(57)【要約】  撮像装置が、トランスデューサ、検出デバイスおよびプロセッサを含む。トランスデューサは、走査位置で走査されている物体の特性を検出するよう構成される放射体および受信器を含む。検出デバイスは、走査中の物体に対するトランスデューサの位置を検出するよう構成される。プロセッサは、トランスデューサが第１の位置に置かれているときに特性を表す走査情報をトランスデューサから取得することと、トランスデューサが第１の位置に置かれているときに走査中の物体に対するトランスデューサの位置を表す位置情報を検出デバイスから取得することと、当該位置情報から座標位置を決定することと、当該座標位置と当該走査情報とを関連付けることと、当該走査情報と関連付けられた当該座標位置を記憶装置に記憶させることとを行うよう構成される。
2019503268.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
走査位置で走査されている物体の特性を検出するよう構成される放射体および受信器を有するトランスデューサと、
走査中の前記物体に対する前記トランスデューサの位置を検出するよう構成される検出デバイスと、
プロセッサと
を備える撮像装置であって、前記プロセッサは、
前記トランスデューサが第１の位置に置かれているときに、前記特性を表す走査情報を前記トランスデューサから取得することと、
前記トランスデューサが前記第１の位置に置かれているときに、走査中の前記物体に対する前記トランスデューサの前記位置を表す位置情報を前記検出デバイスから取得することと、
前記位置情報から座標位置を決定することと、
前記座標位置と前記走査情報とを関連付けることと、
前記走査情報と関連付けられた前記座標位置を記憶装置に記憶させることと
を行うよう構成される、撮像装置。
【請求項２】
前記プロセッサは、前記トランスデューサがそれぞれ複数の位置に置かれているときに、特性を表す複数の走査情報を前記トランスデューサから取得することと、
前記トランスデューサがそれぞれ前記複数の位置に置かれているときに、走査中の前記物体に対する前記トランスデューサの前記位置をそれぞれ表す複数の位置情報を前記検出デバイスから取得することと、
前記複数の位置情報からそれぞれ複数の座標位置を決定することと、
複数の座標位置と前記複数の走査情報とをそれぞれ関連付けることと、
前記走査情報とそれぞれ関連付けられた前記座標位置を記憶装置に記憶させることと
を行うよう構成される、請求項１に記載の撮像装置。
【請求項３】
前記複数の位置は、同一線上にない、請求項２に記載の撮像装置。
【請求項４】
前記検出デバイスは、カメラを含む、請求項２または３に記載の撮像装置。
【請求項５】
前記検出デバイスは、少なくとも２つのカメラを含む、請求項４に記載の撮像装置。
【請求項６】
前記カメラは、互いに対して、かつ、前記物体に対して回転する焦点軸を有する、請求項５に記載の撮像装置。
【請求項７】
前記トランスデューサは、前記検出デバイスにより検出可能な指標を含み、前記検出デバイスは、前記指標を特定するよう構成される、請求項１から６の何れか一項に記載の撮像装置。
【請求項８】
前記指標は、紫外線マーカまたは赤外線マーカを含む、請求項７に記載の撮像装置。
【請求項９】
前記指標を前記トランスデューサまたは前記物体に投影するプロジェクタを更に備える、請求項７または８に記載の撮像装置。
【請求項１０】
前記指標は、ＬＥＤ等から放射され、前記検出デバイスは、前記放射を検出するよう構成される、請求項７から９の何れか一項に記載の撮像装置。
【請求項１１】
前記撮像装置は、前記物体に置かれる較正マーカを更に備え、前記検出デバイスは、検出された前記較正マーカに基づいて、走査中の前記物体に対する前記トランスデューサの前記位置を検出するよう構成される、請求項１から１０の何れか一項に記載の撮像装置。
【請求項１２】
端子プローブおよびアレイプローブのうち少なくとも一方を含んでおり、かつ、体を走査するよう構成される超音波トランスデューサと、
前記超音波トランスデューサの画像および前記体の画像を取り込むよう構成される少なくとも１つのカメラと、
前記体に対する前記超音波トランスデューサの位置を決定するよう構成され、かつ、前記位置と前記超音波トランスデューサからの走査データとを関係付けるよう構成されるプロセッサと
を備える撮像装置。
【請求項１３】
前記少なくとも１つのカメラは、少なくとも２つのカメラを含み、前記プロセッサは、３次元における前記超音波トランスデューサの前記位置を決定するよう構成される、請求項１２に記載の撮像装置。
【請求項１４】
前記撮像装置は、慣性測定ユニットを更に備え、前記プロセッサは、前記慣性測定ユニットの測定値に少なくとも部分的に基づいて、前記位置を決定するよう構成される、請求項１３に記載の撮像装置。
【請求項１５】
前記プロセッサは、前記少なくとも１つのカメラの前記画像に少なくとも部分的に基づいて、前記慣性測定ユニットの較正を決定するよう構成される、請求項１４に記載の撮像装置。
【請求項１６】
前記プロセッサは、前記少なくとも１つのカメラの前記画像に少なくとも部分的に基づいて、前記慣性測定ユニットの前記較正を定期的に決定するよう構成される、請求項１５に記載の撮像装置。
【請求項１７】
請求項１２から１６の何れか一項に記載の撮像装置と、
前記撮像装置と通信可能に結合されるサーバと
を備える撮像装置であって、
前記撮像装置は、相関位置と走査データとを前記サーバに提供するよう構成され、
前記サーバは、前記相関位置と前記走査データとを処理するよう構成され、前記処理は、走査データのデータベースを用いてパターン認識プロセスを実行することを含み、前記サーバは、前記撮像装置に前記パターン認識プロセスの結果を提供するよう構成される、撮像装置。
【請求項１８】
前記走査データは、時系列のインピーダンス測定値を含む、請求項１７に記載の撮像装置。
【請求項１９】
超音波トランスデューサにより物体の超音波走査を行って走査データを提供する段階と、
光学システムを用いて前記超音波トランスデューサの位置を決定する段階と、
前記走査データと前記超音波トランスデューサの前記位置とを関係付ける段階と、
前記走査データの２次元または３次元の表現を決定する段階と、
前記超音波トランスデューサの決定された前記位置と関連付けられる位置で、前記走査データの前記表現をディスプレイに表示する段階と、
前記超音波トランスデューサを前記物体上の異なる位置まで自在に動かす段階と、
前記超音波トランスデューサにより前記物体の超音波走査を行って第２の走査データを提供する段階と、
前記光学システムを用いて、動かされた前記超音波トランスデューサの位置を決定する段階と、
前記第２の走査データと動かされた前記超音波トランスデューサの前記位置とを関係付ける段階と、
前記第２の走査データの２次元または３次元の表現を決定する段階と、
動かされた前記超音波トランスデューサの決定された前記位置と関連付けられる位置で、前記第２の走査データの前記表現をディスプレイに表示する段階と
を備える撮像方法。
【請求項２０】
