(57)【要約】超音波トランシーバーは器官の３次元的、２次元的、および１次元的な情報の作成するために器官を走査してエコー源性信号を処理する。３次元的、２次元的、および１次元的な情報は器官の壁の厚み、表面積、容積、および大きさを割り出すのに利用される。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
超音波トランシーバーを使用して器官の壁の厚みを測定する方法において、
器官の壁の少なくとも一部が超音波トランシーバーの範囲内に収まるように前記超音波トランシーバーの外側を患者に当て、
前記器官の壁の前記一部の外面と内面に走査線として無線周波数の超音波パルスを送信しそこから反射した前記パルスを受信し前記パルスに基づいて、少なくとも１つの２次元の画像を形成し、
前記２次元の画像から前記器官の壁の第１の位置で壁の軌跡を選び、
前記２次元の画像に関連したパルス反射の１次元的な分析を第２の位置および第３の位置へ応用することで前記壁の軌跡の位置を調節して、  
前記第２と前記第３の位置の間で前記壁の軌跡の差を計算することで前記器官の壁の厚みを割り出す、ことから構成される方法。
【請求項２】
前記無線周波数の超音波パルスは走査面、らせん状、および無作為の走査線からなるグループから選択された１つ以上の形式で前記器官に送信される請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記選択された形式は並進の配列、Ｖ字形の配列、および回転配列からなるグループから選択された配列と関連している走査面である請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記配列の前記走査面は均等に間隔を置いた走査面、非均等に間隔を置いた走査面、および均等に間隔を置いた走査面と非均等に間隔を置いた走査面の組み合わせからなるグループから選択される請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記走査面は均等に間隔を置いた走査線、非均等に間隔を置いた走査線、および均等に間隔を置いた走査線と非均等に間隔を置いた走査線の組み合わせからなるグループから選択された複数の走査線で構成される請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記均等に間隔を置いた各走査面間の間隔はおよそ７．５度である請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記均等に間隔を置いた各走査線間の間隔はおよそ１．５度である請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記１次元的な分析は前記２次元の画像の前記走査線に関連した超音波エコーの信号を修正なしの信号のパターンから修正した信号のパターンに変換することを含む請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記修正した信号のパターンへの転換はヒルベルト変換によって達成される請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記２次元の画像の各走査線の前記修正した信号のパターンの極大頂点が前記第２の位置と前記第３の位置に対する壁の軌跡の候補を割り出す請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記修正した信号のパターンの一部分は最も近い前記第２の位置の候補を割り出すために分析される請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
最も近い前記第２の位置の候補は各走査線の極大頂点のベクトル解析によって割り出される請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
各走査線内の最も近い前記第２の位置の軌跡は各走査線の修正した信号のパターンの最も近い前記第２の位置の軌跡と近接した走査線の修正した信号のパターンの最も近い前記第２の位置の軌跡の候補点の費用分析によって確認される請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記修正した信号のパターンの前記一部分は最も近い前記第３の位置の候補を割り出すために分析される請求項１０に記載の方法。
【請求項１５】
最も近い前記第３の位置の候補は各走査線の極大頂点のベクトル解析によって割り出される請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
各走査線内の最も近い前記第３の位置の軌跡は各走査線の修正した信号のパターンの最も近い前記第２の位置の軌跡と近接した走査線の修正した信号のパターンの最も近い前記第３の位置の軌跡の候補点の費用分析によって確認される請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
厚みは最も近い前記第３の位置の候補と最も近い前記第２の位置の候補の間の差として計算される請求項１２に記載の方法。
【請求項１８】
超音波トランシーバーを使用して器官の壁の容積を測定する方法において、
器官の壁の少なくとも一部が超音波トランシーバーの範囲内に収まるように前記超音波トランシーバーの外側を患者に当て、
前記器官の壁の前記一部の外面と内面に走査線として無線周波数の超音波パルスを送信しそこから反射した前記パルスを受信し前記パルスに基づいて、少なくとも１つの２次元の画像を形成し、
前記２次元の画像から前記器官の壁の第１の位置で壁の軌跡を選び、
前記２次元の画像に関連したパルス反射の１次元的な分析を第２の位置および第３の位置へ応用することで前記壁の軌跡の位置を調節して、
前記第２と前記第３の位置の間で前記壁の軌跡の差を計算することで前記器官の壁の厚みを割り出して、
各走査面は前記第２の位置と前記第３の位置を有する２次元の走査面の配列を形成し、
前記配列の前記第２の位置と第３の位置の面積を計算することで前記器官の壁の面積を割り出し、  
前記面積と前記厚みの積として前記器官の壁の容積を計算する、ことから構成される方法。
【請求項１９】
前記無線周波数の超音波パルスは走査面、らせん状、および無作為の走査線からなるグループから選択された１つ以上の形式で前記器官に送信される請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
超音波トランシーバーを使用して器官の壁の大きさを測定する方法において、
器官の壁の少なくとも一部が超音波トランシーバーの範囲内に収まるように前記超音波トランシーバーの外側を患者に当て、
前記器官の壁の前記一部の外面と内面に走査線として無線周波数の超音波パルスを送信しそこから反射した前記パルスを受信し前記パルスに基づいて、少なくとも１つの２次元の画像を形成し、
前記２次元の画像から前記器官の壁の第１の位置で壁の軌跡を選び、
前記２次元の画像に関連したパルス反射の１次元的な分析を第２の位置および第３の位置へ応用することで前記壁の軌跡の位置を調節して、
前記第２と前記第３の位置の間で前記壁の軌跡の差を計算することで前記器官の壁の厚みを割り出して、
各走査面は前記第２の位置と前記第３の位置を有する２次元の走査面の配列を形成し、
前記配列の前記第２の位置と第３の位置の面積を計算することで前記器官の壁の面積を割り出し、
前記面積と前記厚みの積として前記器官の壁の容積を割り出して、  
容積と密度の積として前記器官の大きさを計算する、ことから構成される方法。
【請求項２１】
前記無線周波数の超音波パルスは走査面、らせん状、および無作為の走査線からなるグループから選択された１つ以上の形式で前記器官に送信される請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
器官の壁の厚みを測定するシステムにおいて、
前記器官の壁の少なくとも一部の外面と内面に走査線として無線周波数の超音波パルスを送信しそこから反射した前記パルスを受信してエコー源性信号のパルスに変換するように設定された超音波トランシーバーと、
前記エコー源性信号のパルスを受信して、前記信号に基づいて前記器官の少なくとも１枚の２次元の画像を示すように設定されたマイクロプロセッサーと、
前記２次元の画像に表示された前記器官の壁の壁の軌跡を識別するために前記マイクロプロセッサーで実行可能な第１のソフトウェアアルゴリズムと、
前記２次元の画像に関連した前記信号のパルスの１次元的な分析を第２の位置と第３の位置に応用するために前記マイクロプロセッサーで実行可能な第２のソフトウェアアルゴリズムと、  
前記第２の位置と前記第３の位置の間の差として前記器官の壁の厚みを計算するために前記マイクロプロセッサーで実行可能な第３のソフトウェアアルゴリズムと、から構成されるシステム。
【請求項２３】
前記無線周波数の超音波パルスは走査面、らせん状、および無作為の走査線からなるグループから選択された１つ以上の形式で前記器官に送信される請求項２２に記載のシステム。
【請求項２４】
さらに前記壁の軌跡の前記第２の位置と前記第３の位置が前記走査面画像上に重ね合わせられる第４のアルゴリズムから構成される請求項２２に記載のシステム。
【請求項２５】
前記器官の壁の厚みは前記走査面画像上に重ね合わせられた第２の位置と第３の位置の差から割り出される請求項２４に記載のシステム。
【請求項２６】
前記厚みはある範囲の厚みに制限されている請求項２５に記載のシステム。
【請求項２７】
前記厚みの範囲は前記器官の前記容積によって割り出される請求項２６に記載のシステム。
【請求項２８】
前記第２のアルゴリズムと前記第３のアルゴリズムは前記第２の位置と前記第３の位置の候補点を前記走査線の垂直入射角度から割り出す請求項２２に記載のシステム。
【請求項２９】
前記第２のアルゴリズムと前記第３のアルゴリズムは前記第２の位置と前記第３の位置の候補点を非垂直入射角度から割り出す請求項２２に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
優先権の主張
本出願は２００４年４月３０日申請の米国仮特許出願番号６０／５６６，８２３、２００４年４月３０日申請の米国仮特許出願番号６０／５６６，８１８、および２００４年２月１７日申請の米国仮特許出願番号６０／５４５，５７６に対する優先権を主張する。  
本出願はさらに、２００２年８月９日申請の英国特許出願通し番号０２１８５４７．８に対する優先権を主張するところの、２００３年７月１７日申請のＰＣＴ／ＥＰ０３／０７８０７に優先権を主張するところの、２００４年１２月１３日申請の米国特許出願通し番号１１／０１０，５３９番および２００２年８月９日申請の英国特許出願通し番号０２１８５４７．８に対する優先権を主張するところの、２００３年７月１７日申請のＰＣＴ／ＥＰ０３／０７８０７に対する優先権を主張するところの、米国郵便サービス速達郵便番号ＥＶ５１０３４０８２４ＵＳで２００５年２月３日申請の米国特許出願に対する優先権を主張する。  
本出願はさらに２００２年１１月５日申請の米国仮特許出願番号６０／４２３，８８１および２００２年８月２日申請の米国仮特許出願番号６０／４００，６２４に対する優先権を主張するところの、２００３年５月１２日申請の米国特許出願通し番号１０／４４３，１２６に対する優先権を主張するところの、２００３年７月３１日申請の米国特許出願通し番号１０／６３３，１８６に対する優先権を主張するところの、２００３年１１月５日申請の米国特許出願通し番号１０／７０１，９５５に対する一部継続出願であり優先権を主張するところの、２００３年１１月１０日申請の米国特許出願通し番号１０／７０４，９９６に対する一部継続出願であり優先権を主張する。
【０００２】
本出願はさらに２００２年６月７日申請の米国特許出願通し番号１０／１６５，５５６に対する一部継続出願であり優先権を主張する。
【０００３】
本出願はさらに２００２年１１月５日申請の米国仮特許出願番号６０／４２３，８８１、および２００２年８月２日申請の米国仮特許出願番号６０／４００，６２４に対する優先権を主張するところの、２００３年８月１日申請の特許協力条約（ＰＣＴ）出願通し番号ＰＣＴ／ＵＳ０３／２４３６８に対する一部継続出願であり優先権を主張する。
【０００４】
本出願はさらに２００２年６月７日申請の米国特許出願通し番号１０／１６５，５５６に対する継続出願であるところの、２００３年５月９日申請の特許協力条約（ＰＣＴ）出願通し番号ＰＣＴ／ＵＳ０３／１４７８５に対する一部継続出願であり優先権を主張する。  
本出願はさらに２００２年１１月５日申請の米国仮特許出願番号６０／４２３，８８１、および２００２年８月２日申請の米国仮特許出願番号６０／４００，６２４に対する優先権を主張するところの、米国特許出願通し番号１０／６３３，１８６、ならびに２００２年１１月５日申請の米国仮特許出願番号６０／４２３，８８１に対する優先権を主張するところの、２００３年５月２０日申請の米国特許出願通し番号１０／４４３，１２６、ならびに２００２年８月２日申請の米国仮特許出願番号６０／４００，６２４に対する一部継続出願であり優先権を主張する。
【０００５】
本出願はさらに２００３年５月１２日申請の米国仮特許出願番号６０／４７０，５２５、および２００２年６月７日申請の米国特許出願通し番号１０／１６５，５５６に対して優先権を主張する上記の全出願書はここで完全に記載されたかのように参照としてその全体がここに組み込まれる。
【０００６】
本発明の技術分野
本発明は一般に超音波画像化システムおよび方法に関し、特に様々な疾患状態の診断に使用される超音波システムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００７】
本発明の背景技術
膀胱機能障害を評価するために様々な超音波方法を使用することができる。一般にそのような方法は尿量を含む膀胱の容積を推定する。一例として、米国特許第６，１１０，１１１号（バーナード）では推定する膀胱の表面積を類似する球の表面積と比較することで膀胱圧を推定する超音波システムを開示している。バーナードによると、膀胱の表面積が類似する球の表面積に近づくにつれて、膀胱内により高い圧力が推論される。
【０００８】
膀胱の他の測定が超音波方法を使用して可能であり、いくつかの異なる膀胱の状況を診断するのに同様に有用である。例えば、膀胱壁の厚みと膀胱の大きさは超音波を使用して推定することができ、膀胱出口閉塞および／または膀胱膨満を示すのに使用することができる。一般に、膀胱出口閉塞は膀胱の内圧の上昇を招き、それは排尿中に膀胱が収縮するにつれて周囲の筋肉によって克服されなければならない。したがって、好ましくない膀胱筋肥大が生じることがよくある。膀胱筋肥大の症状は一般に、膀胱壁の厚みの増加および膀胱壁の大きさの増加を含む。一例として、Ｐ.Ｎ. マシューズ、Ｊ.Ｂ. クェール、Ａ.Ｅ.Ａ. ジョゼフ、Ｊ.Ｅ. ウィリアムズ、Ｋ.Ｗ. ウィルキンソン、Ｐ.Ｒ. リドルの「Ｔｈｅ  Ｕｓｅ  ｏｆ  Ｕｌｔｒａｓｏｕｎｄ  ｉｎ  ｔｈｅ  Ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｐｒｏｓｔａｔｉｓｍ（前立腺症調査における超音波の使用）」、Ｂｒｉｔｉｓｈ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｕｒｏｌｏｇｙ、１９８２年第５４巻５３６−５３８頁、およびＣ.Ｊ. カスシオン、Ｆ.Ｆ. バルトン、Ｍ.Ｂ. フセインの「Ｔｒａｎｓａｂｄｏｍｉｎａｌ  Ｕｌｔｒａｓｏｕｎｄ  Ｖｅｒｓｕｓ  Ｅｘｃｒｅｔｏｒｙ  Ｕｒｏｇｒａｐｈｙ  ｉｎ  Ｐｒｅｏｐｅｒａｔｉｖｅ  Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｐａｔｉｅｎｔｓ  ｗｉｔｈ  Ｐｒｏｓｔａｔｉｓｍ（前立腺症患者の術前評価における経腹壁的超音波対排泄性尿路造影）、Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｕｒｏｌｏｇｙ、１９８７年第１３７巻８８３−８８５頁を参照されたい。膀胱壁の容積を推論するために推定された膀胱壁の厚みを使用して、あるいは、代わりに（推定された膀胱壁の容積を膀胱組織の特定の比重で掛けて得た）膀胱壁の大きさを使用して膀胱の容積に一般に独立した値が得られる。容積が増加するにつれて膀胱壁が薄くなる一方で、膀胱壁の容積の合計（あるいは膀胱壁の大きさ）は一般に変わらない。
【０００９】
膀胱の内圧の上昇に応じて膀胱の容積が増加するにつれて、膀胱壁が延びて厚みが減少し、その結果膨満が生じる。膀胱膨満は一般に失禁と過剰膨満を含む多数の膀胱疾患に関連する。失禁は膀胱圧と膀胱膨満が増加するにつれて膀胱に関連した括約筋が膀胱内に尿を保持することができない時に起こる。多くの個人の場合、失禁はその者の膀胱の容積が一貫した最大容積を得た時に起こる。したがって、最大容積が分かっていたら、そして容積が最大値に接近しているときに膀胱の容積を測定できるならば、失禁を防ぐことができる。過剰膨満が起こると、膀胱は過剰な量の尿を充満し膀胱内圧を発生させ、それにより腎障害、腎不全、あるいは、患者に脊髄損傷がある場合は自律神経異常反射による患者の死を含む深刻な弊害を引き起こすことがある。
【００１０】
さらに膀胱の正常な反応は典型的な成人において容積の小さい膀胱で比較的一定であることが観察されている。したがって、正常な健康体の大人は肉体的に排尿困難が生じることはめったになく、通常膀胱に約５０ミリリットル（ｍｌ）未満の尿を残す。したがって現時点で、潜在的に医学的問題の徴候であり得る異常なＰＶＲ容積から正常な排尿後の残尿（ＰＶＲ）容積を識別するのは比較的簡単である。正常な人間の膀胱容量は大きなばらつきがあるから膀胱の低容積で、膀胱膨満の情報は一般に有用ではない。したがって、過剰膨満が生じるあるいは選ばれた個人に失禁が起こる容積閾値を確立することはもっと難しい。従って、膀胱が充満するにつれて、膀胱膨満の測定は個人の過剰膨満と膀胱容量のインジケータとしてより有用になる。
【００１１】
現在の超音波方法は１次元（Ａモード）と２次元（Ｂモード）の超音波モードを使用して膀胱壁厚を測定する。残念ながら、膀胱壁の厚みを決定する現在のこのような方法の応用は操作者の誤作動に影響を受けやすく、時間がかかり、一般に膀胱壁の厚みの不正確な推定を来たす。例えば、１つの既知の超音波方法において、操作者は患者の外部に超音波探触子を当てて患者の方に超音波エネルギーを投影して膀胱領域を映す。操作者は膀胱壁の画像が十分に目に見えるまで超音波探触子の位置を繰り返し変えなければならないので、誤りが超音波データに挿入されることがある。従って、膀胱壁の厚みを決定する現在の超音波方法は膀胱膨満を測定するには信頼性が低いあるいは効果的でない手段である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
したがって、膀胱壁の厚みを正確に測定することができる超音波方法およびシステムが必要である。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
下に横たわる器官構造を検出し測定するために患者の腹の部位を超音波画像化するためのシステムと方法であって、特に、膀胱を画像化して膀胱の排尿筋の厚み、容積、大きさを割り出すシステムと方法を開示する。本発明の１つの側面において、２次元の走査面、あるいは３次元の分散走査線の配列で構成された３次元の走査円錐の集まりを得るために腹の部位を走査することによってエコー源性データが得られる。次に膀胱壁の厚みと表面積を測定するために選択された２次元と１次元のアルゴリズムがエコー源性データに応用される。
【００１４】
器官の壁と交差する走査線に応用したＢモードのエコー信号処理アルゴリズムによって壁の軌跡の当初のピクセル位置が２次元の走査面で割り出される。当初の壁の軌跡のピクセル位置は壁の位置の当初の近似値として役立ち、そこからより多くの厳密なアルゴリズムが当初に選択された壁の軌跡を再確認するため、あるいはおそらく他の軌跡の位置を選択するために応用される。再確認したあるいは新しく選択された軌跡の位置は決定的な壁の軌跡のピクセル位置を定義するためのより高解像度のエコー信号処理アルゴリズムを応用することで得られる。それから、決定的な壁の軌跡のピクセル位置の立証は同じ走査面内の走査線の近隣の決定的なピクセル位置を使った費用関数分析によって確立される。
【００１５】
割り出された決定的な壁のピクセルの軌跡は器官の外壁と器官の内壁のピクセル位置を含んでいる。器官の外壁と内壁の決定的な軌跡のピクセルを分離する距離は器官の壁の厚みを割り出す。Ａモードのアルゴリズムで割り出された決定的な外壁の軌跡のピクセル位置に応用するＢモードのアルゴリズムは、一定の走査面内での器官の壁の外側の境界線を割り出す。内壁境界の表面積は走査円錐内の走査面配列の分析によって割り出される。器官の壁の容積は器官の壁の表面積と厚みの積で算出される。器官の壁の大きさは器官の壁の容積と密度の積で算出される。器官が膀胱である場合、膀胱壁の厚みと壁の大きさは膀胱機能障害評価のための情報提供用に算出される。
【００１６】
２次元と１次元のアルゴリズムの集合には器官の壁の表面積を割り出して当初の前壁の位置を設けるための超音波Ｂモードベースの分割アルゴリズムと専用のヘビアルゴリズムが含まれる。Ｂモードのアルゴリズムで割り出された当初の前壁の位置は十分に正確であってさらに１次元のアルゴリズムで処理される。１次元のアルゴリズムはＡモードベースのアルゴリズムのユニークな配列でＢモードのアルゴリズムで当初割り出された壁の位置の軌跡の正確さと精度を一層向上させるためにエコー源性超音波の走査線に応用される。
【００１７】
本発明の好ましい実施態様において、患者の体外に配置されたマイクロプロセッサーをベースとした超音波装置は、患者の膀胱を超音波パルスで複数面走査し、各面に沿った反射エコーを受け取り、エコーをアナログ信号に変換し、アナログ信号をデジタル信号に変換し、デジタル信号をコンピューターシステムにダウンロードする。
【００１８】
様々な走査方法と分析方法が本発明に基づいて適しているであろうが、好ましい実施態様では、コンピューターシステムは、膀胱壁の内面（粘膜下）と外面（漿膜下）から反射したエコーの数学的分析から、膀胱の一部分を３次元で円錐形に成形した画像を得るために、ダウンロードしたデジタル信号の走査変換を行う。円錐形の画像は２次元の走査面の３次元配列を得るための無線周波数（ＲＦ）超音波（約２−１０ＭＨｚ）を用いた超音波パルスの反射を介して得られる。走査面は２次元の走査面の規則的に間隔が開いた配列でも、不規則に間隔が開いた配列でも、あるいは規則的に間隔が開いた配列と不規則に間隔が開いた配列の組み合わせでもよい。２次元の走査面は、次に１次元の走査線（超音波Ａライン）の配列で形成され、走査線は規則的に間隔が開いていても、不規則に間隔が開いていても、あるいは規則的に間隔が開いた走査線と不規則に間隔が開いた走査線の組み合わせでもよい。２次元の走査面からなる３次元の配列は立体角の走査円錐となる。
【００１９】
あるいは、３次元の分散走査線の３次元の走査円錐で膀胱を走査するように設定した３次元の超音波装置から得られた３次元データセットによって立体角の走査円錐が得られる。３次元の走査円錐は２次元の走査面からなる３次元の配列ではなく、代わりに、複数の内部と周辺の１次元の走査線によって形成された立体角走査円錐である。走査線は、必ずしも走査面内に限定されなく、どちらかといえば２次元の走査面の３次元の配列内にある走査面間の空間を占有する。
【００２０】
立体角の走査円錐は、２次元の走査面の３次元の配列として、あるいは３次元の分散走査線の３次元の走査円錐としてのどちらかで膀胱壁の内面と外面の膀胱壁の領域あるいは表面の一区画を位置決めするベースを提供する。表面のそれぞれの一区画の位置が割り出されて、内面と外面の一区画との間の距離あるいは厚みが測定される。膀胱壁の大きさは膀胱の表面積と、膀胱壁の厚さと、膀胱壁の比重の積として算出される。膀胱壁全体あるいは、膀胱の前方、後方、および横方向の部分を含む様々な領域の厚みと大きさを測定することができる。膀胱の厚みと大きさを割り出すために走査線あるいは走査面データを分析するプログラムの好ましい実施態様はアルゴリズムを使用する。
【００２１】
本発明の別の実施態様はダウンロードしたデジタル信号をインターネットウェブ上のシステムによって制御される遠隔のマイクロプロセッサー装置と互換性を持つように設定する。インターネットウェブ上のシステムは器官の厚みと器官の大きさの割り出しを収集、分析、格納する多数のプログラムを持っている。別の実施態様は時間とともに内臓が肥大する速度を測定することができる。プログラムは疾病の追跡、疾病の進行、および患者にためになる指示の提供を許可する指示を含むことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
本発明の好ましい実施態様と代替実施態様を、以下の図面を参照して詳しく説明する。
【００２３】
図１は超音波トランシーバー１０の側面図である。トランシーバー１０はユーザーがトランシーバー１０を操作できるように適切に設定された外の方向に延出するハンドル１２を備えたハウジング１８を含む。ハンドル１２はユーザーが選択された解剖学的部分の超音波走査を始めることができるトリガー１４と以下に説明する腔セレクター１６を含む。トランシーバー１０は適切な音響のインピーダンス整合を提供し超音波エネルギーが解剖学的部分に投射される際に適切に集中するために選択された解剖学的部分が走査される際に患者の表面部分と接触するトランシーバードーム２０を含む。トランシーバー１０はさらにハウジング１８内に配置された個別に励起可能な超音波変換器素子（図１には不図示）を含む。変換器素子はドーム２０から超音波エネルギーを外の方向に投射し解剖学的部分内の内部構造によって生成された音響的反射を受信できるように適切にハウジング１８内に配置される。超音波素子の配列は選択された解剖学的部分が走査される際に患者の表面部分と接触するトランシーバードーム２０、あるいは選択された解剖学的領域を走査する他の同様の作動手段の、モーターによってハウジング１８内に移動される１次元、あるいは２次元配列の圧電素子を含むこともできる。あるいは、選択された解剖学的領域が配列中の素子を選択的に励振することにより走査されるように配列はハウジング１８に対して静止の状態でもよい。トランシーバー１０は超音波走査からの処理結果を表示してユーザーとトランシーバー１０間で操作上の対話を可能にするディスプレイ２４を含む。ディスプレイ２４は選択された解剖学的部分に対してトランシーバー１０の適切および／または最適な位置決めを示す英数字データを表示するように設定することができる。他の実施態様において、選択された解剖学的領域の２次元あるいは３次元の画像をディスプレイ２４に表示してもよい。ディスプレイ２４は液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ、陰極線管（ＣＲＴ）ディスプレイ、あるいはユーザーに英数字データおよび／または図形画像を提示できる他の適切なディスプレイ装置であってもよい。
【００２４】
さらに図１に示すように、腔セレクター１６は患者の解剖学的構造への超音波信号の送受信を調節して制御できる構造になっている。特に、腔セレクター１６はトランシーバー１０が男性と女性の患者の様々な解剖的詳細に調節できるようにする。例えば、腔セレクター１６が男性の患者用に調整される場合、トランシーバー１０は男性の患者の膀胱等の単一の腔を探索するように適切に設定される。これに対して、腔セレクター１６が女性の患者用に調整される場合、トランシーバー１０は膀胱と子宮を含む体の領域等の多数の腔を有する解剖学的部分を画像化するように設定される。トランシーバー１０の別の実施態様は単一の腔の走査モード、あるいは男性および／または女性の患者に使用することができる複数の腔の走査モードを選択するように設定された腔セレクター１６を含んでもよい。腔セレクター１６は、このように単一の腔の領域を画像化する、あるいは肺および心臓を含む領域等の複合の腔の領域を画像化できるようにしてもよい。
【００２５】
患者の選択された解剖学的部分を走査するには、トランシーバー１０のトランシーバードーム２０は走査される解剖学的部分に最も近い患者の表面部分に接して配置される。ユーザーは次にトリガー１４を押し下げることでトランシーバー１０を始動させる。それに応答して、トランシーバー１０は体へ超音波信号を送信し、選択された解剖学的部分の超音波画像を生成するためにトランシーバー１０によって少なくとも部分的に処理された対応する戻りエコー信号を受信する。ある実施態様において、トランシーバー１０はおよそ２メガヘルツ（ＭＨｚ）くらいから１０ＭＨｚくらいまでに及ぶ範囲の超音波信号を送信する。
【００２６】
一実施態様において、トランシーバー１０は所定の周波数および／またはパルス繰返し数で超音波エネルギーを生成しトランシーバー１０に超音波エネルギーを転送するように設定された超音波システムに操作して連結することができる。システムは走査された解剖学的領域の画像を作成するためにトランシーバー１０が受信した反射した超音波エネルギーを処理するように設定されたプロセッサーをさらに含む。さらに、システムは一般に陰極線管（ＣＲＴ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、プラズマディスプレイ装置等の表示装置、あるいは生成された画像を見るのに使用することができる他の同様のディスプレイ装置を含む。システムはさらにトランシーバー１０の操作を制御するために協調してプロセッサーを補佐するキーボード、位置決め装置、その他同様の装置等の複数の周辺機器を含んでもよい。次に超音波システムを詳細に説明する。さらに別の実施態様において、トランシーバー１０は、トランシーバー１０を操作して制御し、超音波画像を生成するために反射した超音波エネルギーを処理するためにハウジング１８内に配置されたマイクロプロセッサーとマイクロプロセッサーに関連するソフトウェアを含む自蔵装置であってもよい。さらに、ディスプレイ２４は生成画像を表示するおよび／またはトランシーバー１０の操作に関連した他の情報を見るために使用される。例えば、情報は一連の走査を行なう前にトランシーバー１０の好ましい位置決めを示す英数字データを含んでもよい。さらにまた別のある実施態様において、トランシーバー１０は、トランシーバー１０の操作を部分的に制御するソフトウェア、また走査した解剖学的領域の画像が生成されるようにトランシーバー１０から転送された処理情報のソフトウェアを含むラップトップまたはデスクトップコンピューター等の汎用コンピューターに連結して操作してもよい。
【００２７】
前述の実施態様のどれにでも図１のトランシーバー１０を使用することができるが、他のトランシーバーを使用してもよい。例えば、トランシーバーはトランシーバー１０の１つ以上の機能が欠けていてもよい。例えば、適切なトランシーバーは手動携帯型の装置でなくてもよく、および／または上部搭載型のディスプレイでない、あるいは選択的に他の機能を欠く、あるいはさらなる相違があってもよい。
【００２８】
図２はトランシーバー１０の操作を詳しく説明するために用いる図１のトランシーバー１０から外の方向に投射する超音波走査円錐３０の等角図である。超音波走査円錐３０は、トランシーバー１０のドーム２０から外の方向に延出し、走査円錐３０の外面を定義する周辺走査線３１Ａ〜３１Ｆを有する複数の離散性の走査面で一般に円錐形の形を構成する。走査面はさらに各走査面のそれぞれの周辺走査線３１Ａ〜３１Ｆの間に分散した内部走査線３４Ａ〜３４Ｃを含む。各走査面内の走査線は集合体として得られた１次元の超音波のＡラインで走査円錐３０の円錐形の形を定義する。
【００２９】
引き続き図２を参照し、さらに図３Ａを参照して、２次元の走査面４２の回転配列によって形成された超音波走査円錐４０はトランシーバー１０のドーム２０から外の方向に投射する。複数の走査面４０はトランシーバー１０を通って延出する軸１１のまわりに向いている。走査面４２の各々は所定の位置角θで軸１１のまわりに位置する。走査面４２は角度θ１と角度θ２で相互に間隔をおいている。相応して、それぞれの走査面４２内の走査線は角度φ１と角度φ２で相互に間隔をおいている。角度θ１と角度θ２はほぼ同等に描写されているが、角度θ１と角度θ２は異なる値を持ってもよいことは明らかである。同様に、角度θ１と角度θ２はほぼ同等として示されているが、角度θ１と角度θ２は異なる角度を有することもできる。  
さらに図３Ｂも参照して、周辺走査線４４と周辺走査線４６、および内部走査線４８はさらにトランシーバー１０（図３Ａ）から外の方向に延出する長さｒによって定義される。したがって、周辺走査線４４および４６に沿った選択点Ｐならびに内部走査線４８は距離ｒおよび角度の座標値φとθを基準として定義することができる。  
引き続き図２、３Ａおよび３Ｂを参照して、複数の周辺走査線３１Ａ〜Ｅおよび複数の内部走査線３４Ａ〜Ｄは必ずしも走査面内に限定されなく、代わりに内部領域の至る所および走査円錐３０（図２）の周辺に沿って走査することができる３次元に分散したＡライン（走査線）である。したがって、走査円錐３０内の任意点Ｐは、値が可変の座標γ、φ、 θによって特定してもよい。トランシーバー１０から放射する内部走査線の数および位置はしたがって走査円錐３０内の構造あるいは画像を十分に視覚化するために必要に応じて異なる位置座標で走査円錐３０内に分散されてもよい。前述したように、変換器の角度運動は機械的に実施されてもよく、あるいは、電子的に生成されてもよい。どちらの場合でも、傾斜角が−６０度から＋６０度の合計約１２０度の円弧を走査するように走査数および走査長は可変であってもよい。一実施態様において、トランシーバー１０は第１限定走査線４４と第２限定走査線４６の間でそれぞれ約１８〜２０センチメートル（ｃｍ）くらいの長さを有する約７７本の複数の走査線を生成するように設定される。
【００３０】
前述したように、隣接した走査線３４（図２）間の角距離は均等でもよく、あるいは非均等でもよい。例えば、別のある実施態様において、（図２に示すように）角距離φ１およびφ２は１．５度くらいでもよい。また、別のある実施態様において、角距離φ１およびφ２は、第１走査線と第２走査線の間に１．５度の距離、第２走査線と第３走査線の間に６．８度の距離、第３走査線と第４走査線の間に１５．５度の距離、第４走査線と第５走査線の間に７．２度の距離というように隣接する角度が１．５度、６．８度、１５．５度、７．２度等の角度を含める順序で一続きでもよい。隣接した走査線間の角距離は均等・非均等の角度の間隔の組み合わせでもよく、例えば、角度の一続きは、１．５度、１．５度、１．５度、７．２度、１４．３度、２０．２度、８．０度、８．０度、８．０度、４．３度、７．８度等を含む順序であってもよい。
【００３１】
