WO2013179859A1 - 超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラム - Google Patents

Abstract

　超音波観測装置は、検体の所定領域内の複数の箇所における前記超音波の周波数を解析することによって各箇所の周波数スペクトルを算出する周波数解析部と、周波数解析部が算出した各箇所の周波数スペクトルの近似式を算出する周波数スペクトル近似式算出部と、周波数解析部が算出した各箇所における周波数スペクトルと該周波数スペクトルに対応して周波数スペクトル近似式算出部が算出した該周波数スペクトルの近似式との乖離度を算出する乖離度算出部と、乖離度に関する情報を含む乖離度表示画像データを生成する乖離度表示画像データ生成部と、を備える。

Description

超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラム

　本発明は、超音波を用いて検体の組織を観測する超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラムに関する。

　従来、超音波を用いた乳がん等の検査技術として、超音波エラストグラフィという技術が知られている（例えば、特許文献１を参照）。超音波エラストグラフィは、生体内の癌や腫瘍組織の硬さが病気の進行状況や生体によって異なることを利用する技術である。この技術では、外部から検査箇所を圧迫した状態で、超音波を用いてその検査箇所における生体組織の歪量や弾性率を計測し、この計測結果を断層像として画像表示している。

国際公開第２００５／１２２９０６号

　一般に、超音波診断用の画像は、診断者が生体組織等の検体の組織性状を明確に認識できるように表示されることが望ましい。しかしながら、上述した超音波エラストグラフィの場合、組織の硬さについては認識可能であるものの、その硬さが組織性状を直接的に表しているわけではなかった。このような状況の下、診断者が検体の組織性状を明確に認識して的確に評価するための指標が求められていた。

　本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、診断者が検体の組織性状を明確に認識して的確に評価するための指標を与えることができる超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラムを提供することを目的とする。

　上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る超音波観測装置は、検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信し、受信した超音波に基づいて画像表示を行う超音波観測装置であって、前記検体の所定領域内の複数の箇所における前記超音波の周波数を解析することによって各箇所の周波数スペクトルを算出する周波数解析部と、前記周波数解析部が算出した各箇所の周波数スペクトルの近似式を算出する周波数スペクトル近似式算出部と、前記周波数解析部が算出した各箇所の周波数スペクトルと該周波数スペクトルに対応して前記周波数スペクトル近似式算出部が算出した該周波数スペクトルの近似式との乖離度を算出する乖離度算出部と、前記乖離度算出部が算出した乖離度に関する情報を含む乖離度表示画像データを生成する乖離度表示画像データ生成部と、を備えたことを特徴とする。

　本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記乖離度算出部は、前記各箇所における周波数スペクトルと該周波数スペクトルの近似式との乖離度の前記所定領域内における平均をさらに算出し、前記乖離度に関する情報は、前記平均であることを特徴とする。

　本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記乖離度表示画像データ生成部は、前記各箇所に対して乖離度に応じた視覚情報を割り当てることによって前記乖離度表示画像データを生成することを特徴とする。

　本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記乖離度は、前記周波数スペクトルの所定帯域に含まれる任意の周波数に対応する周波数スペクトルの強度および該周波数スペクトルの近似式の強度の差の二乗和として定義される乖離二乗和であることを特徴とする。

　本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記乖離度は、前記周波数を横軸とし、前記周波数スペクトルの強度を縦軸としたときに前記周波数スペクトルの所定帯域において前記周波数スペクトルと前記近似式とによって囲まれる面積として定義される乖離面積であることを特徴とする。

　本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記周波数スペクトル近似式算出部は、前記周波数スペクトルに対して、超音波が伝播する際に該超音波の受信深度および周波数に応じて発生する減衰の寄与を削減する減衰補正を行う減衰補正部と、前記減衰補正部が補正した周波数スペクトルの近似式を回帰分析によって算出する近似部と、を有することを特徴とする。

　本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記近似式は、周波数を変数とする１次式であることを特徴とする。

　本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記検体から受信した超音波の信号を、受信深度に応じた増幅率で増幅する信号増幅部と、前記信号増幅部が増幅した超音波の信号の振幅を輝度に変換して表示するＢモード画像データを生成するＢモード画像データ生成部と、前記信号増幅部が増幅した前記超音波の信号に対して受信深度によらず増幅率を一定とする増幅補正を行う増幅補正部と、をさらに備え、前記周波数解析部は、前記増幅補正部が増幅補正した前記超音波の信号の周波数を解析することを特徴とする。

　本発明に係る超音波観測装置の作動方法は、検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信し、受信した超音波に基づいて画像表示を行う超音波観測装置の作動方法であって、前記検体内の所定領域内の複数の箇所における前記超音波の周波数を解析することによって各箇所の周波数スペクトルを周波数解析部により算出する周波数解析ステップと、前記周波数解析ステップで算出した各箇所の周波数スペクトルを近似することによって各箇所の周波数スペクトルの近似式を算出する周波数スペクトル近似式算出ステップと、前記周波数解析ステップで算出した各箇所の周波数スペクトルと該周波数スペクトルに対応して前記周波数スペクトル近似式算出ステップで算出した該周波数スペクトルの近似式との乖離度を算出する乖離度算出ステップと、前記乖離度算出ステップで算出した乖離度に関する情報を含む乖離度表示画像データを乖離度表示画像データ生成部により生成する乖離度表示画像データ生成ステップと、を有することを特徴とする。

