(57)【要約】  本発明は、検査中に物質を漸進的に歪ませるときの、その物質の従来の画像とパラメトリック画像とを視覚化するために提供される。従来の画像が、原画像データから導き出された１枚又は複数のパラメトリック画像と並べて同時に表示され、パラメトリック画像は弾性や可動性などの力学的特性を表示する。可動性の値は、画像フレームシーケンスに動き推定アルゴリズム又は歪み推定アルゴリズムを適用して得られる追跡誤差から計算される。弾性及び可動性の値は、従来の画像を背景としてカラーオーバーレイで表示される。オーバーレイの透明度は、パラメータ値に従い、関連性の低い値ほど強調が弱まるように変化がつけられる。
2010531185.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
物質の画像シーケンスを提供するためのイメージング検査を受けている対象における前記物質の定量化されたすべり値を得る方法であって、
前記物質を物理的に歪ませることと、
前記画像シーケンスを介して前記物質に生じた動きを測定し、それによって前記物質の異なる範囲間の相対的な可動度を推定することと、
前記生じた動きに基づき前記すべり値を計算することと
を含む、方法。
【請求項２】
前記物質の前記画像上に視覚的に重ね合わせて前記すべり値を表示することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
互いに異なるすべり値は、前記物質の前記画像上に視覚的に重ね合わせた画像オーバーレイの互いに異なる属性によって表示される、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記すべり値に応じて前記画像オーバーレイの透明度を空間的に変化させることをさらに含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記画像オーバーレイの透明度が、前記すべり値に依存して漸進的に変化する、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記物質の異なる範囲間の相対的な可動性が高いことに対応する高いすべり値が、より低い透明度によって表される、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記すべり値が、ビデオシーケンスを形成するフレームシーケンス上に表示される、請求項２〜６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
１つの前記領域の相対的な可動度は、隣接する領域に対するその領域の動きの不均一性である、請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
１つの前記領域の相対的な可動度は、隣接する領域に対するその領域の動きの量である、請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記物質は組織であり、前記組織の前記物理的な歪みは前記被検体の呼吸によるものである、請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記物質は組織であり、前記組織の前記物理的な歪みは前記被検体の心拍動によって生じる動きによるものである、請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
前記物質の物理的な歪みは、前記対象の自然な動きによるものである、請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
前記物質の物理的な歪みは、外部から加えられる力によるものである、請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
前記力が、超音波検査を行う超音波探触子によって、表面に及ぼす接触力か、又は超音波伝播に起因する音響的な力のいずれかを介して加えられる、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記超音波探触子がフリーハンドで使用される、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記物質が、超音波探触子の変位を自動的に増加させることによって漸進的に歪められる、請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
前記可動度の推定値は、前記物質を変形させながらとられた画像シーケンスから計算された動きフィールドから計算される、請求項１〜１６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１８】
前記動きフィールドは、動き推定アルゴリズムを使用して計算される、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記可動度の推定値は、前記動き推定アルゴリズムによって実現される追跡の質から計算される、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記可動度の推定値は、前記動き推定アルゴリズムによって返される追跡誤差の推定値の線形和又は任意の他の関数として計算される、請求項１８に記載の方法。
