計測対象に超音波を照射して反射音の情報を得るプローブと、前記プローブが接続されて前記計測対象の内部の断層画像を得る超音波画像形成装置と、前記画像形成装置から得られた画像から、計測対象である臓器の輪郭の一部の抽出を行い、臓器の自律運動による運動速度ベクトルを求め、臓器の三次元方向に駆出されるエネルギーを表現する特徴量を新たに定義し、求めた特徴量を総合的に分析し、臓器機能の正常異常を判定する運動能を表す指標を解析する超音波画像解析装置から構成され、前記解析装置の解析結果から臓器疾患の有無を判定する疾患判定装置。疾患判定の対象とする臓器として心臓内膜疾患の判定を行う、請求項1記載の疾患判定装置。プローブから検出された信号に基づいて患者の体内の超音波断層画像を表示する超音波画像表示部を備えた超音波画像形成装置と、前記画像表示部の超音波画像から心臓の内膜を自動認識する内膜認識部と、前記認識された心臓内膜の運動指標としての速度ベクトルを算出する速度ベクトル算出部と、前記速度ベクトル算出部により算出された速度ベクトルから特徴量を定義する特徴量抽出部とを備える画像解析装置から構成される請求項1に記載の疾患判定装置。計測対象に超音波を照射して反射音の情報を得るプローブと、前記プローブが接続されて前記計測対象の内部の断層画像を得る超音波画像形成装置と、前記画像形成装置から得られた画像から、計測対象である臓器の輪郭の一部の抽出を行い、臓器の自律運動による運動速度ベクトルを求め、臓器の三次元方向に駆出されるエネルギーを表現する特徴量を新たに定義し、求めた特徴量を総合的に分析し、臓器機能の正常異常を判定する運動能を表す指標を解析する超音波画像解析装置から構成され、前記解析装置の解析結果から臓器疾患の有無を判定する疾患判定方法。本発明は、心臓内膜の運動ベクトルによる交点可視化アルゴリズムを発展させ、従来の交点可視化アルゴリズムでは心臓内膜の運動ベクトルをx、yの2次元平面上の運動評価のみであったものを、z方向への3次元空間に拡張することで、実際の臓器の運動をよりリアルに評価し、精確な診断が可能な手法を考案し、疾患判定システムすなわち、疾患の判定装置および判定方法として提供するものである。上記課題を解決するために、本発明の疾患判定装置は、1計測対象に超音波を照射して反射音の情報を得るプローブと、前記プローブが接続されて前記計測対象の内部の断層画像を得る超音波画像形成装置と、前記画像形成装置から得られた画像から、計測対象である臓器の輪郭の一部の抽出を行い、臓器の自律運動による運動速度ベクトルを求め、臓器の三次元方向に駆出されるエネルギーを表現する特徴量を新たに定義し、求めた特徴量を総合的に分析し、臓器機能の正常異常を判定する運動能を表す指標を解析する超音波画像解析装置から構成され、前記解析装置の解析結果から臓器疾患の有無を判定する疾患判定装置。2疾患判定の対象とする臓器として心臓内膜疾患の判定を行う、1に記載の疾患判定装置。3プローブから検出された信号に基づいて患者の体内の超音波断層画像を表示する超音波画像表示部を備えた超音波画像形成装置と、前記画像表示部の超音波画像から心臓の内膜を自動認識する内膜認識部と、前記認識された心臓内膜の運動指標としての速度ベクトルを算出する速度ベクトル算出部と、前記速度ベクトル算出部により算出された速度ベクトルから特徴量を定義する特徴量抽出部とを備える画像解析装置から構成される1に記載の疾患判定装置。である。4計測対象に超音波を照射して反射音の情報を得るプローブと、前記プローブが接続されて前記計測対象の内部の断層画像を得る超音波画像形成装置と、前記画像形成装置から得られた画像から、計測対象である臓器の輪郭の一部の抽出を行い、臓器の自律運動による運動速度ベクトルを求め、臓器の三次元方向に駆出されるエネルギーを表現する特徴量を新たに定義し、求めた特徴量を総合的に分析し、臓器機能の正常異常を判定する運動能を表す指標を解析する超音波画像解析装置から構成され、前記解析装置の解析結果から臓器疾患の有無を判定する疾患判定方法。