(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４つの特徴点からなる特徴点組を、当該４つの特徴点で定められる２本の直線の位置が血管の長軸方向断面の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、各直線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、直線間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、２本の直線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
2015198714.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、前記血管の長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長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、前記血管の長軸方向断面形状に相当する直線対を前記超音波画像中に設定し、当該直線対と前記特徴点とに基づいて、当該直線対が前記血管の血管壁の位置を示す確率を算出し、当該確率と前記組み合わせとを用い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】
前記確率を算出することは、前記直線対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ことを含む、
請求項２に記載の超音波測定装置。
【請求項４】
前記確率を算出することは、前記直線対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ことを含む、
請求項２又は３に記載の超音波測定装置。
【請求項５】
前記確率を算出することは、前記直線対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ことを含む、
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】
前記確率を算出することは、前記直線対の間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ことを含む、
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】
前記確率を算出することは、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直線対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ことを含む、
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】
前記血管は動脈である、
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１〜８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、血圧（血管径の変動）や、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）の測定、血管壁の硬さの評価もその１つである。このような測定では、先ずは生体組織内の血管位置が計測される。
【０００３】
血管位置の測定技術として、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。また、脈波伝搬速度を計測して動脈血管壁の硬さを評価する際には、血管長軸の位置を検出する必要がある。そのため、血管の短軸方向の断面画像のみならず、長軸方向の断面画像においても、血管の位置を検出することは重要である。
【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、前記血管の長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長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長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。血管の長軸方向断面を含む超音波画像においては、血管壁の画像部分に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。勿論、血管の長軸方向断面を含む超音波画像から、血管長軸の位置を検出することも可能である。
【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、前記血管の長軸方向断面形状に相当する直線対を前記超音波画像中に設定し、当該直線対と前記特徴点とに基づいて、当該直線対が前記血管の血管壁の位置を示す確率を算出し、当該確率と前記組み合わせとを用い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配置関係に基づいて血管の長軸方向断面形状に相当する直線対を超音波画像中に設定し、この直線対が血管壁の位置を示す確率と、当該組み合わせとを用いて、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、前記確率を算出することは、前記直線対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ことを含む、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、設定した直線対に沿った位置となる特徴点の数を用いて、当該直線対が血管壁を示す第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。設定した直線対が血管壁に略一致する場合と略一致しない場合とでは、当該直線対に沿った位置の特徴点の数が大きく異なる。このため、直線対に沿った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、前記確率を算出することは、前記直線対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ことを含む、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、設定した直線対に沿った位置となる特徴点の位置変化を用いて、当該直線対の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、設定した直線対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検出することができる。
【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、前記確率を算出することは、前記直線対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ことを含む、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、設定した直線対に沿った位置となる特徴点の輝度を用いて、当該直線対の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、設定した直線対の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検出することができる。
【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、前記確率を算出することは、前記直線対の間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ことを含む、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、特徴点の組み合わせに対する評価として、設定した直線対の間に位置する特徴点の数を用いて、当該直線対の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特徴点が殆ど現れない。このため、推定した直線対の間の特徴点の数を用いて血管位置を検出することができる。
【００１９】
