WO2022270180A1 - 超音波診断装置および超音波診断装置の制御方法 - Google Patents

超音波診断装置および超音波診断装置の制御方法 Download PDF

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Definitions

  • the present invention relates to an ultrasonic diagnostic apparatus having a function of identifying the presence or absence of stool in an ultrasonic image, and furthermore, a function of specifying stool properties, and a control method for the ultrasonic diagnostic apparatus.
  • Patent Document 1 information on ultrasonic echo signals obtained from the large intestine using ultrasonic waves is used to determine whether the state of stool inside the large intestine is normal, hard stool, gas accumulation, or soft stool.
  • a diagnostic device is described with which it is possible to assess whether Further, Patent Document 1 describes a diagnostic apparatus that obtains ultrasound image data of the large intestine using echo signals and evaluates whether or not the condition of stool inside the large intestine is loose stool in the ultrasound image data. It is
  • Patent Document 2 describes reference images acquired by various medical image diagnostic apparatuses such as CT images according to the diagnostic purpose of the subject and the type of ultrasonic probe to be used.
  • the position sensor attached to the ultrasound probe is used to align the ultrasound image with the reference image, the ultrasound image and the reference image are displayed, and the ultrasound image is positioned at the position of the lesion.
  • a probe navigating ultrasound diagnostic system is described.
  • an object of the present invention is to provide an ultrasonic diagnostic apparatus and a control method for the ultrasonic diagnostic apparatus that can reliably identify the presence or absence of stool from an ultrasonic image.
  • the present invention provides an ultrasonic image based on a received signal obtained by scanning an inspection location of a subject with an ultrasonic beam using an ultrasonic probe, a monitor, and the ultrasonic probe.
  • a display control unit for displaying an ultrasound image on a monitor;
  • a stool information detection unit for detecting a stool region from the ultrasound image;
  • a stool identification unit a stool information display unit that highlights a stool region in an ultrasound image displayed on a monitor when the presence of stool is identified, and a stool identification unit that identifies the presence of stool within a predetermined period.
  • an annunciation unit that annunciates a message suggesting a change in the approach of an ultrasound probe when performing a scan when an ultrasonic diagnostic apparatus is not used.
  • the stool information detection unit uses at least one of template matching, machine learning using image feature values, and a deep learning model to detect the stool region from the ultrasound image.
  • the stool identification unit identifies that there is stool when a stool region is detected from one frame of the ultrasound image.
  • the stool identification unit identifies that there is stool when a stool region is detected from ultrasonic images of a predetermined number or more of consecutive frames of ultrasonic images.
  • the stool identification unit performs the same determination to determine whether or not the stool regions in the ultrasonic images of adjacent frames are the same stool region, and the number of frames of the ultrasonic images in which the same stool region is detected is preferably counted as a defined number of frames.
  • the stool identification unit preferably makes the same determination for each stool region.
  • the stool information detection unit detects a stool region and the probability that the stool region is a stool region for each frame of the ultrasound image
  • the stool identification unit detects the statistic value of the probability of the ultrasound images of a plurality of frames. It is preferable to identify the presence or absence of stool by comparing with a threshold value.
  • the stool information detection unit detects the probability that a pixel is a stool pixel for each frame of the ultrasonic image and for each pixel of the ultrasonic image, and calculates the probability that the pixel is a stool pixel and the first threshold. By the comparison, it is determined whether or not the pixels are the pixels of stool, and an aggregate of a plurality of pixels determined to be pixels of stool is detected as a stool region. Statistical values of probabilities of all pixels in the stool region of the ultrasonic image are obtained as index values, and the presence or absence of stool is identified by comparing the statistical values of the index values of the ultrasonic images of a plurality of frames with a second threshold. preferably.
  • a contact detection unit for detecting whether or not the ultrasonic probe has come into contact with the examination location of the subject, and measurement for a predetermined period indicates that the ultrasonic probe has come into contact with the examination location of the subject. It is preferable to start immediately after detection.
  • a motion detection unit that detects the presence or absence of motion of the ultrasonic probe, and to measure only the time when the motion of the ultrasonic probe is detected as a predetermined period.
  • the motion detection unit detects at least one of an image analysis result of the ultrasonic image, a motion detection result by a motion sensor provided in the ultrasonic probe, and a pressure detection result by a pressure sensor provided in the ultrasonic probe. It is preferable to detect the presence or absence of movement of the ultrasonic probe based on .
  • the notification unit notifies a message indicating that there is a flight when it is specified that there is a flight.
  • an approach determination unit that determines an approach is provided, and the notification unit performs scanning from a plurality of preset approaches when it is not specified that there will be a flight within a predetermined period. preferably selects a different approach and broadcasts a message suggesting a change to a different approach than the scanning approach.
  • the notification unit notifies a message indicating that there is no flight when none of the preset multiple approaches identify that there is a flight.
  • the stool information detection unit further detects stool condition information of the stool region from the ultrasound image, the stool identification unit further identifies stool characteristics of the stool region based on the stool condition information, and the stool information display unit
  • the stool region is highlighted in the ultrasound image displayed on the monitor, and the notification unit indicates that there is stool within a predetermined period. is not identified, or if a flight is identified but no stool properties are identified, then a message suggesting a change in approach is preferably broadcast.
  • the stool information detection unit detects the statistic value of the luminance within the stool region for each frame of the ultrasound image
  • the stool identification unit detects the statistic value of the luminance within the stool region for each frame of the ultrasound image.
  • a first comparison result is obtained by comparing with a third threshold, and the stool properties are specified based on the first comparison result in the ultrasound image of one frame or a plurality of frames;
  • the stool identification unit detects the luminance ratio between the statistic value of luminance in the feces region and the statistic value of luminance in a defined region around the feces region
  • a second comparison result is obtained by comparing the luminance ratio with a fourth threshold value, and the fecal properties are specified based on the second comparison result in the ultrasound image of one frame or a plurality of frames.
  • the stool information detection unit detects the stool area and the probability that the stool area belongs to each class of stool properties, and the stool identification unit selects the class with the highest probability among the stool properties classes as the stool properties of the stool area. It is preferred to specify.
  • the stool information detection unit detects, for each pixel of the ultrasound image, the probability that the pixel belongs to each class of stool properties, and determines the class with the highest probability among the classes of stool properties as the class of the pixel, A collection of a plurality of pixels determined to be stool pixels based on the pixel class is detected as a stool region, and the stool identifying unit obtains the total area of each class of stool properties, and the total area is Preferably, the largest class is identified as the stool attribute of the stool area.
  • the stool identification unit identifies the presence of stool when a stool region is detected from one frame of the ultrasonic image and the stool properties of the stool region detected from the one frame of ultrasonic image are identified. is preferred.
  • the stool identification unit detects a stool region from ultrasonic images of a predetermined first number or more of ultrasonic images of a plurality of consecutive frames, and Among them, it is preferable to specify that there is stool when the stool properties of the stool regions detected from the second number of frames or more of the ultrasound images are the same.
  • the stool identification unit performs the same determination to determine whether or not the stool regions in the ultrasonic images of adjacent frames are the same stool region, and the number of frames of the ultrasonic images in which the same stool region is detected is counted as the first number of frames defined and the second number of frames defined.
  • a first mode of operation that specifies neither the presence or absence of stool nor stool texture
  • a second mode of operation that specifies the presence or absence of stool but does not specify stool texture
  • a second mode of operation that identifies both the presence or absence of stool and stool texture. It is preferable to have at least two operation modes out of the third operation modes, and to provide a mode switching unit that switches to one operation mode out of the at least two operation modes according to an instruction from the user.
  • the statistical value is preferably an average value, a weighted average value or a median value.
  • the present invention provides a step in which an image generating unit generates an ultrasonic image based on a received signal obtained by scanning an examination location of a subject with an ultrasonic beam using an ultrasonic probe, and a display control unit. a step of displaying an ultrasound image on a monitor; a step of detecting a stool region from the ultrasound image by the stool information detection unit; a step in which the stool information display unit highlights the stool region in the ultrasound image displayed on the monitor when the presence of stool is specified; and issuing a message suggesting a change in the approach of the ultrasound probe when performing a scan if no problem is identified.
  • the stool area is highlighted in the ultrasound image displayed on the monitor, so that the user can easily grasp the stool area in the ultrasound image. can be done.
  • a message suggesting a change in approach is notified. can be identified with certainty.
  • FIG. 1 is a block diagram of an embodiment showing the configuration of an ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention
  • FIG. 1 is a block diagram of an embodiment showing the configuration of a transmission/reception circuit
  • FIG. It is a block diagram of one embodiment showing the configuration of the image generator.
  • It is a block diagram of one embodiment showing the configuration of the stool processing unit.
  • 1 is a flowchart of one embodiment representing operation of an ultrasound diagnostic apparatus in a first mode of operation
  • FIG. 4 is a flow chart of one embodiment representing the operation of the ultrasound diagnostic apparatus in the second mode of operation
  • FIG. FIG. 11 is a flow chart of one embodiment representing operation of the ultrasound diagnostic apparatus in a third mode of operation
  • FIG. 5 is a flow chart of another embodiment representing the operation of the ultrasound diagnostic system when in a third mode of operation;
  • FIG. FIG. 11 is a conceptual diagram of an embodiment showing a display screen of a monitor of an ultrasonic diagnostic apparatus when notifying a message indicating that there is a flight;
  • FIG. 4 is a conceptual diagram of one embodiment showing a display screen of a monitor of an ultrasound diagnostic apparatus when notifying a message suggesting a change in approach of an ultrasound probe;
  • FIG. 11 is a conceptual diagram of another embodiment showing a display screen of a monitor of an ultrasonic diagnostic apparatus when notifying a message suggesting a change in the approach of the ultrasonic probe;
  • FIG. 1 is a block diagram of one embodiment showing the configuration of the ultrasonic diagnostic apparatus of the present invention.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus shown in FIG. 1 is a stationary ultrasonic diagnostic apparatus and includes an ultrasonic probe 1 and an apparatus body 3 connected to the ultrasonic probe 1 .
  • the ultrasonic probe 1 scans the inspection location of the subject with an ultrasonic beam and outputs sound ray signals corresponding to the ultrasonic image of this inspection location.
  • the ultrasonic probe 1 includes a transducer array 11, a transmission/reception circuit 14, a motion sensor 12, and a pressure sensor 13, as shown in FIG.
  • the transducer array 11 and the transmission/reception circuit 14 are bidirectionally connected.
  • the transmitting/receiving circuit 14, the motion sensor 12 and the pressure sensor 13 are connected to a device controller 36 of the device body 3, which will be described later.
  • the transducer array 11 has a plurality of ultrasonic transducers arranged one-dimensionally or two-dimensionally. These transducers transmit ultrasonic waves in accordance with drive signals supplied from the transmitting/receiving circuit 14, receive reflected waves from the subject, and output analog reception signals.
  • Each vibrator includes, for example, a piezoelectric ceramic typified by PZT (Lead Zirconate Titanate), a polymeric piezoelectric element typified by PVDF (Poly Vinylidene Di Fluoride), and PMN-PT ( Lead Magnesium Niobate-Lead Titanate: A piezoelectric single crystal represented by lead magnesium niobate-lead titanate solid solution).
  • the transmission/reception circuit 14 causes the transducer array 11 to transmit ultrasonic waves, and performs reception focusing processing on reception signals output from the transducer array 11 that have received ultrasonic echoes. to generate a sound ray signal.
  • the transmission/reception circuit 14 includes a pulser 51 connected to the transducer array 11, an amplifier 52 connected in series from the transducer array 11, an AD (Analog Digital) converter 53, and a beamformer 52. 54 and .
  • the pulsar 51 includes, for example, a plurality of pulse generators, and ultrasonic waves transmitted from a plurality of transducers of the transducer array 11 generate ultrasonic beams based on a transmission delay pattern selected by the device control unit 36. Each drive signal is supplied to a plurality of transducers with the delay amount adjusted so as to form a waveform.
  • a pulsed or continuous wave voltage is applied to the electrodes of the transducers of the transducer array 11
  • the piezoelectric body expands and contracts, and pulsed or continuous wave ultrasonic waves are generated from the respective transducers.
  • an ultrasonic beam is formed from the composite wave of these ultrasonic waves.
  • the transmitted ultrasonic beam is reflected by an object such as a part of the subject and propagates toward the transducer array 11 of the ultrasonic probe 1 .
  • Each transducer constituting the transducer array 11 expands and contracts upon receiving the ultrasonic echo propagating toward the transducer array 11 in this way, generates a reception signal that is an electrical signal, and receives these signals.
  • a signal is output to the amplifier 52 .
  • the amplification unit 52 amplifies the signal input from each transducer that constitutes the transducer array 11 and transmits the amplified signal to the AD conversion unit 53 .
  • the AD converter 53 converts the analog signal transmitted from the amplifier 52 into digital received data and outputs the received data to the beamformer 54 .
