(57)【要約】【課題】エコー信号を用いた組織境界の自動判別における判別精度を向上した組織境界判別装置を提供する。【解決手段】本発明に係る組織境界判別装置１００は、形状を変化させていない状態の被測定物において検出される第１の反射位置と、形状を変化させた状態の被測定物において検出される第２の反射位置とを検出する反射位置検出部１１と、第１の反射位置と第２の反射位置とから、被測定物の形状変化による反射位置の変化率を算出する変化率算出部１２と、第１の反射位置および変化率を参照して、第１の反射位置がいずれの組織に属するのかを判別する判別部２０と、を備えている。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の組織からなる被測定物に対して超音波を発信することにより得られるエコー信号に基づいて、当該被測定物の内部における当該超音波の反射位置を検出する反射位置検出手段と、
上記反射位置検出手段において検出する反射位置のうち、形状を変化させていない状態の当該被測定物において検出される第１の反射位置と、形状を変化させた状態の当該被測定物において検出される第２の反射位置とから、当該被測定物の形状変化による反射位置の変化度合いを算出する変化度合算出手段と、
当該第１の反射位置および上記変化度合算出手段において算出した変化度合いを参照して、当該第１の反射位置が上記複数の組織のうちいずれの組織に属しているかを判別する判別手段と、
を備えていることを特徴とする組織境界判別装置。
【請求項２】
上記判別手段は、上記第１の反射位置と、上記変化度合算出手段において算出した変化度合いとからなる多次元ベクトルを入力とし、当該第１の反射位置の属している組織の種類を出力とするニューラルネットワークであって、学習により予め最適化されたニューラルネットワークを用いることを特徴とする請求項１に記載の組織境界判別装置。
【請求項３】
上記変化度合算出手段は、上記第１の反射位置と、上記被測定物の複数の異なる形状それぞれについて検出される第２の反射位置とを参照して、各形状での反射位置の変化度合いを算出することを特徴とする請求項１または２に記載の組織境界判別装置。
【請求項４】
複数の組織からなる被測定物に対して超音波を発信することにより得られるエコー信号に基づいて、当該被測定物における当該超音波の反射位置を検出する反射位置検出ステップと、
上記反射位置検出ステップにおいて検出する反射位置のうち、形状を変化させていない状態の当該被測定物において検出される第１の反射位置と、形状を変化させた状態の当該被測定物において検出される第２の反射位置とから、当該被測定物の形状変化による反射位置の変化度合いを算出する変化度合算出ステップと、
当該第１の反射位置および上記変化度合算出ステップにおいて算出した変化度合いを参照して、当該第１の反射位置が上記複数の組織のうちいずれの組織に属しているかを判別する判別ステップと、
を含むことを特徴とする組織境界判別方法。
【請求項５】
請求項１から３のいずれか１項に記載の組織境界判別装置が備えているコンピュータを動作させるプログラムであって、上記コンピュータを上記の各手段として機能させるためのプログラム。
【請求項６】
請求項５に記載のプログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、エコー信号を用いて、複数の組織からなる被測定物における各組織の境界を自動的に判別する組織境界判別装置および組織境界判別方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、超音波の反射波（エコー）を用いた測定は、被測定物を安全かつ簡便に測定することができるため、非破壊検査、鉱物の解析および医療計測などの非常に幅広い分野において利用されている。また、エコー信号の自動判別についても、これまでにいくつかの研究がなされている。
【０００３】
例えば、非特許文献１には、超音波エコー信号を利用したコンクリート内のひび割れの検出技術が開示されている。また、非特許文献２には、エコー信号をウェーブレット（Wavelet）解析することにより生体組織の境界を特定する技術が開示されている。
【非特許文献１】山口茂、入江浩志、堤志信、吉田安克、菊池真人、「コンクリート構造物の非破壊検査技術」、ＮＴＴ技術ジャーナル、２００６年、Ｖｏｌ．１８、Ｎｏ．３、第４１〜４６頁
【非特許文献２】浅井協子、花房昭彦、尾田雅文、不破輝彦、原利昭、「超音波エコーのWavelet解析による軟部組織・骨同時計測手法の検討」、社団法人日本機械学会福祉工学シンポジウム講演論文集、２００３年、Ｖｏｌ.２００３、Ｎｏ．３、第２０９〜２１２頁
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、非特許文献２のような生体組織の場合、得られるエコー信号が複雑な波形となる場合が多く、これまでに様々な解析手法を用いる技術が試されてきたものの、判別精度が低いという問題を有している。
【０００５】
