WO2007046272A1 - 弾性画像を生成する超音波診断装置 - Google Patents

Abstract

　被検体１の組織に圧力を加えて計測された超音波断層データに基づいて、被検体の断層部位の複数の計測点における組織の歪みや弾性率などの弾性データを求め、その弾性データに基づいて断層部位の弾性画像を生成して表示し、その弾性画像に設定される関心領域ＲＯＩにおける歪みや弾性率などの弾性データの分布をヒストグラムで表示することにより、色相や輝度により階調を付けた組織の弾性に関する情報以外に、組織性状を反映した新たな定量的な情報を提供して組織の鑑別を支援する。

Description

明 細 書

超音波診断装置

技術分野

[0001] 本発明は、被検体に圧迫を付与して生体組織の弾性 (硬さ又は軟らかさ）を計測し て生成される弾性画像に加え、組織の弾性に関係する定量的な他の情報をユーザ に提供して、的確な診断を支援することができる超音波診断装置に関する。

背景技術

[0002] 超音波診断装置の技術分野では、特許文献 1、 2等に記載されているように、被検 体に用手法又は機械的な方法により、超音波探触子の超音波送受信面にて被検体 に圧力を加え、時系列的に前後する超音波受信信号の相関演算を利用して生体各 部の変位を求め、求めた変位に基づいて組織の弾性に関する弾性データを求め、そ の弾性データを画像ィ匕することが提案されている。また、組織の弾性データとしては 、生体各部の変位及び変位を空間微分した歪み、さらには、外部からの圧迫により生 じた生体内部の応力分布と歪みとから得られる生体組織のヤング率等に代表される 弾性率などが提案されている。このような弾性データを計測して、それらの大きさに応 じて色相や輝度により階調を付けた弾性画像を表示することにより、生体組織の弾性 を容易に認識することができ、ガン腫瘍等の病変組織を適切に鑑別することが可能 になる。

[0003] つまり、弾性画像は、各計測点における変位、歪み又は弾性率などの弾性の程度 に応じて、色相や輝度により階調を付けた弾性画像であるから、生体組織の硬さや 軟らかさを容易に認識することができる

しかし、弾性画像に基づいて注目部位の弾性の違いを判別して、病変部を鑑別し ようとする場合、異なる色階調の境界領域、あるいは、色階調が近似する領域につい て、弾性の差異を明確に区別できない場合があり、検者の経験や熟練度によって鑑 別に誤認が生ずるおそれがある。

[0004] また、高密度焦点式超音波（以下、 HIFU： high-intensity focused ultrasound と いう。）を病変部に照射して、病変部の組織を破壊して治療する方法が提案されてい る。これによれば、破壊により死滅された病変部の組織は熱変性により硬くなるから、 その硬さの程度と治療効果とを対応付けることができる。そこで、治療部位内の弾性 を計測して弾性画像を観察すれば、万遍なく均一に治療が施された力どうかを判定 できるが、上述したように、弾性画像では色階調が近似する領域の微小部位につい て階調差を明確に識別できず、治療が施されたかどうかを明確に判断できない場合 がある。

[0005] そこで、弾性画像に基づ!/ヽて病変部を鑑別する場合、あるいは治療の効果を判断 する場合に、色階調等による弾性情報だけでなぐ組織の弾性に関係する定量的な 他の情報を合わせて考慮することができれば、的確な診断の支援をすることが期待 できる。

[0006] 特許文献 1 :特開平 5— 317313号公報

特許文献 2 :特開 2000— 60853号公報

発明の開示

[0007] 本発明は、色相や輝度により階調を付けた組織の弾性画像以外に、的確な診断を 支援する定量的な補助弾性情報を提供することを課題とする。

[0008] 上記の課題を解決する手段を検討した結果、第一に、圧迫などの外力による組織 変形は、組織を構成する組織要素群によって固有の集団的挙動を示すことに着目し 、その固有の集団的挙動を統計的な特徴として把握すれば、的確な診断を支援する 補助弾性情報となり得ることに思 、至った。

[0009] そこで、上記の課題を解決するため、本発明の超音波診断装置は、被検体の組織 に圧力を加えて計測された超音波断層データに基づ 、て、前記被検体の断層部位 の複数の計測点における組織の弾性データを求める弾性データ演算手段と、該弹 性データに基づいて前記断層部位の弾性画像を生成する弾性画像生成手段と、前 記弾性データに基いて弾性分布を表すヒストグラムを生成するヒストグラム評価手段と 、前記弾性画像と前記ヒストグラムの画像の少なくとも一方を表示する画像表示手段 を備えてなることを特徴とする。この場合、弾性画像に関心領域を設定し、その関心 領域における弾性分布をヒストグラム化することができる。

[0010] すなわち、注目部位を含む関心領域等にっ 、て、変位、歪み又は弾性率などの弹 性データの分布をヒストグラム化して表示することにより、組織性状を反映した集団的 挙動に基づいた定量的な補助弾性情報として提供することができる。ここで、ヒストグ ラムは、関心領域に含まれる全ての各計測点における組織の変位、歪み、あるいは 弾性率などの弾性データを母集団とし、同一又は同程度の弾性データを有する計測 点の個数をグラフ化したものである。したがって、検者は、注目部位を含む関心領域 における組織の弾性分布を、ヒストグラムを観察することにより、定量的かつ相対的に 識別できるから、病変部位の組織鑑別を効果的に支援することができる。また、治療 効果の判断を的確に行うことができる。

[0011] 特に、ヒストグラムには、組織の集団的挙動の特徴が現れることから、これにより、病 変部などの注目部位の組織の弾性の均一性などを評価することができ、非常に硬 、 充実性組織であるガン腫瘍、軟らかい充実性組織である繊維腺種、あるいは流動的 な嚢胞性組織である嚢胞、等々の組織性状の識別が可能となり、臨床上有用な診断 情報を提供することができる。

[0012] 上記の場合にぉ ヽて、弾性画像に設定された関心領域を、被検体に加えられる圧 力に応じて変位する関心領域内の組織に追従させて自動的に変更することができる 。これによれば、任意の時刻において、組織の弾性情報の分布がどのように変化した かを、正しく認識することができる。

[0013] また、超音波断層データに基づいて生成された断層部位の断層画像と、弾性画像 と、ヒストグラムとを同一の画面に並べて表示することができる。これによれば、断層画 像に表れた組織分布像と、弾性画像による個々の領域の弾性の情報と、ヒストグラム の補助弾性情報を対比観察できるから、一層、組織鑑別の精度を向上できる。

[0014] ここで、ヒストグラムの画像には、ヒストグラムだけに限られず、ヒストグラム力 派生し て求められる特徴量を補助弾性情報として含めることができる。例えば、ヒストグラム の弾性データの平均、標準偏差、中央値の少なくとも一つを含む。また、ヒストグラム の分布を近似した関数と、ヒストグラムに表れたピークの弾性データと、ピークの標準 偏差と、ピークの半値幅の少なくとも一つをヒストグラムと共に表示することができる。 さら〖こ、ヒストグラムの画像上にカーソルを表示し、そのカーソルにより指定されるヒスト グラムの 1つの区間における計測点の個数と、その区間の弾性データを数値で表示 することができる。また、ヒストグラムの画像上に複数のカーソルを表示し、 2つのカー ソルに挟まれるヒストグラムの複数の区間における計測点の個数と、その複数の区間 の弾性データの平均値と、その複数の区間の弾性データの標準偏差と、ピークの半 値幅の少なくとも一つを数値で表示することができる。

[0015] さらに、超音波断層データに基づいて生成された断層部位の断層画像と、弾性画 像と、ヒストグラムとを同一の画面に並べて表示し、ヒストグラムの画像上に複数の力 一ソルを表示し、 2つのカーソルに挟まれる弾性データの複数の区間における計測 点の個数と、その複数の区間の弾性データの平均値と、その複数の区間の弹性デ一 タの標準偏差の少なくとも一つを、補助弾性情報として数値で表示すると共に、 2つ のカーソルに挟まれた区間に属する複数の計測点の位置を弾性画像に識別可能に 表示することができる。

[0016] また、ヒストグラムの画像上に複数のカーソルを表示し、該カーソルにより指定される 2つの弾性データの区間における弾性データの比を、補助弾性情報として数値で表 示することができる。これによれば、注目する 2つの部位の組織の弾性を相対比で評 価することができる。

[0017] また、ヒストグラムの画像上にカーソルを表示し、該カーソルにより指定されるヒストグ ラム分布のピーク部の弾性データの半値幅を求め、その半値幅に基づ!/、てピーク部 に対応する組織性状を評価し、評価結果を前記ヒストグラムに合わせて補助弾性情 報として表示することができる。

[0018] さらに、圧力に応じて変位する組織に追従させて弾性画像に設定された関心領域 を自動的に変更すると共に、変更された関心領域におけるヒストグラムを対応させて 表示することができる。

[0019] また、本発明の超音波診断装置は、被検体の組織に圧力を加えて計測された超音 波断層データに基づ 、て、前記被検体の断層部位の複数の計測点における組織の 変位ベクトルを求め、前記断層部位の前記計測点に対応させて前記変位ベクトルを 表示する弾性画像を生成して表示し、該弾性画像に設定される関心領域における特 定方向の前記変位ベクトル成分の分布をヒストグラムで表示することができる。

[0020] 本発明によれば、色相や輝度により階調を付けた組織の弾性画像以外に、関心領 域における組織の弾性分布を表わすヒストグラムを補助弾性情報として表示するよう にしているから、注目部位を含む関心領域における組織の弾性分布を、定量的かつ 相対的に識別でき、病変部位の組織鑑別を効果的に支援することができる。

