WO2014024758A1 - 医用画像診断装置および医用画像分析方法 - Google Patents

医用画像診断装置および医用画像分析方法 Download PDF

Info

Publication number
WO2014024758A1
WO2014024758A1 PCT/JP2013/070823 JP2013070823W WO2014024758A1 WO 2014024758 A1 WO2014024758 A1 WO 2014024758A1 JP 2013070823 W JP2013070823 W JP 2013070823W WO 2014024758 A1 WO2014024758 A1 WO 2014024758A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
unit
reference point
image
medical image
living tissue
Prior art date
Application number
PCT/JP2013/070823
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
智章 長野
Original Assignee
日立アロカメディカル株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 日立アロカメディカル株式会社 filed Critical 日立アロカメディカル株式会社
Publication of WO2014024758A1 publication Critical patent/WO2014024758A1/ja

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/08—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings
    • A61B8/0883—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings for diagnosis of the heart
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/46—Ultrasonic, sonic or infrasonic diagnostic devices with special arrangements for interfacing with the operator or the patient
    • A61B8/461—Displaying means of special interest
    • A61B8/463—Displaying means of special interest characterised by displaying multiple images or images and diagnostic data on one display
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/52—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/5215—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of medical diagnostic data
    • A61B8/5223—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of medical diagnostic data for extracting a diagnostic or physiological parameter from medical diagnostic data
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
    • G01R33/48—NMR imaging systems
    • G01R33/54—Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
    • G01R33/56—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution
    • G01R33/563—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution of moving material, e.g. flow contrast angiography
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G06T7/246—Analysis of motion using feature-based methods, e.g. the tracking of corners or segments
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2576/00—Medical imaging apparatus involving image processing or analysis
    • A61B2576/02—Medical imaging apparatus involving image processing or analysis specially adapted for a particular organ or body part
    • A61B2576/023—Medical imaging apparatus involving image processing or analysis specially adapted for a particular organ or body part for the heart
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/05—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves 
    • A61B5/055—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves  involving electronic [EMR] or nuclear [NMR] magnetic resonance, e.g. magnetic resonance imaging
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A61B5/346—Analysis of electrocardiograms
    • A61B5/349—Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
    • A61B5/352—Detecting R peaks, e.g. for synchronising diagnostic apparatus; Estimating R-R interval
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
    • G01R33/48—NMR imaging systems
    • G01R33/54—Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
    • G01R33/56—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution
    • G01R33/5608—Data processing and visualization specially adapted for MR, e.g. for feature analysis and pattern recognition on the basis of measured MR data, segmentation of measured MR data, edge contour detection on the basis of measured MR data, for enhancing measured MR data in terms of signal-to-noise ratio by means of noise filtering or apodization, for enhancing measured MR data in terms of resolution by means for deblurring, windowing, zero filling, or generation of gray-scaled images, colour-coded images or images displaying vectors instead of pixels
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R33/00—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables
    • G01R33/20—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance
    • G01R33/44—Arrangements or instruments for measuring magnetic variables involving magnetic resonance using nuclear magnetic resonance [NMR]
    • G01R33/48—NMR imaging systems
    • G01R33/54—Signal processing systems, e.g. using pulse sequences ; Generation or control of pulse sequences; Operator console
    • G01R33/56—Image enhancement or correction, e.g. subtraction or averaging techniques, e.g. improvement of signal-to-noise ratio and resolution
    • G01R33/565—Correction of image distortions, e.g. due to magnetic field inhomogeneities
    • G01R33/56509—Correction of image distortions, e.g. due to magnetic field inhomogeneities due to motion, displacement or flow, e.g. gradient moment nulling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10132—Ultrasound image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30048—Heart; Cardiac

