(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体に超音波パルスを照射することにより断層像を得る超音波診断装置において、前記パルスのエコー信号のあるサンプル領域から第１の統計量を演算する手段と、
前記演算するサンプルの近傍に存在する別のエコー信号から、前記エコー信号の振幅値がレイリー分布に従う統計量を有する領域を探索する手段と、
前記探索した領域から、第２の統計量を演算する手段と、
前記第１、第２の統計量を利用して、前記サンプル領域の前記エコー信号がレイリー分布に従うという仮説を検定する検定処理を行う手段と、
前記検定によって得られた結果を用いて、前記サンプル領域の組織性状の重症度を判定する手段と、
前記判定した結果を表示部に画像あるいは数値表示する機能とを具備したことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項２】
被検体に超音波パルスを照射することにより断層像を得る超音波診断装置において、前記パルスのエコー信号のあるサンプル領域から第１の統計量を演算する手段と、
前記演算するサンプルの近傍に存在する別のエコー信号から、前記エコー信号の振幅値がレイリー分布に従う統計量を有する領域を探索する手段と、
前記探索した領域から第２の統計量を演算する手段と、
前記第２の統計量を利用して、前記サンプル領域にＣＦＡＲ処理を施す演算手段と、
前記ＣＦＡＲ処理の結果を表示する表示手段とを具備したことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項３】
前記演算するサンプルの近傍に存在する別のエコー信号から前記エコー信号の振幅値がレイリー分布に従う統計量を有する領域を探索する手段は、前記近傍のエコー信号サンプルから得られた平均値μを、レイリー分布を仮定して算出された第１の分散値と、前記サンプルから直接計算した第２の分散値を比較し、両者の比が１に近いサンプルを探す手段であることを特徴とする請求項２記載の超音波診断装置。
【請求項４】
前記第１の分散値，第２の分散値の各々の値を表示部に表示する表示手段をさらに具備したことを特徴とする請求項３に記載の超音波診断装置。
【請求項５】
被検体に超音波パルスを照射することにより断層像を得る超音波診断装置において、表示診断画像に解析領域をユーザによって指定することが可能な機能と、
前記解析領域の統計量を演算する演算機能と、
前記解析領域に対応する前記第１の分散値、第２の分散値を各々の値を表示部に表示する機能とを具備したことを特徴とする請求項３に記載の超音波診断装置。
【請求項６】
被検体に超音波パルスを照射することにより超音波画像を得る超音波診断装置において、前記被検体部位に基づく受信信号の第１のサンプル領域から第１の統計量を演算する手段と、
前記被検体部位に基づく受信信号のうち所定のサンプル領域に対して、レイリー分布を仮定して求められた第１の分散値、前記サンプル領域の受信信号から求められた第２の分散値との比較に基づいて、所定のサンプル領域がレイリー分布に従う統計量を有するか否かを判定する判定手段と、
前記判定手段による判定に基づいて、レイリー分布に従う統計量を有する所定のサンプル領域を第２のサンプル領域として探索する探索手段と、
前記第２の領域に基づいて第２の統計量を演算する手段と、
前記第２の統計量を利用して、前記受信信号に対してＣＦＡＲ処理を施す演算手段と、
前記ＣＦＡＲ手段の結果を表示する表示手段と、
を具備したことを特徴とする超音波診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検体に照射した超音波に依るエコー信号に基づき、被検体内の超音波画像を得る超音波診断装置に関し、特に、そのエコー信号の強度分布から被検体内の生体臓器中の微小な構造物を抽出する機能を備えた超音波診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
超音波信号を医学的に応用した例は多岐にわたっており、超音波診断装置もその１つである。
【０００３】
この超音波診断装置の主流は、超音波パルス反射法を用いて生体の軟部組織の断層像を得るタイプである。この撮像法は無侵襲で組織の断層像を得ることができ、Ｘ線診断装置、Ｘ線ＣＴスキャナ、ＭＲＩ装置、および核医学診断装置など、他の医用モダリティに比べて、リアルタイム表示が可能、装置が小形で比較的安価、Ｘ線などによる被曝が無い、超音波ドプラ法に拠り血流イメージングができるなど、多くの利点を有している。このため、循環器（心臓）、腹部（肝臓、腎臓など）、乳腺、甲状腺、泌尿器、および産婦人科などの診断において広く利用されている。特に、超音波プローブを体表に当てるだけの簡単な操作によって心臓の拍動や胎児の動きをリアルタイムに観察できること、Ｘ線被曝の心配も無いことから何度も繰り返して検査できること、さらには、超音波診断装置をベッドサイドに移動させて容易に検査を行うことができる等の利点が好まれている。
【０００４】
また、現在使用されている超音波診断装置は通常、種々の計測機能を有している。ここで言う「計測」とは、被検体内の物理的事象を定量化することであり、計測結果は数値自体、及び／又は、数値に相当する色や輝度などの量に変換されて提示される。
【０００５】
従来の超音波診断装置に搭載されている計測機能の主なものを以下に列挙する。
