WO2014103511A1 - 超音波診断装置及び弾性解析方法 - Google Patents

超音波診断装置及び弾性解析方法 Download PDF

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WO2014103511A1
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region
elasticity
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image
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明子 外村
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日立アロカメディカル株式会社
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    • A61B8/08—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings
    • A61B8/0833—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings involving detecting or locating foreign bodies or organic structures
    • A61B8/085—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings involving detecting or locating foreign bodies or organic structures for locating body or organic structures, e.g. tumours, calculi, blood vessels, nodules
    • A—HUMAN NECESSITIES
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    • 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

Definitions

  • the present invention relates to an ultrasonic diagnostic apparatus that displays a tomographic image and an elastic image in a subject using ultrasonic waves, and an elastic analysis method that analyzes an elastic image.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus transmits ultrasonic waves to the inside of the subject using an ultrasonic probe, receives an ultrasonic reflected echo signal corresponding to the structure of the living tissue from the inside of the subject, and obtains a tomographic image in the subject. Configure and display.
  • elasticity information such as tissue strain and elastic modulus at a plurality of measurement points of the tomographic site of the subject is obtained, and an elastic image of the tomographic site is generated and displayed based on the elasticity information.
  • a histogram based on displacement is used as auxiliary information for objectively analyzing the mobility related to the degree of infiltration into the periphery of the tumor (see Patent Document 1).
  • the histogram based on the displacement is only used as auxiliary information for analysis, for example, if the displacement included in the analysis unnecessary area that is not suitable for the analysis including the artifact is within the analysis range of the histogram, the analysis unnecessary area is analyzed. There is a possibility that. Therefore, there is a possibility that the analysis accuracy is lowered.
  • an object of the present invention is to analyze a region suitable for analysis in an elastic image.
  • a tomographic image forming unit that forms a tomographic image of a diagnosis region of a subject via an ultrasonic probe, and elasticity information indicating hardness are calculated.
  • An elasticity information calculation unit an elasticity image configuration unit that configures an elasticity image based on the elasticity information calculated by the elasticity information calculation unit, an image display unit that displays the tomographic image and the elasticity image, and the elasticity
  • An analysis region detection unit that detects an analysis region that analyzes the elasticity information from distribution information of the elasticity information that constitutes an image, and an analysis unit that analyzes the elasticity information corresponding to the analysis region.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining Example 2 of the present invention.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining Example 2 of the present invention.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining Example 2 of the present invention.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining Example 2 of the present invention.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining Example 2 of the present invention.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining Example 3 of the present invention.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining Example 4 of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating an ultrasonic diagnostic apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus includes an ultrasonic probe 12 that is used in contact with the subject 10, and a time interval between the subject 10 and the ultrasonic probe 12.
  • a transmitter 14 that repeatedly transmits ultrasonic waves
  • a receiver 20 that receives time-series reflected echo signals generated from the subject 10
  • an ultrasonic transmission / reception controller 18 that controls the transmitter 14 and the receiver 20
  • phasing and addition of the received reflected echoes to generate RF signal frame data in time series, and a tomographic image is constructed based on the RF signal frame data generated by the phasing addition unit 22
  • a displacement measuring unit 32 that measures the displacement of the living tissue of the subject 10 using the frame data
  • the ultrasonic probe 12 is formed by arranging a plurality of transducers, and transmits / receives ultrasonic waves to / from the subject 10 via the transducers.
  • the transmission unit 14 generates a transmission pulse for driving the ultrasonic probe 12 to generate an ultrasonic wave, sets a convergence point of the transmitted ultrasonic wave to a certain depth, and Ultrasonic waves are repeatedly transmitted to the subject 10 via the child 12 at time intervals.
  • the receiving unit 20 receives a time-series reflected echo signal generated from the subject 10 via the ultrasonic probe 12, and amplifies the received reflected echo signal with a predetermined gain to generate an RF signal (received signal). It has the function to generate.
  • the ultrasonic transmission / reception control unit 18 controls the transmission unit 14 and the reception unit 20 to transmit / receive ultrasonic waves to / from the subject 10 via the ultrasonic probe 12.
  • the phasing addition unit 22 performs phasing addition of the reflected echo signals received by the reception unit 20. At that time, the phasing addition unit 22 inputs the RF signal amplified by the reception unit 20 and performs phase control, and forms an ultrasonic beam at one point or a plurality of convergence points to form an RF signal which is ultrasonic tomographic data. Generate frame data in time series.
  • the tomographic image construction unit 24 inputs the data of the tomographic part of the subject 10, specifically the RF signal frame data from the phasing addition unit 22, and performs gain correction, log compression, detection, contour enhancement, filter processing, etc. Signal processing is performed to construct tomographic image data (for example, a black and white grayscale tomographic image of the subject 10).
  • the tomographic image construction unit 24 includes an A / D converter that converts tomographic image data into a digital signal, a frame memory that stores a plurality of converted tomographic image data in time series, and a control controller. It is comprised including.
  • the tomographic image data in the subject 10 stored in the frame memory is acquired as one image, and the acquired tomographic image data is read out in synchronization with the television.
  • the RF signal frame data selection unit 30 stores the RF signal frame data output from the phasing addition unit 22, and selects at least two (a set) of RF signal frame data from the stored RF signal frame data group .
  • the RF signal frame data selection unit 30 sequentially stores the RF signal frame data generated based on the time series from the phasing addition unit 22, that is, based on the frame rate of the image, and the stored RF signal frame data (N) Is selected as the first data, and at the same time, one RF signal frame data (N-1, N-2, N-3... Select X).
  • N, M, and X are index numbers given to the RF signal frame data, and are natural numbers.
  • the displacement measuring unit 32 measures the displacement of the living tissue of the subject 10. Specifically, the displacement measuring unit 32 is one-dimensional or two-dimensional from one set of data selected by the RF signal frame data selecting unit 30, that is, RF signal frame data (N) and RF signal frame data (X). Correlation processing is performed to obtain a vector indicating displacement in the living tissue corresponding to each measurement point of the tomographic image, that is, a one-dimensional or two-dimensional displacement distribution related to the direction and magnitude of the displacement.
  • a block matching method or a phase gradient method is used for detecting the vector.
  • an image is divided into blocks each consisting of N ⁇ N pixels, for example, focusing on blocks in a predetermined area (for example, a parameter acquisition area described later), and closest to the block of interest in the current frame.
  • the current block is searched from the previous frame, and referring to this, predictive coding, that is, processing for determining the sample value by the difference is performed. Thereby, the displacement of each measurement point of the tomographic image is obtained and the vector is detected.
  • the phase gradient method the movement amount of the wave is calculated from the phase information of the wave of the received signal, the displacement of each measurement point of the tomographic image is obtained, and the vector is detected.
  • a pressure measurement unit (not shown) is used to measure the stress at the measurement point inside the subject 10 based on the pressure detected by a pressure sensor or the like provided between the ultrasonic transmission / reception surface of the ultrasonic probe 12 and the subject 10. Measure.
  • the elasticity information calculation unit 34 obtains the elasticity information of the tissue at the fault site.
  • Elasticity information is information such as strain, elastic modulus, and viscosity.
  • the elasticity information calculation unit 34 is based on displacement information of the living tissue measured by the displacement measurement unit 32 using the RF signal frame data selected by the RF signal frame data selection unit 30, for example, a movement vector.
  • the strain and elastic modulus of the living tissue corresponding to each measurement point on the tomographic image are calculated.
  • the elasticity information calculation unit 34 also takes into account the pressure value output from the pressure measurement unit. At this time, the strain data is calculated by spatially differentiating the movement amount of the living tissue, for example, the displacement.
  • the Young's modulus Ym determines the elastic modulus of the biological tissue corresponding to each measurement point of the tomographic image, two-dimensional elastic image data can be obtained continuously.
  • the Young's modulus is a ratio of a simple tensile stress applied to the object and a strain generated in parallel with the tension.
  • the elasticity image constructing unit 36 constructs an elasticity image at the tomographic site based on the elasticity information obtained by the elasticity information calculating unit 34.
  • the elastic image configuration unit 36 includes a frame memory and an image processing unit, stores elastic image frame data in the frame memory, and performs image processing on the stored elastic image frame data. Yes.
  • the elastic image construction unit 36 has a function of adding hue information to the elastic image frame data. Based on the elastic image frame data, the three primary colors of light, red (R), green (G), and blue Convert to image data with (B). For example, the elasticity image construction unit 36 converts elasticity data having a large strain into a red code, and converts elasticity data having a small strain into a blue code.
