(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体の組織に圧力を加えて計測された超音波断層データに基づいて、前記被検体の断層部位の複数の計測点における組織の弾性データを求める弾性データ演算手段と、該弾性データに基づいて前記断層部位の弾性画像を生成する弾性画像生成手段と、画像表示手段とを備えた超音波診断装置において、前記被検体の注目部位を含む関心領域を設定する関心領域設定手段と、前記関心領域における弾性フレームデータの歪み又は弾性率の値を複数の区間に分割し、各区間に対応する歪み又は弾性率の値を有する計測点の個数を算出してヒストグラムデータを演算するヒストグラム演算手段と、前記ヒストグラムデータを反映した画像をヒストグラム画像データとして構築する画像構築手段を備え、
前記弾性画像生成手段は、前記弾性画像の歪み又は弾性率の値に対応する色相と輝度の少なくとも一方による階調の割り付け範囲を、前記関心領域内の前記ヒストグラムデータが分布する前記歪み又は前記弾性率の幅に対応させて変更することを特徴とする超音波診断装置。
【請求項２】
前記ヒストグラム演算手段は、前記関心領域に含まれる全ての計測点の歪み又は弾性率を母集団とし、同一又は同程度の歪み又は弾性率を有する計測点の個数をヒストグラムデータとして演算することを特徴とする請求項１に記載の超音波診断装置。
【請求項３】
前記画像表示手段は、前記超音波断層データに基づいて生成された前記断層部位の断層画像と、前記弾性画像と、前記ヒストグラム画像とを同一画面に表示することを特徴とする請求項１に記載の超音波診断装置。
【請求項４】
前記弾性画像生成手段は、前記圧力に応じて変位する前記組織に追従させて前記弾性画像に設定された前記関心領域を自動的に変更し、
前記ヒストグラム演算手段は、前記変更された関心領域における前記ヒストグラムデータを生成することを特徴とする請求項１に記載の超音波診断装置。
【請求項５】
前記弾性画像生成手段は、前記関心領域内の前記ヒストグラムデータが分布する前記歪み又は前記弾性率の幅に対応させて、前記弾性画像の色相と輝度の少なくとも一方による階調を割り付け直して、前記弾性画像のコントラストを高くすることを特徴とする請求項１に記載の超音波診断装置。
【請求項６】
前記画像表示手段は、前記ヒストグラム画像を小さなウインドウ表示で前記弾性画像に重ねて又は半透明で表示することを特徴とする請求項１に記載の超音波診断装置。
【請求項７】
前記画像表示手段は、前記断層画像と前記弾性画像と前記ヒストグラム画像をウインドウ表示するとともに、ウインドウの大きさを入力指令に応じて切り替え可能に形成されていることを特徴とする請求項１に記載の超音波診断装置。
【請求項８】
前記画像表示手段は、前記弾性画像の設定される複数の関心領域に対応する複数のヒストグラムを関心領域ごとに色分けして合成することを特徴とする請求項１に記載の超音波診断装置。
【請求項９】
さらに、前記弾性データ演算手段は、前記超音波断層データに基づいて前記被検体の断層部位の複数の計測点における組織の変位ベクトルを求め、
前記弾性画像生成手段は、前記断層部位の前記計測点に対応させて前記変位ベクトルを表示する弾性画像を生成し、
前記ヒストグラム演算手段は、前記弾性画像に設定される関心領域における特定方向の前記変位ベクトル成分の分布のヒストグラムデータを生成することを特徴とする請求項１に記載の超音波診断装置。
【請求項１０】
前記関心領域は、異なる組織の境界を含む領域に設定されることを特徴とする請求項１に記載の超音波診断装置。
【請求項１１】
さらに、前記ヒストグラムデータを解析して前記ヒストグラムデータの統計的な特徴量データを求める統計評価手段を備え、
前記画像構築手段は、前記特徴量データを含めて前記ヒストグラム画像データを構築することを特徴とする請求項１に記載の超音波診断装置。
【請求項１２】
前記特徴量データは、前記ヒストグラムデータに基づいて前記関心領域がその周囲の領域とどのような硬さの関係で結合しているかを評価可能なデータであることを特徴とする請求項１１に記載の超音波診断装置。
【請求項１３】
前記特徴量データは、前記ヒストグラムデータの前記歪み又は前記弾性率の平均、標準偏差、中央値の少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項１１に記載の超音波診断装置。
【請求項１４】
前記統計評価手段は、前記ヒストグラムデータの分布を近似した関数と、前記ヒストグラムデータに表れたピークの前記歪み又は前記弾性率と、前記ピークの標準偏差の少なくとも一つを求めて、前記ヒストグラム画像に併せて表示させることを特徴とする請求項１１に記載の超音波診断装置。
【請求項１５】
前記統計評価手段は、前記ヒストグラム画像上に表示されたカーソルにより指定される前記歪み又は前記弾性率の区間における前記計測点の個数と該区間の前記歪み又は前記弾性率を求め、前記ヒストグラム画像に数値で併せて表示させることを特徴とする請求項１１に記載の超音波診断装置。
【請求項１６】
前記統計評価手段は、前記ヒストグラム画像上に表示された複数のカーソルに挟まれる前記歪み又は前記弾性率の複数の区間における前記計測点の個数と、該複数の区間の前記歪み又は前記弾性率の平均値と、該複数の区間の前記歪み又は前記弾性率の標準偏差の少なくとも一つを求め、前記ヒストグラム画像に数値で併せて表示させることを特徴とする請求項１１に記載の超音波診断装置。
【請求項１７】
前記画像表示手段は、前記超音波断層データに基づいて生成された前記断層部位の断層画像と、前記弾性画像と、前記ヒストグラム画像とを同一の画面に並べて表示し、
前記統計評価手段は、前記ヒストグラム画像上に表示された複数の複数のカーソルに挟まれる前記弾性データの複数の区間における前記計測点の個数と、該複数の区間の弾性データの平均値と、該複数の区間の弾性データの標準偏差の少なくとも一つを求め、前記ヒストグラムの画像に数値で表示させると共に、前記カーソルに挟まれた区間に属する複数の前記計測点の位置を前記弾性画像に識別可能に表示させることを特徴とする請求項１１に記載の超音波診断装置。
【請求項１８】
前記統計評価手段は、前記ヒストグラム画像上に表示されたカーソルにより指定される前記歪み又は前記弾性率の２つの区間における前記歪み又は前記弾性率の比を求め、前記ヒストグラム画像に数値で表示させることを特徴とする請求項１１に記載の超音波診断装置。
【請求項１９】
前記統計評価手段は、前記ヒストグラム画像上に表示されたカーソルにより指定されるヒストグラム分布のピーク部の前記歪み又は前記弾性率の半値幅を求め、該半値幅に基づいて前記ピーク部に対応する組織性状を評価し、該評価結果を前記ヒストグラム画像に表示させることを特徴とする請求項１１に記載の超音波診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検体に圧迫を付与して生体組織の弾性（硬さ又は軟らかさ）を計測して生成される弾性画像に加え、組織の弾性に関係する定量的な他の情報をユーザに提供して、的確な診断を支援することができる超音波診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
超音波診断装置の技術分野では、特許文献１、２等に記載されているように、被検体に用手法又は機械的な方法により、超音波探触子の超音波送受信面にて被検体に圧力を加え、時系列的に前後する超音波受信信号の相関演算を利用して生体各部の変位を求め、求めた変位に基づいて組織の弾性に関する弾性データを求め、その弾性データを画像化することが提案されている。また、組織の弾性データとしては、生体各部の変位及び変位を空間微分した歪み、さらには、外部からの圧迫により生じた生体内部の応力分布と歪みとから得られる生体組織のヤング率等に代表される弾性率などが提案されている。このような弾性データを計測して、それらの大きさに応じて色相や輝度により階調を付けた弾性画像を表示することにより、生体組織の弾性を容易に認識することができ、ガン腫瘍等の病変組織を適切に鑑別することが可能になる。【０００３】
つまり、弾性画像は、各計測点における変位、歪み又は弾性率などの弾性の程度に応じて、色相や輝度により階調を付けた弾性画像であるから、生体組織の硬さや軟らかさを容易に認識することができる
しかし、弾性画像に基づいて注目部位の弾性の違いを判別して、病変部を鑑別しようとする場合、異なる色階調の境界領域、あるいは、色階調が近似する領域について、弾性の差異を明確に区別できない場合があり、検者の経験や熟練度によって鑑別に誤認が生ずるおそれがある。【０００４】
また、高密度焦点式超音波（以下、ＨＩＦＵ : high-intensity focused ultrasound  という。）を病変部に照射して、病変部の組織を破壊して治療する方法が提案されている。これによれば、破壊により死滅された病変部の組織は熱変性により硬くなるから、その硬さの程度と治療効果とを対応付けることができる。そこで、治療部位内の弾性を計測して弾性画像を観察すれば、万遍なく均一に治療が施されたかどうかを判定できるが、上述したように、弾性画像では色階調が近似する領域の微小部位について階調差を明確に識別できず、治療が施されたかどうかを明確に判断できない場合がある。【０００５】
そこで、弾性画像に基づいて病変部を鑑別する場合、あるいは治療の効果を判断する場合に、色階調等による弾性情報だけでなく、組織の弾性に関係する定量的な他の情報を合わせて考慮することができれば、的確な診断の支援をすることが期待できる。【０００６】
【特許文献１】特開平５−３１７３１３号公報
【特許文献２】特開２０００−６０８５３号公報
【発明の開示】
【０００７】
本発明は、色相や輝度により階調を付けた組織の弾性画像以外に、的確な診断を支援する定量的な補助弾性情報を提供することを課題とする。
