ｊ）を用いて残像用特徴点Ｔ_ｉ（ｊ）を算出し、特徴量空間情報記憶部８４へ記録し（ステップＳ５３）、ステップＳ５０へ移行する。図１５は、残像用特徴点Ｔ_ｉ（ｊ）の算出方法の概要を示す図である。図１５に示すように、残像用特徴点Ｔ_ｉ（ｊ）は、特徴点Ｓ_ｉ（ｊ）の各成分を所定量だけシフトすることによって得られる。すなわち残像用特徴点Ｔ_ｉ（ｊ）の座標は（ｂ_ｉ（ｊ）＋β，ｃ_ｉ（ｊ）＋γ）で与えられる。ここで、β，γはともに正の定数であり、残像用特徴点Ｔ_ｉ（ｊ）が特徴点Ｓ_ｉ（ｊ）よりも領域Ｇ_νの代表点ν_０に近づくような値として設定される。なお、図１５では、シフトする方向がｈ軸と平行である場合を図示しているが、これはあくまでも一例に過ぎない。

続いて、表示部７は、特徴量画像データ生成部５２が生成した特徴量画像を表示する（ステップＳ９）。図１６は、表示部７が表示する特徴量画像の表示例を示す図である。図１７は、図１６に示す画像を白黒で模式的に示す図である。これらの図に示す特徴量画像２００は、Ｂモード画像１００と比較して、画像がカラー化しており、グループに応じた色の違いが鮮明になっている。特徴量画像２００は、大別して緑色系領域２００ｇおよび赤色系領域２００ｒからなり、２つの領域の境界部は黄色系の色で表示されている（図１７では図示せず）。図１６に示すように、各領域は単一の色によって構成されているわけではない。例えば、緑色系領域２００ｇは、緑色に近い色からなる画素が集まっている領域である。同様に、赤色系領域２００ｒは、赤色に近い色からなる画素が集まっている領域である。このような特徴量画像２００を見た観測者は、グループの違いすなわち組織性状の違いを明確に認識することができる。なお、制御部９は、表示部７に特徴量画像とＢモード画像とを並べて表示させるようにしてもよい。これにより、両画像の違いを一つの画面上で認識することができる。

この後、入力部６によって処理を終了する指示信号が入力された場合（ステップＳ１０：Ｙｅｓ）、超音波観測装置１は一連の処理を終了する。これに対し、入力部６によって処理を終了する指示信号が入力されない場合（ステップＳ１０：Ｎｏ）、超音波観測装置１はフレーム識別用の変数ｉを１だけ増加して（ステップＳ１１）、ステップＳ２へ戻る。

ここで、本実施の形態１の効果を説明する。一般に、超音波観測装置１は、検体内で一定の厚さを有するスライス平面を観測対象としている。図１８は、超音波観測装置１が観測する状況を模式的に示す図である。図１８に示すように、超音波観測装置１の先端部には、超音波探触子２が設けられている。超音波探触子２は、複数の振動子からなる振動子群２２を有している。振動子群２２を構成する複数の振動子は、それぞれ所定のタイミングで超音波を順次送信する。送信された超音波は、検体内で一定の厚さを有するスライス平面ＰＬに到達する。なお、図１８においては、スライス平面ＰＬを直方体状に記載しているが、これは便宜的なものであり、実際のスライス平面ＰＬの形状が、検体の観測部分によって変化する。

図１８に示す状況下において、従来の超音波観測装置では、超音波探触子２および検体の少なくともいずれか一方が動くことにより、両者の相対的な位置関係が変化する場合がある。この場合には、観測対象であるスライス平面ＰＬが変化する。スライス平面ＰＬが変化すると、最初のフレームで観測した検体内の組織Ｏｒが、その後のフレームで観測されない事態が生じることがあった。このような事態が生じるのは、最初のフレームで観測した組織Ｏｒが微小であったり、超音波探触子から遠くに位置していたりすることが原因であると考えられている。

図１９は、従来の超音波観測装置において、超音波探触子と検体の相対的な位置関係が時間とともに変化する状況下で、表示部が表示する特徴量画像の表示例（第１例）を模式的に示す図である。図１９に示す場合、最初の特徴量画像３０１で表示される組織Ｏｒ１は、その後に続けて表示される特徴量画像３０２、３０３、３０４において全て消滅している。