図面の簡単な説明

圆 1]本発明の超音波診断装置の一実施形態のブロック構成図である。

[図 2]本発明の超音波診断装置の一実施形態の処理手順を示すフローチャートであ る。

圆 3(A)]超音波の探触子の一例を示す外観図である。

圆 3(B)]圧迫板を備えた超音波の探触子の一例を示す外観図である。

圆 3(C)]圧迫板に圧力センサーを備えた超音波の探触子の一例を示す外観図であ る。

圆 3(D)]圧迫板に参照変形体を備えた超音波の探触子の一例を示す外観図である 図 4]本発明の一実施形態のヒストグラム評価部の構成図である。

図 5]弾性フレームデータの概念を説明する図である。

図 6]本発明の一実施形態の弾性画像を説明する図である。

図 7]弾性フレームデータに設定された ROIを説明する図である。

図 8]本発明の実施例 1のヒストグラムの表示例を示す図である。

図 9]本発明に係る画像の表示形態の一実施例を示す図である。

図 10]本発明の実施例 4のヒストグラムの表示例を示す図である。

図 11]本発明の実施例 5のヒストグラムの表示例を示す図である。

図 12]本発明の実施例 6のヒストグラムの表示例を示す図である。

図 13]本発明の実施例 7のヒストグラムの表示例を示す図である。

図 14]本発明の実施例 8のヒストグラムの表示例を示す図である。

図 15]本発明の実施例 10のヒストグラムの表示例を示す図である。

図 16]実施例 10と比較のためのヒストグラムの表示例を示す図である。

図 17(A)]本発明の実施例 14のヒストグラムの一表示例を示す図である。

図 17(B)]本発明の実施例 14のヒストグラムの他の表示例を示す図である [図 17(C)]本発明の実施例 14のヒストグラムのさらに他の表示例を示す図である。

[図 18]本発明の実施例 15のヒストグラムの表示例を示す図である。

[図 19]本発明の実施例 16のヒストグラムの表示例を示す図である。

[図 20]本発明の実施例 16のヒストグラムの他の表示例を示す図である。

[図 21]本発明の実施例 17のヒストグラムの表示例を示す図である。

[図 22]本発明の実施例 18のヒストグラムの表示例を示す図である。

[図 23]本発明の実施例 19のヒストグラムの表示例を示す図である。

[図 24]本発明の実施例 20のヒストグラムの表示例を示す図である。

[図 25]本発明の実施例 21のヒストグラムの表示例を示す図である。

[図 26]本発明の実施例 22のヒストグラムの表示例を示す図である。

発明を実施するための最良の形態

[0022] 以下、本発明を実施形態に基づいて説明する。図 1に、本発明の一実施形態の超 音波診断装置のブロック構成図を示す。図 2に、本発明の特徴部に係る超音波診断 装置の処理手順の一実施形態のフローチャートを示す。

[0023] 図 1に示すように、被検体 1に当接して用いられる超音波の探触子 2は、図 3 (A)に 示すように、被検体 1との間で超音波を送信及び受信する複数の振動子が整列され た超音波送受信面 21を有して形成されている。探触子 2は、送信回路 3から供給さ れる超音波パルスにより駆動され、機械式又は電子的にビーム走査を行うようになつ ている。送受信制御回路 4は、探触子 2の複数の振動子を駆動する超音波パルスの 送信タイミングを制御して、被検体 1内に設定される焦点に向けて超音波ビームを形 成するようになっている。また、送受信制御回路 4は、探触子 2の振動子の配列方向 に電子的に超音波ビームを走査するようになって!/、る。

[0024] 一方、探触子 2は、被検体 1内から発生する反射エコー信号を受信して受信回路 5 に出力する。受信回路 5は、送受信制御回路 4から入力されるタイミング信号に従つ て、反射エコー信号を取り込んで増幅などの受信処理を行う。受信回路 5により受信 処理された反射エコー信号は、整相加算回路 6において複数の振動子により受信さ れた反射エコー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受波 ビームを形成する。整相加算回路 6において整相加算された反射エコー信号 (以下 、超音波断層データという。 )は、信号処理部 7に入力され、ゲイン補正、ログ圧縮、 検波、輪郭強調、フィルタ処理等の信号処理がなされる。なお、整相加算回路 6にお いて生成される超音波断層データの高周波 (RF)信号は、複合復調した I、 Q信号で あっても良い。このようにして、探触子 2で超音波ビームを被検体 1の体内で一定方 向に走査し、一枚の断層像に対応した超音波断層データを得るようになって!/、る。

[0025] 信号処理部 7により処理された超音波断層データは白黒スキャンコンバータ 8に導 かれ、ここにおいてディジタル信号に変換されるとともに、超音波ビームの走査面に 対応した 2次元の断層像データに変換される。すなわち、白黒スキャンコンバータ 8 は、運動組織を含む被検体 1内の RF信号フレームデータを超音波周期で取得し、そ のフレームデータを画像に変換して表示するために、テレビ同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となるもので、信号処理部 7から の反射エコー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 イジタルィ匕された複数枚の断層像データを時系列に記憶するフレームメモリと、これら の動作を制御するコントローラなど力 構成されている。これらの信号処理部 7と白黒 スキャンコンバータ 8によって断層像の画像再構成手段が構成される。 白黒スキャン コンバータ 8から出力される断層像データは、切替加算部 9を介して画像表示器 10 に供給されて断層像が表示されるようになって ヽる。

[0026] 画像表示器 10は、白黒スキャンコンバータ 8によって得た時系列の断層像データを 表示するもので、切替加算部 9を介して入力される画像データをアナログ信号に変換 する D/A変^^と、この D/A変 からの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。

[0027] 一方、整相加算回路 6から出力される超音波断層データは、 RF信号フレームデー タ選択部 11に導かれる。 RF信号フレームデータ選択部 11は、超音波ビームの走査 面（断層面）に対応する RF信号群を、フレームデータとして複数フレーム分を選択し てメモリなどに格納する。変位計測部 12は、 RF信号フレームデータ取得部 11に格 納されている取得時刻が異なる複数対のフレームデータを順次取り込み、取り込ん だ一対のフレームデータに基づいて断層面における複数の計測点の変位ベクトルを 求め、変位フレームデータとして歪み Z弾性率演算部 13に出力するようになって ヽ る。

[0028] 歪み Z弾性率演算部 13は、入力される変位フレームデータに基づいて断層面に おける複数の計測点の歪みを求め、弾性フレームデータとして弾性データ処理部 14 に出力するようになっている。また、歪み Z弾性率演算部 13は、圧力計測部 19から 被検体に加えられた圧力計測データを取り込み、被検体各部の応力分布を求め、先 に求めた歪みフレームデータと応力分布とから弾性率を求め、弾性フレームデータと して、弾性データ処理部 14に出力するようになっている。圧力計測部 19は、図 3 (C) に示すように、圧迫板 22などに装着された複数の圧力センサー 23の出力信号を取り 込み、被検体 1の体表面に加えられた圧力を計測し、計測した圧力データを歪み Z 弾性率演算部 13に送出する。なお、圧力計測は、図 3 (D)に示すように、圧迫板 22 の前面に装着された参照変形体 24を装着した探触子 2を用い、参照変形体 24の変 位フレームデータに基づいて体表面にカ卩えられた圧力を計測するようにすることがで きる。これらの圧力計測法は、特開 2005— 13283号公報又は特開 2005— 66041 号公報に記載されている。

[0029] 弾性データ処理部 14は、歪み Z弾性率演算部 13から入力される歪み又は弾性率 の弾性フレームデータに座標平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 を施して、カラースキャンコンバータ 15に送出するようになって!/、る。

[0030] カラースキャンコンバータ 15は、弾性データ処理部 14から出力される弾性フレーム データを変換してカラーの弾性画像を生成し、切替加算部 9を介して画像表示器 10 に表示させるようになつている。つまり、カラースキャンコンバータ 15は、予め設定さ れた弾性 (歪み又は弾性率)の上限値及び下限値の範囲に基づいて、弾性画像に 階調化 (例えば、 256階調)された赤、緑、青などの色相コードを付与する。例えば、 弾性フレームデータの弾性率が大きく計測された硬い領域は青色コードに変換し、 逆に弾性率力 S小さく計測された軟らかい領域は赤色コードに変換する。なお、カラー スキャンコンバータ 15に代えて、白黒スキャンコンバータを用いることができる。この 場合は、弾性率が大きく計測された硬い領域は輝度を明るぐ逆に弾性率が小さく計 測された軟らかい領域は輝度を暗くするなどにより、弾性率の分布を表すことができ る。

[0031] また、切替加算部 9は、白黒スキャンコンバータ 8から出力される白黒の断層像デー タと、カラースキャンコンバータ 15から出力されるカラーの弾性画像データとを入力し 、両画像を切り替えていずれか一方を表示させる機能と、両画像の一方を半透明に して加算合成して画像表示器 10に重ねて表示させる機能と、両画像を並べて表示さ せる機能を有して形成されている。また、シネメモリ部 18は、切替加算部 9から出力さ れる画像データをメモリに格納し、装置制御インターフェイス部 17からの指令に従つ て、過去の画像データを呼び出して画像表示器 10に表示するようになっている。さら に、選択された画像データを MOなどの記録メディアへ転送することが可能になって いる。

[0032] さらに、本実施形態の特徴であるヒストグラム評価部 20は、変位計測部 12と歪み Z 弾性率演算部 13から出力される変位フレームデータあるいは歪みフレームデータ等 の弾性フレームデータを取り込み、後述するように、ヒストグラムを生成すると共に、ヒ ストグラムに基づいて統計的特徴を評価するようになっている。そして、ヒストグラム画 像データを生成して、切替加算部 9を介して画像表示器 10にヒストグラム画像を表示 させるようになつている。

[0033] このように構成される実施形態の詳細構成を動作とともに、図 2に示したフローチヤ ートを参照して説明する。

(ステップ S1)

まず、被検体 1の組織に圧力を加えながら、連続的に超音波断層データを取得す る（Sl)。このとき、図 3 (A)に示した探触子 2の超音波送受信面 21を被検体 1の体表 に接触させて超音波送受信を行いつつ、超音波送受信面 21を用手的に上下動させ て被検体 1を圧迫する。このとき、被検体 1の診断部位に効果的に応力分布を与える ため、図 3 (B)に示すように、探触子 2の超音波送受信面 21に面を合わせて圧迫板 2 2を装着し、超音波送受信面 21と圧迫板 22により構成される圧迫面で被検体 1を圧 迫することが好ましい。

