(57)【要約】【課題】超音波測定の対象となる血管の位置を検出する新たな技術の実現。【解決手段】超音波測定によって取得したＢモード画像中の３つの特徴点からなる特徴点組を、当該３つの特徴点を通る円の位置が血管壁の位置とみなせるかという基準で評価する。評価項目としては、３つの特徴点を通る円の輪郭上に位置する特徴点の数や、時間経過に伴う特徴点の位置変化、特徴点の輝度、当該円の内側の特徴点の数などがある。評価の結果、所定条件を満たした場合には、選択した３つの特徴点を通る円の位置に、血管壁の位置があると判断して血管位置を検出する。【選択図】図３
2015198907.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
血管に対して超音波を送受信することで、前記血管の短軸方向断面を含む超音波画像を取得する超音波測定部と、
前記超音波画像から特徴点を抽出する特徴点抽出部と、
前記特徴点の位置が前記血管の短軸方向断面形状に沿った配置関係となる特徴点の組み合わせを選出する組み合わせ選出部と、
前記組み合わせを用いて、前記血管の位置を判定する位置判定部と、
を備えた超音波測定装置。
【請求項２】
前記組み合わせに係る前記配置関係に基づいて、前記血管の短軸方向断面に相当する形状の輪郭位置を推定し、当該輪郭位置と前記特徴点とに基づいて、当該輪郭位置が前記血管の血管壁の位置を示す確率を算出して、前記血管の位置を判定する、
請求項１に記載の超音波測定装置。
【請求項３】
前記輪郭位置に沿った位置となる前記特徴点の数を用いて第１の前記確率を算出する、
請求項２に記載の超音波測定装置。
【請求項４】
前記輪郭位置に沿った位置となる前記特徴点の位置変化を用いて第２の前記確率を算出する、
請求項２又は３に記載の超音波測定装置。
【請求項５】
前記輪郭位置に沿った位置となる前記特徴点の輝度を用いて第３の前記確率を算出する、
請求項２〜４の何れか一項に記載の超音波測定装置。
【請求項６】
前記輪郭位置の内側に位置する前記特徴点の数を用いて第４の前記確率を算出する、
請求項２〜５の何れか一項に記載の超音波測定装置。
【請求項７】
前記血管の外側に含まれ得る所定の特徴画像と、前記超音波画像の前記輪郭位置の外側画像部分とを比較して第５の前記確率を算出する、
請求項２〜６の何れか一項に記載の超音波測定装置。
【請求項８】
前記位置判定部は、前記組み合わせを用いて、前記超音波の送受信に係る複数の走査線のうち、前記血管の中心を通る走査線を判定する、
請求項１〜７の何れか一項に記載の超音波測定装置。
【請求項９】
前記組み合わせ選出部は、走査線単位で前記特徴点の組み合わせを選出する、
請求項８に記載の超音波測定装置。
【請求項１０】
前記特徴点抽出部は、前壁及び外壁それぞれに係る外膜位置及び内腔内膜境界位置を特徴点として抽出し、
前記位置判定部は、前記組み合わせに含まれる各特徴点の輝度を所定の評価演算で評価し、最高評価となった組み合わせに係る走査線を、前記血管の中心を通る走査線として特定する、
請求項９に記載の超音波測定装置。
【請求項１１】
前記血管は動脈である、
請求項１〜１０の何れか一項に記載の超音波測定装置。
【請求項１２】
前記血管位置検出装置によって検出された血管の所定の血管機能を計測する計測部、
を更に備えた請求項１〜１１の何れか一項に記載の超音波測定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、超音波を用いて血管位置を検出する超音波測定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
超音波を用いて生体情報を測定する一例として、血管疾患の判断を含む血管機能の評価が行われている。例えば、動脈硬化の指標となる頸動脈のＩＭＴ（Intima Media Thickness：内膜中膜複合体厚）を測定することもその１つである。このような測定では、生体内組織の血管の位置や形状が測定される。
【０００３】
特許文献１には、頸動脈の短軸方向の断面画像であるＢモード画像に基づいて、頸動脈の位置や形状を推定してモデル化する技術が開示されている。かかる技術では、心拍動による動脈の動きに着目し、モデルの評価関数を生成し、最適化を行って次フレームの頸動脈の位置や形状を推定しモデル化することを毎フレーム繰り返している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−６６２６８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述の特許文献１に開示されている技術では、フレーム毎に、評価関数の生成、最適化、そしてモデル化を繰り返し行っているため、測定に係る演算処理が煩雑となり、演算量が増加するという問題があった。
【０００６】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、超音波測定の対象となる血管の位置を検出する新たな技術を提案することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するための第１の発明は、血管に対して超音波を送受信することで、前記血管の短軸方向断面を含む超音波画像を取得する超音波測定部と、前記超音波画像から特徴点を抽出する特徴点抽出部と、前記特徴点の位置が前記血管の短軸方向断面形状に沿った配置関係となる特徴点の組み合わせを選出する組み合わせ選出部と、前記組み合わせを用いて、前記血管の位置を判定する位置判定部と、を備えた超音波測定装置である。
【０００８】
この第１の発明によれば、超音波画像中の特徴点の位置が血管の短軸方向断面形状に沿った配置関係となる特徴点の組み合わせを選出し、選出した組み合わせを用いて血管の位置が判定される。血管の短軸方向断面を含む超音波画像においては、血管の断面形状の輪郭に沿って特徴点が多く現れるという特性がある。これにより、超音波画像中の特徴点の位置の配置関係から血管の位置を検出する新たな技術を実現できる。
【０００９】
第２の発明として、第１の発明の超音波測定装置であって、前記組み合わせに係る前記配置関係に基づいて、前記血管の短軸方向断面に相当する形状の輪郭位置を推定し、当該輪郭位置と前記特徴点とに基づいて、当該輪郭位置が前記血管の血管壁の位置を示す確率を算出して、前記血管の位置を判定する、超音波測定装置を構成しても良い。
【００１０】
この第２の発明によれば、組み合わせに係る特徴点の位置の配置関係に基づいて血管の短軸方向断面に相当する形状の輪郭位置を推定し、この輪郭位置が血管壁の位置を示す確率を用いて、血管の位置が判定される。例えば、超音波画像においては血管壁の画像部分に多くの特徴点が現れることに着目して、血管壁の位置を検出することができる。
【００１１】
第３の発明として、第２の発明の超音波測定装置であって、前記輪郭位置に沿った位置となる前記特徴点の数を用いて第１の前記確率を算出する、超音波測定装置を構成しても良い。
【００１２】
この第３の発明によれば、推定した輪郭位置に沿った位置となる特徴点の数を用いて、当該輪郭位置が血管壁を示す第１の確率が算出される。超音波画像においては、血管壁の画像部分に多数の特徴点が現れる。推定した輪郭位置が血管壁に略一致する場合と略一致しない場合とでは、当該輪郭位置の特徴点の数が大きく異なる。このため、推定した輪郭位置の特徴点数を用いて血管位置を検出することができる。
【００１３】
第４の発明として、第２又は第３の発明の超音波測定装置であって、前記輪郭位置に沿った位置となる前記特徴点の位置変化を用いて第２の前記確率を算出する、超音波測定装置を構成しても良い。
【００１４】
この第４の発明によれば、推定した輪郭位置に沿った位置となる特徴点の位置変化を用いて、当該輪郭位置が血管壁を示す第２の確率が算出される。血管は拍動に伴って周期的に収縮及び拡張を繰り返しており、これに同期して、血管壁に位置する特徴点は周期的な位置変化をしているが、血管以外の生体組織は殆ど動かない。つまり、推定した輪郭位置が血管壁に略一致する場合と略一致しない場合とでは、組み合わせに係る特徴点の位置変化が大きく異なる。このため、特徴点の位置変化を用いて血管位置を判定することができる。
