JP7242409B2 - 医用画像処理装置、超音波診断装置及び学習済モデルの作成方法 - Google Patents
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Description
まず、第1の実施形態に係る医用画像処理装置及び超音波診断装置の構成について説明する。図1は、第1の実施形態に係る医用画像処理装置及び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、第1の実施形態に係る超音波診断装置は、超音波プローブ5と、超音波診断装置本体10とを有する。超音波診断装置本体10は、送信回路9と、受信回路11と、医用画像処理装置100とを有する。
なお、実施形態は上述の例に限られない。
図3では、第1の回数が1である場合について説明したが、実施形態は、第1の回数が1である場合に限られない。また、実施形態は、第1の画像1が線形成分画像である場合に限られない。一例として、処理回路110は、訓練データ作成機能110cにより、複数の第1走査線データセットである第1の受信信号群に周波数フィルタを適用することにより、基本波成分を除去し非線形成分を抽出し、複数の第1走査線データセットである第1の受信信号群に基づく第1の非線形成分画像を第1のデータセットである第1の非線形成分画像データセットとして生成する。一方で、処理回路110は、訓練データ作成機能110cにより、複数の第1走査線データセットである第1の受信信号群を含む複数の第2走査線データセットである第2の受信信号群を走査線毎に合成することで、第2の非線形成分画像を第2のデータセットである第2の非線形成分画像データセットとして生成する。一例として、第1の非線形成分画像は、2次高調波の画像であり、第2の非線形成分画像は、3次高調波の画像である。
また、実施形態では、2レート送信すなわち2回の超音波送受信をひとかたまりの超音波送受信として処理を行う場合、かつ送受信される超音波が、単一周波数の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られない。図7及び図8を用いて、かかる場合について説明する。図7及び図8は、第1の実施形態の第3の変形例に係る医用画像処理装置の行う処理について説明した図である。
実施形態では、図3のステップS110において処理回路110が、訓練データ生成機能110cにより、第1の画像1を第1のデータセットとして生成し、ステップS120において、第2の画像2を第2のデータセットとして生成し、それらを用いて学習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られず、例えば第1のデータセットは、画像である場合に限られず、例えばビームフォーミング実行前の受信信号群(ch信号)でもよく、またビームフォーミング実行後の受信信号群でもよい。同様に、第2のデータセットは、画像である場合に限られず、例えばビームフォーミング実行前の受信信号群でもよく、またビームフォーミング実行後の受信信号後でもよい。すなわち、第1のデータセット、第2のデータセット及び出力データセットは、それぞれ画像データセットを含む場合に限られない。例えば、第1のデータセット、第2のデータセット及び出力データセットは、それぞれ走査線データセットを生成するための複数のチャンネルデータセットを含んでもよい。例えば、実施形態において、学習済モデルは、複数の第1チャンネルデータセットを入力、複数の第1チャンネルデータセットと複数の第2チャンネルデータセットを、チャンネル毎に合成して得られる複数の第3チャンネルデータセットを出力とした学習により作成されてもよい。ここで、複数の第1チャンネルデータセット及び複数の第2チャンネルデータセットは、例えば、同じ走査線について第2の回数ずつ連続的に送受信された超音波に対応する。ここで、複数の第1チャンネルデータセット及び複数の第2チャンネルデータセットは、典型的には、心臓とは異なる部位に対する超音波送受信により得られるのに対して、複数の第3のチャンネルデータセットは、心臓に対する超音波送受信により得られる。
第1の実施形態においては、処理回路110が、学習機能110dにより、第1の画像1及び第2の画像2をそれぞれ入力、出力として、学習を行い学習済モデルを生成する場合について説明した。しかしながら実施形態は、画像を用いて学習を行う場合に限られず、画像を生成する前の中間的なデータ、例えば、Delay-and-Sum後のRF信号や直行検波後のIQ信号を用いて、学習を行っても良い。
