JPWO2011034005A1 - 超音波診断装置、弾性画像の分類方法、及び弾性画像の分類プログラム - Google Patents
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Abstract
本発明は、弾性画像の病気分類の結果を精度よく安定させるために、変位フレームデータ、弾性フレームデータ、及び被検体の心電図の少なくとも１つに基づいて、被検体の断層面の組織に対する圧迫状態が適切か否かを判定し、適切な圧迫状態における弾性フレームデータを解析用弾性フレームデータとして複数選択し、複数の解析用弾性フレームデータに基づいて弾性画像の分類を行う。本発明によれば、病気分類に適さない弾性フレームデータが病気分類に用いられることがないので、病気分類の精度を向上することができる。
Description
本発明は、超音波診断装置、弾性画像の分類方法、及び弾性画像の分類プログラムに係り、特に、被検体の断層面の組織の硬さ又は軟らかさを表す弾性情報に基づいて生成された弾性画像を、組織の疾患の進行の程度に応じて設定された複数のステージのいずれかに分類する技術に関する。
超音波診断装置は、複数の超音波振動子を備えた超音波探触子により被検体内部に超音波を送信し、被検体内部から生体組織の構造に応じた反射エコー信号を受信し、反射エコー信号に基づいて例えばBモード画像等の断層画像を生成して診断用に表示するものである。
近年、特許文献1に記載されているように、手動又は機械的な方法により超音波探触子で被検体を圧迫しながら超音波受信信号(RF信号)を計測し、断層面の組織の硬さ又は軟らかさを表す弾性画像を生成することが行なわれている。つまり、組織に対する圧迫状態が異なる1対のRF信号のフレームデータに基づいて圧迫により組織各部に生じた変位を求め、求めた変位のフレームデータに基づいて歪み量又は弾性率などの弾性情報のフレームデータを演算し、弾性フレームデータに基づいて弾性画像を生成して表示することが行なわれている。
弾性画像は癌など腫瘤性の病変の診断だけでなく、びまん性疾患の診断への適用も期待されている。すなわち、びまん性疾患において結節など局所的な硬化組織が周囲の軟らかい組織中に散在する場合、弾性画像には硬化組織のまだら模様が反映される。例えば、肝炎から肝硬変のように疾患が進行して線維化が進むと、結節が肝実質内に拡がり、弾性画像の硬化組織のまだら模様が複雑化していく。検者は弾性画像を観察し、弾性画像における硬化組織のまだら模様の状態に基づいて疾患の進行具合を評価する。つまり、弾性画像を組織の疾患の進行の程度に応じて設定された複数のステージのいずれかに分類する(病期分類する)。
しかしながら、検者が目視で弾性画像を観察して弾性画像の病期分類を行なうと、評価結果が検者間でばらつくため、客観的に疾患の進行具合を評価することが求められている。
この点、特許文献2に記載されているように、例えば弾性フレームデータの各計測点の弾性情報を2値化して硬化組織の領域を求め、この領域の形状の複雑度を、複雑度＝(領域の周囲長)2/領域の面積という式で求めて、複雑度の大小により疾患の進行具合を客観的に評価することが知られている。
しかしながら、上記特許文献2の技術には、弾性画像の病期分類の結果を精度よく安定させることについて改良の余地があると考えられる。
すなわち、弾性画像を適切に病期分類するためには、被検体の断層面の組織に対して適切な圧迫が加えられている状態で生成された弾性フレームデータを用いる必要がある。この点、特許文献2の技術は、時系列に取得される複数の弾性フレームデータのうち断層面の組織に加わる圧力が同等な弾性フレームデータを選択して、各弾性フレームデータのそれぞれに対して病期分類をするものである。したがって、圧迫状態が適切でない弾性フレームデータに基づいて病期分類が行なわれるおそれがある。また、単一の弾性フレームデータに基づいて病期分類をするものであるから、弾性フレームデータのばらつきに起因して分類結果がばらつくおそれがある。
そこで本発明は、弾性画像の病期分類の結果を精度よく安定させることを課題とする。
本発明の超音波診断装置は、被検体との間で超音波を送受信する超音波探触子と、超音波探触子で計測された反射エコー信号に基づいて被検体の断層面のRF信号フレームデータを生成する整相加算手段と、被検体の断層面の組織に対する圧迫状態が異なる一対のRF信号フレームデータに基づいて断層面の組織の変位を計測して変位フレームデータを生成する変位計測手段と、生成された変位フレームデータに基づいて断層面の組織の硬さ又は軟らかさを表す弾性情報を演算して弾性フレームデータを生成する弾性情報演算手段と、弾性フレームデータに基づいて弾性画像を生成する弾性画像構成手段と、弾性フレームデータに基づいて、弾性画像を被検体の断層面の組織の疾患の進行の程度に応じて設定された複数のステージのいずれかに分類する画像分類手段と、弾性画像及び弾性画像の分類結果を表示する画像表示器とを備えて構成される。
特に、上記課題を解決するため、変位フレームデータ、弾性フレームデータ、及び被検体の心電波形の少なくとも1つに基づいて、被検体の断層面の組織に対する圧迫状態が適切か否かを判定し、適切な圧迫状態における弾性フレームデータを解析用弾性フレームデータとして複数選択する弾性フレーム選択手段を有し、画像分類手段は、複数の解析用弾性フレームデータに基づいて弾性画像の分類を行なうことを特徴としている。
本発明によれば、被検体の断層面の組織に対する圧迫状態が適切でなく病期分類に適さない弾性フレームデータが病期分類に用いられることがないので、病期分類の精度を向上することができる。また、複数の解析用弾性フレームデータに基づいて弾性画像の病期分類を行なうことにより、単一の弾性フレームデータに基づく病期分類に比べて、病期分類の結果を安定させることができる。
