JP7102181B2

JP7102181B2 - 解析装置

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Publication number: JP7102181B2
Application number: JP2018049986A
Authority: JP
Inventors: 優子高田; 正毅渡辺
Original assignee: Canon Medical Systems Corp
Current assignee: Canon Medical Systems Corp
Priority date: 2017-09-28
Filing date: 2018-03-16
Publication date: 2022-07-19
Anticipated expiration: 2038-03-16
Also published as: JP2019063483A

Description

本発明の実施形態は、解析装置に関する。

従来、超音波診断装置は、リアルタイムに生成する超音波画像や過去の超音波走査により生成した超音波画像を表示する。また、医用画像診断装置により生成された医用画像中の特徴的な部位を自動検出するＣＡＤ（Computer Aided Detection）機能が知られている。

特開２００６－１６７２８９号公報

本発明が解決しようとする課題は、診断効率を向上させることができる解析装置を提供することである。

実施形態の解析装置は、取得部と、検索部と、検索結果合成部とを備える。取得部は、第１の画像と、前記第１の画像とは異なる第２の画像を取得する。検索部は、前記第１の画像を対象に第１の検索処理を実行することで、前記第１の画像における特徴部位を検索し、前記第２の画像を対象に、前記第１の検索処理とは異なる第２の検索処理を実行することで、前記第２の画像における特徴部位を検索する。検索結果合成部は、前記検索部による各検索結果を合成する。

図１は、第１の実施形態に係る超音波診断装置の構成例を示すブロック図である。図２は、第１の実施形態を説明するための図である。図３は、第１の実施形態に係る処理回路による解析処理の手順を示すフローチャートである。図４は、第１の実施形態を説明するための図である。図５は、第１の実施形態を説明するための図である。図６は、第１の実施形態を説明するための図である。図７は、第１の実施形態に係る検索結果合成機能による処理手順を示すフローチャートである。図８は、第１の実施形態に係る検索結果合成機能の処理動作を説明するための図である。図９は、第１の実施形態を説明するための図である。図１０は、第１の実施形態を説明するための図である。図１１は、第１の実施形態の第１の変形例に係る検索結果合成機能による処理手順を示すフローチャートである。図１２は、第１の実施形態の第１の変形例に係る検索結果合成機能の処理動作を説明するための図である。図１３は、第１の実施形態の第１の変形例に係る検索結果合成機能の処理動作を説明するための図である。図１４は、第１の実施形態の第２の変形例に係る検索結果合成機能による処理手順を示すフローチャートである。図１５は、第１の実施形態の第２の変形例に係る検索結果合成機能の処理動作を説明するための図である。図１６は、第１の実施形態の第３の変形例に係る検索結果合成機能の処理動作を説明するための図である。図１７は、第１の実施形態の第３の変形例に係る表示制御機能の処理動作を説明するための図である。図１８は、第１の実施形態の第３の変形例に係る検索結果合成機能の処理動作を説明するための図である。図１９は、第１の実施形態の第３の変形例に係る検索結果合成機能の処理動作を説明するための図である。図２０は、第１の実施形態の第４の変形例に係る表示制御機能の処理動作を説明するための図である。図２１は、第１の実施形態の第５の変形例に係る表示制御機能１８５の処理動作を説明するための図である。図２２は、第２の実施形態に係る表示制御機能による表示制御処理の手順を示すフローチャートである。図２３は、第２の実施形態を説明するための図である。図２４は、その他の実施形態に係る医用画像処理装置の構成例を示すブロック図である。

以下、図面を参照して、実施形態に係る解析装置を説明する。

（第１の実施形態）
第１の実施形態では、解析装置の一例として、超音波診断装置について説明する。図１は、第１の実施形態に係る超音波診断装置１の構成例を示すブロック図である。図１に示すように、第１の実施形態に係る超音波診断装置１は、装置本体１００と、超音波プローブ１０１と、入力装置１０２と、ディスプレイ１０３とを備える。超音波プローブ１０１、入力装置１０２、及びディスプレイ１０３は、それぞれ装置本体１００に接続される。

超音波プローブ１０１は、複数の振動素子（圧電振動子）を有する。超音波プローブ１０１は、被検体Ｐの体表面に接触され、超音波の送受信（超音波走査）を行う。複数の振動素子は、後述する装置本体１００が有する送信回路１１０から供給される駆動信号に基づいて、超音波を発生させる。発生した超音波は、被検体Ｐ内の音響インピーダンスの不整合面で反射され、組織内の散乱体によって散乱された成分等を含む反射波信号（受信エコー）として複数の振動素子にて受信される。超音波プローブ１０１は、複数の振動素子にて受信した反射波信号を、送信回路１１０へ送る。

なお、本実施形態では、超音波プローブ１０１が、マトリクス状（格子状）に配列された複数の振動素子を有する２次元超音波プローブ（「２Ｄアレイプローブ」とも表記する）である場合を説明するが、これに限定されるものではない。例えば、超音波プローブ１０１は、所定方向に１次元で配列された複数の振動素子を有する１次元超音波プローブ（「１Ｄアレイプローブ」とも表記する）であってもよい。

入力装置１０２は、マウス、キーボード、ボタン、パネルスイッチ、タッチコマンドスクリーン、フットスイッチ、トラックボール、ジョイスティック等を有し、超音波診断装置１の操作者からの各種設定要求を受け付け、装置本体１００に対して受け付けた各種設定要求を転送する。また、例えば、入力装置１０２は、ＣＡＤ処理を実行する指示を操作者から受け付ける。

ディスプレイ１０３は、超音波診断装置１の操作者が入力装置１０２を用いて各種設定要求を入力するためのＧＵＩ（Graphical User Interface）を表示したり、装置本体１００において生成された超音波画像データ等を表示したりする。例えば、ディスプレイ１０３は、液晶ディスプレイやＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ等によって構成される。また、ディスプレイ１０３のことをモニタと適宜称する。なお、ディスプレイ１０３は、表示部の一例である。

装置本体１００は、超音波プローブ１０１が受信した反射波信号に基づいて、超音波画像データを生成する装置である。図１に示すように、装置本体１００は、例えば、送信回路１１０と、受信回路１２０と、Ｂモード処理回路１３０と、ドプラ処理回路１４０と、画像生成回路１５０と、画像メモリ１６０と、記憶回路１７０と、処理回路１８０とを有する。送信回路１１０、受信回路１２０、Ｂモード処理回路１３０、ドプラ処理回路１４０、画像生成回路１５０、画像メモリ１６０、記憶回路１７０、及び処理回路１８０は、互いに通信可能に接続される。

送信回路１１０は、パルサ回路等を有する。パルサ回路は、所定のレート周波数（ＰＲＦ：Pulse Repetition Frequency）で、送信超音波を形成するためのレートパルスを繰り返し発生し、発生したレートパルスを超音波プローブ１０１に出力する。

また、送信回路１１０は、処理回路１８０による制御を受けて、パルサ回路が出力する駆動信号の振幅の値を出力する。また、送信回路１１０は、処理回路１８０による制御を受けて、超音波プローブ１０１に、超音波プローブ１０１から送信される超音波に対する遅延量を送信する。

受信回路１２０は、Ａ／Ｄ変換器及び受信ビームフォーマを有する。受信回路１２０は、超音波プローブ１０１から出力された反射波信号を受信すると、まず、Ａ／Ｄ変換器が、反射波信号をデジタルデータに変換し、受信ビームフォーマが、これらの各チャンネルからのデジタルデータに対し整相加算処理を行って反射波データを生成し、生成した反射波データをＢモード処理回路１３０及びドプラ処理回路１４０に送信する。

Ｂモード処理回路１３０は、受信回路１２０から出力された反射波データを受信し、受信した反射波データに対して対数増幅、包絡線検波処理等を行って、信号強度が輝度の明るさで表現されるデータ（Ｂモードデータ）を生成する。

ドプラ処理回路１４０は、受信回路１２０から出力された反射波データを受信し、受信した反射波データから速度情報を周波数解析し、ドプラ効果による血流や組織、造影剤エコー成分を抽出し、平均速度、分散、パワー等の移動体情報を多点について抽出したデータ（ドプラデータ）を生成する。

画像生成回路１５０は、Ｂモード処理回路１３０及びドプラ処理回路１４０が生成したデータから超音波画像データを生成する。画像生成回路１５０は、Ｂモード処理回路１３０が生成したＢモードデータから反射波の強度を輝度で表したＢモード画像データを生成する。また、画像生成回路１５０は、ドプラ処理回路１４０が生成したドプラデータから移動体情報を表すドプラ画像データを生成する。ドプラ画像データは、速度画像データ、分散画像データ、パワー画像データ、又は、これらを組み合わせた画像データである。ここで、例えば、画像生成回路１５０は、リアルタイムで時系列に生成した画像を、画像メモリ１６０に記憶させる。

ここで、画像生成回路１５０は、一般的には、超音波走査の走査線信号列を、テレビ等に代表されるビデオフォーマットの走査線信号列に変換（スキャンコンバート）し、表示用の超音波画像データを生成する。具体的には、画像生成回路１５０は、超音波プローブ１０１による超音波の走査形態に応じて座標変換を行うことで、表示用の超音波画像データを生成する。また、画像生成回路１５０は、スキャンコンバート以外に、種々の画像処理として、例えば、スキャンコンバート後の複数の画像フレームを用いて、輝度の平均値画像を再生成する画像処理（平滑化処理）や、画像内で微分フィルタを用いる画像処理（エッジ強調処理）等を行う。また、画像生成回路１５０は、超音波画像データに、種々のパラメータの文字情報、目盛り、ボディーマーク等を合成する。

画像メモリ１６０は、画像生成回路１５０が生成した画像データ（Ｂモード画像データ、ドプラ画像データ等）を記憶するメモリである。また、画像メモリ１６０は、Ｂモード処理回路１３０及びドプラ処理回路１４０が生成したデータを記憶することも可能である。画像メモリ１６０が記憶するＢモードデータ及びドプラデータは、例えば、操作者が呼び出すことが可能となっており、画像生成回路１５０を経由して表示用の超音波画像データとなる。