慣性測定ユニットを用いて前記超音波トランスデューサの動きを決定する段階を更に備える、請求項１９に記載の撮像方法。
【請求項２１】
前記位置を決定する前記段階のうち少なくとも１つは、前記慣性測定ユニットのデータに少なくとも部分的に基づいて、前記位置を決定する段階を含む、請求項２０に記載の撮像方法。
【請求項２２】
前記走査データと異なる走査の走査データとを比較する段階を更に備える、請求項１９から２１の何れか一項に記載の撮像方法。
【請求項２３】
前記異なる走査は、異なる時点における前記物体の走査である、請求項２２に記載の撮像方法。
【請求項２４】
前記走査データと前記異なる走査の前記走査データとの違いを決定して前記物体の経時的変化を検出する段階を更に備える、請求項２３に記載の撮像方法。
【請求項２５】
前記異なる走査は、異なる物体の走査である、請求項２２から２４の何れか一項に記載の撮像方法。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
超音波撮像方法では、従来、Ｂ走査と呼ばれる直線走査を作り出すために、１列に配置された、Ａ走査と呼ばれる点状走査の連続を使用する。Ａ走査は、トランスデューサによる縦波またはせん断波の生成と、受信されたエコーの観察とを伴うことがある。Ｂ走査は被撮像体のスライスであり、被撮像体の当該スライスの２Ｄ画像を提供することができる。Ｃ画像と呼ばれ得る３Ｄ画像を作り出すには、一定の距離だけ離れたＢ走査が連続して行われる。Ｂ走査およびＣ走査を行うには、走査の被写体が適切な位置に（動かないよう）固定され、センサが、安定したジオメトリをもたらす直線軌道上に固定される必要がある。
【０００２】
Ａ走査をＢ走査またはＣ走査に変換するには、モータまたは空気圧で作動するモータ駆動の超音波プローブまたは機械的スキャナが使用され、固定軌道に沿ってプローブの動きを追跡するエンコーダも必要とされることが多い。これらの装置は、大型で、重く、高価である。故に、これらは持ち運ぶことができず、使用しにくい。走査装置のサイズおよび重量は、高感度な測定をも妨げる。代替的に、機械的な走査機構の他、フェーズドアレイトランスデューサまたは直線状トランスデューサが使用されることもあり、これらのトランスデューサは、多くの超音波トランスデューサを有する。しかしながら、このことにより走査装置のコストが増し、更には走査装置がかさばることになる。
【０００３】
追加的に、被写体は使用中ずっとじっとしていなければならず、そのことが被写体に対する多大な制限となることから、被写体を固定する特別な装置が必要とされる。特別な装置で被写体を固定できない場合は、撮像が失敗するか不可能となることもある。幼児または特定の疾患を持つ人等、じっとしていることができない被写体については、走査が行われ得る前に薬の投与が行われなければならないこともある。
【０００４】
従って、より安価で、より持ち運びやすく、かつ、被写体の動きに対してより許容性のある、撮像デバイスの改善が必要である。
【発明の概要】
【０００５】
本開示は概して、診断撮像を改善するための、位置データを関係付ける撮像デバイスに関する。
【０００６】
ある例では、撮像装置が、トランスデューサ、検出デバイスおよびプロセッサを含む。トランスデューサは、走査位置で走査されている物体の特性を検出するよう構成される放射体および受信器を含む。検出デバイスは、走査中の物体に対するトランスデューサの位置を検出するよう構成される。プロセッサは、トランスデューサが第１の位置に置かれているときに特性を表す走査情報をトランスデューサから取得することと、トランスデューサが第１の位置に置かれているときに走査中の物体に対するトランスデューサの位置を表す位置情報を検出デバイスから取得することと、当該位置情報から座標位置を決定することと、当該座標位置と当該走査情報とを関連付けることと、当該走査情報と関連付けられた当該座標位置を記憶装置に記憶させることとを行うよう構成される。
【０００７】
別の例では、撮像装置が、超音波トランスデューサ、少なくとも１つのカメラ、およびプロセッサを含む。超音波トランスデューサは、端子プローブおよびアレイプローブのうち少なくとも一方を含んでおり、体を走査するよう構成される。少なくとも１つのカメラは、トランスデューサおよび体の画像を取り込むよう構成される。プロセッサは、体に対する超音波トランスデューサの位置を決定するよう構成され、この位置とトランスデューサからの走査データとを関係付けるよう構成される。
【０００８】
更に別の例では、撮像方法が、超音波トランスデューサにより物体の超音波走査を行って走査データを提供する段階と、光学システムを用いて当該トランスデューサの位置を決定する段階と、当該走査データと当該トランスデューサの当該位置とを関係付ける段階と、当該走査データの２次元または３次元の表現を決定する段階と、当該トランスデューサの決定された当該位置と関連付けられる位置で、当該走査データの当該表現をディスプレイに表示する段階と、当該超音波トランスデューサを当該物体上の異なる位置まで自在に動かす段階と、当該超音波トランスデューサにより当該物体の超音波走査を行って第２の走査データを提供する段階と、当該光学システムを用いて、動かされた当該トランスデューサの位置を決定する段階と、当該第２の走査データと動かされた当該トランスデューサの当該位置とを関係付ける段階と、当該第２の走査データの２次元または３次元の表現を決定する段階と、動かされた当該トランスデューサの決定された当該位置と関連付けられる位置で、当該第２の走査データの当該表現をディスプレイに表示する段階とを含む。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
ここで、添付図面と併せて理解される以下の説明を参照する。
【００１０】
【図１】例示的な撮像装置の斜視図である。
【００１１】
【図２】例示的な撮像装置の概略図である。
【００１２】
【図３】例示的な撮像装置の側面図である。
【００１３】
【図４】例示的な慣性測定較正のプロット図である。
【００１４】
【図５Ａ】例示的な走査データのプロット図である。
【００１５】
【図５Ｂ】例示的な走査データのプロット図である。
【００１６】
【図５Ｃ】例示的な走査データのプロット図である。
【００１７】
【図６】例示的な走査データのプロット図である。
【００１８】
【図７】例示的な走査プロセスのフローチャートである。
【００１９】
【図８】ＡＩ支援診断の例示的なブロック図である。
【００２０】
【図９】例示的な撮像デバイスの例示的なハードウェア概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
本開示に従って、撮像装置の様々な実施形態について説明する。しかしながら、本開示のデバイスおよび方法を説明するにあたっては、以下の説明が単に例示的なものに過ぎないことを理解されたい。従って、幾つかの修正形態、変更形態および代替形態が想定される。例えば、本開示では主に医療用撮像向けの超音波撮像装置について説明しているが、開示されている原理は、非超音波トランスデューサおよび非医療用撮像を含め、他の撮像デバイスに適用されてもよい。
