(57)【要約】  高調波解析を実行し、主体の目標とする臓器に関する高調波情報を抽出するように取付けられ構成されるシステム、方法、超音波トランシーバを記載している。方法は関心領域内の目標とされる臓器又は構造の改良された区分化の正確度を設定するために神経系アルゴリズムを使用する。膀胱の検出と子宮の有無の解明のために改良された神経系アルゴリズムはさらに良好な区分化に最適に適用され、したがって膀胱の幾何学形状、面積、容積の測定を最適化する能力を与える。【選択図】図２Ｃ
2010527277.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
基本周波数と高調波周波数の少なくとも１つの超音波エネルギを臓器腔へ転送し、少なくとも１つの基本および高調波周波数のエコーを受信するように配置されている超音波トランシーバと、
基本波および高調波周波数にしたがって受信されたエコーを信号処理するように構成されたアルゴリズムと、
臓器の腔の視覚的描写と視覚的描写の計算された容積を提示する表示手段とを具備している臓器の腔を検出し測定するシステム。
【請求項２】
超音波トランシーバは臓器の腔の視覚的描写が中央になるように超音波トランシーバの位置付けを誘導するための標的アルゴリズムを含んでいる請求項１記載のシステム。
【請求項３】
アルゴリズムはＣモード成分と、Ｂモード成分と、Ａモード成分の少なくとも１つを含んでいる請求項１記載のシステム。
【請求項４】
前記アルゴリズムは神経高調波プロセスを含んでいる請求項３記載のシステム。
【請求項５】
神経高調波システムは、所定の走査線が腔領域を横切ることの確実性を評価するためのグレイディングアルゴリズムを含んでいる請求項４記載のシステム。
【請求項６】
前記グレイディングアルゴリズムは超音波高調波比、組織デルタ、ｍｉｎＲｓｕｍ値、腔の前壁の位置、腔の後壁の位置の少なくとも１つの貢献度の加重を含んでいる請求項４記載のシステム。
【請求項７】
基本周波数と高調波周波数の少なくとも１つを有する超音波エネルギを臓器の腔へ送信し、
臓器の腔から戻る超音波エコーを集め、
超音波エコーから信号を生成し、
生成された信号から基本波信号と高調波信号を識別し、
基本波及び高調波信号用に設計されたアルゴリズムを使用して基本波及び高調波信号の少なくとも１つを処理し、
臓器の腔の画像を提示し、
臓器の腔の容積を計算するステップを含んでいる臓器の腔を検出し測定する方法。
【請求項８】
超音波エネルギの送信は提示された臓器の腔をディスプレイ上で中央にするための標的アルゴリズムを含んでいる請求項７記載の方法。
【請求項９】
基本波信号と高調波信号の少なくとも１つは、神経系アルゴリズムを含んでいる請求項７記載の方法。
【請求項１０】
神経系アルゴリズムの使用は、所定の走査線が腔領域を横切る確実度を評価するためのグレイディングアルゴリズムを含んでいる請求項９記載の方法。
【請求項１１】
前記グレイディングアルゴリズムは、超音波高調波比、組織デルタ、ｍｉｎＲｓｕｍ値、腔の前壁の位置、腔の後壁の位置の少なくとも１つの貢献度の加重を含んでいる請求項１０記載の方法。
【請求項１２】
基本周波数と高調波周波数の少なくとも１つを有する超音波エネルギを臓器の腔へ送信し、
臓器の腔から戻る超音波エコーを集め、
超音波エコーから信号を生成し、
生成された信号から基本波信号と高調波信号を識別し、
基本波及び高調波信号用に設計されたアルゴリズムを使用して基本波及び高調波信号の少なくとも１つを処理し、
臓器の腔の画像を提示し、
臓器の腔の測定値を計算するステップを含んでいる臓器の腔を検出し測定する方法を実行するための命令を有するコンピュータの読取り可能な媒体。
【請求項１３】
超音波エネルギの送信は提示された臓器の腔をディスプレイ上で中央に位置させるための標的アルゴリズムを含んでいる請求項１２記載のコンピュータの読取り可能な媒体。
【請求項１４】
基本波信号と高調波信号の少なくとも１つは神経系アルゴリズムを含んでいる請求項１２記載のコンピュータの読取り可能な媒体。
【請求項１５】
前記神経系アルゴリズムの使用は、所定の走査線が腔領域を横切る確実度を評価するためのグレイディングアルゴリズムを含んでいる請求項１４記載のコンピュータの読取り可能な媒体。
【請求項１６】
前記グレイディングアルゴリズムは超音波高調波比、組織デルタ、ｍｉｎＲｓｕｍ値、腔の前壁の位置、腔の後壁の位置の少なくとも１つの貢献度の加重を含んでいる請求項１５記載のコンピュータの読取り可能な媒体。
【請求項１７】
実行可能な命令は、近くの解剖学的構造に関して腔のグラフィックを提示する命令を含んでいる請求項１６記載のコンピュータの読取り可能な媒体。
【請求項１８】
実行可能な命令は、恥骨の視覚化を含んでいる請求項１７記載のコンピュータの読取り可能な媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は超音波高調波を使用する臓器撮像に関する。
【背景技術】
【０００２】
本出願は2007年12月31日出願の米国特許出願番号第11/968,027号明細書に対する部分継続出願であり、それに対する優先権を主張し、その全体がここで参考文献とされている。
【０００３】
本出願は2007年10月27日出願の米国特許出願番号第11/926,522号明細書に対する部分継続出願であり、それに対する優先権を主張し、その全体がここで参考文献とされている。
【０００４】
本出願は2007年10月27日出願の米国特許出願番号第11/925,887号明細書に対する部分継続出願であり、それに対する優先権を主張し、その全体がここで参考文献とされている。
【０００５】
本出願は2007年10月27日出願の米国特許出願番号第11/925,896号明細書に対する部分継続出願であり、それに対する優先権を主張し、その全体がここで参考文献とされている。
【０００６】
本出願は2007年10月27日出願の米国特許出願番号第11/925,900号明細書に対する部分継続出願であり、それに対する優先権を主張し、その全体がここで参考文献とされている。
【０００７】
本出願は2007年10月27日出願の米国特許出願番号第11/925,850号明細書に対する部分継続出願であり、それに対する優先権を主張し、その全体がここで参考文献とされている。
【０００８】
本出願は2007年10月27日出願の米国特許出願番号第11/925,843号明細書に対する部分継続出願であり、それに対する優先権を主張し、その全体がここで参考文献とされている。
【０００９】
本出願は2007年10月26日出願の米国特許出願番号第11/925,654号明細書に対する部分継続出願であり、それに対する優先権を主張し、その全体がここで参考文献とされている。
【００１０】
2007年3月16日出願の米国特許出願第60/938,359号明細書、2007年3月16日出願の米国特許出願第60/938,371号明細書、2007年3月16日出願の米国特許出願第60/938,446号明細書全体が参考文献とされている。本出願はそれらに対して優先権を主張している。
【００１１】
全ての出願はその全体が参考文献とされている。
【００１２】
異なる媒体を通って伝播する超音波は高調波歪みを受けることが示されている。これらの媒体の種々の属性は超音波が媒体を通過するときにどのようなタイプの高調波歪みが顕著であるかを決定する。高速度フーリエ変換（ＦＦＴ）にしたがう超音波撮像にはある状況下では診断において有用な画像を生成するために必要とされるスペクトル情報がない可能性がある。これらのアルゴリズムの固有の不備は他の方法を用いることにより克服されることができる。
【発明の概要】
【００１３】
システム、方法、超音波トランシーバは、Ａモード、Ｂモード、Ｃモード形態で基本波および／または高調波超音波エネルギによりプローブ構造と腔が充填された臓器とに取付けられた。超音波周波数の高調波の解析を構成し実行し、主体の目的とされた臓器に関する高調波情報を抽出するシステム及び方法を説明する。この方法は関心のある領域内の標的とされる臓器又は構造の改良された区分化の正確性を設定するために神経系アルゴリズムを使用する。膀胱の検出と子宮の有無の解明のために改良された神経系アルゴリズムはさらに良好な区分化に最適に適用され、したがって膀胱の幾何学形状、面積、容積の測定を最適化する能力を与える。
【００１４】
本特許出願はカラーで行われた少なくとも１枚の図面を含んでいる。カラー図面を有する本特許の写しは要請および必要な料金の支払いにより特許商標庁により与えられる。明白な強化された超音波画像を進展し、提示し、使用するためのシステム及び方法の実施形態を以下説明する。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】トランシーバと、走査平面の回転アレイと超音波高調波撮像システムのアレイの走査平面を具備する走査コーンの部分的概略図および部分的斜視図を示す図である。
【図２Ａ】超音波高調波撮像システムの別の実施形態のトランシーバと、３Ｄ分布された走査線からなる走査コーンアレイの部分的概略図と部分的斜視図と側面図を示す図である。
【図２Ｂ】ＣモードとＢモードの超音波モダリティを使用する高調波超音波スキャナを概略して示す平面図および部分的斜視図である。
【図２Ｃ】超音波高調波膀胱スキャナシステムの部分的等角図及び概略図である。
【図３】複数の超音波高調波撮像システムと通信しているサーバアクセス構内網の概略図である。
【図４】複数の超音波高調波撮像システムと通信しているインターネットの概略図である。
【図５】基本超音波エネルギを使用する膀胱検出アルゴリズムのフローチャートである。
【図６】図５の初期壁発見サブアルゴリズムのフローチャートである。
【図７】図５の初期壁適合サブアルゴリズムのフローチャートである。
【図８】図５の膀胱または子宮決定ダイヤモンドのフローチャートである。
【図９Ａ】図２Ｂのトランシーバ10Cに実質的に類似のＢＶＩ９４００トランシーバ中のＢＶＩ９４００膀胱検出アルゴリズムのアルゴリズムフローチャートの概略図である。
【図９Ｂ】図２Ｂのトランシーバ10Cに実質的に類似のＢＶＩ９４００トランシーバ中のＢＶＩ９４００膀胱検出アルゴリズムのアルゴリズムフローチャートの概略図である。
【図９Ｃ】図２Ｂのトランシーバ10Cに実質的に類似のＢＶＩ９４００トランシーバ中のＢＶＩ９４００膀胱検出アルゴリズムのアルゴリズムフローチャートの概略図である。
【図９Ｄ】図２Ｂのトランシーバ10Cに実質的に類似のＢＶＩ９４００トランシーバ中のＢＶＩ９４００膀胱検出アルゴリズムのアルゴリズムフローチャートの概略図である。
【図９Ｅ】図２Ｂのトランシーバ10Cに実質的に類似のＢＶＩ９４００トランシーバ中のＢＶＩ９４００膀胱検出アルゴリズムのアルゴリズムフローチャートの概略図である。
【図９Ｆ】図２Ｂのトランシーバ10Cに実質的に類似のＢＶＩ９４００トランシーバ中のＢＶＩ９４００膀胱検出アルゴリズムのアルゴリズムフローチャートの概略図である。
【図１０】高調波の増加による音波歪みの概略図である。
【図１１】第２高調波と基本高調波との間の差を発見することができる人間の主体からの６ＲＦ線の周波数スペクトルを示す図である。
【図１２】高調波情報の定量化が高調波比により行われる態様についての周波数スペクトル例を示す図である。
【図１３】第２高調波比分布を示す図である。
【図１４Ａ】非高調波情報の使用から生じる膀胱の過大評価の臨床ケースを示す図である。
【図１４Ｂ】区分化された膀胱腔インターフェースの過大評価を補正するための走査線グレイディングを示す図である。
【図１５Ａ】区分化された膀胱腔インターフェースの過小評価の臨床ケースを示す図である。
【図１５Ｂ】区分化された膀胱腔インターフェースの過小評価を補正するための走査線グレイディングを示す図である。
【図１６】子宮及び膀胱と他の解剖学的構造の解剖学的位置の図である。
【図１７】子宮が膀胱域に隣接し、Ｂモード画像で非常に類似のパターンを有する超音波走査された女性患者の４パネル走査画像セットを提示する図である。
【図１８】走査線に沿って子宮から膀胱域を弁別する方法の１例を示す図であり、走査が女性患者で行われるならば、子宮と膀胱域との間に境界が存在しなければならず、両領域が走査線で現れるならば子宮は常に膀胱の下であり、Ｂモード画像では、両領域を通過する各走査線について小さいリッジが存在し、リッジが発見されることができるならば、それらを弁別でき、したがって性別情報の使用によりアルゴリズムは膀胱域を子宮域から弁別することによって区分化を改良することができる。
【図１９】走査線に沿って膀胱域を子宮から弁別する方法の別の例を示す図である。
【図２０】性別情報を使用せずに一連の膀胱走査区分化結果を提示する図である。
【図２１】性別情報を使用せずに一連の膀胱走査区分化結果を提示する図である。
【図２２】性別情報を使用して一連の膀胱走査区分化結果を提示する図である。
【図２３】性別情報を使用して一連の膀胱走査区分化結果を提示する図である。
【図２４】Ｃモード捕捉図の全てのカットで提示された補間形状の図表提示を有する平面１−１２と１３−２４の極座標形態で提示された区分化を提示する図である。
【図２５】区分化結果の一貫性をチェックするための手段として非一貫性のケース（上のプロット）と一貫性のケース（下のプロット）の３−Ｄプロットを提示する図である。
【図２６】質量中心に基づいて平滑前（上図）と平滑後（下図）の補間形状を示す図図である。
【図２７】補間のない平滑化前の平滑カット間の補間された形状の出力を示す図である。
【図２８】補間された形状の２つの壁を表す図である。
【図２９】トランシーバ10A-B-Cの標的インジケータ22の異なる矢印のフィードバックモードを示す図である。
【図３０】インジケータ22からの矢印のフィードバックの決定ツリーを示す図である。
【図３１】恥骨の影および区分化領域を示す図である。
【図３２】神経高調波アルゴリズムから得られるグレイディング結果の例を示す図である。
【図３３】図３２からのグレイディング結果に基づいてスクリーンショットインターフェースまたは仮想塗装ボードとして発生された一連の中間Ｃモード形状を示す図である。
【図３４】残響制御方法の使用前及び使用後の区分化結果を示す図である。
【図３５】容積計算のためのモデルを示す図である。
【図３６】高調波解析のない排尿前の膀胱の容積測定および排尿後の膀胱の容積測定と尿体容積の和との間の回帰解析結果を示す図である。
【図３７】高調波解析および神経系アルゴリズムを使用している排尿前の膀胱の容積測定および排尿後の膀胱の容積測定と尿体容積の和との間の回帰解析結果を示す図である。
【図３８】高調波解析の実行ができないＢＶＩ１３０００システムによる排尿前の膀胱の容積測定および排尿後の膀胱の容積測定と尿体容積の和との間の回帰解析結果を示す図である。
【図３９】１特性として高調波分配を使用する方法と１特性として高調波分配を使用しない方法との膀胱線分類結果の比較を提示する図であり、比較はＲＢＦ（放射基底関数）、ＳＭＯ、ＢａｙｅｓＮｅｔ、後方伝播神経系を含む異なる分類子を使用して多数回行われる。
【図４０】ＫＩしきい値アルゴリズムを示す図である。
【図４１Ａ】２９におけるしきい値後のＢモード１０５８平面を示す図である。
【図４１Ｂ】２８におけるしきい値後のＢモード１０５８平面を示す図である。
【図４２】９４００の膀胱走査システムに基づいて２００７年１１月１４日の臨床検査の回帰プロット解析結果を示す図である。