【請求項２１】
前記可動度の推定値は、前記動き推定アルゴリズムによって追跡される領域間の画像相関から計算される、請求項１８に記載の方法。
【請求項２２】
前記可動度の推定値は、前記組織を変形させながらとられた画像シーケンスから計算された歪みフィールドから計算される、請求項１〜１６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２３】
前記歪みフィールドは、弾性歪み推定アルゴリズムを使用して計算される、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記可動度の推定値は、前記歪み推定アルゴリズムによって実現される歪み推定の質から計算される、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記可動度の推定値は、前記歪み推定アルゴリズムによって返される歪み推定誤差から計算される、請求項２３に記載の方法。
【請求項２６】
前記可動度の推定値は、
請求項２４又は２５に記載の歪み推定アルゴリズムに基づく推定値；
請求項１９又は２０に記載の動き推定アルゴリズムに基づく推定値；及び
請求項２１に記載の画像相関
のうちの少なくとも２つの組み合わせから計算される、請求項１〜１７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２７】
前記対象の前記画像は、１次元、２次元又は３次元である、請求項１〜２６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２８】
被検体の複数の異なる位置依存特性の測定値を表示する方法であって、
第１の前記位置依存特性を表す主画像を表示することと、
前記主画像上に視覚的に重ね合わせたオーバーレイ画像であって、前記オーバーレイ画像の画像属性は第２の前記位置依存特性の値を反映して変化する、オーバーレイ画像を表示することと
を含み、
前記オーバーレイ画像の透明度が、前記第２の前記位置依存特性の値に依存して空間的に漸進的に変化する、方法。
【請求項２９】
前記漸進的な依存関係は、
前記オーバーレイ画像において前記第２の前記位置依存特性が正常値を表す範囲に、前記第２の前記位置依存特性が異常値を表す範囲より高い透明度を与えるというものである、請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
透明度と前記第２の前記位置依存特性の値との間の関係は、使用者が選択可能である、請求項２８に記載の方法。
【請求項３１】
前記第２の前記位置依存特性の値を反映して変化する前記オーバーレイ画像の前記画像属性は色である、請求項２８、２９、又は３０に記載の方法。
【請求項３２】
前記第２の前記位置依存特性の値を反映して変化する前記オーバーレイ画像の前記画像属性は輝度である、請求項２８、２９、又は３０に記載の方法。
【請求項３３】
前記主画像はグレースケール画像である、請求項２８〜３２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３４】
前記主画像は、超音波画像、ＭＲＩ画像又は他の医用画像である、請求項２８〜３３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３５】
前記第２の前記位置依存特性は、前記組織の生体力学的特性である、請求項２８〜３４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３６】
前記第２の前記位置依存特性は、前記組織の弾性である、請求項２８〜３５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３７】
低弾性（低硬度、高歪み）の範囲が、前記画像オーバーレイの高い透明度に対応する、請求項３６に記載の方法。
【請求項３８】
前記第２の前記位置依存特性は、前記組織の異なる範囲間の前記相対的な可動度の推定値を表すすべり値である、請求項２８〜３５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３９】
低すべり性（低可動性）の範囲が、前記画像オーバーレイの高い透明度に対応する、請求項３８に記載の方法。
【請求項４０】
前記主画像は、ビデオ画像を形成するフレームシーケンスを含む、請求項２８〜３９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４１】
前記主画像及び前記二次的なオーバーレイ画像が、２つの時間的に同期されたビデオ画像を形成するフレームシーケンスを含む、請求項２８〜３９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４２】
前記主画像のみからなる第１の画像と、
前記主画像に、前記組織の弾性を表す画像オーバーレイを合わせたものからなる第２の画像と、
前記主画像に、前記組織の異なる範囲間の前記相対的な可動度の推定値を表す画像オーバーレイを合わせたものからなる第３の画像と