記憶回路１７０は、超音波送受信、画像処理及び表示処理などを行うための制御プログラムや、診断情報（例えば、患者ＩＤ、医師の所見等）や、診断プロトコルや各種ボディーマーク等の各種データを記憶する。また、記憶回路１７０は、必要に応じて、画像メモリ１６０が記憶する画像データの保管等にも使用される。また、記憶回路１７０が記憶するデータは、図示しない通信インターフェースを介して、外部装置へ転送することができる。

処理回路１８０は、超音波診断装置１の処理全体を制御する。具体的には、処理回路１８０は、入力装置１０２を介して操作者から入力された各種設定要求や、記憶回路１７０から読み込んだ各種制御プログラムおよび各種データに基づき、送信回路１１０、受信回路１２０、Ｂモード処理回路１３０、ドプラ処理回路１４０、画像生成回路１５０等の処理を制御する。また、処理回路１８０は、画像メモリ１６０が記憶する超音波画像データをディスプレイ１０３に表示させる。

また、図１に示すように、処理回路１８０は、取得機能１８１、検索機能１８２、検索結果合成機能１８３、マーカ情報生成機能１８４及び表示制御機能１８５を実行する。ここで、例えば、図１に示す処理回路１８０の構成要素である取得機能１８１と、検索機能１８２と、検索結果合成機能１８３と、マーカ情報生成機能１８４と、表示制御機能１８５とが実行する各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路１７０に記録されている。処理回路１８０は、各プログラムを記憶回路１７０から読み出し、実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路１８０は、図１の処理回路１８０内に示された各機能を有することとなる。なお、取得機能１８１、検索機能１８２、検索結果合成機能１８３、マーカ情報生成機能１８４及び表示制御機能１８５の処理については、後述する。

なお、装置本体１００に内蔵される送信回路１１０、受信回路１２０、Ｂモード処理回路１３０、ドプラ処理回路１４０、画像生成回路１５０、及び処理回路１８０は、プロセッサ（ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）、集積回路等）のハードウェアにより構成される。

このように構成される超音波診断装置１は、超音波走査によりリアルタイムに生成する超音波画像や過去の超音波走査により生成した超音波画像を表示する。ところで、取得した生体画像中の特徴的な部位を自動検出するＣＡＤ（Computer Aided Detection）機能がある。ここでＣＡＤ手法の一例として、１枚の入力画像に対して複数のＣＡＤ処理を行い、それぞれの処理の結果を合成して最終的な特徴部位の検出結果として表示する方法が考えられる。

しかしながら、この方法では、１枚の画像に対する計算量が多く処理に時間が長くなる。このため、この方法は、例えば、超音波診断装置でのリアルタイム処理には不向きである。また、単純に画像１枚あたりのＣＡＤ処理を減らすと、ＣＡＤの性能が低下する可能性がある。

そこで、第１の実施形態に係る超音波診断装置１は、ＣＡＤ処理を複数の入力画像に分散させ、各画像での結果を合成して、１枚の画像の最終的な検出結果として表示する。図２は、第１の実施形態を説明するための図である。図２では、４種類のＣＡＤ処理を４フレームの画像に分散させる場合を示す。

図２に示す例では、Ｎ－２フレーム目の画像、Ｎ－１フレーム目の画像、Ｎフレーム目の画像、Ｎ＋１フレーム目の画像を用いて、Ｎフレーム目の画像の検出結果を取得する場合について説明する。例えば、第１の実施形態に係る超音波診断装置１は、Ｎ－２フレーム目の画像、Ｎ－１フレーム目の画像、Ｎフレーム目の画像、Ｎ＋１フレーム目の画像に対して、それぞれ手法の異なるＣＡＤ処理を実行する。

より具体的には、第１の実施形態に係る超音波診断装置１は、Ｎ－２フレーム目の画像に対して手法Ａを用いたＣＡＤ処理を実行してＣＡＤ処理結果「ＲｅｓｕｌｔＮ－２」を得る。また、第１の実施形態に係る超音波診断装置１は、Ｎ－１フレーム目の画像に対して手法Ｂを用いたＣＡＤ処理を実行してＣＡＤ処理結果「ＲｅｓｕｌｔＮ－１」を得る。更に、第１の実施形態に係る超音波診断装置１は、Ｎフレーム目の画像に対して手法Ｃを用いたＣＡＤ処理を実行してＣＡＤ処理結果「ＲｅｓｕｌｔＮ」を得る。そして、第１の実施形態に係る超音波診断装置１は、Ｎ＋１フレーム目の画像に対して手法Ｄを用いたＣＡＤ処理を実行してＣＡＤ処理結果「ＲｅｓｕｌｔＮ＋１」を得る。

なお、第１の実施形態に係る超音波診断装置１は、各ＣＡＤ処理において、例えば、操作者によって設定された検索範囲に対して、ＣＡＤ処理毎に設定された、検索窓と教師データと検索アルゴリズムとをパラメータとして用いて、検索範囲における特徴部位の検索処理を実行する。より具体的には、第１の実施形態に係る超音波診断装置１は、検索範囲内で検索窓を移動させ、各位置において、検索窓の画像情報を、教師データと検索アルゴリズムを用いて解析することで、各検索窓の画像情報が特徴部位に相当する情報である確率を計算する。なお、第１の実施形態に係る超音波診断装置１は、確率の代わりに、類似性の程度を表す別の指標を計算しても良い。また、検索窓とは、例えば教師データと比較する検索範囲内の領域の単位であり、教師データとは、例えば特徴部位の標本となる画像情報であり、検索アルゴリズムとは、検索窓の画像情報と教師データとの類似度を算出するためのアルゴリズムである。教師データは、例えば、過去に取得された医用画像における特徴部位の画像情報、又は過去に取得された複数の医用画像それぞれにおける特徴部位の画像情報を基に機械学習を行った結果として得られた情報であっても良い。また、検索アルゴリズムは、例えば、機械学習による学習済みネットワークを用いて、処理対象の画像において特徴部位に相当する画像情報を検索し、検索結果を出力するアルゴリズムである。

続いて、第１の実施形態に係る超音波診断装置１は、各ＣＡＤ処理結果を合成する。例えば、第１の実施形態に係る超音波診断装置１は、「ＲｅｓｕｌｔＮ－２」、「ＲｅｓｕｌｔＮ－１」、「ＲｅｓｕｌｔＮ」及び「ＲｅｓｕｌｔＮ＋１」を合成して、Ｎフレーム目の画像の検出結果とする。そして、第１の実施形態に係る超音波診断装置１は、例えば図２に示すように、Ｎフレーム目の検出結果をディスプレイ１０３に表示させる。図２の例では、第１の実施形態に係る超音波診断装置１は、特徴部位として検出された領域に矩形で示すマーカ情報を重畳してディスプレイ１０３に表示させる。

このような解析処理は、処理回路１８０が取得機能１８１、検索機能１８２、検索結果合成機能１８３、マーカ情報生成機能１８４及び表示制御機能１８５を実行することによって実現される。例えば、第１の実施形態に係る取得機能１８１は、複数の入力画像を取得する。言い換えると、取得機能１８１は、第１の画像と、第１の画像とは異なる第２の画像を取得する。

第１の実施形態に係る検索機能１８２は、複数の入力画像に対して異なる検索処理を実行する。すなわち、検索機能１８２は、第１の画像を対象に第１の検索処理を実行することで、第１の画像における特徴部位を検索し、第２の画像を対象に、第１の検索処理とは異なる第２の検索処理を実行することで、第２の画像における特徴部位を検索する。ここで、検索機能１８２は、第１の検索処理と第２の検索処理とで異なるパラメータを設定する。より具体的には、検索機能１８２は、パラメータとして検索処理対象の画像内に複数の検索窓を設定し、各検索窓について特徴部位である確率を計算する。

第１の実施形態に係る検索結果合成機能１８３は、検索機能１８２による各検索結果を合成する。第１の実施形態に係るマーカ情報生成機能１８４は、検索結果合成機能１８３による合成結果に基づいて、マーカ情報を生成する。第１の実施形態に係る表示制御機能１８５は、医用画像をディスプレイ１０３に表示させ、マーカ情報に基づくマーカを、医用画像上に表示させる。

図３は、第１の実施形態に係る処理回路１８０による解析処理の手順を示すフローチャートである。図３では、処理回路１８０の動作を説明するフローチャートを示し、各構成要素がフローチャートのどのステップに対応するかを説明する。ステップＳ１及びステップＳ７は、取得機能１８１により実現されるステップである。ステップＳ１では、取得機能１８１は、画像を取得する。例えば、取得機能１８１は、リアルタイムで時系列に生成される超音波画像のうち最新の画像を画像メモリ１６０から取得する。

ステップＳ２及びステップＳ３は、検索機能１８２により実現されるステップである。ステップＳ２では、検索機能１８２は、パラメータを設定する。ここで、検索機能１８２は、所定の時間間隔毎に異なるパラメータを設定する。図３に示す例では、検索機能１８２は、最新の画像を取得する毎に異なるパラメータを設定するものとして説明する。言い換えると、検索機能１８２は、１フレーム毎にパラメータを変更する。なお、検索機能１８２は、例えば５秒毎等、時間を区切ってパラメータを変更してもよい。

例えば、検索機能１８２は、パラメータとして検索処理対象の画像内に複数の検索窓を設定する。ここで、検索機能１８２は、第１の方法、第２の方法、又はそれらを組み合わせた方法で、画像内に複数の検索窓を設定する。図４、図５及び図６は、第１の実施形態を説明するための図である。

より具体的には、第１の方法では、検索機能１８２は、第１の検索処理と第２の検索処理とで異なる大きさの検索窓を設定する。図４では、１フレーム毎に設定する検索窓を変更してサイズの異なる３つの検索窓を、検索窓４ａ、検索窓４ｂ及び検索窓４ｃの順で設定する場合について説明する。

