"様々な変形状態における対象者組織の動的な一連のエコー信号を取得する超音波変換器と、前記組織の超音波画像を生成し、且つ表示する画像処理装置と、を備えている超音波システムであって、前記処理装置が、前記動的な一連のエコー信号に対応する動的画像を生成し、前記生成された画像のうちの第一の画像の対象領域ROI内の複数の画素を特定し、前記特定された複数の画素のそれぞれに対応する画素群に基づき、第一の画像から以後の画像への前記特定された複数の画素の変位、変形、およびエコー強度を追跡することによって局部的な組織の機械的挙動を評価し、前記追跡された画素位置で前記対象者の組織機能性を決定し、前記追跡された画素位置に対応する動的画像において前記組織機能性を表示するように構成されていることを特徴とする超音波システム。前記組織の機械的挙動が、前記特定された複数の画素の変位および変形の一方からなり、前記組織機能性が、剛性-歪みの関係とこの関係から推定されるその他のパラメータとを備えることを特徴とする請求項1記載の超音波システム。前記処理装置が、決定された剛性-歪みの関係から推定することのできる前記複数の組織機能性パラメータのヒストグラムまたは確率密度関数図を生成し、前記ヒストグラムまたは確率密度関数図に基づいて形状アスペクト比として順序尺度を算出し、予め算出された順序尺度アスペクト比を生成するために使用される撮像データの取得以降に発生した組織の治癒量を判定するために、前記算出された順序尺度のアスペクト比と前記予め算出された順序尺度アスペクト比とを比較するように構成されていることを特徴とする請求項2記載の超音波システム。前記処理装置が、判定された剛性-歪みの関係から推定することのできる前記組織機能性パラメータに対応する色彩を有する前記対象者のカラーマップを生成するように構成されることを特徴とする請求項1記載の超音波システム。前記処理装置が、a特定された各画素の最初の変位と、前記第一の画像から前記以後の画像のうちの一つへの画素隣接領域の変形とを仮定し、b前記第一の画像内の画素位置と前記次の画像の推定位置とに基づき、対応する周辺画素を用いて数学関数の値を算出し、c前記数学関数の値を終了値と比較し、前記値が、前記終了値を超過すれば、前記処理装置が、前記推定された画素の最初の変位と画素隣接領域の変形とを変動させるように構成されることによって反復し、ステップbに戻るように構成され、前記値が前記終了値未満であれば、前記処理装置が、前記値に基づき前記画素の変位と画素隣接領域の変形とを決定し、反復を終了させるように構成されることによって、超音波画像の画素の追跡により局部的な組織の機械的挙動を評価するように構成されることを特徴とする請求項1記載の超音波システム。前記処理装置が、前記動的画像の一つの中の対象線維FOIを選択し、前記FOIが以後の動的画像で明瞭な変形を示すか否かを判定し、前記FOIが明瞭な変形を示したという判定に基づき前記ROIの選択候補として前記FOIを特定するように構成されていることを特徴とする請求項1記載の超音波システム。前記処理装置が複数のコンピュータコアからなり、各々のコアが中央処理装置CPUを備えており、前記第一の画像から前記以後の画像までの前記特定された複数の画素のうちの1つを追跡することによって前記局部的な組織の機械的挙動を評価することが、前記複数のコンピュータコアのうちの一つを用いて実行され、前記第一の画像から前記以後の画像までの前記特定された複数の画素のうちの別の画素を追跡することによって前記局部的な組織の機械的挙動を評価することが、前記複数のコンピュータコアのうちの別のコンピュータコアを用いて実行されることを特徴とする請求項1記載の超音波システム。超音波画像における組織の変形状態を決定する方法であって、第一の変形状態にある組織の第一の超音波画像の対象領域ROI内の画素を選択する工程と、前記第一の超音波画像の前記選択画素を取り巻く画素を特定する工程と、前記選択画素を取り巻く前記特定された画素を用いて、前記第一の超音波画像から以後の超音波画像の以後の位置まで前記選択画素を追跡することによって局部的な組織の機械的挙動を評価する工程であって、前記以後の超音波画像が異なる組織変形状態に対応することを特徴とする工程と、前記特定された画素の前記以後の位置で前記組織の機能性を決定する工程と、前記組織の画像において最初の位置または以後の位置での前記機能性を表示する工程と、を備えていることを特徴とする方法。前記局部的な組織の機械的挙動が、前記特定された複数の画素の移動および変形の一方を備えており、前記組織機能性が、剛性-歪みの関係と、前記剛性-歪みの関係から推定することができる組織機能性パラメータまたは指数とを備えていることを特徴とする請求項8記載の方法。組織の機械的挙動と、以後の位置で前記判定された剛性-歪みの関係から推定される、機能性パラメータもしくは指数とのヒストグラムまたは確率密度関数図を生成する工程と、前記ヒストグラムまたは確率密度関数図に基づき形状アスペクト比として順序尺度を算出する工程と、予め算出された順序尺度アスペクト比を生成するために使用される撮像データの取得以降に発生した組織の治癒量を判定するために、前記算出された順序尺度アスペクト比と前記予め算出された順序尺度アスペクト比を比較する工程と、を備えていることを特徴とする請求項9記載の方法。前記特定された画素の移動および変形の一方を追跡する工程が、前記第一の超音波画像の位置から前記以後の超音波画像の推定位置まで前記選択画素の変位位置を仮定する工程と、前記第一の画像の位置での前記選択画素と前記以後の超音波画像での推定位置とに対応する数学的に定義されたノルム値を算出する工程と、前記選択画素の前記推定変位位置を変動させ、前記選択画素の前記変動された変位に基づき前記数学的に定義されたノルム値を再算出し、前記ノルムの再算出値が所定値未満になるまで反復し続けること、を用いて前記以後の超音波画像で前記選択画素の実際の位置を求めるため反復する工程と、を備えることを特徴とする請求項9記載の方法。コンピュータの第一の中央処理装置CPUを用いて、前記第一の超音波画像から前記以後の超音波画像の以後の位置まで前記選択画素のうちの1つの移動および変形の一方を追跡する工程と、コンピュータの第二のCPUを用いて、前記第一の超音波画像から前記以後の超音波画像の以後の位置まで前記選択画素のうちの別の画素の移動および変形の一方を追跡する工程と、を備えていることを特徴とする請求項9記載の方法。元の位置または次の位置で、前記組織機能性に対応するカラーとして前記組織機能性を表示する工程を備えていることを特徴とする請求項8の方法。前記第一の超音波画像内の組織の対象線維FOIを選択する工程と、前記FOIが前記以後の超音波画像に明瞭な変形を示したか否かを判定する工程と、もし前記FOIが明瞭に変形したと判定された場合、前記判定に基づいて、前記ROIの候補として前記FOIを特定する工程と、を備えていることを特徴とする請求項8記載の方法。