JP5813779B2 - 超音波イメージング装置、超音波イメージング方法および超音波イメージング用プログラム - Google Patents

Description

本発明は、超音波により生体のイメージングを行う際に組織境界を明瞭に識別することが可能な超音波イメージング方法および超音波イメージング装置に関する技術である。

医療画像診断に用いられる超音波撮像装置においては、診断動画像（Bモード画像）の小領域の変化量に基づいて組織の弾性係数分布を推定して、硬さをカラーマップに変換して表示する方法が知られている。しかしながら、例えば腫瘍の辺縁部の場合、周囲の組織に対して、音響インピーダンスも弾性率も大きく異ならないことがあり、このような場合には、診断動画像においても弾性画像においても腫瘍と周囲の組織との境界を把握できない。

そこで、時系列で異なる２つの診断画像データについてブロックマッチング処理により診断画像の各領域の動きベクトルを求め、動きベクトルからスカラー場画像を作成する手法がある。これにより、音響インピーダンスも弾性率も周囲と大きく異ならない組織の境界を識別することができる。

しかしながら、エコー信号が微弱になるペネトレーション限界領域等のように画像データにノイズの多い領域では、動きベクトルを求める際にノイズの影響により誤りベクトルが発生し、境界の識別度が劣化する。そこで、特許文献１では、動きベクトルを求める際に、関心領域の移動先の候補である複数領域と、関心領域との画像データの類似度を求め、類似度分布からその関心領域について求めた動きベクトルの信頼度を判定している。動きベクトルの信頼度が低い場合には、その動きベクトルを除去等することができるため、境界の識別度を向上させることができる。

国際公開ＷＯ２０１１／０５２６０２号

従来の特許文献１等に記載の動きベクトルを求めて組織の境界を識別する方法は、ブロックマッチング処理により画像上の各領域の動きベクトルを求め、この動きベクトルをスカラーに変換してスカラー場画像を作成するという二つの工程が必要である。

本発明の目的は、動きベクトルを求めることなく、直接スカラー場画像を作成して被検体の境界が把握可能な超音波イメージング装置を提供することにある。

上記目的を達成するために、本発明の第１の態様によれば、以下のような超音波イメージング装置が提供される。すなわち、対象に向かって超音波を送信する送信部と、対象から到来する超音波を受信する受信部と、受信部の受信信号を処理して２フレーム以上の画像を生成する処理部とを有する。処理部は、生成した２フレーム以上の画像のうち、１のフレームに複数の関心領域を設定し、別の１のフレームに前記関心領域よりも広い探索領域を前記複数の関心領域ごとに設定し、探索領域内に関心領域と対応する大きさの候補領域を複数設定し、関心領域の画素値と前記候補領域内の画素値との間のノルムを、複数の候補領域ごとに求めることにより、探索領域内のノルムの分布を求め、ノルムの分布状態を表す値（スカラー値）を、探索領域に対応する関心領域の画素値として画像を生成する。

本発明によれば、探索領域のノルムの分布状態を表す値を求める。ノルムは、境界があれば、境界に沿って低い値を示す。よって、ノルムの分布状態を表す値（スカラー値）を、探索領域に対応する関心領域の画素値として画像を生成するため、ベクトル場を生成することなく、被検体の境界を表わす画像を生成することができる。

第１の実施形態の超音波イメージング装置のシステム構成例を示すブロック図。 第１の実施形態の超音波イメージング装置による画像生成の処理手順を示すフローチャート。 図２のステップ２４の詳細を示すフローチャート。 図２のステップ２４の処理を２層構造の被検体（ファントム）で説明する図。 （ａ）は、関心領域が静止部にある場合の、探索領域のｐノルム分布を示す分布図、（ｂ）は、（ａ）のｐノルム分布のヒストグラム、（ｃ）は、第１の実施形態の関心領域が境界部にある場合の、探索領域のｐノルム分布を示す分布図、（ｄ）は、（ｃ）のｐノルム分布のヒストグラム。 （ａ）第１の実施形態のＢモード像、（ｂ）第１の実施形態のスカラー場画像、（ｃ）従来のベクトル場画像、（ｄ）従来のベクトル場画像の歪テンソル画像。 （ａ）第１の実施形態のスカラー場画像と、Ｂモード画像との重畳画像を示す説明図、（ｂ）第１の実施形態のスカラー場画像と、Ｂモード画像と、ベクトル場画像との重畳画像を示す説明図。 第１の実施形態の超音波イメージング装置による画像生成の処理手順を示すフローチャート。 （ａ）スカラー場画像に虚像が生じた例を示す画像、（ｂ）第２の実施形態のｐノルム値の平均値と頻度のヒストグラム、（ｃ）第２の実施形態で低信頼部を暗色表示に置き換えたスカラー場画像。 第２の実施形態の画像の処理手順を示すフローチャート。 第３の実施形態の画像の生成手順を示すフローチャート。 （ａ）〜（ｈ）第３の実施形態の探索領域に設定する８つの方向のモデルを示す説明図。 （ａ）〜（ｃ）第６の実施形態の境界の向きとベクトル場のパターン例を示す説明図。 第６の実施形態の境界ノルムを求める手順を示すフローチャート。 第７の実施形態で一部重複して設定されたＲＯＩを示す説明図。 第７の実施形態のルックアップテーブルを用いた演算量低減のための処理手順を示すフローチャート。 第８の実施形態で連続フレームについて求めた情報エントロピーを示すグラフ。 第８の実施形態の情報エントロピーを用いる画像表示の処理手順を示すフローチャート。 （ａ）第９の実施形態の抽出されたスカラー場画像と、ベクトル場画像と、Ｂモード画像の重畳画像を示す説明図、（ｂ）スカラー場画像のスカラー値と頻度のヒストグラム。 第９の実施形態の抽出したスカラー場画像を生成する処理手順を示すフローチャート。

本発明の超音波イメージング装置は、対象に向かって超音波を送信する送信部と、対象から到来する超音波を受信する受信部と、受信部の受信信号を処理して２フレーム以上の画像を生成する処理部とを有する。処理部は、生成した２フレーム以上の画像のうち、１のフレームに複数の関心領域を設定し、別の１のフレームに関心領域よりも広い探索領域を複数の関心領域ごとに設定する。探索領域内には、関心領域と対応する大きさの候補領域を複数設定する。処理部は、関心領域の画素値と候補領域内の画素値との間のノルムを、複数の候補領域ごとに求めることにより、探索領域内のノルムの分布を求め、ノルムの分布状態を表す値（スカラー値）を、探索領域に対応する関心領域の画素値として画像を生成する。ここで、関心領域において画素値の代わりに受信信号の振幅値あるいは位相値を直接用いてノルムを算出することも可能である。画素値は対数圧縮処理を施されているため、元の受信信号の方が線形な変化が正確に反映されて高分解能化が図られる。

ノルムは、境界があれば、境界に沿って低い値を示すため、ノルムの分布状態を表す値（スカラー値）を、探索領域に対応する関心領域の画素値として画像を生成することにより、本発明の超音波イメージング装置は、ベクトル場を生成することなく、被検体の境界を表わす画像を生成することができる。

ノルムは、下記式（１）で表わされるｐノルム（べき乗ノルムともいう）を用いることができる。

ただし、P_m(i_０、j_０)は、前記関心領域内の所定の位置(i_０、j_０)（例えば中心位置）にある画素の画素値、P_m＋Δ(i、j)は、前記候補領域内の位置(i、j)にある画素の画素値、ｐは予め定めた実数である。

上記ｐは、１よりも大きい実数であることが望ましい。

ノルムの分布状態を表す値（スカラー値）としては、例えば、ノルム分布の統計量を用いる。例えば、統計量として、探索領域内のノルム分布のノルム値の最小値と、ノルム値の平均値との差で定義される乖離度を用いることができる。また、例えば、探索領域内のノルム分布のノルム値の標準偏差を平均値で除算した変動係数を統計量として用いることができる。