【０００８】
上記の課題を解決する手段を検討した結果、第一に、圧迫などの外力による組織変形は、組織を構成する組織要素群によって固有の集団的挙動を示すことに着目し、その固有の集団的挙動を統計的な特徴として把握すれば、的確な診断を支援する補助弾性情報となり得ることに思い至った。
【０００９】
そこで、上記の課題を解決するため、本発明の超音波診断装置は、被検体の組織に圧力を加えて計測された超音波断層データに基づいて、前記被検体の断層部位の複数の計測点における組織の弾性データを求める弾性データ演算手段と、該弾性データに基づいて前記断層部位の弾性画像を生成する弾性画像生成手段と、前記弾性データに基いて弾性分布を表すヒストグラムを生成するヒストグラム評価手段と、前記弾性画像と前記ヒストグラムの画像の少なくとも一方を表示する画像表示手段を備えてなることを特徴とする。この場合、弾性画像に関心領域を設定し、その関心領域における弾性分布をヒストグラム化することができる。
【００１０】
すなわち、注目部位を含む関心領域等について、変位、歪み又は弾性率などの弾性データの分布をヒストグラム化して表示することにより、組織性状を反映した集団的挙動に基づいた定量的な補助弾性情報として提供することができる。ここで、ヒストグラムは、関心領域に含まれる全ての各計測点における組織の変位、歪み、あるいは弾性率などの弾性データを母集団とし、同一又は同程度の弾性データを有する計測点の個数をグラフ化したものである。したがって、検者は、注目部位を含む関心領域における組織の弾性分布を、ヒストグラムを観察することにより、定量的かつ相対的に識別できるから、病変部位の組織鑑別を効果的に支援することができる。また、治療効果の判断を的確に行うことができる。
【００１１】
特に、ヒストグラムには、組織の集団的挙動の特徴が現れることから、これにより、病変部などの注目部位の組織の弾性の均一性などを評価することができ、非常に硬い充実性組織であるガン腫瘍、軟らかい充実性組織である繊維腺種、あるいは流動的な嚢胞性組織である嚢胞、等々の組織性状の識別が可能となり、臨床上有用な診断情報を提供することができる。
【００１２】
上記の場合において、弾性画像に設定された関心領域を、被検体に加えられる圧力に応じて変位する関心領域内の組織に追従させて自動的に変更することができる。これによれば、任意の時刻において、組織の弾性情報の分布がどのように変化したかを、正しく認識することができる。
【００１３】
また、超音波断層データに基づいて生成された断層部位の断層画像と、弾性画像と、ヒストグラムとを同一の画面に並べて表示することができる。これによれば、断層画像に表れた組織分布像と、弾性画像による個々の領域の弾性の情報と、ヒストグラムの補助弾性情報を対比観察できるから、一層、組織鑑別の精度を向上できる。
【００１４】
ここで、ヒストグラムの画像には、ヒストグラムだけに限られず、ヒストグラムから派生して求められる特徴量を補助弾性情報として含めることができる。例えば、ヒストグラムの弾性データの平均、標準偏差、中央値の少なくとも一つを含む。また、ヒストグラムの分布を近似した関数と、ヒストグラムに表れたピークの弾性データと、ピークの標準偏差と、ピークの半値幅の少なくとも一つをヒストグラムと共に表示することができる。さらに、ヒストグラムの画像上にカーソルを表示し、そのカーソルにより指定されるヒストグラムの１つの区間における計測点の個数と、その区間の弾性データを数値で表示することができる。また、ヒストグラムの画像上に複数のカーソルを表示し、２つのカーソルに挟まれるヒストグラムの複数の区間における計測点の個数と、その複数の区間の弾性データの平均値と、その複数の区間の弾性データの標準偏差と、ピークの半値幅の少なくとも一つを数値で表示することができる。
【００１５】
さらに、超音波断層データに基づいて生成された断層部位の断層画像と、弾性画像と、ヒストグラムとを同一の画面に並べて表示し、ヒストグラムの画像上に複数のカーソルを表示し、２つのカーソルに挟まれる弾性データの複数の区間における計測点の個数と、その複数の区間の弾性データの平均値と、その複数の区間の弾性データの標準偏差の少なくとも一つを、補助弾性情報として数値で表示すると共に、２つのカーソルに挟まれた区間に属する複数の計測点の位置を弾性画像に識別可能に表示することができる。
【００１６】
また、ヒストグラムの画像上に複数のカーソルを表示し、該カーソルにより指定される２つの弾性データの区間における弾性データの比を、補助弾性情報として数値で表示することができる。これによれば、注目する２つの部位の組織の弾性を相対比で評価することができる。
【００１７】
また、ヒストグラムの画像上にカーソルを表示し、該カーソルにより指定されるヒストグラム分布のピーク部の弾性データの半値幅を求め、その半値幅に基づいてピーク部に対応する組織性状を評価し、評価結果を前記ヒストグラムに合わせて補助弾性情報として表示することができる。
【００１８】
さらに、圧力に応じて変位する組織に追従させて弾性画像に設定された関心領域を自動的に変更すると共に、変更された関心領域におけるヒストグラムを対応させて表示することができる。
【００１９】
また、本発明の超音波診断装置は、被検体の組織に圧力を加えて計測された超音波断層データに基づいて、前記被検体の断層部位の複数の計測点における組織の変位ベクトルを求め、前記断層部位の前記計測点に対応させて前記変位ベクトルを表示する弾性画像を生成して表示し、該弾性画像に設定される関心領域における特定方向の前記変位ベクトル成分の分布をヒストグラムで表示することができる。
【００２０】
本発明によれば、色相や輝度により階調を付けた組織の弾性画像以外に、関心領域における組織の弾性分布を表わすヒストグラムを補助弾性情報として表示するようにしているから、注目部位を含む関心領域における組織の弾性分布を、定量的かつ相対的に識別でき、病変部位の組織鑑別を効果的に支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の超音波診断装置の一実施形態のブロック構成図である。
【図２】本発明の超音波診断装置の一実施形態の処理手順を示すフローチャートである。
【図３（Ａ）】超音波の探触子の一例を示す外観図である。
【図３（Ｂ）】圧迫板を備えた超音波の探触子の一例を示す外観図である。
【図３（Ｃ）】圧迫板に圧力センサーを備えた超音波の探触子の一例を示す外観図である。
【図３（Ｄ）】圧迫板に参照変形体を備えた超音波の探触子の一例を示す外観図である。
【図４】本発明の一実施形態のヒストグラム評価部の構成図である。
【図５】弾性フレームデータの概念を説明する図である。
【図６】本発明の一実施形態の弾性画像を説明する図である。
【図７】弾性フレームデータに設定されたＲＯＩを説明する図である。
【図８】本発明の実施例１のヒストグラムの表示例を示す図である。
【図９】本発明に係る画像の表示形態の一実施例を示す図である。
【図１０】本発明の実施例４のヒストグラムの表示例を示す図である。
【図１１】本発明の実施例５のヒストグラムの表示例を示す図である。
【図１２】本発明の実施例６のヒストグラムの表示例を示す図である。
【図１３】本発明の実施例７のヒストグラムの表示例を示す図である。
【図１４】本発明の実施例８のヒストグラムの表示例を示す図である。
【図１５】本発明の実施例１０のヒストグラムの表示例を示す図である。
【図１６】実施例１０と比較のためのヒストグラムの表示例を示す図である。
【図１７（Ａ）】本発明の実施例１４のヒストグラムの一表示例を示す図である。
【図１７（Ｂ）】本発明の実施例１４のヒストグラムの他の表示例を示す図である。
【図１７（Ｃ）】本発明の実施例１４のヒストグラムのさらに他の表示例を示す図である。
【図１８】本発明の実施例１５のヒストグラムの表示例を示す図である。
【図１９】本発明の実施例１６のヒストグラムの表示例を示す図である。
【図２０】本発明の実施例１６のヒストグラムの他の表示例を示す図である。
【図２１】本発明の実施例１７のヒストグラムの表示例を示す図である。
【図２２】本発明の実施例１８のヒストグラムの表示例を示す図である。
【図２３】本発明の実施例１９のヒストグラムの表示例を示す図である。
【図２４】本発明の実施例２０のヒストグラムの表示例を示す図である。
【図２５】本発明の実施例２１のヒストグラムの表示例を示す図である。
【図２６】本発明の実施例２２のヒストグラムの表示例を示す図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、本発明を実施形態に基づいて説明する。図１に、本発明の一実施形態の超音波診断装置のブロック構成図を示す。図２に、本発明の特徴部に係る超音波診断装置の処理手順の一実施形態のフローチャートを示す。【００２３】
図１に示すように、被検体１に当接して用いられる超音波の探触子２は、図３（Ａ）に示すように、被検体１との間で超音波を送信及び受信する複数の振動子が整列された超音波送受信面２１を有して形成されている。探触子２は、送信回路３から供給される超音波パルスにより駆動され、機械式又は電子的にビーム走査を行うようになっている。送受信制御回路４は、探触子２の複数の振動子を駆動する超音波パルスの送信タイミングを制御して、被検体１内に設定される焦点に向けて超音波ビームを形成するようになっている。また、送受信制御回路４は、探触子２の振動子の配列方向に電子的に超音波ビームを走査するようになっている。【００２４】