が、互いに隣接して表示される、請求項２８〜４１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４３】
被検物質の第１の画像と、
前記被検物質の弾性を表す第２の画像と、
前記被検物質の異なる範囲間の相対的な可動度の推定値を表すすべり値を表示する第３の画像と
を互いに隣接させて表示することを含む方法。
【請求項４４】
前記第１の画像と、前記第２の画像と、前記第３の画像とが、同じスケール及び範囲で表示される、請求項４３に記載の方法。
【請求項４５】
前記第１の画像と、前記第２の画像と、前記第３の画像とが、一致する物理的領域についてのパラメータを表示する、請求項４３に記載の方法。
【請求項４６】
前記第２の画像及び前記第３の画像は、
前記第１の画像と、
請求項２８〜４２のいずれか一項に従い、前記弾性値及び前記すべり値を前記第１の画像上に視覚的に重ね合わせて表すオーバーレイ画像と
を合成したものである、請求項４３、４４、又は４５に記載の方法。
【請求項４７】
前記第１の画像と、前記第２の画像と、前記第３の画像とが、３つの時間的に同期されたビデオ画像を形成するフレームシーケンスを含む、請求項４３〜４６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４８】
前記第１の画像、前記第２の画像、又は前記第３の画像のサブセットのみが表示される、請求項４３〜４７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４９】
プログラム式コンピュータ上で請求項１〜４８のいずれか一項に記載の方法を実行するためのプログラムコード手段を含むコンピュータプログラム。
【請求項５０】
超音波画像ディスプレイと、請求項１〜４９のいずれか一項に記載の方法に従い超音波信号を処理するように構成された超音波信号プロセッサとを含む超音波イメージング装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物質（特にヒト又は動物の組織などの物質）の力学的特性の判定、及び臨床診断に有用なかかる組織の生体力学的特性の判定に関する。本発明はまた、物質の位置依存特性(position-dependent property)の表示、特にかかる特性の視覚化における改良にも関する。
【背景技術】
【０００２】
物質の様々な力学的特性の測定については、例えば、非破壊試験の分野において多種多様な技術が公知であり、また臨床診断の支援として臨床分野においても多種多様な技術が公知である。かかる技術の多くにおいて、測定される物質の特性は画像（これは、２次元、３次元又は４次元であり得る）として表示することができ、かかる画像が、定量的又は定性的に測定されたその他の特性と共に診断の基準として用いられ得る。長年にわたり、新しい物質特性の測定法、及びまた、かかる情報の解釈について操作者を補助するための技術が、例えば、「視覚化」、つまりそうした特性の視覚的表示を改良することによって継続的に開発されてきた。  
【０００３】
多くの分野（非破壊試験並びに人間医学及び獣医学の臨床診療を含む）において有用なかかる技術の１つが、超音波イメージングである。超音波イメージングは極めて周知されており、超音波データが、典型的には被検物質の深さ方向（軸方向）に通る断面を表すグレースケール画像として表示される。超音波検査の過程では、超音波探触子を被検組織と接触させる。臨床分野においては、超音波検査師が探触子を使用して、それを組織に押し込むことによって組織を歪ませ、超音波画像で見える組織構造がどのように動き、変わるかを観察することが一般的に行われている。従って、組織の静止画像に加え、組織の動きに関する反応が観察され得る。これは、画像で観察される構造の性質を判定するうえで役立つ。  
【０００４】
変形を受けている組織の画像シーケンスから弾性（又はより正確には、組織の軸方向歪み）を計算することもまた提案されている。本明細書において「弾性」という用語は、医用イメージングの専門用語のとおり、元の長さ当たりの長さの変化について用いられるが、技術的に正確に言えば、例えば物性科学においては、これは「歪み」(strain)と称されるであろうことに留意しなければならない。超音波データから弾性を計算する技術は、例えば、参照により本明細書に援用される以下の参考文献に開示されている：
[1] Ophir J, Cespedes I, Ponnekanti H, Yazdi Y, 及びLi X, 「Elastography:a quantitative method for imaging the elasticity of biological tissues」, Ultrason.Imaging, 第13巻, 111-34頁, 1991年
[2] Gao L, Parker KJ, Lerner RM, 及びLevinson SF, "Imaging of the elastic properties of tissue-A review", Ultrasound Med.Biol., 第22巻, 959-77頁, 1996年
