JP6758934B2 - 情報処理装置、超音波診断装置及び画像処理プログラム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、情報処理装置、超音波診断装置及び画像処理プログラムに関する。

超音波診断装置は、走査対象の内部に超音波を送信して得られた反射波信号の強度を示すデータを生成することで、走査対象の内部を画像化する。近年、超音波診断装置は、子宮内の胎児の３次元画像の撮影に用いられている。胎児の３次元画像はサーフェスレンダリングやボリュームレンダリングを用いて形成される。ここで、レンダリング時に、肌の色の再現や物理モデルに基づく陰影付などを導入することにより、よりリアルな胎児像の描出が可能となっている。胎内の子供をよりリアルかつ可愛らしく、分かりやすく見たいというニーズに応えるために、以下のような技術が提案されている。

例えば、胎児の顔画像に対し、操作者が選択した位置に輪郭画像やラベル画像を合成することで、目や鼻といった顔のパーツの位置を理解しやすくする技術がある。また、胎児の肌色を、人種や親の肌の色等の民族性の情報を基に決定し、３次元画像のリアリティを向上させる技術がある。

特開２０１４−１６１７３６号公報 国際公開第２００４／０７５７５５号

本発明が解決しようとする課題は、リアリティを向上させた胎児像を得ることができる情報処理装置、超音波診断装置及び画像処理プログラムを提供することである。

実施形態の情報処理装置は、取得部と、設定部と、画像生成部とを備える。取得部は、胎児の少なくとも一部を含む超音波画像データを取得する。設定部は、前記超音波画像データに胎児の対象部位を含む領域を設定し、前記領域に前記対象部位の質感を再現する成分を設定する。画像生成部は、前記成分が設定された前記超音波画像データから表示画像を生成する。

図１は、第１の実施形態に係る超音波診断装置の構成例を示すブロック図。 図２は、第１の実施形態に係る超音波診断装置による処理手順を示すフローチャート。 図３は、第１の実施形態を説明するための図（１）。 図４は、第１の実施形態を説明するための図（２）。 図５は、第１の実施形態を説明するための図（３）。 図６は、第１の実施形態の変形例に係る画像処理回路の構成例を示すブロック図。 図７は、第２の実施形態に係る画像処理回路の構成例を示すブロック図。 図８は、第２の実施形態に係る超音波診断装置による処理手順を示すフローチャート。 図９は、第２の実施形態を説明するための図。 図１０は、第３の実施形態に係る画像処理回路の構成例を示すブロック図。 図１１は、第３の実施形態に係る超音波診断装置による処理手順を示すフローチャート。 図１２は、第３の実施形態を説明するための図（１）。 図１３は、第３の実施形態を説明するための図（２）。 図１４は、第３の実施形態を説明するための図（３）。 図１５は、その他の実施形態に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図。

以下、図面を参照して、実施形態に係る情報処理装置、超音波診断装置及び画像処理プログラムを説明する。なお、実施形態は、以下の実施形態に限られるものではない。また、一つの実施形態に記載した内容は、原則として他の実施形態にも同様に適用される。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る超音波診断装置１の構成例を示すブロック図である。図１に示すように、第１の実施形態に係る超音波診断装置１は、装置本体１００と、超音波プローブ１０１と、入力装置１０２と、ディスプレイ１０３とを備える。超音波プローブ１０１、入力装置１０２、およびディスプレイ１０３は、それぞれ装置本体１００に接続される。

超音波プローブ１０１は、被検体Ｐの体表面に接触され、超音波の送受信（超音波走査）を行う。例えば、超音波プローブ１０１は、所定方向に１次元で配列された複数の圧電振動子を有する１Ｄアレイプローブ（探触子）である。これら複数の圧電振動子は、後述する装置本体１００が有する送受信回路１１０から供給される駆動信号に基づいて、超音波を発生させる。発生した超音波は、被検体Ｐ内の音響インピーダンスの不整合面で反射され、組織内の散乱体によって散乱された成分等を含む反射波信号として複数の圧電振動子にて受信される。超音波プローブ１０１は、複数の圧電振動子にて受信した反射波信号を、送受信回路１１０へ送る。

なお、本実施形態では、超音波プローブ１０１として１Ｄアレイプローブを用いる場合を説明するが、これに限定されるものではない。例えば、超音波プローブ１０１としては、複数の圧電振動子が格子状に２次元で配置された２Ｄアレイプローブや、１次元で配列された複数の圧電振動子が機械的に揺動することで３次元領域を走査するメカニカル４Ｄプローブなど、如何なる形態の超音波プローブが用いられてもよい。

入力装置１０２は、マウス、キーボード、ボタン、パネルスイッチ、タッチコマンドスクリーン、フットスイッチ、トラックボール、ジョイスティック等を有し、超音波診断装置１の操作者からの各種設定要求を受け付け、装置本体１００に対して受け付けた各種設定要求を転送する。

ディスプレイ１０３は、超音波診断装置１の操作者が入力装置１０２を用いて各種設定要求を入力するためのＧＵＩ（Graphical User Interface）を表示したり、装置本体１００において生成された超音波画像データ等を表示したりする。

装置本体１００は、超音波プローブ１０１が受信した反射波信号に基づいて、超音波画像データを生成する装置である。図１に示す装置本体１００により生成される超音波画像データは、２次元の反射波信号に基づいて生成される２次元の超音波画像データであっても、３次元の反射波信号に基づいて生成される３次元の超音波画像データであってもよい。

図１に示すように、装置本体１００は、例えば、送受信回路１１０と、Ｂモード処理回路１２０と、ドプラ処理回路１３０と、画像処理回路１４０と、画像メモリ１５０と、記憶回路１６０と、制御回路１７０とを有する。送受信回路１１０、Ｂモード処理回路１２０、ドプラ処理回路１３０、画像処理回路１４０、画像メモリ１５０、記憶回路１６０、および制御回路１７０は、通信可能に互いに接続される。

送受信回路１１０は、超音波プローブ１０１による超音波の送信を制御する。例えば、送受信回路１１０は、後述する制御回路１７０の指示に基づいて、振動子ごとに所定の送信遅延時間が付与されたタイミングで超音波プローブ１０１に駆動信号（駆動パルス）を印加する。これにより、送受信回路１１０は、超音波がビーム状に集束された超音波ビームを送信させる。

また、送受信回路１１０は、送信超音波が体内組織で反射された反射波信号の受信を制御する。例えば、送受信回路１１０は、後述する制御回路１７０の指示に基づいて、超音波プローブ１０１が受信した反射波信号に所定の遅延時間を与えて加算処理を行う。これにより、反射波信号の受信指向性に応じた方向からの反射成分が強調される。そして、送受信回路１１０は、加算処理後の反射波信号をベースバンド帯域の同相信号（Ｉ信号、Ｉ：In-phase）と直交信号（Ｑ信号、Ｑ：Quadrature-phase）とに変換する。そして、送受信回路１１０は、Ｉ信号及びＱ信号（以下、ＩＱ信号と記載する）を反射波データとして、Ｂモード処理回路１２０及びドプラ処理回路１３０へ送る。なお、送受信回路１１０は、加算処理後の反射波信号を、ＲＦ（Radio Frequency）信号に変換した上で、Ｂモード処理回路１２０及びドプラ処理回路１３０へ送ってもよい。ＩＱ信号や、ＲＦ信号は、位相情報が含まれる信号（反射波データ）となる。

Ｂモード処理回路１２０は、送受信回路１１０が反射波信号から生成した反射波データに対して各種の信号処理を行う。Ｂモード処理回路１２０は、送受信回路１１０から受信した反射波データに対して、対数増幅、包絡線検波処理等を行って、サンプル点（観測点）ごとの信号強度が輝度の明るさで表現されるデータ（Ｂモードデータ）を生成する。Ｂモード処理回路１２０は、生成したＢモードデータを画像処理回路１４０へ送る。

また、Ｂモード処理回路１２０は、高調波成分を映像化するハーモニックイメージングを行なうための信号処理を行なう。ハーモニックイメージングとしては、コントラストハーモニックイメージング（ＣＨＩ：Contrast Harmonic Imaging）や組織ハーモニックイメージング（ＴＨＩ：Tissue Harmonic Imaging）が知られている。また、コントラストハーモニックイメージングや組織ハーモニックイメージングには、スキャン方式として、振幅変調（ＡＭ：Amplitude Modulation）、「Pulse Subtraction法」や「Pulse Inversion法」と呼ばれる位相変調（ＰＭ：Phase Modulation）、ＡＭとＰＭとを組み合わせることで、ＡＭの効果及びＰＭの効果の双方が得られるＡＭＰＭが知られている。

ドプラ処理回路１３０は、送受信回路１１０が反射波信号から生成した反射波データより、移動体のドプラ効果に基づく運動情報を、走査領域内の各サンプル点で抽出したデータ（ドプラデータ）を生成する。具体的には、ドプラ処理回路１３０は、移動体の運動情報として、平均速度、分散値、パワー値等を各サンプル点で抽出したドプラデータを生成する。ここで、移動体とは、例えば、血流や、心壁等の組織、造影剤である。ドプラ処理回路１３０は、生成したドプラデータを画像処理回路１４０へ送る。

画像処理回路１４０は、画像データ（超音波画像データ）の生成処理や、画像データに対する各種の画像処理等を行う。例えば、画像処理回路１４０は、Ｂモード処理回路１２０が生成した２次元のＢモードデータから反射波の強度を輝度で表した２次元Ｂモード画像データを生成する。また、画像処理回路１４０は、ドプラ処理回路１３０が生成した２次元のドプラデータから血流情報が映像化された２次元ドプラ画像データを生成する。２次元ドプラ画像データは、速度画像データ、分散画像データ、パワー画像データ、又は、これらを組み合わせた画像データである。画像処理回路１４０は、ドプラ画像データとして、血流情報がカラーで表示されるカラードプラ画像データを生成したり、１つの血流情報がグレースケールで表示されるドプラ画像データを生成したりする。

