(57)【要約】【課題】送信波の波面形状に応じたノイズを低減すること。【解決手段】実施形態に係る医用画像処理装置は、取得部と、処理部とを備える。取得部は、超音波の送受信により収集された受信データに基づく入力画像を取得する。処理部は、入力画像に基づいて、入力画像における、超音波の送信時の波面形状に応じたノイズを低減した出力画像を生成するための学習済みモデルに対して、入力画像を入力することで出力画像を生成する。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
超音波の送受信により収集された受信データに基づく入力画像を取得する取得部と、
前記入力画像に基づいて、前記入力画像における、前記超音波の送信時の波面形状に応じたノイズを低減した出力画像を生成するための学習済みモデルに対して、前記入力画像を入力することで前記出力画像を生成する処理部と、
を備えた医用画像処理装置。
【請求項２】
前記処理部は、前記波面形状に応じた前記学習済みモデルで、前記出力画像を生成する、請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項３】
前記受信データは、遅延プロファイルに従って駆動する複数の振動素子を含む超音波プローブを用いて収集され、
前記処理部は、前記超音波プローブの種類及び前記遅延プロファイルのうち少なくともいずれかに応じた前記学習済みモデルで、前記出力画像を生成する、
請求項２に記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
前記処理部は、前記受信データ又は前記入力画像に付帯された、前記超音波プローブの種類及び前記遅延プロファイルのうち少なくともいずれかを示す付帯情報に基づいて、前記学習済みモデルを決定する、請求項３に記載の医用画像処理装置。
【請求項５】
前記学習済みモデルは、超音波画像である第１画像、及び前記第１画像に直線状又は円弧状の像を付加した第２画像を用いて学習したモデルである、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の医用画像処理装置。
【請求項６】
前記第１画像は、受信した前記超音波の強度を輝度で表したＢモード画像であり、
前記第２画像は、前記第１画像を構成する画素群のうち、相対的に高い輝度を有する画素を含むように前記像を付加した画像である、請求項５に記載の医用画像処理装置。
【請求項７】
超音波の送信時に適用した遅延プロファイルを示す情報を、前記超音波の送受信により収集された受信データ又は前記受信データに基づく超音波画像に付帯させる付帯部を備えた医用画像処理装置。
【請求項８】
超音波画像および直線状又は円弧状の像を示すマスクデータを取得する取得部と、
前記マスクデータを用いて、前記超音波画像に対して前記像を付加する加工を行う画像加工部と、
前記超音波画像と加工された超音波画像とを、機械学習モデルに使用するための学習用データとして出力する出力部と
を具備する、学習用データ作成装置。
【請求項９】
超音波の送受信により収集された受信データに基づく超音波画像を生成する画像生成部と、
入力画像として前記超音波画像を取得する取得部と、
前記入力画像に基づいて、前記入力画像における、前記超音波の送信時の波面形状に応じたノイズを低減した出力画像を生成するための学習済みモデルに対して、前記入力画像を入力することで前記出力画像を生成する処理部と
を具備する、超音波診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、医用画像処理装置、学習用データ作成装置および超音波診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、超音波診断装置では、平面波送信または拡散波送信を行って、時間分解能を向上させる技術が知られている。当該技術は、例えば、Ｂモード画像の表示だけでなく、剪断波を用いたエラストグラフィ（Ｓｈｅａｒ  Ｗａｖｅ  Ｅｌａｓｔｇｒａｐｈｙ：ＳＷＥ）のトラッキングパルスおよび血流に対するスペックルトラッキング（ｓｐｅｃｋｌｅ  ｔｒａｃｋｉｎｇ）など、様々な場面で利用されている。
【０００３】
送信波として平面波または拡散波を用いることによって生成される超音波画像では、高エコー領域に起因する飽和により、直線状のノイズ、或いは円弧状のノイズが発生することがある。即ち、このようなノイズは、送信波の波面形状に応じて発生することがある。なお、このようなノイズは、集束波でも発生し得る。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１８／０１７７４６１号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、送信波の波面形状に応じたノイズを低減することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態に係る医用画像処理装置は、取得部と、処理部とを備える。取得部は、超音波の送受信により収集された受信データに基づく入力画像を取得する。処理部は、入力画像に基づいて、入力画像における、超音波の送信時の波面形状に応じたノイズを低減した出力画像を生成するための学習済みモデルに対して、入力画像を入力することで出力画像を生成する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置を含む医用画像処理システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】図２は、第１の実施形態における複数の超音波プローブを例示する模式図である。
【図３】図３は、第１の実施形態において、セクタプローブを用いることによって生成される超音波画像および送信波の波面を例示する模式図である。
【図４】図４は、第１の実施形態において、リニアプローブを用いることによって生成される超音波画像および送信波の波面を例示する模式図である。
【図５】図５は、第１の実施形態において、コンベックスプローブを用いることによって生成される超音波画像および送信波の波面を例示する模式図である。
【図６】図６は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置に用いられる学習済みモデルの動作を説明する図である。
【図７】図７は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置の動作を説明するフローチャートである。
【図８】図８は、第２の実施形態に係るモデル学習装置を含む医用画像処理システムの構成例を示すブロック図である。
【図９】図９は、第２の実施形態に係るモデル学習装置の動作を説明するフローチャートである。
【図１０】図１０は、第２の実施形態に係るモデル学習装置の動作を模式的に示す図である。
【図１１】図１１は、第３の実施形態に係る医用画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図１２】図１２は、第３の実施形態に係る医用画像処理装置の動作を説明するフローチャートである。
【図１３】図１３は、第３の実施形態に係る医用画像処理装置の動作を模式的に示す図である。
【図１４】図１４は、第４の実施形態に係る医用画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図１５】図１５は、第４の実施形態に係る医用画像処理装置の動作を説明するフローチャートである。
【図１６】図１６は、第４の実施形態に係る医用画像処理装置の動作を模式的に示す図である。
【図１７】図１７は、第５の実施形態に係る医用画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図１８】図１８は、第５の実施形態に係る医用画像処理装置の動作を説明するフローチャートである。
【図１９】図１９は、第５の実施形態に係る医用画像処理装置の動作を模式的に示す図である。
【図２０】図２０は、第６の実施形態に係る超音波診断装置の構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照しながら、医用画像処理装置、モデル学習装置および超音波診断装置の実施形態について詳細に説明する。
【０００９】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置を含む医用画像処理システムの構成例を示すブロック図である。例えば、図１に示すように、本実施形態に係る医用画像処理システムは、医用画像処理装置１と、端末装置２と、医用画像管理システム３とを備える。医用画像処理装置１、端末装置２および医用画像管理システム３は、例えば、医療施設内に設置されたネットワークを介して互いに接続される。尚、医用情報処理システムは、複数の端末装置を備えてもよい。
【００１０】
端末装置２は、例えばＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、タブレット式ＰＣ、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）およびスマートフォンなどに相当する。端末装置２は、医療施設内の各診療科に配置される。端末装置２では、例えば、操作者によって、送信波の波面の形状（波面形状）に応じたノイズを低減する処理（ノイズ低減処理）に関する各種指示が入力される。端末装置２は、入力された各種指示を医用画像処理装置１、或いは医用画像管理システム３へと送信する。以降の説明では、操作者が端末装置２を操作することによって、医用画像処理装置１に対して指示を行うものとする。
【００１１】
医用画像管理システム３は、例えば、ＰＡＣＳ（Ｐｉｃｔｕｒｅ  Ａｒｃｈｉｖｉｎｇ  ａｎｄ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ）が導入されているサーバ装置などによって構成される。医用画像管理システム３は、例えば、種々の医用画像診断装置によって収集された医用画像データを記憶する。具体的には、医用画像管理システム３は、超音波診断装置によって収集された超音波画像を記憶する。医用画像管理システム３は、医用画像処理装置１からの指示、或いは端末装置２からの指示に応じて、超音波画像を医用画像処理装置１へと送信する。尚、医用画像管理システム３は、超音波画像に対して後述するプローブ情報および送信プロファイル情報を付帯させてもよい。これらプローブ情報および送信プロファイル情報は、例えば、ＤＩＣＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ  ａｎｄ  ＣＯｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ  ｉｎ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ）規格におけるユニークタグに記載される。