一方、探触子２は、被検体１内から発生する反射エコー信号を受信して受信回路５に出力する。受信回路５は、送受信制御回路４から入力されるタイミング信号に従って、反射エコー信号を取り込んで増幅などの受信処理を行う。受信回路５により受信処理された反射エコー信号は、整相加算回路６において複数の振動子により受信された反射エコー信号の位相を制御し、一点又は複数の収束点に対して超音波受波ビームを形成する。整相加算回路６において整相加算された反射エコー信号（以下、超音波断層データという。）は、信号処理部７に入力され、ゲイン補正、ログ圧縮、検波、輪郭強調、フィルタ処理等の信号処理がなされる。なお、整相加算回路６において生成される超音波断層データの高周波（ＲＦ）信号は、複合復調したＩ、Ｑ信号であっても良い。このようにして、探触子２で超音波ビームを被検体１の体内で一定方向に走査し、一枚の断層像に対応した超音波断層データを得るようになっている。【００２５】
信号処理部７により処理された超音波断層データは白黒スキャンコンバータ８に導かれ、ここにおいてディジタル信号に変換されるとともに、超音波ビームの走査面に対応した２次元の断層像データに変換される。すなわち、白黒スキャンコンバータ８は、運動組織を含む被検体１内のＲＦ信号フレームデータを超音波周期で取得し、そのフレームデータを画像に変換して表示するために、テレビ同期で読み出すための断層走査手段及びシステムの制御を行うための手段となるもので、信号処理部７からの反射エコー信号をディジタル信号に変換するＡ/Ｄ変換器と、このＡ/Ｄ変換器でディジタル化された複数枚の断層像データを時系列に記憶するフレームメモリと、これらの動作を制御するコントローラなどから構成されている。これらの信号処理部７と白黒スキャンコンバータ８によって断層像の画像再構成手段が構成される。白黒スキャンコンバータ８から出力される断層像データは、切替加算部９を介して画像表示器１０に供給されて断層像が表示されるようになっている。【００２６】
画像表示器１０は、白黒スキャンコンバータ８によって得た時系列の断層像データを表示するもので、切替加算部９を介して入力される画像データをアナログ信号に変換するＤ/Ａ変換器と、このＤ/Ａ変換器からのアナログビデオ信号を入力して画像として表示するカラーテレビモニタとからなる。【００２７】
一方、整相加算回路６から出力される超音波断層データは、ＲＦ信号フレームデータ選択部１１に導かれる。ＲＦ信号フレームデータ選択部１１は、超音波ビームの走査面（断層面）に対応するＲＦ信号群を、フレームデータとして複数フレーム分を選択してメモリなどに格納する。変位計測部１２は、ＲＦ信号フレームデータ取得部１１に格納されている取得時刻が異なる複数対のフレームデータを順次取り込み、取り込んだ一対のフレームデータに基づいて断層面における複数の計測点の変位ベクトルを求め、変位フレームデータとして歪み／弾性率演算部１３に出力するようになっている。【００２８】
歪み／弾性率演算部１３は、入力される変位フレームデータに基づいて断層面における複数の計測点の歪みを求め、弾性フレームデータとして弾性データ処理部１４に出力するようになっている。また、歪み／弾性率演算部１３は、圧力計測部１９から被検体に加えられた圧力計測データを取り込み、被検体各部の応力分布を求め、先に求めた歪みフレームデータと応力分布とから弾性率を求め、弾性フレームデータとして、弾性データ処理部１４に出力するようになっている。圧力計測部１９は、図３（Ｃ）に示すように、圧迫板２２などに装着された複数の圧カセンサー２３の出力信号を取り込み、被検体１の体表面に加えられた圧力を計測し、計測した圧カデータを歪み／弾性率演算部１３に送出する。なお、圧力計測は、図３（Ｄ）に示すように、圧迫板２２の前面に装着された参照変形体２４を装着した探触子２を用い、参照変形体２４の変位フレームデータに基づいて体表面に加えられた圧力を計測するようにすることができる。これらの圧力計測法は、特開２００５−１３２８３号公報又は特開２００５−６６０４１号公報に記載されている。【００２９】
弾性データ処理部１４は、歪み／弾性率演算部１３から入力される歪み又は弾性率の弾性フレームデータに座標平面内におけるスムージング処理、コントラスト最適化処理や、フレーム間における時間軸方向のスムージング処理などの様々な画像処理を施して、カラースキャンコンバータ１５に送出するようになっている。【００３０】
カラースキャンコンバータ１５は、弾性データ処理部１４から出力される弾性フレームデータを変換してカラーの弾性画像を生成し、切替加算部９を介して画像表示器１０に表示させるようになっている。つまり、カラースキャンコンバータ１５は、予め設定された弾性（歪み又は弾性率）の上限値及び下限値の範囲に基づいて、弾性画像に階調化（例えば、２５６階調）された赤、緑、青などの色相コードを付与する。例えば、弾性フレームデータの弾性率が大きく計測された硬い領域は青色コードに変換し、逆に弾性率が小さく計測された軟らかい領域は赤色コードに変換する。なお、カラースキャンコンバータ１５に代えて、白黒スキャンコンバータを用いることができる。この場合は、弾性率が大きく計測された硬い領域は輝度を明るく、逆に弾性率が小さく計測された軟らかい領域は輝度を暗くするなどにより、弾性率の分布を表すことができる。【００３１】
また、切替加算部９は、白黒スキャンコンバータ８から出力される白黒の断層像データと、カラースキャンコンバータ１５から出力されるカラーの弾性画像データとを入力し、両画像を切り替えていずれか一方を表示させる機能と、両画像の一方を半透明にして加算合成して画像表示器１０に重ねて表示させる機能と、両画像を並べて表示させる機能を有して形成されている。また、シネメモリ部１８は、切替加算部９から出力される画像データをメモリに格納し、装置制御インターフェイス部１７からの指令に従って、過去の画像データを呼び出して画像表示器１０に表示するようになっている。さらに、選択された画像データをＭＯなどの記録メディアへ転送することが可能になっている。【００３２】
さらに、本実施形態の特徴であるヒストグラム評価部２０は、変位計測部１２と歪み／弾性率演算部１３から出力される変位フレームデータあるいは歪みフレームデータ等の弾性フレームデータを取り込み、後述するように、ヒストグラムを生成すると共に、ヒストグラムに基づいて統計的特徴を評価するようになっている。そして、ヒストグラム画像データを生成して、切替加算部９を介して画像表示器１０にヒストグラム画像を表示させるようになっている。【００３３】
このように構成される実施形態の詳細構成を動作とともに、図２に示したフローチャートを参照して説明する。
（ステップＳ１）
まず、被検体１の組織に圧力を加えながら、連続的に超音波断層データを取得する（Ｓ１）。このとき、図３（Ａ）に示した探触子２の超音波送受信面２１を被検体１の体表に接触させて超音波送受信を行いつつ、超音波送受信面２１を用手的に上下動させて被検体１を圧迫する。このとき、被検体１の診断部位に効果的に応力分布を与えるため、図３（Ｂ）に示すように、探触子２の超音波送受信面２１に面を合わせて圧迫板２２を装着し、超音波送受信面２１と圧迫板２２により構成される圧迫面で被検体１を圧迫することが好ましい。
（ステップＳ２）
ＲＦ信号フレームデータ選択部１１は、整相加算回路６から超音波診断装置のフレームレートで経時的に次々と出力される超音波断層データ（ＲＦ信号フレームデータ）をフレームメモリ内に順次確保する。このとき、最新のＲＦ信号フレームデータをＮとして確保する。そして、制御命令に従って時間的に過去のＲＦ信号フレームデータN−１、N−２、N−３、・・・、N−Mの中から１つのＲＦ信号フレームデータＸを選択する。次いで、最新のＲＦ信号フレームデータNと選択したＲＦ信号フレームデータＸを１組のＲＦ信号フレームデータとして、変位計測部１２に出力する。
（ステップＳ３）
変位計測部１２は、選択された１組のＲＦ信号フレームデータＮ，Ｘを１次元もしくは２次元相関処理して、断層像上の各計測点の変位もしくは変位ベクトル（変位の方向と大きさ）を計測し、変位フレームデータを生成する。この変位ベクトルの検出法としては、例えば特開平５−３１７３１３号公報に記載されているように、ブロックマッチング法とグラジェント法とがある。ブロックマッチング法は、画像を例えばｎ×ｎ画素からなる複数のブロックに分け、現フレーム中の着目しているブロックに最も近似しているブロックを前フレームから探索して、変位ベクトルを求める方法である。
（ステップＳ４）
歪み／弾性率演算部１３は、変位計測部１２及び圧力計測部１９で求めた変位フレームデータ及び圧力データに基づいて、断層像上の各計測点の歪み及び弾性率を演算する。そして、断層像に対応させた歪み又は弾性率の弾性フレームデータを生成して、弾性データ処理部１４に出力する。ここで、歪みは、圧カデータを必要とせず、変位を空間微分することによって計算される。また、弾性率の一つである、例えばヤング率Ｙｍの演算は、以下の式に示したように、圧カデータに基づいて各計測点における応力（圧力）を求め、その応力を各計測点における歪み量で除することにより求める。ここで、ｉ,ｊの指標は、フレームデータの計測点の座標を表す。【００３４】
Ｙｍｉ,ｊ＝圧力（応力）ｉｊ／（歪み量ｉ,ｊ）
ここで、（ｉ,ｊ=1，2，3，・  ・  ・）
（ステップＳ５）
弾性データ処理部１４は、歪み／弾性率演算部１３から入力される弾性フレームデータに、座標平面内におけるスムージング処理、コントラスト最適化処理、フレーム間における時間軸方向のスムージング処理などの画像処理を施して、カラースキャンコンバータ１５に送出する。この弾性データ処理部１４における画像処理については、例えば、特開２００４−２６１１９８号公報に記載されている。【００３５】