　本発明に係る超音波観測装置の作動プログラムは、検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信し、受信した超音波に基づいて画像表示を行う超音波観測装置に、前記検体内の所定領域内の複数の箇所における前記超音波の周波数を解析することによって各箇所の周波数スペクトルを周波数解析部により算出する周波数解析ステップと、前記周波数解析ステップで算出した各箇所の周波数スペクトルを近似することによって各箇所の周波数スペクトルの近似式を算出する周波数スペクトル近似式算出ステップと、前記周波数解析ステップで算出した各箇所の周波数スペクトルと該周波数スペクトルに対応して前記周波数スペクトル近似式算出ステップで算出した該周波数スペクトルの近似式との乖離度を算出する乖離度算出ステップと、前記乖離度算出ステップで算出した乖離度に関する情報を含む乖離度表示画像データを乖離度表示画像データ生成部により生成する乖離度表示画像データ生成ステップと、を実行させることを特徴とする。

　本発明においては、検体内の所定領域内の複数の箇所における超音波の周波数スペクトルとこの周波数スぺクトルの近似式との乖離度を算出し、乖離度に関する情報を含む乖離度表示画像データを生成する。乖離度は、組織性状と密接に関連しており、この意味で本発明によれば、診断者が検体の組織性状を明確に認識して的確に評価するための指標を与えることができる。

図１は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の信号増幅部が行う増幅処理における受信深度と増幅率との関係を示す図である。 図３は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の増幅補正部が行う増幅処理における受信深度と増幅率との関係を示す図である。 図４は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の周波数解析部が算出した周波数スペクトルの例を示す図である。 図５は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置が行う減衰補正処理の概要を模式的に示す図である。 図６は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置が行う乖離度算出処理の概要を模式的に示す図である。 図７は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の表示部におけるＢモード画像の表示例を示す図である。 図８は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の処理の概要を示すフローチャートである。 図９は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の周波数解析部が行う処理の概要を示すフローチャートである。 図１０は、一つの音線のデータ配列を模式的に示す図である。 図１１は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の表示部が表示する乖離度表示画像の表示例を示す図である。 図１２は、膵臓における組織性状ごとの乖離度の度数分布を示すヒストグラムである。 図１３は、本発明の別な実施の形態に係る超音波観測装置が行う乖離度算出処理の概要を模式的に示す図である。

　以下、添付図面を参照して本発明を実施するための形態（以下、「実施の形態」という）を説明する。

　図１は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の構成を示すブロック図である。同図に示す超音波観測装置１は、超音波を用いて診断対象である検体を観測するための装置である。

　超音波観測装置１は、外部へ超音波パルスを出力するとともに、外部で反射された超音波エコーを受信する超音波探触子２と、超音波探触子２との間で電気信号の送受信を行う送受信部３と、超音波エコーを変換した電気的なエコー信号に対して所定の演算を施す演算部４と、超音波エコーを変換した電気的なエコー信号に対応する画像データの生成を行う画像処理部５と、キーボード、マウス、タッチパネル等のインタフェースを用いて実現され、各種情報の入力を受け付ける入力部６と、液晶または有機ＥＬ等からなる表示パネルを用いて実現され、画像処理部５が生成した画像を含む各種情報を表示する表示部７と、超音波による検体の観測を行うための各種情報を記憶する記憶部８と、超音波観測装置１の動作制御を行う制御部９と、を備える。

　超音波探触子２は、送受信部３から受信した電気的なパルス信号を超音波パルス（音響パルス信号）に変換するとともに、外部の検体で反射された超音波エコーを電気的なエコー信号に変換する信号変換部２１を有する。超音波探触子２は、超音波振動子をメカ的に走査させるものであってもよいし、複数の超音波振動子を電子的に走査させるものであってもよい。

　送受信部３は、超音波探触子２と電気的に接続され、パルス信号を超音波探触子２へ送信するとともに、超音波探触子２からエコー信号を受信する。具体的には、送受信部３は、予め設定された波形および送信タイミングに基づいてパルス信号を生成し、この生成したパルス信号を超音波探触子２へ送信する。

　送受信部３は、エコー信号を増幅する信号増幅部３１を有する。具体的には、信号増幅部３１は、受信深度が大きいエコー信号ほど高い増幅率で増幅するＳＴＣ（Sensitivity　Time　Control）補正を行う。図２は、エコー信号の受信深度と増幅率との関係を示す図である。図２に示す受信深度ｚは、超音波の受信開始時点からの経過時間に基づいて算出される量である。図２に示すように、増幅率βは、受信深度ｚが閾値ｚ_thより小さい場合、受信深度ｚの増加に伴ってβ_０からβ_th（＞β₀）へ線型に増加する。また、増幅率βは、受信深度ｚが閾値ｚ_th以上である場合、一定値β_thをとる。閾値ｚ_thの値は、検体から受信する超音波信号がほとんど減衰してしまい、ノイズが支配的になるような値である。より一般に、増幅率βは、受信深度ｚが閾値ｚ_thより小さい場合、受信深度ｚの増加に伴って単調増加すればよい。

　送受信部３は、信号増幅部３１によって増幅されたエコー信号に対してフィルタリング等の処理を施した後、Ａ／Ｄ変換することによってデジタルＲＦ信号を生成して出力する。なお、超音波探触子２が複数の超音波振動子を電子的に走査させるものである場合、送受信部３は、複数の超音波振動子に対応したビーム合成用の多チャンネル回路を有する。