【００１２】
医用画像処理装置１は、処理回路１１と、記憶回路１２と、通信インタフェース１３とを備える。医用画像処理装置１は、例えば、送信波の波面形状に応じたノイズを有する超音波画像に対して、機械学習を用いた処理を施すことにより、ノイズが低減された超音波画像を生成する装置である。
【００１３】
通信インタフェース１３は、例えば、ネットワークインタフェースカード（Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  Ｃａｒｄ：ＮＩＣ）が使用可能となっている。通信インタフェース１３は、例えば、端末装置２および医用画像管理システム３との通信に関する回路である。以降の説明では、医用画像処理装置１とネットワークに接続された他の装置の通信などにおいて、通信インタフェース１３が介在する旨の記載を省略する。
【００１４】
記憶回路１２は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）などの電気的情報を記録するメモリと、当該メモリに付随するメモリコントローラやメモリインタフェースなどの周辺回路から構成される。メモリとしては、ＨＤＤに限らず、ＳＳＤ（ソリッドステートドライブ）、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスクなど）、光ディスク（ＣＤ、ＤＶＤ、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）など）、および半導体メモリなどが適宜、使用可能となっている。記憶回路の構成は、以降の各実施形態でも同様である。
【００１５】
記憶回路１２は、医用画像処理装置１のシステム制御プログラム、端末装置２から送信される操作者の指示およびネットワークを介して受信した種々のデータなどを記憶する。また、記憶回路１２は、学習済みモデル１２ａを記憶している。記憶回路１２は、医用画像処理装置１の納品時に、学習済みモデル１２ａを予め記憶してもよい。または、記憶回路１２は、医用画像処理装置１の納品後に、図示しないサーバ装置などから取得した学習済みモデル１２ａを記憶してもよい。
【００１６】
学習済みモデル１２ａは、学習用データに基づいて、モデル学習プログラムに従い機械学習モデルに機械学習を行わせることにより、得られた学習済みの機械学習モデルである。ここで、本実施形態の学習済みモデル１２ａは、線状のノイズを有する超音波画像の入力に基づき、ノイズが低減された超音波画像を出力するように機能付けられている。この場合、学習用データは、線状のノイズを有する超音波画像である入力データと、ノイズが低減された超音波画像である出力データとを含んでいる。
【００１７】
本実施形態に係る機械学習モデルは、線状のノイズを有する超音波画像を入力としてノイズが低減された超音波画像を出力する、複数の関数が合成されたパラメータ付き合成関数である。パラメータ付き合成関数は、複数の調整可能な関数及びパラメータの組合せにより定義される。本実施形態に係る機械学習モデルは、上記の要請を満たす如何なるパラメータ付き合成関数であってもよいが、多層のネットワークモデル（以下、多層化ネットワークと呼ぶ）であるとする。多層化ネットワークを用いる学習済みモデル１２ａは、線状のノイズを有する超音波画像を入力する入力層と、ノイズが低減された超音波画像を出力する出力層と、入力層と出力層との間に設けられる少なくとも１層の中間層とを有する。尚、学習済みモデル１２ａは、人工知能ソフトウェアの一部であるプログラムモジュールとしての利用が想定される。
【００１８】
本実施形態に係る多層化ネットワークとしては、例えば、深層学習（Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ）の対象となる多層ニューラルネットワークである深層ニューラルネットワーク（Ｄｅｅｐ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ：ＤＮＮ）を用いている。ＤＮＮとしては、例えば、画像を対象とする畳み込みニューラルネットワーク（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ：ＣＮＮ）を用いてもよい。以上の多層化ネットワークに関する説明は、以下の全ての学習済みモデルおよび機械学習モデルにも該当する。
【００１９】
処理回路１１は、ハードウェア資源として、プロセッサおよびメモリを備える。処理回路１１は、操作者により端末装置２を介して入力された指示に応じて、記憶回路１２に記憶されたシステム制御プログラムを読み出す。処理回路１１は、読み出したシステム制御プログラムに従って、ノイズ低減処理に係る各機能を実行する。上記各機能には、例えば、取得機能１１ａおよびノイズ低減機能１１ｂなどがある。尚、取得機能１１ａを実行する処理回路１１は「取得部」と呼ばれてもよく、ノイズ低減機能１１ｂを実行する処理回路１１は「処理部」と呼ばれてもよい。
【００２０】
処理回路１１は、取得機能１１ａにより、超音波の送受信により収集された受信データに基づく入力画像を取得する。具体的には、処理回路１１は、取得機能１１ａにより、例えば、医用画像管理システム３から線状のノイズを有する超音波画像を取得する。線状のノイズには、直線状のノイズ（以降、直線ノイズとよぶ）または円弧状のノイズ（以降、円弧ノイズと呼ぶ）であるものとする。尚、処理回路１１は、動画像をフレーム単位で切り出した複数の超音波画像を取得してもよい。このことは、以下の各実施形態でも同様である。
【００２１】
上記線状のノイズの形状は、送信波の波面形状に起因する。即ち、当該線状のノイズは、送信波の波面形状と類似する。本実施形態における送信波は、プローブの備える複数の振動子からの複数の音波が合成された合成波に相当する。また、送信波は、平面波または拡散波であるものとする。本実施形態における平面波は、例えばスキャン面において波面が直線状になる送信波である。例えばリニアプローブを使用する場合における偏向角ゼロの平面波は、上記複数の音波のそれぞれを遅延無く発生させた場合、又は上記複数の音波のそれぞれを同じ遅延時間だけ遅延させて発生された場合の合成波である。本実施形態における拡散波は、例えばスキャン面において波面が円弧状になる送信波である。例えばリニアプローブを使用する場合における偏向角ゼロの拡散波は、上記複数の音波のうち、外側の振動子に対応する音波を、内側の振動子に対応する音波に対して遅延させて発生させた場合の合成波である。尚、送信波には、拡散波の一種として、例えば、集束音場を近似したガウス波である集束波や焦点深さを極遠方にした近似的な平面波が含まれてもよい。このことは、以下の実施形態でも同様である。
【００２２】
図２は、第１の実施形態における複数の超音波プローブを例示する模式図である。複数の超音波プローブとして、セクタプローブ２１、リニアプローブ２２およびコンベックスプローブ２３が例示される。尚、上記複数のプローブは、それぞれ複数の振動子を有し、電子走査を行う電子スキャンプローブであるものとする。
【００２３】
セクタプローブ２１は、直線に配列された複数の振動子を有する。複数の振動子のうちのそれぞれの振動子は、超音波による波面２１ａを発生する。セクタプローブ２１は、例えば、複数の振動子を同時に駆動させると、それぞれの振動子からの波面が合成された合成波面２１ｂを発生する。
【００２４】
リニアプローブ２２は、直線に配列された複数の振動子を有する。複数の振動子のうちのそれぞれの振動子は、超音波による波面２２ａを発生する。リニアプローブ２２は、例えば、複数の振動子を同時に駆動させると、それぞれの振動子からの波面が合成された合成波面２２ｂを発生する。
【００２５】
コンベックスプローブ２３は、曲線に配列された複数の振動子を有する。複数の振動子のうちのそれぞれの振動子は、超音波による波面２３ａを発生する。コンベックスプローブ２３は、例えば、複数の振動子を同時に駆動させると、それぞれの振動子からの波面が合成された合成波面２３ｂを発生する。
【００２６】
なお、以降の説明および図では、それぞれのプローブが全ての振動子を用いた開口幅に対応する送信波の波面が形成されるものとする。しかし、開口幅は、全ての振動子を用いた場合に限定されず、一部の振動子を用いた場合でもよい。具体的には、リニアプローブ２２およびコンベックスプローブ２３では、例えば、全ての振動子の内の半分の振動子を用いた開口幅に対応する送信波の波面が形成されてもよい。また、以降では、波面という記載は、「合成波面」であるものとする。
【００２７】
図３は、第１の実施形態において、セクタプローブを用いることによって生成される超音波画像および送信波の波面を例示する模式図である。
【００２８】
超音波画像３１には、描画領域３１ａにおいて送信波の波面３１ｂが示されている。波面３１ｂは、セクタプローブにおける平面波の波面を示す。また、波面３１ｂは、超音波画像に対して直線ノイズを発生させる要因になりうる。
【００２９】
超音波画像３２には、描画領域３２ａにおいて送信波の波面３２ｂが示されている。波面３２ｂは、セクタプローブにおける拡散波の波面を示す。また、波面３２ｂは、超音波画像に対して円弧ノイズを発生させる要因になりうる。
【００３０】
図４は、第１の実施形態において、リニアプローブを用いることによって生成される超音波画像および送信波の波面を例示する模式図である。
【００３１】
超音波画像４１は、描画領域４１ａにおいて送信波の波面４１ｂが示されている。波面４１ｂは、リニアプローブにおける平面波の波面を示す。また、波面４１ｂは、超音波画像に対して直線ノイズを発生させる要因になりうる。
【００３２】
超音波画像４２は、描画領域４２ａにおいて送信波の波面４２ｂが示されている。波面４２ｂは、リニアプローブにおける拡散波の波面を示す。また、波面４２ｂは、超音波画像に対して円弧ノイズを発生させる要因になりうる。
【００３３】
図５は、第１の実施形態において、コンベックスプローブを用いることによって生成される超音波画像および送信波の波面を例示する模式図である。
【００３４】
超音波画像５１は、描画領域５１ａにおいて送信波の波面５１ｂが示されている。波面５１ｂは、コンベックスプローブにおける平面波の波面を示す。また、波面５１ｂは、超音波画像に対して直線ノイズを発生させる要因になりうる。
【００３５】
超音波画像５２は、描画領域５２ａにおいて送信波の波面５２ｂが示されている。波面５２ｂは、コンベックスプローブにおける拡散波の波面を示す。また、波面５２ｂは、超音波画像に対して円弧ノイズを発生させる要因になりうる。