(ステップ S 2)

RF信号フレームデータ選択部 11は、整相加算回路 6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超音波断層データ (RF信号フレームデータ） をフレームメモリ内に順次確保する。このとき、最新の RF信号フレームデータを Nとし て確保する。そして、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 1つの RF信号フレームデータ Xを選択する。次 Vヽで、最新の RF信号フレームデータ Nと選択した RF信号フレームデータ Xを 1組の R F信号フレームデータとして、変位計測部 12に出力する。

(ステップ S3)

変位計測部 12は、選択された 1組の RF信号フレームデータ N, Xを 1次元もしくは 2 次元相関処理して、断層像上の各計測点の変位もしくは変位ベクトル (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。この変位ベクトルの検出法として は、例えば特開平 5— 317313号公報に記載されているように、ブロックマッチング法 とグラジェント法とがある。ブロックマッチング法は、画像を例えば n X n画素力もなる 複数のブロックに分け、現フレーム中の着目しているブロックに最も近似しているブロ ックを前フレーム力も探索して、変位ベクトルを求める方法である。

(ステップ S4)

歪み Z弾性率演算部 13は、変位計測部 12及び圧力計測部 19で求めた変位フレ ームデータ及び圧力データに基づ 、て、断層像上の各計測点の歪み及び弾性率を 演算する。そして、断層像に対応させた歪み又は弾性率の弾性フレームデータを生 成して、弾性データ処理部 14に出力する。ここで、歪みは、圧力データを必要とせず 、変位を空間微分することによって計算される。また、弾性率の一つである、例えばャ ング率 Ymの演算は、以下の式に示したように、圧力データに基づいて各計測点に おける応力（圧力）を求め、その応力を各計測点における歪み量で除することにより 求める。ここで、 i,jの指標は、フレームデータの計測点の座標を表す。

Ymi,j =圧力（応力） ijZ (歪み量 i,j)

ここで、 （i,j=l, 2, 3, - · -)

(ステップ S 5)

弾性データ処理部 14は、歪み Z弾性率演算部 13から入力される弾性フレームデ ータに、座標平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、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画像処理を施して、カラースキャンコ ンバータ 15に送出する。この弾性データ処理部 14における画像処理については、 例えば、特開 2004— 261198号公報に記載されている。

[0035] カラースキャンコンバータ 15は、弾性データ処理部 14から出力される弾性フレーム データと、弾性フレームデータの階調化選択範囲を指定する上限値及び下限値を入 力し、弾性フレームデータを色相情報に変換した弾性画像データを生成する。この 上限値及び下限値は、図示していない装置制御部からの命令、又は弾性データ処 理部 14力もの弾性フレームデータの中の階調化選択範囲によって指定される。例え ば、カラースキャンコンバータ 15は、入力される弾性フレームデータにおいて、弾性 率が大きく計測された領域は青色コードに変換し、逆に弾性率が小さく計測された領 域は赤色コードに変換する。

[0036] ここで、カラースキャンコンバータ 15に代えて、白黒スキャンコンバータを用いること もできる。この場合は、歪みが大きい領域は輝度を明るぐ逆に歪みが小さい領域は 輝度を暗くさせるようにすることができる。

[0037] このようにしてカラースキャンコンバータ 15で生成された弾性画像データは、切替 加算部 9に出力される。切替加算部 9は、白黒スキャンコンバータ 8から出力される白 黒の断層像データと、カラースキャンコンバータ 15から出力されるカラーの弾性画像 データとを加算して、又は切り替えて画像表示器 10に出力して表示させる。例えば、 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表示させ、あるいは 両画像データを加算合成して表示させるようになつている。また、例えば、特開 2000 — 60853号公報に記載されているように、白黒断層像とカラー又は白黒の弾性画像 を同時に 2画面表示するようにすることができる。さらに、例えば、特開 2004— 1359 29号公報に記載されているように、白黒断層像にカラーの弾性画像を半透明的に重 畳して表示するようにすることができる。

[0038] また、切替加算部 9から出力される表示画像データは、画像表示器 10に送られると 同時に、シネメモリ部 18に入力されるようになっている。シネメモリ部 18は、入力され る表示画像データをメモリに格納する。また、シネメモリ部 18は、装置制御インターフ エイス部 17から与えられる制御信号に従って、過去の表示画像データを呼び出して 画像表示器 10に表示し、又は選択された表示画像データを MOなどの記録メディア へ転送するようになって!/、る。

(ステップ S6、 S7)

ステップ S6、 S7において、本発明の特徴に係るヒストグラム評価処理を実行する。 ヒストグラム評価部 20は、歪み Z弾性率演算部 13から出力される弾性フレームデー タを用い、現時刻における関心領域内の各計測点における歪みや弾性率を求めて、 関心領域内のヒストグラムを求める。そして、求めたヒストグラムを反映した画像情報を 生成し、切替加算部 9を介して画像表示器 10に表示して検者に診断情報として提供 する。このヒストグラムを反映した画像情報には、注目部位を含む関心領域の各部位 の弾性の統計的な特徴を含めることができる。

[0039] ここで、ヒストグラム評価部 20における一連の処理の流れを、図 4を参照して説明す る。ヒストグラム評価部 20は、メモリ部 31と、ヒストグラム演算部 32と、統計評価部 33と 、画像構築部 34を備えて構成されている。メモリ部 31は、歪み Z弾性率演算部 13か ら出力される弾性フレームデータをー且格納して、ヒストグラム演算部 32に出力する ようになっている。

[0040] ヒストグラム演算部 32は、メモリ部 31から出力される弾性フレームデータと、装置制 御インターフェイス部 17から出力される関心領域 (ROI)の座標データを入力する。こ こで、 ROIは、ステップ S5で画像表示器 10に表示されたカラーの弾性画像上で、装 置制御インターフェイス部 17から入力設定する（S6)。

[0041] そして、ヒストグラム演算部 32は、 ROI内に分布する弾性フレームデータを母集団と するヒストグラムを演算し、数値データカゝらなるヒストグラムデータを生成して、統計評 価部 33に出力する。すなわち、 ROIにおける歪み又は弾性率の値を複数の区間に 分割し、各区間に対応する歪み又は弾性率の値を有する計測点の個数を算出し、 例えば、歪み又は弾性率の複数の区間を横軸に、計測点の個数を縦軸に割り付け てヒストグラムデータを生成する。

[0042] 次に、統計評価部 33は、ヒストグラム演算部 32から出力されるヒストグラムデータを 解析して、ヒストグラムデータの統計的な特徴を抽出する。そして、統計的な特徴の 統計評価データを生成して、ヒストグラムデータと共に画像構築部 34に出力する。画 像構築部 34は、統計評価部 33から出力される統計評価データとヒストグラムデータ を反映した画像をヒストグラム画像データとして構築し、切替加算部 9に出力する。

[0043] ここで、ヒストグラム評価部 20における処理を、図 5〜図 8を参照して具体的に説明 する。まず、歪み Z弾性率演算部 13において演算された時刻 tにおける弾性フレー ムデータの弾性率の数値データ群を、図 5の概念図に示すように、 Ei,j (t)とする。こ こで、 i= l,2,3, ' . '、 Nの自然数、 j=l,2,3, ' . '、 Mの自然数である。つまり、図 5にお いて、指標 iは弾性画像の横軸方向の座標を、指標 jは弾性画像の縦軸方向の座標 を示している。

[0044] メモリ部 31では弾性フレームデータ Ei,j (t)を確保して、ヒストグラム演算部 32に出 力する。一方、画像表示器 10に表示された弾性画像上において、装置制御インター フェイス部 17の入力手段 (例えばトラックボールなどのデバイス）を介して検者力 例 えば図 6に示すように、関心領域 ROIを設定する。装置制御インターフェイス部 17は 、設定された ROIの座標、例えば図 6に示すように矩形の ROIの場合は、 4つの角の 座標 Pl (xl,yl)、 P2 (x2,yl)、 P3 (xl,y2)、 P4 (x2,y2)を読み取って、 ROI座標 データとしてヒストグラム演算部 32に出力する。

[0045] ヒストグラム演算部 32は、弾性フレームデータと ROI座標データを用いて、ヒストグラ ムデータを演算する。まず、 ROI座標データを参照して、弾性フレームデータの中か ら ROIの内部に属する計測点の弾性率の数値データ群を、例えば、図 7に示すよう に抽出する。

[0046] 次に、 ROIの内部に属する計測点の弾性率の数値データ群を母集団として、ヒスト グラムデータを演算する。このヒストグラムデータを演算する処理は、一般的なヒストグ ラムを構築する際の手順と同様である。例えば、図 8を参照して具体的に説明する。 ヒストグラムの表示範囲を弾性率で、 O (kPa)力も 700 (kPa)とし、ヒストグラムの区間 であるビン幅を 25 (kPa)にすると、 28個のビンが設定される。すなわち、各ビンの幅 は、次のとおりとなる。

[0047] ビン 1 ： 0— 24.99 · · · (kPa)

ビン 2 ： 25-49.99 · · · (kPa)

ビン 3 ： 50- 74.99 · · · (kPa) ビン 27 : 650-674.99 · · · (kPa)

ビン 28 : 675-699.99 · · · (kPa)

このように設定されたビンに対応させて、母集団の中力もそれぞれのビンの範囲の 弾性率を有する計測点の個数を計上する。すなわち、例えば、次のように計上される

[0048] ビン 1 ： 17 (個）

ビン 2 ： 87 (個）

ビン 3 ： 142 (個） ビン 27 ： 74 (個）

ビン 28 ： 63 (個）

このような処理によって、ビン番号 (ビンの範囲）と計測点の個数の関係がヒストグラ ムデータとして生成される。

[0049] 統計評価部 33は、生成されたヒストグラムデータの統計的特徴を演算して、統計評 価データを作成する。この統計的特徴としては、母集団としての弾性率データ群の標 本である計測点の個数、弾性率データの平均値、中央値、分散値、標準偏差、ピー クの半値幅、歪度、尖度などから、適宜選択して設定できる。但し、統計的特徴を表 すものはこれらに限らな 、ことは 、うまでもな!/、。