図２０は、従来の超音波観測装置において、超音波探触子と検体の相対的な位置関係が時間とともに変化する状況下で、表示部が表示する特徴量画像の表示例（第２例）を模式的に示す図である。図２０に示す場合、最初の特徴量画像４０１で表示される組織Ｏｒ２は、その後に表示される特徴量画像４０２で消滅している。また、特徴量画像４０２の後に表示される特徴量画像４０３では、組織Ｏｒ２とは形状が異なる組織Ｏｒ３が表示される。この組織Ｏｒ３は、その後の特徴量画像４０４で消滅している。

図１９および図２０に示すように、従来の超音波観測装置では、超音波探触子と検体の相対的な位置関係が時間とともに変化することによって、所望の組織を長時間にわたって観測することができないという問題があった。

図２１および図２２は、本実施の形態１に係る超音波観測装置１が行う処理の効果を説明する図である。このうち、図２１は、図１９と同じ状況下における表示部７の表示例を模式的に示す図である。図２１に示す場合、組織Ｏｒ１は、図１９と同様に、最初に表示されている特徴量画像５０１を撮像する時点でのみ観測される。しかしながら、上述した処理を行うことにより、後に続く特徴量画像５０２、５０３、５０４でも、組織Ｏｒ１と同じ位置に同じ形状の残像Ｏｒ１１、Ｏｒ１２、Ｏｒ１３がそれぞれ表示される。ただし、これらの残像Ｏｒ１１、Ｏｒ１２、Ｏｒ１３の表示色は、組織Ｏｒ１の表示色と似ているものの若干異なっている。これは、特徴量空間において、各残像を構成する領域内の画素に対応する特徴点が、組織Ｏｒ１内の画素に対応する特徴点と異なっているからである。

図２２は、図２０と同じ状況下における表示部７の表示例を模式的に示す図である。図２２に示す場合、組織Ｏｒ２は、最初に表示されている特徴量画像６０１を撮像する時点でのみ観測されて表示される。図２２では、図２０の特徴量画像４０２に対応する特徴量画像６０２において、組織Ｏｒ２の残像Ｏｒ２１が表示される。また、特徴量画像６０２の後に続く特徴量画像６０３では、図２０の特徴量画像４０３と同様に組織Ｏｒ３が表示される。特徴量画像６０３に続く特徴量画像６０４では、組織Ｏｒ３の残像Ｏｒ３１が表示される。なお、図２２に示す場合、組織Ｏｒ２の表示色と残像Ｏｒ２１の表示色が異なっており、組織Ｏｒ３の表示色と残像Ｏｒ３１の表示色が異なっている。

このように、本実施の形態１においては、特徴量画像を表示する際、従来は組織が表示されなかったフレームにおいても、その直前に表示された組織または残像に基づいて残像を描画するため、仮にあるフレームで表示の優先度が高い組織を観測できなくても、その直前のフレームの画像を用いて残像表示することにより、所望の組織を長時間にわたって表示することができる。この結果、ユーザは、見たい画像を連続的に観察することができる。

図２３は、本実施の形態１における減衰補正の効果を説明する図である。図２３に示す画像７００は、減衰補正を行わなかった場合の特徴量画像である。この場合の特徴量画像は、Ｂモード画像データ生成部５１が生成したＢモード画像に対して、特徴量ｂをＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）に対して均等に割り当てたグレースケール画像である。特徴量画像７００は、受信深度が大きい領域（図の下方領域）で減衰の影響によって信号強度が下がり、画像が暗くなっている。これに対し、同じＢモード画像を用いて減衰補正を行った特徴量画像８００では、画面全体にわたって均一な明るさの画像が得られていることがわかる。