Definitions

  • the present invention can provide a medical image diagnostic apparatus capable of analyzing the behavior of the entire living tissue.
  • 1 is a block diagram illustrating an outline of an ultrasonic diagnostic apparatus according to a first embodiment.
  • 3 is a flowchart exemplarily showing an operation of the ultrasonic diagnostic apparatus (medical image diagnostic apparatus) according to the first embodiment. It is the figure which showed the ultrasonic image (medical image), information, signal, etc. which were displayed on the display part of 1st Embodiment. It is the figure which showed that a parameter
  • the ultrasonic image generation unit 4 superimposes an ultrasonic image (medical image) of the living tissue of the subject 2 based on the imaging setting of the ultrasonic diagnostic apparatus 1 (for example, the scanning range of the ultrasonic beam and the gain setting). Generated from sound wave signal.
  • the ultrasonic image is constantly updated according to the frame rate determined by the imaging setting.
  • the ultrasonic image generated by the ultrasonic image generation unit 4 is displayed on the screen of the ultrasonic diagnostic apparatus 1 as an image by the display unit 17 through the output image generation unit 16.
  • the ultrasonic image generated by the ultrasonic image generation unit 4 is stored in a storage medium by the storage unit 18.
  • the biological signal generation unit 5 receives a biological signal of the subject 2 (for example, an electrocardiogram or a heart sound diagram) and converts it into biological signal data.
  • the biological signal data is used to determine the processing timing (synchronization timing) of the image recognition unit 6.
  • the biological signal data is output to the display unit 17 and the storage unit 18 through the output image generation unit 16.
  • the biological signal includes a signal indicating pulsation of the biological tissue.
  • the image recognition unit (motion position setting unit) 6 sets the position of the motion region of the living tissue in the medical image.
  • the image recognition unit (motion position setting unit) 6 extracts the outline of the biological tissue in the cross-sectional image (short axis image of the heart) of the biological tissue, and sets the position of the motion region in the outline.
  • the motion region is a portion where the living tissue is moving, and includes the outline of the living tissue (for example, the heart wall of the heart, the blood vessel wall of the blood vessel, etc.).
  • a contour such as a heart or a blood vessel may be automatically set as an operation region.
  • the image discriminating unit 7 discriminates a cross-sectional image of the living tissue in the ultrasonic image (medical image).
  • the image discriminating unit 7 discriminates the type of cross section of the ultrasonic image input from the ultrasonic image generating unit 4.
  • the types of cross sections are basic five cross sections (parasternal short axis image, parasternal long axis image, apex two-chamber image, apex long-axis image, and apex four-chamber image), 3D image, and the like.
  • a method for discriminating the type of a cross section a method using pattern recognition such as principal component analysis or boosting is applied.
  • the discriminated section type information is used by the contour extraction unit 8.
  • the contour extracting unit 8 extracts the contour of the living tissue based on the cross-sectional image of the living tissue in the medical image.
  • the contour extracting unit 8 extracts the contour of the left ventricle of the heart.
  • An appropriate contour extraction method is selected according to the type of cross section determined by the image determination unit 7.
  • the left ventricle of the heart has a circular outline for a short-axis image, a semi-elliptical outline for a long-axis image, and a bell-shaped outline for a 3D image.
  • methods such as heart wall edge detection, cardiac chamber region segmentation, and a dynamic contour model are applied.
  • the coordinate information of the position of the motion area set in the contour is used by the tracking unit 9.
  • the tracking unit 9 tracks the position of the operation area set in the living tissue.
  • the tracking unit 9 tracks the position of the motion region set in the outline of the living tissue.
  • the tracking unit 9 tracks the position of the left ventricular contour set in the left ventricular contour by the contour extracting unit 8 based on the coordinate information, and calculates the temporal change in the position of the left ventricular contour.
  • the position of the tracking point (motion region) is set on the contour extracted by the contour extracting unit 8, and the tracking unit 9 performs tracking point tracking calculation.
  • the tracking points may be set at equal intervals on the outline of the cross-sectional image.
  • the same number of tracking points may be set for each fraction of the heart based on a 17-fraction method (or 16-fraction method) that is usually used to locally evaluate the heart. Furthermore, the number of tracking points may be adjusted according to the accuracy required for measuring the heart motion.
  • the tracking unit 9 sequentially inputs images from the ultrasonic image generation unit 4 and sequentially calculates the movement amount (movement value) of the tracking point (motion region) between the image frames to perform the tracking calculation. That is, the tracking unit 9 calculates the position of the contour (motion area) in each frame as coordinate information. Accordingly, the tracking unit 9 can calculate the position, direction, locus, displacement, speed (speed), acceleration, speed vector, and acceleration vector of the tracking point.
  • the tracking unit 9 sets the position of the tracking point (operation region) in synchronization with the biological signal generated by the biological signal generation unit 5.
  • the tracking unit 9 may perform a tracking calculation by setting a tracking point on the contour of the heart for one heartbeat frame from the R wave to the next R wave in synchronization with the R wave of the electrocardiogram. That is, the tracking point (operation point) in the frame from the R wave to the next R wave is set as one unit, and at least one of the image discriminating unit 7, the contour extracting unit 8, and the tracking unit 9 is synchronized with the R wave. May operate as well.
  • At least one of the image discriminating unit 7, the contour extracting unit 8, and the tracking unit 9 performs ultrasonic image type discrimination, biological tissue contour extraction, tracking points (operations) each time an R wave is input.
  • the setting of the position of the area) or the tracking of the position of the tracking point (motion area) is repeated.
  • a tracking point (motion region) movement amount calculation method such as a block matching method or an optical gradient method is used.
  • the tracking result of the tracking unit 9 is used by the centroid calculating unit (reference point calculating unit) 11.
  • the evaluation unit 10 evaluates at least one of the discrimination result of the image discrimination unit 7, the extraction result of the contour extraction unit 8, and the tracking result of the tracking unit 9. That is, the evaluation unit 10 evaluates whether or not the image recognition unit 7, the contour extraction unit 8, and the tracking unit 9 accurately recognize the image. In the evaluation of the discrimination result of the image discriminating unit 7, the evaluation unit 10 accurately displays a cross-sectional image as to whether or not the probe is in proper contact with the subject 2 or compared with a standard cross-sectional image. Evaluate whether or not. For example, the evaluation unit 10 evaluates whether or not the cross-sectional image is accurately drawn based on the reliability evaluation value of the principal component analysis or the boosting calculation.
  • the examiner evaluates the accuracy of the image recognition while looking at the evaluation result of the evaluation unit 10, so that the type discrimination and contour extraction are performed accurately, and as a result, the position of the tracking point (motion area) is accurately tracked.
  • the probe can be operated and the image quality of the ultrasonic image (medical image) can be adjusted.
  • the living tissue is the heart. If the heart wall (the operation region of the living tissue) moves synchronously toward a predetermined point in the heart chamber, the heart can efficiently eject blood.
  • the predetermined point is used as a reference point, the movement amount of the reference point is reduced when the behavior of the heart (biological tissue) is normal. That is, if the movement amount of the reference point (center of gravity) is small, the heart ejects blood efficiently.
  • the fact that the position of the reference point (center of gravity) is stable within a predetermined range represents the normality of the behavior of the entire living tissue.
  • the movement value of the reference point (center of gravity) serves as an index indicating the synchrony of contraction and expansion of the heart.
  • the index calculation unit 21 may use the locus of the center of gravity (reference point) as an index.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus (medical image diagnostic apparatus) 1 estimates an index according to a specific disease (for example, a heart disease such as abnormal stimulation conduction or coronary artery) based on past data of an index of the center of gravity (reference point).
  • a specific disease for example, a heart disease such as abnormal stimulation conduction or coronary artery
  • a simulation function may be provided.
  • the index calculation unit 21 calculates an index corresponding to a specific disease from past data.
  • the calculated index is used as a threshold for determination by the determination unit 22 as an abnormal movement value of the reference point that occurs when the biological tissue is abnormal.
  • the index setting unit 23 sets determination criteria such as an index threshold value used when the determination unit 22 determines.
  • the index setting unit 23 outputs the set determination criterion to the determination unit 22.
  • the determination criterion is a determination criterion for at least one index of the position, direction, trajectory, displacement, speed (speed), acceleration, velocity vector, and acceleration vector of the center of gravity (reference point). And the threshold value calculated by the simulation of the index calculation unit 21.
  • the output image generation unit 16 includes an ultrasonic image (medical image) generated by the ultrasonic image generation unit 4, a biological signal generated by the biological signal generation unit 5, an index of the reference point calculated by the index calculation unit 21, The determination result output from the determination unit 22 and the determination criterion output from the index setting unit 23 are received as data.
  • the output image generation unit 16 also outputs the determination result output from the image determination unit 7, the contour extracted by the contour extraction unit 8 (the operation point set by the contour extraction unit 8), and the operation tracked by the tracking unit 9.
  • the point coordinate information and the evaluation result output from the evaluation unit 10 are received as data.
  • the output image generation unit 16 generates information such as a biological signal, a medical image, an evaluation result, an index, a determination result, and a determination criterion to be output to the display unit 17 and the storage unit 18.
  • the output image generation unit 16 includes an ultrasonic image generated by the ultrasonic image generation unit 4, a biological signal generated by the biological signal generation unit 5, and an operation region (tracking point) calculated by the image recognition unit 6.
  • Each information of the determination criteria set by 23 is arranged on the screen of the display unit 17 and synthesized.
  • the position of the tracking point (motion region) is set on the contour of the left ventricular membrane on the 2D (two-dimensional) short axis image, and the center of gravity of the tracking point (motion region) is used as the reference point.
  • the center of gravity of the tracking point (motion region) is used as the reference point.
  • the index calculation unit 21 calculates at least one of the position, direction, trajectory, displacement, speed (speed), acceleration, speed vector, and acceleration vector of the center of gravity (reference point) 304.
  • the index calculation unit 21 continuously calculates the speed (speed) and angle (direction) of the center of gravity 304 in each frame, and the speed (speed) 311 in each frame is calculated.
  • a time change graph of the angle (direction) 312 is displayed on the display unit 17 in synchronization with the waveform of the electrocardiogram 315.
  • the angle of the center of gravity (reference point) 304 may be an angle with respect to an arbitrary direction (for example, the horizontal direction in the ultrasonic image 502 in FIG. 3).
  • the index calculation unit 21 may represent the speed (speed) and angle (direction) of the center of gravity 304 in two-dimensional polar coordinates.
  • the speed (speed) of the centroid (reference point) 304 is represented by the distance from the origin (0, 0), and is plotted on the two-dimensional coordinates together with the angle of the centroid (reference point) 304.
  • a time change of the speed (speed) and the angle (direction) of the center of gravity 304 is expressed as a speed-angle 308.
  • the index calculation unit 21 calculates the locus 401 of the center of gravity (reference point) for each heartbeat (for each unit from the R wave to the next R wave).
  • This loop-shaped trajectory 401 shows the feature of the movement of the center of gravity. Therefore, the analysis unit 12 analyzes the behavior of the living tissue by classifying the locus 401 of the center of gravity (reference point).
  • the index setting unit 23 sets determination criteria such as a threshold value of an index used when the determination unit 22 determines (step S108). That is, the index setting unit 23 sets a determination criterion used for determination of the center of gravity stability (reference point stability) via the input unit 14.
  • an index window 504 indicating the maximum value and average value of each index
  • a loop type window 505 indicating a classification result (determination result) by the determination unit 22
  • a determination result window 507 to be shown is displayed on the display unit 17 through the output image generation unit 16.
  • the ultrasound image (medical image), information, and signal are arranged on the screen 501 of the ultrasound diagnostic apparatus 1 as a video.
  • These ultrasonic images (medical images), information, and signals are updated in real time when the ultrasonic image generating unit 4 generates ultrasonic images (medical images) in real time, and are displayed on the display unit 17. Is displayed. In the freeze state in which the ultrasonic image (medical image) at the specified time is continuously displayed, the ultrasonic image (medical image), information, and signal at the specified time are read from the storage unit 18. And displayed on the display unit 17.
  • step S112 It is determined whether or not to end the operation of the ultrasonic diagnostic apparatus 1 from step S101 to step S111 (step S112).
  • step S112 the operation of the ultrasonic diagnostic apparatus 1 returns to step S101.
  • the ultrasonic image input from the ultrasonic image generation unit 4 continues, the process automatically returns to step S101, and the ultrasonic diagnostic apparatus 1 determines the type of the ultrasonic image and contours of the biological tissue in synchronization with the biological signal. Extraction, tracking point (motion region) position setting, tracking point (motion region) position tracking, reference point calculation, biological tissue behavior analysis, or image / data processing may be repeated continuously in real time Good.
  • the stability of the center of gravity (reference point) of the heart can be continuously evaluated in real time by drawing a 2D short-axis image (ultrasonic image).
  • the position of the center of gravity (reference point) is calculated using coordinate information obtained by tracking the tracking point (motion area) of the left ventricular contour.
  • At least one of the determination result of the image determination unit 7, the extraction result of the contour extraction unit 8, and the tracking result of the tracking unit 9 is evaluated by the evaluation unit 10, and is fed back to the examiner as an evaluation result and warning information.
  • the image recognition unit 6 performs image recognition accurately, and the calculation of the reference point and the behavior analysis of the living tissue are performed accurately.
  • the analysis unit 12 evaluates the biological feature by combining the physical feature that is the speed (speed) and angle related to the movement value of the reference point and the graphic feature that is the trajectory as an index of the reference point stability. Tissue behavior analysis can be performed accurately.
  • the analysis unit 12 includes a determination unit 22, and accurately determines the behavior of the biological tissue by determining the stability of the center of gravity (reference point) based on a plurality of predetermined determination criteria (threshold value, etc.). It can be carried out.
  • the pacemaker lead can be adjusted by X-ray fluoroscopy (electrode arrangement adjustment, electrode output adjustment, electrode output timing adjustment, etc.) while analyzing the synchrony of contraction and expansion.
  • the determination unit 22 compares the movement value of the center of gravity (reference point) with the simulation result, so that the living tissue Can be analyzed.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus 1 generates the medical image of the biological tissue by performing the operation of FIG. 2, sets the position of the operating region of the biological tissue in the medical image, and performs a plurality of operations.
  • a medical image analysis method for calculating the movement value of the reference point of the living tissue from the position of the region and analyzing the behavior of the living tissue based on the movement value of the reference point can be implemented.
  • the analysis unit 12 analyzes the behavior of the living tissue based on the index of the reference point, but the analysis unit 12 includes the position of the operation region (tracking point) relative to the reference point (centroid),
  • the behavior of the biological tissue may be analyzed based on at least one of a direction, a locus, a displacement, a speed (speed), an acceleration, a speed vector, and an acceleration vector.
  • FIG. 6 is a diagram showing that the analysis unit 12 analyzes the behavior of the living tissue based on the index of the motion region relative to the reference point.
  • FIG. 7 is a flowchart showing the analysis of the behavior of the living tissue based on the index of the motion region relative to the reference point. Components similar to those in the present embodiment are denoted by the same reference numerals.
  • the analysis unit 12 analyzes the behavior of the living tissue based on the movement value of the tracking point (operation area) 303. Specifically, the index calculating unit 21 determines the position, direction, locus, displacement, speed (speed), acceleration, speed vector, and acceleration vector of the tracking point (motion area) 303 relative to the center of gravity (reference point) 304. Is calculated as an index for evaluating the behavior of the living tissue (step S207).
  • the index setting unit 23 sets determination criteria such as a threshold value of an index used when the determination unit 22 determines (step S208). That is, the index setting unit 23 sets a determination criterion used for determination regarding normality / abnormality of the movement value of the tracking point (motion area) 303 via the input unit 14.
  • the index of the tracking point (motion area) 303 calculated by the index calculation unit 21 (or the analysis unit 12) is synthesized on the screen 501 of the display unit 17 through the output image generation unit 16.
  • the index of the tracking point (motion region) 303 may be displayed as a time change graph in synchronization with the waveform of the electrocardiogram 315 together with the index of the center of gravity (reference point) 304.
  • the output image generation unit 16 converts the speeds (speeds) 604-1 and 604-2 of the plurality of tracking points (motion areas) 303 in the direction of the straight line 602 to the speed (speed) 311 of the center of gravity (reference point) 304.
  • a determination result of normality / abnormality of the movement value of the tracking point (motion area) 303 by the determination unit 22 is displayed in the determination result window 507. If the index exceeds the threshold line 313 for a predetermined time or more, exceeds the threshold line of a specific angle range, or if the trajectory is classified as a loop shape of a biological tissue abnormality, the determination result window 507 “X” indicating an abnormality of the living tissue is displayed.
  • the normal / abnormal indicator of the movement value of the tracking point (motion area) 303 includes the position, direction, locus, displacement, speed (speed) of the tracking point (motion area) 303 relative to the center of gravity (reference point) 304, In addition to the acceleration, velocity vector, and acceleration vector, the classification of the trajectory is also included.
  • the determination unit 22 outputs a comprehensive determination result based on a plurality of determination criteria according to the priority order or weighting of the normal / abnormal determination of the movement value of the tracking point (operation area) 303, and the display unit 17 outputs the comprehensive tracking point.
  • the normal / abnormal evaluation result of the movement value in (operation area) 303 may be displayed in the determination result window 507. Further, a determination result window 507 may be provided for each index, and the determination result of the determination unit 22 may be displayed in the determination result window 507 for each index (determination criterion).
  • the index of the tracking point (motion area) 303 may be calculated and displayed in each region of the heart fractionated by the 17 fractionation method (or the 16 fractionation method).
  • the display color of the contour 601 may change for each heart region (fraction) according to the determination result of the determination unit 22.
  • Information can be visually transmitted by changing the display color according to the determination result of the determination unit 22.
  • the index of the tracking point (motion area) 303 relative to the center of gravity (reference point) 304 By using the index of the tracking point (motion area) 303 relative to the center of gravity (reference point) 304, the movement of each tracking point (motion area) based on the center of gravity (reference point) 304 can be analyzed. It is possible to analyze the behavioral relationship between the local part of the heart and the center of gravity stability (reference point stability). That is, it is possible to provide information that can analyze the relationship between the behavior for each fraction and the pathological condition (specific disease).
  • the setting of the position of the operation region, the calculation of the reference point, and the behavioral analysis of the biological tissue in the cross-sectional image (short axis image of the heart) of the biological tissue have been described.
  • the contour of the living tissue in the three-dimensional image may be extracted, and the position of the motion region may be set in the contour.
  • the image recognition unit 6 sets the position of the motion region in each of a plurality of short-axis direction cross sections (short-axis images) of the living tissue
  • the reference point calculation unit 11 includes a plurality of short-axis direction cross-sections (short-axis images).
  • the movement value of the reference point may be calculated in each of the above, and the analysis unit 12 may analyze the behavior of the biological tissue in each of the plurality of short-axis direction cross sections based on the movement value of the reference point.
  • FIG. 8 is a diagram showing that the position of the motion region is set in each of a plurality of cross sections in the short axis direction of the biological tissue.
  • the ultrasound image generation unit 4 renders an image of a biological tissue that is an observation target using a 3D probe (step S ⁇ b> 101).
  • the ultrasound image generation unit 4 renders a plurality of short-axis direction cross sections (apical section 703, papillary muscle section 704, and base section 705) of the living tissue (heart).
  • the short-axis image of the heart three levels of tomographic images of the apex, papillary muscle, and base of the heart are generally defined.
  • each level of myocardium needs to contract synchronously. Therefore, by determining the stability of the reference point (center of gravity) in a plurality of cross-sectional images at each level, the behavior of the entire heart (the entire living tissue) can be analyzed more accurately.
  • the ultrasound image generation unit 4 may generate a plurality of cross-section images at different timings, A plurality of cross-sectional images may be generated from the 3D (three-dimensional) image at the same timing.
  • a plurality of cross-sectional images are generated at the same timing from a 3D (three-dimensional) image.
  • the image discriminating unit 7 inputs a plurality of cross-sectional images (medical images) and discriminates the type of the drawn cross-sectional image (step S102).
  • the contour extracting unit 8 of the image recognizing unit 6 extracts the contour of the living tissue in each cross-sectional image, and sets the position of the motion region in the contour (step S103). As shown in FIG. 8, the contour extraction unit 8 sets the position of the tracking point (motion region) 303 on the left ventricular membrane on the 3D (three-dimensional) image.
  • the tracking unit 9 tracks the position of the motion region set in the living tissue (Step S104).
  • the tracking unit 9 has a short axis image (apical section 703, papillary section 704, and base section 705) on the left of three levels (apex level 707, papillary muscle level 708, and base level 709).
  • the center-of-gravity calculation unit (reference point calculation unit) 11 calculates the movement value of the reference point at each level (apex portion level 707, papillary muscle level 708, and base portion level 709) (step S106). As shown in FIG. 8, the centroid calculating unit (reference point calculating unit) 11 calculates a plurality of centroids 304 as reference points by calculating the centroids 304 of the tracking points 303 at each level.
  • the index calculation unit 21 calculates the physical quantity (position, direction, locus, displacement, speed, acceleration, speed vector, and acceleration vector) of the center of gravity (reference point) 304 at each level as an index for evaluating the behavior of the living tissue. (Step S107). In this case, the indices of the three centroids (reference points) 304 at each level are combined on the screen 501 of the display unit 17 through the output image generation unit 16 (step 110). As shown in FIG. 8, the indices of the three levels of the center of gravity (reference point) 304 are displayed as a time change graph in synchronization with the waveform of the electrocardiogram 315.
  • the output image generation unit 16 has the speed (speed) 311-1, 311-2, 311-3 and the angle (direction) 312-1, 312-2, 312- of the centroid (reference point) 304 of three levels. 3 are combined and displayed on the display unit 17 as a graph of the temporal change in speed (speed) and angle.
  • the index of the center of gravity (reference point) 304 of three levels is also displayed for the index of the speed-angle 308, the frequency distribution 309, and the trajectory 314.
  • the loop type window 505 displays the classification results (determination results) of the trajectories of the three levels of the center of gravity (reference point) 304.
  • the determination unit 22 determines the behavior of the living tissue based on the movement values of the three centroids (reference points) 304 by determining the three levels of centroid stability (reference point stability). Is analyzed (step S109).
  • the determination unit 22 is an index (for example, apex level) of one center of gravity (reference point) 304 showing the highest value among the indices (for example, speed) of the three center of gravity (reference point) 304.
  • Centroid stability may be determined based on the speed of the center of gravity 304 of 707).
  • the ultrasound diagnostic apparatus 1 calculates the ejection fraction (EF) from the heart chamber volume for each heartbeat, and the display unit 17 calculates
  • EF ejection fraction
  • the ejected rate 706 may be displayed on the screen 501 together with the electrocardiogram 315 and other index graphs in synchronization with the biological signal. As shown in FIG. 8, the ejection ratio is also displayed in the indicator window 504.
  • the determination of the center of gravity stability (reference point stability) accompanying the contraction and expansion of the heart is useful for estimation of stimulation conduction abnormality and coronary artery abnormality .
  • these abnormal parts abnormal biological tissues spread spatially (three-dimensionally) and the behavior of the abnormal parts also occurs spatially (three-dimensionally)
  • tracking in a 3D (three-dimensional) image of the biological tissue is particularly important.
  • the analysis unit 12 may determine the normal / abnormality of the biological tissue by estimating the types of stimulation conduction abnormalities and coronary artery abnormalities by combining a plurality of indices related to the center of gravity stability (reference point stability).
  • the apical four-chamber image 702 and short-axis images (cross-sectional images) of each level are displayed in the ultrasonic image display area 701.
  • the ultrasonic image generation unit 4 may generate an ultrasonic image (medical image) in a three-dimensional manner by 3D (three-dimensional) rendering, and the heart left ventricle may be displayed in a three-dimensional manner.
  • the position of the tracking point (motion area) 303 is set on the short-axis cross section at each level, and the center of gravity (reference point) 304 at the short-axis cross section at each level is calculated.
  • the center-of-gravity calculation unit (reference point calculation unit) 11 calculates the spatial position of the center of gravity (reference point) 305 of the living tissue in the 3D image based on the spatial movement of the tracking point (motion region) 303 in the 3D image ( Step S106).
  • the tracking point (motion region) 303 may be set on a plurality of short-axis cross sections (apex level 707, papillary muscle level 708, and base level 709). .
  • the tracking point (motion area) 303 may be set at a random position on the left ventricular membrane of the heart. Furthermore, the same number of tracking points (motion areas) may be set for each fraction of the heart based on the 17 fraction method (or the 16 fraction method).
  • the center of gravity (reference point) 305 is calculated from the tracking point (motion area) 303 set in the 3D image, and moves in the three-dimensional space with the movement of the heart.
  • the determination unit 22 (or the analysis unit 12) moves the centroid (reference point) 305 in the three-dimensional space (from the expanded state centroid 305-1 to the contracted centroid 305-2 to the expanded state centroid 305-1.
  • Centroid stability (reference point stability) is determined on the basis of an index relating to a return state or from a contracted centroid 305-2 through an expanded centroid 305-1 to a contracted centroid 305-2. (Step S109).
  • the vector amount (for example, locus 314) is , Expressed in three-dimensional coordinates.
  • An index (for example, speed-angle 308) that combines a plurality of scalar quantity indices and vector quantity indices is also expressed in three-dimensional coordinates.
  • the angle may be represented by two declinations (azimuth and elevation).
  • the angle of the center of gravity (reference point) 305 may be an angle with respect to an arbitrary direction.
  • the analysis unit 12 analyzes the behavior of the living tissue based on the three-dimensional movement value of the reference point in the three-dimensional image of the living tissue, thereby more accurately analyzing the behavior of the entire heart (the entire living tissue). Can do.
  • the living tissue is the heart, it is possible to confirm the therapeutic effect of the heart by analyzing the overall behavior of the heart in three dimensions and evaluating the synchrony from the apex of the heart to the entire base of the heart. It is possible to adjust the lead of the pacemaker appropriately.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus 1 may simulate an index corresponding to a specific disease (for example, a heart disease such as abnormal stimulation conduction or abnormal coronary artery).
  • a specific disease for example, a heart disease such as abnormal stimulation conduction or abnormal coronary artery.
  • FIG. 11 is a diagram showing a disease input window 510 for inputting a specific disease for simulation.
  • a disease name is input (selected) in a disease input window 510 on a screen 501.
  • the type of stimulation conduction abnormality is input.
  • LBBB left leg block
  • Other types of stimulation conduction abnormalities and types of coronary artery abnormalities may be input to the disease input window 510.
  • the image recognition unit 6, the center of gravity calculation unit (reference point calculation unit) 11, and the analysis unit 12 perform the movement and the center of gravity of a biological tissue (heart) associated with a specific disease (for example, stimulation conduction abnormality) in a 2D image or a 3D image.
  • Simulate stability (reference point stability) indicators are displayed.
  • the result of the simulation (including the characteristic loop shape) is displayed in the index window 504 and the loop type window 505.
  • the simulation results are displayed on each graph as index threshold lines 310 and 313.
  • a treatment policy based on the results of the behavioral analysis of the living body And techniques can be considered.
  • a treatment policy based on the results of the behavioral analysis of the living body And techniques.
  • it is possible to estimate in real time a plurality of specific diseases (heart pathological conditions) of the subject 2 by changing the input and simulating the types of specific diseases (heart pathological conditions) as needed. It can be used for analyzing the behavior of living tissue.
  • the display unit 17 displays the analysis result of the analysis unit 12, the analysis result of the analysis unit 12 with the long axis direction position of the short axis direction cross section (short axis image) as the first axis and the time as the second axis. May be displayed.
  • FIG. 12 is a diagram exemplarily showing an ultrasonic image (medical image), information, a signal, and the like displayed on the display unit 17.
  • FIG. 13 is a flowchart showing that the analysis result of the analysis unit 12 is displayed with the long axis direction position of the short axis direction cross section (short axis image) as the first axis and time as the second axis.
  • the ultrasound image generation unit 4 uses the 3D probe to render an image of the biological tissue that is the observation target (step S101).
  • the ultrasonic image generation unit 4 renders a plurality of short-axis direction cross-sections (short-axis images) of the biological tissue (heart).
  • the number of levels 805 of the short axis image (cross-sectional image) is more than three, and there are a plurality of short-axis cross-sections (short) at the level 805 other than the apex level 707, the papillary muscle level 708, and the base level 709 in FIG. Axis image) is drawn.
  • the stability of the center of gravity (reference point) is determined.
  • the image recognition unit 6 extracts the outline of the living tissue from the short-axis image (cross-sectional image) at each level 805, sets the position of the motion region in the outline (step S103), and sets the short-axis image (cross-section) at each level 805.
  • the tracking point (motion area) 303 set on the left ventricular membrane in the image) is tracked (step S104).
  • the center-of-gravity calculation unit (reference point calculation unit) 11 calculates the movement value of the reference point at each level 805 (step S106).
  • the analysis unit 12 analyzes the behavior of the biological tissue by determining the stability of the center of gravity (reference point) at each level 805 on a two-dimensional short axis image (cross-sectional image) (step S109).
  • the display unit 17 displays the analysis result of the analysis unit 12 with the long axis direction position of the short axis direction cross section (short axis image) as the first axis and time as the second axis (steps S310 and S311). .
  • the luminance representing the time change of the index changes according to the determination result of the center of gravity stability (reference point stability) by the determination unit 22.
  • the normal region 802 in the graph 801 indicates the normality of the behavior of the living tissue based on the movement value of the center of gravity (reference point) 304 at the position and time of the short-axis direction cross section (short-axis image) along the long axis 806. Expressed in luminance.
  • the ultrasound diagnostic apparatus 1 calculates an ejection fraction (EF, Ejection Fraction) from the heart chamber volume for each heartbeat, and the display unit 17
  • the calculated ejection fraction 706 may be displayed on the screen 501 together with the electrocardiogram 315 and other index graphs in synchronization with the biological signal. As shown in FIG. 8, the ejection ratio is also displayed in the indicator window 504.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus 1 in the short-axis direction cross section (short-axis image) continuously arranged in the long-axis direction, based on the movement value of each reference point (center of gravity),
  • the behavior of the living tissue in the 3D (three-dimensional) image can be analyzed, and the behavior of the abnormal part occurring spatially (three-dimensional) can be analyzed.
  • it is possible to analyze the spatial behavior of the abnormal part by determining the abnormal movement value of the tracking point (motion region) 303 and the center of gravity (reference point) 304 in the 3D (three-dimensional) image of the living tissue.
  • the behavior of the heart biological tissue
  • the analysis unit 12 may determine the normal / abnormality of the biological tissue by estimating the types of stimulation conduction abnormalities and coronary artery abnormalities by combining a plurality of indices related to the center of gravity stability (reference point stability). In this case, a graph 801 is displayed on the screen 501 for each of a plurality of indexes.
  • the living tissue is the heart
  • the therapeutic effect of the heart can be confirmed, and the lead adjustment of the pacemaker can be appropriately performed.
  • the ejection fraction is calculated, the relationship between cardiac contraction synchrony and ejection fraction can be evaluated. Whether the heart is contracting and expanding synchronously and whether the heart is ejecting blood stably and efficiently. Can be evaluated.
  • apex approach image (apex four-chamber image) 907
  • two tracking points (motion areas) 303-3 are located at positions facing the long axis 806.
  • 303-4 are set (step S103).
  • Two tracking points (motion areas) 303-3 and 303-4 facing the long axis 806 are set in the left ventricular membrane (contour) for each level 902.
  • a long axis 806 passing through the midpoint of the annulus and the apex is set, and the level 902 that intersects the long axis 806 substantially perpendicularly intersects the contour of the left ventricular membrane.
  • the point may be a tracking point (motion area) 303.
  • the reference point calculation unit 11 calculates the midpoint 901 of the two tracking points (motion areas) 303-3 and 303-4 facing the long axis 806 as a reference point.
  • the analysis unit 12 determines the stability of the reference point 901 at each level 902 on a two-dimensional cross-sectional image orthogonal to the long axis 806, and analyzes the behavior of the living tissue (step S109).
  • the determination result on the two-dimensional cross-sectional image at each level 902 is continuously displayed as a graph 801 in the direction of the long axis 806, so that tracking points (motion regions) in the 3D (three-dimensional) image of the living tissue are displayed. ) 303 and the abnormality of the movement value of the reference point 901 can be determined.
  • a reference point is continuously set from the apex to the base of the left ventricle by calculating a reference point at each level 902 using a long axis image (2D image by apex approach) instead of a short axis image. be able to. Therefore, even in a 2D (two-dimensional) image, the entire behavior of the heart is analyzed on a short-axis image continuously arranged along the long-axis direction, and the entire heart apex to the entire heart base are analyzed. By evaluating the synchronicity, the therapeutic effect of the heart can be confirmed, and the lead adjustment of the pacemaker can be appropriately performed.
  • the biological tissue is mainly the heart
  • the ultrasonic image generation unit (medical image generation unit) 4 generates a medical image of the heart that is the biological tissue
  • the image recognition unit (motion position setting unit) 6 sets the position of the motion region in the contour of the heart in the medical image
  • the reference point calculation unit 11 calculates the movement value of the heart reference point from the positions of the plurality of motion regions.
  • the analysis unit 12 analyzes the entire behavior of the heart based on the movement value of the reference point.
  • the living tissue (Blood vessel) behavior can be analyzed.
  • the center of gravity (reference point) 304 is expanded from the center of gravity (reference point) 304-1 in the expanded state to the center of gravity (reference point) 304-2 in the contracted state according to the pulsation of the blood vessel. Return to 1 (or from the reference point 304-2 in the contracted state to the reference point 304-2 in the contracted state via the reference point 304-1 in the expanded state).
  • the ultrasonic diagnostic apparatus (medical image diagnostic apparatus) 1 includes a simulation function for estimating an index corresponding to a specific disease, and the index calculation unit 21 calculates an index corresponding to the specific disease from past data,
  • the determination unit 22 may use an index corresponding to a specific disease as an abnormal movement value of a reference point that occurs when a biological tissue is abnormal, in behavior analysis of the biological tissue.
  • the image recognition unit 6 sets the tracking point (motion region) 303 in the blood vessel, and the reference point calculation unit 11 determines the center of gravity of the blood vessel (from the position of the plurality of tracking points (motion region) 303 ( The position of the reference point) 306 is calculated, and the analysis unit 12 analyzes the overall behavior of the blood vessel based on the movement value of the center of gravity (reference point) 304, thereby determining normality / abnormality of the blood vessel.