ノルムの分布状態を表す値（スカラー値）としては、統計量以外の値を用いることも可能である。例えば、探索領域内に設定した着目領域を中心とした複数の方向のうち、その方向に沿った位置にある候補領域のノルム値の平均が最小になる第１方向と、着目領域を通って第１方向と直交する第２方向とをそれぞれ求め、第１方向に沿った候補領域のノルム値の平均と、第２の方向に沿った候補領域のノルム値の平均との比率値または差分値を、探索領域に対応する関心領域についてのノルムの分布状態を表す値として用いることが可能である。このとき、探索領域内のノルムの分布に予めラプラシアンフィルタにより強調処理し、強調処理後の分布について比率値または差分値を求めてもよい。

また、探索領域内のノルムの分布を表わす行列を生成し、行列に固有値分解処理を施して固有値を求め、この固有値を、探索領域に対応する関心領域についてのノルムの分布状態を表す値（スカラー値）として用いることも可能である。

また、処理部は、動きベクトルをさらに求める構成とすることも可能である。例えば、処理部は、探索領域の中でノルム値が最小になる候補領域を関心領域の移動先として選択して、関心領域の位置と選択した候補領域の位置とを結ぶ動きベクトルを求める。複数の関心領域についてそれぞれ、動きベクトルを生成することにより、動きベクトル場を生成する。さらに処理部は、動きベクトル場に設定した複数の着目領域についてそれぞれ、x成分に関してのｙ方向微分の２乗値と、ｙ成分に関してのx方向微分の２乗値との総和を境界ノルム値として求め、この境界ノルム値を着目領域の画素値として画像を生成することも可能である。

また、処理部は、複数の関心領域を一部重複するように設定した場合には、１の関心領域についてノルムを計算する際に重複する領域について求めた値を、記憶領域のルックアップテーブルに格納し、他の関心領域についてノルムを計算する際にルックアップテーブルから読み出して用いる構成とすることも可能である。同様に、複数の候補領域を一部重複するように設定した場合には、重複する領域について求めた値を、記憶領域のルックアップテーブルに格納し、他の候補領域についてノルムを計算する際にルックアップテーブルから読み出して用いることも可能である。これらにより、演算量を低減できる。

また、処理部は、ノルムの分布状態を表す値を画素値として生成した画像を、時系列に複数フレーム生成し、フレームごとに情報エントロピー量を算出し、情報エントロピー量が予め設定した閾値よりも小さければ、フレームを表示する画像として使用しないようにすることも可能である。これにより、情報エントロピー量の小さな異常画像を排除することができるので、視認性の良好な連続画像を表示可能になる。

また、ノルムの分布状態を表す値が所定値以上の画素を抽出した抽出画像を生成し、Ｂモード画像と重畳して表示することも可能である。ノルムの分布状態を表す値が所定値以上の画素は、境界部を示す画素であるので、Ｂモード像の境界部のみに抽出画像を表示できる。上記所定値を定めるために、ノルムの分布状態を表す値を画素値として生成した画像について、ノルムの分布状態を表す値とその頻度のヒストグラムを生成し、ヒストグラムの山型状分布を探索し、山型状分布の最小値を上述の所定値として用いることも可能である。

また、本発明の別の態様の超音波イメージング装置は、対象に向かって超音波を送信する送信部と、前記対象から到来する超音波を受信する受信部と、前記受信部の受信信号を処理して２フレーム以上の画像を生成する処理部とを有する。処理部は、受信した２フレーム以上の画像に対応する受信信号のうち、１のフレームに該当する受信信号分布に複数の関心領域を設定し、別の１のフレームに該当する受信信号分布に関心領域よりも広い探索領域を複数の関心領域ごとに設定し、探索領域内に関心領域と対応する大きさの候補領域を複数設定し、関心領域の振幅分布あるいは位相分布と、候補領域内の振幅分布あるいは位相分布との間のノルムを、複数の候補領域ごとに求めることにより、探索領域内のノルムの分布を求め、当該ノルムの分布状態を表す値を、探索領域に対応する関心領域の画素値として画像を生成する。

また、本発明によれば、超音波イメージング方法が提供される。すなわち、対象に向かって超音波を送信し、前記対象から到来する超音波を受信して得た受信信号を処理して２フレーム以上の画像を生成する。画像から２フレームを選択し、１のフレームに複数の関心領域を設定し、別の１のフレームに関心領域よりも広い探索領域を複数の関心領域ごとに設定する。探索領域内には関心領域と対応する大きさの候補領域を複数設定する。関心領域の画素値と候補領域内の画素値との間のノルムを、複数の候補領域ごとに求めることにより、探索領域内のノルムの分布を求める。ノルムの分布状態を表す値を、探索領域に対応する前記関心領域の画素値として画像を生成する。

また、本発明によれば、超音波用イメージングプログラムが提供される。すなわち、コンピュータに、２フレーム以上の超音波画像から２のフレームを選択する第１のステップ、１のフレームに複数の関心領域を設定する第２のステップ、別の１のフレームに前記関心領域よりも広い探索領域を複数の関心領域ごとに設定し、探索領域内に前記関心領域と対応する大きさの候補領域を複数設定する第３のステップ、関心領域の画素値と前記候補領域内の画素値との間のノルムを、前記複数の候補領域ごとに求めることにより、探索領域内のノルムの分布を求める第４のステップ、ノルムの分布状態を表す値を、探索領域に対応する関心領域の画素値として画像を生成する第５のステップ、を実行させるための超音波イメージング用プログラムである。

本発明の一実施形態の超音波イメージング装置について具体的に以下説明する。

（第１の実施形態）
図１に本実施形態の超音波イメージング装置のシステム構成を示す。本装置は、超音波境界検出機能を備えている。図１のように、本装置は、超音波探触子（プローブ）１、ユーザインタフェース２、送波ビームフォーマ３、制御系４、送受切り替えスイッチ５、受波ビームフォーマ６、包絡線検波部７、スキャンコンバータ８、処理部１０、パラメータ設定部１１、合成部１２および表示部１３を備えて構成される。

超音波素子が一次元に配列された超音波探触子１は、生体に超音波ビーム（超音波パルス）を送信する送信部であり、かつ、生体から反射されたエコー信号（受波信号）を受信する受信部である。制御系４の制御下で、送波焦点に合わせた遅延時間をもつ送波信号が送波ビームフォーマ３により出力され、送受切り替えスイッチ５を介して超音波探触子１に送られる。生体内で反射又は散乱されて超音波探触子１に戻った超音波ビームは、超音波探触子１によって電気信号に変換され、送受切り替えスイッチ５を介し受波ビームフォーマ６に受波信号として送られる。

受波ビームフォーマ６は、制御系４の制御下で受信タイミングに応じて遅延時間を調整するダイナミックフォーカスを行って、実部と虚部のＲＦ信号を出力する。このＲＦ信号は包絡線検波部７によって検波されてからビデオ信号に変換され、スキャンコンバータ８に入力されて画像データ（Ｂモード画像データ）に変換される。以上説明した構成は、周知の超音波イメージング装置の構成と同じである。さらに本発明では、ＲＦ信号を直接処理する構成により、超音波境界検出を実施する事も可能である。

本発明の装置では、超音波境界検出処理を処理部１０により実現する。処理部１０は、ＣＰＵ１０ａとメモリ１０ｂとを有し、あらかじめメモリ１０ｂに格納しておいたプログラムをＣＰＵ１０ａが実行することにより、被検体組織の境界を検出可能なスカラー場画像を生成する。スカラー場画像の生成処理について、図２等を用いて後で詳しく説明する。合成部１２は、スカラー場画像とＢモード画像とを合成処理した後、表示部１３にて表示する。

パラメータ設定部１１では、処理部１０での信号処理のためのパラメータや合成部１２での表示画像の選択設定等を行う。これらのパラメータは、オペレータ（装置操作者）によりユーザインタフェース２から入力される。信号処理のためのパラメータとしては、例えば、所望のフレームｍ上の関心領域の設定や、フレームｍとは異なるフレームｍ+Δ上の探索領域の設定をオペレータから受け付けることが可能である。表示画像の選択設定としては、例えば、元画像とベクトル場画像（またはスカラー画像）とを１画像に合成してディスプレイに表示するか、あるいは２画像以上の動画像を並べて表示するかの選択設定を操作者から受け付けることが可能である。

