JP5890358B2 - Ultrasonic image pickup apparatus and ultrasonic image display method - Google Patents
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Description
本発明は、超音波探触子及び超音波画像撮像装置に関し、特に、超音波画像を表示するための超音波画像撮像装置及び超音波画像表示方法に関する。 The present invention relates to an ultrasonic probe and an ultrasonic imaging apparatus, and more particularly to an ultrasonic imaging apparatus and an ultrasonic image display method for displaying an ultrasonic image.
超音波画像撮像装置は、被検体の表面に当接された超音波探触子から被検体に超音波を送信し、被検体の内部から超音波の反射波を受信し、その受信信号である反射エコー信号に基づいて被検体の部位の生体情報に関する超音波画像(断層画像など)を表示する。 The ultrasonic imaging apparatus transmits an ultrasonic wave to an object from an ultrasonic probe in contact with the surface of the object, receives an ultrasonic reflected wave from the inside of the object, and is a reception signal thereof Based on the reflected echo signal, an ultrasonic image (such as a tomographic image) relating to the biological information of the part of the subject is displayed.
特許文献1,2に記載されている超音波診断装置は、被検体に圧迫力を与えた際に生じる被検体内部の各計測点における変位や歪みと各計測点における応力に基づく弾性情報から弾性画像を生成する(特許文献1及び特許文献2参照)。そして、検者は、圧迫力を調整しながら弾性画像を観察することにより、正常組織、ガン細胞、及び腫瘍などの病変を鑑別する。
The ultrasonic diagnostic apparatuses described in
一方、組織の弾性情報を高精度に取得するためには、被検体に圧迫力を加えて内部に生じた応力(又は、応力分布)を高精度に計測することが重要となる。しかしながら、通常の超音波診断装置は応力(又は、応力分布)を直接計測することができないため、応力(又は、応力分布)の様々な推定手法が考案されている。例えば、有限要素法(FEM)は、被検体の形状や拘束状態などの被検体の境界条件を仮定して応力分布を求めることにより、応力分布を推定する。 On the other hand, in order to acquire the elasticity information of the tissue with high accuracy, it is important to measure the stress (or stress distribution) generated inside by applying a compression force to the subject with high accuracy. However, since a normal ultrasonic diagnostic apparatus cannot directly measure stress (or stress distribution), various estimation methods for stress (or stress distribution) have been devised. For example, in the finite element method (FEM), the stress distribution is estimated by obtaining the stress distribution by assuming the boundary conditions of the subject such as the shape of the subject and the restraint state.
しかしながら、特許文献1,2に記載された超音波診断装置は、被検体の条件(形状や境界条件など)を考慮していないので、被検体の条件(形状や境界条件など)に起因する被検体の内部の応力(又は、応力分布)の変化に対応できない。また、有限要素法(FEM)では、被検体の形状や境界状態の設定が実際の形状や境界条件と異なる場合、応力分布の推定精度が低下し、結果的に信頼性の低い弾性画像が生成されることになる。
However, since the ultrasonic diagnostic apparatuses described in
本発明は、被検体の条件(形状や境界条件など)を考慮することにより、被検体の条件(形状や境界条件など)に起因する被検体の内部の応力(又は、応力分布)の変化に対応でき、被検体の条件(形状や境界条件など)の設定を高精度で行うことにより、応力分布を高精度に計測することができる超音波画像撮像装置を提供することを目的とする。 The present invention takes into account changes in the internal stress (or stress distribution) of a subject due to the conditions of the subject (shape, boundary conditions, etc.) by considering the conditions of the subject (shape, boundary conditions, etc.). An object of the present invention is to provide an ultrasonic imaging apparatus capable of measuring stress distribution with high accuracy by setting the conditions (shape, boundary conditions, etc.) of the subject with high accuracy.
本発明に係る超音波画像撮像装置は、被検体に印加された圧力を計測する圧力計測部と、前記被検体の超音波画像に基づいて計測部位に関する条件を設定する条件設定部と、前記圧力に基づいて前記条件における前記計測部位の応力情報を演算する応力情報演算部とを備える。 An ultrasonic imaging apparatus according to the present invention includes a pressure measurement unit that measures a pressure applied to a subject, a condition setting unit that sets a condition relating to a measurement region based on an ultrasonic image of the subject, and the pressure And a stress information calculation unit that calculates the stress information of the measurement site under the condition.
本発明は、被検体の条件(形状や境界条件など)の設定を高精度で行うことにより、応力分布を高精度に計測することができる超音波画像撮像装置及び超音波画像表示方法を提供する。 The present invention provides an ultrasonic imaging apparatus and an ultrasonic image display method capable of measuring a stress distribution with high accuracy by setting conditions (shape, boundary conditions, etc.) of a subject with high accuracy. .
以下、本発明の実施の形態に係る超音波画像撮像装置について、図面を用いて説明する。図1は、本実施の形態に係る超音波画像撮像装置を示すブロック図である。超音波画像撮像装置は、超音波を利用して被検体の診断部位について断層画像を得るとともに生体組織の硬さ又は軟らかさを表す弾性画像を表示するものである。 Hereinafter, an ultrasonic imaging apparatus according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing an ultrasonic imaging apparatus according to the present embodiment. The ultrasonic imaging apparatus obtains a tomographic image of a diagnostic region of a subject using ultrasonic waves and displays an elastic image representing the hardness or softness of a living tissue.
図1に示すように、被検体1に当接して用いられる探触子(超音波探触子)2は、被検体1との間で超音波を送信及び受信する複数の振動子を有する。探触子2は、送信回路3から供給される超音波パルスにより駆動される。送受信制御回路4は、探触子2の複数の振動子を駆動する超音波パルスの送信タイミングを制御して、被検体1内に設定される焦点に向けて超音波ビームを形成する処理を行う。また、送受信制御回路4は、探触子2の振動子の配列方向に電子的に超音波ビームを走査する処理を行う。
As shown in FIG. 1, a probe (ultrasonic probe) 2 used in contact with a
探触子2は、被検体1内から発生する反射エコー信号を受信して受信回路5に出力する。受信回路5は、送受信制御回路4から入力されるタイミング信号に従って、反射エコー信号を取り込んで増幅などの受信処理を行う。受信回路5により処理された反射エコー信号は整相加算回路6に入力される。整相加算回路6は、複数の振動子により受信された反射エコー信号の位相を合わせて加算することにより反射エコー信号を増幅する。整相加算回路6において整相加算された反射エコー信号は、信号処理部7に入力され、ゲイン補正、ログ圧縮、検波、輪郭強調、及びフィルタ処理などの信号処理が施される。
The probe 2 receives a reflected echo signal generated from the
信号処理部7により処理された反射エコー信号は、白黒スキャンコンバータ8に導かれて、超音波ビームの走査面に対応した2次元の断層画像データ(ディジタルデータ)に変換される。これらの信号処理部7と白黒スキャンコンバータ8によって断層画像(Bモード画像)の画像構成部が構成される。白黒スキャンコンバータ8から出力される断層画像データは、切替加算部9を介して表示部10に供給される。表示部10は、超音波画像である断層画像(Bモード画像)を表示する。
The reflected echo signal processed by the signal processing unit 7 is guided to the monochrome scan converter 8 and converted into two-dimensional tomographic image data (digital data) corresponding to the scanning surface of the ultrasonic beam. The signal processing unit 7 and the black and white scan converter 8 constitute a tomographic image (B-mode image) image forming unit. The tomographic image data output from the monochrome scan converter 8 is supplied to the
また、整相加算回路6から出力される反射エコー信号は、フレームデータ取得部11に導かれる。フレームデータ取得部11は、超音波ビームの走査面(断層面)に対応する反射エコー信号をフレームデータとして取得し、複数のフレームデータをメモリなどの記憶部に格納する。変位・歪み演算部12は、フレームデータ取得部11に格納されている取得時刻が異なる複数のフレームデータを順次取り込み、取り込んだペアのフレームデータに基づいて断層面における計測点の変位又は歪みを求め、求められた変位又は歪みを変位フレームデータ又は歪みフレームデータ(変位・歪みフレームデータ)として弾性情報演算部13に出力する。