例えば、皮下脂肪と筋組織との組織境界を判別する場合を例に挙げて説明する。エコー信号による組織境界の判別は、一般的に、反射強度と反射位置（すなわち、被測定物表面からの深さ）の情報に基づいて行う。しかし、皮下脂肪と筋組織との組織境界を判別する場合、脂肪、筋、および骨の組織以外の組織（例えば筋膜などの組織）から強い反射強度が得られることがあるため、各組織からの反射情報が混同してしまう。そのため、図７に示すように、皮下脂肪と筋組織との分布に重複が生じることになる。図７は、皮下脂肪と筋組織との深さ分布（超音波の反射位置の分布）を示す図である。
【０００６】
これは、生体組織に限定されるものではなく、他の被測定物において組織境界を判別する場合であっても同様である。
【０００７】
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その主たる目的は、エコー信号を用いた被測定物における組織境界の自動判別における判別精度を向上した組織境界判別装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明者らは、医師または超音波検査士などがエコー信号を計測する際に、超音波プローブを組織に押し当てたり、または滑らせたりするなどして、超音波プローブを積極的に動かしている点に注目した。すなわち、本発明者らは、専門家が組織を判読する際に利用する情報としては、超音波プローブを静止させた状態で得られる静的な情報のみではなく、超音波プローブを動かすことにより得られる動的な情報、すなわち組織の粘弾性特性に関する情報も利用していることに着目し、本発明を完成するに至った。
【０００９】
本発明は係る新たな知見に基づいて完成されたものであり、以下の発明を包含する。
【００１０】
本発明に係る組織境界判別装置は、上記課題を解決するために、
複数の組織からなる被測定物に対して超音波を発信することにより得られるエコー信号に基づいて、当該被測定物の内部における当該超音波の反射位置を検出する反射位置検出手段と、上記反射位置検出手段において検出する反射位置のうち、形状を変化させていない状態の当該被測定物において検出される第１の反射位置と、形状を変化させた状態の当該被測定物において検出される第２の反射位置とから、当該被測定物の形状変化による反射位置の変化度合いを算出する変化度合算出手段と、当該第１の反射位置および上記変化度合算出手段において算出した変化度合いを参照して、当該第１の反射位置が上記複数の組織のうちいずれの組織に属しているかを判別する判別手段と、を備えていることを特徴としている。
【００１１】
本発明に係る組織境界判別装置は、形状を変化させていない状態の被測定物において検出される第１の反射位置と、形状を変化させた状態の被測定物において検出される第２の反射位置とから、被測定物の形状変化による反射位置の変化度合いを算出し、算出した変化度合いと第１の反射位置とを参照して、第１の反射位置が被測定物における複数の組織のうちのいずれの組織に属しているのかを判別する。
【００１２】
このように、本発明に係る組織境界判別装置では、被測定物の形状を変化させない場合の反射位置（第１の反射位置）のパラメータと、圧力を付加した際の各組織の圧力に対する形状の変化度合いのパラメータとを特徴量として、第１の反射位置の属する組織の種類を判別する。これによって、本発明に係る組織境界判別装置では、被測定物の形状の変化に起因する反射位置のずれに基づいて、第１の反射位置の属する組織の種類を判別することができる。
【００１３】
したがって、第１の反射位置のパラメータのみを特徴量として各組織の境界を判別する場合と比べて、組織境界の判別精度を向上することができる効果を奏する。
【００１４】
本発明に係る組織境界判別装置では、さらに、上記判別手段は、上記第１の反射位置と、上記変化度合算出手段において算出した変化度合いとからなる多次元ベクトルを入力とし、当該第１の反射位置の属している組織の種類を出力とするニューラルネットワークであって、学習により予め最適化されたニューラルネットワークを用いることが好ましい。
【００１５】
上記の構成によれば、学習により予め最適化されたニューラルネットワークを用いることにより、圧力を付加することによる変化度合いが非線形の場合である場合であっても、組織境界の判別精度を向上することができる効果を奏する。
【００１６】
本発明に係る組織境界判別装置では、さらに、上記変化度合算出手段は、上記第１の反射位置と、上記被測定物の複数の異なる形状それぞれについて検出される第２の反射位置とを参照して、各形状での反射位置の変化度合いを算出することが好ましい。
【００１７】
上記の構成によれば、圧力を付加することによる反射位置の変化の度合いをより詳細に得ることができるため、組織境界の判別精度をより一層向上することができる効果を奏する。
【００１８】
本発明に係る組織境界判別方法は、上記課題を解決するために、
