JPH10258050A - 超音波画像診断装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 重畳画像のデータ量を大きくすることなく、
注目組織の認識結果を重畳することができる超音波画像
診断装置を提供する。 【解決手段】 画像解析部１３および解析データ作成部
１４において、被検体に超音波を送受信して得たエコー
データより、注目組織を認識し、重畳部１５で、前記認
識結果を、該エコーデータから生成される超音波断層像
に、該超音波断層像とは異なる色相で重畳する超音波画
像診断装置において、前記重畳部１５に、さらに、前記
超音波断層像の階調を圧縮する圧縮部１６を設けたこと
を特徴とする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、超音波画像診断装
置、詳しくは、超音波振動子によって得られた被検体の
エコーデータに基づき、画像解析を行う超音波画像診断
装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、超音波断層像からテクスチャ
ー解析により注目組織に該当する領域を抽出すること
で、例えば腫瘍など、目視では周囲組織と明確に識別が
できないような組織を識別する超音波画像診断装置が知
られている。また、これらの装置を用いると、検査中に
注目組織と疑わしい組織を発見するため、使用者に警告
を与えることができ、注目組織の見落としが少なくなる
という利点がある。

【０００３】このような超音波画像診断装置のうち、特
開平７−２８４０９０号公報で開示されている装置で
は、病変部のテクスチャーパターンを、同時生起行列
法、ＦＳ変換を含む多変量解析などの統計的手法を用い
て分類判定し、テクスチャー特徴量や判定結果に応じ、
色を変えて表示する。

【０００４】また、特開平５−１４６４４３号公報で開
示されている装置では、画像信号データを解析して求め
られたテクスチャー特徴量から、目的とする注目組織で
ある可能性を判定し、この可能性に応じて表示状態を変
化させて表示している。特に、この装置では、検出され
るべき注目組織である確率に応じて、異なる色相のカラ
ー信号と、超音波画像を合成して表示しているため、確
率を視覚的容易に確認でき、的確な診断を下す際に有効
である。

【０００５】また、特公平７−３２７７７号公報で開示
されている装置では、３次元空間内に超音波パルスを送
受波し、指定された関心領域と探索領域のテクスチャー
パターンの類似度を評価しながら、探索領域を移動させ
ることで注目組織を空間的に抽出している。

【０００６】一方、従来より超音波断層像上の注目組織
の長さや面積など大きさを測定する超音波画像診断装置
が知られている。消化管に生じる筋原性の悪性腫瘍は、
一般に大きいものほど悪性の確率が高いため、これらの
装置を用いることで病変の良性／悪性の鑑別に指針を与
える利点がある。また、定期的に患者の病変の大きさを
測定することで治癒の状況、病変が進展する速度を客観
的に把握することができる。

【０００７】このような超音波画像診断装置のうち、特
公平７−６００８８号公報に開示されている装置は、連
続した断層像（マルチスライス画像）から、対象領域の
輪郭を抽出し、その体積を求めることができる。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記特
開平７−２８４０９０号公報、特開平５−１４６４４３
号公報で開示されている技術手段においては、色相や階
調の変化で表現される判定結果を、超音波画像に重畳す
る場合には、重畳された重畳画像の画素は、もともとの
超音波画像の階調情報に加え、判定結果の色相情報や階
調情報を加えた情報をもつ必要があった。

【０００９】そのため、重畳画像全体のデータ量が大き
くなり、重畳画像を表示する前に一時記憶するフレーム
メモリの容量を大きくしなければならず、装置のコスト
の増大の原因になっていた。

【００１０】そこで、本発明の第１の目的は、重畳画像
のデータ量を大きくすることなく、注目組織の認識結果
を重畳することができる超音波画像診断装置を提供する
ことにある。

【００１１】また、特公平７−６００８８号公報に開示
されている装置には、輪郭抽出方法が具体的に開示され
ていない。連続した超音波断層像の各々に対し、目視で
注目組織を識別しながら用手的に抽出する輪郭抽出方法
が従来より知られているが、操作が煩雑で使用者に疲労
を強いるだけでなく、例えば腫瘍など、目視では周囲組
織と明確に識別ができないような組織では抽出が不正確
であった。そのため、計測される長さ、面積や体積が不
正確であった。

【００１２】そこで、本発明の第２の目的は、注目組織
の長さ、面積、体積などを簡単かつ正確に計測すること
ができる超音波画像診断装置を提供することにある。

【００１３】

【課題を解決するための手段】上記第１の目的を達成す
るために、以下の（１）、（２）、（３）、（４）、
（５）、（６）または（１０）の構成にしている。

【００１４】（１）被検体に超音波を送受信して得たエ
コーデータより、注目組織を認識する認識手段と、前記
認識手段が認識した結果を、該エコーデータから生成さ
れる超音波断層像に、該超音波断層像とは異なる色相で
重畳する重畳手段を、設けた超音波画像診断装置におい
て、前記重畳手段が、該超音波断層像の階調を圧縮する
圧縮手段を、設けたことを特徴とする。

【００１５】上記構成によれば、認識手段は、被検体に
超音波を送受信して得たエコーデータより、注目組織を
認識する。圧縮手段は、エコーデータから生成される超
音波断層像の階調を圧縮する。重畳手段は、認識手段が
認識した結果を、階調が圧縮された超音波断層像に、超
音波断層像とは異なる色相で重畳する。

【００１６】（２）被検体に超音波を送受信して得た３
次元エコーデータより、注目組織を認識する認識手段
と、前記認識手段が認識した結果を、該３次元エコーデ
ータから生成される３次元画像に、該３次元画像とは異
なる色相で重畳する重畳手段を、設けた超音波画像診断
装置において、前記重畳手段が、該３次元画像の階調を
圧縮する圧縮手段を、設けたことを特徴とする。

【００１７】上記構成によれば、認識手段は、被検体に
超音波を送受信して得た３次元エコーデータより、注目
組織を認識する。圧縮手段は、３次元エコーデータから
生成される３次元画像の階調を圧縮する。重畳手段は、
認識手段が認識した結果を、階調が圧縮された３次元画
像に、３次元画像とは異なる色相で重畳する。