　演算部４は、送受信部３が出力したデジタルＲＦ信号に対して受信深度によらず増幅率を一定とする増幅補正を行う増幅補正部４１と、増幅補正を行ったデジタルＲＦ信号に高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を施すことによって周波数解析を行うことにより周波数スペクトルを算出する周波数解析部４２と、周波数解析部４２が算出した各箇所の周波数スペクトルの近似式を算出する周波数スペクトル近似式算出部４３と、周波数解析部４２が算出した各箇所の周波数スペクトルと該周波数スペクトルに対応して周波数スペクトル近似式算出部４３が算出した該周波数スペクトルの近似式との乖離度を算出する乖離度算出部４４と、を有する。

　図３は、増幅補正部４１が行う増幅処理における受信深度と増幅率との関係を示す図である。図３に示すように、増幅補正部４１が行う増幅処理における増幅率（ｄＢ）は、受信深度ｚがゼロのとき最大値β_th－β₀をとり、受信深度ｚがゼロから閾値ｚ_thに達するまで線型に減少し、受信深度ｚが閾値ｚ_th以上のときゼロである。このように定められる増幅率によって増幅補正部４１がデジタルＲＦ信号を増幅補正することにより、信号増幅部３１におけるＳＴＣ補正の影響を相殺し、一定の増幅率β_thの信号を出力することができる。なお、増幅補正部４１が行う受信深度ｚと増幅率βの関係は、信号増幅部３１における受信深度と増幅率の関係に応じて異なることは勿論である。

　周波数解析部４２は、各音線（ラインデータ）に対し、所定のデータ量からなるＦＦＴデータ群を高速フーリエ変換することによって音線上の複数の箇所（データ位置）における周波数スペクトルを算出する。周波数スペクトルは、検体の組織性状によって異なる傾向を示す。これは、周波数スペクトルが、超音波を散乱する散乱体としての検体の大きさ、密度、音響インピーダンス等と相関を有しているためである。本実施の形態において、「組織性状」とは、例えば癌、内分泌腫瘍、粘液性腫瘍、正常組織、脈管などのいずれかである。

　図４は、周波数解析部４２によって算出される周波数スペクトルの例を示す図である。図４では、横軸ｆが周波数であり、縦軸Ｉが強度である。図４に示す周波数スペクトル曲線Ｃ₁において、周波数スペクトルの下限周波数ｆ_LOWおよび上限周波数ｆ_HIGHは、超音波探触子２の周波数帯域、送受信部３が送信するパルス信号の周波数帯域などをもとに決定されるパラメータであり、例えばｆ_LOW＝３ＭＨｚ、ｆ_HIGH＝１０ＭＨｚである。本実施の形態において、曲線および直線は、離散的な点の集合からなる。

　周波数スペクトル近似式算出部４３は、周波数解析部４２が算出した周波数スペクトルに対し、超音波の受信深度および周波数に依存する超音波の減衰の寄与を削減する減衰補正処理を行う減衰補正部４３１と、減衰補正部４３１によって減衰補正された周波数スペクトルの近似式を回帰分析によって算出する近似部４３２と、を有する。

　一般に、超音波の減衰量Ａは、
　Ａ＝２αｚｆ　　・・・（１）
と表される。ここで、αは減衰率であり、ｚは超音波の受信深度であり、ｆは周波数である。式（１）からも明らかなように、減衰量Ａは、周波数ｆに比例している。減衰率αの具体的な値は、生体の場合、０．０～１．０（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）、より好ましくは０．３～０．７（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）であり、観察対象の種類に応じて定まる。例えば、観察対象が膵臓である場合、α＝０．６（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）と定められる。なお、本実施の形態において、減衰率αの値を入力部６からの入力によって変更できる構成とすることも可能である。

　図５は、減衰補正部４３１が行う減衰補正処理の概要を模式的に示す図である。図５に示すように、減衰補正部４３１は、周波数スペクトル曲線Ｃ₁に対し、帯域内のすべての周波数ｆ（ｆ_LOW＜ｆ＜ｆ_HIGH）における強度Ｉに式（１）の減衰量Ａをそれぞれ加える補正を行う。これにより、超音波の伝播に伴う減衰の寄与を削減した新たな周波数スペクトル曲線Ｃ₁'が得られる。より具体的には、減衰補正部４３１が減衰補正処理を行うことにより、受信深度が大きい領域で減衰の影響により信号強度が下がり、画像が暗くなってしまうのを抑制し、画面全体にわたって均一な明るさの画像を得ることができる。

　近似部４３２は、減衰補正部４３１が減衰補正した周波数スペクトルを回帰分析によって一次式で近似する。具体的には、近似部４３２は、回帰分析によって一次式の傾きａおよび切片ｂを算出する。ここでいう「スペクトル強度」とは、電圧、電力、音圧、音響エネルギー等のパラメータのいずれかを指す。図５に示す直線Ｌ₁は、近似部４３２が周波数スペクトル曲線Ｃ₁'の近似式である一次式に対応する回帰直線である。なお、周波数スペクトル近似式算出部４３が算出する近似式は一次式に限定されるわけではなく、二次以上の多項式でもよい。ただし、周波数スペクトル曲線との乖離度を組織性状判定用の指標とする観点に立つと、近似多項式として一次式を採用するのがもっとも好ましい。