【図４３】３０００の膀胱走査システムに基づいて２００７年１１月１４日の臨床検査の回帰プロット解析結果を示す図である。
【図４４】６４００の膀胱走査システムに基づいて２００７年１１月１４日の臨床検査の回帰プロット解析結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
超音波周波数の基本超音波及び高調波解析を使用する検出及び測定に修正可能な腔を含む臓器の超音波検出及び測定を含むシステム及び方法を説明する。送信及び受信基本超音波エネルギが取付けられている超音波トランシーバは超音波高調波エネルギを有するプローブの腔を含む臓器に取付けられている超音波トランシーバとは異なる信号処理アルゴリズムを使用する。以下に記載するアルゴリズムはＡモード、Ｂモードおよび／またはＣモード方法下で転送される基本および／または高調波超音波エコーから臓器情報を最適に抽出するように開発されている。アルゴリズムの別の実施形態は男性、子宮摘出手術を受けていない女性、子宮摘出手術を受けた女性、男児及び女児における膀胱を検出するように構成されることができる。
【００１７】
超音波高調波周波数を使用するように装備された超音波トランシーバは神経系アルゴリズムを使用する。神経系アルゴリズムはコンピュータが実行可能な命令で規定され、超音波高調波機能が取付けられている超音波トランシーバから転送される音波発生信号に対して人工知能を使用する。神経系アルゴリズムは標的とされる関心のある領域（ＲＯＩ）から戻る超音波エネルギを通過することにより受ける差及び非線形波長歪み及び減衰から生じる帰還する第１及び第２のエコー波長高調波を使用する。サブアパーチャアルゴリズムによる高調波比の使用は超音波が通過する媒体の診断に有効な情報を提供する。以下説明する９４００トランスデューサは超音波エネルギが通過する異なる媒体を弁別する有用な超音波情報の抽出を可能にするように再設計される。サブアパーチャアルゴリズムは本来の超音波Ｂモード画像に加えて臓器の寸法情報を捕捉するため超音波走査プロトコルにより強化される時間性約内で実時間で実行されるのに実質的に十分に高速度である。高調波情報は単一の基本周波数を有する長い問合せパルスを使用して集収される。受信される信号は集められ、第１および第２高調波についてのそのスペクトル情報について解析される。これらの２つの高調波の比は発生されその伝播に沿って減衰される高調波の量についての量的情報を提供する。神経系サブアパーチャアルゴリズムはデータモデル化エラーを最小にするために非母数モードで実行される。
【００１８】
以下の説明は基本周波数と高調波周波数の少なくとも１つを有する超音波エネルギを臓器の腔へ送信し、臓器の腔から反射される超音波エコーを集収し、その超音波エコーから信号を生成し、超音波信号内で基本超音波周波数に帰属可能なものまたは高調波超音波周波数に帰属可能なものを識別するステップを含んでいる臓器の検出及び測定のためのシステム及び方法を含んでいる。その後、基本周波数派生信号と高調波周波数派生信号は臓器および／またはその臓器の腔の画像をディスプレイ上に表示し、臓器および／またはその臓器の腔の容積を計算するためにコンピュータが実行可能なプログラム命令を介して信号処理を受ける。トランシーバエコーの基本波及び高調波超音波信号に適用される信号処理は、所定の走査線が走査線の腔および非腔の分類を予想するためのグレイディングアルゴリズムを使用して、所定の臓器の腔領域と非腔領域または腔領域と非腔領域の両者を横切ることを確認するためのコンピュータの読取り可能な命令を有する神経系アルゴリズムを含んでいる。臓器は例えば膀胱の内部ボイド、子宮のボイド、または心臓の心室および心房室を含んでいる。グレイディングアルゴリズムは超音波高調波の分配、臓器組織の差または所定の超音波基本および／または高調波周波数が組織を通して通過するときに受ける減衰に比例するデルタ、ＭｉｎＲｓｕｍ値、腔の前壁位置、腔の後壁位置の少なくとも１つの貢献度の加重を含んでいる。
【００１９】
異なる走査線を弁別するための高調波情報の使用は構築した高調波モデルに基づいている。モデルはＶｅｒａｔｈｏｎ（商標名）社により開発された超音波トランシーバで１３ｍｍで２．９４９ＭＨｚトランスデューサの特性を有するトランスデューサにおいてシミュレートされた身体の流体、シミュレートされた身体組織、シミュレートされた身体の流体と身体組織の組合せを使用することによって一連の水槽実験に基づいて設定された。これらの試験によって異なる種類の走査線を弁別することが実現可能であることが証明された。通常、高調波比が大きい程、走査線が水領域を通過する可能性は大きくなり、高調波比は水領域の寸法に基づいて線形に増加する。
【００２０】
Verathon（商標名）社により開発された超音波トランシーバまたはＤＣＤ装置は患者の体内の３次元（３−Ｄ）の円錐形状の超音波画像を集めることができる。これらの３−Ｄ超音波画像に基づいて、膀胱体積及び質量評価のような種々の応用が開発されている。ＤＣＤ超音波トランシーバからの画像の明瞭度はＤＣＤ超音波トランシーバで使用されているトランスデューサの機能、正確性、性能の正確性に大きく基づいている。
【００２１】
ＤＣＤにより開始されるデータ集収プロセス期間中、パルス化された超音波フィールドが身体に送信され、後方散乱された「エコー」が１次元（１−Ｄ）電圧トレースとして検出され、これはＲＦラインとしても呼ばれる。エンベロープ検出後、１−Ｄデータサンプルのセットは２次元（２−Ｄ）または３−Ｄ超音波画像を形成するように補間される。
【００２２】
図１のＡ−Ｄはトランシーバと、走査平面の回転アレイを有する走査コーンと、ＲＦ線を集収し高調波解析を使用することができる種々の超音波高調波撮像システム60A-Dのアレイの走査平面を含む部分的概略図および部分的斜視図を示している。
【００２３】
図１のＡは本発明の１実施形態により慣性基準ユニットを含んでいる超音波トランシーバ10Aの側面図である。トランシーバ10Aはユーザがトランシーバ10Aを患者に関して操作することを可能にするように適切に構成された外方向に延在するハンドル12を有するトランシーバハウジング18を含んでいる。トランシーバ10A内で動作する超音波トランスデューサは超音波基本周波数および／または高調波周波数解析のために信号を集収し準備するために取付けられることができる。
【００２４】
ハンドル12は選択された解剖学的部分の超音波走査をユーザが開始することを可能にするトリガー14と腔セレクタ（図示せず）を含んでいる。トランシーバ10Aはまた選択された解剖学的部分が走査されるときに患者の表面部に接触するトランシーバドーム20を含んでいる。ドーム20は通常、解剖学的部分に整合する適切な音響的インピーダンスを与え、および／または解剖学的部分に投射される超音波エネルギが適切に焦点を結ばれることを許容する。トランシーバ10Aはさらにハウジング18内に位置するかまたはそれに隣接する１つ又は好ましくは別々に励起可能な超音波トランスデューサ素子（図示せず）のアレイを含む。トランスデューサ素子はハウジング18内に適当に位置されることができ、あるいはそうでなければドーム20から外方向に超音波エネルギを投射し、解剖学的部分内の内部構造により発生される音響反射の受信を許容する。超音波素子の１以上のアレイはモータによりハウジング18内で動かされることができるピエゾ電気素子の１次元又は２次元アレイを含むことができる。代わりに、アレイはハウジング18に関して静止することができ、それによって選択された解剖学的領域はアレイ中の素子を選択的に付勢することにより走査されることができる。
【００２５】
方向インジケータパネルまたは標的誘導パネル22は最初の標的を照射し、ユーザがＲＯＩ内の臓器又は構造の標的にアクセスするように誘導するために複数の矢印を含んでいる。図２Ｃに示されている９４００システムでは、方向インジケータパネル22は形態において事実的に等価のターゲットアイコンスクリーンショット77Bを有し、インジケータパネル22とターゲットアイコン77Bの両者は中央化された膀胱または他の腔を含む臓器を得るようにトランシーバを配置するようにトランシーバのユーザを誘導するように機能する。特定の実施形態では、臓器又は構造が主体の第１の位置の皮膚表面に対して音響的に配置されるトランシーバ10Aの配置に対して中心に置かれるならば、方向矢印は照射されなくてもよい。臓器が中心から外れているならば、矢印または矢印のセットは主体の第２の又はその後の皮膚位置にトランシーバ10Aを音響的に再配置するようにユーザを誘導するように照射されることができる。アクロスティック結合は患者の皮膚に与えられる液体の音性ゲルによって、またはトランシーバドーム20が配置される音性ゲルパッドによって実現されることができる。方向インジケータパネル22は以下の図３および４に説明されている高調波撮像サブシステムのコンピュータ52のディスプレイ54上に表示されるか、代わりにトランシーバのディスプレイ16に表示されることができる。
【００２６】
トランシーバ10Aは好ましくはハウジング18内又はそれに隣接して位置される加速度計22および／またはジャイロスコープ23を含んでいる慣性基準ユニットを含むことができる。加速度計22は好ましくは座標系に関してトランシーバ10Aの加速度を感知するように動作可能であり、ジャイロスコープ23は同じ又は別の座標系に関するトランシーバ10Aの角速度を感知するように動作可能である。したがってジャイロスコープ23はダイナミックな素子を使用する通常の構造であってもよく、或いは既知の光リングジャイロスコープのような光電子装置であってもよい。１実施形態では加速度計22とジャイロスコープ23は共通にパッケージされたおよび／または固体状態装置を含むことができる。１つの適切な共通にパッケージされた装置はOmni Instrument社から入手可能なＭＴ６小型慣性測定ユニットであるが、他の適切な代替が存在する。他の実施形態では、加速度計22および／またはジャイロスコープ23はMEMSense社から市販されている共通パッケージされたマイクロ電子機械システム（ＭＥＭＳ）装置を含むことができる。以下さらに詳細に説明するように、加速度計22および／またはジャイロスコープ23は患者の解剖学的関心領域に近い既知の位置に関する位置および／または角度変化の決定を協動して可能にする。慣性基準ユニットが取付けられているトランシーバ10A、Bとその動作に関する加速度計22および／またはジャイロスコープ23についての他の構造はここで参考文献とされている2005年９月８日提出の継続中の米国特許出願番号第11/222,360号明細書から得られることができる。
【００２７】
トランシーバ10Aは超音波走査からの処理結果を観察しおよび／またはユーザとトランシーバ10Aとの間の動作的な相互作用を可能にするように動作可能なディスプレイ16を含んでいる（またはこのディスプレイ16と信号通信が可能である）。例えばディスプレイ24は選択された解剖学的部分に関してトランシーバ10Aの適切および／または最適な位置を指示する欧数字データを表示するように構成されることができる。ディスプレイ16は選択された解剖学的領域の２または３次元画像を観察するように使用されることができる。したがってディスプレイ16は液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ、陰極線管（ＣＲＴ）ディスプレイ、又は欧数字データおよび／またはグラフィック画像をユーザに提示するように動作可能なその他の適当な表示装置であることができる。
【００２８】
図１のＡをさらに参照すると、腔セレクタ（図示せず）は選択された患者の組織への超音波信号の送信及び受信を調節可能に適合するように動作可能である。特に、腔セレクタは男性及び女性の患者の種々の解剖学的詳細に適合するようにトランシーバ10Aを適合する。例えば腔セレクタが男性の患者に適合するように調節されるとき、トランシーバ10Aは男性の患者の膀胱のような単一腔を位置付けるように適切に構成されることができる。それと対照的に、腔セレクタが女性の患者に適合するように調節されるとき、トランシーバ10Aは膀胱と子宮を含む身体領域のような多数の腔を有する解剖学的部分を撮像するように構成されることができる。トランシーバ10Aの別の実施形態は男性および／または女性の患者で使用されることができる単一の腔走査モードまたは多数の腔走査モードを選択するように構成される腔セレクタを含むことができる。腔セレクタはしたがって単一の腔領域が撮像されること、または肺および心臓を含む領域のような多数の腔領域が撮像されることを許容することができる。
【００２９】
患者の選択された解剖学的部分を走査するために、トランシーバ10Aのトランシーバドーム20は走査される解剖学的部分に近い患者の表面部分に対して配置されることができる。ユーザはトリガー14を押すことによりトランシーバ10Aを付勢する。それに応答してトランシーバ10は超音波信号を身体内に送信し、対応する反射エコー信号を受信し、この反射エコー信号は選択された解剖学的部分の超音波画像を生成するためにトランシーバ10Aにより少なくとも部分的に処理されることができる。特定の実施形態では、トランシーバ10Aは約２メガヘルツ（ＭＨｚ）から約１０ＭＨｚまでの範囲の超音波信号を送信する。１０ＭＨｚを超える超音波エネルギが使用されることもできる。
【００３０】
１実施形態では、トランシーバ10Aは予め定められた周波数および／またはパルス反復速度で超音波エネルギを発生し、その超音波エネルギをトランシーバ10Aへ転送するように構成されることができる超音波システムへ結合するように動作することができる。システムは走査された解剖学的領域の画像を生成するようにトランシーバ10Aにより受信される反射された超音波エネルギを処理するように構成されることができるプロセッサも含んでいる。したがって、システムは通常、生成された画像の観察に使用されることができる陰極線管（ＣＲＴ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、プラズマディスプレイまたは他の類似の表示装置のような観察装置を含んでいる。システムはまたキーボード、指向装置、又は他の類似の装置のようなトランシーバ10Aの動作を制御するようにプロセッサを協動して補助する１以上の周辺装置を含むこともできる。さらに別の特定の実施形態では、トランシーバ10Aはハウジング18内に位置されるマイクロプロセッサと、トランシーバ10Aの動作を制御して反射された超音波エネルギを処理し、超音波画像を生成するためにマイクロプロセッサに関連されるソフトウェアとを含んでいる自蔵型の装置であってもよい。したがってディスプレイ16は生成された画像を表示しおよび／またはトランシーバ10Aの動作に関連される他の情報を観察するために使用されることができる。例えば情報は一連の走査を行う前にトランシーバ10Aの好ましい位置を示す欧数字データを含むことができる。さらに別の特別な実施形態では、トランシーバ10Aはトランシーバ10Aの動作を少なくとも部分的に制御するソフトウェアを含み、さらにトランシーバ10Aから転送された情報を処理するためのソフトウェアを含み、したがって走査された解剖学的領域の画像が生成されることができるラップトップ又はデスクトップコンピュータのような汎用目的コンピュータに動作のために結合されることができる。トランシーバ10Aは以下の図３および４に示されているように受け台50と通信を行うために電気接触部が随意選択的に取り付けられることもできる。図１のＡのトランシーバ10Aは任意の前述の実施形態で使用されることができるが、他のトランシーバも使用されることができる。例えばトランシーバはトランシーバ10Aの１以上の特徴がなくてもよい。例えば適切なトランシーバは手で運搬可能な装置である必要はなく、および／または上部に取付けられたディスプレイを有する必要はなく、および／または選択的に他の特性がなくてもよく、或いはさらに別の相違点があってもよい。
