JP7009205B2 - 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、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、超音波プローブに内蔵された超音波振動子から発生する超音波パルスを被検体内に放射し、被検体組織からの反射波を超音波振動子により受信して画像データ等の生成と表示を行なうものである。従来、超音波画像上の組織形状の大きさ、特に産科領域において胎児の児頭大横径（ＢＰＤ：biparietal diameter）、児頭周囲長（ＨＣ：head circumference）、腹部周囲長（ＡＣ：abdominal circumference）、大腿骨長（ＦＬ：femur length）、上腕骨長（ＨＬ：humerus length）等を計測する機能を有した超音波診断装置が知られている。

このような超音波診断装置では一般的に、キャリパ（caliper）を用いて画像上の組織形状の大きさをマニュアルで計測することができるが、近年、大きさを自動又は半自動で推定する技術が開示されている。例えば、ＢＰＤの計測において、胎児頭部が楕円であると仮定し、画像上の胎児頭部の形状を楕円で推定し、推定した楕円の短軸の長さをＢＰＤとして計測する。

米国特許第８８４５５３９号明細書

本発明が解決しようとする課題は、画像内の構造物を計測するときの操作の煩雑性を軽減することである。

実施形態に係る超音波診断装置は、画像生成部と、推定部と、表示制御部と、入力部とを備える。画像生成部は、被検体に対する超音波スキャンにより収集されたデータに基づいて、胎児の部位を含む領域に対応する超音波画像を生成する。推定部は、前記超音波画像に基づいて、前記部位に当てはまる第１の図形を推定する。表示制御部は、前記超音波画像を表示部に表示させ、前記超音波画像上に、前記第１の図形に対応する第１のマーカを表示させる。入力部は、前記超音波画像上の位置を指定する入力を受け付ける。前記推定部は、前記表示制御部が前記第１のマーカを表示させた後で、前記入力部が前記入力を受け付けた場合、前記超音波画像及び前記入力により指定された前記位置に基づいて、前記部位に当てはまる、前記第１の図形と同種の第２の図形を推定する。前記表示制御部は、前記超音波画像上に、前記第２の図形に対応する第２のマーカを表示させる。

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の実施形態に係る推定機能による第１の図形の推定の一例を示す図である。 図３は、第１の実施形態に係る推定機能による図形の再推定を説明するための図である。 図４は、第１の実施形態に係る推定機能による図形の再推定を説明するための図である。 図５Ａは、第１の実施形態に係る楕円のパラメータの一例を説明するための図である。 図５Ｂは、第１の実施形態に係る楕円のパラメータの一例を説明するための図である。 図５Ｃは、第１の実施形態に係る楕円のパラメータの一例を説明するための図である。 図６は、第１の実施形態に係る制御機能による表示の一例を示す図である。 図７は、第１の実施形態に係る超音波診断装置の処理手順を示すフローチャートである。 図８は、第１の実施形態に係る超音波診断装置の処理手順を示すフローチャートである。 図９は、第２の実施形態に係る推定機能による図形の推定の一例を説明するための図である。 図１０は、第２の実施形態に係る超音波診断装置の処理手順を示すフローチャートである。 図１１は、第３の実施形態に係る推定機能による四角形の推定の一例を示す図である。 図１２は、第３の実施形態に係る超音波診断装置の処理手順を示すフローチャートである。 図１３は、第３の実施形態に係る推定機能による処理の一例を説明するための図である。

以下、図面を参照して、実施形態に係る超音波診断装置及び画像処理プログラムについて説明する。なお、以下で説明する実施形態は一例であり、本実施形態に係る超音波診断装置及び画像処理プログラムは、以下の説明に限定されるものではない。

（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、入力インターフェース１０２と、ディスプレイ１０３とを有する。超音波プローブ１０１、入力インターフェース１０２、及びディスプレイ１０３は、装置本体１００と通信可能に接続される。

超音波プローブ１０１は、複数の圧電振動子を有し、これら複数の圧電振動子は、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き超音波を発生する。また、超音波プローブ１０１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。すなわち、超音波プローブ１０１は、被検体Ｐに対して超音波走査を行って、被検体Ｐから反射波を受信する。また、超音波プローブ１０１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１０１は、装置本体１００と着脱自在に接続される。

超音波プローブ１０１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１０１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。

本実施形態では、超音波プローブ１０１は、被検体を２次元で走査する１Ｄアレイプローブであっても、被検体を３次元で走査する３次元プローブすなわちメカニカル４Ｄプローブや２Ｄアレイプローブであっても適用可能である。産科超音波においては、胎児を立体で可視化する要求より、メカニカル４Ｄプローブが使用される事が多い。３次元プローブを用いる場合には、ディスプレイ１０３における表示画像は特定の断層像もしくは多断面変換表示（ＭＰＲ：multi planar reconstruction）が含まれる。

入力インターフェース１０２は、所定の位置（例えば、組織形状の位置や、関心領域、関心領域以外の領域等）の設定等を行うためのトラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード、操作面へ触れることで入力操作を行うタッチパッド、表示画面とタッチパッドとが一体化されたタッチコマンドスクリーン、光学センサを用いた非接触入力回路、及び音声入力回路等によって実現される。入力インターフェース１０２は、後述する処理回路１５０に接続されており、操作者（ユーザ）から受け付けた入力操作を電気信号へ変換し処理回路１５０へと出力する。なお、本明細書において入力インターフェース１０２は、マウス、キーボード等の物理的な操作部品を備えるものだけに限られない。例えば、装置とは別体に設けられた外部の入力機器から入力操作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へ出力する電気信号の処理回路も入力インターフェースの例に含まれる。なお、入力インターフェース１０２は、入力部の一例である。

ディスプレイ１０３は、超音波診断装置１の操作者（ユーザ）が入力インターフェース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。また、ディスプレイ１０３は、装置本体１００の処理状況や処理結果を操作者に通知するために、各種のメッセージや表示情報を表示する。また、ディスプレイ１０３は、スピーカーを有し、音声を出力することもできる。

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は、超音波プローブ１０１が受信した２次元の反射波データ（エコーデータ）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、図１に示す装置本体１００は、超音波プローブ１０１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（ボリュームデータ）を生成可能な装置である。

装置本体１００は、図１に示すように、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、記憶回路１４０と、処理回路１５０と、通信インターフェース１６０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、記憶回路１４０、処理回路１５０、及び通信インターフェース１６０は、互いに通信可能に接続される。また、装置本体１００は、ネットワーク２に接続される。

送受信回路１１０は、パルス発生器、送信遅延部、パルサ等を有し、超音波プローブ１０１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、送信遅延部は、超音波プローブ１０１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１０１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１１０は、後述する処理回路１５０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１１０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１０１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ごとに増幅する。Ａ／Ｄ変換器は、増幅された反射波信号をＡ／Ｄ変換する。受信遅延部は、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、受信遅延部によって処理された反射波信号の加算処理を行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。

送受信回路１１０は、被検体Ｐを２次元走査する場合、超音波プローブ１０１から２次元の超音波ビームを送信させる。そして、送受信回路１１０は、超音波プローブ１０１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、本実施形態に係る送受信回路１１０は、被検体Ｐを３次元走査する場合、超音波プローブ１０１から３次元の超音波ビームを送信させる。そして、送受信回路１１０は、超音波プローブ１０１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。

ここで、送受信回路１１０からの出力信号の形態は、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１２０は、送受信回路１１０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１３０は、送受信回路１１０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。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、平均分散値、平均パワー値等を、複数のサンプル点それぞれで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、血流の運動情報（血流情報） として、血流の平均速度、血流の平均分散値、血流の平均パワー値等を、複数のサンプル点それぞれで推定した情報を生成する。

ドプラ処理回路１３０は、ＭＴＩフィルタ及び血流情報生成部を有し、例えば、カラードプラ法を実行し、血流情報を算出する。カラードプラ法では、超音波の送受信が同一の走査線上で複数回行なわれ、同一位置のデータ列に対してＭＴＩ（Moving Target Indicator）フィルタを掛けることで、静止している組織、或いは、動きの遅い組織に由来する信号（クラッタ信号）を抑制して、血流に由来する信号を抽出する。そしてカラードプラ法では、この血流信号から血流の速度、血流の分散、血流のパワー等の血流情報を推定する。

