WO2012063978A1 - 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、複数の既知検体に対してそれぞれ抽出される複数の特徴量の少なくとも一部を座標成分とする第１座標系を有する特徴量空間上において、複数の既知検体を各既知検体の情報に基づいて分類した複数のグループをそれぞれ代表する複数の代表点を所定の軸へ射影したときに、第１座標系の所定の座標軸に沿って隣接する代表点間の距離の和が大きくなる新座標軸を一つの座標軸とする第２座標系における前記検体の特徴量の座標値を算出し、算出した座標値に応じた表示パラメータを付与する。

Description

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
　本発明は、超音波を用いて検体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。
　従来、超音波を用いた乳がん等の検査技術として、超音波エラストグラフィという技術が知られている（例えば、特許文献１を参照）。超音波エラストグラフィは、生体内の癌や腫瘍組織の硬さが病気の進行状況や生体によって異なることを利用する技術である。この技術では、外部から検査箇所を圧迫した状態で、超音波を用いてその検査箇所における生体組織の歪量や弾性率を計測し、この計測結果を断層像として画像表示している。
国際公開第２００５／１２２９０６号
　しかしながら、上述した超音波エラストグラフィでは、血管やリンパ管などの脈管の下部には押し付ける圧力が伝わりにくいという問題があった。そのため、脈管の近傍に腫瘍が形成されている場合、腫瘍の境界が不明りょうであり、脈管内への腫瘍の浸潤の鑑別も難しかった。このように、超音波エラストグラフィでは、組織性状の鑑別等の検体の観測を精度よく行うことができない場合があった。
　また、超音波エラストグラフィでは、検査者が検査箇所を圧迫する際の圧力や圧迫速度に個人差が生じやすいため、測定結果の信頼性が低いという問題もあった。
　本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、検体を精度よく観測することができるとともに、観測結果の信頼性を向上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、検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波観測装置であって、受信した超音波の周波数を解析することによって周波数スペクトルを算出する周波数解析部と、前記周波数解析部が算出した周波数スペクトルを近似することによって前記周波数スペクトルの複数の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、複数の既知検体に対してそれぞれ抽出される複数の特徴量の少なくとも一部を座標成分とする第１座標系を有する特徴量空間上において、前記複数の既知検体を各既知検体の情報に基づいて分類した複数のグループをそれぞれ代表する複数の代表点を所定の軸へ射影したときに、前記第１座標系の所定の座標軸に沿って隣接する代表点間の距離の和が大きくなる新座標軸を一つの座標軸とする第２座標系における前記検体の特徴量の座標値を算出し、算出した座標値に応じた表示パラメータを付与する表示パラメータ付与部と、を備えたことを特徴とする。
　また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記新座標軸は、前記第１座標系の所定の座標軸に沿って隣接する代表点間の距離の和が最大の値になる座標軸であることを特徴とする。
　また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記表示パラメータ付与部が前記検体の特徴量に付与した表示パラメータによって定まる画素値を有する特徴量画像データを生成する画像処理部と、前記画像処理部が生成した特徴量画像データに対応する画像を表示可能な表示部と、を備えたことを特徴とする。
　また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記表示パラメータは、色空間を構成する変数であることを特徴とする。
　また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記色空間を構成する変数は、原色系の特定成分、補色系の特定成分、色相、彩度、明度のいずれかであることを特徴とする。
　また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記画像処理部は、前記新座標軸と直交する第２新座標軸上における前記検体の特徴量の座標値に対応付けられ、前記表示パラメータとは独立に画像の表示態様を決定する第２表示パラメータをさらに用いて特徴量画像データを生成することを特徴とする。
　また、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表示パラメータは、色空間を構成する変数であることを特徴とする。
　また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記色空間を構成する変数は、原色系の特定成分、補色系の特定成分、色相、彩度、明度のいずれかであることを特徴とする。
　また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、同一のグループに属する特徴量をそれぞれ有する複数の検体は、組織性状が互いに同じであることを特徴とする。
　また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量抽出部は、前記周波数解析部が算出した周波数スペクトルに対して前記近似処理を行うことにより、前記減衰補正処理を行う前の補正前特徴量を抽出する近似部と、前記近似部が抽出した補正前特徴量に対して前記減衰補正処理を行うことにより、前記周波数スペクトルの特徴量を抽出する減衰補正部と、を有することを特徴とする。
　また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量抽出部は、前記周波数スペクトルに対して前記減衰補正処理を行う減衰補正部と、前記減衰補正部が補正した周波数スペクトルに対して前記近似処理を行うことにより、前記周波数スペクトルの特徴量を抽出する近似部と、を有することを特徴とする。
　また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量抽出部は、回帰分析によって前記周波数スペクトルを多項式で近似することを特徴とする。
　また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記近似部は、前記周波数スペクトルを一次式で近似し、前記一次式の傾き、前記一次式の切片、および前記傾きと前記切片と前記周波数スペクトルの周波数帯域に含まれる特定の周波数とを用いて定まる強度、のうち少なくとも２つを含む複数の特徴量を抽出することを特徴とする。