  • the analysis region detection unit 50 first detects an analysis unnecessary region that is not suitable for analysis in the elastic image.
  • the analysis unnecessary region is, for example, a region where artifacts based on elasticity information calculated by the elasticity information calculation unit 34 exist.
  • the analysis region detection unit 50 detects an analysis unnecessary region where artifacts exist from the distribution information of the elasticity information. Then, the analysis region detection unit 50 detects an analyzable region from regions other than the analysis unnecessary region where the artifact exists, and outputs it to the analysis unit 52 as an analysis region suitable for analysis in the elastic image.
  • the analysis unit 52 analyzes the elastic information of the analysis region detected by the analysis region detection unit 50.
  • the analysis information analyzed by the analysis unit 52 is displayed on the image display unit 28 via the image composition unit 26.
  • the image composition unit 26 is controlled by the control unit 42 based on the image display conditions and the like set via the operation unit 40.
  • the operation unit 40 includes operation devices such as a mouse, a keyboard, a trackball, a touch pen, and a joystick, and can set image display conditions and the like.
  • the image display unit 28 displays the tomographic image or the elasticity image selected by the image selection unit of the image synthesis unit 26, and the synthesized image of the tomographic image and the elasticity image.
  • the analysis region detection unit 50 includes an analysis unnecessary region detection unit 60 that detects an analysis unnecessary region that is not suitable for analysis in an elastic image, and an analyzable region detection unit 62 that detects an analysis possible region from regions other than the analysis unnecessary region.
  • the analysis unit 52 includes an analysis region data extraction unit 64 that extracts elasticity information calculated by the elasticity information calculation unit 34 in the analysis region detected by the analyzable region detection unit 62, and an analysis region that analyzes elasticity information in the analysis region An analysis unit 66 is included.
  • FIG. 3 is a composite image of the tomographic image 70 and the elasticity image 68 displayed on the image display unit 28.
  • the tomographic image 70 is displayed corresponding to the display area of the image display unit 28.
  • the elastic image 68 is an area that the operator wants to analyze the hardness of the tissue and is displayed corresponding to the area set by the operator.
  • the display area of the elastic image 68 is included in the display area of the tomographic image 70.
  • the hard region 74 and the soft region 76 in the elastic image 68 are displayed superimposed on the tissue 72 in the tomographic image 70.
  • the analysis unnecessary region detection unit 60 regards the region where the hard region 74 and the soft region 76 are adjacent to each other in the depth direction in the elastic image 68 as an artifact, and analyzes it in the elastic image 68. It is detected as an analysis-unnecessary region that is not suitable for.
  • the analysis unnecessary region detection unit 60 detects a range in which the elasticity information in the depth direction of the scanning line changes in a pulse shape as the analysis unnecessary depth range of the scanning line.
  • the analysis unnecessary area detection unit 60 detects the analysis unnecessary depth range in each scanning line constituting the elastic image. Then, the analysis unnecessary area detection unit 60 arranges the analysis unnecessary depth ranges in the respective scanning lines in the scanning direction, and detects a set of analysis unnecessary depth ranges (two-dimensional areas) as the analysis unnecessary areas.
  • the analysis unnecessary area detection unit 60 does not need to detect the analysis unnecessary depth range because there is no elasticity information in the scanning lines that do not constitute the elasticity image.
  • FIG. 4A shows an example of distribution information of elasticity information in the depth direction of the scanning line 78 shown in FIG. 3 (a).
  • the elasticity information changes in a pulse shape in the depth range from the depth D1 to the depth D2.
  • the analysis unnecessary area detection unit 60 detects the depth range from the depth D1 to the depth D2 as the analysis unnecessary depth range. Then, the analysis unnecessary area detection unit 60 detects the analysis unnecessary depth range in each scanning line by shifting the scanning line 78 in the scanning direction.
  • the analysis unnecessary area detection unit 60 arranges the analysis unnecessary depth ranges in parallel in the scan direction and detects the analysis unnecessary area.
  • the analysis unnecessary area detection unit 60 detects a range (spike-shaped range) in which the change in elasticity information is steep in the depth direction as the analysis unnecessary depth range of the scanning line.
  • the analysis unnecessary area detection unit 60 detects an analysis unnecessary depth range in each scanning line constituting the elastic image. Then, the analysis unnecessary area detection unit 60 arranges the analysis unnecessary depth ranges in the respective scanning lines in the scanning direction, and detects a set of analysis unnecessary depth ranges (two-dimensional areas) as the analysis unnecessary areas.
  • FIG. 4B shows an example of distribution information of elasticity information in the depth direction of a certain scanning line.
  • the change in the elasticity information is steep in the depth direction, and has a spike shape.
  • the analysis unnecessary area detection unit 60 detects a depth range in which the wave height of the elasticity information exceeds a predetermined threshold as an analysis unnecessary depth range.
  • the analysis unnecessary area detection unit 60 may detect a depth range in which the slope of the elasticity information exceeds a predetermined threshold as the analysis unnecessary depth range. In this way, the analysis unnecessary region detection unit 60 detects the depth range from the depth D3 to the depth D4 as the analysis unnecessary depth range. Then, the analysis unnecessary area detection unit 60 shifts the scanning lines 78 in the scanning direction, and arranges the analysis unnecessary depth ranges in each scanning line in parallel in the scanning direction to detect the analysis unnecessary areas.
  • the analyzable region detection unit 62 detects the analyzable region 82 from the region other than the analysis unnecessary region 80 detected by the analysis unnecessary region detection unit 60.
  • the analyzable area detector 62 detects the analyzable area 82 in the display area of the elastic image 68 so as not to include the unnecessary analysis area 80 detected by the unnecessary analysis area detector 60.
  • the analyzable region detection unit 62 determines from the depth D1 of the analysis unnecessary region 80.
  • a shallow range or a range deeper than the depth D2 of the analysis unnecessary region 80 is detected as the analyzable region 82.
  • FIG. 3C shows a form in which the analyzable region detection unit 62 detects a range deeper than the depth D2 of the analysis unnecessary region 80 as the analyzable region 82.
  • the analyzable region detection unit 62 is a range deeper than the depth D2 of the analysis unnecessary region 80, and the analyzable region 82 is included so that the scanning line related to the elastic image (the scanning range related to the elastic image) is included. Is detected.
  • the scan range is a range in the scan direction orthogonal to the depth direction. That is, the analyzable region detection unit 62 is a range deeper than the depth D2 of the analysis-unnecessary region 80, and includes a scanning line in which elasticity information exists (a scanning range in which elasticity information exists, a scanning range in the elasticity image 68). An analyzable region 82 is detected.
  • the analyzable region detection unit 62 detects a range shallower than the depth D1 of the analysis unnecessary region 80 as the analyzable region 82, there is no tissue to be analyzed in the epidermis of the subject. Further, the shallow range is a multiple reflection region. Therefore, the analyzable area detection unit 62 detects the analyzable area 82 by excluding the area corresponding to the epidermis of the subject or the multiple reflection area. That is, the analyzable area detection unit 62 detects the analyzable area 82 by excluding an area shallower than the predetermined depth.
  • the analyzable region detection unit 62 detects a range deeper than a predetermined depth (for example, 1 cm) and shallower than the depth D1 of the analysis unnecessary region 80 as the analyzable region 82. Note that the operator can set the predetermined depth to the analyzable region detection unit 62 via the operation unit 40.
  • a predetermined depth for example, 1 cm
  • the operator can set the predetermined depth to the analyzable region detection unit 62 via the operation unit 40.
  • the analyzable area detector 62 starts from the scan position S1 of the analysis unnecessary area 80.
  • the left range or the range on the right side of the scan position S2 of the analysis unnecessary region 80 is detected as the analyzable region 82.
  • FIGS. 5A to 5D show a plurality of forms of the analyzable area 82 detected by the analyzable area detector 62.
  • FIG. FIG. 5A shows a form in which an analyzable region 82 in a range deeper than the lower end of the analysis unnecessary region 80 is detected.
  • FIG. 5B shows a form in which an analyzable region 82 in a range shallower than the upper end of the analysis unnecessary region 80 is detected.
  • FIG. 5C shows a form in which the analyzable region 82 in the range on the left side of the left end of the analysis unnecessary region 80 is detected.