  • the beamformer 54 adds each delay to each received data converted by the AD converter 53 according to the sound velocity or the distribution of the sound velocity set based on the reception delay pattern selected by the device controller 36. By doing so, so-called reception focus processing is performed. By this reception focusing process, each piece of reception data converted by the AD conversion unit 53 is phased and added, and an acoustic ray signal in which the focus of the ultrasonic echo is narrowed down is generated.
  • the motion sensor 12 detects motion of the ultrasonic probe 1 .
  • the pressure sensor 13 detects the pressure applied to the ultrasonic probe 1 when the ultrasonic probe 1 is brought into contact with the inspection site of the subject.
  • the device main body 3 generates an ultrasonic image of the examination location of the subject based on the sound ray signal generated by the ultrasonic probe 1, and displays the ultrasonic image of the examination location of the subject.
  • the device main body 3 includes an image generation unit 31, an image memory 32, a flight processing unit 35, a display control unit 33, a monitor (display unit) 34, an input device 37, and a device control unit. a portion 36;
  • the image generation unit 31 is connected to the transmission/reception circuit 14, and the display control unit 33 and the monitor 34 are sequentially connected to the image generation unit 31.
  • An image memory 32 and a feces processing unit 35 are connected to the image generation unit 31
  • a display control unit 33 is connected to the image memory 32 and the feces processing unit 35 .
  • the image generating section 31 , the display control section 33 , the image memory 32 and the flight processing section 35 are connected to the device control section 36 , which is connected to the input device 37 .
  • the image generation unit 31 scans the examination location of the subject with an ultrasonic beam using the ultrasonic probe 1 (more strictly, the transducer array 11). Based on the received signal, more specifically, based on the sound ray signal generated from the received signal by the transmitting/receiving circuit 14, an ultrasonic image (ultrasonic image signal) of the examination location of the subject is generated.
  • the image generator 31 has a configuration in which a signal processor 16, a DSC (Digital Scan Converter) 18, and an image processor 17 are connected in series.
  • the signal processing unit 16 generates image information data corresponding to the ultrasonic image based on the acoustic ray signal generated by the transmission/reception circuit 14 . More specifically, the signal processing unit 16 performs signal processing on the sound ray signal generated by the beamformer 54 of the transmission/reception circuit 14, for example, attenuation due to propagation distance according to the depth of the position where the ultrasonic wave is reflected. After performing the correction of , envelope detection processing is performed to generate image information data representing tomographic image information regarding tissue in the subject.
  • the DSC 18 raster-converts the image information data generated by the signal processing unit 16 into an image signal that conforms to the normal television signal scanning method.
  • the image processing unit 17 performs various corrections such as brightness correction, gradation correction, sharpness correction, image size correction, refresh rate correction, scanning frequency correction, and color correction on the image signal input from the DSC 18 according to the display format of the monitor 34 .
  • an ultrasonic image (ultrasonic image signal) is generated, and the ultrasonic image subjected to the image processing is output to the image memory 32 , the fecal processing unit 35 and the display control unit 33 .
  • the image memory 32 is a memory that stores a series of multiple frames of ultrasound images (ultrasound image signals) generated for each examination by the image generation unit 31 under the control of the device control unit 36 .
  • the image memory 32 includes flash memory, HDD (Hard Disk Drive), SSD (Solid State Drive), FD (Flexible Disc), MO disc (Magneto-Optical disc). ), MT (Magnetic Tape), RAM (Random Access Memory), CD (Compact Disc), DVD (Digital Versatile Disc), SD card (Secure Digital card)
  • a recording medium such as a digital card), a USB memory (Universal Serial Bus memory), or an external server can be used.
  • the display control unit 33 causes the monitor 34 to display various information under the control of the device control unit 36 .
  • the display control unit 33 performs predetermined processing on the ultrasonic image generated by the image generating unit 31 or the ultrasonic image stored in the image memory 32, and displays the processed ultrasonic image on the monitor 34. to display.
  • the monitor 34 displays various information under the control of the display control unit 33.
  • the monitor 34 displays, for example, an ultrasound image.
  • Examples of the monitor 34 include an LCD (Liquid Crystal Display) and an organic EL (Electro-Luminescence) display.
  • the input device 37 receives various instructions input by the user (examiner) of the ultrasonic diagnostic apparatus.
  • the input device 37 is not particularly limited, but includes various buttons, a voice input device for inputting various instructions using voice recognition, and a GUI (Graphical User Interface) displayed on the monitor 34 by the user. ) includes a touch panel or the like for inputting various instructions by performing a touch operation on the screen.
  • the device control section 36 controls each section of the ultrasonic probe 1 and the device main body 3 based on a program stored in advance and user's instructions input from the input device 37 .
  • the stool processing unit 35 Under the control of the device control unit 36, the stool processing unit 35 performs various processing related to stool, including identifying the presence or absence of stool in the ultrasound image and identifying the stool properties in the stool region. As shown in FIG. 4, the flight processing unit 35 includes a flight information detection unit 41, a flight identification unit 42, a contact detection unit 45, a motion detection unit 47, a flight information display unit 43, and an approach determination unit 46. , a notification unit 44 and a mode switching unit 48 .
  • the flight information detection unit 41 is connected to the image generation unit 31.
  • a flight identification unit 42 and a flight information display unit 43 are sequentially connected to the flight information detection unit 41 , and the display control unit 33 is connected to the flight information display unit 43 .
  • the flight information display section 43 is connected to the contact detection section 45 .
  • the notification unit 44 is connected to each of the flight identification unit 42 , the contact detection unit 45 , the approach determination unit 46 and the motion detection unit 47 .
  • each section of the flight processing section 35 is connected to the mode switching section 48 .
  • the stool information detection unit 41 detects various information related to stool from the ultrasound image by analyzing the ultrasound image.
  • the stool information detection unit 41 detects, for example, a stool region, which is a region in which stool may be present, from an ultrasound image.
  • the stool information detection unit 41 also detects stool property information, which is information about the stool property of the stool region, from the ultrasound image.
  • the method of detecting the stool region is not particularly limited. A stool area can be detected.
  • the stool information detection unit 41 When detecting a stool region from an ultrasound image using template matching, the stool information detection unit 41 prepares a plurality of templates having different sizes, shapes, textures, etc. within the region of interest, and uses each of the plurality of templates. By raster-scanning the inside of the ultrasound image with the scanner, a region whose correlation value with the template is equal to or greater than a predetermined threshold value is detected as a fecal region.
  • the stool information detection unit 41 When the stool information detection unit 41 detects a stool region from an ultrasound image using machine learning using image feature quantities, the stool information detection unit 41 prepares a plurality of teacher images including an anatomical structure and a stool region, and detects a region of interest. is converted into a feature vector (image quantization), and machine learning is performed using machine learning algorithms such as Adaboost (Adaptive Boosting) and SVM (Support Vector Machine) to detect fecal regions from ultrasound images. .
  • Adaboost Adaptive Boosting
  • SVM Small Vector Machine
  • the stool information detection unit 41 detects a stool region from an ultrasound image using a deep learning model
  • a large number of teacher images including anatomical structures and stool regions are prepared in advance, and a large number of teacher images are used.
  • a deep learning model is created by learning the relationship between the teacher image and the stool region in the teacher image for a large number of teacher images, and the stool region is detected from the ultrasound image using this deep learning model.
  • the stool identification unit 42 identifies the presence or absence of stool, in other words, whether or not the stool area is actually an area where stool is present, based on the detection result of the stool area. In addition to identifying the presence or absence of stool, the stool identification unit 42 further identifies the stool properties of the stool region based on the stool properties information.
  • the method of identifying the presence or absence of stool is not particularly limited, but if the stool identification unit 42 identifies the presence or absence of stool but does not identify the nature of the stool, based on the detection results of the stool region in the ultrasound images of a plurality of frames.
  • the presence or absence of stool can be specified.
  • the stool identification unit 42 identifies that there is a stool when, for example, a stool region is detected from a predetermined number of ultrasound images or more among a plurality of consecutive frames of ultrasound images.
  • the stool identification unit 42 identifies that there is stool when a stool region is detected from eight or more frames of ultrasonic images among consecutive ten frames of ultrasonic images.
  • the stool identification unit 42 may identify that there is stool only when a stool region is detected in all ten frames of the ultrasonic images of the continuous ten frames.
  • the stool identifying unit 42 performs the same determination to determine whether or not the stool regions in the ultrasonic images of adjacent frames are the same stool region. It is desirable to count the number of frames as the number of frames defined above. That is, the stool identification unit 42 counts the number of frames only when the stool regions detected from the ultrasonic images of adjacent frames are the same. As a result, fecal regions that are stably detected at the same position in ultrasonic images of adjacent frames can be identified as regions containing feces.
  • the stool identifying unit 42 may, for example, determine an evaluation index by IoU (Intersection over Union) of the stool region in the ultrasound images of adjacent frames, that is, the flight area in the ultrasound images between the frames. By obtaining the degree of overlap of the regions and comparing this evaluation index with the threshold value, it is possible to determine whether or not the fecal regions are the same. For example, when the evaluation index is equal to or greater than a threshold value, the flight identification unit 42 determines that the flight regions are the same.
  • IoU Intersection over Union
  • the stool identification unit 42 selects a predetermined number of ultrasound images or more among a plurality of consecutive frames of ultrasound images for each stool region. If a stool area is detected from the , it is identified that there is stool. In this case as well, it is desirable that the stool identification unit 42 performs the same determination of the stool regions in the ultrasonic images of adjacent frames for each stool region.
  • the stool identification unit 42 may identify whether or not there is stool based on the detection result of the stool region in only one frame of the ultrasound image. In this case, the stool identification unit 42 identifies that there is stool when, for example, a stool region is detected from one frame of the ultrasound image. That is, the stool identification unit 42 identifies that there is stool when a stool region is detected even in one frame of the ultrasound image.
  • the stool identification unit 42 identifies stool from ultrasonic images of a predetermined number of frames or more among a plurality of consecutive frames of ultrasonic images. If a region is detected, and the stool regions detected from the ultrasound images of a predetermined number of frames or more out of the ultrasound images of the first number of frames or more have the same stool properties, there is stool. can be specified.
  • the stool identification unit 42 determines whether the stool region is the same, and determines the number of frames of the ultrasound images in which the same stool region is detected to be the predetermined first frame number and the predetermined second frame number. It is preferable to count as a number.
  • the stool identification unit 42 determines that there is stool when a stool region is detected from one frame of the ultrasonic image and the stool properties of the stool region detected from the one frame of ultrasonic image are identified. may be specified.
  • the stool identification unit 42 can identify the presence or absence of stool based on the detection result of the stool region detected by the deep learning model.
  • the stool information detection unit 41 may use a deep learning model to detect only the stool region from the ultrasound image, or may detect the stool region and the probability that this stool region is a stool region. good.
  • the stool information detection unit 41 detects the stool area as a rectangular area using, for example, a deep learning model. Then, the stool identification unit 42 identifies that there is stool when the stool region is detected, and identifies that there is no stool when the stool region is not detected.
  • the stool information detection unit 41 detects the stool region as a rectangular region for each frame of the ultrasound image using, for example, a deep learning model. , find the location of the stool region and the probability that this stool region is a stool region. Then, the stool identification unit 42 identifies the presence or absence of stool by comparing the statistical value of the probability of the ultrasound images of a plurality of frames, such as the average value, weighted average value, or median value, with a threshold value. The flight identification unit 42 identifies that there is a flight, for example, when the statistical value of the probability of being the region of the flight is equal to or greater than a threshold.
  • the stool information detection unit 41 may detect the probability that each pixel of the ultrasonic image is a stool pixel using a deep learning model.
  • the stool information detection unit 41 uses, for example, a deep learning model to detect the probability that the pixel is a stool pixel for each frame of the ultrasound image and for each pixel of the ultrasound image.
  • a first threshold value By comparing the probability of being a pixel with a first threshold value, it is determined whether or not the pixel is a normal pixel. For example, when the probability is equal to or greater than the first threshold, the flight information detection unit 41 determines that the pixel is a flight pixel. Then, the flight information detection unit 41 detects an aggregate (lump) of a plurality of pixels determined to be pixels of flight as a flight region.
  • the stool identifying unit 42 obtains, as an index value, a statistical value of probabilities of all pixels in the stool region of one frame of the ultrasound image, such as an average value, a weighted average value, or a median value, and Presence or absence of stool is identified by comparing the statistical value of the index values of the ultrasound image, such as the average value, weighted average value or median value, with the second threshold.
  • the flight identifying unit 42 identifies that there is a flight, for example, when the statistical value of the index value is equal to or greater than the second threshold.
  • the flight identification unit 42 make the same determination and detect the same flight region.
  • the stool specifying unit 42 specifies the stool properties based on the luminance value of the stool area or based on the stool properties information detected by the deep learning model. be able to.
  • the stool information detection unit 41 detects the stool region from the ultrasound image, and obtains statistics of the stool region brightness for each frame of the ultrasound image. A value such as an average value, a weighted average value, or a median value is detected, and the stool identification unit 42 compares the statistic value of the luminance in the stool region with the third threshold for each frame of the ultrasound image. A first comparison result is obtained, and stool properties are specified based on the first comparison result in one or more frames of the ultrasound image.