１、形状計測：この形状計測機能により、例えば肝臓腫瘍の大きさ、心筋の壁厚、胎児の大きさなどが計測される。
２、速度計測：この速度計測機能には、例えば、ドプラ法を用いた動脈の血流速度、カラードプラ法を用いた肝臓内血管の血流速度マッピングがある。
３、体積、流量などの計測：この計測機能により、例えば、心腔内のいくつかの長さを元にした心腔の容積推定、造影剤の信号強度の経時変化からの血流量の計測が行われる。
【０００６】
このような計測によって得られる計測値は、当然のことながら、疾病の重症度を評価する上で有用な情報になるものが多い。例えば、腫瘍サイズや血管内の逆流の程度などの情報はすぐさま、治療の必要性の度合いを示している。
【０００７】
その一方で、疾病を直接評価するためのものではなくても、被検体の健康状態の診断に間接的に役立つ計測情報も数多く存在している。むしろ、日常の身近な計測としては、この方が一般的である。例えば、被検体の身長、体重、血圧、或いは血液検査によって得られる様々な数値などが、この範疇に入る。
【０００８】
さらに、このような様々な計測機能とは一線を画す事項として、医師の経験的な判断に拠る、定量化に近い診断がある。この貴重な診断は、医療現場において随所にみることができる。例えば、このような診断の一つに、肝臓の硬変度の診断がある。
【０００９】
肝硬変とは、肝細胞の破壊と再生が繰り返されることにより肝臓内に繊維化組織が増え、次第に肝細胞数が減り、肝臓が硬く縮小した状態になることを言う。肝硬変の初期の段階では、患者の自覚症状もない上に、超音波診断画像においても、その微小な繊維化構造を視認することは難しい。しかしながら肝硬変度が高くなるに連れ、肝臓実質のスペックルパタンの不均一さが視認できるようになるため、医療現場ではこの不均一さを目視観察することで、肝硬変の度合いを判断する基準としている。
【００１０】
この超音波診断画像に現れるスペックルパタンとは、無数の散乱体が超音波の解像度以下の細かさで分布しているときに、散乱波の無数の重畳によってエコー信号強度に高い部分と低い部分とが生じる現象である。これは、いわゆる干渉縞に近い物理現象であり、そのパタン自体は臓器の構造を直接に反映するものではないことは良く知られている。上記の肝硬変の観察も、スペックルパタンが繊維化組織の構造の様子を直接は反映していない。しかしながら、肝硬変の重症度が増すにつれて、このスペックルパタンが特徴的な視覚的パタンを呈するため、これが診断に利用されているのである。
【００１１】
例えば、図１５（ａ）、（ｂ）に、上記の肝硬変の観察の際に参考とされる肝臓の断層像を模式的に示す。同図（ａ）は、肝臓に異常の無い正常者の断層像であり、肝臓のスペックルパタンと呼ばれる模様が比較的一様に見えている。これに対し、同図（ｂ）は、疾病を持つ異常な肝臓の断層像を模式的に示しており、そのスペックルパタンが、上記同図（Ａ）の画像に比べて不均一になっていることが確認できる。
【００１２】
従って、肝臓の超音波診断画像が提示されたときに、そのスペックルパタンの「均一さ」を目視観察し、その不均一な様相が強い場合には、肝硬変の異常肝の疑いがあると診断されるわけである。
【００１３】
しかしながら、これまで、この例における「スペックルパタンの不均一さ」、すなわち「異常度」が数値化されたケースはなく、あくまで診断は医師の経験的な判断に拠っていた。
【００１４】
そして、近年になってようやく、上述のような医師の経験的な判断による診断が人間のどのような認識パタンの元で行われているのか、という疑問を客観的に且つ科学的に解明しようという研究がなされるようになった。
例えば：
１、  Ｙａｍａｇｕｃｈｉ  Ｔ，Ｈａｃｈｉｙａ  Ｈ，“Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｃｉｒｒｈｏｔｉｃ  Ｌｉｖｅｒ  Ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｌｉｖｅｒ  Ｌｏｂｕｌｅ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ”，Ｊｐｎ，Ｊ．Ａｐｐ；．Ｐｈｙｓ．Ｖｏｌ．３８（１９９９）ｐｐ．３３８２−３３９２；
２、  大塚、山口、蜂屋：”病変肝の超音波Ｂモード画像のシミュレーションによる検討”，信学技報，ＵＳ９６−１６（１９９６−０６），ｐｐ．１５−２２：
３、  菊池恒夫、中澤敏弘  他、”超音波診断装置のエコー波形スペクトル形状による間疾患定量診断技術の開発”，日超医基礎技術研究会，ＢＴ−２０００−３１，ｐｐ．９−１５（２００１）；
などの論文がある。
【００１５】
これらの文献によれば、前記肝臓の断層像のスペックルパタンが肝硬変の進行に伴い変化していく（図１５（ａ）、（ｂ）参照）理由は、肝硬変の進行に伴い発生する結節と繊維化組織が、その進行と共に大きさを増していく過程で超音波パルスに対して構造物として認知されるに至ると、そのスペックルパタンにも構造物としての情報が徐々に現れ、増加していくため、これに伴いその様相も徐々に変化していくものと考察されている。
【００１６】
また、これまでに開示されている従来技術においても、この肝硬変の進行度を定量化しようという試みがいくつかなされている。例えば、特願２０００−０５４２０１において、『超音波診断装置及び超音波による組織正常の定量解析手法』なる発明がある。
【００１７】
この特願２０００−０５４２０１記載の発明は、以下に示すようなスペックルパタンの統計的性質に基づくものである。