以上説明した本発明の実施の形態１によれば、特徴量空間において、所定のデータ位置における周波数スペクトルの特徴点が、第ｉフレーム（ｉは自然数）で所定の第１領域内に存在し、次の第（ｉ＋１）フレームで第１領域よりも画像表示の優先度が低い第２領域へ近づいた場合、最新の特徴点の位置よりも前記第２領域から遠い位置であって前記第１領域の内部または周辺の位置に仮想的な特徴点を設置し、該仮想的な特徴点に対応する視覚情報により、所定のデータ位置の第（ｉ＋１）フレームにおける最新の特徴点に対応する視覚情報を置き換えることで特徴量に関する情報を含む特徴量画像データを生成し、この生成した特徴量画像データに対応する画像を順次表示するため、画像表示の優先度が高い領域の近くの特徴点に対応した画素値を有する画像をなるべく長く表示することができる。したがって、観測対象との相対的な位置関係が時間とともに変化したとしても、所望の組織を長時間にわたって観測することができる。

また、本実施の形態１によれば、受信した超音波の周波数を解析することによって得た周波数スペクトルの補正前特徴量を減衰補正することによって特徴量を抽出し、この抽出した特徴量を用いるとともに複数の既知検体によって反射された超音波をもとに抽出された周波数スペクトルの特徴量を用いているため、生体組織の歪量や弾性率を用いることなく、組織の違いを明確に峻別することができる。したがって、検体を高精度で観測することによって観測結果の信頼性を向上させることができる。

また、本実施の形態１によれば、既知検体の特徴量を求める際にも、周波数解析によって得た周波数スペクトルの補正前特徴量を減衰補正することによって得られる特徴量を指標として組織性状の分類、判定を行うため、互いに異なる組織性状を峻別することができる。特に、本実施の形態１では、減衰補正を行った特徴量を用いているため、減衰補正を行わずに抽出した特徴量を用いる場合と比較して、特徴量空間における各グループの領域もより明確に分離した状態で得ることができる。

超音波エラストグラフィでは、血管やリンパ管などの脈管の下部には押し付ける圧力が伝わりにくいという問題があった。そのため、脈管の近傍に腫瘍が形成されている場合、腫瘍の境界が不明りょうであり、脈管内への腫瘍の浸潤の鑑別も難しく、検体の観測を精度よく行うことができない場合があった。また、超音波エラストグラフィでは、検査者が検査箇所を圧迫する際の圧力や圧迫速度に個人差が生じやすいため、観測結果の信頼性が低いという問題もあった。本実施の形態１によれば、上述したように、検体を高精度で観測することによって観測結果の信頼性を向上させることができるため、超音波エラストグラフィ特有の問題を解決するのに好適な技術を提供することができる。

（実施の形態２）
本発明の実施の形態２は、特徴画像データ生成部が行う特徴画像データ生成処理が、実施の形態１と異なる。本実施の形態２に係る超音波観測装置の構成は、実施の形態１で説明した超音波観測装置１の構成と同様である。そこで、以下の説明において、超音波観測装置１の構成要素と対応する構成要素には同一の符号を付すものとする。

本実施の形態２において、特徴量情報記憶部８５は、境界用特徴点Ｕ_ｉ（ｊ）をさらに記憶している。この境界用特徴点Ｕ_ｉ（ｊ）は、画素値の算出に用いられた特徴点Ｓ_ｉ（ｊ）または残像用特徴点Ｔ_ｉ（ｊ）であり、次のフレームにおいて、特徴量空間で残像条件の判定を行う際に必要となる境界を設定するために用いられる。

図２４は、本実施の形態２に係る超音波観測装置１の特徴量画像データ生成部５２が行う特徴量画像データ生成処理の概要を示すフローチャートである。図２４において、特徴量画像データ生成部５２は、画素識別用の変数ｊを１と設定する（ステップＳ７１）。

その後、特徴量画像データ生成部５２は、特徴量抽出部４２が抽出した特徴点（第３特徴点）Ｓ_ｉ（ｊ）を取得し（ステップＳ７２）、取得した特徴点Ｓ_ｉ（ｊ）の残像領域フラグを特徴量空間情報記憶部８４から読み出して、残像領域フラグの値を判定する（ステップＳ７３）。残像領域フラグが０である場合（ステップＳ７３：「０」）、特徴量画像データ生成部５２は、特徴点Ｓ_ｉ（ｊ）を用いて画素ｊの画素値を算出する（ステップＳ７４）。