【００１５】
第５の発明として、第２〜第４の何れかの発明の超音波測定装置であって、前記輪郭位置に沿った位置となる前記特徴点の輝度を用いて第３の前記確率を算出する、超音波測定装置を構成しても良い。
【００１６】
この第５の発明によれば、推定した輪郭位置に沿った位置となる特徴点の輝度を用いて、当該輪郭位置が血管壁を示す第３の確率が算出される。超音波の反射率は血管壁で高くなるため、超音波画像においては血管壁の位置の輝度が高輝度となる。そこで、推定した輪郭位置が血管壁に略一致する場合と略一致しない場合とでは、組み合わせに係る特徴点の輝度が大きく異なる。このため、特徴点の輝度を用いて血管位置を判定することができる。
【００１７】
第６の発明として、第２〜第５の何れかの発明の超音波測定装置であって、前記輪郭位置の内側に位置する前記特徴点の数を用いて第４の前記確率を算出する、超音波測定装置を構成しても良い。
【００１８】
この第６の発明によれば、推定した輪郭位置の内側に位置する特徴点の数を用いて、当該輪郭位置が血管壁を示す第４の確率が算出される。血管の内部では超音波の反射率が極端に低くなるため、血管の内側には特徴点が殆ど現れない。このため、推定した輪郭位置の内側の特徴点の数を用いて血管位置を判定することができる。
【００１９】
第７の発明として、第２〜第６の発明の超音波測定装置であって、前記血管の外側に含まれ得る所定の特徴画像と、前記超音波画像の前記輪郭位置の外側画像部分とを比較して第５の前記確率を算出する、超音波測定装置を構成しても良い。
【００２０】
この第７の発明によれば、超音波画像中の推定した輪郭位置の外側画像部分と、血管の外側に含まれ得る所定の特徴画像とを比較して、当該輪郭位置が血管壁を示す第５の確率が算出される。
【００２１】
第８の発明として、第１〜第７の何れかの発明の超音波測定装置であって、前記位置判定部は、前記組み合わせを用いて、前記超音波の送受信に係る複数の走査線のうち、前記血管の中心を通る走査線を判定する、超音波測定装置を構成しても良い。
【００２２】
この第８の発明によれば、選出した特徴点の組み合わせを用いて、超音波の送受信に係る複数の走査線の中から血管の中心を通る走査線を判定することができる。
【００２３】
第９の発明として、第８の発明の超音波測定装置であって、前記組み合わせ選出部は、走査線単位で前記特徴点の組み合わせを選出する、超音波測定装置を構成しても良い。
【００２４】
この第９の発明によれば、血管の中心を通る走査線を判定するのに用いる特徴点の組み合わせを走査線単位で選出することができる。
【００２５】
第１０の発明として、第９の発明の超音波測定装置であって、前記特徴点抽出部は、前壁及び外壁それぞれに係る外膜位置及び内腔内膜境界位置を特徴点として抽出し、前記位置判定部は、前記組み合わせに含まれる各特徴点の輝度を所定の評価演算で評価し、最高評価となった組み合わせに係る走査線を、前記血管の中心を通る走査線として特定する、超音波測定装置を構成しても良い。
【００２６】
この第１０の発明によれば、血管の前壁及び後壁それぞれに係る外膜位置及び内腔内膜境界位置を組み合わせて用い、その輝度を評価して血管の中心を通る走査線を特定することができる。
【００２７】
第１１の発明として、第１〜第１０の何れかの発明の超音波測定装置であって、前記血管は動脈である、超音波測定装置を構成しても良い。
【００２８】
この第１１の発明によれば、動脈の位置を検出することができる。
【００２９】
第１２の発明として、第１〜第１１の何れかの発明の超音波測定装置であって、前記血管位置検出装置によって検出された血管の所定の血管機能を計測する計測部、を更に備えた超音波測定装置を構成しても良い。
【００３０】
この第１２の発明によれば、血管を自動的に発見し、当該血管を対象として血管機能測定を行う一連の処理を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】超音波測定装置のシステム構成図。
【図２】超音波画像中の特徴点の検出の説明図。
【図３】特徴点組の生成の説明図。
【図４】第１評価項目についての評価の説明図。
【図５】第２評価項目についての評価の説明図。
【図６】第３評価項目についての評価の説明図。
【図７】Ａモードデータの一例。
【図８】第４評価項目についての評価の説明図。
【図９】第５評価項目についての評価の説明図。
【図１０】超音波測定装置の機能構成図。
【図１１】超音波測定装置の記憶部の構成図。
【図１２】超音波測定処理のフローチャート。
【図１３】第２実施形態における超音波測定装置の処理部の構成例を示す図。
【図１４】第２実施形態における超音波測定装置の記憶部の構成例を示す図。
【図１５】血管位置判定処理の流れを示すフローチャート。
【図１６】前後壁検出処理の流れを示すフローチャート。
【図１７】前後壁検出処理を説明する図。
【図１８】外膜候補点抽出処理を説明する図。
【図１９】内膜候補点抽出処理を説明する図。
【図２０】中心走査線判定処理の流れを示すフローチャート。
【図２１】血管位置決定処理の流れを示すフローチャートである。
【図２２】外膜候補点抽出処理及び内膜候補点抽出処理の変形例を説明する図。
【図２３】中心走査線判定処理の変形例を説明する図。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
〔第１実施形態〕
［システム構成］
図１は、本実施形態における超音波測定装置１０の構成例を示す図である。超音波測定装置１０は、超音波を用いて被検者の生体情報を測定する装置である。本実施形態では、測定対象の血管を頸動脈とし、生体情報として、ＩＭＴ（Intima Media Thickness：血管の内膜中膜複合体厚）といった血管機能情報を測定する。勿論、ＩＭＴ以外にも、血管径や、血管径から血圧を測定するといった別の血管機能情報を測定することとしても良い。また、測定対象の血管を橈骨動脈等の他の動脈としてもよい。
【００３３】
超音波測定装置１０は、タッチパネル１２と、キーボード１４と、超音波プローブ１６と、本体装置２０とを備える。本体装置２０には、制御基板２２が搭載されており、タッチパネル１２やキーボード１４、超音波プローブ１６等の各部と信号送受信可能に接続されている。
【００３４】
制御基板２２には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２４や、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、各種集積回路の他、ＩＣメモリーやハードディスクによる記憶媒体２６と、外部装置とのデータ通信を実現する通信ＩＣ２８とが搭載されている。本体装置２０は、ＣＰＵ２４等が記憶媒体２６に記憶されている制御プログラムを実行することにより、超音波測定をはじめとする本実施形態に係る各種機能を実現する。
【００３５】
具体的には、本体装置２０は、超音波プローブ１６から、被検者２の生体内組織に向けて超音波ビームを送信・照射し、反射波を受信する。そして、反射波の受信信号を増幅・信号処理することにより、被検者２の生体内構造に係る測定データを生成することができる。測定データには、いわゆるＡモード、Ｂモード、Ｍモード、カラードップラーの各モードの画像がこれに含まれる。超音波を用いた測定は、所定周期で繰り返し実行される。測定単位を「フレーム」と呼ぶ。
【００３６】
超音波プローブ１６は、複数の超音波振動子を配列して構成されている。本実施形態では、配列数を一列とするが、複数列として面状の配列構成としてもよい。そして、各超音波振動子からの超音波が被検者２の頸動脈（血管）４の短軸方向に横断する相対姿勢で超音波プローブ１６を被検者２の頸部に固定し、血管機能情報の測定が行われる。
【００３７】
［原理］
