(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体との間で超音波を送受する超音波探触子と、前記超音波探触子により受信された前記被検体の断層部位の反射エコー信号に基づいて断層画像と弾性画像を生成する画像構成手段と、該画像構成手段により生成された画像を表示する表示手段とを備えた超音波診断装置において、
前記断層画像と前記弾性画像の一方の画像上に設定された参照領域における弾性情報と前記弾性画像の複数の計測点の前記弾性情報との比を弾性比として求める弾性比演算手段と、求めた各計測点における前記弾性比と予め設定された閾値とに基づいて前記弾性画像を前記弾性比が異なる複数の領域に分けて前記各領域の境界線を検出する境界線検出手段と、検出された前記境界線を描画する境界線描画手段を備え、
前記参照領域が複数設定され、
前記弾性比演算手段は、複数の前記参照領域に対する前記各計測点の前記弾性比を求め、
前記境界線検出手段は、求めた前記弾性比と一の閾値とに基づいて前記境界線を検出し、
前記境界線描画手段は、前記境界線を前記各参照領域に対する弾性比に対応付けて前記画像データを作成することを特徴とする超音波診断装置。
【請求項２】
被検体との間で超音波を送受する超音波探触子と、前記超音波探触子により受信された前記被検体の断層部位の反射エコー信号に基づいて断層画像と弾性画像を生成する画像構成手段と、該画像構成手段により生成された画像を表示する表示手段とを備えた超音波診断装置において、
前記断層画像と前記弾性画像の一方の画像上に設定された参照領域における弾性情報と前記弾性画像の複数の計測点の前記弾性情報との比を弾性比として求める弾性比演算手段と、求めた各計測点における前記弾性比と予め設定された複数の閾値とに基づいて前記弾性画像を前記弾性比が異なる複数の領域に分けて各領域の境界線を検出する境界線検出手段と、検出された複数の境界線を弾性画像上に描画する境界線描画手段と、複数の境界線が描画された弾性画像上に設定される基準線上における前記複数の境界線の相互間の弾性比の変化率を求め、縦軸を弾性比とし横軸を基準線の位置として前記変化率のグラフの画像データを生成する変化率処理手段とを備えていることを特徴とする超音波診断装置。
【請求項３】
請求項２に記載の超音波診断装置において、
前記変化率処理手段は、前記変化率の大きい前記境界線の相互間のグラフの線を色分けして表示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、超音波を利用して被検体内の対象部位の断層像及び生体組織の硬さ又は軟らかさを示す弾性画像を生成して表示するための超音波診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
超音波診断装置は、超音波探触子により被検体内部に超音波を送信し、被検体内部から生体組織の構造に応じた超音波の反射エコー信号である超音波受信信号を受信し、例えば超音波断層像等の断層像を再構成して診断用に表示する。
【０００３】
近年、手動又は機械的な方法により超音波探触子で被検体を圧迫して超音波受信信号を計測し、計測時間が異なる２つの超音波受信信号のフレームデータ（以下、ＲＦ信号フレームデータという。）に基づいて圧迫により生じた生体各部の変位を求め、その変位データに基づいてフレーム中の各部位の生体組織の変位、歪み、弾性率などの弾性情報を求めて、弾性画像を生成することが提案されている。
【０００４】
さらに、フレーム中の各部位について求めた歪みと、設定された１又は複数の閾値とを比較して弾性が異なる複数の領域を検出し、それらの領域の境界線を弾性画像に重ねて描画することが提案されている（例えば、特許文献１）。この方法は、腫瘍等の病変部の硬さ及びその分布を観察して、腫瘍の悪性度合を診断する弾性スコアリングに適用することができる。
【０００５】
また、弾性画像上で正常又は良性と思われる組織に参照領域を設定し、診断したい関心部位に関心領域（ＲＯＩ）を設定し、各領域内の各部位について求められた歪みの平均値を求め、それらの２つの領域の歪み比を計算し、算出された歪み比の数値を弾性画像に重ねて表示することが提案されている（例えば、特許文献２）。これによれば、参照領域に対する関心領域の組織の硬さの違いを定量的に評価することができ、精度の高い診断に結びつけることができる。
【０００６】
【特許文献１】特開２００４−１３５９２９号公報
