(57)【要約】超音波観測装置は、受信した超音波の周波数を解析することによって周波数スペクトルを算出する周波数解析部と、周波数スペクトルを近似することによって周波数スペクトルの特徴量を抽出する特徴量抽出部と、複数の既知検体によってそれぞれ反射された超音波をもとに抽出された周波数スペクトルの特徴量を記憶するとともに、該特徴量に基づいて複数の既知検体を複数のグループに分けて記憶する記憶部と、少なくとも各グループの特徴量を含む母集団の統計量を用いることにより、特徴量抽出部が抽出した特徴量と各グループとの関連度を算出する関連度算出部と、関連度算出部の算出結果に基づいて、検体の特徴量に対応した表示態様を有する超音波画像データを生成する画像処理部と、画像処理部が生成した超音波画像データに対応する画像を表示可能な表示部と、を備える。
2012063975.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波観測装置であって、
受信した超音波の周波数を解析することによって周波数スペクトルを算出する周波数解析部と、
前記周波数解析部が算出した周波数スペクトルを近似することによって前記周波数スペクトルの特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
複数の既知検体によってそれぞれ反射された超音波をもとに抽出された周波数スペクトルの特徴量を記憶するとともに、各既知検体の情報に基づいて前記複数の既知検体を複数のグループに分けて記憶する記憶部と、
少なくとも前記記憶部が記憶する各グループの特徴量を含む母集団の統計量を用いることにより、前記特徴量抽出部が抽出した特徴量と各グループとの関連度を算出する関連度算出部と、
前記関連度算出部の算出結果に基づいて、前記検体の特徴量に対応した表示態様を有する超音波画像データを生成する画像処理部と、
前記画像処理部が生成した超音波画像データに対応する画像を表示可能な表示部と、
を備えたことを特徴とする超音波観測装置。
【請求項２】
前記特徴量抽出部は、複数の特徴量を抽出し、
前記記憶部は、前記複数のグループの各々における各特徴量の平均を記憶し、
前記関連度算出部は、前記複数の特徴量の少なくともいずれか一つを成分とする特徴量空間を設定し、前記検体の周波数スペクトルの特徴量のうち前記特徴量空間の成分をなす特徴量を前記特徴量空間の座標として有する検体点と、前記複数の既知検体の前記グループにおける各特徴量のうち前記特徴量空間の成分をなす特徴量の平均を前記特徴量空間の座標として有する既知検体平均点との前記特徴量空間上の距離を前記関連度として算出することを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
【請求項３】
前記画像処理部は、
前記検体点と前記既知検体平均点との距離に応じて、前記超音波画像データの画素値を定めることを特徴とする請求項２に記載の超音波観測装置。
【請求項４】
前記関連度算出部は、
同一グループに属する特徴量に前記検体の特徴量を加えた新たな母集団における特徴量の標準偏差を算出し、該標準偏差と前記同一グループに属する特徴量の標準偏差との差を前記関連度として算出することを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
【請求項５】
前記画像処理部は、
前記新たな母集団における特徴量の標準偏差と前記同一グループに属する特徴量の標準偏差との差に応じて、前記超音波画像データの画素値を定めることを特徴とする請求項４に記載の超音波観測装置。
【請求項６】
同一のグループに属する特徴量をそれぞれ有する複数の検体は、組織性状が互いに同じであることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の超音波観測装置。
【請求項７】
前記特徴量抽出部は、
前記周波数解析部が算出した周波数スペクトルに対し、超音波が伝播する際に該超音波の受信深度および周波数に応じて発生する減衰の寄与を削減する減衰補正処理と近似処理とを行うことにより、前記特徴量を抽出することを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の超音波観測装置。
【請求項８】
前記特徴量抽出部は、
前記周波数解析部が算出した周波数スペクトルに対して前記近似処理を行うことにより、前記減衰補正処理を行う前の補正前特徴量を抽出する近似部と、
前記近似部が抽出した補正前特徴量に対して前記減衰補正処理を行うことにより、前記周波数スペクトルの特徴量を抽出する減衰補正部と、
を有することを特徴とする請求項７に記載の超音波観測装置。
【請求項９】
前記特徴量抽出部は、
前記周波数スペクトルに対して前記減衰補正処理を行う減衰補正部と、
前記減衰補正部が補正した周波数スペクトルに対して前記近似処理を行うことにより、前記周波数スペクトルの特徴量を抽出する近似部と、
を有することを特徴とする請求項７に記載の超音波観測装置。
【請求項１０】
前記近似部は、
回帰分析によって前記周波数スペクトルを多項式で近似することを特徴とする請求項８または９に記載の超音波観測装置。
【請求項１１】
前記近似部は、
前記周波数スペクトルを一次式で近似し、
前記一次式の傾き、前記一次式の切片、および前記傾きと前記切片と前記周波数スペクトルの周波数帯域に含まれる特定の周波数とを用いて定まる強度、のうち少なくとも２つを含む複数の特徴量を抽出することを特徴とする請求項１０に記載の超音波観測装置。
【請求項１２】
前記減衰補正部は、
超音波の受信深度が大きいほど大きな補正を行うことを特徴とする請求項８〜１１のいずれか１項に記載の超音波観測装置。
【請求項１３】
検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波観測装置の作動方法であって、
受信した超音波の周波数を解析することによって周波数スペクトルを周波数解析部により算出する周波数解析ステップと、
前記周波数解析ステップで算出した周波数スペクトルを近似することによって前記周波数スペクトルの特徴量を特徴量抽出部により抽出する特徴量抽出ステップと、
複数の既知検体によってそれぞれ反射された超音波をもとに抽出された周波数スペクトルの特徴量を記憶するとともに、各既知検体の情報に基づいて前記複数の既知検体を複数のグループに分けて記憶する記憶部から各グループの特徴量を読み出し、少なくともグループの特徴量を含む母集団の統計量を用いて各グループと前記特徴量抽出部が抽出した特徴量との関連度を関連度算出部により算出する関連度算出ステップと、
前記関連度算出ステップの算出結果に基づいて、前記検体の特徴量に対応した表示態様を有する超音波画像データを画像処理部により生成する画像処理ステップと、
前記画像処理ステップで生成した超音波画像データに対応する画像を表示部により表示する画像表示ステップと、
を有することを特徴とする超音波観測装置の作動方法。
【請求項１４】
検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波観測装置に、
受信した超音波の周波数を解析することによって周波数スペクトルを周波数解析部により算出する周波数解析ステップと、
前記周波数解析ステップで算出した周波数スペクトルを近似することによって前記周波数スペクトルの特徴量を特徴量抽出部により抽出する特徴量抽出ステップと、
複数の既知検体によってそれぞれ反射された超音波をもとに抽出された周波数スペクトルの特徴量を記憶するとともに、各既知検体の情報に基づいて前記複数の既知検体を複数のグループに分けて記憶する記憶部から各グループの特徴量を読み出し、少なくともグループの特徴量を含む母集団の統計量を用いて各グループと前記特徴量抽出部が抽出した特徴量との関連度を関連度算出部により算出する関連度算出ステップと、
前記関連度算出ステップの算出結果に基づいて、前記検体の特徴量に対応した表示態様を有する超音波画像データを画像処理部により生成する画像処理ステップと、
前記画像処理ステップで生成した超音波画像データに対応する画像を表示部により表示する画像表示ステップと、
を実行させることを特徴とする超音波観測装置の作動プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、超音波を用いて検体の組織を観測する超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、超音波を用いた乳がん等の検査技術として、超音波エラストグラフィという技術が知られている（例えば、特許文献１を参照）。超音波エラストグラフィは、生体内の癌や腫瘍組織の硬さが病気の進行状況や生体によって異なることを利用する技術である。この技術では、外部から検査箇所を圧迫した状態で、超音波を用いてその検査箇所における生体組織の歪量や弾性率を計測し、この計測結果を断層像として画像表示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開第２００５／１２２９０６号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述した超音波エラストグラフィでは、血管やリンパ管などの脈管の下部には押し付ける圧力が伝わりにくいという問題があった。そのため、脈管の近傍に腫瘍が形成されている場合、腫瘍の境界が不明りょうであり、脈管内への腫瘍の浸潤の鑑別も難しかった。このように、超音波エラストグラフィでは、組織性状の鑑別等の検体の観測を精度よく行うことができない場合があった。【０００５】