  • the stool is hard, if the 6th threshold is smaller than the 5th threshold and is lower than the 5th threshold, it is normal stool, and if the statistic is lower than the 6th threshold identified as loose stools.
  • the stool information detection unit 41 detects a stool region from the ultrasonic image for each frame of the ultrasonic image, and calculates the statistic value of the luminance in the stool region and the luminance in a predetermined region around the stool region.
  • the stool identification unit 42 obtains a second comparison result by comparing the luminance ratio with a fourth threshold value for each frame of the ultrasound image, and obtains a second comparison result for one frame or a plurality of frames.
  • the stool properties may be specified based on the second comparison result in the ultrasound image.
  • the luminance ratio is equal to or higher than the 5th threshold, hard stools, the 6th threshold smaller than the 5th threshold or higher, and less than the 5th threshold are normal stools, and the 6th threshold is lower than the Identify loose stools.
  • the stool properties are specified based on the luminance values of the stool areas, there may be cases where the stool areas are detected but the stool properties are unknown.
  • the stool information detection unit 41 When identifying stool properties based on stool properties information detected by a deep learning model, the stool information detection unit 41 simultaneously detects stool regions and stool properties information using, for example, a deep learning model. Then, the stool identification unit 42 identifies the presence or absence of stool based on the stool region detected by the deep learning model, and identifies stool properties based on the stool properties information detected by the deep learning model. In this case, the stool information detection unit 41 may detect the probability that the stool region is in each class of stool properties, such as the probability that the stool region is hard stool, soft stool, normal stool, or background, or , for each pixel in the ultrasound image, the probability that the pixel is in each class of stool properties may be detected.
  • the stool information detection unit 41 detects, for example, a rectangular region as a stool region using a deep learning model. Find the probability that . Then, the stool identification unit 42 identifies the class with the highest probability among the stool attribute classes as the stool attribute of the stool area.
  • the stool information detection unit 41 uses a deep learning model, for example, to detect whether the pixel is convenient for each pixel of the ultrasonic image. The probability of being in each class of properties is detected, and the class with the highest probability among the classes of stool properties is determined as the class of the pixel. Then, the flight information detection unit 41 detects an aggregate (lump) of a plurality of pixels determined to be flight pixels based on the pixel class as a flight region. In this case, one stool area may include a plurality of pixels of different classes. In response to this, the stool identification unit 42 obtains the total area of each class of stool properties, and identifies the class with the largest total area as the stool properties of the stool region.
  • a deep learning model for example, to detect whether the pixel is convenient for each pixel of the ultrasonic image. The probability of being in each class of properties is detected, and the class with the highest probability among the classes of stool properties is determined as the class of the pixel. Then, the flight information detection unit 41 detects an aggregate (lump)
  • the contact detection unit 45 detects whether or not the ultrasonic probe 1 is in contact with the inspection location of the subject when performing scanning.
  • the contact detection unit 45 is not particularly limited, but for example, based on at least one of the analysis result of the ultrasonic image and the pressure detection result by the pressure sensor 13, whether the ultrasonic probe 1 is in contact with the examination location of the subject. It is possible to detect whether or not
  • the motion detection unit 47 detects whether or not the ultrasonic probe 1 moves during scanning. For example, the motion detection unit 47 detects the presence or absence of motion of the ultrasonic probe 1 for each frame of the ultrasonic image after scanning is started.
  • the motion detection unit 47 is not particularly limited, but for example, the image analysis result of the ultrasonic image, the motion detection result by the motion sensor 12 provided in the ultrasonic probe 1, and the pressure sensor provided in the ultrasonic probe 1
  • the presence or absence of movement of the ultrasonic probe 1 can be detected based on at least one of the pressure detection results by 13 .
  • the pressure detection result of the pressure sensor 13 changes only when the ultrasonic probe 1 is moving. Therefore, by comparing the amount of change in pressure detected by the pressure sensor 13 with the threshold value, it is possible to detect the presence or absence of movement of the ultrasonic probe 1 . For example, when the amount of change is equal to or greater than a threshold, it is detected that the ultrasonic probe 1 is moving.
  • the flight information display unit 43 causes the monitor 34 to display various information related to flights. For example, when the presence of stool is identified, the stool information display unit 43 highlights the stool region in the ultrasound image displayed on the monitor 34 .
  • the method for highlighting the stool region is not particularly limited, but for example, a contour line may be created by detecting the contour of the stool region, and the contour line may be displayed superimposed on the contour of the stool region.
  • An area larger than the stool area, including the stool area, may be enclosed by creating an encircling line of any shape, such as circles and squares.
  • the contour line or encircling line may be displayed in a predetermined display color, a predetermined line type, or a predetermined thickness.
  • a mask may be created by coloring the inside of the stool area in a predetermined display color and filling it, and this mask may be displayed superimposed on the stool area.
  • the approach determination unit 46 determines the approach of the ultrasonic probe 1 when scanning. In other words, the approach determination unit 46 determines the approach of the ultrasound probe 1 currently being scanned.
  • the approach of the ultrasonic probe 1 includes, for example, a rectal longitudinal cross-section approach in which the ultrasound probe 1 is oriented vertically and the abdomen of the subject is scanned from the front side of the subject, and an approach in which the ultrasound probe 1 is oriented horizontally and the front surface of the subject is scanned.
  • a rectal cross-sectional approach in which the subject's abdomen is scanned from the side
  • a transgluteal cleft approach in which an ultrasound probe is used to scan the subject's abdomen through the gluteal cleft on the dorsal side of the subject.
  • the approach determination method is not particularly limited. approach can be determined from
  • the notification unit 44 notifies the user of various messages. For example, when it is not specified that there will be a flight within a predetermined period, the reporting unit 44 reports a message suggesting a change in the approach of the ultrasound probe 1 during scanning.
  • the predetermined period is not particularly limited, it is assumed to be a period during which the presence or absence of stool can be identified based on the detection result of the stool region at the test site of the subject.
  • the length of this predetermined period is not particularly limited, for example, a period during which the inspection site of the subject is scanned, a period during which the inspection site of the subject is inspected, and an ultrasonic probe is used to inspect the subject.
  • the period of time during which the ultrasonic probe is placed against the test site of the subject such as the period of contact with the site, or the period from only the time when the ultrasonic probe is detected to be in motion. good too.
  • the predetermined period of time can also be a fixed period of time, for example 5 seconds, 10 seconds, 20 seconds, or a maximum amount of time that the test site of the subject is scanned. For example, 20 seconds, 30 seconds, 1 minute, etc.
  • the measurement for the predetermined period is not particularly limited, but may be started immediately after the scan is started, for example.
  • the measurement for the predetermined period is started immediately after the inspection of the inspection site of the subject is started, in other words, immediately after the function of inspecting for constipation (existence of stool) is activated in the ultrasonic diagnostic apparatus. You can start from Moreover, the measurement for the predetermined period may be started immediately after the contact detection unit 45 detects that the ultrasonic probe 1 is in contact with the examination location of the subject. Furthermore, only the time during which the motion detector 47 detects that the ultrasonic probe 1 moves may be measured as a predetermined period.
  • the method of announcing the message is not particularly limited, but for example, the message may be displayed on the monitor 34 under the control of the display control unit 33, or the message may be read out by a speaker (not shown). or both at the same time.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus has a first operating mode that specifies neither the presence or absence of stool nor stool properties, a second operating mode that specifies the presence or absence of stool but does not specify stool properties, and the presence or absence of stool and stool properties. at least two of a third mode of operation specifying both of The mode switching unit 48 switches to one of the above-described at least two operation modes according to a user's instruction input using a GUI, voice recognition, or the like.
  • the image generation unit 31, the flight processing unit 35, the display control unit 33 and the device control unit 36 are configured by the processor 39.
  • the transmitting/receiving circuit 14 starts transmitting ultrasonic waves under the control of the device control unit 36, and an acoustic ray signal is generated. (step S1).
  • ultrasonic beams are transmitted from the plurality of transducers of the transducer array 11 to the inspected portion of the subject according to the drive signal from the pulser 51 .
  • An ultrasonic echo from an inspection location based on an ultrasonic beam transmitted from the pulsar 51 is received by each transducer of the transducer array 11, and each transducer of the transducer array 11 that has received the ultrasonic echo outputs an analog signal.
  • a received signal is output.
  • a received signal output from each transducer of the transducer array 11 is amplified by the amplifier 52 and AD-converted by the AD converter 53 to obtain received data.
  • a sound ray signal is generated by subjecting the received data to reception focusing processing by the beamformer 54 .
  • the image generation unit 31 generates an ultrasonic image (ultrasound image) of the examination location of the subject based on the sound ray signal generated by the beamformer 54 of the transmission/reception circuit 14. signal) is generated (step S2).
  • the sound ray signal generated by the beamformer 54 is subjected to various signal processing by the signal processing unit 16 to generate image information data representing tomographic image information regarding tissues in the subject.
  • the image information data generated by the signal processing unit 16 is raster-converted by the DSC 18 and further subjected to various image processing by the image processing unit 17 to generate an ultrasonic image (ultrasonic image signal).
  • the ultrasound image generated by the image processing unit 17 is stored in the image memory 32 .
  • the display control unit 33 performs predetermined processing on the ultrasonic image generated by the image processing unit 17 or the ultrasonic image stored in the image memory 32. It is displayed on the monitor 34 (step S3).
  • the operation until an ultrasonic image is generated and displayed on the monitor 34 is the same as in the first operation mode.
  • the stool information detection unit 41 analyzes the ultrasonic image and detects a stool region from the ultrasonic image. (Step S11).
  • step S12 the presence or absence of flights is specified by the flight specifying unit 42 based on the detection result of the flight region.
  • step S13 when the presence of stool is identified (Yes in step S13), the stool area is displayed on the ultrasound image displayed on the monitor 34 by the stool information display unit 43 under the control of the display control unit 33. It is highlighted (step S14).
  • the stool information display unit 43 creates, for example, a mask 49 for highlighting the stool region, and superimposes the mask 49 on the stool region of the ultrasound image displayed on the monitor 34 as shown in FIG. to display.
  • the notification unit 44 may notify a message indicating that there is a flight. For example, as shown in FIG. 9, a message such as "Flight detected" may be displayed on the monitor 34.
  • FIG. 9 a message such as "Flight detected" may be displayed on the monitor 34.
  • the notification unit 44 notifies a message proposing a change in the approach of the ultrasound probe 1 when performing scanning. (step S15). For example, as shown in FIG. 10, a message such as "Please change your approach" is displayed on the monitor 34. FIG. The user changes the approach according to the message and redo the scan.
  • the stool region is highlighted in the ultrasonic image displayed on the monitor 34. Therefore, the user can easily detect the presence of stool in the ultrasonic image. The area can be easily grasped. In addition, even if it is not specified that there will be a flight within the predetermined period, a message suggesting a change in approach is notified. can be identified with certainty.
  • stool condition information can be detected after detecting stool regions, or stool regions and stool condition information can be detected at the same time.
  • the case of detecting stool properties information after detecting a stool region in the third operation mode will be described.
  • the operation until an ultrasonic image is generated and displayed on the monitor 34 is the same as in the first operation mode.
  • the stool information detection unit 41 analyzes the ultrasonic image and detects a stool region from the ultrasonic image. (Step S21).
  • the presence or absence of flights is specified by the flight specifying unit 42 based on the detection result of the flight region (step S22).
  • step S23 when it is not specified that there will be a flight within the predetermined period (No in step S23), the process proceeds to step S28.
  • the stool information detection unit 41 further detects stool condition information of the stool region from the ultrasound image (step S24).
  • the stool identification unit 42 further identifies the stool properties of the stool region based on the stool properties information (step S25).
  • the notification unit 44 may notify a message indicating that there is a flight, may notify a message indicating the nature of the stool, or may notify both of these messages.
  • step S28 the notification unit 44 A message proposing a change is broadcast (step S28). The user changes the approach according to the message and redo the scan.
  • the stool information detection unit 41 simultaneously detects the stool area and the stool condition information of this stool area using, for example, a deep learning model (step S31).
  • the presence or absence of stool is specified by the stool specifying unit 42 based on the detection result of the stool area (step S32), and the stool properties are specified based on the stool properties information (step S33).
  • the subsequent operations from steps S34 to S36 are the same as the operations from steps S26 to S28 in the case of detecting stool condition information after detecting a stool region.
  • the stool region is highlighted in the ultrasonic image displayed on the monitor 34.
  • the user can easily grasp the stool region in the ultrasound image.
  • a message suggesting a change in approach is announced. Therefore, the user can reliably identify the presence or absence of flights by changing the approach according to the message.
  • the notification unit 44 may suggest a change to an approach different from the current approach when it is not specified that there will be a flight within a predetermined period.