【００２２】
図１を参照すると、撮像装置１００がトランスデューサ１１０を含むことができ、トランスデューサ１１０は、超音波トランスデューサおよびカメラ１２０であってよい。トランスデューサ１１０には、超音波トランスデューサ、電磁トランスデューサ、電磁音響トランスデューサ、渦電流式、Ｘ線式もしくは他のタイプの一端子トランスデューサ、二端子トランスデューサもしくはアレイトランスデューサ（フェーズドアレイ超音波トランスデューサが含まれるが、これに限定されることはない）のうち１または複数が含まれてよい。幾つかの実施形態では、第２のカメラ１３０が含まれてもよい。カメラ１２０およびカメラ１３０は、被走査体２００に対して回転するそれぞれの焦点軸を有することができる。カメラの異なる焦点軸により、位置検出を改善することができるだけでなく、被走査体２００のより広い視野をもたらしてより大きな走査部位を提供することもできる。曲線状物体または３次元物体における位置特定の改善には、２つのカメラが好ましい。より低い全体コストでの２次元走査には、１つのカメラが好ましいこともある。言うまでもなく、より多くのカメラが含まれてもよいことから、追加的な精度および柔軟性が撮像装置１００にもたらされ得ることが理解されよう。
【００２３】
トランスデューサの、変換素子１１４と対向する側にある面１１２が、特定の色またはパターン等の指標を含んで、カメラ１２０および／またはカメラ１３０によるトランスデューサ１１０の認識を容易にすることができる。指標は可視的であってもよいし、紫外線スペクトルまたは赤外線スペクトルの中にあってもよい。指標が紫外線スペクトルまたは赤外線スペクトルの中にある場合は、カメラ１２０および／またはカメラ１３０が紫外線発光または赤外線発光をそれぞれ検出できることが好ましい。
【００２４】
被走査体２００は、１または複数のマーカ２０２ａ〜２０２ｃを含んで、カメラ１２０および／またはカメラ１３０による認識を容易にすることができる。面１１２および／または体２００上の指標は、アクティブであってもよい。例えば、指標はＬＥＤを含むことができ、かつ／または、カメラ１２０および／もしくはカメラ１３０により検出される可視信号、レーザ信号、赤外線信号、紫外線信号、電磁信号もしくは超音波信号を放射することができる。「カメラ」という用語は、光検出器に限定されるものではなく、トランスデューサ１１０および体２００の相対位置を特定できる任意の適切な検出器を含んでいることが理解されよう。トランスデューサ１１０に赤外線ＬＥＤのような不可視光放射体を使用すると、カメラ１２０および／またはカメラ１３０の画像処理がより速くなり得る。なぜなら、指標が他の可視実在物と容易に区別されるからである。とりわけ生物医学的観点から、撮像は屋内で行われてよい。よって、不可視発光に対する太陽の干渉は著しくならないかも知れない。幾つかの例において、赤外線放射体に日光が当たる等、指標の検出が難しくなる場合は、複数のタイプの指標が提供されてよい。
【００２５】
図２を参照すると、トランスデューサ１１０は、回路１１４に結合されている。回路１１４は、トランスデューサ１１０内に提供されてもよいし、ケーブル１１６等のケーブルを介してトランスデューサ１１０に結合されてもよい。高電圧パルス発生器１１８が高電圧パルス１２０を生成し、高電圧パルス１２０は、トランスデューサ１１０により体２００内へ放射される。不連続点２０４ａ（例えば、密度または物質（体液か肉か骨）等の変化）に対して高電圧パルスが入射すると、反射超音波２０６ａが発生する。その後すぐ、不連続点２０４ｂに対する高電圧パルスの入射により、反射超音波２０６ａが発生する。高電圧パルスの送信後、送受信スイッチ１２２は、受信状態に切り替わる。トランスデューサは、反射超音波２０６ａを観測した後すぐに反射超音波２０６ｂを観測し、受信された波形を、増幅器１２４を通してプロセッサ１２６に供給する。プロセッサ１２６は、受信された信号（例えば、受信された信号の強度および受信された信号のタイミング）に基づいて、不連続点２０４ａおよび２０４ｂの存在を決定することができる。
【００２６】
プロセッサ１２６は、走査時にトランスデューサ１１０の位置に関する走査データを決定し、その情報を記憶する。撮像装置１００は、カメラ１２０の使用により任意の特別な位置決め装置を必要とすることなく、体２００上のトランスデューサ１００の位置を決定することができる。カメラ１２０は、例えば、面１１２上の検出された指標の位置を記録することにより、トランスデューサ１１０の位置を検出することができる。画像認識技法、例えば形状検出アルゴリズムは、任意の特定の指標を必要とすることなく、トランスデューサの位置および向きを検出できることが理解されよう。面１１２に位置特定指標が含まれていると、計算上の複雑さが少ない位置検出が可能となり、その結果、より低コストのデバイスが実現し得る。カメラ１２０の位置が比較的静止した状態にあり得るので、トランスデューサ１１０の相対位置は、トランスデューサ１１０が物体２００に沿って動いている間に検出されてよい。よって、カメラ１２０および／またはカメラ１３０は、走査が行われる時のトランスデューサ１１０の座標（例えば、ｘ、ｙ、ｚ）位置と、トランスデューサ１１０の回転とを特定するために使用されてよい。
【００２７】
体に置かれた較正指標２０２ａ〜２０２ｃにより、位置決定の更なる精度がもたらされ得る。なぜなら、これらの較正指標は、カメラ１２０の動きを相殺して、較正指標２０２ａ〜２０２ｃに対するトランスデューサ１１０の座標位置を決定するために使用され得るからである。指標２０２ａ〜２０２ｃは、面１１２のパターンとは異なる別個のパターンを有して、カメラ１１２によるトランスデューサの検出を容易にすることができる。
【００２８】
幾つかの実施形態において、トランスデューサ１１０は小型の場合もあり、面１１２はオペレータの手でカメラの視野から遮られることがある。図３を参照すると、トランスデューサ１１０は、カメラ１２０で検出可能なパターンを体２００に投影するプロジェクタ１１８を含むことができる。パターン１１９は、可視光または不可視光のスペックルパターンであってよい。別の実施形態では、プロジェクタ１２３がスペックルパターンを投影することができ、このスペックルパターンは、トランスデューサ１１０で反射されるか、トランスデューサ１１０の影響を受ける。カメラ１２０により観測されるスペックルパターンの歪みは、トランスデューサ１１２の位置を決定するために使用されてよい。
【００２９】
較正指標２０２ａ〜２０２ｃは、カメラ１２０（カメラ１３０についても同様）の位置を較正するために使用されてもよい。例えば、指標パターンが既知の寸法の外観を有しており、かつ、カメラ１２０が既知の焦点距離を有している場合は、カメラ１２０と体２００との間の距離が三角法で計算されてよい。幾つかの実施形態において、較正指標は、較正（例えば、座標系のゼロ点を設定）をするために体に置かれるか付されるかした後、取り外されてよい。
【００３０】
