(57)【要約】【課題】　超音波映像信号から体内の各臓器を自動に認識することができる装置及びその方法を提供する。【解決手段】　入力超音波映像信号の第１の特徴ベクトルを取り出す第１の特徴ベクトル取出部４と、予め決められた臓器種別と該臓器種別の各々に係わる複数の超音波映像とからなるリストを格納するデータベース５と、予め決められた臓器種別の各々に対する超音波映像の第２の特徴ベクトルを取り出す第２の特徴ベクトル取出部７と、予め決められた臓器種別の各々に対する第２の特徴ベクトルの平均ベクトル及び標準偏差ベクトルを計算する平均ベクトル＆標準偏差ベクトル決定部８と、第１の特徴ベクトルと、予め決められた臓器種別の超音波映像に対する平均ベクトル及び標準偏差ベクトルとに基づいて、平均ベクトルの中のいずれか一つを選択し、該選択した平均ベクトルに対応する臓器を入力超音波映像信号に対応する臓器として決定するコントローラ９とを含む。【選択図】　　　図１
2004049925.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
　入力超音波映像信号から体内の臓器を認識するための装置であって、
　前記入力超音波映像信号の第１の特徴ベクトルを決定する第１の特徴ベクトル決定手段と、
　予め決められた臓器種別と該臓器種別の各々に対する複数の超音波映像とからなるリストを格納する格納手段と、
　前記予め決められた臓器種別の各々に対する前記超音波映像の第２の特徴ベクトルを決定する第２の特徴ベクトル決定手段と、
　前記予め決められた臓器種別の各々に対する前記第２の特徴ベクトルの平均ベクトル及び標準偏差ベクトルを計算する計算手段と、
　前記第１の特徴ベクトルと、前記予め決められた臓器種別の超音波映像に対する前記平均ベクトル及び標準偏差ベクトルとに基づいて、前記平均ベクトルの中のいずれか一つを選択し、該選択した平均ベクトルに対応する臓器を前記入力超音波映像信号に対応する臓器として決定する臓器決定手段とを含むことを特徴とする臓器認識装置。
【請求項２】
　前記第１の特徴ベクトル決定手段が、第１の前処理手段及び第１の特徴ベクトル取出手段を備えており、
　前記第１の前処理手段が、前記入力超音波映像信号をサブサンプリングする第１のサブサンプリング手段と、該サブサンプル超音波映像信号をウィンドウ処理する第１のウィンドウ処理手段と、該ウィンドウ処理済の超音波映像信号の明るさ及びコントラストを正規化する第１の正規化手段とを有し、
　前記第１の特徴ベクトル取出手段が、前記前処理済の超音波映像信号から第１のログ電力スペクトラムを取り出す第１のログ電力スペクトラム取出手段と、前記第１のログ電力スペクトラムから前記第１の特徴ベクトルを検出する第１の特徴ベクトル検出手段とを有することを特徴とする請求項１記載の臓器認識装置。
【請求項３】
　前記第２の特徴ベクトル決定手段が、第２の前処理手段及び第２の特徴ベクトル取出手段を備えており、
　前記第２の前処理手段が、前記格納手段に格納されている前記超音波映像信号をサブサンプリングする第２のサブサンプリング手段と、該サブサンプル超音波映像信号をウィンドウ処理する第２のウィンドウ処理手段と、該ウィンドウ処理済の超音波映像信号の明るさ及びコントラストを正規化する第２の正規化手段とを有し、
　前記第２の特徴ベクトル取出手段が、前記前処理済の超音波映像信号から第２のログ電力スペクトラムを取り出す第２のログ電力スペクトラム取出手段と、前記第２のログ電力スペクトラムから前記第２の特徴ベクトルを検出する第２の特徴ベクトル検出手段とを有することを特徴とする請求項２記載の臓器認識装置。
【請求項４】
　前記臓器決定手段が、前記第１の特徴ベクトルと前記予め決められた臓器種別に対する前記平均ベクトルとの間の距離を計算する計算手段と、前記第１の特徴ベクトルとの間の距離が最小となる平均ベクトルに対応する臓器を、前記入力超音波映像信号に対応する臓器として決定する手段とを備えていることを特徴とする請求項３記載の臓器認識装置。
【請求項５】
2004049925.tif 000014
【数１】
2004049925.tif 000015
によって計算され、
