WO2018207474A1 - 超音波診断装置 - Google Patents

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    • 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 storage means includes, as the initial time phase information, a start distance corresponding to a time from a characteristic time phase of the electrocardiogram waveform to the start initial time phase, and an initial end time from the characteristic time phase of the electrocardiogram waveform.
  • the end distance corresponding to the time to the phase is stored, and the setting means sets the time phase separated from the characteristic time phase of the electrocardiographic waveform obtained from the diagnosis target by the start distance to the initial start time of the Doppler waveform of the diagnosis target.
  • a phase that is separated from the characteristic time phase of the electrocardiogram waveform obtained from the diagnosis target by the end distance is an end initial time phase of the Doppler waveform of the diagnosis target.
  • the storage means includes the feature amount data corresponding to the start time phase and the feature amount data corresponding to the end time phase obtained by machine learning processing from learning Doppler waveform information.
  • Completed search data is stored, and the searching means starts the Doppler waveform based on the correlation between the feature amount data obtained from the Doppler waveform in the vicinity of the start initial time phase and the feature amount data corresponding to the start time phase.
  • a time phase is searched, and the end time phase of the Doppler waveform is searched based on the correlation between the feature amount data obtained from the Doppler waveform in the vicinity of the end initial time phase and the feature amount data corresponding to the end time phase. It is desirable. Thereby, in the search of the start time phase and the end time phase of the Doppler waveform, the search based on the feature amount data obtained by the machine learning process is realized.
  • the control unit 100 generally controls the inside of the ultrasonic diagnostic apparatus 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 formation unit 20, the Doppler waveform generation unit 30, the initial time phase setting unit 40, the measurement time phase search unit 50, the Doppler measurement processing unit 70, and the display processing unit 80.
  • hardware such as an electric / electronic circuit or a processor can be used, and a device such as a memory may be used as necessary in the implementation.
  • at least some of the functions corresponding to the above-described units may be realized by a computer. That is, at least a part of the functions corresponding to the above-described units may be realized by cooperation between hardware such as a CPU, a processor, and a memory and software (program) that defines the operation of the CPU and the processor.
  • the overall configuration of the ultrasonic diagnostic apparatus in FIG. 1 is as described above. Next, functions related to Doppler measurement realized by the ultrasonic diagnostic apparatus of FIG. 1 will be described in detail. In addition, about the structure (part) shown in FIG. 1, the code
  • a time phase cursor ST corresponding to the start time phase of the Doppler waveform and a time phase cursor ET corresponding to the end time phase of the Doppler waveform are illustrated in the Doppler waveform image 87. . Therefore, processing relating to setting of the measurement time phase (start time phase and end time phase) of the Doppler waveform will be described below.
  • the distance data (distance from the main R wave or normalized distance) constituting the initial time phase data is statistically obtained from a large number of teacher data. For example, for each measurement item, the average value of distances (distance from the main R wave or normalized distance) obtained from a plurality of teacher data corresponding to the measurement item is used as the distance data of the initial time phase data.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining a specific example of the search of the measurement time phase.
  • FIG. 5 shows a Doppler waveform DP obtained from a subject to be diagnosed.
  • an initial initial phase SP and an initial initial phase EP are set by the initial time phase setting unit 40.
  • the measurement time phase search unit 50 sets a start time phase detection ROI (region of interest for start time phase detection) based on the start initial time phase SP, and sets the disclosed time phase detection ROI in the time phase direction (time axis direction). Move to search the start phase.
  • the initial position of the disclosed time phase detection ROI is set so that the center position of the disclosed time phase detection ROI becomes the position of the start initial time phase SP, and from the initial position, the positive direction (+ direction) and negative of the time axis are set.
  • the disclosed time phase detection ROI is moved in the direction ( ⁇ direction).
  • the movement range (search range) of the disclosed time phase detection ROI is, for example, N pixels (N is a natural number) in the positive direction and N pixels in the negative direction from the initial position.
  • the start time phase is searched based on the image feature quantity data of the Doppler waveform obtained from the disclosed time phase detection ROI at each movement position.
  • the measurement time phase search unit 50 sets an end time phase detection ROI (region of interest for end time phase detection) with reference to the end initial time phase EP, and sets the end time phase detection ROI in the time phase direction (time axis direction). ) To search for the end time phase.
  • the initial position of the end time phase detection ROI is set so that the center position of the end time phase detection ROI becomes the position of the end initial time phase EP, and from the initial position, the time axis positive direction (+ direction) and negative
  • the end time phase detection ROI is moved in the direction ( ⁇ direction).