較正指標２０２ａ〜２０２ｃを用いることの別の例示的な利点は、異なるタイミングで行われた走査における走査データの位置を合わせることにより、異なる時期における同じ患者の走査を比較できることである。カメラ１２０および／またはカメラ１３０からの写真資料が走査記録に含まれていると、異なる時期に撮られた走査画像を位置合わせするために較正指標２０２ａ〜２０２ｃを用いることができる。
【００３１】
経時的な走査の位置合わせを更に容易にすべく、較正指標２０２ａ〜２０２ｃは、注入型の物理的マーカまたは他の半永久的マーカにより提供されてよい。例えば、走査部位にＵＶ反応型染料等の不可視インクまたは不可視染料を注入して、日常生活において別の方法では認識できないマーカを提供することができる。皮膚に小さな生体適合性マーカが挿入されてよく、そのマーカからの超音波シグネチャは、複数の超音波走査を比較する基準点としての役割を果たすことができる。幾つかの実施形態では、追加的な三角測量精度をもたらして、マーカが走査間で移動したかどうかを検出するために、複数の注入型マーカが使用されてよい。
【００３２】
上記の通り、較正指標２０２ａ〜２０２ｃ、面１１２の指標、光源（例えば、プロジェクタ１１８）は何れも必要とされないことが更に理解されよう。例えば、体２００および体２００に対するトランスデューサ１１０の位置を特定するために、他の画像処理アルゴリズムのパターン検出が使用されてよい。
【００３３】
ある実施形態において、トランスデューサ１１０は、慣性測定ユニット１４０を含むことができ、慣性測定ユニット１４０は、トランスデューサ１１０の筐体の内部に置かれるか、筐体にしっかりと結合される。慣性測定ユニット１４０は、走査中にトランスデューサ１１０の相対移動を測定することができる。慣性測定ユニットは、３つの軸（ｘ軸、ｙ軸およびｚ軸）全てにおける相対運動と回転とを追跡し得る３軸ジャイロスコープおよび加速度計を含むことができる。撮像デバイスは、複数の慣性測定ユニットを含むこともでき、これらの慣性測定ユニットは、例えば直交し得る３つの軸上に配置される。低コストにするには、安価なデジタル慣性測定ユニットが含まれていることが好ましい。しかしながら、係る低コストのデバイスはドリフトしやすいことから、位置決めエラーの原因となり得る。図４を参照すると、カメラ１２０および／またはカメラ１３０を用いて座標系におけるトランスデューサ１１０の位置を検出することにより、トランスデューサ１１０の位置が時間ｔ０で決定されてよい。カメラベースの位置検出の精度が高まったことから、これはゼロ位置と見なされてよい。トランスデューサ１１０が動かされている間、慣性測定ユニット１４０は、相対運動を感知して、トランスデューサ１１０の新しい座標位置（ひいては、走査が行われる位置）を決定するために使用されてよい。
【００３４】
図４に示されているように、慣性測定ユニット１４０のドリフトエラーは、それが余りにも重大と見なされる状態に達するまで増大する。時間ｔ１で、カメラ１２０および／またはカメラ１３０は、座標系におけるトランスデューサ１１０のゼロ位置をリセットするために使用されてよい。同じことが時間ｔ２およびｔ３で繰り返され得ることから、カメラ１２０および／またはカメラ１３０は、所定の時間間隔で慣性測定ユニット１４０のドリフトエラーをなくすために使用される。
【００３５】
所定の時間間隔での再較正は、予めプログラムされた速度で行われてもよいし、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）データに基づいて予測されてもよい。例えば、ＩＭＵの動きが比較的遅い場合は、再較正がより低い速度で行われてよい。撮像デバイスの処理能力が限定され得る別の例では、走査が進行している間、より低い再較正速度が、近似画像をユーザへ表示するために使用されてよい。カメラ画像はリアルタイムまたはほぼリアルタイムで取得されてよく、かつ、ローカルに記憶されるか、記録されたＩＭＵデータと共にクラウド記憶装置へ送信されてよい。走査後、ＩＭＵ再較正速度は、撮像デバイス１００自体によって、または、較正速度がより高いクラウドサーバによって再計算されてよく、より精細な超音波画像を作成するために使用される。
【００３６】
慣性測定ユニットが含まれている場合は、トランスデューサ１１０の位置決定がより素早く行われ得ることから、より速い走査が可能となる。慣性測定ユニット１４０は、カメラ１２０および／またはカメラ１３０を用いて位置検出の処理負担を軽減することもできる。
【００３７】
図５Ａを参照すると、走査の開始時における走査データの例示的な出力プロット図が示されている。この例では、カメラ１２０および／またはカメラ１３０により、トランスデューサ１１０の位置がｘ軸上の約１８０ｍｍの所、およびｙ軸上の２２５ｍｍの所にあると決定されている。（例えば、図２に関して先ほど述べられたように）走査が行われ、トランスデューサ１１０の位置と対応する位置に走査データが描かれる。この時点における走査データの色は、その時点で観測された反射のタイプ、例えば反射の深度、またはその位置で検出された物質／組織タイプを表すことができる。
【００３８】
図５Ｂを参照すると、トランスデューサ１１０が体２００全体にわたって動かされている間、走査が連続的に行われる。例えば、トランスデューサ１１０は、毎秒約１インチの速度で動かされてよい。オペレータは、トランスデューサを任意の方向へ自由に動かすことができ、固定軸に制約されない。追加的に、超音波プローブのより良好な位置合わせと、より繰り返し可能で正確な走査とを可能にするために、柔軟な走査ヘッドが提供されてよい。
【００３９】
本開示ではオペレータまたはユーザについて述べているが、本開示に係るトランスデューサ１１０は、決定的な経路をたどる必要がなく、その動きの柔軟性により、オペレータなしでの撮像デバイスの使用も改善されることが理解されよう。例として、撮像デバイスは、例えばドラッグストアでのセルフサービス走査を可能にするロボットと併せて提供されてよい。
【００４０】
ロボット走査のとりわけ有用な用途の１つが皮膚科学走査である。ここでは、ロボットがトランスデューサ１１０を同様の位置へおおまかに位置決めすることができ、走査データと関係付けられた位置情報が、生体構造の小さな変化を検出するために経時的に記憶されてよい。
【００４１】
トランスデューサ１１０が動かされている間、カメラ１２０および／またはカメラ１３０および／または慣性測定ユニットは、座標系におけるトランスデューサの位置を追跡する。走査データは検出された位置と関係付けられ、プロット図は、体２００で走査データが取得された位置における追加的な走査データを含むよう更新される。
【００４２】
図５Ｃを参照すると、トランスデューサ１１０は、関心部位全体が走査されるまで体２００に沿って動かされ続けてよい。関心部位は長方形である必要もなければ、間隔を空けたスライスの連続として方向付けされる必要もない。いかなる特定の走査領域または走査パターンに対する制約も必要とすることなく、任意の関心部位が走査されてよい。収集された走査画像は（例えば座標系を用いて）位置情報と関係付けられるものであり、画像プロセッサによりつなぎ合わされて、２次元出力または３次元出力を提供することができる。走査データは、追加的な洞察および分析をもたらすために、走査中にまたは走査後の処理で着色されてもよい。例えば、組織タイプが偽着色方式に基づいてユーザへ提示されてよい。