エコー信号を用いて、複数の組織からなる被測定物における各組織の境界を判別する組織境界判別方法であって、上記被測定物に対して超音波を発信することにより得られるエコー信号に基づいて、当該被測定物における当該超音波の反射位置を検出する反射位置検出ステップと、上記反射位置検出ステップにおいて検出する反射位置のうち、形状を変化させていない状態の当該被測定物において検出される第１の反射位置と、形状を変化させた状態の当該被測定物において検出される第２の反射位置とから、当該被測定物の形状変化による反射位置の変化度合いを算出する変化度合算出ステップと、当該第１の反射位置および上記変化度合算出ステップにおいて算出した変化度合いを参照して、当該第１の反射位置における組織の種類を判別する判別ステップと、を含むことを特徴としている。
【００１９】
上記の構成によれば、本発明に係る組織境界判別装置と同様の作用効果を奏する。
【００２０】
また、本発明に係る組織境界判別装置を動作させるためのプログラムであって、コンピュータを上記の各手段として駆動させることを特徴とするプログラムおよび該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も本発明の範疇に含まれる。
【発明の効果】
【００２１】
以上説明したように、本発明に係る組織境界判別装置は、形状を変化させていない状態の被測定物において検出される第１の反射位置と、形状を変化させた状態の被測定物において検出される第２の反射位置とから、被測定物の形状変化による反射位置の変化度合いを算出し、算出した変化度合および第１の反射位置を参照して、第１の反射位置における組織の種類を判別する。
【００２２】
これによって、本発明に係る組織境界判別装置は、第１の反射位置のパラメータのみを特徴量として各組織の境界を判別する場合と比べて、判別精度を向上することができる効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
本発明に係る組織境界判別装置の一実施形態について、図１〜５を参照しつつ以下に説明する。
【００２４】
（組織境界判別装置１００の構成）
本発明に係る組織境界判別装置の構成について、図１を参照しつつ以下に説明する。図１は、組織境界判別装置１００の要部構成を示すブロック図である。図１に示すように、組織境界判別装置１００は、特徴量抽出部１０、および、判別部２０を備えている。なお、超音波プローブ３０および表示装置４０は、厳密には組織境界判別装置１００を構成する部材ではないが、説明の便宜上、図１に示している。組織境界判別装置１００を構成する各部材について、以下に説明する。
【００２５】
（特徴量抽出部１０）
特徴量抽出部１０は、エコー信号から、組織境界判別装置１００において被測定物における各組織の境界を自動的に判別するためのパラメータとして用いる特徴量を抽出する。特徴量抽出部１０は、図１に示すように、反射位置検出部１１および変化率算出部１２を備えている。特徴量抽出部１０の備える反射位置検出部１１および変化率算出部１２について、以下に詳細に説明する。
【００２６】
（反射位置検出部１１）
反射位置検出部１１は、超音波プローブ３０から被測定物に対して発信される超音波のエコー信号に基づいて、発信した超音波の被測定物の内部における反射位置を検出する。
【００２７】
より具体的には、反射位置検出部１１は、超音波プローブ３０から出力されるエコー信号を整流平滑化した信号の包絡線信号における強度のピーク点の位置を、発信した超音波の反射位置として検出する。
【００２８】
（変化率算出部１２）
変化率算出部１２は、被測定物の形状を変形させることによる反射位置の変化率を算出する。
【００２９】
より具体的には、変化率算出部１２は、被測定物の形状を変化させていない状態で超音波プローブ３０から被測定物に対して発信される超音波のエコー信号に基づいて検出される反射位置（第１の反射位置）と、被測定物の形状を変化させた状態で超音波プローブ３０から被測定物に対して発信される超音波のエコー信号に基づいて検出される反射位置（第２の反射位置）とから変化率を算出する。なお、変化率の詳細な算出方法については、下記に詳述するため、ここではその説明を省略する。
【００３０】
（判別部２０）
判別部２０は、反射位置検出部１１において検出した第１の反射位置と変化率算出部１２において算出した変化率とを参照して、第１の反射位置における箇所の属する組織の種類を判別する。
【００３１】
（超音波プローブ３０、表示装置４０）
ここで、超音波プローブ３０および表示装置４０について説明する。超音波プローブ３０は、被測定物に対して超音波を発信すると共に、被測定物の内部において超音波が反射されることにより生じるエコー信号を受信し、受信したエコー信号を組織境界判別装置１００に出力する。表示装置４０は、判別部２０において判別された結果を表示するためのモニターである。
【００３２】
（組織境界判別装置１００の組織境界判別処理）
次に、組織境界判別装置１００における組織境界の判別処理について、図２を参照しつつ以下に説明する。図２は、組織境界判別装置１００における組織境界の判別処理の動作を示すフローチャートである。