また、超音波エラストグラフィでは、検査者が検査箇所を圧迫する際の圧力や圧迫速度に個人差が生じやすいため、測定結果の信頼性が低いという問題もあった。【０００６】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、組織性状を精度よく鑑別することを可能にするとともに、観測結果の信頼性を向上させることができる超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラム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】
【０００７】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る超音波観測装置は、検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波観測装置であって、受信した超音波の周波数を解析することによって周波数スペクトルを算出する周波数解析部と、前記周波数解析部が算出した周波数スペクトルを近似することによって前記周波数スペクトルの特徴量を抽出する特徴量抽出部と、複数の既知検体によってそれぞれ反射された超音波をもとに抽出された周波数スペクトルの特徴量を記憶するとともに、各既知検体の情報に基づいて前記複数の既知検体を複数のグループに分けて記憶する記憶部と、少なくとも前記記憶部が記憶する各グループの特徴量を含む母集団の統計量を用いることにより、前記特徴量抽出部が抽出した特徴量と各グループとの関連度を算出する関連度算出部と、前記関連度算出部の算出結果に基づいて、前記検体の特徴量に対応した表示態様を有する超音波画像データを生成する画像処理部と、前記画像処理部が生成した超音波画像データに対応する画像を表示可能な表示部と、を備えたことを特徴とする。【０００８】
また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量抽出部は、複数の特徴量を抽出し、前記記憶部は、前記複数のグループの各々における各特徴量の平均を記憶し、前記関連度算出部は、前記複数の特徴量の少なくともいずれか一つを成分とする特徴量空間を設定し、前記検体の周波数スペクトルの特徴量のうち前記特徴量空間の成分をなす特徴量を前記特徴量空間の座標として有する検体点と、前記複数の既知検体の前記グループにおける各特徴量のうち前記特徴量空間の成分をなす特徴量の平均を前記特徴量空間の座標として有する既知検体平均点との前記特徴量空間上の距離を前記関連度として算出することを特徴とする。【０００９】
また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記画像処理部は、前記検体点と前記既知検体平均点との距離に応じて、前記超音波画像データの画素値を定めることを特徴とする。【００１０】
また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記関連度算出部は、同一グループに属する特徴量に前記検体の特徴量を加えた新たな母集団における特徴量の標準偏差を算出し、該標準偏差と前記同一グループに属する特徴量の標準偏差との差を前記関連度として算出することを特徴とする。【００１１】
また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記画像処理部は、前記新たな母集団における特徴量の標準偏差と前記同一グループに属する特徴量の標準偏差との差に応じて、前記超音波画像データの画素値を定めることを特徴とする。【００１２】
また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、同一のグループに属する特徴量をそれぞれ有する複数の検体は、組織性状が互いに同じであることを特徴とする。【００１３】
また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量抽出部は、前記周波数解析部が算出した周波数スペクトルに対し、超音波が伝播する際に該超音波の受信深度および周波数に応じて発生する減衰の寄与を削減する減衰補正処理と近似処理とを行うことにより、前記特徴量を抽出することを特徴とする。【００１４】
また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量抽出部は、前記周波数解析部が算出した周波数スペクトルに対して前記近似処理を行うことにより、前記減衰補正処理を行う前の補正前特徴量を抽出する近似部と、前記近似部が抽出した補正前特徴量に対して前記減衰補正処理を行うことにより、前記周波数スペクトルの特徴量を抽出する減衰補正部と、を有することを特徴とする。【００１５】
また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量抽出部は、前記周波数スペクトルに対して前記減衰補正処理を行う減衰補正部と、前記減衰補正部が補正した周波数スペクトルに対して前記近似処理を行うことにより、前記周波数スペクトルの特徴量を抽出する近似部と、を有することを特徴とする。【００１６】
また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記近似部は、回帰分析によって前記周波数スペクトルを多項式で近似することを特徴とする。【００１７】
また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記近似部は、前記周波数スペクトルを一次式で近似し、前記一次式の傾き、前記一次式の切片、および前記傾きと前記切片と前記周波数スペクトルの周波数帯域に含まれる特定の周波数とを用いて定まる強度、のうち少なくとも２つを含む複数の特徴量を抽出することを特徴とする。【００１８】
また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記減衰補正部は、超音波の受信深度が大きいほど大きな補正を行うことを特徴とする。【００１９】
また、本発明に係る超音波観測装置の作動方法は、検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波観測装置の作動方法であって、受信した超音波の周波数を解析することによって周波数スペクトルを周波数解析部により算出する周波数解析ステップと、前記周波数解析ステップで算出した周波数スペクトルを近似することによって前記周波数スペクトルの特徴量を特徴量抽出部により抽出する特徴量抽出ステップと、複数の既知検体によってそれぞれ反射された超音波をもとに抽出された周波数スペクトルの特徴量を記憶するとともに、各既知検体の情報に基づいて前記複数の既知検体を複数のグループに分けて記憶する記憶部から各グループの特徴量を読み出し、少なくともグループの特徴量を含む母集団の統計量を用いて各グループと前記特徴量抽出部が抽出した特徴量との関連度を関連度算出部により算出する関連度算出ステップと、前記関連度算出ステップの算出結果に基づいて、前記検体の特徴量に対応した表示態様を有する超音波画像データを画像処理部により生成する画像処理ステップと、前記画像処理ステップで生成した超音波画像データに対応する画像を表示部により表示する画像表示ステップと、を有することを特徴とする。【００２０】
また、本発明に係る超音波観測装置の作動プログラムは、検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波観測装置に、受信した超音波の周波数を解析することによって周波数スペクトルを周波数解析部により算出する周波数解析ステップと、前記周波数解析ステップで算出した周波数スペクトルを近似することによって前記周波数スペクトルの特徴量を特徴量抽出部により抽出する特徴量抽出ステップと、複数の既知検体によってそれぞれ反射された超音波をもとに抽出された周波数スペクトルの特徴量を記憶するとともに、各既知検体の情報に基づいて前記複数の既知検体を複数のグループに分けて記憶する記憶部から各グループの特徴量を読み出し、少なくともグループの特徴量を含む母集団の統計量を用いて各グループと前記特徴量抽出部が抽出した特徴量との関連度を関連度算出部により算出する関連度算出ステップと、前記関連度算出ステップの算出結果に基づいて、前記検体の特徴量に対応した表示態様を有する超音波画像データを画像処理部により生成する画像処理ステップと、前記画像処理ステップで生成した超音波画像データに対応する画像を表示部により表示する画像表示ステップと、を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、複数の既知検体によってそれぞれ反射された超音波をもとに抽出された周波数スペクトルの特徴量に基づいて複数の既知検体を複数のグループに分けておき、各グループの特徴量を含む母集団の統計量を用いることにより、超音波信号の周波数スペクトルをもとに抽出した検体の特徴量と各グループとの関連度を算出し、この算出結果に基づいて、検体の特徴量に対応した表示態様を有する超音波画像データを生成するため、生体組織の歪量や弾性率を用いることなく、組織の違いを明確に峻別することができる。したがって、検体を精度よく観測することができるとともに、観測結果の信頼性を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】図１は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の処理の概要を示すフローチャートである。