　乖離度算出部４４は、各データ位置における周波数スペクトルと該周波数スペクトルの近似式との乖離度を算出する。具体的には、乖離度算出部４４は、検体の所定領域としてＢモード画像中で予め設定された関心領域内の各点（音線上の各データ位置に対応）における乖離二乗和の平均を乖離度として算出する。図６は、乖離二乗和を説明するための図である。乖離二乗和は、

と定義される。ここで、式（２）の右辺のＩＣ_iは、周波数ｆ_iにおける周波数スペクトル曲線Ｃ₁'の強度である。また、式（２）の右辺のＩＬ_iは、周波数ｆ_iにおける回帰直線Ｌ₁の強度である。さらに、右辺の和は、ｆ_LOW＜ｆ＜ｆ_HIGHを満たす全てのｉについての和を意味する。

　画像処理部５は、エコー信号からＢモード画像データを生成するＢモード画像データ生成部５１と、乖離度算出部４４が算出した乖離度に関する情報を含む乖離度表示画像データを生成する乖離度表示画像データ生成部５２と、を有する。

　Ｂモード画像データ生成部５１は、デジタル信号に対してバンドパスフィルタ、対数変換、ゲイン処理、コントラスト処理等の公知の技術を用いた信号処理を行うとともに、表示部７における画像の表示レンジに応じて定まるデータステップ幅に応じたデータの間引き等を行うことによってＢモード画像データを生成する。図７は、表示部７におけるＢモード画像の表示例を示す図である。同図に示すＢモード画像１００は、色空間としてＲＧＢ表色系を採用した場合の変数であるＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の値を一致させたグレースケール画像である。Ｂモード画像中における関心領域は、入力部６によってユーザが任意に設定することが可能である。

　入力部６は、キーボード、マウス、タッチパネル等のインタフェースを用いて実現される。入力部６は、画像処理部５によって生成された画像を見た超音波観測装置１のユーザによって関心領域を指定する情報の入力を受け付ける。

　記憶部８は、信号増幅部３１および増幅補正部４１が増幅処理を行う際に参照する増幅率の情報を記憶する増幅率情報記憶部８１と、周波数解析部４２が行う周波数解析処理の際に使用する窓関数を記憶する窓関数記憶部８２と、減衰補正部４３１が処理を行う際に参照する補正情報を記憶する補正情報記憶部８３と、乖離度算出部４４による算出結果を含む乖離度に関連する情報を記憶する乖離度情報記憶部８４と、を有する。

　増幅率情報記憶部８１は、図２および図３に示す増幅率と受信深度との関係を記憶する。窓関数記憶部８２は、Hamming,　Hanning,　Blackmanなどの窓関数のうち少なくともいずれか一つの窓関数を記憶する。補正情報記憶部８３は、式（１）を含む減衰補正に関連した情報を記憶する。乖離度情報記憶部８４は、乖離度算出部４４の算出結果を含む乖離度に関連する情報を記憶する。

　記憶部８は、超音波観測装置１の作動プログラムや所定のＯＳを起動するプログラム等が予め記憶されたＲＯＭ、および各処理の演算パラメータやデータ等を記憶するＲＡＭ等を用いて実現される。

　制御部９は、演算および制御機能を有するＣＰＵを用いて実現される。制御部９は、記憶部８が記憶、格納する情報および超音波観測装置１の作動プログラムを含む各種プログラムを記憶部８から読み出すことにより、超音波観測装置１の作動方法に関連した各種演算処理を実行することによって超音波観測装置１を統括的に制御する。

　なお、超音波観測装置１の作動プログラムは、ハードディスク、フラッシュメモリ、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、フレキシブルディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して広く流通させることも可能である。

　図８は、以上の構成を有する超音波観測装置１の処理の概要を示すフローチャートである。図８において、超音波観測装置１は、まず超音波探触子２によって新規の検体の測定を行う（ステップＳ１）。

　続いて、超音波探触子２からエコー信号を受信した信号増幅部３１は、そのエコー信号の増幅を行う（ステップＳ２）。ここで、信号増幅部３１は、図２に示す増幅率と受信深度との関係に基づいて増幅を行う。

　この後、Ｂモード画像データ生成部５１は、送受信部３から出力されたＢモード画像用エコー信号を用いてＢモード画像データを生成する（ステップＳ３）。

　続いて、制御部９は、Ｂモード画像データ生成部５１が生成したＢモード画像データに対応するＢモード画像を表示部７に表示させる制御を行う（ステップＳ４）。表示部７が表示するＢモード画像の例として、図７に示すＢモード画像１００を挙げることができる。

　その後、入力部６を介して関心領域の設定がなされた場合（ステップＳ５：Ｙｅｓ）、増幅補正部４１は、送受信部３から出力された信号に対して受信深度によらず増幅率が一定となる補正を行う（ステップＳ６）。ここで、増幅補正部４１は、図３に示す増幅率と受信深度との関係に基づいて増幅処理を行う。なお、関心領域として、Ｂモード画像全体に相当する領域として設定することも可能である。

　一方、関心領域の設定がなされていない場合（ステップＳ５：Ｎｏ）において、処理を終了する指示が入力部６によって入力されたとき（ステップＳ７：Ｙｅｓ）、超音波観測装置１は処理を終了する。これに対し、関心領域の設定がなされていない場合（ステップＳ５：Ｎｏ）において、処理を終了する指示が入力部６によって入力されないとき（ステップＳ７：Ｎｏ）、超音波観測装置１はステップＳ５へ戻る。