コンピュータプログラムを記憶している、非一時的な、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体であって、コンピュータによって実行される際、前記コンピュータに、様々な変形状態にある対象者組織を用いて超音波変換器で前記対象者の動的な一連のエコー信号を取得させ、前記得られた一連のエコー信号を用いて第一の画像および第二の画像を生成させ、前記第一の画像内の目標画素およびその隣接画素を特定させ、前記第二の画像内の前記目標画素およびその隣接画素の位置を仮定させ、前記第一の画像内の前記目標画素およびその隣接画素に基づき、および前記第二の画像内のその仮定位置に基づき数学的ノルム値を算出させ、前記数学的ノルム値に基づき前記第二の画像内の少なくとも前記目標画素の実際の位置を取得させ、最初の画像または第二の画像に実際の位置に対応する前記組織の推定された機能性または機械的挙動を重畳させる命令を備えていることを特徴とする、非一時的な、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体。前記コンピュータが、前記数学的ノルム値に基づき組織変形を導き出すようにプログラムされており、前記機能性が剛性-歪みの関係と、前記剛性-歪みの関係から推定することのできるパラメータまたは指数とを備えることを特徴とする請求項15記載のコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。前記コンピュータにさらに、前記第二の画像で前記判定された組織の機械的挙動と剛性-歪みの関係から推定される機能性パラメータまたは指数とのヒストグラム/確率密度関数図を生成させ、前記ヒストグラム/確率密度関数図に基づき形状アスペクト比として順序尺度を算出させ、予め算出された順序尺度アスペクト比を生成するために使用される撮像データの取得以降に発生した組織の治癒量を判定するため、前記算出された順序尺度アスペクト比と前記予め算出された順序尺度アスペクト比を比較させることを特徴とする請求項16記載のコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。前記コンピュータが、前記剛性-歪みの関係と、前記第一または第二の画像の剛性-歪みの関係または組織機能性および組織の機械的挙動から推定することのできる全パラメータ指数とに対応するカラーを有する前記対象者のカラーマップを生成するようにプログラムされていることを特徴とする請求項16記載のコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。前記コンピュータが、前記第二の画像内の前記目標画素およびその隣接画素の前記推定位置を変動し、前記第二の画像内の前記目標画素およびその隣接画素の前記変動された位置に基づき前記数学的ノルム値を再算出し、前記再算出値と閾値とを比較し、前記再算出値が前記閾値未満になるまで変動と再算出を継続するように構成されることによって、前記画素の実際の位置を導き出すようにプログラムされていることを特徴とする請求項15記載のコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。前記コンピュータが、前記コンピュータの第一のコアを用いて前記目標画素の実際のいくつかの位置を導き出し、前記コンピュータの第二のコアを用いて前記目標画素の実際の別のいくつかの位置を導き出すようにプログラムされていることを特徴とする請求項15記載のコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。前記コンピュータが、前記第一および第二の画像内の対象線維FOIを選択し、前記FOIが前記第二の画像で明瞭な変形を示したか否かを判定し、前記FOIが明瞭に変形したという判定に基づき、対象領域ROIの選択候補として前記FOIを特定するようにプログラムされていることを特徴とする請求項15記載のコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。組織病変の監視方法であって、第一の変形状態にある第一の超音波画像と第二の変形状態にある第二の超音波画像との間の第一の画素の運動または変形に少なくとも部分的に基づき第一の組織機能性ヒストグラム/確率密度関数図を生成する工程と、前記第一の組織機能性ヒストグラムに基づき第一の順序尺度アスペクト比を算出する工程と、第三の変形状態にある第三の超音波画像と第四の変形状態にある第四の超音波画像との間の第二の画素の運動に少なくとも部分的に基づき第二の組織機能性ヒストグラム/確率密度関数図を生成する工程と、前記第二の組織機能性ヒストグラム/確率密度関数図に基づき第二の順序尺度アスペクト比を算出する工程と、組織病変の指標として前記第一の順序尺度アスペクト比および前記第二の順序尺度アスペクト比に基づき時系列の図を生成する工程と、を備えていることを特徴とする方法。前記第一の組織機能性ヒストグラム/確率密度関数図を生成する工程が、前記第一の超音波画像内の前記第一の画素を選択することと、前記選択された第一の画素を取り巻く隣接画素を特定することと、前記選択された第一の画素とその隣接画素を用いて、前記第一の超音波画像から前記第二の超音波画像まで前記選択された第一の画素の運動および変形を追跡することと、前記第一の画素の少なくとも前記追跡された運動/変形を用いて前記組織の組織機能性マップを生成することと、超音波画像の任意のフレームに前記組織の組織機能性を重畳することと、前記組織機能性マップを用いて前記第一の組織機能性ヒストグラム/確率密度関数図を生成することと、を備えていることを特徴とする請求項22記載の方法。前記選択された第一の画素の運動を追跡する工程が、前記第二の超音波画像内の前記第一の画素の変位および変形を仮定することと、前記第一の画素、それを取り巻く隣接画素、および前記第一の画素の推定された変位および変形に対応する数学関数の値を算出することと、前記算出値と閾値反復値とを比較することと、前記推定された変位を調節して、再算出値が前記閾値反復値未満になるまで前記値を再算出することと、を備えていることを特徴とする請求項23記載の方法。前記第二の組織機能性ヒストグラム/確率密度関数図を生成する工程が、前記第二の超音波画像内の前記第二の画素を選択することと、前記選択された第二の画素を取り巻く隣接画素を特定することと、前記選択された第二の画素およびその隣接画素を用いて、前記第三の超音波画像から前記第四の超音波画像まで前記選択された第二の画素の運動を追跡することと、前記組織機能性マップを用いて前記第二の組織機能性ヒストグラム/確率密度関数図を生成することと、を備えていることを特徴とする請求項23記載の方法。前記第一および第二の組織機能性ヒストグラム/確率密度関数図を、組織機能性の各量に対応するカラーを有する第一および第二のカラーマップとして提示する工程を備えていることを特徴とする請求項22記載の方法。したがって、超音波動的画像CINE画像分析を介して推定される組織の機械的機能性により病変の状態を客観的に判定することのできるシステムおよび方法を有することが望ましい。本発明の実施形態は、対象者の挙動を測定し、診断で使用可能な客観的判定を提供することのできるシステムおよび方法を提供する。本発明の一態様によると、超音波システムは、様々な変形状態における対象者組織の動的な一連のエコー信号を取得する超音波変換器と、前記組織の超音波画像を生成および表示する画像処理装置イメージプロセッサとを含む。処理装置は、動的な一連のエコー信号に対応する動的画像を生成し、生成された画像のうちの第一の画像の対象領域ROI内の複数の画素を特定し、特定された複数の画素のそれぞれに対応する画素群に基づき、第一の画像から以後の画像への特定された複数の画素の変位、変形、およびエコー強度を追跡することによって局部的な組織の機械的挙動を評価し、追跡された画素位置で対象者の組織機能性組織の機能性を決定し、追跡された画素位置に対応する動的画像において組織機能性組織の機能性を表示するように構成される。