【００３６】
処理回路１１は、ノイズ低減機能１１ｂにより、入力画像に基づいて、入力画像における、超音波の送信時の波面形状に応じたノイズを低減した出力画像を生成するための学習済みモデルに対して、入力画像を入力することで出力画像を生成する。また、複数の波面形状にそれぞれ対応した学習済みモデルが用いられてもよいため、処理回路１１は、波面形状に応じた学習済みモデルに対して、入力画像を入力することで出力画像を生成してもよい。
【００３７】
具体的には、処理回路１１は、ノイズ低減機能１１ｂにより、線状のノイズを有する超音波画像に基づいてノイズが低減された超音波画像を生成する学習済みモデルに対して、線状のノイズを有する超音波画像を入力することにより、ノイズが低減された超音波画像を生成する。換言すると、処理回路１１は、線状のノイズを有する超音波画像を学習済みモデルへ入力することにより、ノイズが低減された超音波画像を生成する。
【００３８】
なお、処理回路１１は、自身のメモリなどに学習済みモデル１２ａを記憶してもよい。即ち、記憶回路１２にプログラム（学習済みモデル１２ａ）を記憶する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むようにしても構わない。この場合、プロセッサは、回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。また、学習済みモデル１２ａを特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）およびフィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ：ＦＰＧＡ）などの回路に実装し、当該回路を処理回路１１に組み込ませてもよい。
【００３９】
図６は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置に用いられる学習済みモデルの動作を説明する図である。超音波画像６１は、例えば、コンベックスプローブにより取得される。超音波画像６１は、描画領域６１ａにおいて円弧ノイズ６１ｂを有する。円弧ノイズ６１ｂは、例えば、図５の波面５２ｂ、即ちコンベックスプローブにおける拡散波の波面形状に類似する。超音波画像６２は、超音波画像６１から円弧ノイズ６１ｂが低減されている。
【００４０】
例えば、処理回路１１は、円弧ノイズ６１ｂを有する超音波画像６１を学習済みモデル１２ａへ入力することにより、円弧ノイズ６１ｂが低減された超音波画像６２を生成する。
【００４１】
次に、以上のように構成された第１の実施形態に係る医用画像処理装置１の動作について処理回路１１の処理手順に従って説明する。
【００４２】
図７は、第１の実施形態に係る医用画像処理装置の動作を説明するフローチャートである。図７のフローチャートは、例えば、端末装置２を操作する操作者からノイズ低減処理に関するアプリケーションの起動指示が入力されたことを契機として、処理回路１１がノイズを低減するプログラム（ノイズ低減プログラム）を実行することにより開始される。
【００４３】
（ステップＳＴ１０１）
ノイズ低減プログラムが実行されると、処理回路１１は、取得機能１１ａを実行する。取得機能１１ａを実行すると、処理回路１１は、操作者により指定された線状のノイズを有する超音波画像を、医用画像管理システム３から取得する。取得される超音波画像は、例えば、図６の超音波画像６１に相当する。
【００４４】
（ステップＳＴ１０２）
線状のノイズを有する超音波画像を取得した後、処理回路１１は、ノイズ低減機能１１ｂを実行する。ノイズ低減機能１１ｂを実行すると、処理回路１１は、取得された超音波画像と学習済みモデルとに基づき、ノイズが低減された超音波画像を生成する。生成される超音波画像は、例えば、図６の超音波画像６２に相当する。
【００４５】
処理回路１１は、生成された超音波画像を医用画像管理システム３へ記憶し、端末装置２のディスプレイに表示させ、ノイズ低減プログラムを終了する。
【００４６】
以上説明したように、第１の実施形態に係る医用画像処理装置は、超音波の送受信により収集された受信データに基づく入力画像を取得し、入力画像に基づいて、入力画像における、超音波の送信時の波面形状に応じたノイズを低減した出力画像を生成するための学習済みモデルに対して、入力画像を入力することで出力画像を生成する。また、本医用画像処理装置は、波面形状に応じた学習済みモデルで、出力画像を生成してもよい。
【００４７】
または、第１の実施形態に係る医用画像処理装置は、線状のノイズを有する超音波画像を取得し、線状のノイズを有する超音波画像に基づいてノイズが低減された超音波画像を生成する学習済みモデルに対して、取得された超音波画像を入力することにより、ノイズが低減された超音波画像を生成する。
【００４８】
従って、本医用画像処理装置は、超音波画像を取得したプローブの種類などによらず、取得された超音波画像に発生した線状のノイズを低減することができる。
【００４９】
また、本医用画像処理装置は、送信波の波面形状に応じたノイズを有する超音波画像を用いることができる。また、本医用画像処理装置は、平面波、拡散波または集束波である送信波の波面形状に応じたノイズを有する超音波画像を用いることができる。
【００５０】
（第２の実施形態）  
第１の実施形態に係る医用画像処理装置は、学習済みモデルを用いて超音波画像のノイズ低減処理を行う。他方、第２の実施形態に係るモデル学習装置は、例えば、医用画像処理装置によって用いられる学習済みモデルを生成する。
【００５１】
図８は、第２の実施形態に係るモデル学習装置を含む医用画像処理システムの構成例を示すブロック図である。例えば、図８に示すように、本実施形態に係る医用画像処理システムは、モデル学習装置８と、端末装置２と、医用画像管理システム３とを備える。モデル学習装置８、端末装置２および医用画像管理システム３は、例えば、医療施設内に設置されたネットワークを介して互いに接続される。尚、医用情報処理システムは、複数の端末装置を備えてもよい。
【００５２】
モデル学習装置８は、処理回路８１と、記憶回路８２と、通信インタフェース８３とを備える。モデル学習装置８は、例えば、図１の医用画像処理装置１の記憶回路８２が有する学習済みモデル１２ａを生成する装置である。
【００５３】
通信インタフェース８３は、例えば、ＮＩＣが使用可能となっている。通信インタフェース８３は、例えば、端末装置２および医用画像管理システム３との通信に関する回路である。以降の説明では、モデル学習装置８とネットワークに接続された他の装置の通信などにおいて、通信インタフェース８３が介在する旨の記載を省略する。
【００５４】
記憶回路８２は、モデル学習装置８のシステム制御プログラム、端末装置２から送信される操作者の指示およびネットワークを介して受信した種々のデータなどを記憶する。また、記憶回路８２は、機械学習モデル８２ａを記憶している。記憶回路８２は、モデル学習装置８の納品時に、機械学習モデル８２ａを予め記憶してもよい。または、記憶回路８２は、モデル学習装置８の納品後に、図示しないサーバ装置などから取得した機械学習モデル８２ａを記憶してもよい。尚、記憶回路８２は、後述するマスクデータを記憶してもよい。
【００５５】
処理回路８１は、ハードウェア資源として、プロセッサおよびメモリを備える。処理回路８１は、操作者により端末装置２を介して入力された指示に応じて、記憶回路８２に記憶されたシステム制御プログラムを読み出す。処理回路８１は、読み出したシステム制御プログラムに従って、機械学習モデルの機械学習を行う処理（モデル学習処理）に係る各機能を実行する。上記各機能には、例えば、取得機能８１ａ、画像加工機能８１ｂおよび出力機能８１ｃなどがある。尚、取得機能８１ａを実行する処理回路８１は「取得部」と呼ばれてもよい。
【００５６】
処理回路８１は、取得機能８１ａにより、超音波の送受信により収集された受信データに基づく入力画像を取得する。具体的には、処理回路８１は、取得機能８１ａにより、例えば、医用画像管理システム３から超音波画像を取得する。また、処理回路８１は、例えば、記憶回路８２からマスクデータを取得する。マスクデータは、例えば、超音波画像に対して付与する線状のノイズの位置情報を有する。マスクデータは、例えば、線状のノイズのみが示された画像であり、マスクデータには、直線状又は円弧状の像が示される。尚、処理回路８１は、動画像をフレーム単位で切り出した複数の超音波画像を取得してもよい。
【００５７】
処理回路８１は、画像加工機能８１ｂにより、超音波画像とマスクデータとに基づいて、線状のノイズを有する超音波画像を生成する。具体的には、処理回路８１は、マスクデータを用いて、超音波画像に対して線状のノイズを付加する加工を行う。換言すると、処理回路８１は、超音波画像に直線状又は円弧状の像を付加する。尚、超音波画像は、例えば、受信した超音波の強度を輝度で表したＢモード画像である。また、加工された超音波画像は、例えば、線状のノイズを有する超音波画像に相当し、加工前の超音波画像を構成する画素群のうち、相対的に高い輝度を有する画素を含むように像を付加した画像である。
【００５８】
処理回路８１は、出力機能８１ｃにより、取得された超音波画像と加工された超音波画像とを学習用データとして、機械学習モデル８２ａを出力する。学習用データは、線状のノイズを有する超音波画像を受け付けて、当該超音波画像に対応するノイズが低減された超音波画像を出力するように機能付けられた学習済みモデルとなる機械学習モデルに使用するために用いられる。
【００５９】
なお、処理回路８１は、自身のメモリなどに機械学習モデル８２ａを記憶してもよい。即ち、記憶回路８２にプログラム（機械学習モデル８２ａ）を記憶する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むようにしても構わない。この場合、プロセッサは、回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。また、機械学習モデル８２ａをＡＳＩＣおよびＦＰＧＡなどの回路に実装し、当該回路を処理回路８１に組み込ませてもよい。
【００６０】
次に、以上のように構成された第２の実施形態に係るモデル学習装置８の動作について処理回路８１の処理手順に従って説明する。また、以降では、図９のフローチャートと、図１０の模式図とを用いて説明する。尚、図９は、第２の実施形態に係るモデル学習装置の動作を説明するフローチャートである。図１０は、第２の実施形態に係るモデル学習装置の動作を模式的に示す図である。
【００６１】