第７の発明として、第２〜第６の何れかの発明の超音波測定装置であって、前記確率を算出することは、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直線対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ことを含む、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、超音波画像中の直線対の外側画像部分と、血管の外側に含まれ得る所定の特徴画像とを比較して、当該直線対の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、前記血管は動脈である、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、動脈の位置を検出することができる。
【００２３】
第９の発明として、第１〜第８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。
【００２４】
この第９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】
【００２５】
【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。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
［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、脈波伝搬速度や血管壁の硬さ指標値を測定したり、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。
【００２７】
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。
【００２８】
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。
【００２９】
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。
【００３０】
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、超音波振動子の配列が被検者２の頸動脈（血管）４の長軸方向に沿った方向とな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。
【００３１】
［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。図２に示すＢモード画像は血管の長軸方向の断面図であり、Ｘ軸は体表面に沿った方向、Ｙ軸は体表面からの深さ方向である。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、実際の血管４の血管壁の位置を一点鎖線で示している。
【００３２】
血管４の長軸方向の断面形状は、血管壁が表れるため、略平行な二本の直線形状となる。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（いわば媒質の境界）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。
【００３３】
具体的には、図３に示すように、Ｂモード画像中の特徴点のうちから４つの特徴点ｐ１〜ｐ４（図３中の白色実線の円）を選択し、これら４つの特徴点の組み合わせである「特徴点組」を生成する。特徴点ｐ１〜ｐ４は、血管４の長軸方向の断面形状に沿った配置位置関係となるように選ばれる。すなわち、２つの特徴点ｐ１，ｐ２を通る直線ｌ１と、別の２つの特徴点ｐ３，ｐ４を通る直線ｌ２とが、互いに略平行となり、且つ、直線間の距離が血管径とみなせる所定距離以下となるように、特徴点ｐ１〜ｐ４が選ばれる。
【００３４】
以下、特徴点組を構成する４つの特徴点ｐ１〜ｐ４で定められる２本の直線ｌ１，ｌ２を、当該特徴点組による「直線対」と呼ぶ。なお、２本の直線ｌ１，ｌ２は、深さ位置が浅いほうを直線ｌ１とし、深いほうを直線ｌ２とする。
【００３５】
２つの特徴点ｐａ，ｐｂを通る直線ｌは、式（１）で与えられる直線の一般式に、２つの特徴点それぞれの位置座標ｐａ（ｘａ，ｘａ），ｐｂ（ｘｂ，ｙｂ）を代入して二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求められるパラメーターα，βによって定義される。
【数１】
2015198714.tif 000003
【００３６】
そして、特徴点組を、当該特徴点組による直線対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ｆｉ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。後述するが、評価値ｆｉは、式（３）に示すように、変数をｘｉとする確率密度関数ｈｉ（ｘｉ）から求まる。
【数２】
2015198714.tif 000004
【数３】
2015198714.tif 000005
【００３７】
各評価項目の評価値ｆｉは、直線対の２本の直線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、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によって直線対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。
【００３８】
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、「直線対の各直線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モード画像中の特徴点や直線対の概略配置を示し、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、変数ｘ１は、特徴点の数ｊとなる。
【００３９】
図４に示すように、２本の直線ｌ１，ｌ２からの距離が所定の近距離以下である特徴点を、直線対の各直線ｌ１，ｌ２上の特徴点ｑ（ｑ１〜ｑ７）として選択する。なお、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〜ｐ４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。
【００４０】
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）の長軸方向断面を含む多数の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。
【００４１】
２つ目の評価項目（第２評価項目）は、「直線対の各直線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モード画像中の特徴点や直線対の概略配置を示し、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、変数ｘ２は、平均速度ｖａとなる。
【００４２】
図５に示すように、直線対の各直線ｌ１，ｌ２上の特徴点ｑ（ｑ１〜ｑ７）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。
【００４３】
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）の長軸方向断面を含む多数の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。
【００４４】
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。
【００４５】
３つ目の評価項目（第３評価項目）は、「直線対の各直線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モード画像中の特徴点や直線対の概略配置を示し、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、変数ｘ３は、平均輝度Ｌａとなる。
【００４６】
図６に示すように、直線対の各直線ｌ１，ｌ２上の特徴点ｑ（ｑ１〜ｑ７）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。
【００４７】