【００３１】
図１のＢは実質的に円錐形を有する３次元（３Ｄ）アレイを形成する複数の走査平面のグラフィック表示である。２次元の走査平面42の回転アレイにより形成される超音波走査コーン40はトランシーバ10Aのドーム20から外方向に投射される。トランシーバ10Aの他のトランシーバの実施形態は２次元の走査平面42の回転アレイにより形成される走査コーン40を展開するように構成されることもできる。複数の走査平面40はトランシーバ10A-Bを通って延在する軸11を中心に配向されることができる。１以上又は好ましくは各走査平面42は軸11を中心に位置されることができるが、好ましくは予め定められた角度位置θで位置される。しかし必ずしもそれが必要ではない。走査平面42は手作業で角度θ１とθ２により間隔を隔てられることができる。対応して、各走査平面42内の走査線は角度θ１とθ２により間隔を隔てられることができる。角度θ１とθ２はほぼ等しいように示されているが、角度θ１とθ２は異なる値を有してもよいことが理解される。同様に、角度φ１とφ２はほぼ等しいように示されているが、角度φ１とφ２は異なる角度を有してもよい。他の走査コーン構造が可能である。例えば楔形の走査コーン又は他の類似の形態がトランシーバ10Aにより生成されることができる。
【００３２】
図１のＣは走査平面42のグラフィック表示である。走査平面42は周辺走査線44および46と、トランシーバ10Aから外方向に延在する長さｒを有する内部走査線48とを含んでいる。したがって周辺走査線44および46と内部走査線48に沿った選択された点は距離ｒと角度座標値φとθを参照して規定されることができる。長さｒは好ましくは約１８乃至２０センチメートル（ｃｍ）まで延在するが、任意の長さが可能である。特定の実施形態はドーム20から外方向に延在する約７７本の走査線48を含むが、任意の走査線数が可能である。
【００３３】
前述したように、トランスデューサの角運動は機械的に行われてもよくおよび／または電子的又は他の方法で発生されることもできる。いずれにしても、線48の数と線の長さは変化でき、それによって傾斜角度φは約１２０゜の総アークで約−６０゜と＋６０゜の間の角度を掃引する。１つの特定の実施形態では、トランシーバ10は第１の限定走査線44と第２の限定走査線46との間に約７７本の走査線を発生するように構成されることができる。別の特定の実施形態では、各走査線は約１８乃至２０センチメートル（ｃｍ）の長さを有する。隣接する走査線48（図１のＢ）間の角度分離は均一または不均一であることができる。例えば別の特定の実施形態では（図１のＣで示されているように）角度分離φ１とφ２は約１．５゜であってもよい。代わりに別の特定の実施形態では角度分離φ１とφ２はシーケンスであってもよく、ここでは隣接角度は１．５゜、６．８゜、１５．５゜、７．２゜等々の角度を含むように順序付けされることができ、１．５゜の分離は第１の走査線と第２の走査線との間であり、６．８゜の分離は第２の走査線と第３の走査線との間であり、１５．５゜の分離は第３の走査線と第４の走査線との間であり、７．２゜の分離は第４の走査線と第５の走査線との間等である。隣接する走査線間の角度分離は均一及び不均一の角度間隔の組合せであることもでき、例えば角度のシーケンスは１．５゜、１．５゜、１．５゜、７．２゜、１４．３゜、２０．２゜、８．０゜、８．０゜、８．０゜、４．３゜、７．８゜等を含むように順序付けされることができる。
【００３４】
図１のＤは体内の臓器の断面を通って延在する単一の走査平面42を形成する手持ちの超音波トランシーバから生じる複数の走査線のグラフ表示である。所定の走査平面42内のトランシーバ10Aから生じる内部走査線の数及び位置はしたがって、走査平面42内で構造または画像を十分に視覚化することが必要とされるとき軸線11を中心とする異なる位置座標で分布されることができる。示されているように、中心を外された関心領域（ＲＯＩ）の４つの位置は不規則な領域49として示される。３つの部分が全体として走査線42内で観察可能であることができ、１つは周辺走査線44により切り取られることができる。
【００３５】
図２Ａは超音波システムの別の実施形態のトランシーバと、３Ｄ分布された走査線からなる走査コーンアレイの部分的概略図と部分的斜視図を示す図である。複数の３次元（３Ｄ）分布された走査線が協動して走査コーン30を形成するトランシーバから発生している。各走査線は図１のＡ−Ｄのトランシーバ10A-10Eから外方向に投射する長さｒを有する。示されているように、トランシーバ10Aは１次元の超音波Ａラインであることができる走査コーン30内で３Ｄ分布された走査線を放射する。他のトランシーバの実施形態10B-10Eは３Ｄ分布された走査線を放射するように構成されることもできる。集合として取ると、これらの３Ｄ分布されたＡラインは走査コーン30の円錐形状を規定する。超音波走査コーン30は軸線11を中心としてトランシーバ10A、10B、10Cのドーム20から外方向に延在する。走査コーン30の３Ｄ分布された走査線は走査コーン30の周囲により規定される容積内で分布されることができる複数の内部及び周辺走査線を含んでいる。したがって周辺走査線31A-31Fは走査コーン30の外部表面を規定し、内部走査線34A-34Cはそれぞれの周辺走査線31A-31F間に分布されることができる。走査線34Bは通常軸11と共通線であってもよく、走査コーン30は通常軸線11を中心とされることができる。
【００３６】
内部及び周辺走査線の位置はさらに中心走査線34Bからの角度間隔により内部及び周辺走査線間で規定されることができる。走査線34Bと周辺又は内部走査線との間の角度間隔は角度Φにより指定されることができ、内部または周辺走査線との間の角度間隔は角度θにより指定されることができる。角度Φ１、Φ２、Φ３はそれぞれ走査線34Bから走査線34A、34C、31Dまでの角度間隔を規定する。同様に、角度θ１、θ２、θ３はそれぞれ走査線31Bと31C、31Cと34A、31Dと31Eとの間の角度間隔を規定している。
【００３７】
図２Ａの参照を続けると、複数の周辺走査線31A-Eと複数の内部走査線34A-Dは必ずしも走査平面内に限定されていない３次元で分布されたＡライン（走査線）であることができるが、代わりに内部領域を通して走査コーン30の周辺に沿って掃引することもできる。したがって走査コーン30内の所定の点は座標ｒ、Φ、θにより識別されることができ、その値は通常変化する。トランシーバ10A-10Eから生じる内部走査線の数及び位置はしたがって、患者の関心領域（ＲＯＩ）内の構造又は画像を十分に視覚化することが必要とされるとき異なる位置座標で走査コーン30内に分布されることができる。トランシーバ10A-10E内の超音波トランスデューサの角運動は機械的に行われ、および／または電子的に発生されることができる。どのような場合でも、線の数と線の長さは均一であるかそうでなければ変化することができ、それによって角度Φは約走査線34Bと31Aとの間の−６０゜と走査線34Bと31Bとの間の＋６０゜との間で角度を通じて掃引する。したがってこの実施例の角度Φは約１２０゜の総アークを表している。１実施形態では、トランシーバ10A、10B、10Cは約１８乃至２０センチメートル（ｃｍ）の長さｒを有する走査コーン30内の複数の３Ｄ分布された走査線を発生するように構成されることができる。
【００３８】
トランシーバ10A-10Eの別の実施形態は、性別チャージャボタン、および超音波エネルギ走査が超音波探触子を受けている女性又は男性の患者から行われることを以下説明するソフトウェアアルゴリズムに対して通知する手段としての役目を行う関連される回路を使用することができる。性別ボタンは男性、子宮摘出手術を受けていない女性、子宮摘出手術を受けた女性、男児及び女児における膀胱の検出および測定を最適化するためアルゴリズムへの変更を使用することができる定義付け情報を提供する。
【００３９】
図２ＢはＣモードとＢモードの超音波モダリティを使用するファン状の円錐走査コーン41を提供するように設計されたトランスデューサと共に構成されたトランシーバ10Cを示している。トランシーバ10Cは走査コーン41内の極値間で振り子状に振動する一連のＢモード走査平面43Aと43Bを投射する。Ｂモードの走査平面43は図１のＣとＤの走査線44、46、48に類似する複数の走査線から得られる。振り子振動する走査平面43Aと43Bは軸の交差点47で示されているように相互に実質的に直角に配置されることができる。振動する走査平面43Aおよび／または43Bはトランシーバドーム20から深さにおいて位置を変化する一連のＣ走査平面45を規定できる。Ｃ走査平面45はトランスデューサ消滅点から移動し、Ｂ走査平面はトランスデューサ消滅点から角度放射する。トランシーバ10Cのユーザでは、Ｃモード形状として取られる膀胱の一部がトランシーバディスプレイ16上で表示される。走査平面45として示されるＣ走査幾何学形状は走査コーン41内で実質的に方形状の超音波領域を提示する。走査平面45内に含まれるＣ走査画像情報はトランシーバ10Cによりプローブにより調査される特定の深さにおける超音波の断面図を提示する。Ｃモードは実際の膀胱全体よりも代表的な膀胱の一部である。この図では、Ｃ走査は膀胱の標的画像を得るため特定の深さにおける超音波の断面図を示している。標的画像は膀胱内の線及びスペース対膀胱外の線及びスペースを示す二進画像である。Ｃモード画像の定義は基本的に膀胱領域の投射画像を得るためトランスデューサの面に平行な平面である。Ｃモード捕捉投射画像はトランスデューサ表面に平行な単なる１つの単一平面に限定されず、Ｃ走査として示される多面の膀胱情報を生成する。実質的にＢＶＩ９４００トランシーバプロダクトに実質的に類似のトランシーバ10A/B/Cでは、Ｃモード捕捉された投射画像は二進であり、非膀胱領域と膀胱領域を含んでいる。膀胱領域は１側面からその対向面へ、例えば全ての面上の有効な区分化またはカットの膀胱領域の最左及び最右面へ発生される補間形状として提示される。Ｃモードの最終画像を捕捉する方法は以下の図９Ｄに説明されている。
【００４０】
図２Ｃはトランシーバプローブ10Dとコンソール74の組合せを使用する超音波高調波膀胱スキャナシステム70の部分的斜視図の概略図を示している。高調波膀胱スキャナシステム70は電池式であり、持ち運び可能であり、ＢＶＩ９４００  ＢｌａｄｄｅｒＳｃａｎシステムと呼ばれている。他の実施形態は線形電力線給電を含むことができる。超音波トランシーバ10Dは超音波ＲＦ信号を送出及び受信するように構成されている。受信されたＲＦはコンソール74に送信される。コンソールのＤＳＰは各線の重要な特徴として高調波比を抽出するためにＲＦ情報を処理する。人工的な神経系は膀胱線または組織線として各線を分類するために使用される。結果的なグレイディングは正確な区分化と容積測定のために画像処理モジュールと統合される。
【００４１】
トランシーバ10Dはトランシーバ10A、10B、10Cと類似のトランシーバディスプレイ16、ハウジング18、ドーム20設計を有し、信号ケーブル17を介してコンソール74へ信号を通信する。コンソール74はコンソールベース72上で旋回されることができる。コンソール74はディスプレイ76、検出及び動作機能パネル78、選択パネル80を含んでいる。検出及び動作機能は膀胱を標的とするために与えられ、ユーザ音声注釈記録、先に記録された音声注釈ファイルの検索および再生、現在および先に記憶された３Ｄと２Ｄ走査を可能にしている。ディスプレイ76ではスクリーンショット76が膀胱領域の断面描写の中心に十字線を備えたターゲットアイコン79Aを有する。他のスクリーンショットはいずれの機能キーが機能パネル78で押されるのに応じてディスプレイ76上に現れることができる。複数の方向矢印を有するターゲットアイコンスクリーンショット77Bは膀胱を中心とするようにトランシーバ10Cを動かすようユーザを誘導するように現れ点滅する。ターゲットアイコンスクリーンショット77Bはトランシーバ10Dのディスプレイ16上に現れることもできる。ターゲットアイコンスクリーンショット77Bは前述の図１のＡに示されている方向インジケータパネル22と同様に膀胱または他の関心臓器を中心にするようにトランシーバ10Cを位置付けるようユーザを誘導する。最初の膀胱図スクリーンショット77Cが現れ、ターゲットアイコン79Aは楕円形の恥骨の上の十字架内に現れる中心膀胱領域を示している。無線信号82による無線通信では、トランシーバ10Dからの出力は無線信号ポート86を介して無線ハブ84に出力されることができる。無線ハブ84はコンソール74の電池コンパートメント（図示せず）に設置される電池88を充電する役目も行う。全ての計算は撮像コンソール74中で行われることができる。9400の実施形態のシステム70はコンピュータ又はネットワークが高調波解析および撮像処理を完了することを必要としない。他の実施形態では、システム70は以下の図３および４に示されているものと類似の局部およびインターネットシステムでトランシーバ10Dが捕捉した高調波撮像情報を送信するためのゲートウェイとして無線ハブ84を使用する。
【００４２】
図３は複数の超音波高調波撮像システムと通信するサーバアクセス構内網の概略図である。超音波高調波撮像システム100は通信システム55によりサーバ56に結合されることができる１以上のパーソナルコンピュータ装置52を含んでいる。装置52は例えば超音波サブシステム60A-60Dの１以上の超音波トランシーバ10Aおよび／または10Bおよび／または10Cに結合されることもできる。基本周波数超音波および／またはその高調波のいずれかのエコーの信号から得られる臓器または他の関心領域の画像に基づいた超音波がディスプレイ54で表示されて走査コーン30または40内で示されることができる。サーバ56は超音波情報の付加的な処理を行うように動作可能であり、或いは（図３に示されていない）さらに別のサーバ及び装置に結合されることができる。トランシーバ10A/B/Cはサブシステム60Aでコンピュータ52と無線通信し、サブシステム10Bで有線信号通信し、サブシステム10Cで受け台50を介してコンピュータ52と無線通信し、またはサブシステム10Dで受け台50を介してコンピュータ52と有線通信することができる。超音波システム100は図２Ｃの高調波膀胱スキャナシステム70に示されているコンソール74アルゴリズム的機能をパーソナルコンピュータ装置52へ使用することにより高調波解析に適合されることができる。
【００４３】
図４は複数の超音波撮像システムと通信するインターネットの概略図である。インターネットシステム110は超音波高調波サブシステム60A-60Dに結合されるか、そうでなければそれらと通信できる。超音波システム110は図2Cの高調波膀胱スキャナシステム70に示されているコンソール74アルゴリズム機能をパーソナルコンピュータ装置52へ使用することにより高調波解析に適合されることができる。