図２は、本発明の処理部１０及び合成部１２における画像の生成および合成処理の動作を示すフローチャートである。処理部１０は、まず、スキャンコンバータ８から計測信号を取得し、通常の信号処理を施してＢモード動画像を作成する（ステップ２１、２２）。次にＢモード動画像から所望のフレームｍとそれとは異なる時間のフレームｍ＋Δの2フレームを抽出する（ステップ２３）。例えばΔ＝1フレームとし、所望フレームｍと次のフレームｍ＋１の２フレームを抽出する。この２フレームの抽出は、パラメータ設定部１１を介してオペレータから受け付けることも可能であるし、処理部１０が自動で選択する構成にすることも可能である。

処理部１０は、抽出した２つのフレームからｐノルム分布を算出し、スカラー場画像を生成する（ステップ２４）。求めたスカラー場画像をＢモード画像に重畳した合成画像を生成し、表示部１３に表示させる（ステップ２７）。ステップ２３において所望フレームとして、時系列で順次異なるフレームを選択して上記ステップ２１〜２７の処理を繰り返し、合成画像を連続表示することにより、合成画像の動画を表示することも可能である。

図３は、上記ステップ２４のスカラー場画像の生成動作の詳細な処理を示すフローチャートである。まず、処理部１０は、ステップ２３で抽出されたフレームｍに所定のピクセル数Ｎの関心領域ＲＯＩ(region of interest：関心領域)３１を図４のように設定する（ステップ５１）。ＲＯＩ３１に含まれるピクセルの画素値、例えば輝度の分布をP_m(i_０、j_０)と表す。i_０、j_０は、ＲＯＩ３１内の当該ピクセルの位置を示す。

次に処理部１０は、ステップ２３で抽出されたフレームｍ＋Δに所定の大きさの探索領域３２を図４のように設定する（ステップ５２）。探索領域３２は、フレームｍのＲＯＩ３１の位置を含む。例えば、探索領域３２は、ＲＯＩ３１の中心位置と一致するように設定する。探索領域３２の大きさは、ＲＯＩ３１よりも大きい所定のサイズとする。ここでは、フレームｍの画像全体に渡って順次ＲＯＩ３１を設定し、それを中心とした所定の大きさの探索領域３２を設定する構成について説明するが、パラメータ設定部１１においてオペレータから受け付けたフレームｍの所定の範囲のみにＲＯＩ３１を順次設定することも可能である。

処理部１０は、探索領域３２内に図４のようにＲＯＩ３１と等しい大きさの複数の候補領域３３を設定する。図４では、探索領域３２をＲＯＩ３１と等しい大きさにマトリクス状に区切り、候補領域３３を設定しているが、隣り合う候補領域３３が一部重なり合うように設定することも可能である。候補領域３３に含まれるピクセルの画素値、例えば輝度の分布をP_m＋Δ(i、j)と表す。i、jは、候補領域３３内の当該ピクセルの位置を示す。

処理部１０は、候補領域３３のピクセルの輝度分布P_m＋Δ(i、j)と、ＲＯＩ３１の輝度分布P_m(i_０、j_０)とを用いて、上述した式（１）によりｐノルムを計算し、これを当該候補領域３３のｐノルム値とする。上述した式（１）のｐノルムは、ＲＯＩ３１の位置(i_０、j_０)のピクセルの輝度P_m(i_０、j_０)と、候補領域３３内の位置i_０、j_０と対応する位置(i、j)にあるピクセルの輝度P_m＋Δ(i、j)との差の絶対値のｐ乗を求め、候補領域３３のすべてのピクセルについて加算し、１／ｐ乗した値である。ｐ値は、予め定めた実数、もしくは、パラメータ設定部１１を介してオペレータから受け付けた値を用いる。ｐ値は、整数に限らず、小数であっても構わない。

上述の式（１）のようにべき数をｐとするｐノルムは、距離の概念に相当する値であり、ＲＯＩ３１の輝度分布P_m(i_０、j_０)と、候補領域３３の輝度分布P_m＋Δ(i、j)の類似度を示す。すなわち、ＲＯＩ３１の輝度分布P_m(i_０、j_０)と、候補領域３３の輝度分布P_m＋Δ(i、j)が同一であれば、ｐノルムはゼロとなる。また、両者の輝度分布が異なれば異なるほど大きな値を示す。

処理部１０は、探索領域３２のすべての候補領域３３について、ｐノルム値を求める（ステップ５３）。これにより、ＲＯＩ３１に対応する探索領域３２内のｐノルム分布を求めることができる。求めたｐノルム値は、処理部１０内のメモリ１０ｂに格納する。

図５（ａ）、（ｃ）に本発明のｐノルム分布の例を示す。図５（ａ）は、ＲＯＩ３１およびその探索領域３２がいずれも被検体の静止部に位置する場合の探索領域３２のノルム分布である。図５（ｃ）は、被検体として、ゲル基材のファントム４１とファントム４２を上下に重ね、上側ファントム４１に対して、下側ファントムが水平方向に相対的に滑っている境界に、ＲＯＩ３１を配置した場合の探索領域３２のノルム分布である。なお、図５（ａ）、（ｃ）において探索領域３２は、２１×２１個の候補領域３３に区分けされている。候補領域３３のブロックサイズは３０×３０ピクセル、探索領域３２は５０×５０ピクセルであり、候補領域３３を探索領域３２内で１ピクセルずつ移動させている。すなわち、隣り合う候補領域３３は、２９ピクセル重なり合っている。探索領域３２の中心は、ＲＯＩ３１の位置に対応している。

図５（ａ）のように、ＲＯＩ３１が静止部に位置する場合、ｐノルム分布は、ＲＯＩ３１の位置に対応する中心位置が最小ノルム値となっている。一方、図５（ｃ）のように、滑っている被検体の境界にＲＯＩ３１を配置した場合、ノルム分布は、探索領域３２の中心位置が最小ノルム値となるだけでなく、探索領域３２内の被検体の境界に沿った方向にｐノルム値の小さい領域（ｐノルムの谷）が形成される。

このようにＲＯＩ３１が被検体の静止部に位置するか、滑っている境界に位置するかで、探索領域３２のｐノルムの分布が異なることを本発明では利用し画像化する。具体的には、探索領域３２のｐノルムの分布を示す統計量を求め、その探索領域３２に対応するＲＯＩ３１のスカラー値とする（ステップ５４）。統計量としては、静止部と境界部のｐノルム分布の差を表わすことができるものであればよい。ここでは、統計量として式（２）で求められる乖離度を用いる。

すなわち、処理部１０は、探索領域３２の全ｐノルム値から、最小値と平均値を求め、式（２）により乖離度を演算する。

式（２）の乖離度を、図５（ｂ）、（ｄ）のヒストグラムを用いて示す。図５（ｂ）、（ｄ）は、それぞれ図５（ａ）、（ｃ）の探索領域３２内のｐノルム値のヒストグラムである。図５（ａ）のようにＲＯＩ３１が静止部に位置する場合、探索領域３２のｐノルム分布は、ＲＯＩ３１の位置に対応する中心位置が最小ノルム値となり、その周辺のｐノルム値は高いため、ｐノルム値の最小値と分布の平均とが充分にかけ離れている特徴が見られる。よって、乖離度は大きくなる。一方、図５（ｃ）のようにＲＯＩ３１が境界部に位置する場合、ＲＯＩ３１に対応する中心位置のｐノルム値が最小値となるが、その周辺の境界に沿う領域もｐノルム値が小さくなる誤差が存在するため、ヒストグラム全体の分布が広がる様相を呈する。このため、ｐノルムの最小値と分布の平均との差が小さくなり、乖離度も小さくなる。

このように、ステップ５４において、ｐノルム分布の乖離度（スカラー値）を求めることにより、当該ＲＯＩ３１が被検体の静止部に位置するか、滑っている境界に位置するかをスカラー値で示すことができる。

