JP6303905B2 - 超音波診断装置、超音波診断装置の画像処理方法、および、画像処理プログラム - Google Patents

超音波診断装置、超音波診断装置の画像処理方法、および、画像処理プログラム Download PDF

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Description

本発明は、超音波の送受信を行う超音波プローブを被検者の体表面、特に四肢関節に当接させて超音波診断を行う超音波診断装置、超音波画像解析方法及びそのプログラムに関するものである。
近年関節リウマチをはじめとする関節炎の疾患活動性の評価に超音波診断装置を用いることが一般的になりつつある。疾患活動性の評価にはＢモード画像とパワードプラ画像が主に用いられており、Ｂモード画像では滑膜肥厚や滑液貯留、骨びらんを、パワードプラ画像では滑膜の炎症を観察することができる。
加えて、超音波画像を用いてこれらの疾患活動性をグレード別に判定する方法が提案されている。パワードプラ画像を用いて炎症の程度をグレード化する場合、観測される血流信号が肥厚した滑膜領域のうちどれだけの割合を占めているかでグレードを判定する。
疾患活動性を超音波画像の所見から客観的に定量化するためには、検査者の主観を含むユーザ操作をできるだけ排除し、一定の基準に沿って定量化することが好ましい。例えば、非特許文献１では、肥厚した滑膜を含む関節腔を超音波画像上にてフリーハンドでトレースし、このトレースした領域に占める血流信号の占有率を定量評価値として算出することが提案されている。しかしながら、検査者に関節腔をフリーハンドでトレースさせると、同一の超音波画像から関節腔をトレースしても検査者によって、また、同一の検査者でもトレースした時によって、トレース結果にばらつきが生じる。結果として定量化された血流信号の占有率に検査者の主観によるばらつきが生じることになる。
上記課題を解決するために、例えば特許文献１では骨表面を特定してから関節腔領域を切り出し、関節腔領域を解析することにより疾患活動性を客観的に定量化する方法が提案されている。この方法によれば、検査者の主観を排除するとともに、血流信号だけでなく、骨皮質の破壊、軟骨の損傷による関節の狭小化、滑膜肥厚に伴う関節包の伸展等の画像所見を定量評価することができる。
特開２０１３−０５６１５６号公報
小池隆夫、「超音波検査法を用いた関節リウマチの新しい診療」、Ｐ４０−４３、メディカルレビュー社、２０１０年３月１０日
しかしながら、疾患活動性をより客観的に定量化するためには、骨表面、関節腔領域等の関節部位の構成要素の検出精度を向上させることが重要である。従来、このような構成要素の境界の検出は、輝度に対して閾値を設定する、輝度に対して構成要素の境界と略直交する向きに微分や２次微分を用いたエッジ検出技術が用いられている。しかしながら、このような手法では、関節部位のように多数の構成要素が存在する場所では、複数の境界が一体となった単一の線画として取得されるため、各構成要素を特定するためにはパターンマッチング等を行い、各エッジがどの構成要素の境界に対応するか判断する必要がある。そのため、必ずしも適正なパターンが存在するとは限らず、構成要素が特定できない事態や、構成要素と他の構成要素との境界位置の誤認識などが発生しうる。
本発明は、関節部位を構成する各構成要素を正確に特定可能な超音波診断装置を提供することを目的とする。
本発明の一態様に係る超音波診断装置は、関節部位を撮像した超音波画像から、前記関節部位の構成要素を示す画像部分を特定する超音波診断装置であって、超音波画像を取得して前記画像部分を特定する画像処理回路を備え、前記画像処理回路は、超音波画像を取得する超音波画像取得部と、前記超音波画像において、被検体表面と略垂直な被検体の深さ方向を第１方向、前記第１方向と直交する方向を第２方向としたとき、前記第２方向の画素位置がＮ（Ｎは１以上の整数）である第１特定画素と、前記第２方向の画素位置がＮ＋１である第２特定画素とを、前記第２特定画素の輝度が大きく、かつ、前記第１特定画素と前記第２特定画素とが近接する場合に関連付けることを第２方向の全ての画素位置で行うことにより前記超音波画像から１以上の特徴線を検出し、前記構成要素間の境界を前記特徴線のいずれが示しているかを当該特徴線の前記第１方向における順序に基づいて特定し、各構成要素の境界を示す画像部分を特定する構成要素特定部とを備えることを特徴とする。
上記の構成によれば、構成要素の境界を示す特徴線がそれぞれ独立した形式で検出できるため、複数の特徴線の集合を各構成要素の境界を対応付けるためのパターンマッチングの必要がない。そのため、構成要素の境界線がいずれかの特徴線に対応しており、特徴線の形状にかかわらず、構成要素と他の構成要素との境界を正確に検出できる。また、仮に関節部位を示す画像部分の形状が一般的な関節部位を示す画像の形状と大きく異なっていても、深さ方向における各構成要素の順序は変わらないため、構成要素の取り違えをすることなく、正確に各構成要素を特定することが可能となる。
実施の形態に係る超音波診断装置のブロック図。 関節の概略の示した図。 （ａ）関節を撮像した超音波画像の一例を示す図。（ｂ）リウマチに罹患した関節を撮像した超音波画像の一例を示す図。 実施の形態に係る超音波診断装置の動作を示すフローチャート。 実施の形態に係る超音波診断装置における構成要素の特定動作を示すフローチャート。 （ａ）関節を撮像した超音波画像における骨表面を示す図。（ｂ）関節を撮像した超音波画像においてエッジの分類を示す図。 実施の形態に係る動的計画法を用いたエッジ検出の動作を示すフローチャート。 （ａ）関節を撮像した超音波画像において検出されたエッジを示す図。（ｂ）実施の形態に係る動的計画法を用いたエッジ検出の一例を示す図。（ｃ）実施の形態に係る動的計画法を用いたエッジ検出におけるＶａｌｕｅ値の例。（ｄ）実施の形態に係る動的計画法を用いたエッジ検出の一例を示す図。（ｅ）実施の形態に係る動的計画法を用いたエッジ検出におけるＶａｌｕｅ値の例。 実施の形態に係るエッジの分類動作を示すフローチャート。 （ａ）実施の形態に係る滑膜の特定の一例を示す図。（ｂ）実施の形態に係る滑膜の特定の一例を示す図。 超音波画像において骨表面のエッジを示す図。 （ａ）実施の形態に係る関節の特定の一例を示す図。（ｂ）実施の形態に係る関節の特定の一例を示す図。 実施の形態に係る関節包の特定の一例を示す図。 実施の形態に係る超音波診断装置における疾患活動性の定量化動作を示すフローチャート。 関節を撮像した超音波画像における骨びらんを示す図。 （ａ）実施の形態に係る骨びらんの検出を示す図。（ｂ）骨びらんの検出のために用いる一階差分の概念図。（ｃ）骨びらんの検出の動作を示す図。 （ａ）実施の形態に係る骨表面の定量化を示す図。（ｂ）実施の形態に係る骨表面の定量化を示す図。 （ａ）実施の形態に係る骨表面の定量化を示す図。（ｂ）実施の形態に係る骨びらんの定量化を示す図。 （ａ）実施の形態に係る関節包の定量化の一例を示す図。（ｂ）実施の形態に係る関節包の定量化の一例を示す図。 （ａ）変形例に係る関節腔領域の特定の一例を示す図。（ｂ）変形例に係る関節腔領域の特定の一例を示す図。（ｃ）変形例に係る関節腔領域の特定の一例を示す図。 （ａ）実施の形態に係る関節腔領域の定量化の一例を示す図。（ｂ）実施の形態に係る関節腔領域の定量化の一例を示す図。 実施の形態に係る関節腔領域の定量化の一例を示す図。
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
（実施の形態１）
図１は、本実施の形態に係る超音波診断装置２０の構成を示すブロック図である。超音波診断装置２０は、超音波送受信部２１、超音波画像生成部２２、記憶部２３、エッジ検出部２４、構成要素特定部２５、病態解析部２６、制御部２７、画面生成部２８を含む。超音波画像生成部２２、記憶部２３、エッジ検出部２４、構成要素特定部２５は、画像処理回路として１ブロックの回路として構成される。なお、超音波送受信部２１、病態解析部２６、制御部２７、画面生成部２８は画像処理回路とは別の回路として構成される。これらは、必要に応じて、画像処理回路の内部構成としても構わない。超音波プローブ１１、入力部３１、表示部３２は超音波診断装置２０に外部から接続される構成である。これらは、必要に応じて、超音波診断装置２０に含めた構成としても構わない。
超音波プローブ１１は、例えば、ＰＺＴ（チタン酸ジルコン酸鉛）などからなる振動素子が一列に配置された振動素子アレイを備える、リニア型プローブである。超音波プローブ１１は、超音波送受信部２１で生成された超音波送信信号を送信超音波に変換して被検体に送出する。送出された送信超音波は、被検体である生体内の、関節部位の構成要素間の音響インピーダンスの差が存在する部分において反射される。この時、音響インピーダンスの差が顕著であるほど、反射する超音波のエネルギーも大きくなる。
反射された反射超音波は、超音波プローブ１１で受信される。超音波プローブ１１で受信された超音波は超音波受信信号として超音波送受信部２１に入力される。超音波送受信部２１は、整相加算によるビームフォーミングを行い、整相加算後の超音波受信信号を音響線信号として、超音波の１度の送受信に係る走査線の単位で超音波画像生成部２２に出力する。
超音波画像生成部２２は、超音波送受信部２１から入力された音響線信号を集計し、包絡線検波、対数圧縮などを行って輝度データに変換するとともに、走査線の位置と深さとを直交座標に変換して、超音波画像を生成する。超音波画像生成部２２で生成された超音波画像は記憶部２３で一時的に記憶される。
記憶部２３は、超音波画像や後述する構成要素の特定情報、疾患活動性を一時的に記憶している記憶装置であり、例えば、ＲＡＭや、フラッシュメモリ、ハードディスクドライブなどで構成される。
入力部３１は、検査者が検査者名、患者名、超音波診断装置の設定情報を入力するための構成であり、例えば、キーボード、トラックボール、ペンタブレット等の入力デバイスで構成される。また、例えば、後述する表示部３２と一体のタッチパネル等であってもよい。
エッジ検出部２４は、記憶部２３に記憶されている超音波画像を読み出し、画像内のエッジを検出する。検出されたエッジは、関節部位の構成要素を示す画像部分（以下、単に「構成要素」と表記する）を超音波画像から特定するために用いられる。
構成要素特定部２５は、エッジ検出部２４が検出したエッジを用いて、超音波画像内の各構成要素を特定する。具体的には、関節部を撮像した超音波画像から、骨表面、関節位置、関節腔領域、滑膜のそれぞれを示す画像部分（以下、それぞれを単に「骨表面」、「関節位置」、「関節腔領域」、「滑膜」と表記する）を特定する。
