JP6786260B2 - 超音波診断装置及び画像生成方法 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、超音波診断装置及び画像生成方法に関する。

従来、超音波画像においては、超音波特有の音響的なアーチファクトが生じる場合がある。例えば、超音波は硬い組織で強反射されるため、硬い組織よりも深い位置から反射される超音波が弱まり、画像上に暗く示される音響陰影（以下、シャドーと呼ぶ）が生じる場合がある。このようなシャドーは、骨などの硬い組織だけではなく、びまん性肝疾患などの疾患によって局所的に硬化された組織においても生じる場合がある。かかる場合には、例えば、画像上に櫛状のシャドーが示される場合がある。

特開２０１０−２０７４９２号公報

本発明が解決しようとする課題は、超音波画像におけるシャドーの抽出を精度よく行うことができる超音波診断装置及び画像診断装置を提供することである。

実施形態の超音波診断装置は、制御部と、処理部とを備える。制御部は、被検体に対する超音波走査を超音波プローブに実行させる。処理部は、色相、彩度、および明度のうちの少なくとも一つを、前記超音波走査の結果に現れた音響陰影の特徴に応じて割り当てることで、シャドー画像を生成する。

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である。 図２は、第１の実施形態に係るシャドーを含む超音波画像の一例を示す図である。 図３Ａは、第１の実施形態に係る算出機能の処理対象を説明するための図である。 図３Ｂは、第１の実施形態に係る算出機能の処理対象を説明するための図である。 図４は、第１の実施形態に係る前処理の一例を説明するための図である。 図５Ａは、第１の実施形態に係る算出機能による閾値処理の例を説明するための図である。 図５Ｂは、第１の実施形態に係る算出機能による閾値処理の例を説明するための図である。 図５Ｃは、第１の実施形態に係る算出機能による閾値処理の例を説明するための図である。 図６は、第１の実施形態に係る重畳画像の一例を示す図である。 図７は、第１の実施形態に係るシャドー画像の一例を示す図である。 図８は、第１の実施形態に係る重畳画像の一例を示す図である。 図９は、第１の実施形態に係るシャドーのパターンの一例を説明するための図である。 図１０は、第１の実施形態に係るシャドーのパターン分類の一例を説明するための図である。 図１１は、第１の実施形態に係るシャドーの特徴のカラーマップの一例を示す図である。 図１２は、第１の実施形態に係る重畳画像の一例を示す図である。 図１３Ａは、第１の実施形態に係るシャドーの割合の算出の一例を説明するための図である。 図１３Ｂは、第１の実施形態に係るシャドーの割合の算出の一例を説明するための図である。 図１４は、第１の実施形態に係る超音波診断装置の処理例を説明するためのフローチャートである。 図１５Ａは、第２の実施形態に係る前処理の一例を模式的に示す図である。 図１５Ｂは、第２の実施形態に係る前処理の一例を模式的に示す図である。 図１６は、第２の実施形態に係る閾値設定の一例を説明するための図である。

以下、添付図面を参照して、超音波診断装置及び画像処理装置の実施形態を詳細に説明する。なお、以下の説明において、同様の構成要素には共通の符号を付与するとともに、重複する説明を省略する。

（第１の実施形態）
まず、第１の実施形態に係る超音波診断装置の構成について説明する。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である。図１に例示するように、本実施形態に係る超音波診断装置は、超音波プローブ１と、ディスプレイ２と、入力部３と、装置本体１０とを有する。

超音波プローブ１は、例えば、複数の圧電振動子を有し、これら複数の圧電振動子は、後述する装置本体１０が有する送受信回路１１から供給される駆動信号に基づき超音波を発生する。また、超音波プローブ１は、被検体Ｐからの反射波を受信して電気信号に変換する。また、超音波プローブ１は、圧電振動子に設けられる整合層と、圧電振動子から後方への超音波の伝播を防止するバッキング材等を有する。なお、超音波プローブ１は、装置本体１０と着脱自在に接続される。

超音波プローブ１から被検体Ｐに超音波が送信されると、送信された超音波は、被検体Ｐの体内組織における音響インピーダンスの不連続面で次々と反射され、反射波信号として超音波プローブ１が有する複数の圧電振動子にて受信される。受信される反射波信号の振幅は、超音波が反射される不連続面における音響インピーダンスの差に依存する。なお、送信された超音波パルスが、移動している血流や心臓壁等の表面で反射された場合の反射波信号は、ドプラ効果により、移動体の超音波送信方向に対する速度成分に依存して、周波数偏移を受ける。

ここで、第１の実施形態に係る超音波プローブ１は、超音波により被検体Ｐを２次元で走査するとともに、被検体Ｐを３次元で走査することが可能な超音波プローブであってもよい。具体的には、第１の実施形態に係る超音波プローブ１は、一列に配置された複数の圧電振動子により、被検体Ｐを２次元で走査するとともに、複数の圧電振動子を所定の角度（揺動角度）で揺動させることで、被検体Ｐを３次元で走査するメカニカル４Ｄプローブや、複数の圧電振動子がマトリックス状に配置されることで、被検体Ｐを３次元で超音波走査することが可能な２Ｄプローブであってもよい。なお、２Ｄプローブは、超音波を集束して送信することで、被検体Ｐを２次元で走査することも可能である。ここで、本実施形態に係る超音波走査は、少なくとも１回の超音波送受信で１フレーム分のデータを収集することを示す。

入力部３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、超音波診断装置の操作者からの各種設定要求を受け付け、装置本体１０に対して受け付けた各種設定要求を転送する。例えば、入力部３は、超音波画像に対する関心領域（ＲＯＩ：Region Of Interest）の設定要求を受け付ける。

ディスプレイ２は、超音波診断装置の操作者が入力部３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１０において生成された各種画像データ等を表示したりする。

装置本体１０は、超音波プローブ１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。例えば、第１の実施形態に係る装置本体１０は、超音波プローブ１が受信した２次元の反射波データに基づいて２次元の超音波画像データを生成可能な装置である。また、例えば、第１の実施形態に係る装置本体１０は、超音波プローブ１が受信した３次元の反射波データに基づいて３次元の超音波画像データを生成可能な装置である。

装置本体１０は、図１に示すように、送受信回路１１と、Ｂモード処理回路１２と、ドプラ処理回路１３と、画像メモリ１４と、処理回路１５と、内部記憶回路１６とを有する。図１に示す超音波診断装置においては、各処理機能がコンピュータによって実行可能なプログラムの形態で内部記憶回路１６へ記憶されている。送受信回路１１、Ｂモード処理回路１２、ドプラ処理回路１３、及び、処理回路１５は、内部記憶回路１６からプログラムを読み出して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。換言すると、各プログラムを読み出した状態の各回路は、読み出したプログラムに対応する機能を有することとなる。

