(57)【要約】【課題】非侵襲的で簡便なダイナペニアの診断装置、そのためのプログラムの提供。【解決手段】測定対象筋肉に超音波を照射して得られる反射波に基づく超音波エコー画像に対してテクスチャ解析を行い、前記テクスチャ解析の結果を用いて、測定対象筋肉のダイナぺニア（筋力低下）の程度を導出して出力する、画像診断装置、プログラム及び画像解析方法。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
測定対象筋肉に超音波を照射して得られる反射波に基づく超音波エコー画像に対してテクスチャ解析を行う機能と、
前記テクスチャ解析の結果を用いて、測定対象筋肉のダイナぺニア（筋力低下）の程度を導出して出力する機能と、
を備える超音波診断装置。
【請求項２】
前記テクスチャ解析がグレイレベル同時生起行列から算出されるクラスタシェード（Ｃｌｕｓｔｅｒ  Ｓｈａｄｅ）及び最大相関係数（ＭＣＣ）の２つの特徴量に基づいて行われる請求項１記載の超音波診断装置。
【請求項３】
測定対象筋肉に超音波を照射して得られる反射波に基づく超音波エコー画像に対してテクスチャ解析を行うステップと、
前記テクスチャ解析の結果を用いて、測定対象筋肉のダイナぺニア（筋力低下）の程度を導出して出力するステップと、
をコンピュータに実行させる、超音波診断プログラム。
【請求項４】
前記テクスチャ解析がグレイレベル同時生起行列から算出されるクラスタシェード（Ｃｌｕｓｔｅｒ  Ｓｈａｄｅ）及び最大相関係数（ＭＣＣ）の２つの特徴量に基づいて行われる請求項３記載の超音波診断プログラム。
【請求項５】
測定対象筋肉に超音波を照射して得られる反射波に基づく超音波エコー画像の解析方法であって、グレイレベル同時生起行列から算出されるクラスタシェード（Ｃｌｕｓｔｅｒ  Ｓｈａｄｅ）及び最大相関係数（ＭＣＣ）の２つの特徴量に基づいてテクスチャ解析を行う、超音波エコー画像の解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、超音波診断装置、超音波診断プログラム及び超音波エコー画像の解析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
人間の運動機能の低下にかかわる要因として筋肉状態の把握は重要である。近時、筋肉の「衰え」に関する概念として、サルコペニア及びダイナペニアが提唱されている。加齢や疾患により筋肉量が減少する状態をサルコペニアと呼び、筋肉量が減少せずに筋力が低下する状態をダイナペニアと呼ぶ（非特許文献１）。日常生活動作の低下や死亡事例などを抑制するために、サルコペニアやダイナペニアの状態を把握し、その進行を遅らせることが有用である。とりわけ、最近ではサルコペニアよりもダイナペニアの方が日常生活動作の低下や死亡に密接に関連するという報告もある（非特許文献２）。
【０００３】
上記参照した非特許文献によれば、サルコペニア及びダイナペニアの特定は概ね以下のとおりである。被験者は、まず運動機能に関する計測を行う。具体的には歩行速度及び握力を計測する。歩行速度及び握力の両方が基準に達していれば、サルコペニアでもダイナペニアでもない、いわゆる「正常」であると判断する。基準の例として、歩行速度については毎秒０．８ｍを超えることが挙げられ、握力については２６ｋｇ以上（男性）又は１８ｋｇ以上（女性）が挙げられる。「正常」ではない被験者については、次いで、インピーダンス法による筋量計測（ＢＩＡ）を行う。この計測において筋量が基準値未満であれば「サルコペニア」であると判断され、筋量が基準値以上であれば「ダイナペニア」であると判断される。筋量の基準値の例としては、７．０ｋｇ／ｍ２（男性）又は５．７ｋｇ／ｍ２（女性）が挙げられる。
【０００４】
このように、サルコペニア及びダイナペニアの判断においては、運動機能の計測と筋量計測が必要であり、簡便であるとは言い難い。よって、サルコペニア及びダイナペニア、特に、ダイナペニアについての簡便な判別法ないし予備的なスクリーニング法の提供が求められる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Clark BC, Manini TM: What is dynapenia? Nutrition 2012; 28 (5): 495-503