【００４３】
トランスデューサ１１０がフェーズドアレイ超音波トランスデューサを含んでいる場合は、体２００の３次元走査が容易に提供され得る。なぜなら、フェーズドアレイ超音波トランスデューサは、各走査点で２次元情報を提供できるからである。２Ｄ走査画像をつなぎ合わせると、体２００の３次元走査画像が提供され得る。
【００４４】
図６を参照すると、走査データが体２００の画像に重ね合わされてよく、体２００の画像は、カメラ１２０および／またはカメラ１３０により容易に取得され得る。走査データは着色トレースとして提示されてよく、その色は反射の深度等、その位置で取得された走査データの情報を表す。撮像デバイス１００により、重要な追加的走査データがユーザへ提供され得る。例えば、ユーザは走査位置を選択して、その位置の走査データにアクセスすることができ、この走査データは未処理の走査データを含むことができる。
【００４５】
図６に示されている例では、位置３０２ａおよび３０２ｂが選択されている。ディスプレイは、位置３０２ａおよび３０２ｂとそれぞれ関連付けられた走査データ３０４ａおよび走査データ３０４ｂを含む。この例において、走査データは、両方の位置に０〜１５０マイクロメートルの範囲の反射があることを示している。位置３０２ａでは、約２００〜２５０マイクロメートルの所に反射がある（この反射は、体２００の表面下に密度が変化する物体が存在することを示し得る）。位置３０２ｂでは、約３００〜３５０マイクロメートルの所に追加的特徴の反射がある。
【００４６】
図７を参照すると、位置と関係付けられた超音波撮像を行うプロセスが説明されている。段階Ｓ１００では、超音波走査データがトランスデューサ１１０から取得される。段階Ｓ１２０では、カメラ１２０および／またはカメラ１３０からの画像データが取得される。段階Ｓ１００およびＳ１１０は、任意の順序で行われてよいことが理解されよう。とりわけ後の繰り返し処理では、慣性測定ユニットを含んでいる実施形態において、画像データが慣性測定データで拡張されてもよいし、慣性測定データに置き換えられてもよいことが更に理解されよう。段階Ｓ１２０では、段階Ｓ１００の超音波走査データが段階Ｓ１１０の位置データと共に処理されて、走査データと位置データとの関係付け、および、走査データと座標系との関連付けが行われる。段階Ｓ１００、Ｓ１１０およびＳ１２０は、ユーザによりトランスデューサが動かされている間、走査が完了するまで繰り返されてよい。
【００４７】
段階Ｓ１１０のとりわけ後の繰り返し処理については、計算の必要性を減らすために予備知識が利用され得ることが理解されよう。例えば、走査は毎秒１インチといった速度で行われることが予想され得る。座標系におけるトランスデューサの以前の位置が分かっているかも知れないので、カメラ１２０および／またはカメラ１３０のカメラ感知領域は、予想されるトランスデューサ１１０の位置を含んでいる部位を取り囲むように減らされてよい。
【００４８】
３次元感知については、複数のカメラが関与するので光追跡がますます遅くなり得る。座標系におけるトランスデューサ１１０の位置の決定は、複数のカメラ間での視差マップの計算を含むことができる。この視差マップに基づいて、追跡されたトランスデューサ１１０の３次元位置が推定されてよい。視差マップは、かなりのコンピューティング資源およびパターンマッチングを伴うことがあり、カメラ感知領域が減少すると、より速い位置分解能が得られることがある。慣性測定ユニット１４０が含まれている例では、カメラ感知領域を減らすと較正速度（例えば、時間間隔ｔ１−ｔ０等）が増すこともあり、この較正速度で慣性測定ユニットのドリフトエラーがリセットされることによって、分解能が高まり得る。
【００４９】
走査後（または走査中）、段階Ｓ１３０では、位置と関係付けられた走査データがつなぎ合わされて、超音波走査の３Ｄ表現を提供することができる。段階Ｓ１４０では、関係付けられた走査データが分析され、例えば深度測定値および密度測定値に基づいて、走査データの特性が決定され得る。係る特性は、既知のデータから血液、骨、脂肪、臓器等を特定することを含むことができる。
【００５０】
走査領域に関する背景情報、並びに／または、カメラ１２０および／もしくはカメラ１３０からの画像認識は、組織タイプを特定する環境を提供するために使用されてよい。例えば、腕が走査されている場合は、一定の深度に骨の部位を含んでいる薄い肉質の部位があることが予想され得る。腕が走査されていることをユーザが指定してもよいし、腕が走査されていることをカメラ１２０および／またはカメラ１３０が画像認識により決定してもよい。別の例として、腹部が走査されている場合は、一定の深度に臓器部位を含んでいる脂肪組織があることが予想され得る。ここでも、腹部が走査されていることをユーザが指定してもよいし、腹部が走査されていることをカメラ１２０および／またはカメラ１３０が決定してもよい。
【００５１】
カメラ１２０および／または１３０での検出により、（部位が分かっていない場合と比較して）より正確な結果、更には、より良好なユーザ体験が容易になり得る。なぜなら、走査が行われ得る前にユーザに要求される情報およびセットアップ段階が少なくなるからである。カメラベースの撮像と超音波撮像とを組み合わせることの例示的な他の利点は、検査中の身体部位に基づいて、トランスデューサ１１０のビーム形成パラメータが選択され得ること、例えば自動的に最適化され得ることである。
【００５２】
例えば、より厚い脂肪層を有する身体部位については、より高い励起電圧が使用されてよい。トランスデューサ１１０は、複数の周波数を送信することが可能であってよく、アレイプローブ等、幾つかの場合には、複数の周波数を同時に送信することが可能であってよい。検査中の身体部位の決定（またはユーザからの他の入力）に基づいて、超音波走査周波数は選択されてよく、それらの走査周波数と関連付けられたそれらのトランスデューサ要素のパルスがオンにされてよい。更に、特定の病変の撮像と関連する深度に基づいて、低雑音増幅器（例えば増幅器１２４）の時間利得制御は変更されてよい。
【００５３】
トランスデューサ１１０は、ダイナミックレンジを提供するために、アナログデジタル変換器（ＡＤＣ）のフロントエンドを使用することができる。増幅器の利得は、受信された信号をＡＤＣにより処理され得る範囲内で維持するよう、動作中、動的に調節されてよい。この利得は、増幅器（例えば増幅器１２４）により受信されたアナログエコーに応答して、かつ／または、被写体に関する履歴情報に応答して、自動的に制御されてよい。高い振幅反射がある場合は、走査の前半で利得が減らされてよく、より低い振幅反射がある場合は、走査の後半で利得が増やされてよい。時間ベースの利得制御は、システム雑音全体を減らすために、走査の後半で起きる後の反射を活用することができる。感知深度範囲に合わせてシステムを更に調整するために、深度感知制御が使用されてよく、深度感知制御は、時間に基づいて利得をモデル化することができる。場合によっては、感知深度に基づいて必要とはされない受信器のスイッチが、完全に切られてもよい。