走査面４２が生成されると、トランシーバー１０は別の走査面を生成するためにトランシーバー１０内の変換器組立部を異なる角度の増分に位置決めするために回転角度θ（図３Ａ）を介して変換器を回転させる。変換器組立部がθ方向に回転すると、各走査面は前の走査面に関して回転角度θの選択された増分だけわずかに回転して一連の走査面が生成される。前述したように、隣接した走査面間の増分は均等でも非均等でもよい。例えば、図３Ｂをさらに参照して、別のある実施態様において、走査面４２はそれぞれ約７．５度の回転角度の増分で投射されてもよい。他の実施態様において、角度の増分は非均等でもよく、隣接した走査面間の間隔は３．０度、１８．５度、１０．２度等を含む一続きに配置されてもよい。したがって、第１走査面と第２走査面の間に約３．０度の増分、第２走査面と第３走査面の間に約１８．５度の増分、第３走査面と第４走査面の間に約１０．２度の増分等が存在する。走査面の間隔は均等および非均等な回転角度の増分の組み合わせでもよく、すなわち例えば、増分角度の一続きが３．０度、３．０度、３．０度、１８．５度、１０．２度、２０．６度、７．５度、７．５度、７．５度、１６．０度、５．８度等を含む一続きで配列されてもよい。
【００３２】
図３Ｃはトランシーバー１０によって生成される走査円錐４０である。走査円錐４０は走査円錐４０の頂点の近くにドーム状の切抜き４１を含んでおり、少なくとも一部分は（図１に示すように）トランシーバードーム２０があることを形作る。次に図３Ｄを参照すると、図３Ｄの走査円錐４０の平面図が示される。ドーム状の切抜き４１は、走査面４２のそれぞれが角度の増分θによって相互に間隔を置いて、走査円錐４０のおよそ中心に位置する。走査円錐４０は相互に均等に間隔を置く４８本の走査面４２を含むが、走査円錐４０の走査面４２の本数は少なくとも２本を含む任意の数を含むように変えることができる。
【００３３】
図３Ｅは、図３Ｃと図３Ｄの走査面４２の側面図であり、ドーム状の切抜き４１から外の方向に延出する約７７本の走査線４８を含んでいる。別な走査円錐の構成が可能である。例えば、Ｖ字形の走査円錐、あるいは他の同様な形をトランシーバー１０（図１）で生成することができる。
【００３４】
図４Ａは患者の腹部位に当てた図１のトランシーバー１０の等角図であり、患者の膀胱壁の大きさを決定するデータ取得方法の典型である。患者と接触しているのはパッド６７で患者とトランシーバー１０の間の超音波減衰の押さえるための音響カップリングゲルを含む。あるいは、音響カップリングゲルは患者の皮膚に塗ってもよい。トランシーバー１０のドーム２０（不図示）はパッド６７と接触する。トランシーバー１０は腹部横断の膀胱を画像化するために使用することができ、当初の目標過程においてトランシーバー１０は２次元の連続的な取得モードで操作される。２次元の連続モードにおいて、データは連続的に得られ前記で示し説明したように走査面画像として示される。このようにして取得したデータは操作者がトランシーバー１０を患者の腹の部位の端から端まで物理的に移動している間、トランシーバー１０につながれたディスプレイ２４等のディスプレイ装置上で見ることができる。データの取得が望ましい場合、ディスプレイ装置で操作者に提示されるリアルタイムの画像化を得るために、操作者はトランシーバー１０のトリガー１４を押し下げてデータを取得することができる。
【００３５】
図４Ｂは本発明の別の実施態様による通信クレードル５０に置かれた図１のトランシーバー１０の透視図である。通信クレードル５０はトランシーバー１０を受信し、トランシーバー１０にデータおよび／または電気エネルギーを転送するのに操作することができる。本発明の別のある実施態様において、トランシーバー１０（不図示）によって生成された画像情報を受信するように設定されたクレードル５０はデータ記憶装置を含んでもよく、また画像をさらに処理するために他のプロセッサーあるいはシステムに捕捉した画像情報を転送するのに用いられるデータインターフェース１３を含んでもよい。ある実施態様において、データインターフェースは接続ケーブル５３を有するユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）インターフェースを含んでもよい。他の実施態様において、データインターフェース１３はファイアワイヤインターフェース、ＲＳ２３２インターフェース、あるいは他の同様な既知のインターフェース装置を含んでもよい。さらに他のある実施態様にて、データインターフェース１３はプログラムした指示をトランシーバー１０内に配置された制御演算装置に転送するために使用してもよい。
【００３６】
図５は本発明の別の実施態様による画像化システム５１の部分的な概略図である。システム５１はコンピューター装置５２と通信し、コンピューター装置５２はさらにサーバー５６と通信するトランシーバー１０を少なくとも１つ含む。少なくとも１つのトランシーバー１０は前述のように患者の方に超音波エネルギーを投射して結果として生じる超音波エコーを受信するように操作することができる。超音波エコーはトランシーバー１０内であるいは代わりにトランシーバー１０につないだコンピューター装置５２内でデジタル信号に変換することができる。同様に、デジタル信号はトランシーバー１０で、あるいはコンピューター装置５２につないだディスプレイ５４で見ることができる超音波画像を生成するためにコンピューター装置５２内で、格納され処理されてもよい。どちらの場合でも、トランシーバー１０は接続ケーブル５３、あるいは無線リンク、イーサネット（登録商標）リンク等、あるいは赤外線無線リンクの手段でコンピューター装置５２につなぐことができる。トランシーバー１０および／またはコンピューター装置５２は以下で詳細に説明するアルゴリズムを使用してデジタル信号を処理するように設定される。
【００３７】
引き続き図５に示すように、コンピューター装置５２は処理した画像および／またはコンピューター装置５２からの画像データおよび／またはトランシーバー１０を受信するように設定されたサーバー５６に情報を伝達することができる。サーバー５６は少なくとも１台のクライアントコンピューター（図５に不図示）に／からコマンドを要請および／または発行するために反応するコンピューターのソフトウェアおよび／またはハードウェアデバイスを含んでもよい。サーバー５６は電話網、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）あるいは他の同様のネットワーク等のローカル通信システム５５によって、コンピューター装置５２につながれる。
【００３８】
画像化システム５１の操作。トランシーバー１０は超音波情報を患者の選択領域に投射するため、および受信した超音波エコーに比例した信号をさらなる処理および／または格納用にコンピューター装置５２送信するためにそれぞれ別々に独立して使用することができる。画像処理がコンピューター装置５２で行われる場合、コンピューター装置５２はそれぞれ、前述のように、格納した信号から複数の１次元の画像を作成して分析し複数の画像を複数の２次元の走査面に転換する指示を有する画像化ソフトウェアを含む。さらに、画像化ソフトウエアプログラムは複数の２次元の走査面から３次元のレンダリングを提示することもできる。コンピューター装置５２はそれぞれ画像処理アルゴリズムを実行する指示を含むこともでき、それには他の付加的な超音波画像の向上手続きを行なう指示を含むこともできる。
【００３９】
システム５１の別の実施態様において、付加的な超音波画像の向上手続きを行なう画像化ソフトウエアプログラムおよび他の指示はサーバー５６に置かれる。システム５１につながれたコンピューター装置５２はそれぞれクレードル５０を用いてトランシーバー１０から取得した信号を受信しコンピューター装置５２のメモリにその信号を格納する。コンピューター装置５２は続いてサーバー５６から付加的な超音波画像の向上手続きを行なうために画像化ソフトウエアプログラムと指示を検索して取り出す。それから、コンピューター装置５２はそれぞれ１次元の画像、２次元の画像、および３次元のレンダリング、ならびに検索して取り出した画像化手続きおよび超音波向上手続きから向上した画像を作成する。データ解析の手続きからの結果は格納するためにサーバー５６へ送信されてもよい。
【００４０】
引き続きシステム５１の別の実施態様において、画像化ソフトウエアプログラムおよび付加的な超音波画像の向上手順を行なう指示はサーバー５６に位置し、サーバー５６上で実行される。システム５１のコンピューター装置５２はそれぞれ取得した信号をトランシーバー１０から受信し、クレードル５０を通してコンピューター５２のメモリに送信する。コンピュータデバイス５２は次にその格納した信号をサーバー５６に送信する。サーバー５６で、１次元の画像、２次元の画像、３次元のレンダリングおよびその信号からの向上した画像を準備するために画像化ソフトウエアプログラムおよび付加的な超音波画像の向上手順を行なう指示が実行される。データ解析手続きからの結果はサーバー５６で格納されてもよく、あるいは、アーカイブ領域あるいは他の目的にサーバーと連結したクライアントコンピューターに送信されてもよい。
【００４１】
図６は本発明のまた別の実施態様におけるネットワーク化された画像化システム６１の部分的な概略図である。本発明の実施態様の多くの要素を他の実施態様と関連させて詳しく説明したが簡潔にするためにこれ以上の説明は避ける。 ネットワーク化した画像化システム６１はコンピューター装置５２とサーバー６６の間に置いた公衆データ網６４を含む。公衆データ網６４はＬＡＮ、ＷＡＮあるいはインターネットを含んでもよい。したがって、公衆データ網６４に関連した他の計算装置は携帯計算装置５２とサーバー５６で画像化データおよび／または超音波画像を通信することができる。２つのトランシーバー１０が図６に示すネットワーク化した画像化システム６１に示されるが、２つ以下、あるいは、２つ以上のトランシーバー１０があってもよい。公衆データ網６４はシステム６１が画像とデータを他のコンピューター装置および／またはプロセッサーと通信するのを便利に可能にする。
【００４２】
図７はさらに本発明の様々な実施態様を説明するために使用される選択された解剖学的部分の断面視である。図７に示すように、トランシーバー１０は男性患者の膀胱と周囲の組織を含む可能性がある解剖学的部分上に置かれる。さらに、患者とトランシーバー１０間の超音波減衰を抑えるためにトランシーバーのドーム２０がパッド６７内に含まれる音響カップリングゲルに接触して置かれているのが示されている。あるいは、ドーム２０は患者の皮膚上に塗布した音響カップリングゲルと接触して置かれてもよい。膀胱壁は外壁層（臓側腹膜）、対向の内壁層、外側層と内壁層の間に位置する中間壁層を含む３つの別個で観測可能な層に分割することができる。一般に、膀胱の筋収縮は中間壁層の筋組織に起因し、これにより膀胱内の尿が排泄される。膀胱壁の厚さは一般に約１．０ミリメートル（ｍｍ）と約４．０ミリメートル（ｍｍ）の間でさまざまである。膀胱壁の容積は膀胱の面積と膀胱壁の厚みの積であるので、膀胱壁の表面積の割り出しと膀胱壁の厚みが十分に正確であれば膀胱壁の容積の推定は合理的に正確である。膀胱壁の厚みが膀胱のまわりで実質的に均等であるとすると、膀胱壁の大きさは膀胱壁の容積と壁組織の密度の推定の積で計算することができる。したがって膀胱壁の大きさの計算は膀胱壁の表面積の割り出しの正確度と膀胱壁の厚さの測定によって同様に限定される。
【００４３】
図８は解剖学的領域がトランシーバー１０によって画像化された図７の領域の断面視である。前述したように、トランシーバー１０はさらに複数の走査線４８から成る走査面４２を生成することで解剖学的領域を画像化する操作が可能である。図８において、部分的な走査面４２は、膀胱の前壁（例えばドーム２０に近い壁）と交差し膀胱を通って膀胱の後壁に延出する複数の走査線４８を図示するために解剖学的領域のＢモードの超音波画像に重ね合わせられる。  
図９Ａ〜図９Ｄは超音波検査中に男性の被検者から得た４つの典型的で連続した超音波画像である。超音波画像は低解像度のＢモードのアルゴリズムを使って得たもので膀胱壁に囲まれた膀胱の容積を示す。図９Ａ〜９Ｄは一般により暗い色の膀胱の容積を囲む膀胱の前面と後壁を示す。図９Ａ〜９Ｄはまた比較的不十分に定義された膀胱の前壁と後壁を示す。
【００４４】
図１０Ａ〜１０Ｄは超音波検査中に女性の被検者から得た典型的で連続する４つの超音波画像である。図１０Ａ〜１０Ｄの超音波画像も低解像度のＢモードのアルゴリズムを使用して得たものである。図１０Ａ〜１０Ｄにおいて膀胱は同様に不十分に定義されており、子宮の構造が膀胱の向こう側に検出されている。膀胱前壁（ＢＦＷ）と対向の膀胱後壁（ＢＢＷ）は子宮の後壁（ＵＢＷ）と子宮の前壁（ＵＦＷ）と一緒に画像化されるがなおもやや不十分に定義されている。このように、Ｂモードの画像化から得た選択された壁の位置を使用して同じ女性の被検者からの子宮の正面と後壁と膀胱を容易に識別する能力を確立するのは難しい。特に、子宮あるいは膀胱の外壁と内壁の位置の間のより狭い距離の割り出しを確立することは非常に困難な場合が多い。
【００４５】
図１１は膀胱の超音波画像化中に選択された走査線に沿って受信した典型的で修正なしのエコー源性信号である。エコー源性信号のパターンは、膀胱の外壁（図７に一番よく示される）で生じる反射に起因する外壁の反射（実線で表示）と、膀胱の内壁（図７に示す）で生じる反射に起因する内壁の反射（破線で表示）を含む。修正なしの内壁反射と外壁反射の信号は少なくとも部分的に重なるので、膀胱の内壁の位置を正確に外壁の位置と区別するのは難しい可能性がある。
【００４６】
図１２は図８の膀胱の画像化の選択された走査線から処理したエコー信号の典型的なパターンである。外壁と内壁の反射信号は信号包絡線の波形を生成するために代数的に加算され修正される。修正は代数的に加算した波形にヒルベルト変換を行なうことで達成される。包絡線はより明白な信号の頂点を外壁と内壁に対応して示すので、ヒルベルト変換で得られた信号包絡線のプラス波形は器官の前壁の外層と内層の中央の位置を正確に特定するのを有利に可能にする。
【００４７】
図１３は図１２の処理済みエコー源性信号のパターンであり修正した波形を追加処理することで生成した波形を示す。波形（図１３に点線で表示）は選択された膀胱壁の位置がより容易に識別されるようにＡモードのアルゴリズムを使って図１２の修正した波形を処理することで生成することができる。処理済みの修正した波形は一般により鮮鋭でおよび／または頂点を示し、処理済みの修正した波形上の様々な最大点を容易に識別するのを可能にする。識別されると、波形の最大点は以下に説明するように、さらに膀胱壁を画像化するための候補点の選択に使用することができる。
【００４８】
図１４はある実施態様のメソッドアルゴリズムである。メソッドアルゴリズム１７０は器官の壁の大きさの計算となる８つのサブアルゴリズムで構成される。ブロック１７２において、超音波探触子が患者の腹の上に置かれ器官の壁の画像の少なくとも一部分を捕捉するために走査が始まる。エコーは次のブロックのブロック１７６で受信されて処理される。ブロック１７６の信号は信号の強度に比例してエコーから生成されて２次元の走査面のフォーマットで超音波の２次元の画像として処理され示される。これは一般にＢモードの超音波と呼ばれる。次のブロックはブロック１８０であり、そこで２次元の走査面の所望の器官が選択されて少なくとも１つの走査面の器官の壁が壁の軌跡で描かれる。アルゴリズム１７０はブロック１８４に続き、そこで２次元の走査面からの当初の壁の描写はさらに改善あるいは調節される。２次元の壁の軌跡の位置の調節は内壁層および外壁層の軌跡を得るために走査線のエコー信号の１次元分析を応用することで達成される。次のブロックはブロック１８８であり、器官の壁の厚みがブロック１８４から割り出された内壁層の軌跡と外壁層の軌跡との差として計算される。アルゴリズム１７０はブロック１９２に続き、そこでＢモードの超音波から得た２次元の走査面は３次元の配列に組み立てられて器官の壁の壁表面積が計算される。ブロック３００で、器官の壁の容積がブロック１８８から割り出された厚みとブロック１９２から割り出された表面積の積として計算される。最後にブロック４００で、器官の壁の大きさがブロック３００から得た容積と器官の壁の組織密度の積として計算される。
【００４９】
図１５は一実施形態による体の器官の走査するためのメソッド１７０を説明するのに使用されるフローチャートである。ブロック１７２で、超音波エネルギーが体の器官の方に投射されて様々な内部構造からの反射が取得されて生の超音波データとなる。生データは、例えば図１に示す装置、あるいはここに説明する他に開示した実施態様のいずれかの装置を使用して集めることができる。ブロック１８４は内壁層と外壁層の点を得るための手続きを説明する。ブロック１８４Ａで、生のデータは図１６および図１７で前述し図示したＲＦエンベロープを生成するために処理される。さらに、ブロック１７６で、体の器官のＢモードの走査も集計される。 以下に説明するように、ブロック１７６で取得したＢモードのデータに基づいて膀胱壁の位置群を生成することができる。 
さらに以下に説明するように、ブロック１８４Ｃで体の器官に投射された走査線のそれぞれの入射角が計算される。入射角の計算は一般に器官の内壁と外壁の間でより望ましい区別ができる。ブロック１８４Ｅで、内壁の位置、外壁、および内壁と外壁の間で中間層の位置を特徴づける候補点が割り出される。候補点の割り出しもまた以下で詳細に説明する。ブロック１８４Ｅで生成された候補点に基づいて、候補壁がブロック１８４Ｇで生成される。以下に説明するように、候補壁は壁の推定位置群から成りさらに処理される。
【００５０】
引き続き図１５に示すように、ブロック１８４Ｊで、内壁層の位置はブロック１８４Ｇで割り出された候補壁の中から識別される。さらに外壁の位置が実際の外壁層の位置の改善された推定を表すブロック１８４Ｌで識別される。内壁の位置と外壁の位置の割り出しを以下で詳細に説明する。ブロック１８４Ｊと１８４Ｌのそれぞれでの内壁層と外壁層の割り出しと、ブロック１８４Ｃの入射角割り出しに基づいて、壁の厚みがブロック１８８で割り出される。体の器官の表面積がブロック１９２で集められたＢモードのデータに基づいて割り出される。ブロック１９２での表面積の割り出しとブロック１８８での壁の厚みの割り出しに基づいて、器官の壁の器官の容積の値３００と器官の大きさの値４００が次にルーチン計算で割り出される。
【００５１】
図１６で入射角を割り出す方法を説明する。トランシーバー１０（図１）の走査円錐２０は膀胱等の体の器官の前壁を含む解剖学的部分に向けて超音波エネルギーを投射する。一般に、走査円錐２０は患者の膀胱壁を基準に正方向に対してΩの角度に位置する。壁の厚みは表面法線Ｔに沿った膀胱の内壁と外壁の間の距離で定義される。さらに、内壁と外壁は膀胱の表面に垂直な走査線上で最も明白に識別される。したがって、走査面４２の走査線４８のそれぞれの入射角が供給される。第１ベクトルＲ１は傾斜角 φ1を有する第１走査線に沿って延出し、第２ベクトルＲ２は傾斜角φ2を有する第２走査線に沿って延出する。したがって、第１ベクトルＲ１と第２ベクトルＲ２との差であるベクトルＲ１２はＲ１とＲ２の間に延出する。 
【数１】
2007522884.tif 000003
【数２】
2007522884.tif 000004
【００５２】
次に固有値とこの３×３の行列の固有ベクトルを計算する。それから、法線方向は最小固有値に対応する固有ベクトルを割り出す。
【００５３】
図１７は膀胱の前壁と交差する図８の走査線４８と類似の走査線に沿ってエコー源性の強度分布を有する理想的な包絡線を示す線図である。図１７において、膀胱の前壁のエコー源性のパターンだけが示されており、脂肪と腹膜組織によって生じたエコー源性の強いパターンは示されていない。図１７に示す前壁プロフィールは双峰であり、近位の壁の外層は距離値３０の近くに信号の中間点の最大を持つ外層の頂点を、距離値５０の近くに信号の最小を持つ中心層（膀胱筋）を、距離値７０の近くに別の信号の中間点の最大を示す遠位の内層の頂点を生成する。候補点の探索領域はしたがって、外層の頂点に対して距離値２５の近くで内層の頂点に対して距離値７５の近くで交差する垂直線によって示された外層と内層の頂点の外側の斜面間の距離を少なくとも含むことができる。
【００５４】
図１８は反射が大きい脂肪と腹膜組織と交差する走査線に沿ったエコー源性の包絡線の実際の分散である。したがって、エコー源性の分散は信号の変化および／または雑音が含まれているので図１７に示される分散よりも複雑である。図１８は膀胱の内壁層と外壁層を識別するために使用できる複数の可能な候補点も示す。内壁層と外壁層の候補点は、図１８に楕円形で示す局所的な極大頂点として存在する。候補点は以下に詳細に説明する分散に応用した１次元的なＡモードのアルゴリズムによって割り出される。また、図１８は例として、内層と外層の１５個の候補点に当たる合計１５の局所的な最大点を示すが、１５個以上あるいは１５個以下の候補点が他の同様の分散に存在する可能性がある。
【００５５】
引き続き図１８に示すように、内壁層と外壁層の候補点は走査線４８（図８）に応用した高解像度の１次元的なアルゴリズムによって展開され、これは一般に低い解像度を有する２次元の分割アルゴリズムで割り出された当初の内層の基準点を用いる。走査線４８上の当初の内層の基準点は図１８に破線のダイヤモンドとして示され、現在の例では２次元のＢモードの分割アルゴリズムによって割り出される。分割のアンカー点は基準点として役立ち、割り出される１次元的な内壁層と外壁層の候補点が妥当であることを可能にする。
【００５６】
引き続き図１８を参照して、局所的な頂点Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４は図１７の外層と内層の双峰のパターンに似ている。例えば、距離６５と距離７１の間の領域において、点Ｐ２の信号の振幅は点Ｐ３のものとほぼ同じなので頂点Ｐ２と頂点Ｐ３は図１７の双峰のパターンに非常に近似して見える。局所的な最小が、２つの副次的な最大点に当たる点Ｐ２とＰ３の間に存在する。Ｐ２とＰ３とを含む間の領域が膀胱の前壁を表わすのであれば、より高い振幅Ｐ１は、ドーム２０（図７あるいは図８）の前方か最も近くにある反射がより大きい腹膜あるいは脂肪組織を表している可能性がある。
【００５７】
候補点Ｐ２とＰ３の組み合わせはそれぞれ、好ましい膀胱の外壁と内壁の位置候補を提示しているように見えるが、他の組み合わせも可能である。例えば、点Ｐ１とＰ２、および点Ｐ３とＰ４もまた膀胱の外壁と内壁の位置を表しているかもしれない。さらに、図２０に示す局所的な１５個の最大点あるいは候補点の任意の組み合わせは前壁の位置を割り出すのに使用してもよい。以下に説明するアルゴリズムは１本の特定の走査線４８内で包絡線の頂点の候補をより強く確信して選ぶのに実行することができる。よって、膀胱壁の位置を表わす頂点の組み合わせをより正確に識別することができる。
【００５８】
図１９はＢモードの超音波画像で隣接の走査線４８から組み立てた図１８の候補点に当たる壁層の位置群を示す。図１９に示す白色の実線は、２次元のＢモードの分割アルゴリズムで割り出された画像に重ね合わした膀胱の当初の内壁の位置を表わす。図１９に示す破線は外壁層の位置の候補を表わし、この場合は、ドーム状の切抜き４１（図３Ｃ〜３Ｃ）の外の方向に進む。７本の破線群は外層の壁の７個の可能な位置を示しており、そのうちのいくつかは２次元のＢモードの分割アルゴリズムで割り出された当初の内壁と一部重複している。
【００５９】
図１９に示すように、すべての候補点（図１８）を応用することは膀胱壁の厚みの推定がほぼゼロから数センチメートルまでばらつきがあることを示唆している。したがって、予想範囲内で膀胱壁の厚さを割り出すことができるので決定的な壁の位置を選択するには生成された候補点のすべてのグループから最適な一組を識別するアルゴリズムの方が好ましい。一般に、膀胱壁の厚みの予想範囲は約１ミリメートルから約４ミリメートルの間である。したがって、−２ミリメートルくらいから１０ミリメートルくらいの探索範囲が当初の前壁の内壁の位置から大きな入射角を有する走査線上で候補点を探索するために使用することができる。探索範囲は膀胱中の尿の容積に基づいて割り出すこともできる。球形の膀胱と仮定してある一定の容積に関しては、球形の膀胱と仮定してある一定の容積に関しては、膀胱の大きさの最小・最大期待値に基づいて壁の厚みの最小・最大期待値を計算することができる。膀胱の大きさの最小期待値は１０グラムくらいで、膀胱の大きさの最大期待値は１００グラムくらいである。そのように識別された候補点は内層と外層の候補点として定義することができる。
【００６０】
図２０は図１９に示す分散等のエコー源性の分散から生じた壁の複数の候補点の線図である。図２０において、例えば、走査面４２から選ばれた図１９からの４８Ａ〜４８Ｋの先端を切った一連の走査線から選ばれた走査面４２（図８および図１５）の関連部分で２５個の壁の包絡線の最大点が候補点であると識別される。候補点の合計数は以下でさらに詳細に説明する本発明の実施態様による候補点アルゴリズムによって割り出すことができる。壁層の位置は分割した前壁（図２０）と選択された走査線４８（図１５）の入射角Ωから割り出される。図１５に示すように、壁の厚みは膀胱壁の前壁から外の方向に延出する表面法線に沿って定義される。図１６で説明した方法の別の実施態様は非垂直入射角度からの器官の壁の厚みの割り出しを可能にする。
【００６１】
図２０に示す壁の候補点のうちの９個の候補点は下記のアルゴリズムによって最も近い外層の位置を適切に特徴づけるために割り出される。前述の候補点は図２０に薄い色合いの円で示され、残りの点は濃い色合いの円で示されて内層の位置の割り出しの候補点として保存される。図２０に示すように、９個の選択した候補点は外壁層の候補と緊密な相関関係にある。外壁を選択するメソッドアルゴリズムは複数の走査線４８Ａ〜４８Ｋから外層の点を識別し選択する。このアルゴリズムは候補点の合計数を減らすと同時に適切な候補点を保存する。
【００６２】
図２１Ａは本発明の実施態様による候補点に基づいて外壁の位置を識別するためのメソッド２２０を今から説明するために使用するフローチャートである。当初の目的として、候補点はすべて以下に説明する分析用に選ばれる。ブロック２２２において、外壁の位置は当初内壁から少なくとも０．７８ミリメートル（ｍｍ）離れていると仮定されるので、当初の壁の厚みは少なくとも０．７８ｍｍくらいである。したがって、等価のサンプル距離は約０．８ｍｍ（約２０ＲＦサンプル点）である。ブロック２２４で、走査線４８Ａ〜４８Ｋ（図２０を参照）のそれぞれに対して最上候補点が少なくとも１個ずつ選択される。１つのある実施態様において、少なくとも４個の最上候補点が選択され、外壁の位置、内壁の位置、および外壁の位置と内壁の位置の間に位置する筋肉膜の特性を描写する。ブロック２２６で、選択された候補点は連続性に関してテストされる。選択された候補点のうちで想定した内壁の位置から所定距離を越えて離れているものは拒否される。別のある実施態様において、候補点の任意の点が約１．２ｍｍ（約３０ＲＦサンプル点）以上想定する内壁の位置から離れているものは排除される。ブロック２２８で、残りの候補点のうちで任意の候補点が選択された候補点の間の強度の２分の１以下の強度を持っているものも拒否される。メソッドの今までに述べたブロックは約０．２ラジアン（約１０度）より大きい入射角に対して行なわれる。ブロック２３０で、外壁の位置に対する候補点が選択されると、外壁の位置を候補点と関連させるために費用関数が使用される。費用関数は壁の候補位置と候補点の間の最小自乗誤差に基づく。候補壁はゼロから約７８．４ｍｍまで壁の厚みを変えることによって既知の入射角から計算される。 費用関数のＣｉは次の方程式Ｅ８によって計算される。
【数３】
2007522884.tif 000005
【００６３】
ここでnは走査線数で、Wk は候補壁の位置で、Cは候補点である。外壁の位置の特性を描写する典型的な費用関数分散を図１９に示す。 また、分散の最小点の識別によって外壁の位置は選択される。
【００６４】
次に図２１Ｂを参照して、本発明の別の実施態様による内壁の位置を識別するためのメソッド２４０のフローチャートが図示される。ブロック２４２で、内壁の範囲は外壁の位置に関して所定範囲以内に入るように制限される。本発明のある実施態様において、所定範囲は外壁の位置に比べて約−０．４ｍｍから約１．０ｍｍの間である。ブロック２４４で候補点の強度が評価され、候補点の強度が内壁の区間で最大強度を持つ候補点の強度のおよそ２分の１以上であれば候補点は保持される。ブロック２４６で、候補点の強度がブロック２４４で選択された候補点のいずれかの強度以下の場合。前述の内壁の選択中に、入射角が約０．２ラジアン（約１０度）より大きい場合のみ処理が行なわれる。次に内壁の位置はブロック２４８に戻ることによって選択され、費用関数の最小分散が割り出される。 
トランシーバードーム２０の聴覚の反響と分割で生じた追加の雑音により、膀胱等の体の器官の前壁の分割は厚さ測定の推定として受容できない可能性がある。したがって、十分に定義された壁の分割には、他の高次多項式を使用することもできるが２次多項式の使用が適している可能性があると判断された。２次多項式の最小自乗の曲線当てはめを説明する。セグメント点yi は既知で多項式の２番目の次数f(x) は次のような方程式Ｅ９で表現される。
【数４】
2007522884.tif 000006
【００６５】
前述を行列形式で表わすと、次の行列方程式が方程式Ｅ１７で得られる。
【数５】
2007522884.tif 000007
【００６６】
壁の分割と２次多項式との間の最小自乗誤差が約５つのピクセルより大きい場合はさらなる処理から拒否される。
【００６７】
壁の厚みを割り出すメソッドであるＴについて説明する。前記で割り出した内壁の位置と外壁の位置（図２１Ａおよび図２１Ｂを参照）は外壁と内壁の位置の間の差を形成することで壁の厚みを見つけることに使用することができる。
【数６】
2007522884.tif 000008
【００６８】
ＲＦ＿ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎは単一のＲＦサンプルの長さであり、一般的に、しかし排他的でなく０．０８ミリメートルである。複数の走査円錐が超音波検査の間に作成されており、走査円錐はそれぞれ対応する厚みの推定を持つ１組の直交平面を持っているので、中間値を計算することができ、その結果壁の厚みの最良推定となる。
【００６９】
図２２は選択された走査線に沿って生成した費用関数の典型的なグラフであり、図２１Ａと図２１Ｂで説明したメソッドに用いられる。費用関数はこのように厚みの最小値を示す決定的な外壁層の位置で最小である。したがって、費用関数は費用の最小値に近似であるので厚みの最小値を識別するのに使用することができる。
【００７０】
図２３は走査線４８のセクターを走査面４２上に重ね合わした内部の解剖学的領域の典型的な走査面４２である。 走査線４８は前述の図１４と図１５に関連して２次元のＢモードの分割アルゴリズムで当初割り出された内層の境界と交差する。当初割り出した内層の境界は壁の第１位置を提供し、そこから、走査線の高さで、最も近い外層と内層の候補を割り出すために１次元的なＡモードのアルゴリズムを修正ＲＦエンベロープに応用することができる。走査面あるいは走査線の高さのいずれかで、最も近い外層の候補点が壁の第２位置となる。同様に最も近い内層の候補点が壁の第３位置となる。
【００７１】
図２４は図２３の走査面４２の拡張部分で当初の前壁の位置をより非常に詳しく示す。走査面４２の拡張部分は１次元的なＡモードのアルゴリズムで割り出された当初の前壁の位置の外壁と内壁の境界を２次元のＢモードの内層の境界で示す。図１９と比較して、図示のとおり外層の候補のうちの６個が除去され最も近い外層の境界線が残される。最も近い外層の境界が第２位置の軌跡になる。さらに２次元の分割アルゴリズムから割り出された当初の前壁の境界層に前方に置かれた最も近い内層の境界が示されている。
【００７２】
図２５は、図１４と図１５のサブアルゴリズム１７２を拡張する。サブアルゴリズム１７２は３つのブロックで構成される。ブロック１７２Ａで、一般に恥骨として知られている恥骨結合の位置を割り出すために患者を触診する。恥骨結合の位置上に、音響のゲルパッドあるいは音響のゲルが塗布されスキャナーを患者に塗布したゲルにあるいは音響のゲルパッド上のどちらかに配置する。音響のゲルと音響のゲルパッドは、トランシーバー１０のトランシーバードーム２０と患者の間を横切る超音波の減衰を抑える役目をする。次のブロックは１７２Ｃで、走査ボタンがトランシーバー１０上で押されて２次元走査面の回転配列が取得される。メソッドは次に図１４のブロック１７６に進む。
【００７３】
図２６は図１４のサブアルゴリズム１８０を拡張する。サブアルゴリズム１８０は８つのプロセスあるいは判断ルーチンで構成される。第１プロセスはブロック１８０Ａで当初の壁の探索と呼ばれる。ブロック１８０Ａから次は重心の探索と呼ばれるブロック１８０Ｂである。それからブロック１８０Ｃは当初の壁の固定である。当初の壁の固定の後は判断ブロックで「それは子宮か？」の質問がなされる。判断ブロック１８０Ｄである。それが子宮である「ｙｅｓ」ならば、次のプロセスは、壁をクリアーのブロック１８０Ｅである。次に容積が端子１８０Ｈで表示されプロセスは次にアルゴリズム１８０Ｊに続行する。またひし形の判断ブロック１８０Ｄを参照して、器官が子宮でない「ｎｏ」であれば、次に判断１８０Ｆに進んでそこで「容積は４０ｍｌ未満か？」の質問がなされる。ひし形の判断ブロック１８０Ｆで答えが「ｎｏ」であると、次に容積が端子１８０Ｈで表示されアルゴリズムは次にサブアルゴリズム１８０Ｊに進む。ひし形の判断ブロック１８０Ｆで答えが「ｙｅｓ」であれば「容積は４０ｍｌ未満か？」のクエリーに進む。別のひし形の判断ブロックが１８０Ｇにある。ひし形の判断ブロック１８０Ｇで、「それは膀胱領域か？」のクエリーが実行される。答えが「ｎｏ」であれば次にサブアルゴリズム１８０は壁をクリアーのブロック１８０Ｅに進み、またそこから端子１８０Ｈの容積の表示に進む。ひし形の判断ブロック１８０Ｇで答えが「ｙｅｓ」であれば「それは膀胱領域か？」のクエリーが実行され次に容積は端子１８０Ｈで表示され、プロセスは次にアルゴリズム１８０Ｊに続行する。サブアルゴリズム１８０で、層間線は子宮、膀胱等の器官の壁の当初の位置を概算するためにＢモードの走査面の画像上で圧迫される。この当初の層間線がシード点あるいは当初の基準点として使用されて器官の壁の内壁層と外壁層の割り出しを調節する基礎としてさらに使用される。またこのアルゴリズムで、走査面の検出された領域が膀胱または子宮であるかないかが割り出される。これは特にトランシーバー１０の性別ボタンが女性向けの走査であることを示す場合に生じる。領域が子宮であることを実際に見つけた場合、クリアーされゼロの容積が表示される。膀胱等の子宮でない領域に対して、容積が非常に小さい場合、次に検出された領域が別の組織ではなく膀胱であることを確実にするためにその領域内の信号特性の大きさに関する照合が行われる。領域が確かに膀胱領域である場合はその領域は計算されて出力に表示される。
【００７４】