であり、心臓の1心拍分の超音波動画像から、心臓内膜の自動抽出を行い、内膜運動による内膜速度ベクトルを求め、三次元方向に駆出されるエネルギーを表現する特徴量を新たに定義し、求めた特徴量を総合的に分析し、心臓内壁の拡張収縮機能の正常異常を判定する運動能を表す指標を定義し、定義された指標を解析することで心臓疾患の有無を判定するものである。本発明により、心臓の運動パターンを正確に解析することが可能となり、様々な特徴量から疾患の運動パターンを解析することで疾患の種類や程度を自動的に特定することができる。本システムは既存の簡易な超音波画像撮像装置とPCで構成されるため、専門の医師がいない場所においても予備判定装置としての利用が見込まれる。また診断経験の浅い医師に対しての研修用ソフトとして本システムを用いることもできる。このような自動診断システムによって客観的な情報をセカンドオピニオンとして検査者にフィードバックすることで、医師の負担を軽減し、これまで医師の主観によって判断されていた診断格差の改善が見込まれる。本発明の実施形態について説明する。本実施形態の疾患判定システムの構成を図1の模式図で示す。本発明は、患者の体表に押し付けられて操作されるプローブ2と、プローブで探索された信号に基づいて患者の体内の超音波断層画像を表示する超音波画像表示部10と、前記画像表示部10の超音波画像から心臓の内膜を自動認識する内膜認識部、前記認識された心臓内膜の運動指標としての速度ベクトルを算出する速度ベクトル算出部及び、前記速度ベクトル算出部により算出された速度ベクトルから特徴量を定義する特徴量抽出部とを備える画像解析部50から構成される。次に本発明の実施形態を順次説明する。一般的に心臓の超音波診断では、3つの基準断面が用いられる.体軸方向の断面である長軸断面、横方向の短軸断面、左心室右心室左心房右心房を同時に観察できる四腔断面の3種類である。医師はこれらの断面を複合的に用いることで心機能や疾患の程度を評価する。本発明では3種類の内の短軸断面に注目して拡張収縮機能を評価するものである。本実施形態のうち超音波画像表示部10では、作業者は、超音波プローブを患者の体表面に押し当てて診断することにより、心臓の輪郭を取得する。超音波画像表示部10は、患者の体内に超音波を照射して反響データを取得する。そして、超音波プローブによって取得される反響データに基づいて心臓の短軸断層画像以下断層画像というを生成する。内膜認識部では、超音波画像表示部10で取得された断層画像を元に、当該断層画像内に存在する心臓の内膜の輪郭を取得する。撮像した超音波心臓動画像に対して、リアルタイムに初期設定が不要な心臓内膜の認識フローチャートを図2に示す。;画像処理の関心領域ROIAを設定する。;楕円近似処理によってその内側領域をROIBに設定する。;ROIB内をコントラスト調整する。;コントラスト調整された画像を画像全体の輝度分布を用いて閾値を決定する大津の手法として知られている手法を用いてROIB内を二値化する。;の画像を膨張処理した画像を別のフレームに格納する。;の画像をclosing処理した画像をとは別のフレームに格納する。;からを差分した画像を生成する。;の画像に凸包アルゴリズムを用いる。;の画像を断層像中に重畳表示し、1フレーム間の内膜抽出処理が終了。前半の処理として、まず初めのループのみ、断層内の全ての領域から算出したベクトル解析を行い、その交点の重心座標を楕円近似処理の初期座標とする。このとき輝度走査範囲とROIAが設定され、2ループ以降は輪郭の重心を楕円近似処理の初期座標としている。得られた楕円の内側をROIBとし、ROIBに対してコントラスト調整や二値化、膨張収縮画像の差分をとり、凸包処理を行うと乳頭筋や弁を除いた内膜領域をリアルタイムに抽出することができる。