(57)【要約】  被検体内の腫瘍の種別を判定する超音波診断装置（１００）であって、造影剤投与後の前記被検体から受信されたエコー信号に対応する超音波画像を形成する画像形成部（１０３）と、前記超音波画像において前記腫瘍を含む腫瘍領域に含まれる複数の画素領域の各々を、低輝度領域と、前記低輝度領域より輝度が高い高輝度領域とに分類し、前記低輝度領域の位置の分散と、前記高輝度領域の位置の分散との差に基づき、前記腫瘍領域の画像が、中央部の輝度値が当該中央部を囲む周辺部の輝度値より低いリング形状である度合いを示すリング度を算出する特徴量算出部（１０６）と、前記リング度に基づいて、前記腫瘍の種別を判定する種別判定部（１０７）とを備える。
2014061258.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体内の腫瘍の種別を判定する超音波診断装置であって、
造影剤投与後の前記被検体から受信されたエコー信号に対応する超音波画像を形成する画像形成部と、
前記超音波画像において前記腫瘍を含む腫瘍領域に含まれる複数の画素領域の各々を、低輝度領域と、前記低輝度領域より輝度が高い高輝度領域とに分類し、前記低輝度領域の位置の分散と、前記高輝度領域の位置の分散との差に基づき、前記腫瘍領域の画像が、中央部の輝度値が当該中央部を囲む周辺部の輝度値より低いリング形状である度合いを示すリング度を算出する特徴量算出部と、
前記リング度に基づいて、前記腫瘍の種別を判定する種別判定部とを備える
超音波診断装置。
【請求項２】
前記特徴量算出部は、前記高輝度領域の位置の分散から前記低輝度領域の位置の分散を減算することにより得られた差分値が第１の値の場合、前記リング度を第２の値に設定し、前記差分値が、前記第１の値より大きい第３の値の場合、前記リング度を前記第２の値より大きい第４の値に設定する
請求項１記載の超音波診断装置。
【請求項３】
前記特徴量算出部は、前記腫瘍領域に含まれる複数の領域の各々に対して、当該領域の輝度値が予め定められた閾値より小さい場合、当該領域を前記低輝度領域に分類し、当該領域の輝度値が前記閾値より大きい場合、当該領域を前記高輝度領域に分類する
請求項１又は２記載の超音波診断装置。
【請求項４】
前記特徴量算出部は、前記腫瘍領域に含まれる複数の領域の各々に対して、当該領域の輝度値の時系列変化を示す数値列を算出し、前記数値列における輝度値の最大値と最小値との差が予め定められた閾値より小さい場合、当該領域を前記低輝度領域に分類し、前記差が前記閾値より大きい場合、当該画素を前記高輝度領域に分類する
請求項１又は２記載の超音波診断装置。
【請求項５】
前記特徴量算出部は、さらに、前記超音波画像に含まれる、前記腫瘍を含まない実質領域の輝度と、前記腫瘍領域の輝度との差を算出し、
前記種別判定部は、前記実質領域の輝度と前記腫瘍領域の輝度との前記差と、前記リング度とに基づいて前記腫瘍の種別を判定する
請求項１〜４のいずれか１項に記載の超音波診断装置。
【請求項６】
被検体内の腫瘍の種別を判定する超音波診断方法であって、
造影剤投与後の前記被検体から受信されたエコー信号に対応する超音波画像を形成する画像形成ステップと、
前記超音波画像において前記腫瘍を含む腫瘍領域に含まれる複数の画素領域の各々を、低輝度領域と、前記低輝度領域より輝度が高い高輝度領域とに分類し、前記低輝度領域の位置の分散と、前記高輝度領域の位置の分散との差に基づき、前記腫瘍領域の画像が、中央部の輝度値が当該中央部を囲む周辺部の輝度値より低いリング形状である度合いを示すリング度を算出する特徴量算出ステップと、
前記リング度に基づいて、前記腫瘍の種別を判定する種別判定ステップとを含む
超音波診断方法。
【請求項７】
請求項６記載の超音波診断方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項８】
被検体内の腫瘍の種別を判定する超音波診断装置であって、
造影剤投与後の前記被検体から受信されたエコー信号に対応する超音波画像を形成する画像形成部と、
前記超音波画像において前記腫瘍を含む腫瘍領域内から、中央部の輝度値が、当該中央部を囲む周辺部の輝度値より低いリング形状における当該中央部に対応する第１関心領域を探索する関心領域設定部と、
前記第１関心領域の輝度と、前記周辺部に対応する第２関心領域の輝度との差を前記腫瘍領域の画像が前記リング形状である度合いを示すリング度として算出する特徴量算出部と、
前記リング度に基づいて、前記腫瘍の種別を判定する種別判定部とを備える
超音波診断装置。
【請求項９】
前記関心領域設定部は、
前記腫瘍領域に含まれる、互いに位置の異なる、予め定められた大きさの複数の探索領域のうち、探索領域において予め定められた範囲である第１領域と、当該第１領域を囲む予め定められた範囲である第２領域との輝度差が最大である探索領域を探索し、
前記輝度差が最大である探索領域に含まれる第１領域を前記第１関心領域に設定する
請求項８記載の超音波診断装置。
【請求項１０】
前記関心領域設定部は、
前記第１領域は、略円形状であり、
前記第２領域は、前記第１領域の中心を中心とする略円形状の領域うち前記第１領域を除く領域である
請求項９記載の超音波診断装置。
【請求項１１】
前記画像形成部は、動脈相を含む複数の時相における超音波画像を形成し、
前記関心領域設定部は、前記動脈相の超音波画像において前記第１関心領域を設定し、
前記特徴量算出部は、設定された前記第１関心領域を用いて、前記複数の時相における複数の前記リング度を算出し、
前記種別判定部は、算出された前記複数のリング度に基づいて、前記腫瘍の種別を判定する
請求項８〜１０のいずれか１項に記載の超音波診断装置。
【請求項１２】
前記関心領域設定部は、前記腫瘍領域に含まれる、互いに位置の異なる、予め定められた大きさの複数の探索領域のうち、輝度が最小である探索領域を探索し、前記輝度が最小である探索領域を前記第１関心領域に設定する
請求項８記載の超音波診断装置。
【請求項１３】
被検体内の腫瘍の種別を判定する超音波診断方法であって、
造影剤投与後の前記被検体から受信されたエコー信号に対応する超音波画像を形成する画像形成ステップと、
前記超音波画像において前記腫瘍を含む腫瘍領域内から、中央部の輝度値が、当該中央部を囲む周辺部の輝度値より低いリング形状における当該中央部に対応する第１関心領域を探索する関心領域設定ステップと、
前記第１関心領域の輝度と、前記周辺部に対応する第２関心領域の輝度との差を前記腫瘍領域の画像が前記リング形状である度合いを示すリング度として算出する特徴量算出ステップと、
前記リング度に基づいて、前記腫瘍の種別を判定する種別判定ステップとを含む
超音波診断方法。
【請求項１４】
請求項１３記載の超音波診断方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１５】
被検体内の腫瘍の種別を判定する超音波診断装置であって、
造影剤投与後の前記被検体から受信されたエコー信号に対応する超音波画像を形成する画像形成部と、
前記超音波画像において前記腫瘍を含む腫瘍領域に含まれる複数の画素の輝度値を水平方向及び垂直方向にそれぞれ投影し、投影された結果の下に凸の度合いに応じて、前記腫瘍領域の画像が、中央部の輝度値が当該中央部を囲む周辺部の輝度値より低いリング形状である度合いを示すリング度を算出する特徴量算出部と、
前記リング度に基づいて、前記腫瘍の種別を判定する種別判定部とを備える
超音波診断装置。
【請求項１６】
被検体内の腫瘍の種別を判定する超音波診断方法であって、
造影剤投与後の前記被検体から受信されたエコー信号に対応する超音波画像を形成する画像形成ステップと、
前記超音波画像において前記腫瘍を含む腫瘍領域に含まれる複数の画素の輝度値を水平方向及び垂直方向にそれぞれ投影し、投影された結果の下に凸の度合いに応じて、前記腫瘍領域の画像が、中央部の輝度値が当該中央部を囲む周辺部の輝度値より低いリング形状である度合いを示すリング度を算出する特徴量算出ステップと、
前記リング度に基づいて、前記腫瘍の種別を判定する種別判定ステップとを含む
超音波診断方法。
【請求項１７】
請求項１６記載の超音波診断方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、超音波診断装置、及び超音波診断方法に関する。特に、被検体内の腫瘍の種別を判定する超音波診断装置及び超音波診断方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
造影超音波は、造影剤を血管に投与することにより、高感度に血管を画像化できる画像診断法の１つである。現在、日本国内では、肝腫瘍と乳房腫瘍の診断において、造影剤ソナゾイドの使用が認可されている。この造影剤ソナゾイドは、腫瘍の種別判定で使われている。【０００３】
実際の診断では、まず、操作者は、腫瘍の有無を確認する。超音波画像において、腫瘍は低エコー領域又は高エコー領域として確認できる。その後、造影剤が投与されると、腫瘍が染影する。【０００４】
現状、腫瘍の種別判定は、読影者（操作者）の主観による判断に基づいてなされているので、診断結果が読影者に依存するという問題がある。【０００５】
このような問題に対して、特許文献１には、腫瘍領域における２つの特徴量である平均輝度及び標準偏差の時系列変化に基づく客観的な鑑別方法が開示されている。【０００６】
特許文献１に開示される技術によれば、腫瘍を含む大小３つの円が設定され、各円の特徴量の時間波形と各種別の典型波形とが比較される。そして、最も波形の合う種別が腫瘍の種別と判定される。また、各時相において、３つの円の特徴量に最も特徴量が近い種別が判定され、判定された回数が最大の種別が腫瘍の種別と判定される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１０−００５２６３号公報