図２７は図２６のサブアルゴリズム１８０Ａを拡張する。サブアルゴリズム１８０Ａは１１のプロセスループ、判断、端子で構成される。サブアルゴリズム１８０Ａはプロセス１８０Ａ２で始まり、そこで局所平均が１５〜１６個のサンプル用に計算され、それが信号の雑音を低減するために低域フィルター（ＬＰＦ）として機能する。他の実施態様は１５以下および１６以上のサンプルから平均の計算をすることができる。次はブロック１８０Ａ４でありそこで７組以上のサンプルから採った中心差分の公式化を使って勾配が計算される。ブロック１８０Ａ４のプロセスは次にループ始端１８０Ａ６に進む。ブロック１８０Ａ６で、サンプルはそれぞれ検出領域で検討される。それから、ひし形の判断ブロック１８０Ａ８で、「勾配最小であるか？」のクエリーが実行される。答えが「ｎｏ」であればひし形の判断ブロック１８０Ａ１８で別のクエリーの「ＢＷと勾配最大を捜しているのか？」が実行される。ここでＢＷは後壁を指す。ブロック１８０Ａ１８のクエリーへの答えが「ｎｏ」であればループ終端はブロック１８０Ａ３０に続行する。それからループ端１８０Ａ３０の終わりから、端子、当初の壁の探索の終了がブロック１８０Ａ４０に達する。ひし形の判断ブロック１８０Ａ８に戻って、「勾配最小であるか？」のクエリーの答えが「ｙｅｓ」であれば別のクエリーがひし形の判断ブロック１８０Ａ１０に出される。１８０Ａ１０のクエリーは「候補ＦＷ／ＢＷは最良か？」であり、ここでＦＷは前壁をＢＷは後壁を指す。ブロック１８０Ａ１０のクエリーの答えが「ｎｏ」であれば、プロセス１８０Ａ６２が使われ、そこで前壁が保存されて別の後壁が探索される。１８０Ａ１０のクエリーの答えが「ｙｅｓ」であればプロセスはブロック１８０Ａ１４の候補の保存である。それから、プロセスはループ始端１８０Ａ６に返って再開される。ひし形の判断ブロック１８０Ａ１０に戻って、「候補ＦＷ／ＢＷは最良が？」のクエリーの答えが「ｙｅｓ」であればプロセスはブロック１８０Ａ１２に進みそこで候補が後壁／前壁の１組として割り当てられる。その後ブロック１８０Ａ１２からループ始端１８０Ａ６に戻ってからプロセスは各サンプルの終わりのループ終端１８０Ａ３０で終了して、そこから当初の壁の探索のサブアルゴリズムを終了するために端子１８０Ａ４０に進む。サブアルゴリズム１８０Ａは内壁層と外壁層をプロットする点の前壁と後壁の最良の組を見つける試みをする。各走査線の前壁と後壁の最良の組は、組織デルタ（ｔｉｓｓｕｅ  ｄｅｌｔａ）と呼ばれることがある後壁の勾配と前壁の勾配の差がピクセル値の最大で前壁と後壁の組の間のもっとも小さい局所平均がピクセル値の最小である前壁と後壁の組と定義される。
【００７５】
図２８は図２７のサブアルゴリズム１８０Ｃの拡張である。サブアルゴリズム１８０Ｃはいくつかのひし形の判断ブロックとループのプロセスで構成される。サブアルゴリズム１８０Ｃは、処理される第１走査面が当初の壁の中央補助にもっとも近く、次に残りの走査面が当初の走査面のどちらかの方向に移動することで処理される走査面ベースによって走査面上で作動する。サブアルゴリズム１８０Ｃは当初の壁の固定の開始と呼ばれるブロック１８０Ｃ２で始まる。第１プロセスはブロック１８０Ｃ４でそこでは必要に応じて中心線が修正される。中心線は前壁と後壁の間の勾配の差が最大である走査面上の線として定義される。任意の線での前壁と後壁の位置の修正は、探索範囲内の最適な位置は膀胱のすぐ外側の点と膀胱のすぐ内側の点との間の差が最大であると定義されるステップのような整合フィルタリングによって実行される。もちろん、これは膀胱がある実施態様の例としてここで使用されているのであるが、膀胱以外の任意の器官にも当てはまる。それから、ブロック１８０Ｃ６で、前壁と後壁の中間点が５本の中心線用に計算される。ピクセルの基本強度が計算されて、この強度がその深さの雑音から予想以下であれば線はクリアーされて、アルゴリズムはひし形の判断ブロック１８０Ｃ８のクエリーが示すように次の面に進む。ここでＢＷは膀胱の後壁（あるいは後部壁）を指す。ブロック１８０Ｃ１０でクエリーの答えが「ｙｅｓ」であれば、壁のデータのクリアーが起動しそれから端子１８０Ｃ５０の当初の壁の固定の終了に進む。ひし形の判断ブロック１８０Ｃ８に戻って、「ＢＷレベルは雑音以下であるか？」のクエリーの答えが「ｎｏ」であれば、サブアルゴリズム１８０Ｃは３本の中心線の固定と記述されたブロック１８０Ｃ１２のプロセスに進む。ここからサブアルゴリズム１８０Ｃの終了まで、目的はまず膀胱のどちらかの端、あるいは超音波円錐の端が見つかるまで左半分面（ＬＨＰ）と呼ぶ中心線の左側の線を修正することである。アルゴリズムはＬＨＰを修正すると、右半分面と呼ぶ中心線の右側の線を修正に進む。同じステップがすべての線に使われるので、線の位置が中心の左側あるいは中心の右側にあるにかかわらずプロセスブロック１８０Ｃ１６〜１８０Ｃ４２はＬＨＰと右半分面に一回の両方に使用される。プロセス１８０Ｃ１４の「線指標」は処理中の現行の線の識別子を示す。線指標はＬＨＰの処理を開始するのに中心線より２指数少なく設定される。ブロック１８０Ｃ１６で開始したループの手続きは線指標が有効な指数（すなわち、走査線に相当する）である間ループし続ける。サブループ１８０Ｃ１８は、当初の壁の位置の調整のサブプロセス１８０Ｃ２０で修正が必要であれば正確な位置まで調節する意図で開始される。プロセス１８０Ｃ２４で終了するこのループは２回の実行を完了する。１回目の実行でサブプロセス１８０Ｃ２０を使って現行の線上の膀胱の前壁を修正して、２回目の実行で膀胱の後壁を修正するが、どの壁を最初に修正するかの順序は入れ替えできる。現行の線が修正された壁の位置が修正されたならばサブアルゴリズム１８０Ｃは「壁の伸長の照合」のサブプロセス１８０Ｃ２８に進む。このサブプロセスは現行の線の膀胱と交差する走査線の長さが修正済みの前の線と比較して著しく伸長していないことを確実にする。好ましい実施態様において、膀胱と交差する走査線の長さは前の線より１．１２５倍以下で長くなるように制約される。サブプロセス１８０Ｃ１６と１８０Ｃ４２で境界づけられたループがＬＨＰに実行されている場合、前の線は現行の線指数より１指数ほど大きい。あるいは前の線指標は現行の指数より１指数ほど小さい。サブプロセス１８０Ｃ２８を完了した後、「壁の一貫性の照合」のサブプロセス１８０Ｃ３０は、膀胱と交差する現行の走査線の部分が膀胱と交差する前の走査線の部分と一部重複しているのを確認する。サブプロセス１８０Ｃ３０を完了した後、判断１８０Ｃ３２は「ＬＨＰに使用？」（すなわち、端子１８０Ｃ１６と１８０Ｃ４２で境界づけられたループが中心の左側の線に実行されている）クエリーを実行する。クエリーの答えが「ｙｅｓ」であれば、次にサブプロセス１８０Ｃ３４、「線指数の減分」は１指数ほど線指標を減らす。判断１８０Ｃ３６は「線指標は無効か」のクエリーを実行する。端子１８０Ｃ１６と１８０Ｃ４２で境界づけられたループが次の現行の走査線に実行される。線指数の減分が無効値に相当するのであればＬＨＰは端部に達した。サブプロセス１８０Ｃ３８が線指標を調節されていない中心の右側の第１線をリセットするように呼び出される。端子１８０Ｃ１６と１８０Ｃ４２で境界づけられたループが次に右半分面（ＲＨＰ）に実行される。判断１８０Ｃ３２に戻って、クエリーの答えが「Ｎｏ」であれば、サブプロセス１８０Ｃ４０、「線指標の増分」は線指標を１指数ほど増やす。ループの端子１８０Ｃ４２は線指標が実際の走査線と一致する間はループを１８０Ｃ１６に返す。 
図２９は図２６のサブアルゴリズム１８０Ｊの拡張である。サブアルゴリズム１８０Ｊ内の手続きは子宮が検出されたかどうか確認するために用いられる判断ツリーである。フローチャートのブロック内の略語Ｍａｘ  Ｅ，  Ｍａｘ  Ｖ１，  Ｍａｘ  Ｖ２，  ＶａｌＭｅａｎ，  ａｎｄ  ＭａｘＶＭの定義は次のとおりである。Ｍａｘは最大、Ｅは強調、Ｖ１は容積１、Ｖ２は容積２、ＶａｌＭｅａｎは膀胱内の尿であると識別された領域内での領域のピクセル強度の最小局所平均の測定値を指し、Ｍａｘ  ＶＭはＶＡＬＭＥＡＮで比べられるあらかじめ定義された閾値である。ＶＡＬＭＥＡＮがＭＡＸＶＭより大きい場合、膀胱内の尿であると識別された領域は実は尿でなく、境界は実は子宮の外形である。図２６のサブアルゴリズム１８０Ｊの判断ツリーはトランシーバー１０の様々な実施態様に使用されるハードウェアプラットフォームに依存する。サブアルゴリズム１８０Ｊはサブアルゴリズム１８０Ｈから始まり、そこでひし形の判断ブロック１８０Ｊ２でひし形の判断ブロック、Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ  ＜  ＭａｘＥ  （強調の最大）に達する。答えが強調に対して「ｙｅｓ」であれば、次に別のひし形の判断ブロック１８０Ｊ４に達してＶｏｌｕｍｅ  ＜  Ｍａｘ  Ｖ１（容積１の最大）のクエリーが実行される。このクエリーの答えが「ｙｅｓ」であれば、次に端子１８０Ｊ６の判断に達して検査器官は子宮である。それから、アルゴリズムは図１４のブロック１８４に続く。ひし形の判断ブロック１８０Ｊ４に戻って、Ｖｏｌｕｍｅ  ＜  Ｍａｘ  Ｖ１のクエリーの答えが「ｎｏ」であれば、「Ｖｏｌｕｍｅ  ＜  Ｍａｘ  Ｖ２（容積２の最大）であるか？」のクエリーを持つ別のひし形の判断ブロック１８０Ｊ８に達する。答えが「ｙｅｓ」であれば、「ＶａｌＭｅａｎ  ＞  ＭａｘＶＭであるか？」のクエリーを持つ次のひし形の判断ブロック１８０Ｊ１０に達する。答えが「ｙｅｓ」であれば終点１８０Ｊ６に達し、表示の器官は子宮である。答えが「ｎｏ」であれば、終点１８０Ｊ２０に達し表示の器官は膀胱であり、アルゴリズムは図１４のブロック１８４を完了する。ひし形の判断ブロック１８０Ｊ８に戻り、「ｖｏｌｕｍｅ  ＜  ｔｈａｎ  ＭａｘＶ２であるか」のクエリーの答えが「ｎｏ」であれば、端子１８０Ｊ２０に示すように膀胱が表示されているということである。終点１８０Ｊ２０からアルゴリズムは図１４のブロック１８４に続く。
【００７６】
図３０は図１４のサブアルゴリズム１８４の別の実施態様の拡張である。サブアルゴリズム１８４内のプロセスは図３１のブロック１８０と１８８の間で行われた手続きである。サブアルゴリズム１８４はブロック１８４Ａ２で構成され、そこで１次元の走査線信号は器官の壁を交差する走査線を調べる。それからブロック１８４Ａ４で、器官の壁と交差する走査線に沿ってＡモードの無線周波数（ＲＦ）包絡線を得るためにヒルベルト変換を使用してエコー信号が修正される。サブアルゴリズム１８４はブロック１８４Ａ６に続き、そこで走査線のＲＦエンベロープは器官の壁の内壁層と外壁層の候補点がないかが調べられる。それからブロック１８４Ａ１０で２次元の走査面内の走査線上の器官の壁の内壁層と外壁層に対する候補点がプロットされる。最後に、ブロック１８４Ａ１２で説明されたプロセスでサブアルゴリズム１８４が完了し、そこで前述した最小費用分析のアルゴリズムを使用して走査線上の検査器官の壁の内壁層と外壁層に対する最良の候補点が割り出される。
【００７７】
図３１は図１４のサブアルゴリズム１８８の拡張である。サブアルゴリズムのブロック１８８は図１４のサブアルゴリズム１８４と１９２の間にある。１８８は器官の壁の厚みが単一の値あるいは一群の値のどちらかで計算されるかによる２つのサブプロセスがある。単一の値に対するブロック１８８Ａ２では、器官の壁の厚みが１本の走査線からの内層と外層の壁の最良候補の１組の間の差として計算される。あるいはブロック１８８Ａ４で、器官の壁の厚みは器官と交差する複数の走査線の内壁層と外壁層の最良の壁の候補の複数の組の間の差の平均として計算される。ブロック１８８Ａ２と１８８Ａ４は両方ともサブアルゴリズム１９２に続く。
【００７８】
図３２は図３１のサブアルゴリズム１９２の拡張である。サブアルゴリズム１９２はサブアルゴリズム１８０Ａと厚み測定１８８の間にある。サブアルゴリズム１９２はブロック１９２Ａのモルフォロジカルなクリーンアップで始まる。サブアルゴリズム１９２のプロセスはＡモードの走査線上で検査している器官の前部と後部の明るいエコーで囲まれた暗い領域のある膀胱等の関心器官のように見える可能性がある潜在的な前壁と後壁の組を識別する。サブアルゴリズム１９２はモルフォロジカルなクリーンアップのブロック１９２Ａで潜在的な前壁と後壁をクリーンアップするために一定の形と解剖学的知識を使用する。擬似に見える、さらにまた斑点と超音波に基づく画像に関連する他の雑音でいっそう不明瞭になった壁の欠損組があるかもしれないのでモルフォロジカルなクリーンアップは必要である。そのような斑点と超音波に基づく画像に関連する他の雑音は前壁と後壁を不必要にぎざぎざにすることがある。ブロック１９２Ａのモルフォロジカルなクリーンアップはこのぎざぎざによる誤差を修正して壁の位置を調整して滑らかにする働きをする。モルフォロジカルなクリーンアップのブロック１９２Ａは当初の壁のデータに応用される数学的なモルフォロジーと一続きの形態学的な演算を用いる。数学的な演算を以下の図で説明する。ブロック１９２Ａのモルフォロジカルなクリーンアップのプロセスを実行後に、膀胱等の関心器官を表わす潜在的な領域が複数存在するかもしれない。複数の領域がある場合、次に３次元の最大領域が膀胱であると仮定されてさらなる処理が選択される。この最大領域の選択は次のブロック１９２Ｂで起こる。最大領域の選択が割り出されると、主としてヘビスムージングと呼ばれる別のスムージングとクリーンアップのプロセスがブロック１９２Ｃで実行される。ヘビスムージングのアルゴリズムの変形が編み出されて以下の図で説明する。このヘビスムージングのアルゴリズム１９２ステップＣからの境界出力は以下に説明するアルゴリズムを使って膀胱の表面積を計算するために使用される。サブアルゴリズム１９２で使われる初期点はすでに得られた高い信頼性を持つものである。信頼性が高くない壁の点はフィルターにかけられて取り除かれる。次に高い信頼性を持つ前壁の位置は前述でさらに以下で解明するＲＦベース厚み測定の初期化に使用される。ヘビスムージングのアルゴリズム１９２Ｃと並行して高い信頼性の前壁が選択されるブロック１９２Ｄが実行される。ヘビスムージングをブロック１９２Ｅで実行後に表面積の測定が行われる。  
図３３は図３２のサブアルゴリズム１９２Ａの拡張である。いくつかのステップが当初の壁のデータに応用される。次第に大きな核のサイズで一連のモルフォロジカルなオープニングとクロージングが使用され事前走査の変換データに応用される。この種のフィルターは「交互順次フィルター」として知られており、Ｐ．ＳｏｉｌｌｅとＪ．Ｆ．Ｒｉｖｅｓｔが「Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ  ａｎｄ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  ｏｆ  Ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｉｍａｇｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ（モルフォロジカルな画像解析の法則および応用）」で詳細に説明している。サブアルゴリズム１９２Ａの拡張で、面と画像順の間のギャップが埋められる。例として、サブアルゴリズム１９２Ａは１１個のプロセスボックスと１個の侵食（ｅｒｏｄｅ）のボックスで締めくくられた一連の開く閉じるのプロセスによって表わされる。第１の閉じる（ｃｌｏｓｅ）プロセスボックス１９２Ａ１は第１の開く（ｏｐｅｎ）プロセスボックス１９２Ａ２に進み、さらに以下に説明する一続きへと進む。次第に大きな核のサイズで一連のモルフォロジカルなオープニングとクロージングが使用され事前走査の変換データに応用される。最初の演算は構造要素の面深さ３のクロージングで  ブロック１９２Ａ１で１ｘ１ｘ３として指定される。このステップは３面以下に延出する面の間のギャップを埋める。次に開くブロック１９２Ａ２で、構造要素の面深さ３が開き、３面以下に延出する面の間の異常値の領域を除去する。それから、ブロック１９２Ａ３で、データは１ｘ１ｘ５の数列で閉じて次に、１ｘ１ｘ５の数列のブロック１９２Ａ４で再び開く。ブロック１９２Ａ３と１９２Ａ４の構造要素の面の深さ５である。この開く閉じるのアルゴリズムは開くブロック１９２Ａと閉じるブロック１９２Ａ６に続き、この一続きのモルフォロジカルな演算は一面内のギャップを埋めて異常値を除去することを目的とする。開くブロック１９２Ａ５で、構造要素の走査線幅３を使って小さいオープニングが実行され、走査線幅３以下の異常値を除去する働きをする。次にブロック１９２Ａ６に進みそこで閉じるのプロセスが行われて走査線幅３以下の壁の位置のギャップをすべて閉じる。それから、開くブロック１９２Ａ７と閉じるブロック１９２Ａ８で別の開く閉じるの組のプロセスが実行される。開くブロック１９２Ａ７は１ｘ５ｘ１の構成で、閉じるの処理ブロック１９２Ａ８は１ｘ５ｘ１演算である。その後、開く閉じるの処理はそれぞれブロック１９２Ａ９とブロック１９２ａ１０で１ｘ７ｘ１の構成で行われる。この２つのブロックで、異常値が除去されて走査線５と７のそれぞれに対してギャップが埋められる。それから、開くの処理ブロック１９２Ａ１１で、１５ｘ１１ｘ１の構成が実行されてサンプル１５本の長さで走査線１１本の幅が適切な点の選択を補佐するために処理される。開くブロック１９２Ａ１１の主な目的は変換器１０のドーム２０の超音波エコーの反響で分離したドームの残響効果によって影響された誤った前壁の位置を除去することである。サブアルゴリズム１９２Ａの最終ステップは侵食の処理ブロック１９２Ａ１２でモルフォロジカルな処理が５本のサンプルで前壁と後壁を侵食する。即ち、これは５ｘ１ｘ１の���成でこのステップは前壁と後壁の内側を縮めてヘビが最適場所を拡張して探索することを可能にする。
【００７９】
図３４はサブアルゴリズム１９２Ｃの図３２を拡張する。サブアルゴリズム１９２Ｃはヘビスムージング用でいくつかの処理と端子のステップで構成される。ヘビ処理はヘビとして知られる有効輪郭を使って画像特徴を通り抜ける輪郭の費用関数の最小化することによって基本的に端部あるいは他の画像特徴を結合する方法である。費用関数は一般に画像上の望ましい画像特徴に近い輪郭に有利に働く費用と滑らかで短い輪郭に有利に働く費用を含む。
【００８０】
最小費用の輪郭は望ましい輪郭にかなり近い当初の輪郭から始める反復法を使うことで見つかる。この当初の輪郭は反復して最小化され反復間の輪郭の運動がヘビの動きに似ているので、アルゴリズムはそう呼ばれる。ヘビは（１）輪郭を画像端に近づけようとする画像に基づいた力と（２）輪郭を滑らかで短くしようとする調整力、の２つの力で動く。反復の終わりに、図３２と図３４のヘビスムージングアルゴリズム１９２Ｃの次のサブアルゴリズムを使って２つの力が釣り合った輪郭が形成される。
【００８１】
２つの画像の組み合わせは画像に基づいた力を定義するために使用される。最初の画像は起点１９２Ｃ４で入力される中間調画像である。それから、ブロック１９２Ｃ６で中間調画像の検出を最適化する役目をする熱と衝撃のフィルターが実行される。２つの画像は次のロジックを使ってヘビメトリックに組み入れられる。ヘビ曲線に垂直方向に沿って見ると、最適なヘビ位置は曲線の外側の中間調の明度と曲線の内側の中間調の明度との最大差分を持っており、エッジ部と識別された位置の上にある。これはエッジ検出プロセスブロック１９２Ｃ８で起こる。ブロック１９２Ｃ６で熱と衝撃がフィルタリングされて１９２Ｃ８でエッジ検出がされた後、図３４のブロック１９２Ｃ１０で詳細に説明する２次元のヘビアルゴリズムが実行される。１９２Ｃ１０で、当初の膀胱の外形あるいはその他関心器官の外形は処理ブロック１９２Ｃ１０に供給される。当初の膀胱外形は入力端子１９２Ｃ２から入力される。２次元のヘビ処理１９０Ｃ１０を２次元の走査面入力画像１９２Ｃ４、当初の膀胱外形との重ね合わせ１９２Ｃ２に実行した後で、最終的な膀胱外形が終点１９２Ｃ２０で生成される。２次元のヘビアルゴリズム１９２Ｃ１０の増幅を次に詳細に説明する。
【００８２】
図３５は図３４のサブアルゴリズム１９２Ｃ１０を拡張する。このアルゴリズムの拡張はヘビを、（ａ）探索する法線方向がそれぞれ最高の画像基準値になる輪郭に垂直の方向に輪郭を移動させる、（ｂ）正規化制約を使用して歪んだ輪郭を滑らかにする、の２つのステップの反復順序を作る役目をする。サブアルゴリズムの実行で、曲線に沿った各点が調べられて画像ピクセルは各点に垂直でサンプルを抜き取られて画像基準値があらかじめ指定された探索範囲内で各垂直位置にて計算される。このように２０２でループが始まり、曲線の点はそれぞれ処理に備える。その後処理ブロック２０４で曲線上の点に対する垂線が見つかる。その後ブロック２０６で、ブロック２１６からフィルタリングした画像とエッジ画像２１８が利用可能であれば画像基準値に対する垂線が計算される。各点の画像基準値は内側の中間調のピクセル強度を使用して曲線を出力し、またフィルタリングした画像ブロック２１６とエッジ画像ブロック２１８のそれぞれから得たエッジ画像を使用する。輪郭点は画像基準値が最適な位置に移動される。つまり、中間調強度差が最大で端部の位置に一致する位置である。これはブロック２０８の最適場所の選択である。それから、処理ループはブロック２１０で終了し曲線上の処理点が完了する。輪郭は、輪郭のＸＹ座標を指すベクトルをスムージング行列で乗ずることで実行される。曲線を滑らかにする、のブロック２１２の次は最大反復の達成かのひし形の判断ブロックで、達成しているのであれば次に２次元のヘビアルゴリズム１９２Ｃ１０は終点２２０で完了する。もし達していなければ、手続きはサブアルゴリズムの開始ループ２０２に戻る。次にエッジ画像ブロック２１８のフィルタリングした画像ブロック２１６を参照して、検出した前壁層の位置の周辺の同走査線上の小さな探索領域内で検出された前壁層のすべての位置を調べることで、ヘビアルゴリズムは垂直ブロック２０６に沿って最良に計算された画像基準値を得るために実行される。探索領域内でエッジが見つからない場合、壁の位置は低い信頼性を持つものを見なされて壁の位置の出力から取り除かれる。しかし、その探索領域内にエッジ部が存在して器官の壁（例えば向上した画像上の膀胱壁）の外側のピクセルと内側のピクセルの間の強度差が最大であれば、高い信頼性を持つ位置と見なされる。そのような点の壁の位置の出力は高い信頼性を持つ位置に移動される。
【００８３】
図３６はサブアルゴリズム１９２Ｅの図３２を拡張する。サブアルゴリズム１９２Ｅは表面積の測定を得る手続きに関し一連の処理ステップで構成される。ブロック１９２Ｅ２で始まり、セグメント化した前壁と後壁がブロック１９２Ｅ４の膀胱領域を埋める手続きに提供される。膀胱領域を埋める手続きは、膀胱内のピクセルはすべて２５５等のゼロではないピクセル値で埋められている、例えば極座標の形式のような、事前走査の変換した容積を作成する。次に外側のピクセルがすべてゼロに設定される。次の手続きはブロック１９２Ｅ６の３次元の走査変換処理である。３次元の走査変換処理は変換手続きで極座標の事前走査の画像をデカルト座標系に変換するために実行される。作成されたデカルトの容積のサイズは１５０×１５０×１５０である。次にこのデカルトの容積データはブロック１９２Ｅ８の３次元の画像のスムージングに示すように滑らかにされる。スムージングのステップはおよそ１１ｘ１１ｘ１１ピクセルのガウスのスムージングウィンドウを用いる。ガウスのスムージングで使用される種類のフィルタリングは膀胱の表面のように器官の表面の滑らかな出力を生成するのに望ましい。次のブロック１９２Ｅ１０で、一般的な等表面の手続きが実行される。一般的な等表面の手続きはＬｏｒｅｎｓｅｎとＣｌｉｎｅ（Ｗ．Ｅ．ＬｏｒｅｎｓｅｎとＨ．Ｅ．Ｃｌｉｎｅ、「Ｍａｒｃｈｉｎｇ  Ｃｕｂｅｓ：  Ａ  Ｈｉｇｈ  Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ  ３Ｄ  Ｓｕｒｆａｃｅ  Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ（マーチングキューブズ：高分解能の３次元表面を構築するアルゴリズム）」、Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｇｒａｐｈｉｃｓ、１９８７年７月２２巻、１６３−１６９頁）に記述されたマーチングキューブズアルゴリズムを使用する。マーチングキューブズアルゴリズムは膀胱等の器官の領域の等表面を作成するために実行される。等値１２７．５が滑らかな画像のどこに等表面を置くかを決定するのに使われる。等値１２７．５以上はすべて膀胱あるいは関心器官の内側と見なされ、それ以下は膀胱あるいは関心器官の外側と見なされる。次のステップのプロセス１９２Ｅ１２で、器官の表面は１０分の１にされて頂点の数を減らすために滑らかにされる。表面は次に三角形のメッシュを使って表面全体を表わすためにプロセス１９２Ｅ１４で三角形に分けられる。この三角形に分けられた表面は表示の可能性としてＶＲＭＬとして出力されて表面積と他の特性の計算にも使用される。三角形に分けられた表面は表面積の計算に使用される。図３６に示すように、三角形に分けられた表面は終点１９２Ｅ１６でＶＲＭＬファイルとして出力される。表面特性、表面積等はブロック１９２Ｅ１８に示すように計算される。それから、終点１９２Ｅ２０で、表面積はレポート用に出力される。
【００８４】
図３７Ａ−Ｄは前述のアルゴリズムで得た層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。図３７ＡとＢは矢状面（面１）画像で、図３７ＣとＤは横断像である。図３７Ａに後壁に沿った線が示され、騒音のある信号の結果として図３８Ｂにもっとぎざぎざした線が示される。図３７Ｃと３７Ｄは図３２のサブアルゴリズム１９２Ａのモルフォロジカルなクリーンアップにかけた後の器官、この場合は膀胱の壁の境界に沿った層間の追跡のクリーンアップを示す。３７Ｂのぎざぎざした層間の追跡がなくなって実質的に滑らかになったのに注目されたい。３７Ｄの層間の追跡も同様である。
【００８５】
図３８Ａ〜Ｄはモルフォロジカルなクリーンアップのアルゴリズムの応用前と応用後に層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。図３７Ａ〜Ｄと同様に、図３８ＡとＢは矢状断像であり、図３８ＣとＤは横断像である。ここでも、図３８Ｂとの違いに注目されたい。はっきりと組織に入りこんでいる後壁に沿った実質的なぎざぎざの有無、およびモルフォロジカルなクリーンアップでは層間の追跡が器官の壁の境界に沿って、この場合は膀胱の後壁に沿った膀胱に沿って実質的に接近している。
【００８６】
図３９Ａ〜Ｄは層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。ここでもまたモルフォロジカルなクリーンアップ処理が繰り返されており、ヘビアルゴリズムの実行後に、この２次元の走査画像は境界の区別がより正確な忠実度で達成されており高精度な層間の追跡で膀胱を周囲の組織から区別している。
【００８７】
図４０Ａ〜Ｂは層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査の通常図と拡大図である。図４０Ａは通常図で膀胱の壁の領域を見ている白色の正方形がある。図４０Ｂは図４０Ａの白色の正方形周囲の拡大図で、内壁層と外壁層が個別に追跡された線で描かれて示されている。上記で説明した前述のアルゴリズムを使用することで解像度が高くなっている。
【００８８】
図４１Ａ〜Ｂは層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査の通常図と拡大図である。図４０ＡとＢの追跡と同様に、図４１Ａの通常の表示は正方形の囲みが入って示されており、その囲みは図４１Ｂで器官、この場合は膀胱の前壁の内壁層と外壁層の比較可能な高分解能な層間の追跡を示すために拡大されている。図４０Ｂと図４１Ｂの膀胱の壁に検出された前壁の筋肉は図３２の厚み計算の測定値に使用される。
【００８９】
図４２は図１５の代替のアルゴリズムである。生データがまず処理ブロック１７２の下でもたらされて、その後その生データは、ブロック１９２の器官の分割と壁面積の計算とブロック２５０のトランシーバーに最も近い器官の壁の範囲（探索領域）を見つける、の間に分割される。ブロック２５０の後に、トランシーバーに最も近い器官の壁の内壁層はブロック２５２で得られる。それから、ブロック２５４で、トランシーバーに最も近い器官の壁の外壁層の検出が実行される。それから、ブロック２５６で、最も近い壁の厚みが内壁層と外壁層の間の差として計算される。それから、２つの並列のフラクチャ（ｆｒａｃｔｕｒｅ）が器官の壁の容積が計算されるブロック３００で結合されそれから器官の壁の大きさが計算されるブロック４００で終わる。ここでのすべての処理、２５０，２５２，２５４，２５６は２次元または１次元のデータに対して実行される。 
図４３ＡとＢは層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。走査面５００は膀胱の前壁５００Ａと膀胱の後壁５００Ｂで組織の腔の境界に沿って線で描かれた膀胱５００Ｃを示す。図４３Ｂは同じ患者からの別の走査面であり、膀胱５０２Ｃに関する走査面５０２の当初の壁の位置を示しており、前壁５０２Ａと後壁５０２Ｂは層間を追跡することで描写されている。
【００９０】
図４４ＡとＢは層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。図５３Ａは走査面５０６で５３Ｂは同じ患者からの走査面５０８を示す。図４３ＡとＢの走査面とは対照的に、境界は追跡で設定するのがより難しくそれぞれ５０６Ｃと５０８Ａの線で描かれた膀胱の部分は同等に走査面５０６で前壁５０６Ａと後壁５０６Ｂの線で描かれているのを示す。同様に、部分的な線の描写で前壁５０８Ａの一部だけが層間の追跡として示され後壁５０８Ｂの一部が層間の追跡として示されている。図４３Ａと図４３Ｂでこの場合に、一式のギャップで見込みのある候補点を書き入れる利点を受けるのは前壁と後壁の層間の追跡の間であろう。
【００９１】
図４５ＡとＢのそれぞれの走査面５１０と５１２の層間の追跡は線引きをした部分的な膀胱を示しており目盛りの範囲外に伸びている。膀胱はそれぞれ５１０Ｃと５１２Ｃとして表わされており図でそれぞれの前壁は５１０Ａと５１２Ａで後壁は５１２Ｂと５１０Ｂである。本方法を使用してシステムのアルゴリズムは外壁層と内壁層はより明白に描写されるということは注目に値する。走査面５１０において外壁層は５１０Ｄで示され、内壁層は前部の壁に５１０Ａとしてより明白に示される。この時点で後壁は線描写の追跡で示されていない。
【００９２】
図４６ＡとＢは層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。前述の図４６ＡとＢに示す層間の追跡は内壁層と外壁層の前壁の追跡を示す。図４６Ａの走査面５１４において、外壁層５１４Ｄが示され内壁層５１４Ａは部分的に明らかになった膀胱を示す。走査面５１４には追跡５１４Ｂに沿って線で描かれた部分的な後壁も示されている。図４６Ｂで、走査面５１６は５１６Ａの内層と５１６Ｂの外層のわずかな部分と後壁５１６Ｂの非常に小さい部分のみを示す。
【００９３】
図４７ＡとＢは層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。図４７Ａは走査面５１８に関し、図４７Ｂは走査面５２０に関する。走査面５１８において外層の壁５１８Ｄは内層の壁５１８Ａと共に追跡して見られる。後壁５１８Ｂは部分的な追跡で示される。図４７Ｂの走査面５２０は図４７Ａの走査面５１８の並びで、線で描かれた膀胱の別の表示が見られる。走査面の差により、かなり全体的な膀胱が見られ膀胱の近似あるいは前方の壁が、内壁５２０と外層の壁５２０Ｄで描写されている。さらに後壁５２０Ｂが描写されて画像から外れている。
【００９４】
図４８ＡとＢは前述のアルゴリズムを使用した層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。図４８Ａと４８Ｂは異なる患者からの順次走査面で利用可能な膀胱の別な表示を示す。走査面５２２において、膀胱の近似あるいは前方の壁の内層５２２Ａは線で描写されており、外層５２２Ｂは層間の追跡で描写されている。後壁５２２Ｂはわずかに描写されて画面から外れている。同様に、図４８Ｂは膀胱のほんの一部分だけが見える走査面５２４Ａを示すが、それでも膀胱の近似の前方の壁に対する内層５２４Ａが境界の追跡で、境界を追跡した外層５２４Ｄと共に示される。後壁５２４Ｂの一部分だけが見える。
【００９５】
図４９は器官の壁の大きさの測定に使用されるインターネットシステムのメソッドアルゴリズムである。図４９にＢＶＭ６５００トランシーバーエンドブロック６００の検査評価を示す。ブロック６００はユーザーブロック６００Ａ、音波検査者ブロック６００Ｂ、スキャンポイント（ＳｃａｎＰｏｉｎｔ）データベースブロック６００Ｃ、スキャンポイント応用ブロック６００Ｄで構成される。インターネットシステム６００はデータベースのスキャンポイントソフトウェア６００Ｃ経由で６００Ｂ向けに取り外されたユーザーブロック６００Ａとスキャンポイントの応用ソフトウェア６００Ｄの間の統合相互作用を使う。ユーザーは手続きブロック６００Ａ２で患者を走査することで検査評価６００を開始する。それから、手続きブロック６００Ａ４で、検査はスキャンポイントサーバーに肩代わりさせる 。スキャンポイントサーバーブロック６０４は分析を受け取りブロック６００Ａ４からアップロードした検査の結果を格納する。それから、結果は手続きブロック６０６でスキャンポイントデータベース６００Ｃに保存される。手続きブロック６０６のスキャンポイントデータベース６００Ｃからの画像と結果を評価する経験を積んでいる音波検査者がブロック６０８で検査を評価する。それから、「自動結果は有効か？」のクエリーのひし形の判断ブロック６１０が音波検査者カラム６００Ｂで起こる。答えが「ｎｏ」であれば、別のひし形の判断ブロックが「検査を修正することができるか？」のクエリーで６１４に提示される。ひし形の判断ブロック６１４のクエリーに対する答えが「ｙｅｓ」であれば、ブロック６１５で結果は編集されて再分析のために提出される。ひし形の判断ブロック６１０に戻って、「自動結果は有効か？」のクエリーに対する答えが「ｙｅｓ」であれば、手続きはスキャンポイントデータベース６００Ｃのカラムに戻ってブロック６１２で検査はユーザーに利用可能と記録される。ひし形の判断ブロック６１０で音波検査者によって首尾よく評価されて、手続きブロック６１２でユーザーに利用可能と記録された後、検査結果はブロック６２４でユーザーに利用可能になる。そこで検査結果はユーザーカラム６００Ａ内のブロック６２８で評価用にユーザーが受け入れることになる。ブロック６２８において、音波検査者が結果を承認した後でユーザーがその結果を受け入れるか拒絶する。手続きブロック６２８からの受け入れた、あるいは拒絶された結果は次にスキャンポイントデータベースに送られてスキャンポイント６００Ｃで手続きブロック６４０に格納される。音波検査者に戻って、６００Ｂカラムの手続き６１５で、スキャンポイントデータベース６００Ｃとスキャンポイント応用６００Ｄで起こる２つの選択がある。スキャンポイントデータベースカラム６００Ｃで、検査をクローンする手続きブロック６１６が利用可能である。検査をクローンする手続きにおいて、音波検査者は所望するだけ検査を繰り返すことができる。あるいは、スキャンポイント応用ソフト６００Ｄの手続きブロック６１８において、走査結果は分析されて格納することができる。それからスキャンポイントカラム６００Ｃに戻って、保存される結果はクローンと記録されて検査結果はユーザーに��用可能になる。それからブロック６２４で検査結果はユーザーに利用可能になり、ブロック６２４およびユーザーカラム６００Ａからユーザーは次にブロック６２８で検査結果を評価して結果を受け入れるか拒絶するかを決める。それからユーザーはスキャンポイントデータベースカラム６００Ｃに戻り、手続きブロック６３０で結果は保存され必要に応じて変更が行われる。検査評価６００の主要な演算プロセスの上記の詳細な説明により、インターネットシステムを経由して実施した膀胱の大きさの検査は綿密に調べた検査として見ることができる。経験を積んだ音波検査者が検査を評価してそこから生じるデータは必要に応じて再分析される。ユーザーカラム６００Ａに示すように、ユーザーはスキャンポイントで検査を準備する前／後に自由に患者を走査することができる。開始ブロック６００Ａ２で、ユーザーは図１５のサブアルゴリズム１７２で説明したステップと実質的に似ている次のステップを行なう。まず恥骨結合あるいは恥骨の位置を割り出すために患者を触診して、患者の恥骨結合のおよそ２センチメートル（１インチ）上方に患者の中線に沿ってトランシーバー１０を置く。その前に、音響のゲルパッドを上記の位置に配置するか、あるいは超音波伝達ゲルを患者の皮膚に塗布する。それから、トランシーバー１０、現在はＢＶＭ６５００スキャナーをゲルパッドの中心あるいは塗布したゲルの中心近くに置く。次に、Ｖ−Ｍｏｄｅ（登録商標）走査と呼ばれる２次元の走査面の回転配列を得るために走査ボタンをリリースする。Ｖ−Ｍｏｄｅ（登録商標）走査商標が完了すると、図４９のフローチャートで示すような結果が伝達される。トランシーバー１０のある実施態様、具体的にはＢＶＭ６５００スキャナーはディスプレイに示された矢によって、関心器官、この場合は膀胱を捕捉するのに、より合理的に中心の位置に膀胱を捕捉できるようにトランシーバー１０の目標を調節する必要があるかどうかをユーザーに通知することができる。この時点で目標を実証する試みが推奨されるが必須ではない。関心器官、この場合は膀胱が適切に中心の位置にあるかどうかは複数の別な位置で一貫した読取りを得ることで確認される。少なくとも３つの容積の読み取りが一貫していることがそれを示唆する。図４９のインターネットシステムの方法で前述したように、スキャンポイントソフトウェアにアップロードした検査は音波検査者による評価用にすぐにその後利用可能である。音波検査者は、スキャンポイントデータベースにアップロードした生データを評価して器官の容積の表面積と壁の大きさを分析する。音波検査者は結果を現状のままで評価する、検査を完全に拒絶する、あるいは検査を編集する、ことができる。音波検査者が検査を受理するあるいは拒絶する場合、結果は直ちにユーザーに利用可能になる。音波検査者が検査を編集することを選択すると、新しいウィンドウがコンピューターのディスプレイ上に開く。このウィンドウで、音波検査者は一連の点を選択することで矢状面上と横断面上の両方で膀胱の内壁層と外壁層を追跡する。この測定値がスキャンポイントソフトウェアデータベースとスキャンポイント応用にアップロードされる。スキャンポイントインターネットシステム��、新しいレコードを形成するために検査結果のクローンを作り、生データは音波検査者の測定位置で再分析される。音波検査者による測定はこの繰り返した分析の後にズーム厚み測定に加えられる。再分析が完了後、音波検査者によって訂正された結果は元の厚み測定の結果と共にユーザーに提示される。この時点でユーザーは自由に結果を見ることができる。ユーザーは他の検査がスキャンポイントスイートで利用可能なので同じ様に検査を受理あるいは拒絶してもよい。
