JP5651258B1 - 超音波診断装置及びプログラム - Google Patents

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Abstract

【課題】超音波診断装置において、胎児の心臓について周期情報を精度良く測定できるようにする。【解決手段】基準フレーム選択部２０は、胎児の心臓を表すフレーム列の中から基準フレームを選択する。候補領域群設定部２２は、フレーム列を構成する個々のフレームに対して候補領域群を設定する。相関値演算部２４は、基準フレームとそれ以外の各フレームとの間で候補領域ごとに相関値を演算する。これにより、複数の候補領域に対応した複数の相関値波形が生成される。安定化波形部分特定部２６は、相関値波形ごとに安定化波形部分を特定する。安定化領域特定部２８は、複数の安定化波形部分の中で、安定化度が最も高い安定化波形部分（すなわち、安定化が最も高い候補領域）を特定する。心拍数演算部３０は、安定化度が最も高い安定化波形部分に基づいて胎児の心拍情報（心拍数等）を演算する。【選択図】図１

Description

本発明は超音波診断装置に関し、特に、周期的な運動をする臓器の周期情報を得る超音波診断装置に関する。
胎児の心臓は、心電計等を利用して直接的に心拍等を計測することが難しい。一方、超音波診断装置を利用することにより心拍等の情報を得ることができる。
例えば特許文献１に開示された超音波診断装置では、胎児の心臓を表す複数の断層画像において、基準断層画像と、それ以外の各断層画像と、の間での相関演算が行われており、その演算結果を示す相関値波形から、胎児の心拍数が演算されている。
また、特許文献２に開示された超音波診断装置では、超音波画像に基づいて胎児の身体の動き及び心臓の動きを解析することにより、身体の変動を示す波形と心臓の運動を示す波形とが得られており、身体の変動を示す波形が差し引かれた心臓の運動の波形に基づいて、胎児の心拍数が演算されている。
特開２０１３−１９８６３５号公報 特開２０１３−１９８６３６号公報
ところで、相関値波形から心拍情報を演算する場合、相関値演算対象となる関心領域をどのように設定するのかが、心拍情報の演算精度を大きく左右する。例えば、心臓において安定的に周期運動していない部分に関心領域が設定されてしまうと、安定的な相関値波形が得られず、心拍情報の測定精度が低下する問題が生じる。適切な位置あるいは適切なサイズをもって関心領域を設定することが望まれる。
特に、胎児の心臓は極めて小さくて移動しがちであり、また、超音波画像に表された心臓の境界は不鮮明な場合が多いため、心臓において安定的に周期運動している部位をユーザがマニュアルで指定することは極めて難しい。
本発明の目的は、超音波診断装置において、周期的な運動をする臓器について周期情報の測定精度を向上させることである。あるいは、本発明の目的は、胎児の心臓の断面上に心拍情報計測用の関心領域を設定する場合にユーザの負担を軽減又は解消することである。あるいは、本発明の目的は、胎児の心臓の断面上において設定される心拍情報計測用の関心領域の位置及びサイズの少なくとも一方を最適化できるようにすることにある。
本発明に係る超音波診断装置は、周期的に運動する臓器に対して超音波ビームの走査を繰り返すことによりフレーム列を生成するフレーム列生成手段と、前記フレーム列のそれぞれに対して候補領域群を設定する候補領域群設定手段と、前記候補領域ごとに、前記フレーム列において基準フレームとそれ以外の各フレームとの間で相関値を順次演算することにより、前記候補領域ごとに前記相関値の時間変化を示す相関値波形を生成する相関値演算手段と、前記候補領域ごとの相関値波形において安定化波形部分を特定する安定化波形部分特定手段と、前記相関値演算手段によって生成された複数の相関値波形において特定された複数の安定化波形部分の中から最良安定化波形部分を特定する最良安定化波形部分特定手段と、前記最良安定化波形部分に対応する候補領域から得られた相関値波形に基づいて、前記臓器の運動の周期情報を演算する周期情報演算手段と、を有することを特徴とするとする。
上記の構成によれば、複数の候補領域に対応する複数の相関値波形が生成され、個々の相関値波形ごとにその中の安定化波形部分が特定される。すなわち、個々の相関値波形が丸ごと評価対象となるのではなく、その中の安定化波形部分が評価対象となる。その場合、例えば、相関値波形上において連続して存在しているばらつきの少ない部分が安定化波形部分として特定されてもよいし、相関値波形上において離散的に存在しているばらつきの少ない関係にある複数の波形断片の集合が安定化波形部分として特定されてもよい。複数の候補領域に対応する複数の安定化波形部分が特定されると、それらの中から最良安定化波形部分が特定される。この特定は、複数の候補領域中における安定化領域（周期情報計測用関心領域）の特定に相当する。それ故、最良安定化波形部分から、又は、それを含む相関値波形から、周期情報が演算される。対象となる臓器が心臓であれば、周期情報として心拍数等の心拍情報が演算される。
上記構成は、関心領域の候補となる複数の候補領域を用意しておき、それらについて演算される複数の相関値波形を評価することにより、最良な候補領域（あるいは参照する波形部分）が選択されるようにしたものである。よって、相関値波形を評価した上で、関心領域が定まることになるから、関心領域の設定精度が高められる。また、ユーザにおいて安定性を予測又は考慮しながら関心領域を設定しなければならないという煩雑さの問題を解消できる。
