JP6931888B2 - 解析装置及び解析プログラム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、解析装置及び解析プログラムに関する。

生体組織間の癒着の程度を数値化し、定量的に癒着部位を表示することが望まれている。しかしながら、従来の技術では、生体組織間の癒着を正確に評価することが困難な場合がある。

特開２０１２−１５２５３２号公報

本発明が解決しようとする課題は、生体組織間の癒着を定量化することである。

実施形態によれば、解析装置は、取得部、及び計算部を備える。取得部は、第１の構造物、及び前記第１の構造物に接している第２の構造物を含む領域に対応する時系列の医用画像を取得する。計算部は、前記時系列の医用画像を用いて、前記第１の構造物に含まれる第１部位の移動を示す第１ベクトル、及び前記第２の構造物に含まれる第２部位の移動を示す第２ベクトルを計算し、前記第１ベクトル及び前記第２ベクトルに基づいて、前記第１部位と前記第２部位との間の相対的な移動を示す第３ベクトルを計算し、前記第３ベクトル又は前記第３ベクトルの大きさを、前記第１ベクトル又は前記第２ベクトルの大きさで規格化することにより、前記第１の構造物と前記第２の構造物との間の癒着の程度を示す指標値を計算する。

図１は、第１の実施形態に係る解析装置の構成を示す図である。 図２は、図１に示される画像処理回路が生体組織間の癒着度を定量化する際の動作を表すフローチャートである。 図３は、境界領域に沿って設定されるＲＯＩを表す図である。 図４は、ＲＯＩの移動ベクトルを表す図である。 図５は、第１ベクトルと第２ベクトルとの差分ベクトルである第３ベクトルを説明するための図である。 図６は、第１ベクトルの大きさ及び第２ベクトルの大きさを表す図である。 図７は、差分ベクトルの大きさを表す図である。 図８は、境界の両側で組織が異なる動きをする場合の画像を表す図である。 図９は、境界の両側で組織が同様の動きをする場合の画像を表す図である。 図１０は、癒着の程度を相関係数を用いて評価した際の問題点を説明するための図である。 図１１は、第２の実施形態に係る画像処理回路が生体組織間の癒着度を定量化する際の動作を表すフローチャートである。 図１２は、第１ベクトル及び第２ベクトルの特定方向についての成分を表す図である。 図１３は、第１ベクトル及び第２ベクトルから並進運動を除外したベクトルを表す図である。 図１４は、第３の実施形態に係るワークステーションを含む医用情報システムを表す図である。

以下、図面を参照しながら、解析装置の実施形態について詳細に説明する。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る解析装置の構成例を示すブロック図である。なお、図１では、解析装置の一例として超音波診断装置１を説明する。図１に示されるように、超音波診断装置１は、装置本体１０、及び超音波プローブ２０を備える。装置本体１０は、ネットワーク１００を介して外部装置３０と接続される。また、装置本体１０は、表示機器４０及び入力装置５０と接続される。

超音波プローブ２０は、複数の圧電振動子、圧電振動子に設けられる整合層、及び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。超音波プローブ２０は、装置本体１０と着脱自在に接続される。複数の圧電振動子は、装置本体１０が有する超音波送信回路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２０には、オフセット処理、及び超音波画像のフリーズ等の際に押下されるボタンが配置されてもよい。

超音波プローブ２０から生体Ｐに超音波が送信されると、送信された超音波は、生体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２０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。また、送信された超音波パルスが、移動している血流又は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の速度成分に依存して、周波数偏移を受ける。超音波プローブ２０は、生体Ｐからの反射波信号を受信して電気信号に変換する。

本実施形態においては、超音波プローブ２０は、複数の超音波振動子が所定の方向に沿って配列された一次元アレイプローブであるとする。しかしながら、当該例に拘泥されず、超音波プローブ２０は、ボリュームデータを取得可能なものとして、二次元アレイプローブ（複数の超音波振動子が二次元マトリックス状に配列されたプローブ）、又はメカニカル４Ｄプローブ（超音波振動子列をその配列方向と直交する方向に機械的に煽りながら超音波走査を実行可能なプローブ）であってもよい。

なお、図１においては、撮影に用いられる超音波プローブ２０と装置本体１０との接続関係のみを例示している。しかしながら、装置本体１０には、複数の超音波プローブを接続することが可能である。接続された複数の超音波プローブのうちいずれを撮影に使用するかは、切り替え操作によって任意に選択することができる。

図１に示される装置本体１０は、超音波プローブ２０が受信した反射波信号に基づいて超音波画像を生成する装置である。装置本体１０は、図１に示されるように、超音波送信回路１１、超音波受信回路１２、Ｂモード処理回路１３、ドプラ処理回路１４、３次元データ発生回路１５、画像処理回路１６、表示処理回路１７、内部記憶回路１８、画像メモリ１９（シネメモリ）、入力インタフェース１１１、通信インタフェース１１２、及び制御回路１１３を有する。

超音波送信回路１１は、超音波プローブ２０に駆動信号を供給するプロセッサである。超音波送信回路１１は、例えば、トリガ発生回路、遅延回路、及びパルサ回路等により実現される。トリガ発生回路は、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。遅延回路は、超音波プローブ２０から発生される超音波をビーム状に集束して送信指向性を決定するために必要な圧電振動子毎の遅延時間を、トリガ発生回路が発生する各レートパルスに対し与える。パルサ回路は、レートパルスに基づくタイミングで、超音波プローブ２０に駆動信号（駆動パルス）を印加する。遅延回路により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、圧電振動子面からの送信方向が任意に調整可能となる。

超音波受信回路１２は、超音波プローブ２０が受信した反射波信号に対して各種処理を施し、受信信号を生成するプロセッサである。超音波受信回路１２は、例えば、アンプ回路、Ａ／Ｄ変換器、受信遅延回路、及び加算器等により実現される。アンプ回路は、超音波プローブ２０が受信した反射波信号をチャンネル毎に増幅してゲイン補正処理を行なう。Ａ／Ｄ変換器は、ゲイン補正された反射波信号をデジタル信号に変換する。受信遅延回路は、デジタル信号に受信指向性を決定するのに必要な遅延時間を与える。加算器は、遅延時間が与えられた複数のデジタル信号を加算する。加算器の加算処理により、受信指向性に応じた方向からの反射成分が強調された受信信号が発生する。

Ｂモード処理回路１３は、超音波受信回路１２から受け取った受信信号に基づき、Ｂモードデータを生成するプロセッサである。Ｂモード処理回路１３は、超音波受信回路１２から受け取った受信信号に対して包絡線検波処理、及び対数増幅処理等を施し、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。生成されたＢモードデータは、２次元的な超音波走査線上のＢモードＲＡＷデータとして不図示のＲＡＷデータメモリに記憶される。

ドプラ処理回路１４は、超音波受信回路１２から受け取った受信信号に基づき、ドプラ波形、及びドプラデータを生成するプロセッサである。ドプラ処理回路１４は、受信信号から血流信号を抽出し、抽出した血流信号からドプラ波形を生成すると共に、血流信号から平均速度、分散、及びパワー等の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。生成されたドプラデータは、２次元的な超音波走査線上のドプラＲＡＷデータとして不図示のＲＡＷデータメモリに記憶される。

３次元データ発生回路１５は、Ｂモード処理回路１３、及びドプラ処理回路１４により生成されたデータに基づき、３次元画像データを生成するプロセッサである。３次元データ発生回路１５は、例えば、ＲＡＷデータメモリに記憶されたＢモードＲＡＷデータに対してＲＡＷ−ピクセル変換を実行することで、ピクセルから構成される２次元画像データを生成する。

また、３次元データ発生回路１５は、ＲＡＷデータメモリに記憶されたＢモードＲＡＷデータに対し、空間的な位置情報を加味した補間処理を含むＲＡＷ−ボクセル変換を実行することで、所望の範囲のボクセルから構成される３次元の画像データ（以下、ボリュームデータと称する。）を生成する。

画像処理回路１６は、２次元画像データ又はボリュームデータに対し、所定の画像処理を施すプロセッサである。所定の画像処理には、例えば、ボリュームレンダリング、多断面変換処理（ＭＰＲ：Multi Planar Reconstruction）、最大値投影処理（ＭＩＰ：Maximum Intensity Projection）、又は癒着定量化処理等が含まれる。また、画像処理回路１６は、ノイズ低減や画像の繋がりを良くすることを目的として、画像処理の後に二次元的なフィルタを挿入し、空間的なスムージングを行う。

具体的には、例えば、画像処理回路１６は、内部記憶回路１８に記憶されている、生体組織間の癒着を評価するための解析プログラムを実行することで、当該プログラムに対応する機能を実現する。画像処理回路１６は、例えば、取得機能（取得部）１６１、計算機能（計算部）１６２、及び生成機能（生成部）１６３を有する。

取得機能１６１は、癒着を評価する対象となる生体組織を含む時系列の２次元画像データ又はボリュームデータ等の画像データを取得する機能である。具体的には、例えば、画像処理回路１６は、取得機能１６１を実行すると、第１の構造物、及び第１の構造物に接している第２の構造物を含む領域に対応する複数の時相の画像データを、時系列の画像データとして取得する。なお、画像処理回路１６は、連続する複数フレームの画像データを取得して時系列の画像データとしても構わないし、予め設定された間隔毎に複数フレームの画像データを取得して時系列の画像データとしても構わない。予め設定された間隔は一定であってもよいし、不定であってもよい。

計算機能１６２は、生体組織間の癒着の程度を表す指標値を計算する機能である。具体的には、例えば、画像処理回路１６は、計算機能１６２を実行すると、時系列の画像データから第１ベクトル及び第２ベクトルを計算する。第１ベクトルは、画像データに基づく画像で描画される第１の構造物に含まれる第１部位の移動を表す。第２ベクトルは、画像データに基づく画像で描画され、第１の構造物に接している第２の構造物に含まれる第２部位の移動を表す。画像処理回路１６は、第１ベクトル及び第２ベクトルに基づいて、第１部位と第２部位との間の相対的な移動を表す第３ベクトルを計算する。ここで、第１部位と第２部位との間の相対的な移動とは、例えば、第１部位に対する第２部位の移動、又は第２部位に対する第１部位の移動に対応する。そして、画像処理回路１６は、第３ベクトルを、第１ベクトルの大きさ又は第２ベクトルの大きさで規格化することにより、第１の構造物と第２の構造物との間の癒着の程度を示す指標値である癒着度を計算する。ここで、癒着度は、第３ベクトルを、第１ベクトルの大きさ又は第２ベクトルの大きさで規格化することにより得られたベクトルの大きさに対応する。数式（１）は、生体組織間の癒着の程度を、定量化するための式である。