　ステップＳ６の後、周波数解析部４２は、ＦＦＴ演算による周波数解析を行うことによって周波数スペクトルを算出する（ステップＳ８）。このステップＳ８では、画像の全領域を関心領域として設定することも可能である。

　ここで、周波数解析部４２が行う処理（ステップＳ８）について、図９に示すフローチャートを参照して詳細に説明する。まず、周波数解析部４２は、最初に解析対象とする音線の音線番号Ｌを初期値Ｌ₀とする（ステップＳ２１）。初期値Ｌ₀は、例えば送受信部３が最初に受信する音線に対して付与してもよいし、入力部６によって設定される関心領域の左右の一方の境界位置に対応する音線に対して付与してもよい。

　続いて、周波数解析部４２は、一つの音線上に設定した複数のデータ位置全ての周波数スペクトルを算出する。まず、周波数解析部４２は、ＦＦＴ演算用に取得する一連のデータ群（ＦＦＴデータ群）を代表するデータ位置Ｚ（受信深度に相当）の初期値Ｚ₀を設定する（ステップＳ２２）。図１０は、一つの音線のデータ配列を模式的に示す図である。同図に示す音線ＬＤにおいて、白または黒の長方形は、一つのデータを意味している。音線ＬＤは、送受信部３が行うＡ／Ｄ変換におけるサンプリング周波数（例えば５０ＭＨｚ）に対応した時間間隔で離散化されている。図１０では、音線ＬＤの１番目のデータをデータ位置Ｚの初期値Ｚ₀として設定した場合を示している。なお、図１０はあくまでも一例に過ぎず、初期値Ｚ₀の位置は任意に設定することができる。例えば、関心領域の上端位置に対応するデータ位置Ｚを初期値Ｚ₀として設定してもよい。

　その後、周波数解析部４２は、データ位置ＺのＦＦＴデータ群を取得し（ステップＳ２３）、取得したＦＦＴデータ群に対し、窓関数記憶部８２が記憶する窓関数を作用させる（ステップＳ２４）。このようにＦＦＴデータ群に対して窓関数を作用させることにより、ＦＦＴデータ群が境界で不連続になることを回避し、アーチファクトが発生するのを防止することができる。

　続いて、周波数解析部４２は、データ位置ＺのＦＦＴデータ群が正常なデータ群であるか否かを判定する（ステップＳ２５）。ここで、ＦＦＴデータ群は、２のべき乗のデータ数を有している必要がある。以下、ＦＦＴデータ群のデータ数を２ⁿ（ｎは正の整数）とする。ＦＦＴデータ群が正常であるとは、データ位置ＺがＦＦＴデータ群で前から２^n-1番目の位置であること意味する。換言すると、ＦＦＴデータ群が正常であるとは、データ位置Ｚの前方に２^n-1－１（＝Ｎとする）個のデータがあり、データ位置Ｚの後方に２^n-1（＝Ｍとする）個のデータがあることを意味する。図１０に示す場合、ｎ＝４（Ｎ＝７，Ｍ＝８）であり、ＦＦＴデータ群Ｆ₂、Ｆ₃、Ｆ_K-1は正常である一方、ＦＦＴデータ群Ｆ₁、Ｆ_Kは異常である。

　ステップＳ２５における判定の結果、データ位置ＺのＦＦＴデータ群が正常である場合（ステップＳ２５：Ｙｅｓ）、周波数解析部４２は、後述するステップＳ２７へ移行する。

　ステップＳ２５における判定の結果、データ位置ＺのＦＦＴデータ群が正常でない場合（ステップＳ２５：Ｎｏ）、周波数解析部４２は、不足分だけゼロデータを挿入することによって正常なＦＦＴデータ群を生成する（ステップＳ２６）。ステップＳ２５において正常でないと判定されたＦＦＴデータ群は、ゼロデータを追加する前に窓関数が作用されている。このため、ＦＦＴデータ群にゼロデータを挿入してもデータの不連続は生じない。ステップＳ２６の後、周波数解析部４２は、後述するステップＳ２７へ移行する。

　ステップＳ２７において、周波数解析部４２は、ＦＦＴデータ群を用いてＦＦＴ演算を行うことにより、周波数スペクトルを得る（ステップＳ２７）。このような周波数スペクトルの例として、図４に示す周波数スペクトル曲線Ｃ₁を挙げることができる。

　続いて、周波数解析部４２は、データ位置Ｚに所定のデータステップ幅Ｄを加算して次の解析対象のＦＦＴデータ群のデータ位置Ｚを算出する（ステップＳ２８）。データステップ幅Ｄは、Ｂモード画像データ生成部５１がＢモード画像データを生成する際に利用するデータステップ幅と一致していることが望ましいが、周波数解析部４２における演算量を削減したい場合には、Ｂモード画像データ生成部５１が利用するデータステップ幅より大きい値であってもよい。図１０では、Ｄ＝１５の場合を示している。