病態解析部２６は、構成要素特定部２５が特定した超音波画像の各構成要素を解析し、リウマチの病態の疾患活動性を定量的に評価する。
制御部２７は、入力部３１を介してユーザが入力した設定情報を、記憶部２３に記憶されている超音波画像と対応付けて保持する。また、構成要素特定部２５が特定した超音波画像の各構成要素、病態解析部２６による疾患活動性の評価結果をそれぞれ取得し、設定情報とともに画面生成部２８に通知する。
画面生成部２８は、記憶部２３に記憶されている超音波画像を読み出す。また、画面生成部２８は、入力部３１から入力された検査者名、患者名、時間情報、超音波診断装置の設定情報と、病態解析部２６による疾患活動性の評価結果とを制御部２７から受け取り、読み出した超音波画像に重畳して、表示部３２に出力する。
表示部３２は、画面生成部２８が生成した画像を検査者に提示するモニタであり、例えば、液晶ディスプレイである。
超音波送受信部２１、超音波画像生成部２２、エッジ検出部２４、構成要素特定部２５、病態解析部２６、制御部２７、画面生成部２８はそれぞれ、例えば、メモリと、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などのプログラマブルデバイスとソフトウェア、あるいは、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｇｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）などのハードウェアにより実現される。
＜測定対象＞
本実施の形態における主な被検体の測定対象は関節である。関節の一例として手指関節の概略を図２に示す。図２に示すように、関節は、骨１１１、骨１２１、軟骨１１２、軟骨１２２、滑膜１３０、関節包１４０からなる。骨１１１と骨１２１の先端部分にはそれぞれ、軟骨１１２と軟骨１２２が付帯しており、軟骨１１２と軟骨１２２を包むように滑膜１３０が存在する。さらに滑膜１３０を囲むように関節包１４０が骨１１１と骨１２１に付着している。
例えば、関節リウマチが進行すると、滑膜１３０の肥厚や滑膜１３０内の関節液の貯留、骨皮質の破壊による骨びらんが確認される。さらには軟骨１１２、軟骨１２２の破壊により関節の隙間が狭くなり、関節が強直する。また、多くの症例では、滑膜１３０内部において血管新生の増殖が確認される。
図３（ａ）、図３（ｂ）を用いて、関節を撮像した超音波画像と関節リウマチの病態について説明する。
図３（ａ）は、関節リウマチに罹患していない関節を撮像した超音波画像である。超音波画像には、骨表面２０１、骨表面２０２、皮膚２０３、腱２０４、関節包２０５が描画される。骨表面２０１、骨表面２０２や皮膚２０３は比較的固い構成要素であるため、超音波画像上でも高輝度で描画される。骨表面２０１、骨表面２０２、関節包２０５に囲まれた領域は関節腔領域２０６である。
骨１１１、骨１１２に到達した超音波の大部分は骨表面で反射されるため、骨の内部はほとんど描画されず、骨表面のみが高輝度で描画される。腱２０４や関節包２０５は骨表面２０１、骨表面２０２、皮膚２０３と比較すると低輝度で描画される。また、滑膜１３０は腱２０４や関節包２０５と比較してさらに低輝度であり、軟骨１１２、軟骨１２２はほぼ輝度値を持たない。従って、関節部位を撮像した超音波画像において、皮膚２０３、骨表面２０１、骨表面２０２に加え、腱２０４、関節包２０５が比較的高い輝度で描画される。
一方、図３（ｂ）は、関節リウマチに罹患している関節を撮像した超音波画像である。リウマチ疾患の活動性が進行するにしたがって滑膜１３０が肥厚するため、滑膜１３０を取り囲む関節包１４０も肥大する。そのため、超音波画像において、関節包２０５の肥大が確認される。また、骨皮質の破壊が骨びらん２０７として超音波画像所見に現れる。さらに、関節腔領域２０６の内部において、血管新生に起因する血流信号２０８が観測される。
＜動作＞
実施の形態１に係る超音波診断装置２０の動作について説明する。図４は、超音波診断装置２０の全体の動作を示すフローチャートである。
まず、超音波画像を取得する（ステップＳ１０１）。具体的には、超音波送受信部２１が超音波プローブ１１に超音波送信信号を送出し、超音波プローブ１１は超音波送信信号を送信超音波に変換して被検体に送出する。超音波プローブ１１は、被検体から反射された反射超音波を超音波受信信号に変換して超音波送受信部２１に送出する。超音波送受信部２１は超音波受信信号に対して整相加算によるビームフォーミングを行い、音響線信号を超音波画像生成部２２に出力する。超音波画像生成部２２は、音響線信号に対して包絡線検波、対数圧縮などを行って輝度データに変換するとともに、走査線の位置と深さとを直交座標に変換して、超音波画像を生成する。以下、超音波画像はＢモード画像であるとするが、超音波画像はＢモード画像に限定されるものではなく、Ｍモード画像、パワードプラ画像等、超音波を用いて生成される任意の画像であってよい。超音波画像生成部２２で生成された超音波画像は記憶部２３に記憶される。
次に、超音波画像から構成要素を特定する（ステップＳ２００）。この動作により、超音波画像から、骨表面、滑膜、および、これらから、骨端、関節位置、関節包、関節腔領域が特定される。特定された各構成要素の情報は記憶部２３に記憶される。詳細は後述する。
次に、疾患活動性を定量化する（ステップＳ３００）。疾患活動性とは、関節リウマチなどの関節疾患について、罹患の有無や罹患している場合の進行度を示す指標であり、例えば、滑膜や関節包の肥厚度、骨表面の滑らかさ、関節の形状、関節腔領域における血流の有無およびその範囲等である。疾患活動性を定量化することにより、関節疾患の罹患の有無や進行度の判断、所定期間における疾患の進行状況などを客観的に評価でき、被検者に対する的確なケア等が行える。この動作により、特定された骨表面、滑膜、関節、関節包、関節腔領域における関節リウマチの疾患活動性が定量化される。定量化された各疾患活動性の情報は記憶部２３に記憶される。詳細は後述する。
最後に、画像を生成して表示部３２に出力する（ステップＳ１０２）。具体的には、記憶部２３に記憶されている超音波画像に、入力部３１から入力された検査者名、患者名、時間情報、超音波診断装置の設定情報と、病態解析部２６による疾患活動性の評価結果とを重畳して、表示部３２に出力する。
＜構成要素の特定＞
上述のステップＳ２００における構成要素の特定について詳細に説明する。図５は構成要素の特定動作を示すフローチャートである。
なお、本実施の形態に係る超音波画像において、深さ方向がｙ軸であり、ｙ軸と直交する方向、すなわち、皮膚と略平行な方向がｘ軸であるとする。また、超音波画像の左上の端が原点であり、ｘ軸は超音波画像の左側から右側に向けて座標値が増加するものとし、ｙ軸は超音波画像の上側から下側に向けて座標値が増加するものとする。つまり、皮膚に近い側が上で、皮膚から遠い側が下となる。以下、深い側を下、浅い側を上と表記することがあるが、実体的には同じものを指す。
上述したように、被検体における構成要素間の音響インピーダンスの差が大きくなるほど反射超音波のエネルギーが大きくなる。したがって、超音波画像において輝度の高い線状の領域は構成要素の境界を示している可能性が高い。また、上述したように、骨表面は高輝度で描写され、骨表面より深い領域（骨内部）はほとんど輝度を持たないことから、構成要素の境界の候補を検出した後、まず骨表面を特定し、さらにその他の構成要素の境界を浅い側に検索していくことが効率的である。図６（ａ）は、関節領域を撮像した画像から輝度の高い線状の領域を抽出したものであり、骨表面３０１、骨表面３０２から順に特定を行う。なお、図６（ａ）では、骨表面３０１、３０２以外のエッジを破線で示している。
まず、エッジ検出部２４がエッジの強調処理を行う（ステップＳ２０１）。具体的には、超音波画像、ここでは、Ｂモード画像に対してエッジの抽出を行い、抽出されたエッジ画像と元のＢモード画像とを合成する。このようにすることで、構成要素の境界の１つが独立した２つのエッジとして抽出されるなど不完全なエッジ抽出が行われたとしても、元のＢモード画像が補間を行うため、後述のエッジ検出において検出されたエッジ（特徴線）が途切れることがない。ここで用いるエッジの抽出方法は、Ｓｏｂｅｌフィルタ、二次微分法、事前に設定した骨表面の輝度値の代表値、あるいは検査者が入力部３１を介して入力する値を閾値として二値化処理を行う方法、Ｓｏｂｅｌオペレータ、ラプラシアンフィルタ等を用いて微分画像から強勢なエッジを取り出す方法、連続したエッジを抽出するＣａｎｎｙ法などが挙げられる。例えば、Ｓｏｂｅｌオペレータを用いて一次微分画像を作成する場合、超音波画像に対して水平方向に強度をもつエッジが強調されるようにオペレータの微分係数を以下の式［数１］で示されるＬyのように設定する。式［数１］のＬyは、画像の上から下への方向の輝度変化を強調するための微分係数であり、画像の水平方向に伸展するエッジを抽出することができる。
次に、エッジ検出部２４が動的計画法でエッジを検出する（ステップＳ２０２）。ここで検出の対象とするエッジは、被写体たる関節部位における構成要素の境界線、または繊維状組織の繊維を示す特徴線であり、上述のエッジ強調で抽出したエッジとは異なり、最も輝度の高い場所とは限らない。動作の詳細を図７のフローチャートに示す。
まず、エッジ検出部２４は、ｘ座標が１である全ての画素について（ステップＳ４０１）、輝度値を取得する（ステップＳ４０２）。次に、取得した輝度値について、ｙ軸の方向に極大値（ピーク）となっている画素を取り出し、それらの画素を探索開始点として保持する（ステップＳ４０３）。以下、ｊ個（ｊは１以上の整数）の探索開始点について、それぞれの座標を（１，ｙj）と表記する。
次に、探索開始点の各々について、同一のエッジを構成する画素を探索する。具体的には、まずｘ座標が１だけ増加する、ｘ座標が２である全ての画素について（ステップＳ４０４）、探索開始点の各々について対応点の検索を行う。具体的には、ｘ座標が２である全ての画素の輝度値を取得する（Ｓ４０６）。そして、下記の式［数２］に基づき、ｘ座標が２である全ての画素のうち、値Ｖａｌｕｅが最小となる画素を探索する。
ここで、Ｌ（ｘ，ｙ）とは、座標（ｘ，ｙ）の画素の輝度値である。また、係数ｍ、ｎについて、ｎ＞０＞ｍの関係を満たす。