【非特許文献２】Clark BC, Manini TM: Functional consequences of sarcopenia and dynapenia in the elderly. Curr Opin Clin Nutr Metab Care 2010; 13 (3): 271-276
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
以上を鑑み、本発明は、非侵襲的で簡便なダイナペニアの診断装置、そのためのプログラムの提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明者らが鋭意検討した結果、以下のような本発明を完成した。
（１）測定対象筋肉に超音波を照射して得られる反射波に基づく超音波エコー画像に対してテクスチャ解析を行う機能と、前記テクスチャ解析の結果を用いて、測定対象筋肉のダイナぺニア（筋力低下）の程度を導出して出力する機能と、を備える超音波診断装置。
（２）前記テクスチャ解析がグレイレベル同時生起行列から算出されるクラスタシェード（Ｃｌｕｓｔｅｒ  Ｓｈａｄｅ）及び最大相関係数（ＭＣＣ）の２つの特徴量に基づいて行われる（１）の超音波診断装置。
（３）測定対象筋肉に超音波を照射して得られる反射波に基づく超音波エコー画像に対してテクスチャ解析を行うステップと、前記テクスチャ解析の結果を用いて、測定対象筋肉のダイナぺニア（筋力低下）の程度を導出して出力するステップと、をコンピュータに実行させる、超音波診断プログラム。
（４）前記テクスチャ解析がグレイレベル同時生起行列から算出されるクラスタシェード（Ｃｌｕｓｔｅｒ  Ｓｈａｄｅ）及び最大相関係数（ＭＣＣ）の２つの特徴量に基づいて行われる（３）の超音波診断プログラム。
（５）測定対象筋肉に超音波を照射して得られる反射波に基づく超音波エコー画像の解析方法であって、グレイレベル同時生起行列から算出されるクラスタシェード（Ｃｌｕｓｔｅｒ  Ｓｈａｄｅ）及び最大相関係数（ＭＣＣ）の２つの特徴量に基づいてテクスチャ解析を行う、超音波エコー画像の解析方法。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、超音波エコー画像から高い相関をもってダイナペニアの判別が可能であり、非侵襲的かつ簡便である。さらに、本発明で提示される超音波エコー画像のテクスチャ解析では日常生活での動作低下に関する新たな指標を提示できる可能性も見出せる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】超音波エコー画像の例である。
【図２】ダイナペニア判定の決定木を示す。
【図３】本発明におけるＲＯＣ曲線の例である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を適宜参照しながら本発明を説明する。本発明は、図示された態様に限定されるわけではない。
【００１１】
本発明によれば、超音波エコー画像はテクスチャ解析に供される。超音波エコー画像は測定の対象である筋肉に超音波を照射して得られる反射波に基づく画像である。
【００１２】
超音波エコー画像は従来公知の超音波測定装置などを用いて得ることができる。より具体的には、超音波プローブが有する超音波素子から所定周波数の超音波を測定対象に照射し、測定対象の内部を超音波が伝播する際に、内部組織の形状、材質等の変位、特に不連続点において反射され、得られる反射波の信号(エコー)を計測することができる。本発明では照射する超音波の周波数は好ましくは１〜２５ＭＨｚ前後である。
【００１３】
反射波の信号は、超音波プローブが有する超音波素子で検知して電気信号へと変換することができる。次いで、反射波に基づく超音波エコーの強度と当該超音波エコーの由来となる測定対象の内部の位置とを対応付け、当該位置に対応する画像上の点の明るさを反射強度に応じた濃淡の諧調で表示させる。位置の特定方法は例えば超音波の伝播速度などから算出することができ、また、従来公知の超音波画像生成技術を適宜採り入れることができる。
【００１４】
超音波を照射する場所は特に限定は無いが、ヒトの大腿内側に超音波プローブを当接させ、大腿骨軸に対して鉛直方向での超音波断面画像を得ることが好ましい。また、測定対象の内部を三次元的に画像化できるように、着目する反射点の深さを種々に変えて複数回の超音波照射とエコーの測定を行って、それら複数回の測定を合成して三次元画像を再構築してもよい。超音波エコー画像を取得する測定対象筋肉の範囲については、特に限定は無く、例えば、１辺が５０〜１００ｃｍの直方形状の範囲が挙げられる。
