(57)【要約】【課題】簡便な方法により、検出対象構造物を精度よく検出することができる超音波画像処理装置を提供する。【解決手段】複数フレームの超音波画像について、検出対象構造物を示す画像部分と推定される候補画像部分ＲＣを検出する候補画像部分検出部１０９と、複数フレームのうちの１つを基準フレームとし、その超音波画像の断面位置を基準位置とすると、複数フレームそれぞれの断面位置の基準位置からの距離に関連する情報を取得する距離関連情報取得部１１２と、基準位置からの距離が検出対象距離内であるフレームそれぞれについて、候補画像部分を有するか否かを判定する候補画像部分判定部１１４と、基準位置からの距離に対する変数として表される重みスコアをフレームごとに算出する重みスコア算出部１１５と、算出された重みスコアが所定の条件を満たしている場合に、候補画像部分が検出対象構造物であると判定する構造物判定部１１６とを備える。【選択図】図５
2018000339.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
超音波プローブを介して被検体から複数フレームの超音波画像信号を取得し、取得した前記超音波画像信号に基づき生成された超音波画像を表示部に表示させる超音波画像処理装置であって、
複数フレームの前記超音波画像のそれぞれについて、検出対象構造物を示す画像部分であると推定される候補画像部分が存在する場合に、前記候補画像部分を検出する候補画像部分検出部と、
前記複数フレームのうちの１つを基準フレームとし、その超音波画像の断面位置を基準位置とすると、前記複数フレームそれぞれの超音波画像の断面位置の前記基準位置からの距離に関連する距離関連情報を取得する距離関連情報取得部と、
前記基準位置からの距離が、検出目標とする前記検出対象構造物の大きさに基づいて決定される所定の検出対象距離内のフレームを、重み付け対象に設定する重み付け対象設定部と、
前記重み付け対象に設定された複数のフレームについて、前記候補画像部分が含まれているか否かを判定する候補画像部分判定部と、
前記重み付け対象に設定された複数のフレームそれぞれについて、前記基準位置からの距離に対する変数として表される重みスコアを算出する重みスコア算出部と、
前記重み付け対象に設定された複数のフレームの前記重みスコアが、所定の条件を満たしている場合に、前記候補画像部分が前記検出対象構造物であると判定する構造物判定部とを備える
超音波画像処理装置。
【請求項２】
前記超音波プローブの前記被検体における位置に関連する情報を取得する位置関連情報取得部を有し、
前記距離関連情報取得部は、前記位置に関連する情報に基づいて、前記基準位置からの距離に関連する情報を計算により取得する
請求項１に記載の超音波画像処理装置。
【請求項３】
前記位置関連情報取得部は、前記位置に関連する情報として、前記超音波プローブと前記被検体とが一緒に撮影された撮像データを取得する
請求項２に記載の超音波画像処理装置。
【請求項４】
前記超音波プローブは、一次元方向に配列された複数の振動子及び角速度センサを有し、前記被検体の表面において、前記複数の振動子の列に直交する仮想平面内で前記複数の振動子の列を中心として回転され、
前記位置関連情報取得部は、前記被検体に対する前記超音波プローブの相対的な角度の情報を、前記位置に関連する情報として、前記角速度センサより取得し、
前記距離関連情報取得部は、前記基準フレームの前記超音波画像信号が取得されたときの前記超音波プローブの角度と前記複数フレームそれぞれの超音波画像信号が取得されたときの前記超音波プローブの角度との角度差、および、前記候補画像部分の前記中心からの距離に基づいて、前記基準位置からの距離を計算により取得する
請求項２又は３に記載の超音波画像処理装置。
【請求項５】
前記位置関連情報取得部は、前記超音波プローブの走査速度および前記超音波画像信号の取得におけるフレームレートを外部より取得し、
前記距離関連情報取得部は、前記走査速度および前記フレームレートに基づいて、前記基準位置からの距離に相当する時間および前記検出対象距離に相当する時間を計算により取得し、
前記重み付け対象設定部は、前記基準位置からの距離に代えて、前記基準位置からの距離に相当する時間を、前記検出対象距離に代えて、前記検出対象距離に相当する時間を用いて、重み付け対象に設定し、
前記重みスコア算出部は、前記基準位置からの距離に代えて、前記基準位置からの距離に相当する時間を用いて、重みスコアを算出する
請求項２に記載の超音波画像処理装置。
【請求項６】
前記前記基準位置からの距離と前記重みスコアとの関係は、三次曲線で表され、
前記基準位置からの距離を横軸、前記重みスコアを縦軸にした場合に、前記重みスコアは、前記検出対象構造物のサイズに基づく設定距離を境に、正負が逆転している
請求項１から５に記載の超音波画像処理装置。
【請求項７】
前記前記基準位置からの距離と前記重みスコアとの関係は、ステップ状に増加又は減少する曲線で表され、
前記基準位置からの距離を横軸、前記重みスコアを縦軸にした場合に、前記重みスコアは、前記検出対象構造物のサイズに基づく設定距離を境に、正負が逆転している
請求項１から５に記載の超音波画像処理装置。
【請求項８】
前記所定の条件は、
前記基準位置からの距離が前記設定距離よりも小さい場合の前記重みスコアが、正の値である場合には、前記重み付け対象に設定されたフレームのうち、前記候補画像部分が含まれていると判定されたフレームの前記重みスコアの総和又は平均値が、所定の閾値以上であることであり、
前記基準位置からの距離が前記設定距離よりも小さい場合の前記重みスコアが、負の値である場合には、前記重み付け対象に設定されたフレームのうち、前記候補画像部分が含まれていると判定されたフレームの前記重みスコアの総和又は平均値が、所定の閾値以下であることである
請求項６又は７に記載の超音波画像処理装置。
【請求項９】
前記重みスコア算出部は、前記重み付け対象に設定されたフレームのうち、前記候補画像部分が含まれていないと判定されたフレームの前記重みスコアをゼロとして、前記重み付け対象に設定されたフレームの前記重みスコアの総和又は平均を算出する
請求項８に記載の超音波画像処理装置。
【請求項１０】
前記所定の条件は、前記重み付け対象に設定された各フレームの前記重みスコアの時系列順の数列が、所定のパターンと一致していることである
請求項６又は７に記載の超音波画像処理装置。
【請求項１１】
前記検出対象構造物は、粒状構造物である
請求項１から１０の何れか１項に記載の超音波画像処理装置。
【請求項１２】
前記候補画像部分検出部は、前記超音波画像中の点状の高輝度領域を前記候補画像部分として検出する
請求項１１に記載の超音波画像処理装置。
【請求項１３】
前記構造物判定部は、前記重み付け対象に設定された複数のフレームの前記重みスコアが、所定の条件を満たしている場合に加え、前記重み付け対象に設定されたフレームのうち、前記候補画像部分が含まれていると判定された各フレームの前記候補画像部分に、それぞれの前記重みスコアを画素単位で割り当てて各フレームを重ね合わせ、前記候補画像部分の重なりに従って、割り当てられた前記重みスコアを画素単位で加算し、前記加算された重みスコアが前記所定の閾値以上である領域が所定面積以上である場合に、前記候補画像部分が前記検出対象構造物であると判定する
請求項１から１２の何れか１項に記載の超音波画像処理装置。
【請求項１４】
前記検出対象構造物であると判定された前記候補画像部分を含む前記超音波画像を、当該検出対象構造物であると判定された前記候補画像部分にハイライト処理を施して前記表示部に表示させる表示制御部を備える
請求項１から１３の何れかに記載の超音波画像処理装置。
【請求項１５】
前記ハイライト処理は、前記候補画像部分を囲む線を表示する処理である
請求項１４に記載の超音波画像処理装置。
【請求項１６】
前記表示制御部は、前記対象フレーム範囲に属する各フレームの前記重みスコアの総和又は平均値の大きさによって、前記囲む線の太さ又は色を変えて前記表示部に表示させる
請求項１５に記載の超音波画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、超音波画像処理の技術分野に属し、特に被検体に超音波を送信して得られた反射超音波に基づき腫瘍検出の支援情報を提供する超音波画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
超音波画像処理装置は、被検体への侵襲が少なく、リアルタイムに体内組織の状態を断層画像などで観察できるため、関節リウマチや乳癌等の疾患の形態診断に広く用いられている。
乳癌腫瘍の診断においては、癌と疑われる腫瘍を探すスクリーニング検査において、乳管内の石灰化や、乳管拡張、嚢胞や腫瘤といった構造物の存在が大きな手掛かりとなる。中でも、石灰化は微小粒状の三次元構造を有し、超音波Ｂモード画像上では、微小輝点として描出される。そのため、１フレームの超音波Ｂモード画像では、乳腺や組織境界面といった筋状構造物の断面を示す輝点と区別することが困難である。
【０００３】
このような他の構造物による輝点と区別する方法として、医師や検査技師等の検査者は、従来、超音波プローブを微小に動かしてみて、輝点が明滅するかどうかにより判断している。筋状構造物の場合は、超音波プローブを多少動かしても輝点が消滅することはないが、粒状構造物の場合は、超音波プローブを微小に動かすと撮像面から外れて輝点が減弱または消滅する。
【０００４】