具体的には、まず上記Ｖａｌｕｅが所定の閾値Ｔｈを下回るか否かを判定する（ステップＳ４０７）。これは、｜ｙ−ｙj｜が極度に大きい場合、すなわちｙ座標が大きく異なる場合は連続したエッジであると見なせないためである。なお、この判定はＶａｌｕｅが閾値Ｔｈを下回るか否かではなく、｜ｙ−ｙj｜が所定の閾値を下回るか否かで行うとしてもよい。次に、上記Ｖａｌｕｅが所定の閾値Ｔｈを下回る画素について、上記Ｖａｌｕｅが最小値となる画素を特定する。具体的には、上記Ｖａｌｕｅが最小値Ｍｉｎを下回るか否かを判定し（ステップＳ４０８）、下回る場合に、ｙ座標を変数ｐに格納するとともに、Ｖａｌｕｅを新たな最小値Ｍｉｎとする（ステップＳ４０９）。なお、最小値Ｍｉｎの初期値は閾値Ｔｈと同一であるとしてもよいし、最小値Ｍｉｎが未定義である場合には、ステップＳ４０８をＹｅｓと判定することとしてもよい。
ステップＳ４０７〜Ｓ４０９の処理をｘ座標が２である全ての画素に対して実施するため、これらの処理を、座標（２，ｙ）が超音波画像の下端に達するまで（ステップＳ４１０）、ｙを１ずつ加算しながら（ステップＳ４１１）繰り返し行う。
このようにすることで、Ｖａｌｕｅが所定の閾値Ｔｈを下回る（ステップＳ４０７でＹｅｓとなる）座標が１以上存在した場合に、Ｖａｌｕｅが最小値となるｙ座標が変数ｐに、その時のＶａｌｕｅ値が最小値Ｍｉｎに格納されることになる。したがって、変数ｐに値が格納されている場合（ステップＳ４１２でＹｅｓ）、探索開始点（１，ｙj）に対して（ｘ，ｐ）をエッジを構成する次の点であるとして対応付け、（ｘ，ｐ）を新たな探索開始点とする（ステップＳ４１３）。一方、Ｖａｌｕｅが所定の閾値Ｔｈを下回る（ステップＳ４０７でＹｅｓとなる）座標が１つも存在しない場合、変数ｐに値が格納されないので（ステップＳ４１２でＮｏ）、この場合は、エッジが（ｘ−１，ｙj）で終了していると判断する（ステップＳ４１４）。
ステップＳ４０７〜Ｓ４１４の処理を全ての探索開始点に対して繰り返し実行することで（ステップＳ４１５、Ｓ４１６）、ｘ座標ｘ−１（＝１）の探索開始点の全てについて、対応する点があれば新たな探索開始点とすることができ、対応する点がなければエッジが終了していると判定できる。なお、ｘ座標ｘ−１（＝１）の複数の探索開始点からｘ座標ｘ（＝２）の単一の対応点が対応する場合には、最もＶａｌｕｅ値が小さい組み合わせ以外の組み合わせについて、エッジがｘ座標ｘ（＝２）の単一の対応点で終了しているとしてもよいし、その組み合わせを無効であるとして、他の対応点を検索するとしてもよい。
次に、さらに、ｘ座標が２である全ての画素について輝度値を取得し、ｙ軸の方向に極大値となっている座標を取り出し、各座標を探索開始点（ｘ，ｙj）に追加する（ステップＳ４１７）。このとき、ステップＳ４１３において既に新たな探索開始点として特定されている点については、重複となるため追加を行わない。これにより、（１）ステップＳ４１３で特定された、（ｘ−１，ｙj）に対応する点、（２）ｙ軸の方向に極大値となっている（１）以外の点、が新たな探索開始点として設定される。
新たな検索開始点に対し、ステップＳ４０４〜Ｓ４１７の処理を繰り返し実行する（ステップＳ４１８）。このようにすることで、ｘ＝２の探索開始点に対し、ｘ＝３の対応点の有無の検出と、ｘ＝３の探索開始点の設定が行われる。この処理を画面の右端に至るまで繰り返し実行することにより、ｙ軸と略平行のエッジが効率よく、かつ誤認の少ない方法で検出できる。例えば、エッジに重なるような高輝度のノイズをエッジと誤認識したり、超音波画像の中央で途切れたエッジと、浅い側の別のエッジとを単一のエッジと誤認識したりすることを防ぐことができる。この処理を繰り返すことで、例えば、図８（ａ）に示すように、骨表面と推測される構成要素の境界を検出することができる。
図８（ｂ）、（ｄ）に、画素の輝度値と検出されるエッジとの関係を示す。図８（ｂ）は図３における領域Ａ、図８（ｄ）は図３における領域Ｂにおける、各画素と輝度値との関係を示す。なお、ここで、ｍ＝−１、ｎ＝２０、Ｔｈ＝−２０とする。図８（ｂ）では、エッジ５０１とエッジ５０２とが検出されている。単にｙ軸に沿って輝度値の極大値を検出した場合、ｘ＝４において（４，１）と（４，２）とが検出されるため、（３，２）と（４，１）とが対応し、（３，６）と（４，２）とが対応すると誤認する可能性がある。しかしながら、本実施の形態に係る方法では、ｙ座標の差を考慮するため、エッジ５０２において（４，２）がエッジ５０２の一部であると誤認することがない。図８（ｃ）に（３，６）を探索開始点とした場合のＶａｌｕｅ値を示すが、（４，２）のＶａｌｕｅ値は−２０、（４，６）のＶａｌｕｅ値は−７０となるため、（３，６）と（４，６）が関連付けられ、（３，６）と（４，２）とが関連付けられることがない。
また、図８（ｄ）では、エッジ５０３〜５０６が検出されている。ここで、エッジ５０４について、図８（ｂ）と同様に、（５，２）や（５，１０）等がエッジの一部であると誤認することがなく、正しくエッジを検出できる。図８（ｅ）に（４，６）を探索開始点とした場合のＶａｌｕｅ値を示すが、これにより、Ｖａｌｕｅ値が全て閾値Ｔｈ（＝−２０）以上であるため、（４，６）と対応する画素がない。そのため、エッジ５０４が（４，６）で途切れることが正しく認識され、エッジ５０３やエッジ５０６と一体化されるような事態が発生しない。また、探索開始点に対する対応点が１つであるため、エッジ５０５とエッジ５０６を枝分かれした１つのエッジとして誤認識することがなく、（４，１２）から（５，１２）へのＶａｌｕｅ値が−７０となることから、エッジ５０５の輝度の部分的に低い一部（４，１２）〜（５，１２）を検出漏れしたりすることがない。そのため、エッジ５０５とエッジ５０６において、エッジ５０５にエッジ５０６が近接していることを正しく認識できる。
図５に戻って説明を続ける。次に、構成要素特定部２５は検出されたエッジを分類することで、骨表面を検出する（ステップＳ２０３）。図６（ｂ）は、検出されたエッジを、皮膚セグメント３０３、腱セグメント３０４、骨セグメント３０５に分類した状態を示している。解剖学的に、最も浅い位置に皮膚があり、最も深い位置に骨表面があり、その間に腱や関節包があることが分かっているので、例えば、Ｋ−ｍｅａｎｓやｍｅａｎ−ｓｈｉｆｔなどの画像上で距離が近いエッジを同じセグメントに分類する手法により、ステップＳ２０２で検出したエッジをセグメントに分類することができる。これにより、骨セグメント３０５に含まれるエッジが骨表面であると検出できる。
具体的には、図９のフローチャートに示すような動作となる。まず、浅い領域のエッジに対し（ステップＳ５０１）、超音波画像の左端から右端に至っているか否かを判定し（ステップＳ５０２）、肯定的であれば、皮膚セグメントであると分類する（ステップＳ５０３）。一方、深い領域のエッジに対し（ステップＳ５０４）、２つのエッジからなり、向かい合う箇所が下向きとなっているか否か（ステップＳ５０５）、および、エッジの下の輝度が低いか否か（ステップＳ５０６）を判定し、いずれも肯定的であれば、骨セグメントであると分類する（ステップＳ５０７）。一方、深い領域と浅い領域の中間に存在するエッジ、浅い領域に存在するが皮膚セグメントでないエッジ、深い領域に存在するが骨セグメントでないエッジは、腱セグメントであると分類する（ステップＳ５０９）。
これにより、関節部位の構成要素の境界がいずれかのエッジとして正確に検出され、かつ、それらのエッジが骨表面、皮膚、関節包または筋繊維または腱、のいずれかに分類されることになる。
＜その他の構成要素の特定＞
図５に戻って説明を続ける。次に、構成要素特定部２５は輝度値を基に滑膜を検出する（ステップＳ２０４）。図１０（ａ）、（ｂ）は、滑膜の検出プロセスを示した図である。図１０（ａ）のエッジ４５２は、検出された骨表面である。構成要素特定部２５は、各ｘ座標において、超音波画像の上端から骨表面までの各画素について輝度値を取得し、滑膜か否かを検出する。例えば、ｘ＝ｘkの直線４５１上の画素を、腱や筋繊維か、滑膜かに分類する。具体的には、（１）滑膜は筋繊維等より深い位置に存在する、（２）滑膜の輝度は筋繊維等の輝度より低い、の２つをもとに、輝度値と深さに従って画素を２グループに分類する。以上の処理を全てのｘ座標について行うことにより滑膜の存在する領域が検出できる。図１０（ｂ）は、超音波画像上に検出された滑膜の領域４８１を示したものである。
図５に戻って説明を続ける。次に、骨表面から、関節、骨端、関節腔領域を特定する（ステップＳ２０４）、以下、それぞれの検出方法について説明する。
関節は、以下のように検出する。図１１に、検出された骨表面３０１、３０２を示す。関節は、骨表面３０１と骨表面３０２とが連続していない断裂部であると判定できる（図９のステップＳ５０８）。なお、図１２（ａ）のように２つの骨表面３０１、３０２に対して２つの関節位置３８１、３８２を特定してもよいし、図１２（ｂ）のように関節の全体から二つの骨表面を包括する関節位置３８３を特定してもよい。
骨端は、次のように検出する。まず、骨表面の検出結果を平坦化する。次に、骨表面上の各点における曲率を算出する。最後に、骨表面の曲率が正となり、かつ凸形状をしている点を骨端とする。骨端は骨ごとにあるので、骨表面３０２に対しても同様の処理を行い、骨端を検出する。図１１において円で囲まれている箇所が骨端である。
関節包は以下のように検出する。図１３は、超音波画像上において、骨表面３０１、３０２および関節より浅い位置に存在するエッジを示したものである。エッジ３９１、３９４はいずれも、関節腔領域と骨表面３０１、３０２より浅い位置にあるエッジである。解剖学上、図２に示すように関節包１４０は骨１１１、１２１と接しているため、超音波画像においても、関節包は骨表面３０１、３０２と接している。さらに、関節腔領域は輝度が小さく、関節包と骨表面は高輝度である。そのため、ステップＳ２０２で検出されたエッジのうち、骨表面３０１、３０２と接し、当該エッジと骨表面３０１、３０２とで囲まれた領域が低輝度であるようなエッジを関節包として特定できる。図１３において、地点３９２で骨表面３０１と接し、地点３９３で骨表面３０２と接する、関節包３９４が検出される。具体的には、図９のフローチャートにおけるステップＳ５０９以降のように、腱セグメントと分類されたエッジに対し、両端が骨表面３０１、３０２と接するか否か（ステップ５１０）、および、当該エッジと骨表面３０１、３０２とで囲まれた領域が低輝度であるか否か（ステップＳ５１１）をそれぞれ判定し、いずれも肯定的であれば、当該エッジを関節包であると判定し（ステップＳ５１２）、いずれかが否定的であれば、当該エッジを筋繊維であると判定する（ステップＳ５１３）。
関節包が特定されると、骨表面３０１、３０２、関節包に囲まれた領域であって、かつ、輝度の低い領域が関節腔領域であると特定することができる。
＜疾患活動性の定量化＞