  • the approach determination unit 46 determines the approach of the ultrasonic probe 1 currently being scanned. Then, when the notifying unit 44 does not specify that there is a flight within a predetermined period, based on the approach determination result of the approach determining unit 46, the current approach is selected from a plurality of preset approaches. A different approach is selected and a message is broadcast suggesting a change to a different approach than the current approach. In addition, the notification unit 44 may notify a message indicating that there is no flight when it is not specified that there is a flight by all of a plurality of preset approaches.
  • the notification unit 44 selects an approach different from the rectal cross-section approach from among a plurality of preset approaches.
  • a longitudinal rectal approach is selected and a message is broadcast suggesting a change to this longitudinal rectal approach. For example, as shown in FIG. 11, a message such as "Please change to longitudinal section" may be displayed on the monitor 34.
  • FIG. 11 a message such as "Please change to longitudinal section" may be displayed on the monitor 34.
  • the method of selecting an approach different from the current approach from among a plurality of preset approaches is not particularly limited, but for example, the order of selection is determined in advance, and sequentially according to this predetermined selection order can be selected.
  • the present invention is not limited to a stationary ultrasonic diagnostic apparatus, but also a portable ultrasonic diagnostic apparatus in which the device main body 3 is realized by a laptop terminal device, and a smartphone or a tablet PC (Personal The present invention can also be applied to a handheld ultrasonic diagnostic apparatus realized by a handheld terminal device such as a computer (personal computer).
  • the ultrasonic probe 1 and the apparatus main body 3 may be connected by wire or wirelessly.
  • all of the image generating section 31 or only the signal processing section 16 may be provided on the ultrasonic probe 1 side, or may be provided on the device main body 3 side.
  • the hardware configuration of a processing unit (processing unit) that executes various processes such as the transmission/reception circuit 14, the image generation unit 31, the display control unit 33, the flight processing unit 35, and the device control unit 36 is , dedicated hardware, or various processors or computers that execute programs.
  • the circuit configuration can be changed after manufacturing such as CPU (Central Processing Unit), FPGA (Field Programmable Gate Array), etc., which are general-purpose processors that run software (programs) and function as various processing units.
  • Programmable Logic Device PLD
  • ASIC Application Specific Integrated Circuit
  • One processing unit may be composed of one of these various processors, or a combination of two or more processors of the same or different type, such as a combination of multiple FPGAs, or a combination of FPGAs and CPUs. and so on. Also, the plurality of processing units may be configured by one of various processors, or two or more of the plurality of processing units may be combined into one processor.
  • SoC System on Chip
  • the hardware configuration of these various processors is, more specifically, an electric circuit that combines circuit elements such as semiconductor elements.
  • the method of the present invention can be implemented, for example, by a program for causing a computer to execute each step. It is also possible to provide a computer-readable recording medium on which this program is recorded.
  • an ultrasound probe ; a monitor; a processor; The processor generating an ultrasound image based on a received signal obtained by scanning an inspection location of a subject with an ultrasound beam using the ultrasound probe; displaying the ultrasound image on the monitor; detecting a stool region from the ultrasound image; Identifying the presence or absence of stool based on the detection result of the stool region; highlighting the stool region in the ultrasonic image displayed on the monitor when the presence of the stool is identified;
  • An ultrasound diagnostic apparatus configured to issue a message suggesting a change in the approach of the ultrasound probe when performing the scan when the presence of the flight is not identified within a predetermined period of time.

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Abstract

超音波画像から便の有無を確実に特定することができるようにする。本発明の超音波診断装置および超音波診断装置の制御方法においては、便情報検出部が、超音波画像から便領域を検出し、便特定部が、便領域の検出結果に基づいて便の有無を特定する。その結果、便があることが特定された場合に、便情報表示部が、モニタに表示された超音波画像において便領域を強調表示させ、予め定められた期間内に便があることが特定されない場合に、報知部が、スキャンを行う際の超音波プローブのアプローチの変更を提案するメッセージを報知する。

Description

超音波診断装置および超音波診断装置の制御方法
　本発明は、超音波画像における便の有無、さらには、便性状を特定する機能を有する超音波診断装置および超音波診断装置の制御方法に関する。
　近年、超音波画像を利用して、便の有無、および、硬便、軟便、普通便等の便性状の評価を含む、便秘の診断を行うことが提案されている。
　一方、超音波画像を利用した便秘の診断は、まだ診断方法および検査手法として十分に浸透しておらず、熟練者であっても超音波画像における便の読影が難しい。また、非経験者および非熟練者にとっては超音波画像自体の読影が非常に難しい。
　例えば、特許文献１には、超音波を利用して大腸から得られる超音波エコー信号の情報を用いて、大腸内部の便の状態が、正常、硬便、ガス蓄積、軟便のいずれであるか否かを評価することが可能な診断装置が記載されている。また、特許文献１には、エコー信号を用いて大腸の超音波画像データを得て、超音波画像データにおいて、大腸の内部の便の状態が軟便であるか否かを評価する診断装置が記載されている。
　また、便の検出に関するものではないが、特許文献２には、被検体の診断目的、使用する超音波プローブの種類に応じて、ＣＴ画像等の様々な医用画像診断装置によって取得された参照画像の断面方向を設定し、超音波プローブに取り付けられた位置センサを用いて、超音波画像と参照画像との位置合わせを行い、超音波画像と参照画像とを表示し、病巣の位置に超音波プローブをナビゲートする超音波診断装置が記載されている。
特許第６５９２８３６号公報 特許第６１６２４９３号公報
　超音波画像を解析することにより便の有無および便性状を特定し、便領域および便性状の情報をモニタに表示させることにより、超音波画像を利用した便秘の診断の非経験者および非熟練者が、便秘の診断を実施する際の手助けとなることが期待できる。
　しかし、超音波画像から便の有無および便性状を特定する場合の判断は難しい場合が多い。例えば、人間（医師）が超音波画像から便の有無を特定する場合、膀胱、膣および前立腺等の下部にある高輝度領域を便として判断している。また、人間が超音波画像から便の有無を特定する場合、高輝度領域の下に音響陰影があること、および、高輝度領域が三日月型をしていること、等も判断材料として利用している。
　ところが、便がある場合と便がない場合との両方において類似構造が散見されたり、ガスの影響によって便が不明瞭になる、見え方にバリエーションがある、等により、人間であっても便の有無を誤判定したり、便領域を特定できなかったりする場合が多い。また、人工知能を利用して超音波画像から便領域を検出する場合であっても、超音波画像から便領域を検出できない場合がある。
　従って、本発明の目的は、超音波画像から便の有無を確実に特定することができる超音波診断装置および超音波診断装置の制御方法を提供することにある。
　上記目的を達成するために、本発明は、超音波プローブと、モニタと、超音波プローブを用いて超音波ビームにより被検体の検査箇所をスキャンして得られた受信信号に基づいて超音波画像を生成する画像生成部と、超音波画像をモニタに表示させる表示制御部と、超音波画像から便領域を検出する便情報検出部と、便領域の検出結果に基づいて便の有無を特定する便特定部と、便があることが特定された場合に、モニタに表示された超音波画像において便領域を強調表示させる便情報表示部と、予め定められた期間内に便があることが特定されない場合に、スキャンを行う際の超音波プローブのアプローチの変更を提案するメッセージを報知する報知部と、を備える、超音波診断装置を提供する。
　ここで、便情報検出部は、テンプレートマッチング、画像特徴量を利用した機械学習、および、深層学習モデルの少なくとも１つを用いて、超音波画像から便領域を検出することが好ましい。
　また、便特定部は、１フレームの超音波画像から便領域が検出された場合に、便があると特定することが好ましい。
　また、便特定部は、連続する複数のフレームの超音波画像のうち、定められたフレーム数以上の超音波画像から便領域が検出された場合に、便があると特定することが好ましい。
　また、便特定部は、隣接するフレームの超音波画像における便領域が同一の便領域であるか否かを判定する同一判定を行って、同一の便領域が検出された超音波画像のフレーム数を定められたフレーム数としてカウントすることが好ましい。
　また、便特定部は、１フレームの超音波画像において複数の便領域が検出された場合、便領域毎に同一判定を行うことが好ましい。