The reflected echo signal output from the phasing addition circuit 6 is guided to the frame data acquisition unit 11. The frame data acquisition unit 11 acquires a reflected echo signal corresponding to the scanning plane (tomographic plane) of the ultrasonic beam as frame data, and stores a plurality of frame data in a storage unit such as a memory. The displacement /
圧力計測部17は、探触子2から被検体1の表面に印加された圧力を計測し、計測された圧力を圧力データとして応力演算部18に出力する。ここで、探触子2の圧力を求める方法は適宜選択可能であり、圧力センサーや音響カプラなどを用いて被検体1の表面圧力を求める方法などがある。
The
応力演算部18は、圧力データに基づいて被検体1の内部の応力又は応力分布を応力フレームデータとして演算し、演算された応力フレームデータを弾性情報演算部13に出力する。
The
弾性情報演算部13は、変位・歪みフレームデータと応力フレームデータに基づいて各計測点の生体組織の弾性率(例えば、ヤング率)などの弾性情報を弾性フレームデータとして求め、弾性フレームデータを弾性情報処理部14に出力する。
Based on the displacement / strain frame data and the stress frame data, the elastic information calculation unit 13 obtains elastic information such as the elastic modulus (eg, Young's modulus) of the living tissue at each measurement point as elastic frame data, and the elastic frame data is elastic. The information is output to the
弾性情報処理部14は、弾性情報演算部13から入力される弾性フレームデータに対して、弾性フレームデータの座標平面内におけるスムージング処理やコントラスト最適化処理を施し、複数の弾性フレームデータ間における時間軸方向のスムージング処理などを施すことにより、様々な画像処理を行い、画像処理された弾性フレームデータをカラースキャンコンバータ15に送出する。
The elastic
カラースキャンコンバータ15は、弾性情報処理部14により処理された弾性フレームデータ(弾性率などの弾性特性を示す弾性フレームデータ)を取り込み、弾性率に対応するカラーマップに従って、画素ごとに色調コードを付与してカラー弾性画像を生成する。
The
カラースキャンコンバータ15により生成されたカラー弾性画像(超音波画像)は、切替加算部9を介して表示部10に表示される。また、切替加算部9は、白黒スキャンコンバータ8から出力される白黒の断層画像と、カラースキャンコンバータ15から出力されるカラー弾性画像とを入力し、両画像を切り替えていずれか一方を表示部10に表示させる機能と、両画像の一方を半透明にして加算合成して表示部10に重畳表示させる機能と、両画像を並べて表示部10に表示させる機能とを有する。また、切替加算部9から出力される画像データは、装置制御インターフェイス部19の制御に従って、シネメモリ20に格納される。シネメモリ20に格納された画像データは、装置制御インターフェイス部19の制御に従って、表示部10に表示される。
The color elasticity image (ultrasonic image) generated by the
本実施形態の特徴に係る応力演算部18は、被検体1の形状や被検体1の境界条件(拘束状態など)を取得し、それらの条件を考慮して各計測点に印加される応力を求める。
The
図2は、本実施の形態に係る応力演算部18の構成の一例を示すブロック図である。図2に示すように、応力演算部18は、条件設定部180、条件調整部181、モデル選択部182、及び応力情報演算部184を備える。条件設定部180は、計測部位の条件を設定する。条件調整部181は、設定された条件を調整する。モデル選択部182は、計測部位における応力をシミュレーションするためのモデルをデータベース183から選択する。応力情報演算部184は、モデルに基づいて応力情報(応力又は応力分布)を演算し、応力フレームデータを生成する。
FIG. 2 is a block diagram showing an example of the configuration of the
次に、本実施形態の基本的な動作について説明する。まず、探触子2が被検体1を圧迫して、被検体1に超音波ビームを走査する。受信回路5が走査面からの反射エコー信号を連続的に受信する。整相加算回路6から出力される反射エコー信号に基づいて、信号処理部7及び白黒スキャンコンバータ8が断層画像を構成し、切替加算部9を介して表示部10が断層画像を表示する。
Next, the basic operation of this embodiment will be described. First, the probe 2 presses the
フレームデータ取得部11は、反射エコー信号を取り込んでフレームレートに同期させてフレームデータを繰り返し取得し、内蔵された記憶部(フレームメモリなど)に時系列順に記憶する。そして、フレームデータ取得部11は、取得時刻が異なるペアのフレームデータを1単位として、複数ペアのフレームデータを連続的に選択して変位・歪み演算部12に出力する。変位・歪み演算部12は、選択された1つのペアのフレームデータを1次元もしくは2次元相関処理し、走査面における複数の計測点の変位を計測して変位フレームデータ又は歪みフレームデータ(変位・歪みフレームデータ)を生成する。
The frame data acquisition unit 11 captures the reflected echo signal, repeatedly acquires the frame data in synchronization with the frame rate, and stores the frame data in a built-in storage unit (such as a frame memory) in chronological order. Then, the frame data acquisition unit 11 selects a plurality of pairs of frame data continuously with a pair of frame data having different acquisition times as one unit, and outputs the frame data to the displacement /
変位ベクトルの検出法として、例えば特開平5−317313号公報に記載されているブロックマッチング法又はグラジェント法が知られている。ブロックマッチング法では、画像を例えばN×N画素からなるブロックに分け、現フレーム中の着目されているブロック(例えば、計測点のブロック)に最も近似しているブロックを前フレームから探索し、これらのブロック位置に基づいて計測点の変位が求められ、変位フレームデータが生成される。また、ペアのRF信号フレームデータの同一領域における自己相関を計算して変位が算出され、変位フレームデータが生成される。 As a displacement vector detection method, for example, a block matching method or a gradient method described in JP-A-5-317313 is known. In the block matching method, an image is divided into blocks of N × N pixels, for example, and a block closest to the focused block (for example, a block at a measurement point) in the current frame is searched from the previous frame. The displacement of the measurement point is obtained based on the block position, and displacement frame data is generated. Further, the displacement is calculated by calculating the autocorrelation in the same region of the paired RF signal frame data, and the displacement frame data is generated.
変位フレームデータに基づいて、各計測点の歪みが求められる。歪み演算は、例えば変位を空間微分することによって計算され、歪みフレームデータが生成される。 Based on the displacement frame data, the distortion at each measurement point is obtained. The distortion calculation is calculated, for example, by spatially differentiating the displacement, and distortion frame data is generated.
圧力計測部17は、探触子2の超音波送受信面と被検体1との間に設けられた圧力センサー16や音響カプラにより、探触子2から被検体1の表面(圧迫面)に印加された圧力を計測して、計測された圧力を圧力データとして応力演算部18に出力する。応力演算部18は、圧力データに基づいて被検体1の内部の応力又は応力分布を応力フレームデータとして演算する。
The
弾性情報演算部13は、変位・歪みフレームデータ、及び応力フレームデータを用いて、計測点の弾性情報を求める。例えば、弾性情報演算部13は、各計測点における応力と、弾性情報演算部13で求められた歪みから走査面上の各計測点の弾性率(例えば、ヤング率E)を演算し、弾性フレームデータを弾性情報処理部14に出力する。弾性情報処理部14は、弾性フレームデータにスムージング処理などの処理を施して、カラースキャンコンバータ15に出力する。カラースキャンコンバータ15は、弾性情報に基づいてカラー弾性画像を生成する。例えば、カラー弾性画像では、弾性率に応じた色が256階調化による色調のグラデーションで画素ごとに割り当てられる。なお、カラースキャンコンバータ15に代えて、白黒スキャンコンバータが用いられてもよい。この場合、白黒スキャンコンバータは弾性情報に基づいて白黒弾性画像を生成する。白黒弾性画像では、弾性率が大きい領域は輝度を明るくし、弾性率が小さい領域は輝度を暗くすることにより弾性情報を視覚的に認識でき、例えば正常組織、ガン細胞、及び腫瘍などの病変を鑑別することができる。
The elasticity information calculation unit 13 obtains elasticity information of the measurement point using the displacement / strain frame data and the stress frame data. For example, the elasticity information calculation unit 13 calculates the elastic modulus (for example, Young's modulus E) of each measurement point on the scanning surface from the stress at each measurement point and the distortion obtained by the elasticity information calculation unit 13, and the elasticity frame Data is output to the elastic
上記のように、応力演算部18は、圧力データに基づいて被検体1の内部の応力又は応力分布を応力フレームデータとして演算し、弾性情報演算部13は、各計測点の弾性率(例えば、ヤング率E)などの弾性情報を算出する。応力演算部18は、被検体1の条件(形状や境界条件など)である計測部位の形状や境界条件(拘束状態など)を仮定して応力分布を求め、弾性情報演算部13は、各計測点の弾性率Eを演算する。例えば、計測部位を等方性弾性体と仮定し、つりあい方程式、歪み−変位関係式、及び応力−歪み関係式(フックの法則)の3つの式を用いると、式(1)に示すように、組織の各計測点の弾性率(例えば、ヤング率E)は、z軸方向の歪みεzと、x,y,z軸方向の応力σx,σy,σzから求められる。なお、応力分布は、空間(座標(x,y,z))における応力σx,σy,σzの分布である。
As described above, the
E=(σz−ν(σx+σy))/εz (ν:ポアソン比) ・・・・・(1) E = (σz−ν (σx + σy)) / εz (ν: Poisson's ratio) (1)
式(2)に示すように、(σz−ν(σx+σy))をσと定義すると、弾性率(ヤング率E)は式(3)となる。 As shown in Expression (2), when (σz−ν (σx + σy)) is defined as σ, the elastic modulus (Young's modulus E) is expressed by Expression (3).