例えば、検索機能１８２は、Ｎ－１フレーム目の画像に対して、検索窓４ａを設定している場合、検索機能１８２は、Ｎフレーム目の画像に対して、検索窓４ｂを設定する。なお、検索機能１８２は、Ｎ＋１フレーム目の画像に対して、検索窓４ｃを設定する。

別の例を挙げると、第１の方法では、検索機能１８２は、第１の検索処理と第２の検索処理とで相対的な大きさが異なる検索窓を設定する。即ち、検索機能１８２は、第１の検索処理における検索窓の第１の画像に対する相対的な大きさと、第２の検索処理における検索窓の第２の画像に対する相対的な大きさとが異なるように、第１の検索処理と第２の検索処理との検索窓を設定する。図５では、１フレーム毎に画像のサイズを変更して、サイズが同じ３つの検索窓を、検索窓５ａ、検索窓５ｂ及び検索窓５ｃの順で設定する場合について説明する。

例えば、検索機能１８２は、Ｎ－１フレーム目の画像に対して、検索窓５ａを設定する。また、検索機能１８２は、Ｎフレーム目の画像をＮ－１フレーム目の画像よりも拡大し、検索窓５ａと同じサイズの検索窓５ｂを、Ｎフレーム目の画像に対して設定する。また、検索機能１８２は、Ｎ＋１フレーム目の画像をＮフレーム目の画像よりも拡大し、検索窓５ａ及び検索窓５ｂと同じサイズの検索窓５ｃを、Ｎ＋１フレーム目の画像に対して設定する。

また、第２の方法では、検索機能１８２は、第１の検索処理と第２の検索処理とで異なる位置に検索窓を設定する。図６では、１種類の大きさの検索窓を用いて、１フレーム毎に設定する検索窓の位置を変更する場合について説明する。なお、第２の方法では、検索機能１８２は、各フレームに同じサイズの検索窓を設定する。

例えば、検索機能１８２は、Ｎ－２フレーム目の画像に対して、検索範囲の左上を検索の開始位置として検索窓を設定し、検索範囲の右下を検索の終了位置として検索範囲内で検索窓を移動させる。より具体的には、検索機能１８２は、検索範囲において開始位置の左上から右側に検索窓を重畳させる。例えば、図６では、検索窓が半分重畳するように、検索窓を右側に移動させる場合を示している。なお、図６では、重畳している検索窓を破線で示している。そして、検索機能１８２は、右側まで検索窓を移動させた場合、下側に検索窓を移動させて、左側から右側まで検索窓を移動させる。このようにして、検索機能１８２は、検索範囲において検索窓を移動させることで、検索範囲全体に検索窓を設定する。

また、例えば、検索機能１８２は、Ｎ－１フレーム目の画像に対して、検索範囲の左上から右下側にずらした位置を検索の開始位置として検索窓を設定し、検索範囲の右下から左上側にずらした位置を検索の終了位置として検索範囲内で検索窓を移動させる。そして、検索機能１８２は、Ｎ－１フレーム目の画像の検索範囲において開始位置から終了位置まで検索窓を移動させることで検索窓を設定する。このように、Ｎ－１フレーム目の検索窓の設定位置が、Ｎ－２フレーム目の検索窓の設定値からずれることになる。この結果、Ｎ－１フレーム目では、Ｎ－２フレーム目とは異なる領域に検索窓を設定することが可能になる。

そして、例えば、検索機能１８２は、Ｎフレーム目の画像に対して、Ｎ－１フレーム目の画像の開始位置から更に右下側にずらした位置を検索の開始位置として検索窓を設定し、Ｎ－１フレーム目の画像の終了位置から更に左上側にずらした位置を検索の終了位置として、検索範囲内で検索窓を移動させる。そして、検索機能１８２は、Ｎフレーム目の画像の検索範囲において開始位置から終了位置まで検索窓を移動させることで検索窓を設定する。このように、Ｎフレーム目の検索窓の設定位置が、Ｎ－１フレーム目の検索窓の設定値からずれることになる。この結果、Ｎフレーム目では、Ｎ－１フレーム目とは異なる領域に検索窓を設定することが可能になる。

なお、図６に示す例では、１種類の大きさの検索窓を用いて、検索範囲において検索の開始位置と終了位置との組み合わせを変更する場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、検索範囲において検索の開始位置及び終了位置のいずれかを変更するようにしてもよい。また、検索の開始位置及び終了位置のいずれかを変更することに加えて、更に、大きさの異なる検索窓を用いてもよい。

ステップＳ３では、検索機能１８２は、ＣＡＤ検索を実行する。例えば、検索機能１８２は、入力装置１０２を介して、ＣＡＤ処理を実行する指示を操作者から受け付けた場合、ステップＳ２で設定された各検索窓について特徴部位である確率を計算する。ここで言う特徴部位とは、例えば、腫瘍等の異常（悪性）部位である。なお、特徴部位は、正常（良性）部位であってもよい。例えば、正常（良性）部位とは、肝臓の血管腫（良性）である。

例えば、検索機能１８２は、検索窓が設定された画像に対して、教師データと検索アルゴリズムとを用いて、各検索窓が特徴部位である確率を計算する。そして、検索機能１８２は、特徴部位である確率が所定の閾値以上である場合に、検索窓で囲まれた範囲を特徴部位として検出する。検索機能１８２は、画像に対する検索結果を例えば記憶回路１７０に記憶させる。

ステップＳ４は、検索結果合成機能１８３により実現されるステップである。ステップＳ４では、検索結果合成機能１８３は、合成処理を実行する。例えば、検索結果合成機能１８３は、検索機能１８２による各検索結果を合成する。図７は、第１の実施形態に係る検索結果合成機能１８３による処理手順を示すフローチャートであり、図８は、第１の実施形態に係る検索結果合成機能１８３の処理動作を説明するための図である。

図７では、検索結果合成機能１８３の動作を説明するフローチャートを示す。ステップＳ１１では、検索結果合成機能１８３は、所定数の画像に対する検索結果を取得する。例えば、検索結果合成機能１８３は、図８に示すように、Ｎ－２フレーム目の画像に対する検索結果と、Ｎ－１フレーム目の画像に対する検索結果と、Ｎフレーム目の画像に対する検索結果とを記憶回路１７０から取得する。なお、図８では、サイズが異なる検索窓８ａと検索窓８ｂとを用いて検索した結果を示す。また、図８では、Ｎ－２フレーム目の画像、Ｎ－１フレーム目の画像及びＮフレーム目の画像の３フレームの画像を用いてＮフレーム目の検索結果を合成する場合について説明する。

より具体的には、図８に示す例では、検索結果合成機能１８３は、Ｎ－２フレーム目の画像の検索窓８ａに特徴部位が検出されており、Ｎ－１フレーム目の画像の検索窓８ｂに特徴部位が検出されており、Ｎフレーム目の画像の検索窓８ａに特徴部位が検出されている検索結果を取得する。なお、図８に示す検索窓８ａに検出されている特徴部位Ｔは、正しく検出された特徴部位であり、検索窓８ｂに検出されている特徴部位は、誤って検出された過検出の特徴部位であるものとする。

ステップＳ１２では、検索結果合成機能１８３は、ステップ１１において取得した全ての画像に共通の検索結果を抽出する。例えば、図８に示す例では、Ｎ－２フレーム目の検索結果とＮフレーム目の検索結果とに共通の検索結果である特徴部位Ｔが検出されている。しかしながら、図８に示す例では、Ｎ－１フレーム目の検索結果には、特徴部位Ｔが検出されていない。すなわち、図８に示す例では、３フレームに共通の検索結果が存在しない。かかる場合、検索結果合成機能１８３は、Ｎフレーム目の検索結果には特徴部位が検出されなかったことを示す合成処理の結果を得る。このように、検索結果合成機能１８３は、第１の画像における特徴部位と、第２の画像における特徴部位とで共通する特徴部位を合成結果とする。これにより、検索結果合成機能１８３は、過検出を軽減することが可能になる。

なお、図７に示すステップＳ１２において、検索結果合成機能１８３は、全ての検索結果を抽出してもよい。かかる場合、検索結果合成機能１８３は、図８に示す例では、Ｎフレーム目の検索結果として検索窓８ａに検出されている特徴部位Ｔと検索窓８ｂに検出されている特徴部位とを合成処理の結果とする。すなわち、検索結果合成機能１８３は、第１の画像における特徴部位と、第２の画像における特徴部位とを合成結果とする。

図３に戻る。ステップＳ５では、マーカ情報生成機能１８４は、マーカ情報を生成する。例えば、マーカ情報生成機能１８４は、検索結果合成機能１８３による合成結果に基づいて、マーカ情報を生成する。ここで、マーカ情報は、検索窓に応じた形状を有する。例えば、マーカ情報生成機能１８４は、検索窓と同一の形状を有するマーカ情報を生成する。より具体的には、マーカ情報生成機能１８４は、図４や図８に示す検索窓と同一形状のマーカ情報を生成する。

また、マーカ情報生成機能１８４は、特徴部位である確率に応じて色分けしたマーカ情報を生成する。例えば、マーカ情報生成機能１８４は、合成処理の結果、特徴部位である確率が８０％以上であると検出された検索窓には優先度を「高」として、例えば、赤色のマーカ情報を生成する。また、例えば、マーカ情報生成機能１８４は、合成処理の結果、特徴部位である確率が６０％以上８０％未満であると検出された検索窓には優先度を「中」として、例えば、黄色のマーカ情報を生成する。また、例えば、マーカ情報生成機能１８４は、合成処理の結果、特徴部位である確率が４０％以上６０％未満であると検出された検索窓には優先度を「低」として、例えば、青色のマーカ情報を生成する。