経験則上、相関値波形の全体が安定的であることはあまりなく、多くの場合に、個々の相関値波形には、安定している部分とそうでない部分とが含まれる。特に胎児の心臓の計測に際してはそのような傾向が強く認められる。本発明によれば、相関値波形の評価に際して、安定化波形部分以外の非安定化波形部分（例えば値が極端過ぎる部分）を除外して相関値波形を評価することができる。よって、有用あるいは優良な波形情報を積極的に利用することが可能となる。最良安定化波形部分に対応する候補領域は、臓器において安定的に周期運動している部分に対応する。従って、本発明によれば、そのような安定的に周期運動している部分から、周期情報を精度良く測定することができる。
望ましくは、前記候補領域群は、フレームエリアの全体内又は一部内において互いに非同一の関係をもって設定された設定された複数の候補領域によって構成される。これにより、周期情報を演算するのに適した候補領域を特定することができる。フレーム列は、時間軸上に並んだ複数のフレームにより構成され、各フレームは、組織における計測対象断面に相当し、具体的には、ビーム走査面又は断層画像に対応するものである。その全体に対して候補領域群が設定され、あるいは、その一部に対して候補領域群が設定される。互いに異なるパターンをもった複数の候補領域群を用意しておき、マニュアルで又は診断部位等に応じて自動的にいずれかの候補領域群が設定されるのが望ましい。
望ましくは、前記候補領域群は、前記フレームエリアの全体内又は一部内において少なくとも異なる位置に設定された複数の候補領域を含む。これにより、周期情報を演算する領域の位置を最良化することができる。
望ましくは、前記候補領域群は、前記フレームエリアの全体内又はい一部内において、少なくとも異なるサイズを有する複数の候補領域を含む。これにより、周期情報を演算する領域のサイズを最良化することができる。
望ましくは、前記安定化波形部分特定手段は、前記相関値波形の波形解析により前記安定化波形部分を特定する。
望ましくは、前記安定化波形部分特定手段は、前記相関値波形において隣接ピーク間隔ごとに仮周期情報を演算することにより、仮周期情報列を生成する生成手段と、前記仮周期情報列の中で所定の安定化条件を満たす複数の仮周期情報を判定することにより、前記安定化波形部分を特定する判定手段と、を含む。これにより、極端過ぎる仮周期情報を除外して相関値波形を評価できるので、極端過ぎる仮周期情報の影響を受けずに、最良安定化波形部分を特定できる。
望ましくは、前記判定手段は、前記仮周期情報列を所定のソート条件に従ってソートする手段と、前記ソート後の仮周期情報列の中から前記複数の仮周期情報として、ソート方向に並んだ所定数の仮周期情報を特定する手段と、を含む。
望ましくは、前記ソートする手段は、前記仮周期情報列を値の大きい順又は小さい順にソートし、前記所定数の仮周期情報を特定する手段は、前記ソート後の仮周期情報列における中間的部分を前記所定数の仮周期情報として特定する。中間的部分よりもそれ以外の部分に極端過ぎる仮周期情報が含まれ、中間的部分には、それ以外の部分と比べて安定した仮周期情報が含まれる。従って、中間的部分に含まれる仮周期情報に対応する波形部分を安定化波形部分として特定することにより、極端過ぎる仮周期情報を除外して相関値波形を評価することができる。
望ましくは、前記判定手段は、前記仮周期情報列に対して複数のばらつき参照窓を設定し、複数のばらつきを演算する手段と、前記複数のばらつきの中から最小のばらつきを特定することにより前記相関値波形における前記安定化波形部分を特定する手段と、を含む。ばらつきが最小となる参照窓には、それ以外の参照窓と比べて安定した仮周期情報が含まれるので、この構成によると、極端過ぎる仮周期情報を除外して相関値波形を評価することができる。
望ましくは、前記最良安定化波形部分特定手段は、前記複数の安定化波形部分の中でばらつきが最小となる安定化波形部分を前記最良安定化波形部分として特定する。ばらつきが最小となる最良安定化波形部分に対応する候補領域では、他の候補領域と比べて周期運動が安定している。従って、その候補領域から得られた相関値波形に基づいて周期情報を求めることにより、周期情報の測定精度が向上する。
望ましくは、前記周期情報演算手段は、前記最良安定化波形部分から前記周期情報を演算する。最良安定化波形部分は他の波形部分よりも安定している（極端過ぎる部分が除外されている）。従って、最良安定化波形部分から周期情報を求めることにより、周期情報の測定精度が更に向上する。
また、本発明に係るプログラムは、コンピュータを、周期的に運動する臓器に対して超音波ビームの走査を繰り返すことにより生成されたフレーム列を受け、前記フレーム列のそれぞれに対して候補領域群を設定する候補領域群設定手段と、前記候補領域ごとに、前記フレーム列において基準フレームとそれ以外の各フレームとの間で相関値を順次演算することにより、前記候補領域ごとに前記相関値の時間変化を示す相関値波形を生成する相関値演算手段と、前記候補領域ごとに相関値波形において安定化波形部分を特定する安定化波形部分特定手段と、前記相関値演算手段によって生成された複数の相関値波形において特定された複数の安定化波形部分の中から最良安定化波形部分を特定する最良安定化波形部分特定手段と、前記最良安定化波形部分に対応する候補領域から得られた相関値波形に基づいて、前記臓器の運動の周期情報を演算する周期情報演算手段と、して機能させることを特徴とする。
本発明によると、超音波診断装置において、周期的な運動をする臓器の周期情報の測定精度を向上させることが可能となる。
本発明の実施形態に係る超音波診断装置の一例を示すブロック図である。 候補領域群の設定例を示す模式図である。 各候補領域における相関値波形の一例を示す図である。 実施例１に係る処理を示すフローチャートである。 実施例１に係る処理を説明するための図である。 実施例２に係る処理を示すフローチャートである。 実施例２に係る処理を説明するための図である。 変形例１に係る候補領域群の設定例を示す模式図である。 変形例２に係る候補領域群の設定例を示す模式図である。 変形例３に係る候補領域群の設定例を示す模式図である。 変形例３に係る候補領域群の設定例を示す模式図である。