上記ステップ５１〜５４を全ＲＯＩ３１について計算するまで繰り返す（ステップ５５）。全ＲＯＩ３１について求めた乖離度（スカラー値）を、画像の画素値（例えば輝度値）に変換した画像（スカラー場画像）を生成する（ステップ５６）。以上のステップ５１〜５６により、ステップ２４のスカラー場画像が生成される。

図６（ａ）に上記ステップ２２で求めたＢモード画像、図６（ｂ）に上記ステップ２４で求めたスカラー場画像の具体例を示す。図６（ａ）のＢモード画像は、ゲル基材ファントム４１、４２を２層に重ね、上側のファントム４１に超音波プローブを固定して横方向に移動させながら撮像したものである。超音波プローブを固定した上側は相対的に静止状態、一方下側のファントム４２は横移動を示すベクトル場となっている。なお、図６（ｂ）はｐ＝２として計算している。

図６（ｂ）のように、本発明のｐノルム分布の乖離度（スカラー値）を画素値としたスカラー場画像は、ファントム４１、４２の滑り境界部における乖離度が大きく、滑り境界部を明確に画像化できていることが分かる。したがって、ステップ２６において、スカラー場画像を単独もしくは、Ｂモード画像と重畳して表示することにより、Ｂモード画像に境界が表れにくい境界、例えば音響インピーダンスも弾性率も周囲と大きく異ならない組織の境界、をスカラー場画像で明確に表示することができる。

また、図６（ｂ）のスカラー場画像は、ペネトレーション限界付近の深部領域においても虚像が発生しておらず、虚像が抑制されることが分かる。

比較例として、図６（ｃ）に従来のブロックマッチング処理により求めたベクトル場画像を示す。この画像は、図６（ａ）のＢモード画像をフレームｍとし、次フレーム（フレームｍ＋Δ、Δ＝１フレーム）とのブロックマッチング処理（ステップ２４）により、ＲＯＩの移動位置を求め、移動の方向および大きさをベクトル（矢印）として示したベクトル場画像である。図６（ｃ）において下部（深部）の領域には、動きベクトルが乱れている現象が見られる。これは上部に設置したプローブからの距離が遠くなる程、検出感度のＳＮ比が低下して電気ノイズ等の影響が増大する事に起因しており、ペネトレーション限界を示している。図６（ｄ）には、図６（ｃ）のベクトル場の歪テンソルを求め、歪テンソルを画素値（例えば輝度値）として画像化したものを示す。図６（ｄ）においても誤ベクトルの影響で、深部において虚像が発生している現象が見られる。

このように、本実施形態のｐノルムから求めたスカラー場画像（図６（ｂ））は、従来の図６（ｃ）、（ｄ）のベクトル場やベクトル場に基づく歪テンソル場画像と比較して、虚像を抑制でき、滑り境界部を明確に示すことができる。

本発明で求めたスカラー場画像とＢモード画像は、図７（ａ）のように重ね合わせて表示する。これにより、Ｂモード像の境界が不鮮明である場合にも、スカラー場画像により境界を把握することができる。

また、本実施形態において、ベクトル場画像をさらに生成し、これをスカラー場画像およびＢモード画像と重畳して表示することも可能である。この場合、図８のようにステップ２４の後にステップ２５を行う。ステップ２５では、ステップ２４で算出した探索領域３２内のすべての候補領域３３のｐノルム値の中で最小値を探索し、最小値の候補領域３３をＲＯＩ３１の移動先領域と判定し、ＲＯＩ３１の位置(ｉ_０,j_０)と移動先の候補領域の位置(ｉ_ｍｉｎ,j_ｍｉｎ)とを結ぶ動きベクトルを決定する。これをすべてのＲＯＩ３１について実行することにより、ベクトル場を得る。各ベクトルを矢印で示す画像を生成し、ベクトル場画像を得ることができる。

得られたベクトル場画像を、スカラー場画像およびＢモード画像と重畳して表示する（ステップ２６）。重畳画像の例を図７（ｂ）に示す。ベクトル場画像を重畳表示することにより、スカラー場画像で確認される境界を挟んで被検体がどの方向に移動しているかを明確に把握することができる。

本実施形態において式（１）のｐノルムのｐ値は実数であればよいが、最適なｐの値は、例えば評価対象の典型サンプルに対して適切な変化幅でｐ値のパラメータサーベイを行い、最も虚像の少ない明瞭な画像が得られる値に設定することが可能である。また、ｐ値は、１よりも大きい実数であることがより望ましい。ｐ＝１に設定し、図６（ａ）の２層滑りファントムのＢモード像について、図２および図３のフローによりスカラー場画像を得た場合の画像例を図９（ａ）に示す。図９（ａ）において画像下部（深部）では、図６（ｂ）のｐ＝２の場合と同様に虚像が抑制されていることが分かる。しかしながら境界線より上部の静止領域において、新たな虚像が見られる。これはｐ＝１のノルムはスパース性の影響を受けやすいためと推察される。このように、静止部の虚像を抑制するため、ｐは１よりも大きい値に設定することが望ましい。なお、虚像を排除するための画像処理を行うことも可能である。これについては、第２の実施形態で説明する。

また、上記説明では、探索領域３２のｐノルムの分布状態を表わす統計量として乖離度を求め、この値からスカラー場画像を生成したが、乖離度以外の他のパラメータを用いることも可能である。例えば、変動係数を使用することが可能である。変動係数は次式で定義され、標準偏差を平均で規格化した統計量であり、分布のばらつきの大きさ（すなわち最小値の分離し難さ）を表す。

（第２の実施形態）
第２の実施形態では、第１の実施形態で求めたスカラー場画像に虚像が発生する場合に、虚像を除去等する。すなわち、画像領域の信頼度を識別し、低信頼度の領域を除去等することにより、虚像を除去し、画像全体の信頼度を向上させる。これを図９および図１０を用いて説明する。

図９（ａ）は、第１の実施形態で述べたように式（１）においてｐ＝１として求めたスカラー場画像であり、境界部に虚像が発生している。図９（ｂ）は、画像領域の信頼度の識別に用いるヒストグラムであり、図９（ｃ）は、低信頼度の画像領域の輝度を暗色に置き換えたスカラー場画像である。図１０は、虚像を除去するための処理部１０の動作を示すフローチャートである。

まず処理部１０は、オペレータから虚像の除去の指示を受けたならば、虚像除去のためのプログラムを読み込んで実行することにより、図１０のフローのように動作する。まず、図３のフローのステップ５１で設定した複数のＲＯＩ３１の一つを選択し（ステップ１０２）、このＲＯＩ３１に対応する探索領域３２内の複数の候補領域３３について求めたｐノルム値を処理部１０内のメモリ１０ｂから読み出し、その平均を算出し、当該ＲＯＩ３１に対応するｐノルム値の平均値とする（ステップ１０３）。このステップ１０２、１０３を、すべてのＲＯＩ３１について繰り返す（ステップ１０１）。

すべてのＲＯＩ３１について求めたｐノルム値の平均値とその頻度から図９（ｂ）のようなヒストグラムを生成する（ステップ１０４）。ｐノルム値の平均値が大きい程、信頼度の低いＲＯＩと評価し、ヒストグラムにおいてｐノルム値の平均値が大きい領域に、低いピークの山状の分布が生じていれば、この部分を低信頼度領域９１と判定する。すなわち、ｐノルム値の平均値の小さい領域に位置するピークの大きな山状の分布を高信頼部９０と判定し、それよりもｐノルム値の平均値が大きい領域に位置する低いピークの山状の分布を低信頼部９１と判定する。そして、低信頼部９１と高信頼部９０との間の谷（頻度最小値）９３の位置を求める（ステップ１０５）。谷９３よりもｐノルム値の平均値が大きい範囲（低信頼度領域９１）のＲＯＩ３１を低信頼度領域と設定する（ステップ１０６）。当該ＲＯＩ３１について図３のステップ５４で求めたスカラー値（乖離度や変動係数）を除去してスカラー場画像を生成する（ステップ１０７）。例えば、図９（ｃ）のように低信頼度領域のＲＯＩ３１については、輝度を予め定めた所定の暗色に置き換えて表示する。また、低信頼度領域のＲＯＩ３１の輝度を、所定の明色に置き換えたり、周辺の輝度と同じ輝度に置き換えて表示することも可能である。