ここで、画像処理回路１４０は、一般的には、超音波走査の走査線信号列を、テレビ等に代表されるビデオフォーマットの走査線信号列に変換（スキャンコンバート）し、表示用の超音波画像データを生成する。具体的には、画像処理回路１４０は、超音波プローブ１０１による超音波の走査形態に応じて座標変換を行うことで、表示用の超音波画像データを生成する。また、画像処理回路１４０は、スキャンコンバート以外に、種々の画像処理として、例えば、スキャンコンバート後の複数の画像フレームを用いて、輝度の平均値画像を再生成する画像処理（平滑化処理）や、画像内で微分フィルタを用いる画像処理（エッジ強調処理）等を行う。また、画像処理回路１４０は、超音波画像データに、種々のパラメータの文字情報、目盛り、ボディーマーク等を合成する。

すなわち、Ｂモードデータ及びドプラデータは、スキャンコンバート処理前の超音波画像データであり、画像処理回路１４０が生成するデータは、スキャンコンバート処理後の表示用の超音波画像データである。なお、Ｂモードデータ及びドプラデータは、生データ（Raw Data）とも呼ばれる。画像処理回路１４０は、スキャンコンバート処理前の２次元超音波画像データから、表示用の２次元超音波画像データを生成する。

更に、画像処理回路１４０は、Ｂモード処理回路１２０が生成した３次元のＢモードデータに対して座標変換を行うことで、３次元Ｂモード画像データを生成する。また、画像処理回路１４０は、ドプラ処理回路１３０が生成した３次元のドプラデータに対して座標変換を行うことで、３次元ドプラ画像データを生成する。

更に、画像処理回路１４０は、ボリュームデータをディスプレイ１０３にて表示するための各種の２次元画像データを生成するために、ボリュームデータに対してレンダリング処理を行う。画像処理回路１４０が行うレンダリング処理としては、例えば、断面再構成法（ＭＰＲ：Multi Planer Reconstruction）を行ってボリュームデータからＭＰＲ画像データを生成する処理がある。また、画像処理回路１４０が行うレンダリング処理としては、例えば、３次元画像の情報を反映した２次元画像データを生成するボリュームレンダリング（ＶＲ：Volume Rendering）処理がある。また、画像処理回路１４０が行うレンダリング処理としては、例えば、３次元画像の表面情報のみを抽出した２次元画像データを生成するサーフェスレンダリング（ＳＲ：Surface Rendering）処理がある。

画像処理回路１４０は、生成した画像データや、各種の画像処理を行った画像データを、画像メモリ１５０に格納する。なお、画像処理回路１４０は、各画像データの表示位置を示す情報、超音波診断装置１の操作を補助するための各種情報、患者情報等の診断に関する付帯情報についても画像データとともに生成し、画像メモリ１５０に格納してもよい。

また、第１の実施形態に係る画像処理回路１４０は、画像取得機能１４１と、領域設定機能１４２と、成分設定機能１４３と、画像生成機能１４４とを実行する。ここで、画像取得機能１４１と、領域設定機能１４２と、成分設定機能１４３と、画像生成機能１４４とが実行する各処理機能は、例えば、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路１６０に記録されている。画像処理回路１４０は、各プログラムを記憶回路１６０から読み出し、実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。すなわち、画像取得機能１４１は、画像処理回路１４０が画像取得機能１４１に対応するプログラムを記憶回路１６０から読み出し実行することで、実現される機能である。また、領域設定機能１４２は、画像処理回路１４０が領域設定機能１４２に対応するプログラムを記憶回路１６０から読み出し実行することで、実現される機能である。また、成分設定機能１４３は、画像処理回路１４０が成分設定機能１４３に対応するプログラムを記憶回路１６０から読み出し実行することで、実現される機能である。また、画像生成機能１４４は、画像処理回路１４０が画像生成機能１４４に対応するプログラムを記憶回路１６０から読み出し実行することで、実現される機能である。換言すると、各プログラムを読み出した状態の画像処理回路１４０は、図１の画像処理回路１４０内に示された各機能を有することとなる。画像取得機能１４１、領域設定機能１４２、成分設定機能１４３、及び画像生成機能１４４の各機能については、後述する。

なお、図１においては単一の画像処理回路１４０にて画像取得機能１４１、領域設定機能１４２、成分設定機能１４３、及び画像生成機能１４４にて行われる処理機能が実現されるものとして説明するが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより機能を実現するものとしても構わない。

上記説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ(Graphics Processing Unit)、或いは、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ））、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。プロセッサは記憶回路１６０に保存されたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、記憶回路１６０にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成しても構わない。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのプロセッサとして構成し、その機能を実現するようにしてもよい。さらに、図１における複数の構成要素を１つのプロセッサへ統合してその機能を実現するようにしてもよい。

画像メモリ１５０は、画像処理回路１４０が生成したＢモード画像データやドプラ画像データ等を記憶するメモリである。また、画像メモリ１５０は、Ｂモード処理回路１２０が生成したＢモードデータやドプラ処理回路１３０が生成したドプラデータを記憶することも可能である。画像メモリ１５０が記憶するＢモードデータおよびドプラデータは、例えば、診断の後に操作者が呼び出すことが可能となっており、画像処理回路１４０を経由して表示用の超音波画像データとなる。

記憶回路１６０は、超音波送受信、画像処理および表示処理を行うための制御プログラムや、診断情報（例えば、患者ＩＤ、医師の所見等）や、診断プロトコルや各種ボディーマーク等の各種データを記憶する。また、記憶回路１６０は、必要に応じて、画像メモリ１５０が記憶する画像データの保管等にも使用される。また、記憶回路１６０が記憶するデータは、図示しないインタフェース部を介して、外部装置へ転送することができる。

制御回路１７０は、超音波診断装置１の処理全体を制御する。具体的には、制御回路１７０は、入力装置１０２を介して操作者から入力された各種設定要求や、記憶回路１６０から読み込んだ各種制御プログラムおよび各種データに基づき、送受信回路１１０、Ｂモード処理回路１２０、ドプラ処理回路１３０、画像処理回路１４０等の処理を制御する。また、制御回路１７０は、画像メモリ１５０が記憶する超音波画像データをディスプレイ１０３に表示させる。

なお、装置本体１００に内蔵される送受信回路１１０、Ｂモード処理回路１２０、ドプラ処理回路１３０、画像処理回路１４０、および制御回路１７０等は、プロセッサ（ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）、集積回路等）のハードウェアにより構成されることもあるが、ソフトウェア的にモジュール化されたプログラムにより構成される場合もある。

このように構成される超音波診断装置１は、例えば、子宮内の胎児の３次元画像の撮影に用いられる。ところで、妊娠２４週ごろの胎児には、眉毛や睫毛が形成されることが知られている。また、瞼が分かれ、胎内で瞬きをすることもある。このため、眉毛や睫毛、瞳等を再現することが出来れば、よりリアルな胎児像を生成できる。

しかしながら、例えば、輪郭線画像や文字などのラベル画像を、指定した位置に重畳する従来の技術では、顔のパーツの質感を再現できず、リアリティを向上させることは困難である。また、例えば、胎児の肌色を決定する従来の技術では、眉毛や睫毛などの質感までは再現できず、リアリティを向上させることは困難である。

このようなことから、第１の実施形態に係る超音波診断装置１では、画像処理回路１４０が画像取得機能１４１、領域設定機能１４２、成分設定機能１４３、及び画像生成機能１４４を画像処理方法として実行することにより、胎児の眉毛や睫毛、瞳などを再現し、リアリティを向上させた胎児像を生成する。以下では、図２から図５を用いて、画像処理回路１４０が実行する画像取得機能１４１、領域設定機能１４２、成分設定機能１４３、及び画像生成機能１４４の各機能について説明する。図２は、第１の実施形態に係る超音波診断装置１による処理手順を示すフローチャートであり、図３から図５は、第１の実施形態を説明するための図である。

図２では、超音波診断装置１全体の動作を説明するフローチャートを示し、各構成要素がフローチャートのどのステップに対応するかを説明する。なお、図２に示す例では、子宮内の胎児の３次元画像を撮影する場合について説明する。

ステップＳ１０１は、超音波プローブ１０１により実現されるステップである。ステップＳ１０１では、超音波プローブ１０１は、妊娠女性の腹部をスキャンし、胎児を含む領域の反射波信号を収集する。

ステップＳ１０２は、画像取得機能１４１に対応するステップである。画像処理回路１４０が記憶回路１６０から画像取得機能１４１に対応する所定のプログラムを呼び出し実行することにより、画像取得機能１４１が実現されるステップである。ステップＳ１０２では、画像取得機能１４１は、超音波プローブ１０１により得られた反射波信号に基づく超音波画像データを取得する。ここで、画像取得機能１４１は、胎児の少なくとも一部を含む超音波画像データを取得する。画像取得機能１４１は、Ｂモード処理回路１２０により生成されたＢモードデータを用いてＢモード画像データを生成することで超音波画像データを取得してもよいし、記憶回路１６０が記憶する超音波画像データを取得してもよい。

ここで、画像取得機能１４１は、超音波画像データとして、図３に示すような３次元のボリュームデータを取得する。図３では、胎児を含むボリュームデータの一例を模式的に示す。図３に示す例では、３次元のボリュームデータは、３次元にボクセルを配列したデータであり、連続する３次元座標（ｘ，ｙ，ｚ）に対応して画素値Ｉ（ｘ，ｙ，ｚ）が格納される。画素値Ｉ（ｘ，ｙ，ｚ）の値は、反射波信号から計算される。なお、第１の実施形態では、超音波画像データは、３次元のボリュームデータ（ボクセルデータ）であるものとして説明するが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、超音波画像データは、３次元にボクセルを配列したデータではなく、３次元座標（ｘ，ｙ，ｚ）と画素値Ｉ（ｘ，ｙ，ｚ）の値とを対応付けたリスト構造のデータであっても良い。また、例えば、超音波画像データは、ボリュームデータの各画素を３次元空間中の点群で表現するポイントクラウド形式でも良いし、点群を頂点とする三角形や四角形等の多角形の組み合わせで表現するポリゴン形式であってもよい。また、例えば、超音波画像データは、３次元の配列、リスト構造、ポイントクラウド、及びポリゴンを適宜組み合わせて使用しても良い。