【特許文献２】米国特許第５６３２２７７号明細書
【特許文献３】米国特許第５７０６８１９号明細書
【特許文献４】米国特許第５５７７５０５号明細書
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】肝腫瘤の超音波診断基準（案）、ｈｔｔｐ：//ｗｗｗ.ｊｓｕｍ.ｏｒ.ｊｐ/ｃｏｍｍｉｔｔｅｅ/ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ/ｐｄｆ/ｌｉｖｅｒ_ｔｕｍｏｒ.ｐｄｆ
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、このような腫瘍の種別判定では、高い精度で腫瘍の種別を判定できることが望まれている。【００１０】
そこで、本発明は、高い精度で腫瘍の種別の判定を行うことができる超音波診断装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するために、本発明の一態様に係る超音波診断装置は、被検体内の腫瘍の種別を判定する超音波診断装置であって、造影剤投与後の前記被検体から受信されたエコー信号に対応する超音波画像を形成する画像形成部と、前記超音波画像において前記腫瘍を含む腫瘍領域に含まれる複数の画素領域の各々を、低輝度領域と、前記低輝度領域より輝度が高い高輝度領域とに分類し、前記低輝度領域の位置の分散と、前記高輝度領域の位置の分散との差に基づき、前記腫瘍領域の画像が、中央部の輝度値が当該中央部を囲む周辺部の輝度値より低いリング形状である度合いを示すリング度を算出する特徴量算出部と、前記リング度に基づいて、前記腫瘍の種別を判定する種別判定部とを備える。【００１２】
なお、これらの全般的又は具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータ読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
【発明の効果】
【００１３】
本発明は、高い精度で腫瘍の種別の判定を行うことができる超音波診断装置を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】図１は、肝腫瘍の染影パタンを説明するための図である。
【図２】図２は、課題を説明するための図である。
【図３】図３は、実施の形態１に係る超音波診断装置の構成を示すブロック図である。
【図４】図４は、実施の形態１に係る超音波診断装置による、造影剤投与前の動作のフローチャートである。
【図５】図５は、実施の形態１に係る表示画面の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施の形態１に係る超音波診断装置による、造影剤投与後の動作のフローチャートである。
【図７】図７は、実施の形態１に係る表示画面の他の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施の形態１に係る肝腫瘍の典型例に対する特徴量の例を示す図である。
【図９】図９は、実施の形態１に係る特徴量に基づく腫瘍種別判定処理を説明するための図である。
【図１０】図１０は、実施の形態１に係る表示画面の他の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、実施の形態１に係る特徴量算出動作のフローチャートである。
【図１２Ａ】図１２Ａは、実施の形態１に係る腫瘍のサイズの計測を説明するための図である。
【図１２Ｂ】図１２Ｂは、実施の形態１に係る微分フィルタのサイズ設定を説明するための図である。
【図１３Ａ】図１３Ａは、実施の形態１に係る微分フィルタと微分フィルタの移動範囲の一例を示す図である。
【図１３Ｂ】図１３Ｂは、実施の形態１に係る微分フィルタと微分フィルタの移動範囲の他の一例を示す図である。
【図１３Ｃ】図１３Ｃは、実施の形態１に係る微分フィルタと微分フィルタの移動範囲の他の一例を示す図である。
【図１４】図１４は、実施の形態２に係る特徴量算出動作のフローチャートである。
【図１５】図１５は、実施の形態２に係る特徴量算出動作を説明するための図である。
【図１６】図１６は、実施の形態３に係る特徴量算出動作のフローチャートである。
【図１７】図１７は、実施の形態３に係る特徴量算出動作を説明するための図である。
【図１８】図１８は、実施の形態４に係る特徴量算出動作のフローチャートである。
【図１９】図１９は、実施の形態４に係る特徴量算出動作を説明するための図である。
【図２０】図２０は、実施の形態５に係る特徴量算出動作のフローチャートである。
【図２１】図２１は、実施の形態５に係る特徴量算出動作を説明するための図である。
【図２２Ａ】図２２Ａは、実施の形態５に係るＴＩＣの一例を示す図である。
【図２２Ｂ】図２２Ｂは、実施の形態５に係るＴＩＣの一例を示す図である。
【図２３】図２３は、実施の形態１及び２に係る超音波診断装置による動作のフローチャートである。
【図２４】図２４は、実施の形態３に係る超音波診断装置による動作のフローチャートである。
【図２５】図２５は、実施の形態４及び５に係る超音波診断装置による動作のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
（本発明の基礎となった知見）
本発明者は、「背景技術」の欄において記載した種別判定方法に関し、以下の問題が生じることを見出した。
【００１６】
図１に、肝腫瘍の染影パタンの典型例（非特許文献１）を示す。
【００１７】
染影時相は大きく２つ存在する。染影時相の１つは造影剤を投与してから約２分間の時相である血管相であり、もう１つは約１０分以降の時相である後血管相である。血管相は染影パタンの時系列変化が顕著な時相であり、後血管相は染影パタンの時系列変化が乏しい時相である。より詳細には、血管相は、肝臓に酸素を供給する動脈からの血液の流入が支配的な動脈相と、門脈からの血液の流入が支配的な門脈相とに区別される。腫瘍の悪性度が高いほど、動脈からの酸素の供給が支配的になり、門脈からの血液の流入が減少すると言われている。
【００１８】
実際の診断では、使用者は、これら染影パタンの時系列変化を観察して、腫瘍種別を判断する。例えば、血管相で腫瘍領域が実質領域よりも高エコーを示し、後血管相で腫瘍領域が実質領域よりも低エコーを示す場合には、肝細胞癌が疑われる。
【００１９】
現状、腫瘍の種別判定は、読影者（使用者）の主観による判断に基づいてなされているので、診断結果が読影者に依存するという問題がある。
【００２０】
図１に示す通り、実際の鑑別においては、腫瘍領域と実質領域との差、及び腫瘍領域における染影パタン（リングパタン、中央パタン及び均一パタンなど）が有用な判断材料である。
【００２１】
これに対して、特許文献１の１つ目の方法では、染影パタンを標準偏差で判断するが、例えば、中央パタンとリングパタンとで、標準偏差が同値になる可能性があるので、正しく判定できない可能性がある。
【００２２】
一方、特許文献１の２つ目の方法は、３つの円で空間的なパタンを評価することで、腫瘍領域のパタンを評価する。しかしながら、この方法では、判定対象の腫瘍領域のパタンと所定パタンとの誤差で腫瘍領域のパタンが判断される。よって、例えば、図２に示す通り、入力パタン８１が強いリングパタンの場合に、所定パタン８０との誤差が大きくなってしまう場合がある。すなわち、パタンの強さを正しく評価できない可能性がある。
【００２３】
また、リングパタンの中心が腫瘍領域の中心と一致しない場合がある。このような場合にも、リングパタンの度合いを正しく評価できない可能性がある。
【００２４】
本発明の一態様に係る超音波診断装置は、被検体内の腫瘍の種別を判定する超音波診断装置であって、造影剤投与後の前記被検体から受信されたエコー信号に対応する超音波画像を形成する画像形成部と、前記超音波画像において前記腫瘍を含む腫瘍領域に含まれる複数の画素領域の各々を、低輝度領域と、前記低輝度領域より輝度が高い高輝度領域とに分類し、前記低輝度領域の位置の分散と、前記高輝度領域の位置の分散との差に基づき、前記腫瘍領域の画像が、中央部の輝度値が当該中央部を囲む周辺部の輝度値より低いリング形状である度合いを示すリング度を算出する特徴量算出部と、前記リング度に基づいて、前記腫瘍の種別を判定する種別判定部とを備える。
【００２５】
これによれば、当該超音波診断装置は、高輝度領域の分散と低輝度領域の分散とを用いてリングパタンの度合いを判定できる。よって、当該超音波診断装置は、例えば、リングパタンの中心が腫瘍領域の中心にない場合でも、高い精度でリングパタンの度合いを判定できる。これにより、当該超音波診断装置は、高い精度で腫瘍の種別の判定を行うことができる。
【００２６】
例えば、前記特徴量算出部は、前記高輝度領域の位置の分散から前記低輝度領域の位置の分散を減算することにより得られた差分値が第１の値の場合、前記リング度を第２の値に設定し、前記差分値が、前記第１の値より大きい第３の値の場合、前記リング度を前記第２の値より大きい第４の値に設定してもよい。
【００２７】
例えば、前記特徴量算出部は、前記腫瘍領域に含まれる複数の領域の各々に対して、当該領域の輝度値が予め定められた閾値より小さい場合、当該領域を前記低輝度領域に分類し、当該領域の輝度値が前記閾値より大きい場合、当該領域を前記高輝度領域に分類してもよい。
【００２８】
例えば、前記特徴量算出部は、前記腫瘍領域に含まれる複数の領域の各々に対して、当該領域の輝度値の時系列変化を示す数値列を算出し、前記数値列における輝度値の最大値と最小値との差が予め定められた閾値より小さい場合、当該領域を前記低輝度領域に分類し、前記差が前記閾値より大きい場合、当該画素を前記高輝度領域に分類してもよい。
【００２９】