第２の実施形態により、虚像を除去することができるため、より明瞭に被検体の境界を認識可能なスカラー場画像を提供できる。

（第３の実施形態）
第１の実施形態では、ｐノルム分布の統計量（乖離度や変動係数）を求めて画像を生成したが、第３の実施形態では、別の手法を用いてｐノルム分布から組織の境界を認識可能な画像を生成する。この処理方法を図１１および図１２を用いて説明する。

探索領域３２のｐノルム値の分布において、被検体の境界に沿った候補領域３３は、第1の実施形態で述べたように、境界に沿ってｐノルム値の小さい領域（ｐノルム値の谷）が形成される。このため、ｐノルム値の分布は、境界に沿った候補領域３３の値の方が、境界に対して直交する方向に沿った候補領域３３よりも小さい値を示す特徴がある。これを利用して、本実施形態では画像を生成する。

図１１に本実施形態の処理部１０の処理フローを示す。また、図１２（ａ）〜（ｈ）には、探索領域３２のｐノルム値の分布上で選択される候補領域３３の８つのパターンを示す。なお、図１２（ａ）〜（ｈ）には、図示を容易にするため探索領域３２内に候補領域３３が５×５でマトリクス状に配置された例を図示しているが、候補領域３３の実際の配置は、ステップ５２で設定された配置である。

まず、処理部１０は、第１の実施形態の図２のステップ２１〜２３および図３のステップ５１〜５３を実行し、複数のＲＯＩ３１に対応する探索領域３２についてｐノルム値の分布を求める。次に、ＲＯＩ３１を選択し（ステップ１１１）、当該ＲＯＩ３１に対応する探索領域３２のノルム値分布において、図１２（ａ）のように探索領域３２の中心を通る所定の方向１５１を設定する。例えば、図１２（ａ）の場合、所定の方向１５１は水平方向である。設定した方向１５１に沿って位置する複数の候補領域３３を選択し、これらの候補領域３３のノルム値の平均を求める（ステップ１１４）。

このステップ１１３、１１４の処理を、図１２（ａ）〜（ｈ）の８つのパターンに示した８つの方向１５１についてすべて行う（ステップ１１２）。図１２（ｂ）のパターンでは、所定の方向１５１は、水平方向に対して反時計回りに約３０°傾斜した方向である。図１２（ｃ）〜（ｈ）のパターンでは、所定の方向１５１は、それぞれ、水平方向に対して反時計回りに、約４５°、約６０°、９０°、約１２０°、約１３５°、約１５０°に傾斜した方向である。

８つの所定の方向１５１のうち、ｐノルム値の平均が最小値となる方向１５１を選択する（ステップ１１５）。次に、選択した方向１５１に直交する方向１５２を設定し、当該方向１５２に沿って位置する候補領域３３のｐノルム値の平均を求める（ステップ１１６）。８つの方向１５１に直交する方向１５２は、図１２（ａ）〜（ｈ）に示した通りである。ステップ１１５で選択したｐノルム値の平均値が最小となる方向１５１のｐノルム値の平均と、ステップ１１６で求めた選択した方向１５１と直交する方向１５２のｐノルム値の平均との比率（＝直交方向１５２のｐノルム値の平均／最小方向１５１のｐノルム値の平均）を算出する。この比率を対象ＲＯＩ３１の画素値（例えば輝度値）とする。この処理をすべてのＲＯＩ３１について実行することにより画像を生成する（ステップ１１７）。

探索領域３２の被検体の境界に沿った候補領域は、ｐノルム値が小さい（谷）ため、ステップ１１７で求める比率は、境界上に位置するＲＯＩ３１では、境界上に位置しないＲＯＩ３１と比較して大きい値となる。よって、比率を画素値とすることにより、境界を明確に認識できる画像を生成できる。

なお、本実施形態では、ｐノルム値の平均の比率を用いたが、これに限らず、最小方向１５１のｐノルム値の平均と直交方向１５２のｐノルム値の平均の差分値等他の関数値を用いることも可能である。

上記説明では、図１２（ａ）〜（ｈ）のように、探索領域３２内に配列された候補領域３３のｐノルム値の分布の谷から被検体の境界を求める構成であったが、本発明にこれに限られるものではなく、同様の手法を用いて一つの候補領域３３内の画素値の分布から被検体の境界を求めることも可能である。具体的には、図１２（ａ）〜（ｈ）において探索領域３２を候補領域３３に置き換え、探索領域３２内の候補領域３３を画素に置き換えて考える。この場合、図１２（ａ）〜（ｈ）の例では、一つの候補領域３３は５×５画素で構成されている。候補領域３３内には、候補領域３３の中心画素を通る８つの方向１５１と、それに直交する方向１５２を設定する。８つの方向１５１およびそれに直交する８つの方向１５２は、それぞれ５画素で構成される。各方向の５画素の画素値をP_m＋Δ(i、j)とし、５画素の中心画素の画素値をP_m(i_０、j_０)とし、第１の実施形態の式（１）によりその方向の５画素のｐノルムを計算する。求めたｐノルムの値を画素数（５画素の場合５）で除したｐノルム平均値を求める。このｐノルム平均値を図１２（ａ）、（ｂ）の８つの方向１５１についてそれぞれ求め、ｐノルム平均値が最小値となる方向１５１を選定する。最小値となる方向１５１とそれに直交する方向１５２のｐノルム平均値の比率を算出する。

被検体の境界部分に位置する候補領域３３では、境界に沿った方向（ｐノルム平均値が最小となる方向１５１）の画素のｐノルム平均値が小さく、その直交方向１５２のｐノルム平均値は大きくなるので、両者の比率は大きな値となる。一方、被検体の境界以外の一様な領域に位置する候補領域３３では、方向１５１のｐノルム平均値と、その直交方向１５２のｐノルム平均値は、同等になるため、両者の比率は１に近くなる。よって、対象フレームの画像全体の候補領域３３について、前記比率を算出すれば、比率が大きい候補領域３３の画素は境界部分に該当するので、前記比率を候補領域３３の中心画素の画素値として画像を生成することにより、画素単位で境界線を推定可能な画像を生成することができる。比率に代えて、最小値となる方向１５１のｐノルム平均値とその直交方向１５２のｐノルム平均値の差分値等他の関数値を用いることも可能である。

（第４の実施形態）
第４の実施形態について説明する。

第４の実施形態では、第３の実施形態において処理部１０が、探索領域３２のｐノルム分布に図１１の処理を施す前に、ｐノルム分布にラプラシアンフィルタを適用し、ｐノルム分布に強調処理を施す。ｐノルム分布に強調処理を施すことにより、境界方向に沿ったｐノルム値の谷が強調されるため、その後第３の実施形態の図１１の処理を行うことにより、得られる比率値等も境界部とそうでない領域とでコントラストの大きい画像を得ることができる。

具体的には、第１の実施形態の図２のステップ２１〜２３および図３のステップ５１〜５３を実行し、複数のＲＯＩ３１に対応する探索領域３２についてｐノルム値の分布を求める。求めたｐノルム値の分布に対して空間２次微分処理（ラプラシアンフィルタ）を施し、境界方向に沿ったｐノルム値の谷の輪郭が強調されたｐノルム値分布を生成する。ラプラシアンフィルタ適用後のｐノルム値分布に対して、第３の実施形態の図１１の処理を施し、画像を生成する。

同様に、第３の実施形態の後半で説明した候補領域３３内の画素値の分布から被検体の境界を求める際に、画素値の分布にラプラシアンフィルタを適用し、強調処理を施してから、ｐノルム平均値や比率を求めることも可能である。

