(57)【要約】超音波ビームを低密度に走査して得られる低密度画像の画像用データが高密度化処理部２０において高密度化される。高密度化処理部２０は、超音波ビームを高密度に走査して得られた高密度画像に関する学習により、その学習の結果として高密度画像から得られた複数の高密度化データで低密度画像の画像用データの密度を補うことにより、低密度画像の画像用データを高密度化する。
2014069558.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
超音波を送受するプローブと、
プローブを制御して超音波ビームを走査する送受信部と、
超音波ビームを低密度に走査して得られる低密度画像の画像用データを高密度化する高密度化処理部と、
高密度化された画像用データに基づいて表示画像を形成する表示処理部と、
を有し、
前記高密度化処理部は、超音波ビームを高密度に走査して得られた高密度画像に関する学習により、当該学習の結果として高密度画像から得られた複数の高密度化データで低密度画像の画像用データの密度を補うことにより、低密度画像の画像用データを高密度化する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項２】
請求項１に記載の超音波診断装置において、
前記高密度化処理部は、
高密度画像に関する学習の結果として高密度画像の画像用データから得られた複数の高密度化データを記憶するメモリを備え、
メモリに記憶された複数の高密度化データの中から、低密度画像の画像用データの隙間に対応した複数の高密度化データを選択し、選択した複数の高密度化データで低密度画像の画像用データの隙間を補うことにより、低密度画像の画像用データを高密度化する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項３】
請求項２に記載の超音波診断装置において、
前記高密度化処理部は、低密度画像内の互いに異なる箇所に複数の注目領域を設定し、前記メモリに記憶された複数の高密度化データの中から、各注目領域ごとにその注目領域に対応した高密度化データを選択する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項４】
請求項３に記載の超音波診断装置において、
前記メモリには、高密度画像に設定された複数の注目領域について、各注目領域に属する画像用データの特徴情報に応じた複数の高密度化データが記憶され、
前記高密度化処理部は、前記メモリに記憶された複数の高密度化データの中から、低密度画像の各注目領域に対応した高密度化データとして、当該注目領域に属する画像用データの特徴情報に対応した高密度化データを選択する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項５】
請求項４に記載の超音波診断装置において、
前記メモリには、高密度画像の各注目領域に属する画像用データの配列パターンに応じた複数の高密度化データが記憶され、
前記高密度化処理部は、前記メモリに記憶された複数の高密度化データの中から、低密度画像の各注目領域に対応した高密度化データとして、当該注目領域に属する画像用データの配列パターンに対応した高密度化データを選択する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項６】
請求項１に記載の超音波診断装置において、
前記高密度化処理部は、本装置による診断に先立って事前に形成された高密度画像から得られた複数の高密度化データを記憶するメモリを備え、当該メモリに記憶された複数の高密度化データで、本装置による診断において得られる低密度画像の画像用データを高密度化する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項７】
請求項６に記載の超音波診断装置において、
前記メモリには、本装置による診断に先立って事前に形成された高密度画像に設定された複数の注目領域について、各注目領域に属する画像用データの特徴情報と当該注目領域から得られる高密度化データとが互いに対応付けて管理されつつ、当該高密度化データが記憶され、
前記高密度化処理部は、本装置による診断において得られる低密度画像内の互いに異なる箇所に複数の注目領域を設定し、前記メモリに記憶された複数の高密度化データの中から、低密度画像の各注目領域ごとにその注目領域に属する画像用データの特徴情報に対応した高密度化データを選択し、複数の注目領域について選択された複数の高密度化データにより、低密度画像の画像用データを高密度化する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項８】
請求項１に記載の超音波診断装置において、
前記送受信部は、学習モードにおいて超音波ビームを高密度に走査し、診断モードにおいて超音波ビームを低密度に走査し、
前記高密度化処理部は、学習モードにおいて高密度画像から得られた複数の高密度化データにより、診断モードにおいて得られる低密度画像の画像用データを高密度化する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項９】
請求項８に記載の超音波診断装置において、
前記高密度化処理部は、
学習モードにおいて得られた高密度画像に設定された複数の注目領域について、各注目領域に属する画像用データの特徴情報に応じた複数の高密度化データを記憶するメモリを備え、
診断モードにおいて得られる低密度画像の画像用データを高密度化するにあたり、前記メモリに記憶された複数の高密度化データの中から、低密度画像に設定された各注目領域ごとにその注目領域に属する画像用データの特徴情報に対応した高密度化データを選択する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項１０】
請求項９に記載の超音波診断装置において、
学習モードで得られた高密度画像と診断モードで得られた低密度画像とを比較し、その比較の結果に基づいて、学習モードで得られた高密度画像に関する学習結果が良好か否かを判定する学習結果判定部と、
本装置内を制御する制御部と、
をさらに有し、
前記制御部は、学習結果判定部において学習結果が良好ではないと判定されると、新たな学習結果を得るように、本装置内を学習モードに切り替える、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項１１】
請求項１に記載の超音波診断装置において、
前記高密度化処理部は、複数の高密度化データの中から低密度画像の画像用データの隙間に対応した複数の高密度化データを選択し、選択した複数の高密度化データで低密度画像の画像用データの隙間を補うことにより、低密度画像の画像用データを高密度化する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項１２】
請求項１１に記載の超音波診断装置において、
前記高密度化処理部は、低密度画像内の互いに異なる箇所に複数の注目領域を設定し、複数の高密度化データの中から、各注目領域ごとにその注目領域に対応した高密度化データを選択する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項１３】
請求項１２に記載の超音波診断装置において、
前記高密度化処理部は、画像用データに関する複数の配列パターンに対応した複数の高密度化データの中から、低密度画像の各注目領域に対応した高密度化データとして、当該注目領域に属する画像用データの配列パターンに対応した高密度化データを選択する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項１４】
請求項１に記載の超音波診断装置において、
前記高密度化処理部は、本装置による診断に先立って事前に形成された高密度画像から得られた複数の高密度化データで、本装置による診断において得られる低密度画像の画像用データを高密度化する、
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、超音波診断装置に関し、特に、超音波画像を高密度化する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
超音波診断装置を利用することにより、例えば運動する組織等の動画像をリアルタイムで得て診断を行うことができる。特に、近年における心臓等の診断や治療において超音波診断装置は極めて重要な医療機器である。【０００３】
超音波診断装置によりリアルタイムで超音波の動画像を得るにあたっては、フレームレートと画像密度（画像の解像度）が、互いにトレードオフの関係にある。例えば、複数の断層画像で構成される動画像のフレームレートを高めるためには、各断層画像を得る際に超音波ビームの走査を粗くする必要があり、各断層画像の画像密度は低下する。一方、各断層画像の画像密度を高めるためには、各断層画像を得る際に超音波ビームの走査を密にする必要があり、複数の断層画像で構成される動画像のフレームレートは低下する。【０００４】