【００５４】
自動利得制御曲線は、例えば被走査病変および既往歴に応じて、動作中、患者毎に調節されてよい。例えば、患者が一定量の体脂肪または骨密度を有する場合は、利得曲線を調整しながらそのことが考慮されてよい。超音波、Ｘ線、ＭＲＩ等の複数の撮像技法により得られる長期的なデータが、利得曲線を決定するために組み合わされてよい。
【００５５】
腹部等の幾つかの身体部位については、同時にまたは順々に励振される複数の周波数を選択するのが望ましいこともある。トランスデューサ１１０が多様式（多周波）の直線状マルチ送受信デバイスアレイを含んでいる場合は、各アレイが、異なる周波数で動作する複数の送受信デバイスを備えることができる。各周波数が特定の走査深度に合わせて選択されてよい。アレイの送受信デバイスは、特定の位置に関する走査深度の必要性に応じて、スイッチを入れられたり切られたりしてよい。スイッチが切られた送信器は、受信器のうち幾つかを無視すること、および、トランスデューサ１１０から来るデータストリーム内のデータ量を減らすことにより、全体の雑音を減らすことができる。所望の物理的被覆領域に応じて、複数のアレイがトランスデューサ１１０に使用されてよい。トランスデューサ１１０に複数のアレイを使用すると、走査速度が高まり得る。これらのアレイは、物理的にまとめて走査されることから、人工知能パターン認識等の技法を用いて組み合わされてもよく、最高の精度が得られるよう非常に近い位置合わせで組み合わされてよい。
【００５６】
信号処理は、走査部位に基づいて選択されてもよい。例えば、異なる信号処理アルゴリズムが、心臓の走査および胎児の走査に使用されてよい。
【００５７】
被写体のパラメータおよび履歴と被写体の以前の走査とが考慮される場合は、撮像が更に改善し得る。例えば、まずは、カメラを用いて体脂肪の増加または減少が推定されてよい。カメラ１２０および／またはカメラ１３０により取得される現在の画像を用いて患者の以前の画像を分析することにより被写体の変化を検出することに応答して、超音波ビーム形成パラメータおよび信号処理アルゴリズムは、被写体の体脂肪変化に基づいて微調整されてよい。
【００５８】
走査プロセスにおける例示的な利点の別の例、すなわち所望の走査経路が、カメラ１２０および／またはカメラ１３０および／または較正指標２０２ａ〜２０２ｃにより被写体の３Ｄモデル等のモデルに基づいて決定されてよく、較正指標２０２ａ〜２０２ｃは、注入型バイオマーカであってよい。被走査領域は、自動的にまたはユーザにより決定されてよい。次いで、プロジェクタ１２３等のプロジェクタが、被走査部位を体２００に投影することができ、プロジェクタは、レーザプロジェクタ、光学プロジェクタ、ホログラフィックプロジェクタまたは他のタイプのプロジェクタであってよい。幾つかの実施形態では、走査が行われている間、十分に走査され、かつ、十分な相関走査データの記憶された部位が、体２００の、プロジェクタ１２３により照射または特定される部分から排除されてよい。このように、ユーザは、全ての位置が走査されてもはや表示されなくなるまで、表示された位置において体を走査しさえすればよい。
【００５９】
言うまでもなく、記載の段階の順序は変更されてよく、記載の光学検出技法および調節技法の幾つかまたは全てが、段階Ｓ１００、Ｓ１１０、Ｓ１２０およびＳ１３０において、またはこれらの段階の前に行われてよいことが理解されよう。
【００６０】
段階Ｓ１５０において、３次元表現は着色されてよい。例として、例えば、骨は白く、血液は赤い等といった、偽着色技法が使用されてよい。段階Ｓ１６０において、Ａ走査（例えば、点状走査）情報は、予想外の反射といった異常がないか走査されてよい。係る異常は何れも、ディスプレイ上で強調表示されてユーザの注意を促すことができる。
【００６１】
幾つかの実施形態では、同じ患者の以前の走査データが、現在の走査データと比較されてよい。位置と関係付けられた走査データにより、異なる走査時期の走査データは、区別ができるよう位置合わせされて容易に比較されることが可能となる。
【００６２】
段階Ｓ１８０において、走査データは診断に利用されてよい。
【００６３】
記載の撮像システムは、従来のシステムに勝る非限定的な利点を多く提供する。例えば、Ｂ走査をＣ走査に変換されるよう適切に位置合わせするのに煩雑な装置が必要とされることなく、２Ｄ走査および３Ｄ走査が作り出され得る。記載の撮像システムにより、動きの制約を受けることなく物体の部位を走査する自由が追加的にユーザへ与えられる。
【００６４】
位置と関係付けられた走査データの追加的利点としては、より大きな分解能が提供され得ることだけでなく、走査データが、従来の処理手法では失われる追加的情報を含み、更には、異なる時期の走査を関係付けて物体状況の微少変化に関する分析を可能とすることも挙げられる。生物医学的観点から、これらの微少変化は、疾患の早期検出上、重要であり得る。あらゆる人にとって正常範囲内にあり得ることが、特定の人にとっては重大な変化であり得る。
【００６５】
撮像デバイスは、被写体毎に個々のバイオメトリクスに基づいて、生物学的位置システムを提供することができる。走査データと関連付けられた相関位置情報は、非常に正確であり得る。このことにより、同じ位置における複数の走査の時刻歴を比較するだけでなく、年齢、性別、民族性等といった患者情報を考慮しながら非常に大きな走査データベースを用いて走査を比較することも可能となる。
【００６６】
カメラ１２０および／またはカメラ１３０からの入力に基づいて、撮像デバイスは、走査中の病変を特定することができ、これをその特定の位置において（例えば、既知のデータベースまたは履歴データベースからの）超音波シグネチャと比較することができる。この比較に基づいて、異常な病変が検出され得る。言うまでもなく、この利点は、生物医学的な撮像領域に限定されるものではなく、工業用撮像、例えば、航空機部品の点検といった他の領域にも適用可能である。
【００６７】
特定の位置でありながらも異なる時期の超音波走査を比較することにより、検出漏れをなくすことができる。例えば、超音波およびＸ線（マンモグラフィ）に基づく乳癌のスクリーニングでは多数の検出漏れがある。しかしながら、同じ位置における数週間以内の連続的な超音波走査が比較される場合は、疑わしい乳癌の潜在的な増殖が観測され得る。本明細書で説明されている正確な位置追跡システムを用いると、人間の目では認識できない非常に微細な腫瘍の増殖を観測することが可能となり得る。加えて、検出漏れを更に減らすには、未処理の走査データ（例えば、Ａ走査データ）が多くの位置から互いに比較されてよく、検出漏れを更になくすためには、パターンマッチング／機械学習アルゴリズムが利用されてよい。
【００６８】