ＭＴＩフィルタは、フィルタ行列を用いて、同一位置（同一サンプル点）の連続した反射波データのデータ列から、クラッタ成分が抑制され、血流に由来する血流信号が抽出されたデータ列を出力する。血流情報生成部は、ＭＴＩフィルタが出力したデータを用いた自己相関演算等の演算を行なって、血流情報を推定し、推定した血流情報をドプラデータとして出力する。ＭＴＩフィルタとしては、例えば、バタワース型のＩＩＲ（Infinite Impulse Response）フィルタ、多項式回帰フィルタ（Polynomial Regression Filter）等の係数が固定されたフィルタ、または固有ベクトル（eigenvector）等を用いて入力信号に応じて係数を変化させる適応型のフィルタが適用可能である。

なお、図１に例示するＢモード処理回路１２０及びドプラ処理回路１３０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１２０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１３０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。

記憶回路１４０は、処理回路１５０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、記憶回路１４０は、Ｂモード処理回路１２０やドプラ処理回路１３０が生成したデータを記憶することも可能である。記憶回路１４０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１５０を経由して表示用の超音波画像データとなる。

また、記憶回路１４０は、超音波送受信、画像処理及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１４０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、外部装置へ転送することができる。なお、外部装置は、例えば、画像診断を行う医師が使用するＰＣ（Personal Computer）や、ＣＤやＤＶＤ等の記憶媒体、プリンター等である。また、記憶回路１４０への記憶の形態は、ライブ情報を一時的に保存する場合と、取得された胎児情報のエビデンスのため長期にわたる記録のための保存の場合がある。

処理回路１５０は、超音波診断装置１の処理全体を制御する。具体的には、処理回路１５０は、入力インターフェース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１４０から読み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１１０、Ｂモード処理回路１２０、ドプラ処理回路１３０の処理を制御する。また、処理回路１５０は、記憶回路１４０が記憶する表示用の超音波画像データをディスプレイ１０３や、入力インターフェース１０２におけるタッチコマンドスクリーン等にて表示するように制御する。以下、ディスプレイ１０３や、タッチコマンドスクリーンにて表示される超音波画像データを超音波画像とも記載する。

処理回路１５０は、制御機能１５１と、画像生成機能１５２と、推定機能１５３と、計測機能１５４とを実行する。なお、制御機能１５１は、表示制御部の一例である。また、画像生成機能１５２は、画像生成部の一例である。また、推定機能１５３は、推定部の一例である。また、計測機能１５４は、計測部の一例である。

ここで、例えば、図１に示す処理回路１５０の構成要素である制御機能１５１、画像生成機能１５２、推定機能１５３、及び、計測機能１５４が実行する各処理機能は、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１４０に記憶されている。処理回路１５０は、各プログラムを記憶回路１４０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。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路１５０は、図１の処理回路１５０内に示された各機能を有することとなる。

通信インターフェース１６０は、ネットワーク２を経由して外部の各種の装置と通信を行うためのインターフェースである。通信インターフェース１６０により、処理回路１５０は、外部装置と通信を行う。例えば、処理回路１５０は、通信インターフェース１６０によって、超音波診断装置１以外の外部装置との間で各種データのやり取りを行うことができる。

以上、第１の実施形態に係る超音波診断装置１の全体構成について説明した。かかる構成のもと、本実施形態に係る超音波診断装置１は、組織形状の推定による半自動計測において、推定の精度を上げ、操作の煩雑性を軽減することを可能にする。具体的には、第１の実施形態に係る超音波診断装置１は、超音波画像における組織の計測に際して、組織形状の推定に失敗した場合に、超音波画像上に指定された組織の位置に基づいて組織形状を再推定することで形状の推定の精度を上げる。その結果、第１の実施形態に係る超音波診断装置１は、操作者による組織形状のマニュアル指定操作の手間を軽減することができ、操作の煩雑性を軽減することを可能にする。以下、超音波診断装置１における詳細な処理について説明する。

制御機能１５１は、超音波診断装置１の全体を制御する。例えば、制御機能１５１は、送受信回路１１０、Ｂモード処理回路１２０及びドプラ処理回路１３０を制御して、反射波データの収集と、Ｂモードデータ及びドプラデータの生成とを制御する。すなわち、制御機能１５１は、超音波プローブ１０１を介して、被検体に対する２次元超音波スキャン及び３次元超音波スキャンを実行させる。また、制御機能１５１は、画像生成機能１５２によって生成された超音波画像や、推定機能１５３、計測機能１５４による処理結果等をディスプレイ１０３に表示させるように制御する。

画像生成機能１５２は、Ｂモード処理回路１２０及びドプラ処理回路１３０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１５２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、画像生成機能１５２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移動体情報を表す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、分散画像、パワー画像、又は、これらを組み合わせた画像である。また、画像生成機能１５２は、Ｂモード処理回路１２０が生成した１走査線上のＢモードデータの時系列データから、Ｍモード画像データを生成することも可能である。また、画像生成機能１５２は、ドプラ処理回路１３０が生成したドプラデータから、血流や組織の速度情報を時系列に沿ってプロットしたドプラ波形を生成することも可能である。

ここで、画像生成機能１５２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を生成する。具体的には、画像生成機能１５２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を生成する。また、画像生成機能１５２は、スキャンコンバート以外の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、画像生成機能１５２は、超音波画像に、種々のパラメータの文字情報、目盛り、ボディーマーク、種々のマーカ等を合成する。

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１５２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。画像生成機能１５２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である「２次元Ｂモードデータや２次元ドプラデータ」から、表示用の２次元超音波画像である「２次元Ｂモード画像や２次元ドプラ画像」を生成する。

さらに、画像生成機能１５２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、画像生成機能１５２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。すなわち、画像生成機能１５２は、「３次元のＢモード画像データや３次元ドプラ画像データ」を「３次元超音波画像データ（ボリュームデータ）」として生成する。また、画像生成機能１５２は、３次元のＢモードデータや、３次元のドプラデータに対して多断面変換を行うことで、ＭＰＲ画像を生成する。

上述したように、画像生成機能１５２は、Ｂモードデータ及びドプラデータに対して座標変換を行うことで、種々の表示画像を生成する。ここで、第１の実施形態に係る画像生成機能１５２は、胎児の部位を含む領域に対応する超音波画像を生成する。例えば、画像生成機能１５２は、胎児の頭部、腹部、脚、腕等の骨を含む超音波画像を生成する。

推定機能１５３は、超音波画像に基づいて、胎児の部位に当てはまる図形を推定する。ここで、第１の実施形態に係る推定機能１５３は、超音波画像に含まれる胎児の部位に当てはまる図形を推定し、推定した図形に対する修正指示を受け付けた場合に、修正指示に基づいて胎児の部位に当てはまる図形を再度推定する。なお、推定機能１５３による推定の詳細については、後述する。

計測機能１５４は、推定機能１５３によって推定された図形に基づいて、胎児の部位の計測を行う。例えば、計測機能１５４は、推定機能１５３によって推定された図形に基づいて、胎児の児頭周囲長（ＨＣ）、児頭大横径（ＢＰＤ）、腹部周囲長（ＡＣ）、大腿骨長（ＦＬ）、上腕骨長（ＨＬ）等を計測する。制御機能１５１は、推定機能１５３による推定結果や、計測機能１５４による計測結果をディスプレイ１０３に表示させるように制御する。

以下、推定機能１５３による部位の推定から再推定までの処理の詳細について説明する。第１の実施形態に係る推定機能１５３は、超音波画像に基づいて、胎児の部位に当てはまる第１の図形を推定する。具体的には、推定機能１５３は、画像生成機能１５２によって生成された超音波画像に含まれる胎児の頭部、腹部、脚、腕等の骨に当てはまる第１の図形を推定する。図２は、第１の実施形態に係る推定機能１５３による第１の図形の推定の一例を示す図である。ここで、図２においては、胎児の頭部の断層像を示し、頭部に当てはまる楕円を推定する場合の例を示す。