次に、抽出した内膜領域上にあらたな関心領域を設けて心臓内膜の部分的なベクトルVを算出する。内膜速度ベクトルVの算出に関する概要を図3に示し、その手順を以下に説明する。ア手順1:抽出した内膜からその円周長Vlengthpixelを求める。イ手順2:内膜上に設置するROIの数ROInumで円周長を割り、ROI間の間隔VIntpixelを求める。ウ手順3:新たに設定した大きさWsizepixelの正方形のROIを定め、その中心点が認識した内膜上に来るようにVlength間隔で設置する。エ手順4:前フレームで設置したROIと現在のROI間においてOF法を適用し、運動ベクトルを一画素ごとに算出する.そのベクトルをROI内で平均化し、それを抽出した内膜の速度ベクトルVとする。上記手順によって抽出した内膜の速度ベクトルを求める。次にこのアルゴリズムを実際に病院で臨床に使用されていた超音波断層像に適用させた結果を図4に示す。使用した動画は正常心図4Aと疾患心図4Bを超音波診断器で短軸を撮像したAVI動画である。正常心の動画は、解像度が956×860、フレームレートは60framesec、178secの動画で、被験者は69歳男性である。疾患心の動画は、解像度が956×860、フレームレートは30framesec、19secの動画で被験者は49歳男性、疾患名は拡張型心筋症である。図4Aの正常心の方は短軸の形状や拡張収縮機能が正常であるため、大きさや方向が分かりやすく内膜上に分布している。1~5枚目までは収縮期であり、内膜の中心方向にベクトルが向かっていることが分かる。また、6~9枚目は拡張期に変わるため内腔の外側にベクトルが向かっている。一方、図4Bの疾患心は、拡張型心筋症によって短軸の形状が異なり、また拡張収縮機能が衰弱している.そのため内膜ベクトルは小さく、心筋の同期性が損なわれてる部分も多くみられる。この動画も1~5枚目までは収縮期であり、6~9枚目は拡張期となっている。次に、心臓内膜運動指標の抽出の手順を説明する。時間的に変化する内膜運動を速度ベクトルとして抽出し、この速度ベクトルの分布を図5に示す。健常者の心臓1の場合、1フレームに出力される内膜ベクトルは内膜上に分布し、収縮期は心臓の短軸方向に向かい、拡張期は逆の外側に向かう。また、心筋の同期がとれているため理想的には同じ大きさのベクトルが算出されると考えられる。それに対して心疾患を持つ患者の場合2~4は、心筋の梗塞部や非同期によるベクトルの大きさの差異、全体的な壁運動の低下や内壁形状の変化によるベクトルの分布の異常が観測されると考える。尚、このベクトルの単位はpixelsecとなっており、その大きさは入力画像サイズに対する相対的な大きさである.そのため超音波動画像を撮像したときの診断器で設定した超音波を受信する深さと、1フレームあたりの時間secを用いて実際の内膜移動量Tmmに変換する必要がある。この変換式を式1に示す。上記移動量分布や大きさの違いを用いて内膜運動能を評価する特徴量として、相殺移動量と駆出速度を定義する。これらの特徴量を一心拍分の超音波短軸動画像から毎フレーム求め、それらを総合的に分析し、心臓内膜の運動能を評価する指標とする。まず、相殺移動量を定義する。相殺移動量とは、1フレーム中の内膜ベクトルを総和した移動量のベクトルである。この概要を図6に示す。健康な心臓は常に一定の心拍を続けているため、内壁の運動も恒常性を持っている。この時の内膜移動量はどの部位でも収縮時に中心に向けて、拡張時に外側に向かって楕円状に分布する。また、心筋が健康ならその運動は全体的に同期がとれているため、収縮期は心臓内膜の中心方向へ、拡張期ならば心室の外側に向かってベクトルは分布する。これらの性質から内膜移動量の総和を取れば対面する内膜移動量と相殺が起き、理想的な収縮運動であれば零に近づくと考えられる。