血管機能情報の測定にあたり、先ずは血管位置の検出が行われる。具体的には、図２に示すように、Ｂモード画像中の特徴点（図２中の点線丸印の中心位置）を抽出する。なお、理解を容易にするために図２以降の各図面において、特徴点の数を減らして示しているが、実際には図示以上の多くの特徴点が抽出される。また、図２において、血管４の輪郭を破線で明示している。図２に示すＢモード画像は血管の短軸方向の断面図であり、Ｘ軸は生体表面に沿った方向、Ｙ軸は生体表面からの深さ方向である。図２に示すように、血管４の短軸方向の断面形状は略円形状となっている。また、Ｂモード画像において、特徴点は、血管壁（詳細には、中膜外膜境界や内腔内膜境界）のほか、筋や腱、脂肪などの輝度変化が生じている部分に多く現れる。超音波の反射率は媒質の変化位置で高くなり、Ｂモード画像において反射率が高い位置は高輝度として表される。よって、血管壁や筋、腱、脂肪等は周囲組織と媒質が異なるため、輝度変化が生じ、特徴点として抽出されるのである。本実施形態では、特徴点の位置関係を用いて血管位置を検出することを特徴の１つとする。
【００３８】
図３に示すように、Ｂモード画像中の抽出した特徴点のうちから３つの特徴点（図３中の実線白色丸印の中心位置）を選択し、これら３つの特徴点の組み合わせである特徴点組を生成する。このとき、特徴点組とする３つの特徴点は、ランダムに選択することとしても良いし、或いは、互いの距離が血管壁に沿った配置関係を逸脱しない所定距離以下となるように選択することとしても良い。
【００３９】
続いて、生成した特徴点組について、各特徴点を通る円を求める。すなわち、式（１）で与えられる円の一般式に３つの特徴点それぞれの位置座標ｐ１（ｘ１，ｙ１），ｐ２（ｘ２，ｙ２），ｐ３（ｘ３，ｙ３）を代入して三元連立一次方程式を生成し、この連立方程式を解くことで、これら３つの特徴点ｐ１，ｐ２，ｐ３を通る円を定義するパラメーターｌ，ｍ，ｎを求め、当該円の輪郭位置を推定する。
【数１】
2015198907.tif 000003
【００４０】
つまり、特徴点組を構成する３つの特徴点の位置は、血管の短軸断面に相当する形状である円５０（図３中の一点鎖線の円）の輪郭に沿った配置関係といえる。このように、特徴点組を構成する３つの特徴点ｐ１，ｐ２，ｐ３で輪郭位置が定められる円５０を、以下、想定円５０という。
【００４１】
そして、特徴点組を、対応する想定円５０の輪郭が血管壁の位置とみなせるかという基準で評価する。具体的には、式（２）に示すように、複数の評価項目それぞれによる評価値ｈｉを係数ａｉによって重み付けをして加算することで、総合評価値Ｆを算出する。
【数２】
2015198907.tif 000004
【００４２】
各評価項目の評価値ｆｉは、想定円５０の輪郭が血管壁の位置となる確率（確度とも言える）に相当し、つまり、想定円５０が血管壁とみなせる可能性が高いほど、大きな値となるように定められている。そして、総合評価値Ｆによって特徴点組の想定円５０が血管壁とみなせるか否かを判定し、血管位置を決定する。このとき、重み係数ａｉによって、どの評価項目を重要視して判定するかを設定変更することができる。
【００４３】
本実施形態では、５つの評価項目（第１〜第５評価項目）について評価する。１つ目の評価項目（第１評価項目）は、「特徴点組による想定円５０の輪郭上に位置する特徴点の数」である。図４は、第１評価項目についての評価を説明する図である。図４の上側は、Ｂモード画像中の想定円５０や特徴点の概略配置を示し、図４の下側は、評価基準となる特徴点の数の確率密度関数ｈ１（ｘ１）を示している。第１評価項目では、ｘ１は、特徴点の数ｊとなる。
【００４４】
図４に示すように、一点鎖線で示した想定円５０の輪郭からの距離が所定の近距離以下に位置する特徴点を、想定円５０の輪郭上の特徴点ｑとして選択する。ここで選択する特徴点ｑには、特徴点組を構成する特徴点ｐ１，ｐ２，ｐ３は含まない。そして、選択した特徴点ｑの数ｊに基づき、確率密度関数ｈ１（ｊ）から求められる確率密度を、第１評価項目の評価値ｆ１とする。
【００４５】
図４に示す確率密度関数ｈ１（ｊ）は、予め取得した、検出したい血管（例えば、頸動脈）を含む多数のＢモード画像について、当該血管の血管壁に位置する特徴点の数を計数することで定義される。上述のように、血管壁の位置には多数の特徴点が存在し、その特徴点の数は、確率密度関数ｈ１（ｊ）に示すように所定数に集中する傾向がある。
【００４６】
２つ目の評価項目（第２評価項目）は、「特徴点組による想定円５０の輪郭上に位置する特徴点の変位速度」である。変位速度とは、単位時間当たりの位置の変化のことであり、速さの大きさ（絶対値）のことである。図５は、第２評価項目についての評価を説明する図である。図５の上側は、Ｂモード画像中の想定円や特徴点の概略配置を示し、図５の下側は、評価基準となる特徴点の平均変位速度の確率密度関数ｈ２（ｘ２）を示している。第２評価項目では、ｘ２は、平均速度ｖａとなる。
【００４７】
図５に示すように、想定円５０の輪郭上の特徴点ｑそれぞれの変位速度を求め、これらの変位速度を平均した平均速度ｖａを求める。各特徴点ｑの変位速度は、例えば、空間的輝度勾配を利用した勾配法や、当該特徴点を含む所定サイズの画像ブロックをテンプレートとしたブロックマッチング法などによって、当該特徴点ｑの速度ベクトルｖを求め、この速度ベクトルｖの大きさを所定期間（心拍周期の一拍期間以上。数秒程度）にわたって平均することで求める。そして、求めた平均速度ｖａに基づき、図５の確率密度関数ｈ２（ｖａ）から求められる確率密度を、第２評価項目の評価値ｆ２とする。
【００４８】
図５に示す確率密度関数ｈ２（ｖａ）は、予め取得された、検出したい血管（例えば、頸動脈）を含む多数のＢモード画像について、当該血管の血管壁に位置する各特徴点の平均速度を求めることで定義される。血管は、心臓の拍動にあわせて概ね等方的に収縮及び拡張を繰り返す。つまり、血管壁に位置する特徴点の変位速度の大きさは、心拍期間を単位として周期的に変化するが、一心拍期間の平均をとると、どの心拍期間であってもほぼ一定となる。このため、一心拍期間の変位速度の大きさの平均値は、確率密度関数ｈ２（ｖａ）に示すように、所定の値に集中する傾向がある。
【００４９】
なお、各特徴点の変位速度として、深さ方向の速度成分（すなわち、速度ベクトルｖの深さ方向の成分）を用いても良い。また、変位速度ではなく加速度としても良い。
【００５０】
３つ目の評価項目（第３評価項目）は、「特徴点組による想定円５０の輪郭上に位置する特徴点の輝度」である。図６は、第３評価項目についての評価を説明する図である。図６の上側は、Ｂモード画像中の想定円５０や特徴点の概略配置を示し、図６の下側は、評価基準となる輝度の確率密度関数ｈ３（ｘ３）を示す図である。第３評価項目では、ｘ３は、平均輝度Ｌａとなる。
【００５１】
図６に示すように、特徴点ｑそれぞれの輝度Ｌを平均した平均輝度Ｌａを求める。そして、求めた平均輝度Ｌａに基づき、確率密度関数ｈ３（Ｌａ）から求められる確率密度を、第３評価項目の評価値ｆ３とする。
【００５２】
図６に示す確率密度関数ｈ３（Ｌａ）は、予め取得した、検出したい血管（例えば、頸動脈）を含む多数のＢモード画像について、当該血管の血管壁に位置する特徴点の輝度の平均値を求めることで定義される。上述のように、血管壁には多数の特徴点が存在し、その特徴点の平均輝度は、確率密度関数ｈ３（Ｌａ）に示すように、比較的高輝度の所定輝度に集中する傾向がある。
【００５３】
なお、特徴点の輝度そのものではなく、「輝度の傾き」としても良い。すなわち、図７に示すように、Ａモードデータ（深さ信号強度グラフ）においては、血管壁の深さ位置において信号強度（すなわち輝度）が大きく変化する。これにより、想定円５０の輪郭上に位置する特徴点ｑの輝度の傾きとして、Ａモードデータにおける当該特徴点ｑの深さ位置での傾き（深さ方向に見た場合の信号強度の変化）を求め、これらの輝度の傾きの平均値に基づき、確率密度を求め、第３評価項目の評価値とすることができる。また、特徴点ｑの輝度の傾きとして、Ｂモード画像中の当該特徴点ｑの輝度と、当該特徴点ｑと深さ方向に隣接するピクセルの輝度との差としても良い。
【００５４】
４つ目の評価項目（第４評価項目）は、「特徴点組の想定円５０の内側の特徴点の数」である。図８は、第４評価項目についての評価を説明する図である。図８の上側は、Ｂモード画像を示し、図８の下側は、評価基準となる特徴点数の確率密度関数ｈ４（ｘ４）を示す図である。第４評価項目では、ｘ４は、特徴点の数ｋとなる。