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）の長軸方向断面を含む多数の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。
【００４８】
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、直線ｌ１，ｌ２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。
【００４９】
４つ目の評価項目（第４評価項目）は、「直線間の特徴点の数」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モード画像中の特徴点や直線対の概略配置を示し、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、変数ｘ４は、特徴点の数ｋとなる。
【００５０】
図８に示すように、直線対の直線ｌ１，ｌ２の間に位置する特徴点ｒ（ｒ１，ｒ２）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〜ｐ４と、第１評価項目から第３評価項目において評価対象とした直線ｌ１，ｌ２上の特徴点ｑ（ｑ１〜ｑ７）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。
【００５１】
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）の長軸方向断面を含む多数の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。
【００５２】
５つ目の評価項目（第５評価項目）は、「直線対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モード画像から直線対を含む所定範囲の部分画像５２を評価対象画像として抽出し、この部分画像５２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。
【００５３】
より具体的には、部分画像５２は、直線対の外側画像であって、直線ｌ１，ｌ２の間の中心線Ｃが画像中央を横方向に横切る位置となる矩形として設定される。また、この部分画像５２は、直線ｌ１，ｌ２の中心線Ｃに沿った方向を横方向とし、中心線Ｃに直交する方向を縦方向とした正方形の画像であり、その縦方向及び横方向の長さは、直線ｌ１，ｌ２の間隔に基づく長さ（例えば、直線ｌ１，ｌ２の間隔の３倍）となっている。
【００５４】
特徴画像５４は、検出したい血管（例えば、頸動脈）の長軸方向断面の外側（前壁の上方及び後壁の下方）の生体組織のＢモード画像であり、血管の長軸方向の中心線が、画像中央を横方向に横切る画像となっている。また、この特徴画像５４全体に対する血管壁（前壁及び後壁）の相対位置及び相対サイズは、部分画像５２における直線対の関係と同じとなっている。血管の周囲には生体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、これら生体組織の模様成分が含まれる。
【００５５】
そして、特徴量比較処理では、部分画像５２から直線対の直線ｌ１，ｌ２の間を除いた画像部分、すなわち、直線対の外側の画像部分である直線ｌ１の上方の画像部分及び直線ｌ２の下方の画像部分を、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。
【００５６】
［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。
【００５７】
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。
【００５８】
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。
【００５９】
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。
【００６０】
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。
【００６１】
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２６０とを有する。
【００６２】
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。
【００６３】
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。
【００６４】
血管位置検出部２３０は、特徴点検出部２３１と、速度ベクトル算出部２３２と、特徴点組生成部２３３と、特徴点組評価部２４０と、血管位置判定部２５０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。
【００６５】
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。
【００６６】
速度ベクトル算出部２３２は、時間的に隣接するフレームの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。
【００６７】
特徴点組生成部２３３は、検出された特徴点のうちから選択した４つの特徴点からなる特徴点組を生成する。このとき、２つの特徴点ｐ１，ｐ２を通る直線ｌ１と、残りの２つの特徴点ｐ３，ｐ４を通る直線ｌ２とが略平行となり、且つ、直線間の距離が所定距離以下となるように、４つの特徴点ｐ１〜ｐ４を選択する。直線ｌ１，ｌ２は、直線の定義式（１）におけるパラメーターα，βを求めることで算出される。この直線ｌ１，ｌ２を求めることは、血管の長軸断面に相当する長軸方向断面形状に相当する直線対を設定することといえる。
【００６８】
特徴点組評価部２４０は、直線上特徴点数評価部２４１と、位置変化評価部２４２と、輝度評価部２４３と、直線間特徴点数評価部２４４と、特徴量評価部２４５とを有し、特徴点組を、当該特徴点組による直線対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。
【００６９】
直線上特徴点数評価部２４１は、第１の評価項目である「直線対の各直線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モード画像中の各直線ｌ１，ｌ２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）。
【００７０】
位置変化評価部２４２は、第２の評価項目である「直線対の各直線上の特徴点の位置変化」に基づく評価を行う。すなわち、Ｂモード画像中の各直線ｌ１，ｌ２上に位置する特徴点ｑそれぞれについて、所定期間（例えば、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）。
【００７１】
輝度評価部２４３は、第３の評価項目である「直線対の各直線上の特徴点の輝度」に基づく評価を行う。すなわち、Ｂモード画像中の直線ｌ１，ｌ２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）。
【００７２】
直線間特徴点数評価部２４４は、第４の評価項目である「直線間の特徴点の数」に基づく評価を行う。すなわち、Ｂモード画像中の直線ｌ１，ｌ２の間に位置する特徴点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）。
【００７３】
特徴量評価部２４５は、第５の評価項目である「直線対の外側画像の特徴量」に基づく評価を行う。すなわち、Ｂモード画像中の直線対を含む部分画像５２を、画像全体に対する直線対の相対位置及び相対サイズが特徴画像５４における血管壁の関係と同じとなるように抽出し、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）。
【００７４】
血管位置判定部２５０は、特徴点組評価部２４０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直線対の各直線ｌ１，ｌ２の位置に血管壁が存在すると判定し、この直線ｌ１，ｌ２の中心線Ｃ、及び、血管の半径Ｒに相当する直線ｌ１，ｌ２の間の平均距離を求め、血管位置として決定する。
【００７５】
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モード画像中の各直線ｌ１，ｌ２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各直線ｌ１，ｌ２を再算出し、再算出した直線ｌ１，ｌ２に基づいて中心線Ｃ及び半径Ｒを決定することとしても良い。
