(57)【要約】【課題】ハードウェアパラメータ、ソフトウェアパラメータのいずれであっても経験によらず最適な値に簡単且つ迅速に調整することができる超音波診断装置等を提供すること。【解決手段】超音波画像の基となるデータの収集に関する収集パラメータを含む複数の超音波パラメータの適用値に従って、前記超音波画像を取得する取得部と、前記超音波画像の関心領域内の画像情報からテクスチャ特徴を抽出し、前記関心領域について所望とする画像情報が取得されたときの前記複数の超音波パラメータの値を用いてトレーニングされた機械学習アルゴリズムに従って、前記テクスチャ特徴から前記超音波画像の前記関心領域内の画像情報を最適化するための前記複数の超音波パラメータの最適値を予測する予測部と、前記最適値を前記適用値として設定する前記設定部と、を具備する超音波診断装置である。【選択図】図１
2019209130.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
超音波画像の基となるデータの収集に関する収集パラメータを含む複数の超音波パラメータの適用値に従って、前記超音波画像を取得する取得部と、
前記超音波画像の関心領域内の画像情報からテクスチャ特徴を抽出し、前記関心領域について所望とする画像情報が取得されたときの前記複数の超音波パラメータの値を用いてトレーニングされた機械学習アルゴリズムに従って、前記テクスチャ特徴から前記超音波画像の前記関心領域内の画像情報を最適化するための前記複数の超音波パラメータの最適値を予測する予測部と、
前記最適値を前記適用値として設定する前記設定部と、
を具備する超音波診断装置。
【請求項２】
前記収集パラメータは、送信する超音波の波形に関するパラメータを含む、請求項１に記載の超音波診断装置。
【請求項３】
前記収集パラメータは、送信する超音波の周波数又は受信する超音波の周波数を含む、請求項１に記載の超音波診断装置。
【請求項４】
前記予測部は、前記複数の超音波パラメータの前記適用値をベクトル化した適用値ベクトル、前記関心領域の位置、および前記テクスチャ特徴から前記最適値を予測する、請求項１に記載の超音波診断装置。
【請求項５】
前記適用値の設定から前記最適値の予測までの一連の処理は、前記最適値の変化量が所定の回数連続で閾値以下に収まるまで繰り返される、請求項１に記載の超音波診断装置。
【請求項６】
前記超音波画像の表示および前記関心領域の設定を受け付けるタッチコマンドスクリーンを備えた、請求項１に記載の超音波診断装置。
【請求項７】
前記収集パラメータは、波形パラメータ、超音波送信周波数、超音波受取り周波数、パルス継続期間、パルス電力、フレームレート、深度パラメータ、焦点パラメータ、Ｆ値（Ｆ-ｎｕｍｂｅｒ）、のうちの少なくとも一つを含む請求項１乃至６のうちいずれか一項記載の超音波診断装置。
【請求項８】
前記予測部は、
ａ）前記最適値の前記予測において、前記テクスチャ特徴を前記機械学習アルゴリズムの前記トレーニングによって定義された関数へと提供すること、
ｂ）前記最適値の前記予測において、前記画像情報を前記トレーニングされたニューラルネットワークへと提供すること、
ａ）及びｂ）のうちの少なくとも一つを含む請求項１乃至７のうちいずれか一項記載の超音波診断装置。
【請求項９】
前記予測部は、前記複数の超音波パラメータの初期値を有するベクトルを形成し、
前記ベクトルと前記関心領域とに依存して前記最適値の前記予測を実行する、
請求項１乃至８のうちいずれか一項記載の超音波診断装置。
【請求項１０】
前記予測部は、前記関心領域から前記画像情報を抽出し、前記複数の超音波パラメータの更なる予測値を取得する処理を少なくとも二回繰り返す請求項１乃至９のうちいずれか一項記載の超音波診断装置。
【請求項１１】
前記予測部は、前記処理を前記予測値が収束するまで繰り返する請求項１０記載の超音波診断装置。
【請求項１２】
前記予測部は、前記予測値における変化が所定回数に対して連続的にしきい値以下を下回るまで前記処理を繰り返す請求項１０記載の超音波診断装置。
【請求項１３】
前記超音波画像を表示し、前記超音波画像における前記関心領域を表すユーザ入力を受け付ける入力部をさらに具備する請求項１乃至１２のうちいずれか一項記載の超音波診断装置。
【請求項１４】
前記予測部は、臨床検査の間にリアルタイムで前記予測を実行する請求項１乃至１３のうちいずれか一項記載の超音波診断装置。
【請求項１５】
複数の超音波パラメータに関する値を予測する機械学習アルゴリズムを訓練するための超音波パラメータ学習装置であり、
複数の被検体の複数の解剖学的領域のそれぞれに対して、所望の超音波画像と、当該超音波画像の関心領域について所望とする画像情報が取得されたときの前記複数の超音波パラメータの値と、を含むトレーニングデータを取得する取得部と、
前記取得されたトレーニングデータを用いて、前記複数の超音波パラメータに関する適用値に基づいて収集された超音波画像の関心領域内の画像情報からテクスチャ特徴を抽出し、前記テクスチャ特徴から前記関心領域内の画像情報を最適化するための前記複数の超音波パラメータの最適値を予測するように、前記機械学習アルゴリズムを学習させる学習部と、
を具備する超音波パラメータ学習装置。
【請求項１６】
前記トレーニングデータに含まれる前記複数の超音波パラメータの値は、前記機械学習アルゴリズムを実装する超音波診断装置において自動的に生成される請求項１５記載の超音波パラメータ学習装置。
【請求項１７】
前記トレーニングデータに含まれる前記複数の超音波パラメータの値は、ランダムに選択される請求項１５記載の超音波パラメータ学習装置。
【請求項１８】
前記トレーニングデータに含まれる前記複数の超音波パラメータの値は、過去のユーザ選択に基づいて選択される請求項１５記載の超音波パラメータ学習装置。
【請求項１９】
前記取得部は、前記機械学習アルゴリズムを実装する超音波診断装置において取得された所望の超音波画像と、前記所望の超音波画像に含まれる前記関心領域について所望とする画像情報が取得されたときの前記複数の超音波パラメータの値と、を用いて前記トレーニングデータを自動的に更新し、
前記学習部は、前記更新されたトレーニングデータを用いて、前記機械学習アルゴリズムを学習させる、
請求項１５乃至１８のうちいずれか一項記載の超音波パラメータ学習装置。
【請求項２０】
前記機械学習アルゴリズムは、特徴に基づいた機械学習アルゴリズムを具備する請求項１乃至１４のうちいずれか一項記載の超音波診断装置又は請求項１５乃至１９のうちいずれか一項記載の超音波パラメータ学習装置。
【請求項２１】
前記機械学習アルゴリズムは、前記画像情報として、前記関心領域の輝度分布をさらに含む請求項１乃至１４のうちいずれか一項記載の超音波診断装置又は請求項１５乃至２０のうちいずれか一項記載の超音波パラメータ学習装置。
【請求項２２】
前記機械学習アルゴリズムは、前記超音波画像の特徴、前記超音波パラメータに関する値、前記超音波画像における前記関心領域、のうちの少なくともいくつかを分類器によって組み合わせる請求項１乃至１４のうちいずれか一項記載の超音波診断装置又は請求項１５乃至２０のうちいずれか一項記載の超音波パラメータ学習装置。
【請求項２３】
前記機械学習アルゴリズムは、ニューラルネットワークを有する請求項１乃至１４のうちいずれか一項記載の超音波診断装置又は請求項１５乃至２０のうちいずれか一項記載の超音波パラメータ学習装置。
【請求項２４】
コンピュータに、
超音波画像の基となるデータの収集に関する収集パラメータを含む複数の超音波パラメータの適用値に従って、前記超音波画像を取得させる取得機能と、
前記超音波画像の関心領域内の画像情報からテクスチャ特徴を抽出させ、前記関心領域について所望とする画像情報が取得されたときの前記複数の超音波パラメータの値を用いてトレーニングされた機械学習アルゴリズムに従って、前記テクスチャ特徴から前記超音波画像の前記関心領域内の画像情報を最適化するための前記複数の超音波パラメータの最適値を予測させる予測機能と、
前記最適値を前記適用値として設定させる設定機能と、
を実現させる超音波診断装置制御プログラム。
【請求項２５】
複数の超音波パラメータに関する値を予測する機械学習アルゴリズムを訓練させるための超音波パラメータ学習プログラムであり、
コンピュータに、
複数の被検体の複数の解剖学的領域のそれぞれに対して、所望の超音波画像と、当該超音波画像の関心領域について所望とする画像情報が取得されたときの前記複数の超音波パラメータの値と、を含むトレーニングデータを取得させる取得機能と、
前記取得されたトレーニングデータを用いて、前記超音波パラメータに関する適用値に基づいて収集された超音波画像の関心領域内の画像情報からテクスチャ特徴を抽出させ、前記テクスチャ特徴から前記関心領域内の画像情報を最適化するための前記複数の超音波パラメータの最適値を予測するように、前記機械学習アルゴリズムを学習させる学習機能と、