【００１８】（３）上記（１）、（２）記載の超音波画
像診断装置であって、前記重畳手段が、前記認識手段が
認識した結果を、該注目組織に該当する可能性に応じて
変化させた色相で重畳すること、を特徴とする。

【００１９】上記構成によれば、重畳手段が、認識手段
が認識した結果を、注目組織に該当する可能性に応じて
変化させた色相で重畳する。

【００２０】（４）上記（１）、（２）記載の超音波画
像診断装置であって、前記重畳手段が、前記認識手段が
認識した結果を、該注目組織に該当する可能性に応じて
変化させた階調で重畳すること、を特徴とする。

【００２１】上記構成によれば、重畳手段が、認識手段
が認識した結果を、注目組織に該当する可能性に応じて
変化させた階調で重畳する。

【００２２】（５）上記（３）、（４）記載の超音波画
像診断装置であって、前記重畳手段が重畳する該色相、
該階調の段階を設定する段階設定手段を、設けたことを
特徴とする。

【００２３】上記構成によれば、段階設定手段が、重畳
手段が重畳する色相、階調の段階を設定する。

【００２４】（６）上記（５）記載の超音波画像診断装
置であって、前記圧縮手段が、前記段階設定手段が設定
する段階に応じ、圧縮後の階調数を変化させること、を
特徴とする。

【００２５】上記構成によれば、圧縮手段は、段階設定
手段が設定する段階に応じ、圧縮後の階調数を変化させ
る。

【００２６】上記第２の目的を達成するために、以下の
（７）、（８）、（９）または（１０）の構成にしてい
る。

【００２７】（７）被検体に超音波を送受信して得たエ
コーデータより、注目組織を認識する認識手段を、設け
た超音波画像診断装置において、前記認識手段が認識し
た該注目組織を計測する計測手段を、設けたことを特徴
とする。

【００２８】上記構成によれば、認識手段は、被検体に
超音波を送受信して得たエコーデータより、注目組織を
認識する。計測手段は、認識手段が認識した注目組織を
計測する。

【００２９】（８）上記（７）記載の超音波画像診断装
置であって、前記計測手段が、該注目組織の面積を計測
すること、を特徴とする。

【００３０】上記構成によれば、計測手段は、注目組織
の面積を計測する。

【００３１】（９）上記（７）記載の超音波画像診断装
置であって、前記計測手段が、該注目組織の体積を計測
すること、を特徴とする。

【００３２】上記構成によれば、計測手段は、注目組織
の体積を計測する。

【００３３】（１０）上記（１）、（２）、（３）、
（４）、（５）、（６）、（７）、（８）または（９）
記載の超音波画像診断装置であって、前記認識手段がテ
クスチャー特徴量を算出するテクスチャー特徴量算出手
段を設け、該テクスチャー特徴量により該注目組織を認
識すること、を特徴とする。

【００３４】上記構成によれば、テクスチャー特徴量算
出手段は、テクスチャー特徴量により注目組織を認識す
る。

【００３５】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施の形態を説明する。

【００３６】（第１の実施の形態）図１から図１２は本
発明の第１の実施形態に係り、図１は、本第１の実施の
形態の超音波画像診断装置の構成を示すブロック図、図
２は、画像処理部内のデータの流れを説明するブロック
図、図３は、画像データの解析を説明するフローチャー
ト、図４は、判別窓内の画像データの特徴量算出の説明
図、図５は、画素の輝度ｉの点から一定の変位δ＝
（ｒ，θ）だけ離れた点の輝度ｊを示す説明図、図６
は、正常組織、異常組織から得られた学習データ群の投
影像例をプロットした線図、図７は、図２に示す解析デ
ータ作成部の解析値と色相、階調レベルとの一関係例を
示す表図、図８（ａ）は、モニタに表示された超音波断
層像上で解析を行う関心領域を設定する際の様子を示し
た説明図、図８（ｂ）は、記憶する際の１画素分の画像
データの形式を示した説明図、図９（ａ）は、解析デー
タ作成部で作成される解析データの一例を示した説明
図、図９（ｂ）は、出力する際の１画素分の解析データ
の形式を示した説明図、図１０は、圧縮部で読み込む１
画素分の画像データのグレースケール部分を示した説明
図、図１１は、重畳部で重畳する画像データのグレース
ケール部分を示した説明図、図１２（ａ）は、フレーム
メモリに記憶された画像データの一例を示した説明図、
図１２（ｂ）は、フレームメモリに記憶された１画素分
の画像データの形式を示した説明図である。

【００３７】図１に示すように、本実施の形態の超音波
プローブ１は、超音波振動子２、フレキシブルシャフト
３、プローブシース４、駆動部５、ＤＣモータ６を備え
ている。上記超音波振動子２はフレキシブルシャフト３
の先端に配置されている。また、これら超音波振動子２
とフレキシブルシャフト３とはプローブシース４に挿通
されている。さらに、フレキシブルシャフト３の別の一
端は駆動部５内のＤＣモータ６の回転軸に接続されてい
る。

【００３８】画像処理部７は、超音波プローブ１が超音
波を送受信するために、電気的なパルスを送受信する送
受信部８と、送受信部８で取り込まれたエコー信号をデ
ジタルのエコーデータに変換するＡ／Ｄ変換部９と、Ａ
／Ｄ変換部９で変換され、超音波断層像１枚を生成する
のに必要なエコーデータを記憶するバッファ１０と、バ
ッファ１０に記憶され、極座標形式で表現されたエコー
データを直交座標形式の画像データに変換する座標変換
部１１と、座標変換部１１で変換された画像データを記
憶する画像メモリ１２と、画像メモリ１２に記憶された
画像データを解析し、解析値を出力する画像解析部１３
と、画像解析部１３が解析した解析値より解析データを
作成する解析データ作成部１４と、画像メモリ１２に記
憶された画像データと解析データ作成部１４で作成され
た解析データとを重畳する重畳部１５と、重畳部１５に
内蔵され、画像メモリ１２に記憶された画像データの階
調を圧縮する圧縮部１６と、重畳部１５で重畳された画
像データを記憶するフレームメモリ１７と、フレームメ
モリ１７に記憶された画像データをＤ／Ａ変換し、テレ
ビジョン方式の画像信号を出力するＤ／Ａ変換部１８
と、Ｄ／Ａ変換部１８からの画像信号を出力するモニタ
１９と、関心領域の指定や各種命令を入力するキーボー
ド２０、マウス２１と、キーボード２０、マウス２１か
らの入出力信号を制御する入出力制御部２２とを備えて
いる。