例えば、前記特徴量算出部は、さらに、前記超音波画像に含まれる、前記腫瘍を含まない実質領域の輝度と、前記腫瘍領域の輝度との差を算出し、前記種別判定部は、前記実質領域の輝度と前記腫瘍領域の輝度との前記差と、前記リング度とに基づいて前記腫瘍の種別を判定してもよい。
【００３０】
これによれば、当該超音波診断装置は、リング度に加え、超音波画像における腫瘍領域と実質領域との輝度差にも基づいて当該腫瘍の種別を判別することができるので、より高い精度で腫瘍の種別の判定を行うことができる。
【００３１】
また、本発明の一態様に係る超音波診断方法は、被検体内の腫瘍の種別を判定する超音波診断方法であって、造影剤投与後の前記被検体から受信されたエコー信号に対応する超音波画像を形成する画像形成ステップと、前記超音波画像において前記腫瘍を含む腫瘍領域に含まれる複数の画素領域の各々を、低輝度領域と、前記低輝度領域より輝度が高い高輝度領域とに分類し、前記低輝度領域の位置の分散と、前記高輝度領域の位置の分散との差に基づき、前記腫瘍領域の画像が、中央部の輝度値が当該中央部を囲む周辺部の輝度値より低いリング形状である度合いを示すリング度を算出する特徴量算出ステップと、前記リング度に基づいて、前記腫瘍の種別を判定する種別判定ステップとを含む。
【００３２】
これによれば、当該超音波診断方法は、高輝度領域の分散と低輝度領域の分散とを用いてリングパタンの度合いを判定できる。よって、当該超音波診断方法は、例えば、リングパタンの中心が腫瘍領域の中心にない場合でも、高い精度でリングパタンの度合いを判定できる。これにより、当該超音波診断方法は、高い精度で腫瘍の種別の判定を行うことができる。
【００３３】
また、本発明の一態様に係る超音波診断装置は、被検体内の腫瘍の種別を判定する超音波診断装置であって、造影剤投与後の前記被検体から受信されたエコー信号に対応する超音波画像を形成する画像形成部と、前記超音波画像において前記腫瘍を含む腫瘍領域内から、中央部の輝度値が、当該中央部を囲む周辺部の輝度値より低いリング形状における当該中央部に対応する第１関心領域を探索する関心領域設定部と、前記第１関心領域の輝度と、前記周辺部に対応する第２関心領域の輝度との差を前記腫瘍領域の画像が前記リング形状である度合いを示すリング度として算出する特徴量算出部と、前記リング度に基づいて、前記腫瘍の種別を判定する種別判定部とを備える。
【００３４】
これによれば、当該超音波診断装置は、腫瘍領域内の低輝度領域を探索することで、例えば、リングパタンの中心が腫瘍領域の中心にない場合でも、高い精度でリングパタンの度合いを判定できる。これにより、当該超音波診断装置は、高い精度で腫瘍の種別の判定を行うことができる。
【００３５】
例えば、前記関心領域設定部は、前記腫瘍領域に含まれる、互いに位置の異なる、予め定められた大きさの複数の探索領域のうち、探索領域において予め定められた範囲である第１領域と、当該第１領域を囲む予め定められた範囲である第２領域との輝度差が最大である探索領域を探索し、前記輝度差が最大である探索領域に含まれる第１領域を前記第１関心領域に設定してもよい。
【００３６】
これによれば、当該超音波診断装置は、腫瘍領域内からリングパタンの中央部に対応する第１関心領域を適切に設定できる。これにより、当該超音波診断装置は、高い精度で腫瘍の種別の判定を行うことができる。
【００３７】
例えば、前記関心領域設定部は、前記第１領域は、略円形状であり、前記第２領域は、前記第１領域の中心を中心とする略円形状の領域うち前記第１領域を除く領域であってもよい。
【００３８】
これにより、当該超音波診断装置は、腫瘍領域の中心部の位置又は形状に関わらず、第１関心領域を設定することができるので、高い精度で肝腫瘍の種別の判定を行うことができる。
【００３９】
例えば、前記画像形成部は、動脈相を含む複数の時相における超音波画像を形成し、前記関心領域設定部は、前記動脈相の超音波画像において前記第１関心領域を設定し、前記特徴量算出部は、設定された前記第１関心領域を用いて、前記複数の時相における複数の前記リング度を算出し、前記種別判定部は、算出された前記複数のリング度に基づいて、前記腫瘍の種別を判定してもよい。
【００４０】
これにより、当該超音波診断装置は、第１関心領域の位置が時相に応じて変動するのを防ぐことができるので、高い精度で種別判定を行うことができる。
【００４１】
例えば、前記関心領域設定部は、前記腫瘍領域に含まれる、互いに位置の異なる、予め定められた大きさの複数の探索領域のうち、輝度が最小である探索領域を探索し、前記輝度が最小である探索領域を前記第１関心領域に設定してもよい。
【００４２】
これによれば、当該超音波診断装置は、腫瘍領域内からリングパタンの中央部に対応する第１関心領域を適切に設定できる。これにより、当該超音波診断装置は、高い精度で腫瘍の種別の判定を行うことができる。
【００４３】
また、本発明の一態様に係る超音波診断方法は、被検体内の腫瘍の種別を判定する超音波診断方法であって、造影剤投与後の前記被検体から受信されたエコー信号に対応する超音波画像を形成する画像形成ステップと、前記超音波画像において前記腫瘍を含む腫瘍領域内から、中央部の輝度値が、当該中央部を囲む周辺部の輝度値より低いリング形状における当該中央部に対応する第１関心領域を探索する関心領域設定ステップと、前記第１関心領域の輝度と、前記周辺部に対応する第２関心領域の輝度との差を前記腫瘍領域の画像が前記リング形状である度合いを示すリング度として算出する特徴量算出ステップと、前記リング度に基づいて、前記腫瘍の種別を判定する種別判定ステップとを含む。
【００４４】
これによれば、当該超音波診断方法は、腫瘍領域内の低輝度領域を探索することで、例えば、リングパタンの中心が腫瘍領域の中心にない場合でも、高い精度でリングパタンの度合いを判定できる。これにより、当該超音波診断方法は、高い精度で腫瘍の種別の判定を行うことができる。
【００４５】
また、本発明の一態様に係る超音波診断装置は、被検体内の腫瘍の種別を判定する超音波診断装置であって、造影剤投与後の前記被検体から受信されたエコー信号に対応する超音波画像を形成する画像形成部と、前記超音波画像において前記腫瘍を含む腫瘍領域に含まれる複数の画素の輝度値を水平方向及び垂直方向にそれぞれ投影し、投影された結果の下に凸の度合いに応じて、前記腫瘍領域の画像が、中央部の輝度値が当該中央部を囲む周辺部の輝度値より低いリング形状である度合いを示すリング度を算出する特徴量算出部と、前記リング度に基づいて、前記腫瘍の種別を判定する種別判定部とを備える。
【００４６】
これによれば、当該超音波診断装置は、腫瘍領域内の輝度値の水平方向及び垂直方向への投影結果を用いてリングパタンの度合いを算出する。これにより、当該超音波診断装置は、例えば、リングパタンの中心が腫瘍領域の中心にない場合でも、高い精度でリングパタンの度合いを判定できる。これにより、当該超音波診断装置は、高い精度で腫瘍の種別の判定を行うことができる。
【００４７】
また、本発明の一態様に係る超音波診断装置は、被検体内の腫瘍の種別を判定する超音波診断方法であって、造影剤投与後の前記被検体から受信されたエコー信号に対応する超音波画像を形成する画像形成ステップと、前記超音波画像において前記腫瘍を含む腫瘍領域に含まれる複数の画素の輝度値を水平方向及び垂直方向にそれぞれ投影し、投影された結果の下に凸の度合いに応じて、前記腫瘍領域の画像が、中央部の輝度値が当該中央部を囲む周辺部の輝度値より低いリング形状である度合いを示すリング度を算出する特徴量算出ステップと、前記リング度に基づいて、前記腫瘍の種別を判定する種別判定ステップとを含む。
【００４８】
これによれば、当該超音波診断方法は、腫瘍領域内の輝度値の水平方向及び垂直方向への投影結果を用いてリングパタンの度合いを算出する。これにより、当該超音波診断方法は、例えば、リングパタンの中心が腫瘍領域の中心にない場合でも、高い精度でリングパタンの度合いを判定できる。これにより、当該超音波診断方法は、高い精度で腫瘍の種別の判定を行うことができる。
【００４９】
なお、これらの全般的又は具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータ読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム又は記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
【００５０】
以下、本発明の一態様に係る超音波診断装置について、図面を参照して説明する。
【００５１】
なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本発明の好ましい一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、本発明の最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、より好ましい形態を構成する任意の構成要素として説明される。
【００５２】
以降、システムの構成と動作について説明する。
【００５３】
（実施の形態１）
本実施の形態では、超音波画像における腫瘍領域（対象領域）と実質領域との輝度差、及び、腫瘍領域の染影パタン（リングパタン、中央パタン及び均一パタン等）を反映した特徴量を導入することにより、高い精度で肝腫瘍の種別を判定する例について説明する。なお、「腫瘍」とは、他の組織と比較して異なる性質を有する組織を意味し、良性及び悪性の両方を含む。
【００５４】
図３は、本実施の形態に係る超音波診断装置１００の構成を示すブロック図である。
【００５５】
図３に示されるように、本実施の形態に係る超音波システムは、超音波診断装置１００、超音波プローブ１０１、入力装置１１０及び表示装置１１１を含む。超音波診断装置１００は、超音波送受信部１０２、画像形成部１０３、データ記憶部１０４、関心領域設定部１０５、特徴量算出部１０６、種別判定部１０７、表示画面作成部１０８、及び入力値取得部１０９を備える。