　また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記減衰補正部は、超音波の受信深度が大きいほど大きな補正を行うことを特徴とする。
　また、本発明に係る超音波観測装置の作動方法は、検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波観測装置が行う超音波観測装置の作動方法であって、受信した超音波の周波数を解析することによって周波数スペクトルを周波数解析部により算出する周波数解析ステップと、前記周波数解析ステップで算出した周波数スペクトルを近似することによって前記周波数スペクトルの特徴量を特徴量抽出部により複数抽出する特徴量抽出ステップと、複数の既知検体に対してそれぞれ抽出される複数の特徴量の少なくとも一部を座標成分とする第１座標系を有する特徴量空間上において、前記複数の既知検体を各既知検体の情報に基づいて分類した複数のグループをそれぞれ代表する複数の代表点を所定の軸へ射影したときに、前記第１座標系の所定の座標軸に沿って隣接する代表点間の距離の和が大きくなる新座標軸を一つの座標軸とする第２座標系における前記検体の特徴量の座標値を算出し、算出した座標値に応じた表示パラメータを表示パラメータ付与部により付与する表示パラメータ付与ステップと、を有することを特徴とする。
　また、本発明に係る超音波観測装置の作動プログラムは、検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波観測装置に、受信した超音波の周波数を解析することによって周波数スペクトルを周波数解析部により算出する周波数解析ステップと、前記周波数解析ステップで算出した周波数スペクトルを近似することによって前記周波数スペクトルの特徴量を特徴量抽出部により複数抽出する特徴量抽出ステップと、複数の既知検体に対してそれぞれ抽出される複数の特徴量の少なくとも一部を座標成分とする第１座標系を有する特徴量空間上において、前記複数の既知検体を各既知検体の情報に基づいて分類した複数のグループをそれぞれ代表する複数の代表点を所定の軸へ射影したときに、前記第１座標系の所定の座標軸に沿って隣接する代表点間の距離の和が大きくなる新座標軸を一つの座標軸とする第２座標系における前記検体の特徴量の座標値を算出し、算出した座標値に応じた表示パラメータを表示パラメータ付与部により付与する表示パラメータ付与ステップと、を実行させることを特徴とする。
　本発明によれば、複数の既知検体に対してそれぞれ抽出される複数の特徴量の少なくとも一部を座標成分とする第１座標系を有する特徴量空間上において、複数の既知検体を各既知検体の情報に基づいて分類した複数のグループをそれぞれ代表する複数の代表点を所定の軸へ射影したときに、第１座標系の所定の座標軸に沿って隣接する代表点間の距離の和が大きくなる新座標軸を一つの座標軸とする第２座標系における検体の特徴量の座標値を算出し、算出した座標値に応じた表示パラメータを付与するため、グループの違いを明確に峻別することができる。したがって、検体を精度よく観測することができるとともに、観測結果の信頼性を向上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特徴量空間情報記憶部が記憶する特徴量空間情報の概要を示す図である。 図３は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の処理の概要を示すフローチャートである。 図４は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の表示部におけるＢモード画像の表示例を示す図である。 図５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行う処理の概要を示すフローチャートである。 図６は、一つの音線のデータ配列を模式的に示す図である。 図７は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の周波数解析部が算出した周波数スペクトルの例（第１例）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の周波数解析部が算出した周波数スペクトルの例（第２例）を示す図である。 図９は、図７に示す直線に関連する特徴量に対して減衰補正を行った後の特徴量から定まる新たな直線を示す図である。 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パラメータ付与部が行う座標値算出処理の概要を示す図である。 図１１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が表示する特徴量画像の表示例を示す図である。 図１２は、図１１に示す画像を白黒で模式的に示す図である。 図１３は、本発明の実施の形態１における減衰補正の効果を説明する図である。 図１４は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置が特徴量に基づく組織性状の判定を行う場合に表示する判定結果表示画像の表示例を示す図である。 図１５は、図１４に示す画像を白黒で模式的に示す図である。 図１６は、本発明の実施の形態２に係る超音波観測装置の処理の概要を示すフローチャートである。 図１７は、本発明の実施の形態２に係る超音波観測装置が行う減衰補正処理の概要を模式的に示す図である。 図１８は、本発明の別な実施の形態に係る超音波観測装置が行うγ補正処理の概要を模式的に示す図である。
　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、超音波を用いて検体を観測する装置である。
　超音波観測装置１は、外部へ超音波パルスを出力するとともに、外部で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、超音波エコーを変換した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可能な表示部７と、複数の既知検体に関する情報を記憶するとともに複数の既知検体を複数のグループに分けて記憶する記憶部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。
　超音波探触子２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（音響パルス信号）に変換するとともに、外部の検体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信号変換部２１を有する。超音波探触子２は、超音波振動子をメカ的に走査させるものであってもよいし、複数の超音波振動子を電子的に走査させるものであってもよい。