数式（１）によれば、癒着度＝０のとき、２つの対象が同じ動きをしていることになり、癒着が強固であることを表す。なお、数式（１）により算出された値を定数（例えば１）から減じた値を癒着度としてもよい。こうすることにより、癒着度＝１のときに癒着が強固であることを表すことになる。

なお、数式（１）では、第１ベクトルＸの大きさで第３ベクトルを規格化しているが、第２ベクトルＹの大きさで第３ベクトルを規格化してもよい。また、数式（１）では、第１ベクトルＸの大きさが第２ベクトルＹの大きさ以上となることを条件としているが、これに限定されない。また、数式（１）は、２次元画像データに基づいて癒着度を算出する際の式を表しているが、ボリュームデータに対しては、３次元（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）の移動ベクトルを用いて癒着度を算出してもよい。

また、画像処理回路１６は、第３ベクトルの大きさを、第１ベクトル又は第２ベクトルの大きさで規格化することにより、癒着度を計算してもよい。数式（２）は、生体組織間の癒着の程度を、定量化するための式である。

数式（２）によれば、癒着度＝０のとき、２つの対象が同じ動きをしていることになり、癒着が強固であることを表す。なお、数式（２）により算出された値を定数（例えば１）から減じた値を癒着度としてもよい。こうすることにより、癒着度＝１のときに癒着が強固であることを表すことになる。

なお、数式（２）では、第１ベクトルＸの大きさで第３ベクトルの大きさを規格化しているが、第２ベクトルＹの大きさで第３ベクトルの大きさを規格化してもよい。また、数式（２）では、第１ベクトルＸの大きさが第２ベクトルＹの大きさ以上となることを条件としているが、これに限定されない。また、数式（２）は、２次元画像データに基づいて癒着度を算出する際の式を表しているが、ボリュームデータに対しては、３次元（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）の移動ベクトルを用いて癒着度を算出してもよい。

生成機能１６３は、計算した指標値を表す画像及びインジケータのうち少なくとも１つを生成する機能である。

表示処理回路１７は、画像処理回路１６で生成・処理された各種画像データをビデオ信号へ変換するプロセッサである。具体的には、表示処理回路１７は、画像処理回路１６で生成・処理された各種画像データに対し、ダイナミックレンジ、輝度（ブライトネス）、コントラスト、γカーブ補正、及びＲＧＢ変換等の各種処理を実行することで、画像データをビデオ信号に変換する。表示処理回路１７は、ビデオ信号を表示機器４０に表示させる。なお、表示処理回路１７は、操作者が入力インタフェース１１１により各種指示を入力するためのユーザインタフェース（ＧＵＩ：Graphical User Interface）を生成し、ＧＵＩを表示機器４０に表示させてもよい。表示機器４０としては、例えば、ＣＲＴディスプレイや液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、ＬＥＤディスプレイ、プラズマディスプレイ、又は当技術分野で知られている他の任意のディスプレイが適宜利用可能である。

内部記憶回路１８は、例えば、磁気的若しくは光学的記録媒体、又は半導体メモリ等のプロセッサにより読み取り可能な記録媒体等を有する。内部記憶回路１８は、超音波送受信を実現するための制御プログラム、画像処理を行うための制御プログラム及び解析プログラム、並びに、表示処理を行なうための制御プログラム等を記憶している。また、内部記憶回路１８は、診断情報（例えば、患者ＩＤ、医師の所見等）、診断プロトコル、送信条件、受信条件、信号処理条件、画像生成条件、画像処理条件、ボディマーク生成プログラム、表示条件、及び映像化に用いるカラーデータの範囲を診断部位毎に予め設定する変換テーブル等のデータ群を記憶している。なお、上記制御プログラム、解析プログラム、及びデータ群は、例えば、内部記憶回路１８に予め記憶されていてもよい。また、例えば、非一過性の記憶媒体に記憶されて配布され、非一過性の記憶媒体から読み出されて内部記憶回路１８にインストールされてもよい。

また、内部記憶回路１８は、入力インタフェース１１１を介して入力される記憶操作に従い、３次元データ発生回路１５で発生された２次元画像データ及びボリュームデータ、並びに、画像処理回路１６で生成・処理された画像データを記憶する。内部記憶回路１８は、記憶しているデータを、通信インタフェース１１２を介して外部装置３０へ転送することも可能である。

また、内部記憶回路１８は、外部装置３０から転送される医用画像データを記憶する。例えば、内部記憶回路１８は、過去の診察において取得された同一患者に関する過去の医用画像データを、外部装置３０から取得して記憶する。過去の医用画像データには、超音波画像データ、ＣＴ（Computed Tomography）画像データ、ＭＲ画像データ、ＰＥＴ（Positron Emission Tomography）−ＣＴ画像データ、ＰＥＴ−ＭＲ画像データ、及びＸ線画像データ等が含まれる。

画像メモリ１９は、例えば、磁気的若しくは光学的記録媒体、又は半導体メモリ等のプロセッサにより読み取り可能な記録媒体等を有する。画像メモリ１９は、入力インタフェース１１１を介して入力されるフリーズ操作直前の複数フレームに対応する画像データを保存する。画像メモリ１９に記憶されている画像データは、例えば、連続表示（シネ表示）される。

内部記憶回路１８及び画像メモリ１９は、必ずしもそれぞれが独立した記憶装置により実現される訳ではない。内部記憶回路１８及び画像メモリ１９は単一の記憶装置により実現されても構わない。また、内部記憶回路１８及び画像メモリ１９は、それぞれが複数の記憶装置により実現されても構わない。

入力インタフェース１１１は、入力装置５０を介して、ユーザからの各種指示を受け付ける。入力装置５０は、例えば、マウス、キーボード、パネルスイッチ、スライダースイッチ、トラックボール、ロータリーエンコーダ、操作パネル、及びタッチコマンドスクリーン（ＴＣＳ）である。入力インタフェース１１１は、例えばバスを介して制御回路１１３に接続され、操作者から入力される操作指示を電気信号へ変換し、電気信号を制御回路１１３へ出力する。なお、本実施形態において入力インタフェース１１１は、マウス及びキーボード等の物理的な操作部品と接続するものだけに限られない。例えば、超音波診断装置１とは別体に設けられた外部の入力機器から入力される操作指示に対応する電気信号を受け取り、この電気信号を制御回路１１３へ出力する処理回路も入力インタフェース１１１の例に含まれる。

通信インタフェース１１２は、ネットワーク１００等を介して外部装置３０と接続され、外部装置３０との間でデータ通信を行う。外部装置３０は、例えば、各種の医用画像のデータを管理するシステムであるＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）のデータベース、医用画像が添付された電子カルテを管理する電子カルテシステムのデータベース等である。また、外部装置３０は、例えば、Ｘ線ＣＴ（Computed Tomography）装置、及びＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置、核医学診断装置、及びＸ線診断装置等、本実施形態に係る超音波診断装置１以外の各種医用画像診断装置である。なお、外部装置３０との通信の規格は、如何なる規格であっても良いが、例えば、ＤＩＣＯＭ（digital imaging and communication in medicine）が挙げられる。

制御回路１１３は、例えば、超音波診断装置１の中枢として機能するプロセッサである。制御回路１１３は、内部記憶回路１８に記憶されている制御プログラムを実行することで、当該プログラムに対応する機能を実現する。

次に、以上のように構成された超音波診断装置１が生体組織間の癒着を評価する動作を詳細に説明する。なお、ここでは、第１の構造物が肝臓であり、第１の構造物に接している第２の構造物が腎臓である場合を例に説明する。

例えば、操作者が、超音波プローブ２０を用いて被検体Ｐの超音波検査を実施しているとする。超音波プローブ２０から被検体Ｐへ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２０で受信される。超音波受信回路１２は、超音波プローブ２０が受信した反射波信号に対して各種処理を施し、受信信号を生成する。

Ｂモード処理回路１３は、超音波受信回路１２から受け取った受信信号に基づき、２次元的な超音波走査線上のＢモードＲＡＷデータを生成する。３次元データ発生回路１５は、Ｂモード処理回路１３により生成された２次元的なＢモードＲＡＷデータに対してＲＡＷ−ピクセル変換を実行することで、２次元画像データを発生する。発生した２次元画像データは、画像処理回路１６での画像処理、及び表示処理回路１７での変換処理を経て、表示画像として表示機器４０に表示される。

操作者は、例えば、肝臓と腎臓との癒着の状態を確認したい場合、超音波プローブ２０を操作し、肝臓及び腎臓が、表示機器４０に表示されるＢモード画像に含まれるようにする。操作者は、所望の領域が含まれるＢモード画像が表示されると、入力インタフェース１１１を介し、癒着を定量的に評価する旨の指示を入力する。当該指示が入力されると、画像処理回路１６は、生体組織間の癒着を評価するための解析プログラムを内部記憶回路１８から読み出し、読み出した解析プログラムを実行する。

画像処理回路１６は、注目する部位の瞬間的な移動を表す瞬時ベクトル、又は注目する部位の累積的な移動を表す累積ベクトルを利用して生体組織間の癒着度を定量化する。以下では、瞬時ベクトルを利用して癒着度を定量化する場合と、累積ベクトルを利用して癒着度を定量化する場合とを分けて説明する。

（瞬時ベクトルを用いた癒着度の定量化）
図２は、図１に示される画像処理回路１６が生体組織間の癒着度を定量化する際の動作の例を表すフローチャートである。解析プログラムが実行されると、例えば、まず、取得機能１６１が実現される。取得機能１６１において画像処理回路１６は、３次元データ発生回路１５で生成された２次元画像データを、時系列の２次元画像データとして取得する（ステップＳ２１）。すなわち、画像処理回路１６は、２次元画像データを取得した順に、第１時相の２次元画像データ、第２時相の２次元画像データ、第３時相の２次元画像データ、…とする。このとき、画像処理回路１６は、連続するフレームで生成される２次元画像データを取得し、時系列の２次元画像データとしてもよい。例えば、画像処理回路１６は、第１フレーム、第２フレーム、…のように連続するフレームで生成される２次元画像データを取得してもよい。また、画像処理回路１６は、予め設定された間隔のフレーム毎に生成される２次元画像データを取得し、時系列の２次元画像データとしてもよい。例えば、画像処理回路１６は、第１フレーム、第３フレーム、第５フレーム…のように奇数フレームで生成される２次元画像データを取得してもよい。