なお、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。

送受信回路１１は、パルス発生器、送信遅延回路、パルサ等を有し、超音波プローブ１に駆動信号を供給する。パルス発生器は、所定のレート周波数で、送信超音波を形成するためのレートパルスを繰り返し発生する。また、送信遅延回路は、超音波プローブ１から発生される超音波をビーム状に集束し、かつ送信指向性を決定するために必要な圧電振動子ごとの遅延時間を、パルス発生器が発生する各レートパルスに対し与える。また、パルサは、レートパルスに基づくタイミングで、超音波プローブ１に駆動信号（駆動パルス）を印加する。すなわち、送信遅延部は、各レートパルスに対し与える遅延時間を変化させることで、圧電振動子面から送信される超音波の送信方向を任意に調整する。

なお、送受信回路１１は、後述する処理回路１５の指示に基づいて、所定のスキャンシーケンスを実行するために、送信周波数、送信駆動電圧等を瞬時に変更可能な機能を有している。特に、送信駆動電圧の変更は、瞬間にその値を切り替え可能なリニアアンプ型の発信回路、又は、複数の電源ユニットを電気的に切り替える機構によって実現される。

また、送受信回路１１は、プリアンプ、Ａ／Ｄ（Analog／Digital）変換器、受信遅延部、加算器等を有し、超音波プローブ１が受信した反射波信号に対して各種処理を行って反射波データを生成する。プリアンプは、反射波信号をチャネル毎に増幅する。Ａ／Ｄ変換器は、増幅された反射波信号をＡ／Ｄ変換する。受信遅延回路は、受信指向性を決定するために必要な遅延時間を与える。加算器は、受信遅延回路によって処理された反射波信号の加算処理を行なって反射波データを生成する。加算器の加算処理により、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、受信指向性と送信指向性とにより超音波送受信の総合的なビームが形成される。

第１の実施形態に係る送受信回路１１は、被検体Ｐを２次元走査するために、超音波プローブ１から２次元の超音波ビームを送信させる。そして、第１の実施形態に係る送受信回路１１は、超音波プローブ１が受信した２次元の反射波信号から２次元の反射波データを生成する。また、第１の実施形態に係る送受信回路１１は、被検体Ｐを３次元走査するために、超音波プローブ１から３次元の超音波ビームを送信させる。そして、第１の実施形態に係る送受信回路１１は、超音波プローブ１が受信した３次元の反射波信号から３次元の反射波データを生成する。

なお、送受信回路１１からの出力信号の形態は、例えば、ＲＦ（Radio Frequency）信号と呼ばれる位相情報が含まれる信号である場合や、包絡線検波処理後の振幅情報である場合等、種々の形態が選択可能である。

Ｂモード処理回路１２は、送受信回路１１から反射波データを受信し、対数増幅、包絡線検波処理等を行なって、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。

ドプラ処理回路１３は、送受信回路１１から受信した反射波データから速度情報を周波数解析し、ドプラ効果による血流や組織、造影剤エコー成分を抽出し、速度、分散、パワー等の移動体情報を多点について抽出したデータ（ドプラデータ）を生成する。本実施形態の移動体は、血管内を流動する血液や、リンパ管内を流動するリンパ液等の流体である。

なお、第１の実施形態に係るＢモード処理回路１２及びドプラ処理回路１３は、２次元の反射波データ及び３次元の反射波データの両方について処理可能である。すなわち、Ｂモード処理回路１２は、２次元の反射波データから２次元のＢモードデータを生成し、３次元の反射波データから３次元のＢモードデータを生成する。また、ドプラ処理回路１３は、２次元の反射波データから２次元のドプラデータを生成し、３次元の反射波データから３次元のドプラデータを生成する。３次元のＢモードデータは、３次元走査範囲の各走査線上で設定された複数の点（サンプル点）それぞれに位置する反射源の反射強度に応じた輝度値が割り当てられたデータとなる。また、３次元のドプラデータは、３次元走査範囲の各走査線上で設定された複数の点（サンプル点）それぞれに、血流情報（速度、分散、パワー）の値に応じた輝度値が割り当てられたデータとなる。

画像メモリ１４は、後述する処理回路１５が生成した表示用の画像データを記憶するメモリである。また、画像メモリ１４は、Ｂモード処理回路１２やドプラ処理回路１３が生成したデータを記憶することも可能である。画像メモリ１４が記憶するＢモードデータやドプラデータは、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、処理回路１５を経由して表示用の超音波画像データとなる。

内部記憶回路１６は、超音波送受信、画像処理及び表示処理を行な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、内部記憶回路１６は、必要に応じて、画像メモリ１４が記憶する画像データの保管等にも使用される。また、内部記憶回路１６が記憶するデータは、図示しないインターフェースを経由して、外部の装置へ転送することができる。

処理回路１５は、超音波診断装置の処理全体を制御する。具体的には、処理回路１５は、図１に示す画像生成機能１５１、制御機能１５２及び算出機能１５３に対応するプログラムを内部記憶回路１６から読み出して実行することで、種々の処理を行う。例えば、処理回路１５は、入力部３を介して操作者から入力された各種設定要求や、内部記憶回路１６から読込んだ各種制御プログラム及び各種データに基づき、送受信回路１１、Ｂモード処理回路１２、ドプラ処理回路１３の処理を制御する。また、処理回路１５は、画像メモリ１４や内部記憶部１７が記憶する表示用の超音波画像データをディスプレイ２にて表示するように制御する。また、処理回路１５は、画像生成機能１５１の処理結果をディスプレイ２にて表示するように制御する。例えば、処理回路１５が制御機能１５２に対応するプログラムを読み出して実行することで、装置全体の制御を行い、上述したような処置を制御する。なお、画像生成機能１５１及び算出機能１５３は処理部とも呼ばれる。また、制御機能１５２は制御部とも呼ばれる。

画像生成機能１５１は、Ｂモード処理回路１２及びドプラ処理回路１３が生成したデータから超音波画像データを生成する。すなわち、画像生成機能１５１は、Ｂモード処理回路１２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にて表したＢモード画像データを生成する。Ｂモード画像データは、超音波走査された領域内の組織形状が描出されたデータとなる。また、画像生成機能１５１は、ドプラ処理回路１３が生成した２次元のドプラデータから移動体情報を表すドプラ画像データを生成する。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。ドプラ画像データは、超音波走査された領域内を流動する流体に関する流体情報を示すデータとなる。

ここで、画像生成機能１５１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、画像生成機能１５１は、超音波プローブ１による超音波の走査形態に応じて座標変換を行なうことで、表示用の超音波画像データを生成する。また、画像生成機能１５１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）等を行なう。また、画像生成機能１５１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、画像生成機能１５１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。

更に、画像生成機能１５１は、Ｂモード処理回路１２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なうことで、３次元のＢモード画像データを生成する。また、画像生成機能１５１は、ドプラ処理回路１３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なうことで、３次元のドプラ画像データを生成する。３次元Ｂモードデータ及び３次元ドプラデータは、スキャンコンバート処理前のボリュームデータとなる。すなわち、画像生成機能１５１は、「３次元のＢモード画像データや３次元のドプラ画像データ」を「３次元の超音波画像データであるボリュームデータ」として生成する。