カラースキャンコンバータ１５は、弾性データ処理部１４から出力される弾性フレームデータと、弾性フレームデータの階調化選択範囲を指定する上限値及び下限値を入力し、弾性フレームデータを色相情報に変換した弾性画像データを生成する。この上限値及び下限値は、図示していない装置制御部からの命令、又は弾性データ処理部１４からの弾性フレームデータの中の階調化選択範囲によって指定される。例えば、カラースキャンコンバータ１５は、入力される弾性フレームデータにおいて、弾性率が大きく計測された領域は青色コードに変換し、逆に弾性率が小さく計測された領域は赤色コードに変換する。【００３６】
ここで、カラースキャンコンバータ１５に代えて、白黒スキャンコンバータを用いることもできる。この場合は、歪みが大きい領域は輝度を明るく、逆に歪みが小さい領域は輝度を暗くさせるようにすることができる。【００３７】
このようにしてカラースキャンコンバータ１５で生成された弾性画像データは、切替加算部９に出力される。切替加算部９は、白黒スキャンコンバータ８から出力される白黒の断層像データと、カラースキャンコンバータ１５から出力されるカラーの弾性画像データとを加算して、又は切り替えて画像表示器１０に出力して表示させる。例えば、白黒の断層像データだけ、又はカラーの弾性画像データだけを表示させ、あるいは両画像データを加算合成して表示させるようになっている。また、例えば、特開２０００−６０８５３号公報に記載されているように、白黒断層像とカラー又は白黒の弾性画像を同時に２画面表示するようにすることができる。さらに、例えば、特開２００４−１３５９２９号公報に記載されているように、白黒断層像にカラーの弾性画像を半透明的に重畳して表示するようにすることができる。【００３８】
また、切替加算部９から出力される表示画像データは、画像表示器１０に送られると同時に、シネメモリ部１８に入力されるようになっている。シネメモリ部１８は、入力される表示画像データをメモリに格納する。また、シネメモリ部１８は、装置制御インターフェイス部１７から与えられる制御信号に従って、過去の表示画像データを呼び出して画像表示器１０に表示し、又は選択された表示画像データをＭＯなどの記録メディアヘ転送するようになっている。
（ステップＳ６、Ｓ７）
ステップＳ６、Ｓ７において、本発明の特徴に係るヒストグラム評価処理を実行する。ヒストグラム評価部２０は、歪み／弾性率演算部１３から出力される弾性フレームデータを用い、現時刻における関心領域内の各計測点における歪みや弾性率を求めて、関心領域内のヒストグラムを求める。そして、求めたヒストグラムを反映した画像情報を生成し、切替加算部９を介して画像表示器１０に表示して検者に診断情報として提供する。このヒストグラムを反映した画像情報には、注目部位を含む関心領域の各部位の弾性の統計的な特徴を含めることができる。【００３９】
ここで、ヒストグラム評価部２０における一連の処理の流れを、図４を参照して説明する。ヒストグラム評価部２０は、メモリ部３１と、ヒストグラム演算部３２と、統計評価部３３と、画像構築部３４を備えて構成されている。メモリ部３１は、歪み／弾性率演算部１３から出力される弾性フレームデータを一旦格納して、ヒストグラム演算部３２に出力するようになっている。【００４０】
ヒストグラム演算部３２は、メモリ部３１から出力される弾性フレームデータと、装置制御インターフェイス部１７から出力される関心領域（ＲＯＩ）の座標データを入力する。ここで、ＲＯＩは、ステップＳ５で画像表示器１０に表示されたカラーの弾性画像上で、装置制御インターフェイス部１７から入力設定する（Ｓ６）。【００４１】
そして、ヒストグラム演算部３２は、ＲＯＩ内に分布する弾性フレームデータを母集団とするヒストグラムを演算し、数値データからなるヒストグラムデータを生成して、統計評価部３３に出力する。すなわち、ＲＯＩにおける歪み又は弾性率の値を複数の区間に分割し、各区間に対応する歪み又は弾性率の値を有する計測点の個数を算出し、例えば、歪み又は弾性率の複数の区間を横軸に、計測点の個数を縦軸に割り付けてヒストグラムデータを生成する。【００４２】
次に、統計評価部３３は、ヒストグラム演算部３２から出力されるヒストグラムデータを解析して、ヒストグラムデータの統計的な特徴を抽出する。そして、統計的な特徴の統計評価データを生成して、ヒストグラムデータと共に画像構築部３４に出力する。画像構築部３４は、統計評価部３３から出力される統計評価データとヒストグラムデータを反映した画像をヒストグラム画像データとして構築し、切替加算部９に出力する。【００４３】
ここで、ヒストグラム評価部２０における処理を、図５〜図８を参照して具体的に説明する。まず、歪み／弾性率演算部１３において演算された時刻ｔにおける弾性フレームデータの弾性率の数値データ群を、図５の概念図に示すように、Ｅｉ,ｊ（ｔ）とする。ここで、ｉ＝１,２,３,・・・、Nの自然数、ｊ=１,２,３,・・・、Mの自然数である。つまり、図５において、指標ｉは弾性画像の横軸方向の座標を、指標ｊは弾性画像の縦軸方向の座標を示している。【００４４】
メモリ部３１では弾性フレームデータＥｉ,ｊ（ｔ）を確保して、ヒストグラム演算部３２に出力する。一方、画像表示器１０に表示された弾性画像上において、装置制御インターフェイス部１７の入力手段（例えばトラツクボールなどのデバイス）を介して検者が、例えば図６に示すように、関心領域ＲＯＩを設定する。装置制御インターフェイス部１７は、設定されたＲＯＩの座標、例えば図６に示すように矩形のＲＯＩの場合は、４つの角の座標Ｐ１（ｘ１,ｙ１）、Ｐ２（ｘ２,ｙ１）、Ｐ３（ｘ１,ｙ２）、Ｐ４（ｘ２,ｙ２）を読み取って、ＲＯＩ座標データとしてヒストグラム演算部３２に出力する。【００４５】
ヒストグラム演算部３２は、弾性フレームデータとＲＯＩ座標データを用いて、ヒストグラムデータを演算する。まず、ＲＯＩ座標データを参照して、弾性フレームデータの中からＲＯＩの内部に属する計測点の弾性率の数値データ群を、例えば、図７に示すように抽出する。【００４６】
次に、ＲＯＩの内部に属する計測点の弾性率の数値データ群を母集団として、ヒストグラムデータを演算する。このヒストグラムデータを演算する処理は、一般的なヒストグラムを構築する際の手順と同様である。例えば、図８を参照して具体的に説明する。ヒストグラムの表示範囲を弾性率で、０（ｋＰａ）から７００（ｋＰａ）とし、ヒストグラムの区間であるビン幅を２５（ｋＰａ）にすると、２８個のビンが設定される。すなわち、各ビンの幅は、次のとおりとなる。【００４７】
ビン１  ：        ０−２４.９９・・・（ｋＰａ）
ビン２  ：      ２５−４９.９９・・・（ｋＰａ）
ビン３  ：      ５０−７４.９９・・・（ｋＰａ）
・・・
ビン２７：    ６５０−６７４.９９・・・（ｋＰａ）
ビン２８：    ６７５−６９９.９９・・・（ｋＰａ）
このように設定されたビンに対応させて、母集団の中からそれぞれのビンの範囲の弾性率を有する計測点の個数を計上する。すなわち、例えば、次のように計上される。【００４８】
ビン１  ：        １７    （個）
ビン２  ：        ８７    （個）
ビン３  ：      １４２    （個）
・・・
ビン２７  ：      ７４    （個）
ビン２８  ：      ６３    （個）
このような処理によって、ビン番号（ビンの範囲）と計測点の個数の関係がヒストグラムデータとして生成される。【００４９】
統計評価部３３は、生成されたヒストグラムデータの統計的特徴を演算して、統計評価データを作成する。この統計的特徴としては、母集団としての弾性率データ群の標本である計測点の個数、弾性率データの平均値、中央値、分散値、標準偏差、ピークの半値幅、歪度、尖度などから、適宜選択して設定できる。但し、統計的特徴を表すものはこれらに限らないことはいうまでもない。
（ステップＳ８）
画像構築部３４は、ヒストグラム演算部３２で求められたヒストグラムデータと、統計評価部３３で求められた統計評価データとに基づいて、ヒストグラム画像データを構築する。構築されたヒストグラム画像データは、切替加算部９を介して画像表示器１０に表示され、組織鑑別の補助弾性情報として検者に提供される。【００５０】
なお、本実施形態では、被検体１の体表面に探触子２を接触させて計測する場合について説明したが、本発明はこれに限らず、経直腸探触子、経食道探触子、術中用探触子、血管内探触子など、任意の超音波探触子にて同様に適用できる。【００５１】
以下、ヒストグラム評価部２０により生成されるヒストグラム画像データの具体的な実施例について説明する。なお、以下の実施例では、ＲＯＩを図６に示すように設定した場合を例に説明する。
【実施例１】
【００５２】
本実施例１は、図８に示すようなヒストグラム画像を生成する具体的例である。図６に示すように、ＲＯＩの中には、組織１、組織２、組織３が含まれている。これらの組織１〜３の組織固有の硬さの情報は、組織１〜３の範囲表示とともに、弾性画像として画像表示器１０にリアルタイムに表示される。これにより、
（組織１の硬さ）＜（組織２の硬さ）＜（組織３の硬さ）
の関係を容易に把握することができる。【００５３】
このＲＯＩ内の弾性率データに基づいて生成されるヒストグラムは、図８に示すようなヒストグラム画像になる。すなわち、同図のヒストグラム画像の縦軸は、それぞれのビンの弾性率に属する計測点の個数に相関する。したがって、個数が多いほどビンの長さが長くなっている。ＲＯＩにより指定される弾性フレームデータの中の母集団は、組織１〜３にそれぞれ固有の弾性率データを保有している。したがって、対応する弾性率の範囲の計測点の個数が高くなったヒストグラムが形成される。【００５４】
また、統計評価部３３において、例えば母集団に属する計測点の個数、母集団の弾性率の平均値、中央値、分散値が演算され、図８に示すように、ヒストグラムに合わせて、画像表示器１０にリアルタイムに表示される。【００５５】