また、Ｈｅｓｓｉａｎ行列を用いた計算により構造物の形状を検出する方法が、非特許文献１に開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】”Ｍｕｌｔｉｓｃａｌｅ  ｖｅｓｓｅｌ  ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ  ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ”．  ｉｎ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｅ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ  ａｎｄ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ−Ａｓｓｉｓｔｅｄ  Ｉｎｔｅｒｖｅｎｔｉｏｎ  −  ＭＩＣＣＡＩ  ’９８，    Ａ．  Ｆ．  Ｆｒａｎｇｉ，  Ｗ．  Ｊ．  Ｎｉｅｓｓｅｎ，  Ｋ．  Ｌ．  Ｖｉｎｃｋｅｎ，  Ｍ．  Ａ．  Ｖｉｅｒｇｅｖｅｒ  （１９９８）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記のように、超音波プローブを微小に動かすことによって微小粒状構造物を判別する方法では、検査者の手技の巧拙による部分が大きいという問題があり、また、作業効率が低下するという問題がある。
非特許文献１の方法では、Ｈｅｓｓｉａｎ行列を用いた複雑な計算を行う必要があるため、特にリアルタイムで粒状構造物を判別する場合には、非常に計算能力の高いＣＰＵを搭載する必要があり、高コスト化の問題がある。さらには、非特許文献１の方法では、各フレームの検出位置が等間隔であることが前提となっているため、フレーム飛びがある場合には、対応が困難であるという問題がある。
【０００７】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、簡便な方法により、検出対象構造物を精度よく検出することができる超音波画像処理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】
【０００８】
本発明の一態様に係る、超音波画像処理装置は、超音波プローブを介して被検体から複数フレームの超音波画像信号を取得し、取得した前記超音波画像信号に基づき生成された超音波画像を表示部に表示させる超音波画像処理装置であって、複数フレームの前記超音波画像のそれぞれについて、検出対象構造物を示す画像部分であると推定される候補画像部分が存在する場合に、前記候補画像部分を検出する候補画像部分検出部と、前記複数フレームのうちの１つを基準フレームとし、その超音波画像の断面位置を基準位置とすると、前記複数フレームそれぞれの超音波画像の断面位置の前記基準位置からの距離に関連する距離関連情報を取得する距離関連情報取得部と、前記基準位置からの距離が、検出目標とする前記検出対象構造物の大きさに基づいて決定される所定の検出対象距離内のフレームを、重み付け対象に設定する重み付け対象設定部と、前記重み付け対象に設定された複数のフレームについて、前記候補画像部分が含まれているか否かを判定する候補画像部分判定部と、前記重み付け対象に設定された複数のフレームそれぞれについて、前記基準位置からの距離に対する変数として表される重みスコアを算出する重みスコア算出部と、前記重み付け対象に設定された複数のフレームの前記重みスコアが、所定の条件を満たしている場合に、前記候補画像部分が前記検出対象構造物であると判定する構造物判定部とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の一態様に係る超音波画像処理装置によれば、重み付け対象に設定された複数のフレームについて重み付けスコアを算出し、算出された複数の重みスコアが、所定の条件を満たしているかどうかを判定するという簡便な方法で、候補画像部分が実際に検出対象構造物を示すものであるか否かを判定して、検出対象構造物を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施形態１に係る超音波画像処理装置１００を含む超音波診断システム１０００の機能ブロック図である。
【図２】（ａ）〜（ｃ）は、候補画像部分検出処理に用いる特徴量の一例を示す模式図である。
【図３】候補画像部分検出処理に用いるＨａａｒ−Ｌｉｋｅ特徴の一例を示す模式図である。
【図４】（ａ）、（ｂ）は、候補画像部分検出処理の説明図である。
【図５】（ａ）は、検出対象構造物が粒状構造物である場合において連続的に取得された複数フレームの超音波画像のシーケンスを示す模式図である。（ｂ）は、基準位置からの距離と重みスコアとの関係を示すグラフである。
【図６】実施形態１に係る重みスコア算出処理の内容を示すフローチャートである。
【図７】粒状構造物判定処理の内容を示すフローチャートである。
【図８】（ａ）は、検出対象構造物が長尺な構造物である場合において連続的に取得された複数フレームの超音波画像のシーケンスを示す模式図である。（ｂ）は、基準位置からの距離と重みスコアとの関係を示すグラフである。
【図９】候補画像部分が粒状構造物のものであると判定された場合の診断画像の一例である。
【図１０】診断画像生成表示処理の内容を示すフローチャートである。
【図１１】実施形態２に係る超音波画像処理装置２００を含む超音波診断システム２０００の機能ブロック図である。
【図１２】（ａ）は、実施形態２において検出対象構造物が粒状構造物である場合の連続的に取得された複数フレームの超音波画像のシーケンスを示す模式図である。（ｂ）は、実施形態２における基準時刻からの時間の長さと重みスコアとの関係を示すグラフである。
【図１３】実施形態２に係る重みスコア算出処理の内容を示すフローチャートである。
【図１４】（ａ）は、変形例１において検出対象構造物が粒状構造物である場合の連続的に取得された複数フレームの超音波画像のシーケンスを示す模式図である。（ｂ）は、変形例１における基準位置からの距離と重みスコアとの関係を示すグラフである。
【図１５】変形例２に係るプローブが被検体表面で回転運動しながらスキャンが行われている様子を模式的に示す図である。
【図１６】変形例２に係る超音波画像処理装置３００を含む超音波診断システム３０００の機能ブロック図である。
【図１７】（ａ）は、変形例３において重み付け対象に設定された複数フレームを模式的に示す図である。（ｂ）は、（ａ）に示すフレームにおいて、それぞれの検出窓３０１に、それぞれの重みスコアの値が割り当てられた状態を模式的に示す図である。（ｃ）は、（ｂ）に示すフレームを重ね合わせた状態を模式的に示す図である。
【図１８】（ａ）は、変形例４において検出対象構造物が粒状構造物である場合の連続的に取得された複数フレームの超音波画像のシーケンスを示す模式図である。（ｂ）は、変形例４における基準位置からの距離と重みスコアとの関係を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
≪実施形態１≫
以下、実施形態１に係る超音波画像処理装置１００を含む超音波診断システム１０００について、図面を参照しながら説明する。
＜超音波診断システム１０００＞
（全体構成）
図１は、実施形態１に係る超音波画像処理装置１００を含む超音波診断システム１０００の機能ブロック図である。図１に示すように、超音波診断システム１０００は、超音波画像処理装置１００と、超音波画像処理装置１００に接続可能に構成された超音波プローブ１０１（以下、「プローブ１０１」と称する。）、カメラ１０２、操作入力部１０３、および表示部１０４を備える。図１は、超音波画像処理装置１００に、プローブ１０１、カメラ１０２、操作入力部１０３、表示部１０４が接続された状態を示している。
【００１２】
なお、プローブ１０１、操作入力部１０３、表示部１０４が、超音波画像処理装置１００に含まれる態様であってもよい。さらには、これらに加えて、カメラ１０２が、超音波画像処理装置１００に含まれる態様であってもよい。
（各部構成）
（プローブ１０１）
プローブ１０１は、例えば一次元方向（以下、「列方向」とする）に配列された複数の振動子１０１ａを有する。プローブ１０１は、超音波画像処理装置１００の送信部１０５（詳しくは、後述する。）から供給されたパルス状の電気信号（以下、「送信信号」と称する。）をパルス状の超音波に変換する。プローブ１０１は、プローブ１０１の振動子側外表面を被検体の皮膚表面に当接させた状態で、複数の振動子から発せられる複数の超音波からなる超音波ビームを測定対象に向けて送信する。そして、プローブ１０１は、被検体からの複数の超音波反射波（以下、「反射超音波」と称する。）を受信し、複数の振動子によりこれら反射超音波をそれぞれ電気信号（以下、「超音波画像信号」と称する。）に変換して超音波画像処理装置１００の受信部１０６（詳しくは、後述する。）に供給する。
【００１３】
（超音波画像処理装置１００）
超音波画像処理装置１００は、プローブ１０１に超音波の送受信を行わせ、プローブ１０１からの出力信号を受信して超音波画像を生成する。超音波画像処理装置１００の内部構成を含むより詳細な説明については、後述する。
（カメラ１０２）
カメラ１０２は、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ−Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）等の撮像素子を有し、プローブ１０１や被検体表面に付されたマーカ（図形）を撮像する。
【００１４】
（操作入力部１０３）
操作入力部１０３は、検査者からの超音波画像処理装置１００に対する各種設定・操作等の各種操作入力を受け付ける。
操作入力部１０３は、例えば、表示部１０４と一体に構成されたタッチパネルであってもよい。この場合、表示部１０４に表示された操作キーに対してタッチ操作やドラッグ操作を行うことで超音波画像処理装置１００の各種設定・操作を行うことができ、超音波画像処理装置１００がこのタッチパネルにより操作可能に構成される。また、操作入力部１０３は、例えば、各種操作用のキーを有するキーボードや、各種操作用のボタン、レバー等を有する操作パネルであってもよい。また、表示部１０４に表示されるカーソルを動かすためのトラックボール、マウスまたはフラットパッド等であってもよい。または、これらを複数用いてもよく、これらを複数組合せた構成のものであってもよい。
【００１５】
（表示部１０４）
表示部１０４は、いわゆる画像表示用の表示装置であって、後述する表示制御部１１７からの画像出力を画面に表示する。表示部１０４には、液晶ディスプレイ、ＣＲＴ、有機ＥＬディスプレイ等を用いることができる。
＜超音波画像処理装置１００＞
次に、実施形態１に係る超音波画像処理装置１００について説明する。
【００１６】