これに対し、取得した特徴点Ｓ_ｉ（ｊ）の残像領域フラグが１である場合（ステップＳ７３：「１」）、特徴量画像データ生成部５２は、残像条件を満足しているか否かの判定を行う（ステップＳ７５）。

図２５は、残像条件判定処理の概要を示すフローチャートである。図２５において、まず特徴量画像データ生成部５２は、特徴量空間内で境界用特徴点Ｕ_ｉ−１（ｊ）を通過し、かつ基準軸（ｈ軸）と直交する基準境界を設定する（ステップＳ９１）。

続いて、特徴量画像データ生成部５２は、特徴点Ｓ_ｉ（ｊ）が基準境界に対して第２領域と同じ側にあるか否かを判定する（ステップＳ９２）。特徴点Ｓ_ｉ（ｊ）が基準境界に対して第２領域と同じ側にある場合（ステップＳ９２：Ｙｅｓ）、特徴量画像データ生成部５２は、残像条件を満足していると判定し（ステップＳ９３）、ステップＳ７６へ移行する。図２６は、超音波観測装置１が行う残像条件判定処理において、残像条件を満足していると判定する場合の特徴量空間の構成を示す図である。図２６において、特徴点Ｓ_ｉ（ｊ）は、境界用特徴点Ｕ_ｉ−１（ｊ）を通過するとともにｈ軸と直交する直線からなる基準境界Ｂに対して、第２領域である領域Ｇ_νと同じ側にある。なお、特徴量空間が３次元空間である場合、基準境界は平面である。

一方、特徴点Ｓ_ｉ（ｊ）が基準境界に対して第２領域と同じ側にない場合（ステップＳ９２：Ｎｏ）、特徴量画像データ生成部５２は、残像条件を満足していないと判定し（ステップＳ９４）、ステップＳ７６へ移行する。図２７は、超音波観測装置１が行う残像条件判定処理において、残像条件を満足していないと判定する場合の特徴量空間の構成を示す図である。図２７において、特徴点Ｓ_ｉ（ｊ）は、基準境界Ｂに対して領域Ｇ_νと異なる側に位置する。

再び図２４を参照して説明する。ステップＳ７５の残像条件判定処理の結果、残像条件を満足している場合（ステップＳ７６：Ｙｅｓ）、特徴量画像データ生成部５２は、残像用特徴点（第４特徴点）Ｔ_ｉ（ｊ）を算出する（ステップＳ７７）。

図２８は、ステップＳ７７の残像用特徴点算出処理（第１例）の概要を示す図である。特徴量画像データ生成部５２は、まず特徴点Ｓ_ｉ（ｊ）を通過し、基準境界Ｂと直交する直線（ｈ軸に平行な直線）と基準境界Ｂとの交点Ｕ’_ｉ−１（ｊ）を求め、この交点Ｕ’_ｉ−１（ｊ）と特徴点Ｓ_ｉ（ｊ）との距離ｄ_Ｓ１を算出する。続いて、特徴量画像データ生成部５２は、境界用特徴点Ｕ_ｉ（ｊ）から距離ｄ_Ｔ１＝ｄ_Ｓ１／ｎ（ｎ＞１，ｎは定数）だけ離れ、境界用特徴点Ｕ_ｉ（ｊ）よりも領域Ｇ_νに近く、かつ境界用特徴点Ｕ_ｉ−１（ｊ）を通過して基準境界Ｂと直交する直線上に位置する点を残像用特徴点Ｔ_ｉ（ｊ）とする。なお、距離ｄ_Ｔ１を一定値として定義することも可能である。

この後、特徴量画像データ生成部５２は、残像用特徴点Ｔ_ｉ（ｊ）を用いて画素ｊの画素値を算出する（ステップＳ７８）。

ステップＳ７６において残像条件を満足していない場合（ステップＳ７６：Ｎｏ）、特徴量画像データ生成部５２は、ステップＳ７４へ移行する。

ステップＳ７４またはステップＳ７８の後、特徴量画像データ生成部５２は、画素値の算出に使用した特徴点Ｓ_ｉ（ｊ）または残像用特徴点Ｔ_ｉ（ｊ）が残像領域内に存在するか否かを判定する（ステップＳ７９）。特徴点Ｓ_ｉ（ｊ）または残像用特徴点Ｔ_ｉ（ｊ）が残像領域内に存在しない場合（ステップＳ７９：Ｎｏ）、特徴量画像データ生成部５２は、残像領域フラグを０とする処理を行う（ステップＳ８０）。