【特許文献２】ＷＯ２００６／０１３９１６
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、歪みは、生体組織の変位を空間微分して得られる値であるから、圧迫力の大きさによって変わるため、同一部位の生体組織であっても、強く圧迫すると歪みが大きくなる相対的な弾性情報である。そのため、閾値と比較して歪みが異なる領域の境界を検出する特許文献１に記載の技術によれば、圧迫の強弱に応じて閥値を設定変更しなければ、弾性が異なる領域の境界を定量的に確度高く検出することはできない。
【０００８】
そこで、圧迫の大きさを圧力センサなどにより検出し、圧迫の強弱に合わせて歪みの閥値を自動的に変更して、弾性が異なる領域の境界を定量的に確度高く自動検出することが考えられるが、圧力センサにより圧迫力を検出するには、検出方法等に解決しなければならない課題が残されている。
【０００９】
また、周辺が不均一な歪み方をする腫瘍の場合、弾性情報の閥値による境界抽出では、弾性情報が等しい領域の検出しか行えないため、腫瘍がどのように広がっているかの識別が難しくなる。その結果、例えば、手術による摘出範囲を的確に決めることができないおそれがある。
【００１０】
本発明が解決しようとする課題は、弾性が異なる生体組織の境界を定量的に確度高く検出することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は、被検体との間で超音波を送受する超音波探触子と、前記超音波探触子により受信された前記被検体の断層部位の反射エコー信号に基づいて断層画像と弾性画像を生成する画像構成手段と、該画像構成手段により生成された画像を表示する表示手段とを備えた超音波診断装置を基本構成とする。
【００１２】
特に、上記の課題を解決するため、前記断層画像と前記弾性画像の一方の画像上に設定された参照領域における弾性情報と前記弾性画像の複数の計測点の前記弾性情報との比を弾性比として求める弾性比演算手段と、求めた各計測点における前記弾性比と予め設定された閾値とに基づいて前記弾性画像を前記弾性比が異なる複数の領域に分けて前記各領域の境界線を検出する境界線検出手段と、検出された前記境界線を描画する境界線描画手段を備えたことを特徴とする。
【００１３】
すなわち、超音波探触子により被検体に付与される圧迫力は、被検体の深度方向に概ね同じであるから、同一のＲＦ信号フレームデータに基づいて生成された弾性画像の各部位に付与された圧迫力も概ね同じと考えることができる。したがって、同一の弾性画像に設定された参照領域の組織に加えられた圧迫力と、参照領域以外の他の組織に加えられた圧迫力は略同じと考えることができるから、各計測点の弾性情報の比（弾性比）をとれば、圧迫力の要素を排除できる。そこで、参照領域の弾性情報と、参照領域以外の他の組織の弾性情報の比である弾性比を求め、閾値を弾性比により設定することにより、弾性が異なる生体組織の境界を圧迫状況に影響を受けないで、確度高く検出できる。その結果、腫瘍がどのように広がっているか等を視覚的に把握して、精度の高い診断に結びつけることができ、例えば、手術による摘出範囲を的確に決めることができる。
【００１４】
本発明において、参照領域（ＲＯＲ）を設定する組織領域は、例えば、被検体の個体差が少ない脂肪組織に設定することができる。また、参照領域の弾性情報は、参照領域内の各計測点の歪み又は弾性率の平均値を用いることができる。
【００１５】
また、弾性比を求める参照領域以外の領域を弾性画像の全領域にしてもよいが、１又は複数の関心領域（ＲＯＩ）に絞って弾性比を求めることにより、処理時間を軽減できる。
【００１６】
さらに、本発明において、弾性比の閾値を複数設定することにより、例えば、腫瘍全体の硬化領域の分布を把握することができ、腫瘍の広がりを的確に診断して、腫瘍の治療範囲を容易に判断することができる。
【００１７】
また、本発明において、さらに、複数の閾値に対応する複数の境界線の相互間における弾性比の変化率を求める変化率演算手段と、求めた変化率のグラフを弾性画像に対応付けて描画する変化率グラフ描画手段を設けることができる。これによれば、腫瘍の硬化の変化をも把握することができから、腫瘍の内部構造に特徴を有する腫瘍の種類を特定することができるようになる。この場合において、弾性比の変化率を観察したい方向を基準線として弾性画像上に設定することができる。
【００１８】
