WO2017183466A1 - 超音波診断装置 - Google Patents

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WO2017183466A1
WO2017183466A1 PCT/JP2017/014305 JP2017014305W WO2017183466A1 WO 2017183466 A1 WO2017183466 A1 WO 2017183466A1 JP 2017014305 W JP2017014305 W JP 2017014305W WO 2017183466 A1 WO2017183466 A1 WO 2017183466A1
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WO
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value
elasticity
interest
region
calculation
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Application number
PCT/JP2017/014305
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English (en)
French (fr)
Inventor
康治 脇
Original Assignee
株式会社日立製作所
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.)
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Publication date
Application filed by 株式会社日立製作所 filed Critical 株式会社日立製作所
Priority to CN201780022632.XA priority Critical patent/CN109069117B/zh
Publication of WO2017183466A1 publication Critical patent/WO2017183466A1/ja

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    • 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

Definitions

  • the present invention relates to an ultrasonic diagnostic apparatus, and more particularly to a technique for obtaining elasticity information of a tissue.
  • tissue elasticity information In an ultrasonic diagnostic apparatus, a technique for obtaining tissue elasticity information is known.
  • elastography is known that obtains tissue elasticity information by compressing tissue in a subject from the body surface of the subject and measuring the strain of the tissue caused by the compression with ultrasound.
  • Patent Document 1 describes a technique for setting a region of interest for each of a lesioned part and a fat layer in an ultrasonic image in an ultrasonic diagnostic apparatus that obtains elasticity information of a living tissue by elastography.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus of Patent Document 1 is suitable for diagnosis related to elasticity information while reducing the burden of user operation by specifying a tissue boundary or the like based on a luminance value of a pixel in an ultrasonic image or the like. It is possible to set various areas of interest. Then, diagnosis information on a lesion such as a tumor can be obtained from the elasticity information in the set region of interest.
  • Patent Document 2 discloses an elastic image in which an area of image information in which an elastic value having no display value is obtained is identified as noise in an elastic image representing a distribution of elastic values in a tissue, and the identification result is reflected. Techniques for forming are described. Thereby, for example, area rejection in which color display of elasticity values in an image area having no display value is not performed, or frame rejection in which color display of elasticity values in a frame without display value is not performed is realized.
  • the invention according to Patent Document 1 is an epoch-making invention that enables the setting of a region of interest suitable for diagnosis related to elasticity information while reducing the burden of user operation.
  • the invention according to Patent Document 2 is an epoch-making invention capable of obtaining an elastic image having high image quality and high reliability.
  • the inventors of the present application have conducted research and development on further improvements of these ground-breaking inventions.
  • the present invention is to provide an improved technique in measurement and elasticity image display using tissue elasticity information.
  • An ultrasonic diagnostic apparatus suitable for the above object comprises an elastic information generating unit that generates an elastic information frame composed of a plurality of calculation values representing a distribution of elastic information of a tissue in a living body, and the elastic information frame.
  • an elastic image forming unit that forms a display frame for an elastic image, and whether or not each calculated value is an abnormal value in at least a region of interest in the elastic information frame.
  • the elasticity information frame is composed of a plurality of calculated values representing the distribution of tissue elasticity information (information related to tissue hardness).
  • a preferable specific example of each calculated value is an elastic value such as a strain amount and an elastic modulus of the tissue.
  • the size of each calculated value is expressed using a limited image expression such as a change in color tone or a change in gradation. Therefore, when generating the elastic image display frame, a plurality of calculation values representing the distribution of elasticity information are expressed as relative values.
  • the relative value expression for example, only the range from the maximum value to the minimum value included in the plurality of calculation values constituting the elasticity information frame is displayed, and the size of each calculation value contained in the range is set. It may be expressed by a change in color tone or a change in gradation. Therefore, for example, it is possible to display the distribution of elasticity information by making maximum use of limited image expression such as a change in color tone or a change in gradation.
  • the plurality of calculation values may include an abnormal value (an abnormal value in the measurement described later). This is because the influence of the abnormal value on the image is reduced by the relative value expression. Thereby, the legibility of the elastic image realized conventionally can be maintained.
  • each calculated value before the relative value is expressed, for example, each calculated value expressed by an absolute value is respected. Then, it is determined whether or not each calculated value is an abnormal value for a plurality of initial calculated values in at least the region of interest in the elasticity information frame.
  • Each calculation value determined to be an abnormal value is subjected to mask processing, for example, and a representative calculation value representing the region of interest is obtained based on a plurality of calculation values not subjected to mask processing. For example, an average elasticity value relating to a plurality of elasticity values (such as a tissue strain amount and an elastic modulus) which are a plurality of computation values not subjected to mask processing is calculated as a representative computation value.
  • the representative calculation value it is determined whether each calculation value is an abnormal value, and the representative calculation value is calculated based on a plurality of calculation values excluding each calculation value determined to be an abnormal value. Good.
  • the elasticity information with reduced influence of the abnormal value preferably without the influence of the abnormal value, is preferably respected while respecting the plurality of initial calculation values before the relative value expression. Obtainable.
  • the determination processing unit determines that each operation value whose sign is inverted is an abnormal value in at least a region of interest in the elasticity information frame.
  • the determination processing unit determines whether or not each calculated value is an abnormal value by threshold processing in at least a region of interest in the elasticity information frame.
  • the determination processing unit performs a mask process on each calculation value determined to be an abnormal value in at least the region of interest in the elasticity information frame, and the elasticity calculation unit performs mask processing in the region of interest.
  • a representative calculation value representing the region of interest is obtained based on a plurality of calculation values that have not been processed.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus further includes a region-of-interest setting unit that sets a normal tissue region of interest for a normal tissue in a living body, and sets a lesion tissue region of interest for a lesion tissue in the living body.
  • the determination processing unit determines whether or not each calculation value is an abnormal value in the normal tissue region of interest and the lesion tissue region of interest, and the elasticity calculation unit is an abnormality in the normal tissue region of interest Calculating a representative calculation value of the normal tissue region of interest based on a plurality of calculation values to be calculated excluding each calculation value determined as a value, and calculating each of the calculation values determined as an abnormal value in the lesion tissue region of interest A representative calculation value of the region of interest of the lesion tissue is calculated based on a plurality of calculation values to be calculated except for.
  • the elasticity calculation unit calculates an average elasticity value regarding a plurality of elasticity values that are a plurality of calculation values of the calculation target in the normal tissue region of interest as a representative calculation value of the normal tissue region of interest, An average elasticity value regarding a plurality of elasticity values that are a plurality of computation values of the computation target in the lesion tissue region of interest is calculated as a representative computation value of the lesion tissue region of interest, and the average elasticity value of the normal tissue region of interest and the A ratio of the average elasticity value of the lesion tissue region of interest is calculated.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus calculates the ratio of the number of calculation values of the calculation target to the total number of calculation values in the normal tissue region of interest and the calculation of the calculation target to the total number of calculation values in the lesion tissue region of interest. The ratio of the number of values is displayed.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus determines the presence / absence of a display value for each calculation value of a plurality of calculation values constituting the elasticity information frame, and the elasticity image forming unit configures the elasticity information frame.
  • the display frame is generated by performing a rejection process on each calculated value determined to have no display value among the plurality of calculated values. For example, it is desirable that the determination processing unit determine whether or not the calculated value is an abnormal value for each calculated value determined to have display value. Further, the elasticity calculation unit obtains a representative calculation value based on a plurality of calculation values excluding each calculation value determined to have no display value and each calculation value determined to be an abnormal value in the region of interest. It is desirable to calculate.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus performs a mask process on each calculation value determined to be an abnormal value in the elasticity information frame, and displays an area composed of a plurality of calculation values subjected to the mask process.
  • the mask image is formed.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus forms a display image in which the elastic image and the mask image are displayed side by side.
  • an improved technique in measurement using elasticity information of a tissue and display of an elasticity image is provided.
  • priority is given to the visibility by maintaining or improving the image quality, and in the measurement using the elasticity information, the abnormal value is respected while respecting each initial calculation value. High-precision measurement with reduced or eliminated influence of is realized.
  • FIG. 1 is an overall configuration diagram of an ultrasonic diagnostic apparatus suitable for implementing the present invention. It is a figure which shows the specific example of a display frame and a measurement frame. It is a figure which shows the specific example of the elasticity measurement using the ultrasonic diagnosing device of FIG. It is a figure which shows the specific example of the display image which arranged the elasticity image and the mask image.
  • FIG. 1 is an overall configuration diagram of an ultrasonic diagnostic apparatus suitable for implementation of the present invention.
  • the probe 10 is an ultrasonic probe that transmits and receives ultrasonic waves to and from a subject (living body) including, for example, a tissue to be diagnosed.