　その後、周波数解析部４２は、データ位置Ｚが最終データ位置Ｚ_maxより大きいか否かを判定する（ステップＳ２９）。最終データ位置Ｚ_maxは、音線ＬＤのデータ長であってもよいし、関心領域の下端に対応するデータ位置であってもよい。判定の結果、データ位置Ｚが最終データ位置Ｚ_maxより大きい場合（ステップＳ２９：Ｙｅｓ）、周波数解析部４２は、音線番号Ｌを１だけ増加する（ステップＳ３０）。一方、データ位置Ｚが最終データ位置Ｚ_max以下である場合（ステップＳ２９：Ｎｏ）、周波数解析部４２はステップＳ２３へ戻る。このようにして、周波数解析部４２は、一つの音線ＬＤに対し、［｛（Ｚ_max－Ｚ₀）／Ｄ｝＋１］（＝Ｋ）個のＦＦＴデータ群に対するＦＦＴ演算を行う。ここで、［Ｘ］は、Ｘを超えない最大の整数を表す。

　ステップＳ３０で増加した後の音線番号Ｌが最終音線番号Ｌ_maxより大きい場合（ステップＳ３１：Ｙｅｓ）、周波数解析部４２は図８に示すメインルーチンへ戻る。一方、ステップＳ３０で増加した後の音線番号Ｌが最終音線番号Ｌ_max以下である場合（ステップＳ３１：Ｎｏ）、周波数解析部４２はステップＳ２２へ戻る。

　このようにして、周波数解析部４２は、（Ｌ_max－Ｌ₀＋１）本の音線の各々についてＫ回のＦＦＴ演算を行う。なお、最終音線番号Ｌ_maxは、例えば送受信部３が受信する最終の音線に付与してもよいし、関心領域の左右のいずれか一方の境界に対応する音線に付与してもよい。以下、周波数解析部４２が全ての音線に対して行うＦＦＴ演算の総数（Ｌ_max－Ｌ₀＋１）×ＫをＰとおく。

　以上説明したステップＳ８の周波数解析処理に続いて、減衰補正部４３１は、周波数解析部４２がＦＦＴ演算によって算出した周波数スペクトルに対して減衰補正を行う（ステップＳ９）。減衰補正部４３１は、データのサンプリング周波数に基づいてデータ位置Ｚを求め、このデータ位置Ｚを上述した式（１）の受信深度ｚへ代入することにより、超音波の減衰量Ａを算出する。その後、減衰補正部４３１は、周波数ごとに算出した減衰量Ａを用いて周波数スペクトルの減衰補正を行う。減衰補正部４３１が減衰補正を行った結果を示す具体例として、図６に示すスペクトル曲線Ｃ₁'を挙げることができる。

　ここで、減衰補正部４３１がデータ位置Ｚを求める演算の具体例を説明する。データのサンプリング周波数が５０ＭＨｚである場合、サンプリングの時間間隔は１／５０（ＭＨｚ）＝２０（ｎｓｅｃ）である。ここで、音速を１５３０（ｍ／ｓｅｃ）とすると、データのサンプリング距離間隔は、１５３０（ｍ／ｓｅｃ）×２０（ｎｓｅｃ）／２＝０．０１５３（ｍｍ）となる。処理対象のＦＦＴデータ群のデータ位置までの音線ＬＤの１番目のデータからのデータステップ幅Ｄがｋであるとすると、データ位置Ｚは０．０１５３ｋ（ｍｍ）と求まる。

　続いて、近似部４３２は、ステップＳ９で得られた周波数スペクトルを回帰分析することにより、周波数スペクトルの近似式を算出する（ステップＳ１０）。具体的には、近似部４３２は、周波数帯域（ｆ_LOW＜ｆ＜ｆ_HIGH）の周波数スペクトルを近似する一次式を回帰分析によって算出することにより、この一次式を特徴付ける傾きａ，切片ｂを抽出する。このようにして算出される近似式に対応する回帰直線の具体例として、図６に示す直線Ｌ₁を挙げることができる。

　この後、乖離度算出部４４は、乖離度を算出する（ステップＳ１１）。具体的には、乖離度算出部４４は、関心領域内の各点における乖離二乗和（式（２）を参照）を算出した後、その平均を乖離度として算出する。

　続いて、乖離度表示画像データ生成部５２は、Ｂモード画像データ生成部５１が生成したＢモード画像データ、および乖離度算出部４４が算出した乖離度を用いて乖離度表示画像データを生成する（ステップＳ１２）。

　この後、表示部７は、乖離度表示画像データ生成部５２が生成した乖離度表示画像を表示する（ステップＳ１３）。図１１は、表示部７が表示する乖離度表示画像の表示例を示す図である。同図に示す乖離度表示画像２００は、検体の識別情報（名前、ＩＤ番号等）および乖離度を含む情報を表示する情報表示部２０１と、図７に示すＢモード画像１００に乖離度算出対象の関心領域３００を表示する画像表示部２０２とを有する。このような乖離度表示画像２００を見た診断者は、Ｂモード画像１００と乖離度の値をもとに関心領域３００の組織性状を判定することができる。なお、情報表示部２０１に、近似式の情報、ゲインやコントラスト等の画像情報等をさらに表示するようにしてもよい。

　以上により、超音波観測装置１は、一連の処理を終了する。なお、超音波観測装置１が、ステップＳ１～Ｓ１１の処理を周期的に繰り返すようにしてもよい。

　次に、図１２を参照して、診断者が検体の組織性状を明確に認識して的確に評価するための指標として乖離度を適用することの利点を説明する。図１２は、膵臓における組織性状ごとの乖離度の度数分布を示すヒストグラムである。具体的には、図１２（ａ）が慢性膵炎に対するヒストグラムであり、図１２（ｂ）が膵臓癌に対するヒストグラムである。この二つのヒストグラムを比較すると、乖離度が５５０以下の場合には慢性膵炎である可能性が高い一方、乖離度が５５０より大きい場合には膵臓癌である可能性が高い。