(ステップ S8)

画像構築部 34は、ヒストグラム演算部 32で求められたヒストグラムデータと、統計評 価部 33で求められた統計評価データとに基づ 、て、ヒストグラム画像データを構築 する。構築されたヒストグラム画像データは、切替加算部 9を介して画像表示器 10〖こ 表示され、組織鑑別の補助弾性情報として検者に提供される。

[0050] なお、本実施形態では、被検体 1の体表面に探触子 2を接触させて計測する場合 について説明したが、本発明はこれに限らず、経直腸探触子、経食道探触子、術中 用探触子、血管内探触子など、任意の超音波探触子にて同様に適用できる。

[0051] 以下、ヒストグラム評価部 20により生成されるヒストグラム画像データの具体的な実 施例について説明する。なお、以下の実施例では、 ROIを図 6に示すように設定した 場合を例に説明する。

実施例 1

[0052] 本実施例 1は、図 8に示すようなヒストグラム画像を生成する具体的例である。図 6に 示すように、 ROIの中には、組織 1、組織 2、組織 3が含まれている。これらの組織 1〜 3の組織固有の硬さの情報は、組織 1〜3の範囲表示とともに、弾性画像として画像 表示器 10にリアルタイムに表示される。これにより、

(組織 1の硬さ） < (組織 2の硬さ） < (組織 3の硬さ）

の関係を容易に把握することができる。

[0053] この ROI内の弾性率データに基づいて生成されるヒストグラムは、図 8に示すような ヒストグラム画像になる。すなわち、同図のヒストグラム画像の縦軸は、それぞれのビン の弾性率に属する計測点の個数に相関する。したがって、個数が多いほどビンの長 さが長くなつている。 ROIにより指定される弾性フレームデータの中の母集団は、組 織 1〜3にそれぞれ固有の弾性率データを保有している。したがって、対応する弾性 率の範囲の計測点の個数が高くなつたヒストグラムが形成される。

[0054] また、統計評価部 33において、例えば母集団に属する計測点の個数、母集団の 弾性率の平均値、中央値、分散値が演算され、図 8に示すように、ヒストグラムに合わ せて、画像表示器 10にリアルタイムに表示される。

[0055] また、切替加算部 9は、例えば図 9に示すように、種々の表示形態により、画像表示 器 10に画像を表示する。図示例は、白黒スキャンコンバータ 8から出力された断層像 と、カラースキャンコンバータ 15から出力された弾性画像と、ヒストグラム評価部 20か ら出力されたヒストグラム画像が組み合わされ、 1つの表示画像データが構築されて 画像表示器 10にリアルタイムに表示される。

[0056] これにより、本実施例によれば、注目する領域が、その周囲の組織とどのような硬さ の関係で結合している力を客観的、定量的に評価することが可能となり、確定的な組 織鑑別を支援することができる。

[0057] すなわち、輝度 (色調)の大小やその広がり方などを表示する弾性画像の場合は、 検者の主観に依存した診断により、検者間で異なる診断結果が下されることがあった 力 本実施例によれば、そのような事象を回避して、客観的、普遍的な診断を確立し て、臨床上有用な超音波診断装置を提供することができる。

[0058] 特に、ヒストグラムには、組織の集団的挙動の特徴が現れることから、これにより、病 変部などの注目部位の組織の硬さの均一性などを評価することができ、非常に硬 、 充実性組織であるガン腫瘍、軟らかい充実性組織である繊維腺種、あるいは流動的 な嚢胞性組織である嚢胞、等々の組織性状の識別が可能となり、臨床上有用な診断 情報を提供することができる。

実施例 2

[0059] 実施例 1においては、弾性率を用いた例を示した力 本発明は、これに限らず、弹 性データとして歪みデータ、変位データ、変位ベクトルにも適用できる。つまり、歪み Z弾性率演算部 13にお 、て演算された歪みの弾性フレームデータに基づ!/、て、同 様のヒストグラム及び統計的特徴データを求めて、画像を表示するようにすることがで きる。また、変位計測部 12において演算された変位フレームデータに基づいて、同 様のヒストグラム及び統計的特徴データを求めて、画像を表示するようにすることがで きる。また、変位フレームデータが変位ベクトルにより構成されていれば、そのべタト ルデータに基づいて、同様のヒストグラム及び統計的特徴データを求めて、画像を表 示するよう〖こすることがでさる。

[0060] つまり、組織の硬さに相関する弾性データに基づ!/、て、ヒストグラム及び統計的特 徴データを求めて画像を表示することにより、実施例 1と同様の効果を奏することがで きる。

実施例 3

[0061] 実施例 1では、歪み Z弾性率演算部 13において演算された弾性率の数値により構 成される弾性フレームデータに基づ 、て、ヒストグラム及び統計的特徴データを求め る例を説明した。しかし、本発明はこれに限らず、弾性データ処理部 14において画 像処理が施された後の弾性フレームデータをヒストグラム評価部 20に入力するように して、ヒストグラム及び統計的特徴データを求めても、実施例 1と同様の効果を奏する ことができる。

[0062] 更に、カラースキャンコンバータ 15において変換された弾性画像データに基づい て、ヒストグラム及び統計的特徴データを求めても、実施例 1と同様の効果を奏するこ とがでさる。

実施例 4

[0063] 図 10に、実施例 4のヒストグラム画像の表示例を示す。実施例 1においては、弾性 に相関する弾性データである弾性率に基づ 、て、ヒストグラムを生成して表示する例 を説明した。しかし、本発明はこれに限らず、統計評価部 33において、求められたヒ ストグラムを、例えばダブルガウシアンや複数のガウシアン関数などの適切な関数で 近似（フィッティング）して、図 10に示すように画像表示することができる。この場合、 それぞれのガウシアン関数の平均値、標準偏差を求め、それらを統計評価データと して出力することができる。つまり、同図に示すように、フィッティング関数と、その関数 のピークの位置の弾性率 ml〜m3と、あるいは弾性率の平均値 Mと、標準偏差 σ 1 〜 σ 3等の幅情報を求めて、ヒストグラムの特徴量データとして表示することができる

[0064] 本実施例によれば、実施例 1に比べて、注目する領域が、その周囲の組織とどのよ うな硬さの関係で結合しているかを、一層、客観的、定量的に評価することが可能と なり、確定的な組織鑑別を支援することができる。

実施例 5

[0065] 図 11に、実施例 5のヒストグラム画像の表示例を示す。本実施例は、実施例 1に示 したヒストグラムの任意の弹'性率のヒストグラムを指定して、具体的なヒストグラム情報 を表示させるようにしたものである。すなわち、装置制御インターフェイス部 17の入力 手段を介して、ヒストグラム画像データ上に複数のカーソル (Cl、 C2、 · · を表示さ せ、検者がカーソルを自由に動かすことができるようにする。そして、検者が指定した カーソル Cl、 C2、 · · '位置のヒストグラムの情報、例えば、個数 Nl, N2、平均値 ml 、 m2などの数値データがカーソルの動きに同期して表示する。

[0066] 本実施例によれば、注目する領域が、その周囲の組織とどのような硬さの関係で結 合しているかを、一層、客観的、定量的に評価することが可能となり、確定的な組織 鑑別を支援することができる。

実施例 6 [0067] 図 12に、実施例 6のヒストグラム画像の表示例を示す。本実施例は、実施例 5に示 したカーソル Cl、 C2- · 'でヒストグラムの範囲を指定し、その範囲の統計的特徴を演 算して画像表示する例である。

[0068] すなわち、例えば図 12に示すように、カーソル C1〜C2までの範囲をヒストグラムに 指定すると、この範囲に対応するヒストグラムデータの計測点の個数 N、平均値 m、標 準偏差 σなどの統計的特徴を演算して、数値データとして表示する。

[0069] また、検者によって自由に指定されたカーソル C1〜C2までの範囲に限定して、実 施例 4で説明した近似関数によるフィッティングを施して、その統計的特徴を抽出して 画像表示することができる。

実施例 7

[0070] 図 13に、実施例 7のヒストグラム画像の表示例を示す。本実施例は、実施例 6にお V、て、選択されたヒストグラムのカーソル C1〜C2までの範囲に計上された計測点の 集団が、弾性画像のどの領域に対応しているのかを、図 13に示すように、網目で示 した領域 41のように表示するようにしたものである。これにより、検者はヒストグラムと 組織の対応関係を容易に認識できる。

実施例 8

[0071] 図 14に、実施例 8のヒストグラム画像の表示例を示す。本実施例は、ヒストグラムの 2 つのピーク位置 CI、 C2の弾性率の比率 (m2Zml)を演算して表示するようにした 例である。本実施例によれば、例えば、 C1が正常組織の領域であるとすると、 C2が 正常組織に対して何倍硬いかを即座に把握できる。

[0072] すなわち、従来は、生体組織を圧迫し、内部の各領域に生じた歪みや弾性率を演 算し、その大きさを階調化した弾性画像を構築して表示している。しかし、注目する 領域力 その周囲の組織とどのような硬さの関係で結合しているかを把握することで きない。この点、本実施例によれば、注目する領域力 その周囲の組織とどのような 硬さの関係で結合している力を客観的、定量的に評価することが可能となり、確定的 な組織鑑別を行うことができる。

[0073] また、同時に、弾性画像における輝度 (色調)の大小やその広がり方など、検者の 主観に依存した診断により、検者間で異なる診断結果が下されることがあつたが、こ のような事象を回避して、客観的、普遍的な診断を確立して、臨床上有用な超音波 診断装置を提供することができる。