本発明の別の態様によると、超音波画像における組織の変形状態を判定する方法は、第一の変形状態にある組織の第一の超音波画像の対象領域ROI内の画素を選択することと、第一の超音波画像内の選択画素選択された画素を取り巻く画素を特定することと、選択画素を取り巻く特定された画素を用いて、第一の超音波画像から以後の超音波画像の以後の位置まで選択画素を追跡することによって局部的な組織の機械的挙動を判定することであって、以後の超音波画像が異なる組織変形状態に対応することと、特定された画素の以後の位置で組織の機能性を決定することと、組織の画像において最初の位置元の位置または以後の位置での機能性を表示することと、を含む。本発明のさらに別の態様によると、コンピュータプログラムを記憶した非一時的持続性、不揮発性なコンピュータが読み取り可能な記憶媒体は、コンピュータによって実行される際に、コンピュータに、様々な変形状態にある対象者組織を用いて超音波変換器で対象者の動的な一連のエコー信号を取得させ、得られた一連のエコー信号を用いて第一および第二の画像を生成させ、第一の画像内の目標画素およびその隣接画素を特定させ、第二の画像内の目標画素およびその隣接画素の位置を仮定させ、第一の画像内の目標画素およびその隣接画素に基づき、および第二の画像内のその仮定位置に基づき数学的ノルム値を算出させ、数学的ノルム値に基づき第二の画像内の少なくとも目標画素の実際の位置を取得させ、最初の画像または第二の画像の中の実際の位置に対応する組織の、推定された機能性または機械的挙動を重畳させる命令を備える。本発明のさらに別の態様によると、組織病変の監視方法は、第一の変形状態にある第一の超音波画像と第二の変形状態にある第二の超音波画像との間の第一の画素の運動または変形に少なくとも部分的に基づき第一の組織機能性ヒストグラム/確率密度関数図を生成することと、第一の組織機能性ヒストグラムに基づき第一の順序尺度アスペクト比を算出することと、第三の変形状態にある第三の超音波画像と第四の変形状態にある第四の超音波画像との間の第二の画素の運動に少なくとも部分的に基づき第二の組織機能性ヒストグラム/確率密度関数図を生成することと、第二の組織機能性ヒストグラム/確率密度関数図に基づき第二の順序尺度アスペクト比を算出することと、組織病変の指標として第一の順序尺度アスペクト比および第二の順序尺度アスペクト比に基づき時系列の図を生成することと、を含む。その他様々な特徴および利点は、以下の発明を実施するための形態と図面から明らかとなる。本発明の態様を説明するために使用される文言は、本明細書で具体的に定義しない限り、通常の一般的な意味を有する。本願の目的上、応力は、物質の単位面積当たりに分布される力、すなわち、正規化された力である。伸長変形を引き起こす応力は、正の応力と称する。縮小/圧縮変形を引き起こす応力は、負の応力と称する。歪みは、物質の正規化された変形である。伸長変形は、正の歪みと称される。縮小/圧縮変形は、負の歪みと称される。応力-歪みの関係は、応力対歪みの図である。物質の剛性は、応力対歪みの関係の傾きである。物質は種類毎に異なる剛性を有するため、応力-歪みの関係の傾きは、物質特定にとって重要な指数である。この傾きは最も単純な物質では一定であるが、応力対歪みの関係が線形であるときは、線形物質と呼ばれる。しかしながら、生体軟組織などのいくつかの物質は一般的に、必ずしも線形である必要はなく、後述するように、その線形性は、組織が健全であるか否かの関数として変動する場合がある。このような物質は、歪みの増加に伴って剛性関係の傾きが変化する非線形の応力-歪みの関係を有する。生体軟組織およびゴム状物質は普通、低度の歪みで剛性が低く傾きが小さく、高度の歪みで剛性が高く傾きが大きくなる。概して、物質の非線形応力-歪みの関係は、物質毎に非常に固有であり、各物質の特徴とみなされる。剛性勾配は、応力-歪みの関係の非線形性質が原因であり、応力-歪みの関係から推定される一般的な剛性-歪みの関係は、変動する歪みと共に変化する関係非線形でもある。よって、この剛性-歪みの関係の傾きは、剛性勾配と称される。この曲線を示す一連のパラメータは、印加される歪みによって生じる物質剛性の指数とみなすことができる。概して、剛性勾配は、物質毎に固有のパラメータともみなされる。生体組織の例示的な剛性勾配の導関数を、図1および2に示す。図1は、無傷であるすなわち、健全である、および損傷を負っているすなわち、傷害を負って治癒していない腱などの例示的な生体組織に関する一般的な変位対負荷を示す。概して、健全な生体組織は、損傷組織とは異なる剛性を示す。よって、負荷-変位曲線10は、無傷または健全組織12の2つの測定値と損傷または傷害組織14の2つの測定値とに関する例示的な測定データを含む。当該技術分野において既知のように、物質の剛性は通常、力と変形の比として知られる。図示されるように、小変形16、中変形18、および大変形20で、損傷組織14の傾きは傷害組織14の傾きよりも小さい。本例では、傷害組織は、同等の変位において対応する負荷が健全組織よりも小さい。すなわち、所与の負荷の場合、健全組織は、損傷組織ほど変位しない。測定値12および14の一般的な傾きを図2に示すよって、健全組織12と損傷組織14の曲線は、それぞれ単独の曲線として示される。負荷曲線の導関数を取ることで、剛性図22が得られる。剛性図22は、健全組織曲線24と傷害組織曲線26とを含み、図示されるように、どちらも線形ではない。本例では、健全組織曲線24の傾き28は、比較的小さな変形では傷害組織曲線26の傾き30よりも大きく、傾きの差は、変形が大きくなるほど低減する。これが、本発明により利用可能である曲線の傾きである。よって、当該技術分野において既知のように、剛性の大きさの差は、超音波測定のエコーで認知可能である。音響インピーダンスは、密度と音速の数学的積または密度と剛性の積の平方根として定義される。超音波エコーの反射は、音響インピーダンスの異なる2つの物質間のインタフェースで生じる。生体組織の場合、大半の組織の密度は同様の値であり水の密度に近い、組織のインピーダンス差は、剛性の差に直接関係する。しかしながら、非変形状態非負荷状態での異なる組織種類間の剛性の差もわずかであるため、エコー反射は小さく、不明瞭な超音波画像となる。弾性媒体での音弾性AE効果は、変形した弾性媒体を音波が伝搬する際に生じ、音響特性音響インピーダンス、波速、反射エコーの大きさは、物質特性と印加された変形の大きさとに依存する。この現象は音弾性と呼ばれ、音弾性の理論は、分析する一連の式を提供する。よって、腱などの生体組織が屈曲されると、屈曲が張力の量を変化させ、その変化を、本発明による超音波画像を用いて観察することができる。よって、原則的にかつ当該技術分野において既知のように、超音波撮像装置からのエコーを受け取っている間に腱が変形すると、物質の剛性の変化を強調した超音波画像が得られ、物質の剛性の変化は、取得された超音波動的画像CINE画像として広く知られるを処理することによって腱の傷害度を表すことができる。よって、このような測定値を採用して、治癒する際の組織を監視することができ、超音波画像をたとえば数週間か数か月間取得して、組織の状態を観察する手段を提供することができる。