WO2021048834A1 - 診断支援装置、診断支援システム、及び診断支援方法 - Google Patents

Abstract

診断支援装置は、生体組織の内部を移動しながら放射線状に超音波を送信する超音波振動子により生体組織の断面が観察された結果を参照して、超音波の送信方向に存在する反射物からの反射波の強度値を示すラインデータを、超音波振動子の移動位置と超音波の送信方向との組み合わせごとに生成し、生成したラインデータに対応する画素を含み、同じ移動位置のラインデータに対応する画素を一方向に配列し、同じ送信方向のラインデータに対応する画素を当該一方向の垂直方向に配列し、生成したラインデータの異常度に応じて各画素値を設定した検出用画像を生成する制御部を備える。

Description

診断支援装置、診断支援システム、及び診断支援方法

　本開示は、診断支援装置、診断支援システム、及び診断支援方法に関する。

　特許文献１には、光の送受信を行うイメージングコアを先端部に回転自在に、且つ軸方向に移動自在に収容したカテーテルを用いて血管内腔の画像を取得するＯＦＤＩ又はＯＣＴに関する技術が開示されている。「ＯＦＤＩ」は、ｏｐｔｉｃａｌ　ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ　ｄｏｍａｉｎ　ｉｍａｇｉｎｇの略語である。「ＯＣＴ」は、ｏｐｔｉｃａｌ　ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ　ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙの略語である。

特許文献1：国際公開第２０１４／１１５１８２号

　分岐部病変のステント治療においてＯＦＤＩは、分岐部の側枝入口部の狭小化及び解離、並びに側枝拡張後のステントの変形の評価に有用である。主枝へのシングルステンティングで、クロスオーバーした側枝入口部のステントストラットをバルーンで拡張する場合、側枝へ挿入するガイドワイヤは入口部の遠位側から通過させるほうが、ステントの変形、及びストラットの遺残を減少させることができる。ＯＦＤＩでは、血管、ステント、及びガイドワイヤの３次元画像を構築することができる機能により、ガイドワイヤが適切にこの遠位部を通過しているか確認できる。この機能によりＯＦＤＩは、分岐部病変のステント治療において、入口部の血管内腔の解剖学的情報、側枝ワイヤの走行、及び後拡張によるステントストラットの変形の理解に極めて有用となっている。

　ステント治療においては、超音波の送受信を行うイメージングコアを先端部に回転自在に、且つ軸方向に移動自在に収容したカテーテルを用いて血管内腔の画像を取得するＩＶＵＳも広く用いられている。「ＩＶＵＳ」は、ｉｎｔｒａｖａｓｃｕｌａｒ　ｕｌｔｒａｓｏｕｎｄの略語である。

　ＯＦＤＩでは血管内の血球が障害となるため、血球を除去するために、造影剤などで血管内をフラッシュする必要がある。一方、ＩＶＵＳでは、通常血管内をフラッシュしなくとも画像を取得可能である。血管内をフラッシュしなければ、腎臓に負担となる造影剤などの使用を抑えることができる。しかし、血球が一定以上の輝度値で画像に映ることとなるため、ＯＦＤＩと同様の方法で、ガイドワイヤ及びステントストラットの状態を観察可能な画像を作成することはできない。

　本開示の目的は、超音波により生体組織の断面が観察された結果から、検出対象物の状態を観察可能な画像を生成することである。

　本開示の一態様としての診断支援装置は、生体組織の内部を移動しながら放射線状に超音波を送信する超音波振動子により前記生体組織の断面が観察された結果を参照して、前記超音波の送信方向に存在する反射物からの反射波の強度値を示すラインデータを、前記超音波振動子の移動位置と前記超音波の送信方向との組み合わせごとに生成し、生成したラインデータに対応する画素を含み、同じ移動位置のラインデータに対応する画素を一方向に配列し、同じ送信方向のラインデータに対応する画素を当該一方向の垂直方向に配列し、生成したラインデータの異常度に応じて各画素値を設定した検出用画像を生成する制御部を備える。

　本開示の一実施形態として、前記制御部は、前記ラインデータの異常度として、前記ラインデータの特徴を表す特徴ベクトルの異常度を算出する。

　本開示の一実施形態として、前記制御部は、前記ラインデータとして、前記超音波の送信方向における前記反射波の強度値分布を示すデータを生成する。

　本開示の一実施形態として、前記制御部は、前記生体組織の断面が観察された結果として、前記強度値分布に相当する輝度値分布を持つ断面画像を参照する。

　本開示の一実施形態として、前記制御部は、前記強度値分布を、前記超音波振動子により観察された断面の重心からの分布に変換し、前記ラインデータとして、変換後の分布を示すデータを生成する。

　本開示の一実施形態として、前記特徴ベクトルは、前記強度値分布を表すベクトルである。

　本開示の一実施形態として、前記特徴ベクトルは、前記強度値分布から求められる、前記超音波の送信方向における前記反射波の強度の頻度分布を表すベクトルである。

　本開示の一実施形態として、前記特徴ベクトルは、前記超音波振動子の移動位置の違いによる前記強度値分布の変化を用いて算出されるベクトルである。

　本開示の一実施形態として、前記特徴ベクトルは、前記超音波の送信方向の違いによる前記強度値分布の変化を用いて算出されるベクトルである。

　本開示の一実施形態として、前記制御部は、前記特徴ベクトルと、検出対象物を識別するための識別ベクトルとの比較を行い、前記比較の結果として、前記特徴ベクトルの異常度を算出する。

　本開示の一実施形態として、前記制御部は、前記識別ベクトルとして、少なくとも２つの異なるベクトルを用いて前記特徴ベクトルの異常度を算出し、前記検出用画像の各画素値として、各画素のＲＧＢ値を設定する際に、Ｒ値、Ｇ値、及びＢ値のうち少なくとも２つを、互いに異なるベクトルを用いて算出した異常度に応じて設定する。

　本開示の一実施形態として、前記制御部は、前記検出用画像の各画素値として、各画素のＲＧＢ値を設定する際に、Ｒ値、Ｇ値、及びＢ値のうちいずれか１つ又は２つを、前記ラインデータの統計量に応じて設定し、Ｒ値、Ｇ値、及びＢ値のうち残りの少なくとも１つを、前記特徴ベクトルの異常度に応じて設定する。

　本開示の一実施形態として、前記制御部は、前記識別ベクトルとして、前記検出対象物の種類ごとに異なるベクトルを用いて前記特徴ベクトルの異常度を算出する。

　本開示の一実施形態として、前記検出対象物には、ステント、ガイドワイヤ、血管壁、石灰化病変、及びプラークのうち少なくとも１種類が含まれる。

　本開示の一実施形態として、前記制御部は、前記ラインデータを分析して、前記超音波の送信方向に存在する血球領域の位置を検出し、前記特徴ベクトルの異常度として、検出した位置に対応する要素を除外したベクトルの異常度を算出する。

　本開示の一実施形態として、前記制御部は、前記検出用画像として、前記生体組織を前記超音波振動子の移動方向に沿って切り開いた展開画像を生成する。

　本開示の一態様としての診断支援システムは、前記診断支援装置と、前記超音波振動子を備えるプローブとを備える。

　本開示の一態様としての診断支援方法では、超音波振動子が、生体組織の内部を移動しながら放射線状に超音波を送信し、診断支援装置が、前記超音波振動子により前記生体組織の断面が観察された結果を参照して、前記超音波の送信方向に存在する反射物からの反射波の強度値を示すラインデータを、前記超音波振動子の移動位置と前記超音波の送信方向との組み合わせごとに生成し、前記診断支援装置が、生成したラインデータに対応する画素を含み、同じ移動位置のラインデータに対応する画素を一方向に配列し、同じ送信方向のラインデータに対応する画素を当該一方向の垂直方向に配列し、生成したラインデータの異常度に応じて各画素値を設定した検出用画像を生成する。