図９のフローチャートは、例えば、端末装置２を操作する操作者からモデル学習処理に関するアプリケーションの起動指示が入力されたことを契機として、処理回路８１が機械学習モデルの機械学習を行うプログラム（モデル学習プログラム）を実行することにより開始される。
【００６２】
（ステップＳＴ２０１）
モデル学習プログラムが実行されると、処理回路８１は、取得機能８１ａを実行する。取得機能８１ａを実行すると、処理回路８１は、操作者により指定された超音波画像を、医用画像管理システム３から取得する。取得される超音波画像は、例えば、図１０の超音波画像１０１に相当する。
【００６３】
また、処理回路８１は、操作者に指定されたマスクデータを、記憶回路８２から取得する。取得されるマスクデータは、例えば、図１０のマスクデータ１０２に相当する。
【００６４】
（ステップＳＴ２０２）
超音波画像およびマスクデータを取得した後、処理回路８１は、画像加工機能８１ｂを実行する。画像加工機能８１ｂを実行すると、処理回路８１は、取得されたマスクデータを用いて、取得された超音波画像に対して線状のノイズを付加する加工を行う。
【００６５】
例えば、処理回路８１は、マスクデータ１０２を用いて、超音波画像１０１に対して線状のノイズを付加する加工を行うことによって、線状のノイズを有する超音波画像１０３を生成する。
【００６６】
（ステップＳＴ２０３）
線状のノイズを有する超音波画像を生成した後、処理回路８１は、取得された超音波画像と生成された超音波画像とを学習用データとして記憶回路８２に保存する。
【００６７】
（ステップＳＴ２０４）
学習用データを保存した後、処理回路８１は、出力機能８１ｃにより、記憶回路８２に保存された学習用データを順次、機械学習モデル８２ａへと出力する。そして、処理回路８１は、学習用データを用いて、機械学習モデル８２ａの機械学習を行い、機械学習モデル８２ａのパラメータを調整する。
【００６８】
例えば、処理回路８１は、線状のノイズを有する超音波画像１０３と、超音波画像１０１とを学習用データとして、機械学習モデル８２ａの機械学習を行う。
【００６９】
（ステップＳＴ２０５）
機械学習モデル８２ａの機械学習を行った後、処理回路８１は、機械学習モデル８２ａを学習済みモデルとして置き換え、モデル学習プログラムを終了する。
【００７０】
換言すると、ステップＳＴ２０５における学習済みモデルは、超音波画像である第１画像、及び第１画像に直線状又は円弧状の像を付加した第２画像を用いて学習したモデルに相当する。第１画像は、受信した超音波の強度を輝度で表したＢモード画像でもよく、第２画像は、第１画像を構成する画素群のうち、相対的に高い輝度を有する画素を含むように像を付加した画像でもよい。
【００７１】
以上説明したように、第２の実施形態に係るモデル学習装置は、学習用データ作成装置として、超音波画像およびマスクデータを取得し、取得されたマスクデータを用いて、取得された超音波画像に対して線状のノイズを付加する加工を行う。モデル学習装置は、取得された超音波画像と加工された超音波画像とを、機械学習モデルに使用するための学習用データとして出力する。
【００７２】
従って、本モデル学習装置は、学習用データ作成装置として、超音波画像に発生した送信波の波面形状に応じたノイズを低減するための学習済みモデルに用いる学習用データを作成することができる。
【００７３】
（第３の実施形態）
第１の実施形態に係る医用画像処理装置は、一つの学習済みモデルを用いて超音波画像のノイズ低減処理を行う。他方、第３の実施形態に係る医用画像処理装置は、複数の学習済みモデルのうちのいずれか一つを用いて超音波画像のノイズ低減処理を行う。
【００７４】
図１１は、第３の実施形態に係る医用画像処理装置の構成例を示すブロック図である。例えば、図１１に示すように、医用画像処理装置１１０は、処理回路１１１と、記憶回路１１２と、通信インタフェース１１３とを備える。医用画像処理装置１１０は、例えば、送信波の波面形状に応じたノイズを有する超音波画像に対して、機械学習を用いた処理を施すことにより、ノイズが低減された超音波画像を生成する装置である。
【００７５】
なお、医用画像処理装置１１０は、ネットワークを介して端末装置および医用画像管理システムと接続されてもよい。また、端末装置および医用画像管理システムは、図１の端末装置２および医用画像管理システム３と同様であるため、図示および説明を省略する。このことは以下の各実施形態でも同様である。
【００７６】
通信インタフェース１１３は、例えば、ＮＩＣが使用可能となっている。通信インタフェース１１３は、例えば、端末装置および医用画像管理システムとの通信に関する回路である。以降の説明では、医用画像処理装置１１０とネットワークに接続された他の装置の通信などにおいて、通信インタフェース１１３が介在する旨の記載を省略する。
【００７７】
記憶回路１１２は、医用画像処理装置１１０のシステム制御プログラム、端末装置から送信される操作者の指示およびネットワークを介して受信した種々のデータなどを記憶する。また、記憶回路１１２は、複数の学習済みモデル１１２ａ−１，１１２ａ−２，…，１１２ａ−ｎ（ｎは正の整数）を記憶している。以降では、複数の学習済みモデル１１２ａ−１，１１２ａ−２，…，１１２ａ−ｎを総称して複数の学習済みモデル１１２Ａとして説明を行う。また、複数の学習済みモデル１１２Ａのそれぞれの学習済みモデルに共通する説明に関しては、学習済みモデル１１２ａとして説明を行う。記憶回路１１２は、医用画像処理装置１１０の納品時に、複数の学習済みモデル１１２Ａを予め記憶してもよい。または、記憶回路１１２は、医用画像処理装置１１０の納品後に、図示しないサーバ装置などから取得した学習済みモデル１１２Ａを記憶してもよい。
【００７８】
学習済みモデル１１２ａは、学習用データに基づいて、モデル学習プログラムに従い機械学習モデルに機械学習を行わせることにより、得られた学習済みの機械学習モデルである。ここで、本実施形態の学習済みモデル１１２ａは、線状のノイズを有する超音波画像の入力に基づき、ノイズが低減された超音波画像を出力するように機能付けられている。この場合、学習用データは、線状のノイズを有する超音波画像である入力データと、ノイズが低減された超音波画像である出力データとを含んでいる。
【００７９】
複数の学習済みモデル１１２Ａのそれぞれの学習済みモデルは、処理対象の超音波画像の種類がそれぞれ異なる。例えば、学習済みモデル１１２ａ−１は、コンベックスプローブを用いることによって生成される超音波画像およびコンベックスプローブにおける平面波の波面形状と類似するノイズに関して作成されている。また、複数の学習済みモデル１１２Ａのそれぞれの学習済みモデルは、送信波の波面形状に関する情報に対応付けられている。送信波の波面形状に関する情報は、例えば後述するプローブ情報および送信プロファイル情報を含む。
【００８０】
処理回路１１１は、ハードウェア資源として、プロセッサおよびメモリを備える。処理回路１１１は、操作者により端末装置を介して入力された指示に応じて、記憶回路１１２に記憶されたシステム制御プログラムを読み出す。処理回路１１１は、読み出したシステム制御プログラムに従って、ノイズ低減処理に係る各機能を実行する。上記各機能には、例えば、取得機能１１１ａ、モデル選択機能１１１ｂおよびノイズ低減機能１１１ｃなどがある。尚、取得機能１１１ａを実行する処理回路１１１は「取得部」と呼ばれてもよく、モデル選択機能１１１ｂおよびノイズ低減機能１１１ｃを実行する処理回路１１１は「処理部」と呼ばれてもよい。
【００８１】
処理回路１１１は、取得機能１１ａにより、超音波の送受信により収集された受信データに基づく入力画像を取得する。また、処理回路１４１は、取得機能１４１ａにより、受信データ又は入力画像に関連する、後述するプローブ情報（超音波プローブの種類）及び遅延プロファイルのうち少なくともいずれかを示す付帯情報を取得する。
【００８２】
具体的には、処理回路１１１は、取得機能１１１ａにより、例えば、医用画像管理システムから線状のノイズを有する超音波画像を取得する。また、処理回路１１１は、取得された超音波画像に対応付けられたプローブ情報および送信プロファイル情報を取得する。
【００８３】
プローブ情報および送信プロファイル情報は、前述した送信波の波面形状に関する情報の一例であり、送信波の波面形状を特定するために使用される。プローブ情報は、例えば超音波画像を取得するのに用いられた超音波プローブの種類に関する情報を含む。超音波プローブの種類は、例えば、セクタプローブ、リニアプローブおよびコンベックスプローブといったプローブの型に相当する。また、超音波プローブの種類は、同じコンベックスプローブであっても、振動子の配列面の曲率等、プローブの構造に応じて異なっても良い。送信プロファイル情報は、例えば各振動子を駆動させるときにかける遅延量の設定（遅延プロファイル）に関する情報を含む。送信プロファイル情報は、例えば送波のために使用する開口の設定に関する情報など、遅延プロファイル以外の情報を含んでいても良い。
【００８４】
処理回路１１１は、モデル選択機能１１１ｂにより、受信データ又は入力画像に付帯された、超音波プローブの種類及び遅延プロファイルのうち少なくともいずれかを示す付帯情報に基づいて、学習済みモデルを決定する。換言すると、処理回路１１１は、モデル選択機能１１１ｂにより、複数の学習済みモデル１１２Ａから、取得されたプローブ情報（プローブの種類）および送信プロファイル情報のうち少なくともいずれかに応じた学習済みモデルを選択する。
【００８５】
なお、プローブ情報および送信プロファイル情報の組み合わせと、学習済みモデルとの対応関係は、１対１に限定されず、複数対１でも良い。例えばプローブ情報Ａおよび送信プロファイル情報Ａの組み合わせと、プローブ情報Ａおよび送信プロファイル情報Ｂの組み合わせとが、それぞれ同じ学習済みモデルＡと対応しても良い。また、例えばプローブ情報Ａおよび送信プロファイル情報Ａの組み合わせと、プローブ情報Ｂおよび送信プロファイル情報Ｂの組み合わせとが、それぞれ同じ学習済みモデルと対応しても良い。
【００８６】
処理回路１１１は、ノイズ低減機能１１１ｃにより、入力画像に基づいて、入力画像における、超音波の送信時の波面形状に応じたノイズを低減した出力画像を生成するための学習済みモデルに対して、入力画像を入力することで出力画像を生成する。また、モデル選択機能１１１ｂによって選択された学習済みモデルが用いられるため、処理回路１１１は、超音波プローブの種類及び遅延プロファイルのうち少なくともいずれかに応じた学習済みモデルに対して、入力画像を入力することで出力画像を生成してもよい。
【００８７】
具体的には、処理回路１１１は、ノイズ低減機能１１１ｃにより、線状のノイズを有する超音波画像に基づいてノイズが低減された超音波画像を生成する学習済みモデルに対して、線状のノイズを有する超音波画像を入力することにより、ノイズが低減された超音波画像を生成する。換言すると、処理回路１１１は、線状のノイズを有する超音波画像を選択された学習済みモデルへ入力することにより、ノイズが低減された超音波画像を生成する。