【００４４】
図５は基本超音波エネルギを使用する膀胱検出アルゴリズム70のフローチャートを示している。３０００および６０００トランシーバはセグメント化とその後のＢモードセグメント化に基づいた３Ｄ容積計算のためにＢモード画像情報を使用する膀胱検出モジュールを介して膀胱容積測定を得るために膀胱検出アルゴリズム70を使用する。しかしながら、女性の子宮および／またはＢモード画像雑音は３０００および６１００シリーズのトランシーバで膀胱検出の正確度を曖昧にする可能性がある。
【００４５】
基本周波数ベースの膀胱検出アルゴリズム70はトランスデューサ装置モデルＢＶＩ６１００として指定されたトランスデューサ10A-Bの特別な実施形態を使用する。アルゴリズム70はＢＶＩ６１００装置と呼応して使用されるコンピュータの実行可能な命令により規定される区分化プロセスを記述する。ＢＶＩ６１００撮像特徴は膀胱検出用の異なるコンピュータの実行可能なアルゴリズムを使用するＢＶＩ３０００装置として指定されたトランスデューサ10A-Bの別の特別な実施形態とは異なる。
【００４６】
ＢＶＩ３０００と６１００で使用される基本膀胱検出アルゴリズム70はデータ平滑化を構成するＡモード超音波データを使用するプロセスブロックの初期壁発見プロセスブロック100で開始する。初期壁発見100は以下の図６に示され説明される膀胱の前および後の壁を探す。前および後の壁の発見後、膀胱の中心を通過する線が次のプロセスブロックの質量中心発見142で決定される。この中心膀胱線はプロセスブロック初期壁適合150が以下の図７で示され説明されるように使用するシードとして使用される。初期壁適合150は初期壁点を正確にし、任意の異常値を除去し、検出された壁位置領域のギャップを充填する。その後、以下の図８でより詳しく示され説明されるように決定ダイヤモンドブロック160の問合せ「膀胱又は子宮？」に対する回答を模索する。簡単に言うと、「膀胱又は子宮」決定160はトランシーバ10A-D装置上の性別ボタンによって女性を走査していることが示されているとき、検出された領域が膀胱であるか子宮であるかを決定する。膀胱検出が肯定返答であるならば、その容積が計算され出力で表示される。これはプロセスブロックの壁のクリア170で実現され、その後、プロセスブロックの容積表示188が続き、ここで容積がＢＶＩ６１００またはそのトランスデューサ10A-B等価物で表示される。
【００４７】
膀胱検出が否であるならば、換言すると、子宮が検出されたならば、アルゴリズム70が継続し、計算された容積がクリアされ、ゼロ容積が表示される。非子宮領域では、容積が非常に小さいならば、それが膀胱であり別の組織ではないことを確証するため検出された領域の大きさとその内部の信号特性についてチェックが行われる。これは決定ダイヤモンド180の問合せ「容積は４０ｍｌよりも少ないか」に対する回答を確実にすることによりアルゴリズム70で実現される。容積＜４０ｍｌで否の回答ならば、アルゴリズム70はプロセスブロックの容積188を表示に続き、容積がＢＶＩ６１００またはトランスデューサ10A-Bに類似のトランスデューサで表示される。容積＜４０ｍｌで肯定の回答ならば、アルゴリズム70は決定ダイヤモンド184の問合せ「膀胱領域か？」に対する回答に続く。否の回答ならば、アルゴリズムは壁のクリア70へ進み、肯定回答ならば、容積の表示188へ進む。容積表示188の後、基本膀胱検出アルゴリズム70は終了される。
【００４８】
図６は図５の初期壁発見サブアルゴリズムのフローチャートを示している。初期壁発見72プロセスはＡモード走査線毎に実行され、プロセスブロック74で開始する１５または１６サンプルセットを使用して平均化およびローパスフィルタ処理を受ける。次に、プロセスブロック76の局所勾配76は７つのサンプルで取られる中心差分公式を使用して各サンプル点で計算される。中心差分公式は以下の式１−６（式１−６）により規定される。
【００４９】
標準的な中心差分公式が式１で与えられる。  
【数１】
2010527277.tif 000003
【００５０】
この公式は通常は真実ではない半インデックスで規定される。解はサンプル間のステップを２へ広げ、式２の式に達する。  
【数２】
2010527277.tif 000004
【００５１】
正規化因子は単に２つの点の間の距離である。計算中の２つの平均を分離する距離は１であり、式２では２つの平均の間のステップは２である。ステップサイズによる勾配の規格化は数学的に正確でありながら演算に関しては労力を費やす。この演算は最小の効果を有して膀胱壁検出アルゴリズムの勾配計算では無視され、同じ計算がデータサンプル毎に行われるので、あらゆるデータサンプルは同じエラーを有する可能性があり、したがって異なるサンプル間の相対的な勾配値は変更されない状態である。
【００５２】
さらに壁位置を拡大するため、勾配計算は３つの近傍点から問題のサンプルの各側面へ拡大される。この計算は式３で示されている。
【００５３】
この計算は単に３つの勾配の概算の足算であり、したがって最終結果は１２×その標準値である可能性がある。計算は各点で同じであり、したがって全ての勾配値は１２×それらの通常の値であることができるので、この真の数学的値からの偏差は最小の効果を有する。３つの近傍点を使用する利点はエッジについてのさらに多くの情報が計算に含まれ、これは膀胱の強いエッジを強めることができ、画像中の雑音プロセスにより生じる誤ったエッジを弱めることができることである。  
【数３】
2010527277.tif 000005
【００５４】
十分な計算は式４で書かれる。第１の線は平均を得るための和計算と勾配を得るための差計算を示している。和全体は１５、即ち各局部平均に含まれる点の数により正規化される。演算の第２の線は和が間欠にされるときの結果を示し、計算の最大実施を表している。この計算は２３の加算又は減算と、２の浮動小数点乗算と、１の浮動小数点割算と、少なくとも１の一時的数値変数の労力を費やす。この演算の労力はデータサンプルの９１％で生じる。  
【数４】
2010527277.tif 000006
【００５５】
計算の労力は加算を簡単にせずに、連続的な和演算を使用することにより減少されることができる。この方法では、１つのみの平均が各点で計算されることを必要とされるが、平均はｉ＋３点についてである必要がある。連続的な和計算は先の和を使用し、その後古い「左側の」終点を減算し新しい「右側の」終点を加算することにより和を修正する。演算は式５に示されている。連続的な和演算は５の加算と減算の労力を生じる。  
【数５】
2010527277.tif 000007
【００５６】
連続的な和はｉ＋３点について計算されたので、全ての平均値が勾配計算で利用可能である。この計算は式６に示されている。  
【数６】
2010527277.tif 000008
【００５７】
この式は１６の規格化因子を除いて式３のものと同じ形態を有する。この正規化因子は勾配演算の結果ではなく、正規化因子平均計算である。１６の係数はこの簡単な理由のために１５点の平均で予測する１５の標準値の代わりに使用され、１６の係数は浮動小数点割算をなくす。平均が１６により正規化されるならば、割算演算は埋設されたシステムに対して非常に廉価で、４による「右シフト」により置換されることができる。それ故、勾配演算は１１の加算及び減算と４によりシフトされる１を有する。
【００５８】
連続的な和計算の演算価格は１６の加算及び減算とシフトにおける全体的な動作コストを与える。この簡単化における明確な利点は演算から乗算と割算をなくすことである。
【００５９】
図６に戻ると、局部勾配76からの結果は組織勾配または組織デルタとして示される核走査線において最良の前壁と後壁の対を得るためにブロック80と94との間でループ限定処理を受ける。各線における最良の前壁と後壁の対は後壁勾配と前壁勾配の画素強度差が最大であり、前壁と後壁の対間の最小の局所平均が最小である前壁と後壁の対として規定される。
【００６０】
ループ限度処理は検出領域の各サンプルの画素値を受信し、勾配が決定ダイヤモンド84で最小であるか否かを画素強度値に決定させるループ限度ブロック80で開始する。肯定回答であるならば、画素値はそれが最良の前壁−後壁（ＦＷ／ＢＷ）候補組合せであるか否かを決定ダイヤモンド86で確認される。肯定回答であるならば、ＦＷ／ＢＷ候補対は保存され、ループ限定処理は限定ブロック80に戻る。否の回答ならば、プロセスブロック88で前壁画素値が保存され、別の後壁候補がその後にループ限定ブロック88に帰還して模索される。
【００６１】
決定ダイヤモンド84に戻ると、「勾配が最小か？」に対する回答が否であるならば、サブアルゴリズム72は後壁及び勾配が最大であるか否かを決定するために決定ダイヤモンド92へ続く。肯定の回答ならば、プロセスブロック90で候補ＦＷ／ＢＷ対が設定され、サブアルゴリズムはループ限定ブロック80へ新ルートで送られる。否の回答であるならば、特定のＦＷ／ＢＷ候補の解析の終了はループ限定ブロック94で起こり、限定ループブロック80へ返送するか質量中心発見100を終了する。
【００６２】
質量中心発見100に関する公式は座標変換を使用して式７と８に示されている座標幾何学に基づいている。座標変換は式７に示され、38はブロードサイドビーム（φ＝０であるときの超音波光線）の指数であり、φは線の指数であり、θは平面の角度である。平面角度はｘとｙ座標の符合がスペースの真の位置と一致することを確証するためπによりシフトされる。  
ｘ＝（３８−φ）ｃｏｓ（π−θ）  
ｙ＝（３８−φ）ｓｉｎ（π−θ）  式７
三角関数は余弦と正弦計算が考察中の各点で実行される必要がないようにθ値の表に付いて計算されることができる。最も近い平面は各平面から質量中心までの最短ベクトルを発見することにより発見されることができる。平面から点までの最短ベクトルは平面上の質量中心の投射に垂直であることができる。平面上の質量中心の投射は質量中心ベクトルｃと平面規定ベクトルａのドット積を平面規定ベクトルの長さで割算したものとして規定される。平面規定ベクトルが単位ベクトルであるならば、割算演算は不必要である。投射に対する垂直を発見するためには、式８で示されているように質量中心ベクトルから投射ベクトルを減算することが十分である。
【数７】
2010527277.tif 000009
【００６３】
これらの投射の長さは各線のユークリッドノルムを計算することにより発見されることができる。ユークリッドノルムはベクトルの長さまたは大きさとして共通して知られている。質量中心に最も近い平面を発見するため、各平面上の質量中心の投射に垂直な長さを計算し、これらの長さの最短を有する平面を取る。
【００６４】
図７は図５の固定初期壁適合サブアルゴリズム104のフローチャートを示している。固定初期壁適合104は初期壁点を正確にし、任意の異常値を除去し、壁位置領域の任意のギャップを充填する役目を行う。固定初期壁適合104は平面毎をベースとして行い、処理される第１の平面は初期壁の質量中心に最も近く、その後平面はその平面のいずれかの方向で移動して処理される。固定初期壁適合104ステップは処理ブロック106で開始し、「中心線」が前壁と後壁間で最大の勾配差を有する平面上の線として規定されている箇所に「中心線」を修正する。任意の線における前壁と後壁の修正は、検索限界内の最良の位置が膀胱のすぐ外の点と丁度膀胱内の点との間の差が最大である位置として規定される整合された濾波状のステップによって実行される。次に、プロセスブロック108で５の中心線では、後壁強度が計算され、この強度がその深さの予測される雑音よりも小さいならば、線はクリアされアルゴリズムは次の平面に進む。決定ダイヤモンド110で、問合せ「ＢＷレベルは雑音より低いか？」に対する回答が模索される。肯定回答ならば、壁データはプロセスブロック112でクリアされ、固定初期壁適合104は「膀胱又は子宮？」の決定ダイヤモンド160へ出る。否の回答ならば、プロセスブロック114で３つの中心線が固定される。これにブロック116が後続し、線インデックスを中心−２へ設定するための線適合アルゴリズムを使用して中心線のいずれかの面上の２つの線を連続して修正する。データの欠落した線はそのアルゴリズムにより充填され、任意の異常値は除去される。その後連続的な補正ブロック116からの結果は組織勾配又は組織デルタとして示される各走査線の最良の前壁及び後壁の対を得るためにブロック118と140との間でループ限定処理を受ける。各線上の最良の前壁及び後壁の対は、後壁勾配と前壁勾配の画素強度差が最大であり、前壁と後壁の対の間の最小の局部平均が最小である前壁及び後壁の対として規定される。
【００６５】
ループ限定処理はループ限定ブロック118で開始し、各サンプルに対して検出領域の画素値を受信し、補助的なループ限定120で壁位置の調節を準備するために画素強度値を受ける。壁はブロック122で調節され、補助的なループ限定124に転送される。得られた値はループ限定124でブロック126の壁の成長とブロック128の一貫性とをチェックすることによって有効なループ限定118の線インデックスと比較される。その後決定ダイヤモンド130で、ＦＷとＢＷ対は解析を受ける所定の走査平面の「左半分の平面（ＬＨＰ）を動作する」を行うかの問合せに対する回答を模索する。肯定回答ならば、プロセスブロック132で、デクリメント線インデックスが行われ、それに続いて決定ダイヤモンド134で「線インデックスは妥当ではないか」の問合せが行われる。妥当ではないならばブロックステップ136で、線は中心から２スペースにリセットされ、結果はループ限定終了140へ転送され、初期壁適合104が完了され、決定ダイヤモンド160「膀胱又は子宮」へ出る。妥当ならば、結果は決定ダイヤモンド160へ出るためにループ限定終了140へ転送される。決定ダイヤモンド130へ戻り、ＬＨＰを動作するかに対する回答が否であるならば、線はインクリメントされ、限定終了140へ転送され、初期壁適合140は終了され、決定ダイヤモンド160の「膀胱又は子宮」へ進む。
【００６６】
図８は図５の膀胱または子宮決定ダイヤモンドのフローチャートを示している。図５の「膀胱又は子宮か？」決定ダイヤモンド160では、壁データクリアプロセスブロック112または有効な線の間に終了プロセスブロック140から入り、画素値は決定ダイヤモンド162で強化がＭａｘＥよりも小さいか否かを確かめる。強化＞ＭａｘＥについて否ならば、検出された腔は膀胱であり、決定ダイヤモンド160は終了され、処理ブロックの壁クリア170へ出る。強化＞ＭａｘＥについて肯定ならば、決定ダイヤモンド164の問合せ「容積はＭａｘＶ１、即ち最大の第１の容積より少ないか？」に対する回答が模索される。肯定回答ならば、測定されている腔は子宮であり、決定ダイヤモンド160は終了され「容積は＜４０ｍｌ？か」の決定ダイヤモンド180へ出る。決定ダイヤモンド164で、陳述「容積＜ＭａｘＶ１」に対して否ならば、決定ダイヤモンド166で「容積はＭａｘＶ２、即ち最大の第２の容積よりも少ないか」の問合せに対する回答が模索される。否ならば、検出される腔は膀胱である。肯定回答ならば、決定ダイヤモンド164で「容積はＭａｘＶ１、即ち最大の第１の容積よりも少ないか」の問合せに対する回答が模索される。
【００６７】