超音波画像処理装置１００は、送信部１０５、受信部１０６、マルチプレクサ部１０７、Ｂモード画像生成部１０８、候補画像部分検出部１０９、位置関連情報検出部１１０、記憶部１１１、距離関連情報取得部１１２、重み付け対象設定部１１３、候補画像部分判定部１１４、重みスコア算出部１１５、構造物判定部１１６、表示制御部１１７を有する。
【００１７】
（送信部１０５）
送信部１０５は、超音波の送信を行うためにプローブ１０１の各振動子１０１ａに対する高電圧印加のタイミングを制御する。
（受信部１０６）
受信部１０６は、プローブ１０１で受信した反射超音波に基づき、受信ビームフォーミングして音響線信号を生成する。
【００１８】
（マルチプレクサ部１０７）
マルチプレクサ部１０７は、プローブ１０１の複数ある振動子１０１ａのうち、送信又は受信の際に用いる振動子を各々に選択し、選択された振動子に対する入出力を確保する。
（Ｂモード画像生成部１０８）
Ｂモード画像生成部１０８は、受信部１０６からの出力信号である音響線信号のうち被検体の組織からの反射成分に基づき時系列に複数フレームのＢモード画像を生成する。
【００１９】
（候補画像部分検出部１０９）
候補画像部分検出部１０９は、生成されたＢモード画像（超音波画像）内における検出対象構造物（本実施形態においては、粒状構造物）を示す可能性のある画像部分である候補画像部分を検出する。詳しくは、後述する。
（位置関連情報検出部１１０）
位置関連情報検出部１１０は、カメラ１０２から撮像データを取得し、取得した撮像データに基づいてプローブ１０１の位置情報（以下、「プローブ位置情報」と称する。）を検出する。具体的には、プローブ１０１表面に付されたマーカを固定カメラ１０２で撮像し、撮像画面中のマーカの位置を検出することにより、プローブ１０１の位置情報を検出する。なお、カメラ１０２は、固定されている場合に限定されない。例えば、被検体表面にスケールや等間隔に配置されたドット等の位置や長さを示す図形を付して、当該図形をプローブ１０１と共に撮影し、撮像画面において、プローブのマーカと上記図形との相対的な位置関係から、プローブ１０１の位置情報を検出する方法であれば、手持ちカメラやクレーン等に設置されたカメラにも適用することができる。
【００２０】
（記憶部１１１）
記憶部１１１は、Ｂモード画像をＢモード画像生成部１０８から取得し、当該Ｂモード画像に対応する超音波画像信号を受信部１０６が受信したときのプローブ位置情報を、位置関連情報検出部１１０から取得する。そして、取得したＢモード画像とプローブ位置情報とを、フレームごとに対応付けて記憶する。
【００２１】
また、操作入力部１０３を介して検査者から受け付けた、各種設定情報を記憶する。各種設定情報には、設定距離ＳＤ（図５参照）、フレームレート、超音波プローブの走査速度等の情報が含まれる。
（距離関連情報取得部１１２）
距離関連情報取得部１１２は、１フレームの超音波画像が示す被検体の断面位置を、当該フレームの超音波画像信号を取得したときのプローブ１０１の被検体に対する相対的な位置で代用し、所定の断面位置（基準位置）からの距離である基準位置からの距離を計算により取得する。基準位置や基準位置からの距離については、詳しくは後述する。
【００２２】
（重み付け対象設定部１１３）
重み付け対象設定部１１３は、距離関連情報取得部により取得された距離の情報に基づき、基準位置からの距離が、所定の設定距離内であるフレームを特定して、特定された全てのフレームを重み付け対象に設定する。詳しくは、後述する。
（候補画像部分判定部１１４）
候補画像部分判定部１１４は、重み付け対象に設定された複数のフレームのそれぞれについて、候補画像部分が含まれているか否かを判定する。
【００２３】
（重みスコア算出部１１５）
重みスコア算出部１１５は、候補画像部分検出部１０９により検出された候補画像部分が、検出対象構造物を示す画像部分であるかどうかを判定するための重みスコアを、フレームごとに算出する。詳しくは後述する。
（構造物判定部１１６）
構造物判定部１１６は、重みスコア算出部１１５により算出された重みスコアに基づいて、候補画像部分検出部１０９により検出された候補画像部分が、検出対象構造物（本実施形態では、粒状構造物）の断面を示す画像部分であるかどうかを判定する。詳しくは後述する。
【００２４】
（表示制御部１１７）
表示制御部１１７は、表示画像を生成して表示部１０４に表示させる。
（制御部１１８）
制御部１１８は、各構成要素を制御する。
このうち、送信部１０５、受信部１０６、マルチプレクサ部１０７、Ｂモード画像生成部１０８、候補画像部分検出部１０９、位置関連情報検出部１１０、距離関連情報取得部１１２、重み付け対象設定部１１３、候補画像部分判定部１１４、重みスコア算出部１１５、および構造物判定部１１６は、超音波画像処理回路１５０を構成する。
【００２５】
超音波画像処理装置１００を構成する各要素、例えば、送信部１０５、受信部１０６、マルチプレクサ部１０７、Ｂモード画像生成部１０８、候補画像部分検出部１０９、位置関連情報検出部１１０、重みスコア算出部１１５、および構造物判定部１１６、表示制御部１１７、制御部１１８は、それぞれ、例えば、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）などのハードウェア回路により実現される。あるいは、上記構成要素は、それぞれ、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）やＧＰＧＰＵ（Ｇｅｎｅｒａｌ−Ｐｕｒｐｏｓｅ  ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ  ｏｎ  Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）やプロセッサなどのプログラマブルデバイスとソフトウェアにより実現される構成であってもよい。そして、これらの構成要素は一個の回路部品とすることができるし、複数の回路部品の集合体にすることもできる。また、複数の構成要素を組合せて一個の回路部品とすることができるし、複数の回路部品の集合体にすることもできる。
【００２６】
記憶部１１１は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、半導体メモリ等を用いることができる。また、本実施形態では、記憶部１１１は、超音波画像処理装置１００に内蔵されているが、これに限られず、記憶部１１１が、超音波画像処理装置１００に外部から接続された構成であってもよい。
【００２７】
なお、本実施形態に係る超音波画像処理装置１００は、図１で示した構成の超音波画像処理装置に限定されない。例えば、マルチプレクサ部１０７が不要な構成もあるし、プローブ１０１に送信部１０５や受信部１０６、またその一部などが内蔵される構成であってもよい。
＜粒状構造物検出処理＞
続いて、粒状構造物検出処理に含まれる一連の処理について、以下に、より具体的に説明する。
【００２８】
＜候補画像部分検出処理＞
候補画像部分検出部１０９は、生成されたＢモード画像（超音波画像）内における検出対象構造物（本実施形態においては、粒状構造物）を示す可能性のある画像部分である候補画像部分を検出する。本実施形態では、検出対象構造物が粒状構造物であるので、超音波画像中の点状高輝度領域を検出する。
【００２９】
図２（ａ）〜（ｃ）は、候補画像部分検出部１０９における候補画像部分検出処理に用いる特徴量の一例を示す模式図である。検出手法としては例えば図２（ｃ）に示すように、中心画素（１から９）の平均輝度が周辺領域（ＡからＰ）の平均輝度よりも高い領域を探し、中心部分と周辺領域の各点の大小を比較し、その結果中心部分の平均輝度のほうが一定閾値より大きい場合、点状高輝度領域と判定してもよい。
【００３０】
また、より高度な判定手段として機械学習法を用いる方法もある。機械学習法では、事前プロセスとして、識別したいカテゴリ毎の超音波画像サンプルを各々収集し、学習により識別器の構築を行う。本例では「点状高輝度領域（正例）」か「それ以外（負例）」かの２つのカテゴリに属する画像について特徴量を抽出し、これを用いて学習を行い、識別器を構築する。そして、検出プロセスでは、供試画像として超音波画像から点状高輝度領域に関する特徴量の検出を行い、事前に構築した学習データと比較することにより点状高輝度領域（正例）か否かの判別を行う。ここで、特徴量としては、濃淡パターンを表現する特徴量を用いることができ、例えばＬｏｃａｌ  Ｂｉｎａｒｙ  Ｐａｔｔｅｒｎ（ＬＢＰ）と呼ばれる特徴量を用いる。具体的には、図２（ａ）の画像では、図２（ｂ）に示すように、中央の着目画素に対して、左上から時計回りに周辺画素値との大小を比較し、周辺画素値が注目画素値以上であれば１、周辺画素値が注目画素値未満であれば０として結果をビット出力する。そして、出力した各ビットを並べた８ビットの情報を特徴量とする。また、特徴量としてはＨａａｒ−Ｌｉｋｅ特徴量を用いてもよい。Ｈａａｒ−Ｌｉｋｅ特徴量は、探索窓内の計算対象である矩形中の黒色領域の輝度値の和から白色領域の輝度値の和を引いた差である。
【００３１】
図３は、候補画像部分検出部１０９における候補画像部分検出処理に用いるＨａａｒ−Ｌｉｋｅ特徴の一例を示す模式図である。候補画像部分検出部１０９による点状高輝度領域の検出には、図３に示すＨａａｒ−ＬｉｋｅフィルタＨＬ１からＨＬ３４を用いることができる。各Ｈａａｒ−ＬｉｋｅフィルタＨＬ１からＨＬ３４は、輝度変化を検出するフィルタである。
【００３２】
本例における、点状高輝度領域検出では、複数のＨａａｒ−ＬｉｋｅフィルタＨＬ１からＨＬ３４を検出窓内の所定位置に配置した検出窓により、超音波画像を掃引する。検索窓内のＨａａｒ−Ｌｉｋｅフィルタの範囲が、超音波画像に対してＨａａｒ−Ｌｉｋｅ特徴量を計算する領域である。結果、検索窓内の各フィルタＨＬ１からＨＬ３４を通した計算結果が特徴量として得られる。正例（点状高輝度領域）と負例（それ以外の領域）に対してＨａａｒ−Ｌｉｋｅフィルタの特徴量をあらかじめ所定量（複数）収集し、これらを用いて機械学習の識別器を構築しておく。識別器は入力特徴量に対して、それが正例であるか否かの判別、もしくは正例である確率値（類似度）を出力する判別式である。識別器を用いて、未知の画像に対して類似度が所定の基準値よりも高い結果が得られた検索窓の位置を、超音波画像における点状高輝度領域として抽出することができる。