  • FIG. 5D shows a form in which an analyzable region 82 in a range on the right side of the right end of the analysis unnecessary region 80 is detected.
  • Each of these analyzable regions 82 is within the display region of the elastic image 68.
  • a plurality of analyzable areas 82 detected by the analyzable area detecting unit 62 are displayed on the image display unit 28.
  • the operator can select one analyzable region 82 from a plurality of analyzable regions 82 detected by the analyzable region detection unit 62 via the operation unit 40.
  • the control unit 42 receives the selection instruction from the operation unit 40 and transmits the selected one analyzable region 82 to the analyzable region detection unit 62.
  • the selected analyzable region 82 is output to the analysis unit 52 as an analysis region detected by the analysis region detection unit 50 (analyzable region detection unit 62).
  • the analyzable area detector 62 automatically selects the analyzable area 82 (the largest analyzable area) having the widest area from the plural analyzable areas 82 displayed as shown in FIGS. 5A to 5D. You can also The selected analyzable region 82 is output to the analysis unit 52 with the maximum analyzable region detected by the analysis region detection unit 50 (analyzable region detection unit 62) as the analysis region.
  • the analysis region data extraction unit 64 extracts the elasticity information calculated by the elasticity information calculation unit 34 at coordinates corresponding to the analysis region detected by the analyzable region detection unit 62. For example, when the analyzable region 82 shown in FIG. 5A is detected as the analytic region, the analytic region data extraction unit 64 extracts the elasticity information at the coordinates corresponding to the analyzable region 82 shown in FIG. 5A. When the analyzable region 82 shown in FIG. 5B is detected as the analytic region, the analytic region data extraction unit 64 extracts the elasticity information at the coordinates corresponding to the analyzable region 82 shown in FIG. 5B.
  • the analytic region data extraction unit 64 extracts the elasticity information at the coordinates corresponding to the largest analyzable region.
  • the analysis region analysis unit 66 analyzes the elasticity information extracted by the analysis region data extraction unit 64. That is, the analysis region analysis unit 66 analyzes the elasticity information in the analysis region. Specifically, the analysis region analysis unit 66 counts the number of times each elastic information appears in the analysis region, and creates histogram data in the analysis region. Then, the analysis region analysis unit 66 calculates statistical values such as an average value, median value, mode value, variance, standard deviation, quartile, maximum value, and minimum value of elasticity information in the analysis region based on the histogram data. To do.
  • the analysis region analysis unit 66 may binarize the analysis region with a threshold value and calculate the complexity. If the complexity calculated by the analysis area analysis unit 66 is large, the operator can recognize that the structure is a complex structure, that is, a mottled pattern structure, and if the complexity is small, the structure is a circle. It can be recognized that the structure has a shape.
  • the analysis result analyzed by the analysis region analysis unit 66 is displayed on the image display unit 28.
  • the analysis unit 52 performs analysis by excluding the analysis unnecessary region 80 that is not suitable for the analysis including the artifact in the elastic image 68, but the image display unit 28 performs the analysis on the elastic image 68 in the region corresponding to the analysis unnecessary region 80. As it is. That is, the display area of the elastic image 68 is not changed. Therefore, the operator can confirm the analysis range and analysis state of the analysis region while confirming the elastic image 68 corresponding to the analysis unnecessary region 80.
  • the image display unit 28 displays a composite image of the tomographic image 70 configured by the tomographic image configuration unit 24 and the elastic image 68 based on the elasticity information configured by the elastic image configuration unit 36.
  • the operator sets the display area of the elastic image 68 so that the area to be analyzed by the analysis unit 52 is included, and displays the elastic image.
  • the analysis region detection unit 50 detects an analysis unnecessary region (region corresponding to an artifact) that is not suitable for analysis in the elastic image.
  • the analysis region detection unit 50 detects an analyzable region (region suitable for analysis) from regions other than the analysis unnecessary region. Therefore, a region suitable for analysis can be detected from regions to be analyzed by the analysis unit 52.
  • the analysis unit 52 extracts the elasticity information calculated by the elasticity information calculation unit 34 in the detected analysis region. Therefore, elasticity information in an analysis region suitable for analysis is extracted.
  • the analysis unit 52 analyzes elasticity information in an analysis region suitable for analysis.
  • the tomographic image forming unit 24 that forms the tomographic image of the diagnosis region of the subject via the ultrasonic probe, and the elasticity that calculates the elasticity information indicating the hardness
  • An information calculation unit 34 an elasticity image configuration unit 36 that configures an elasticity image based on the elasticity information calculated by the elasticity information calculation unit 34, an image display unit 28 that displays a tomographic image and an elasticity image, and an elasticity image
  • An analysis region detection unit 50 that detects an analysis region for analyzing elasticity information from the distribution information of the elasticity information to be analyzed, and an analysis unit 52 that analyzes elasticity information corresponding to the analysis region.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus of the present embodiment includes a transmission unit 14 that transmits ultrasonic waves to the subject via the ultrasonic probe 12, and an ultrasonic probe 12 that transmits ultrasonic waves reflected by the subject.
  • the elasticity information calculating unit 34 for obtaining elasticity information in the tomographic region of the subject, and the elasticity information
  • An analysis region detection unit 50 that detects an analysis unnecessary region in a tomographic part and an analysis unit 52 that analyzes a tomographic part based on elasticity information for a region that is not an analysis unnecessary region.
  • the analysis region detection unit 50 performs analysis to detect an analysis unnecessary range in the depth direction based on a change in elasticity information in the depth direction that is the ultrasonic wave transmission / reception direction.
  • An unnecessary area detection unit 60 is provided, and an analysis unnecessary area is detected by detecting an analysis unnecessary range for each of a plurality of lines extending in the depth direction and arranged in a direction intersecting the depth direction.
  • the analysis region detection unit 50 detects an analysis unnecessary region based on the degree of variation in elasticity information in the tomographic part.
  • a step of constructing a tomographic image of a diagnostic region of a subject a step of calculating elasticity information indicating hardness, a step of constructing an elasticity image based on the elasticity information, and a tomographic image
  • a step of displaying an elasticity image a step of detecting an analysis area for analyzing the elasticity information from distribution information of elasticity information constituting the elasticity image, and a step of analyzing the elasticity information corresponding to the analysis area.
  • an analysis-unnecessary region that is not suitable for analysis including artifacts in the elastic image can be excluded, and a region suitable for analysis in the elastic image can be analyzed.
  • the rectangular range is set as an analyzable area.
  • the analyzable area is set so as not to include an analysis unnecessary area, a polygon, a circle, an ellipse, or a concave shape are set. It may be convex.
  • the analysis region detection unit 50 can also detect an analysis unnecessary region from the blood flow information. For example, the analysis region detection unit 50 detects an analysis unnecessary region from the presence or absence of blood flow.
  • the region where the blood flow exists is a region where the elasticity information cannot be accurately calculated, and is a region where the artifact exists.
  • Example 2 will be described with reference to FIGS. 7A to 7E.
  • the difference from the first embodiment is that the analyzable area detector 62 detects one analyzable area from a plurality of analyzable areas set based on a plurality of reference points.
  • the analyzable region detection unit 62 detects the analyzable region 82 from a region other than the analysis unnecessary region 80 detected by the analysis unnecessary region detection unit 60 based on a plurality of reference points. First, the analyzable region detection unit 62 sets a plurality of reference points 90 on the elastic image 68.
  • FIGS. 7A to 7E for example, five reference points are distributed and set on the elastic image 68.
  • a reference point 90 is set at the center of the elastic image 68.
  • a reference point 90 is set at the upper right of the elastic image 68.
  • a reference point 90 is set at the lower right of the elastic image 68.
  • the reference point 90 is set at the upper left of the elastic image 68.
  • a reference point 90 is set at the lower left of the elastic image 68.
  • the analyzable area detector 62 enlarges the rectangular area 92 around the set reference point 90 and detects the analyzable area. Specifically, the analyzable region detection unit 62 expands the rectangular region 92 around the set reference point 90, and the expanded rectangular region 92 overlaps the analysis unnecessary region 80 or is elastic When it overlaps with the display area of the image 68, the enlargement of the rectangular area 92 in the overlapping direction ends.
  • the analyzable area detection unit 62 stores the outline (outer periphery) of the rectangular area 92 that has been expanded as an analyzable area of the reference point 90. In this way, an analyzable area corresponding to the number of reference points is stored in the analyzable area detector 62.
  • five reference points are set, five analyzable areas are stored in the analyzable area detector 62.