動画像の理想を追求するのであれば、フレームレートが高く（高フレームレート）且つ画像密度も高い（高密度画像）ことが望ましい。その理想に近づくために、高フレームレートで得られる低密度画像を高密度化する技術が提案されている。【０００５】
例えば、特許文献１には、前フレーム上の注目画素ごとに前フレームと現フレームとの間においてパターンマッチング処理を実行し、現フレームを構成していた原始的画素群と注目画素ごとにパターンマッチング処理により定義された追加的画素群とに基づいて、現フレームを高密度化する技術が記載されている。【０００６】
また、特許文献２には、フレーム内において第１画素列と第２画素列と第３画素列を定義し、第１画素列上の注目画素ごとに、第１画素列と第２画素列との間でパターンマッチング処理を実行し、注目画素についての第２画素列上のマッピングアドレスを演算し、さらに、第３画素列上の注目画素ごとに、第３画素列と第２画素列との間でパターンマッチング処理を実行し、注目画素についての第２画素列上のマッピングアドレスを演算し、そして、複数の注目画素が有する画素値とマッピングアドレスを利用して、第２画素列を高密度化する技術が記載されている。【０００７】
例えば、特許文献１，２に記載された技術を利用することにより、高フレームレートで得られる低密度画像を高密度化することが可能になる。【０００８】
また、デジタルカメラ等により撮影される画像を高密度化する一般的な画像処理において、高密度画像に関する学習結果を利用して低密度画像を高密度化する技術が知られている。例えば、非特許文献１には、画像をパッチ（小領域）に分解し、低解像度パッチとそれに対応する高解像度パッチとをペアにしてデータベースを作成しておき、入力画像を分解した低解像度パッチに対応した高解像度パッチをデータベースから得て、その低解像度パッチを高解像度パッチに置換することにより、入力画像を高密度化する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２０１２−１０５７５０号公報
【特許文献２】特開２０１２−１０５７５１号公報
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】小川祐樹、他２名、「高周波強調処理と入力画像の利用による学習型超解像」、画像の認識・理解シンポジウム（ＭＩＲＵ２０１０）、２０１０年７月、ＩＳ２−３５：１００４−１０１０
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
上述した背景技術に鑑み、本願の発明者は、超音波画像を高密度化する改良技術について研究開発を重ねてきた。特に、高密度画像に関する学習の結果を利用することにより、特許文献１，２に記載された画期的な技術とは異なる原理により、超音波画像を高密度化する技術に注目した。【００１２】
なお、例えば非特許文献１に記載された、高密度画像に関する学習の結果を利用した一般的な画像処理に係る技術では、低解像度パッチを高解像度パッチに置換して画像を高密度化している。しかし、超音波診断装置においては、低密度画像は実際の診断において得られる貴重な画像であり、その低密度画像をできる限り尊重することが望ましい。そのため、上述した一般的な画像処理を適用して、単純に低密度画像を高密度画像に置換してしまうことは望ましくない。【００１３】
本発明は、上述した研究開発の過程において成されたものであり、その目的は、超音波の高密度画像に関する学習の結果を利用して超音波の低密度画像を高密度化する改良技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記目的にかなう好適な超音波診断装置は、超音波を送受するプローブと、プローブを制御して超音波ビームを走査する送受信部と、超音波ビームを低密度に走査して得られる低密度画像の画像用データを高密度化する高密度化処理部と、高密度化された画像用データに基づいて表示画像を形成する表示処理部と、を有し、前記高密度化処理部は、超音波ビームを高密度に走査して得られた高密度画像に関する学習により、当該学習の結果として高密度画像から得られた複数の高密度化データで低密度画像の画像用データの密度を補うことにより、低密度画像の画像用データを高密度化する、ことを特徴とする。【００１５】
上記構成において、超音波を送受するプローブは、例えば、コンベックス走査型、セクタ走査型、リニア走査型など、診断用途に応じた様々なタイプのものを利用することができる。また、二次元断層画像用のプローブが利用されてもよいし、三次元画像用のプローブが利用されてもよい。そして、高密度化の対象となる画像は、例えば二次元断層画像（Ｂモード画像）が好適な一例であるものの、三次元画像やドプラ画像やエラストグラフィ画像などでもよい。また、画像用データとは、画像の形成に利用されるデータであり、具体的には、例えば、検波等の信号処理の前後における信号のデータや、スキャンコンバータの前後における画像のデータなどである。【００１６】
上記装置によれば、超音波の高密度画像に関する学習の結果を利用して、超音波の低密度画像が高密度化される。特に、高密度画像から得られた複数の高密度化データで低密度画像の画像用データの密度を補って低密度画像の画像用データを高密度化するため、画像用データを置換してしまう場合に比べて、低密度画像の画像用データが尊重され、診断情報としての高い信頼性を維持しつつ高密度化された画像を提供することができる。もちろん、高フレームレートで得られた低密度画像を高密度化することにより、高フレームレート且つ高密度な動画像を実現することも可能になる。【００１７】
望ましい具体例において、前記高密度化処理部は、高密度画像に関する学習の結果として高密度画像の画像用データから得られた複数の高密度化データを記憶するメモリを備え、メモリに記憶された複数の高密度化データの中から、低密度画像の画像用データの隙間に対応した複数の高密度化データを選択し、選択した複数の高密度化データで低密度画像の画像用データの隙間を補うことにより、低密度画像の画像用データを高密度化する、ことを特徴とする。【００１８】
望ましい具体例において、前記高密度化処理部は、低密度画像内の互いに異なる箇所に複数の注目領域を設定し、前記メモリに記憶された複数の高密度化データの中から、各注目領域ごとにその注目領域に対応した高密度化データを選択する、ことを特徴とする。【００１９】
望ましい具体例において、前記メモリには、高密度画像に設定された複数の注目領域について、各注目領域に属する画像用データの特徴情報に応じた複数の高密度化データが記憶され、前記高密度化処理部は、前記メモリに記憶された複数の高密度化データの中から、低密度画像の各注目領域に対応した高密度化データとして、当該注目領域に属する画像用データの特徴情報に対応した高密度化データを選択する、ことを特徴とする。【００２０】
望ましい具体例において、前記メモリには、高密度画像の各注目領域に属する画像用データの配列パターンに応じた複数の高密度化データが記憶され、前記高密度化処理部は、前記メモリに記憶された複数の高密度化データの中から、低密度画像の各注目領域に対応した高密度化データとして、当該注目領域に属する画像用データの配列パターンに対応した高密度化データを選択する、ことを特徴とする。【００２１】
望ましい具体例において、前記高密度化処理部は、本装置による診断に先立って事前に形成された高密度画像から得られた複数の高密度化データを記憶するメモリを備え、当該メモリに記憶された複数の高密度化データで、本装置による診断において得られる低密度画像の画像用データを高密度化する、ことを特徴とする。【００２２】
望ましい具体例において、前記メモリには、本装置による診断に先立って事前に形成された高密度画像に設定された複数の注目領域について、各注目領域に属する画像用データの特徴情報と当該注目領域から得られる高密度化データとが互いに対応付けて管理されつつ、当該高密度化データが記憶され、前記高密度化処理部は、本装置による診断において得られる低密度画像内の互いに異なる箇所に複数の注目領域を設定し、前記メモリに記憶された複数の高密度化データの中から、低密度画像の各注目領域ごとにその注目領域に属する画像用データの特徴情報に対応した高密度化データを選択し、複数の注目領域について選択された複数の高密度化データにより、低密度画像の画像用データを高密度化する、ことを特徴とする。【００２３】
望ましい具体例において、前記送受信部は、学習モードにおいて超音波ビームを高密度に走査し、診断モードにおいて超音波ビームを低密度に走査し、前記高密度化処理部は、学習モードにおいて高密度画像から得られた複数の高密度化データにより、診断モードにおいて得られる低密度画像の画像用データを高密度化する、ことを特徴とする。【００２４】