図９Ａ−Ｆは図２Ｂのトランシーバ10Cに実質的に類似するＢＶＩ９４００トランシーバ中のＢＶＩ９４００膀胱検出アルゴリズムのアルゴリズムのフローチャートを概略的に示している。ＢＶＩ９４００トランシーバの他の特別な実施形態は図１のＡ−Ｄと図２Ｂにそれぞれ示されているトランシーバ10Aと10Bに実質的に等価であるように構成されることができる。ＢＶＩ９４００は、より強力であり図９Ａ−Ｄに示されているようなＲＦ情報収集と処理によりＣモードとＢモードベースの画像を捕捉するデュオフォーマットタスクを実現できる９４００シリーズのトランスデューサを使用する。Ｂモード画像はまた３０００および６４００トランシーバにより生成される画像よりも高い解像度をレンダリングする。
【００６８】
図９Ａは高調波超音波エネルギを使用する高調波膀胱検出アルゴリズム200のフローチャートを示している。高調波膀胱検出アルゴリズム200は標的ブロック202で開始し、膀胱は最初に近似的にＣモード超音波により検出される。Ｃモード標的の図表例が前述の図２Ｂに示されており、実質的に方形状の撮像平面が示されている。トランシーバ10A-B-Cは恥骨結合（後記の図１６を参照）、２つの恥骨間に位置される軟骨結合上の患者の下腹部領域に対して配置される。トランシーバドーム20は恥骨結合上の患者の真皮に前もって与えられた音波ゲル中に浸される。膀胱を視覚化および／または解析するのに十分なビューが得られる。ビューはトランシーバ10A-B-Cのディスプレイ16または他のディスプレイまたはトランシーバ10A-B-Cと信号通信するモニタ54に類似のモニタ中で膀胱を中央にするように図１のＡに示されている方向矢印22により誘導される。恥骨がない膀胱の画像ビューは以下説明するように捕捉されることができる。膀胱の十分なビューがトランシーバ10A-B-Cにより得られると、高調波アルゴリズム200は捕捉ブロック208に続き、標的とする膀胱の中間形状が最終的な膀胱形状を設定するため神経系グレイディングアルゴリズムを介して高調波周波数解析及び走査線分類を使用して捕捉される。図１のＢ−Ｄと２Ｂに示されている44、43A、43B、45に類似の走査平面は図１のＤに示されているものと類似のＡモード走査線を使用してトランシーバ10A-B-Cにより捕捉される。膀胱領域から反射されて戻るエコーはトランシーバ10A-B-Cにより捕捉され、そこからのエコー信号は高調波プロセスによりエコー信号を信号処理するように構成されているコンピュータ52へ伝送される。その後、最終的なＣ走査標的膀胱画像が得られると、処理ブロック290で最終的な膀胱形状から膀胱測定が計算され報告され、高調波膀胱検出アルゴリズム200を終了する。
【００６９】
図９Ｂは図９Ａの中間膀胱形状捕捉サブアルゴリズム208の拡張されたフローチャートを示している。アルゴリズム208で臓器の腔、即ち膀胱の中間形状が得られる。アルゴリズムは膀胱のＣ走査（またはＣモード）ビューを引出す。Ｃ走査幾何学形状が前述の図２Ｂに示され、縦方向の投射走査コーン41に実質的に垂直な実質的に方形の超音波平面を提示する。Ｃ走査は特別な深さの超音波の断面図を提示する。Ｃモードの場合、膀胱の正確な描写ではなく膀胱を表す表示である。これは膀胱内の線及びスペース対膀胱外の線及びスペースを示す二進画像である。図９Ｂの出力は膀胱の区分化であり、以下の図９Ｄへの入力として作用する。中間膀胱形状サブアルゴリズム208は高調波発見壁ブロック210と、標的膀胱最終形状設定ブロック280と、標的の膀胱の位置確認プロセスブロック284を含んでいる。
【００７０】
図９Ｃは図９Ｂの高調波発見壁ブロック210の拡張したフローチャートを示している。Ｃモード標的ブロック204から入り、高調波発見壁210は前述の図５で説明された無線周波数Ｂモード超音波捕捉ブロック70で開始し、ブロック212と214からθおよびφ回転角度の変化を含んでいる。その後、初期膀胱壁ブロック216は図６のプロセス72に類似の前および後壁候補を得るように使用される。これに続いて周波数解析ブロック220が行われ、超音波ＲＦ信号はそれらの基本波および高調波周波数内容について解析される。その後プロセスブロック224で、走査線の高調波信号は神経系グレイディングアルゴリズムを使用して、腔に属するか又は非腔に属する走査線として分類されるそれらの可能性について解析される。その後、分類された腔に属するか又は膀胱に属する走査線はグレイディングからカットブロック236で有効に区分された腔又は膀胱領域を構成するように判断される。有効なセグメント化又はカットを使用して、中間腔または膀胱形状がプロセスブロックの中間形状240で得られる。その後、決定ダイヤモンド250で問合せ「最後の平面？」に対する回答が模索される。否であるならば、異なるθおよびφ回転値はプロセスブロック70−240を通る別のサイクルのためにそれぞれプロセスブロック212と214から選択される。肯定回答であるならば、高調波発見壁アルゴリズム210は図７に示されている処理を受けるため膀胱壁適合ブロック104へ進む。その後、メジアンフィルタ260が中間形状の画像に適用され、その画像に対してプロセスブロック262で性別情報使用アルゴリズムが適用される。その後膀胱または腔の容積がブロック274で計算され、高調波壁発見サブアルゴリズムが完了され、プロセスブロック280へ出て、図９Ｂの標的とされる膀胱の最終形状を設定する。
【００７１】
図９Ｄは図９Ｃのプロセスブロック224の中間Ｃモード形状発生で使用される神経系グレイディングサブアルゴリズムの拡張を示している。この神経系分類素子の出力はＣモード形状の決定を助けるだけでなく、各平面の膀胱領域の区画化を助け、最終的に膀胱容積測定をはっきりさせる。最終的なＣモード形状発生アルゴリズム216は膀胱のＣ走査（またはＣモード）ビューを描写することに使用される。Ｃ走査幾何学形状は走査平面45が走査コーン41内で実質的に方形状の超音波領域を有するとして図２Ｂに示されている。走査平面45内に含まれるＣ走査画像情報はトランシーバ10Cにより厳密に調査される特定の深さでの超音波の断面図を提示している。Ｃモードの場合には実際の膀胱全体よりも代表的な膀胱の一部である。これは膀胱内の線及びスペース対膀胱外の線及びスペースを示す二進画像である。図２２−２６はＣモード形状発生アルゴリズム216の種々の段を表している。神経系アルゴリズム224（ＮＮＡ224）はパラメータであり、膀胱または腔が現れる領域を通過する所定の走査線が膀胱または腔を通る統計的な確率を決定するために使用される。この加重は事前訓練により計算される全てのパラメータである。この訓練は分類子が予め分類された結果および対応する特徴を使用して分類の修正を学習する方法を示しており、これは１つの重要な特性における高調波比を含んでいる。その後、線グレイディングと表現されているまたは呼ばれている統計的確率はＮＮＡ224の出力を表す。神経系アルゴリズム224は付録で説明されている高調波解析カーネルを使用し、より良好な走査線グレイディングの評価、予測、所定の走査線が膀胱走査線である確率を与える。ＮＮＡ224は１つのニューロンが１つの層の数百万の他のニューロンからの入力を受取り、数百万の他のニューロンへ出力信号を送信し、結果としてその後ニューロンの十分な層が重要なパターンを展開するように共に動作する脳ニューロンの仕組みを表している。ＮＮＡ224はその予測的機能を介して走査線分類を行うためにその正確性に影響するパラメータを検査する。別の要素の変化または検査される幾つか又は全ての要素の集合的な効果が膀胱の走査線、非膀胱の走査線および／または膀胱と非膀胱の走査線の組合せとして、どの程度に走査線分類を正確に予想する能力に影響するかを予測する神経系分類子内で要素が検査される。
【００７２】
ＮＮＡ224は図９Ｃに示されている周波数解析プロセスブロック220から複数の神経サイクルに入る（線により表される）信号の合計を表している。第１の列の神経は高調波比、デルタ（前壁と後壁位置の勾配）、ｍｉｎＲｓｕｍ、前壁位置（ＦＷ位置）、後壁位置（ＢＷ位置）に関する情報的内容をそれぞれ示している。第２の列の神経サイクルは隠されたユニットであり、その数は調節されることができる。この場合５の隠されたユニットを選択する。神経サイクル間の各接続には重みが割当てられ、これは前述したように事前訓練に基づいている。勾配又は確率評価はプロセスブロックの周波数解析220からの入力の線形の組合せであってもよい。入力の相対的な貢献は決定を行うために使用されることができるグレイディングシステムの開発においてさらに忠実度を与えるのに十分変化されることができる。解量されたスペクトル評価結果を与えるために使用されるスペクトル評価アルゴリズムはパラメータおよび非パラメータを含んでいる。パラメータ方法はデータモデル化エラーに対してさらに感知性があり、したがって例えば膀胱の正確な臓器描写又は臓器の腔描写を促進するためにＮＮＡ224に組み込まれ、デコンボリューションプロセスを使用するサブアパーチャ処理方法に基づいている。
【００７３】
神経系アルゴリズム224は高調波特性をＢモード画像特性と組み合わせる。方法は基本的に入力として異なる特性と出力として単一のグレイディング［０−１］を有する事前訓練された５×５×１の神経系である。各走査線では、初期壁が勾配情報に基づいて評価された後、対応する特性が計算されることができ、この神経系からのグレイディング値は現在の線が膀胱線である可能性の大きさを示すことができる。グレイディングが低いならば、現在の線は非常に組織線である可能性があることを意味している。初期壁は誤っているか壁が全くない可能性がある。グレイディングが高いならば、現在の線は非常に膀胱線である可能性があることを意味している。神経系アルゴリズムは有効にロジスティック関数［ｌｏｇｉｓｔｉｃ（ｘ）＝１．０／（１＋ｅｘｐ（−ｘ）］で指数関数計算を使用する。デジタル信号処理（ＤＳＰ）では、ルックアップテーブルは高速実装を与えるために使用されることができる。神経系訓練についてのさらに詳細は付録を参照のこと。
【００７４】
神経系中の全ての重みについて正確な値を得るため、訓練プロトコルは異なる入力に基づいて正確なグレイディングを与えるためにシステムに組み込まれる。ＮＮＡ224の訓練手順はＢモード超音波手順下で捕捉される人間の主体についての臨床データの集収を含んでいる。集収された臨床データから、膀胱領域を通過することが知られている膀胱線は手作業で選択され、非膀胱領域を通過することが知られている非膀胱線が選択される。手作業で取られた膀胱線には１のグレイディングまたは確率が与えられ、手作業で取られた非膀胱線には０のグレイディングまたは確率が与えられる。これらの既知の極値から、ＮＮＡ224は臨床データからの所定の走査線が膀胱走査線であるグレイディング又は確率値を発生する。その後、全ての線の等級化された値はＮＮＡベースのパーセプトロン学習規則を使用して神経系を訓練するための特徴に関する他の特徴である。パーセプトロン学習規則は神経系の重みおよびバイアスの変更を経て確認又は学習するために神経系が信号マトリックスの加重された和を含む分類問題を解決することを可能にするプロトコルを含んでいる。それを行うためパーセプトロン学習規則は非腔に属する走査線（即ち非膀胱）のパターン認識から腔に属する走査線（例えば膀胱）のパターン認識を解決するための訓練アルゴリズムとして機能する。学習アルゴリズムは出力の例の訓練セットに走査線信号のセットを入力することによる関しされた学習と、入力走査線信号のセットから発生された出力の強化された学習またはクラスタリング動作が入力された走査線信号に適用される監視されていない学習を含むことができる。訓練手順の集中後、重みが決定される。
【００７５】
高調波情報へのＮＮＡ224の適用は容積測定の正確性を改良し、膀胱領域の区分化の正確性を最適にすることによりユーザが膀胱領域を突き止めることを助ける。高調波情報により、各走査線上の膀胱の区分化又は検出の有効性が決定される。神経系アルゴリズム224からの走査線グレイディングは膀胱容積計算を得るためのより確固で正確な方法を与える。
【００７６】
図９Ｅは図９Ｃの補間形状サブアルゴリズム240の拡張を示している。グレイディングからカットのブロック236から入り、補間形状240は決定ダイヤモンド242で問合せ「区分化は空か？」に対する回答を模索する。肯定回答ならば、補間された形状はブロック256で出力され、アルゴリズム250は完了され、図９Ｃの最後の平面決定ダイヤモンド258に戻る。否であるならば、アルゴリズム250はプロセスブロックの有効なカット250の対応する半径および角度の再計算に進み、その後ブロック252の計算された半径の平滑化が続き、ブロック254の平滑壁カットの線形補間が行われ、最後にブロック256の補間された形状の出力が続き、図９Ｃの最後の平面決定ダイヤモンド268へ戻るために形状補間アルゴリズム240を出る。
【００７７】
図９Ｆは図９Ｃの性別情報サブアルゴリズム262の拡張を示している。メジウムフィルタブロック260から入り、性別情報262は決定ダイヤモンド264の問合せ「性別は女性？」に対する回答を模索する。否の回答ならば、アルゴリズム262は終了され、図９Ｃの膀胱容積計算276へ戻る。肯定回答ならば、アルゴリズム262はプロセスブロック266のプロセスブロックである前壁および後壁（ＦＷ／ＢＷ）強度に基づいたリッジの検索範囲決定へ進む。リッジが発見されると、プロセスブロック266で、リッジの強度はリッジ範囲の最大の連続和を決定するために計算を受ける。その後、問合せ「ＦＷ／ＢＷ位置は有効なリッジの最大の連続和に対応するか？」に対する回答が模索される。否の回答ならば、性別情報262は完了され、膀胱容積計算276へ出る。肯定回答ならば、性別情報262は性別情報262を終了するためにプロセスブロック272で前壁および／または後壁位置の調節へ進み、図９Ｃの膀胱容積計算ブロック276へ出る。
【００７８】
高調波機能をもたないトランシーバはＢＶＩ３０００アルゴリズムを使用する。ＢＶＩ３０００アルゴリズムでは、平滑化ステップも含むＦｉｎｄＷａｌｌｓ（）ステップはＡモードデータで動作し、候補の前壁および後壁の対へ導かれる。ＭａｓｓａｇｅＷａｌｌｓ（）とＰｌａｎｅ２ｐｌａｎｅＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ（）ステップは候補壁を厳密にし、最後に組織弁別ステップは膀胱と子宮とを弁別する。
【００７９】
ＦｉｎｄＷａｌｌｓ（）ステップはデータを平滑にし雑音を除去するためデータのローパス濾波で開始する。次に、各Ａモード線で、最小の濾波された値が決定される。最小点の発見後、後壁位置はボックスで示されている決定基準を使用して決定され、その後、前壁位置が決定される。最後のステップとして、前および後壁候補を受取るため、前壁と後壁との間の総エネルギはしきい値よりも小さくなければならない。
【００８０】
組織弁別ステップでは、子宮が走査で検出されず検出された組織が本当に膀胱であることを確実にするためのチェックが行われる。このアルゴリズムで実際に膀胱対子宮決定で使用されている最も重要な特徴は谷平均と単一平面で検出された領域である。
【００８１】
次に、これらの初期前壁および後壁を使用して、膀胱の中心を通る線が決定される。この中心膀胱線はアルゴリズムのＦｉｘＩｎｉｔｉａｌＷａｌｌ（固定開始壁）段が開始するシードとして使用される。アルゴリズムのこの段階は初期壁点を正確にし、任意の異常値を除去し、壁位置の任意のギャップを充填する。アルゴリズムの次のステップは検出された領域が膀胱又は子宮であるかの質問に回答しようと試み、このステップは装置上の性別ボタンが走査が女性に対するものであることを示すときにのみ実行される。領域が子宮であることが発見されたならば、クリアされ、ゼロの容積が表示される。非子宮領域では、容積は非常に小さく、それが膀胱であり別の組織ではないことを確実にするために検出された領域内の信号の大きさおよび信号の特性についてチェックが行われる。領域が膀胱であるならば、その容積は計算され出力で表示される。