【００３９】なお、画像処理部７の各部はＣＰＵ２３が
制御するデータ転送バス２４を介して接続され、命令や
データの受け渡しが行われるようになっている。さら
に、ＣＰＵ２３の制御プログラムや演算結果を記憶して
おくために主記憶部２５を備えている。

【００４０】以下、超音波プローブ１の作用を説明す
る。

【００４１】超音波観測を行う際には、超音波プローブ
１を体腔内に挿入し、ＤＣモータ６を回転させること
で、フレキシブルシャフト３の先端に取り付けた超音波
振動子２を回転駆動して、超音波プローブ１の軸方向
（長手方向）に垂直な方向に超音波を放射状に送波する
と共に、音響インピーダンスの変化部分で反射された反
射超音波（エコー信号）を受信する。

【００４２】つまり、超音波振動子２はラジアル状にス
キャンする。このエコー信号はＡ／Ｄコンバーター９で
デジタル信号に変換されてエコーデータとなる。

【００４３】以下、上記画像処理部７の作用を説明す
る。

【００４４】図２は、画像処理部７内のデータの流れを
説明するブロック図である。１枚の超音波断層像を構成
するのに必要なエコーデータは、送受信部８で増幅さ
れ、Ａ／Ｄ変換部９を経て、バッファ１０に格納され
る。バッファ１０に順次記憶されたエコーデータは、超
音波振動子２からの距離と超音波振動子２による超音波
の送受信方向を座標とする極座標形式で表現されてい
る。そのため、エコーデータは、モニタ１９が行うラス
タースキャンで出力されるよう、座標変換部１１によ
り、横方向の変位ｘ、縦方向の変位ｙを座標とする直交
座標形式に座標変換され、画像データとして画像メモリ
１２に記憶される。

【００４５】図８（ｂ）は、記憶する際の１画素分の画
像データの形式を詳細に示している。画像データは、画
像データ内の（ｘ，ｙ）で表現される座標を示すアドレ
スと、エコーデータの大きさ、即ち、通常の超音波断層
像の階調を示すＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）各８ビッ
トのグレースケールで構成されている。超音波断層像
は、通常、白黒で表現されるため、Ｒ、Ｇ、Ｂ各８ビッ
トの値は互いに同じものとする。この後、画像解析部１
３は、画像メモリ１２に記憶された画像データを解析
し、解析値を出力する。

【００４６】図３は、画像データの解析を説明するフロ
ーチャートである。

【００４７】まず、ステップＳ１において、使用者はマ
ウス２１を用い、モニタ１９に表示された超音波断層像
上で、解析を行う関心領域を設定する。この際、モニタ
１９上にはフレームメモリ１７、Ｄ／Ａ変換部１８を経
由して、モニタ１９に画像メモリ１２に記憶された画像
データ（すなわち、超音波断層像）、及びマウス２１に
よって移動されるポインタが表示されているものとす
る。この様子を図８（ａ）に示す。関心領域の位置、大
きさ、形状を示す情報は、マウス２１より、入出力制御
部２２、データ転送バス２４を介し、画像解析部１３に
送られる。

【００４８】次に、ステップＳ２において、画像解析部
１３は、画像メモリ１２から関心領域の画像データを読
み込む。

【００４９】さらにステップＳ３において、画像解析部
１３は、関心領域内で、図４に示すように設定された判
別窓内の画像データの特徴量を算出する。ここでは、特
徴量として、同時生起行列法を用い、テクスチャー特徴
量を算出するものとする。

【００５０】ここで、同時生起行列とは、画素の輝度ｉ
の点から一定の変位δ＝（ｒ，θ）だけ、離れた点の輝
度がｊである確率Ｐδ（ｉ，ｊ）（ｉ，ｊ＝０，１，
２，…，ｎ−１：ｎは階調数）を要素とする行列であ
る。このδを図５の矢印として示す。具体的に言えば、
Ｐδ（ｉ，ｊ）は、判別窓を構成する画素のうち、変位
がδだけ離れ、輝度が（ｉ，ｊ）である画素の組の数
（頻度）から計算される。

【００５１】この同時生起行列から、以下に示す１４種
類の特徴量を計算し、これらの値によってテクスチャー
を特徴づける。同時生起行列による特徴量を用いると、
一般に画像の細かな特徴を抽出することができる。な
お、このステップＳ３では、θを０゜、４５゜、９０
゜、１３５゜に変えて、４種類の同時生起行列を計算す
るため、結局、得られる特徴量は１４×４＝５６種類に
なる。

【００５２】こうして、判別窓内のテクスチャー特徴
が、５６種類の特徴量として定量化される訳である。な
お、ステップＳ３で算出された５６種類の特徴量を１セ
ットとして判別データと呼ぶ。

【００５３】 次に、ステップＳ４において、画像解析部１３は、判別
データを判別窓内のテクスチャーが正常か異常かを分類
するために、各特徴量を直交軸にもつ空間（特徴空間）
内の分類平面へ投影する。特徴空間内では１つの判別デ
ータは１点として表現されるため、このようなことが可
能である。投影された判別データを図６の点ｘとして示
す。

【００５４】なお、この分類平面はあらかじめ求めてお
く。分類平面の求め方、ＦＳ変換は特開平７−１２０３
２４号公報に開示されているが、簡単に説明すると以下
（１）〜（４）に示す通りである。