図１に、本発明の実施形態に係る超音波診断装置の一例を示す。超音波診断装置は、病院等の医療機関に設置され、人体に対する超音波の送受波により超音波画像を形成する装置である。本実施形態に係る超音波診断装置は、以下に詳述するように、妊娠中の胎児に対する超音波の送受波により心拍情報を計測する機能を備えている。周期的に運動する他の組織が計測対象となっていてもよい。
図１において、プローブ１０は、対象物を含む診断領域に対して超音波を送受する送受波器である。プローブ１０は、超音波を送受波する複数の振動素子を備えており、複数の振動素子によって超音波ビームが形成される。超音波ビームは繰り返し電子走査され、これによりビーム走査面が順次形成される。電子走査方式として、電子セクタ走査方式、電子リニア走査方式、等が知られている。
送受信部１２は、送信時において、プローブ１０が備える複数の振動素子に対して遅延処理された複数の送信信号を出力する。これにより、複数の振動素子から生体内へ送信ビームが送波される。受信時において、生体内からの反射波が複数の振動素子で受波されると、それらから複数の受信信号が送受信部１２へ出力される。送受信部１２では、複数の受信信号に対して整相加算処理等を施すことにより、受信ビームを形成する。すなわち、送受信部１２は、整相加算処理後の受信信号（ビームデータ）を出力する。送受信部１２の作用により、送信ビーム及び受信ビーム（両者併せて超音波ビーム）が電子的に走査される。これにより上記のビーム走査面が構成される。ビーム走査面は複数のビームデータに相当し、それらは受信フレーム（受信フレームデータ）を構成する。なお、各ビームデータは深さ方向に並ぶ複数のエコーデータにより構成される。超音波ビームの電子走査を繰り返すことにより、送受信部１２から時間軸上に並ぶ複数の受信フレームが出力される。それらは受信フレーム列を構成する。送受信部１２から出力されたビームデータは図示されていない信号処理部を経由して画像形成部１４へ送られている。信号処理部は、検波カイロ、対数圧縮回路等を備えるものである。
画像形成部１４は、座標変換機能及び補間処理機能等を有するデジタルスキャンコンバータにより構成されている。画像形成部１４は、受信フレーム列に基づいて、複数の表示フレームによって構成される表示フレーム列１００を形成する。表示フレーム列１００を構成する個々の表示フレームはＢモード断層画像のデータである。表示フレーム列１００は、モニタ等の表示部３４に出力されて表示される。これにより、リアルタイムでＢモード断層像が動画像として表示される。本実施形態においては、表示フレーム列１００がフレーム列記憶部１８に記憶される。
画像処理部１６は、フレーム列記憶部１８、基準フレーム選択部２０、候補領域群設定部２２、相関値演算部２４、安定化波形部分特定部２６、安定化領域特定部２８及び心拍数演算部３０を含む。
基準フレーム選択部２０は、フレーム列記憶部１８に記憶されている表示フレーム列１００の中から、相関値演算の基準となる基準フレームを選択する。基準フレーム選択部２０は、例えば、操作部３２を介して入力されるユーザ操作に応じて基準フレームを選択する。例えば、フレーム列記憶部１８に記憶されている表示フレーム列１００を表示部３４によって再生表示し、ユーザは、表示部３４に表示されている表示フレーム列１００を見ながら、操作部３２を用いて基準フレームを指定する。なお、基準フレーム選択部２０は、表示フレーム列１００の中から任意の表示フレームを基準フレームとして選択してもよい。基準フレームの選択を自動化するようにしてもよい。例えば、画像解析によって基準フレームを特定してもよい。
候補領域群設定部２２は、処理対象となる表示フレーム列のそれぞれに対して候補領域群１１０を設定する。例えば、候補領域群１１０は、非同一の関係をもって分散的に設定された複数の候補領域によって構成されている。具体的には、候補領域群設定部２２は、表示フレーム列のそれぞれに対して、互いに異なる位置に複数の候補領域を設定する。また、候補領域群設定部２２は、互いにサイズが異なる複数の候補領域を設定してもよい。本実施形態では、候補領域群設定部２２は、表示フレーム列のそれぞれにおいて胎児の心臓に対して候補領域群１１０を設定する。候補領域群設定部２２は、例えば、操作部３２を介して入力されるユーザ操作に応じて候補領域群１１０を設定する。例えば、基準フレームを表示部３４によって表示し、ユーザは、表示部３４に表示されている基準フレームを見ながら、操作部３２を用いて候補領域群１１０の設定位置を指定する。この指定された位置に対して候補領域群１１０が設定される。候補領域群設定部２２は、処理対象の表示フレーム列を構成する個々の表示フレームに対して、基準フレームに対して設定された位置と同じ位置に候補領域群１１０を設定する。なお、候補領域群設定部２２は、基準フレームを画像解析し、胎児の心臓の領域に候補領域群を設定してもよい。候補領域群設定部２２は、個々の候補領域に対応する表示フレーム列１２０をフレーム列記憶部１８から読み出して相関値演算部２４に出力する。
図２に、候補領域群の設定例を示す。基準フレーム４０には、胎児の身体４２及び胎児の心臓４４が表されている。図２に示す例では、６個の矩形状の候補領域（候補領域５０Ａ〜５０Ｆ）が設定されている。候補領域５０Ａ〜５０Ｅは、心臓４４を部分的に含むように、それぞれ異なる位置に設定されている。候補領域５０Ｆは、心臓４４の全体を含むように設定されている。候補領域５０Ａ〜５０Ｅのサイズは同じである。候補領域５０Ａ〜５０Ｄは、互いに重なることなく、候補領域５０Ｆを４等分した領域に設定されている。候補領域５０Ｅは、候補領域５０Ａ〜５０Ｄと部分的に重なるように設定されている。図２に示す例では、候補領域５０Ａ〜５０Ｆは矩形状であるが、その他の多角形や円形や楕円形であってもよい。また、候補領域５０Ａ〜５０Ｅは、同じ大きさであってもよいし、異なる大きさであってもよい。候補領域５０Ａ〜５０Ｄは、互いに部分的に重なって設定されてもよい。また、候補領域の数も図２に示す例に限られず、複数の候補領域が設定されればよい。候補領域の形状、サイズ、数及び設定位置は任意であり、例えば、ユーザによる操作部３２の操作によって、それらが指定されてもよい。
