JPWO2015198713A1 - 超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラム - Google Patents

超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラム Download PDF

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Abstract

超音波観測装置は、超音波画像内の第１関心領域および第１関心領域の少なくとも一部をなす第２関心領域を設定する関心領域設定部と、第１関心領域内の複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析部と、複数の周波数スペクトルの特徴をそれぞれ示す複数の周波数特徴量を算出し、そのうち第２関心領域内の周波数スペクトルに対応する周波数特徴量の統計量である第１特徴量を算出する第１特徴量算出部と、第２関心領域の形状の特徴を示す第２特徴量を算出する第２特徴量算出部と、周波数特徴量を視覚情報と関連づけてエコー信号から生成された超音波画像とともに表示する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成部と、第１および第２特徴量に関する情報を特徴量画像とともに表示する合成画像データを生成する合成画像データ生成部と、を備える。

Description

本発明は、超音波を用いて観測対象の組織を観測する超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラムに関する。
観測対象である生体組織の特性を観測するために、超音波を利用することがある。具体的には、観測対象に超音波を送信し、その観測対象によって反射された超音波エコーに対して所定の信号処理を施すことにより、観測対象の特性に関する情報を取得する。
従来、超音波観測装置で得られた生体内組織の画像から、特定の生体組織の大きさを計測する技術が開示されている（例えば、特許文献１を参照）。この技術では、画像の所望の位置に円形のマーカーを重ねて表示し、このマーカーの大きさを調整して計測対象の組織の大きさを確定し、マーカーの情報に基づいて計測対象の組織の面積等を計測する。この技術によれば、腫瘍のステージ等の病変の進行度と相関のある生体組織の大きさに関する情報を精度よく得ることができ、超音波画像を用いた診断の精度を向上させることができる。
上述した技術とは別の従来技術として、生体組織で反射された超音波エコーから算出した周波数スペクトルの特徴量を抽出し、この特徴量に関する情報を視覚的に表示する特徴量画像を生成する技術が開示されている（例えば、特許文献２を参照）。周波数スペクトルの特徴量は、病変の種類等と相関があるため、この技術によれば、超音波画像を用いた診断を行う際に、病変の種類等を視覚的に容易に把握することができる。
特開２００９−２７３９０８号公報 特許第５０５４２５３号公報
上述したように、特許文献１および２に記載の技術は、それぞれに特有の利点を有しているため、検査中にその両方の技術を用いて計測または演算を行うこともある。例えば、転移性リンパ節腫大や粘膜下腫瘍では、生体組織の大きさに関する情報と周波数スペクトルから得られる組織種別の情報とをふまえて、切除手術の適否や予後判断など最終的な診断を行うことがある。
しかしながら、従来の超音波観測装置では、異なる測定または演算を行う場合、測定または演算の対象となる関心領域の設定等をその都度行わなければならず、ユーザにとって負担となっていた。
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、異なる測定または演算を簡便な操作によって実現することができ、ユーザの負担を軽減させることができる超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラムを提供することを目的とする。
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る超音波観測装置は、観測対象に対して送信した超音波が前記観測対象によって反射された超音波エコーを電気信号に変換したエコー信号に基づいて超音波画像データを生成する超音波画像データ生成部と、前記超音波画像データに対応する超音波画像内で解析対象とする第１関心領域および該第１関心領域の少なくとも一部をなす第２関心領域を設定する関心領域設定部と、前記第１関心領域内の前記エコー信号に基づいて生成される信号の周波数を解析することによって複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析部と、前記複数の周波数スペクトルの特徴をそれぞれ示す複数の周波数特徴量を算出し、該複数の周波数特徴量のうち前記第２関心領域内の前記周波数スペクトルに対応する周波数特徴量の統計量である第１特徴量を算出する第１特徴量算出部と、前記第２関心領域の形状の特徴を示す第２特徴量を算出する第２特徴量算出部と、前記周波数特徴量を視覚情報と関連づけて前記エコー信号から生成された超音波画像とともに表示する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成部と、前記第１および第２特徴量に関する情報を前記特徴量画像データに対応する特徴量画像とともに表示する合成画像データを生成する合成画像データ生成部と、を備えたことを特徴とする。
本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記第１特徴量と前記第２特徴量との組合せに基づいて前記第２関心領域における前記観測対象の特性を判定する特性判定部をさらに備え、前記合成画像データ生成部は、前記観測対象の特性に関する情報を加えて前記合成画像データを生成することを特徴とする。
本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記第１および第２特徴量ならびに前記観測対象の特性を関連づけた特性判定情報を記憶する特性判定情報記憶部をさらに備え、前記特性判定部は、前記特性判定情報に基づいて前記第２関心領域における前記観測対象の特性を判定することを特徴とする。
本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、同一の前記観測対象に対して異なる時間に算出され、互いに対応する前記第２関心領域における前記第１および第２特徴量の一方の時間変化に関する情報を第３特徴量として算出する第３特徴量算出部と、前記第１および第２特徴量の一方と前記第３特徴量との組合せに基づいて前記第２関心領域における前記観測対象の特性を判定する特性判定部と、をさらに備え、前記合成画像データ生成部は、前記第３特徴量および前記第２関心領域における前記観測対象の特性に関する情報を加えて前記合成画像データを生成することを特徴とする。
本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記第１および第２特徴量の一方、前記第３特徴量ならびに前記観測対象の特性を関連づけた特性判定情報を記憶する特性判定情報記憶部をさらに備え、前記特性判定部は、前記特性判定情報に基づいて前記第２関心領域における前記観測対象の特性を判定することを特徴とする。
本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記第３特徴量の算出に必要な前記第１および第２特徴量の一方の履歴情報を記憶する外部装置と通信ネットワークを介して情報の送受信を行う通信部をさらに備え、前記第３特徴量算出部は、前記通信部が受信した前記第１および第２特徴量の一方の履歴情報を用いて前記第３特徴量を算出することを特徴とする。
本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記観測対象は生体組織であり、前記観測対象の特性は該観測対象が呈する疾患の程度であることを特徴とする。
本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記第１特徴量は、前記第２関心領域内の前記周波数スペクトルに対応する周波数特徴量の平均、分散、標準偏差、中央値、最頻値、最大値および最小値のいずれか一つであることを特徴とする。
本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記第２特徴量は、前記第２関心領域の面積、周囲長、該領域を中心軸が通過する断面として推定される３次元領域の体積、該領域が円である場合の直径または半径、該領域が楕円である場合の長径または短径、および該領域が多角形である場合の対角線の最大値、のいずれか一つであることを特徴とする。
本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記第１および第２特徴量算出部が前記第１および第２特徴量をそれぞれ算出する処理を並列に実行させる制御部をさらに備えたことを特徴とする。
本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記第２関心領域は、前記第１関心領域と同じ領域であることを特徴とする。
