CN118252531A - 超声波诊断装置 - Google Patents

Abstract

提供一种超声波诊断装置，不仅能考虑受检体的深度，还能考虑与受检体内的对象物对应的对象区域而使超声波图像高画质化。对象区域确定部(34)通过对作为从收发部(14)发送过来的RF信号、从图像形成部(20)发送过来的坐标变换信号、或从图像形成部发送过来的超声波图像即B模式图像中的至少1个的超声波数据进行分析，在RF信号的数据空间中确定与受检体内的对象物对应的对象区域。信号处理部(16)针对对象区域(TAa)外的RF信号即非对象区域(NTA)的RF信号执行作为与受检体的深度相对应的信号处理的通常信号处理，针对对象区域内的RF信号执行与通常信号处理不同的特定信号处理。图像形成部基于由信号处理部进行信号处理的RF信号形成超声波图像。

Description

超声波诊断装置

技术领域

本说明书公开了一种超声波诊断装置的改进。

背景技术

以往，已知一种超声波诊断装置，其朝向受检体发送或接收超声波，基于由此获得的接收信号形成超声波图像，并将所形成的超声波图像显示在显示器上。在超声波诊断装置中，检查者只有根据患者或摄像部位将超声波探头或装置主体的摄像参数调整为适当的值，才能够获得适合诊断的图像。

例如，在专利文献1或2中公开了一种超声波诊断装置，其能够基于受检体的信号量的变化自动适用适当的画质改善处理。在这些装置中，尤其能够根据来自受检体的回波信号的深度依赖变化来改善信噪比(S/N比)。如此，通过进行与检查场景相对应的画质改善，能够实现诊断性能的提高或检查时间的缩短。

专利文献1：日本特开2020-114294号公报

专利文献2：日本特开2021-159511号公报

在超声波图像的摄像区域(范围)内有时存在各种对象物。作为对象物的代表性例子，是器官或血管。例如，在拍摄腹部时，经常同时拍摄胃、肝脏、肾脏、胆囊、血管、肠道、胰腺等各种器官。在此，对象物的位置或深度有时根据受检体或摄像截面而不同，并且，有时针对每个对象物要求的画质不同。例如，在胆囊中要求内腔的视觉辨认度，在胰腺中要求深部灵敏度。由于来自各对象物的回波信号的强度根据受检体而不同，因此在仅基于信号量的变化来进行画质改善处理的情况下，有可能无法进行适合于各对象物的画质改善处理。

发明内容

本说明书中公开的超声波诊断装置的目的在于，提供一种超声波诊断装置，其不仅能够考虑受检体的深度，还能够考虑与受检体内的对象物对应的对象区域而使超声波图像高画质化。

本说明书中公开的超声波诊断装置的特征在于，具备：对象区域确定部，通过对超声波数据进行分析，或基于用户对超声波图像进行的指示，确定RF信号的数据空间中的与受检体内的对象物对应的对象区域，其中，所述超声波数据是通过向所述受检体发送或接收超声波而获得的所述RF信号、所述RF信号变换为所述超声波图像的坐标空间上的数据的坐标变换信号、或基于所述坐标变换信号而形成的所述超声波图像中的至少1个；信号处理部，对RF信号执行信号处理，并且针对所述对象区域外的该RF信号执行作为与所述受检体的深度相对应的信号处理的通常信号处理，针对所述对象区域内的该RF信号执行与所述通常信号处理不同的特定信号处理；及图像形成部，基于由所述信号处理部进行信号处理的RF信号来形成超声波图像。

根据该结构，对与受检体的对象物对应的对象区域内的RF信号和对象区域外的RF信号执行互不相同的内容的信号处理。由此，针对对象区域外能够执行与受检体的深度相对应的通常的信号处理，并且能够实现对象物所需的画质。即，不仅能够考虑受检体的深度，还能够考虑与受检体内的对象物对应的对象区域而使超声波图像高画质化。

优选如下：所述对象区域确定部确定与所确定的所述对象区域对应的所述对象物的种类，在确定了所述对象物的种类的情况下，所述信号处理部针对所述对象区域内的RF信号执行与所确定的所述对象物的种类相对应的所述特定信号处理。