【００８８】
なお、処理回路１１１は、自身のメモリなどに複数の学習済みモデル１１２Ａを記憶してもよい。即ち、記憶回路１１２にプログラム（複数の学習済みモデル１１２Ａ）を記憶する代わりに、プロセッサ内にプログラムを直接組み込むようにしても構わない。この場合、プロセッサは、回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。また、複数の学習済みモデル１１２ＡをＡＳＩＣおよびＦＰＧＡなどの回路に実装し、当該回路を処理回路１１１に組み込ませてもよい。
【００８９】
次に、以上のように構成された第３の実施形態に係る医用画像処理装置１１０の動作について処理回路１１１の処理手順に従って説明する。また、以降では、図１２のフローチャートと、図１３の模式図とを用いて説明する。尚、図１２は、第３の実施形態に係る医用画像処理装置の動作を説明するフローチャートである。図１３は、第３の実施形態に係る医用画像処理装置の動作を模式的に示す図である。
【００９０】
図１２のフローチャートは、例えば、端末装置を操作する操作者からノイズ低減処理に関するアプリケーションの起動指示が入力されたことを契機として、処理回路１１１がノイズ低減プログラムを実行することにより開始される。
【００９１】
（ステップＳＴ３０１）
ノイズ低減プログラムが実行されると、処理回路１１１は、取得機能１１１ａを実行する。取得機能１１１ａを実行すると、処理回路１１１は、操作者により指定された線状のノイズを有する超音波画像を、医用画像管理システムから取得する。取得される超音波画像は、例えば、図１３の超音波画像１３１に相当する。超音波画像１３１は、描画領域１３１ａにおいて円弧ノイズ１３１ｂを有する。
【００９２】
（ステップＳＴ３０２）
次に、処理回路１１１は、取得機能１１１ａにより、取得された超音波画像についての情報を取得する。具体的には、処理回路１１１は、取得された超音波画像に関連するプローブ情報および送信プロファイル情報を取得する。例えば、図１３の超音波画像１３１には、プローブ情報１３２および送信プロファイル情報１３３が付帯されている。
【００９３】
（ステップＳＴ３０３）
超音波画像、プローブ情報および送信プロファイル情報を取得した後、処理回路１１１は、モデル選択機能１１１ｂを実行する。モデル選択機能１１１ｂを実行すると、処理回路１１１は、複数の学習済みモデルから、取得された情報に対応する学習済みモデルを選択する。具体的には、処理回路１１１は、複数の学習済みモデルから、取得されたプローブ情報および送信プロファイル情報のうちの少なくともいずれかに応じた学習済みモデルを選択する。
【００９４】
例えば、処理回路１１１は、複数の学習済みモデル１１２Ａから、プローブ情報１３２および送信プロファイル情報１３３に対応する学習済みモデル１１２ａ−２を選択する。
【００９５】
（ステップＳＴ３０４）
学習済みモデルを選択した後、処理回路１１１は、ノイズ低減機能１１１ｃを実行する。ノイズ低減機能１１１ｃを実行すると、処理回路１１１は、取得された超音波画像と選択された学習済みモデルとに基づき、ノイズが低減された超音波画像を生成する。生成される超音波画像は、例えば、図１３の超音波画像１３４に相当する。超音波画像１３４は、超音波画像１３１から円弧ノイズ１３１ｂが低減されている。
【００９６】
例えば、処理回路１１１は、超音波画像１３１と学習済みモデル１１２ａ−２とに基づき、超音波画像１３４を生成する。
【００９７】
処理回路１１１は、生成された超音波画像を医用画像管理システムへ記憶し、端末装置のディスプレイに表示させ、ノイズ低減プログラムを終了する。
【００９８】
以上説明したように、第３の実施形態に係る医用画像処理装置は、超音波の送受信により収集された受信データに基づく入力画像を取得し、入力画像に基づいて、入力画像における、超音波の送信時の波面形状に応じたノイズを低減した出力画像を生成するための学習済みモデルに対して、入力画像を入力することで出力画像を生成する。
【００９９】
また、上記受信データは、遅延プロファイルに従って駆動する複数の振動素子を含む超音波プローブを用いて収集され、本医用画像処理装置は、超音波プローブの種類及び遅延プロファイルのうちすくなくともいずれかに応じた学習済みモデルで、出力画像を生成してもよい。
【０１００】
また、本医用画像処理装置は、受信データ又は入力画像に付帯された、超音波プローブの種類及び遅延プロファイルのうち少なくともいずれかを示す付帯情報に基づいて、学習済みモデルを決定してもよい。
【０１０１】
また、上記学習済みモデルは、超音波画像である第１画像、及び第１画像に直線又は円弧状の像を付加した第２画像を用いて学習したモデルでもよい。そして、第１画像は、受信した超音波の強度を輝度で表したＢモード画像でもよく、第２画像は、第１画像を構成する画素群のうち、相対的に高い輝度を有する画素を含むように像を付加した画像でもよい。
【０１０２】
または、第３の実施形態に係る医用画像処理装置は、線状のノイズを有する超音波画像と、当該超音波画像についての情報を取得し、複数の学習済みモデルから、取得された情報に対応する学習済みモデルを選択する。医用画像処理装置は、線状のノイズを有する超音波画像に基づいてノイズが低減された超音波画像を生成する選択された学習済みモデルに対して、取得された超音波画像を入力することにより、ノイズが低減された超音波画像を生成する。
【０１０３】
従って、本医用画像処理装置は、超音波画像を取得したプローブに適した学習済みモデルを用いてノイズ低減処理をすることができる。
【０１０４】
また、本医用画像処理装置は、取得された情報としてプローブ情報および送信プロファイル情報を用いることができる。また、本医用画像処理装置は、送信波の波面形状に応じたノイズを有する超音波画像を用いることができる。また、本医用画像処理装置は、平面波、拡散波または集束波である送信波の波面形状に応じたノイズを有する超音波画像を用いることができる。
【０１０５】
（第４の実施形態）
第１の実施形態に係る医用画像処理装置は、直線ノイズおよび円弧ノイズの両方に対応した学習済みモデルを用いて超音波画像のノイズ低減処理を行う。他方、第４の実施形態に係る医用画像処理装置は、例えば、直線ノイズのみに対応した学習済みモデルであっても、円弧ノイズを有する超音波画像のノイズ低減処理を行う。尚、本実施形態では、直線ノイズのみに対応した学習済みモデルについて説明を行うが、これに限定されない。
【０１０６】
図１４は、第４の実施形態に係る医用画像処理装置の構成例を示すブロック図である。例えば、図１４に示すように、医用画像処理装置１４０は、処理回路１４１と、記憶回路１４２と、通信インタフェース１４３とを備える。医用画像処理装置１４０は、例えば、送信波の波面形状に応じたノイズを有する超音波画像に対して、機械学習を用いた処理を施すことにより、ノイズが低減された超音波画像を生成する装置である。
【０１０７】
通信インタフェース１４３は、例えば、ＮＩＣが使用可能となっている。通信インタフェース１４３は、例えば、端末装置および医用画像管理システムとの通信に関する回路である。以降の説明では、医用画像処理装置１４０とネットワークに接続された他の装置の通信などにおいて、通信インタフェース１４３が介在する旨の記載を省略する。
【０１０８】
記憶回路１４２は、医用画像処理装置１４０のシステム制御プログラム、端末装置から送信される操作者の指示およびネットワークを介して受信した種々のデータなどを記憶する。また、記憶回路１４２は、学習済みモデル１４２ａを記憶している。記憶回路１４２は、医用画像処理装置１４０の納品時に、学習済みモデル１４２ａを予め記憶してもよい。または、記憶回路１４２は、医用画像処理装置１４０の納品後に、図示しないサーバ装置などから取得した学習済みモデル１４２ａを記憶してもよい。
【０１０９】
学習済みモデル１４２ａは、学習用データに基づいて、モデル学習プログラムに従い機械学習モデルに機械学習を行わせることにより、得られた学習済みの機械学習モデルである。ここで、本実施形態の学習済みモデル１１２ａは、例えば、直線ノイズを有する超音波画像の入力に基づき、ノイズが低減された超音波画像を出力するように機能付けられている。この場合、学習用データは、直線ノイズを有する超音波画像である入力データと、ノイズが低減された超音波画像である出力データとを含んでいる。
【０１１０】
処理回路１４１は、ハードウェア資源として、プロセッサおよびメモリを備える。処理回路１４１は、操作者により端末装置を介して入力された指示に応じて、記憶回路１４２に記憶されたシステム制御プログラムを読み出す。処理回路１４１は、読み出したシステム制御プログラムに従って、ノイズ低減処理に係る各機能を実行する。上記各機能には、例えば、取得機能１４１ａ、波面判定機能１４１ｂ、画像補正機能１４１ｃ、ノイズ低減機能１４１ｄおよび画像逆補正機能１４１ｅなどがある。尚、取得機能１４１ａを実行する処理回路１４１は「取得部」と呼ばれてもよく、ノイズ低減機能１４１ｄを実行する処理回路１４１は「処理部」と呼ばれてもよい。
【０１１１】
処理回路１４１は、取得機能１４１ａにより、超音波の送受信により収集された受信データに基づく入力画像を取得する。また、処理回路１４１は、取得機能１４１ａにより、受信データ又は入力画像に付帯された、超音波プローブの種類及び遅延プロファイルのうち少なくともいずれかを示す付帯情報を取得する。
【０１１２】
具体的には、処理回路１４１は、取得機能１４１ａにより、例えば、医用画像管理システムから線状のノイズを有する超音波画像を取得する。また、処理回路１４１は、取得された超音波画像に対応付けられたプローブ情報および送信プロファイル情報を取得する。
【０１１３】
処理回路１４１は、波面判定機能１４１ｂにより、取得された超音波画像に含まれうる波面を判定する。ここで波面は、送信波の形状を表し、ノイズ形状に対応するものとする。具体的には、処理回路１４１は、取得されたプローブ情報および送信プロファイル情報に基づいて、超音波画像に含まれうるノイズ形状を判定する。
【０１１４】
ノイズ形状が直線（即ち、直線ノイズ）の場合、処理回路１４１は、後述する画像補正機能１４１ｃおよび画像逆補正機能１４１ｅの処理を省略し、取得された超音波画像に対してノイズ低減機能１４１ｄの処理のみを行う。ノイズ形状が円弧（即ち、円弧ノイズ）の場合、処理回路１４１は、画像補正機能１４１ｃ、ノイズ低減機能１４１ｄおよび画像逆補正機能１４１ｅの処理を行う。
【０１１５】