本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記合成画像データに対応する合成画像を表示する表示部をさらに備えたことを特徴とする。
本発明に係る超音波観測装置の作動方法は、超音波画像データ生成部が、観測対象に対して送信した超音波が前記観測対象によって反射された超音波エコーを電気信号に変換したエコー信号に基づいて超音波画像データを生成する超音波画像データ生成ステップと、関心領域設定部が、前記超音波画像データに対応する超音波画像内で解析対象とする第１関心領域を設定する第１関心領域設定ステップと、周波数解析部が、前記第１関心領域内の前記エコー信号に基づいて生成される信号の周波数を解析することによって複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析ステップと、第１特徴量算出部が、前記複数の周波数スペクトルの特徴をそれぞれ示す複数の周波数特徴量を算出する周波数特徴量算出ステップと、特徴量画像データ生成部が、前記周波数特徴量を視覚情報と関連づけて前記エコー信号から生成された超音波画像とともに表示する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成ステップと、前記関心領域設定部が、前記第１関心領域の少なくとも一部をなす第２関心領域を設定する第２関心領域設定ステップと、前記第１特徴量算出部が、前記第２関心領域内の前記周波数スペクトルに対応する前記周波数特徴量の統計量である第１特徴量を算出する第１特徴量算出ステップと、第２特徴量算出部が、前記第２関心領域の形状の特徴を示す第２特徴量を算出する第２特徴量算出ステップと、合成画像データ生成部が、前記第１および第２特徴量に関する情報を前記特徴量画像データに対応する特徴量画像とともに表示する合成画像データを生成する合成画像データ生成ステップと、を有することを特徴とする。
本発明に係る超音波観測装置の作動プログラムは、超音波画像データ生成部が、観測対象に対して送信した超音波が前記観測対象によって反射された超音波エコーを電気信号に変換したエコー信号に基づいて超音波画像データを生成する超音波画像データ生成ステップと、関心領域設定部が、前記超音波画像データに対応する超音波画像内で解析対象とする第１関心領域を設定する第１関心領域設定ステップと、周波数解析部が、前記第１関心領域内の前記エコー信号に基づいて生成される信号の周波数を解析することによって複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析ステップと、第１特徴量算出部が、前記複数の周波数スペクトルの特徴をそれぞれ示す複数の周波数特徴量を算出する周波数特徴量算出ステップと、特徴量画像データ生成部が、前記周波数特徴量を視覚情報と関連づけて前記エコー信号から生成された超音波画像とともに表示する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成ステップと、前記関心領域設定部が、前記第１関心領域の少なくとも一部をなす第２関心領域を設定する第２関心領域設定ステップと、前記第１特徴量算出部が、前記第２関心領域内の前記周波数スペクトルに対応する前記周波数特徴量の統計量である第１特徴量を算出する第１特徴量算出ステップと、第２特徴量算出部が、前記第２関心領域の形状の特徴を示す第２特徴量を算出する第２特徴量算出ステップと、合成画像データ生成部が、前記第１および第２特徴量に関する情報を前記特徴量画像データに対応する特徴量画像とともに表示する合成画像データを生成する合成画像データ生成ステップと、を超音波観測装置に実行させることを特徴とする。
本発明によれば、設定された一つの関心領域（第２関心領域）に対して第１および第２特徴量を算出するため、異なる測定または演算を簡便な操作によって実現することができ、ユーザの負担を軽減させることができる。
図１は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の信号増幅部が行う増幅処理における受信深度と増幅率との関係を示す図である。 図３は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の増幅補正部が行う増幅補正処理における受信深度と増幅率との関係を示す図である。 図４は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の関心領域設定部が設定する関心領域の表示部における表示例を模式的に示す図である。 図５は、超音波信号の１つの音線におけるデータ配列を模式的に示す図である。 図６は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の周波数解析部が算出する周波数スペクトルの例を示す図である。 図７は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の減衰補正部が補正した周波数特徴量をパラメータとして有する直線を示す図である。 図８は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置が行う処理の概要を示すフローチャートである。 図９は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の周波数解析部が実行する処理の概要を示すフローチャートである。 図１０は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の表示部における合成画像の表示例を模式的に示す図である。 図１１は、本発明の実施の形態１の変形例に係る超音波観測装置が行う処理の概要を示すフローチャートである。 図１２は、本発明の実施の形態２に係る超音波観測装置の構成を示すブロック図である。 図１３は、本発明の実施の形態２に係る超音波観測装置の特性判定情報記憶部が記憶する特性判定情報の概要を示す図である。 図１４は、本発明の実施の形態２に係る超音波観測装置が行う処理の概要を示すフローチャートである。 図１５は、本発明の実施の形態２に係る超音波観測装置の表示部における合成画像の表示例を模式的に示す図である。 図１６は、本発明の実施の形態３に係る超音波観測装置の構成を示すブロック図である。 図１７は、本発明の実施の形態３に係る超音波観測装置の特徴量情報記憶部が記憶する第２特徴量の情報の概要を示す図である。 図１８は、本発明の実施の形態３に係る超音波観測装置の特性判定情報記憶部が記憶する特性判定情報の概要を示す図である。 図１９は、本発明の実施の形態３に係る超音波観測装置が行う処理の概要を示すフローチャートである。 図２０は、本発明の実施の形態３の変形例に係る超音波観測装置の構成を示すブロック図である。 図２１は、本発明の実施の形態３の変形例に係る超音波観測装置の特性判定情報記憶部が記憶する特性判定情報（第２例）の概要を示す図である。
以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態（以下、「実施の形態」という）を説明する。
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の構成を示すブロック図である。同図に示す超音波観測装置１は、超音波を用いて観測対象を観測するための装置である。
超音波観測装置１は、観測対象へ超音波パルスを出力するとともに、観測対象によって反射された超音波エコーを受信する超音波探触子２と、超音波探触子２との間で電気信号の送受信を行う送受信部３と、超音波エコーを電気信号に変換した電気的なエコー信号に対して所定の演算を施す演算部４と、電気的なエコー信号に対応する画像データの生成を行う画像処理部５と、キーボード、マウス、タッチパネル等のユーザインタフェースを用いて実現され、各種情報の入力を受け付ける入力部６と、液晶または有機ＥＬ（Electro Luminescence）等からなる表示パネルを用いて実現され、画像処理部５が生成した画像を含む各種情報を表示する表示部７と、超音波観測に必要な各種情報を記憶する記憶部８と、超音波観測装置１の動作制御を行う制御部９と、を備える。
超音波観測装置１は、超音波振動子２１が設けられる超音波探触子２と、超音波探触子２が着脱可能に接続され、超音波探触子２以外の上記部分が設けられる処理装置（プロセッサ）とによって構成される。ここで、観測対象が生体組織である場合、超音波探触子２は、生体の体表から超音波を照射する体外式探触子の形態、消化管、胆膵管、血管等の管腔内に挿入する長軸の挿入部を備えたミニチュア超音波プローブの形態、管腔内超音波プローブに光学系をさらに備えた超音波内視鏡の形態、のいずれの形態であってもよい。このうち、超音波内視鏡の形態をとった場合には、管腔内超音波プローブの挿入部の先端側に超音波振動子２１が設けられ、管腔内超音波プローブは基端側で処理装置と着脱可能に接続する。
超音波振動子２１は、送受信部３から受信した電気的なパルス信号を超音波パルス（音響パルス）に変換するとともに、外部の観測対象で反射された超音波エコーを電気的なエコー信号に変換する。超音波探触子２は、超音波振動子２１をメカ的に走査させるものであってもよいし、超音波振動子２１として複数の素子をアレイ状に設け、送受信にかかわる素子を電子的に切り替えたり、各素子の送受信に遅延をかけたりすることで、電子的に走査させるものであってもよい。本実施の形態１では、超音波探触子２として、互いに異なる複数種類のいずれかの超音波探触子２を選択して使用することが可能である。
