超音波診断装置、超音波診断システム
【課題】過去に被検体として患者を診断した際の情報が無くても、簡単な手順で該患者に最適な診断条件の設定値が得られる超音波診断装置、超音波診断システムを提供する。
【解決手段】被検体の肉体的特徴を表す被検体情報に基づいて、信号処理手段を被検体に適した診断条件に設定する設定値を算出する設定値算出手段を有することを特徴とする超音波診断装置。
【解決手段】被検体の肉体的特徴を表す被検体情報に基づいて、信号処理手段を被検体に適した診断条件に設定する設定値を算出する設定値算出手段を有することを特徴とする超音波診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、超音波診断装置、超音波診断システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
超音波診断装置は、超音波パルス反射法により、体表から生体内の軟組織の断層像を低侵襲に得る医療用画像機器である。この超音波診断装置は、１．他の医療用画像機器に比べ、小型で安価、２．Ｘ線などの被爆がなく安全性が高い、３．ドップラー効果を応用して血流イメージングが可能等の特長を有している。そのため、循環器系（心臓の冠動脈）、消化器系（胃腸）、内科系（肝臓、膵臓、脾臓）、泌尿科系（腎臓、膀胱）、及び産婦人科系などで広く利用されている。
【０００３】
しかしながら、従来の超音波診断装置は、種々の診断条件の設定値を調整しなければ診断に適した画像を表示させることができない。調整すべき診断条件は、例えば、送信周波数、受信信号の利得（ゲイン）、フォーカス深度、ＴＧＣ（Ｔｉｍｅ Ｇａｉｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ）、各種フィルタの特性調整等である。
【０００４】
これらの診断条件の設定値は、医師や技師が実際に診断画像を見ながら調整を行っている。この作業は経験に基づいた熟練された技術が必要であり、また技術があっても適正な画像にするまでには多少なりとも試行錯誤する時間が必要になる。
【０００５】
このような課題を解決するため、過去に診断した診断モードや診断条件を記憶装置に記憶させておき、診断時に読み出して設定値を容易に設定する方法が提案されている（例えば、特許文献１、２参照）。
【０００６】
また、初期メニュー画面に患者の顔画像を表示することにより患者を特定し、この患者に関連づけて以前に取得した診断条件を読み出して設定できるようにする超音波診断装置も提案されている（例えば、特許文献３参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００４−１９４７０５号公報
【特許文献２】特開２００６−２５５０１３号公報
【特許文献３】特開２００４−２０１７２２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、特許文献１〜３に開示されている方法では、過去の診断条件を読み出して設定するので、過去の診断条件の記憶されていない初診の患者の診断を行う場合は、簡単な手順で設定値を設定することはできない。
【０００９】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであって、過去に被検体として患者を診断した際の情報が無くても、簡単な手順で該患者に最適な診断条件の設定値が得られる超音波診断装置、超音波診断システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記の課題を解決するため、本発明は以下のような特徴を有するものである。
【００１１】
１．超音波探触子に駆動信号を印加して超音波を被検体の内部に送波し、該超音波探触子が受信した反射波を増幅し、画像処理を行って診断画像を生成する信号処理手段と、前記診断画像を表示する表示手段と、を備え、前記被検体に応じて前記信号処理手段に設定する診断条件を変更できるように構成された超音波診断装置であって、
前記被検体の肉体的特徴を表す被検体情報に基づいて、前記信号処理手段を前記被検体に適した診断条件に設定する設定値を算出する設定値算出手段を有することを特徴とする超音波診断装置。
【００１２】
２．前記被検体情報を含む診療情報が記憶されている情報端末との間で通信する通信手段と、
前記通信手段を介して前記情報端末から前記被検体情報を選択して取得する被検体情報取得手段と、
を有し、
前記設定値算出手段は、
前記被検体情報取得手段が取得した前記被検体情報に基づいて、前記設定値を算出することを特徴とする前記１に記載の超音波診断装置。
【００１３】
