(57)【要約】【課題】超音波撮像において、受診者が不要な生体組織検査を受けずに済むように、乳房患部を自動的に検出して分類する。【解決手段】乳房患部の複数の特性を決定するための自動式方法を提供する。この方法は、乳房患部を含む関心領域を画像内で自動的に識別するステップと、画像の品質を高めるために関心領域を前処理するステップとを含んでいる。本方法はさらに、関心領域内の乳房患部を自動的にセグメント分割するステップと、乳房患部の複数の特性を決定するための複数の測定値を自動的に測定するステップとを含んでいる。乳房患部は、これら複数の測定値に基づいて良性又は悪性に自動的に分類される。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
乳房患部の複数の特性を決定する自動式方法であって、
前記乳房患部を含む関心領域を画像内で自動的に識別するステップと、
前記画像の品質を高めるために前記関心領域を前処理するステップと、
前記関心領域内の前記乳房患部を自動的にセグメント分割するステップと、
前記乳房患部の前記複数の特性を決定するための複数の測定値を自動的に測定するステップと、
前記複数の測定値に基づいて前記乳房患部を良性又は悪性に自動的に分類するステップと、
を備えた方法。
【請求項２】
前記自動的に測定するステップは、複数の形状測定値に基づいて前記乳房患部の形状を測定するステップを含んでいる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記患部の分類は、前記複数の特性について複数の予め定められた規則を適用して前記患部の状態を示すルール・ベース型システムを含んでいる、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記自動的にセグメント分割するステップは、閾値に基づいて決定される複数の山及び谷を含む前記画像の三次元プロットを生成するステップを含んでいる、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
乳房患部の複数の特性を決定するシステムであって、
画像を記憶するように構成されている記憶装置と、
前記乳房患部を含む関心領域を画像内で自動的に識別するように構成されているプロセッサと、
を備えており、該プロセッサはさらに、
前記画像の品質を高めるために前記関心領域を前処理し、前記関心領域内の前記乳房患部を自動的にセグメント分割し、前記乳房患部の前記複数の特性を決定するための複数の測定値を自動的に測定して、該複数の測定値に基づいて前記乳房患部を良性又は悪性に自動的に分類するように構成されている、システム。
【請求項６】
前記プロセッサはさらに、複数の形状測定値に基づいて前記乳房患部の形状を測定するように構成されている、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
前記プロセッサはさらに、前記複数の特性について複数の予め定められた規則を適用して前記患部の状態を示すように構成されている、請求項５に記載のシステム。
【請求項８】
前記複数の予め定められた規則は、高さ幅比、後方エコーの増強、後方陰影及び規則性尺度を含んでいる、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記プロセッサはさらに、閾値に基づいて決定される複数の山及び谷を含む前記画像の三次元プロットを形成するように構成されている、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
乳房患部の複数の特性を決定するようにコンピュータ・システムに命令するコンピュータ命令を記憶しているコンピュータ読み取り可能な媒体であって、前記コンピュータ命令は、
前記乳房患部を含む関心領域を画像内で自動的に識別するステップと、
前記画像の品質を高めるために前記関心領域を前処理するステップと、
前記関心領域内の前記乳房患部を自動的にセグメント分割するステップと、
前記乳房患部の前記複数の特性を決定するための複数の測定値を自動的に測定するステップと、
前記複数の測定値に基づいて前記乳房患部を良性又は悪性に自動的に分類するステップと、を含んでいる、コンピュータ読み取り可能な媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、イメージング・システムに関し、さらに具体的には、乳房患部の分類の方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