（第５の実施形態）
第５の実施形態として、固有値分解処理を用いてｐノルム分布から組織の境界を認識可能な画像を生成する処理方法を説明する。

まず、処理部１０は、第１の実施形態の図２のステップ２１〜２３および図３のステップ５１〜５３を実行し、複数のＲＯＩ３１に対応する探索領域３２についてｐノルム値の分布を求める。求めた探索領域３２内の候補領域３３のｐノルム値（Ｎ_ｍｎ）を用いて行列Ａを生成する。行列Ａを下記式（４）の固有方程式に代入し、固有値λ_ｎ、λ_ｎ−１、・・・λ_１を求める。固有値のうち最大固有値、あるいは固有値の線形結合を当該探索領域３２に対応するＲＯＩ３１のスカラー値とする。ここで、固有値の線形結合とは例えば、最大固有値λｎと、２番目の固有値λ_ｎ−１の二つを用いて、その関数、例えばλ_ｎ−λ_ｎ−１をスカラー値とすることである。

ただし、N_mnは、探索領域３２内の候補領域３３について式（１）により求めたｐノルム値であり、ｍおよびｎは、探索領域３２内の候補領域３３の位置を示す。

すべてのＲＯＩ３１について、最大固有値、あるいは固有値の線形結合をスカラー値として求め、図３のステップ５６と同様にスカラー値を画素値（輝度値等）とするスカラー場画像を生成する。

このように本発明では、固有値を用いてスカラー場画像を生成することができる。

本実施形態では、固有値のうち最大固有値、あるいは固有値の線形結合を用いたが、これに限らず、他の１以上の固有値を用いることも可能である。

（第６の実施形態）
第６の実施形態として、第１の実施形態において図８のステップ２５を行い動きベクトル場画像を生成した場合に、ベクトル場に基づいて、境界を抽出可能なスカラー場画像を生成する処理方法について説明する。

図８のステップ２５により求めた動きベクトル場が、図１３（ａ）、（ｂ）、（ｃ）のようなモデルであると仮定する。図１３（ａ）のモデルは、被検体の境界の方向が中心のＲＯＩ（注目画素）１３１を通って水平方向の例であり、図１３（ｂ）のモデルは、境界の方向が垂直方向の例であり、図１３（ｃ）のモデルは、境界の方向が斜め４５度方向の例である。被検体は、境界を挟んだ領域が、それぞれ反対方向に大きさｃの動きベクトルで移動していると仮定している。

このようなモデルのベクトル場について、従来の歪テンソルを求めてスカラー場に変換する場合についてまず説明する。歪テンソルを求める数式は、特許文献２に記載された公知の式であり、次式で定義される。

式（５）において、動きベクトルのｘ成分をX、ｙ成分をYとしている。

式（５）に表される偏微分値は、例えばＲＯＩ１３１の両側の各ベクトル成分の差分平均として計算できる。具体的には、図１３（ａ）、（ｂ）、（ｃ）の各モデルにおいて、式（６）求める。

例えば、図１３（ａ）のベクトル場では（０，Ｃ）、図１３（ｂ）のベクトル場では（−Ｃ，０）、図１３（ｃ）のベクトル場では、（−Ｃ／√２，Ｃ／√２）となる。このため、境界を挟んで両側のベクトル場が大きさがＣで向きが反対であるという同じ条件であっても、図１３（ｃ）のように、境界が斜め方向である場合には、歪みテンソルが、図１３（ａ）、（ｂ）のように水平や垂直な境界の場合の歪テンソルのＣ／２になってしまうため、歪テンソルによりベクトル場をスカラー場に変換して、歪テンソルをＲＯＩ１３１の画素値として画像化すると、斜め方向の境界が水平や垂直な画像と比較して不明瞭になる。このため、斜め方向の境界の検出能が低下する。

そこで本発明では、次式（７）で定義されるスカラー値を用いて、動きベクトル場をスカラー場に変換する。式（７）は、式（１）と同様のべき乗およびべき乗根を含む形式であるので、ここでは境界ノルムと称する。

図１３（ａ）、（ｂ）、（ｃ）の各モデルにおいて、上記境界ノルムを求めると、いずれのモデルも境界ノルム値は、Ｃとなる。よって、ベクトルの方向に関わらず、ベクトル場をスカラー場に等しく変換できる。したがって本発明の境界ノルムにより、ベクトル場をスカラー場に変換し、スカラー値（境界ノルム値）をＲＯＩ１３１の画素値とする画像を生成することによって、方向に対してロバスト性の高い境界検出が可能となる。

図１４に本実施形態の境界ノルムを用いたスカラー場画像の生成手順を示す。まず、第１の実施形態の図８のステップ２１〜２５を実行し、ベクトル場画像を生成する。生成したベクトル場画像に対して、図１４の処理を実行する。まず、ベクトル場画像上に、複数のＲＯＩ１３１を設定する（ステップ１４２）。次に一つのＲＯＩ１３１についてｘ方向およびｙ方向についてベクトルの偏微分を行い、これを用いて式（７）の境界ノルムを計算する（ステップ１４３）。得られた境界ノルム値を当該ＲＯＩ１３１のスカラー値とする。これらの処理を全ＲＯＩ１３１に繰り返す（ステップ１４１）。そして境界ノルム値をＲＯＩ１３１の画素値（例えば輝度値）に変換してスカラー値画像を生成する。

（第７の実施形態）
第７の実施形態について説明する。

第７の実施形態では、第１の実施形態の図３のステップ５１で複数のＲＯＩ３１を設定する際に、図１５のように分解能向上のためにＲＯＩ３１の一部が重なり合うように配置した場合に、ステップ５３において、重複領域１５１の演算結果を、処理部１０のメモリ１０ｂ内に設けたルックアップテーブルに格納し、演算量を削減する。他の構成は、第1の実施形態と同様である。

図１６に、本実施形態におけるステップ５３の処理手順を示す。なお、図１６のフローにおいて図３のフローと同じステップには、同じ符号を付している。

最初に、図３のステップ５１で設定された複数ＲＯＩ３１に図１５のように重複領域１５１−１、１５１−２がある場合、この重複領域のピクセルについての後述の式（８）のｐノルム和をステップ５２の候補領域３３ごとに記録するためのメモリ領域を処理部１０のメモリ１０ｂ内に登録し、ルックアップテーブルを生成する（ステップ１６１）。

つぎに、対象ＲＯＩ３１−１を選択し（ステップ１６３）、さらに対象ＲＯＩ３１−１に対応する探索領域３２内の候補領域３３を選択する。ＲＯＩ３１−１のピクセルのうちルックアップテーブルにｐノルム和が格納されていないピクセル（すなわち重複領域１５１−１ではないピクセル）について、式（１）のｐべき乗根の中の式である下式（８）により、ｐノルム和を計算する（ステップ１６５）。なお、ステップ１６５において、ルックアップテーブルに重複領域１５１−１のｐノルム和データが未記録である場合には、重複領域１５１−１のピクセルについてもｐノルム和を計算する。

次にルックアップテーブルを参照し、当該ＲＯＩ３１−１の重複領域１５１−１のピクセルのｐノルム和データが格納されている場合には、それを読み出し、ステップ１６５で求めたｐノルム和と加算し、加算結果のｐべき乗根を算出することにより式（１）のｐノルムを求める（ステップ１６６）。これにより、当該ＲＯＩ３１−１の当該候補領域についてのｐノルム値を求めることができる。求めたｐノルム値は、メモリ１０ｂに格納する。

ステップ１６６で算出したｐノルム和に、ルックアップテーブルに未記録の重複領域１５１−１のデータが含まれる場合には、その重複領域１５１−１のｐノルム和をルックアップテーブルに記録する（ステップ１６７）。ＲＯＩ３１−１に対応する探索領域３２内のすべて候補領域について繰り返す。これにより、ＲＯＩ３１−１のｐノルム値分布を求めることができる（ステップ１６８）。当該ＲＯＩ３１−１についてのｐノルム値分布を求めたならば、ステップ５４により乖離度を求め、対象ＲＯＩ３１−１のスカラー値とする。