【００１５】
図１は、超音波エコー画像の例である。図１（Ａ）は、運動機能測定及び筋量計測によりサルコペニアであると判断された７７歳男性被験者の大腿骨軸周辺の超音波エコー画像である。図１（Ｂ）は、運動機能測定及び筋量計測によりサルコペニアではない判断された２５歳男性被験者の大腿骨軸周辺の超音波エコー画像である。サルコペニアである場合は皮下組織が厚く、筋のテクスチャ構造が一様に見える傾向がある。
【００１６】
本発明によれば、超音波エコー画像をテクスチャ解析に供する。テクスチャ解析は画像の「質感」を種々の特徴量によって定量化して評価する解析法である。テクスチャ解析の手法が種々提案されており、テクスチャ解析を実行するためのコンピュータソフトウェアも提供されている。
【００１７】
テクスチャ解析の実施に当たっては、通常は、画像をマトリクス（行列）に変換して正規化し、所望の特徴量を算出する。変換するマトリクスの態様は複数提案されており、それぞれのマトリクスの態様に対して数多くの特徴量の算出も提案されている。
【００１８】
本発明によれば、テクスチャ解析におけるマトリクスの態様や着目する特徴量に特に限定は無く、例えば、対象疾患の有無が既知である多数の被験者の超音波エコー画像を教師データとして機械学習させることにより、対象疾患の有無を判別するために有用な１又は複数の特徴量を見出してもよい。
【００１９】
以下、テクスチャ解析におけるマトリクスの態様例及び特徴量の例を挙げる。
（１）グレイレベル同時生起行列（ＧＬＣＭ）
グレイレベル同時正規行列は画像の濃度ｉの点から一定の変位δ＝（ｒ、θ）だけ離れた点の濃度がｊである確率ｐδ（ｉ，ｊ）、（ｉ，ｊ＝０，１，・・・，ｎ−１）を要素とする同時生起行列である。グレイレベル同時生起行列からは以下をはじめとする種々の特徴量の算出が可能である。
１．Autocorrelation：テクスチャの粗細の強度に関する指標。
２．Joint Average：ｉ分布の平均グレイレベル強度。
３．Cluster Prominence：ＧＬＣＭの尖度と非対称性の指標
４．Cluster Shade：ＧＬＣＭの歪度と均一性の指標であり、平均値よりの非対称性が大きい場合に値が高くなる。
５：Cluster Tendency：類似のグレイレベル値を有するボクセルのグルーピングに関する指標。
６：Maximal Correlation Coefficient：テクスチャの複雑さの尺度。
７：Inverse Difference Moment Normalized：画像の局所的均質性の尺度。
８：Inverse Difference：画像の局所的均質性の前記７とは別の尺度。
等々。
【００２０】
（２）グレイレベルサイズゾーン行列（ＧＬＳＺＭ）
連続したデータをデータ１つ分と連続した長さで表して圧縮するランレングスマトリクス原理を利用して、画像分布値の二変量条件付き確率密度関数を推定することで、以下をはじめとする種々の特徴量の算出が可能である。
１：Small Area Emphasis：小さなサイズのゾーンの分布尺度。
２：Large Area Emphasis：大きなサイズのゾーンの分布尺度。
３：Gray Level Non-Uniformity：画像内のグレイレベル強度値の変動を示す尺度。
４：Gray Level Non-Uniformity Normalized：上記３の尺度を正規化したもの。
５：Size-Zone Non-Uniformity：イメージ内のサイズゾーンボリュームの可変性の尺度。
６：Zone Percentage:ＲＯＩ内のゾーン数とボクセル数との比率を算出してテクスチャの粗さの尺度とする。
７：Zone Entropy：ゾーンサイズとグレイレベルの分布における不確定性／ランダム性の尺度。
等々。
【００２１】
（３）グレイレベルランレングス行列（ＧＬＲＬＭ）
同じグレイレベル強度値を有する連続するピクセルの長さとして定義されるグレイレベルランを定量化する。確度ごとにＧＬＲＬＭで個別に計算した後、平均が返される。距離の重み付けが有効な場合、ＧＬＲＬＭは隣接するボクセル間の距離によって重み付けした後に正規化される。ＧＬＲＬＭから以下をはじめとする種々の特徴量の算出が可能である。
１：Short Run Emphasis：短いランレングスの分布の尺度。
２：Long Run Emphasis：長いランレングスの分布の尺度。