  • the probe 10 includes a plurality of vibration elements that transmit and receive ultrasonic waves, and transmission of the plurality of vibration elements is controlled by the transmission / reception unit 12 to form a transmission beam. Further, the plurality of vibration elements receive ultrasonic waves from within the region including the diagnosis target, and a signal obtained thereby is output to the transmission / reception unit 12, and the transmission / reception unit 12 forms a reception beam along the reception beam. Received signals (echo data) are collected.
  • an ultrasonic beam (transmission beam and reception beam) is scanned in the scanning plane including the diagnosis target, and an ultrasonic reception signal is obtained.
  • techniques such as transmission aperture synthesis may be used in transmission / reception of ultrasonic waves.
  • the tomographic image forming unit 20 forms image data of a tomographic image based on the reception signal obtained from the transmission / reception unit 12.
  • the tomographic image forming unit 20 performs signal processing such as gain correction, log compression, detection, contour emphasis, and filter processing on the received signal as necessary, so that the B corresponding to the scan plane including the diagnosis target is obtained.
  • Image data (tomographic image data) of the mode image is formed.
  • the tomographic image forming unit 20 forms tomographic image data of a plurality of frames (a plurality of time phases).
  • the displacement measurement unit 30 measures the displacement of the tissue to be diagnosed in the subject based on the received signal obtained from the transmission / reception unit 12.
  • the displacement measuring unit 30 corresponds to different time phases among frame data (data corresponding to tomographic images) of a plurality of frames (a plurality of time phases) formed over a plurality of time phases based on the received signal.
  • various known methods can be used. For example, a block matching method or a phase gradient method is preferable.
  • each frame that is, the tomographic image
  • each frame is divided into a plurality of blocks by blocks each consisting of several pixels in the vertical direction and several pixels in the horizontal direction, and each block has a block in one frame.
  • the block most similar to is searched in the other frame.
  • the displacement between time phases is calculated for each measurement point (each block) in each frame, and, for example, a two-dimensional displacement vector is obtained.
  • a displacement vector at each measurement point may be obtained by referring to search results of a plurality of blocks and performing a process such as predictive encoding, that is, a process of determining a sample value based on a difference.
  • the phase information of the wave of the received signal is obtained from the received signal constituting each frame, and the amount of movement of the wave of the received signal is calculated from the change in the phase information between the time phases.
  • a one-dimensional or two-dimensional displacement vector in the reception beam direction may be obtained by deriving the displacement of each measurement point.
  • the elasticity information generation unit 40 uses the displacement measured by the displacement measurement unit 30 to derive the elasticity information of the tissue within the diagnosis target (for example, an elastic value such as strain or elastic modulus). For example, based on the displacement vector at each measurement point measured between two pieces of frame data corresponding to different time phases, the elasticity information generation unit 40 is configured to detect tissue strain and elasticity at each measurement point for a plurality of measurement points. Calculate elasticity such as modulus. The elasticity information generation unit 40 calculates an elasticity value for each measurement point for a plurality of measurement points in each frame for each time phase (each frame) over a plurality of time phases. As a result, elastic information frames composed of a plurality of elasticity values are generated one after another over a plurality of time phases.
  • an elastic value such as strain or elastic modulus
  • the probe 10 When obtaining elasticity information (for example, elasticity values such as strain and elastic modulus) of the tissue in the elasticity information generation unit 40, for example, the probe 10 is pressed against the subject, and the tissue in the subject is measured from the body surface of the subject. And the displacement of the tissue due to the compression is measured.
  • a pressure sensor (not shown) detects the pressure between the transmission / reception surface of the probe 10 and the body surface of the subject, and a stress measurement unit (not shown) is based on the pressure detected by the pressure sensor. The stress at each measurement point inside the subject may be measured.
  • the displacement of the tissue can be measured by minute vibration (tremor) of the user's hand.
  • the elastic information generation unit 40 calculates the elastic modulus of the tissue at each measurement point with reference to the stress measured by the stress measurement unit.
  • the strain data is calculated by spatially differentiating the amount of tissue movement, for example, displacement.
  • the elastic modulus data is calculated by dividing the change in stress by the change in strain.
  • the elastic image forming unit 50 forms image data of an elastic image that visually indicates the distribution of the elastic information of the tissue based on the elastic information frame obtained from the elastic information generating unit 40.
  • Elastic images can be formed by known techniques.
  • the elastic image forming unit 50 for example, based on the elastic value (strain or elastic modulus) of each measurement point within the display target area of the elastic information frame corresponding to each time phase or the entire elastic information frame.
  • the display frame is formed.
  • the display frame is provided with hue information corresponding to the elasticity value at each measurement point, that is, hue information of red (R), green (G), and blue (B) that are the three primary colors of light. Is done.
  • a relatively hard (hard) elastic value is associated with a color based on blue
  • a relatively soft (soft) elastic value is associated with a color based on red.
  • the elasticity value is associated with a color based on green.
  • the region-of-interest setting unit 22 sets a region of interest in a measurement target part in an ultrasonic image (tomographic image or elastic image).
  • the region-of-interest setting unit 22 sets, for example, a fat ROI (fat region of interest) for fat and a tumor ROI (tumor region of interest) for a tumor (or tumor) in an ultrasound image.
  • the mask processing unit 60 functions as a determination processing unit that determines whether or not each calculated value is an abnormal value in at least the region of interest in the elasticity information frame. Further, the mask processing unit 60 performs a mask process on each elastic value (each calculated value) determined to be an abnormal value.
  • the elasticity information frame is obtained from the elasticity information generation unit 40, and the region of interest (fat ROI and tumor ROI) is set by the region of interest setting unit 22.
  • the elasticity calculation unit 70 obtains a representative calculation value representing the region of interest based on a plurality of calculation values that have not been subjected to mask processing within the region of interest.
  • the elasticity calculation unit 70 calculates, for example, an average elasticity value related to a plurality of elasticity values (such as a tissue strain amount and an elasticity modulus), which are a plurality of calculation values not subjected to mask processing, as a representative calculation value.
  • the elasticity calculation unit 70 calculates a diagnostic value such as FLR (Fat Lesion Ratio) based on elasticity information in the region of interest, for example, an average elasticity value.
  • FLR Frat Lesion Ratio
  • the display processing unit 80 forms a display image related to the diagnosis of elasticity information based on the tomographic image data obtained from the tomographic image forming unit 20 and the elasticity image data (display frame) obtained from the elasticity image forming unit 50. .
  • the display processing unit 80 forms a display image showing a B-mode image and an elastic image based on the tomographic image data.
  • the display processing unit 80 forms a display image indicating the representative calculation value and the diagnostic value obtained from the elasticity calculation unit 70.
  • the display image formed in the display processing unit 80 is displayed on the display unit 82.
  • the control unit 100 generally controls the inside of the ultrasonic diagnostic apparatus shown in FIG.
  • the overall control by the control unit 100 also reflects an instruction received from a user such as a doctor or a laboratory technician via the operation device 90.
  • the transmission / reception unit 12 the tomographic image forming unit 20, the region of interest setting unit 22, the displacement measuring unit 30, the elastic information generating unit 40, the elastic image forming unit 50, the mask
  • Each unit of the processing unit 60, the elasticity calculation unit 70, and the display processing unit 80 can be realized using, for example, hardware such as an electric / electronic circuit or a processor. It may be used.
  • all or a part of the functions corresponding to the above-described units may be realized by cooperation of hardware such as a CPU, a processor, or a memory, and software (program) that defines the operation of the CPU or the processor.
  • a preferred specific example of the display unit 82 is a liquid crystal display or the like, and the operation device 90 can be realized by at least one of a mouse, a keyboard, a trackball, a touch panel, and other switches, for example.
  • the control part 100 is realizable by cooperation with hardwares, such as CPU, a processor, a memory, and the software (program) which prescribes
  • the overall configuration of the ultrasonic diagnostic apparatus in FIG. 1 is as described above. Next, specific examples of functions realized by the ultrasonic diagnostic apparatus of FIG. 1 will be described in detail. In addition, about the structure (each part to which the code
  • FIG. 2 is a diagram showing a specific example of a display frame and a measurement frame.
  • FIG. 2 shows a display frame including a tumor to be diagnosed and a measurement frame.
  • the display frame is formed by the elastic image forming unit 50 based on the elastic information frame obtained from the elastic information generating unit 40.
  • the elastic image forming unit 50 forms an elastic image display frame by expressing each elastic value (for example, 16-bit data) of a plurality of elastic values constituting the elastic information frame as a relative value expression (for example, 8-bit data).
  • a relative value expression for example, 8-bit data.
  • the average value of a plurality of elasticity values in the display target area of the elasticity information frame or the entire elasticity information frame is set as the median value of the relative value expression, and within a range from the minimum value to the maximum value possible as the relative value expression (for example, Each elasticity value is converted into a relative value within the range of 8-bit data.
  • intermediate hardness (average value of a plurality of elastic values) is associated with green
  • maximum hardness is associated with blue
  • minimum hardness (softest) Is associated with red is relatively represented by the hue.