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Vascular Medicine (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
  • Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Abstract

　生体組織（例えば、心臓）の挙動を評価する指標として基準点を算出することにより、基準点の移動値に基づいて生体組織全体の挙動を分析することができ、基準点の移動値を２Ｄ又は３Ｄ画像上でリアルタイムに算出して表示することにより、リアルタイムに生体組織の状態をモニタすることができる医用画像診断装置を提供する。　本発明の医用画像診断装置は、生体組織の医用画像を生成する医用画像生成部と、前記医用画像における前記生体組織の動作領域の位置を設定する動作位置設定部と、複数の前記動作領域の位置から前記生体組織の基準点の移動値を算出する基準点算出部と、前記基準点の移動値に基づいて、前記生体組織の挙動を分析する分析部とを備える。

Description

[規則37.2に基づきISAが決定した発明の名称]　医用画像診断装置および医用画像分析方法
　本発明は、医用診断装置に関し、特に、生体組織の挙動を分析する医用画像診断装置に関する。
　従来の生体組織の挙動を分析する医用画像診断装置として、心臓壁運動の計測を行い、その心臓壁運動パラメータの大きさとタイミングから、心臓の局所的な心臓壁運動の非同期性の程度に関する指標を算出する超音波診断装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
特開２０１２－５７０８号公報
　特許文献１の超音波診断装置は、心臓（生体組織）の局所的な動きの解析に止まり、心臓全体の動きを考慮したパラメータではなかった。
　本発明の目的は、生体組織全体の挙動を分析可能とする医用画像診断装置を提供することにある。
　本発明の医用画像診断装置は、生体組織の医用画像を生成する医用画像生成部と、前記医用画像における前記生体組織の動作領域の位置を設定する動作位置設定部と、複数の前記動作領域の位置から前記生体組織の基準点の移動値を算出する基準点算出部と、前記基準点の移動値に基づいて、前記生体組織の挙動を分析する分析部とを備える。
　本発明は、生体組織全体の挙動を分析可能とする医用画像診断装置を提供することができる。
第１の実施の形態における超音波診断装置の概略を示すブロック図である。 第１の実施の形態の超音波診断装置（医用画像診断装置）の動作を例示的に示したフローチャートである。 第１の実施の形態の表示部に表示された超音波画像（医用画像）、情報、及び信号などを例示的に示した図である。 指標算出部が重心（基準点）の移動値に基づいて指標を算出することを示した図である。 指標算出部が重心（基準点）の移動値に基づいてループ状の軌跡を分類することを示した図である。 分析部が基準点に対する相対的な動作領域の指標に基づいて生体組織の挙動を分析することを示した図である。 基準点に対する相対的な動作領域の指標に基づいて生体組織の挙動を分析することを示したフローチャートである。 生体組織の複数の短軸方向断面に動作領域がそれぞれ設定されることを示した図である。 ３Ｄ（三次元）レンダリングにより立体的に生成された超音波画像（医用画像）を示す図である。 生体組織の三次元画像において生体組織の挙動を分析することを示した図である。 シミュレーションを行う特定の疾患を入力するための疾患入力ウィンドウを示した図である。 第２の実施の形態の表示部に表示された超音波画像（医用画像）、情報、及び信号などを例示的に示した図である。 短軸方向断面（短軸像）の長軸方向位置を第１の軸とし、時間を第２の軸として、分析部の分析結果を表示することを示したフローチャートである。 基準点が２つの追跡点（動作領域）の中点である場合を示した図である。 生体組織が血管である場合を示した図である。
（第１の実施の形態）
　以下、本発明の医用画像診断装置の一実施形態について図面を用いて説明する。医用画像診断装置は、被検体の診断部位の断層画像が得られればよく、ＭＲＩ装置、Ｘ線ＣＴ装置、超音波診断装置の何れであってもよい。ＭＲＩ装置は、被検体に外部から静磁場を作用させた後、被検体内での各組織ごとの緩和現象を傾斜磁場により特定した二次元ないし三次元の位置情報により断層画像を生成するものである。Ｘ線ＣＴ装置は、被検体の周囲を線源と検出器が回転し、被検体はＸ線を全方位から受け、照射されたＸ線は検査対象を通過し、対象に一部吸収されて減衰した後、線源の反対側に位置するＸ線検出装置に到達し記憶される。それぞれの方向でどの程度吸収されたかを記憶した後、コンピュータで断層画像をフーリエ変換で再構成するものである。本実施形態では、医用画像装置の代表例を超音波診断装置によって得られる被検体の診断部位の断層画像を得て、得られた断層画像を用いた三次元画像を構成する例で説明するが、上記ＭＲＩ装置及びＸ線ＣＴ装置によって得られる断層画像にも採用可能である。
　図１は、本実施の形態における超音波診断装置の概略を示すブロック図である。矢印は、各構成要素間のデータ（又は、信号）の入出力（又は、送受信）を表す。図１に示すように、超音波診断装置１は、超音波信号生成部３と、超音波画像生成部（医用画像生成部）４と、生体信号生成部５と、画像認識部（動作位置設定部）６と、重心算出部（基準点算出部）１１と、分析部１２と、入力部１４と、出力画像生成部１６と、表示部１７と、記憶部１８と、制御部１９とを備える。画像認識部６は、画像判別部７と、輪郭抽出部８と、追跡部９と、評価部１０とを備える。分析部１２は、指標算出部２１と、判定部２２と、指標設定部２３とを備える。
　超音波信号生成部３は、探触子（図示せず）及び超音波信号送受信部（図示せず）を通して被検体２の生体組織に照射される超音波信号を生成する。探触子は、振動子から生体組織に対して超音波信号を送受信する。探触子には、リニア型、コンベックス型、セクタ型などのタイプ（又は、走査方法）がある。超音波信号送受信部は、探触子との間で、電気化された超音波信号を送受信する。超音波信号送受信部は、超音波の送受信のパワーやタイミングの情報を制御部１９から受け取り、所望の超音波信号が得られるように、超音波の送受信を制御する。超音波信号送受信部により受信された超音波信号は、整相回路や増幅回路に通されて、超音波診断装置１の撮像設定に従って信号処理が施される。
　超音波画像生成部４は、超音波診断装置１の撮像設定（例えば、超音波ビームの走査範囲やゲイン設定など）に基づいて、被検体２の生体組織の超音波画像（医用画像）を超音波信号から生成する。超音波画像は、撮像設定によって決定されるフレームレートに従って常時更新される。そして、超音波画像生成部４が生成する超音波画像は、出力画像生成部１６を通して、表示部１７によって映像として超音波診断装置１の画面に表示される。また、超音波画像生成部４によって生成される超音波画像は、記憶部１８によって記憶媒体に記憶される。
　生体信号生成部５は、被検体２の生体信号（例えば、心電図や心音図など）を受信し、生体信号データに変換する。生体信号データは、画像認識部６の処理のタイミング（同期タイミング）を決定するために用いられる。また、生体信号データは、出力画像生成部１６を通して表示部１７及び記憶部１８に出力される。生体信号には、生体組織の脈動を示す信号が含まれる。
　画像認識部（動作位置設定部）６は、医用画像における生体組織の動作領域の位置を設定する。本実施の形態では、画像認識部（動作位置設定部）６は、生体組織の断面画像（心臓の短軸像）における生体組織の輪郭を抽出して、輪郭に動作領域の位置を設定する。動作領域は、生体組織が動いている部分であり、生体組織の輪郭（例えば、心臓の心臓壁や血管の血管壁など）が含まれる。心臓や血管などの輪郭が、動作領域として自動的に設定されてもよい。また、画像認識部（動作位置設定部）６は、生体信号生成部５により生成された生体信号データのタイミングに基づいて、超音波画像生成部４で生成された超音波画像（医用画像）を入力して、超音波画像の種類判別（例えば、断面画像の種類判別）を行い、生体組織の輪郭を抽出し、輪郭に動作領域の位置を設定し、動作領域の位置を追跡し、画像認識の正確性を評価する（例えば、画像判別部７の種類判別結果の正確性の評価、輪郭抽出部８の抽出結果の正確性の評価、及び追跡部９の追跡結果の正確性の評価を行う）。画像認識部（動作位置設定部）６は、追跡部９の追跡結果を重心算出部（基準点算出部）１１に出力し、画像認識の正確性評価の結果を出力画像生成部１６にそれぞれ出力する。
　画像判別部７は、超音波画像（医用画像）における生体組織の断面画像を判別する。本実施の形態では、画像判別部７は、超音波画像生成部４から入力された超音波画像の断面の種類を判別する。例えば、生体信号が心電図である場合、Ｒ波に同期させて、心臓左室超音波画像が、超音波画像生成部４から画像判別部７に入力される。この場合、断面の種類は、基本５断面（傍胸骨短軸像、傍胸骨長軸像、心尖部二腔像、心尖部長軸像、及び心尖部四腔像）や３Ｄ画像などである。断面を種類判別する方法としては、主成分分析やブースティングなどのパターン認識を利用した方法が適用される。判別された断面の種類情報は、輪郭抽出部８で利用される。
　輪郭抽出部８は、医用画像における生体組織の断面画像に基づいて、生体組織の輪郭を抽出する。本実施の形態では、輪郭抽出部８は、心臓左室の輪郭を抽出する。画像判別部７で判別された断面の種類に応じて、適切な輪郭抽出方法が選択される。例えば、短軸像であれば円形状の輪郭となるように、長軸像であれば半楕円状の輪郭となるように、３Ｄ画像であれば釣鐘状の輪郭となるように、心臓左室の輪郭が抽出される。輪郭を抽出する方法としては、心臓壁エッジ検出、心腔領域分割、動的輪郭モデルなどの方法が適用される。輪郭に設定された動作領域の位置の座標情報は、追跡部９で利用される。
　追跡部９は、生体組織に設定された動作領域の位置を追跡する。本実施の形態では、追跡部９は、生体組織の輪郭に設定された動作領域の位置を追跡する。例えば、追跡部９は、輪郭抽出部８により左室輪郭に設定された左室輪郭の位置を座標情報に基づいて追跡し、左室輪郭の位置の時間変化を算出する。本実施の形態では、輪郭抽出部８により抽出された輪郭上に追跡点（動作領域）の位置が設定されて、追跡部９が追跡点の追跡演算を行う。追跡点は、断面画像の輪郭上に等間隔に設定してもよい。また、心臓を局所で評価するために通常用いられる１７分画法（又は、１６分画法）に基づき、心臓の各分画に同数の追跡点が設定されてもよい。さらに、心臓運動の計測に求められる正確性に応じて、追跡点の数を調整するようにしてもよい。
　追跡部９は、超音波画像生成部４から順次画像を入力して、画像フレーム間の追跡点（動作領域）の移動量（移動値）を順次算出して追跡演算を行う。すなわち、追跡部９は、各々のフレームにおける輪郭（動作領域）の位置を座標情報として算出する。これにより、追跡部９は、追跡点の位置、方向、軌跡、変位、速度（スピード）、加速度、速度ベクトル、及び加速度ベクトルを算出することができる。
　本実施の形態では、追跡部９は、生体信号生成部５により生成される生体信号に同期して追跡点（動作領域）の位置を設定する。例えば、追跡部９は、心電図のＲ波に同期して、Ｒ波から次のＲ波までの１心拍分のフレームについて、心臓の輪郭に追跡点を設定し、追跡演算を行ってもよい。すなわち、Ｒ波から次のＲ波までのフレームにおける追跡点（動作点）の追跡を１単位として、画像判別部７、輪郭抽出部８、及び追跡部９の少なくとも１つは、Ｒ波に同期して動作してもよい。この場合、画像判別部７、輪郭抽出部８、及び追跡部９の少なくとも１つは、Ｒ波が入力されるごとに、超音波画像の種類判別、生体組織の輪郭の抽出、追跡点（動作領域）の位置の設定、又は追跡点（動作領域）の位置の追跡を繰り返す。追跡部９の追跡演算には、ブロックマッチング法や光学勾配法などの追跡点（動作領域）の移動量算出方法が用いられる。追跡部９の追跡結果は、重心算出部（基準点算出部）１１で利用される。
　評価部１０は、画像判別部７の判別結果、輪郭抽出部８の抽出結果、及び追跡部９の追跡結果の少なくとも１つを評価する。つまり、評価部１０は、画像判別部７、輪郭抽出部８、及び追跡部９の処理について、正確に画像認識しているか否かを評価する。画像判別部７の判別結果の評価では、評価部１０は、探触子が被検体２に適切に接触しているか否か、又は標準的な断面画像と比べて正確に断面画像が描出されているか否かを評価する。例えば、評価部１０は、主成分分析やブースティング演算の信頼性評価値によって、断面画像が正確に描出されているか否かを評価する。輪郭抽出部８の抽出結果の評価では、評価部１０は、輪郭の抽出が正確に実行されたか否かを評価する。例えば、評価部１０は、心臓壁エッジ検出、心腔領域分割、及び動的輪郭モデルなどの信頼性評価値によって、輪郭が正確に抽出されているか否かを評価する。追跡部９の追跡結果の評価では、評価部１０は、追跡点（動作領域）の位置を正確に追跡できたか否かを評価する。例えば、評価部１０は、ブロックマッチング法や光学勾配の信頼性評価値によって、追跡点が正確に追跡されているか否かを評価する。評価部１０の評価結果は、出力画像生成部１６を通して、表示部１７と記憶部１８に出力される。検者は、評価部１０の評価結果を見ながら、画像認識の正確性を評価することで、正確に種類判別及び輪郭抽出が行われ、結果として正確に追跡点（動作領域）の位置の追跡が行われるように、探触子を操作したり、超音波画像（医用画像）の画質の調整を行ったりすることができる。
　重心算出部（基準点算出部）１１は、複数の動作領域（追跡点）の位置から生体組織の基準点の移動値を算出する。本実施の形態では、重心算出部（基準点算出部）１１は、複数の動作領域（追跡点）の重心を基準点として算出する。重心算出部（基準点算出部）１１は、追跡部９により算出された各々のフレームにおける追跡点の位置情報（座標情報）を利用して、重心の位置を座標情報として算出する。
　本実施の形態では、生体組織は心臓である。心臓壁（生体組織の動作領域）が、心腔内の所定の点に向かって同期して移動すれば、心臓は効率良く血液を駆出できる。つまり、その所定の点を基準点とすれば、心臓（生体組織）の挙動が正常である場合、基準点の移動量は少なくなる。つまり、基準点（重心）の移動量が少なければ、心臓は効率良く血液を駆出している。このように、基準点（重心）の位置が所定の範囲内で安定していることが、生体組織全体の挙動の正常性を表している。本実施の形態では、基準点（重心）の移動値が、心臓の収縮拡張の同期性を示す指標になる。
　心臓の動きの同期性は、局所心筋の動きのタイミングで評価できる。正常な心臓であれば、心筋が同期して収縮拡張し、心臓は安定して効率良く血液を駆出できる。逆に、正常でない心臓であれば、心筋の収縮拡張に異常が生じるので、心筋が非同期して収縮拡張し、心臓は効率の悪い駆出となる。心筋の非同期性が進行すると、治療が必要となる。
　本実施の形態における超音波診断装置（医用画像診断装置）１では、基準点の移動値に基づいて、生体組織の挙動を分析することで、例えば、心臓の収縮拡張の同期性を評価して、生体組織の挙動の正常性が分析されたり、心筋の非同期性の治療を行った場合の治療効果が分析されたりする。治療効果を得るために、心臓壁の局所的な動きの異常を定量的に計測し、心臓動態が分析されてもよい。心筋の非同期性の治療の一例として、例えば、心臓再同期療法（ＣＲＴ、Ｃａｒｄｉａｃ　Ｒｅｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚａｔｉｏｎ　Ｔｈｅｒａｐｙ）が採用される。心臓再同期療法では、ペースメーカ本体を体内に埋め込み、リードを心臓に埋め込む手術が行われる。本実施の形態の医用画像診断装置及び医用画像分析方法によれば、手術中に生体組織の挙動の正常性（心臓の収縮拡張の同期性）を分析しながら、Ｘ線透視によって器具を調整（電極の配置調整、電極の出力調整、及び電極の出力タイミング調整など）することができる。また、超音波診断装置１によって心臓の画像を表示して、心臓の状態を観察することができる。
　本実施の形態では、分析部１２が、基準点（重心）の移動値に基づいて、生体組織の挙動（例えば、心臓の収縮拡張の同期性）を分析する。心腔の形状変形に関し、主に心臓壁部に略垂直な断面（短軸方向断面）における心筋運動が心臓の収縮拡張に寄与するので、画像認識部（動作位置設定部）６は、心臓（生体組織）の短軸方向断面（短軸像）において動作領域の位置を設定し、重心算出部（基準点算出部）１１は、生体組織の短軸方向断面において重心（基準点）を算出することが好ましい。
　生体組織が心臓である場合、心臓の左室長軸に対して略垂直な断面である短軸像が用いられてもよいし、心尖アプローチ画像における長軸に略垂直な断面像が用いられてもよい。短軸像である場合、基準点算出部１１は、短軸像の心臓壁面（輪郭）に設定された追跡点（動作領域）の重心を基準点として算出してもよい。重心は、追跡点（動作領域）の幾何平均又は質量中心を演算することにより算出される。心尖アプローチ画像である場合、画像認識部６は、長軸に対向する位置に２つの追跡点（動作領域）の位置を設定し、基準点算出部１１は、２つの動作領域の中点を基準点として算出してもよい。
　分析部１２は、基準点の移動値に基づいて、生体組織の挙動を分析する。指標算出部２１は、重心（基準点）の位置を利用して、重心（基準点）の安定性を示す指標（位置、方向、軌跡、変位、速度、加速度、速度ベクトル、及び加速度ベクトルなど）を算出する。生体組織（心臓）が正常に機能している場合は、基準点（重心）の位置は所定の範囲内で安定している。生体組織（心臓）が正常に機能していない場合（例えば、心臓収縮が非同期である場合）は、基準点（重心）の位置は所定の範囲内を超えて不安定な挙動を行う。心臓収縮の非同期は、心筋収縮における各心筋部位のタイミングのずれに起因する。タイミングがずれる個所（心筋部位）によって、重心（基準点）の移動値に特徴が現れる。例えば、重心（基準点）の位置、方向、軌跡、変位、速度（スピード）、加速度、速度ベクトル、及び加速度ベクトルの少なくとも１つの指標が変化する。従って、指標算出部２１は、重心（基準点）の移動に伴うこれらの指標を算出する。また、指標算出部２１は、重心（基準点）の指標の偏りを観察するために、指標の頻度分布を算出してもよい。
　心臓は心拍毎に周期的な運動を行っているので、重心（基準点）は、ループ状の軌跡を描くことになる。指標算出部２１は、重心（基準点）の軌跡を指標としてもよい。
　超音波診断装置（医用画像診断装置）１は、重心（基準点）の指標の過去データに基づいて、特定の疾患（例えば、刺激伝導異常や冠動脈異常などの心臓疾患）に応じた指標を推定するシミュレーション機能を備えてもよい。この場合、指標算出部２１は、過去データから特定の疾患に応じた指標を算出する。算出された指標は、生体組織の異常時に生じる基準点の異常移動値として、判定部２２による判定の閾値として用いられる。
　判定部２２は、指標設定部２３により設定された閾値などに基づいて、重心（基準点）が所定の範囲内で安定しているか否かを判定する。例えば、重心（基準点）の移動の位置、方向、速度（スピード）、及び軌跡などに基づいて、判定部２２は、重心（基準点）の移動値を基準点の異常移動値（判定基準）と比較することにより、生体組織の挙動を分析し、重心（基準点）が所定の範囲内で安定しているか否かを判定する。これにより、判定部２２は、生体組織の異常時に生じる重心（基準点）の異常移動値を判定し、生体組織の挙動の正常／異常を判断することができる。例えば、検者は、重心（基準点）の指標が所定の座標領域内、所定の閾値内、又は所定の軌跡の形状である場合は、心臓が同期収縮を行っていると判断でき、指標が閾値を超える場合は、心臓が非同期収縮を行っていると判断できる。
　指標設定部２３は、判定部２２が判定する際に用いられる指標の閾値などの判定基準の設定を行う。指標設定部２３は、設定された判定基準を判定部２２へ出力する。判定基準は、重心（基準点）の位置、方向、軌跡、変位、速度（スピード）、加速度、速度ベクトル、及び加速度ベクトルの少なくとも１つの指標の判定基準であり、ループ状の軌跡の種類、指標の頻度分布、及び指標算出部２１のシミュレーションにより算出された閾値を含む。
　入力部１４は、超音波診断装置１の各種操作を行うインターフェイスである。本実施の形態では、入力部１４は、指標設定部２３に判定基準を入力するインターフェイスとなる。入力部１４は、生体組織の異常時に生じる基準点の異常移動値を判定するための判定基準（閾値など）を指標設定部２３に入力する。入力部１４は、キーボード、トラックボール、スイッチ、及びダイヤルなどの入力機器である。また、入力部１４は、音声入力機能を備えてもよい。