【００５５】
図８に示すように、想定円５０の内側に位置する特徴点ｒを選択する。ここで選択する特徴点ｒには、特徴点組を構成する特徴点ｐ１，ｐ２，ｐ３と、第１評価項目において評価対象とした想定円の輪郭上の特徴点ｑとは含まない。そして、選択した特徴点ｒの数ｋに基づき、確率密度関数ｈ４（ｋ）から求められる確率密度を、第４評価項目の評価値ｆ４とする。
【００５６】
図８に示す確率密度関数ｈ４（ｋ）は、予め取得した、検出したい血管（例えば、頸動脈）を含む多数のＢモード画像について、当該血管内部（血管壁の内側）の特徴点の数を計数することで定義される。血管壁での超音波の反射率は高いが、血管内部の血液での反射率は極めて低く、殆ど反射せずに透過する。つまり、血管内部の特徴点の数は、所定数（ゼロに近い値）に集中する傾向がある。
【００５７】
５つ目の評価項目（第５評価項目）は、「想定円の外部画像の特徴量」である。図９は、第５評価項目についての評価を説明する図である。第５評価項目の評価では、図９の上側に示すように、Ｂモード画像から想定円５０を中心とする所定範囲の部分画像５２を評価対象画像として抽出し、この評価対象画像と、予め用意された特徴画像５４との特徴量比較処理を行って、両者の画像の近似度を算出する。この近似度を、第５評価項目の評価値ｆ５とする。
【００５８】
より具体的には、部分画像５２は、想定円５０を所定位置（例えば中心）とし、想定円５０のサイズに基づく所定範囲（例えば想定円５０の直径を縦方向に１．５倍、横方向に２倍した矩形範囲）をＢモード画像から抽出した画像である。特徴画像５４は中心に白色の円を有し、特徴画像５４全体に対するその円の相対位置および相対サイズは、部分画像５２と想定円５０との関係と同じである。
【００５９】
特徴画像５４は、検出したい血管（例えば、頸動脈）の周囲のＢモード画像である。血管の周囲には、周辺組織として筋繊維やリンパ節群が存在し得るため、特徴画像５４には、これら周辺組織の模様成分が含まれる。特徴量比較処理では、部分画像５２から想定円５０の外部をトリミングして（想定円５０の内部を除去して）特徴画像５４と比較演算して近似度を算出する。近似度の算出は、例えば、画像中の特徴点の配置関係や、輝度の分布、画像のテクスチャ情報等を比較し、いわゆるパターンマッチング法等によって近似度を求めることができる。
【００６０】
［機能構成］
図１０は、超音波測定装置１０の機能構成図である。図１，１０に示すように、超音波測定装置１０は、本体装置２０と、超音波プローブ１６とを備える。本体装置２０は、操作入力部１１０と、表示部１２０と、音出力部１３０と、通信部１４０と、処理部２００と、記憶部３００とを備えて構成される。
【００６１】
操作入力部１１０は、ボタンスイッチやタッチパネル、各種センサー等の入力装置によって実現され、なされた操作に応じた操作信号を処理部２００に出力する。図１では、タッチパネル１２やキーボード１４がこれに該当する。
【００６２】
表示部１２０は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の表示装置によって実現され、処理部２００からの表示信号に基づく各種表示を行う。図１では、タッチパネル１２がこれに該当する。
【００６３】
音出力部１３０は、スピーカー等の音出力装置によって実現され、処理部２００からの音信号に基づく各種音出力を行う。
【００６４】
通信部１４０は、無線ＬＡＮ（Local Area Network）やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線通信装置、モデム、有線用の通信ケーブルのジャックや制御回路等の通信装置によって実現され、所与の通信回線と接続して外部装置との通信を行う。図１では、制御基板２２に搭載された通信ＩＣ２８がこれに該当する。
【００６５】
処理部２００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing
Unit）等のマイクロプロセッサー、ＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路：Application Specific Integrated Circuit）、ＩＣ（Integrated Circuit）メモリー等の電子部品によって実現され、記憶部３００に記憶されたプログラムやデータ、操作入力部１１０からの操作信号等に基づいて各種演算処理を実行して、超音波測定装置１０の動作を制御する。また、処理部２００は、超音波測定制御部２１０と、測定データ生成部２２０と、血管位置検出部２３０と、血管機能測定部２５０とを有する。
【００６６】
超音波測定制御部２１０は、超音波プローブ１６における超音波の送受信を制御する。具体的には、所定周期の送信タイミングで超音波プローブ１６から超音波を送信させる。また、超音波プローブ１６において受信された超音波の反射波の信号の増幅等を行う。
【００６７】
測定データ生成部２２０は、超音波プローブ１６による反射波の受信信号をもとに、ＡモードやＢモード、Ｍモードといった各モードの画像データを含む測定データを生成する。
【００６８】
血管位置検出部２３０は、特徴点検出部２３１と、特徴点組生成部２３２と、速度ベクトル算出部２３３と、輪郭位置算出部２３４と、評価部２３５と、血管位置判定部２４１とを有し、測定データ生成部２２０によって生成された測定データに基づく血管位置の検出を行う。
【００６９】
特徴点検出部２３１は、Ｂモード画像中の特徴点を検出する。特徴点の検出は、当該ピクセルの輝度や、当該ピクセルと当該ピクセルの周辺ピクセルとの輝度差等に基づいて、所定条件を満たすピクセルを特徴点として検出する。
【００７０】
特徴点組生成部２３２は、検出された特徴点のうちから選択した３つの特徴点からなる特徴点組を生成する。
【００７１】
速度ベクトル算出部２３３は、時間的に隣接するＢモード画像を比較し、特徴点の移動量とフレームレートとに基づいて、特徴点それぞれの速度ベクトル（速度の大きさと方向）を算出する。
【００７２】
輪郭位置算出部２３４は、特徴点組を構成する３つの特徴点を通る円（想定円）の定義式（１）を算出する。具体的には、定義式（１）におけるパラメーターｌ，ｍ，ｎを求めることで、当該円の輪郭位置を算出する。
【００７３】
評価部２３５は、輪郭上特徴点数評価部２３６と、位置変化評価部２３７と、輝度評価部２３８と、輪郭内特徴点数評価部２３９と、特徴量評価部２４０とを有し、特徴点組に対応する想定円の位置が血管壁の位置とみなせるかという基準で評価する。具体的には、上式（２）に示したように、複数の評価項目それぞれについて求められた項目評価値ｆｉに所定の重み係数ａｉを乗じて加算することで、総合評価値Ｆを算出する。
【００７４】
輪郭上特徴点数評価部２３６は、第１の評価項目である「想定円の輪郭上に位置する特徴点の数」に基づく評価を行う。すなわち、Ｂモード画像中の想定円５０の輪郭上に位置する特徴点ｑの数ｊを求め、求めた特徴点数ｊに基づき確率密度関数ｈ１（ｊ）から求められる確率密度を、第１の評価項目の評価値ｆｉとする（図４参照）。
【００７５】
位置変化評価部２３７は、第２の評価項目である「想定円の輪郭上の特徴点の位置変化」に基づく評価を行う。すなわち、Ｂモード画像中の想定円５０の輪郭上に位置する特徴点ｑそれぞれについて、所定期間（心拍周期の一拍期間以上。数秒程度）にわたる変位速度（単位時間当たりの位置変化）の平均を当該特徴点の変位速度ｖｉとし、特徴点ｑそれぞれの変位速度ｖｉを平均した平均速度ｖａを求める。そして、求めた平均速度ｖａに基づき、確率密度関数ｈ２（ｖａ）から求められる確率密度を、第２評価項目の評価値ｆ２とする（図５参照）。
【００７６】
輝度評価部２３８は、第３の評価項目である「輪郭上の特徴点の輝度」に基づく評価を行う。すなわち、Ｂモード画像中の想定円５０の輪郭上に位置する特徴点ｑそれぞれの輝度Ｌの平均値を求め、求めた平均輝度Ｌａに基づき、確率密度関数ｈ３（Ｌａ）から求められる確率密度を、第３評価項目の評価値ｆ３とする（図６参照）。