また、切替加算部９は、例えば図９に示すように、種々の表示形態により、画像表示器１０に画像を表示する。図示例は、白黒スキャンコンバータ８から出力された断層像と、カラースキャンコンバータ１５から出力された弾性画像と、ヒストグラム評価部２０から出力されたヒストグラム画像が組み合わされ、１つの表示画像データが構築されて画像表示器１０にリアルタイムに表示される。【００５６】
これにより、本実施例によれば、注目する領域が、その周囲の組織とどのような硬さの関係で結合しているかを客観的、定量的に評価することが可能となり、確定的な組織鑑別を支援することができる。【００５７】
すなわち、輝度（色調）の大小やその広がり方などを表示する弾性画像の場合は、検者の主観に依存した診断により、検者間で異なる診断結果が下されることがあったが、本実施例によれば、そのような事象を回避して、客観的、普遍的な診断を確立して、臨床上有用な超音波診断装置を提供することができる。【００５８】
特に、ヒストグラムには、組織の集団的挙動の特徴が現れることから、これにより、病変部などの注目部位の組織の硬さの均一性などを評価することができ、非常に硬い充実性組織であるガン腫瘍、軟らかい充実性組織である繊維腺種、あるいは流動的な嚢胞性組織である嚢胞、等々の組織性状の識別が可能となり、臨床上有用な診断情報を提供することができる。
【実施例２】
【００５９】
実施例１においては、弾性率を用いた例を示したが、本発明は、これに限らず、弾性データとして歪みデータ、変位データ、変位ベクトルにも適用できる。つまり、歪み／弾性率演算部１３において演算された歪みの弾性フレームデータに基づいて、同様のヒストグラム及び統計的特徴データを求めて、画像を表示するようにすることができる。また、変位計測部１２において演算された変位フレームデータに基づいて、同様のヒストグラム及び統計的特徴データを求めて、画像を表示するようにすることができる。また、変位フレームデータが変位ベクトルにより構成されていれば、そのベクトルデータに基づいて、同様のヒストグラム及び統計的特徴データを求めて、画像を表示するようにすることができる。【００６０】
つまり、組織の硬さに相関する弾性データに基づいて、ヒストグラム及び統計的特徴データを求めて画像を表示することにより、実施例１と同様の効果を奏することができる。
【実施例３】
【００６１】
実施例１では、歪み／弾性率演算部１３において演算された弾性率の数値により構成される弾性フレームデータに基づいて、ヒストグラム及び統計的特徴データを求める例を説明した。しかし、本発明はこれに限らず、弾性データ処理部１４において画像処理が施された後の弾性フレームデータをヒストグラム評価部２０に入力するようにして、ヒストグラム及び統計的特徴データを求めても、実施例１と同様の効果を奏することができる。【００６２】
更に、カラースキャンコンバータ１５において変換された弾性画像データに基づいて、ヒストグラム及び統計的特徴データを求めても、実施例１と同様の効果を奏することができる。
【実施例４】
【００６３】
図１０に、実施例４のヒストグラム画像の表示例を示す。実施例１においては、弾性に相関する弾性データである弾性率に基づいて、ヒストグラムを生成して表示する例を説明した。しかし、本発明はこれに限らず、統計評価部３３において、求められたヒストグラムを、例えばダブルガウシアンや複数のガウシアン関数などの適切な関数で近似（フィッティング）して、図１０に示すように画像表示することができる。この場合、それぞれのガウシアン関数の平均値、標準偏差を求め、それらを統計評価データとして出力することができる。つまり、同図に示すように、フィッティング関数と、その関数のピークの位置の弾性率ｍ１〜ｍ３と、あるいは弾性率の平均値Ｍと、標準偏差σ１〜σ３等の幅情報を求めて、ヒストグラムの特徴量データとして表示することができる。【００６４】
本実施例によれば、実施例１に比べて、注目する領域が、その周囲の組織とどのような硬さの関係で結合しているかを、一層、客観的、定量的に評価することが可能となり、確定的な組織鑑別を支援することができる。
【実施例５】
【００６５】
図１１に、実施例５のヒストグラム画像の表示例を示す。本実施例は、実施例１に示したヒストグラムの任意の弾性率のヒストグラムを指定して、具体的なヒストグラム情報を表示させるようにしたものである。すなわち、装置制御インターフェイス部１７の入力手段を介して、ヒストグラム画像データ上に複数のカーソル（Ｃ１、Ｃ２、・・・）を表示させ、検者がカーソルを自由に動かすことができるようにする。そして、検者が指定したカーソルＣ１、Ｃ２、・・・位置のヒストグラムの情報、例えば、個数Ｎ１，Ｎ２、平均値ｍ１、ｍ２などの数値データがカーソルの動きに同期して表示する。【００６６】
本実施例によれば、注目する領域が、その周囲の組織とどのような硬さの関係で結合しているかを、一層、客観的、定量的に評価することが可能となり、確定的な組織鑑別を支援することができる。
【実施例６】
【００６７】
図１２に、実施例６のヒストグラム画像の表示例を示す。本実施例は、実施例５に示したカーソルＣ１、Ｃ２・・・でヒストグラムの範囲を指定し、その範囲の統計的特徴を演算して画像表示する例である。【００６８】
すなわち、例えば図１２に示すように、カーソルＣ１〜Ｃ２までの範囲をヒストグラムに指定すると、この範囲に対応するヒストグラムデータの計測点の個数Ｎ、平均値ｍ、標準偏差σなどの統計的特徴を演算して、数値データとして表示する。【００６９】
また、検者によって自由に指定されたカーソルＣ１〜Ｃ２までの範囲に限定して、実施例４で説明した近似関数によるフィッティングを施して、その統計的特徴を抽出して画像表示することができる。
【実施例７】
【００７０】
図１３に、実施例７のヒストグラム画像の表示例を示す。本実施例は、実施例６において、選択されたヒストグラムのカーソルＣ１〜Ｃ２までの範囲に計上された計測点の集団が、弾性画像のどの領域に対応しているのかを、図１３に示すように、網目で示した領域４１のように表示するようにしたものである。これにより、検者はヒストグラムと組織の対応関係を容易に認識できる。
【実施例８】
【００７１】
図１４に、実施例８のヒストグラム画像の表示例を示す。本実施例は、ヒストグラムの２つのピーク位置Ｃ１、Ｃ２の弾性率の比率（ｍ２／ｍ１）を演算して表示するようにした例である。本実施例によれば、例えば、Ｃ1が正常組織の領域であるとすると、Ｃ２が正常組織に対して何倍硬いかを即座に把握できる。【００７２】
すなわち、従来は、生体組織を圧迫し、内部の各領域に生じた歪みや弾性率を演算し、その大きさを階調化した弾性画像を構築して表示している。しかし、注目する領域が、その周囲の組織とどのような硬さの関係で結合しているかを把握することできない。この点、本実施例によれば、注目する領域が、その周囲の組織とどのような硬さの関係で結合しているかを客観的、定量的に評価することが可能となり、確定的な組織鑑別を行うことができる。【００７３】
また、同時に、弾性画像における輝度（色調）の大小やその広がり方など、検者の主観に依存した診断により、検者間で異なる診断結果が下されることがあったが、このような事象を回避して、客観的、普遍的な診断を確立して、臨床上有用な超音波診断装置を提供することができる。
【実施例９】
【００７４】
本実施例は、実施例８に加えて、ヒストグラム評価部２０に次の機能を加えることができる。【００７５】
図１４のカーソルＣ１、Ｃ２等で指定したピーク部の弾性率の半値幅を求め、弾性率の半値幅の値に基づいて、組織性状を評価し、その結果を出力表示する。すなわち、例えば、弾性率の半値幅が１〜２０（ｋＰａ）の場合は、非常に硬い充実性組織であるガン腫瘍と評価する。弾性率の半値幅が２１〜７０（ｋＰａ）の場合は、軟らかい充実性組織である繊維腺種と評価する。弾性率の半値幅が７１（ｋＰａ）以上の場合は、流動的な嚢胞性組織である嚢胞と評価する。【００７６】
また、ピーク部の分散値／平均値の比を求めて無次元化する。そして、例えば、ガン腫瘍の場合は、分散が小さく、平均が大きいことから、分散値／平均値の比が小さく（例えば、０．１）なることで評価できる。繊維腺種の場合は、分散が中程度で、平均も中程度であるから、分散値／平均値の比も中程度（例えば、０．３）なることで評価する。嚢胞の場合は、分散が大きく、平均は小さいことから、分散値／平均値の比が大きく（例えば、０．５）なることで評価する。【００７７】
このように、本実施例によれば、組織性状を評価した結果を出力表示することができるから、組織鑑別の信頼度を一層向上させることができる。
【実施例１０】
【００７８】
図１５に、実施例１０のヒストグラム画像の表示例を示す。本実施例は、圧力に応じて変位する組織の移動に追従させて、弾性画像に設定したＲＯＩを自動的に変更し、合わせて変更された関心領域におけるヒストグラムを対応させて表示することを特徴とする。これにより、同一組織領域をトラッキングしてＲＯＩが設定されることから、適切なヒストグラム情報を得ることができる。【００７９】
つまり、一般に、超音波を用いた弾性の画像化においては、被検体の診断部位の体表に接触させた超音波探触子を用手的に上下動させて被検体を圧迫しつつ、その圧迫過程の弾性画像を演算して表示する。この場合に、図１６に示すように、設定したＲＯＩの座標データを固定したままにすると、圧力に応じて変位する組織がＲＯＩから外れ、又はＲＯＩ外の組織がＲＯＩ内に入り、ＲＯＩ内の母集団が変化することになるから、そのまま、ＲＯＩ内の計測点のヒストグラムを演算しても、客観的に対比することができない。したがって、時間の経過とともに圧迫力が相違する弾性画像を対比しても、的確な鑑別情報が得られないことになる。【００８０】