図１に戻って説明する。相関値演算部２４は、候補領域ごとに、基準フレームと基準フレーム以外の各表示フレームとの間で相関値を順次演算することにより、候補領域ごとに相関値の時間変化を示す相関値波形１３０を生成する。具体例を挙げて説明する。表示フレームＦ１，Ｆ２，Ｆ３，Ｆ４が処理対象の表示フレームであるとする。この場合、相関値演算部２４は、候補領域ごとに、基準フレーム（例えば表示フレームＦ１）と表示フレームＦ２との間の相関値、基準フレームと表示フレームＦ３との間の相関値、及び、基準フレームと表示フレームＦ４との間の相関値を演算する。これにより、候補領域ごとに相関値の時間変化を示す相関値波形が得られる。相関値としては、例えば、ＳＳＤ（Ｓｕｍ ｏｆ Ｓｑｕａｒｅ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ：差の二乗和）、ＳＡＤ（Ｓｕｍ ｏｆ Ａｂｓｏｌｕｔｅ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ：差の絶対値の和）又は平均値の差等の公知の手法が利用される。
図３に、候補領域５０Ａ〜５０Ｆに対応する相関値波形の一例を示す。図３中の横軸は時間軸であり、縦軸は相関値を示す。相関値波形Ａは、図２に示す候補領域５０Ａにおける相関値の時間変化を示す波形である。相関値波形Ｂは、候補領域５０Ｂにおける相関値の時間変化を示す波形である。相関値波形Ｃは、候補領域５０Ｃにおける相関値の時間変化を示す波形である。相関値波形Ｄは、候補領域５０Ｄにおける相関値の時間変化を示す波形である。相関値波形Ｅは、候補領域５０Ｅにおける相関値の時間変化を示す波形である。相関値波形Ｆは、候補領域５０Ｆにおける相関値の時間変化を示す波形である。
図１に戻って説明すると、安定化波形部分特定部２６は、候補領域ごとの相関値波形１３０において安定化波形部分１４０を特定する。すなわち、安定化波形部分特定部２６は、候補領域ごとに、相関値波形１３０から値が極端過ぎる部分を除外し、波形が安定している安定化波形部分１４０を特定する。例えば、安定化波形部分特定部２６は、候補領域ごとに、相関値波形１３０に基づいて心臓の仮心拍数を演算し、仮心拍数に基づいて相関値波形１３０から安定化波形部分１４０を特定する。
安定化領域特定部２８は、複数の相関値波形１３０において特定された複数の安定化波形部分１４０を相互に比較することにより、複数の安定化波形部分１４０の中から最良安定化波形部分を特定する。そして、安定化領域特定部２８は、最良安定化波形部分に対応する候補領域を安定化領域として特定する。例えば、安定化領域特定部２８は、候補領域ごとに、安定化波形部分１４０に対応する仮心拍数のばらつきを演算し、仮心拍数のばらつきが最小となる安定化波形部分（最良安定化波形部分）を特定し、その最良安定化波形部分に対応する候補領域を安定化領域として特定する。
心拍数演算部３０は、安定化領域から得られた相関値波形に基づいて、胎児の心拍情報を演算する。心拍情報は、例えば心拍数である。
上述した画像処理部１６による処理は、一例としてハードウェア資源とソフトウェアとの協働により実現することができる。具体的には、画像処理部１６は、図示しないＣＰＵ等のプロセッサを備えている。当該プロセッサが、図示しない記憶装置に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、画像処理部１６の各部の機能が実現される。
次に、図４に示すフローチャートを参照して、本実施形態に係る超音波診断装置による処理の実施例１について説明する。まず、フレーム列記憶部１８に記憶されている表示フレーム列を表示部３４によって再生表示し、ユーザは、操作部３２を用いて、表示フレーム列の中から処理対象フレーム列を指定する（Ｓ０１）。さらに、ユーザは、操作部３２を用いて、処理対象フレーム列の中から基準フレームを指定する（Ｓ０２）。続いて、基準フレームを表示部３４によって表示し、ユーザは、その基準フレームを見ながら、操作部３２を用いて候補領域群の設定位置を指定する。これにより、候補領域群設定部２２によって、処理対象フレーム列のそれぞれに対して候補領域群が設定される（Ｓ０３）。一例として、図２に示すように、候補領域群設定部２２は、処理対象フレーム列のそれぞれに対して候補領域５０Ａ〜５０Ｆを設定する。候補領域群が設定されると、相関値演算部２４は、候補領域ごとに、基準フレームと各表示フレームとの間で相関値を順次演算することにより、候補領域ごとに相関値波形を生成する（Ｓ０４）。一例として、図３に示すように、相関値演算部２４は、候補領域５０Ａ〜５０Ｆについて相関値波形Ａ〜Ｆを生成する。
そして、安定化波形部分特定部２６は、相関値波形ごとに仮心拍数を順次演算する（Ｓ０５）。具体的には、安定化波形部分特定部２６は、候補領域ごとに、相関値波形のピーク点（極大点又は極小点）を次々と探索し、互いに隣り合うピーク点（極大点又は極小点）の時間間隔を、それぞれ仮の１心拍時間として演算する。そして、安定化波形部分特定部２６は、候補領域ごとに、複数の仮の１心拍時間に基づいて単位時間当たりの複数の仮心拍数（ｂｍｐ）を演算する。これにより、時間軸上に並ぶ複数の仮心拍数が演算され、それらは仮心拍数列を構成する。図３を参照して説明すると、安定化波形部分特定部２６は、相関値波形Ａについて、互いに隣り合うピーク点（例えば極大値）の時間間隔Ｔ１〜Ｔ９を、それぞれ仮の１心拍時間として演算する。そして、安定化波形部分特定部２６は、時間間隔Ｔ１〜Ｔ９から単位時間当たりの仮心拍数Ｒ１〜Ｒ９を演算する。時間軸上に並ぶ仮心拍数Ｒ１〜Ｒ９は仮心拍数列を構成する。安定化波形部分特定部２６は、相関値波形Ｂ〜Ｆについても仮心拍数列を演算する。