  • the moving range (search range) of the end time phase detection ROI is, for example, N pixels (N is a natural number) in the positive direction and N pixels in the negative direction from the initial position.
  • the end time phase is searched based on the image feature value data of the Doppler waveform obtained from the end time phase detection ROI at each movement position.
  • the measurement time phase search unit 50 stores image feature amount data stored in the learned data storage unit 60 and image feature amount data obtained from the time phase detection ROI set in the Doppler waveform DP of the subject to be diagnosed.
  • the start time phase and the end time phase of the Doppler waveform DP are searched based on the correlation with.
  • the measurement time phase search unit 50 compares, for example, the image feature amount data obtained from the start time phase detection ROI and the image feature amount data (learned data) corresponding to the start time phase, and calculates the start time phase detection ROI. Search for the optimal position (time phase). For example, the position (time phase) of the start time phase detection ROI that maximizes the similarity between the image feature amount data within the search range is searched, and that position (time phase) is the optimum position (time phase) of the start time phase detection ROI ( Time phase).
  • learned data corresponding to each measurement item is stored for each measurement item of the measurement items 1 to 12.
  • learned data corresponding to several measurement items similar to each other are aggregated and stored in the learned data storage unit 60 after aggregation.
  • the learned data of the measurement item 2 and the measurement item 3 are aggregated, and the aggregated learned data is used for both the measurement item 2 and the measurement item 3.
  • aggregated learned data corresponding to both items of measurement item 2 and measurement item 3 is obtained.
  • the plurality of teacher data corresponding to the measurement item 2 and the measurement item 3 are added to both items.