【００５６】
（構成）
超音波プローブ１０１は、超音波送受信部１０２より出力された電気信号を超音波に変換し、その超音波を被検体に送信する。そして、超音波プローブ１０１は、超音波が被検体から反射して返ってきたエコー信号を電気信号に変換し、当該電気信号を超音波送受信部１０２へ出力する。
【００５７】
超音波送受信部１０２は、超音波信号の元となる電気信号を生成し、当該電気信号を超音波プローブ１０１へ出力する。また、超音波プローブ１０１より出力された電気信号をデジタルのエコー信号に変換し、当該エコー信号を画像形成部１０３へ出力する。
【００５８】
画像形成部１０３は、超音波送受信部１０２より出力されたエコー信号を輝度値に変換することで超音波画像を形成する。そして、画像形成部１０３は、形成した超音波画像をデータ記憶部１０４へ保存する。
【００５９】
データ記憶部１０４は、入力画像（超音波画像）、腫瘍を含む関心断面の情報、種別判定に用いる関心領域の情報、種別判定に用いる学習データ、及び、種別判定に用いる入力データの特徴量などを保存する。
【００６０】
入力値取得部１０９は、入力装置１１０を介して操作者により指定された関心断面及び関心領域などの情報を取得し、データ記憶部１０４へ保存する。
【００６１】
関心領域設定部１０５は、データ記憶部１０４より関心断面の画像と入力画像とを読み出し、両者の位置ズレを算出する。その後、関心領域設定部１０５は、データ記憶部１０４より関心領域の情報を読み出し、算出した位置ズレ量に基づいて、入力画像における関心領域の位置を補正する。そして、補正後の関心領域の情報をデータ記憶部１０４へ保存する。
【００６２】
特徴量算出部１０６は、データ記憶部１０４より入力画像と補正後の関心領域の情報とを読み出し、入力画像中の関心領域から所定の特徴量を抽出する。そして、特徴量算出部１０６は、算出した特徴量を時系列に並べてデータ記憶部１０４へ保存する。
【００６３】
種別判定部１０７は、データ記憶部１０４より造影剤投与から後血管相までの特徴量と、種別毎の学習データとを読み出し、読み出した情報を用いて腫瘍種別を判定する。種別判定部１０７は、腫瘍種別を判定した後、種別判定結果をデータ記憶部１０４へ保存する。
【００６４】
表示画面作成部１０８は、データ記憶部１０４より入力画像、特徴量、及び種別判定結果等をそれぞれ読み出し、読み出した情報を用いて表示画面を作成する。作成された表示画面は表示装置１１１に表示される。
【００６５】
入力装置１１０は、操作者の入力を受け付ける。入力装置１１０は、トラックボール、ボタン、又はタッチパネルなどにより実現される。
【００６６】
表示装置１１１は、表示画面作成部１０８が作成した表示画面を表示する。表示装置１１１は、ディスプレイなどにより実現される。
【００６７】
以上が、本実施の形態に係る装置構成である。
【００６８】
（動作）
以下、本実施の形態の動作の流れを説明する。
【００６９】
まず、超音波診断装置１００による造影剤投与前の動作を説明する。図４は、本実施の形態に係る造影剤投与前の動作のフローチャートである。
【００７０】
［ステップＳ１０１］
最初に、画像形成部１０３は、超音波送受信部１０２より出力されたエコー信号を輝度値に変換することで超音波画像を形成する。そして、画像形成部１０３は、形成した超音波画像を入力画像としてデータ記憶部１０４へ保存する。表示画面作成部１０８は、データ記憶部１０４より画像形成部１０３が保存した入力画像を読み出し、患者情報と設定情報等と入力画像とを統合した表示画面を作成し、作成した表示画面を表示装置１１１に表示する。このときの表示モードを通常モードと呼ぶ。これは、造影剤投与前の表示モードを意味する。
【００７１】
［ステップＳ１０２］
ステップＳ１０１において、入力値取得部１０９は、操作者による再生停止の操作を受け付ける。操作者が入力装置１１０を介して再生を停止する操作を行った場合、ステップＳ１０３が実行される。一方、操作者が再生を停止する操作を行わない場合はステップＳ１０１へ戻る。
【００７２】
［ステップＳ１０３］
操作者が入力装置１１０を介して再生停止操作を行ったことが検出された場合、超音波送受信部１０２と画像形成部１０３とは、超音波送受信及び画像形成を停止する。そして、表示画面作成部１０８は、静止画を表示装置１１１に表示する。関心領域設定部１０５は、データ記憶部１０４に保存されている停止持の超音波画像を関心断面として登録する。
【００７３】
［ステップＳ１０４］
次に、操作者が入力装置１１０を介して種別判定操作を行った場合、関心領域設定部１０５は、関心断面から関心領域である腫瘍領域及び実質領域の候補を検出し、検出結果を関心領域の情報としてデータ記憶部１０４へ保存する。その後、表示画面作成部１０８は、データ記憶部１０４より関心領域設定部１０５が保存した関心断面及び関心領域の情報を読み出し、関心領域を示す情報を関心断面に重畳した表示画面を作成し、作成した表示画面を表示装置１１１に表示する。この表示画面において、例えば、関心領域の外縁は破線で表示される。または、関心領域全体が、関心断面の画像が透けて見えるような程度に色付けされて表示される。
【００７４】
図５は、通常モードにおける表示画面の一例である。図５において、表示画面（通常モード）Ｇ１０に超音波画像Ｇ１１が表示されている。超音波画像Ｇ１１には、腫瘍領域Ｇ１２及び実質領域Ｇ１３が含まれている。ここで超音波画像Ｇ１１は、データ記憶部１０４より読み出された入力画像である。
【００７５】
関心領域設定部１０５は、腫瘍領域の候補を検出するために、二次元の微分フィルタを用いる。二次元の微分フィルタの係数は、輝度分布が中央において低く、周囲において高い領域、及び、輝度分布が中央において高く、周囲において低い領域で大きなフィルタ値となるように設定されている。関心領域設定部１０５は、二次元の微分フィルタを画面全体に渡って移動させ、各位置でフィルタ値を算出する。
【００７６】
また、フィルタ処理対象の入力画像の解像度を変更することで、サイズの異なる複数の腫瘍領域の候補を検出することができる。例えば、解像度を１／２に変換した入力画像を用いることで、同じサイズの微分フィルタを用いて上記で説明した場合のサイズの２倍サイズの腫瘍を検出することができる。このように数パタンの解像度の画像を用いて腫瘍領域の候補を検出することで、サイズの異なる複数の腫瘍領域の候補を検出することができる。
【００７７】
関心領域設定部１０５は、各位置のフィルタ値を算出後、算出された複数のフィルタ値のうち最大のフィルタ値を有する領域を腫瘍領域の候補に決定する。
【００７８】
また、関心領域設定部１０５は、実質領域の候補を、検出された腫瘍領域と同じ深さの領域に決定する。ここで、実質領域とは腫瘍を含まない通常の領域である。また、実質領域として、腫瘍領域の近傍の領域が設定される。
【００７９】
なお、上記では二次元の微分フィルタを用いて腫瘍領域の候補を検出する方法を示したが、その代わりに、操作者が超音波画像を閲覧し、腫瘍領域を設定するようにしてもよい。
【００８０】
なお、腫瘍領域及び実質領域の形状は、例えば、円形状又は楕円形状であるが、これに限定されず、多角形状など任意の形状であってよい。
【００８１】
［ステップＳ１０５］
次に、表示画面作成部１０８は、関心領域の候補が妥当であるか否かの確認メッセージを表示装置１１１に表示する。
【００８２】
［ステップＳ１０６］
次に、入力値取得部１０９は、ステップＳ１０５の確認メッセージに対する操作者の入力を、入力装置１１０を介して受け付ける。確認メッセージに対する操作者の入力は、関心領域の設定完了、又は、実質領域或いは腫瘍領域の修正である。
【００８３】
［ステップＳ１０７］
操作者が、関心領域の設定完了を入力した場合、入力値取得部１０９は、データ記憶部１０４に保存されている関心領域の情報を確定させる。
【００８４】
［ステップＳ１０８］
ステップＳ１０５の確認メッセージに対して、操作者が入力装置１１０を介して腫瘍領域を修正した場合、関心領域設定部１０５は、腫瘍領域の修正に伴い実質領域を変更する。その後、ステップＳ１０９が実行される。
【００８５】
［ステップＳ１０９］
ステップＳ１０５の確認メッセージに対して、操作者が入力装置１１０を介して実質領域を修正した場合、及び、ステップＳ１０８において実質領域が変更された後、関心領域設定部１０５は、データ記憶部１０４に保存されている関心領域の情報を修正する。その後、ステップＳ１０５に戻り、表示画面作成部１０８は、確認メッセージを表示する。
【００８６】
以上が、本実施の形態に係る関心断面、及び関心領域の設定に関するフローチャートである。
【００８７】
次に、超音波診断装置１００による造影剤投与後の動作を説明する。図６は、本実施の形態に係る造影剤投与後の動作のフローチャートである。
【００８８】
［ステップＳ２０１］
最初に、ステップＳ１０７にて、関心断面の関心領域が確定された後、超音波送受信部１０２及び画像形成部１０３は、造影超音波に対応した超音波の送受信、及び、画像形成を行う。具体的には、画像形成部１０３は、公知のパルスインバージョン法又は振幅変調法（特許文献２、３及び４を参照）などにより、造影剤からの反射エコーが支配的な造影画像Ｇ２１と、組織からの反射エコーが支配的な組織画像Ｇ２２とをそれぞれ形成する。ここで、組織画像Ｇ２２は、受信された超音波の基本波成分に対応する画像である。その後、画像形成部１０３は、造影画像Ｇ２１と組織画像Ｇ２２とをデータ記憶部１０４へ保存する。表示画面作成部１０８は、データ記憶部１０４より画像形成部１０３が保存した造影画像Ｇ２１と組織画像Ｇ２２とを読み出し、それらを左右に並べた表示画面を作成する。
【００８９】