を実現させる超音波パラメータ学習プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本実施形態は、超音波診断装置、超音波パラメータ学習装置、超音波診断装置制御プログラム及び超音波パラメータ学習プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
超音波を使用して画像データを収集することが知られている。超音波収集（Ｕｌｔｒａｓｏｕｎｄ：ＵＬ）は、多数のパラメータ数によって典型的に制御されている。超音波収集を制御するパラメータは、収集パラメータとも呼ばれることのある、ハードウェアパラメータを具備することが出来る。
【０００３】
ハードウェアパラメータは、例えば、周波数、パルス継続期間、パルス電力、フレームレート、深度、そして焦点（例えばＦ値）に関連するパラメータを含むことが出来る。
【０００４】
ハードウェアパラメータへと値に対して変更が生じた場合に、超音波データは、係るハードウェアパラメータに対する新たな値で、再び収集される場合がある。この再収集は、収集するのに例えばおよそ３００ｍｓ等、多少時間が掛かることがある。
【０００５】
ソフトウェアパラメータは、超音波画像を形成するために、超音波データの処理において使用することが出来る。ソフトウェアパラメータは、例えばダイナミックレンジ、ゲイン、ガンマ補正、或いはフィルタリング設定に関するパラメータを含むことが出来る。ソフトウェアパラメータは、後処理パラメータとして呼ぶこともある。ソフトウェアパラメータに対する値で新たな変化が生じた場合に、画像データは、新たな超音波画像データ収集を実行することなく、ソフトウェアパラメータに対する新たな値で後処理することが出来る。状況次第では、ソフトウェア後処理変化は、非常に素早く変化をもたらすことがある。
【０００６】
ハードウェアパラメータ及びソフトウェアパラメータは、一般的に超音波パラメータに含まれるものである。
【０００７】
良い画質を提供するパラメータ値（例えば、関心の解剖学的領域のクリアなビューを提供する画像）は、最適な或いは理想的な設定と呼ぶことが出来る。様々なソフトウェア及びハードウェアパラメータに対する最適な設定は、様々な要素に依存する場合がある。例えば、いくつかのパラメータに対する最適な設定は、画像化される予定の生体構造に依存することがあるのだ。いくつかのパラメータに対する最適な設定は、患者のサイズに依存することもある。介在する脂肪の量は、所定の収集に対する最適な設定について所定の効果を有する場合がある。最適なパラメータ設定の選択肢における超音波検査技師の好みの程度も存在することがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００８−５２０３１７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
収集パラメータの手動での調整は、経験豊かな超音波検査技師に対してであっても、時間が掛かることがある。片や収集パラメータの手動調整は、経験の浅いユーザに対しては困難なことがある。
【００１０】
多くの超音波診断装置は、一定限度の量の自動化を包含する。例えば、機械の中には、ゲイン及びタイムゲイン補償（Ｔｉｍｅ  Ｇａｉｎ  Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ：ＴＧＣ）を操作するものがある。しかし、ハードウェアパラメータにおける変化は、効果的になるまでにかなりの時間を必要とすることがある。従って、状況によって限られた数のハードウェアパラメータのトライアルのみが可能になる場合がある。例えば、超音波検査技師は、容認可能なタイムスケールにおいて最終超音波画像を取得するために、少数のパラメータのみに対する値を調整する、及び／又は、少数の時間のみに対する値を調整するよう、選ぶことが出来る。
【００１１】
本実施形態は、上記課題に鑑みてなされたものであり、ハードウェアパラメータ及びソフトウェアパラメータのいずれであっても、経験によらず最適な値に簡単且つ迅速に調整することができる超音波診断装置、超音波パラメータ学習装置、超音波診断装置制御プログラム及び超音波パラメータ学習プログラムを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
実施形態に係る超音波診断装置は、取得部と、予測部と、設定部とを具備する。取得部は、超音波画像の基となるデータの収集に関する収集パラメータを含む複数の超音波パラメータの適用値に従って、前記超音波画像を取得する。予測部は、前記超音波画像の関心領域内の画像情報からテクスチャ特徴を抽出し、前記関心領域について所望とする画像情報が取得されたときの前記複数の超音波パラメータの値を用いてトレーニングされた機械学習アルゴリズムに従って、前記テクスチャ特徴から前記超音波画像の前記関心領域内の画像情報を最適化するための前記複数の超音波パラメータの最適値を予測する。設定部は、前記最適値を前記適用値として設定する。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】実施形態に係る装置の概略的な図である。
【図２】実施形態に係る訓練法の概要を描いているフローチャートである。
【図３】実施形態に係る装置の表示スクリーン及び制御スクリーンである。
【図４】実施形態に係る機械学習法の概要を描いているフローチャートである。
【図５】実施形態に係るパラメータ予測法の概要を描いているフローチャートである。
【図６】パラメータ収束のプロットである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
実施形態に係る装置１０が、図１に概略的に示されている。装置１０は、超音波画像を取得するために、超音波スキャンから超音波データを収集し且つ係る超音波データを処理するよう構成されている。
【００１５】
本実施形態において、装置１０は、複数の超音波パラメータに対する値を調整するために機械学習アルゴリズムを訓練するようにも構成されている。その他の実施形態において、機械学習アルゴリズムの訓練は、例えばＰＣ或いはワークステーション（図示せず）など、別個の計算装置によって実行することが出来る。なお、本実施形態において、「超音波パラメータ」とは、ハードウェアパラメータ及びソフトウェアパラメータの両方を具備する。ハードウェアパラメータは、例えば、波形パラメータ、周波数パラメータ（例えば、超音波が送信された、及び）、パルス継続期間、パルス電力、フレームレート、深度及び焦点（例えば、Ｆ値）に関するパラメータを具備する。ソフトウェアパラメータは、例えば、ダイナミックレンジ、ゲイン、ガンマ補正、そしてフィルタリング設定に関するパラメータを具備する。
【００１６】
本実施形態において、装置１０は、超音波診断装置１２及び関連する計測プローブ１４を具備する。係る超音波診断装置１２は、超音波画像処理装置として言及されることもある。任意の適切なタイプの超音波診断装置１２と計測プローブ１４とを使用することが出来る。その他の実施形態において医用画像診断装置１０は、代わりのモダリティ（例えば、Ｘ線診断装置、Ｘ線コンピュータ断層撮像装置、磁気共鳴イメージング装置、ＰＥＴ、ＳＰＥＣＴ等）のスキャナ装置を具備することが出来る。本実施形態においては、医用画像診断装置１０が超音波診断装置である場合について説明する。
【００１７】
超音波診断装置１２は、メイン超音波画像表示用のメイン表示スクリーン１６を具備する。超音波診断装置」１２は、スキャナコンソール２０を更に具備する。スキャナコンソール２０は、制御情報の表示用及び様々な制御ノブ１９を具備する入力デバイス用の制御スクリーン１８を具備する。係る入力デバイスは、コンピュータキーボード、マウス、又はトラックボール（図示せず）を更に具備する。制御ノブ１９及び／又はそのほかの入力デバイスは、複数のハードウェア及びソフトウェアパラメータに対する値を調整するために使用することが出来る。本実施形態において、制御スクリーン１８は、表示デバイス及びユーザ入力デバイスの両方である、タッチスクリーンである。更なる実施形態は、超音波診断装置１２の一部分を形成しない、制御スクリーン１８、表示スクリーン或いはメイン表示スクリーン１６を具備しない。超音波診断装置１２は、データストア３０も具備する。
【００１８】
超音波診断装置１２は、画像データを含むデータ処理用の処理回路２２を具備する。処理回路２２は、中央処理ユニット（ＣＰＵ）とグラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）とを具備する。処理回路２２は、収集回路２４、訓練回路２６、そして機械学習回路２８を含む。収集回路２４、訓練回路２６、そして機械学習回路２８は、ＣＰＵ、ＧＰＵ、そしてＣＰＵ及びＧＰＵの組み合わせで、それぞれ実行することが出来る。
【００１９】