なお、画像処理回路１６は、３次元データ発生回路１５で生成された複数の時相のボリュームデータを、時系列のボリュームデータとして取得してもよいが、ここでは、時系列の２次元画像データを取得する場合を例に説明する。

第１時相の２次元画像データを取得すると、画像処理回路１６は、計算機能１６２を実行する。計算機能１６２を実行すると画像処理回路１６は、第１時相の２次元画像データ及びこの後に取得される２次元画像データに基づき、肝臓内の部位の瞬間的な移動を表す第１ベクトル、及び腎臓内の部位の瞬間的な移動を表す第２ベクトルを計算する。具体的には、画像処理回路１６は、例えば、ハフ変換を用いた境界検出法を利用し、肝臓と腎臓との境界領域を自動抽出する（ステップＳ２２）。なお、操作者は、表示機器４０に表示されるＢモード画像を参照し、肝臓と腎臓との境界領域をマニュアルで選択してもよい。

また、画像処理回路１６は、例えば、既存の領域抽出技術により、第１時相の２次元画像データに含まれる生体組織、例えば、肝臓及び腎臓を抽出した後、抽出した肝臓及び腎臓に基づき、肝臓と腎臓との境界領域を抽出してもよい。

画像処理回路１６は、境界領域を挟んで隣接する肝臓内の部位と、腎臓内の部位とにＲＯＩ（Region Of Interest）をそれぞれ設定する。画像処理回路１６は、境界領域を挟むように設定した肝臓内のＲＯＩと腎臓内のＲＯＩとからなるＲＯＩの組を、境界領域に沿って複数設定する（ステップＳ２３）。図３は、境界領域に沿って設定されるＲＯＩの組の例を表す模式図である。図３によれば、境界領域に沿って肝臓側にＲＯＩ_Ｌ１〜ＲＯＩ_Ｌ５が設定され、腎臓側にＲＯＩ_Ｋ１〜ＲＯＩ_Ｋ５が設定される。そして、ＲＯＩ_Ｌ１及びＲＯＩ_Ｋ１が組として設定され、同様に、ＲＯＩ_Ｌ２及びＲＯＩ_Ｋ２、ＲＯＩ_Ｌ３及びＲＯＩ_Ｋ３、ＲＯＩ_Ｌ４及びＲＯＩ_Ｋ４、並びに、ＲＯＩ_Ｌ５及びＲＯＩ_Ｋ５が組として設定されている。

画像処理回路１６は、第１時相の２次元画像データにおいて設定された複数のＲＯＩそれぞれに対し、テンプレートデータを設定する。テンプレートデータは、ＲＯＩに含まれる複数のピクセルから構成される。なお、画像処理回路１６は、２次元画像データ上でのテンプレートデータの移動に合わせてＲＯＩを移動させてもよいし、テンプレートデータの移動に関わらず２次元画像データ上でＲＯＩを固定させてもよい。ただし、この場合、ＲＯＩないからテンプレートデータが外れないことが前提となる。

続いて、画像処理回路１６は、第２時相の２次元画像データが取得されると、第１時相の２次元画像データと第２時相の２次元画像データとの間でテンプレートデータのスペックルパターンに基づくパターンマッチング（例えば、ＳＡＤ（Sum of Absolute Difference）等）を行い、スペックルパターンが最も一致する領域を探索する。画像処理回路１６は、パターンマッチング処理の結果に基づき、第１時相の２次元画像データにおけるテンプレートデータが、第２時相の２次元画像データにおいてどの位置へ移動したかを追跡する（ステップＳ２４）。このとき、第１時相の２次元画像データと、第２時相の２次元画像データとが画像データセットとなる。これにより、画像処理回路１６は、肝臓と腎臓との境界付近に設定された複数の部位の、第２時相における移動先を取得する。なお、ＲＯＩ内のテンプレートデータの追跡は、パターンマッチング処理を利用したものに限られず、既存のその他の処理を利用しても構わない。

画像処理回路１６は、取得した第２時相における移動先に基づき、肝臓内の部位の瞬間的な移動を表す第１ベクトルＸ_ｉ１、及び腎臓内の部位の瞬間的な移動を表す第２ベクトルＹ_ｉ１を計算する（ステップＳ２５）。なお、ｉは、自然数であり、本実施形態では１から５の値を取る。

図４は、肝臓内の部位、及び腎臓内の部位の移動ベクトルを表す模式図である。図４によれば、肝臓内に設定されたＲＯＩ_Ｌ１〜ＲＯＩ_Ｌ５内の部位は、第１ベクトルＸ_１１〜第１ベクトルＸ_５１でそれぞれ移動し、腎臓内に設定されたＲＯＩ_Ｋ１〜ＲＯＩ_Ｋ５内の部位は、第２ベクトルＹ_１１〜第２ベクトルＹ_５１でそれぞれ移動している。

画像処理回路１６は、設定しているＲＯＩの組毎に第１ベクトルＸ_ｉ１と、第２ベクトルＹ_ｉ１との差分を取ることで、ＲＯＩの組毎の第３ベクトルを計算する（ステップＳ２６）。図５は、第１ベクトルＸ_ｉ１と第２ベクトルＹ_ｉ１との差分ベクトルである第３ベクトルを説明するための図である。また、図６は肝臓及び腎臓の移動量（それぞれ第１ベクトルの大きさ及び第２ベクトルの大きさ）の例を表し、図７は差分ベクトルの大きさの例を表す。

第３ベクトルが計算されると、画像処理回路１６は、例えば、数式（１）に基づき、ＲＯＩの組毎に計算された第３ベクトルを、組毎に計算された第１ベクトルＸ_１１〜Ｘ_５１の大きさで規格化することにより、ＲＯＩの組毎の癒着度を計算する（ステップＳ２７）。なお、画像処理回路１６は、ステップＳ２７において、例えば、数式（２）に基づき、ＲＯＩの組毎に計算された第３ベクトルの大きさを、組毎に計算された第１ベクトルＸ_１１〜Ｘ_５１の大きさで規格化することにより、ＲＯＩの組毎の癒着度を計算してもよい。

画像処理回路１６は、第３時相の２次元画像データが取得されると、ステップＳ２４〜ステップＳ２７の処理を実施して癒着度を計算する。すなわち、画像処理回路１６は、例えば、第２時相の２次元画像データと、第３時相の２次元画像データとを画像データセットとしてパターンマッチング処理を用い、第２時相の２次元画像データにおけるテンプレートデータが、第３時相の２次元画像データにおいてどの位置へ移動したかを追跡する（ステップＳ２４）。画像処理回路１６は、取得した第３時相における移動先に基づき、肝臓内の部位の瞬間的な移動を表す第１ベクトルＸ_ｉ２、及び腎臓内の部位の瞬間的な移動を表す第２ベクトルＹ_ｉ２を計算する（ステップＳ２５）。

画像処理回路１６は、設定しているＲＯＩの組毎に第１ベクトルＸ_ｉ２と、第２ベクトルＹ_ｉ２との差分を取ることで、ＲＯＩの組毎の第３ベクトルを計算する（ステップＳ２６）。画像処理回路１６は、例えば、数式（１）に基づき、ＲＯＩの組毎に計算された第３ベクトルを、組毎に計算された第１ベクトルＸ_１２〜Ｘ_５２の大きさで規格化することにより、ＲＯＩの組毎の癒着度を計算する（ステップＳ２７）。なお、画像処理回路１６は、ステップＳ２７において、例えば、数式（２）に基づき、ＲＯＩの組毎に計算された第３ベクトルの大きさを、組毎に計算された第１ベクトルＸ_１２〜Ｘ_５２の大きさで規格化することにより、ＲＯＩの組毎の癒着度を計算してもよい。画像処理回路１６は、２次元画像データが取得される毎に、ステップＳ２４〜ステップＳ２７の処理を実施し、癒着度を逐次計算する。

瞬時ベクトルを用いた癒着度の算出は、逐次的に実行されなくても構わない。例えば、画像処理回路１６は、予め設定された期間毎に、その期間内に計算された最大の第３ベクトル又は第３ベクトルの大きさに基づいて癒着度を計算してもよい。

具体的には、ステップＳ２６において、第３ベクトルが計算されると、画像処理回路１６は、計算された第３ベクトルの大きさが、本期間において最大であると暫定的に設定されている第３ベクトルの大きさを超えるか否かを判断する。計算された第３ベクトルの大きさが設定されている第３ベクトルの大きさを超える場合、画像処理回路１６は、計算された第３ベクトルを本期間における最大の第３ベクトルとして暫定的に設定する。画像処理回路１６は、予め設定される期間が経過するまでステップＳ２４〜Ｓ２６を繰り返し、期間内における最大の第３ベクトルを決定する。

画像処理回路１６は、予め設定される期間が経過すると、例えば、数式（１）に基づき、この期間内で決定された最大の第３ベクトルを、この第３ベクトルの算出に用いた第１ベクトルの大きさで規格化することで癒着度を計算する（ステップＳ２７）。なお、画像処理回路１６は、例えば、数式（２）に基づき、この期間内で決定された最大の第３ベクトルの大きさを、この第３ベクトルの算出に用いた第１ベクトルの大きさで規格化することで癒着度を計算してもよい。画像処理回路１６は、上記処理をＲＯＩの組毎に実施する。

（累積ベクトルを用いた癒着度の定量化）
図２に示されるステップＳ２１で第１時相の２次元画像データが取得されると、画像処理回路１６は、計算機能１６２を実行する。計算機能１６２を実行すると画像処理回路１６は、第１時相の２次元画像データ及びこの後に取得される２次元画像データに基づき、肝臓内の部位の累積的な移動を表す第１ベクトル、及び腎臓内の部位の累積的な移動を表す第２ベクトルを計算する。

（第１ベクトル及び第２ベクトルの計算例１）
例えば、画像処理回路１６は、予め設定された時相数だけ隔てられた２つの２次元画像データを含むように画像データセットを設定し、設定した画像データセットに含まれる２次元画像データに基づいて第１ベクトル及び第２ベクトルを計算する。

より具体的には、画像処理回路１６は、例えば、３時相だけ隔てられた２つの２次元画像データを画像データセットとして設定する。当該設定下において、画像処理回路１６は、第１時相の２次元画像データの後に、第４時相の２次元画像データが取得されると、第１時相の２次元画像データと第４時相の２次元画像データとの間でパターンマッチングを行う。画像処理回路１６は、パターンマッチング処理の結果に基づき、第１時相の２次元画像データにおけるテンプレートデータが、第４時相の２次元画像データにおいてどの位置へ移動したかを追跡する（ステップＳ２４）。これにより、画像処理回路１６は、肝臓と腎臓との境界付近に設定された複数の部位の、第４時相における移動先を取得する。画像処理回路１６は、取得した第４時相における移動先に基づき、第１ベクトルＸ_１、及び第２ベクトルＹ_１を計算する（ステップＳ２５）。