望ましい具体例において、前記高密度化処理部は、学習モードにおいて得られた高密度画像に設定された複数の注目領域について、各注目領域に属する画像用データの特徴情報に応じた複数の高密度化データを記憶するメモリを備え、診断モードにおいて得られる低密度画像の画像用データを高密度化するにあたり、前記メモリに記憶された複数の高密度化データの中から、低密度画像に設定された各注目領域ごとにその注目領域に属する画像用データの特徴情報に対応した高密度化データを選択する、ことを特徴とする。【００２５】
望ましい具体例において、前記超音波診断装置は、学習モードで得られた高密度画像と診断モードで得られた低密度画像とを比較し、その比較の結果に基づいて、学習モードで得られた高密度画像に関する学習結果が良好か否かを判定する学習結果判定部と、本装置内を制御する制御部と、をさらに有し、前記制御部は、学習結果判定部において学習結果が良好ではないと判定されると、新たな学習結果を得るように、本装置内を学習モードに切り替える、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２６】
本発明により、超音波の高密度画像に関する学習の結果を利用して超音波の低密度画像を高密度化する改良技術が提供される。【００２７】
例えば、本発明の好適な態様によれば、高密度画像から得られた複数の高密度化データで低密度画像の画像用データの密度を補って低密度画像の画像用データが高密度化されるため、画像用データを置換してしまう場合に比べて、低密度画像の画像用データが尊重され、診断情報としての高い信頼性を維持しつつ高密度化された画像を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】本発明の好適な超音波診断装置の全体構成を示すブロック図である。
【図２】高密度化処理部の内部構成を示すブロック図である。
【図３】輝度パターンと高密度化データの抽出に係る具体例を示す図である。
【図４】輝度パターンと高密度化データの対応付けに係る具体例を示す図である。
【図５】高密度画像に関する学習結果の記憶処理に係る具体例を示す図である。
【図６】画像領域ごとに輝度パターンと高密度化データを対応付ける変形例を示す図である。
【図７】輝度パターンと高密度化データの抽出に係る別の具体例を示す図である。
【図８】輝度パターンと高密度化データの対応付けの別の具体例を示す図である。
【図９】高密度画像に関する学習結果の記憶処理に係る別の具体例を示す図である。
【図１０】画像学習部における処理を纏めたフローチャートである。
【図１１】高密度化データの選択に係る具体例を示す図である。
【図１２】高密度化データの選択に係る別の具体例を示す図である。
【図１３】低密度画像と高密度化データの合成に係る具体例を示す図である。
【図１４】高密度化処理部における処理を纏めたフローチャートである。
【図１５】本発明の別の好適な超音波診断装置の全体構成を示すブロック図である。
【図１６】学習結果判定部の内部構成を示すブロック図である。
【図１７】学習モードと診断モードの切り替えに係る具体例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
図１は、本発明の実施において好適な超音波診断装置の全体構成を示すブロック図である。プローブ１０は超音波を送受する超音波探触子である。例えば、セクタ走査型、リニア走査型、二次元画像（断層画像）用、三次元画像用等の各種のプローブ１０を診断用途に応じて使い分けることができる。
【００３０】
送受信部１２は、プローブ１０が備える複数の振動素子を送信制御して送信ビームを形成し、送信ビームを診断領域内で走査させる。また、送受信部１２は、複数の振動素子から得られる複数の受信信号を整相加算処理するなどして受信ビームを形成し、診断領域内の全域から受信ビーム信号を収集する。こうして、送受信部１２において収集された受信ビーム信号（ＲＦ信号）は受信信号処理部１４に送られる。
【００３１】
受信信号処理部１４は、受信ビーム信号（ＲＦ信号）に対して、検波処理や対数変換処理等の受信信号処理を施し、これにより、各受信ビームごとに得られるラインデータを高密度化処理部２０へ出力する。
【００３２】
高密度化処理部２０は、超音波ビーム（送信ビームと受信ビーム）を低密度に走査して得られる低密度画像の画像用データを高密度化する。高密度化処理部２０は、超音波ビームを高密度に走査して得られた高密度画像に関する学習により、その学習の結果として高密度画像から得られた複数の高密度化データで低密度画像の画像用データの密度を補うことにより、低密度画像の画像用データを高密度化する。図１においては、受信信号処理部１４から得られるラインデータが高密度化処理部２０により高密度化される。なお、高密度化処理部２０の内部構成や高密度化処理部２０における具体的な処理については後に詳述する。
【００３３】
デジタルスキャンコンバータ（ＤＳＣ）５０は、高密度化処理部２０において高密度化されたラインデータに対して、座標変換処理やフレームレート調整処理等を施す。デジタルスキャンコンバータ５０は、超音波ビームの走査に対応した走査座標系で得られたラインデータから、座標変換処理や補間処理等を利用して、表示座標系に対応した画像データを得る。また、デジタルスキャンコンバータ５０は、走査座標系のフレームレートで得られたラインデータを表示座標系のフレームレートの画像データに変換する。
【００３４】
表示処理部６０は、デジタルスキャンコンバータ５０から得られる画像データに対してグラフィックデータ等を合成して表示画像を形成する。その表示画像は、液晶ディスプレイ等の表示部６２に表示される。そして、制御部７０は図１の超音波診断装置内を全体的に制御する。
【００３５】
図１の超音波診断装置の全体構成は以上のとおりである。次に、当該超音波診断装置における高密度化処理について説明する。なお、図１に示した構成（ブロック）については以下の説明において図１の符号を利用する。
【００３６】
図２は、高密度化処理部２０の内部構成を示すブロック図である。高密度化処理部２０は、低密度画像の画像用データ、つまり図１の具体例においては受信信号処理部１４から得られるラインデータを高密度化処理し、これにより得られる高密度化画像の画像用データを後段、つまり図１の具体例においてはデジタルスキャンコンバータ５０へ出力する。高密度化処理部２０は、注目領域設定部２２と特徴量抽出部２４と学習結果メモリ２６とデータ合成部２８を備えており、高密度化処理において、学習結果メモリ２６に記憶された高密度画像に関する学習の結果を利用する。
【００３７】
高密度画像に関する学習の結果は、画像学習部３０から得られる。画像学習部３０は、図１の超音波診断装置による診断に先立って事前に形成された高密度画像に基づいて高密度化画像の学習結果を得る。なお、画像学習部３０は、図１の超音波診断装置内に設けられてもよいし、当該超音波診断装置外で例えばコンピュータ内で実現されてもよい。
【００３８】
画像学習部３０は、超音波を高密度に走査して得られた高密度画像の画像用データに基づいて学習結果を得る。高密度画像の画像用データは、図１の超音波診断装置により得られることが望ましいものの、他の超音波診断装置から得られてもよい。画像学習部３０は注目領域設定部３２と特徴量抽出部３４とデータ抽出部３６と対応付け処理部３８を備えており、例えば図３〜図１０を利用して以下に説明する処理により学習結果を得る。そこで画像学習部３０による処理について説明する。なお、図２に示した構成（ブロック）については、以下の説明においても図２の符号を利用する。
【００３９】
図３は、輝度パターンと高密度化データの抽出に係る具体例を示す図である。図３には画像学習部３０において処理される高密度画像３００の具体例が図示されている。
【００４０】
高密度画像３００は、超音波を高密度に走査して得られた高密度画像の画像用データである。図３の例において、高密度画像３００は、二次元的に配列された複数のデータ３０１で構成されている。複数のデータ３０１は、各受信ビームＢＭごとに、深さ方向（ｒ方向）に沿って並べられ、さらに、複数の受信ビームＢＭに関する複数のデータ３０１がビーム走査方向（θ方向）に並べられている。各データ３０１の具体例は、各受信ビームごとに得られるラインデータであり、例えば１６ビットの輝度値である。
【００４１】
画像学習部３０は、例えば、画像を管理するサーバやハードディスクから、ネットワークを介して、高密度画像３００を得る。サーバ等における管理やネットワークを介した通信には、例えばＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and COmmunication in Medicine）等の医療機器に係る規格を利用することが望ましい。もちろん、外部のサーバやハードディスクを利用せずに、画像学習部３０自身が備えるハードディスクなどに高密度画像３００が記憶されて管理されてもよい。