本実施形態において、様々な回路は、実施形態の方法を実行するのが実行可能なコンピュータ読み取り可能命令を有するコンピュータプログラムの方法で、処理回路２２のＣＰＵ及び／又はＧＰＵにおいてそれぞれ実行される。しかし、その他の実施形態において、各回路は、ソフトウェア、ハードウェア、ハードウェアとソフトウェアの或いは任意の適切な組み合わせで実行することが出来る。実施形態の中に、様々な回路は、一つ或いは複数のＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）又はＦＰＧＡｓ（フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ）として、実行することが出来る。
【００２０】
代わりの実施形態において、収集回路２４、訓練回路２６、そして機械学習回路２８を具備する処理回路２２は、任意の適切な医用診断装置（例えば、ＣＴスキャナ又はＭＲスキャナ）又は画像処理装置（例えば、ＰＣ又はワークステーション）の一部分の場合がある。処理回路２２は、例えば撮像データの任意の適当なモダリティを処理するよう構成することが出来る。
【００２１】
実施形態の中に、異なる回路が異なる装置で実行されるものがある。例えば、実施形態の中に、機械学習回路２８は、例えば、ＰＣ或いはワークステーション等、超音波診断装置１２の一部分を形成しない計算装置において実行される。
【００２２】
処理回路２２は、ハードドライブや、ＲＡＭ、ＲＯＭ、データバスを含むＰＣのその他の構成要素、様々なデバイスドライバを含むオペレーティングシステム、そしてグラフィックスカードを含むハードウェアデバイスも包括する。この様な構成要素は、明確にするため図１には図示されていない。
【００２３】
図１のシステムは、図２のフローチャートにおいて概要が描かれたような一連のステージを有する訓練処理（超音波パラメータのトレーニング処理、超音波パラメータの学習処理とも言う。）を実行し、且つ図５のフローチャートにおいて概要が描かれたような一連のステージを有する画像最適化処理を実行する、よう構成されている。なお、「最適化」とは、ユーザが所望する結果を取得することができることを意味し、例えば、複数の超音波パラメータの「最適値」とは、所望する超音波画像を取得するための各超音波パラメータの値のセットを意味する。この最適値は、一般的に、ユーザ毎、患者毎（患者個体差）、診断部位毎（例えば臓器毎）に異なる。また、図２に示す訓練処理は、図１のシステム、例えば処理回路２２が超音波パラメータ学習装置として機能する例が典型である。しかしながら、当該例に限定されず、処理回路２２の別体として超音波パラメータ学習装置を設ける構成であってもよい。また、超音波パラメータ学習プログラムとして、例えばシステムの外部の機器やクラウドシステム等よって、超音波パラメータ学習装置が実現される構成であってもよい。
【００２４】
まず、図２の訓練処理について説明する。係る図２の訓練処理は、所望の画像特性を提供するようなパラメータ値のセットを予測する機械学習アルゴリズムを訓練するために使用される。本実施形態において、係る機械学習アルゴリズムは、特徴に基づいた機械学習アルゴリズムである。その他の実施形態において（図４に描かれているものを含む）、機械学習アルゴリズムは、例えば畳み込みネットワーク等、ニューラルネットワークを具備する。更なる実施形態において、任意の画像に基づいた機械学習アルゴリズムを使用することが出来る。例えば、サポートベクトルマシン（ｓｕｐｐｏｒｔ  ｖｅｃｔｏｒ  ｍａｃｈｉｎｅ：ＳＶＭ）、ｋ近傍法、或いは決定木アルゴリズムによって、テクスチャ特徴の抽出を後追いすることが出来る。
【００２５】
図２の訓練処理は、複数の異なる被検体のそれぞれから繰り返し超音波収集を取得し、且つ係る繰り返し超音波収集からのデータを使用して機械学習アルゴリズムを訓練することを具備する。
【００２６】
本実施形態において、２０の被検体（例えばヒト）が訓練処理において使用される。係る被検体は、様々な患者サイズをカバーするようにして選ばれている。特に、被検体は、異なる脂肪量を有するようにして選ばれている。その他の実施形態において、任意の適切な数の、被検体或いは動物被検体が訓練処理において使用することが出来る。
【００２７】
図２のステージ４０で、訓練処理は、第一の被検体で開始となる。第一の被検体（例えば、被検体の身長、体重、性別）に関する医用データを、取得し且つ記録することが出来る。
【００２８】
ステージ４２で、超音波検査技師が被検体の第一の解剖学的領域を選択する。本実施形態において、１０の関心の領域がスキャニングのために特定される。係る超音波検査技師は、１０の関心の領域のうちの第一の一つ、例えば大動脈弁を、例えば制御スクリーン１８上で選択する。各解剖的領域は、例えば少なくとも臓器、骨或いは血管の一部を具備することが出来る。解剖学的領域は、例えば、経動脈、肝臓、或いは腎臓等を具備することがある。
【００２９】
超音波検査技師は、トランスデューサプローブ１４を第一の解剖学的領域（この場合に、大動脈弁）を撮像するために適当な位置に置く。
【００３０】
ステージ４４で、超音波検査技師は、好みの画像を取得するために、超音波撮像パラメータのセットのうちの少なくともいくつかに対する値を手動で調整する。超音波検査技師は、トランスデューサプローブ１４の位置及び／又は方位も調整することが出来る。超音波検査技師は、好みの画像が取得されるまで、逐次的にパラメータを調整することが出来る。超音波検査技師がハードウェアパラメータ値を変更する度に、新たな超音波データが超音波診断装置１２によって収集され、新たな超音波画像を取得するために、係る新たな超音波データが処理される。超音波データの各収集は、例えば３００ｍｓである。状況により、ソフトウェアパラメータ値の変更は、新たな超音波データ収集を含まない場合もある。代わりに、表示された超音波画像は、新たな収集が行われることなく、新たなソフトウェア値を考慮に入れるためにアップデートすることが出来る。
【００３１】
ステージ４４で超音波検査技師によって実行されるパラメータ値の調整の処理は、超音波診断装置１２の通常の、日常的な使用において超音波検査技師によって実行されるパラメータの調整の処理と似ていることがある。代わりに、通常使用で実行されるのと比較して、超音波検査技師がパラメータ値の調整を、より長い時間にわたって及び／又はより精確に実行することがある実施形態も中にはある。パラメータ調整の処理は、超音波検査技師によるパラメータの手動操作として、説明することが出来る。
【００３２】
本実施形態において、複数の超音波パラメータ（超音波パラメータのセット）は、超音波診断装置１２の通常使用での超音波検査技師による調整が可能なパラメータを具備する。係る超音波検査技師は、超音波パラメータのセットのうちの一つ又は複数に対する値を調整することがある。
【００３３】
本実施形態において、超音波パラメータは、ハードウェアパラメータ及びソフトウェアパラメータの両方を具備する。その他の実施形態において、超音波パラメータのセットは、ハードウェアパラメータのみ、或いはソフトウェアパラメータのみを具備する場合もある。
【００３４】
超音波検査技師によるパラメータ値の調整は、位置Ｌでの最高の診断品質（すなわち、所望する診断品質）を取得するためであり、係る位置Ｌは、ステージ４２（例えば、大動脈弁）で選択された関心の解剖学的領域の位置である。超音波検査技師によって好まれる画像は、関心の解剖学的領域のベストな外見（例えば、最も鮮明である）を有する画像とすることが出来る。
【００３５】
本実施形態において、位置Ｌは、超音波画像の二次元画像空間における関心の解剖学的領域の位置を示す、座標のセットとして表される。
【００３６】
超音波検査技師がパラメータ値を調整しながら、係る超音波検査技師はメイン表示スクリーン１６上に表示された超音波画像を観察する。メイン表示スクリーン１６上に表示された画像は、現在の収集として説明することが出来る。メイン表示スクリーン１６上に表示された画像は、時間にとともに更新される。またメイン表示スクリーン１６上に表示された画像は、パラメータ値の各変化に対しても更新される。
【００３７】
本実施形態において、メイン表示スクリーン１６に表にされたものと同じ超音波画像が、制御スクリーン１８（例えば、タッチコマンドスクリーン：ＴＣＳ）上に表示される。上方のメインディスプレイにおいて示された現在の収集が、小さなスケールで下方の制御スクリーン１８に映し出される、と言うことが出来る。メイン表示スクリーン１６と制御スクリーン１８とに同じ画像を表示している様子が、図３で描かれている。本実施形態において、制御スクリーン１８は、タッチセンサー式である。その他の実施形態において、メイン表示スクリーン１６がタッチセンサー式の場合もある。
【００３８】
超音波検査技師が好みの画像を取得するためにパラメータ値を調整した時に、係る超音波検査技師は、臨床的関心のある画像領域を示すために制御スクリーン１８の映し出されたビューにおける点をタッチする。メイン表示スクリーン１６がタッチセンター式であるその他の実施形態において、超音波検査技師は、臨床的関心のある画像領域を示すためにメイン表示スクリーン１６上の点をタッチすることが出来る。
【００３９】