ステップＳ１０３は、領域設定機能１４２に対応するステップである。画像処理回路１４０が記憶回路１６０から領域設定機能１４２に対応する所定のプログラムを呼び出し実行することにより、領域設定機能１４２が実現されるステップである。ステップＳ１０３では、領域設定機能１４２は、超音波画像データに胎児の対象部位を含む領域を設定する。ここで言う対象部位は、胎児の顔に含まれる部位であり、胎児の顔の大部分を占める肌とは異なる質感を持つ部位のことである。より具体的には、毛髪により質感が変化する眉毛や睫毛の領域、瞳と強膜（眼球の白い部分）といった肌とは異なる色を有する眼の領域などは、肌領域とは異なる質感を持つ。また、肌に比べ皮膜が薄い唇領域でも同様である。更に、瞼や頬も肌領域とは異なる質感を持つ。すなわち、領域設定機能１４２は、例えば、眉毛、睫毛、眼、瞳、瞼、頬及び唇の少なくともいずれか一つを対象部位として含む領域を設定する。言い換えると、対象部位は、眉毛、睫毛、眼、瞳、瞼、頬及び唇の少なくともいずれか一つである。なお、領域設定機能１４２は、例えば、爪を含む領域を設定するようにしてもよい。

本実施形態では、対象部位が眉毛である場合の領域の設定方法の一例を説明する。図４に示すように、領域設定機能１４２は、超音波画像データ（ボリュームデータ座標）の座標（ｘ，ｙ，ｚ）に対応する領域情報をＲ（ｘ，ｙ，ｚ）とあらわす。そして、領域設定機能１４２は、（ｘ，ｙ，ｚ）が眉毛を含む領域である場合、Ｒ（ｘ，ｙ，ｚ）＝Ｌ＿ＥｙｅＢｌｏｗとし、（ｘ，ｙ，ｚ）が眉毛を含む領域以外である場合、Ｒ（ｘ，ｙ，ｚ）＝Ｌ＿Ｎｏｎｅとする。ここで、Ｌ＿ＥｙｅＢｌｏｗ、Ｌ＿Ｎｏｎｅは、領域をあらわすラベルである。より具体的には、Ｌ＿Ｎｏｎｅ＝０，Ｌ＿ＥｙｅＢｌｏｗ＝１などの定数としても良い。なお、領域設定機能１４２は、領域の位置と範囲とが特定できる形式であれば、ラベルの形式以外で領域情報をあらわしても良い。例えば、領域設定機能１４２は、複数の座標を結ぶ閉曲線の頂点のリストを領域情報としても良い。この場合、閉曲線の内側が対象部位の領域となる。

領域設定機能１４２は、３次元のボリュームデータの各座標（ｘ，ｙ，ｚ）が対象部位を含む領域であるか否かを、超音波画像データを用いて決定する。例えば、ボリュームデータにおける、眉毛を含む領域に固有な特徴を予め学習しておき、超音波画像データから固有な特徴を検出することで、眉毛を含む領域を決定する。より具体的には、領域設定機能１４２は、ボクセルデータを局所的に切り出して一列に並べたものをベクトルとみなし、このベクトルが予め定めた条件を満たすか否かを判定することにより、対象部位を含む領域か否かを判定する。ここで、眉毛を含む領域に対応するベクトルが満たすべき条件及び眉毛を含む領域以外の位置のベクトルが満たすべき条件は、多数の超音波画像データから抽出された、眉毛を含む領域に対応するベクトルと、眉毛を含む領域以外の位置のベクトルとを用いて機械学習により決定される。すなわち、眉毛を含む領域と眉毛を含む領域以外の領域とを分類する条件は、機械学習により決定される。

なお、領域情報の設定方法はこれに限らず、超音波画像データを用いて決定した領域情報を初期値として、操作者に位置、形状等を調整させてもよい。例えば、領域設定機能１４２は、眉毛を含む領域の位置や太さ、長さなどの調整を操作者から受付けてもよい。また、領域設定機能１４２は、領域情報の設定を操作者から手動操作で受け付けても良い。なお、領域を手動操作で設定すると作業量が多くなるので、操作者から受付ける手動操作を一部のみとする事が望ましい。例えば、領域設定機能１４２は、形状のみを設定し、領域の位置の設定を操作者から手動操作で受け付ける。なお、作業量が多くても許容される場合には、全ての設定を操作者から手動操作で受け付けても良い。

ステップＳ１０４は、成分設定機能１４３に対応するステップである。画像処理回路１４０が記憶回路１６０から成分設定機能１４３に対応する所定のプログラムを呼び出し実行することにより、成分設定機能１４３が実現されるステップである。ステップＳ１０４では、成分設定機能１４３は、領域に対応した成分を設定する。言い換えると、成分設定機能１４３は、領域に対象部位の質感を再現する成分を設定する。例えば、成分設定機能１４３は、領域情報を基に座標（ｘ，ｙ，ｚ）に成分を割り当てる。ここで成分とは、ＣＧ（Computer Graphics）技術を用いて、３次元像を生成する際に、その物体の質感を再現するために使うパラメータの事を指す。例えば、成分とは、物体表面の拡散反射色や光源の反射強度、透過度、凹凸等の情報である。成分設定機能１４３は、拡散反射色や光源の反射強度、透過度等を成分として設定することで、例えば眉毛の領域の色をコントロールする。また、成分設定機能１４３は、凹凸や色を成分として設定することで、例えば眉毛の領域の模様をコントロールする。このように、成分設定機能１４３は、色又は凹凸の少なくとも一つに基づく成分を領域に設定する。なお、成分設定機能１４３は、物体表面に予め用意した画像を張り付けることで物体表面の模様を再現する方法（テクスチャマッピング）や、物体表面の陰影を再現することで凹凸を疑似的に再現する方法（バンプマッピング）等を使用してもよい。

本実施形態では成分として拡散反射色、すなわち物体の色を設定する。例えば、成分設定機能１４３は、対象部位を眉毛とするとき、Ｒ（ｘ，ｙ，ｚ）＝Ｌ＿ＥｙｅＢｌｏｗの場合、（ｘ，ｙ，ｚ）に予め定めた眉毛の拡散反射色を設定する。例えば、成分設定機能１４３は、体毛に典型的な黒や茶、あるいは金色等に見える色を、対象部位を含む領域に設定する。また、成分設定機能１４３は、Ｒ（ｘ，ｙ，ｚ）＝Ｌ＿Ｎｏｎｅの場合、成分を設定しない。

ステップＳ１０５は、画像生成機能１４４に対応するステップである。画像処理回路１４０が記憶回路１６０から画像生成機能１４４に対応する所定のプログラムを呼び出し実行することにより、画像生成機能１４４が実現されるステップである。ステップＳ１０５では、画像生成機能１４４は、成分が設定された超音波画像データから表示画像を生成する。本実施形態では、画像生成機能１４４は、サーフェスレンダリングにより、３次元の超音波画像データから胎児の３次元像を描出した２次元画像データを生成する。サーフェスレンダリングでは、胎児の表面を抽出し、その表面を三角形ポリゴンで表現することで３次元像を描出した２次元画像データを生成する。なお、全てのポリゴンに予め定めた１色を肌の色として割り当てることで、胎児の３次元像に色を付ける公知の技術がある。本実施形態では、画像生成機能１４４は、各ポリゴンに割り当てられる成分を、成分設定機能１４３を参照して切り替える。例えば、画像生成機能１４４は、ポリゴンを成す頂点の座標を（ｘｐ，ｙｐ，ｚｐ）とすると、Ｒ（ｘｐ，ｙｐ，ｚｐ）により、頂点の属する領域の領域ラベルを判定する。本実施例では、画像生成機能１４４は、Ｒ（ｘｐ，ｙｐ，ｚｐ）＝Ｌ＿ＥｙｅＢｌｏｗの場合、この頂点に、眉毛の成分を設定する。なお、画像生成機能１４４は、成分を頂点ではなく、ポリゴンの各面に割り当てても良い。

また、Ｒ（ｘｐ，ｙｐ，ｚｐ）＝Ｌ＿Ｎｏｎｅの場合は、成分設定機能１４３は対象部位に関する成分を設定しない。この場合、画像生成機能１４４は、予め定められた肌の色を成分として設定する。例えば、肌の色の標準的な色、セピア色、または、ゴールデンイエロー色等である。最後に、画像生成機能１４４は、全ての頂点に成分を割り当てた状態でレンダリングを行う。

図５を用いて、画像生成機能１４４が生成する表示画像の一例について説明する。図５の右図では、対象部位である眉毛を含む領域に成分を設定した場合の表示画像の一例を模式的に図示し、図５の左図では、対比用として、対象部位である眉毛を含む領域に成分を設定しない場合の表示画像の一例を模式的に図示する。例えば、対象部位である眉毛を含む領域に成分を設定した場合、レンダリング後の画像には、眉毛の成分５ａ及び５ｂが設定された胎児の３次元像が描出される。なお、対象部位である眉毛を含む領域に成分を設定しない場合、図５の左図に示すように、レンダリング後の画像には胎児の３次元像のみが描出される。

なお、画像生成機能１４４は、サーフェスレンダリング以外の方法で３次元像のレンダリングを行っても良い。例えば、画像生成機能１４４は、ボクセルの値を参照することで３次元画像をレンダリングするボリュームレンダリングを用いてもよい。なお、かかる場合、成分設定機能１４３は、各ボクセルに対して、成分として、例えば拡散反射色を設定すれば良い。