更に、画像生成機能１５１は、ボリュームデータをディスプレイ２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なう。画像生成機能１５１が行なうレンダリング処理としては、断面再構成法（ＭＰＲ：Multi Planer Reconstruction）を行な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、画像生成機能１５１が行なうレンダリング処理としては、ボリュームデータに対して「Curved MPR」を行なう処理や、ボリュームデータに対して「Maximum Intensity Projection」を行なう処理がある。また、画像生成機能１５１が行なうレンダリング処理としては、３次元の情報を反映した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、画像生成機能１５１は、後述する算出機能１５３による算出結果に基づいて、種々の情報を生成する。具体的には、画像生成機能１５１は、算出結果に基づくシャドー画像や、シャドーに関する計測結果を示す情報を生成する。なお、シャドー画像及び計測結果を示す情報については、後に詳述する。

制御機能１５２は、上述した装置全体における種々の制御を実行する。また、制御機能１５２は、画像生成機能１５１によって生成されたシャドー画像及び計測結果を示す情報をディスプレイ２に表示させる。算出機能１５３は、超音波走査の結果に基づいて、シャドー情報を生成する。なお、算出機能１５３による処理については、後に詳述する。

以上、第１の実施形態に係る超音波診断装置の全体構成について説明した。かかる構成のもと、第１の実施形態に係る超音波診断装置は、超音波画像におけるシャドーの抽出を精度よく行うことを可能にする。上述したように、超音波画像においては、例えば、疾患部位よりも深い位置に暗く示される音響陰影（シャドー）が生じる場合がある。例えば、肝硬変や脂肪肝などにより組織の性状が変化した場合、シャドーが生じる場合がある。従って、超音波画像上のシャドーを精度よく抽出することができれば、超音波画像による診断能を向上させることができると考えられる。

図２は、第１の実施形態に係る超音波画像の一例を示す図である。図２においては、肝臓の超音波画像を示す。例えば、図２に示すように、肝臓の超音波画像においては、画像の上側から下側に黒くスジが入ったような櫛状のシャドーが生じる場合がある。このような超音波画像から、例えば、定量的にシャドーを抽出することができれば、どのような疾患を有しているかを診断することも可能になると期待されている。そこで、第１の実施形態に係る超音波診断装置においては、以下、詳細に説明する処理回路１５による処理により、超音波画像におけるシャドーを精度よく抽出することを可能にする。

図１に示す制御機能１５２は、被検体内に対する超音波走査を超音波プローブ１に実行させる。そして、図１に示す算出機能１５３は、超音波走査の結果を深さ毎に解析し、複数の深さについての解析結果に基づいて、超音波走査の結果に現れた音響陰影に関する情報であるシャドー情報を生成する。具体的には、算出機能１５３は、超音波走査によって収集された信号を深さごとに解析して、超音波画像に含まれるシャドーを抽出する。すなわち、算出機能１５３は、方位方向（ラテラル方向）に信号を解析してシャドーを抽出する。

図３Ａ及び図３Ｂは、第１の実施形態に係る算出機能１５３の処理対象を説明するための図である。図３Ａにおいては、超音波画像における走査線を示す。また、図３Ｂにおいては、縦軸に信号値を示し、横軸に方位方向の信号（走査線）を示したグラフを示す。例えば、算出機能１５３は、図３Ａに示すように、超音波走査を行った際の走査線「１」〜「２５０」のそれぞれにおける深さ「ｄ１」での各信号値「ｓ１」〜「ｓ２５０」を解析する。一例を挙げると、算出機能１５３は、深さ「ｄ１」における信号値「ｓ１」〜「ｓ２５０」を抽出して、深さ毎の方位方向の信号値の変位を算出する。例えば、算出機能１５３は、図３Ｂに示すように、走査線ごとに深さ「ｄ１」の信号値を抽出して、横軸を走査線とし、縦軸を信号値としたグラフを生成し、生成したグラフに基づいてシャドーを抽出する。なお、図３Ａ及び図３Ｂでは、深さ「ｄ１」についてのみ示しているが、実際には、算出機能１５３は、走査線上でのすべてのサンプル点に対応する深さごとに方位方向の信号を解析する。例えば、算出機能１５３は、図３Ａに示す深さ「ｄ１」よりも浅い位置及び深い位置での解析を実行する。

ここで、算出機能１５３によって扱われる信号値は、任意の信号を用いることができる。例えば、算出機能１５３によって扱われる信号値は、送受信回路１１における加算器によって加算処理が実行された反射波データ、包絡線検波処理後の振幅データ、或いは、輝度値などが用いられる。なお、以下では、振幅データ或いは輝度値を用いる場合を一例に挙げて説明する。

上述したように、深さ毎の信号値を抽出すると、算出機能１５３は、抽出した信号値を解析することで、シャドー情報を生成する。例えば、算出機能１５３は、深さ毎に実行する解析の少なくとも一部として、超音波走査によって得られた同一深さにおける各信号の信号値と所定の閾値との比較、および前記超音波走査によって得られた同一深さにおける各信号の信号値と基準値との差と所定の閾値との比較のうち少なくとも一方を行うことで、シャドー情報を生成する。ここで、上述した基準値としては、例えば、各信号に同一深さで隣接する信号の信号値などである。

一例を挙げると、算出機能１５３は、超音波走査によって収集された深さ毎の信号（同一深さにおける各信号）において所定の閾値を下回る信号、および深さ毎の隣接する信号間の差が所定の閾値を上回る信号のうち少なくともいずれか一つを抽出してシャドー情報を生成する。例えば、算出機能１５３は、図３Ｂに示す信号値のグラフにおいて、信号値が所定の閾値を下回る走査線の位置をシャドーとして抽出する。また、算出機能１５３は、図３Ｂに示す信号値のグラフにおいて、隣接する信号間の差が所定の閾値を上回る走査線の位置をシャドーとして抽出する。なお、信号間の差を所定の閾値と比較する場合、隣接する信号間だけではなく、隣接していない信号間の差を所定の閾値と比較する場合であってもよい。例えば、同一の深さにおいて所定の範囲内にある複数の信号において最大値を示す信号と最小値を示す信号との差を所定の閾値と比較する場合であってもよい。ここで、算出機能１５３は、上述した２つのシャドー抽出手法をそれぞれ単独で用いることもでき、組み合わせて用いることもできる。なお、図３Ｂにおいては、グラフを模式的に示しているため、信号値に大きな変化が見られないが、シャドーを含む実際のグラフでは信号値は大きく変化することとなる。

算出機能１５３は、上述した閾値による処理を深さ毎に実行する。すなわち、算出機能１５３は、超音波画像におけるシャドー部分を深さ毎に抽出する。ここで、超音波画像においては、画像のＧａｉｎ、Ｆｏｃｕｓ及び深部減衰によって深さ毎の信号値の強度が異なるため、信号値をそのまま用いた場合、深さ毎に閾値を設定することとなる。そこで、Ｇａｉｎ、Ｆｏｃｕｓ及び深部減衰を除去するために、算出機能１５３は、上述した閾値による処理を行う前に信号値を規格化するための前処理を行うことができる。

