(57)【要約】【課題】見かけ上ほとんど差異が無い時系列データ間の微妙な相違を認識する技術を提供する。【解決手段】特徴データ抽出部は、時系列データ２０１から極値データ２１１を抽出する。リターンマップ構築部は、時系列上で隣り合う二つの極値データ（Ｘｉ，Ｘｉ＋１）からリターンマップ２０２を構築する。座標変換部は、リターンマップ２０２を扇形の基本パターン２１０へ変換する。万華鏡パターン生成部は、万華鏡座標２０４上において、基本パターン２１０に対して回転操作および鏡面像操作を施して万華鏡パターンを生成する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
時系列データを取得する時系列データ取得部と、
取得された時系列データから複数の特徴データを抽出する特徴データ抽出部と、
複数の特徴データに含まれる任意の二つの特徴データからなる複数のデータ組について、各データ組ごとに一方の特徴データを第一軸の値とし他方の特徴データを第二軸の値とする点を二次元座標上に描いて基本パターンを生成する基本パターン生成部と、
基本パターンとその鏡面像パターンとを接合した表示パターンを生成する表示パターン生成部と、
表示パターンを表示する表示部と、
を有する、
ことを特徴とする時系列データ処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の時系列データ処理装置において、
前記特徴データ抽出部は、複数の特徴データとして、時系列データの中から極値データを抽出する、
ことを特徴とする時系列データ処理装置。
【請求項３】
請求項１に記載の時系列データ処理装置において、
前記特徴データ抽出部は、複数の特徴データとして、時系列データに対応する時系列信号のゼロクロス点間隔を抽出する、
ことを特徴とする時系列データ処理装置。
【請求項４】
請求項１に記載の時系列データ処理装置において、
前記各データ組は、時系列上で隣り合う二つの特徴データからなる、
ことを特徴とする時系列データ処理装置。
【請求項５】
請求項１に記載の時系列データ処理装置において、
前記基本パターンは、前記第一軸および第二軸を半径とする扇形パターンである、
ことを特徴とする時系列データ処理装置。
【請求項６】
請求項５に記載の時系列データ処理装置において、
前記表示パターンは、前記扇形パターンとその鏡面像パターンとを交互に接合した円状の万華鏡パターンである、
ことを特徴とする時系列データ処理装置。
【請求項７】
対象組織に超音波を送受波して時系列エコーデータを取得するエコーデータ取得部と、
取得された時系列エコーデータから複数の特徴データを抽出する特徴データ抽出部と、
複数の特徴データに含まれる任意の二つの特徴データからなる複数のデータ組について、各データ組ごとに一方の特徴データを第一軸の値とし他方の特徴データを第二軸の値とする点を二次元座標上に描いて、前記第一軸および第二軸を半径とする扇形パターンを生成する扇形パターン生成部と、
前記扇形パターンとその鏡面像パターンとを交互に接合した円状の万華鏡パターンを生成する万華鏡パターン生成部と、
万華鏡パターンを表示する表示部と、
を有する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、時系列データ処理装置に関し、特に時系列データの特徴を視覚的に明確にする技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
時系列データの解析は、自然科学および工学において興味深いテーマである。例えば、自然科学の分野では、生物の個体数変化の時系列データから生態系を理解する試みがなされ、また工学の分野では、対象とするシステムに関する変数の時系列データからそのシステムのダイナミクスを理解してシステムを制御する試みがなされている。
【０００３】
時系列データの解析には、従来からスペクトル解析がよく利用されている。スペクトル解析は、線形システムに対して非常に強力な解析手法である。しかしながら、非線形システムの場合、そのスペクトル構造のみからシステムのダイナミクスを推定するのは容易ではない。スペクトル解析以外にも、非線形システムの時系列データ（非線形時系列）を解析する手法としてカオス時系列解析などが存在するものの、全ての非線形時系列の解析に適用できる解析手法が存在しないのが現状である。
【０００４】
【特許文献１】特開平９−３２９４８８号公報
【特許文献２】特開平６−３０３５１６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述のように、非線形時系列からそのシステムのダイナミクスを推定することは困難であることから、ダイナミクスはブラックボックスとして、システムがどのようなレスポンス（時系列）を産み出すかを調べることが現実的なアプローチである。この場合、異なる非線形時系列の間の相違を如何に見出すかが一つの課題となる。
【０００６】