そこで、本実施例では、ＲＯＩの座標データを、被検体の圧迫動作状況や、拍動などの生体の運動状況に応答して更新するようにしている。つまり、ヒストグラム評価部２０には、装置制御インターフェイス部１７により設定されたＲＯＩの領域を示す代表点として、例えば、図６に示したように、ＲＯＩ設定時刻ｔ０において、Ｐ１（ｔ０）（ｘ１,ｙ１）、Ｐ２（ｔ０）（ｘ２,ｙ１）、Ｐ３（ｔ０）（ｘ１,ｙ２）、Ｐ４（ｔ０）（ｘ２,ｙ２）が入力される。次に、時刻ｔ１において、図１の変位計測部１２から時刻ｔ１における変位フレームデータＤｉ,ｊ（ｔ１）が入力される。時刻ｔ１に取得された変位フレームデータＤｉ,ｊ（ｔ１）において、対応する座標の変位データを参照することにより、時刻ｔ０においてＲＯＩ座標Ｐ１（ｔ０）（ｘ１,ｙ１）、Ｐ２（ｔ０）（ｘ２,ｙ１）、Ｐ３（ｔ０）（ｘ１,ｙ２）、Ｐ４（ｔ０）（ｘ２,ｙ２）に位置した組織が、時刻ｔ１においてどの位置に変位したかを求めることができる。そこで、求められた座標Ｐ１（ｔ１）、Ｐ２（ｔ１）、Ｐ３（ｔ１）、Ｐ４（ｔ１）を新たなＲＯＩ座標データとして更新する。そして、更新されたＲＯＩ座標内に分布する母集団を用いて、ヒストグラムと統計的特徴を求めて表示する。【００８１】
このように、本実施例によれば、生体を圧迫することにより、生体内の組織は、圧迫過程において超音波探触子に近づくことになるが、本実施例の処理を任意の時刻において繰り返すことにより、被検体の圧迫動作状況や、拍動などの生体の運動状況に応じてＲＯＩ座標データが更新される。これにより、例えば、図１５に示すように、ＲＯＩの位置と大きさは時刻により変化するが、任意の時刻において生体内の同一組織領域を抽出することになる。【００８２】
このように、本実施例によれば、同一組織領域に対応する弾性フレームデータに基づいて母集団を構成し、ヒストグラムと統計的特徴を演算して表示するから、圧迫過程においてＲＯＩ内に別の組織が入らない。その結果、母集団の標本数は変化するが、組織の特徴を区別するのに重要な情報としての平均値や分散値などの統計的特徴は任意の時刻においても安定的な値が保持され、組織固有の値を確定的に評価することができる。【００８３】
つまり、図１６に示したように、ＲＯＩの座標を固定した場合は、演算されたヒストグラムは時刻によって異なったものとなり、またヒストグラムに基づいて演算される統計的特徴を表す指標も時刻により変動するから、客観的、確定的な診断を妨げることがある。しかし、本実施例によれば、圧迫過程に応じてＲＯＩ座標データを更新し、任意の時刻において同一組織領域を抽出してその統計的特徴を評価することができるから、客観的、確定的な診断を高精度に行うことができる。
【実施例１１】
【００８４】
ここで、ヒストグラム画像の表示例の他の実施例１１を説明する。本実施例は、ヒストグラム評価部２０において、過去に求めたヒストグラムデータを保持しておき、各ビン毎に現時刻におけるヒストグラムデータと、過去のヒストグラムデータを時間的に累積した累積ヒストグラムデータを構成するようにすることを特徴とする。また、累積ヒストグラムデータの統計的特徴を求めて、画像表示することができる。【００８５】
更に、ヒストグラム評価部２０において、過去に求めたヒストグラムデータを保持しておき、各ビン毎に現時刻におけるヒストグラムデータと、過去のヒストグラムデータを時間的に平滑処理した平滑ヒストグラムデータを構成するようにしてもよい。この場合も、平滑ヒストグラムデータの統計的特徴を求めて、画像表示するようにしてもよい。【００８６】
本実施例によれば、安定的に高精度な統計的特微量を抽出できる。
【実施例１２】
【００８７】
上記の各実施例では、ヒストグラムと統計的特徴をリアルタイムで演算して、かつ表示する場合を例に説明したが、本発明はこれに限らず、シネメモリ部１８に格納した画像データを用いて図２の所要の処理を行うようにすることができる。【００８８】
この場合は、装置制御インターフェイス部１７を介して装置をフリーズして行う。シネメモリ部１８は、装置制御インターフェイス部１７の制御信号に従って、過去の表示画像データを呼び出し、任意のフレームの表示画像データの中からヒストグラムによる評価を行う表示画像データと、ＲＯＩを指定する。そして、ＲＯＩの座標データをヒストグラム評価部２０に出力する。また、処理対象のフレームを指定する情報を歪み／弾性率演算部１３に出力し、歪み／弾性率演算部１３に確保されている過去の弾性フレームデータを読み出して、ヒストグラム評価部２０に送ってヒストグラムと統計的特徴の演算を行わせる。これにより、オフラインで本発明を実施することができる。
【実施例１３】
【００８９】
上記実施例で説明したヒストグラムの表示の採否、あるいはヒストグラムの表示設定（ビン幅、縦軸・横軸の範囲など）は、任意に設定、変更することができる。また、統計的特徴の平均値、標準偏差などのどの統計情報を演算して表示するかは、装置制御インターフェイス部１７によって自由に指定できる。
【実施例１４】
【００９０】
図１７に、本発明の弾性に相関する弾性データの一つである変位ベクトルを用いてヒストグラムを生成する実施例１４の表示例を示す。本実施例は、被検体の組織に圧力を加えて計測された超音波断層データに基づいて、被検体の断層部位の複数の計測点における組織の変位ベクトルを求め、断層部位の計測点に対応させて変位ベクトルを表示する弾性画像を生成して表示し、弾性画像に設定される関心領域における特定方向である深度方向の変位ベクトル成分の分布をヒストグラムで表示するものである。なお、同図におけるヒストグラムの横軸は、変位の深度方向成分を表している。【００９１】
図１７（Ａ）は、ＲＯＩ内に設定された注目領域が、非常に硬い充実性組織であるガン腫瘍の場合を示している。この場合の各計測点の変位ベクトルは、図１７（Ａ）の上図に矢印で示したように、同一の方向を向いている。したがって、ＲＯＩ内の変位ベクトルの分布を示すヒストグラムは、図１７（Ａ）の下図に示すように、狭い範囲に集中したヒストグラムになる。つまり、この例は、組織要素間で強く結合しているから、圧迫を受けても、全体として変形せずに、運動することが理解できる。【００９２】
図１７（Ｂ）は、ＲＯＩ内に設定された注目領域が、軟らかい充実性組織である繊維腺種の場合を示している。この場合の各計測点の変位ベクトルは、図１７（Ｂ）の上図に矢印で示したように、やや方向が分散している。したがって、ＲＯＩ内の変位ベクトルの分布を示すヒストグラムは、図１７（Ｂ）の下図に示すように、分布の幅がやや広くなっている。つまり、この例は、組織要素間である程度結合しており、圧迫を受けたときに、互いに束縛しあいながらも、ある程度変形することが理解できる。【００９３】
図１７（Ｃ）は、ＲＯＩ内に設定された注目領域が、流動的な嚢胞性組織である嚢胞の場合を示している。この場合の各計測点の変位ベクトルは、図１７（Ｃ）の上図に矢印で示したように、変位の方向が大きく分散している。したがって、ＲＯＩ内の変位ベクトルの分布を示すヒストグラムは、図１７（Ｃ）の下図に示すように、分布の幅が大きな範囲に広がっている。つまり、この例は、組織要素間で全く結合していないため、圧迫を受けると、各要素群はそれぞれ自由な運動をすることが理解できる。【００９４】
これらのことから、変位ベクトルの深度方向成分又は横方向成分でヒストグラムを構成すれば、組織性状の違いを識別することができる。特に、硬さの違いだけでなく、分布幅を観察することにより、組織要素間の結合の程度が識別できるから、組織鑑別の有効な補助弾性情報が得られる。
【実施例１５】
【００９５】
図１８に、本発明の実施例１５に係る弾性情報の表示例を示す。本実施例は、弾性画像の色相又は輝度の階調（例えば、２５６階調）の割り付け範囲を、関心領域ＲＯＩ内のヒストグラムの弾性データの幅に対応させて変更することにより、関心領域ＲＯＩ内の弾性の違いのコントラストを際立たせるようにした実施例である。すなわち、図１８（ａ）は視野内の弾性画像とヒストグラムを表示したものであり、同図（ｂ）は弾性画像中に関心領域ＲＯＩをマニュアル又は境界検出によって自動で設定し、関心領域ＲＯＩ内の計測点のヒストグラムを表示したものである。これに対し、同図（ｃ）に示すように、関心領域ＲＯＩ内の計測点のヒストグラムの弾性データの幅に対応させて、階調の割り付け範囲が自動で変更され、ＲＯＩ内の弾性の違いがコントラストを際立たせて表示される。【００９６】
本実施例によれば、ＲＯＩ内の組織の硬さ分布のコントラストが強く表示されるから、組織鑑別の有効な補助弾性情報が得られる。
【実施例１６】
【００９７】
図１９に、本発明の実施例１６に係る弾性情報の表示例を示す。図９に示した実施例１の弾性情報の表示例では、弾性画像とヒストグラムを含む補助弾性情報の画像（ヒストグラム画像）を１つの画面に並べて表示する例を示した。本実施例では、図１９に示すように、ヒストグラム画像を小さなウインドウ表示により、弾性画像の一部に重ねて表示している。【００９８】
すなわち、ヒストグラム画像は、解像度を犠牲にしても見落としが生じることはないので、断層像や弾性画像と同等の大きさで対等に表示する必要はない。そこで、本実施例のように、弾性画像の画像領域内に、縮小したヒストグラム画像を小さなウインドウで表示することができる。これによれば、弾性画像の弾性情報を十分な解像度で観察できるから、情報の損失を低減できる。【００９９】
なお、図１９の例によれば、ヒストグラム画像が重畳表示された部分の弾性画像の情報が隠されてしまい、場合によっては重要な弾性情報を失ってしまうおそれがある。このような場合は、図２０に示すように、ヒストグラム画像を半透明画像で構成し、弾性画像に重畳させて表示することが好ましい。これによれば、ヒストグラム画像を重畳して表示したことによる弾性情報の見落としを回避することができる。【０１００】
ここで、カラーの半透明画像を生成するアルファブレンディングと呼ばれる一般的な画像構築方法について説明する。例えば、画素のカラー情報を三原色（Ｒ, Ｇ, Ｂ）で表現すると、カラーの弾性画像の座標（ｉ, ｊ）の画素のカラー情報をＥ（ｉ,ｊ）は、次式のように、３原色のカラー情報Ｅｒ（ｉ,ｊ）, Ｅｇ（ｉ,ｊ）, Ｅｂ（ｉ,ｊ）の関数となる。