送受信部３は、超音波探触子２と電気的に接続され、電気的なパルス信号を超音波探触子２へ送信するとともに、超音波探触子２から電気的な受信信号であるエコー信号を受信する。具体的には、送受信部３は、予め設定された波形および送信タイミングに基づいて電気的なパルス信号を生成し、この生成したパルス信号を超音波探触子２へ送信する。
送受信部３は、エコー信号を増幅する信号増幅部３１を有する。信号増幅部３１は、受信深度が大きいエコー信号ほど高い増幅率で増幅するＳＴＣ（Sensitivity Time Control）補正を行う。図２は、信号増幅部３１が行うＳＴＣ補正処理における受信深度と増幅率との関係を示す図である。図２に示す受信深度ｚは、超音波の受信開始時点からの経過時間に基づいて算出される量である。図２に示すように、増幅率β（ｄＢ）は、受信深度ｚが閾値ｚthより小さい場合、受信深度ｚの増加に伴ってβ０からβth（＞β0）へ線型に増加する。また、増幅率β（ｄＢ）は、受信深度ｚが閾値ｚth以上である場合、一定値βthをとる。閾値ｚthの値は、観測対象から受信する超音波信号がほとんど減衰してしまい、ノイズが支配的になるような値である。より一般に、増幅率βは、受信深度ｚが閾値ｚthより小さい場合、受信深度ｚの増加に伴って単調増加すればよい。
送受信部３は、信号増幅部３１によって増幅されたエコー信号に対してフィルタリング等の処理を施した後、Ａ／Ｄ変換することによって時間ドメインのデジタル高周波（ＲＦ：Radio Frequency）信号を生成して出力する。なお、超音波探触子２が複数の素子をアレイ状に設けた超音波振動子２１を電子的に走査させるものである場合、送受信部３は、複数の素子に対応したビーム合成用の多チャンネル回路を有する。
演算部４は、送受信部３が生成したデジタルＲＦ信号に対して受信深度によらず増幅率βを一定とするよう増幅補正を行う増幅補正部４１と、入力部６が受け付けた設定入力信号に基づいて、超音波画像内で解析対象とする第１関心領域および該第１関心領域の少なくとも一部をなす第２関心領域を設定する関心領域設定部４２と、増幅補正を行ったデジタルＲＦ信号に高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast Fourier Transfom）を施して周波数解析を行うことにより周波数スペクトルを算出する周波数解析部４３と、複数の周波数スペクトルの特徴をそれぞれ示す複数の周波数特徴量を算出し、該複数の周波数特徴量のうち第２関心領域内の前記周波数スペクトルに対応する周波数特徴量の統計量である第１特徴量を算出する第１特徴量算出部４４と、第２関心領域の形状の特徴を示す第２特徴量を算出する第２特徴量算出部４５と、を有する。演算部４は、ＣＰＵ（Central Proccesing Unit）や各種演算回路等を用いて実現される。
図３は、増幅補正部４１が行う増幅補正処理における受信深度と増幅率との関係を示す図である。図３に示すように、増幅補正部４１が行う増幅処理における増幅率β（ｄＢ）は、受信深度ｚがゼロのとき最大値βth−β0をとり、受信深度ｚがゼロから閾値ｚthに達するまで線型に減少し、受信深度ｚが閾値ｚth以上のときゼロである。このように定められる増幅率によって増幅補正部４１がデジタルＲＦ信号を増幅補正することにより、信号増幅部３１におけるＳＴＣ補正の影響を相殺し、一定の増幅率βthの信号を出力することができる。なお、増幅補正部４１が行う受信深度ｚと増幅率βの関係は、信号増幅部３１における受信深度と増幅率の関係に応じて異なることは勿論である。
このような増幅補正を行う理由を説明する。ＳＴＣ補正は、アナログ信号波形の振幅を全周波数帯域にわたって均一に、かつ、深度に対しては単調増加する増幅率で増幅させることで、アナログ信号波形の振幅から減衰の影響を排除する補正処理である。このため、エコー信号の振幅を輝度に変換して表示するＢモード画像を生成する場合、かつ、一様な組織を走査した場合には、ＳＴＣ補正を行うことによって深度によらず輝度値が一定になる。すなわち、Ｂモード画像の輝度値から減衰の影響を排除する効果を得ることができる。
一方、本実施の形態１のように超音波の周波数スペクトルを算出して解析した結果を利用する場合、ＳＴＣ補正でも超音波の伝播に伴う減衰の影響を正確に排除できるわけではない。なぜなら、一般に減衰量は周波数によって異なるが（後述する式（１）を参照）、ＳＴＣ補正の増幅率は距離だけに応じて変化し、周波数依存性がないためである。
上述した問題、すなわち、超音波の周波数スペクトルを算出して解析した結果を利用する場合、ＳＴＣ補正でも超音波の伝播に伴う減衰の影響を正確に排除できるわけではない、という問題を解決するには、Ｂモード画像を生成する際にＳＴＣ補正を施した受信信号を出力する一方、周波数スペクトルに基づいた画像を生成する際に、Ｂモード画像を生成するための送信とは異なる新たな送信を行い、ＳＴＣ補正を施していない受信信号を出力することが考えられる。ところがこの場合には、受信信号に基づいて生成される画像データのフレームレートが低下してしまうという問題がある。
そこで、本実施の形態１では、生成される画像データのフレームレートを維持しつつ、Ｂモード画像用にＳＴＣ補正を施した信号に対してＳＴＣ補正の影響を排除するために、増幅補正部４１によって増幅率の補正を行う。
関心領域設定部４２は、超音波画像であるＢモード画像内で、周波数解析部４３によるスペクトルの算出対象領域を定める第１関心領域を設定する。また、関心領域設定部４２は、第１関心領域内で、第２特徴量の算出対象領域を定める第２関心領域を設定する。図４は、関心領域設定部４２が設定する関心領域の表示部７における表示例を模式的に示す図である。同図に示す超音波画像１０１は、例えばＢモード画像である。超音波画像１０１では、第１関心領域１０２、および第２関心領域１０３が表示されている。第１関心領域１０２は、中心角が同じで径が異なる二つの扇形を、中心および二つの径方向を合わせて重ねた状態から、径が小さい扇形の部分を切り取った形状をなす。第２関心領域１０３は、第１関心領域１０２の内部に位置し、円形をなす。第１関心領域１０２および第２関心領域１０３の大きさおよび位置は、入力部６が入力を受け付ける設定信号によって変更可能である。なお、第２関心領域１０３を楕円や多角形とすることも可能である。
周波数解析部４３は、第１関心領域内でエコー信号に基づくデジタルＲＦ信号を増幅補正した信号の各音線（ラインデータ）を、所定の時間間隔でサンプリングした振幅データ群を高速フーリエ変換することによって音線上の複数の箇所（データ位置）における周波数スペクトルを算出する。
図５は、超音波信号の１つの音線におけるデータ配列を模式的に示す図である。同図に示す音線ＳＲkにおいて、白または黒の長方形は、１つのデータを意味している。音線ＳＲkは、送受信部３が行うＡ／Ｄ変換におけるサンプリング周波数（例えば５０ＭＨｚ）に対応した時間間隔で離散化されている。図５では、番号ｋの音線ＳＲkの１番目のデータ位置を受信深度ｚの方向の初期値Ｚ(k) 0として設定した場合を示しているが、初期値の位置は任意に設定することができる。周波数解析部４３による算出結果は複素数で得られ、記憶部８に格納される。
図５に示すデータ群Ｆj（ｊ＝１、２、・・・、Ｋ）は、高速フーリエ変換の対象となる振幅データ群である。一般に、高速フーリエ変換を行うためには、振幅データ群が２のべき乗のデータ数を有している必要がある。この意味で、振幅データ群Ｆj（ｊ＝２、・・・、Ｋ−１）はデータ数が１６（＝２4）で正常なデータ群である一方、振幅データ群Ｆ1、ＦKは、それぞれデータ数が９、１２であるため異常なデータ群である。異常なデータ群に対して高速フーリエ変換を行う際には、不足分だけゼロデータを挿入することにより、正常な振幅データ群を生成する処理を行う。この点については、周波数解析部４３の処理を説明する際に詳述する（図９を参照）。
図６は、周波数解析部４３が算出する周波数スペクトルの例を示す図である。ここでいう「周波数スペクトル」とは、振幅データ群を高速フーリエ変換（ＦＦＴ演算）することによって得られた「ある受信深度ｚにおける強度の周波数分布」を意味する。また、ここでいう「強度」とは、例えばエコー信号の電圧、エコー信号の電力、超音波エコーの音圧、超音波エコーの音響エネルギー等のパラメータ、これらパラメータの振幅や時間積分値やその組合せのいずれかを指す。
図６では、横軸に周波数ｆを取っている。また、図６では、縦軸に、強度Ｉ0を基準強度Ｉc（定数）で除した量の常用対数（デシベル表現）Ｉ＝ｌｏｇ10（Ｉ0／Ｉc）を取っている。図６において、受信深度ｚは一定である。図６に示す直線Ｌ10については後述する。なお、本実施の形態１において、曲線および直線は、離散的な点の集合からなる。
図６に示す周波数スペクトルＣ1において、以後の演算に使用する周波数帯域の下限周波数ｆLおよび上限周波数ｆHは、超音波振動子２１の周波数帯域、送受信部３が送信するパルス信号の周波数帯域などをもとに決定されるパラメータであり、例えばｆL＝３ＭＨｚ、ｆH＝１０ＭＨｚである。以下、図６において、下限周波数ｆLおよび上限周波数ｆHによって定まる周波数帯域を「周波数帯域Ｆ」という。