図２に示すように、例えば、推定機能１５３は、超音波画像に示される胎児の頭部３０１に当てはまる図形として、楕円３０２を推定する。なお、推定機能１５３による楕円の推定の詳細については後述する。図２に示すように、推定機能１５３が、頭部３０１に当てはまる楕円３０２を推定すると、計測機能１５４は、推定された楕円３０２に基づいて、児頭周囲長（ＨＣ）や、児頭大横径（ＢＰＤ）を計測する。すなわち、計測機能１５４は、楕円３０２の周長や、短軸長を計測する。また、図２に示すように、推定機能１５３が、頭部３０１に当てはまる楕円３０２を推定すると、制御機能１５１は、超音波画像上に楕円３０２や、楕円３０２の構成点３０３等をマークとして表示させる。

ここで、図２に示すように、推定機能１５３が、頭部３０１に当てはまる楕円として、楕円３０２を推定し、推定された楕円３０２が超音波画像上で表示された場合、操作者は、頭部３０１に当てはまる楕円の推定に成功したと判断して、計測機能１５４によって計測された児頭周囲長（ＨＣ）や、児頭大横径（ＢＰＤ）等を診断に用いることができる。

一方、推定機能１５３による推定は、必ずしも成功するとは限らず、頭部３０１に当てはまる楕円の推定に失敗する場合がある。例えば、推定機能１５３は、他の組織や、アーチファクト（例えば、体表付近の高輝度等）によって楕円の推定に失敗する場合がある。第１の実施形態に係る超音波診断装置１は、このような状況において、図形を再推定する。ここで、推定機能１５３は、入力インターフェース１０２を介して入力された超音波画像上の位置を利用して図形の再推定を行う。以下、図形の再推定について、図３及び図４を用いて説明する。図３及び図４は、第１の実施形態に係る推定機能１５３による図形の再推定を説明するための図である。

例えば、図３に示すように、推定機能１５３が、超音波画像に示される胎児の頭部３０１に当てはまる図形として楕円３０４を推定し、推定された楕円３０４が超音波画像上で表示された場合、操作者は、頭部３０１に当てはまる楕円の推定に失敗したと判断することができる。そこで、制御機能１５１は、超音波画像をディスプレイ１０３に表示させ、超音波画像上に、推定機能１５３が最初に推定した図形（第１の図形）に対応する第１のマーカを表示させる。ここで、図形に対応するマーカとは、図形を示す表示情報であり、図形そのものを示す形状の情報や、図形を構成する構成部分を含む。

例えば、制御機能１５１は、図４の上段の図に示すように、推定機能１５３によって推定された楕円３０４と、楕円３０４の構成点３０５を超音波画像上に表示させる。ここで、楕円３０４における構成点３０５は、予め決められた位置の構成点が表示される場合でもよく、或いは、操作者によって指定された位置の構成点が表示される場合であってもよい。一例を挙げると、制御機能１５１は、推定機能１５３によって推定された楕円の短軸上の１点を表示させる。

図４の上段の図に示すように、制御機能１５１が、超音波画像上に第１のマーカを表示させると、入力インターフェース１０２は、超音波画像上の位置を指定する入力を受け付ける。具体的には、入力インターフェース１０２は、超音波画像において胎児の部位を示す位置を指定する入力を受け付ける。例えば、入力インターフェース１０２は、図４の下段の図に示すように、構成点３０５を点３０５ａに移動することで、頭部３０１の輪郭上の点３０５ａを指定する入力を受け付ける。

推定機能１５３は、制御機能１５１が第１のマーカを表示させた後で、入力インターフェース１０２が入力を受け付けた場合、超音波画像及び入力により指定された位置に基づいて、部位に当てはまる、第１の図形と同種の第２の図形を推定する。具体的には、推定機能１５３は、入力により指定された部位を示す位置を図形の構成部分として含む第２の図形を推定する。例えば、推定機能１５３は、頭部３０１に対応する楕円として、頭部３０１の輪郭上の点３０５ａを構成点として含む楕円を推定する。

上述したように、推定機能１５３は、最初の図形推定に失敗した場合、入力インターフェース１０２を介して入力された胎児の部位を示す位置を含むように、図形を再推定する。ここで、第１の実施形態に係る推定機能１５３は、楕円のパラメータごとの楕円候補群の中から最もよく当てはまる楕円を選択することで、胎児の部位に当てはまる楕円を推定する。具体的には、推定機能１５３は、入力により指定された位置を図形の構成部分として含む複数の第２の図形候補を超音波画像に当てはめた際のコストをそれぞれ算出し、算出したコストが最小となる第２の図形候補を第２の図形として推定する。

例えば、推定機能１５３は、コスト関数によって定義された以下の式（１）に基づいて、楕円を推定する。ここで、式（１）における「Ｃ（ｆ_oval（ｐ））」は、「ｐ」を楕円のパラメータとしたコスト関数であり、例えば、以下の式（２）に示すように設計される。なお、式（２）における「Ｉ（ｘ，ｙ）」は輝度値を示し、「Ｎ_f(p)=1」は楕円円周上の画素の数を示す。

すなわち、推定機能１５３は、式（１）に示すように、楕円のパラメータを種々変更しながらコスト関数によって算出される複数のコストのうち、コストが最小となる楕円のパラメータを推定する。ここで、コスト関数は、式（２）に示すように、楕円円周上の画素の輝度値の相加平均が大きいほどコストが小さくなるように設計される。これは、「骨は、超音波画像において画素の輝度値が高い」という仮定のもと設計されている。すなわち、超音波画像上に楕円を配置した場合、楕円が頭部の骨と重なっているほど、楕円に相当する位置の画素の輝度値の相加平均が大きくなる。従って、コストが最小となる楕円が頭部の骨と最も重なっていることを示す。

このように、推定機能１５３は、楕円のパラメータを種々変更して算出したコストのうち、コストが最小となる楕円のパラメータを抽出することで、胎児の部位（頭部）に当てはまる楕円を推定する。ここで、上述したように、本実施形態における再推定では、入力により指定された位置を図形の構成部分として含む楕円が推定される。すなわち、推定機能１５３は、再推定の際には、楕円のパラメータの数が減った条件で楕円を推定することができ、楕円の推定の精度を向上させることができる。

以下、楕円推定のパラメータの例について、図５Ａ～図５Ｃを用いて説明する。図５Ａ～図５Ｃは、第１の実施形態に係る楕円のパラメータの一例を説明するための図である。例えば、図５Ａに示すように、楕円の中心座標を「（ｘ_c,ｙ_c）」、長径を「ａ」、短径を「ｂ」とし、回転の要素を除外すると、楕円は、以下の式（３）によって示される。

すなわち、楕円は、式（３）に示すように、「ａ」、「ｂ」、「ｘ_c」、「ｙ_c」の４つのパラメータによって示される。なお、楕円のパラメータの種類及び数は、式（３）に示すものに限られず、短径、長径を用いる代わり、一方の径と、縦横比との組み合わせを用いる場合であってもよい。かかる場合には、楕円は、以下の式（４）によって示される。なお、式（４）における「ｂ」は一方の径を示し、「Ｒ」は縦横比を示し、「（ｘ_c,ｙ_c）」は中心座標を示す。ここで、縦横比「Ｒ」は、多くの胎児であまり変わることがないため、パラメータの範囲を制約するのに適している。

上述したように、推定機能１５３は、式（３）や式（４）等で示される楕円の式に含まれるパラメータを種々変更しながら、コストが最小となる楕円を推定する。ここで、本実施形態における楕円の再推定では、入力により指定された位置を図形の構成部分として含む楕円を推定することで、パラメータの数を減らすことができる。例えば、図５Ｂに示すように、操作者の入力によって「（ｘ₁，ｙ₁）」が指定されると、推定機能１５３は、点「（ｘ₁，ｙ₁）」を通る楕円を推定することとなる。すなわち、楕円が点「（ｘ₁，ｙ₁）」を通過するとした場合、式（４）を以下の式（５）に変形することができ、楕円の一方の径「ｂ」をその他のパラメータによって表現することができるようになる。

従って、式（４）における「ｂ」に対して式（５）を代入することで、パラメータの数を減らすことができる。これにより、「ｂ」を変化させる必要がなくなり、推定に用いる楕円候補の数を削減することができ、楕円推定の精度を向上させることができる。例えば、推定機能１５３は、最初の楕円推定では、「ｂ」を含めた４つのパラメータを種々変化させた楕円候補についてそれぞれコストを算出して、コストが最小となる楕円を抽出するが、再推定では、「ｂ」を削減した３つのパラメータを種々変化させた楕円候補についてそれぞれコストを算出するだけでよく、楕円推定の精度を向上させることができる。