  • Corresponding aggregated learned data can be obtained. For example, when there is a variation in the number of pieces of teacher data for each measurement item, the variation in the number of pieces of teacher data can be reduced by aggregation.
  • stored in the learned data storage part 60 is also reduced by aggregation.

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Abstract

ドプラ波形生成部３０は、診断領域内から収集される受信信号からドプラ情報を得てドプラ波形を生成する。初期時相設定部４０は、ドプラ波形の開始初期時相と終了初期時相を設定する。その設定においては、心電計などを利用して被検体から得られる心電波形信号と、学習済データ記憶部６０に記憶された学習済データが利用される。計測時相探索部５０は、開始初期時相の近傍においてドプラ波形の開始時相を探索し、終了初期時相の近傍においてドプラ波形の終了時相を探索する。その探索においては、学習済データ記憶部６０に記憶された学習済データが利用される。

Description

超音波診断装置
　本発明は、超音波診断装置に関し、特にドプラ波形を生成する装置に関する。
　超音波診断装置は、超音波を送受することにより得られた受信データに基づいて超音波画像を形成して表示する装置である。超音波画像としては、例えばＢモード画像などが良く知られている。また、超音波を送受することにより得られる受信データに基づいて、生体内の血流や組織などからドプラ情報を得てドプラ波形を生成する装置も知られている。
　例えば、特許文献１には、超音波のドプラ波形内において計測のための開始位置（開始時相）と終了位置（終了時相）を自動検出する技術が開示されている。また、特許文献２には、ＥＣＧ波形（心電波形）を利用してトレース波形（ドプラ波形）のピーク位置を探索する技術が開示されている。また、例えば特許文献３～６には、ドプラ波形の自動トレース（ドプラオートトレース）に係る発明が開示されている。
米国特許第８２９５５６９号明細書 特開２００６－１０２４８９号公報 特開平７－２４１２８９号公報 特開平７－２４１２９０号公報 特開平７－２４１２９１号公報 特開平７－３０３６４１号公報
　ドプラ波形は例えば心臓や血管などの様々な組織に関する診断に利用され、ドプラ波形を利用する多数の計測項目が知られている。計測項目に応じてドプラ波形の形状や計測に利用される波形部分などが異なるため、ドプラ波形を利用した計測において計測のための開始時相と終了時相を適切に探索することは容易ではない。
　本発明はドプラ波形の開始時相と終了時相を探索する改良技術の提供を目的とする。
　本発明の態様として好適な超音波診断装置は、超音波を送受することにより得られた受信データに基づいてドプラ波形を生成する生成手段と、学習用のドプラ波形情報から統計的に得られる初期時相情報を含んだ学習済データを記憶する記憶手段と、前記初期時相情報に基づいてドプラ波形の開始初期時相と終了初期時相を設定する設定手段と、前記開始初期時相の近傍においてドプラ波形の開始時相を探索し、前記終了初期時相の近傍においてドプラ波形の終了時相を探索する探索手段と、を有することを特徴とする。この態様により、ドプラ波形の開始時相と終了時相の探索において、開始初期時相と終了初期時相の近傍に範囲を絞り込んだ探索が可能になる。
　例えば、前記記憶手段には、前記初期時相情報として、心電波形の特徴時相から前記開始初期時相までの時間に対応した開始距離と、心電波形の特徴時相から前記終了初期時相までの時間に対応した終了距離が記憶され、前記設定手段は、診断対象から得られる心電波形の特徴時相から前記開始距離だけ離れた時相を当該診断対象のドプラ波形の開始初期時相とし、当該診断対象から得られる心電波形の特徴時相から前記終了距離だけ離れた時相を当該診断対象のドプラ波形の終了初期時相とすることが望ましい。心電波形の特徴時相（例えばＲ波の時相）が現れるタイミングは診断対象ごとにばらつきがあるものの、診断対象から得られる心電波形の特徴時相を利用することにより、その診断対象に適した開始初期時相と終了初期時相を設定することが可能になる。
　また、例えば、前記記憶手段には、学習用のドプラ波形情報から機械学習処理により得られる前記開始時相に対応した特徴量データと前記終了時相に対応した特徴量データとを含んだ前記学習済データが記憶され、前記探索手段は、前記開始初期時相の近傍においてドプラ波形から得られる特徴量データと前記開始時相に対応した特徴量データとの相関関係に基づいて当該ドプラ波形の開始時相を探索し、前記終了初期時相の近傍においてドプラ波形から得られる特徴量データと前記終了時相に対応した特徴量データとの相関関係に基づいて当該ドプラ波形の終了時相を探索することが望ましい。これにより、ドプラ波形の開始時相と終了時相の探索において、機械学習処理により得られる特徴量データに基づく探索が実現される。