【００５５】（１） 確定診断で正常／異常の鑑別の得
られたそれぞれ複数の画像に、判別窓と同様に窓（以
下、学習窓）を設定し、上述のステップＳ１からステッ
プＳ３までの処理を施すことで特徴量を算出する。こう
して算出された５６種類の特徴量を１セットとして学習
データと呼ぶことにすると、１つの学習窓から１つの学
習データが得られるはずである。

【００５６】（２） 学習データを、５６種類の特徴量
を直交軸にもつ空間（以下、特徴空間）にプロットす
る。１つの学習データは、特徴空間内の１点として表現
されるため、ここでは、学習窓の数だけプロットされる
はずである。

【００５７】（３） 正常組織と異常組織とはテクスチ
ャーに相違があるため、それぞれから得られた学習デー
タ群は互いに分布が違うはずである。

【００５８】（４） ＦＳ変換により、両学習データ群
を最も良く分離する平面（分類平面）を選択する。図６
には、正常組織、異常組織から得られた学習データ群の
投影像がプロットされている。図６に示す分類平面の横
軸ｄ1 は両学習データ群を最も良く分離する軸、縦軸ｄ
2 はそれに直交する軸のうちで最も良く分離する軸であ
る。このようにして、特徴空間から分類平面を選択する
ことができる。

【００５９】図３に戻ってステップＳ５において、画像
解析部１３は、正常組織の学習データ群の平均μN 、異
常組織の学習データ群の平均μA のそれぞれから判別デ
ータｘまでの距離ＬN 、ＬA を求め、解析値として悪性
指数 ＬN ／(ＬN ＋ＬA) を算出する。この悪性指数は、０から１までの値をと
り、判別データｘがμAに近いほど高くなるため、高い
ほど異常を示す指数となる。

【００６０】ステップＳ６において、画像解析部１３
は、判別窓の位置データと共に、解析値を解析データ作
成部１４に出力する。

【００６１】次に、ステップＳ７において、画像解析部
１３は、判別窓の位置を移動する。この移動方向を図４
の矢印として示す。

【００６２】この後、ステップＳ８において、画像解析
部１３は、判別窓の移動により関心領域内を全て処理し
たか否かを判定する。全て処理が完了していなければ、
処理をステップＳ３へジャンプさせ、それ以外のときは
処理を終了する。

【００６３】このように、ステップＳ３からステップＳ
８までの処理をルーチンとして繰り返すことにより、関
心領域各部の悪性指数が解析値として解析データ作成部
１４に出力される。

【００６４】次に、図２に示す解析データ作成部１４は
解析値を７段階に分け、図７のように色相、階調レベル
を割り当てる。なお、図７に記載する階調レベルの数値
が高いと、その色相での輝度が高いものとする。さら
に、解析データ作成部１４は、図９（ａ）に示す解析デ
ータを作成する。ここでＲは赤、Ｂは青を示し、その後
に続く数字は階調レベルを示す。例えばＲ３とは、「色
相は赤で、階調レベルは３」という意味である。０は無
色を意味する。なお、この判別窓は解像度の点から異常
組織に対し、小さい方が良いが、図の便宜上、図９
（ａ）のように示してある。

【００６５】その後、解析データ作成部１４は、この解
析データを重畳部１５に出力する。図９（ｂ）は出力す
る際の１画素分の解析データの形式を詳細に示してい
る。解析データは、（ｘ，ｙ）で表現される座標を示す
アドレスと、解析値を示すＲ、Ｇ、Ｂ各２ビットの解析
部で構成されている。各２ビットの数値は図７に解析値
コードとして示す６ビットの数値である。

【００６６】次に、図２に示す重畳部１５に内蔵される
圧縮部１６は、画像メモリ１２に記憶された画像データ
を読み込み、１画素分の画像データのグレースケールの
うち、Ｒ、Ｇ、Ｂの各下位２ビットを「００」に置き換
えることで、グレースケールの階調を圧縮する。図１０
はこの様子を示している。

【００６７】次に、図２に示す重畳部１５は、解析デー
タと重畳する。この重畳は、圧縮部１６で圧縮された画
像データのグレースケールのうち、「００」に置き換え
られたＲ、Ｇ、Ｂ各下位２ビットと、解析データのＲ、
Ｇ、Ｂ各２ビットの解析部とを、同じアドレスをもつ画
素に同士で加算することで行う。図１１はこの様子を示
している。このように重畳することで、悪性指数が高い
ほど赤味を増し、低いほど青味を増すデータが作成され
る。

【００６８】さらに、重畳部１５は、重畳したデータを
改めて画像データとして、フレームメモリ１７に出力す
る。図１２（ａ）はフレームメモリ１７に記憶されたこ
の画像データを示し、図９（ａ）に示す解析データに対
応した色相、階調で示されている。また、図１２（ｂ）
は、フレームメモリ１７に記憶された１画素分の画像デ
ータの形式を詳細に示している。この後、この画像デー
タはＤ／Ａ変換部１８を経て、モニタ１９に表示され
る。

【００６９】このように、本第１の実施の形態では、画
像解析部１３と解析データ作成部１４が認識手段、テク
スチャー特徴量算出手段として、重畳部１５が重畳手段
として、圧縮部１６が圧縮手段として機能する。

【００７０】本第１の実施の形態では、以下の効果を有
する。本実施の形態では、画像解析部１３と解析データ
作成部１４が、注目組織を認識し、圧縮部１６が超音波
断層像の階調を圧縮し、重畳部１５が、画像解析部１３
と解析データ作成部１４が認識した結果を、階調が圧縮
された超音波断層像に、超音波断層像とは異なる色相で
重畳するよう構成したため、重畳画像のデータ量を大き
くすることなく、注目組織の認識結果を重畳することが
できる。