図４は、第１の実施形態に係る前処理の一例を説明するための図である。ここで、図４においては、縦軸にラテラル方向の信号の平均値を示し、横軸に深さを示したグラフを示す。すなわち、図４においては、方位方向に抽出した信号値の深さごとの平均値を算出してグラフにしたものを示す。図４の（Ａ）に示すように、深さごとの信号値の平均値は、例えば、フォーカスされた深さでの信号値の平均値が高くなり、深さが大きくなるにしたがって平均値が小さくなる。従って、このような信号値をそのまま用いる場合、深さ毎に適切な閾値を設定することとなる。

そこで、算出機能１５３は、深さ毎に実行する解析の少なくとも一部として、超音波走査によって得られた同一深さにおける複数の信号の信号値の平均値をそれぞれ算出し、深さ毎に複数の信号それぞれの信号値と平均値との差を算出することで、シャドー情報を生成する。換言すると、算出機能１５３は、深さ毎の信号の平均値をそれぞれ算出し、深さ毎の信号の値から対応する深さの平均値を差分した値を用いてシャドー情報を生成する。図３Ａを用いて一例を説明すると、算出機能１５３は、深さ「ｄ１」における信号値「ｓ１」〜「ｓ２５０」の平均値を算出して、信号値「ｓ１」〜「ｓ２５０」から算出した平均値をそれぞれ差分した値を算出する。算出機能１５３は、全ての深さについて、上述した処理を実行する。すなわち、算出機能１５３は、全ての深さについて、深さ毎の信号値から対応する深さの平均値をそれぞれ差分した値を算出する。これにより、超音波走査によって収集された信号の値が規格化され、図４の（Ｂ）に示すように、信号の平均値が「０」となり、深さに関係なく１つの閾値を用いて処理を行うことができる。

上述したように前処理を行うと、算出機能１５３は、前処理後の信号値を用いて閾値処理を行い、超音波画像におけるシャドー部分を抽出する。以下、図５Ａ〜図５Ｃを用いて閾値処理の例について説明する。図５Ａ〜図５Ｃは、第１の実施形態に係る算出機能１５３による閾値処理の例を説明するための図である。ここで、図５Ａにおいては、同一深さのピクセルにおける前処理後の信号値のグラフを示す。また、図５Ｂ及び図５Ｃは、グラフの一部を示す。

例えば、算出機能１５３は、図５Ａに示すように、深さ毎の信号において所定の閾値を下回る信号を抽出する「閾値法」、および、信号間の差が所定の閾値を上回る信号を抽出する「Ｄｉｐ＆Ｐｅａｋ法」を実行する。「閾値法」では、例えば、図５Ａに示すように、前処理後の信号値に対する閾値が設定され、前処理後の信号値が閾値を下回った信号をシャドーとして抽出する。すなわち、算出機能１５３は、同一深さのピクセルにおいて、前処理後の信号値が閾値を下回ったピクセルをシャドー部分として抽出する。

例えば、算出機能１５３は、図５Ｂに示すように、前処理後の信号値のグラフにおいて、信号値が閾値ａを下回った部分に対応するピクセル（サンプル点）をシャドーとして抽出する。ここで、算出機能１５３は、図５Ｂに示すように、シャドーの特徴として、閾値と信号値の「Ｄｉｐ」との差分である「振幅差」と、シャドーとして抽出した部分の「幅」とを算出する。

また、「Ｄｉｐ＆Ｐｅａｋ法」としては、例えば、図５Ａに示すように、グラフ中の「Ｐｅａｋ」と「Ｄｉｐ」との差が所定の閾値を超えた部分の信号をシャドーとして抽出する。すなわち、算出機能１５３は、同一深さのピクセルにおいて、前処理後の信号値の凹凸の程度が大きい部分のピクセルをシャドー部分として抽出する。ここで、シャドーが生じる部分は、必ずしもベースラインが低いわけではなく、単純な閾値によって抽出することができない場合がある。例えば、図５Ａにおいて「見えていない」と示す位置では、信号値の「Ｄｉｐ」の部分は「閾値法」における閾値よりも値が上であるが、実際にはシャドーが生じている部分である。「Ｄｉｐ＆Ｐｅａｋ法」は、このような部分のシャドーを抽出することができる。なお、グラフ中の「Ｐｅａｋ」と「Ｄｉｐ」は、信号が隣接している場合もあれば、信号が隣接していない場合もある。すなわち、隣接した２つの信号がそれぞれ「Ｐｅａｋ」と「Ｄｉｐ」の場合もあれば、隣接していない２つの信号がそれぞれ「Ｐｅａｋ」と「Ｄｉｐ」の場合（「Ｐｅａｋ」と「Ｄｉｐ」に対応する信号の間に別の信号が含まれている場合）もある。算出機能１５３は、同一深さのピクセル（信号）において「Ｐｅａｋ」と「Ｄｉｐ」に対応する信号値の差分を所定の閾値と比較することで、シャドーを抽出する。

例えば、算出機能１５３は、図５Ｃに示すように、「Ｐｅａｋ」と「Ｄｉｐ」との差である「振幅差」を算出し、算出した「振幅差」が所定の閾値を超えた部分をシャドーとして抽出する。ここで、算出機能１５３は、例えば、図５Ｃに示すように、シャドーとして抽出した「Ｄｉｐ」と、両隣の「Ｐｅａｋ」との「振幅差」の半値となる位置をそれぞれ算出し、算出した半値となる位置間の部分に対応するピクセル（サンプル点）をシャドーとして抽出して、シャドーとして抽出した部分の「幅」を算出する。

上述したように、算出機能１５３は、「閾値法」又は「Ｄｉｐ＆Ｐｅａｋ法」を用いて、深さ毎にシャドーの部分を抽出して、抽出したシャドーの特徴として、シャドーの「振幅差」及び「幅」を算出する。なお、上述した「閾値法」及び「Ｄｉｐ＆Ｐｅａｋ法」のうちどちらか一方によってシャドーを抽出する場合であってもよいが、「閾値法」及び「Ｄｉｐ＆Ｐｅａｋ法」の両方を用いてシャドーを抽出する場合であってもよい。係る場合には、算出機能１５３は、例えば、信号値において、「Ｄｉｐ＆Ｐｅａｋ法」によってシャドーとして抽出した部分のうち、「閾値法」の閾値を下回る部分をシャドーとして抽出する。また、上述したシャドーの抽出処理は、超音波画像全体を対象とする場合であってもよいが、所定の領域内を対象とする場合であってもよい。かかる場合には、例えば、入力部３がＲＯＩの設定を受け付け、処理回路１５が受け付けたＲＯＩ内のシャドーを抽出する。

第１の実施形態に係る超音波診断装置においては、抽出したシャドーの情報を用いて種々の情報を提供することができる。例えば、画像生成機能１５１は、シャドー情報に基づいて、シャドーの位置及び特徴のうち少なくともいずれか一つを示すシャドー画像を生成する。一例を挙げると、画像生成機能１５１は、シャドー画像を、超音波走査の結果に基づく形態画像に重畳させた重畳画像を生成する。図６は、第１の実施形態に係る重畳画像の一例を示す図である。図６においては、縦方向を深さとし、横方向を走査線としたスキャンコンバート前のＢモード画像にシャドーの位置を示すシャドー画像を重畳させた重畳画像を示す。