[3] Garra BS, Cespedes EI, Ophir J, Spratt SR, Zuurbier RA, Magnant CM, 及びPennanen MF, "Elastography of breast lesions:Initial clinical results", Radiology, 第202巻, 79-86頁, 1997年
[4] Varghese T, Ophir J, 及びCespedes I, 「Noise reduction in elastograms using temporal stretching and multicompression averaging」, Ultrasound Med.Biol.", 第22巻, 1043-52頁, 1996年
[5] Hein IA 及び Obrien WD, "Current time-domain methods for assessing tissue motion by analysis from reflected ultrasound echoes-A review", IEEE Trans.Ultrason.Ferroelectr.Freq.Control, 第40巻, 84-102頁, 1993年
[6] Kallel F 及び Ophir J, "A least-squares strain estimator for elastography", Ultrason.Imaging, 第19巻, 195-208頁, 1997年
[7] Viola F 及び Walker WF, "A spline-based algorithm for continuous time-delay estimation using sampled data", IEEE Trans.Ultrason.Ferroelectr.Freq.Control, 第52巻, 80-93頁, 2005年
[8]  米国特許第５，１０７，８３７号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
好都合には、操作者に対し、かかる弾性情報が、異なる弾性値に異なる色が対応するカラーオーバーレイとして従来のグレースケール超音波画像上に表示され得る。  
【０００６】
しかしながら、基本となる超音波画像に見られる曖昧性が弾性によって解像されるとは限らず、また、従来のグレースケール超音波画像上にカラーオーバーレイを使用すると、操作者の気が散り、重要な特徴を見逃す原因となり得ることも判明している。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の第１の態様は、検査を受けている対象における物質のさらなる力学的特性の定量化に関する。この定量化は、追加的な情報を提供し、類似した硬度(stiffness)を有する異なる構造の（例として臨床分野では、例えば線維腺腫と腫瘍との）画像間の曖昧性を取り除くうえで極めて有用である。さらに詳細には、第１の態様は、構造の可動性(mobility)、すなわち、物質の一領域が別の領域と独立して動く程度を定量化する方法に関する。これは、物質に動きを生じさせ、均一かつ連結された形で動く領域と、不規則にまたは隣接領域から独立して動く領域とを画像上で区別することによって実現される。可動性の定量化尺度は本明細書では「すべり性(slip)」と称され、被検物質の複数の部分のそれぞれに「すべり値(slip value)」が存在する。  
【０００８】
従って第１の態様として、本発明は、物質の画像シーケンスを提供するためのイメージング検査を受けている対象における物質の定量化されたすべり値を得る方法を提供する。この方法は、物質を物理的に歪ませることと、画像シーケンスを介して物質に生じた動きを測定し、それによって物質の異なる範囲間の相対的な可動度(degree of mobility)を推定することと、前記生じた動きに基づきすべり値を計算することとを含む。
【０００９】
検査は、すべり値を計算する元となり得る主画像(primary image)を提供するような、超音波検査（例えばＢモード）、ＭＲＩ、または他のイメージングモダリティであってもよい。  
【００１０】
すべり値は、物質の主画像上に視覚的に重ね合わせて表示されてもよく、例えば、異なるすべり値に対しては、主画像上に視覚的に重ね合わせた画像オーバーレイの異なる属性(attribute)の値が対応する。変化する画像属性は、色又は輝度(intensity)であり得る。  
【００１１】
加えて、すべり値が正常な物質について期待される値に近づくほどより透明なオーバーレイとなるように、すべり値に応じて画像オーバーレイの透明度を変化させてもよい。これは、すべり値によって色が変わるだけでなく、すべり値が異常である場合にはカラーオーバーレイが濃くなり、正常な場合には透明度が高くなることを意味する。このことは、操作者の注意を関心領域に向けさせるのに役立つ。好ましくは、透明度はすべり値に依存して漸進的に変化する。その依存関係は、最も注目すべきすべり値に対応して低い透明度を設定できるように使用者が選択可能であってもよい。乳癌に対する胸部超音波検査の分野では、例えば、嚢胞及び何らかの硬い固形病変などの、関心の持たれる良性対象物はすべり値が高い（可動性が高い）傾向がある。そのため、高いすべり値の範囲について画像オーバーレイの透明度が低くされ、ひいては、すべり値が低い（可動性が低い）傾向のある硬い悪性の構造との対比がもたらされる。  