しかしながら、腱を屈曲させると腱の運動を引き起こす。よって、傷害を負った腱を見るためには、逆説的にたとえば患者がつま先を屈曲させることによって腱が移動させられて、基準フレームが、動的cine超音波撮像セッション中に、ある画像から次の画像に保持されないようにする。このように、本発明によると、動的セッション中に画像から画像へ保持することができる対象領域ROIが確立されて、腱の変形および変位を生じさせるために腱が移動させられている場合でも、剛性などの組織機能性と傷害腱の組織歪みなどの組織の機械的挙動の両方を監視することができる。本発明によると、分析用ROIは、動的超音波画像の画像フレーム上でユーザによって選択することができる。一実施形態では、分析用対象線維FOIは、動的超音波画像の画像フレーム上でユーザによって選択することができる。一実施形態によると、ROIおよびFOIは、動的超音波画像の第一の画像変形のない組織静止状態の画像上で選択することができ、別の実施形態では、ROIまたはFOIは、超音波動的画像の第一の画像フレーム以外から選択される。示唆されるように、変形-依存剛性は、エコー強度に直接関連する。したがって、変形-依存剛性は、任意の領域のエコー強度を、有限数の定数と画素で評価された同じ歪みとの線形組み合わせとしてモデル化された剛性と仮定することによって算出される。変形-依存応力は、変形-依存剛性を積分することによって評価される変形-依存関数である。パターン認識は、演繹的知識またはパターンから抽出した統計情報のいずれかに基づきデータを分類することを目的とする。分類されるパターンは普通、適切な多次元空間内の点を定義する測定値または観察値の群である。本明細書に記載の方法および装置は、部位処理用に超音波ハードウェアシステムに直接実装する、または画像後処理ソフトウェアとして任意のコンピュータシステムに引き渡すことができる。図3を参照すると、本発明で使用するのに適した音弾性撮像システム50は、単独で、または外部コンピュータ54と組み合わせて、超音波撮像器52を採用することができる。一実施形態によると、コンピュータ54は、計算を実行する2つ以上のコアまたはCPU31を含み、後述するように、対象領域の分析を迅速化することができる。通常、超音波撮像器52は、超音波撮像器52または外部コンピュータ54内に保持される処理装置56によって超音波エコー信号を収集および処理するのに必要なハードウェアおよび/またはソフトウェアを設ける。超音波撮像器52に関連付けられる超音波変換器58は、テーブル65上の患者64の対象領域62に向かって超音波ビーム60を送信し、超音波変換器58が受信して電気エコー信号66に変換することができるエコー信号66を生成することができる。画像の構成のため、超音波ビーム60内の複数の光線とエコー信号66とが、対象領域62内の複数のボクセル68からエコー信号66のエコーセットを取得するように、患者の様々なボクセル68を通じて取得される。電気エコー信号66は、超音波撮像器52のインタフェース回路70によって受信され、インタフェース回路70は、当該技術分野において認識されているように、増幅、ディジタル化、およびその他の信号処理を提供する。その後、ディジタル化されたエコー信号は、後述するように、保管と処理装置56による処理のためにメモリ72に送信することができる。処理されたエコー信号66を使用して、グラフィカルディスプレイ74に表示される画像を構成することができる。オペレータからの入力コマンドは、当該技術分野においてよく認識されているように、インタフェース80を介して処理装置56に装着されるキーボード76やマウスなどのカーソル制御装置78を通じて受信することができる。位置センサ82は、超音波変換器58に装着されて、インタフェース回路70にも提供される電気位置信号84を通じて、超音波変換器58の配向を示すことができる。前記の方法の少なくとも1つの実施形態は、取り込まれた超音波動的画像を分析することによって変形媒体のユーザ選択ROIおよび/またはFOIの物質特性を評価するアルゴリズムを含む。また、後述するように、データ入力/出力は、推定された複合データ画像の画像アップロードおよび記録を管理する機能である。ROI分析は、ROIの選択、追跡、変形判定、ROIエコー強度の監視、物質特性評価を含み、この機能において達成される。その後、推定されたROIデータを視覚化することができる。別の実施形態では、FOIの追跡が提供される。FOIの選択、追跡、および変形判定は、ROI追跡と同様の方法で達成されるが、例外としてFOI追跡は線形である。推定されたFOIデータも、この機能に表示される。次に図4を参照すると、図示される方法100は、データI/O102、ROI分析104、およびFOI分析106の3つの主要部分からなる。方法100のデータI/O要素108は、図3を参照して説明したような超音波装置を用いてユーザによって適切に取り込まれるべき、変形目標物質のCINE画像として広く知られる、超音波動的画像110を含む。この方法は、標準医用画像保存フォーマットとして広く認識されるDICOMフォーマットを含む大抵の画像フォーマットでフォーマット化されるCINE画像を分析することができる。適切に取り込まれた画像は、112で、単独の画像分析のため、またはデータ比較用の複数画像の分析のためにデータキーパッドにアップロードすることができる。114で、アップロードされた元の画像と分析された画像の両方を、動的動画の観察および記録のためにムービー再生記録器に転送することができる。分析された画像が114で観察される際、複数の推定データを元画像に重畳して、ROI追跡104またはFOI追跡106のいずれかを用いて複合画像として表示することができる。新たに生成された複合データ画像は、他のソフトウェアで見られる任意の画像フォーマットで保存することができる。保存された複合データ画像は、異なるROI/FOIでの再分析用にデータI/0ブロック108にアップロードすることができる。アップロードされた画像は、分析用にROI分析ブロックに転送することができる。迅速かつ適切なAE分析を達成するため、適切なROIがROI選択機能116でユーザによって選択される。ROI選択は、画像内の領域を適切に定義するため4つ以上の画素を含む複数の画素にマウスをクリックすることによって達成することができる。いったんユーザによってROIが選択され定義されれば116、分析されるべきROI内側画素が、ソフトウェアによって自動的に画定される。ROI内側画素の数および位置は、内側画素のデフォルトまたはユーザ選択の画素間隔密度に基づき自動的に決定される。ユーザは、同時の分析および比較用に複数のROIを選択することができる。本発明によると、後述するように、画定された画素を取り巻く小さな隣接画素が、分析アルゴリズムによって自動的に画定される。隣接領域の形状および寸法は、デフォルトであってもよいし、ユーザが選択してもよい。いったんROIがユーザによって選択されれば、提案された方法およびシステムは、自動的にROI追跡機能118を始動させることができる。ROI追跡を、図5および図6を参照してさらに説明する。開示される工程では、3つの主要パラメータである、画素変位、画素エコー強度、および画定された各画素ROI境界/内側画素を取り巻く隣接領域の変形が同時に評価され、監視される。