ステップＳ６では、表示制御機能１８５は、合成処理の結果をディスプレイ１０３に表示させる。例えば、表示制御機能１８５は、医用画像をディスプレイ１０３に表示させ、マーカ情報に基づくマーカを、医用画像上に表示させる。なお、医用画像は、図８に示したＮ－２フレーム目の画像、Ｎ－１フレーム目の画像又はＮフレーム目の画像であってもよいし、他の医用画像であってもよい。ここで、合成処理の結果、複数の特徴部位が得られる場合がある。このような場合、複数のマーカ情報が生成される。また、複数のマーカ情報が生成されると、マーカ情報が重なる場合がある。そこで、表示制御機能１８５は、重畳するマーカ情報の形状の外枠のみをディスプレイ１０３に表示させる。図９及び図１０は、第１の実施形態を説明するための図である。

図９では、優先度に応じた３種類のマーカ情報が生成されている場合を示す（図９の９ａ）。また、図９では、４つのマーカ情報が異なる優先度の組み合わせで９種類生成される場合を示す（図９の９ｂ～９ｊの矢印の左側）。図９に示すように、表示制御機能１８５は、１枚の画像において複数のマーカ情報が生成される場合、重畳するマーカ情報の形状の外枠のみをディスプレイ１０３に表示させる（図９の９ｂ～９ｊの矢印の右側）。ここで、表示制御機能１８５は、例えば、重畳するマーカ情報の形状の外枠のみを、確率が最も高い色で色分けして表示させる。

より具体的には、表示制御機能１８５は、重畳するマーカ情報の形状の外枠のみを、優先度の最も高いマーカ情報で色分けする。一例をあげると、表示制御機能１８５は、４つのマーカ情報の中で１つでも優先度が「高」であるマーカ情報が含まれている場合、マーカ情報の形状の外枠を優先度が「高」である「赤色」で示す（図９の９ｂ、９ｃ、９ｄ、９ｇ、９ｊ）。また、表示制御機能１８５は、４つのマーカ情報の中で優先度の最も高いマーカ情報が「中」である場合、マーカ情報の形状の外枠を優先度が「中」である「黄色」で示す（図９の９ｅ、９ｆ、９ｉ）。また、表示制御機能１８５は、４つのマーカ情報の中で優先度の最も高いマーカ情報が「低」である場合、マーカ情報の形状の外枠を優先度が「低」である「青色」で示す（図９の９ｈ）。

このように、表示制御機能１８５は、各フレームに対する合成処理の結果をディスプレイ１０３に表示させる。すなわち、表示制御機能１８５は、複数の優先度が混在したマーカ情報を表示するのではなく、最も優先度が高いマーカ情報を選択して、マーカ情報の形状の外枠を表示する。このようにして、表示制御機能１８５は、煩雑さを抑えた合成処理の結果をディスプレイ１０３に表示させる。これにより、例えば、操作者は、特徴部位である確率に応じて色分けされた合成処理の結果を閲覧することが可能になる。この結果、操作者は、例えば、ＣＡＤ処理の結果を容易に把握することが可能になる。

なお、マーカ情報生成機能１８４は、特徴部位である確率に応じた色分けをせずにマーカ情報を生成してもよい。かかる場合、表示制御機能１８５は、重畳するマーカ情報の形状の外枠のみを表示させる。また、表示制御機能１８５は、最も優先度が高いマーカ情報を選択せずに、複数の優先度が混在したマーカ情報を表示するようにしてもよい。

更に、表示制御機能１８５は、マーカ情報の数の計測値を更にディスプレイ１０３に表示させてもよい。図１０では、優先度が「高」であるマーカ情報が１５個、優先度が「中」であるマーカ情報が０個、優先度が「低」であるマーカ情報が０個表示されている場合を示す。かかる場合、表示制御機能１８５は、図１０に示すように、優先度が「高」であることを示すマーカ情報に対応付けて１５、優先度が「中」であることを示すマーカ情報に対応付けて０、優先度が「低」であることを示すマーカ情報に対応付けて０を表示させる。これにより、例えば、操作者は、特徴部位である確率に応じた特徴部位の数を容易に把握することが可能になる。

図３に戻る。ステップＳ７では、取得機能１８１は、終了を受け付けたか否かを判定する。ここで、取得機能１８１は、終了を受け付けたと判定しなかった場合（ステップＳ７、Ｎｏ）、ステップＳ１に移行して画像を取得する。一方、取得機能１８１は、終了を受け付けたと判定した場合（ステップＳ７、Ｙｅｓ）、処理を終了する。

このように、第１の実施形態に係る超音波診断装置１では、第１の画像を対象に第１の検索処理を実行することで、第１の画像における特徴部位を検索し、第２の画像を対象に、第１の検索処理とは異なる第２の検索処理を実行することで、第２の画像における特徴部位を検索する。そして、第１の実施形態に係る超音波診断装置１では、各検索結果を合成する。すなわち、第１の実施形態に係る超音波診断装置１は、ＣＡＤ処理を複数の入力画像に分散させ、各画像での結果を合成して、１枚の画像の最終的な検出結果として表示する。これにより、第１の実施形態に係る超音波診断装置１は、ＣＡＤ処理の性能を維持しながら、画像１枚あたりの計算量を抑えることができる。この結果、第１の実施形態に係る超音波診断装置１によれば、超音波走査時にリアルタイム性を保ちながらＣＡＤ処理を施すことができる。このようにして、第１の実施形態に係る超音波診断装置１は、診断効率を向上させることができる。

（第１の実施形態の第１の変形例）
なお、上述した第１の実施形態では、検索結果合成機能１８３は、第１の画像における特徴部位と、第２の画像における特徴部位とで共通する特徴部位を合成結果とする場合について説明した。しかしながら、検索結果合成機能１８３による合成処理は、これに限定されるものではない。例えば、検索結果合成機能１８３は、第１の画像における特徴部位を、第２の画像にコピーするようにしてもよい。図１１は、第１の実施形態の第１の変形例に係る検索結果合成機能１８３による処理手順を示すフローチャートであり、図１２及び図１３は、第１の実施形態の第１の変形例に係る検索結果合成機能１８３の処理動作を説明するための図である。

図１１では、検索結果合成機能１８３の動作を説明するフローチャートを示す。ステップＳ２１では、検索結果合成機能１８３は、所定数の画像に対する検索結果を取得する。例えば、検索結果合成機能１８３は、図１２に示すように、Ｎ－２フレーム目の画像に対する検索結果と、Ｎ－１フレーム目の画像に対する検索結果と、Ｎフレーム目の画像に対する検索結果とを記憶回路１７０から取得する。なお、図１２では、サイズが異なる検索窓１２ａと検索窓１２ｂとを用いて検索した結果を示す。また、図１２では、Ｎ－２フレーム目の画像、Ｎ－１フレーム目の画像及びＮフレーム目の画像の３フレームの画像を用いてＮフレーム目の検索結果を合成する場合について説明する。

より具体的には、図１２に示す例では、検索結果合成機能１８３は、Ｎ－２フレーム目の画像の検索窓１２ａに特徴部位が検出されており、Ｎ－１フレーム目の画像の検索窓１２ｂに特徴部位が検出されており、Ｎフレーム目の画像の検索窓１２ａに特徴部位が検出されている検索結果を取得する。なお、図１２に示す検索窓１２ａに検出されている特徴部位Ｔは、正しく検出された特徴部位であり、検索窓１２ｂに検出されている特徴部位は、誤って検出された過検出の特徴部位であるものとする。

ステップＳ２２では、検索結果合成機能１８３は、画像間で検索結果をコピーする。図１２に示す例では、１フレーム前の検索結果をコピーする場合について説明する。例えば、検索結果合成機能１８３は、Ｎ－２フレーム目の画像の検索窓１２ａにおける検索結果をＮ－１フレーム目の画像にコピーする。また、例えば、検索結果合成機能１８３は、Ｎ－１フレーム目の画像の検索窓１２ｂにおける検索結果をＮフレーム目の画像にコピーする。

ステップＳ２３では、検索結果合成機能１８３は、全ての画像に共通の検索結果を抽出する。例えば、図１３に示す例では、Ｎ－２フレーム目の検索結果とＮ－１フレーム目の検索結果とＮフレーム目の検索結果とに共通の検索結果である特徴部位Ｔが検出されている。かかる場合、検索結果合成機能１８３は、Ｎフレーム目の検索結果には特徴部位Ｔが検出されたことを示す合成処理の結果を得る。このように、検索結果合成機能１８３は、第１の画像における特徴部位を、第２の画像にコピーし、第１の画像における特徴部位と、第２の画像における特徴部位とで共通する特徴部位を合成結果とする。

このようにして第１の実施形態の第１の変形例では、第１の画像における特徴部位を、第２の画像にコピーし、第１の画像における特徴部位と、第２の画像における特徴部位とで共通する特徴部位を合成結果とする。これにより、第１の実施形態の第１の変形例によれば、過検出を低減できるとともに、特徴部位の見逃しを低減することが可能になる。

なお、検索結果合成機能１８３は、複数フレーム前又は１枚以上後のフレームの検索結果をコピーしてもよいし、複数のフレームに対して検索結果をコピーしてもよい。例えば、検索結果合成機能１８３は、２フレーム前の検索結果をコピーしてもよいし、Ｎ－２フレーム目の検索結果をＮ－１フレーム目とＮフレーム目とにコピーしてもよい。

（第１の実施形態の第２の変形例）
また、例えば、検索結果合成機能１８３は、第１の画像における特徴部位である確率と、第２の画像における特徴部位である確率との統計値が所定の閾値以上である特徴部位を合成結果とするようにしてもよい。図１４は、第１の実施形態の第２の変形例に係る検索結果合成機能１８３による処理手順を示すフローチャートであり、図１５は、第１の実施形態の第２の変形例に係る検索結果合成機能１８３の処理動作を説明するための図である。