　出力画像生成部１６は、超音波画像生成部４により生成された超音波画像（医用画像）、生体信号生成部５により生成された生体信号、指標算出部２１により算出された基準点の指標、判定部２２から出力された判定結果、及び指標設定部２３から出力された判定基準をデータとして受け取る。また、出力画像生成部１６は、画像判別部７から出力される判別結果、輪郭抽出部８により抽出された輪郭（輪郭抽出部８により設定された動作点）、追跡部９により追跡された動作点の座標情報、及び評価部１０から出力された評価結果をデータとして受け取る。出力画像生成部１６は、表示部１７や記憶部１８へ出力するための生体信号、医用画像、評価結果、指標、判定結果、及び判定基準などの情報を生成する。例えば、出力画像生成部１６は、超音波画像生成部４により生成された超音波画像、生体信号生成部５により生成された生体信号、画像認識部６により算出された動作領域（追跡点）の位置の座標情報や画像認識の評価結果、指標算出部２１で算出された基準点（重心）の指標、判定部２２により判定された基準点（重心）の安定性の判定結果、及び指標設定部２３により設定された判定基準の各情報を、表示部１７の画面上に配置して合成する。
　表示部１７は、超音波診断装置１の画面上に超音波画像（医用画像）や各情報を表示する。表示される画像は、出力画像生成部１６で生成された画像である。表示部１７は、ＣＲＴやＬＣＤなどの表示機器であり、有線又は無線により出力画像生成部１６などに接続されている。
　記憶部１８は、出力画像生成部１６が受け取る画像やデータを記憶する。また、記憶部１８は、超音波診断装置１に備えられるシステムを動作させるためのプログラムを格納する。例えば、記憶部１８は、半導体メモリ、光ディスク、及び磁気ディスクなどの記憶媒体である。さらには、記憶部１８は、ネットワークを通した外部記憶媒体であってもよい。
　制御部１９は、超音波診断装置１のシステム全体を制御する。また、制御部１９は、生体信号生成部５により生成された生体信号（例えば、Ｒ波）に同期して、超音波画像生成部４で生成される超音波画像の処理を制御する。制御部１９は、画像認識部６、重心算出部（基準点算出部）１１、分析部１２、及び出力画像生成部１６の動作を制御して、超音波画像生成部４からの超音波画像入力が続く場合は、生体信号に同期させて、超音波画像の種類判別、生体組織の輪郭の抽出、追跡点（動作領域）の位置の設定、追跡点（動作領域）の位置の追跡、基準点の算出、生体組織の挙動分析、又は画像・データ処理を連続させて繰り返すために、一連の処理の同期制御を行う。例えば、制御部１９は、ＣＰＵなどの制御装置を用いたものである。
　以下、本実施の形態の動作について、フローチャートを用いて説明する。本実施の形態では、主に心臓左室の収縮拡張の同期性をリアルタイムにモニタして評価する超音波診断装置（医用画像診断装置）１について説明する。本実施の形態では、図１に示すように、超音波診断装置（医用画像診断装置）１は、生体組織の超音波画像（医用画像）を生成する超音波画像生成部（医用画像生成部）４と、医用画像における生体組織の動作領域の位置を設定する画像認識部（動作位置設定部）６と、複数の動作領域の位置から生体組織の基準点の移動値を算出する重心算出部（基準点算出部）１１と、基準点の移動値に基づいて、生体組織の挙動を分析する分析部１２とを備える。また、本実施の形態では、生体信号が心電図であり、時間情報に基づいてＲ波から次のＲ波までの処理を１単位として、１単位ごとに連続した処理を行う超音波診断装置１について説明する。さらに、本実施の形態では、２Ｄ（２次元）の短軸像上で左室内膜の輪郭に追跡点（動作領域）の位置を設定し、追跡点（動作領域）の重心を基準点として算出し、基準点（重心）の安定性を判定する場合について説明する。
　図２は、本実施の形態の超音波診断装置（医用画像診断装置）１の動作を例示的に示したフローチャートである。図２に示すように、探触子が被検体２に接触して、超音波画像生成部４が、観察対象である生体組織の画像を描出する（ステップＳ１０１）。超音波信号生成部３が超音波信号を生成し、超音波画像生成部４が超音波画像（医用画像）を生成する。描出された超音波画像は、出力画像生成部１６により他のデータと合成されて、表示部１７及び記憶部１８に出力される。
　図３は、表示部１７に表示された超音波画像（医用画像）、情報、及び信号などを例示的に示した図である。図３に示すように、描出された超音波画像（医用画像）５０２は、他のデータと合成されて、表示部１７により超音波診断装置１の画面５０１上に表示される。
　画像認識部６の画像判別部７が、超音波画像（医用画像）を入力して、描出された超音波画像（例えば、断面画像）の種類を判別する（ステップＳ１０２）。超音波画像（医用画像）が超音波画像生成部４から画像認識部６（又は、画像判別部７）へ入力され始めるタイミングは、生体信号生成部５により生成される生体信号に同期している。例えば、心電図のＲ波に同期して（同期タイミングに従って）、超音波画像（医用画像）が超音波画像生成部４から画像認識部６（又は、画像判別部７）へ入力され始める。
　生体信号との同期タイミングにより、画像判別部７は、超音波画像（医用画像）における生体組織の断面画像を判別する。断面の種類は、基本５断面（傍胸骨短軸像、傍胸骨長軸像、心尖部二腔像、心尖部長軸像、及び心尖部四腔像）や３Ｄ像などである。画像判別部７は、主成分分析やブースティングパターンマッチング法などのパターン認識を利用した方法を用いて、断面画像を判別する。
　本実施の形態では、心臓左室の短軸像が超音波画像として描出されるので、画像判別部７は、図３の超音波画像（医用画像）５０２は傍胸骨短軸像（又は、短軸像）であると判別する。図３に示すように、判別された結果は、超音波診断装置１の画面５０１上の判別結果ウィンドウ５０３に表示される。本実施の形態では、画像判別部７は、超音波画像（医用画像）５０２を「ＰＳＡ（Ｐａｒａｓｔｅｒｎａｌ　Ｓｈｏｒｔ　Ａｘｉｓ、傍胸骨短軸像）」と判別する。そして、表示部１７は、判別結果ウィンドウ５０３に「ＰＳＡ」を表示する。
　評価部１０が、画像判別部７の判別結果を評価する（ステップＳ１０５）。この場合、超音波画像生成部４から入力された超音波画像（断面画像）が種々の計測に適した断面として描出されているか否かを、評価部１０が、画像判別部７の判別結果を考慮して評価する。例えば、探触子が被検体２に適切に接触しているか否か又は描出された断面画像が標準的な断面からずれて描出されているか否かを、評価部１０が自動的に評価し、評価結果に応じて探触子の位置を修正するよう検者に促す警告情報を生成し、表示部１７に評価結果や警告情報を表示させる。画像判別部７の判別結果を評価するために、主成分分析やブースティング演算の信頼性評価値などが用いられる。画像認識部６が正確に画像認識しているか否かに関する評価結果や警告情報は、出力画像生成部１６を通して表示部１７に出力される（ステップＳ１１０）。
　超音波画像生成部４から入力された超音波画像（断面画像）が種々の計測（例えば、輪郭の抽出又は動作領域の位置の設定）に適していると評価された場合には、画像認識部６は、次の画像認識処理を実行する。一方、超音波画像生成部４から入力された超音波画像（断面画像）が種々の計測に適していないと評価された場合には、画像認識部６は、次のＲ波に相当する超音波画像が入力されるまで画像認識処理を停止し、超音波画像（断面画像）の描出を正確に行うように表示部１７に警告情報を表示して、検者に修正を促してもよい。この場合、画像認識部６（又は、画像判別部７）は、次の生体信号（Ｒ波）に同期して、超音波画像生成部４から入力される超音波画像の処理を再開する。
　画像認識部６の輪郭抽出部８は、生体信号（Ｒ波）に同期して超音波画像生成部４から入力され始めた断面画像に基づいて生体組織の輪郭を抽出する（ステップＳ１０３）。本実施の形態では、図３の超音波画像（医用画像）５０２に基づいて、輪郭抽出部８は、左室内膜の輪郭を抽出する。
　輪郭抽出部８は、画像判別部７の判別結果に基づいて、輪郭抽出アルゴリズムを選択する。本実施の形態では、ステップＳ１０２において画像判別部７が超音波画像を短軸像と判別したので、輪郭抽出部８は、短軸像に適した輪郭抽出アルゴリズムを選択する。短軸像では心臓の輪郭が円形となる特徴があることから、輪郭抽出部８は、円形を基礎形状とする輪郭抽出アルゴリズムを適用することで、短軸像に適した輪郭抽出アルゴリズムを選択する。生体組織の輪郭抽出には、心臓壁エッジ検出、心腔領域分割、動的輪郭モデルなどの輪郭抽出方法が適用される。
　輪郭抽出部８（又は、画像認識部６）は、超音波画像（医用画像）における生体組織の動作領域の位置を設定する（ステップＳ１０３）。動作領域は、生体組織が動いている部分であり、生体組織の輪郭であってもよいし、輪郭上の点（追跡点）であってもよい。本実施の形態では、動作領域は、輪郭上の点（追跡点）である。輪郭上の点（追跡点）は、１７分画法（又は、１６分画法）に基づき、心臓の各分画に同数の追跡点が設定されてもよい。図３に示すように、輪郭抽出部８の抽出結果は、輪郭上の追跡点３０３として、超音波診断装置１の画面５０１上に表示される。
　評価部１０が、輪郭抽出部８の抽出結果を評価する（ステップＳ１０５）。この場合、評価部１０は、輪郭の抽出が正確に実行されたか否かを評価する。心臓壁面がアーチファクトなどにより明瞭に描出されていない場合、輪郭抽出法の信頼性が低下するので、輪郭抽出法の信頼性評価値を利用して、評価部１０が輪郭抽出部８の抽出結果を評価し、評価結果に応じて心臓壁面（輪郭）を明瞭に描出するように検者に促す警告情報を生成し、表示部１７に評価結果や警告情報を表示させる。例えば、評価部１０は、心臓壁エッジ検出、心腔領域分割、及び動的輪郭モデルなどの信頼性評価値によって、輪郭が正確に抽出されているか否かを評価する。画像認識部６が正確に画像認識しているか否かに関する評価結果や警告情報は、出力画像生成部１６を通して表示部１７に出力される（ステップＳ１１０）。
　輪郭の抽出結果が種々の計測（例えば、動作領域の位置の設定）に適している場合には、画像認識部６は、次の画像認識処理を実行する。一方、輪郭の抽出結果が種々の計測に適していない場合には、画像認識部６は、次のＲ波に相当する超音波画像が入力されるまで画像認識処理を停止し、心臓壁面（輪郭）が明瞭に描出されるように、出力画像生成部１６を通して表示部１７に警告情報を表示して、検者に修正を促してもよい。この場合、画像認識部６（又は、輪郭抽出部８）は、次の生体信号（Ｒ波）に同期して、超音波画像（断面画像）の輪郭抽出処理を再開する。
　画像認識部６の追跡部９は、輪郭に設定された動作領域（追跡点）の位置を追跡する（ステップＳ１０４）。追跡部９は、生体信号（Ｒ波）に同期して、連続する複数のフレーム（超音波画像）を入力し始め、各フレームに含まれる左室内膜の追跡点３０３を追跡する。追跡部９による追跡演算は、各フレームにおける追跡点（動作領域）の位置を連続的に算出し、追跡点の移動量（移動値）を算出することにより行われる。追跡演算には、ブロックマッチング法や光学勾配法などの移動量算出方法が用いられる。
　追跡部９は、Ｒ波から次のＲ波までを１単位として追跡演算を行ってもよい。一般に、追跡演算を連続して行うと、フレームが進むに従って位置の誤差が蓄積し、追跡点（動作領域）の正確な位置を把握できなくなるおそれがある。このため、画像認識部６は、Ｒ波が入力されるごとに、超音波画像の種類判別（ステップＳ１０２）、生体組織の輪郭の抽出（ステップＳ１０３）、追跡点（動作領域）の位置の設定（ステップＳ１０３）、及び追跡点（動作領域）の位置の追跡（ステップＳ１０４）を繰り返してもよい。つまり、次のＲ波まで追跡点を追跡したら、再度、追跡点（動作領域）の位置を抽出して、輪郭追跡（ステップＳ１０４）を行う。
　評価部１０が、追跡部９の追跡結果を評価する（ステップＳ１０５）。正確に追跡点を追跡できたか評価する（Ｓ１０５）。この場合、評価部１０は、追跡点（動作領域）の位置を正確に追跡できたか否かを評価する。心臓壁面がアーチファクトなどにより明瞭に描出されていない場合、追跡演算の信頼性が低下するので、ブロックマッチング法や光学勾配法などの信頼性評価値を利用して、評価部１０が追跡部９の追跡結果を評価し、評価結果に応じて心臓壁面（輪郭）を明瞭に描出するように検者に促す警告情報を生成し、表示部１７に評価結果や警告情報を表示させる。画像認識部６が正確に画像認識しているか否かに関する評価結果や警告情報は、出力画像生成部１６を通して表示部１７に出力される（ステップＳ１１０）。
　追跡点（動作領域）の追跡結果が種々の計測（例えば、基準点の算出）に適している場合には、画像認識部６は、次の画像認識処理を実行する。一方、追跡点（動作領域）の追跡結果が種々の計測に適していない場合には、画像認識部６は、次のＲ波に相当する超音波画像が入力されるまで画像認識処理を停止し、心臓壁面（輪郭）が明瞭に描出されるように、出力画像生成部１６を通して表示部１７に警告情報を表示して、検者に修正を促してもよい。この場合、画像認識部６（又は、追跡部９）は、次の生体信号（Ｒ波）に同期して、追跡点（動作領域）の追跡処理を再開する。
　重心算出部（基準点算出部）１１は、複数の追跡点（動作領域）の位置から生体組織の基準点の移動値を算出する（ステップＳ１０６）。本実施の形態では、図３に示すように、重心算出部（基準点算出部）１１は、各フレーム（超音波画像）における追跡点３０３の重心３０４を算出することにより、複数の追跡点（動作領域）３０３の重心３０４を基準点として算出する。重心算出部（基準点算出部）１１は、追跡点（動作領域）の幾何平均又は質量中心を演算することにより、重心を算出する。ここでは、追跡点の座標平均を用いる幾何平均の例を説明する。図３に示すように、重心算出部（基準点算出部）１１は、超音波画像（医用画像）における複数の追跡点３０３の座標群から座標平均を算出し、座標平均の位置を重心３０４として算出する。
　分析部１２は、重心（基準点）３０４の移動値に基づいて、生体組織の挙動を分析する。具体的には、指標算出部２１が、重心（基準点）３０４の位置、方向、軌跡、変位、速度（スピード）、加速度、速度ベクトル、及び加速度ベクトルの少なくとも１つを、生体組織の挙動を評価する指標として算出する（ステップＳ１０７）。
　図４は、指標算出部２１が重心（基準点）３０４の移動に基づいて指標を算出することを示した図である。図４（ａ）に示すように、左室が拡張状態（拡張末期）から収縮状態（収縮末期）に変化する場合を例に説明する。短軸像の左室内膜の輪郭に設定された追跡点（動作領域）３０３は、拡張状態の追跡点３０３－１から収縮状態の追跡点３０３－２へ移動する。追跡部９は、拡張状態から収縮状態までの各フレーム（超音波画像）における追跡点（動作領域）３０３を追跡し、重心算出部（基準点算出部）１１は、各フレーム（超音波画像）における重心（基準点）３０４の位置を算出する。指標算出部２１は、拡張状態の重心３０４－１から収縮状態の重心３０４－２を経て拡張状態の重心３０４－１に戻るまで（又は、収縮状態の重心３０４－２から拡張状態の重心３０４－１を経て収縮状態の重心３０４－２に戻るまで）の重心位置（基準点位置）を各フレームにプロットすることにより、重心（基準点）の軌跡３０６を算出し、表示部１７に軌跡３０６を表示させる。また、図４（ｂ）に示すように、指標算出部２１は、軌跡３０６を二次元座標で表示部１７に表示させてもよい。この場合、指標算出部２１は、拡張状態の重心３０４－１の位置が原点（０，０）となるように二次元座標を生成し、二次元座標上に重心（基準点）３０４の軌跡３１４が表示される。
　指標算出部２１（又は、分析部１２）は、重心（基準点）３０４の位置、方向、軌跡、変位、速度（スピード）、加速度、速度ベクトル、及び加速度ベクトルの少なくとも１つを算出する。例えば、図４（ｃ）に示すように、指標算出部２１は、重心３０４の速度（スピード）及び角度（方向）を各フレームで連続的に算出し、各フレームでの速度（スピード）３１１と角度（方向）３１２の時間変化のグラフを、心電図３１５の波形と同期させて表示部１７に表示させる。図４（ｃ）に示すように、各指標のグラフにおいて、同時刻（例えば、現在の時刻）に対応する時間バー３０７により表される。この場合、重心（基準点）３０４の角度は、任意の方向（例えば、図３の超音波画像５０２における水平方向）に対する角度であればよい。
　図４（ｄ）に示すように、指標算出部２１は、重心３０４の速度（スピード）及び角度（方向）を二次元極座標で表してもよい。この場合、重心（基準点）３０４の速度（スピード）は、原点（０，０）からの距離で表され、重心（基準点）３０４の角度とともに、二次元座標上にプロットされる。そして、重心３０４の速度（スピード）及び角度（方向）の時間変化が、速度－角度３０８として表される。
　図４（ｅ）に示すように、指標算出部２１は、重心（基準点）３０４の位置、方向、軌跡、変位、速度（スピード）、加速度、速度ベクトル、及び加速度ベクトルの少なくとも１つの指標の頻度分布を表示部１７に表示させてもよい。例えば、重心（基準点）３０４の角度の頻度分布３０９は、重心（基準点）３０４の移動方向の偏りを示すので、分析部１２により角度の頻度分布３０９を分析することで、生体組織の挙動を分析することができる。この場合、指標算出部２１は、１心拍間（例えば、Ｒ波から次のＲ波までの間）の各フレームにおける重心（基準点）３０４の角度を用いて、１心拍ごとに（Ｒ波から次のＲ波までの１単位ごとに）指標の頻度分布３０９を生成してもよい。
　また、指標算出部２１は、重心（基準点）３０４の変位、加速度、速度ベクトル、及び加速度ベクトルの少なくとも１つの指標を用いて、指標の時間変化のグラフを生成してもよい。例えば、図３に示すように、指標５０８の時間変化のグラフが画面５０１上に追加されてもよい。
　図３に示すように、指標算出部２１（又は、分析部１２）により算出された重心（基準点）３０４の指標は、出力画像生成部１６を通して、表示部１７の画面５０１上に合成される（ステップ１１０）。この場合、同時刻に対応する時間バー３０７が表示される。また、各指標の最大値及び平均値が、画面５０１上の指標ウィンドウ５０４に表示される。
　図５は、指標算出部２１が重心（基準点）の移動に基づいてループ状の軌跡を分類することを示した図である。心臓や血管は周期的に運動（脈動）する生体組織であるので、心臓や血管の動きは１心拍ごと（Ｒ波から次のＲ波までの１単位ごと）に繰り返され、重心（基準点）はループ状の軌跡を描くことになる。
　図５に示すように、指標算出部２１は、１心拍ごと（Ｒ波から次のＲ波までの１単位ごと）に、重心（基準点）の軌跡４０１を算出する。このループ状の軌跡４０１は重心の動きの特徴を示す。したがって、分析部１２は、重心（基準点）の軌跡４０１を分類することにより、生体組織の挙動を分析する。
　軌跡４０１の分類は、複数の特徴的なループ形状４０２を用意し、指標算出部２１（又は、分析部１２）で算出された軌跡４０１を特徴的なループ形状４０２の何れかに分類することにより行われる。分類は、判定部２２により、軌跡４０１と特徴的なループ形状４０２とをマッチングすることで実現される。
　指標設定部２３は、判定部２２が判定する際に用いられる指標の閾値などの判定基準の設定を行う（ステップＳ１０８）。つまり、指標設定部２３は、入力部１４を介して、重心安定性（基準点安定性）の判定に用いられる判定基準を設定する。
　重心安定性（基準点安定性）の判定は、指標算出部２１で算出された指標に対して閾値処理又は分類処理を行うことによって実現される。図３及び図４に示すように、指標設定部２３は、各指標に判定基準を設定する。本実施の形態では、指標設定部２３は、角度（方向）と速度（スピード）などの指標に閾値線３１３を設定及び表示する。また、指標設定部２３は、頻度分布３０９のグラフにおいて、特定の角度範囲Ｓに閾値線３１０を設定及び表示する。
　指標設定部２３は、判定部２２が軌跡４０１を分類する際に用いられる複数の特徴的なループ形状４０２を設定する。図５に示すように、指標設定部２３が、特徴的なループ形状４０２として、丸型４０２－１、楕円型４０２－２、８字型４０２－３、ひょうたん型（“ｐａｎｄｕｒｉｆｏｒｍ”又は“ｆｉｄｄｌｅ－ｓｈａｐｅｄ”）４０２－４、鎖型４０２－５、三角型４０２－６、及び四角型４０２－７などを設定する。指標設定部２３は、複数の特徴的なループ形状４０２を、生体組織が正常である場合のループ形状４０２と生体組織が異常である場合のループ形状４０２とに分類して設定する。このように、正常又は異常である場合のループ形状４０２を分類することで、判定部２２（又は、分析部１２）が、軌跡４０１とループ形状４０２とをマッチングし、生体組織の挙動が正常か異常かを判別できるようになる。
　図３に示すように、画面５０１に指標ウィンドウ５０４が表示される。指標ウィンドウ５０４は、指標の判定基準（閾値など）を調整するための判定基準調整部（閾値調整スピンボタン）５０６を備える。判定基準調整部５０６は、判定基準を上下させて、図３及び図４の閾値線を調整することで、指標設定部２３は、判定部２２が判定する際に用いられる指標の閾値などの判定基準を調整する。また、図３に示すように、指標設定部２３は、判定部２２が指標の組み合わせにより総合的に重心安定性（基準点安定性）を判定できるように、複数の指標の判定基準を設定してもよい。また、指標設定部２３は、複数の指標から選択することにより、重心安定性（基準点安定性）の判定の優先順位や重み付けを決定してもよい。また、指標設定部２３は、同じ指標に複数の判定基準を設定することにより、段階的な判定基準を設定してもよい。