【００７６】
血管機能測定部２６０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、脈波伝搬速度や血管壁の硬さ指標値を測定したり、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。
【００７７】
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。
【００７８】
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。
【００７９】
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。
【００８０】
特徴点組データ３４０は、特徴点組毎に生成される。特徴点組で１つの直線対が定められるため、その直線対の一方の直線ｌ１を求めるために用いた特徴点ｐ１，ｐ２の位置座標である第１特徴点リスト３４１と、一方の直線ｌ１を定義する第１直線位置３４２と、他方の直線ｌ２を求めるために用いた特徴点ｐ３，ｐ４の位置座標である第２特徴点リスト３４３と、他方の直線ｌ２を定義する第２直線位置３４４とが特徴点組データ３４０に含まれる。また、特徴点組データ３４０は、当該特徴点組の評価（換言すると直線対の評価とも言える）に用いられる評価用データ３４５を格納する。第１直線位置３４２及び第２直線位置３４４は、該当する直線の定義式（１）におけるパラメーターα，βを格納する。評価用データ３４５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する。
【００８１】
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〜ｈ４や特徴画像５４など）と、重み係数ａ１〜ａ５とを格納している。
【００８２】
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、血管の長軸断面の中心線Ｃの位置座標や半径Ｒなどを格納している。
【００８３】
［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。
【００８４】
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抽出する（ステップＳ５）。そして、速度ベクトル算出部２３２が、抽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）。
【００８５】
その後、ループＡの処理を所定回数繰り返す。ループＡでは、特徴点組生成部２３３が、先に抽出された特徴点の中から４つの特徴点を選択することで、特徴点組を生成する（ステップＳ９）。次いで、選択した４つの特徴点のうち、深さ位置が浅い２つの特徴点ｐ１，ｐ２を選択し、これを通る直線のパラメーターα，βを求めて１本目の直線ｌ１を算出する（ステップＳ１１）。また、選択した４つの特徴点のうち、深さ位置が深い残りの２つの特徴点ｐ３，ｐ４を選択し、これを通る直線のパラメーターα，βを求めて２本目の直線ｌ２を算出する（ステップＳ１３）。
【００８６】
そして、算出した２本の直線ｌ１，ｌ２でなる直線対が、血管の長軸方向断面の相当形状とみなす所定の血管断面条件を満たすかを判断する。この血管断面条件とは、例えば、「２本の直線ｌ１，ｌ２が略平行であり（パラメーターαが略一致）、且つ、直線ｌ１，ｌ２の間隔が所定距離以下である」ことである。直線対が血管断面条件を満たさないならば（ステップＳ１５：ＮＯ）、特徴点組として採用せずに削除する（ステップＳ１９）。一方、直線対が血管断面条件を満たすならば（ステップ１５：ＹＥＳ）、当該特徴点組を採用し、特徴点組評価部２４０が、当該特徴点組の総合評価値Ｆを算出する（ステップＳ１７）。
【００８７】
総合評価値Ｆの算出に当たっては、直線上特徴点数評価部２４１が、Ｂモード画像中の各直線ｌ１，ｌ２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２４２が、Ｂモード画像中の各直線ｌ１，ｌ２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２４３が、Ｂモード画像中の各直線ｌ１，ｌ２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、直線間特徴点数評価部２４４が、Ｂモード画像中の直線ｌ１，ｌ２の間に位置する特徴点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２４５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、特徴点組評価部２４０は、算出された評価項目それぞれの評価値ｆ１〜ｆ５に、対応する重み係数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。
【００８８】
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２５０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Ｓ２１）。次いで、判定した特徴点組による直線対の各直線ｌ１，ｌ２上に位置する複数の特徴点を再選択し（ステップＳ２３）、再選択した特徴点の位置を用いた最小二乗法によって各直線ｌ１，ｌ２のパラメーターを再算出して、当該各直線ｌ１，ｌ２の位置を再算出する（ステップＳ２５）。そして、再算出した各直線ｌ１，ｌ２の位置から血管の長軸断面における中心線Ｃ及び半径Ｒを決定し、血管位置とする（ステップＳ２７）。
【００８９】
その後、血管機能測定部２６０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Ｓ２９）。以上の処理を行うと、超音波測定処理は終了となる。
【００９０】
［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長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。血管の長軸方向断面を含む超音波画像においては、血管の断面形状である直線対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。
【００９１】
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。
【００９２】
例えば、特徴点組を、４つの特徴点ｐ１〜ｐ４から構成するとしたが、５つ以上の特徴点から特徴点組を構成してもよい。すなわち、血管壁の位置に相当する直線ｌ１，ｌ２として、３つ以上の特徴点を通る直線を求めることとしても良い。更には、直線ｌ１，ｌ２ではなく、曲率が一定値以下となる多少の曲がりを許容した曲線としても良い。また、直線ｌ１，ｌ２に、更に太さを追加定義し、直線ｌ１，ｌ２を細長い矩形とみなすこととしてもよい。太さを追加定義することで、ある程度の曲がりを許容した曲線を含めることができる。
【００９３】
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】
【００９４】
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  処理部、２１０  超音波測定制御部、２２０  測定データ生成部、２３０  血管位置検出部、２３１  特徴点検出部、２３２  速度ベクトル算出部、２３３  特徴点組生成部、２４０  特徴点組評価部、２４１  直線上特徴点数評価部、２４２  位置変化評価部、２４３  輝度評価部、２４４  直線間特徴点数評価部、２４５  特徴量評価部、２５０  血管位置判定部、２６０  血管機能測定部、３００  記憶部、３１０  超音波測定プログラム、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  血管位置データ
【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２】
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【図３】
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【図９】
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