第2の実施形態においては、画像以外のデータ形式で学習が行われる例の一例として、処理回路110が、学習機能110dにより、ビームフォーミング後の信号群、例えばDelay-and-sum処理後のRF信号や直交検波後のIQ信号を第1のデータセット及び第2のデータセットとして用いて学習を行う場合について説明した。第3の実施形態においては、画像以外のデータ形式で学習が行われる例の別の一例として、更に前段の処理の信号群、例えばDelay-and-sum処理を行ってビームフォーミングを行う前のチャンネルごとのデータを第1のデータセット及び第2のデータセットとして用いて学習を行う場合について説明する。
第1の実施形態では、処理回路110が、学習機能110dにより、線形成分画像を入力、非線形成分画像を出力として学習を行う場合について説明した。すなわち、上述の例では、処理回路110は、学習機能110dにより、比較的画質の低い画像を入力、画質の高い画像を出力として学習を行い、画質の低い画像を基に、画質の高い画像を算出する。しかしながら、実施形態はこれに限られない。第4の実施形態では、処理回路110は、学習機能110dにより、画質の高い画像と画質の低い画像との差分画像を出力として学習を行う。これにより、処理回路110は、画質が低下し、またはアーチファクトが生じている場所を特定することができる。
110c 訓練データ作成機能
110d 学習機能
110z 生成機能
Claims (18)
- 各走査線について第1の回数ずつ超音波を送受信して得られた第1のデータセットに基づいて、各走査線について前記第1の回数より多い第2の回数ずつ超音波を送受信して得られる第2のデータセットを疑似的に表す出力データセットを生成する学習済モデルに対して、前記第1のデータセットを入力することで、前記出力データセットを生成する処理部を備え、
前記第1のデータセット及び前記出力データセットは、それぞれ画像データセットを含み、
前記学習済モデルは、複数の第1走査線データセットに基づく線形成分画像データセットを入力、前記複数の第1走査線データセットを含む複数の第2走査線データセットに基づく非線形成分画像データセットを出力とした学習により作成され、
前記複数の第2走査線データセットは、各走査線について前記第2の回数ずつ連続的に送受信された超音波に対応する、医用画像処理装置。 - 前記出力データセットは、各走査線について送信パラメータを変化させながら前記第2の回数ずつ超音波を送信することで得られる前記第2のデータセットを疑似的に表す、請求項1に記載の医用画像処理装置。
- 前記送信パラメータは、送信する超音波の位相を含む、請求項2に記載の医用画像処理装置。
- 前記非線形成分画像データセットは、前記複数の第2走査線データセットを走査線ごとに合成することで生成される、請求項1に記載の医用画像処理装置。
- 前記非線形成分画像データセットは、前記複数の第2走査線データセットそれぞれに含まれる2次以上の高周波成分、差音成分、及び和音成分のうち少なくとも1つに基づく画像データセットである、請求項4に記載の医用画像処理装置。
- 前記第1の回数は1であり、前記第2の回数は2である、請求項1に記載の医用画像処理装置。
- 前記学習済モデルは、前記第1のデータセットに基づいて、方位分解能及び距離分解能が前記第1のデータセットよりも高い前記出力データセットを生成する、請求項1に記載の医用画像処理装置。
- 前記画像データセットは、心臓を含み、
前記線形成分画像データセット及び前記非線形成分画像データセットは、心臓を含まない、
請求項1に記載の医用画像処理装置。 - 前記第1のデータセットと前記出力データセットを、距離方向の位置に応じた比率で合成して合成データセットを生成する合成部を備えた、請求項1に記載の医用画像処理装置。
- 各走査線について第1の回数ずつ超音波を送受信して得られた第1のデータセットに基づいて、各走査線について前記第1の回数より多い第2の回数ずつ超音波を送受信して得られる第2のデータセットを疑似的に表す出力データセットを生成する学習済モデルに対して、前記第1のデータセットを入力することで、前記出力データセットを生成する処理部を備え、
前記第1のデータセット及び前記出力データセットは、それぞれ走査線データセットを生成するための複数のチャンネルデータセットを含み、
前記学習済モデルは、複数の第1チャンネルデータセットを入力、前記複数の第1チャンネルデータセットと複数の第2チャンネルデータセットを、チャンネル毎に合成して得られる複数の第3チャンネルデータセットを出力とした学習により作成され、
前記複数の第1チャンネルデータセット及び前記複数の第2チャンネルデータセットは、同じ走査線について前記第2の回数ずつ連続的に送受信された超音波に対応する、医用画像処理装置。 - 前記複数の第3チャンネルデータセットは、心臓に対する超音波送受信により得られ、
前記複数の第1チャンネルデータセット及び前記複数の第2チャンネルデータセットは、心臓とは異なる部位に対する超音波送受信により得られる、