例えば、算出機能１５３によって超音波画像におけるシャドーの領域（位置）が抽出されると、画像生成機能１５１は、図６に示すように、Ｂモード画像上にシャドーの位置を示した重畳画像を生成する。これにより、観察者は、超音波画像におけるシャドーの位置を一目で把握することができる。

また、画像生成機能１５１は、色相、彩度、および明度のうちの少なくとも一つを、シャドーの特徴に応じて割り当てることで、シャドー画像を生成することもできる。図７は、第１の実施形態に係るシャドー画像の一例を示す図である。ここで、図７においては、シャドーの特徴として「幅」を用いたシャドー画像を示す。例えば、画像生成機能１５１は、図７に示すように、シャドーの「幅：１〜１０」に対して色を割り当て、シャドーの「幅」に応じてカラー化したシャドー画像を生成する。なお、図７においては、シャドーの特徴として「幅」を用いる場合を例に挙げたが、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、「振幅差」を用いる場合や、「幅」と「振幅差」の両方を用いる場合であってもよい。

また、画像生成機能１５１は、シャドーの特徴を示すシャドー画像を形態画像に重畳した重畳画像を生成することもできる。図８は、第１の実施形態に係る重畳画像の一例を示す図である。ここで、図８は、シャドーの特徴として「振幅差」を用いたシャドー画像をスキャンコンバート前のＢモード画像に重畳させた重畳画像を示す。例えば、画像生成機能１５１は、図８に示すように、振幅差の程度ごとに色を割り当て、抽出されたシャドーの「振幅差」に応じてカラー化したシャドー画像を生成する。例えば、画像生成機能１５１は、「振幅差」の程度に応じて３段階に色を割り当て、シャドーの「振幅差」に応じてカラー化する。

そして、画像生成機能１５１は、図８に示すように、生成したシャドー画像をＢモード画像に重畳させた重畳画像を生成する。なお、図８においては、シャドーの特徴として「振幅差」を用いる場合を例に挙げたが、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、「幅」を用いる場合や、「幅」と「振幅差」の両方を用いる場合であってもよい。

図６〜図８に示す重畳画像やシャドー画像が生成されると、制御機能１５２は、生成された重畳画像やシャドー画像をディスプレイ２に表示させるように制御する。観察者はこれらの画像を観察することで、シャドーの位置や、超音波画像における位置ごとのシャドーの特徴を一目で把握することができる。

上述した例では、シャドー画像を表示する場合について説明したが、第１の実施形態に係る超音波診断装置は、シャドーに関する種々の計測を行うこともできる。具体的には、算出機能１５３は、シャドー情報に基づいて、シャドーに関する計測を実行する。例えば、算出機能１５３は、シャドーの特徴を示す値、および超音波走査の結果に占めるシャドーの割合のうち少なくともいずれか一つを計測する。

上述したように、算出機能１５３は、シャドーの特徴として「振幅差」や「幅」を算出する。さらに、算出機能１５３は、算出した「振幅差」や「幅」に基づいて、シャドーのパターンを決定することができる。図９は、第１の実施形態に係るシャドーのパターンの一例を説明するための図である。図９においては、縦軸に「振幅差」を示し、横軸に「幅」を示した散布図（イメージ図）を示す。

例えば、算出機能１５３は、上述した「閾値法」及び「Ｄｉｐ＆Ｐｅａｋ法」のうちの少なくとも一方によりシャドー部分を抽出して「振幅差」と「幅」を算出する。そして、算出機能１５３は、図９に示すように、「振幅差」と「幅」に基づいて、抽出したシャドーについて、「Ａパターン」のシャドー、「Ｂパターン」のシャドー及び「スペックルパターン」に分類する。

一例を挙げると、算出機能１５３は、シャドーとして抽出したもののうち、「振幅差」及び「幅」がともに低い値を示すものを「スペックルパターン」として分類する。また、算出機能１５３は、シャドーとして抽出したもののうち、「振幅差」が高い値を示し、かつ、「幅」が低い値を示すものを「Ａパターン」のシャドーとして分類する。また、算出機能１５３は、シャドーとして抽出したもののうち、「振幅差」及び「幅」がともに高い値を示すものを「Ｂパターン」のシャドーとして分類する。

このように、算出機能１５３は、シャドーの特徴に基づいて、抽出したシャドーを種々のパターンに分類する。これにより、例えば、シャドーとして抽出したものの中から、シャドーとスペックルとをさらに分類することができる。また、例えば、櫛状のシャドーのような「幅」の狭いシャドーと、骨などによって生じる「幅」の広いシャドーとを、それぞれ「Ａパターン」及び「Ｂパターン」として分類することができる。ここで、各パターンに分類するための「振幅差」及び「幅」の値は任意に設定することができる。すなわち、シャドーの特徴を示す値に基づいてシャドーを分類することができ、シャドーを定量的に解析することができる。

図１０は、第１の実施形態に係るシャドーのパターン分類の一例を説明するための図である。図１０においては、縦軸に「幅（ピクセル数）」を示し、横軸に「振幅差」を示した散布図を示す。例えば、算出機能１５３は、図１０に示すように、散布図に「Ａパターン」に対応する領域と、「Ｂパターン」に対応する領域と、「スペックルパターン」に対応する領域の３つの領域を設定することでシャドーを各パターンに分類する。ここで、図１０において領域が重複している部分に含まれるものは、領域の境界からの距離に応じてどちらかに分類する場合であってもよく、或いは、どちらにも分類しないようにする場合であってもよい。

図１１は、第１の実施形態に係るシャドーの特徴のカラーマップの一例を示す図である。図１１においては、縦軸に「幅（ピクセル数）」を示し、横軸に「振幅差」を示し、発生頻度の違いに色を割り当てたカラーマップを示す。例えば、算出機能１５３は、「振幅差」の値及び「幅」の値ごとの発生数をカウントし、カウントした値に対応する色をカラーバーから抽出してカラー化する。なお、図１１に示すように、カラーマップに基づいてパターンの分類を行う場合であってもよい。

図９〜図１１に示す情報が生成されると、制御機能１５２は、生成された情報をディスプレイ２に表示させるように制御する。観察者はこれらの情報を観察することで、抽出されたシャドーのパターンや、発生頻度の違いを一目で把握することができる。なお、図９〜図１１においては、抽出したシャドーを３つのパターンに分類する場合を例に挙げて説明したが、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、２つ或いは４つ以上のパターンに分類する場合であってもよい。

上述したように、算出機能１５３は、シャドーに関する種々の情報を計測することができる。画像生成機能１５１は、算出機能１５３によって計測された情報を用いて種々の画像を生成することができる。例えば、画像生成機能１５１は、色相、彩度、および明度のうちの少なくとも一つを、シャドーのパターンに応じて割り当てたシャドー画像を生成し、生成したシャドー画像を超音波走査の結果に基づく形態画像に重畳させた重畳画像を生成する。