  • the measurement frame is formed by the mask processing unit 60 based on the elasticity information frame obtained from the elasticity information generation unit 40.
  • the mask processing unit 60 performs mask processing on each elasticity value determined as an abnormal value among a plurality of elasticity values constituting the elasticity information frame.
  • Each elasticity value (for example, 16-bit data) constituting the elasticity information frame is derived by the elasticity information generation unit 40 using the displacement measured by the displacement measurement unit 30.
  • Displacement of the tissue in the subject when the probe 10 applied to the body surface of the subject is compressed toward the body direction of the subject (the deep side in the depth direction) and when the compression is released The direction of changes. For example, assuming that the in-vivo direction (the deep side in the depth direction) of the subject is the positive direction, the displacement of the tissue is generally positive when the probe 10 is compressed, and the compression of the probe 10 is released. The tissue displacement is generally negative.
  • the tumors or blood vessels may adversely affect pattern matching (block matching), and the displacement of the original tissue may not be accurately measured. Therefore, for example, when the probe 10 is compressed and the displacement of the tissue is positive in the whole but the displacement reversed in the negative direction is measured, or the pressure of the probe 10 is released and the tissue is released. In some cases, the displacement that is reversed in the positive direction is measured even though the displacement of the first is negative. If the sign of the displacement is reversed, the sign (positive / negative) of the elasticity value (calculated value) obtained based on the displacement is also reversed.
  • the mask processing unit 60 determines that each elasticity value (each calculated value) whose sign is inverted among a plurality of elasticity values constituting the elasticity information frame is an abnormal value, and masks each elasticity value. Apply processing. Each elasticity value subjected to the mask process is excluded from the measurement target by the elasticity calculation unit 70. Note that the mask processing unit 60 may determine whether or not each elastic value is an abnormal value by threshold processing. For example, each elastic value exceeding the upper threshold may be determined as an abnormal value, and each elastic value lower than the lower threshold may be determined as an abnormal value.
  • the upper threshold and the lower threshold are appropriately set according to, for example, the type of tissue to be determined and the accuracy of displacement measurement (pattern matching, etc.). A configuration in which the upper threshold and the lower threshold can be appropriately changed (adjusted) may be employed.
  • the mask processing unit 60 may perform mask processing for the entire elastic information frame, or may perform mask processing only for the region of interest (tumor ROI and fat ROI).
  • FIG. 2 also shows a specific example of the region of interest (tumor ROI and fat ROI).
  • the region of interest is set by the region of interest setting unit 22.
  • the region-of-interest setting unit 22 sets a region of interest (ROI) for a region of interest to be measured in, for example, tomographic image data.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus of FIG. 1 can obtain elasticity information of various tissues and the like, and particularly has a function of calculating an FLR (FatFLesion Ratio) that is a suitable diagnostic value in the diagnosis of a mammary gland. Yes.
  • FLR is the ratio of the elasticity value of fat and tumor (tumor) (the elasticity value of fat / the elasticity value of tumor).
  • the region-of-interest setting unit 22 sets, for example, a region of interest (tumor ROI) related to a tumor that is a diagnosis target in FLR and a region of interest (fat ROI) related to fat to be compared.
  • FIG. 2 shows a specific example of the region of interest (tumor ROI and fat ROI) in the display frame and the measurement frame corresponding to the same cross section as the tomographic image data.
  • the tumor ROI is set, for example, in a tumor area in the tomographic image data corresponding to each time phase.
  • the region-of-interest setting unit 22 sets a circular tumor ROI in a tomographic image data corresponding to each time phase, for example, by a well-known method detailed in Patent Document 1. Specifically, based on the designated point set for the tumor by a user such as a doctor, for example, the largest possible tumor ROI is set inside the tumor around the designated point.
  • the boundary between the tumor and the other tissue is specified based on the luminance value of the pixel in the tomographic image data, and is as large as possible on the tumor side of the boundary between the tumor and the other tissue, and preferably touches the boundary inside the tumor.
  • a circular tumor ROI is set.
  • the region-of-interest setting unit 22 maintains the position of the designated point over a plurality of time phases based on designated points designated by a user such as a doctor or a laboratory technician.
  • the tumor ROI is set as large as possible, preferably inscribed inside the tumor.
  • the region-of-interest setting unit 22 does not use the user's designated point as the center of the tumor ROI as it is, but, for example, in the vicinity of the designated point, a circular tumor that is maximally large by a known method described in detail in Patent Document 1.
  • the center point of the tumor ROI may be searched so that the ROI is set.
  • a circular tumor ROI is set by the region-of-interest setting unit 22.
  • the user may instruct the center position and size of the circular tumor ROI, and the region-of-interest setting unit 22 may set the tumor ROI according to the instruction.
  • the fat ROI for example, a user such as a doctor visually confirms an ultrasonic tomographic image displayed on the display unit 82 and adjusts the center position and radius size of the fat ROI in the tomographic image.
  • the fat ROI may be set by a known method described in detail in Patent Document 1 by omitting a user operation on fat. For example, by specifying the boundary of the tissue based on the luminance value or the like of the pixel in the tomographic image data, it is possible to reduce the burden of the user operation, and preferably the fat ROI is set without requiring the user operation Also good.
  • the region of interest setting unit 22 performs tumor ROI for each time phase over a plurality of time phases. It is desirable to set the fat ROI. That is, it is desirable that the tumor ROI and the fat ROI are set for each time phase over a plurality of time phases only by the user specifying one designated point for the tumor in the desired time phase. Note that the tumor ROI and the fat ROI may be set only in the time phase to be measured in the elasticity calculation unit 70.
  • the tumor ROI and fat ROI are used when obtaining diagnostic information in the elasticity calculation unit 70.
  • the elasticity calculation unit 70 obtains diagnostic information such as a tumor to be diagnosed.
  • diagnostic information regarding a tumor is FLR.
  • the elasticity calculator 70 calculates the FLR based on the elasticity information in the measurement frame. FLR is the ratio of the elastic value of fat and tumor (tumor) (elastic value of fat / elastic value of tumor).
  • the elasticity calculation unit 70 obtains the elasticity value of the tumor based on a plurality of elasticity values (calculation values) that are not masked in the tumor ROI in the measurement frame. For example, an average value of strain in the tumor ROI obtained based on a plurality of elasticity values not subjected to masking processing is set as the elasticity value (average elasticity value) of the tumor.
  • the elasticity calculation unit 70 obtains the elasticity value of fat based on a plurality of elasticity values (calculation values) that are not subjected to mask processing in the fat ROI in the measurement frame. For example, an average value of strain in the fat ROI obtained based on a plurality of elasticity values not subjected to mask processing is set as a fat elasticity value (average elasticity value).
  • the abnormal value is masked in the tumor ROI and the fat ROI, so that the influence of the abnormal value is reduced, and preferably the elasticity information without the influence of the abnormal value. (Average elasticity value) can be obtained.
  • the ratio of the number of calculation values not subjected to mask processing (the number of effective calculation values) to the total number of calculation values in the tumor ROI and the number of calculation values not subjected to the mask processing for the total number of calculation values in the fat ROI (valid The ratio of (the number of calculated values) may be displayed on the display unit 82 by a numerical value, for example.
  • users such as doctors and laboratory technicians can evaluate the reliability and validity of elasticity information (average elasticity value) obtained by using the tumor ROI and the fat ROI.
  • the ratio of the number of computation values (number of invalid computation values) subjected to mask processing to the total number of computation values in the tumor ROI, and the number of computation values (invalid computation values) subjected to mask processing for the total number of computation values in fat ROI. Number) may be displayed on the display unit 82.
  • the elastic image forming unit 50 performs the rejection described in detail in Patent Document 2, for example. That is, the presence / absence of display value is determined for each calculation value of the plurality of calculation values constituting the elasticity information frame, and the elasticity image forming unit 50 has no display value among the plurality of calculation values constituting the elasticity information frame. It is desirable to generate a display frame by subjecting each of the calculated values determined to the rejection processing detailed in Patent Document 2.
  • Patent Document 2 statistical processing using a plurality of element data constituting measurement result frame data (see FIG. 3 of Patent Document 2) relating to elasticity information as a population is performed, and the statistical feature amount (for example, average or standard deviation) ) Is measured quality frame data (see FIG. 4 of Patent Document 2), and the magnitude relation with the threshold is determined for a plurality of element data constituting the measured quality frame data.
  • the determination result frame data (see FIG. 6 of Patent Document 2) having the presence / absence of the image data is formed, and elastic hue frame data (FIGS. 9 to 12 of Patent Document 2) is generated according to the determination result indicated by the determination result frame data
  • a specific example is described. Thereby, for example, area rejection in which color display of elasticity values in an image area having no display value is not performed, or frame rejection in which color display of elasticity values in a frame without display value is not performed is realized.