図１４では、検索結果合成機能１８３の動作を説明するフローチャートを示す。ステップＳ３１では、検索結果合成機能１８３は、所定数の画像に対する検索結果を取得する。例えば、検索結果合成機能１８３は、図１５に示すように、Ｎ－２フレーム目の画像に対する検索結果と、Ｎ－１フレーム目の画像に対する検索結果と、Ｎフレーム目の画像に対する検索結果と、Ｎ＋１フレーム目の画像に対する検索結果とを記憶回路１７０から取得する。なお、図１５では、サイズが異なる検索窓１５ａと検索窓１５ｂとを用いて検索した結果を示す。また、図１５では、Ｎ－２フレーム目の画像、Ｎ－１フレーム目の画像、Ｎフレーム目の画像及びＮ＋１フレーム目の画像の４フレームの画像を用いてＮフレーム目の検索結果を合成する場合について説明する。

ステップＳ３２では、検索結果合成機能１８３は、同一サイズの検索窓で検索窓内の画像情報が特徴部位に相当する情報である確率の平均値を算出する。例えば、検索結果合成機能１８３は、図１５に示すように、Ｎ－２フレーム目の画像の検索窓１５ａに特徴部位が検出されており、Ｎ－１フレーム目の画像の検索窓１５ｂに特徴部位が検出されており、Ｎフレーム目の画像の検索窓１５ａに特徴部位が検出されており、Ｎ＋１フレーム目の画像では何も検出されていない検索結果を取得する。なお、図１５に示す検索窓１５ａに検出されている特徴部位Ｔは、正しく検出された特徴部位であり、検索窓１５ｂに検出されている特徴部位は、誤って検出された過検出の特徴部位であるものとする。また、Ｎ＋１フレーム目の検索窓１５ｂは、Ｎ－１フレーム目の検出箇所に相当する位置を示している。

そして、検索結果合成機能１８３は、Ｎ－２フレーム目の画像の検索窓１５ａにおける特徴部位である確率と、Ｎフレーム目の画像の検索窓１５ａにおける特徴部位である確率との平均値を算出する。また、例えば、検索結果合成機能１８３は、図１５に示すように、Ｎ－１フレーム目の画像の検索窓１５ｂにおける特徴部位である確率と、Ｎ＋１フレーム目の画像の中でＮ－１フレーム目の画像で特徴部位が検出された箇所に該当する位置の検索窓１５ｂにおける特徴部位である確率との平均値を算出する。なお、検索結果合成機能１８３は、統計値として平均値を算出する場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、検索結果合成機能１８３は、統計値として分散値を算出してもよい。

ステップＳ３３では、検索結果合成機能１８３は、ステップＳ３２で算出した平均値が閾値以上であるか否かを判定する。ここで、検索結果合成機能１８３は、平均値が閾値以上であると判定した場合（ステップＳ３３、Ｙｅｓ）、検索窓により検索された特徴部位を検索結果として抽出する（ステップＳ３４）。一方、検索結果合成機能１８３は、平均値が閾値以上であると判定しなかった場合（ステップＳ３３、Ｎｏ）、検索窓により検索された特徴部位を検索結果として抽出しない（ステップＳ３５）。

より具体的には、図１５に示す例では、検索結果合成機能１８３は、Ｎ－２フレーム目の画像の検索窓１５ａにおける特徴部位である確率と、Ｎフレーム目の画像の検索窓１５ａにおける特徴部位である確率との平均値が閾値以上であると判定する。そして、検索結果合成機能１８３は、Ｎフレームの合成結果として検索窓１５ａにおける特徴部位を抽出する。また、図１５に示す例では、検索結果合成機能１８３は、Ｎ－１フレーム目の画像の検索窓１５ｂにおける特徴部位である確率と、Ｎ＋１フレーム目の画像の検索窓１５ｂにおける特徴部位である確率との平均値が閾値未満であると判定する。そして、検索結果合成機能１８３は、Ｎフレームの合成結果として検索窓１５ｂにおける特徴部位を抽出しない。

検索結果合成機能１８３は、ステップＳ３４又はステップＳ３５に続いて、全てのサイズの検索窓について判定したか否かを判定する（ステップＳ３６）。ここで、検索結果合成機能１８３は、全てのサイズの検索窓について判定したと判定しなかった場合（ステップＳ３６、Ｎｏ）、ステップＳ３２に移行する。一方、検索結果合成機能１８３は、全てのサイズの検索窓について判定したと判定した場合（ステップＳ３６、Ｙｅｓ）、処理を終了する。

このようにして、第１の実施形態に係る第２の変形例では、第１の画像における特徴部位である確率と、第２の画像における特徴部位である確率との統計値が所定の閾値以上である特徴部位を合成結果とする。これにより、第１の実施形態に係る第２の変形例によれば、過検出をより正確に低減できるとともに、特徴部位をより正確に検出することが可能になる。

（第１の実施形態の第３の変形例）
上述した実施形態では、第１の画像における特徴部位と、第２の画像における特徴部位とで共通する特徴部位を合成結果とする場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、検索結果合成機能１８３は、第１の画像における特徴部位と、第２の画像における特徴部位とで少なくとも一部が共通する場合に、各特徴部位が占める部位を合成結果とすることとしてもよい。

図１６は、第１の実施形態の第３の変形例に係る検索結果合成機能１８３の処理動作を説明するための図である。図１６は、検索機能１８２により、各フレームの画像に対して異なる位置に同じ大きさの検索窓を設定して、検索が行われた結果を示す。例えば、検索結果合成機能１８３は、まず、Ｎ－２フレーム目の画像に対する検索結果と、Ｎ－１フレーム目の画像に対する検索結果と、Ｎフレーム目の画像に対する検索結果とを記憶回路１７０から取得する。

ここで、図１６に斜線に示すように、Ｎ－２フレーム目の画像における特徴部位と、Ｎ－１フレーム目の画像における特徴部位と、Ｎフレーム目の画像における特徴部位とが、一部共通するように抽出される場合がある。かかる場合、検索結果合成機能１８３は、各フレームにおける特徴部位が占める部位を合成結果とする。即ち、検索結果合成機能１８３は、Ｎフレームの合成結果として、Ｎ－２フレーム目の画像における特徴部位と、Ｎ－１フレーム目の画像における特徴部位と、Ｎフレーム目の画像における特徴部位とを抽出する。更に、マーカ情報生成機能１８４は、検索結果合成機能１８３による合成結果に基づいて、マーカ情報を生成する。

そして、表示制御機能１８５は、マーカ情報に基づくマーカを医用画像上に表示させる。例えば、図１６の合成結果に基づいてマーカ情報が生成された場合、表示制御機能１８５は、図１７に示すように、重畳するマーカ情報の形状の外枠のみをディスプレイ１０３に表示させる。なお、図１７は、第１の実施形態の第３の変形例に係る表示制御機能１８５の処理動作を説明するための図である。

これに対して、図１８や図１９に示すように、Ｎ－２フレーム目の画像における特徴部位と、Ｎ－１フレーム目の画像における特徴部位と、Ｎフレーム目の画像における特徴部位とが、共通部分を有さない場合がある。この場合、検索結果合成機能１８３は、Ｎフレームの合成結果として、Ｎ－２フレーム目の画像における特徴部位と、Ｎ－１フレーム目の画像における特徴部位と、Ｎフレーム目の画像における特徴部位とを抽出しない。従って、第１の実施形態に係る第３の変形例によれば、第１の検索処理と第２の検索処理とで異なる位置に検索窓が設定された場合においても過検出を低減できるとともに、特徴部位の見逃しを低減することが可能になる。なお、図１８及び図１９は、第１の実施形態の第３の変形例に係る検索結果合成機能１８３の処理動作を説明するための図である。

更に、検索結果合成機能１８３は、第１の画像における特徴部位を第２の画像にコピーした上で、第１の画像における特徴部位と第２の画像における特徴部位とで少なくとも一部が共通する場合に、各特徴部位が占める部位を合成結果としてもよい。例えば、検索結果合成機能１８３は、図１８において、Ｎ－２フレーム目の画像における特徴部位をＮ－１フレーム目の画像にコピーする。かかる場合、検索結果合成機能１８３は、Ｎ－２フレーム目の画像における特徴部位と、Ｎ－１フレーム目の画像における特徴部位と、Ｎフレーム目の画像における特徴部位とが共通部分を有するものとして、各フレームにおける特徴部位が占める部位を合成結果とする。即ち、検索結果合成機能１８３は、Ｎフレームの合成結果として、Ｎ－２フレーム目の画像における特徴部位と、Ｎ－２フレーム目の画像からＮ－１フレーム目の画像にコピーされた特徴部位と、Ｎ－１フレーム目の画像における特徴部位と、Ｎフレーム目の画像における特徴部位とを抽出する。

一方で、図１９において、Ｎ－２フレーム目の画像における特徴部位をＮ－１フレーム目の画像にコピーする場合、各フレームの特徴部位は共通部分を有さない。この場合、検索結果合成機能１８３は、各フレームにおける特徴部位を合成結果として抽出しない。従って、第１の実施形態に係る第３の変形例によれば、第１の検索処理と第２の検索処理とで異なる位置に検索窓が設定された場合において、過検出を低減しつつも、特徴部位の見逃しをより低減することが可能になる。

なお、図１６、図１８及び図１９においては、各フレームの画像に対して同じ大きさの検索窓が設定された場合の検索結果を示したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、検索結果合成機能１８３は、第１の画像及び第２の画像に対して異なる大きさの検索窓が設定された場合の検索結果を取得し、第１の画像における特徴部位と第２の画像における特徴部位とで少なくとも一部が共通する特徴部位を合成結果としてもよい。

また、検索結果合成機能１８３は、共通部分の面積に応じて、第１の画像における特徴部位と第２の画像における特徴部位とで少なくとも一部が共通する場合に、各特徴部位が占める部位を合成結果とするか否かを判定してもよい。例えば、図１６において、検索結果合成機能１８３は、Ｎフレーム目の画像に対して設定された検索窓の面積と、共通部分の面積との比を算出する。そして、検索結果合成機能１８３は、算出した比が閾値を超える場合に、Ｎフレームの合成結果として、Ｎ－２フレーム目の画像における特徴部位と、Ｎ－１フレーム目の画像における特徴部位と、Ｎフレーム目の画像における特徴部位とを抽出する。