σ≡(σz−ν(σx+σy)) ・・・・・(2)
E=σ/εz ・・・・・(3)
σ≡ (σz−ν (σx + σy)) (2)
E = σ / εz (3)
また、図3に示すように、有限要素法(FEM)による構造解析シミュレーションを用いることにより、応力σ又は応力分布σ(x,y,z)を求めることもできる。ここで、圧迫方向はz軸方向である。図3(a)に示すように、被検体1内部の応力分布を求めるために、計測部位の形状や境界条件(拘束状態など)が仮定される。
As shown in FIG. 3, the stress σ or the stress distribution σ (x, y, z) can also be obtained by using a structural analysis simulation by a finite element method (FEM). Here, the compression direction is the z-axis direction. As shown in FIG. 3A, in order to obtain the stress distribution inside the
<計測部位の条件>
形状:円柱形(直径:φ100[mm],厚さ:10、30、及び50[mm])
硬さ(弾性率):ヤング率E=1.0[kPa]
ポアソン比:ν=0.495
境界条件:圧迫面→拘束なし,底面→xyz方向で拘束(固定),側面→拘束なし
<Measurement site conditions>
Shape: Cylindrical (Diameter: φ100 [mm], Thickness: 10, 30, and 50 [mm])
Hardness (elastic modulus): Young's modulus E = 1.0 [kPa]
Poisson's ratio: ν = 0.495
Boundary conditions: compression surface → no constraint, bottom surface → xyz direction (fixed), side surface → no constraint
図3(b)及び(c)は、z軸方向に1[kPa]の圧力を圧迫面に印加ときの応力分布を解析した結果を示した図である。図3(b)及び(c)は、被検体1の厚さを10[mm]、30[mm]、50[mm]と変化させたときの応力分布σz,σの深度における変化を示している。組織の弾性情報を高精度に取得するためには、被検体1に圧迫力を加えて内部に生じた応力分布σ,σzを高精度に計測することが重要となる。通常の超音波診断装置は応力(又は、応力分布)を直接計測することができないため、応力分布σ,σzは上記のような計測部位の条件を設定することにより推定されるが、推定される応力分布σ,σzは設定される条件(被検体1の形状や境界条件など)に応じて大きく変化する。つまり、応力分布σ,σzの推定結果は設定される条件に依存している。 FIGS. 3B and 3C are diagrams showing the results of analyzing the stress distribution when a pressure of 1 [kPa] is applied to the compression surface in the z-axis direction. FIGS. 3B and 3C show changes in the stress distributions σz and σ in depth when the thickness of the subject 1 is changed to 10 [mm], 30 [mm], and 50 [mm]. Yes. In order to acquire the elasticity information of the tissue with high accuracy, it is important to measure the stress distributions σ and σz generated inside by applying a compression force to the subject 1 with high accuracy. Since a normal ultrasonic diagnostic apparatus cannot directly measure stress (or stress distribution), the stress distributions σ and σz are estimated by setting the measurement site conditions as described above. The stress distributions σ and σz vary greatly depending on the set conditions (such as the shape of the subject 1 and boundary conditions). That is, the estimation results of the stress distributions σ and σz depend on the set conditions.
例えば、図3(b)及び(c)に示すように、応力分布σ,σzの推定結果は設定される計測部位の形状(厚さ)に依存している。また、底面の境界条件(拘束条件)である“xyz方向で拘束(固定)”を“拘束なし”に変更すると、特に底面の近傍において応力分布σ,σzが大きく変化する。本実施の形態に係る超音波画像撮像装置は、計測部位の形状や境界条件を正確に設定することにより、応力又は応力分布を高精度に計測することができる。 For example, as shown in FIGS. 3B and 3C, the estimation results of the stress distributions σ and σz depend on the shape (thickness) of the set measurement site. In addition, when “restraint (fixed) in xyz direction” which is a boundary condition (constraint condition) of the bottom surface is changed to “unconstrained”, the stress distributions σ and σz largely change particularly near the bottom surface. The ultrasonic imaging apparatus according to the present embodiment can measure the stress or the stress distribution with high accuracy by accurately setting the shape of the measurement site and the boundary condition.
次に、本実施の形態に係る超音波画像撮像装置が計測部位の形状や境界条件を設定することについて説明する。図4は、乳腺組織を含む乳房部位に圧迫を印加して生成された断層画像(Bモード画像)及び弾性画像を示した図である。図4に示すように、探触子2が被検体1に接触している接触面41から最深部の肋骨まで、脂肪、乳腺、腫瘍、大胸筋、及び肋骨が断層画像(Bモード画像)40に撮像されている。本実施の形態では、生体組織の各部位における計測点の弾性率(ヤング率E)が弾性情報として求められる。 Next, it will be described that the ultrasonic imaging apparatus according to the present embodiment sets the shape of the measurement site and the boundary conditions. FIG. 4 is a view showing a tomographic image (B-mode image) and an elasticity image generated by applying pressure to a breast part including a mammary gland tissue. As shown in FIG. 4, from the contact surface 41 where the probe 2 is in contact with the subject 1 to the deepest rib, fat, mammary gland, tumor, great pectoral muscle, and rib are tomographic images (B-mode image). 40. In the present embodiment, the elastic modulus (Young's modulus E) at the measurement point in each part of the living tissue is obtained as elastic information.