　また、特定の疾患（例えば、刺激伝導異常や冠動脈異常などの心臓疾患）に応じた指標を推定するシミュレーション機能により、指標算出部２１は、過去データから特定の疾患に応じた指標を算出し、指標設定部２３は、特定の疾患に応じた指標を閾値（特徴的なループ形状を含む）として設定してもよい。特定の疾患のシミュレーション結果は、生体組織の異常時に生じる基準点の異常移動値として、入力部１４から入力されてもよい。
　次に、判定部２２（又は、分析部１２）は、重心安定性（基準点安定性）を判定することにより、重心（基準点）の移動値に基づいて、生体組織の挙動を分析する（ステップＳ１０９）。判定部２２が、指標算出部２１で算出された指標に対して閾値処理又は分類処理を行うことによって、重心安定性（基準点安定性）を判定する。判定部２２の判定結果（又は、分析部１２の分析結果）は、出力画像生成部１６を通して表示部１７の画面５０１に表示される（ステップＳ１１０）。
　また、判定部２２（又は、分析部１２）は、重心（基準点）の軌跡４０１をループ形状４０２に分類することにより、生体組織の挙動を分析する。判定部２２は、マッチング法を用いて、軌跡４０１を特徴的なループ形状４０２の何れかに分類することにより、軌跡４０１の分類を行う。特徴的なループ形状４０２のパターンが超音波診断装置１に保持され、判定部２２（又は、分析部１２）は、軌跡４０１のパターンと特徴的なループ形状４０２のパターンとの間でマッチング演算を行い、軌跡４０１を特徴的なループ形状４０２の何れかに分類する。判定部２２が、正常又は異常である場合のループ形状４０２の分類に従って、軌跡４０１とループ形状４０２とをマッチングすることにより、生体組織の挙動が正常か異常かを判別できる。
　出力画像生成部１６が出力画像の生成処理を行い、各情報を表示部１７の画面上に配置して合成する（ステップＳ１１０）。例えば、図３に示すように、各指標の最大値及び平均値が、画面５０１上の指標ウィンドウ５０４に表示される。また、判定基準としての閾値が指標ウィンドウ５０４に表示される。この場合、各指標の最大値が閾値を越えると、最大値の表示の色が変化してもよい。また、同じ指標に複数の閾値（判定基準）が設定されている場合は、指標の最大値が複数の閾値（判定基準）を越えるごとに、最大値の表示の色が変化してもよい。また、判定部２２の判定結果に応じて、重心（基準点）３０４の表示の色が変化してもよい。このように、判定部２２の判定結果に応じて、表示の色を変化させることで、視覚的に情報を伝達することができる。
　また、判定部２２（又は、分析部１２）による分類結果（判定結果）は、出力画像生成部１６で他の画像と合成されて、画面５０１上のループタイプウィンドウ５０５に表示される（ステップＳ１１０）。図３のループタイプウィンドウ５０５には、三角型４０２－６の分類結果が表示されている。
　また、判定部２２による重心安定性（基準点安定性）の判定結果が、判定結果ウィンドウ５０７に表示される。所定の時間以上にわたって指標が閾値線３１３を超えた場合、特定の角度範囲Ｓの閾値線３１０を超えた場合、及び軌跡４０１が生体組織異常のループ形状４０２に分類された場合は、判定結果ウィンドウ５０７に、生体組織の異常を示す“Ｘ”が表示される。重心安定性（基準点安定性）の指標には、軌跡４０１の分類も含まれる。重心安定性（基準点安定性）の判定の優先順位や重み付けに従って、判定部２２が複数の判定基準による総合的な判定結果を出力し、表示部１７が総合的な重心安定性（基準点安定性）の評価結果を判定結果ウィンドウ５０７に表示してもよい。また、指標ごとに判定結果ウィンドウ５０７がそれぞれ設けられ、判定部２２の判定結果が指標（判定基準）ごとに判定結果ウィンドウ５０７に表示されてもよい。
　また、ステップＳ１０１において超音波画像生成部４が生成する超音波画像５０２、ステップＳ１０２において画像判別部７が判別した断面画像の種類（判別結果ウィンドウ５０３）、生体信号データ（心電図）３１５、及び各指標の時間変化（角度－速度３０８、頻度分布３０９、速度３１１、角度３１２、軌跡３１４など）が、出力画像生成部１６を通して、表示部１７に表示される。また、評価部１０の評価結果や警告情報が、出力画像生成部１６を通して、表示部１７に表示される。さらに、各指標の最大値及び平均値を示す指標ウィンドウ５０４、判定部２２による分類結果（判定結果）を示すループタイプウィンドウ５０５、判定部２２による重心安定性（基準点安定性）の判定結果を示す判定結果ウィンドウ５０７が、出力画像生成部１６を通して、表示部１７に表示される。このように、超音波画像（医用画像）、情報、及び信号が、映像として超音波診断装置１の画面５０１に配置される。これらの超音波画像（医用画像）、情報、及び信号は、超音波画像生成部４がリアルタイムに超音波画像（医用画像）を生成している場合は、リアルタイムで更新されて、表示部１７に表示される。指定された時刻の超音波画像（医用画像）が継続して表示されているフリーズ状態の場合は、指定された時刻の超音波画像（医用画像）、情報、及び信号が、記憶部１８から読み出されて、表示部１７に表示される。
　生成された超音波画像（医用画像）、情報、及び信号は、表示部１７に表示され、記憶部１８に記憶（記録）される（ステップＳ１１１）。また、指定された時刻の超音波画像（医用画像）、情報、及び信号が、記憶部１８から読み出されて、表示部１７に表示される。画面５０１の画像は、超音波診断装置１の表示部１７の画面に表示されてもよいし、画像データとして記憶部１８に記録されてもよい。
　ステップＳ１０１からステップＳ１１１までの超音波診断装置１の動作を終了するか否かが判断される（ステップＳ１１２）。超音波診断装置１の動作を継続する場合には、超音波診断装置１の動作はステップＳ１０１に戻る。超音波画像生成部４からの超音波画像入力が続く場合は、自動的にステップＳ１０１に戻り、超音波診断装置１は、生体信号に同期させて、超音波画像の種類判別、生体組織の輪郭の抽出、追跡点（動作領域）の位置の設定、追跡点（動作領域）の位置の追跡、基準点の算出、生体組織の挙動分析、又は画像・データ処理をリアルタイムに連続して繰り返してもよい。
　超音波診断装置１の動作を継続しない場合には、超音波診断装置１の動作は終了する。
　本実施の形態にかかる超音波診断装置１によれば、生体組織（例えば、心臓）の挙動を評価する指標として基準点を算出し、基準点の移動値に基づいて生体組織の挙動を評価することができる。また、本実施の形態にかかる超音波診断装置１によれば、基準点の移動値を２Ｄ又は３Ｄ画像上でリアルタイムに算出して表示し、リアルタイムに生体組織の状態をモニタすることができる。
　本実施の形態では、２Ｄの短軸像（超音波画像）を描出することにより、心臓の重心（基準点）の安定性をリアルタイムに連続的に評価することができる。重心（基準点）の位置は、左室輪郭の追跡点（動作領域）を追跡した座標情報を利用して算出される。画像判別部７の判別結果、輪郭抽出部８の抽出結果、及び追跡部９の追跡結果の少なくとも１つは、評価部１０によって評価され、評価結果や警告情報として検者にフィードバックされるので、超音波画像（医用画像）の描出状態を修正することで、画像認識部６で画像認識が正確に行われ、基準点の算出や生体組織の挙動分析が正確に行われる。
　また、基準点の移動値に関する速度（スピード）や角度である物理的特徴とその軌跡である図形的特徴とを、基準点安定性の指標として組み合わせて評価することにより、分析部１２は、生体組織の挙動分析を正確に行うことができる。また、分析部１２は、判定部２２を含み、予め設定された複数の判定基準（閾値など）に基づき、重心（基準点）の安定性を判定することにより、生体組織の挙動分析を正確に行うことができる。生体組織の挙動分析処理は、超音波画像生成部４からの超音波画像入力が続く場合は、リアルタイムに連続的して繰り返されるので、例えば、手術中に生体組織の挙動の正常性（心臓の収縮拡張の同期性）を分析しながら、Ｘ線透視によってペースメーカのリードを調整（電極の配置調整、電極の出力調整、及び電極の出力タイミング調整など）することができる。
　また、特定の疾患に応じた指標を推定するシミュレーション機能を用いることで、判定部２２（又は、分析部１２）は、重心（基準点）の移動値をシミュレーション結果と比較することにより、生体組織の挙動を分析することができる。
　また、本実施の形態にかかる超音波診断装置１は、図２の動作を行うことにより、生体組織の医用画像を生成し、医用画像における生体組織の動作領域の位置を設定し、複数の動作領域の位置から生体組織の基準点の移動値を算出し、基準点の移動値に基づいて、生体組織の挙動を分析する医用画像分析方法を実施することができる。
　以上、本発明にかかる実施の形態について説明したが、本発明はこれらに限定されるものではなく、請求項に記載された範囲内において変更・変形することが可能である。
　本実施の形態では、分析部１２は、基準点の指標に基づいて生体組織の挙動を分析するが、分析部１２は、基準点（重心）に対する相対的な動作領域（追跡点）の位置、方向、軌跡、変位、速度（スピード）、加速度、速度ベクトル、及び加速度ベクトルの少なくとも１つに基づいて、生体組織の挙動を分析してもよい。
　図６は、分析部１２が基準点に対する相対的な動作領域の指標に基づいて生体組織の挙動を分析することを示した図である。図７は、基準点に対する相対的な動作領域の指標に基づいて生体組織の挙動を分析することを示したフローチャートである。本実施の形態と同様の構成については、同様の符号が付されている。
　図１、図６、及び図７に示すように、画像認識部６は、２Ｄ（２次元）の短軸像上で左室内膜の輪郭６０１に追跡点（動作領域）３０３の位置を設定し（ステップＳ１０３）、２Ｄの短軸像上で左室内膜の輪郭６０１に設定された動作領域（追跡点）３０３の位置を追跡し（ステップＳ１０４）、重心算出部（基準点算出部）１１は、追跡点（動作領域）の重心３０４を基準点として算出する（ステップＳ１０６）。
　分析部１２は、追跡点（動作領域）３０３の移動値に基づいて、生体組織の挙動を分析する。具体的には、指標算出部２１が、重心（基準点）３０４に対する相対的な追跡点（動作領域）３０３の位置、方向、軌跡、変位、速度（スピード）、加速度、速度ベクトル、及び加速度ベクトルの少なくとも１つを、生体組織の挙動を評価する指標として算出する（ステップＳ２０７）。
　指標設定部２３は、判定部２２が判定する際に用いられる指標の閾値などの判定基準の設定を行う（ステップＳ２０８）。つまり、指標設定部２３は、入力部１４を介して、追跡点（動作領域）３０３の移動値の正常／異常に関する判定に用いられる判定基準を設定する。
　図６に示すように、分析部１２は、追跡点（動作領域）３０３と重心（基準点）３０４とを結ぶ直線６０２方向における追跡点３０３の物理量（位置、方向、軌跡、変位、速度（スピード）、加速度、速度ベクトル、及び加速度ベクトルの少なくとも１つ）を指標として、指標設定部２３により予め設定された複数の判定基準（閾値など）に基づき、追跡点（動作領域）の移動値の正常／異常を判定することにより、生体組織の挙動を分析する。図６は、重心（基準点）３０４に対する追跡点（動作領域）３０３の相対的な方向に基づいて生体組織の挙動を分析する例を示している。つまり、追跡点３０３から重心３０４に向かう直線６０２を相対的な方向として定義し、指標算出部２１（又は、分析部１２）は、直線６０２方向での追跡点（動作領域）３０３の動き（移動値）を算出する。心臓の収縮拡張によって追跡点（動作領域）３０３及び重心（基準点）３０４の絶対的位置関係はそれぞれ移動するが、絶対的位置関係の代わりに、追跡点（動作領域）３０３及び重心（基準点）３０４の相対的位置関係に基づいて、指標算出部２１（又は、分析部１２）が指標を算出する。追跡点（動作領域）３０３の動き（移動）は、直線６０２方向での追跡点（動作領域）３０３の位置、方向、軌跡、変位、速度（スピード）、加速度、速度ベクトル、及び加速度ベクトルの少なくとも１つを指標として算出する。
　図６に示すように、指標算出部２１（又は、分析部１２）により算出された追跡点（動作領域）３０３の指標は、出力画像生成部１６を通して、表示部１７の画面５０１上に合成される（ステップ２１０）。この場合、追跡点（動作領域）３０３の指標は、重心（基準点）３０４の指標とともに、心電図３１５の波形と同期させて、時間変化のグラフとして表示されてもよい。例えば、出力画像生成部１６は、直線６０２方向での複数の追跡点（動作領域）３０３の速度（スピード）６０４－１，６０４－２を、重心（基準点）３０４の速度（スピード）３１１に合成して、時間変化のグラフとして表示部１７に表示させる。また、複数の追跡点（動作領域）３０３の指標の平均を算出して、指標の平均６０５が時間変化のグラフとして表示部１７に表示されてもよい。
　図６に示すように、追跡点（動作領域）３０３の各指標の最大値及び平均値が、画面５０１上の指標ウィンドウ５０４に表示される。
　判定部２２（又は、分析部１２）は、追跡点（動作領域）３０３の移動値の正常／異常を判定することにより、追跡点（動作領域）３０３の移動値に基づいて、生体組織の挙動を分析する（ステップＳ２０９）。判定部２２が、指標算出部２１で算出された指標に対して閾値処理又は分類処理を行うことによって、追跡点（動作領域）３０３の移動値の正常／異常を判定する。判定部２２の判定結果（又は、分析部１２の分析結果）は、出力画像生成部１６を通して表示部１７の画面５０１に表示される（ステップＳ２１０）。また、判定部２２による追跡点（動作領域）３０３の移動値の正常／異常の判定結果が、判定結果ウィンドウ５０７に表示される。所定の時間以上にわたって指標が閾値線３１３を超えた場合、特定の角度範囲の閾値線を超えた場合、及び軌跡が生体組織異常のループ形状に分類された場合などは、判定結果ウィンドウ５０７に、生体組織の異常を示す“Ｘ”が表示される。
　追跡点（動作領域）３０３の移動値の正常／異常の指標には、重心（基準点）３０４に対する相対的な追跡点（動作領域）３０３の位置、方向、軌跡、変位、速度（スピード）、加速度、速度ベクトル、及び加速度ベクトルの他、軌跡の分類も含まれる。追跡点（動作領域）３０３の移動値の正常／異常の判定の優先順位や重み付けに従って、判定部２２が複数の判定基準による総合的な判定結果を出力し、表示部１７が総合的な追跡点（動作領域）３０３の移動値の正常／異常の評価結果を判定結果ウィンドウ５０７に表示してもよい。また、指標ごとに判定結果ウィンドウ５０７がそれぞれ設けられ、判定部２２の判定結果が指標（判定基準）ごとに判定結果ウィンドウ５０７に表示されてもよい。
　また、１７分画法（又は、１６分画法）により分画された心臓の各領域で、追跡点（動作領域）３０３の指標が算出されて表示されてもよい。この場合、判定部２２の判定結果に応じて、心臓の領域（分画）ごとに輪郭６０１（又は、領域、追跡点など）の表示の色が変化してもよい。判定部２２の判定結果に応じて、表示の色を変化させることで、視覚的に情報を伝達することができる。
　重心（基準点）３０４に対する相対的な追跡点（動作領域）３０３の指標を用いることで、重心（基準点）３０４を基準とした各追跡点（動作領域）の動きを分析することができ、心臓の局所と重心安定性（基準点安定性）との挙動関係を分析することができる。つまり、分画ごとの挙動と病態（特定の疾患）との関連を分析することができる情報を提供することが可能になる。
　本実施の形態では、生体組織の断面画像（心臓の短軸像）における動作領域の位置の設定、基準点の算出、及び生体組織の挙動分析について説明したが、画像認識部６は、生体組織の三次元画像における生体組織の輪郭を抽出して、輪郭に動作領域の位置を設定してもよい。また、画像認識部６は、生体組織の複数の短軸方向断面（短軸像）に動作領域の位置をそれぞれ設定し、基準点算出部１１は、複数の短軸方向断面（短軸像）のそれぞれにおいて基準点の移動値を算出し、分析部１２は、基準点の移動値に基づいて、複数の短軸方向断面のそれぞれにおいて生体組織の挙動を分析してもよい。
　図８は、生体組織の複数の短軸方向断面に動作領域の位置がそれぞれ設定されることを示した図である。図８に示すように、３Ｄ探触子を用いて、超音波画像生成部４が、観察対象である生体組織の画像を描出する（ステップＳ１０１）。この場合、超音波画像生成部４は、生体組織（心臓）の複数の短軸方向断面（心尖部断面７０３、乳頭筋断面７０４、及び心基部断面７０５）を描出する。心臓の短軸像としては、心臓の心尖部、乳頭筋、及び心基部の３つのレベルの断層像が一般に定義されている。心臓全体が正常に収縮する場合には、各レベルの心筋が同期して収縮する必要がある。したがって、各レベルの複数の断面画像において基準点（重心）の安定性を判定することにより、心臓全体（生体組織全体）の挙動をより正確に分析することができる。
　複数の断面画像（心尖部断面７０３、乳頭筋断面７０４、及び心基部断面７０５）を取得する場合、超音波画像生成部４は、別々のタイミングで複数の断面画像を生成してもよいし、３Ｄ（三次元）画像から同じタイミングで複数の断面画像を生成してもよい。リアルタイム性を重視する場合は、３Ｄ（三次元）画像から同じタイミングで複数の断面画像を生成する。
　画像判別部７が、複数の断面画像（医用画像）を入力して、描出された断面画像の種類を判別する（ステップＳ１０２）。
　画像認識部６の輪郭抽出部８は、各断面画像において、生体組織の輪郭を抽出し、輪郭に動作領域の位置を設定する（ステップＳ１０３）。図８に示すように、輪郭抽出部８が、３Ｄ（三次元）画像上で左室内膜に追跡点（動作領域）３０３の位置を設定する。追跡部９は、生体組織に設定された動作領域の位置を追跡する（ステップＳ１０４）。追跡部９は、３つのレベル（心尖部レベル７０７、乳頭筋レベル７０８、及び心基部レベル７０９）の短軸像（心尖部断面７０３、乳頭筋断面７０４、及び心基部断面７０５）上で、左室内膜（生体組織）の輪郭に設定された追跡点（動作領域）３０３の位置を追跡する（ステップＳ１０４）。表示部１７は、断面画像のレベル（心尖部レベル７０７、乳頭筋レベル７０８、及び心基部レベル７０９）の位置を示すために、心尖四腔像（Ａｐｉｃａｌ　４　Ｃｈａｍｂｅｒ、Ａ４Ｃ）７０２を短軸像７０３，７０４，７０５と並べて画面５０１の超音波画像表示領域７０１に表示し、心尖四腔像７０２上に各レベル（心尖部レベル７０７、乳頭筋レベル７０８、及び心基部レベル７０９）を表示する。
　重心算出部（基準点算出部）１１は、各レベル（心尖部レベル７０７、乳頭筋レベル７０８、及び心基部レベル７０９）における基準点の移動値を算出する（ステップＳ１０６）。図８に示すように、重心算出部（基準点算出部）１１は、各レベルにおける追跡点３０３の重心３０４を算出することにより、複数の重心３０４を基準点として算出する。
　指標算出部２１が、各レベルにおける重心（基準点）３０４の物理量（位置、方向、軌跡、変位、速度、加速度、速度ベクトル、及び加速度ベクトル）を、生体組織の挙動を評価する指標として算出する（ステップＳ１０７）。この場合、各レベルにおける３つの重心（基準点）３０４の指標が、出力画像生成部１６を通して、表示部１７の画面５０１上に合成される（ステップ１１０）。図８に示すように、３つのレベルの重心（基準点）３０４の指標が、心電図３１５の波形と同期させて、時間変化のグラフとして表示される。例えば、出力画像生成部１６は、３つのレベルの重心（基準点）３０４の速度（スピード）３１１－１，３１１－２，３１１－３及び角度（方向）３１２－１，３１２－２，３１２－３を、それぞれ合成して、速度（スピード）及び角度の時間変化のグラフとして表示部１７に表示させる。この他、図８では、速度－角度３０８、頻度分布３０９、及び軌跡３１４の指標についても、３つのレベルの重心（基準点）３０４の指標が表示される。また、ループタイプウィンドウ５０５には、３つのレベルの重心（基準点）３０４の軌跡の分類結果（判定結果）がそれぞれ表示される。
　判定部２２（又は、分析部１２）は、３つのレベルの重心安定性（基準点安定性）を判定することにより、３つの重心（基準点）３０４の移動値に基づいて、生体組織の挙動を分析する（ステップＳ１０９）。判定部２２（又は、分析部１２）は、３つの重心（基準点）３０４の指標（例えば、速度）で、最も高い値を示す１つの重心（基準点）３０４の指標（例えば、心尖部レベル７０７の重心３０４の速度）に基づいて、重心安定性（基準点安定性）を判定してもよい。
　また、長軸像（心尖四腔像７０２）が生成されるので、超音波診断装置１は、１心拍ごとに心腔容積から駆出率（ＥＦ）を算出して、表示部１７は、算出された駆出率７０６を、生体信号に同期させて、心電図３１５や他の指標のグラフとともに、画面５０１に表示してもよい。図８に示すように、駆出率は、指標ウィンドウ５０４にも表示される。