　また、例えば、前記記憶手段には、ドプラ波形を利用する複数の計測項目について各計測項目ごとに学習済データが記憶されることが望ましい。これにより、各計測項目ごとに記憶された学習済データに基づいて、その計測項目に適した開始時相と終了時相の探索が可能になる。なお、互いに類似する幾つかの計測項目に対応した学習済データが集約されて前記記憶手段に記憶されることが望ましい。
　本発明により、ドプラ波形の開始時相と終了時相を探索す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、ドプラ波形の開始時相と終了時相の探索において、開始初期時相と終了初期時相の近傍に範囲を絞り込んだ探索が可能になる。
本発明の実施において好適な超音波診断装置の具体例を示す図である。 ドプラ波形を生成する際に利用される表示画像の具体例を示す図である。 ドプラ波形の計測時相の設定処理の具体例を示すフローチャートである。 学習済データに含まれる初期時相データの具体例を示す図である。 計測時相の探索の具体例を説明するための図である。 学習済データの集約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具体例を示す図である。プローブ１０は、超音波を送受する超音波探触子であり、被検体（生体）内の診断領域で超音波ビームを走査する。プローブ１０の好適な具体例は、例えばセクタプローブやリニアプローブなどであるが、これらとは異なる走査態様のプローブ１０が利用されてもよいし、診断領域内で超音波ビームを立体的に走査するプローブ１０が利用されてもよい。
　送受信部１２は、送信ビームフォーマとしての機能を備えており、プローブ１０が備える複数の振動素子に送信信号を出力してプローブ１０を送信制御することにより送信ビームを形成する。また、送受信部１２は、受信ビームフォーマとしての機能を備えており、複数の振動素子から得られる複数の信号に対して整相加算処理などを施して受信ビームを形成し、受信ビームに沿って受信信号を得る。
　断層画像形成部２０は、診断領域内から得られる受信信号に基づいて、診断領域のＢモード画像（断層画像）の画像データを形成する。断層画像の形成においては、送受信部１２により、超音波ビーム（送信ビームとそれに対応した受信ビーム）が診断領域内で走査され、走査面内から得られる受信信号に基づいて、その走査面に対応したＢモード画像の画像データが形成される。
　ドプラ波形生成部３０は、診断領域内から収集される受信信号からドプラ情報を得てドプラ波形を生成する。ドプラ波形生成部３０は、例えば公知のドプラ処理により、血流などの運動体から得られる超音波の受信信号内に生じるドプラシフトを計測し、血流などの運動体についての超音波ビーム方向のドプラデータ（ビーム方向のドプラ成分）を得る。
　ドプラ計測においては、医師や検査技師などのユーザによる操作に応じて診断領域内にドプラ計測箇所が設定される。ドプラ波形生成部３０は、ドプラ計測箇所に対応した各受信ビームから得られる受信信号に対して直交検波処理や自己相関処理などを施し、ドプラ計測箇所におけるドプラ情報（例えばドプラシフトの情報）を得る。さらに、ドプラ波形生成部３０は、ドプラ計測箇所から得られたドプラ情報に基づいてドプラ波形の波形データを形成する。
　初期時相設定部４０は、ドプラ波形の開始初期時相と終了初期時相を設定する。その設定においては、心電計などを利用して被検体から得られる心電波形信号と、学習済データ記憶部６０に記憶された学習済データが利用される。
　計測時相探索部５０は、開始初期時相の近傍においてドプラ波形の開始時相を探索し、終了初期時相の近傍においてドプラ波形の終了時相を探索する。その探索においては、学習済データ記憶部６０に記憶された学習済データが利用される。
　ドプラ計測処理部７０は、計測時相探索部５０により探索された開始時相から終了時相までの期間においてドプラ波形のトレース処理を実行する。ドプラ計測処理部７０は、例えば公知のトレース処理（特許文献３～６に開示されるドプラオートトレースなど）を利用して開始時相から終了時相までドプラ波形のトレース線を形成する。さらに、ドプラ計測処理部７０は、トレース線が形成されたドプラ波形に基づいてドプラ診断に係る計測処理を実行する。これにより、例えば、ドプラ診断のための各種の計測値などが得られる。
　表示処理部８０は、断層画像形成部２０から得られるＢモード画像の画像データと、ドプラ計測処理部７０から得られるドプラ波形や計測値のデータに基づいて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の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などのユーザから受け付けた指示も反映される。