【００３３】
まず、超音波プローブ３０は、形状を変化させていない状態の被測定物に対して超音波を発信し、超音波が被測定物内部において反射されることにより生じるエコー信号を受信する。特徴量抽出部１０における反射位置検出部１１は、超音波プローブ３０からこのエコー信号を取得し（ステップＳ１）、取得したエコー信号に基づいて、被測定物の内部における超音波の第１の反射位置を検出する（ステップＳ２）。
【００３４】
続いて、超音波ブローブ３０を被測定物に対して押し当てることにより、すなわち被測定物に対して所定の方向から圧力を加えることにより、被測定物の形状を変化させる（ステップＳ３）。反射位置検出部１１は、ステップＳ１と同様にして、形状を変化させた被測定物において検出されるエコー信号を取得し（ステップＳ４）、取得したエコー信号に基づいて、被測定物の内部における超音波の第２の反射位置を検出する（ステップＳ５）。なお、形状を変化させた被測定物における第２の反射位置の検出は、予め定められた回数実行する。すなわち、例えば３パターンの形状で第２の反射位置を検出するように設定されている場合には、ステップＳ３〜Ｓ５を３回繰り返す。
【００３５】
なお、反射位置検出部１１において検出された第１の反射位置および第２の反射位置は、検出するたびにメモリ（図示しない）に記憶させておけばよい。
【００３６】
次に、特徴量抽出部１０における変化率算出部１２は、ステップＳ２において検出した第１の反射位置と、ステップＳ５において検出した第２の反射位置とから、被測定物の形状の変化による反射位置の変化率を算出する（ステップＳ６）。
【００３７】
なお、変化率算出部１２において算出した変化率も、第１の反射位置および第２の反射位置と同様にメモリ（図示しない）に記憶させておけばよい。
【００３８】
最後に、判別部２０は、検出した第１の反射位置および変化率を参照して、第１の反射位置における組織の種類を判別する（ステップＳ７）。そして、判別部２０は、判別結果を表示装置４０に対して出力し、表示装置４０は、入力された判別結果をユーザーが認識可能な形式により表示する。
【００３９】
なお、被測定物において第２の反射位置を検出する形状を複数にした場合には、第１の反射位置と、各形状において検出された第２の反射位置との変化率を算出すればよい。
【００４０】
（組織境界判別装置１００の利点）
以上説明したように、組織境界判別装置１００では、測定物の形状を変化させない場合の反射位置（第１の反射位置）のパラメータと、圧力を付加した際の各組織の圧力に対する形状の変化率のパラメータとを特徴量として、第１の反射位置が被測定物におけるいずれの組織であるのかを判別する。これによって、本発明に係る組織境界判別装置では、被測定物の形状を変化に起因する反射位置のずれに基づいて、第１の反射位置の属する組織の種類を判別することができる。
【００４１】
したがって、第１の反射位置のパラメータのみを特徴量として各組織の境界を判別する場合と比べて、組織境界の判別精度を向上することができる。
【００４２】
また、判別部２０においてニューラルネットワークを利用することにより、圧力を付加することによる変化率が非線形の場合である場合であっても、組織境界の判別精度を向上することができる。
【００４３】
さらに、第２の反射位置を複数の形状において得ることにより、圧力を付加することによる反射位置の変化率をより詳細に得ることができるため、組織境界の判別精度をより一層向上することができる。
【００４４】
なお、組織境界判別装置１００では、超音波プローブ３０の位置を変化させることなく、すなわち超音波プローブ３０を移動させることなく、被測定物における組織境界を精度良く判別することができる。
【００４５】
（特徴量抽出処理の詳細）
図２において説明したように、組織境界判別装置１００における組織境界の判別処理は、大別して、特徴量抽出処理と判別処理とからなる。具体的には、図２におけるステップＳ１〜Ｓ６が特徴量抽出処理に属し、ステップＳ７が判別処理に属する。また、特徴量抽出処理は、より詳細には、反射位置検出処理と変化率算出処理の２つの処理に大別される。反射位置検出処理は、ステップＳ１〜Ｓ５に属し、変化率算出処理は、ステップＳ６に属する。以下に、反射位置検出処理、変化率算出処理および判別処理の詳細について、それぞれ詳細に説明する。
【００４６】
（反射位置検出処理の詳細）
反射位置検出処理において、反射位置検出部１１は、超音波プローブ３０から入力されたエコー信号を整流平滑化した信号の包絡線信号における強度のピーク点を検出し、高い方（すなわち、反射強度の強い方）から順に所定数のピークを選択する。すなわち、反射位置検出部１１は、選択したピークの反射位置を各組織の境界位置の候補として検出する。なお、反射位置検出部１１は、被測定物の形状を変化させた状態の被測定物においても、同様にしてピークを選択する。
【００４７】