  • the rectangular area 92 is expanded in four directions, up, down, left, and right.
  • the enlarged rectangular area 92 overlaps the display area of the elastic image 68. Therefore, the enlargement of the rectangular area 92 in the right direction ends at the right end of the display area of the elastic image 68, and the enlargement of the rectangular area 92 in the downward direction ends at the lower end of the display area of the elastic image 68.
  • the enlarged rectangular area 92 overlaps the analysis unnecessary area 80.
  • FIGS. 7B, 7C, and 7E is the same as the form of FIG. 7A.
  • the reference point 90 is set at the upper left of the elastic image 68. However, since the set reference point 90 is in the analysis unnecessary area 80, the rectangular area 92 is not enlarged. Therefore, in the form of FIG. 7D, the analyzable region is not detected.
  • the analyzable area that is not detected is not stored in the analyzable area detector 62. Then, the analyzable area detection unit 62 selects the widest analyzable area (maximum analyzable area) from the plurality of memorized analyzable areas. Therefore, an analysis region suitable for analysis can be efficiently detected from regions to be analyzed by the analysis unit 52.
  • the analyzable area detection unit 62 can also detect one analyzable area by connecting (superimposing) a plurality of analyzable areas set based on a plurality of reference points. Specifically, as shown in the forms of FIGS. 7A to 7E, a plurality of rectangular regions 92 enlarged by a plurality of reference points 90 are detected.
  • the analyzable area detection unit 62 stores the outline (outer periphery) of the enlarged rectangular area 92 as an analyzable area of the reference point 90. Then, the analyzable area detecting unit 62 connects (superimposes) the stored plural analyzable areas to detect one analyzable area. That is, an outline (periphery) of a plurality of analyzable areas connected (superposed) is detected as one analyzable area.
  • the analysis unit 52 extracts the elasticity information calculated by the elasticity information calculation unit 34 in the detected analysis region. Therefore, elasticity information in a region suitable for analysis is extracted.
  • the analysis unit 52 analyzes elasticity information in an analysis region suitable for analysis.
  • the analyzable region detection unit 62 does not include the analysis unnecessary region 80 detected by the analysis unnecessary region detection unit 60, and the analysis possible region 82 is included in the display region of the elastic image 68. Can be detected efficiently.
  • Example 3 will be described with reference to FIG.
  • the difference from the first and second embodiments is that the analysis unnecessary area detection unit 60 detects the analysis unnecessary area using the variation and dispersion (variation degree) of the elasticity information.
  • the elastic information in the present embodiment is elastic information such as displacement and strain having directional characteristics.
  • the analysis unnecessary region detection unit 60 measures the variation of the distribution information of the elasticity information of a certain region with the distribution information of the surrounding elasticity information, and does not need to analyze the region where the variation is larger than the distribution information of the surrounding elasticity information. This is detected as a region.
  • the analysis unnecessary area detection unit 60 can also calculate the variance of the elasticity information in a certain area and detect an area where the calculated variance is larger than the threshold as an analysis unnecessary area.
  • the hard region 74 and the soft region 76 in the elastic image 68 are displayed superimposed on the tissue 72 in the tomographic image 70.
  • the analysis unnecessary region detection unit 60 detects an analysis unnecessary region 80 that is not suitable for analysis in the elastic image 68 by using the dispersion and variation of the elastic information.
  • the arrows displayed in the analysis unnecessary region 80 indicate the magnitude and direction of the elasticity information at each measurement point.
  • the analysis unnecessary region detection unit 60 can detect the artifact described in the first embodiment as the analysis unnecessary region 80 and can also detect the analysis unnecessary region 80 using variation and dispersion.
  • the analyzable region detection unit 62 detects the analyzable region 82 from the region other than the analysis unnecessary region 80 detected by the analysis unnecessary region detection unit 60. That is, an area with small variation and variance is detected as the analyzable area 82.