なお、削減するパラメータは「ｂ」に限らず、その他のパラメータを削減する場合であってもよいが、変化させる範囲がより広いものを削減の対象とすることが望ましい。例えば、楕円の縦横比「Ｒ」は、胎児で大きな違いはないため、もともと変化させる範囲が狭い。すなわち、パラメータ「Ｒ」を変化させることで得られる楕円候補の数が少ない。従って、推定機能１５３は、削減するパラメータの種類として、変化させる範囲がより広いものを優先する。

ここで、上述した例では、操作者が１点を指定する場合について説明したが、２点以上指定する場合であってもよい。例えば、図５Ｃに示すように、操作者の入力によって「（ｘ₁，ｙ₁）」及び「（ｘ₂，ｙ₂）」が指定されると、推定機能１５３は、点「（ｘ₁，ｙ₁）」及び「（ｘ₂，ｙ₂）」を通る楕円を推定することとなる。例えば、楕円が点「（ｘ₁，ｙ₁）」及び「（ｘ₂，ｙ₂）」を通過するとした場合、式（４）を以下の式（６）に変形することができ、パラメータ「ｙ_c」をその他のパラメータによって表現することができるようになる。

従って、式（４）における「ｙ_c」に対して式（６）を代入することで、パラメータの数を減らすことができる。これにより、「ｙ_c」についても変化させる必要がなくなり、推定に用いる楕円候補の数をさらに削減することができ、楕円推定の精度を向上させることができる。

上述したように、第１の実施形態に係る推定機能１５３は、超音波画像上に指定された位置を用いて楕円のパラメータを削減することで、楕円推定の精度を向上させることができる。さらに、推定機能１５３は、パラメータを変化させる範囲をできるだけ制約することで、図形推定の精度をより向上させることができる。すなわち、上述したパラメータの削減に加えて、パラメータを変化させる範囲をより狭くすることで、図形の候補の数をより削減させることができ、図形推定の精度をより向上させることができる。

具体的には、推定機能１５３は、胎児に関する情報に基づいて設定される制約をさらに満たすように、第２の図形を推定する。一例を挙げると、推定機能１５３は、胎児の過去の計測結果や、現在の計測済みの結果、双子等複数の胎児の一方の計測結果等に基づく制約を用いて第２の図形を推定する。

例えば、胎児の過去の計測結果を用いる場合、推定機能１５３は、胎児の週数と計測値との関係に基づいて設定される制約を用いて第２の図形を推定する。胎児のＢＰＤ、ＡＣ、ＦＬ、ＨＬ等の各計測値は、胎児の週数と密接な関係がある。そこで、推定機能１５３は、過去の計測結果から現在の計測値を推定し、推定した計測値からパラメータを変化させる範囲を狭める。例えば、推定機能１５３は、過去のＨＣとＢＰＤの計測結果から現在のＨＣとＢＰＤの値を推定し、推定した値から楕円の縦横比「Ｒ」を変化させる範囲を決定する。すなわち、推定機能１５３は、現在の楕円の縦横比「Ｒ」として取りうる可能性が高い範囲で「Ｒ」を変化させた複数の楕円候補のコストをそれぞれ算出し、コストが最小となる楕円を抽出する。

また、例えば、現在の計測済みの結果を用いる場合においても、推定機能１５３は、胎児の週数と計測値との関係を用いることができる。例えば、すでにＦＬが計測済であって、次にＢＰＤを測る場合、同一胎児であれば、過去のＦＬの計測値から、楕円径「ｂ」を変化させる中心値を、週数とＦＬ・ＢＰＤの相互関係より設定し、楕円径「ｂ」を変化させる範囲を狭くする。

また、例えば、双子等複数の胎児の一方の計測結果を用いる場合、推定機能１５３は、一方の胎児の計測結果から他方の胎児の計測値を推定し、推定した計測値からパラメータを変化させる範囲を狭める。

上述した例では、胎児の頭部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、胎児の腹部や、脚や腕等の計測に適用される場合であってもよい。かかる場合には、例えば、推定機能１５３は、腹部の断層像に当てはまる図形として楕円を推定する。ここで、推定機能１５３は、腹部の楕円を推定する場合にも、上記した頭部と同様の推定を行う。すなわち、推定機能１５３は、超音波画像上に指定された位置を構成部分として含む楕円の推定をすることで、楕円のパラメータを削減する。さらに、推定機能１５３は、胎児に関する情報に基づいて設定される制約をさらに満たすように、楕円を推定することで、パラメータの変化の範囲を狭くする。

ここで、推定機能１５３は、胎児の腹部の断層像に当てはまる楕円を推定する場合に、縦横比を「１：１」として設定する場合であってもよい。すなわち、推定機能１５３は、胎児の腹部の断層像に当てはまる楕円を推定する場合に、真円を当てはめるようにしてもよい。これにより、パラメータの数を減らすことができ、推定の精度をさらに向上させることができる。

また、例えば、脚や腕の骨等を計測する場合、推定機能１５３は、各骨に対応する図形として、四角形、又は線分を推定する。一例を挙げると、推定機能１５３は、大腿骨、脛骨、腓骨、上腕骨、尺骨又は橈骨に対して四角形又は線分を当てはめる。例えば、推定機能１５３は、対象となる骨を囲む四角形や、骨の長手方向に重なる線分を推定する。ここで、これらの骨に図形を当てはめる場合にも、推定機能１５３は、上記した楕円の推定と同様に、超音波画像上に指定された位置を構成部分として含む四角形又は線分を推定することで、四角形又は線分のパラメータを削減する。さらに、推定機能１５３は、胎児に関する情報に基づいて設定される制約をさらに満たすように、四角形又は線分を推定することで、パラメータの変化の範囲を狭くする。

ここで、脚や腕の骨に当てはまる図形を推定する場合、長さがあまり変わらない骨については、一方の骨の計測結果を用いて他方の骨の計測を制約することもできる。例えば、一方が尺骨であり、他方が橈骨である場合や、一方が脛骨であり、他方が腓骨である場合に、推定機能１５３は、どちらかの骨の計測結果を用いて他方の図形のパラメータの範囲を狭くする。

上述したように、推定機能１５３は、超音波画像上に指定された位置を用いて楕円のパラメータを削減することで、楕円推定の精度を向上させることができる。ここで、超音波画像上に指定する位置を予め決められた位置にしておくことで、図形の候補をさらに少なくすることもできる。例えば、超音波画像上で指定される位置が、楕円の短軸上の１点と決められている場合、推定機能１５３は、指定された点を通り、かつ、指定された点が短軸上の１点となる楕円のみを候補とすることができる。

上述したように推定機能１５３が、図形を再推定すると、計測機能１５４は、再推定された図形に基づいて各種計測を行う。そして、制御機能１５１は、超音波画像上に再推定の結果と計測結果を表示させる。図６は、第１の実施形態に係る制御機能１５１による表示の一例を示す図である。例えば、制御機能１５１は、図６に示すように、頭部３０１の再推定された楕円３０４ａや、楕円３０４ａの構成点３０５ａ、３０５ｂを超音波画像上に表示させる。さらに、制御機能１５１は、図６に示すように、再推定された楕円３０４ａに基づくＢＰＤの計測結果を表示させる。操作者は、図６に示す再推定の結果と計測結果とを参照して、計測結果が正確であると判断することができる。

次に、第１の実施形態に係る超音波診断装置１による処理の手順について説明する。図７、図８は、第１の実施形態に係る超音波診断装置１の処理手順を示すフローチャートである。ここで、図８における処理は、図７におけるステップＳ１０７の処理に対応する。なお、ステップＳ１０５における図形の推定においても図８に示す処理が実行される。また、図８では、楕円を推定する場合の処理について示す。