乳ガンは女性の主要な死因の一つである。典型的には、乳ガンは、通例Ｘ線撮像手順であるマンモグラフィと呼ばれる方法によって検出される。マンモグラフィは悪性腫瘍を検出して特徴分析する基準となっている。画像取得に続いて、放射線医は典型的には、画像を読影して疑わしい腫瘍が現われているか否か、また腫瘍が問題となる可能性があるか否かを識別する。しかしながら、近年、超音波撮像手法が充実性腫瘤と嚢胞とを識別し得る可能性を示している。但し、この識別のための十分な手法はまだ得られていない。
【特許文献１】米国特許第６１３８０４５号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
通常、従来の画像方式診断手法では充実性乳房腫瘤を悪性腫瘤と区別することは困難である。結果として、このような腫瘤が検出された患者は通常、生体組織検査に回される。このように、悪性腫瘍の適正な診断を下すために、良性の患部を有する受診者も不必要な生体組織検査を受けなければならない場合がある。しかしながら、外科的侵襲を必要とせずにかかる診断を下すことが望ましい。
【０００４】
超音波撮像は、不要な生体組織検査を回避して乳房の腫瘤を良性であると識別する可能性を有している。このため、超音波は、マンモグラフィと生体組織検査との間の欠くべからざる接点を成す。加えて、超音波は、妊娠中の患者、継続管理中の乳腺症患者にも推奨され、また生体組織検査の嚢胞吸引手順における誘導機構としても用いられている。
【０００５】
超音波乳房像において悪性患部の特性を示す幾つかの特徴はかなりよく理解されている。しかしながら、これらの特徴を抽出して、正確な分類のために定量化するための画像処理のツール及び手法は自動式具現化形態としては利用可能でない。というのは、サイド・ローブ、グレーティング・ローブ、多重経路残響及びコヒーレント波干渉が超音波撮像を損なうため、ツールが手動式又は半自動式となっているからである。このような画像は典型的には空間分解能が低く、外観が粒状性であり、またスペックル雑音内容が多いエコー、コントラストが低いエコー、クラッタが散発したエコー及び疑似エコーを呈する。さらに、このような画像は、関心のある特徴を隠蔽したり、訓練された観測者ですら誤読影に導く場合がある。
【０００６】
従って、受診者が不要な生体組織検査を受けずに済むように、乳房患部を自動的に検出して分類するシステム及び方法が求められている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
簡潔に述べると、本発明の一観点では、乳房患部の複数の特性を決定する自動式手法を提供する。この手法は、乳房患部を含む関心領域を画像内で自動的に識別するステップを含んでいる。本手法はさらに、画像の品質を高めるために関心領域を前処理するステップと、関心領域内の乳房患部を自動的にセグメント分割するステップとを含んでいる。本手法はさらに、乳房患部の複数の特性を決定するための複数の測定値を自動的に測定するステップと、これら複数の測定値に基づいて乳房患部を良性又は悪性に自動的に分類するステップとを含んでいる。
【０００８】
もう一つの実施形態では、乳房患部の複数の特性を決定するシステムを提供する。このシステムは、画像を記憶するように構成されている記憶ユニットと、乳房患部を含む関心領域を画像内で自動的に識別するように構成されているプロセッサとを備えている。プロセッサはさらに、画像の品質を高めるために関心領域を前処理し、関心領域内の乳房患部を自動的にセグメント分割して、乳房患部の複数の特性を決定するための複数の測定値を自動的に測定するように構成されている。プロセッサはさらに、これら複数の測定値に基づいて乳房患部を良性又は悪性に自動的に分類するように構成されている。
【０００９】
もう一つの実施形態では、乳房患部の複数の特性を決定するようにコンピュータ・システムに命令するコンピュータ命令を記憶しているコンピュータ読み取り可能な媒体を提供する。このコンピュータ命令は、乳房患部を含む関心領域を画像内で自動的に識別するステップと、画像の品質を高めるために関心領域を前処理するステップとを含んでいる。コンピュータ命令はさらに、関心領域内の乳房患部を自動的にセグメント分割するステップと、乳房患部の複数の特性を決定するための複数の測定値を自動的に測定するステップと、これら複数の測定値に基づいて乳房患部を良性又は悪性に自動的に分類するステップとを含んでいる。
【００１０】