図７は、造影モードにおける表示画面の一例である。図７において、表示画面Ｇ２０（造影モード）には、超音波画像である造影画像Ｇ２１及び組織画像Ｇ２２と、特徴量の推移Ｇ２５とが表示されている。造影画像Ｇ２１には、腫瘍領域Ｇ２３Ａと実質領域Ｇ２４Ａとが含まれている。また、組織画像Ｇ２２には、腫瘍領域Ｇ２３Ｂと実質領域Ｇ２４Ｂとが含まれている。
【００９０】
造影画像Ｇ２１と組織画像Ｇ２２とは、データ記憶部１０４より読み出した造影画像Ｇ２１と組織画像Ｇ２２とを左右に並べたものである。腫瘍領域Ｇ２３Ａ及びＧ２３Ｂと実質領域Ｇ２４Ａ及びＧ２４Ｂとは、システム又は操作者により指定されたものである。特徴量の推移Ｇ２５は、種別判定に使用される特徴量を時系列に表示したものである。
【００９１】
表示画面作成部１０８は、作成した表示画像を表示装置１１１に表示する。
【００９２】
［ステップＳ２０２］
次に、関心領域設定部１０５は、データ記憶部１０４に保存されている関心断面と入力画像との位置ズレを算出する。この位置ズレは、操作者の手振れ、又は、心臓の動き及び呼吸に伴う生体の動きにより生じる。関心領域設定部１０５は、ズレ量を公知のパタンマッチングにより算出する。パタンマッチングには、ステップＳ２０１において画像形成部１０３が形成した、造影剤からの反射エコーの影響が少ない組織画像Ｇ２２が用いられる。
【００９３】
［ステップＳ２０３］
次に、関心領域設定部１０５は、データ記憶部１０４に保存されている関心断面と位置補正後の入力画像とが同一断面であるかを判定する。例えば、関心領域設定部１０５は、両画像の誤差を算出し、誤差が閾値以下であれば、両画像が同一断面である判定する。両画像が同一断面である判定された場合、関心領域設定部１０５は、ステップＳ２０２にて算出したズレ量を用いて、入力画像の関心領域の位置を補正する。また、両画像が異なる断面と判定された場合、特徴量の算出は行われない。
【００９４】
［ステップＳ２０４］
次に、特徴量算出部１０６は、データ記憶部１０４に保存されている入力画像の関心領域を用いて、種別の判別に用いられる特徴量ｅと特徴量ｒとを算出する。ｅ値とｒ値の具体的な算出方法については、後述する。
【００９５】
図８は、肝腫瘍の典型例に対する特徴量ｅ及び特徴量ｒの値の例を示す図である。図８において、ｅ値が正の場合は周囲より腫瘍領域が高エコーであることを示し、負の場合は周囲より腫瘍領域が低エコーであることを示す。また、ｒ値が正の場合はリングパタンを示し、ｒ値が負の場合は中央パタンを示す。
【００９６】
図８の（ａ）に示されるように、肝細胞癌は、血管相で一様パタン（正確には、バスケットパタン）、かつ後血管相で低エコーを呈する所見が特徴的であるため、血管相のｒ値は０近傍であり、後血管相のｅ値は負である。
【００９７】
図８の（ｂ）に示されるように、転移性肝癌は、血管相でリングパタン、かつ後血管相で低エコーを呈する所見が特徴的であるため、血管相のｒ値は正であり、後血管相のｅ値は負である。
【００９８】
図８の（ｃ）に示されるように、肝血管腫は、血管相でリングパタンから一様パタンに変化し、かつ後血管相で低エコーを呈する所見が特徴的であるため、血管相のｒ値は正から０へ変化し、後血管相のｅ値は負である。
【００９９】
図８の（ｄ）に示されるように、ＦＮＨ（ｆｏｃａｌ ｎｏｄｕｌａｒ ｈｙｐｅｒｐｌａｓｉａ）は、血管相での中心から外側に広がる車軸状パタン、かつ後血管相で等エコーの所見が特徴的である。そのため、血管相のｒ値は負から０へ変化し、後血管相のｅ値は０近傍である。
【０１００】
このように、ｅ値とｒ値とを用いることにより、肝腫瘍の特徴的な所見をフォローすることができる。
【０１０１】
［ステップＳ２０５］
次に、入力値取得部１０９は、操作者による操作を受け付ける。操作者が操作を終了する旨を入力するとステップＳ２０６が実行される。
【０１０２】
［ステップＳ２０６］
次に、種別判定部１０７は、データ記憶部１０４に保存されている学習データと血管相から後血管相までの特徴量とに基づいて腫瘍種別判定を行う。
【０１０３】
種別判定には、事前に決定された所定の関心区間の特徴量６１が用いられる。
【０１０４】
図９は、本実施の形態に係る特徴量に基づく腫瘍種別判定を説明するための図である。Ｔ１〜Ｔ３は、種別判定に使用される関心区間６０である。ｅ１〜ｅ３値、及びｒ１〜ｒ３値は、各関心区間６０に属するｅ値とｒ値との平均値である。図９に示す例では、６つの入力パラメータから腫瘍種別を判定する。ここでは、公知のサポートベクターマシン（線形）を用いて種別が判定される場合について説明する。種別ｉの学習データをｗ（ｉ）及びｂ（ｉ）とし、評価値をｍ（ｉ）とし、入力パラメータをｘとすると、（式１）の関係が成り立つ。
【０１０５】
【数１】
2014061258.tif 000003
【０１０６】
ここで、ｗ（ｉ）及びｂ（ｉ）はサポートベクターマシンより算出された学習データであり、種別ｉ毎に用意される。なお、学習方法の詳細については、省略する。入力データに対する腫瘍種別判定では、種別判定部１０７は、評価値ｍ（ｉ）を全種別について算出した後、評価値ｍが最大値を取る種別を、入力データの種別と判定する。
【０１０７】
表示画面作成部１０８は、判定した種別を表示してもよい。図１０は、この判定結果の画面表示例を示す。このように、表示画面作成部１０８は、判定対象の複数の種別と、各種別の確率とを示す情報を表示してもよい。また、表示画面作成部１０８は、棒グラフ等を用いてこの情報をグラフィカルに表示してもよいし、最も確率の高い種別のみを表示してもよい。
【０１０８】
次に、ステップＳ２０４における特徴量の算出について、図１１を用いて説明する。図１１は、本実施の形態に係る特徴量の算出のフローチャートである。
【０１０９】
［ステップＳ３０１］
最初に、関心領域設定部１０５は、図１２Ａに示すように、腫瘍領域７０のサイズ（縦幅ｈ、横幅ｗ）を計測する。
【０１１０】
［ステップＳ３０２］
次に、関心領域設定部１０５は、計測した腫瘍サイズから微分フィルタ７２のサイズを決定する。微分フィルタ７２はリングパタンを検出するためのものである。図１２Ｂに示すように、微分フィルタ７２の中央の係数７４は負であり、辺縁の係数７３は正である。前者の係数が負の領域が、腫瘍領域７０のリングパタンの中央部である第１関心領域にかかり、後者の係数が正の領域が、腫瘍領域７０のリングパタンの辺縁部である第２関心領域にかかる。
【０１１１】
図１２Ｂの例では、微分フィルタ７２のサイズは、腫瘍領域７０の縦幅と横幅の内、小さい方の縦幅であり、微分フィルタ７２の形は正方形である。また、負の領域のサイズは、微分フィルタ７２の縦横１／２のサイズであるが、このサイズに限定されない。望ましくは、負の領域のサイズは、微分フィルタ７２の縦横１／２から縦横３／４程度であることが好ましい。
【０１１２】
［ステップＳ３０３］
次に、特徴量算出部１０６は、図１３Ａに示すように、微分フィルタ７２を腫瘍領域７０内で移動させ、各位置にて、微分フィルタ７２と画像との積和演算を行うことで微分値を取得する。すなわち、画素値をｐ、微分フィルタ７２の係数値をｆ、微分フィルタ７２のサイズ（範囲）をＲとすると、画像中の位置（ｘ，ｙ）における微分値ｄは、（式２）のように表される。
【０１１３】
【数２】
2014061258.tif 000004
【０１１４】
そして、特徴量算出部１０６は、算出した複数の微分値ｄうち最大の微分値ｄを画像特徴量であるｒ値（特徴量ｒ）に設定する。すなわち、腫瘍領域７０内のスキャン範囲をＳとすると、ｒ値は（式３）のように表される。
【０１１５】
【数３】
2014061258.tif 000005
【０１１６】
これにより、特徴量算出部１０６は、腫瘍領域７０内で最もリングパタンが表れている位置の特徴量を抽出できる。
【０１１７】
［ステップＳ３０４］
最後に、特徴量算出部１０６は、腫瘍領域７０と実質領域との平均輝度値をそれぞれ計算し、その差分を画像特徴量であるｅ値（特徴量ｅ）に設定する。このとき、特徴量算出部１０６は、腫瘍領域７０の平均輝度値として、最大の微分値ｄが算出された画像領域（微分フィルタ７２のサイズＲと同サイズ）の平均輝度値を計算してもよいし、ステップＳ１０４で検出又は設定された腫瘍領域全体の平均輝度値を計算してもよい。
【０１１８】
腫瘍領域７０の平均輝度をｘ、実質領域の平均輝度をｙとすると、ｅ値は（式４）で表される。
【０１１９】
【数４】
2014061258.tif 000006
【０１２０】
なお、特徴量算出部１０６は、図１３Ｂに示すように、微分フィルタ７２のサイズを、腫瘍領域７０の縦幅及び横幅の狭いほうより更に小さく設定し、腫瘍領域７０内を細かくスキャンしてもよい。また、図１３Ｃに示すように、微分フィルタ７２の形状は、円形又は略円形でもよい。
【０１２１】
また、特徴量算出部１０６は、腫瘍領域７０の輝度が所定の閾値以上になった場合に、微分フィルタ７２をスキャンしてもよい。これにより、染まる前にスキャンが行われることで検出結果が不安定になることを防ぐことができる。
【０１２２】
また、特徴量算出部１０６は、このスキャンを、例えば、所定の時相（例えば動脈相）に対してのみ行い、以降の時相では、上記所定の時相で決定された微分フィルタ７２の位置を使用してもよい。これにより、一度決定された微分フィルタ７２の位置がその後の時相で変動してしまうのを防ぐことができる。
【０１２３】
また、ｒ値は、微分フィルタ７２の正の係数が積算される辺縁部の輝度値と、負の係数が積算される中心部の輝度値との差であるとしたが、ｒ値は、この中心部の輝度値と、腫瘍領域７０に含まれる中心部以外の領域との輝度差であってもよい。
【０１２４】