その後、画素値の変数ｊが最大値ｊ_ｍａｘであれば（ステップＳ８１：Ｙｅｓ）、特徴量画像データ生成部５２は特徴量画像データ生成処理を終了する。一方、画素値の変数ｊが最大値ｊ_ｍａｘより小さければ（ステップＳ８１：Ｎｏ）、特徴量画像データ生成部５２は、変数ｊを１だけ増加し（ステップＳ８２）、ステップＳ７２へ戻る。なお、ここでも、変数ｊの増加は、処理対象の画素の変更を意味しているに過ぎない。したがって、個々の画素に対して付与された特徴点や残像用特徴点の変数が変化するわけではない。

ステップＳ７９において、特徴点Ｓ_ｉ（ｊ）または残像用特徴点Ｔ_ｉ（ｊ）が残像領域内に存在する場合（ステップＳ７９：Ｙｅｓ）を説明する。この場合、特徴量画像データ生成部５２は、残像領域フラグを１とする処理を行い（ステップＳ８３）、画素値の算出に用いた特徴点Ｓ_ｉ（ｊ）または残像用特徴点Ｔ_ｉ（ｊ）を境界用特徴点Ｕ_ｉ（ｊ）として特徴量情報記憶部８５へ記録し（ステップＳ８４）、ステップＳ８１へ移行する。

以上説明した本発明の実施の形態２によれば、特徴量空間において、所定のデータ位置における周波数スペクトルの特徴点が、第ｉフレーム（ｉは自然数）で所定の第１領域内に存在し、次の第（ｉ＋１）フレームで第１領域よりも画像表示の優先度が低い第２領域へ近づいた場合、最新の特徴点の位置よりも前記第２領域から遠い位置であって前記第１領域の内部または周辺の位置に仮想的な特徴点を設置し、該仮想的な特徴点に対応する視覚情報により、所定のデータ位置の第（ｉ＋１）フレームにおける最新の特徴点に対応する視覚情報を置き換えることで特徴量に関する情報を含む特徴量画像データを生成し、この生成した特徴量画像データに対応する画像を順次表示するため、画像表示の優先度が高い領域の近くの特徴点に対応した画素値を有する画像をなるべく長く表示することができる。したがって、観測対象との相対的な位置関係が時間とともに変化したとしても、所望の組織を長時間にわたって観測することができる。

また、本実施の形態２によれば、受信した超音波の周波数を解析することによって得た周波数スペクトルの補正前特徴量を減衰補正することによって特徴量を抽出し、この抽出した特徴量を用いるとともに複数の既知検体によって反射された超音波をもとに抽出された周波数スペクトルの特徴量を用いているため、生体組織の歪量や弾性率を用いることなく、組織の違いを明確に峻別することができる。したがって、検体を高精度で観測することによって観測結果の信頼性を向上させることができる。この結果、超音波エラストグラフィにも好適な技術を提供することができる。

図２９は、図２４のステップＳ７７の残像用特徴点算出処理の別な例（第２例）の概要を示す図である。特徴量画像データ生成部５２は、まず境界用特徴点Ｕ_ｉ−１（ｊ）および特徴点Ｓ_ｉ（ｊ）との距離ｄ_Ｓ２を算出する。続いて、特徴量画像データ生成部５２は、境界用特徴点Ｕ_ｉ（ｊ）から距離ｄ_Ｔ２＝ｄ_Ｓ２／ｎ（ｎ＞１，ｎは定数）だけ離れ、境界用特徴点Ｕ_ｉ（ｊ）よりも領域Ｇ_νに近く、かつ境界用特徴点Ｕ_ｉ（ｊ）および領域Ｇ_νをの代表点ν_０を通過する直線上に位置する点を残像用特徴点Ｔ_ｉ（ｊ）とする。