続いて、画像処理回路１６は、第４時相から３時相離れた第７時相の２次元画像データが取得されると、ステップＳ２４，Ｓ２５の処理を実施して第１ベクトルＸ_２及び第２ベクトルＹ_２を計算する。すなわち、画像処理回路１６は、例えば、第４時相の２次元画像データと、第７時相の２次元画像データとを画像データセットとしてパターンマッチング処理を用い、第４時相の２次元画像データにおけるテンプレートデータが、第７時相の２次元画像データにおいてどの位置へ移動したかを追跡する（ステップＳ２４）。画像処理回路１６は、取得した第７時相における移動先に基づき、第１ベクトルＸ_２、及び第２ベクトルＹ_２を計算する（ステップＳ２５）。

なお、隣接する画像データセットにおいて、一方の２次元画像データが重複する場合、すなわち、第４時相の２次元画像データが隣接する画像データセットで重複する場合を例に説明したが、これに限定されない。画像データセットに含まれる２次元画像データは重複しなくても構わない。例えば、第１時相の２次元画像データと第４時相の２次元画像データとの画像データセットの次に、第２時相の２次元画像データと第５時相の２次元画像データとの画像データセットに基づき第１ベクトル及び第２ベクトルを計算してもよい。

（第１ベクトル及び第２ベクトルの計算例２）
また、例えば、画像処理回路１６は、各画像データセットで同数の、３以上の２次元画像データが含まれるように画像データセットを設定し、設定した画像データセットに含まれる２次元画像データに基づいて第１ベクトル及び第２ベクトルを計算する。

より具体的には、画像処理回路１６は、例えば、連続する４時相の２次元画像データを画像データセットとして設定する。当該設定下において、画像処理回路１６は、第１時相の２次元画像データの後に、第２時相の２次元画像データが取得されると、例えば、パターンマッチング処理により、第１時相の２次元画像データにおけるテンプレートデータが、第２時相の２次元画像データにおいてどの位置へ移動したかを追跡する（ステップＳ２４）。画像処理回路１６は、取得した第２時相における移動先に基づき、肝臓内の部位の瞬間的な移動を表す第４ベクトルｘ_１、及び腎臓内の部位の瞬間的な移動を表す第５ベクトルｙ_１を計算する。

続いて、画像処理回路１６は、第３時相の２次元画像データが取得されると、ステップＳ２４の処理を実施し、第２時相から第３時相の間における第４ベクトルｘ_２及び第５ベクトルｙ_２を計算する。画像処理回路１６は、第４ベクトルｘ_２を計算すると、第４ベクトルｘ_２を、先に求めた第４ベクトルｘ_１に加算する。また、画像処理回路１６は、第５ベクトルｙ_２を計算すると、第５ベクトルｙ_２を、先に求めた第５ベクトルｙ_１に加算する。

続いて、画像処理回路１６は、第４時相の２次元画像データが取得されると、ステップＳ２４の処理を実施し、第３時相から第４時相の間における第４ベクトルｘ_３及び第５ベクトルｙ_３を計算する。画像処理回路１６は、第４ベクトルｘ_３を計算すると、第４ベクトルｘ_３を、第４ベクトルｘ_１と第４ベクトルｘ_２との加算ベクトルに加算することで、肝臓内の部位の累積的な移動を表す第１ベクトルＸ_１を計算する。また、画像処理回路１６は、第５ベクトルｙ_３を計算すると、第５ベクトルｙ_３を、第５ベクトルｙ_１と第５ベクトルｙ_２との加算ベクトルに加算することで、腎臓内の部位の累積的な移動を表す第２ベクトルＹ_１を計算する（ステップＳ２５）。画像処理回路１６は、次の画像データセットに対しても同様の処理を実施し、第１ベクトルＸ_２及び第２ベクトルＹ_２を計算する。

なお、画像データセットに含められる２次元画像データの時相は、連続でなくても構わない。例えば、予め設定された時相数の２次元画像データが、所定時相ずつ隔てられて画像データセットに含められていてもよい。

（第１ベクトル及び第２ベクトルの計算例３）
さらに、例えば、画像処理回路１６は、含まれる２次元画像データの数が異なるように画像データセットを設定し、設定した画像データセットに含まれる２次元画像データに基づいて第１ベクトル及び第２ベクトルを計算する。

より具体的には、画像処理回路１６は、例えば、包含される２次元画像データの数が徐々に多くなるように画像データセットを設定する。すなわち、画像処理回路１６は、例えば、まず、連続する２時相の２次元画像データを含む画像データセットを設定し、次に、連続する３時相の２次元画像データを含む画像データセットを設定し、次に、連続する４時相の２次元画像データを画像データセットとして設定する。当該設定下において、画像処理回路１６は、第１時相の２次元画像データの後に、第２時相の２次元画像データが取得されると、第１時相の２次元画像データと、第２時相の２次元画像データとを画像データセットとする。画像処理回路１６は、例えば、パターンマッチング処理により、第１時相の２次元画像データにおけるテンプレートデータが、第２時相の２次元画像データにおいてどの位置へ移動したかを追跡する（ステップＳ２４）。画像処理回路１６は、取得した第２時相における移動先に基づき、肝臓内の部位の移動を表す第１ベクトルＸ_１、及び腎臓内の部位の移動を表す第２ベクトルＹ_１を計算する（ステップＳ２５）。

続いて、画像処理回路１６は、第３時相の２次元画像データが取得されると、第１時相乃至第３時相の２次元画像データを画像データセットとする。画像処理回路１６は、ステップＳ２４の処理を実施し、第２時相から第３時相の間における肝臓内の部位の瞬間的な移動を表す第４ベクトルｘ_１、及び腎臓内の部位の瞬間的な移動を表す第５ベクトルｙ_１を計算する。画像処理回路１６は、第４ベクトルｘ_１を計算すると、第４ベクトルｘ_１を、先に求めた第１ベクトルＸ_１に加算することで、第１ベクトルＸ_２を計算する。また、画像処理回路１６は、第５ベクトルｙ_１を計算すると、第５ベクトルｙ_１を、先に求めた第２ベクトルＹ_１に加算することで、第２ベクトルＹ_２を計算する（ステップＳ２５）。

続いて、画像処理回路１６は、第４時相の２次元画像データが取得されると、第１時相乃至第４時相の２次元画像データを画像データセットとする。画像処理回路１６は、ステップＳ２４の処理を実施し、第３時相から第４時相の間における第４ベクトルｘ_２及び第５ベクトルｙ_２を計算する。画像処理回路１６は、第４ベクトルｘ_２を計算すると、第４ベクトルｘ_２を、第１ベクトルＸ_２に加算することで、第１ベクトルＸ_３を計算する。また、画像処理回路１６は、第５ベクトルｙ_２を計算すると、第５ベクトルｙ_２を、第２ベクトルＹ_２に加算することで、第２ベクトルＹ_３を計算する（ステップＳ２５）。

なお、画像データセットに含められる２次元画像データの時相は、連続でなくても構わない。例えば、包含される２次元画像データの数が徐々に多くなり、その時相が所定時相ずつ隔てられるように画像データセットが設定されていてもよい。

画像処理回路１６は、例えば、上記計算例１〜３に示されるように第１ベクトルＸ及び第２ベクトルＹを計算すると、第１ベクトルＸと、第２ベクトルＹとの差分を取ることで、第３ベクトルを計算する（ステップＳ２６）。画像処理回路１６は、例えば、数式（１）に基づき、第３ベクトルを第１ベクトルＸの大きさで規格化することにより、癒着度を計算する（ステップＳ２７）。なお、画像処理回路１６は、ステップＳ２７において、例えば、数式（２）に基づき、第３ベクトルの大きさを、第１ベクトルＸの大きさで規格化することにより、癒着度を計算してもよい。画像処理回路１６は、第３ベクトルが算出される度にステップＳ２７の処理を実施し、癒着度を逐次計算する。

瞬時ベクトルを用いた癒着度は、逐次的に算出されなくても構わない。例えば、画像処理回路１６は、予め設定された期間毎に、その期間内に計算された最大の第３ベクトル又は第３ベクトルの大きさに基づいて癒着度を計算してもよい。

（表示画像及びインジケータの生成）
癒着度が算出されると、画像処理回路１６は、生成機能１６３を実行する。生成機能１６３を実行すると画像処理回路１６は、算出した癒着度を表す画像及び／又はインジケータを生成する。具体的には、例えば、画像処理回路１６は、算出した癒着度を反映させたパラメトリックイメージング（Parametric imaging）を実行する。これにより、パラメトリックイメージングによる画像が生成される。このとき、画像処理回路１６は、図３のように設定されたＲＯＩの組毎に算出された癒着度を、パラメトリックイメージングにそのまま反映させてもよいし、それぞれのＲＯＩの組で算出された癒着度の統計値（例えば、平均値、又は中央値等）を算出し、１色だけのカラー表示としても構わない。

図８及び図９は、画像処理回路１６により生成されるパラメトリックイメージングによる画像の例を表す図である。図８は、境界の両側で組織が異なる動きをする場合、すなわち、生体組織間の癒着が起きていない場合の例を表している。この場合、境界領域は、例えば青く表示される。図９は、境界の両側で組織が同様の動きをする場合、すなわち、生体組織間が癒着している場合の例を表している。この場合、境界領域は、例えば赤く表示される。

なお、癒着度の表示は、パラメトリックイメージングに限定されない。例えば、算出された癒着度の値がＢモード画像上に表示されてもよい。また、癒着度に対して閾値が予め設定してあり、算出された癒着度がこの閾値を超える場合には、癒着していることを表すインジケータが生成されるようにしてもよい。

以上のように、第１の実施形態では、画像処理回路１６は、生体組織間の癒着の状態を表す指標値を、それぞれ異なる生体組織の移動ベクトルを表す第１ベクトルと第２ベクトルとの差分ベクトル、又はこの差分ベクトルの大きさを、第１ベクトルの大きさ、又は第２ベクトルの大きさで規格化することにより求めるようにしている。

生体組織間の癒着の状態を、相関係数を用いて評価しようとする場合、それぞれの組織の軌跡をそれぞれ正規化することになる。そのため、図１０に示されるように、それぞれの組織の移動量が異なっていても軌跡の形が一致していれば、相関係数＝１となってしまい、２つの組織が同じ動きをしている、すなわち、癒着していると表現されてしまう。