【００４２】
高密度画像３００を得ると、画像学習部３０の注目領域設定部３２は、高密度画像３００に対して注目領域３０６を設定する。図３に示す例では、高密度画像３００内に１次元の注目領域３０６が設定されている。
【００４３】
注目領域３０６が設定されると、特徴量抽出部３４は、注目領域３０６に属するデータから特徴情報を抽出する。特徴量抽出部３４は、まず、注目領域３０６に属する４つのデータ３０２〜３０５を抽出する。４つのデータ３０２〜３０５は、後に説明する低密度画像のデータ間隔で抽出される。そして、特徴量抽出部３４は、注目領域３０６に属するデータの特徴情報として、例えば４つのデータ３０２〜３０５の配列パターンを抽出する。つまり、４つのデータ３０２〜３０５の各々が１６ビットの輝度値であれば、４つの輝度値のパターンである輝度パターン３０７が抽出される。
【００４４】
一方、データ抽出部３６は、注目領域３０６が設定されると、注目領域３０６に対応した高密度化データ３０８を抽出する。データ抽出部３６は、高密度画像３００を構成する複数のデータ３０１の中から、例えば、注目領域３０６の中心に位置するデータ３０１を高密度化データ３０８として抽出する。
【００４５】
こうして、注目領域３０６の輝度パターン３０７とその注目領域３０６に対応した高密度化データ３０８が抽出される。なお、注目領域設定部３２は、１つの高密度画像３００について、例えば画像の全域に亘って注目領域３０６を移動させつつ注目領域３０６を設定することが望ましい。そして、移動設定される注目領域３０６の各位置において、輝度パターン３０７と高密度化データ３０８が抽出される。さらに、複数の高密度画像３００から輝度パターン３０７と高密度化データ３０８を抽出するようにしてもよい。
【００４６】
なお、図３においては、注目領域３０６に属するデータから得られる特徴情報の好適な具体例として、輝度パターン３０７について説明したが、例えば、注目領域３０６内をラスタスキャンして輝度値を１次元配列したベクトルデータや注目領域３０６内のデータの平均値や分散値や主成分分析などに基づいて特徴情報を得るようにしてもよい。
【００４７】
図４は、輝度パターンと高密度化データの対応付けに係る具体例を示す図である。図４には画像学習部３０の特徴量抽出部３４とデータ抽出部３６において抽出された輝度パターン３０７と高密度化データ３０８（図３参照）が図示されている。
【００４８】
輝度パターン３０７と高密度化データ３０８が抽出されると、画像学習部３０の対応付け処理部３８は、輝度パターン３０７と高密度化データ３０８を互いに対応付けた対応テーブル３０９を作成する。対応テーブル３０９には、輝度パターン３０７に関する例えば全パターンに対応した高密度化データ３０８を対応付けることが可能であり、対応付け処理部３８は、移動設定される注目領域３０６（図３参照）の各位置ごとに得られる輝度パターン３０７と高密度化データ３０８を互いに対応付けて、次々に対応テーブル３０９に登録していく。
【００４９】
なお、同一の輝度パターン３０７について、互いに異なる複数の高密度化データ３０８が得られた場合には、例えば最も頻度の高い高密度化データ３０８をその輝度パターン３０７に対応付けてもよいし、複数の高密度化データ３０８の平均値やメディアン値等をその輝度パターン３０７に対応付けてもよい。また、対応テーブル３０９には輝度パターン３０７の全パターンに対応した高密度化データ３０８を登録することが望ましいものの、例えば、学習として十分と判断される枚数の高密度画像３００（図３参照）から得ることができない輝度パターン３０７については、データ無し（ＮＵＬＬ）としてもよい。
【００５０】
また、例えば、Ｂモード画像やドプラ画像などの画像の種類、プローブの種類、診断対象となる組織の種類、健常組織か非健常組織かの種別、などに応じて複数の対応テーブル３０９が作成されてもよい。もちろん、画像の種類やプローブの種類などの複数の判断要素を組み合わせた条件ごとに対応テーブル３０９を作成してもよい。
【００５１】
図５は、高密度画像に関する学習結果の記憶処理に係る具体例を示す図である。図５には、画像学習部３０の対応付け処理部３８により作成された対応テーブル３０９（図４参照）と、高密度化処理部２０が備える学習結果メモリ２６（図２参照）が示されている。対応付け処理部３８は、対応テーブル３０９に登録された複数の輝度パターンの各々に対応した高密度化データを学習結果メモリ２６に記憶する。
【００５２】
対応テーブル３０９において、輝度パターンに対応した高密度化データが登録されていない（ＮＵＬＬ）の場合には、例えば輝度パターン内のデータの平均値やメディアン値などをその輝度パターンに対応した高密度化データとして学習結果メモリ２６に記憶する。また、輝度パターンに対応した高密度化データが登録されていない場合に、近傍パターンの高密度化データの平均値やメディアン値をその輝度パターンの高密度化データとしてもよい。例えば図５の具体例において、パターン２の近傍パターンであるパターン１とパターン３の高密度化データの平均値やメディアン値をパターン２の高密度化データとして学習結果メモリ２６に記憶してもよい。
【００５３】
こうして、学習結果メモリ２６には、高密度画像に関する学習の結果として、高密度画像のデータから得られた複数の高密度化データが記憶される。なお、高密度画像に関する学習の結果として、対応テーブル３０９が学習結果メモリ２６に記憶されてもよい。
【００５４】
図６は、画像領域ごとに輝度パターンと高密度化データを対応付ける変形例を示す図である。図６には、画像学習部３０の特徴量抽出部３４とデータ抽出部３６において抽出された輝度パターン３０７と高密度化データ３０８（図３参照）が図示されている。
【００５５】
図４の具体例と同様に、図６の変形例においても、画像学習部３０の対応付け処理部３８は、輝度パターン３０７と高密度化データ３０８を互いに対応付けた対応テーブル３０９を作成する。対応テーブル３０９には、輝度パターン３０７に関する例えば全パターンに対応した高密度化データ３０８を対応付けることが可能であり、対応付け処理部３８は移動設定される注目領域３０６（図３参照）の各位置ごとに得られる輝度パターン３０７と高密度化データ３０８を互いに対応付けて、次々に対応テーブル３０９に登録する。
【００５６】
図４の具体例とは異なり、図６に示す変形例においては、高密度画像３００が複数の画像領域に分割される。そして、各画像領域ごとに輝度パターン３０７と高密度化データ３０８が対応付けられる。
【００５７】
図６には、高密度画像３００を４つの画像領域（領域１〜領域４）に分割した場合の具体例が図示されている。つまり、注目領域３０６（図３参照）の位置（例えば注目領域３０６の中心位置すなわち高密度化データ３０８の位置）が、高密度画像３００内における領域１〜領域４のいずれに属しているかに応じて、各画像領域ごとに輝度パターン３０７と高密度化データ３０８が対応付けられる。その結果、例えば、図６に示すように、１つのパターンＬについて、各画像領域（領域１〜領域４）ごとに、その画像領域に応じた高密度化データ３０８が対応付けられる。
【００５８】
これにより、輝度パターン３０７に加えて、さらに画像データの位置（どの画像領域に属しているか）に応じて、最適な高密度化データ３０８を得ることができる。なお、高密度画像３００は、さらに多数の（４以上の）画像領域に分割されてもよいし、また、高密度画像３００内に含まれる組織等の構造に応じて、各画像領域の形状や分割数が決定されてもよい。
【００５９】
図７は、輝度パターンと高密度化データの抽出に係る別の具体例を示す図である。図７には、画像学習部３０において処理される高密度画像３１０の具体例が図示されている。
【００６０】
高密度画像３１０は、超音波を高密度に走査して得られた高密度画像の画像用データであり、図３における高密度画像３００と同様に、図７の高密度画像３１０も、二次元的に配列された複数のデータで構成されている。図７の具体例においては、画像学習部３０の注目領域設定部３２により、高密度画像３１０に対して２次元の注目領域３１６が設定されている。
【００６１】
注目領域３１６が設定されると、特徴量抽出部３４は、注目領域３１６に属するデータから特徴情報を抽出する。特徴量抽出部３４は、まず、注目領域３１６に属する例えば４つのデータ列３１２〜３１５を抽出する。４つのデータ列３１２〜３１５は、後に説明する低密度画像のビーム間隔で抽出される。そして、特徴量抽出部３４は、注目領域３１６に属するデータの特徴情報として、例えば、４つのデータ列３１２〜３１５を構成する２０個のデータの輝度パターン３１７を抽出する。
【００６２】
一方、データ抽出部３４は、注目領域３１６が設定されると、注目領域３１６に対応した高密度化データ３１８を抽出する。データ抽出部３４は、高密度画像３１０を構成する複数のデータの中から、例えば、注目領域３１６の中心に位置するデータを高密度化データ３１８として抽出する。