　本開示の一実施形態によれば、超音波により生体組織の断面が観察された結果から、検出対象物の状態を観察可能な画像を生成することができる。

[図1]本開示の一実施形態に係る診断支援システムの斜視図である。
[図2]本開示の一実施形態に係るプローブ及び駆動ユニットの斜視図である。
[図3]本開示の一実施形態に係る診断支援装置によって生体組織の断面画像から検出用画像が生成される例を示す図である。
[図4]本開示の一実施形態に係る診断支援装置の構成を示すブロック図である。
[図5]本開示の一実施形態に係る診断支援システムの動作を示すフローチャートである。
[図6]本開示の一実施形態に係る診断支援装置によって断層画像が取得される例を示す図である。
[図7]本開示の一実施形態に係る診断支援装置によって生体組織の断面画像が展開画像に変換される例を示す図である。
[図8]本開示の一実施形態に係る診断支援装置によってラインの輝度分布と分類パターンとが比較される例を示す図である。
[図9]本開示の一実施形態に係る診断支援装置によって検出用画像が生成される例を示す図である。
診断支援装置によってラインの輝度の頻度分布と分類パターンとが比較される変形例を示す図である。
診断支援装置によってラインの輝度の統計量が使用される変形例を示す図である。
診断支援装置によってラインの輝度分布の最大ピークの傾きが使用される変形例を示す図である。

　以下、本開示の一実施形態について、図を参照して説明する。

　各図中、同一又は相当する部分には、同一符号を付している。本実施形態の説明において、同一又は相当する部分については、説明を適宜省略又は簡略化する。

　図１、図２、及び図３を参照して、本実施形態の概要を説明する。

　本実施形態では、超音波振動子２５が、生体組織の内部を移動しながら放射線状に超音波を送信する。診断支援装置１１が、超音波振動子２５により生体組織の断面が観察された結果を参照して、超音波の送信方向θに存在する反射物からの反射波の強度値を示すラインデータＬ［ｚ，θ］を、超音波振動子２５の移動位置ｚと超音波の送信方向θとの組み合わせごとに生成する。診断支援装置１１が、生成したラインデータＬ［ｚ，θ］に対応する画素Ｐ［ｚ，θ］を含み、同じ移動位置ｚのラインデータＬ［ｚ，θ］に対応する画素Ｐ［ｚ，θ］を一方向に配列し、同じ送信方向θのラインデータＬ［ｚ，θ］に対応する画素Ｐ［ｚ，θ］を当該一方向の垂直方向に配列し、生成したラインデータＬ［ｚ，θ］の異常度に応じて各画素値を設定した検出用画像を生成する。

　本実施形態によれば、超音波により生体組織の断面が観察された結果から、検出対象物の状態を観察可能な画像を生成することができる。観察対象の生体組織は、本実施形態では血管であるが、心臓などの臓器、又はその他の生体組織でもよい。検出対象物は、本実施形態ではステントであるが、ガイドワイヤ、血管壁、石灰化病変、プラーク、又はその他の反射物でもよい。例えば、検出対象物には、ステント、ガイドワイヤ、血管壁、石灰化病変、及びプラークのうち少なくとも１種類が含まれる。

　本実施形態では、ラインデータＬ［ｚ，θ］として、超音波の送信方向θにおける反射波の強度値分布Ａ［ｚ，θ］を示すデータが生成される。

　本実施形態では、生体組織の断面が観察された結果として、強度値分布Ａ［ｚ，θ］に相当する輝度値分布を持つ断面画像５０が参照される。断面画像５０は、具体的には、ＩＶＵＳの２次元画像である。

　本実施形態では、検出用画像として、生体組織を超音波振動子２５の移動方向に沿って切り開いた展開画像６０が生成される。展開画像６０は、具体的には、カラーマップである。

　本実施形態では、ラインデータＬ［ｚ，θ］の特徴が抽出され、抽出された特徴を表す特徴ベクトルｐの異常度が算出される。すなわち、ラインデータＬ［ｚ，θ］の異常度として、ラインデータＬ［ｚ，θ］の特徴を表す特徴ベクトルｐの異常度が算出される。特徴ベクトルｐは、具体的には、強度値分布Ａ［ｚ，θ］を表すベクトルである。

　本実施形態では、特徴ベクトルｐと、検出対象物を識別するための識別ベクトルｑとの比較Ｃが行われ、比較Ｃの結果として、特徴ベクトルｐの異常度が算出される。識別ベクトルｑは、具体的には、検出対象物を識別するパターンを表すベクトルである。特徴ベクトルｐの異常度は、具体的には、特徴ベクトルｐと識別ベクトルｑとの類似度である。

　図１を参照して、本実施形態に係る診断支援システム１０の構成を説明する。

　診断支援システム１０は、診断支援装置１１、ケーブル１２、駆動ユニット１３、キーボード１４、マウス１５、及びディスプレイ１６を備える。

　診断支援装置１１は、本実施形態では画像診断に特化した専用のコンピュータであるが、ＰＣなどの汎用のコンピュータでもよい。「ＰＣ」は、ｐｅｒｓｏｎａｌ　ｃｏｍｐｕｔｅｒの略語である。

　ケーブル１２は、診断支援装置１１と駆動ユニット１３とを接続するために用いられる。

　駆動ユニット１３は、図２に示すプローブ２０に接続して用いられ、プローブ２０を駆動する装置である。駆動ユニット１３は、ＭＤＵとも呼ばれる。「ＭＤＵ」は、ｍｏｔｏｒ　ｄｒｉｖｅ　ｕｎｉｔの略語である。プローブ２０は、ＩＶＵＳに適用される。プローブ２０は、ＩＶＵＳカテーテル又は画像診断用カテーテルとも呼ばれる。

　キーボード１４、マウス１５、及びディスプレイ１６は、任意のケーブルを介して、又は無線で診断支援装置１１と接続される。ディスプレイ１６は、例えば、ＬＣＤ、有機ＥＬディスプレイ、又はＨＭＤである。「ＬＣＤ」は、ｌｉｑｕｉｄ　ｃｒｙｓｔａｌ　ｄｉｓｐｌａｙの略語である。「ＥＬ」は、ｅｌｅｃｔｒｏ　ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅの略語である。「ＨＭＤ」は、ｈｅａｄ－ｍｏｕｎｔｅｄ　ｄｉｓｐｌａｙの略語である。

　診断支援システム１０は、オプションとして、接続端子１７及びカートユニット１８をさらに備える。

　接続端子１７は、診断支援装置１１と外部機器とを接続するために用いられる。接続端子１７は、例えば、ＵＳＢ端子である。「ＵＳＢ」は、Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ　Ｓｅｒｉａｌ　Ｂｕｓの略語である。外部機器は、例えば、磁気ディスクドライブ、光磁気ディスクドライブ、又は光ディスクドライブなどの記録媒体である。

　カートユニット１８は、移動用のキャスタ付きのカートである。カートユニット１８のカート本体には、診断支援装置１１、ケーブル１２、及び駆動ユニット１３が設置される。カートユニット１８の最上部のテーブルには、キーボード１４、マウス１５、及びディスプレイ１６が設置される。

　図２を参照して、本実施形態に係るプローブ２０及び駆動ユニット１３の構成を説明する。

　プローブ２０は、駆動シャフト２１、ハブ２２、シース２３、外管２４、超音波振動子２５、及び中継コネクタ２６を備える。

　駆動シャフト２１は、生体の体腔内に挿入されるシース２３と、シース２３の基端に接続した外管２４とを通り、プローブ２０の基端に設けられたハブ２２の内部まで延びている。駆動シャフト２１は、信号を送受信する超音波振動子２５を先端に有してシース２３及び外管２４内に回転可能に設けられる。中継コネクタ２６は、シース２３及び外管２４を接続する。