３．前記設定値算出手段は、
前記被検体情報に含まれる少なくとも身長と体重と性別の情報に基づいて、前記設定値を算出することを特徴とする前記１または２に記載の超音波診断装置。
【００１４】
４．前記信号処理手段は、フォーカス深度を設定することにより、前記超音波が被検体の内部の所定の深さに収束するように構成されており、
前記設定値は、フォーカス深度であることを特徴とする前記１から３の何れか１項に記載の超音波診断装置。
【００１５】
５．前記信号処理手段は、前記反射波を増幅する利得を制御できるように構成されており、
前記設定値は、前記利得であることを特徴とする前記１から４の何れか１項に記載の超音波診断装置。
【００１６】
６．前記信号処理手段は、ＴＧＣパラメータを設定することにより、前記反射波が前記被検体の内部で反射した深さに応じて予め定められた利得に制御されるように構成されており、
前記設定値は、前記ＴＧＣパラメータであることを特徴とする前記１から５の何れか１項に記載の超音波診断装置。
【００１７】
７．前記２から６の何れか１項に記載の超音波診断装置と、前記被検体情報を入力する情報端末と、から成る超音波診断システムであって、
前記情報端末は、
前記被検体の顔画像から被検体の顔の特徴情報を抽出する被検体特徴抽出手段と、
予め複数の人物から取得した顔特徴情報を記憶する顔特徴記憶手段と、
前記被検体特徴抽出手段が抽出した前記被検体の顔の特徴情報と前記顔特徴記憶手段に記憶されている顔特徴情報とを照合し前記被検体情報の属性を判定する被検体情報判定手段と、
を有し、
前記被検体情報取得手段は、前記被検体情報判定手段の判定した属性を含む前記被検体情報を取得することを特徴とする超音波診断システム。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、設定値算出手段が、被検体の肉体的特徴を表す被検体情報に基づいて、信号処理手段の診断条件を被検体に最適な診断条件に設定する設定値を算出する。
【００１９】
したがって、過去に患者を診断した際の情報が無くても、簡単な手順で該患者に最適な診断条件の設定値が得られる超音波診断装置、超音波診断システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】実施形態における超音波診断装置の外観構成を示す図である。
【図２】実施形態における超音波診断装置の電気的な構成を示すブロック図である。
【図３】実施形態における超音波診断システムの外観構成を示す図である。
【図４】実施形態における超音波診断装置が設定値を算出する手順を示すフローチャートである。
【図５】ＢＭＩ値と体脂肪率の関係の一例を示すグラフである。
【図６】体脂肪率と利得の関係の一例を示すグラフである。
【図７】体脂肪率とフォーカス深度の関係の一例を示すグラフである。
【図８】体脂肪率とＴＧＣパラメータの関係の一例を示すグラフである。
【図９】ＴＧＣパラメータを変化させたときの、深度と利得の関係の一例を示すグラフである。
【図１０】実施形態における情報端末の電気的な構成を示すブロック図である。
【図１１】実施形態における情報端末が顔画像から被検体情報の属性を判定する手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、本発明に係る実施の一形態を図面に基づいて説明するが、本発明は該実施の形態に限られない。なお、各図において同一の符号を付した構成は、同一の構成であることを示し、その説明を省略する。
【００２２】
図１は、実施形態における超音波診断装置の外観構成を示す図である。
【００２３】
超音波診断装置１００は、図略の生体等の被検体に対して超音波（超音波信号）を送信し、受信した被検体で反射した超音波の反射波（エコー、超音波信号）から被検体内の内部状態を超音波画像として画像化し、モニタ１０に表示する。
【００２４】
超音波探触子２は、被検体に対して超音波（超音波信号）を送信し、被検体で反射した超音波の反射波を受信する。超音波探触子２は、図１に示すように、ケーブル１５を介して超音波診断装置本体１４と接続されている。
【００２５】
入力部１３は、スイッチやキーボードなどから構成され、ユーザが診断開始を指示するコマンドの入力や、送信周波数、受信信号の利得（ゲイン）、フォーカス深度、ＴＧＣ（Ｔｉｍｅ Ｇａｉｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ）、各種フィルタの特性調整、基本波モードまたは非基本波モードの選択等を入力するために設けられている。また、被検体としての患者の被検体情報である患者ＩＤ、住所、氏名、性別、体重、身長、年齢などの入力をすることもできる。性別、体重、身長、年齢は、被検体としての患者の肉体的特徴を表す被検体情報の一例である。