【００７１】（第１の実施の形態の変形例）本第１の実
施の形態では、特徴量としてテクスチャー特徴量を用い
たが、特徴量の種類は、公知のものであれば何を用いて
も良い。また、本第１の実施の形態では、学習データ
を、認識すべき画像とは異なる画像から得たが、認識す
べき画像の一部から学習データを算出し、それをもとに
認識させる構成にしても良い。そうすると、認識すべき
画像から、ある特徴を有する領域が全て抽出されること
になり、例えば、確定診断を行った症例に対し、病変の
進展の度合いを定量的に観察することができる。

【００７２】さらに、本第１の実施の形態では、解析デ
ータの色相として赤と青しか用いなかったが、２ビット
の解析部に割り当てるデータを変えることで、緑や、赤
と青と緑の混合色など様々な色相を用いることができ
る。

【００７３】（第２の実施の形態）図１３ないし図１５
は本発明の第２の実施の形態に係り、図１３は、本第２
の実施の形態の超音波画像診断装置の構成を示すブロッ
ク図、図１４は、図１３に示す解析データ作成部の解析
値と色相、階調レベルとの一関係例を示す表図、図１５
は、同解析データ作成部の解析値と色相、階調レベルと
の関係の他の例を示す表図である。

【００７４】なお、前記第１の実施の形態と同様の構成
要素については同一の符号を付与し、ここでの詳しい説
明は省略する。

【００７５】図１３は、本第２の実施の形態の超音波画
像診断装置の構成を示すブロック図である。キーボード
２０は、解析値階調スイッチ２０ａを備えており、この
スイッチにより、後述する「細」、「通常」、「粗」の
３モードに切り換えるようになっている。その他の構成
は、第１の実施の形態と同様であるので、ここでの説明
は省略する。

【００７６】本第２の実施の形態では、第１の実施の形
態とは、キーボード２０と、解析データ作成部１４、圧
縮部１６の作用が異なる。したがって、ここでは異なる
部分のみを説明する。

【００７７】使用者が、例えば解析値階調スイッチによ
り「細」モードを選択したときには、解析データ作成部
１４は、解析値を第１の実施の形態のような７段階では
なく、図１４に示すように３段階に分ける。このときの
解析部はＲ、Ｇ、Ｂ各１ビットの計３ビットである。そ
して、圧縮部１６は、１画素分の画像データのグレース
ケールのうち、第１の実施の形態のようにＲ、Ｇ、Ｂの
各下位２ビットではなく、Ｒ、Ｇ、Ｂの各下位１ビット
を「０」に置き換えることで、グレースケールの階調を
圧縮する。こうすると、モニタ１９上の図１２（ａ）に
示される重畳画像は、グレースケールの階調表現が豊か
になる。

【００７８】また、例えば「粗」モードを選択したとき
には、解析データ作成部１４は、解析値を、第１の実施
の形態のような７段階ではなく、図１５に示すように１
５段階に分ける。このときの解析部はＲ、Ｇ、Ｂ各３ビ
ットの計９ビットである。そして、圧縮部１６は、１画
素分の画像データのグレースケールのうち、第１の実施
の形態のようにＲ、Ｇ、Ｂの各下位２ビットではなく、
Ｒ、Ｇ、Ｂの各下位３ビットを「０００」に置き換える
ことで、グレースケールの階調を圧縮する。こうする
と、モニタ１９上の図１２（ａ）に示される重畳画像
は、悪性指数の階調レベル表現が豊かになる。

【００７９】一方、「通常」モードを選択したときの作
用は、第１の実施の形態と同様である。このように、本
第２の実施の形態では、キーボード２０が段階設定手段
として機能する。

【００８０】本第２の実施の形態では、以下の効果を有
する。本第２の実施の形態では、キーボード２０が、重
畳部１５が重畳する色相、階調の段階を設定し、圧縮部
１６が、キーボード２０が設定する段階に応じ、圧縮後
の階調数を変化させるよう構成したため、使用者が、関
心領域の微細な構造を把握したいときには「細」モード
で、グレースケールの階調表現を豊かにして観察するこ
とができる。

【００８１】また、解析結果による関心領域の悪性指数
の詳細を知りたいときには、「粗」モードで、悪性指数
の階調レベル表現を豊かにして観察することができる。

【００８２】その他の効果は、第１の実施の形態と同じ
であるためここでの説明は省略する。

【００８３】（第３の実施の形態）図１６および図１７
は本発明の第３の実施の形態に係り、図１６は、本第３
の実施の形態の超音波画像診断装置の構成を示すブロッ
ク図、図１７は、面積値の数字が重畳された画像データ
を示した説明図である。

【００８４】なお、前記第１の実施の形態と同様の構成
要素については同一の符号を付与し、ここでの詳しい説
明は省略する。

【００８５】図１６は、本第３の実施の形態の超音波画
像診断装置の構成を示すブロック図である。解析データ
作成部１４は、注目組織の面積を計測し、面積値を出力
する面積計測部２６を備えている。その他の構成は、第
１の実施の形態と同様であるので、ここでの詳しい説明
は省略するとともに、ここでは、第１の実施の形態と異
なる部分のみを説明する。

【００８６】面積計測部２６は、解析データ作成部１４
が、図９（ａ）で示される解析データを作成した後、
「Ｒ」で示される領域、即ち、悪性指数が比較的高い領
域の画素数を算出する。この画素数より、面積値を、例
えばｍｍ2 、ｃｍ2 を単位として算出し、重畳部１５に
出力する。

【００８７】重畳部１５は、第１の実施の形態で説明し
た画像データと解析データの重畳に加え、面積値の数字
を画像データの右上に重畳する。この画像データはフレ
ームメモリ１７、Ｄ／Ａ変換部１８を経て、モニタ１９
に表示される。図１７は面積値の数字が重畳された画像
データを示す。

【００８８】このように本第３の実施の形態は、画像解
析部１３、解析データ作成部１４が異常と判定した領域
の面積を計測するようになっている。これにより、本第
３の実施の形態では、面積計測部２６が面積の計測手段
として機能する。