　送受信部３は、超音波探触子２と電気的に接続され、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、超音波探触子２と電気的に接続され、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。また、送受信部３は、受信したエコー信号に増幅、フイ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デジタルＲＦ信号を生成して出力する。なお、超音波探触子２が複数の超音波振動子を電子的に走査させるものである場合、送受信部３は、複数の超音波振動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が出力したデジタルＲＦ信号に高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を施すことによってエコー信号の周波数解析を行う周波数解析部４１と、周波数解析部４１が算出した周波数スペクトル（パワースペクトル）に対し、超音波が伝播する際に該超音波の受信深度および周波数に応じて発生する減衰の寄与を削減する減衰補正処理と近似処理とを行うことにより、検体の特徴量を抽出する特徴量抽出部４２と、検体の特徴量に対して画像表示する際の表示パラメータを付与する表示パラメータ付与部４３と、を有する。
　周波数解析部４１は、各音線（ラインデータ）に対し、所定のデータ量からなるＦＦＴデータ群を高速フーリエ変換することによって周波数スペクトルを算出する。周波数スペクトルは、検体の組織性状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としての検体の大きさ、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。
　特徴量抽出部４２は、周波数解析部４１が算出した周波数スペクトルに対し、近似処理を行うことによって減衰補正処理を行う前の補正前特徴量を算出する近似部４２１と、近似部４２１が近似した補正前特徴量に対して減衰補正処理を行うことによって特徴量を抽出する減衰補正部４２２と、を有する。
　近似部４２１は、回帰分析によって周波数スペクトルを一次式で近似し、この近似した一次式を特徴付ける特徴量を抽出する。具体的には、近似部４２１は、回帰分析によって一次式の傾きａ０および切片ｂ０を算出するとともに、周波数スペクトルにおける周波数帯域内の特定周波数における強度を補正前特徴量として算出する。本実施の形態１において、近似部４２１は、中心周波数ｆＭＩＤ＝（ｆＬＯＷ＋ｆＨＩＧＨ）／２における強度（Ｍｉｄ−ｂａｎｄ　ｆｉｔ）ｃ０＝ａ０ｆＭＩＤ＋ｂ０を算出するものとするが、これはあくまでも一例に過ぎない。ここでいう「強度」とは、電圧、電力、音圧、音響エネルギー等のパラメータのいずれかを指す。
　三つの特徴量のうち、傾きａ０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ｂ０は、散乱体の大きさ、音響インピーダンスの差、散乱体の密度（濃度）等と相関を有している。具体的には、切片ｂ０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が大きいほど大きな値を有し、散乱体の密度（濃度）が大きいほど大きな値を有すると考えられる。中心周波数ｆＭＩＤにおける強度（以下、単に「強度」という）ｃ０は、傾きａ０と切片ｂ０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強度を与える。このため、強度ｃ０は、散乱体の大きさ、音響インピーダンスの差、散乱体の密度に加えて、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。なお、特徴量抽出部４２が算出する近似多項式は一次式に限定されるわけではなく、二次以上の近似多項式を用いることも可能である。
　減衰補正部４２２が行う補正について説明する。超音波の減衰量Ａは、
　Ａ＝２αｚｆ　　・・・（１）
と表すことができる。ここで、αは減衰率であり、ｚは超音波の受信深度であり、ｆは周波数である。式（１）からも明らかなように、減衰量Ａは、周波数ｆに比例している。減衰率αの具体的な値は、生体の場合、０~１．０（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）、より好ましくは０．３~０．７（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）であり、観察対象の臓器の種類に応じて定まる。例えば、観察対象の臓器が膵臓である場合、α＝０．６（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）と定められる。なお、本実施の形態１において、減衰率αの値を入力部６からの入力によって変更することが可能な構成とすることも可能である。
　減衰補正部４２２は、近似部４２１が抽出した補正前特徴量（傾きａ０，切片ｂ０，強度ｃ０）を、次のように補正する。
　ａ＝ａ０＋２αｚ　　・・・（２）
　ｂ＝ｂ０　　・・・（３）
　ｃ＝ｃ０＋２αｚｆＭＩＤ（＝ａｆＭＩＤ＋ｂ）　　　・・・（４）
式（２）、（４）からも明らかなように、減衰補正部４２２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を受けないためである。
　表示パラメータ付与部４３は、特徴量抽出部４２が抽出し、減衰補正部４２２が補正を加えた特徴量を座標成分とする特徴量空間において、検体の組織性状を反映させるために所定の条件を満たすように設定される第２座標系における特徴量の座標値を算出し、算出した座標値に応じて画像の表示態様を決定する表示パラメータを付与する。ここでいう「組織性状」とは、例えば癌、内分泌腫瘍、粘液性腫瘍、正常組織、脈管などのいずれかであり、検体が膵臓である場合には、組織性状として慢性膵炎、自己免疫性膵炎なども含まれる。第２座標系を含む特徴量空間の情報は、後述する記憶部８が記憶している。
　画像処理部５は、エコー信号から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５１と、Ｂモード画像データ生成部５１が生成したＢモード画像データおよび表示パラメータ付与部４３が検体の特徴量に付与した表示パラメータによって定まる画素値を有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、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。
　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、特徴量抽出部４２が算出した後で減衰補正部４２２が補正した特徴量、および表示パラメータ付与部４３が特徴量に対して付与した表示パラメータを用いることにより、特徴量画像データを生成する。