（Ｕ，Ｖ）が前記入力超音波映像信号の前記第１の特徴ベクトルを決定するために予め決められた周波数領域の範囲を示す整数であるとき、前記入力超音波映像信号の前記第１の特徴ベクトルｆが、次式
【数２】
2004049925.tif 000016
で示されることを特徴とする請求項４に記載の臓器認識装置。
【請求項６】
2004049925.tif 000017
【数３】
2004049925.tif 000018
によって計算されることを特徴とする請求項４記載の臓器認識装置。
【請求項７】
2004049925.tif 000019
【数４】
2004049925.tif 000020
によって計算されることを特徴とする請求項４記載の臓器認識装置。
【請求項８】
2004049925.tif 000021
【数５】
2004049925.tif 000022
によって計算されることを特徴とする請求項４記載の臓器認識装置。
【請求項９】
　入力超音波映像信号から体内の臓器を認識するための方法であって、
　前記入力超音波映像信号の第１の特徴ベクトルを決定する第１のステップと、
　予め決められた臓器種別と該臓器種別の各々に係わる複数の超音波映像とからなるリストをメモリに格納する第２のステップと、
　前記予め決められた臓器種別の各々に対する前記超音波映像の第２の特徴ベクトルを決定する第３のステップと、
　前記予め決められた臓器種別の各々に対する前記第２の特徴ベクトルの平均ベクトル及び標準偏差ベクトルを計算する第４のステップと、
　前記第１の特徴ベクトルと、前記予め決められた臓器種別に対する前記平均ベクトル及び標準偏差ベクトルとに基づいて、前記平均ベクトルの中のいずれか一つを選択する第５のステップと、
　該選択した平均ベクトルに対応する臓器を、前記入力超音波映像信号に対応する臓器として決定する第６のステップとを含むことを特徴とする臓器認識方法。
【請求項１０】
　前記第１のステップが、第１の前処理ステップ及び第１の特徴ベクトル取出ステップを備えており、
　前記第１の前処理ステップが、前記入力超音波映像信号をサブサンプリングし、該サブサンプル超音波映像信号をウィンドウ処理し、該ウィンドウ処理済の超音波映像信号の明るさ及びコントラストを正規化するステップを有し、
　前記第１の特徴ベクトル取出ステップが、前記前処理済の超音波映像信号から第１のログ電力スペクトラムを取り出し、該第１のログ電力スペクトラムから前記第１の特徴ベクトルを検出するステップを有することを特徴とする請求項９記載の臓器認識方法。
【請求項１１】
　前記第３のステップが、第２の前処理ステップ及び第２の特徴ベクトル取出ステップを備えており、
　前記第２の前処理ステップが、前記メモリに格納されている前記超音波映像信号をサブサンプリングし、該サブサンプル超音波映像信号をウィンドウ処理し、該ウィンドウ処理済の超音波映像信号の明るさ及びコントラストを正規化するステップを有し、
　前記第２の特徴ベクトル取出ステップが、前記前処理済の超音波映像信号から第２のログ電力スペクトラムを取り出し、前記第２のログ電力スペクトラムから前記第２の特徴ベクトルを検出するステップを有することを特徴とする請求項１０記載の臓器認識方法。
【請求項１２】
　前記第６のステップが、前記第１の特徴ベクトルと前記予め決められた臓器種別に対する前記平均ベクトルとの間の距離を計算するステップと、前記第１の特徴ベクトルとの間の距離が最小となる平均ベクトルに対応する臓器を、前記入力超音波映像信号に対応する臓器として決定するステップとを備えていることを特徴とする請求項１１記載の臓器認識方法。
【請求項１３】
2004049925.tif 000023
【数６】
2004049925.tif 000024
によって計算され、
（Ｕ，Ｖ）が前記入力超音波映像信号の前記第１の特徴ベクトルを決定するために予め決められた周波数領域の範囲を示す整数であるとき、前記入力超音波映像信号の前記第１の特徴ベクトルｆが、次式
【数７】
2004049925.tif 000025
で示されることを特徴とする請求項１２記載の臓器認識方法。
【請求項１４】
2004049925.tif 000026