【００８９】本第３の実施の形態では、以下の効果を有
する。本第３の実施の形態では、画像解析部１３、解析
データ作成部１４が、画像データより注目組織を認識
し、面積計測部２６が注目組織の面積を計測するよう構
成したので、注目組織の面積を簡単かつ正確に計測する
ことができる。その他の効果は、第１の実施の形態と同
様である。

【００９０】（第３の実施の形態の変形例）本第３の実
施の形態では、面積を計測しているが、面積計測部２６
が注目組織の縦方向の長さ、横方向の長さなどの大きさ
を測定するようにしても良い。

【００９１】（第４の実施の形態）図１８ないし図２４
は本発明の第４の実施の形態に係り、図１８は、本第４
の実施の形態の超音波画像診断装置の超音波プローブの
構成を示す図、図１９は、本第４の実施の形態の超音波
画像診断装置の画像処理部の構成を示すブロック図、図
２０は、超音波振動子がラジアルスキャンをする際の様
子を示した説明図、図２１は、超音波振動子がリニアス
キャンをする際の様子を示した説明図、図２２は、超音
波振動子がスパイラルスキャンをする際の様子を示した
説明図、図２３は、画像処理部のデータの流れを説明す
るブロック図、図２４は、モニタに表示される３次元画
像データの一例を示した説明図である。

【００９２】なお、前記第１の実施の形態と同様の構成
要素については同一の符号を付与し、ここでの詳しい説
明は省略する。

【００９３】図１８は、本第４の実施の形態の超音波画
像診断装置の超音波プローブ１の構成を示す図である。
先端に超音波振動子２が配置されたフレキシブルシャフ
ト３は、駆動部５内のＤＣモータ６の回転軸に接続され
ている。ＤＣモータ６の回転は、例えば１対１のギヤ比
で噛み合いするギア２７を介してロータリーエンコーダ
ー２８に伝達され、ロータリーエンコーダー２８から超
音波振動子２の回転位置信号が出力される。

【００９４】これらＤＣモータ６、ギア２７、ロータリ
ーエンコーダー２８から構成されるラジアル回転部２９
は、全体がリニア駆動部材３０に接続されている。リニ
ア駆動部材３０はボールネジ３１に嵌合されており、ボ
ールネジ３１の後端はステッピングモーター３２の回転
軸に接続されている。

【００９５】図１９は、本第４の実施の形態の超音波画
像診断装置の画像処理部７の構成を示す図である。画像
処理部７は、画像メモリ１２に記憶された画像データか
ら超音波３次元画像を構築する３次元処理部３３を備え
ている。その他の構成は、第１の実施の形態と同じであ
るため略す。

【００９６】以下、本第４の実施の形態における超音波
プローブ１の作用を説明する。

【００９７】超音波観測を行う際には、超音波プローブ
１を体腔内に挿入し、ＤＣモータ６を回転させること
で、フレキシブルシャフト３の先端に取り付けた超音波
振動子２を回転駆動して、超音波プローブ１の軸方向
（長手方向）に垂直な方向に超音波を放射状に送波する
と共に、音響インピーダンスの変化部分で反射された反
射超音波（エコー信号）を受信する。つまり、超音波振
動子２はラジアル状にスキャンする。

【００９８】また、ステッピングモーター３２は、超音
波振動子２の回転に同期して、一定の角度ずつボールネ
ジ３１を回転駆動する。そのため、超音波振動子２は、
ボールネジ３１の微小なピッチ分づつ、フレキシブルシ
ャフト３の軸方向にリニア状にスキャンする。

【００９９】こうして、図２０，図２１，図２２に示す
ように、ラジアルスキャン（図２０参照）とリニアスキ
ャン（図２１参照）を組み合わせたスパイラルスキャン
（図２２参照）を行うことにより、被検体の３次元領域
に対するエコー信号を得る。このエコー信号は送受信部
８に送られる。

【０１００】以下、本第４の実施の形態における画像処
理部７の作用を説明する。

【０１０１】図２３は、画像処理部７のデータの流れを
説明するブロック図である。１枚の超音波断層像を構成
するのに必要なエコー信号は、送受信部８、Ａ／Ｄ変換
部９、バッファ１０、座標変換部１１を経て、画像デー
タとして画像メモリ１２に記憶される。超音波振動子２
はスパイラルスキャンを行うため、ボールネジ３１の微
小なピッチ分づつ平行に位置がずれた複数の超音波断層
像を構成するのに必要な画像データが、画像メモリ１２
に順次記憶される。

【０１０２】次に、画像解析部１３と解析データ作成部
１４は、第１の実施の形態で説明した方法で１枚の超音
波断層像を構成するのに必要な画像データから１枚分の
解析データを作成する。さらにこれを繰り返すことで、
連続した複数枚数分の解析データが作成される。

【０１０３】一方、３次元処理部３３は、画像メモリに
記憶された画像データに断面設定、表面抽出、陰面消
去、陰影付加、座標変換など公知の３次元処理を施し
て、超音波３次元画像を１画面に構成する画像データ
（以下、３次元画像データ）を作成し、圧縮部１６に出
力する。また、３次元処理部３３は、連続した複数の解
析データから、１画面に構成される３次元画像の一部と
なるべき断面や表面に重畳すべき部分にアドレスをもつ
解析データを抽出し、画像データに施したのと同じ座標
変換を施す。

【０１０４】次に、圧縮部１６は、３次元画像データの
階調を圧縮する。より詳しくは、断面がもつエコーデー
タのグレースケールの階調や、表面がもつ陰影の階調
を、第１の実施の形態で説明した方法で圧縮する。

【０１０５】次に、重畳部１５は、圧縮部１６で圧縮さ
れた３次元画像データと、３次元処理部３３で抽出され
た解析データを、第１の実施の形態で説明した方法で重
畳し、改めて３次元画像データとして出力する。その他
の作用は、第１の実施の形態と同じであるため略す。

【０１０６】このようにして、図２４に示される３次元
画像データがモニタ１９に表示される。なお、図２４の
Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄは、エコーデータのグレースケールの階
調を有する断面、Ｅは陰影が付加された表面である。図
２４では、断面Ｂのみに赤の異常組織が抽出されている
が、もちろん他の断面Ａ、Ｃ、Ｄであっても、表面Ｅで
あっても良い。