　記憶部８は、既知検体の特徴量を含む既知検体情報を記憶する既知検体情報記憶部８１と、周波数解析部４１が行う周波数解析処理の際に使用する窓関数を記憶する窓関数記憶部８２と、減衰補正部４２２が処理を行う際に参照する補正情報を記憶する補正情報記憶部８３と、既知検体情報記憶部８１が記憶する既知検体の特徴量をもとに設定される特徴量空間に関する情報を記憶する特徴量空間情報記憶部８４と、表示パラメータ付与部４３が算出する新座標軸の座標値と表示パラメータとの関係を含む表示パラメータ情報を記憶する表示パラメータ情報記憶部８５と、を有する。
　既知検体情報記憶部８１は、既知検体に対して抽出された周波数スペクトルの特徴量を既知検体の組織性状と関連付けて記憶している。ここで、既知検体の特徴量は、本実施の形態１と同様の処理によって抽出されたものである。ただし、既知検体の特徴量抽出処理を超音波観測装置１で行う必要はない。また、既知検体情報記憶部８１は、既知検体に関連した周波数スペクトルの特徴量に対し、既知検体の組織性状を含む情報に基づいて分類されたグループごとに算出された平均および標準偏差を、既知検体の特徴量の全データとともに記憶している。本実施の形態１では、超音波受信信号の周波数スペクトルの特徴量の平均および標準偏差が、検体における核の腫大や異形などの細胞レベルの変化、間質における線維の増生や実質組織の線維への置換などの組織的な変化を反映しており、組織性状に応じて特有の値を示すことに鑑みて、既知検体の周波数スペクトルの特徴量の平均および標準偏差を用いて組織性状の分類を行っている。
　窓関数記憶部８２は、Ｈａｍｍｉｎｇ，Ｈａｎｎｉｎｇ，Ｂｌａｃｋｍａｎなどの窓関数のうち少なくともいずれか一つの窓関数を記憶している。補正情報記憶部８３は、式（２）~（４）の変換に関する情報を記憶している。
　特徴量空間情報記憶部８４は、既知検体情報記憶部８１が記憶する既知検体情報に基づいて設定される特徴量空間に関する情報として、複数の既知検体を特徴量に基づいて分類することによって得られる複数のグループをそれぞれ代表する複数の代表点を所定の軸へ射影したときに、該座標軸に沿って隣接する代表点間の距離の和と比較して、自身が延びる方向に沿って隣接する代表点間の距離の和が大きい新座標軸を一つの座標軸とする第２座標系に関する情報を記憶する。
　図２は、特徴量空間情報記憶部８４が記憶する特徴量空間情報の概要を示す図である。図２に示す特徴量空間は、横軸が切片ｂ、縦軸が強度ｃである（式（３）、（４）を参照）。また、図２に示す領域Ｇμ，Ｇν，Ｇρは、既知検体情報記憶部８１が記憶する既知検体の組織性状が、それぞれμ，ν，ρであるグループを示している。図２に示す場合、三つのグループＧμ，Ｇν，Ｇρは、特徴量空間上において、互いに他のグループと交わりを有しない領域に存在している。このように、本実施の形態１では、周波数解析によって得られた周波数スペクトルの特徴量を指標としてグループ分けを行うため、互いに異なるグループを峻別することができる。特に、本実施の形態１では、超音波のエコー信号に対して減衰補正を行っているため、減衰補正を行わない場合と比較して、特徴量空間における各グループの領域もより明確に分離した状態で得ることができる。なお、特徴量空間におけるｂ軸成分とｃ軸成分のスケールが大きく異なる場合には、各距離の寄与を略均等にするための重み付けを適宜行うことが望ましい。
　図２では、第１座標系（ｂ，ｃ）とは異なる第２座標系（ｈ，ｖ）も記載されている。この第２座標系の座標軸ｈは、グループＧμ，Ｇν，Ｇρにそれぞれ含まれるＦＦＴデータ群の周波数スペクトルの切片ｂおよび強度ｃの各平均を特徴量空間の座標として有する点μ０，ν０，ρ０（以下、これらの点を「代表点」という）を射影したときにその射影方向に沿って隣接する代表点同士の距離の和が最大となる軸（新座標軸）である。すなわち、ｈ軸は、代表点μ０，ν０，ρ０のｈ軸方向の成分をμ０ｈ，ν０ｈ，ρ０ｈとしたとき、｜μ０−ν０｜＋｜ν０−ρ０｜が最大となるような方向に沿った軸として定められる。なお、ｈ軸と直交するｖ軸（第２新座標軸）は、設定しなくてもよい。
　表示パラメータ情報記憶部８５は、特徴量空間情報記憶部８４が記憶する特徴量空間において、上述した新座標軸の座標値と画像の表示態様を決定する表示パラメータとを対応付けて記憶する。本実施の形態１においては、例えばｈ軸における座標値を、光の３属性の一つである色相と対応付けて記憶している。また、本実施の形態１においては、ｖ軸の座標値に対して光の３属性で色相と独立に定められる明度を対応付けて記憶している。なお、表示パラメータは、上述したものに限られるわけではない。例えば、光の３属性の残りの一つである彩度を表示パラメータとしてもよいし、より一般に色空間を構成する変数（例えば、ＲＧＢ表色系や補色系の変数）を表示パラメータとしてもよい。また、模様を表示パラメータとしてもよい。模様を表示パラメータとする場合には、座標値の帯域ごとに模様が変化するように設定しておけばよい。
　記憶部８は、本実施の形態１に係る超音観測装置の作動プログラムや所定のＯＳを起動するプログラム等が予め記憶されたＲＯＭ、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等を用いて実現される。
　以上の機能構成を有する超音波観測装置１の超音波探触子２以外の構成要素は、演算および制御機能を有するＣＰＵを備えたコンピュータを用いて実現される。超音波観測装置１が備えるＣＰＵは、記憶部８が記憶、格納する情報および上述した超音波観測装置の作動プログラムを含む各種プログラムを記憶部８から読み出すことにより、本実施の形態１に係る超音波観測装置の作動方法に関連した演算処理を実行する。
　なお、本実施の形態１に係る超音波観測装置の作動プログラムは、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。
　図３は、以上の構成を有する超音波観測装置１の処理の概要を示すフローチャートである。図３において、超音波観測装置１は、まず超音波探触子２によって新規の検体の測定を行う（ステップＳ１）。
　この後、Ｂモード画像データ生成部５１は、送受信部３から出力されたＢモード画像用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Ｓ２）。
　続いて、制御部９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対応するＢモード画像を表示部７に表示させる制御を行う（ステップＳ３）。図４は、表示部７におけるＢモード画像の表示例を示す図である。同図に示すＢモード画像１００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。