上述のステップＳ３００における疾患活動の定量化について詳細に説明する。図１４は疾患活動の定量化を示すフローチャートである。
≪骨表面の定量化≫
まず、病態解析部２６が骨表面の定量化を行う（ステップＳ３０１）。リウマチ症状が進行するに従って、骨表面３０１には図１５のように骨びらん３１１が観測されるようになる。従って、骨表面３０１から骨びらんを抽出し、骨びらんの進行度を定量評価することが可能である。
まず、骨びらん３１１を抽出する。骨びらん３１１は骨表面が極値を持つ地点として抽出することが可能である。図１６（ａ）に示すように、骨びらんが存在する骨表面３２１は凹型に変形している。この凹みを、骨表面上の極値として検出する。具体的には、図１６（ｂ）に示すように、超音波画像におけるｘ軸方向とｙ軸方向のそれぞれにおいて骨表面の一階差分、すなわち、骨表面上で隣り合うｉ番目の画素３２５と（ｉ＋１）番目の画素３２６のｘ軸、ｙ軸それぞれの座標位置の差を算出し、その極値を検出する。より具体的には式［数３］により算出される。
まず、ｘ軸の原点側から骨表面３２１の一階差分を計算する。極値３２２においては、ｘ軸方向の一階差分の値が極値３２２の画素を境に大きく減少し、画素３２３にて再び元に戻る。また、画素３２３を境にｙ軸方向の一階差分の符号がマイナスからプラスに反転し、極値３２４周辺でプラスからマイナスに再び反転する。一階差分の値が大きく変動する、または、符号が反転する画素が局所的な領域３３１の内部に複数存在する場合、その領域内には骨びらんが存在すると判断することができる。
骨びらんが存在する局所的な領域を特定する方法を、図１６（ｃ）を使って説明する。まず、局所的な領域３３１内に含まれる骨表面３２１の画素の一階差分を計算し、骨びらんが含まれているかどうかを判断する。なお、画素の一階差分は、ｘ軸、ｙ軸両方向において計算される。次に、局所的な領域３３１を骨表面３２１に沿って一定距離移動させる。この２つの動作を逐次繰り返すことで、骨びらんが存在する局所的な領域を自動的に特定することができる。一方、骨びらんが存在しない骨表面について同様に一階差分を計算すると、ｘ軸、ｙ軸ともに一階差分が大きく変化することはなく、従って極値も持たないため、骨びらんが存在しないことが自動的に判定される。
次に、検出した骨びらんを定量化する。定量化の一つの手段として、関数をフィッティングさせ、フィッティング誤差を算出する方法がある。図１７（ａ）は骨びらんがある場合の、骨表面３６１とフィッティング関数３６２とを示している。一方、図１７（ｂ）は骨びらんがない場合の、骨表面３６３とフィッティング関数３６４とを示している。図１７（ａ）、図１７（ｂ）に示されるとおり、骨びらんがある場合、骨びらんがない場合と比較して骨表面とフィッティング関数との差分であるフィッティング誤差が大きい。また、骨びらんが進行するほど、骨表面の平滑さが失われるため、フィッティング誤差が大きい。従って、フィッティング誤差が骨びらんの進行度を示す指標となる。
ここで、フィッティングに使う関数は任意だが、骨びらんの部分とフィッティング関数とがフィットするのは好ましくなく、次数の選択に注意が必要である。なお、骨びらんが複数存在する場合は、各骨びらんのフィッティング誤差を個別に採用してもよいし、複数の骨びらんのフィッティング誤差の最大値、最小値、合計値、平均値、中央値等の統計量を算出しても構わない。
また、図１８（ａ）に示すように、骨表面全体に関数をフィッティングさせてもよい。具体的には、骨表面の最深部、あるいは断裂部（関節位置）から左右に分けて、左右それぞれに関数をフィッティングさせる方法である。このように骨表面全体に関数をフィッティングさせる場合は、骨びらんの位置を検出する必要はない。図１８（ａ）に、骨表面３６５にフィッティングさせた関数３７１と、骨表面３６６にフィッティングさせた関数３７２とを示す。骨びらんがある場合、フィッティングした関数３７１と骨表面３６５との誤差は大きくなるため、この場合もフィッティング誤差を定量化することで、骨びらんの存在を知ることができ、リウマチの疾患活動性の評価も可能となる。なお、この場合も、フィッティングに使う関数は任意だが、骨びらんの部分とフィッティング関数がフィットするのは好ましくなく、次数の選択に注意が必要である。
もしくは、骨びらんを直接定量化するとしてもよい。図１８（ｂ）は、骨びらんと判定された骨表面３６７に楕円関数３７３をフィッティングさせたものである。この場合、例えば、最小二乗法を用いてフィッティング関数を決定することができる。この場合、定量化の指標としては、例えば、楕円の面積、長径、短径、偏心率等の楕円の幾何学的諸量を用いることができる。なお、骨びらんが複数存在する場合、それぞれの骨びらんについて定量化指標を用いてもよいし、各骨びらんを定量化した後の指標の最大値、最小値、合計値、平均値、中央値等の統計量を用いるとしてもよい。
≪滑膜の定量化≫
次に、滑膜の定量化を行う（ステップＳ３０２）。図１０（ｂ）は滑膜の定量化を示した図である。ここで、検出された滑膜を領域４８１に示す。ここで、ステップＳ２０４で検出された骨端３０８、３０９に対し、骨端３０８と骨端３０９とを結ぶ直線を直線４８２、骨端３０８を通りｙ軸と平行な直線を直線４８３、骨端３０９を通りｙ軸と平行な直線を直線４８４として示す。
上述したように、関節リウマチが進行すると滑膜が肥厚する。滑膜が肥厚すると、まず皮膚の側、すなわち超音波画像の上方に滑膜が肥厚し、さらに肥厚が進行すると、滑膜が超音波画像の左右方向にも広がっていく。そのため、滑膜が直線４８２、４８３、４８４のいずれも越えていない状態をスコアＧＳ１とする。また、滑膜が直線４８２を越え、直線４８２、４８３、４８４に囲まれた関節情報の領域４８５まで進展している状態をスコアＧＳ２とする。さらに、滑膜が直線４８３や４８４を越え、直線４８２の左側の領域４８６および直線４８２の右側の領域４８７の少なくとも一方にまで進展している状態をスコアＧＳ３とする。なお、図１０（ｂ）に示す滑膜を示す領域４８１は、直線４８２を越えて領域４８５まで進展しているが、直線４８３および直線４８４のいずれも越えていないため、スコアＧＳ２と判断される。
≪関節の定量化≫
次に、関節を定量化する（ステップＳ３０３）。関節リウマチの進行に伴って軟骨が減少するため、図２に示すように、骨１１１と骨１２１とが近接する。従って、超音波画像において、関節位置の間隔が狭小化していく。そのため、関節位置の間隔を定量化することでリウマチの疾患活動性を評価できる。具体的には、図１２（ａ）に示された関節位置３８１と関節位置３８２との距離、または、水平距離（ｘ座標の差分）を定量化する。
≪関節包の定量化≫
次に、関節包を定量化する（ステップＳ３０４）。図２に示すように、関節リウマチの進行に伴って滑膜１３０が肥厚するため、滑膜を包括する関節包１４０も進展する。従って、超音波画像上では、関節包のエッジが変形する。従って、関節包の長さ、高さ、幅、面積等を定量化することにより、リウマチの疾患活動性の評価をすることが可能である。
関節包の長さ、高さ、幅、面積を定量化する方法を図１９（ａ）、（ｂ）を用いて説明する。
関節包の長さは、関節包のエッジ３９４の長さを持って定量化する。
関節包の高さは、関節包のエッジ３９４においてｙ座標が最も小さくなる極大値４０１から、関節包のエッジ３９４の左端４０２を通る水平線４０４と、関節包のエッジ３９４の右端４０３を通る水平線４０５とのそれぞれに対して垂直に下した垂直線４０６、４０７のそれぞれの長さを持って定量化する。なお、この２つの長さは個別に用いてもよいし、最大値、最小値、平均値、合計値等の統計量を用いてもよい。または、図１９（ｂ）に示すように、関節包のエッジ３９４の左端４０２と右端４０３とを結ぶ直線４１１に対して関節包のエッジ３９４の極大値４０１から垂直に下した垂直線４１２の長さを関節包の高さとして定量化してもよい。
関節包の幅は、関節包の左端４０２と右端４０３との間の水平距離４０８（ｘ座標の差）、あるいは、左端４０２と右端４０３とを結ぶ直線４１１の長さを持って定量化する。
関節包の面積は、関節包のエッジ３９４と直線４１１とに囲まれた領域内の面積、すなわち領域内のピクセル数を持って定量化する。
なお、関節包のエッジ３９４の左端４０２と右端４０３との位置はステップＳ５０９で検出した座標、関節包のエッジ３９４の極大値４０１は関節包のエッジ３９４を構成する画素のうちｙ座標が最小となる点であるとしたが、例えば、ユーザが入力部３１を介して指定する、としてもよい。
≪関節腔領域の定量化≫
次に、関節腔領域を定量化する（ステップＳ３０５）。関節腔領域を定量化する指標は、関節腔領域の面積、高さ、幅、角度があげられる。図２１（ａ）には、関節腔領域４２３、関節腔領域の高さ４３１、関節腔領域の幅４３２を示している。図２１（ｂ）には、関節位置から関節包の両端に向かう矢印４３３と、関節腔領域の角度４３４を示す。
関節腔領域の面積は、関節腔領域４２３内のピクセル数をカウントすることで定量化される。
関節腔領域の幅は、関節腔領域４２３内の各画素におけるｘ座標の最大値と最小値の差、あるいは、関節包の左端と右端のｘ座標の差（水平距離）で定量化される。
関節腔領域の高さは、関節腔領域４２３内の各画素におけるｙ座標の最大値と最小値の差で定量化される。
関節腔領域の角度は、関節位置の中心から関節腔領域の両端のそれぞれへと向かう２つの矢印４３３がなす角４３４として定量化される。具体的には、関節位置の中心はステップＳ２０４で特定された関節位置３８１、３８２の中点を用いることができる。なお、関節腔領域の両端については、ステップＳ２０４で特定された関節包３９４の両端を用いてもよいし、上述した関節腔領域の幅の定量化で用いた、ｘ座標が最大となる点およびｘ座標が最小となる画素の座標を用いてもよい。
また、血流信号を含むパワードプラ画像を用いて、関節腔領域の定量化を行ってもよい。関節リウマチが進行すると、滑膜に血管新生が起こるため、滑膜領域に血流信号が検出される。図２２に、パワードプラ画像における血流信号４４２、４４３、４４４を示す。定量化の指標としては、関節腔領域４２３内に観測される血流信号４４２、４４３の総面積、関節腔領域４２３の面積に対する血流信号４４２、４４３の総面積の割合、連続した領域として計測される血流信号の個数などがあげられる。なお、血流信号４４４は関節腔領域４２３の領域外であるため、定量化の対象化としない。