第１の実施形態に係る手法によれば、いずれか一方の組織の軌跡を正規化しているため、軌跡の形が一致していたとしても移動量が異なっていれば、同じ動きをしていると表現されることはない。

また、第１の実施形態では、画像処理回路１６は、生体組織間の境界領域を抽出し、抽出した境界領域を挟み、かつ、境界領域に沿って複数の組のＲＯＩを設定するようにしている。これにより、境界領域に沿って組織の癒着度を算出することが可能となる。

また、第１の実施形態では、画像処理回路１６は、算出した癒着度を反映させたパラメトリックイメージングによる画像を生成するようにしている。これにより、癒着している部位を同定することが可能となる。

（第２の実施形態）
第１の実施形態では、差分ベクトル又は差分ベクトルの大きさを、一方の生体組織の移動ベクトルの大きさで規格化することで、生体組織間の癒着の状態を定量化する場合を例に説明した。

第２の実施形態では、生体組織の移動を、一方の生体組織の移動ベクトルに基づく値で規格化することで、生体組織間の癒着の状態を定量化する例について説明する。なお、第２の実施形態では、解析装置の一例として超音波診断装置１ａを説明する。

図１に示されるように、第２の実施形態に係る超音波診断装置１ａは、装置本体１０ａ、及び超音波プローブ２０を備える。装置本体１０ａは、超音波プローブ２０が受信した反射波信号に基づいて超音波画像を生成する装置である。装置本体１０ａは、超音波送信回路１１、超音波受信回路１２、Ｂモード処理回路１３、ドプラ処理回路１４、３次元データ発生回路１５、画像処理回路１６ａ、表示処理回路１７、内部記憶回路１８、画像メモリ１９、入力インタフェース１１１、通信インタフェース１１２、及び制御回路１１３を有する。

画像処理回路１６ａは、２次元画像データ又はボリュームデータに対し、所定の画像処理を施すプロセッサである。所定の画像処理には、例えば、ボリュームレンダリング、多断面変換処理（ＭＰＲ）、最大値投影処理（ＭＩＰ）、又は癒着定量化処理等が含まれる。また、画像処理回路１６ａは、ノイズ低減や画像の繋がりを良くすることを目的として、画像処理の後に二次元的なフィルタを挿入し、空間的なスムージングを行う。

具体的には、例えば、画像処理回路１６ａは、内部記憶回路１８に記憶されている、生体組織間の癒着を評価するための解析プログラムを実行することで、当該プログラムに対応する機能を実現する。画像処理回路１６ａは、例えば、取得機能（取得部）１６１、計算機能（計算部）１６２ａ、及び生成機能（生成部）１６３ａを有する。

計算機能１６２ａは、生体組織間の癒着の程度を表す指標値を計算する機能である。具体的には、例えば、画像処理回路１６ａは、計算機能１６２ａを実行すると、時系列の画像データから第１ベクトル及び第２ベクトルを計算する。第１ベクトルは、画像データに基づく画像で描画される第１の構造物に含まれる第１部位の移動を表す。第２ベクトルは、画像データに基づく画像で描画される第２の構造物に含まれる第２部位の移動を表す。画像処理回路１６ａは、複数時相の画像データから計算される複数の第１ベクトルと複数の第２ベクトルとの共分散を計算する。画像処理回路１６ａは、複数時相の画像データから計算される複数の第１ベクトル又は複数の第２ベクトルの分散又は標準偏差を計算する。そして、画像処理回路１６ａは、共分散を、複数の第１ベクトル又は複数の第２ベクトルの分散で規格化することにより、第１の構造物と第２の構造物との間の癒着の程度を示す指標値である癒着度を計算する。数式（３）は、第２の実施形態に係る癒着度の計算式の例を表す。

数式（３）によれば、癒着度＝１のとき、２つの対象が同じ動きをしていることになり、癒着が強固であることを表す。なお、数式（３）では、第１ベクトルＸの分散で共分散を規格化しているが、第２ベクトルＹの分散で共分散を規格化してもよい。また、数式（３）では、第１ベクトルＸの分散が第２ベクトルＹの分散以上となることを条件としているが、これに限定されない。また、数式（３）は、２次元画像データに基づいて癒着度を算出する際の式を表しているが、ボリュームデータに対しては、３次元（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）の移動ベクトルを用いて癒着度を算出してもよい。

また、画像処理回路１６ａは、共分散を、複数の第１ベクトル又は複数の第２ベクトルの標準偏差で規格化することにより、癒着度を計算してもよい。数式（４）は、第２の実施形態に係る癒着度の計算式の例を表す。

数式（４）によれば、癒着度＝１のとき、２つの対象が同じ動きをしていることになり、癒着が強固であることを表す。なお、数式（４）では、第１ベクトルＸの標準偏差で共分散を規格化しているが、第２ベクトルＹの標準偏差で共分散を規格化してもよい。また、数式（４）では、第１ベクトルＸの分散が第２ベクトルＹの分散以上となることを条件としているが、これに限定されない。また、数式（４）は、２次元画像データに基づいて癒着度を算出する際の式を表しているが、ボリュームデータに対しては、３次元（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）の移動ベクトルを用いて癒着度を算出してもよい。

次に、以上のように構成された超音波診断装置１ａが生体組織間の癒着を評価する動作を詳細に説明する。なお、ここでは、第１の構造物が肝臓であり、第１の構造物に接している第２の構造物が腎臓である場合を例に説明する。

操作者は、例えば、肝臓と腎臓との癒着の状態を確認したい場合、超音波プローブ２０を操作し、肝臓及び腎臓が、表示機器４０に表示されるＢモード画像に含まれるようにする。操作者は、所望の領域が含まれるＢモード画像が表示されると、入力インタフェース１１１を介し、癒着を定量的に評価する旨の指示を入力する。当該指示が入力されると、画像処理回路１６ａは、生体組織間の癒着を評価するための解析プログラムを内部記憶回路１８から読み出し、読み出した解析プログラムを実行する。

画像処理回路１６ａは、注目する部位の瞬間的な移動を表す瞬時ベクトル、又は注目する部位の累積的な移動を表す累積ベクトルを利用して生体組織間の癒着度を定量化する。以下では、瞬時ベクトルを利用して癒着度を定量化する場合と、累積ベクトルを利用して癒着度を定量化する場合とを分けて説明する。

（瞬時ベクトルを用いた癒着度の定量化）
図１１は、第２の実施形態に係る画像処理回路１６ａが生体組織間の癒着度を定量化する際の動作の例を表すフローチャートである。なお、画像処理回路１６ａは、３次元データ発生回路１５で生成された複数の時相のボリュームデータを、時系列のボリュームデータとして取得してもよいが、ここでは、時系列の２次元画像データを取得する場合を例に説明する。

ステップＳ２１において、第１時相の２次元画像データを取得すると、画像処理回路１６ａは、計算機能１６２ａを実行する。計算機能１６２ａを実行すると画像処理回路１６ａは、第１時相の２次元画像データ及びこの後に取得される２次元画像データに基づき、肝臓内の部位の瞬間的な移動を表す第１ベクトル、及び腎臓内の部位の瞬間的な移動を表す第２ベクトルを計算する。具体的には、画像処理回路１６ａは、例えば、肝臓と腎臓との境界領域を抽出する（ステップＳ２２）。

画像処理回路１６ａは、例えば、図３で示されるように、境界領域を挟んで隣接する肝臓内の部位と、腎臓内の部位とに複数のＲＯＩの組を設定する（ステップＳ２３）。画像処理回路１６ａは、第１時相の２次元画像データにおいて設定された複数のＲＯＩそれぞれに対し、テンプレートデータを設定する。

画像処理回路１６ａは、第２時相以降の２次元画像データが取得されると、取得した時相の２次元画像データと、前時相の２次元画像データとに基づき、肝臓内の部位の瞬間的な移動を表す第１ベクトルＸ_ｊ、及び腎臓内の部位の瞬間的な移動を表す第２ベクトルＹ_ｊを計算する（ステップＳ１１１）。なお、ｊは、自然数であり、本実施形態では１から予め設定された値、例えば、ｎｌの値を取る。

具体的には、例えば、第２時相の２次元画像データが取得されると、画像処理回路１６ａは、第１時相の２次元画像データと第２時相の２次元画像データとの間でパターンマッチングを行う。画像処理回路１６ａは、パターンマッチング処理の結果に基づき、第１時相の２次元画像データにおけるテンプレートデータが、第２時相の２次元画像データにおいてどの位置へ移動したかを追跡する。このとき、第１時相の２次元画像データと、第２時相の２次元画像データとが画像データセットとなる。画像処理回路１６ａは、取得した第２時相における移動先に基づき、第１ベクトルＸ_１、及び第２ベクトルＹ_１を計算する。

そして、例えば、第３時相の２次元画像データが取得されると、画像処理回路１６ａは、第２時相の２次元画像データと第３時相の２次元画像データとの間でパターンマッチングを行い、第２時相の２次元画像データにおけるテンプレートデータが、第３時相の２次元画像データにおいてどの位置へ移動したかを追跡する。このとき、第２時相の２次元画像データと、第３時相の２次元画像データとが画像データセットとなる。画像処理回路１６ａは、取得した第３時相における移動先に基づき、第１ベクトルＸ_２、及び第２ベクトルＹ_２を計算する。

画像処理回路１６ａは、予め設定されるｎセットの画像データセットについての第１ベクトルＸ_ｊ、及び第２ベクトルＹ_ｊを計算すると、数式（５）に基づき、第１ベクトルと第２ベクトルとの共分散を計算する。

また、画像処理回路１６ａは、数式（６）に基づき、第１ベクトルの分散を計算する（ステップＳ１１２）。

第１ベクトルと第２ベクトルとの共分散、及び第１ベクトルの分散が計算されると、画像処理回路１６ａは、例えば、数式（３）に基づき、第１ベクトルと第２ベクトルとの共分散を、第１ベクトルの分散で規格化することにより、癒着度を計算する（ステップＳ１１３）。なお、画像処理回路１６ａは、ステップＳ１１３において、例えば、数式（４）に基づき、第１ベクトルと第２ベクトルとの共分散を、第１ベクトルの標準偏差で規格化することにより、癒着度を計算してもよい。画像処理回路１６ａは、上記処理をＲＯＩの組毎に実施する。