図１２は、第１の実施形態に係る重畳画像の一例を示す図である。ここで、図１２は、図９〜図１１を用いて説明した３つのパターンに色を割り当てたシャドー画像をスキャンコンバート前のＢモード画像に重畳させた重畳画像を示す。例えば、画像生成機能１５１は、図１２に示すように、「スペックルパターン」、「Ａパターン」及び「Ｂパターン」にそれぞれ色を割り当て、抽出されたシャドーのパターンに応じてカラー化したシャドー画像を生成する。

そして、画像生成機能１５１は、図１２に示すように、生成したシャドー画像をＢモード画像に重畳させた重畳画像を生成する。制御機能１５２は、生成された重畳画像をディスプレイ２に表示させる。これにより、画像上のシャドーのパターンを一目で把握することができる。なお、図１２においては、シャドーを３パターンに分類する場合を例に挙げたが、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、シャドーが２つ又は４つ以上のパターンに分類される場合であってもよい。かかる場合には、それぞれのパターンが区別可能となるように色が割り当てられ、シャドー画像が生成される。

上述したように、画像生成機能１５１は、算出機能１５３によって算出された情報を用いて種々の画像を生成することができる。ここで、算出機能１５３は、上述した例の他にも種々の情報を計測することができる。例えば、算出機能１５３は、超音波画像におけるシャドーの割合を算出することもできる。図１３Ａ及び図１３Ｂは、第１の実施形態に係るシャドーの割合の算出の一例を説明するための図である。ここで、図１３Ａにおいては、図８に示す重畳画像（振幅差の違いに応じてシャドーがカラー化された重畳画像）に領域「Ｒ１」が設定された図を示す。また、図１３Ｂは、縦軸に発生数を示し、横軸に「振幅差」を示した頻度分布を示す。

例えば、図１３Ａに示すように、入力部３が領域「Ｒ１」の設定操作を受け付けると、算出機能１５３は、設定された領域「Ｒ１」におけるシャドーの割合を算出する。例えば、算出機能１５３は、領域「Ｒ１」に含まれる全てのピクセルについて「振幅差」をそれぞれ算出し、算出した「振幅差」を用いて図１３Ｂに示す頻度分布を生成する。そして、算出機能１５３は、シャドーとして抽出されたピクセルの割合を算出する。例えば、算出機能１５３は、「振幅差」の程度によって３段階に分けられたシャドーのそれぞれの割合をそれぞれ算出する。

一例を挙げると、算出機能１５３は、図１３Ｂに示すように、「振幅差：５〜７」で重畳画像上に「Ｒ（Red）」で示されたシャドーの割合「４７．０％」を算出する。また、算出機能１５３は、図１３Ｂに示すように、「振幅差：７〜９」で重畳画像上に「Ｇ（Green）」で示されたシャドーの割合「２１．４％」を算出する。また、算出機能１５３は、図１３Ｂに示すように、「振幅差：９以上」で重畳画像上に「Ｂ（Blue）」で示されたシャドーの割合「５．０４％」を算出する。

また、算出機能１５３は、図１３Ｂに示すように、領域「Ｒ１」における「振幅差」の平均「４．９９」を算出することができる。また、図示していないが、算出機能１５３は、平均値だけではなく標準偏差などを算出することもできる。このように、算出機能１５３によってシャドーの割合が算出されると、制御機能１５２は、算出結果をディスプレイ２に表示させる。例えば、制御機能１５２は、図１３Ｂに示す頻度分布及び割合の情報をディスプレイ２に表示させる。

なお、算出機能１５３は、上述したシャドーの割合として、シャドーのパターンごとの割合を算出することもできる。例えば、算出機能１５３は、領域「Ｒ１」について、「スペックルパターン」、「Ａパターン」及び「Ｂパターン」の割合を算出して、頻度分布を生成することもできる。

次に、図１４を用いて、第１の実施形態に係る超音波診断装置の処理について説明する。図１４は、第１の実施形態に係る超音波診断装置の処理例を説明するためのフローチャートである。なお、図１４においては、シャドー画像と計測結果が表示される場合の処理について示す。図１４に示すステップＳ１０１は、処理回路１５が内部記憶回路１６から制御機能１５２に対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。ステップＳ１０１では、処理回路１５が、シャドー抽出モードに遷移されたか否かを判定する。ステップＳ１０２は、処理回路１５が内部記憶回路１６から算出機能１５３に対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。ステップＳ１０２では、シャドー抽出モードであると判定された場合に（ステップＳ１０１肯定）、処理回路１５が、方位方向の受信信号に基づいてシャドーを抽出する。

ステップＳ１０３は、処理回路１５が内部記憶回路１６から画像生成機能１５１に対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。ステップＳ１０３では、処理回路１５がシャドー画像を生成する。ステップＳ１０４は、処理回路１５が内部記憶回路１６から算出機能１５３に対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。ステップＳ１０４では、処理回路１５が、シャドーに関する情報を計測する。

ステップＳ１０５は、処理回路１５が内部記憶回路１６から制御機能１５２に対応するプログラムを読み出して実行されるステップである。ステップＳ１０５では、処理回路１５が、シャドー画像及び計測結果をディスプレイ２に表示する。なお、上述した処理の例では、シャドー画像が生成された後にシャドーに関する情報が計測される場合を例に挙げて説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、シャドーに関する情報が計測された後にシャドー画像が生成される場合であってもよく、或いは、シャドー画像の生成と計測が同時に実行される場合であってもよい。

上述したように、第１の実施形態によれば、制御機能１５２が、被検体内に対する超音波走査を超音波プローブに実行させる。算出機能１５３が、超音波走査の結果を深さ毎に解析し、複数の深さについての解析結果に基づいて、超音波走査の結果に現れたシャドーに関する情報であるシャドー情報を生成する。従って、第１の実施形態に係る超音波診断装置は、超音波画像におけるシャドーの抽出を精度よく行うことを可能にする。

例えば、従来技術においては、超音波画像に対して深さ方向の解析をすることで画像内のシャドーを抽出する技術が知られている。しかしながら、かかる従来技術では、硬い組織を抽出したうえで、硬い組織の下側の組織をシャドーとして抽出するものであり、硬い組織の下が全てシャドーとして抽出されてしまうものである。例えば、肝臓をスキャンした際に生じるシャドーは肝臓内だけでなく、肝表面(付近を含む)や腹壁付近からも出現する。このため、従来技術のような距離方向の処理の場合、腹部表面から肝表面までの構造の影響を大きく受けてしまう。例えば、腹部表面に硬い組織があった場合、その組織よりも深い位置が全てシャドーとして抽出されてしまう。

しかしながら、第１の実施形態に係る超音波診断装置では、方位方向に対して処理を行っていることから、腹壁、肝表面、肝臓内からのシャドーなのか識別することも可能となる。さらに、第１の実施形態に係る超音波診断装置では、例えば、シャドーが深さ方向に段階的に生じていた場合でも、それぞれのシャドーを抽出することができる。

また、第１の実施形態によれば、画像生成機能１５１は、シャドー情報に基づいてシャドーの位置及び特徴のうち少なくともいずれか一つを示すシャドー画像を生成する。また、画像生成機能１５１は、色相、彩度、および明度のうちの少なくとも一つを、シャドーの特徴に応じて割り当てることで、シャドー画像を生成する。また、画像生成機能１５１は、シャドー画像を、超音波走査の結果に基づくＢモード画像に重畳させた重畳画像を生成する。従って、第１の実施形態に係る超音波診断装置は、超音波画像におけるシャドーを観察しやすい画像を提供することを可能にする。