また、本発明の境界線描画手段は、さらに、複数の境界線の間の領域に変化率に応じた色相を付して弾性画像を表示するようにすることができる。これによれば、腫瘍の硬化の変化を容易に把握することができ、腫瘍の内部構造に特徴を有する腫瘍の種類を特定することが容易になる。
【００１９】
さらに、参照領域を複数設定し、境界線検出手段は、複数の参照領域に対する弾性比を求めて、一又は複数の閾値と比較して境界線を描画することができる。これにより、異なる組織の参照領域との弾性比を評価できるようになる。例えば、病変組織が複雑な場合、複数の参照領域に基づいて求めた閾値を用いて境界線を描画することにより、境界線同士の相関を見ることが可能である。複数の参照領域は、例えば、脂肪組織と臓器に設定することができる。つまり、複数の参照領域となる組織と、任意の数の関心領域の弾性比が、閥値弾性比を超える領域の境界線を自動的に描出することにより、肝臓や甲状腺のように脂肪層を参照領域に用いることが困難な臓器でも、腫瘍の評価を実施できるようになる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、弾性が異なる領域の境界を定量的に確度高く検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
本発明の超音波診断装置について実施形態に基づいて説明する。図１に、本実施形態の超音波診断装置の構成をブロック図で示す。図に示すように、本実施形態の超音波診断装置は、被検体１０に当接させて用いる超音波探触子１２と、超音波探触子１２を介して被検体１０に時間間隔をおいて超音波を繰り返し送信する送信部１４と、被検体１０から発生する時系列の反射工コー信号（ＲＦ信号）を受信する受信部１６とを備えて構成されている。送受信制御部１７は、送信部１４の送波タイミングと、受信部１６の受波タイミングを制御する。受信部１６で受信されたＲＦ信号は整相加算部１８に入力され、整相加算部１８は入力されるＲＦ信号を整相加算してＲＦ信号フレームデータを生成する。
【００２２】
整相加算部１８で生成されたＲＦ信号フレームデータは断層画像構成部２０に入力される。断層画像構成部２０は入力されるＲＦ信号フレームデータに基づいて、超音波探触子１２により走査された被検体１０の断層部位の濃淡断層画像、例えば白黒断層画像を再構成する。断層画像構成部２０で再構成された白黒断層画像の断層像データは、白黒スキャンコンバータ２２に入力される。白黒スキャンコンバータ２２は、入力される断層像データを画像表示器２６の表示に合うように変換する。
【００２３】
一方、ＲＦ信号フレームデータ選択部２８は、整相加算部１８から出力されるＲＦ信号フレームデータを記憶し、取得時刻が異なる少なくとも２枚のフレームデータを選択して変位計測部３０に出力される。変位計測部３０は入力される２枚のフレームデータに基いて被検体１０の生体組織の変位を計測し、変位情報を弾性情報演算部３２に出力する。弾性情報演算部３２は、入力される変位情報に基づいて歪み又は弾性率等の弾性情報を求め、求めた弾性情報を弾性画像構成部３４に出力する。弾性画像構成部３４は、入力される弾性情報に基づいてカラー弾性画像を構成し、カラー弾性画像データをカラースキャンコンバータ３６に出力する。カラースキャンコンバータ３６は、入力されるカラー弾性画像データを画像表示器２６の表示に合うように変換する。切替加算部２４は、白黒スキャンコンバータ２２とカラースキャンコンバータ３６から出力される白黒断層画像とカラー弾性画像を重ね合わせたり、並列に表示させたりする切替を行って、合成された合成画像を画像表示器２６に出力して表示するようになっている。
【００２４】
ここで、図１の超音波診断装置の各部の詳細について説明する。超音波探触子１２は、複数の振動子を配設して形成されており、被検体１０に振動子を介して超音波を送受信する超音波送受信面を有している。また、超音波探触子１２の超音波送受信面を被検体１０の体表に当接して、被検体１０に対して圧迫力を付与するようになっている。この圧迫力は、用手法又は機械的手段により付与することができる。
【００２５】
送信部１４は、超音波探触子１２を駆動して超音波を発生させるための送波パルスを生成するとともに、送信される超音波の収束点をある深さに設定する機能を有している。また、受信部１６は、超音波探触子１２で受信した反射エコー信号について所定のゲインで増幅してＲＦ信号すなわち受波信号を生成する。整相加算部１８は、受信部１６で増幅されたＲＦ信号を入力して位相制御し、一点又は複数の収束点に対し超音波ビームを形成してＲＦ信号フレームデータを生成する。