【００７７】
輪郭内特徴点数評価部２３９は、第４の評価項目である「輪郭内の特徴点の数」に基づく評価を行う。すなわち、Ｂモード画像中の想定円５０の内側に位置する特徴点ｒの数ｋを求め、求めた特徴点数ｋに基づき確率密度関数ｈ４（ｋ）から求められる確率密度を、第４評価項目の評価値ｆ４とする（図８参照）。
【００７８】
特徴量評価部２４０は、第５の評価項目である「想定円の外部画像の特徴量」に基づく評価を行う。すなわち、Ｂモード画像中の想定円５０の周囲の部分画像５２を、予め用意された特徴画像５４と比較することで両者の画像の近似度を算出し、算出した近似度を、第５評価項目の評価値ｆ５とする（図９参照）。
【００７９】
血管位置判定部２４１は、評価部２３５による特徴点組に対する評価結果を用いて血管位置を判定する。具体的には、総合評価値Ｆが最大の特徴点組による想定円の輪郭位置に血管壁が存在すると判定し、この想定円の中心Ｃ及び半径Ｒを求め、血管位置として決定する。なおこのとき、より精度良く血管位置を判定するために、Ｂモード画像中の想定円の輪郭上の特徴点を再選択し、再選択した特徴点に基づき、例えば最小二乗法によって輪郭位置を再算出し、再算出した輪郭位置に基づいて中心Ｃ及び半径Ｒを決定することとしても良い。
【００８０】
血管機能測定部２５０は、所与の血管機能情報の測定を行う。具体的には、検出された血管位置によって特定された血管の血管径やＩＭＴ等を測定したり、血管前壁及び血管後壁をトラッキングすることで血管径変動から血圧を推定演算したり、脈拍数を算出するといった血管機能情報の測定を行う。
【００８１】
記憶部３００は、ＲＯＭやＲＡＭ、ハードディスク等の記憶装置によって実現され、処理部２００が超音波測定装置１０を統合的に制御するためのプログラムやデータ等を記憶しているとともに、処理部２００の作業領域として用いられ、処理部２００が実行した演算結果や、操作入力部１１０からの操作データ等が一時的に格納される。図１では、制御基板２２に搭載される記憶媒体２６がこれに該当する。本実施形態では、図１１に示すように、記憶部３００には、超音波測定プログラム３１０と、Ｂモード画像データ３２０と、特徴点データ３３０と、特徴点組データ３４０と、評価基準データ３５０と、血管位置データ３６０とが記憶される。
【００８２】
Ｂモード画像データ３２０は、測定フレーム毎に生成されたＢモード画像を、フレームＩＤと対応付けて格納している。
【００８３】
特徴点データ３３０は、検出された特徴点毎に生成され、各フレームでのＢモード画像中の位置座標と、速度ベクトルとを格納している。
【００８４】
特徴点組データ３４０は、特徴点組毎に生成され、当該特徴点組を構成する３つの特徴点それぞれの位置座標のリスト３４１と、これら３つの特徴点を通る想定円の輪郭位置３４２と、当該特徴点の評価に用いられる評価用データ３４３を格納している。輪郭位置３４２は、想定円を定義する式（１）におけるパラメーターｌ，ｍ，ｎを格納している。評価用データ３４３は、複数の評価項目それぞれについての評価対象データ及び評価値と、総合評価値とを格納している。
【００８５】
評価基準データ３５０は、複数の評価項目それぞれの評価基準（確率密度関数ｈ１〜ｈ５や特徴画像５４など）と、重み係数ａ１〜ａ５とを格納している。
【００８６】
血管位置データ３６０は、検出された血管位置のデータであり、例えば、血管の短軸断面の中心Ｃの位置座標や半径Ｒなどを格納している。
【００８７】
［処理の流れ］
図１２は、超音波測定処理の流れを説明するフローチャートである。この処理は、処理部２００が超音波測定プログラム３１０を実行することで実現される。
【００８８】
処理部２００は先ず、超音波プローブ１６による超音波測定を開始させる（ステップＳ１）。次いで、測定データ生成部２２０が、超音波プローブ１６による超音波反射波の受信信号をもとに、Ｂモード画像を生成する（ステップＳ３）。続いて、特徴点検出部２３１が、Ｂモード画像から特徴点を検出する（ステップＳ５）。そして、速度ベクトル算出部２３３が、検出された特徴点それぞれの速度ベクトルを算出する（ステップＳ７）。
【００８９】
その後、ループＡの処理を所定回数だけ繰り返す。ループＡでは、特徴点組生成部２３２が、Ｂモード画像から検出された特徴点のうちから３つの特徴点を選択し、選択した３つの特徴点からなる特徴点組を生成する（ステップＳ９）。次いで、輪郭位置算出部２３４が、生成された特徴点組を構成する３つの特徴点を通る円（想定円）のパラメーターを算出して、当該円の輪郭位置を算出する（ステップＳ１１）。
【００９０】
続いて、評価部２３５が、当該特徴点組の総合評価値Ｆを算出する（ステップＳ１３）。総合評価値Ｆの算出に当たっては、輪郭上特徴点数評価部２３６が、Ｂモード画像中の想定円の輪郭上に位置する特徴点の数ｊを求め、求めた特徴点数ｊに基づき、確率密度関数ｈ１（ｊ）から求められる確率密度を、第１の評価項目の評価値ｆｉとする。また、位置変化評価部２３７が、Ｂモード画像中の想定円の輪郭上に位置する特徴点ｑそれぞれの変位速度ｖｉを平均した平均速度ｖａを求め、求めた平均速度ｖａに基づき、確率密度関数ｈ２（ｖａ）から求められる確率密度を、第２評価項目の評価値ｆ２とする。また、輝度評価部２３８が、Ｂモード画像中の想定円５０の輪郭上に位置する特徴点ｑそれぞれの輝度Ｌの平均値を求め、求めた平均輝度Ｌａに基づき、確率密度関数ｈ３（Ｌａ）から求められる確率密度を、第３評価項目の評価値ｆ３とする。また、輪郭内特徴点数評価部２３９が、Ｂモード画像中の想定円５０の内側に位置する特徴点ｒの数ｋを求め、求めた特徴点数ｋに基づき確率密度関数ｈ４（ｋ）から求められる確率密度を、第４評価項目の評価値ｆ４とする。また、特徴量評価部２４０が、Ｂモード画像中の想定円５０の周囲の部分画像５２を特徴画像５４と比較することで両者の画像の近似度を算出し、算出した近似度を、第５評価項目の評価値ｆ５とする。そして、評価部２３５は、算出された評価項目それぞれの評価値ｆ１〜ｆ５に所定の重み係数ａ１〜ａ５を乗じて加算することで、総合評価値Ｆを算出する。ループＡはこのように行われる。
【００９１】
所定回数のループＡの処理が終了すると、血管位置判定部２４１が、全ての特徴点組のうちから、総合評価値Ｆが最大の特徴点組を判定する（ステップＳ１５）。次いで、判定した特徴点組による想定円の輪郭上に位置する特徴点を再選択し（ステップＳ１７）、再選択した特徴点の位置を用いた最小二乗法によって円のパラメーターを再算出して、当該円の輪郭位置を再算出する（ステップＳ１９）。そして、再算出した輪郭位置から円の中心Ｃ及び半径Ｒを決定し、血管位置とする（ステップＳ２１）。
【００９２】
その後、血管機能測定部２５０が、超音波プローブ１６による超音波の送受信結果を用いた所与の血管機能情報の測定を行い、測定血管の記憶・表示を行う（ステップＳ２３）。以上の処理を行うと、超音波測定処理は終了となる。
【００９３】
〔第２実施形態〕
次に、第２実施形態について説明する。なお、以下の説明において、第１実施形態と同様の構成には同一の符号を付して説明を省略又は簡略する。
【００９４】
［機能構成］
図１３は、第２実施形態における超音波測定装置の処理部２００ａの構成例を示す図であり、図１４は、記憶部３００ａの構成例を示す図である。第２実施形態の超音波測定装置は、図１０に示した第１実施形態の超音波測定装置１０において、処理部２００を図１３の処理部２００ａに置き換え、記憶部３００を図１４の記憶部３００ａに置き換えた構成で実現できる。
【００９５】
図１３に示すように、処理部２００ａは、超音波測定制御部２１０と、測定データ生成部２２０と、血管位置検出部２３０ａと、血管機能測定部２５０とを有する。そして、血管位置検出部２３０ａにおいて、血管位置判定部４００は、判定領域設定部４１０と、前後壁検出部４２０と、膜候補点抽出部４３０と、中心走査線判定部４４０と、血管位置決定部４５０とを有する。
【００９６】
判定領域設定部４１０は、評価部２３５による評価結果を用いてＢモード画像中の血管の輪郭位置を求め、求めた輪郭位置に基づいて血管位置の判定領域を設定する。
【００９７】