また、血流信号の位置を定量化の対象としてもよい。リウマチの病状が進行すると滑膜が肥厚するため、関節腔領域の上方に血流信号が観測されるからである。まず、関節腔領域４２３を横断する直線を、関節腔領域４２３を上方と下方に分割する境界線４４１とする。境界線４４１の両端は、上述した関節腔領域の幅や角度と同様、ステップＳ２０４で特定された関節包３９４の両端を用いてもよいし、上述した関節腔領域の幅の定量化で用いた、ｘ座標が最大となる画素およびｘ座標が最小となる画素の座標を用いてもよい。または、ユーザが入力部３１を介して境界線４４１を入力してもよい。次に、血流信号を境界線４４１の上方の血流信号４４２と下方の血流信号４４３の２カテゴリに区別し、それぞれの領域において、血流信号の総面積、関節腔領域４２３の面積に対する血流信号の総面積の割合、連続した領域として計測される血流信号の個数を定量化する。
また、境界線４４１の上方と下方に位置する血流信号のそれぞれに係数を設定し、式［数４］に従って重みづけ平均として定量化してもよい。
ここで、ω1は境界線４４１の上方に位置する血流信号に付与された係数、Ｑ1は境界線４４１の上方に位置する血流信号から導かれる定量化値、ω2は境界線４４１の下方に位置する血流信号に付与された係数、Ｑ2は境界線４４１の下方に位置する血流信号から導かれる定量化値である。Ｑ1とＱ2は、上方／下方それぞれに位置する血流信号の総面積、関節腔領域４２３の面積に対する血流信号の総面積の割合、連続した領域として計測される血流信号の個数のいずれかであり、Ｑ1とＱ2には同じ種類の定量化評価値を用いることが好ましい。
また、境界線４４１から血流信号までの位置までの垂直距離を定量化に用いてもよい。図２２に示されるように、血流信号４４２から境界線４４１まで垂直に下した垂直線４４５の長さと、血流信号４４３から境界線４４１まで垂直に下した垂直線４４６の長さとを評価値とする。このとき、境界線４４１から上方に位置する血流信号に対しては境界線４４１から遠方であるほど高い評価値、境界線４４１から下方に位置する血流信号に対しては境界線４４１から遠方であるほど低い評価値となるようにし、評価値の合計値を持って定量化を行う。または、距離による評価値を用いて重みづけを行ってもよい。例えば、それぞれの血流信号に対する境界線４４１からの距離に基づく評価値をｌn、血流信号の面積をＶnとして、式［数５］により血流信号の面積に重みづけを行ってもよい。
この場合、血流の位置と面積を包括的に評価可能な定量化値を定義できる。なお、Ｖnには関節腔領域４２３の面積に対する血流信号の総面積の割合、連続した領域として観測される血流信号の個数を用いても構わない。また、ｌnにはそれぞれの血流信号に対する関節位置の中心からの直線距離を用いても構わない。このようにすれば、関節位置の中心からの距離が遠いほど高い評価値、関節位置の中心に近いほど低い評価値となる。
＜まとめ＞
上記構成により、構成要素の境界を示す特徴線がそれぞれ独立した形式で検出し、複数の特徴線の集合を各構成要素の境界と対応付けることができる。そのため、構成要素の境界線、すなわち、骨表面、皮膚、関節腔がいずれかの特徴線に対応している。そのため、線画状に１つのエッジを検出する場合と比較すると、パターンマッチングの必要がないため、適正な比較パターンがない場合に判断ができない、不適切な比較パターンを用いて境界を誤認識するといった事態を防ぐことができる。また、輝度のみを用いてエッジを検出する場合と異なり、輝度の高いエッジが他のエッジに近接する場合や、高輝度ノイズがエッジに重なることによるエッジを誤認識する事態を防ぐことができる。
さらに、パターンマッチングのような多くの演算を必要とせず、演算量の削減にも奏功する。
そのため、各構成要素を高精度に検出することができ、検査者に依存しない、信頼性の高い病態の定量化を行うことができる。
＜実施の形態に係るその他の変形例＞
（１）実施の形態では、超音波診断装置２０が骨表面、滑膜、関節、関節包、関節腔領域の全てについて疾患活動性を定量化するとしたが、本発明は必ずしもこの場合に限定されない。超音波診断装置２０は、例えば、骨表面、滑膜、関節、関節包、関節腔領域のうち、一部のみを定量化してもよく、また、ユーザが入力部３１を用いて指定した疾患活動性の定量化のみを行うとしてもよい。なお、定量化する際に特定を必要としない構成要素は必ずしも検出する必要はなく、例えば、滑膜を定量化しない場合、滑膜を検出しないとしてもよい。
また、超音波診断装置２０は、定量化を行わずに構成要素の検出のみを行い、定量化等の処理は外部装置に処理させるものとしてもよい。
（２）実施の形態では、超音波診断装置２０が超音波プローブ１１を用いて超音波画像を取得し、取得した画像に対して構成要素の検出と疾患活動性の定量化を行うとしたが、本発明は必ずしもこの場合に限定されない。超音波診断装置２０は、例えば、記憶部２３に複数の超音波画像を記憶し、記憶部２３から任意の超音波画像を取得して、構成要素の検出と疾患活動性の定量化を行うとしてもよい。あるいは、例えば、外付けのハードディスクやＳＤカード等のメモリデバイス、ネットワーク上のサーバ、ＮＡＳ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ａｃｃｅｓｓ Ｓｔｏｒａｇｅ）等の外部の記憶手段等から超音波画像を取得して、構成要素の検出と疾患活動性の定量化を行うとしてもよい。
（３）実施の形態では、超音波診断装置２０が関節包３９４を特定することで関節腔領域４２３を検出するとしたが、本発明は必ずしもこの場合に限定されない。例えば、関節包を定量化しない場合、以下のように、関節位置を用いて、関節包を検出することなく直接的に関節腔領域を検出してもよい。
すなわち、超音波画像において関節腔領域の輝度は骨表面や関節包と比べて低いことを用いて、動的輪郭モデルや領域拡張法等により低輝度に描画される関節腔領域を検出する。図２０（ａ）に示すように、ステップＳ２０５で特定された関節位置３８１と関節位置３８２とを用いて、例えば、関節位置３８１と関節位置３８２との中点から上方に、初期探索点４２１を設定し、低輝度に描画される領域を反復的に拡大する。図２０（ｂ）は、拡大された探索領域４２２を示す。このようにすることで、図２０（ｃ）に示すように、関節腔領域４２３を検出することができる。なお、検出に当たり、ステップＳ２０５で特定された骨表面３０１、３０２を利用してもよい。
なお、初期探索点４２１は、関節位置３８１と関節位置３８２との中点から上方であるとしたが、この場合に限られず、例えば、関節位置３８１と関節位置３８２との中点でもよいし、検査者が入力部３１を用いて設定を行うとしてもよい。
（４）実施の形態では、ステップＳ４０５〜Ｓ４１５において、探索開始点の処理順について言及しなかったが、例えば、超音波画像の下方から順に処理するとしてもよいし、または、輝度の高い順に処理するとしてもよい。このようにすることで、高輝度で描画される骨表面や皮膚を正確に抽出した後、関節包等を特定することができる。
（５）実施の形態では、ステップＳ２０２のエッジの検出を行う前にステップＳ２０１のエッジの強調処理を行うとしたが、本発明は必ずしもこの場合に限られない。例えば、エッジの強調処理を行わないとしてもよい。
また、ステップＳ２０２でエッジを１つ検出する度に、ステップＳ２０５において各エッジがどの構成要素の境界であるかを判定し、その後、超音波画像からステップＳ２０２で検出したエッジを除外してから再度ステップＳ２０１でエッジの強調処理を行い、ステップＳ２０２で再びエッジの検出を行うとしてもよい。あるいは、ステップＳ２０５において各エッジがどの構成要素の境界であるかを判定した後、特定のエッジ以外のエッジを除外してから再度ステップＳ２０１でエッジの強調処理を行い、ステップＳ２０２で当該特定のエッジを再度検出し直すとしてもよい。このようにすることで、さらにエッジの検出精度を向上させることができる。
（６）実施の形態において、エッジ検出部２４は、探索開始点に対して式［数２］で示されるValue値が最小になる対応点を対応付けるとしたが、本発明は必ずしもこの場合に限定されない。Value値は、対応点の輝度が高いほど小さくなり、かつ、探索開始点と対応点との距離が短いほど、あるいは、探索開始点と対応点とのｙ座標の差が小さいほど小さくなるような値であればよく、例えば、探索開始点と対応点との距離を輝度値で除算した値であってもよい。
（７）実施の形態において、エッジ検出部２４は、１画素の探索開始点に対し、ｘ座標が１だけ異なる対応点を対応付けるとしたが、本発明は必ずしもこの場合に限定されない。例えば、探索開始点は２画素×２画素の画素群であり、対応点は画素群における左上の画素のｘ座標が２だけ異なる、探索開始点と同サイズの画素群であってもよい。このとき、画素群の輝度は、左上の画素等画素群における特定の画素の輝度値であってもよいし、画素群全体の輝度の平均値、最大値、中間値等の統計値を用いてもよい。また、画素群のサイズは２画素×２画素のサイズに限られず、エッジ検出の精度に影響しない範囲で、４画素×４画素、３画素×２画素等、任意のサイズを用いてよい。
（８）実施の形態において、血流信号を含むパワードプラ画像を用いて、関節腔領域の定量化を行う場合について説明したが、例えば、血流信号を含むパワードプラ画像を用いて、滑膜の定量化を行ってもよい。すなわち、滑膜の領域４８１内に観測される血流信号４４２、４４３の総面積、滑膜の領域４８１の面積に対する血流信号４４２、４４３の総面積の割合、連続した領域として計測される血流信号の個数などを定量化してもよい。また、式［数４］や式［数５］を用いて定量化してもよい。関節リウマチの進行による新生血管は滑膜に発生するため、このようにすることで、疾患活動性をより正確に評価することができる。
（９）実施の形態において、エッジ検出部２４は、ｘ座標が最小の探索開始点からｘ座標値が増加する方向に対応点を探索するとしたが、本発明は必ずしもこの場合に限定されない。例えば、ｘ座標が最大の探索開始点からｘ座標値が減少する方向に対応点を探索するとしてもよい。また、探索開始点に対して、ｘ座標値が増加する方向と減少する方向との両方に対応点を探してもよく、この場合に、ｘ軸方向に折り返すようなエッジを検出することができる。このような場合、骨びらんの検出において、ｘ軸方向の一階差分の値が大きく変動するか否かを検出する代わりに、ｘ軸方向の一階差分の符号が変化するか否かを検出してもよい。
（１０）実施の形態および各変形例に係る超音波診断装置は、その構成要素の全部又は一部を、１チップ又は複数チップの集積回路で実現してもよいし、コンピュータのプログラムで実現してもよいし、その他どのような形態で実施してもよい。例えば、超音波診断装置を１チップで実現してもよいし、画像生成部のみを１チップで実現し、構成要素特定部等を別のチップで実現してもよい。