実施例 9

[0074] 本実施例は、実施例 8に加えて、ヒストグラム評価部 20に次の機能をカ卩えることがで きる。

[0075] 図 14のカーソル Cl、 C2等で指定したピーク部の弾性率の半値幅を求め、弾性率 の半値幅の値に基づいて、組織性状を評価し、その結果を出力表示する。すなわち 、例えば、弾性率の半値幅が l〜20 (kPa)の場合は、非常に硬い充実性組織である ガン腫瘍と評価する。弾性率の半値幅が 21〜70 (kPa)の場合は、軟らかい充実性 組織である繊維腺種と評価する。弾性率の半値幅が 71 (kPa)以上の場合は、流動 的な嚢胞性組織である嚢胞と評価する。

[0076] また、ピーク部の分散値 Z平均値の比を求めて無次元化する。そして、例えば、ガ ン腫瘍の場合は、分散が小さぐ平均が大きいことから、分散値 Z平均値の比が小さ く（例えば、 0. 1)なることで評価できる。繊維腺種の場合は、分散が中程度で、平均 も中程度であるから、分散値 Z平均値の比も中程度 (例えば、 0. 3)なることで評価 する。嚢胞の場合は、分散が大きぐ平均は小さいことから、分散値 Z平均値の比が 大きく（例えば、 0. 5)なることで評価する。

[0077] このように、本実施例によれば、組織性状を評価した結果を出力表示することがで きるから、組織鑑別の信頼度を一層向上させることができる。

実施例 10

[0078] 図 15に、実施例 10のヒストグラム画像の表示例を示す。本実施例は、圧力に応じ て変位する組織の移動に追従させて、弾性画像に設定した ROIを自動的に変更し、 合わせて変更された関心領域におけるヒストグラムを対応させて表示することを特徴 とする。これにより、同一組織領域をトラッキングして ROIが設定されることから、適切 なヒストグラム情報を得ることができる。

[0079] つまり、一般に、超音波を用いた弾性の画像ィ匕においては、被検体の診断部位の 体表に接触させた超音波探触子を用手的に上下動させて被検体を圧迫しつつ、そ の圧迫過程の弾性画像を演算して表示する。この場合に、図 16に示すように、設定 した ROIの座標データを固定したままにすると、圧力に応じて変位する組織が ROIか ら外れ、又は ROI外の組織力 ¾OI内に入り、 ROI内の母集団が変化することになる から、そのまま、 ROI内の計測点のヒストグラムを演算しても、客観的に対比すること ができない。したがって、時間の経過とともに圧迫力が相違する弾性画像を対比して も、的確な鑑別情報が得られないことになる。

[0080] そこで、本実施例では、 ROIの座標データを、被検体の圧迫動作状況や、拍動な どの生体の運動状況に応答して更新するようにしている。つまり、ヒストグラム評価部 2 0には、装置制御インターフェイス部 17により設定された ROIの領域を示す代表点と して、例えば、図 6に示したように、 ROI設定時刻 tOにおいて、 Pl (tO) (xl,yl)、 P2 (tO) (x2,yl)、 P3 (t0) (xl,y2)、 P4 (t0) (x2,y2)力 S人力される。次に、時亥 Ijtlにお いて、図 1の変位計測部 12から時刻 tlにおける変位フレームデータ Di,j (tl)が入力 される。時刻 tlに取得された変位フレームデータ Di,j (tl)において、対応する座標 の変位データを参照することにより、時刻 tOにおいて ROI座標 Pl (tO) (xl,yl)、 P2 (tO) (x2,yl)、 P3 (t0) (xl,y2)、 P4 (t0) (x2,y2)に位置した組織が、時刻 tlにお いてどの位置に変位したかを求めることができる。そこで、求められた座標 Pl (tl)、 P2 (tl)、 P3 (tl)、 P4 (tl)を新たな ROI座標データとして更新する。そして、更新さ れた ROI座標内に分布する母集団を用いて、ヒストグラムと統計的特徴を求めて表示 する。

[0081] このように、本実施例によれば、生体を圧迫することにより、生体内の組織は、圧迫 過程において超音波探触子に近づくことになる力 本実施例の処理を任意の時刻に おいて繰り返すことにより、被検体の圧迫動作状況や、拍動などの生体の運動状況 に応じて ROI座標データが更新される。これにより、例えば、図 15に示すように、 ROI の位置と大きさは時刻により変化する力 任意の時刻において生体内の同一組織領 域を抽出することになる。

[0082] このように、本実施例によれば、同一組織領域に対応する弾性フレームデータに基 づいて母集団を構成し、ヒストグラムと統計的特徴を演算して表示するから、圧迫過 程において ROI内に別の組織が入らない。その結果、母集団の標本数は変化する 力 組織の特徴を区別するのに重要な情報としての平均値や分散値などの統計的 特徴は任意の時刻においても安定的な値が保持され、組織固有の値を確定的に評 価することができる。

[0083] つまり、図 16に示したように、 ROIの座標を固定した場合は、演算されたヒストグラム は時刻によって異なったものとなり、またヒストグラムに基づいて演算される統計的特 徴を表す指標も時刻により変動するから、客観的、確定的な診断を妨げることがある 。しかし、本実施例によれば、圧迫過程に応じて ROI座標データを更新し、任意の時 刻において同一組織領域を抽出してその統計的特徴を評価することができるから、 客観的、確定的な診断を高精度に行うことができる。

実施例 11

[0084] ここで、ヒストグラム画像の表示例の他の実施例 11を説明する。本実施例は、ヒスト グラム評価部 20において、過去に求めたヒストグラムデータを保持しておき、各ビン 毎に現時刻におけるヒストグラムデータと、過去のヒストグラムデータを時間的に累積 した累積ヒストグラムデータを構成するようにすることを特徴とする。また、累積ヒストグ ラムデータの統計的特徴を求めて、画像表示することができる。

[0085] 更に、ヒストグラム評価部 20において、過去に求めたヒストグラムデータを保持して おき、各ビン毎に現時刻におけるヒストグラムデータと、過去のヒストグラムデータを時 間的に平滑処理した平滑ヒストグラムデータを構成するようにしてもょ 、。この場合も、 平滑ヒストグラムデータの統計的特徴を求めて、画像表示するようにしてもょ 、。

[0086] 本実施例によれば、安定的に高精度な統計的特微量を抽出できる。

実施例 12

[0087] 上記の各実施例では、ヒストグラムと統計的特徴をリアルタイムで演算して、かつ表 示する場合を例に説明した力 本発明はこれに限らず、シネメモリ部 18に格納した画 像データを用いて図 2の所要の処理を行うようにすることができる。

[0088] この場合は、装置制御インターフェイス部 17を介して装置をフリーズして行う。シネ メモリ部 18は、装置制御インターフェイス部 17の制御信号に従って、過去の表示画 像データを呼び出し、任意のフレームの表示画像データの中力 ヒストグラムによる 評価を行う表示画像データと、 ROIを指定する。そして、 ROIの座標データをヒストグ ラム評価部 20に出力する。また、処理対象のフレームを指定する情報を歪み Z弾性 率演算部 13に出力し、歪み Z弾性率演算部 13に確保されて 、る過去の弾性フレー ムデータを読み出して、ヒストグラム評価部 20に送ってヒストグラムと統計的特徴の演 算を行わせる。これにより、オフラインで本発明を実施することができる。

実施例 13

[0089] 上記実施例で説明したヒストグラムの表示の採否、あるいはヒストグラムの表示設定

(ビン幅、縦軸'横軸の範囲など）は、任意に設定、変更することができる。また、統計 的特徴の平均値、標準偏差などのどの統計情報を演算して表示するかは、装置制 御インターフェイス部 17によって自由に指定できる。

実施例 14

[0090] 図 17に、本発明の弾性に相関する弾性データの一つである変位ベクトルを用いて ヒストグラムを生成する実施例 14の表示例を示す。本実施例は、被検体の組織に圧 力を加えて計測された超音波断層データに基づいて、被検体の断層部位の複数の 計測点における組織の変位ベクトルを求め、断層部位の計測点に対応させて変位べ タトルを表示する弾性画像を生成して表示し、弾性画像に設定される関心領域にお ける特定方向である深度方向の変位ベクトル成分の分布をヒストグラムで表示するも のである。なお、同図におけるヒストグラムの横軸は、変位の深度方向成分を表して いる。

[0091] 図 17 (A)は、 ROI内に設定された注目領域力 非常に硬い充実性組織であるガン 腫瘍の場合を示している。この場合の各計測点の変位ベクトルは、図 17 (A)の上図 に矢印で示したように、同一の方向を向いている。したがって、 ROI内の変位ベクトル の分布を示すヒストグラムは、図 17 (A)の下図に示すように、狭い範囲に集中したヒ ストグラムになる。つまり、この例は、組織要素間で強く結合しているから、圧迫を受け ても、全体として変形せずに、運動することが理解できる。

[0092] 図 17 (B)は、 ROI内に設定された注目領域が、軟らかい充実性組織である繊維腺 種の場合を示している。この場合の各計測点の変位ベクトルは、図 17 (B)の上図に 矢印で示したように、やや方向が分散している。したがって、 ROI内の変位ベクトルの 分布を示すヒストグラムは、図 17 (B)の下図に示すように、分布の幅がやや広くなつ ている。つまり、この例は、組織要素間である程度結合しており、圧迫を受けたときに 、互いに束縛しあいながらも、ある程度変形することが理解できる。

[0093] 図 17 (C)は、 ROI内に設定された注目領域が、流動的な嚢胞性組織である嚢胞の 場合を示している。この場合の各計測点の変位ベクトルは、図 17 (C)の上図に矢印 で示したように、変位の方向が大きく分散している。したがって、 ROI内の変位べタト ルの分布を示すヒストグラムは、図 17 (C)の下図に示すように、分布の幅が大きな範 囲に広がっている。つまり、この例は、組織要素間で全く結合していないため、圧迫 を受けると、各要素群はそれぞれ自由な運動をすることが理解できる。