記載の撮像デバイスは、皮膚科学的な撮像にとりわけ有用であり得る。第１の段階では、カメラ１２０および／またはカメラ１３０から得られた被写体の視覚画像が互いに比較されて、疑わしい癌領域が特定されてよい。第２の段階では、疑わしい位置において超音波走査が行われてよい。組み合わされた光超音波走査の１セッション、または複数の係る走査の時刻歴の比較に基づいて、皮膚癌が悪性になる前に検出され得る。
【００６９】
別の例としては、従来の撮像技法が、結果として得られる処理画像に重点を置いたものとなっている。Ａ走査データおよびＢ走査データは処理されて、Ｃ走査が提供される。Ｃ走査は更に処理されて、人間の読み取れる画像が提供される。ユーザ、例えば放射線科医は、人間が読み取れる画像のむらを見つけようと試みて、その画像のパターン認識分析を実行しようと試みることができる。
【００７０】
しかしながら、係る分析およびパターン認識は、既に大量に処理されたデータに基づいているので、不正確さおよび誤検出をもたらす。対照的に、記載の撮像システムは、走査データに関連付けられた位置／座標情報と共に実際の走査データ（例えば、Ａ走査データまたはＢ走査データ）を記憶する。走査データは、人間が読み取れる画像よりもはるかに多くの情報を含む。例えば、走査データは、その位置で測定された全ての密度音響インピーダンス情報および反射を含んでいる時間／振幅トレースの全体を含むことができる。より正確な結果およびより少ない誤検出をもたらすために、未処理の走査データ自体（例えば、密度音響インピーダンス情報）に対して分析およびパターン認識が行われてよい。
【００７１】
図８を参照しながら、人工知能（ＡＩ）支援診断の例について説明する。Ａ走査データ等の走査データ４０２は、メタデータ４０４と関連付けられてトレーニングデータベース４１０に記憶されてよい。メタデータ４０４は、走査データ４０２に関する位置相関等の情報と、走査データ４０２の被写体に関するバイオメトリック情報と、診断情報とを含むことができる。走査が別の被写体で行われる場合は、ＡＩエンジン４２０が、Ａ走査データ等の走査データ４２２とメタデータ４２４とを含むことができ、メタデータ４２４は、走査データ４２２に関する位置相関等の情報と走査データ４２２の被写体に関するバイオメトリック情報とを含むことができる。ＡＩエンジン４２０は、トレーニングデータベースを参照して、例えば人工知能検索アルゴリズムにより、走査データ自体に基づく検索を実行する。ＡＩエンジンは、出力として、示唆される診断４３０を提供することができる。
【００７２】
更には、トランスデューサが動きの制約を受けず、かつ、位置情報がｘ、ｙ、ｚ軸情報およびトランスデューサ回転情報の両方を含み得ることから、時系列の走査データは重複し得る。それは、ユーザが同じ部位を２回以上通ったからだけでなく、物体表面の輪郭により深さ方向の走査の軌跡が重複するからでもある。記載の撮像システムは、交差および重複しているこのデータの利点を生かして、結果として得られる、はるかにより細かい分解能の走査データを提供することで精度を更に高めることができる。
【００７３】
図９を参照しながら、例示的な撮像デバイスの例示的なハードウェア概略図について説明する。
【００７４】
撮像デバイスは、処理ユニット５０２、メモリユニット５０４、入出力ユニット５０６および通信ユニット５０８を含むことができる。処理ユニット５０２、メモリユニット５０４、Ｉ／Ｏユニット５０６および通信ユニット５０８の各々は、本明細書で説明されている撮像デバイスと関連付けられる動作を行うためのサブユニットを１または複数含むことができ、汎用ハードウェア、特定用途向けハードウェアおよび／またはソフトウェアを含むことができる。
【００７５】
処理ユニット５０２は、メモリユニット５０４、Ｉ／Ｏユニット５０６および通信ユニット５０８のうち１または複数だけでなく、含まれている任意のサブユニット、要素、コンポーネント、デバイスおよび／または機能も制御することができる。追加的に、１つの処理ユニット５０２が示され得る一方で、複数の処理ユニットが存在してよく、かつ／または含まれてよい。よって、処理ユニット５０２（および／または、処理ユニット５０２の様々なサブユニット）により実行されている通りに命令が説明され得る一方で、これらの命令は、１または複数のデバイスにおいて、同時に、順次に、かつ／または、１もしくは複数の処理ユニット５０２により実行されてよい。
【００７６】
処理ユニット５０２は、１または複数のコンピュータ処理ユニット（ＣＰＵ）チップおよび／またはグラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）チップとして実装されてよく、コンピュータ命令を実行し得るハードウェアデバイスを含むことができる。本明細書で説明されている画像処理技法としてＧＰＵを使用すると、とりわけ、撮像データを分析して、トランスデューサの位置を検出し、かつ、座標系におけるトランスデューサの位置を空間的に捉えるという観点から、処理時間および精度上の利点がもたらされ得る。
【００７７】
処理ユニット５０２は、命令、コード、コンピュータプログラムおよび／またはスクリプトを実行することができる。これらの命令、コード、コンピュータプログラムおよび／またはスクリプトは、メモリユニット５０４、Ｉ／Ｏユニット５０６、通信ユニット５０８から受信されてよく、かつ／または、これらのユニットに記憶されてよい。
【００７８】
幾つかの実施形態において、処理ユニット５０２は、数ある要素の中でもとりわけ、データ取得・信号処理ユニット５２０、画像／グラフィック処理ユニット５２２、空間相関ユニット５２４および慣性処理ユニット５２６等のサブユニットを含むことができる。処理ユニット５０２の上記サブユニットの各々は、通信可能にかつ／または動作可能に互いと結合されてよい。
【００７９】
データ取得・信号処理ユニット５２０は、トランスデューサ１１０により受信される信号の分析と走査データの処理とを容易にすることができる。画像／グラフィック処理ユニットは、カメラ１２０および／またはカメラ１３０からの画像データの分析を容易にすることができる。空間相関ユニット５２４は、走査データと位置データとの相関を容易にすることができる。慣性処理ユニット５２６は、慣性測定ユニット１４０からのデータの処理を容易にすることができる。ＡＩエンジン５２６ａは、図８を参照して述べられているＡＩエンジン４２０の処理を容易にすることができる。
【００８０】
幾つかの実施形態において、メモリユニット５０４は、動作中に様々なファイルおよび／もしくは情報を記憶、リコール、受信、送信するため、かつ／または、それらへアクセスするために利用されてよい。例えば、メモリユニット５０４は、走査データ、位置データおよび以前の走査データを、例えば、同じ被写体または他の同様の被写体に関する以前の位置と関係付けられた走査データと共に、記憶、リコールおよび／または更新するために利用されてよい。メモリユニット５０４は、固体記憶媒体、ハードディスク記憶媒体および／または仮想記憶媒体等といった様々なタイプのデータ記憶媒体を含むことができる。メモリユニット５０４は、ハードドライブおよび／またはサーバ等の専用ハードウェア要素だけでなく、クラウドベースの記憶ドライブ等のソフトウェア要素も含むことができる。