　ハブ２２、駆動シャフト２１、及び超音波振動子２５は、それぞれが一体的に軸方向に進退移動するように互いに接続される。そのため、例えば、ハブ２２が先端側に向けて押される操作がなされると、駆動シャフト２１及び超音波振動子２５がシース２３の内部を先端側へ移動する。例えば、ハブ２２が基端側に引かれる操作がなされると、駆動シャフト２１及び超音波振動子２５は、矢印で示すように、シース２３の内部を基端側へ移動する。

　駆動ユニット１３は、スキャナユニット３１、スライドユニット３２、及びボトムカバー３３を備える。

　スキャナユニット３１は、ケーブル１２を介して診断支援装置１１と接続する。スキャナユニット３１は、プローブ２０と接続するプローブ接続部３４と、駆動シャフト２１を回転させる駆動源であるスキャナモータ３５とを備える。

　プローブ接続部３４は、プローブ２０の基端に設けられたハブ２２の差込口３６を介して、プローブ２０と着脱自在に接続する。ハブ２２の内部では、駆動シャフト２１の基端が回転自在に支持されており、スキャナモータ３５の回転力が駆動シャフト２１に伝えられる。また、ケーブル１２を介して駆動シャフト２１と診断支援装置１１との間で信号が送受信される。診断支援装置１１では、駆動シャフト２１から伝わる信号に基づき、生体管腔の断層画像の生成、及び画像処理が行われる。

　スライドユニット３２は、スキャナユニット３１を進退自在に載せており、スキャナユニット３１と機械的且つ電気的に接続している。スライドユニット３２は、プローブクランプ部３７、スライドモータ３８、及びスイッチ群３９を備える。

　プローブクランプ部３７は、プローブ接続部３４よりも先端側でこれと同軸的に配置して設けられており、プローブ接続部３４に接続されるプローブ２０を支持する。

　スライドモータ３８は、軸方向の駆動力を生じさせる駆動源である。スライドモータ３８の駆動によってスキャナユニット３１が進退動し、それに伴って駆動シャフト２１が軸方向に進退動する。スライドモータ３８は、例えば、サーボモータである。

　スイッチ群３９には、例えば、スキャナユニット３１の進退操作の際に押されるフォワードスイッチ及びプルバックスイッチ、並びに画像描写の開始及び終了の際に押されるスキャンスイッチが含まれる。ここでの例に限定されず、必要に応じて種々のスイッチがスイッチ群３９に含まれる。

　フォワードスイッチが押されると、スライドモータ３８が正回転し、スキャナユニット３１が前進する。一方、プルバックスイッチが押されると、スライドモータ３８が逆回転し、スキャナユニット３１が後退する。

　スキャンスイッチが押されると画像描写が開始され、スキャナモータ３５が駆動するとともに、スライドモータ３８が駆動してスキャナユニット３１を後退させていく。術者などのユーザは、事前にプローブ２０をスキャナユニット３１に接続しておき、画像描写開始とともに駆動シャフト２１が回転しつつ軸方向基端側に移動するようにする。スキャナモータ３５及びスライドモータ３８は、スキャンスイッチが再度押されると停止し、画像描写が終了する。

　ボトムカバー３３は、スライドユニット３２の底面及び底面側の側面全周を覆っており、スライドユニット３２の底面に対して近接離間自在である。

　図３に示すように、ＩＶＵＳの断面画像５０では、血球部分があるため、ＯＦＤＩと同じ手法で血管全体の把握ができない。そこで、本実施形態では、診断支援装置１１が、血管に向けて超音波信号を送信しその反射信号を検出するイメージングコアを回転させながらカテーテル内を移動させることで得られる、イメージングコアの回転中心から放射線状に伸びるラインデータＬ［ｚ，θ］を用いて血管の画像である検出用画像を再構成する。イメージングコアは、少なくとも駆動シャフト２１及び超音波振動子２５から構成される。

　具体的には、診断支援装置１１は、イメージングコアの回転動作で得られたラインデータＬ［ｚ，θ］を参照して、反射信号強度を示す値と深度の成分とを含む受信ベクトルを生成する。「深度」とは、超音波信号の送信方向θにおける反射物までの距離のことである。診断支援装置１１は、生成した受信ベクトルと、超音波信号の送信方向θにステントが存在する場合に得られる反射波のパターンを識別しやすい特性を持つ検出ベクトルとの類似度を計算する。診断支援装置１１は、超音波振動子２５の位置ｚ、超音波信号の送信方向θ、及び類似度をパラメータとして使用して、３次元的に収集されたデータの分類を行い、分類結果を表示する。受信ベクトルは、特徴ベクトルｐに相当する。検出ベクトルは、識別ベクトルｑに相当する。類似度は、特徴ベクトルｐの異常度に相当する。受信ベクトルは、信号強度の発生頻度を成分として含んでもよいし、又は深度と発生頻度との両方を成分として含んでもよい。

　より具体的には、診断支援装置１１は、各受信ベクトルを極座標空間へ写像して血管の径方向へ投影し、類似度を使用して投影平面上の色を割り当てることにより、血管を長軸方向で切り開いたような展開画像６０を生成する。色は、画素Ｐ［ｚ，θ］の画素値に相当する。

　本実施形態によれば、展開画像６０内の色によってステントデザインが識別可能である。展開画像６０は、特に、分岐部の側枝入口部の狭小化及び解離、並びに側枝拡張後のステントの変形の評価に有用である。

　図４を参照して、本実施形態に係る診断支援装置１１の構成を説明する。

　診断支援装置１１は、制御部４１、記憶部４２、通信部４３、入力部４４、及び出力部４５などの構成要素を備える。

　制御部４１は、１つ以上のプロセッサである。プロセッサは、ＣＰＵ若しくはＧＰＵなどの汎用プロセッサ、又は特定の処理に特化した専用プロセッサである。「ＣＰＵ」は、ｃｅｎｔｒａｌ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｕｎｉｔの略語である。「ＧＰＵ」は、ｇｒａｐｈｉｃｓ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｕｎｉｔの略語である。制御部４１には、１つ以上の専用回路が含まれてもよいし、又は制御部４１において、１つ以上のプロセッサを１つ以上の専用回路に置き換えてもよい。専用回路は、例えば、ＦＰＧＡ又はＡＳＩＣである。「ＦＰＧＡ」は、ｆｉｅｌｄ－ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　ｇａｔｅ　ａｒｒａｙの略語である。「ＡＳＩＣ」は、ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｓｐｅｃｉｆｉｃ　ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　ｃｉｒｃｕｉｔの略語である。制御部４１は、診断支援装置１１を含む診断支援システム１０の各部を制御しながら、診断支援装置１１の動作に関わる情報処理を実行する。

　記憶部４２は、１つ以上の半導体メモリ、１つ以上の磁気メモリ、１つ以上の光メモリ、又はこれらのうち少なくとも２種類の組み合わせである。半導体メモリは、例えば、ＲＡＭ又はＲＯＭである。「ＲＡＭ」は、ｒａｎｄｏｍ　ａｃｃｅｓｓ　ｍｅｍｏｒｙの略語である。「ＲＯＭ」は、ｒｅａｄ　ｏｎｌｙ　ｍｅｍｏｒｙの略語である。ＲＡＭは、例えば、ＳＲＡＭ又はＤＲＡＭである。「ＳＲＡＭ」は、ｓｔａｔｉｃ　ｒａｎｄｏｍ　ａｃｃｅｓｓ　ｍｅｍｏｒｙの略語である。「ＤＲＡＭ」は、ｄｙｎａｍｉｃ　ｒａｎｄｏｍ　ａｃｃｅｓｓ　ｍｅｍｏｒｙの略語である。ＲＯＭは、例えば、ＥＥＰＲＯＭである。「ＥＥＰＲＯＭ」は、ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ　ｅｒａｓａｂｌｅ　ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　ｒｅａｄ　ｏｎｌｙ　ｍｅｍｏｒｙの略語である。記憶部４２は、例えば、主記憶装置、補助記憶装置、又はキャッシュメモリとして機能する。記憶部４２には、診断支援装置１１の動作に用いられる情報と、診断支援装置１１の動作によって得られた情報とが記憶される。