【００１８】
図１６（Ａ）の曲線５１は、正常な肝臓から反射されるエコー信号の輝度値の確率密度分布を示す。確率・統計的な観点から言えば、散乱体がランダムに分布しているならば、それらの散乱体から反射されるエコー信号の強度である振幅値の確率密度分布Ｐ（ｘ）は、Ｐ（ｘ）＝（ｘ／σ２）ｅｘｐ（−ｘ２／２σ２）で表されるレイリー分布に従うことになる。ここでσ２は分散を表し、平均０と規格化される。
【００１９】
肝臓が正常である場合、肝臓内には多くの散乱体（血管などの自明な構造物は除く）がランダムに存在していると仮定できるので、肝臓を表すエコー信号強度（振幅）の確率密度関数は図１６（Ａ）で示す曲線５１のようにレイリー分布を呈する。しかし肝臓に上述のような繊維化構造が増加していくと、そのスペックルパタンは構造物を反映するようになり、ランダムとは言えなくなる。その結果、輝度の確率密度関数は、同図（Ｂ）の曲線５２に示すごとく、レイリー分布から逸脱することになる。
【００２０】
このように、肝臓が正常であるか、異常であるかの判断は、エコー信号強度の確率密度分布曲線が呈する概形を観察することにより可能となる。すなわち、実測により得られた確率密度分布と理論値としてのレイリー分布との誤差がその評価の判断基準とされている。
【００２１】
しかしながら、超音波診断画像の分解能は、送信周波数、送信波数、送信口径などによって決定されており、上述のような肝硬変における初期の繊維化構造、あるいは組織の中に存在する微小な病変（一般的な診断時の分解能の限界に近いかそれ以下の病変）は、スペックルパタンに埋もれて見えないか、あるいはスペックルパタンと識別が難しい状態で映像化されている現状がある。肝硬変の診断としては、患者の自覚症状があまり出てこない初期段階で画像を元に診断できるのが理想であるのだが、超音波診断には前述のような特性があるために、スペックルの中に微小構造物を見つけ、さらに定量化することは非常に困難なことであった。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００２２】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、スペックルパタンの統計的性質を利用してスペックル部の画像の平滑化を行うと共に微小構造物を抽出することで、肝硬変の進行度をはじめ、均質な組織構造の中にある微小な異常病変を観察することが可能な解析アルゴリズムを具備した超音波診断装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２３】
上記課題を解決するために、請求項１記載の発明は、被検体に超音波パルスを照射することにより断層像を得る超音波診断装置において、前記パルスのエコー信号のあるサンプル領域から第１の統計量を演算する手段と、前記演算するサンプルの近傍に存在する別のエコー信号から、前記エコー信号の振幅値がレイリー分布に従う統計量を有する領域を探索する手段と、前記探索した領域から、第２の統計量を演算する手段と、前記第１、第２の統計量を利用して、前記サンプル領域の前記エコー信号がレイリー分布に従うという仮説を検定する検定処理を行う手段と、前記検定によって得られた結果を用いて、前記サンプル領域の組織性状の重症度を判定する手段と、前記判定した結果を表示部に画像あるいは数値表示する機能とを具備したことを特徴とする。
【００２４】
上記課題を解決するために、請求項２記載の発明は、被検体に超音波パルスを照射することにより断層像を得る超音波診断装置において、前記パルスのエコー信号のあるサンプル領域から第１の統計量を演算する手段と、前記演算するサンプルの近傍に存在する別のエコー信号から、前記エコー信号の振幅値がレイリー分布に従う統計量を有する領域を探索する手段と、前記探索した領域から第２の統計量を演算する手段と、前記第２の統計量を利用して、前記サンプル領域にＣＦＡＲ処理を施す演算手段と、前記ＣＦＡＲ処理の結果を表示する表示手段とを具備したことを特徴とする。
【００２５】
上記課題を解決するために、請求項６記載の発明は、被検体に超音波パルスを照射することにより超音波画像を得る超音波診断装置において、前記被検体部位に基づく受信信号の第１のサンプル領域から第１の統計量を演算する手段と、前記被検体部位に基づく受信信号のうち所定のサンプル領域に対して、レイリー分布を仮定して求められた第１の分散値、前記サンプル領域の受信信号から求められた第２の分散値との比較に基づいて、所定のサンプル領域がレイリー分布に従う統計量を有するか否かを判定する判定手段と、前記判定手段による判定に基づいて、レイリー分布に従う統計量を有する所定のサンプル領域を第２のサンプル領域として探索する探索手段と、前記第２の領域に基づいて第２の統計量を演算する手段と、前記第２の統計量を利用して、前記受信信号に対してＣＦＡＲ処理を施す演算手段と、前記ＣＦＡＲ手段の結果を表示する表示手段と、を具備したことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２６】
以上に述べたように、本発明に係る超音波診断装置によれば、超音波診断の際に、目視ではスペックルパタンとの分別が難しい、超音波パルスの分解能の限界に近い構造物の存在を、統計的な性質を用いて抽出し、視認が容易な画像を生成することで、肝硬変の重症度の診断をより容易に行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】本発明に係る超音波診断装置の制御構成を示すブロック図である。