【００９６】
図５０は４枚の画像パネルＡ−Ｄのスクリーンショットである。スクリーンショットは図４９に記述のインターネットアルゴリズムの実行に平行してこの時点後にユーザーあるいは音波検査者が見ることができるものである。
【００９７】
図５１は２枚の画像パネルＡとＢのスクリーンショットである。図示のスクリーンショットは画像Ｂに２本の内面追跡が描写された２枚の他の画像パネルを示す。この２枚の画像は必要に応じて編集可能である。
【００９８】
図５２は６枚の画像パネルＡ〜Ｆのスクリーンショットである。６枚のスクリーンショットが取得され、器官の近似あるいは前方の壁の内壁層の外形に対する画像処理と層間の追跡の重ね合わせの異なる度合いを示す。
【００９９】
図５３は検査品質報告書のスクリーンショットである。検査品質報告書は膀胱の大きさ、膀胱の容積、羊水量等、および特定の選択された検査の不完全率、不確定率、検査の回数、検査の有効率、品質保証の拒絶率品質保証の編集率、あるいはユーザーによる拒絶回数を分類する異なるレベルの記述子を含むテストの様々なオプションがある。 
図５４は膀胱の当初の分割を示す２枚の画像パネルＡとＢのスクリーンショットである。分割された膀胱は比較的ぎざぎざした層間の追跡で示されるように器官の壁の組織の層間の解像度の初期段階である。
【０１００】
図５５はインターネットシステムのアルゴリズムを用いて内壁と外壁の追跡を重ね合わせた走査面画像である。外壁層９２０は内壁層の追跡９２２と関連して示されている。本発明の好ましい実施態様が上記のように図示され説明されたが、本発明の精神と範囲を逸脱しないで種種の変更を行うことができる。
【０１０１】
本発明の実施態様の中においては速達郵便番号ＥＶ５１０３４０８８６ＵＳによって２００５年２月１７日申請の同発明者の同時係属中の出願に記述した発明と実施態様と関係があり実施することができる。上記の出願の内容はすべてこの参照により開示に含まれる。 
したがって、本発明の範囲は好ましい実施形態および別の実施形態の開示に限定されるものではない。代わりに、本発明は次の請求項の参照によって完全に判断されるべきである。
【図面の簡単な説明】
【０１０２】
【図１】本発明の実施態様による超音波トランシーバーの側面図である。
【図２】図１のトランシーバーから外側に投射する超音波走査円錐の等角図である。
【図３Ａ】図１のトランシーバーから外側に投射する超音波走査円錐の超音波の走査面を図示した平面図である。
【図３Ｂ】図１のトランシーバーから外側に投射する超音波走査円錐の等角図である。
【図３Ｃ】図１のトランシーバーによって生成された走査円錐である。
【図３Ｄ】図３Ｃの走査円錐の平面図である。
【図３Ｅ】図３Ｃと図３Ｄの走査面の側面図である。
【図４Ａ】患者の腹部に当てた図１のトランシーバーの等角図である
【図４Ｂ】本発明の別の実施態様による通信クレードルに置かれた図１のトランシーバーの透視図である。
【図５】本発明の別の実施態様による画像化システムの部分的な概略図である。
【図６】本発明のまた別の実施態様によるネットワークにつながれた画像化システムの部分的な概略図である。
【図７】本発明の様々な実施態様をさらに説明するために使用する選択された解剖学的部分の断面視である。
【図８】図１のトランシーバーによって領域が画像化される図７の解剖学的領域の断面視である。
【図９Ａ−Ｄ】男性被検者の超音波検査の間に得た４つの典型的で連続した超音波画像である。
【図１０Ａ−Ｄ】女性被検者の超音波検査の間に得た４つの典型的で連続した超音波画像である。
【図１１】膀胱の超音波画像化中に選択された走査線に沿って受信した典型的で、修正なしのエコー源性信号である。
【図１２】図１５の膀胱画像化の選択された走査線からの典型的な処理されたエコー源性信号のパターンである。
【図１３】さらに修正した波形をさらに処理することで生成した波形を示す図１２の処理済みエコー源性信号のパターンである。
【図１４】特定の実施態様のメソッドアルゴリズムである。
【図１５】本発明の実施態様による体の器官を走査する方法を説明するフローチャートである。
【図１６】投射角を割り出す方法を説明する線図である。
【図１７】膀胱の前壁と交差する強度パターンを有するエコー源性の包絡線の理想的な線図である。
【図１８】反射の大きい脂肪と交差するエコー源性の強度分布を持つ走査線の包絡線である。
【図１９】図１８の候補点に対応する壁層の位置群を示すＢモード超音波画像である。
【図２０】エコー源性の分散から生ずる複数の壁の候補点の線図である。
【図２１Ａ】本発明の実施態様による外壁の位置を識別する方法のフローチャートである。
【図２１Ｂ】本発明の実施態様による内壁の位置を識別する方法のフローチャートである。
【図２２】選択された走査線に沿って生成した費用関数の典型的なグラフである。
【図２３】走査面に重ね合わせた走査線のセクターを有する内部解剖学的領域の典型的な走査面である。
【図２４】当初の前壁の位置を詳細に示す図２４の走査面４２の拡大部分である。
【図２５】図１４および図１５のサブアルゴリズム１７２の拡張である。
【図２６】図１４のサブアルゴリズム１８０の拡張である。
【図２７】図２６のサブアルゴリズム１８０Ａの拡張である。
【図２８】図２６のサブアルゴリズム１８０Ｃの拡張である。
【図２９】図２６のサブアルゴリズム１８０Ｊの拡張である。
【図３０】図１４のサブアルゴリズム１８４の拡張である。
【図３１】図１４のサブアルゴリズム１８８の拡張である。
【図３２】図３１のサブアルゴリズム１９２の拡張である。
【図３３】図３２のサブアルゴリズム１９２Ａの拡張である。
【図３４】図３２のサブアルゴリズム１９２Ｃの拡張である。
【図３５】図３４のサブアルゴリズム１９２Ｃ１０の拡張である。
【図３６】図３２のサブアルゴリズム１９２Ｅの拡張である。
【図３７Ａ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図３７Ｂ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図３７Ｃ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図３７Ｄ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図３８Ａ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図３８Ｂ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図３８Ｃ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図３８Ｄ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図３９Ａ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図３９Ｂ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図３９Ｃ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図３９Ｄ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図４０Ａ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査の通常図と拡大図である。
【図４０Ｂ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査の通常図と拡大図である。
【図４１Ａ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査の通常図と拡大図である。
【図４１Ｂ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査の通常図と拡大図である。
【図４２】図１５の代替アルゴリズムである。
【図４３Ａ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図４３Ｂ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図４４Ａ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図４４Ｂ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図４５Ａ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図４５Ｂ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図４６Ａ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図４６Ｂ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図４７Ａ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図４７Ｂ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図４８Ａ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図４８Ｂ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図４９】インターネットシステム用のメソッドアルゴリズムである。
【図５０】４枚の画像パネルのスクリーンショットである。
【図５１】２枚の画像パネルのスクリーンショットである。
【図５２】６枚の画像パネルのスクリーンショットである。
【図５３】検査品質報告書のスクリーンショットである。
【図５４】２枚の画像パネルのスクリーンショットである。
【図５５】インターネットシステムのアルゴリズムを用いて内壁と外壁の追跡で重ね合わせた走査面画像である。
【図１】
2007522884.tif 000009
【図２】
2007522884.tif 000010
【図３Ａ】
2007522884.tif 000011
【図３Ｂ】
2007522884.tif 000012
【図３Ｃ】
2007522884.tif 000013
【図３Ｄ】
2007522884.tif 000014
【図３Ｅ】
2007522884.tif 000015
【図４Ａ】
2007522884.tif 000016
【図４Ｂ】
2007522884.tif 000017
【図５】
2007522884.tif 000018
【図６】
2007522884.tif 000019
【図７】
2007522884.tif 000020
【図８】
2007522884.tif 000021
【図９Ａ−Ｄ】
2007522884.tif 000022
【図１０Ａ−Ｄ】
2007522884.tif 000023
【図１１】
2007522884.tif 000024
【図１２】
2007522884.tif 000025
【図１３】
2007522884.tif 000026
【図１４】
2007522884.tif 000027
【図１５】
2007522884.tif 000028
【図１６】
2007522884.tif 000029
【図１７】
2007522884.tif 000030
【図１８】
2007522884.tif 000031
【図１９】
2007522884.tif 000032
【図２０】
2007522884.tif 000033
【図２１Ａ】
2007522884.tif 000034
【図２１Ｂ】
2007522884.tif 000035
【図２２】
2007522884.tif 000036
【図２３】
2007522884.tif 000037
【図２４】
2007522884.tif 000038
【図２５】
2007522884.tif 000039
【図２６】
2007522884.tif 000040
【図２７】
2007522884.tif 000041
【図２８】
2007522884.tif 000042
【図２９】
2007522884.tif 000043
【図３０】
2007522884.tif 000044
【図３１】
2007522884.tif 000045
【図３２】
2007522884.tif 000046
【図３３】
2007522884.tif 000047
【図３４】
2007522884.tif 000048
【図３５】
2007522884.tif 000049
【図３６】
2007522884.tif 000050
【図３７Ａ】
2007522884.tif 000051
【図３７Ｂ】
2007522884.tif 000052
【図３７Ｃ】
2007522884.tif 000053
【図３７Ｄ】
2007522884.tif 000054
【図３８Ａ】
2007522884.tif 000055
【図３８Ｂ】
2007522884.tif 000056
【図３８Ｃ】
2007522884.tif 000057
【図３８Ｄ】
2007522884.tif 000058
【図３９Ａ】
2007522884.tif 000059
【図３９Ｂ】
2007522884.tif 000060
【図３９Ｃ】
2007522884.tif 000061
【図３９Ｄ】
2007522884.tif 000062
【図４０Ａ】
2007522884.tif 000063
【図４０Ｂ】
2007522884.tif 000064
【図４１Ａ】
2007522884.tif 000065
【図４１Ｂ】
2007522884.tif 000066
【図４２】
2007522884.tif 000067
【図４３Ａ】
2007522884.tif 000068
【図４３Ｂ】
2007522884.tif 000069
【図４４Ａ】
2007522884.tif 000070
【図４４Ｂ】
2007522884.tif 000071
【図４５Ａ】
2007522884.tif 000072
【図４５Ｂ】
2007522884.tif 000073
【図４６Ａ】
2007522884.tif 000074
【図４６Ｂ】
2007522884.tif 000075
【図４７Ａ】
2007522884.tif 000076
【図４７Ｂ】
2007522884.tif 000077
【図４８Ａ】
2007522884.tif 000078
【図４８Ｂ】
2007522884.tif 000079
【図４９】
2007522884.tif 000080
【図５０】
2007522884.tif 000081
【図５１】
2007522884.tif 000082
【図５２】
2007522884.tif 000083
【図５３】
2007522884.tif 000084
【図５４】
2007522884.tif 000085
【図５５】
2007522884.tif 000086
【手続補正書】
【提出日】平成18年10月17日(2006.10.17)
【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】
超音波トランシーバーを使用して器官の壁の厚みを測定する方法において、
器官の壁の少なくとも一部が超音波トランシーバーの範囲内に収まるように前記超音波トランシーバーの外側を患者に当て、
前記器官の壁の前記一部の外面と内面に走査線として無線周波数の超音波パルスを送信しそこから反射した前記パルスを受信し前記パルスに基づいて、少なくとも１つの２次元の画像を形成し、
前記２次元の画像から前記器官の壁の第１の位置で壁の軌跡を選び、
前記２次元の画像に関連したパルス反射の１次元的な分析を第２の位置および第３の位置へ応用することで前記壁の軌跡の位置を調節して、 
前記第２と前記第３の位置の間で前記壁の軌跡の差を計算することで前記器官の壁の厚みを割り出す、ことから構成される方法。
【請求項２】
前記無線周波数の超音波パルスは走査面、らせん状、および無作為の走査線からなるグループから選択された１つ以上の形式で前記器官に送信される請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記選択された形式は並進の配列、Ｖ字形の配列、および回転配列からなるグループから選択された配列と関連している走査面である請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記配列の前記走査面は均等に間隔を置いた走査面、非均等に間隔を置いた走査面、および均等に間隔を置いた走査面と非均等に間隔を置いた走査面の組み合わせからなるグループから選択される請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記走査面は均等に間隔を置いた走査線、非均等に間隔を置いた走査線、および均等に間隔を置いた走査線と非均等に間隔を置いた走査線の組み合わせからなるグループから選択された複数の走査線で構成される請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記均等に間隔を置いた各走査面間の間隔はおよそ７．５度である請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記均等に間隔を置いた各走査線間の間隔はおよそ１．５度である請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記１次元的な分析は前記２次元の画像の前記走査線に関連した超音波エコーの信号を修正なしの信号のパターンから修正した信号のパターンに変換することを含む請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記修正した信号のパターンへの転換はヒルベルト変換によって達成される請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記２次元の画像の各走査線の前記修正した信号のパターンの極大頂点が前記第２の位置と前記第３の位置に対する壁の軌跡の候補を割り出す請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記修正した信号のパターンの一部分は最も近い前記第２の位置の候補を割り出すために分析される請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
最も近い前記第２の位置の候補は各走査線の極大頂点のベクトル解析によって割り出される請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
各走査線内の最も近い前記第２の位置の軌跡は各走査線の修正した信号のパターンの最も近い前記第２の位置の軌跡と近接した走査線の修正した信号のパターンの最も近い前記第２の位置の軌跡の候補点の費用分析によって確認される請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記修正した信号のパターンの前記一部分は最も近い前記第３の位置の候補を割り出すために分析される請求項１０に記載の方法。
【請求項１５】
最も近い前記第３の位置の候補は各走査線の極大頂点のベクトル解析によって割り出される請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
各走査線内の最も近い前記第３の位置の軌跡は各走査線の修正した信号のパターンの最も近い前記第２の位置の軌跡と近接した走査線の修正した信号のパターンの最も近い前記第３の位置の軌跡の候補点の費用分析によって確認される請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
厚みは最も近い前記第３の位置の候補と最も近い前記第２の位置の候補の間の差として計算される請求項１２に記載の方法。
【請求項１８】
超音波トランシーバーを使用して器官の壁の容積を測定する方法において、
器官の壁の少なくとも一部が超音波トランシーバーの範囲内に収まるように前記超音波トランシーバーの外側を患者に当て、
前記器官の壁の前記一部の外面と内面に走査線として無線周波数の超音波パルスを送信しそこから反射した前記パルスを受信し前記パルスに基づいて、少なくとも１つの２次元の画像を形成し、
前記２次元の画像から前記器官の壁の第１の位置で壁の軌跡を選び、
前記２次元の画像に関連したパルス反射の１次元的な分析を第２の位置および第３の位置へ応用することで前記壁の軌跡の位置を調節して、
前記第２と前記第３の位置の間で前記壁の軌跡の差を計算することで前記器官の壁の厚みを割り出して、
各走査面は前記第２の位置と前記第３の位置を有する２次元の走査面の配列を形成し、
前記配列の前記第２の位置と第３の位置の面積を計算することで前記器官の壁の面積を割り出し、 
前記面積と前記厚みの積として前記器官の壁の容積を計算する、ことから構成される方法。
【請求項１９】
前記無線周波数の超音波パルスは走査面、らせん状、および無作為の走査線からなるグループから選択された１つ以上の形式で前記器官に送信される請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
超音波トランシーバーを使用して器官の壁の大きさを測定する方法において、
器官の壁の少なくとも一部が超音波トランシーバーの範囲内に収まるように前記超音波トランシーバーの外側を患者に当て、
前記器官の壁の前記一部の外面と内面に走査線として無線周波数の超音波パルスを送信しそこから反射した前記パルスを受信し前記パルスに基づいて、少なくとも１つの２次元の画像を形成し、
前記２次元の画像から前記器官の壁の第１の位置で壁の軌跡を選び、
前記２次元の画像に関連したパルス反射の１次元的な分析を第２の位置および第３の位置へ応用することで前記壁の軌跡の位置を調節して、
前記第２と前記第３の位置の間で前記壁の軌跡の差を計算することで前記器官の壁の厚みを割り出して、
各走査面は前記第２の位置と前記第３の位置を有する２次元の走査面の配列を形成し、
前記配列の前記第２の位置と第３の位置の面積を計算することで前記器官の壁の面積を割り出し、
前記面積と前記厚みの積として前記器官の壁の容積を割り出して、 
容積と密度の積として前記器官の大きさを計算する、ことから構成される方法。
【請求項２１】
前記無線周波数の超音波パルスは走査面、らせん状、および無作為の走査線からなるグループから選択された１つ以上の形式で前記器官に送信される請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
器官の壁の厚みを測定するシステムにおいて、
前記器官の壁の少なくとも一部の外面と内面に走査線として無線周波数の超音波パルスを送信しそこから反射した前記パルスを受信してエコー源性信号のパルスに変換するように設定された超音波トランシーバーと、
前記エコー源性信号のパルスを受信して、前記信号に基づいて前記器官の少なくとも１枚の２次元の画像を示すように設定されたマイクロプロセッサーと、
前記２次元の画像に表示された前記器官の壁の壁の軌跡を識別するために前記マイクロプロセッサーで実行可能な第１のソフトウェアアルゴリズムと、
前記２次元の画像に関連した前記信号のパルスの１次元的な分析を第２の位置と第３の位置に応用するために前記マイクロプロセッサーで実行可能な第２のソフトウェアアルゴリズムと、 
前記第２の位置と前記第３の位置の間の差として前記器官の壁の厚みを計算するために前記マイクロプロセッサーで実行可能な第３のソフトウェアアルゴリズムと、から構成されるシステム。
【請求項２３】
前記無線周波数の超音波パルスは走査面、らせん状、および無作為の走査線からなるグループから選択された１つ以上の形式で前記器官に送信される請求項２２に記載のシステム。
【請求項２４】
さらに前記壁の軌跡の前記第２の位置と前記第３の位置が前記走査面画像上に重ね合わせられる第４のアルゴリズムから構成される請求項２２に記載のシステム。
【請求項２５】
前記器官の壁の厚みは前記走査面画像上に重ね合わせられた第２の位置と第３の位置の差から割り出される請求項２４に記載のシステム。
【請求項２６】
前記厚みはある範囲の厚みに制限されている請求項２５に記載のシステム。
【請求項２７】
前記厚みの範囲は前記器官の前記容積によって割り出される請求項２６に記載のシステム。
【請求項２８】
前記第２のアルゴリズムと前記第３のアルゴリズムは前記第２の位置と前記第３の位置の候補点を前記走査線の垂直入射角度から割り出す請求項２２に記載のシステム。
【請求項２９】
前記第２のアルゴリズムと前記第３のアルゴリズムは前記第２の位置と前記第３の位置の候補点を非垂直入射角度から割り出す請求項２２に記載のシステム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
優先権の主張
本出願は同時出願の２００５年２月１７日申請の米国特許出願番号１１／０６４，１１４に対する一部継続出願であり優先権を主張する。本出願はさらに２００４年４月３０日申請の米国仮特許出願番号６０／５６６，８２３、２００４年４月３０日申請の米国仮特許出願番号６０／５６６，８１８、および２００４年２月１７日申請の米国仮特許出願番号６０／５４５，５７６に対する優先権を主張する。本出願はさらに２００５年２月１７日申請の米国特許出願通し番号１１／０６４，１１４に対する一部継続出願であり優先権を主張する。  
本出願はさらに、２００２年８月９日申請の英国特許出願通し番号０２１８５４７．８に対する優先権を主張するところの、２００３年７月１７日申請のＰＣＴ／ＥＰ０３／０７８０７に優先権を主張するところの、２００４年１２月１３日申請の米国特許出願通し番号１１／０１０，５３９番および２００２年８月９日申請の英国特許出願通し番号０２１８５４７．８に対する優先権を主張するところの、２００３年７月１７日申請のＰＣＴ／ＥＰ０３／０７８０７に対する優先権を主張するところの、米国郵便サービス速達郵便番号ＥＶ５１０３４０８２４ＵＳで２００５年２月３日申請の米国特許出願に対する優先権を主張する。 
本出願はさらに２００２年１１月５日申請の米国仮特許出願番号６０／４２３，８８１および２００２年８月２日申請の米国仮特許出願番号６０／４００，６２４に対する優先権を主張するところの、２００３年５月１２日申請の米国特許出願通し番号１０／４４３，１２６に対する優先権を主張するところの、２００３年７月３１日申請の米国特許出願通し番号１０／６３３，１８６に対する優先権を主張するところの、２００３年１１月５日申請の米国特許出願通し番号１０／７０１，９５５に対する一部継続出願であり優先権を主張するところの、２００３年１１月１０日申請の米国特許出願通し番号１０／７０４，９９６に対する一部継続出願であり優先権を主張する。
【０００２】
本出願はさらに２００２年６月７日申請の米国特許出願通し番号１０／１６５，５５６に対する一部継続出願であり優先権を主張する。
【０００３】
本出願はさらに２００２年１１月５日申請の米国仮特許出願番号６０／４２３，８８１、および２００２年８月２日申請の米国仮特許出願番号６０／４００，６２４に対する優先権を主張するところの、２００３年８月１日申請の特許協力条約（ＰＣＴ）出願通し番号ＰＣＴ／ＵＳ０３／２４３６８に対する一部継続出願であり優先権を主張する。
【０００４】
本出願はさらに２００２年６月７日申請の米国特許出願通し番号１０／１６５，５５６に対する継続出願であるところの、２００３年５月９日申請の特許協力条約（ＰＣＴ）出願通し番号ＰＣＴ／ＵＳ０３／１４７８５に対する一部継続出願であり優先権を主張する。 
本出願はさらに２００２年１１月５日申請の米国仮特許出願番号６０／４２３，８８１、および２００２年８月２日申請の米国仮特許出願番号６０／４００，６２４に対する優先権を主張するところの、米国特許出願通し番号１０／６３３，１８６、ならびに２００２年１１月５日申請の米国仮特許出願番号６０／４２３，８８１に対する優先権を主張するところの、２００３年５月２０日申請の米国特許出願通し番号１０／４４３，１２６、ならびに２００２年８月２日申請の米国仮特許出願番号６０／４００，６２４に対する一部継続出願であり優先権を主張する。
【０００５】
本出願はさらに２００３年５月１２日申請の米国仮特許出願番号６０／４７０，５２５、および２００２年６月７日申請の米国特許出願通し番号１０／１６５，５５６に対して優先権を主張する上記の全出願書はここで完全に記載されたかのように参照としてその全体がここに組み込まれる。
【０００６】
本発明の技術分野
本発明は一般に超音波画像化システムおよび方法に関し、特に様々な疾患状態の診断に使用される超音波システムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００７】
膀胱機能障害を評価するために様々な超音波方法を使用することができる。一般にそのような方法は尿量を含む膀胱の容積を推定する。一例として、米国特許第６，１１０，１１１号（バーナード）では推定する膀胱の表面積を類似する球の表面積と比較することで膀胱圧を推定する超音波システムを開示している。バーナードによると、膀胱の表面積が類似する球の表面積に近づくにつれて、膀胱内により高い圧力が推論される。
【０００８】
膀胱の他の測定が超音波方法を使用して可能であり、いくつかの異なる膀胱の状況を診断するのに同様に有用である。例えば、膀胱壁の厚みと膀胱の大きさは超音波を使用して推定することができ、膀胱出口閉塞および／または膀胱膨満を示すのに使用することができる。一般に、膀胱出口閉塞は膀胱の内圧の上昇を招き、それは排尿中に膀胱が収縮するにつれて周囲の筋肉によって克服されなければならない。したがって、好ましくない膀胱筋肥大が生じることがよくある。膀胱筋肥大の症状は一般に、膀胱壁の厚みの増加および膀胱壁の大きさの増加を含む。一例として、Ｐ.Ｎ. マシューズ、Ｊ.Ｂ. クェール、Ａ.Ｅ.Ａ. ジョゼフ、Ｊ.Ｅ. ウィリアムズ、Ｋ.Ｗ. ウィルキンソン、Ｐ.Ｒ. リドルの「Ｔｈｅ  Ｕｓｅ  ｏｆ  Ｕｌｔｒａｓｏｕｎｄ  ｉｎ  ｔｈｅ  Ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｐｒｏｓｔａｔｉｓｍ（前立腺症調査における超音波の使用）」、Ｂｒｉｔｉｓｈ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｕｒｏｌｏｇｙ、１９８２年第５４巻５３６−５３８頁、およびＣ.Ｊ. カスシオン、Ｆ.Ｆ. バルトン、Ｍ.Ｂ. フセインの「Ｔｒａｎｓａｂｄｏｍｉｎａｌ  Ｕｌｔｒａｓｏｕｎｄ  Ｖｅｒｓｕｓ  Ｅｘｃｒｅｔｏｒｙ  Ｕｒｏｇｒａｐｈｙ  ｉｎ  Ｐｒｅｏｐｅｒａｔｉｖｅ  Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｐａｔｉｅｎｔｓ  ｗｉｔｈ  Ｐｒｏｓｔａｔｉｓｍ（前立腺症患者の術前評価における経腹壁的超音波対排泄性尿路造影）、Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｕｒｏｌｏｇｙ、１９８７年第１３７巻８８３−８８５頁を参照されたい。膀胱壁の容積を推論するために推定された膀胱壁の厚みを使用して、あるいは、代わりに（推定された膀胱壁の容積を膀胱組織の特定の比重で掛けて得た）膀胱壁の大きさを使用して膀胱の容積に一般に独立した値が得られる。容積が増加するにつれて膀胱壁が薄くなる一方で、膀胱壁の容積の合計（あるいは膀胱壁の大きさ）は一般に変わらない。
【０００９】
膀胱の内圧の上昇に応じて膀胱の容積が増加するにつれて、膀胱壁が延びて厚みが減少し、その結果膨満が生じる。膀胱膨満は一般に失禁と過剰膨満を含む多数の膀胱疾患に関連する。失禁は膀胱圧と膀胱膨満が増加するにつれて膀胱に関連した括約筋が膀胱内に尿を保持することができない時に起こる。多くの個人の場合、失禁はその者の膀胱の容積が一貫した最大容積を得た時に起こる。したがって、最大容積が分かっていたら、そして容積が最大値に接近しているときに膀胱の容積を測定できるならば、失禁を防ぐことができる。過剰膨満が起こると、膀胱は過剰な量の尿を充満し膀胱内圧を発生させ、それにより腎障害、腎不全、あるいは、患者に脊髄損傷がある場合は自律神経異常反射による患者の死を含む深刻な弊害を引き起こすことがある。