一般に、周波数スペクトルは、観測対象が生体組織である場合、超音波が走査された生体組織の性状（属性）によって異なる傾向を示す。これは、周波数スペクトルが、超音波を散乱する散乱体の大きさ、数密度、音響インピーダンス等と相関を有しているためである。ここでいう「生体組織の性状」とは、例えば悪性腫瘍（癌）、良性腫瘍、内分泌腫瘍、粘液性腫瘍、正常組織、脈管などのことである。
第１特徴量算出部４４は、第１関心領域内の複数の周波数スペクトルをそれぞれ近似することによって各周波数スペクトルの特徴を示す近似周波数特徴量を算出する近似部４４１と、近似部４４１が算出した複数の近似周波数特徴量の各々に対して減衰補正を行うことによって周波数特徴量を算出する減衰補正部４４２と、減衰補正部４４２が複数の周波数スペクトルに対してそれぞれ算出した複数の周波数特徴量のうち第２関心領域内の周波数スペクトルに対応する周波数スペクトルの統計量である第１特徴量を算出する統計量算出部４４３と、を有する。
近似部４４１は、所定周波数帯域における周波数スペクトルの回帰分析を行って周波数スペクトルを一次式（回帰直線）で近似することにより、この近似した一次式を特徴付ける近似周波数特徴量を算出する。例えば、図６に示す周波数スペクトルＣ1の場合、近似部４４１は、周波数帯域Ｆで回帰分析を行い周波数スペクトルＣ1を一次式で近似することによって回帰直線Ｌ10を得る。換言すると、近似部４４１は、回帰直線Ｌ10の傾きａ0、切片ｂ0、および周波数帯域Ｆの中心周波数ｆM＝（ｆL＋ｆH）／２の回帰直線上の値であるミッドバンドフィット（Mid-band fit）ｃ0＝ａ0ｆM＋ｂ0を近似周波数特徴量として算出する。なお、近似部４４１は、回帰分析によって二次以上の多項式で周波数スペクトルを近似するようにしてもよい。
減衰補正部４４２が行う補正について説明する。一般に、超音波の減衰量Ａ（ｆ，ｚ）は、超音波が受信深度０と受信深度ｚとの間を往復する間に生じる減衰であり、往復する前後の強度変化（デシベル表現での差）として定義される。減衰量Ａ（ｆ，ｚ）は、一様な組織内では周波数に比例することが経験的に知られており、以下の式（１）で表現される。
Ａ（ｆ，ｚ）＝２αｚｆ ・・・（１）
ここで、比例定数αは減衰率と呼ばれる量である。また、ｚは超音波の受信深度であり、ｆは周波数である。減衰率αの具体的な値は、観測対象が生体組織である場合、生体組織の部位に応じて定まる。なお、本実施の形態１において、入力部６が減衰率αの値を設定または変更する信号の入力を受け付け可能な構成としてもよい。
減衰補正部４４２は、近似部４４１が算出した近似周波数特徴量（傾きａ0、切片ｂ0、ミッドバンドフィットｃ0）に対し、以下に示す式（２）〜（４）にしたがって減衰補正を行うことにより、周波数特徴量ａ、ｂ、ｃを算出する。
ａ＝ａ0＋２αｚ ・・・（２）
ｂ＝ｂ0 ・・・（３）
ｃ＝ｃ0＋２αｚｆM（＝ａｆM＋ｂ） ・・・（４）
式（２）、（４）からも明らかなように、減衰補正部４４２は、超音波の受信深度ｚが大きいほど、補正量が大きい補正を行う。また、式（３）によれば、切片に関する補正は恒等変換である。これは、切片が周波数０（Ｈｚ）に対応する周波数成分であって減衰の影響を受けないためである。
図７は、減衰補正部４４２が補正した周波数特徴量ａ、ｂ、ｃをパラメータとして有する直線を示す図である。直線Ｌ1の式は、
Ｉ＝ａｆ＋ｂ＝（ａ0＋２αｚ）ｆ＋ｂ0 ・・・（５）
で表される。この式（５）からも明らかなように、直線Ｌ1は、減衰補正前の直線Ｌ10と比較して、傾きが大きく（ａ＞ａ0）、かつ切片が同じ（ｂ＝ｂ0）である。
３つの周波数特徴量のうち、傾きａは、超音波の散乱体の大きさと相関を有し、一般に散乱体が大きいほど傾きが小さな値を有すると考えられる。また、切片ｂは、散乱体の大きさ、音響インピーダンスの差、散乱体の数密度（濃度）等と相関を有している。具体的には、切片ｂは、散乱体が大きいほど大きな値を有し、音響インピーダンスの差が大きいほど大きな値を有し、散乱体の数密度が大きいほど大きな値を有すると考えられる。ミッドバンドフィットｃは、傾きａと切片ｂから導出される間接的なパラメータであり、有効な周波数帯域内の中心におけるスペクトルの強度を与える。このため、ミッドバンドフィットｃは、散乱体の大きさ、音響インピーダンスの差、散乱体の数密度に加えて、Ｂモード画像の輝度とある程度の相関を有していると考えられる。
統計量算出部４４３は、第２関心領域内における同一種類の複数の周波数特徴量の統計量として、該同一種類の複数の周波数特徴量の平均を算出する。すなわち、本実施の形態１では、該平均が第１特徴量である。第１特徴量を算出する周波数特徴量として、例えば上述した傾きａ、切片ｂ、およびミッドバンドフィットｃの一種類または複数種類を用いることができる。複数種類の周波数特徴量を用いる場合には、種類ごとに第１特徴量を算出すればよい。なお、統計量算出部４４３が算出する統計量（第１特徴量）は、複数の周波数特徴量の分散、標準偏差、中央値、最頻値、最大値、および最小値のいずれかであってもよい。
第２特徴量算出部４５は、第２関心領域の面積を第２特徴量として算出する。なお、第２特徴量として、第２関心領域の円周、直径、および半径のいずれかを適用してもよい。また、第２特徴量として、超音波画像で表示される第２関心領域である円を中心軸が通過する断面とする球の体積を適用してもよい。また、第２関心領域を楕円とする場合、その面積、周囲長、長径、短径、および該楕円を中心軸が通過する断面とする楕円体の体積のいずれかを第２特徴量としてもよい。また、第２関心領域を多角形とする場合、その面積、周囲長、対角線の最大値、および該多角形を中心軸が通過する断面とする多角柱の体積を第２特徴量としてもよい。
画像処理部５は、エコー信号の振幅を輝度に変換して表示する超音波画像であるＢモード画像データを生成するＢモード画像データ生成部（超音波画像データ生成部）５１と、周波数特徴量を視覚情報と関連づけてＢモード画像とともに表示する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成部５２と、第１および第２特徴量に関する情報を特徴量画像データに対応する特徴量画像とともに表示する合成画像データ生成部５３と、を有する。
Ｂモード画像データ生成部５１は、デジタル信号に対してバンドパスフィルタ、対数変換、ゲイン処理、コントラスト処理等の公知の技術を用いた信号処理を行うとともに、表示部７における画像の表示レンジに応じて定まるデータステップ幅に応じたデータの間引き等を行うことによってＢモード画像データを生成する。Ｂモード画像は、色空間としてＲＧＢ表色系を採用した場合の変数であるＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の値を一致させたグレースケール画像である。
特徴量画像データ生成部５２は、減衰補正部４４２が算出した周波数特徴量に関連する視覚情報をＢモード画像データにおける画像の各画素に対して重畳することによって特徴量画像データを生成する。特徴量画像データ生成部５２は、例えば図５に示す１つの振幅データ群Ｆj（ｊ＝１、２、・・・、Ｋ）のデータ量に対応する画素領域に対し、その振幅データ群Ｆjから算出される周波数スペクトルの周波数特徴量に対応する視覚情報を割り当てる。特徴量画像データ生成部５２は、例えば上述した傾きａ、切片ｂ、ミッドバンドフィットｃのいずれか一つに視覚情報としての色相を対応付けることによって特徴量画像を生成する。なお、特徴量画像データ生成部５２が、傾きａ、切片ｂ、ミッドバンドフィットｃから選択される２つの周波数特徴量の一方に色相を対応付けるとともに、他方に明暗を対応付けることによって特徴量画像データを生成するようにしてもよい。周波数特徴量に関連する視覚情報としては、例えば色相、彩度、明度、輝度値、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）などの所定の表色系を構成する色空間の変数を挙げることができる。
記憶部８は、第１特徴量算出部４４が算出した第１特徴量および第２特徴量算出部４５が算出した第２特徴量に関する情報を記憶する特徴量情報記憶部８１を有する。特徴量情報記憶部８１が、周波数特徴量に関する情報をさらに記憶してもよい。
記憶部８は、他にも、例えば増幅処理に必要な情報（図２に示す増幅率と受信深度との関係）、増幅補正処理に必要な情報（図３に示す増幅率と受信深度との関係）、減衰補正処理に必要な情報（式（１）参照）、周波数解析処理に必要な窓関数（Hamming、Hanning、Blackman等）の情報等を記憶する。
また、記憶部８は、超音波観測装置１の作動方法を実行するための作動プログラムを含む各種プログラムを記憶する。作動プログラムは、ハードディスク、フラッシュメモリ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して広く流通させることも可能である。なお、上述した各種プログラムは、通信ネットワークを介してダウンロードすることによって取得することも可能である。ここでいう通信ネットワークは、例えば既存の公衆回線網、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）などによって実現されるものであり、有線、無線を問わない。