  • the elastic image forming unit 50 performs, for example, a statistical process using a plurality of calculation values constituting an elastic information frame as a population, and the statistical feature amount thereof.
  • Measurement quality frame data (FIG. 3 of Patent Document 2) having element data (for example, average or standard deviation) is configured, and determination result frame data (FIG. 6 of Patent Document 2) is configured based on the measurement quality frame data.
  • the display frame (elastic hue frame data) may be generated according to the determination result indicated by the determination result frame data. Thereby, for example, area rejection in which color display of elasticity values in an image area having no display value is not performed, or frame rejection in which color display of elasticity values in a frame without display value is not performed is realized.
  • the elasticity value corresponding to the image area or frame that is the object of rejection is preferably excluded from the computation object in the elasticity computing unit 70. Furthermore, it is desirable for the mask processing unit 60 to determine whether or not an elasticity value corresponding to an image region or frame that is not the object of rejection is an abnormal value.
  • FIG. 3 is a diagram showing a specific example of elasticity measurement using the ultrasonic diagnostic apparatus of FIG.
  • FIG. 3 shows a flowchart of FLR measurement, which is a preferred specific example of elasticity measurement.
  • a tomographic image in a subject (living body) to be measured is displayed, and a user such as a doctor or laboratory technician diagnoses, for example, a tumor while viewing the tomographic image in the subject displayed on the display unit 82.
  • the position of the object is confirmed (S301).
  • a tomographic image is formed over a plurality of time phases while the posture (position and direction) of the probe 10 is appropriately adjusted, and a suitable cross section is searched for in diagnosis.
  • the elastic image mode is started (S302). Then, for example, the probe 10 is pressed against the subject, the tissue in the subject is compressed from the body surface of the subject, and elasticity measurement is performed based on the displacement of the tissue due to the compression (S303). It is also possible for a user such as a doctor or a laboratory technician to perform elasticity measurement by minute vibration (shake) of the user's hand simply by holding the probe 10 in his / her hand and placing the probe 10 on the body surface of the subject. .
  • hand such as a doctor or a laboratory technician
  • the user determines that the elasticity measurement has been performed satisfactorily, the user performs a freeze operation using the operation device 90, for example, and ends the measurement (S304).
  • a time phase corresponding to the time point of the freeze operation and a plurality of time phase elasticity information frames corresponding to several seconds immediately before the freeze operation are stored in the memory or the like.
  • elasticity images corresponding to the elasticity information frames of the plurality of time phases are displayed on the display unit 82, and the user can view the elasticity information of the plurality of time phases stored in the memory while viewing the elasticity image displayed on the display unit 82.
  • a diagnostic frame is selected from the frames (S305).
  • the region-of-interest setting unit 22 selects the region of interest (tumor ROI) related to the tumor to be diagnosed in the FLR and the region of interest (fat ROI related to fat to be compared) with respect to the diagnostic frame. ) Is set (S306).
  • the elasticity calculator 70 calculates FLR, which is the ratio of the elasticity value of fat and tumor (tumor) (the elasticity value of fat / the elasticity value of tumor) (S308).
  • the calculated FLR is displayed on the display unit 82 by, for example, a numerical value or a graph.
  • a mask image may be displayed on the display unit 82.
  • the mask processing unit 60 performs a mask process on each calculation value determined to be an abnormal value in the elasticity information frame, and displays a mask image representing a mask region composed of a plurality of calculation values subjected to the mask process. Form.
  • the display processing unit 80 forms a display image in which the elastic image obtained from the elastic image forming unit 50 and the mask image obtained from the mask processing unit 60 are displayed side by side.