処理回路１４１は、画像補正機能１４１ｃにより、円弧ノイズを有する超音波画像に対して、円弧ノイズを直線ノイズとみなせるように当該超音波画像を補正する。具体的には、処理回路１４１は、取得されたプローブ情報および送信プロファイル情報に基づいて、円弧の曲率を算出し、算出した曲率に基づいて、取得された超音波画像を補正する。当該補正には、例えば、曲面に対する歪補正などが用いられる。
【０１１６】
処理回路１４１は、ノイズ低減機能１４１ｄにより、入力画像に基づいて、入力画像における、超音波の送信時の波面形状に応じたノイズを低減した出力画像を生成するための学習済みモデルに対して、入力画像を入力することで出力画像を生成する。具体的には、処理回路１４１は、ノイズ低減機能１４１ｄにより、直線ノイズを有する超音波画像に基づいてノイズが低減された超音波画像を生成する学習済みモデルに対して、直線ノイズを有する超音波画像を入力することにより、ノイズが低減された超音波画像を生成する。換言すると、処理回路１４１は、直線ノイズを有する超音波画像を学習済みモデルへ入力することにより、ノイズが低減された超音波画像を生成する。ノイズ低減機能１４１ｄにより処理される超音波画像は、例えば、取得機能１４１ａにより取得された直線ノイズを有する超音波画像および画像補正機能１４１ｃにより補正された超音波画像である。
【０１１７】
処理回路１４１は、画像逆補正機能１４１ｅにより、画像補正機能１４１ｃにより補正された超音波画像に対応するノイズが低減された超音波画像に対して、画像補正機能１４１ｃにより実行された補正とは逆の補正である逆補正をする。
【０１１８】
なお、処理回路１４１は、自身のメモリなどに学習済みモデル１４２ａを記憶してもよい。即ち、記憶回路１２にプログラム（学習済みモデル１４２ａ）を記憶する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むようにしても構わない。この場合、プロセッサは、回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。また、学習済みモデル１４２ａをＡＳＩＣおよびＦＰＧＡなどの回路に実装し、当該回路を処理回路１４１に組み込ませてもよい。
【０１１９】
次に、以上のように構成された第４の実施形態に係る医用画像処理装置１４０の動作について処理回路１４１の処理手順に従って説明する。また、以降では、図１５のフローチャートと、図１６の模式図とを用いて説明する。尚、図１５は、第４の実施形態に係る医用画像処理装置の動作を説明するフローチャートである。図１６は、第４の実施形態に係る医用画像処理装置の動作を模式的に示す図である。
【０１２０】
図１５のフローチャートは、例えば、端末装置を操作する操作者からノイズ低減処理に関するアプリケーションの起動指示が入力されたことを契機として、処理回路１４１がノイズ低減プログラムを実行することにより開始される。
【０１２１】
（ステップＳＴ４０１）
ノイズ低減プログラムが実行されると、処理回路１４１は、取得機能１４１ａを実行する。取得機能１４１ａを実行すると、処理回路１４１は、操作者により指定された線状のノイズを有する超音波画像を、医用画像管理システムから取得する。取得される超音波画像は、例えば、図１６の超音波画像１６１に相当する。超音波画像１６１は、描画領域１６１ａにおいて円弧ノイズ１６１ｂを有する。
【０１２２】
（ステップＳＴ４０２）
次に、処理回路１４１は、取得機能１４１ａにより、取得された超音波画像についての情報を取得する。具体的には、処理回路１４１は、取得された超音波画像に関連するプローブ情報および送信プロファイル情報を取得する。例えば、図１６の超音波画像１６１には、プローブ情報１６２および送信プロファイル情報１６３が付帯されている。
【０１２３】
（ステップＳＴ４０３）
超音波画像、プローブ情報および送信プロファイル情報を取得した後、処理回路１４１は、波面判定機能１４１ｂを実行する。波面判定機能１４１ｂを実行すると、処理回路１４１は、取得された情報に対応する波面を判定する。具体的には、処理回路１４１は、取得されたプローブ情報および送信プロファイル情報に基づいて、超音波画像に含まれうるノイズ形状を判定する。
【０１２４】
例えば、処理回路１４１は、プローブ情報１６２および送信プロファイル情報１６３に基づいて、超音波画像１６１に含まれうるノイズ形状を判定する。
【０１２５】
（ステップＳＴ４０４）
処理回路１４１は、判定されたノイズが直線ノイズではない（即ち、円弧ノイズ）場合、判定に関する超音波画像に対して画像補正機能１４１ｃの処理および画像逆補正機能１４１ｅの処理を行う。この時、処理はステップＳＴ４０５へと進む。
【０１２６】
他方、処理回路１４１は、判定されたノイズが直線ノイズである場合、判定に関する超音波画像に対して画像補正機能１４１ｃの処理および画像逆補正機能１４１ｅの処理を行わない。この時、処理はステップＳＴ４０８へと進む。
【０１２７】
（ステップＳＴ４０５）
ノイズ形状が判定された後、処理回路１４１は、画像補正機能１４１ｃを実行する。画像補正機能１４１ｃを実行すると、処理回路１４１は、円弧ノイズを有する超音波画像に対して、円弧ノイズを直線ノイズと見なせるように当該超音波画像を補正する。補正された超音波画像は、例えば、図１６の超音波画像１６４に相当する。
【０１２８】
例えば、処理回路１４１は、円弧ノイズ１６１ｂを有する超音波画像１６１を補正することによって、超音波画像１６４を生成する。超音波画像１６４は、描画領域１６４ａにおいて、円弧ノイズ１６１ｂを歪ませた疑似直線ノイズ１６４ｂを有する。
【０１２９】
（ステップＳＴ４０６）
超音波画像を補正した後、処理回路１４１は、ノイズ低減機能１４１ｄを実行する。ノイズ低減機能１４１ｄを実行すると、処理回路１４１は、補正された超音波画像と学習済みモデルとに基づき、ノイズが低減された超音波画像を生成する。生成される超音波画像は、例えば、図１６の超音波画像１６５に相当する。超音波画像１６５は、超音波画像１６４から疑似直線ノイズ１６４ｂが低減されている。
【０１３０】
例えば、処理回路１４１は、超音波画像１６４と学習済みモデル１４２ａとに基づき、超音波画像１６５を生成する。
【０１３１】
（ステップＳＴ４０７）
ノイズが低減された超音波画像を生成した後、処理回路１４１は、画像逆補正機能１４１ｅを実行する。画像逆補正機能１４１ｅを実行すると、処理回路１４１は、画像補正機能１４１ｃにより補正された超音波画像に対応するノイズが低減された超音波画像に対して、画像補正機能１４１ｃにより実行された補正とは逆の補正である逆補正をする。逆補正された超音波画像は、例えば、図１６の超音波画像１６６に相当する。超音波画像１６６は、超音波画像１６１から円弧ノイズ１６１ｂが低減されている。
【０１３２】
例えば、処理回路１４１は、超音波画像１６５に対して、画像補正機能１４１ｃにより実行された補正とは逆の補正である逆補正をすることによって、超音波画像１６６を生成する。
【０１３３】
ステップＳＴ４０７の後、処理回路１４１は、生成された超音波画像を医用画像管理システムへ記憶し、端末装置のディスプレイに表示させ、ノイズ低減プログラムを終了する。
【０１３４】
（ステップＳＴ４０８）
ノイズ形状が判定された後、処理回路１４１は、ノイズ低減機能１４１ｄを実行する。ノイズ低減機能１４１ｄを実行すると、処理回路１４１は、取得された超音波画像と学習済みモデルとに基づき、ノイズが低減された超音波画像を生成する。尚、ステップＳＴ４０８にて処理される超音波画像は、取得機能１４１ａによる取得された直線ノイズを有する超音波画像である。
【０１３５】
ステップＳＴ４０８の後、処理回路１４１は、生成された超音波画像を医用画像管理システムへ記憶し、端末装置のディスプレイに表示させ、ノイズ低減プログラムを終了する。
【０１３６】
以上説明したように、第４の実施形態に係る医用画像処理装置は、線状のノイズを有する超音波画像と、当該超音波画像についての情報を取得し、取得された情報に対応する波面を判定し、当該波面が円弧状である場合、取得された超音波画像に対して、円弧状のノイズを直線状のノイズと見なせるように当該超音波画像を補正する。医用画像処理装置は、補正された超音波画像に基づいてノイズが低減された超音波画像を生成する学習済みモデルに対して、補正された超音波画像を入力することにより、補正された超音波画像からノイズが低減された超音波画像を生成し、生成された超音波画像に対して逆補正をする。
【０１３７】
従って、本医用画像処理装置は、ノイズの形状を限定して学習した学習済みモデルであっても、超音波画像に発生した他の形状のノイズを低減することができる。
【０１３８】
また、本医用画像処理装置は、取得された情報としてプローブ情報および送信プロファイル情報を用いることができる。また、本医用画像処理装置は、送信波の波面形状に応じたノイズを有する超音波画像を用いることができる。また、本医用画像処理装置は、平面波、拡散波または集束波である送信波の波面形状に応じたノイズを有する超音波画像を用いることができる。
【０１３９】
（第５の実施形態）
第１の実施形態に係る医用画像処理装置は、学習済みモデルのみを用いて超音波画像のノイズ低減処理を行う。他方、第５の実施形態に係る医用画像処理装置は、学習済みモデルを用いたノイズ低減処理において、ノイズ以外の部分が低減されていないかを判定する処理を行う。
【０１４０】
図１７は、第５の実施形態に係る医用画像処理装置の構成例を示すブロック図である。例えば、図１７に示すように、医用画像処理装置１７０は、処理回路１７１と、記憶回路１７２と、通信インタフェース１７３とを備える。医用画像処理装置１７０は、例えば、送信波の波面形状に応じたノイズを有する超音波画像に対して、機械学習を用いた処理を施すことにより、ノイズが低減された超音波画像を生成する装置である。
【０１４１】
通信インタフェース１７３は、例えば、ＮＩＣが使用可能となっている。通信インタフェース１７３は、例えば、端末装置および医用画像管理システムとの通信に関する回路である。以降の説明では、医用画像処理装置１７０とネットワークに接続された他の装置の通信などにおいて、通信インタフェース１７３が介在する旨の記載を省略する。
【０１４２】
記憶回路１７２は、医用画像処理装置１７０のシステム制御プログラム、端末装置から送信される操作者の指示およびネットワークを介して受信した種々のデータなどを記憶する。また、記憶回路１７２は、学習済みモデル１７２ａを記憶している。記憶回路１７２は、医用画像処理装置１７０の納品時に、学習済みモデル１７２ａを予め記憶してもよい。または、記憶回路１７２は、医用画像処理装置１７０の納品後に、図示しないサーバ装置などから取得した学習済みモデル１７２ａを記憶してもよい。尚、学習済みモデル１７２ａは、図１の学習済みモデル１２ａと同様であるため、説明を省略する。
【０１４３】