超音波検査技師がタッチした制御スクリーン上の点は、制御スクリーン１８をタッチすることで当該画像における関心の解剖学的領域の位置Ｌ（関心領域の位置L）であると受け止められる。図３において、係る位置Ｌは、制御スクリーン１８上に十字により描かれている。
【００４０】
収集回路２４は、十字の中心において点Ｌに対する座標値のセットを記録する。
【００４１】
本実施形態において、超音波検査技師は、例えば関心の解剖学的領域の周りにバウンディングボックスを描くことで座標空間の領域を選択し、収集回路２４は、座標空間の領域の範囲を記録する。更なる実施形態において、任意の方法は、関心の解剖学的領域の位置Ｌに対する点又は領域を選択するために使用することが出来る。幾つかの実施形態では、関心の解剖学的領域の位置Ｌは、自動的に検出されるものがある。
【００４２】
本実施形態において、位置Ｌを提供するために超音波検査技師のスクリーンをタッチする画像が、当該超音波検査技師の好みの画像であると受け取られる。その他の実施形態において、係る超音波検査技師（又は別のユーザ）は、例えば任意の適切な制御を使用して、任意の適切な方法で好みの画像を選ぶことが出来る。
【００４３】
超音波検査技師の好みの画像（所望の画像）に対して、収集回路２４は、
・好みの（所望の）超音波画像Ｉ＊
・好みの画像が取得された超音波パラメータ値（以下単に「パラメータ値」とも呼ぶ）のセットＰ＊
を取得する。
【００４４】
超音波画像Ｉ＊は、最適な収集された画像と言及することが出来る。またパラメータ値のセットＰ＊は、最適な収集パラメータのセットと言及することが出来る。本コンテキストにおいて、「最適な」とは、超音波検査技師が自身の主観的な見解において、好みの画像及びパラメータであると考える、画像及びパラメータを言及するために使用される。実際問題として、手動操作処理が繰り返し行われた場合に、超音波検査技師によって、異なる画像及びパラメータを最適であるとして特定したり、或いは同じ超音波検査技師であっても異なる画像及びパラメータを最適であるとして特定したりする場合がある。
【００４５】
本実施形態において、一つの超音波画像Ｉ＊及びパラメータのセットＰ＊がステージ４４で取得される。その他の実施形態において、一つ以上の超音波画像Ｉ＊及びパラメータのセットＰ＊がステージ４４で取得される。いくつか（例えば、三つ）の手動で最適化された収集が、独立した繰り返しによって取得することが出来る。例えば、パラメータ値は、上記で説明された様な手動収集処理の繰り返しの合間にデフォルト値（初期値）を再設定することが出来る。係るデフォルト値は、標準的なプリセットパラメータを具備することが出来る。
【００４６】
超音波検査技師の好みの画像（複数の画像）に対して、好みの超音波画像Ｉ＊及びパラメータ値のセット（複数のセット）Ｐ＊が一旦取得されたら、図２の処理は、ステージ４６へと移る。
【００４７】
ステージ４６で、訓練回路２６は、超音波パラメータのセットに対するパラメータ値の多重の異なるセットを自動的に生成する。
【００４８】
本実施形態において、訓練回路２６は、パラメータ値Ｐを２００セット生成する。パラメータ値は、所定も制限において均一なサンプリング密度でランダムに選択される。例えば、各パラメータに対する所定の制限は、超音波診断装置の通常使用におけるパラメータに対する値の範囲を表すことがある。
【００４９】
その他の実施形態において、パラメータ値のセットＰを生成するために、任意の適切なサンプリング手法を使用することが出来る。幾つかの実施形態に、各パラメータに対する制限において、前決定された規則的なグリッドについてのサンプリングを具備するものがある。その他の実施形態において、サンプリング手法は、各パラメータに対する制限において、ランダム均一なサンプリングを具備する。更なる実施形態において、サンプリング手法は、超音波検査技師により好まれたパラメータ値で平均を有する、ランダムガウシアン（通常）分布のサンプリングを具備する。係るサンプリング分布は、パラメータ制限に関連して設定することが出来る。
【００５０】
クランピングは、パラメータに関する安全限界が超過していないということを保証するために、パラメータのうちの一つ又は複数に対する値に強要することが出来る。例えば、クランピングは、トランスデューサ電力が超過していないという安全限界を確実にするために使用することが出来る。限界の中には、パラメータの組み合わせに依存するものがある。例えば、第一のパラメータに対する安全値は、第二のパラメータに対する値、及び／又は、更なるパラメータに対する値に依存することがある。任意の適切な数のパラメータ値のセットＰを生成することが出来る。
【００５１】
パラメータ値のセットＰの各２００セットは、少なくとも一つのパラメータの値によりパラメータ値のセットＰと互いに異なる。
【００５２】
収集回路２４は、超音波診断装置１２に、パラメータ値のセットＰのそれぞれを適用値として使用して個別の超音波データのセットを収集すること、且つパラメータ値のセットＰに対する超音波画像Ｉを取得するために超音波データのセットを処理すること、を生じさせる。超音波画像Ｉについて実行される操作は、超音波画像の要素（例えばピクセル）に対するデータ値（例えば、輝度値）を具備するデータセットに実行される操作のことを指すことがある、ということに留意されたい。
【００５３】
本実施形態において、全ての２００の超音波画像は、ステージ４４で超音波検査技師の好みの画像に対するものと実質的に同じ位置及び方位で保持された、トランスデューサプローブ１４で収集されており、その他の実施形態において、異なるトランスデューサプローブ位置を使用することが出来る。
【００５４】
ステージ４６で超音波画像の収集は、自動化されており、超音波検査技師からの入力を必要としない。パラメータ値は自動的に調整されているため、パラメータ値の調整及びパラメータ値の各セットに対する超音波画像の収集は、迅速に実行することが出来る。例えば、新たな超音波画像は、３００ｍｓ毎に収集することが出来る。超音波画像の収集に関する言及で、超音波画像が決して表示されない（例えば、表示スクリーン上に）場合がある。超音波画像を表すデータは、画像が表示されることなく格納することが出来る。
【００５５】
パラメータ値Ｐの２００セットのそれぞれに対して、収集回路２４は、次を取得する。
・パラメータ値Ｐのセット、
・パラメータ値のセットを使用して収集された超音波画像Ｉ、
・解剖学的領域に対する位置Ｌ
本実施形態において、解剖学的領域に対する位置Ｌは、ステージ４４で超音波検査技師によって選択された同じ位置Ｌである。その他の実施形態において、位置Ｌ決定の任意の方法を使用することが出来る。
【００５６】
超音波画像Ｉを具備するデータのセット、解剖学的領域の対応する位置Ｌ、そして対応するパラメータ値のセットＰは、訓練データのセット、或いは訓練サンプル（Ｉ，Ｌ，Ｐ）として呼ぶことが出来る。
【００５７】
ステージ４６で取得された２００の訓練サンプル（Ｉ，Ｌ，Ｐ）の全ては、パラメータ値の異なるセットを使用して同じ被検体の同じ解剖学的領域を撮像することで、収集される。
【００５８】
ステージ４６の後、図２の処理は、ステージ４２へと戻り、超音波検査技師は、第二の、第一の被検体の解剖学的領域とは異なる領域、例えば第一の被検体の頸動脈を選択する。処理はその後再度ステージ４４へと進み、そこで超音波検査技師は、第二の解剖学的領域に対するパラメータ値の手動最適化を実行する。収集回路２４は、第二の解剖学的領域に対する超音波検査技師の好みのパラメータ値Ｐ＊と、その好みのパラメータ値で取得された超音波画像Ｉ＊と、を取得する。超音波検査技師は、第二の解剖学的領域に対する位置Ｌも示す。
【００５９】
ステージ４６で、訓練回路２６は、パラメータ値Ｐの更なる２００セットを生成する。係るパラメータ値は、均一なサンプリング密度で、第一の解剖学的領域に対して使用されたものと同じ所定の制限においてランダムに選ばれる。その他の実施形態において、パラメータ値の同じセットは、第一の解剖学的領域に対して使用されたものと同じ第二の解剖学的領域に対して使用される。パラメータ値Ｐの更なるセットのそれぞれに対して、収集回路２４は、パラメータ値Ｐのセットを使用して第二の解剖学的領域をスキャニングすることで、個別の訓練サンプル（Ｉ，Ｌ，Ｐ）を取得する。
【００６０】
ステージ４２から４６までは、第一の被検体の全ての１０の解剖学的領域に対してデータが取得されるまで、繰り返される。
【００６１】
ステージ４８で、収集回路２４は、超音波検査技師の好みのパラメータ値Ｐ＊のセット、超音波画像Ｉ＊、そして第一の被検体の１０の解剖学的領域に対して取得された２００の訓練サンプル（Ｉ，Ｌ，Ｐ）を、データストア３０に格納する。その他の実施形態において、好みのパラメータ値Ｐ＊のセットを使用して取得された超音波画像Ｉ＊は、格納されないことがある。更なる実施形態において、データは任意のデータストア、例えばＰＡＣＳの一部を形成するデータストアに格納することが出来る。
【００６２】
図２の処理は、その後ステージ４０へと戻り、第二の被検体が選択される。
【００６３】