【図２】本発明に係る超音波診断装置において、その解析領域の指定を行う場合の説明図である。
【図３】本発明に係る超音波診断装置において、その解析領域のデータの並びを示す概念図である。
【図４】本発明に係る超音波診断装置において、その解析領域中の１点に対して平滑処理のために使用される領域を示す図である。
【図５】平滑処理を施す２点の信号強度の関係を説明するための概念図である。
【図６】本発明に係る超音波診断装置及びその解析手法によって得られる画像例である。
【図７】本発明の解析を行う際の操作者の手続きを表すフロー図である。
【図８】本発明の解析領域中の１点に対して、複数フレームを用いて平滑処理を行う際の概念図である。
【図９】肝硬変と診断された肝臓のエコー信号を基に、図８に示す診断画像と同様な空間配置を行ったものから算出した分散値σ2を示す前記肝臓の解析結果である。
【図１０】図９に示す曲線Ａを描くためのサンプル取得方法を説明するための説明図である。
【図１１】図１０に示す方法によりレイリー分布と似た分散値を持つサンプルを探索する過程を示す概念図である。
【図１２】レーダーに表示された信号を例に示す説明図である。
【図１３】図１２に示す説明図にＣＦＡＲ処理を施した結果を示す図である。
【図１４】抽出すべき点が密に存在する場合、すなわち進行した肝硬変などを想定した場合の従来手法の平均値とレイリー部探索後の平均値の違いを示す図である。
【図１５】正常肝臓と硬変肝臓の診断画像の見え方の違いを表す模式図である。
【図１６】正常肝臓と硬変肝臓の信号強度の確率密度分布の違いを表す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
以下に、本発明の実施例を図面に基づき説明する。図１は、本実施形態における超音波診断装置の制御構成を示すブロック図である。
【００２９】
本発明は、種々の診断装置に対して適応可能であるが、本実施例は超音波診断装置の場合について説明する。また、診断部位は、正常時には比較的均質な組織構造を持つ、肝臓、膵臓、心筋などに応用が可能であるが、本例では肝臓の肝硬変重症度を診断する場合について説明を行う。
【００３０】
［構造の説明］
図１に示すように、本実施形態における超音波診断装置は、被験者との間で超音波信号の送受信を担う超音波プローブ１２と、この超音波プローブ１２を駆動し且つ超音波プローブ１２の受信信号を処理する装置本体１１と、この装置本体１１に接続され且つオペレータからの指示情報を装置本体１１に入力可能な入力装置１３と、モニター１４を具備する。入力装置１３には、診断装置の制御や様々な画質条件設定を行うことが可能な、ボタン、キーボード、トラックボールなどが含まれる。
【００３１】
装置本体１１は、超音波送信ユニット２１，超音波受診ユニット２２、Ｂモード処理ユニット２３，ドプラ処理ユニット２４、画像生成回路２５，（本発明で主要な）信号解析ユニット２６、制御プロセッサ（ＣＰＵ）２７、記憶媒体２８，その他のインターフェース２９、を具備する。これらは集積回路などのハードウェアで構成されることもあるが、ソフトウェア的にモジュール化されたソフトウェアプログラムである場合もある。
【００３２】
超音波送信ユニット２１は、図示省略の、遅延回路及びパルサ回路といった送信回路から構成されており、また超音波受診ユニット２２はＡ／Ｄ変換器、加算器といった受信回路からなり、パルス状の超音波を生成してプローブ１２の振動素子に送り、被検体内の組織で散乱したエコー信号を再びプローブ１２で受信することで受信信号を得る。
【００３３】
超音波受診ユニット２２からの出力は、Ｂモード処理ユニット２３に送られる。ここでエコー信号対数増幅、包絡線検波処理などが施され、信号強度が輝度の明るさで表現されるデータとなる。ドプラ処理ユニット２４は、エコー信号から速度情報を周波数解析し、解析結果を画像生成回路２５に送る。
【００３４】
画像生成回路２５では、超音波スキャンの走査線信号列から、テレビなどに代表される一般的なビデオフォーマットの走査線信号列に変換される、また種々の設定パラメータの文字情報や目盛などと共に合成され、ビデオ信号としてモニター１４に出力する。かくして被検体組織形状を表す断層像がモニター１４に表示される。また画像生成回路２５には、画像データを格納する記憶メモリを搭載し、例えば診断の後に操作者が呼び出すことが可能となっている。
【００３５】
制御プロセッサ２７は、情報処理装置（計算機）としての機能を持ち、本超音波診断装置本体の動作を制御する制御手段である。また本発明の信号解析においても、必要なプログラムやデータを記憶媒体２８から信号解析ユニット２６へ転送する旨の指令を送る。
【００３６】
記憶媒体２８は、前記診断画像の保存を行う他、前述の種々の解析ソフトウェアプログラムを保管している（詳細は後述する）。
【００３７】
信号解析ユニット２６は、超音波受信ユニット２２直後の出力信号（ｒａｄｉｏ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ（ＲＦ）信号と呼ばれる）、もしくはＢモード処理部２３通過後の画像輝度信号を読み込み、後述する本発明の解析処理を行い、その結果を画像処理ユニット２５を経由して表示部に表示する、或いは記憶媒体２８に保存する、若しくはネットワークインターフェース２９を経由して外部のＰＣ、プリンタなどに転送する。
【００３８】