処理回路１７１は、ハードウェア資源として、プロセッサおよびメモリを備える。処理回路１７１は、操作者により端末装置を介して入力された指示に応じて、記憶回路１７２に記憶されたシステム制御プログラムを読み出す。処理回路１７１は、読み出したシステム制御プログラムに従って、ノイズ低減処理に係る各機能を実行する。上記各機能には、例えば、取得機能１７１ａ、ノイズ低減機能１７１ｂ、差分抽出機能１７１ｃ、ノイズ特定機能１７１ｄおよび特定ノイズ低減機能１７１ｅなどがある。尚、取得機能１７１ａを実行する処理回路１７１は「取得部」と呼ばれてもよく、ノイズ低減機能１７１ｂを実行する処理回路１７１は「処理部」と呼ばれてもよい。
【０１４４】
処理回路１７１は、取得機能１７１ａにより、超音波の送受信により収集された受信データに基づく入力画像を取得する。具体的には、処理回路１７１は、取得機能１７１ａにより、例えば、医用画像管理システムから線状のノイズを有する超音波画像を取得する。また、処理回路１７１は、取得された超音波画像に対応付けられたプローブ情報および送信プロファイル情報を取得する。
【０１４５】
処理回路１７１は、ノイズ低減機能１７１ｂにより、入力画像に基づいて、入力画像における、超音波の送信時の波面形状に応じたノイズを低減した出力画像を生成するための学習済みモデルに対して、入力画像を入力することで出力画像を生成する。具体的には、処理回路１７１は、ノイズ低減機能１７１ｂにより、線状のノイズを有する超音波画像に基づいてノイズが低減された超音波画像を生成する学習済みモデルに対して、線状のノイズを有する超音波画像を入力することにより、ノイズが低減された超音波画像を生成する。換言すると、処理回路１７１は、線状のノイズを有する超音波画像を学習済みモデルへ入力することにより、ノイズが低減された超音波画像を生成する。
【０１４６】
処理回路１７１は、差分抽出機能１７１ｃにより、取得された超音波画像と生成された超音波画像とに基づき、低減されたノイズを抽出した差分画像を生成する。具体的には、処理回路１７１は、取得された超音波画像と生成された超音波画像との差分を抽出することによって、低減されたノイズを抽出した差分画像を生成する。
【０１４７】
処理回路１７１は、ノイズ特定機能１７１ｄにより、取得されたプローブ情報および送信プロファイル情報と生成された差分画像とに基づき、当該差分画像に含まれるノイズを特定する。具体的には、処理回路１７１は、取得されたプローブ情報および送信プロファイル情報に基づいて、円弧の曲率を算出し、差分画像に含まれる円弧状の線が算出した曲率に一致する場合はノイズであると判定し、差分画像に含まれる円弧状の線が算出した曲率に一致しない場合はノイズではないと判定する。尚、処理回路１７１は、特定されたノイズを有するノイズ特定画像を生成してもよい。
【０１４８】
処理回路１７１は、特定ノイズ低減機能１７１ｅにより、取得された超音波画像に対して特定されたノイズを低減し、ノイズが低減された超音波画像を生成する。例えば、処理回路１７１は、取得された超音波画像から、ノイズ特定画像によって特定されたノイズ部分をフィルタ処理によって低減することにより、ノイズが低減された超音波画像を生成する。
【０１４９】
なお、処理回路１７１は、自身のメモリなどに学習済みモデル１７２ａを記憶してもよい。即ち、記憶回路１７２にプログラム（学習済みモデル１７２ａ）を記憶する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むようにしても構わない。この場合、プロセッサは、回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。また、学習済みモデル１７２ａをＡＳＩＣおよびＦＰＧＡなどの回路に実装し、当該回路を処理回路１７１に組み込ませてもよい。
【０１５０】
次に、以上のように構成された第５の実施形態に係る医用画像処理装置１７０の動作について処理回路１７１の処理手順に従って説明する。また、以降では、図１８のフローチャートと、図１９の模式図とを用いて説明する。尚、図１８は、第５の実施形態に係る医用画像処理装置の動作を説明するフローチャートである。図１９は、第５の実施形態に係る医用画像処理装置の動作を模式的に示す図である。
【０１５１】
図１８のフローチャートは、例えば、端末装置を操作する操作者からノイズ低減処理に関するアプリケーションの起動指示が入力されたことを契機として、処理回路１７１がノイズ低減プログラムを実行することにより開始される。
【０１５２】
（ステップＳＴ５０１）
ノイズ低減プログラムが実行されると、処理回路１７１は、取得機能１７１ａを実行する。取得機能１７１ａを実行すると、処理回路１７１は、操作者により指定された線状のノイズを有する超音波画像を、医用画像管理システムから取得する。取得される超音波画像は、例えば、図１９の超音波画像１９１に相当する。超音波画像１９１は、描画領域１９１ａにおいて円弧ノイズ１９１ｂを有する。また、超音波画像１９１には、円弧状の腹壁１９１ｃが含まれている。
【０１５３】
（ステップＳＴ５０２）
次に、処理回路１７１は、取得機能１７１ａにより、取得された超音波画像についての情報を取得する。具体的には、処理回路１７１は、取得された超音波画像に関連するプローブ情報および送信プロファイル情報を取得する。例えば、図１９の超音波画像１９１には、プローブ情報１９２および送信プロファイル情報１９３が付帯されている。
【０１５４】
（ステップＳＴ５０３）
超音波画像、プローブ情報および送信プロファイル情報を取得した後、処理回路１７１は、ノイズ低減機能１７１ｂを実行する。ノイズ低減機能１７１ｂを実行すると、処理回路１７１は、取得された超音波画像と学習済みモデルとに基づき、ノイズが低減された超音波画像を生成する。生成される超音波画像は、例えば、図１９の超音波画像１９４に相当する。超音波画像１９４は、超音波画像１９１から円弧ノイズ１９１ｂおよび腹壁１９１ｃが低減されている。
【０１５５】
例えば、処理回路１４１は、超音波画像１９１と学習済みモデル１７２ａとに基づき、超音波画像１９４を生成する。
【０１５６】
（ステップＳＴ５０４）
ノイズが低減された超音波画像を生成した後、処理回路１７１は、差分抽出機能１７１ｃを実行する。差分抽出機能１７１ｃを実行すると、処理回路１７１は、取得された超音波画像と生成された超音波画像とに基づき、低減されたノイズを抽出した差分画像を生成する。具体的には、処理回路１７１は、取得された超音波画像と生成された超音波画像との差分を抽出することによって、低減されたノイズを抽出した差分画像を生成する。
【０１５７】
生成される差分画像は、例えば、図１９の差分画像１９５に相当する。差分画像１９５は、例えば、マスクデータに相当し、描画領域１９５ａにおいて、抽出ライン１９５ｂおよび抽出ライン１９５ｃを含む。抽出ライン１９５ｂは円弧ノイズ１９１ｂに対応し、抽出ライン１９５ｃは腹壁１９１ｃに対応するものとする。
【０１５８】
例えば、処理回路１４１は、超音波画像１９１と超音波画像１９４との差分を抽出することによって、差分画像１９５を生成する。
【０１５９】
（ステップＳＴ５０５）
差分画像を生成した後、処理回路１７１は、ノイズ特定機能１７１ｄを実行する。ノイズ特定機能１７１ｄを実行すると、処理回路１７１は、取得された情報と生成された差分画像とに基づき、当該差分画像に含まれるノイズを特定する。具体的には、処理回路１７１は、取得されたプローブ情報および送信プロファイル情報と生成された差分画像とに基づいて、当該差分画像に含まれるノイズを特定する。尚、処理回路１７１は、特定されたノイズを有するノイズ特定画像を生成してもよい。
【０１６０】
生成されるノイズ特定画像は、例えば、図１９のノイズ特定画像１９６に相当する。ノイズ特定画像１９６は、描画領域１９６ａにおいて、線状のノイズの位置情報を示す円弧ノイズ１９６ｂを有する。
【０１６１】
例えば、処理回路１７１は、プローブ情報１９２および送信プロファイル情報１９３と差分画像１９５とに基づいて、差分画像１９５に含まれるノイズを特定し、ノイズ特定画像１９６を生成する。
【０１６２】
（ステップＳＴ５０６）
処理回路１７１は、差分画像についてノイズでない部分が含まれている場合、取得した超音波画像に対して特定ノイズ低減機能１７１ｅの処理を行う。この時、処理はステップＳＴ５０７へと進む。
【０１６３】
他方、処理回路１７１は、差分画像についてノイズでない部分が含まれていない場合、取得した超音波画像に対して特定ノイズ低減機能１７１ｅの処理を行わない。この時、処理はステップＳＴ５０８へ進む。
【０１６４】
（ステップＳＴ５０７）
ノイズが特定された後、処理回路１７１は、特定ノイズ低減機能１７１ｅを実行する。特定ノイズ低減機能１７１ｅを実行すると、処理回路１７１は、取得された超音波画像に対して特定されたノイズを低減し、ノイズが低減された超音波画像を生成する。具体的には、処理回路１７１は、取得された超音波画像から、ノイズ特定画像によって特定されたノイズ部分をフィルタ処理によって低減することにより、ノイズが低減された超音波画像を生成する。生成される超音波画像は、例えば、図１９の超音波画像１９７に相当する。
【０１６５】
例えば、処理回路１７１は、超音波画像１９１から、ノイズ特定画像１９６によって特定された円弧ノイズ１９６ｂをフィルタ処理によって低減することにより、円弧ノイズ１９１ｂが低減された超音波画像１９７を生成する。
【０１６６】
ステップＳＴ５０７の後、処理回路１７１は、生成された超音波画像を医用画像管理システムへ記憶し、端末装置のディスプレイに表示させ、ノイズ低減プログラムを終了する。
【０１６７】
（ステップＳＴ５０８）
ノイズが特定された後、処理回路１７１は、ステップＳＴ５０３で生成された超音波画像を出力する。具体的には、処理回路１７１は、生成された超音波画像を医用画像管理システムへ記憶し、端末装置のディスプレイに表示させ、ノイズ低減プログラムを終了する。
【０１６８】
以上説明したように、第５の実施形態に係る医用画像処理装置は、線状のノイズを有する超音波画像と、当該超音波画像についての情報を取得し、線状のノイズを有する超音波画像に基づいてノイズが低減された超音波画像を生成する学習済みモデルに対して、取得された超音波画像を入力することにより、ノイズが低減された超音波画像を生成する。医用画像処理装置は、取得された超音波画像と生成された超音波画像とに基づき、低減されたノイズを抽出した差分画像を生成し、取得された情報と当該差分画像とに基づき、当該差分画像に含まれるノイズを特定する。医用画像処理装置は、当該差分画像について特定されたノイズではない部分が含まれている場合、取得された超音波画像に対して特定されたノイズを低減した超音波画像を生成する。
【０１６９】