【００２６】
モニタ１０は、液晶パネルなどから成り、受信した超音波の反射波から画像化した超音波画像を表示する本発明の表示手段である。
【００２７】
図２は、本実施形態に係る超音波診断装置の電気的な構成を示すブロック図、図３は、本実施形態に係る超音波診断システムの全体構成を示す説明図である。
【００２８】
最初に、図２を用いて超音波診断装置の電気的な構成を説明する。
【００２９】
超音波探触子２の先端部分には、電気信号と音響信号とを相互変換するための複数の圧電素子が配列されている（図２には図示せず）。なお、ここでは、１つの圧電素子が１チャンネルを構成するものとして説明する。超音波探触子２には、信号処理部１が接続されている。
【００３０】
本実施形態の信号処理部１は、信号発生部３０、送信ビームフォーマー３１、駆動アンプ３２、受信アンプ４０、ＴＧＣアンプ４１、受信ビームフォーマ４２、加算ユニット４３、帯域通過型フィルタ（ＢＰＦ）４、画像処理部６、デジタルスキャンコンバータ（ＤＳＣ）９から構成されている。信号処理部１は、本発明の信号処理手段である。
【００３１】
信号発生部３０は、制御部９９の指令により所定の繰り返し周期で超音波を送信するためのパルスを発生し、ｎチャンネルの送信ビームフォーマ３１にパルスを送る。
【００３２】
送信ビームフォーマー３１は、超音波をビーム状に形成するとともに任意のフォーカス深度に収束させて焦点を形成するように遅延処理をかけた駆動信号を制御部９９の指令に応じて発生する。
【００３３】
駆動アンプ３２は、駆動信号を超音波探触子２の各チャンネルに印加する。これにより、各チャンネルの圧電素子は振動し、超音波を発生する。
【００３４】
超音波探触子２から発生された超音波は、被検体に送信され、被検体内部を伝播し、その途中にある音響インピーダンスの不連続面で反射し、エコーとして超音波探触子２に返ってくる。
【００３５】
超音波探触子２に返ってきたエコーは、送信時とは逆に、超音波探触子２に配列された図２には図示せぬ圧電素子を機械的に振動させ、微弱な電気信号を発生させる。
【００３６】
受信アンプ４０は、可変利得アンプであり、各チャンネルの圧電素子で発生した電気信号を制御部９９に指令された利得で増幅する。
【００３７】
ＴＧＣアンプ４１は、可変利得アンプであり、受信アンプ４０で増幅した電気信号を制御部９９に指令された利得で増幅する。制御部９９は、ＴＧＣパラメータが設定されると、受信した反射波の深度（送波してから受信するまでの時間）に応じて予め定められた利得に制御する。後に詳しく説明するように、深度と利得の関係、すなわちＴＧＣ特性は、制御部９９にＴＧＣパラメータを設定することにより変更できる。
【００３８】
受信ビームフォーマ４２は、制御部９９に指令に基づき、受信ビームフォーマ４１に入力されたｎチャンネルの受信信号にそれぞれ位相の遅延を与え、ビームフォーミングを行って加算ユニット４３に出力する。
【００３９】
加算ユニット４３は、受信ビームフォーマ４２で遅延処理が行われた各チャンネルの受信信号を加算して出力する。
【００４０】
加算された受信信号は、受信信号から基本波成分を主に抽出するために通過帯域が基本周波数ｆ０を中心とした所定の帯域に設定されている帯域通過型フィルタ（ＢＰＦ）４を通って画像処理部６に送られる。
【００４１】
画像処理部６は、帯域通過型フィルタ４からの基本波成分に基づいて通常のＢモード像を生成する。この画像はデジタルスキャンコンバータ（ＤＳＣ）９によって再構成された後、ビデオ信号に変換され、モニタ１０に表示される。
【００４２】
制御部９９は、ＣＰＵ９８（中央処理装置）と記憶部９６等から構成され、記憶部９６は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等から構成される。制御部９９は、記憶部９６のＲＯＭに記憶されているプログラムをＲＡＭに読み出し、当該プログラムに従って超音波診断装置１００の各部を制御する。
【００４３】
図３に示すように、本実施形態の超音波診断システムは超音波診断装置１００と情報端末２００から構成される。
【００４４】
情報端末２００は、入力部７０、表示部７１、コンピュータ筐体７２、画像入力部７３や図示せぬマウスなどから構成されるパーソナルコンピュータやワークステーションなどである。なお、情報端末２００は、図３の構成に限定されるものではなくＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）やタブレットコンピュータ、データサーバなどを用いることもできる。