  • the analyzable area detector 62 detects the analyzable area 82 in the display area of the elastic image 68 so as not to include the unnecessary analysis area 80 detected by the unnecessary analysis area detector 60.
  • the analysis unnecessary area is detected using the variation and dispersion of the elastic information, so that the analysis accuracy can be improved.
  • Example 4 will be described with reference to FIG.
  • the difference from the first to third embodiments is that the analysis unit 52 analyzes an elastic image in which an analyzable region having the widest region exists from a plurality of elastic images configured in the elastic image forming unit 36 at different times.
  • the ratio of the analyzable area is the ratio of the analyzable area to the elastic image display area.
  • the ratio of the analyzable area to the elasticity image display area is 20%.
  • the ratio of the analyzable area to the elastic image display area is 70%.
  • the ratio of the analyzable region of the elastic image 3 is the highest.
  • the analysis unit 52 selects the elastic image 3 in which the analyzable area having the widest area exists, and analyzes the analyzable area having the widest area as the analysis area. Therefore, the analysis area that the operator wants to analyze can be analyzed in a wider area.
  • the analysis unit 52 can select and analyze an elastic image having a predetermined ratio or more. Since the elasticity image smaller than the predetermined ratio is not selected and analyzed, the analysis accuracy is improved.
  • the predetermined ratio can be arbitrarily set by the operator via the operation unit 40.

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Abstract

　弾性画像において解析が適している領域を解析することできる超音波診断装置と弾性解析方法を提供する。超音波探触子を介して被検体の診断部位の断層画像を構成する断層画像構成部24と、硬さを示す弾性情報を演算する弾性情報演算部34と、弾性情報演算部34において演算された弾性情報に基づいて弾性画像を構成する弾性画像構成部36と、断層画像と弾性画像を表示する画像表示部28と、弾性画像を構成する弾性情報の分布情報から弾性情報を解析する解析領域を検出する解析領域検出部50と、解析領域に該当する弾性情報を解析する解析部52とを備える。

Description

超音波診断装置及び弾性解析方法
　本発明は、超音波を利用して被検体内の断層画像と弾性画像を表示する超音波診断装置と、弾性画像を解析する弾性解析方法に関する。
　超音波診断装置は、超音波探触子により被検体内部に超音波を送信し、被検体内部から生体組織の構造に応じた超音波の反射エコー信号を受信し、被検体内の断層画像を構成して表示する。
　また、被検体の断層部位の複数の計測点における組織の歪みや弾性率などの弾性情報を求め、その弾性情報に基づいて断層部位の弾性画像を生成して表示する。そして、腫瘍の周囲への浸潤度に関係する可動性を客観的に解析するための補助情報として、変位に基づいたヒストグラムを利用することが行われている(特許文献1参照)。
国際公開第2007/046272号公報
　変位に基づいたヒストグラムを解析の補助情報として利用するのみでは、例えば、アーチファクトが含まれる解析に適していない解析不要領域に含まれる変位がヒストグラムの解析範囲内にある場合、解析不要領域を解析してしまう可能性がある。そのため、解析精度が低下してしまう恐れがある。
　そこで、本発明では、弾性画像において解析が適している領域を解析することを目的とする。
　上記課題を解決するために、本発明の超音波診断装置では、超音波探触子を介して被検体の診断部位の断層画像を構成する断層画像構成部と、硬さを示す弾性情報を演算する弾性情報演算部と、前記弾性情報演算部において演算された前記弾性情報に基づいて弾性画像を構成する弾性画像構成部と、前記断層画像と前記弾性画像を表示する画像表示部と、前記弾性画像を構成する前記弾性情報の分布情報から前記弾性情報を解析する解析領域を検出する解析領域検出部と、前記解析領域に該当する弾性情報を解析する解析部とを備える。
　本発明によれば、弾性画像において解析が適している領域を解析することができる。
本発明の超音波診断装置の構成を例示するブロック図である。 本発明の解析領域検出部と解析部の構成を例示するブロック図である。 本発明の画像表示部の表示形態を例示する図である。 本発明の走査線の深度方向における弾性情報の分布情報の一例を示す図である。 本発明の走査線の深度方向における弾性情報の分布情報の一例を示す図である。 本発明の画像表示部の表示形態を例示する図である。 本発明の画像表示部の表示形態を例示する図である。 本発明の画像表示部の表示形態を例示する図である。 本発明の画像表示部の表示形態を例示する図である。 本発明の動作を示すフローチャートである。 本発明の実施例2を説明するための図である。 本発明の実施例2を説明するための図である。 本発明の実施例2を説明するための図である。 本発明の実施例2を説明するための図である。 本発明の実施例2を説明するための図である。 本発明の実施例3を説明するための図である。 本発明の実施例4を説明するための図である。
　以下、本発明の超音波診断装置について、図面を参照して説明する。図1は、本発明の実施例の超音波診断装置を例示するブロック図である。
　図1に示すように、本実施例に係る超音波診断装置は、被検体10に当接させて用いる超音波探触子12と、超音波探触子12を介して被検体10に時間間隔をおいて超音波を繰り返し送信する送信部14と、被検体10から発生する時系列の反射エコー信号を受信する受信部20と、送信部14と受信部20を制御する超音波送受信制御部18と、受信された反射エコーを整相加算してRF信号フレームデータを時系列に生成する整相加算部22と、整相加算部22で生成されたRF信号フレームデータに基づいて断層画像を構成する断層画像構成部24と、断層画像と他の画像、数値情報などを合成する画像合成部26と、画像合成部26から出力される画像を表示する画像表示部28と、少なくとも2枚のRF信号フレームデータを選択するRF信号フレームデータ選択部30と、選択されたRF信号フレームデータを用いて被検体10の生体組織の変位を計測する変位計測部32と、変位計測部32で計測された変位から歪みや弾性率などの弾性情報を求める弾性情報演算部34と、弾性情報演算部34で演算した弾性情報から弾性画像を構成する弾性画像構成部36と、操作者が操作するための操作部40と、操作部40の操作に応じて各構成要素を制御する制御部42と、弾性画像において解析が適している解析領域を検出する解析領域検出部50と、解析領域検出部50で検出された解析領域について解析を行う解析部52とを備えている。図1で示す破線は、超音波診断装置の本体を示すものである。
　超音波探触子12は、複数の振動子を配設して形成されており、被検体10に振動子を介して超音波を送受信する。送信部14は、超音波探触子12を駆動して超音波を発生させるための送波パルスを生成するとともに、送信される超音波の収束点をある深さに設定し、超音波探触子12を介して被検体10に時間間隔をおいて超音波を繰り返し送信する。受信部20は、被検体10から発生する時系列の反射エコー信号を超音波探触子12を介して受信し、受信した反射エコー信号について所定のゲインで増幅してRF信号(受波信号)を生成する機能を有している。超音波送受信制御部18は、送信部14及び受信部20を制御し、超音波探触子12を介して被検体10に対して超音波を送受信させる。整相加算部22は、受信部20で受信された反射エコー信号を整相加算する。その際、整相加算部22は、受信部20で増幅されたRF信号を入力して位相制御し、一点又は複数の収束点に対し超音波ビームを形成して超音波断層データであるRF信号フレームデータを時系列に生成する。