次に、安定化波形部分特定部２６は、候補領域ごとに、値の大きい順に仮心拍数列をソート処理する（並び替える）（Ｓ０６）。仮心拍数Ｒ１〜Ｒ９を例に挙げて説明すると、図５（ａ）に示すように、安定化波形部分特定部２６は、値が大きい順に仮心拍数Ｒ１〜Ｒ９をソートする。または、図５（ｂ）に示すように、安定化波形部分特定部２６は、値が小さい順に仮心拍数Ｒ１〜Ｒ９をソートしてもよい。安定化波形部分特定部２６は、相関値波形Ｂ〜Ｆについても仮心拍数列をソートする。
そして、安定化波形部分特定部２６は、候補領域ごとに、ソート後の仮心拍数列中の中央Ｎ個（中央に配置されたＮ個）についての平均値及びばらつきを演算する（Ｓ０７）。Ｎは整数である。一例としてＮ＝５とすると、図５（ａ）に示す例では、安定化波形部分特定部２６は、中央に配置された５個の仮心拍数（仮心拍数Ｒ９，Ｒ６，Ｒ５，Ｒ７，Ｒ４）の平均値及びばらつきを演算する。または、図５（ｂ）に示すように、安定化波形部分特定部２６は、値が小さい順にソートされた仮心拍数Ｒ１〜Ｒ９中の中央Ｎ個についての平均値及びばらつきを演算してもよい。安定化波形部分特定部２６は、相関値波形Ｂ〜Ｆについても、ソート後の仮心拍数列中の中央Ｎ個についての平均値及びばらつきを演算する。なお、図５に示す例では、Ｎ＝５としたが、それ以外の値が用いられてもよい。
ここで、ばらつきについて説明する。Ｎ個の仮心拍数のそれぞれの値をｘｉ（ｉ＝１〜Ｎ）とし、それらの平均をｍとすると、分散は以下の式（１）によって求められる。
Figure 0005651258
この分散の正の平方根σを、標準偏差と称する。
さらに、標準偏差σを平均値ｍで除算したものを変動係数ＣＶ（Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｏｆ Ｖａｒｉａｔｉｏｎ）と称し、以下の式（２）で表される。
ＣＶ＝σ／ｍ・・・・（２）
変動係数ＣＶは、平均値によらない相対的なばらつきを表す。例えば、標準偏差σが同じ「２０」であっても、平均値が「５０」の場合と平均値が「２００」の場合とでは、後者（平均値＝２００）の方が、ばらつきが少ないと考えられる（平均値が「５０」の場合、ＣＶ＝０．４となり、平均値が「２００」の場合、ＣＶ＝０．１となる）。安定化波形部分特定部２６は、相関値波形Ａ〜Ｆについて、中央Ｎ個の仮心拍数のばらつきＣＶを演算する。
そして、安定化領域特定部２８は、相関値波形Ａ〜ＦのばらつきＣＶを相互比較することにより、ばらつきＣＶが最小となる相関値波形を特定し、その相関値波形に対応する候補領域（安定化領域）を特定する（Ｓ０８）。すなわち、安定化領域特定部２８は、仮心拍数列中の中央Ｎ個についてのばらつきＣＶを用いて相関値波形Ａ〜Ｆの安定化度を評価し、安定化度が最も高い（ばらつきＣＶが最小となる）相関値波形を特定する。一例として、相関値波形ＡのばらつきＣＶが相関値波形Ａ〜Ｆの中で最小となる場合、安定化領域特定部２８は、相関値波形Ａに対応する候補領域５０Ａを安定化領域として特定する。
なお、安定化波形部分特定部２６は、仮心拍数列中の中央Ｎ個についての標準偏差σを相関値波形ごとに演算し、標準偏差σが最小となる相関値波形を特定し、その相関値波形に対応する候補領域を安定化流域として特定してもよい。
以上のように安定化領域が特定されると、心拍数演算部３０は、安定化領域についての心拍数を演算する（Ｓ０９）。例えば、心拍数演算部３０は、安定化領域の仮心拍数列（全仮心拍数）の平均値を、胎児の心拍数（ｂｐｍ）として演算する。心拍数演算部３０は、ソート後の仮心拍数列中の中央Ｎ個についての平均値を、胎児の心拍数として演算してもよい。胎児の心拍数は、例えば表示部３４に出力されて表示される。一例として、候補領域５０Ａが安定化領域として特定された場合、心拍数演算部３０は、ソート後の仮心拍数列中の中央Ｎ個についての平均値（例えば図５（ａ）に示す仮心拍数Ｒ９，Ｒ６，Ｒ５，Ｒ７，Ｒ４の平均値）を、胎児の心拍数として演算する。
処理を継続する場合（Ｓ１０，Ｙｅｓ）、処理対象の表示フレーム列が更新され（Ｓ１１）、更新後の表示フレーム列を対象にして、ステップＳ０４〜Ｓ０９の処理が行われる。例えば、ユーザが操作部３２を用いて、別の時間帯に取得された表示フレーム列を処理対象として指定すると、指定された表示フレーム列を対象として、ステップＳ０４〜Ｓ０９の処理が行われる。処理を継続しない場合（Ｓ１０，Ｎｏ）、心拍数の計測は終了する。
以上のように、実施例１においては、候補領域ごとに、仮心拍数列を値の大きい順又は小さい順にソートし、ソート後の仮心拍数列中の中央Ｎ個についてのばらつきＣＶを演算する。そして、候補領域ごとのばらつきＣＶに基づいて、各候補領域の相関値波形を評価する。これにより、相関値波形から安定化波形部分以外の非安定化波形部分（心拍数が極端過ぎる部分）を除外して相関値波形を評価することができる。その結果、非安定化波形部分による影響を受けずに、他の候補領域と比べて安定した相関値波形が得られる安定化領域を特定することができる。
この点について詳しく説明する。異常値（極端過ぎる心拍数）は不可避的に相関値波形に含まれる。従って、仮心拍数列に含まれる全仮心拍数のばらついＣＶに基づいて相関値波形を評価すると、異常値も含めて評価が行われてしまうため、評価の精度が低下する。これに対して、実施例１では、仮心拍数列を値の大きい順又は小さい順にソートし、ソート後の仮心拍数列中の中央Ｎ個についてのばらつきＣＶを演算し、そのばらつきＣＶに基づいて相関値波形を評価する。ソート処理を行った場合、中央Ｎ個以外の範囲に、極端過ぎる仮心拍数が含まれ、中央Ｎ個の範囲には、他の範囲と比べて、極端過ぎる仮心拍数は含まれない。そのため、中央Ｎ個の仮心拍数に対応する波形部分は、中央Ｎ個以外の仮心拍数に対応する波形部分と比べて安定しており、相関値波形における安定化波形部分に該当する。従って、ソート後の仮心拍数列中の中央Ｎ個についてのばらつきＣＶを用いることにより、異常値を除外した状態で相関値波形を評価して安定化領域を特定することが可能となる。この実施例１では、仮心拍数列をソート処理しているため、安定化波形部分は、時間軸上において必ずしも連続していない複数の波形部分の集合である。