　以下、慢性膵炎と膵臓癌で乖離度の度数分布に顕著な違いが生じる理由について考察する。慢性膵炎は、正常な膵臓細胞の中に線維が現れるため、組織が均一ではなく、エコー信号にも様々な周波数帯が含まれると考えられる。これに対して、膵臓癌は、癌細胞が周囲の組織に浸潤するため、癌細胞のみの均一な組織が広がっている。このため、癌細胞が特定の周波数の超音波を反射（または吸収）するとすれば、周波数スペクトルでは狭い帯域で強度が高くなる（または低くなる）。このため、周波数スペクトルは、非線型性が高くなり、回帰直線との乖離度が大きくなる。以上により、慢性膵炎と膵臓癌とでは、周波数スペクトルの非線型性の違いを大きな要因として、乖離度の度数分布が明確に異なっているものと考えられる。

　本実施の形態においては、乖離度の算出結果をＢモード画像とともに表示部７で表示するため、医師等の診察者は、Ｂモード画像による情報とあわせて検体の組織性状を判別することが可能となり、より高精度の診断を行うことが可能となる。

　以上説明した本発明の一実施の形態においては、検体内の所定領域内の複数の箇所における超音波の周波数スペクトルとこの周波数スぺクトルの近似式との乖離度を算出し、乖離度に関する情報を含む乖離度表示画像データを生成する。乖離度は、上述した通り組織性状と密接に関連している（図１２を参照）。したがって、本実施の形態によれば、診断者が検体の組織性状を明確に認識して的確に評価するための指標を与えることができる。

　また、本実施の形態によれば、超音波の周波数スペクトルが近似式としての回帰直線（１次式）からどの程度ずれているか、すなわちどの程度の非線形性を有するかを評価することで、新しい組織性状の評価方法を提供することができる。その結果、質的画像診断の診断率向上や生検のガイドに貢献しうる、より確度の高い診断方法を実現することができる。

　また、本実施の形態によれば、受信深度に応じた増幅率で増幅するＳＴＣ補正を加えた信号をもとにＢモード画像データを生成する一方、ＳＴＣ補正の影響を相殺して増幅率を受信深度によらず一定にする増幅補正を行ってから周波数スペクトルを算出し、この周波数スペクトルに減衰補正を施した後でその周波数スペクトルの近似式を算出しているため、超音波の伝播に伴う減衰の影響を正しく排除するとともに、受信した超音波をもとに生成する画像データのフレームレートの低下を防止することが可能となる。

　ここまで、本発明を実施するための形態を説明してきたが、本発明は上述した実施の形態によってのみ限定されるべきものではない。例えば、本発明において、乖離度算出部４４は、乖離二乗和以外の量を用いて乖離度を算出してもよい。図１３は、乖離度算出部４４が算出する乖離度の別な例を説明するための図である。この場合、乖離度算出部４４は、関心領域内の各点において、乖離二乗和の代わりに、所定帯域内の周波数スペクトル曲線Ｃ₁'と回帰直線Ｌ₁との間に挟まれる面積（乖離面積）を算出し、この乖離面積の関心領域内の平均を乖離度として算出する。本発明は、このように算出される乖離度を適用しても、上記同様に組織性状の判別に有効な指標として機能する。

　また、本発明において、乖離度算出部４４は、乖離二乗和Ｓの代わりに、帯域内の周波数の周波数スペクトル曲線Ｃ₁'の強度と回帰直線Ｌ₁の強度との差分の絶対値の和

を求めてもよい。

　また、本発明において、乖離度表示画像データ生成部５２は、Ｂモード画像における関心領域内の各点が乖離度に対応した視覚情報を有する乖離度表示画像データを生成するようにしてもよい。この場合の視覚情報としては、輝度値、色相、彩度、明度、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）などの所定の表色系を構成する色空間の変数を適用してもよい。

　また、本発明において、制御部９が、増幅補正部４１による増幅補正処理と減衰補正部４３１における減衰補正処理とを一括して行わせるようにしてもよい。この処理は、図８のステップＳ６における増幅補正処理を行わず、図８のステップＳ９における減衰補正処理の減衰量の定義を次式（４）のように変更して行うことと等価である。
　Ａ'＝２αｚｆ＋γ（ｚ）　　・・・（４）
ここで、右辺のγ（ｚ）は、受信深度ｚにおける増幅率βとβ₀との差であり、
　γ（ｚ）＝－｛（β_th－β₀）／ｚ_th｝ｚ＋β_th－β₀　（ｚ≦ｚ_th）　　・・・（５）
　γ（ｚ）＝０　（ｚ＞ｚ_th）　　・・・（６）
と表される。

　このように、本発明は、特許請求の範囲に記載した技術的思想を逸脱しない範囲内において、様々な実施の形態を含みうるものである。

　１　超音波観測装置
　２　超音波探触子
　３　送受信部
　４　演算部
　５　画像処理部
　６　入力部
　７　表示部
　８　記憶部
　９　制御部
　２１　信号変換部
　３１　信号増幅部
　４１　増幅補正部
　４２　周波数解析部
　４３　周波数スペクトル近似式算出部
　４４　乖離度算出部
　５１　Ｂモード画像データ生成部
　５２　乖離度表示画像データ生成部
　８１　増幅率情報記憶部
　８２　窓関数記憶部
　８３　補正情報記憶部
　８４　乖離度情報記憶部
　１００　Ｂモード画像
　２００　乖離度表示画像
　２０１　情報表示部
　２０２　画像表示部
　３００　関心領域
　４３１　減衰補正部
　４３２　近似部