このとき、組織境界判別装置１００は、形状を変化させていない状態で被測定物に対して超音波を発信したときに検出されたピークにより示される反射位置（被測定物表面からの深さ）を第１の反射位置とし、基準位置として設定する。一方で、形状を変化させた状態で被測定物に対して超音波を発信したときに検出されたピークにより示される反射位置（被測定物表面からの深さ）は、第２の反射位置として設定する。すなわち、第２の反射位置は、測定した形状の数だけ検出されることになる。
【００４８】
なお、被測定物の形状変化は、機械的な機構を用いて、被測定物の表面から超音波プローブ３０を押し付けることにより引き起こすようにすればよい。
【００４９】
ここで、本実施形態では、反射位置検出部１１において検出する反射位置を、「Ｄｎ，ｍ」として表記する。ｎ（ｎ＝１〜Ｎ）は、選択するピーク（ピーク点）の番号を示し、ｍ（ｍ＝０〜Ｍ）は第２の反射位置を測定した順番を示す。したがって、上述した被測定物の形状を変化させていない状態における反射位置である第１の反射位置は、ｍ＝０となる。なお、ＮおよびＭは、任意の整数値である。
【００５０】
つまり、「Ｄ１，０」は、第１の反射位置において最も浅い反射位置のピークであることを示しており、「Ｄ２，３」は、被測定物に対して圧力を付加した３回目の測定において、２番目に浅い反射位置のピークであることを示している。
【００５１】
図３（ａ）および（ｂ）には、反射位置検出部１１におけるピーク検出の一例を示している。図３（ａ）は反射位置検出部１１に入力されるエコー信号を示しており、図３（ｂ）はそのエコー信号を整流平滑化することにより得られる包絡線信号の一例を示している。また、図３（ｂ）には、ピークを１０箇所検出する場合（すなわち、ｎ＝１０の場合）において検出される各ピークを併せて表示している。
【００５２】
なお、図３（ｂ）では、被測定物の表面に近い方から（すなわち、被測定物の表面から反射位置の浅い方から）、昇順に番号を付与している。もちろん、ピークを識別するための番号の付与は、これに限定されるものではなく、他の付与方法であってもよい。
【００５３】
（変化率算出部処理の詳細）
変化率算出処理において、変化率算出部１２は、反射位置検出部１１において検出した基準位置（第１の反射位置）におけるピークが圧力の付加ともなう組織の形状変化によりどの程度変化するのかを算出する。すなわち、変化率算出部１２は、基準位置として設定した第１の反射位置と被測定物の形状が変化することにより検出される第２の反射位置との変化率を算出する。複数の形状において第２の反射位置を検出する場合には、第２の反射位置それぞれにおける変化率を算出する。
【００５４】
変化率の算出は、被測定物における各組織ごとに被測定物の形状を変化させることによる変化が異なることを利用している。すなわち、圧力を付加することにより形状が変化しやすい組織であれば、圧力の付加による第１の反射位置と第２の反射位置との変化率は大きくなる。一方で、圧力を付加したとしても形状が変化しにくい組織であれば、圧力の付加による第１の反射位置と第２の反射位置との変化率は小さくなる。
【００５５】
図４は、被測定物が、皮下脂肪と筋組織と骨とを有する生体組織である場合における各組織における形状の変化を模式的に示した図である。図４に示すように、皮下脂肪組織および筋組織は、圧力による形状変化が生じやすいため、超音波の反射位置の変化率は大きくなる。一方で、骨は、圧力による形状変化が生じにくいため、被測定物に対して圧力を付加した場合であっても、超音波の反射位置にはほとんど変化が生じない。
【００５６】
被測定物に対して圧力を付加した際の各組織の形状変化の具体例を図５に示す。図５は、皮下脂肪組織と筋組織との付加する圧力に対するひずみ量の変化の一例を示す図である。図５に示すように、皮下脂肪組織は、圧力が小さい段階では大きくひずむものの、圧力が大きくなるにつれてひずみが小さくなっている。すなわち、皮下脂肪組織は、付加する圧力が大きくなるにつれて形状が変化し難くなる。一方で、筋組織は、非線形ではあるものの、圧力の大きさの応じてひずみが増加しており、付加する圧力が大きくなっても形状の変化のしやすさはほとんど変化しない。
【００５７】
なお、図５における横軸は、押し込みにより生じた全変形量により正規化している。
【００５８】
変化率算出部１２において、圧力の付加ともなう組織の形状変化による第１の反射位置のピーク点の変化率は、下記式（１）を用いて算出する。
【００５９】
Ｓｎ，ｍ＝（Ｄｎ，０−Ｄｎ，ｍ）／Ｄｎ，０・・・（１）
ここで、Ｓｎ，ｍは、変化率を示しており、ｎおよびｍは、上述したＤｎ，ｍと同様である。
【００６０】
なお、第２の反射位置を測定する圧力は、被測定物における組織全体のひずみの割合に基づいて設定することが好ましい。すなわち、変化率算出部１２において算出されるＳＮ，１〜ＳＮ，Ｍまでの値が等間隔に増加するように設定するようにすることが好ましい。
【００６１】
（判別処理）