根据该结构，能够执行与对象物的种类相对应的特定信号处理。

优选如下：在未确定所述对象物的种类的情况下，所述信号处理部针对所述对象区域内的RF信号执行预先确定的所述特定信号处理。

根据该结构，在未确定对象物的种类的情况下，能够执行预先确定的特定信号处理。

优选如下：还具备区域变换部，所述区域变换部将基于所述坐标变换信号、超声波图像、或用户的指示而确定的、超声波图像的坐标空间中的所述对象区域变换为RF信号的数据空间中的所述对象区域。

根据该结构，即使在超声波图像的坐标空间中确定了对象区域的情况下，也能够将其变换为RF信号的数据空间中的对象区域。

优选如下：所述信号处理部还针对所述对象区域内的RF信号执行所述通常信号处理，所述图像形成部针对所述对象区域内以由用户指示的合成比例，对基于所述通常信号处理后的所述RF信号而形成的超声波图像和基于所述特定信号处理后的所述RF信号而形成的超声波图像进行合成。

根据该结构，用户能够以任意的合成比例对基于通常信号处理后的RF信号而形成的超声波图像和基于特定信号处理后的RF信号而形成的超声波图像进行合成。

发明效果

根据本说明书中公开的超声波诊断装置，不仅能够考虑受检体的深度，还能够考虑与受检体内的对象物对应的对象区域而使超声波图像高画质化。

附图说明

图1是本实施方式所涉及的超声波诊断装置的结构概略图。

图2是表示在RF信号的数据空间中确定的对象区域的概念图。

图3是表示超声波图像中的关注区域及对象区域的图。

图4是表示对对象区域内的接收波束数据执行与对象区域外的接收波束数据不同的信号处理的情况的概念图。

图5是表示本实施方式所涉及的超声波诊断装置的处理流程的流程图。

符号说明

10-超声波诊断装置，12-超声波探头，14-收发部，16-信号处理部，18-检波处理部，20-图像形成部，22-显示控制部，24-显示器，26-输入接口，28-存储器，30-处理模型DB，32-控制部，34一对象区域确定部，34a-区域变换部，Rb-接收波束数据，TAa、TAb-对象区域，NTA-非对象区域，U-超声波图像，ROI-关注区域。

具体实施方式

图1是本实施方式所涉及的超声波诊断装置10的结构概略图。超声波诊断装置10是设置于医院等医疗机构并在超声波检查时使用的医用装置。

超声波诊断装置10是对受检体扫描超声波束并基于由此获得的接收信号生成超声波图像的装置。例如，超声波诊断装置10基于接收信号，形成将来自扫描面的反射波的振幅强度变换为亮度的断层图像(B模式图像)。或者，超声波诊断装置10还能够基于发送波与接收波的频率的差分(多普勒频移)，形成表示受检体内的组织的运动速度的超声波图像即多普勒图像。在本实施方式中，对超声波诊断装置10生成B模式图像的处理进行说明。

超声波探头12是对受检体进行超声波的收发的装置。超声波探头12具有由对受检体进行超声波的收发的多个振动元件构成的振动元件阵列。

收发部14通过来自控制部32(后述)的控制向超声波探头12(详细而言，振动元件阵列的各振动元件)发送发送信号。由此，从各振动元件朝向受检体发送超声波。并且，收发部14从接收到来自受检体的反射波的各振动元件接收接收信号。收发部14具有加法器及与各振动元件对应的多个延迟器，通过该加法器及多个延迟器，进行使来自各振动元件的接收信号的相位一致并相加的整相相加处理。由此，形成表示来自受检体的反射波的信号强度的信息在受检体的深度方向上排列的接收波束数据。在本说明书中，将在由后述的图像形成部20变换为超声波图像的坐标空间上的数据之前的接收波束数据称为RF(RadioFrequency：射频)信号。

作为超声波数据的RF信号被发送到后述的对象区域确定部34。

信号处理部16对来自收发部14的RF信号执行包括适用带通滤光片的滤波处理等的各种信号处理。尤其，将在后面详细叙述，信号处理部16对由后述的对象区域确定部34确定的对象区域内的RF信号和对象区域外的RF信号执行互不相同的信号处理。