もう一つの実施形態では、乳房患部の複数の特性を決定するシステムを提供する。このシステムは、乳房患部を含む関心領域を画像内で自動的に識別する手段と、画像の品質を高めるために関心領域を前処理する手段とを備えている。本システムはさらに、関心領域内の乳房患部を自動的にセグメント分割する手段と、乳房患部の複数の特性を決定するための複数の測定値を自動的に測定する手段と、これら複数の測定値に基づいて乳房患部を良性又は悪性に自動的に分類する手段とを含んでいる。
【００１１】
本発明の以上に述べた利点及び特徴、並びに他の利点及び特徴は、図面を参照しながら以下の詳細な説明を読解することにより明らかになろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
図１は、本発明の一観点に従って具現化される超音波システム１０の一実施形態のブロック図である。超音波システムは、取得サブシステム１２及び処理サブシステム１４を含んでいる。取得サブシステム１２は、トランスデューサ・アレイ１８（複数のトランスデューサ・アレイ素子を含む）、送受波（Ｔ／Ｒ）切換サーキットリ２０、送波器２２、受波器２４及びビームフォーマ２６を備えている。処理サブシステム１４は、制御プロセッサ２８、復調器３０、撮像モード・プロセッサ３２、スキャン・コンバータ３４及び表示プロセッサ３６を備えている。表示プロセッサはさらに、画像を表示するモニタに結合されている。ユーザ・インタフェイス４０が制御プロセッサ及び表示モニタと相互作用する。制御プロセッサはまた、ウェブ・サーバ４４と遠隔接続インタフェイス４６とを含む遠隔接続サブシステム４２に結合されていてもよい。処理サブシステムはさらに、超音波画像データを受け取るデータ保管部４８に結合されていてもよい。データ保管部は画像ワークステーション５０と相互作用する。
【００１３】
これらのアーキテクチャ及びモジュールは、ディジタル信号プロセッサを有する回路基板のような専用のハードウェア要素であってもよいし、又は市販の既製ＰＣのような汎用コンピュータ又はプロセッサ上で作動するソフトウェアであってもよい。本発明の様々な実施形態に応じて、様々なアーキテクチャ及びモジュールを結合又は分離してよい。
【００１４】
取得サブシステム１２では、トランスデューサ・アレイ１８が被検体１６に接触している。トランスデューサ・アレイは、送受波（Ｔ／Ｒ）切換サーキットリ２０に結合されている。Ｔ／Ｒ切換サーキットリ２０は、送波器２２の出力及び受波器２４の入力に結合されている。受波器２４の出力はビームフォーマ２６の入力である。ビームフォーマ２６はさらに、送波器２２の入力及び復調器３０の入力に結合されている。ビームフォーマはまた、図示のように制御プロセッサに結合されている。
【００１５】
処理サブシステム１４では、復調器３０の出力は撮像モード・プロセッサ３２の入力に結合されている。制御プロセッサは、撮像モード・プロセッサ３２、スキャン・コンバータ３４及び表示プロセッサ３６に接続している。撮像モード・プロセッサ３２の出力はスキャン・コンバータ３４の入力に結合されている。スキャン・コンバータ３４の出力は表示プロセッサ３６の入力に結合されている。表示プロセッサ３６の出力はモニタ３８に結合されている。
【００１６】
超音波システム１０は、超音波エネルギを被検体１６に送波して、被検体から後方散乱した超音波信号を受波し処理して画像を形成し、表示する。超音波エネルギの送波ビームを発生するために、制御プロセッサ２８は、ビームフォーマ２６に命令データを送って送波パラメータを生成し、トランスデューサ・アレイ１８の表面の一つの点を始点として所望の方向制御角を成す所望の形状のビームを発生する。送波パラメータは、ビームフォーマ２６から送波器２２へ送られる。送波器２２は、送波パラメータを用いて、Ｔ／Ｒ切換サーキットリ２０を介してトランスデューサ・アレイ１８へ送られる送波信号を適切に符号化する。送波信号は互いに対して所定のレベル及び位相に設定されて、トランスデューサ・アレイ１８の個々のトランスデューサ素子に供給される。送波信号はトランスデューサ素子を励起して、同一の位相及びレベル関係を有する超音波を放出する。結果として、トランスデューサ・アレイ１８が、例えば超音波ゲルを用いることにより被検体に音響的に結合されている場合に、送波された超音波エネルギのビームが被検体内の走査平面内で走査線に沿って形成される。この過程は電子走査法として知られている。
【００１７】