【数８】
2004049925.tif 000027
によって計算されることを特徴とする請求項１２に記載の臓器認識方法。
【請求項１５】
2004049925.tif 000028
【数９】
2004049925.tif 000029
によって計算されることを特徴とする請求項１２記載の臓器認識方法。
【請求項１６】
2004049925.tif 000030
【数１０】
2004049925.tif 000031
によって計算されることを特徴とする請求項１２記載の臓器認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
　本発明は、超音波診断システムに関し、特に、そのシステムに用いられ、超音波映像信号から体内の臓器を効率良く認識するための装置及びその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
　周知のように、超音波診断システムは人体に対して外科手術を行わなくとも、体内の臓器を診断することができるような医療装備である。この超音波診断システムはまず、体内の診断対象のエリア（臓器）に向けて超音波を発射し、該エリアから反射されてくる反射波を受取り、該反射波を処理して、該臓器の映像を目視可能な形態で表示する。
【０００３】
　その表示された臓器映像の取込みに先立って、オペレータは該表示映像が診断対象のものであることを確かめるために、該表示映像を細かく検討する必要がある。次に、該臓器に対する最適な映像を得るために、オペレータは超音波映像信号の深さ、コントラスト、焦点調節、ゲイン、輪郭強調度、フレーム平均といった多様なパラメーターを、各診断エリアに適した値に設定する（例えば、非特許文献１）。
【０００４】
【非特許文献１】C.Li, D.B.Goldgof, and L.O.Hall, "Knowledge-based classification and tissue labeling of MR images of human brain" IEEE Trans. Medical Imaging, vol.12, no.4, pp.740-749, Dec.1993.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
　しかし、超音波診断システムを体内において異なるエリアに適用するたびに、オペレータは表示された臓器を識別し、該臓器のアイデンティティに応じて、各映像パラメーターを手動で設けなければならないという不都合がある。
【０００６】
　本発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、その目的は、超音波映像信号から体内の各臓器を自動に認識することができる装置及びその方法を得るものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
　本発明に係る臓器認識装置は、入力超音波映像信号から体内の臓器を認識するための装置であって、入力超音波映像信号の第１の特徴ベクトルを決定する第１の特徴ベクトル決定手段と、予め決められた臓器種別と臓器種別の各々に係わる複数の超音波映像とからなるリストを格納する格納手段と、予め決められた臓器種別の各々に対する超音波映像の第２の特徴ベクトルを決定する第２の特徴ベクトル決定手段と、予め決められた臓器種別の各々に対する第２の特徴ベクトルの平均ベクトル及び標準偏差ベクトルを計算する計算手段と、第１の特徴ベクトルと、予め決められた臓器種別の超音波映像に対する平均ベクトル及び標準偏差ベクトルとに基づいて、平均ベクトルの中のいずれか一つを選択し、選択した平均ベクトルに対応する臓器を前記入力超音波映像信号に対応する臓器として決定する臓器決定手段とを含む。
【０００８】