上述したように、被測定物の形状を変化させない状態において検出される第１の反射位置に加えて、圧力の付加による各組織の反射位置の変化率を用いることにより、第１の反射位置におけるそれぞれのピークがどの組織に属しているのかを判別することができる。すなわち、判別処理において、判別部２０では、第１の反射位置に加えて、圧力の付加による各組織の反射位置の変化率を用いることにより、第１の反射および付加した圧力により変化する変化率を参照して、第１の反射位置におけるピークそれぞれの属する組織がいずれであるのかを判別する。
【００６２】
判別部２０では、第１の反射位置におけるピークそれぞれの属する組織がいずれであるのかを、ニューラルネットワークを用いて判別することが好ましい。ニューラルネットワークは、所定のサンプルを用いた学習により、予め最適化しておくことが好ましい。学習により、予め最適化したニューラルネットワークを利用することにより、すなわち特徴量のパターンと組織の種類との間の非線形写像を学習的に獲得させておくことにより、変化率が各形状ごとに非線形的に増加するような場合であっても、組織境界を精度よく判別することができる。
【００６３】
なお、ニューラルネットワークを用いて被測定物における各組織の境界を判別する場合、入力は形状を変化させない状態で検出される第１の反射位置と、変化率とからなる多次元ベクトルとし、出力は境界の種類とすればよい。例えば、被測定物が上述したように皮下脂肪組織と筋組織と骨とを有する場合、境界の種類とは、各組織の境界が、脂肪組織の内部にあるのか、または筋組織の内部にあるのかである。なお、便宜上、筋組織と脂肪組織の境界は脂肪組織の内部にあるものとし、筋組織と骨との境界は筋組織の内部にあるものとして扱えばよい。もちろん逆もまた然りである。
【００６４】
ニューラルネットワークを用いた判別部２０における計算処理においては、非線形モデルを学習的に構築することが可能なモデルであれば特に限定されるものではないが、線形モデル、多重パーセプトロン（ＭＬＰ）、および動径基底巻数（ＲＢＦ）の３つのニューラルネットモデルのうちのいずれかを用いることが好ましい。なお、本実施形態における線形モデルとは、入力層と出力層の２層構造であり、パターン空間を直線で区分するモデルである。本実施形態におけるＭＬＰとは、入力層、隠れ層、出力層の３層構造であり、伝達関数としてシグモイド関数を用いるモデルである。本実施形態におけるＲＢＦとは、入力層、隠れ層、出力層の３層構造であり、基底関数にはガウス関数を用いるモデルである。なお、ＭＬＰおよびＲＢＦの中間層のユニット数は、それぞれ「１１」、「５２」に設定することが好ましい。これは、判別性能の最も向上させるユニット数である。
【００６５】
なお、本明細書等におけるニューラルネットワークとは、人工ニューラルネットワークを意味している。
【００６６】
（被測定物）
組織境界判別装置１００において好適に各組織の境界を判別することができる被測定物は、上述したような生体組織に限定されるものではない。被測定物が弾性を有しており、形状を変化させない状態のエコー信号に基づいた反射位置と、形状を変化させた状態のエコー信号に基づいた反射位置とが検出可能であれば、被測定物は、鉱物などのような非生体組織であってもよい。
【００６７】
（付記事項）
表示装置４０において表示する各組織の境界の判別結果としては、組織境界判別装置１００において得られた結果をユーザーが認識可能な表示方法であれば、特に限定されるものではない。
【００６８】
例えば、図３（ｂ）に示すような包絡線信号における各ピークの近傍に、当該ピークの属する組織の種類を表示するようにしてもよいし（下記の図６（ａ）参照）、図５に示すようなグラフにおける各グラフの近傍に当該グラフの属する組織の種類を表示するようにしてもよい（下記の図６（ｂ）参照）。
【００６９】
また、組織境界判別装置１００において得られた結果に基づいて求められたデータを表示するようにしてもよい。例えば、被測定物の構造を画像として表示するようにしてもよいし、肥満度指数などのように何らかの指数を表示するようにしてもよい。
【００７０】
さらに、本実施形態では、超音波プローブ３０、組織境界判別装置１００および表示装置４０がそれぞれ別体である場合を例に挙げて説明しているがもちろんこれに限定されるものではなく、超音波プローブ３０、組織境界判別装置１００および表示装置４０が一体となった装置であってもよい。
【００７１】
（プログラムおよび記録媒体）
最後に、組織境界判別装置１００に含まれている特徴量抽出部１０および判別部２０は、ハードウェアロジックによって構成すればよい。または、次のように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いてソフトウェアによって実現してもよい。
【００７２】
すなわち、特徴量抽出部１０および判別部２０は、各機能を実現するプログラムの命令を実行するＭＰＵなどのＣＰＵ、このプログラムを格納したＲＯＭ（Read Only Memory）、上記プログラムを実行可能な形式に展開するＲＡＭ（Random Access Memory）、および、上記プログラムおよび各種データを格納するメモリ等の記憶装置（記録媒体）を備えている。
【００７３】