（実施の形態３）
本発明の実施の形態３は、特徴量抽出部が行う特徴量抽出処理が、実施の形態１と異なる。本実施の形態３に係る超音波観測装置の構成は、実施の形態１で説明した超音波観測装置１の構成と同様である。そこで、以下の説明において、超音波観測装置１の構成要素と対応する構成要素には同一の符号を付すものとする。

本実施の形態３における特徴量抽出処理においては、まず減衰補正部４２２が、周波数解析部４１によって算出された周波数スペクトルに対して減衰補正処理を行う。その後、近似部４２１は、減衰補正部４２２によって減衰補正された周波数スペクトルに対して近似処理を行うことにより、周波数スペクトルの特徴量を抽出する。

図３０は、本実施の形態３に係る超音波観測装置の処理の概要を示すフローチャートである。図３０において、ステップＳ１０１〜Ｓ１０５の処理は、図３のステップＳ１〜Ｓ５の処理に順次対応している。

ステップＳ１０６において、減衰補正部４２２は、周波数解析部４１がＦＦＴ演算によって算出した全ての周波数スペクトルに対して減衰補正を行う（ステップＳ１０６）。図３１は、このステップＳ１０６の処理の概要を模式的に示す図である。図３１に示すように、減衰補正部４２２は、周波数スペクトル曲線Ｃ_３に対し、上述した式（１）の減衰量Ａを強度Ｉに加える補正を全ての周波数ｆに対して行うことにより、新たな周波数スペクトル曲線Ｃ_３’を得る。これにより、超音波の伝播に伴う減衰の寄与を削減した周波数スペクトルを得ることができる。

この後、近似部４２１は、減衰補正部４２２によって減衰補正された全ての周波数スペクトルを回帰分析することによって周波数スペクトルの特徴量を抽出する（ステップＳ１０７）。具体的には、近似部４２１は、回帰分析によって一次式の傾きａ、切片ｂおよび中心周波数ｆ_ＭＩＤにおける強度ｃを算出する。図３１に示す直線Ｌ_３は、このステップＳ１０７で周波数スペクトル曲線Ｃ_３に対して特徴量抽出処理を行うことによって得られる回帰直線（切片ｂ_３）である。

ステップＳ１０８〜Ｓ１１１の処理は、図３のステップＳ８〜Ｓ１１の処理に順次対応している。

以上説明した本発明の実施の形態３によれば、特徴量空間において、所定のデータ位置における周波数スペクトルの特徴点が、第ｉフレーム（ｉは自然数）で所定の第１領域内に存在し、次の第（ｉ＋１）フレームで第１領域よりも画像表示の優先度が低い第２領域へ近づいた場合、最新の特徴点の位置よりも前記第２領域から遠い位置であって前記第１領域の内部または周辺の位置に仮想的な特徴点を設置し、該仮想的な特徴点に対応する視覚情報により、所定のデータ位置の第（ｉ＋１）フレームにおける最新の特徴点に対応する視覚情報を置き換えることで特徴量に関する情報を含む特徴量画像データを生成し、この生成した特徴量画像データに対応する画像を順次表示するため、画像表示の優先度が高い領域の近くの特徴点に対応した画素値を有する画像をなるべく長く表示することができる。したがって、観測対象との相対的な位置関係が時間とともに変化したとしても、所望の組織を長時間にわたって観測することができる。

また、本実施の形態３によれば、受信した超音波の周波数を解析することによって得た周波数スペクトルを減衰補正し、減衰補正した周波数スペクトルから特徴量を抽出し、この抽出した特徴量を用いるとともに複数の既知検体によって反射された超音波をもとに抽出された周波数スペクトルの特徴量を用いているため、生体組織の歪量や弾性率を用いることなく、組織の違いを明確に峻別することができる。したがって、検体を高精度で観測することによって観測結果の信頼性を向上させることができる。この結果、超音波エラストグラフィにも好適な技術を提供することができる。