Ｅ（ｉ,ｊ）＝（Ｅｒ（ｉ,ｊ）, Ｅｇ（ｉ,ｊ）, Ｅｂ（ｉ,ｊ））
同様に、カラーのヒストグラム画像の座標（ｉ, ｊ）の画素のカラー情報をＨ（ｉ，ｊ）は、次式の関数となる。
Ｈ（ｉ,ｊ）＝（Ｈｒ（ｉ,ｊ）, Ｈｇ（ｉ,ｊ）, Ｈｂ（ｉ,ｊ））
ここで、両画像間の重畳比率をα（0 ≦α≦ 1）とすると、ヒストグラム画像を重畳した領域の半透明重畳画像の座標（ｉ, ｊ）の画素のカラー情報Ｇ（ｉ，ｊ）は、次式で求めることができる。
Ｃ（ｉ,ｊ）＝α×Ｅ（ｉ,ｊ）+ （１−α）×Ｈ（ｉ,ｊ）
つまり、半透明重畳画像の座標（ｉ, ｊ）の画素のカラー情報は、弾性画像とヒストグラム画像の両方の画像情報をαの比率で有するものとなり、それぞれの画像のカラー情報を半透明的に同時に認識することができる。【０１０１】
このように、本実施例によれば、限られたモニタ表示画面内に複数の画像を同等の大きさで干渉しないように配置すると、それぞれの画像が小さくなってしまう場合でも、画像診断の精度を落とすおそれを回避できる。
【実施例１７】
【０１０２】
図２１に、本発明の実施例１７に係る弾性情報の表示例を示す。図１９及び図２０では、断層像や弾性画像等の診断画像の領域内に縮小したヒストグラム画像をウインドウで表示する例を示した。本実施例では、図２１に示すように、必要に応じて、診断画像とヒストグラム画像の表示領域の大小関係を切り替えるようにしている。【０１０３】
例えば、超音波診断装置の装置制御インターフェイス部１７に備えられた所定のキーやボタンに設定された画像切り替えキーを操作することにより、診断画像とヒストグラム画像の表示領域の大小関係が切り替わるように構成することができる。なお、画像切り替えキーは、装置制御インターフェイス部１７のキーやボタンに限らず、モニタの画像上に表示されアイコンに設定することができる。【０１０４】
本実施例によれば、図１１、図１２の実施例において、ヒストグラム画像上におけるカーソル移動などの操作を、大きなヒストグラム画像上で効率的に実行することができる。
【実施例１８】
【０１０５】
図２２に、本発明を甲状腺の濾胞癌を鑑別する診断に適用した場合の弾性情報の表示例を示す。甲状腺の画像診断においては、甲状腺濾胞癌の鑑別が非常に重要になっている。濾胞癌は腫瘍内部の細胞密度に分布があり、腫瘍辺縁部は腫瘍中心部よりも高い細胞密度を有することが知られている。一方、弾性画像により濾胞癌を評価した場合、腫瘍辺縁が腫瘍中心部に比較して硬い領域として画像表示される傾向がある。つまり、細胞密度が高い部位を細胞密度が低い部位よりも硬い部位として計測されるものと考えられる。【０１０６】
本実施例は、腫瘍内部の弾性分布の特徴を評価する場合に適切な弾性情報を表示するものである。例えば、甲状腺腫瘍のように、腫瘍辺縁部と中心部の間に硬さの違いがある場合でも、通常の弾性画像ではその違いを認識できない場合も多い。図２２は、甲状腺腫瘍の弾性画像と濾胞癌の場合のヒストグラム画像の表示例である。同図に示すように、濾胞癌を客観的に鑑別するには、腫瘍中心部ＲＯＩ１と環状の腫瘍辺縁部ＲＯＩ２をそれぞれ独立した母集団としてヒストグラム解析することにより、鑑別に有効な情報を取得して表示する。【０１０７】
すなわち、本実施例では、次の表示を特徴とする。
（１）濾胞癌と思われる領域の辺縁部と中心部に、それぞれ独立にＲＯＩ１とＲＯＩ２を設定して表示する。
（２）ＲＯＩ１とＲＯＩ２のヒストグラムを、ＲＯＩごとに色分けして合成して表示する。
（３）それぞれのヒストグラムの統計情報を演算して表示する。図示例では、平均、標準偏差、中央値が表示されている。【０１０８】
ＲＯＩ１、ＲＯＩ２の設定法は様々考えられる。例えば、装置制御インターフェイス１７のマウスやトラックボールなどの入力手段を操作して、検者により環状の辺縁部ＲＯＩ１の外周と内周を線で描いて指定する。これにより、その描画線の間の環状領域が辺縁部ＲＯＩ１として認識し、設定するようにすることができる。【０１０９】
また、楕円形の複数のテンプレートを予め準備しておき、マウスやトラックボールを操作して、辺縁部ＲＯＩ１の外周と内周に２つの楕円形テンプレートを合わせるように指定する。これにより、２つの楕円形テンプレートの外周線に挟まれる環状領域が辺縁部ＲＯＩ１とし、小さい楕円形テンプレートの内側領域をＲＲＯＩ２として認識させて、設定するようにすることができる。【０１１０】
さらに、辺縁領域指定用に適した複数のトーラス（輪環体）状のＲＯＩを予め準備しておき、マウスやトラックボールなどで操作して、２つのトーラスＲＯＩを画像上に配置する。これにより、２つのトーラスＲＯＩに挟まれる環状領域が辺縁部ＲＯＩ１とし、小さいトーラスＲＯＩの内側領域をＲＲＯＩ２として認識させて、設定するようにすることができる。【０１１１】
本実施例によれば、腫瘍の辺縁部と中心部の硬さの違いを定量的に認識することができない弾性画像であっても、定量的で客観的な濾胞癌の診断を行うことができる。
【実施例１９】
【０１１２】
例えば、文献「Ueno E, et al: Dynamic tests in real-time breast echography. Ultrasound Med Biol, 14: 53-57, 1988.」に記載されているように、乳腺領域における画像診断では、腫瘍の可動性（モビリティーと呼ばれる。）を評価するダイナミックテストといわれる検査が知られている。ダイナミックテストとは、関心腫瘍がその周囲の組織に対してどの程度拘束されているかを評価するものである。具体的には、乳房全体を大きく変形させたときに、注目対象の腫瘍が周囲組織の動きに引きずられて動くか、それとも、周囲組織の動きに引きずられずに、独立した動きを示すかを、断層像をリアルタイムで観察しながら評価する診断法である。例えば、乳癌の中でも浸潤性の腫瘍は、周囲の組織に浸潤して発育するため、周囲組織との拘束度が高く、可動性が低い。一方、良性の腫瘍は浸潤性を示さないため、周囲組織に結合された挙動は示さず、可動性が高いといわれる。しかし、これらの可動性の評価は、検者の経験、主観に依存しているため、客観性が低い。【０１１３】
そこで、本実施例では、ヒストグラムを用いて可動性の評価を行うようにしている。図２３（ａ）、（ｂ）に本実施例の弾性情報の表示例を示す。同図（ａ）に示す関心部は、良性腫瘍などで可動性が高い腫瘍の場合を想定している。このとき、腫瘍は周囲の乳腺部には拘束されていないので、外部から乳房全体を大きく変形させたとき、腫瘍と乳腺の境界部ではスリップする挙動が現れる。つまり、境界の腫瘍側の領域と境界の乳腺側の領域において、変位の方向と大きさに違いが現れ、場合によっては逆方向に変位する。そこで、同図（ａ）に示すように、腫瘍と乳腺の境界を含む領域にＲＯＩを設定し、そのＲＯＩ内に例えば０．０５ｍｍの深度方向の変位が与えられたときの圧迫操作を、評価の基準として設定する。このときのＲＯＩ内の横方向の変位の大きさをヒストグラムとして表示すると、図に示すように、正の方向（例えば、画像で右向き）と負の方向（例えば、画像で左向き）に、同程度の大きさの変位を持ったヒストグラムのピークが２つ現れる。このヒストグラムの広がり方（ピークの半値幅、標準偏差や分散など）や、ピーク間の距離（ｍｍ）が、可動性の程度を与える目安として評価することができる。【０１１４】
一方、同図（ｂ）に示す関心部は、悪性腫瘍の可動性が低い腫瘍の場合である。この場合、腫瘍は周囲の乳腺部には強く拘束されているので、外部から乳房全体を大きく変形させたとき、腫瘍と乳腺の境界部は同等の運動をする。つまり、境界の腫瘍側の領域と境界の乳腺側の領域において、変位の方向と大きさの違いが小さく、場合によっては完全に結合して変位する。そこで、同図（ａ）と同様に、腫瘍と乳腺の境界を含む領域にＲＯＩを設定し、そのＲＯＩ内に０．０５ｍｍの深度方向の変位が与えられたときの圧迫操作を評価の基準とし、ＲＯＩ内の横方向の変位の大きさをヒストグラムを表示すると、同図（ｂ）のようになる。すなわち、正の方向（例えば、画像で右向き）か、負の方向（例えば、画像で左向き）のいずれか一方に、同程度の大きさの変位を持ったヒストグラムのピークが現れ、ヒストグラムの広がり方（ピークの半値幅、標準偏差や分散など）を可動性の程度を与える目安として評価することができる。
【実施例２０】
【０１１５】
実施例１９では、良悪性鑑別の１つの情報として、腫瘍の周囲への浸潤度に関係する可動性を客観的に評価するために、変位情報に基づいたヒストグラムを補助弾性情報として提供する例を説明した。本実施例では、良悪性鑑別の１つの情報として、組織間の癒着を評価するための補助弾性情報として、ヒストグラムを適用する方法を示す。【０１１６】
図２４は、乳腺組織に腫瘍がある場合の弾性画像の例を示している。特に、乳腺と大胸筋の境界部の近くにある腫瘍を摘出する手術を行う場合に適した補助弾性情報の例である。乳腺と大胸筋の境界部の近くにある腫瘍を摘出する場合、乳腺と大胸筋の間から腫瘍にアプローチすることがある。このような手術を行う場合、腫瘍と大胸筋、及び乳腺と大胸筋が癒着しておらず、剥離可能かどうかが非常に重要になる。【０１１７】
そこで、本実施例では、同図（ａ）に示すように、乳腺と大胸筋との癒着を評価したい領域にＲＯＩを設定する。図２３の場合と同様、乳腺と大胸筋が癒着していなければ、乳腺と大胸筋は乳房の変形に対してそれぞれ独立の運動を行い、境界部ではスリップする現象が起こる。したがって、例えば所定の大きさの深度方向の変位を与え、横方向の変位をヒストグラム画像として表示すると、同図（ａ）のようにヒストグラムのピークが２つ現れる。【０１１８】