[0094] これらのことから、変位ベクトルの深度方向成分又は横方向成分でヒストグラムを構 成すれば、組織性状の違いを識別することができる。特に、硬さの違いだけでなぐ 分布幅を観察することにより、組織要素間の結合の程度が識別できるから、組織鑑別 の有効な補助弾性情報が得られる。

実施例 15

[0095] 図 18に、本発明の実施例 15に係る弾性情報の表示例を示す。本実施例は、弾性 画像の色相又は輝度の階調 (例えば、 256階調)の割り付け範囲を、関心領域 ROI 内のヒストグラムの弾性データの幅に対応させて変更することにより、関心領域 ROI 内の弾性の違いのコントラストを際立たせるようにした実施例である。すなわち、図 18 (a)は視野内の弾性画像とヒストグラムを表示したものであり、同図（b)は弾性画像中 に関心領域 ROIをマニュアル又は境界検出によって自動で設定し、関心領域 ROI 内の計測点のヒストグラムを表示したものである。これに対し、同図（c)に示すように、 関心領域 ROI内の計測点のヒストグラムの弾性データの幅に対応させて、階調の割り 付け範囲が自動で変更され、 ROI内の弾性の違いがコントラストを際立たせて表示さ れる。

[0096] 本実施例によれば、 ROI内の組織の硬さ分布のコントラストが強く表示されるから、 組織鑑別の有効な補助弾性情報が得られる。

実施例 16

[0097] 図 19に、本発明の実施例 16に係る弾性情報の表示例を示す。図 9に示した実施 例 1の弾性情報の表示例では、弾性画像とヒストグラムを含む補助弾性情報の画像（ ヒストグラム画像)を 1つの画面に並べて表示する例を示した。本実施例では、図 19 に示すように、ヒストグラム画像を小さなウィンドウ表示により、弾性画像の一部に重ね て表示している。

[0098] すなわち、ヒストグラム画像は、解像度を犠牲にしても見落としが生じることはないの で、断層像や弾性画像と同等の大きさで対等に表示する必要はない。そこで、本実 施例のように、弾性画像の画像領域内に、縮小したヒストグラム画像を小さなウィンド ゥで表示することができる。これによれば、弾性画像の弾性情報を十分な解像度で観 察できるから、情報の損失を低減できる。

[0099] なお、図 19の例によれば、ヒストグラム画像が重畳表示された部分の弾性画像の情 報が隠されてしまい、場合によっては重要な弾性情報を失ってしまうおそれがある。こ のような場合は、図 20に示すように、ヒストグラム画像を半透明画像で構成し、弾性画 像に重畳させて表示することが好ましい。これによれば、ヒストグラム画像を重畳して 表示したことによる弾性情報の見落としを回避することができる。

[0100] ここで、カラーの半透明画像を生成するアルファブレンデイングと呼ばれる一般的な 画像構築方法について説明する。例えば、画素のカラー情報を三原色 (R, G, B)で 表現すると、カラーの弾性画像の座標 (i, j)の画素のカラー情報を E(i,j)は、次式の ように、 3原色のカラー情報 Er(i,j), Eg(i,j), Eb(i,j)の関数となる。

E(i,j) = (Er(i,j), Eg(i,j), Eb(i,j))

同様に、カラーのヒストグラム画像の座標 (i, j)の画素のカラー情報を H(i, j)は、次 式の関数となる。

H (i,j) = (Hr (i,j) , Hg (i,j) , Hb (i,j) )

ここで、両画像間の重畳比率を α (0≤ α≤ 1)とすると、ヒストグラム画像を重畳した 領域の半透明重畳画像の座標 (i, j)の画素のカラー情報 G(i, j)は、次式で求めるこ とがでさる。

C(i,j) = a XE(i,j) + (l-a) XH(i,j)

つまり、半透明重畳画像の座標 (i, j)の画素のカラー情報は、弾性画像とヒストグラム 画像の両方の画像情報を aの比率で有するものとなり、それぞれの画像のカラー情 報を半透明的に同時に認識することができる。

[0101] このように、本実施例によれば、限られたモニタ表示画面内に複数の画像を同等の 大きさで干渉しな 、ように配置すると、それぞれの画像が小さくなつてしまう場合でも 、画像診断の精度を落とすおそれを回避できる。

実施例 17

[0102] 図 21に、本発明の実施例 17に係る弾性情報の表示例を示す。図 19及び図 20で は、断層像や弾性画像等の診断画像の領域内に縮小したヒストグラム画像をウィンド ゥで表示する例を示した。本実施例では、図 21に示すように、必要に応じて、診断画 像とヒストグラム画像の表示領域の大小関係を切り替えるようにして 、る。

[0103] 例えば、超音波診断装置の装置制御インターフェイス部 17に備えられた所定のキ 一やボタンに設定された画像切り替えキーを操作することにより、診断画像とヒストグ ラム画像の表示領域の大小関係が切り替わるように構成することができる。なお、画 像切り替えキーは、装置制御インターフェイス部 17のキーやボタンに限らず、モニタ の画像上に表示されアイコンに設定することができる。

[0104] 本実施例によれば、図 11、図 12の実施例において、ヒストグラム画像上における力 一ソル移動などの操作を、大きなヒストグラム画像上で効率的に実行することができる 実施例 18

[0105] 図 22に、本発明を甲状腺の濾胞癌を鑑別する診断に適用した場合の弾性情報の 表示例を示す。甲状腺の画像診断においては、甲状腺濾胞癌の鑑別が非常に重要 になっている。濾胞癌は腫瘍内部の細胞密度に分布があり、腫瘍辺縁部は腫瘍中 心部よりも高い細胞密度を有することが知られている。一方、弾性画像により濾胞癌 を評価した場合、腫瘍辺縁が腫瘍中心部に比較して硬!ヽ領域として画像表示される 傾向がある。つまり、細胞密度が高い部位を細胞密度が低い部位よりも硬い部位とし て計測されるものと考えられる。

[0106] 本実施例は、腫瘍内部の弾性分布の特徴を評価する場合に適切な弾性情報を表 示するものである。例えば、甲状腺腫瘍のように、腫瘍辺縁部と中心部の間に硬さの 違いがある場合でも、通常の弾性画像ではその違いを認識できない場合も多い。図 22は、甲状腺腫瘍の弾性画像と濾胞癌の場合のヒストグラム画像の表示例である。 同図に示すように、濾胞癌を客観的に鑑別するには、腫瘍中心部 ROI1と環状の腫 瘍辺縁部 ROI2をそれぞれ独立した母集団としてヒストグラム解析することにより、鑑 別に有効な情報を取得して表示する。

[0107] すなわち、本実施例では、次の表示を特徴とする。

( 1)濾胞癌と思われる領域の辺縁部と中心部に、それぞれ独立に ROI 1と ROI2を設 定して表示する。

(2) ROIlと ROI2のヒストグラムを、 ROIごとに色分けして合成して表示する。

(3)それぞれのヒストグラムの統計情報を演算して表示する。図示例では、平均、標 準偏差、中央値が表示されている。

[0108] ROIl、 ROI2の設定法は様々考えられる。例えば、装置制御インターフェイス 17の マウスやトラックボールなどの入力手段を操作して、検者により環状の辺縁部 ROI1 の外周と内周を線で描いて指定する。これにより、その描画線の間の環状領域が辺 縁部 ROI1として認識し、設定するようにすることができる。

[0109] また、楕円形の複数のテンプレートを予め準備しておき、マウスやトラックボールを 操作して、辺縁部 ROI1の外周と内周に 2つの楕円形テンプレートを合わせるように 指定する。これにより、 2つの楕円形テンプレートの外周線に挟まれる環状領域が辺 縁部 ROI1とし、小さい楕円形テンプレートの内側領域を RROI2として認識させて、 設定するよう〖こすることができる。

[0110] さらに、辺縁領域指定用に適した複数のトーラス (輪環体)状の ROIを予め準備して おき、マウスやトラックボールなどで操作して、 2つのトーラス ROIを画像上に配置す る。これ〖こより、 2つのトーラス ROIに挟まれる環状領域が辺縁部 ROI1とし、小さいト 一ラス ROIの内側領域を RROI2として認識させて、設定するようにすることができる。

[0111] 本実施例によれば、腫瘍の辺縁部と中心部の硬さの違いを定量的に認識すること ができな!/ヽ弾性画像であっても、定量的で客観的な濾胞癌の診断を行うことができる 実施例 19

[0112] 例 は、文献「Ueno E, et al: Dynamic tests in real-time oreast echography. Ultras ound Med Biol, 14: 53-57, 1988.」に記載されているように、乳腺領域における画像 診断では、腫瘍の可動性 (モピリティーと呼ばれる。）を評価するダイナミックテストと いわれる検査が知られている。ダイナミックテストとは、関心腫瘍がその周囲の組織に 対してどの程度拘束されているかを評価するものである。具体的には、乳房全体を大 きく変形させたときに、注目対象の腫瘍が周囲組織の動きに引きずられて動くか、そ れとも、周囲組織の動きに引きずられずに、独立した動きを示すかを、断層像をリア ルタイムで観察しながら評価する診断法である。例えば、乳癌の中でも浸潤性の腫 瘍は、周囲の組織に浸潤して発育するため、周囲組織との拘束度が高ぐ可動性が 低い。一方、良性の腫瘍は浸潤性を示さないため、周囲組織に結合された挙動は示 さず、可動性が高いといわれる。しかし、これらの可動性の評価は、検者の経験、主 観に依存しているため、客観性が低い。