従って、本医用画像処理装置は、ノイズではない部分を低減することを防止し、超音波画像に発生した送信波の波面形状に応じたノイズだけを低減することができる。
【０１７０】
また、本医用画像処理装置は、取得された情報としてプローブ情報および送信プロファイル情報を用いることができる。また、本医用画像処理装置は、送信波の波面形状に応じたノイズを有する超音波画像を用いることができる。また、本医用画像処理装置は、平面波、拡散波または集束波である送信波の波面形状に応じたノイズを有する超音波画像を用いることができる。
【０１７１】
（第５の実施形態の変形例）
第５の実施形態に係る医用画像処理装置は、学習済みモデルを用いたノイズ低減処理により、ノイズ低減後の超音波画像を生成し、ノイズ低減前後の超音波画像同士の差分画像を生成する。他方、第５の実施形態の変形例に係る医用画像処理装置は、差分画像の生成に関する学習済みモデルを用いて、差分画像を生成する。
【０１７２】
本変形例に係る学習済みモデルは、学習用データに基づいて、モデル学習プログラムに従い機械学習モデルに機械学習を行わせることにより、得られた学習済みの機械学習モデルである。ここで、本変形例の学習済みモデルは、線状のノイズを有する超音波画像の入力に基づき、ノイズ部分が抽出された差分画像を出力するように機能付けられている。この場合、学習用データは、線状のノイズを有する超音波画像である入力データと、ノイズ部分が抽出された差分画像である出力データとを含んでいる。例えば、本変形例に係る学習用データは、図１９の超音波画像１９１と、差分画像１９５との組み合わせである。
【０１７３】
以上より、第５の実施形態の変形例に係る医用画像処理装置は、超音波の送受信により収集された受信データに基づく入力画像を取得し、入力画像に基づいて、入力画像における、ノイズ部分が抽出された差分画像（出力画像）を生成するための学習済みモデルに対して、入力画像を入力することで出力画像を生成する。
【０１７４】
従って、本医用画像処理装置は、ノイズ低減前後の超音波画像をそれぞれ生成することなく、ノイズ部分が抽出された差分画像を直接生成することができる。
【０１７５】
（第６の実施形態）
第１の実施形態および第３の実施形態から第５の実施形態までに係る医用画像処理装置と、第２の実施形態に係るモデル学習装置とのいずれかの各構成は、超音波診断装置に組み込まれてもよい。即ち、超音波診断装置は、上記医用画像処理装置およびモデル学習装置の各機能を有してもよい。以下では、例えば、第１の実施形態に係る医用画像処理装置が、超音波診断装置の構成を含む場合について説明する。
【０１７６】
図２０は、第６の実施形態に係る超音波診断装置の構成例を示すブロック図である。例えば、図２０に示すように、本実施形態に係る超音波診断装置２００は、装置本体２１０と、超音波プローブ２２０とを備える。装置本体２１０は、ネットワーク（ＮＷ）を介して外部装置２３０と接続される。また、装置本体２１０は、表示機器２４０および入力装置２５０と接続される。尚、外部装置２３０は、例えば、図１の端末装置２および医用画像管理システム３などに相当する。
【０１７７】
装置本体２１０は、超音波送信回路２１１と、超音波受信回路２１２と、内部記憶回路２１３と、画像メモリ２１４と、入力インタフェース２１５と、通信インタフェース２１６、処理回路２１７とを備える。
【０１７８】
内部記憶回路２１３は、超音波診断装置２００のシステム制御プログラム、入力装置２５０から送信される操作者の指示およびＮＷを介して受信した種々のデータなどを記憶する。また、内部記憶回路２１３は、学習済みモデル２１３ａを記憶している。内部記憶回路２１３は、超音波診断装置２００の納品時に、学習済みモデル２１３ａを予め記憶してもよい。または、内部記憶回路２１３は、超音波診断装置２００の納品後に、図示しないサーバ装置などから取得した学習済みモデル２１３ａを記憶してもよい。尚、学習済みモデル２１３ａは、図１の学習済みモデル１２ａと同様であるため、説明を省略する。
【０１７９】
内部記憶回路２１３は、種々の情報を記憶するＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ、ＳＳＤおよび集積回路記憶装置などの記憶装置であり、例えば、システム制御プログラムおよび学習済みモデル２１３ａなどを記憶している。
【０１８０】
処理回路２１７は、ハードウェア資源として、プロセッサおよびメモリを備える。処理回路２１７は、操作者により入力装置２５０などを介して入力された指示に応じて、内部記憶回路２１３に記憶されたシステム制御プログラムを読み出す。処理回路１１は、読み出したシステム制御プログラムに従って、超音波画像を取得するための各機能を実行する。上記各機能は、例えば、Ｂモード処理機能２１７ａ、ドプラ処理機能２１７ｂ、画像生成機能２１７ｃ、画像処理機能２１７ｄ、表示制御機能２１７ｇおよびシステム制御機能２１７ｈなどがある。処理回路２１７は、画像生成機能２１７ｃにより、超音波画像を生成する。
【０１８１】
また、処理回路２１７は、読み出したシステム制御プログラムに従って、ノイズ低減処理に係る各機能を実行する。上記各機能には、例えば、取得機能２１７ｅ（取得部）およびノイズ低減機能２１７ｆなどがある。尚、取得機能２１７ｅおよびノイズ低減機能２１７ｆは、図１の取得機能１１ａおよびノイズ低減機能１１ｂと同様であるため、説明を省略する。また、取得機能２１７ｅを実行する処理回路２１７は「取得部」と呼ばれてもよく、ノイズ低減機能２１７ｆを実行する処理回路２１７は「処理部」と呼ばれてもよい。
【０１８２】
超音波プローブ２２０は、被検体Ｐに対して超音波を放射し、放射した超音波の反射波を受信する。換言すると、超音波プローブ２２０は、超音波の送受信による受信データを収集する。このことから、画像生成機能２１７ｃによって生成された超音波画像は、「超音波の送受信により収集された受信データに基づく入力画像」と呼ばれてもよい。
【０１８３】
超音波プローブ２２０は、遅延プロファイルに従って駆動する複数の振動素子を含む。また、超音波プローブ２２０として、様々な種類のプローブが用いられてもよい。このことから、処理回路２１７は、ノイズ低減機能２１７ｆにより、超音波プローブの種類及び遅延プロファイルのうち少なくともいずれかに応じた学習済みモデルに対して、入力画像を入力することによって出力画像を生成してもよい。
【０１８４】
以上説明したように、第６の実施形態に係る超音波診断装置は、第１の実施形態および第３の実施形態から第５の実施形態までに係る医用画像処理装置と、第２の実施形態に係る学習用データ作成装置とのいずれかの各構成を有する。
【０１８５】
従って、本超音波診断装置は、第１の実施形態および第３の実施形態から第５の実施形態までに係る医用画像処理装置とのいずれかの各構成を有する場合、平面波または拡散波による送信波を用いることによって発生する線状のノイズを低減することができる。また、本超音波診断装置は、第２の実施形態に係る学習用データ作成装置の各構成を有する場合、平面波または拡散波による送信波を用いることによって発生する線状のノイズを低減するための学習済みモデルに用いる学習用データを作成することができる。
【０１８６】
（応用例）
第１の実施形態および第３の実施形態から第５の実施形態までに係る医用画像処理装置のいずれかは、それぞれの処理回路において、受信データ又は受信データに基づく超音波画像に対して、遅延プロファイルを示す情報を付帯させる付帯機能（付帯部）を有してもよい。
【０１８７】
本応用例に係る処理回路は、付帯機能により、超音波の送信時に適用した遅延プロファイルを示す情報を、超音波の送受信により収集された受信データ又は受信データに基づく超音波画像に付帯させる。具体的には、処理回路は、取得機能により取得された超音波画像及び遅延プロファイルを示す情報を用いて、遅延プロファイルを示す情報を、超音波画像に付帯させる。尚、本応用例に係る付帯機能は、医用画像管理システム３の有する処理回路又は制御回路が備えてもよい。
【０１８８】
以上より、応用例に係る医用画像処理装置は、超音波の送信時に適用した遅延プロファイルを示す情報を、超音波の送受信により収集された受信データ又は受信データに基づく超音波画像に付帯させる付帯部を備える。
【０１８９】
従って、本医用画像処理装置は、遅延プロファイルを示す情報を、超音波画像に付帯させることができる。
【０１９０】
以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、送信波の波面形状に応じたノイズを低減することができる。
【０１９１】
以上の各実施形態における「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）或いは、ＡＳＩＣ、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Ｓｉｍｐｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ｄｅｖｉｃｅ：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Ｃｏｍｐｌｅｘ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ｄｅｖｉｃｅ：ＣＰＬＤ）、およびＦＰＧＡ）などの回路を意味する。
【０１９２】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【０１９３】
２１  セクタプローブ
２１ａ，２２ａ，２３ａ，３１ｂ，３２ｂ，４１ｂ，４２ｂ，５１ｂ，５２ｂ  波面
２１ｂ，２２ｂ，２３ｂ  合成波面
２２  リニアプローブ
２３  コンベックスプローブ
３１，３２，４１，４２，５１，５２，６１，６２，１０１，１０３，１３１，１３４，１６１，１６４，１６５，１６６，１９１，１９４，１９７  超音波画像
３１ａ，３２ａ，４１ａ，４２ａ，５１ａ，５２ａ，６１ａ，１３１ａ，１６４ａ，１９１ａ，１９５ａ  描画領域
６１ｂ，１３１ｂ，１６１ｂ，１９１ｂ，１９６ｂ  円弧ノイズ
１０２  マスクデータ
１６４ｂ  疑似直線ノイズ
１９１ｃ  腹壁
１９５ｂ，１９５ｃ  抽出ライン
【図１】
2020146285.tif 000003
【図２】
2020146285.tif 000004
【図３】
2020146285.tif 000005
【図４】
2020146285.tif 000006
【図５】
2020146285.tif 000007
【図６】
2020146285.tif 000008
【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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