　その後、周波数解析部４１は、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Ｓ４）。ここで、周波数解析部４１が行う処理（ステップＳ４）について、図５に示すフローチャートを参照して詳細に説明する。まず、周波数解析部４１は、最初に解析対象とする音線の音線番号Ｌを初期値Ｌ０とする（ステップＳ２１）。初期値Ｌ０は、例えば送受信部３が最初に受信する音線に対して付与してもよいし、入力部６によって設定される関心領域の左右の一方の境界位置に対応する音線に対して付与してもよい。
　続いて、周波数解析部４１は、一つの音線上に設定した複数のデータ位置全ての周波数スペクトルを算出する。まず、周波数解析部４１は、ＦＦＴ演算用に取得する一連のデータ群（ＦＦＴデータ群）を代表するデータ位置Ｚ（受信深度に相当）の初期値Ｚ０を設定する（ステップＳ２２）。図６は、一つの音線のデータ配列を模式的に示す図である。同図に示す音線ＬＤにおいて、白または黒の長方形は、一つのデータを意味している。音線ＬＤ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６では、音線ＬＤの１番目のデータをデータ位置Ｚの初期値Ｚ０として設定した場合を示している。なお、図６はあくまでも一例に過ぎず、初期値Ｚ０の位置は任意に設定することができる。例えば、関心領域の上端位置に対応するデータ位置Ｚを初期値Ｚ０として設定してもよい。
　その後、周波数解析部４１は、データ位置ＺのＦＦＴデータ群を取得し（ステップＳ２３）、取得したＦＦＴデータ群に対し、窓関数記憶部８２が記憶する窓関数を作用させる（ステップＳ２４）。このようにＦＦＴデータ群に対して窓関数を作用させることにより、ＦＦＴ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４１は、データ位置ＺのＦＦＴ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）。ここで、ＦＦＴ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、ＦＦＴデータ群のデータ数を２ｎ（ｎは正の整数）とする。ＦＦＴデータ群が正常であるとは、データ位置ＺがＦＦＴデータ群で前から２ｎ−１番目の位置であること意味する。換言すると、ＦＦＴデータ群が正常であるとは、データ位置Ｚ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６に示す場合、ＦＦＴデータ群Ｆ２、Ｆ３、ＦＫ−１は正常である一方、ＦＦＴデータ群Ｆ１、ＦＫは異常である。ただし、図６ではｎ＝４（Ｎ＝７，Ｍ＝８）としている。
　ステップＳ２５における判定の結果、データ位置ＺのＦＦＴデータ群が正常である場合（ステップＳ２５：Ｙｅｓ）、周波数解析部４１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のＦＦＴデータ群が正常でない場合（ステップＳ２５：Ｎｏ）、周波数解析部４１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ＦＦＴ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ＦＦＴデータ群は、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、ＦＦＴ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４１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４１は、ＦＦＴデータ群を用いてＦＦＴ演算を行うことにより、周波数スペクトルを得る（ステップＳ２７）。図７および図８は、周波数解析部４１が算出した周波数スペクトルの例を示す図である。図７および図８では、横軸ｆが周波数であり、縦軸Ｉが強度である。図７および図８にそれぞれ示す周波数スペクトル曲線Ｃ１およびＣ２において、周波数スペクトルの下限周波数ｆＬＯＷおよび上限周波数ｆＨＩＧＨは、超音波探触子２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ｆＬＯＷ＝３ＭＨｚ、ｆＨＩＧＨ＝１０ＭＨｚである。なお、図７に示す直線Ｌ１および図８に示す直線Ｌ２については、後述する特徴量抽出処理で説明する。ところで、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。この点については、後述する実施の形態においても同様である。
　続いて、周波数解析部４１は、データ位置Ｚに所定のデータステップ幅Ｄを加算して次の解析対象のＦＦＴデータ群のデータ位置Ｚを算出する（ステップＳ２８）。ここでのデータステップ幅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４１における演算量を削減したい場合には、Ｂモード画像データ生成部５１が利用するデータステップ幅より大きい値を設定してもよい。図６では、Ｄ＝１５の場合を示している。
　その後、周波数解析部４１は、データ位置Ｚが最終データ位置Ｚｍａｘより大きいか否かを判定する（ステップＳ２９）。ここで、最終データ位置Ｚｍａｘは、音線ＬＤのデータ長としてもよいし、関心領域の下端に対応するデータ位置としてもよい。判定の結果、データ位置Ｚが最終データ位置Ｚｍａｘより大きい場合（ステップＳ２９：Ｙｅｓ）、周波数解析部４１は、音線番号Ｌを１だけ増加する（ステップＳ３０）。一方、データ位置Ｚが最終データ位置Ｚｍａｘ以下である場合（ステップＳ２９：Ｎｏ）、周波数解析部４１はステップＳ２３へ戻る。このようにして、周波数解析部４１は、一つの音線ＬＤに対して、［｛（Ｚｍａｘ−Ｚ０）／Ｄ｝＋１］（＝Ｋ）個のＦＦＴ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で増加した後の音線番号Ｌが最終音線番号Ｌｍａｘより大きい場合（ステップＳ３１：Ｙｅｓ）、周波数解析部４１は図３に示すメインルーチンへ戻る。一方、ステップＳ３０で増加した後の音線番号Ｌが最終音線番号Ｌｍａｘ以下である場合（ステップＳ３１：Ｎｏ）、周波数解析部４１はステップＳ２２へ戻る。
　このようにして、周波数解析部４１は、（Ｌｍａｘ−Ｌ０＋１）本の音線の各々についてＫ回のＦＦＴ演算を行う。なお、最終音線番号Ｌｍａｘは、例えば送受信部３が受信する最終の音線に付与してもよいし、関心領域の左右のいずれか一方の境界に対応する音線に付与してもよい。以下、周波数解析部４１が全ての音線に対して行うＦＦＴ演算の総数（Ｌｍａｘ−Ｌ０＋１）×ＫをＰとおく。
　以上説明したステップＳ４の周波数解析処理に続いて、近似部４２１は、近似処理として周波数解析部４１が算出したＰ個の周波数スペクトルを回帰分析することにより、補正前特徴量を抽出する（ステップＳ５）。具体的には、近似部４２１は、周波数帯域ｆＬＯＷ＜ｆ＜ｆＨＩＧＨの周波数スペクトルを近似する一次式を回帰分析によって算出することにより、この一次式を特徴づける傾きａ０，切片ｂ０，強度ｃ０を補正前特徴量として抽出する。図７に示す直線Ｌ１および図８に示す直線Ｌ２は、このステップＳ５において、周波数スペクトル曲線Ｃ１およびＣ２に対して回帰分析をそれぞれ行うことによって得られる回帰直線である。