  • FIG. 4 is a diagram showing a specific example of a display image in which an elastic image and a mask image are arranged.
  • the elastic image is formed by the elastic image forming unit 50.
  • the elastic image forming unit 50 forms an elastic image in which the elastic value (hardness) of each part in the display frame (FIG. 2) is expressed in color.
  • FIG. 4 for convenience of illustration, color display in the elastic image is omitted (simplified by hatching).
  • the mask image is formed by the mask processing unit 60.
  • the mask processing unit 60 forms a mask image representing a mask region composed of a plurality of calculation values subjected to mask processing in the measurement frame (FIG. 2).
  • a tomographic image (B-mode image) corresponding to the same cross section as the elastic image is displayed in the background of the mask area.
  • an elastic image may be displayed on the background of the mask area.
  • the display processing unit 80 forms a display image in which an elastic image and a mask image are arranged side by side as in the specific example shown in FIG. 4, for example, and the display image is displayed on the display unit 82.
  • a display image in which an elastic image and a mask image are arranged vertically may be formed, or a display image that displays only the mask image may be formed.

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Abstract

弾性情報生成部（４０）は、変位計測部（３０）において計測された変位を利用し、組織の弾 性情報の分布を表す複数の弾性値で構成される弾性情報フレームを生成する。関心領域設定部 （２２）は、脂肪に対して脂肪ＲＯＩ（脂肪関心領域）を設定し、腫瘍（又は腫瘤）に対して腫 瘍ＲＯＩ（腫瘍関心領域）を設定する。マスク処理部（６０）は、弾性情報フレーム内の少なく とも関心領域内において、異常値と判定された各弾性値にマスク処理を施す。弾性演算部（７０）は、関心領域内のマスク処理を施されていない複数の弾性値に基づいて例えば平均弾性値を算出する。弾性演算部（７０）は、腫瘍ＲＯＩの平均弾性値と脂肪ＲＯＩの平均弾性値に基づいてＦＬＲなどの診断値を算出する。

Description

超音波診断装置
　本発明は、超音波診断装置に関し、特に、組織の弾性情報を得る技術に関する。
　超音波診断装置において、組織の弾性情報を得る技術が知られている。例えば、被検体の体表から被検体内の組織を圧迫し、その圧迫により生じる組織のひずみを超音波で計測することにより、組織の弾性情報を得るエラストグラフィが知られている。
　例えば、特許文献１には、エラストグラフィにより生体組織の弾性情報を得る超音波診断装置において、超音波画像内の病変部と脂肪層の各々に対して関心領域を設定する技術が記載されている。特許文献１の超音波診断装置は、超音波画像内における画素の輝度値等に基づいて、組織の境界等を特定することにより、ユーザ操作の負担を軽減しつつ、弾性情報に係る診断において好適な関心領域の設定を可能としている。そして、設定された関心領域における弾性情報から、腫瘍等の病変部における診断情報が得られる。
　また、特許文献２には、組織における弾性値の分布を表す弾性画像内において、表示価値の無い弾性値が得られた画像情報の領域を例えばノイズとして識別し、その識別結果を反映した弾性画像を形成する技術が記載されている。これにより、例えば、表示価値の無い画像領域における弾性値の色表示を行わない領域リジェクションや、表示価値の無いフレームにおける弾性値の色表示を行わないフレームリジェクションが実現される。
国際公開第２０１３／１８３４３２号 特許第４４５５００３号公報
　特許文献１に係る発明は、ユーザ操作の負担を軽減しつつ弾性情報に係る診断において好適な関心領域の設定を可能とする画期的な発明である。また特許文献２に係る発明は、高画質で高い信頼性を有する弾性画像を得ることができる画期的な発明である。本願の発明者は、これらの画期的な発明の更なる改良について研究開発を重ねてきた。
　本発明は、組織の弾性情報を利用した計測と弾性画像の表示における改良技術を提供することにある。
　上記目的にかなう好適な超音波診断装置は、生体内における組織の弾性情報の分布を表す複数の演算値で構成される弾性情報フレームを生成する弾性情報生成部と、前記弾性情報フレームを構成する複数の演算値を相対値表現とすることにより、弾性画像の表示用フレームを形成する弾性画像形成部と、前記弾性情報フレーム内の少なくとも関心領域内において、各演算値が異常値か否かを判定する判定処理部と、前記関心領域内の異常値と判定された各演算値を除く複数の演算値に基づいて前記関心領域を代表する代表演算値を得る弾性演算部と、を有することを特徴とする。
　上記構成において、弾性情報フレームは、組織の弾性情報（組織の硬さに係る情報）の分布を表す複数の演算値で構成される。各演算値の好適な具体例は組織の歪み量や弾性率などの弾性値である。弾性情報の分布を弾性画像として表示する際には、例えば色調の変化や階調の変化などの限られた画像表現を利用して各演算値の大きさが表現される。そこで、弾性画像の表示用フレームを生成する際には、弾性情報の分布を表す複数の演算値が相対値表現とされる。相対値表現とすることにより、例えば弾性情報フレームを構成する複数の演算値に含まれる最大値から最小値までの範囲のみを表示対象とし、その範囲内に収められた各演算値の大きさを色調の変化や階調の変化などにより表現すればよい。したがって、例えば色調の変化や階調の変化などの限られた画像表現を最大限に利用して弾性情報の分布を表示することができる。なお、弾性画像の表示用フレームを生成する際には複数の演算値に異常値（後に説明する計測における異常値）が含まれていてもよい。相対値表現により異常値の画像への影響が軽減されるためである。これにより、従来から実現されている弾性画像の見易さを維持することができる。
　これに対し、弾性情報を利用した計測においては、相対値表現とされる前の当初の各演算値、例えば絶対値により表現された各演算値が尊重される。そして、弾性情報フレーム内の少なくとも関心領域内における当初の複数の演算値を対象として、各演算値が異常値か否かが判定される。異常値と判定された各演算値には例えばマスク処理が施され、マスク処理を施されていない複数の演算値に基づいて関心領域を代表する代表演算値が得られる。例えば、マスク処理を施されていない複数の演算値である複数の弾性値（組織の歪み量や弾性率など）に関する平均弾性値などが代表演算値として算出される。なお、代表演算値を算出する際に、各演算値が異常値か否かを判定し、異常値と判定された各演算値を除く複数の演算値に基づいて代表演算値が算出されてもよい。こうして、弾性情報を利用した計測においては、相対値表現とされる前の当初の複数の演算値を尊重しつつ、異常値の影響が低減された、望ましくは異常値の影響が無い弾性情報を得ることができる。
　このように、上記構成の超音波診断装置によれば、弾性画像の表示においては画質の維持または向上による見易さが優先され、弾性情報を利用した計測においては当初の各演算値を尊重しつつ異常値の影響が低減または解消された高い精度の計測が実現される。
　望ましい具体例において、前記判定処理部は、前記弾性情報フレーム内の少なくとも関心領域内において、符号が反転している各演算値を異常値であると判定することを特徴とする。
　望ましい具体例において、前記判定処理部は、前記弾性情報フレーム内の少なくとも関心領域内において、閾値処理により各演算値が異常値か否かを判定する、ことを特徴とする。
　望ましい具体例において、前記判定処理部は、前記弾性情報フレーム内の少なくとも関心領域内において、異常値と判定された各演算値にマスク処理を施し、前記弾性演算部は、前記関心領域内のマスク処理を施されていない複数の演算値に基づいて前記関心領域を代表する代表演算値を得ることを特徴とする。
　望ましい具体例において、前記超音波診断装置は、生体内の正常組織に対して正常組織関心領域を設定し、当該生体内の病変組織に対して病変組織関心領域を設定する関心領域設定部をさらに有し、前記判定処理部は、前記正常組織関心領域内と前記病変組織関心領域内において各演算値が異常値か否かを判定し、前記弾性演算部は、前記正常組織関心領域内の異常値と判定された各演算値を除いた演算対象の複数の演算値に基づいて前記正常組織関心領域の代表演算値を算出し、前記病変組織関心領域内の異常値と判定された各演算値を除いた演算対象の複数の演算値に基づいて前記病変組織関心領域の代表演算値を算出することを特徴とする。