図７におけるステップＳ１０１～ステップＳ１０４、ステップＳ１０６、ステップ１０８、ステップＳ１１０は、例えば、処理回路１５０が制御機能１５１に対応するプログラムを記憶回路１４０から読み出して実行することにより実現される。また、ステップＳ１０５、ステップＳ１０７は、例えば、処理回路１５０が制御機能１５１に対応するプログラム及び推定機能１５３に対応するプログラムを記憶回路１４０から読み出して実行することにより実現される。また、ステップＳ１０９は、例えば、処理回路１５０が計測機能１５４に対応するプログラムを記憶回路１４０から読み出して実行することにより実現される。

本実施形態に係る超音波診断装置１では、図７に示すように、処理回路１５０が、まず、超音波プローブ１０１によって受信されたエコーデータに基づいて超音波画像を生成して、ディスプレイ１０３に表示させる（ステップＳ１０１）。次に、処理回路１５０は、フリーズボタンが押下されたか否かを判定する（ステップＳ１０２）。ここで、フリーズボタンが押下された場合（ステップＳ１０２肯定）、処理回路１５０は、フリーズボタンが押下された際の断面を表示させる（ステップＳ１０３）。なお、処理回路１５０は、フリーズボタンが押下されるまで、リアルタイムの超音波画像の表示を継続する（ステップＳ１０２否定）。

次に、処理回路１５０は、計測ボタンが押下され、計測項目が選択されたか否かを判定する（ステップＳ１０４）。ここで、計測ボタンが押下され、計測項目が選択された場合（ステップＳ１０４肯定）、処理回路１５０は、部位に当てはまる図形を推定して、超音波画像上に表示させる（ステップＳ１０５）。なお、処理回路１５０は、計測ボタンが押下され、計測項目が選択されるまで、待機状態である（ステップＳ１０４否定）。また、図示していないが、処理回路１５０は、図形の推定が完了すると各種計測を行う。

そして、処理回路１５０は、図形の構成点が移動されたか否かを判定する（ステップＳ１０６）。ここで、図形の構成点が移動された場合（ステップＳ１０６肯定）、処理回路１５０は、移動後の構成点を含む図形を推定して、超音波画像上に表示させる（ステップＳ１０７）。一方、図形の構成点が移動されていない場合（ステップＳ１０６否定）、処理回路１５０は、処理を終了する。

ステップＳ１０７において再推定した図形を表示させると、処理回路１５０は、再度、図形の構成点が移動されたか否かを判定する（ステップＳ１０８）。ここで、図形の構成点が移動された場合（ステップＳ１０８肯定）、処理回路１５０は、ステップＳ１０７に戻って、移動後の構成点を含む図形を推定して、超音波画像上に表示させる（ステップＳ１０７）。一方、図形の構成点が移動されていない場合（ステップＳ１０８否定）、処理回路１５０は、推定した図形に基づいて計測を行い（ステップＳ１０９）、超音波画像上の図形と共に、計測結果を表示させる（ステップＳ１１０）。

また、本実施形態に係る超音波診断装置１では、図８に示すように、処理回路１５０が、移動後の構成点を含む楕円候補群を抽出し、抽出した楕円候補群の中から楕円パラメータを選択して（ステップＳ１０７１）、楕円のコストを算出する（ステップＳ１０７２）。そして、処理回路１５０は、算出したコストが最小か否かを判定する（ステップＳ１０７３）。

ここで、コストが最小の場合（ステップＳ１０７３肯定）、処理回路１５０は、最小のコストと、最小のコストとなるパラメータを更新して（ステップＳ１０７４）、全ての候補についてコストを算出したか否かを判定する（ステップＳ１０７５）。一方、コストが最小ではない場合（ステップＳ１０７３否定）、処理回路１５０は、全ての候補についてコストを算出したか否かを判定する（ステップＳ１０７５）。

ステップＳ１０７５において、全ての候補についてコストを算出していない場合（ステップＳ１０７５否定）、処理回路１５０は、ステップＳ１０７１に戻って、楕円候補群の中から楕円パラメータを選択する。一方、全ての候補についてコストを算出している場合（ステップＳ１０７５肯定）、処理回路１５０は、最小のコストとなるパラメータの楕円を、超音波画像上に表示させる（ステップＳ１０７６）。

上述したように、第１の実施形態によれば、画像生成機能１５２が、被検体に対する超音波スキャンにより収集されたデータに基づいて、胎児の部位を含む領域に対応する超音波画像を生成する。推定機能１５３が、超音波画像に基づいて、部位に当てはまる第１の図形を推定する。制御機能１５１が、超音波画像を表示部に表示させ、超音波画像上に、第１の図形に対応する第１のマーカを表示させる。入力インターフェース１０２が、超音波画像上の位置を指定する入力を受け付ける。推定機能１５３は、制御機能１５１が第１のマーカを表示させた後で、入力インターフェース１０２が入力を受け付けた場合、超音波画像及び入力により指定された位置に基づいて、部位に当てはまる、第１の図形と同種の第２の図形を推定する。制御機能１５１は、超音波画像上に、第２の図形に対応する第２のマーカを表示させる。従って、第１の実施形態に係る超音波診断装置１は、指定された位置を用いることで、図形を示すパラメータの数を削減することができ、組織形状の推定による半自動計測において、推定の精度を上げ、操作の煩雑性を軽減することを可能にする。

例えば、最初の図形推定に失敗した後に、マニュアル操作で図形を指定する場合、操作者は、超音波画像を参照しながら、部位の形状に合わせて図形の複数の構成点を移動させることとなり、操作が煩雑になる。例えば、楕円をマニュアル操作で指定する場合、操作者は、少なくとも、短径の２点と長径の１点、又は、短径の１点と長径の２点を指定することとなる。さらに、操作者は、指定後に、指定後の図形における計測を再度実行するように操作することとなる。このように、最初の図形推定に失敗した後に、マニュアル操作で図形を指定する場合には、操作が煩雑になる。

第１の実施形態に係る超音波診断装置１は、このようなマニュアル操作を行う前に、図形の構成点を１点指定するだけで、精度の高い再推定を行うことができる。従って、操作者がマニュアル操作を行う状況を減らすことができ、操作の煩雑性を軽減することを可能にする。

また、第１の実施形態によれば、計測機能１５４は、第１の図形に基づく計測により第１の計測値を取得し、第２の図形に基づく計測により第２の計測値を取得する。制御機能１５１は、第１のマーカと共に第１の計測値を表示させ、第２のマーカと共に第２の計測値を表示させる。従って、第１の実施形態に係る超音波診断装置１は、精度の高い推定によって得られた図形に基づく計測を行うことができ、より正確な計測値を得ることを可能にする。

また、第１の実施形態によれば、第１の図形及び第２の図形は、楕円、四角形、又は線分である。従って、第１の実施形態に係る超音波診断装置１は、胎児の計測の精度を向上させることを可能にする。

また、第１の実施形態によれば、入力インターフェース１０２は、超音波画像において部位を示す位置を指定する入力を受け付ける。推定機能１５３は、入力により指定された部位を示す位置を図形の構成部分として含む第２の図形を推定する。従って、第１の実施形態に係る超音波診断装置１は、図形のパラメータの数を削減して、推定の精度を向上させることを可能にする。

また、第１の実施形態によれば、推定機能１５３は、入力により指定された位置を図形の構成部分として含む複数の第２の図形候補を超音波画像に当てはめた際のコストをそれぞれ算出し、算出したコストが最小となる第２の図形候補を第２の図形として推定する。従って、第１の実施形態に係る超音波診断装置１は、楕円の推定を精度よく行うことを可能にする。

また、第１の実施形態によれば、推定機能１５３は、胎児に関する情報に基づいて設定される制約をさらに満たすように、第２の図形を推定する。従って、第１の実施形態に係る超音波診断装置１は、図形のパラメータを変化させる範囲を狭くすることができ、推定の精度をより向上させることを可能にする。

また、第１の実施形態によれば、計測機能１５４は、推定機能１５３により推定された楕円に基づいて、児頭周囲長、児頭大横径又は腹部周囲長を計測する。また、計測機能１５４は、推定機能１５３に推定された四角形又は線分に基づいて、大腿骨、脛骨、腓骨、上腕骨、尺骨又は橈骨の長さを計測する。従って、第１の実施形態に係る超音波診断装置１は、胎児の種々の計測を精度よく行うことを可能にする。