そして、本発明の目的は、特徴量抽出部１０および判別部２０のプログラムメモリに固定的に担持されている場合に限らず、上記プログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、または、ソースプログラム）を記録した記録媒体を組織境界判別装置１００に供給し、組織境界判別装置１００が上記記録媒体に記録されている上記プログラムコードを読み出して実行することによっても、達成可能である。
【００７４】
上記記録媒体は、特定の構造または種類のものに限定されない。すなわちこの記録媒体は、たとえば、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー（登録商標）ディスク／ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ／ＣＤ−Ｒ等の光ディスクを含むディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ／ＥＥＰＲＯＭ／フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ系などとすることができる。
【００７５】
また、特徴量抽出部１０および判別部２０（または組織境界判別装置１００）を通信ネットワークと接続可能に構成しても、本発明の目的を達成できる。この場合、上記のプログラムコードを、通信ネットワークを介して特徴量抽出部１０および判別部２０に供給する。この通信ネットワークは特徴量抽出部１０および判別部２０にプログラムコードを供給できるものであればよく、特定の種類または形態に限定されない。たとえばインターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ、ＩＳＤＮ、ＶＡＮ、ＣＡＴＶ通信網、仮想専用網（Virtual Private Network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等であればよい。
【００７６】
この通信ネットワークを構成する伝送媒体も、プログラムコードを伝送可能な任意の媒体であればよく、特定の構成または種類のものに限定されない。たとえばＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ、電力線搬送、ケーブルＴＶ回線、電話線、ＡＤＳＬ（Asymmetric Digital Subscriber Line）回線等の有線でも、ＩｒＤＡやリモコンのような赤外線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、８０２．１１無線、ＨＤＲ、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。なお本発明は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。
【００７７】
本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能である。すなわち、請求項に示した範囲で適宜変更した技術的手段を組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【００７８】
以下、実施例を示し、本発明の形態についてさらに詳しく説明する。もちろん、本発明は以下の実施例に限定されるものではなく、細部については様々な様態が可能である。
【実施例】
【００７９】
〔実施例１〕
本発明に係る組織境界判別装置１００を用いた生体組織における各組織の境界判別処理の実施例を以下に示す。
【００８０】
若年者から高齢者までの男女５８名（男性２９名、女性２９名；年齢２０代〜６０代）を被験者とし、各被験者の上腕前部、上腕後部、大腿前部、大腿後部の４箇所を測定部位として測定した。特徴抽出のパラメータとしては、Ｎ＝１０、Ｍ＝１０とした。すなわち、変形させない場合を含めて１１パターンの形状の被測定部それぞれにおいて、１０点の候補点を抽出した。
【００８１】
全データ２３２０サンプル（５８人×４部位×１０点＝２３２０サンプル）から、明らかに処理を失敗しているサンプルを除き、２０２０点のデータを評価に使用した。ニューラルネットワークの学習には、これらのデータの内、１３４７サンプルを用い、判別には６７３サンプルを用いた。
【００８２】
超音波エコー信号には、１次元の超音波プローブ（中心周波数３ＭＨｚ、（株）日本電波工業社製）を使用した。パルス繰り返し周波数は３．０ｋＨｚで、ＲＦ信号はサンプリング周波数２４．０ｋＨｚで記録した。また、超音波プローブは、機械式スプリングに接続されており、押圧が１０Ｎに達した時点で計測が終了する機構とした。
【００８３】
判別部２０におけるニューラルネットの計算には、データ解析ソフト「ＳＴＡＴＩＳＴＩＣＡ」（Stasoft，Inc．製）を用い、ニューラルネットモデルとしては、ＭＬＰを用いた。なお、ＭＬＰは、入力層、隠れ層、出力層の３層構造とし、伝達関数としてシグモイド関数を用いた。なお、ＭＬＰの中間層のユニット数は「１１」に設定した。