【図３】図３は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の表示部におけるＢモード画像の表示例を示す図である。
【図４】図４は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の周波数解析部が行う処理の概要を示すフローチャートである。
【図５】図５は、一つの音線のデータ配列を模式的に示す図である。
【図６】図６は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の周波数解析部が算出した周波数スペクトルの例（第１例）を示す図である。
【図７】図７は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の周波数解析部が算出した周波数スペクトルの例（第２例）を示す図である。
【図８】図８は、図６に示す直線に関連する特徴量に対して減衰補正を行った後の特徴量から定まる新たな直線を示す図である。
【図９】図９は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の関連度算出部が行う処理の概要を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の関連度算出部が設定する特徴量空間の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、算出結果表示画像データの各画素に対する色成分の割り当て方の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、算出結果表示画像データの各画素に対する色成分の割り当て方の別な例を示す図である。
【図１３】図１３は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の表示部が表示する算出結果表示画像の表示例を示す図である。
【図１４】図１４は、図１３に示す画像を白黒で模式的に示す図である。
【図１５】図１５は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置が行う減衰補正処理の効果を説明する図である。
【図１６】図１６は、本発明の実施の形態２に係る超音波観測装置の処理の概要を示すフローチャートである。
【図１７】図１７は、本発明の実施の形態２に係る超音波観測装置が行う減衰補正処理の概要を模式的に示す図である。
【図１８】図１８は、本発明の実施の形態３に係る超音波観測装置の関連度算出部が設定する特徴量空間と、その特徴量空間における特徴点の標準偏差について説明する図である。
【図１９】図１９は、特徴量空間上における標準偏差の差の絶対値と赤色成分の大きさとの関係を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態（以下、「実施の形態」という）を説明する。
【００２４】
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の構成を示すブロック図である。同図に示す超音波観測装置１は、超音波を用いて検体を観測する装置である。
【００２５】
超音波観測装置１は、外部へ超音波パルスを出力するとともに、外部で反射された超音波エコーを受信する超音波探触子２と、超音波探触子２との間で電気信号の送受信を行う送受信部３と、超音波エコーを変換した電気的なエコー信号に対して所定の演算を施す演算部４と、超音波エコーを変換した電気的なエコー信号に対応する画像データの生成を行う画像処理部５と、キーボード、マウス、タッチパネル等のインタフェースを用いて実現され、各種情報の入力を受け付ける入力部６と、液晶または有機ＥＬ等からなる表示パネルを用いて実現され、画像処理部５が生成した画像を含む各種情報を表示可能な表示部７と、複数の既知検体に関する情報を記憶するとともに複数の既知検体を複数のグループに分けて記憶する記憶部８と、超音波観測装置１の動作制御を行う制御部９と、を備える。
【００２６】
超音波探触子２は、送受信部３から受信した電気的なパルス信号を超音波パルス（音響パルス信号）に変換するとともに、外部の検体で反射された超音波エコーを電気的なエコー信号に変換する信号変換部２１を有する。超音波探触子２は、超音波振動子をメカ的に走査させるものであってもよいし、複数の超音波振動子を電子的に走査させるものであってもよい。
【００２７】
送受信部３は、超音波探触子２と電気的に接続され、パルス信号を超音波探触子２へ送信するとともに、超音波探触子２から受信信号であるエコー信号を受信する。具体的には、送受信部３は、予め設定された波形および送信タイミングに基づいてパルス信号を生成し、この生成したパルス信号を超音波探触子２へ送信する。
【００２８】
送受信部３は、超音波探触子２と電気的に接続され、パルス信号を超音波探触子２へ送信するとともに、超音波探触子２からエコー信号を受信する。具体的には、送受信部３は、予め設定された波形および送信タイミングに基づいてパルス信号を生成し、この生成したパルス信号を超音波探触子２へ送信する。また、送受信部３は、受信したエコー信号に増幅、フィルタリング等の処理を施した後、Ａ／Ｄ変換することによってデジタルＲＦ信号を生成して出力する。なお、超音波探触子２が複数の超音波振動子を電子的に走査させるものである場合、送受信部３は、複数の超音波振動子に対応したビーム合成用の多チャンネル回路を有する。
【００２９】
演算部４は、送受信部３が出力したデジタルＲＦ信号に高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を施すことによってエコー信号の周波数解析を行う周波数解析部４１と、、周波数解析部４１が算出した周波数スペクトル（パワースペクトル）に対し、超音波が伝播する際に該超音波の受信深度および周波数に応じて発生する減衰の寄与を削減する減衰補正処理と近似処理とを行うことにより、検体の特徴量を抽出する特徴量抽出部４２と、特徴量抽出部４２が抽出した特徴量と記憶部８が記憶する複数のグループの各々との関連度を算出する関連度算出部４３と、を有する。
【００３０】
周波数解析部４１は、各音線（ラインデータ）に対し、所定のデータ量からなるＦＦＴデータ群を高速フーリエ変換することによって周波数スペクトルを算出する。周波数スペクトルは、検体の組織性状によって異なる傾向を示す。これは、周波数スペクトルが、超音波を散乱する散乱体としての検体の大きさ、密度、音響インピーダンス等と相関を有しているためである。
【００３１】
特徴量抽出部４２は、周波数解析部４１が算出した周波数スペクトルに対し、近似処理を行うことによって減衰補正処理を行う前の補正前特徴量を算出する近似部４２１と、近似部４２１が近似した補正前特徴量に対して減衰補正処理を行うことによって特徴量を抽出する減衰補正部４２２と、を有する。
【００３２】
近似部４２１は、回帰分析によって周波数スペクトルを一次式で近似することにより、この近似した一次式を特徴付ける補正前特徴量を抽出する。具体的には、近似部４２１は、回帰分析によって一次式の傾きａ０および切片ｂ０を算出するとともに、周波数スペクトルにおける周波数帯域内の特定周波数における強度を補正前特徴量として算出する。本実施の形態１において、近似部４２１は、中心周波数ｆＭＩＤ＝（ｆＬＯＷ＋ｆＨＩＧＨ）／２における強度（Ｍｉｄ−ｂａｎｄ  ｆｉｔ）ｃ０＝ａ０ｆＭＩＤ＋ｂ０を算出するものとするが、これはあくまでも一例に過ぎない。ここでいう「強度」とは、電圧、電力、音圧、音響エネルギー等のパラメータのいずれかを指す。
【００３３】