（第２の実施形態）
上述した実施形態では、複数の図形の候補の中からコストが最小となる図形を選択することで、図形を推定する場合について説明した。第２の実施形態では、部位のエッジ検出を行うことで図形を推定する場合について説明する。なお、以下、第１の実施形態と同様の構成については、同一の符号を付し、説明を省略する場合がある。

第２の実施形態に係る推定機能１５３は、超音波画像におけるエッジを示す点列を検出し、検出した点列に近似し、かつ、入力により指定された位置を図形の構成部分として含む図形を第２の図形として推定する。図９は、第２の実施形態に係る推定機能１５３による図形の推定の一例を説明するための図である。なお、図９では、楕円を推定する場合を示す。

例えば、推定機能１５３は、まず、胎児の頭部４０１を含む超音波画像から、頭部４０１のエッジを検出する。ここで、推定機能１５３は、例えば、以下の３つの手法等により超音波画像からエッジを検出する。（１）胎児の頭蓋骨に輝度の閾値を設定し、所定以上の輝度をエッジとする。（２）入力画像をガウシアンフィルタで平滑化し、平滑化された画像の微分を計算して勾配の大きさと方向を求め、方向に沿った成分のみ画像を強調した上で画像の閾値をとることでエッジを得る。（３）過去の画像とエッジとの関係をニューラルネットワーク等で予め学習させておき、学習過程の各パラメータを求めておいてから、入力画像と学習過程の各パラメータによりエッジを得る。

上述したように、エッジを検出すると、推定機能１５３は、画像のエッジに細線化等の処理を施すことで、図９の上段の図に示すように、エッジの点列４０２を抽出する。そして、推定機能１５３は、抽出したエッジの点列４０２に対して楕円のフィッティングを行うことで楕円を抽出する。ここで、推定機能１５３は、入力インターフェース１０２を介して指定された位置を楕円の構成部分として含むように楕円を推定する。すなわち、推定機能１５３は、図９の下段の図に示すようにエッジの点列４０２に対してフィッティングを行うことで楕円４０４を抽出する場合に、入力により指定された楕円の構成点を通過するように、楕円４０４のフィッティングを行う。

なお、フィッティング方法は、最小二乗法、最尤推定法等の手法を利用できる。また、点列の外れ値除去のため、ＲＡＮＳＡＣ（Random Sample Consensus）等のアルゴリズムを併用してもよい。

また、以上の処理において、楕円のフィッティングに代えて、ハフ（Hough）変換により楕円のパラメータを直接求めるか、接線もしくは楕円が接する円のパラメータを求めてから、間接的に楕円のパラメータを求めるようにしてもよい。上記手法による楕円の推定でも、楕円の方程式と楕円のパラメータを利用することは第１の実施形態と変わらないため、楕円上の点のマニュアル指定による楕円パラメータの削減や、楕円パラメータをとりうる範囲の制約によって、楕円推定の精度の向上が可能であることから、第１の実施形態と同様に、操作の煩雑性を軽減することができる。

また、エッジ検出において機械学習を用いる事例においては、操作者がマニュアルで楕円位置を修正した結果を用いて、再学習させるようにしても良い。より具体的には、装置自体、もしくは装置とネットワークで接続された処理システムに学習辞書データのみならず、過去画像とエッジの組を保存しておき、操作者による楕円上の点の計算上の重みを他のエッジ点に比べて大きくする。

次に、第２の実施形態に係る超音波診断装置１による処理の手順について説明する。図１０は、第２の実施形態に係る超音波診断装置１の処理手順を示すフローチャートである。なお、図１０においては、図７におけるステップＳ１０７の処理に対応する。また、ステップＳ１０５における図形の推定においても図１０に示す処理が実行される。また、図１０では、楕円を推定する場合の処理について示す。

本実施形態に係る超音波診断装置１では、図１０に示すように、処理回路１５０が、まず、画像からエッジを抽出して（ステップＳ２０７１）、エッジの点列を抽出する（ステップＳ２０７２）。次に、処理回路１５０は、指定された構成点を含むように楕円をフィッティングして（ステップＳ２０７３）、楕円の各パラメータを抽出する（ステップＳ２０７４）。そして、処理回路１５０は、抽出したパラメータの楕円を超音波画像上に表示させる（ステップＳ２０７５）。

上述したように、第２の実施形態によれば、推定機能１５３は、超音波画像におけるエッジを示す点列を検出し、検出した点列に近似し、かつ、入力により指定された位置を図形の構成部分として含む図形を第２の図形として推定する。従って、第２の実施形態に係る超音波診断装置１は、エッジ検出による図形の推定においても、推定の精度を向上させることを可能にする。

（第３の実施形態）
上述した実施形態では、胎児の過去の計測結果や、現在の計測済みの結果、双子等複数の胎児の一方の計測結果等に基づいて、図形のパラメータの範囲に制約をかける場合について説明した。第３の実施形態では、同一の画像内の同一胎児の異なる部位や、同一胎児の異なる画像における同一部位、双子等の複数の胎児における同一部位において、一方の部位の計測結果に基づいて、他方の部位の推定に制約をかける場合について説明する。すなわち、第３の実施形態では、パラメータによる推定ではなく、一方の部位の計測結果を用いて他方の部位の推定の精度を向上させる場合について説明する。なお、以下、第１の実施形態と同様の構成については、同一の符号を付し、説明を省略する場合がある。

同一の画像内の同一胎児の異なる部位に適用する場合、第３の実施形態に係る画像生成機能１５２は、被検体に対する超音波スキャンにより収集されたデータに基づいて、胎児の第１の部位及び第２の部位を含む領域に対応する超音波画像を生成する。例えば、画像生成機能１５２は、尺骨と橈骨を含む超音波画像や、脛骨と腓骨を含む超音波画像等を生成する。

そして、第３の実施形態に係る推定機能１５３は、超音波画像と、第１の部位に当てはまる第１の図形又は第１の図形に基づく計測により取得された第１の計測値と、に基づいて、第２の部位に当てはまる第２の図形を推定する。例えば、推定機能１５３は、尺骨又は橈骨のどちらか一方の計測結果に基づいて、他方の骨に当てはまる図形を推定する。ここで、推定機能１５３は、骨に当てはまる図形として、四角形又は線分を推定する。

図１１は、第３の実施形態に係る推定機能１５３による四角形の推定の一例を示す図である。例えば、推定機能１５３は、図１１に示すように、骨５０１に外接する四角形５０２を推定する。ここで、第３の実施形態に係る推定機能１５３は、複数の部位のうち、計測済みの部位の計測結果を用いて、他方の部位の推定に制約をかける。一例を挙げると、推定機能１５３は、計測済みの部位の計測結果を用いて、超音波画像から抽出される骨相当の領域のなかから、目的の骨の領域を抽出する。例えば、推定機能１５３は、計測済みの骨のサイズから目的の骨のサイズを推定し、推定したサイズに相当する骨相当の領域を抽出する。

また、同一胎児の異なる画像における複数の部位に適用する場合、第３の実施形態に係る画像生成機能１５２は、被検体に対する超音波スキャンにより収集されたデータに基づいて、胎児の第１の部位を含む第１の領域に対応する第１の超音波画像、及び胎児の第２の部位を含む第２の領域に対応する第２の超音波画像を生成する。

そして、第３の実施形態に係る推定機能１５３は、第２の超音波画像と、第１の部位に当てはまる第１の図形又は第１の図形に基づく計測により取得された第１の計測値と、に基づいて、第２の部位に当てはまる第２の図形を推定する。例えば、推定機能１５３は、過去画像における尺骨の計測結果に基づいて、現在画像における尺骨に当てはまる図形を推定する。或いは、例えば、推定機能１５３は、現在画像における尺骨の計測結果に基づいて、現在画像における腓骨に当てはまる図形を推定する。この場合も上記と同様に、推定機能１５３は、計測済みの骨のサイズから目的の骨のサイズを推定し、推定したサイズに相当する骨相当の領域を抽出する。

また、双子等の複数の胎児における同一部位に適用する場合、第３の実施形態に係る画像生成機能１５２は、被検体に対する超音波スキャンにより収集されたデータに基づいて、第１の胎児の第１の部位を含む第１の領域に対応する第１の超音波画像と、第２の胎児の第２の部位を含む第２の領域に対応する第２の超音波画像とを生成する。