条件設定部180が、計測部位の条件を設定する。図5は、断層画像(Bモード画像)40に基づいて、計測部位の条件が設定された状態を示した図である。図5に示すように、条件設定部180は、表示部10に表示された断層画像(Bモード画像)40に基づいて、計測部位の条件(形状や境界条件など)を設定する。例えば、図5に示すように、圧迫により変形しやすい軟組織部(脂肪から大胸筋まで)の距離(厚さ)は約30[mm]であり、圧迫により変形しにくい硬組織(肋骨)は軟組織を支持する底面(支持面)であり、xyz方向で拘束(固定)されている。
The
この場合、条件設定部180は、後述するモデル(立体モデル)を参照するために、境界(境界線又は境界面)、境界条件、計測部位の形状(大きさを含む)、及び圧迫位置などの計測部位の条件を設定する。例えば、断層画像(Bモード画像)40に基づいて、軟組織である大胸筋と硬組織である肋骨の境界に境界線50が設定され、接触面41から境界線(肋骨)50までの距離(約30[mm])が計測され、上面(接触面41)と底面(境界線50を通るy方向の面)と側面(底面と上面に挟まれたz方向又は圧迫方向の面)の境界条件として“圧迫面(接触面41)→拘束なし,底面→xyz方向で拘束(固定),側面(z方向又は圧迫方向の面)→拘束なし”が設定される。ここで、軟組織と硬組織との間に境界線50(又は、境界面)を設定したのは、硬組織は圧迫による変形が小さく、一般的に圧迫による移動が小さいからである。
In this case, the
境界条件は、各面(上面、底面、及び側面)の特性に応じて設定される。例えば、底面の境界条件は、“底面→xy方向で拘束(固定),z方向で拘束なし(自由)”や“底面→xy方向で拘束なし(自由),z方向で拘束(固定)”など、底面の特性に応じて設定される。各面(上面、底面、及び側面)の特性に応じて、各面を規定する線や面の表示が変化することにより、各面の特性が視覚的に識別されてもよい。例えば、底面の特性に応じて、境界線50(又は、境界面)の特徴(線又は点線の色、形状、及び太さなど)が変化し、例えば、境界条件が“底面→xyz方向で拘束(固定)”である場合は境界線50(又は、境界面)の色が赤く変化してもよい。また、各面の特性に応じて、境界条件を表す文字(例えば、“底面→xyz方向で拘束(固定)”)や記号や図形などが付されてもよい。 The boundary condition is set according to the characteristics of each surface (upper surface, bottom surface, and side surface). For example, the boundary conditions of the bottom surface are “bottom → constrained (fixed) in xy direction, unconstrained in z direction (free)”, “bottom → unconstrained in xy direction (free), constrained in z direction (fixed)”, etc. It is set according to the characteristics of the bottom surface. Depending on the characteristics of each surface (upper surface, bottom surface, and side surface), the characteristics of each surface may be visually identified by changing the lines that define each surface and the display of the surface. For example, the characteristics of the boundary line 50 (or boundary surface) (color, shape, thickness, etc. of the line or dotted line) change according to the characteristics of the bottom surface. For example, the boundary condition is “restrained in the bottom surface → xyz direction”. In the case of (fixed) ", the color of the boundary line 50 (or boundary surface) may change to red. In addition, characters representing boundary conditions (for example, “restraint (fixed) in bottom surface → xyz direction”), symbols, figures, and the like may be attached according to the characteristics of each surface.
また、条件設定部180は、底面の代わりに、側面に境界線50を設定することも可能である。図6は、断層画像(Bモード画像)40に基づいて、甲状腺(軟組織)と気管(固定組織)の間に境界線50が設定された状態を示した図である。ここで、軟組織と固定組織との間に境界線50(又は、境界面)を設定したのは、固定組織は圧迫による移動が小さいからである。軟組織は、固定組織までは変形可能であり、固定組織を超えて変形しない。つまり、甲状腺(軟組織)と気管(固定組織)の間の境界線50(又は、境界面)は、x軸方向に固定されている。この場合、条件設定部180は、境界条件として“側面(z方向又は圧迫方向の面)→x軸方向で拘束(固定)”を設定する。
In addition, the
また、図6に示すように、条件設定部180は、曲線を境界線50として設定することも可能である。例えば、条件設定部180は、気管の曲面に沿って境界線50を設定する。甲状腺(軟組織)と気管(固定組織)の間の境界線50(又は、境界面)は、境界線50の法線方向に固定されている。この場合、条件設定部180は、境界条件として“側面(曲面)→法線方向で拘束(固定)”を設定する。
As shown in FIG. 6, the
また、条件設定部180は、上面(接触面41)に境界線50を設定することも可能である。探触子2の形状がリニアかコンベックスかにより上面(接触面41)の境界条件が変化する。また、探触子2の接触面の曲率により上面(接触面41)の境界条件が変化する。したがって、上面(接触面41)の境界条件(形状)などに応じて、境界線50が設定される。
Further, the
境界線50は、断層画像(Bモード画像)40の代わりに、弾性画像で入力するようにすることも可能である。
The
また、条件調整部181が設定された条件を調整してもよい。条件調整部181は、トラックボールやマウスなどの装置制御インターフェイス部19からの入力に従って、超音波画像(断層画像又は弾性画像)上で境界線50などの境界条件を調整(変更、移動、回転、拡大、及び縮小など)する。例えば、図5に示すように、条件調整部181は、水平に設定された境界線50の角度や接触面41からの距離を調整してもよい。また、図6に示すように、条件調整部181は、境界線50が気管の曲面に沿うように境界線50の形状を調整してもよい。
In addition, the
モデル選択部182は、条件設定部180により設定され又は条件調整部181により調整された条件(境界条件など)に対応するモデルであって、計測部位における応力をシミュレーションするためのモデルをデータベース183から選択する。つまり、モデル選択部182は、設定された計測部位の条件に適合したモデル(応力分布テンプレート)をデータベース183から読み込む。
The
データベース183は、計測部位の特徴に応じて複数のモデルを格納している。例えば、図7に示すように、データベース183は、様々な形状(円柱形や四角柱形など)、大きさ、支持体(硬組織や固定組織など)の位置(底面や側面や中央部など)、及び圧迫面の大きさや位置や方向などを組み合わせたモデルを格納する。計測部位が乳房である場合は、図7(a)に示す円柱形のモデルが適している。また、計測部位が足(大腿直筋など)や腕(回内筋など)である場合は、図7(c)や(d)のモデルが適している。モデルの大きさは、1[mm]単位で複数のモデルがデータベース183に格納されている。
The
例えば、図5に示すように、条件設定部180により設定された計測部位の条件が“形状:円柱形(直径:φ100[mm],厚さ:30[mm])”、“硬さ(弾性率):ヤング率E=1.0[kPa]”、“ポアソン比:ν=0.495”、及び“境界条件:圧迫面→拘束なし,底面→xyz方向で拘束(固定),側面→拘束なし”である場合、データベース183は、設定された条件に適合する円柱形のモデル(例えば、図7(a)のモデル)が選択され、選択されたモデルの応力特性情報(例えば、応力分布σTx(i,j),σTy(i,j),σTz(i,j)又は応力分布σT(i,j))をデータベース183から読み出す。応力分布σTx(i,j),σTy(i,j),σTz(i,j)は、各モデルにおいて予めシミュレーションされたx,y,z軸方向の応力分布であり、座標(i:x軸方向の座標,j:z軸方向の座標)における応力分布である。応力分布σT(i,j)は式(4)で表される。
For example, as shown in FIG. 5, the conditions of the measurement region set by the
σT≡(σTz−ν(σTx+σTy)) ・・・・・(4) σT≡ (σTz−ν (σTx + σTy)) (4)
応力演算部18は、計測部位における応力をシミュレーションするためのモデルを用いて、有限要素法(FEM)の構造解析シミュレーションにより、応力情報を演算してもよい。図3では、中央ラインにおける応力分布σを示したが、全ラインの応力分布を有限要素法(FEM)でシミュレーションすることにより、座標(i,j)における応力分布σTを算出することができる。また、有限要素法(FEM)の代わりに、他の解析手法を用いることにより、モデル(応力分布テンプレート)の応力分布が予め算出され、データベース183に格納されてもよい。
The
モデル(応力分布テンプレート)の応力分布σTx,σTy,σTz,σTは、圧迫面に均一に1[Pa]の圧力が加えられた場合に生じる応力分布であり、規格化された応力分布である。したがって、圧迫面にP[Pa]の圧力が加えられた場合の応力分布は、モデル(応力分布テンプレート)の応力分布σTx,σTy,σTz,σTをP倍することにより算出される。 The stress distributions σTx, σTy, σTz, and σT in the model (stress distribution template) are stress distributions that are generated when a pressure of 1 [Pa] is uniformly applied to the compression surface, and are standardized stress distributions. Therefore, the stress distribution when the pressure P [Pa] is applied to the compression surface is calculated by multiplying the stress distributions σTx, σTy, σTz, σT of the model (stress distribution template) by P.