三つの特徴量のうち、傾きａ０は、超音波の散乱体の大きさと相関を有し、一般に散乱体が大きいほど傾きが小さな値を有すると考えられる。また、切片ｂ０は、散乱体の大きさ、音響インピーダンスの差、散乱体の密度（濃度）等と相関を有している。具体的には、切片ｂ０は、散乱体が大きいほど大きな値を有し、音響インピーダンスが大きいほど大きな値を有し、散乱体の密度（濃度）が大きいほど大きな値を有すると考えられる。中心周波数ｆＭＩＤにおける強度（以下、単に「強度」という）ｃ０は、傾きａ０と切片ｂ０から導出される間接的なパラメータであり、有効な周波数帯域内の中心におけるスペクトル強度を与える。このため、強度ｃ０は、散乱体の大きさ、音響インピーダンスの差、散乱体の密度に加えて、Ｂモード画像の輝度とある程度の相関を有していると考えられる。なお、特徴量抽出部４２が算出する近似多項式は一次式に限定されるわけではなく、二次以上の近似多項式を用いることも可能である。
【００３４】
減衰補正部４２２が行う補正について説明する。超音波の減衰量Ａは、
Ａ＝２αｚｆ    ・・・（１）
と表すことができる。ここで、αは減衰率であり、ｚは超音波の受信深度であり、ｆは周波数である。式（１）からも明らかなように、減衰量Ａは、周波数ｆに比例している。減衰率αの具体的な値は、生体の場合、０〜１．０（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）、より好ましくは０．３〜０．７（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）であり、観察対象の臓器の種類に応じて定まる。例えば、観察対象の臓器が膵臓である場合、α＝０．６（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）と定められる。なお、本実施の形態１において、減衰率αの値を入力部６からの入力によって変更することが可能な構成とすることも可能である。
【００３５】
減衰補正部４２２は、近似部４２１が抽出した補正前特徴量（傾きａ０，切片ｂ０，強度ｃ０）を、次のように補正する。
ａ＝ａ０＋２αｚ    ・・・（２）
ｂ＝ｂ０    ・・・（３）
ｃ＝ｃ０＋２αｚｆＭＩＤ（＝ａｆＭＩＤ＋ｂ）    ・・・（４）
式（２）、（４）からも明らかなように、減衰補正部４２２は、超音波の受信深度ｚが大きいほど、補正量が大きい補正を行う。また、式（３）によれば、切片に関する補正は恒等変換である。これは、切片が周波数０（Ｈｚ）に対応する周波数成分であって減衰を受けないためである。
【００３６】
関連度算出部４３は、少なくとも記憶部８が記憶する各グループの特徴量を含む母集団の統計量を用いることにより、特徴量抽出部４２が抽出した特徴量と各グループとの関連度を算出する。より具体的には、関連度算出部４３は、特徴量抽出部４２が抽出する複数の特徴量の少なくともいずれか一つを成分とする特徴量空間を設定し、検体の周波数スペクトルの特徴量のうち、設定した特徴量空間の成分をなす特徴量を特徴量空間の座標として有する検体点と、複数の既知検体のグループにおける各特徴量のうち特徴量空間の成分をなす特徴量の平均を特徴量空間の座標として有する既知検体平均点との特徴量空間上の距離を関連度として算出する。
【００３７】
超音波受信信号の周波数スペクトルの特徴量の平均および標準偏差は、検体における核の腫大や異形などの細胞レベルの変化、間質における線維の増生や実質組織の線維への置換などの組織的な変化を反映しており、組織性状に応じて特有の値を示す。ここでいう「組織性状」とは、例えば癌、内分泌腫瘍、粘液性腫瘍、正常組織、脈管などのいずれかであり、検体が膵臓である場合には、組織性状として慢性膵炎、自己免疫性膵炎なども含まれる。このような事情に鑑み、記憶部８が記憶するグループは、組織性状の種別に応じて定められることが望ましい。そこで、以下の説明においては、記憶部８が記憶するグループが、組織性状の種別に応じて定められるものとする。
【００３８】
画像処理部５は、エコー信号からＢモード画像データを生成するＢモード画像データ生成部５１と、関連度算出部４３が算出した関連度の算出結果およびＢモード画像データ生成部５１が生成したＢモード画像データを用いて関連度の算出結果を表示する超音波画像データである算出結果表示画像データを生成する算出結果表示画像データ生成部５２と、を有する。
【００３９】
Ｂモード画像データ生成部５１は、デジタル信号に対してバンドパスフィルタ、対数変換、ゲイン処理、コントラスト処理等の公知の技術を用いた信号処理を行うとともに、表示部７における画像の表示レンジに応じて定まるデータステップ幅に応じたデータの間引き等を行うことによってＢモード画像データを生成する。
【００４０】
算出結果表示画像データ生成部５２は、Ｂモード画像データ生成部５１が生成したＢモード画像データ、特徴量抽出部４２が抽出した特徴量、および関連度算出部４３が算出した結果を用いることにより、算出結果表示画像データを生成する。
【００４１】
記憶部８は、既知検体の情報を記憶する既知検体情報記憶部８１と、周波数解析部４１が行う周波数解析処理の際に使用する窓関数を記憶する窓関数記憶部８２と、減衰補正部４２２が処理を行う際に参照する補正情報を記憶する補正情報記憶部８３と、を有する。
【００４２】
既知検体情報記憶部８１は、既知検体に対して抽出された周波数スペクトルの特徴量を既知検体の組織性状と関連付けて記憶している。また、既知検体情報記憶部８１は、既知検体に関連した周波数スペクトルの特徴量に対し、既知検体の組織性状を含む情報に基づいて分類されたグループごとに算出された平均および標準偏差を、既知検体の特徴量の全データとともに記憶している。ここで、既知検体の特徴量は、本実施の形態１と同様の処理によって抽出されたものである。ただし、既知検体の特徴量抽出処理を超音波観測装置１で行う必要はない。既知検体情報記憶部８１が記憶する既知検体の情報は、組織性状に関する信頼度の高い情報であることが望ましい。窓関数記憶部８２は、Ｈａｍｍｉｎｇ，Ｈａｎｎｉｎｇ，Ｂｌａｃｋｍａｎなどの窓関数のうち少なくともいずれか一つの窓関数を記憶している。補正情報記憶部８３は、式（２）〜（４）の変換に関する情報を記憶している。
【００４３】
記憶部８は、本実施の形態１に係る超音波観測装置の作動プログラムや所定のＯＳを起動するプログラム等が予め記憶されたＲＯＭ、および各処理の演算パラメータやデータ等を記憶するＲＡＭ等を用いて実現される。
【００４４】
以上の機能構成を有する超音波観測装置１の超音波探触子２以外の構成要素は、演算および制御機能を有するＣＰＵを備えたコンピュータを用いて実現される。超音波観測装置１が備えるＣＰＵは、記憶部８が記憶、格納する情報および上述した超音波観測装置の作動プログラムを含む各種プログラムを記憶部８から読み出すことにより、本実施の形態１に係る超音波観測装置の作動方法に関連した演算処理を実行する。
【００４５】
なお、本実施の形態１に係る超音波観測装置の作動プログラムは、ハードディスク、フラッシュメモリ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して広く流通させることも可能である。
【００４６】
図２は、以上の構成を有する超音波観測装置１の処理の概要を示すフローチャートである。図２において、超音波観測装置１は、まず超音波探触子２によって新規の検体の測定を行う（ステップＳ１）。
【００４７】
この後、Ｂモード画像データ生成部５１は、送受信部３から出力されたＢモード画像用エコー信号を用いてＢモード画像データを生成する（ステップＳ２）。
【００４８】
続いて、制御部９は、Ｂモード画像データ生成部５１が生成したＢモード画像データに対応するＢモード画像を表示部７に表示させる制御を行う（ステップＳ３）。図３は、表示部７におけるＢモード画像の表示例を示す図である。同図に示すＢモード画像１００は、色空間としてＲＧＢ表色系を採用した場合の変数であるＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の値を一致させたグレースケール画像である。
【００４９】
その後、周波数解析部４１は、ＦＦＴ演算による周波数解析を行うことによって周波数スペクトルを算出する（ステップＳ４）。ここで、周波数解析部４１が行う処理（ステップＳ４）について、図４に示すフローチャートを参照して詳細に説明する。まず、周波数解析部４１は、最初に解析対象とする音線の音線番号Ｌを初期値Ｌ０とする（ステップＳ２１）。初期値Ｌ０は、例えば送受信部３が最初に受信する音線に対して付与してもよいし、入力部６によって設定される関心領域の左右の一方の境界位置に対応する音線に対して付与してもよい。
【００５０】
続いて、周波数解析部４１は、一つの音線上に設定した複数のデータ位置全ての周波数スペクトルを算出する。まず、周波数解析部４１は、ＦＦＴ演算用に取得する一連のデータ群（ＦＦＴデータ群）を代表するデータ位置Ｚ（受信深度に相当）の初期値Ｚ０を設定する（ステップＳ２２）。図５は、一つの音線のデータ配列を模式的に示す図である。同図に示す音線ＬＤにおいて、白または黒の長方形は、一つのデータを意味している。音線ＬＤは、送受信部３が行うＡ／Ｄ変換におけるサンプリング周波数（例えば５０ＭＨｚ）に対応した時間間隔で離散化されている。図５では、音線ＬＤの１番目のデータをデータ位置Ｚの初期値Ｚ０として設定した場合を示している。なお、図５はあくまでも一例に過ぎず、初期値Ｚ０の位置は任意に設定することができる。例えば、関心領域の上端位置に対応するデータ位置Ｚを初期値Ｚ０として設定してもよい。