　望ましい具体例において、前記弾性演算部は、前記正常組織関心領域内の前記演算対象の複数の演算値である複数の弾性値に関する平均弾性値を前記正常組織関心領域の代表演算値として算出し、前記病変組織関心領域内の前記演算対象の複数の演算値である複数の弾性値に関する平均弾性値を前記病変組織関心領域の代表演算値として算出し、前記正常組織関心領域の平均弾性値と前記病変組織関心領域の平均弾性値の比率を算出することを特徴とする。
　望ましい具体例において、前記超音波診断装置は、前記正常組織関心領域内の演算値総数に対する前記演算対象の演算値数の割合と、前記病変組織関心領域内の演算値総数に対する前記演算対象の演算値数の割合を表示することを特徴とする。
　望ましい具体例において、前記超音波診断装置は、前記弾性情報フレームを構成する複数の演算値の各演算値ごとに表示価値の有無を判定し、前記弾性画像形成部は、前記弾性情報フレームを構成する複数の演算値のうち、表示価値が無いと判定された各演算値に対してリジェクション処理を施して前記表示用フレームを生成することを特徴とする。例えば、前記判定処理部は、表示価値が有ると判定された各演算値についてもその演算値が異常値か否かを判定することが望ましい。また、前記弾性演算部は、前記関心領域内において、表示価値が無いと判定された各演算値と異常値であると判定された各演算値を除く複数の演算値に基づいて代表演算値を算出することが望ましい。
　望ましい具体例において、前記超音波診断装置は、前記弾性情報フレーム内において異常値と判定された各演算値にマスク処理を施し、マスク処理を施された複数の演算値で構成される領域を表したマスク画像を形成することを特徴とする。
　望ましい具体例において、前記超音波診断装置は、前記弾性画像と前記マスク画像とを並べて表示した表示画像を形成することを特徴とする。
　本発明により、組織の弾性情報を利用した計測と弾性画像の表示における改良技術が提供される。例えば、本発明の好適な態様によれば、弾性画像の表示においては画質の維持または向上による見易さが優先され、弾性情報を利用した計測においては当初の各演算値を尊重しつつ異常値の影響が低減または解消された高い精度の計測が実現される。
本発明の実施において好適な超音波診断装置の全体構成図である。 表示用フレームと計測用フレームの具体例を示す図である。 図１の超音波診断装置を利用した弾性計測の具体例を示す図である。 弾性画像とマスク画像を並べた表示画像の具体例を示す図である。
　図１は、本発明の実施において好適な超音波診断装置の全体構成図である。プローブ１０は、例えば診断対象となる組織等を含む被検体（生体）に対して超音波を送受する超音波探触子である。プローブ１０は、超音波を送受する複数の振動素子を備えており、複数の振動素子が送受信部１２によって送信制御されて送信ビームが形成される。また、複数の振動素子が診断対象を含む領域内から超音波を受波し、これにより得られた信号が送受信部１２へ出力され、送受信部１２が受信ビームを形成して受信ビームに沿って受信信号（エコーデータ）が収集される。こうして、診断対象を含む走査面内において超音波ビーム（送信ビームと受信ビーム）が走査されて超音波の受信信号が得られる。なお、超音波の送受において、送信開口合成等の技術が利用されてもよい。
　断層画像形成部２０は、送受信部１２から得られる受信信号に基づいて断層画像の画像データを形成する。断層画像形成部２０は、受信信号に対して、必要に応じて、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うことにより、診断対象を含む走査面に対応したＢモード画像の画像データ（断層画像データ）を形成する。断層画像形成部２０は、例えば複数フレーム（複数時相）の断層画像データを形成する。
　変位計測部３０は、送受信部１２から得られる受信信号に基づいて、被検体内の診断対象となる組織の変位を計測する。例えば、変位計測部３０は、受信信号に基づいて複数時相に亘って形成される複数フレーム（複数時相）のフレームデータ（断層画像に対応したデータ）のうち、互いに異なる時相に対応した２つのフレームデータに対して２次元の相関演算処理を行うことにより、各フレーム内（各フレームデータ内）つまり走査面内の各計測点ごとに、その計測点における組織の変位を示す変位ベクトル、すなわち変位の方向と大きさに関する２次元の変位ベクトルを導出し、これにより、断層画像内の複数の計測点における変位ベクトルの分布を得る。変位ベクトルを導出するにあたっては、公知の各種の手法を利用できるが、例えばブロックマッチング法や位相勾配法などが好適である。
　ブロックマッチング法においては、各フレーム内つまり断層画像内が、縦方向に数画素かつ横方向に数画素からなる各ブロックにより、複数のブロックに分けられ、各ブロックごとに、一方のフレーム内のブロックに最も類似するブロックが他方のフレーム内で探索される。これにより、各フレーム内の各計測点（各ブロック）ごとに時相間における変位が算出され、例えば２次元の変位ベクトルが得られる。なお、複数のブロックの探索結果を参照して、予測符号化すなわち差分により標本値を決定する処理等を行って、各計測点の変位ベクトルを得るようにしてもよい。
　また、位相勾配法においては、各フレームを構成する受信信号からその受信信号の波の位相情報を得て、時相間における位相情報の変化から受信信号の波の移動量を算出し、各フレーム内の各計測点の変位を導出することにより、例えば受信ビーム方向の１次元の又は各フレーム内における二次元の変位ベクトルを得るようにしてもよい。
　弾性情報生成部４０は、変位計測部３０において計測された変位を利用し、診断対象内における組織の弾性情報（例えば歪み又は弾性率などの弾性値）を導出する。弾性情報生成部４０は、例えば、互いに異なる時相に対応した２つのフレームデータ間で計測された各計測点における変位ベクトルに基づいて、複数の計測点について各計測点ごとに組織の歪みや弾性率等の弾性値を算出する。弾性情報生成部４０は、複数時相に亘って各時相（各フレーム）ごとに、そのフレーム内の複数の計測点について各計測点ごとに弾性値を算出する。これにより、複数の弾性値で構成される弾性情報フレームが複数時相に亘って次々に生成される。
　弾性情報生成部４０において組織の弾性情報（例えば歪みや弾性率などの弾性値）を得る場合には、例えば、プローブ１０が被検体に押し当てられ、被検体の体表から被検体内の組織が圧迫され、その圧迫による組織の変位が計測される。その際に、例えば図示省略した圧力センサが、プローブ１０の送受波面と被検体の体表との間の圧力を検出し、図示省略した応力計測部が、圧力センサにより検出された圧力に基づいて、被検体内部の各計測点における応力を計測してもよい。なお、医師や検査技師等のユーザがプローブ１０を手に持ってプローブ１０を被検体の体表に当てるだけでも、ユーザの手の微小な振動（震え）によって組織の変位を計測することができる。
　弾性情報生成部４０は、応力計測部において計測される応力を参照して各計測点における組織の弾性率を算出する。歪みのデータは、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、応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。
　弾性画像形成部５０は、弾性情報生成部４０から得られる弾性情報フレームに基づいて組織の弾性情報の分布を視覚的に示す弾性画像の画像データを形成する。弾性画像は公知の技術によって形成することができる。弾性画像形成部５０は、例えば、各時相に対応した弾性情報フレームの表示対象領域内、または弾性情報フレーム全域における各計測点の弾性値（組織の歪みや弾性率）に基づいて、弾性画像の表示用フレームを形成する。表示用フレームには、各計測点に対してその計測点における弾性値に応じた色相情報、つまり光の３原色である赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の色相情報が付与される。例えば、比較的硬い（ハードな）弾性値には青を基調とした色が対応付けられ、比較的軟らかい（ソフトな）弾性値には赤を基調とした色が対応付けられ、中間的な硬さの弾性値には緑を基調とした色が対応付けられる。
　関心領域設定部２２は、超音波画像（断層画像または弾性画像）内の計測対象部位に関心領域を設定する。関心領域設定部２２は、例えば、超音波画像内において、脂肪に対して脂肪ＲＯＩ（脂肪関心領域）を設定し、腫瘍（又は腫瘤）に対して腫瘍ＲＯＩ（腫瘍関心領域）を設定する。
　マスク処理部６０は、弾性情報フレーム内の少なくとも関心領域内において、各演算値が異常値か否かを判定する判定処理部として機能する。また、マスク処理部６０は、異常値と判定された各弾性値（各演算値）にマスク処理を施す。弾性情報フレームは弾性情報生成部４０から得られ、関心領域（脂肪ＲＯＩと腫瘍ＲＯＩ）は関心領域設定部２２により設定される。
　弾性演算部７０は、関心領域内のマスク処理を施されていない複数の演算値に基づいて関心領域を代表する代表演算値を得る。弾性演算部７０は、例えば、マスク処理を施されていない複数の演算値である複数の弾性値（組織の歪み量や弾性率など）に関する平均弾性値などを代表演算値として算出する。また、弾性演算部７０は、関心領域内における弾性情報、例えば平均弾性値に基づいてＦＬＲ（Fat Lesion Ratio）などの診断値を算出する。
　表示処理部８０は、断層画像形成部２０から得られる断層画像データと、弾性画像形成部５０から得られる弾性画像データ（表示用フレーム）に基づいて、弾性情報の診断に係る表示画像を形成する。表示処理部８０は、例えば、断層画像データに基づくＢモード画像と弾性画像などを示した表示画像を形成する。また、表示処理部８０は、弾性演算部７０から得られる代表演算値や診断値を示す表示画像を形成する。表示処理部８０において形成された表示画像は表示部８２に表示される。
　制御部１００は、図１に示す超音波診断装置内を全体的に制御する。制御部１００による全体的な制御には、操作デバイス９０を介して医師や検査技師等のユーザから受け付けた指示も反映される。
　図１に示す構成（符号を付された各部）のうち、送受信部１２，断層画像形成部２０，関心領域設定部２２，変位計測部３０，弾性情報生成部４０，弾性画像形成部５０，マスク処理部６０，弾性演算部７０，表示処理部８０の各部は、例えば、電気電子回路やプロセッサ等のハードウェアを利用して実現することができ、その実現において必要に応じてメモリ等のデバイスが利用されてもよい。また、上記各部に対応した機能の全て又は一部が、ＣＰＵやプロセッサやメモリ等のハードウェアと、ＣＰＵやプロセッサの動作を規定するソフトウェア（プログラム）の協働により実現されてもよい。