ステップＳ１０６は、制御回路１７０により実現されるステップである。ステップＳ１０６では、制御回路１７０は、画像生成機能１４４により生成された表示画像をディスプレイ１０３に表示させる。

上述したように、第１の実施形態では、超音波画像データから胎児の対象部位を含む領域を設定し、対象部位の質感を再現する成分を領域に設定する。この結果、第１の実施形態によれば、リアリティを向上させた胎児像を得ることが可能になる。

なお、上述した第１の実施形態では、対象部位が眉毛である場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、対象部位が、睫毛、眼、瞳、瞼、頬及び唇のいずれかであっても、上述した第１の実施形態を適用可能である。

（第１の実施形態の変形例）
また、上述した第１の実施形態では、対象部位が１つである場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、対象部位を含む領域を複数設定し、領域ごとに成分を設定してもよい。図６を用いて、対象部位を含む領域を複数設定し、領域ごとに成分を設定する場合について説明する。なお、かかる場合の超音波診断装置の全体構成は、画像処理回路１４０の一部の構成が異なる点を除いて、図１に示した構成例と同様である。このため、画像処理回路以外の構成については、ここでは説明を省略する。

図６は、第１の実施形態の変形例に係る画像処理回路２４０の構成例を示すブロック図である。なお、図６に示す画像処理回路２４０において、図１に示す画像処理回路１４０と同様の機能を有する各部については、同一の符号を付与し、詳細な説明を省略する。図６に示すように、第１の実施形態の変形例に係る画像処理回路２４０は、画像取得機能１４１と、領域設定機能２４２と、成分設定機能２４３と、画像生成機能１４４とを実行する。

領域設定機能２４２は、複数の対象部位ごとに領域を設定する。すなわち、領域設定機能２４２は、眉毛領域設定機能２４２ａと、睫毛領域設定機能２４２ｂと、眼領域設定機能２４２ｃと、唇領域設定機能２４２ｄと、頬領域設定機能２４２ｅとを更に実行し、各対象部位に対応する領域を設定する。例えば、上述したように、超音波画像データ（ボリュームデータ座標）の座標（ｘ，ｙ，ｚ）に対応する領域情報をＲ（ｘ，ｙ，ｚ）とあらわすものとする。この場合、Ｒ（ｘ，ｙ，ｚ）に対し、｛Ｌ＿Ｎｏｎｅ、Ｌ＿ＥｙｅＢｌｏｗ、Ｌ＿Ｅｙｅｌａｓｈ、Ｌ＿Ｅｙｅ、Ｌ＿Ｌｉｐ、Ｌ＿Ｃｈｅｅｋ｝のいずれかを割り当てることで領域を設定する。

より具体的には、眉毛領域設定機能２４２ａは、眉毛を対象部位として含む領域を設定する。例えば、眉毛領域設定機能２４２ａは、（ｘ，ｙ，ｚ）が眉毛を含む領域である場合、Ｒ（ｘ，ｙ，ｚ）＝Ｌ＿ＥｙｅＢｌｏｗとする。

また、睫毛領域設定機能２４２ｂは、睫毛を対象部位として含む領域を設定する。例えば、睫毛領域設定機能２４２ｂは、（ｘ，ｙ，ｚ）が睫毛を含む領域である場合、Ｒ（ｘ，ｙ，ｚ）＝Ｌ＿Ｅｙｅｌａｓｈとする。

眼領域設定機能２４２ｃは、瞳や強膜等の眼を対象部位として含む領域を設定する。例えば、眼領域設定機能２４２ｃは、（ｘ，ｙ，ｚ）が眼を含む領域である場合、Ｒ（ｘ，ｙ，ｚ）＝Ｌ＿Ｅｙｅとする。

唇領域設定機能２４２ｄは、唇を対象部位として含む領域を設定する。例えば、唇領域設定機能２４２ｄは、（ｘ，ｙ，ｚ）が唇を含む領域である場合、Ｒ（ｘ，ｙ，ｚ）＝Ｌ＿Ｌｉｐとする。

頬領域設定機能２４２ｅは、頬を対象部位として含む領域を設定する。例えば、頬領域設定機能２４２ｅは、（ｘ，ｙ，ｚ）が頬を含む領域である場合、Ｒ（ｘ，ｙ，ｚ）＝Ｌ＿Ｃｈｅｅｋとする。

なお、領域設定機能２４２は、（ｘ，ｙ，ｚ）がＬ＿ＥｙｅＢｌｏｗ、Ｌ＿Ｅｙｅｌａｓｈ、Ｌ＿Ｅｙｅ、Ｌ＿Ｌｉｐ、Ｌ＿Ｃｈｅｅｋのいずれにも設定されない場合、Ｒ（ｘ，ｙ，ｚ）＝Ｌ＿Ｎｏｎｅとする。

成分設定機能２４３は、各領域に成分を設定する。すなわち、成分設定機能２４３は、眉毛成分設定機能２４３ａと、睫毛成分設定機能２４３ｂと、眼成分設定機能２４３ｃと、唇成分設定機能２４３ｄと、頬成分設定機能２４３ｅとを更に実行し、各対象部位に対応する成分を設定する。ここで、各成分設定機能は、それぞれ異なる方法で成分を設定して良い。

より具体的には、眉毛成分設定機能２４３ａは、眉毛を対象部位として含む領域に、眉毛の質感を再現する成分を設定する。例えば、眉毛成分設定機能２４３ａは、毛髪により質感が変化する眉毛では、拡散反射色や、毛髪の模様を成分として与える。ここで、バンプマッピングを応用したファーシェーディングを用いれば、よりリアルな毛髪の表現が可能となる。

睫毛成分設定機能２４３ｂは、睫毛を対象部位として含む領域に、睫毛の質感を再現する成分を設定する。例えば、睫毛成分設定機能２４３ｂは、毛髪により質感が変化する睫毛では、拡散反射色や、毛髪の模様を成分として与える。ここで、バンプマッピングを応用したファーシェーディングを用いれば、よりリアルな毛髪の表現が可能となる。

眼成分設定機能２４３ｃは、眼を対象部位として含む領域に、眼の質感を再現する成分を設定する。例えば、眼成分設定機能２４３ｃは、拡散反射色を設定すると共に、反射強度や透過度を設定することで、光沢や透明感を再現する。

唇成分設定機能２４３ｄは、唇を対象部位として含む領域に、唇の質感を再現する成分を設定する。例えば、唇成分設定機能２４３ｄは、拡散反射色を設定すると共に、反射強度や透過度を設定することで、光沢や透明感を再現する。

頬成分設定機能２４３ｅは、頬を対象部位として含む領域に、頬の質感を再現する成分を設定する。例えば、頬成分設定機能２４３ｅは、頬の領域を、予め設定した肌の色に比べて赤くさせることで、胎児の顔を血色良く見せる。

第１の実施形態の変形例によれば、胎児の肌色だけでなく、眉毛・睫毛・眼・唇・頬等の胎児の各部位の質感を再現した、よりリアルな胎児の３次元像を生成できる。また、第１の実施形態の変形例によれば、領域設定機能２４２を設けることで、対象部位の領域を簡便に設定することができる。

なお、上述した第１の実施形態の変形例では、対象部位が眉毛・睫毛・眼・唇・頬の５種類である構成について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、眉毛・睫毛・眼・唇・頬以外の対象部位を適宜追加しても良い。或いは、眉毛・睫毛・眼・唇・頬から任意に選択した対象部位であってもよい。すなわち、領域設定機能２４２は、眉毛、睫毛、眼、瞳、瞼、頬及び唇の少なくともいずれか一つを対象部位として含む領域を設定する。

（第２の実施形態）
第１の実施形態では、領域設定機能１４２は、機械学習により対象部位を含む領域を直接的に設定するものとして説明した。ところで、対象部位は、直接的に設定するのではなく、例えば、対象部位よりも設定が容易である部位を参照部位として設定し、この参照部位の位置を利用して間接的に設定するようにしてもよい。

そこで、第２の実施形態では、対象部位の領域を直接設定する代わりに参照部位の位置を設定し、参照部位の位置を利用して対象部位の領域を間接的に設定する画像処理方法について説明する。なお、第２の実施形態に係る超音波診断装置の全体構成は、画像処理回路１４０の一部の構成が異なる点を除いて、図１に示した構成例と同様である。このため、画像処理回路以外の構成については、ここでは説明を省略する。

図７は、第２の実施形態に係る画像処理回路３４０の構成例を示すブロック図である。なお、図７に示す画像処理回路３４０において、図１に示す画像処理回路１４０と同様の機能を有する各部については、同一の符号を付与し、詳細な説明を省略する。図７に示すように、第２の実施形態に係る画像処理回路３４０は、画像取得機能１４１と、参照部位設定機能３４１と、領域設定機能１４２と、成分設定機能１４３と、画像生成機能１４４とを実行する。以下では、図８及び図９を用いて、画像処理回路３４０が実行する画像取得機能１４１、参照部位設定機能３４１、領域設定機能１４２、成分設定機能１４３、及び画像生成機能１４４の各機能について説明する。図８は、第２の実施形態に係る超音波診断装置１による処理手順を示すフローチャートであり、図９は、第２の実施形態を説明するための図である。

図８では、超音波診断装置１全体の動作を説明するフローチャートを示し、各構成要素がフローチャートのどのステップに対応するかを説明する。なお、図８において、図２に示す各ステップと同様の処理を実行するステップについては、同一の符号を付与し、詳細な説明を省略する。すなわち、図８に示すステップＳ２０１からステップＳ２０２の処理は、図２に示すステップＳ１０１からステップＳ１０２の処理に対応する。また、図８に示すステップＳ２０５からステップＳ２０７の処理は、図２に示すステップＳ１０４からステップＳ１０６の処理に対応する。