【００５１】
その後、周波数解析部４１は、データ位置ＺのＦＦＴデータ群を取得し（ステップＳ２３）、取得したＦＦＴデータ群に対し、窓関数記憶部８２が記憶する窓関数を作用させる（ステップＳ２４）。このようにＦＦＴデータ群に対して窓関数を作用させることにより、ＦＦＴデータ群が境界で不連続になることを回避し、アーチファクトが発生するのを防止することができる。
【００５２】
続いて、周波数解析部４１は、データ位置ＺのＦＦＴデータ群が正常なデータ群であるか否かを判定する（ステップＳ２５）。ここで、ＦＦＴデータ群は、２のべき乗のデータ数を有している必要がある。以下、ＦＦＴデータ群のデータ数を２ｎ（ｎは正の整数）とする。ＦＦＴデータ群が正常であるとは、データ位置ＺがＦＦＴデータ群で前から２ｎ−１番目の位置であること意味する。換言すると、ＦＦＴデータ群が正常であるとは、データ位置Ｚの前方に２ｎ−１−１（＝Ｎとする）個のデータがあり、データ位置Ｚの後方に２ｎ−１（＝Ｍとする）個のデータがあることを意味する。図５に示す場合、ＦＦＴデータ群Ｆ２、Ｆ３、ＦＫ−１は正常である一方、ＦＦＴデータ群Ｆ１、ＦＫは異常である。ただし、図５ではｎ＝４（Ｎ＝７，Ｍ＝８）としている。
【００５３】
ステップＳ２５における判定の結果、データ位置ＺのＦＦＴデータ群が正常である場合（ステップＳ２５：Ｙｅｓ）、周波数解析部４１は、後述するステップＳ２７へ移行する。
【００５４】
ステップＳ２５における判定の結果、データ位置ＺのＦＦＴデータ群が正常でない場合（ステップＳ２５：Ｎｏ）、周波数解析部４１は、不足分だけゼロデータを挿入することによって正常なＦＦＴデータ群を生成する（ステップＳ２６）。ステップＳ２５において正常でないと判定されたＦＦＴデータ群は、ゼロデータを追加する前に窓関数が作用されている。このため、ＦＦＴデータ群にゼロデータを挿入してもデータの不連続は生じない。ステップＳ２６の後、周波数解析部４１は、後述するステップＳ２７へ移行する。
【００５５】
ステップＳ２７において、周波数解析部４１は、ＦＦＴデータ群を用いてＦＦＴ演算を行うことにより、周波数スペクトルを得る（ステップＳ２７）。図６および図７は、周波数解析部４１が算出した周波数スペクトルの例を示す図である。図６および図７では、横軸ｆが周波数であり、縦軸Ｉが強度である。図６および図７にそれぞれ示す周波数スペクトル曲線Ｃ１およびＣ２において、周波数スペクトルの下限周波数ｆＬＯＷおよび上限周波数ｆＨＩＧＨは、超音波探触子２の周波数帯域、送受信部３が送信するパルス信号の周波数帯域などをもとに決定されるパラメータであり、例えばｆＬＯＷ＝３ＭＨｚ、ｆＨＩＧＨ＝１０ＭＨｚである。なお、図６に示す直線Ｌ１および図７に示す直線Ｌ２については、後述する特徴量抽出処理で説明する。ところで、本実施の形態１において、曲線および直線は、離散的な点の集合からなる。この点については、後述する実施の形態においても同様である。
【００５６】
続いて、周波数解析部４１は、データ位置Ｚに所定のデータステップ幅Ｄを加算して次の解析対象のＦＦＴデータ群のデータ位置Ｚを算出する（ステップＳ２８）。ここでのデータステップ幅Ｄは、Ｂモード画像データ生成部５１がＢモード画像データを生成する際に利用するデータステップ幅と一致させることが望ましいが、周波数解析部４１における演算量を削減したい場合には、Ｂモード画像データ生成部５１が利用するデータステップ幅より大きい値を設定してもよい。図５では、Ｄ＝１５の場合を示している。
【００５７】
その後、周波数解析部４１は、データ位置Ｚが最終データ位置Ｚｍａｘより大きいか否かを判定する（ステップＳ２９）。ここで、最終データ位置Ｚｍａｘは、音線ＬＤのデータ長としてもよいし、関心領域の下端に対応するデータ位置としてもよい。判定の結果、データ位置Ｚが最終データ位置Ｚｍａｘより大きい場合（ステップＳ２９：Ｙｅｓ）、周波数解析部４１は、音線番号Ｌを１だけ増加する（ステップＳ３０）。一方、データ位置Ｚが最終データ位置Ｚｍａｘ以下である場合（ステップＳ２９：Ｎｏ）、周波数解析部４１はステップＳ２３へ戻る。このようにして、周波数解析部４１は、一つの音線ＬＤに対して、［｛（Ｚｍａｘ−Ｚ０）／Ｄ｝＋１］（＝Ｋ）個のＦＦＴデータ群に対するＦＦＴ演算を行う。ここで、［Ｘ］は、Ｘを超えない最大の整数を表す。
【００５８】
ステップＳ３０で増加した後の音線番号Ｌが最終音線番号Ｌｍａｘより大きい場合（ステップＳ３１：Ｙｅｓ）、周波数解析部４１は図２に示すメインルーチンへ戻る。一方、ステップＳ３０で増加した後の音線番号Ｌが最終音線番号Ｌｍａｘ以下である場合（ステップＳ３１：Ｎｏ）、周波数解析部４１はステップＳ２２へ戻る。
【００５９】
このようにして、周波数解析部４１は、（Ｌｍａｘ−Ｌ０＋１）本の音線の各々についてＫ回のＦＦＴ演算を行う。なお、最終音線番号Ｌｍａｘは、例えば送受信部３が受信する最終の音線に付与してもよいし、関心領域の左右のいずれか一方の境界に対応する音線に付与してもよい。以下、周波数解析部４１が全ての音線に対して行うＦＦＴ演算の総数（Ｌｍａｘ−Ｌ０＋１）×ＫをＰとおく。
【００６０】
以上説明したステップＳ４の周波数解析処理に続いて、近似部４２１は、近似処理として周波数解析部４１が算出したＰ個の周波数スペクトルを回帰分析することにより、補正前特徴量を抽出する（ステップＳ５）。具体的には、近似部４２１は、周波数帯域ｆＬＯＷ＜ｆ＜ｆＨＩＧＨの周波数スペクトルを近似する一次式を回帰分析によって算出することにより、この一次式を特徴づける傾きａ０，切片ｂ０，強度ｃ０を補正前特徴量として抽出する。図６に示す直線Ｌ１および図７に示す直線Ｌ２は、このステップＳ５において、周波数スペクトル曲線Ｃ１およびＣ２に対して回帰分析をそれぞれ行うことによって得られる回帰直線である。
【００６１】
この後、減衰補正部４２２は、近似部４２１が抽出した補正前特徴量に対して減衰補正処理を行う（ステップＳ６）。例えば、データのサンプリング周波数が５０ＭＨｚである場合、データのサンプリングの時間間隔は２０（ｎｓｅｃ）である。ここで、音速を１５３０（ｍ／ｓｅｃ）とすると、データのサンプリング距離間隔は、１５３０（ｍ／ｓｅｃ）×２０（ｎｓｅｃ）／２＝０．０１５３（ｍｍ）となる。処理対象のＦＦＴデータ群のデータ位置までの音線ＬＤの１番目のデータからのデータステップ数がｋであるとすると、そのデータ位置Ｚは０．０１５３ｋ（ｍｍ）となる。減衰補正部４２２は、このようにして求まるデータ位置Ｚの値を上述した式（２）〜（４）の受信深度ｚへ代入することにより、周波数スペクトルの特徴量である傾きａ，切片ｂ，強度ｃを算出する。図１０は、図８に示す直線Ｌ１に関連する特徴量に対して減衰補正を行った後の特徴量から定まる直線を示す図である。図１０に示す直線Ｌ１’を表す式は、
Ｉ＝ａｆ＋ｂ＝（ａ０＋２αＺ）ｆ＋ｂ０    ・・・（５）
である。この式（５）からも明らかなように、直線Ｌ１’は、直線Ｌ１と比較して、傾きが大きく、かつ切片の値が同じである。
【００６２】
この後、関連度算出部４３は、特徴量抽出部４２によって抽出された特徴量と既知検体情報記憶部８１が記憶する既知検体情報に基づいて、検体と記憶部８が記憶する既知検体のグループとの関連度を算出する（ステップＳ７）。
【００６３】
ここで、関連度算出部４３が行う処理（ステップＳ７）について、図９に示すフローチャートを参照して詳細に説明する。まず、関連度算出部４３は、関連度を算出する際に使用する特徴量空間を設定する（ステップＳ４１）。本実施の形態１において、三つの特徴量である傾きａ，切片ｂ，強度ｃのうち、独立なパラメータは二つである。したがって、三つの特徴量のうち任意の二つの特徴量を成分とする二次元空間を特徴量空間として設定することができる。また、三つの特徴量のうち任意の一つの特徴量を成分とする一次元空間を特徴量空間として設定することもできる。このステップＳ４１では、設定すべき特徴量空間が予め定められているものとしているが、操作者が入力部６によって所望の特徴量空間を選択するようにしてもよい。
【００６４】
図１０は、関連度算出部４３が設定する特徴量空間の一例を示す図である。図１０に示す特徴量空間は、横軸が切片ｂ、縦軸が強度ｃである。図１０に示す点Ｓｐは、判定対象の検体に対して算出した切片ｂおよび強度ｃを特徴量空間の座標として有する点（以下、この点を「検体点」という）を示している。また、図１０に示す領域Ｇμ，Ｇν，Ｇρは、既知検体情報記憶部８１が記憶する既知検体の組織性状が、それぞれμ，ν，ρであるグループを示している。図１０に示す場合、三つのグループＧμ，Ｇν，Ｇρは、特徴量空間上において、互いに他のグループと交わりを有しない領域に存在している。
【００６５】