画像処理回路１６ａは、例えば、所定の数の画像データセットについての第１ベクトル及び第２ベクトルが計算される度に、直前に計算対象となった画像データセットと、当該計算対象となった所定数の画像データセットとを合わせたｎセットの画像データセットについて計算された第１ベクトル及び第２ベクトルに基づいて癒着度を計算する。なお、画像処理回路１６ａは、ｎセットの画像データセットについて第１ベクトル及び第２ベクトルが計算される度に、新たに取得されるｎセットの画像データセットについて計算された第１ベクトル及び第２ベクトルに基づき、癒着度を計算してもよい。

なお、算出される全ての癒着度が表示対象となる訳ではない。例えば、画像処理回路１６ａは、予め設定された期間毎に、その期間内に計算された最低の癒着度を表示対象の癒着度としてもよい。

具体的には、ステップＳ１１３において、癒着度が計算されると、画像処理回路１６ａは、計算された癒着度が、本期間において最大であると暫定的に設定されている癒着度未満となるか否かを判断する。計算された癒着度が設定されている癒着度未満となる場合、画像処理回路１６ａは、計算された癒着度を本期間における最低の癒着度として暫定的に設定する。画像処理回路１６ａは、予め設定される期間が経過するまでステップＳ１１１〜Ｓ１１３を繰り返し、期間内における最低の癒着度を決定する。

画像処理回路１６ａは、予め設定される期間が経過すると、例えば、この期間内で決定された最低の癒着度を表示対象の癒着度とする。画像処理回路１６ａは、上記処理をＲＯＩの組毎に実施する。

（累積ベクトルを用いた癒着度の定量化）
図１１に示されるステップＳ２１で第１時相の２次元画像データが取得されると、画像処理回路１６ａは、計算機能１６２ａを実行する。計算機能１６２ａを実行すると画像処理回路１６ａは、第１時相の２次元画像データ及びこの後に取得される２次元画像データに基づいて計算される、肝臓内の部位の累積的な移動を表す第１ベクトル、及び腎臓内の部位の累積的な移動を表す第２ベクトルを用い、癒着度を計算する（ステップＳ１１１〜Ｓ１１３）。

（癒着度の計算例１）
例えば、画像処理回路１６ａは、予め設定された時相数隔てられた２つの２次元画像データを含むように画像データセットを設定し、設定した画像データセットに含まれる２次元画像データに基づいて第１ベクトル及び第２ベクトルを計算する（ステップＳ１１１）。

より具体的には、画像処理回路１６ａは、例えば、３時相だけ隔てられた２つの２次元画像データを画像データセットとして設定する。当該設定下において、画像処理回路１６ａは、第１時相の２次元画像データの後に、第４時相の２次元画像データが取得されると、例えば、第１時相の２次元画像データと第４時相の２次元画像データとの間でパターンマッチングを行う。画像処理回路１６ａは、パターンマッチング処理の結果に基づき、第１時相の２次元画像データにおけるテンプレートデータが、第４時相の２次元画像データにおいてどの位置へ移動したかを追跡する。画像処理回路１６ａは、取得した第４時相における移動先に基づき、第１ベクトルＸ_１、及び第２ベクトルＹ_１を計算する。

続いて、画像処理回路１６ａは、第４時相から３時相離れた第７時相の２次元画像データが取得されると、第４時相の２次元画像データと第７時相の２次元画像データとの間でパターンマッチングを行い、第４時相の２次元画像データにおけるテンプレートデータが、第７時相の２次元画像データにおいてどの位置へ移動したかを追跡する。画像処理回路１６ａは、取得した第７時相における移動先に基づき、第１ベクトルＸ_２、及び第２ベクトルＹ_２を計算する。

画像処理回路１６ａは、予め設定されるｎセットの画像データセットについての第１ベクトルＸ_ｊ、及び第２ベクトルＹ_ｊを計算すると、数式（５）に基づき、第１ベクトルと第２ベクトルとの共分散を計算する。また、画像処理回路１６ａは、数式（６）に基づき、第１ベクトルの分散を計算する（ステップＳ１１２）。第１ベクトルと第２ベクトルとの共分散、及び第１ベクトルの分散が計算されると、画像処理回路１６ａは、例えば、数式（３）に基づき、第１ベクトルと第２ベクトルとの共分散を、第１ベクトルの分散で規格化することにより、癒着度を計算する（ステップＳ１１３）。なお、画像処理回路１６ａは、ステップＳ１１３において、例えば、数式（４）に基づき、第１ベクトルと第２ベクトルとの共分散を、第１ベクトルの標準偏差で規格化することにより、癒着度を計算してもよい。画像処理回路１６ａは、上記処理をＲＯＩの組毎に実施する。

画像処理回路１６ａは、例えば、所定の数の画像データセットについての第１ベクトル及び第２ベクトルが計算される度に、直前に計算対象となった画像データセットと、当該計算対象となった所定数の画像データセットとを合わせたｎセットの画像データセットについて計算された第１ベクトル及び第２ベクトルに基づいて癒着度を計算する。なお、画像処理回路１６ａは、ｎセットの画像データセットについて第１ベクトル及び第２ベクトルが計算される度に、新たに取得されるｎセットの画像データセットについて計算された第１ベクトル及び第２ベクトルに基づき、癒着度を計算してもよい。

（癒着度の計算例２）
また、例えば、画像処理回路１６ａは、各画像データセットで同数の、３以上の２次元画像データが含まれるように画像データセットを設定し、設定した画像データセットに含まれる２次元画像データに基づいて第１ベクトル及び第２ベクトルを計算する（ステップＳ１１１）。

より具体的には、画像処理回路１６ａは、例えば、連続する４時相の２次元画像データを画像データセットとして設定する。当該設定下において、画像処理回路１６ａは、第１時相の２次元画像データの後に、第２時相の２次元画像データが取得されると、例えば、パターンマッチング処理により、第１時相の２次元画像データにおけるテンプレートデータが、第２時相の２次元画像データにおいてどの位置へ移動したかを追跡する。画像処理回路１６ａは、取得した第２時相における移動先に基づき、肝臓内の部位の瞬間的な移動を表す第４ベクトルｘ_１、及び腎臓内の部位の瞬間的な移動を表す第５ベクトルｙ_１を計算する。

続いて、画像処理回路１６ａは、第３時相の２次元画像データが取得されると、第２時相から第３時相の間における第４ベクトルｘ_２及び第５ベクトルｙ_２を計算する。画像処理回路１６ａは、第４ベクトルｘ_２を計算すると、第４ベクトルｘ_２を、先に求めた第４ベクトルｘ_１に加算する。また、画像処理回路１６は、第５ベクトルｙ_２を計算すると、第５ベクトルｙ_２を、先に求めた第５ベクトルｙ_１に加算する。

続いて、画像処理回路１６ａは、第４時相の２次元画像データが取得されると、第３時相から第４時相の間における第４ベクトルｘ_３及び第５ベクトルｙ_３を計算する。画像処理回路１６ａは、第４ベクトルｘ_３を計算すると、第４ベクトルｘ_３を、第４ベクトルｘ_１と第４ベクトルｘ_２との加算ベクトルに加算することで、肝臓内の部位の累積的な移動を表す第１ベクトルＸ_１を計算する。また、画像処理回路１６ａは、第５ベクトルｙ_３を計算すると、第５ベクトルｙ_３を、第５ベクトルｙ_１と第５ベクトルｙ_２との加算ベクトルに加算することで、腎臓内の部位の累積的な移動を表す第２ベクトルＹ_１を計算する（ステップＳ１１１）。画像処理回路１６は、次の画像データセットに対しても同様の処理を実施し、第１ベクトルＸ_２及び第２ベクトルＹ_２を計算する。

画像処理回路１６ａは、予め設定されるｎセットの画像データセットについての第１ベクトルＸ_ｊ、及び第２ベクトルＹ_ｊを計算すると、数式（５）に基づき、第１ベクトルと第２ベクトルとの共分散を計算する。また、画像処理回路１６ａは、数式（６）に基づき、第１ベクトルの分散を計算する（ステップＳ１１２）。第１ベクトルと第２ベクトルとの共分散、及び第１ベクトルの分散が計算されると、画像処理回路１６ａは、例えば、数式（３）に基づき、第１ベクトルと第２ベクトルとの共分散を、第１ベクトルの分散で規格化することにより、癒着度を計算する（ステップＳ１１３）。なお、画像処理回路１６ａは、ステップＳ１１３において、例えば、数式（４）に基づき、第１ベクトルと第２ベクトルとの共分散を、第１ベクトルの標準偏差で規格化することにより、癒着度を計算してもよい。画像処理回路１６ａは、上記処理をＲＯＩの組毎に実施する。

なお、画像データセットに含められる２次元画像データの時相は、連続でなくても構わない。例えば、予め設定された時相数の２次元画像データが、所定時相ずつ隔てられて画像データセットに含められていてもよい。

なお、算出される全ての癒着度が表示対象となる訳ではない。例えば、画像処理回路１６ａは、予め設定された期間毎に、その期間内に計算された最低の癒着度を表示対象の癒着度としてもよい。

以上のように、第２の実施形態では、画像処理回路１６ａは、生体組織間の癒着の状態を表す指標値を、それぞれ異なる生体組織の移動ベクトルを表す第１ベクトルと第２ベクトルとの共分散を、第１ベクトル又は第２ベクトルの分散又は標準偏差で規格化することにより求めるようにしている。これにより、いずれか一方の組織の軌跡を正規化しているため、軌跡の形が一致していたとしても移動量が異なっていれば、異なる動きと表現されることになる。

また、第２の実施形態では、画像処理回路１６ａは、生体組織間の境界領域を抽出し、抽出した境界領域を挟み、かつ、境界領域に沿って複数の組のＲＯＩを設定するようにしている。これにより、境界領域に沿って組織の癒着度を算出することが可能となる。

また、第２の実施形態では、画像処理回路１６ａは、算出した癒着度を反映させたパラメトリックイメージングによる画像を生成するようにしている。これにより、癒着している部位を同定することが可能となる。

第１及び第２の実施形態では、第１の構造物に含まれる第１部位の移動を表す第１ベクトルと、第１の構造物に接している第２の構造物に含まれる第２部位の移動を表す第２ベクトルとに基づき、第１の構造物と第２の構造物との癒着の程度を表す指標値を計算する場合を例に説明した。しかしながら、これに限定されない。第１及び第２の実施形態で記載される指標値である癒着度は、第１及び第２ベクトルを特定の方向に射影した射影成分に基づいて計算されてもよい。この特定の方向は、例えば、第１の構造物と第２の構造物との境界が形成される方向と平行の方向に自動的に設定されても構わないし、操作者によりマニュアルで設定されても構わない。