［解析手法の説明］
次に、信号解析ユニット２６における解析手法について図２を基に説明する。
【００３９】
初めに、解析の対象となるエコー信号が、操作者によって選択される。この信号はＲＦ信号を使用する場合であっても、肝臓実質から得られたエコー信号であることが望ましいので、図２のように画像内に領域４１（以下、ＲＯＩ４１と称す。）を指定することで、空間的に対応するエコーデータが、信号解析ユニット２６に取り込まれるようになっている。尚、本例ではＲＯＩ４１の形状は方形であるが、円形（楕円）、或いは自由閉曲線などの指定も可能である。また、複数のＲＯＩ４１を指定することも可能である。
【００４０】
次に、ＲＯＩ４１内の信号について以下の処理が行われる。ここで、ＲＯＩ４１内のＲＦ信号若しくは画像輝度信号は、診断画像に空間的に対応した２次元配列で番号付けされているものとする。例えば図３に示すように、ＲＯＩ４１内にはｘ方向にＮｘ個、ｙ方向にＮｙ個、計Ｎｘ×Ｎｙ個のデータがあるものとする。また、ＲＯＩ４１内にある点Ｐの座標を（ｘ，ｙ）とする（ただし１≦ｘ≦Ｎｘ，１≦ｙ≦Ｎｙ）。
【００４１】
このＲＯＩ４１内の各点Ｐ（ｘ，ｙ）に対して、以下に説明する演算処理が施される。
【００４２】
まず、図４に示すように、Ｐ（ｘ，ｙ）の近傍領域が確保される。この近傍領域は点Ｐを中心とした円形である方がより理想的な形となるが、ここでは簡単のため、図４に示すようにｘ方向に±ａ，ｙ方向に±ｂとなるような方形の領域で考えることにする。（注意：図４の近傍領域は、図３のＲＯＩ４１内に含まれるものであり、一般的には図３に示すＲＯＩ４１より十分小さい。）ここで、この近傍領域内にある点をＱ（ｉ，ｊ）、点Ｐ，Ｑにおける信号強度の値をそれぞれＩｐ，Ｉｑとする。
【００４３】
次に、上記近傍領域に対して「類似度」なる観点から平滑処理を施す。以下、この平滑処理について一般的説明を行った後、本発明に係る平滑処理の具体的説明を行うことにする。
【００４４】
＜Ａ：一般的説明＞
この平滑処理とは、ある点の値に、近傍の点の情報（値）が幾分重み付けされることで、いわゆる「ぼかし」の効果を得る処理のことである。従来の一般的な平滑化処理は、２点間の距離に相関した重み付けがなされる場合が多い（すなわち近い点の重み係数は大きく、遠い点の重み系数は小さい）。
【００４５】
＜Ｂ：本発明に係る平滑処理の具体的説明＞
これに対して、本発明の手法による重み係数は２点間の距離に無関係で、２点が統計的に似ているか否かという「類似度」なる観点から決定される。上記点Ｐに対して、近傍の点Ｑの類似度が高い場合には、例えば１に近い係数によって点Ｑの値が点Ｐに重み付けされ、類似度が低い場合には、例えば０に近い係数によって点Ｑの値が点Ｐに重み付けされる。このように、類似度によって平滑化される処理を「コヒーレントフィルタ」処理と呼ぶ。
【００４６】
以下に、コヒーレントフィルタ処理の一例を説明する。
【００４７】
まず始めに、以下の評価関数Ｗを定義する：
Ｗ＝Ｄ−｜Ｉｑ−Ｉｐ｜／σ          …（１）
ここで、σはＲＯＩ４１内のエコー信号強度の確率密度分布から得られる標準偏差であり、Ｄは別途設定されるしきい値である（図５参照）。仮にＷ＜０の場合（すなわち、右辺第２項がしきい値Ｄより大きい場合）には、点Ｑは点Ｐと「似ていない」と判断され、重み付けの対象から除外される（これは統計学の検定という手法で、棄却域をＤと選んだ場合に相当する）。仮にＷ＞０の場合は点Ｑの振幅値ＩｑはＩｐに重み付けされることになる。但し、その際の重み付け係数Ｃｗ（ｉ，ｊ）は、以下のような強度の差の関数となる：
Ｃｗ（ｉ，ｊ）＝［１−｛（Ｉｑ−Ｉｐ）／σＤ｝２］２。
【００４８】
この重み係数を近傍領域の全ての点について求め、点Ｐに加算したものが、演算後の点Ｐの値Ｉｐ´となる：
Ｉｐ´＝Ｉｐ＋｛Σ（Ｃｗ（ｉ，ｊ）×Ｉｑ（ｉ，ｊ））｝／Ｃｔｏｔ
ただしＣｔｏｔはＣｗの総加算量である。
【００４９】
上記棄却域Ｄは、操作者によって指定、変更が可能であるが、言うまでもなく最適な条件が超音波診断装置内に予め保管されるものとする。先に説明したように、エコー信号の振幅はレイリー分布に従うといった統計的性質があるため、この棄却域Ｄは、レイリー分布の確率密度関数から決定される。
【００５０】
本手法で得られる画像処理の結果を図６に示す。但し、（Ａ）は原画像であり、対象は正常な肝臓であるが、肝臓上部には境界が、また肝臓内にも比較的大きな血管の断面といった構造物が確認されている例である。そして、（Ｂ）が演算後の画像である。ここで標準偏差σには、本データにおける肝臓実質内の比較的均質な部分の統計量を元に計算した値を使用した。
【００５１】
一般に、単純な平滑化処理を行うと、所謂「エッジぼけ」が発生し、画像の空間分解能が損なわれ、画像全体がぼやけてしまう。しかしながら、本手法により得られた結果（Ｂ）を見ると、実質部の輝度はレイリー分布に従うスペックルパタンのため、互いの類似性が認められ、結果として非常に大きな平滑化処理が施されている。一方、肝臓境界壁や血管壁の構造物は、肝臓実質部の統計的分布に従わないため、平滑処理の対象にはならず、そのままの構造物として描出されている。このように、本手法で得られる画像処理結果は、通常の平滑処理に比べて、構造物の境界が非常に急峻であることが特徴である。
【００５２】
次に操作者の手続きのフローを図７に示し説明する。
【００５３】