　表示部８２の好適な具体例は、液晶ディスプレイ等であり、操作デバイス９０は、例えば、マウス、キーボード、トラックボール、タッチパネル、その他のスイッチ類等のうちの少なくとも一つにより実現できる。そして、制御部１００は、例えば、ＣＰＵやプロセッサやメモリ等のハードウェアと、ＣＰＵやプロセッサの動作を規定するソフトウェア（プログラム）との協働により実現することができる。
　図１の超音波診断装置の全体構成は以上のとおりである。次に、図１の超音波診断装置により実現される機能の具体例について詳述する。なお、図１に示した構成（符号を付された各部）については、以下の説明において図１の符号を利用する。
　図２は、表示用フレームと計測用フレームの具体例を示す図である。図２には、診断対象となる腫瘍が含まれる表示フレームと計測用フレームが図示されている。
　表示用フレームは、弾性情報生成部４０から得られる弾性情報フレームに基づいて弾性画像形成部５０により形成される。弾性画像形成部５０は、弾性情報フレームを構成する複数の弾性値の各弾性値（例えば１６ビットデータ）を相対値表現（例えば８ビットデータ）とすることにより弾性画像の表示用フレームを形成する。例えば、弾性情報フレームの表示対象領域内または弾性情報フレーム全域における複数の弾性値の平均値が相対値表現の中央値とされ、相対値表現として可能な最小値から最大値までの範囲内（例えば８ビットデータの範囲内）で各弾性値が相対値に変換される。これにより、表示用フレーム内において、例えば、中間の硬さ（複数の弾性値の平均値）が緑に対応付けられ、最大の硬さが青に対応付けられ、最小の硬さ（最も軟らかい）が赤に対応付けられ、表示用フレーム内における硬さが色相によって相対的に表現される。
　計測用フレームは、弾性情報生成部４０から得られる弾性情報フレームに基づいてマスク処理部６０により形成される。マスク処理部６０は、弾性情報フレームを構成する複数の弾性値のうち、異常値と判定された各弾性値にマスク処理を施す。弾性情報フレームを構成する各弾性値（例えば１６ビットデータ）は、変位計測部３０において計測された変位を利用して、弾性情報生成部４０により導出される。
　被検体の体表に当てられたプローブ１０が被検体の体内方向（深さ方向の深い側）に向かって圧迫される場合と、圧迫が解除される場合とにおいて、被検体内における組織の変位の方向は変化する。例えば被検体の体内方向（深さ方向の深い側）を正方向とすると、プローブ１０が圧迫されている場合に組織の変位は全体的に正方向となり、プローブ１０の圧迫が解除された場合に組織の変位は全体的に負方向となる。
　ところが、硬い腫瘤や血管などが多い領域では、例えば腫瘤や血管などがパターンマッチング（ブロックマッチング）に悪影響を及ぼしてしまい、本来の組織の変位を的確に計測できない場合がある。そのため、例えば、プローブ１０が圧迫されており組織の変位が全体的に正方向であるにも関わらず負方向に反転した変位が計測されてしまう場合や、プローブ１０の圧迫が解除されており組織の変位が全体的に負方向であるにも関わらず正方向に反転した変位が計測されてしまう場合がある。変位の符号が反転してしまうと、変位に基づいて得られる弾性値（演算値）の符号（正負）も反転してしまう。
　そこで、マスク処理部６０は、弾性情報フレームを構成する複数の弾性値のうち、符号が反転している各弾性値（各演算値）を異常値であると判定し、その各弾性値にマスク処理を施す。マスク処理された各弾性値は弾性演算部７０による計測対象から除外される。なお、マスク処理部６０は、閾値処理により各弾性値が異常値か否かを判定してもよい。例えば、上限閾値を超える各弾性値が異常値と判定され、下限閾値を下回る各弾性値が異常値と判定されてもよい。上限閾値と下限閾値は、例えば、判定対象となる組織の種類や変位計測（パターンマッチング等）の精度等に応じて適宜に設定される。上限閾値と下限閾値を適宜に変更（調整）できる構成が採用されてもよい。
　マスク処理部６０は、弾性情報フレームの全域を対象としてマスク処理を実行してもよいし、関心領域（腫瘍ＲＯＩと脂肪ＲＯＩ）内のみを対象としてマスク処理を実行してもよい。
　図２には、関心領域（腫瘍ＲＯＩと脂肪ＲＯＩ）の具体例も図示されている。関心領域は関心領域設定部２２により設定される。関心領域設定部２２は、例えば断層画像データ内において、計測対象となる注目部位に対して関心領域（ＲＯＩ）を設定する。図１の超音波診断装置は、様々な組織等の弾性情報を得ることができ、その中でも特に、乳腺等の診断において好適な診断値となるＦＬＲ（Fat Lesion Ratio）を算出する機能を備えている。ＦＬＲは、脂肪と腫瘍（腫瘤）の弾性値の比率（脂肪の弾性値／腫瘍の弾性値）である。関心領域設定部２２は、例えば、ＦＬＲにおける診断対象である腫瘍に関する関心領域（腫瘍ＲＯＩ）と、比較対象となる脂肪に関する関心領域（脂肪ＲＯＩ）を設定する。図２には、断層画像データと同じ断面に対応した表示用フレーム内と計測用フレーム内における関心領域（腫瘍ＲＯＩと脂肪ＲＯＩ）の具体例が図示されている。
　腫瘍ＲＯＩは、例えば各時相に対応した断層画像データ内において腫瘍の領域に設定される。関心領域設定部２２は、各時相に対応した断層画像データ内において、例えば特許文献１に詳述される公知の手法により、円形の腫瘍ＲＯＩを設定する。具体的には、医師等のユーザから腫瘍に対して設定された指定点に基づいて、例えば指定点を中心として腫瘍の内側において、できるだけ大きな円形の腫瘍ＲＯＩが設定される。例えば、断層画像データ内における画素の輝度値等に基づいて、腫瘍と他組織との境界が特定され、腫瘍と他組織との境界の腫瘍側においてできるだけ大きな、望ましくは腫瘍の内側において境界に接する、円形の腫瘍ＲＯＩが設定される。
　関心領域設定部２２は、例えば、医師や検査技師等のユーザが指定した指定点に基づいて、複数時相に亘って指定点の位置を固定的に維持しつつ、各時相ごとに、腫瘍の内側において望ましくは腫瘍に内接するできるだけ大きな円形の腫瘍ＲＯＩを設定する。なお、関心領域設定部２２は、ユーザの指定点をそのまま腫瘍ＲＯＩの中心とせず、例えば、特許文献１に詳述される公知の手法により、指定点の近傍において、最大限に大きな円形の腫瘍ＲＯＩが設定されるように、腫瘍ＲＯＩの中心点を探索してもよい。こうして、関心領域設定部２２により円形の腫瘍ＲＯＩが設定される。もちろん、円形の腫瘍ＲＯＩの中心位置と大きさをユーザが指示し、その指示どおりに関心領域設定部２２が腫瘍ＲＯＩを設定してもよい。
　脂肪ＲＯＩは、例えば医師等のユーザが、表示部８２に表示される超音波の断層画像を視覚的に確認して、その断層画像内において、脂肪ＲＯＩの中心位置と半径の大きさを調整することにより設定される。なお、特許文献１に詳述される公知の手法により、脂肪に対するユーザの操作を省略して、脂肪ＲＯＩが設定されてもよい。例えば、断層画像データ内における画素の輝度値等に基づいて、組織の境界等を特定することにより、ユーザ操作の負担を軽減しつつ、望ましくはユーザ操作を必要とせず、脂肪ＲＯＩが設定されてもよい。
　また、例えば医師等のユーザが所望の時相の断層画像データ内の腫瘍に対して指定点を指定することにより、関心領域設定部２２が複数時相に亘って各時相ごとに、腫瘍ＲＯＩと脂肪ＲＯＩを設定することが望ましい。つまり、ユーザが所望の時相において腫瘍に対して１つの指定点を指定する操作のみで、複数時相に亘って各時相ごとに腫瘍ＲＯＩと脂肪ＲＯＩが設定されることが望ましい。なお、腫瘍ＲＯＩと脂肪ＲＯＩは、弾性演算部７０において計測対象となる時相のみに設定されてもよい。
　腫瘍ＲＯＩと脂肪ＲＯＩは、弾性演算部７０において診断情報を得る際に利用される。弾性演算部７０は、マスク処理部６０から得られる計測用フレームに基づいて診断対象である腫瘍などの診断情報を得る。腫瘍に関する診断情報の好適な具体例はＦＬＲである。弾性演算部７０は、計測用フレーム内の弾性情報に基づいてＦＬＲを算出する。ＦＬＲは脂肪と腫瘍（腫瘤）の弾性値の比率（脂肪の弾性値／腫瘍の弾性値）である。
　弾性演算部７０は、計測用フレームにおいて腫瘍ＲＯＩ内のマスク処理を施されていない複数の弾性値（演算値）に基づいて腫瘍の弾性値を得る。例えば、マスク処理を施されていない複数の弾性値に基づいて得られる腫瘍ＲＯＩ内における歪みの平均値が腫瘍の弾性値（平均弾性値）とされる。また、弾性演算部７０は、計測用フレームにおいて脂肪ＲＯＩ内のマスク処理を施されていない複数の弾性値（演算値）に基づいて脂肪の弾性値を得る。例えば、マスク処理を施されていない複数の弾性値に基づいて得られる脂肪ＲＯＩ内における歪みの平均値が脂肪の弾性値（平均弾性値）とされる。
　図２を利用して説明した具体例によれば、腫瘍ＲＯＩ内と脂肪ＲＯＩ内において異常値がマスク処理されるため、異常値の影響が低減された、望ましくは異常値の影響が無い弾性情報（平均弾性値）を得ることができる。
　なお、腫瘍ＲＯＩ内の演算値総数に対するマスク処理を施されていない演算値数（有効演算値数）の割合と、脂肪ＲＯＩ内の演算値総数に対するマスク処理を施されていない演算値数（有効演算値数）の割合を、例えば数値等により表示部８２に表示してもよい。これにより、医師や検査技師等のユーザは、腫瘍ＲＯＩと脂肪ＲＯＩを利用して得られる弾性情報（平均弾性値）の信頼性や妥当性を評価することが可能になる。もちろん、腫瘍ＲＯＩ内の演算値総数に対するマスク処理を施された演算値数（無効演算値数）の割合と、脂肪ＲＯＩ内の演算値総数に対するマスク処理を施された演算値数（無効演算値数）の割合を表示部８２に表示してもよい。
　また、腫瘍ＲＯＩと脂肪ＲＯＩの設定においては、異常値の存在を格別に考慮する必要がないため、設定のための負担、特にユーザが腫瘍ＲＯＩと脂肪ＲＯＩを設定する際のユーザ操作の負担が軽減できる。そのうえ、例えばＦＬＲの診断において従来からよく利用されている関心領域の形状（円形）を尊重しつつ、その関心領域の内部において、好適な計測領域の厳密な形状がマスク処理により適応的に設定できる。
　なお、弾性画像の形成において、弾性画像形成部５０は、例えば特許文献２に詳述されるリジェクションを行うことが望ましい。つまり、弾性情報フレームを構成する複数の演算値の各演算値ごとに表示価値の有無が判定され、弾性画像形成部５０は、弾性情報フレームを構成する複数の演算値のうち、表示価値が無いと判定された各演算値に対して、特許文献２に詳述されるリジェクション処理を施して、表示用フレームを生成することが望ましい。