【００８２】
ＢＶＩ６１００アルゴリズムは臓器構造および臓器の腔を検出し測定するためにアルゴリズム式中へ入れられる幾つかのパラメータまたは定数値を使用する。ＤＣＤ３７２およびＤＣＤ３７２Ａプラットフォームに対するこれらのパラメータの値は表１に要約されている。
【００８３】
子宮の検出に使用されるパラメータはＢＶＩモデル３１００、６４００、９４００を含めた３０００、６０００、９０００シリーズの特別な実施形態を規定するその変形を含んでいるトランシーバ10A-Bから受信される走査データの信号処理に使用されるソフトウェアバージョンに基づいている。幾何学形状の平面の規定に関する（以下の表１の）パラメータ372値および372A値と、（以下の表２の）９４００値はＡｘ＋Ｂｙ＋Ｃｚ＋Ｄ＝０である。Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄの特定の値は所定のトランシーバ10A-B設計により検出される特定の平面を規定できる。パラメータの値は高調波周波数ベースの撮像データの捕捉において所定のトランシーバ10A-B設計の機能、走査線グレイディング、高調波撮像に基づく区分化の正確性を改良し膀胱にみせかけることを最小にするために子宮の検出と除外を改良する能力を調節することを可能にする。
【表１】
2010527277.tif 000010
【００８４】
９４００トランシーバ10A-B内で動作するアルゴリズムは膀胱の検出においてＮＮＡ224に対して示されている高調波ベースの撮像データおよび神経系処理を使用する。ＢＶＩ９４００は超音波高調波機能を備えたＢＶＩ９４００超音波トランシーバ装置で使用される区分化アルゴリズムを記載している。ＢＶＩ９４００は以下説明される神経高調波に基づいて区分化の正確性を改良するための高調波解析機能を備えている。
【００８５】
通常、ＢＶＩ３０００とＢＶＩ６１００アルゴリズム方法は膀胱領域を通る走査線に沿って戻る基本周波数超音波エコーから勾配情報を抽出する。しかしながら、反射、影等のアーティファクトは超音波画像を劣化する。それ故、Ｂモード画像の対応する勾配情報は幾つかの場合においては不完全である可能性があり、不正確な膀胱検出および測定を招く。不完全な勾配情報を完全にすることにより膀胱検出および容積測定を改良し、より正確にそれを行うことは膀胱領域を通過する走査線に沿って戻る高調波周波数超音波エコーに適用されるアルゴリズム信号処理により実現される。ＢＶＩ９４００アルゴリズムおよび装置で行われる高調波解析は解を与える。この方法はＢＶＩ６１００アルゴリズムのＦｉｎｄＩｎｉｔｉａｌＷａｌｌｓ（）平面と非常に類似しているが、表２に示されている異なるパラメータの定数値を使用する。
【表２】
2010527277.tif 000011
【００８６】
身体中の構造から受信されるエコー信号はオリジナル送信パルスの周波数を伝播するだけでなく、これらの周波数の多数倍またはその高調波を含む。組織からのエコーは主に線形成分を有し、即ちエコー周波数は送信周波数と同じである。これらの線形成分は通常の基本Ｂモード撮像で使用される。高調波エコー周波数は組織中の超音波の伝播期間中に非線形効果により生じる。
【００８７】
図１０は増加している高調波による音波歪みを概略的に示している。伝統的なＴＨＩ（組織高調波撮像）は、可変の音響特性で組織を伝播する間に超音波信号が歪みを受ける影響に基づいている。通常の周波数ベースの第２高調波撮像では、受信された周波数は送信周波数の２倍であるように選択される。対照的に、高調波トランシーバの実施形態に応用可能な開示は実質的に高調波情報を得るために異なる方法を使用する。高調波方法は高調波比として各ＲＦ線に沿った高調波変化を定量化し、ＲＦ線が通過する媒体を弁別するためにこの比を使用する。このプロセスは周波数ドメインで行われる。
【００８８】
高調波情報は改良された画像の深さ情報を提供し、これはそうでなければ基本周波数ドメインに隠された状態である。高調波情報は異なる深さにおける各走査線上で積上げられた高調波の実効インジケータを提供し、それに基づいて膀胱線と組織線は分離されることができる。しかしながら膀胱領域内で、十分な反射はない。膀胱壁の後方深くで、高調波は迅速に減衰されることができる。その後高調波情報は膀胱の後壁の後で最も豊富であることができる。したがって後壁位置についての高調波情報を代わりに固定された距離におけるＲＦデータを使用してより詳細に説明する。
【００８９】
［高調波情報の定量化］  
図１１はトランシーバ10A-B-Cからさらに離れた組織で効率的に定量化するための挑戦を示したＲＦ２高調波の周波数解析を示している。示されているように６本の異なる走査線が存在する。周波数応答は基本的に異なるレベルにあり、相互の比較は困難である。異なるレベルは異なった走査線が異なる材料で異なる通路を通過するためである［赤色の波線は高調波解析のための後部領域により規定されるウィンドウである。赤色の丸は初期壁位置である］。
【００９０】
図１２は高調波情報の定量化が高調波比により行われる態様についての周波数スペクトル例を示している。高調波情報を使用する１方法は基本周波数における応答と比較された第２高調波情報についての高調波情報の相対的な変化を観察することである。第２高調波についてのピーク値と、基本周波数についてのピーク値との比はこのような変化の適切なインジケータである。
【００９１】
図１３は２つのタイプの走査線、即ち膀胱線と組織線に対応する第２高調波比分布を示している。この分布は実際の臨床データセットに基づいている。１２人の男性と１人の女性を含む０１−０５−２００７から集められたデータセットの全ての走査線を手作業でグレイディングした。データセットは排尿前と排尿後のケースを含んでいる。全体で、２０７３６本の走査線が存在する（膀胱線が８２５０本、組織線が１２４８６本）。２つの異なるグループの走査線、即ち膀胱線と組織線のグラウンドトルースとして手作業のグレイディングを使用する。これらの２つの異なるグループの走査線に対応する確率密度関数（ＰＤＦ）を計算した。
【００９２】
走査線が腔内に存在するかまたは腔とは別である確率に関してグレイディングされる態様の例は図９Ｄに示されている走査線グレイディングの神経系アルゴリズム224（ＮＮＡ224）の更なる説明に戻ることによって説明されている。神経系アルゴリズムは付録に記載されている高調波解析カーネルを使用し、走査線グレイディング、予測又は所定の走査線が膀胱の走査線である確率のより良好な評価を行う。
【００９３】
ＮＮＡ224を高調波情報に適用することは、膀胱領域の区分化の正確性を最適化することにより、容積測定の正確性を改良してユーザが膀胱領域を突き止めることを助ける。高調波情報により、各走査線上の膀胱壁の区分化または検出の有効性が決定される。神経系アルゴリズム224からのグレイディングは初期膀胱壁の位置を決定するためのより確固な情報を提供する。
【００９４】
所定の走査線が有効に膀胱の走査線であることを宣言される区分化の有効性の程度は、走査線の幅をＧとＷグループへ類別して、ＧおよびＷ解析を行うことにより決定される。各ＧまたはＷグループはＧの幅を規定し、Ｗは平面の超音波線の数までであることができる。Ｇは（高調波解析を含む）神経系グレイディングが膀胱の存在を示した線を表している。Ｗは装置の数世代で使用されてきたオリジナルアルゴリズムに基づいて膀胱を通過するとして識別された線のセットを表している。２つのセットＧとＷは膀胱が存在する可能性がある最終的な線のセットを生じる方法で組み合わせられる。ＧがＷとオーバーラップし、Ｇとオーバーラップしない線がＷに存在しないならば、最終的なセットはＧの全ての線を含まなければならない。
【００９５】
高調波派生グレイディング値を使用するＧとＷ解析手順の１例は、誤った区分化線を除去することを容易にし、現在の線上のゼロではない初期壁と、その近傍線からのゼロではない固定された壁を平均することにより、新しい線を付加することを難しくするようにＧとＷを整列することを含んでいる。これは大きいグレイディング値を有する新しい膀胱壁を最も近い有効な初期膀胱壁の対に付加することにより実現される。この後、全ての線がしきい値よりも大きいグレイディング値を有する領域Ｇが規定される。非常に小さいグレイディング値を有する膀胱壁を除去するために、固定された壁アルゴリズムから得られたカット又は有効に区分されている領域に基づく領域Ｗが規定される。したがって領域Ｇと領域Ｗでは、考慮すべき５つの異なるケースが存在する可能性がある。  
ケース１．ＧとＷはオーバーラップしない（空のＧまたは空のＷを含める）。  
両者を除去する。  
Ｇ              ｜----------｜  
Ｗ  ｜----------｜  
ケース２．ＧはＷ内である：Ｗの壁を除去し、Ｇの壁を除去しない。  
Ｇ      ｜-------------------｜  
Ｗ   ｜------------------------------｜  
ケース３．ＷはＧ内である：Ｗ外であるがＧ中に壁を付加する。  
Ｇ   ｜------------------------------｜  
Ｗ        ｜-------------------｜  
ケース４．ＧとＷは部分的にオーバーラップされる：除去および付加する。  
Ｇ       ｜-----------------｜  
Ｗ   ｜-------------------｜  
ケース５．ＧとＷは丁度同じである：なにもしない。  
Ｇ  ｜-----------------｜  
Ｗ  ｜-----------------｜
図１４Ａ−１４Ｂは計算され、明るい周辺境界線で輪郭を付けられている膀胱壁区分化の差を示している。
【００９６】
図１４Ａは非高調波情報の使用から生じる膀胱の過大評価の臨床ケースを示している。非高調波情報を使用する膀胱の容積の正確性は図９Ｃで説明されたような高調波方法を使用するとき少ない。図１４Ａで、０と１６５度の間で１５度のインクリメントで異なるインタースキャン平面θを有する１２のそのグラムのパネルは膀胱の腔と組織の境界に沿って境界線の非最適な位置付けによる膀胱の過大評価の例を示している。過大評価は高調波情報と神経系グレイディングを使用せずに、オリジナル壁適合方法を使用した結果である。この区分化からの計算された結果は１５ｍｌの排尿後容積を有すると前もって測定された膀胱からの排尿前の約１４５ｍｌである。したがって排尿後の容積を差し引いた予想される値は約１３０ｍｌである。測定された尿の流れは８５ｍｌであるか過大評価では４５ｍｌであった。
【００９７】
図１４Ｂは区分化された膀胱腔インターフェースの過大評価を補正するための走査線グレイディングを示している。結果は高調波比と固定のための神経系グレイディングの使用に基づいている。このセットでは、計算された総膀胱容積は排尿後の容積の３ｍｌを有すると決定された膀胱から、排尿前の約９０ｍｌである。したがって計算された尿の容積は２ｍｌの過大評価では約８７ｍｌである。高調波情報と神経系グレイディングの利用により、過大評価された計算値には４３ｍｌ（＞９０％）の減少があった。
【００９８】
図１５Ａは区分化された膀胱腔インターフェースの過小評価を補正するための走査線グレイディングを示している。０と１６５度の間で１５度のインクリメントで異なるインタースキャン平面θ値を有する１２のそのグラムのパネルは膀胱の腔と組織の境界に沿った境界線の非最適な位置付けによる膀胱の過大評価の例を示している。過大評価は高調波情報と神経系グレイディングを使用せずに、オリジナル壁固定方法を使用した結果である。この区分化からの計算された結果は１６３ｍｌの排尿後容積を有すると前もって測定された膀胱からの排尿前の約４７２ｍｌである。したがって排尿後の容積を差し引いた予想される値は約３０９ｍｌである。測定された尿の流れは５２０ｍｌであり、また過大評価では２１１ｍｌであった。
【００９９】
図１５Ｂは区分化された膀胱腔インターフェースの過小評価を補正するための走査線グレイディングを示している。結果は固定のための高調波比と神経系グレイディングの使用に基づいている。ここでは、計算された総膀胱容積は排尿後の容積の１５９ｍｌを有すると決定された膀胱から、排尿前の約６５８ｍｌである。したがって計算された尿の容積は２１ｍｌの過大評価では約４９９ｍｌである。高調波情報と神経系グレイディングの利用により、過大評価された計算値には１９０ｍｌ（〜９０％）の減少があった。
【０１００】
図１６は子宮及び膀胱と他の解剖学的構造の解剖学的位置の図を示している。他の非膀胱構造は恥骨結合、卵巣、卵巣管を含んでいる。
【０１０１】
図１７は超音波走査された女性の患者の４パネルの走査画像セットを示している。膀胱検出タスクは子宮が存在するので女性の患者ではより難しい。一般的に、子宮は膀胱領域に隣接し、Ｂモード画像では非常に類似しているパターンを有する。最終的な区分化から子宮領域を除外することが随意選択的に有効である。それ故、計算された容積は膀胱内の実際の尿である。前述したように子宮検出方法は６×００の超音波トランスデューサプロダクトシリーズについて図８で提案されている。この方法は容積を使用した壁検出後の区分化全体で行われる。換言すると、区分化は膀胱または子宮である。しかしながら区分化は膀胱と子宮の両者を含んでいるので、時には結果を正確にすることはそれ程簡単ではない。問題を解決するためのより合理的で正確な方法は区分化のいずれの部分が膀胱に属し、区分化のいずれの部分が子宮に属するかを区別することである。区分化のいずれの部分が膀胱又は子宮に属すかを決定する難しさは膀胱が小さい寸法であるときに増加する。
【０１０２】
子宮は膀胱と並んで位置される可能性があり、膀胱の下に位置される可能性もある。第１のケースでは、先のセクションで提案した方法は子宮を通過する走査線を膀胱を通る走査線からのみ分類するために使用されることができる。しかしながらこの方法は第２の問題を解決できない。走査線が膀胱領域と子宮領域の両者を伝播しているとき、いずれの線上の部分が膀胱に属するかを発見するためのさらに別の処理が行われなければならない。以下、性別情報に基づいて最終的な区分化から子宮を除外する新しい方法を設計する。
【０１０３】
図１８は走査線に沿って子宮から膀胱域を弁別する方法の１例を示している。走査が女性患者（ユーザにより与えられる性別情報）で行われるならば、子宮と膀胱域との間に境界が観察可能であり、両領域が走査線で現れるならば子宮はそれ自体が膀胱の下に存在する。Ｂモード画像では、両領域を通過する各走査線について小さいリッジが存在する。リッジが発見されることができるならば、両領域は弁別されることができる。両領域が走査線上に現れるならば子宮が膀胱の下である。このＢモード画像では、各走査線302は小さいリッジを有する両領域を通過する。リッジが発見されることができるならば、その識別は子宮から膀胱を描写することを可能にする。図１８に示されているように、走査線302から得られたエコーヒストグラム302Aの観察可能なリッジは女性患者の膀胱と子宮との間で見られる。このリッジ発見手順は初期壁又は最終壁で実行されることができる。