ステップＳ２０３は、参照部位設定機能３４１に対応するステップである。画像処理回路３４０が記憶回路１６０から参照部位設定機能３４１に対応する所定のプログラムを呼び出し実行することにより、参照部位設定機能３４１が実現されるステップである。ステップＳ２０３では、参照部位設定機能３４１は、参照部位の位置を設定する。例えば、参照部位設定機能３４１は、超音波画像データから、頭部に含まれる参照部位の位置を設定する。

ここで、参照部位設定機能３４１により設定される参照部位は、対象部位よりも設定が容易である部位が望ましい。例えば、超音波画像中で高輝度の画素値を持つ頭蓋骨や、比較的高輝度で凸形状である鼻、比較的低輝度で球形の眼窩などは、超音波画像中において、位置設定が容易である。そこで、参照部位設定機能３４１は、頭蓋骨の輪郭線、鼻の中心や先端、眼窩の輪郭や重心位置などを参照部位の位置として使用する。ここで、参照部位設定機能３４１は、対象部位と相関関係が強い部位を参照部位として設定する。なお、参照部位設定機能３４１は、参照部位の位置を自動で検出しても良い。例えば、参照部位設定機能３４１は、予め用意したテンプレートとの類似度によって、参照部位の位置を検出するテンプレートマッチング法を用いることで、参照部位の位置を検出する。或いは、参照部位設定機能３４１は、参照部位が頭蓋骨や眼窩である場合には、単純な画素値の閾値処理により参照部位を検出してもよい。

また、参照部位設定機能３４１は、操作者から参照部位の位置の設定を受け付けても良い。例えば、操作者が頭蓋骨の輪郭線をなぞることで、参照部位設定機能３４１は、なぞられた輪郭線を参照部位の位置として設定しても良い。或いは、参照部位設定機能３４１は、眼窩の重心位置の座標を参照部位の位置として設定しても良い。

ステップＳ２０４は、領域設定機能１４２に対応するステップである。画像処理回路３４０が記憶回路１６０から領域設定機能１４２に対応する所定のプログラムを呼び出し実行することにより、領域設定機能１４２が実現されるステップである。ステップＳ２０４では、領域設定機能１４２は、参照部位の位置と超音波画像データを基に、対象部位の領域を設定する。言い換えると、領域設定機能１４２は、参照部位の位置に基づいて対象部位を含む領域を設定する。

より具体的には、領域設定機能１４２は、図９に図示するように、眼窩９ａ及び９ｃの位置と鼻９ｂの位置とを参照部位として、眉毛の領域９ｄを設定する。ここで、例えば、領域設定機能１４２は、機械学習によって決定された、参照部位の位置と対象部位の相対位置関係を示す情報を保持する。より具体的には、領域設定機能１４２は、眼窩９ａ及び９ｃの位置と鼻９ｂの位置とに対する、眉毛の領域９ｄの相対位置を、事前に保持しておくことで、眉毛の領域９ｄの位置を設定する。

ここで、領域設定機能１４２は、参照部位の位置に基づいて、対象部位を含む領域の位置と範囲とを設定してもよい。或いは、領域設定機能１４２は、参照部位と第１の実施形態と同様の機械学習とを組み合わせて対象部位を含む領域の位置と範囲とを設定してもよい。例えば、領域設定機能１４２は、参照部位の位置に基づいて、対象部位を含む領域の重心の位置を設定し、設定した重心と機械学習で設定した領域の重心とが一致するように対象部位を含む領域の位置と範囲とを設定する。

また、領域設定機能１４２は、参照部位を利用する他の例として、頭蓋骨の一部である眉骨を参照部位として眉毛領域を設定しても良い。また、領域設定機能１４２は、参照部位を眼窩として瞳領域を設定しても良い。また、領域設定機能１４２は、参照部位を眼窩として、眼窩に近いエッジ構造を睫毛領域として設定しても良い。また、領域設定機能１４２は、鼻と顎の端点を参照部位として、唇領域の領域を設定しても良い。

上述したように、第２の実施形態によれば、対象部位よりも設定が容易であり対象部位と相関関係が強い部位を参照部位として設定し、参照部位との相対位置に基づいて対象部位を含む領域を設定する。これにより、第２の実施形態では、対象部位を含む領域を直接設定する場合に比べ、領域設定が簡便になる。また、参照部位を設定する方法と、対象部位を機械学習で設定する方法とを組み合わせる場合には、省処理化や高精度化が見込める。また、参照部位を設定する方法と、手動で領域を設定する方法とを組み合わせる場合には、操作者の手間を省くことが出来る。

（第３の実施形態）
上述した実施形態では、超音波診断装置によって領域と成分とを設定する場合について説明した。ところで、操作者によって所望の領域や成分を選択することが可能になれば、サービスとしての付加価値が高まる。そこで、第３の実施形態では、操作者によって所望の領域や成分の選択を受付けて、選択された領域に選択された成分を設定する画像処理方法について説明する。

なお、第３の実施形態に係る超音波診断装置の全体構成は、画像処理回路１４０の一部の構成が異なる点を除いて、図１に示した構成例と同様である。このため、画像処理回路以外の構成については、ここでは説明を省略する。

図１０は、第３の実施形態に係る画像処理回路４４０の構成例を示すブロック図である。なお、図１０に示す画像処理回路４４０において、図１に示す画像処理回路１４０と同様の機能を有する各部については、同一の符号を付与し、詳細な説明を省略する。図１０に示すように、第３の実施形態に係る画像処理回路４４０は、画像取得機能１４１と、領域設定機能１４２と、成分設定機能１４３と、画像生成機能１４４と、選択機能４４１とを実行する。なお、画像取得機能１４１、領域設定機能１４２、成分設定機能１４３、画像生成機能１４４、及び選択機能４４１の各機能については、図１１を用いて後述する。

また、図１０に示すように、記憶回路１６０は、領域データＤＢ（Data Base）１６０ａと、成分データＤＢ１６０ｂとを有する。領域データＤＢ１６０ａは、対象部位の領域情報を複数保持する。例えば、領域データＤＢ１６０ａは、対象部位に対し、形状の異なる複数の領域情報を保持する。より具体的には、領域データＤＢ１６０ａは、眉毛領域の場合、太さや長さの異なる領域情報を格納する。領域データＤＢ１６０ａは、その他の対象部位を含む領域に対しても、例えば、睫毛領域の睫毛の長さや眼領域の瞳の直径、唇領域の太さや長さの異なる領域情報を格納する。

成分データＤＢ１６０ｂは、対象部位の成分情報を複数保持する。例えば、成分データＤＢ１６０ｂは、対象部位に対し、パラメータの異なる複数の成分情報を保持する。より具体的には、成分データＤＢ１６０ｂは、眉毛領域の場合、黒、茶、金など、標準的な体毛の拡散反射色を持つ成分情報を保持する。また、成分データＤＢ１６０ｂは、睫毛領域の場合も同様に、黒、茶、金など、標準的な体毛の拡散反射色を持つ成分情報を保持する。また、成分データＤＢ１６０ｂは、眼領域の場合は、黒、茶、青など、標準的な瞳の色の拡散反射色、もしくは成分マップを成分情報として保持する。

以下では、図１１から図１４を用いて、画像処理回路４４０が実行する画像取得機能１４１、領域設定機能１４２、成分設定機能１４３、画像生成機能１４４、及び選択機能４４１の各機能について説明する。図１１は、第３の実施形態に係る超音波診断装置１による処理手順を示すフローチャートであり、図１２から図１４は、第３の実施形態を説明するための図である。

図１１では、超音波診断装置１全体の動作を説明するフローチャートを示し、各構成要素がフローチャートのどのステップに対応するかを説明する。なお、図１１において、図２に示す各ステップと同様の処理を実行するステップについては、同一の符号を付与し、詳細な説明を省略する。すなわち、図１１に示すステップＳ３０１からステップＳ３０２の処理は、図２に示すステップＳ１０１からステップＳ１０２の処理に対応する。また、図１１に示すステップＳ３０９からステップＳ３１２の処理は、図２に示すステップＳ１０３からステップＳ１０６の処理に対応する。

ステップＳ３０３からステップＳ３０８は、選択機能４４１に対応するステップである。画像処理回路４４０が記憶回路１６０から選択機能４４１に対応する所定のプログラムを呼び出し実行することにより、選択機能４４１が実現されるステップである。ステップＳ３０３では、選択機能４４１は、対象部位の種類の選択を受付ける。例えば、選択機能４４１は、対象部位の種類をディスプレイ１０３に表示させ、表示させた対象部位の種類の中からいずれかの対象部位の選択を操作者から受け付ける。図１２を用いて、選択機能４４１によるステップＳ３０３の処理について説明する。

図１２に示す例では、対象部位の種類が「眉毛」、「睫毛」、「眼」、「唇」及び「頬」である場合の表示画面について説明する。選択機能４４１は、図１２に示すように、対象部位として眉毛を選択するためのソフトウェアボタン１２ａ、睫毛を選択するためのソフトウェアボタン１２ｂ、眼を選択するためのソフトウェアボタン１２ｃ、唇を選択するためのソフトウェアボタン１２ｄ、頬を選択するためのソフトウェアボタン１２ｅをディスプレイ１０３に表示させる。また、選択機能４４１は、対象部位の選択処理の終了を操作者から受付けるためのソフトウェアボタン１２ｆをディスプレイ１０３に表示させる。そして、選択機能４４１は、ソフトウェアボタン１２ａから１２ｆのいずれか一つの選択を受付ける。例えば、選択機能４４１は、ソフトウェアボタン１２ａの選択を受付けた場合、対象部位として眉毛の選択を受付けたと判定する。

ステップＳ３０４では、選択機能４４１は、領域情報の候補を提示する。例えば、選択機能４４１は、領域データＤＢ１６０ａが保持する複数の候補をディスプレイ１０３に表示させる。図１３を用いて、選択機能４４１によるステップＳ３０４の処理について説明する。