トランスデューサ・アレイ１８は双方向の変換器である。超音波が被検体内に送波されると、超音波は構造内の組織及び血液のサンプルから後方散乱される。トランスデューサ・アレイ１８は、散乱波が帰投する出発点となる組織までの距離と、散乱波が帰投する到着点となるトランスデューサ・アレイ１８の表面に対する角度とに応じて異なる時刻に後方散乱波を受け取る。トランスデューサ素子は後方散乱波に応答して、後方散乱波からの超音波エネルギを電気信号に変換する。
【００１８】
受信された電気信号はＴ／Ｒ切換サーキットリ２０を介して受波器２４に送信される。受波器２４は受信信号を増幅しディジタル化して、ゲイン補償のような他の作用を与える。ディジタル化された受信信号は、各々のトランスデューサ素子が様々な時刻に受波した後方散乱波に対応しており、後方散乱波の振幅情報及び位相情報を保存している。
【００１９】
ディジタル化された受信信号はビームフォーマ２６に送られる。制御プロセッサ２８は命令データをビームフォーマ２６に送る。ビームフォーマ２６は、命令データを用いて、トランスデューサ・アレイ１８の表面上の一つの点を始点として一定の方向制御角を成す受波ビームを形成し、この点及び方向制御角は典型的には、走査線に沿って送波された前段の超音波ビームの点及び方向制御角度に対応している。ビームフォーマ２６は、制御プロセッサ２８からの命令データの指示に従って、時間遅延及び集束を実行することにより適当な受信信号に作用して、被検体内の走査平面内で走査線に沿ったサンプル空間に対応する受波ビーム信号を発生する。受波ビーム信号を発生するために、様々なトランスデューサ素子からの受信信号の位相、振幅及びタイミングの情報が用いられる。
【００２０】
受波ビーム信号は処理サブシステム１４に送られる。復調器３０は受波ビーム信号を復調して、走査平面内のサンプル空間に対応するＩ及びＱの復調データ値の対を生成する。受波ビーム信号の位相及び振幅を参照周波数と比較することにより、復調が達成される。Ｉ及びＱの復調データ値は、受信信号の位相情報及び振幅情報を保存している。
【００２１】
復調データは撮像モード・プロセッサ３２へ転送される。撮像モード・プロセッサ３２は、パラメータ推定手法を用いて、走査系列フォーマットの復調データから撮像パラメータ値を生成する。撮像パラメータは例えば、Ｂモード、カラー速度モード、スペクトル・ドプラ・モード、及び組織速度撮像モードのような様々の可能な撮像モードに対応するパラメータを含み得る。撮像パラメータ値はスキャン・コンバータ３４に送られる。スキャン・コンバータ３４は、走査系列フォーマットから表示フォーマットへの変換を実行することにより、パラメータ・データを処理する。変換は、パラメータ・データに対し補間演算を実行して、表示フォーマットの表示ピクセル・データを生成することを含んでいる。
【００２２】
走査変換後のピクセル・データは表示プロセッサ３６へ送られて、走査変換後のピクセル・データの任意の空間フィルタ又は時間フィルタによる最終的な処理を行ない、走査変換後のピクセル・データにグレイ・スケール又はカラーを適用して、ディジタル・ピクセル・データをアナログ・データに変換してモニタ３８に表示する。ユーザ・インタフェース４０は、モニタ３８に表示されたデータに基づいて制御プロセッサ２８と相互作用する。
【００２３】
図２は、図１に示されるようなシステムを介して取得される画像に基づいて乳房患部の複数の特徴を決定する方法を示す流れ図である。この流れ図は取得系列５４及び処理系列５６の二つの主な系列又は段階を含んでいる。流れ図に示されているこれらの系列の各々のステップを以下に詳述する。
【００２４】
取得系列５４は、図１を参照して上で述べた超音波イメージング・システムの動作等を通じて、ステップ５８に示すような画像データを取得するステップを含んでいる。実時間での画像を処理してもよいし、データ保管部からの画像を処理してもよい。従って、ステップ６０では、取得された画像データは、患部又は他の腫瘍の検出及び分類等のための後のアクセス及び処理のために保存される。
【００２５】
処理ステップは多数の下位ステップを含んでいる。ステップ６４で、画像内の関心領域が自動的に識別される。一実施形態では、関心領域は反転トラフ法（inverted trough method）を用いることにより識別される。反転トラフ法では、画像の各々の横列のピクセル値を合計して、ピクセル値の二次元分布でのトラフ（谷）を識別することにより、医療データを含む画像の矩形領域を識別する。同様に、各々の縦列のピクセル値を合計して、対応するトラフを決定する。本実施形態では、逆投影された矩形の共通区域によって関心領域が決まるが、かかる決定に適した他の手法もある。