画素変位の監視と隣接領域変形の判定は、後述の追跡アルゴリズムを用いて同時に達成される。次に図5を参照すると、ROI200が、本図では4つの角画素202によって画定される。本実施形態のROI200は、腱204の一部である。境界206を形成する4つの画素202を有するROI200が図示されているが、ある領域またはROI200をその間に形成する3つ以上の画素202を有するROI200を形成することができると企図される。本発明によると、方法100のROI追跡118は、画素202を取り巻く208動的超音波画像からの画素を用いることによってROIの動きを追跡することを含む。よって、図6を参照すると、ROI追跡300が開始され302、画素が特定されて304、ROIの動きを追跡する。このような画素は、図5の腱204の一部の画素202を含むがそれに限定されない。いったんROIの変位を決定する画素がステップ304で決定されると、特定された画素を取り巻く画素が、ステップ306で特定される。本発明によると、画素変位および画素隣接領域変形は、適切に定義された数学的ノルムを最適化することによって算出することができる。2つの例示の数学的ノルムをここに提示する。これら2つの数学的ノルムのそれぞれにおいて、ある動的画像から次の動的画像への画素の変位は、要素の変位および変形を推定し308、ノルム値を算出し310、それを閾値と比較する312ことによって算出される。ノルム値が所定の閾値内にない場合314、推定された変位および変形が変動し、またはその他の形で変更され316、ノルムがステップ310で再算出される。ノルム値が所与の閾値内に入る318まで工程が繰り返され、その後、工程が終了する320。この画素変位および隣接領域変形の算出工程は、ROI内の多数の画素上で実行することができる。よって、たとえば腱を屈曲させることで得られる動的画像は、ROIを画定する画素とROI内の画素との画像から画像への移動または変位を追跡するために評価することができる。上述したように、画素変位は、多数の数学的ノルムのうちの任意のノルムで算出することができる。2つの例示のノルムを以下で説明する。図7を参照すると、X-Y図400は、画素22404を中心に有する元の要素F402最初の要素F402を含む。画素22404は、図5の画素202のうちの1つなど、画像から画像への運動を判定するために選択された画素に相当する。さらに、図5を参照して説明したように、周囲の画素208は、画素22404から10、15、またはそれ以上の範囲の画素を含むことのできる画素範囲を含むことができる。しかしながら、説明を簡易にするため、画素22404を取り巻く1画素のみを図示する。それらは、図7で周囲の画素406要素11、12、13、21、23、31、32、および33として標示されている。X-Y図400は、中心画素22410および周囲の画素412要素11、12、13、21、23、31、32、および33を有する変形および変位した要素G408も示す。一例として、元の画素画素22404が新たな位置22410までuおよびvだけ変位したと仮定する。画素の移動と共に、要素F402の元の正方形状の周囲区域はGx,y408へと変形および変換されている。また、変位と変形の大きさはどちらも比較的小さく、小さなサーチ境界によって囲まれていると推定することができる。この状況下で、一般的な三次元の場合、元の領域と変形した隣接領域内の各画素間の座標関係は、以下の式0Eqn.0によって関連付けることができる。ここで、式中、との値は、中心画素の既知の座標ベクトルと、元の隣接する領域における中心画素からの他の画素の既知の相対距離ベクトルとを表す。中心画素の未知の変位ベクトルは、で表す。しかしながら、説明を簡易化するため、以下、二次元の場合を使用する。二次元の場合、元の隣接領域と変形した隣接領域の各画素間の座標関係は、以下の式1Eqn.1及び式2Eqn.2によって関連付けることができる。式中、x、y,△x、および△yは、中心画素404の既知のx、y座標と、元の隣接領域402における中心画素404からの他の画素の既知の相対距離を表す。中心画素404の未知の変位は、uとvによって表される。同様に、隣接領域要素の未知の変形と回転は、以下の微分およびによって表される。中心画素404の変形を査定する数学的に定義されたノルムは、以下の式3Eqn.3の相関係数rijを含む。または、画素強度差のノルム式4Eqn.4を含む。式中、Fxi,yjは、最初の画像元の画像の点xi,yjでのグレースケール値であり、Gxi,yjは、変形画像の点xi,yjでのグレースケール値である。副画像FおよびGの平均値は、およびで表す。これらの数学式では、隣接領域の最適な適合ベストマッチを求めることにより中心画素を追跡する段階的工程を、以下のように、かつ図6も参照して説明することができる。ステップ1:最初の変位u、v、および変形du/dx、du/dy、dv/dx、およびdv/dyを仮定し、式1および2によって新たな画素座標x、yと隣接領域Gx、yを推定する。ステップ2:数学的に定義されたノルムを評価する式3または4。ステップ3:評価されたノルムの大きさを確認する。その値が所定の閾値未満である、および/またはu、v、および変形du/dx、du/dy、dv/dx、およびdv/dyの変化が所定の閾値未満である場合、隣接領域の新たな位置が発見されたとみなされ、追跡を終了する。ステップ4:評価されたノルムが相対的に大きい場合、変位u、v、および変形du/dx、du/dy、dv/dx、およびdv/dyをわずかに変動させて、ノルムの適切に小さい値が得られるまで工程ステップ1~3を繰り返す。開示される工程は、既存の非線形最適化数学理論を用いて実行することができる。画素の変位および追跡を含む局部的な組織の機械的挙動の完了および判定、隣接領域変形の判定、およびエコー強度変動監視後、本アルゴリズムは、推定された組織の機械的挙動情報を用いて組織機能性を評価する。ここで、正規化された物質剛性および変形依存の正規化された剛性剛性勾配は、記録された画素エコー強度および物質変形から推定される。推定された画素変位および画素隣接領域変形が評価されるため、ROI内の全画素の変位および変形の値を以後の画像に転送することができる。よって、再度図4に戻り、組織移動や変形などの機械的挙動を含むROI追跡に関連する上記記載後、ステップ120で組織機能性または特性判定が実行され、ステップ122でROI特性が提示されて、ROIの位置および変形が、剛性-歪みの関係などの組織機能性に重畳される。引き続き図4を参照すると、FOI査定で、ステップ124で医師は、一連の動的画像のうちの1つで一般的に2つの点を選択する。ステップ126で、2つの点の移動が、図5~図7を参照して説明したのと全く同じように追跡される。ステップ128で、組織の特性が評価される。しかしながら、2つの点のみが選択されているため、査定される特性は、2つの点の相対移動に限定される。このようにして、医師は判定に基づき、組織が動的画像内の選択された位置で変形しているか否かを決定する。ステップ130で、特性が医師に提示される。よって、この方法は、ROI物質特性判定機能の一部としてROI内の各画素で画定される任意の画素隣接領域に関して、領域の物質剛性-歪みも評価する。エコー強度は、剛性に直接関係する。したがって、変形-依存剛性の概念は、任意の領域のエコー強度を、有限数の定数と画素で評価された同数の歪みとの線形な組み合わせとしてモデル化される剛性-歪みを表すものと仮定することによって説明される。