【００１２】
すべり値は相対的な可動度に基づく。相対的な可動度は、好ましくは、構造の隣接領域に対する動きの不均一性又は動きの量である。これは動きフィールドから計算されてもよく、ここで動きフィールドは、物質を変形させながらとられた画像シーケンスから計算される。かかる動きフィールドは、従来の動き推定アルゴリズムを使用して計算することができる。好ましくは、可動度の推定値及びすべり値は、動き推定アルゴリズムによって実現される追跡の質から計算される。従って、追跡の質が高い領域は可動性の低い物質に対応し、一方、追跡の質が低い領域は可動性の高い物質に対応する。好ましくは、追跡の質は、動き推定アルゴリズムによって返される追跡誤差として考慮される。これは、当然ながら、関心領域の十分な部分について最低限の追跡の質が得られることを仮定する。追跡の質が全体として不十分な場合、そのような状況下では追跡の質と組織の可動性との間の対応が最小化され得るため、全体追跡エラー又は過剰ノイズの発生を表示することがより適当であり得る。  
【００１３】
可動度の推定値は、動き推定アルゴリズムによって返された追跡誤差の推定値、又は動き推定アルゴリズムによって追跡された各領域の画像相関の線形和又は任意の他の関数として計算されてもよい。
【００１４】
可動度の推定値は、物質を変形させながらとられた画像シーケンスから計算される歪みフィールドから、（例えば弾性歪み推定アルゴリズムを使用して）計算されてもよく、より詳細には、歪み推定アルゴリズムによって実現される歪み推定の質から、又は歪み推定アルゴリズムによって返される歪み推定誤差から計算されてもよい。  
【００１５】
可動度の推定値は、動き推定アルゴリズムによって実現される推定の質、歪み推定アルゴリズムによって実現される推定の質、及び画像相関のうちの少なくとも２つの組み合わせから計算されてもよい。  
【００１６】
物質の変形は、操作者によって手作業で、又は物質の変位を自動的に増加させる機器によって、表面に外部的な接触力をもたらすように加えられ得る。超音波検査の場合、この力は、超音波探触子それ自体を用いて物質を歪ませるか、又は超音波伝播による物質内の音響的な力を利用することによって加えられ得る。物質の変形はまた、自然な動きの発生源、例えば、生物学的な被検体においては、呼吸又は心拍動などによって実現されてもよい。  
【００１７】
本発明の第２の態様は、被検体の位置依存特性の視覚化の改良に関する。従って、本発明のこの態様は、被検体の複数の異なる位置依存特性の測定値を表示する方法を提供する。この方法は、第１の前記位置依存特性を表す主画像を表示することと、主画像上にオーバーレイ画像を視覚的に重ね合わせて表示することとを含み、オーバーレイ画像の画像属性は、第２の前記位置依存特性の値を反映して変化する。ここでオーバーレイ画像の透明度は、前記第２の前記位置依存特性の値に依存して空間的に漸進的に変化する。  
【００１８】
従って、主画像における特性と、視覚的に重ね合わされるオーバーレイ画像としての特性との、２つの位置依存特性が表示され得る。画像上での混同を避けるため、オーバーレイ画像は、ある範囲（好ましくは、第２の位置依存特性の値について関心が低い場所（例えば値が正常の範囲である場所））が透明とされる。従って、好ましくは、第２の位置依存特性が正常値を表すオーバーレイ画像の範囲は、関心の持たれる値又は異常な値、例えば臨床的に関連性の高い値を表す範囲と比べて、透明度がより高くされる。  
【００１９】
オーバーレイ画像は完全に透明の範囲を含んでもよい。すなわち、実質的に、第２の位置依存特性の値が示されない。但し、完全に透明ではない範囲では、透明度は第２の位置依存特性の値に従い変化する。  
【００２０】
透明度と第２の位置依存特性の値との間の関係は、使用者が表示を種々の用途に適合させることができるよう、使用者による選択が可能とされ得る。第２の位置依存特性の値を反映して変化するオーバーレイ画像の属性は、色又は輝度であり得る。しかしながら、超音波画像などのグレースケール画像上に重ねる場合には、色が特に効果的である。  
【００２１】
第２の位置依存特性は、力学的特性（例えば弾性又は可動性）であってもよい。第２の位置依存特性は物質の弾性であってもよく、硬度の高い範囲が低い透明度に対応してもよい。或いは、第２の位置依存特性は、物質の可動性の推定値を表すすべり値であってもよく、可動性の高い範囲が低い透明度に対応する。  
【００２２】
原画像と、原画像にオーバーレイを合わせたものからなる合成画像とが、互いに並んで、（好ましくは容易に比較することができるように同じスケール及び範囲で）表示される場合には、特に効果的である。  
【００２３】
従って、本発明の第３の態様は、被検物質の主画像からなる第１の画像と、被検物質の弾性を表す第２の画像と、被検物質の複数の範囲の可動性の推定値を表すすべり値を表示する第３の画像とを互いに隣接させて表示することを含む方法を提供する。
【００２４】
主画像は、超音波画像か、又はＭＲＩ若しくは他の医用イメージングモダリティの画像であり得る。  
【００２５】