また、第１の実施形態によれば、算出機能１５３がシャドーの特徴に基づいてシャドーのパターンを決定し、画像生成機能１５１が色相、彩度、および明度のうちの少なくとも一つを、シャドーのパターンに応じて割り当てたシャドー画像を生成し、生成したシャドー画像を超音波走査の結果に基づくＢモード画像に重畳させた重畳画像を生成する。従って、第１の実施形態に係る超音波診断装置は、シャドーの特徴を反映した情報を提供することを可能にする。

また、第１の実施形態によれば、算出機能１５３は、シャドー情報に基づいて、シャドーに関する計測を実行する。また、算出機能１５３は、シャドーの特徴を示す値、および超音波走査の結果に占めるシャドーの割合のうち少なくともいずれか一つを計測する。従って、第１の実施形態に係る超音波診断装置は、シャドーを定量的に解析することを可能にする。

また、第１の実施形態によれば、算出機能１５３は、深さ毎に実行する解析の少なくとも一部として、超音波走査によって得られた同一深さにおける各信号の信号値と所定の閾値の比較、および超音波走査によって得られた同一深さにおける各信号の信号値と基準値との差と所定の閾値との比較のうち少なくとも一方を行うことで、シャドー情報を生成する。従って、第１の実施形態に係る超音波診断装置は、方位方向でのシャドーの抽出を容易に行うことを可能にする。さらに、第１の実施形態に係る超音波診断装置は、「閾値法」では抽出することが困難なシャドーを抽出することもできる。

また、第１の実施形態によれば、算出機能１５３は、深さ毎に実行する解析の少なくとも一部として、超音波走査によって得られた同一深さにおける複数の信号の信号値の平均値をそれぞれ算出し、深さ毎に複数の信号それぞれの信号値と平均値との差を算出することで、シャドー情報を生成する。従って、第１の実施形態に係る超音波診断装置は、信号値を規格化して、処理を容易にすることを可能にする。

（第２の実施形態）
さて、これまで第１の実施形態について説明したが、上述した第１の実施形態以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。

上述した第１の実施形態では、前処理として平均値の減算処理を行う場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、前処理としてその他の処理を実行することもできる。例えば、超音波画像に含まれるスペックルパターンを除去する前処理を実行することもできる。具体的には、算出機能１５３は、超音波走査によって収集された信号に対して深さ方向の平滑化フィルタをかけた後、シャドー情報を生成する。図１５Ａ及び図１５Ｂは、第２の実施形態に係る前処理の一例を模式的に示す図である。

例えば、算出機能１５３は、図１５Ａに示す超音波画像に対して深度方向に平滑化フィルタをかけることで、図１５Ｂに示す超音波画像を得る。これによって、図１５Ｂに示すように、スペックル成分が軽減され、シャドーの抽出をより精度よく行うことを可能にする。

また、上述した第１の実施形態では、超音波走査の結果として、振幅データ或いは輝度値を用いる場合を例に挙げて説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、包絡線検波処理前の位相情報を含む反射波データを用いることもできる。かかる場合には、算出機能１５３は、上述した「閾値法」とは異なる手法によりシャドーを抽出する。例えば、算出機能１５３は、位相情報を含む信号に対して解析を実行する場合、深さ毎に実行する解析の少なくとも一部として、位相情報を含む信号の振幅と複数の閾値で比較を行うことで、シャドー情報を生成する。一例を挙げると、算出機能１５３は、超音波走査によって収集された信号が位相情報を含む場合、深さ毎の信号において振幅が所定の範囲に含まれる信号を抽出してシャドー情報を生成する。

図１６は、第２の実施形態に係る閾値設定の一例を説明するための図である。例えば、算出機能１５３は、図１６に示すように、反射波データに対して設定された上側の閾値ｂと、下側の閾値ｃとを用いてシャドーを抽出する。一例を挙げると、算出機能１５３は、図１６に示すように、反射波データが閾値ｂと閾値ｃの範囲内にある場合に、当該反射波データの位置をシャドーとして抽出する。一方、反射波データが閾値ｂ及び閾値ｃのうちどちらか一方でも超えた場合、算出機能１５３は、シャドーではないと判定する。なお、閾値ｂ及び閾値ｃは任意に設定することができる。

また、位相情報を含む反射波データを用いる場合、反射波データを２乗することで振幅情報にし、上述した「閾値法」及び「Ｄｉｐ＆Ｐｅａｋ法」を用いてシャドーを抽出する場合であってもよい。

また、上述した第１の実施形態では、シャドーの特徴として「振幅差」及び「幅」を用いる場合を説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、シャドーの起点となる深さの情報や、シャドーとして抽出した信号の反射波データの周波数解析の解析結果を用いる場合であってもよい。

上述した第１の実施形態では、前処理として平均値の減算処理を行う場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、平均値の減算処理を行わない場合であってもよい。かかる場合には、深さ毎に「閾値法」における閾値及び「Ｄｉｐ＆Ｐｅａｋ法」における閾値が設定される。そして、算出機能１５３は、深さ毎に対応する閾値を用いた「閾値法」及び「Ｄｉｐ＆Ｐｅａｋ法」を用いてシャドーを抽出する。

また、上述した第１の実施形態では、「振幅差」や、シャドーの情報に基づいて分類した「パターン」の割合を算出して、算出結果をディスプレイ２に表示させる場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、算出結果に基づいて、さらに、種々の情報を表示させることも可能である。具体的には、算出機能１５３が、超音波走査の結果に占めるシャドーの割合を計測する。そして、制御機能１５２が、算出機能１５３によって計測されたシャドーの割合に基づいて、関連する疾患の情報を提示させる。一例を挙げると、算出機能１５３は、図１３Ｂに示すように、超音波画像における領域「Ｒ１」に含まれる全てのピクセルについて「振幅差」をそれぞれ算出する。そして、算出機能１５３は、「振幅差：５〜７」のシャドーの割合「４７．０％」、「振幅差：７〜９」のシャドーの割合「２１．４％」、「振幅差：９以上」のシャドーの割合「５．０４％」を算出する。制御機能１５２は、算出機能１５３によって算出された上記割合に基づいて、関連する疾患の情報をディスプレイ２に表示させる。

ここで、シャドーの割合と疾患との関連については、予め設定されて内部記憶回路１６に格納される。一例を挙げると、内部記憶回路１６は、「振幅差：５〜７」のシャドーの割合が「５０％」を超えた場合の関連する疾患として、「疾患Ａ」、「疾患Ｂ」及び「疾患Ｃ」を記憶する。また、内部記憶回路１６は、「振幅差：７〜９」のシャドーの割合が「２０％」を超えた場合の関連する疾患として、「疾患Ｄ」及び「疾患Ｅ」を記憶する。また、内部記憶回路１６は、「振幅差：９以上」のシャドーの割合が「１０％」を超えた場合の関連する疾患として、「疾患Ｆ」を記憶する。このように、内部記憶回路１６は、割合に応じて予め設定された疾患の情報を記憶する。なお、内部記憶回路１６によって記憶される疾患の情報は、操作者によって適宜格納される。すなわち、シャドーの割合と疾患との関連は、操作者によって任意に設定される。また、上記した例はあくまでも一例であり、その他、種々のシャドーの割合と疾患とが対応付けて記憶される。例えば、「振幅差」だけではなく、「幅」や、「パターン」について、割合と疾患とが対応付けて記憶される。