以上の構成を有する記憶部８は、各種プログラム等が予めインストールされたＲＯＭ（Read Only Memory）、および各処理の演算パラメータやデータ等を記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）等を用いて実現される。
制御部９は、演算および制御機能を有するＣＰＵ（Central Proccesing Unit）や各種演算回路等を用いて実現される。制御部９は、記憶部８が記憶、格納する情報を記憶部８から読み出し、超音波観測装置１の作動方法に関連した各種演算処理を実行することによって超音波観測装置１を統括して制御する。なお、制御部９と演算部４を、共通のＣＰＵ等を用いて構成することも可能である。
図８は、以上の構成を有する超音波観測装置１が行う処理の概要を示すフローチャートである。超音波観測装置１は、まず超音波探触子２によって新規の観測対象である検体の測定を行う（ステップＳ１）。具体的には、超音波探触子２の超音波振動子２１は、電気的なパルス信号を超音波パルスへ変換し、検体へ順次送信する。超音波パルスは検体によってそれぞれ反射され、超音波エコーが生じる。超音波振動子２１は、超音波エコーを電気的なエコー信号に変換する。この際、パルス信号の周波数帯域は、超音波振動子２１におけるパルス信号の超音波パルスへの電気音響変換の線形応答周波数帯域をほぼカバーする広帯域にするとよい。それにより、後述する周波数スペクトルの近似処理において、精度のよい近似を行うことが可能となる。
超音波探触子２からエコー信号を受信した信号増幅部３１は、そのエコー信号の増幅を行う（ステップＳ２）。ここで、信号増幅部３１は、例えば図２に示す増幅率と受信深度との関係に基づいてエコー信号の増幅（ＳＴＣ補正）を行う。この際、信号増幅部３１におけるエコー信号の各種処理周波数帯域は、超音波振動子２１による超音波エコーのエコー信号への音響電気変換の線型応答周波数帯域をほぼカバーする広帯域にするとよい。これも、後述する周波数スペクトルの近似処理において精度のよい近似を行うことを可能とするためである。
続いて、Ｂモード画像データ生成部５１は、信号増幅部３１が増幅したエコー信号を用いてＢモード画像データを生成する（ステップＳ３）。その後、制御部９は、生成されたＢモード画像データに対応するＢモード画像を表示部７に表示させる（ステップＳ４）。
この後、関心領域設定部４２は、第１関心領域を設定する（ステップＳ５）。関心領域設定部４２は、例えばＢモード画像の中央部に所定の形状および大きさの第１関心領域を初期設定し、その第１関心領域を、制御部９の制御のもと表示部７に表示させる。その後、入力部６が第１関心領域の位置および大きさを変更する設定信号の入力を受け付けた場合、関心領域設定部４２は、その設定信号に基づいて第１関心領域の位置および大きさを変更する。
増幅補正部４１は、送受信部３から出力された信号に対して受信深度によらず増幅率が一定となる増幅補正を行う（ステップＳ６）。ここで、増幅補正部４１は、例えば図３に示す増幅率と受信深度との関係に基づいて増幅補正を行う。
この後、周波数解析部４３は、第１関心領域内の全ての振幅データ群に対し、ＦＦＴ演算による周波数解析を行うことによって周波数スペクトルを算出する（ステップＳ７）。図９は、ステップＳ７において周波数解析部４３が実行する処理の概要を示すフローチャートである。以下、図９に示すフローチャートを参照して、周波数解析処理を詳細に説明する。
まず、周波数解析部４３は、解析対象の音線を識別するカウンタｋをｋ0とする（ステップＳ２１）。
続いて、周波数解析部４３は、ＦＦＴ演算用に取得する一連のデータ群（振幅データ群）を代表するデータ位置（受信深度に相当）Ｚ(k)の初期値Ｚ(k) 0を設定する（ステップＳ２２）。例えば、図５では、上述したように、音線ＳＲkの１番目のデータ位置を初期値Ｚ(k) 0として設定した場合を示している。
その後、周波数解析部４３は、データ位置Ｚ(k)が属する振幅データ群を取得し（ステップＳ２３）、取得した振幅データ群に対し、記憶部８が記憶する窓関数を作用させる（ステップＳ２４）。このように振幅データ群に対して窓関数を作用させることにより、振幅データ群が境界で不連続になることを回避し、アーチファクトが発生するのを防止することができる。
続いて、周波数解析部４３は、データ位置Ｚ(k)の振幅データ群が正常なデータ群であるか否かを判定する（ステップＳ２５）。図５を参照した際に説明したように、振幅データ群は、２のべき乗のデータ数を有している必要がある。以下、正常な振幅データ群のデータ数を２n（ｎは正の整数）とする。本実施の形態１では、データ位置Ｚ(k)が、できるだけＺ(k)が属する振幅データ群の中心になるよう設定される。具体的には、振幅データ群のデータ数は２nであるので、Ｚ(k)はその振幅データ群の中心に近い２n／２（＝２n-1）番目の位置に設定される。この場合、振幅データ群が正常であるとは、データ位置Ｚ(k)の前方に２n-1−１（＝Ｎとする）個のデータがあり、データ位置Ｚ(k)の後方に２n-1（＝Ｍとする）個のデータがあることを意味する。図５に示す場合、振幅データ群Ｆ2、Ｆ3はともに正常である。なお、図５ではｎ＝４（Ｎ＝７，Ｍ＝８）の場合を例示している。
ステップＳ２５における判定の結果、データ位置Ｚ(k)の振幅データ群が正常である場合（ステップＳ２５：Ｙｅｓ）、周波数解析部４３は、後述するステップＳ２７へ移行する。
ステップＳ２５における判定の結果、データ位置Ｚ(k)の振幅データ群が正常でない場合（ステップＳ２５：Ｎｏ）、周波数解析部４３は、不足分だけゼロデータを挿入することによって正常な振幅データ群を生成する（ステップＳ２６）。ステップＳ２５において正常でないと判定された振幅データ群（例えば図５の振幅データ群Ｆ1、ＦK）は、ゼロデータを追加する前に窓関数が作用されている。このため、振幅データ群にゼロデータを挿入してもデータの不連続は生じない。ステップＳ２６の後、周波数解析部４３は、後述するステップＳ２７へ移行する。
ステップＳ２７において、周波数解析部４３は、振幅データ群を用いてＦＦＴ演算を行うことにより、振幅の周波数分布である周波数スペクトルを得る（ステップＳ２７）。図６に示す周波数スペクトルＣ1は、ステップＳ２７の結果として得られる周波数スペクトルの一例である。
続いて、周波数解析部４３は、データ位置Ｚ(k)をステップ幅Ｄで変化させる（ステップＳ２８）。ステップ幅Ｄは、記憶部８が予め記憶しているものとする。図５では、Ｄ＝１５の場合を例示している。ステップ幅Ｄは、Ｂモード画像データ生成部５１がＢモード画像データを生成する際に利用するデータステップ幅と一致させることが望ましいが、周波数解析部４３における演算量を削減したい場合には、ステップ幅Ｄとしてデータステップ幅より大きい値を設定してもよい。
その後、周波数解析部４３は、データ位置Ｚ(k)が音線ＳＲkにおける最大値Ｚ(k) maxより大きいか否かを判定する（ステップＳ２９）。データ位置Ｚ(k)が最大値Ｚ(k) maxより大きい場合（ステップＳ２９：Ｙｅｓ）、周波数解析部４３はカウンタｋを１増加させる（ステップＳ３０）。これは、処理をとなりの音線へ移すことを意味する。一方、データ位置Ｚ(k)が最大値Ｚ(k) max以下である場合（ステップＳ２９：Ｎｏ）、周波数解析部４３はステップＳ２３へ戻る。このようにして、周波数解析部４３は、音線ＳＲkに対して、［（Ｚ(k) max−Ｚ(k) 0＋１）／Ｄ＋１］個の振幅データ群に対するＦＦＴ演算を行う。ここで、［Ｘ］は、Ｘを超えない最大の整数を表す。
ステップＳ３０の後、周波数解析部４３は、カウンタｋが最大値ｋmaxより大きいか否かを判定する（ステップＳ３１）。カウンタｋがｋmaxより大きい場合（ステップＳ３１：Ｙｅｓ）、周波数解析部４３は一連のＦＦＴ処理を終了する。一方、カウンタｋがｋmax以下である場合（ステップＳ３１：Ｎｏ）、周波数解析部４３はステップＳ２２に戻る。
このようにして、周波数解析部４３は、第１関心領域内の（ｋmax−ｋ0＋１）本の音線の各々について複数回のＦＦＴ演算を行う。
以上説明したステップＳ７の周波数解析処理に続いて、近似部４４１は、周波数解析部４３が算出した複数の周波数スペクトルをそれぞれ回帰分析することにより、各周波数スペクトルに対応する近似周波数特徴量を算出し、算出結果を特徴量情報記憶部８１へ格納する（ステップＳ８）。具体的には、近似部４４１は、各周波数スペクトルを回帰分析することによって一次式で近似し、近似周波数特徴量として傾きａ0、切片ｂ0、ミッドバンドフィットｃ0を算出する。例えば、図７に示す直線Ｌ10は、近似部４４１が周波数帯域Ｆの周波数スペクトルＣ1に対し回帰分析によって近似した回帰直線である。
この後、減衰補正部４４２は、近似部４４１が各周波数スペクトルに対して近似した近似周波数特徴量に対し、減衰率αとして減衰補正を行うことにより、周波数特徴量を算出して、特徴量情報記憶部８１へ格納する（ステップＳ９）。図７に示す直線Ｌ1は、減衰補正部４４２が減衰補正処理を行うことによって得られる直線の例である。
ステップＳ９において、減衰補正部４４２は、上述した式（２）、（４）における受信深度ｚに、超音波信号の音線のデータ配列を用いて得られるデータ位置Ｚ＝（ｆsp／２ｖs）Ｄｎを代入することによって算出する。ここで、ｆspはデータのサンプリング周波数、ｖsは音速、Ｄはデータステップ幅、ｎは処理対象の振幅データ群のデータ位置までの音線の１番目のデータからのデータステップ数である。例えば、データのサンプリング周波数ｆspを５０ＭＨｚとし、音速ｖsを１５３０ｍ／ｓｅｃとし、図５に示すデータ配列を採用してステップ幅Ｄを１５とすると、ｚ＝０．２２９５ｎ（ｍｍ）となる。