【００６３】
こうして、図３の具体例と同様に、図７の具体例においても、注目領域３１６の輝度パターン３１７とその注目領域３１６に対応した高密度化データ３１８が抽出される。
【００６４】
図８は、輝度パターンと高密度化データの対応付けに係る別の具体例を示す図である。図８には、画像学習部３０の特徴量抽出部３４とデータ抽出部３６において抽出された輝度パターン３１７と高密度化データ３１８（図７参照）が図示されている。
【００６５】
図４の具体例と同様に、図８の具体例においても、画像学習部３０の対応付け処理部３８は、輝度パターン３１７と高密度化データ３１８を互いに対応付けた対応テーブル３１９を作成する。対応テーブル３１９には、輝度パターン３１７に関する例えば全パターンに対応した高密度化データ３１８を対応付けることが可能であり、対応付け処理部３８は移動設定される注目領域３１６（図７参照）の各位置ごとに得られる輝度パターン３１７と高密度化データ３１８を互いに対応付けて、次々に対応テーブル３１９に登録する。
【００６６】
なお、同一の輝度パターン３１７について、互いに異なる複数の高密度化データ３１８が得られた場合には、例えば最も頻度の高い高密度化データ３１８をその輝度パターン３１７に対応付けてもよいし、複数の高密度化データ３１８の平均値やメディアン値等をその輝度パターン３１７に対応付けてもよい。また、対応テーブル３１９には輝度パターン３１７の全パターンに対応した高密度化データ３１８を登録することが望ましいものの、例えば、学習として十分と判断される枚数の高密度画像３１０（図７参照）から得ることができない輝度パターン３１７については、データ無し（ＮＵＬＬ）としてもよい。
【００６７】
図９は、高密度画像に関する学習結果の記憶処理に係る別の具体例を示す図である。図９には、画像学習部３０の対応付け処理部３８により作成された対応テーブル３１９（図８参照）と、高密度化処理部２０が備える学習結果メモリ２６（図２参照）が図示されている。対応付け処理部３８は、対応テーブル３１９に登録された複数の輝度パターンの各々に対応した高密度化データを学習結果メモリ２６に記憶する。
【００６８】
対応テーブル３１９において、輝度パターンに対応した高密度化データが登録されていない（ＮＵＬＬ）の場合には、例えば輝度パターン内のデータの平均値やメディアン値などをその輝度パターンに対応した高密度化データとして学習結果メモリ２６に記憶する。また、輝度パターンに対応した高密度化データが登録されていない場合に、近傍パターンの高密度化データの平均値やメディアン値をその輝度パターンの高密度化データとしてもよい。例えば図９の具体例において、パターン２の近傍パターンであるパターン１とパターン３の高密度化データの平均値やメディアン値をパターン２の高密度化データとして、学習結果メモリ２６に記憶してもよい。
【００６９】
図１０は、画像学習部３０における処理を纏めたフローチャートである。まず、画像学習部３０が高密度画像を取得すると（Ｓ９０１）、注目領域設定部３２は、高密度画像に対して注目領域を設定する（Ｓ９０２：図３，図７参照）。
【００７０】
注目領域が設定されると、特徴量抽出部３４は、注目領域に属するデータから特徴情報として輝度パターンを抽出し（Ｓ９０３；図３，図７参照）、データ抽出部３４は、注目領域に対応した高密度化データを抽出する（Ｓ９０４；図３，図７参照）。さらに、対応付け処理部３８は、輝度パターンと高密度化データを互いに対応付けた対応テーブルを作成する（Ｓ９０５：図４，図６，図８参照）。
【００７１】
Ｓ９０２からＳ９０５までの処理は、画像内に設定される注目領域の各位置において実行され、画像内において注目領域を移動設定することにより、Ｓ９０２からＳ９０５までの処理が繰り返される。
【００７２】
そして、例えば画像内の全領域に亘る処理が終了すると（Ｓ９０６）、高密度画像に関する学習の結果として、高密度画像のデータから得られた複数の高密度化データが学習結果メモリに記憶され（Ｓ９０７）、本フローチャートが終了する。なお複数の高密度画像から学習結果を得る場合には各高密度画像ごとに図１０のフローチャートが実行される。
【００７３】
以上に説明した処理により、高密度画像に関する学習結果が得られる。例えば、図１の超音波診断装置による診断に先立って事前に、複数の輝度パターンに対応した複数の高密度化データが学習結果メモリ２６に記憶される。
【００７４】
図１の超音波診断装置による診断においては、超音波ビーム（送信ビームと受信ビーム）を低密度に走査することにより、比較的高いフレームレートで低密度画像を得て、例えば心臓等の動画像が形成される。診断において得られる低密度画像の画像用データは、高密度化処理部２０に送られる。高密度化処理部２０は、診断において超音波ビームを低密度に走査して得られる低密度画像の画像用データを高密度化する。
【００７５】
図２に示したように、高密度化処理部２０は、注目領域設定部２２と特徴量抽出部２４と学習結果メモリ２６とデータ合成部２８を備えており、学習結果メモリ２６に記憶された複数の高密度化データで低密度画像の画像用データの隙間を補うことにより、低密度画像の画像用データを高密度化する。そこで、高密度化処理部２０による処理について説明する。なお、図２に示した構成（ブロック）については、以下の説明においても図２の符号を利用する。
【００７６】
図１１は、高密度化データの選択に係る具体例を示す図である。図１１には、高密度化処理部２０において処理される低密度画像２００の具体例が図示されている。
【００７７】
低密度画像２００は、超音波を低密度に走査して得られた低密度画像の画像用データである。図１１の例において、低密度画像２００は、二次元的に配列された複数のデータ２０１で構成されている。複数のデータ２０１は、各受信ビームＢＭごとに、深さ方向（ｒ方向）に沿って並べられ、さらに、複数の受信ビームＢＭに関する複数のデータ２０１がビーム走査方向（θ方向）に並べられている。各データ２０１の具体例は、各受信ビームごとに得られるラインデータであり、例えば１６ビットの輝度値である。
【００７８】
図１１の低密度画像２００は、図３の高密度画像３００と比較して、例えば、深さ方向（ｒ方向）のデータ数が同であり、ビーム走査方向（θ方向）に並ぶ受信ビームＢＭの本数が少ない。例えば、図３の高密度画像３００と比較して、図１１の低密度画像２００における受信ビームＢＭの本数は１／２とされる。高密度画像３００との比較において、低密度画像２００の受信ビームＢＭの本数が１／３，２／３，１／４，３／４，・・・などとされてもよい。
【００７９】
低密度画像２００を得ると、高密度化処理部２０の注目領域設定部２２は、低密度画像２００に対して注目領域２０６を設定する。注目領域２０６は、高密度画像の学習において利用された注目領域に形状と大きさを一致させることが望ましい。例えば、図３に示した１次元の注目領域３０６が利用されて高密度画像の学習結果が得られている場合には、図１１に示す例のように、低密度画像２００内に１次元の注目領域２０６が設定される。
【００８０】
注目領域２０６が設定されると、特徴量抽出部２４は、注目領域２０６に属するデータから特徴情報を抽出する。特徴量抽出部２４は、高密度画像の学習において利用された特徴情報を利用する。例えば、図３に示した輝度パターン３０７が利用されて高密度画像の学習結果が得られている場合には、図１１に示すように、特徴量抽出部２４は、注目領域２０６に属するデータの特徴情報として、例えば４つのデータ２０２〜２０５の輝度パターン２０７を抽出する。また、図６の変形例のように、画像領域ごとに輝度パターン３０７と高密度化データ３０８を対応付けた対応テーブル３０９を利用する場合には、図１１における注目領域２０６に属するデータの特徴情報として、特徴量抽出部２４は、輝度パターン２０７に加えて注目領域２０６の位置（例えば注目領域２０６の中心位置）を取得する。
【００８１】
なお、図３において、例えば、注目領域３０６内をラスタスキャンし、輝度値を１次元配列したベクトルデータや注目領域３０６内のデータの平均値や分散値などに基づいて特徴情報を得た場合には、図１１においても、例えば、注目領域２０６内をラスタスキャンして輝度値を１次元配列したベクトルデータや注目領域２０６内のデータの平均値や分散値などに基づいて特徴情報を得る。
【００８２】
そして、特徴量抽出部２４は、学習結果メモリ２６に記憶された複数の高密度化データの中から、輝度パターン２０７に対応した高密度化データ３０８を選択する。つまり、輝度パターン２０７に一致する輝度パターン３０７（図３）の高密度化データ３０８が選択される。また、図６の変形例から高密度化データ３０８を得る場合には、図１１における注目領域２０６の位置に応じて、注目領域２０６が属する領域（図６の領域１〜領域４のいずれか）に対応し、輝度パターン２０７に一致する輝度パターン３０７（図６）の高密度化データ３０８が選択される。