【００８４】
組織境界判別装置１００における各組織における組織境界の自動判別結果の一例を図６（ａ）および（ｂ）に示す。図６（ａ）および（ｂ）は、組織境界の自動判別結果を示す図であり、（ａ）はエコー信号を整流平滑化することにより得られる包絡線信号を示しており、（ｂ）は圧力に対するひずみ量の変化を示している。
【００８５】
図６（ａ）に示すように、１サイクルのエコー信号の送受信からだけでは、情報が乏しいため、抽出された候補点がいずれの組織に属しているのかを判別することが困難であるものの、図６（ｂ）に示すような各候補点におけるひずみ特性を考慮した上で、ニューラルネットワークを用いることにより、各組織における組織境界を好適に判別することができた。
【００８６】
図６（ａ）および（ｂ）には、組織境界判別装置１００における判別結果を併せて表示している。図６（ａ）および（ｂ）に示すように、組織境界判別装置１００における判別結果から、候補点１０点のうち、１〜４番目までの候補点は、皮下脂肪組織に属しており、５〜１０番目までの候補点は筋組織に属していることが判った。すなわち、組織境界判別装置１００を用いることにより、４番目と５番目との間の深さに、皮下脂肪組織と筋組織との境界が存在することを容易に判別することができた。
【００８７】
〔実施例２〕
次に、本手法の有効性を確認する目的で、精度評価実験を実施した。ここでは、深さ情報（第１の反射位置の情報）のみを用いた場合、深さ情報に加えてひずみ情報（変化率）を１点（ｍ＝５）のみ加えた場合、および深さ情報に加えてひずみ情報（ｍ＝１〜１０）を加えた場合の判別精度を比較した。本実施例では、ニューラルネットモデルとして、線形モデル、ＭＬＰおよびＲＢＦのそれぞれを用いた。ＭＬＰは実施例１において用いたものと同様のものを用いた。ＲＢＦは、入力層、隠れ層、出力層の３層構造とし、基底関数にはガウス関数を用いた。また、ＲＢＦの中間層のユニット数は、「５２」に設定した。
【００８８】
各ニューラルネットモデルを用いた場合における判別精度については、表１に示した。なお、表１における各数値の単位は、いずれも「％」である。
【００８９】
【表１】
2010094422.tif 000003
【００９０】
表１に示すように、深さ情報とひずみ情報とを用いた判別とすることにより、境界判別における判別精度が向上した。また、線形モデルよりも非線形モデルであるＭＬＰまたはＲＢＦを用いる場合の方が、判別精度が高いことが示された。これは、対象とするデータが多次元かつ非線形であるため、非線形モデルを用いた方が良い結果が得られるためである。
【産業上の利用可能性】
【００９１】
本発明に係る組織境界判別装置は、被測定物を破壊することなく、被測定物における各組織の境界を判別することができるため、例えば、被測定物を外部から診断する診断機器として好適に利用することができる。また、弾性を有し、かつ、複数の組織を有する物体における内部状態を測定する測定機器としても好適に利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００９２】
【図１】本発明に係る組織境界判別装置の要部構成を示すブロック図である。
【図２】本発明に係る組織境界判別装置における境界判別処理の動作を示すフローチャートである。
【図３】反射位置検出部におけるピーク検出の一例を示しており、（ａ）は反射位置検出部に入力されるエコー信号を示しており、（ｂ）はそのエコー信号を整流平滑化することにより得られる包絡線信号の一例を示している。
【図４】被測定物が、皮下脂肪と筋組織と骨とを有する生体組織である場合の、各組織における形状の変化を模式的に示した図である。
【図５】皮下脂肪組織と筋組織との付加する圧力に対するひずみ量の変化の一例を示す図である。
【図６】実施例１における組織境界の自動判別結果の一例を示す図であり、（ａ）はエコー信号を整流平滑化することにより得られる包絡線信号を示しており、（ｂ）は圧力に対するひずみ量の変化を示している。
【図７】皮下脂肪と筋組織との深さ分布を示す図である。
【符号の説明】
【００９３】
１０          特徴量抽出部
１１          反射位置検出部
１２          変化率算出部（変化度合算出部）
２０          判別部
３０          超音波プローブ
４０          表示装置
１００        組織境界判別装置
【図１】
2010094422.tif 000004
【図２】
2010094422.tif 000005
【図３】
2010094422.tif 000006
【図４】
2010094422.tif 000007
【図５】
2010094422.tif 000008
【図６】
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【図７】
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