より具体的には、画像分類手段は、解析用弾性フレームデータの複数計測点の弾性情報のヒストグラムの歪み度及び尖度の少なくとも一方をヒストグラムデータとして演算するヒストグラム演算部と、解析用弾性フレームデータの複数計測点の弾性情報の平均値及び標準偏差の少なくとも一方を統計処理データとして演算する統計演算部と、解析用弾性フレームデータの複数計測点の弾性情報のうちあらかじめ設定された閾値範囲に属する弾性情報により形成される領域の数、領域の面積、及び領域の形状の複雑度の少なくとも1つを描出領域評価データとして演算する描出領域演算部との少なくとも1つを含む弾性画像評価部を備えて構成することができる。そして、複数の解析用弾性フレームデータのそれぞれに対するヒストグラム演算部、統計演算部、及び描出領域演算部の少なくとも1つの演算結果を平均するか、或いは演算結果の中央値を選択することにより得られた分類用演算結果に基づいて弾性画像の分類を行なうよう構成することができる。
一方、弾性フレーム選択手段は、複数の解析用弾性フレームデータの対応する計測点の弾性情報を平均するか、或いは複数の解析用弾性フレームデータの対応する計測点の弾性情報の中央値を選択することにより解析用弾性フレームデータを生成するよう構成することができる。この場合、画像分類手段は、生成された解析用弾性フレームデータに基づいて弾性画像の分類を行なうよう構成する。
ところで、弾性フレーム選択手段は、変位フレームデータの複数計測点の変位の平均値、変位フレームデータの複数計測点の変位の中央値、弾性フレームデータの複数計測点の弾性情報の平均値、及び弾性フレームデータの複数計測点の弾性情報の中央値の少なくとも1つの絶対値が、あらかじめ設定された閾値より大きい場合に、圧迫状態が適切であると評価するよう構成することができる。
また、弾性フレーム選択手段は、被検体の心電波形に繰り返し現れる複数の特徴波形のうち、あらかじめ設定された特徴波形が出現してからあらかじめ設定された時間後の弾性フレームデータを、圧迫状態が適切な弾性フレームデータとして選択するよう構成することができる。
つまり、被検体の体表からのアプローチが容易である乳腺などの表在領域とは異なり、肝臓などの腹部領域は超音波探触子で対象組織を圧迫して変位や歪み量を生じさせるのが困難な場合がある。そこで、肝臓などの腹部領域を対象とする場合には、心臓や動脈などの拍動により生じた変位や歪み量を利用することができる。この場合、心電波形に繰り返し現れる複数の特徴波形(P波，Q波，R波，S波，T波)のうち、いずれの特徴波形に同期して組織に適切な圧迫が加わるかをあらかじめ求めておけば、その特徴波形と同期した弾性フレームデータを圧迫状態が適切な弾性フレームデータとして選択することができる。
本発明によれば、弾性画像の病期分類の結果を精度よく安定させることができる。
以下、本発明を適用してなる超音波診断装置、弾性画像の分類方法、及び弾性画像の分類プログラムの実施形態を説明する。なお、以下の説明では、同一機能部品については同一符号を付して重複説明を省略する。
(第1実施形態)
図1は、第1実施形態の超音波診断装置の全体構成を示すブロック図である。この超音波診断装置は、超音波を利用して被検体の断層面の組織の断層画像を生成するとともに、組織の硬さ又は軟らかさを表す弾性情報を求めて弾性画像を生成するものである。
図1は、第1実施形態の超音波診断装置の全体構成を示すブロック図である。この超音波診断装置は、超音波を利用して被検体の断層面の組織の断層画像を生成するとともに、組織の硬さ又は軟らかさを表す弾性情報を求めて弾性画像を生成するものである。
図1に示すように、超音波診断装置100は、被検体に当接させて用いる超音波探触子12と、超音波探触子12を介して被検体に時間間隔をおいて超音波を繰り返し送信する送信部14と、被検体から発生する時系列の反射エコー信号を受信する受信部16と、送信部14及び受信部16を制御する超音波送受信制御部17と、受信された反射エコーを整相加算してRF信号フレームデータを時系列に生成する整相加算部18と、整相加算部18で整相加算されたRF信号フレームデータに対して各種信号処理を行ない濃淡断層像例えば白黒断層像を生成する断層画像構成部20と、断層画像構成部20の出力信号を画像表示器26の表示に合うように変換する白黒スキャンコンバータ22が備えられている。
また、超音波診断装置100は、整相加算部18から出力されるRF信号フレームデータについて、取得時刻の異なる一対のRF信号フレームデータを選択するRF信号フレームデータ選択部28と、一対のRF信号フレームデータに基づいて被検体(図示省略)の断層面の組織に生じた変位を計測して変位フレームデータを生成する変位計測部30と、変位計測部30で計測された変位フレームデータに基づいて連続的な圧迫過程における被検体の生体組織の硬さ又は軟らかさを表す弾性情報(歪み量又は弾性率)を求めて弾性フレームデータを生成する弾性情報演算部32と、弾性情報演算部32で演算した弾性情報に基づいて弾性画像を構成する弾性画像構成部34と、弾性画像構成部34の出力信号を画像表示器26の表示に合うように変換するカラースキャンコンバータ36が備えられている。