Claims (10)

1. 　検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信し、受信した超音波に基づいて画像表示を行う超音波観測装置であって、
   　前記検体の所定領域内の複数の箇所における前記超音波の周波数を解析することによって各箇所の周波数スペクトルを算出する周波数解析部と、
   　前記周波数解析部が算出した各箇所の周波数スペクトルの近似式を算出する周波数スペクトル近似式算出部と、
   　前記周波数解析部が算出した各箇所の周波数スペクトルと該周波数スペクトルに対応して前記周波数スペクトル近似式算出部が算出した該周波数スペクトルの近似式との乖離度を算出する乖離度算出部と、
   　前記乖離度算出部が算出した乖離度に関する情報を含む乖離度表示画像データを生成する乖離度表示画像データ生成部と、
   　を備えたことを特徴とする超音波観測装置。
2. 　前記乖離度算出部は、
   　前記各箇所における周波数スペクトルと該周波数スペクトルの近似式との乖離度の前記所定領域内における平均をさらに算出し、
   　前記乖離度に関する情報は、前記平均であることを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
3. 　前記乖離度表示画像データ生成部は、
   　前記各箇所に対して乖離度に応じた視覚情報を割り当てることによって前記乖離度表示画像データを生成することを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
4. 　前記乖離度は、
   　前記周波数スペクトルの所定帯域に含まれる任意の周波数に対応する周波数スペクトルの強度および該周波数スペクトルの近似式の強度の差の二乗和として定義される乖離二乗和であることを特徴とする請求項１～３のいずれか一項に記載の超音波観測装置。
5. 　前記乖離度は、
   　前記周波数を横軸とし、前記周波数スペクトルの強度を縦軸としたときに前記周波数スペクトルの所定帯域において前記周波数スペクトルと前記近似式とによって囲まれる面積として定義される乖離面積であることを特徴とする請求項１～３のいずれか一項に記載の超音波観測装置。
6. 　前記周波数スペクトル近似式算出部は、
   　前記周波数スペクトルに対して、超音波が伝播する際に該超音波の受信深度および周波数に応じて発生する減衰の寄与を削減する減衰補正を行う減衰補正部と、
   　前記減衰補正部が補正した周波数スペクトルの近似式を回帰分析によって算出する近似部と、
   　を有することを特徴とする請求項１～５のいずれか一項に記載の超音波観測装置。
7. 　前記近似式は、周波数を変数とする１次式であることを特徴とする請求項６に記載の超音波観測装置。
8. 　前記検体から受信した超音波の信号を、受信深度に応じた増幅率で増幅する信号増幅部と、
   　前記信号増幅部が増幅した超音波の信号の振幅を輝度に変換して表示するＢモード画像データを生成するＢモード画像データ生成部と、
   　前記信号増幅部が増幅した前記超音波の信号に対して受信深度によらず増幅率を一定とする増幅補正を行う増幅補正部と、
   　をさらに備え、
   　前記周波数解析部は、
   　前記増幅補正部が増幅補正した前記超音波の信号の周波数を解析することを特徴とする請求項１～７のいずれか一項に記載の超音波観測装置。
9. 　検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信し、受信した超音波に基づいて画像表示を行う超音波観測装置の作動方法であって、
   　前記検体内の所定領域内の複数の箇所における前記超音波の周波数を解析することによって各箇所の周波数スペクトルを周波数解析部により算出する周波数解析ステップと、
   　前記周波数解析ステップで算出した各箇所の周波数スペクトルを近似することによって各箇所の周波数スペクトルの近似式を算出する周波数スペクトル近似式算出ステップと、
   　前記周波数解析ステップで算出した各箇所の周波数スペクトルと該周波数スペクトルに対応して前記周波数スペクトル近似式算出ステップで算出した該周波数スペクトルの近似式との乖離度を算出する乖離度算出ステップと、
   　前記乖離度算出ステップで算出した乖離度に関する情報を含む乖離度表示画像データを乖離度表示画像データ生成部により生成する乖離度表示画像データ生成ステップと、
   　を有することを特徴とする超音波観測装置の作動方法。
10. 　検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信し、受信した超音波に基づいて画像表示を行う超音波観測装置に、
    　前記検体内の所定領域内の複数の箇所における前記超音波の周波数を解析することによって各箇所の周波数スペクトルを周波数解析部により算出する周波数解析ステップと、
    　前記周波数解析ステップで算出した各箇所の周波数スペクトルを近似することによって各箇所の周波数スペクトルの近似式を算出する周波数スペクトル近似式算出ステップと、
    　前記周波数解析ステップで算出した各箇所の周波数スペクトルと該周波数スペクトルに対応して前記周波数スペクトル近似式算出ステップで算出した該周波数スペクトルの近似式との乖離度を算出する乖離度算出ステップと、
    　前記乖離度算出ステップで算出した乖離度に関する情報を含む乖離度表示画像データを乖離度表示画像データ生成部により生成する乖離度表示画像データ生成ステップと、
    　を実行させることを特徴とする超音波観測装置の作動プログラム。

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