例えば、計算機能１６２において、画像処理回路１６は、ステップＳ２２において抽出された境界領域が形成される方向と平行の方向を設定する。画像処理回路１６は、図１２に示されるように、ステップＳ２５で計算された第１ベクトル及び第２ベクトルについて、設定された方向の成分を計算する。画像処理回路１６は、第１ベクトルの特定方向成分と、第２ベクトルの特定方向成分とから、差分値を計算する。画像処理回路１６は、計算した差分値を、第１ベクトルの特定方向成分、又は第２ベクトルの特定方向成分で規格化することにより癒着度を算出する。

また、計算機能１６２ａにおいて、画像処理回路１６ａは、ステップＳ２２において抽出された境界領域が形成される方向と平行の方向を設定する。画像処理回路１６ａは、ステップＳ１１１で計算された第１ベクトル及び第２ベクトルについて、設定された方向の成分を計算する。画像処理回路１６ａは、第１ベクトルの特定方向成分と、第２ベクトルの特定方向成分との共分散を計算する。画像処理回路１６ａは、計算した共分散を、第１ベクトルの特定方向成分又は第２ベクトルの特定方向成分の分散又は標準偏差で規格化することにより癒着度を算出する。

これにより、処理負荷を下げつつ、癒着度の評価精度を維持することが可能となる。

なお、第１及び第２ベクトルの特定の方向への射影成分に加え、特定の方向に対して垂直の方向への第１及び第２ベクトルの射影成分に基づき、癒着度が計算されてもよい。このように直交する２方向の癒着度が求められることで、生体組織間における支配的な移動方向を認識することが可能となる。

また、第１及び第２ベクトルを特定の方向に射影した射影成分に基づいて癒着度を計算する場合を例に説明したが、これに限定されない。癒着度は、第１ベクトルと第２ベクトルとから計算される第３ベクトルを特定の方向へ射影した射影成分に基づいて計算されてもよい。また、癒着度は、第３ベクトルが第１ベクトルの大きさ又は第２ベクトルの大きさで規格化されることにより得られたベクトルを、特定の方向へ射影した射影成分に基づいて計算されてもよい。

また、第１及び第２の実施形態で記載される指標値である癒着度は、第１及び第２の構造物以外の構造物の移動を除外して計算されてもよい。癒着度を計算する際に着目するべき第１及び第２の構造物の移動は、境界方向にずれる移動である。そこで、外的要因、例えば、呼吸変動等の振幅の大きな並進運動により生じる第１及び第２の構造物の移動を除外するようにしてもよい。

例えば、計算機能１６２において、画像処理回路１６は、第１及び第２ベクトルを計算する前に、各構造物の移動の外的要因となる第３の構造物を設定する。第３の構造物としては、例えば、横隔膜等が挙げられる。画像処理回路１６は、ステップＳ２５において、第３の構造物の移動を示す第６ベクトルを計算する。画像処理回路１６は、図１３に示されるように、ステップＳ２５で計算された第１ベクトル及び第２ベクトルそれぞれと第６ベクトルとの差分ベクトルを計算する。画像処理回路１６は、第１ベクトルと第２ベクトルとの差分ベクトル又は差分ベクトルの大きさを、第１ベクトルと第６ベクトルとの差分ベクトルの大きさ、又は第２ベクトルと第６ベクトルとの差分ベクトルの大きさで規格化することにより癒着度を算出する。

また、計算機能１６２ａにおいて、画像処理回路１６ａは、第１及び第２ベクトルを計算する前に、各構造物の移動の外的要因となる第３の構造物を設定する。画像処理回路１６ａは、ステップＳ１１１において、第３の構造物の移動を示す第６ベクトルを計算する。画像処理回路１６ａは、ステップＳ１１１で計算された第１ベクトル及び第２ベクトルそれぞれと第６ベクトルとの差分ベクトルを計算する。画像処理回路１６ａは、第１ベクトルと第６ベクトルとの差分ベクトルと、第２ベクトルと第６ベクトルとの差分ベクトルとの共分散を計算する。画像処理回路１６ａは、計算した共分散を、第１ベクトルと第６ベクトルとの差分ベクトル又は第２ベクトルと第６ベクトルとの差分ベクトルの分散又は標準偏差で規格化することにより癒着度を算出する。

これにより、外的要因の影響を低減することが可能となるため、癒着度の評価精度がさらに向上することになる。

また、第１及び第２の実施形態では、計算機能１６２，１６２ａにより、まず指標値である癒着度が計算され、計算された癒着度がパラメトリックイメージングによる画像で表示される場合を例に説明した。しかしながら、これに限定されない。画像処理回路１６，１６ａは、パラメトリックイメージングによる画像をまず表示機器４０に表示させてもよい。このとき操作者は、特定の部位の癒着度を計測するためのＲＯＩをパラメトリックイメージングによる画像上で設定する。画像処理回路１６，１６ａは、設定されたＲＯＩ内の癒着度を計算し、計算した癒着度をパラメトリックイメージングによる画像で表示する。

また、第１及び第２の実施形態では、計算機能１６２，１６２ａにより、Ｂモード画像上で設定されるテンプレートデータに対するマッチング処理により、ＲＯＩを追跡する場合を例に説明した。しかしながら、これに限定されない。画像処理回路１６，１６ａは、ＴＤＩ（Tissue Doppler Imaging）等の組織ドップラ法により算出されるドプラ波形を用い、癒着度を計算してもよい。

また、第１及び第２の実施形態では、超音波診断装置１，１ａがリアルタイムで取得された２次元画像データ又はボリュームデータに基づき、生体組織間の癒着の状態を評価する場合を例に説明した。しかしながら、これに限定されない。画像処理回路１６，１６ａは、過去の医用画像データに基づき、生体組織間の癒着の状態を評価しても構わない。このとき、評価対象となる過去の医用画像データは、超音波画像データに限定されず、ＣＴ画像データ、ＭＲ画像データ、ＰＥＴ−ＣＴ画像データ、ＰＥＴ−ＭＲ画像データ、及びＸ線画像データ等であっても構わない。

過去の医用画像データにおける癒着度を、瞬時ベクトルを用いて評価する場合、画像処理回路１６は、例えば、連続する時相の医用画像データ間の移動ベクトルを瞬時ベクトルとする。また、過去の医用画像データにおける癒着度を、累積ベクトルを用いて評価する場合、画像処理回路１６は、例えば、解析はじめの時点から、連続する時相の医用画像データ間における第１移動ベクトルと第２移動ベクトルとの差分ベクトルの大きさが最大となる時点までの間の移動ベクトルを累積ベクトルとする。

また、過去の医用画像データにおける癒着度を、瞬時ベクトルを用いて評価する場合、画像処理回路１６ａは、例えば、連続する時相の医用画像データ間の移動ベクトルを瞬時ベクトルとする。また、過去の医用画像データにおける癒着度を、累積ベクトルを用いて評価する場合、画像処理回路１６ａは、例えば、解析はじめの時点から、瞬時的な癒着度が最も低くなる時点までの間の移動ベクトルを累積ベクトルとする。

（第３の実施形態）
第１及び第２の実施形態では、解析装置の一例として超音波診断装置１，１ａを説明した。第３の実施形態では、解析装置の一例としてワークステーション２を説明する。

図１４は、第３の実施形態に係るワークステーション２を含む医用情報システムの例を表す図である。図１４に示される医用情報システムは、医用画像診断装置６０、ワークステーション２、及び画像保管装置７０を備える。医用画像診断装置６０、ワークステーション２、及び画像保管装置７０は、例えば、病院内に設置された院内ＬＡＮ（Local Area Network）により、直接的、又は間接的に相互に通信可能に接続されている。例えば、画像保管装置７０がＰＡＣＳを構成する場合、医用画像診断装置６０、ワークステーション２、及び画像保管装置７０は、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）規格に則って、例えば、医用画像データを相互に送受信する。

医用画像診断装置６０は、被検体を撮影することにより医用画像データを発生する装置である。医用画像診断装置６０は、例えば、Ｘ線診断装置、Ｘ線ＣＴ装置、ＭＲＩ装置、超音波診断装置、ＳＰＥＣＴ（Single Photon Emission Computed Tomography）装置、ＰＥＴ装置、ＳＰＥＣＴ装置とＸ線ＣＴ装置とが一体化されたＳＰＥＣＴ−ＣＴ装置、ＰＥＴ装置とＸ線ＣＴ装置とが一体化されたＰＥＴ−ＣＴ装置、ＰＥＴ装置とＭＲＩ装置とが一体化されたＰＥＴ−ＭＲＩ装置、又はこれらの装置群等である。

画像保管装置７０は、医用画像データを保管するデータベースである。画像保管装置７０は、例えば、医用画像診断装置６０で発生された医用画像データを、内部に設けられている記憶回路に記憶する。

ワークステーション２は、医用画像診断装置６０で発生された医用画像データ、又は画像保管装置７０から読み出された医用画像データに対して画像処理を施す装置である。具体的には、ワークステーション２は、例えば、生体組織間の癒着を評価する装置である。

図１４に示されるワークステーション２は、メモリ２１、出力インタフェース２２、入力インタフェース２３、通信インタフェース２４、画像処理回路２５、及び制御回路２６を有する。

メモリ２１は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、並びに、光ディスク等により実現される。メモリ２１は、例えば、画像処理回路２５、及び制御回路２６がその機能を実現するためのプログラム等を記憶している。

出力インタフェース２２は、制御回路２６に接続され、制御回路２６から供給される信号を出力する。出力インタフェース２２は、例えば、ディスプレイにより実現される。ディスプレイは、例えば、医用画像データに基づく医用画像、及びユーザからの各種操作を受け付けるためのＧＵＩ等を、制御回路２６からの指示に基づいて表示する。

入力インタフェース２３は、ユーザからの各種の入力操作を受け付け、受け付けた入力操作を電気信号に変換して制御回路２６へ出力する。

通信インタフェース２４は、例えば、病院内ネットワークと接続する。通信インタフェース２４は、例えば、病院内ネットワークを介して医用画像診断装置６０、及び画像保管装置７０から、医用画像データ等を受信する。

画像処理回路２５は、２次元画像データ又はボリュームデータ等の医用画像データに対し、所定の画像処理を施すプロセッサである。具体的には、例えば、画像処理回路２５は、メモリ２１に記憶されている、生体組織間の癒着を評価するための解析プログラムを実行することで、当該プログラムに対応する機能を実現する。画像処理回路２５は、例えば、取得機能（取得部）２５１、計算機能（計算部）２５２、及び生成機能（生成部）２５３を有する。