集積回路で実現する場合、典型的には、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）として実現される。ここでは、ＬＳＩとしたが、集積度の違いにより、ＩＣ、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。
また、集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路、又は汎用プロセッサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）や、ＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用してもよい。
さらには、半導体技術の進歩、又は派生する別技術により、ＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。
また、各実施の形態および各変形例に係る超音波診断装置は、記憶媒体に書き込まれたプログラムと、プログラムを読み込んで実行するコンピュータとで実現されてもよい。記憶媒体は、メモリカード、ＣＤ−ＲＯＭなどいかなる記録媒体であってもよい。また、本発明に係る超音波診断装置は、ネットワークを経由してダウンロードされるプログラムと、プログラムをネットワークからダウンロードして実行するコンピュータとで実現されてもよい。
（１１）以上で説明した実施の形態は、いずれも本発明の好ましい一具体例を示すものである。実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、工程、工程の順序などは一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、実施の形態における構成要素のうち、本発明の最上位概念を示す独立請求項に記載されていない工程については、より好ましい形態を構成する任意の構成要素として説明される。
また、発明の理解の容易のため、上記各実施の形態で挙げた各図の構成要素の縮尺は実際のものと異なる場合がある。また本発明は上記各実施の形態の記載によって限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において適宜変更可能である。
さらに、超音波診断装置においては基板上に回路部品、リード線等の部材も存在するが、電気的配線、電気回路について当該技術分野における通常の知識に基づいて様々な態様を実施可能であり、本発明の説明として直接的には無関係のため、説明を省略している。尚、上記示した各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示したものではない。
＜補足＞
以下に、実施の形態に係る超音波診断装置、超音波診断装置の画像処理方法、および、画像処理プログラムの構成および効果について説明する。
（１）実施の形態に係る超音波診断装置は、関節部位を撮像した超音波画像から、前記関節部位の構成要素を示す画像部分を特定する超音波診断装置であって、超音波画像を取得して前記画像部分を特定する画像処理回路を備え、前記画像処理回路は、超音波画像を取得する超音波画像取得部と、前記超音波画像において、被検体表面と略垂直な被検体の深さ方向を第１方向、前記第１方向と直交する方向を第２方向としたとき、前記第２方向の画素位置がＮ（Ｎは１以上の整数）である第１特定画素と、前記第２方向の画素位置がＮ＋１である第２特定画素とを、前記第２特定画素の輝度が大きく、かつ、前記第１特定画素と前記第２特定画素とが近接する場合に関連付けることを第２方向の全ての画素位置で行うことにより前記超音波画像から１以上の特徴線を検出し、前記構成要素間の境界を前記特徴線のいずれが示しているかを当該特徴線の前記第１方向における順序に基づいて特定し、各構成要素の境界を示す画像部分を特定する構成要素特定部とを備えることを特徴とする。
また、実施の形態に係る超音波診断装置の画像処理方法は、関節部位を撮像した超音波画像から前記関節部位の構成要素を示す画像部分を特定する超音波診断装置の画像処理方法であって、超音波画像を取得し、前記超音波画像において、被検体表面と略垂直な被検体の深さ方向を第１方向、前記第１方向と直交する方向を第２方向としたとき、前記第２方向の画素位置がＮ（Ｎは１以上の整数）である第１特定画素と、前記第２方向の画素位置がＮ＋１である第２特定画素とを、前記第２特定画素の輝度が大きく、かつ、前記第１特定画素と前記第２特定画素とが近接する場合に関連付けることを第２方向の全ての画素位置で行うことにより前記超音波画像から１以上の特徴線を検出し、前記構成要素間の境界を前記特徴線のいずれが示しているかを当該特徴線の前記第１方向における順序に基づいて特定し、各構成要素の境界を示す画像部分を特定することを特徴とする。
また、実施の形態に係る画像処理プログラムは、関節部位を撮像した超音波画像から前記関節部位の構成要素を示す画像部分を特定する超音波診断装置に用いられるプロセッサに画像処理を行わせる画像処理プログラムであって、前記画像処理は、超音波画像を取得し、前記超音波画像において、被検体表面と略垂直な被検体の深さ方向を第１方向、前記第１方向と直交する方向を第２方向としたとき、前記第２方向の画素位置がＮ（Ｎは１以上の整数）である第１特定画素と、前記第２方向の画素位置がＮ＋１である第２特定画素とを、前記第２特定画素の輝度が大きく、かつ、前記第１特定画素と前記第２特定画素とが近接する場合に関連付けることを第２方向の全ての画素位置で行うことにより前記超音波画像から１以上の特徴線を検出し、前記構成要素間の境界を前記特徴線のいずれが示しているかを当該特徴線の前記第１方向における順序に基づいて特定し、各構成要素の境界を示す画像部分を特定することを特徴とする。
このようにすることで、構成要素の境界を示す特徴線がそれぞれ独立した形式で検出できるため、複数の特徴線の集合を各構成要素の境界を対応付けるためのパターンマッチングの必要がない。そのため、構成要素の境界線がいずれかの特徴線に対応しており、特徴線の形状にかかわらず、構成要素と他の構成要素との境界を正確に検出できる。また、仮に関節部位を示す画像部分の形状が一般的な関節部位を示す画像の形状と大きく異なっていても、深さ方向における各構成要素の順序は変わらないため、構成要素の取り違えをすることなく、正確に各構成要素を特定することが可能となる。
（２）また、実施の形態に係る上記（１）の超音波診断装置は、前記構成要素特定部は、前記構成要素間の境界として骨表面を前記第１方向において深い前記特徴線から特定し、さらに、前記骨表面より深さが浅く、前記特徴線が検出されていない領域から、前記第１方向における輝度の変化に基づいて、滑膜を示す画像部分を特定する、としてもよい。
このようにすることで、骨表面と超音波画像とから、滑膜領域をさらに検出することができる。
（３）また、実施の形態に係る上記（１）の超音波診断装置は、前記第１方向はｙ軸と平行であって前記第２方向はｘ軸と平行であり、第１特定画素は、ｘ座標がＮである複数の画素のうち、前記第１方向において輝度が極大となる画素、または、Ｎが２以上である場合においてｘ座標がＮ−１である第１特定画素に対して第２特定画素として関連付けられた画素のいずれかであり、前記第１特定画素の座標を（Ｎ，ｙN）とし、ｘ座標がＮ＋１である任意の画素の輝度をＬ（Ｎ＋１，ｙ）、当該画素の座標を（Ｎ＋１，ｙ）とした場合、前記第２特定画素は、ｘ座標がＮ＋１である画素のうち、Ｖａｌｕｅ＝ｍ・Ｌ（Ｎ＋１，ｙ）＋ｎ・｜ｙ−ｙN｜（ｍ、ｎはｎ＞０＞ｍを満たす実数）で示される値Ｖａｌｕｅが最小となる画素である、としてもよい。
このようにすることで、輝度が大きく、かつ、ｙ軸方向の座標差の小さい画素を選択し続けることで特徴線が形成されるため、構成要素と他の構成要素との境界を正確に検出できる。
（４）また、実施の形態に係る上記（３）の超音波診断装置は、前記画像処理回路は、さらにエッジ強調部を備え、前記構成要素特定部は、前記エッジ強調部が前記超音波画像のエッジ強調を行った結果から前記第１特定画素と前記第２特定画素とを関連付けることにより前記特徴線を検出する、としてもよい。
このようにすることで、エッジ強調によって構成要素と他の構成要素との境界が強調されるため、より正確に構成要素と他の構成要素との境界を検出できる。
（５）また、実施の形態に係る上記（１）の超音波診断装置は、前記超音波画像から１つの前記特徴線を検出する動作を繰り返し行うことで複数の前記特徴線を検出し、新たな特徴線を検出する際、検出された前記特徴線を前記超音波画像から除外してから、特徴線の検出を行う、としてもよい。
このようにすることで、既に検出された特徴線に係る画素が他の特徴線の検出に影響を与えないため、より正確に構成要素と他の構成要素との境界を検出できる。
（６）また、実施の形態に係る上記（１）の超音波診断装置は、前記構成要素特定部は、各構成要素の境界を示す画像部分を特定する際に、前記複数の特徴線を、深さが浅い特徴線を皮膚セグメント、深さが深い特徴線を骨セグメントに分類し、前記皮膚セグメントに分類された特徴線から皮膚を示す画像部分を、前記骨セグメントに分類された特徴線から骨表面を示す画像部分を、それぞれ特定する、としてもよい。
このようにすることで、検出された特徴線を、解剖学に基づいてその順序からどの構成要素とどの構成要素との境界であるかをセグメント分けすることができる。
（７）また、実施の形態に係る上記（６）の超音波診断装置は、前記構成要素特定部は、さらに、両端が前記骨表面に近接し、かつ、骨表面より前記第１方向において浅い側にある特徴線を、関節包を示す画像部分と特定する、としてもよい。
このようにすることで、検出された骨表面と、解剖学とに基づいて関節包を示す画像部分を特定することができる。
（８）また、実施の形態に係る上記（６）の超音波診断装置は、前記構成要素特定部は、さらに、前記骨表面に断裂部分が存在し、かつ、前記骨表面の断裂部分が前記骨表面の他の部分より第１方向において深い場合に、前記断裂部分の中心を、前記第２方向における関節位置の中心を示すと特定する、としてもよい。
このようにすることで、検出された骨表面と、解剖学とに基づいて関節位置を示す画像部分を特定することができる。
（９）また、実施の形態に係る上記（７）の超音波診断装置は、前記構成要素特定部はさらに、前記関節包と、全骨表面との間の領域を、関節腔領域を示す画像部分として特定する、としてもよい。
このようにすることで、検出された関節位置と、解剖学とに基づいて関節腔領域を示す画像部分を特定することができる。