　通信部４３は、１つ以上の通信用インタフェースである。通信用インタフェースは、有線ＬＡＮインタフェース、無線ＬＡＮインタフェース、又はＩＶＵＳの信号を受信及びＡ／Ｄ変換する画像診断用インタフェースである。「ＬＡＮ」は、ｌｏｃａｌ　ａｒｅａ　ｎｅｔｗｏｒｋの略語である。「Ａ／Ｄ」は、ａｎａｌｏｇ　ｔｏ　ｄｉｇｉｔａｌの略語である。通信部４３は、診断支援装置１１の動作に用いられる情報を受信し、また診断支援装置１１の動作によって得られる情報を送信する。本実施形態では、通信部４３に含まれる画像診断用インタフェースに駆動ユニット１３が接続される。

　入力部４４は、１つ以上の入力用インタフェースである。入力用インタフェースは、例えば、ＵＳＢインタフェース又はＨＤＭＩ（登録商標）インタフェースである。「ＨＤＭＩ（登録商標）」は、Ｈｉｇｈ－Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ　Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅの略語である。入力部４４は、診断支援装置１１の動作に用いられる情報を入力する操作を受け付ける。本実施形態では、入力部４４に含まれるＵＳＢインタフェースにキーボード１４及びマウス１５が接続されるが、通信部４３に含まれる無線ＬＡＮインタフェースにキーボード１４及びマウス１５が接続されてもよい。

　出力部４５は、１つ以上の出力用インタフェースである。出力用インタフェースは、例えば、ＵＳＢインタフェース又はＨＤＭＩ（登録商標）インタフェースである。出力部４５は、診断支援装置１１の動作によって得られる情報を出力する。本実施形態では、出力部４５に含まれるＨＤＭＩ（登録商標）インタフェースにディスプレイ１６が接続される。

　診断支援装置１１の機能は、本実施形態に係る診断支援プログラムを、制御部４１に含まれるプロセッサで実行することにより実現される。すなわち、診断支援装置１１の機能は、ソフトウェアにより実現される。診断支援プログラムは、診断支援装置１１の動作に含まれるステップの処理をコンピュータに実行させることで、当該ステップの処理に対応する機能をコンピュータに実現させるためのプログラムである。すなわち、診断支援プログラムは、コンピュータを診断支援装置１１として機能させるためのプログラムである。

　プログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体は、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、又は半導体メモリである。プログラムの流通は、例えば、プログラムを記録したＤＶＤ又はＣＤ－ＲＯＭなどの可搬型記録媒体を販売、譲渡、又は貸与することによって行う。「ＤＶＤ」は、ｄｉｇｉｔａｌ　ｖｅｒｓａｔｉｌｅ　ｄｉｓｃの略語である。「ＣＤ－ＲＯＭ」は、ｃｏｍｐａｃｔ　ｄｉｓｃ　ｒｅａｄ　ｏｎｌｙ　ｍｅｍｏｒｙの略語である。プログラムをサーバのストレージに格納しておき、ネットワークを介して、サーバから他のコンピュータにプログラムを転送することにより、プログラムを流通させてもよい。プログラムをプログラムプロダクトとして提供してもよい。

　コンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラム又はサーバから転送されたプログラムを、一旦、主記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、主記憶装置に格納されたプログラムをプロセッサで読み取り、読み取ったプログラムに従った処理をプロセッサで実行する。コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行してもよい。コンピュータは、コンピュータにサーバからプログラムが転送される度に、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行してもよい。サーバからコンピュータへのプログラムの転送は行わず、実行指示及び結果取得のみによって機能を実現する、いわゆるＡＳＰ型のサービスによって処理を実行してもよい。「ＡＳＰ」は、ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｓｅｒｖｉｃｅ　ｐｒｏｖｉｄｅｒの略語である。プログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるものが含まれる。例えば、コンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータは、「プログラムに準ずるもの」に該当する。

　診断支援装置１１の一部又は全ての機能が、制御部４１に含まれる専用回路により実現されてもよい。すなわち、診断支援装置１１の一部又は全ての機能が、ハードウェアにより実現されてもよい。

　図５を参照して、本実施形態に係る診断支援システム１０の動作を説明する。診断支援システム１０の動作は、本実施形態に係る診断支援方法に相当する。

　図５のフローの開始前に、ユーザによって、プローブ２０がプライミングされる。その後、プローブ２０が駆動ユニット１３のプローブ接続部３４及びプローブクランプ部３７に嵌め込まれ、駆動ユニット１３に接続及び固定される。そして、プローブ２０が血管内の目的部位まで挿入される。

　ステップＳ１において、スイッチ群３９に含まれるスキャンスイッチが押され、さらにスイッチ群３９に含まれるプルバックスイッチが押されることで、いわゆるプルバック操作が行われる。プローブ２０は、血管の内部で、プルバック操作によって軸方向に後退する超音波振動子２５により超音波を送信する。超音波振動子２５は、血管の内部を移動しながら放射線状に超音波を送信する。超音波振動子２５は、送信した超音波の反射波を受信する。プローブ２０は、超音波振動子２５により受信した反射波の信号を診断支援装置１１の制御部４１に入力する。制御部４１は、入力された信号を処理して血管の断面画像５０を順次生成することで、複数の断面画像５０を含む断層画像を取得する。

　具体的には、プローブ２０は、図６に示すように、血管の内部で超音波振動子２５をθ方向に回転させながら、且つｚ方向に移動させながら、超音波振動子２５により、回転中心から外側に向かう５１２方向に超音波を送信する。プローブ２０は、血管の内部で５１２方向のそれぞれに存在する反射物からの反射波を超音波振動子２５により受信する。プローブ２０は、受信した反射波の信号を、駆動ユニット１３及びケーブル１２を介して診断支援装置１１に送信する。診断支援装置１１の通信部４３は、プローブ２０から送信された信号を受信する。通信部４３は、受信した信号をＡ／Ｄ変換する。通信部４３は、Ａ／Ｄ変換した信号を制御部４１に入力する。制御部４１は、入力された信号を処理してＩＶＵＳの断面画像５０のフレームデータを順次生成することで、ＩＶＵＳの断層画像を生成する。制御部４１は、生成した断層画像を記憶部４２に記憶する。

　本実施形態の一変形例として、θ方向に回転しながら複数方向に超音波を送信する超音波振動子２５の代わりに、回転することなく複数方向に超音波を送信する超音波振動子を用いてもよい。

　本実施形態の一変形例として、診断支援装置１１が断層画像を生成する代わりに、他の装置が断層画像を生成し、診断支援装置１１はその断層画像を当該他の装置から取得してもよい。すなわち、診断支援装置１１の制御部４１が、ＩＶＵＳの信号を処理して血管の断面画像５０を生成する代わりに、他の装置が、ＩＶＵＳの信号を処理して血管の断面画像５０を生成し、生成した断面画像５０を制御部４１に入力してもよい。