[0113] そこで、本実施例では、ヒストグラムを用いて可動性の評価を行うようにしている。図 23 (a) , (b)に本実施例の弾性情報の表示例を示す。同図 (a)に示す関心部は、良 性腫瘍などで可動性が高い腫瘍の場合を想定している。このとき、腫瘍は周囲の乳 腺部には拘束されていないので、外部力も乳房全体を大きく変形させたとき、腫瘍と 乳腺の境界部ではスリップする挙動が現れる。つまり、境界の腫瘍側の領域と境界の 乳腺側の領域において、変位の方向と大きさに違いが現れ、場合によっては逆方向 に変位する。そこで、同図（a)に示すように、腫瘍と乳腺の境界を含む領域に ROIを 設定し、その ROI内に例えば 0. 05mmの深度方向の変位が与えられたときの圧迫 操作を、評価の基準として設定する。このときの ROI内の横方向の変位の大きさをヒ ストグラムとして表示すると、図に示すように、正の方向（例えば、画像で右向き）と負 の方向（例えば、画像で左向き）に、同程度の大きさの変位を持ったヒストグラムのピ ークが 2つ現れる。このヒストグラムの広がり方 (ピークの半値幅、標準偏差や分散な ど）や、ピーク間の距離 (mm) 1S 可動性の程度を与える目安として評価することがで きる。

[0114] 一方、同図 (b)に示す関心部は、悪性腫瘍の可動性が低い腫瘍の場合である。こ の場合、腫瘍は周囲の乳腺部には強く拘束されているので、外部から乳房全体を大 きく変形させたとき、腫瘍と乳腺の境界部は同等の運動をする。つまり、境界の腫瘍 側の領域と境界の乳腺側の領域において、変位の方向と大きさの違いが小さぐ場 合によっては完全に結合して変位する。そこで、同図（a)と同様に、腫瘍と乳腺の境 界を含む領域に ROIを設定し、その ROI内に 0. 05mmの深度方向の変位が与えら れたときの圧迫操作を評価の基準とし、 ROI内の横方向の変位の大きさをヒストグラ ムを表示すると、同図（このようになる。すなわち、正の方向（例えば、画像で右向き） 力 負の方向（例えば、画像で左向き）のいずれか一方に、同程度の大きさの変位を 持ったヒストグラムのピークが現れ、ヒストグラムの広がり方 (ピークの半値幅、標準偏 差や分散など)を可動性の程度を与える目安として評価することができる。

実施例 20

[0115] 実施例 19では、良悪性鑑別の 1つの情報として、腫瘍の周囲への浸潤度に関係す る可動性を客観的に評価するために、変位情報に基づいたヒストグラムを補助弾性 情報として提供する例を説明した。本実施例では、良悪性鑑別の 1つの情報として、 組織間の癒着を評価するための補助弾性情報として、ヒストグラムを適用する方法を 示す。

[0116] 図 24は、乳腺組織に腫瘍がある場合の弾性画像の例を示している。特に、乳腺と 大胸筋の境界部の近くにある腫瘍を摘出する手術を行う場合に適した補助弾性情報 の例である。乳腺と大胸筋の境界部の近くにある腫瘍を摘出する場合、乳腺と大胸 筋の間から腫瘍にアプローチすることがある。このような手術を行う場合、腫瘍と大胸 筋、及び乳腺と大胸筋が癒着しておらず、剥離可能かどうかが非常に重要になる。

[0117] そこで、本実施例では、同図（a)に示すように、乳腺と大胸筋との癒着を評価したい 領域に ROIを設定する。図 23の場合と同様、乳腺と大胸筋が癒着していなければ、 乳腺と大胸筋は乳房の変形に対してそれぞれ独立の運動を行 、、境界部ではスリツ プする現象が起こる。したがって、例えば所定の大きさの深度方向の変位を与え、横 方向の変位をヒストグラム画像として表示すると、同図（a)のようにヒストグラムのピーク が 2つ現れる。

[0118] 一方、乳腺と大胸筋が強く癒着をしている場合は、同図 (b)に示すように、乳腺と大 胸筋が結合して運動するために、一定の変位のところにピークを持った分布として得 られる。したがって、 ROIにおけるヒストグラムの広がり方 (ピークの半値幅、標準偏差 や分散など）によって、癒着あるいは剥離の可能性を評価する目安になる。

[0119] このように、剥離可能力どうかの評価に変位情報に基づいたヒストグラムを用いるこ とができ、腫瘍の摘出手術における手術計画を立てるための重要な情報として利用 することができる。

[0120] なお、癒着の評価は摘出手術の場合に限らず、豊胸手術などにおいて乳腺と大胸 筋との間にバッグ (生理食塩水バッグやシリコンバッグなど）を挿入するような場合にも 、組織間の癒着を評価するために効果的に用いることができる。内視鏡を用いた外 科手術においてもその効果は同様である。

実施例 21

[0121] 図 25を参照して、本発明の定量的な補助弾性情報を、高密度焦点式超音波 (以 下、 HIFU： high-intensity focused ultrasound という。 )の治療効果判定に適用した 本実施例 21について説明する。

[0122] HIFUによる治療は、超音波治療用プローブ力 被検体内の治療部位に超音波を 放射し、治療部位の小さな領域に高密度の超音波を集束させ、焦点部位を例えば 6 0〜90°Cの高温に加熱して病変部（例えば、癌などの病巣)の組織を死滅させるもの である。そして、焦点を少しずつ治療部位内で移動させて、病変部の組織全体を死 滅させて治療する。

[0123] この治療により死滅された病変部の組織は熱変性により硬くなるから、その硬さの程 度と治療効果とを対応付けることができる。ところで、治療部位に関心領域 ROIを設 定し、 ROI内の弾性情報を計測して弾性画像を観察すれば、治療部位の組織全域 に渡って万遍なく均一に治療が施されたかどうかを判定できる。しかし、硬さに応じた 階調で表示される弾性画像によれば、背景技術の欄で述べたように、色階調が近似 する領域の微小部位については、階調差を明確に識別できず、治療が施されたかど うかを明確に区別できない場合がある。このような場合に、本発明の補助弾性情報で あるヒストグラムにより、定量的及び客観的に的確な診断を支援することができる。

[0124] 図 25 (a)は、治療前の前立腺癌を含む前立腺の断面を弾性画像で描出している 様子を示す。このとき、前立腺癌の領域に ROIを設定すると、図に示すように、例え ば 100 (kPa)程度を中心とした弾性を有することが分かる。

[0125] 次に、前立腺癌の領域に HIFU治療を施した途中過程の様子を同図 (b)に示す。

十分に超音波が照射された前立腺癌の領域は、熱変性により硬化しており、例えば 同図（b)に示すように 300 (kPa)程度の硬さに変化していることがヒストグラムにより 認識される。しかし、同図（b)のヒストグラム力も把握されるように、未治療の前立腺癌 の硬さを表す 100 (kPa)の硬さをもつ組織領域が ROI内部に残っており、これらの領 域は十分に超音波が照射されな力つた治療不完全な領域であることが分かる。

[0126] このとき、図 13の実施例と同様にして、治療不完全な領域をカーソル Cl、 C2で選 択し、弾性画像にその計測点をフィードバックして表示する処理を行えば、治療不完 全な領域を画像上に示すことができ、検者が認識できる。

[0127] そして、最後に、同図（c)に示すように、熱変性が不十分な治療不完全な領域に対 して、再度、 HIFU治療を施して、ヒストグラムを確認することにより、 ROI内のすべて の領域において均一に万遍なく治療が行われたことを確認することができる。

[0128] なお、治療完了の判断基準として 200 (kPa)以上を閾値として設定することもでき る。これにより、治療効果判定に共通条件を設定することができ、一定の治療基準に 従った確実な治療を実現することができる。

[0129] また、熱で癌組織を焼灼して治療する方法は HIFUに限らず、 RFA (経皮的ラジオ 波焼灼療法)の場合にも、本発明を適用できる。また、逆に癌組織を急速に冷却して 治療するクライオ療法でも、熱変性による硬化を対応づけるだけであるから、本発明 を同様に適用することができる。

[0130] さらに、治療方法に関係なぐ例えば薬剤を利用したホルモン療法なども含めて、 癌組織等の治療において、組織変性により硬さが変化する治療法に対して、その治 療処理が万遍なく行われたかどうか、又は治療効果が万遍なく得られているかどうか を評価する方法として、本発明を利用することができる。

実施例 22

[0131] 図 26を参照して、乳癌検診に好適な本発明の実施例 22を説明する。乳癌の検診 においては、通常、図 26 (a)、（b)に示すように超音波探触子を乳房に当てて走査し 、乳房の断層像をリアルタイムでスキャンして、乳癌検診が行われている。このような 検診においては、一人の被験者に十分な検査時間を割くことが困難であり、効率的 な診断が求められる。しかし、リアルタイムにスキャンされる断層像の計測断面内のす ベての領域を、見落としなく観察することは非常に時間を要する作業であり、経験に も大きく依存する。すなわち、 Bモード像等の断層像は、生体内の組織の構造を画像 として構築した情報であり、腫瘤像を形成しているとか、後方のエコーが増強している とか、辺縁部が粗雑であるとかなど、組織の形態情報を鑑別に利用する。つまり、非 常に多くの複雑な視点に基づいて腫瘍を検出したり、鑑別したりするため、効率的に 診断を行うためには検者の経験が求められる。

[0132] ところで、腫瘍は、周囲の脂肪組織や乳腺組織に比較して硬いため、例えば弾性 情報として弾性率に基づいた検査を行うときには、計測断面内に大きな弾性率を持 つた領域があるかどうかを観察することになる。また、悪性の組織ほど、硬いことが分 力つているので、異常な硬さを持った領域が計測断面に含まれるかどうかだけに注意 を集中すればよいため、リアルタイムでも効率的に認識することが可能である。

[0133] しかし、背景技術の欄で述べたように、弾性画像に基づ!、て乳癌などの腫瘍を弾 性の違いを判別して鑑別しょうとする場合、異なる色階調の境界領域、あるいは、色 階調が近似する領域について、弾性の差異を明確に区別できない場合がある。した がって、弾性画像に基づいて計測断面のすべての領域をくまなぐかつ注意深く観 察する必要があり、リアルタイムに計測断面をスイープしてこれを行うことは検者の負 担が大きい。