一方、乳腺と大胸筋が強く癒着をしている場合は、同図（ｂ）に示すように、乳腺と大胸筋が結合して運動するために、一定の変位のところにピークを持った分布として得られる。したがって、ＲＯＩにおけるヒストグラムの広がり方（ピークの半値幅、標準偏差や分散など）によって、癒着あるいは剥離の可能性を評価する目安になる。【０１１９】
このように、剥離可能かどうかの評価に変位情報に基づいたヒストグラムを用いることができ、腫瘍の摘出手術における手術計画を立てるための重要な情報として利用することができる。【０１２０】
なお、癒着の評価は摘出手術の場合に限らず、豊胸手術などにおいて乳腺と大胸筋との間にバッグ（生理食塩水バッグやシリコンバッグなど）を挿入するような場合にも、組織間の癒着を評価するために効果的に用いることができる。内視鏡を用いた外科手術においてもその効果は同様である。
【実施例２１】
【０１２１】
図２５を参照して、本発明の定量的な補助弾性情報を、高密度焦点式超音波（以下、ＨＩＦＵ : high-intensity focused ultrasound  という。）の治療効果判定に適用した本実施例２１について説明する。【０１２２】
ＨＩＦＵによる治療は、超音波治療用プローブから被検体内の治療部位に超音波を放射し、治療部位の小さな領域に高密度の超音波を集束させ、焦点部位を例えば６０〜９０℃の高温に加熱して病変部（例えば、癌などの病巣）の組織を死滅させるものである。そして、焦点を少しずつ治療部位内で移動させて、病変部の組織全体を死滅させて治療する。【０１２３】
この治療により死滅された病変部の組織は熱変性により硬くなるから、その硬さの程度と治療効果とを対応付けることができる。ところで、治療部位に関心領域ＲＯＩを設定し、ＲＯＩ内の弾性情報を計測して弾性画像を観察すれば、治療部位の組織全域に渡って万遍なく均一に治療が施されたかどうかを判定できる。しかし、硬さに応じた階調で表示される弾性画像によれば、背景技術の欄で述べたように、色階調が近似する領域の微小部位については、階調差を明確に識別できず、治療が施されたかどうかを明確に区別できない場合がある。このような場合に、本発明の補助弾性情報であるヒストグラムにより、定量的及び客観的に的確な診断を支援することができる。【０１２４】
図２５（ａ）は、治療前の前立腺癌を含む前立腺の断面を弾性画像で描出している様子を示す。このとき、前立腺癌の領域にＲＯＩを設定すると、図に示すように、例えば１００（ｋＰａ）程度を中心とした弾性を有することが分かる。【０１２５】
次に、前立腺癌の領域にＨＩＦＵ治療を施した途中過程の様子を同図（ｂ）に示す。十分に超音波が照射された前立腺癌の領域は、熱変性により硬化しており、例えば同図（ｂ）に示すように３００ （ｋＰａ）程度の硬さに変化していることがヒストグラムにより認識される。しかし、同図（ｂ）のヒストグラムから把握されるように、未治療の前立腺癌の硬さを表す１００（ｋＰａ）の硬さをもつ組織領域がＲＯＩ内部に残っており、これらの領域は十分に超音波が照射されなかった治療不完全な領域であることが分かる。【０１２６】
このとき、図１３の実施例と同様にして、治療不完全な領域をカーソルＣ１、Ｃ２で選択し、弾性画像にその計測点をフィードバックして表示する処理を行えば、治療不完全な領域を画像上に示すことができ、検者が認識できる。【０１２７】
そして、最後に、同図（ｃ）に示すように、熱変性が不十分な治療不完全な領域に対して、再度、ＨＩＦＵ治療を施して、ヒストグラムを確認することにより、ＲＯＩ内のすべての領域において均一に万遍なく治療が行われたことを確認することができる。【０１２８】
なお、治療完了の判断基準として２００（ｋＰａ）以上を閾値として設定することもできる。これにより、治療効果判定に共通条件を設定することができ、一定の治療基準に従った確実な治療を実現することができる。【０１２９】
また、熱で癌組織を焼灼して治療する方法はＨＩＦＵに限らず、ＲＦＡ（経皮的ラジオ波焼灼療法）の場合にも、本発明を適用できる。また、逆に癌組織を急速に冷却して治療するクライオ療法でも、熱変性による硬化を対応づけるだけであるから、本発明を同様に適用することができる。【０１３０】
さらに、治療方法に関係なく、例えば薬剤を利用したホルモン療法なども含めて、癌組織等の治療において、組織変性により硬さが変化する治療法に対して、その治療処理が万遍なく行われたかどうか、又は治療効果が万遍なく得られているかどうかを評価する方法として、本発明を利用することができる。
【実施例２２】
【０１３１】
図２６を参照して、乳癌検診に好適な本発明の実施例２２を説明する。乳癌の検診においては、通常、図２６（ａ）、（ｂ）に示すように超音波探触子を乳房に当てて走査し、乳房の断層像をリアルタイムでスキャンして、乳癌検診が行われている。このような検診においては、一人の被験者に十分な検査時間を割くことが困難であり、効率的な診断が求められる。しかし、リアルタイムにスキャンされる断層像の計測断面内のすべての領域を、見落としなく観察することは非常に時間を要する作業であり、経験にも大きく依存する。すなわち、Ｂモード像等の断層像は、生体内の組織の構造を画像として構築した情報であり、腫瘤像を形成しているとか、後方のエコーが増強しているとか、辺縁部が粗雑であるとかなど、組織の形態情報を鑑別に利用する。つまり、非常に多くの複雑な視点に基づいて腫瘍を検出したり、鑑別したりするため、効率的に診断を行うためには検者の経験が求められる。【０１３２】
ところで、腫瘍は、周囲の脂肪組織や乳腺組織に比較して硬いため、例えば弾性情報として弾性率に基づいた検査を行うときには、計測断面内に大きな弾性率を持った領域があるかどうかを観察することになる。また、悪性の組織ほど、硬いことが分かっているので、異常な硬さを持った領域が計測断面に含まれるかどうかだけに注意を集中すればよいため、リアルタイムでも効率的に認識することが可能である。【０１３３】
しかし、背景技術の欄で述べたように、弾性画像に基づいて乳癌などの腫瘍を弾性の違いを判別して鑑別しようとする場合、異なる色階調の境界領域、あるいは、色階調が近似する領域について、弾性の差異を明確に区別できない場合がある。したがって、弾性画像に基づいて計測断面のすべての領域をくまなく、かつ注意深く観察する必要があり、リアルタイムに計測断面をスイープしてこれを行うことは検者の負担が大きい。【０１３４】
そこで、本実施例では、弾性画像に加えて、あるいは弾性画像に代えて、弾性情報の分布をヒストグラム化して補助弾性情報として表示することにより、効率的な検診を実現するようにしている。すなわち、図２６（ｃ）に示すように、断面のスキャン中にリアルタイムで歪みや弾性率などの弾性情報を計測し、その弾性情報の分布をヒストグラム化して表示する。例えば、悪性を疑う弾性率の閾値Ｅｔｈを２００（ｋＰａ）としたとき、ヒストグラム分布を見るだけで、現在の弾性画像に存在するＥｔｈ以上の弾性率の計測点の分布を即座に判断することができる。つまり、弾性画像であれば隅々まで確認することになるが、本実施例によれば、そのような負担がなくなる。【０１３５】
さらに、ヒストグラムの縦軸（度数）にも閾値Ｃｔｈを設定し、Ｅｔｈ以上の計測点がＣｔｈ以上計測された場合には、ヒストグラムの表示画像上に「弾性異常領域あり」等の警告を表示するようにすれば、見落としを防ぐことができる。【０１３６】
また、ヒストグラムの縦軸（度数）のスケールは、リニアスケールからログスケールに変更できるようになっていてもよい。ログスケールにすることにより、悪性を疑う硬い腫瘍が非常に小さい、度数が少ない場合でも、それを見落とすことなく高感度に検出することができる。【０１３７】
以上、各実施例で説明したように、変位、歪み、あるいは弾性率等に基づいた弾性画像に加えて、あるいは弾性画像に代えて、弾性分布のヒストグラムを含む補助弾性情報を画像表示器１０の表示画面に表示することにより、効率的で検者負担の少ない診断を実現することができる。
【図１】
0005303147.tif 000002
【図２】
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【図３（Ａ）】
0005303147.tif 000004
【図３（Ｂ）】
0005303147.tif 000005
【図３（Ｃ）】
0005303147.tif 000006
【図３（Ｄ）】
0005303147.tif 000007
【図４】
0005303147.tif 000008
【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】
0005303147.tif 000013
【図１０】
0005303147.tif 000014
【図１１】
0005303147.tif 000015
【図１２】
0005303147.tif 000016
【図１３】
0005303147.tif 000017
【図１４】
0005303147.tif 000018
【図１５】
0005303147.tif 000019
【図１６】
0005303147.tif 000020
【図１７（Ａ）】
0005303147.tif 000021
【図１７（Ｂ）】
0005303147.tif 000022
【図１７（Ｃ）】
0005303147.tif 000023
【図１８】
0005303147.tif 000024
【図１９】
0005303147.tif 000025
【図２０】
0005303147.tif 000026
【図２１】
0005303147.tif 000027
【図２２】
0005303147.tif 000028
【図２３】
0005303147.tif 000029
【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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