つぎに、次のＲＯＩ３１−２を選択し（ステップ１６３）、候補領域を選択する（ステップ１６４）。ＲＯＩ３１−２のピクセルのうちルックアップテーブルにｐノルム和が格納されていないピクセル（すなわち重複領域１５１−１ではないピクセル）について、式（１）のｐべき乗根の中の式である下式（８）により、ｐノルム和を計算する（ステップ１６５）。当該ＲＯＩ３１−２の重複領域１５１−１のピクセルのｐノルム和データは、ルックアップテーブルにすでに格納されているので、これを読み出し、ステップ１６５で求めたｐノルム和と加算し、加算結果のｐべき乗根を算出することにより式（１）のｐノルムを求める（ステップ１６６）。これにより、重複領域１５１−１のｐノルム和の演算をすることなく、少ない演算量で、当該ＲＯＩ３１−２の当該候補領域についてのｐノルム値を求めることができる。

求めたｐノルム値は、メモリ１０ｂに格納する。また、ステップ１６５で計算する際に求めた重複領域１５１−２のｐノルム和をルックアップテーブルに記録する（ステップ１６７）。

上記ステップ１６３〜１６８を全ＲＯＩについて繰り返すことにより、ｐノルム値分布を求めることができる（ステップ５５）。これにより、重複領域１５１での再計算が不要となり、演算量削減が可能となる。

なお、本実施形態では、隣り合うＲＯＩ３１が一部重なりあっている場合について、重複領域を設定し、ｐノルム和をルックアップテーブルに格納する構成について説明したが、探索領域３２内で隣り合う候補領域３３が一部重なっている場合についても、重複領域を設定し、その領域のｐノルム和をルックアップテーブルに格納する構成にすることにより、演算量を削減することができる。

（第８の実施形態）
第８の実施形態について説明する。

上述してきた第１〜第７の実施形態のいずれかを連続するフレームについて実行することにより、ノルム分布から生成したスカラー場の連続画像やベクトル場の連続画像を生成することができ、これを時系列に表示することができる。このとき、何らかの理由で、適切に画像生成がされなかった異常フレームが発生する場合がある。第８の実施形態では、異常フレームを除去し、適切な連続画像を表示可能にする。

異常フレームは、描出領域が極端に少なくなる特徴が有るため、それを判別することにより、異常フレームか正常フレームかを判別する。本実施形態では、描出領域が多いか少ないかを情報エントロピーの大小により判別する。ベクトル場画像の情報エントロピーは次式（９）で定義される。

ここで、Pxは、ベクトルのｘ成分の発生確率、Pyは、ベクトルのｙ成分の発生確率である。この式により求められる情報エントロピーHは、x成分とｙ成分の結合エントロピーであり、フレーム全体の平均情報量を表している。

第１〜第７の実施形態によりｐノルム分布等から求めたスカラー場画像について情報エントロピーを求める場合、式（９）の右辺で変数は1項目のみとなる。

図１７に、時系列の連続フレームの一例について、上記式（９）により情報エントロピーを求めた結果を示す。図１７では、連続する１０フレームについて情報エントロピーの経時変化を示している。図１８に、本実施形態の画像フレームの表示処理手順を示す。情報エントロピーが小さいフレームは、情報量が少ない異常フレームであるので、情報エントロピーが所定の閾値未満のフレームは表示せず、前のフレームをホールド表示する処理にする。

具体的には、図１８のステップ１８１により閾値を設定し、最初のフレームを選択し、情報エントロピーを計算して、それが設定した閾値未満の場合、情報エントロピーを計算した現フレーム（当該フレーム）に代えて前のフレームを表示し、閾値以上の場合、そのまま現フレームを表示する。これを全フレームについて繰り返す。この処理により、異常フレームを除去して視認性の良好な連続画像を表示可能となる。なお、閾値としては、例えば、予め定めた値とすることも可能であるし、所定数のフレームの平均値を用いることも可能である。

（第９の実施形態）
第９の実施形態について説明する。

第１の実施形態では、図７（ａ）のようにｐノルム分布から求めたスカラー値画像とＢモード画像とを重畳して表示し、図７（ｂ）では、これの画像にさらにベクトル場画像を重畳して表示している。第９の実施形態では、重畳するスカラー場画像を図１９（ａ）のように境界部分のみ抽出し、Ｂモード画像等に重畳することにより、視認性を向上させる。

図２０に本実施形態の画像合成の処理手順を示す。まず、第1の実施形態等で生成したスカラー場画像のスカラー値のヒストグラムを図１９（ｂ）のように作成する（ステップ２０１）。スカラー値の大きい領域の山型状分布を探索し、その最小値（分布の谷）１９１を探索する（ステップ２０２）。そして最小値１９１を閾値に設定して、スカラー場画像でそれよりも大きいスカラー値の画素を抽出し、抽出したスカラー場画像を生成する（ステップ２０３）。抽出したスカラー場画像は、スカラー値の大きい境界部分を描出している。この抽出したスカラー場画像をＢモード画像（及びベクトル場画像）に重畳して表示することにより、境界部を明確に認識でき、境界部以外は、Ｂモード画像やベクトル場画像で容易に確認できる視認性の高い画像を表示できる（ステップ２０４）。

本発明は、医用超音波診断・治療装置、ならびに、超音波を含めた電磁波一般を用いて歪みやずれを計測する装置全般に適用可能である。

１：超音波探触子（プローブ）、２：ユーザインタフェース、３：送波ビームフォーマ、４：制御系、５：送受切り替えスイッチ、６：受波ビームフォーマ、７：包絡線検波部、８：スキャンコンバータ、１０：処理部、１０ａ：ＣＰＵ、１０ｂ：メモリ、１１：パラメータ設定部、１２：合成部、１３：表示部

Claims (19)

1. 対象に向かって超音波を送信する送信部と、前記対象から到来する超音波を受信する受信部と、前記受信部の受信信号を処理して２フレーム以上の画像を生成する処理部とを有し、
   前記処理部は、
   前記生成した２フレーム以上の画像のうち、１のフレームに複数の関心領域を設定し、別の１のフレームに前記関心領域よりも広い探索領域を前記複数の関心領域ごとに設定し、前記探索領域内に前記関心領域と対応する大きさの候補領域を複数設定し、前記関心領域の画素値と前記候補領域内の画素値との間のノルムを、前記複数の候補領域ごとに求めることにより、前記探索領域内のノルムの分布を求め、当該ノルムの分布状態を表す値を、前記探索領域に対応する前記関心領域の画素値として画像を生成し、
   前記探索領域の中で前記ノルム値が最小になる候補領域を前記関心領域の移動先として選択して、前記関心領域の位置と前記選択した候補領域の位置とを結ぶ動きベクトルを求め、複数の前記関心領域についてそれぞれ前記動きベクトルを生成することにより、動きベクトル場を生成し、
   前記動きベクトル場に設定した複数の着目領域についてそれぞれ、x成分に関してのｙ方向微分の２乗値と、ｙ成分に関してのx方向微分の２乗値との総和を境界ノルム値として求め、当該境界ノルム値を前記着目領域の画素値として画像をさらに生成する
   ことを特徴とする超音波イメージング装置。
2. 請求項１に記載の超音波イメージング装置において、前記ノルムは、下記式（１）で表わされるｐノルムであることを特徴とする超音波イメージング装置。
   

   