【００２６】
断層画像構成部２０は、整相加算部１８からのＲＦ信号フレームデータを入力してゲイン補正、ログ圧縮、検波、輪郭強調、フィルタ処理等の信号処理を行い、断層画像データを生成する。また、白黒スキャンコンバータ２２は、断層画像構成部２０からの断層画像データをデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器と、変換された複数の断層画像データを時系列に記憶するフレームメモリと、制御コントローラを含んで構成されている。この白黒スキャンコンバータ２２は、フレームメモリに格納された被検体内の断層フレームデータを１画像として取得し、取得された断像フレームデータをテレビ同期で読み出すものである。
【００２７】
ＲＦ信号フレームデータ選択部２８は、整相加算部１８からの複数のＲＦ信号フレームデータを格納し、格納されたＲＦ信号フレームデータ群から１組すなわち２つのＲＦ信号フレームデータを選択する。例えば、整相加算部１８から画像のフレームレートに基づいて時系列で生成されるＲＦ信号フレームデータをＲＦ信号フレームデータ選択部２８に順次記憶し、記憶されたＲＦ信号フレームデータ（Ｎ）を第１のデータとして選択すると同時に、時間的に過去に記憶されたＲＦ信号フレームデータ群（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。なお、ここでＮ、Ｍ、ＸはＲＦ信号フレームデータに付されたインデックス番号であり、自然数とする。
【００２８】
変位計測部３０は、選択された１組のデータすなわちＲＦ信号フレームデータ（Ｎ）及びＲＦ信号フレームデータ（Ｘ）から１次元或いは２次元相関処理を行って、断層画像の各計測点に対応する生体組織の変位ベクトルすなわち変位の方向と大きさに関する１次元又は２次元変位分布を求める。ここで、変位ベクトルの検出にはブロックマッチング法を用いる。ブロックマッチング法とは、画像を例えばｎ×ｎ画素からなるブロックに分け、関心領域内のブロックに着目し、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のフレームから探し、ブロックの移動量を演算して変位ベクトルを求める。
【００２９】
弾性情報演算部３２は、変位計測部３０から出力される変位ベクトルから断層画像上の各計測点における生体組織の歪みを演算し、その歪みに基づいて弾性フレームデータを生成する。変位計測部３０により計測された計測点ｉｊの変位をΔＬijとすると、歪みΔεijは、ΔＬijを空間微分することによって算出される。
【００３０】
また、弾性情報演算部３２は、演算した歪みと圧力計測部３７から出力される圧力値から断層画像上の各計測点ｉｊにおける応力σijの変化Δσijを演算し、演算した応力変化と先に求めた歪みに基づいて各計測点における生体組織の弾性率を演算し、その弾性率に基づいて弾性フレームデータを生成することができるようになっている。すなわち、各計測点ｉｊの弾性率、例えばヤング率Ｙijは、Ｙij＝Δσij／Δεijで求められる。このヤング率Ｙijから断層画像の各計測点の生体組織の弾性率が求められる。なお、ヤング率とは、物体に加えられた単純引張り応力と、引張りに平行に生じるひずみに対する比である。
【００３１】
弾性画像構成部３４は、フレームメモリと画像処理部とを含んで構成されており、弾性情報演算部３２から時系列に出力される弾性フレームデータをフレームメモリに確保し、確保されたフレームデータに対し画像処理を行うものである。
【００３２】
カラースキャンコンバータ３６は、弾性画像構成部３４からの弾性フレームデータに色相情報を付与する機能を有する。つまり、弾性フレームデータに基づいて光の３原色（赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ））に変換するものである。例えば、歪みが大きい弾性情報を赤色コードに変換すると同時に、歪みが小さい弾性情報を青色コードに変換する。
【００３３】