また、超音波診断装置100は、弾性情報演算部32で生成された弾性フレームデータが格納されるシネメモリ48と、シネメモリ48に格納された弾性フレームデータから弾性画像の病期分類に用いられる解析用弾性フレームデータを選択するフレーム選択部50と、解析用フレームデータに基づいて弾性画像の病期分類に用いる評価データを生成する評価データ生成部52、評価データに基づいて弾性画像の病期分類を行なう画像分類部54とを備えている。評価データ生成部52と画像分類部54により画像分類手段が構成される。フレーム選択部50と、評価データ生成部52と、画像分類部54の詳細については後述する。なお、本明細書において、弾性画像を病期分類するということは、弾性画像を、被検体の断層面の組織の疾患の進行の程度に応じて設定された複数のステージのいずれかに分類することを指すものとする。
また、上記の各構成要素を制御する例えばCPU(Central Processing Unit)からなる制御部56と、制御部56に例えば弾性画像のROI(Region Of Interest：関心領域)やフレームレート等を制御する指示を与えるマウス、キーボード、タッチパネル、或いはトラックボールなどのインターフェース部58が備えられている。
超音波探触子12は、多数の振動子を短冊状に配列して形成されたものであり、機械式又は電子的にビーム走査を行う。超音波探触子12は、被検体に当接され被検体内へ超音波を送信し、被検体からのエコー信号を受信するものである。超音波探触子12は、図示は省略したがその中には超音波の発生源であると共に反射エコーを受信する振動子が内蔵されている。各振動子は、一般に、入力されるパルス波、又は連続波の送波信号を超音波に変換して発射する機能と、被検体の内部から発射する超音波を受けて電気信号の受波信号に変換して出力する機能を有して形成される。
一般に、超音波を用いた弾性画像における被検体の圧迫動作は、超音波探触子12で超音波送受信を行ないつつ、被検体の診断部位の体腔内に効果的に応力分布を与える目的で超音波探触子12の超音波送受信面に面を合わせて圧迫板を装着し、超音波探触子12の超音波送受信面と圧迫板にて構成される圧迫面を被検体の体表に接触させ、圧迫面を用手的に上下動させて被検体を圧迫するという方法がとられる。しかし、被検体の体表からのアプローチが容易である乳腺などの表在領域とは異なり、肝臓などの腹部領域は超音波探触子12で対象組織を圧迫して変位や歪み量を生じさせるのが困難な場合がある。そこで、肝臓などの腹部領域を対象とする場合には、心臓や動脈などの拍動により生じた変位や歪み量を利用することができる。
送信部14は、超音波探触子12を駆動して超音波を発生させるための送波パルスを生成すると共に、内蔵された送波整相加算部によって送信される超音波の収束点をある深さに設定するものである。
受信部16は、超音波探触子12で受信した反射エコー信号を所定のゲインで増幅するものである。増幅された各振動子の数に対応した数の受波信号がそれぞれ独立した受波信号として整相加算部18に入力される。整相加算部18は、受信部16で増幅された受波信号の位相を制御し、一点又は複数の収束点に対して超音波ビームを形成するものである。超音波送受信制御部17は、超音波を送信及び受信するタイミングを制御するものである。
断層画像構成部20は、整相加算部18からのRF信号フレームデータに対してゲイン補正、ログ補正、検波、輪郭強調、フィルタ処理等の各種信号処理を行ない、被検体の濃淡断層画像、例えば白黒断層画像を構成する。
白黒スキャンコンバータ22は、断層画像構成部20から出力される信号を画像表示器26に表示するためのものであり、例えばテレビジョン方式の周期で読み出すための断層走査手段及びシステムの制御を行うための手段、例えば、断層画像構成部20から出力される信号をディジタル信号に変換するA/D変換器と、このA/D変換器でディジタル化された断層像データを時系列に記憶する複数枚のフレームメモリと、これらの動作を制御するコントローラなどを含んで構成される。
RF信号フレームデータ選択部28は、整相加算部18から超音波診断装置のフレームレートで経時的に次々と出力されるRF信号フレームデータをRF信号フレームデータ選択部28に備えられたフレームメモリ内に順次確保し(現在確保されたRF信号フレームデータをRF信号フレームデータNとする)、超音波診断装置の制御命令に従って時間的に過去のRF信号フレームデータN-1、N-2、N-3・・・N-Mの中から圧迫状態が異なる1つのRF信号フレームデータを選択し(これをRF信号フレームデータXとする)、変位計測部30に1対のRF信号フレームデータNとRF信号フレームデータXを出力する役割を担うものである。整相加算部18から出力される信号をRF信号フレームデータと記述したが、これは例えば、RF信号を複合復調したI，Q信号の形式になった信号であっても良い。
変位計測部30は、RF信号フレームデータ選択部28によって選択された1対のRF信号フレームデータに基づいて1次元もしくは2次元相関処理を実行し、断層像上の各計測点の変位もしくは移動ベクトル(変位の方向と大きさ)を計測し、変位フレームデータを生成するものである。この移動ベクトルの検出法としては、例えば、ブロック・マッチング法やグラジェント法がある。ブロック・マッチング法は、画像を例えばN×N画素からなるブロックに分け、現フレーム中の着目しているブロックにもっとも近似しているブロックを前フレームから探索し、これらを参照して予測符号化を行うものである。
弾性情報演算部32は、変位計測部30から出力される変位フレームデータから断層像上の各計測点の歪み量及び弾性率を演算して歪み量もしくは弾性率の数値データ(弾性フレームデータ)を生成し、弾性画像構成部34に出力するものである。弾性情報演算部32において行なう歪み量の演算については、変位を空間微分することによって計算上で求めるものとする。つまり、変位計測部30により計測された変位をΔLとすると、歪み量(S)は、ΔLを空間微分することによって算出することができるから、S＝ΔL/ΔXという式を用いて求められる。また、弾性率の内の一つである例えばヤング率Ymの演算については、以下の式に示すように、各演算点における応力(圧力)を各演算点における歪み量で除することにより求める。