ステージ４０から４８までは、異なる２０の被検体のそれぞれに対してデータが取得されるまで、繰り返される。
【００６４】
本実施形態において、同じ１０の解剖学的領域が被検体のそれぞれに対してスキャンされる。パラメータ値の異なるセットが、各被検体の各解剖学的領域に対して生成される。その他の実施形態において、パラメータ値の同じセットが異なる領域及び／又は異なる被検体に対して使用することが出来る。
【００６５】
好みのパラメータ値Ｐ＊の収集は、グラウンドトゥルース収集として説明することが出来る。グラウンドトゥルース収集のスキームと上記で説明されたデータ収集の訓練は、効率的であると説明することが出来る。２００の訓練画像が各解剖学的位置で収集されたが、超音波検査技師の相互作用は、一つの最適な画像Ｉ＊にのみ含まれる。グラウンドトゥルース収集は、超音波検査技師が訓練データのセットのそれぞれのクオリティを評価しようとする場合に比べて、負担の少ないものになることがある。
【００６６】
ステージ４０から４８までは、下記のアルゴリズムによって説明することが出来、疑似コードとして表すことが出来る。
【００６７】
データ収集訓練の全体
データ＝［］
Ｎ個の患者に対して：
ｋ個の解剖学的領域に対して：
Ｐ＊＝理想的な超音波検査技師設定
Ｉ＊＝（Ｐ＊）収集
Ｌ＝関心の位置
ｍ個の収集に対して：
Ｐ＝ランダムパラメータ
Ｉ＝収集（Ｐ）
データに（Ｌ，Ｐ，Ｉ，Ｐ＊，Ｉ＊）を追加する
説明された被検体、解剖学的領域、そしてパラメータ値のセット、のそれぞれに対する特定数は、単なる例に過ぎない。被検体、解剖学的領域及び／又はパラメータ値のセットの任意の数を、実際には使用することが出来る。例えば、各被検体の各解剖学的領域に対するパラメータ値のセットの数は、少なくとも１０、任意で少なくとも５０、更には任意で少なくとも１００などとすることが出来る。被検体数は少なくとも５、任意で少なくとも１０、更には任意で少なくとも５０とすることも出来る。またパラメータのセットにおけるパラメータ数は、少なくとも５、任意で少なくとも１０とすることも出来る。被検体は、ヒト或いは動物とすることが出来る。
【００６８】
上記で説明された実施形態において、ステージ４６で変えられた超音波パラメータは、ハードウェアパラメータとソフトウェアパラメータの両方を具備する。収集の間際で、ソフトウェアパラメータは変えられ、且つこれらのパラメータを使用して収集された画像は保存される。
【００６９】
その他の実施形態において、ハードウェアパラメータのみがステージ４６で変えられる。異なるハードウェアパラメータでの収集の全てがされた後に、ソフトウェアパラメータは変えられ、且つソフトウェアパラメータを使用する新たな画像が保存される。その様な実施形態において、収集が成されたことを伴うソフトウェアパラメータに対する値は、収集を取り直す必要無く、変えられる場合がある。
【００７０】
幾つかの実施形態において、例えば以下に説明される様な機械学習アルゴリズムを走らせるよりも前に、ソフトウェアパラメータは変えることが出来、且つ画像はオフラインで保存される。
【００７１】
ステージ５０で、機械学習回路２８は、２０の被検体のそれぞれについてデータストア３０に格納された、好みのパラメータ値Ｐ＊のセット、画像データＩ＊のセット、そして訓練サンプル（Ｉ，Ｌ，Ｐ）を受け取る。
【００７２】
本実施形態において、解剖学的領域の数は１０、被検体の数は２０、被検体毎の解剖学的領域ごとの収集数は２００である。つまり、４０，０００の訓練サンプルが、機械学習回路２８に対して利用可能である。
【００７３】
収集の特定の順序付けが上記で説明されたが、その他の実施形態における収集は、任意の適切な順序で実行することが出来る。例えば、訓練サンプルの自動収集は、超音波検査技師の好みの画像の収集の前に実行することが出来る（使用されたサンプリング方法が超音波検査技師の好みの画像のパラメータ値に依存しない場合に）。
【００７４】
好みのパラメータ値Ｐ＊のセットのそれぞれは、「所望するパラメータ設定」又は「最適なパラメータ設定」と呼ぶことが出来る。本実施形態において、２００の最適なパラメータ設定Ｐ＊は、機械学習回路２８に対して利用可能である。最適なパラメータ設定Ｐ＊のそれぞれは、同じ被検体及び同じ解剖学的領域に対して収集された、２００の訓練サンプルと関連付けられる。
【００７５】
訓練サンプル数は、訓練サンプル（Ｉ，Ｌ，Ｐ）を使用する最適なパラメータ設定Ｐ＊の予測への機械学習アプローチに対して十分であると考えることが出来る。
【００７６】
本実施形態において、機械学習回路２８は、特徴に基づいたアプローチを使用して機械学習アルゴリズムを訓練するために、機械学習処理を実行する。係る機械学習アルゴリズムは、予測判断材料（プレディクター）とも呼ぶことが出来る。
【００７７】
各訓練サンプル（Ｉ，Ｌ，Ｐ）に対して、機械学習回路２８は、位置Ｌ上に中心が置かれた画像データセットＩにおける関心の領域を選択する。関心の領域は、ＩＬと呼ぶことが出来る。関心の領域の次元は、予め定めることが出来る。例えば、機械学習回路２８は、予め定められたセンチメートルでの高さ及び幅を有する関心の領域ＩＬを選択することが出来る。
【００７８】
本実施形態において、関心の領域ＩＬは、関心のある解剖学的領域の位置Ｌ上に中心が置かれた、画像データＩの５ｃｍ×５ｃｍの領域である。
【００７９】
機械学習回路２８は、関心の領域ＩＬから撮像情報を抽出する。例えば、撮像情報は、関心の領域ＩＬにおける各ピクセルに対する個別のピクセル値を具備することが出来る。
【００８０】
機械学習回路２８は、撮像情報から特徴のセットを抽出する。本実施形態において、係る特徴のセットは、少なくとも一つの輝度分布と複数のテクスチャ特徴とを含む。その他の実施形態において、機械学習回路２８は、抽出された領域ＩＬから任意の適切な特徴、例えば抽出された領域ＩＬ内の任意の位置に対する輝度、勾配、テクスチャ或いはＳＵＲＦ特徴（Ｓｐｅｅｄｅｄ  Ｕｐ  Ｒｏｂｕｓｔ  Ｆｅａｔｕｒｅｓ）等、を抽出することが出来る。
【００８１】
機械学習回路２８は、抽出された特徴のうちのどれが、収集パラメータのセットに対する値の予測に対して最も良い特徴であるかを区別するために、機械学習訓練アルゴリズムを使用する。本実施形態において、機械楽手回路は、少なくとも一つの輝度分布及び少なくとも一つのテクスチャ特徴を具備する特徴のセットｘを選択する。パラメータ値のセットＰは、ベクトルとして表すことが出来る。特徴のセットｘは、特徴ベクトルＸ＝（ｘ，Ｌ，Ｐ）を取得するために、位置Ｌ及びパラメータ値のセットＰへと追加される。
【００８２】
機械学習回路２８は、特徴ベクトルＸ＝（ｘ，Ｌ，Ｐ）に基づいた好みのパラメータＰ＊を予測するために、回帰法を訓練する。本実施形態において、回帰法は、サポートベクトル機械回帰法を具備する。その他の実施形態で、回帰法は、決定木回帰法を具備する。更なる実施形態で、任意の適切な回帰法は、例えばサポートベクトルマシン（ｓｕｐｐｏｒｔ  ｖｅｃｔｏｒ  ｍａｃｈｉｎｅ：ＳＶＭ）、決定木、Ｋ近傍法（Ｋ−ｎｅａｒｅｓｔ  ｎｅｉｇｈｂｏｒｓ：Ｋｎｎ），線形或いはロジスティック回帰法等、を使用することが出来る。回帰に対して構成することが出来るような、特徴に基づいた機械学習の任意の形式を使用することが出来る。
【００８３】
ステージ５０の出力は、好みのパラメータＰ＊を予測するよう訓練された機械学習アルゴリズムである。機械学習アルゴリズムのアプリケーションは、図５を参考に下記で説明される。
【００８４】
更なる実施形態において、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）アプローチは、ステージ５０で使用される。係る畳み込みニューラルネットワークアプローチは、図４のフローチャートに描かれている。ＣＮＮアプローチは、深層学習アプローチとして説明することが出来る。その他の実施形態において、深層学習の任意のタイプを使用することが出来る。本実施形態で使用される深層学習ＣＮＮは、例えば次の本に説明されているようなものとすることが出来る。“Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｆｏｒ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ”，  Ｓ．  Ｋｅｖｉｎ  Ｚｈｏｕ  ｅｔ  ａｌ．，  Ａｃａｄｅｍｉｃ  Ｐｒｅｓｓの第２章、或いは’Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ’  ｂｙ  Ｉａｎ  Ｇｏｏｄｆｅｌｌｏｗ，  Ｙｏｓｈｕａ  Ｂｅｎｇｉｏ  ａｎｄ  Ａａｒｏｎ  Ｃｏｕｒｖｉｌｌｅ，  ＭＩＴ  Ｐｒｅｓｓの第９章。
【００８５】
図４のステージ６０で、機械学習回路２８は、各訓練サンプル（Ｉ，Ｌ，Ｐ）から関心の領域ＩＬを抽出する。例えば、関心の領域は、関心の解剖学敵領域の位置Ｌ上に中心が置かれた撮像データＩの、５ｃｍ×５ｃｍの領域とすることが出来る。機械学習回路２８は、関心の領域ＩＬに対する撮像情報を抽出する。本実施形態において、撮像情報は、関心の領域ＩＬにおける各ピクセルに対する個別のピクセル値を具備する。