【００３３】
機械学習法のアルゴリズムとして、例えば、ＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅ、ＲａｎｄｏｍＦｏｒｅｓｔ等を用いて、点状高輝度領域特有の特徴量のパターンを学習し上記検出を行ってもよい。ＲａｎｄｏｍＦｏｒｅｓｔは、ツリー構造のグラフを作成し予測／分類を行う決定木を用いた集団学習を行うモデル識別関数であり、弱学習器に分類される。
【００３４】
機械学習を本発明に用いることで、正例・負例の学習データからそれぞれに特徴的なパターンを効率よく抽出・判別する識別器を構成することで、未知の濃淡パターンに対しても精度よく判定を行うことができる。
なお、本実施形態における候補画像部分の検出では、特徴量および識別手法は上記の例に限定されるものでなく、他の方法を用いてもよい。
【００３５】
候補画像部分検出部１０９は、超音波画像に含まれる輝点を候補画像部分ｒｃとして検出する。候補画像部分ｒｃは、被検体組織における微小な粒状構造物が示された超音波画像中の画像領域である。
図４（ａ）〜（ｅ）は、候補画像部分検出部１０９における候補画像部分検出動作の説明図である。図４（ａ）に示すように、本検出動作では、超音波画像上に検出窓３０１を設定し、テンプレートＴＭ１と検出窓３０１内の画像との類似度（誤差値、相関値等）を算出する。本実施形態では、テンプレートＴＭ１には、矩形状の高輝度領域を矩形状の低輝度領域が囲繞している画像パターンを用いる。しかし、テンプレートＴＭ１は、矩形状に限られず、円形状又は楕円形状、多角形、不整形状の高輝度領域を円環状、楕円環状、又は四角環状の低輝度領域が囲繞している画像パターンを用いてもよい。低輝度領域は高輝度領域の全周（３６０°）を連続して囲繞していなくてもよく、環状部分に所々途切れた箇所があってもよい。テンプレートＴＭ１及び検出窓３０１の大きさは、高輝度領域に相当する部分の直径が、例えば０．１ｍｍから０．５ｍｍの範囲にすることが好ましいが、これに限られず、検出対象構造物のサイズに合わせて適宜変更してもよい。なお、本実施形態では、上記直径は、０．２ｍｍである。
【００３６】
図４（ａ）では、テンプレートＴＭ１を下限値直径０．２ｍｍとし、スキャンライン３０３の方向に検出窓３０１を移動させて、各位置における検出窓３０１内のＢモード画像部分についてテンプレートＴＭ１との類似度を算出する。検出窓３０１が超音波画像全体を掃引するよう検出窓３０１を移動させながらこの処理を繰り返し、類似度が基準値以上となる検出窓３０１の位置での検出窓３０１を、候補画像部分ｒｃとする。候補画像部分ｒｃは１回の超音波画像の掃引で複数検出されてもよい。図４（ｂ）は、テンプレートＴＭ１による探索から候補画像部分ｒｃが検出された状態を示した模式図である。
【００３７】
＜対象構造物判定動作＞
（概要）
候補画像部分が連続して出現する超音波画像のフレーム数に相当する距離がわかれば、その候補画像部分が示す構造物の長さがわかる。上記の距離は、超音波画像が示す被検体断面の被検体内における位置により算出することができる。超音波画像が示す被検体断面の位置は、当該超音波画像の超音波画像信号が取得されたときの超音波プローブの被検体に対する相対的な位置と同視することができる。
【００３８】
そこで、超音波画像のシーケンスのうちの１つのフレームを基準フレームとし、基準フレームの断面位置（以下、「基準位置」と称する。）から所定距離範囲内にある断面に相当する超音波画像のフレームを、検出対象構造物があるか否かの判定の対象とする。ここで、当該判定を、検査しながらリアルタイムで行う場合には、基準フレームは、最も新しく取得された超音波画像のフレームである。また、判定の対象とするフレームを基準位置から所定距離範囲内にあるフレームとしたのは、微小な粒状構造物を検出するのに、基準位置から長距離範囲まで判定対象とする必要がなく、判定対象フレーム数が必要以上に多くなると、処理負荷も不必要に増大してしまうからである。
【００３９】
基準位置は、いわば、検出対象構造体がそこにあるかどうかを判定する判定対象位置であるので、基準位置に近い位置に存在する粒状構造物（検出対象構造物）は、重要度が高く、基準位置から遠いところに存在する粒状構造物は、重要度が低い。従って、候補画像部分が存在するフレームの断面位置が基準位置に近いほど、基準位置に粒状構造物が存在する可能性が高く、基準位置から遠いほど、基準位置に粒状構造物が存在する可能性が低いということができる。
【００４０】
また、長尺な構造物の場合は、基準位置から遠いフレームにまで連続して候補画像部分が表れる。従って、基準位置から所定距離以上離れたフレームに候補画像部分が存在する場合、当該候補画像部分は、粒状構造物の断面ではなく、別の長尺な構造物の断面を表している可能性が高い。
そこで、検出対象構造物である粒状構造物の可能性の高さを数値化して、検出対象構造物があるか否かの判定の対象とされた超音波画像の各フレームに対して、粒状構造物の可能性の高さに応じた重み付けを行い、各フレームの重み付けの値（重みスコア）を合計した値を、基準フレームの位置に粒状構造物が存在する可能性の高さを表す値として用いることができる。
【００４１】
ここで、長尺な構造物が粒状構造物であると誤判定される可能性を積極的に排除するために、基準位置から所定距離以上離れたフレームに候補画像部分が存在する場合の重みスコアを負の値とする。上記所定距離としては、例えば、検出したい粒状構造物のサイズ（直径）とする。
このようにして、重みスコアの合計の値により、基準位置に存在する粒状構造部（である可能性が高い構造物）を特定することができる。
【００４２】
続いて、本実施形態における対象構造物判定動作の具体的な処理内容について、以下に説明する。
（重み付け対象設定処理）
まず、基準位置から所定距離範囲内にある断面に相当する超音波画像のフレームを、検出対象構造物が存在するか否かの判定の対象として重み付け対象に設定する処理について説明する。
【００４３】
図５（ａ）は、連続的に取得された複数フレームの超音波画像のシーケンスのうちのいくつかのフレームにおいて、検出対象構造物Ｓの断面を示す候補画像部分が検出されている状態を模式的に示す図である。図５（ａ）の上段に示す球は、粒状構造物である検出対象構造物Ｓを示し、連続する四角い平面のそれぞれは、連続する超音波画像の１フレームを示す。図５（ａ）の下段には、図５（ａ）上段の連続する超音波画像のフレームのうちの右から６フレームＦＡ、ＦＢ、ＦＣ、ＦＤ、ＦＥ、ＦＦを、順番に並べて示している。
【００４４】
なお、プローブ１０１は、図５（ａ）において左から右へと走査され、超音波画像は、取得された順に左から右に並んでいる。即ち、最も右のフレームが最も新しく取得された超音波画像のフレームであり、最も左が同図に示された中ではもっとも古く取得された超音波画像のフレームである。本実施形態では、検査しながらリアルタイムでモニターに表示された超音波画像を医師が見て診断を行う場合を想定しているので、最も右側のフレームｆａが、最も新しく取得された超音波画像のフレームであり、検査中の現時点でのプローブ１０１の位置に対応する超音波画像である。本実施形態では、フレームＦＡを基準フレームとする。
【００４５】
図５（ｂ）は、基準位置ＰＡからの距離ｄと重みスコアＷＳとの関係を示すグラフである。図５（ａ）下段に示す６つのフレームＦＡ、ＦＢ、ＦＣ、ＦＤ、ＦＥ、ＦＦの超音波画像それぞれの断面位置ＰＡ、ＰＢ、ＰＣ、ＰＤ、ＰＥ、ＰＦを示している。図５（ｂ）に示すように、６つのフレームＦＡ、ＦＢ、ＦＣ、ＦＤ、ＦＥ、ＦＦは、基準位置フレームＦＡの断面位置である基準位置ＰＡから検出対象距離ＴＤの範囲内に存在している。即ち、６つのフレームＦＡ、ＦＢ、ＦＣ、ＦＤ、ＦＥ、ＦＦが、重み付け対象ＷＴに設定され、重みスコア付与の対象とされている。上記重み付け対象ＷＴの設定は、重み付け対象設定部１１３（図１参照）が行う。
【００４６】
（候補画像部分判定処理）
次に、候補画像部分判定部１１４が、重み付け対象ＷＴに設定されたフレームＦＡ、ＦＢ、ＦＣ、ＦＤ、ＦＥ、ＦＦそれぞれについて、候補画像部分ＲＣが含まれているか否かを判定する。ここでは、図５（ａ）下段に示すように、フレームＦＡ、ＦＢ、ＦＣ、ＦＤは、候補画像部分ＲＣが含まれていると判定され、フレームＦＥ、ＦＦは、候補画像部分ＲＣが含まれていないと判定される。
【００４７】
（重みスコア算出処理）
続いて、重みスコア算出部１１５（図１参照）が、重み付け対象ＷＴに設定されたフレームＦＡ、ＦＢ、ＦＣ、ＦＤ、ＦＥ、ＦＦそれぞれについて、重みスコアを算出する。
図６は、実施形態１における重みスコア算出処理の内容を示すフローチャートである。
まず、基準位置ＰＡを距離関連情報取得部１１２（図１参照）から取得し、操作入力部１０３を介して検査者から受け付けた検出対象構造物サイズを、記憶部１１１（図１参照）から取得する（ステップＳ１）。
【００４８】
次に、取得した検出対象構造物サイズを、設定距離ＳＤに設定する（ステップＳ２）。
続いて、基準位置ＰＡから設定距離離れた位置を算出する（ステップＳ３）
次に、ステップＳ２で算出された位置と基準位置ＰＡとの間に位置する断面の超音波画像のフレームを重み付け対象ＷＴに設定する（ステップＳ４）。
重み付け対象ＷＴに設定された各フレームの基準位置からの距離を記憶部１１１（図１参照）から取得する（ステップＳ５）。
【００４９】
続いて、重み付け対象ＷＴに設定された各フレームが候補画像部分を含むか否かの情報を候補画像部分判定部１１４から取得する（ステップＳ６）。
次に、フレームごとに重みスコアを算出する（ステップＳＳ７）
ここで、重みスコアの具体的な算出方法について、図５（ｂ）を参照しつつ説明する。図５（ｂ）上段は、基準位置ＰＡからの距離をＸ軸とし、重みスコアをＹ軸としたときの、重みスコアの値を示す曲線である重み付け曲線ＷＣを示すグラフである。重み付け曲線ＷＣは、三次曲線であり、基準位置ＰＡからの距離が設定距離ＳＤでＸ軸と交差しており、重みスコアＷＳが０となっている。そして、設置位置ＳＤよりも基準位置ＰＡに近い側では、重みスコアＷＳは正の値を示し、設置位置ＳＤよりも基準位置ＰＡから遠い側では、重みスコアＷＳは負の値を示す。