まず初めに、操作者は被検体の肝臓をスキャンし、解析対象となる断面を選定する（Ｓ７１）。次に、解析するＲＯＩを指定する（Ｓ７２）。次に、評価関数に必要な標準偏差σを得る。この時、操作者によって、標準偏差σを求めるためのＲＯＩを別途指定する方法（Ｓ７３）と、その時の画像全体のエコー信号から又解析対象のＲＯＩ内のデータから予め標準偏差σを演算し、この値が呼び出される方法（Ｓ７４）を選択することが可能である。次に、実際の解析が行われ（Ｓ７５）、この解析結果が表示部に表示される（Ｓ７６）。この時、しきい値Ｄは任意の値をとるが、このしきい値Ｄを変えることで、スペックルパタンとは類似しない、すなわち構造物としての認識の度合いが変化することになるため、前記解析結果に応じてしきい値Ｄの値を変化させ、再計算を行う（Ｓ７７）。繰り返して行った演算の結果、所望の画像が得られた時点で解析は終了する（Ｓ７８）。
【００５４】
＜精度向上のための種々のアイデア…その１＞
次に、本解析演算の精度を向上させるための第一手法について説明する。
【００５５】
本解析を行う際、操作者は解析を始める旨をシステムに入力することで、本発明の超音波診断装置は、専用の送受信条件に変化する。これは、以下のような目的を達成するためである：
［１］取得データのサンプル数増大による解析精度向上…解析は統計的性質を利用するため、エコーデータのサンプル数は多い方がよい。しかし単に送受信回数を増やすのみでは、同じ情報を持つエコー信号を取るばかりで、実質的な情報量の増大にはならない。本目的を達成するために、送受信の走査線密度は、通常の診断時のそれより多くなる、例えば２倍、４倍となる。もしくは、同一走査線に対して、周波数の異なる送信条件にて複数回の超音波送受信を行う。
【００５６】
上記の処理は、フレームレート低下によるリアルタイム観察能力の低下につながるため、解析直前までは、通常の走査線条件でシステムは稼働し、解析開始のタイミング（操作者が指示するなど）で、本送受信条件に変化するようになっている。
【００５７】
［２］高周波帯域でのＳ／Ｎ比向上…超音波の基本性質上、高周波帯域で送受信を行う方が解像度は高く、空間的な情報量は多いと言える。その一方、高周波数では音波の減衰が大きく、深部領域まで受信信号が取得できないという問題が生じる。これを解決するために、同一走査線での同一の送受信数が増大し、ＲＦ信号レベルで加算平均処理が行われる。例えば２回の同一受信ＲＦデータの加算平均処理を施すと、ランダムノイズは低減し定常なエコー信号振幅レベルは約６ｄＢ増加する。この手法も前記［１］と同様に、走査線密度の増大はフレームレート低下によるリアルタイム観察能力の低下につながるため、解析直前までは、通常の走査線条件でシステムは稼働し、解析開始のタイミング（操作者が指示するなど）で、本送受信条件に変化するようになっている。
【００５８】
［３］信号飽和の回避…大きな散乱係数をもつ媒体などが存在すると、受信信号は飽和してしまう場合がある。また操作者が装置上のゲイン設定などを誤ると、同様に受信信号飽和が起こる。信号が飽和すると、信号の統計量が変わり誤った解析結果を提示してしまう危険性が生じる。本システムにおいては、受信信号の取り得る最大値の情報を基に、図１に示す信号解析ユニット２６は、超音波受信ユニット２２の信号レベルを監視し、最大値に至る信号が発生した場合（或いは、それに近い値が発生した場合）、解析を中止し、操作者に再計測を促すメッセージを表示する。
【００５９】
［４］複数フレームに対する解析…信号解析ユニット２６には複数フレーム分のＲＦデータを保管するメモリが具備され、図８に示すように、近傍（ｘ，ｙ）に加えて複数フレームｚ方向の情報を加味し、３次元的な近傍に対して前述の解析処理（コヒーレントフィルタ処理）を施すことも可能である。この場合、ｚ方向の信号の情報量を増やすためには、プローブを動かすことで生体内のスキャン面を経時的に変化させることが望ましいが、我々の検討では、例えプローブを意図的に動かさなくとも、操作者の微小な動きあるいは被験者の心拍、呼吸といった動きによって、エコー信号の情報が経時的に変化することが確認され、上記複数フレームによる解析により、本手法の解析精度が向上する。
【００６０】
＜その他の機能＞
［５］解析領域の表示・非表示…解析結果の画像は、スペックルパタンから構造物という特徴量が抽出され、新たな情報として診断に利用されることを目的とするが、それでもなお解析前のエコー像を再確認したいという状況も発生する。解析前の診断画像の情報は、図１の信号解析ユニット２６が記憶するか、あるいは一旦、記憶媒体２８に記録されることで保持され、解析後であっても入力装置を使った操作者の呼び出し指令で、モニター１４に表示することが可能となる。その際の表示形態としては、並列表示、重畳表示、あるいはボタン入力などで交互に入れ替わるような表示が可能となっている。
【００６１】
［６］解析領域の拡大…本発明の超音波診断装置では、解析領域として指定されたＲＯＩの部分を、解析前、解析時、あるいは解析後に拡大して表示することが可能となっている。一般的に、画像生成回路で処理される診断画像の情報は、表示部にテレビフォーマットとして表示される画素数よりも多い。よって、この場合の拡大表示とは、単に写真などを拡大するのとは異なり、ＲＯＩ内の表示される情報量自体が増える結果となる。さらに、前述のように本発明による送受信制御法（アイデア［１］）では、走査線密度も従来法に比べて密となっているため、この拡大表示は、診断画像の精査を行う場合などに有利となる。
【００６２】
＜精度向上のための種々のアイデア…その２＞