　ステップＳ２において、診断支援装置１１の制御部４１は、断層画像に含まれる任意の断面画像５０を表示する制御を行う。

　具体的には、制御部４１は、記憶部４２に記憶した断層画像に含まれる任意のフレームデータの断面画像５０を、出力部４５を介してディスプレイ１６に表示させる。

　ステップＳ３において、診断支援装置１１の制御部４１は、図７に示すように、断面画像５０上の観察位置を取得する。

　ステップＳ４において、診断支援装置１１の制御部４１は、図７に示すように、観察位置を極座標空間５１へ写像する。

　ステップＳ５において、診断支援装置１１の制御部４１は、観察位置を中心に必要なフレーム数分の展開画像６０を作成する。

　具体的には、制御部４１は、超音波振動子２５により血管の断面が観察された結果を参照して、ラインデータＬ［ｚ，θ］を、超音波振動子２５の移動位置ｚと超音波の送信方向θとの組み合わせごとに生成する。ラインデータＬ［ｚ，θ］は、超音波の送信方向θに存在する反射物からの反射波の強度値分布Ａ［ｚ，θ］を示すデータである。制御部４１は、生成したラインデータＬ［ｚ，θ］を記憶部４２に記憶する。制御部４１は、記憶部４２に記憶したラインデータＬ［ｚ，θ］に対応する画素Ｐ［ｚ，θ］を含む展開画像６０を生成する。展開画像６０は、同じ移動位置ｚのラインデータＬ［ｚ，θ］に対応する画素Ｐ［ｚ，θ］を一方向であるθ方向に配列し、同じ送信方向θのラインデータＬ［ｚ，θ］に対応する画素Ｐ［ｚ，θ］をθ方向の垂直方向であるｚ方向に配列した画像である。展開画像６０は、血管を超音波振動子２５の移動方向に沿って切り開いた画像である。制御部４１は、生成した展開画像６０を記憶部４２に記憶する。

　例えば、制御部４１は、移動位置１で超音波振動子２５により血管の断面が観察された結果として、図６に示した「＃１フレームデータ」の断面画像５０を参照する。「＃１フレームデータ」の断面画像５０は、強度値分布Ａ［１，１］から強度値分布Ａ［１，５１２］に相当する輝度値分布を持つ２次元画像である。制御部４１は、「＃１フレームデータ」の断面画像５０の、図６及び図７に示した「ライン１」における輝度値分布を分析してラインデータＬ［１，１］を生成する。ラインデータＬ［１，１］は、超音波の送信方向１に存在する反射物からの反射波の強度値分布Ａ［１，１］を示すデータである。また、制御部４１は、「＃１フレームデータ」の断面画像５０の、図６及び図７に示した「ライン２」における輝度値分布を分析してラインデータＬ［１，２］を生成する。ラインデータＬ［１，２］は、超音波の送信方向２に存在する反射物からの反射波の強度値分布Ａ［１，２］を示すデータである。同様に、制御部４１は、「＃１フレームデータ」の断面画像５０の「ライン３」から「ライン５１２」のそれぞれにおける輝度値分布を分析してラインデータＬ［１，３］からラインデータＬ［１，５１２］を生成する。

　制御部４１は、移動位置２で超音波振動子２５により血管の断面が観察された結果として、図６に示した「＃２フレームデータ」の断面画像５０を参照する。「＃２フレームデータ」の断面画像５０は、強度値分布Ａ［２，１］から強度値分布Ａ［２，５１２］に相当する輝度値分布を持つ２次元画像である。制御部４１は、「＃１フレームデータ」の断面画像５０の場合と同様に、「＃２フレームデータ」の断面画像５０の各ラインにおける輝度値分布を分析してラインデータＬ［２，１］からラインデータＬ［２，５１２］を生成する。

　制御部４１は、「＃１フレームデータ」及び「＃２フレームデータ」の断面画像５０の場合と同様に、「＃３フレームデータ」以降の断面画像５０を参照して、ラインデータＬ［１，３］からラインデータＬ［１，５１２］、及びラインデータＬ［２，１］からラインデータＬ［２，５１２］以外のラインデータＬ［ｚ，θ］を生成する。

　制御部４１により生成される展開画像６０では、移動位置１のラインデータＬ［１，１］からラインデータＬ［１，５１２］にそれぞれ対応する画素Ｐ［１，１］から画素Ｐ［１，５１２］が縦１列に配列される。移動位置２のラインデータＬ［２，１］からラインデータＬ［２，５１２］にそれぞれ対応する画素Ｐ［２，１］から画素Ｐ［２，５１２］がその隣の列に配列される。同様に、移動位置３以降のラインデータＬ［ｚ，θ］に対応する画素Ｐ［ｚ，θ］が隣の列に順次配列される。

　本実施形態の一変形例として、制御部４１は、強度値分布Ａ［ｚ，θ］を、超音波振動子２５により観察された断面の重心からの分布に変換し、ラインデータＬ［ｚ，θ］として、変換後の分布を示すデータを生成してもよい。「超音波振動子２５により観察された断面」は、生体組織の断面であるが、ステントが留置された箇所については、ステントも生体組織の一部とみなすものとする。具体的には、制御部４１は、断面画像５０を参照して、血管の断面の重心からの輝度値分布を算出し、ラインデータＬ［ｚ，θ］として、算出した輝度値分布を示すデータを生成してもよい。すなわち、制御部４１は、ＩＶＵＳ画像を分析して、血管の断面成分を検出した後、ラインデータＬ［ｚ，θ］として、血管の重心位置よりｒθ逆変換して求めた強度値分布を示すデータを再構成してもよい。

　この変形例によれば、各移動位置ｚのラインデータＬ［ｚ，θ］で示される強度値分布Ａ［ｚ，θ］の始点が、超音波振動子２５の位置ｚから、断面の重心位置に揃えられるため、最終的に得られる検出用画像で検出対象物の形状をより正確に表現することができる。

　ステップＳ６において、診断支援装置１１の制御部４１は、図８に示すように、各ラインの輝度分布５２と、深度に対する輝度のパターンである分類パターン５３との類似度を計算する。

　具体的には、制御部４１は、記憶部４２に記憶したラインデータＬ［ｚ，θ］の特徴を抽出し、抽出した特徴を表す特徴ベクトルｐを記憶部４２に記憶する。すなわち、制御部４１は、ラインデータＬ［ｚ，θ］で示される強度値分布Ａ［ｚ，θ］を表す特徴ベクトルｐを記憶部４２に記憶する。制御部４１は、記憶部４２に記憶した特徴ベクトルｐと、記憶部４２に予め記憶された、超音波の送信方向θに存在するステントを識別するための識別ベクトルｑとの比較Ｃを、特徴ベクトルｐと識別ベクトルｑとの類似度の計算によって行う。制御部４１は、比較Ｃの結果として、類似度を記憶部４２に記憶する。すなわち、制御部４１は、比較Ｃの結果として、特徴ベクトルｐの異常度を算出し、算出した異常度を記憶部４２に記憶する。

　例えば、制御部４１は、ラインデータＬ［１，１］で示される強度値分布Ａ［１，１］に相当する輝度分布５２と、予め定義された、ステントの分類パターン５３との類似度の計算を行う。また、制御部４１は、ラインデータＬ［１，２］で示される強度値分布Ａ［１，２］に相当する輝度分布５２と、ステントの分類パターン５３との類似度の計算を行う。同様に、制御部４１は、他のラインデータＬ［ｚ，θ］で示される強度値分布Ａ［ｚ，θ］に相当する輝度分布５２と、ステントの分類パターン５３との類似度の計算を行う。

　類似度の計算方法としては、任意の方法が用いられてよいが、本実施形態では、クラスタ分析又は最近傍分類法のアルゴリズムが用いられる。そのようなアルゴリズムとしては、例えば、ｋ平均法がある。クラスタ分析は、特徴空間での距離に基づいて、分析対象を最も近いクラスに分類する方法である。「距離」は、類似度を示す指標であり、例えば、コサイン類似度、ユークリッド距離、標準化ユークリッド距離、平均ユークリッド距離、マハラノビス距離、ピアソンの相関係数、Ｊａｃｃａｒｄ係数、又は偏差パターン類似度である。コサイン類似度は、ベクトル同士の角度の近さを示す指標である。ユークリッド距離は、ベクトル同士の距離の近さを示す指標である。マハラノビス距離は、分散で正規化した距離である。クラスタ分析では、入力パターンと各クラスの代表パターンとの距離を最小化するように分類が行われるが、本実施形態では、その距離がカラーマップ作成に使用される。