図１３に示す例では、領域情報の候補が「領域情報Ａ」、「領域情報Ｂ」、及び「領域情報Ｃ」である場合の表示画面について説明する。選択機能４４１は、図１３に示すように、領域情報Ａを選択するためのソフトウェアボタン１３ａ、領域情報Ｂを選択するためのソフトウェアボタン１３ｂ、領域情報Ｃを選択するためのソフトウェアボタン１３ｃをディスプレイ１０３に表示させる。

そして、ステップＳ３０５では、選択機能４４１は、操作者から所望の領域情報の選択を受付ける。言い換えると、選択機能４４１は、領域の候補の選択を利用者から受付ける。例えば、選択機能４４１は、複数の候補の中から領域を選択する操作を利用者から受付ける。より具体的には、選択機能４４１は、図１３に示す例において、ソフトウェアボタン１３ａから１３ｃのいずれか一つの選択を受付ける。例えば、選択機能４４１は、ソフトウェアボタン１３ａの選択を受付けた場合、領域情報Ａの選択を受付けたと判定する。

ステップＳ３０６では、選択機能４４１は、成分情報の候補を提示する。例えば、選択機能４４１は、成分データＤＢ１６０ｂが保持する複数の候補をディスプレイ１０３に表示させる。図１４を用いて、選択機能４４１によるステップＳ３０６の処理について説明する。

図１４に示す例では、成分情報の候補が「成分情報Ａ」、「成分情報Ｂ」、「成分情報Ｃ」、「成分情報Ｄ」、「成分情報Ｅ」及び「成分情報Ｆ」である場合の表示画面について説明する。選択機能４４１は、図１４に示すように、成分情報Ａを選択するためのソフトウェアボタン１４ａ、成分情報Ｂを選択するためのソフトウェアボタン１４ｂ、成分情報Ｃを選択するためのソフトウェアボタン１４ｃ、成分情報Ｄを選択するためのソフトウェアボタン１４ｄ、成分情報Ｅを選択するためのソフトウェアボタン１４ｅ、成分情報Ｆを選択するためのソフトウェアボタン１４ｆをディスプレイ１０３に表示させる。

ステップＳ３０７では、選択機能４４１は、操作者から所望の成分情報の選択を受付ける。言い換えると、選択機能４４１は、成分の候補の選択を利用者から受付ける。例えば、選択機能４４１は、複数の候補の中から成分を選択する操作を利用者から受付ける。より具体的には、選択機能４４１は、図１４に示す例において、ソフトウェアボタン１４ａから１４ｆのいずれか一つの選択を受付ける。例えば、選択機能４４１は、ソフトウェアボタン１４ａの選択を受付けた場合、成分情報Ａの選択を受付けたと判定する。なお、ステップＳ３０７の終了後、選択機能４４１は、図１２に示す表示画面に表示を切り替える。

ステップＳ３０８では、選択機能４４１は、全ての対象部位で選択が終了したか否かを判定する。例えば、選択機能４４１は、図１２に示す表示画面において、対象部位の選択処理の終了を操作者から受付けるためのソフトウェアボタン１２ｆが選択されたか否かを判定する。ここで、選択機能４４１は、ソフトウェアボタン１２ｆが選択されたと判定した場合に、全ての対象部位で選択が終了したと判定し（ステップＳ３０８、Ｙｅｓ）、ステップＳ３０９に移行する。一方、選択機能４４１は、図１２に示す表示画面において、ソフトウェアボタン１２ｆが選択されたと判定しなかった場合に、全ての対象部位で選択が終了していないと判定し（ステップＳ３０８、Ｎｏ）、ステップＳ３０３に移行する。

なお、ステップＳ３０９では、領域設定機能１４２は、少なくとも一つ以上の領域の候補の中から選択された領域の候補を用いて領域を設定する。例えば、領域設定機能１４２は、複数の候補の中から領域を選択し、設定する。ここで、例えば、領域設定機能１４２は、機械学習により対象部位を含む領域の重心を設定し、設定した重心の位置に、ステップＳ３０５で選択を受付けた領域情報の重心が一致するように設定する。言い換えると、領域設定機能１４２は、利用者から選択を受付けた領域の候補を用いて領域を設定する。そして、ステップＳ３１０では、成分設定機能１４３は、少なくとも一つ以上の成分の候補の中から選択された成分の候補を領域に設定する。例えば、成分設定機能１４３は、複数の候補の中から成分を選択し、選択された成分を領域に設定する。一例をあげると、成分設定機能１４３は、ステップＳ３０７で選択を受付けた成分情報を、ステップＳ３０９で設定した領域に設定する。言い換えると、成分設定機能１４３は、利用者から選択を受付けた成分の候補を領域に設定する。

このように、第３の実施形態によれば、所望の領域情報、成分情報を、操作者が簡便に設定することができる。なお、上述した第３の実施形態では、選択機能４４１は、領域情報の選択を受付けた後に、成分情報の選択を受付ける場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、選択機能４４１は、成分情報の選択を受付けた後に、領域情報の選択を受付けてもよい。

また、選択機能４４１は、複数の対象部位に対してデータを選択する場合には、領域情報、成分情報を、まとめて選択させても良い。例えば、眉毛と睫毛の色はほぼ同じであることが予想されるため、眉毛と睫毛の成分を連動させて選択させることで、操作者の手間を省くことができる。

また、選択機能４４１は、領域データＤＢ１６０ａが保持する領域情報の中から複数の領域の候補を絞り込み、絞り込んだ領域の候補の中から操作者による選択を受付けるようにしてもよい。より具体的には、選択機能４４１は、設定された胎児の肌の色に応じて、提示する候補を一部に限定しても良い。例えば、選択機能４４１は、胎児の肌の色に応じて、複数の候補を決定する。かかる場合、領域設定機能１４２は、胎児の肌の色に応じた領域の候補を用いて領域を設定する。例えば、領域設定機能１４２は、胎児の肌の色に応じて決定された、複数の候補の中から領域を選択し、設定する。

また、選択機能４４１は、成分データＤＢ１６０ｂが保持する成分情報の中から複数の成分の候補を絞り込み、絞り込んだ成分の候補の中から操作者による選択を受付けるようにしてもよい。より具体的には、選択機能４４１は、設定された胎児の肌の色に応じて、提示する候補を一部に限定しても良い。例えば、肌の色と体毛や瞳の色には相関があることが予想されるため、選択機能４４１は、瞳の成分情報の候補として、設定された肌の色と相関の高い成分情報のみを表示する。例えば、選択機能４４１は、胎児の肌の色に応じて、複数の候補を決定する。かかる場合、成分設定機能１４３は、胎児の肌の色に応じた成分の候補を領域に設定する。例えば、成分設定機能１４３は、胎児の肌の色に応じて決定された、複数の候補の中から成分を選択し、選択された成分を領域に設定する。この結果、操作者の負担を軽減することができる。また、選択機能４４１は、選択可能な成分情報を限定するのではなく、提示する順序を変更しても良い。

また、上述した第３の実施形態では、領域情報及び成分情報が設定された後に、表示画像を生成して、ディスプレイ１０３に表示させる場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、画像処理回路４４０の画像生成機能１４４は、操作者から領域情報や成分情報が選択されるごとに、操作者が選択した領域情報と成分情報とを反映させた胎児の３次元像をリアルタイムにディスプレイ１０３に表示させてもよい。これにより、操作者は、領域情報や成分情報を選択するごとに、選択した領域情報や成分情報を反映した胎児の３次元像を確認することができる。この結果、操作者は、ディスプレイ１０３を見ながら所望する領域情報と成分情報を選択することが可能になる。

また、第３の実施形態に係る画像処理回路４４０は、参照部位設定機能３４１を更に備えるようにしてもよい。かかる場合、領域設定機能１４２は、参照部位の位置に基づいて、対象部位を含む領域の重心の位置を設定し、設定した重心の位置に、ステップＳ３０５で選択を受付けた領域情報の重心が一致するように設定する。

（第４の実施形態）
第３の実施形態では、記憶回路１６０が記憶する領域データＤＢ１６０ａ及び成分データＤＢ１６０ｂの中から操作者による選択を受付ける場合について説明した。ところで、胎児の対象部位の質感は、遺伝的要因の影響を受ける可能性が高い。すなわち、親と胎児との間において、顔の対象部位の形状や色等は、ある程度似通っていることが予想される。このため、胎児の対象部位の領域情報、成分情報を、親の顔の特徴に似せて設定するようにしてもよいものである。

そこで、第４の実施形態では、胎児の対象部位の領域情報及び成分情報を、胎児の遺伝的要因に基づいて設定する画像処理方法について説明する。より具体的には、第４の実施形態では、胎児の対象部位の領域情報及び成分情報を、胎児の親の情報を基に設定する。なお、第４の実施形態に係る超音波診断装置の全体構成は、画像処理回路１４０の一部の機能が異なる点を除いて、図１に示した構成例と同様である。このため、画像処理回路以外の構成については、ここでは説明を省略する。また、以下では、対象領域を眉毛とする場合を例に説明する。

なお、第４の実施形態に係る記憶回路１６０は、親の顔写真を記憶する。例えば、記憶回路１６０は、事前に取得した、胎児の父親及び母親の顔写真を記憶する。ここで、記憶回路１６０は、対象部位として眉毛、睫毛、眼、瞳、瞼、頬及び唇の全てを含む顔写真を記憶してもよく、眉毛、睫毛、眼、瞳、瞼、頬及び唇のうち一部の対象部位を含む顔写真を記憶してもよい。例えば、記憶回路１６０は、一部の対象部位を含む顔写真を記憶する場合、眉毛、睫毛、眼、瞳及び瞼を含む顔写真と、頬を含む顔写真と、唇を含む顔写真とを記憶する。