【００８６】
各関心の領域ＩＬに対する画像ピクセル値は、多重畳み込み及びプーリング層への入力であり、層６２、６４、６６によって図４に表されている。実際に、より多くの畳み込み及びプーリング層を使用することが出来る。畳み込み層は、空間的情報を維持する。プーリング層は、出力と比較した差異にサイズが減らされる、出力を有する。
【００８７】
出力層６６は、畳み込み及びプーリング層のセットのセットへのオリジナル入力であった、抽出された関心の領域ＩＬに比較してより小さい画像である。係るより小さい画像は、ｘによって示される。係るより小さい画像は、例えば１６×１６画像とすることが出来る。
【００８８】
層６６の出力ｘは、緻密層（dense layer）へと受け渡される。緻密層は、ベクトル、例えばデータアイテム２５６のベクトルを提供するために、出力ｘを平らにする。パラメータ値Ｐのうちの少なくとも幾つかも、緻密層へと加えられる。例えば、パラメータ値Ｐからの６或いは７データアイテムを加えることが出来る。緻密層は、従って長い特徴ベクトルを提供する。その他の実施形態において、位置Ｌも緻密層へと提供することが出来る。
【００８９】
緻密層６８の出力は、ステージ７０の差分二乗和（ｓｕｍ  ｏｆ  ｓｑｕａｒｅｄ  ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ：ＳＳＤ）への入力である。最適なパラメータ設定Ｐ＊も、ＳＳＤ７０への入力である。最小二乗和は、ＳＳＤステージへの入力の差分二乗和を出力し、係る出力は、入力の二乗のＬ２ノルムと同じか、或いは同様とすることが出来る。
【００９０】
機械学習回路２８は、訓練サンプル及びグラウンドトゥルースを使用して、様々な層（例えば、重さ）のパラメータを訓練する。訓練は、任意の適切な方法によって実行することが出来る。本実施形態において、訓練は、確率的勾配降下での逆伝播により実行される。予測において使用される特徴は、逆伝播によって発見される。
【００９１】
上記で説明された通り、機械学習アルゴリズムの訓練に対して、二つの可能なアプローチが存在する。機械学習の実施形態に基づいた特徴において、特徴（例えば、テクスチャ特徴）は、例えば、回帰について構成することが可能な任意の、ＳＶＭ、決定木、Ｋｎｎ或いは線形モデル、へと送り込まれる。深層学習の実施形態において、超音波画像のピクセル値（生ピクセル値と呼ぶことが出来る）は、直接的に使用される。上記実施形態において、機械学習方法は、ＣＮＮである。その他の実施形態において、決定木をしようすることが出来る。また更なる実施形態において、任意の適切な深層学習アプローチを使用することが出来る。
【００９２】
上記で説明された実施形態において、機械学習アルゴリズムは、１０の異なる関心の解剖学的位置の画像を具備する、訓練データの全てに訓練される。様々な生体構造について機械学習アルゴリズムを訓練することにより、機械学習アルゴリズムは、訓練セットには含まれなかったその他の生体構造について使用することが出来るようになる。機械学習アルゴリズムは、様々な生体構造における良い画質に対応する画像特徴（例えば、良好なコントラスト及び／又は良好なエッジ定義）を好むことがある。単一の機械学習アルゴリズムは、幅広い範囲の異なる生体構造に対して使用することが出来る。
【００９３】
単一の機械学習アルゴリズムを生体構造の幅広い範囲に対して使用することにより、超音波検査技師は、予測されたパラメータ値を取得するために、どの生体構造が現在観察されているのかについて公表する必要は無い。横断的な生体構造訓練は、全ての生体構造に対する予測を改善することが出来る。機械学習アルゴリズムの訓練は、多重タスク学習の形式であると考えることが出来る。
【００９４】
その他の実施形態において、個別の機械学習アルゴリズムが、異なる関心の解剖学的領域に対して訓練することが出来る。例えば、一つの機械学習アルゴリズムは、心臓の撮像における使用に対して訓練することが出来、また別の機械学習アルゴリズムは、胎児撮像における使用に対して訓練することが出来る。
【００９５】
上記に説明された訓練方法は、超音波パラメータに対する最良な値を直接予測することを学習する。画質が定量化される介入ステージは存在しない。訓練サンプルは、品質に対して評価されない。代わりに、機械学習アルゴリズムは、超音波検査技師の好みのパラメータ値から画像のどのタイプが好まれるかについて学習する。
【００９６】
グラウンドトゥルース収集は、超音波検査技師が例えば任意の品質スコアなど、任意の品質評価を提供する必要がないので、かなり簡素化することが出来る。係る超音波検査技師は、最良な画像だと考えるものを選ぶだけである。
【００９７】
図５は、実施形態の方法の概要を描いているフローチャートである。図５の処理において、学習したプレディクターは、超音波収集に対するパラメータ値を予測するために使用される。本実施形態において、係る学習したプレディクターは、図２の方法を使用して訓練されている。その他の実施形態において、プレディクターの任意の訓練法を使用することが出来る。
【００９８】
図５のステージ８０で、収集回路２４は、デフォルト設定Ｐを受け取る。係るデフォルト設定Ｐは、超音波パラメータのセットのそれぞれに対する個別の値を具備する。幾つかの実施形態において、デフォルト設定Ｐは、超音波検査技師によって提供される。デフォルト設定は、例えば超音波診断装置１２の通常使用の間にプリセットとして使用することが可能な値等、プリセット値を具備することが出来る。幾つかの実施形態において、デフォルト設定Ｐは、収集回路２４によって格納される。また幾つかの実施形態において、異なるデフォルト設定は、異なる解剖学的領域に対して、及び／又は、スキャンされる予定である被検体の異なる特徴（例えば、異なる患者サイズ）に対して、使用することが出来る。
【００９９】
ステージ８２で、超音波検査技師は、メイン表示スクリーン１６上に所望の解剖学領域の画像が表示されるようにして、トランスデューサプローブ１４を置く。同じ画像は、制御スクリーン１８上に表示される。超音波検査技師は、制御スクリーン１８上の画像において解剖学的領域の位置Ｌを示す。例えば、超音波検査技師は、図３を参考に上記で説明された通り、制御スクリーンにタッチすることで、位置Ｌを示すことが出来る。
【０１００】
ステージ８４で、収集回路２４は、デフォルト設定Ｐを使用して超音波画像を収集するように超音波診断装置１２を指示する。係る超音波診断装置１２は、デフォルト設定を使用して超音波データのセットを収集し、且つ超音波画像Ｉを取得するために超音波データを処理する。収集回路２４は、超音波画像Ｉ、ユーザ特定位置Ｌ、そしてパラメータ値Ｐを格納する。
【０１０１】
ステージ８６で、収集回路２４は、機械学習アルゴリズムを、超音波画像Ｉ、ユーザ特定位置Ｌ、そしてパラメータ値Ｐへと適用する。
【０１０２】
収集回路２４は、ユーザ特定位置Ｌの周辺の領域ＩＬに対する撮像情報を抽出する。本実施形態において、撮像情報は、ピクセル値を具備する。
【０１０３】
本実施形態において、収集回路２４は、領域ＩＬに対する撮像情報から特徴のセットを取得する。特徴のセットは、少なくとも一つの輝度分布と少なくとも一つのテクスチャ特徴とを具備する。その他の実施形態において、任意の適切な特徴を使用することが出来る。
【０１０４】
収集回路２４による領域ＩＬに対する撮像情報から取得された特徴のセットは、機械学習アルゴリズムの訓練において使用された特徴のセットｘのサブセットとすることが出来る。例えば、特徴のセットｘの特徴のうちの幾つかのみが、パラメータ値の予測へと寄与するということが、訓練において見出すことが出来る。
【０１０５】
収集回路２４は、抽出された特徴を、訓練された機械学習アルゴリズムへと入力する。収集回路２４も、パラメータ値Ｐのうちの少なくとも幾つかを、訓練された機械学習アルゴリズムへと入力する。訓練された機械学習アルゴリズムへと入力された特徴は、パラメータ値の予測に対して寄与するための訓練において見つけ出された特徴である。
【０１０６】
機械学習アルゴリズムは、新たなパラメータのセットＰを出力する。
【０１０７】
機械学習アルゴリズムは、任意の適切な特徴に基づいた訓練アルゴリズム、例えば図２を参照に上記で説明された様な訓練アルゴリズムをしようして訓練されていることがある。
【０１０８】
更なる実施形態において、機械学習アルゴリズムは、任意の適切な訓練法、例えば図４を参照に上記で説明された様な訓練法を使用して訓練されたニューラルネットワークを具備する。収集回路２４は、撮像情報（例えば、ピクセル値）をニューラルネットワークへと供給する。収集回路２４は、パラメータ値Ｐもニューラルネットワークへと提供することが出来る。ニューラルネットワークは、新たなパラメータのセットＰを出力する。
【０１０９】