　また、本発明に係る臓器認識方法は、入力超音波映像信号から体内の臓器を認識するための方法であって、入力超音波映像信号の第１の特徴ベクトルを決定する第１のステップと、予め決められた臓器種別と該臓器種別の各々に係わる複数の超音波映像とからなるリストをメモリに格納する第２のステップと、予め決められた臓器種別の各々に対する超音波映像の第２の特徴ベクトルを決定する第３のステップと、予め決められた臓器種別の各々に対する第２の特徴ベクトルの平均ベクトル及び標準偏差ベクトルを計算する第４のステップと、第１の特徴ベクトルと、予め決められた臓器種別に対する平均ベクトル及び標準偏差ベクトルとに基づいて、平均ベクトルの中のいずれか一つを選択する第５のステップと、選択した平均ベクトルに対応する臓器を、入力超音波映像信号に対応する臓器として決定する第６のステップとを含む。本発明のその他の特徴は以下に明らかにする。
【発明の効果】
【０００９】
　本発明は上記の構成により、入力超音波映像信号とデータベース化されている臓器種別の超音波映像信号との特徴ベクトルを用いて、体内の臓器を正確に認識することができ、臓器認識のための様々なパラメーターを手動で設ける必要がない。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
　以下、本発明の実施の形態について、添付図面を参照しながらより詳しく説明する。
【００１１】
　図１は、本発明の実施の形態による臓器認識装置を概示するブロック図である。同図の如く、本発明の臓器認識装置２は通常、第１の前処理部３、第１の特徴ベクトル取出部４、コントローラ９、ディスプレイ１０、データベース５、第２の前処理部６、第２の特徴ベクトル取出部７、及び平均ベクトル＆標準偏差ベクトル決定部８を備えている。第１の前処理部３は、超音波診断システムのプローブ（図示せず）によって得た超音波映像信号を受取って、この信号に内含するノイズ成分を取り除く。また、この第１の前処理部３は続く信号処理のために、ノイズの除去された超音波映像信号に対して前処理を行う。この第１の前処理部３の詳細を図２を参照して説明する。
【００１２】
　図２は、第１の前処理部３の詳細なブロック図である。同図の如く、第１の前処理部３はサブサンプラー２０、ウィンドウ処理部３０及び正規化部４０を備える。
【００１３】
　サブサンプラー２０は、入力超音波映像信号に対してサンプリングを行って信号の大きさを削減し、全体処理速度を高める働きを果たす。好ましくは、サブサンプラー２０は超音波映像信号に対するサンプリングによるデータ損失又は歪みを最小化するために、（４：１）２の割合でサンプリングを行う。サブサンプリング処理の説明のために、図３の（ａ）及び（ｂ）には超音波診断システムのプローブから得られた元の超音波映像と、前述の割合でサブサンプリングされた超音波映像とが各々示されている。
【００１４】
　ウィンドウ処理部３０は、サブサンプラー２０からのサブサンプル超音波映像信号に対してウィンドウ処理を行って、この超音波映像信号内の、第１の特徴ベクトル取出部４における特徴ベクトルの取出時に悪影響が及ぶ恐れがある不要な要素を除去する。詳記すると、図３（ｂ）の超音波映像において、上側には日付、患者、診断部位、深さ等に係わる情報を示すテキスト領域が存在し、左側には明るさ及び焦点の情報を示す領域が存在する。これらの情報はサブサンプル超音波映像信号からの臓器の特徴ベクトルの取出に妨害になる恐れがあるので、ウィンドウ処理部３０は該サブサンプル超音波映像信号に対して通常のウィンドウ・プロセスを行う。図４は、図３（ｂ）のサブサンプル超音波映像信号に対してウィンドウ処理を行った結果としての超音波映像信号を示す。
【００１５】
　ウィンドウ処理部３０にてウィンドウ処理済の超音波映像信号は、正規化部４０に送られる。この正規化部４０は、ウィンドウ処理済の超音波映像信号の明るさとコントラストとを正規化する。一般に、超音波診断システムによって獲得した超音波映像信号は、異なる明るさ及びコントラストの値を有することになる。このような異なる値の明るさ及びコントラストは、第１の特徴ベクトル取出部４において超音波映像信号のスペクトラムを獲得するのに好ましくない影響を及ぶことがあり、従って、本発明の正規化部４０は一定な明るさ及びコントラストの値を有するように該ウィンドウ処理済の超音波映像信号に対して正規化を行う。このような正規化は、ウィンドウ処理済の超音波映像信号の明るさμ及び標準偏差σ、そしてデータベース５に格納されている特定臓器対象に対する各超音波映像の平均明るさμｄ及び平均標準偏差σｄを用いて、次式のように行われる。