３：Gray Level Non-Uniformity：画像におけるグレイレベル強度値の類似性の尺度。
４：Gray Level Non-Uniformity Normalized：上記３の尺度を正規化したもの。
５：Run Length Non-Uniformity：イメージ全体のランレングスの類似性の尺度。
６：Run Variance：ランレングスのランの分散の尺度。
７：Low Gray Level Run Emphasis：低グレイレベル強度値の分布の尺度。
等々。
【００２２】
（４）ネイバーリンググレイトーンディファレンス行列（ＮＧＴＤＭ）
グレイ値とその近隣の近隣グレイ値の距離を定量化する。グレイレベルの絶対差の合計はマトリクスに格納される。ＮＧＴＤＭから以下をはじめとする種々の特徴量の算出が可能である。
１：Busyness：ピクセルからその隣接ピクセルへの変化の尺度。
２：Coarseness：中心ボクセルとその近傍との間の平均差及び空間変化率を含む尺度。
３：Complexity：画像における不均一さ、グレイレベル強度の急激な変化の多さの尺度。
４：Contrast：空間的な強度の変化の尺度。
５：Strength：画像内のprimitiveの尺度。
等々。
【００２３】
（５）グレイレベル依存行列（ＧLＤＭ）
画像内のグレイレベル依存性を定量化する。グレイレベル依存性は、中心ボクセルに依存する距離δ内の接続するボクセルの数として定義される。ＧＬＤＭから以下をはじめとする種々の特徴量の算出が可能である。
１：Small Dependence Emphasis：小さな依存性の分布尺度。高値は依存性が小さく、均質なテクスチャが少ないことを示す。
２：Large Dependence Emphasis：大きな依存性の分布尺度。高値は依存性が大きく、均質なテクスチャが多いことを示す。
３：Gray Level Non-Uniformity：画像内のグレイレベル強度値の類似性の尺度。
４：Dependence Non-Uniformity：画像全体の依存性の類似性の尺度。
５：Dependence Entropy：イメージの依存サイズの分布における不確実性／ランダム性の尺度。
６：Low Gray Level Emphasis：低グレイレベル値の分布の尺度。
７：High Gray Level Emphasis：高グレイレベル値の分布の尺度。
等々。
【００２４】
（６）Vertical Diff Average
イメージ内のグレイレベル強度値を垂直方向で平均化した値である。
【００２５】
上記例示したように、テクスチャ解析におけるマトリクスの態様や着目する特徴量として多数の種類があり、例えば、以下の文献などを非限定的に参照することができる。
（Ａ）Haralick, R., Shanmugan, K., Dinstein, I; Textural features for image classification; IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics; 1973(3), p610-621
（Ｂ）Guillaume Thibault; Bernard Fertil; Claire Navarro; Sandrine Pereira; Pierre Cau; Nicolas Levy; Jean Sequeira; Jean-Luc Mari (2009). “Texture Indexes and Gray Level Size Zone Matrix. Application to Cell Nuclei Classification”. Pattern Recognition and Information Processing (PRIP): 140-145.
（Ｃ）Xu D., Kurani A., Furst J., Raicu D. 2004. Run-Length Encoding For Volumetric Texture. International Conference on Visualization, Imaging and Image Processing (VIIP), p. 452-458
（Ｄ）Tang X. 1998. Texture information in run-length matrices. IEEE Transactions on Image Processing 7(11):1602-1609.