そして、第３の実施形態に係る推定機能１５３は、第２の超音波画像と、第１の部位に当てはまる第１の図形又は第１の図形に基づく計測により取得された第１の計測値と、に基づいて、第２の部位に当てはまる第２の図形を推定する。例えば、推定機能１５３は、第１の胎児における尺骨の計測結果に基づいて、第２の胎児における尺骨に当てはまる図形を推定する。この場合も上記と同様に、推定機能１５３は、計測済みのサイズから目的の骨のサイズを推定し、推定したサイズに相当する骨相当の領域を抽出する。

上述したように、推定機能１５３が図形を推定すると、制御機能１５１が、推定結果をディスプレイ１０３に表示させる。例えば、制御機能１５１は、超音波画像を表示させ、超音波画像上に、第１の図形に対応する第１のマーカ及び第２の図形に対応する第２のマーカを表示させる。また、例えば、制御機能１５１は、第１の超音波画像を表示させ、第１の超音波画像上に、第１の図形に対応する第１のマーカを表示させ、第２の超音波画像を表示させ、第２の超音波画像上に、第２の図形に対応する第２のマーカを表示させる。

次に、第３の実施形態に係る超音波診断装置１による処理の手順について説明する。図１２は、第３の実施形態に係る超音波診断装置１の処理手順を示すフローチャートである。なお、図１２においては、推定機能１５３による図形の推定の処理のみを示す。

本実施形態に係る超音波診断装置１では、図１２に示すように、処理回路１５０が、まず、検出領域を制約して（ステップＳ３０１）、領域内の画素値のヒストグラムを算出する（ステップＳ３０２）。そして、処理回路１５０は、ヒストグラムから閾値を算出する（ステップＳ３０３）。例えば、処理回路１５０は、画像の輝度値の上位５％になるような条件を設定し、その条件で最小となる輝度値を閾値とする。

そして、処理回路１５０は、算出した閾値を用いて画像を２値化する（ステップＳ３０４）。ここで、得られた２値画像には、過剰な領域や穴等のノイズがあるため、処理回路１５０は、モルフォロジー処理を実行してノイズを除去する（ステップＳ３０５）。具体的には、処理回路１５０は、オープニングとクロージングによってノイズを除去する。この処理により、目的とする部位以外の組織形状も抽出されることとなる。

そして、処理回路１５０は、抽出された組織形状ごとにＩＤを付与して（ステップＳ３０６）、各ＩＤの領域の長さをそれぞれ算出する（ステップＳ３０７）。ここで、各ＩＤの領域は、抽出された組織形状に外接する四角形であり、領域の長さは、回転キャリパー法（rotating calipers）によって求めることができる。なお、長さの計算は、回転キャリパー法に限られず、例えば、２値データと重心を用いて、最初に重心から最も遠い点Ａと、点Ａから最も遠い点Ｂとを求め、ＡＢ間の距離を長さとする方法等を適用することができる。

その後、処理回路１５０は、計測済みの骨の長さと、算出した各ＩＤの領域の長さとから、目的とする組織形状を抽出する（ステップＳ３０８）。例えば、処理回路１５０は、計測済みの骨の長さから推定した目的の骨の長さに相当する図形に含まれる組織形状を抽出する。ここで、目的とする部位が超音波画像上で最も長い組織であると仮定した場合、ステップＳ３０７で算出した長さのうち、最も長い組織を優先的に選択するようにする場合であってもよい。

また、図１２におけるステップＳ３０１では、検出領域を制約するが、この制約は、図形を推定する領域を操作者が選んだ関心領域のみとすることや、組織形状が存在し得ない領域または計測しなくてもよい領域を除外すること等が含まれる。また、例えば、尺骨と橈骨のように、同一画面上に近接して存在し、かつ、長さがあまり変わらないものがある。この場合には、処理回路１５０は、一方の測定が終わった後、他方の長さの推定を行う場合に、計測済みの領域を除去するか、最も長い領域と２番目に長い領域のＩＤのうち、計測済みのＩＤを除外するようにする。例えば、処理回路１５０は、図１３における計測済みの尺骨６０１はＩＤから外し、橈骨６０２のみを推定対象とする。これにより、過去に計測した形状が再度選ばれる、または誤って別の部位が選ばれることを防ぐことができる。なお、図１３は、第３の実施形態に係る推定機能１５３による処理の一例を説明するための図である。

上述したように、第３の実施形態によれば、推定機能１５３は、同一の画像内の同一胎児の異なる部位や、同一胎児の異なる画像における同一部位、双子等の複数の胎児における同一部位において、一方の部位の計測結果に基づいて、他方の部位の推定に制約をかける。従って、第３の実施形態に係る超音波診断装置１は、計測済みの情報を用いて図形を推定することができ、推定の精度を向上させることを可能にする。

（第４の実施形態）
さて、これまで第１～３の実施形態について説明したが、上述した第１～３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。

上述した実施形態では、部位に当てはまる図形を推定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、推定される図形が、厳密に部位に当てはまっていなくともよい。

また、上述した実施形態では、ユーザによって計測項目が選択され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く、例えば、自動判別される場合であってもよい。かかる場合には、例えば、推定機能１５３は、第１の部位の推定結果に基づいて部位及び計測の種別を判別し、判別した種別に応じた形状の図形に基づいて第２の図形を推定する。例えば、ＢＰＤやＡＣの計測における楕円推定の処理には、目的の組織形状の特徴量の抽出も含まれている。そこで、推定機能１５３は、目的の組織形状を表示している状態で、計測ボタンが押下されると、胎児の頭部か腹部かを判別する機能を実行し、その機能を用いて計測の対象部位及び計測の種類を自動判別する。これにより、操作者の操作手順を減らすことができる。

また、推定機能１５３は、辞書データに基づいて図形を推定することもできる。具体的には、推定機能１５３は、部位に当てはまる図形のデータを学習データとして生成された、部位と図形のパラメータとの関係を示す辞書データに基づいて、第２の図形を推定する。すなわち、推定機能１５３は、推定した部位と図形との関係を学習データとして、辞書データを生成して、記憶回路１４０に格納する。ここで、辞書データは、再推定によって導出された部位と図形のパラメータとの関係によって更新される。

また、上述した実施形態では、超音波診断装置１が、各種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、ネットワーク上の情報処理装置によって実施される場合であってもよい。かかる場合には、例えば、超音波診断装置１によって収集された超音波画像データが、ネットワーク２を介して外部の情報処理装置に送信される。そして、外部の情報処理装置の処理回路が、上述した制御機能１５１、画像生成機能１５２、推定機能１５３、計測機能１５４と同様の処理を実行する。

上述した実施形態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。更に、各装置にて行われる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、ＣＰＵ及び当該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、上述した実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行なうこともでき、或いは、手動的に行なわれるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行なうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

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１４０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１４０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。更に、各図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。

また、上述した実施形態で説明した画像処理方法は、予め用意された画像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。この画像処理方法は、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、この画像処理方法は、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１つの実施形態によれば、画像内の構造物を計測するときの操作の煩雑性を軽減することができる。

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
１０２ 入力インターフェース
１５０ 処理回路
１５１ 制御機能
１５２ 画像生成機能
１５３ 推定機能
１５４ 計測機能

Claims (20)