本実施の形態１では、既知検体の特徴量を求める際にも、周波数解析によって得られた周波数スペクトルの補正前特徴量を減衰補正することによって得られる特徴量を指標としてグループ分けを行うため、互いに異なるグループを峻別することができる。特に、本実施の形態１では、減衰補正を行った特徴量を用いているため、減衰補正を行わずに抽出した特徴量を用いる場合と比較して、特徴量空間における各グループの領域をより明確に分離した状態で得ることができる。
【００６６】
ステップＳ４１の後、関連度算出部４３は、検体点Ｓｐと、グループＧμ，Ｇν，Ｇρにそれぞれ含まれるＦＦＴデータ群の周波数スペクトルの切片ｂおよび強度ｃの各平均を特徴量空間の座標として有する点μ０，ν０，ρ０（以下、これらの点を「既知検体平均点」という）との間の特徴量空間上の距離ｄμ，ｄν，ｄρをそれぞれ算出する（ステップＳ４２）。このステップＳ４２において、関連度算出部４３は、周波数スペクトルの全ての検体点に対して特徴量空間上における既知検体平均点との距離を算出する。なお、特徴量空間におけるｂ軸成分とｃ軸成分のスケールが大きく異なる場合には、各距離の寄与を略均等にするための重み付けを適宜行うことが望ましい。
【００６７】
続いて、関連度算出部４３は、ステップＳ４２で算出した距離を算出結果として出力する（ステップＳ４３）。これにより、ステップＳ７の関連度算出処理が終了する。
【００６８】
なお、ステップＳ４３に続いて、関連度算出部４３が、算出結果に基づいて検体の組織性状を判定するようにしてもよい。ただしこの場合には、既知検体情報記憶部８１が、既知検体の特徴量を組織性状と関連付けて記憶しておく必要がある。なお、検体点Ｓｐが既知検体平均点μ０，ν０，ρ０と極端に離れている場合には、たとえ距離ｄμ，ｄν，ｄρの最小値が求まったとしても組織性状の判定結果の信頼度は低い。そこで、距離ｄμ，ｄν，ｄρが所定の閾値より大きい場合、関連度算出部４３はエラー信号を出力するようにしてもよい。また、距離ｄμ，ｄν，ｄρのうち最小値が二つ以上生じた場合、関連度算出部４３は、最小値に対応するすべての組織性状を候補として選択してもよいし、所定の規則にしたがっていずれか一つの組織性状を選択してもよい。後者の場合、例えば癌などの悪性の高い組織性状の優先順位を高く設定する方法を挙げることができる。また、ｄμ，ｄν，ｄρのうち最小値が二つ以上生じた場合、関連度算出部４３はエラー信号を出力してもよい。
【００６９】
以上説明したステップＳ７の後、算出結果表示画像データ生成部５２は、Ｂモード画像データ生成部５１が生成したＢモード画像データ、特徴量抽出部４２が算出した特徴量、および関連度算出部４３が算出した結果を用いることにより、算出結果表示画像データを生成する（ステップＳ８）。この際、算出結果表示画像データ生成部５２は、特徴量空間上における検体点Ｓｐと各グループの既知検体平均点との距離に応じて視覚情報としての色成分（色空間を構成する変数）を各画素に割り当てる。例えば、図１０に示す特徴量空間の場合、検体点Ｓｐと既知検体平均点μ０との距離ｄμに赤色成分（Ｒ）、検体点Ｓｐと既知検体平均点ν０との距離ｄνに緑色成分（Ｇ）、検体点Ｓｐと既知検体平均点ρ０とのとの距離ｄρに青色成分（Ｂ）をそれぞれ割り当て、画素値の大きさは距離に応じて変化させる。
【００７０】
図１１は、算出結果表示画像データの各画素に対する色成分の割り当て方の一例を示す図である。具体的には、図１１は、特徴量空間上における検体点Ｓｐと既知検体平均点μ０との距離ｄμと、赤色成分の大きさＲとの関係を示す図である。図１１において、赤色成分の大きさＲは、距離ｄμが０≦ｄμ≦ｄμ０である場合、２５５（８ビット表現の最大値）である。また、赤色成分の大きさＲは、距離ｄμがｄμ０＜ｄμ≦ｄμ１である場合、線型に減少し、距離ｄμがｄμ＞ｄμ１である場合、ゼロである。なお、ここでは赤色成分の大きさについて説明したが、緑色成分や青色成分の大きさについても、距離ｄν，ｄρに応じてそれぞれ定めることができる。また、色空間をＲＧＢ表色系の変数によって構成する代わりに、シアン、マゼンダ、イエローのような補色系の変数によって構成してもよい。また、距離ｄμ，ｄν，ｄρに対し、互いに他と異なる光の３属性（色相、明度、彩度）をそれぞれ割り当ててもよい。この場合には、距離に応じて属性値を変化させる。また、距離ｄμ，ｄν，ｄρのいずれかに対し、距離に応じて定まる模様を割り当ててもよい。
【００７１】
図１２は、算出結果表示画像データの各画素に対する色成分の割り当て方の別な例を示す図であり、図１１と同様、距離ｄμと赤色成分の大きさＲとの関係を示す図である。図１２において、赤色成分の大きさＲは、距離ｄμが０≦ｄμ≦ｄμ０である場合、ゼロであり、距離ｄμがｄμ０＜ｄμ≦ｄμ１である場合、線型に増加し、距離ｄμがｄμ＞ｄμ１である場合、２５５である。このように、算出結果表示画像データの各画素に割り当てる色成分の大きさは、任意に設定することができる。
【００７２】
続いて、表示部７は、算出結果表示画像データ生成部５２が生成した算出結果表示画像を表示する（ステップＳ９）。図１３は、表示部７が表示する算出結果表示画像の表示例を示す図である。図１４は、図１３に示す画像を白黒で模式的に示す図である。これらの図に示す算出結果表示画像３００は、Ｂモード画像１００と比較して、画像がカラー化しており、グループに応じた色の違いが鮮明になっている。より具体的には、算出結果表示画像３００は、大別して緑色系領域３００ｇおよび赤色系領域３００ｒからなる。２つの領域の境界部は黄色系の色で表示されている（図１４では図示せず）。図１４に示すように、各領域は単一の色によって構成されるわけではない。例えば、緑色系領域３００ｇは、緑色に近い色からなる画素が集まっている領域である。同様に、赤色系領域３００ｒは、赤色に近い色からなる画素が集まっている領域である。このため、観測者は、グループの違いすなわち組織性状の違いを明確に認識することができる。
【００７３】
図１５は、超音波観測装置１が行う減衰補正処理の効果を説明する図である。図１５に示す画像４００は、減衰補正を行わなかった場合の算出結果表示画像である。この場合の算出結果表示画像は、Ｂモード画像データ生成部５１が生成したＢモード画像に対して、切片ｂをＲ（赤），Ｇ（緑），Ｂ（青）に対して均等に割り当てたグレースケール画像である。算出結果表示画像４００は、受信深度が大きい領域（図の下方領域）で減衰の影響により信号強度が下がり、画像が暗くなっている。これに対し、同じＢモード画像を用いて減衰補正を行った算出結果表示画像５００では、画面全体にわたって均一な明るさの画像が得られていることがわかる。
【００７４】
以上説明した本発明の実施の形態１によれば、複数の既知検体によってそれぞれ反射された超音波をもとに抽出された周波数スペクトルの特徴量に基づいて複数の既知検体を複数のグループに分けておき、各グループの特徴量を含む母集団の統計量を用いることにより、超音波信号の周波数スペクトルをもとに抽出した検体の特徴量と各グループとの関連度を算出し、この算出結果に基づいて、検体の特徴量に対応した表示態様を有する超音波画像データを生成するため、生体組織の歪量や弾性率を用いることなく、組織の違いを明確に峻別することができる。したがって、検体を精度よく観測することが可能となり、観測結果の信頼性を向上させることが可能となる。
【００７５】
また、本実施の形態１によれば、周波数スペクトルから抽出した補正前特徴量に対して減衰補正を施しているため、超音波の伝播に伴う減衰の影響を取り除くことができ、一段と高精度な組織性状の鑑別を行うことができる。
【００７６】
（実施の形態２）
本発明の実施の形態２は、特徴量抽出部が行う特徴量抽出処理が、実施の形態１と異なる。本実施の形態２に係る超音波観測装置の構成は、実施の形態１で説明した超音波観測装置１の構成と同様である。そこで、以下の説明において、超音波観測装置１の構成要素と対応する構成要素には同一の符号を付すものとする。
【００７７】
本実施の形態２における特徴量抽出処理においては、まず減衰補正部４２２が、周波数解析部４１によって算出された周波数スペクトルに対して減衰補正処理を行う。その後、近似部４２１は、減衰補正部４２２によって減衰補正された周波数スペクトルに対して近似処理を行うことにより、周波数スペクトルの特徴量を抽出する。
【００７８】
図１６は、本実施の形態２に係る超音波観測装置の処理の概要を示すフローチャートである。図１６において、ステップＳ５１〜Ｓ５４の処理は、図２のステップＳ１〜Ｓ４の処理に順次対応している。
【００７９】
ステップＳ５５において、減衰補正部４２２は、周波数解析部４１がＦＦＴ演算によって算出した周波数スペクトルに対して減衰補正を行う（ステップＳ５５）。図１７は、このステップＳ５５の処理の概要を模式的に示す図である。図１７に示すように、減衰補正部４２２は、周波数スペクトル曲線Ｃ３に対し、上述した式（１）の減衰量Ａを強度Ｉに加える補正を全ての周波数ｆに対して行うことにより、新たな周波数スペクトル曲線Ｃ３’を得る。これにより、超音波の伝播に伴う減衰の寄与を削減した周波数スペクトルを得ることができる。
【００８０】