（Ｅ）Sun C, Wee WG. Neighboring Gray Level Dependence Matrix for Texture Classification. Comput Vision, Graph Image Process. 1983;23:341-352
【００２６】
本発明者らの新知見によれば、上記のうち、グレイレベル同時生起行列から算出されるクラスタシェード及び最大相関係数の２つの特徴量への着目がダイナペニアの診断に有用である。上記したとおり、クラスタシェード（Cluster Shade）はＧＬＣＭの歪度と均一性の指標であり、最大相関係数（Maximal Correlation Coefficient）はテクスチャの複雑さの指標としての特徴量である。
【００２７】
好ましくは、クラスタシェード及び最大相関係数のそれぞれについて予め閾値（カットオフ値）を設け、各超音波エコー画像から算出される上記２つの特徴量と前記閾値との大小関係からダイナペニアの有無を判定される。図２は、ダイナペニア判定の決定木を示す。判定前の各超音波エコー画像２１について、クラスタシェード値が閾値未満である群２２と閾値以上である群２３に分類する。クラスタシェード値が閾値未満である群２２について、最大相関係数値が閾値以上である群２４と閾値を超える群２５に分類する。この２段階分岐による符号２５の群がダイナペニアの疑い濃厚であると判断することができる。
【００２８】
各特徴量の閾値については運動機能及び筋量計測によってダイナペニアであるということが既知である被験者の超音波エコー画像を教師データとして、機械学習その他の手段により定めることができる。また、以下のようにＲＯＣ解析により閾値を定めることができる。
【００２９】
画像診断における診断の有用性を評価するためにＲＯＣ解析により、ＡＵＣ値を算出することが提案される。画像診断による陽性／陰性と、運動機能評価及び筋量計測から導かれるダイナペニアの有／無との関係において、十分多くの疾患群、非疾患群について検査を実施して、真陽性、偽陽性、偽陰性、真陰性の事例数をそれぞれ、ａ、ｂ、ｃ、ｄとすると、感度は「ａ／（ａ＋ｃ）」、特異度は「ｄ／（ｂ＋ｄ）」であると定義される。縦軸に感度を、横軸に（１−特異度）をとり、閾値を変動させながらプロットさせることで、いわゆるＲＯＣ曲線を得ることができる。得られたＲＯＣ曲線から目的に応じて閾値を設定することもできる。図３は本発明におけるＲＯＣ曲線の例である。本発明による具体的な数値等は後述の実施例において紹介する。
【００３０】
以上の説明では、「ダイナペニアの程度」としては、陽性／陰性という２値データを例にとって説明したが、ダイナペニアの程度の表現形式は２値データに限定されず、深刻度ないし危険度といったような３段階以上の形式など、特に限定は無い。
【００３１】
本発明によれば、上述したような、超音波エコー画像をテクスチャ解析する機能と、テクスチャ解析の結果を用いてダイナペニアの程度を導出して出力する機能をもつ超音波診断装置が提供される。それぞれの機能の実現については、当該機能を実現させるコンピュータプログラム等をメモリに組み込んだりするなど、制御技術・装置設計に関する従来技術を適宜採り入れることができる。出力については、モニタ画面への表示やメモリへの蓄積や、他のプロセスへの伝送や紙への出力など、特に限定は無い。
【００３２】
上述したような、超音波エコー画像をテクスチャ解析するステップと、テクスチャ解析の結果を用いてダイナペニアの程度を導出して出力するステップをコンピュータに実行させる超音波診断プログラムもまた本発明の実施形態の一つである。
【００３３】
さらに、本発明は、超音波エコー画像を上述のグレイレベル同時生起行列から算出されるクラスタシェード及び最大相関係数の２つの特徴量に基づいてテクスチャ解析を行う超音波エコー画像の解析方法も包含する。
【実施例】
【００３４】
以下、本発明のより詳細な説明のために実施例を挙げる。しかし、本発明は以下の実施例に限定される訳ではない。
【００３５】