　特徴ベクトルｐと識別ベクトルｑとの類似度としてコサイン類似度を計算する式の例を以下に示す。

　本実施形態の一変形例として、ステント、ガイドワイヤ、血管壁、石灰化病変、及びプラークなどの検出対象物の種類ごとに異なる分類パターン５３が用いられてもよい。すなわち、制御部４１は、識別ベクトルｑとして、検出対象物の種類ごとに異なるベクトルを用いて特徴ベクトルｐの異常度を算出してもよい。

　この変形例によれば、検出対象物の種類によって類似度が変わるため、最終的に得られる検出用画像で検出対象物を種類ごとに色分けして表示することができる。

　本実施形態の一変形例として、制御部４１は、ラインデータＬ［ｚ，θ］を分析して、超音波の送信方向θに存在する血球領域の位置を検出し、特徴ベクトルｐの異常度として、検出した位置に対応する要素を除外したベクトルの異常度を算出してもよい。例えば、制御部４１は、ラインデータＬ［ｚ，θ］を分析し、近傍データからの強度値の変動がある一定の閾値より大きくなる領域を検出し、その領域より内側に位置するデータを抑制するか、又は計算対象から除外してもよい。あるいは、制御部４１は、ラインデータＬ［ｚ，θ］を分析し、ある一定の閾値より強度値が高くなる領域を検出し、その領域より内側に位置するデータを抑制するか、又は計算対象から除外してもよい。

　この変形例によれば、血球ノイズの影響をより確実に抑えることができる。

　ステップＳ７において、診断支援装置１１の制御部４１は、図９に示すように、各ラインの類似度から展開画像６０に色を割り当てカラーマップとして表示する制御を行う。

　具体的には、制御部４１は、記憶部４２に記憶した比較Ｃの結果に応じて、記憶部４２に記憶した展開画像６０の各画素値を設定する。すなわち、制御部４１は、展開画像６０の各画素値を、特徴ベクトルｐと識別ベクトルｑとの類似度に応じた値に設定する。その結果、ラインデータＬ［ｚ，θ］に対応する画素Ｐ［ｚ，θ］を含み、同じ移動位置ｚのラインデータＬ［ｚ，θ］に対応する画素Ｐ［ｚ，θ］をθ方向に配列し、同じ送信方向θのラインデータＬ［ｚ，θ］に対応する画素Ｐ［ｚ，θ］をｚ方向に配列し、比較Ｃの結果に応じて各画素値を設定した検出用画像が得られる。各画素値は、本実施形態では色であり、より具体的にはＲＧＢ値であるが、輝度、色及び輝度の組み合わせ、又はその他の画素値でもよい。制御部４１は、得られた検出用画像を、出力部４５を介してディスプレイ１６に表示させる。図９の例では、制御部４１は、特徴ベクトルｐの異常度に相当する、特徴ベクトルｐと識別ベクトルｑとのコサイン類似度が高いほど、対応する画素の画素値に相当する画素強度が大きくなるように展開画像６０の各画素値を設定する。

　本実施形態の一変形例として、制御部４１は、識別ベクトルｑとして、少なくとも２つの異なるベクトルを用いて特徴ベクトルｐの異常度を算出し、検出用画像の各画素値として、各画素Ｐ［ｚ，θ］のＲＧＢ値を設定する際に、Ｒ値、Ｇ値、及びＢ値のうち少なくとも２つを、互いに異なるベクトルを用いて算出した異常度に応じて設定してもよい。あるいは、制御部４１は、検出用画像の各画素値として、各画素Ｐ［ｚ，θ］のＲＧＢ値を設定する際に、Ｒ値、Ｇ値、及びＢ値のうちいずれか１つ又は２つを、ラインデータＬ［ｚ，θ］の統計量に応じて設定し、Ｒ値、Ｇ値、及びＢ値のうち残りの少なくとも１つを、特徴ベクトルｐの異常度に応じて設定してもよい。例えば、制御部４１は、Ｇ値を、特徴ベクトルｐの異常度に相当するコサイン類似度に応じて設定し、Ｒ値を、ラインデータＬ［ｚ，θ］の統計量に相当する、一定の閾値以上の輝度値の標準偏差に応じて設定し、Ｂ値を、ラインデータＬ［ｚ，θ］の別の統計量に相当する、一定閾値以上の輝度値がラインに占める割合に応じて設定してもよい。

　この変形例によれば、例えば、ステントが実際に存在するラインの輝度分布５２と、ステントを検出するための分類パターン５３とのコサイン類似度が小さかったとしても、ラインの統計量を活用して、Ｒ値、Ｇ値、及びＢ値のうち少なくともいずれかをステントに対応する値に設定することができる。よって、最終的に得られる検出用画像で検出対象物をより正確に色分けして表示することができる。

　本実施形態の一変形例として、制御部４１は、入力部４４を介して、検出用画像の中でユーザが表示したい位置を選択する操作を受け付けてもよい。その場合、制御部４１は、選択された位置を中心とした検出用画像を、出力部４５を介してディスプレイ１６に表示させる。あるいは、制御部４１は、入力部４４を介して、ｚ方向における表示範囲を選択する操作を受け付けてもよい。その場合、制御部４１は、選択された表示範囲の検出用画像を生成し、生成した検出用画像を、出力部４５を介してディスプレイ１６に表示させる。表示範囲は、ｚ方向における位置と、その位置を基準とした、ｚ方向における大きさとの組み合わせによって選択される。

　上述のように、本実施形態では、診断支援装置１１の制御部４１は、生体組織の内部を移動しながら放射線状に超音波を送信する超音波振動子２５により生体組織の断面が観察された結果を参照して、超音波の送信方向θに存在する反射物からの反射波の強度値を示すラインデータＬ［ｚ，θ］を、超音波振動子２５の移動位置ｚと超音波の送信方向θとの組み合わせごとに生成する。制御部４１は、生成したラインデータＬ［ｚ，θ］に対応する画素Ｐ［ｚ，θ］を含み、同じ移動位置ｚのラインデータＬ［ｚ，θ］に対応する画素Ｐ［ｚ，θ］を一方向に配列し、同じ送信方向θのラインデータＬ［ｚ，θ］に対応する画素Ｐ［ｚ，θ］を当該一方向の垂直方向に配列し、生成したラインデータＬ［ｚ，θ］の異常度に応じて各画素値を設定した検出用画像を生成する。

　本実施形態によれば、超音波により生体組織の断面が観察された結果から、検出対象物の状態を観察可能な画像を生成することができる。

　本実施形態では、制御部４１は、イメージングコアの回転及び移動を行っている期間に得られたデータに基づき、回転角度ごとの回転中心から半径方向に並ぶ複数の輝度値で構成されるラインデータを導出する。プローブ２０の回転角度θ、イメージングコアの移動位置ｚにおけるラインデータをＬ［ｚ，θ］と定義したとき、制御部４１は、ラインデータＬ［ｚ，θ］のパターンを分類し、分類結果から画素Ｐ［ｚ，θ］を算出することで、ｚ及びθを２軸とする２次元画像データを算出する。制御部４１は、算出した２次元画像データを表示する。

　本実施形態によれば、全てのラインについて、血管の組成又はステントを識別するためのベクトルと、ラインのデータからなるベクトルとの類似度を求め、その類似度を示す数値を輝度などの画素値として表示することにより、血管内の組成パターンを可視化できる。

　本実施形態の一変形例として、特徴ベクトルｐは、強度値分布Ａ［ｚ，θ］から求められる、超音波の送信方向θにおける反射波の強度の頻度分布Ｆ［ｚ，θ］を表すベクトルでもよい。

　この変形例のステップＳ６では、診断支援装置１１の制御部４１は、図１０に示すように、各ラインの輝度の頻度分布５４と、輝度に対する頻度のパターンである分類パターン５５との類似度を計算する。