切替加算部２４は、フレームメモリと、画像処理部と、画像選択部とを備えて構成されている。フレームメモリは、白黒スキャンコンバータ２２からの断層画像データ、カラースキャンコンバータ３６からの弾性画像データを格納するようになっている。画像処理部は、フレームメモリに確保された断層画像データと弾性画像データの合成割合を変更して合成するものである。例えば、合成画像の各画素の輝度情報及び色相情報は、白黒断層画像とカラー弾性画像の各情報を合成割合で加算したものとなる。さらに、画像選択部は、フレームメモリ内の断層画像データと弾性画像データ及び画像処理部の合成画像データのうちから画像表示器２６に表示する画像を選択するようになっている。
【００３４】
次に、本発明に係る特徴部の構成について説明する。本発明は、弾性が異なる生体組織の境界を定量的に確度高く検出することを特徴とする。このような特徴を実現する実施形態は、図１に示すように、境界処理部３８と、境界線描画部３９と、変化率処理部４０と、制御部４２と、弾性情報出力部４４を備えて構成されている。
【００３５】
弾性情報出力部４４は、カラースキャンコンバータ３６から出力される弾性画像のフレームデータを切替加算部２４に送出するとともに、制御部４２の指令に基づいて弾性画像のフレームデータを境界処理部３８に送出するようになっている。
【００３６】
制御部４２は、弾性情報出力部４４を介して、画像表示器２６に表示された弾性画像上に生体組織の参照領域ＲＯＲを設定する入力手段を備えて構成されている。なお、制御部４２の参照領域ＲＯＲを設定する入力手段は、画像表示器２６に表示された断層画像の画像上に参照領域ＲＯＲを設定するようにすることもできる。また、参照領域ＲＯＲは、複数設定することができる。さらに、制御部４２は、後述する弾性比の閥値を１又は複数、用手法あるいは自動で設定するようになっている。
【００３７】
境界処理部３８は、弾性比演算部３８aと境界線検出部３８ｂを備えて構成されている。弾性比演算部３８aは、弾性情報出力部４４から送出される弾性画像のフレームデータと制御部４２により設定された参照領域ＲＯＲのデータを取り込み、参照領域ＲＯＲの各計測点の歪み又は弾性率などの弾性情報の平均値を求め、その弾性情報の平均値と参照領域ＲＯＲ以外の観察領域における弾性画像の複数の計測点ｉｊの弾性情報と比を弾性比として求めるようになっている。
【００３８】
境界線検出部３８ｂは、弾性比演算部３８aで求められた各計測点ｉｊの弾性比と、制御部４２から入力される弾性比の1又は複数の閥値を比較して、弾性画像を弾性比が異なる複数の領域に分けて各領域の境界線を検出するようになっている。弾性比の閥値が複数設定されている場合、境界線検出部３８ｂは複数の境界線を検出することになる。
【００３９】
境界線描画部３９は、境界線検出部３８ｂで求められた各領域の境界線の画像データを生成する。生成された境界線の画像データは、切替加算部２４のフレームデータに一旦格納される。これにより、切替加算部２４の画像処理部は、画像表示器２６に表示されるカラー弾性像に弾性比が異なる複数の領域の境界線を描画する。
【００４０】
変化率処理部４０は、境界線検出部３８ｂで求められた境界線が複数の場合、それら複数の境界線の相互間における弾性比の変化率を求める変化率演算手段と、その変化率グラフの画像データを生成する変化率グラフ描画手段を備えて構成されている。変化率グラフの画像データは切替加算部２４のフレームデータに一旦格納される。切替加算部２４の画像処理部は、変化率グラフを画像表示器２６に表示されるカラー弾性像に対応付けて描画するようになっている。
【００４１】
以下、本実施形態の弾性が異なる生体組織の境界を定量的に確度高く検出する具体的な処理手順、及びそれにより生成される境界線の画像等について、具体的な実施例に分けて説明する。
【実施例１】
【００４２】
弾性が異なる生体組織の境界を定量的に確度高く検出する実施例１について、図２、３を参照して説明する。本実施例は、弾性情報として歪みを、弾性比として歪み比を、弾性比の閥値として歪み比の閾値を用いて、腫瘍の境界検出処理を行い、画像表示する例である。図２は、境界処理部３８と制御部４２に係る処理手順を示すフローチャートであり、図３は本実施例に係る弾性画像と境界線の表示画像例である。
【００４３】
図２のステップＳ１において、図３（Ａ）に示すように、画像表示器２６に表示された例えば弾性画像４５上に、組織弾性の参照体４６となる組織（例えば、脂肪層）に、制御部４２を介して参照領域（ＲＯＲ：Region of Reference）４７を設定する。そして、弾性情報出力部４４から入力される弾性画像４５のＲＯＲ４７の各計測点の歪みを抽出し、ＲＯＲ４７の歪みの平均値εmeanを算出する。