　断層画像構成部24は、被検体10の断層部位のデータ、具体的には整相加算部22からのRF信号フレームデータを入力してゲイン補正、ログ圧縮、検波、輪郭強調、フィルタ処理等の信号処理を行い、断層画像データ(例えば、被検体10の白黒の濃淡断層画像)を構成する。また、断層画像構成部24は、図示はしないが、断層画像データをデジタル信号に変換するA／D変換器と、変換された複数の断層画像データを時系列に記憶するフレームメモリと、制御コントローラを含んで構成されている。フレームメモリに記憶された被検体10内の断層画像データが1画像として取得され、取得された断層画像データがテレビ同期で読み出される。
　RF信号フレームデータ選択部30は、整相加算部22から出力されるRF信号フレームデータを記憶し、記憶されたRF信号フレームデータ群から少なくとも2枚(一組)のRF信号フレームデータを選択する。例えば、RF信号フレームデータ選択部30は、整相加算部22から時系列、すなわち画像のフレームレートに基づいて生成されるRF信号フレームデータを順次記憶し、記憶されたRF信号フレームデータ(N)を第1のデータとして選択すると同時に、時間的に過去に記憶されたRF信号フレームデータ群(N-1、N-2、N-3…N―M)の中から1つのRF信号フレームデータ(X)を選択する。なお、N、M、Xは、RF信号フレームデータに付されたインデックス番号であり、自然数とする。
　変位計測部32は、被検体10の生体組織の変位を計測する。具体的に説明すると、変位計測部32は、RF信号フレームデータ選択部30により選択された1組のデータ、すなわちRF信号フレームデータ(N)及びRF信号フレームデータ(X)から1次元あるいは2次元相関処理を行って、断層画像の各計測点に対応する生体組織における変位を示すベクトル、すなわち変位の方向と大きさに関する1次元又は2次元変位分布を求める。ここで、ベクトルの検出にはブロックマッチング法もしくは位相勾配法を用いる。ブロックマッチング法においては、画像を例えばN×N画素からなるブロックに分け、所定領域(例えば、後述するパラメータ取得領域)内のブロックに着目し、現フレーム中の着目しているブロックに最も近似しているブロックを前のフレームから探し、これを参照して予測符号化、すなわち差分により標本値を決定する処理を行う。これにより、断層画像の各計測点の変位を求め、ベクトルの検出を行う。位相勾配法においては、受信信号の波の位相情報からその波の移動量を算出して断層画像の各計測点の変位を求め、ベクトルの検出を行う。
　図示しない圧力計測部は、超音波探触子12の超音波送受信面と被検体10との間に設けられた圧力センサ等により検出された圧力に基づいて、被検体10内部の計測点における応力を計測する。
　弾性情報演算部34は、断層部位における組織の弾性情報を求める。弾性情報とは、歪み、弾性率、粘性などの情報である。本実施形態において、弾性情報演算部34は、RF信号フレームデータ選択部30により選択されたRF信号フレームデータを用いて変位計測部32で計測された生体組織の変位情報、例えば移動ベクトルに基づいて断層画像上の各計測点に対応する生体組織の歪みや弾性率を演算する。なお、生体組織の弾性率を演算する際、弾性情報演算部34は、圧力計測部から出力される圧力値も加味している。このとき、歪みのデータは、生体組織の移動量、例えば変位を空間微分することによって算出される。また、弾性率のデータは、圧力の変化を歪みの変化で除することによって算出される。例えば、変位計測部32により計測された変位をL(X)、圧力計測部により計測された圧力をP(X)とすると、歪みΔS(X)は、L(X)を空間微分することによって算出することができるから、ΔS(X)＝ΔL(X)／ΔXという式を用いて求められる。また、弾性率データのヤング率Ym(X)は、Ym＝ΔP(X)／ΔS(X)という式によって求められる。このヤング率Ymから断層画像の各計測点に相当する生体組織の弾性率が求められるので、2次元の弾性画像データを連続的に得ることができる。なお、ヤング率とは、物体に加えられた単純引張り応力と、引張りに平行に生じる歪みに対する比である。
　弾性画像構成部36は、弾性情報演算部34で求めた弾性情報に基づいて断層部位における弾性画像を構成する。弾性画像構成部36は、フレームメモリと画像処理部とを含んで構成されており、弾性画像フレームデータをフレームメモリに記憶し、記憶された弾性画像フレームデータに対し画像処理を行うようになっている。また、弾性画像構成部36は、弾性画像フレームデータに色相情報を付与する機能を有しており、弾性画像フレームデータに基づいて光の3原色である赤(R)、緑(G)、青(B)を付した画像データに変換する。例えば、弾性画像構成部36は、歪みが大きい弾性データを赤色コードに変換し、歪みが小さい弾性データを青色コードに変換する。
　解析領域検出部50は、まず、弾性画像において解析に適していない解析不要領域を検出する。解析不要領域とは、例えば、弾性情報演算部34より演算された弾性情報に基づくアーチファクトが存在する領域である。解析領域検出部50は、弾性情報の分布情報からアーチファクトが存在する解析不要領域を検出する。そして、解析領域検出部50は、アーチファクトが存在する解析不要領域以外の領域から解析可能領域を検出し、弾性画像において解析が適している解析領域として解析部52に出力する。
　解析部52は、解析領域検出部50で検出された解析領域の弾性情報について解析を行なう。解析部52で解析された解析情報は、画像合成部26を介して、画像表示部28に表示される。
　なお、画像合成部26は、操作部40を介して設定された画像表示条件等に基づいて制御部42によって制御されている。操作部40は、マウス、キーボード、トラックボール、タッチペン、ジョイスティック等の操作デバイスを備えており、画像表示条件等の設定を行うことができる。
　画像表示部28は、画像合成部26の画像選択部により選択された断層画像又は弾性画像、断層画像と弾性画像の合成画像を表示する。
　ここで、図2を用いて、解析領域検出部50と解析部52の構成を説明する。解析領域検出部50は、弾性画像において解析に適していない解析不要領域を検出する解析不要領域検出部60と、解析不要領域以外の領域から解析可能領域を検出する解析可能領域検出部62とを有している。解析部52は、解析可能領域検出部62によって検出された解析領域における弾性情報演算部34より演算された弾性情報を抽出する解析領域データ抽出部64と、解析領域における弾性情報を解析する解析領域解析部66を有している。
　図3～図5を用いて、解析領域検出部50(解析不要領域検出部60と解析可能領域検出部62)を具体的に説明する。図3は、画像表示部28に表示された断層画像70と弾性画像68の合成画像である。断層画像70は、画像表示部28の表示領域に対応して表示されている。弾性画像68は、組織の硬さを画像化するとともに操作者が解析したい領域であり、操作者により設定された領域に対応して表示されている。弾性画像68の表示領域は、断層画像70の表示領域に含まれている。
　図3(a)に示すように、断層画像70と弾性画像68の合成画像では、弾性画像68における硬い領域74と軟らかい領域76が、断層画像70における組織72に重ね合わせて表示されている。
　図3(a)に示すように、硬い領域74と軟らかい領域76が深度方向に隣接している場合、嚢胞(シスト)の組織、若しくは多重反射領域である可能性が高い。嚢胞(シスト)とは、流動性が高く、組織相互間の結合性はない組織である。多重反射領域とは、超音波が多重に反射され、縞状に表示される領域である。これらの領域は、硬い領域74と軟らかい領域76が深度方向に隣接するようなアーチファクトとして表示されてしまう。そこで、図3(b)に示すように、解析不要領域検出部60は、弾性画像68において硬い領域74と軟らかい領域76が深度方向に隣接している領域をアーチファクトとみなし、弾性画像68において解析に適していない解析不要領域として検出する。
　弾性画像68において深度方向に硬い領域74と軟らかい領域76が隣接している場合、深度方向に弾性情報がパルス状に変化する。そこで、解析不要領域検出部60は、走査線の深度方向における弾性情報がパルス状に変化した範囲を走査線の解析不要深度範囲として検出する。このように、解析不要領域検出部60は、弾性画像を構成する各走査線において解析不要深度範囲を検出する。そして、解析不要領域検出部60は、各走査線における解析不要深度範囲をスキャン方向に並べ、解析不要深度範囲の集合(2次元領域)を解析不要領域として検出する。なお、解析不要領域検出部60は、弾性画像を構成しない走査線においては弾性情報が存在しないため、解析不要深度範囲を検出しなくてもよい。
　図4Aは、図3(a)に示す走査線78の深度方向における弾性情報の分布情報の一例を示すものである。図4Aに示すように、深度D1から深度D2の深度範囲において、弾性情報がパルス状に変化している。解析不要領域検出部60は、深度D1から深度D2の深度範囲を解析不要深度範囲として検出する。そして、解析不要領域検出部60は、走査線78をスキャン方向にずらして、各走査線における解析不要深度範囲を検出する。解析不要領域検出部60は、スキャン方向に解析不要深度範囲を並列に並べて解析不要領域を検出する。
　また、深度方向においてスパイク状の弾性情報が検出され、アーチファクトとして表示されてしまうこともある。そこで、解析不要領域検出部60は、深度方向において弾性情報の変化が急峻である範囲(スパイク状の範囲)を走査線の解析不要深度範囲として検出する。解析不要領域検出部60は、弾性画像を構成する各走査線において解析不要深度範囲を検出する。そして、解析不要領域検出部60は、各走査線における解析不要深度範囲をスキャン方向に並べ、解析不要深度範囲の集合(2次元領域)を解析不要領域として検出する。
　図4Bは、ある走査線の深度方向における弾性情報の分布情報の一例を示すものである。図4Bに示すように、深度D3から深度D4の深度範囲において、深度方向に弾性情報の変化が急峻となり、スパイク状となっている。解析不要領域検出部60は、弾性情報の波高が所定の閾値を超えた深度範囲を解析不要深度範囲として検出する。また、解析不要領域検出部60は、弾性情報の傾きが所定の閾値を超えた深度範囲を解析不要深度範囲として検出してもよい。このように、解析不要領域検出部60は、深度D3から深度D4の深度範囲を解析不要深度範囲として検出する。そして、解析不要領域検出部60は、走査線78をスキャン方向にずらして、各走査線における解析不要深度範囲をスキャン方向に並列に並べて解析不要領域を検出する。
　そして、図3(c)に示すように、解析可能領域検出部62は、解析不要領域検出部60によって検出された解析不要領域80以外の領域から解析可能領域82を検出する。解析可能領域検出部62は、解析不要領域検出部60によって検出された解析不要領域80を含まないように、且つ弾性画像68の表示領域内に解析可能領域82を検出する。