表示画面作成部１０８は微分値ｄが最大である位置を表示してもよい。例えば、表示画面作成部１０８は、微分フィルタ７２の負の領域が積算される中心部と正の領域が積算される辺縁部との境界である中心部の外縁を略円形状に描画する。さらに、表示画面作成部１０８は、辺縁部の外縁も略円形状に描画してもよい。これにより、操作者は、腫瘍領域内のどの位置がリングパタンの中心部として抽出されたかを把握することができる。また、表示画面作成部１０８は、この中心部と辺縁部を、ｒ値が所定の閾値より大きい場合のみ、表示してもよい。これにより、操作者は、リングパタンらしさの判定状況を把握することができる。
【０１２５】
また、表示画面作成部１０８は、ステップＳ３０３においてスキャン中の微分フィルタ７２の位置を表示してもよい。さらに、再生或いは一時停止などのボタン、又はバーなどが設けられてもよい。また、中心部又は辺縁部の外縁をマウスでドラッグしたりすることで、操作者が微分フィルタ７２の位置を移動又は固定したり、微分フィルタ７２を変形したりできるようにしてもよい。特に、オフラインで超音波診断装置１００を動作させる場合には、微分フィルタ７２の位置を修正できるようにすることで、操作者の観測及び経験に基づき、より腫瘍領域７０の特徴を正確に捉えることができる。これにより、種別の判定結果の精度を向上させることができる。
【０１２６】
以上が、本実施の形態に係る造影剤投与後の動作のフローチャートである。
【０１２７】
なお、以上の説明において、実質領域の候補を、腫瘍領域と同じ深さで、かつ腫瘍領域に近接する領域としたが、実質領域の候補はこれに限定されるものではない。例えば、腫瘍領域と同じ深さで、かつ腫瘍領域に近接する領域に、横隔膜のような高エコー領域が存在する場合には、実質領域として腫瘍領域と深さの異なる領域が選択されてもよい。
【０１２８】
また、特徴量算出部１０６は、腫瘍領域と実質領域との輝度差を算出する際に、腫瘍領域の輝度値を、腫瘍領域全体の輝度値から算出せず、例えば、リングパタンの特徴量算出で用いる低エコー領域７１の輝度値を用いて算出してもよい。
【０１２９】
なお、上記説明では、特徴量算出部１０６は、特徴量の算出において、各領域の平均輝度を用いたが、その他の輝度に関する情報を用いてもよい。その他の輝度に関する情報とは、例えば、当該領域内の所定の位置の点の輝度、当該領域の輝度の中央値、又は、当該領域の輝度の最頻値などであってもよい。
【０１３０】
また、種別判定部１０７は、特徴量と腫瘍種別との関連付けにおいて、腫瘍の種別に応じて関心区間６０を変更してもよい。
【０１３１】
また、種別判定部１０７は、特徴量と腫瘍種別との関連付けにおいて、サポートベクターマシンを用いたが、これに限定されるものではなく、その他の機械学習を用いてもよい。
【０１３２】
＜効果＞
以上のように、本発明の一態様に係る超音波診断装置は、超音波画像における対象領域（腫瘍領域）に含まれ、腫瘍の種別に応じて顕著な特徴が表れる２つの関心領域の輝度差に基づいて当該腫瘍の種別を判別することができる。具体的には、当該超音波診断装置は、２つの関心領域の輝度差に基づいてリングパタンを判別するので、リングパタンの強さを評価できる。そのため、当該超音波診断装置は、より適切に腫瘍の種別を特定することができる。このように、当該超音波診断装置は、読影者に依存せずに高い精度で肝腫瘍の種別の判定を行うことができる。
【０１３３】
さらに、当該超音波診断装置は、腫瘍領域内でリングパタンの度合いが最も高い領域を探索する。これにより、当該超音波診断装置は、リングパタンが腫瘍領域の中心に無い場合であっても、リングパタンの度合いを適切に算出できる。
【０１３４】
また、当該超音波診断装置は、腫瘍領域の輝度に加え、超音波画像における腫瘍領域と実質領域との輝度差に基づいて当該腫瘍の種別を判別する。これにより、当該超音波診断装置は、高い精度で肝腫瘍の種別の判定を行うことができる。
【０１３５】
また、当該超音波診断装置は、超音波画像における腫瘍領域を円形状と捉え、当該円形状の中心部と周辺部とのそれぞれに関心領域を設定し、これらの関心領域の輝度差を算出し、当該輝度差を用いて腫瘍の種別を特定する。これにより、当該超音波診断装置は、より高い精度で肝腫瘍の種別の判定を行うことができる。
【０１３６】
なお、リングパタンの探索を動脈相に限定してもよい。具体的には、関心領域設定部１０５は、動脈相の超音波画像において第１関心領域を設定する。特徴量算出部１０６は、設定された第１関心領域を用いて、複数の時相における複数のリング度（特徴量ｒ）を算出する。ここで、リング度は、リングパタンの度合いを示す。種別判定部１０７は、算出された複数のリング度に基づいて、腫瘍の種別を判定する。これにより、当該超音波診断装置は、リングパタンの評価位置が各時相でずれることを抑制できるので、高い精度で種別判定を行うことができる。
【０１３７】
また、当該超音波診断装置は、リングパタンの特徴量ｒの算出に用いた微分フィルタ７２がかかる、画像における関心領域の位置を表示する。これにより、操作者は、種別判定の妥当性を把握できる。
【０１３８】
（実施の形態２）
上記実施の形態１では、特徴量算出部１０６は、微分値が最大となる領域を探索したが、本実施の形態では、特徴量算出部１０６は、輝度値が最小の領域を探索する。
【０１３９】
図１４は、本実施の形態に係る特徴量算出処理のフローチャートである。
【０１４０】
図１４に示すように、特徴量算出部１０６は、腫瘍領域内で輝度値が最小の領域を探索する（Ｓ３１１）。具体的には、図１５に示すように、特徴量算出部１０６は、腫瘍領域７０に対して探索領域７５をスキャンし、輝度値が最小の領域を探索する。ここで、輝度値とは、例えば、探索領域７５内の輝度値の平均値である。なお、この輝度値とは、探索領域７５の輝度値の中央値又は最頻値などであってもよい。また、探索領域７５は、例えば、微分フィルタ７２の中央の係数７４の領域と同程度のサイズである。
【０１４１】
次に、特徴量算出部１０６は、輝度値が最小の領域の輝度値と、腫瘍領域７０に含まれる、輝度値が最小である領域以外の領域の輝度値との輝度差を、特徴量ｒに設定する（Ｓ３１２）。
【０１４２】
以上により、本実施の形態に係る超音波診断装置は、腫瘍領域内で輝度値が最小の領域を探索するので、リングパタンが腫瘍領域の中心に無い場合であっても、リングパタンの度合いを適切に算出できる。
【０１４３】
（実施の形態３）
本実施の形態では、特徴量ｒの算出方法の変形例を説明する。
【０１４４】
図１６は、本実施の形態に係る特徴量算出処理のフローチャートである。
【０１４５】
まず、特徴量算出部１０６は、図１７に示すように、腫瘍領域７０の輝度値を垂直方向及び水平方向にそれぞれ投影する（Ｓ３２１）。ここで垂直方向に投影するとは、腫瘍領域７０の各画素列に対して、当該画素列に含まれる複数の画素の輝度値の平均値を算出する処理である。同様に、水平方向に投影するとは、腫瘍領域７０の各画素行に対して、当該画素行に含まれる複数の画素の輝度値の平均値を算出する処理である。なお、この処理は１画素単位で行われてもよいし、複数の画素を含む領域単位で行われてもよい。また、平均値の代わりに、中央値又は最頻値が用いられてもよい。
【０１４６】
次に、特徴量算出部１０６は、垂直方向の投影値及び水平方向の投影値を用いて特徴量ｒを算出する（Ｓ３２２）。具体的には、特徴量算出部１０６は、垂直方向の投影値及び水平方向の投影値の各々の下に凸の度合いを特徴量として設定する。例えば、特徴量算出部１０６は、投影値と、下に凸な関数（例えば二次関数）とフィッティングする。具体的には、特徴量算出部１０６は、二次関数の係数値を変更しつつ、最も投影値にフィットする二次関数を決定する。そして、特徴量算出部１０６は、決定された二次関数のｘ二乗の項の係数値を、特徴量ｒに設定する。つまり、各投影値の下に凸の度合いが高いほど、特徴量ｒは大きくなる（リング形状の度合いが高くなる）。
【０１４７】
以上により、本実施の形態に係る超音波診断装置は、腫瘍領域の輝度値の投影値を用いてリングパタンの度合いを判定するので、リングパタンが腫瘍領域の中心に無い場合であっても、リングパタンの度合いを適切に算出できる。
【０１４８】
（実施の形態４）
本実施の形態では、特徴量ｒの算出方法の変形例を説明する。
【０１４９】
図１８は、本実施の形態に係る特徴量算出処理のフローチャートである。
【０１５０】
まず、特徴量算出部１０６は、図１９に示すように、腫瘍領域７０を複数の小領域９１に分割する（Ｓ３３１）。ここで、各小領域９１は、複数の画素を含む領域である。なお、各小領域９１は、一つの画素のみを含んでもよい。言い換えると、この領域分割処理を行わずに１画素単位で以下の処理が行われてもよい。
【０１５１】
次に、特徴量算出部１０６は、各小領域を高輝度領域９２と低輝度領域９３とに分類する（Ｓ３３２）。ここで、高輝度領域９２とは、低輝度領域９３より輝度値（平均値、中央値又は最頻値等）が低い領域である。例えば、この分類には大津の二値化法又はＫ−ｍｅａｎｓ（Ｋ平均法）を用いることができる。
【０１５２】
次に、特徴量算出部１０６は、高輝度領域９２の位置の分散Ｖｈ、及び低輝度領域９３の位置の分散Ｖｌを算出する（Ｓ３３３）。具体的には、分散Ｖｈは、複数の高輝度領域９２の位置の平均座標（中心座標）と、各高輝度領域９２との差分の二乗和を、高輝度領域９２の総数で割った値である。同様に、分散Ｖｌは、複数の低輝度領域９３の位置の平均座標（中心座標）と、各低輝度領域９３との差分の二乗和を、低輝度領域９３の総数で割った値である。
【０１５３】
次に、特徴量算出部１０６は、分散Ｖｈと分散Ｖｌとの差分をリング度（特徴量ｒ）に設定する（Ｓ３３４）。具体的には、特徴量ｒは、Ｖｈ−Ｖｌで表される。つまり、低輝度領域の分散Ｖｌが小さく、高輝度領域９２の分散Ｖｈが大きい場合に、特徴量ｒ（リング度）は大きくなる。
【０１５４】
以上により、本実施の形態に係る超音波診断装置は、高輝度領域及び低輝度領域の分散を用いてリングパタンの度合いを判定するので、リングパタンが腫瘍領域の中心に無い場合であっても、リングパタンの度合いを適切に算出できる。
【０１５５】