　特許文献２には、弾性情報に関する計測結果フレームデータ（特許文献２の図３参照）を構成する複数の要素データを母集団とする統計処理を行い、その統計的特徴量（例えば平均や標準偏差）を要素データとする計測クオリティーフレームデータ（特許文献２の図４参照）を構成し、計測クオリティーフレームデータを構成する複数の要素データについて閾値との大小関係を判定し、その判定結果つまり表示価値の有無を要素データとする判定結果フレームデータ（特許文献２の図６参照）を構成し、判定結果フレームデータが示す判定結果に従って弾性色相フレームデータ（特許文献２の図９～図１２）を生成する具体例が説明されている。これにより、例えば、表示価値の無い画像領域における弾性値の色表示を行わない領域リジェクションや、表示価値の無いフレームにおける弾性値の色表示を行わないフレームリジェクションが実現される。
　特許文献２に詳述されるリジェクション処理を利用する場合、弾性画像形成部５０は、例えば、弾性情報フレームを構成する複数の演算値を母集団とする統計処理を行い、その統計的特徴量（例えば平均や標準偏差）を要素データとする計測クオリティーフレームデータ（特許文献２の図３）を構成し、計測クオリティーフレームデータに基づいて判定結果フレームデータ（特許文献２の図６）を構成し、判定結果フレームデータが示す判定結果に従って表示用フレーム（弾性色相フレームデータ）を生成すればよい。これにより、例えば、表示価値の無い画像領域における弾性値の色表示を行わない領域リジェクションや、表示価値の無いフレームにおける弾性値の色表示を行わないフレームリジェクションが実現される。なお、リジェクションの対象となった画像領域またはフレームに対応した弾性値は、弾性演算部７０における演算対象からも除外されることが望ましい。さらに、リジェクションの対象ではない画像領域またはフレームに対応した弾性値についても、マスク処理部６０において、異常値か否かを判定することが望ましい。
　図３は、図１の超音波診断装置を利用した弾性計測の具体例を示す図である。図３には弾性計測の好適な具体例であるＦＬＲ計測のフローチャートが図示されている。
　まず、計測対象となる被検体（生体）内の断層画像が表示され、医師や検査技師等のユーザは、表示部８２に表示される被検体内の断層画像を見ながら、例えば腫瘍などの診断対象の位置を確認する（Ｓ３０１）。その確認においては、プローブ１０の姿勢（位置や方向）が適宜に調整されつつ、複数時相に亘って断層画像が形成され、診断において好適な断面が探索される。
　腫瘍等の診断対象を好適に捉える断面が見つかると、例えばユーザが操作デバイス９０を操作することにより、弾性画像モードが開始される（Ｓ３０２）。そして、例えば、プローブ１０が被検体に押し当てられ、被検体の体表から被検体内の組織が圧迫され、その圧迫による組織の変位に基づく弾性計測が行われる（Ｓ３０３）。なお、医師や検査技師等のユーザがプローブ１０を手に持ってプローブ１０を被検体の体表に当てるだけで、ユーザの手の微小な振動（震え）によって弾性計測を行うことも可能である。
　ユーザは、弾性計測が良好に行われたと判断すると、例えば操作デバイス９０を利用してフリーズ操作を行って計測を終了する（Ｓ３０４）。これにより、フリーズ操作の時点に対応した時相とフリーズ操作直前の数秒間に対応した複数時相の弾性情報フレームがメモリ等に記憶される。そして、それら複数時相の弾性情報フレームに対応した弾性画像が表示部８２に表示され、ユーザは、表示部８２に表示される弾性画像を見ながら、メモリに記憶された複数時相の弾性情報フレームの中から、診断用のフレームを選択する（Ｓ３０５）。
　診断用のフレームが選択されると、関心領域設定部２２は、診断用のフレームに対し、ＦＬＲにおける診断対象である腫瘍に関する関心領域（腫瘍ＲＯＩ）と比較対象となる脂肪に関する関心領域（脂肪ＲＯＩ）を設定する（Ｓ３０６）。
　そして、関心領域が設定された診断用のフレームを対象としてマスク処理部６０によりマスク処理が実行され（Ｓ３０７）、マスク処理部６０から得られる診断用のフレーム（計測用フレーム）を利用して、弾性演算部７０が脂肪と腫瘍（腫瘤）の弾性値の比率（脂肪の弾性値／腫瘍の弾性値）であるＦＬＲを算出する（Ｓ３０８）。算出されたＦＬＲは例えば数値やグラフ等により表示部８２に表示される。
　また、表示部８２にマスク画像が表示されてもよい。例えば、マスク処理部６０は、弾性情報フレーム内において異常値と判定された各演算値にマスク処理を施し、マスク処理を施された複数の演算値で構成されるマスク領域を表したマスク画像を形成する。そして表示処理部８０は、弾性画像形成部５０から得られる弾性画像と、マスク処理部６０から得られるマスク画像を並べて表示した表示画像を形成する。
　図４は、弾性画像とマスク画像を並べた表示画像の具体例を示す図である。弾性画像は弾性画像形成部５０により形成される。弾性画像形成部５０は、表示用フレーム（図２）内における各部の弾性値（硬さ）を色で表現した弾性画像を形成する。なお、図４においては、図示の都合上、弾性画像内の色表示が省略（斜線で簡略化）されている。
　マスク画像はマスク処理部６０により形成される。マスク処理部６０は、例えば計測用フレーム（図２）内においてマスク処理を施された複数の演算値で構成されるマスク領域を表したマスク画像を形成する。なお、マスク領域の背景には、例えば、弾性画像と同じ断面に対応した断層画像（Ｂモード画像）が表示される。もちろん、マスク領域の背景に弾性画像が表示されてもよい。
　表示処理部８０は、例えば、図４に示す具体例のように、弾性画像とマスク画像を左右に並べて配置した表示画像を形成し、その表示画像が表示部８２に表示される。なお、弾性画像とマスク画像が上下に配列された表示画像が形成されてもよいし、マスク画像のみを表示する表示画像が形成されてもよい。
　以上、本発明の好適な実施形態を説明したが、上述した実施形態は、あらゆる点で単なる例示にすぎず、本発明の範囲を限定するものではない。本発明は、その本質を逸脱しない範囲で各種の変形形態を包含する。
　１０　プローブ、１２　送受信部、２０　断層画像形成部、２２　関心領域設定部、３０　変位計測部、４０　弾性情報生成部、５０　弾性画像形成部、６０　マスク処理部、７０　弾性演算部、８０　表示処理部、８２　表示部、９０　操作デバイス、１００　制御部。

Claims (10)

  1. 　生体内における組織の弾性情報の分布を表す複数の演算値で構成される弾性情報フレームを生成する弾性情報生成部と、
    　前記弾性情報フレームを構成する複数の演算値を相対値表現とすることにより、弾性画像の表示用フレームを形成する弾性画像形成部と、
    　前記弾性情報フレーム内の少なくとも関心領域内において、各演算値が異常値か否かを判定する判定処理部と、
    　前記関心領域内の異常値と判定された各演算値を除く複数の演算値に基づいて前記関心領域を代表する代表演算値を得る弾性演算部と、
    　を有する、
    　ことを特徴とする超音波診断装置。
  2. 　請求項１に記載の超音波診断装置において、
    　前記判定処理部は、前記弾性情報フレーム内の少なくとも関心領域内において、符号が反転している各演算値を異常値であると判定する、
    　ことを特徴とする超音波診断装置。
  3. 　請求項１に記載の超音波診断装置において、
    　前記判定処理部は、前記弾性情報フレーム内の少なくとも関心領域内において、閾値処理により各演算値が異常値か否かを判定する、
    　ことを特徴とする超音波診断装置。
  4. 　請求項１から３のいずれか１項に記載の超音波診断装置において、
    　前記判定処理部は、前記弾性情報フレーム内の少なくとも関心領域内において、異常値と判定された各演算値にマスク処理を施し、
    　前記弾性演算部は、前記関心領域内のマスク処理を施されていない複数の演算値に基づいて前記関心領域を代表する代表演算値を得る、
    　ことを特徴とする超音波診断装置。
  5. 　請求項１から４のいずれか１項に記載の超音波診断装置において、
    　生体内の正常組織に対して正常組織関心領域を設定し、当該生体内の病変組織に対して病変組織関心領域を設定する関心領域設定部をさらに有し、
    　前記判定処理部は、前記正常組織関心領域内と前記病変組織関心領域内において各演算値が異常値か否かを判定し、
    　前記弾性演算部は、前記正常組織関心領域内の異常値と判定された各演算値を除いた演算対象の複数の演算値に基づいて前記正常組織関心領域の代表演算値を算出し、前記病変組織関心領域内の異常値と判定された各演算値を除いた演算対象の複数の演算値に基づいて前記病変組織関心領域の代表演算値を算出する、
    　ことを特徴とする超音波診断装置。
  6. 　請求項５に記載の超音波診断装置において、
    　前記弾性演算部は、前記正常組織関心領域内の前記演算対象の複数の演算値である複数の弾性値に関する平均弾性値を前記正常組織関心領域の代表演算値として算出し、前記病変組織関心領域内の前記演算対象の複数の演算値である複数の弾性値に関する平均弾性値を前記病変組織関心領域の代表演算値として算出し、前記正常組織関心領域の平均弾性値と前記病変組織関心領域の平均弾性値の比率を算出する、
    　ことを特徴とする超音波診断装置。
  7. 　請求項５または６に記載の超音波診断装置において、
    　前記正常組織関心領域内の演算値総数に対する前記演算対象の演算値数の割合と、前記病変組織関心領域内の演算値総数に対する前記演算対象の演算値数の割合を表示する、
    　ことを特徴とする超音波診断装置。
  8. 　請求項１から７のいずれか１項に記載の超音波診断装置において、
    　前記弾性情報フレームを構成する複数の演算値の各演算値ごとに表示価値の有無を判定し、
    　前記弾性画像形成部は、前記弾性情報フレームを構成する複数の演算値のうち、表示価値が無いと判定された各演算値に対してリジェクション処理を施して前記表示用フレームを生成する、
    　ことを特徴とする超音波診断装置。
  9. 　請求項１から８のいずれか１項に記載の超音波診断装置において、
    　前記弾性情報フレーム内において異常値と判定された各演算値にマスク処理を施し、マスク処理を施された複数の演算値で構成される領域を表したマスク画像を形成する、
    　ことを特徴とする超音波診断装置。
  10. 　請求項９に記載の超音波診断装置において、
    　前記弾性画像と前記マスク画像とを並べて表示した表示画像を形成する、
    　ことを特徴とする超音波診断装置。
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