つまり、式(5)又は式(6)に示すように、応力情報演算部184がモデルに基づいて応力情報を演算し、応力フレームデータを生成する。
That is, as shown in Expression (5) or Expression (6), the stress
σz(i,j)=P×σTz(i,j) ・・・・・(5)
σ(i,j)=P×σT(i,j) ・・・・・(6)
σz (i, j) = P × σTz (i, j) (5)
σ (i, j) = P × σT (i, j) (6)
また、圧迫面に均一に1[Pa]の圧力が加えられた場合に生じる応力分布の代わりに、圧迫面における圧力分布P(i,j)[Pa]に基づいて応力分布が予め算出され、データベース183に格納されてもよい。
Further, instead of the stress distribution generated when a pressure of 1 [Pa] is uniformly applied to the compression surface, the stress distribution is calculated in advance based on the pressure distribution P (i, j) [Pa] on the compression surface, It may be stored in the
応力演算部18は、圧力データPに基づいて被検体1の内部の応力又は応力分布を応力フレームデータとして演算し、演算された応力フレームデータを弾性情報演算部13に出力する。
The
弾性情報演算部13は、変位フレームデータD(i,j)、歪みフレームデータεz(i,j)、及び応力フレームデータσz(i,j),σ(i,j)を入力し、式(7)に示すように、弾性情報(ヤング率Eなど)の弾性フレームデータE(i,j)を求め、弾性フレームデータE(i,j)を弾性情報処理部14に出力する。
The elasticity information calculation unit 13 inputs the displacement frame data D (i, j), the strain frame data εz (i, j), and the stress frame data σz (i, j), σ (i, j), and the equation ( 7), the elastic frame data E (i, j) of the elastic information (such as Young's modulus E) is obtained, and the elastic frame data E (i, j) is output to the elastic
E(i,j)=σ(i,j)/εz(i,j) ・・・・・(7) E (i, j) = σ (i, j) / εz (i, j) (7)
出力された弾性フレームデータE(i,j)は、弾性情報処理部14、カラースキャンコンバータ15、及び切替加算部9を介して、カラー弾性画像(超音波画像)として表示部10に表示される。
The output elastic frame data E (i, j) is displayed on the
以上のように、本実施の形態に係る超音波画像撮像装置は、被検体の条件(形状や境界条件など)を考慮することにより、被検体の条件(形状や境界条件など)に起因する被検体の内部の応力(又は、応力分布)の変化に対応でき、被検体の条件(形状や境界条件など)の設定を高精度で行うことにより、応力分布を高精度に計測することができる。なお、本実施の形態に係る超音波画像表示方法は、被検体に印加された圧力を計測し、前記被検体の超音波画像に基づいて計測部位に関する条件を設定し、前記圧力に基づいて前記条件における前記計測部位の応力情報を演算する。 As described above, the ultrasonic imaging apparatus according to the present embodiment takes into account the subject caused by the condition of the subject (shape, boundary condition, etc.) by considering the condition of the subject (shape, boundary condition, etc.). It is possible to cope with changes in the stress (or stress distribution) inside the specimen, and the stress distribution can be measured with high precision by setting the conditions (shape, boundary conditions, etc.) of the specimen with high precision. In the ultrasonic image display method according to the present embodiment, the pressure applied to the subject is measured, the condition relating to the measurement region is set based on the ultrasonic image of the subject, and the pressure is applied based on the pressure. The stress information of the measurement site under conditions is calculated.
以上、本発明にかかる実施の形態について説明したが、本発明はこれらに限定されるものではなく、請求項に記載された範囲内において変更・変形することが可能である。 As mentioned above, although embodiment concerning this invention was described, this invention is not limited to these, It can change and deform | transform within the range described in the claim.
図7では、モデル選択部182は、モデル(応力分布テンプレート)をデータベース183から選択する。この場合、モデル選択部182は、複数のモデルを選択して、線形補完などを用いることにより、計測部位の条件に適合したモデル(応力分布テンプレート)を生成してもよい。例えば、円柱形の厚さ25[mm]のモデルを生成する場合、図8及び式(8)に示すように、円柱形の厚さ10[mm]のモデルの応力σ(10mm)と円柱形の厚さ30[mm]のモデルの応力σ(30mm)を1/4:3/4の重み付けで線形補完して、モデル選択部182は計測部位の条件に適合したモデルを生成してもよい。
In FIG. 7, the
σz(25mm)=σz(10mm)×1/4+σz(30mm)×3/4
・・・・・(8)
σz (25 mm) = σz (10 mm) × 1/4 + σz (30 mm) × 3/4
(8)
このように、モデル選択部182は、複数のモデルを組み合わせることにより、計測部位の条件に適合したモデル(応力分布テンプレート)を生成することができる。
As described above, the
また、条件設定部180は、モデル(立体モデル)を参照するために、境界線50(又は、境界面)を計測部位の条件として設定する。この場合、条件設定部180は、複数の境界線(又は、境界面)を設定してもよい。図9は、断層画像(Bモード画像)40に基づいて、複数の境界線が設定された状態を示した図である。図9に示すように、軟組織である大胸筋と硬組織である肋骨の境界に境界線50の他に、軟組織(脂肪、乳腺、及び大胸筋)においてもそれぞれの境界に境界線51,52が設定される。また、腫瘍などの特定部位(ターゲット部位)がある場合は、特定部位(ターゲット部位)の境界に境界線53が設定されてもよい。軟組織であっても、脂肪、乳腺、及び大胸筋ではそれぞれ応力特性が異なるので、それぞれの境界に境界線50,51,52,53を設定することにより、より高精度な応力情報又は弾性情報を取得することができる。なお、複数の境界線50,51,52,53において境界条件をそれぞれ設定することも可能である。モデル選択部182は、設定された複数の境界線50,51,52,53に基づいて複数のモデルをデータベース183から選択し、複数のモデルを組み合わせることにより、計測部位の条件に適合したモデル(応力分布テンプレート)を生成することができる。
In addition, the
弾性情報演算部13は、弾性率(例えば、ヤング率E)を演算するが、歪み比を弾性情報として演算してもよい。この場合、弾性情報演算部13は、弾性率(ヤング率E)の弾性フレームデータE(i,j)の代わりに、歪み比フレームデータSR(i,j)を生成し、表示部10は、歪み比画像を弾性画像として表示する。
The elastic information calculation unit 13 calculates an elastic modulus (for example, Young's modulus E), but may calculate a strain ratio as elastic information. In this case, the elastic information calculation unit 13 generates strain ratio frame data SR (i, j) instead of the elastic frame data E (i, j) of the elastic modulus (Young's modulus E), and the
例えば、2次元のフレームで考えた場合、図10に示すように、ライン(i:x軸方向の座標)における音響カプラ内のカプラ歪みを“ε0(i)”とし、変位・歪み演算部12により演算された計測部位の計測点歪みを“ε(i,j)”とすると、同一ラインにおける歪み比SR(i,j)は式(9)で表される。
For example, in the case of a two-dimensional frame, as shown in FIG. 10, the coupler distortion in the acoustic coupler in the line (i: coordinate in the x-axis direction) is “ε0 (i)”, and the displacement /
SR(i,j)=ε0(i)/ε(i,j) ・・・・・(9) SR (i, j) = ε0 (i) / ε (i, j) (9)
ただし、応力の減衰の影響により、深度方向(z軸方向)の深度が大きくなるにつれて、計測部位の歪み比SR(i,j)は小さくなる。 However, as the depth in the depth direction (z-axis direction) increases due to the effect of stress attenuation, the strain ratio SR (i, j) at the measurement site decreases.
そこで、応力情報演算部184は、モデル(応力分布テンプレート)の応力分布σT(i,j)を用いて、応力の減衰率σaを演算する。例えば、各ライン(i:x軸方向の座標)の深度(j:z軸方向の座標)における応力σTの減衰率σaは、深度0(ゼロ)の応力σT(i,0)に対して式(10)で表される。
Therefore, the stress
σa(i,j)=σT(i,0)/σT(i,j) ・・・・・(10) σa (i, j) = σT (i, 0) / σT (i, j) (10)
弾性情報演算部13は、式(11)に示すように、減衰率σaに基づいて、応力の減衰の影響を除去した補正歪み比SR’(i,j)を算出する。 The elastic information calculation unit 13 calculates a corrected strain ratio SR ′ (i, j) from which the influence of stress attenuation is removed, based on the attenuation rate σa, as shown in Expression (11).