【００５０】
フレームＦＢの断面位置ＰＢの基準位置ＰＡからの距離はＤＢであり、距離ＤＢに対する重みスコアＷＳは、０．９である。なお、図５（ａ）において、各フレームの重み付けスコアの値は、四角の枠内に表示している。
フレームＦＣの断面位置ＰＣの基準位置ＰＡからの距離はＤＣであり、距離ＤＣに対する重みスコアＷＳは、０．８である。フレームＦＤの断面位置ＰＤの基準位置ＰＡからの距離はＤＤであり、距離ＤＤに対する重みスコアＷＳは、−０．２である。
【００５１】
フレームＦＥの断面位置ＰＥの基準位置ＰＡからの距離はＤＥであり、距離ＤＥに対する重みスコアＷＳは、−０．８であるが、フレームＦＥは候補画像部分ＲＣを含まないので、重みスコアを０（ゼロ）とする。フレームＦＦの断面位置ＰＦの基準位置ＰＡからの距離はＤＦであり、距離ＤＦに対する重みスコアＷＳは、−０．９であるが、フレームＦＦは候補画像部分ＲＣを含まないので、重みスコアを０とする。このように、候補画像部分ＲＣを含むフレームについては、該当する重みスコアをそのまま適用し、候補画像部分ＲＣを含まないフレームについては、一律に重みスコアＷＣとして０とする。以上説明した方法により、重み付け対象ＷＴに設定された各フレームについて重みスコアを算出する。
（図６のステップＳ７）。
【００５２】
図６のフローチャートに戻って、続いて、重み付け対象ＷＴに設定された全フレームの重みスコアの総和を算出し（ステップＳ８）、重みスコア算出処理のフローを終了する。
なお、図６のフローにおけるステップＳ６で、候補画像部分ＲＣを含むと判定されたフレームには係数１を付与し、含まないと判定されたフレームには係数０を付与し、ステップＳ７で、候補画像部分を含むか否かにかかわらず、各フレームの基準位置ＰＡからの距離に対応する重み曲線ＷＣが示す値を重みスコアとして算出し、ステップＳ８において、各フレームの重みスコアに、付与された係数を乗じた値の総和を算出してもよい。
【００５３】
（粒状構造物判定処理）
続いて、構造物判定部１１６が、重み付け対象ＷＴに設定されたフレームの超音波画像に含まれる候補画像部分ＲＣが、粒状構造物を示すものであるか否かを判定する。図７は、構造物判定部１１６による粒状構造物判定処理の内容を示すフローチャートである。
先ず、重みスコアの総和を重みスコア算出部１１５から取得する（ステップＳ１１）．
次に、重みスコアの総和が所定の閾値以上であるかどうかを判定する。本実施形態においては、閾値は、１．５である。重みスコアの総和が閾値以上である場合は、粒状構造物であると判定し（ステップＳ１２：ＹＥＳ、ステップＳ１３）、粒状構造物判定処理のフローを終了する。重みスコアの総和が閾値以上でない場合、即ち、閾値未満である場合は、粒状構造物であると判定し（ステップＳ１２：ＮＯ、ステップＳ１４）、粒状構造物判定処理のフローを終了する。
【００５４】
図５に示す場合においては、重み付け対象ＷＴに設定されたフレームＦＡ、ＦＢ、ＦＣ、ＦＤ、ＦＥ、ＦＦの重みスコアは、それぞれ、１、０．９、０．８、−０．２、０、０である。従って、重みスコアの総和は２．５であり、閾値１．５以上であるので、検出対象構造物Ｓは、粒状構造物であると判定される。
ここで、検出対象構造物が長尺な構造物である場合を図８に示す。検出対象構造物Ｓは、長尺な構造物であるので、重み付け対象ＷＴに設定されたフレームＦＡ、ＦＢ、ＦＣ、ＦＤ、ＦＥ、ＦＦ全てに、候補画像部分ＲＣが含まれている。そして、フレームＦＡ、ＦＢ、ＦＣ、ＦＤ、ＦＥ、ＦＦの重みスコアは、それぞれ、１、０．９、０．８、−０．２、−０．８、−０．９である。従って、重みスコアの総和は、０．８であり、閾値１．５未満であるので、検出対象構造物Ｓは、粒状構造物ではないと判定される。
【００５５】
また、候補画像部分ＲＣがスペックルノイズによるものである場合、重み付け対象に設定されたフレームのうち、スペックルノイズが表れるのは通常は１フレームのみである。従って、スペックルノイズが表れたフレームの重みスコアは１であるが、その他のフレームの重みスコアは０であるので、重みスコアの総和は１となり、閾値１．５以下であるので、粒状構造物ではないと判定される。
【００５６】
なお、本実施形態においては、設定距離ＳＤには、検出したい構造物のサイズを設定する。例えば、直径０．２ｍｍの粒状構造物を検出する場合には、設定距離ＳＤを０．２に設定する。そして、検出対象距離ＴＤは、設定距離ＳＤの２倍の値に決定される。
なお、設定距離ＳＤは、０．２ｍｍに限定されるものではなく、検出対象構造物のサイズに応じて適宜設定可能である。また、設定距離ＳＤは、検出対象構造物のサイズの値に限定されるものではない。例えば、検出したい構造物のサイズが０．２ｍｍであって、それよりも多少サイズの大きな構造物も許容されるのであれば、その許容の幅に応じて、設定距離ＳＤを０．２よりも大きな値としてもよい。
【００５７】
また、検出対象距離ＴＤは、設定距離ＳＤの２倍の値に限定されるものではなく、設定距離ＳＤよりも大きい値であれば、２倍よりも大きくてもよいし、小さくてもよい。ただし、２倍以上とする場合であっても、あまり大きすぎるのは好ましくない。それは次のような理由からである。複数の粒状構造物が互いに隣接して存在している場合に、基準位置に存在する粒状構造物に隣接する別の粒状構造物が、検出対象距離ＴＤ内に存在する場合には、当該隣接する粒状構造物に起因する候補画像部分が、基準フレームから遠いフレームに含まれることになる。そしてその結果、重み付けスコアの総和が閾値を下回り、基準位置に存在する粒状構造物が、粒状構造物ではないと誤判定されることになる。従って、検出対象距離ＴＤが、設定距離ＳＤの２倍程度であれば、隣接する複数の粒状構造物が検出対象距離ＴＤ内に存在する可能性を十分低くして、粒状構造物の検出確率を十分高くすることができると考えられる。
【００５８】
さらには、閾値も１．５に限定されるものではない。設定距離ＳＤに対する検出対象距離ＴＤの比率に応じて、適切な閾値を採用してもよい。
さらには、重み付け曲線の正負が、図５に示す重み付け曲線ＷＣと逆であってもよい。即ち、設定距離ＳＤよりも基準位置ＰＡからの距離が小さい側が負で、大きい側が正であってもよい。当該場合は、閾値が負の値となり、当該閾値以下の場合に、粒状構造物であると判定され、閾値よりも大きい場合に、粒状構造物ではないと判定される。
【００５９】
＜診断画像生成表示処理＞
次に、構造物判定部１１６により粒状構造物であると判定されると、表示制御部１１７（図１参照）は、当該判定された候補画像部分をわかりやすくハイライト処理を施して表示した診断画像を生成して、表示部１０４（図１参照）に表示させる。
図９に、診断画像の一例を示す。図９は、構造物判定部１１６により粒状構造物であると判定された候補画像部分ＲＣ１およびＲＣ２を含むフレームの超音波画像を示す。そして、候補画像部分ＲＣ１、ＲＣ２それぞれについて、周囲を囲む矩形状の枠が重畳表示されている。本実施形態においては、表示制御部１１７は、ハイライト処理として、候補画像部分の周囲を囲む枠線を重畳表示する。本実施形態においては、枠線は何れも同じ太さの線であるが、重みスコアの値に応じて、枠線の太さを変えたり、色を変えたりしてもよい。
【００６０】
なお、診断画像として表示する超音波画像は、重み付け対象ＷＴに設定されたフレームのうち、候補画像部分ＲＣを含むものであれば、何れの超音波画像を用いてもよい。本実施形態では、例えば、基準フレームＦＡの超音波画像を用いるが、重み付け対象ＷＴに設定されたフレームのうち、候補画像部分ＲＣの面積が最大のものを用いてもよい。
図１０は、表示制御部１１７（図１参照）による診断画像生成表示処理の処理内容を示すフローチャートである。
【００６１】
まず、構造物判定部１１６により粒状構造物であると判定されたか否かを判定し、粒状構造物であると判定されている場合（ステップＳ２１：ＹＥＳ）、粒状構造物であると判定された候補画像部分ＲＣを含むフレームの超音波画像を記憶部１１１（図１参照）から取得する（ステップＳ２２）
次に、取得した超音波画像の候補画像部分ＲＣにハイライト処理を行う（ステップＳ２３）。本実施形態においては、候補画像部分ＲＣを囲む矩形状の枠線を生成する。
【００６２】
そして、超音波画像に候補画像部分ＲＣを囲む枠線を重畳表示させた診断画像を生成して表示部１０４に表示させ（ステップＳ２４）、診断画像生成表示処理のフローを終了する。
ステップＳ２１で粒状構造物であると判定されていない場合には、そのまま超音波画像を表示して（ステップＳ２１：ＮＯ、ステップＳ２５）、診断画像生成表示処理のフローを終了する。
【００６３】
以上説明したように、本実施形態に係る超音波画像処理装置を用いると、基準位置に粒状構造物が存在する場合に、超音波画像の粒状構造物の断面を示す部分である候補画像部分の周りを囲む枠線が超音波画像に重畳表示されるので、検査者は、超音波診断の際に、リアルタイムで粒状構造物を容易に検出することができる。
≪実施形態２≫
実施形態１では、カメラにより超音波プローブを撮影して超音波プローブの位置情報を直接取得していた。しかし、これに限られず、カメラを備えない構成としてもよい。
【００６４】
実施形態２では、操作入力部１０３（図１参照）を介して検査者から入力されたフレームレートとプローブ１０１の走査速度（スキャン速度）の情報を取得して、隣り合うフレーム同士の間隔（時間）に相当するプローブ１０１の移動距離を算出し、距離を時間の長さで代用する。そして、基準フレームの超音波画像信号が取得された時刻である基準時刻からの、重み付け対象ＷＴに設定された各フレームの超音波画像信号が取得された時刻の遡り時間の長さ（即ち、各フレームの超音波画像信号が取得された時刻から基準時刻までの経過時間）に基づいて、重みスコアを算出する。
【００６５】
図１１は、実施形態２に係る超音波画像処理装置２００を含む超音波診断システム２０００の機能ブロック図である。このうち、送信部１０５、受信部１０６、マルチプレクサ部１０７、Ｂモード画像生成部１０８、候補画像部分検出部１０９、位置関連情報検出部２１０、距離関連情報取得部２１２、重み付け対象設定部１１３、候補画像部分判定部１１４、重みスコア算出部１１５、および構造物判定部１１６は、超音波画像処理回路２５０を構成する。