　図１に示す構成のうち、送受信部１２，断層画像形成部２０，ドプラ波形生成部３０，初期時相設定部４０，計測時相探索部５０，ドプラ計測処理部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少なくとも一部がコンピュータにより実現されてもよい。つまり、上記各部に対応した機能の少なくとも一部が、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）との協働により実現されてもよい。例えば、初期時相設定部４０と計測時相探索部５０とドプラ計測処理部７０のうちの少なくとも一部の機能をコンピュータにより実現し、そのコンピュータを超音波診断装置（ドプラ波形処理装置）として機能させてもよい。
　学習済データ記憶部６０は、例えば半導体メモリやハードディスクドライブなどの記憶デバイスにより実現できる。表示部８２の好適な具体例は液晶ディスプレイや有機ＥＬ（エレクトロルミネッセンス）ディスプレイ等である。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ドプラ計測に係る機能等について詳述する。なお、図１に示した構成（部分）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、ドプラ波形を生成する際に利用される表示画像の具体例を示す図である。図２には、Ｂモード画像８６とドプラ波形画像８７を左右に並べて配置し、ドプラ波形画像８７の下に心電波形画像８８を配置した表示画像８５の具体例が図示されている。
　ドプラ波形を利用した診断には多数の計測項目がある。例えば、大動脈血流計測には、左室駆出血流計測（ＬＶＯＴ）、大動脈弁狭窄血流計測（ＡＳ）、大動脈弁逆流血流計測（ＡＲ）などの複数の計測項目がある。また、僧帽弁血流計測には、左室流入血流計測（ＴｒａｎｓＭ）、僧帽弁狭窄血流計測（ＭＳ）、僧帽弁逆流血流計測（ＭＲ）などの複数の計測項目がある。また、肺動脈血流計測には、右室駆出血流計測（ＲＶＯＴ）、肺動脈弁狭窄血流計測（ＰＳ）、肺動脈弁逆流血流計測（ＰＲ）などの複数の計測項目がある。また、三尖弁血流計測には、三尖弁狭窄血流計測（ＴＳ）、三尖弁逆流血流計測（ＴＲ）などの複数の計測項目がある。さらに、パルス組織ドプラ法（ＴＤＩ－ＰＷ）に基づく複数の計測項目もある。
　このように、ドプラ波形を利用した診断には多数の計測項目がある。医師や検査技師等のユーザは、所望の計測項目に応じた計測断面が表示されるように、プローブ１０の位置や姿勢を適宜に調整する。これにより、所望の計測断面に対応したＢモード画像８６を含む表示画像８５が表示部８２に表示される。
　所望の計測断面が見つかると、ユーザは例えば操作デバイス９０を操作して、計測断面を映し出したＢモード画像８６（例えば静止画像表示）内にドプラ計測箇所を設定する。例えば、ユーザによる操作に応じて、Ｂモード画像８６内にドプラ計測用のサンプルゲートＳＧが設定される。そして、そのサンプルゲートＳＧを通るように、ドプラ計測用の超音波ビーム（送信ビームと受信ビーム）ＤＢの方位が決定される。
　こうして、ドプラ計測用の超音波ビームＤＢの方位とサンプルゲートＳＧの位置が設定されると、超音波ビームＤＢを介して、サンプルゲートＳＧ（ドプラ計測箇所）から得られるドプラ情報（例えばドプラシフトの情報）に基づいて、ドプラ波形生成部３０がドプラ波形の波形データを形成する。その波形データに基づく画像の具体例が図２のドプラ波形画像８７である。
　なお、図２に示す具体例では、ドプラ波形画像８７内に、ドプラ波形の開始時相に対応した時相カーソルＳＴと、ドプラ波形の終了時相に対応した時相カーソルＥＴが図示されている。そこで、以下に、ドプラ波形の計測時相（開始時相と終了時相）の設定に係る処理について説明する。
　図３はドプラ波形の計測時相の設定処理の具体例を示すフローチャートである。まず、複数の計測項目の中から、処理対象となるドプラ波形に対応した計測項目が選択される（Ｓ１）。例えば、医師や検査技師などのユーザが操作デバイス９０を操作して計測項目を指定する。
　計測項目が選択されるとその計測項目に対応した学習済データが選択される（Ｓ２）。学習済データ記憶部６０には、ドプラ波形を利用する複数の計測項目について各計測項目ごとに学習済データが記憶されている。学習済データ記憶部６０に記憶された複数の計測項目についての学習済データの中から、ユーザにより指定された計測項目に対応した学習済データが選択される。
　そして、選択された計測項目に対応した学習済データが利用され、処理対象となるドプラ波形、つまり診断対象となる被検者から得られたドプラ波形内に初期時相が設定され（Ｓ３）、さらに、そのドプラ波形内において計測時相が探索される（Ｓ４）。
　こうして、処理対象となるドプラ波形の計測時相、つまりドプラ波形の開始時相と終了時相が決定されると、ドプラ計測処理部７０により、開始時相から終了時相までの期間においてドプラ波形のトレース処理が実行され（Ｓ５）、さらに、トレース線が形成されたドプラ波形に基づいてドプラ診断に係る計測処理が実行される（Ｓ６）。これにより、例えば、ドプラ診断のための各種の計測値などが得られる。