そこで原点から総和した最後の終了点までの距離を相殺移動量Tcmmと定義する。このベクトルによってそのフレーム間において心臓内膜全体がどの方向に向かって運動しているかが表現される。次に駆出方向の運動能である駆出速度を定義する。駆出方向運動能とは、診察断面から延長方向に血液を送り出す、或いは汲み込む運動能を内膜速度ベクトルで表現した特徴量である。この概要図を図7及び図8に示す。拡張期収縮期それぞれの内膜速度ベクトルの方向はほとんどの場合で同じ向きである。この点に注目して、図7は抽出した内膜上に点在する内膜移動量のうち対面する一組に注目する。この一組のベクトルから、二つのROIの中心点座標を結んだ線分の成分を算出する。のベクトルから駆出方向の運動能を表現する。この二つのベクトル成分の方向のパターンはROIの中心点同士が近づく場合と離れる場合、そしてそれらがそれぞれ同方向のベクトルであるか、あるいは対抗するかどうかの4つに分けられる。このうちROIの中心点が近づく場合を正の駆出量Mとし、逆に離れる場合を負の駆出量Mとし、三次元方向に駆出されるエネルギーとして表現する。この駆出量の大きさは同方向のベクトル同士の場合はその差分の大きさを取り、対抗するベクトル同士の場合は相殺される分の大きさを駆出量の大きさとする。これによって算出される駆出量は、図2のフローチャートに記したROIの数を用い、全部でROInum2組求められる。この数値を総和することで駆出される血液の体積が相対的に表現可能となる。この指標をそのフレームにおける駆出方向ベクトルMと定義する。健康的な心臓であれば十分に大きな内膜移動量が検出され、それに伴って駆出ベクトルの数値も大きくなる。一方で、疾患心の場合は広い梗塞部や全体的な壁運動の低下などが原因となり、この駆出方向能が低下すると考えられる。次に、定義した特徴量を用いて超音波診断動画像から心臓の拡張収縮機能を評価する指標を定義する。相殺移動量を用いた心臓の評価の指標を述べる。この指標の概要を図9に示す。この相殺移動量は、一心拍のフレーム数N個得られる。この相殺移動量の一心拍分の総和をTcsum、大きさの平均値をTnaveとする。また、二次元座標系にフレーム順にプロットした際のX軸方向の移動径δx、Y軸方向の移動径δy、対角方向の移動径δzと定義する。δx、δyはそれぞれ二次元座標上にプロットしたベクトルの最大値から最小値の差分を取った大きさで、対角方向の移動径δzはそれら二つの数値から三平方の定理で求める。駆出ベクトルMを用いた心臓の評価の指標の算出に関し、図10を用いて説明する。この値は正負の数値しかないため、一心拍分の駆出速度の総和Msumと駆出ベクトルの最大値と最小値の差分の大きさを求め、それを駆出径Dとする。特徴量の検証正常例20名分の超音波診断像から、各指標値を分布グラフとして図11及図12に示す。被験者は19歳から75歳までの男女で、医師から正常心であると診断をうけている。これらのグラフを見ると各指標の数値が大きく分散していることが分かる。これは正常心と診断を受けたが、高齢化に伴う心機能の低下、術後の経過を診断した結果であるといった、全員が完全な健康体ではないことが挙げられる。次に、超音波診断像から各指標の値を症例別に分けて求めた結果を図13及図14に示す。疾患心の被験者は37歳から88歳までの男女である。症例の内訳は、正常例が20例、弁膜症が15例、心筋症が32例、虚血性心疾患が17例、肺高血圧が9例の計93例である。拡張収縮機能が著しく低下する特徴のある症例の心筋症と虚血性疾患においては、全ての指標において正常心の分散に比べて低い値を取ることが多いことが読み取れる。このように本発明の疾患判定装置を使用し、超音波診断像から抽出した特徴量を解析しグラフとして表示することにより、正常心と疾患心の差異を見分けることが可能となる。