【００１０】
さらに膀胱の正常な反応は典型的な成人において容積の小さい膀胱で比較的一定であることが観察されている。したがって、正常な健康体の大人は肉体的に排尿困難が生じることはめったになく、通常膀胱に約５０ミリリットル（ｍｌ）未満の尿を残す。したがって現時点で、潜在的に医学的問題の徴候であり得る異常なＰＶＲ容積から正常な排尿後の残尿（ＰＶＲ）容積を識別するのは比較的簡単である。正常な人間の膀胱容量は大きなばらつきがあるから膀胱の低容積で、膀胱膨満の情報は一般に有用ではない。したがって、過剰膨満が生じるあるいは選ばれた個人に失禁が起こる容積閾値を確立することはもっと難しい。従って、膀胱が充満するにつれて、膀胱膨満の測定は個人の過剰膨満と膀胱容量のインジケータとしてより有用になる。
【００１１】
現在の超音波方法は１次元（Ａモード）と２次元（Ｂモード）の超音波モードを使用して膀胱壁厚を測定する。残念ながら、膀胱壁の厚みを決定する現在のこのような方法の応用は操作者の誤作動に影響を受けやすく、時間がかかり、一般に膀胱壁の厚みの不正確な推定を来たす。例えば、１つの既知の超音波方法において、操作者は患者の外部に超音波探触子を当てて患者の方に超音波エネルギーを投影して膀胱領域を映す。操作者は膀胱壁の画像が十分に目に見えるまで超音波探触子の位置を繰り返し変えなければならないので、誤りが超音波データに挿入されることがある。従って、膀胱壁の厚みを決定する現在の超音波方法は膀胱膨満を測定するには信頼性が低いあるいは効果的でない手段である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
したがって、膀胱壁の厚みを正確に測定することができる超音波方法およびシステムが必要である。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
下に横たわる器官構造を検出し測定するために患者の腹の部位を超音波画像化するためのシステムと方法であって、特に、膀胱を画像化して膀胱の排尿筋の厚み、容積、大きさを割り出すシステムと方法を開示する。本発明の１つの側面において、２次元の走査面、あるいは３次元の分散走査線の配列で構成された３次元の走査円錐の集まりを得るために腹の部位を走査することによってエコー源性データが得られる。次に膀胱壁の厚みと表面積を測定するために選択された２次元と１次元のアルゴリズムがエコー源性データに応用される。
【００１４】
器官の壁と交差する走査線に応用したＢモードのエコー信号処理アルゴリズムによって壁の軌跡の当初のピクセル位置が２次元の走査面で割り出される。当初の壁の軌跡のピクセル位置は壁の位置の当初の近似値として役立ち、そこからより多くの厳密なアルゴリズムが当初に選択された壁の軌跡を再確認するため、あるいはおそらく他の軌跡の位置を選択するために応用される。再確認したあるいは新しく選択された軌跡の位置は決定的な壁の軌跡のピクセル位置を定義するためのより高解像度のエコー信号処理アルゴリズムを応用することで得られる。それから、決定的な壁の軌跡のピクセル位置の立証は同じ走査面内の走査線の近隣の決定的なピクセル位置を使った費用関数分析によって確立される。
【００１５】
割り出された決定的な壁のピクセルの軌跡は器官の外壁と器官の内壁のピクセル位置を含んでいる。器官の外壁と内壁の決定的な軌跡のピクセルを分離する距離は器官の壁の厚みを割り出す。Ａモードのアルゴリズムで割り出された決定的な外壁の軌跡のピクセル位置に応用するＢモードのアルゴリズムは、一定の走査面内での器官の壁の外側の境界線を割り出す。内壁境界の表面積は走査円錐内の走査面配列の分析によって割り出される。器官の壁の容積は器官の壁の表面積と厚みの積で算出される。器官の壁の大きさは器官の壁の容積と密度の積で算出される。器官が膀胱である場合、膀胱壁の厚みと壁の大きさは膀胱機能障害評価のための情報提供用に算出される。
【００１６】
２次元と１次元のアルゴリズムの集合には器官の壁の表面積を割り出して当初の前壁の位置を設けるための超音波Ｂモードベースの分割アルゴリズムと専用のヘビアルゴリズムが含まれる。Ｂモードのアルゴリズムで割り出された当初の前壁の位置は十分に正確であってさらに１次元のアルゴリズムで処理される。１次元のアルゴリズムはＡモードベースのアルゴリズムのユニークな配列でＢモードのアルゴリズムで当初割り出された壁の位置の軌跡の正確さと精度を一層向上させるためにエコー源性超音波の走査線に応用される。
【００１７】
本発明の好ましい実施態様において、患者の体外に配置されたマイクロプロセッサーをベースとした超音波装置は、患者の膀胱を超音波パルスで複数面走査し、各面に沿った反射エコーを受け取り、エコーをアナログ信号に変換し、アナログ信号をデジタル信号に変換し、デジタル信号をコンピューターシステムにダウンロードする。
【００１８】
様々な走査方法と分析方法が本発明に基づいて適しているであろうが、好ましい実施態様では、コンピューターシステムは、膀胱壁の内面（粘膜下）と外面（漿膜下）から反射したエコーの数学的分析から、膀胱の一部分を３次元で円錐形に成形した画像を得るために、ダウンロードしたデジタル信号の走査変換を行う。円錐形の画像は２次元の走査面の３次元配列を得るための無線周波数（ＲＦ）超音波（約２−１０ＭＨｚ）を用いた超音波パルスの反射を介して得られる。走査面は２次元の走査面の規則的に間隔が開いた配列でも、不規則に間隔が開いた配列でも、あるいは規則的に間隔が開いた配列と不規則に間隔が開いた配列の組み合わせでもよい。２次元の走査面は、次に１次元の走査線（超音波Ａライン）の配列で形成され、走査線は規則的に間隔が開いていても、不規則に間隔が開いていても、あるいは規則的に間隔が開いた走査線と不規則に間隔が開いた走査線の組み合わせでもよい。２次元の走査面からなる３次元の配列は立体角の走査円錐となる。
【００１９】
あるいは、３次元の分散走査線の３次元の走査円錐で膀胱を走査するように設定した３次元の超音波装置から得られた３次元データセットによって立体角の走査円錐が得られる。３次元の走査円錐は２次元の走査面からなる３次元の配列ではなく、代わりに、複数の内部と周辺の１次元の走査線によって形成された立体角走査円錐である。走査線は、必ずしも走査面内に限定されなく、どちらかといえば２次元の走査面の３次元の配列内にある走査面間の空間を占有する。
【００２０】
立体角の走査円錐は、２次元の走査面の３次元の配列として、あるいは３次元の分散走査線の３次元の走査円錐としてのどちらかで膀胱壁の内面と外面の膀胱壁の領域あるいは表面の一区画を位置決めするベースを提供する。表面のそれぞれの一区画の位置が割り出されて、内面と外面の一区画との間の距離あるいは厚みが測定される。膀胱壁の大きさは膀胱の表面積と、膀胱壁の厚さと、膀胱壁の比重の積として算出される。膀胱壁全体あるいは、膀胱の前方、後方、および横方向の部分を含む様々な領域の厚みと大きさを測定することができる。膀胱の厚みと大きさを割り出すために走査線あるいは走査面データを分析するプログラムの好ましい実施態様はアルゴリズムを使用する。
【００２１】
本発明の別の実施態様はダウンロードしたデジタル信号をインターネットウェブ上のシステムによって制御される遠隔のマイクロプロセッサー装置と互換性を持つように設定する。インターネットウェブ上のシステムは器官の厚みと器官の大きさの割り出しを収集、分析、格納する多数のプログラムを持っている。別の実施態様は時間とともに内臓が肥大する速度を測定することができる。プログラムは疾病の追跡、疾病の進行、および患者にためになる指示の提供を許可する指示を含むことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
本発明の好ましい実施態様と代替実施態様を、以下の図面を参照して詳しく説明する。
【００２３】
好ましい実施態様の詳細な説明
図１は超音波トランシーバー１０の側面図である。トランシーバー１０はユーザーがトランシーバー１０を操作できるように適切に設定された外の方向に延出するハンドル１２を備えたハウジング１８を含む。ハンドル１２はユーザーが選択された解剖学的部分の超音波走査を始めることができるトリガー１４と以下に説明する腔セレクター１６を含む。トランシーバー１０は適切な音響のインピーダンス整合を提供し超音波エネルギーが解剖学的部分に投射される際に適切に集中するために選択された解剖学的部分が走査される際に患者の表面部分と接触するトランシーバードーム２０を含む。トランシーバー１０はさらにハウジング１８内に配置された個別に励起可能な超音波変換器素子（図１には不図示）を含む。変換器素子はドーム２０から超音波エネルギーを外の方向に投射し解剖学的部分内の内部構造によって生成された音響的反射を受信できるように適切にハウジング１８内に配置される。超音波素子の配列は選択された解剖学的部分が走査される際に患者の表面部分と接触するトランシーバードーム２０、あるいは選択された解剖学的領域を走査する他の同様の作動手段の、モーターによってハウジング１８内に移動される１次元、あるいは２次元配列の圧電素子を含むこともできる。あるいは、選択された解剖学的領域が配列中の素子を選択的に励振することにより走査されるように配列はハウジング１８に対して静止の状態でもよい。トランシーバー１０は超音波走査からの処理結果を表示してユーザーとトランシーバー１０間で操作上の対話を可能にするディスプレイ２４を含む。ディスプレイ２４は選択された解剖学的部分に対してトランシーバー１０の適切および／または最適な位置決めを示す英数字データを表示するように設定することができる。他の実施態様において、選択された解剖学的領域の２次元あるいは３次元の画像をディスプレイ２４に表示してもよい。ディスプレイ２４は液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ、陰極線管（ＣＲＴ）ディスプレイ、あるいはユーザーに英数字データおよび／または図形画像を提示できる他の適切なディスプレイ装置であってもよい。
【００２４】
さらに図１に示すように、腔セレクター１６は患者の解剖学的構造への超音波信号の送受信を調節して制御できる構造になっている。特に、腔セレクター１６はトランシーバー１０が男性と女性の患者の様々な解剖的詳細に調節できるようにする。例えば、腔セレクター１６が男性の患者用に調整される場合、トランシーバー１０は男性の患者の膀胱等の単一の腔を探索するように適切に設定される。これに対して、腔セレクター１６が女性の患者用に調整される場合、トランシーバー１０は膀胱と子宮を含む体の領域等の多数の腔を有する解剖学的部分を画像化するように設定される。トランシーバー１０の別の実施態様は単一の腔の走査モード、あるいは男性および／または女性の患者に使用することができる複数の腔の走査モードを選択するように設定された腔セレクター１６を含んでもよい。腔セレクター１６は、このように単一の腔の領域を画像化する、あるいは肺および心臓を含む領域等の複合の腔の領域を画像化できるようにしてもよい。
【００２５】
患者の選択された解剖学的部分を走査するには、トランシーバー１０のトランシーバードーム２０は走査される解剖学的部分に最も近い患者の表面部分に接して配置される。ユーザーは次にトリガー１４を押し下げることでトランシーバー１０を始動させる。それに応答して、トランシーバー１０は体へ超音波信号を送信し、選択された解剖学的部分の超音波画像を生成するためにトランシーバー１０によって少なくとも部分的に処理された対応する戻りエコー信号を受信する。ある実施態様において、トランシーバー１０はおよそ２メガヘルツ（ＭＨｚ）くらいから１０ＭＨｚくらいまでに及ぶ範囲の超音波信号を送信する。
【００２６】
一実施態様において、トランシーバー１０は所定の周波数および／またはパルス繰返し数で超音波エネルギーを生成しトランシーバー１０に超音波エネルギーを転送するように設定された超音波システムに操作して連結することができる。システムは走査された解剖学的領域の画像を作成するためにトランシーバー１０が受信した反射した超音波エネルギーを処理するように設定されたプロセッサーをさらに含む。さらに、システムは一般に陰極線管（ＣＲＴ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、プラズマディスプレイ装置等の表示装置、あるいは生成された画像を見るのに使用することができる他の同様のディスプレイ装置を含む。システムはさらにトランシーバー１０の操作を制御するために協調してプロセッサーを補佐するキーボード、位置決め装置、その他同様の装置等の複数の周辺機器を含んでもよい。次に超音波システムを詳細に説明する。さらに別の実施態様において、トランシーバー１０は、トランシーバー１０を操作して制御し、超音波画像を生成するために反射した超音波エネルギーを処理するためにハウジング１８内に配置されたマイクロプロセッサーとマイクロプロセッサーに関連するソフトウェアを含む自蔵装置であってもよい。さらに、ディスプレイ２４は生成画像を表示するおよび／またはトランシーバー１０の操作に関連した他の情報を見るために使用される。例えば、情報は一連の走査を行なう前にトランシーバー１０の好ましい位置決めを示す英数字データを含んでもよい。さらにまた別のある実施態様において、トランシーバー１０は、トランシーバー１０の操作を部分的に制御するソフトウェア、また走査した解剖学的領域の画像が生成されるようにトランシーバー１０から転送された処理情報のソフトウェアを含むラップトップまたはデスクトップコンピューター等の汎用コンピューターに連結して操作してもよい。
【００２７】
前述の実施態様のどれにでも図１のトランシーバー１０を使用することができるが、他のトランシーバーを使用してもよい。例えば、トランシーバーはトランシーバー１０の１つ以上の機能が欠けていてもよい。例えば、適切なトランシーバーは手動携帯型の装置でなくてもよく、および／または上部搭載型のディスプレイでない、あるいは選択的に他の機能を欠く、あるいはさらなる相違があってもよい。
【００２８】
図２はトランシーバー１０の操作を詳しく説明するために用いる図１のトランシーバー１０から外の方向に投射する超音波走査円錐３０の等角図である。超音波走査円錐３０は、トランシーバー１０のドーム２０から外の方向に延出し、走査円錐３０の外面を定義する周辺走査線３１Ａ〜３１Ｆを有する複数の離散性の走査面で一般に円錐形の形を構成する。走査面はさらに各走査面のそれぞれの周辺走査線３１Ａ〜３１Ｆの間に分散した内部走査線３４Ａ〜３４Ｃを含む。各走査面内の走査線は集合体として得られた１次元の超音波のＡラインで走査円錐３０の円錐形の形を定義する。
【００２９】
引き続き図２を参照し、さらに図３Ａを参照して、２次元の走査面４２の回転配列によって形成された超音波走査円錐４０はトランシーバー１０のドーム２０から外の方向に投射する。複数の走査面４０はトランシーバー１０を通って延出する軸１１のまわりに向いている。走査面４２の各々は所定の位置角θで軸１１のまわりに位置する。走査面４２は角度θ１と角度θ２で相互に間隔をおいている。相応して、それぞれの走査面４２内の走査線は角度φ１と角度φ２で相互に間隔をおいている。角度θ１と角度θ２はほぼ同等に描写されているが、角度θ１と角度θ２は異なる値を持ってもよいことは明らかである。同様に、角度θ１と角度θ２はほぼ同等として示されているが、角度θ１と角度θ２は異なる角度を有することもできる。 
さらに図３Ｂも参照して、周辺走査線４４と周辺走査線４６、および内部走査線４８はさらにトランシーバー１０（図３Ａ）から外の方向に延出する長さｒによって定義される。したがって、周辺走査線４４および４６に沿った選択点Ｐならびに内部走査線４８は距離ｒおよび角度の座標値φとθを基準として定義することができる。 
引き続き図２、３Ａおよび３Ｂを参照して、複数の周辺走査線３１Ａ〜Ｅおよび複数の内部走査線３４Ａ〜Ｄは必ずしも走査面内に限定されなく、代わりに内部領域の至る所および走査円錐３０（図２）の周辺に沿って走査することができる３次元に分散したＡライン（走査線）である。したがって、走査円錐３０内の任意点Ｐは、値が可変の座標γ、 φ、 θによって特定してもよい。トランシーバー１０から放射する内部走査線の数および位置はしたがって走査円錐３０内の構造あるいは画像を十分に視覚化するために必要に応じて異なる位置座標で走査円錐３０内に分散されてもよい。前述したように、変換器の角度運動は機械的に実施されてもよく、あるいは、電子的に生成されてもよい。どちらの場合でも、傾斜角が−６０度から＋６０度の合計約１２０度の円弧を走査するように走査数および走査長は可変であってもよい。一実施態様において、トランシーバー１０は第１限定走査線４４と第２限定走査線４６の間でそれぞれ約１８〜２０センチメートル（ｃｍ）くらいの長さを有する約７７本の複数の走査線を生成するように設定される。
【００３０】
前述したように、隣接した走査線３４（図２）間の角距離は均等でもよく、あるいは非均等でもよい。例えば、別のある実施態様において、（図２に示すように）角距離φ１およびφ２は１．５度くらいでもよい。また、別のある実施態様において、角距離φ１およびφ２は、第１走査線と第２走査線の間に１．５度の距離、第２走査線と第３走査線の間に６．８度の距離、第３走査線と第４走査線の間に１５．５度の距離、第４走査線と第５走査線の間に７．２度の距離というように隣接する角度が１．５度、６．８度、１５．５度、７．２度等の角度を含める順序で一続きでもよい。隣接した走査線間の角距離は均等・非均等の角度の間隔の組み合わせでもよく、例えば、角度の一続きは、１．５度、１．５度、１．５度、７．２度、１４．３度、２０．２度、８．０度、８．０度、８．０度、４．３度、７．８度等を含む順序であってもよい。
【００３１】
走査面４２が生成されると、トランシーバー１０は別の走査面を生成するためにトランシーバー１０内の変換器組立部を異なる角度の増分に位置決めするために回転角度θ（図３Ａ）を介して変換器を回転させる。変換器組立部がθ方向に回転すると、各走査面は前の走査面に関して回転角度θの選択された増分だけわずかに回転して一連の走査面が生成される。前述したように、隣接した走査面間の増分は均等でも非均等でもよい。例えば、図３Ｂをさらに参照して、別のある実施態様において、走査面４２はそれぞれ約７．５度の回転角度の増分で投射されてもよい。他の実施態様において、角度の増分は非均等でもよく、隣接した走査面間の間隔は３．０度、１８．５度、１０．２度等を含む一続きに配置されてもよい。したがって、第１走査面と第２走査面の間に約３．０度の増分、第２走査面と第３走査面の間に約１８．５度の増分、第３走査面と第４走査面の間に約１０．２度の増分等が存在する。走査面の間隔は均等および非均等な回転角度の増分の組み合わせでもよく、すなわち例えば、増分角度の一続きが３．０度、３．０度、３．０度、１８．５度、１０．２度、２０．６度、７．５度、７．５度、７．５度、１６．０度、５．８度等を含む一続きで配列されてもよい。
【００３２】
図３Ｃはトランシーバー１０によって生成される走査円錐４０である。走査円錐４０は走査円錐４０の頂点の近くにドーム状の切抜き４１を含んでおり、少なくとも一部分は（図１に示すように）トランシーバードーム２０があることを形作る。次に図３Ｄを参照すると、図３Ｄの走査円錐４０の平面図が示される。ドーム状の切抜き４１は、走査面４２のそれぞれが角度の増分θによって相互に間隔を置いて、走査円錐４０のおよそ中心に位置する。走査円錐４０は相互に均等に間隔を置く４８本の走査面４２を含むが、走査円錐４０の走査面４２の本数は少なくとも２本を含む任意の数を含むように変えることができる。
【００３３】
図３Ｅは、図３Ｃと図３Ｄの走査面４２の側面図であり、ドーム状の切抜き４１から外の方向に延出する約７７本の走査線４８を含んでいる。別な走査円錐の構成が可能である。例えば、Ｖ字形の走査円錐、あるいは他の同様な形をトランシーバー１０（図１）で生成することができる。
【００３４】
図４Ａは患者の腹部位に当てた図１のトランシーバー１０の等角図であり、患者の膀胱壁の大きさを決定するデータ取得方法の典型である。患者と接触しているのはパッド６７で患者とトランシーバー１０の間の超音波減衰の押さえるための音響カップリングゲルを含む。あるいは、音響カップリングゲルは患者の皮膚に塗ってもよい。トランシーバー１０のドーム２０（不図示）はパッド６７と接触する。トランシーバー１０は腹部横断の膀胱を画像化するために使用することができ、当初の目標過程においてトランシーバー１０は２次元の連続的な取得モードで操作される。２次元の連続モードにおいて、データは連続的に得られ前記で示し説明したように走査面画像として示される。このようにして取得したデータは操作者がトランシーバー１０を患者の腹の部位の端から端まで物理的に移動している間、トランシーバー１０につながれたディスプレイ２４等のディスプレイ装置上で見ることができる。データの取得が望ましい場合、ディスプレイ装置で操作者に提示されるリアルタイムの画像化を得るために、操作者はトランシーバー１０のトリガー１４を押し下げてデータを取得することができる。
【００３５】
図４Ｂは本発明の別の実施態様による通信クレードル５０に置かれた図１のトランシーバー１０の透視図である。通信クレードル５０はトランシーバー１０を受信し、トランシーバー１０にデータおよび／または電気エネルギーを転送するのに操作することができる。本発明の別のある実施態様において、トランシーバー１０（不図示）によって生成された画像情報を受信するように設定されたクレードル５０はデータ記憶装置を含んでもよく、また画像をさらに処理するために他のプロセッサーあるいはシステムに捕捉した画像情報を転送するのに用いられるデータインターフェース１３を含んでもよい。ある実施態様において、データインターフェースは接続ケーブル５３を有するユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）インターフェースを含んでもよい。他の実施態様において、データインターフェース１３はファイアワイヤインターフェース、ＲＳ２３２インターフェース、あるいは他の同様な既知のインターフェース装置を含んでもよい。さらに他のある実施態様にて、データインターフェース１３はプログラムした指示をトランシーバー１０内に配置された制御演算装置に転送するために使用してもよい。
【００３６】
図５は本発明の別の実施態様による画像化システム５１の部分的な概略図である。システム５１はコンピューター装置５２と通信し、コンピューター装置５２はさらにサーバー５６と通信するトランシーバー１０を少なくとも１つ含む。少なくとも１つのトランシーバー１０は前述のように患者の方に超音波エネルギーを投射して結果として生じる超音波エコーを受信するように操作することができる。超音波エコーはトランシーバー１０内であるいは代わりにトランシーバー１０につないだコンピューター装置５２内でデジタル信号に変換することができる。同様に、デジタル信号はトランシーバー１０で、あるいはコンピューター装置５２につないだディスプレイ５４で見ることができる超音波画像を生成するためにコンピューター装置５２内で、格納され処理されてもよい。どちらの場合でも、トランシーバー１０は接続ケーブル５３、あるいは無線リンク、イーサネット（登録商標）リンク等、あるいは赤外線無線リンクの手段でコンピューター装置５２につなぐことができる。トランシーバー１０および／またはコンピューター装置５２は以下で詳細に説明するアルゴリズムを使用してデジタル信号を処理するように設定される。
【００３７】
引き続き図５に示すように、コンピューター装置５２は処理した画像および／またはコンピューター装置５２からの画像データおよび／またはトランシーバー１０を受信するように設定されたサーバー５６に情報を伝達することができる。サーバー５６は少なくとも１台のクライアントコンピューター（図５に不図示）に／からコマンドを要請および／または発行するために反応するコンピューターのソフトウェアおよび／またはハードウェアデバイスを含んでもよい。サーバー５６は電話網、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）あるいは他の同様のネットワーク等のローカル通信システム５５によって、コンピューター装置５２につながれる。
【００３８】
画像化システム５１の操作。トランシーバー１０は超音波情報を患者の選択領域に投射するため、および受信した超音波エコーに比例した信号をさらなる処理および／または格納用にコンピューター装置５２送信するためにそれぞれ別々に独立して使用することができる。画像処理がコンピューター装置５２で行われる場合、コンピューター装置５２はそれぞれ、前述のように、格納した信号から複数の１次元の画像を作成して分析し複数の画像を複数の２次元の走査面に転換する指示を有する画像化ソフトウェアを含む。さらに、画像化ソフトウエアプログラムは複数の２次元の走査面から３次元のレンダリングを提示することもできる。コンピューター装置５２はそれぞれ画像処理アルゴリズムを実行する指示を含むこともでき、それには他の付加的な超音波画像の向上手続きを行なう指示を含むこともできる。
【００３９】
システム５１の別の実施態様において、付加的な超音波画像の向上手続きを行なう画像化ソフトウエアプログラムおよび他の指示はサーバー５６に置かれる。システム５１につながれたコンピューター装置５２はそれぞれクレードル５０を用いてトランシーバー１０から取得した信号を受信しコンピューター装置５２のメモリにその信号を格納する。コンピューター装置５２は続いてサーバー５６から付加的な超音波画像の向上手続きを行なうために画像化ソフトウエアプログラムと指示を検索して取り出す。それから、コンピューター装置５２はそれぞれ１次元の画像、２次元の画像、および３次元のレンダリング、ならびに検索して取り出した画像化手続きおよび超音波向上手続きから向上した画像を作成する。データ解析の手続きからの結果は格納するためにサーバー５６へ送信されてもよい。
【００４０】
引き続きシステム５１の別の実施態様において、画像化ソフトウエアプログラムおよび付加的な超音波画像の向上手順を行なう指示はサーバー５６に位置し、サーバー５６上で実行される。システム５１のコンピューター装置５２はそれぞれ取得した信号をトランシーバー１０から受信し、クレードル５０を通してコンピューター５２のメモリに送信する。コンピュータデバイス５２は次にその格納した信号をサーバー５６に送信する。サーバー５６で、１次元の画像、２次元の画像、３次元のレンダリングおよびその信号からの向上した画像を準備するために画像化ソフトウエアプログラムおよび付加的な超音波画像の向上手順を行なう指示が実行される。データ解析手続きからの結果はサーバー５６で格納されてもよく、あるいは、アーカイブ領域あるいは他の目的にサーバーと連結したクライアントコンピューターに送信されてもよい。
【００４１】
図６は本発明のまた別の実施態様におけるネットワーク化された画像化システム６１の部分的な概略図である。本発明の実施態様の多くの要素を他の実施態様と関連させて詳しく説明したが簡潔にするためにこれ以上の説明は避ける。 ネットワーク化した画像化システム６１はコンピューター装置５２とサーバー６６の間に置いた公衆データ網６４を含む。公衆データ網６４はＬＡＮ、ＷＡＮあるいはインターネットを含んでもよい。したがって、公衆データ網６４に関連した他の計算装置は携帯計算装置５２とサーバー５６で画像化データおよび／または超音波画像を通信することができる。２つのトランシーバー１０が図６に示すネットワーク化した画像化システム６１に示されるが、２つ以下、あるいは、２つ以上のトランシーバー１０があってもよい。公衆データ網６４はシステム６１が画像とデータを他のコンピューター装置および／またはプロセッサーと通信するのを便利に可能にする。
【００４２】
図７はさらに本発明の様々な実施態様を説明するために使用される選択された解剖学的部分の断面視である。図７に示すように、トランシーバー１０は男性患者の膀胱と周囲の組織を含む可能性がある解剖学的部分上に置かれる。さらに、患者とトランシーバー１０間の超音波減衰を抑えるためにトランシーバーのドーム２０がパッド６７内に含まれる音響カップリングゲルに接触して置かれているのが示されている。あるいは、ドーム２０は患者の皮膚上に塗布した音響カップリングゲルと接触して置かれてもよい。膀胱壁は外壁層（臓側腹膜）、対向の内壁層、外側層と内壁層の間に位置する中間壁層を含む３つの別個で観測可能な層に分割することができる。一般に、膀胱の筋収縮は中間壁層の筋組織に起因し、これにより膀胱内の尿が排泄される。膀胱壁の厚さは一般に約１．０ミリメートル（ｍｍ）と約４．０ミリメートル（ｍｍ）の間でさまざまである。膀胱壁の容積は膀胱の面積と膀胱壁の厚みの積であるので、膀胱壁の表面積の割り出しと膀胱壁の厚みが十分に正確であれば膀胱壁の容積の推定は合理的に正確である。膀胱壁の厚みが膀胱のまわりで実質的に均等であるとすると、膀胱壁の大きさは膀胱壁の容積と壁組織の密度の推定の積で計算することができる。したがって膀胱壁の大きさの計算は膀胱壁の表面積の割り出しの正確度と膀胱壁の厚さの測定によって同様に限定される。
【００４３】
図８は解剖学的領域がトランシーバー１０によって画像化された図７の領域の断面視である。前述したように、トランシーバー１０はさらに複数の走査線４８から成る走査面４２を生成することで解剖学的領域を画像化する操作が可能である。図８において、部分的な走査面４２は、膀胱の前壁（例えばドーム２０に近い壁）と交差し膀胱を通って膀胱の後壁に延出する複数の走査線４８を図示するために解剖学的領域のＢモードの超音波画像に重ね合わせられる。 
図９Ａ〜図９Ｄは超音波検査中に男性の被検者から得た４つの典型的で連続した超音波画像である。超音波画像は低解像度のＢモードのアルゴリズムを使って得たもので膀胱壁に囲まれた膀胱の容積を示す。図９Ａ〜９Ｄは一般により暗い色の膀胱の容積を囲む膀胱の前面と後壁を示す。図９Ａ〜９Ｄはまた比較的不十分に定義された膀胱の前壁と後壁を示す。
【００４４】
図１０Ａ〜１０Ｄは超音波検査中に女性の被検者から得た典型的で連続する４つの超音波画像である。図１０Ａ〜１０Ｄの超音波画像も低解像度のＢモードのアルゴリズムを使用して得たものである。図１０Ａ〜１０Ｄにおいて膀胱は同様に不十分に定義されており、子宮の構造が膀胱の向こう側に検出されている。膀胱前壁（ＢＦＷ）と対向の膀胱後壁（ＢＢＷ）は子宮の後壁（ＵＢＷ）と子宮の前壁（ＵＦＷ）と一緒に画像化されるがなおもやや不十分に定義されている。このように、Ｂモードの画像化から得た選択された壁の位置を使用して同じ女性の被検者からの子宮の正面と後壁と膀胱を容易に識別する能力を確立するのは難しい。特に、子宮あるいは膀胱の外壁と内壁の位置の間のより狭い距離の割り出しを確立することは非常に困難な場合が多い。
【００４５】
図１１は膀胱の超音波画像化中に選択された走査線に沿って受信した典型的で修正なしのエコー源性信号である。エコー源性信号のパターンは、膀胱の外壁（図７に一番よく示される）で生じる反射に起因する外壁の反射（実線で表示）と、膀胱の内壁（図７に示す）で生じる反射に起因する内壁の反射（破線で表示）を含む。修正なしの内壁反射と外壁反射の信号は少なくとも部分的に重なるので、膀胱の内壁の位置を正確に外壁の位置と区別するのは難しい可能性がある。
【００４６】
図１２は図８の膀胱の画像化の選択された走査線から処理したエコー信号の典型的なパターンである。外壁と内壁の反射信号は信号包絡線の波形を生成するために代数的に加算され修正される。修正は代数的に加算した波形にヒルベルト変換を行なうことで達成される。包絡線はより明白な信号の頂点を外壁と内壁に対応して示すので、ヒルベルト変換で得られた信号包絡線のプラス波形は器官の前壁の外層と内層の中央の位置を正確に特定するのを有利に可能にする。
【００４７】
図１３は図１２の処理済みエコー源性信号のパターンであり修正した波形を追加処理することで生成した波形を示す。波形（図１３に点線で表示）は選択された膀胱壁の位置がより容易に識別されるようにＡモードのアルゴリズムを使って図１２の修正した波形を処理することで生成することができる。処理済みの修正した波形は一般により鮮鋭でおよび／または頂点を示し、処理済みの修正した波形上の様々な最大点を容易に識別するのを可能にする。識別されると、波形の最大点は以下に説明するように、さらに膀胱壁を画像化するための候補点の選択に使用することができる。
【００４８】
図１４はある実施態様のメソッドアルゴリズムである。メソッドアルゴリズム１７０は器官の壁の大きさの計算となる８つのサブアルゴリズムで構成される。ブロック１７２において、超音波探触子が患者の腹の上に置かれ器官の壁の画像の少なくとも一部分を捕捉するために走査が始まる。エコーは次のブロックのブロック１７６で受信されて処理される。ブロック１７６の信号は信号の強度に比例してエコーから生成されて２次元の走査面のフォーマットで超音波の２次元の画像として処理され示される。これは一般にＢモードの超音波と呼ばれる。次のブロックはブロック１８０であり、そこで２次元の走査面の所望の器官が選択されて少なくとも１つの走査面の器官の壁が壁の軌跡で描かれる。アルゴリズム１７０はブロック１８４に続き、そこで２次元の走査面からの当初の壁の描写はさらに改善あるいは調節される。２次元の壁の軌跡の位置の調節は内壁層および外壁層の軌跡を得るために走査線のエコー信号の１次元分析を応用することで達成される。次のブロックはブロック１８８であり、器官の壁の厚みがブロック１８４から割り出された内壁層の軌跡と外壁層の軌跡との差として計算される。アルゴリズム１７０はブロック１９２に続き、そこでＢモードの超音波から得た２次元の走査面は３次元の配列に組み立てられて器官の壁の壁表面積が計算される。ブロック３００で、器官の壁の容積がブロック１８８から割り出された厚みとブロック１９２から割り出された表面積の積として計算される。最後にブロック４００で、器官の壁の大きさがブロック３００から得た容積と器官の壁の組織密度の積として計算される。
【００４９】
図１５は一実施形態による体の器官の走査するためのメソッド１７０を説明するのに使用されるフローチャートである。ブロック１７２で、超音波エネルギーが体の器官の方に投射されて様々な内部構造からの反射が取得されて生の超音波データとなる。生データは、例えば図１に示す装置、あるいはここに説明する他に開示した実施態様のいずれかの装置を使用して集めることができる。ブロック１８４は内壁層と外壁層の点を得るための手続きを説明する。ブロック１８４Ａで、生のデータは図１６および図１７で前述し図示したＲＦエンベロープを生成するために処理される。さらに、ブロック１７６で、体の器官のＢモードの走査も集計される。 以下に説明するように、ブロック１７６で取得したＢモードのデータに基づいて膀胱壁の位置群を生成することができる。 
さらに以下に説明するように、ブロック１８４Ｃで体の器官に投射された走査線のそれぞれの入射角が計算される。入射角の計算は一般に器官の内壁と外壁の間でより望ましい区別ができる。ブロック１８４Ｅで、内壁の位置、外壁、および内壁と外壁の間で中間層の位置を特徴づける候補点が割り出される。候補点の割り出しもまた以下で詳細に説明する。ブロック１８４Ｅで生成された候補点に基づいて、候補壁がブロック１８４Ｇで生成される。以下に説明するように、候補壁は壁の推定位置群から成りさらに処理される。
【００５０】