特徴量画像データ生成部５２は、Ｂモード画像データ生成部５１が生成したＢモード画像データにおける第１関心領域内の各画素に対して、周波数特徴量に関連づけた視覚情報（例えば色相）を重畳することによって特徴量画像データを生成する（ステップＳ１０）。
この後、表示部７は、制御部９の制御のもと、特徴量画像データ生成部５２が生成した特徴量画像データに対応する特徴量画像を表示する（ステップＳ１１）。なお、表示部７が、特徴量画像に対応するＢモード画像を特徴量画像と並べて表示するようにしてもよい。
続いて、関心領域設定部４２は、第２関心領域を設定する（ステップＳ１２）。関心領域設定部４２は、例えば第１関心領域の中央部に所定の径の円形をなす第２関心領域を初期設定し、その第２関心領域を、制御部９の制御のもと表示部７に表示させる。その後、入力部６が第２関心領域の位置および大きさを変更する設定信号の入力を受け付けた場合、関心領域設定部４２は、その設定信号に基づいて第２関心領域の位置および大きさを変更する。
ステップＳ１２の後、統計量算出部４４３は、記憶部８から第２関心領域内の複数の周波数特徴量を取得し、その平均を第１特徴量として算出して特徴量情報記憶部８１へ格納する（ステップＳ１３）。
ステップＳ１３と並行して、第２特徴量算出部４５は、第２関心領域の面積を第２関心領域における第２特徴量として算出して特徴量情報記憶部８１へ格納する（ステップＳ１４）。
ステップＳ１３およびＳ１４の後、合成画像データ生成部５３は、第２関心領域における第１特徴量、第２関心領域における第２特徴量および特徴量画像データを用いて合成画像データを生成する（ステップＳ１５）。
続いて、表示部７は、制御部９の制御のもと、合成画像データに対応する合成画像を表示する（ステップＳ１６）。図１０は、表示部７が表示する合成画像の表示例を模式的に示す図である。同図に示す合成画像２０１は、特徴量画像２０２と、特徴量情報２０３とを表示する。特徴量画像２０２は、Ｂモード画像に対して設定された第１関心領域１０２の内部において、第１特徴量に関連付けられた視覚情報を重畳して表示している。図１０では、第１関心領域１０２の内部において視覚情報が重畳されていることを斜線で模式的に示している。特徴量情報２０３は、第１および第２特徴量の値を含む。なお、特徴量情報２０３として、第２関心領域内の周波数特徴量の最大値、最小値、中央値等の情報を表示してもよい。また、特徴量情報２０３として表示する内容を設定する信号を入力部６が受け付け可能な構成としてもよい。
ステップＳ１６の後、超音波観測装置１は一連の処理を終了する。
以上説明した本発明の実施の形態１によれば、設定された一つの関心領域（第２関心領域）に対して第１および第２特徴量を算出するため、異なる測定または演算を簡便な操作によって実現することができ、ユーザの負担を軽減させることができる。
また、本実施の形態１によれば、２つの特徴量を特徴量画像とともに表示するため、ユーザは表示部を見ながら多様な情報に基づいて診断を行うことが可能となる。
なお、本実施の形態１において、ステップＳ１３における第１特徴量の算出処理と、ステップＳ１４における第２特徴量の算出処理とを並行して実行する代わりに、順次処理するようにしてもよい。その際の処理順序は、どちらのステップが先でも構わない。
図１１は、本実施の形態１の変形例に係る超音波観測装置が行う処理の概要を示すフローチャートである。本変形例では、第１関心領域に対して第１特徴量および第２特徴量を算出する。図１１において、ステップＳ４１〜Ｓ４９の処理は、図８を参照して説明したステップＳ１〜Ｓ９の処理に順次対応している。
ステップＳ４９に続くステップＳ５０〜Ｓ５２は、並行して実行される。
ステップＳ５０において、特徴量画像データ生成部５２は、特徴量画像データを生成する（ステップＳ５０）。
ステップＳ５１において、統計量算出部４４３は、第１関心領域内の周波数特徴量の平均を第１関心領域における第１特徴量として算出して特徴量情報記憶部８１へ格納する（ステップＳ５１）。
ステップＳ５２において、第２特徴量算出部４５は、第１関心領域の面積を第１関心領域における第２特徴量として算出して特徴量情報記憶部８１へ格納する（ステップＳ５２）。なお、このステップＳ５２は、関心領域設定部４２が第１関心領域を設定した後に行ってもよい。
ステップＳ５０〜Ｓ５２の後、合成画像データ生成部５３は、第１関心領域における第１および第２特徴量、ならびに特徴量画像データを用いて合成画像データを生成する（ステップＳ５３）。その後、表示部７は、合成画像データに対応する合成画像を表示する（ステップＳ５４）。
以上説明した本実施の形態１の変形例によれば、上述した実施の形態１と同様の効果を得ることができる。
（実施の形態２）
図１２は、本発明の実施の形態２に係る超音波観測装置の構成を示すブロック図である。同図に示す超音波観測装置１１は、演算部１２および記憶部１３の構成を除いて、上述した超音波観測装置１と同様の構成を有する。このため、超音波観測装置１と同じ構成要素には、対応する超音波観測装置１の構成要素と同一の符号を付して説明する。
演算部１２は、増幅補正部４１、関心領域設定部４２、周波数解析部４３、第１特徴量算出部４４および第２特徴量算出部４５に加えて、特性判定部１２１を有する。特性判定部１２１は、第１および第２特徴量に基づいて、第２関心領域内の観測対象の特性を判定する。本実施の形態２では、観測対象を生体組織とし、その観測対象の特性として、第２関心領域内の生体組織が呈する疾患の悪性度を適用する。
記憶部１３は、特徴量情報記憶部８１に加えて特性判定情報記憶部１３１を有する。特性判定情報記憶部１３１は、特性判定部１２１が第２関心領域内の検体の特性を判定する際に参照する特性判定情報を記憶する。
図１３は、特性判定情報記憶部１３１が記憶する特性判定情報の概要を示す図である。同図に示すテーブルＴｂ１は、第１特徴量Ｍおよび第２特徴量Ｓの組合せと疾患の悪性度との関係を与える。具体的には、テーブルＴｂ１は、以下の４つの関係を与える。
（１−１）第１特徴量Ｍが所定の閾値Ｍ0以上であり（Ｍ≧Ｍ0）、第２特徴量Ｓが所定の閾値Ｓ0以上である（Ｓ≧Ｓ0）場合、疾患の悪性度は「高」である。
（１−２）第１特徴量Ｍが閾値Ｍ0以上であり（Ｍ≧Ｍ0）、第２特徴量Ｓが閾値Ｓ0未満である（Ｓ＜Ｓ0）場合、疾患の悪性度は「中」である。
（１−３）第１特徴量Ｍが閾値Ｍ0未満であり（Ｍ＜Ｍ0）、第２特徴量Ｓが閾値Ｓ0以上である（Ｓ≧Ｓ0）場合、疾患の悪性度は「中」である。
（１−４）第１特徴量Ｍが閾値Ｍ0未満であり（Ｍ＜Ｍ0）、第２特徴量Ｓが閾値Ｓ0未満である（Ｓ＜Ｓ0）場合、疾患の悪性度は「低」である。
例えば、疾患がリンパ節腫大である場合、第１特徴量Ｍが大きければ、このリンパ節腫大が、他臓器の腫瘍からの転移性由来の腫大である可能性が高い。また、この場合、第２特徴量Ｓにより、疾患の進行度がわかる。したがって、第１特徴量Ｍおよび第２特徴量Ｓがそれぞれ閾値Ｍ0、Ｓ0以上であれば、疾患の悪性度は「高」であると判定することができる。
図１４は、超音波観測装置１１が行う処理の概要を示すフローチャートである。図１４において、ステップＳ６１〜Ｓ７４の処理は、図８を参照して説明したステップＳ１〜Ｓ１４の処理に順次対応している。
ステップＳ７３、Ｓ７４の並行処理の後、特性判定部１２１は、ステップＳ７３で統計量算出部４４３が算出した第２関心領域における第１特徴量Ｍと、ステップＳ７４で第２特徴量算出部４５が算出した第２関心領域における第２特徴量Ｓに基づいて特性判定情報記憶部１３１が記憶するテーブルＴｂ１を参照し、特性判定を行う（ステップＳ７５）。
続いて、合成画像データ生成部５３は、特徴量画像データ、第１特徴量Ｍ、第２特徴量Ｓ、および特性判定結果である疾患の悪性度を用いて合成画像データを生成する（ステップＳ７６）。
その後、表示部７は、合成画像データに対応する合成画像を表示する（ステップＳ７７）。図１５は、表示部７が表示する合成画像の表示例を模式的に示す図である。同図に示す合成画像３０１は、特徴量画像２０２と、特徴量情報３０２とを表示する。特徴量情報３０２は、第１および第２特徴量、ならびに疾患の悪性度を含む。
以上説明した本発明の実施の形態２によれば、実施の形態１と同様、異なる測定または演算を簡便な操作によって実現することができ、ユーザの負担を軽減させることができる。
また、本実施の形態２によれば、２つの特徴量の組合せに応じて観測対象の特性を判定するため、ユーザが診断を行う際の精度を一段と向上させることができる。
なお、本実施の形態２において、特性判定情報として、複数種類の周波数特徴量に対して第１特徴量をそれぞれ算出し、複数の第１特徴量と第２特徴量の組合せと疾患の悪性度を対応づけてもよい。
また、本実施の形態２において、第２特徴量算出部４５が、第１関心領域の全域において第２特徴量を算出するようにしてもよい。
（実施の形態３）
図１６は、本発明の実施の形態３に係る超音波観測装置の構成を示すブロック図である。同図に示す超音波観測装置１４は、演算部１５の構成を除いて、上述した超音波観測装置１１と同様の構成を有する。このため、超音波観測装置１１と同じ構成要素には、対応する超音波観測装置１１の構成要素と同一の符号を付して説明する。