【０１０７】本第４の実施の形態では、以下の効果を有
する。

【０１０８】本第４の実施の形態では、画像解析部１３
と解析データ作成部１４が、注目組織を認識し、圧縮部
１６が３次元画像の階調を圧縮し、重畳部１５が、画像
解析部１３と解析データ作成部１４が認識した結果を、
階調が圧縮された３次元画像に、３次元画像とは異なる
色相で重畳するよう構成したため、重畳画像のデータ量
を大きくすることなく、注目組織の認識結果を重畳する
ことができる。その他の効果は第１の実施の形態と同じ
である。

【０１０９】（第５の実施の形態）図２５は、本発明の
第５の実施の形態の超音波画像診断装置の構成を示すブ
ロック図である。解析データ作成部１４は、注目組織の
面積を計測し、面積値を出力する面積計測部２６を備え
ている。また、３次元処理部３３は、面積値から注目組
織の体積を計測し体積値を出力する体積計測部３４を備
えている。その他の構成は、第４の実施の形態と同じで
あるため略す。

【０１１０】以下、本第５の実施の形態の作用を説明す
る。なお、ここでは、第４の実施の形態と異なる部分の
みを説明する。

【０１１１】面積計測部２６は、ボールネジ３１の微小
なピッチ分づつ平行に位置がずれた複数の超音波断層像
を構成するのに必要な画像データの各々に対し、第３の
実施の形態で説明した方法により、悪性指数が比較的高
い領域の画素数を算出する。この画素数より、面積値
を、例えばｍｍ2 、ｃｍ2 を単位として算出する。こう
して得られた複数の面積値を体積計測部３４に出力す
る。

【０１１２】次に、体積計測部３４は、複数の面積値の
各々にボールネジ３１のピッチを掛け積算する。この積
算した値を体積値として重畳部１５に出力する。

【０１１３】次に重畳部１５は、第３の実施の形態で説
明した方法により、３次元画像データと解析データの重
畳に加え、体積値の数字を３次元画像データの右上に重
畳する。この３次元画像データはフレームメモリ１７、
Ｄ／Ａ変換部１８を経て、モニタ１９に表示される。

【０１１４】このように本第５の実施の形態は、画像解
析部１３、解析データ作成部１４が異常と判定した領域
の体積を計測するようになっている。このようにして本
第５の実施の形態では、面積計測部２６と体積計測部３
４が体積の計測手段として機能する。

【０１１５】本第５の実施の形態では、以下の効果を有
する。

【０１１６】本第５の実施の形態では、画像解析部１
３、解析データ作成部１４が、画像データより注目組織
を認識し、体積計測部３４が注目組織の体積を計測する
よう構成したので、注目組織の体積を簡単かつ正確に計
測することができる。その他の効果は、第４の実施の形
態と同じである。

【０１１７】[付記]以上詳述した如き本発明の実施形態
によれば、以下の如き構成を得ることができる。即ち、 （１）被検体に超音波を送受信して得たエコーデータよ
り、注目組織を認識する認識手段と、前記認識手段が認
識した結果を、該エコーデータから生成される超音波断
層像に、該超音波断層像とは異なる色相で重畳する重畳
手段を、設けた超音波画像診断装置において、前記重畳
手段が、該超音波断層像の階調を圧縮する圧縮手段を、
設けたことを特徴とする超音波画像診断装置。

【０１１８】（２）被検体に超音波を送受信して得た３
次元エコーデータより、注目組織を認識する認識手段
と、前記認識手段が認識した結果を、該３次元エコーデ
ータから生成される３次元画像に、該３次元画像とは異
なる色相で重畳する重畳手段を、設けた超音波画像診断
装置において、前記重畳手段が、該３次元画像の階調を
圧縮する圧縮手段を、設けたことを特徴とする超音波画
像診断装置。

【０１１９】（３）前記重畳手段は、前記認識手段が認
識した結果を、該注目組織に該当する可能性に応じて変
化させた色相で重畳することを特徴とする（１）または
（２）に記載の超音波画像診断装置。

【０１２０】（４）前記重畳手段は、前記認識手段が認
識した結果を、該注目組織に該当する可能性に応じて変
化させた階調で重畳することを特徴とする（１）または
（２）に記載の超音波画像診断装置。

【０１２１】（５）前記重畳手段が重畳する該色相、該
階調の段階を設定する段階設定手段を設けたことを特徴
とする（３）または（４）に記載の超音波画像診断装
置。

【０１２２】（６）前記圧縮手段が、前記段階設定手段
が設定する段階に応じ、圧縮後の階調数を変化させるこ
と、を特徴とする（５）に記載の超音波画像診断装置。

【０１２３】（７）被検体に超音波を送受信して得たエ
コーデータより、注目組織を認識する認識手段を、設け
た超音波画像診断装置において、前記認識手段が認識し
た該注目組織を計測する計測手段を、設けたことを特徴
とする超音波画像診断装置。

【０１２４】（８）前記計測手段が、該注目組織の面積
を計測すること、を特徴とする（７）に記載の超音波画
像診断装置。

【０１２５】（９）前記計測手段が、該注目組織の体積
を計測すること、を特徴とする（７）に記載の超音波画
像診断装置。

【０１２６】（１０）前記認識手段がテクスチャー特徴
量を算出するテクスチャー特徴量算出手段を設け、該テ
クスチャー特徴量により該注目組織を認識すること、を
特徴とする（１）、（２）、（３）、（４）、（５）、
（６）、（７）、（８）または（９）に記載の超音波画
像診断装置。

【０１２７】上記（１）、（２）、（３）、（４）、
（５）、（６）、（１０）によれば、認識手段がエコー
データより注目組織を認識し、圧縮手段がエコーデータ
から生成される超音波断層像、３次元画像の階調を圧縮
し、重畳手段が、認識手段が認識した結果を、階調が圧
縮された超音波断層像、３次元画像に、超音波断層像、
３次元画像とは異なる色相で重畳するよう構成したた
め、重畳画像のデータ量を大きくすることなく、注目組
織の認識結果を重畳することができる。