上記に指摘されるとおり、好ましくは３枚の画像は同じスケール及び範囲で表示され、第２の画像及び第３の画像は、弾性（歪み）及びすべり性（可動性）などの物質の追加的な特性の値を示すオーバーレイを含む２枚の合成画像であってもよい。好ましくは、合成画像におけるオーバーレイの透明度は、上述のとおり変化する。  
【００２６】
上記の３つの態様において表示される画像は、静止画像であっても、又はビデオ画像であってもよい。ビデオ画像のとき、それはリアルタイムで表示されてもよく、事前に録画して再生されてもよい。さらに、以上及び以下では、本発明は超音波の分野において例示されるが、本発明は他のイメージングモダリティに適用することができる。  
【００２７】
対象の画像は、１次元、２次元又は３次元であってよく、及び被検体は、任意の生物学的物質（例えばヒト、動物若しくは植物）又は非生物学的物質であってよい。  
【００２８】
本発明は好都合には、超音波画像データを処理するためのソフトウェアで具体化され、従って本発明の範囲は、プログラム式コンピュータ上で上記の方法を実行するためのプログラムコード手段を含むコンピュータプログラムにまで及ぶ。本発明の範囲はまた、超音波信号を処理してそれらを上記の設定で表示するように構成されたプロセッサを備える超音波イメージング装置にも及ぶ。  
【００２９】
添付の図面を参照して、本発明が非限定的な例としてさらに説明される。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明の一実施形態における全体的なステップを示すフロー図である。
【図２】図１の実施形態のステップをさらに詳細に示すフロー図である。
【図３】本発明の例で用いられる超音波取得からの４枚の連続画像を示す。
【図４】図３の超音波画像から計算された３つの動きフィールドを示す。
【図５】図４の３つの動きフィールドから得られた、組み合わせた動きフィールドを示す。
【図６】図５の組み合わせた動きフィールドから得られた弾性推定を示す。
【図７】図４の動き推定における３つの誤差フィールドを示す。
【図８】図７の３つの誤差フィールドから得られた、組み合わせた可動性推定値を示す。
【図９】３枚の画像を示し、原画像及び２枚の合成画像が互いに並べて表示されている。
【図１０ａ】関心の持たれる構造を含む組織についての、図９に類似した三連画像を示す。
【図１０ｂ】関心の持たれる構造を含む組織についての、図９に類似した三連画像を示す。
【図１０ｃ】関心の持たれる構造を含む組織についての、図９に類似した三連画像を示す。
【図１０ｄ】関心の持たれる構造を含む組織についての、図９に類似した三連画像を示す。
【図１０ｅ】関心の持たれる構造を含む組織についての、図９に類似した三連画像を示す。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
図１は、人間の超音波イメージングに適用されるときの本発明の一実施形態の全体的な過程を示す。ステップ１００では、超音波走査機器を使用して超音波データが記録され、これは、従来どおりの方法で、放射線科医が超音波探触子を生体構造の撮像する部分に押し当てることによって行われる。超音波データの取得は、組織を探触子で軸方向（超音波探触子の探触面に対して垂直方向）に圧迫することによって（又は、代替的には組織の圧迫を徐々に取り除くことによって）組織を漸進的に変形させながら行われる。ステップ１１０において、上掲の参考文献に開示されるなかの１つなどの従来技術によって組織の弾性が計算される。また、ステップ１２０において、超音波信号からすべり値（可動性の定量的測定値）も計算される。これを行う方法の１つが以下に記載される。  
【００３２】
弾性及びすべり性は、それらを超音波原画像上で色付きの画像オーバーレイとして表示することによって視覚化され得る。従って、ステップ１３０において、弾性及びすべり性のデータから各オーバーレイが準備され、特にオーバーレイの透明度に変化がつけられる。この変化は、臨床的に関連性の高い（硬度が高く、且つすべり性が高い）領域がより不透明（低い透明度）となり、関連性の低い（硬度が低く、すべり性が低い）領域がより透明となるようにつけられる。最後に、ステップ１４０において、超音波原画像と、それに並ぶ２枚の合成画像とからなる三連画像が表示される。この２枚の合成画像は、基本の超音波画像に弾性情報を重ね合わせたものと、基本の超音波画像にすべり値を重ね合わせたものとである。この三連画像は、以下にいくつかの具体例によって示されるとおり、より完成度の高い組織特性像を提供し、超音波イメージング診断の信頼性及び能力を高め得る。  
【００３３】
ここで、４枚の連続画像の超音波取得を参照して具体例が記載される。  
【００３４】