　例えば、制御部４１は、ラインデータＬ［１，１］で示される強度値分布Ａ［１，１］に相当する輝度分布５２を輝度の頻度分布５４に変換し、その頻度分布５４と、予め定義された、ステントの分類パターン５５との類似度の計算を行う。また、制御部４１は、ラインデータＬ［１，２］で示される強度値分布Ａ［１，２］に相当する輝度分布５２を輝度の頻度分布５４に変換し、その頻度分布５４と、ステントの分類パターン５５との類似度の計算を行う。同様に、制御部４１は、他のラインデータＬ［ｚ，θ］で示される強度値分布Ａ［ｚ，θ］に相当する輝度分布５２を輝度の頻度分布５４に変換し、その頻度分布５４と、ステントの分類パターン５５との類似度の計算を行う。

　本実施形態の一変形例として、特徴ベクトルｐは、超音波振動子２５の移動位置ｚの違いによる強度値分布Ａ［ｚ，θ］の変化を表すベクトルでもよい。

　この変形例のステップＳ６では、診断支援装置１１の制御部４１は、断面画像５０間での各ラインの輝度の変化量分布と、深度に対する輝度の変化量のパターンである分類パターンとの類似度を計算する。

　例えば、制御部４１は、ラインデータＬ［１，１］で示される強度値分布Ａ［１，１］に相当する輝度分布５２と、ラインデータＬ［２，１］で示される強度値分布Ａ［２，１］に相当する輝度分布５２との差を取って輝度の変化量分布を算出し、その変化量分布と、予め定義された、ステントの分類パターンとの類似度の計算を行う。また、制御部４１は、ラインデータＬ［２，１］で示される強度値分布Ａ［２，１］に相当する輝度分布５２と、ラインデータＬ［３，１］で示される強度値分布Ａ［３，１］に相当する輝度分布５２との差を取って輝度の変化量分布を算出し、その変化量分布と、予め定義された、ステントの分類パターンとの類似度の計算を行う。同様に、制御部４１は、他のラインデータＬ［ｚ，θ］で示される強度値分布Ａ［ｚ，θ］間の差を時間方向で取って輝度の変化量分布を算出し、その変化量分布と、ステントの分類パターンとの類似度の計算を行う。

　この変形例における、超音波振動子２５の移動位置ｚの違いによる強度値分布Ａ［ｚ，θ］の変化を表すベクトルは、超音波振動子２５の移動位置ｚの違いによる強度値分布Ａ［ｚ，θ］の変化を用いて算出されるベクトルの一例である。そのようなベクトルの別の例として、特徴ベクトルｐは、超音波振動子２５の移動位置ｚの違いによる強度値分布Ａ［ｚ，θ］の変化をそのまま用いる代わりに、前処理として、超音波振動子２５の移動位置ｚの違いによる強度値分布Ａ［ｚ，θ］の変化が小さくなるようフィルタ処理を行ってノイズを除去したデータであってもよい。

　本実施形態の一変形例として、特徴ベクトルｐは、超音波の送信方向θの違いによる強度値分布Ａ［ｚ，θ］の変化を表すベクトルでもよい。

　この変形例のステップＳ６では、診断支援装置１１の制御部４１は、各ライン及び隣接するライン間での各ラインの輝度の変化量分布と、深度に対する輝度の変化量のパターンである分類パターンとの類似度を計算する。

　例えば、制御部４１は、ラインデータＬ［１，１］で示される強度値分布Ａ［１，１］に相当する輝度分布５２と、ラインデータＬ［１，２］で示される強度値分布Ａ［１，２］に相当する輝度分布５２との差を取って輝度の変化量分布を算出し、その変化量分布と、予め定義された、ステントの分類パターンとの類似度の計算を行う。また、制御部４１は、ラインデータＬ［１，２］で示される強度値分布Ａ［１，２］に相当する輝度分布５２と、ラインデータＬ［１，３］で示される強度値分布Ａ［１，３］に相当する輝度分布５２との差を取って輝度の変化量分布を算出し、その変化量分布と、予め定義された、ステントの分類パターンとの類似度の計算を行う。同様に、制御部４１は、他のラインデータＬ［ｚ，θ］で示される強度値分布Ａ［ｚ，θ］間の差を空間方向で取って輝度の変化量分布を算出し、その変化量分布と、ステントの分類パターンとの類似度の計算を行う。

　この変形例における、超音波振動子２５の送信方向θの違いによる強度値分布Ａ［ｚ，θ］の変化を表すベクトルは、超音波振動子２５の送信方向θの違いによる強度値分布Ａ［ｚ，θ］の変化を用いて算出されるベクトルの一例である。そのようなベクトルの別の例として、特徴ベクトルｐは、超音波振動子２５の送信方向θの違いによる強度値分布Ａ［ｚ，θ］の変化をそのまま用いる代わりに、前処理として、超音波振動子２５の送信方向θの違いによる強度値分布Ａ［ｚ，θ］の変化が小さくなるようフィルタ処理を行ってノイズを除去したデータであってもよい。

　上述のように、本実施形態及び各変形例に共通する原理として、制御部４１は、データ間の距離に基づく異常検出を行うことで、他のデータとは振る舞いが異なるデータ、すなわち、他のデータとは似ていないデータを異常値として検出し、データ間の距離の違いを色で表現する。

　第１ステップとして、制御部４１は、ラインデータＬ［ｚ，θ］から識別対象に関連する特徴を抽出し、特徴ベクトルｐを生成する。

　ラインデータＬ［ｚ，θ］からの特徴抽出方法としては、例えば以下の方法がある。
（１）深度に対する強度値の分布、具体的には、各ラインの輝度分布５２を算出する方法
（２）頻度に対する強度値の分布、具体的には、各ラインの輝度の頻度分布５４を算出する方法
（３）時間方向の隣接情報との変化量から求めた（１）又は（２）の分布、具体的には、断面画像５０間での各ラインの輝度の変化量分布を算出する方法
（４）空間方向の隣接情報との変化量から求めた（１）又は（２）の分布、具体的には、各ライン及び隣接するライン間での各ラインの輝度の変化量分布を算出する方法
（５）血球ノイズを除去した（１）、（２）、（３）、又は（４）の分布を算出する方法
（６）より識別対象の視認性を向上させるよう画質調整を行った（１）、（２）、（３）、（４）、又は（５）の分布を算出する方法

　第２ステップとして、制御部４１は、識別ベクトルｑを用いて、識別対象に対する特徴ベクトルｐの異常度を計算する。

　識別ベクトルｑの生成方法としては、例えば以下の方法がある。
・識別対象ごとの固定パターンとして識別ベクトルｑを保持する方法
・ユーザが選択した「深度」又は「強度値」を使用して識別ベクトルｑを生成する方法

　特徴ベクトルｐがステントの識別ベクトルｑと似ている場合、「正常」、すなわち、識別対象を示す異常度が算出される。特徴ベクトルｐがステントの識別ベクトルｑと似ていない場合、「異常」、すなわち、識別対象外を示す異常度が算出される。

　第３ステップとして、制御部４１は、ラインデータＬ［ｚ，θ］の異常度をカラーマップの各画素に割り当てる。

　図９に示したように、「正常」、すなわち、識別対象を示す異常度が算出された場合、画素強度が大きく設定され、表示が強調される。「異常」、すなわち、識別対象外を示す異常度が算出された場合、画素強度が小さく設定され、表示が抑制される。

　識別対象は、ステントに限らず、ガイドワイヤ、血管壁、石灰化病変、又はプラークなどの他のクラスタでもよい。複数のクラスタに対する異常度が併用されてもよい。

　画像の輝度特徴が併用されてもよい。例えば、ステントが含まれるラインは高輝度の成分が多くなるため、ライン全体に対する高輝度領域の比率を使ってもよい。各ラインの輝度の頻度分布について、閾値以上の輝度値が占める割合を使用してもよい。この閾値は、固定値でもよいし、ユーザ入力値でもよいし、又はラインデータＬ［ｚ，θ］の最頻値、平均値、若しくは分散などの統計値でもよい。