【００６６】
図１２（ａ）は、実施形態２に係る超音波画像処理装置を用いて連続的に取得された複数フレームの超音波画像のシーケンスのうちのいくつかのフレームにおいて、検出対象構造物Ｓの断面を示す候補画像部分が検出されている状態を模式的に示す図である。図５（ａ）に示す実施形態１の場合と同様に、図１２（ａ）上段の連続する超音波画像のフレームのうちの右から６フレームＦＡ、ＦＢ、ＦＣ、ＦＤ、ＦＥ、ＦＦが重み付け対象ＷＴに設定されたフレームであり、最も右のフレームＦＡが最も新しく取得された超音波画像のフレームであり、最も左が同図に示された中ではもっとも古く取得された超音波画像のフレームである。本実施形態においても、フレームＦＡが基準フレームである。
【００６７】
図１２（ｂ）に示すように、実施形態２では、重みスコアＷＳは、基準時刻をゼロとした過去に遡った時間（−ｔ）の関数として表される。即ち、基準時刻から過去にさかのぼった時間を、実施形態１における基準位置からの距離に代用している。
図１２（ｂ）に示すように、フレームＦＡ、ＦＢ、ＦＣ、ＦＤ、ＦＥ、ＦＦの超音波画像信号取得時刻は、それぞれ、ＴＡ、ＴＢ、ＴＣ、ＴＤ、ＴＥ、ＴＦである。基準時刻ＴＡをゼロとしたときの、ＴＢ、ＴＣ、ＴＤ、ＴＥ、ＴＦの基準時刻ＴＡからの遡り時間の長さは、それぞれ、ｔｂ、ｔｃ、ｔｄ、ｔｅ、ｔｆである。
【００６８】
ここで、本実施形態では、プローブ１０１の走査速度は一定であることを前提としている。従って、ｔｂ、ｔｃ、ｔｄ、ｔｅ、ｔｆは、何れもその時間の長さは等しい。
また、設定時間ＳＴは、実施形態１における設定距離ＳＤに相当するものであり、検出対象構造物のサイズ、フレームレート、及びプローブ１０１の走査速度に基づいて決定される。本実施例においては、例えば、フレームレートが２０ｆｐｓ、プローブ１０１の走査速度が２ｃｍ／ｓｅｃであって、検出対象構造物のサイズが０．２ｍｍであるので、設定時間ＳＴは、０．２秒である。また、検出対象時間ＴＴは、実施形態１の検出対象距離ＴＤに相当し、実施形態１と同様に、設定時間ＳＴの２倍程度とするのが好ましい。
【００６９】
図１２（ａ）、（ｂ）に示すように、本実施形態においても、フレームＦＢ、ＦＣ、ＦＤ、ＦＥ、ＦＦの重みスコアＷＳは、それぞれ、１、０．９、０．８、−０．２、０、０である。従って、重みスコアの総和は２．５となり、閾値１．５以上であるので、粒状構造物であると判定される。
図１３は、実施形態２における重みスコア算出処理の内容を示すフローチャートである。
【００７０】
まず、操作入力部１０３（図１参照）を介して検査者から設定入力され、記憶部１１１に記憶されている超音波プローブ１０１の設定走査速度、フレームレート、検出対象構造物サイズの情報を、記憶部１１１から取得する（ステップＳ３１）。
次に、超音波プローブ１０１の設定走査速度、フレームレート、検出対象構造物サイズに基づいて、設定時間ＳＴおよび検出対象時間ＴＴを算出する（ステップＳ３２）。
【００７１】
続いて、基準時刻ＴＡから検出対象時間ＴＴ遡った時刻を算出する（ステップＳ３３）。
そして、ステップｓ３３で算出された時刻と基準時刻ＴＡとの間に取得された超音波画像信号のフレームを重み付け対象ＷＴに設定する（ステップＳ３４）。
次に、重み付け対象ＷＴに設定された各フレームの基準時刻ＴＡからの遡り時間を算出する（ステップＳ３５）。
【００７２】
続いて、重み付け対象ＷＴに設定された各フレームの超音波画像が、候補画像部分ＲＣを含むか否かの情報を、候補画像部分判定部１１４（図１参照）から取得する（ステップＳ３６）。
そして、重み付け対象ＷＴに設定されたフレームごとに重み付スコアを算出する（ステップＳ３７）。
【００７３】
そして、重みスコアの総和を算出して（ステップＳ３８）、重みスコア算出処理のフローを終了する。
以上説明したように、実施形態２に係る超音波画像処理装置によっても、フレームレートおよびプローブ１０１の走査速度に基づいて、粒状構造物であるか否かの判定を行うことができる。
【００７４】
＜変形例＞
以上、本発明を実施形態１および２に係る超音波画像処理装置に基づいて説明した。しかし、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、以下のような変形例を実施することができる。
なお、説明の重複を避けるため、実施形態１および２と同じ構成要素については、同符号を付して、その説明を省略する。
【００７５】
（変形例１）
図１４（ａ）は、変形例１に係る超音波画像処理装置において連続的に取得された複数フレームの超音波画像のシーケンスのうちのいくつかのフレームにおいて、検出対象構造物Ｓの断面を示す候補画像部分が検出されている状態を模式的に示す図である。
図１４（ｂ）は、図１４（ａ）下段に示す６つのフレームＦＡ、ＦＢ、ＦＣ、ＦＤ、ＦＥ、ＦＦの超音波画像それぞれの断面位置ＰＡ、ＰＢ、ＰＣ、ＰＤ、ＰＥ、ＰＦを示している。図１４（ｂ）上段は、基準位置ＰＡからの距離をＸ軸とし、重みスコアをＹ軸としたときの、重みスコアの値を示す曲線である重み付け曲線ＷＣを示すグラフである。本変形例においては、重み付け曲線ＷＣは、ステップ状の折れ線曲線である。
【００７６】
図１４に示す例においては、フレームＦＡ、ＦＢ、ＦＣ、ＦＤ、ＦＥ、ＦＦの重みスコアは、それぞれ、１、１、１、−１、０、０である。従って、重みスコアの総和は２であり、閾値１．５以上であるので、粒状構造物であると判定される。
以上説明したように、変形例１の重み付け曲線ＷＣを用いても、粒状構造物であるか否かの判定を行うことができる。
【００７７】
本変形例においても、重み付け曲線の正負が、図１４に示す重み付け曲線ＷＣと逆であってもよい。即ち、設定距離ＳＤよりも基準位置ＰＡからの距離が小さい側が負で、大きい側が正であってもよい。当該場合は、閾値が負の値となり、当該閾値以下の場合に、粒状構造物であると判定され、閾値よりも大きい場合に、粒状構造物ではないと判定されてもよい。
【００７８】
（変形例２）
実施形態１および２においては、検査の際に、プローブ１０１は被検体表面を直線的に動かされる場合を想定していた。しかし、これに限られず、プローブ１０１が被検体表面において回転運動（搖動を含む）される場合に適用してもよい。
図１５は、プローブ１０１が被検体表面ＳＦで回転運動しながらスキャンが行われている様子を模式的に示す図である。図１６は、変形例２に係る超音波画像処理装置３００を含む超音波診断システム３０００の機能ブロック図である。このうち、送信部１０５、受信部１０６、マルチプレクサ部１０７、Ｂモード画像生成部１０８、候補画像部分検出部１０９、位置関連情報検出部３１０、距離関連情報取得部３１２、重み付け対象設定部１１３、候補画像部分判定部１１４、重みスコア算出部１１５、および構造物判定部１１６は、超音波画像処理回路３５０を構成する。
【００７９】
本変形例に係るプローブ１０１には、角速度センサ３０２が一体に備えられており、位置関連情報検出部２１０は、角速度センサ３０２からプローブ１０１の角度情報を取得する。
本変形例に係る距離関連情報取得部２１２は、位置関連情報検出部２１０からプローブ１０１の角度情報を取得し、プローブ１０１の回転運動の中心からの検出対象構造物Ｓの距離（深さ）ＤＰを半径としたときのプローブ１０１の角度範囲ＡＡに対応する弧の長さＡＳを算出し、算出された弧の長さＡＳを距離情報として、重み付け対象設定部１１３および重みスコア算出部１１５に出力する。即ち、本変形例においては、距離関連情報取得部２１２が算出した弧の長さＡＳを、実施形態１における距離に代用することにより、重みスコアを算出し、粒状構造物であるか否かの判定を行うことができる。
【００８０】
なお、位置関連情報検出部２１０が角速度センサ３０２から取得するのは、プローブ１０１の角度情報であるが、角度情報に基づいて位置情報が得られることから、角度情報も位置情報に含まれるものとする。
（変形例３）
超音波画像において、候補画像部分ＲＣの位置がフレームごとに若干ずれる場合がある。ここで、そのずれが大きい場合には、候補画像部分ＲＣが粒状構造物の断面を示すものではなく、別の構造物の断面に存在する輝点やスペックルノイズが、偶然近い位置に連続して検出されたものである可能性が考えられる。そのような輝点の連続を、粒状構造物であるとの誤判定の可能性を低下させるために、以下のような変形例を実施することが可能である。
【００８１】
図１７（ａ）は、変形例３における重み付け対象に設定されたフレームＦＡ、ＦＢ、ＦＣ、ＦＤ、ＦＥ、ＦＦの超音波画像のうち、フレームＦＡ、ＦＢ、ＦＣ、ＦＤに、候補画像部分ＲＣが検出された状態を模式的に示す図である。本変形例においては、図１７（ｂ）に示すように、候補画像部分ＲＣが検出されたフレームＦＡ、ＦＢ、ＦＣ、ＦＤについて、それぞれの検出窓３０１に、それぞれの重みスコアの値を割り当てる。図１７（ｂ）においては、割り当てられた重みスコアの値によって検出窓のハッチングを変えて示している。フレームＦＡの検出窓３０１ａには重みスコア１が割り当てられている。フレームＦＢの検出窓３０１ｂには重みスコア０．９が割り当てられている。フレームＦＣの検出窓３０１ｃには重みスコア０．８が割り当てられている。フレームＦＤの検出窓３０１ｄには重みスコア−０．２が割り当てられている。フレームＦＥおよびＦＦは、候補画像部分ＲＣが検出されていないので、重みスコアを割り当てる検出窓が存在しない。
【００８２】
図１７（ｃ）は、図１７（ｂ）に示すフレームＦＡ、ＦＢ、ＦＣ、ＦＤ、ＦＥ、ＦＦを重ね合わせたものを示している。重ねあわされた検出窓３０１ａ〜３０１ｄを円で囲んで示しており、右側に拡大して示している。右側の拡大図に示すように、重ね合された検出窓３０１ａ〜３０１ｄは、部分によって重なっている検出窓が異なる。そして、本変形例においては、それぞれの部分について重なっている検出窓に割り当てられた重みスコアを合計し、合計された重みスコアの値が閾値以上である部分の面積が一定以上である場合に、粒状構造物であると判定する。
【００８３】