【数１】
2004049925.tif 000003
　ここで、（ｍ，ｎ）は超音波映像における臓器の位置座標、ＩＮ（ｍ，ｎ）は正規化済の超音波映像信号、Ｉ（ｍ，ｎ）はウィンドウ処理済の超音波映像信号を各々示す。図５は、図４から得られる正規化済の超音波映像信号である。
【００１６】
　図１を再び参照して、第１の特徴ベクトル取出部４は、第１の前処理部３によって前処理済の超音波映像信号から対象臓器の特徴ベクトルを取り出す。この第１の特徴ベクトル取出部４は、図６に示すように、ログ電力スペクトラム取出部５０と特徴ベクトル検出部６０とから構成される。
【００１７】
　ログ電力スペクトラム取出部５０は前処理済の超音波映像信号に対するログ電力スペクトラムを取り出す。この取り出したログ電力スペクトラムは、走査超音波パルスに対応する成分と、臓器組織から反射されてきた超音波に対応する成分とに分離できる。このようなログ電力スペクトラムの特性によって、臓器認識の妨害となる走査超音波パルスの成分は除去され、臓器組織から反射されてきた超音波の低周波及び中間周波帯域に対応する周波数成分（レスポンス成分）を検出することができる。このようにして、時間と共に臓器の超音波映像信号及び一定な動きへのノイズの悪影響を有効に解消して、臓器に固有な特徴を容易に決定することができる。
前処理済の超音波映像信号に対するログ電力スペクトラムＦ(ｕ，ｖ)は、次式から得ることができる。
【数２】
2004049925.tif 000004
【００１８】
　特徴ベクトル検出部６０は、ログ電力スペクトラム取出部５０によって取り出されたログ電力スペクトラムから、臓器認識に必要な低周波及び中間周波帯域の成分を検出し、それらを臓器の特徴ベクトルとして決定する。この臓器の特徴ベクトルを用いれば、超音波映像信号において臓器の特徴を最良に示すことができる成分を数学的に解釈することができる。本発明の実施の形態において、臓器の特徴ベクトルはログ電力スペクトラムから検出された低周波及び中間周波帯域の周波数成分を意味する。臓器の特徴ベクトルｆは、次式のように決定される。
【数３】
2004049925.tif 000005
　ここで、（Ｕ，Ｖ）は、臓器の特徴ベクトルｆを決定するために予め決められた周波数領域の範囲を示し、整数である。
【００１９】
　図８（ａ）及び図８（ｂ）を参照して、以下、ログ電力スペクトラムから臓器認識に必要な低周波及び中間周波帯域の周波数成分を検出する過程を説明する。
【００２０】
　図８（ａ）に示した周波数帯域は、前処理済の超音波映像信号への離散フーリエ変換による実数成分及び虚数成分の値を有する。即ち、実数成分は離散フーリエ変換の偶対称性によってＡとＡ’、及びＢとＢ’のように同一の大きさの領域に対応し、虚数成分は離散フーリエ変換の奇対称性によってＣとＣ’、ＤとＤ’のように同一の大きさの領域に対応する。臓器の特徴ベクトルを取り出す場合には、特徴ベクトルの次元を減らすためにＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ領域またはＡ’、Ｂ’、Ｃ’、Ｄ’領域のみが用いられる。図８（ａ）における左上コーナーの方形領域８０は前処理済の超音波映像信号の直流（ＤＣ）成分であって、入力超音波映像信号の平均明るさを示す。中央の交点８２を経て方形領域８０の対角線方向に行くほど高周波帯域を示す。一般に、低周波及び中間周波帯域では、ノイズの大きさに比べて信号の大きさが遥かに大きいので、高いＳＮＲが維持されるが、高周波帯域へ行くほどＳＮＲが低くなり、ノイズが臓器認識の妨害要素として作用することになる。
【００２１】