ステージ８８で、収集回路２４は、パラメータ値Ｐが収集したかどうかを判定する。係るパラメータ値Ｐが収集したかどうかを判定するために、任意の適切な方法を使用することが出来る。例えば、収集回路２４は、各パラメータに対する初期値と、パラメータに対する新たな値との間の違いを決定することが出来る。パラメータ値が、しきい値に以上に異ならない場合に、パラメータ値は、収束したと考えることが出来る。幾つかの実施形態において、処理は、逐次の所定数にわたり（例えば、最後の二つ或いは三つの逐次にわたり）任意のパラメータに対する変化が所定のしきい値に比べて少ない場合に、処理は収束したと判断される。その他の実施形態において、処理は、逐次の最大数に達した場合に、収束したと判断される。
【０１１０】
異なるパラメータにわたりパラメータ値における差を比較するために、パラメータ空間がスケールされる。例えば、各パラメータに対する個別の分散を、訓練サンプルのセットから推定することが出来る。パラメータ空間は、その後各次元における単位分散を有するようにスケールすることが出来る。パラメータ空間におけるユークリッド（Ｌ２）距離は、パラメータの値のセット間の差を決定する際に、考えることが出来る。
【０１１１】
パラメータ値が収集しない場合に、図５の処理は、ステージ８４へと戻る。収集回路２４は、機械学習アルゴリズムによって生成されたパラメータ値Ｐに対する新たな値をしようして、画像データのセットを収集するように、超音波診断装置１２を指示する。
【０１１２】
ステージ８６で、収集回路２４は、ステージ８６の以前のレイに関して上記で説明された様な方法を使用して、パラメータ値のＰの更なるセットを予測するために、機械学習アルゴリズムを使用する。
【０１１３】
ステージ８８で、収集回路２４は、パラメータ値Ｐが収集したかどうか再び判定する。パラメータ値Ｐが収束していない場合に、処理はステージ８４へと戻る。
【０１１４】
ステージ８８の任意のレイで、パラメータ値Ｐが収束したことが見出された場合に、図５の処理は、ステージ９０へと移る。現在のパラメータ値Ｐが好みであると見なされたら、被検体及び解剖学的領域に対するパラメータ値Ｐ＊がスキャンされている。
【０１１５】
本実施形態において、パラメータの最適化は、図５の方法を使用して２秒で完了する。表示スクリーン１６、１８の両方は、適宜アップデートされる。収集回路２４は、メイン表示スクリーン１６と制御スクリーン１８とに関して好みのパラメータ値Ｐ＊を使用して収集された撮像データのセットを表示する。
【０１１６】
本実施形態において、アンドゥ機能がユーザに対して提供される。係るアンドゥ機能（アンドゥ設備と呼ぶこともある）は、図５の処理を使用して取得された好みのパラメータ値Ｐ＊の代わりに、パラメータのオリジナルのデフォルトセットへとユーザが戻ることを承認する。その他の実施形態において、機能は、ユーザにパラメータ値の任意の前回のセットへの立ち返りを承認するよう提供することが出来る。
【０１１７】
本実施形態において、超音波検査技師は、好みのパラメータ値Ｐ＊へと最終的な手動調整を実行するよう選択することが出来る。例えば、図２の処理を実行している超音波検査技師は、グラウンドトゥルースデータを提供した超音波検査技師或いは複数の超音波検査技師に比べて、異なる好みを有する場合がある。
【０１１８】
図５の処理は、逐次ランタイム収集パラメータ予測を提供することが出来る。本実施形態において、図５の処理は、ステージ８２で位置のユーザ特定を除いて、自動的に実行される。図５の処理において、超音波検査技師は、適当な位置をタッチすること以外に、任意の入力を提供する必要は無い。
【０１１９】
ステージ８４から８８まででパラメータ値Ｐを最適化する処理は、リアルタイムで実行される。ステージ８４での各超音波収集は、例えば３００ｍｓ掛かる場合がある。ステージ８６の予測は、非常に速いことがある。例えば、予測ステージは、１０ｍｓもかからないことがある。その他の実施形態において、予測ステージは、１００ｍｓもかからないことがあるし、任意で５０ｍｓ、更には任意で２０ｍｓもかからないとすることが出来る。
【０１２０】
最適化処理は、例えば１秒、２秒以下、或いは５秒以下に実行することが出来る。最適化処理は、取得及び予測のいくつかの逐次を具備することがある。最適化処理について費やされる全体時間は、収集について費やされる時間によって支配されることがある。ステージ８６の予測について費やされる時間は、ステージ８４の収集について費やされる時間に比べて、ずっと時間の掛からないことがある。
【０１２１】
幾つかの実施形態において、図５の方法は、臨床検査を不当に遅らせることなく、臨床検査の一部として使用することが出来る。
【０１２２】
状況次第で、図５の方法は、超音波検査技師による手動最適化を通して取得されたであろうものに比べて、より速い及び／又はより良い超音波パラメータの最適化を提供することが出来る。状況によって、パラメータ最適化に対する図５の方法を使用することにより、例えば臨床面等、超音波検査のその他の面に超音波検査技師が集中することを許可する。
【０１２３】
図５の方法を使用することにより、最適化パラメータＰ＊は、少ない逐次数、例えば５或いはそれよりも少ない逐次数で発見することが出来る。最適なパラメータに対して、ハードウェアパラメータが含まれる（involved）場合に、少ない逐次数で取得されることが特に望ましいことがある。ハードウェアパラメータにおける変化で結果を取得するために、新たな収集を実行される必要があるだろう。実行される収集数を制限することが望ましいことがある。
【０１２４】
図５の方法を使用するランタイム最適化は、直接的且つ沢山のパラメータに対して実現可能なものであることがある。図５の方法は、最適化に基づく勾配を含まない。
【０１２５】
図５の方法は、迅速に多重パラメータを最適化する能力を備えることがある。図５の方法は、多様な解剖学的位置へと適応することが出来る（例えば、機械学習アルゴリズムが幅広い解剖学的位置に訓練された場合に）。
【０１２６】
図５の方法は、手動調整によって通常提供することが出来たものに比べて、パラメータのより包括的な調整を提供することが出来る。図５の方法は、手動調整によって通常提供することが出来たものに比べて、より幅広いパラメータの調整を提供することが出来る。非生産的な検査時間を減らすことが出来る。検査において超音波検査技師の時間のより低い部分は、パラメータの調整に費やすことが出来る。超音波検査技師の時間のより高い割合を臨床検査に費やすことが出来る。
【０１２７】
図６は、二つのパラメータのみに対する値が調整された場合（実際に、より多くのパラメータに対する値を調整することが出来る）に、図５の処理を使用するパラメータ調整の概略図である。
【０１２８】
第一のパラメータＰ１に対する値が、図６のｘ軸に示されている。第二のパラメータＰ２に対する値が、ｙ軸に示されている。
【０１２９】
図５の処理は、パラメータ値のデフォルトセットで開始する。係るパラメータ値のデフォルトセットは、図６の点Ｓとして示されている。画像データＩＳのセットは、パラメータ値のデフォルトセットＳを使用して取得される。機械学習アルゴリズムは、図６に更なる点によって示されている様に、新たなパラメータ値のセットＳ′を取得するために、画像データのセットＩＳ、パラメータ値のデフォルトセットＳ、そして位置Ｌへと適用される。Ｐ１及びＰ２に対するパラメータ値が増加していることが見受けられる。
【０１３０】
画像データのセットＩＳ′は、パラメータ値Ｓ′を使用して取得される。機械学習アルゴリズムは、その後パラメータ値の更なるセットＳ′′を取得するために、画像データＩＳ′、パラメータ値Ｓ′、そして位置Ｌへと適用される。
【０１３１】
画像データのセットＩＳ′′は、パラメータ値Ｓ′′を使用して取得される。機械学習アルゴリズムは、その後パラメータ値の最終セットを取得するために、画像データＩＳ′′、パラメータ値Ｓ′′、そして位置Ｌへと適用される。パラメータ値の最終セットは、収束したということが発見され、そのため最適なパラメータ値のセットＰ＊として指定される。
【０１３２】
状況次第で、深さパラメータは、その他のパラメータから違う様に取り扱うことが出来る。深さパラメータは、ユーザがディスプレイ上でＬを示し、またディスプレイの座標系は公知であるので、ユーザ提供された位置Ｌから直接的に決定することが出来る。
【０１３３】
上記に説明された実施形態において、単一の機械学習アルゴリズムは、同じ超音波診断装置１２を使用して取得された４０，０００の訓練サンプルを使用して訓練される。一部の例で、グラウンドトゥルースデータは、同じ超音波検査技師によって全て取得することが出来る。
【０１３４】
更なる実施形態において、一つの超音波診断装置１２に関して訓練された機械学習アルゴリズムは、その他の超音波診断装置、例えば同じモデルのその他の超音波診断装置について使用することが出来る。訓練データ及びグラウンドトゥルースデータの収集と最適なパラメータ予測の学習とは、例えばテストマシンを使用して、超音波診断装置の開発の間に実行することが出来る。
【０１３５】