1. 被検体に対する超音波スキャンにより収集されたデータに基づいて、胎児の部位を含む領域に対応する超音波画像を生成する画像生成部と、
   前記超音波画像に基づいて、前記部位に当てはまる第１の図形を推定する推定部と、
   前記超音波画像を表示部に表示させ、前記超音波画像上に、前記第１の図形を示す表示情報である第１のマーカを表示させる表示制御部と、
   前記超音波画像上の位置を指定する入力を受け付ける入力部と、
   を備え、
   前記推定部は、前記表示制御部が前記第１のマーカを表示させた後で、前記入力部が前記入力を受け付けた場合、前記超音波画像及び前記入力により指定された前記位置に基づいて、前記部位に当てはまる、前記第１の図形と同種の形状を有する第２の図形を推定し、
   前記表示制御部は、前記超音波画像上に、前記第２の図形を示す表示情報である第２のマーカを表示させる、超音波診断装置。
2. 前記第１の図形に基づく計測により第１の計測値を取得し、前記第２の図形に基づく計測により第２の計測値を取得する計測部をさらに備え、
   前記表示制御部は、前記第１のマーカと共に前記第１の計測値を表示させ、前記第２のマーカと共に前記第２の計測値を表示させる、請求項１に記載の超音波診断装置。
3. 前記第１の図形及び前記第２の図形は、楕円、四角形、又は線分である請求項１又は２に記載の超音波診断装置。
4. 前記入力部は、前記超音波画像において前記部位を示す位置を指定する入力を受け付け、
   前記推定部は、前記入力により指定された前記部位を示す位置を図形の構成部分として含む前記第２の図形を推定する、請求項１～３のいずれか１つに記載の超音波診断装置。
5. 前記推定部は、前記入力により指定された前記位置を図形の構成部分として含む複数の第２の図形候補を前記超音波画像に当てはめた際のコストをそれぞれ算出し、算出したコストが最小となる第２の図形候補を前記第２の図形として推定する、請求項１～４のいずれか１つに記載の超音波診断装置。
6. 前記推定部は、前記超音波画像におけるエッジを示す点列を検出し、検出した点列に近似し、かつ、前記入力により指定された前記位置を図形の構成部分として含む図形を前記第２の図形として推定する、請求項１～４のいずれか１つに記載の超音波診断装置。
7. 前記推定部は、前記胎児に関する情報に基づいて設定される制約をさらに満たすように、前記第２の図形を推定する、請求項１～６のいずれか１つに記載の超音波診断装置。
8. 前記計測部は、前記推定部に推定された楕円に基づいて、児頭周囲長、児頭大横径又は腹部周囲長を計測する、請求項２に記載の超音波診断装置。
9. 前記計測部は、前記推定部に推定された四角形又は線分に基づいて、大腿骨、脛骨、腓骨、上腕骨、尺骨又は橈骨の長さを計測する、請求項２に記載の超音波診断装置。
10. 前記推定部は、前記第１の図形の推定結果に基づいて前記部位及び計測の種別を判別し、判別した種別に応じた形状の図形に基づいて前記第２の図形を推定する、請求項１～９のいずれか１つに記載の超音波診断装置。
11. 被検体に対する超音波スキャンにより収集されたデータに基づいて、胎児の第１の部位及び第２の部位を含む領域に対応する超音波画像を生成する画像生成部と、
    前記超音波画像と、前記第１の部位に当てはまる第１の図形又は前記第１の図形に基づく計測により取得された第１の計測値と、に基づいて、前記第２の部位に当てはまる第２の図形を推定する推定部と、
    前記超音波画像を表示部に表示させ、前記超音波画像上に、前記第１の図形を示す表示情報である第１のマーカ及び前記第２の図形を示す表示情報である第２のマーカを表示させる表示制御部と、
    を備える、超音波診断装置。
12. 前記第１の部位及び前記第２の部位は、一方が尺骨であり、他方が橈骨である、又は、一方が脛骨であり、他方が腓骨である、請求項１１に記載の超音波診断装置。
13. 被検体に対する超音波スキャンにより収集されたデータに基づいて、胎児の第１の部位を含む第１の領域に対応する第１の超音波画像、及び前記胎児の第２の部位を含む第２の領域に対応する第２の超音波画像を生成する画像生成部と、
    前記第２の超音波画像と、前記第１の部位に当てはまる第１の図形又は前記第１の図形に基づく計測により取得された第１の計測値と、に基づいて、前記第２の部位に当てはまる第２の図形を推定する推定部と、
    前記第１の超音波画像を表示部に表示させ、前記第１の超音波画像上に、前記第１の図形を示す表示情報である第１のマーカを表示させ、前記第２の超音波画像を前記表示部に表示させ、前記第２の超音波画像上に、前記第２の図形を示す表示情報である第２のマーカを表示させる表示制御部と、
    を備える、超音波診断装置。
14. 被検体に対する超音波スキャンにより収集されたデータに基づいて、第１の胎児の第１の部位を含む第１の領域に対応する第１の超音波画像と、第２の胎児の第２の部位を含む第２の領域に対応する第２の超音波画像とを生成する画像生成部と、
    前記第２の超音波画像と、前記第１の部位に当てはまる第１の図形又は前記第１の図形に基づく計測により取得された第１の計測値と、に基づいて、前記第２の部位に当てはまる第２の図形を推定する推定部と、
    前記第１の超音波画像を表示部に表示させ、前記第１の超音波画像上に、前記第１の図形を示す表示情報である第１のマーカを表示させ、前記第２の超音波画像を前記表示部に表示させ、前記第２の超音波画像上に、前記第２の図形を示す表示情報である第２のマーカを表示させる表示制御部と、
    を備える、超音波診断装置。
15. 前記推定部は、前記部位に当てはまる図形のデータを学習データとして生成された、前記部位と前記図形のパラメータとの関係を示す辞書データに基づいて、前記第２の図形を推定する、請求項２に記載の超音波診断装置。
16. 前記辞書データは、推定された前記第２の図形に基づいて更新される、請求項１５に記載の超音波診断装置。
17. 被検体に対する超音波スキャンにより収集されたデータに基づいて、胎児の部位を含む領域に対応する超音波画像を生成し、
    前記超音波画像に基づいて、前記部位に当てはまる第１の図形を推定し、
    前記超音波画像を表示部に表示させ、前記超音波画像上に、前記第１の図形を示す表示情報である第１のマーカを表示させ、
    前記超音波画像上の位置を指定する入力を受け付け、
    前記第１のマーカを表示させた後で、前記入力を受け付けた場合、前記超音波画像及び前記入力により指定された前記位置に基づいて、前記部位に当てはまる、前記第１の図形と同種の形状を有する第２の図形を推定し、
    前記超音波画像上に、前記第２の図形を示す表示情報である第２のマーカを表示させる
    各処理をコンピュータに実行させる、画像処理プログラム。
18. 被検体に対する超音波スキャンにより収集されたデータに基づいて、胎児の第１の部位及び第２の部位を含む領域に対応する超音波画像を生成し、
    前記超音波画像と、前記第１の部位に当てはまる第１の図形又は前記第１の図形に基づく計測により取得された第１の計測値と、に基づいて、前記第２の部位に当てはまる第２の図形を推定し、
    前記超音波画像を表示部に表示させ、前記超音波画像上に、前記第１の図形を示す表示情報である第１のマーカ及び前記第２の図形を示す表示情報である第２のマーカを表示させる、
    各処理をコンピュータに実行させる、画像処理プログラム。
19. 被検体に対する超音波スキャンにより収集されたデータに基づいて、胎児の第１の部位を含む第１の領域に対応する第１の超音波画像、及び前記胎児の第２の部位を含む第２の領域に対応する第２の超音波画像を生成し、
    前記第２の超音波画像と、前記第１の部位に当てはまる第１の図形又は前記第１の図形に基づく計測により取得された第１の計測値と、に基づいて、前記第２の部位に当てはまる第２の図形を推定し、
    前記第１の超音波画像を表示部に表示させ、前記第１の超音波画像上に、前記第１の図形を示す表示情報である第１のマーカを表示させ、前記第２の超音波画像を前記表示部に表示させ、前記第２の超音波画像上に、前記第２の図形を示す表示情報である第２のマーカを表示させる、
    各処理をコンピュータに実行させる、画像処理プログラム。
20. 被検体に対する超音波スキャンにより収集されたデータに基づいて、第１の胎児の第１の部位を含む第１の領域に対応する第１の超音波画像と、第２の胎児の第２の部位を含む第２の領域に対応する第２の超音波画像とを生成し、
    前記第２の超音波画像と、前記第１の部位に当てはまる第１の図形又は前記第１の図形に基づく計測により取得された第１の計測値と、に基づいて、前記第２の部位に当てはまる第２の図形を推定し、
    前記第１の超音波画像を表示部に表示させ、前記第１の超音波画像上に、前記第１の図形を示す表示情報である第１のマーカを表示させ、前記第２の超音波画像を前記表示部に表示させ、前記第２の超音波画像上に、前記第２の図形を示す表示情報である第２のマーカを表示させる、
    各処理をコンピュータに実行させる、画像処理プログラム。

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