見かけ上ほとんど差異が無い時系列データ間の微妙な相違を認識する技術を提供するのが本発明の目的の一つである。特に、本発明の好適な態様では、万華鏡の原理を利用して、ほんの少ししか異ならない非線形時系列の差異を明瞭にする技術が提供される。ちなみに、本発明とよく似たアプローチとして、対称化ドットパターン（ＳＤＰ）が挙げられる（特許文献１参照）。本発明では、ＳＤＰにとらわれず、ＳＤＰとは全く異なる原理（万華鏡の原理など）に基づいて、微妙な時系列の相違を明瞭にする技術が提供される。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明の好適な態様である時系列データ処理装置は、時系列データを取得する時系列データ取得部と、取得された時系列データから複数の特徴データを抽出する特徴データ抽出部と、複数の特徴データに含まれる任意の二つの特徴データからなる複数のデータ組について、各データ組ごとに一方の特徴データを第一軸の値とし他方の特徴データを第二軸の値とする点を二次元座標上に描いて基本パターンを生成する基本パターン生成部と、基本パターンとその鏡面像パターンとを接合した表示パターンを生成する表示パターン生成部と、表示パターンを表示する表示部と、を有することを特徴とする。
【０００８】
上記構成において、基本パターンとその鏡面像パターンとの接合には、基本パターンと鏡面像パターンとの間に重なりが生じないように接続する概念が含まれる。上記構成により得られる表示パターンは、見かけ上ほとんど差異が無い時系列データ間の微妙な相違を視覚的に明瞭する。ちなみに、上述のＳＤＰは、互いに対称関係にあるパターンが重なりあう点で、本発明とは原理的に相違している。
【０００９】
望ましくは、前記特徴データ抽出部は、複数の特徴データとして、時系列データの中から極値データを抽出することを特徴とする。極値データとしては、極大値および極小値のうち少なくとも一方が利用される。望ましくは、前記特徴データ抽出部は、複数の特徴データとして、時系列データに対応する時系列信号のゼロクロス点間隔を抽出することを特徴とする。望ましくは、前記各データ組は、時系列上で隣り合う二つの特徴データからなることを特徴とする。
【００１０】
望ましくは、前記基本パターンは、前記第一軸および第二軸を半径とする扇形パターンであることを特徴とする。望ましくは、前記表示パターンは、前記扇形パターンとその鏡面像パターンとを交互に接合した円状の万華鏡パターンであることを特徴とする。この構成において、扇形パターンと鏡面像パターンの中心角は、例えば、共にπ／ｎ（ｎは自然数）である。
【００１１】
また、上記目的を達成するために、本発明の好適な態様である超音波診断装置は、対象組織に超音波を送受波して時系列エコーデータを取得するエコーデータ取得部と、取得された時系列エコーデータから複数の特徴データを抽出する特徴データ抽出部と、複数の特徴データに含まれる任意の二つの特徴データからなる複数のデータ組について、各データ組ごとに一方の特徴データを第一軸の値とし他方の特徴データを第二軸の値とする点を二次元座標上に描いて、前記第一軸および第二軸を半径とする扇形パターンを生成する扇形パターン生成部と、前記扇形パターンとその鏡面像パターンとを交互に接合した円状の万華鏡パターンを生成する万華鏡パターン生成部と、万華鏡パターンを表示する表示部と、を有することを特徴とする。
【００１２】
この構成において、時系列エコーデータの概念には、ＲＦ受信信号、検波後の受信信号、整相加算後の受信信号などが含まれる。さらに、エコーデータの概念には、受信信号レベルやドプラ情報が含まれる。対象組織の一例は肝臓であり、肝臓から取得される時系列エコーデータの微妙な相違が視覚的に明瞭にされ、健常例と疾患例との見極めが容易になる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明により、見かけ上ほとんど差異が無い時系列データ間の微妙な相違が視覚的に明確になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明の好適な実施形態を図面に基づいて説明する。
【００１５】
図１には、本発明に係る時系列データ処理装置の好適な実施形態が示されており、図１はその全体構成を示すブロック図である。
【００１６】
図１の時系列データ処理装置は、時系列データ取得部１０１、特徴データ抽出部１０２、リターンマップ構築部１０３、座標変換部１０４、万華鏡パターン生成部１０５および表示部１０６で構成され、微妙に異なる時系列データ間の相違を万華鏡パターンで視覚的に明瞭に表示する装置である。時系列データの代表例として超音波のエコーデータ時系列が挙げられる。この場合、時系列データ取得部１０１は、超音波を送受波してエコーデータ時系列を取得する超音波プローブや送受信部に相当する。つまり、本時系列データ処理装置を超音波診断装置とみなすこともできる。
【００１７】
図２は、本時系列データ処理装置におけるデータ処理を説明するための図である。以下、図１に示した部分には図１の符号を利用して、そのデータ処理を説明する。