この後、近似部４２１は、減衰補正部４２２によって減衰補正された全ての周波数スペクトルを回帰分析することによって周波数スペクトルの特徴量を抽出する（ステップＳ５６）。具体的には、近似部４２１は、回帰分析によって一次式の傾きａ、切片ｂおよび中心周波数ｆＭＩＤにおける強度ｃを算出する。図１７に示す直線Ｌ３は、このステップＳ５６で周波数スペクトル曲線Ｃ３に対して特徴量抽出処理を行うことによって得られる回帰直線（切片ｂ３）である。
【００８１】
ステップＳ５７〜Ｓ５９の処理は、図２のステップＳ７〜Ｓ９の処理に順次対応している。
【００８２】
なお、本実施の形態２においても、上述した実施の形態１と同様、関連度算出部４３が、算出した関連度を用いて検体の組織性状の判定を行うようにすることができる。この場合には、既知検体情報記憶部８１が、既知検体の特徴量を組織性状と関連付けて記憶しておけばよい。
【００８３】
以上説明した本発明の実施の形態２によれば、複数の既知検体によってそれぞれ反射された超音波をもとに抽出された周波数スペクトルの特徴量に基づいて複数の既知検体を複数のグループに分けておき、各グループの特徴量を含む母集団の統計量を用いることにより、超音波信号の周波数スペクトルをもとに抽出した検体の特徴量と各グループとの関連度を算出し、この算出結果に基づいて、検体の特徴量に対応した表示態様を有する超音波画像データを生成するため、生体組織の歪量や弾性率を用いることなく、組織の違いを明確に峻別することができる。したがって、検体を精度よく観測することが可能となり、観測結果の信頼性を向上させることが可能となる。
【００８４】
また、本実施の形態２によれば、周波数スペクトルに対して減衰補正を施した後、特徴量を抽出しているため、超音波の伝播に伴う減衰の影響を取り除くことができ、一段と高精度な観測を行うことができる。
【００８５】
（実施の形態３）
本発明の実施の形態３は、関連度算出部における組織性状判定処理が実施の形態１と異なる。本実施の形態３に係る超音波観測装置の構成は、実施の形態１で説明した超音波観測装置１の構成と同様である。そこで、以下の説明において、超音波観測装置１の構成要素と対応する構成要素には同一の符号を付すものとする。
【００８６】
関連度算出部４３は、特徴量（ａ，ｂ，ｃ）を、組織性状μ，ν，ρを構成するグループＧμ，Ｇν，Ｇρ（図１０を参照）にそれぞれ加えて新たな母集団を構成した後、各組織性状を構成するデータの特徴量ごとの標準偏差を求める。なお、上述した実施の形態１と同様、関連度算出部４３が、算出した関連度を用いて検体の組織性状の判定を行うようにしてもよい。この場合には、既知検体情報記憶部８１が、既知検体の特徴量を組織性状と関連付けて記憶しておけばよい。
【００８７】
その後、関連度算出部４３は、既知検体のみからなる元の母集団におけるグループＧμ，Ｇν，Ｇρの各特徴量の標準偏差と、新規の検体をそれぞれ加えた新たな母集団におけるグループＧμ，Ｇν，Ｇρの各特徴量の標準偏差との差（以下、単に「標準偏差の差」という）を算出する。ここで、関連度算出部４３は、複数の特徴量の中から予め選択された特徴量の標準偏差に対してのみ、標準偏差の差を算出してもよい。この場合の特徴量の選択は、操作者が任意に行うようにしてもよいし、超音波観測装置１が自動的に行うようにしてもよい。
【００８８】
図１８は、図１０に示す特徴量空間を用いた場合の各グループの標準偏差と新たな母集団の標準偏差とを模式的に示す図である。図１８において、グループＧμにおける切片ｂの標準偏差をσμ１、強度ｃの標準偏差をσμ２としている。また、グループＧνにおける切片ｂの標準偏差をσν１、強度ｃの標準偏差をσν２としている。また、グループＧρにおける切片ｂの標準偏差をσρ１、強度ｃの標準偏差をσρ２としている。これに対し、グループＧμに検体点Ｓｐを加えた母集団における切片ｂの標準偏差をσμ１’、強度ｃの標準偏差をσμ２’としている。また、グループＧνに検体点Ｓｐを加えた母集団における切片ｂの標準偏差をσν１’、強度ｃの標準偏差をσν２’としている。また、グループＧρに検体点Ｓｐを加えた母集団における切片ｂの標準偏差をσρ１’、強度ｃの標準偏差をσρ２’としている。この場合、上述した標準偏差の差は、例えばΔσμ１＝σμ１’−σμ１、Δσμ２＝σμ２’−σμ２、Δσν１＝σν１’−σν１、・・・などと求められる。ＲＧＢ表色系の変数を用いる場合には、例えば切片ｂにおける標準偏差の差Δσμ１、Δσν１、Δσρ１に対して赤色成分、緑色成分、青色成分をそれぞれ割り当ててもよい。なお、標準偏差の差Δσμ１、Δσν１、Δσρ１に対し、互いに他と異なる光の３属性（色相、明度、彩度）をそれぞれ割り当ててもよい。この場合には、標準偏差の差に応じて属性値を変化させる。また、標準偏差の差Δσμ１、Δσν１、Δσρ１のいずれかに対し、差に応じて定まる模様を割り当ててもよい。
【００８９】
図１９は、標準偏差の差の絶対値｜Δσμ１｜＝｜σμ１’−σμ１｜と赤色成分の大きさＲとの関係の一例を示す図である。図１９において、赤色成分の大きさＲは、絶対値｜Δσμ１｜が０≦｜Δσμ１｜≦｜Δσμ１０｜を満たす場合、２５５（８ビット表現）であり、絶対値｜Δσμ１｜が｜Δσμ１０｜＜｜Δσμ１｜≦｜Δσμ１１｜を満たす場合、線型に減少し、絶対値｜Δσμ１｜が｜Δσμ１｜＞｜Δσμ１１｜を満たす場合、ゼロである。なお、本実施の形態３においても、算出結果表示画像データの各画素に割り当てる色成分の大きさは、任意に設定することができる。
【００９０】
なお、関連度算出部４３が、グループ毎に全ての特徴量の標準偏差の差に適宜重み付けして加算した値を算出し、この値が最小となるグループに対応する組織性状を検体の組織性状と判定するようにしてもよい。この場合において、例えば特徴量が傾きａ，切片ｂ，強度ｃであるとき、関連度算出部４３は、傾きａ，切片ｂ，強度ｃにそれぞれ対応する重みをｗａ，ｗｂ，ｗｃとしてｗａ・（ａの標準偏差の差）＋ｗｂ・（ｂの標準偏差の差）＋ｗｃ・（ｃの標準偏差の差）を算出し、この算出した値をもとに検体の組織性状を判定することとなる。なお、重みｗａ，ｗｂ，ｗｃの値は、操作者が任意に設定するようにしてもよいし、超音波観測装置１が自動的に設定するようにしてもよい。
【００９１】
また、関連度算出部４３が、グループ毎に全ての特徴量の標準偏差の差の２乗に適宜重み付けして加算した値の平方根を算出し、この平方根が最小となるグループに対応する組織性状を検体の組織性状と判定するようにしてもよい。この場合において、例えば特徴量が傾きａ，切片ｂ，強度ｃであるとき、関連度算出部４３は、傾きａ，切片ｂ，強度ｃにそれぞれ対応する重みをｗ’ａ，ｗ’ｂ，ｗ’ｃとして｛ｗ’ａ・（ａの標準偏差の差）２＋ｗ’ｂ・（ｂの標準偏差の差）２＋ｗ’ｃ・（ｃの標準偏差の差）２｝１／２を算出し、この算出した値をもとに組織性状を判定することとなる。なお、この場合にも、重みｗ’ａ，ｗ’ｂ，ｗ’ｃの値は、操作者が任意に設定するようにしてもよいし、超音波観測装置１が自動的に設定するようにしてもよい。
【００９２】
以上説明した本発明の実施の形態３によれば、上述した実施の形態１と同様、検体を精度よく観測することが可能となり、観測結果の信頼性を向上させることができる。また、本実施の形態３によれば、超音波の伝播に伴う減衰の影響を取り除くことによって一段と高精度な観測を行うことができる。
【００９３】
なお、本実施の形態３では、関連度算出部４３が、もとの母集団と新規の検体を加えた母集団との間の各特徴量の標準偏差の差に基づいて組織性状の判定を行っていたが、これは一例に過ぎない。例えば、関連度算出部４３は、もとの母集団と新規の検体を加えた母集団との間の各特徴量の平均の差に基づいて組織性状の判定を行うようにしてもよい。
【００９４】
ここまで、本発明を実施するための形態を説明してきたが、本発明は上述した実施の形態１〜３によってのみ限定されるべきものではない。すなわち、本発明は、特許請求の範囲に記載した技術的思想を逸脱しない範囲内において、様々な実施の形態を含みうるものである。
【符号の説明】
【００９５】
１  超音波観測装置
２  超音波探触子
３  送受信部
４  演算部
５  画像処理部
６  入力部
７  表示部
８  記憶部
９  制御部
２１  信号変換部
４１  周波数解析部
４２  特徴量抽出部
４３  関連度算出部
５１  Ｂモード画像データ生成部
５２  算出結果表示画像データ生成部
８１  既知検体情報記憶部
８２  窓関数記憶部
８３  補正情報記憶部
１００  Ｂモード画像
３００、４００、５００  算出結果表示画像
３００ｇ  緑色系領域
３００ｒ  赤色系領域
４２１  近似部
４２２  減衰補正部
【図１】
2012063975.tif 000003
【図２】
2012063975.tif 000004
【図４】
2012063975.tif 000005
【図５】
2012063975.tif 000006
【図６】
2012063975.tif 000007
【図７】
2012063975.tif 000008
【図８】
2012063975.tif 000009
【図９】
2012063975.tif 000010
【図１０】
2012063975.tif 000011
【図１１】