１ 超音波観測装置
２ 超音波探触子
３ 送受信部
４ 演算部
５ 画像処理部
６ 入力部
７ 表示部
８ 記憶部
９ 制御部
２１ 信号変換部
４１ 周波数解析部
４２ 特徴量抽出部
５１ Ｂモード画像データ生成部
５２ 特徴量画像データ生成部
８１ 既知検体情報記憶部
８２ 窓関数記憶部
８３ 補正情報記憶部
８４ 特徴量空間情報記憶部
８５ 特徴量情報記憶部
１００ Ｂモード画像
２００、３０１〜３０４、４０１〜４０４、５０１〜５０４、６０１〜６０４、７００、８００ 特徴量画像
２００ｇ 緑色系領域
２００ｒ 赤色系領域
４２１ 近似部
４２２ 減衰補正部

Claims (14)

1. 検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波観測装置であって、
   受信した超音波に対して定められる複数のデータ位置における周波数スペクトルを算出する周波数解析部と、
   前記周波数解析部が算出した周波数スペクトルを近似することによって前記周波数スペクトルに対する一または複数の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
   前記特徴量抽出部が抽出した特徴量に関する情報を含む特徴量画像データを順次生成する画像処理部と、
   前記画像処理部が順次生成した特徴量画像データに対応する画像を順次表示する表示部と、
   を備え、
   前記一または複数の特徴量の少なくとも一部が座標成分をなす座標系を設定可能な特徴量空間において、所定のデータ位置における周波数スペクトルの特徴点が、前記表示部における第ｉフレーム（ｉは自然数）で所定の第１領域内に存在し、次の第（ｉ＋１）フレームで前記第１領域よりも画像表示の優先度が低い第２領域へ近づいた場合、
   前記画像処理部は、最新の特徴点の位置よりも前記第２領域から遠い位置であって前記第１領域の内部または周辺の位置に仮想的な特徴点を設置し、該仮想的な特徴点に対応する視覚情報により、前記所定のデータ位置の第（ｉ＋１）フレームにおける前記最新の特徴点に対応する視覚情報を置き換えることで前記特徴量画像データを生成することを特徴とする超音波観察装置。
2. 前記画像処理部は、
   同じデータ位置における周波数スペクトルの特徴点であって前記第（ｉ＋１）フレームを生成する際に算出する第１特徴点および前記第ｉフレームを生成する際に算出する第２特徴点を、前記第１および第２領域の代表点をそれぞれ通過する基準軸へ射影し、この射影した点と前記第２領域の代表点との距離に基づいて、前記第１および第２特徴点と前記第２領域との位置関係を判定することを特徴とする請求項１に記載の超音波観察装置。
3. 前記第１特徴点は、前記特徴量抽出部が抽出した特徴量から定まる特徴点であり、
   前記第２特徴点は、前記仮想的な特徴点であることを特徴とする請求項２に記載の超音波観測装置。
4. 前記画像処理部は、
   前記第１および第２領域の代表点をそれぞれ通過する基準軸と直交する直線または平面であって、前記第ｉフレームを生成する際に、同じデータ位置における特徴点としてそれぞれ算出する第３および第４特徴点のいずれか一方を通過する直線または平面を基準境界として、前記第（ｉ＋１）フレームを生成する際に算出する特徴点と前記第２領域との位置関係を判定し、
   前記第３特徴点は、前記特徴量抽出部が抽出した特徴量から定まる特徴点であり、
   前記第４特徴点は、前記仮想的な特徴点であることを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
5. 前記画像処理部は、
   前記第ｉフレームにおける前記第３および第４特徴点のうち前記基準境界に含まれる特徴点の位置および前記基準軸を用いることにより、前記第（ｉ＋１）フレームにおける前記仮想的な特徴点の位置を定めることを特徴とする請求項４に記載の超音波観察装置。
6. 前記画像処理部は、
   前記第ｉフレームにおける前記第３および第４特徴点のうち前記基準境界に含まれる特徴点の位置および前記第２領域の代表点の位置を用いることにより、前記第（ｉ＋１）フレームにおける前記仮想的な特徴点の位置を定めることを特徴とする請求項４に記載の超音波観測装置。
7. 前記特徴量抽出部は、
   前記周波数解析部が算出した周波数スペクトルに対し、超音波が伝播する際に該超音波の受信深度および周波数に応じて発生する減衰の寄与を削減する減衰補正処理と近似処理とを行うことにより、前記特徴量を抽出することを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