本発明はたとえば、上記のＪ  Ｏｐｈｉｒら、Ｌ  Ｇａｏら又はＢ  Ｓ  Ｇａｒａらによる文献に詳説されるとおりの従来の超音波弾性イメージング方法に適用することができる。可動性情報（すべり値）を導き出すためには、少なくとも２枚の超音波画像が必要とされる。しかし、上記で参照されるＴ  Ｖａｒｇｈｅｓｅらによる論文に記載されるとおり、推定ノイズを低減するためには、より多くの画像が好ましい。従って一般には、組織を超音波走査平面の軸方向に徐々に圧迫しながら（或いは変形は圧迫を取り除くことでもよいが）、Ｎ枚の連続画像Ｉ1〜ＩNの超音波取得が行われる。次に、上記で参照されるＩ  Ａ  Ｈｅｉｎ及びＷ  Ｄ  Ｏ’Ｂｒｉｅｎによる論文に記載されるとおりの差分二乗和ブロックマッチング（sum-of-squared differences block-matching）などの従来の動きアルゴリズムを使用して、それぞれ対となる連続する超音波画像間の動きが推定される。連続しない画像対もまた用いることができ、この対は、動き推定の全体的な質を向上させるように選択される。当然ながら、他の動き推定アルゴリズムを利用することができ、それは好ましくは、関連する誤差又は質の出力を有する場合に使用され得る。  
【００３５】
この特定のアルゴリズムでは、差分二乗和誤差（sum-of-squared-differences error）：
Ｅ12（ｘ）＝（Ｉ2（Ｔ12（ｘ）＋ｘ）−Ｉ1（ｘ））2
が、複数の離散的な画像領域（ブロック）にわたって最小化され、最適な動き推定値：
Ｔ12（ｘ）＝ａｒｇｍｉｎ（Ｅ12（ｘ））、
が求められる（式中、ｘは空間座標であり、多次元であり得る）。  
【００３６】
この結果、連続する画像対の間の、Ｔ12〜Ｔ(N-1)Nで示されるＮ−１個の動きフィールド推定値、及びＥ12〜Ｅ(N-1)Nで示されるＮ−１個の誤差推定値が得られる。  
【００３７】
Ｎ＞２の場合、複数の動き推定値及び誤差推定値が組み合わせられ、各々単一の推定値とされる：
Ｔ＝Ｔ12＋Ｔ23（Ｔ12＋ｘ）＋Ｔ34（Ｔ23（Ｔ12＋ｘ）＋Ｔ12＋ｘ）＋…
Ｅ＝Ｅ12＋Ｅ23（Ｔ12＋ｘ）＋Ｅ34（Ｔ23（Ｔ12＋ｘ）＋Ｔ12＋ｘ）＋…  
【００３８】
それぞれの合成値は、直前の動きフィールドによって規定される位置における動きフィールド及び誤差フィールドを各々補間することによって得ることができる。加えて、誤差フィールドは、示される線形総和の代わりに任意の関数を使用して組み合わせることができる。  
【００３９】
合成された動きフィールドは、最小二乗勾配推定器（least-squares gradient estimator）などの従来の軸方向歪み推定アルゴリズムに従い弾性推定値を導き出すために用いられる。  
【００４０】
合成された誤差フィールドは、可動性（すべり値）の推定値として用いられる。或いは、推定誤差の代わりに推定の質Ｑを利用することが可能な場合、Ｑはその最大値から減算するように用いられ得る：
Ｅij＝ｍａｘ（Ｑ）−Ｑij
【００４１】
このように、質又は類似の計量値は、変換した後に誤差計量値のように合成することで、可動性の推定値として用いることができる。  
【００４２】
この結果が、超音波Ｂモード画像と、弾性画像と、すべり性画像との三連画像で提示される（ステップ１４０）。超音波Ｂモードはグレースケール画像であり、３枚の画像全てについての背景として使用される。弾性画像及びすべり性画像は、推定された弾性データ及び可動性データを色として超音波Ｂモード画像の背景の上に重ね合わせることによって作成される。公開される添付の図面では、単色で見るときの補助となるよう、異なる色のついた領域について、それらが分かるように適宜輪郭を描いて陰影を付けているが、出願した元の図面には、及び実際には、そのような輪郭はない−漸進的に変化する色及び変化する透明度が重ね合わせられるだけである。  
【００４３】
用途によって、異なる弾性及び可動性の値の重要性が高くなる。例えば、胸部組織診断においては、硬い組織が悪性と相関することが多く、可動性の高い組織は良性と相関することが多い。関心の持たれる特徴を強調するため、より硬質でより可動性の高い領域がより赤く、及びより不透明とされ、一方、より軟質でより可動性の低い領域がより青く、及びより透明とされる。従って、この空間的に変化する透明度は、何らかの任意の写像関数（単純な線形写像であってもよい）に従う弾性値又はすべり値の関数となる。
【実施例】
【００４４】
実施例
この実施例についてのデータフローが図２に示される。
【００４５】
ステップ１
組織を合計３ｍｍ圧迫しながら、図３に示される４枚の超音波画像を記録した。ＢＫ  ８８０５  ５〜１２ＭＨｚの小片の超音波トランスデューサ(small parts ultrasound transducer)を備えたアナロジック（Ａｎａｌｏｇｉｃ）のＡＮ２３００超音波エンジンを使用して、各々、幅（側方向）３０ｍｍ及び深さ（軸方向）５０ｍｍのフレームでこのデータを記録した。撮像された胸部組織は、中心から側方向に１ｍｍだけ右寄りに、深さ２２ｍｍの位置にある小さい５ｍｍ×３ｍｍの胸部嚢胞を含む。各フレーム間の圧迫は僅か１ｍｍに過ぎず、そのため４枚の画像は非常によく似ている。圧迫は０．１ｍｍ〜１ｍｍであれば、可動性が高い領域と可動性がそれほど高くない領域との間に十分なコントラストがもたらされる。  
【００４６】
ステップ２
４枚の超音波画像（図３）により、差分二乗和ブロックマッチングアルゴリズム（上記の参考文献５）を使用して連続する各対の間の動きを推定した。ブロックサイズは１．５ｍｍ×１．５ｍｍで、軸方向及び側方向の双方に８７．５％の重なりを有した。スプライン補間（上記の参考文献７）を用いてサブサンプル精度を求めた。その結果、３つの動きフィールド、Ｔ12、Ｔ23、及びＴ34が得られ、そのうち軸方向（深さ）の成分が図４に示され、並びに３つの誤差フィールド、Ｅ12、Ｅ23、及びＥ34が得られ、これらは図７に示される。  