Ymi，j＝圧力(応力)i，j/(歪み量i，j) (i，j＝1，2，3，・・・)ここで、i，jの指標は、フレームデータの座標を表す。被検体の体表に与えられた圧力は、被検体の体表と超音波探触子12の超音波送受信面との接触面に圧力センサを介在させ、この圧力センサによって直接的に計測することができる。心臓や動脈などの拍動により対象組織に変位や歪み量を生じさせる場合には、弾性情報として歪み量を用いる。なお、弾性情報演算部32は、算出された弾性フレームデータに座標変面内におけるスムージング処理、コントラスト最適化処理や、フレーム間における時間軸方向のスムージング処理などの様々な画像処理を施し、処理後の弾性フレームデータを歪み量として出力しても良い。
弾性画像構成部34は、フレームメモリと画像処理部とを含んで構成されており、弾性情報演算部32から時系列に出力される弾性フレームデータをフレームメモリに確保し、確保されたフレームデータを画像処理部により画像処理を行うものである。
カラースキャンコンバータ36は、階調化回路と、色相変換回路とから構成され、弾性画像構成部34から出力される弾性画像フレームデータに対して、赤、緑、青などの色相情報を付与する色相変換処理を含むものである。また、カラースキャンコンバータ36は白黒スキャンコンバータ22のように、歪が大きく計測された領域は、弾性画像データ内の該領域の輝度を明るくさせ、逆に歪が小さく計測された領域は、弾性画像データ内の該領域の輝度を暗くさせるようにしても良い。
カラースキャンコンバータ36内の階調化回路は、弾性画像構成部34から出力される弾性画像フレームデータの各要素データの値の大小に応じて例えば256段階に変換して弾性階調化フレームデータを生成する。この際、階調化を行う領域は関心領域(ROI)内であるが、インターフェース部58を介して検者により任意に変更することが可能である。
切替加算部24は、白黒スキャンコンバータ22から出力された白黒の断層像データとカラースキャンコンバータ36から出力された弾性画像フレームデータとを入力し、両画像を加算又は切り替える手段である。白黒の断層像データだけ又はカラーの弾性画像データだけを出力したり、或いは両画像データを加算合成して出力したりするように切り替えるようになっている。また、例えば、本願の出願人が先に出願した特開2004-135929号公報に記載されているように、白黒断層像にカラーの断層画像を半透明的に重畳して表示するようにしても良い。この時、白黒断層像とは一般的なBモード画像に限らず、受信信号の高調波成分を画像化したティシューハーモニック断層像を用いても良い。また、白黒断層像の代わりに、ティシュードプラ像を表示しても良い。
画像表示器26は、切替加算部24を介して白黒スキャンコンバータ22或いはカラースキャンコンバータ36から出力される画像データをアナログ信号に変換するD/A変換器と、このD/A変換器からアナログビデオ信号を入力して画像として表示するカラーテレビモニタとからなる。
ところで、超音波診断装置100の弾性画像は、びまん性疾患の診断への適用が期待されている。すなわち、びまん性疾患において結節など局所的な硬化組織が周囲の軟らかい組織中に散在する場合、弾性画像には硬化組織のまだら模様が反映される。例えば、肝炎から肝硬変のように疾患が進行し線維化が進むと結節が肝実質内に拡がり、弾性画像の硬化組織のまだら模様が複雑化していく。そこで、超音波診断装置100により生成された弾性画像を検者が観察し、弾性画像における硬化組織の例えばまだら模様の状態に基づいて、弾性画像の病期分類が行なわれている。
しかしながら、検者が目視で弾性画像を観察して弾性画像の病期分類を行なうと、評価結果が検者間でばらつくため、客観的な弾性画像の病期分類が求められているとともに、病期分類の結果を精度よく安定させることが要望されている。
以下、この点に鑑みた本実施形態の超音波診断装置100の特徴構成について説明する。図2は、第1実施形態の超音波診断装置の特徴構成のブロック図である。図2に示すように、弾性情報演算部32は、弾性フレームデータの各計測点の弾性情報の例えば平均値や中央値などの統計値であるフレーム評価データを算出する弾性フレーム統計処理部60を有して構成されている。
シネメモリ48は、弾性情報演算部32にて生成された弾性フレームデータとフレーム評価データをそれぞれ時系列に格納する弾性フレームデータメモリ62とフレーム評価データメモリ64とを有して構成されている。
フレーム選択部50は、シネメモリ48内のフレーム評価データメモリ64に格納されているフレーム評価データを解析フレームデータとして用いて、被検体の断層面の組織に対する圧迫状態が適切か否かを判定し、適切な圧迫状態における弾性フレームデータを解析用弾性フレームデータとして複数選択するものである。
図3は、フレーム選択部50による解析用弾性フレームデータの選択手法について説明する図である。図3上段のグラフは、横軸に時間、縦軸に弾性フレームデータの複数計測点の歪み量の平均値をとった歪みグラフである。図3に示すように、時系列に並んだ複数の弾性フレームデータのうち、歪み量の平均値がマイナスのピークとなる弾性フレームデータが、解析用弾性フレームデータA-解析用弾性フレームデータEとして選択される。