【０１０４】
図１９は走査線に沿って膀胱領域を子宮から弁別する方法の別の例を示している。このＢモード画像では、各走査線306は２つの領域間に小さいリッジを有する両領域を通過する。リッジが発見されることができるならば、その分別は子宮から膀胱領域を線引きすることを可能にする。図１９に示されているように、走査線306から得られたエコーヒストグラム306Aの観察可能なリッジは女性患者の膀胱と子宮との間で見られる。
【０１０５】
図２０と２１は性別情報を使用しない一連の膀胱走査区分化結果を提示している。
【０１０６】
図２２と２３は性別情報を使用した一連の膀胱走査区分化結果を提示している。
【０１０７】
図２４はＣモード捕捉図の全てのカットで示された補間された形状の図表提示を有する平面１−１２と１３−２４の極座標形態で示された区分化を示している。最も左および最も右のカットは全ての平面上の区分化に基づいたカットについて抽出されている。カラーコードによる図表表示は補間された形状、平滑化後からのカット、オリジナル区分化からのカットを示している。ここで膀胱の容積は２５６ｍｌと評価された。
【０１０８】
図２５は区分化結果の一貫性をチェックするための手段として非一貫性のケース（上のプロット）と一貫性のケース（下のプロット）の３−Ｄプロットを示している。非一貫性のケースは２以上の接続された領域が全ての平面上の区分化に基づいている膀胱区分化の異常なケースから生じる。一貫性のケースは膀胱区分化の正常のケースを示しており、ここではただ１つの接続された領域は全ての平面上の区分化に基づいている。理論的に、膀胱走査中の膀胱は単一の接続された３Ｄ容積である。異なる理由により（１つの随意選択的な有効な理由は区分化アルゴリズムが盲目的に平面毎に膀胱壁を検索することである）、２以上の３Ｄ領域が存在する可能性があり、対応する膀胱壁も区分化結果中に記憶される。このステップはＣモードビュー中にただ１つの接続された領域が存在することを保証するために位相的な一貫性チェックを行うことができる。
【０１０９】
図２６は質量中心に基づいて平滑前（上図）と平滑後（下図）の補間された形状を示している。全ての有効なカットの質量中心を計算する。それぞれの有効なカットの対応する半径と角度を再度計算する。
【０１１０】
ガウス座標が有効な各カットで計算され、質量中心が得られる。この質量中心に基づいて、非常に確実なカットの対応する半径と角度を計算する。昇順で新しい角度を分類する。同時に対応する半径を整列する。最終的な補間された形状を平滑化するために、予め規定された近傍における前述の結果からの半径を平均する。
【０１１１】
図２７は補間のない平滑化前（上図）と線形補間後（下図）の平滑にされたカット間の補間された形状の出力を示している。補間された形状の壁を出力する。
【０１１２】
図２８は補間された形状の２つの壁の図を表している。補間された形状の表示に使用される最終的な出力は２つのアレイに記憶され、そのサイズは２５０である。最終的な表示のディメンションは２Ｄマトリックス上で２５０×２５０である。２つのアレイは上壁と下壁位置を各列にそれぞれ記憶する。
【０１１３】
図２９はトランシーバ10A-B-Cの標的インジケータ22の異なる矢印のフィードバックモードを示している。図１のＡに示されている標的インジケータ22は膀胱又はその他の腔を含む臓器の中央化画像を得るためにトランシーバ10A-B-Cを位置付けるようにトランシーバのユーザを補助又は誘導する場合に図２Ｃに示されているターゲットアイコンスクリーンショット77Bと同様に機能する。補間された形状のＣモードビューである。随意選択的に有効な応用はユーザが最良の走査位置および角度を発見するためのガイドを与えることである。このタスクは標的と呼ばれる。基本的に標的は区分化結果に基づいており、Ｃモード形状の機能と類似している。２つの種類の標的情報、即ちプローブ上の矢印と中間形状が存在し、矢印のフィードバックはスキャナ上でさらに表示パネルを使用し、９４００もフル走査後の矢印のフィードバックを与える。エラーフィードバックは全体としてＣモードビューの形状に基づいている。全部で４つの異なる矢印フィードバックモードが存在する。８つの矢印が使用されることができる。いずれの矢印が使用されるべきであるかはＣモードビューの補間された形状の質量中心の位置により決定される。超音波コーン中心と質量中心との間のベクトルに基づいて、対応する角度は−１８０度から＋１８０度の範囲で計算されることができる。［−１８０  １８０］範囲は８つの部分に分けられ、それぞれの部分は各矢印に対応している。
【０１１４】
図３０はインジケータ22からの矢印のフィードバックに対する決定ツリーを示している。このツリーはプログラムが点滅する矢印または実線の矢印をインジケータパネル上に示すように決定する方法を記載している。以下はこのツリーで規定する全てのパラメータの記述である。  
内部コーン＝０．７８ラジアン（〜８０度  ）、  
外部コーン＝１．０１ラジアン（〜１１６度  ）、  
中心化割合＝（内部コーン内の線の番号）／（超音波コーン内の線の番号）、  
単一のバイオレーション＝任意の線が外部コーン外にある場合、  
２重バイオレーション＝任意の平面が正および負のφ上の外部コーンの外側に線を有する場合。  
表示する矢印を決定する手順は以下のように説明される。  
Ｃモード形状の質量中心を計算、  
質量中心位置に基づいて方向を計算、  
単一のバイオレーション（任意の線が外部コーン外にある）、２重バイオレーション（任意の平面が正および負のφ上の外部コーン外に線を有する）が存在するか、または単一のバイオレーションが存在しないか（全ての線が外部コーン内にある）をチェック、  
中央化割合を計算し、これを７０％しきい値と比較して最終的に単一のバイオレーションがないか単一のバイオレーションがあるならば矢印のタイプを決定。
【０１１５】
恥骨検出に関して、矢印のフィードバックは正確な標的フィードバック情報を提供し、恥骨により生じる影も考慮されなければならない。超音波画像では、恥骨に関連する唯一の特徴は大きく深い影である。影が容積計算で関心のある膀胱領域から離れているならば、この情報を使用する必要はない。しかしながら影が膀胱領域に非常に近いか膀胱が部分的に恥骨により生じる影内であるならば、対応する容積は大きい影響を受ける可能性がある。膀胱壁が影のために不完全であるならば、膀胱の容積を過小評価できる。
【０１１６】
それ故、ユーザに恥骨情報が与えられるならば、さらに良好な走査位置が選択されることができ、より正確な膀胱容積測定が行われることができる。恥骨の背後の特別な影に基づいて恥骨検出を行うための以下の方法を提案する。
【０１１７】
各平面において、有効な膀胱壁を有する最も左および最も右の位置、即ちＷＬとＷＲを抽出する。現在の平面上に膀胱壁が存在しないか壁の幅が非常に小さいならば、退出し、そうでなければ継続する。
【０１１８】
平均前壁深さａｖｅ＿ＦＷを計算する。  
画像全体に基づいてＫＩ＿しきい値を決定する。  
ａｖｅ＿ＦＷ＋検索＿範囲よりも高い影を検索するＷＬ−＞０から、Ｎを超える影線が行に存在するならば、影位置ＷＬ＿Ｓを記録する。  
ａｖｅ＿ＦＷ＋検索＿範囲よりも高い影を検索するＷＲ−＞ｎ走査線から、Ｎを超える影線が行に存在するならば、影位置ＷＲ＿Ｓを記録する。  
平面上では、膀胱領域の１側面上に恥骨を有することだけが可能である。影の開始位置は恥骨で最も可能性のある位置を選択するために使用される。
【０１１９】
全ての有効な影情報を組合せ、恥骨を表示するための位置を生成する。
【０１２０】
前述の手順では、最も随意選択的に有効な要素はＢモード画像に基づいてＫＩ＿しきい値を決定することである。画像処理で自動化されたしきい値化技術、即ちキトラーとイリングワースのしきい値化方法を使用した。付加的な詳細は付録に見られる。
【０１２１】
図３１は恥骨の影および区分化領域を示している。膀胱領域に近い恥骨を有する２つの例が示されている。第１の例では、恥骨が膀胱領域から離れているので影は容積測定に影響せず、第２の例では、恥骨が膀胱領域を部分的に遮断しているので影は強い。フィードバックスクリーン上の恥骨アイコンを使用して、オペレータは新しい走査位置が選択されるべきときとそれが選択されるべきではないときを認識するように訓練される、また、符合“＞”は膀胱領域が恥骨により阻止されるときに使用されることができる。
【０１２２】
中間の形状。基本的にこのステップは依然としてＣモード形状を示す。このステップと最終的なＣモード形状との違いは、このステップが以前の平面からのグレイディング情報だけを使用しており、フル走査期間中に現在の走査状態の即座の応答をオペレータに与えることである。第１のステップは現在の平面上にカットを発見するためにグレイディング値を使用する。各平面に対しては、先のステップからの全ての線についてＮの走査線グレイディングが存在し、ピーク値および対応する線インデックスを発見し、特別な平滑化を行い、各平面でカットを発見し、最も左および右の線インデックスは予め特定されたしきい値よりも大きいグレイディング値を有する［デフォルトしきい値は０．５である］。
【０１２３】
図３２は神経高調波アルゴリズムから得られるグレイディング結果の例を示している。データセット１０２８中の全ての線の勾配は１５度のインクリメントで０から１６５度の範囲の走査平面について表示されている。
【０１２４】
図３３はスクリーンショットインターフェースまたは仮想塗装ボードとして発生された一連の中間Ｃモード形状を示している。カットは図３２で示されているグレイディング結果から各平面で見られ、最も左と右の線インデックスは予め特定されたしきい値よりも大きいグレイディング値を有する。０．５のデフォルトしきい値が使用されることができる。仮想塗装ボードは現在の平面上の臓器の腔（即ち膀胱の腔）のカット又は有効に区分化された領域と、先の平面からのカットとの間に線を引くためのビークルを提供する。データセット１０２８上に一連の中間Ｃモード形状が示されている。
【０１２５】
図３４は残響制御方法の使用前及び使用後の区分化の結果を示している。検出された前および後壁に基づいて膀胱容積を計算する前に、強い残響雑音による誤った区分化をなくすために別の追加的ステップが行われるべきである。開示した膀胱壁検出方法はグレイディング情報が可能な限り完全に膀胱線を発見することを助けられることにおいて従来の検出方法よりも優れた利点を有する。従来のトランシーババージョン（３０００と６×００）では、膀胱壁検出は強い残響雑音が存在するときは早期に停止する可能性がある。しかしながら幾つかの状態下では、開示された膀胱壁検出方法は残響雑音のために幾つかの線上で不正確な区分化を確定することができない。残響雑音の前方又は後方の幾つかの領域が失われる可能性がある。残響制御方法の適用後、これらの領域は膀胱領域として回復された。基本的に、残響方法は２つのパラメータ（valid_FW_changeとvalid_BW_change）を規定することによって前または後壁上に大きい凸部を有するときの場合、隣接する膀胱壁形状を使用する補間方法である。以下の残響方法は形状情報を使用して膀胱壁上の小さいウェッジを除去する能力を提供する。
【０１２６】
現在の線に前壁が存在するならば、現在の前壁よりも浅い前壁valid_FRONTWALL_changeを有する最も近い前壁を左側で検索し、現在の前壁よりも浅い前壁valid_FRONTWALL_changeを有する最も近い前壁を右側で検索する。検索が両側で成功したならば、現在の位置で新しい前壁を生成するために発見された前壁の対を使用する。
【０１２７】
現在の線にｂｗが存在するならば、現在のｂｗよりも浅いｂｗ  valid_FRONTWALL_changeを有する最も近い前壁を左側で検索し、現在の後壁よりも浅いｂｗ  valid_FRONTWALL_changeを有する最も近いｂｗを右側で検索する。検索が両側で成功したならば、現在の位置で新しい後壁を生成するために発見された後壁の対が使用される。
【０１２８】
図３５は容積計算のためのモデルを示している。膀胱の容積を計算するために、次の情報、即ち球座標φおよびθと、軸方向の前壁および後壁位置と、距離分解能が随意選択的に有効である。ブロードサイド走査線（ｐｈｉ＝０）を除くそれぞれの走査線では、球形のウェッジ形状が規定され、ウェッジの中心を物理的な走査線が通過している。球形エッジは前壁により上部で、後壁により下部で、現在の走査線の球面角と次に近い球面角の平均により側面上で境界を定められる（図３５の左画像）。ブロードサイド走査線では、先端を切り取られたコーンが使用される（図３５の右画像）。
【０１２９】
臨床結果。９４００のために設計された新しい膀胱検出方法の性能を評価するための大きな臨床実験が行われた。２２のデータセットが臨床トレールから選択され、３８のデータセットが別の臨床トレールから選択され、これは排尿前と排尿後のケースの両者を含んでいる。前述の表２で規定したパラメータに基づいて、以下の結果が表３で示されているように得られる。
【表３】
2010527277.tif 000012
【０１３０】
図３６は高調波解析のない排尿前の膀胱の容積測定および排尿後の膀胱の容積測定と尿容積の和との間の回帰解析結果を示している。０．７１５１のＲ２値が得られる。
【０１３１】
表４は神経系アルゴリズムにより処理された高調波情報を使用した後の結果を示す表である。  
【表４】
2010527277.tif 000013
【０１３２】
図３７は高調波解析および神経系アルゴリズムを使用している排尿前の膀胱の容積測定と排尿後の膀胱の容積測定および尿容積の和との間の回帰解析結果を示している。０．９２２６のＲ２値が高調波解析を使用して得られ、図３６に示されている基本超音波周波数の使用よりも非常に改良された相関である。
【０１３３】
表５は高調波ケパブルＢＶＩ９４００超音波トランシーバを使用する直前に同じ患者でＢＶＩ３０００を使用している容積を示す表である。
【表５】
2010527277.tif 000014
【０１３４】
図３８は高調波解析の実行ができないＢＶＩ１３０００システムによる排尿前の膀胱の容積測定と、排尿後の膀胱の容積測定および尿容積の和との間の回帰解析結果を示している。０．７１６６のＲ２値が得られ、高調波ケパブルＢＶＩ９４００トランシーバから得られる前述の図３７よりも非常に下げられた相関である。
【０１３５】
簡単な比較が行われることができる。  
神経系の高調波情報の使用は誤差を８．６１％（表３）、２４．１０％（表４）、１５．４９％（表５）だけ減少する。
【０１３６】
神経系で高調波を使用した後の相関係数は０．１２％（表３）、０．９２２６（１／２）％（表４）、０．７１５１（１／２）％（表５）だけ増加される。
【０１３７】
ＢＶＩ９４００はＢＶＩ３０００よりも正確であり、誤差は８．２９％（表３）、２４．０８％（表４）、１５．７９％（表５）だけ減少される。
【０１３８】
図３９は１特性として高調波比を使用する方法と１特性として高調波比を使用しない方法との膀胱線分類結果の比較を提示している。比較はＲＢＦ（放射基底関数）、ＳＭＯ、ＢａｙｅｓＮｅｔ、後方伝播神経系を含む異なる分類子を使用して多数回行われる。各分類問題では、特性の選択はシステムの性能に直接関連される。膀胱線の分類問題では、異なる特性の組合せの選択による性能が比較され、評価の異なる分類子は１０からなる相互検証方法を使用して試験され、９は訓練のためのものであり、１は検査のためのものである。