取得機能２５１は、癒着を評価する対象となる生体組織を含む時系列の２次元画像データ又はボリュームデータ等の医用画像データを取得する機能である。具体的には、例えば、画像処理回路２５は、取得機能２５１を実行すると、第１の構造物、及び第１の構造物に接している第２の構造物を含む領域に対応する複数の時相の画像データを、時系列の画像データとして、医用画像診断装置６０、又は画像保管装置７０から取得する。なお、画像処理回路２５は、連続する複数フレームの画像データを取得して時系列の画像データとしても構わないし、予め設定された間隔毎に複数フレームの画像データを取得して時系列の画像データとしても構わない。

計算機能２５２は、生体組織間の癒着の程度を表す指標値を計算する機能である。具体的には、例えば、画像処理回路２５は、計算機能２５２を実行すると、医用画像診断装置６０、又は画像保管装置７０から取得した時系列の画像データに基づき、第１ベクトル及び第２ベクトルを計算する。第１ベクトルは、画像データに基づく画像で描画される第１の構造物に含まれる第１部位の移動を表す。第２ベクトルは、画像データに基づく画像で描画され、第１の構造物に接している第２の構造物に含まれる第２部位の移動を表す。画像処理回路２５は、第１ベクトル及び第２ベクトルに基づいて、第１及び第２の実施形態で記載される指標値である癒着度を計算する。

より具体的には、画像処理回路２５は、第１ベクトル及び第２ベクトルに基づいて、第１部位と第２部位との間の相対的な移動を表す第３ベクトルを計算する。そして、画像処理回路２５は、第３ベクトル（又は第３ベクトルの大きさ）を、第１ベクトルの大きさ又は第２ベクトルの大きさで規格化することにより、第１の構造物と第２の構造物との間の癒着度を計算する。

また、画像処理回路２５は、複数時相の画像データから計算される複数の第１ベクトルと複数の第２ベクトルとの共分散を計算する。画像処理回路２５は、複数時相の画像データから計算される複数の第１ベクトル又は複数の第２ベクトルの分散又は標準偏差を計算する。そして、画像処理回路２５は、共分散を、複数の第１ベクトルの分散又は複数の第２ベクトルの分散（若しくは、複数の第１ベクトルの標準偏差又は複数の第２ベクトルの標準偏差）で規格化することにより、第１の構造物と第２の構造物との間の癒着度を計算する。

生成機能２５３は、計算した指標値を表す画像及びインジケータのうち少なくとも１つを生成する機能である。

制御回路２６は、ワークステーション２全体の動作を制御するプロセッサである。制御回路２６は、メモリ２１に記憶されているプログラムを実行することで、実行したプログラムに対応する機能を実現する。

以上のように、第３の実施形態では、画像処理回路２５は、生体組織間の癒着の状態を表す指標値を、２つの生体組織の移動を一方の生体組織の軌跡で正規化して求めるようにしている。これにより、軌跡の形が一致していたとしても移動量が異なっていれば、同じ動きをしていると表現されることはない。

したがって、以上説明した少なくとも一つの実施形態に係る解析装置によれば、生体組織間の癒着を定量化することができる。

実施形態の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、上記各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、上記各実施形態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。

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。

１，１ａ…超音波診断装置
２…ワークステーション
２１…メモリ
２２…出力インタフェース
２３…入力インタフェース
２４…通信インタフェース
２５…画像処理回路
２５１…取得機能
２５２…計算機能
２５３…生成機能
２６…制御回路
１０，１０ａ…装置本体
１１…超音波送信回路
１２…超音波受信回路
１３…Ｂモード処理回路
１４…ドプラ処理回路
１５…３次元データ発生回路
１６，１６ａ…画像処理回路
１６１…取得機能
１６２，１６２ａ…計算機能
１６３，１６３ａ…生成機能
１７…表示処理回路
１８…内部記憶回路
１９…画像メモリ
１１１…入力インタフェース
１１２…通信インタフェース
１１３…制御回路
２０…超音波プローブ
３０…外部装置
４０…表示機器
５０…入力装置
６０…医用画像診断装置
７０…画像保管装置
１００…ネットワーク

Claims (16)

1. 第１の構造物、及び前記第１の構造物に接している第２の構造物を含む領域に対応する時系列の医用画像を取得する取得部と、
   前記時系列の医用画像を用いて、前記第１の構造物に含まれる第１部位の移動を示す第１ベクトル、及び前記第２の構造物に含まれる第２部位の移動を示す第２ベクトルを計算し、前記第１ベクトル及び前記第２ベクトルに基づいて、前記第１部位と前記第２部位との間の相対的な移動を示す第３ベクトルを計算し、前記第３ベクトル又は前記第３ベクトルの大きさを、前記第１ベクトル又は前記第２ベクトルの大きさで規格化することにより、前記第１の構造物と前記第２の構造物との間の癒着の程度を示す指標値を計算する計算部と
   を具備する解析装置。
2. 前記時系列の医用画像は、３つ以上の医用画像を含み、
   前記計算部は、前記時系列の医用画像に含まれる複数の医用画像から構成される画像セット毎に、前記第１ベクトルと前記第２ベクトルとの差分ベクトルを計算し、複数の前記画像セットに対応する複数の前記差分ベクトルのうち最大の差分ベクトル又は前記最大の差分ベクトルの大きさを、前記最大の差分ベクトルの計算に用いた前記第１ベクトルの大きさ又は前記第２ベクトルの大きさで規格化することにより、前記指標値を計算する、請求項１に記載の解析装置。
3. 前記画像セットに含まれる医用画像の数は、前記画像セット毎に同じである、請求項２に記載の解析装置。
4. 各画像セットに含まれる医用画像の数は２である、請求項３に記載の解析装置。
5. 前記画像セットに含まれる医用画像の数は、前記画像セット毎に異なる、請求項２に記載の解析装置。
6. 前記時系列の医用画像は、３つ以上の医用画像を含み、
   前記計算部は、前記時系列の医用画像に含まれる、時間的に連続する２つの医用画像から構成される画像セット毎に、前記第１ベクトル、前記第２ベクトル、及び前記第３ベクトルを計算し、前記画像セット毎に前記指標値を計算する、請求項１に記載の解析装置。
7. 前記時系列の医用画像は、３つ以上の医用画像を含み、
   前記計算部は、前記時系列の医用画像に含まれる２つの医用画像毎に、前記第１部位の移動を示す第４ベクトル、及び前記第２部位の移動を示す第５ベクトルを計算し、計算した複数の前記第４ベクトルを合成することにより前記第１ベクトルを計算し、計算した複数の前記第５ベクトルを合成することにより前記第２ベクトルを計算する、請求項１に記載の解析装置。
8. 前記計算部は、前記時系列の医用画像に含まれる複数の医用画像から構成される画像セット毎に、前記指標値を計算する、請求項７に記載の解析装置。
9. 前記第４ベクトルは、時間的に連続する２つの医用画像間における、前記第１部位の瞬間的な移動を示すベクトルであり、前記第５ベクトルは、時間的に連続する２つの医用画像間における、前記第２部位の瞬間的な移動を示すベクトルである、請求項７に記載の解析装置。
10. 前記計算部は、特定方向に対応する前記１ベクトル及び前記第２ベクトルの射影成分を用いて、前記第３ベクトルを計算する、請求項１に記載の解析装置。
11. 前記特定方向は、前記第１の構造物と前記第２の構造物との間の境界の接線方向に対応する、請求項１０に記載の解析装置。
12. 前記領域は、前記第１の構造物及び前記第２の構造物と異なる第３の構造物を含み、
    前記計算部は、前記第３の構造物に含まれる第３部位の移動を示す第６ベクトルを計算し、前記第１ベクトル、前記第２ベクトル、および前記第６ベクトルに基づいて、前記第３ベクトルを計算する、請求項１に記載の解析装置。
13. 前記指標値に基づいて、画像及びインジケータのうちの少なくとも１つを生成する生成部をさらに備える、請求項１に記載の解析装置。
14. 第１の構造物、及び前記第１の構造物に接している第２の構造物を含む領域に対応し、３以上の医用画像を含む時系列の医用画像を取得する取得部と、
    前記時系列の医用画像に含まれる２つの医用画像から構成される画像セット毎に、前記第１の構造物に含まれる第１部位の移動を示す第１ベクトル、及び前記第２の構造物に含まれる第２部位の移動を示す第２ベクトルを計算し、複数の前記画像セットに対応する複数の前記第１ベクトルと複数の前記第２ベクトルの共分散を計算し、複数の前記画像セットに対応する複数の前記第１ベクトル又は複数の前記第２ベクトルの分散又は標準偏差を計算し、前記共分散を前記分散又は前記標準偏差で規格化することにより、前記第１の構造物と前記第２の構造物の間の癒着の程度を示す指標値を計算する計算部と
    を具備する解析装置。
15. 第１の構造物、及び前記第１の構造物に接している第２の構造物を含む領域に対応する時系列の医用画像を取得する処理と、
    前記時系列の医用画像を用いて、前記第１の構造物に含まれる第１部位の移動を示す第１ベクトル、及び前記第２の構造物に含まれる第２部位の移動を示す第２ベクトルを計算する処理と、
    前記第１ベクトル及び前記第２ベクトルに基づいて、前記第１部位と前記第２部位との間の相対的な移動を示す第３ベクトルを計算する処理と、
    前記第３ベクトル又は前記第３ベクトルの大きさを、前記第１ベクトル又は前記第２ベクトルの大きさで規格化することにより、前記第１の構造物と前記第２の構造物との間の癒着の程度を示す指標値を計算する処理と
    をプロセッサに実行させる解析プログラム。
16. 第１の構造物、及び前記第１の構造物に接している第２の構造物を含む領域に対応し、３以上の医用画像を含む時系列の医用画像を取得する処理と、
    前記時系列の医用画像に含まれる２つの医用画像から構成される画像セット毎に、前記第１の構造物に含まれる第１部位の移動を示す第１ベクトル、及び前記第２の構造物に含まれる第２部位の移動を示す第２ベクトルを計算する処理と、
    複数の前記画像セットに対応する複数の前記第１ベクトルと複数の前記第２ベクトルの共分散を計算する処理と、
    複数の前記画像セットに対応する複数の前記第１ベクトル又は複数の前記第２ベクトルの分散又は標準偏差を計算する処理と、
    前記共分散を前記分散又は前記標準偏差で規格化することにより、前記第１の構造物と前記第２の構造物の間の癒着の程度を示す指標値を計算する処理と
    をプロセッサに実行させる解析プログラム。

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