（第１の実施形態の第４の変形例）
上述した実施形態では、表示制御機能１８５は、各フレームに対する合成処理の結果をディスプレイ１０３に表示させる場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、表示制御機能１８５は、連続するフレーム間での合成処理の結果を考慮して、各フレームに対する合成処理の結果をディスプレイ１０３に表示させてもよい。言い換えると、表示制御機能１８５は、マーカ情報のうち、複数フレームに連続するマーカ情報のみをディスプレイ１０３に表示させる。図２０は、第１の実施形態の第４の変形例に係る表示制御機能１８５の処理動作を説明するための図である。

図２０では、優先度に応じた３種類のマーカ情報が生成されている場合を示す（図２０の２０ａ）。また、図２０では、Ｎ－２フレーム目の画像の合成結果と、Ｎ－１フレーム目の画像の合成結果と、Ｎフレーム目の画像の合成結果とを示す。図２０に示す例では、表示制御機能１８５は、３フレームに連続するマーカ情報のみをディスプレイ１０３に表示させる。すなわち、表示制御機能１８５は、Ｎ－２フレーム目の画像の合成結果と、Ｎ－１フレーム目の画像の合成結果と、Ｎフレーム目の画像の合成結果とを考慮して、Ｎフレーム目に対する合成処理の結果をディスプレイ１０３に表示させる。

より具体的には、図２０に示すように、表示制御機能１８５は、連続する３フレームのいずれかにマーカ情報が生成されていないフレームが存在する場合、Ｎフレーム目に対する合成処理の結果として、マーカ情報を表示しないようにする（図２０の２０ｄ、２０ｇ、２０ｊ）。

また、表示制御機能１８５は、連続する３フレームにマーカ情報が生成されている場合、Ｎフレーム目に対する合成処理の結果として、優先度の最も高いマーカ情報で色分けする。一例をあげると、表示制御機能１８５は、３フレームのマーカ情報の中で１つでも優先度が「高」であるマーカ情報が含まれている場合、マーカ情報の形状の外枠を優先度が「高」である「赤色」で示す（図２０の２０ｂ、２０ｃ）。また、表示制御機能１８５は、３フレームのマーカ情報の中で優先度の最も高いマーカ情報が「中」である場合、マーカ情報の形状の外枠を優先度が「中」である「黄色」で示す（図２０の２０ｅ、２０ｆ、２０ｉ）。また、表示制御機能１８５は、３フレームのマーカ情報の中で優先度の最も高いマーカ情報が「低」である場合、マーカ情報の形状の外枠を優先度が「低」である「青色」で示す（図２０の２０ｈ）。

このようにして、第１の実施形態に係る第４の変形例では、連続するフレーム間での合成処理の結果を考慮して、各フレームに対する合成処理の結果をディスプレイ１０３に表示させる。これにより、複数のフレームに渡って検出された特徴部位を優先的にディスプレイ１０３に表示させ、さらに特徴部位である確率に応じて色分けされた合成処理の結果を閲覧することが可能になる。

（第１の実施形態の第５の変形例）
上述した実施形態では、表示制御機能１８５は、検索処理の対象とした医用画像上に、検索結果の合成処理の結果を表示させる場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。即ち、表示制御機能１８５は、検索処理の対象とした医用画像以外の他の医用画像上に、検索結果の合成処理の結果を表示させてもよい。例えば、マーカ情報生成機能１８４は、検索結果の合成処理の結果に基づいてマーカ情報を生成し、表示制御機能１８５は、マーカ情報に基づくマーカを、第１の画像及び第２の画像と画質が異なる医用画像上に表示させる。

例えば、検索機能１８２は、図２１に示すように、ＳＣデータに基づく画像データＩ１を取得する。ここで、ＳＣデータとは、例えば、画像生成回路１５０により生成されたＢモード画像データである。画像データＩ１は、Ｂモード画像データそのものであってもよいし、Ｂモード画像データに対する画像処理後のデータであってもよい。次に、検索機能１８２は、図２１に示すように、画像データＩ１に対して検索処理（ＣＡＤ処理）を実行する。即ち、検索機能１８２は、画像データＩ１のうちの第１の画像に対して第１の検索処理を実行し、画像データＩ１のうちの第２の画像に対して第２の検索処理を実行する。なお、図２１は、第１の実施形態の第５の変形例に係る表示制御機能１８５の処理動作を説明するための図である。

例えば、画像生成回路１５０は、検索処理の精度を向上するようにＢモード画像データに対して画像処理を行うことにより、画像データＩ１を生成する。具体的には、画像生成回路１５０は、教師データを生成する際に用いられた医用画像と同程度の画質となるように、Ｂモード画像データに対して、移動平均（平滑化）フィルタやガウシアンフィルタ、メディアンフィルタ、バンドパスフィルタ等の画像処理を行って、画像データＩ１を生成する。

即ち、教師データを生成するための機械学習においては、まず、多数の医用画像における特徴部位の画像情報が、学習用データとして収集される。ここで、種々の画質の医用画像における特徴部位の画像情報を学習用データとして機械学習を行うことも考えられるが、種々の画質の医用画像をそれぞれ多数収集することは困難であるし、比較的多数収集される画質の医用画像によって、学習用データが偏るおそれもある。従って、通常、同程度の画質となるように画像処理が施された医用画像における特徴部位の画像情報を学習用データとして、機械学習が行われる。そして、画像生成回路１５０は、機械学習に用いられた医用画像と同程度の画質となるように画像データＩ１を生成することで、検索機能１８２による検索処理の精度を向上させることができる。

しかしながら、画像データＩ１が、操作者にとって観察しやすい画質となっているとは限らない。そこで、表示制御機能１８５は、検索処理（ＣＡＤ処理）の対象である画像データＩ１と画質が異なる画像データＩ２上に、検索結果の合成処理の結果を表示させる。

例えば、操作者は、入力装置１０２を介して、自らが観察をしやすくなるよう任意の画像処理を選択する。次に、画像生成回路１５０は、選択された画像処理をＢモード画像データに対して施すことにより、画像データＩ２を生成する。また、画像生成回路１５０は、選択された画像処理と異なる画像処理をＢモード画像データに対して施すことにより、画像データＩ１を生成する。例えば、画像生成回路１５０は、機械学習に用いられた医用画像と同程度の画質となるように、Ｂモード画像データに対して画像処理を行うことにより、画像データＩ１を生成する。

なお、異なる画像処理により画像データＩ１及び画像データＩ２を生成する場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、画像生成回路１５０は、Ｂモード画像データに対して画像処理を施すことにより画像データＩ１及び画像データＩ２のいずれか一方を生成し、画像処理を施していない状態のＢモード画像データを他方の画像データとしてもよい。また、例えば、画像生成回路１５０は、画像データＩ１としてＢモード画像データを生成し、画像データＩ２としてＢモード画像データとドプラ画像データとの重畳画像を生成してもよい。

そして、表示制御機能１８５は、画像データＩ１と画質が異なる画像データＩ２上に、検索結果の合成処理の結果を表示させる。例えば、マーカ情報生成機能１８４は、検索結果の合成処理の結果に基づいてマーカ情報を生成する。そして、表示制御機能１８５は、図２１に示すように、マーカ情報に基づくマーカを画像データＩ１と画質が異なる画像データＩ２に重畳した画像データＩ３を、ディスプレイ１０３に表示させる。

なお、機械学習に用いられる医用画像は、超音波画像データに限られるものではなく、超音波診断装置以外の他の医用画像診断装置により収集された医用画像（Ｘ線ＣＴ画像、Ｘ線画像、ＭＲＩ画像など）であってもよい。例えば、Ｘ線ＣＴ画像における特徴部位の画像情報を学習用データとして機械学習を行うことにより、教師データが生成されてもよい。

この場合、画像生成回路１５０は、機械学習に用いられたＸ線ＣＴ画像と同程度の画質となるように、画像データＩ１を生成する。例えば、画像生成回路１５０は、Ｂモード画像データをディスプレイ１０３用に信号を座標変換してＳＣデータを生成し、ＳＣデータに対して、Ｘ線ＣＴ画像と同程度の画質となるように画像処理を実行する。具体的には、画像生成回路１５０は、ＳＣデータのエッジを強調するとともに、粒度を細かくするように画像処理を実行する。これにより、画像生成回路１５０は、機械学習に用いられたＸ線ＣＴ画像と同程度の画質となる画像データＩ１を生成して、検索機能１８２による検索処理の精度を向上させることができる。そして、表示制御機能１８５は、検索処理の対象とした画像データＩ１と画質が異なる画像データＩ２上に、検索結果の合成処理の結果を表示させる。

（第１の実施形態に係るその他の変形例）
また、上述した第１の実施形態では、検索機能１８２は、パラメータとして検索処理対象の画像内に複数の検索窓を設定するものとして説明したが、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、検索機能１８２は、パラメータとして異なる教師データを設定してもよい。かかる場合、検索機能１８２は、例えば、同一の検索窓と、同一の検索アルゴリズムとを用いて、所定の間隔で教師データを変更してＣＡＤ処理を実行する。

また、例えば、検索機能１８２は、パラメータとして異なる検索アルゴリズムを設定してもよい。かかる場合、検索機能１８２は、例えば、同一の検索窓と、同一の教師データとを用いて、所定の間隔で検索アルゴリズムを変更してＣＡＤ処理を実行する。

また、例えば、検索機能１８２は、パラメータとして検索窓のサイズ、検索窓の位置、教師データ及び検索アルゴリズムのうちいずれかを任意に組み合わせてＣＡＤ処理を実行するようにしてもよい。