演算部１５は、増幅補正部４１、関心領域設定部４２、周波数解析部４３、第１特徴量算出部４４、第２特徴量算出部４５、特性判定部１２１に加えて、第３特徴量算出部１５１を有する。
第３特徴量算出部１５１は、特徴量情報記憶部８１が記憶する第２特徴量の情報を参照して、同一の観測対象に対して異なる時間に算出され、互いに対応する第２関心領域における第２特徴量の時間変化に関する情報を算出する。本実施の形態３では、第２関心領域の直径を第２特徴量とし、第２関心領域の直径が２倍になるまでの倍加時間（Doubling Time）を第３特徴量とする。第３特徴量算出部１５１は、最新の第２特徴量と、その一つ前に行った検査に基づいて算出された第２特徴量とを用いて第３特徴量を算出する。なお、第３特徴量算出部１５１が第３特徴量を算出する際の２つの第２特徴量の基準となる時間間隔を予め設定しておき、最新の第２特徴量に対して、その時間間隔に最も近い第２特徴量を特徴量情報記憶部８１から取得して第３特徴量を算出するようにしてもよい。
図１７は、特徴量情報記憶部８１が記憶する第２特徴量の履歴情報の概要を示す図である。同図に示すテーブルＴｂ２は、同一検体の検査日時と、検査で算出された第２特徴量（第２関心領域の直径）とを対応づけている。
図１８は、特性判定情報記憶部１３１が記憶する特性判定情報の概要を示す図である。同図に示すテーブルＴｂ３は、第１特徴量Ｍおよび第３特徴量（倍加時間）Ｔの組合せと疾患の悪性度の関係を与える。具体的には、テーブルＴｂ３は、以下の４つの関係を与える。
（２−１）第１特徴量Ｍが所定の閾値Ｍ0以上であり（Ｍ≧Ｍ0）、第３特徴量Ｔが所定の閾値Ｔ0未満である（Ｔ＜Ｔ0）場合、疾患の悪性度は「高」である。
（２−２）第１特徴量Ｍが閾値Ｍ0以上であり（Ｍ≧Ｍ0）、第３特徴量Ｔが閾値Ｔ0以上である（Ｔ≧Ｔ0）場合、疾患の悪性度は「中」である。
（２−３）第１特徴量Ｍが閾値Ｍ0未満であり（Ｍ＜Ｍ0）、第３特徴量Ｔが閾値Ｔ0未満である（Ｔ＜Ｔ0）場合、疾患の悪性度は「中」である。
（２−４）第１特徴量Ｍが閾値Ｍ0未満であり（Ｍ＜Ｍ0）、第３特徴量Ｔが閾値Ｔ0以上である（Ｔ≧Ｔ0）場合、疾患の悪性度は「低」である。
例えば、疾患が粘膜下腫瘍である場合、進展速度が速く倍加時間Ｔが小さいものほど肉腫などの悪性組織である可能性が高い。加えて、第１特徴量Ｍの値が大きいほど悪性組織てある可能性が高い。したがって、第１特徴量Ｍが閾値Ｍ0より大きく、第３特徴量Ｔが閾値Ｔ0未満であれば、疾患の悪性度は「高」であると判定することができる。
図１９は、超音波観測装置１４が行う処理の概要を示すフローチャートである。図１９において、ステップＳ８１〜Ｓ９２の処理は、図８を参照して説明したステップＳ１〜Ｓ１２の処理に順次対応している。本実施の形態３においては、関心領域設定部４２が、ステップＳ８５における第１関心領域の設定処理およびステップＳ９２における第２関心領域の設定処理において、同一検体の前回検査時に設定された第１および第２関心領域の位置をそれぞれ初期設定して表示するようにするようにしてもよい。これにより、ユーザは、前回検査時に注目した領域を即座に認識することができる。
ステップＳ９２に続くステップＳ９３と、Ｓ９４〜Ｓ９５とは、並行して処理される。
ステップＳ９３において、統計量算出部４４３は、特徴量情報記憶部８１から第２関心領域内の周波数特徴量を取得し、その平均を第２関心領域における第１特徴量として算出して特徴量情報記憶部８１へ格納する（ステップＳ９３）。
ステップＳ９４において、第２特徴量算出部４５は、第２関心領域の直径を第２関心領域における第２特徴量として算出し、検査日時とともに特徴量情報記憶部８１へ格納する（ステップＳ９４）。なお、このステップＳ９４は、関心領域設定部４２が第１関心領域を設定した後に行ってもよい。
ステップＳ９４に続いて、第３特徴量算出部１５１は、特徴量情報記憶部８１から過去の第２特徴量を取得し、取得した第２特徴量とステップＳ９４で算出した第２特徴量とを用いて、第３特徴量としての倍加時間を算出して特徴量情報記憶部８１へ格納する（ステップＳ９５）。
ステップＳ９３およびＳ９４〜Ｓ９５の並行処理の後、特性判定部１２１は、ステップＳ９３で統計量算出部４４３が算出した第２関心領域における第１特徴量Ｍと、ステップＳ９５で第３特徴量算出部１５１が算出した第３特徴量Ｔとに基づいて、特性判定情報記憶部１３１が記憶するテーブルＴｂ３を参照し、特性判定を行う（ステップＳ９６）。
続いて、合成画像データ生成部５３は、第１特徴量Ｍ、第３特徴量Ｔ、特性判定結果である疾患の悪性度、および特徴量画像データを用いて合成画像データを生成する（ステップＳ９７）。
その後、表示部７は、合成画像データに対応する合成画像を表示する（ステップＳ９８）。表示部７が表示する合成画像は、図１５に示す合成画像３０１において、さらに第３特徴量を表示したものに相当する。
以上説明した本発明の実施の形態３によれば、実施の形態１と同様、異なる測定または演算を簡便な操作によって実現することができ、ユーザの負担を軽減させることができる。
また、本実施の形態３によれば、２つの特徴量の組合せに応じて観測対象の特性を判定するため、ユーザが診断を行う際の精度を一段と向上させることができる。特に、本実施の形態３によれば、時間的な変化の態様を示す特徴量（第３特徴量）を用いて判定を行うため、このような時間的な変化が特に重要な指標となるような観測対象の診断を行うのに好適である。
なお、本実施の形態３において、第１〜第３特徴量の組合せと疾患の悪性度を関連付けたテーブルを用いて特定判定を行うようにしてもよい。
また、本実施の形態３においても、第２特徴量算出部４５が、第１関心領域の全域において第２特徴量を算出するようにしてもよい。
本実施の形態３において、第３特徴量算出部１５１が第３特徴量を算出する際に必要な第１特徴量の過去の履歴情報を記憶する外部装置から通信ネットワークを介して取得するようにしてもよい。図２０は、本実施の形態３の変形例に係る超音波観測装置の構成を示すブロック図である。同図に示す超音波観測装置１６は、上述した超音波観測装置１４の構成に加えて、通信ネットワークを介して外部装置と情報の送受信を行う通信部１７を備える。超音波観測装置１６は、最新の超音波エコーに対応する各種情報を、通信部１７を介して外部装置へ送信する一方、第３特徴量の算出に必要な過去の検査における第１特徴量の情報を外部装置から受信する。
本変形例によれば、特徴量情報記憶部８１は、最新の超音波エコーに対応する情報を一時的に記憶しておくだけでよい。したがって、検査データの蓄積による記憶部１３の記憶量の増大を抑制することができる。
また、本実施の形態３において、第３特徴量は倍加時間に限られるわけではなく、例えば第１特徴量の時間変化率を適用することもできる。図２１は、第３特徴量として第１特徴量の時間変化率を適用する場合に特性判定情報記憶部１３１が記憶する特性判定情報の概要を示す図である。同図に示すテーブルＴｂ４は、第２特徴量として第２関心領域の面積Ｓを適用し、第３特徴量として第１特徴量（第２関心領域における周波数特徴量の平均）の時間変化率Ｍ’を適用した場合の組織の悪性度の関係を与える。具体的には、テーブルＴｂ４は、以下の４つの関係を与える。
（３−１）第２特徴量Ｓが所定の閾値Ｓ0以上であり（Ｓ≧Ｓ0）、第３特徴量Ｍ’が所定の閾値Ｍ’0以上である（Ｍ’≧Ｍ’0）場合、疾患の悪性度は「高」である。
（３−２）第２特徴量Ｓが閾値Ｓ0以上であり（Ｓ≧Ｓ0）、第３特徴量Ｍ’が閾値Ｍ’0未満である（Ｍ’＜Ｍ’0）場合、疾患の悪性度は「中」である。
（３−３）第２特徴量Ｓが閾値Ｓ0未満であり（Ｓ＜Ｓ0）、第３特徴量Ｍ’が閾値Ｍ’0以上である（Ｍ’≧Ｍ’0）場合、疾患の悪性度は「中」である。
（３−４）第２特徴量Ｓが閾値Ｓ0未満であり（Ｓ＜Ｓ0）、第３特徴量Ｍ’が閾値Ｍ’0未満である（Ｍ’＜Ｍ’0）場合、疾患の悪性度は「低」である。
（その他の実施の形態）
ここまで、本発明を実施するための形態を説明してきたが、本発明は上述した実施の形態によってのみ限定されるべきものではない。例えば、特性判定部１２１が判定する観測対象の特性は、疾患の悪性度以外でもよい。
また、合成画像において、観測対象の特性を文字で表現する代わりに、絵や記号等の情報を用いて表現するようにしてもよいし、観測対象の特性を視覚情報と関連づけてＢモード画像に重畳して表示するようにしてもよい。後者の場合には、生成した重畳画像を特徴量画像と並べて表示するようにしてもよいし、特徴量画像との間で選択的に表示するようにしてもよい。
また、減衰補正部４４２が周波数スペクトルを減衰補正した後、近似部４４１が減衰補正後の周波数スペクトルに対して回帰分析を行うことによって周波数特徴量を算出するようにしてもよい。
このように、本発明は、請求の範囲に記載した技術的思想を逸脱しない範囲内において、様々な実施の形態を含みうるものである。
１、１１、１４、１６ 超音波観測装置
２ 超音波探触子
３ 送受信部
４、１２、１５ 演算部
５ 画像処理部
６ 入力部
７ 表示部
８、１３ 記憶部
９ 制御部
１７ 通信部
２１ 超音波振動子
３１ 信号増幅部
４１ 増幅補正部
４２ 関心領域設定部
４３ 周波数解析部
４４ 第１特徴量算出部
４５ 第２特徴量算出部
５１ Ｂモード画像データ生成部
５２ 特徴量画像データ生成部
５３ 合成画像データ生成部
８１ 特徴量情報記憶部
１０１ Ｂモード画像