检波处理部18对由信号处理部16处理后的RF信号执行检波处理(例如包络检波处理)、对数压缩处理等处理。通过检波处理部18的检波处理，RF信号丢失相位信息(频率信息)。即，与检波处理前的RF信号相比，检波处理后的RF信号的信息量变少。

图像形成部20基于在检波处理部18中进行了检波处理等的RF信号来形成超声波图像(B模式图像)。首先，图像形成部20将RF信号变换为超声波图像的坐标空间上的数据。在本说明书中，将该变换后的数据称为坐标变换信号。并且，图像形成部20基于坐标变换信号来形成超声波图像(B模式图像)。作为超声波数据的坐标变换信号或超声波图像被发送到后述的对象区域确定部34。

显示控制部22进行将由图像形成部20形成的超声波图像及其他各种信息显示在显示器24上的控制。显示器24是例如由液晶显示器或有机EL(Electro Luminescence：电致发光)等构成的显示器。

输入接口26例如由按钮、轨迹球、触摸面板等构成。输入接口26用于将用户命令输入到超声波诊断装置10中。

存储器28构成为包括HDD(Hard Disk Drive：硬盘驱动器)、SSD(Solid StateDrive：固态驱动器)、eMMC(embedded Multi Media Card：嵌入式多媒体卡)或ROM(ReadOnly Memory：只读存储器)等。在存储器28中存储有用于使超声波诊断装置10的各部动作的超声波诊断程序。另外，超声波诊断程序也能够存储于例如USB(Universal Serial Bus：通用串行总线)存储器或CD-ROM等计算机可读取的非临时存储介质中。超声波诊断装置10能够从这样的存储介质读取并执行超声波诊断程序。

并且，如图1所示，在存储器28中存储有处理模型DB(DataBase：数据库)30。处理模型DB30是对象物(例如器官或血管)的种类与处理内容相互建立关联的数据库。处理模型DB30由超声波诊断装置10的设计者等预先创建，并存储于存储器28中。对于处理模型DB30的内容的细节或其利用方法，将在后面叙述。

控制部32构成为包括通用的处理器(例如CPU(Central Processing Unit：中央处理器)等)、及专用处理器(例如GPU(Graphics Processing Unit：图形处理器)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit：专用集成电路)、FPGA(Field-Programmable Gate Array：现场可编程门阵列)、或可编程逻辑器件等)中的至少1个。作为控制部32，可以不是由1个处理装置构成，而是通过存在于物理上分离的位置的多个处理装置的协作构成。控制部32按照存储于存储器28中的超声波诊断程序，控制超声波诊断装置10的各部。

对象区域确定部34通过对作为从收发部14发送过来的RF信号、从图像形成部20发送过来的坐标变换信号、或从图像形成部20发送过来的超声波图像(B模式图像)中的至少1个的超声波数据进行分析，在RF信号的数据空间中确定与受检体内的对象物对应的对象区域。

在本实施方式中，对象区域确定部34使用学习器来确定对象区域，该学习器被学习为将包含对象物的超声波数据作为输入数据，将表示该超声波数据的对象物的位置的信息作为教师数据，并根据所输入的超声波数据的特征来确定该超声波数据中包含的对象物的位置。该学习器只要预先学习并存储于存储器28中即可。

并且，学习器也可以将来自对象物的超声波数据作为输入数据，不仅将表示该超声波数据的对象物的位置的信息作为教师数据，还将表示该超声波数据中包含的对象物的种类(例如，肝脏、胰腺等)的信息作为教师数据进行学习。通过使用这样的学习器，对象区域确定部34不仅能够在RF信号的数据空间中确定对象物的位置(对象区域)，还能够确定该对象物的种类(具体是什么)。

图2示出了由对象区域确定部34确定的在深度方向和方位方向上定义的RF信号的数据空间中的对象区域TAa。在图2中用阴影表示对象区域TAa。在本说明书中，将除了对象区域TAa以外的区域称为非对象区域NTA。另外，在图2中，沿深度方向延伸的线表示接收波束数据Rb。