図１７（ｃ）の右側の拡大図に示すように、重ね合わせ部分４０１は、検出窓３０１ａのみの部分であるので、重みスコアは１である。なお、各重ね合わせ部分の合計重みスコアを四角の枠内に示している。重ね合わせ部分４０２は、検出窓３０１ａと３０１ｃとが重ね合された部分であるので、合計重みスコアは、１．８である。重ね合わせ部分４０３は、検出窓３０１ｃのみであるので、合計重みスコアは０．８である。重ね合わせ部分４０４は、検出窓３０１ａ、３０１ｂ、３０１ｃ、３０１ｄが重ね合された部分であるので、合計重みスコアは、２．５である。重ね合わせ部分４０５は、検出窓３０１ａ、３０１ｂ、３０１ｃが重ね合された部分であるので、合計重みスコアは、２．７である。重ね合わせ部分４０６は、検出窓３０１ｂと３０１ｃとが重ね合された部分であるので、合計重みスコアは、１．７である。重ね合わせ部分４０７は、検出窓３０１ｂのみの部分であるので、重みスコアは０．９である。重ね合わせ部分４０８は、検出窓３０１ａと３０１ｂとが重ね合された部分であるので、合計重みスコアは、１．９である。重ね合わせ部分４０９は、検出窓３０１ｂと３０１ｄとが重ね合された部分であるので、合計重みスコアは、０．７である。重ね合わせ部分４１０は、検出窓３０１ａ、３０１ｂ、３０１ｄが重ね合された部分であるので、合計重みスコアは、１．７である。重ね合わせ部分４１１は、検出窓３０１ａ、３０１ｃ、３０１ｄが重ね合された部分であるので、合計重みスコアは、１．６である。重ね合わせ部分４１２は、検出窓３０１ａと３０１ｄとが重ね合された部分であるので、合計重みスコアは、０．８である。重ね合わせ部分４１３は、検出窓３０１ｄのみの部分であるので、重みスコアは−０．２である。
【００８４】
図１７（ｃ）に示す例では、合計重みスコアが１．５以上であるのは、重ね合わせ部分４０２、４０４、４０５、４０６、４０８、４１０、４１１であるので、これらの部分の面積の合計が所定面積以上ある場合に、粒状構造物であると判定する。なお、所定面積の値については、検出対象構造物のサイズや、それに応じて決定される検出窓の大きさによって適宜決定すればよい。
【００８５】
また、合計重みスコアが閾値以上である部分の面積の大きさによって、ハイライト処理の方法を変えてもよい。例えば、合計重みスコアが閾値以上である面積が大きいほど、枠線の太さを太くしてもよいし、色を濃くしてもよいし、異なる色にしてもよい。
（変形例４）
実施形態１および２では、基準フレームを、最も新しく超音波画像信号が取得されたフレームとし、基準フレームよりも過去側のフレームを重み付け対象に設定する場合について説明したが、これに限られない。変形例４では、超音波画像に候補画像部分ＲＣが検出されたときに当該フレームを基準フレームとし、プローブ１０１の走査につれて、基準フレーム以降に超音波画像信号が取得されたフレームを対象に、重み付けを行う。
【００８６】
図１８（ａ）は、変形例４に係る超音波画像処理装置において連続的に取得された複数フレームの超音波画像のシーケンスのうちのいくつかのフレームにおいて、検出対象構造物Ｓの断面を示す候補画像部分が検出されている状態を模式的に示す図である。
図１８（ｂ）は、図１８（ａ）下段に示す６つのフレームＦＡ、ＦＢ、ＦＣ、ＦＤ、ＦＥ、ＦＦの超音波画像それぞれの断面位置ＰＡ、ＰＢ、ＰＣ、ＰＤ、ＰＥ、ＰＦを示している。図１８（ｂ）上段は、基準位置ＰＡからの距離をＸ軸とし、重みスコアをＹ軸としたときの、重みスコアの値を示す曲線である重み付け曲線ＷＣを示すグラフである。本変形例の重み付け曲線ＷＣは、三次曲線であり、基準位置ＰＡからの距離が設定距離ＳＤでＸ軸と交差しており、重みスコアＷＳが０となっている。そして、設置位置ＳＤよりも基準位置ＰＡに近い側では、重みスコアＷＳは正の値を示し、設置位置ＳＤよりも基準位置ＰＡから遠い側では、重みスコアＷＳは負の値を示す。
【００８７】
図１８（ａ）、（ｂ）は、基本的に、図５（ａ）、（ｂ）の左右を逆転させた図にそれぞれ相当する。本変形例では、６つのフレームＦＡ、ＦＢ、ＦＣ、ＦＤ、ＦＥ、ＦＦのうち、基準フレームＦＡが最も古く超音波画像信号が取得されたフレームである。本変形例においても、実施形態１と同様に、重み付け対象ＷＴに設定された各フレームについて、基準位置からの距離を算出し、それぞれの距離に対応する重みスコアを重み曲線ＲＣにより算出する。そして、重みスコアの総和と閾値とを比較し、総和が閾値以上である場合には、粒状構造物であると判定する。
【００８８】
図１８（ａ）、（ｂ）に示す例では、プローブ１０１がフレームＦＦの位置にきたときに、基準位置ＦＡに粒状構造物Ｓが存在すると判定されることになる。しかし、粒状構造物は、直径が０．２ｍｍ程度の微小な構造物であるため、フレームＦＦの位置と実際の粒状構造物Ｓの位置との誤差は、無視できるほどの微小なものであると考えられる。また、粒状構造物Ｓであると判定された時点のプローブ１０１の位置に対応するフレームＦＦには、候補画像部分が含まれていない。従って、本変形例においては、表示制御部１１７（図１参照）が表示部１０４（図１参照）に表示させる診断画像に、候補画像部ＲＣが含まれているフレームＦＡ、ＦＢ、ＦＣ、ＦＤの何れかの超音波画像を用いる。
【００８９】
（変形例４）
上記各実施形態および各変形例においては、構造物判定部で行われる粒状構造物判定処理において、重みスコアの総和と閾値とを比較する場合について説明した。しかし、これに限られず、重みスコアの平均値を閾値と比較してもよい。また、重み付け対象ＷＴに設定された各フレームの重みスコアのうち、重みスコアが正の値であるものの平均値と閾値とを比較してもよいし、負の値であるものの平均値と閾値とを比較してもよい。
【００９０】
（変形例５）
さらには、粒状構造物判定処理において、フレーム順に並べた重みスコアの数列のパターンから識別器により粒状構造物であるか否かの判定を行ってもよい。例えば、図１４（ａ）、（ｂ）に示す変形例１の場合、フレームＦＡ〜ＦＦの重みスコアを順に並べた数列は、１、１、１、−１、０、０となる。識別器は、重みスコアの数列が、当該パターンと一致する場合に、粒状構造物であると判定することができる。
【００９１】
（変形例６）
実施形態１、２及び変形例１〜３においては、基準フレームＦＡは、リアルタイムで最も新しく取得された超音波画像のフレームであるので、新しく超音波画像のフレームが取得されるごとに、一連の粒状構造物検出処理が実行される。このとき、候補画像部分が検出されたフレームとフレームの間に、何らかの要因で候補画像部分が検出されなかったフレームが存在する場合や、プローブ１０１（図１参照）の走査速度が速く、重み付け対象に設定されるフレーム数が少ない場合など、ハイライト処理の枠線が明滅して見づらくなることが考えられる。変形例６に係る超音波画像処理装置では、リアルタイムで表示されている現フレームのハイライト処理に加え、所定数の過去フレームのハイライト処理も重畳表示する。これにより、過去フレームのハイライト処理が残像のように重畳表示されるので、枠線の明滅を防ぐことができる。
【００９２】
（変形例７）
上記各実施形態および各変形例においては、超音波診断を行いながらリアルタイムで粒状構造物を検出する場合について説明したが、これに限られない。過去の検査において取得した超音波診断画像を記憶部１１１（図１参照）から読み出し、粒状構造物検出対象のフレームとしてもよい。この場合、例えば、表示部１０４（図１参照）に表示されたスライダ等を操作して、表示させたいフレームを選択するようにしてもよい。そして、選択されたフレームを、基準フレームとすればよい。
【００９３】
また、各実施形態に係る超音波画像処理装置、及びその変形例の機能のうち少なくとも一部を組み合わせてもよい。更に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。
さらに、本実施形態に対して当業者が思いつく範囲内の変更を施した各種変形例も本発明に含まれる。
≪まとめ≫
以上、説明したとおり、本発明の一態様に係る超音波診断装置は、超音波プローブを介して被検体から複数フレームの超音波画像信号を取得し、取得した前記超音波画像信号に基づき生成された超音波画像を表示部に表示させる超音波画像処理装置であって、複数フレームの前記超音波画像のそれぞれについて、検出対象構造物を示す画像部分であると推定される候補画像部分が存在する場合に、前記候補画像部分を検出する候補画像部分検出部と、前記複数フレームのうちの１つを基準フレームとし、その超音波画像の断面位置を基準位置とすると、前記複数フレームそれぞれの超音波画像の断面位置の前記基準位置からの距離に関連する距離関連情報を取得する距離関連情報取得部と、前記基準位置からの距離が、検出目標とする前記検出対象構造物の大きさに基づいて決定される所定の検出対象距離内のフレームを、重み付け対象に設定する重み付け対象設定部と、前記重み付け対象に設定された複数のフレームについて、前記候補画像部分が含まれているか否かを判定する候補画像部分判定部と、前記重み付け対象に設定された複数のフレームそれぞれについて、前記基準位置からの距離に対する変数として表される重みスコアを算出する重みスコア算出部と、前記重み付け対象に設定された複数のフレームの前記重みスコアが、所定の条件を満たしている場合に、前記候補画像部分が前記検出対象構造物であると判定する構造物判定部とを備えることを特徴とする。
【００９４】
係る構成により、重み付け対象に設定されたフレームについて重みスコアを算出し、算出された重みスコアが所定の条件を満たすか否かによって、候補画像部分が検出対象構造物を示すものであるか否かを容易に判定することができる。
また、別の態様に係る超音波画像処理装置では、前記超音波プローブの前記被検体における位置に関連する情報を取得する位置関連情報取得部を有し、前記距離関連情報取得部は、前記位置に関連する情報に基づいて、前記基準位置からの距離に関連する情報を計算により取得してもよい。
【００９５】
係る構成により、超音波プローブの被検体における位置に関連する情報を取得することにより、基準位置からの距離に関連する情報を計算により容易に取得することができる。
また、別の態様に係る超音波画像処理装置では、前記位置関連情報取得部は、前記位置に関連する情報として、前記超音波プローブと前記被検体とが一緒に撮影された撮像データを取得してもよい。
【００９６】
係る構成により、超音波プローブと被検体とを一緒にカメラで撮像することにより、超音波プローブの被検体に対する相対的な位置を容易に検出することができる。