引き続き図１５に示すように、ブロック１８４Ｊで、内壁層の位置はブロック１８４Ｇで割り出された候補壁の中から識別される。さらに外壁の位置が実際の外壁層の位置の改善された推定を表すブロック１８４Ｌで識別される。内壁の位置と外壁の位置の割り出しを以下で詳細に説明する。ブロック１８４Ｊと１８４Ｌのそれぞれでの内壁層と外壁層の割り出しと、ブロック１８４Ｃの入射角割り出しに基づいて、壁の厚みがブロック１８８で割り出される。体の器官の表面積がブロック１９２で集められたＢモードのデータに基づいて割り出される。ブロック１９２での表面積の割り出しとブロック１８８での壁の厚みの割り出しに基づいて、器官の壁の器官の容積の値３００と器官の大きさの値４００が次にルーチン計算で割り出される。
【００５１】
図１６で入射角を割り出す方法を説明する。トランシーバー１０（図１）の走査円錐２０は膀胱等の体の器官の前壁を含む解剖学的部分に向けて超音波エネルギーを投射する。一般に、走査円錐２０は患者の膀胱壁を基準に正方向に対してΩの角度に位置する。壁の厚みは表面法線Ｔに沿った膀胱の内壁と外壁の間の距離で定義される。さらに、内壁と外壁は膀胱の表面に垂直な走査線上で最も明白に識別される。したがって、走査面４２の走査線４８のそれぞれの入射角が供給される。第１ベクトルＲ１は傾斜角 φ1を有する第１走査線に沿って延出し、第２ベクトルＲ２は傾斜角φ2を有する第２走査線に沿って延出する。したがって、第１ベクトルＲ１と第２ベクトルＲ２との差であるベクトルＲ１２はＲ１とＲ２の間に延出する。 
【数１】
2007522884.tif 000087
【数２】
2007522884.tif 000088
【００５２】
次に固有値とこの３×３の行列の固有ベクトルを計算する。それから、法線方向は最小固有値に対応する固有ベクトルを割り出す。
【００５３】
図１７は膀胱の前壁と交差する図８の走査線４８と類似の走査線に沿ってエコー源性の強度分布を有する理想的な包絡線を示す線図である。図１７において、膀胱の前壁のエコー源性のパターンだけが示されており、脂肪と腹膜組織によって生じたエコー源性の強いパターンは示されていない。図１７に示す前壁プロフィールは双峰であり、近位の壁の外層は距離値３０の近くに信号の中間点の最大を持つ外層の頂点を、距離値５０の近くに信号の最小を持つ中心層（膀胱筋）を、距離値７０の近くに別の信号の中間点の最大を示す遠位の内層の頂点を生成する。候補点の探索領域はしたがって、外層の頂点に対して距離値２５の近くで内層の頂点に対して距離値７５の近くで交差する垂直線によって示された外層と内層の頂点の外側の斜面間の距離を少なくとも含むことができる。
【００５４】
図１８は反射が大きい脂肪と腹膜組織と交差する走査線に沿ったエコー源性の包絡線の実際の分散である。したがって、エコー源性の分散は信号の変化および／または雑音が含まれているので図１７に示される分散よりも複雑である。図１８は膀胱の内壁層と外壁層を識別するために使用できる複数の可能な候補点も示す。内壁層と外壁層の候補点は、図１８に楕円形で示す局所的な極大頂点として存在する。候補点は以下に詳細に説明する分散に応用した１次元的なＡモードのアルゴリズムによって割り出される。また、図１８は例として、内層と外層の１５個の候補点に当たる合計１５の局所的な最大点を示すが、１５個以上あるいは１５個以下の候補点が他の同様の分散に存在する可能性がある。
【００５５】
引き続き図１８に示すように、内壁層と外壁層の候補点は走査線４８（図８）に応用した高解像度の１次元的なアルゴリズムによって展開され、これは一般に低い解像度を有する２次元の分割アルゴリズムで割り出された当初の内層の基準点を用いる。走査線４８上の当初の内層の基準点は図１８に破線のダイヤモンドとして示され、現在の例では２次元のＢモードの分割アルゴリズムによって割り出される。分割のアンカー点は基準点として役立ち、割り出される１次元的な内壁層と外壁層の候補点が妥当であることを可能にする。
【００５６】
引き続き図１８を参照して、局所的な頂点Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４は図１７の外層と内層の双峰のパターンに似ている。例えば、距離６５と距離７１の間の領域において、点Ｐ２の信号の振幅は点Ｐ３のものとほぼ同じなので頂点Ｐ２と頂点Ｐ３は図１７の双峰のパターンに非常に近似して見える。局所的な最小が、２つの副次的な最大点に当たる点Ｐ２とＰ３の間に存在する。Ｐ２とＰ３とを含む間の領域が膀胱の前壁を表わすのであれば、より高い振幅Ｐ１は、ドーム２０（図７あるいは図８）の前方か最も近くにある反射がより大きい腹膜あるいは脂肪組織を表している可能性がある。
【００５７】
候補点Ｐ２とＰ３の組み合わせはそれぞれ、好ましい膀胱の外壁と内壁の位置候補を提示しているように見えるが、他の組み合わせも可能である。例えば、点Ｐ１とＰ２、および点Ｐ３とＰ４もまた膀胱の外壁と内壁の位置を表しているかもしれない。さらに、図２０に示す局所的な１５個の最大点あるいは候補点の任意の組み合わせは前壁の位置を割り出すのに使用してもよい。以下に説明するアルゴリズムは１本の特定の走査線４８内で包絡線の頂点の候補をより強く確信して選ぶのに実行することができる。よって、膀胱壁の位置を表わす頂点の組み合わせをより正確に識別することができる。
【００５８】
図１９はＢモードの超音波画像で隣接の走査線４８から組み立てた図１８の候補点に当たる壁層の位置群を示す。図１９に示す白色の実線は、２次元のＢモードの分割アルゴリズムで割り出された画像に重ね合わした膀胱の当初の内壁の位置を表わす。図１９に示す破線は外壁層の位置の候補を表わし、この場合は、ドーム状の切抜き４１（図３Ｃ〜３Ｃ）の外の方向に進む。７本の破線群は外層の壁の７個の可能な位置を示しており、そのうちのいくつかは２次元のＢモードの分割アルゴリズムで割り出された当初の内壁と一部重複している。
【００５９】
図１９に示すように、すべての候補点（図１８）を応用することは膀胱壁の厚みの推定がほぼゼロから数センチメートルまでばらつきがあることを示唆している。したがって、予想範囲内で膀胱壁の厚さを割り出すことができるので決定的な壁の位置を選択するには生成された候補点のすべてのグループから最適な一組を識別するアルゴリズムの方が好ましい。一般に、膀胱壁の厚みの予想範囲は約１ミリメートルから約４ミリメートルの間である。したがって、−２ミリメートルくらいから１０ミリメートルくらいの探索範囲が当初の前壁の内壁の位置から大きな入射角を有する走査線上で候補点を探索するために使用することができる。探索範囲は膀胱中の尿の容積に基づいて割り出すこともできる。球形の膀胱と仮定してある一定の容積に関しては、球形の膀胱と仮定してある一定の容積に関しては、膀胱の大きさの最小・最大期待値に基づいて壁の厚みの最小・最大期待値を計算することができる。膀胱の大きさの最小期待値は１０グラムくらいで、膀胱の大きさの最大期待値は１００グラムくらいである。そのように識別された候補点は内層と外層の候補点として定義することができる。
【００６０】
図２０は図１９に示す分散等のエコー源性の分散から生じた壁の複数の候補点の線図である。図２０において、例えば、走査面４２から選ばれた図１９からの４８Ａ〜４８Ｋの先端を切った一連の走査線から選ばれた走査面４２（図８および図１５）の関連部分で２５個の壁の包絡線の最大点が候補点であると識別される。候補点の合計数は以下でさらに詳細に説明する本発明の実施態様による候補点アルゴリズムによって割り出すことができる。壁層の位置は分割した前壁（図２０）と選択された走査線４８（図１５）の入射角Ωから割り出される。図１５に示すように、壁の厚みは膀胱壁の前壁から外の方向に延出する表面法線に沿って定義される。図１６で説明した方法の別の実施態様は非垂直入射角度からの器官の壁の厚みの割り出しを可能にする。
【００６１】
図２０に示す壁の候補点のうちの９個の候補点は下記のアルゴリズムによって最も近い外層の位置を適切に特徴づけるために割り出される。前述の候補点は図２０に薄い色合いの円で示され、残りの点は濃い色合いの円で示されて内層の位置の割り出しの候補点として保存される。図２０に示すように、９個の選択した候補点は外壁層の候補と緊密な相関関係にある。外壁を選択するメソッドアルゴリズムは複数の走査線４８Ａ〜４８Ｋから外層の点を識別し選択する。このアルゴリズムは候補点の合計数を減らすと同時に適切な候補点を保存する。
【００６２】
図２１Ａは本発明の実施態様による候補点に基づいて外壁の位置を識別するためのメソッド２２０を今から説明するために使用するフローチャートである。当初の目的として、候補点はすべて以下に説明する分析用に選ばれる。ブロック２２２において、外壁の位置は当初内壁から少なくとも０．７８ミリメートル（ｍｍ）離れていると仮定されるので、当初の壁の厚みは少なくとも０．７８ｍｍくらいである。したがって、等価のサンプル距離は約０．８ｍｍ（約２０ＲＦサンプル点）である。ブロック２２４で、走査線４８Ａ〜４８Ｋ（図２０を参照）のそれぞれに対して最上候補点が少なくとも１個ずつ選択される。１つのある実施態様において、少なくとも４個の最上候補点が選択され、外壁の位置、内壁の位置、および外壁の位置と内壁の位置の間に位置する筋肉膜の特性を描写する。ブロック２２６で、選択された候補点は連続性に関してテストされる。選択された候補点のうちで想定した内壁の位置から所定距離を越えて離れているものは拒否される。別のある実施態様において、候補点の任意の点が約１．２ｍｍ（約３０ＲＦサンプル点）以上想定する内壁の位置から離れているものは排除される。ブロック２２８で、残りの候補点のうちで任意の候補点が選択された候補点の間の強度の２分の１以下の強度を持っているものも拒否される。メソッドの今までに述べたブロックは約０．２ラジアン（約１０度）より大きい入射角に対して行なわれる。ブロック２３０で、外壁の位置に対する候補点が選択されると、外壁の位置を候補点と関連させるために費用関数が使用される。費用関数は壁の候補位置と候補点の間の最小自乗誤差に基づく。候補壁はゼロから約７８．４ｍｍまで壁の厚みを変えることによって既知の入射角から計算される。 費用関数のＣｉは次の方程式Ｅ８によって計算される。
【数３】
2007522884.tif 000089
【００６３】
ここでnは走査線数で、Wk は候補壁の位置で、Cは候補点である。外壁の位置の特性を描写する典型的な費用関数分散を図１９に示す。 また、分散の最小点の識別によって外壁の位置は選択される。 
次に図２１Ｂを参照して、本発明の別の実施態様による内壁の位置を識別するためのメソッド２４０のフローチャートが図示される。ブロック２４２で、内壁の範囲は外壁の位置に関して所定範囲以内に入るように制限される。本発明のある実施態様において、所定範囲は外壁の位置に比べて約−０．４ｍｍから約１．０ｍｍの間である。ブロック２４４で候補点の強度が評価され、候補点の強度が内壁の区間で最大強度を持つ候補点の強度のおよそ２分の１以上であれば候補点は保持される。ブロック２４６で、候補点の強度がブロック２４４で選択された候補点のいずれかの強度以下の場合。前述の内壁の選択中に、入射角が約０．２ラジアン（約１０度）より大きい場合のみ処理が行なわれる。次に内壁の位置はブロック２４８に戻ることによって選択され、費用関数の最小分散が割り出される。 
トランシーバードーム２０の聴覚の反響と分割で生じた追加の雑音により、膀胱等の体の器官の前壁の分割は厚さ測定の推定として受容できない可能性がある。したがって、十分に定義された壁の分割には、他の高次多項式を使用することもできるが２次多項式の使用が適している可能性があると判断された。２次多項式の最小自乗の曲線当てはめを説明する。セグメント点yi は既知で多項式の２番目の次数f(x) は次のような方程式Ｅ９で表現される。
【数４】
2007522884.tif 000090
【００６４】
前述を行列形式で表わすと、次の行列方程式が方程式Ｅ１７で得られる。
【数５】
2007522884.tif 000091
【００６５】
壁の分割と２次多項式との間の最小自乗誤差が約５つのピクセルより大きい場合はさらなる処理から拒否される。
【００６６】
壁の厚みを割り出すメソッドであるＴについて説明する。前記で割り出した内壁の位置と外壁の位置（図２１Ａおよび図２１Ｂを参照）は外壁と内壁の位置の間の差を形成することで壁の厚みを見つけることに使用することができる。
【数６】
2007522884.tif 000092
【００６７】
ＲＦ＿ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎは単一のＲＦサンプルの長さであり、一般的に、しかし排他的でなく０．０８ミリメートルである。複数の走査円錐が超音波検査の間に作成されており、走査円錐はそれぞれ対応する厚みの推定を持つ１組の直交平面を持っているので、中間値を計算することができ、その結果壁の厚みの最良推定となる。
【００６８】
図２２は選択された走査線に沿って生成した費用関数の典型的なグラフであり、図２１Ａと図２１Ｂで説明したメソッドに用いられる。費用関数はこのように厚みの最小値を示す決定的な外壁層の位置で最小である。したがって、費用関数は費用の最小値に近似であるので厚みの最小値を識別するのに使用することができる。
【００６９】
図２３は走査線４８のセクターを走査面４２上に重ね合わした内部の解剖学的領域の典型的な走査面４２である。 走査線４８は前述の図１４と図１５に関連して２次元のＢモードの分割アルゴリズムで当初割り出された内層の境界と交差する。当初割り出した内層の境界は壁の第１位置を提供し、そこから、走査線の高さで、最も近い外層と内層の候補を割り出すために１次元的なＡモードのアルゴリズムを修正ＲＦエンベロープに応用することができる。走査面あるいは走査線の高さのいずれかで、最も近い外層の候補点が壁の第２位置となる。同様に最も近い内層の候補点が壁の第３位置となる。
【００７０】
図２４は図２３の走査面４２の拡張部分で当初の前壁の位置をより非常に詳しく示す。走査面４２の拡張部分は１次元的なＡモードのアルゴリズムで割り出された当初の前壁の位置の外壁と内壁の境界を２次元のＢモードの内層の境界で示す。図１９と比較して、図示のとおり外層の候補のうちの６個が除去され最も近い外層の境界線が残される。最も近い外層の境界が第２位置の軌跡になる。さらに２次元の分割アルゴリズムから割り出された当初の前壁の境界層に前方に置かれた最も近い内層の境界が示されている。
【００７１】
図２５は、図１４と図１５のサブアルゴリズム１７２を拡張する。サブアルゴリズム１７２は３つのブロックで構成される。ブロック１７２Ａで、一般に恥骨として知られている恥骨結合の位置を割り出すために患者を触診する。恥骨結合の位置上に、音響のゲルパッドあるいは音響のゲルが塗布されスキャナーを患者に塗布したゲルにあるいは音響のゲルパッド上のどちらかに配置する。音響のゲルと音響のゲルパッドは、トランシーバー１０のトランシーバードーム２０と患者の間を横切る超音波の減衰を抑える役目をする。次のブロックは１７２Ｃで、走査ボタンがトランシーバー１０上で押されて２次元走査面の回転配列が取得される。メソッドは次に図１４のブロック１７６に進む。
【００７２】
図２６は図１４のサブアルゴリズム１８０を拡張する。サブアルゴリズム１８０は８つのプロセスあるいは判断ルーチンで構成される。第１プロセスはブロック１８０Ａで当初の壁の探索と呼ばれる。ブロック１８０Ａから次は重心の探索と呼ばれるブロック１８０Ｂである。それからブロック１８０Ｃは当初の壁の固定である。当初の壁の固定の後は判断ブロックで「それは子宮か？」の質問がなされる。判断ブロック１８０Ｄである。それが子宮である「ｙｅｓ」ならば、次のプロセスは、壁をクリアーのブロック１８０Ｅである。次に容積が端子１８０Ｈで表示されプロセスは次にアルゴリズム１８０Ｊに続行する。またひし形の判断ブロック１８０Ｄを参照して、器官が子宮でない「ｎｏ」であれば、次に判断１８０Ｆに進んでそこで「容積は４０ｍｌ未満か？」の質問がなされる。ひし形の判断ブロック１８０Ｆで答えが「ｎｏ」であると、次に容積が端子１８０Ｈで表示されアルゴリズムは次にサブアルゴリズム１８０Ｊに進む。ひし形の判断ブロック１８０Ｆで答えが「ｙｅｓ」であれば「容積は４０ｍｌ未満か？」のクエリーに進む。別のひし形の判断ブロックが１８０Ｇにある。ひし形の判断ブロック１８０Ｇで、「それは膀胱領域か？」のクエリーが実行される。答えが「ｎｏ」であれば次にサブアルゴリズム１８０は壁をクリアーのブロック１８０Ｅに進み、またそこから端子１８０Ｈの容積の表示に進む。ひし形の判断ブロック１８０Ｇで答えが「ｙｅｓ」であれば「それは膀胱領域か？」のクエリーが実行され次に容積は端子１８０Ｈで表示され、プロセスは次にアルゴリズム１８０Ｊに続行する。サブアルゴリズム１８０で、層間線は子宮、膀胱等の器官の壁の当初の位置を概算するためにＢモードの走査面の画像上で圧迫される。この当初の層間線がシード点あるいは当初の基準点として使用されて器官の壁の内壁層と外壁層の割り出しを調節する基礎としてさらに使用される。またこのアルゴリズムで、走査面の検出された領域が膀胱または子宮であるかないかが割り出される。これは特にトランシーバー１０の性別ボタンが女性向けの走査であることを示す場合に生じる。領域が子宮であることを実際に見つけた場合、クリアーされゼロの容積が表示される。膀胱等の子宮でない領域に対して、容積が非常に小さい場合、次に検出された領域が別の組織ではなく膀胱であることを確実にするためにその領域内の信号特性の大きさに関する照合が行われる。領域が確かに膀胱領域である場合はその領域は計算されて出力に表示される。
【００７３】
図２７は図２６のサブアルゴリズム１８０Ａを拡張する。サブアルゴリズム１８０Ａは１１のプロセスループ、判断、端子で構成される。サブアルゴリズム１８０Ａはプロセス１８０Ａ２で始まり、そこで局所平均が１５〜１６個のサンプル用に計算され、それが信号の雑音を低減するために低域フィルター（ＬＰＦ）として機能する。他の実施態様は１５以下および１６以上のサンプルから平均の計算をすることができる。次はブロック１８０Ａ４でありそこで７組以上のサンプルから採った中心差分の公式化を使って勾配が計算される。ブロック１８０Ａ４のプロセスは次にループ始端１８０Ａ６に進む。ブロック１８０Ａ６で、サンプルはそれぞれ検出領域で検討される。それから、ひし形の判断ブロック１８０Ａ８で、「勾配最小であるか？」のクエリーが実行される。答えが「ｎｏ」であればひし形の判断ブロック１８０Ａ１８で別のクエリーの「ＢＷと勾配最大を捜しているのか？」が実行される。ここでＢＷは後壁を指す。ブロック１８０Ａ１８のクエリーへの答えが「ｎｏ」であればループ終端はブロック１８０Ａ３０に続行する。それからループ端１８０Ａ３０の終わりから、端子、当初の壁の探索の終了がブロック１８０Ａ４０に達する。ひし形の判断ブロック１８０Ａ８に戻って、「勾配最小であるか？」のクエリーの答えが「ｙｅｓ」であれば別のクエリーがひし形の判断ブロック１８０Ａ１０に出される。１８０Ａ１０のクエリーは「候補ＦＷ／ＢＷは最良か？」であり、ここでＦＷは前壁をＢＷは後壁を指す。ブロック１８０Ａ１０のクエリーの答えが「ｎｏ」であれば、プロセス１８０Ａ６２が使われ、そこで前壁が保存されて別の後壁が探索される。１８０Ａ１０のクエリーの答えが「ｙｅｓ」であればプロセスはブロック１８０Ａ１４の候補の保存である。それから、プロセスはループ始端１８０Ａ６に返って再開される。ひし形の判断ブロック１８０Ａ１０に戻って、「候補ＦＷ／ＢＷは最良が？」のクエリーの答えが「ｙｅｓ」であればプロセスはブロック１８０Ａ１２に進みそこで候補が後壁／前壁の１組として割り当てられる。その後ブロック１８０Ａ１２からループ始端１８０Ａ６に戻ってからプロセスは各サンプルの終わりのループ終端１８０Ａ３０で終了して、そこから当初の壁の探索のサブアルゴリズムを終了するために端子１８０Ａ４０に進む。サブアルゴリズム１８０Ａは内壁層と外壁層をプロットする点の前壁と後壁の最良の組を見つける試みをする。各走査線の前壁と後壁の最良の組は、組織デルタ（ｔｉｓｓｕｅ  ｄｅｌｔａ）と呼ばれることがある後壁の勾配と前壁の勾配の差がピクセル値の最大で前壁と後壁の組の間のもっとも小さい局所平均がピクセル値の最小である前壁と後壁の組と定義される。
【００７４】
図２８は図２７のサブアルゴリズム１８０Ｃの拡張である。サブアルゴリズム１８０Ｃはいくつかのひし形の判断ブロックとループのプロセスで構成される。サブアルゴリズム１８０Ｃは、処理される第１走査面が当初の壁の中央補助にもっとも近く、次に残りの走査面が当初の走査面のどちらかの方向に移動することで処理される走査面ベースによって走査面上で作動する。サブアルゴリズム１８０Ｃは当初の壁の固定の開始と呼ばれるブロック１８０Ｃ２で始まる。第１プロセスはブロック１８０Ｃ４でそこでは必要に応じて中心線が修正される。中心線は前壁と後壁の間の勾配の差が最大である走査面上の線として定義される。任意の線での前壁と後壁の位置の修正は、探索範囲内の最適な位置は膀胱のすぐ外側の点と膀胱のすぐ内側の点との間の差が最大であると定義されるステップのような整合フィルタリングによって実行される。もちろん、これは膀胱がある実施態様の例としてここで使用されているのであるが、膀胱以外の任意の器官にも当てはまる。それから、ブロック１８０Ｃ６で、前壁と後壁の中間点が５本の中心線用に計算される。ピクセルの基本強度が計算されて、この強度がその深さの雑音から予想以下であれば線はクリアーされて、アルゴリズムはひし形の判断ブロック１８０Ｃ８のクエリーが示すように次の面に進む。ここでＢＷは膀胱の後壁（あるいは後部壁）を指す。ブロック１８０Ｃ１０でクエリーの答えが「ｙｅｓ」であれば、壁のデータのクリアーが起動しそれから端子１８０Ｃ５０の当初の壁の固定の終了に進む。ひし形の判断ブロック１８０Ｃ８に戻って、「ＢＷレベルは雑音以下であるか？」のクエリーの答えが「ｎｏ」であれば、サブアルゴリズム１８０Ｃは３本の中心線の固定と記述されたブロック１８０Ｃ１２のプロセスに進む。ここからサブアルゴリズム１８０Ｃの終了まで、目的はまず膀胱のどちらかの端、あるいは超音波円錐の端が見つかるまで左半分面（ＬＨＰ）と呼ぶ中心線の左側の線を修正することである。アルゴリズムはＬＨＰを修正すると、右半分面と呼ぶ中心線の右側の線を修正に進む。同じステップがすべての線に使われるので、線の位置が中心の左側あるいは中心の右側にあるにかかわらずプロセスブロック１８０Ｃ１６〜１８０Ｃ４２はＬＨＰと右半分面に一回の両方に使用される。プロセス１８０Ｃ１４の「線指標」は処理中の現行の線の識別子を示す。線指標はＬＨＰの処理を開始するのに中心線より２指数少なく設定される。ブロック１８０Ｃ１６で開始したループの手続きは線指標が有効な指数（すなわち、走査線に相当する）である間ループし続ける。サブループ１８０Ｃ１８は、当初の壁の位置の調整のサブプロセス１８０Ｃ２０で修正が必要であれば正確な位置まで調節する意図で開始される。プロセス１８０Ｃ２４で終了するこのループは２回の実行を完了する。１回目の実行でサブプロセス１８０Ｃ２０を使って現行の線上の膀胱の前壁を修正して、２回目の実行で膀胱の後壁を修正するが、どの壁を最初に修正するかの順序は入れ替えできる。現行の線が修正された壁の位置が修正されたならばサブアルゴリズム１８０Ｃは「壁の伸長の照合」のサブプロセス１８０Ｃ２８に進む。このサブプロセスは現行の線の膀胱と交差する走査線の長さが修正済みの前の線と比較して著しく伸長していないことを確実にする。好ましい実施態様において、膀胱と交差する走査線の長さは前の線より１．１２５倍以下で長くなるように制約される。サブプロセス１８０Ｃ１６と１８０Ｃ４２で境界づけられたループがＬＨＰに実行されている場合、前の線は現行の線指数より１指数ほど大きい。あるいは前の線指標は現行の指数より１指数ほど小さい。サブプロセス１８０Ｃ２８を完了した後、「壁の一貫性の照合」のサブプロセス１８０Ｃ３０は、膀胱と交差する現行の走査線の部分が膀胱と交差する前の走査線の部分と一部重複しているのを確認する。サブプロセス１８０Ｃ３０を完了した後、判断１８０Ｃ３２は「ＬＨＰに使用？」（すなわち、端子１８０Ｃ１６と１８０Ｃ４２で境界づけられたループが中心の左側の線に実行されている）クエリーを実行する。クエリーの答えが「ｙｅｓ」であれば、次にサブプロセス１８０Ｃ３４、「線指数の減分」は１指数ほど線指標を減らす。判断１８０Ｃ３６は「線指標は無効か」のクエリーを実行する。端子１８０Ｃ１６と１８０Ｃ４２で境界づけられたループが次の現行の走査線に実行される。線指数の減分が無効値に相当するのであればＬＨＰは端部に達した。サブプロセス１８０Ｃ３８が線指標を調節されていない中心の右側の第１線をリセットするように呼び出される。端子１８０Ｃ１６と１８０Ｃ４２で境界づけられたループが次に右半分面（ＲＨＰ）に実行される。判断１８０Ｃ３２に戻って、クエリーの答えが「Ｎｏ」であれば、サブプロセス１８０Ｃ４０、「線指標の増分」は線指標を１指数ほど増やす。ループの端子１８０Ｃ４２は線指標が実際の走査線と一致する間はループを１８０Ｃ１６に返す。 
図２９は図２６のサブアルゴリズム１８０Ｊの拡張である。サブアルゴリズム１８０Ｊ内の手続きは子宮が検出されたかどうか確認するために用いられる判断ツリーである。フローチャートのブロック内の略語Ｍａｘ  Ｅ，  Ｍａｘ  Ｖ１，  Ｍａｘ  Ｖ２，  ＶａｌＭｅａｎ，  ａｎｄ  ＭａｘＶＭの定義は次のとおりである。Ｍａｘは最大、Ｅは強調、Ｖ１は容積１、Ｖ２は容積２、ＶａｌＭｅａｎは膀胱内の尿であると識別された領域内での領域のピクセル強度の最小局所平均の測定値を指し、Ｍａｘ  ＶＭはＶＡＬＭＥＡＮで比べられるあらかじめ定義された閾値である。ＶＡＬＭＥＡＮがＭＡＸＶＭより大きい場合、膀胱内の尿であると識別された領域は実は尿でなく、境界は実は子宮の外形である。図２６のサブアルゴリズム１８０Ｊの判断ツリーはトランシーバー１０の様々な実施態様に使用されるハードウェアプラットフォームに依存する。サブアルゴリズム１８０Ｊはサブアルゴリズム１８０Ｈから始まり、そこでひし形の判断ブロック１８０Ｊ２でひし形の判断ブロック、Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ  ＜  ＭａｘＥ  （強調の最大）に達する。答えが強調に対して「ｙｅｓ」であれば、次に別のひし形の判断ブロック１８０Ｊ４に達してＶｏｌｕｍｅ  ＜  Ｍａｘ  Ｖ１（容積１の最大）のクエリーが実行される。このクエリーの答えが「ｙｅｓ」であれば、次に端子１８０Ｊ６の判断に達して検査器官は子宮である。それから、アルゴリズムは図１４のブロック１８４に続く。ひし形の判断ブロック１８０Ｊ４に戻って、Ｖｏｌｕｍｅ  ＜  Ｍａｘ  Ｖ１のクエリーの答えが「ｎｏ」であれば、「Ｖｏｌｕｍｅ  ＜  Ｍａｘ  Ｖ２（容積２の最大）であるか？」のクエリーを持つ別のひし形の判断ブロック１８０Ｊ８に達する。答えが「ｙｅｓ」であれば、「ＶａｌＭｅａｎ  ＞  ＭａｘＶＭであるか？」のクエリーを持つ次のひし形の判断ブロック１８０Ｊ１０に達する。答えが「ｙｅｓ」であれば終点１８０Ｊ６に達し、表示の器官は子宮である。答えが「ｎｏ」であれば、終点１８０Ｊ２０に達し表示の器官は膀胱であり、アルゴリズムは図１４のブロック１８４を完了する。ひし形の判断ブロック１８０Ｊ８に戻り、「ｖｏｌｕｍｅ  ＜  ｔｈａｎ  ＭａｘＶ２であるか」のクエリーの答えが「ｎｏ」であれば、端子１８０Ｊ２０に示すように膀胱が表示されているということである。終点１８０Ｊ２０からアルゴリズムは図１４のブロック１８４に続く。
【００７５】
図３０は図１４のサブアルゴリズム１８４の別の実施態様の拡張である。サブアルゴリズム１８４内のプロセスは図３１のブロック１８０と１８８の間で行われた手続きである。サブアルゴリズム１８４はブロック１８４Ａ２で構成され、そこで１次元の走査線信号は器官の壁を交差する走査線を調べる。それからブロック１８４Ａ４で、器官の壁と交差する走査線に沿ってＡモードの無線周波数（ＲＦ）包絡線を得るためにヒルベルト変換を使用してエコー信号が修正される。サブアルゴリズム１８４はブロック１８４Ａ６に続き、そこで走査線のＲＦエンベロープは器官の壁の内壁層と外壁層の候補点がないかが調べられる。それからブロック１８４Ａ１０で２次元の走査面内の走査線上の器官の壁の内壁層と外壁層に対する候補点がプロットされる。最後に、ブロック１８４Ａ１２で説明されたプロセスでサブアルゴリズム１８４が完了し、そこで前述した最小費用分析のアルゴリズムを使用して走査線上の検査器官の壁の内壁層と外壁層に対する最良の候補点が割り出される。
【００７６】
図３１は図１４のサブアルゴリズム１８８の拡張である。サブアルゴリズムのブロック１８８は図１４のサブアルゴリズム１８４と１９２の間にある。１８８は器官の壁の厚みが単一の値あるいは一群の値のどちらかで計算されるかによる２つのサブプロセスがある。単一の値に対するブロック１８８Ａ２では、器官の壁の厚みが１本の走査線からの内層と外層の壁の最良候補の１組の間の差として計算される。あるいはブロック１８８Ａ４で、器官の壁の厚みは器官と交差する複数の走査線の内壁層と外壁層の最良の壁の候補の複数の組の間の差の平均として計算される。ブロック１８８Ａ２と１８８Ａ４は両方ともサブアルゴリズム１９２に続く。
【００７７】
図３２は図３１のサブアルゴリズム１９２の拡張である。サブアルゴリズム１９２はサブアルゴリズム１８０Ａと厚み測定１８８の間にある。サブアルゴリズム１９２はブロック１９２Ａのモルフォロジカルなクリーンアップで始まる。サブアルゴリズム１９２のプロセスはＡモードの走査線上で検査している器官の前部と後部の明るいエコーで囲まれた暗い領域のある膀胱等の関心器官のように見える可能性がある潜在的な前壁と後壁の組を識別する。サブアルゴリズム１９２はモルフォロジカルなクリーンアップのブロック１９２Ａで潜在的な前壁と後壁をクリーンアップするために一定の形と解剖学的知識を使用する。擬似に見える、さらにまた斑点と超音波に基づく画像に関連する他の雑音でいっそう不明瞭になった壁の欠損組があるかもしれないのでモルフォロジカルなクリーンアップは必要である。そのような斑点と超音波に基づく画像に関連する他の雑音は前壁と後壁を不必要にぎざぎざにすることがある。ブロック１９２Ａのモルフォロジカルなクリーンアップはこのぎざぎざによる誤差を修正して壁の位置を調整して滑らかにする働きをする。モルフォロジカルなクリーンアップのブロック１９２Ａは当初の壁のデータに応用される数学的なモルフォロジーと一続きの形態学的な演算を用いる。数学的な演算を以下の図で説明する。ブロック１９２Ａのモルフォロジカルなクリーンアップのプロセスを実行後に、膀胱等の関心器官を表わす潜在的な領域が複数存在するかもしれない。複数の領域がある場合、次に３次元の最大領域が膀胱であると仮定されてさらなる処理が選択される。この最大領域の選択は次のブロック１９２Ｂで起こる。最大領域の選択が割り出されると、主としてヘビスムージングと呼ばれる別のスムージングとクリーンアップのプロセスがブロック１９２Ｃで実行される。ヘビスムージングのアルゴリズムの変形が編み出されて以下の図で説明する。このヘビスムージングのアルゴリズム１９２ステップＣからの境界出力は以下に説明するアルゴリズムを使って膀胱の表面積を計算するために使用される。サブアルゴリズム１９２で使われる初期点はすでに得られた高い信頼性を持つものである。信頼性が高くない壁の点はフィルターにかけられて取り除かれる。次に高い信頼性を持つ前壁の位置は前述でさらに以下で解明するＲＦベース厚み測定の初期化に使用される。ヘビスムージングのアルゴリズム１９２Ｃと並行して高い信頼性の前壁が選択されるブロック１９２Ｄが実行される。ヘビスムージングをブロック１９２Ｅで実行後に表面積の測定が行われる。  
図３３は図３２のサブアルゴリズム１９２Ａの拡張である。いくつかのステップが当初の壁のデータに応用される。次第に大きな核のサイズで一連のモルフォロジカルなオープニングとクロージングが使用され事前走査の変換データに応用される。この種のフィルターは「交互順次フィルター」として知られており、Ｐ．ＳｏｉｌｌｅとＪ．Ｆ．Ｒｉｖｅｓｔが「Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ  ａｎｄ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  ｏｆ  Ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｉｍａｇｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ（モルフォロジカルな画像解析の法則および応用）」で詳細に説明している。サブアルゴリズム１９２Ａの拡張で、面と画像順の間のギャップが埋められる。例として、サブアルゴリズム１９２Ａは１１個のプロセスボックスと１個の侵食（ｅｒｏｄｅ）のボックスで締めくくられた一連の開く閉じるのプロセスによって表わされる。第１の閉じる（ｃｌｏｓｅ）プロセスボックス１９２Ａ１は第１の開く（ｏｐｅｎ）プロセスボックス１９２Ａ２に進み、さらに以下に説明する一続きへと進む。次第に大きな核のサイズで一連のモルフォロジカルなオープニングとクロージングが使用され事前走査の変換データに応用される。最初の演算は構造要素の面深さ３のクロージングで  ブロック１９２Ａ１で１ｘ１ｘ３として指定される。このステップは３面以下に延出する面の間のギャップを埋める。次に開くブロック１９２Ａ２で、構造要素の面深さ３が開き、３面以下に延出する面の間の異常値の領域を除去する。それから、ブロック１９２Ａ３で、データは１ｘ１ｘ５の数列で閉じて次に、１ｘ１ｘ５の数列のブロック１９２Ａ４で再び開く。ブロック１９２Ａ３と１９２Ａ４の構造要素の面の深さ５である。この開く閉じるのアルゴリズムは開くブロック１９２Ａと閉じるブロック１９２Ａ６に続き、この一続きのモルフォロジカルな演算は一面内のギャップを埋めて異常値を除去することを目的とする。開くブロック１９２Ａ５で、構造要素の走査線幅３を使って小さいオープニングが実行され、走査線幅３以下の異常値を除去する働きをする。次にブロック１９２Ａ６に進みそこで閉じるのプロセスが行われて走査線幅３以下の壁の位置のギャップをすべて閉じる。それから、開くブロック１９２Ａ７と閉じるブロック１９２Ａ８で別の開く閉じるの組のプロセスが実行される。開くブロック１９２Ａ７は１ｘ５ｘ１の構成で、閉じるの処理ブロック１９２Ａ８は１ｘ５ｘ１演算である。その後、開く閉じるの処理はそれぞれブロック１９２Ａ９とブロック１９２ａ１０で１ｘ７ｘ１の構成で行われる。この２つのブロックで、異常値が除去されて走査線５と７のそれぞれに対してギャップが埋められる。それから、開くの処理ブロック１９２Ａ１１で、１５ｘ１１ｘ１の構成が実行されてサンプル１５本の長さで走査線１１本の幅が適切な点の選択を補佐するために処理される。開くブロック１９２Ａ１１の主な目的は変換器１０のドーム２０の超音波エコーの反響で分離したドームの残響効果によって影響された誤った前壁の位置を除去することである。サブアルゴリズム１９２Ａの最終ステップは侵食の処理ブロック１９２Ａ１２でモルフォロジカルな処理が５本のサンプルで前壁と後壁を侵食する。即ち、これは５ｘ１ｘ１の���成でこのステップは前壁と後壁の内側を縮めてヘビが最適場所を拡張して探索することを可能にする。
【００７８】
図３４はサブアルゴリズム１９２Ｃの図３２を拡張する。サブアルゴリズム１９２Ｃはヘビスムージング用でいくつかの処理と端子のステップで構成される。ヘビ処理はヘビとして知られる有効輪郭を使って画像特徴を通り抜ける輪郭の費用関数の最小化することによって基本的に端部あるいは他の画像特徴を結合する方法である。費用関数は一般に画像上の望ましい画像特徴に近い輪郭に有利に働く費用と滑らかで短い輪郭に有利に働く費用を含む。