なお、弾性フレームデータの複数計測点の歪み量の平均値がプラスのピークとなる弾性フレームデータを、解析用弾性フレームデータとすることもできる。また、弾性フレームデータの複数計測点の歪み量の平均値の絶対値があらかじめ設定された閾値より大きい弾性フレームデータを解析用弾性フレームデータとすることもできる。また、弾性フレームデータの複数計測点の歪み量の中央値を用いることもできる。また、弾性フレームデータの複数計測点の歪み量の平均値や中央値に代えて、弾性フレームデータの複数計測点の弾性率の平均値や中央値、変位フレームデータの複数計測点の変位の平均値や中央値を用いることもできる。要は、被検体の断層面の組織に対する圧迫状態が適切か否かを判定するための指標となるデータを用いることができる。
被検体の断層面の組織に対する圧迫状態が適切か否かを判定するためには、例えば断層画像或いは弾性画像上の病期分類の対象となる組織に、インターフェース部58を介して2点の追跡点を設定し、この2点の追跡点が設定された組織の変位に応じて追跡点の位置を変更しながら2点間距離を計測する。そして、2点間距離の変化率があらかじめ設定された閾値より大きい場合に、被検体の断層面の組織に対する圧迫状態が適切と判定することもできる。
評価データ生成部52は、図3に示すように、フレーム選択部50から転送された解析用弾性フレームデータA-解析用弾性フレームデータEのそれぞれに基づいて、弾性画像の病期分類に用いる評価データA-評価データEを生成するものである。より具体的には、評価データ生成部52は、図2に示すように、ヒストグラム演算部70と、統計処理部72と、描出領域評価部74とで構成される。評価データA-評価データEはそれぞれ、ヒストグラム演算部70、統計処理部72、及び描出領域評価部74の演算結果の少なくとも1つを含んで構成される。
ヒストグラム演算部70は、フレーム選択部50から出力される解析用弾性フレームデータの複数計測点の歪み量或いは弾性率の出現回数をカウントしてヒストグラムを作成するとともに、このヒストグラムの歪み度及び尖度の少なくとも一方をヒストグラムデータとして演算する。ヒストグラムの歪み度及び尖度は以下の数1，2により求める。
統計処理部72は、フレーム選択部50から出力される解析用弾性フレームデータの複数計測点の歪み量或いは弾性率の平均値及び標準偏差の少なくとも一方を統計処理データとして算出し、歪み量或いは弾性率の分布を数値化する。なお、解析用弾性フレームデータの複数計測点の歪み量或いは弾性率の平均値、標準偏差の他に、統計的にテクスチャを算出する方法として一般的である同時生起行列を用いた特徴量、例えば均質性、異質性、コントラスト、角二次モーメント、エントロピーを統計処理データとすることも可能である。
描出領域評価部74は、超音波診断装置100にあらかじめ設定されているか、或いはインターフェース部58，制御部56を介して検者が任意に設定可能な2値化閾値Eｔhによって、弾性フレームデータの複数計測点の弾性情報をそれぞれ2値化して検出フレームデータを作成する。そして、検出フレームデータの例えば弾性情報がEｔhより小さい、つまり硬化組織の領域の個数、面積、形状の複雑度などを描出領域評価データとして算出する。複雑度は以下の式によって求めることができる。複雑度=(周囲長)2/面積
これにより、目的とする歪み量或いは弾性率を有する組織の領域の拡がりや形状を数値化している。Eｔhは検者が任意に設定することも可能であるが、描出領域が強調される2値化画像が得られるよう複雑度が最大となる閾値を算出して使用することも可能である。また、Eｔhにより2値化するのではなく、あらかじめ設定された閾値範囲に属する弾性情報により形成される領域の数、該領域の面積、及び該領域の形状の複雑度の少なくとも1つを描出領域評価データとして演算するようにしてもよい。
これにより、目的とする歪み量或いは弾性率を有する組織の領域の拡がりや形状を数値化している。Eｔhは検者が任意に設定することも可能であるが、描出領域が強調される2値化画像が得られるよう複雑度が最大となる閾値を算出して使用することも可能である。また、Eｔhにより2値化するのではなく、あらかじめ設定された閾値範囲に属する弾性情報により形成される領域の数、該領域の面積、及び該領域の形状の複雑度の少なくとも1つを描出領域評価データとして演算するようにしてもよい。
評価データ生成部52は、図3に示すように、評価データA-評価データEの演算結果を平均するか、或いは評価データA-評価データEの演算結果の中央値を選択することにより分類用評価データ(分類用演算結果)を生成して、画像分類部54に送る。画像分類部54は、分類用評価データに基づいて弾性画像の病期分類を行なう。例えば評価データA-評価データEが、フレーム選択部50から出力される解析用弾性フレームデータの複数計測点の弾性情報のヒストグラムの歪み度の場合は、分類用評価データは、5つの歪み度の平均値或いは中央値となる。
なお、本実施形態では、評価データA-評価データEの演算結果の平均や中央値を分類用評価データとしたが、これに限らず、評価データA-評価データEをそのまま画像分類部54に送り、画像分類部54は、評価データA-評価データEのそれぞれについて弾性画像の病期分類をするようにしてもよい。
また、評価データA-評価データEの演算結果の平均や中央値を分類用評価データとすることに代えて、フレーム選択部50は、複数の解析用弾性フレームデータの対応する計測点の弾性情報を平均するか、或いは複数の解析用弾性フレームデータの対応する計測点の弾性情報の中央値を選択することにより解析用弾性フレームデータを生成し、生成された解析用弾性フレームデータを評価データ生成部52に送るようにしてもよい。この場合、評価データ生成部52は、送られた解析用弾性フレームデータを用いて評価データを生成する。