領域設定機能１４２は、顔写真から抽出された領域の候補の中から選択された領域の候補を用いて領域を設定する。例えば、領域設定機能１４２は、顔写真から抽出された複数の候補の中から領域を選択し、設定する。ここで、例えば、領域設定機能１４２は、既存の顔認識アルゴリズムを用いて、写真から領域情報を抽出する。より具体的には、領域設定機能１４２は、父親の顔写真から眉毛を対象部位として含む領域情報を抽出し、母親の顔写真から眉毛を対象部位として含む領域情報を抽出する。なお、領域設定機能１４２は、対象部位を含む領域の位置と形状とを領域情報として抽出する。

そして、領域設定機能１４２は、眉毛の領域情報のうち、位置と形状を親の眉毛と類似するように設定する。ここで例えば、領域設定機能１４２は、父親と母親の両者から取得した領域情報を、一定の割合でブレンドして使用する。言い換えると、領域設定機能１４２は、領域の候補を所定の割合で混合した領域を設定する。例えば、領域設定機能１４２は、２以上の候補を混合することにより、領域を設定する。より具体的には、領域設定機能１４２は、父親の顔写真から眉毛の位置と形状を取得し、母親の顔写真から眉毛の位置と形状を取得する。そして、領域設定機能１４２は、父親と母親の眉毛の位置の平均値と、父親と母親の眉毛の形状の平均値とを求め、求めた位置の平均値と形状の平均値とを領域情報とする。また、領域設定機能１４２は、例えば、機械学習により対象部位を含んだ領域を決定する。ここで、領域設定機能１４２は、領域の重心の位置を決定する。そして、領域設定機能１４２は、設定した重心の位置に、領域情報の重心が一致するように設定する。これにより、画像生成機能１４４は、例えば、眉毛の位置と形状が父親と母親との平均となる胎児３次元像を生成する。なお、領域情報を混合する所定の割合は、操作者によって任意に設定可能である。

或いは、領域設定機能１４２は、対象部位ごとに、父親の顔写真から取得した領域情報と、母親の顔写真から取得した領域情報とを使い分けても良い。かかる場合、領域設定機能１４２は、例えば、眼の位置と形状は父親の顔写真から取得した領域情報を設定し、眉毛の位置と形状は母親の顔写真から取得した領域情報を設定する。これにより、画像生成機能１４４は、例えば、眼の位置と形状は父親似、眉毛の位置と形状は母親似となる胎児３次元像を生成する。

また、領域設定機能１４２は、全ての対象部位の領域を父親の情報で設定しても良いし、全ての対象部位の領域を母親の情報で設定しても良い。これにより、画像生成機能１４４は、例えば、全ての対象部位に対応する領域が父親似となる胎児３次元像や全ての対象部位に対応する領域が母親似となる胎児３次元像を生成する。このように、領域設定機能１４２は、父親及び母親の少なくとも一方から抽出した領域情報を設定するようにすればよい。

成分設定機能１４３は、顔写真から抽出された成分の候補の中から選択された成分の候補を領域に設定する。例えば、成分設定機能１４３は、顔写真から抽出された複数の候補の中から成分を選択し、選択された成分を領域に設定する。ここで、例えば、成分設定機能１４３は、既存の顔認識アルゴリズムを用いて、写真から成分情報を抽出する。より具体的には、成分設定機能１４３は、父親の顔写真から眉毛の成分情報を抽出し、母親の顔写真から眉毛の成分情報を抽出する。なお、成分設定機能１４３は、対象部位の質感を再現する成分を成分情報として抽出する。一例をあげると、成分設定機能１４３は、対象部位の色又は凹凸の少なくとも一つに基づく成分情報を抽出する。

そして、成分設定機能１４３は、例えば、眉毛を含む領域に、親の眉毛もしくは体毛の色と類似する成分を設定する。ここで、成分設定機能１４３は、例えば、成分の候補を所定の割合で混合した成分を領域に設定する。例えば、成分設定機能１４３は、複数の候補を混合することにより、成分を領域に設定する。より具体的には、成分設定機能１４３は、父親の眉毛の色と母親の眉毛の色との中間色を成分として設定する。これにより、画像生成機能１４４は、例えば、眉毛の質感が父親と母親との平均となる胎児３次元像を生成する。なお、成分情報を混合する所定の割合は、操作者によって任意に設定可能である。

或いは、成分設定機能１４３は、対象部位ごとに、父親の顔写真から取得した成分情報と、母親の顔写真から取得した成分情報とを使い分けても良い。この場合、成分設定機能１４３は、例えば、眼の色は父親似、眉毛の色は母親似となる胎児３次元像を生成する。これにより、画像生成機能１４４は、例えば、眼の質感は父親似、眉毛の質感は母親似となる胎児３次元像を生成する。

また、成分設定機能１４３は、全ての領域に、父親の顔写真から取得した成分情報を設定しても良いし、全ての領域に、母親の顔写真から取得した成分情報を設定しても良い。これにより、画像生成機能１４４は、例えば、全ての対象部位に対応する領域の質感が父親似となる胎児３次元像や全ての対象部位に対応する領域の質感が母親似となる胎児３次元像を生成する。このように、成分設定機能１４３は、父親及び母親の少なくとも一方から抽出した成分情報を親の情報として設定するようにすれば良い。

なお、領域設定機能１４２と成分設定機能１４３とは、それぞれ独立に設定処理を実行すればよい。一例として眉毛を含む領域と眉毛を含む領域の質感を設定する場合について説明する。かかる場合、眉毛を含む領域と眉毛を含む領域の質感とが、父親の情報、母親の情報、父親及び母親の中間の情報とを任意に組み合わせて設定される。より具体的には、領域設定機能１４２は、父親の領域情報を設定し、成分設定機能１４３は、母親の成分情報を設定してもよい。或いは、領域設定機能１４２は、父親の領域情報を設定し、成分設定機能１４３は、父親の成分情報を設定してもよい。また、領域設定機能１４２は、母親の領域情報を設定し、成分設定機能１４３は、母親の成分情報を設定してもよい。

なお、画像生成機能１４４は、上述した実施形態と同様にして、対象部位に対応する成分を有する領域を含む表示画像を、超音波画像データから生成する。ここで、例えば、第４の実施形態に係る画像生成機能１４４は、眼の位置及び形状と眼の質感とが父親似、眉毛の位置及び形状と眉毛の質感とが母親似となる胎児３次元像を生成する。

このように第４の実施形態によれば、眉毛・睫毛・眼・唇といった、胎児の各部位の成分を再現する場合に、各対象部位の位置及び形状や各対象部位の質感を遺伝的要因に基づいて設定することが可能になる。この結果、両親の対象部位や対象部位の成分と類似した胎児の３次元像を生成できる。

また、第４の実施形態に係る画像処理回路が実行する画像処理方法では、各対象部位の位置及び形状や各対象部位の質感を設定して表示画像を生成する際に、領域情報及び成分情報の組み合わせパターンが異なる表示画像を複数生成するようにしてもよい。また、かかる場合、制御回路１７０は、画像生成機能１４４により生成された複数の表示画像を並べてディスプレイ１０３に表示させてもよい。

一例をあげると、制御回路１７０は、画像生成機能１４４により生成された、全ての対象部位の領域と各領域に対応する成分とを父親の情報で設定した胎児３次元像と、全ての対象部位の領域と各領域に対応する成分とを母親の情報で設定した胎児３次元像とを並べてディスプレイ１０３に表示させる。また、かかる場合、制御回路１７０は、親の顔写真をディスプレイ１０３に並べて表示しても良い。

なお、上述した第４の実施形態では、記憶回路１６０は、親の顔写真を記憶するものとして説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、第４の実施形態に係る超音波診断装置は、例えばカメラを有し、このカメラで親の顔を撮影して画像を取得するようにしてもよい。かかる場合、領域設定機能１４２は、既存の顔認識アルゴリズムを用いて、取得した写真から領域情報を抽出し、成分設定機能１４３は、既存の顔認識アルゴリズムを用いて、取得した写真から成分情報を抽出する。

また、上述した第４の実施形態では、記憶回路１６０は、親の顔写真を記憶するものとして説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、記憶回路１６０は、親の顔写真を記憶する代わりに、親の顔写真から抽出された領域情報や成分情報を記憶するようにしてもよい。かかる場合、記憶回路１６０は、領域データＤＢ１６０ａとして、親の顔写真から抽出された複数の領域情報を保持する。また、記憶回路１６０は、成分データＤＢ１６０ｂとして、親の顔写真から抽出された複数の成分情報を保持する。

また、記憶回路１６０が、親の顔写真から抽出された領域情報や成分情報を記憶する場合、第４の実施形態に係る画像処理回路は、選択機能４４１を更に備えるようにしてもよい。かかる場合、選択機能４４１は、例えば、親の顔写真から抽出された領域情報や成分情報を記憶回路１６０から読み出してディスプレイ１０３に表示させ、操作者から領域情報や成分情報の選択を受付ける。領域設定機能１４２は、操作者から選択された領域を設定し、成分設定機能１４３は、操作者から選択された成分を設定する。かかる場合も画像生成機能１４４は、操作者から領域情報や成分情報が選択されるごとに、操作者が選択した領域情報と成分情報とを反映させた胎児の３次元像をリアルタイムにディスプレイ１０３に表示させてもよい。

また、記憶回路１６０が記憶する親の顔写真は、胎児の親が新生児の時に撮影された画像であってもよい。また、記憶回路１６０は、胎児の親以外にも胎児の祖父母等胎児と血縁関係のある人物の顔写真を記憶するようにしてもよい。

また、上述した第４の実施形態では、遺伝的要因に基づいて領域情報や成分情報を設定する場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、記憶回路１６０は、胎児とは血縁関係のない人の顔写真を記憶するようにしてもよい。