安定化領域の周期運動は、他の候補領域の周期運動と比べて安定している。従って、安定化領域から得られた相関値波形に基づいて心拍数を演算することにより、心拍数の測定精度が向上する。また、ソート後の中央Ｎ個の仮心拍数は安定化波形部分に対応しているので、その安定化波形部分から心拍数を演算することにより、心拍数の測定精度が更に向上する。
次に、図６に示すフローチャートを参照して、本実施形態に係る超音波診断装置による処理の実施例２について説明する。実施例２では、仮心拍数列のソート処理を行わずに、仮心拍数列において時間順に並ぶ連続Ｎ個についてのばらつきＣＶを演算し、そのばらついＣＶに基づいて安定化領域を特定する。以下、実施例２に係る処理について詳述する。
まず、実施例１と同様に、ユーザによって、フレーム列記憶部１８に記憶されている表示フレーム列の中から処理対象フレーム列が指定され（Ｓ２０）、その処理対象フレーム列の中から基準フレームが指定される（Ｓ２１）。続いて、候補領域群設定部２２によって、処理対象フレーム列のそれぞれに対して候補領域群が設定される（Ｓ２２）。そして、安定化波形部分特定部２６によって、候補領域ごとに相関値波形が生成され（Ｓ２３）、相関値波形ごとに仮心拍数列が演算される（Ｓ２４）。仮心拍数列は、時間軸上に並ぶ複数の仮心拍数によって構成されている。一例として、図２に示すように、候補領域５０Ａ〜５０Ｆが設定され、図３に示すように、候補領域５０Ａ〜５０Ｆに対応する相関値波形Ａ〜Ｆ及び仮心拍数列が演算される。
次に、安定化波形部分特定部２６は、候補領域ごとに、仮心拍数列に対してゲート（時間窓）を設定する。このゲートには、時間順に並ぶ連続Ｎ個の仮心拍数が含まれる。そして、安定化波形部分特定部２６は、ゲートを時間方向にずらしながら各ゲートに含まれる連続Ｎ個の仮心拍数の平均値及びばらつきＣＶを演算する（Ｓ２５）。つまり、安定化波形部分特定部２６は、候補領域ごとに、仮心拍数列の移動平均及びばらつきＣＶを演算する。そして、安定化波形部分特定部２６は、候補領域ごとに、ばらつきＣＶが最小となる最良ゲートを特定する（Ｓ２６）。安定化波形部分特定部２６は、最良ゲートに含まれる連続Ｎ個の仮心拍数の平均値及びばらつきＣＶを、安定化領域特定部２８に出力する。
図７を参照して、ステップＳ２５，Ｓ２６の処理の具体例について説明する。一例として、図３に示す相関値波形Ａから求められた仮心拍数Ｒ１〜Ｒ９を例に挙げて説明する。例えばＮ＝５とすると、図７（ａ）に示すように、安定化波形部分特定部２６は、時間順に並ぶ仮心拍数Ｒ１〜Ｒ５に対してゲートを設定し、仮心拍数Ｒ１〜Ｒ５の平均値及びばらつきＣＶを演算する。続いて、図７（ｂ）に示すように、安定化波形部分特定部２６は、ゲートをずらして仮心拍数Ｒ２〜Ｒ６に対してゲートを設定し、仮心拍数Ｒ２〜Ｒ６の平均値及びばらつきＣＶを演算する。さらに、安定化波形部分特定部２６は、図７（ｃ）に示すように、仮心拍数Ｒ３〜Ｒ７の平均値及びばらつきＣＶを演算し、図７（ｄ）に示すように、仮心拍数Ｒ４〜Ｒ８の平均値及びばらつきＣＶを演算する。以降についても同様に、安定化波形部分特定部２６は、仮心拍数列の移動平均及びばらつきＣＶを求める。そして、安定化波形部分特定部２６は、相関値波形Ａについて、複数のゲートの中でばらつきＣＶが最小となる最良ゲートを特定し、最良ゲートに含まれる連続Ｎ個の仮心拍数の平均値及びばらつきＣＶを安定化領域特定部２８に出力する。例えば、相関値波形Ａについて、図７（ａ）に示す仮心拍数Ｒ１〜Ｒ５のばらつきＣＶが最小となる場合、安定化波形部分特定部２６は、仮心拍数Ｒ１〜Ｒ５の平均値及びばらつきＣＶを安定化領域特定部２８に出力する。
安定化波形部分特定部２６は、相関値波形Ａ〜Ｆのそれぞれについて、ばらつきＣＶが最小となる最良ゲートを特定し、最良ゲートに含まれる連続Ｎ個の仮心拍数の平均値及びばらつきＣＶを安定化領域特定部２８に出力する。なお、図７に示す例では、Ｎ＝５としたが、それ以外の値が用いられてもよい。
そして、安定化領域特定部２８は、相関値波形Ａ〜Ｆの中で、最良ゲートに含まれる連続Ｎ個の仮心拍数のばらつきＣＶが最小となる相関値波形を特定し、その相関値波形に対応する候補領域（安定化領域）を特定する（Ｓ２７）。すなわち、安定化領域特定部２８は、仮心拍数列中の連続Ｎ個についてのばらつきＣＶを用いて相関値波形Ａ〜Ｆの安定化度を評価し、安定化度が最も高い（ばらつきＣＶが最小となる）相関値波形を特定する。一例として、相関値波形ＡのばらつきＣＶが相関値波形Ａ〜Ｆの中で最小となる場合、安定化領域特定部２８は、相関値波形Ａに対応する候補領域５０Ａを安定化領域として特定する。
なお、安定化波形部分特定部２６は、各相関値波形の各ゲートについて標準偏差σを演算し、標準偏差σが最小となるゲートに対応する相関値波形を特定し、その相関値波形に対応する候補領域を安定化領域として特定してもよい。
以上のように安定化領域が特定されると、心拍数演算部３０は、安定化領域についての心拍数を演算する（Ｓ２８）。例えば、心拍数演算部３０は、安定化領域の仮心拍数列（全仮心拍数）の平均値を、胎児の心拍数として演算する。心拍数演算部３０は、安定化領域の仮心拍数列中の最良ゲートに含まれる連続Ｎ個の平均値を、胎児の心拍数として演算してもよい。胎児の心拍数は、例えば表示部３４に出力されて表示される。一例として、候補領域５０Ａが安定化領域として特定された場合、心拍数演算部３０は、相関値波形Ａ中の最良ゲートに含まれる連続Ｎ個の平均値（例えば図７（ａ）に示す仮心拍数Ｒ１〜Ｒ５の平均値）を、胎児の心拍数として演算する。