SR‘(i,j)=(ε0(i)/ε(i,j))/σa(i,j)
・・・・・(11)
SR ′ (i, j) = (ε0 (i) / ε (i, j)) / σa (i, j)
(11)
補正歪み比SR’(i,j)の値を階調化して表示したものが歪み比画像(弾性画像)となる。弾性情報処理部14は、補正歪み比SR’の弾性フレームデータに対して画像処理を行い、カラースキャンコンバータ15は、弾性フレームデータ(補正歪み比SR’の弾性特性を示す弾性フレームデータ)を取り込み、歪み比SR’に対応するカラーマップに従って、画素ごとに色調コードを付与してカラー弾性画像を生成し、表示部10が歪み比画像を表示する。
A distortion ratio image (elastic image) is obtained by gradationizing and displaying the value of the corrected distortion ratio SR ′ (i, j). The elastic
このように、応力の減衰の影響を除去した補正歪み比SR’に基づいて歪み比画像(弾性画像)が生成され、計測部位(被検体1の関心部位)の弾性情報を高精度に評価することが可能となる。 In this way, a strain ratio image (elastic image) is generated based on the corrected strain ratio SR ′ from which the influence of stress attenuation has been removed, and the elasticity information of the measurement site (region of interest of the subject 1) is evaluated with high accuracy. It becomes possible.
なお、音響カプラの歪みは、変位・歪み演算部12により求められた歪みフレームデータに基づいて求められる。また、音響カプラの歪みは、音響カプラと被検体1の境界の座標により求められた音響カプラの厚さの変化に基づいて求められてもよい。
The distortion of the acoustic coupler is obtained based on the distortion frame data obtained by the displacement /
条件設定部180は、超音波画像の輝度に基づいて計測部位の条件(境界及び境界条件の少なくとも1つ)を設定してもよい。
The
計測部位が軟組織である場合、軟組織は骨などの硬組織により支持されている。例えば、被検体1の対象が乳房(軟組織)であれば肋骨が乳房を支持し、被検体1の対象が大腿直筋(軟組織)であれば大腿骨が支持している。したがって、条件設定部180は、軟組織と硬組織の境界を境界線(又は、境界面)として設定する。
When the measurement site is soft tissue, the soft tissue is supported by hard tissue such as bone. For example, if the subject 1 is the breast (soft tissue), the ribs support the breast, and if the subject 1 is the rectus femoris (soft tissue), the femur is supported. Therefore, the
超音波は、音響インピーダンスが大きく変化する境界でより強く反射するという特性を有する。軟組織と硬組織(骨など)は音響インピーダンスが大きく異なるため、軟組織と硬組織の境界では音響インピーダンスが大きく変化する。したがって、断層画像(Bモード画像)上で軟組織と硬組織の境界は高輝度で表示され、境界から深度が深い部位(硬組織内部)ではエコーが減弱するので、硬組織内部は低輝度となる。条件設定部180は、超音波画像の輝度(輝度変化を含む)に基づいて軟組織と硬組織の境界座標を検出し、軟組織と硬組織の境界を境界線(又は、境界面)として設定する。例えば、条件設定部180は、所定の閾値より低い輝度を有する部分(硬組織内部)の境界座標を検出し、境界座標に基づいて境界線(又は、境界面)として設定する。また、条件設定部180は、設定された境界線(又は、境界面)と接触面41との距離を計測部位の形状(厚さ)として設定する。
Ultrasonic waves have a characteristic that they are reflected more strongly at boundaries where the acoustic impedance changes greatly. Since the acoustic impedance of soft tissue and hard tissue (such as bone) is greatly different, the acoustic impedance changes greatly at the boundary between the soft tissue and the hard tissue. Accordingly, the boundary between the soft tissue and the hard tissue is displayed with high luminance on the tomographic image (B-mode image), and the echo is attenuated at a site deep in the boundary (inside the hard tissue), so that the inside of the hard tissue has low luminance. . The
条件設定部180は、計測部位の変位及び歪みの少なくとも1つに基づいて計測部位の条件(形状や境界条件など)を設定してもよい。
The
軟組織と硬組織は硬さが異なるため、軟組織と硬組織の境界では変位又は歪み(例えば、z軸方向の歪みεz(i,j))が変化する。例えば、骨は軟組織と比較して顕著に硬いので、骨と軟組織の境界で歪みεz(i,j)の大きさが急激に減少する。条件設定部180は、超音波画像の変位又は歪み(変位又は歪みの変化を含む)に基づいて軟組織と硬組織の境界座標を検出し、軟組織と硬組織の境界を境界線(又は、境界面)として設定する。例えば、条件設定部180は、所定の閾値より小さい変位又は歪みを有する部分(硬組織内部)の境界座標を検出し、境界座標に基づいて境界線(又は、境界面)として設定する。また、条件設定部180は、所定の閾値より大きいz軸方向の歪みの変化率を有する部分(硬組織内部)の境界座標を検出し、境界座標に基づいて境界線(又は、境界面)として設定する。条件設定部180は、設定された境界線(又は、境界面)と接触面41との距離を計測部位の形状(厚さ)として設定する。
Since soft tissue and hard tissue are different in hardness, displacement or strain (for example, strain εz (i, j) in the z-axis direction) changes at the boundary between soft tissue and hard tissue. For example, since bone is significantly harder than soft tissue, the magnitude of strain εz (i, j) rapidly decreases at the boundary between bone and soft tissue. The
また、条件設定部180は、超音波画像の計測部位の変位及び歪みの少なくとも1つに基づいて境界条件を設定してもよい。条件設定部180は、計測部位の境界方向(境界線方向又は境界面方向)の変位及び歪みの少なくとも1つに基づいて計測部位の境界条件を設定してもよい。
In addition, the
例えば、条件設定部180は、境界が所定の閾値より小さい境界方向の変位又は歪みを有する場合は、“境界がxyz方向で拘束(固定)”又は“境界がx方向で拘束(固定)”を設定し、境界が所定の閾値より大きい境界方向の変位又は歪みを有する場合は、“境界がxyz方向で拘束なし(自由)”又は“境界がx方向で拘束なし(自由)”を設定する。
For example, when the boundary has a displacement or distortion in the boundary direction smaller than a predetermined threshold, the
また、境界線の方向がx軸方向である場合、条件設定部180は、境界座標(j=jb)において、x軸方向の歪みεx(i,jb)を評価することにより、境界座標における境界条件(拘束状態)を設定する。この場合、条件設定部180は、式(12)に示すように、z軸方向の歪みεz(i,jb)とx軸方向の歪みεx(i,jb)の比率(ポアソン比ν)を求め、比率(ポアソン比ν)に基づいて境界条件を設定してもよい。
In addition, when the direction of the boundary line is the x-axis direction, the
ポアソン比ν(i,jb)=−εx(i,jb)/εz(i,jb)
・・・・・(12)
Poisson's ratio ν (i, jb) = − εx (i, jb) / εz (i, jb)
(12)
境界座標(j=jb)において、ポアソン比ν(i,jb)が十分に大きい場合(所定の閾値より大きい場合)は、z軸方向の縦歪みεz(i,jb)に比べてx軸方向の横歪み−εx(i,jb)が十分に大きいことを意味し、条件設定部180は、“境界がxyz方向で拘束なし(自由)”又は“境界がx方向で拘束なし(自由)”を設定する。一方、ポアソン比ν(i,jb)が0(ゼロ)に近い場合(所定の閾値より小さい場合)は、条件設定部180は、“境界がxyz方向で拘束(固定)”又は“境界がx方向で拘束(固定)”を設定する。
When the Poisson's ratio ν (i, jb) is sufficiently large (greater than a predetermined threshold value) at the boundary coordinates (j = jb), the x-axis direction is larger than the longitudinal strain εz (i, jb) in the z-axis direction. This means that the lateral distortion −εx (i, jb) of the