　心筋収縮の同期性は、刺激伝導系や冠動脈支配領域と関連しているので、心臓の収縮拡張に伴う重心安定性（基準点安定性）の判定は、刺激伝導異常や冠動脈異常の推定に役立つ。これらの異常部位（異常生体組織）は、空間的（三次元）に広がっており、異常部位の挙動も空間的（三次元）に生じるため、特に、生体組織の３Ｄ（三次元）画像における追跡点（動作領域）３０３や重心（基準点）３０４の移動値の異常を判定することにより、異常部位の空間的な挙動を分析することができ、心臓（生体組織）の挙動を正確に分析することができる。分析部１２は、重心安定性（基準点安定性）に関する複数の指標を組み合わせることにより、刺激伝導異常や冠動脈異常の種類を推定し、生体組織の正常／異常を判断してもよい。
　３Ｄ（三次元）画像を生成し、複数の断面画像（医用画像）において、追跡点（動作領域）及び重心（基準点）の移動値に基づいて、生体組織の挙動を分析することにより、心臓全体（生体組織全体）の挙動をより正確に分析することができる。生体組織が心臓である場合には、自動的に３つのレベルの短軸像上で心臓の全体の挙動を分析して、心臓の心尖部から心基部の全体にわたる同期性について評価することで、心臓の治療効果を確認することができ、ペースメーカのリード調整を適切に行うことができる。また、駆出率が算出されるので、心臓収縮の同期性と駆出率の関係を評価でき、心筋が同期して収縮拡張し、心臓は安定して効率良く血液を駆出しているか否かを評価することができる。
　図８では、超音波画像表示領域７０１に、心尖四腔像７０２、各レベル（心尖部レベル７０７、乳頭筋レベル７０８、及び心基部レベル７０９）の短軸像（断面画像）が表示されるが、図９に示すように、超音波画像生成部４は、３Ｄ（三次元）レンダリングにより立体的に超音波画像（医用画像）を生成し、心臓左室が立体的に表示されてもよい。この場合、各レベルの短軸断面上に追跡点（動作領域）３０３の位置が設定され、各レベルの短軸断面での重心（基準点）３０４が算出される。表示部１７は、生体組織の立体的な超音波画像（医用画像）に、追跡点（動作領域）３０３及び重心（基準点）３０４を表示し、これらの軌跡や判定部２２の判定結果に応じた色の変化を表示する。また、図９に示すように、各レベル（例えば、乳頭筋レベル７０８）が平面で表され、レベルを選択することにより、選択されたレベルの超音波画像５０２が図３に示すように表示されてもよい。
　また、超音波画像生成部４は、３Ｄ（三次元）レンダリングにより立体的に超音波画像（医用画像）を生成し、画像認識部６は、生体組織の三次元画像における生体組織の輪郭を抽出して、輪郭に動作領域を設定してもよい。この場合、生体組織の断面画像に動作領域が設定される代わりに、画像認識部６が、立体的な三次元画像における生体組織の輪郭に動作領域を設定し、基準点算出部１１が、複数の動作領域の位置から生体組織の基準点の移動値を算出し、分析部１２が、基準点の移動値に基づいて、生体組織の挙動を分析する。
　図１０は、生体組織の三次元画像において生体組織の挙動を分析することを示した図である。図１０に示すように、超音波画像生成部４が、生体組織（心臓左室）の超音波画像５０２を描出し（ステップＳ１０１）、画像判別部７が、描出された超音波画像（医用画像）５０２の種類を３Ｄ画像と判別し（ステップＳ１０２）、輪郭抽出部８が、３Ｄ画像において、生体組織の輪郭を抽出し、輪郭に動作領域を設定し（ステップＳ１０３）、追跡部９は、３Ｄ画像上において、追跡点（動作領域）３０３の空間的移動を追跡する（ステップＳ１０４）。重心算出部（基準点算出部）１１は、３Ｄ画像における追跡点（動作領域）３０３の空間的移動に基づいて、生体組織の重心（基準点）３０５の３Ｄ画像における空間的位置を算出する（ステップＳ１０６）。
　この場合、図８及び図９と同様に、追跡点（動作領域）３０３は、複数の短軸断面上（心尖部レベル７０７、乳頭筋レベル７０８、及び心基部レベル７０９）に設定されてもよい。また、追跡点（動作領域）３０３は、心臓の左室内膜のランダムな位置に設定されてもよい。さらに、１７分画法（又は、１６分画法）に基づき、心臓の各分画に同数の追跡点（動作領域）が設定されてもよい。
　重心（基準点）３０５は、３Ｄ画像に設定された追跡点（動作領域）３０３から算出され、心臓の動きに伴って三次元空間を移動する。判定部２２（又は、分析部１２）は、重心（基準点）３０５の三次元空間の移動（拡張状態の重心３０５－１から収縮状態の重心３０５－２を経て拡張状態の重心３０５－１に戻るまで、又は収縮状態の重心３０５－２から拡張状態の重心３０５－１を経て収縮状態の重心３０５－２に戻るまで）に関する指標に基づいて、重心安定性（基準点安定性）を判定する（ステップＳ１０９）。
　図１０に示すように、重心（基準点）３０５の指標（位置、方向、軌跡、変位、速度、加速度、速度ベクトル、及び加速度ベクトルなど）のうちベクトル量であるもの（例えば、軌跡３１４）は、三次元座標で表される。また、スカラー量の指標とベクトル量の指標を複数組み合わせた指標（例えば、速度－角度３０８）も三次元座標で表される。球座標を用いて、角度は、２つの偏角（方位角と仰角）で表されてもよい。重心（基準点）３０５の角度は、任意の方向に対する角度であればよい。例えば、方位角は、心尖二腔像Ａ２Ｃ又は心尖四腔像Ａ４Ｃを通る断面を０度とすればよい。また、仰角は、短軸面を０度とすればよい。角度が２つの偏角で表されることにより、角度の時間変化のグラフは、方位角の時間変化３１２－４と仰角の時間変化３１２－５の２つの角度（方向）で表される。
　分析部１２が、生体組織の三次元画像における基準点の立体的な移動値に基づいて、生体組織の挙動を分析することにより、心臓全体（生体組織全体）の挙動をより正確に分析することができる。生体組織が心臓である場合には、心臓の全体の挙動を立体的に分析して、心臓の心尖部から心基部の全体にわたる同期性について評価することで、心臓の治療効果を確認することができ、ペースメーカのリード調整を適切に行うことができる。
　また、上記のように、超音波診断装置１は、特定の疾患（例えば、刺激伝導異常や冠動脈異常などの心臓疾患）に応じた指標をシミュレートしてもよい。
　図１１は、シミュレーションを行う特定の疾患を入力するための疾患入力ウィンドウ５１０を示した図である。図１１に示すように、画面５０１の疾患入力ウィンドウ５１０で疾患名が入力（選択）される。例えば、刺激伝導異常の種類が入力される。図１１では、ＬＢＢＢ（左脚ブロック）が入力される。他の種類の刺激伝導異常や冠動脈異常の種類が疾患入力ウィンドウ５１０に入力されてもよい。画像認識部６、重心算出部（基準点算出部）１１、及び分析部１２は、２Ｄ画像又は３Ｄ画像における、特定の疾患（例えば、刺激伝導異常）に伴う生体組織（心臓）の動き及び重心安定性（基準点安定性）の指標をシミュレートする。シミュレーションの結果（特徴的なループ形状を含む）は、指標ウィンドウ５０４及びループタイプウィンドウ５０５に表示される。また、シミュレーションの結果は、指標の閾値線３１０，３１３として、各グラフ上に表示される。
　特定の疾患（心臓病態）を入力して、重心安定性（基準点安定性）をシミュレートして、閾値線３１０，３１３として表示することにより、生体の挙動分析の結果に基づいて治療の方針や手技を検討することが可能になる。特定の疾患（心臓病態）の種類は入力を変更して随時シミュレートすることにより、被検体２の複数の特定の疾患（心臓病態）をリアルタイムに推定することができ、病態改善を評価するための生体組織の挙動分析に利用することができる。
（第２の実施の形態）
　以下、本発明の第２の実施の形態にかかる医用画像診断装置について、図面を用いて説明する。特に言及しない場合は、他の構成は、第１の実施の形態にかかる医用画像診断装置と同様である。
　表示部１７は、分析部１２の分析結果を表示し、短軸方向断面（短軸像）の長軸方向位置を第１の軸とし、時間を第２の軸として、分析部１２の分析結果を表示してもよい。
　図１２は、表示部１７に表示された超音波画像（医用画像）、情報、及び信号などを例示的に示した図である。図１３は、短軸方向断面（短軸像）の長軸方向位置を第１の軸とし、時間を第２の軸として、分析部１２の分析結果を表示することを示したフローチャートである。
　図１２に示すように、３Ｄ探触子を用いて、超音波画像生成部４が、観察対象である生体組織の画像を描出する（ステップＳ１０１）。この場合、超音波画像生成部４は、生体組織（心臓）の複数の短軸方向断面（短軸像）を描出する。短軸像（断面画像）のレベル８０５の数は３つより多く、図８の心尖部レベル７０７、乳頭筋レベル７０８、及び心基部レベル７０９以外のレベル８０５で、複数の短軸方向断面（短軸像）が描出される。重心（基準点）の安定性が判定される。複数の短軸像（断面画像）のレベル８０５は、生体組織（例えば、心臓左室）の長軸８０６方向に沿って、それぞれが平行に配置されてもよい。また、複数の短軸像（断面画像）のレベル８０５は、長軸８０６方向に連続的に配置されてもよい。複数の短軸像（断面画像）のレベル８０５が連続的に配置されることで、生体組織の３Ｄ（三次元）画像における追跡点（動作領域）３０３や重心（基準点）３０４の移動値の異常を判定することにより、異常部位の空間的な挙動を分析することができ、心臓（生体組織）の挙動を正確に分析することができる。本実施の形態では、図１２に示すような心尖アプローチ画像（四腔像又は二腔像）８０７及び図８に示すような心尖部から心基部までの連続した多くのレベルの短軸像が生成される。
　画像認識部６は、各レベル８０５の短軸像（断面画像）において、生体組織の輪郭を抽出し、輪郭に動作領域の位置を設定し（ステップＳ１０３）、各レベル８０５の短軸像（断面画像）で左室内膜に設定された追跡点（動作領域）３０３の追跡を行う（ステップＳ１０４）。重心算出部（基準点算出部）１１は、各レベル８０５における基準点の移動値を算出する（ステップＳ１０６）。分析部１２は、各レベル８０５における重心（基準点）の安定性を二次元の短軸像（断面画像）上で判定して生体組織の挙動を分析する（ステップＳ１０９）。この場合、各レベル８０５における二次元の短軸像（断面画像）上の判定結果を、長軸８０６方向に連続的に表示させることにより、生体組織の３Ｄ（三次元）画像における追跡点（動作領域）３０３や重心（基準点）３０４の移動値の異常を判定することができる。表示部１７は、短軸方向断面（短軸像）の長軸方向位置を第１の軸とし、時間を第２の軸として、分析部１２の分析結果を表示する（ステップＳ３１０及びステップＳ３１１）。
　図１２に示すように、表示部１７は、心尖四腔像８０７、心尖四腔像８０７の長軸８０６と交差する複数のレベル８０５、及び各レベル８０５に設定される追跡点（動作領域）３０３と重心（基準点）３０４を表示する。また、表示部１７は、重心（基準点）の安定性を示す指標（位置、方向、軌跡、変位、速度、加速度、速度ベクトル、及び加速度ベクトルなど）の時間変化をグラフ８０１に表示する。表示部１７は、複数の指標の時間変化を表示することができるが、図１２では、１つの指標（例えば、速度）の時間変化を表示する。指標のグラフ８０１は、各レベル８０５の短軸方向断面（短軸像）の長軸８０６方向位置を縦軸（第１の軸）とし、時間を横軸（第２の軸）とする。各レベル８０５の短軸方向断面（短軸像）が長軸８０６方向に連続的に配置されている場合、縦軸（第１の軸）は、短軸方向断面が連続的に配置されている位置を表す。指標の時間変化は、色、色相、彩度、明度、及び輝度などで表される。
　図１２に示すように、指標（例えば、速度）のグラフ８０１は、判定部２２による重心安定性（基準点安定性）の判定結果に応じて、指標の時間変化を表す輝度が変化する。グラフ８０１中の正常領域８０２は、長軸８０６に沿った短軸方向断面（短軸像）の位置及び時間において、重心（基準点）３０４の移動値に基づく生体組織の挙動の正常性を、輝度で表す。また、グラフ８０１中の異常領域８０３は、長軸８０６に沿った短軸方向断面（短軸像）の位置及び時間において、重心（基準点）３０４の移動値に基づく生体組織の挙動の異常性を、輝度で表す。正常領域８０２と異常領域８０３との境界は、指標設定部２３により予め設定された閾値により、境界線で表されてもよいし、指標の値に応じてグラデーションで表されてもよい。指標の値と輝度（又は、色、色相、彩度、明度など）との関連性は、インジケーター（カラーバー）８０４により表示される。
　長軸像（心尖四腔像８０７）が生成されるので、超音波診断装置１は、１心拍ごとに心腔容積から駆出率（ＥＦ、Ｅｊｅｃｔｉｏｎ　Ｆｒａｃｔｉｏｎ）を算出して、表示部１７は、算出された駆出率７０６を、生体信号に同期させて、心電図３１５や他の指標のグラフとともに、画面５０１に表示してもよい。図８に示すように、駆出率は、指標ウィンドウ５０４にも表示される。
　本実施の形態にかかる超音波診断装置１によれば、長軸方向に連続的に配置される短軸方向断面（短軸像）において、それぞれの基準点（重心）の移動値に基づいて、３Ｄ（三次元）画像における生体組織の挙動を分析することができ、空間的（三次元）に生じる異常部位の挙動を分析することができる。特に、生体組織の３Ｄ（三次元）画像における追跡点（動作領域）３０３や重心（基準点）３０４の移動値の異常を判定することにより、異常部位の空間的な挙動を分析することができ、心臓（生体組織）の挙動を正確に分析することができる。分析部１２は、重心安定性（基準点安定性）に関する複数の指標を組み合わせることにより、刺激伝導異常や冠動脈異常の種類を推定し、生体組織の正常／異常を判断してもよい。この場合は、複数の指標ごとにグラフ８０１が画面５０１に表示される。
　生体組織が心臓である場合には、長軸方向に沿って連続的に配置される短軸像上で心臓の全体の挙動を分析して、心臓の心尖部から心基部の全体にわたる同期性について評価することで、心臓の治療効果を確認することができ、ペースメーカのリード調整を適切に行うことができる。また、駆出率が算出されるので、心臓収縮の同期性と駆出率の関係を評価でき、心筋が同期して収縮拡張し、心臓は安定して効率良く血液を駆出しているか否かを評価することができる。
　以上、本発明にかかる実施の形態について説明したが、本発明はこれらに限定されるものではなく、請求項に記載された範囲内において変更・変形することが可能である。
　第１の実施の形態及び第２の実施の形態では、基準点は重心であったが、基準点は２つの動作領域（追跡点）の中点であってもよい。画像認識部６は、生体組織の長軸に略垂直な断面において、長軸に対向する位置に２つの動作領域を設定し、基準点算出部１１は、２つの動作領域の中点を基準点として算出してもよい。この場合は、断面画像は、短軸像ではなく、長軸に略垂直な断面画像である。生体組織が心臓である場合、長軸は、心臓左室の弁輪部を結ぶ直線の中点と心臓左室の心尖部とを結ぶ直線であってもよい。
　図１４は、基準点９０１が２つの追跡点（動作領域）３０３の中点である場合を示した図である。図１４に示すように、画像判別部７が、２Ｄ（二次元）の心尖アプローチ画像（心尖四腔像）９０７の種類を判別する（ステップＳ１０２）。判別された結果は、超音波診断装置１の画面５０１上の判別結果ウィンドウ５０３に表示される。
　２Ｄ（二次元）の心尖アプローチ画像（心尖四腔像）９０７における長軸８０６に略垂直なレベル９０２の断面画像において、長軸８０６に対向する位置に２つの追跡点（動作領域）３０３－３，３０３－４が設定される（ステップＳ１０３）。
　長軸８０６に対向する２つの追跡点（動作領域）３０３－３，３０３－４は、レベル９０２ごとに左室内膜（輪郭）に設定される。
　Ｍｏｄｉｆｉｅｄ　Ｓｉｍｐｓｏｎにおけるディスク設定のように、弁輪部の中点と心尖部とを通る長軸８０６を設定し、長軸８０６に略垂直に交差するレベル９０２と左室内膜の輪郭とが交差する点を追跡点（動作領域）３０３としてもよい。基準点算出部１１は、長軸８０６に対向する２つの追跡点（動作領域）３０３－３，３０３－４の中点９０１を、基準点として算出する。
　分析部１２は、各レベル９０２における基準点９０１の安定性を長軸８０６に直交する二次元断面画像上で判定して生体組織の挙動を分析する（ステップＳ１０９）。この場合、各レベル９０２における二次元の断面画像上の判定結果を、グラフ８０１として、長軸８０６方向に連続的に表示させることにより、生体組織の３Ｄ（三次元）画像における追跡点（動作領域）３０３や基準点９０１の移動値の異常を判定することができる。
　短軸像の代わりに長軸像（心尖アプローチによる２Ｄ画像）を用いて、各レベル９０２に基準点を算出することにより、心臓左室の心尖部から心基部まで連続的に基準点を設定することができる。したがって、２Ｄ（二次元）画像であっても、長軸方向に沿って連続的に配置される短軸像上で心臓の全体の挙動を分析して、心臓の心尖部から心基部の全体にわたる同期性について評価することで、心臓の治療効果を確認することができ、ペースメーカのリード調整を適切に行うことができる。また、３Ｄ画像用の３Ｄ探触子を用いなくても、２Ｄ画像用の探触子を用いることで、各レベルの複数の断面画像において基準点安定性を判定することにより、心臓全体（生体組織全体）の挙動をより正確に分析することができる。
（第３の実施の形態）
　以下、本発明の第３の実施の形態にかかる医用画像診断装置について、図面を用いて説明する。特に言及しない場合は、他の構成は、第１の実施の形態及び第２の実施の形態にかかる医用画像診断装置と同様である。
　第１の実施の形態及び第２の実施の形態では、主に生体組織は心臓であり、超音波画像生成部（医用画像生成部）４は、生体組織である心臓の医用画像を生成し、画像認識部（動作位置設定部）６は、医用画像における心臓の輪郭に動作領域の位置を設定し、基準点算出部１１は、複数の動作領域の位置から心臓の基準点の移動値を算出し、分析部１２は、基準点の移動値に基づいて、心臓の全体の挙動を分析する。しかし、超音波画像生成部（医用画像生成部）４は、生体組織である血管の医用画像を生成し、画像認識部６は、医用画像における血管の輪郭に動作領域を設定し、基準点算出部１１は、複数の動作領域の位置から血管の基準点の移動値を算出し、分析部１２は、基準点の移動値に基づいて、血管の全体の挙動を分析してもよい。
　また、第１の実施の形態及び第２の実施の形態では、画像認識部（動作位置設定部）６は、心臓の短軸方向断面に動作領域の位置を設定し、基準点算出部１１は、複数の動作領域の位置から心臓の基準点の移動値を算出する。しかし、画像認識部６は、血管の短軸方向断面（又は、血管壁の輪郭）に動作領域を設定し、基準点算出部１１は、複数の動作領域の位置から血管の基準点の移動値を算出してもよい。
　図１５は、生体組織が血管である場合を示した図である。図１５に示すように、超音波画像（医用画像）５０２は、血管（頸動脈）の短軸像（短軸方向断面）である。血管（頸動脈）の短軸像は、動脈硬化や血流状態を計測するために用いられる。動脈硬化により血管壁が硬化したり、プラーク（局所的な隆起性病変）により血流状態が悪化したりすると、血管壁の動きに影響を与える。したがって、血管壁（頸動脈壁）の輪郭に設定された追跡点（動作領域）３０３の移動値に基づいて、重心（基準点）３０４の移動値の正常／異常を判定することにより、生体組織（血管）の挙動を分析することができる。重心（基準点）３０４は、血管の脈動に応じて、拡張状態の重心（基準点）３０４－１から収縮状態の重心（基準点）３０４－２を経て拡張状態の重心（基準点）３０４－１に戻る（又は、収縮状態の基準点３０４－２から拡張状態の基準点３０４－１を経て収縮状態の基準点３０４－２に戻る）。また、超音波診断装置（医用画像診断装置）１は、特定の疾患に応じた指標を推定するシミュレーション機能を備え、指標算出部２１は、過去データから特定の疾患に応じた指標を算出し、判定部２２は、特定の疾患に応じた指標を、生体組織の異常時に生じる基準点の異常移動値として、生体組織の挙動分析に用いてもよい。このように、心臓と同様、画像認識部６が、血管に追跡点（動作領域）３０３を設定し、基準点算出部１１が、複数の追跡点（動作領域）３０３の位置から血管の重心（基準点）３０６の位置を算出し、分析部１２が、重心（基準点）３０４の移動値に基づいて、血管の全体の挙動を分析することで、血管の正常／異常が判断される。
　以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る医用画像診断装置の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明は、超音波画像に限定されず、Ｘ線画像、ＣＴ、ＭＲＩ、超音波画像（ＵＳ）、及び血管造影（血管撮影）などの医用画像にも適用可能である。
　本発明にかかる医用画像診断装置は、生体組織（例えば、心臓）の挙動を評価する指標として基準点を算出することにより、基準点の移動値に基づいて生体組織全体の挙動を分析することができ、基準点の移動値を２Ｄ又は３Ｄ画像上でリアルタイムに算出して表示することにより、リアルタイムに生体組織の状態をモニタすることができる、生体組織全体の挙動を分析する医用画像診断装置として有用である。
１　超音波診断装置（医用画像診断装置）
２　被検体
３　超音波信号生成部
４　超音波画像生成部
５　生体信号生成部
６　画像認識部（動作位置設定部）
７　画像判別部
８　輪郭抽出部
９　追跡部
１０　評価部
１１　基準点算出部
１２　分析部
１４　入力部
１６　出力画像生成部
１７　表示部
１８　記憶部
２１　指標算出部