　また、便情報検出部は、超音波画像のフレーム毎に、便領域および便領域が便の領域である確率を検出し、便特定部は、複数のフレームの超音波画像の確率の統計値と閾値とを比較することにより、便の有無を特定することが好ましい。
　また、便情報検出部は、超音波画像のフレーム毎に、かつ、超音波画像の画素毎に、画素が便の画素である確率を検出し、便の画素である確率と第１閾値とを比較することにより、画素が便の画素であるか否かを判定し、便の画素であると判定された複数の画素の集合体を便領域として検出し、便特定部は、１フレームの超音波画像の便領域内の全ての画素の確率の統計値を指標値として求め、複数のフレームの超音波画像の指標値の統計値と第２閾値とを比較することにより、便の有無を特定することが好ましい。
　また、予め定められた期間の計測は、スキャンが開始された直後から開始することが好ましい。
　また、予め定められた期間の計測は、被検体の検査箇所の検査が開始された直後から開始することが好ましい。
　また、超音波プローブが被検体の検査箇所に接触されたか否かを検出する接触検出部を備え、予め定められた期間の計測は、超音波プローブが被検体の検査箇所に接触されたことが検出された直後から開始することが好ましい。
　また、超音波プローブの動きの有無を検出する動き検出部を備え、超音波プローブの動きがあると検出された時間のみを予め定められた期間として計測することが好ましい。
　また、動き検出部は、超音波画像の画像解析結果、超音波プローブに設けられたモーションセンサによる動きの検出結果、および、超音波プローブに設けられた圧力センサによる圧力の検出結果の少なくとも１つに基づいて超音波プローブの動きの有無を検出することが好ましい。
　また、報知部は、便があることが特定された場合に、便があることを表すメッセージを報知することが好ましい。
　また、アプローチを判定するアプローチ判定部を備え、報知部は、予め定められた期間内に便があることが特定されない場合に、予め設定された複数のアプローチの中からスキャンを行っているアプローチとは異なるアプローチを選択し、スキャンを行っているアプローチとは異なるアプローチへの変更を提案するメッセージを報知することが好ましい。
　また、報知部は、予め設定された複数のアプローチの全てによって便があることが特定されない場合に、便がないことを表すメッセージを報知することが好ましい。
　便情報検出部は、さらに、超音波画像から便領域の便性状情報を検出し、便特定部は、さらに、便性状情報に基づいて便領域の便性状を特定し、便情報表示部は、便があることが特定され、かつ、便性状が特定された場合に、モニタに表示された超音波画像において便領域を強調表示させ、報知部は、予め定められた期間内に便があることが特定されない、あるいは、便があることが特定されたが、便性状が特定されない場合に、アプローチの変更を提案するメッセージを報知することが好ましい。
　また、便情報検出部は、超音波画像のフレーム毎に、便領域内の輝度の統計値を検出し、便特定部は、超音波画像のフレーム毎に、便領域内の輝度の統計値と第３閾値とを比較することにより第１比較結果を求め、１フレームまたは複数のフレームの超音波画像における第１比較結果に基づいて便性状を特定する、または、便情報検出部は、超音波画像のフレーム毎に、便領域内の輝度の統計値と便領域の周囲の定められた領域内の輝度の統計値との輝度比を検出し、便特定部は、超音波画像のフレーム毎に、輝度比と第４閾値とを比較することにより第２比較結果を求め、１フレームまたは複数のフレームの超音波画像における第２比較結果に基づいて便性状を特定することが好ましい。
　また、便情報検出部は、便領域および便領域が便性状の各クラスである確率を検出し、便特定部は、便性状のクラスのうち、確率が最も高いクラスを便領域の便性状として特定することが好ましい。
　また、便情報検出部は、超音波画像の画素毎に、画素が便性状の各クラスである確率を検出し、便性状のクラスのうち、確率が最も高いクラスを画素のクラスとして判定し、画素のクラスに基づいて便の画素であると判定された複数の画素の集合体を便領域として検出し、便特定部は、便性状のクラス毎に、クラスの合計面積を求め、合計面積が最も大きいクラスを便領域の便性状として特定することが好ましい。
　また、便特定部は、１フレームの超音波画像から便領域が検出され、かつ、１フレームの超音波画像から検出された便領域の便性状が特定された場合に、便があると特定することが好ましい。
　また、便特定部は、連続する複数のフレームの超音波画像のうち、定められた第１フレーム数以上の超音波画像から便領域が検出され、かつ、第１フレーム数以上の超音波画像のうち、定められた第２フレーム数以上の超音波画像から検出された便領域の便性状が同じである場合に、便があると特定することが好ましい。
　また、便特定部は、隣接するフレームの超音波画像における便領域が同一の便領域であるか否かを判定する同一判定を行って、同一の便領域が検出された超音波画像のフレーム数を定められた第１フレーム数および定められた第２フレーム数としてカウントすることが好ましい。
　また、便の有無および便性状の両方とも特定しない第１の動作モード、便の有無を特定するが、便性状を特定しない第２の動作モード、および、便の有無および便性状の両方を特定する第３の動作モードのうちの少なくとも２つの動作モードを有し、ユーザからの指示に応じて、少なくとも２つの動作モードのうちの１つの動作モードに切り替えるモード切替部を備えることが好ましい。
　また、統計値は、平均値、重み付け平均値または中央値であることが好ましい。
　また、本発明は、画像生成部が、超音波プローブを用いて超音波ビームにより被検体の検査箇所をスキャンして得られた受信信号に基づいて超音波画像を生成するステップと、表示制御部が、超音波画像をモニタに表示させるステップと、便情報検出部が、超音波画像から便領域を検出するステップと、便特定部が、便領域の検出結果に基づいて便の有無を特定するステップと、便情報表示部が、便があることが特定された場合に、モニタに表示された超音波画像において便領域を強調表示させるステップと、報知部が、予め定められた期間内に便があることが特定されない場合に、スキャンを行う際の超音波プローブのアプローチの変更を提案するメッセージを報知するステップと、を含む、超音波診断装置の制御方法を提供する。
　本発明においては、便があることが特定された場合に、便領域が、モニタに表示された超音波画像において強調表示されるため、ユーザは、超音波画像における便領域を容易に把握することができる。また、予め定められた期間内に便があることが特定されない場合であっても、アプローチの変更を提案するメッセージが報知されるため、ユーザは、メッセージに従ってアプローチを変更することにより、便の有無を確実に特定することができる。
本発明の超音波診断装置の構成を表す一実施形態のブロック図である。 送受信回路の構成を表す一実施形態のブロック図である。 画像生成部の構成を表す一実施形態のブロック図である。 便処理部の構成を表す一実施形態のブロック図である。 第１の動作モードの場合の超音波診断装置の動作を表す一実施形態のフローチャートである。 第２の動作モードの場合の超音波診断装置の動作を表す一実施形態のフローチャートである。 第３の動作モードの場合の超音波診断装置の動作を表す一実施形態のフローチャートである。 第３の動作モードの場合の超音波診断装置の動作を表す別の実施形態のフローチャートである。 便があることを表すメッセージを報知する場合の超音波診断装置のモニタの表示画面を表す一実施形態の概念図である。 超音波プローブのアプローチの変更を提案するメッセージを報知する場合の超音波診断装置のモニタの表示画面を表す一実施形態の概念図である。 超音波プローブのアプローチの変更を提案するメッセージを報知する場合の超音波診断装置のモニタの表示画面を表す別の実施形態の概念図である。
　以下に、添付の図面に示す好適実施形態に基づいて、本発明の超音波診断装置および超音波診断装置の制御方法を詳細に説明する。
　図１は、本発明の超音波診断装置の構成を表す一実施形態のブロック図である。図１に示す超音波診断装置は、据置型の超音波診断装置であって、超音波プローブ１と、この超音波プローブ１に接続される装置本体３と、を備えている。
　超音波プローブ１は、超音波ビームにより被検体の検査箇所をスキャンして、この検査箇所の超音波画像に対応する音線信号を出力する。超音波プローブ１は、図１に示すように、振動子アレイ１１と、送受信回路１４と、モーションセンサ１２と、圧力センサ１３と、を備えている。振動子アレイ１１と送受信回路１４とは双方向に接続されている。また、送受信回路１４、モーションセンサ１２および圧力センサ１３は、後述する装置本体３の装置制御部３６に接続されている。
　振動子アレイ１１は、１次元または２次元に配列された複数の超音波振動子を有している。これらの振動子は、それぞれ送受信回路１４から供給される駆動信号に従って超音波を送信し、かつ、被検体からの反射波を受信してアナログの受信信号を出力する。
　各振動子は、例えば、ＰＺＴ（Lead Zirconate Titanate：チタン酸ジルコン酸鉛）に代表される圧電セラミック、ＰＶＤＦ（Poly Vinylidene Di Fluoride：ポリフッ化ビニリデン）に代表される高分子圧電素子およびＰＭＮ－ＰＴ（Lead Magnesium Niobate-Lead Titanate：マグネシウムニオブ酸鉛－チタン酸鉛固溶体）に代表される圧電単結晶等からなる圧電体の両端に電極を形成した素子を用いて構成される。
　送受信回路１４は、装置制御部３６による制御の下で、振動子アレイ１１から超音波を送信させ、かつ、超音波エコーを受信した振動子アレイ１１から出力される受信信号に受信フォーカス処理を施すことにより音線信号を生成する。送受信回路１４は、図２に示すように、振動子アレイ１１に接続されるパルサ５１と、振動子アレイ１１から順次直列に接続される増幅部５２、ＡＤ（Analog Digital）変換部５３およびビームフォーマ５４と、を有している。
　パルサ５１は、例えば複数のパルス発生器を含んでおり、装置制御部３６により選択された送信遅延パターンに基づいて、振動子アレイ１１の複数の振動子から送信される超音波が超音波ビームを形成するようにそれぞれの駆動信号を、遅延量を調節して複数の振動子に供給する。このように、振動子アレイ１１の振動子の電極にパルス状または連続波状の電圧が印加されると、圧電体が伸縮し、それぞれの振動子からパルス状または連続波状の超音波が発生して、それらの超音波の合成波から、超音波ビームが形成される。
　送信された超音波ビームは、例えば、被検体の部位等の対象において反射され、超音波プローブ１の振動子アレイ１１に向かって伝搬する。振動子アレイ１１を構成するそれぞれの振動子は、このように振動子アレイ１１に向かって伝搬する超音波エコーを受信することにより伸縮して、電気信号である受信信号を発生し、これらの受信信号を増幅部５２に出力する。
　増幅部５２は、振動子アレイ１１を構成するそれぞれの振動子から入力された信号を増幅し、増幅した信号をＡＤ変換部５３に送信する。ＡＤ変換部５３は、増幅部５２から送信されたアナログの信号をデジタルの受信データに変換し、これらの受信データをビームフォーマ５４に出力する。
　ビームフォーマ５４は、装置制御部３６により選択された受信遅延パターンに基づいて設定される音速または音速の分布に従い、ＡＤ変換部５３により変換された各受信データに対してそれぞれの遅延を与えて加算することにより、いわゆる受信フォーカス処理を行う。この受信フォーカス処理により、ＡＤ変換部５３で変換された各受信データが整相加算され、かつ、超音波エコーの焦点が絞り込まれた音線信号が生成される。
　モーションセンサ１２は、超音波プローブ１の動きを検出する。
　圧力センサ１３は、超音波プローブ１が被検体の検査箇所に接触された場合に、超音波プローブ１に加えられた圧力を検出する。
　次に、装置本体３は、超音波プローブ１によって生成された音線信号に基づいて、被検体の検査箇所の超音波画像を生成し、この被検体の検査箇所の超音波画像を表示する。装置本体３は、図１に示すように、画像生成部３１と、画像メモリ３２と、便処理部３５と、表示制御部３３と、モニタ（表示部）３４と、入力装置３７と、装置制御部３６と、を備えている。
　画像生成部３１は、送受信回路１４に接続され、画像生成部３１には、表示制御部３３およびモニタ３４が順次接続されている。また、画像生成部３１には、画像メモリ３２および便処理部３５がそれぞれ接続され、画像メモリ３２および便処理部３５には、表示制御部３３が接続されている。画像生成部３１、表示制御部３３、画像メモリ３２および便処理部３５は装置制御部３６に接続され、装置制御部３６は入力装置３７に接続されている。
　画像生成部３１は、装置制御部３６の制御の下で、超音波プローブ１（より厳密には、振動子アレイ１１）を用いて超音波ビームにより被検体の検査箇所をスキャンして得られた受信信号に基づいて、さらに言えば、送受信回路１４によって受信信号から生成された音線信号に基づいて、被検体の検査箇所の超音波画像（超音波画像信号）を生成する。画像生成部３１は、図３に示すように、信号処理部１６、ＤＳＣ（Digital Scan Converter：デジタルスキャンコンバータ）１８および画像処理部１７が順次直列に接続された構成を有している。
　信号処理部１６は、送受信回路１４により生成された音線信号に基づいて、超音波画像に対応する画像情報データを生成する。より具体的には、信号処理部１６は、送受信回路１４のビームフォーマ５４により生成された音線信号に対して信号処理、例えば超音波が反射した位置の深度に応じて伝搬距離に起因する減衰の補正を施した後、包絡線検波処理を施して、被検体内の組織に関する断層画像情報を表す画像情報データを生成する。
　ＤＳＣ１８は、信号処理部１６により生成された画像情報データを、通常のテレビジョン信号の走査方式に従う画像信号にラスター変換する。
　画像処理部１７は、ＤＳＣ１８から入力される画像信号に対して、モニタ３４の表示フォーマットに従う明るさ補正、諧調補正、シャープネス補正、画像サイズ補正、リフレッシュレート補正、走査周波数補正および色補正等の各種の画像処理を施すことにより、超音波画像（超音波画像信号）を生成し、画像処理が施された超音波画像を画像メモリ３２、便処理部３５および表示制御部３３に出力する。
　画像メモリ３２は、装置制御部３６の制御の下で、画像生成部３１により検査毎に生成された一連の複数のフレームの超音波画像（超音波画像信号）を保存するメモリである。画像メモリ３２としては、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive：ハードディスクドライブ）、ＳＳＤ（Solid State Drive：ソリッドステートドライブ）、ＦＤ（Flexible Disc：フレキシブルディスク）、ＭＯディスク（Magneto-Optical disc：光磁気ディスク）、ＭＴ（Magnetic Tape：磁気テープ）、ＲＡＭ（Random Access Memory：ランダムアクセスメモリ）、ＣＤ（Compact Disc：コンパクトディスク）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc：デジタルバーサタイルディスク）、ＳＤカード（Secure Digital card：セキュアデジタルカード）、ＵＳＢメモリ（Universal Serial Bus memory：ユニバーサルシリアルバスメモリ）等の記録メディア、または外部サーバ等を用いることができる。