对象区域确定部34还能够通过除了使用上述学习器的方法以外的方法来确定对象区域TAa。例如，如图3所示，在显示器24上显示的超声波图像U中，用户使用输入接口26来设定包含对象物(在此为血管)的关注区域ROI。关注区域ROI也可以不是如图3那样通过矩形等来设定，而是例如能够通过器官名称等来指定。对象区域确定部34能够在所设定的关注区域ROI中检测对象物，在超声波图像U上确定对象区域TAb。后述的区域变换部34a将超声波图像U上的对象区域TAb变换为RF信号的数据空间中的对象区域TAa。另外，关注区域ROI内的对象物的检测方法能够采用已知方法，因此在此省略详细说明。在关注区域ROI内不存在对象物的情况下，对象区域确定部34只要输出错误即可。并且，对象区域确定部34也可以在输出错误之后，输出催促用户重新设定关注区域ROI的通知。

并且，用户也可以在超声波图像U上直接指定对象物，而不是设定关注区域ROI。例如，用户使用输入接口26在超声波图像U上指定对象物的轮廓。对象区域确定部34将如此指定的区域确定为超声波图像U上的对象区域TAb。

在对象区域确定部34基于坐标变换信号或超声波图像，或基于用户对超声波图像U的指示，在超声波图像U的坐标空间上确定对象区域TAb的情况下，区域变换部34a将超声波图像U的坐标空间中的对象区域TAb变换为RF信号的数据空间中的对象区域TAa。具体而言，从图3所示的超声波图像U的极坐标系向RF信号的正交坐标系进行数学变换，在RF信号的坐标空间中确定与所指定的对象物的轮廓相应的坐标，作为对象区域TAa。

对象区域确定部34将表示所确定的对象区域TAa的信息发送到信号处理部16。

信号处理部16针对对象区域TAa外的RF信号(即，非对象区域NTA的RF信号)执行作为与受检体的深度相对应的信号处理的通常信号处理，针对对象区域TAa内的RF信号执行与通常信号处理不同的特定信号处理。

所谓通常信号处理，例如是将与受检体的深度相对应的带通滤光片适用于RF信号的处理。例如，作为用于通常信号处理的结构，信号处理部16具有评价RF信号的深度变化的评价器、使从评价器输出的滤波器控制信号平滑的平滑化处理部、按每个深度进行滤波处理的滤波处理部、及基于滤波器控制信号选择滤波器的滤波器选择目的地的滤波器组。或者，信号处理部16可以具有进行根据低SNR信号推算高SNR信号的处理的学习完毕模型(CNN(Convolutional Neural Networks：卷积神经网络))等作为用于通常信号处理的结构。

所谓特定信号处理，例如是与受检体的深度无关地针对对象区域TAa内的RF信号统一进行相同的处理的处理。在对象区域确定部34已确定对象物的种类的情况下，信号处理部16针对对象区域TAa内的RF信号执行与所确定的对象物的种类相对应的特定信号处理。在此，信号处理部16参考处理模型DB30来确定要执行的特定信号处理。

如上所述，在处理模型DB30中，对象物的种类与处理内容相互建立关联。与各对象物的种类建立关联的处理内容表示应针对与该种类的对象物对应的对象区域TAa的RF信号执行的特定信号处理的内容。

例如，在肝脏中，从以均匀的纹理描绘的肝组织图像中的不均匀的亮度分布发现肝组织的异常。因此，在肝组织图像中，优选能够平滑地描绘斑点信号的画质。在该情况下，由于要求更重视空间分辨率的高画质化，因此在处理模型DB30中，对于肝脏，建立关联有重视空间分辨率的高画质化处理。所谓重视空间分辨率的高画质化处理，例如通过在信号处理部16中实施提高超声波信号的脉冲特性的滤波器适用，实现空间分辨率的改善。而且，为了更平滑地描绘组织图像，在图像形成部20中实施减少斑点图案的斑点减少(平滑化处理)。