続いて、画像分類部54の構成を説明する。図4は画像分類部の構成を示すブロック図である。図4に示すように、画像分類部54には、ヒストグラムデータ、統計処理データ、及び描出領域評価データが入力される。画像分類部54は、ヒストグラムデータ、統計処理データ、及び描出領域評価データの中から少なくとも1つの評価データを選択する評価データ選択部80と、メモリ82と、多変量解析部84を有して構成されている。なお、画像分類部54には、ヒストグラムデータ、統計処理データ、及び描出領域評価データの他、例えば検者の血液検査の結果を入力し、評価の指標に加えることも可能である。
評価データ選択部80における評価データの選択方法としては、インターフェース部58，制御部56を介して検者が選択する方法のほか、メモリ82に格納されている各グループの弾性画像を分類する際に相関の高かった評価データを選択する方法がある。評価データ選択部80にて選択された少なくとも1つ以上の評価データは、多変量解析部84に入力され分類結果が画像表示器26に出力されて表示される。
多変量解析部84は多変量解析、例えば重回帰分析、判別分析、主成分分析、数量化法、因子分析、クラスター分析、多次元尺度法、ニューラルネットワークなどを用いて弾性画像の病期分類を行うものである。ここではニューラルネットワークのパーセプトロンを用いた分類方法について説明する。
図5は、ニューラルネットワークの一例として単純パーセプトロンの構造を示す図である。図5に示すように、単純パーセプトロンは、入力層及び単一のユニット(ニューロン)からなる出力層からなる。入力層には、評価データ選択部80で選択されたパラメータの評価データが入力される。例えば、パラメータとして、ヒストグラムの歪み度、歪み量の標準偏差、2値化画像において歪み量が閾値より小さい領域の面積、及びこの領域の形状の複雑度の4つのパラメータが選択されたとすると、これらがx1、x2、x3、x4として入力層に入力される。
出力層では、以下の数3により、入力値xiに結合荷重ωiを重み付けした総和uを求める。そして、所定の関数f(u)で変換し、その値を出力する。
例えば病期分類の対象臓器が肝臓の場合には、線維化なし(ステージ0)、門脈域の線維性拡大(ステージ1)、線維性架橋形成(ステージ2)、小葉のひずみを伴う線維性架橋形成(ステージ3)、肝硬変(ステージ4)の各ステージへの分類を行なうことができる。
パーセプトロンでは、出力信号を教師信号(正解)と比較し、それが異なっているときに結合荷重ωiと閾値hを変更する、すなわち学習することが特徴である。具体的には、教師信号z*と出力値zとの差分をδとしたとき、以下の数4に示すように、δ2が最小となるように結合荷重ωiを修正する。
多変量解析部84による分類結果は、画像表示器26に送られて表示される。表示の方法としては、分類されたステージ名(例えばステージ0，ステージ1，ステージ2，ステージ3，ステージ4)を表示する他、ステージ名を横軸とし、縦軸を出力値(u)とするグラフ上にプロットするなどの任意の方法を採用することができる。
本実施形態の超音波診断装置によれば、フレーム選択部50によって、被検体の断層面の組織に対する圧迫状態が適切な弾性フレームデータを解析用弾性フレームデータとして選択しているので、圧迫状態が適切でなく病期分類に適さない弾性フレームデータが病期分類に用いられることがない。これにより、病期分類の精度を向上させることができる。また、評価データ生成部52と画像分類部54が、フレーム選択部50により選択された複数の解析用弾性フレームデータに基づいて弾性画像の病期分類を行なうことにより、単一の弾性フレームデータに基づいて病期分類を行なうのに比べて、病期分類の結果を安定させることができる。
なお上述の実施形態は、主に超音波診断装置、及び弾性画像の分類方法について説明したものであるが、本発明はこれには限定されない。例えば超音波診断装置やPCなどのコンピュータにインストールして実行可能な弾性画像の分類プログラムとすることができる。
弾性画像の分類プログラムは、あらかじめ超音波探触子12で計測された反射エコー信号から得られた圧迫状態の異なる1対のRF信号フレームデータに基づいて生成された被検体の断層面の組織の変位フレームデータ、変位フレームデータに基づいて生成された断層面の組織の硬さ又は軟らかさを表す弾性フレームデータ、及び前記被検体の心電波形の少なくとも1つに基づいて、被検体の断層面の組織に対する圧迫状態が適切か否かを判定し、適切な圧迫状態における弾性フレームデータを解析用弾性フレームデータとして複数選択するステップと、複数の解析用弾性フレームデータに基づいて、弾性フレームデータに基づく弾性画像を、被検体の断層面の組織の疾患の進行の程度に応じてあらかじめ設定された複数のステージのいずれかに分類するステップと、分類結果を弾性画像とともに表示するステップとを含んで構成される。
ところで、複数の弾性画像を病期分類する場合には、なるべく同じ条件で撮像された弾性画像を選択した方が安定した結果が得られる。そこで、例えば肝臓のように心拍による拍動を利用して弾性画像を取得する場合は、図3上段に示した歪みグラフを利用して、メモリに記憶されている1心拍前の歪波形と現在の歪波形の一致率を自己相関関数等で評価し、その一致率を画像表示器26に表示することができる。つまり、検者は一致率が高ければ安定して弾性画像が取得されていることを認識することができる。また、一致率をあらかじめ設定された閾値と比較して安定して画像取得が行えているか否かを判定し、その判定結果を画像表示器26に表示することにより検者にフィードバックしてもよい。