また、別の態様では、前記超音波プローブは、一次元方向に配列された複数の振動子及び角速度センサを有し、前記被検体の表面において、前記複数の振動子の列に直交する仮想平面内で前記複数の振動子の列を中心として回転され、前記位置関連情報取得部は、前記被検体に対する前記超音波プローブの相対的な角度の情報を、前記位置に関連する情報として、前記角速度センサより取得し、前記距離関連情報取得部は、前記基準フレームの前記超音波画像信号が取得されたときの前記超音波プローブの角度と前記複数フレームそれぞれの超音波画像信号が取得されたときの前記超音波プローブの角度との角度差、および、前記候補画像部分の前記中心からの距離に基づいて、前記基準位置からの距離を計算により取得してもよい。
【００９７】
係る構成により、角速度センサにより、基準位置からの距離を容易に取得することができる。
また、別の態様では、前記位置関連情報取得部は、前記超音波プローブの走査速度および前記超音波画像信号の取得におけるフレームレートを外部より取得し、前記距離関連情報取得部は、前記走査速度および前記フレームレートに基づいて、前記基準位置からの距離に相当する時間および前記検出対象距離に相当する時間を計算により取得し、前記重み付け対象設定部は、前記基準位置からの距離に代えて、前記基準位置からの距離に相当する時間を、前記検出対象距離に代えて、前記検出対象距離に相当する時間を用いて、重み付け対象に設定し、前記重みスコア算出部は、前記基準位置からの距離に代えて、前記基準位置からの距離に相当する時間を用いて、重みスコアを算出してもよい。
【００９８】
係る構成により、カメラや角速度センサを用いることなく、より簡便な方法で重みスコアを算出することができる。
また、別の態様では、前記前記基準位置からの距離と前記重みスコアとの関係は、三次曲線で表され、前記基準位置からの距離を横軸、前記重みスコアを縦軸にした場合に、前記重みスコアは、前記検出対象構造物のサイズに基づく設定距離を境に、正負が逆転していてもよい。
【００９９】
係る構成により、ヘシアン行列を用いた計算のような複雑な計算を行わなくても、比較的簡単な計算で、検出対象構造物であると判定することができる。
また、別の態様では、前記前記基準位置からの距離と前記重みスコアとの関係は、ステップ状に増加又は減少する曲線で表され、前記基準位置からの距離を横軸、前記重みスコアを縦軸にした場合に、前記重みスコアは、前記検出対象構造物のサイズに基づく設定距離を境に、正負が逆転していてもよい。
【０１００】
係る構成により、ヘシアン行列を用いた計算のような複雑な計算を行わなくても、比較的簡単な計算で検出対象構造物であると判定することができる。
また、別の態様では、前記所定の条件は、前記基準位置からの距離が前記設定距離よりも小さい場合の前記重みスコアが、正の値である場合には、前記重み付け対象に設定されたフレームのうち、前記候補画像部分が含まれていると判定されたフレームの前記重みスコアの総和又は平均値が、所定の閾値以上であることであり、前記基準位置からの距離が前記設定距離よりも小さい場合の前記重みスコアが、負の値である場合には、前記重み付け対象に設定されたフレームのうち、前記候補画像部分が含まれていると判定されたフレームの前記重みスコアの総和又は平均値が、所定の閾値以下であることであってもよい。
【０１０１】
係る構成により、総和や平均といった比較的簡単な計算で検出対象構造物であると判定することができる。
また、別の態様では、前記重みスコア算出部は、前記重み付け対象に設定されたフレームのうち、前記候補画像部分が含まれていないと判定されたフレームの前記重みスコアをゼロとして、前記重み付け対象に設定されたフレームの前記重みスコアの総和又は平均を算出してもよい。
【０１０２】
係る構成により、比較的簡単な計算で検出対象構造物であると判定することができる。
また、別の態様では、前記所定の条件は、前記重み付け対象に設定された各フレームの前記重みスコアの時系列順の数列が、所定のパターンと一致していることであってもよい。
係る構成により、検出対象構造物であるか否かの判定に、識別器を用いることができる。
【０１０３】
また、別の態様では、前記検出対象構造物は、粒状構造物であってもよい。
係る構成により、乳管内の石灰化による微小な粒状構造物を検出することができる。
また、別の態様では、前記候補画像部分検出部は、前記超音波画像中の点状の高輝度領域を前記候補画像部分として検出してもよい。
係る構成により、粒状構造物を精度よく検出することができる。
【０１０４】
また、別の態様では、前記構造物判定部は、前記重み付け対象に設定された複数のフレームの前記重みスコアが、所定の条件を満たしている場合に加え、前記重み付け対象に設定されたフレームのうち、前記候補画像部分が含まれていると判定された各フレームの前記候補画像部分に、それぞれの前記重みスコアを画素単位で割り当てて各フレームを重ね合わせ、前記候補画像部分の重なりに従って、割り当てられた前記重みスコアを画素単位で加算し、前記加算された重みスコアが前記所定の閾値以上である領域が所定面積以上である場合に、前記候補画像部分が前記検出対象構造物であると判定してもよい。
【０１０５】
係る構成により、粒状構造物に起因しない輝点によって粒状構造物であると誤判定される確率を低減させることができる。
また、別の態様では、前記検出対象構造物であると判定された前記候補画像部分を含む前記超音波画像を、当該検出対象構造物であると判定された前記候補画像部分にハイライト処理を施して前記表示部に表示させる表示制御部を備えてもよい。
【０１０６】
係る構成により、検出対象構造物と判定された候補画像部分を、検査者にわかりやすく表示することができる。
また、別の態様では、前記ハイライト処理は、前記候補画像部分を囲む線を表示する処理であってもよい。
係る構成により、検出対象構造物と判定された候補画像部分を、簡便な方法で検査者にわかりやすく表示することができる。
【０１０７】
また、別の態様では、前記表示制御部は、前記対象フレーム範囲に属する各フレームの前記重みスコアの総和又は平均値の大きさによって、前記囲む線の太さ又は色を変えて前記表示部に表示させてもよい。
係る構成により、検出対象構造物と判定された候補画像部分を、簡便な方法で検査者にわかりやすく表示することができる。
【０１０８】
≪補足≫
以上で説明した実施形態は、いずれも本発明の好ましい一具体例を示すものである。実施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、工程、工程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、実施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工程については、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。
【０１０９】
また、発明の理解の容易のため、上記各実施形態で挙げた各図の構成要素の縮尺は実際のものと異なる場合がある。また本発明は上記各実施形態の記載によって限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において適宜変更可能である。
さらに、超音波画像処理装置においては基板上に回路部品、リード線等の部材も存在するが、電気的配線、電気回路について当該技術分野における通常の知識に基づいて様々な態様を実施可能であり、本発明の説明として直接的には無関係のため、説明を省略している。なお、上記示した各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示したものではない。
【産業上の利用可能性】
【０１１０】
本開示にかかる超音波画像処理装置は、従来の超音波画像処理装置の性能向上、特に検査者の視認性の向上および検査効率の向上に有用である。
【符号の説明】
【０１１１】
１００、２００、３００  超音波画像処理装置
１０１  プローブ
１０１ａ  超音波振動子
１０２  カメラ
１０３  操作入力部
１０４  表示部
１０９  候補画像部分検出部
１１０、２１０、３１０  位置関連情報検出部
１１１  記憶部
１１２、２１２、３１２  距離関連情報取得部
１１３  重み付け対象設定部
１１４  候補画像部分判定部
１１５  重みスコア算出部
１１６  構造物判定部
１１７  表示制御部
３０１、３０１ａ、３０１ｂ、３０１ｃ、３０１ｄ、３０１ｅ、３０１ｆ  検査窓
４０１、４０２、４０３、４０４、４０５、４０６、４０７、４０８、４０９、４１０、４１１、４１２、４１３  重ね合わせ部分
３０２  角速度センサ
１０００、２０００、３０００  超音波診断システム
ＦＡ  基準フレーム
ＰＡ  基準位置
ＲＣ、ＲＣ１、ＲＣ２  候補画像部分
Ｓ  検出対象構造物
ＳＤ  設定距離
ＳＴ  設定時間
ＴＡ  基準時刻
ＴＤ  対象距離
ＴＴ  検出対象時間
ＷＣ  重み付け曲線
ＷＳ  重みスコア
ＷＴ  重み付け対象
【図１】
2018000339.tif 000003
【図２】
2018000339.tif 000004
【図３】
2018000339.tif 000005
【図４】
2018000339.tif 000006
【図５】
2018000339.tif 000007
【図６】
2018000339.tif 000008
【図７】
2018000339.tif 000009
【図８】
2018000339.tif 000010
【図９】
2018000339.tif 000011
【図１０】
2018000339.tif 000012
【図１１】
2018000339.tif 000013
【図１２】
2018000339.tif 000014
【図１３】
2018000339.tif 000015
【図１４】
2018000339.tif 000016
【図１５】
2018000339.tif 000017
【図１６】
2018000339.tif 000018
【図１７】
2018000339.tif 000019
【図１８】
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