次に、本解析演算の精度を向上させるための第二手法について説明する。
【００６３】
診断画像から組織性状を定量化しようとする場合、画像の局所領域を「標本（サンプル）」として解析するのが一般的である。なぜならば、診断画像には組織の領域の他に、血管、臓器境界、胆嚢などが含まれており、これらを含んだまま解析するのは誤差を大きくする結果を生んでしまうからである。
【００６４】
このように、画像の限られた一部（標本）から母集団を推定する手法として、「検定」という統計的手法がよく知られる。これは、母集団の性質について１つの仮説を立て、標本の性質を調べることによって、この仮説を棄却するか否かを判定するという手法である。
【００６５】
肝臓の組織診断を例にとれば次のようである。
【００６６】
まず、肝臓（母集団）が正常であると仮説を立てる。正常な肝臓から得られるエコー信号の振幅の集合は、前述したようにレイリー分布に従うことが知られている。従って、取り出した標本がこの仮説が当てはまるか否かを判定するのが検定という手法である。
【００６７】
一般に、検定には、χ２検定、ｔ検定、Ｆ検定など様々な方法があるが、その手法自体は既に広く知られているため、その詳細についてはここでは省略する。
【００６８】
しかしながら、上記組織正常診断にこれらの検定を利用しようとした場合、以下の問題が生じることになる。
【００６９】
それは、上記組織正常診断においては、母集団に相当する「正常な組織」の統計量が直接的に得られないということである。この統計量は、「肝硬変の患者が正常な肝臓だった場合の平均値、或いは分散値」を意味しており、この値を肝硬変の患者（肝硬変の疑いのある患者）から取得することは不可能である。また、この値は、正常な肝臓を持つ別の被検体（人体）のエコー信号から求めた平均値、分散値では意味をなさない。なぜなら、これらの統計量は超音波の照射音圧やゲイン設定によって変化するからである。この問題は、たとえ診断装置の設定を同一にしたとしても、前記値が被検体の生体減衰の違いなどで変わるために、問題の解決にはならない。
【００７０】
そこで、本発明においては、現在診断中の被検体から、「正常組織」の統計量として相応しい局所領域を抽出して、これを母集団の統計量（分散値σ２、標準偏差σ）として利用する手法をとる。
【００７１】
以下、この手法について説明する。
【００７２】
図９は、肝硬変と診断された肝臓のエコー信号を基に、診断画像と同様な空間配置（図８参照）を行ったものから算出した分散値σ２を示す前記肝臓の解析結果である。以下に図中Ａ，Ｂの曲線の解析手法を説明する。
【００７３】
Ａ：まず、図１０に示すように、サンプルを取るための一定サイズの小領域Ｒ０１を設定し、その位置を少しずつずらしながらその平均値μ、分散σ１２を計算し、この分散値σ１２を表示したものが、図９に示す曲線Ａである。
Ｂ：次に、上記の平均値μを、以下の式に代入して分散σ２２を求めたのが、曲線Ｂである。
σ２２＝（４／π―１）μ            …（１）
上記式（１）は、サンプルの確率密度分布が「レイリー分布に従う」という仮定が成り立つときのみ有効である。従って、仮にサンプルが非レイリー分布の場合には、この式（１）は成立しない。
【００７４】
図９から明らかなように、同図における区間（１）の範囲では、両者の値はほぼ一致している。このことから、区間（１）においては式（１）を用いて計算した分散値σ２２と実際に求めた分散値σ１２がほぼ一致するものであろうと予測することができる。従って、この区間（１）においては、サンプルの確率密度分布はレイリー分布にほぼ従うものと判断することができる。
【００７５】
一方、区間（２）の範囲においては両者の値は大きく異なっている。これは、式（１）が成り立っていないことを示している。従って、この区間（２）においては、サンプルの確率密度分布が非レイリー分布である可能性が強いと判断することができる。
【００７６】
ここで重要なのは、区間（１）のような範囲が局所的にでも見つかるという事実である。このように、肝硬変と診断される組織領域内であっても、サンプルの位置を変えながら探索することで、レイリー分布に従う小領域を見つけることが可能となる。
【００７７】
本発明では、上述の手法によりレイリー分布と似た分散値を持つサンプルを探索し（図１１参照）、この分散値を母集団の分散σ０２をとし、且つその近傍の解析領域内の分散値をσ１２とした上で、両者の値から検定を行う。このように、「擬似的な母集団の分散」を探索によって得ることが本発明の特徴である。
【００７８】
前述のように、検定の手法そのものはいくつかの種類があり、既に広く行われる手法であるため、ここではその記載を省略することにする。また、ここでの「検定」とは、広く解釈すれば、「サンプルがレイリー分布を示すか否か」を判断する判断方法であり、特に厳密な検定方法を用いなくとも良い。例えば、上記σ１２とσ２２との比が２倍以上であれば棄却するといった方法であってもよい。
【００７９】
いずれにせよ、検定の結果、もし仮説が棄却されれば、その領域は「非レイリー」であるとして判断されることになる。
【００８０】
＜ＣＦＡＲへの適用＞
本発明の前記手法は、所謂、Ｃｏｎｓｔａｎｔ  Ｆａｌｓｅ  Ａｌａｒｍ  Ｒａｔｅ処理（ＣＦＡＲ処理）に応用することも可能である。このＣＦＡＲとは、超音波診断装置と原理が類似しているレーダーの技術でよく知られている手法である。
【００８１】
以下にその原理を簡単に説明する。
【００８２】