請求項10に記載の医用画像処理装置。 - 走査線について第1の回数だけ超音波を送受信して得られる第1走査線データセットに基づいて、前記走査線について前記第1の回数より多い第2の回数だけ超音波を送受信して得られる第2走査線データセットを疑似的に表す出力データセットを生成する学習済モデルに対して、前記第1走査線データセットを入力することで、前記出力データセットを生成する処理部と、
前記出力データセットに基づいて画像を生成する画像生成部と、
を備え
前記第1走査線データセット及び前記出力データセットは、それぞれ画像データセットを含み、
前記学習済モデルは、複数の第1走査線データセットに基づく線形成分画像データセットを入力、前記複数の第1走査線データセットを含む複数の第2走査線データセットに基づく非線形成分画像データセットを出力とした学習により作成され、
前記複数の第2走査線データセットは、各走査線について前記第2の回数ずつ連続的に送受信された超音波に対応する、医用画像処理装置。 - 走査線について第1の回数だけ超音波を送受信して得られる第1走査線データセットに基づいて、前記走査線について前記第1の回数より多い第2の回数だけ超音波を送受信して得られる第2走査線データセットを疑似的に表す出力データセットを生成する学習済モデルに対して、前記第1走査線データセットを入力することで、前記出力データセットを生成する処理部と、
前記出力データセットに基づいて画像を生成する画像生成部と、
を備え、
前記第1走査線データセット及び前記出力データセットは、それぞれ走査線データセットを生成するための複数のチャンネルデータセットを含み、
前記学習済モデルは、複数の第1チャンネルデータセットを入力、前記複数の第1チャンネルデータセットと複数の第2チャンネルデータセットを、チャンネル毎に合成して得られる複数の第3チャンネルデータセットを出力とした学習により作成され、
前記複数の第1チャンネルデータセット及び前記複数の第2チャンネルデータセットは、同じ走査線について前記第2の回数ずつ連続的に送受信された超音波に対応する、医用画像処理装置。 - 各走査線について第1の回数ずつ超音波を送受信して得られた第1のデータセットに基づいて、各走査線について前記第1の回数より多い第2の回数ずつ超音波を送受信して得られる第2のデータセットと、前記第1のデータセットとの違いを表す出力データセット
を生成する学習済モデルに対して、前記第1のデータセットを入力することで、前記出力データセットを生成する処理部を備え、
前記第1のデータセット及び前記出力データセットは、それぞれ画像データセットを含み、
前記学習済モデルは、複数の第1走査線データセットに基づく線形成分画像データセットを入力、前記複数の第1走査線データセットを含む複数の第2走査線データセットに基づく非線形成分画像データセットを出力とした学習により作成され、
前記複数の第2走査線データセットは、各走査線について前記第2の回数ずつ連続的に送受信された超音波に対応する、
医用画像処理装置。 - 各走査線について第1の回数ずつ超音波を送受信して得られた第1のデータセットに基づいて、各走査線について前記第1の回数より多い第2の回数ずつ超音波を送受信して得られる第2のデータセットと、前記第1のデータセットとの違いを表す出力データセット
を生成する学習済モデルに対して、前記第1のデータセットを入力することで、前記出力データセットを生成する処理部を備え、
前記第1のデータセット及び前記出力データセットは、それぞれ走査線データセットを生成するための複数のチャンネルデータセットを含み、
前記学習済モデルは、複数の第1チャンネルデータセットを入力、前記複数の第1チャンネルデータセットと複数の第2チャンネルデータセットを、チャンネル毎に合成して得られる複数の第3チャンネルデータセットを出力とした学習により作成され、
前記複数の第1チャンネルデータセット及び前記複数の第2チャンネルデータセットは、同じ走査線について前記第2の回数ずつ連続的に送受信された超音波に対応する、医用画像処理装置。 - 請求項1乃至15のいずれか一つに記載の前記医用画像処理装置を含む、超音波診断装置。
- 複数の第1走査線データセットに基づく線形成分画像データセットと、前記複数の第1走査線データセットを含む複数の第2走査線データセットに基づく非線形成分画像データセットとを取得するステップと、
前記線形成分画像データセットを入力側の学習用データセットと、前記非線形成分画像データセットを出力側の学習用データセットとして使用し、学習済モデルを作成するステップと、
を含む、学習済モデルの作成方法。 - 前記学習済モデルは、各走査線について第1の回数ずつ超音波を送受信して得られた第1の画像データセットが入力されることで、各走査線について前記第1の回数より多い第2の回数ずつ超音波を送受信して得られる第2の画像データセットを疑似的に表す出力画像データセットを生成する、請求項17に記載の学習済モデルの作成方法。
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