２０〜７０歳代、１０歳ごとの年齢層にて男女少なくとも１５例以上の症例数となるようにボランティアを募集し、運動機能に関する身体計測およびアンケート調査を行った（ｎ＝４４６）。具体的には歩行速度及び握力を計測して、歩行速度及び握力の両方が基準に達していれば、サルコペニアでもダイナペニアでもない、いわゆる「正常」であると判断した。基準値は、歩行速度については毎秒０．８ｍを超えること、握力については２６ｋｇ以上（男性）又は１８ｋｇ以上（女性）とした。「正常」ではない被験者については、次いで、インピーダンス法による筋量計測（ＢＩＡ）を行った。この計測において筋量が基準値未満であれば「サルコペニア」であると判断し（４０人）、筋量が基準値以上であれば「ダイナペニア」であると判断した（２０人）。筋量の基準値は、７．０ｋｇ／ｍ２（男性）又は５．７ｋｇ／ｍ２（女性）とした。
【００３６】
次いで、各被験者について超音波エコー画像を取得した。被験者の大腿内側に超音波プローブを当て、大腿骨軸に対して鉛直方向での超音波断面画像により内側広筋に関する情報を取得した。超音波周波数は中心周波数を約１０ＭＨｚとした。プローブは硬性のフレーム内を１ｍｍ間隔で平行移動できるような機器に固定し、各被験者につき８１枚の撮影を行い、８０ｍｍの三次元再構築ができるようにした。上記参照した図１はサルコペニア陽性の被験者の超音波エコー画像（図１（Ａ））及びサルコペニア陰性の被験者の超音波エコー画像（図１（Ｂ））である。
【００３７】
得られた超音波エコー画像から整形外科専門医が内側広筋部分を同定し、当該部分に、テクスチャ解析を行った。テクスチャ解析にあたっては、グレイレベル同時生起行列、その他各行列から算出される種々の特徴量に着目した。
【００３８】
得られた結果に基づいて決定木分析を行った。目的変数はサルコペニアの有無、及びダイナペニアの有無、説明変数は上記各行列から算出される７６の特徴量とした。
【００３９】
サルコペニアについては、グレイレベルサイズゾーン行列から算出される「Small Area Emphasis」(カットオフ値０．８２以上)、グレイレベル同時生起行列から算出される「Cluster Prominence」(カットオフ値０．５９未満)、グレイレベル同時生起行列から算出される「Maximum Probability」(カットオフ値０．０００８未満)、グレイレベルサイズゾーン行列から算出される「Small Area High Gray Level Emphasis」(カットオフ値８６４４．６未満)、にて分岐させ、このような４段階の分岐でＲＯＣ解析におけるＡＵＣ値が０．８１という良好なる診断有用性を示した。
【００４０】
ダイナペニアについては、グレイレベルサイズゾーン行列から算出される「Cluster Shade」（カットオフ値１４１２６９未満）、「最大相関係数（ＭＣＣ）」（カットオフ値０．７６以上）の２段階分岐であり、ＲＯＣ解析におけるＡＵＣが０．９０という良好なる診断有用性を示した。上記参照した図２はダイナペニア判定についての決定木を示し、図３は前記ダイナペニア判定についてのＲＯＣ曲線である。
【００４１】
なお、参考データとして、年齢、ＢＭＩ、ＢＩＡ（インピーダンス法による筋量）、握力、上記「Cluster Shade」との相関関係を検討した。
男性では、年齢と中程度の相関があったのは握力、「Cluster Shade」だった。年齢とＢＩＡとの相関は低かった。
握力とＢＩＡおよび「Cluster Shade」は相関係数０．３程度の相関が見出せるものの、ＢＩＡと「Cluster Shade」との相関は認められなかった（相関係数０．００３２）。このことから、超音波エコー画像による画像解析からの特徴量は、従来のインピーダンス法による筋量測定とは別個独立の筋力の評価指標として評価できる思料される。
【００４２】
このように、本発明によれば、非侵襲的な超音波エコー画像の取得と解析によって、ほぼ自動的にダイナペニアの程度を導出することができる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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