処理を継続する場合（Ｓ２９，Ｙｅｓ）、処理対象の表示フレーム列が更新され（Ｓ３０）、更新後の表示フレーム列を対象にして、ステップＳ２３〜Ｓ２８の処理が行われる。処理を継続しない場合（Ｓ２９，Ｎｏ）、心拍数の計測は終了する。
以上のように、実施例２においては、候補領域ごとに、仮心拍数列中の連続Ｎ個のばらつきＣＶが最小となる最良ゲートを特定する。そして、候補領域ごとの最良ゲートに含まれる仮心拍数のばらつきＣＶに基づいて、各候補領域の相関値波形を評価する。これにより、相関値波形から非安定化波形部分を除外して相関値波形を評価することができる。その結果、非安定化波形部分による影響を受けずに安定化領域を特定することができる。
この点について詳しく説明する。最良ゲートに含まれる連続Ｎ個の仮心拍数のばらつきＣＶは、他のゲートにおけるばらつきＣＶよりも小さい。つまり、最良ゲートには、他のゲートと比べて、極端過ぎる仮心拍数が含まれていない。そのため、最良ゲートの仮心拍数に対応する波形部分は、他のゲートの仮心拍数に対応する波形部分と比べて安定しており、相関値波形における安定化波形部分に該当する。従って、最良ゲートに含まれる連続Ｎ個の仮心拍数のばらつきＣＶを用いることにより、異常値を除外した状態で相関値波形を評価して安定化領域を特定することが可能となる。
そして、安定化領域から得られた相関値波形に基づいて心拍数を演算することにより、心拍数の測定精度を向上させることが可能となる。また、最良ゲートに含まれる連続Ｎ個の仮心拍数は安定化波形部分に対応しているので、その安定化波形部分から心拍数を演算することにより、心拍数の測定精度が更に向上する。
また、本実施形態によると、異なる位置に複数の候補領域を設定することで、候補領域群の中から、心拍数を演算するのに適した候補領域（安定的に周期運動する候補領域）の位置を特定することが可能となる。また、サイズが異なる複数の候補領域を設定することで、候補領域群の中から、心拍数を演算するのに適した候補領域のサイズを特定することが可能となる。
また、安定化領域特定部２８によって安定化領域が特定されるので、ユーザによる安定化領域の指定の煩雑さが解消される。
なお、実施例１，２を組み合わせてもよい。例えば、実施例１に係る処理によって安定化領域を特定し、実施例２に係る処理によって心拍数を演算してもよい。具体的には、実施例１と同様に、安定化波形部分特定部２６は、候補領域ごとに、値の大きい順又は小さい順に仮心拍数列をソートし、仮心拍数列中の中央Ｎ個についてのばらつきを演算する。安定化領域特定部２８は、そのばらつきが最小となる候補領域を安定化領域として特定する。心拍数演算部３０は、安定化領域における仮心拍数列に対してゲートを設定し、ゲートをずらしながら各ゲートに含まれるＮ個の仮心拍数の平均値及びばらつきを演算する。そして、心拍数演算部３０は、複数のゲートの中でばらつきが最小となる最良ゲートを特定し、最良ゲートに含まれるＮ個の仮心拍数の平均値を胎児の心拍数として演算する。
また、実施例２に係る処理によって安定化領域を特定し、実施例１に係る処理によって心拍数を演算してもよい。具体的には、実施例２と同様に、安定化波形部分特定部２６は、候補領域ごとに最良ゲートを特定する。安定化領域特定部２８は、候補領域ごとの最良ゲートに含まれる仮心拍数のばらつきに基づいて安定化領域を特定する。心拍数演算部３０は、安定化領域における仮心拍数列を値の大きい順又は小さい順にソートし、ソート後の仮心拍数列中の中央Ｎ個についての平均値を胎児の心拍数として演算する。
以上のように、実施例１，２を組み合わせた場合であっても、安定化領域から得られた相関値波形に基づいて心拍数が演算されるので、心拍数の測定精度が向上する。
次に、変形例に係る候補領域群の設定例について説明する。図８に、変形例１に係る候補領域群の設定例を示す。変形例１では、図８（ａ）〜（ｉ）に示すように、処理対象の表示フレーム列に設定された関心領域６０内に、形状及びサイズが同じ９個の候補領域（矩形状の候補領域６１〜６９）が設定されている。候補領域６１〜６９は、互いに部分的に重なって設定されている。また、図９に、変形例２に係る候補領域群の設定例を示す。変形例２では、図９（ａ）〜（ｆ）に示すように、処理対象の表示フレーム列に設定された関心領域７０内に、形状が同じ６個の候補領域（矩形状の候補領域７１〜７６）が設定されている。候補領域７１〜７５の大きさは同じである。候補領域７６は、候補領域７１〜７５よりも大きく、関心領域７０の全体を含むように設定されている。なお、候補領域の形状、サイズ、数及び設定位置は任意であり、図８及び図９に示す例に限られるものではない。
次に、図１０及び図１１を参照して、変形例３に係る候補領域群の設定例について説明する。例えば図１０に示すように、候補領域群設定部２２が、基準フレームを対象にして境界自動抽出処理や学習機能等の画像解析処理を行うことにより、胎児の心臓４４の領域や心臓４４内の組織（例えば左室等）を自動で特定する。一例として、候補領域群設定部２２は、左室の領域に関心領域４６を設定し、関心領域４６内に候補領域群を設定する。例えば、矩形状の候補領域を設定する場合、図１１（ａ）〜（ｌ）に示すように、候補領域群設定部２２は、関心領域４６に内接する領域８０内に候補領域群（候補領域８１〜９２）を設定する。候補領域８１〜９２の形状、サイズ及び設定位置は任意である。このように、対象物を自動で特定して候補領域を自動で設定することで、ユーザによる候補領域の設定の手間が省ける。
本実施形態では、仮心拍数を利用して安定化波形部分及び安定化領域を特定したが、相関値波形から得られる複数の仮の１心拍時間を利用して、安定化波形部分及び安定化領域を特定してもよい。
また、本実施形態では、デジタルスキャンコンバート後の表示フレーム列を利用して安定化波形部分及び安定化領域を特定しているが、デジタルスキャンコンバート前の受信フレーム列を利用して安定化波形部分及び安定化領域を特定してもよい。この場合、送受信部１２から出力された受信フレーム列がフレーム列記憶部１８に記憶される。画像処理部１６は、受信フレーム列を対象に処理を実行することにより、安定化波形分及び安定化領域を特定し、胎児の心拍数を演算する。