【００４５】
本実施形態では、情報端末２００は受付に設置され、超音波診断装置１００は検査室に設置されているものとする。
【００４６】
情報端末２００と超音波診断装置１００は、イーサネット（登録商標）ケーブルなどによって接続されている。なお、情報端末２００と超音波診断装置１００とは、無線で通信を行うようにしても良い。
【００４７】
図２に示す超音波診断装置１００の通信部９１は、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）などの通信規格に準じた通信手段であり、情報端末２００との間で通信することができる。情報端末２００には、例えば電子カルテや電子レポートとして被検体である患者の診療に関する診療情報を記憶する。診療情報には、被検体としての患者の肉体的特徴を表す被検体情報や、例えば診断画像、所見、投薬記録などが含まれる。
【００４８】
被検体情報取得部９２は、通信部９１を介して情報端末２００に記憶されている診療情報から被検体情報を選択して取得する。被検体情報は、例えば住所、氏名、患者ＩＤなどの個人を特定する情報と、被検体としての患者の肉体的特徴を表す性別、身長、体重、年齢などであり、必要な情報を選択して取得する。このように、被検体情報取得部９２が自動的に情報端末２００から被検体情報を取得するので、超音波診断装置１００を操作する医師や技師は、被検体情報を入力する手順を省くことができる。
【００４９】
なお、本実施形態では、被検体情報取得部９２が情報端末２００から被検体情報を取得する例を説明するが、被検体情報の取得は情報端末２００からに限定されるものではなく、超音波診断装置１００の入力部１３から被検体情報を入力しても良い。
【００５０】
設定値算出部９３は、被検体情報取得部９２が取得した被検体情報に基づいて、信号処理部１の動作条件に関する最適な設定値を算出する。
【００５１】
図４は、実施形態の設定値算出部９３が、信号処理部１の動作条件に関する最適な設定値を算出する手順の一例を説明するためのフローチャートである。フローチャートの順に手順を説明する。
【００５２】
なお、本フローチャートでは、受付で担当者により予め患者ＩＤを含む被検体情報が情報端末２００に入力され、情報端末２００に記憶されているものとして説明する。また、超音波診断装置１００の入力部１３からは、被検体となる患者の患者ＩＤなど患者を特定する情報が入力されているものとする。
【００５３】
Ｓ１０：身長、体重の情報を取得するステップである。
【００５４】
被検体情報取得部９２は、情報端末２００に記憶されている診療情報から被検体となる患者の身長、体重の情報を選択して取得する。
【００５５】
Ｓ１１：ＢＭＩ値を算出するステップである。
【００５６】
設定値算出部９３は、下記（１）式を用いて患者のＢＭＩ（Ｂｏｄｙ Ｍａｓｓ Ｉｎｄｅｘ）値を算出する。
【００５７】
Ｂ＝Ｗ／Ｈ２・・・・・・・・・・・（１）
ただし、ＢはＢＭＩ値、Ｗは体重（ｋｇ）、Ｈは身長（ｍ）である。
【００５８】
Ｓ１２：性別情報を取得するステップである。
【００５９】
被検体情報取得部９２は、情報端末２００に記憶されている診療情報から患者の性別の情報を選択して取得する。
【００６０】
Ｓ１３：体脂肪率を算出するステップである。
【００６１】
図５に示すようにＢＭＩ値と体脂肪率（％）との関係は、男性と女性とで異なっている。ＢＭＩ値をＢ、体脂肪率をＦとすると、男性の体脂肪率Ｆは下記（２）式で、女性の体脂肪率Ｆは下記（３）式で求めることができる。
【００６２】
Ｆ＝０．８７Ｂ−１．１・・・・・・・（２）
Ｆ＝０．８７Ｂ＋３．９・・・・・・・（３）
設定値算出部９３は、ステップＳ１２で判別した性別が男性の場合は（２）式を用い、女性の場合は（３）式を用いて被検体の体脂肪率Ｆを算出する。
【００６３】
なお、図５の例は一例であり、ＢＭＩ値から体脂肪率を精度良く推定するためには、予め統計上有意な数の被験者からデータを収集し、ＢＭＩ値と体脂肪率の相関を求めておくことが望ましい。
【００６４】
また、性別の他に予め被験者の人種や年齢などの要素も加えて多くの被験者のＢＭＩ値と体脂肪率の相関を求め、ＢＭＩ値から性別に加えて人種や年齢に応じた体脂肪率を設定値算出部９３が算出できるようにするとより好ましい。このようにすると、被検体情報取得部９２が、診療情報から性別に加えて人種や年齢の情報を取得することにより、設定値算出部９３が体脂肪率をより精度良く算出することができる。
【００６５】
Ｓ１４：利得を算出し、出力するステップである。
【００６６】
設定値算出部９３は、ステップＳ１３で算出した体脂肪率から利得を算出する。