１０２ 第１関心領域
１０３ 第２関心領域
１２１ 特性判定部
１３１ 特性判定情報記憶部
１５１ 第３特徴量算出部
２０１、３０１ 合成画像
２０２ 特徴量画像
２０３ 特徴量情報
４４１ 近似部
４４２ 減衰補正部
４４３ 統計量算出部
Ｃ1 周波数スペクトル

Claims (14)

  1. 観測対象に対して送信した超音波が前記観測対象によって反射された超音波エコーを電気信号に変換したエコー信号に基づいて超音波画像データを生成する超音波画像データ生成部と、
    前記超音波画像データに対応する超音波画像内で解析対象とする第１関心領域および該第１関心領域の少なくとも一部をなす第２関心領域を設定する関心領域設定部と、
    前記第１関心領域内の前記エコー信号に基づいて生成される信号の周波数を解析することによって複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析部と、
    前記複数の周波数スペクトルの特徴をそれぞれ示す複数の周波数特徴量を算出し、該複数の周波数特徴量のうち前記第２関心領域内の前記周波数スペクトルに対応する周波数特徴量の統計量である第１特徴量を算出する第１特徴量算出部と、
    前記第２関心領域の形状の特徴を示す第２特徴量を算出する第２特徴量算出部と、
    前記周波数特徴量を視覚情報と関連づけて前記エコー信号から生成された超音波画像とともに表示する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成部と、
    前記第１および第２特徴量に関する情報を前記特徴量画像データに対応する特徴量画像とともに表示する合成画像データを生成する合成画像データ生成部と、
    を備えたことを特徴とする超音波観測装置。
  2. 前記第１特徴量と前記第２特徴量との組合せに基づいて前記第２関心領域における前記観測対象の特性を判定する特性判定部をさらに備え、
    前記合成画像データ生成部は、
    前記観測対象の特性に関する情報を加えて前記合成画像データを生成することを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
  3. 前記第１および第２特徴量ならびに前記観測対象の特性を関連づけた特性判定情報を記憶する特性判定情報記憶部をさらに備え、
    前記特性判定部は、
    前記特性判定情報に基づいて前記第２関心領域における前記観測対象の特性を判定することを特徴とする請求項２に記載の超音波観測装置。
  4. 同一の前記観測対象に対して異なる時間に算出され、互いに対応する前記第２関心領域における前記第１および第２特徴量の一方の時間変化に関する情報を第３特徴量として算出する第３特徴量算出部と、
    前記第１および第２特徴量の一方と前記第３特徴量との組合せに基づいて前記第２関心領域における前記観測対象の特性を判定する特性判定部と、
    をさらに備え、
    前記合成画像データ生成部は、
    前記第３特徴量および前記第２関心領域における前記観測対象の特性に関する情報を加えて前記合成画像データを生成することを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
  5. 前記第１および第２特徴量の一方、前記第３特徴量ならびに前記観測対象の特性を関連づけた特性判定情報を記憶する特性判定情報記憶部をさらに備え、
    前記特性判定部は、
    前記特性判定情報に基づいて前記第２関心領域における前記観測対象の特性を判定することを特徴とする請求項４に記載の超音波観測装置。
  6. 前記第３特徴量の算出に必要な前記第１および第２特徴量の一方の履歴情報を記憶する外部装置と通信ネットワークを介して情報の送受信を行う通信部をさらに備え、
    前記第３特徴量算出部は、
    前記通信部が受信した前記第１および第２特徴量の一方の履歴情報を用いて前記第３特徴量を算出することを特徴とする請求項４に記載の超音波観測装置。
  7. 前記観測対象は生体組織であり、前記観測対象の特性は該観測対象が呈する疾患の程度であることを特徴とする請求項２〜６のいずれか一項に記載の超音波観測装置。
  8. 前記第１特徴量は、前記第２関心領域内の前記周波数スペクトルに対応する周波数特徴量の平均、分散、標準偏差、中央値、最頻値、最大値および最小値のいずれか一つであることを特徴とする請求項１〜７のいずれか一項に記載の超音波観測装置。
  9. 前記第２特徴量は、前記第２関心領域の面積、周囲長、該領域を中心軸が通過する断面として推定される３次元領域の体積、該領域が円である場合の直径または半径、該領域が楕円である場合の長径または短径、および該領域が多角形である場合の対角線の最大値、のいずれか一つであることを特徴とする請求項１〜８のいずれか一項に記載の超音波観測装置。
  10. 前記第１および第２特徴量算出部が前記第１および第２特徴量をそれぞれ算出する処理を並列に実行させる制御部をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜９のいずれか一項に記載の超音波観測装置。
  11. 前記第２関心領域は、前記第１関心領域と同じ領域であることを特徴とする請求項１〜１０のいずれか一項に記載の超音波観測装置。
  12. 前記合成画像データに対応する合成画像を表示する表示部をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜１１のいずれか一項に記載の超音波観測装置。
  13. 超音波画像データ生成部が、観測対象に対して送信した超音波が前記観測対象によって反射された超音波エコーを電気信号に変換したエコー信号に基づいて超音波画像データを生成する超音波画像データ生成ステップと、
    関心領域設定部が、前記超音波画像データに対応する超音波画像内で解析対象とする第１関心領域を設定する第１関心領域設定ステップと、
    周波数解析部が、前記第１関心領域内の前記エコー信号に基づいて生成される信号の周波数を解析することによって複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析ステップと、
    第１特徴量算出部が、前記複数の周波数スペクトルの特徴をそれぞれ示す複数の周波数特徴量を算出する周波数特徴量算出ステップと、
    特徴量画像データ生成部が、前記周波数特徴量を視覚情報と関連づけて前記エコー信号から生成された超音波画像とともに表示する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成ステップと、
    前記関心領域設定部が、前記第１関心領域の少なくとも一部をなす第２関心領域を設定する第２関心領域設定ステップと、
    前記第１特徴量算出部が、前記第２関心領域内の前記周波数スペクトルに対応する前記周波数特徴量の統計量である第１特徴量を算出する第１特徴量算出ステップと、
    第２特徴量算出部が、前記第２関心領域の形状の特徴を示す第２特徴量を算出する第２特徴量算出ステップと、
    合成画像データ生成部が、前記第１および第２特徴量に関する情報を前記特徴量画像データに対応する特徴量画像とともに表示する合成画像データを生成する合成画像データ生成ステップと、
    を有することを特徴とする超音波観測装置の作動方法。
  14. 超音波画像データ生成部が、観測対象に対して送信した超音波が前記観測対象によって反射された超音波エコーを電気信号に変換したエコー信号に基づいて超音波画像データを生成する超音波画像データ生成ステップと、
    関心領域設定部が、前記超音波画像データに対応する超音波画像内で解析対象とする第１関心領域を設定する第１関心領域設定ステップと、
    周波数解析部が、前記第１関心領域内の前記エコー信号に基づいて生成される信号の周波数を解析することによって複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析ステップと、
    第１特徴量算出部が、前記複数の周波数スペクトルの特徴をそれぞれ示す複数の周波数特徴量を算出する周波数特徴量算出ステップと、
    特徴量画像データ生成部が、前記周波数特徴量を視覚情報と関連づけて前記エコー信号から生成された超音波画像とともに表示する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成ステップと、
    前記関心領域設定部が、前記第１関心領域の少なくとも一部をなす第２関心領域を設定する第２関心領域設定ステップと、
    前記第１特徴量算出部が、前記第２関心領域内の前記周波数スペクトルに対応する前記周波数特徴量の統計量である第１特徴量を算出する第１特徴量算出ステップと、
    第２特徴量算出部が、前記第２関心領域の形状の特徴を示す第２特徴量を算出する第２特徴量算出ステップと、
    合成画像データ生成部が、前記第１および第２特徴量に関する情報を前記特徴量画像データに対応する特徴量画像とともに表示する合成画像データを生成する合成画像データ生成ステップと、
    を超音波観測装置に実行させることを特徴とする超音波観測装置の作動プログラム。
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