（１０）また、実施の形態に係る上記（６）の超音波診断装置は、さらに、前記構成要素特定部が特定した前記骨表面を示す画像部分を用いて、前記骨表面における疾患活動性の定量化を行う病態解析部を備える、としてもよい。
このようにすることで、骨表面の形状に基づいて疾患活動性を定量化することができる。
（１１）また、実施の形態に係る上記（１０）の超音波診断装置は、前記病態解析部は、前記骨表面の滑らかさを定量化する、としてもよい。
このようにすることで、骨表面の形状の滑らかさに基づいて疾患活動性を定量化することができる。
（１２）また、実施の形態に係る上記（１１）の超音波診断装置は、前記病態解析部は、前記骨表面を示す画像部分に所定の関数をフィッティングし、前記骨表面を示す画像部分と前記所定の関数との誤差を前記骨表面の滑らかさとして定量化する、としてもよい。
このようにすることで、骨表面の形状の滑らかさを定量化することができる。
（１３）また、実施の形態に係る上記（１０）の超音波診断装置は、前記病態解析部は、前記骨表面における骨びらんを定量化する、としてもよい。
このようにすることで、骨びらんに基づいて疾患活動性を定量化することができる。
（１４）また、実施の形態に係る上記（１３）の超音波診断装置は、前記病態解析部は、前記骨表面を示す画像部分における前記第１方向もしくは前記第２方向の一階差分を算出し、算出された一階差分の変動に基づいて前記骨びらんを示す画像部分を特定し、前記骨びらんを示す画像部分に所定の関数をフィッティングし、前記骨びらんを示す画像部分と前記所定の関数との誤差を前記骨表面の滑らかさとして定量化する、としてもよい。
このようにすることで、骨びらんの位置を特定し、骨びらんの形状に基づいて骨表面の形状の滑らかさを定量化することができる。
（１５）また、実施の形態に係る上記（８）の超音波診断装置は、前記構成要素特定部が特定した前記骨表面を示す画像部分を用いて、前記関節における疾患活動性の定量化を行う病態解析部を備え、前記病態解析部は、前記骨表面の断裂部分の直線距離、または、水平距離を定量化する、としてもよい。
このようにすることで、関節部位の形状に基づいて疾患活動性を定量化することができる。
（１６）また、実施の形態に係る上記（７）の超音波診断装置は、前記構成要素特定部が特定した前記関節包を示す画像部分を用いて、前記関節包における疾患活動性の定量化を行う病態解析部を備え、前記病態解析部は、前記関節包の厚さ、前記関節包の幅、前記関節包の長さ、前記関節包の面積の少なくとも１以上を定量化する、としてもよい。
このようにすることで、関節包の形状に基づいて疾患活動性を定量化することができる。
（１７）また、実施の形態に係る上記（１６）の超音波診断装置は、前記病態解析部は、前記関節包を示す画像部分の前記第１方向における座標が最大値となる座標と、前記関節包を示す画像部分の端点の前記第１方向における座標との差、もしくは、前記関節包を示す画像部分の前記第１方向における座標が最大値となる座標から、前記関節包を示す画像部分の両端を結ぶ直線との距離を前記関節包の厚さとして定量化し、前記関節包を示す画像部分の両端となる２つの座標の、前記第２方向に沿った座標差を前記関節包の幅として定量化し、記関節包を示す前記特徴線における、前記関節包を示す画像部分の一端から他端までの長さを前記関節包の長さとして定量化し、前記関節包を示す前記特徴線と、前記関節包を示す画像部分の両端を結ぶ直線とに囲まれた面積を前記関節包の面積として定量化する、としてもよい。
このようにすることで、検出された関節包を示す画像の特徴点に基づき、関節包の疾患活動性を定量化することができる。
（１８）また、実施の形態に係る上記（９）の超音波診断装置は、前記構成要素特定部が特定した前記関節腔領域を示す画像部分を用いて、前記関節腔領域における疾患活動性の定量化を行う病態解析部を備え、前記病態解析部は、関節腔領域の高さ、前記関節腔領域の幅、前記関節腔領域の面積、前記関節腔領域の形状の少なくとも１以上を定量化する、としてもよい。
このようにすることで、関節腔領域の形状に基づいて疾患活動性を定量化することができる。
（１９）また、実施の形態に係る上記（１８）の超音波診断装置は、前記病態解析部は、前記関節腔領域を示す画像部分における、前記第１方向の座標の最大値と最小値との差を、前記関節腔領域の高さとして定量化し、前記関節腔領域を示す画像部分における、前記第２方向の座標の最大値と最小値との差を、前記関節腔領域の幅として定量化し、骨表面を示す画像部分の断裂部の中心と関節包を示す画像部分の両端とをそれぞれ結んだ直線がなす角を前記関節腔領域の形状として定量化する、としてもよい。
このようにすることで、検出された関節腔領域を示す画像の特徴点に基づき、関節腔領域の疾患活動性を定量化することができる。
（２０）また、実施の形態に係る上記（１８）の超音波診断装置は、前記病態解析部は、前記関節腔領域を示す画像部分における血流信号の総面積、前記関節腔領域を示す画像部分における血流信号の総面積と前記関節腔領を示す画像部分の面積との比、前記関節腔領域を示す画像部分における連続した領域としての血流信号の個数の少なくとも１以上を定量化する、としてもよい。
このようにすることで、関節腔領域と血流信号とに基づき、関節腔領域の疾患活動性を定量化することができる。
（２１）また、実施の形態に係る上記（２０）の超音波診断装置は、前記病態解析部は、前記関節腔領域を示す画像部分における血流信号の総面積、前記関節腔領域を示す画像部分における血流信号の総面積と前記関節腔領を示す画像部分の面積との比、前記関節腔領域を示す画像部分における連続した領域としての血流信号の個数の少なくとも１以上と、前記関節腔領域を示す画像部分における血流信号の位置とを組み合わせて定量化する、としてもよい。
このようにすることで、血流信号とその位置とに基づき、関節腔領域の疾患活動性を定量化することができる。
（２２）また、実施の形態に係る上記（２１）の超音波診断装置は、前記構成要素特定部が特定した前記滑膜を示す画像部分を用いて、前記滑膜における疾患活動性の定量化を行う病態解析部を備える、としてもよい。
このようにすることで、滑膜の状態に基づいて疾患活動性を定量化することができる。
（２３）また、実施の形態に係る上記（２２）の超音波診断装置は、前記病態解析部は、前記滑膜を示す画像部分が、骨幹端を示す画像部分をつなぐ直線を超えるか否か、および、骨幹部を示す画像部分への伸展があるか否かに基づいて定量化する、としてもよい。
このようにすることで、滑膜の範囲に基づいて疾患活動性を定量化することができる。
（２４）また、実施の形態に係る上記（２２）の超音波診断装置は、前記病態解析部は、前記滑膜を示す画像部分における血流信号の総面積、前記滑膜を示す画像部分における血流信号の総面積と前記滑膜を示す画像部分の面積との比、前記滑膜を示す画像部分における連続した領域としての血流信号の個数の少なくとも１以上を定量化する、としてもよい。
このようにすることで、滑膜と血流信号とに基づき、滑膜の疾患活動性を定量化することができる。
（２５）また、実施の形態に係る上記（２４）の超音波診断装置は、前記病態解析部は、前記滑膜を示す画像部分における血流信号の総面積、前記滑膜を示す画像部分における血流信号の総面積と前記滑膜を示す画像部分の面積との比、前記滑膜を示す画像部分における連続した領域としての血流信号の個数の少なくとも１以上と、前記滑膜を示す画像部分における血流信号の位置とを組み合わせて定量化する、としてもよい。
このようにすることで、血流信号とその位置とに基づき、滑膜の疾患活動性を定量化することができる。
本発明にかかる超音波診断装置は、関節リウマチ診断など、関節部位の診断および関節炎等の疾患活動性の評価に利用することができる。
１１ 超音波プローブ
２０ 超音波診断装置
２１ 超音波送受信部
２２ 超音波画像生成部
２３ 記憶部
２４ エッジ検出部
２５ 構成要素特定部
２６ 病態解析部
２７ 制御部
２８ 画面生成部
３１ 入力部
３２ 表示部
１１１、１２１ 骨
１１２、１２２ 軟骨
１３０ 滑膜
１４０、２０５、３９４ 関節包
２０１、２０２、３０１、３０２ 骨表面
２０３ 皮膚
２０６ 関節腔領域
２０８ 血流信号
３０３ 皮膚セグメント
３０４ 腱セグメント
３０５ 骨セグメント
３０８、３０９ 骨端

Claims (27)

  1. 関節部位を撮像した超音波画像から、前記関節部位の構成要素を示す画像部分を特定する超音波診断装置であって、
    超音波画像を取得して前記画像部分を特定する画像処理回路を備え、
    前記画像処理回路は、
    超音波画像を取得する超音波画像取得部と、
    前記超音波画像において、被検体表面と略垂直な被検体の深さ方向を第１方向、前記第１方向と直交する方向を第２方向としたとき、前記第２方向の画素位置がＮ（Ｎは１以上の整数）である第１特定画素と、前記第２方向の画素位置がＮ＋１である第２特定画素とを、前記第２特定画素の輝度が大きく、かつ、前記第１特定画素と前記第２特定画素とが近接する場合に関連付けることを第２方向の全ての画素位置で行うことにより前記超音波画像から１以上の特徴線を検出し、前記構成要素間の境界を前記特徴線のいずれが示しているかを当該特徴線の前記第１方向における順序に基づいて特定し、各構成要素の境界を示す画像部分を特定する構成要素特定部と
    を備えることを特徴とする超音波診断装置。
  2. 前記構成要素特定部は、前記構成要素間の境界として骨表面を前記第１方向において深い前記特徴線から特定し、さらに、前記骨表面より深さが浅く、前記特徴線が検出されていない領域から、前記第１方向における輝度の変化に基づいて、滑膜を示す画像部分を特定する
    ことを特徴とする請求項１に記載の超音波診断装置。
  3. 前記第１方向はｙ軸と平行であって前記第２方向はｘ軸と平行であり、
    第１特定画素は、ｘ座標がＮである複数の画素のうち、前記第１方向において輝度が極大となる画素、または、Ｎが２以上である場合においてｘ座標がＮ−１である第１特定画素に対して第２特定画素として関連付けられた画素のいずれかであり、
    前記第１特定画素の座標を（Ｎ，ｙN）とし、ｘ座標がＮ＋１である任意の画素の輝度をＬ（Ｎ＋１，ｙ）、当該画素の座標を（Ｎ＋１，ｙ）とした場合、前記第２特定画素は、ｘ座標がＮ＋１である画素のうち、
    Ｖａｌｕｅ＝ｍ・Ｌ（Ｎ＋１，ｙ）＋ｎ・｜ｙ−ｙN｜ （ｍ、ｎはｎ＞０＞ｍを満たす実数）
    で示される値Ｖａｌｕｅが最小となる画素である
    ことを特徴とする請求項１に記載の超音波診断装置。
  4. 前記画像処理回路は、さらにエッジ強調部を備え、
    前記構成要素特定部は、前記エッジ強調部が前記超音波画像のエッジ強調を行った結果から前記第１特定画素と前記第２特定画素とを関連付けることにより前記特徴線を検出する