　このため、本発明の実施の形態による特徴ベクトル検出部６０は、図８（ｂ）に示すように、周波数領域において比較的ＳＮＲの高い低周波及び中間周波帯域の周波数成分８４、８６を検出する。図８（ｂ）中のＮは、Ｕ軸とＶ軸の上で選択される特徴ベクトルの数を表す。例えば、特徴ベクトル検出部６０は、低周波帯域に該当する左上領域８４では前処理済の超音波映像信号のＤＣ成分を除いた残りの領域に対する周波数成分を検出する。しかし、特徴ベクトル検出部６０は中間周波領域では、前述の離散フーリエ変換の対称性により、図８（ａ）中のＢ’領域に該当する周波数成分は検出せず、左下領域８６の周波数成分だけを検出する。このように、超音波映像信号に対するログ電力スペクトラムから検出した特徴ベクトルは、図１中のコントローラ９に供給される。
【００２２】
　図１を再び参照して、データベース５は予め決められた臓器種別に分類されている超音波映像信号を格納する。また、データベース５はその分類された各臓器の名称を示す分類情報をも格納している。
【００２３】
2004049925.tif 000006
【数４】
2004049925.tif 000007
【数５】
2004049925.tif 000008
【００２４】
2004049925.tif 000009
【数６】
2004049925.tif 000010
【数７】
2004049925.tif 000011
【００２５】
　平均ベクトル＆標準偏差ベクトル決定部８によって決定された臓器種別の超音波映像信号に対する平均ベクトル及び標準偏差ベクトルは、コントローラ９に供給される。
【００２６】
2004049925.tif 000012
【数８】
2004049925.tif 000013
【００２７】
　コントローラ９は、マハラノビスの距離を用いて入力超音波映像信号と臓器種別の超音波映像信号との間の距離を全て計算後、該計算距離のうちの最小距離に該当する臓器種別の超音波映像信号を、入力超音波映像信号に対する最適な臓器映像信号として決定する。
【００２８】
　上記において、本発明の実施の形態について説明したが、本発明の請求範囲を逸脱することなく、当業者は種々の改変をなし得るであろう。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本発明の実施の形態による臓器認識装置を概示するブロック図である。
【図２】図１中の第１の前処理部の詳細なブロック図である。
【図３】（ａ）は超音波診断システムのプローブから得られた元の超音波映像を、（ｂ）は該超音波映像がサブサンプラーを介して（４：１）２の割合でサブサンプリングされた超音波映像とを各々示す写真である。
【図４】図３（ｂ）のサブサンプル超音波映像信号に対してウィンドウ処理を行った結果としての超音波映像信号を示す写真である。
【図５】超音波映像信号に対する正規化の結果を示す写真である。
【図６】図１中の第１の特徴ベクトル取出部の詳細なブロック図である。
【図７】図６中のログ電力スペクトラム取出部で取り出された前処理済の超音波映像信号のログ電力スペクトラムを示す図である。
【図８】（ａ）は前処理済の超音波映像信号に対する離散フーリエ変換結果を示し、（ｂ）は該結果から低周波及び中間周波帯域の周波数成分の検出を示す模式図である。
【図９】予め決められた臓器種別の超音波映像信号に対する平均ベクトル成分を示す模式図である。
【図１０】予め決められた臓器種別の超音波映像信号に対する標準偏差ベクトル成分を示す模式図である。
【符号の説明】
【００３０】
２　臓器認識装置
３　第１の前処理部
４　第１の特徴ベクトル取出部
５　データベース
６　第２の前処理部
７　第２の特徴ベクトル取出部
８　平均ベクトル＆標準偏差ベクトル決定部
９　コントローラ
１０　ディスプレイ
２０　サブサンプラー
３０　ウィンドウ処理部
４０　正規化部
５０　ログ電力スペクトラム取出部
６０　特徴ベクトル検出部 
【図１】
2004049925.tif 000032
【図２】
2004049925.tif 000033
【図３】
2004049925.tif 000034
【図４】
2004049925.tif 000035
【図５】
2004049925.tif 000036
【図６】
2004049925.tif 000037
【図７】
2004049925.tif 000038
【図８】
2004049925.tif 000039
【図９】
2004049925.tif 000040
【図１０】
2004049925.tif 000041