【０１３９】
３つの異なる特性の組合せが検査される。  
高調波比なし：組織デルタ、ｍｉｎＲｓｕｍ、前壁、ＢＷの４特性のみ。  
典型的な高調波比有り：組織デルタ、古い高調波比、ｍｉｎＲｓｕｍ、前壁、ＢＷの５特性。  
高調波解析カーネルを使用して計算された高調波比を有し：組織デルタ、新しい高調波比、ｍｉｎＲｓｕｍ、前壁、ＢＷの５特性。４つの異なる分類子はＲＢＦネットワーク、支持ベクトルマシンおよびＢａｙｓＮｅｔ、後方伝播ネットワーク。
【０１４０】
図４０はＫＩしきい値アルゴリズムを示す図である。しきい値化手順の更なる説明については付録を参照のこと。
【０１４１】
図４１Ａと４１Ｂは２９と２８におけるしきい値化後のＢモード１０５８平面を示している。
【０１４２】
図４２−４４は以下説明する臨床データの回帰プロット解析である。
【０１４３】
ＢＶＩ３０００とＢＶＩ６４００トランシーバ10A-Bと比較したＢＶＩ９４００の性能はある時に２つの異なるＢｌａｄｄｅｒＳｃａｎ（商標名）９４００とＢＶＩ３０００装置を使用して患者の膀胱の２つの超音波走査を使用して行われた研究に記載されている。主体は走査前により多くの水を飲むことを必要とされない。来診期間中に全部で８の走査（２つの排尿前および２つの排尿後）が存在する。走査の成功後、参加者は尿流量測定装置へ排尿し、結果的なプリントアウトを待つことを求められる。参加者は尿流量測定装置からの印刷された記録を調査員に渡し、それによって他の試験記録と共に記憶されることができる。参加者はその後排尿前と同じ集収プロトコルを使用して排尿後の走査を行うために戻る。
【０１４４】
４２の健康で承諾を得た人から得られた臨床サンプルはトランシーバ10A-Bに類似の構造を有するＢＶＩモデル３０００、６０００、９４００シリーズのトランシーバを使用して膀胱容積の測定を受けた。３０００と６０００のトランシーバは使用されるトランスデューサ設計およびアルゴリズムにより９４００シリーズとは異なる。９４００トランスデューサはより強力であり、Ｂモードベースの画像および高調波情報収集を捕捉するデュオフォーマットタスクを実現できる。９４００のＢモード画像は３０００と６４００トランシーバにより生成される画像よりも高い解像度をレンダリングする。
【０１４５】
９４００トランシーバ10A-B内で動作するアルゴリズムは検出膀胱においてＮＮＡ224で示されている高調波ベースの撮像データおよび神経系処理を使用する。対照的に、膀胱容積測定を得る３０００および６４００トランシーバで使用されるアルゴリズムは、区分化と、その後のＢモード区分化に基づいた３Ｄ容積計算のためにＢモード画像情報を使用して膀胱検出モジュールにより行われる。しかしながら女性の子宮および／またはＢモード画像雑音は３０００および６４００シリーズのトランシーバにおける膀胱検出の正確性を曖昧にする可能性がある。
【０１４６】
この研究に参加する全部で４２の被検査者（２１人の男性と２１人の女性）は３つのＢＶＩ９４００装置を使用する。排尿前の容積と排尿後の容積＋尿流量との間で回帰解析が行われる。以下にチャートを与える。波線は±１５％±１５ｍｌの範囲を与える。データセットを以下に要約する。  
１０９７女性：尿流量なし  
１００５女性：尿流量なし  
１０３５女性：第２の９４００  １０９６女性を使用した測定なし：：第２の９４００  １０７１女性を使用した測定なし：：第２の９４００を使用した測定なし。
【０１４７】
新しい区分化方法はより確固で正確な膀胱容積測定を提供するために第２高調波比に関連される追加的な情報を使用する。高調波ベースのアルゴリズムは例えば心臓等の腔構造を有する他の臓器に適用されることができる。追加的情報はＢモード画像からの特性と組み合わせられる。その後、区分化のための多くの簡単なハードしきい値ベースの規準を使用する代わりに、より強力な神経系が構成される。各走査線は組織線又は膀胱線として分類される。分類子は大きなデータセットで事前訓練され、正確性は高く、現在の走査に置ける膀胱領域の検出を補償する。通常、新しい設計は以下の点で従来の設計よりも優れた利点を有する。高調波比を含むより多くの情報がＢモード強度（勾配情報）のみを使用する代わりに一体化されるので、膀胱領域の検出はより確固になることができる。女性の子宮またはＢモード画像雑音は事前に訓練された分類子により認識されることができ、区分化は膀胱容積の大きな過大又は過小評価を与えることができない。
【０１４８】
補正係数（Ｒ２）の勾配または平方は正確な評価およびインスツルメントの相互比較のために使用される。  
９４００      ３０００      ６４００  
Ｒ２        0.9599        0.8513        0.82  
勾配       1.0125        0.9525        0.944  
上記の試験結果から、９４００プロダクトが従来のバージョンよりも確固な膀胱測定と高い正確性を実現できることが確信できる。
【０１４９】
検出方法はＢＶＩ９４００トランシーバと、トランシーバ10A-B-Cについて示されているその代わりの実施形態において説明されている。３０００および６１００シリーズを含む従来のプロダクトと比較して、９４００には高調波解析機能が取付けられており、これはさらに正確な膀胱容積測定のために周波数二枚接続された情報を使用する。それに加えて、光速度標的機能が付加され、これは最良の走査方向と角度を探すためにオペレータに提供する。新しい膀胱検出方法は全てのこれらの新しいＤＳＰアプリケーションと新しい機能の基盤である。
【０１５０】
付録Ａ．対数のＤＳＰ実装  
対数計算のＤＳＰ実装（マトラブのソースコード）方法１  
【表６】
2010527277.tif 000015
【表７】
2010527277.tif 000016
【０１５１】
対数計算のＤＳＰ実装（マトラブのソースコード）方法２  
この方法は二進浮動小数点演算のＩＥＥＥ標準（ＩＥＥＥ７５４）に基づいている。
【表８】
2010527277.tif 000017
【０１５２】
ＩＥＥＥ７５４に基づいて、高速度ｌｏｇ２（ｌｏｇ１０とｌｎ）アルゴリズムは次のｃコードとして設計されることができる。  
【表９】
2010527277.tif 000018
【０１５３】
例えば、値＝0.00213（ＩＥＥＥ７５４により使用される二進フォーマット）  
00111011000010111001011101111000  
注：０−符合ビット  
０−指数関数ビット  
０−仮数ビット  
指数は０１０（０１１１０１１０−１２８＝１１８−１２８）である。  
仮数は00010111001011101111000である。  
仮数の指数は１．０９０５６である。
【０１５４】
仮数の指数の特別なプロセスは第１の微分連続を維持する第３度の多項式である。より正確性を上げるにはより高い程度が使用される。さらに速く結果を得るために、正確性が問題ではないならばこの特別なプロセスを除去することができる（２の累乗間に幾らかの線形補間を与える）。仮数の指数は１．１５２７１に変更される。入力値の２つの指数と最終的な指数の組合せは−１０＋１．１５２７１＝−８．８４７３である。
【０１５５】
付録Ｂ．神経系の訓練  
訓練データセットは２００７年１月５日に集められた。1002、1004、1005、1008、1012、1015、1016、1017、1049、1051、1052、1068を含む全部で１２人の患者が存在する［排尿前および排尿後］。１２＊７２＊２４＝２０７３６走査線が存在する。手作業のグレイディングに基づいて、８２５０の膀胱線と１２４８６の組織線が存在する（これは訓練用に平衡されたデータセットとして考えられることができる）。対数関数を使用して後方伝播神経系を実行した。ネットワークの構造は５×５×１である。１０からなる相互検証方法を使用し、訓練されたネットワークの正確性は９２．２６％である。訓練されたネットワークは以下の構造である（ＮＮ．ｈとＮＮ．ｃに規定されているソースコードを参照する）。  
【表１０】
2010527277.tif 000019
【０１５６】
ネットワークの性能を確認するため、異なる分類子を使用して同じ訓練データセットにおいて（University of Waikato、ハミルトン、ニュージーランドから入手可能な）パターン認識ツールキットから結果が得られ、以下の結果を有する。
【表１１】
2010527277.tif 000020
【０１５７】
付録Ｃ．分類および特性  
分類の問題では、特性の選択はシステムの性能に直接関連される。我々のプロジェクトでは、膀胱線分類問題について、異なる特性の組合せを選択することにより性能を比較した。また、評価には異なる分類子も使用した。この比較のためのデータセットは２００７年１月５日に集められた臨床データに基づいている。使用した方法は１０からなる相互検証方法である［訓練用に９フォルド、検査用に１フォルドを使用する］。３つの異なる特性の組合せが検査される。  
−高調波比なし：組織デルタ、ｍｉｎＲｓｕｍ、前壁、ＢＷの４特性。  
典型的な高調波比有り：組織デルタ、古い高調波比、ｍｉｎＲｓｕｍ、前壁、ＢＷの５特性。  
高調波解析カーネルを使用して計算された高調波比有り：組織デルタ、新しい高調波比、ｍｉｎＲｓｕｍ、前壁、ＢＷの５特性。以下の４つの異なる分類子が使用される：
ＲＢＦネットワーク、
サポートベクトルマシン、
ＢａｙｓＮｅｔ、
後方伝播ネットワーク。
【表１２】
2010527277.tif 000021
【０１５８】
結果から、以下の結論を行うことができる：
−高調波情報は分類の正確性を改良でき、
−高調波解析カーネルにより計算される高調波比は本来の高調波比よりも高い分類正確性が得られ、
−ＤＳＰの実装についての計算価格と複雑性を考慮すると、ＢＰＮＮはＤＳＰ実装に使用される。  
付録Ｄ．最適なしきい値化  
膀胱の区分化は超音波画像からの２レベル解析として取られることができる。換言すると、画像内では、２つの種類のオブジェクトのみ、即ち（実際の影と膀胱等のような内腔を含む）影と非影が存在する。その後画像処理の自動化された敷地は非影から影を区分するための潜在的なツールである。２つの広く使用されている自動化されたしきい値方法、即ちOtsuの方法とキトラーおよびイリングワース方法が存在する。しきい値技術は画像セグメント数にしたがって２レベルと多レベルのカテゴリに分離されることができる。２レベルしきい値では、画像は２つの異なる領域に区分される。ある値Ｔよりも大きいグレーレベルを有する画素はオブジェクト画素として分類され、Ｔよりも小さいグレーレベルを有する他の画素は背景画素として分類される。Otsuの方法（Otsu, N.、1979、A Threshold Selection Using Gray Level Histograms、IEEE Trans. Systems Man Cybernet、9、62-69）はクラスバリアンス間を最大に刷ることにより最適なしきい値を選択する。Sahoo等（Sahooo, P. K.、Soltani, S.、Wong, A. K. C.、1988、SURVEY：A survey of thresholding techniques、Comput. Vision Graphics Image  Process、41、233-260）はグローバルしきい値においてOtsuの方法が均一性と形状の測定に関して通常の実世界の画像で良好なしきい値選択方法の１つであることを発見した。キトラーおよびイリングワース（kittler, J.、illingworth, J.、1986、Minimum Error Thresholding, Pattern Recognition、19、41-47）は最低誤差しきい値化方法を提案した。
【０１５９】
ＫＩ方法は膀胱の内腔を含む画像の全ての影領域の非常に良好な評価を与える。最も随意選択的な利点は、これが全ての集められた平面からの統計情報を使用して行ったように、この平面自体のみに基づいて恥骨の後の影の非常に良好な評価を与えることである。
【表１３】
2010527277.tif 000022
【０１６０】
以下、９４００システムにより集められたＢモード画像においてＫＩしきい値化を使用した後の例を挙げる。  
【表１４】
2010527277.tif 000023
【０１６１】
上記の例から、ＫＩしきい値方法によって恥骨の後の影の位置を評価することを助けることができる。適切な事後処理により、全ての平面上の情報は統合されることができ、恥骨の位置も評価されることができる。
【０１６２】
本発明の好ましい実施形態を示し説明したが、多くの変更が本発明の技術的範囲を逸脱せずに行われることができる。例えばゼラチン状の塊が神経系アルゴリズムの動作特性をさらに規定するために合成皮膚および組合せ流体モデルを開発することができる。したがって、本発明の技術的範囲は好ましい実施形態の説明により限定されない。
【図１】
2010527277.tif 000024
【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
2010527277.tif 000030
【図６】
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【図７】
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【図８】
2010527277.tif 000033
【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図９Ｃ】
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【図９Ｄ】
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【図９Ｅ】
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【図９Ｆ】
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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１４Ａ】
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【図１４Ｂ】
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【図１５Ａ】
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【図１５Ｂ】
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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２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１Ａ】
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【図４１Ｂ】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【国際調査報告】
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