また、例えば肝臓のように心拍による拍動を利用して弾性画像を取得する場合、超音波探触子12の被検体に対する当て方によっては、超音波断層面の組織に充分な変位や歪みが生じず、その結果、弾性画像の病期分類に適した弾性フレームデータが取得できないおそれもある。そこで、例えばフレーム選択部50により、被検体の断層面の組織に対する圧迫状態が適切か否かを判定し、判定結果を画像表示器26に表示することもできる。これによれば、仮に超音波探触子12の被検体に対する当て方が適切でない場合には、被検体の断層面の組織に対する圧迫状態が適切でないとの判定がなされ、その旨が表示される。検者はその表示を見て、超音波探触子12の被検体に対する当て方が適切でないことを認識することができる。
(第2実施形態)
続いて、本発明を適用してなる超音波診断装置の第2実施形態を説明する。第2実施形態は、心電波形取得装置を用いて被検体の心電波形を計測し、計測された心電波形に基づいて、被検体の断層面の組織に対する圧迫状態が適切か否かを判定する点が第1実施形態と異なる。したがって、第1実施形態と重複する部分についての説明を省略する。
続いて、本発明を適用してなる超音波診断装置の第2実施形態を説明する。第2実施形態は、心電波形取得装置を用いて被検体の心電波形を計測し、計測された心電波形に基づいて、被検体の断層面の組織に対する圧迫状態が適切か否かを判定する点が第1実施形態と異なる。したがって、第1実施形態と重複する部分についての説明を省略する。
図6は、第2実施形態の超音波診断装置の特徴構成を示すブロック図である。図6に示すように、第2実施形態では、第1実施形態で用いられていた弾性フレーム統計処理部60やフレーム評価データメモリ64を設けない代わりに、心電波形取得装置により計測された心電波形90(ECG)が、フレーム選択部50に入力される。
図7は、フレーム選択部50による解析用弾性フレームデータの選択手法について説明する図である。図7上段のグラフは、横軸に時間、縦軸に心電波形取得装置により計測された信号強度をとった心電波形のグラフである。図7に示すように、フレーム選択部50は、心電波形に現れる複数の特徴波形(P波，Q波，R波，S波，T波)のうち、あらかじめ設定されたT波が出現してからあらかじめ設定された時間後の弾性フレームデータを、解析用弾性フレームデータA-解析用弾性フレームデータEとして選択する。
本実施形態は、T波の直後の時相において被検体の断層面の組織に対する圧迫状態が適切になることをあらかじめ調べていたため、T波の直後の時相の弾性フレームデータを解析用弾性フレームデータとして選択している。したがって、T波に限らず、心電波形に現れる複数の特徴波形のうち、いずれの特徴波形に同期して被検体の断層面の組織に対する圧迫状態が適切になるかをあらかじめ調べておいて、その特徴波形と同期する弾性フレームデータを圧迫状態が適切な弾性フレームデータとして選択することができる。
本実施形態の超音波診断装置においても第1実施形態と同様に、フレーム選択部50によって、被検体の断層面の組織に対する圧迫状態が適切な弾性フレームデータを解析用弾性フレームデータとして選択しているので、圧迫状態が適切でなく病期分類に適さない弾性フレームデータが病期分類に用いられることがない。これにより、病期分類の精度を向上させることができる。また、評価データ生成部52と画像分類部54が、フレーム選択部50により選択された複数の解析用弾性フレームデータに基づいて弾性画像の病期分類を行なうことにより、単一の弾性フレームデータに基づいて病期分類を行なうのに比べて、病期分類の結果を安定させることができる。
上記の各実施形態では、画像分類部54に分類される疾患の進行の程度に応じた複数ステージがあらかじめ設定された例を説明した。しかしながら、疾患の進行の程度の基準が変更されたり、被検体の個体差の情報をフィードバックして学習させたりすることにより複数ステージを変更させてもよい。これによって、後発的に変更された設定値にも対応させることができる。
12 超音波探触子、18 整相加算部、26 画像表示器、28 RF信号フレームデータ選択部、30 変位計測部、32 弾性情報演算部、34 弾性画像構成部、50 フレーム選択部、52 評価データ生成部、54 画像分類部、70 ヒストグラム演算部、72 統計処理部、74 描出領域評価部、80 評価データ選択部、84 多変量解析部、90 心電波形、100 超音波診断装置、
Claims (12)
- 被検体との間で超音波を送受信する超音波探触子と、該超音波探触子で計測された反射エコー信号に基づいて前記被検体の断層面のＲＦ信号フレームデータを生成する整相加算手段と、前記被検体の断層面の組織に対する圧迫状態が異なる一対のＲＦ信号フレームデータに基づいて該断層面の組織の変位を計測して変位フレームデータを生成する変位計測手段と、生成された変位フレームデータに基づいて前記断層面の組織の硬さ又は軟らかさを表す弾性情報を演算して弾性フレームデータを生成する弾性情報演算手段と、前記弾性フレームデータに基づいて弾性画像を生成する弾性画像構成手段と、前記弾性フレームデータに基づいて、前記弾性画像を前記被検体の断層面の組織の疾患の進行の程度に応じて設定された複数のステージのいずれかに分類する画像分類手段と、前記弾性画像及び該弾性画像の分類結果を表示する画像表示器とを備え、前記変位フレームデータ、前記弾性フレームデータ、及び前記被検体の心電波形の少なくとも１つに基づいて、前記被検体の断層面の組織に対する圧迫状態が適切か否かを判定し、適切な圧迫状態における弾性フレームデータを解析用弾性フレームデータとして選択する弾性フレーム選択手段を有し、前記画像分類手段は、前記解析用弾性フレームデータに基づいて前記弾性画像の分類を行なう超音波診断装置。