　表示制御部３３は、装置制御部３６の制御の下で、各種の情報をモニタ３４に表示させる。表示制御部３３は、例えば、画像生成部３１により生成された超音波画像または画像メモリ３２に保存されている超音波画像に対して所定の処理を施して、処理後の超音波画像をモニタ３４に表示させる。
　モニタ３４は、表示制御部３３の制御の下で、各種の情報を表示する。モニタ３４は、例えば、超音波画像等を表示する。モニタ３４としては、例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display：液晶ディスプレイ）および有機ＥＬ（Electro-Luminescence：エレクトロルミネッセンス）ディスプレイ等を例示することができる。
　入力装置３７は、超音波診断装置のユーザ（検査者）から入力される各種の指示を受け取る。入力装置３７は、特に限定されないが、各種のボタン、音声認識を利用して各種の指示を入力する音声入力装置、および、ユーザがモニタ３４に表示されたＧＵＩ（Graphical User Interface：グラフィカルユーザインタフェイス）画面においてタッチ操作を行って各種の指示を入力するタッチパネル等を含む。
　装置制御部３６は、予め記憶されているプログラムおよび入力装置３７から入力されたユーザの指示等に基づいて、超音波プローブ１および装置本体３の各部の制御を行う。
　便処理部３５は、装置制御部３６の制御の下で、超音波画像における便の有無の特定、および、便領域の便性状の特定等を含む、便に関する各種の処理を行う。便処理部３５は、図４に示すように、便情報検出部４１と、便特定部４２と、接触検出部４５と、動き検出部４７と、便情報表示部４３と、アプローチ判定部４６と、報知部４４と、モード切替部４８と、を有する。
　便情報検出部４１は画像生成部３１に接続されている。便情報検出部４１には、便特定部４２および便情報表示部４３が順次接続され、便情報表示部４３には表示制御部３３が接続されている。また、便情報表示部４３は接触検出部４５に接続されている。報知部４４は、便特定部４２、接触検出部４５、アプローチ判定部４６および動き検出部４７のそれぞれに接続されている。なお、図示を省略しているが、モード切替部４８には、便処理部３５の各部が接続されている。
　便情報検出部４１は、超音波画像を解析することにより、超音波画像から、便に関する各種の情報を検出する。便情報検出部４１は、例えば、超音波画像から、便がある可能性のある領域である便領域を検出する。便情報検出部４１は、便領域の検出に加え、さらに、超音波画像から、便領域の便性状に関する情報である便性状情報を検出する。
　便領域の検出方法は、特に限定されないが、便情報検出部４１は、例えば、テンプレートマッチング、画像特徴量を利用した機械学習、および、深層学習モデルの少なくとも１つを用いて、超音波画像から便領域を検出することができる。
　便情報検出部４１は、テンプレートマッチングを用いて超音波画像から便領域を検出する場合、関心領域内のサイズ、形状およびテクスチャ等が異なる複数のテンプレート用意しておき、複数のテンプレートのそれぞれを用いて超音波画像内をラスタスキャンすることにより、テンプレートとの相関値が、定められた閾値以上である領域を便領域として検出する。
　便情報検出部４１は、画像特徴量を利用した機械学習を用いて超音波画像から便領域を検出する場合、解剖学的構造体および便領域を含む教師画像を複数用意しておき、関心領域を特徴量ベクトルに変換（画像量子化）して、Adaboost（Adaptive Boosting）およびSVM（Support Vector Machine）等の機械学習アルゴリズムを利用して機械学習することにより、超音波画像から便領域を検出する。
　便情報検出部４１は、深層学習モデルを用いて超音波画像から便領域を検出する場合、解剖学的構造体および便領域を含む教師画像を大量に用意しておき、大量の教師画像を用いて、教師画像と、教師画像における便領域と、の関係を、大量の教師画像について学習した深層学習モデルを作成し、この深層学習モデルを用いて、超音波画像から便領域を検出する。
　便特定部４２は、便領域の検出結果に基づいて便の有無、言い換えると、便領域が、実際に便がある領域なのか否かを特定する。便特定部４２は、便の有無の特定に加え、さらに、便性状情報に基づいて便領域の便性状を特定する。
　便の有無の特定方法は、特に限定されないが、便特定部４２は、便の有無を特定するが、便性状を特定しない場合、複数のフレームの超音波画像における便領域の検出結果に基づいて便の有無を特定することができる。この場合、便特定部４２は、例えば、連続する複数のフレームの超音波画像のうち、定められたフレーム数以上の超音波画像から便領域が検出された場合に、便があると特定する。便特定部４２は、例えば、連続する１０フレームの超音波画像のうち、８フレーム以上の超音波画像から便領域が検出された場合に、便があると特定する。あるいは、便特定部４２は、連続する１０フレームの超音波画像のうち、１０フレームの超音波画像の全てにおいて便領域が検出された場合のみ、便があると特定してもよい。
　この場合、便特定部４２は、隣接するフレームの超音波画像における便領域が同一の便領域であるか否かを判定する同一判定を行って、同一の便領域が検出された超音波画像のフレーム数を前述の定められたフレーム数としてカウントすることが望ましい。すなわち、便特定部４２は、隣接するフレームの超音波画像から検出された便領域が同一である場合のみに、フレーム数をカウントする。これにより、隣接するフレームの超音波画像の同じ位置において安定的に検出される便領域が、便がある領域であると特定することができる。
　同一判定の方法は、特に限定されないが、便特定部４２は、例えば、隣接するフレームの超音波画像における便領域のＩｏＵ（Intersection over Union）による評価指標、すなわち、フレーム間の超音波画像における便領域の重畳度合いを求め、この評価指標と閾値とを比較することにより、便領域が同一であるか否かを判定することができる。便特定部４２は、例えば、評価指標が閾値以上である場合に、便領域が同一であると判定する。
　便特定部４２は、１フレームの超音波画像において複数の便領域が検出された場合、便領域毎に、連続する複数のフレームの超音波画像のうち、定められたフレーム数以上の超音波画像から便領域が検出された場合に、便があると特定する。この場合も、便特定部４２は、便領域毎に、隣接するフレームの超音波画像における便領域の同一判定を行うことが望ましい。
　あるいは、便特定部４２は、１フレームのみの超音波画像における便領域の検出結果に基づいて便があるか否かを特定してもよい。この場合、便特定部４２は、例えば、１フレームの超音波画像から便領域が検出された場合に、便があると特定する。すなわち、便特定部４２は、１フレームの超音波画像でも便領域が検出された場合に、便があると特定する。
　なお、１フレームの超音波画像毎に、便の有無を特定する場合、便領域が、実際には便がない領域である誤検出の場合であっても、便があると特定される可能性がある。これに対し、前述のように、複数のフレームの超音波画像における便領域の検出結果に基づいて便の有無を特定することにより、便領域の誤検出を大幅に低減することができるため、より望ましい。
　便特定部４２は、便の有無を特定し、かつ、便性状を特定する場合、例えば、連続する複数のフレームの超音波画像のうち、定められた第１フレーム数以上の超音波画像から便領域が検出され、かつ、第１フレーム数以上の超音波画像のうち、定められた第２フレーム数以上の超音波画像から検出された便領域の便性状が同じである場合に、便があると特定することができる。
　この場合も、便特定部４２は、便領域の同一判定を行って、同一の便領域が検出された超音波画像のフレーム数を前述の定められた第１フレーム数および定められた第２フレーム数としてカウントすることが望ましい。
　同様に、便特定部４２は、１フレームの超音波画像から便領域が検出され、かつ、１フレームの超音波画像から検出された便領域の便性状が特定された場合に、便があると特定してもよい。
　さらに、便特定部４２は、深層学習モデルによって検出される便領域の検出結果に基づいて便の有無を特定することができる。
　この場合、便情報検出部４１は、深層学習モデルを用いて、超音波画像から便領域のみを検出してもよいし、便領域およびこの便領域が便の領域である確率を検出してもよい。
　便領域のみを検出する場合、便情報検出部４１は、例えば、深層学習モデルを用いて、便領域を矩形領域として検出する。
　そして、便特定部４２は、便領域が検出された場合に、便があると特定し、便領域が検出されない場合に、便がないと特定する。
　便領域およびこの便領域が便の領域である確率を検出する場合、便情報検出部４１は、例えば、深層学習モデルを用いて、超音波画像のフレーム毎に、便領域を矩形領域として検出し、便領域の位置およびこの便領域が便の領域である確率を検出する。
　そして、便特定部４２は、複数のフレームの超音波画像の確率の統計値、例えば、平均値、重み付け平均値または中央値等と閾値とを比較することにより、便の有無を特定する。便特定部４２は、例えば、便の領域である確率の統計値が閾値以上である場合に、便があると特定する。
　あるいは、便情報検出部４１は、深層学習モデルを用いて、超音波画像の画素毎に、画素が便の画素である確率を検出してもよい。この場合、便情報検出部４１は、例えば、深層学習モデルを用いて、超音波画像のフレーム毎に、かつ、超音波画像の画素毎に、画素が便の画素である確率を検出し、便の画素である確率と第１閾値とを比較することにより、画素が便の画素であるか否かを判定する。便情報検出部４１は、例えば、確率が第１閾値以上である場合に、画素が便の画素であると判定する。そして、便情報検出部４１は、便の画素であると判定された複数の画素の集合体（塊）を便領域として検出する。
　そして、便特定部４２は、１フレームの超音波画像の便領域内の全ての画素の確率の統計値、例えば、平均値、重み付け平均値または中央値等を指標値として求め、複数のフレームの超音波画像の指標値の統計値、例えば、平均値、重み付け平均値または中央値等と第２閾値とを比較することにより、便の有無を特定する。便特定部４２は、例えば、指標値の統計値が第２閾値以上である場合に、便があると特定する。
　上記のように、深層学習モデルを用いて便の有無を特定する場合も、便特定部４２は、同一判定を行って同一の便領域を検出することが望ましい。
　便性状の特定方法は、特定に限定されないが、便特定部４２は、例えば、便領域の輝度値に基づいて、または、深層学習モデルによって検出される便性状情報に基づいて便性状を特定することができる。
　便領域の輝度値に基づいて便性状を特定する場合、便情報検出部４１は、例えば、超音波画像から便領域を検出して、超音波画像のフレーム毎に、便領域内の輝度の統計値、例えば、平均値、重み付け平均値または中央値等を検出し、便特定部４２は、超音波画像のフレーム毎に、便領域内の輝度の統計値と第３閾値とを比較することにより第１比較結果を求め、１フレームまたは複数のフレームの超音波画像における第１比較結果に基づいて便性状を特定する。例えば、輝度の統計値が、第５閾値以上である場合に硬便、第５閾値よりも小さい第６閾値以上、かつ、第５閾値未満である場合に普通便、第６閾値未満である場合に軟便であると特定する。
　あるいは、便情報検出部４１は、超音波画像のフレーム毎に、超音波画像から便領域を検出して、便領域内の輝度の統計値とこの便領域の周囲の定められた領域内の輝度の統計値との輝度比を検出し、便特定部４２は、超音波画像のフレーム毎に、輝度比と第４閾値とを比較することにより第２比較結果を求め、１フレームまたは複数のフレームの超音波画像における第２比較結果に基づいて便性状を特定してもよい。同様に、輝度比が、第５閾値以上である場合に硬便、第５閾値よりも小さい第６閾値以上、かつ、第５閾値未満である場合に普通便、第６閾値未満である場合に軟便であると特定する。
　なお、便領域の輝度値に基づいて便性状を特定する場合、便領域は検出されるが、便性状は不明であると特定される場合もあり得る。
　深層学習モデルによって検出される便性状情報に基づいて便性状を特定する場合、便情報検出部４１は、例えば、深層学習モデルを用いて、便領域および便性状情報を同時に検出する。
　そして、便特定部４２は、深層学習モデルによって検出された便領域に基づいて便の有無を特定し、深層学習モデルによって検出された便性状情報に基づいて便性状を特定する。
　この場合、便情報検出部４１は、便性状情報として、便領域が便性状の各クラスである確率、例えば、硬便、軟便、普通便または背景である確率を検出してもよいし、あるいは、超音波画像の画素毎に、画素が便性状の各クラスである確率を検出してもよい。
　便情報検出部４１は、便領域が便性状の各クラスである確率を検出する場合、深層学習モデルを用いて、例えば、便領域を矩形領域として検出し、この便領域が便性状の各クラスである確率を検出する。
　そして、便特定部４２は、便性状のクラスのうち、確率が最も高いクラスを、その便領域の便性状として特定する。
　便情報検出部４１は、超音波画像の画素毎に、画素が便性状の各クラスである確率を検出する場合、深層学習モデルを用いて、例えば、超音波画像の画素毎に、画素が便性状の各クラスである確率を検出し、便性状のクラスのうち、確率が最も高いクラスを、その画素のクラスとして判定する。そして、便情報検出部４１は、画素のクラスに基づいて便の画素であると判定された複数の画素の集合体（塊）を便領域として検出する。
　この場合、１つの便領域には、クラスが異なる複数の画素が混在する場合がある。これに応じて、便特定部４２は、便性状のクラス毎に、クラスの合計面積を求め、合計面積が最も大きいクラスを、その便領域の便性状として特定する。
　接触検出部４５は、スキャンを行う際に、超音波プローブ１が被検体の検査箇所に接触されたか否かを検出する。
　接触検出部４５は、特に限定されないが、例えば、超音波画像の解析結果および圧力センサ１３による圧力の検出結果の少なくとも１つに基づいて、超音波プローブ１が被検体の検査箇所に接触されたか否かを検出することができる。
　動き検出部４７は、スキャンを行う際の超音波プローブ１の動きの有無を検出する。動き検出部４７は、例えば、スキャンを開始してから、超音波画像のフレーム毎に、超音波プローブ１の動きの有無を検出する。
　動き検出部４７は、特に限定されないが、例えば、超音波画像の画像解析結果、超音波プローブ１に設けられたモーションセンサ１２による動きの検出結果、および、超音波プローブ１に設けられた圧力センサ１３による圧力の検出結果の少なくとも１つに基づいて超音波プローブ１の動きの有無を検出することができる。
　圧力センサ１３による圧力の検出結果に基づいて超音波プローブ１の動きの有無を検出する場合、圧力センサ１３による圧力の検出結果は、超音波プローブ１が動いている場合のみ変化する。従って、圧力センサ１３によって検出された圧力の変化量と閾値とを比較することにより、超音波プローブ１の動きの有無を検出することができる。例えば、変化量が閾値以上である場合に、超音波プローブ１の動きがあることを検出する。
　便情報表示部４３は、表示制御部３３の制御の下で、便に関する各種の情報をモニタ３４に表示させる。便情報表示部４３は、例えば、便があることが特定された場合に、モニタ３４に表示された超音波画像において便領域を強調表示させる。