【００１８】
時系列データ取得部１０１は、処理対象となる時系列データを取得する。図２の（Ａ）には、時系列データ取得部１０１で取得される時系列データ２０１が示されている。時系列データ２０１としては、時々刻々と値が変化するアナログの時系列信号や、時々刻々と取得されるデータ集合列が挙げられる。時系列データ２０１の代表例は、超音波を送受波して得られるＲＦ受信信号である。
【００１９】
特徴データ抽出部１０２は、時系列データ２０１から、特徴データとして極値データ２１１を抽出する。極値データ２１１は、時系列データ２０１の極大値および極小値（Ｘ１，Ｘ２，・・・Ｘｉ，Ｘｉ＋１，・・・）である。
【００２０】
リターンマップ構築部１０３は、時系列上で隣り合う二つの極値データ（Ｘｉ，Ｘｉ＋１）からなる複数のデータ組について、各データ組ごとに、一方の極値データ（Ｘｉ）を横軸の値とし他方の極値データ（Ｘｉ＋１）を縦軸の値とする点を、複数のデータ組に亘って次々に二次元座標上にプロットして、図２の（Ｂ）に示されるリターンマップ２０２を構築する。リターンマップ２０２は、極値データＸ１およびＸ２のデータ組で決定される点、極値データＸ２およびＸ３のデータ組で決定される点のように、複数のデータ組の点を次々にプロットしたものである。なお、リターンマップ２０２は、複数の極値データ２１１の最小値が０となるように規格化されている。
【００２１】
座標変換部１０４は、リターンマップ２０２を、図２の（Ｃ）に示される扇形の基本パターン２１０へ変換する。リターンマップ２０２から基本パターン２１０への変換には、座標変換処理が利用される。リターンマップ２０２の横軸をｘ軸、縦軸をｙ軸とした場合の各点の座標（ｘ，ｙ）は極座標で表現すると次式のようになる。
【数１】
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座標変換部１０４は座標（ｘ，ｙ）を次式で示す座標（ｘ＊，ｙ＊）に座標変換する。
【数２】
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数２に示す変換処理は、原点からの距離ｒはそのままでｘ軸とｙ軸との間の角度を２／３に圧縮、つまり、９０度から６０度への圧縮に相当する。この変換の結果、図２の（Ｃ）に示すように、６０度の中心角を持つ扇形の基本パターン２１０が生成される。そして、この基本パターン２１０に対して、図２の（Ｄ）に示される万華鏡座標２０４上において回転操作や鏡面像操作が施されて万華鏡パターンが生成される。
【００２２】
万華鏡パターン生成部１０５は、回転操作として、基本パターン２１０を万華鏡座標２０４の原点Ｏ（万華鏡座標の中心点であり、基本パターン２１０の扇の要の点）を中心として２π／３回転および４π／３回転させる。
【００２３】
回転前の基本パターン上の点の座標を（ｘ＊，ｙ＊）とすると、２π／３回転操作後のその点の座標は次式の（ｘ＊＊，ｙ＊＊）で表現される。
【数３】
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また、４π／３回転操作後のその点の座標は次式の（ｘ＊＊＊，ｙ＊＊＊）で表現される。
【数４】
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万華鏡パターン生成部１０５は、基本パターン２１０上の全ての点から、数３および数４で示される座標変換で得られる点を万華鏡座標２０４上にプロットする。その結果、図３の（Ａ）示されるように、基本パターン２１０が万華鏡座標２０４の原点Ｏを中心に、２π／３回転および４π／３回転され、二つの回転像パターンが形成される。
【００２４】
回転像パターンが形成されると、万華鏡パターン生成部１０５は、さらに鏡面像操作を実行する。鏡面像操作は、図３の（Ａ）に示される基本パターン２１０とその二つの回転像パターンの三つのパターン上の全ての点を、万華鏡座標２０４のｘ軸に対して反転させる操作である。
【００２５】
基本パターン上の点の座標を（ｘ＊，ｙ＊）とすると、鏡面像操作後のその点の座標は次式の（ｘ＋，ｙ＋）で表現される。
【数５】
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また、２π／３回転の回転像パターン上の点の座標を（ｘ＊＊，ｙ＊＊）とすると、鏡面像操作後のその点の座標は次式の（ｘ＋＋，ｙ＋＋）で表現される。
【数６】
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さらに、４π／３回転の回転像パターン上の点の座標を（ｘ＊＊＊，ｙ＊＊＊）とすると、鏡面像操作後のその点の座標は次式の（ｘ＋＋＋，ｙ＋＋＋）で表現される。
【数７】