- 前記画像分類手段は、前記解析用弾性フレームデータの複数計測点の弾性情報のヒストグラムの歪み度及び尖度の少なくとも一方をヒストグラムデータとして演算するヒストグラム演算部と、前記解析用弾性フレームデータの複数計測点の弾性情報の平均値及び標準偏差の少なくとも一方を統計処理データとして演算する統計演算部と、前記解析用弾性フレームデータの複数計測点の弾性情報のうちあらかじめ設定された閾値範囲に属する弾性情報により形成される領域の数、該領域の面積、及び該領域の形状の複雑度の少なくとも１つを描出領域評価データとして演算する描出領域演算部との少なくとも１つを含む評価データ生成部を備え、前記複数の解析用弾性フレームデータのそれぞれに対する前記ヒストグラム演算部、前記統計演算部、及び前記描出領域演算部の少なくとも１つの演算結果を平均するか、或いは前記演算結果の中央値を選択することにより得られた分類用演算結果に基づいて前記弾性画像の分類を行なう請求項１の超音波診断装置。
- 前記弾性フレーム選択手段は、前記前記解析用弾性フレームデータの対応する計測点の弾性情報を平均するか、或いは前記解析用弾性フレームデータの対応する計測点の弾性情報の中央値を選択することにより解析用弾性フレームデータを生成し、前記画像分類手段は、前記生成された解析用弾性フレームデータに基づいて前記弾性画像の分類を行なう請求項１の超音波診断装置。
- 前記弾性フレーム選択手段は、前記変位フレームデータの複数計測点の変位の平均値、前記変位フレームデータの複数計測点の変位の中央値、前記弾性フレームデータの複数計測点の弾性情報の平均値、及び前記弾性フレームデータの複数計測点の弾性情報の中央値の少なくとも１つの絶対値が、あらかじめ設定された閾値より大きい場合に、圧迫状態が適切であると評価する請求項１の超音波診断装置。
- 前記弾性フレーム選択手段は、前記被検体の心電波形に繰り返し現れる複数の特徴波形のうち、あらかじめ設定された特徴波形が出現してからあらかじめ設定された時間後の弾性フレームデータを、圧迫状態が適切な弾性フレームデータとして選択する請求項１の超音波診断装置。
- 前記弾性フレーム選択手段は、前記被検体の断層面の組織に対する圧迫状態が適切か否かを判定し、判定結果を前記画像表示器に表示する請求項１の超音波診断装置。
- 被検体との間で超音波を送受信して計測された反射エコー信号に基づいて前記被検体の断層面の組織のＲＦ信号フレームデータを生成し、前記被検体の断層面の組織に対する圧迫状態が異なる一対のＲＦ信号フレームデータに基づいて該断層面の組織の変位を計測して変位フレームデータを生成し、生成された変位フレームデータに基づいて前記断層面の組織の硬さ又は軟らかさを表す弾性情報を演算して弾性フレームデータを生成し、前記弾性フレームデータに基づいて弾性画像を生成し、前記弾性フレームデータに基づいて、前記弾性画像を前記被検体の断層面の組織の疾患の進行の程度に応じて設定された複数のステージのいずれかに分類して、分類結果を弾性画像とともに表示する弾性画像の分類方法において、前記変位フレームデータ、前記弾性フレームデータ、及び前記被検体の心電波形の少なくとも１つに基づいて、前記被検体の断層面の組織に対する圧迫状態が適切か否かを判定し、適切な圧迫状態における弾性フレームデータを解析用弾性フレームデータとして選択し、前記解析用弾性フレームデータに基づいて前記弾性画像の分類を行なう弾性画像の分類方法。
- 前記分類の演算は、前記解析用弾性フレームデータの複数計測点の弾性情報のヒストグラムの歪み度及び尖度の少なくとも一方をヒストグラムデータとし、前記解析用弾性フレームデータの複数計測点の弾性情報の平均値及び標準偏差の少なくとも一方を統計処理データとし、前記解析用弾性フレームデータの複数計測点の弾性情報のうちあらかじめ設定された閾値範囲に属する弾性情報により形成される領域の数、該領域の面積、及び該領域の形状の複雑度の少なくとも１つを描出領域評価データとして少なくとも一つを演算し、前記少なくとも１つの演算結果を平均するか、或いは前記演算結果の中央値を選択することにより得られる請求項７の弾性画像の分類方法。
- 前記解析用弾性フレームデータの生成は、前記解析用弾性フレームデータの対応する計測点の弾性情報を平均するか、或いは前記解析用弾性フレームデータの対応する計測点の弾性情報の中央値を選択する請求項７の弾性画像の分類方法。
- 前記圧迫状態が適切とする判定は、前記変位フレームデータの複数計測点の変位の平均値、前記変位フレームデータの複数計測点の変位の中央値、前記弾性フレームデータの複数計測点の弾性情報の平均値、及び前記弾性フレームデータの複数計測点の弾性情報の中央値の少なくとも１つの絶対値が、あらかじめ設定された閾値より大きい場合とする請求項７の弾性画像の分類方法。
- 前記複数の解析用弾性フレームデータは、前記被検体の心電波形に繰り返し現れる複数の特徴波形のうち、あらかじめ設定された特徴波形が出現してからあらかじめ設定された時間後の弾性フレームデータを選択する請求項７の弾性画像の分類方法。
- あらかじめ超音波探触子で計測された反射エコー信号から得られた圧迫状態の異なる１対のＲＦ信号フレームデータに基づいて生成された被検体の断層面の組織の変位フレームデータ、前記変位フレームデータに基づいて生成された断層面の組織の硬さ又は軟らかさを表す弾性フレームデータ、及び前記被検体の心電波形の少なくとも１つに基づいて、前記被検体の断層面の組織に対する圧迫状態が適切か否かを判定し、適切な圧迫状態における弾性フレームデータを解析用弾性フレームデータとして選択するステップと、前記解析用弾性フレームデータに基づいて、前記弾性フレームデータに基づく弾性画像を、前記被検体の断層面の組織の疾患の進行の程度に応じて設定された複数のステージのいずれかに分類するステップと、分類結果を弾性画像とともに表示するステップとを含んでなる弾性画像の分類プログラム。
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