【００８３】
さらに、学習結果メモリ２６から選択された高密度化データ３０８が、注目領域２０６に対応した高密度化データ３０８とされ、低密度画像２００を構成する複数のデータ２０１の密度を補うために利用される。選択された高密度化データ３０８は、低密度画像２００内において、注目領域２０６の位置を基準とした挿入位置に配置される。つまり、注目領域２０６と挿入位置の相対的な位置関係が、図３の注目領域３０６と高密度化データ３０８の相対的な位置関係に一致するように、挿入位置が決定される。図３に示した例のように、注目領域３０６の中心に位置するデータ３０１を高密度化データ３０８として抽出した場合には、図１１に示す例において、注目領域２０６の中心に高密度化データ３０８が挿入されてデータ２０３とデータ２０４の間に配置される。
【００８４】
こうして、注目領域２０６に対応した高密度化データ３０８が選択され、注目領域２０６の複数のデータ２０１の密度を補うように、例えば複数のデータ２０１の隙間に高密度化データ３０８が配置される。注目領域２０６は、各低密度画像２００ごとに、例えば画像の全域に亘って移動するように設定され、注目領域２０６の各位置において高密度化データ３０８が選択される。これにより、各低密度画像２００の全域を補うように、複数の高密度化データ３０８が選択される。
【００８５】
図１２は、高密度化データの選択に係る別の具体例を示す図である。図１２には、高密度化処理部２０において処理される低密度画像２１０の具体例が図示されている。
【００８６】
低密度画像２１０は、超音波を低密度に走査して得られた低密度画像の画像用データであり、図１１における低密度画像２００と同様に、図１２の低密度画像２１０も、二次元的に配列された複数のデータで構成されている。
【００８７】
図１２の具体例においては、高密度化処理部２０の注目領域設定部２２により、低密度画像２１０に対して２次元の注目領域２１６が設定されている。注目領域２１６は、高密度画像の学習において利用された注目領域に形状と大きさを一致させることが望ましい。例えば、図７に示した２次元の注目領域３１６が利用されて高密度画像の学習結果が得られている場合には、図１２に示す例のように、低密度画像２１０内に２次元の注目領域２１６が設定される。
【００８８】
注目領域２１６が設定されると、特徴量抽出部２４は、注目領域２１６に属するデータから特徴情報を抽出する。特徴量抽出部２４は、高密度画像の学習において利用された特徴情報を利用する。例えば、図７に示した輝度パターン３１７が利用されて高密度画像の学習結果が得られている場合には、図１２に示すように、特徴量抽出部２４は、注目領域２１６に属するデータの特徴情報として、例えば４つのデータ列２１２〜２１５を構成する２０個のデータの輝度パターン２１７を抽出する。
【００８９】
そして、特徴量抽出部２４は、学習結果メモリ２６に記憶された複数の高密度化データの中から、輝度パターン２１７に対応した高密度化データ３１８を選択する。つまり、輝度パターン２１７に一致する輝度パターン３１７（図７）の高密度化データ３１８が選択される。
【００９０】
さらに、学習結果メモリ２６から選択された高密度化データ３１８が、注目領域２１６に対応した高密度化データ３１８とされ、低密度画像２１０を構成する複数のデータの密度を補うために利用される。例えば、注目領域２１６と挿入位置の相対的な位置関係が、図７の注目領域３１６と高密度化データ３１８の相対的な位置関係に一致するように、低密度画像２１０内における高密度化データ３１８の挿入位置が決定される。図７に示した例のように、注目領域３１６の中心に位置するデータを高密度化データ３１８として抽出した場合には、図１２に示す例において、注目領域２１６の中心に高密度化データ３１８が挿入される。
【００９１】
こうして、図１１の具体例と同様に、図１２の具体例においても、注目領域２１６が、各低密度画像２１０ごとに、例えば画像の全域に亘って移動するように設定され、注目領域２１６の各位置において高密度化データ３１８が選択され、各低密度画像２１０の全域を補うように、複数の高密度化データ３１８が選択される。
【００９２】
図１３は、低密度画像と高密度化データの合成に係る具体例を示す図である。図１３には、高密度化の対象となる低密度画像２００（２１０）、つまり、図１１または図１２に示した低密度画像２００（２１０）が図示されている。また、図１３には、図１１または図１２を利用して説明した処理により選択された、低密度画像２００（２１０）に関する複数の高密度化データ３０８（３１８）が図示されている。
【００９３】
低密度画像２００（２１０）と複数の高密度化データ３０８（３１８）は、高密度化処理部２０（図２）のデータ合成部２８へ送られ、データ合成部２８において合成される。データ合成部２８は、低密度画像２００（２１０）内の各挿入位置に、複数の高密度化データ３０８（３１８）を配置することにより、低密度画像２００（２１０）を構成する複数のデータと複数の高密度化データ３０８（３１８）とにより、高密度化画像４００の画像用データを形成する。そして、形成された画像用データが高密度化処理部２０の後段、つまり図１の具体例においてはデジタルスキャンコンバータ５０へ出力され、高密度化画像４００が表示部６２に表示される。
【００９４】
図１４は、高密度化処理部２０における処理を纏めたフローチャートである。まず、高密度化処理部２０が低密度画像を取得すると（Ｓ１３０１）、注目領域設定部２２は、低密度画像に対して注目領域を設定する（Ｓ１３０２：図１１，図１２参照）。
【００９５】
注目領域が設定されると、特徴量抽出部２４は、注目領域に属するデータから特徴情報として輝度パターンを抽出し（Ｓ１３０３；図１１，図１２参照）、学習結果メモリ２６から輝度パターンに対応した高密度化データを選択する（Ｓ１３０４；図１１，図１２参照）。
【００９６】
Ｓ１３０２からＳ１３０４までの処理は、低密度画像内に設定される注目領域の各位置において実行され、画像内において注目領域を移動設定することにより、Ｓ１３０２からＳ１３０４までの処理が繰り返される。
【００９７】
そして、画像内の全領域に亘る処理が終了すると（Ｓ１３０５）、低密度画像と複数の高密度化データが合成されて高密度化画像が形成され（Ｓ１３０６：図１３参照）、本フローチャートが終了する。なお、複数の低密度画像を高密度化処理する場合には、各低密度画像ごとに図１４のフローチャートが実行される。
【００９８】
以上に説明した処理により、例えば、図１の超音波診断装置による診断において、高フレームレートで次々に得られる複数の低密度画像が高密度化され、高フレームレート且つ高密度な動画像を得ることができる。
【００９９】
図１５は、本発明の実施において好適な別の超音波診断装置の全体構成を示すブロック図である。図１５の超音波診断装置は、図１の超音波診断装置を部分的に変更したものである。図１５において、図１と比較して機能と処理が同じブロックについては、図１と同じ符号を付して説明を簡略化する。
【０１００】
図１５の超音波診断装置においても、送受信部１２がプローブ１０を送信制御して診断領域内から受信ビーム信号を収集し、受信信号処理部１４が受信ビーム信号（ＲＦ信号）に対して、検波処理や対数変換処理等の受信信号処理を施し、これにより、各受信ビームごとに得られるラインデータが画像用データとして受信信号処理部１４の後段へ出力される。
【０１０１】
高密度化処理部２０は、超音波ビームを高密度に走査して得られた高密度画像に関する学習により、その学習の結果として高密度画像から得られた複数の高密度化データで低密度画像の画像用データの密度を補うことにより、低密度画像の画像用データを高密度化する。高密度化処理部２０の内部構成は図２に示したとおりであり、高密度化処理部２０における具体的な処理は、図１１〜図１４を利用して説明したとおりである。
【０１０２】
画像学習部３０は、超音波を高密度に走査して得られた高密度画像の画像用データに基づいて学習結果を得る。画像学習部３０の内部構成は、図２に示したとおりであり、画像学習部３０における具体的な処理は、図３〜図１０を利用して説明したとおりである。
【０１０３】
そして、デジタルスキャンコンバータ（ＤＳＣ）５０は、高密度化処理部２０から出力されたラインデータに対して、座標変換処理やフレームレート調整処理等を施し、表示処理部６０は、デジタルスキャンコンバータ５０から得られる画像データに対してグラフィックデータ等を合成して表示画像を形成し、その表示画像が表示部６２に表示される。制御部７０は、図１５の超音波診断装置内を全体的に制御する。
【０１０４】
図１５の超音波診断装置は、図１の超音波診断装置と異なり、学習モードと診断モードを使い分け、また、学習結果判定部４０を備えている。送受信部１２は、学習モードにおいて超音波ビームを高密度に走査し、診断モードにおいて超音波ビームを低密度に走査する。画像学習部３０は、学習モードにおいて得られた高密度画像から学習結果を得る。そして、高密度化処理部２０は、診断モードにおいて得られる低密度画像の画像用データを高密度化するにあたり、学習モードにおける高密度画像に関する学習結果を利用する。