【００２６】
ステップ６６で、画像の品質を高めるために関心領域を前処理する。一実施形態では、エッジ保存平滑化フィルタを用いて画質を高める。一実施形態では、ファジィ強調手法を用いて画像の明るい領域及び暗い領域の飽和を回避する。加えて、マルチ・スケール・モルフォロジィを用いて画像のスペックルを除去することもできる。
【００２７】
ステップ６８で、乳房患部を関心領域内で自動的にセグメント分割する。一実施形態では、グレイ・レベル分布を三次元プロットとして視覚化する。三次元プロットは典型的には、閾値を上回る「山」と呼ばれる領域と、閾値を下回る「谷」と呼ばれる領域とを含んでいる。閾値は、分析する領域のヒストグラムに基づいて決定される。画像の空間的位置関係（トポロジィ）を閾値のレベルで切り取ると、比較的広い区域内に幾つかの穴が残る。また、幾つかの孤立した島も形成される。これらの孤立した島は処理から除外される。モルフォロジィ演算を用いて小さい穴を充填して画質をさらに高める。一実施形態では、連結成分領域成長アプローチを用いて画像の関心領域を推定する。もう一つの実施形態では、連結成分領域アプローチを用いて形成された最大の領域を画像内で主要患部として選択する。関心領域の最初の輪郭をさらに分析して、より正確な患部境界の近似を決定する。当業者には認識されるように、多くの手法がこのような境界の識別及びセグメント分割に利用可能である。
【００２８】
ステップ７０で、乳房患部の複数の特性を決定するための複数の測定値を測定する。一実施形態では、患部内に内部矩形を決定して濃淡値を計算する。後方エコー特性を算出するためには、内部矩形、外部矩形及び後方矩形が患部の寸法に基づいて自動的に算出される。もう一つの実施形態では、患部の縦横比、患部の稠密度、患部境界の規則性、患部境界の辺縁特性及びファジィネス（fuzziness）のような複数の形状測定値を測定する。形状特性についてさらに詳細に説明する。
【００２９】
患部の縦横比は、患部の長さに対する患部の幅の比として定義される。本実施形態では、患部に最も適合する楕円の短軸に対する長軸の比を用いて縦横比を決定する。良性患部では通常、悪性患部に比較して縦横比が小さい。図３は、悪性患部８２及び良性患部８４について縦横比を測定する方法を示している。患部の高さを参照番号８６とし、幅を参照番号８８として示す。一般的には、縦横比が１よりも大きい場合に患部を悪性であると分類し、他のものを良性と分類することができる。
【００３０】
患部が良性であるか悪性であるかを判定するために、患部境界の規則性を利用することもできる。典型的には、良性患部は平滑な境界を有し、悪性患部は不定形の境界を有する。本実施形態では、患部の輪郭の周波数成分を用いて患部境界の規則性を判定する。患部境界の規則性を図４に示す。悪性患部８２は不規則な境界９０を呈している一方、良性患部８４は平滑な境界９２を示している。
【００３１】
患部の稠密性は、患部の内側に最も適合する楕円に対する患部面積の比によって定義される。一般的には、良性患部は悪性患部よりも稠密である。図５は、悪性患部８２及び良性患部８４からの最も適合する楕円９４、９６変化を示している。
【００３２】
患部の重症度を決定するために辺縁特性を利用することもできる。特定的な一実施形態では、患部周辺のデータを、０°〜３６０°の配向で最適スケールを４としたガボール（Gabor）・フィルタで分析することにより、辺縁特性を決定することができる。
【００３３】
患部境界のファジィネスを用いて良性患部と悪性患部とを区別することもできる。低エコー（hyperechoic）患部は、患部内部から外部にかけてグレイ・レベルの鋭い移行を呈する。このような低エコー患部は悪性腫瘍を示す。一実施形態では、患部内部から患部境界に跨がる濃淡値の線プロファイルが形成される。患部境界上の全ての点について線プロファイルの最小ｒ自乗値を蓄積して、境界の相対ファジィネスを決定する尺度を求める。
【００３４】