このアルゴリズムは、任意の画像フレーム数、たとえばN個のフレームにおけるROI内の任意の小領域の変形-依存剛性を、ユーザが取得したm個の未知の定数aiと、現行の画像フレームm、m-1,m-2,...,N-m1を含むN個の画像フレームでの同じ点/領域で評価されるm個の歪みとの線形の組み合わせとしてモデル化する。未知の定数aiは、測定されたNセットの剛性CNεNと、同じ隣接小領域で評価された歪みとでm個の線形式を解くことによって推定することができる。未知の定数aiの推定は、上記式にフィードバックして、変形依存物質剛性を表すことができる。最後に、本アルゴリズムは、前のステップで推定された変形-依存剛性を組み込むことによって、任意の小領域に関する変形-依存正規化応力を評価することができる。いったん組織機能性と機械的挙動とがROI特性評価機能において評価されれば、全データが質的および量的データ提示のためにROI提示機能に送られる。まず、ROI内の全画素の組織機能性および機械的挙動の推定値が、カラースキームカラー図表、色彩配置およびカラー画像に変換されて生成される。また、ROI内の全画素の同じ推定値を使用して、確率密度関数および/またはヒストグラムを評価し、図として提示することができる。本文書に記載のアルゴリズムは、オンサイト処理用に超音波ハードウェアシステム上に直接実装する、または画像後処理ソフトウェアとしてコンピュータシステムに送ることができる。本アルゴリズムの全体アーキテクチャは、図1に示されている。数値データ出力として、推定されたデータはすべてASCIIフォーマットなどの単純な可視フォーマットで保存することができる。ASCIIフォーマットデータは、市販されている既存のソフトウェアを用いて簡易にアクセスすることができる。少なくとも1つの実施形態によると、完全自動化された追跡および超音波分析は、実際的な日常の迅速な臨床用途にとってのソリューションである。この目標を達成するため、現在利用されている手動のROI選択は、自動化されたまたはシステマティックなROI選択に置き換えることができる。よって、さらに自動化されたROI選択が、以下の方法のうちの1つによって達成される。方法1:自動腱/靭帯識別子の履行:腱/靭帯の画像テクスチャは、脂肪、筋肉および皮膚などの他の種類の組織と異なるため、セグメンテーションとしても知られる自動組織区別は、既存のディジタル画像処理/機械ビジョンアルゴリズムを実行することによって可能になる。方法2:視野空間での全画素の追跡:全体画像をROIとして扱い、すべての主要画素を追跡する。全画素の追跡には時間がかかる場合がある。しかしながら、追跡手順を図3のコンピュータ30のコア31などの複数のコアに分割することによって、全画素の追跡を達成することができる。あるいは、ROI追跡は、オプティカルフロー法を利用することによって実行できる。オプティカルフロー法の直接出力は、目標画素の速度xおよびy方向の速度である。判定に必要な変形伸長=2つの画素間の運動後長-2つの画素間の運動前長を評価するために使用される追加のステップが2つある。第一に、時間係数に推定速度を乗算して画素の変位を発見する必要がある。第二に、変形は、画素変位から評価することができる。さらに別の代替例では、ROI追跡は、領域マッチングまたはボックスマッチング方法を利用して実行することができる。この方法は、上述の第一のROI追跡方法とのいくつかの類似点を含む。まず、小さな小領域が、追跡される目標画素の周囲で生成される。次に、テクスチャと最適化とのマッチングを通じて最適な適合の小領域が求められる。別の実施形態では、組織病変を監視する方法が提供される。推定された組織機能性カラーマップでは、各画素は、組織機能性データを含む。組織機能性ヒストグラム/確率密度関数図は、推定された組織機能性から生成される。図は、y軸に周波数画素の周波数、x軸に推定された組織機能性を用いて作成される。次に、図が正規化されて、対象領域の差によって生じる可能性のあるバイアスを低減する。ある正規化方法は、特定のデータセットから特定の対象者に関して得られるその他の超音波データから推定される最大周波数値によって正規化される全周波数画素の周波数を取る。特定の正規化されたヒストグラムに関するアスペクト比縦横比が算出される。ヒストグラム正規化された周波数の高さをヒストグラムの幅で除算して組織機能性および機械的挙動の範囲の分配、アスペクト比を算出する。アスペクト比を変換して順序尺度として利用して、時間の経過に伴う組織病変の差を区別する。この識別を助けるため、別々の時点で特定の対象者に対して得られた正規化アスペクト比に関する時系列の図を生成する。時系列の図は、組織病変の変化を監視するデータを図表的に提供することができる。時系列の図に基づき、監視された組織に関する情報を推定することができる。一例として、軟組織傷害を示す患者を、時間をかけて監視することができる。選択された点で、傷害組織は、超音波と、生成された組織機能性および機械的挙動ヒストグラムを通じて視覚化することができる。正規化されたアスペクト比は、図表化して、傷害組織を監視する継続的な機能を提供することができる。さらに、単独の患者を、同様の傷害に関する既存の患者データと比較して、傷害が予想速度、遅い速度、または速い速度で治癒しているか否かを判定することができる。図8~図10を参照すると、アスペクト比分析工程の少なくとも1つの実施形態の以降のステップが示されている。図8を参照すると、図5の画像に続く画像の1つにおけるROI分析の結果である機械的挙動フィールドが示されている一般的にはカラーで示され、ここでは白黒である。図8を参照すると、図5のROI200は、画像内の位置図5で存在した位置から移動しており、形状も明瞭に変形している。図9を参照すると、組織機能性フィールドが、当該技術分野において既知の方法を用いて取得される。すなわち、要素間の関係が、既知の技術を用い、以後の画像で測定されたエコーを用いて確定することができる。上記式では、組織機能性NCε、選択された歪みε、およびその関係が、変数Aを介してフレーム毎に確立される。組織機能性NCεおよび歪みεは、時間の関数として測定される。上記の関係で、時間係数を算出することができ、単純な組織機能性関係を評価することができる。いったん組織機能性が確定されれば、以下の関係を利用して組織機能性勾配を評価することができる。このようにして、組織機能性勾配は、算出が可能であり、組織の種類または組織の健康状態にとって固有であるしたがって、たとえば組織の治癒につれ時間と共に変動する。よって、組織機能性フィールドが算出され、図9に示される。次に図10を参照すると、図9から算出された組織機能性フィールドは、x軸に組織機能性レベル、y軸に回数として発生数を示すヒストグラム形式400で提示することができる。図10に図示される曲線は、図9から得られる画素応力に相当する傷害組織402を含む。しかしながら、時間と共に組織が治癒するにつれ、組織はより均一な色を有し、応力レベルを下げるように図示される。よって、ヒストグラム404は、ヒストグラム402で示されるよりもかなり健全である組織を示す。すなわち、ヒストグラム402は、ヒストグラム404の健全な組織と比べて浅く幅が広いより高い応力の画素を有する。