　学習済データは多数の教師データから得られる。例えば、各計測項目ごとに学習用に蓄積された多数のドプラ波形データが教師データとして利用される。教師データとなるドプラ波形データには医師等の専門家によりドプラ波形の開始時相と終了時相が入力される。また、教師データとなるドプラ波形データには、そのドプラ波形データが得られた際に被検体から得られた心電波形信号のデータが対応付けられており、心電波形の特徴時相であるＲ波の時相から、ユーザにより指定されたドプラ波形の開始時相と終了時相までの距離（時間）を得ることができる。
　そして、各計測項目ごとに、その計測項目に対応した複数の教師データに基づいて、学習済データが導出される。学習済データには、初期時相データと画像特徴量データが含まれている。
　図４は、学習済データに含まれる初期時相データの具体例を示す図である。図４に示す初期時相データは、複数の計測項目１～１０の各計測項目ごとに、開始初期時相（開始）と終了初期時相（終了）を算出するための距離データで構成される。距離データの具体例は、メインとなるＲ波からの距離（ピクセル数）と、メインとなるＲ波からの正規化距離である。
　Ｒ波は心電波形（ＥＣＧ）に含まれる特徴時相の一つであり、心電波形信号から得られる連続する２つのＲ波のうちの一方がメインとされ他方がサブとされる。例えば、連続する２つのＲ波のうち、計測に利用されるドプラ波形部分（開始時相から終了時相まで）に近い方のＲ波がメインとされ、遠い方のＲ波がサブとされる。各計測項目ごとに計測に利用されるドプラ波形部分（開始時相から終了時相まで）が異なるため、予め各計測項目ごとに、メインとなるＲ波とサブとなるＲ波が定義される。
　そして、各計測項目ごとに、ドプラ波形の開始初期時相（開始）と終了初期時相（終了）のそれぞれについて、メインとなるＲ波からの距離（ピクセル数）とメインとなるＲ波からの正規化距離が初期時相データとして学習済データ記憶部６０に記憶される。メインとなるＲ波からの距離（ピクセル数）を、メインとなるＲ波からサブとなるＲ波までの距離（ピクセル数）で割った値が正規化距離である。
　初期時相データを構成する距離データ（メインとなるＲ波からの距離または正規化距離）は、多数の教師データから統計的に得られる。例えば、各計測項目ごとに、その計測項目に対応した複数の教師データから得られる距離（メインとなるＲ波からの距離または正規化距離）の平均値が、初期時相データの距離データとされる。
　初期時相設定部４０は、学習済データ記憶部６０に記憶された初期時相データと、診断対象である被検者から得られる心電波形信号に基づいて、その被検者から得られるドプラ波形の開始初期時相と終了初期時相を設定する。
　例えば、計測項目１に関するドプラ診断の場合には計測項目１の初期時相データが選択され、被検者から得られる心電波形信号のメインとなるＲ波からの距離（ピクセル数）が－１５０の位置に開始初期時相が設定され、同じＲ波からの距離（ピクセル数）が５０の位置に終了初期時相が設定される。なお、被検者から得られる心電波形信号のＲ波間距離（メインとなるＲ波からサブとなるＲ波までのピクセル数）に、初期時相データから得られる正規化距離を乗算し、その乗算結果を被検者から得られる心電波形信号のメインとなるＲ波に加算して、開始初期時相と終了初期時相が設定されてもよい。
　初期時相設定部４０によりドプラ波形の開始初期時相と終了初期時相が設定されると、計測時相探索部５０がそのドプラ波形の計測時相（開始時相と終了時相）を探索する。計測時相探索部５０は、ドプラ波形に設定された開始初期時相の近傍において、そのドプラ波形の開始時相を探索し、ドプラ波形に設定された終了初期時相の近傍において、そのドプラ波形の終了時相を探索する。
　図５は、計測時相の探索の具体例を説明するための図である。図５には、診断対象となる被検者から得られたドプラ波形ＤＰが図示されている。そのドプラ波形ＤＰには、初期時相設定部４０により、開始初期時相ＳＰと終了初期時相ＥＰが設定されている。
　計測時相探索部５０は、開始初期時相ＳＰを基準として開始時相検出ＲＯＩ（開始時相検出用の関心領域）を設定し、開示時相検出ＲＯＩを時相方向（時間軸方向）に移動させて開始時相を探索する。例えば、開示時相検出ＲＯＩの中心位置が開始初期時相ＳＰの位置となるように開示時相検出ＲＯＩの初期位置が設定され、その初期位置から、時間軸の正方向（＋方向）と負方向（－方向）に開示時相検出ＲＯＩを移動させる。開示時相検出ＲＯＩの移動範囲（探索範囲）は、例えば、初期位置から正方向にＮ画素（Ｎは自然数）とし負方向にＮ画素とする。そして、各移動位置において開示時相検出ＲＯＩから得られるドプラ波形の画像特徴量データに基づいて開始時相が探索される。
　また、計測時相探索部５０は、終了初期時相ＥＰを基準として終了時相検出ＲＯＩ（終了時相検出用の関心領域）を設定し、終了時相検出ＲＯＩを時相方向（時間軸方向）に移動させて終了時相を探索する。例えば、終了時相検出ＲＯＩの中心位置が終了初期時相ＥＰの位置となるように終了時相検出ＲＯＩの初期位置が設定され、その初期位置から、時間軸の正方向（＋方向）と負方向（－方向）に終了時相検出ＲＯＩを移動させる。終了時相検出ＲＯＩの移動範囲（探索範囲）は、例えば、初期位置から正方向にＮ画素（Ｎは自然数）とし負方向にＮ画素とする。そして、各移動位置において終了時相検出ＲＯＩから得られるドプラ波形の画像特徴量データに基づいて終了時相が探索される。