また、シャドーの割合と疾患との関連については、シャドーについて適宜組み合わせて用いられる場合であってもよい。一例を挙げると、シャドーの割合が「５０％」を超えた場合、かつ、「振幅差：７〜９」のシャドーの割合が「２０％」を超えた場合の疾患として、「疾患Ａ」が対応付けられる場合であってもよい。同様に、「パターンＡ」の割合が「５０％」を超えた場合、かつ、「パターンＢ」の割合が「１０」を下回った場合の疾患として、「疾患Ｇ」が対応付けられる場合であってもよい。

制御機能１５２は、算出機能１５３によって割合が算出されると、内部記憶回路１６に記憶された疾患の情報を参照して、ディスプレイ２に表示させる。例えば、算出機能１５３によって、「振幅差：５〜７」のシャドーの割合「４７．０％」、「振幅差：７〜９」のシャドーの割合「２１．４％」、「振幅差：９以上」のシャドーの割合「５．０４％」と算出されると、制御機能１５２は、「振幅差：７〜９」のシャドーの割合が「２０％」を超えていることから、関連する疾患の情報として、「疾患Ｄ」及び「疾患Ｅ」をディスプレイ２に表示させる。なお、上記した例はあくまでも一例であり、制御機能１５２は、その他、種々の割合について、関連する疾患の情報を表示させることができる。例えば、制御機能１５２は、シャドーの「幅」や、シャドーの「パターン」について、算出された割合に基づいて、関連する疾患の情報をディスプレイ２に表示させることができる。

また、上述した実施形態では、超音波診断装置が処理を実行する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、画像処理装置によって実行される場合であってもよい。かかる場合には、画像処理装置が、上述した処理回路１５と、内部記憶回路１６とを有し、画像生成機能１５１、制御機能１５２及び算出機能１５３を実行する。例えば、内部記憶回路１６が被検体内に対して実行された超音波走査の結果と、画像生成機能１５１、制御機能１５２及び算出機能１５３に対応するプログラムとを記憶する。そして、処理回路１５が、各機能に対応するプログラムを読み出して実行することで、内部記憶回路１６に記憶された超音波走査の結果に対するシャドーの抽出処理を実行する。

なお、上記の実施形態の説明で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。更に、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、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、あるいは、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、上述した実施形態で説明した処理方法は、あらかじめ用意された処理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。この処理プログラムは、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、この処理プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＵＳＢメモリ及びＳＤカードメモリ等のＦｌａｓｈメモリ等のコンピュータで読み取り可能な非一時的な記録媒体に記録され、コンピュータによって非一時的な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、説明したとおり、実施形態によれば、超音波画像におけるシャドーの抽出を精度よく行うことができる。

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。

１５１ 画像生成機能
１５２ 制御機能
１５３ 算出機能

Claims (13)

1. 被検体に対する超音波走査を超音波プローブに実行させる制御部と、
   色相、彩度、および明度のうちの少なくとも一つを、前記超音波走査の結果に現れた音響陰影の出現状態に基づく前記音響陰影のパターンに応じて割り当てることで、シャドー画像を生成する処理部と、
   を備えた、超音波診断装置。
2. 前記処理部は、前記超音波走査の結果を深さ毎に解析し、複数の深さについての解析結果に基づいて、前記超音波走査の結果に現れた音響陰影の出現状態に関する情報であるシャドー情報を生成し、生成したシャドー情報に基づいて前記シャドー画像を生成する、請求項１に記載の超音波診断装置。
3. 前記処理部は、前記シャドー画像を、前記超音波走査の結果に基づく形態画像に重畳させた重畳画像を生成する、請求項１又は２に記載の超音波診断装置。
4. 前記処理部は、前記音響陰影の出現状態に基づいて前記音響陰影のパターンを決定し、色相、彩度、および明度のうちの少なくとも一つを、前記音響陰影のパターンに応じて割り当てた前記シャドー画像を前記超音波走査の結果に基づく形態画像に重畳させた重畳画像を生成する、請求項１又は２に記載の超音波診断装置。
5. 前記処理部は、前記シャドー情報に基づいて、前記音響陰影に関する計測を実行する、請求項２に記載の超音波診断装置。
6. 前記処理部は、前記音響陰影の出現状態を示す値、および前記超音波走査によって得られた画像領域に占める前記音響陰影の領域の割合のうち少なくともいずれか一つを計測する、請求項５に記載の超音波診断装置。
7. 前記処理部は、深さ毎に実行する解析の少なくとも一部として、前記超音波走査によって得られた同一深さにおける各信号の信号値と所定の閾値の比較、および前記超音波走査によって得られた同一深さにおける各信号の信号値と基準値との差と所定の閾値との比較のうち少なくとも一方を行うことで、前記シャドー情報を生成する、請求項２に記載の超音波診断装置。
8. 前記処理部は、深さ毎に実行する解析の少なくとも一部として、前記超音波走査によって得られた同一深さにおける複数の信号の信号値の平均値をそれぞれ算出し、深さ毎に前記複数の信号それぞれの信号値と前記平均値との差を算出することで、前記シャドー情報を生成する、請求項７に記載の超音波診断装置。
9. 前記処理部は、前記超音波走査によって得られた信号に対して深さ方向の平滑化フィルタをかけた後、前記シャドー情報を生成する、請求項７又は８に記載の超音波診断装置。
10. 前記処理部は、位相情報を含む信号に対して解析を実行する場合、深さ毎に実行する解析の少なくとも一部として、前記位相情報を含む信号の振幅と複数の閾値で比較を行うことで、前記シャドー情報を生成する、請求項２に記載の超音波診断装置。
11. 前記処理部は、前記超音波走査によって得られた画像領域に占める前記音響陰影の領域の割合を計測し、計測した音響陰影の領域の割合に基づいて、関連する疾患の情報を提示させる、請求項５に記載の超音波診断装置。
12. 被検体内に対する超音波走査を超音波プローブに実行させる制御部と、
    前記超音波走査の結果を同一の深さ毎に解析することで、各深さの音響陰影に関する解析結果を取得し、取得した解析結果に基づいて、前記超音波走査の結果に現れた音響陰影に関する情報であるシャドー情報を生成する処理部と、
    を備えた、超音波診断装置。
13. 被検体に対する超音波走査の結果を取得し、
    色相、彩度、および明度のうちの少なくとも一つを、前記超音波走査の結果に現れた音響陰影の出現状態に基づく前記音響陰影のパターンに応じて割り当てることで、シャドー画像を生成する、
    ことを含む、画像生成方法。