よって、図示されるヒストグラムは、ヒストグラム404の高さ406と幅408の比を得ることによって単純に評価判定可能な客観的尺度を提供する。さらに、幅408を判定するためのカットオフは、いくつかのカウント図8では約4に基づき取得することができるが、画素寸法などの撮像状況に基づき任意の数であってもよい。また、高さ406/幅408の比は組織が治癒するにつれ時間と共に増大すると認識すべきである。すなわち、画素が少ないほど高い応力レベルを有する傾向にあり、画素が多いほど平均値が高まる傾向にある。その比は、本発明によると、数週間または数か月にわたり組織を屈曲させつつ得られる動的画像から組織の健康状態を客観的に判断する手段として、時間をかけて確定することができる。別の実施形態では、自動腱/靭帯識別子が実施される。腱/靭帯の画像テクスチャは、脂肪、筋肉、および皮膚などの他の種類の組織と異なるため、セグメンテーションとしても知られる自動組織区別は、既存のディジタル画像処理/機械ビジョンアルゴリズムを実行することによって可能になる。別の実施形態では、視野空間での全画素の追跡:全体画像をROIとして扱い、すべての主要画素を追跡する。全画素の追跡には時間がかかる場合がある。しかしながら、追跡手順を複数のコアに分割することによって、算出速度を劇的に低減することができる。さらに、アルゴリズムに含まれる隣接点を含むROIデータ点、これらの点Δx、Δy間の距離は修正することができ、現コードでは、デフォルト画素の距離は、10画素に設定される。しかしながら、ユーザは任意の画素間隙をキー入力することができる。通常、画素間隙が小さいほど、分析解像度が高くなる。他方、画素間隙が大きいほど、分析解像度が低くなる。以下のシナリオで一例を提供する。患者を任意の超音波システムで適切に走査する。次第に変形する組織の動的映像超音波画像CINEモードが取り込まれる。取り込まれた動的映像超音波画像は、DICOMディジタル医用画像通信フォーマット患者の情報の一部としてPAC映像アーカイブセンターに送信される。画像診断では、放射線技師が患者のDICOMデータを受信し、ROIを選択しまたは最初に1つまたはそれ以上のFOIを決定し、本発明の一実施形態を適用する。次に、放射線技師は、補足情報から推定されるデータで病変をさらに正確に診断する。別の例では以下を含む。Aは、任意の超音波システムで適切に走査される患者である。次第に変形する組織の動的映像超音波画像CINEモードが取り込まれる。B1取り込まれた動的映像超音波画像は、超音波システムに接続されたコンピュータに送信される。B2ROIが選択され、ROI追跡のために本発明の一実施形態がオンサイトで超音波システムに接続されるコンピュータに適用される。推定結果は、DICOMフォーマット患者ファイルに入れられて、PACに送られる。D診断する。さらに別の例では、以下のROI追跡方法が採用される。A患者を任意の超音波システムで適切に走査する。次第に変形する組織の動的映像超音波画像CINEモードが取り込まれる。取り込まれた動的映像超音波画像において、ROIは、超音波システム内にプログラムされたROI追跡方法を用いて選択および分析される。推定結果は、DICOMフォーマット患者ファイルに入力されて、PACに送られる。D診断する。現時点で、ROIは、ROIを画定する画素上でのクリック動作によって選択される。あるいは、ユーザは、マウス移動でROIを囲むことによってROIを選択することができる。たとえば、Microsoftのペイントプログラムのペンシル機能である。同様に、タッチスクリーン上でタブレットペンを用いてROIを囲むことでROIを画定することも、選択肢の1つである。画素追跡は、各目標画素を取り巻く小領域現在は円のテクスチャを実際に追跡することによって達成することができる。ディスク状の小領域の寸法は、追跡結果に影響を及ぼす。小領域が大きいほど、追跡が良好になる。現在、小領域ディスクの範囲は20画素に設定されているが、これは、システムユーザの選択に応じて大きく変動させることができる。小領域の寸法は、最適化することができる。あるいは、形状の異なる小領域正方形または長方形を選択することができる。ROI追跡方法の背後にある主要な概念要素の一部は、ROI内のエコー強度の変更を測定することによる剛性勾配と呼ばれる変形-依存組織機能性の判定である。事実、ROIおよび小領域目標画素の周囲内のエコー強度は、フレーム毎に変動する。しかしながら、エコー強度またはテクスチャ画素群の強度の変化の大きさは、2つの連続画像が比較される場合に小さいと仮定される。したがって、単独の画素の追跡は、目標画素を取り巻く小領域を追跡することによって適切に達成することができる。テクスチャの追跡工程は、目標画素の周囲の小領域ディスクをわずかに移動させ、各ステップでテクスチャを比較することによって実行される。現時点で、数学的に定義されたノルム小領域内の全画素のエコー強度の差の合計は、新たに求められた小領域が元の小領域とどの程度適合するかを確認するパラメータとして使用される。両方の小領域が良好に一致すれば、各画素間のエコー強度の差はゼロであり、したがって、ノルムはゼロである。最小ノルムを出力する新たに求められた小領域は、完全一致完全適合とみなされ、中心の画素は、目標画素の新たな位置とみなされる。2つの小領域が良好に適合する場合、評価されるノルムはゼロとなる。実際には、一般的に、ゼロのノルムに達することはできない。したがって、最小ノルムを出力する新たに求められた小領域は良好な適合と仮定され、中央の画素は、目標画素の新しい位置とみなされる。したがって、ノルムの厳密だが達成可能な基準を設定することが重要である。他方、大きなノルムが適合基準として選択される場合、マッチングテクスチャは、迅速だが十分に厳密ではなく求めることができる。したがって、小領域の範囲の終点となる適切なノルム基準を設定することは、現実的である。別の実施形態は、寸法が固定されたディスク状の副ROIを追加した剛性勾配ヒストグラムを提示する特徴を含む。ROI分析を完了させることができ、剛性勾配カラーマップが提示されると、ユーザは、ROIカラーマップ内の任意のカラーの画素にカーソルを移動させて、クリック動作で目標画素を選択することができる。いったん目標画素が選択されれば、寸法が固定されたこの寸法はユーザが選択可能であるディスク状の副ROIが、副ROI剛性勾配査定のための目標画素の周囲に形成される。複数のROIおよび副ROIを使用して、より標準化された比較のために同一の分析画像ケースまたは異なる分析画像ケースから選択することのできる剛性勾配ヒストグラムを生成することができる。ユーザ選択ROI柔軟な寸法および形状から評価されるROI剛性勾配ヒストグラムの欠点は、寸法に依存することである。大きく寸法の異なるROIが比較される場合、推定された剛性勾配ヒストグラムは、比較不能である。この欠点を解決するため、寸法が固定されたディスク状の副ROIを選択する特徴と、副ROIヒストグラムの判定とが、本発明の一実施形態として含まれる。また、以下の統計指数も剛性勾配ヒストグラムから評価され、ビューウィンドウに提示される。すなわち、平均:ヒストグラム分散の平均値:ヒストグラムの広範さを表す平均値周囲の二次モーメントが提示される。歪度:ヒストグラム尖度の非対称性尺度を表す平均値周囲の三次モーメント:ヒストグラムアスペクト比の尖度を表す平均値周囲の四次モーメント:また、パラメータは、ヒストグラムの尖度を示す。