    ことを特徴とする請求項３に記載の超音波診断装置。
  5. 前記構成要素特定部は、前記超音波画像から１つの前記特徴線を検出する動作を繰り返し行うことで複数の前記特徴線を検出し、
    新たな特徴線を検出する際、検出された前記特徴線を前記超音波画像から除外してから、特徴線の検出を行う
    ことを特徴とする請求項１に記載の超音波診断装置。
  6. 前記構成要素特定部は、各構成要素の境界を示す画像部分を特定する際に、
    前記複数の特徴線を、深さが浅い特徴線を皮膚セグメント、深さが深い特徴線を骨セグメントに分類し、
    前記皮膚セグメントに分類された特徴線から皮膚を示す画像部分を、前記骨セグメントに分類された特徴線から骨表面を示す画像部分を、それぞれ特定する
    ことを特徴とする請求項１に記載の超音波診断装置。
  7. 前記構成要素特定部は、さらに、両端が前記骨表面に近接し、かつ、骨表面より前記第１方向において浅い側にある特徴線を、関節包を示す画像部分と特定する
    ことを特徴とする請求項６に記載の超音波診断装置。
  8. 前記構成要素特定部は、さらに、前記骨表面に断裂部分が存在し、かつ、前記骨表面の断裂部分が前記骨表面の他の部分より第１方向において深い場合に、前記断裂部分の中心を、前記第２方向における関節位置の中心を示すと特定する
    ことを特徴とする請求項６に記載の超音波診断装置。
  9. 前記構成要素特定部はさらに、前記関節包と、前記骨表面との間の領域を、関節腔領域を示す画像部分として特定する
    ことを特徴とする請求項７に記載の超音波診断装置。
  10. さらに、前記構成要素特定部が特定した前記骨表面を示す画像部分を用いて、前記骨表面における疾患活動性の定量化を行う病態解析部を備える
    ことを特徴とする請求項６に記載の超音波診断装置。
  11. 前記病態解析部は、前記骨表面の滑らかさを定量化する
    ことを特徴とする請求項１０に記載の超音波診断装置。
  12. 前記病態解析部は、前記骨表面を示す画像部分に所定の関数をフィッティングし、前記骨表面を示す画像部分と前記所定の関数との誤差を前記骨表面の滑らかさとして定量化する
    ことを特徴とする請求項１１に記載の超音波診断装置。
  13. 前記病態解析部は、前記骨表面における骨びらんを定量化する
    ことを特徴とする請求項１０に記載の超音波診断装置。
  14. 前記病態解析部は、前記骨表面を示す画像部分における前記第１方向もしくは前記第２方向の一階差分を算出し、算出された一階差分の変動に基づいて前記骨びらんを示す画像部分を特定し、前記骨びらんを示す画像部分に所定の関数をフィッティングし、前記骨びらんを示す画像部分と前記所定の関数との誤差を前記骨表面の滑らかさとして定量化する
    ことを特徴とする請求項１３に記載の超音波診断装置。
  15. 前記構成要素特定部が特定した前記骨表面を示す画像部分を用いて、前記関節における疾患活動性の定量化を行う病態解析部を備え、
    前記病態解析部は、前記骨表面の断裂部分の直線距離、または、水平距離を定量化する
    ことを特徴とする請求項８に記載の超音波診断装置。
  16. 前記構成要素特定部が特定した前記関節包を示す画像部分を用いて、前記関節包における疾患活動性の定量化を行う病態解析部を備え、
    前記病態解析部は、前記関節包の厚さ、前記関節包の幅、前記関節包の長さ、前記関節包の面積の少なくとも１以上を定量化する
    ことを特徴とする請求項７に記載の超音波診断装置。
  17. 前記病態解析部は、前記関節包を示す画像部分の前記第１方向における座標が最大値となる座標と、前記関節包を示す画像部分の端点の前記第１方向における座標との差、もしくは、前記関節包を示す画像部分の前記第１方向における座標が最大値となる座標から、前記関節包を示す画像部分の両端を結ぶ直線との距離を前記関節包の厚さとして定量化し、
    前記関節包を示す画像部分の両端となる２つの座標の、前記第２方向に沿った座標差を前記関節包の幅として定量化し、
    前記関節包を示す前記特徴線における、前記関節包を示す画像部分の一端から他端までの長さを前記関節包の長さとして定量化し、
    前記関節包を示す前記特徴線と、前記関節包を示す画像部分の両端を結ぶ直線とに囲まれた面積を前記関節包の面積として定量化する
    ことを特徴とする請求項１６に記載の超音波診断装置。
  18. 前記構成要素特定部が特定した前記関節腔領域を示す画像部分を用いて、前記関節腔領域における疾患活動性の定量化を行う病態解析部を備え、
    前記病態解析部は、関節腔領域の高さ、前記関節腔領域の幅、前記関節腔領域の面積、前記関節腔領域の形状の少なくとも１以上を定量化する
    ことを特徴とする請求項９に記載の超音波診断装置。
  19. 前記病態解析部は、前記関節腔領域を示す画像部分における、前記第１方向の座標の最大値と最小値との差を、前記関節腔領域の高さとして定量化し、
    前記関節腔領域を示す画像部分における、前記第２方向の座標の最大値と最小値との差を、前記関節腔領域の幅として定量化し、
    骨表面を示す画像部分の断裂部の中心と関節包を示す画像部分の両端とをそれぞれ結んだ直線がなす角を前記関節腔領域の形状として定量化する
    ことを特徴とする請求項１８に記載の超音波診断装置。
  20. 前記病態解析部は、前記関節腔領を示す画像部分における血流信号の総面積、前記関節腔領域を示す画像部分における血流信号の総面積と前記関節腔領を示す画像部分の面積との比、前記関節腔領域を示す画像部分における連続した領域としての血流信号の個数の少なくとも１以上を定量化する
    ことを特徴とする請求項１８に記載の超音波診断装置。
  21. 前記病態解析部は、前記関節腔領域を示す画像部分における血流信号の総面積、前記関節腔領域を示す画像部分における血流信号の総面積と前記関節腔領を示す画像部分の面積との比、前記関節腔領域を示す画像部分における連続した領域としての血流信号の個数の少なくとも１以上と、前記関節腔領を示す画像部分における血流信号の位置とを組み合わせて定量化する
    ことを特徴とする請求項２０記載の超音波診断装置。
  22. 前記構成要素特定部が特定した前記滑膜を示す画像部分を用いて、前記滑膜における疾患活動性の定量化を行う病態解析部を備える
    ことを特徴とする請求項２に記載の超音波診断装置。
  23. 前記病態解析部は、前記滑膜を示す画像部分が、骨幹端を示す画像部分をつなぐ直線を超えるか否か、および、骨幹部を示す画像部分への伸展があるか否かに基づいて定量化する
    ことを特徴とする請求項２２に記載の超音波診断装置。
  24. 前記病態解析部は、前記滑膜を示す画像部分における血流信号の総面積、前記滑膜を示す画像部分における血流信号の総面積と前記滑膜を示す画像部分の面積との比、前記滑膜を示す画像部分における連続した領域としての血流信号の個数の少なくとも１以上を定量化する
    ことを特徴とする請求項２２に記載の超音波診断装置。
  25. 前記病態解析部は、前記前記滑膜を示す画像部分における血流信号の総面積、前記滑膜を示す画像部分における血流信号の総面積と前記滑膜を示す画像部分の面積との比、前記滑膜を示す画像部分における連続した領域としての血流信号の個数の少なくとも１以上と、前記滑膜を示す画像部分における血流信号の位置とを組み合わせて定量化する
    ことを特徴とする請求項２４記載の超音波診断装置。
  26. 関節部位を撮像した超音波画像から前記関節部位の構成要素を示す画像部分を特定する超音波診断装置の画像処理方法であって、
    超音波画像を取得し、
    前記超音波画像において、被検体表面と略垂直な被検体の深さ方向を第１方向、前記第１方向と直交する方向を第２方向としたとき、前記第２方向の画素位置がＮ（Ｎは１以上の整数）である第１特定画素と、前記第２方向の画素位置がＮ＋１である第２特定画素とを、前記第２特定画素の輝度が大きく、かつ、前記第１特定画素と前記第２特定画素とが近接する場合に関連付けることを第２方向の全ての画素位置で行うことにより前記超音波画像から１以上の特徴線を検出し、前記構成要素間の境界を前記特徴線のいずれが示しているかを当該特徴線の前記第１方向における順序に基づいて特定し、各構成要素の境界を示す画像部分を特定する
    ことを特徴とする画像処理方法。
  27. 関節部位を撮像した超音波画像から前記関節部位の構成要素を示す画像部分を特定する超音波診断装置に用いられるプロセッサに画像処理を行わせる画像処理プログラムであって、
    前記画像処理は、
    超音波画像を取得し、
    前記超音波画像において、被検体表面と略垂直な被検体の深さ方向を第１方向、前記第１方向と直交する方向を第２方向としたとき、前記第２方向の画素位置がＮ（Ｎは１以上の整数）である第１特定画素と、前記第２方向の画素位置がＮ＋１である第２特定画素とを、前記第２特定画素の輝度が大きく、かつ、前記第１特定画素と前記第２特定画素とが近接する場合に関連付けることを第２方向の全ての画素位置で行うことにより前記超音波画像から１以上の特徴線を検出し、前記構成要素間の境界を前記特徴線のいずれが示しているかを当該特徴線の前記第１方向における順序に基づいて特定し、各構成要素の境界を示す画像部分を特定する
    ことを特徴とする画像処理プログラム。
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WO2003009762A1 (en) * 2001-07-24 2003-02-06 Sunlight Medical, Ltd. Joint analysis using ultrasound
JP4772516B2 (ja) * 2006-01-19 2011-09-14 株式会社東芝 超音波診断装置
JP2013051998A (ja) * 2011-08-31 2013-03-21 Toshiba Corp 超音波診断装置及び超音波診断装置の制御プログラム
US8777854B2 (en) * 2011-09-06 2014-07-15 General Electric Company Method and system for ultrasound based automated detection, quantification and tracking of pathologies
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