【００７９】
最小費用の輪郭は望ましい輪郭にかなり近い当初の輪郭から始める反復法を使うことで見つかる。この当初の輪郭は反復して最小化され反復間の輪郭の運動がヘビの動きに似ているので、アルゴリズムはそう呼ばれる。ヘビは（１）輪郭を画像端に近づけようとする画像に基づいた力と（２）輪郭を滑らかで短くしようとする調整力、の２つの力で動く。反復の終わりに、図３２と図３４のヘビスムージングアルゴリズム１９２Ｃの次のサブアルゴリズムを使って２つの力が釣り合った輪郭が形成される。
【００８０】
２つの画像の組み合わせは画像に基づいた力を定義するために使用される。最初の画像は起点１９２Ｃ４で入力される中間調画像である。それから、ブロック１９２Ｃ６で中間調画像の検出を最適化する役目をする熱と衝撃のフィルターが実行される。２つの画像は次のロジックを使ってヘビメトリックに組み入れられる。ヘビ曲線に垂直方向に沿って見ると、最適なヘビ位置は曲線の外側の中間調の明度と曲線の内側の中間調の明度との最大差分を持っており、エッジ部と識別された位置の上にある。これはエッジ検出プロセスブロック１９２Ｃ８で起こる。ブロック１９２Ｃ６で熱と衝撃がフィルタリングされて１９２Ｃ８でエッジ検出がされた後、図３４のブロック１９２Ｃ１０で詳細に説明する２次元のヘビアルゴリズムが実行される。１９２Ｃ１０で、当初の膀胱の外形あるいはその他関心器官の外形は処理ブロック１９２Ｃ１０に供給される。当初の膀胱外形は入力端子１９２Ｃ２から入力される。２次元のヘビ処理１９０Ｃ１０を２次元の走査面入力画像１９２Ｃ４、当初の膀胱外形との重ね合わせ１９２Ｃ２に実行した後で、最終的な膀胱外形が終点１９２Ｃ２０で生成される。２次元のヘビアルゴリズム１９２Ｃ１０の増幅を次に詳細に説明する。
【００８１】
図３５は図３４のサブアルゴリズム１９２Ｃ１０を拡張する。このアルゴリズムの拡張はヘビを、（ａ）探索する法線方向がそれぞれ最高の画像基準値になる輪郭に垂直の方向に輪郭を移動させる、（ｂ）正規化制約を使用して歪んだ輪郭を滑らかにする、の２つのステップの反復順序を作る役目をする。サブアルゴリズムの実行で、曲線に沿った各点が調べられて画像ピクセルは各点に垂直でサンプルを抜き取られて画像基準値があらかじめ指定された探索範囲内で各垂直位置にて計算される。このように２０２でループが始まり、曲線の点はそれぞれ処理に備える。その後処理ブロック２０４で曲線上の点に対する垂線が見つかる。その後ブロック２０６で、ブロック２１６からフィルタリングした画像とエッジ画像２１８が利用可能であれば画像基準値に対する垂線が計算される。各点の画像基準値は内側の中間調のピクセル強度を使用して曲線を出力し、またフィルタリングした画像ブロック２１６とエッジ画像ブロック２１８のそれぞれから得たエッジ画像を使用する。輪郭点は画像基準値が最適な位置に移動される。つまり、中間調強度差が最大で端部の位置に一致する位置である。これはブロック２０８の最適場所の選択である。それから、処理ループはブロック２１０で終了し曲線上の処理点が完了する。輪郭は、輪郭のＸＹ座標を指すベクトルをスムージング行列で乗ずることで実行される。曲線を滑らかにする、のブロック２１２の次は最大反復の達成かのひし形の判断ブロックで、達成しているのであれば次に２次元のヘビアルゴリズム１９２Ｃ１０は終点２２０で完了する。もし達していなければ、手続きはサブアルゴリズムの開始ループ２０２に戻る。次にエッジ画像ブロック２１８のフィルタリングした画像ブロック２１６を参照して、検出した前壁層の位置の周辺の同走査線上の小さな探索領域内で検出された前壁層のすべての位置を調べることで、ヘビアルゴリズムは垂直ブロック２０６に沿って最良に計算された画像基準値を得るために実行される。探索領域内でエッジが見つからない場合、壁の位置は低い信頼性を持つものを見なされて壁の位置の出力から取り除かれる。しかし、その探索領域内にエッジ部が存在して器官の壁（例えば向上した画像上の膀胱壁）の外側のピクセルと内側のピクセルの間の強度差が最大であれば、高い信頼性を持つ位置と見なされる。そのような点の壁の位置の出力は高い信頼性を持つ位置に移動される。
【００８２】
図３６はサブアルゴリズム１９２Ｅの図３２を拡張する。サブアルゴリズム１９２Ｅは表面積の測定を得る手続きに関し一連の処理ステップで構成される。ブロック１９２Ｅ２で始まり、セグメント化した前壁と後壁がブロック１９２Ｅ４の膀胱領域を埋める手続きに提供される。膀胱領域を埋める手続きは、膀胱内のピクセルはすべて２５５等のゼロではないピクセル値で埋められている、例えば極座標の形式のような、事前走査の変換した容積を作成する。次に外側のピクセルがすべてゼロに設定される。次の手続きはブロック１９２Ｅ６の３次元の走査変換処理である。３次元の走査変換処理は変換手続きで極座標の事前走査の画像をデカルト座標系に変換するために実行される。作成されたデカルトの容積のサイズは１５０×１５０×１５０である。次にこのデカルトの容積データはブロック１９２Ｅ８の３次元の画像のスムージングに示すように滑らかにされる。スムージングのステップはおよそ１１ｘ１１ｘ１１ピクセルのガウスのスムージングウィンドウを用いる。ガウスのスムージングで使用される種類のフィルタリングは膀胱の表面のように器官の表面の滑らかな出力を生成するのに望ましい。次のブロック１９２Ｅ１０で、一般的な等表面の手続きが実行される。一般的な等表面の手続きはＬｏｒｅｎｓｅｎとＣｌｉｎｅ（Ｗ．Ｅ．ＬｏｒｅｎｓｅｎとＨ．Ｅ．Ｃｌｉｎｅ、「Ｍａｒｃｈｉｎｇ  Ｃｕｂｅｓ：  Ａ  Ｈｉｇｈ  Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ  ３Ｄ  Ｓｕｒｆａｃｅ  Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ（マーチングキューブズ：高分解能の３次元表面を構築するアルゴリズム）」、Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｇｒａｐｈｉｃｓ、１９８７年７月２２巻、１６３−１６９頁）に記述されたマーチングキューブズアルゴリズムを使用する。マーチングキューブズアルゴリズムは膀胱等の器官の領域の等表面を作成するために実行される。等値１２７．５が滑らかな画像のどこに等表面を置くかを決定するのに使われる。等値１２７．５以上はすべて膀胱あるいは関心器官の内側と見なされ、それ以下は膀胱あるいは関心器官の外側と見なされる。次のステップのプロセス１９２Ｅ１２で、器官の表面は１０分の１にされて頂点の数を減らすために滑らかにされる。表面は次に三角形のメッシュを使って表面全体を表わすためにプロセス１９２Ｅ１４で三角形に分けられる。この三角形に分けられた表面は表示の可能性としてＶＲＭＬとして出力されて表面積と他の特性の計算にも使用される。三角形に分けられた表面は表面積の計算に使用される。図３６に示すように、三角形に分けられた表面は終点１９２Ｅ１６でＶＲＭＬファイルとして出力される。表面特性、表面積等はブロック１９２Ｅ１８に示すように計算される。それから、終点１９２Ｅ２０で、表面積はレポート用に出力される。
【００８３】
図３７Ａ−Ｄは前述のアルゴリズムで得た層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。図３７ＡとＢは矢状面（面１）画像で、図３７ＣとＤは横断像である。図３７Ａに後壁に沿った線が示され、騒音のある信号の結果として図３８Ｂにもっとぎざぎざした線が示される。図３７Ｃと３７Ｄは図３２のサブアルゴリズム１９２Ａのモルフォロジカルなクリーンアップにかけた後の器官、この場合は膀胱の壁の境界に沿った層間の追跡のクリーンアップを示す。３７Ｂのぎざぎざした層間の追跡がなくなって実質的に滑らかになったのに注目されたい。３７Ｄの層間の追跡も同様である。
【００８４】
図３８Ａ〜Ｄはモルフォロジカルなクリーンアップのアルゴリズムの応用前と応用後に層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。図３７Ａ〜Ｄと同様に、図３８ＡとＢは矢状断像であり、図３８ＣとＤは横断像である。ここでも、図３８Ｂとの違いに注目されたい。はっきりと組織に入りこんでいる後壁に沿った実質的なぎざぎざの有無、およびモルフォロジカルなクリーンアップでは層間の追跡が器官の壁の境界に沿って、この場合は膀胱の後壁に沿った膀胱に沿って実質的に接近している。
【００８５】
図３９Ａ〜Ｄは層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。ここでもまたモルフォロジカルなクリーンアップ処理が繰り返されており、ヘビアルゴリズムの実行後に、この２次元の走査画像は境界の区別がより正確な忠実度で達成されており高精度な層間の追跡で膀胱を周囲の組織から区別している。
【００８６】
図４０Ａ〜Ｂは層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査の通常図と拡大図である。図４０Ａは通常図で膀胱の壁の領域を見ている白色の正方形がある。図４０Ｂは図４０Ａの白色の正方形周囲の拡大図で、内壁層と外壁層が個別に追跡された線で描かれて示されている。上記で説明した前述のアルゴリズムを使用することで解像度が高くなっている。
【００８７】
図４１Ａ〜Ｂは層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査の通常図と拡大図である。図４０ＡとＢの追跡と同様に、図４１Ａの通常の表示は正方形の囲みが入って示されており、その囲みは図４１Ｂで器官、この場合は膀胱の前壁の内壁層と外壁層の比較可能な高分解能な層間の追跡を示すために拡大されている。図４０Ｂと図４１Ｂの膀胱の壁に検出された前壁の筋肉は図３２の厚み計算の測定値に使用される。
【００８８】
図４２は図１５の代替のアルゴリズムである。生データがまず処理ブロック１７２の下でもたらされて、その後その生データは、ブロック１９２の器官の分割と壁面積の計算とブロック２５０のトランシーバーに最も近い器官の壁の範囲（探索領域）を見つける、の間に分割される。ブロック２５０の後に、トランシーバーに最も近い器官の壁の内壁層はブロック２５２で得られる。それから、ブロック２５４で、トランシーバーに最も近い器官の壁の外壁層の検出が実行される。それから、ブロック２５６で、最も近い壁の厚みが内壁層と外壁層の間の差として計算される。それから、２つの並列のフラクチャ（ｆｒａｃｔｕｒｅ）が器官の壁の容積が計算されるブロック３００で結合されそれから器官の壁の大きさが計算されるブロック４００で終わる。ここでのすべての処理、２５０，２５２，２５４，２５６は２次元または１次元のデータに対して実行される。 
図４３ＡとＢは層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。走査面５００は膀胱の前壁５００Ａと膀胱の後壁５００Ｂで組織の腔の境界に沿って線で描かれた膀胱５００Ｃを示す。図４３Ｂは同じ患者からの別の走査面であり、膀胱５０２Ｃに関する走査面５０２の当初の壁の位置を示しており、前壁５０２Ａと後壁５０２Ｂは層間を追跡することで描写されている。
【００８９】
図４４ＡとＢは層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。図５３Ａは走査面５０６で５３Ｂは同じ患者からの走査面５０８を示す。図４３ＡとＢの走査面とは対照的に、境界は追跡で設定するのがより難しくそれぞれ５０６Ｃと５０８Ａの線で描かれた膀胱の部分は同等に走査面５０６で前壁５０６Ａと後壁５０６Ｂの線で描かれているのを示す。同様に、部分的な線の描写で前壁５０８Ａの一部だけが層間の追跡として示され後壁５０８Ｂの一部が層間の追跡として示されている。図４３Ａと図４３Ｂでこの場合に、一式のギャップで見込みのある候補点を書き入れる利点を受けるのは前壁と後壁の層間の追跡の間であろう。
【００９０】
図４５ＡとＢのそれぞれの走査面５１０と５１２の層間の追跡は線引きをした部分的な膀胱を示しており目盛りの範囲外に伸びている。膀胱はそれぞれ５１０Ｃと５１２Ｃとして表わされており図でそれぞれの前壁は５１０Ａと５１２Ａで後壁は５１２Ｂと５１０Ｂである。本方法を使用してシステムのアルゴリズムは外壁層と内壁層はより明白に描写されるということは注目に値する。走査面５１０において外壁層は５１０Ｄで示され、内壁層は前部の壁に５１０Ａとしてより明白に示される。この時点で後壁は線描写の追跡で示されていない。
【００９１】
図４６ＡとＢは層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。前述の図４６ＡとＢに示す層間の追跡は内壁層と外壁層の前壁の追跡を示す。図４６Ａの走査面５１４において、外壁層５１４Ｄが示され内壁層５１４Ａは部分的に明らかになった膀胱を示す。走査面５１４には追跡５１４Ｂに沿って線で描かれた部分的な後壁も示されている。図４６Ｂで、走査面５１６は５１６Ａの内層と５１６Ｂの外層のわずかな部分と後壁５１６Ｂの非常に小さい部分のみを示す。
【００９２】
図４７ＡとＢは層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。図４７Ａは走査面５１８に関し、図４７Ｂは走査面５２０に関する。走査面５１８において外層の壁５１８Ｄは内層の壁５１８Ａと共に追跡して見られる。後壁５１８Ｂは部分的な追跡で示される。図４７Ｂの走査面５２０は図４７Ａの走査面５１８の並びで、線で描かれた膀胱の別の表示が見られる。走査面の差により、かなり全体的な膀胱が見られ膀胱の近似あるいは前方の壁が、内壁５２０と外層の壁５２０Ｄで描写されている。さらに後壁５２０Ｂが描写されて画像から外れている。
【００９３】
図４８ＡとＢは前述のアルゴリズムを使用した層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。図４８Ａと４８Ｂは異なる患者からの順次走査面で利用可能な膀胱の別な表示を示す。走査面５２２において、膀胱の近似あるいは前方の壁の内層５２２Ａは線で描写されており、外層５２２Ｂは層間の追跡で描写されている。後壁５２２Ｂはわずかに描写されて画面から外れている。同様に、図４８Ｂは膀胱のほんの一部分だけが見える走査面５２４Ａを示すが、それでも膀胱の近似の前方の壁に対する内層５２４Ａが境界の追跡で、境界を追跡した外層５２４Ｄと共に示される。後壁５２４Ｂの一部分だけが見える。
【００９４】
図４９は器官の壁の大きさの測定に使用されるインターネットシステムのメソッドアルゴリズムである。図４９にＢＶＭ６５００トランシーバーエンドブロック６００の検査評価を示す。ブロック６００はユーザーブロック６００Ａ、音波検査者ブロック６００Ｂ、スキャンポイント（ＳｃａｎＰｏｉｎｔ）データベースブロック６００Ｃ、スキャンポイント応用ブロック６００Ｄで構成される。インターネットシステム６００はデータベースのスキャンポイントソフトウェア６００Ｃ経由で６００Ｂ向けに取り外されたユーザーブロック６００Ａとスキャンポイントの応用ソフトウェア６００Ｄの間の統合相互作用を使う。ユーザーは手続きブロック６００Ａ２で患者を走査することで検査評価６００を開始する。それから、手続きブロック６００Ａ４で、検査はスキャンポイントサーバーに肩代わりさせる 。スキャンポイントサーバーブロック６０４は分析を受け取りブロック６００Ａ４からアップロードした検査の結果を格納する。それから、結果は手続きブロック６０６でスキャンポイントデータベース６００Ｃに保存される。手続きブロック６０６のスキャンポイントデータベース６００Ｃからの画像と結果を評価する経験を積んでいる音波検査者がブロック６０８で検査を評価する。それから、「自動結果は有効か？」のクエリーのひし形の判断ブロック６１０が音波検査者カラム６００Ｂで起こる。答えが「ｎｏ」であれば、別のひし形の判断ブロックが「検査を修正することができるか？」のクエリーで６１４に提示される。ひし形の判断ブロック６１４のクエリーに対する答えが「ｙｅｓ」であれば、ブロック６１５で結果は編集されて再分析のために提出される。ひし形の判断ブロック６１０に戻って、「自動結果は有効か？」のクエリーに対する答えが「ｙｅｓ」であれば、手続きはスキャンポイントデータベース６００Ｃのカラムに戻ってブロック６１２で検査はユーザーに利用可能と記録される。ひし形の判断ブロック６１０で音波検査者によって首尾よく評価されて、手続きブロック６１２でユーザーに利用可能と記録された後、検査結果はブロック６２４でユーザーに利用可能になる。そこで検査結果はユーザーカラム６００Ａ内のブロック６２８で評価用にユーザーが受け入れることになる。ブロック６２８において、音波検査者が結果を承認した後でユーザーがその結果を受け入れるか拒絶する。手続きブロック６２８からの受け入れた、あるいは拒絶された結果は次にスキャンポイントデータベースに送られてスキャンポイント６００Ｃで手続きブロック６４０に格納される。音波検査者に戻って、６００Ｂカラムの手続き６１５で、スキャンポイントデータベース６００Ｃとスキャンポイント応用６００Ｄで起こる２つの選択がある。スキャンポイントデータベースカラム６００Ｃで、検査をクローンする手続きブロック６１６が利用可能である。検査をクローンする手続きにおいて、音波検査者は所望するだけ検査を繰り返すことができる。あるいは、スキャンポイント応用ソフト６００Ｄの手続きブロック６１８において、走査結果は分析されて格納することができる。それからスキャンポイントカラム６００Ｃに戻って、保存される結果はクローンと記録されて検査結果はユーザーに��用可能になる。それからブロック６２４で検査結果はユーザーに利用可能になり、ブロック６２４およびユーザーカラム６００Ａからユーザーは次にブロック６２８で検査結果を評価して結果を受け入れるか拒絶するかを決める。それからユーザーはスキャンポイントデータベースカラム６００Ｃに戻り、手続きブロック６３０で結果は保存され必要に応じて変更が行われる。検査評価６００の主要な演算プロセスの上記の詳細な説明により、インターネットシステムを経由して実施した膀胱の大きさの検査は綿密に調べた検査として見ることができる。経験を積んだ音波検査者が検査を評価してそこから生じるデータは必要に応じて再分析される。ユーザーカラム６００Ａに示すように、ユーザーはスキャンポイントで検査を準備する前／後に自由に患者を走査することができる。開始ブロック６００Ａ２で、ユーザーは図１５のサブアルゴリズム１７２で説明したステップと実質的に似ている次のステップを行なう。まず恥骨結合あるいは恥骨の位置を割り出すために患者を触診して、患者の恥骨結合のおよそ２センチメートル（１インチ）上方に患者の中線に沿ってトランシーバー１０を置く。その前に、音響のゲルパッドを上記の位置に配置するか、あるいは超音波伝達ゲルを患者の皮膚に塗布する。それから、トランシーバー１０、現在はＢＶＭ６５００スキャナーをゲルパッドの中心あるいは塗布したゲルの中心近くに置く。次に、Ｖ−Ｍｏｄｅ（登録商標）走査と呼ばれる２次元の走査面の回転配列を得るために走査ボタンをリリースする。Ｖ−Ｍｏｄｅ（登録商標）走査商標が完了すると、図４９のフローチャートで示すような結果が伝達される。トランシーバー１０のある実施態様、具体的にはＢＶＭ６５００スキャナーはディスプレイに示された矢によって、関心器官、この場合は膀胱を捕捉するのに、より合理的に中心の位置に膀胱を捕捉できるようにトランシーバー１０の目標を調節する必要があるかどうかをユーザーに通知することができる。この時点で目標を実証する試みが推奨されるが必須ではない。関心器官、この場合は膀胱が適切に中心の位置にあるかどうかは複数の別な位置で一貫した読取りを得ることで確認される。少なくとも３つの容積の読み取りが一貫していることがそれを示唆する。図４９のインターネットシステムの方法で前述したように、スキャンポイントソフトウェアにアップロードした検査は音波検査者による評価用にすぐにその後利用可能である。音波検査者は、スキャンポイントデータベースにアップロードした生データを評価して器官の容積の表面積と壁の大きさを分析する。音波検査者は結果を現状のままで評価する、検査を完全に拒絶する、あるいは検査を編集する、ことができる。音波検査者が検査を受理するあるいは拒絶する場合、結果は直ちにユーザーに利用可能になる。音波検査者が検査を編集することを選択すると、新しいウィンドウがコンピューターのディスプレイ上に開く。このウィンドウで、音波検査者は一連の点を選択することで矢状面上と横断面上の両方で膀胱の内壁層と外壁層を追跡する。この測定値がスキャンポイントソフトウェアデータベースとスキャンポイント応用にアップロードされる。スキャンポイントインターネットシステム��、新しいレコードを形成するために検査結果のクローンを作り、生データは音波検査者の測定位置で再分析される。音波検査者による測定はこの繰り返した分析の後にズーム厚み測定に加えられる。再分析が完了後、音波検査者によって訂正された結果は元の厚み測定の結果と共にユーザーに提示される。この時点でユーザーは自由に結果を見ることができる。ユーザーは他の検査がスキャンポイントスイートで利用可能なので同じ様に検査を受理あるいは拒絶してもよい。
【００９５】
図５０は４枚の画像パネルＡ−Ｄのスクリーンショットである。スクリーンショットは図４９に記述のインターネットアルゴリズムの実行に平行してこの時点後にユーザーあるいは音波検査者が見ることができるものである。
【００９６】
図５１は２枚の画像パネルＡとＢのスクリーンショットである。図示のスクリーンショットは画像Ｂに２本の内面追跡が描写された２枚の他の画像パネルを示す。この２枚の画像は必要に応じて編集可能である。
【００９７】
図５２は６枚の画像パネルＡ〜Ｆのスクリーンショットである。６枚のスクリーンショットが取得され、器官の近似あるいは前方の壁の内壁層の外形に対する画像処理と層間の追跡の重ね合わせの異なる度合いを示す。
【００９８】
図５３は検査品質報告書のスクリーンショットである。検査品質報告書は膀胱の大きさ、膀胱の容積、羊水量等、および特定の選択された検査の不完全率、不確定率、検査の回数、検査の有効率、品質保証の拒絶率品質保証の編集率、あるいはユーザーによる拒絶回数を分類する異なるレベルの記述子を含むテストの様々なオプションがある。 
図５４は膀胱の当初の分割を示す２枚の画像パネルＡとＢのスクリーンショットである。分割された膀胱は比較的ぎざぎざした層間の追跡で示されるように器官の壁の組織の層間の解像度の初期段階である。
【００９９】
図５５はインターネットシステムのアルゴリズムを用いて内壁と外壁の追跡を重ね合わせた走査面画像である。外壁層９２０は内壁層の追跡９２２と関連して示されている。本発明の好ましい実施態様が上記のように図示され説明されたが、本発明の精神と範囲を逸脱しないで種種の変更を行うことができる。
【０１００】
図５６は図４９のサブアルゴリズムの拡張である。ブロック６００Ｂ１から開始して、ＢＶＭ６５００検査を行なう判断が出される。その後ブロック６００Ｂ２で、ユーザーはスキャンポイントソフトウェアスイートにログインする。ブロック６００Ｂ４でスキャンポイントソフトウェアスイートにログインして、ユーザーはメニューオプションから膀胱壁の大きさを選択する。ブロック６００Ｂ６でメニューオプションを選択して、ユーザーは検査情報を入力する。それからブロック６００Ｂ８でＢＶＭ６５００検査ソフトウェアは必要に応じて更新される。ブロック６００Ａ２で、前述したように患者は走査される。さらに前述したように検査データはブロック６００Ａ４でアップロードされる。その後図４９のサブアルゴリズムはブロック６００Ｂ１０で完了し、検査はＢＶＭ６５００トランシーバー１０のある実施態様のそのセクションに対して完了する。図５３のサブアルゴリズムは主に患者を走査するための検査の準備を指す。記述の手続きは患者の準備を行わずに検査を行なうためにものである。
【０１０１】
図５７は図４９のさらなるサブアルゴリズムの拡張である。図５７は図４７で説明するサブアルゴリズムの別のアルゴリズムを説明する。図５７において、開始ブロック６００Ｂ１でＢＶＭ６５００の検査を行なう判断がユーザーによって出される。それからユーザーはブロック６００Ａ２で前述したように患者を走査する。次にユーザーはスキャンポイントのブロック６００Ｂ２にログインして続いてブロック６００Ｂ４でメニューから膀胱壁の大きさのオプションを選択する。ユーザーは次にブロック６００Ｂ６で検査情報を入力して続いてブロック６００Ａ４でフローティング検査データに進む。それからユーザーは必要に応じてＢＶＭ６５００検査ソフトウェアを更新することをブロック６００Ｂ８で決定し、最後にＢＶＭ６５００検査がブロック６００Ｂ１０で終了する。
【０１０２】
図５７は図４９のサブアルゴリズム６００Ａ２の拡張である。６００Ａ２の入口点から、ブロック６００Ａ２ａで患者の性別がトランシーバー１０上でＢＶＭ６５００検査用に選択される。それからブロック１７２Ｂで前述したように、ゲルパッドあるいは音響のゲルが直接患者に塗布されて、ＢＶＭ６５００検査がゲルあるいはゲルパッドの中心に位置決めされる。次にブロック６００Ａ２ｃで、走査ボタンが押されて放される。ブロック６００Ａ２ｄで、走査結果が評価されて、ひし形の判断ブロック６００Ａ２ｆで「走査は受理可能か？」のクエリーが提示される。クエリーの答えが「ｙｅｓ」であればプロセスブロック６００Ａ２ｇで、ＢＶＭ６５００はゲルパッドおよび患者から取り除かれる。次に患者はブロック６００Ａ２ｊで清潔にされてサブアルゴリズムは終点６００Ａ２ｍで終了して患者の走査が終了する。「走査は受理可能か？」のひし形の判断ブロック６００Ａ２ｆに戻って、クエリーの答えが「ｎｏ」であれば、ＢＶＭ６５００のある実施態様のトランシーバー１０は調節されてＢＶＭ６５００ディスプレイ上の矢の方向が示すように配置される。それから、受理可能な走査に到達するまで、ブロック６００Ａ２ｃの走査ボタンを押して放すが行われる。
【０１０３】
図５８は図４９のサブアルゴリズム６２２の拡張である。サブアルゴリズムの拡張はユーザーによる新しい検査結果の評価に関する。このサブアルゴリズムは新しい検査結果の評価の入口点６２２Ａで始まり、そこでひし形の判断ブロック６２２Ａ２のクエリー「ユーザーはスキャンポイントにログインしているか？」が提示される。答えが「ｙｅｓ」であれば、ブロック６２２Ａ６のオプションが得られてプロセスはメニューから検査結果の表示を選択するように呼び出す。判定ポイント６２２Ａ２の判断が「ｎｏ」であれば、手続きブロック６２２Ａ４でユーザーはスキャンポイントにログインする。ブロック６２２Ａ６に戻って、メニューから検査結果の表示を選択すると、ひし形の判断ブロックは「スキャンポイントのセッションはひし形の判断ブロック６２２Ａでまだ有効か？」のクエリーに達する。このクエリーの答えが「ｎｏ」であれば、次にユーザーはブロック６２２Ａ４でスキャンポイントにログインするようにルーティングされる。このクエリーの答えが「ｙｅｓ」であれば、次にユーザーはブロック６２２Ａ１０に進みメニューから検査を選択する。それからブロック６２２Ａ１０から、あるいはブロック６２２Ａ４から、双方は次のひし形の判断ブロック６２２Ａ１２に集まり「検査は評価済みか？」のクエリーが提示される。このクエリーの答えが「ｎｏ」であれば、次の手続きブロック６２２Ａ１４で、結果は評価中の表示と結果は後日に利用可能というステートメントが示される。６２２Ａ１２のクエリーの答えが「ｙｅｓ」であれば、次にユーザーにブロック６２２Ａ１６で検査メニューオプションの一覧から器官の大きさあるいは膀胱の大きさの検査を選択するオプションが提示される。ブロック６２２Ａ１６で膀胱の大きさあるいは器官の大きさの検査を選択すると、次にユーザーはブロック６２２Ａ６で測定とＢモードのデータを評価することができる。データを評価すると、別のひし形の判断ブロックである「検査は受理可能か？」のクエリーを持つひし形の判断ブロック６２２Ａ２８に達する。答えが「ｙｅｓ」であれば、ユーザーは印刷リンクを選択する、ウィンドウを閉じる、またはブロック６２２Ａ３４で閉じるボタンをクリックする。ここから、結果の評価の終了のブロック６２２Ａ３８に達する。ブロック６２２Ａ１４に戻って、検査が評価された後でプロセスはブロック６２２Ａ１８に進み、そこで待ち時間が通常１５分あるいはもっと短いか長い待ち時間がある。その後ブロック６２２Ａ２２で、メニューから検査結果の表示を選択、がユーザーに提示されメニューから検査結果の表示を選択するためにブロック６２２Ａ６に戻りループはそこから６２２Ａ８に進む。スキャンポイントのセッションはまだ有効である。検査が受理可能かのひし形の判断ブロック６２２Ａ２８に戻って、このクエリーの答えが「ｎｏ」であれば、ブロック６２２Ａ３０でユーザーは与えられたスペース内にコメントを入力する。それからブロック６２２Ａ３２で、ユーザーは拒絶ボタンを得てもよくそれから結果の評価を終了、の終点６２２Ａ３８に進む。図４９でユーザーが新しい検査結果を評価する別の入口点が６２２Ａ４２にある。そこでＢＶ６５００検査は既に終了しており、そこからブロック６２２Ａ４０に進みそこでデバイスのステータス画像の下に検査に利用可能なリンクが表示される。それからブロック６２２Ａ１４で、リンクが選択されて検査結果のウィンドウが開く。検査ウィンドウが開くと、手続きはブロック６２２Ａ２６で測定とＢモードのデータの評価に進む。ブロック６２２Ａ６から、ブロック６２２Ａ２８で前述のひし形の判断ブロックの検査は受理可能か、に達して残りのアルゴリズムは前述と同様に進む。
【０１０４】
図５９は図４９のサブアルゴリズム６２２の別の拡張である。サブアルゴリズムはユーザーによる過去の検査結果の評価に関する。入口点６２２Ｂで始まり、ユーザーあるいは顧客による過去の検査結果の評価はユーザーはスキャンポイントにログインしているか？のひし形の判断ブロック６２２Ｂ２に進む。答えが「ｙｅｓ」であれば、手続きブロック６２２Ｂ６に達してユーザーはメニューから検査結果を選択する。あるいは６２２Ｂ２のクエリーへの答えが「ｎｏ」であれば、ユーザーはブロック６２２Ｂ４で示すようにスキャンポイントにログインする必要がある。６２２Ｂ６に戻って、ユーザーがひし形の判断ブロックに進むと６２２Ｂ８でスキャンポイントのセッションはまだ有効か？のクエリーが提示される。そのクエリーに対する答えが否定であれば、前述したように次にユーザーは６２２Ｂ４でスキャンポイントにログインしなければならない。６２２Ｂ８のクエリーの答えが「ｙｅｓ」であれば、ユーザーは６２２Ｂ１２でメニューから過去の検査をオプションから選択する。６２２Ｂ４に戻って、ユーザーがスキャンポイントにログインする必要がある場合、ログインした後６２２Ｂ１０でユーザーはメニューから検査結果の表示を選んでブロック６２２Ｂ１２に進みメニューから過去の検査を選択する。メニューから過去の検査が選択されると、患者のＩＤは「ｎｏ」であるかのひし形の判断ブロック６２２Ｂ１４に達する。このクエリーの答えが「ｎｏ」であれば、手続きは６２２Ｂ１６に進みそこでユーザーは検索ボタンをクリックしなければならい。その後６２２Ｂ１８で、ユーザーは患者ＩＤリンクを選択しなければならない。患者ＩＤリンクを選択すると、次の手続きは患者ＩＤを入力して、ブロック６２２Ｂ２０で検索をクリックする。ひし形の判断ブロック６２２Ｂ１４に戻って、「患者ＩＤが分かるか？」のクエリーの答えが「ｙｅｓ」であれば、次に再びユーザーはブロック６２２Ｂ２０に進み、患者ＩＤが検索をクリックして入力される。それからブロック６２２Ｂ２２で、検査が他の検査オプションのリストから選ばれる。この場合は、検査は器官の大きさであり、例えば膀胱向けに設定される。その後ブロック６２２Ｂ２４で、ＢモードのデータおよびＢモードデータの測定値が評価される。それからブロック６２２Ｂ２８で、ユーザーは印刷リンクを選択、ウィンドウを閉じる、閉じるボタンをクリックするのどれかを行って最後に手続きは、画像評価結果の終点６２２Ｂ４０で終了する。
【０１０５】
図６０は図４９のサブアルゴリズム６０８の拡張である。図６０で説明するサブアルゴリズムは超音波検査技師による新しい検査結果の評価に関する。図６０は入口点６０８Ｂの音波検査者による検査結果の評価で始まる。次に達する点はひし形の判断ブロック６０８Ｂ２であり、そこで音波検査者に「ユーザーはスキャンポイントにログインしているか？」のクエリーが提示される。「ｙｅｓ」であれば、次の手続きブロックは６０８Ｂ４であり、メニューからＱＡ検査を選ぶオプションが提示される。６０８Ｂ２のクエリーの答えが「ｎｏ」であれば、音波検査者はスキャンポイントがブロック６０８Ｂ１２でログインされていることを確かめなければならない。ブロック６０８Ｂ４に戻って、ＱＡ検査がメニューから選ばれると、ひし形の判断ブロックは「スキャンポイントのセッションはまだ有効か？」のクエリーを持つ６０８Ｂ６に達する。答えが「ｎｏ」であれば、スキャンポイントの手続きへのログインはブロック６０８Ｂ１２で行なわれる。答えが「ｙｅｓ」であれば、ブロック６０８Ｂ１４で、結果を評価するために検査リンクがクリックされる。６０８Ｂ１４から、ひし形の判断ブロックは「測定値は６０８Ｂ１８で正確か？」のクエリーに達する。答えが「ｎｏ」であれば、このクエリーの別のひし形の判断ブロックは「手動の測定を行なうことができるか？」のクエリーを持つ６０８Ｂ２６に達する。このクエリーの答えが「ｙｅｓ」であれば、手続きブロック６０８Ｂ３０で、編集のボタンがクリックされる。手続きブロック６０８Ｂ３４で、矢状面上の３つの厚さ測定の選択のオプションが行われる。６０８Ｂ３４から次はブロック６０８Ｂ３８で、そこで横断面上の３つの厚さ測定が選択されてブロック６０８Ｂ４０で送信ボタンをクリックが行われる。次にサブアルゴリズムのフローチャートのこの方向で、終点は音波検査者による結果の評価の終了の６０８Ｂ６０に達する。「測定値は正確か？」のクエリーのひし形の判断ブロック６０８Ｂ１８に戻る。答えが「ｙｅｓ」であれば、次に手続きブロック６０８Ｂ２０で、結果コードのボックスから「有効な検査」入力の選択のオプションが行なわれる。それから手続きブロック６０８Ｂ２２で、音波検査者は注釈欄にコメントを加えるオプションがある。音波検査者は送信ボタンのクリックすることでこれを行う。ここから、音波検査者は終点シンボルで示される結果の評価の終了の６０８Ｂ６０に進む。「手動の測定を行なうことができるか？」のひし形の判断ブロック６０８Ｂ２６に戻る。このクエリーの答えが「ｎｏ」であれば、次の手続きは６０８Ｂ５０でそこで音波検査者はボックスから「超音波ＱＡ診断の拒絶による検査の失敗」の結果コードを選択、を実行することができる。ボックスからＱＡ拒絶コードを選択してから、次の手続きブロック６０８Ｂ５２で音波検査者は送信ボタンをクリックして注釈欄にコメントを入力する。その後、結果の評価を終了の終点６０８Ｂ６０に達する。
【０１０６】