前後壁検出部４２０は、判定領域中で血管の前壁及び後壁のＹ方向（生体表面からの深さ方向）の位置を検出する。
【００９８】
膜候補点抽出部４３０は、前壁及び後壁のＹ位置に基づいて外膜の膜候補点（前壁外膜候補点及び後壁外膜候補点）と内腔内膜境界の膜候補点（前壁内膜候補点及び後壁内膜候補点）とをそれぞれ特徴点として抽出する。
【００９９】
中心走査線判定部４４０は、膜候補点を組み合わせて用い、超音波プローブ１６の送受信に係る複数の走査線のうち、血管の中心を通る走査線（以下、「中心走査線」という）を判定する。この中心走査線判定部４４０は、膜候補点を組み合わせた膜候補点組毎に、当該膜候補点組に含まれる膜候補点の輝度を所定の評価演算で評価する。そして、最高評価となった膜候補点組（以下、「最高評価膜評価点組」という）に係る走査線を中心走査線として特定する。
【０１００】
ここで、走査線は、Ｂモード画像（本実施形態ではＢモード画像中で設定された判定領域）のピクセルのＹ方向の各列と対応しており、判定領域のＸ方向の各位置に割り振られた走査線番号によって識別される。
【０１０１】
血管位置決定部４５０は、中心走査線に従い、最高評価膜候補点組を用いて血管の中心及び半径（或いは直径）を血管位置として決定する。
【０１０２】
また、記憶部３００ａには、超音波測定プログラム５１０と、Ｂモード画像データ３２０と、特徴点データ３３０と、特徴点組データ３４０と、評価基準データ３５０と、判定領域データ６１０と、前後壁Ｙ位置６２０と、膜候補点リスト６３０と、膜候補点組データ６４０と、血管位置データ６５０とが記憶される。
【０１０３】
超音波測定プログラム５１０は、血管位置判定処理（図１５を参照）を実行するための血管位置判定プログラム５１１を含む。
【０１０４】
判定領域データ６１０は、Ｂモード画像中で設定された判定領域の設定範囲を格納している。前後壁Ｙ位置６２０は、判定領域中で検出された前壁及び後壁のＹ位置を格納している。膜候補点リスト６３０は、判定領域中で抽出された各膜候補点の位置座標（Ｘ，Ｙ）を格納している。膜候補点組データ６４０は、膜候補点組毎に生成され、当該膜候補点組に含まれる膜候補点に割り振られた膜候補点番号のリスト６４１と、当該膜候補点組についての走査線毎の評価値６４２とを格納している。
【０１０５】
［処理の流れ］
図１５は、血管位置判定処理の流れを示すフローチャートである。第２実施形態では、図１２に示した第１実施形態の超音波測定処理において、血管位置判定部４００が、ステップＳ２１の処理にかえて図１５に示す血管位置判定処理を行う。この処理は、血管位置判定部４００が血管位置判定プログラム５１１を実行することで実現される。
【０１０６】
先ず、判定領域設定部４１０が、前段の図１２のステップＳ１９で得られた輪郭位置の中心を含むように、Ｂモード画像中にＹ方向に沿う短冊状の判定領域を設定する（ステップＳ１０１）。
【０１０７】
続いて、前後壁検出部４２０が、ステップＳ１０１で設定した判定領域の例えばＢモード画像データを用い、判定領域中の血管の前壁及び後壁のＹ位置を検出する（ステップＳ１０３：前後壁検出処理）。図１６は、前後壁検出処理の流れを示すフローチャートである。また、図１７は、前後壁検出処理を説明する図である。
【０１０８】
前後壁検出部４２０は先ず、判定領域の輝度をＹ方向の各位置でＸ方向（生体表面に沿った方向）に積算してヒストグラムを生成する（ステップＳ２０１）。図１７（ａ）の右図は、ヒストグラムＧ１の一例を示す図であり、判定領域Ａ１のＢモード画像を左図として並べて示している。図１７（ａ）の上側が表層側（超音波プローブ１６を接触させた生体表面側）であり、判定領域Ａ１中の血管の前壁部分Ａ１１及び後壁部分Ａ１３をそれぞれ破線で囲って示している。ここで、前段の処理（図１５のステップＳ１０１）で設定する判定領域Ａ１のＸ方向の幅は適宜設定してよいが、図１７（ａ）では、Ｘ方向のピクセル数（走査線数）を「１５」として示しており、図１７（ａ）の判定領域Ａ１は、「１」〜「１５」の走査線番号が割り振られた１５本の走査線で構成される。この判定領域Ａ１のヒストグラムＧ１が示すように、輝度をＸ方向に積算することで、その積算値は、超音波の反射率が高く高輝度となる前壁Ａ１及び後壁Ａ１３のＹ位置で大きな値となる。
【０１０９】
次に、前後壁検出部４２０は、ステップＳ２０１で生成したヒストグラムから積算値のピーク値を探索し、そのＹ位置をピーク位置として抽出する（ステップＳ２０３）。図１７（ｂ）は、同図（ａ）のヒストグラムから抽出された複数のピーク位置Ｐ１１〜Ｐ１７を示す図である。ここでの処理には、例えば、前後のＹ位置における積算値との大小関係から積算値の変化が凸形状となっているＹ位置を抽出する方法を用いることができる。具体的には、その積算値が直前のＹ位置での積算値と比べて大きく、かつ直後のＹ位置での積算値と比べても大きいＹ位置をピーク位置として抽出する。あるいは、一次微分を行って符号の正負が変化するＹ位置をピーク位置として抽出する方法を用いてもよい。
【０１１０】
次に、前後壁検出部４２０は、ステップＳ２０３で抽出したピーク位置を２つずつ組み合わせ、組み合わせた２つのピーク位置が血管の前壁及び後壁である妥当性を評価していく（ステップＳ２０５）。組み合わせは、最深部のピーク位置から順に（図１７（ｂ）の例ではピーク位置Ｐ１１から順に）他のピーク位置をそれぞれペアとしていくことで作成する。最深部から評価していくのは、表層側には筋繊維や周辺組織等が存在し、それらが存在すると輝度が大きくなるため、そのピーク位置を前後壁と誤検出しないようにするためである。これによれば、血管の前後壁の誤検出を防ぐことができる。
【０１１１】
そして、前後壁検出部４２０は、組み合わせた２つのピーク位置間の距離を測定対象血管の平均的な径（本実施形態では頚動脈の平均直径値）と照らし合わせ、その組み合わせの各ピーク位置が血管の前壁及び後壁として妥当か否かを評価する。ピーク位置間の間隔が照らし合わせた平均直径値と大きく異なる場合、それらが前壁及び後壁に該当する組み合わせではないと評価できる。加えて、前後壁検出部４２０は、組み合わせた２つのピーク位置間に別のピーク位置が存在するか否かによる評価を行う。前壁と後壁との間には血液が流れており、輝度の大きな振幅は発生し難い。したがって、間に別のピーク位置が存在する組み合わせは、前壁及び後壁に該当しないと評価できる。組み合わせた２つのピーク位置が前壁及び後壁に該当しないと評価したならば、次の組み合わせの評価に移る。
【０１１２】
そして、前後壁検出部４２０は、前述のようにして最深部から順に２つのピーク位置の組み合わせを評価していくことで、前壁及び後壁に該当するピーク位置を決定する（ステップＳ２０７）。例えば、図１７（ｃ）の例のように、（ｂ）に示したピーク位置Ｐ１１〜Ｐ１７の中から組み合わせた２つのピーク位置Ｐ１３，Ｐ１４が前壁及び後壁に該当すると評価した場合、ピーク位置Ｐ１４が前壁のＹ位置、ピーク位置Ｐ１３が後壁のＹ位置としてそれぞれ決定・検出される。
【０１１３】
なお、ステップＳ２０５での評価に先立ちステップＳ２０３で抽出した各ピーク位置を積算値の降順に並び替える処理を行い、積算値の大きいピーク位置から順番に２つのピーク位置を組み合わせて前後壁の妥当性評価を行うようにしてもよい。ピーク位置の中でも積算値の大きいものがより血管の前壁及び後壁に該当する可能性が高いためである。
【０１１４】
図１５に戻る。続いて、膜候補点抽出部４３０が外膜候補点抽出処理を行い、前壁外膜候補点及び後壁外膜候補点を抽出する（ステップＳ１０５）。また、膜候補点抽出部４３０は、内膜候補点抽出処理を行い、前壁内膜候補点及び後壁内膜候補点を抽出する（ステップＳ１０７）。
【０１１５】