乳房患部を良性又は悪性に分類するために後方エコー測定値を用いることもできる。図６は、悪性患部８２について最大境界矩形９８及び最大内部矩形１００を示している。図６はまた、良性患部８４について最大境界矩形１０８及び最大内部矩形１１０を示している。本書で用いる場合には、最大境界矩形とは患部の輪郭を外側から完全に包囲している矩形を指し、最大内部矩形とは患部の輪郭内部に完全に嵌合する最大矩形を指す。矩形１０２及び１１２は、患部と幅が等しく患部の直に背後に存在する矩形に相当する。一実施形態では、患部の後方の距離及びこの矩形の高さは、検討中の超音波画像において患部後方に残されている空間に依存する。矩形１０４と１１４はそれぞれ、矩形１０２及び１１２と高さが等しく矩形１０２及び１１２の左側に位置する矩形に相当する。一実施形態では、二つの矩形（矩形１０２及び１０４、又は矩形１１２及び１１４）の間の距離並びに矩形１０４及び１１４の幅は、超音波画像での患部の左側の空間に依存する。矩形１０６及び１１６は、矩形１０２及び１１２と高さが等しく矩形１０２及び１１２の右側に位置する矩形に相当する。一実施形態では、二つの矩形（矩形１０２及び１０６、又は矩形１１２及び１１６）の間の距離並びに矩形１０６及び１１６の幅は、超音波画像での患部の右側の空間に依存する。後方エコー測定値は、矩形１０２（及び矩形１１２）並びに矩形１００（及び矩形１１０）のそれぞれのエコーの平均及び分散の比に基づいて算出される。比の値が約１である場合には、患部を悪性に分類し得る。比が３以上である場合には、患部は良性である可能性が高い。
【００３５】
同様に、規則性の測定値が３０％を超える場合には、患部を悪性に分類し得る。同様に、患部が一様で均質である場合には、患部は良性である可能性が高い。同様に、境界のファジィネスが５０％を超える場合には、患部は悪性である可能性が高い。また、患部が辺縁を有する場合には、患部は良性である可能性が高く、患部の稠密性が７０％を超える場合には、患部は良性である可能性が高い。
【００３６】
ステップ７２で、乳房患部はこれら複数の測定値に基づいて良性又は悪性に自動的に分類される。一実施形態では、乳房患部を分類するためにルール・ベース型システムが用いられる。ルール・ベース型システムは、乳房患部を分類する一組の規則を適用する。かかる規則の例としては、高さ幅比すなわち縦横比、後方エコー測定値、規則性尺度、患部内部の一様性及び均質性、境界のファジィネス、辺縁の存在、並びに稠密度を含めた上述の測定値の考察を含んでいる。
【００３７】
前述の手法により提供される利点の幾つかとして、放射線医が乳房患部を検出して分類するさらに高い生産性を確保した完全自動化システムであることが挙げられる。本発明は、患部の異常が癌性である可能性の信頼性の尺度を与えると同時に、患部の状態の判定を下すために用いられた多数の特徴を一覧表示する。本発明はまた、放射線医が患者の診断を再確認する助けとなる。また、開示された方法を、乳房患部の特性に対応する特性を有する体内の他の患部にも適用し得ることに留意されたい。
【００３８】
本発明に様々な改変及び代替的な形態を適用し得るが、本書では例を掲げるために特定の実施形態を図示して詳述した。しかしながら、本発明は開示された特定の形態に限定されないことを理解されたい。寧ろ、本発明は、特許請求の範囲によって定義されている本発明の要旨及び範囲に含まれる全ての改変、均等構成及び代替構成を網羅するものとする。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本発明に従って具現化される超音波システムの例示的な実施形態である。
【図２】乳房患部の複数の特性を決定する自動式方法を示す流れ図である。
【図３】本発明の一観点による縦横比の測定を示す図である。
【図４】本発明の一観点による患部境界の規則性の測定を示す図である。
【図５】本発明の一観点による患部の稠密度の測定を示す図である。
【図６】本発明の一観点による後方エコー測定を示す図である。
【符号の説明】
【００４０】
１０  超音波システム
１６  被検体
１８  トランスデューサ・アレイ
４２  遠隔接続サブシステム
５４  取得系列
５６  処理系列
８２  悪性患部
８４  良性患部
８６  患部の高さ
８８  患部の幅
９０  不規則な境界
９２  平滑な境界
９４、９６  最も適合する楕円
９８、１０８  最大境界矩形
１００、１１０  最大内部矩形
１０２、１１２  患部と幅が等しい矩形
１０４、１０６  矩形１０２と高さが等しい矩形
１１４、１１６  矩形１１２と高さが等しい矩形
【図１】
2005193017.tif 000003
【図２】
2005193017.tif 000004
【図３】
2005193017.tif 000005
【図４】
2005193017.tif 000006
【図５】
2005193017.tif 000007
【図６】
2005193017.tif 000008
【外国語明細書】
2005193017000001.pdf