【０１０５】
そして、学習結果判定部４０は、学習モードで得られた高密度画像と診断モードで得られた低密度画像とを比較し、その比較の結果に基づいて、学習モードで得られた高密度画像に関する学習結果が良好か否かを判定する。
【０１０６】
図１６は、学習結果判定部４０の内部構成を示すブロック図である。学習結果判定部４０は、特徴量抽出部４２，４４と特徴量比較部４６と比較結果判定部４８を備えている。
【０１０７】
特徴量抽出部４２は、学習モードにおいて得られて画像学習部３０（図１５）が学習結果を得るために利用した高密度画像に関する特徴量を抽出する。特徴量抽出部４２は、例えば、高密度画像を低密度化した際の画像全体の特徴量を抽出する。
【０１０８】
低密度化とは、高密度画像の密度を低密度画像と同じ密度に低下させる処理であり、例えば、図３の高密度画像３００における複数の受信ビームＢＭを１本おきに間引いて、図１１の低密度画像２００と同じ密度に低下させる。もちろん、１本おきとは異なる他のパターンで受信ビームＢＭを間引いてもよい。また、特徴量とは、例えば、低密度化された画像をラスタスキャンし、輝度値を１次元配列したベクトルデータや、主成分分析などで得られる画像の特徴である。
【０１０９】
一方、特徴量抽出部４４は、診断モードにおいて得られた低密度画像に関する特徴量を抽出する。特徴量抽出部４４において抽出される低密度画像の特徴量は、特徴量抽出部４２において抽出される高密度画像の特徴量と同じであることが望ましく、例えば、低密度画像をラスタスキャンし、輝度値を１次元配列したベクトルデータや、主成分分析などで得られる画像の特徴である。
【０１１０】
特徴量比較部４６は、特徴量抽出部４２から得られる高密度画像の特徴量と、特徴量抽出部４４から得られる低密度画像の特徴量を比較する。ここで比較とは、例えば２つの特徴量の差分を算出することなどである。
【０１１１】
比較結果判定部４８は、特徴量比較部４６において得られた比較結果と判定閾値とに基づいて、高密度画像に関する学習結果が低密度画像を高密度化するにあたって有効か否かを判定する。例えば、高密度画像を得た際の診断状況から低密度画像を得た際の診断状況が大きく変化した場合に、比較結果判定部４８における判定によりその変化を検知できることが望ましい。
【０１１２】
そのため、比較結果判定部４８における判定閾値は、例えば、観察部位が心臓の短軸像から長軸像に変化した場合など、観察部位の大きな変化を検知できるように設定されることが望ましい。判定閾値は、例えばユーザ（検査者）等により適宜に調整されてもよい。
【０１１３】
そして、比較結果判定部４８は、例えば、特徴量比較部４６において得られた比較結果が判定閾値を超える場合に、診断状況が大きく変化していると判断し、学習結果が有効ではないと判定する。一方、比較結果判定部４８は、特徴量比較部４６において得られた比較結果が判定閾値を超えない場合に、診断状況が大きく変化していないと判断して、学習結果が有効であると判定する。
【０１１４】
比較結果判定部４８は、学習結果が有効ではないと判定すると、制御部７０に対して、学習開始制御信号を出力する。制御部７０は、学習開始制御信号を得ると、図１５の超音波診断装置を学習モードとする。これにより、新たな高密度画像が形成されて新たな学習結果が得られる。
【０１１５】
また、比較結果判定部４８は、学習開始制御信号を出力してから、学習期間終了後に、制御部７０に対して学習終了制御信号を出力する。学習期間は例えば１秒間程度であり、学習期間をユーザが調整できるようにしてもよい。学習終了制御信号を得ると、制御部７０は、図１５の超音波診断装置を学習モードから診断モードへ切り替える。なお、学習モードにおいて作成される対応テーブル３０９，３１９（図４，図８）が十分に埋まったと判断される時点において、例えば全パターンのうちの閾値割合以上のパターンが得られた時点で、学習モードを終了させて診断モードへ切り替えるようにしてもよい。
【０１１６】
図１７は、学習モードと診断モードの切り替えに係る具体例を示す図である。図１７には、図１５の超音波診断装置の診断中におけるモードの切り替え例が示されている。図１５の符号を利用しつつ図１７の具体例について説明する。
【０１１７】
まず、例えば診断の開示時点においては、その診断に適した学習結果を得るために、図１５の超音波診断装置が学習モードとされ、学習期間内に高密度画像が形成されて高密度画像から学習結果が得られる。高密度画像は、低フレームレート（例えば３０Ｈｚ）で次々に形成され、学習期間内に形成される複数フレームの高密度画像から学習結果が得られる。なお、学習モードにおいて得られる高密度画像は、表示部６２に表示されることが望ましい。
【０１１８】
そして、学習期間終了のタイミングで出力される学習終了制御信号に応じて、図１５の超音波診断装置が学習モードから診断モードへ切り替えられる。診断モードにおいては、高フレームレート（例えば６０Ｈｚ）で低密度画像が次々に形成され、各フレームごとに低密度画像に対して高密度化処理が実行される。そして、高フレームレートで次々に形成される高密度化された画像が表示部６２に表示される。
【０１１９】
また、診断モードにおいて、学習結果判定部４０は、各フレームごとに次々に形成される低密度画像とその診断モードの直前の学習モードで得られた高密度画像を比較し、直前の学習モードで得られた学習結果が有効か否かを判定する。学習結果判定部４０は、例えば、低密度画像の各フレームごとに判定を行う。もちろん、数フレーム間隔で判定を行うようにしてもよい。
【０１２０】
そして、診断モードにおいて学習結果が有効ではないと判定されると、学習結果判定部４０から学習開始制御信号が出力され、図１５の超音波診断装置が学習モードに切り替えられ、学習期間内において新たな高密度画像が形成されて新たな学習結果が得られる。学習期間が終了すると、再び診断モードに切り替えられる。
【０１２１】
図１５の超音波診断装置を利用することにより、例えば心臓を診断する場合に、心臓の短軸像から診断を開始し、学習モードにおいてその心臓の短軸像の高密度画像から学習結果を得て、診断モードにおいてその心臓の短軸像を高フレームレート且つ高密度化された画像で診断することができる。診断対象となる心臓の短軸像から得た学習結果を利用してその短軸像の低密度画像を高密度化処理するため、学習結果と高密度化処理の整合性が良く、一層信頼性の高い画像を提供することが可能になる。
【０１２２】
また、例えば、短軸像の診断に引き続いて心臓の長軸像の診断が行われると、短軸像から長軸像へ変化する時点において、学習結果判定部４０による判定に基づいて、図１５の超音波診断装置が診断モードから学習モードに切り替えられる。そして、長軸像の高密度画像が例えば１秒程度の学習期間だけ学習されてから、診断モードにおいてその長軸像に関する高フレームレート且つ高密度化された画像を得ることができる。長軸像の診断においては長軸像から得た学習結果を利用してその長軸像の低密度画像を高密度化処理するため、学習結果と高密度化処理の良好な整合性が再び維持される。
【０１２３】
このように、図１５の超音波診断装置によれば、例えば心臓の短軸像から長軸像のように、診断状況が変化した場合においても、その診断状況の変化に追従するように高密度画像の学習結果が更新されるため、信頼性の高い画像を提供し続けることが可能になる。
【０１２４】
なお、学習結果が有効か否かの判定に基づいて診断モードから学習モードへ切り替える具体例を説明したが、その判定に加えて又はその判定とは別に、例えば診断モードの間に数秒程度ごとに間欠的に学習モードを実行するようにしてもよい。また、複数種類の診断に対応した複数の診断モードを有する場合には、ある診断モードから別の診断モードに切り替えられる際に、２つの診断モードの間に学習モードを実行するようにしてもよい。あるいは、プローブに位置センサ等を設け、例えば心臓の短軸像から長軸像の診断へとプローブの配置位置を移動するにあたり、当該位置センサ等で加速度等の物理的な指標値を算出してプローブの動きを検出し、指標値と基準値との比較に基づいた判定により、診断モードから学習モードに切り替えるようにしてもよい。
【０１２５】
また、図１と図１５の超音波診断装置において、高密度化処理部２０は、送受信部１２と受信信号処理部１４の間に配置されてもよい。その場合には、高密度処理部２０が取り扱う画像用データは、送受信部１２から出力される受信ビーム信号（ＲＦ信号）となる。また、高密度化処理部２０は、デジタルスキャンコンバータ５０と表示処理部６０の間に配置されてもよい。その場合には、高密度処理部２０が取り扱う画像用データは、デジタルスキャンコンバータ５０から出力される表示座標系に対応した画像データとなる。さらに、高密度化の対象となる画像は、例えば二次元断層画像（Ｂモード画像）が好適な一例であるものの、三次元画像やドプラ画像やエラストグラフィ画像などでもよい。