また、境界線の方向がx軸方向である場合、条件設定部180は、境界座標(j=jb)において、x軸方向の変位Dx(i,jb)を評価することにより、境界座標における境界条件(拘束状態)を設定する。この場合、条件設定部180は、境界を挟む複数個所の変位を求め、境界を挟む複数個所の変位に基づいて境界条件を設定してもよい。例えば、式(13)及び式(14)に示すように、条件設定部180は、硬組織(骨など)と軟組織の境界座標(j=jb)の上下(硬組織の内外)の2個所(i,jb−1)及び(i,jb+1)の計測点におけるx軸方向の変位Dx(i,jb−1)及びDx(i,jb+1)を求め、変位の比D1又は差D2に基づいて境界条件を設定してもよい。
In addition, when the direction of the boundary line is the x-axis direction, the
D1=Dx(i,jb−1)/Dx(i,jb+1) ・・・・・(13)
D2=Dx(i,jb−1)−Dx(i,jb+1) ・・・・・(14)
D1 = Dx (i, jb-1) / Dx (i, jb + 1) (13)
D2 = Dx (i, jb-1) -Dx (i, jb + 1) (14)
条件設定部180は、変位の比D1又は差D2を評価することにより、境界を挟む複数箇所の連動性として、複数箇所が同方向に動いたのか、複数箇所が逆方向に動いたのか、複数箇所の動きの大きさの違いはどのくらいなのかを評価することができる。つまり、条件設定部180は、変位の比D1又は差D2を評価することにより、境界の近傍(例えば、境界の上下又は硬組織の内外)でのズリを評価することができる。例えば、x軸方向のズリが大きい場合(変位の比D1又は差D2が所定の閾値より大きい場合)は、条件設定部180は、“境界がxyz方向で拘束なし(自由)”又は“境界がx方向で拘束なし(自由)”を設定する。一方、x軸方向のズリが0(ゼロ)に近い場合(変位の比D1又は差D2が所定の閾値より小さい場合)は、条件設定部180は、“境界がxyz方向で拘束(固定)”又は“境界がx方向で拘束(固定)”を設定する。
The
また、条件設定部180は、硬組織(骨など)と軟組織の境界座標(j=jb)の上下(硬組織の内外)の複数個所(a1≦i≦a2,b1≦j≦b2)の計測点におけるx軸方向の変位Dx(a1≦i≦a2,b1≦j≦b2)を求め、変位の統計的バラツキ(分散や標準偏差など)に基づいて境界条件を設定してもよい。つまり、条件設定部180は、境界を挟む複数個所の変位を求め、境界を挟む複数個所の変位に基づいて境界条件を設定してもよい。
The
条件設定部180は、硬組織(骨など)と軟組織の境界座標(j=jb)において、x軸方向の変位Dx(i,jb)の近傍(a1≦i≦a2,b1≦jb≦b2)の局所的なバラツキを評価することにより、境界座標(j=jb)の近傍における境界条件(拘束状態)を識別することができる。例えば、条件設定部180は、硬組織と軟組織の境界座標(j=jb)の計測点において、境界座標(j=jb)を中心とした局所領域として、5×5の局所領域(i−2≦i≦i+2,jb−2≦jb≦jb+2)を設定し、その25個の計測点におけるx軸方向の変位Dx(i−2≦i≦i+2,jb−2≦jb≦jb+2)の標準偏差を求める。x軸方向の変位Dx(i−2≦i≦i+2,jb−2≦jb≦jb+2)の標準偏差が大きい場合(所定の閾値より大きい場合)は、条件設定部180は、“境界がxyz方向で拘束なし(自由)”又は“境界がx方向で拘束なし(自由)”を設定する。一方、変位Dx(i−2≦i≦i+2,jb−2≦jb≦jb+2)の標準偏差が0(ゼロ)に近い場合(所定の閾値より小さい場合)は、条件設定部180は、“境界がxyz方向で拘束(固定)”又は“境界がx方向で拘束(固定)”を設定する。
The
このように、条件設定部180は、計測部位の境界を挟む複数個所の変位の比、差、及びバラツキの少なくとも1つに基づいて計測部位の境界条件を設定する。
As described above, the
図11は、表示部10が選択されたモデルを表示することを示した図である。モデル(応力分布テンプレート)を選択する場合は、計測部位における応力をシミュレーションするためのモデルがデータベース183に予め格納されている。また、有限要素法(FEM)を用いる場合にも、計測部位における応力をシミュレーションするためのモデルが必要となる。表示部10は、データベース183から選択されたモデル60又は有限要素法(FEM)に用いられるモデル60を表示する。表示部10は、モデル60をアイコンとして図案化して構築し、断層画像(Bモード画像)や弾性画像とともにモデルを表示してもよい。
FIG. 11 is a diagram illustrating that the
モデル選択部182は、被検体1と探触子2の位置関係を表すボディマークに基づいてモデルをデータベース183から選択してもよい。ボディマークは、計測部位のボリュームデータから作成された3次元立体ボディマークであってもよい。ボディマークは計測部位を模式的に表したものであるので、ボディマークから計測部位の種類や形状などを把握することができる。また、ボディマークは、計測部位の超音波画像に関連付けてデータベースに格納されている。被検体1の計測部位に対応するボディマークがモデルに関連付けられてデータベースに格納されている。例えば、乳房には乳腺用のボディマークが乳腺用のモデルに関連付けられてデータベースに格納されており、甲状腺には甲状腺用のボディマークが甲状腺用のモデルに関連付けられてデータベースに格納されている。探触子2により取得される断層画像の断面位置を記録するために、ボディマーク上に探触子2の配置(位置や角度など)が記録される。モデル選択部182は、計測部位に対応するボディマークからモデルの形状を選択し、探触子2の配置から圧迫面の配置(圧迫面の大きさや位置や方向など)を選択する。
The
モデル選択部182は、被検体1と探触子2の位置関係に対応するボリュームデータに基づいてモデルをデータベース183から選択してもよい。近年、RVS(Real−time Virtual Sonography)などの技術により、探触子2の位置情報がリアルタイムで検出されて、超音波画像で観察されている断層画像の断面位置に対応するCT画像やMRI画像が3次元立体ボディマークとしてボリュームデータから構築される。モデル選択部182は、超音波画像の断面位置に対応して被検体1のボリュームデータから構築されるボディマークに基づいて、計測部位に対応するモデルの形状を選択し、探触子2の配置から圧迫面の配置(圧迫面の大きさや位置や方向など)を選択する。
The
条件設定部180は、計測部位の境界座標(境界線又は境界面の座標)を追跡(トラッキング)し、応力情報演算部184は、追跡されている境界座標に基づいてリアルタイムの応力情報を演算し、応力フレームデータをリアルタイムで生成する。上記のように、条件設定部180は、計測部位の軟組織と硬組織との間に境界を設定する。被検体1を圧迫することにより弾性情報が所得されるため、探触子2が被検体1に接触する接触面から計測部位の境界までの距離は、圧迫量に応じて短くなったり長くなったりと、応力情報の計測中でも変化する。条件設定部180は、境界座標を検出し、任意の時刻における境界座標をトラッキングして追従し、応力情報演算部184は、境界座標に応じた応力フレームデータをリアルタイムで構築する。例えば、乳房などの非常に軟らかい組織では、圧迫量の増減によって探触子2の接触面から境界(肋骨などの硬組織)までの距離が大きく変化するため、トラッキングされている境界座標に応じた応力フレームデータをリアルタイムで構築することは効果的である。
The
応力情報演算部184は、モデルに基づいて計測部位の自重を演算して、応力情報を演算してもよい。計測部位の厚さが大きいほど、圧迫面に近い浅部と圧迫面から遠い深部の間では計測部位の自重による初期応力の影響が異なり、深部ほど計測部位の自重による初期応力の大きさが大きくなる。被検体1の比重を1g/cm3とすると、例えば厚さ30[mm]の計測部位の底面(xz面)には、z軸方向の初期応力(σz0=3gf/cm2)が印加されている。よって、応力情報演算部184は、厚さ30[mm]のモデルに基づいて計測部位の自重(初期応力)を演算して、応力情報を演算する。また、応力情報演算部184は、任意の深度の計測部位の自重(初期応力)を演算して、応力情報を演算することもできる。このように、計測部位の自重による初期応力を計測点における応力情報の演算に考慮することにより、より高精度な応力分布を計測することができる。
The stress
図12は、表示部10が弾性情報と応力情報を表示することを示した図である。図12に示すように、断層画像40の画像領域にROI(関心領域)が設定され、表示部10は、ROI内の弾性情報及び応力情報を情報表示領域61に表示する。図12では、表示部10が、圧迫の強さを経時的に変化させて取得した各時刻(各フレーム)におけるROI内の弾性情報と応力情報の関係を情報表示領域61に表示している。表示部10が弾性情報と応力の関係を情報表示領域61に表示することにより、ROI内の組織の弾性特性を詳細に解析することが可能となる。図12では、断層画像(Bモード画像)40にROIが設定されているが、弾性画像にROIが設定されてもよい。
FIG. 12 is a diagram showing that the
情報表示領域61にプロットされた値は、近似関数(例えば、1次関数y=ax+b)で近似されて、表示部10は、近似線を表す値(傾き:a及びy切片:bなど)を表示してもよい。また、近似関数は、1次関数に限られず、プロットされた値の特性を適切に評価する任意の関数であってもよい。
The values plotted in the
図13は、表示部10がROI内の音速情報と応力情報を表示することを示した図である。図13に示すように、放射圧により対象組織を圧迫し、組織を伝搬する横波(shear wave:せん断弾性波)の音速などを弾性情報として構築及び表示する動的エラストグラフィ(SSIやARFIなど)を用いる場合に、表示部10は、ROI内の組織の弾性情報(横波音速を含む)及び応力情報を情報表示領域61に表示する。図13では、表示部10が、圧迫の強さを経時的に変化させて取得した各時刻(各フレーム)におけるROI内の弾性情報(横波音速を含む)と応力情報の関係を情報表示領域61に表示している。表示部10が弾性情報と応力の関係を情報表示領域61に表示することにより、ROI内の組織の弾性特性を詳細に解析することが可能となる。
FIG. 13 is a diagram showing that the
条件設定部180は、設定されたROIの境界を前記条件として設定してもよい。
The
本発明は、被検体の条件(形状や境界条件など)の設定を高精度で行うことにより、応力分布を高精度に計測することができ、超音波画像を表示するための超音波画像撮像装置及び超音波画像表示方法などとして有用である。 The present invention is capable of measuring stress distribution with high accuracy by setting the conditions (shape, boundary conditions, etc.) of a subject with high accuracy, and an ultrasonic imaging apparatus for displaying an ultrasonic image. It is useful as an ultrasonic image display method.