図１２は、レーダーに表示された信号を例に示している（このようにビデオ輝度信号に対して行うＣＦＡＲ処理はＬＯＧ／ＣＦＡＲ処理と呼ばれるが、ここでは単にＣＦＡＲ処理と称す。）。本例においては、雲に代表される散乱物の中に飛行機に代表される信号が３個含まれている。
【００８３】
本例においては抽出すべき点は明白であるが、輝度情報として表示された場合、上記散乱物の影響でこの抽出物が見にくくなる場合がある。そこで、この散乱物を除くために、あるしきい値以下を表示させない、所謂ゲイン調節が行われることになる。
【００８４】
しかしながら、本例のような場合、仮に同図に示すＴ１をしきい値とすれば、点Ｃは抽出されないことになる。また、同図に示すＴ２をしきい値とすると、点Ｃは表示されるが、代わりに点Ａ付近の散乱物が視認されることになる。そこで、このような場合には、さらにＣＦＡＲ処理が行われることになる。
【００８５】
このＣＦＡＲ処理とは、ある点Ｘに対して、その点自身を除いた近傍の信号の平均値をこの点Ｘから減算し、その後改めて表示のしきい値を設定する処理のことを言う。
【００８６】
図１２に示すレーダーに表示された信号にこのＣＦＡＲ処理を施すと、図１３のような結果となる。同図から明らかなように、このＣＦＡＲ処理を施すことにより散乱物の全体の傾きは除去され、点Ａ〜Ｃを抽出するためのしきい値Ｔ３を容易に設定することが可能になる。
【００８７】
以上に説明したものが、所謂ＣＦＡＲ処理である。
【００８８】
既に、このＣＦＡＲを用いて肝臓の病変部位が比較的良好に抽出できたという論文報告もあるが、ＣＦＡＲは、抽出すべき点が疎らに存在する場合に良好に行えるものであり、抽出すべき点が密に存在する場合、すなわち進行した肝硬変などを想定した場合には、理論的にうまくいかないことが解っている。なぜなら、上記「近傍の平均値」には散乱物のみでなく隣接した抽出点も含まれるので、もはや非レイリー性を示すことになる（図１４参照）。従って、このような場合、減算結果は過小評価となる。
【００８９】
従って、このような場合には、本手法を用いて近傍のレイリー分布を呈する領域を探索し、そこから求めた平均値を用いることで、前述の抽出物が疎な場合と同程度の精度を保つことができる。
【００９０】
＜判断結果の提示方法＞
上記の判定法によって棄却された部分は正常組織でない可能性が高い。そこで、本例では、この部分の断層像を表示し、棄却されなかった部分は、例えば輝度値を０として黒く表示することにする。このような手法により、疾患部位の可能性がある部分を強調して表示することができる。
【００９１】
この変形例としては、例えばＢモード白黒輝度画像において、上記棄却された領域を赤色などに彩色表示するという強調表示方法も考えられる。
【００９２】
また、以上に述べた疾患の強調表示画像が得られた後も、元のＢモード断層像を観察できれば、解析結果の確認やオリジナルの組織性状を確認するのに便利である。
【００９３】
そこで、本発明では、前記解析結果の強調表示画像と元のＢモード断層像は、操作者の指示（例えばボタン操作）によって切り替え表示が可能に構成するものとする。また、並列して１画面に同時に表示することも可能とする。
【００９４】
＜統計量の表示＞
また、本発明では、上記の手法で得られた母集団の分散値σ０２、或いは関心領域の分散値σ１２、若しくはその平方根（標準偏差）、さらにはその平均値μは表示部に表示することが可能に構成するものとする。
【００９５】
＜確率密度曲線の表示＞
本発明では、前述の解析により得られた平均値、分散値等、各領域のサンプルデータは、言うまでもなく図１６に示したような確率密度分布で表示されるものとする。さらに、本発明では、解析後に操作者が指定した画像上の１点あるいは局所領域についての確率密度曲線を別画面にて表示することも可能である。
【符号の説明】
【００９６】
１１…装置本体
１２…超音波プローブ
１３…入力装置
１４…モニター
２１…超音波送信ユニット
２２…超音波受信ユニット
２３…Ｂモード処理ユニット
２４…ドプラ処理ユニット
２５…画像再生回路画像メモリ
２６…信号解析ユニット
２７…制御プロセッサ（ＣＰＵ）
２８…記憶媒体
２９…その他のインターフェース
４１…領域
５１…正常な肝臓から反射されるエコー信号の輝度値の確率密度分布
５２…繊維化構造が増加した肝臓から反射されるエコー信号の輝度値
の確率密度分布
Ｐ…被検体
Ｔ１…しきい値
Ｔ２…しきい値
Ｔ３…点Ａ〜Ｃを抽出するためのしきい値
【図１】
0005389118.tif 000002
【図２】
0005389118.tif 000003
【図３】
0005389118.tif 000004
【図４】
0005389118.tif 000005
【図５】
0005389118.tif 000006
【図６】
0005389118.tif 000007
【図７】
0005389118.tif 000008
【図８】
0005389118.tif 000009
【図９】
0005389118.tif 000010
【図１０】
0005389118.tif 000011
【図１１】
0005389118.tif 000012
【図１２】
0005389118.tif 000013
【図１３】
0005389118.tif 000014
【図１４】
0005389118.tif 000015
【図１５】
0005389118.tif 000016
【図１６】
0005389118.tif 000017