【０１２６】
以上、本発明の好適な実施形態を説明したが、上述した実施形態は、あらゆる点で単なる例示にすぎず、本発明の範囲を限定するものではない。本発明は、その本質を逸脱しない範囲で各種の変形形態を包含する。
【符号の説明】
【０１２７】
１０  プローブ、１２  送受信部、１４  受信信号処理部、２０  高密度化処理部、３０  画像学習部、４０  学習結果判定部、５０  デジタルスキャンコンバータ、６０  表示処理部、６２  表示部、７０  制御部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
2014069558.tif 000010
【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【手続補正書】
【提出日】平成26年8月28日(2014.8.28)
【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】
超音波を送受するプローブと、
プローブを制御して超音波ビームを走査する送受信部と、
超音波ビームを低密度に走査して得られる低密度画像の画像用データを高密度化する高密度化処理部と、
高密度化された画像用データに基づいて表示画像を形成する表示処理部と、
を有し、
前記高密度化処理部は、超音波ビームを高密度に走査して得られた高密度画像に関する学習により、当該学習の結果として高密度画像から得られた複数の高密度化データで低密度画像の画像用データの隙間を補うことにより、低密度画像の画像用データを高密度化する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項２】
請求項１に記載の超音波診断装置において、
前記高密度化処理部は、
高密度画像に関する学習の結果として高密度画像の画像用データから得られた複数の高密度化データを記憶するメモリを備え、
メモリに記憶された複数の高密度化データの中から、低密度画像の画像用データの隙間に対応した複数の高密度化データを選択し、選択した複数の高密度化データで低密度画像の画像用データの隙間を補うことにより、低密度画像の画像用データを高密度化する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項３】
請求項２に記載の超音波診断装置において、
前記高密度化処理部は、低密度画像内の互いに異なる箇所に複数の注目領域を設定し、前記メモリに記憶された複数の高密度化データの中から、各注目領域ごとにその注目領域に対応した高密度化データを選択する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項４】
請求項３に記載の超音波診断装置において、
前記メモリには、高密度画像に設定された複数の注目領域について、各注目領域に属する画像用データの特徴情報に応じた複数の高密度化データが記憶され、
前記高密度化処理部は、前記メモリに記憶された複数の高密度化データの中から、低密度画像の各注目領域に対応した高密度化データとして、当該注目領域に属する画像用データの特徴情報に対応した高密度化データを選択する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項５】
請求項４に記載の超音波診断装置において、
前記メモリには、高密度画像の各注目領域に属する画像用データの配列パターンに応じた複数の高密度化データが記憶され、
前記高密度化処理部は、前記メモリに記憶された複数の高密度化データの中から、低密度画像の各注目領域に対応した高密度化データとして、当該注目領域に属する画像用データの配列パターンに対応した高密度化データを選択する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項６】
請求項１に記載の超音波診断装置において、
前記高密度化処理部は、本装置による診断に先立って事前に形成された高密度画像から得られた複数の高密度化データを記憶するメモリを備え、当該メモリに記憶された複数の高密度化データで、本装置による診断において得られる低密度画像の画像用データを高密度化する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項７】
請求項６に記載の超音波診断装置において、
前記メモリには、本装置による診断に先立って事前に形成された高密度画像に設定された複数の注目領域について、各注目領域に属する画像用データの特徴情報と当該注目領域から得られる高密度化データとが互いに対応付けて管理されつつ、当該高密度化データが記憶され、
前記高密度化処理部は、本装置による診断において得られる低密度画像内の互いに異なる箇所に複数の注目領域を設定し、前記メモリに記憶された複数の高密度化データの中から、低密度画像の各注目領域ごとにその注目領域に属する画像用データの特徴情報に対応した高密度化データを選択し、複数の注目領域について選択された複数の高密度化データにより、低密度画像の画像用データを高密度化する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項８】
請求項１に記載の超音波診断装置において、
前記送受信部は、学習モードにおいて超音波ビームを高密度に走査し、診断モードにおいて超音波ビームを低密度に走査し、
前記高密度化処理部は、学習モードにおいて高密度画像から得られた複数の高密度化データにより、診断モードにおいて得られる低密度画像の画像用データを高密度化する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項９】
請求項８に記載の超音波診断装置において、
前記高密度化処理部は、
学習モードにおいて得られた高密度画像に設定された複数の注目領域について、各注目領域に属する画像用データの特徴情報に応じた複数の高密度化データを記憶するメモリを備え、
診断モードにおいて得られる低密度画像の画像用データを高密度化するにあたり、前記メモリに記憶された複数の高密度化データの中から、低密度画像に設定された各注目領域ごとにその注目領域に属する画像用データの特徴情報に対応した高密度化データを選択する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項１０】
請求項９に記載の超音波診断装置において、
学習モードで得られた高密度画像と診断モードで得られた低密度画像とを比較し、その比較の結果に基づいて、学習モードで得られた高密度画像に関する学習結果が良好か否かを判定する学習結果判定部と、
本装置内を制御する制御部と、
をさらに有し、
前記制御部は、学習結果判定部において学習結果が良好ではないと判定されると、新たな学習結果を得るように、本装置内を学習モードに切り替える、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項１１】
請求項１に記載の超音波診断装置において、
前記高密度化処理部は、複数の高密度化データの中から低密度画像の画像用データの隙間に対応した複数の高密度化データを選択し、選択した複数の高密度化データで低密度画像の画像用データの隙間を補うことにより、低密度画像の画像用データを高密度化する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項１２】
請求項１１に記載の超音波診断装置において、
前記高密度化処理部は、低密度画像内の互いに異なる箇所に複数の注目領域を設定し、複数の高密度化データの中から、各注目領域ごとにその注目領域に対応した高密度化データを選択する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項１３】
請求項１２に記載の超音波診断装置において、
前記高密度化処理部は、画像用データに関する複数の配列パターンに対応した複数の高密度化データの中から、低密度画像の各注目領域に対応した高密度化データとして、当該注目領域に属する画像用データの配列パターンに対応した高密度化データを選択する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項１４】
請求項１に記載の超音波診断装置において、
前記高密度化処理部は、本装置による診断に先立って事前に形成された高密度画像から得られた複数の高密度化データで、本装置による診断において得られる低密度画像の画像用データを高密度化する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【国際調査報告】
2014069558.tif 000020
2014069558.tif 000021