Claims (15)

  1. 　生体組織の医用画像を生成する医用画像生成部と、
    　前記医用画像における前記生体組織の動作領域の位置を設定する動作位置設定部と、
    　複数の前記動作領域の位置から前記生体組織の基準点の移動値を算出する基準点算出部と、
    　前記基準点の移動値に基づいて、前記生体組織の挙動を分析する分析部と
    　を備えることを特徴とする医用画像診断装置。
  2. 　前記分析部における前記基準点の移動値は、前記基準点の位置、方向、軌跡、変位、速度、加速度、速度ベクトル、及び加速度ベクトルの少なくとも１つであることを特徴とする請求項１に記載の医用画像診断装置。
  3. 　前記分析部における前記基準点の移動値は、前記基準点に対する相対的な前記動作領域の位置、方向、軌跡、変位、速度、加速度、速度ベクトル、及び加速度ベクトルの少なくとも１つであることを特徴とする請求項１に記載の医用画像診断装置。
  4. 　前記動作位置設定部は、
    　前記医用画像における前記生体組織の断面画像を判別する画像判別部と、
    　前記断面画像に基づいて前記生体組織の輪郭を抽出する輪郭抽出部と、
    　前記輪郭に設定された前記動作領域の位置を追跡する追跡部と、
    　前記画像判別部の判別結果、前記輪郭抽出部の抽出結果、及び前記追跡部の追跡結果の少なくとも１つを評価する評価部と
    　を備えることを特徴とする請求項１に記載の医用画像診断装置。
  5. 　前記動作位置設定部は、前記生体組織の断面画像における前記生体組織の輪郭を抽出して、前記輪郭に前記動作領域の位置を設定することを特徴とする請求項１に記載の医用画像診断装置。
  6. 　前記動作位置設定部は、前記生体組織の三次元画像における前記生体組織の輪郭を抽出して、前記輪郭に前記動作領域の位置を設定することを特徴とする請求項１に記載の医用画像診断装置。
  7. 　前記生体組織の生体信号を生成する生体信号生成部を備え、
    　前記動作位置設定部は、前記生体信号に同期して前記動作領域の位置を設定することを特徴とする請求項１に記載の医用画像診断装置。
  8. 　前記医用画像生成部は、前記生体組織である心臓の医用画像を生成し、
    　前記動作位置設定部は、前記医用画像における前記心臓の輪郭に動作領域の位置を設定し、
    　前記基準点算出部は、複数の前記動作領域の位置から前記心臓の基準点の移動値を算出し、
    　前記分析部は、前記基準点の移動値に基づいて、前記心臓の全体の挙動を分析することを特徴とする請求項１に記載の医用画像診断装置。
  9. 　前記医用画像生成部は、前記生体組織である血管の医用画像を生成し、
    　前記動作位置設定部は、前記医用画像における前記血管の輪郭に動作領域の位置を設定し、
    　前記基準点算出部は、複数の前記動作領域の位置から前記血管の基準点の移動値を算出し、
    　前記分析部は、前記基準点の移動値に基づいて、前記血管の全体の挙動を分析することを特徴とする請求項１に記載の医用画像診断装置。
  10. 　前記動作位置設定部は、前記生体組織の短軸方向断面に前記動作領域の位置を設定し、
    　前記基準点算出部は、複数の前記動作領域の位置から前記生体組織の基準点の移動値を算出することを特徴とする請求項１に記載の医用画像診断装置。
  11. 　前記分析部の分析結果を表示する表示部を備え、
    　前記動作位置設定部は、前記生体組織の複数の短軸方向断面に前記動作領域の位置をそれぞれ設定し、
    　前記基準点算出部は、前記複数の短軸方向断面のそれぞれにおいて前記基準点の移動値を算出し、
    　前記分析部は、前記基準点の移動値に基づいて、前記複数の短軸方向断面のそれぞれにおいて前記生体組織全体の挙動を分析し、
    　前記表示部は、前記短軸方向断面の長軸方向位置を第１の軸とし、時間を第２の軸として、前記分析結果を表示することを特徴とする請求項１に記載の医用画像診断装置。
  12. 　前記基準点算出部は、複数の前記動作領域の重心を前記基準点として算出することを特徴とする請求項１に記載の医用画像診断装置。
  13. 　前記動作位置設定部は、前記生体組織の長軸に略垂直な断面において、前記長軸に対向する位置に２つの前記動作領域の位置を設定し、
    　前記基準点算出部は、前記２つの動作領域の中点を前記基準点として算出することを特徴とする請求項１に記載の医用画像診断装置。
  14. 　前記生体組織の異常時に生じる前記基準点の異常移動値を入力する入力部を備え、
    　前記分析部は、前記基準点の移動値を前記異常移動値と比較することにより、前記生体組織全体の挙動を分析することを特徴とする請求項１に記載の医用画像診断装置。
  15. 　生体組織の医用画像を生成し、
    　前記医用画像における前記生体組織の動作領域の位置を設定し、
    　複数の前記動作領域の位置から前記生体組織の基準点の移動値を算出し、
    　前記基準点の移動値に基づいて、前記生体組織の挙動を分析することを特徴とする医用画像分析方法。
PCT/JP2013/070823 2012-08-10 2013-07-31 医用画像診断装置および医用画像分析方法 WO2014024758A1 (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2012178570A JP2015198672A (ja) 2012-08-10 2012-08-10 医用画像診断装置
JP2012-178570 2012-08-10