（実施の形態５）
本実施の形態では、特徴量ｒの算出方法の変形例を説明する。
【０１５６】
図２０は、本実施の形態に係る特徴量算出処理のフローチャートである。
【０１５７】
まず、特徴量算出部１０６は、図２１に示すように、腫瘍領域７０を複数の小領域９１に分割する（Ｓ３４１）。なお、この処理は、図１８に示すＳ３３１と同様である。
【０１５８】
次に、特徴量算出部１０６は、各小領域９１のＴＩＣ（Ｔｉｍｅ  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ  Ｃｕｒｖｅ）を生成する（Ｓ３４２）。ここでＴＩＣは、図２２Ａ及び図２２Ｂに示すように、輝度値の時間変化を示す。
【０１５９】
次に、特徴量算出部１０６は、ＴＩＣの変化量に基づいて各小領域９１を高輝度領域９４と低輝度領域９５とに分類する（Ｓ３４３）。ここで変化量とは、例えば、ＴＩＣにおける輝度値の最大値と最小値との差分である。また、特徴量算出部１０６は、この変化量が予め定められた閾値より大きい場合に、対象の小領域９１を高輝度領域９４に分類し、この変化量が上記閾値より小さい場合に、対象の小領域９１を低輝度領域９５に分類する。
【０１６０】
次に、特徴量算出部１０６は、高輝度領域９４の位置の分散Ｖｈ、及び低輝度領域９５の位置の分散Ｖｌを算出する（Ｓ３４４）。
【０１６１】
次に、特徴量算出部１０６は、分散Ｖｈと分散Ｖｌとの差分をリング度（特徴量ｒ）に設定する（Ｓ３４５）。具体的には、特徴量ｒは、Ｖｈ−Ｖｌで表される。つまり、低輝度領域の分散Ｖｌが小さく、高輝度領域の分散Ｖｈが大きい場合に、特徴量ｒ（リング度）は大きくなる。
【０１６２】
以上により、本実施の形態に係る超音波診断装置は、高輝度領域及び低輝度領域の分散を用いてリングパタンの度合いを判定するので、リングパタンが腫瘍領域の中心に無い場合であっても、リングパタンの度合いを適切に算出できる。
【０１６３】
（まとめ）
以上、実施の形態１及び実施の形態２で説明したように、本発明の一態様に係る超音波診断装置は、図２３に示す処理を行う。まず、画像形成部１０３は、造影剤投与後の被検体から受信されたエコー信号に対応する超音波画像を形成する（Ｓ４０１）。
【０１６４】
次に、関心領域設定部１０５は、超音波画像において腫瘍を含む腫瘍領域内から、中央部の輝度値が、当該中央部を囲む周辺部の輝度値より低いリング形状における当該中央部に対応する第１関心領域を探索する（Ｓ４０２）。
【０１６５】
具体的には、実施の形態１で説明したように、関心領域設定部１０５は、輝度差が最大である第１領域と第２領域とを探索する。つまり、関心領域設定部１０５は、腫瘍領域に含まれる、互いに位置の異なる、予め定められた大きさの複数の探索領域のうち、第１領域と第２領域との輝度差が最大である探索領域を探索し、輝度差が最大である探索領域に含まれる第１領域を第１関心領域に設定する。ここで、第１領域は、探索領域（微分フィルタ７２）において予め定められた範囲であり、微分フィルタ７２の中央の係数７４に対応する領域である。また、第２領域は、探索領域において、第１領域を囲む予め定められた範囲であり、微分フィルタ７２の辺縁の係数７３に対応する領域である。
【０１６６】
なお、第１領域は、略円形状であり、第２領域は、第１領域の中心を中心とする略円形状の領域うち第１領域を除く領域であってもよい。
【０１６７】
また、実施の形態２で説明したように、関心領域設定部１０５は、輝度が最小の領域を探索してもよい。つまり、関心領域設定部１０５は、腫瘍領域に含まれる、互いに位置の異なる、予め定められた大きさの複数の探索領域のうち、輝度が最小である探索領域を探索し、輝度が最小である探索領域を第１関心領域に設定する。
【０１６８】
次に、特徴量算出部１０６は、第１関心領域の輝度と、周辺部に対応する第２関心領域の輝度との差を腫瘍領域の画像がリング形状である度合いを示すリング度（特徴量ｒ）として算出する（Ｓ４０３）。ここで、第２関心領域は、例えば、腫瘍領域のうち第１関心領域を除く領域である。なお、実施の形態１で説明したように、第１領域と第２領域との輝度差を探索に用いる場合には、第２関心領域は、第２領域であってもよい。
【０１６９】
次に、種別判定部１０７は、リング度に基づいて、腫瘍の種別を判定する（Ｓ４０４）。
【０１７０】
なお、上記探索処理（Ｓ４０２）は、複数の超音波画像の各々に対して行われてもよいし、一部の超音波画像に対してのみ行われてもよい。一部の超音波画像に対してのみ探索処理が行われる場合には、当該探索処理で探索された第１関心領域が、他の超音波画像に対しても用いられる。例えば、画像形成部１０３は、動脈相を含む複数の時相における超音波画像を形成する。関心領域設定部１０５は、動脈相の超音波画像において第１関心領域を設定する。特徴量算出部１０６は、設定された上記第１関心領域を用いて、複数の時相における複数のリング度を算出する。また、種別判定部１０７は、算出された複数のリング度に基づいて、腫瘍の種別を判定する。
【０１７１】
また、実施の形態３で説明したように、本発明の一態様に係る超音波診断装置は、図２４に示す処理を行う。まず、画像形成部１０３は、造影剤投与後の被検体から受信されたエコー信号に対応する超音波画像を形成する（Ｓ４１１）。
【０１７２】
次に、特徴量算出部１０６は、超音波画像において腫瘍を含む腫瘍領域に含まれる複数の画素の輝度値を水平方向及び垂直方向にそれぞれ投影する（Ｓ４１２）。次に、特徴量算出部１０６は、投影された結果の下に凸の度合いに応じて、腫瘍領域の画像が、中央部の輝度値が当該中央部を囲む周辺部の輝度値より低いリング形状である度合いを示すリング度（特徴量ｒ）を算出する（Ｓ４１３）。
【０１７３】
次に、種別判定部１０７は、リング度に基づいて、腫瘍の種別を判定する（Ｓ４１４）。
【０１７４】
また、実施の形態４及び５で説明したように、本発明の一態様に係る超音波診断装置は、図２５に示す処理を行う。まず、画像形成部１０３は、造影剤投与後の被検体から受信されたエコー信号に対応する超音波画像を形成する（Ｓ４２１）。
【０１７５】
次に、特徴量算出部１０６は、超音波画像において腫瘍を含む腫瘍領域に含まれる複数の画素領域の各々を、低輝度領域と、低輝度領域より輝度が高い高輝度領域とに分類する（Ｓ４２２）。
【０１７６】
具体的には、実施の形態４で説明したように、特徴量算出部１０６は、腫瘍領域に含まれる複数の領域の各々に対して、当該領域の輝度値（例えば平均値）が予め定められた閾値より小さい場合、当該領域を低輝度領域に分類し、当該領域の輝度値が閾値より大きい場合、当該領域を高輝度領域に分類する。
【０１７７】
または、実施の形態５で説明したように、特徴量算出部１０６は、腫瘍領域に含まれる複数の領域の各々に対して、当該領域の輝度値の時系列変化を示す数値列（ＴＩＣ）を算出し、数値列における輝度値の最大値と最小値との差が予め定められた閾値より小さい場合、当該領域を低輝度領域に分類し、最大値と最小値との差が閾値より大きい場合、当該画素を高輝度領域に分類する。
【０１７８】
なお、ここで領域とは１以上の画素を含めばよい。
【０１７９】
次に、特徴量算出部１０６は、低輝度領域の位置の分散（低輝度領域に分類された１以上の領域の位置の分散）と、高輝度領域の位置の分散（高輝度領域に分類された１以上の領域の位置の分散）との差に基づき、腫瘍領域の画像が、中央部の輝度値が当該中央部を囲む周辺部の輝度値より低いリング形状である度合いを示すリング度（特徴量ｒ）を算出する（Ｓ４２３）。具体的には、特徴量算出部１０６は、高輝度領域の位置の分散から低輝度領域の位置の分散を減算することにより得られた差分値が第１の値の場合、リング度を第２の値に設定し、差分値が、第１の値より大きい第３の値の場合、リング度を第２の値より大きい第４の値に設定する。つまり、特徴量算出部１０６は、上記差分値が大きい場合には、リング度を大きく設定する。
【０１８０】
次に、種別判定部１０７は、リング度に基づいて、腫瘍の種別を判定する（Ｓ４２４）。
【０１８１】
なお、特徴量算出部１０６は、さらに、超音波画像に含まれる、腫瘍を含まない実質領域の輝度と、腫瘍領域の輝度との差（特徴量ｅ）を算出し、種別判定部１０７は、実質領域の輝度と腫瘍領域の輝度との差と、リング度とに基づいて腫瘍の種別を判定してもよい。
【０１８２】
（その他の変形例）
なお、本発明を上記実施の形態に基づいて説明してきたが、本発明は、上記の実施の形態に限定されないのはもちろんである。以下のような場合も本発明に含まれる。
【０１８３】
（１）上記の各装置は、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクユニット、ディスプレイユニット、キーボード、マウスなどから構成されるコンピュータシステムである。前記ＲＡＭ又はハードディスクユニットには、コンピュータプログラムが記憶されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、各装置は、その機能を達成する。ここでコンピュータプログラムは、所定の機能を達成するために、コンピュータに対する指令を示す命令コードが複数個組み合わされて構成されたものである。
【０１８４】
（２）上記の各装置を構成する構成要素の一部又は全部は、１個のシステムＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ：大規模集積回路）から構成されているとしてもよい。システムＬＳＩは、複数の構成部を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。前記ＲＡＭには、コンピュータプログラムが記憶されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。
【０１８５】