[0134] そこで、本実施例では、弾性画像に加えて、あるいは弾性画像に代えて、弾性情報 の分布をヒストグラム化して補助弾性情報として表示することにより、効率的な検診を 実現するようにしている。すなわち、図 26 (c)に示すように、断面のスキャン中にリア ルタイムで歪みや弾性率などの弾性情報を計測し、その弾性情報の分布をヒストグラ ム化して表示する。例えば、悪性を疑う弾性率の閾値 Ethを 200 (kPa)としたとき、ヒ ストグラム分布を見るだけで、現在の弾性画像に存在する Eth以上の弾性率の計測 点の分布を即座に判断することができる。つまり、弾性画像であれば隅々まで確認す ることになるが、本実施例によれば、そのような負担がなくなる。

[0135] さらに、ヒストグラムの縦軸 (度数）〖こも閾値 Cthを設定し、 Eth以上の計測点が Cth 以上計測された場合には、ヒストグラムの表示画像上に「弾性異常領域あり」等の警 告を表示するようにすれば、見落としを防ぐことができる。

[0136] また、ヒストグラムの縦軸（度数）のスケールは、リニアスケールからログスケールに変 更できるようになつていてもよい。ログスケールにすることにより、悪性を疑う硬い腫瘍 が非常に小さい、度数が少ない場合でも、それを見落とすことなく高感度に検出する ことができる。

以上、各実施例で説明したように、変位、歪み、あるいは弾性率等に基づ 、た弾性 画像に加えて、あるいは弾性画像に代えて、弾性分布のヒストグラムを含む補助弾性 情報を画像表示器 10の表示画面に表示することにより、効率的で検者負担の少な V、診断を実現することができる。

Claims

請求の範囲

[1] 被検体の組織に圧力を加えて計測された超音波断層データに基づいて、前記被 検体の断層部位の複数の計測点における組織の弾性データを求める弾性データ演 算手段と、該弾性データに基づ!/ヽて前記断層部位の弾性画像を生成する弾性画像 生成手段とを備えた超音波診断装置において、前記弾性データより、前記被検体を 構成する組織の集団的挙動を表す統計的な特徴量を把握するための集団的挙動把 握手段を備えたことを特徴とする超音波診断装置。

[2] 前記集団的挙動把握手段は、前記弾性データに基づいて弾性分布を表して、前 記集団的挙動を把握することを特徴とする請求項 1に記載の超音波診断装置。

[3] 前記集団的挙動は、前記組織の組織性状を反映して ヽることを特徴とする請求項 1 に記載の超音波診断装置。

[4] 前記集団的挙動把握手段は、関心領域に含まれる全ての各計測点の弾性データ を母集団とし、同一又は同程度の弾性データを有する計測点の個数をヒストグラムと してグラフ化する手段を備えたことを特徴とする請求項 1に記載の超音波診断装置。

[5] 前記集団的挙動把握手段は、前記ヒストグラムに限られず、ヒストグラム力 発生し て求められる特徴量を補助弾性情報として表示する手段を備えたことを特徴とする請 求項 4に記載の超音波診断装置。

[6] 前記集団的挙動把握手段は、前記弾性データに画像処理を施した後のデータに つ!ヽて、組織の集団的挙動を表す統計的な特徴量を把握することを特徴とする請求 項 1に記載の超音波診断装置。

[7] 前記集団的挙動把握手段により、注目する前記被検体の領域がその周囲の領域と どのような硬さの関係で結合しているかを評価する手段を備えたことを特徴とする請 求項 1に記載の超音波診断装置。

[8] 前記集団的挙動把握手段は、前記弾性画像の弾性分布を表すヒストグラムを生成 するヒストグラム評価手段と、前記弾性画像と前記ヒストグラムの画像の少なくとも一方 を表示する画像表示手段を備えたことを特徴とする請求項 1に記載の超音波診断装 置。

[9] 前記ヒストグラム評価手段は、前記弾性画像に設定される関心領域における弾性 分布を表すヒストグラムを生成することを特徴とする請求項 8に記載の超音波診断装 置。

[10] 前記弾性データは、前記組織の変位、歪み及び弾性率の 、ずれか一つであること を特徴とする請求項 8又は 9に記載の超音波診断装置。

[11] 前記ヒストグラムは、弾性データを複数の区間に分割し、各区間に対応する前記弾 性データを有する計測点の個数を長さで表示したものであることを特徴とする請求項

8又は 9に記載の超音波診断装置。

[12] 前記弾性画像生成手段は、前記弾性画像に設定された前記関心領域を、前記被 検体に加えられる圧力に応じて変位する前記組織に追従させて自動的に変更するこ とを特徴とする請求項 9に記載の超音波診断装置。

[13] 前記ヒストグラムの画像に、前記ヒストグラムの前記弾性データの平均、標準偏差、 中央値の少なくとも一つを併せて表示する手段を備えたことを特徴とする請求項 8又 は 9に記載の超音波診断装置。

[14] 前記画像表示手段は、前記超音波断層データに基づいて生成された前記断層部 位の断層画像と、前記弾性画像と、前記ヒストグラムの画像とを同一画面に表示する ことを特徴とする請求項 8又は 9に記載の超音波診断装置。

[15] 前記ヒストグラムの画像に、前記ヒストグラムの分布を近似した関数と、前記ヒストグラ ムに表れたピークの前記弾性データと、前記ピークの標準偏差の少なくとも一つを併 せて表示する手段を備えたことを特徴とする請求項 8又は 9に記載の超音波診断装 置。

[16] 前記ヒストグラム評価手段は、前記ヒストグラムの画像上に表示されたカーソルによ り指定される前記弾性データの区間における前記計測点の個数と該区間の弾性デ ータを求め、前記ヒストグラムの画像に数値で表示することを特徴とする請求項 11に 記載の超音波診断装置。

[17] 前記ヒストグラム評価手段は、前記ヒストグラムの画像上に表示された複数のカーソ ルに挟まれる前記弾性データの複数の区間における前記計測点の個数と、該複数 の区間の弾性データの平均値と、該複数の区間の弾性データの標準偏差の少なくと も一つを求め、前記ヒストグラムの画像に数値で表示することを特徴とする請求項 11 に記載の超音波診断装置。

[18] 前記画像表示手段は、前記超音波断層データに基づいて生成された前記断層部 位の断層画像と、前記弾性画像と、前記ヒストグラムとを同一の画面に並べて表示し 前記ヒストグラム評価手段は、前記ヒストグラムの画像上に表示された複数のカーソ ルに挟まれる前記弾性データの複数の区間における前記計測点の個数と、該複数 の区間の弾性データの平均値と、該複数の区間の弾性データの標準偏差の少なくと も一つを求め、前記ヒストグラムの画像に数値で表示すると共に、前記カーソルに挟 まれた区間に属する複数の前記計測点の位置を前記弾性画像に識別可能に表示 することを特徴とする請求項 11に記載の超音波診断装置。

[19] 前記ヒストグラム評価手段は、前記ヒストグラムの画像上に表示された 2つのカーソ ルにより指定される 2つの前記弾性データの区間における前記弾性データの比を求 め、前記ヒストグラムの画像に数値で表示することを特徴とする請求項 11に記載の超 音波診断装置。

[20] 前記ヒストグラム評価手段は、前記ヒストグラムの画像上に表示されたカーソルによ り指定される前記ヒストグラム分布のピーク部の前記弾性データの半値幅を求め、該 半値幅に基づ ヽて前記ピーク部に対応する組織性状を評価し、該評価結果を前記ヒ ストグラムの画像に表示することを特徴とする請求項 11に記載の超音波診断装置。

[21] 前記画像生成手段は、前記圧力に応じて変位する前記組織に追従させて前記弾 性画像に設定された前記関心領域を自動的に変更し、

前記ヒストグラム評価手段は、前記変更された関心領域における前記ヒストグラムを 生成することを特徴とする請求項 9に記載の超音波診断装置。

[22] 前記画像生成手段は、前記関心領域内の前記ヒストグラムが分布する弾性データ の幅に対応させて、前記弾性画像の色相と輝度の少なくとも一方による階調を割り付 け直して、前記弾性画像のコントラストを高くすることを特徴とする請求項 8又は 9に記 載の超音波診断装置。

[23] 前記画像表示手段は、前記ヒストグラムを小さなウィンドウ表示で前記弾性画像に 重ねて又は半透明で表示することを特徴とする請求項 8又は 9に記載の超音波診断 装置。

[24] 前記画像表示手段は、前記断層画像と前記弾性画像と前記ヒストグラムをウィンド ゥ表示するとともに、ウィンドウの大きさを入力指令に応じて切り替え可能に形成され ていることを特徴とする請求項 14に記載の超音波診断装置。

[25] 前記ヒストグラム評価手段は、前記弾性画像の設定される複数の関心領域に対応 する複数のヒストグラムを関心領域ごとに色分けして合成することを特徴とする請求項

8又は 9に記載の超音波診断装置。

[26] 前記弾性データ演算手段は、前記超音波断層データに基づ!、て前記被検体の断 層部位の複数の計測点における組織の変位ベクトルを求め、

前記弾性画像生成手段は、前記断層部位の前記計測点に対応させて前記変位べ タトルを表示する弾性画像を生成し、

前記ヒストグラム評価手段は、前記弾性画像に設定される関心領域における特定 方向の前記変位ベクトル成分の分布のヒストグラムを生成する請求項 8に記載の超音 波診断装置。

[27] 前記関心領域は、異なる組織の境界を含む領域に設定されることを特徴とする請 求項 26に記載の超音波診断装置。

[28] 前記弾性データ演算手段は、被検体の計測断層面を異ならせて計測された超音 波断層データに基づいて、前記被検体の複数の断層面における複数の弾性フレー ムデータを求め、

前記ヒストグラム評価手段は、前記複数の弾性フレームデータの弾性分布を表すヒ ストグラムを生成することを特徴とする請求項 8に記載の超音波診断装置。