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2014024758A1 true WO2014024758A1 (ja) 2014-02-13

Family

ID=50067989

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2013/070823 WO2014024758A1 (ja) 2012-08-10 2013-07-31 医用画像診断装置および医用画像分析方法

Country Status (2)

Country Link
JP (1) JP2015198672A (ja)
WO (1) WO2014024758A1 (ja)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017017722A1 (ja) * 2015-07-24 2017-02-02 オリンパス株式会社 処理装置、処理方法及びプログラム
JP2017536862A (ja) * 2014-10-27 2017-12-14 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． 超音波画像のシーケンスを視覚化する方法、コンピュータプログラム製品及び超音波システム
JP2020037037A (ja) * 2014-05-16 2020-03-12 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム
US20200093370A1 (en) * 2018-09-21 2020-03-26 Canon Medical Systems Corporation Apparatus, medical information processing apparatus, and computer program product
US20220313214A1 (en) * 2021-04-02 2022-10-06 Canon Medical Systems Corporation Ultrasonic diagnostic apparatus, image processing apparatus, and image processing method
US11694412B2 (en) 2015-12-02 2023-07-04 Koninklijke Philips N.V. Ultrasonic cardiac assessment of hearts with medial axis curvature and transverse eccentricity

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6055565B1 (ja) * 2016-03-15 2016-12-27 株式会社日立製作所 超音波診断装置
JP6748866B2 (ja) * 2016-07-26 2020-09-02 国立大学法人九州大学 画像処理のためのコンピュータプログラム、画像処理装置及び方法
JP6829437B2 (ja) * 2017-03-03 2021-02-10 国立大学法人 東京大学 生体内運動追跡装置
JP6889282B2 (ja) * 2017-12-22 2021-06-18 富士フイルム株式会社 医療画像処理装置及び方法、内視鏡システム、プロセッサ装置、診断支援装置並びにプログラム
JP7173747B2 (ja) * 2018-04-11 2022-11-16 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 医用画像処理装置
JP7106096B2 (ja) * 2018-05-29 2022-07-26 学校法人大阪医科薬科大学 心機能解析装置、解析方法、プログラムおよび記録媒体
EP3621028B1 (en) * 2018-09-07 2021-10-06 3mensio Medical Imaging B.V. Method, device and system for dynamic analysis from sequences of volumetric images
JP2019171102A (ja) * 2019-05-30 2019-10-10 コニカミノルタ株式会社 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム
JP7032584B2 (ja) * 2021-02-04 2022-03-08 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 医用画像処理装置及び医用画像処理プログラム

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06114059A (ja) * 1992-10-02 1994-04-26 Toshiba Corp 超音波カラードプラ断層装置
JPH06285065A (ja) * 1993-03-31 1994-10-11 Toshiba Corp 超音波ドプラ診断装置
JPH0884729A (ja) * 1994-07-22 1996-04-02 Toshiba Corp 超音波診断装置
JP2001079006A (ja) * 1999-09-10 2001-03-27 Toshiba Corp 超音波画像診断装置
JP2003079627A (ja) * 2001-09-14 2003-03-18 Aloka Co Ltd 心臓壁運動評価装置
JP2007530160A (ja) * 2004-03-23 2007-11-01 シーメンス　メディカル　ソリューションズ　ユーエスエー　インコーポレイテッド 医用画像のための自動決定支援を提供するシステムおよび方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06114059A (ja) * 1992-10-02 1994-04-26 Toshiba Corp 超音波カラードプラ断層装置
JPH06285065A (ja) * 1993-03-31 1994-10-11 Toshiba Corp 超音波ドプラ診断装置
JPH0884729A (ja) * 1994-07-22 1996-04-02 Toshiba Corp 超音波診断装置
JP2001079006A (ja) * 1999-09-10 2001-03-27 Toshiba Corp 超音波画像診断装置
JP2003079627A (ja) * 2001-09-14 2003-03-18 Aloka Co Ltd 心臓壁運動評価装置
JP2007530160A (ja) * 2004-03-23 2007-11-01 シーメンス　メディカル　ソリューションズ　ユーエスエー　インコーポレイテッド 医用画像のための自動決定支援を提供するシステムおよび方法

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2020037037A (ja) * 2014-05-16 2020-03-12 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム
JP2017536862A (ja) * 2014-10-27 2017-12-14 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． 超音波画像のシーケンスを視覚化する方法、コンピュータプログラム製品及び超音波システム
WO2017017722A1 (ja) * 2015-07-24 2017-02-02 オリンパス株式会社 処理装置、処理方法及びプログラム
US10395092B2 (en) 2015-07-24 2019-08-27 Olympus Corporation Processing device, processing method, and information storage device
US11694412B2 (en) 2015-12-02 2023-07-04 Koninklijke Philips N.V. Ultrasonic cardiac assessment of hearts with medial axis curvature and transverse eccentricity
US20200093370A1 (en) * 2018-09-21 2020-03-26 Canon Medical Systems Corporation Apparatus, medical information processing apparatus, and computer program product
US20220313214A1 (en) * 2021-04-02 2022-10-06 Canon Medical Systems Corporation Ultrasonic diagnostic apparatus, image processing apparatus, and image processing method

Also Published As

Publication number Publication date
JP2015198672A (ja) 2015-11-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2014024758A1 (ja) 医用画像診断装置および医用画像分析方法
JP6173886B2 (ja) 超音波診断装置、画像処理装置及び画像処理方法
JP6640922B2 (ja) 超音波診断装置及び画像処理装置
CN103300884B (zh) 具有医疗超声诊断图像的压力容积
JP4972648B2 (ja) センサに案内されるカテーテル誘導システム
US9072489B2 (en) Medical image diagnostic apparatus and medical image contour extraction processing method
JP5566580B2 (ja) 超音波を用いた心臓の力学的評価
US8913816B2 (en) Medical image dianostic device, region-of-interest setting method, and medical image processing device
JP6366591B2 (ja) 空間形状決定器具
US10426430B2 (en) Automated three dimensional aortic root measurement and modeling
WO2013147262A1 (ja) 超音波診断装置、画像処理装置及び画像処理方法
US20070299479A1 (en) Method for Reversing Ventricular Dyssynchrony
JP5536678B2 (ja) 医用画像表示方法、医用画像診断装置、及び医用画像表示装置
US9877698B2 (en) Ultrasonic diagnosis apparatus and ultrasonic image processing apparatus
CN110477952B (zh) 超声波诊断装置、医用图像诊断装置及存储介质
CN103298412B (zh) 使用经胸肺部多普勒超声测量肺部血压
US20140018676A1 (en) Method of generating temperature map showing temperature change at predetermined part of organ by irradiating ultrasound wave on moving organs, and ultrasound system using the same
WO2003077765A1 (fr) Systeme d'echographie
JP4870449B2 (ja) 超音波診断装置及び超音波画像処理方法
US20130013278A1 (en) Non-invasive cardiovascular image matching method
JP5814655B2 (ja) 医用画像診断装置
JP6600266B2 (ja) 超音波診断装置
Raat Accuracy and precision of stroke volume and left ventricular ejection fraction quantification with handheld echocardiography
CN104203113B (zh) 用于对周期性移动对象成像的成像系统

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 13827599

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 13827599

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: JP