【００４４】
次いで、ステップS２において、弾性画像４５のＲＯＲ４７を除く観察領域の全体、又は腫瘍４８などの関心部位を含むように設定される関心領域（ＲＯＩ：Region of Interest）について、式（１）に示すように、ＲＯＲ４７内の歪みの平均値εmeanを、弾性情報出力部４４から入力される各計測点ｉｊの歪みΔεijで割り算して歪み比Ｒijを算出する。
【００４５】
Ｒij＝εmean／Δεij                                    （１）
次に、ステップＳ３において、各計測点ｉｊの歪み比Ｒijを、検者により設定された歪み比の閾値Ｓｋ（ｋ＝１）と比較し、Ｒij≦Ｓ１となる計測点を抽出する。そして、ステップＳ４において、抽出した計測点を含むＲij≦Ｓ１の領域と、Ｒij＞Ｓ１の領域とに分け、その境界点を決定し、それらの境界点を結ぶ境界線Ｂ１を求める。
【００４６】
境界線Ｂ１の座標データは境界線描画部３９に出力されて、境界線の画像データに変換され、切替加算部２４に出力される。切替加算部２４は、弾性画像のフレームデータに境界線の画像データを加算して合成し、図３（Ｂ）に示すように、境界線Ｂ１が重ねて表示された弾性画像４９を画面表示器２６に表示する。このとき、弾性画像４９には境界線Ｂ１に対応する色の表示線と閾値Ｓ１が対応付けて表示される。
【００４７】
上述した本実施例によれば、超音波探触子１２により被検体１０に付与される圧迫力は、被検体１０の深度方向に概ね同じであるから、図３（Ａ）の弾性画像４５のＲＯＲ４７に付与された圧迫力と観察領域又は関心領域に付与された圧迫力は概ね同じと考えることができる。したがって、各計測点ｉｊの歪み比Ｒijは圧迫力の影響が排除された指標値となる。そして、各計測点ｉｊの歪み比Ｒijを歪み比の閾値と比較することにより、歪みが異なる生体組織の境界を圧迫状況（圧迫の強さ）の影響を受けないで確度高く検出できる。
【００４８】
その結果、腫瘍などの病変部位がどのように広がっているか等を視覚的に把握して、精度の高い診断に結びつけることができ、例えば、手術による摘出範囲を的確に決めることができる。
【００４９】
また、本実施例においては、ＲＯＲ４７を被検体の個体差が少ない脂肪組織に設定する例を示したが、これに限らず、任意の生体組織を参照体として選択して、ＲＯＲ４７を設定することができる。
【００５０】
また、歪み比を求めるＲＯＲ４７以外の領域を弾性画像の全領域にしてもよいが、１又は複数の関心領域（ＲＯＩ）に絞って歪み比を求めることにより、処理時間を短縮できる。
【実施例２】
【００５１】
弾性が異なる生体組織の境界を定量的に確度高く自動検出する実施例２について、図４を参照して説明する。本実施例が実施例１と相違する点は、歪み比の閾値を複数設定したことになる。その他の点は、実施例１と同一であることから、用いて、境界処理部３８と制御部４２に係る処理手順のフローチャートを省略し、図４に示した本実施例に係る弾性画像と境界線の表示画像例を参照して説明する。
【００５２】
図４（Ａ）に示すように、画像表示器２６に表示された例えば弾性画像４５上に、組織弾性の参照体４６となる組織（例えば、脂肪層）に、制御部４２を介してＲＯＲ４７を設定する点は、実施例１と同じである。本実施例では、制御部４２を介して、手動又は自動で複数の歪み比の閥値Ｓｋ（例えば、ｋ＝１、２、３、４）が検者により設定される。
【００５３】
図２のステップＳ１，Ｓ２の処理は、本実施例でも同じである。ステップＳ３において、複数の歪み比の閥値Ｓｋと各計測点ｉｊの歪み比Ｒijを比較し、複数の組織領域に分ける。ここで、例えば、式（１）のように各計測点ijの歪み比Ｒijを定義すると、Ｒijの値が大きい方が、歪みΔεijが小さく歪まない硬い組織ということができる。なお、式（１）の右辺の分子と分母を入れ替えて歪み比を定義することもでき、その場合はＲijの値が大きい方が歪みΔεijが大きく軟らかい組織ということになる。いま、式（１）のように歪み比Ｒijが定義され、これに合わせて歪み比の４つの閥値Ｓ１〜Ｓ４が、Ｓ１＞Ｓ２＞Ｓ３＞Ｓ４の関係に設定されているとする。この場合は、各計測点ｉｊの歪み比Ｒijは、次の領域に分類して抽出される。
【００５４】
Ｒij＞Ｓ１の領域、
Ｓ１≧Ｒij＞Ｓ２の領域、
Ｓ２≧Ｒij＞Ｓ３の領域、
Ｓ３≧Ｒij＞Ｓ４の領域、
Ｒij≦Ｓ４の領域、