　この後、減衰補正部４２２は、近似部４２１が抽出した補正前特徴量に対して減衰補正処理を行う（ステップＳ６）。例えば、データのサンプリング周波数が５０ＭＨｚである場合、データのサンプリングの時間間隔は２０（ｎｓｅｃ）である。ここで、音速を１５３０（ｍ／ｓｅｃ）とすると、データのサンプリング距離間隔は、１５３０（ｍ／ｓｅｃ）×２０（ｎｓｅｃ）／２＝０．０１５３（ｍｍ）となる。処理対象のＦＦＴデータ群のデータ位置までの音線ＬＤの１番目のデータからのデータステップ数がｋであるとすると、そのデータ位置Ｚは０．０１５３ｋ（ｍｍ）となる。減衰補正部４２２は、このようにして求まるデータ位置Ｚの値を上述した式（２）~（４）の受信深度ｚへ代入することにより、周波数スペクトルの特徴量である傾きａ，切片ｂ，強度ｃを算出する。図９は、図７に示す直線Ｌ１に関連する特徴量に対して減衰補正を行った後の特徴量から定まる直線を示す図である。図９に示す直線Ｌ１’を表す式は、
　Ｉ＝ａｆ＋ｂ＝（ａ０＋２αＺ）ｆ＋ｂ０　　・・・（５）
である。この式（５）からも明らかなように、直線Ｌ１’は、直線Ｌ１と比較して、傾きが大きく、かつ切片の値が同じである。
　この後、表示パラメータ付与部４３は、特徴量抽出部４２によって抽出され、減衰補正部４２２によって補正された特徴量、既知検体情報記憶部８１が記憶する既知検体情報および特徴量空間情報記憶部８４が記憶する特徴量空間情報に基づいて、検体の特徴量の第２座標系における座標値を算出する（ステップＳ７）。図１０は、この場合の座標値算出処理の概要を示す図である。具体的には、図１０は、図２に示す特徴量空間上で、観測対象検体に対して抽出された特徴量を示す点（以下、検体点という）Ｓｐの第２座標系における座標値（ｈＳ，ｖＳ）を算出する状況を示している。
　続いて、表示パラメータ付与部４３は、ステップＳ７で算出した第２座標系の座標値に応じた表示パラメータを付与する（ステップＳ８）。この際、表示パラメータ付与部４３は、表示パラメータ情報記憶部８５がそれぞれ記憶する情報を参照して表示パラメータを付与する。
　以上説明したステップＳ８の後、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、および表示パラメータ付与部４３が画素ごとに付与した表示パラメータを用いることにより、特徴量画像データを生成する（ステップＳ９）。
　続いて、表示部７は、特徴量画像データ生成部５２が生成した特徴量画像を表示する（ステップＳ１０）。図１１は、表示部７が表示する特徴量画像の表示例を示す図である。図１２は、図１１に示す画像を白黒で模式的に示す図である。これらの図に示す特徴量画像２００は、Ｂモード画像１００と比較して、画像がカラー化しており、グループに応じた色の違いが鮮明になっている。特徴量画像２００は、大別して緑色系領域２００ｇおよび赤色系領域２００ｒからなり、２つの領域の境界部は黄色系の色で表示されている（図１２では図示せず）。図１１に示すように、各領域は単一の色によって構成されているわけではない。例えば、緑色系領域２００ｇは、緑色に近い色からなる画素が集まっている領域である。同様に、赤色系領域２００ｒは、赤色に近い色からなる画素が集まっている領域である。このような特徴量画像２００を見た観測者は、グループの違いすなわち組織性状の違いを明確に認識することができる。
　図１３は、本実施の形態１における減衰補正の効果を説明する図である。図１３に示す画像３００は、減衰補正を行わなかった場合の特徴量画像である。この場合の特徴量画像は、Ｂモード画像データ生成部５１が生成したＢモード画像に対して、切片ｂをＲ（赤），Ｇ（緑），Ｂ（青）に対して均等に割り当てたグレースケール画像である。特徴量画像３００は、受信深度が大きい領域（図の下方領域）で減衰の影響によって信号強度が下がり、画像が暗くなっている。これに対し、同じＢモード画像を用いて減衰補正を行った特徴量画像４００では、画面全体にわたって均一な明るさの画像が得られていることがわかる。
　以上説明した本発明の実施の形態１によれば、複数の既知検体に対してそれぞれ抽出される複数の特徴量の少なくとも一部を座標成分とする第１座標系を有する特徴量空間上において、複数の既知検体を各既知検体の情報に基づいて分類した複数のグループをそれぞれ代表する複数の代表点を所定の軸へ射影したときに、第１座標系の所定の座標軸に沿って隣接する代表点間の距離の和が大きくなる新座標軸を一つの座標軸とする第２座標系における検体の特徴量の座標値を算出し、算出した座標値に応じた表示パラメータを付与するため、グループの違いを明確に峻別することができる。したがって、検体を精度よく観測することができるとともに、観測結果の信頼性を向上させることができる。
　また、本実施の形態１によれば、第２座標系における検体の特徴量の座標値を算出し、座標値に応じた表示パラメータを付与し、付与した表示パラメータによって定まる画素値を有する特徴量画像データを生成して表示するため、利用者は画像中におけるグループの違いを明確に認識することができる。
　また、本実施の形態１によれば、周波数スペクトルから抽出した補正前特徴量に対して減衰補正を施しているため、超音波の伝播に伴う減衰の影響を取り除くことができ、一段と高精度な観測を行うことができる。
　なお、本実施の形態１において、図３のステップＳ６で減衰補正部４２２が特徴量の減衰補正を行った後、ステップＳ７へ移行する前に、特徴量に基づいて検体の組織性状を判定するようにしてもよい。ただし、この場合には、既知検体情報記憶部８１が、既知検体の特徴量を組織性状と関連付けて記憶しておく必要がある。
　ここで、超音波観測装置１が組織性状判定を行う場合の具体的な処理を説明する。超音波観測装置１の演算部４は、特徴量空間における検体点Ｓｐと各グループの代表点μ０，ν０，ρ０との距離を算出し、その距離が最小となるグループに検体点Ｓｐが属していると判定する。
　なお、座標値と代表点との距離が極端に離れている場合には、たとえ最小値が求まったとしても組織性状の判定結果の信頼度は低い。そこで、検体点Ｓｐと代表点との距離が所定の閾値より大きい場合、超音波観測装置１がエラー信号を出力するようにしてもよい。また、検体点Ｓｐと代表点との距離の最小値が二つ以上ある場合、超音波観測装置１は、最小値に対応するすべての組織性状を候補として選択してもよいし、所定の規則にしたがっていずれか一つの組織性状を選択してもよい。後者の場合、例えば癌などの悪性の高い組織の優先順位を高く設定する方法を挙げることができる。また、検体点Ｓｐと代表点との距離の最小値が二つ以上ある場合、超音波観測装置１はエラー信号を出力してもよい。
　図１４は、超音波観測装置１が特徴量に基づく組織性状の判定を行う場合に、表示部７が表示する判定結果表示画像の表示例を示す図である。図１５は、図１４に示す画像を白黒で模式的に示す図である。これらの図に示す判定結果表示画像５００は、組織性状の判定結果を含む各種関連情報を表示する情報表示部５０１と、特徴量画像を表示する画像表示部５０２とを有する。図１４および図１５では、画像表示部５０２が、図１１および図１２に示す特徴量画像２００を表示している場合を示している。