（３）上記の各装置を構成する構成要素の一部又は全部は、各装置に脱着可能なＩＣカード又は単体のモジュールから構成されているとしてもよい。前記ＩＣカード又は前記モジュールは、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどから構成されるコンピュータシステムである。前記ＩＣカード又は前記モジュールは、上記の超多機能ＬＳＩを含むとしてもよい。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、前記ＩＣカード又は前記モジュールは、その機能を達成する。このＩＣカード又はこのモジュールは、耐タンパ性を有するとしてもよい。
【０１８６】
（４）本発明は、上記に示す方法であるとしてもよい。また、これらの方法をコンピュータにより実現するコンピュータプログラムであるとしてもよいし、前記コンピュータプログラムからなるデジタル信号であるとしてもよい。
【０１８７】
また、本発明は、前記コンピュータプログラム又は前記デジタル信号をコンピュータ読み取り可能な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＢＤ（Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）  Ｄｉｓｃ）、半導体メモリなどに記録したものとしてもよい。また、これらの記録媒体に記録されている前記デジタル信号であるとしてもよい。
【０１８８】
また、本発明は、前記コンピュータプログラム又は前記デジタル信号を、電気通信回線、無線又は有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク、データ放送等を経由して伝送するものとしてもよい。
【０１８９】
また、本発明は、マイクロプロセッサとメモリを備えたコンピュータシステムであって、前記メモリは、上記コンピュータプログラムを記憶しており、前記マイクロプロセッサは、前記コンピュータプログラムにしたがって動作するとしてもよい。
【０１９０】
また、前記プログラム又は前記デジタル信号を前記記録媒体に記録して移送することにより、又は前記プログラム又は前記デジタル信号を前記ネットワーク等を経由して移送することにより、独立した他のコンピュータシステムにより実施するとしてもよい。
【０１９１】
（５）上記実施の形態及び上記変形例をそれぞれ組み合わせるとしてもよい。
【０１９２】
なお、上記各実施の形態において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されるか、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵ又はプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスク又は半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。ここで、上記各実施の形態の超音波診断装置などを実現するソフトウェアは、次のようなプログラムである。
【０１９３】
すなわち、このプログラムは、コンピュータに、被検体内の腫瘍の種別を判定する超音波診断方法であって、造影剤投与後の前記被検体から受信されたエコー信号に対応する超音波画像を形成する画像形成ステップと、前記超音波画像において前記腫瘍を含む腫瘍領域に含まれる複数の画素領域の各々を、低輝度領域と、前記低輝度領域より輝度が高い高輝度領域とに分類し、前記低輝度領域の位置の分散と、前記高輝度領域の位置の分散との差に基づき、前記腫瘍領域の画像が、中央部の輝度値が当該中央部を囲む周辺部の輝度値より低いリング形状である度合いを示すリング度を算出する特徴量算出ステップと、前記リング度に基づいて、前記腫瘍の種別を判定する種別判定ステップとを含む超音波診断方法を実行させる。
【０１９４】
また、本発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータに、被検体内の腫瘍の種別を判定する超音波診断方法であって、造影剤投与後の前記被検体から受信されたエコー信号に対応する超音波画像を形成する画像形成ステップと、前記超音波画像において前記腫瘍を含む腫瘍領域内から、中央部の輝度値が、当該中央部を囲む周辺部の輝度値より低いリング形状における当該中央部に対応する第１関心領域を探索する関心領域設定ステップと、前記第１関心領域の輝度と、前記周辺部に対応する第２関心領域の輝度との差を前記腫瘍領域の画像が前記リング形状である度合いを示すリング度として算出する特徴量算出ステップと、前記リング度に基づいて、前記腫瘍の種別を判定する種別判定ステップとを含む超音波診断方法を実行させる。
【０１９５】
また、本発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータに、被検体内の腫瘍の種別を判定する超音波診断方法であって、造影剤投与後の前記被検体から受信されたエコー信号に対応する超音波画像を形成する画像形成ステップと、前記超音波画像において前記腫瘍を含む腫瘍領域に含まれる複数の画素の輝度値を水平方向及び垂直方向にそれぞれ投影し、投影された結果と、予め定められたパタンとの一致度に応じて、前記腫瘍領域の画像が、中央部の輝度値が当該中央部を囲む周辺部の輝度値より低いリング形状である度合いを示すリング度を算出する特徴量算出ステップと、前記リング度に基づいて、前記腫瘍の種別を判定する種別判定ステップとを含む超音波診断方法を実行させる。
【０１９６】
また、上記で用いた数字は、全て本発明を具体的に説明するために例示するものであり、本発明は例示された数字に制限されない。
【０１９７】
また、ブロック図における機能ブロックの分割は一例であり、複数の機能ブロックを一つの機能ブロックとして実現したり、一つの機能ブロックを複数に分割したり、一部の機能を他の機能ブロックに移してもよい。また、類似する機能を有する複数の機能ブロックの機能を単一のハードウェア又はソフトウェアが並列又は時分割に処理してもよい。
【０１９８】
また、上記超音波診断装置による超音波診断方法に含まれる複数のステップが実行される順序は、本発明を具体的に説明するために例示するためのものであり、上記以外の順序であってもよい。また、上記ステップの一部が、他のステップと同時（並列）に実行されてもよい。
【０１９９】
以上、本発明の一つ又は複数の態様に係る超音波診断装置について、実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本発明の一つ又は複数の態様の範囲内に含まれてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０２００】
本発明は、超音波診断装置に利用できる。また、本発明は、腫瘍種別判定法及び腫瘍種別判定法に利用できる。
【符号の説明】
【０２０１】
６０  関心区間
６１  特徴量
７０  腫瘍領域
７１  低エコー領域
７２  微分フィルタ
７３  辺縁の係数
７４  中央の係数
７５  探索領域
８０  所定パタン
８１  入力パタン
９１  小領域
９２、９４  高輝度領域
９３、９５  低輝度領域
１００  超音波診断装置
１０１  超音波プローブ
１０２  超音波送受信部
１０３  画像形成部
１０４  データ記憶部
１０５  関心領域設定部
１０６  特徴量算出部
１０７  種別判定部
１０８  表示画面作成部
１０９  入力値取得部
１１０  入力装置
１１１  表示装置
Ｇ１０、Ｇ２０  表示画面
Ｇ１１  超音波画像
Ｇ１２、Ｇ２３Ａ、Ｇ２３Ｂ  腫瘍領域
Ｇ１３、Ｇ２４Ａ、Ｇ２４Ｂ  実質領域
Ｇ２１  造影画像
Ｇ２２  組織画像
Ｇ２５  特徴量の推移
【図１】
2014061258.tif 000007
【図２】
2014061258.tif 000008
【図３】
2014061258.tif 000009
【図４】
2014061258.tif 000010
【図５】
2014061258.tif 000011
【図６】
2014061258.tif 000012
【図７】
2014061258.tif 000013
【図８】
2014061258.tif 000014
【図９】
2014061258.tif 000015
【図１０】
2014061258.tif 000016
【図１１】
2014061258.tif 000017
【図１２Ａ】
2014061258.tif 000018
【図１２Ｂ】
2014061258.tif 000019
【図１３Ａ】
2014061258.tif 000020
【図１３Ｂ】
2014061258.tif 000021
【図１３Ｃ】
2014061258.tif 000022
【図１４】
2014061258.tif 000023
【図１５】
2014061258.tif 000024
【図１６】
2014061258.tif 000025
【図１７】
2014061258.tif 000026
【図１８】
2014061258.tif 000027
【図１９】
2014061258.tif 000028
【図２０】
2014061258.tif 000029
【図２１】
2014061258.tif 000030
【図２２Ａ】
2014061258.tif 000031
【図２２Ｂ】
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【図２３】
2014061258.tif 000033
【図２４】
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【図２５】
2014061258.tif 000035
【国際調査報告】
2014061258.tif 000036
2014061258.tif 000037