   ただし、P_m(i_０、j_０)は、前記関心領域内の位置(i_０、j_０)にある画素の画素値、P_m＋Δ(i、j)は、前記候補領域内の位置(i、j)にある画素の画素値、ｐは予め定めた実数
3. 請求項２に記載の超音波イメージング装置において、前記ｐは、１よりも大きい実数であることを特徴とする超音波イメージング装置。
4. 請求項１に記載の超音波イメージング装置において、前記ノルムの分布状態を表す値は、当該分布の統計量であることを特徴とする超音波イメージング装置。
5. 請求項４に記載の超音波イメージング装置において、前記統計量は、前記探索領域内のノルム分布のノルム値の最小値と、ノルム値の平均値との差で定義される乖離度であることを特徴とする超音波イメージング装置。
6. 請求項４に記載の超音波イメージング装置において、前記統計量は、前記探索領域内のノルム分布のノルム値の標準偏差を平均値で除算した変動係数であることを特徴とする超音波イメージング装置。
7. 請求項１に記載の超音波イメージング装置において、前記処理部は、前記探索領域内に設定した着目領域を中心とした複数の方向のうち、その方向に沿った位置にある前記候補領域のノルム値の平均が最小になる第１方向と、前記着目領域を通って前記第１方向と直交する第２方向とをそれぞれ求め、前記第１方向に沿った前記候補領域の前記ノルム値の平均と、前記第２の方向に沿った前記候補領域の前記ノルム値の平均との比率値または差分値を、前記探索領域に対応する前記関心領域についての前記ノルムの分布状態を表す値として用いることを特徴とする超音波イメージング装置。
8. 請求項１に記載の超音波イメージング装置において、前記処理部は、前記候補領域内の中心に中心画素を設定し、前記中心画素を中心とした複数の方向を設定し、前記中心画素の画素値と前記方向の位置にある複数画素の画素値との間のノルム値を求め、求めたノルム値を前記方向の画素数で除したノルム値の平均を求め、ノルム値の平均が最小になる第１方向と、前記中心画素を通って前記第１方向と直交する第２方向の位置にある複数画素と前記中心画素とについて求めたノルム値の平均との比率値または差分値を、前記候補領域の中心画素の値として用いることを特徴とする超音波イメージング装置。
9. 請求項７に記載の超音波イメージング装置において、前記処理部は、前記探索領域内のノルムの分布に予めラプラシアンフィルタにより強調処理し、強調処理後の分布について前記比率値または差分値を求めることを特徴とする超音波イメージング装置。
10. 請求項８に記載の超音波イメージング装置において、前記処理部は、前記候補領域内の画素値を予めラプラシアンフィルタにより強調処理し、強調処理後の画素値について前記比率値または差分値を求めることを特徴とする超音波イメージング装置。
11. 請求項１に記載の超音波イメージング装置において、前記処理部は、前記探索領域内のノルムの分布を表わす行列を生成し、当該行列に固有値分解処理を施して固有値を求め、当該固有値を、前記探索領域に対応する前記関心領域についての前記ノルムの分布状態を表す値として用いることを特徴とする超音波イメージング装置。
12. 請求項１に記載の超音波イメージング装置において、
    前記処理部は、前記複数の関心領域を一部重複するように設定し、１の関心領域についてノルムを計算する際に前記重複する領域について求めた値を、記憶領域のルックアップテーブルに格納し、他の関心領域についてノルムを計算する際に前記ルックアップテーブルから読み出して用いることを特徴とする超音波イメージング装置。
13. 請求項１に記載の超音波イメージング装置において、
    前記処理部は、前記複数の候補領域を一部重複するように設定し、１の候補領域についてノルムを計算する際に前記重複する領域について求めた値を、記憶領域のルックアップテーブルに格納し、他の候補領域についてノルムを計算する際に前記ルックアップテーブルから読み出して用いることを特徴とする超音波イメージング装置。
14. 請求項１に記載の超音波イメージング装置において、
    前記処理部は、
    前記ノルムの分布状態を表す値を画素値として生成した画像を、時系列に複数フレーム生成し、当該フレームごとに情報エントロピー量を算出し、
    前記情報エントロピー量が予め設定した閾値以上の場合、当該フレームを表示する
    ことを特徴とする超音波イメージング装置。
15. 請求項１に記載の超音波イメージング装置において、
    前記処理部は、
    前記ノルムの分布状態を表す値が所定値以上の画素を抽出した抽出画像を生成し、Ｂモード画像と重畳して表示させることを特徴とする超音波イメージング装置。
16. 請求項１５に記載の超音波イメージング装置において、
    前記処理部は、
    前記ノルムの分布状態を表す値を画素値として生成した画像について、前記ノルムの分布状態を表す値とその頻度のヒストグラムを生成し、
    前記ヒストグラムの山型状分布を探索し、山型状分布の最小値を前記所定値として用いることを特徴とする超音波イメージング装置。
17. 対象に向かって超音波を送信し、前記対象から到来する超音波を受信して得た受信信号を処理して２フレーム以上の画像を生成し、
    前記画像から２フレームを選択し、
    １のフレームに複数の関心領域を設定し、
    別の１のフレームに前記関心領域よりも広い探索領域を前記複数の関心領域ごとに設定し、前記探索領域内に前記関心領域と対応する大きさの候補領域を複数設定し、
    前記関心領域の画素値と前記候補領域内の画素値との間のノルムを、前記複数の候補領域ごとに求めることにより、前記探索領域内のノルムの分布を求め、
    当該ノルムの分布状態を表す値を、前記探索領域に対応する前記関心領域の画素値として画像を生成し、
    前記探索領域の中で前記ノルム値が最小になる候補領域を前記関心領域の移動先として選択して、前記関心領域の位置と前記選択した候補領域の位置とを結ぶ動きベクトルを求め、複数の前記関心領域についてそれぞれ前記動きベクトルを生成することにより、動きベクトル場を生成し、
    前記動きベクトル場に設定した複数の着目領域についてそれぞれ、x成分に関してのｙ方向微分の２乗値と、ｙ成分に関してのx方向微分の２乗値との総和を境界ノルム値として求め、当該境界ノルム値を前記着目領域の画素値として画像をさらに生成する
    ことを特徴とする超音波イメージング方法。
18. コンピュータに、
    ２フレーム以上の超音波画像から２のフレームを選択する第１のステップ、
    １のフレームに複数の関心領域を設定する第２のステップ、
    別の１のフレームに前記関心領域よりも広い探索領域を前記複数の関心領域ごとに設定し、前記探索領域内に前記関心領域と対応する大きさの候補領域を複数設定する第３のステップ、
    前記関心領域の画素値と前記候補領域内の画素値との間のノルムを、前記複数の候補領域ごとに求めることにより、前記探索領域内のノルムの分布を求める第４のステップ、
    当該ノルムの分布状態を表す値を、前記探索領域に対応する前記関心領域の画素値として画像を生成する第５のステップ、
    前記探索領域の中で前記ノルム値が最小になる候補領域を前記関心領域の移動先として選択して、前記関心領域の位置と前記選択した候補領域の位置とを結ぶ動きベクトルを求め、複数の前記関心領域についてそれぞれ前記動きベクトルを生成することにより、動きベクトル場を生成し、前記動きベクトル場に設定した複数の着目領域についてそれぞれ、x成分に関してのｙ方向微分の２乗値と、ｙ成分に関してのx方向微分の２乗値との総和を境界ノルム値として求め、当該境界ノルム値を前記着目領域の画素値として画像をさらに生成する第６のステップ、
    を実行させるための超音波イメージング用プログラム。
19. 対象に向かって超音波を送信する送信部と、前記対象から到来する超音波を受信する受信部と、前記受信部の受信信号を処理して２フレーム以上の画像を生成する処理部とを有し、
    前記処理部は、
    前記受信した２フレーム以上の画像に対応する受信信号のうち、１のフレームに該当する受信信号分布に複数の関心領域を設定し、別の１のフレームに該当する受信信号分布に前記関心領域よりも広い探索領域を前記複数の関心領域ごとに設定し、前記探索領域内に前記関心領域と対応する大きさの候補領域を複数設定し、前記関心領域の振幅分布あるいは位相分布と、前記候補領域内の振幅分布あるいは位相分布との間のノルムを、前記複数の候補領域ごとに求めることにより、前記探索領域内のノルムの分布を求め、当該ノルムの分布状態を表す値を、前記探索領域に対応する前記関心領域の画素値として画像を生成し、
    前記探索領域の中で前記ノルム値が最小になる候補領域を前記関心領域の移動先として選択して、前記関心領域の位置と前記選択した候補領域の位置とを結ぶ動きベクトルを求め、複数の前記関心領域についてそれぞれ前記動きベクトルを生成することにより、動きベクトル場を生成し、前記動きベクトル場に設定した複数の着目領域についてそれぞれ、x成分に関してのｙ方向微分の２乗値と、ｙ成分に関してのx方向微分の２乗値との総和を境界ノルム値として求め、当該境界ノルム値を前記着目領域の画素値として画像をさらに生成する
    ことを特徴とする超音波イメージング装置。

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