図１８は、外膜候補点抽出処理を説明する図である。外膜候補点抽出処理では、膜候補点抽出部４３０は先ず、図１６の前後壁検出処理で検出した前壁及び後壁のＹ位置に基づいて、判定領域中に外膜探索領域を設定する。例えば、図１８（ａ）中に一点鎖線で囲って示すように、前壁のＹ位置Ｖ２１及び後壁のＹ位置Ｖ２３をそれぞれ中心とした所定の深さ範囲の領域を外膜探索領域Ａ２１，Ａ２３として設定する。外膜探索領域Ａ２１，Ａ２３のＹ方向の幅をどの程度とするのかは、血管の拡張量及び収縮量と、拍動による血管位置の相対的移動量とを加味して定めておく。次いで、膜候補点抽出部４３０は、外膜探索領域Ａ２１，Ａ２３のＢモード画像データを用い、外膜探索領域Ａ２１，Ａ２３のそれぞれから輝度のピーク位置を抽出する。ここでの処理には、例えば、図１６のステップＳ２０３で説明したＹ方向の探索を二次元に拡張した方法を用いることができ、各外膜探索領域Ａ２１，Ａ２３中をＹ方向に輝度を探索するとともにＸ方向にも探索し、外膜探索領域Ａ２１，Ａ２３の全域から輝度が極大となるピーク位置を複数抽出する。そして、膜候補点抽出部４３０は、図１８（ｂ）の例では「〇」印で示すように、前壁の外膜探索領域Ａ２１から抽出したピーク位置Ｐ２１１，Ｐ２１２を前壁外膜候補点とし、後壁の外膜探索領域Ａ２３から抽出したピーク位置Ｐ２３を後壁外膜候補点とする。
【０１１６】
また、図１９は、内膜候補点抽出処理を説明する図である。この内膜候補点抽出処理は、外膜候補点抽出処理と同様の手順で行うことができるが、内膜探索領域の設定に際し、内腔内膜境界が外膜よりも血管の内腔側に存在する条件を加味する。具体的には、図１９（ａ）中に二点鎖線で囲って示すように、前壁のＹ位置Ｖ２１から所定距離だけ深部側に離れたＹ位置を中心とした所定の深さ範囲の領域を内膜探索領域Ａ３１とし、後壁のＹ位置Ｖ２３から所定距離だけ表層側に離れたＹ位置を中心とした所定の深さ範囲の領域を内膜探索領域Ａ３３とする。所定距離は、標準ＩＭＴ（壁厚）長を加味して定めておく。内膜探索領域Ａ３１，Ａ３３のＹ方向の幅については、外膜探索領域Ａ３１，Ａ３３と同様に定めておく。その後は、外膜候補点抽出処理と同様の要領で、内膜探索領域Ａ３１，Ａ３３の全域から輝度が極大となるピーク位置を複数抽出する。そして、膜候補点抽出部４３０は、図１９（ｂ）の例では「●」印で示すように、前壁の内膜探索領域Ａ３１から抽出したピーク位置Ｐ３１を前壁内膜候補点とし、後壁の内膜探索領域Ａ３３から抽出したピーク位置Ｐ３３１〜Ｐ３３３を後壁内膜候補点とする。
【０１１７】
図１５に戻る。続いて、中心走査線判定部４４０が中心走査線判定処理を行い、中心走査線を判定する（ステップＳ１０９）。図２０は、中心走査線判定処理の流れを示すフローチャートである。
【０１１８】
中心走査線判定処理では、中心走査線判定部４４０は先ず、図１５のステップＳ１０５，Ｓ１０７で抽出した膜候補点を複数組み合わせた膜候補点組を作成する（ステップＳ３０１）。例えば、前壁外膜候補点、後壁外膜候補点、前壁内膜候補点、及び後壁内膜候補点を１つずつ組み合わせた４つの膜候補点の組み合わせを全通り作成し、それぞれを膜候補点組とする。なお、この膜候補点組は、膜候補点を２つ以上組み合わせたものであればよく、例えば、２つ以上の膜候補点の組み合わせを全通り作成し、それぞれを膜候補点組としてもよい。また、作成した候補点組から所定数の候補点組を選出するようにしてもよい。
【０１１９】
次に、中心走査線判定部４４０は、ステップＳ３０１で作成した各候補点組について、当該膜候補点組に含まれる各膜候補点が前壁外膜、後壁外膜、前壁内腔内膜境界、又は後壁内腔内膜境界の各位置である妥当性を評価し、後段のループＢで処理対象とする膜候補点組を絞り込む（ステップＳ３０３）。例えば、中心走査線判定部４４０は、前壁外膜候補点と後壁外膜候補点との間の距離を測定対象血管の平均直径値と照らし合わせ、平均直径値と大きく異なる膜候補点組を処理対象から除外する。前壁内膜候補点と後壁内膜候補点との間の距離を平均直径値と照らし合わせて絞り込む構成でもよい。また、前壁外膜候補点と前壁内膜候補点との間の距離と、後壁外膜候補点と後壁内膜候補点との間の距離とをそれぞれＩＭＴ長と照らし合わせ、その一方又は両方がＩＭＴ長と同程度ではない膜候補点組を処理対象から除外する。また、その膜候補点組に含まれる膜候補点のうち、Ｘ方向に最も離れた２つの膜候補点間のＸ方向の距離が所定距離以上である膜候補点組を処理対象から除外する。
【０１２０】
その後、中心走査線判定部４４０は、ステップＳ３０３で除外されずに残った膜候補点組を順次処理対象とし、ループＢの処理を行う（ステップＳ３０５〜ステップＳ３０９）。
【０１２１】
すなわち、ループＢでは、中心走査線判定部４４０は、処理対象の膜候補点組を用い、判定領域のＢモード画像データに基づいて走査線毎に所定の評価演算を行う（ステップＳ３０７）。評価演算は、次式（３）に「１」〜「１５」の走査線番号を順番に与え、走査線番号毎に評価値Ｅｖａｌを算出することで行う。次式（３）において、ｎは膜候補点組の総数を表し、ＬｉｎｅＮｕｍは走査線番号を表し、（Ｘanterior，Ｙanterior）は前壁外膜候補点の位置座標、（Ｘposterior，Ｙposterior）は後壁外膜候補点の位置座標、（ｘanterior，ｙanterior）は前壁内膜候補点の位置座標、（ｘposterior，ｙposterior）は後壁内膜候補点の位置座標をそれぞれ表す。ＡＭＰは、その位置座標における輝度を意味している。
【数３】
2015198907.tif 000005
【０１２２】
そして、全ての膜候補点組を処理対象としてステップＳ３０７の評価演算を行ったならば、中心走査線判定部４４０は、評価値が最も大きい最高評価の走査線を中心走査線として特定し、その評価に用いた膜候補点組を最高評価膜候補点組とする（ステップＳ３１１）。
【０１２３】
図１５に戻る。続いて、血管位置決定部４５０が血管位置決定処理を行い、血管の位置を決定する（ステップＳ１１１）。図２１は、血管位置決定処理の流れを示すフローチャートである。
【０１２４】
血管位置決定部４５０は先ず、Ｂモード画像データ３２０を参照し、中心走査線上の１列分の輝度を読み出す（ステップＳ４０１）。次に、血管位置決定部４５０は、前壁外膜、後壁外膜、前壁内腔内膜境界、及び後壁内腔内膜境界の各位置を検出する（ステップＳ４０３）。具体的には先ず、血管位置決定部４５０は、ステップＳ４０１で読み出した中心走査線上の輝度からそのピーク値を探索し、ピーク位置を抽出する。ここでの処理は、図１６のステップＳ２０３と同様の方法で行うことができる。そして、血管位置決定部４５０は、最高評価膜候補点組に含まれる各膜候補点のＹ位置に基づいて、各Ｙ位置付近のピーク位置をそれぞれ１つずつ選出する。前壁外膜候補点とＹ位置が最も近いピーク位置を前壁外膜位置とするといった具合である。
【０１２５】
なお、ステップＳ４０１において、中心走査線と併せてその両隣の各走査線の３列分の輝度を読み出し、Ｙ方向の各位置で３列分の輝度をＸ方向に積算した積算値を算出するようにしてもよい。そして、積算値を用いてステップＳ４０３の処理を行い、積算値のピーク位置から前壁外膜位置、後壁外膜位置、前壁内腔内膜境界位置、及び後壁内腔内膜境界位置を検出してもよい。これによれば、ノイズの影響の低減が図れる。
【０１２６】
そして、血管位置決定部４５０は、ステップＳ４０３で検出した前壁外膜位置と後壁外膜位置との中間位置を血管の中心として求め、前壁内腔内膜境界位置と後壁内腔内膜境界位置との間の距離を血管径として血管の半径を求める（ステップＳ４０５）。なお、前壁外膜位置と後壁外膜位置との間の距離を血管径として、血管の半径を求めてもよい。また、半径ではなく直径を求めてもよい。
【０１２７】
その後は、図１２のステップＳ２３に移行し、血管機能測定部２５０が血管機能情報の測定を行う。
【０１２８】
Ｂモード画像中には必ずしも血管壁の全域が鮮明に現れるとは限らず、同じ走査線上で前壁及び後壁それぞれに係る外膜位置及び内腔内膜境界位置が適正に検出できない場合もあり得る。一方で、Ｂモード画像中で輝度のピーク位置を抽出する場合、外膜位置や内腔内膜境界位置の他にも、周辺組織の存在やノイズの影響等により高輝度となっている箇所が抽出される場合もある。これに対し、第２実施形態によれば、Ｂモード画像中で輝度のピーク位置を抽出することで検出した膜候補点を組み合わせて用い、膜候補点組に含まれる膜候補点の相対的な位置関係や、各膜候補点における輝度の大小関係を考慮して膜候補点組毎に各走査線を評価することができる。そして、最高評価となった膜候補点組（最高評価膜候補点組）に係る走査線を中心走査線として特定することができるので、最高評価膜候補点組を用い、中心走査線上で血管の位置を高精度に判定できる。