１０ プローブ、１２ 送受信部、１４ 画像形成部、１６ 画像処理部、１８ フレーム列記憶部、２０ 基準フレーム選択部、２２ 候補領域群設定部、２４ 相関値演算部、２６ 安定化波形部分特定部、２８ 安定化領域特定部、３０ 心拍数演算部、３２ 操作部、３４ 表示部。

Claims (12)

  1. 周期的に運動する臓器に対して超音波ビームの走査を繰り返すことによりフレーム列を生成するフレーム列生成手段と、
    前記フレーム列のそれぞれに対して候補領域群を設定する候補領域群設定手段と、
    前記候補領域ごとに、前記フレーム列において基準フレームとそれ以外の各フレームとの間で相関値を順次演算することにより、前記候補領域ごとに前記相関値の時間変化を示す相関値波形を生成する相関値演算手段と、
    前記候補領域ごとの相関値波形において安定化波形部分を特定する安定化波形部分特定手段と、
    前記相関値演算手段によって生成された複数の相関値波形において特定された複数の安定化波形部分の中から最良安定化波形部分を特定する最良安定化波形部分特定手段と、
    前記最良安定化波形部分に対応する候補領域から得られた相関値波形に基づいて、前記臓器の運動の周期情報を演算する周期情報演算手段と、
    を有することを特徴とする超音波診断装置。
  2. 請求項１に記載の超音波診断装置において、
    前記候補領域群は、フレームエリアの全体内又は一部内において互いに非同一の関係をもって設定された設定された複数の候補領域によって構成される、
    ことを特徴とする超音波診断装置。
  3. 請求項２に記載の超音波診断装置において、
    前記候補領域群は、前記フレームエリアの全体内又は一部内において少なくとも異なる位置に設定された複数の候補領域を含む、
    ことを特徴とする超音波診断装置。
  4. 請求項２又は請求項３に記載の超音波診断装置において、
    前記候補領域群は、前記フレームエリアの全体内又は一部内において少なくとも異なるサイズを有する複数の候補領域を含む、
    ことを特徴とする超音波診断装置。
  5. 請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の超音波診断装置において、
    前記安定化波形部分特定手段は、前記相関値波形の波形解析により前記安定化波形部分を特定する、
    ことを特徴とする超音波診断装置。
  6. 請求項５に記載の超音波診断装置において、
    前記安定化波形部分特定手段は、
    前記相関値波形において隣接ピーク間隔ごとに仮周期情報を演算することにより、仮周期情報列を生成する生成手段と、
    前記仮周期情報列の中で所定の安定化条件を満たす複数の仮周期情報を判定することにより、前記安定化波形部分を特定する判定手段と、
    を含むことを特徴とする超音波診断装置。
  7. 請求項６に記載の超音波診断装置において、
    前記判定手段は、
    前記仮周期情報列を所定のソート条件に従ってソートする手段と、
    前記ソート後の仮周期情報列の中から前記複数の仮周期情報として、ソート方向に並んだ所定数の仮周期情報を特定する手段と、
    を含むことを特徴とする超音波診断装置。
  8. 請求項７に記載の超音波診断装置において、
    前記ソートする手段は、前記仮周期情報列を値の大きい順又は小さい順にソートし、
    前記所定数の仮周期情報を特定する手段は、前記ソート後の仮周期情報列における中間的部分を前記所定数の仮周期情報として特定する、
    ことを特徴とする超音波診断装置。
  9. 請求項６に記載の超音波診断装置において、
    前記判定手段は、
    前記仮周期情報列に対して複数のばらつき参照窓を設定し、複数のばらつきを演算する手段と、
    前記複数のばらつきの中から最小のばらつきを特定することにより前記相関値波形における前記安定化波形部分を特定する手段と、
    を含むことを特徴とする超音波診断装置。
  10. 請求項１に記載の超音波診断装置において、
    前記最良安定化波形部分特定手段は、前記複数の安定化波形部分の中でばらつきが最小となる安定化波形部分を前記最良安定化波形部分として特定する、
    ことを特徴とする超音波診断装置。
  11. 請求項１から請求項１０のいずれか一項に記載の超音波診断装置において、
    前記周期情報演算手段は、前記最良安定化波形部分から前記周期情報を演算する、
    ことを特徴とする超音波診断装置。
  12. コンピュータを、
    周期的に運動する臓器に対して超音波ビームの走査を繰り返すことにより生成されたフレーム列を受け、前記フレーム列のそれぞれに対して候補領域群を設定する候補領域群設定手段と、
    前記候補領域ごとに、前記フレーム列において基準フレームとそれ以外の各フレームとの間で相関値を順次演算することにより、前記候補領域ごとに前記相関値の時間変化を示す相関値波形を生成する相関値演算手段と、
    前記候補領域ごとに相関値波形において安定化波形部分を特定する安定化波形部分特定手段と、
    前記相関値演算手段によって生成された複数の相関値波形において特定された複数の安定化波形部分の中から最良安定化波形部分を特定する最良安定化波形部分特定手段と、
    前記最良安定化波形部分に対応する候補領域から得られた相関値波形に基づいて、前記臓器の運動の周期情報を演算する周期情報演算手段と、
    して機能させることを特徴とするプログラム。
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