　情報表示部５０１には、例えば検体の識別情報（ＩＤ番号、名前、性別等）、組織性状判定結果、組織性状判定を行う際の特徴量に関する情報、ゲインやコントラスト等の超音波画質情報が表示される。ここで、特徴量に関する情報として、関心領域の内部に位置するＱ組のＦＦＴデータ群の周波数スペクトルの特徴量の平均、標準偏差を利用した表示を行うことが可能である。具体的には、情報表示部５０１では、例えば傾き＝１．５±０．３（ｄＢ／ＭＨｚ）、切片＝−６０±２（ｄＢ）、強度＝−５０±１．５（ｄＢ）、と表示することができる。
　以上の構成を有する判定結果表示画像５００を表示部７が表示することにより、操作者はより正確に関心領域の組織性状を把握することが可能となる。なお、判定結果表示画像は上述した構成に限られるわけではない。たとえば、判定結果表示画像として、組織性状強調画像とＢモード画像とを並べて表示するようにしてもよい。これにより、両画像の違いを一つの画面上で認識することができる。
（実施の形態２）
　本発明の実施の形態２は、特徴量抽出部が行う特徴量抽出処理が、実施の形態１と異なる。本実施の形態２に係る超音波観測装置の構成は、実施の形態１で説明した超音波観測装置１の構成と同様である。そこで、以下の説明において、超音波観測装置１の構成要素と対応する構成要素には同一の符号を付すものとする。
　本実施の形態２における特徴量抽出処理においては、まず減衰補正部４２２が、周波数解析部４１によって算出された周波数スペクトルに対して減衰補正処理を行う。その後、近似部４２１は、減衰補正部４２２によって減衰補正された周波数スペクトルに対して近似処理を行うことにより、周波数スペクトルの特徴量を抽出する。
　図１６は、本実施の形態２に係る超音波観測装置の処理の概要を示すフローチャートである。図１６において、ステップＳ４１~Ｓ４４の処理は、図３のステップＳ１~Ｓ４の処理に順次対応している。
　ステップＳ４５において、減衰補正部４２２は、周波数解析部４１がＦＦＴ演算によって算出した周波数スペクトルに対して減衰補正を行う（ステップＳ４５）。図１７は、このステップＳ４５の処理の概要を模式的に示す図である。図１７に示すように、減衰補正部４２２は、周波数スペクトル曲線Ｃ３に対し、上述した式（１）の減衰量Ａを強度Ｉに加える補正を全ての周波数ｆに対して行うことにより、新たな周波数スペクトル曲線Ｃ３’を得る。これにより、超音波の伝播に伴う減衰の寄与を削減した周波数スペクトルを得ることができる。
　この後、近似部４２１は、減衰補正部４２２によって減衰補正された全ての周波数スペクトルを回帰分析することによって周波数スペクトルの特徴量を抽出する（ステップＳ４６）。具体的には、近似部４２１は、回帰分析によって一次式の傾きａ、切片ｂおよび中心周波数ｆＭＩＤにおける強度ｃを算出する。図１７に示す直線Ｌ３は、このステップＳ４６で周波数スペクトル曲線Ｃ３に対して特徴量抽出処理を行うことによって得られる回帰直線（切片ｂ３）である。
　ステップＳ４７~Ｓ５０の処理は、図３のステップＳ７~Ｓ１０の処理に順次対応している。
　以上説明した本発明の実施の形態２によれば、複数の既知検体に対してそれぞれ抽出される複数の特徴量の少なくとも一部を座標成分とする第１座標系を有する特徴量空間上において、複数の既知検体を各既知検体の情報に基づいて分類した複数のグループをそれぞれ代表する複数の代表点を所定の軸へ射影したときに、第１座標系の所定の座標軸に沿って隣接する代表点間の距離の和が大きくなる新座標軸を一つの座標軸とする第２座標系における検体の特徴量の座標値を算出し、算出した座標値に応じた表示パラメータを付与するため、グループの違いを明確に峻別することができる。したがって、検体を精度よく観測することができるとともに、観測結果の信頼性を向上させることができる。
　また、本実施の形態２によれば、第２座標系における検体の特徴量の座標値を算出し、座標値に応じた表示パラメータを付与し、付与した表示パラメータによって定まる画素値を有する特徴量画像データを生成して表示するため、利用者は画像中におけるグループの違いを明確に認識することができる。
　また、本実施の形態２によれば、周波数スペクトルに対して減衰補正を施した後、特徴量を抽出しているため、超音波の伝播に伴う減衰の影響を取り除くことができ、一段と高精度な観測を行うことができる。
　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１、２によってのみ限定されるべきものではない。
　例えば、特徴量空間上で代表点の分布に偏りがある場合には、γ補正を施してもよい。図１８は、本発明の別な実施の形態に係る超音波観測装置が行うγ補正処理の概要を模式的に示す図である。図１８において、点Ｓｐ１は検体点であり、点μ１、ν１、ρ１は、複数の既知検体を特徴量空間上でグループ分けした時の各グループの代表点である。図１８の上側の図に示すように、各グループの代表点μ１、ν１、ρ１のうち、代表点μ１と代表点ν１とのｈ軸方向の距離は、代表点ν１と代表点ρ１とのｈ軸方向の距離よりも小さい。そこで、図１８に示す場合、超音波観測装置は、特徴量空間上の点に対し、特徴量ｈが小さい領域の分布をばらつかせるようなγ補正（プラスのγ補正）を施す。これにより、図１８の下側の図に示すように、代表点μ’１と代表点ν’１とのｈ軸方向の距離が大きくなる一方、代表点ν’１と代表点ρ’１とのｈ軸方向の距離が小さくなり、３つの代表点がｈ軸方向に沿って略均一にばらついた分布が得られる。
　このようにして、超音波観測装置が適切なγ補正処理を行うことにより、特徴量空間における複数のグループの分布に偏りがあるような場合であっても、グループの違いを明確に峻別することが可能となる。
　なお、ここでは特徴量にガンマ補正を施す場合を説明したが、予めｈ軸にγ補正を施すようにしてもよい。また、ｈ軸方向の成分のみならず、ｖ軸方向の成分にγ補正を施してもよい。
　１　超音波観測装置
　２　超音波探触子
　３　送受信部
　４　演算部
　５　画像処理部
　６　入力部
　７　表示部
　８　記憶部
　９　制御部
　２１　信号変換部
　４１　周波数解析部
　４２　特徴量抽出部
　４３　表示パラメータ付与部
　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
　８１　既知検体情報記憶部
　８２　窓関数記憶部
　８３　補正情報記憶部
　８４　特徴量空間情報記憶部
　８５　表示パラメータ情報記憶部
　１００　Ｂモード画像
　２００、３００、４００　特徴量画像
　２００ｇ　緑色系領域
　２００ｒ　赤色系領域
　４２１　近似部
　４２２　減衰補正部
　５００　判定結果表示画像
　５０１　情報表示部
　５０２　画像表示部

Claims (16)