　便領域を強調表示する方法は、特に限定されないが、例えば、便領域の輪郭を検出することにより輪郭線を作成し、この輪郭線を便領域の輪郭に重畳して表示してもよいし、便領域を含む便領域よりも大きな領域を円形および四角形等の任意の形状の囲み線を作成して囲んでもよい。この場合、輪郭線または囲み線を、定められた表示色で表示してもよいし、定められた線種にしてもよいし、定められた太さにしてもよい。また、便領域内を、定められた表示色に着色して塗りつぶしたマスクを作成し、このマスクを便領域に重畳して表示させてもよい。
　アプローチ判定部４６は、スキャンを行う際の超音波プローブ１のアプローチを判定する。言い換えると、アプローチ判定部４６は、現在、スキャン中の超音波プローブ１のアプローチを判定する。
　超音波プローブ１のアプローチには、例えば、超音波プローブ１を縦向きにして被検体の前面側から被検体の腹部をスキャンする直腸縦断面アプローチ、超音波プローブ１を横向きにして被検体の前面側から被検体の腹部をスキャンする直腸横断面アプローチ、および、超音波プローブを用いて被検体の背面側の臀部の割れ目から被検体の腹部をスキャンする経臀裂断面アプローチ等がある。
　アプローチの判定方法は、特に限定されないが、例えば、アプローチ毎に、教師画像と、教師画像に対応するアプローチと、の関係を、大量の教師画像について学習した深層学習モデルを用いて、超音波画像からアプローチを判定することができる。
　報知部４４は、各種のメッセージをユーザに対して報知する。報知部４４は、例えば、予め定められた期間内に便があることが特定されない場合に、スキャンを行う際の超音波プローブ１のアプローチの変更を提案するメッセージを報知する。
　予め定められた期間は、特に限定されないが、被検体の検査箇所における便領域の検出結果に基づいて便の有無を特定可能と想定される期間である。この予め定めされる期間の長さは、特に限定されないが、例えば、被検体の検査箇所のスキャンが行われる期間、被検体の検査箇所の検査が行われる期間、超音波プローブが被検体の検査箇所に接触される期間、または、超音波プローブの動きがあると検出された時間のみからの期間など、超音波プローブが被検体の検査箇所に対して、便の有無の検査に関する期間であってもよい。また、この予め定められた期間は、固定的な期間であってもよい、例えば、５秒、１０秒、２０秒である、または、被検体の検査箇所のスキャンが行われる最長時間を決めてもよい、例えば、２０秒、３０秒、１分間などである。
　また、予め定められた期間の計測は、特に限定されないが、例えば、スキャンが開始された直後から開始してもよい。あるいは、予め定められた期間の計測は、被検体の検査箇所の検査が開始された直後から、言い換えると、超音波診断装置において、便秘（便の有無）の検査を行う機能が起動された直後から開始してもよい。また、予め定められた期間の計測は、接触検出部４５によって超音波プローブ１が被検体の検査箇所に接触されたことが検出された直後から開始してもよい。さらに、動き検出部４７によって超音波プローブ１の動きがあると検出された時間のみを予め定められた期間として計測してもよい。
　メッセージの報知方法は、特に限定されないが、例えば、表示制御部３３の制御の下で、メッセージをモニタ３４に表示させてもよいし、図示していないスピーカからメッセージを読み上げる音声を出力させてもよいし、この両方を同時に行ってもよい。
　超音波診断装置は、便の有無および便性状の両方とも特定しない第１の動作モード、便の有無を特定するが、便性状を特定しない第２の動作モード、および、便の有無および便性状の両方を特定する第３の動作モードのうちの少なくとも２つの動作モードを有する。
　モード切替部４８は、ＧＵＩまたは音声認識等を利用して入力されるユーザからの指示に応じて、前述の少なくとも２つの動作モードのうちの１つの動作モードに切り替える。
　画像生成部３１、便処理部３５、表示制御部３３および装置制御部３６はプロセッサ３９によって構成されている。
　次に、図５のフローチャートを参照しながら、第１の動作モードの場合の超音波診断装置の動作を説明する。
　この場合、まず、超音波プローブ１が被検体の検査箇所に接触された状態において、装置制御部３６の制御の下で、送受信回路１４により超音波の送信が開始され、音線信号が生成される（ステップS1）。
　つまり、パルサ５１からの駆動信号に従って振動子アレイ１１の複数の振動子から被検体の検査箇所に超音波ビームが送信される。
　パルサ５１から送信された超音波ビームに基づく検査箇所からの超音波エコーは、振動子アレイ１１の各振動子により受信され、超音波エコーを受信した振動子アレイ１１の各振動子からアナログ信号である受信信号が出力される。
　振動子アレイ１１の各振動子から出力される受信信号は、増幅部５２により増幅され、ＡＤ変換部５３によりＡＤ変換されて受信データが取得される。
　この受信データに対して、ビームフォーマ５４により受信フォーカス処理が施されることにより、音線信号が生成される。
　続いて、装置制御部３６の制御の下で、画像生成部３１により、送受信回路１４のビームフォーマ５４により生成された音線信号に基づいて、被検体の検査箇所の超音波画像（超音波画像信号）が生成される（ステップS2）。
　つまり、ビームフォーマ５４により生成された音線信号は、信号処理部１６により各種の信号処理が施され、被検体内の組織に関する断層画像情報を表す画像情報データが生成される。信号処理部１６により生成された画像情報データは、ＤＳＣ１８によりラスター変換され、さらに画像処理部１７により各種の画像処理が施され、超音波画像（超音波画像信号）が生成される。画像処理部１７により生成された超音波画像は、画像メモリ３２に保存される。
　続いて、装置制御部３６の制御の下で、表示制御部３３により、画像処理部１７により生成された超音波画像または画像メモリ３２に保存された超音波画像に所定の処理が施されて、モニタ３４に表示される（ステップS3）。
　次に、図６に示すフローチャートを参照しながら、第２の動作モードの場合の超音波診断装置の動作を説明する。
　この場合、超音波画像が生成され、モニタ３４に表示されるまでの動作は第１の動作モードの場合と同じである。これに加えて、便情報検出部４１により、超音波画像が解析され、この超音波画像から便領域が検出される。（ステップS11）。
　続いて、便特定部４２により、便領域の検出結果に基づいて便の有無が特定される（ステップS12）。
　その結果、便があることが特定された場合に（ステップS13においてYes）、便情報表示部４３により、表示制御部３３の制御の下で、モニタ３４に表示された超音波画像において便領域が強調表示される（ステップS14）。
　便情報表示部４３は、例えば、便領域を強調表示させるためのマスク４９を作成し、このマスク４９を、図９に示すように、モニタ３４に表示された超音波画像の便領域において重畳して表示させる。この場合、報知部４４は、便があることを表すメッセージを報知してもよい。例えば、図９に示すように、「便を検出しました」等のメッセージをモニタ３４に表示してもよい。
　一方、予め定められた期間内に便があることが特定されない場合に（ステップS13においてNo）、報知部４４により、スキャンを行う際の超音波プローブ１のアプローチの変更を提案するメッセージが報知される（ステップS15）。例えば、図１０に示すように、「アプローチを変更してください」等のメッセージがモニタ３４に表示される。
　ユーザは、メッセージに従ってアプローチを変更し、スキャンをやり直す。
　このように、超音波診断装置においては、便があることが特定された場合に、便領域が、モニタ３４に表示された超音波画像において強調表示されるため、ユーザは、超音波画像における便領域を容易に把握することができる。また、予め定められた期間内に便があることが特定されない場合であっても、アプローチの変更を提案するメッセージが報知されるため、ユーザは、メッセージに従ってアプローチを変更することにより、便の有無を確実に特定することができる。
　次に、第３の動作モードの場合の超音波診断装置の動作を説明する。第３の動作モードの場合、便領域を検出した後に便性状情報を検出することもできるし、便領域および便性状情報を同時に検出することもできる。まず、図７に示すフローチャートを参照しながら、第３の動作モードにおいて、便領域を検出した後に便性状情報を検出する場合について説明する。
　この場合も、超音波画像が生成され、モニタ３４に表示されるまでの動作は第１の動作モードの場合と同じである。これに加えて、便情報検出部４１により、超音波画像が解析され、この超音波画像から便領域が検出される。（ステップS21）。
　続いて、便特定部４２により、便領域の検出結果に基づいて便の有無が特定される（ステップS22）。
　その結果、予め定められた期間内に便があることが特定されない場合に（ステップS23においてNo）、ステップS28へ進む。
　一方、便があることが特定された場合に（ステップS23においてYes）、便情報検出部４１により、さらに、超音波画像から便領域の便性状情報が検出される（ステップS24）。
　続いて、便特定部４２により、さらに、便性状情報に基づいて便領域の便性状が特定される（ステップS25）。
　その結果、便があることが特定され、かつ、便性状が特定された場合に（ステップS26においてYes）、便情報表示部４３により、モニタ３４に表示された超音波画像において便領域が強調表示される（ステップS27）。この場合、報知部４４は、便があることを表すメッセージを報知してもよいし、便性状を表すメッセージを報知してもよいし、これらの両方のメッセージを報知してもよい。
　一方、予め定められた期間内に便があることが特定されない、あるいは、便があることが特定されたが、便性状が特定されない場合に（ステップS26においてNo）、報知部４４により、アプローチの変更を提案するメッセージが報知される（ステップS28）。ユーザは、メッセージに従ってアプローチを変更し、スキャンをやり直す。
　次に、図８に示すフローチャートを参照しながら、第３の動作モードにおいて、便領域および便性状情報を同時に検出する場合について説明する。
　この場合、便情報検出部４１により、例えば、深層学習モデルを用いて、便領域およびこの便領域の便性状情報が同時に検出される（ステップS31）。
　続いて、便特定部４２により、便領域の検出結果に基づいて便の有無が特定され（ステップS32）、便性状情報に基づいて便性状が特定される（ステップS33）。
　これ以後のステップS34～S36までの動作は、便領域を検出した後に便性状情報を検出する場合のステップS26～S28までの動作と同じである。
　このように、超音波診断装置においては、便があることが特定され、かつ、便性状が特定された場合に、便領域が、モニタ３４に表示された超音波画像において強調表示されるため、ユーザは、超音波画像における便領域を容易に把握することができる。また、予め定められた期間内に便があることが特定されない場合、あるいは、便があることが特定されたが、便性状が特定されない場合であっても、アプローチの変更を提案するメッセージが報知されるため、ユーザは、メッセージに従ってアプローチを変更することにより、便の有無を確実に特定することができる。
　なお、報知部４４は、予め定められた期間内に便があることが特定されない場合に、現在のアプローチとは異なるアプローチへの変更を提案してもよい。
　この場合、アプローチ判定部４６により、現在、スキャン中の超音波プローブ１のアプローチが判定される。
　そして、報知部４４により、予め定められた期間内に便があることが特定されない場合に、アプローチ判定部４６によるアプローチの判定結果に基づいて、予め設定された複数のアプローチの中から現在のアプローチとは異なるアプローチが選択され、現在のアプローチとは異なるアプローチへの変更を提案するメッセージが報知される。また、報知部４４は、予め設定された複数のアプローチの全てによって便があることが特定されない場合に、便がないことを表すメッセージを報知してもよい。
　例えば、アプローチ判定部４６により現在のアプローチが直腸横断面アプローチであることが判定された場合、報知部４４により、予め設定された複数のアプローチの中から、直腸横断面アプローチとは異なる、例えば、直腸縦断面アプローチが選択され、この直腸縦断面アプローチへの変更を提案するメッセージが報知される。例えば、図１１に示すように、「縦断に変更してください」等のメッセージをモニタ３４に表示してもよい。
　超音波画像を利用した便秘の診断は、前述のように、まだ診断方法および検査手法として十分に浸透していないため、ユーザが、便秘の診断を行うために、スキャンを行う際の超音波プローブ１のアプローチに迷うことがある。これに対し、上記のように、現在のアプローチとは異なる具体的なアプローチを提案することにより、ユーザは、迷うことなく、提案されたアプローチに変更することができるため、非常に有用である。
　予め設定された複数のアプローチの中から、現在のアプローチとは異なるアプローチを選択する方法は、特に限定されないが、例えば、予め選択順序を決定しておき、この予め決定された選択順序に従って、順次選択することができる。
　本発明は、据置型の超音波診断装置に限らず、装置本体３がラップトップ型の端末装置によって実現されている携帯型の超音波診断装置、および、装置本体３がスマートフォンまたはタブレットＰＣ（Personal Computer：パーソナルコンピュータ）等のハンドヘルド型の端末装置によって実現されているハンドヘルド型の超音波診断装置においても同様に適用可能である。また、超音波プローブ１と装置本体３との間は、有線で接続してもよいし、無線で接続してもよい。さらに、画像生成部３１の全部または信号処理部１６のみを、超音波プローブ１側に設けてもよいし、これらを装置本体３側に設けてもよい。
　本発明の装置において、送受信回路１４、画像生成部３１、表示制御部３３、便処理部３５および装置制御部３６等の各種の処理を実行する処理部（Processing Unit）のハードウェア的な構成は、専用のハードウェアであってもよいし、プログラムを実行する各種のプロセッサまたはコンピュータであってもよい。
　各種のプロセッサには、ソフトウェア（プログラム）を実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（Programmable Logic Device：ＰＬＤ）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の特定の処理をさせるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が含まれる。
　１つの処理部を、これら各種のプロセッサのうちの１つで構成してもよいし、同種または異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ、例えば、複数のＦＰＧＡの組み合わせ、または、ＦＰＧＡおよびＣＰＵの組み合わせ等によって構成してもよい。また、複数の処理部を、各種のプロセッサのうちの１つで構成してもよいし、複数の処理部のうちの２以上をまとめて１つのプロセッサを用いて構成してもよい。
　例えば、サーバおよびクライアント等のコンピュータに代表されるように、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。また、システムオンチップ（System on Chip：ＳｏＣ）等に代表されるように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（Integrated Circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。