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万華鏡パターン生成部１０５は、回転操作後に得られる三つのパターン上の全ての点から、数５、数６および数７で示される座標変換によって得られる点を万華鏡座標２０４上にプロットする。その結果、図３の（Ｂ）示されるような万華鏡パターン３００が生成される。そして、生成された万華鏡パターン３００は、表示部（図１の符号１０６）に表示される。
【００２６】
次に、図４から図６を利用して、万華鏡パターンによる時系列データの解析例を説明する。
【００２７】
図４は、解析対象となる時系列データを示している。図４の時系列データ４０１，４０２，４０３は、次の一般式で表現される。
【数８】
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数８において、ａ＝０．１９で得られるのが時系列データ４０１であり、ａ＝０．２０で得られるのが時系列データ４０２であり、ａ＝０．２１で得られるのが時系列データ４０３である。
【００２８】
図４では、時系列データ４０１，４０２，４０３が、それぞれ横軸を時間ｔ、縦軸を振幅Ｘとして表現されている。三つの時系列データ４０１，４０２，４０３を比較すると見かけ上ほとんど差異が無い。そこで、三つの時系列データ４０１，４０２，４０３に対してスペクトル解析を行ってみる。
【００２９】
図５は、時系列データに対するスペクトル解析の結果を示す図である。つまり、時系列データ４０１（図４）のパワースペクトル５０１、時系列データ４０２（図４）のパワースペクトル５０２、および、時系列データ４０３（図４）のパワースペクトル５０３が、それぞれ、横軸を周波数、縦軸をスペクトルのパワーとして表現されている。三つのパワースペクトル５０１，５０２，５０３を比較すると、パワースペクトル５０２（ａ＝０．２０）に関しては、二つの周波数ピークが狭帯域であり、他の二つに比べてその違いが確認できる。しかしながら、パワースペクトル５０１とパワースペクトル５０３とを比較すると、二つの周波数ピークがほぼ同じ周波数であり、しかもその帯域幅がほぼ同じであるため、二つのスペクトル波形の相違を確認するのが困難である。そこで、三つの時系列データ４０１，４０２，４０３（図４）の万華鏡パターンを生成してみる。
【００３０】
図６は、時系列データから生成される万華鏡パターンを示す図であり、三つの時系列データ４０１，４０２，４０３（図４）それぞれの万華鏡パターン６０１，６０２，６０３が示されている。各万華鏡パターンは、図１の時系列データ処理装置によって、図２および図３を利用して説明したデータ処理によって生成される。
【００３１】
図６に示される三つの万華鏡パターン６０１，６０２，６０３を見ると、各万華鏡パターンが独自のパターンとなっており、パターン間の相関を見出すのがむしろ困難なほどである。このように、見かけ上ほとんど差異が無い三つの時系列データ４０１，４０２，４０３（図４）の万華鏡パターンを生成すると、三つの時系列データの相違が明確になる。万華鏡パターンによる時系列データ解析の応用例として超音波診断装置への適用が考えられる。
【００３２】
図７は、超音波診断装置への応用を説明するための図であり、図７の（Ａ）には、肝臓に関する健常例の万華鏡パターンが示され、図７の（Ｂ）には肝硬変例の万華鏡パターンが示されている。図７の各万華鏡パターンは、肝臓に対して超音波を送受波して得られるＲＦ受信信号を時系列データとして、図１の時系列データ処理装置（超音波診断装置）によって、図２および図３を利用して説明したデータ処理によって生成される。
【００３３】
図７の（Ａ）および（Ｂ）を比較すると、両者のパターンの相違が明確に現れている。例えば、各万華鏡パターンに現れる点の塊（クラスター）部分の大きさや形状が異なっている。このように、Ｂモード画像などの超音波画像だけでは判別が困難な疾患例と健常例との間の微小な相違を万華鏡パターンを生成することで視覚的に明確に識別できる。
【００３４】
以上、本発明の好適な実施形態を説明したが、上述した実施形態は、あらゆる点で単なる例示にすぎず、本発明の範囲を限定するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】本発明に係る時系列データ処理装置の全体構成を示すブロック図である。
【図２】本時系列データ処理装置におけるデータ処理を説明するための図である。
【図３】回転操作および鏡面像操作を説明するための図である。
【図４】時系列データを示す図である。
【図５】時系列データに対するスペクトル解析の結果を示す図である。
【図６】時系列データから生成される万華鏡パターンを示す図である。
【図７】超音波診断装置への応用を説明するための図である。
【符号の説明】
【００３６】
１０１  時系列データ取得部、１０２  特徴データ抽出部、１０３  リターンマップ構築部、１０４  座標変換部、１０５  万華鏡パターン生成部。
【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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