【００８１】
本明細書で説明されているメモリユニット５０４、および／またはそのサブユニットの何れかは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）および／または様々な形の二次記憶装置を含むことができる。ＲＡＭおよび／または不揮発性記憶装置は、揮発性データを記憶するため、かつ／または、処理ユニット５０２により実行され得る命令を記憶するために使用されてよい。
【００８２】
Ｉ／Ｏユニット５０６は、本明細書で説明されている撮像動作を行うのに有用な情報を受信、送信および／または提示するためのハードウェア要素および／またはソフトウェア要素を含むことができる。例えば、Ｉ／Ｏユニット５０６の要素は、ユーザデバイスを介してユーザからユーザ入力を受信するため、画像を取り込むため、かつ／または、情報をユーザへ表示するため等に使用されてよい。このようにして、Ｉ／Ｏユニット５０６は、人間（または人間以外）のユーザとインタフェースで接続することができる。本明細書で説明されているように、Ｉ／Ｏユニット５０６は、トランスデューサ制御ユニット５６０、検出器制御ユニット５６２および表示制御ユニット５６４等のサブユニットを含むことができる。
【００８３】
トランスデューサ制御ユニットは、トランスデューサ１１０の動作を制御することができる。例えば、トランスデューサ制御ユニットは、高電圧パルス発生器１１８およびＴ／Ｒスイッチ１２２を制御することができる。検出器制御ユニット５６２は、カメラ１２０および／またはカメラ１３０を制御することができる。表示制御ユニットは、ユーザディスプレイを制御して、例えば図５Ａ〜図５Ｃおよび図６に示されている出力を生成することができる。
【００８４】
Ｉ／Ｏユニット５０６は、本明細書で説明されている、実行されたプロセスの結果として、情報の受信、送信、処理、提示、表示、入力および／または出力を容易にすることができる。幾つかの実施形態において、Ｉ／Ｏユニット５０６は、ユーザデバイス、コンピューティングシステム、サーバ、ハンドヘルド型コンピューティングデバイスおよび／または同様のデバイスの１または複数の要素を含むことができる。故に、Ｉ／Ｏユニット５０６は、ユーザがインタフェースで接続する様々な要素を含むことができ、ユーザからの入力を受信および／または収集し、走査を実行し、走査中にスキャナの位置を検出するためのキーボード、タッチスクリーン、ボタン、センサ、バイオメトリックスキャナ、レーザ、マイク、カメラおよび／または別の要素を含むことができる。追加的かつ／または代替的に、Ｉ／Ｏユニット５０６は、ユーザに対するデータの提示および／もしくは出力のため、または、カメラ１２０および／もしくはカメラ１３０による観測のためのディスプレイ、スクリーン、センサ、振動機構、発光ダイオード（ＬＥＤ）、スピーカー、無線自動識別（ＲＦＩＤ）スキャナおよび／または別の要素を含むことができる。
【００８５】
通信ユニット５０８は、他のコンピューティング環境および／または第三者サーバシステム等との通信の確立、維持、監視および／または終了を容易にすることができる。通信ユニット５０８は、様々な要素（例えば、ユニットおよび／またはサブユニット）間の通信を容易にすることもできる。通信ユニット５０８は、ハードウェア要素および／またはソフトウェア要素を含むことができる。例えば、通信ユニット５０８は、特定のネットワークおよび／またはネットワークタイプにより必要とされる通信プロトコルを検出かつ／または定義することができる。通信ユニット５０８により利用される通信プロトコルには、Ｗｉ−Ｆｉプロトコル、Ｌｉ−Ｆｉプロトコル、セルラデータ・ネットワーク・プロトコル、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）プロトコル、ＷｉＭＡＸ（登録商標）プロトコル、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）プロトコルおよび／または電力線搬送通信（ＰＬＣ）プロトコル等が含まれてよい。
【００８６】
ある例において、通信ユニット５０８は、ネットワーク５１０を通してサーバ５１２と通信することができる。このことは、より小型でより安価な撮像デバイスにとって好都合であり得る。なぜなら、計算上複雑な機能がクラウドベースのサービス等のサービスにオフロードされ得るからである。例えば、図８の観点から述べられる位置と関係付けられた走査データ（例えば、未処理の走査データ）を比較するためのＡＩ方式の画像認識は、サーバ５１２のＡＩエンジン５２８により行われてよい。その決定の結果は、ネットワーク５１０および通信ユニット５０８を介して撮像デバイスに戻されてよい。ＡＩ方式の画像認識は計算上複雑となり得ることから、ＡＩパターン認識を撮像デバイス自体に実装するコストが、または、典型的なサーバに実装するコストですら高くなり得る。それでもなお、大量の走査データを用いたコスト効果分析が、サービスまたはクラウドコンピューティングモデルにソフトウェアを用いて実現され得る。サービスプロバイダが、高性能コンピューティングシステムで計算を行うことに対して課す料金はわずかであってよく、高性能コンピューティングシステムは、撮像デバイスにより行われ得る時間のごく一部の時間で分析を実行することができる。次いで、その結果は（例えば、表示制御ユニット５６４を介して）、ユーザに表示して、被写体の記録と共に（例えば、メモリユニット５０４、または、撮像デバイスもしくはネットワーク上の他の記憶装置に）記録するために、撮像デバイスへ素早く戻され得る。
【００８７】
上記の製品、システムおよび方法により多大な利点がもたらされ得ることが理解されよう。例えば、ハードウェアのコストが劇的に減少するだけでなく、コストの減少、並びに、診断の質および有効性の向上も実現し得る。このことにより、特に良質の医療がこれまでなかった環境において、多くの人々の予後の著しい改善がもたらされ得る。
【００８８】
以上、開示されている原理に係る様々な実施形態が説明されてきたが、これらは単なる例として提示されたものであり、限定するものではないことを理解されたい。例えば、本開示は、超音波撮像または医療用撮像に限定されるものではない。
【００８９】
よって、本発明の広がりおよび範囲は、上記の例示的な実施形態の何れによっても限定されるべきではないが、請求項および本開示からもたらされるそれらの均等物に従ってのみ定義されるべきである。更には、記載の実施形態において上記の利点および特徴が提供されているが、もたらされた係る請求項の用途は、上記の利点の何れかまたは全てを達成するプロセスおよび構造に限定されないものとする。
【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５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【国際調査報告】
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