本発明は本願において、以下の説明に記載される、または以下の図面に示されるコンポーネントの構成および配置の詳細に限定されないと理解すべきである。本発明は、他の実施形態も可能であり、様々な形で実現または実行することができる。開示される方法は、選択ROIと、追跡アルゴリズムおよび超音波エコー単独/画像分析アルゴリズムとの独自の組織物質特性を利用して、組織の種類/状態の具体的な機械的機能性を判定する。開示される方法および装置の技術的寄与は、超音波画像処理用に実装されるコンピュータに供することである。本発明のさらに別の態様によると、組織病変を監視する単純な画像出力または数値尺度を推定する方法は、選択および処理されたROI対象領域を用いて局地的または全体的な組織剛性-歪みの関係を評価し提示する特徴を含む。次に、剛性勾配が、推定された組織剛性-歪みの関係の総合的な傾きとしてさらに評価される。各画像画素で推定された組織機能性剛性、剛性-勾配または組織の機械的挙動組織変形、変位、変形速度、および変位速度を、理解し易いカラーマップとして提示することができる。同じ情報を、ヒストグラム図または確率分布関数図の形式でも提示することができる。最後に、これらの図の形状アスペクト比を、組織の健康状態を表す単独の数値的順序尺度として算出することができる。これらすべての情報は、別々の通院時に同一患者の同一病理組織位置で取り込まれた超音波画像から評価することができる。最後に、推定された情報を比較し、使用して、組織病変の治癒または進展を監視することができる。当業者であれば、本発明の実施形態が、コンピュータプログラムを記憶したコンピュータが読み取り可能な記憶媒体とインタフェースを取り、制御され得ることを認識するであろう。コンピュータが読み取り可能な記憶媒体は、複数のコンポーネント、たとえば電子部品、ハードウェア部品、および/またはコンピュータソフトウェアコンポーネントのうちの1つまたはそれ以上を含む。これらのコンポーネントは、シーケンスの1つまたはそれ以上の実装形態または実施形態の1つまたはそれ以上の部分を実行するソフトウェア、ファームウェア、および/またはアセンブリ言語などの命令を通常記憶する1つまたはそれ以上のコンピュータが読み取り可能な記憶媒体を含むことができる。これらのコンピュータが読み取り可能な記憶媒体は概して、非一時的および/または有形である。上記コンピュータが読み取り可能な記憶媒体の例としては、コンピュータおよび/または記憶装置の記録可能データ記憶媒体が挙げられる。コンピュータが読み取り可能な記憶媒体は、たとえば磁気、電気、光、生体、および/または原子データ記憶媒体のうち1つまたはそれ以上を採用することができる。さらに、上記媒体は、たとえばフロッピー登録商標ディスク、磁気テープ、CD-ROM、DVD-ROM、ハードディスクドライブ、および/または電子メモリの形状を取ることができる。挙げられていないその他の形状の非一時的および/または有形コンピュータが読み取り可能な記憶媒体も。本発明の実施形態で採用することができる。多数の上記コンポーネントは、システムの実装において組み合わせる、または分割することができる。さらに、上記コンポーネントは、当業者によって認識されるように、多数のプログラミング言語のいずれかにより記載される、あるいは実行される1セットのおよび/または一連のコンピュータ命令を含むことができる。また、搬送波のようなその他の形状のコンピュータが読み取り可能な媒体を採用して、命令シーケンスを表すコンピュータデータ信号を具体化することができ、命令シーケンスは、1つまたはそれ以上のコンピュータによって実行させる際、1つまたはそれ以上のコンピュータに、シーケンスの1つまたはそれ以上の実装形態または実施形態の1つまたはそれ以上の部分を遂行させる。本発明の一実施形態によると、超音波システムは、様々な変形状態で対象者組織の動的な一連のエコー信号を取得する超音波変換器と、組織の超音波画像を生成および表示する画像処理装置とを含む。処理装置は、動的な一連のエコー信号に対応する動的画像を生成し、生成された画像のうちの第一の画像の対象領域ROI内の複数の画素を特定し、特定された複数の画素のそれぞれに対応する画素群に基づき、第一の画像から以後の画像への特定された複数の画素の変位、変形、およびエコー強度を追跡することによって局部的な組織の機械的挙動を評価し、追跡された画素位置で対象者の組織機能性を決定し、追跡された画素位置に対応する動的画像において組織機能性を表示するように構成される。本発明の別の実施形態によると、超音波画像における組織の変形状態を決定する方法は、第一の変形状態にある組織の第一の超音波画像の対象領域ROI内の画素を選択することと、第一の超音波画像内の選択画素を取り巻く画素を特定することと、選択画素を取り巻く特定された画素を用いて最初の超音波画像から以後の超音波画像の以後の位置まで選択画素を追跡することによって局部的な組織の機械的挙動を評価することであって、以後の超音波画像が異なる組織変形状態に対応することと、特定された画素の以後の位置で組織機能性を決定することと、組織画像において最初の位置または以後の位置での機能性を表示することと、を含む。本発明のさらに別の実施形態によると、コンピュータプログラムを記憶した非一時的コンピュータが読み取り可能な記憶媒体は、コンピュータによって実行される際に、コンピュータに、様々な変形状態の対象者の組織を用いて超音波変換器で対象者の動的な一連のエコー信号を取得させ、得られた一連のエコー信号を用いて第一の画像および第二の画像を生成させ、第一の画像内の目標画素およびその隣接画素を特定させ、第二の画像内の目標画素と隣接画素の位置を仮定させ、第一の画像内の目標画素およびその隣接画素に基づき、および第二の画像の仮定位置に基づき数学的ノルム値を算出させ、数学的ノルム値に基づき第二の画像の少なくとも目標画素の実際の位置を取得させ、最初の画像または第二の画像に実際の位置に対応する組織の推定された機能性または機械的挙動を重畳させる命令を備える。本発明のさらに別の実施形態によると、組織病変を監視する方法は、第一の変形状態にある第一の超音波画像と第二の変形状態にある第二の超音波画像との間の第一の画素の運動または変形に少なくとも部分的に基づき第一の組織機能性ヒストグラム/確率密度関数図を生成することと、第一の組織機能性ヒストグラムに基づき第一の順序尺度アスペクト比を算出することと、第三の変形状態にある第三の超音波画像と第四の変形状態にある第四の超音波画像との間の第二の画素の運動に少なくとも部分的に基づき第二の組織機能性ヒストグラム/確率密度関数図を生成することと、第二の組織機能性ヒストグラム/確率密度関数図に基づき第二の順序尺度アスペクト比を算出することと、組織病変の指標として第一の順序尺度アスペクト比および第二の順序尺度アスペクト比に基づき時系列の図を生成することと、を含む。本明細書は、最適の形態を含む本発明を開示し、かつ任意の装置またはシステムを作製および使用して任意の組み込まれた方法を実行することを含め、当業者が本発明を実行するための例を使用している。本発明の特許可能な範囲は、特許請求の範囲によって定義され、当業者が思いつくその他の例を含むことができる。このようなその他の例は、特許請求の範囲の文字通りの文言とは異ならない構造素子を有する場合、または、特許請求の範囲の文字通りの文言とわずかにしか異ならない等価の構造素子を含む場合には、特許請求の範囲に入るものと意図される。"