また、第４の実施形態に係る画像処理回路は、参照部位設定機能３４１を更に備えるようにしてもよい。かかる場合、領域設定機能１４２は、参照部位の位置に基づいて、対象部位を含む領域の重心の位置を設定し、設定した重心と選択された領域情報の重心とが一致するように対象部位を含む領域の位置と範囲とを設定する。

（その他の実施形態）
実施形態は、上述した実施形態に限られるものではない。

上述した実施形態では、領域情報及び成分情報を設定した後に、サーフェスレンダリング処理を行うことで、胎児の３次元像を描出した２次元画像データを生成するものとして説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、サーフェスレンダリングした胎児の３次元像に領域情報と成分情報とを設定するようにしてもよい。言い換えると、上述した画像処理方法は、サーフェスレンダリング後の２次元画像データに対して、領域情報と成分情報とを設定するようにしてもよい。

（情報処理装置）
また、上述した実施形態において説明した処理は、携帯電話端末、タブレット端末及びＰＣ（Personal Computer）端末等の情報処理装置において実行されてもよい。図１５は、その他の実施形態に係る情報処理装置５００の構成例を示すブロック図である。

図１５に示すように、情報処理装置５００は、入力装置５０１と、ディスプレイ５０２と、記憶回路５１０と、処理回路５２０とを備える。入力装置５０１は、マウス、キーボード、ボタン、パネルスイッチ、タッチコマンドスクリーン、フットスイッチ、トラックボール、ジョイスティック等を有し、情報処理装置５００の操作者からの各種設定要求を受け付け、受け付けた各種設定要求を各処理部へ転送する。

ディスプレイ５０２は、情報処理装置５００の操作者が入力装置５０１を用いて各種設定要求を入力するためのＧＵＩを表示したり、情報処理装置５００において生成された情報等を表示したりする。

記憶回路５１０は、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子や、ハードディスク、光ディスク等の不揮発性の記憶装置である。

処理回路５２０は、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路や、ＣＰＵやＭＰＵ等の電子回路であり、情報処理装置５００の処理全体を制御する。

また、処理回路５２０は、上述した実施形態では説明した画像処理方法を実行する。ここでは、処理回路５２０が、第１の実施形態で説明した画像処理方法を実行する場合について説明する。すなわち、処理回路５２０は、画像取得機能５２１と、領域設定機能５２２と、成分設定機能５２３と、画像生成機能５２４とを画像処理方法として実行する。ここで、画像取得機能５２１と、領域設定機能５２２と、成分設定機能５２３と、画像生成機能５２４とが実行する各処理機能は、例えば、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路５１０に記録されている。処理回路５２０は、各プログラムを記憶回路５１０から読み出し、実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。すなわち、画像取得機能５２１は、処理回路５２０が画像取得機能５２１に対応するプログラムを記憶回路５１０から読み出し実行することで、実現される機能である。また、領域設定機能５２２は、処理回路５２０が領域設定機能５２２に対応するプログラムを記憶回路５１０から読み出し実行することで、実現される機能である。また、成分設定機能５２３は、処理回路５２０が成分設定機能５２３に対応するプログラムを記憶回路５１０から読み出し実行することで、実現される機能である。また、画像生成機能５２４は、処理回路５２０が画像生成機能５２４に対応するプログラムを記憶回路５１０から読み出し実行することで、実現される機能である。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路５２０は、図１５の処理回路５２０内に示された各機能を有することとなる。

なお、画像取得機能５２１、領域設定機能５２２、成分設定機能５２３、及び画像生成機能５２４は、上記の実施形態にて説明した画像取得機能１４１、領域設定機能１４２、成分設定機能１４３、及び画像生成機能１４４とそれぞれ同様の機能を備える。

すなわち、画像取得機能５２１は、胎児の少なくとも一部を含む超音波画像データを取得する。領域設定機能５２２は、超音波画像データから胎児の対象部位を含む領域を設定する。成分設定機能５２３は、領域に対象部位の質感を再現する成分を設定する。画像生成機能５２４は、成分が設定された超音波画像データから表示画像を生成する。

なお、処理回路５２０が、第１の実施形態に係る画像処理方法を実行する場合について説明したが、処理回路５２０は、上述した第１の実施形態から第４の実施形態で説明した画像処理方法のうちいずれの画像処理方法でも実行することが可能である。

また、上述した実施形態では、情報処理装置５００は、記憶回路５１０に記録されたプログラムを読み出して、画像取得機能５２１と、領域設定機能５２２と、成分設定機能５２３と、画像生成機能５２４とを実行するものとして説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、情報処理装置５００は、インターネット等のネットワークを経由してアプリケーションをダウンロードすることで、画像取得機能５２１と、領域設定機能５２２と、成分設定機能５２３と、画像生成機能５２４とを実行するようにしてもよい。

また、この情報処理装置５００は、超音波プローブを接続可能に構成されてもよい。そして、超音波プローブが接続された情報処理装置５００は、超音波診断装置１と同様に、被検体Ｐの超音波走査を実行する。なお、かかる場合、送受信回路１１０と同様の機能を有する送受信回路が、情報処理装置５００に備わるようにしても良いし、超音波プローブ内に備わるようにしても良い。また、情報処理装置５００は、Ｂモード処理回路１２０と同様の機能を有するＢモード処理回路や画像処理回路１４０と同様の機能を有する画像処理回路を備え、受信した反射波信号から３次元の超音波画像データを生成する。或いは、情報処理装置５００は、Ｂモード処理回路１２０及び画像処理回路１４０と同様の機能を有する他装置に、受信した反射波信号を送信し、この他装置により生成された３次元の超音波画像データを取得するようにしてもよい。

また、情報処理装置５００において、上述した画像処理方法を実行する場合、情報処理装置５００は、全ての処理を実行する必要はなく、負荷に応じていずれかの処理を、クラウド環境下にある情報処理サーバ等の他装置に分散させて処理させるようにしてもよい。例えば、情報処理装置５００は、画像取得機能５２１と、領域設定機能５２２と、成分設定機能５２３とを実行し、他装置に画像生成機能５２４を実行させてもよい。かかる場合、情報処理装置５００は、他装置により生成された胎児の３次元像を描出した２次元画像データを取得してディスプレイ５０２に表示させる。

上記の実施形態の説明において、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、或いは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

また、上記の実施形態で説明した制御方法は、予め用意された制御プログラムをパーソナルコンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することによって実現することができる。この制御プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することができる。また、この制御プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。

以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、リアリティを向上させた胎児像を得ることができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１ 超音波診断装置
１００ 装置本体
１４０ 画像処理回路
１４１ 画像取得機能
１４２ 領域設定機能
１４３ 成分設定機能
１４４ 画像生成機能

Claims (17)

1. 胎児の少なくとも一部を含む超音波画像データを取得する取得部と、
   前記超音波画像データに胎児の対象部位を含む領域を設定し、前記領域に対して、前記対象部位の質感を再現するために用いられるテキスチャである成分を設定する設定部と、
   前記成分が設定された前記超音波画像データから表示画像を生成する画像生成部と、
   を備える情報処理装置。
2. 前記設定部は、複数の前記対象部位ごとに前記領域を設定し、各領域に前記成分を設定する、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記設定部は、色又は凹凸の少なくとも一つに基づく前記成分を前記領域に設定する、請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記対象部位は、眉毛、睫毛、眼、瞳、瞼、頬及び唇の少なくともいずれか一つである、請求項１〜３のいずれか一つに記載の情報処理装置。
5. 前記超音波画像データから、頭部に含まれる参照部位の位置を設定する参照部位設定部を更に備え、
   前記設定部は、前記参照部位の位置に基づいて前記領域を設定する、請求項１〜４のいずれか一つに記載の情報処理装置。
6. 前記設定部は、複数の候補の中から前記領域を選択し、設定する、請求項１〜５のいずれか一つに記載の情報処理装置。
7. 前記設定部は、事前に取得した前記胎児の親の顔写真から抽出された前記複数の候補の中から前記領域を選択し、設定する、請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記設定部は、操作者により選択された前記胎児の肌の色に応じて、前記複数の候補を決定する、請求項６又は７に記載の情報処理装置。
9. 前記設定部は、２以上の候補を混合することにより、前記領域を設定する、請求項６又は７に記載の情報処理装置。
10. 前記複数の候補の中から前記領域を選択する操作を操作者から受付ける受付部を更に備えた、請求項６〜９のいずれか一つに記載の情報処理装置。
11. 前記設定部は、複数の候補の中から前記成分を選択し、選択された前記成分を前記領域に設定する、請求項１〜５のいずれか一つに記載の情報処理装置。
12. 前記設定部は、事前に取得した前記胎児の親の顔写真から抽出された前記複数の候補の中から前記成分を選択し、選択された前記成分を前記領域に設定する、請求項１１に記載の情報処理装置。
13. 前記設定部は、操作者により選択された前記胎児の肌の色に応じて、前記複数の候補を決定する、請求項１１又は１２に記載の情報処理装置。
14. 前記設定部は、前記複数の候補を混合することにより、前記成分を前記領域に設定する、請求項１１又は１２に記載の情報処理装置。
15. 前記複数の候補の中から前記成分を選択する操作を操作者から受付ける受付部を更に備えた、請求項１１〜１４のいずれか一つに記載の情報処理装置。
16. 胎児の少なくとも一部を含む超音波画像データを取得する取得部と、
    前記超音波画像データに胎児の対象部位を含む領域を設定し、前記領域に対して、前記対象部位の質感を再現するために用いられるテキスチャである成分を設定する設定部と、
    前記成分が設定された前記超音波画像データから表示画像を生成する画像生成部と、
    を備える、超音波診断装置。
17. 胎児の少なくとも一部を含む超音波画像データを取得し、
    前記超音波画像データに胎児の対象部位を含む領域を設定し、前記領域に対して、前記対象部位の質感を再現するために用いられるテキスチャである成分を設定し、
    前記成分が設定された前記超音波画像データから表示画像を生成する
    各処理をコンピュータに実行させるための、画像処理プログラム。