2012063975.tif 000012
【図１２】
2012063975.tif 000013
【図１４】
2012063975.tif 000014
【図１６】
2012063975.tif 000015
【図１７】
2012063975.tif 000016
【図１８】
2012063975.tif 000017
【図１９】
2012063975.tif 000018
【図３】
2012063975.tif 000019
【図１３】
2012063975.tif 000020
【図１５】
2012063975.tif 000021
【手続補正書】
【提出日】平成24年6月11日(2012.6.11)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波観測装置であって、
受信した超音波の周波数を解析することによって周波数スペクトルを算出する周波数解析部と、
前記周波数解析部が算出した周波数スペクトルを近似することによって前記周波数スペクトルの特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
複数の既知検体によってそれぞれ反射された超音波をもとに抽出された周波数スペクトルの特徴量を記憶するとともに、各既知検体の情報に基づいて前記複数の既知検体を複数のグループに分けて記憶する記憶部と、
少なくとも前記記憶部が記憶する各グループの特徴量を含む母集団の統計量を用いることにより、前記特徴量抽出部が抽出した特徴量と各グループとの関連度を算出する関連度算出部と、
前記関連度算出部の算出結果に基づいて、前記検体の前記各グループに対する関連度をそれぞれ異なる色成分に対応させ、前記異なる色成分を合算したパラメータを用いて超音波画像データを生成する画像処理部と、
前記画像処理部が生成した超音波画像データに対応する画像を表示可能な表示部と、
を備えたことを特徴とする超音波観測装置。
【請求項２】
前記特徴量抽出部は、複数の特徴量を抽出し、
前記記憶部は、前記複数のグループの各々における各特徴量の平均を記憶し、
前記関連度算出部は、前記複数の特徴量の少なくともいずれか一つを成分とする特徴量空間を設定し、前記検体の周波数スペクトルの特徴量のうち前記特徴量空間の成分をなす特徴量を前記特徴量空間の座標として有する検体点と、前記複数の既知検体の前記グループにおける各特徴量のうち前記特徴量空間の成分をなす特徴量の平均を前記特徴量空間の座標として有する既知検体平均点との前記特徴量空間上の距離を前記関連度として算出することを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
【請求項３】
前記画像処理部は、
前記検体点と前記既知検体平均点との距離に応じて、前記超音波画像データの画素値を定めることを特徴とする請求項２に記載の超音波観測装置。
【請求項４】
前記関連度算出部は、
同一グループに属する特徴量に前記検体の特徴量を加えた新たな母集団における特徴量の標準偏差を算出し、該標準偏差と前記同一グループに属する特徴量の標準偏差との差を前記関連度として算出することを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
【請求項５】
前記画像処理部は、
前記新たな母集団における特徴量の標準偏差と前記同一グループに属する特徴量の標準偏差との差に応じて、前記超音波画像データの画素値を定めることを特徴とする請求項４に記載の超音波観測装置。
【請求項６】
同一のグループに属する特徴量をそれぞれ有する複数の検体は、組織性状が互いに同じであることを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
【請求項７】
前記特徴量抽出部は、
前記周波数解析部が算出した周波数スペクトルに対して近似処理を行うことにより、該周波数スペクトルに対して超音波が伝播する際に該超音波の受信深度および周波数に応じて発生する減衰の寄与を削減する減衰補正処理を行う前の補正前特徴量を抽出する近似部と、
前記近似部が抽出した補正前特徴量に対して前記減衰補正処理を行うことにより、前記周波数スペクトルの特徴量を抽出する減衰補正部と、
を有することを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
【請求項８】
前記近似部は、
回帰分析によって前記周波数スペクトルを多項式で近似することを特徴とする請求項７に記載の超音波観測装置。
【請求項９】
前記近似部は、
前記周波数スペクトルを一次式で近似し、
前記一次式の傾き、前記一次式の切片、および前記傾きと前記切片と前記周波数スペクトルの周波数帯域に含まれる特定の周波数とを用いて定まる強度、のうち少なくとも２つを含む複数の特徴量を抽出することを特徴とする請求項８に記載の超音波観測装置。
【請求項１０】
前記減衰補正部は、
超音波の受信深度が大きいほど大きな補正を行うことを特徴とする請求項７に記載の超音波観測装置。
【請求項１１】
前記特徴量抽出部は、
前記周波数スペクトルに対して超音波が伝播する際に該超音波の受信深度および周波数に応じて発生する減衰の寄与を削減する減衰補正処理を行う減衰補正部と、
前記減衰補正部が補正した周波数スペクトルに対して近似処理を行うことにより、前記周波数スペクトルの特徴量を抽出する近似部と、
を有することを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
【請求項１２】
前記近似部は、
回帰分析によって前記周波数スペクトルを多項式で近似することを特徴とする請求項１１に記載の超音波観測装置。
【請求項１３】
前記近似部は、
前記周波数スペクトルを一次式で近似し、
前記一次式の傾き、前記一次式の切片、および前記傾きと前記切片と前記周波数スペクトルの周波数帯域に含まれる特定の周波数とを用いて定まる強度、のうち少なくとも２つを含む複数の特徴量を抽出することを特徴とする請求項１２に記載の超音波観測装置。
【請求項１４】
前記減衰補正部は、
超音波の受信深度が大きいほど大きな補正を行うことを特徴とする請求項１１に記載の超音波観測装置。
【請求項１５】
検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波観測装置の作動方法であって、
受信した超音波の周波数を解析することによって周波数スペクトルを周波数解析部により算出する周波数解析ステップと、
前記周波数解析ステップで算出した周波数スペクトルを近似することによって前記周波数スペクトルの特徴量を特徴量抽出部により抽出する特徴量抽出ステップと、
複数の既知検体によってそれぞれ反射された超音波をもとに抽出された周波数スペクトルの特徴量を記憶するとともに、各既知検体の情報に基づいて前記複数の既知検体を複数のグループに分けて記憶する記憶部から各グループの特徴量を読み出し、少なくともグループの特徴量を含む母集団の統計量を用いて各グループと前記特徴量抽出部が抽出した特徴量との関連度を関連度算出部により算出する関連度算出ステップと、
前記関連度算出ステップの算出結果に基づいて、前記検体の前記各グループに対する関連度をそれぞれ異なる色成分に対応させ、前記異なる色成分を合算したパラメータを用いて超音波画像データを画像処理部により生成する画像処理ステップと、
前記画像処理ステップで生成した超音波画像データに対応する画像を表示部により表示する画像表示ステップと、
を有することを特徴とする超音波観測装置の作動方法。
【請求項１６】
検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波観測装置に、
受信した超音波の周波数を解析することによって周波数スペクトルを周波数解析部により算出する周波数解析ステップと、
前記周波数解析ステップで算出した周波数スペクトルを近似することによって前記周波数スペクトルの特徴量を特徴量抽出部により抽出する特徴量抽出ステップと、
複数の既知検体によってそれぞれ反射された超音波をもとに抽出された周波数スペクトルの特徴量を記憶するとともに、各既知検体の情報に基づいて前記複数の既知検体を複数のグループに分けて記憶する記憶部から各グループの特徴量を読み出し、少なくともグループの特徴量を含む母集団の統計量を用いて各グループと前記特徴量抽出部が抽出した特徴量との関連度を関連度算出部により算出する関連度算出ステップと、
前記関連度算出ステップの算出結果に基づいて、前記検体の前記各グループに対する関連度をそれぞれ異なる色成分に対応させ、前記異なる色成分を合算したパラメータを用いて超音波画像データを画像処理部により生成する画像処理ステップと、
前記画像処理ステップで生成した超音波画像データに対応する画像を表示部により表示する画像表示ステップと、
を実行させることを特徴とする超音波観測装置の作動プログラム。
【国際調査報告】
2012063975.tif 000022
2012063975.tif 000023
2012063975.tif 000024
2012063975.tif 000025