另一方面，肾脏由肾皮质、肾髓质、肾盂等各种组织构成，亮度的浓淡比肝脏更强烈。为了发现肾脏内的异常，优选浓淡更清晰的画质。在该情况下，由于要求更重视对比度分辨率的高画质化，因此在处理模型DB30中，对于肾脏，建立关联有重视对比度分辨率的高画质化处理。所谓重视对比度分辨率的高画质化处理，例如在信号处理部16中实施进一步减少成为多余的低亮度图像的原因的电噪声或声噪声成分的滤波器适用。而且，在图像形成部20中实施强调肾脏内的组织结构的连接的图像处理。并且，存储于处理模型DB中的处理模型也可以是预先通过机器学习生成的学习完毕模型，以使根据特定区域的RF信号或器官名称的输入来实施如上所述的适当的高画质化处理。

图4示出了由信号处理部16对对象区域TAa内的RF信号(接收波束数据Rb)执行特定信号处理，对非对象区域NTA的RF信号(接收波束数据Rb)执行通常信号处理的情况。如上所述，在本实施方式中，信号处理部16对对象区域TAa内的RF信号执行与非对象区域NTA不同的信号处理。在此，不同的处理包括仅滤波器的系数不同的情况及处理的内容本身不同的情况。

并且，信号处理部16优选以信号处理后的对象区域TAa与非对象区域NTA的边界的RF信号的信号强度变得平滑的方式进行平滑化处理，以使例如亮度差在对象区域TAa与非对象区域NTA的边界处不增大。

另外，在对象区域确定部34确定了对象物(对象区域TAa)但无法确定该对象物的种类的情况下，信号处理部16优选针对对象区域TAa内的RF信号执行预先确定的特定信号处理。在无法确定该对象物的种类的情况下执行的特定信号处理也可以在处理模型DB30中预先定义。

并且，为了后述的合成处理，信号处理部16优选还针对对象区域TAa内的RF信号实施通常信号处理，并将实施了通常信号处理的对象区域TAa内的RF信号保存在存储器28中。

如上所述，图像形成部20基于由信号处理部16进行信号处理的RF信号来形成超声波图像。由此，能够形成比以往更高画质化的超声波图像(B模式图像)。

图像形成部20优选针对对象区域TAa内以由用户指示的合成比例，对基于通常信号处理后的RF信号而形成的超声波图像和基于特定信号处理后的RF信号而形成的超声波图像进行合成。例如，显示控制部22将滑动控制器显示在显示器24上，当用户将该滑动控制器向一端侧甩开时，图像形成部20将基于针对对象区域TAa内进行了特定信号处理的RF信号而形成的超声波图像、和基于针对非对象区域NTA进行了通常信号处理的RF信号而形成的超声波图像组合并显示在显示器24上。另一方面，当用户将该滑动控制器向另一端侧甩开时，图像形成部20将基于针对对象区域TAa内进行了通常信号处理的RF信号而形成的超声波图像、和基于针对非对象区域NTA进行了通常信号处理的RF信号而形成的超声波图像组合并显示在显示器24上。另外，在该情况下，与以往同样地，基于对整个超声波图像进行了通常信号处理的RF信号来形成超声波图像。并且，当用户将该滑动控制器设定到中间位置时，图像形成部20根据滑动控制器所示的量对基于针对对象区域TAa内进行了特定信号处理的RF信号而形成的超声波图像、和基于通常信号处理后的RF信号而形成的超声波图像进行合成，将合成得到的图像和基于针对非对象区域NTA进行了通常信号处理的RF信号而形成的超声波图像组合并显示在显示器24上。

并且，在超声波图像形成处理中，图像形成部20也可以在对象区域TAa内和非对象区域NTA中执行互不相同的图像形成处理。在该情况下，也与信号处理部16中的处理相同，例如，对肝脏执行重视空间分辨率的均匀的高画质化处理，对肾脏执行重视对比度分辨率的均匀的高画质化处理。

超声波诊断装置10的结构概要如上所述。另外，收发部14、信号处理部16、检波处理部18、图像形成部20、显示控制部22、对象区域确定部34及区域变换部34a的各部由1个或多个处理器、芯片、电路等构成。这些各部也可以通过硬件和软件的协作来实现。以下，按照图5所示的流程图，对超声波诊断装置10的处理流程进行说明。