【０１２９】
なお、外膜候補点抽出処理及び内膜候補点抽出処理の手順は、図１８及び図１９を参照して説明した方法に限定されるものではない。図２２は、外膜候補点抽出処理及び内膜候補点抽出処理の変形例を説明する図である。本変形例では、外膜候補点と内膜候補点とを同時に検出する。先ず、図２２（ａ）に示すように、図１６の前後壁検出処理で検出した前壁のＹ位置Ｖ２１及び後壁のＹ位置Ｖ２３に基づいて、判定領域中の血管の領域の全域が含まれるように１つの探索領域Ａ４を設定する。この探索領域Ａ４の設定は、上記した血管の拡張量及び収縮量、拍動による血管位置の相対的移動量等を加味して行う。
【０１３０】
次いで、探索領域Ａ４のＢモード画像データを用い、図２２（ｂ）に示すように、探索領域Ａ４中の複数の特徴点Ｐ４１を抽出する。特徴点の抽出方法としては、例えば、コーナー検出法（Harris and Stephens）を用いることができる。あるいは、最小固有値法（Shi and Tomasi）やＦＡＳＴ特徴検出等のその他のコーナー検出法を用いてもよいし、ＳＩＦＴ（Scale invariant feature transform）に代表される局所特徴量やＳＵＲＦ（Speeded Up Robust Features）特徴量を用いて特徴点を抽出してもよい。また、図１６のステップＳ２０３で説明した深さ方向の探索を全ての走査線（Ｘ位置）について行い、輝度のピーク位置を特徴点として抽出する方法を用いてもよい。
【０１３１】
次いで、抽出した特徴点Ｐ４１をその輝度を用いて２つのグループに分類し、図２２（ｃ）中に「〇」印で示す外膜候補点Ｐ４３１のグループと、「●」印で示す内膜候補点Ｐ４３３のグループとにグループ分けする。分類には、k-means法等のクラスタリングの手法を用いることができる。外膜部分の輝度は、内腔内膜境界部分の輝度と比較して高輝度であることからグループ分けが可能である。なお、各特徴点における輝度の傾きを用いてグループ分けを行ってもよい。
【０１３２】
また、本変形例の方法で膜候補点を抽出する場合は、図２０のステップＳ３０７の処理に変えて以下の処理を行い、中心走査線を判定するようにしてもよい。すなわち先ず、処理対象の膜候補点組に含まれる各膜候補点を、当該膜候補点の周辺領域の輝度を用いて二次元の正規分布でモデリングする。図２３（ａ）は、前壁部分の輝度の分布の一例を示す図であり、（ｂ）は、ある膜候補点の周辺領域の輝度分布をモデル化した二次元正規分布モデルを示す図である。例えば、各膜候補点を、当該膜候補点の位置座標（Ｘ，Ｙ）、当該膜候補点を頂点とする輝度分布の広がり（σＸ，σＹ）、頂点の高さを表すアンプ振幅値（ａｍｐ）等によって表現した二次元正規分布モデルを作成する。
【０１３３】
次いで、各膜候補点の二次元正規分布モデル（Ｘ，Ｙ，σＸ，σＹ，ａｍｐ）を入力とし、事前学習したニューラルネットワークやサポートベクターマシン（Support Vector Machine：ＳＶＭ）、等機械学習モデル等の統計モデルを用いて中心走査線を判定する。各膜候補点組について判定を行った結果、中心走査線と判定された回数が最も多い走査線を中心走査線とし、その判定に用いた膜候補点組を最高評価膜候補点組とする。なお、本変形例での手法は、上記した第２実施形態での手法に比べて計算量が多いため、本体装置２０の処理能力が高い場合に適用するとよい。
【０１３４】
本変形例によれば、膜候補点組に含まれる膜候補点の相対的な位置関係や、各膜候補点における輝度の大小関係に加え、各膜候補点を頂点とする周辺領域の輝度分布を考慮して膜候補点組毎に各走査線を評価することができる。したがって、血管の位置をより高精度に判定できる。
【０１３５】
また、以上説明した血管位置判定処理でＢモード画像データを用いることとして説明した処理は、Ｂモード画像データにかえて、Ａモードデータ（振幅値）、あるいはＲＦ信号を用いて行うこととしてもよい。
【０１３６】
また、第２実施形態では、先ず第１実施形態の方法でＢモード画像中の血管断面の輪郭位置を求め、求めた輪郭位置の中心を含むように判定領域を設定することとしたが、必ずしも第１実施形態の方法で輪郭位置を求める必要はなく、Ｂモード画像中で血管の中心を含む短冊状の判定領域が設定できればよい。また、血管の中心直上に超音波プローブ１６を位置付けることができ、図１２のステップＳ１で行う１回の超音波測定で血管の中心を含む短冊状のＢモード画像が生成できる場合であれば、図１２のステップＳ１の後、輪郭位置を求める処理は行わずに図１５のステップＳ１０３以降の処理を行えばよい。
【０１３７】
［作用効果］
このように、本実施形態によれば、超音波画像中の特徴点の位置が血管の短軸方向断面形状に沿った配置関係となる特徴点の組み合わせを選出し、選出した組み合わせの評価結果を用いて血管の位置が判定される。血管の短軸方向断面を含む超音波画像においては、血管の断面形状の輪郭に沿って特徴点が多く現れるという特性がある。これにより、超音波画像中の特徴点の位置の配置関係から血管の位置を検出する新たな技術を実現できる。
【０１３８】
なお、本発明の適用可能な実施形態は上述の実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能なのは勿論である。
【０１３９】
例えば、特徴点組を、３つの特徴点から構成するとしたが、４以上の特徴点から特徴点組を構成してもよい。
【０１４０】
また、特徴点組を評価する評価項目として５つの評価項目を例に挙げて説明したが、全ての評価項目を用いて総合評価値Ｆを決定する必要はない。５つの評価項目のうち、選択した１以上の評価項目を用いて、総合評価値Ｆを決定するとしてもよい。また、別の評価項目を用いることとしてもよい。
【符号の説明】
【０１４１】
２  被検者、４  頸動脈、１０  超音波測定装置、１２  タッチパネル、１４  キーボード、１６  超音波プローブ、２０  本体装置、２２  制御基板、２４  ＣＰＵ、２６  記憶媒体、２８  通信ＩＣ、１１０  操作入力部、１２０  表示部、１３０  音出力部、１４０  通信部、２００，２００ａ  処理部、２１０  超音波測定制御部、２２０  測定データ生成部、２３０，２３０ａ  血管位置検出部、２３１  特徴点検出部、２３２  特徴点組生成部、２３３  速度ベクトル算出部、２３４  輪郭位置算出部、２３５  評価部、２３６  輪郭上特徴点数評価部、２３７  位置変化評価部、２３８  輝度評価部、２３９  輪郭内特徴点数評価部、２４０  特徴量評価部、２４１，４００  血管位置判定部、４１０  判定領域設定部、４２０  前後壁検出部、４３０  膜候補点抽出部、４４０  中心走査線判定部、４５０  血管位置決定部、２５０  血管機能測定部、３００，３００ａ  記憶部、３１０，５１０  超音波測定プログラム、５１１  血管位置判定プログラム、３２０  Ｂモード画像データ、３３０  特徴点データ、３４０  特徴点組データ、３５０  評価基準データ、３６０，６５０  血管位置データ、６１０  判定領域データ、６２０  前後壁Ｙ位置、６３０  膜候補点リスト、６４０  膜候補点組データ
【図１】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２】
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【図３】
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【図９】
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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２２】
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【図２３】
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