8. 前記特徴量抽出部は、
   前記周波数解析部が算出した周波数スペクトルに対して前記近似処理を行うことにより、前記減衰補正処理を行う前の補正前特徴量を抽出する近似部と、
   前記近似部が抽出した補正前特徴量に対して前記減衰補正処理を行うことにより、前記周波数スペクトルの特徴量を抽出する減衰補正部と、
   を有することを特徴とする請求項７に記載の超音波観測装置。
9. 前記減衰補正部は、
   超音波の受信深度が大きいほど大きな補正を行うことを特徴とする請求項８に記載の超音波観測装置。
10. 前記特徴量抽出部は、
    前記周波数スペクトルに対して前記減衰補正処理を行う減衰補正部と、
    前記減衰補正部が補正した周波数スペクトルに対して前記近似処理を行うことにより、前記周波数スペクトルの特徴量を抽出する近似部と、
    を有することを特徴とする請求項７に記載の超音波観測装置。
11. 前記近似部は、
    回帰分析によって前記周波数スペクトルを多項式で近似することを特徴とする請求項８または１０に記載の超音波観測装置。
12. 前記視覚情報は、色空間を構成する変数であることを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
13. 検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波観測装置の作動方法であって、
    受信した超音波の周波数を解析することによって周波数スペクトルを周波数解析部により算出する周波数解析ステップと、
    前記周波数解析ステップで算出した周波数スペクトルを近似することによって前記周波数スペクトルに対する一または複数の特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
    前記特徴量抽出ステップで抽出した特徴量に関する情報を含む特徴量画像データを画像処理部により生成する画像処理ステップと、
    前記画像処理ステップで順次生成した特徴量画像データに対応する画像を表示部により順次表示する表示ステップと、
    を有し、
    前記周波数解析ステップから前記表示ステップを繰り返し行い、
    前記一または複数の特徴量の少なくとも一部が座標成分をなす座標系を設定可能な特徴量空間において、所定のデータ位置における周波数スペクトルの特徴点が、前記表示部における第ｉフレーム（ｉは自然数）で所定の第１領域内に存在し、次の第（ｉ＋１）フレームで前記第１領域よりも画像表示の優先度が低い第２領域へ近づいた場合、
    前記画像処理ステップは、最新の特徴点の位置よりも前記第２領域から遠い位置であって前記第１領域の内部または周辺の位置に仮想的な特徴点を設置し、該仮想的な特徴点に対応する視覚情報により、前記所定のデータ位置の第（ｉ＋１）フレームにおける前記最新の特徴点に対応する視覚情報を置き換えることで前記特徴量画像データを生成することを特徴とする超音波観測装置の作動方法。
14. 検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波観測装置に、
    受信した超音波の周波数を解析することによって周波数スペクトルを周波数解析部により算出する周波数解析ステップと、
    前記周波数解析ステップで算出した周波数スペクトルを近似することによって前記周波数スペクトルに対する一または複数の特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
    前記特徴量抽出ステップで抽出した特徴量に関する情報を含む特徴量画像データを画像処理部により生成する画像処理ステップと、
    前記画像処理ステップで順次生成した特徴量画像データに対応する画像を表示部により順次表示する表示ステップと、
    を繰り返し実行させ、
    前記一または複数の特徴量の少なくとも一部が座標成分をなす座標系を設定可能な特徴量空間において、所定のデータ位置における周波数スペクトルの特徴点が、前記表示部における第ｉフレーム（ｉは自然数）で所定の第１領域内に存在し、次の第（ｉ＋１）フレームで前記第１領域よりも画像表示の優先度が低い第２領域へ近づいた場合、
    前記画像処理ステップは、最新の特徴点の位置よりも前記第２領域から遠い位置であって前記第１領域の内部または周辺の位置に仮想的な特徴点を設置し、該仮想的な特徴点に対応する視覚情報により、前記所定のデータ位置の第（ｉ＋１）フレームにおける前記最新の特徴点に対応する視覚情報を置き換えることで前記特徴量画像データを生成することを特徴とする超音波観測装置の作動プログラム。