在步骤S10中，对象区域确定部34在RF信号的数据空间中确定对象区域TAa。

在步骤S12中，信号处理部16在对象区域TAa内和非对象区域NTA之间分支处理。信号处理部16在步骤S14至步骤S18中，执行针对非对象区域NTA的处理，在步骤S20至步骤S24中，执行针对对象区域TAa的处理。

在步骤S14中，信号处理部16对非对象区域NTA的RF信号进行与RF信号的信号强度相对应的SNR改善。

在步骤S16中，信号处理部16对非对象区域NTA的RF信号执行作为与受检体的深度相对应的信号处理的通常信号处理。

在步骤S18中，图像形成部20在基于非对象区域NTA的RF信号执行通常的图像处理的基础上，形成超声波图像。

在步骤S20中，信号处理部16对对象区域TAa的RF信号进行与RF信号的信号强度相对应的SNR改善。另外，信号处理部16还对对象区域TAa的RF信号执行通常信号处理。

在步骤S22中，信号处理部16对对象区域TAa的RF信号执行基于处理模型DB30确定的特定信号处理。

在步骤S24中，图像形成部20在基于对象区域TAa的RF信号执行与通常的图像处理不同的特定图像处理的基础上，形成超声波图像。另外，图像形成部20在基于通常信号处理后的对象区域TAa的RF信号执行通常的图像处理的基础上，形成超声波图像。

在步骤S26中，图像形成部20根据来自用户的指示，对基于通常信号处理后的RF信号而形成的超声波图像和基于特定信号处理后的RF信号而形成的超声波图像进行合成。

在步骤S28中，显示控制部22将所形成的超声波图像显示在显示器24上。

以上，对本发明所涉及的实施方式进行了说明，但本发明并不限于上述实施方式，在不脱离本发明的主旨的范围内能够进行各种变更。

例如，在本实施方式中，超声波探头12是具有排列成一列的振动元件的探头，但超声波探头12也可以是具有以二维方式排列的振动元件的2D(Dimen sion：维度)阵列探头。并且，作为超声波诊断装置10的各部的处理对象的RF信号也可以构成由2D阵列探头获得的沿深度方向、方位方向及切片方向延伸的三维体数据。

Claims (5)

1.一种超声波诊断装置，其特征在于，具备：

对象区域确定部，通过对超声波数据进行分析，或基于用户对超声波图像进行的指示，确定RF信号的数据空间中的与受检体内的对象物对应的对象区域，其中，所述超声波数据是通过向所述受检体发送或接收超声波而获得的所述RF信号、所述RF信号变换为所述超声波图像的坐标空间上的数据的坐标变换信号、或基于所述坐标变换信号而形成的所述超声波图像中的至少1个；

信号处理部，对RF信号执行信号处理，并且针对所述对象区域外的该RF信号执行作为与所述受检体的深度相对应的信号处理的通常信号处理，针对所述对象区域内的该RF信号执行与所述通常信号处理不同的特定信号处理；及

图像形成部，基于由所述信号处理部进行信号处理的RF信号来形成超声波图像。

2.根据权利要求1所述的超声波诊断装置，其特征在于，

所述对象区域确定部确定与所确定的所述对象区域对应的所述对象物的种类，

在确定了所述对象物的种类的情况下，所述信号处理部针对所述对象区域内的RF信号执行与所确定的所述对象物的种类相对应的所述特定信号处理。

3.根据权利要求2所述的超声波诊断装置，其特征在于，

在未确定所述对象物的种类的情况下，所述信号处理部针对所述对象区域内的RF信号执行预先确定的所述特定信号处理。

4.根据权利要求1所述的超声波诊断装置，其特征在于，还具备区域变换部，所述区域变换部将基于所述坐标变换信号、超声波图像、或用户的指示而确定的、超声波图像的坐标空间中的所述对象区域变换为RF信号的数据空间中的所述对象区域。

5.根据权利要求1所述的超声波诊断装置，其特征在于，

所述信号处理部还针对所述对象区域内的RF信号执行所述通常信号处理，

所述图像形成部针对所述对象区域内以由用户指示的合成比例，对基于所述通常信号处理后的所述RF信号而形成的超声波图像和基于所述特定信号处理后的所述RF信号而形成的超声波图像进行合成。