また、検索機能１８２は、スキャン速度（２次元又は３次元のスキャン領域を機械的に揺動する速度、スキャン領域を電子的に揺動する速度、或いはプローブの移動速度）が所定の閾値以下の場合に、パラメータを変更する頻度を高くする。ここで、スキャン速度が所定の閾値以下の場合とは、操作者が走査の対象とする領域を注視するため、超音波プローブ１０１をゆっくりと移動させていると考えられる。そこで、検索機能１８２は、例えば、スキャン速度が所定の閾値より大きい場合には検索窓のサイズを同一にし、スキャン速度が所定の閾値以下の場合には検索窓のサイズを順次変更する。なお、検索機能１８２は、複数の閾値を用いて、パラメータを変更する頻度を設定するようにしてもよい。

また、検索機能１８２は、フレームレートが所定の閾値以上の場合に、パラメータを変更する頻度を高くする。ここで、フレームレートが所定の閾値以上の場合には、単位時間当たりのフレーム数が増加するので、ＣＡＤ処理を複数の入力画像に分散させやすい。そこで、検索機能１８２は、例えば、フレームレートが所定の閾値未満の場合には検索窓のサイズを同一にし、フレームレートが所定の閾値以上の場合には検索窓のサイズを順次変更する。なお、検索機能１８２は、複数の閾値を用いて、パラメータを変更する頻度を設定するようにしてもよい。

（第２の実施形態）
上述した第１の実施形態では、超音波診断装置１において、リアルタイムに生成される画像に対してＣＡＤ処理を実行する場合について説明した。ところで、超音波診断装置１では、リアルタイムにＣＡＤ処理を実行した結果を、超音波走査の終了後に観察することが望まれる場合がある。そこで、第２の実施形態では、超音波走査の終了後に、ＣＡＤ処理を実行した結果を観察する場合について説明する。

第２の実施形態に係る超音波診断装置の構成例は、表示制御機能１８５が付加的な機能を更に実行する点を除いて、図１に示す第１の実施形態に係る超音波診断装置１と同様である。例えば、第２の実施形態に係る表示制御機能１８５は、マーカ情報が含まれる画像を抽出して、所定の順序で表示させる。

図２２は、第２の実施形態に係る表示制御機能１８５による表示制御処理の手順を示すフローチャートであり、図２３は、第２の実施形態を説明するための図である。図２２では、表示制御機能１８５の動作を説明するフローチャートを示す。ステップＳ４１からステップＳ４５は、表示制御機能１８５により実現されるステップである。

ステップＳ４１では、表示制御機能１８５は、合成結果を取得する。例えば、表示制御機能１８５は、超音波走査により得られた画像のＣＡＤ処理の合成結果を記憶回路１７０から取得する。より具体的には、表示制御機能１８５は、図２３の（１）から図２３の（９）に示す合成結果を記憶回路１７０から取得する。

ステップＳ４２では、表示制御機能１８５は、特徴部位が検出された画像を抽出する。例えば、表示制御機能１８５は、図２３に示す（１）から（９）の合成結果のうち、（２）、（４）、（５）、（６）、（８）及び（９）を特徴部位が検出された画像として抽出する。

ステップＳ４３では、表示制御機能１８５は、シネ再生を受け付けたか否かを判定する。ここで、表示制御機能１８５は、入力装置１０２を介して、シネ再生を実行する指示を操作者から受け付けたと判定しなかった場合（ステップＳ４３、Ｎｏ）、ステップＳ４３の判定処理を繰り返す。一方、表示制御機能１８５は、入力装置１０２を介して、シネ再生を実行する指示を操作者から受け付けたと判定した場合（ステップＳ４３、Ｙｅｓ）、ステップＳ４４に移行する。

ステップＳ４４では、表示制御機能１８５は、所定の順序で画像をディスプレイ１０３に表示させる。ここで、例えば、表示制御機能１８５は、操作者から画像の切り替えを受け付ける毎に所定の順序で画像を切り替えてシネ再生させてもよいし、所定の順序で画像を自動的にシネ再生させてもよい。より具体的には、表示制御機能１８５は、時系列で順序を決定する。かかる場合、表示制御機能１８５は、図２３に示す例では、（２）、（４）、（５）、（６）、（８）、（９）の順序で画像をディスプレイ１０３に表示させる。

また、例えば、表示制御機能１８５は、連続性に応じて所定の順序を決定してもよい。かかる場合、表示制御機能１８５は、図２３に示す例では、（４）、（５）、（６）、（８）、（９）、（２）の順序で画像をディスプレイ１０３に表示させる。

また、例えば、表示制御機能１８５は、マーカ情報の数に応じて所定の順序を決定してもよい。かかる場合、表示制御機能１８５は、図２３に示す例では、（２）、（８）、（９）、（４）、（５）、（６）の順序で画像をディスプレイ１０３に表示させる。

また、例えば、表示制御機能１８５は、スキャン速度に応じて所定の順序を決定してもよい。例えば、スキャン速度が遅い場合には、操作者は、注視したい部位を走査している可能性がある。そこで、表示制御機能１８５は、スキャン速度がより遅いフレームを優先的にディスプレイ１０３に表示させる。

ステップＳ４５では、表示制御機能１８５は、終了を受け付けたか否かを判定する。ここで、表示制御機能１８５は、終了を受け付けたと判定しなかった場合（ステップＳ４５、Ｎｏ）、ステップＳ４３に移行して判定処理を実行する。一方、表示制御機能１８５は、終了を受け付けたと判定した場合（ステップＳ４５、Ｙｅｓ）、処理を終了する。

上述したように、第２の実施形態では、マーカ情報が含まれる画像を抽出して、所定の順序で表示させる。これにより、第２の実施形態によれば、マーカ情報が出現するフレームを時系列に閲覧したり、マーカ情報が連続して出現するフレームやマーカ情報が多いフレームを優先的に閲覧したりすることが可能になる。

なお、上述した第２の実施形態では、表示制御機能１８５は、特徴部位が検出された画像を抽出するものとして説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、表示制御機能１８５は、特徴部位が検出された画像を抽出せずに、ステップＳ４１で取得した合成結果を、例えば図２３の（１）から図２３の（９）の順でシネ再生させてもよい。

（第２の実施形態の変形例）
上述した第２の実施形態では、ＣＡＤ処理を複数の入力画像に分散させ、各画像での結果を合成した結果をシネ再生させる場合について説明した。しかしながら、第２の実施形態で説明した表示制御処理は、ＣＡＤ処理を複数の入力画像に分散させない場合にも適用可能である。第２の実施形態の変形例に係る超音波診断装置の構成は、検索機能１８２が実行する機能の一部が異なる点を除いて、図１に示す超音波診断装置１の構成と同様である。

すなわち、第２の実施形態の変形例に係る取得機能１８１は、第１の画像と、第１の画像とは異なる第２の画像を取得する。そして、第２の実施形態の変形例に係る検索機能１８２は、第１の画像及び第２の画像を対象に、検索処理を実行することで、特徴部位を検索する。すなわち、第２の実施形態の変形例に係る検索機能１８２は、ＣＡＤ処理を複数の入力画像に分散させずに、第１の画像及び第２の画像で同一の検索処理を実行する。

第２の実施形態の変形例に係る検索結果合成機能１８３は、検索機能１８２による各検索結果を合成する。第２の実施形態の変形例に係るマーカ情報生成機能１８４は、検索結果合成機能１８３による合成結果に基づいて、マーカ情報を生成する。第２の実施形態の変形例に係る表示制御機能１８５は、医用画像をディスプレイ１０３に表示させ、マーカ情報に基づくマーカを、医用画像上に表示させる。

なお、かかる場合、第２の実施形態の変形例に係るマーカ情報生成機能１８４は、上述した第１の実施形態と同様の機能を有する。すなわち、第２の実施形態の変形例に係るマーカ情報生成機能１８４は、特徴部位である確率に応じて色分けしたマーカ情報を生成する。ここで、マーカ情報は、検索窓に応じた形状を有する。そして、第２の実施形態の変形例に係る表示制御機能１８５は、形状の外枠のみを表示させる。ここで、表示制御機能１８５は、形状の外枠のみを、確率が最も高い色で色分けして表示させる。また、表示制御機能１８５は、マーカ情報の数の計測値を更に表示させる。また、表示制御機能１８５は、マーカ情報に基づくマーカを、第１の画像及び第２の画像と画質が異なる医用画像上に表示させてもよい。

更に、第２の実施形態の変形例に係る表示制御機能１８５は、マーカ情報が含まれる画像を抽出して、所定の順序で表示させる。例えば、表示制御機能１８５は、連続性に応じて所定の順序を決定する。或いは、表示制御機能１８５は、マーカ情報の数に応じて所定の順序を決定する。

これにより、第２の実施形態に係る変形例では、ＣＡＤ処理を複数の入力画像に分散させない場合にも表示制御処理を実行することが可能になる。この結果、例えば、操作者は、特徴部位である確率に応じて色分けされた合成処理の結果を閲覧することが可能になる。また、例えば、操作者は、特徴部位である確率に応じた特徴部位の数を容易に把握することが可能になる。また、例えば、操作者は、マーカ情報が出現するフレームを時系列に閲覧したり、マーカ情報が連続して出現するフレームやマーカ情報が多いフレームを優先的に閲覧したりすることが可能になる。このようにして、第２の実施形態に係る変形例によれば、診断効率を向上させることができる。

（その他の実施形態）
実施形態は、上述した実施形態に限られるものではない。

上述した実施形態では、超音波診断装置を解析装置の一例として説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、医用画像処理装置を解析装置としてもよい。図２４は、その他の実施形態に係る医用画像処理装置２００の構成例を示すブロック図である。

図２４に示すように、医用画像処理装置２００は、入力装置２０１と、ディスプレイ２０２と、記憶回路２１０と、処理回路２２０とを備える。入力装置２０１、ディスプレイ２０２、記憶回路２１０、処理回路２２０は、相互に通信可能に接続される。

入力装置２０１は、マウス、キーボード、ボタン、パネルスイッチ、タッチコマンドスクリーン、フットスイッチ、トラックボール、ジョイスティック等を有し、医用画像処理装置２００の操作者からの各種設定要求を受け付ける。入力装置２０１は、受け付けた各種設定要求を処理回路２２０へ出力する。