幾つかの実施形態において、新たな機械学習アルゴリズムが、各特定の超音波診断装置に対して訓練することが出来る。例えば、訓練データ及び／又はグラウンドトゥルースデータの収集は、顧客サイトで繰り返すことが出来る。すなわち、処理回路２２は、機械学習アルゴリズムを実装する超音波診断装置１２において取得された所望の超音波画像と、所望の超音波画像に含まれる関心領域について所望とする画像情報が取得されたときの複数の超音波パラメータの値と、を用いて、顧客サイト（例えば、工場出荷後のユーザ側）において、トレーニングデータを更新することも可能である。この更新は、手動で行ってもよいし自動的に行ってもよい。機械学習アルゴリズムは、サイトの好み及び／又は個別の超音波検査技師の好みへと適用することが出来る。グラウンドトゥルースデータ収集の効率により、その様な適用を実行可能なものにすることが出来る。
【０１３６】
超音波検査技師によって画像特徴に関する好みが異なることがある。異なる超音波検査技師が同じ収集に対して異なる最適なパラメータで決定することがあるかもしれない。幾つかの実施形態において、機械学習アルゴリズムは、個別の超音波検査技師の好みに対して訓練される。
【０１３７】
幾つかの実施形態において、特定の超音波検査技師に対して機械学習アルゴリズムを訓練することは、当該超音波検査技師から新たなグラウンドトゥルースパラメータ値を取得することを具備する場合がある。その他の実施形態において、個別の超音波検査技師は、複数の保管された画像から複数の好みの画像を選択することが出来る。機械学習アルゴリズムは、超音波検査技師の好みに対して機械学習アルゴリズムを訓練し、或いは適用するために、選択された画像を使用することが出来る。
【０１３８】
上記での画像の収集に対する言及は、画像データのセットの収集（そして、任意で格納）を具備することが出来る。撮像データのその様なセットの収集は、例えば表示用の画像等、画像を表す画像データを収集するために、生撮像データ（例えば、生超音波データ）の処理を具備することが出来る。係る生撮像データの処理は、例えば、再構成、前処理及び／又はフィルタリングを具備することが出来る。
【０１３９】
上記に説明された方法は、任意の適切な医用撮像スキャナのパラメータに対する値を予測するために使用することが出来る。上記に説明された方法は、任意の適切なハードウェア及び／又はソフトウェアパラメータに対する値を予測するために使用することが出来る。また上記に説明された方法は、任意の適切なヒト及び／又は動物被検体の撮像へと適用することが出来る。
【０１４０】
幾つかの実施形態において、機械学習アルゴリズムは、特定の解剖学的領域に対して固有に訓練されている。その他の実施形態において、機械学習アルゴリズムは、解剖学的領域に依存しないアルゴリズムを使用することが出来る。
【０１４１】
特定の実施形態は、超音波収集パラメータを最適化するための医用撮像法を次の方法により、提供する。つまり、ユーザ提供された関心の位置、収集された画像、与えられた位置及び現在のパラメータから最良なパラメータの機械学習による予測、臨床検査官に学習された予測判断材料の逐次的なアプリケーション、である。
【０１４２】
機械学習アルゴリズムは、関心のあるユーザ提供された位置の周りの領域から計測された輝度分布及びテクスチャ特徴に基づくことがある。機械学習アルゴリズムは、画像特徴を学習するために、畳み込みニューラルネットワークを使用することが出来る。
【０１４３】
画像特徴、パラメータ値、関心の位置は、ＳＶＭ、決定木、ロジスティック回帰等の分類器によって組み合わせることが出来る。画像特徴、パラメータ値、関心の位置は、畳み込みニューラルネットワークへと追加される緻密総によって組み合わせることが出来る。
【０１４４】
訓練データは、単一の超音波検査技師が特定したパラメータセットが伴った、ランダム化されたパラメータ値を使用して各患者及び生体構造に対する多重画像を収集することで収集することが出来る。
【０１４５】
以上述べた本実施形態に係る超音波診断装置によれば、超音波画像の基となるデータの収集に関する収集パラメータを含む複数の超音波パラメータの適用値に従って、超音波画像を取得する。そして、超音波画像の関心領域内の画像情報からテクスチャ特徴を抽出し、関心領域について所望とする画像情報が取得されたときの複数の超音波パラメータの値を用いてトレーニングされた機械学習アルゴリズムに従って、テクスチャ特徴から超音波画像の関心領域内の画像情報を最適化するための複数の超音波パラメータの最適値を予測する。余得された最適値は、適用値として設定され、超音波画像の取得の例に適用される。従って、超音波パラメータに含まれるハードウェアパラメータ及びソフトウェアパラメータのいずれであっても、ユーザは所望する超音波画像を取得可能な超音波パラメータの値を、経験によらず最適な値に簡単且つ迅速に設定・調整することができる。
【０１４６】
また、本実施形態に係る超音波パラメータ学習装置によれば、複数の被検体の複数の解剖学的領域のそれぞれに対して、所望の超音波画像と、当該超音波画像の関心領域について所望とする画像情報が取得されたときの複数の超音波パラメータの値と、を含むトレーニングデータを取得する。そして、取得されたトレーニングデータを用いて、複数の超音波パラメータに関する適用値に基づいて収集された超音波画像の関心領域内の画像情報からテクスチャ特徴を抽出し、テクスチャ特徴から関心領域内の画像情報を最適化するための複数の超音波パラメータの最適値を予測するように、機械学習アルゴリズムを学習させる。従って、複数の超音波パラメータに関する値を予測する機械学習アルゴリズムを訓練することができる。その結果、当該機械学習アルゴリズムを実装した装置により、超音波パラメータに含まれるハードウェアパラメータ及びソフトウェアパラメータのいずれであっても、ユーザは所望する超音波画像を取得可能な超音波パラメータの値を、経験によらず最適な値に簡単且つ迅速に設定・調整することができる。
【０１４７】
特定の実施形態は、超音波画像に基づいたエコーデータを収集するために収集パラメータを含む撮像パラメータのアプリケーション値を設定し；前記アプリケーション値に従って前記超音波画像を収集し；前記超音波画像における関心のセットの領域における画像情報からテクスチャ特徴を抽出し；前記テクスチャ特徴及び前記撮像パラメータの許容値を使用して訓練された機械学習アルゴリズムを使用して前記画像情報を最適化するための前記撮像パラメータの最適値を予測し、前記許容値は許容可能な画像情報が前記関心の領域において収集された場合であること、前記アプリケーション値として前記最適値を設定する、よう構成された処理回路を具備する超音波診断装置であってもよい。
【０１４８】
収集パラメータは、波形パラメータ、送信された超音波の周波数、或いは受けとられた超音波の周波数を具備することが出来る。処理回路は、前記アプリケーション値をベクトル化し；前記ベクトル化されたアプリケーション値と関心の領域の位置とを更に使用して前記最適値を予測する、よう構成することが出来る。処理回路は、前記アプリケーション値の前記設定から前記最適値の前記予測まで、二つ或いはそれ以上の回数、一連の処理を繰り返すよう構成することが出来る。前記超音波診断装置は、前記超音波画像を表示し；前記表示された超音波画像における前記関心の領域の前記設定を受け取る、よう構成されたタッチコマンドスクリーンを更に具備することが出来る。
【０１４９】
本明細書では、特定の回路について説明してきた。代わりの実施形態では、これらの回路のうち１つ又は複数の機能は単一の処理リソース又はその他の構成要素によって提供可能であり、或いは、単一の回路によって提供される機能は、組み合わされた２つ以上の処理リソース又はその他の構成要素によって提供可能である。単一の回路への言及は、その回路の機能を提供する複数の構成要素が互いに遠隔であるかどうかに関わらず、その様な構成要素を包含し、複数の回路への言及は、それらの回路の機能を提供する単一の構成要素を包含する。
【０１５０】
特定の実施形態について説明してきたが、これらの実施形態は、例として提示したにすぎず、本発明の範囲を限定することを意図したものではない。実際、本明細書で説明する新規な方法及びシステムはさまざまなその他の形態で実施することができる。そのうえ、本明細書で説明する方法及びシステムの形態におけるさまざまな省略、置き換え、及び変更は、本発明の趣旨から逸脱することなく行うことができる。添付の特許請求の範囲及びその等価物は、本発明の範囲に含まれるこのような形態又は変形形態を包含することを意図するものである。
【符号の説明】
【０１５１】
１０…医用画像診断装置、１２…超音波診断装置、１４…トランスデューサプローブ、１６…表示スクリーン、１８…制御スクリーン、２０…スキャナコンソール、２２…処理回路、２４…収集回路、２６…訓練回路、２８…機械学習回路、３０…データストア
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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