【０１２８】また、上記（７）、（８）、（９）、（１
０）によれば、認識手段が被検体に超音波を送受信して
得たエコーデータより、注目組織を認識し、計測手段が
認識手段が認識した注目組織を計測するよう構成したた
め、注目組織の長さ、面積、体積などを簡単かつ正確に
計測することができる。

【０１２９】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、認
識手段がエコーデータより注目組織を認識し、圧縮手段
がエコーデータから生成される超音波断層像、３次元画
像の階調を圧縮し、重畳手段が、認識手段が認識した結
果を、階調が圧縮された超音波断層像、３次元画像に、
超音波断層像、３次元画像とは異なる色相で重畳するよ
う構成したため、重畳画像のデータ量を大きくすること
なく、注目組織の認識結果を重畳することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】図１ないし図１２は、本発明の第１の実施の形
態に係り、図１は、本第１の実施の形態の超音波画像診
断装置の構成を示すブロック図。

【図２】画像処理部内のデータの流れを説明するブロッ
ク図。

【図３】画像データの解析を説明するフローチャート。

【図４】判別窓内の画像データの特徴量算出の説明図。

【図５】画素の輝度ｉの点から一定の変位δ＝（ｒ，
θ）だけ離れた点の輝度ｊを示す説明図。

【図６】正常組織、異常組織から得られた学習データ群
の投影像例をプロットした線図。

【図７】図２に示す解析データ作成部の解析値と色相、
階調レベルとの一関係例を示す表図。

【図８】（ａ）は、モニタに表示された超音波断層像上
で解析を行う関心領域を設定する際の様子を示した説明
図、（ｂ）は、記憶する際の１画素分の画像データの形
式を示した説明図。

【図９】（ａ）は、解析データ作成部で作成される解析
データの一例を示した説明図、（ｂ）は、出力する際の
１画素分の解析データの形式を示した説明図。

【図１０】圧縮部で読み込む１画素分の画像データのグ
レースケール部分を示した説明図。

【図１１】重畳部で重畳する画像データのグレースケー
ル部分を示した説明図。

【図１２】（ａ）は、フレームメモリに記憶された画像
データの一例を示した説明図、（ｂ）は、フレームメモ
リに記憶された１画素分の画像データの形式を示した説
明図。

【図１３】図１３ないし図１５は本発明の第２の実施の
形態に係り、図１３は、本第２の実施の形態の超音波画
像診断装置の構成を示すブロック図。

【図１４】図１３に示す解析データ作成部の解析値と色
相、階調レベルとの一関係例を示す表図。

【図１５】同解析データ作成部の解析値と色相、階調レ
ベルとの関係の他の例を示す表図。

【図１６】図１６および図１７は本発明の第３の実施の
形態に係り、図１６は、本第３の実施の形態の超音波画
像診断装置の構成を示すブロック図。

【図１７】面積値の数字が重畳された画像データを示し
た説明図。

【図１８】図１８ないし図２４は本発明の第４の実施の
形態に係り、図１８は、本第４の実施の形態の超音波画
像診断装置の超音波プローブの構成を示す図。

【図１９】本第４の実施の形態の超音波画像診断装置の
画像処理部の構成を示すブロック図。

【図２０】超音波振動子がラジアルスキャンをする際の
様子を示した説明図。

【図２１】超音波振動子がリニアスキャンをする際の様
子を示した説明図。

【図２２】超音波振動子がスパイラルスキャンをする際
の様子を示した説明図。

【図２３】画像処理部のデータの流れを説明するブロッ
ク図。

【図２４】モニタに表示される３次元画像データの一例
を示した説明図。

【図２５】本発明の第５の実施の形態の超音波画像診断
装置の構成を示すブロック図。

【符号の説明】

１…超音波プローブ ２…超音波振動子 ３…フレキシブルシャフト ４…プローブシース ５…駆動部 ６…ＤＣモータ ７…画像処理部 ８…送受信部 ９…Ａ／Ｄ変換部 １０…バッファ １１…座標変換部 １２…画像メモリ １３…画像解析部 １４…解析データ作成部 １５…重畳部 １６…圧縮部 １７…フレームメモリ １８…Ｄ／Ａ変換部 １９…モニタ ２０…キーボード ２０ａ…解析値階調スイッチ ２１…マウス ２２…入出力制御部 ２３…ＣＰＵ ２４…データ転送バス ２５…主記憶部 ２６…面積計測部 ２７…ギヤー ２８…ロータリーエンコーダ ２９…ラジアル回転部 ３０…リニア駆動部 ３１…ボールネジ ３２…ステッピングモータ ３３…３次元処理部 ３４…体積計測部

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 被検体に超音波を送受信して得たエコー
   データより、注目組織を認識する認識手段と、 前記認識手段が認識した結果を、該エコーデータから生
   成される超音波断層像に、該超音波断層像とは異なる色
   相で重畳する重畳手段と、 を備える超音波画像診断装置において、前記重畳手段
   は、さらに、前記超音波断層像の階調を圧縮する圧縮手
   段を設けたことを特徴とする超音波画像診断装置。
2. 【請求項２】 被検体に超音波を送受信して得た３次元
   エコーデータより、注目組織を認識する認識手段と、 前記認識手段が認識した結果を、該３次元エコーデータ
   から生成される３次元画像に、該３次元画像とは異なる
   色相で重畳する重畳手段と、 を備える超音波画像診断装置において、前記重畳手段
   は、さらに、前記３次元画像の階調を圧縮する圧縮手段
   を設けたことを特徴とする超音波画像診断装置。
3. 【請求項３】 前記重畳手段は、前記認識手段が認識し
   た結果を、該注目組織に該当する可能性に応じて変化さ
   せた色相で重畳することを特徴とする請求項１または２
   に記載の超音波画像診断装置。