　画像の統計量が併用されてもよい。例えば、ステント及びガイドワイヤは輝度ピークからの減衰に違いがあるため、ラインの高輝度領域の分散、又はラインの輝度分布５２の近似曲線の傾きを使ってもよい。図１１に示すように、輝度の頻度分布について、閾値以上の注目領域における輝度分散を使用してもよい。この閾値は、固定値でもよいし、ユーザ入力値でもよいし、又はラインデータＬ［ｚ，θ］の最頻値、平均値、若しくは分散などの統計的特徴から計算された値でもよい。図１２に示すように、輝度分布について近似曲線を求め、最大ピークを通る曲線の傾きを使用してもよい。

　本実施形態の一変形例として、検出用画像の各画素のＲ値を高輝度領域の分散、Ｇ値をステントに対する異常度、Ｂ値を高輝度領域の比率に応じて設定してもよい。

　本実施形態の一変形例として、検出用画像の各画素のＲ値、Ｇ値、及びＢ値のうち少なくとも２つをステントに対する異常度に応じて設定しつつ、それぞれに上述した（１）及び（２）などの異なる特徴抽出方法を適用してもよい。

　本開示は上述の実施形態に限定されるものではない。例えば、ブロック図に記載の複数のブロックを統合してもよいし、又は１つのブロックを分割してもよい。フローチャートに記載の複数のステップを記述に従って時系列に実行する代わりに、各ステップを実行する装置の処理能力に応じて、又は必要に応じて、並列的に又は異なる順序で実行してもよい。その他、本開示の趣旨を逸脱しない範囲での変更が可能である。

　１０　診断支援システム
　１１　診断支援装置
　１２　ケーブル
　１３　駆動ユニット
　１４　キーボード
　１５　マウス
　１６　ディスプレイ
　１７　接続端子
　１８　カートユニット
　２０　プローブ
　２１　駆動シャフト
　２２　ハブ
　２３　シース
　２４　外管
　２５　超音波振動子
　２６　中継コネクタ
　３１　スキャナユニット
　３２　スライドユニット
　３３　ボトムカバー
　３４　プローブ接続部
　３５　スキャナモータ
　３６　差込口
　３７　プローブクランプ部
　３８　スライドモータ
　３９　スイッチ群
　４１　制御部
　４２　記憶部
　４３　通信部
　４４　入力部
　４５　出力部
　５０　断面画像
　５１　極座標空間
　５２　輝度分布
　５３　分類パターン
　５４　頻度分布
　５５　分類パターン
　６０　検出用画像

Claims (18)

1. 　生体組織の内部を移動しながら放射線状に超音波を送信する超音波振動子により前記生体組織の断面が観察された結果を参照して、前記超音波の送信方向に存在する反射物からの反射波の強度値を示すラインデータを、前記超音波振動子の移動位置と前記超音波の送信方向との組み合わせごとに生成し、生成したラインデータに対応する画素を含み、同じ移動位置のラインデータに対応する画素を一方向に配列し、同じ送信方向のラインデータに対応する画素を当該一方向の垂直方向に配列し、生成したラインデータの異常度に応じて各画素値を設定した検出用画像を生成する制御部を備える診断支援装置。
2. 　前記制御部は、前記ラインデータの異常度として、前記ラインデータの特徴を表す特徴ベクトルの異常度を算出する請求項１に記載の診断支援装置。
3. 　前記制御部は、前記ラインデータとして、前記超音波の送信方向における前記反射波の強度値分布を示すデータを生成する請求項２に記載の診断支援装置。
4. 　前記制御部は、前記生体組織の断面が観察された結果として、前記強度値分布に相当する輝度値分布を持つ断面画像を参照する請求項３に記載の診断支援装置。
5. 　前記制御部は、前記強度値分布を、前記超音波振動子により観察された断面の重心からの分布に変換し、前記ラインデータとして、変換後の分布を示すデータを生成する請求項３又は請求項４に記載の診断支援装置。
6. 　前記特徴ベクトルは、前記強度値分布を表すベクトルである請求項３から請求項５のいずれか１項に記載の診断支援装置。
7. 　前記特徴ベクトルは、前記強度値分布から求められる、前記超音波の送信方向における前記反射波の強度の頻度分布を表すベクトルである請求項３から請求項５のいずれか１項に記載の診断支援装置。
8. 　前記特徴ベクトルは、前記超音波振動子の移動位置の違いによる前記強度値分布の変化を用いて算出されるベクトルである請求項３から請求項５のいずれか１項に記載の診断支援装置。
9. 　前記特徴ベクトルは、前記超音波の送信方向の違いによる前記強度値分布の変化を用いて算出されるベクトルである請求項３から請求項５のいずれか１項に記載の診断支援装置。
10. 　前記制御部は、前記特徴ベクトルと、検出対象物を識別するための識別ベクトルとの比較を行い、前記比較の結果として、前記特徴ベクトルの異常度を算出する請求項２から請求項９のいずれか１項に記載の診断支援装置。
11. 　前記制御部は、前記識別ベクトルとして、少なくとも２つの異なるベクトルを用いて前記特徴ベクトルの異常度を算出し、前記検出用画像の各画素値として、各画素のＲＧＢ値を設定する際に、Ｒ値、Ｇ値、及びＢ値のうち少なくとも２つを、互いに異なるベクトルを用いて算出した異常度に応じて設定する請求項１０に記載の診断支援装置。
12. 　前記制御部は、前記検出用画像の各画素値として、各画素のＲＧＢ値を設定する際に、Ｒ値、Ｇ値、及びＢ値のうちいずれか１つ又は２つを、前記ラインデータの統計量に応じて設定し、Ｒ値、Ｇ値、及びＢ値のうち残りの少なくとも１つを、前記特徴ベクトルの異常度に応じて設定する請求項１０又は請求項１１に記載の診断支援装置。
13. 　前記制御部は、前記識別ベクトルとして、前記検出対象物の種類ごとに異なるベクトルを用いて前記特徴ベクトルの異常度を算出する請求項１０から請求項１２のいずれか１項に記載の診断支援装置。
14. 　前記検出対象物には、ステント、ガイドワイヤ、血管壁、石灰化病変、及びプラークのうち少なくとも１種類が含まれる請求項１０から請求項１３のいずれか１項に記載の診断支援装置。
15. 　前記制御部は、前記ラインデータを分析して、前記超音波の送信方向に存在する血球領域の位置を検出し、前記特徴ベクトルの異常度として、検出した位置に対応する要素を除外したベクトルの異常度を算出する請求項２から請求項１４のいずれか１項に記載の診断支援装置。
16. 　前記制御部は、前記検出用画像として、前記生体組織を前記超音波振動子の移動方向に沿って切り開いた展開画像を生成する請求項１から請求項１５のいずれか１項に記載の診断支援装置。
17. 　請求項１から請求項１６のいずれか１項に記載の診断支援装置と、
    　前記超音波振動子を備えるプローブと
    を備える診断支援システム。
18. 　超音波振動子が、生体組織の内部を移動しながら放射線状に超音波を送信し、
    　診断支援装置が、前記超音波振動子により前記生体組織の断面が観察された結果を参照して、前記超音波の送信方向に存在する反射物からの反射波の強度値を示すラインデータを、前記超音波振動子の移動位置と前記超音波の送信方向との組み合わせごとに生成し、
    　前記診断支援装置が、生成したラインデータに対応する画素を含み、同じ移動位置のラインデータに対応する画素を一方向に配列し、同じ送信方向のラインデータに対応する画素を当該一方向の垂直方向に配列し、生成したラインデータの異常度に応じて各画素値を設定した検出用画像を生成する診断支援方法。

Images