そして、図２のステップＳ４において、各領域の境界点を決定し、それらの境界点を結ぶ境界線Ｂ１〜B４を求める。求められた境界線Ｂ１〜B４の座標データは、境界線描画部３９に出力されて、境界線の画像データに変換され、切替加算部２４に出力される。切替加算部２４は、弾性画像のフレームデータに境界線の画像データを加算して合成し、図４（Ｂ）に示すように、境界線Ｂ１〜B４が重ねて表示された弾性画像５０を画面表示器２６に表示する。このとき、弾性画像５０には境界線Ｂ１〜B４に対応する色の表示線と閾値Ｓ１〜Ｓ４が対応付けて表示される。
【００５５】
このように構成されることから、本実施例２によれば、実施例１の効果に加えて、歪み比の大きさに応じて生体組織が複数の領域に区分され、かつ複数の領域の境界線がそれぞれ表示されることから、例えば、腫瘍全体の硬化領域の分布を把握することができ、腫瘍の広がりを的確に診断して、腫瘍の治療範囲を容易に判断することができる。つまり、腫瘍は悪性になるほど硬化するとされるため、硬さの異なる領域の境界を表示することにより、腫瘍全体の硬化領域の分布を把握することにより、腫瘍の広がりを的確に診断することができるので、腫瘍の治療範囲を容易に判断することができるようになる。
【実施例３】
【００５６】
図５、図６を参照して、弾性が異なる生体組織の境界を定量的に確度高く自動検出する実施例３について説明する。本実施例が、実施例２と異なる点は、複数の歪み比の閥値Ｓｋから検出した境界線Ｂｋの相互間の間隔（幅）を微分して、歪み比の変化率を算出し、色分けしてグラフ化することである。
【００５７】
図５のステップＳ１１で、制御部４２を介して手動又は自動で、図６に示すように、境界線Ｂｋ（ｋ＝１〜４）が描画された弾性画像５０上に基準線６０を設定する。この基準線６０は、各境界線Ｂｋ間の歪み比の変化を視覚的に観察したい任意の位置に設定できる。
【００５８】
ステップＳ１２において、変化率処理部４０は、基準線６０と各境界線Ｂｋとの交差点の座標Ａ〜Ｌを求め、隣接する座標Ａ〜Ｌ間の基準線６０上の間隔Δｘを求め、これに対応する２つの境界線Ｂｋに係る閾値Ｓｋの差ΔＳｋをΔｘで割り算して歪み比の変化率ΔＲｋを求める。
【００５９】
そして、ステップＳ１３において、歪み比の変化率ΔＲｋを弾性画像に対応付けてグラフ化し、その画像データを切替加算部２４に出力する。歪み比の変化のグラフ６１は、図６の下図に示すように、縦軸を歪み比、横軸を基準線６０の位置に対応付けて生成される。切替加算部２４は、歪み比の変化率のグラフを弾性画像５０に対応付けて加算合成し、画面表示器２６に表示する。
【００６０】
ここで、変化率処理部４０は、変化率の大きい領域のグラフの線６２を色分けして表示することができる。また、変化率の大きいグラフの線６２に対応する弾性画像の色や輝度を、例えば変化率大の場合は「青」又は「明るい」、変化率小の場合は「赤」又は「暗い」に設定することができる。
【００６１】
この本実施例のように、歪み比の変化率をグラフ化することにより、基準線方向の腫瘍の硬化の変化を視覚的に把握することが可能となる。これにより、内部構造に特徴を持つ腫瘍の種類の特定をすることができるようになる。
【実施例４】
【００６２】
弾性が異なる生体組織の境界を定量的に確度高く自動検出する実施例４について、図７を参照して説明する。本実施例が他の実施例１〜３と相違する点は、異なる複数の生体組織を参照体とし、それらの参照体にそれぞれ参照領域ＲＯＲを設定し、複数の参照体となる組織との歪み比が、単一、もしくは複数設定した閥値を超える領域の境界を抽出することができることである。これにより、肝臓や甲状腺のように脂肪層を参照体に用いることが困難な臓器でも、同一部位内の歪みの分布などによる組織の診断を行うことが可能となる。
【００６３】
図７（Ａ）は、実施例１の図３（Ａ）に対応する図であり、画像表示器２６に表示された例えば弾性画像７０上に、組織弾性の参照体となる複数（ｍ）の組織にＲＯＲ(ｍ)を設定する。図７（Ａ）の例では、ｍをＡ〜Ｃとして、脂肪層４６にＲＯＲ(Ａ)を設定し、腫瘍４８を取り巻く組織７１にＲＯＲ(Ｂ)、組織７３にＲＯＲ(Ｃ)をそれぞれ設定する。そして、弾性情報出力部４４から入力される弾性画像７０のＲＯＲ(ｍ)の各計測点の歪みを抽出し、それらのＲＯＲの歪みの平均値εmean(ｍ)を算出する。
【００６４】