　具体的には、解析不要領域80の深度範囲が深度D1から深度D2とし、深度D1(上端)＜深度D2(下端)とすると、解析可能領域検出部62は、解析不要領域80の深度D1より浅い範囲、又は解析不要領域80の深度D2より深い範囲を解析可能領域82として検出する。図3(c)は、解析可能領域検出部62が解析不要領域80の深度D2より深い範囲を解析可能領域82として検出した形態である。
　このように、解析可能領域検出部62は、解析不要領域80の深度D2より深い範囲であり、弾性画像に関連する走査線(弾性画像に関連するスキャン範囲)が含まれるように解析可能領域82を検出する。スキャン範囲とは、深度方向と直交するスキャン方向の範囲である。すなわち、解析可能領域検出部62は、解析不要領域80の深度D2より深い範囲であり、弾性情報が存在する走査線(弾性情報が存在するスキャン範囲、弾性画像68のスキャン範囲)が含まれるように解析可能領域82を検出する。
　解析可能領域検出部62が解析不要領域80の深度D1より浅い範囲を解析可能領域82として検出する場合、被検体の表皮には解析すべき組織が存在しない。また、深度の浅い範囲は、概ね多重反射領域である。そのため、解析可能領域検出部62は、被検体の表皮、若しくは多重反射領域に該当する領域を除外して、解析可能領域82を検出する。すなわち、解析可能領域検出部62は、所定深度より浅い領域を除外して、解析可能領域82を検出する。例えば、解析可能領域検出部62は、所定深度(例えば1cm)より深く、解析不要領域80の深度D1より浅い範囲を解析可能領域82として検出する。なお、操作者は、操作部40を介して、解析可能領域検出部62に対して、該所定深度を設定することができる。
　また、解析不要領域80のスキャン範囲をスキャン位置S1からスキャン位置S2とし、スキャン位置S1が左端、スキャン位置S2が右端とすると、解析可能領域検出部62は、解析不要領域80のスキャン位置S1より左側の範囲、又は解析不要領域80のスキャン位置S2より右側の範囲を解析可能領域82として検出する。
　図5A～図5Dは、解析可能領域検出部62によって検出された解析可能領域82の複数の形態を示すものである。図5Aは、解析不要領域80の下端より深い範囲の解析可能領域82が検出された形態である。図5Bは、解析不要領域80の上端より浅い範囲の解析可能領域82が検出された形態である。図5Cは、解析不要領域80の左端より左側の範囲の解析可能領域82が検出された形態である。図5Dは、解析不要領域80の右端より右側の範囲の解析可能領域82が検出された形態である。これらの解析可能領域82は、いずれも弾性画像68の表示領域内である。
　図5 A～図5Dに示すように、解析可能領域検出部62によって検出された複数の解析可能領域82は、画像表示部28に表示される。操作者は、操作部40を介して、解析可能領域検出部62によって検出された複数の解析可能領域82から1つの解析可能領域82を選択することができる。制御部42は、操作部40の選択指示を受け、解析可能領域検出部62に選択された1つの解析可能領域82を伝達する。選択された解析可能領域82は、解析領域検出部50(解析可能領域検出部62)によって検出された解析領域として解析部52に出力される。
　また、解析可能領域検出部62は、図5 A～図5Dに示すように表示された複数の解析可能領域82から最も領域が広い解析可能領域82(最大の解析可能領域)を自動的に選択することもできる。選択された解析可能領域82は、解析領域検出部50(解析可能領域検出部62)によって検出された最大の解析可能領域を解析領域として解析部52に出力される。
　そして、解析領域データ抽出部64は、解析可能領域検出部62によって検出された解析領域に対応する座標における弾性情報演算部34より演算された弾性情報を抽出する。例えば、図5Aに示す解析可能領域82が解析領域として検出された場合、解析領域データ抽出部64は、図5Aに示す解析可能領域82に対応する座標における弾性情報を抽出する。図5Bに示す解析可能領域82が解析領域として検出された場合、解析領域データ抽出部64は、図5Bに示す解析可能領域82に対応する座標おける弾性情報を抽出する。また、最も領域が広い解析可能領域82(最大の解析可能領域)が自動的に選択された場合、解析領域データ抽出部64は、最大の解析可能領域に対応する座標における弾性情報を抽出する。
　解析領域解析部66は、解析領域データ抽出部64によって抽出された弾性情報を解析する。すなわち、解析領域解析部66は、解析領域における弾性情報を解析する。具体的には、解析領域解析部66は、解析領域における各弾性情報の出現回数をカウントし、解析領域におけるヒストグラムデータを作成する。そして、解析領域解析部66は、ヒストグラムデータに基づいて解析領域における弾性情報の平均値、中央値、モード値、分散、標準偏差、四分位点、最大値、最小値などの統計値を算出する。
　また、解析領域解析部66は、解析領域を閾値によって二値化し、複雑度を算出してもよい。操作者は、解析領域解析部66で算出した複雑度が大きければ、その組織は形状が複雑な構造、すなわち、まだら模様の構造であることを認識でき、複雑度が小さければ、その組織は円形状の構造であることを認識することができる。解析領域解析部66において解析された解析結果は、画像表示部28に表示される。
　解析部52は、弾性画像68においてアーチファクトが含まれる解析に適していない解析不要領域80を除外して解析したが、画像表示部28は、解析不要領域80に該当する領域の弾性画像68をアーチファクトとしてそのまま表示する。つまり、弾性画像68の表示領域は変わらない。よって、操作者は解析不要領域80に該当する弾性画像68を確認しながら、解析領域の解析範囲と解析状況を確認することができる。
　次に本実施例の動作について図6を用いて説明する。
　(S100)画像表示部28は、断層画像構成部24によって構成された断層画像70と、弾性画像構成部36によって構成された弾性情報に基づく弾性画像68の合成画像を表示する。操作者は、解析部52で解析したい領域が含まれるように弾性画像68の表示領域を設定し、弾性画像を表示する。
　(S102)弾性情報の解析を行なう場合、S104に進む。弾性情報の解析を行わない場合、終了する。
　(S104)解析領域検出部50は、弾性画像において解析に適していない解析不要領域(アーチファクトに該当する領域)を検出する。
　(S106)解析領域検出部50は、解析不要領域以外の領域から解析可能領域(解析に適した領域)を検出する。よって、解析部52で解析したい領域の中から解析に適した領域を検出することができる。
　(S108)解析部52は、検出された解析領域における弾性情報演算部34より演算された弾性情報を抽出する。よって、解析に適した解析領域における弾性情報が抽出される。
　(S110)解析部52は、解析に適した解析領域における弾性情報を解析する。
　以上、本実施例の超音波診断装置によれば、超音波探触子を介して被検体の診断部位の断層画像を構成する断層画像構成部24と、硬さを示す弾性情報を演算する弾性情報演算部34と、弾性情報演算部34において演算された弾性情報に基づいて弾性画像を構成する弾性画像構成部36と、断層画像と弾性画像を表示する画像表示部28と、弾性画像を構成する弾性情報の分布情報から弾性情報を解析する解析領域を検出する解析領域検出部50と、解析領域に該当する弾性情報を解析する解析部52とを備える。また、本実施例の超音波診断装置は、超音波探触子12を介して被検体に対して超音波を送信する送信部14と、被検体で反射した超音波を超音波探触子12を介して受信する受信部20と、受信部20によって受信された超音波から生成されたデータに基づいて、被検体の断層部位における弾性情報を求める弾性情報演算部34と、弾性情報に基づいて、断層部位における解析不要領域を検出する解析領域検出部50と、解析不要領域でない領域について、弾性情報に基づく断層部位の解析を行う解析部52とを備える。また、本実施例の超音波診断装置においては、解析領域検出部50は、超音波の送受信方向である深度方向についての弾性情報の変化に基づいて、当該深度方向における解析不要範囲を検出する解析不要領域検出部60を備え、深度方向に伸びる複数の線であって、深度方向に交わる方向に並ぶ複数の線上のそれぞれについて解析不要範囲を検出して、解析不要領域を検出する。また、本実施例の超音波診断装置においては、解析領域検出部50は、断層部位における弾性情報のばらつき度合いに基づいて、解析不要領域を検出する。
　また、弾性解析方法によれば、被検体の診断部位の断層画像を構成するステップと、硬さを示す弾性情報を演算するステップと、弾性情報に基づいて弾性画像を構成するステップと、断層画像と弾性画像を表示するステップと、弾性画像を構成する弾性情報の分布情報から弾性情報を解析する解析領域を検出するステップと、解析領域に該当する弾性情報を解析するステップを含む。
　よって、弾性画像においてアーチファクトが含まれる解析に適していない解析不要領域を除外し、弾性画像において解析が適している領域を解析することができる。
　なお、本実施例では、説明簡略のため、矩形範囲を解析可能領域として設定したが、解析不要領域を含まないように解析可能領域が設定されていれば、多角形、円形、楕円形、凹状、凸状などであってもよい。
　また、解析領域検出部50は、血流情報から解析不要領域を検出することもできる。例えば、解析領域検出部50は、血流の有無から解析不要領域を検出する。血流が存在する領域は弾性情報が正確に演算することができない領域であり、アーチファクトが存在する領域となる。
　次に、図7 A～図7Eを用いて、実施例2を説明する。実施例1と異なる点は、解析可能領域検出部62が複数の基準点に基づいて設定される複数の解析可能領域から1つの解析可能領域を検出する点である。
　解析可能領域検出部62は、解析不要領域検出部60によって検出された解析不要領域80以外の領域から複数の基準点に基づいて解析可能領域82を検出する。まず、解析可能領域検出部62は、弾性画像68上に複数の基準点90を設定する。
　図7 A～図7Eに示すように、例えば、弾性画像68上に5点の基準点が分散して設定されている。図7Aでは、弾性画像68の中心に基準点90が設定される。図7Bでは、弾性画像68の右上に基準点90が設定される。図7Cでは、弾性画像68の右下に基準点90が設定される。図7Dでは、弾性画像68の左上に基準点90が設定される。図7Eでは、弾性画像68の左下に基準点90が設定される。