ディスプレイ２０２は、例えば超音波診断装置１によって生成された医用画像データを表示したり、操作者が入力装置２０１を用いて各種設定要求を入力するためのＧＵＩ（Graphical User Interface）を表示したりする。

記憶回路２１０は、ＧＵＩを表示するための各種のプログラムや、当該プログラムによって用いられる情報を記憶する。また、記憶回路２１０は、超音波診断装置１や他の医用画像診断装置によって生成された医用画像データを記憶する。

処理回路２２０は、医用画像処理装置２００の処理全体を制御する。例えば、図２４に示すように、処理回路２２０は、取得機能２２１、検索機能２２２、検索結果合成機能２２３、マーカ情報生成機能２２４及び表示制御機能２２５を実行する。ここで、例えば、図２４に示す処理回路２２０の構成要素である取得機能２２１、検索機能２２２、検索結果合成機能２２３、マーカ情報生成機能２２４及び表示制御機能２２５が実行する各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路２１０に記録されている。処理回路２２０は、各プログラムを記憶回路２１０から読み出し、実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路２２０は、図２４の処理回路２２０内に示された各機能を有することとなる。

その他の実施形態に係る医用画像処理装置２００は、例えば、超音波診断装置１により生成された超音波画像を取得し、ＣＡＤ処理を複数の入力画像に分散させ、各画像での結果を合成して、１枚の画像の最終的な検出結果として表示する。このような解析処理は、処理回路２２０が取得機能２２１、検索機能２２２、検索結果合成機能２２３、マーカ情報生成機能２２４及び表示制御機能２２５を実行することによって実現される。

取得機能２２１は、第１の実施形態や第２の実施形態に係る取得機能１８１と同様の機能を実行する。検索機能２２２は、第１の実施形態や第２の実施形態に係る検索機能１８２と同様の機能を実行する。検索結果合成機能２２３は、第１の実施形態や第２の実施形態に係る検索結果合成機能１８３と同様の機能を実行する。マーカ情報生成機能２２４は、第１の実施形態や第２の実施形態に係るマーカ情報生成機能１８４と同様の機能を実行する。表示制御機能２２５は、第１の実施形態や第２の実施形態に係る表示制御機能１８５と同様の機能を実行する。

このように、その他の実施形態に係る医用画像処理装置２００は、第１の画像を対象に第１の検索処理を実行することで、第１の画像における特徴部位を検索し、第２の画像を対象に、第１の検索処理とは異なる第２の検索処理を実行することで、第２の画像における特徴部位を検索する。そして、その他の実施形態に係る医用画像処理装置２００では、各検索結果を合成する。これにより、その他の実施形態に係る医用画像処理装置２００は、ＣＡＤ処理の性能を維持しながら、画像１枚あたりの計算量を抑えることができる。

また、その他の実施形態に係る医用画像処理装置２００は、マーカ情報が含まれる画像を抽出して、所定の順序で表示させる。これにより、その他の実施形態に係る医用画像処理装置２００によれば、マーカ情報が出現するフレームを時系列に閲覧したり、マーカ情報が連続して出現するフレームやマーカ情報が多いフレームを優先的に閲覧したりすることが可能になる。このようにして、その他の実施形態に係る医用画像処理装置２００によれば、診断効率を向上させることができる。

なお、上述した実施形態では、第１の画像と第２の画像は、生成された時刻（フレーム）が異なる画像として記載したが、これに限定されるものではない。例えば、第１の画像と第２の画像は、同時に取得された異なる領域の画像、異なる撮影日時で取得された同一被検体の画像（超音波画像とＸ線ＣＴ画像、超音波画像とＸ線画像、超音波画像とＭＲＩ画像、或いは、Ｘ線ＣＴ画像とＭＲＩ画像など）、別の被検体の画像、異なる撮像条件（超音波診断装置における超音波の周波数、超音波の音圧、異なるプローブ、Ｘ線ＣＴ装置やＸ線診断装置におけるＸ線のエネルギー、磁気共鳴イメージング装置における磁場強度など）で取得された画像、異なる画像処理が施された画像、同一の医用診断装置で取得された異なる種類の画像（Ｂモード画像、造影画像、エラストグラフィ画像、高精細モード画像など）であってもよい。

上記説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ(Graphics Processing Unit)、或いは、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。プロセッサは記憶回路に保存されたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、記憶回路にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成しても構わない。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのプロセッサとして構成し、その機能を実現するようにしてもよい。さらに、図１における複数の構成要素を１つのプロセッサへ統合してその機能を実現するようにしてもよい。

上記の実施形態の説明において、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、或いは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

また、上記の実施形態で説明した画像解析方法は、予め用意された画像解析プログラムをパーソナルコンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することによって実現することができる。この画像解析プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することができる。また、この画像解析プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ－ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。

以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、診断効率を向上させることができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１超音波診断装置
１００装置本体
１８０処理回路
１８１取得機能
１８２検索機能
１８３検索結果合成機能
１８４マーカ情報生成機能
１８５表示制御機能

Claims

同じ医用画像診断装置により同じ被検体の同じ部位から取得された時系列の画像であって、リアルタイムで時系列に生成される画像のうち最新の画像である第１の画像及び第２の画像を順次取得する取得部と、
新たに取得された前記第１の画像を対象に第１の検索処理を実行することで、前記第１の画像における特徴部位を検索し、新たに取得された前記第２の画像を対象に、前記第１の検索処理とは異なる第２の検索処理を実行することで、前記第２の画像における特徴部位を検索する検索部と、
前記検索部による各検索結果を合成する検索結果合成部と、
を備えた解析装置。
前記検索部は、前記第１の検索処理と前記第２の検索処理とで異なるパラメータを設定する、請求項１に記載の解析装置。
前記検索部は、前記パラメータとして検索処理対象の画像内に複数の検索窓を設定し、各検索窓について特徴部位である確率を計算する、請求項２に記載の解析装置。
前記検索部は、前記第１の検索処理と前記第２の検索処理とで異なる大きさの検索窓を設定する、請求項３に記載の解析装置。
前記検索部は、前記第１の検索処理における検索窓の前記第１の画像に対する相対的な大きさと、前記第２の検索処理における検索窓の前記第２の画像に対する相対的な大きさとが異なるように、前記第１の検索処理と前記第２の検索処理との検索窓を設定する、請求項３に記載の解析装置。
前記検索部は、前記第１の検索処理と前記第２の検索処理とで異なる位置に検索窓を設定する、請求項３に記載の解析装置。
前記検索部は、前記パラメータとして教師データを設定する、請求項２に記載の解析装置。
前記検索部は、前記パラメータとして検索アルゴリズムを設定する、請求項２に記載の解析装置。
前記検索部は、所定の時間間隔毎に異なる前記パラメータを設定する、請求項２～８のいずれか一つに記載の解析装置。
前記検索部は、スキャン速度が所定の閾値以下の場合に、前記パラメータを変更する頻度を高くする、請求項２～８のいずれか一つに記載の解析装置。
前記検索部は、フレームレートが所定の閾値以上の場合に、前記パラメータを変更する頻度を高くする、請求項２～８のいずれか一つに記載の解析装置。
前記検索結果合成部は、前記第１の画像における特徴部位と、前記第２の画像における特徴部位とで共通する特徴部位を合成結果とする、請求項１～１１のいずれか１つに記載の解析装置。
前記検索結果合成部は、前記第１の画像における特徴部位と、前記第２の画像における特徴部位とを合成結果とする、請求項１～１１のいずれか１つに記載の解析装置。
前記検索結果合成部は、前記第１の画像における特徴部位である確率と、前記第２の画像における特徴部位である確率との統計値が所定の閾値以上である特徴部位を合成結果とする、請求項１～１１のいずれか１つに記載の解析装置。
前記検索結果合成部は、前記第１の画像における特徴部位と、前記第２の画像における特徴部位とで少なくとも一部が共通する場合に、各特徴部位が占める部位を合成結果とする、請求項１～１１のいずれか１つに記載の解析装置。
前記検索結果合成部は、前記第１の画像における特徴部位を、前記第２の画像にコピーする、請求項１２～１５のいずれか１つに記載の解析装置。
前記検索結果合成部による合成結果に基づいて、マーカ情報を生成するマーカ情報生成部と、
医用画像を表示部に表示させ、前記マーカ情報に基づくマーカを、前記医用画像上に表示させる表示制御部と、
を備えた請求項１～１６のいずれか１つに記載の解析装置。
前記マーカ情報生成部は、前記特徴部位である確率に応じて色分けしたマーカ情報を生成する、請求項１７に記載の解析装置。
前記検索部は、検索処理対象の画像内に複数の検索窓を設定して、各検索窓について特徴部位である確率を計算し、
前記マーカ情報は、前記検索窓に応じた形状を有し、
前記表示制御部は、重畳するマーカ情報の前記形状の外枠のみを表示させる、請求項１７に記載の解析装置。
前記マーカ情報生成部は、前記特徴部位である確率に応じて色分けしたマーカ情報を生成し、
前記表示制御部は、重畳するマーカ情報の前記形状の外枠のみを、前記確率が最も高い色で色分けして表示させる、請求項１９に記載の解析装置。
前記表示制御部は、前記マーカ情報に基づくマーカを、前記第１の画像及び前記第２の画像と画質が異なる前記医用画像上に表示させる、請求項１７～２０のいずれか１つに記載の解析装置。
前記表示制御部は、前記マーカ情報の数の計測値を更に表示させる、請求項１８に記載の解析装置。
前記表示制御部は、前記マーカ情報が含まれる画像を抽出して、所定の順序で表示させる、請求項１８に記載の解析装置。
前記表示制御部は、連続性に応じて前記所定の順序を決定する、請求項２３に記載の解析装置。
前記表示制御部は、前記マーカ情報の数に応じて前記所定の順序を決定する、請求項２３に記載の解析装置。
前記表示制御部は、スキャン速度に応じて前記所定の順序を決定する、請求項２３に記載の解析装置。