次いで、弾性画像７０のＲＯＲ(Ａ)を除く観察領域の全体について、式（１）と同様に、各ＲＯＲの歪みの平均値εmean(ｍ)を、弾性情報出力部４４から入力される各計測点ｉｊの歪みΔεijでそれぞれ割り算して歪み比Ｒij(ｍ)を、次式（２）で算出する。
【００６５】
Ｒij(ｍ)＝εmean(ｍ)／Δεij                                （２）
次に、各計測点ｉｊの歪み比Ｒij(ｍ)を、検者により設定された歪み比の閾値Ｓｋと比較し、Ｒij(ｍ)≦Ｓｋとなる計測点を抽出する。そして、抽出した計測点を含むＲij(ｍ)≦Ｓｋの領域と、Ｒij(ｍ)＞Ｓｋの領域とに分け、その境界点を決定し、それらの境界点を結ぶ境界線Ｂ（ｍ）を求める。例えば、ＲＯＲ（Ａ）〜（Ｃ）に対応する歪み比Ｒij(ｍ)を歪み比Ａ〜Ｃとすると、これに対応して境界線Ｂ（Ａ）〜（Ｃ）が求められる。
【００６６】
境界線Ｂ（ｍ）の座標データは境界線描画部３９に出力されて、境界線の画像データに変換され、切替加算部２４に出力される。切替加算部２４は、弾性画像のフレームデータに境界線の画像データを加算して合成し、図７（Ｂ）に示すように、境界線Ｂ（Ａ）〜（Ｃ）が重ねて表示された弾性画像７５を画面表示器２６に表示する。このとき、弾性画像４９には境界線Ｂ（Ａ）〜（Ｃ）に対応する色の表示線と歪み比Ａ〜Ｃが対応付けて表示される。
【００６７】
また、図８に、本実施例の他の弾性画像の例を示す。図８(Ａ)に示す弾性画像８０は、複雑な病変部８１が表示されている。このような場合、参照体として脂肪層４６の他に、同一フレームに写っている臓器８２を選択し、それぞれの参照体組織にＲＯＲ(Ａ)、(Ｂ)を設定する。そして、上述と同様に、歪み比Ａ、Ｂを求めて境界線Ｂ（Ａ）、（Ｂ）を求めると、図８(Ｂ)に示すように、境界線Ｂ（Ａ）、（Ｂ）が重ねて表示された弾性画像８５が得られる。
【００６８】
本実施例によれば、実施例１〜４の効果に加えて、脂肪層を参照体に用いることが困難な臓器でも、同一部位の歪みの分布などによる組織の診断を行うことが可能となる。特に、複雑な病変部の場合、複数の参照体組織に基づいて求めた境界線同士の相関を観察して、適正な診断を行うことが可能となる。例えば、病変部の細胞検査を行う際に、複数の境界線の重なる領域に対して行うことにより、検査の精度が向上する。つまり、複数の参照体組織を用いて描出した境界線が共有する領域が、真の病変である確率が高いと考えることができる。硬さに個人差がある部位を参照体組織として用いる場合、複数の参照体組織を用いることで、検出精度を上げることができると考える。
【００６９】
以上説明した実施例１〜４では、参照領域ＲＯＲ、観察領域又は関心領域の弾性情報として歪み比を用いた。しかし、本発明はこれに限らず弾性率などの他の弾性情報を適用することができる。例えば、弾性率と弾性率比を用いて、弾性率が異なる生体組織の境界を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【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】本発明の特徴部の実施例１の処理手順を示すフローチャートである。
【図３】実施例１の弾性画像の表示例を示す図である。
【図４】本発明の特徴部の実施例２の弾性画像の表示例を示す図である。
【図５】本発明の特徴部の実施例３の処理手順を示すフローチャートである。
【図６】実施例３の弾性画像の表示例を示す図である。
【図７】本発明の特徴部の実施例４の弾性画像の表示例を示す図である。
【図８】実施例４の変形例の弾性画像の表示例を示す図である。
【符号の説明】
【００７１】
１０  被検体
１２  超音波探触子
２０  断層画像構成部
２２  白黒スキャンコンバータ
２４  切替加算部
２６  画像表示器
２８  ＲＦ信号フレームデータ選択部
３０  変位計測部
３２  弾性情報演算部
３４  弾性画像構成部
３６  カラースキャンコンバータ
３８  境界処理部
３８ａ  弾性比演算部
３８ｂ  境界線検出部
３９  境界線描画部
４０  変化率処理部
４２  制御部
４４  弾性情報出力部
【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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【図８】
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