2 探触子
3 送信回路
4 送受信制御回路
5 受信回路
6 整相加算回路
7 信号処理部
8 白黒スキャンコンバータ
9 切替加算部
10 表示部
11 フレームデータ取得部
12 変位・歪み演算部
13 弾性情報演算部
14 弾性情報処理部
15 カラースキャンコンバータ
16 圧力センサー
17 圧力計測部
18 応力演算部
19 装置制御インターフェイス部
20 シネメモリ
61 情報表示領域
180 条件設定部
181 条件調整部
182 モデル選択部
183 データベース
184 応力情報演算部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 2
Claims (11)
前記被検体の超音波画像に基づいて計測部位に関する条件を設定する条件設定部と、
前記圧力に基づいて前記条件における前記計測部位の応力情報を演算する応力情報演算部とを備える超音波画像撮像装置であって、
前記条件設定部は、前記計測部位の変位及び歪みの少なくとも1つに基づいて前記条件の境界及び境界条件の少なくとも1つを設定することを特徴とする超音波画像撮像装置。 A pressure measurement unit that measures the pressure applied to the subject;
A condition setting unit for setting a condition relating to a measurement site based on an ultrasonic image of the subject;
An ultrasound image capturing apparatus comprising: a stress information calculation unit that calculates stress information of the measurement site under the condition based on the pressure ;
The ultrasonic imaging apparatus, wherein the condition setting unit sets at least one of the boundary of the condition and the boundary condition based on at least one of displacement and distortion of the measurement site.
前記被検体の超音波画像に基づいて計測部位に関する条件を設定する条件設定部と、A condition setting unit for setting a condition relating to a measurement site based on an ultrasonic image of the subject;
前記圧力に基づいて前記条件における前記計測部位の応力情報を演算する応力情報演算部とを備える超音波画像撮像装置であって、An ultrasound image capturing apparatus comprising: a stress information calculation unit that calculates stress information of the measurement site under the condition based on the pressure;
前記条件設定部は、前記計測部位の軟組織と硬組織との間に境界及び境界条件の少なくとも1つを設定することを特徴とする請求項1に記載の超音波画像撮像装置。The ultrasonic imaging apparatus according to claim 1, wherein the condition setting unit sets at least one of a boundary and a boundary condition between the soft tissue and the hard tissue of the measurement site.
前記被検体の超音波画像に基づいて計測部位に関する条件を設定する条件設定部と、A condition setting unit for setting a condition relating to a measurement site based on an ultrasonic image of the subject;
前記圧力に基づいて前記条件における前記計測部位の応力情報を演算する応力情報演算部とを備える超音波画像撮像装置であって、An ultrasound image capturing apparatus comprising: a stress information calculation unit that calculates stress information of the measurement site under the condition based on the pressure;
前記条件設定部は、前記計測部位の境界を挟む複数個所の変位に基づいて前記計測部位の境界条件を設定することを特徴とする超音波画像撮像装置。The ultrasonic imaging apparatus, wherein the condition setting unit sets a boundary condition of the measurement part based on a plurality of displacements sandwiching the boundary of the measurement part.
前記被検体の超音波画像に基づいて計測部位に関する条件を設定する条件設定部と、A condition setting unit for setting a condition relating to a measurement site based on an ultrasonic image of the subject;
前記圧力に基づいて前記条件における前記計測部位の応力情報を演算する応力情報演算部とを備える超音波画像撮像装置であって、An ultrasound image capturing apparatus comprising: a stress information calculation unit that calculates stress information of the measurement site under the condition based on the pressure;
前記計測部位における応力をシミュレーションするためのモデルであって、前記条件に対応するモデルをデータベースから選択するモデル選択部を備え、A model for simulating stress at the measurement site, comprising a model selection unit that selects a model corresponding to the condition from a database,
前記応力情報演算部は、前記モデルに基づいて前記計測部位の応力情報を演算することを特徴とする超音波画像撮像装置。The ultrasonic image imaging apparatus, wherein the stress information calculation unit calculates stress information of the measurement site based on the model.
前記被検体の超音波画像に基づいて計測部位に関する条件を設定する条件設定部と、A condition setting unit for setting a condition relating to a measurement site based on an ultrasonic image of the subject;
前記圧力に基づいて前記条件における前記計測部位の応力情報を演算する応力情報演算部とを備える超音波画像撮像装置であって、An ultrasound image capturing apparatus comprising: a stress information calculation unit that calculates stress information of the measurement site under the condition based on the pressure;
前記条件設定部は、前記計測部位の境界を追跡し、The condition setting unit tracks a boundary of the measurement site,
前記応力情報演算部は、追跡されている境界に基づいてリアルタイムの応力情報を演算することを特徴とする超音波画像撮像装置。The ultrasonic image capturing apparatus, wherein the stress information calculation unit calculates real-time stress information based on a tracked boundary.
前記表示部は、前記超音波画像に設定されたROI内の弾性情報と応力情報を表示することを特徴とする請求項1に記載の超音波画像撮像装置。The ultrasonic image capturing apparatus according to claim 1, wherein the display unit displays elasticity information and stress information in the ROI set in the ultrasonic image.
前記被検体の超音波画像に基づいて計測部位に関する条件を設定する条件設定部と、A condition setting unit for setting a condition relating to a measurement site based on an ultrasonic image of the subject;
前記圧力に基づいて前記条件における前記計測部位の応力情報を演算する応力情報演算部とを備える超音波画像撮像装置であって、An ultrasound image capturing apparatus comprising: a stress information calculation unit that calculates stress information of the measurement site under the condition based on the pressure;
前記条件設定部は、前記超音波画像に設定されたROIの境界を前記条件として設定することを特徴とする超音波画像撮像装置。The ultrasonic imaging apparatus, wherein the condition setting unit sets an ROI boundary set in the ultrasonic image as the condition.
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