　計測時相探索部５０による探索には、学習済データ記憶部６０に記憶された学習済データが利用される。学習済データ記憶部６０に記憶される学習済データには、初期時相データ（図４参照）の他に画像特徴量データが含まれている。画像特徴量データも、多数の教師データから得られる。例えば、各計測項目ごとに学習用に蓄積された多数のドプラ波形データが教師データとして利用される。そして、各計測項目ごとに、その計測項目に対応した複数の教師データから、例えばアダブーストやランダムフォレストやディープラーニングなどの機械学習処理により、教師データとなるドプラ波形内にユーザが設定した開始時相に対応した画像特徴量データと、そのドプラ波形内にユーザが設定した終了時相に対応した画像特徴量データが導出され、学習済データ記憶部６０に記憶される。
　計測時相探索部５０は、学習済データ記憶部６０に記憶された画像特徴量データと、診断対象である被検者のドプラ波形ＤＰに設定された時相検出ＲＯＩから得られる画像特徴量データとの相関関係に基づいて、ドプラ波形ＤＰの開始時相と終了時相を探索する。
　学習済データ記憶部６０には、複数の計測項目の各計測項目ごとに、開始時相に対応した画像特徴量データと終了時相に対応した画像特徴量データが記憶されており、計測時相探索部５０は、ドプラ波形ＤＰの計測項目に対応した画像特徴量データを選択する。
　計測時相探索部５０は、例えば、開始時相検出ＲＯＩから得られる画像特徴量データと開始時相に対応した画像特徴量データ（学習済データ）とを比較して、開始時相検出ＲＯＩの最適な位置（時相）を探索する。例えば、探索範囲内で画像特徴量データ同士の類似度が最大となる開始時相検出ＲＯＩの位置（時相）が探索され、その位置（時相）が開始時相検出ＲＯＩの最適な位置（時相）とされる。
　そして、開始時相検出ＲＯＩの最適な位置に対応した時相がドプラ波形ＤＰの開始時相とされる。例えば、初期位置における開始時相検出ＲＯＩの中心位置が開始初期時相ＳＰの位置であれば、最適な位置における開始時相検出ＲＯＩの中心位置がドプラ波形ＤＰの開始時相とされる。
　また、計測時相探索部５０は、例えば、終了時相検出ＲＯＩから得られる画像特徴量データと終了時相に対応した画像特徴量データ（学習済データ）とを比較して、終了時相検出ＲＯＩの最適な位置（時相）を探索する。例えば、探索範囲内で画像特徴量データ同士の類似度が最大となる終了時相検出ＲＯＩの位置（時相）が探索され、その位置（時相）が終了時相検出ＲＯＩの最適な位置（時相）とされる。
　そして、終了時相検出ＲＯＩの最適な位置に対応した時相がドプラ波形ＤＰの終了時相とされる。例えば、初期位置における終了時相検出ＲＯＩの中心位置が終了初期時相ＥＰの位置であれば、最適な位置における終了時相検出ＲＯＩの中心位置がドプラ波形ＤＰの終了時相とされる。
　なお、学習済データ記憶部６０には、複数の計測項目の各計測項目ごとに学習済データが記憶されるが、互いに類似する幾つかの計測項目に対応した学習済データが集約されて学習済データ記憶部６０に記憶されてもよい。
　図６は、学習済データの集約の具体例を示す図である。図６には、集約前後の学習済データ記憶部６０に記憶される学習済データの具体例が図示されている。
　集約前の学習済データ記憶部６０には、計測項目１～１２の各計測項目ごとに、各計測項目に対応した学習済データが記憶されている。これに対し、集約後の学習済データ記憶部６０には、互いに類似する幾つかの計測項目に対応した学習済データが集約されて記憶されている。例えば、計測項目２と計測項目３の学習済データが集約され、集約された学習済データが計測項目２と計測項目３の両項目に利用される。
　例えば、計測項目２に対応した複数の教師データと計測項目３に対応した複数の教師データを利用して、計測項目２と計測項目３の両項目に対応した集約された学習済データが得られる。これにより、例えば、計測項目２と計測項目３のそれぞれに対応した複数の教師データのデータ数が少ない場合でも、計測項目２と計測項目３に対応した複数の教師データを足し合わせて両項目に対応した集約された学習済データを得ることができる。例えば、計測項目ごとに教師データのデータ数にばらつきがある場合に、集約により、教師データのデータ数のばらつきを低減することができる。また、集約により、学習済データ記憶部６０に記憶される学習済データの容量も低減される。
　図６に示す具体例では、例えば、計測項目４と計測項目５、計測項目６と計測項目７、計測項目８と計測項目９、計測項目１０と計測項目１１も互いに類似する計測項目として集約されている。なお、集約に適した類似関係にある計測項目、つまり互いにドプラ波形が似ている計測項目の具体例は、例えば、左室駆出血流計測（ＬＶＯＴ）と右室駆出血流計測（ＲＶＯＴ）の組み合わせ、僧帽弁狭窄血流計測（ＭＳ）と三尖弁狭窄血流計測（ＴＳ）の組み合わせ、僧帽弁逆流血流計測（ＭＲ）と三尖弁逆流血流計測（ＴＲ）の組み合わせ、大動脈弁狭窄血流計測（ＡＳ）と肺動脈弁狭窄血流計測（ＰＳ）の組み合わせ、大動脈弁逆流血流計測（ＡＲ）と肺動脈弁逆流血流計測（ＰＲ）の組み合わせなどである。