  1. 　検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波観測装置であって、
    　受信した超音波の周波数を解析することによって周波数スペクトルを算出する周波数解析部と、
    　前記周波数解析部が算出した周波数スペクトルを近似することによって前記周波数スペクトルの複数の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
    　複数の既知検体に対してそれぞれ抽出される複数の特徴量の少なくとも一部を座標成分とする第１座標系を有する特徴量空間上において、前記複数の既知検体を各既知検体の情報に基づいて分類した複数のグループをそれぞれ代表する複数の代表点を所定の軸へ射影したときに、前記第１座標系の所定の座標軸に沿って隣接する代表点間の距離の和が大きくなる新座標軸を一つの座標軸とする第２座標系における前記検体の特徴量の座標値を算出し、算出した座標値に応じた表示パラメータを付与する表示パラメータ付与部と、
    　を備えたことを特徴とする超音波観測装置。
  2. 　前記新座標軸は、前記第１座標系の所定の座標軸に沿って隣接する代表点間の距離の和が最大の値になる座標軸であ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. 　前記表示パラメータ付与部が前記検体の特徴量に付与した表示パラメータによって定まる画素値を有する特徴量画像データを生成する画像処理部と、
    　前記画像処理部が生成した特徴量画像データに対応する画像を表示可能な表示部と、
    　を備えたことを特徴とする請求項１または２に記載の超音波観測装置。
  4. 　前記表示パラメータは、色空間を構成する変数であることを特徴とする請求項１~３のいずれか１項に記載の超音波観測装置。
  5. 　前記色空間を構成する変数は、原色系の特定成分、補色系の特定成分、色相、彩度、明度のいずれかであ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. 　前記画像処理部は、
    　前記新座標軸と直交する第２新座標軸上における前記検体の特徴量の座標値に対応付けられ、前記表示パラメータとは独立に画像の表示態様を決定する第２表示パラメータをさらに用いて特徴量画像データを生成することを特徴とする請求項１~５のいずれか１項に記載の超音波観測装置。
  7. 　前記第２表示パラメータは、色空間を構成する変数であることを特徴とする請求項６に記載の超音波観測装置。
  8. 　前記色空間を構成する変数は、原色系の特定成分、補色系の特定成分、色相、彩度、明度のいずれかであることを特徴とする請求項７に記載の超音波観測装置。
  9. 　同一のグループに属する特徴量をそれぞれ有する複数の検体は、組織性状が互いに同じであることを特徴とする請求項１~８のいずれか１項に記載の超音波観測装置。
  10. 　前記特徴量抽出部は、
    　前記周波数解析部が算出した周波数スペクトルに対して前記近似処理を行うことにより、前記減衰補正処理を行う前の補正前特徴量を抽出する近似部と、
    　前記近似部が抽出した補正前特徴量に対して前記減衰補正処理を行うことにより、前記周波数スペクトルの特徴量を抽出する減衰補正部と、
    　を有することを特徴とする請求項１~９のいずれか１項に記載の超音波観測装置。
  11. 　前記特徴量抽出部は、
    　前記周波数スペクトルに対して前記減衰補正処理を行う減衰補正部と、
    　前記減衰補正部が補正した周波数スペクトルに対して前記近似処理を行うことにより、前記周波数スペクトルの特徴量を抽出する近似部と、
    　を有することを特徴とする請求項１~９のいずれか１項に記載の超音波観測装置。
  12. 　前記特徴量抽出部は、
    　回帰分析によって前記周波数スペクトルを多項式で近似することを特徴とする請求項１０または１１に記載の超音波観測装置。
  13. 　前記近似部は、
    　前記周波数スペクトルを一次式で近似し、
    　前記一次式の傾き、前記一次式の切片、および前記傾きと前記切片と前記周波数スペクトルの周波数帯域に含まれる特定の周波数とを用いて定まる強度、のうち少なくとも２つを含む複数の特徴量を抽出することを特徴とする請求項１２に記載の超音波観測装置。
  14. 　前記減衰補正部は、
    　超音波の受信深度が大きいほど大きな補正を行うことを特徴とする請求項１０~１３のいずれか１項に記載の超音波観測装置。
  15. 　検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波観測装置が行う超音波観測装置の作動方法であって、
    　受信した超音波の周波数を解析することによって周波数スペクトルを周波数解析部により算出する周波数解析ステップと、
    　前記周波数解析ステップで算出した周波数スペクトルを近似することによって前記周波数スペクトルの特徴量を特徴量抽出部により複数抽出する特徴量抽出ステップと、
    　複数の既知検体に対してそれぞれ抽出される複数の特徴量の少なくとも一部を座標成分とする第１座標系を有する特徴量空間上において、前記複数の既知検体を各既知検体の情報に基づいて分類した複数のグループをそれぞれ代表する複数の代表点を所定の軸へ射影したときに、前記第１座標系の所定の座標軸に沿って隣接する代表点間の距離の和が大きくなる新座標軸を一つの座標軸とする第２座標系における前記検体の特徴量の座標値を算出し、算出した座標値に応じた表示パラメータを表示パラメータ付与部により付与する表示パラメータ付与ステップと、
    　を有することを特徴とする超音波観測装置の作動方法。
  16. 　検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波観測装置に、
    　受信した超音波の周波数を解析することによって周波数スペクトルを周波数解析部により算出する周波数解析ステップと、
    　前記周波数解析ステップで算出した周波数スペクトルを近似することによって前記周波数スペクトルの特徴量を特徴量抽出部により複数抽出する特徴量抽出ステップと、
    　複数の既知検体に対してそれぞれ抽出される複数の特徴量の少なくとも一部を座標成分とする第１座標系を有する特徴量空間上において、前記複数の既知検体を各既知検体の情報に基づいて分類した複数のグループをそれぞれ代表する複数の代表点を所定の軸へ射影したときに、前記第１座標系の所定の座標軸に沿って隣接する代表点間の距離の和が大きくなる新座標軸を一つの座標軸とする第２座標系における前記検体の特徴量の座標値を算出し、算出した座標値に応じた表示パラメータを表示パラメータ付与部により付与する表示パラメータ付与ステップと、
    　を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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