　解析可能領域検出部62は、設定された基準点90を中心にして、矩形領域92を拡大して、解析可能領域を検出する。具体的には、解析可能領域検出部62は、設定された基準点90を中心にして、矩形領域92を拡大して、拡大された矩形領域92が解析不要領域80に重なった場合、若しくは弾性画像68の表示領域に重なった場合、当該重なった方向の矩形領域92の拡大は終了する。解析可能領域検出部62は、拡大が終了した矩形領域92の外郭(外周)をその基準点90の解析可能領域として記憶する。このようにして、基準点の点数分の解析可能領域が解析可能領域検出部62に記憶される。ここでは、基準点が5点設定されるため、5つの解析可能領域が解析可能領域検出部62に記憶されることになる。
　図7Aを例に挙げると、矩形領域92は上下左右の4方向に拡大される。矩形領域92の右方向と下方向に関しては、拡大された矩形領域92が弾性画像68の表示領域に重なる。そのため、右方向の矩形領域92の拡大は、弾性画像68の表示領域の右端で終了し、下方向の矩形領域92の拡大は、弾性画像68の表示領域の下端で終了する。矩形領域92の左方向と上方向に関しては、拡大された矩形領域92が解析不要領域80に重なる。そのため、左方向の矩形領域92の拡大は、解析不要領域80の右端で終了し、上方向の矩形領域92の拡大は、解析不要領域80の下端で終了する。図7B、図7C、図7Eの形態は、図7Aの形態と同様である。
　なお、図7Dの形態は、弾性画像68の左上に基準点90が設定されるが、設定された基準点90が解析不要領域80内にあるため、矩形領域92は拡大されない。よって、図7Dの形態では、解析可能領域は検出されない。検出されない解析可能領域は解析可能領域検出部62に記憶されないことになる。そして、解析可能領域検出部62は、記憶された複数の解析可能領域から最も領域が広い解析可能領域(最大の解析可能領域)を選択する。よって、解析部52で解析したい領域の中から解析に適した解析領域を効率的に検出することができる。
　なお、解析可能領域検出部62は、複数の基準点に基づいて設定される複数の解析可能領域を繋ぎ合せて(重畳して)、1つの解析可能領域を検出することもできる。具体的には、図7A～図7Eの形態に示すように、複数の基準点90により拡大された矩形領域92が複数検出される。解析可能領域検出部62は、拡大した矩形領域92の外郭(外周)をその基準点90の解析可能領域として記憶する。そして、解析可能領域検出部62は、記憶された複数の解析可能領域を繋ぎ合せて(重畳して)、1つの解析可能領域を検出する。つまり、繋ぎ合わされた(重畳された)複数の解析可能領域の外郭(外周)が1つの解析可能領域として検出される。
　解析部52は、検出された解析領域における弾性情報演算部34より演算された弾性情報を抽出する。よって、解析に適した領域における弾性情報が抽出される。解析部52は、解析に適した解析領域における弾性情報を解析する。
　以上、本実施例によれば、解析可能領域検出部62は、解析不要領域検出部60によって検出された解析不要領域80を含まないように、且つ弾性画像68の表示領域内に解析可能領域82を効率的に検出することができる。
　次に、図8を用いて、実施例3を説明する。実施例1、2と異なる点は、解析不要領域検出部60が弾性情報のばらつきや分散（ばらつき度合い）を用いて解析不要領域を検出する点である。本実施例における弾性情報は、方向の特性を持つ、変位、歪みなどの弾性情報である。
　解析不要領域検出部60は、ある領域の弾性情報の分布情報に対し、周囲の弾性情報の分布情報とのばらつきを計測し、周囲の弾性情報の分布情報と比べ、ばらつきが大きい領域を解析不要領域として検出するものである。また、解析不要領域検出部60は、ある領域における弾性情報の分散を算出し、算出された分散が閾値より大きい領域を解析不要領域として検出することもできる。
　図8(a)に示すように、断層画像70と弾性画像68の合成画像では、弾性画像68における硬い領域74と軟らかい領域76が、断層画像70における組織72に重ね合わせて表示されている。
　そこで、図8(b)に示すように、解析不要領域検出部60は、弾性情報の分散やばらつきを用いて、弾性画像68において解析に適していない解析不要領域80を検出する。解析不要領域80内に表示されている矢印は、各計測点における弾性情報の大きさと方向を示すものである。解析不要領域検出部60は、実施例1で説明したアーチファクトを解析不要領域80として検出するとともに、ばらつきや分散を用いて解析不要領域80を検出することもできる。
　そして、図8(c)に示すように、解析可能領域検出部62は、解析不要領域検出部60によって検出された解析不要領域80以外の領域から解析可能領域82を検出する。つまり、ばらつきや分散が小さい領域が解析可能領域82として検出される。解析可能領域検出部62は、解析不要領域検出部60によって検出された解析不要領域80を含まないように、且つ弾性画像68の表示領域内に解析可能領域82を検出する。
　以上、本実施例によれば、弾性情報のばらつきや分散を用いて解析不要領域を検出するため、解析精度を向上させることができる。
　次に、図9を用いて、実施例4を説明する。実施例1～3と異なる点は、弾性画像構成部36において構成された時間が異なる複数の弾性画像から最も領域が広い解析可能領域が存在する弾性画像を解析部52が解析する点である。
　ここでは、弾性画像1～5が弾性画像構成部36において時系列に構成されたとする。解析可能領域の比率は、弾性画像の表示領域に対する解析可能領域の比率である。例えば、弾性画像1であれば、弾性画像の表示領域に対する解析可能領域の比率は20％である。弾性画像3であれば、弾性画像の表示領域に対する解析可能領域の比率は70％である。弾性画像1～5では、弾性画像3の解析可能領域の比率が最も高い。
　解析部52は、最も領域が広い解析可能領域が存在する弾性画像3を選択し、最も領域が広い解析可能領域を解析領域として解析する。よって、操作者が解析したい解析領域をより広い領域で解析することができる。
　また、解析部52は、所定比率以上の弾性画像を選択して解析することもできる。所定比率より小さい弾性画像は選択されず解析されないため、解析精度が向上する。なお、所定比率は操作者が操作部40を介して任意に設定することができる。
　10　被検体、12　超音波探触子、14　送信部、18　超音波送受信制御部、20　受信部、22　整相加算部、24　断層画像構成部、26　画像合成部、28　画像表示部、30　RF信号フレームデータ選択部、32　変位計測部、34　弾性情報演算部、36　弾性画像構成部、40　操作部、42　制御部、50　解析領域検出部、52　解析部。

Claims (15)

  1. 　超音波探触子を介して被検体の診断部位の断層画像を構成する断層画像構成部と、硬さを示す弾性情報を演算する弾性情報演算部と、前記弾性情報演算部において演算された前記弾性情報に基づいて弾性画像を構成する弾性画像構成部と、前記断層画像と前記弾性画像を表示する画像表示部と、前記弾性画像を構成する前記弾性情報の分布情報から前記弾性情報を解析する解析領域を検出する解析領域検出部と、前記解析領域に該当する弾性情報を解析する解析部とを備えることを特徴とする超音波診断装置。
  2. 　前記解析領域検出部は、前記弾性情報の分布情報からアーチファクトが存在する解析不要領域を検出することを特徴とする請求項１記載の超音波診断装置。
  3. 　前記解析領域検出部は、前記アーチファクトが存在する解析不要領域以外の領域から解析可能領域を検出し、前記解析領域として前記解析部に出力することを特徴とする請求項２記載の超音波診断装置。
  4. 　前記解析領域検出部は、前記弾性画像において解析に適していない解析不要領域を検出する解析不要領域検出部と、解析不要領域以外の領域から解析可能領域を検出する解析可能領域検出部とを有していることを特徴とする請求項１記載の超音波診断装置。
  5. 　前記解析部は、前記解析領域における前記弾性情報演算部より演算された弾性情報を抽出する解析領域データ抽出部と、前記解析領域における弾性情報を解析する解析領域解析部を有していることを特徴とする請求項１記載の超音波診断装置。
  6. 　前記解析不要領域検出部は、硬い領域と軟らかい領域が深度方向に隣接している領域を前記解析不要領域として検出することを特徴とする請求項４記載の超音波診断装置。
  7. 　前記解析不要領域検出部は、前記弾性画像を構成する各走査線において解析不要深度範囲を検出し、各走査線における解析不要深度範囲をスキャン方向に並べ、解析不要深度範囲の集合を前記解析不要領域として検出することを特徴とする請求項４記載の超音波診断装置。
  8. 　前記解析可能領域検出部は、前記解析不要領域検出部によって検出された解析不要領域を含まないように、且つ前記弾性画像の表示領域内に前記解析可能領域を検出することを特徴とする請求項４記載の超音波診断装置。
  9. 　前記解析可能領域検出部は、検出された複数の解析可能領域から最も領域が広い解析可能領域を選択することを特徴とする請求項４記載の超音波診断装置。
  10. 　前記画像表示部は、前記解析不要領域に該当する領域の前記弾性画像をアーチファクトとして表示することを特徴とする請求項２記載の超音波診断装置。
  11. 　前記解析可能領域検出部は、複数の基準点に基づいて設定される複数の解析可能領域から１つの解析可能領域を検出することを特徴とする請求項４記載の超音波診断装置。
  12. 　前記解析可能領域検出部は、前記基準点を中心にして、矩形領域を拡大して、前記解析可能領域を検出することを特徴とする請求項１１記載の超音波診断装置。
  13. 　前記解析不要領域検出部は、前記弾性情報のばらつきや分散を用いて前記解析不要領域を検出することを特徴とする請求項４記載の超音波診断装置。
  14. 　前記弾性画像構成部において構成された時間が異なる複数の弾性画像から最も領域が広い解析可能領域が存在する弾性画像を前記解析部が解析することを特徴とする請求項１記載の超音波診断装置。
  15. 　被検体の診断部位の断層画像を構成するステップと、硬さを示す弾性情報を演算するステップと、前記弾性情報に基づいて弾性画像を構成するステップと、前記断層画像と前記弾性画像を表示するステップと、前記弾性画像を構成する前記弾性情報の分布情報から前記弾性情報を解析する解析領域を検出するステップと、前記解析領域に該当する弾性情報を解析するステップを含む弾性解析方法。
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