　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、３０　ドプラ波形生成部、４０　初期時相設定部、５０　計測時相探索部、６０　学習済データ記憶部、７０　ドプラ計測処理部、８０　表示処理部、９０　操作デバイス、１００　制御部。

Claims (12)

  1. 　超音波を送受することにより得られた受信データに基づいてドプラ波形を生成する生成手段と、
    　学習用のドプラ波形情報から統計的に得られる初期時相情報を含んだ学習済データを記憶する記憶手段と、
    　前記初期時相情報に基づいてドプラ波形の開始初期時相と終了初期時相を設定する設定手段と、
    　前記開始初期時相の近傍においてドプラ波形の開始時相を探索し、前記終了初期時相の近傍においてドプラ波形の終了時相を探索する探索手段と、
    　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、
    　前記記憶手段には、前記初期時相情報として、心電波形の特徴時相から前記開始初期時相までの時間に対応した開始距離と、心電波形の特徴時相から前記終了初期時相までの時間に対応した終了距離が記憶され、
    　前記設定手段は、診断対象から得られる心電波形の特徴時相から前記開始距離だけ離れた時相を当該診断対象のドプラ波形の開始初期時相とし、当該診断対象から得られる心電波形の特徴時相から前記終了距離だけ離れた時相を当該診断対象のドプラ波形の終了初期時相とする、
    　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、
    　前記記憶手段には、学習用のドプラ波形情報から機械学習処理により得られる前記開始時相に対応した特徴量データと前記終了時相に対応した特徴量データとを含んだ前記学習済データが記憶され、
    　前記探索手段は、前記開始初期時相の近傍においてドプラ波形から得られる特徴量データと前記開始時相に対応した特徴量データとの相関関係に基づいて当該ドプラ波形の開始時相を探索し、前記終了初期時相の近傍においてドプラ波形から得られる特徴量データと前記終了時相に対応した特徴量データとの相関関係に基づいて当該ドプラ波形の終了時相を探索する、
    　ことを特徴とする超音波診断装置。
  4. 　請求項２に記載の超音波診断装置において、
    　前記記憶手段には、学習用のドプラ波形情報から機械学習処理により得られる前記開始時相に対応した特徴量データと前記終了時相に対応した特徴量データとを含んだ前記学習済データが記憶され、
    　前記探索手段は、前記開始初期時相の近傍においてドプラ波形から得られる特徴量データと前記開始時相に対応した特徴量データとの相関関係に基づいて当該ドプラ波形の開始時相を探索し、前記終了初期時相の近傍においてドプラ波形から得られる特徴量データと前記終了時相に対応した特徴量データとの相関関係に基づいて当該ドプラ波形の終了時相を探索する、
    　ことを特徴とする超音波診断装置。
  5. 　請求項１に記載の超音波診断装置において、
    　前記記憶手段には、ドプラ波形を利用する複数の計測項目について各計測項目ごとに学習済データが記憶される、
    　ことを特徴とする超音波診断装置。
  6. 　請求項２に記載の超音波診断装置において、
    　前記記憶手段には、ドプラ波形を利用する複数の計測項目について各計測項目ごとに学習済データが記憶される、
    　ことを特徴とする超音波診断装置。
  7. 　請求項３に記載の超音波診断装置において、
    　前記記憶手段には、ドプラ波形を利用する複数の計測項目について各計測項目ごとに学習済データが記憶される、
    　ことを特徴とする超音波診断装置。
  8. 　請求項４に記載の超音波診断装置において、
    　前記記憶手段には、ドプラ波形を利用する複数の計測項目について各計測項目ごとに学習済データが記憶される、
    　ことを特徴とする超音波診断装置。
  9. 　請求項５に記載の超音波診断装置において、
    　互いに類似する幾つかの計測項目に対応した学習済データが集約されて前記記憶手段に記憶される、
    　ことを特徴とする超音波診断装置。
  10. 　請求項６に記載の超音波診断装置において、
    　互いに類似する幾つかの計測項目に対応した学習済データが集約されて前記記憶手段に記憶される、
    　ことを特徴とする超音波診断装置。
  11. 　請求項７に記載の超音波診断装置において、
    　互いに類似する幾つかの計測項目に対応した学習済データが集約されて前記記憶手段に記憶される、
    　ことを特徴とする超音波診断装置。
  12. 　請求項８に記載の超音波診断装置において、
    　互いに類似する幾つかの計測項目に対応した学習済データが集約されて前記記憶手段に記憶される、
    　ことを特徴とする超音波診断装置。
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