　さらに、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構成は、より具体的には、半導体素子などの回路素子を組み合わせた電気回路（Circuitry）である。
　また、本発明の方法は、例えば、その各々のステップをコンピュータに実行させるためのプログラムにより実施することができる。また、このプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することもできる。
　以上、本発明について詳細に説明したが、本発明は上記実施形態に限定されず、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々の改良や変更をしてもよいのはもちろんである。
　以上の本発明について詳細な説明から、本発明は下記付記項に記載される実施形態ができる。
　[付記項]
　超音波プローブと、
　モニタと、
　プロセッサと、を備え、
　前記プロセッサは、
　前記超音波プローブを用いて超音波ビームにより被検体の検査箇所をスキャンして得られた受信信号に基づいて超音波画像を生成し、
　前記超音波画像を前記モニタに表示させ、
　前記超音波画像から便領域を検出し、
　前記便領域の検出結果に基づいて便の有無を特定し、
　前記便があることが特定された場合に、前記モニタに表示された前記超音波画像において前記便領域を強調表示させ、
　予め定められた期間内に前記便があることが特定されない場合に、前記スキャンを行う際の前記超音波プローブのアプローチの変更を提案するメッセージを報知するように構成される超音波診断装置。
１　超音波プローブ、３　装置本体、１１　振動子アレイ、１２　モーションセンサ、１３　圧力センサ、１４　送受信回路、１６　信号処理部、１７　画像処理部、１８　ＤＳＣ、３１　画像生成部、３２　画像メモリ、３３　表示制御部、３４　モニタ、３５　便処理部、３６　装置制御部、３７　入力装置、３９　プロセッサ、４１　便情報検出部、４２　便特定部、４３　便情報表示部、４４　報知部、４５　接触検出部、４６　アプローチ判定部、４７　動き検出部、４８　モード切替部、４９　マスク、５１　パルサ、５２　増幅部、５３　ＡＤ変換部、５４　ビームフォーマ。

Claims (26)

  1. 　超音波プローブと、
    　モニタと、
    　前記超音波プローブを用いて超音波ビームにより被検体の検査箇所をスキャンして得られた受信信号に基づいて超音波画像を生成する画像生成部と、
    　前記超音波画像を前記モニタに表示させる表示制御部と、
    　前記超音波画像から便領域を検出する便情報検出部と、
    　前記便領域の検出結果に基づいて便の有無を特定する便特定部と、
    　前記便があることが特定された場合に、前記モニタに表示された前記超音波画像において前記便領域を強調表示させる便情報表示部と、
    　予め定められた期間内に前記便があることが特定されない場合に、前記スキャンを行う際の前記超音波プローブのアプローチの変更を提案するメッセージを報知する報知部と、を備える、超音波診断装置。
  2. 　前記便情報検出部は、テンプレートマッチング、画像特徴量を利用した機械学習、および、深層学習モデルの少なくとも１つを用いて、前記超音波画像から前記便領域を検出する、請求項１に記載の超音波診断装置。
  3. 　前記便特定部は、１フレームの超音波画像から前記便領域が検出された場合に、前記便があると特定する、請求項１または２に記載の超音波診断装置。
  4. 　前記便特定部は、連続する複数のフレームの超音波画像のうち、定められたフレーム数以上の超音波画像から前記便領域が検出された場合に、前記便があると特定する、請求項１または２に記載の超音波診断装置。
  5. 　前記便特定部は、隣接するフレームの超音波画像における前記便領域が同一の便領域であるか否かを判定する同一判定を行って、前記同一の便領域が検出された超音波画像のフレーム数を前記定められたフレーム数としてカウントする、請求項４に記載の超音波診断装置。
  6. 　前記便特定部は、１フレームの超音波画像において複数の前記便領域が検出された場合、前記便領域毎に前記同一判定を行う、請求項５に記載の超音波診断装置。
  7. 　前記便情報検出部は、前記超音波画像のフレーム毎に、前記便領域および前記便領域が便の領域である確率を検出し、
    　前記便特定部は、複数のフレームの超音波画像の前記確率の統計値と閾値とを比較することにより、前記便の有無を特定する、請求項１または２に記載の超音波診断装置。
  8. 　前記便情報検出部は、前記超音波画像のフレーム毎に、かつ、前記超音波画像の画素毎に、前記画素が便の画素である確率を検出し、前記便の画素である確率と第１閾値とを比較することにより、前記画素が前記便の画素であるか否かを判定し、前記便の画素であると判定された複数の画素の集合体を前記便領域として検出し、
    　前記便特定部は、１フレームの超音波画像の前記便領域内の全ての画素の前記確率の統計値を指標値として求め、複数のフレームの超音波画像の前記指標値の統計値と第２閾値とを比較することにより、前記便の有無を特定する、請求項１または２に記載の超音波診断装置。
  9. 　前記予め定められた期間の計測は、前記スキャンが開始された直後から開始する、請求項１ないし８のいずれか一項に記載の超音波診断装置。
  10. 　前記予め定められた期間の計測は、前記被検体の検査箇所の検査が開始された直後から開始する、請求項１ないし８のいずれか一項に記載の超音波診断装置。
  11. 　前記超音波プローブが前記被検体の検査箇所に接触されたか否かを検出する接触検出部を備え、
    　前記予め定められた期間の計測は、前記超音波プローブが前記被検体の検査箇所に接触されたことが検出された直後から開始する、請求項１ないし８のいずれか一項に記載の超音波診断装置。
  12. 　前記超音波プローブの動きの有無を検出する動き検出部を備え、
    　前記超音波プローブの動きがあると検出された時間のみを前記予め定められた期間として計測する、請求項１ないし１１のいずれか一項に記載の超音波診断装置。
  13. 　前記動き検出部は、前記超音波画像の画像解析結果、前記超音波プローブに設けられたモーションセンサによる動きの検出結果、および、前記超音波プローブに設けられた圧力センサによる圧力の検出結果の少なくとも１つに基づいて前記超音波プローブの動きの有無を検出する、請求項１２に記載の超音波診断装置。
  14. 　前記報知部は、前記便があることが特定された場合に、前記便があることを表すメッセージを報知する、請求項１ないし１３のいずれか一項に記載の超音波診断装置。
  15. 　前記アプローチを判定するアプローチ判定部を備え、
    　前記報知部は、前記予め定められた期間内に前記便があることが特定されない場合に、予め設定された複数のアプローチの中からスキャンを行っている前記アプローチとは異なるアプローチを選択し、スキャンを行っている前記アプローチとは異なるアプローチへの変更を提案するメッセージを報知する、請求項１ないし１４のいずれか一項に記載の超音波診断装置。
  16. 　前記報知部は、前記予め設定された複数のアプローチの全てによって前記便があることが特定されない場合に、前記便がないことを表すメッセージを報知する、請求項１５に記載の超音波診断装置。
  17. 　前記便情報検出部は、さらに、前記超音波画像から前記便領域の便性状情報を検出し、
    　前記便特定部は、さらに、前記便性状情報に基づいて前記便領域の便性状を特定し、
    　前記便情報表示部は、前記便があることが特定され、かつ、前記便性状が特定された場合に、前記モニタに表示された前記超音波画像において前記便領域を強調表示させ、
    　前記報知部は、前記予め定められた期間内に前記便があることが特定されない、あるいは、前記便があることが特定されたが、前記便性状が特定されない場合に、前記アプローチの変更を提案するメッセージを報知する、請求項１ないし１６のいずれか一項に記載の超音波診断装置。
  18. 　前記便情報検出部は、前記超音波画像のフレーム毎に、前記便領域内の輝度の統計値を検出し、前記便特定部は、前記超音波画像のフレーム毎に、前記便領域内の輝度の統計値と第３閾値とを比較することにより第１比較結果を求め、１フレームまたは複数のフレームの超音波画像における前記第１比較結果に基づいて前記便性状を特定する、または、
    　前記便情報検出部は、前記超音波画像のフレーム毎に、前記便領域内の輝度の統計値と前記便領域の周囲の定められた領域内の輝度の統計値との輝度比を検出し、前記便特定部は、前記超音波画像のフレーム毎に、前記輝度比と第４閾値とを比較することにより第２比較結果を求め、１フレームまたは複数のフレームの超音波画像における前記第２比較結果に基づいて前記便性状を特定する、請求項１７に記載の超音波診断装置。
  19. 　前記便情報検出部は、前記便領域および前記便領域が前記便性状の各クラスである確率を検出し、
    　前記便特定部は、前記便性状のクラスのうち、前記確率が最も高いクラスを前記便領域の便性状として特定する、請求項１７に記載の超音波診断装置。
  20. 　前記便情報検出部は、前記超音波画像の画素毎に、前記画素が前記便性状の各クラスである確率を検出し、前記便性状のクラスのうち、前記確率が最も高いクラスを前記画素のクラスとして判定し、前記画素のクラスに基づいて便の画素であると判定された複数の画素の集合体を前記便領域として検出し、
    　前記便特定部は、前記便性状のクラス毎に、前記クラスの合計面積を求め、前記合計面積が最も大きいクラスを前記便領域の便性状として特定する、請求項１７に記載の超音波診断装置。
  21. 　前記便特定部は、１フレームの超音波画像から前記便領域が検出され、かつ、前記１フレームの超音波画像から検出された前記便領域の前記便性状が特定された場合に、前記便があると特定する、請求項１７ないし２０のいずれか一項に記載の超音波診断装置。
  22. 　前記便特定部は、連続する複数のフレームの超音波画像のうち、定められた第１フレーム数以上の超音波画像から前記便領域が検出され、かつ、前記第１フレーム数以上の超音波画像のうち、定められた第２フレーム数以上の超音波画像から検出された前記便領域の前記便性状が同じである場合に、前記便があると特定する、請求項１７ないし２０のいずれか一項に記載の超音波診断装置。
  23. 　前記便特定部は、隣接するフレームの超音波画像における前記便領域が同一の便領域であるか否かを判定する同一判定を行って、前記同一の便領域が検出された超音波画像のフレーム数を前記定められた第１フレーム数および前記定められた第２フレーム数としてカウントする、請求項２２に記載の超音波診断装置。
  24. 　前記便の有無および前記便性状の両方とも特定しない第１の動作モード、前記便の有無を特定するが、前記便性状を特定しない第２の動作モード、前記便の有無および前記便性状の両方を特定する第３の動作モードのうちの少なくとも２つの動作モードを有し、
    　ユーザからの指示に応じて、前記少なくとも２つの動作モードのうちの１つの動作モードに切り替えるモード切替部を備える、請求項１７ないし２３のいずれか一項に記載の超音波診断装置。
  25. 　前記統計値は、平均値、重み付け平均値または中央値である、請求項７，８および１８のいずれか一項に記載の超音波診断装置。
  26. 　画像生成部が、超音波プローブを用いて超音波ビームにより被検体の検査箇所をスキャンして得られた受信信号に基づいて超音波画像を生成するステップと、
    　表示制御部が、前記超音波画像をモニタに表示させるステップと、
    　便情報検出部が、前記超音波画像から便領域を検出するステップと、
    　便特定部が、前記便領域の検出結果に基づいて便の有無を特定するステップと、
    　便情報表示部が、前記便があることが特定された場合に、前記モニタに表示された前記超音波画像において前記便領域を強調表示させるステップと、
    　報知部が、予め定められた期間内に前記便があることが特定されない場合に、前記スキャンを行う際の前記超音波プローブのアプローチの変更を提案するメッセージを報知するステップと、を含む、超音波診断装置の制御方法。
PCT/JP2022/020305 2021-06-24 2022-05-16 超音波診断装置および超音波診断装置の制御方法 WO2022270180A1 (ja)

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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016195748A (ja) * 2015-04-06 2016-11-24 国立大学法人 熊本大学 診断装置及び診断方法
JP6162493B2 (ja) 2013-06-11 2017-07-12 東芝メディカルシステムズ株式会社 超音波診断装置
WO2020044758A1 (ja) * 2018-08-29 2020-03-05 富士フイルム株式会社 超音波診断装置および超音波診断装置の制御方法

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102763133B (zh) * 2009-11-27 2016-06-15 卡丹医学成像股份有限公司 用于过滤图像数据的方法和系统及其在虚拟内窥镜检查中的使用
CN117582248A (zh) * 2018-01-31 2024-02-23 富士胶片株式会社 超声波诊断装置及其控制方法、超声波诊断装置用处理器
WO2020075609A1 (ja) * 2018-10-12 2020-04-16 富士フイルム株式会社 超音波診断装置および超音波診断装置の制御方法
EP3865070B1 (en) * 2018-10-12 2024-07-31 FUJIFILM Corporation Ultrasound diagnosis device and ultrasound diagnosis device control method
EP4061233A1 (en) * 2019-11-21 2022-09-28 Koninklijke Philips N.V. Point-of-care ultrasound (pocus) scan assistance and associated devices, systems, and methods

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6162493B2 (ja) 2013-06-11 2017-07-12 東芝メディカルシステムズ株式会社 超音波診断装置
JP2016195748A (ja) * 2015-04-06 2016-11-24 国立大学法人 熊本大学 診断装置及び診断方法
JP6592836B2 (ja) 2015-04-06 2019-10-23 国立大学法人 熊本大学 診断装置及び診断方法
WO2020044758A1 (ja) * 2018-08-29 2020-03-05 富士フイルム株式会社 超音波診断装置および超音波診断装置の制御方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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