【００４７】
ステップ３
３つの動きフィールド（図４）及び３つの誤差フィールド（図７）は、各々単一のフィールドに合成しなければならない。合成プロセスは、動きと誤差とで同じである。動きフィールドからまず着手し、目標は、第１の超音波画像の基準フレームにおける単一の合成された動きフィールドを得ることである。３つの動きフィールド、Ｔ12、Ｔ23、及びＴ34を以下の方法で合成した：
Ｔ＝Ｔ12＋Ｔ23（Ｔ12＋ｘ）＋Ｔ34（Ｔ23（Ｔ12＋ｘ）＋Ｔ12＋ｘ）  
【００４８】
これには、Ｔ12によって規定される位置におけるＴ23の補間と、Ｔ23及びＴ12によって規定される位置におけるＴ34の補間とが必要であった。この作業にはスプライン補間を使用した。同様に、合成誤差フィールドＥを計算した：
Ｅ＝Ｅ12＋Ｅ23（Ｔ12＋ｘ）＋Ｅ34（Ｔ23（Ｔ12＋ｘ）＋Ｔ12＋ｘ）  
【００４９】
これには、Ｔ23及びＴ34のようにＥ23及びＥ34の補間が必要であった。この作業にもスプライン補間を使用した。このようにして、図４に示される３つの動きフィールドから図５に示される単一の動きフィールドが生成され、図７に示される３つの誤差フィールドから図８に示される単一の誤差フィールドが生成された。  
【００５０】
ステップ４
動画像の勾配（すなわち、どれほどの範囲で大きさが変化したか（すなわち、歪み））を計算することによって弾性画像が得られる。従って、図５の合成した動きフィールドを使用して、最小二乗勾配推定器（上記の参考文献６）を用いることにより軸方向歪みを推定した。ブロックサイズは軸方向に３ｍｍ及び側方向に１ｍｍで、重なりは最大であった（すなわち、動き推定ごとに歪みを推定した）。軸方向歪み推定が図７に示される。  
【００５１】
ステップ５
図９に示される最終結果について、３枚の画像を作成した。第１の最終画像には第１の超音波画像Ｉ1（図３）を用いた。第１の超音波画像に軸方向歪み推定（図７）を重ね合わせて弾性画像を作成した。これが、３枚の最終画像のうちの第２の画像である。透明度は、歪みが最大の部分（最も軟質の組織）を１（完全に透明）に、及び歪みが最小の部分（最も硬質の組織）を０．５（部分的に透明）に設定した。合成した誤差フィールド（図８）を第１の超音波画像に重ね合わせてすべり性（可動性）画像を作成した。これが、３枚の最終画像のうちの最後の画像である。透明度は、可動性が最小の部分（固定的な正常組織）を１（完全に透明）に、及び可動性が最大の部分（流体又は自在に動く組織）を０．５（部分的に透明）に設定した。  
【００５２】
図１０ａ〜ｅは、関心が持たれる種々の構造を含む組織について、上記の手順に従い得られた三連画像を示す。図１０ａは、軟質（低弾性）かつ高可動性（高すべり性）の内部を有する嚢胞の画像を示す。図１０ｂは、硬度の高い（高弾性）領域を有し、さらにすべり性の高い領域も有する線維腺腫の画像を示す。図１０ｃ、ｄ及びｅは、様々な悪性腫瘍の画像を示し、その各々が、背景と比べて硬度が一層高く（弾性がより高く）、しかしすべり性は有しない病巣領域を有する。３つの異なるタイプの情報を組み合わせることによって異なる組織構造の区別が促進されることが理解され得る。
【００５３】
上記の実施例では、動き推定アルゴリズムから得られた追跡誤差が、すべり性（又は可動性）の尺度として用いられた。一般には、追跡が良好でない範囲を示す任意のパラメータを用いることができる。典型的には、追跡の質の低さは、面外の動きによるか、又は流体が充満しているためランダムに、若しくは空間的に大きく変位する範囲が動くことによって生じる。加えて、可動性が高い範囲（すなわち、隣接する範囲と独立した動き又は隣接する範囲より大きい動きを有する範囲）を示す任意のパラメータも用いることができる。  
【００５４】
上記の実施例では、オーバーレイの透明度は０．５（部分的に透明）と１（完全に透明）との間にあるように調整されるが、この関係性は異なってもよく、又は異なる用途向けに別の設定にされてもよい。この制御は使用者に任されてもよく、そこで使用者は、透明度と値との間の種々の関係を試すことによって、関心領域を最も良く区別する関係を選択し得る。上記の値は、関心領域から使用者の気を逸らさないために、組織からの正常な反応の強調を弱めるように選択されている。
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０ａ】
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【図１０ｂ】
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【図１０ｃ】
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【図１０ｄ】
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【図１０ｅ】
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【国際調査報告】
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