図６１はインターネットシステムの表示論理フローチャートである。図示のように、これはスキャンポイントのバージョン２．５．０．１０向けである。検査を表示と検査を印刷の２つの主なセクションがあり、ブラウザおよびスキャンポイントサーバーのカラムと相互参照される。検査を表示と検査を印刷はスキャンポイントの表示論理フローチャートの同じ部分を使用する。両方はデータベース７００、ＷｅｂＤｘＵ＿ＭＬ  検査ページ  ７０２、Ｇｅｔｉｍａｇｅ．ａｓｐソフトウェアコマンド７０６、ＰｒｉｎｔＰａｇｅ．ａｓｐコマンド７０８、ＸＳＬＴ  ＥｘａｍＳｔｙｌｅＳｈｅｅｔ  ７１０を使用する。検査を評価はｈｔｍｌシート７１２を持つ。検査結果ＸＭＬシート７１２、ＥｘａｍＳｔｙｌｅＳｈｅｅｔ  ＸＳＬＴ  ７１６は手続きの変換７１８とレンダリングの終了の手続き７２０の制約を受ける。検査を表示の側からのレンダリングの終了７２０から引き続き、検査を印刷の側に進みｈｔｍｌドキュメントはが印刷されｈｔｍｌドキュメント７２４からの検査が評価される。ｈｔｍｌドキュメント７２２はｐｒｉｎｔ  ｐａｇｅ  ｃｏｍｍａｎｄ  ．ａｓｐ  ７０８構造の結果として印刷される。同様に、ＥｘａｍＳｔｙｌｅＳｈｅｅｔ  ＸＳＬＴ  ７２６があり、これはＥｘａｍＳｔｙｌｅＳｈｅｅｔ  ＸＳＬＴシート７１０経由のデータベース７００から送られる。それから再び検査を印刷のブラウザのバージョンの下で、変換プロセス７２８とレンダリングの終了とレンダリングの終了プロセス７３０で終わる。Ｒｅｓｉｍａｇｅ．ａｓｐブロック７０７はブラウザＤＯＭカテゴリーの「ＤＳＲＣ」属性を含むすべての「ｉｎｇ」要素を検索する。見つかったノードはそれぞれ画像のキャッシュに一致するＤＳＲＣがないかを探す試みがなされる。一致が見つかると、出所あるいは「ＳＲＣ」の属性はキャッシュ画像オブジェクトから設定される。見つからなければ、次に新しい画像オブジェクトは将来の使用のために作成され、ダウンロードされ、キャッシュメモリーに入れられる。これによって変換のブロック７１８あるいは変換のブロック７２８に示すようにドキュメントが変換された直後に画像のキャッシュのメカニズムを呼び出すことができる。キャッシュメモリーに入れることができる画像は「ｉｎｇ」のノード名を持っており「ＤＳＲＣ」の名前を持った属性を含んでいるものである。ノードは「ＳＲＣ」属性を持っていない。Ｇｅｔｉｍａｇｅ．ａｓｐブロック７０６で、「キャッシュ＝「ｙｅｓ」のパラメーターを得て特定用途向けのＨＧＴＰ応答ヘッダーが設定され直ちに時間切れに設定されている既定値の代わりに５分のキャッシュを許可する。以下の図６５で詳細に説明する。
【０１０７】
図６２は、インターネットシステムの検査論理フローチャートの代替配置である。図示するように、これはスキャンポイントのバージョン２．６向けである。検査を表示と検査を印刷の２つの主なセクションがあり、スキャンポイントサーバーのカラムと相互参照される。簡略化するために検査を印刷は変換７２８とレンダリングの終了７３０の処理ブロックのみを含む。検査を表示と検査を印刷は、バージョン２．６のＲｅｓｉｍａｇｅ．ａｓｐ  ７０７は検査結果のＸＭＬ７１４に直接関係するという点を除いては、両方ともスキャンポイントのバージョン２．５．０．１０で使用するスキャンポイント表示論理フローチャートの同じ部分を使用する。以下の図６６で詳細に説明する。
【０１０８】
図６３はインターネットシステムの別のアルゴリズムで音波検査者による測定編集機能のためのアーキテクチャー−上のアプローチに関する。一般に図４９で説明するスキャンポイントソフトウェアにおける手動の厚さ測定の実現の必要条件は、前述したような結果を評価するエンドユーザーと結果を評価して編集する音波検査者との間のベクトルとして、当初の膀胱壁の大きさのアルゴリズムで行なわれた解析オブジェクト間で相当な量の相互作用を必要とするのが好ましい。図６１は複数のａｓｐページを配置するのに必要な表示論理と複数のＸＳＬＴドキュメントの生成をフローチャートの形式で説明する。検査結果のサブシステムは検査結果の表示の汎用に使用可能な枠組みを提供し、必要に応じてページ見出しで単一ページの区切り論理を可能にし、前述したトランシーバー１０とその特定の実施態様向けの手動の厚さ測定の必要条件を可能し、検査結果を見るユーザーからデータ収集の特化を可能にする。アーキテクチャーは多数のカテゴリーに分けることができ、１つのカテゴリーはｓｉｔｅ−ｕｓｅｒ／ｘｍｌおよびｓｉｔｅ−ａｄｍｉｎ／ｘｍｌの位置に格納されるＸＳＬＴファイルに関し、また任意の要素への属性「Ｔｒａｎｓ」も含まれる。テンプレートはＸＨＴＭＬを生成する。ＸＨＴＭＬとは、データの表示に不都合な影響を及ぼさないという利点を持つＸＭＬ規格に準拠するＨＴＭＬドキュメントである。「Ｔｒａｎｓ」要素は、非常に単純に、ノードをユーザーの言語にローカライズされなければならないテキストを含むものとして識別する。ノードを非常に単純にユーザーの言語にローカライズされなければならないテキストを含むものとして識別する。ＸＳＬＴファイルは必ずしもＡＳＰページから参照されていないが、ＷｅｂＤｘＵ＿ＭＬ．Ｅｘａｍメソッドの「ＧｅｔＴｒａｎｓｌａｔｅｄＸＳＬ」コマンドで呼び出すことで検索することができる。コマンドファイルが捜し出されて、「Ｔｒａｎｓ」属性を備えたすべてのノードのテキストをローカライズする役目をするＭＳＸＭＬ  ＤＯＭドメインに読み込まれる。それからそのドメインはローカライズしたテンプレートを要請者／ユーザーに返させる。図７４の実行に使用されるソフトウェアはドキュメントが変換される直後に呼び出される画像キャッシュのメカニズムを持っている。キャッシュ可能な画像は「ｉｎｇ」のノード名を持ち、「ＤＳＲＣ」の名前を持つ属性を含むものである。このノードは「ＳＲＣ」の属性を持っていない。この属性はブラウザのドキュメントオブジェクトモデル（ＤＯＭ）に対して「ｄｓｒｃ」の属性を含むすべての「ｉｎｇ」要素を検索する。見つかったノードはそれぞれ画像のキャッシュに一致するＤＳＲＣ属性がないかを探す試みがなされる。一致が見つかると、「ＳＲＣ」の属性はキャッシュ画像オブジェクトから設定される。見つからなければ、次に新しい画像オブジェクトは将来の使用のために作成され、ダウンロードされ、キャッシュメモリーに入れられる。アルゴリズムはブロック７２でＸＭＬの変換のプロセスから始まり、それからブロック７４でＤＳＲＣの属性を持つ画像のドメインの探索が続く。そこから、ひし形の判断ブロック７５６の、オブジェクトは見つかったかのクエ���ーに達する。「ｙｅｓ」であれば、ブロック７５８の検索可能なキャッシュが実行される。検索可能なキャッシュをブロック７５８で実行すると、ひし形の判断ブロック７６０の、オブジェクトが見つかったかのクエリーに直面する。「ｙｅｓ」であれば、次にオブジェクトはブロック７６２に示すように注釈がつけられる。すなわちオブジェクトはブロック７６２でキャッシュからロードする。その後でドメインの探索のブロック７５４に戻って、プロセスが再開される。ひし形の判断ブロック７５６に戻って、オブジェクトが見つかったかのクエリーの答えが「ｎｏ」であれば、次にブロック７７４でページがベンダー用に終了する。その後でアルゴリズム７４はターミナル７７６で完了する。ひし形の判断ブロック７６０に戻って、オブジェクトが見つかったかのクエリーの答えが「ｎｏ」であれば、次にブロック７６４で新しいオブジェクトの作成が実行される。新しいオブジェクトが作成されると、次の処理ブロックは７６８であり、ＳＲＣはＤＳＲＣの属性に設定されて値は「ｙｅｓ」のキャッシュ値に設定される。その後ブロック７７２で、ＳＲＣとＤＳＲＣはキャッシュに加えられてプロセスはブロック７６２でキャッシュからオブジェクトをローンするに戻される。キャッシュ＝「ｙｅｓ」のパラメーターによりＨＧＴＰ応答ヘッダーが直ちに「時間切れ」である通常の既定値の代わりに５分のキャッシュができるように設定される。
【０１０９】
図６４は画像キャッシュのフローチャートを表わす。画像キャッシュのメカニズムはＸＭＬへの変換（７５２）の間に呼び出される。次にブラウザは画像の一致の検索を行う（７５４）。システムはオブジェクトが見つかったかどうかの検査を行う（７５６）。オブジェクトが見つかったのであれば、プログラムは再び検索を行い（７５８）、次に画像が見つかるかどうかの検査を行う（７６０）。見つかったのであれば、オブジェクトをロードして（７６３）、ボックス７５４に戻る。オブジェクトが見つからないのであれば、ボックス７６４で新しいオブジェクトが作成されて、オブジェクトは正しい特性が割り当てられてキャッシュに加えられ（７７２）オブジェクトをロードして（７６２）から次にボックス７５４が再度実行される。オブジェクトがボックス７５６で見つからないのであれば、システムはページのレンダリングを終了（７７４）してプログラムは完了する（７７６）。
【０１１０】
図６４は膀胱の大きさの割り出し用の検査報告書を生成するためにデータがデータベース７００内でどのようにフォーマットされるかを説明するために、５つの表形式の実体を持つ実体関連図（ＥＲＤ）あるいはデータ流れ図（ＤＦＤ）の形式で表したデータベース７００のデータベース関連図である。５つの表は、検査報告書８００、検査バージョン８０２、検査タイプ８０４、ユーザーの役割８０８、検査報告書の種類８１０である。表あるいは表形式の実体はそれぞれ、さらに多数のフィールドあるいはカラムで構成される。各表には一意のフィールドが基本キー（ＰＫ）として指定される。ＰＫは表のそれぞれの行あるいはレコードに一意的な識別を与える。さらに、表は別の表形式の実体から多数の外部キー（ＦＫ）を含んでもよい。ＰＫはキーの組（ＰＫ、ＦＫｎ）ここでｎは数値、として表形式の実体にリストされてもよい。例えば、表８００はＰＫ−ＦＫ１、ＰＫ−ＦＫ２、ＰＫ−ＦＫ３と指定された数個の基本キー（ＰＫ）と外来キー（ＦＫ）の組がある。ＰＫ−ＦＫ１はフィールドｓｉＲｅｐｏｒｔＴｙｐｅＩＤに関し、それが次に検査報告書の種類の表８１０からのＰＫからなる。ＰＫ−ＦＫ２はフィールド要素ｓｉＵｓｅｒＲｏｌｅＩＤに関し、それが次にユーザーの役割の表８０８のＰＫからなる。
【０１１１】
ＰＫはある一定の表形式の実体内の一意的な検索可能なレコードを定義する役目をする。ＰＫ−ＦＫ１−３組に隣接しているのは数個のフィールドである。検査報告書表８００を構築するために対応する正確なインデックスあるいはキーコードを備えた４つの他のデータベース表にリンクされる。表８００は検査報告書の種類を生成する表８１０とユーザーの役割に戻る表８０８とにリンクされる。表８００は検査バージョンを生成するために表８０２にリンクされる。この表は検査の種類の情報を含む副表８０４を持つ。
【０１１２】
図６５はインターネットシステムを使用した検査のプログラムメニューである。具体的には、これはクローン検査８２０用のソフトウェアブロックであり、音波検査者がその後の修正用に検査のクローンあるいは複製することができるプログラムのサブルーチンの一覧を含む。走査点でクローンされた任意の検査に関する監査証跡を収めた表が含まれる。
【０１１３】
図６６は基数値を持つｊａｖａ（登録商標）スクリプトのオブジェクトのプログラムのフローチャートである。フローチャートはｂｗｍＣｏｎｔｒｏｌｌｅｒのブロック８３２から始まりゼロからＮまで、つまりゼロの関係の可能性からＮの関係までの基本関係を持つブロック８３４に進む。それからｂｗｍＩｍａｇｅ８３４から分かれる２つのオプションがある。ゼロからＮまで基本関係を持つｂｗｍＣａｌｉｐｅｒ８３６と同じくゼロからＮまで基本関係を持つｂｗｍＴｒａｃｅ８３８である。それからｂｗｍＣａｌｉｐｅｒ８３６は２の基本関係を持ち、ｂｗｍＴｒａｃｅ８３８は２からＮの基本関係を持つ。ｂｗｍＣａｌｉｐｅｒ８３６とｂｗｍＴｒａｃｅ８３８は双方ともｂｗｍＰｏｉｎｔ８４０に集まる。ｂｗｍＣｏｎｔｒｏｌｌｅｒ８３２のオブジェクトはｂｗｍＩｍａｇｅオブジェクトの作成方法を決定するためにページがロードされた後でブラウザのドメインを構文解析する役目をする。「ｅｄｉｔａｂｌｅ」の属性を含むすべてのＩＭＧ要素は「ｔｒｕｅ」の値内でｂｗｍＣｏｎｔｒｏｌｌｅｒによって作成され格納される単一のｂｗｍＩｍａｇｅオブジェクトとなる。ＩＭＧオブジェクトは「ｅｄｉｔａｂｌｅ」として分類されると、オブジェクトブロック８３８で「ｔｒａｃｅ」の属性あるいは「ｌｉｎｅｓ」の属性を必ず含む。オブジェクトブロック８３８内のこれらの属性のそれぞれの値は画像に許される数である。例えば、線＝「２」である場合はｂｗｍＩｍａｇｅオブジェクトが作成された２つのｂｗｍＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔオブジェクトを持つことを示す。ブロック８３６に示すようにｂｗｍＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔオブジェクトは単純な測径両脚器でユーザーが始点と終点を選択することができピクセル内の２点の間の距離を測定する役目をする。値がミリメートル／ピクセルの画像の目盛りで表示されるように指定される場合はミリメートルの距離も生成される。ｂｗｍＴｒａｃｅオブジェクトは２からＮの点を選択でき、各点は線上のノードとなる。ユーザーの操作がすべて完了すると、ｂｗｍＣｏｎｔｒｏｌｌｅｒオブジェクト８３２はユーザーが結果をＸＭＬフォーマットで提出することを可能にする。各オブジェクトはノードを各自の結果を含むＸＭＬドキュメントオブジェクトモデル（ＤＯＭ）のドキュメントに追加することができる。生成されたＸＭＬドキュメントは修正可能で編集可能な画像を識別する。図７８のブロックはユーザーにそれぞれの表示を描写し各オブジェクトのために順番に作成された入れ子のＤＩＶ要素を下へ通すことで制御される。
【０１１４】
図６７は、Ｓｃａｎｗａｒｅアプリケーションのインターネットシステムの分析モジュール６００Ｄ用のソフトウェアオブジェクト線図である。ソフトウェアオブジェクト線図はオブジェクト表で構成され、表はそれぞれデータのセクションとインターフェース機能のセクションがある。表はＣｂｌａｄｄｅｒＭａｓｓｉｎｔ８５０、ＣｂｌａｄｄｅｒＭａｓｓＥｘｔ８５２、ＣｗｅｂＤｘｕＩｎｔｅｒｆａｃｅ８５６、ＣａｎａｌｙｓｓｉｓＯｂｊｅｃｔ８５８を含む。オブジェクト表はデータとインターフェース機能のセクションにインターフェース入力を持っているものもある。ソフトウェアオブジェクト線図は分析モジュールがある実施態様のアルゴリズムの分析をどのように行なうかを示している。ソフトウェアオブジェクト線図はＣＯＭインターフェースのクラスと主な解析オブジェクトの共同作業を示す。表８５８は外部データの収集と分析を制御するオブジェクトである。外部分析モジュールは表８５０と８５２にある。表８５０はスキャンポイントシステムで顧客検査用に使用される。表８５２は内部検査に使用される。表８５６はデータ収集を実行する。表８５８はデータの分析を調整する。表８５８は分析を行ない、結果を格納し、インターフェースにその結果を供給する。分析モジュールの外部インターフェースを形成する１式のクラス、特にＣＢｌａｄｄｅｒＭａｓｓＩｎｔ８５０とＣＢｌａｄｄｅｒＭａｓｓＥｘｔ８５２は、スキャンポイント方法のインターネットソフトウェアに必要な共通オブジェクトモデル（ＣＯＭ）のインターフェースのインプリメンテーションを供給する。「Ｅｘｔ」クラスはスキャンポイントシステムでエンドユーザーの検査に使用されるＳｃａｎＰｏｉｎｔ＿ＡＭ．ＢｌａｄｄｅｒＭａｓｓのインターフェースのインプリメンテーションに対応する。「Ｉｎｔ」クラスは内部検査の測定として使用される。内部検査はＳｃａｎＰｏｉｎｔ＿ＡＭ．ＢｌａｄｄｅｒＭａｓｓＩｎｔｅｒｎａｌ  ｐｒｏｇＩＤで識別される。
【０１１５】
図６８はインターネットシステムを使用した厚みを割り出すためのソフトウェアオブジェクト線図としてのオブジェクトリストのフローチャートである。図６８は手動の厚み用で、ＣＡｎａｌｙｓｉｓＯｂｊｅｃｔ表８６０、ＣＳｏｎｏｇｒａｐｈｅｒ６５００測定表８６２、ＣＲｅｓｕｌｔｓ表８６４、ＣＤＸＵＥｘａｍ表８８６６、米国データパラメーター表８６８の５つの主な表からなる。オブジェクトリストのフローチャートは分析で使用される解析オブジェクトと補助オブジェクトの間の共同作業線図が矢印の方向で示される。ソフトウェアオブジェクト線図は各表がデータのセクションとインターフェース機能のセクションを持つ複数のオブジェクトテーブルからなる。
【０１１６】
図６９はインターネットシステムを使用するＢモードのアルゴリズムである。インターネットのアルゴリズムは描写される各画像用にプロセス８７０で始まり、それから主なスキャン変換、Ｂモード作成のプロセス８７２に進み、次にスキャン変換、注釈の応用のブロック８７４に進む。注釈を供給した後に、次の処理ブロックは無線周波数セクターを描くの８７６である。このブロックで、主なエコー反射の１次元が展開される。それからブロック８７８で画像結果設定のブロックがあり、ＲｅｎｄｅｒＲＦＩｍａｇｅブロック８８０に続く。次に厚さ測定ブロック８８２とＲＦ壁の位置を描くのブロック８８４がある。最後に、結果をＢモードで設定のブロック８８６とループの終了のブロック８８８がある。
【０１１７】
図７０はインターネットシステムを使用したＡモードのアルゴリズムである。図８２は入口点９００でＲＦデータの入力で始まる。それからプロセスはブロック９０２でプロセッサーに信号を送りヒルベルト変換を生成する。ヒルベルト変換を行った後、データはＣ圧縮ログ圧縮のブロックのブロック９０４で圧縮される。圧縮されると、次の処理ブロックはＲＦ画像の作成と呼ばれる９０６である。それからブロック９０８はＬＵＴＭｇｒ、ＳｃａｎＣｏｎｖｅｒｔｅｒ処理を初期化するのブロックで、それからスキャン変換、Ｂモードで作成するのブロック９１０に続く。それから出力走査は終点９１２でバッファーに変換される。
【０１１８】
したがって、本発明の範囲は好ましい実施形態および別の実施形態の開示に限定されるものではない。代わりに、本発明は次の請求項の参照によって完全に判断されるべきである。 
【図面の簡単な説明】
【０１１９】
【図１】本発明の実施態様による超音波トランシーバーの側面図である。
【図２】図１のトランシーバーから外側に投射する超音波走査円錐の等角図である。
【図３Ａ】図１のトランシーバーから外側に投射する超音波走査円錐の超音波の走査面を図示した平面図である。
【図３Ｂ】図１のトランシーバーから外側に投射する超音波走査円錐の等角図である。
【図３Ｃ】図１のトランシーバーによって生成された走査円錐である。
【図３Ｄ】図３Ｃの走査円錐の平面図である。
【図３Ｅ】図３Ｃと図３Ｄの走査面の側面図である。
【図４Ａ】患者の腹部に当てた図１のトランシーバーの等角図である
【図４Ｂ】本発明の別の実施態様による通信クレードルに置かれた図１のトランシーバーの透視図である。
【図５】本発明の別の実施態様による画像化システムの部分的な概略図である。
【図６】本発明のまた別の実施態様によるネットワークにつながれた画像化システムの部分的な概略図である。
【図７】本発明の様々な実施態様をさらに説明するために使用する選択された解剖学的部分の断面視である。
【図８】図１のトランシーバーによって領域が画像化される図７の解剖学的領域の断面視である。
【図９Ａ−Ｄ】男性被検者の超音波検査の間に得た４つの典型的で連続した超音波画像である。
【図１０Ａ−Ｄ】女性被検者の超音波検査の間に得た４つの典型的で連続した超音波画像である。
【図１１】膀胱の超音波画像化中に選択された走査線に沿って受信した典型的で、修正なしのエコー源性信号である。
【図１２】図１５の膀胱画像化の選択された走査線からの典型的な処理されたエコー源性信号のパターンである。
【図１３】さらに修正した波形をさらに処理することで生成した波形を示す図１２の処理済みエコー源性信号のパターンである。
【図１４】特定の実施態様のメソッドアルゴリズムである。
【図１５】本発明の実施態様による体の器官を走査する方法を説明するフローチャートである。
【図１６】投射角を割り出す方法を説明する線図である。
【図１７】膀胱の前壁と交差する強度パターンを有するエコー源性の包絡線の理想的な線図である。
【図１８】反射の大きい脂肪と交差するエコー源性の強度分布を持つ走査線の包絡線である。
【図１９】図１８の候補点に対応する壁層の位置群を示すＢモード超音波画像である。
【図２０】エコー源性の分散から生ずる複数の壁の候補点の線図である。
【図２１Ａ】本発明の実施態様による外壁の位置を識別する方法のフローチャートである。
【図２１Ｂ】本発明の実施態様による内壁の位置を識別する方法のフローチャートである。
【図２２】選択された走査線に沿って生成した費用関数の典型的なグラフである。
【図２３】走査面に重ね合わせた走査線のセクターを有する内部解剖学的領域の典型的な走査面である。
【図２４】当初の前壁の位置を詳細に示す図２４の走査面４２の拡大部分である。
【図２５】図１４および図１５のサブアルゴリズム１７２の拡張である。
【図２６】図１４のサブアルゴリズム１８０の拡張である。
【図２７】図２６のサブアルゴリズム１８０Ａの拡張である。
【図２８】図２６のサブアルゴリズム１８０Ｃの拡張である。
【図２９】図２６のサブアルゴリズム１８０Ｊの拡張である。
【図３０】図１４のサブアルゴリズム１８４の拡張である。
【図３１】図１４のサブアルゴリズム１８８の拡張である。
【図３２】図３１のサブアルゴリズム１９２の拡張である。
【図３３】図３２のサブアルゴリズム１９２Ａの拡張である。
【図３４】図３２のサブアルゴリズム１９２Ｃの拡張である。
【図３５】図３４のサブアルゴリズム１９２Ｃ１０の拡張である。
【図３６】図３２のサブアルゴリズム１９２Ｅの拡張である。
【図３７Ａ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図３７Ｂ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図３７Ｃ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図３７Ｄ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図３８Ａ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図３８Ｂ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図３８Ｃ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図３８Ｄ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図３９Ａ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図３９Ｂ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図３９Ｃ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図３９Ｄ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図４０Ａ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査の通常図と拡大図である。
【図４０Ｂ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査の通常図と拡大図である。
【図４１Ａ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査の通常図と拡大図である。
【図４１Ｂ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査の通常図と拡大図である。
【図４２】図１５の代替アルゴリズムである。
【図４３Ａ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図４３Ｂ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図４４Ａ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図４４Ｂ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図４５Ａ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図４５Ｂ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図４６Ａ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図４６Ｂ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図４７Ａ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図４７Ｂ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図４８Ａ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図４８Ｂ】層間の追跡で重ね合わせたＢモードの走査である。
【図４９】インターネットシステム用のメソッドアルゴリズムである。
【図５０】４枚の画像パネルのスクリーンショットである。
【図５１】２枚の画像パネルのスクリーンショットである。
【図５２】６枚の画像パネルのスクリーンショットである。
【図５３】検査品質報告書のスクリーンショットである。
【図５４】２枚の画像パネルのスクリーンショットである。
【図５５】インターネットシステムのアルゴリズムを用いて内壁と外壁の追跡で重ね合わせた走査面画像である。
【図５６】図４６のさらなるサブアルゴリズムの拡張である。
【図５７】図５３のサブアルゴリズム６００Ａ２の拡張である。
【図５８】図４６のサブアルゴリズム６２２の拡張である。
【図５９】図４６のサブアルゴリズム６２２の別の拡張である。
【図６０】図４６のサブアルゴリズム６０８の拡張である。
【図６１】インターネットシステムの表示論理フローチャートである。
【図６２】インターネットシステムの表示論理フローチャートの別の配置である。
【図６３】インターネットシステムの別のアルゴリズムである。
【図６４】インターネットシステムにアクセスするためのプログラムのフローチャートである。
【図６５】インターネットシステムを使用した検査用のプログラムメニューである。
【図６６】プログラムのフローチャートである。
【図６７】インターネットシステム用のオブジェクトリストのフローチャートである。
【図６８】インターネットシステムを使用して厚みを割り出すためのオブジェクトリストのフローチャートである。
【図６９】インターネットシステムを使用したＢモードのアルゴリズムである。
【図７０】インターネットシステムを使用したＡモードのアルゴリズムである。
【手続補正３】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】全図
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１】
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【図２】
2007522884.tif 000094
【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
2007522884.tif 000096
【図３Ｃ】
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【図３Ｄ】
2007522884.tif 000098
【図３Ｅ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
2007522884.tif 000101
【図５】
2007522884.tif 000102
【図６】
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【図７】
2007522884.tif 000104
【図８】
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【図９Ａ−Ｄ】
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【図１０Ａ−Ｄ】
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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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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１Ａ】
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【図２１Ｂ】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７Ａ】
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【図３７Ｂ】
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【図３７Ｃ】
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【図３７Ｄ】
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【図３８Ａ】
2007522884.tif 000139
【図３８Ｂ】
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【図３８Ｃ】
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【図３８Ｄ】
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【図３９Ａ】
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【図３９Ｂ】
2007522884.tif 000144
【図３９Ｃ】
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【図３９Ｄ】
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【図４０Ａ】
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【図４０Ｂ】
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【図４１Ａ】
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【図４１Ｂ】
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【図４２】
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【図４３Ａ】
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【図４３Ｂ】
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【図４４Ａ】
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【図４４Ｂ】
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【図４５Ａ】
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【図４５Ｂ】
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【図４６Ａ】
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【図４６Ｂ】
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【図４７Ａ】
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【図４７Ｂ】
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【図４８Ａ】
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【図４８Ｂ】
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【図４９】
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【図５０】
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【図５１】
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【図５２】
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【図５３】
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【図５４】
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【図５５】
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【図５６】
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【図５７】
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【図５８】
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【図５９】
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【図６０】
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【図６１】
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【図６２】
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【図６３】
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【図６４】
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【図６５】
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【図６６】
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【図６７】
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【図６８】
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【図６９】
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【図７０】
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