【００６７】
図６は、体脂肪率と利得の関係の一例を示すグラフである。超音波は、体内を進行する際に体内の体脂肪によって減衰するため、図６のように体脂肪率が多い患者ほど、受信時の利得を上げる必要がある。
【００６８】
図６に示す利得Ｇは、ステップＳ１３で求めた体脂肪率Ｆから下記（４）式を用いて求めることができる。
【００６９】
Ｇ＝０．６Ｆ−８・・・・・・（４）
Ｓ１５：フォーカス深度を算出するステップである。
【００７０】
設定値算出部９３は、ステップＳ１３で算出した体脂肪率からフォーカス深度を算出する。
【００７１】
図７は、体脂肪率とフォーカス深度の関係の一例を示すグラフである。体脂肪率が多い患者ほど体表から診断目的の臓器までの距離が深くなるので、図７のように体脂肪率が増えると体表から超音波の収束する焦点位置までの距離であるフォーカス深度を増す必要がある。
【００７２】
図７に示すフォーカス深度Ｄ（ｍｍ）は、ステップＳ１３で求めた体脂肪率Ｆから下記（５）式を用いて求めることができる。
【００７３】
Ｄ＝０．１２Ｆ−１．３・・・・・・（５）
なお、図７に示すフォーカス深度の範囲は被検体の体表に近い部位を診断するのに適したリニア型の超音波探触子を用いる場合の例であり、コンベックス型やセクタ型などの超音波探触子を用いてこの例と異なる部位を診断する場合は、体脂肪率とフォーカス深度の関係を表す（５）式の定数が異なってくる。
【００７４】
このような場合は、設定値算出部９３が診断する対象部位、または用いる超音波探触子２のタイプの情報を取得し、対象部位、または用いる超音波探触子２のタイプに応じた定数の（５）式からフォーカス深度Ｄを算出すれば良い。
【００７５】
Ｓ１６：ＴＧＣパラメータを算出するステップである。
【００７６】
設定値算出部９３は、ステップＳ１３で算出した体脂肪率からＴＧＣパラメータを算出する。
【００７７】
図８は、体脂肪率とＴＧＣパラメータの関係の一例を示すグラフ、図９は、ＴＧＣ特性の一例を示すグラフである。
【００７８】
図９のＴＧＣ特性はフォーカス深度１５ｍｍの場合の例であり、ＴＧＣパラメータが０．３、０．４、０．５、０．６、０．７、０．８の６つの場合の体内の深度と利得の関係を示している。図９に示すように、６つの場合ともフォーカス深度である深度１５ｍｍの利得は１．５であり、１５ｍｍより深度が深くなるほど利得は増し、１５ｍｍより浅くなると利得が減少している。
【００７９】
超音波を送波し、被検体の体内から反射した反射波から得られる受信信号を、図９に示すようなＴＧＣ特性により増幅すると、反射した位置の深度が深くなるほど増幅するので、超音波が身体組織の中を通過することにより減衰した分を補うことができる。ＴＧＣパラメータは、深度に対する利得の増加特性を設定するパラメータであり、図９に示すようにＴＧＣパラメータの値が大きいほど深度に対して利得が増加する割合が大きい。
【００８０】
図８に示すＴＧＣパラメータＴは、ステップＳ１３で求めた体脂肪率Ｆから下記（６）式を用いて求めることができる。
【００８１】
Ｔ＝０．０６Ｆ−０．８・・・・・・（６）
図９の例のようにＴＧＣパラメータの値が０．３、０．４、０．５、０．６、０．７、０．８の６つの値に限られる場合では、設定値算出部９３は、６つの値の中から（６）式により算出したＴＧＣパラメータＴの値に最も近い値をＴＧＣパラメータとする。
【００８２】
Ｓ１７：算出した値を設定するステップである。
【００８３】
制御部９９は、ステップＳ１４で算出した利得、ステップＳ１５で算出したフォーカス深度、ステップＳ１６で算出したＴＧＣパラメータを信号処理部１に設定する。
【００８４】
このようにして、初診の患者（被検体）でも被検体の肉体的特徴を表す被検体情報に基づいて、超音波診断装置１００が自動的に被検体に最適な動作条件に信号処理部１を設定する設定値を算出し、信号処理部１に該設定値を設定するので、簡単な手順で診断を行うことができる。
【００８５】
なお、本実施形態では、設定値算出部９３が利得、フォーカス深度、ＴＧＣパラメータの３つの設定値を算出する例を説明したが、必ずしもこの３つの設定値を全て算出する必要はない。また、超音波の周波数や診断モードなど他の設定値を算出しても良い。
【００８６】
また、設定値を算出する各式は一例であり、例えば利得Ｇが離散値の場合や、利得Ｇを体脂肪率Ｆに対し非線形に変化させる場合は、予め体脂肪率Ｆに対する利得Ｇの関係を記憶した参照テーブルを用意し、設定値算出部９３は参照テーブルを参照して利得Ｇを求めるようにすれば良い。
【００８７】
また、図４の第１の実施形態のフローチャートでは手順を詳細に説明したが、計算式を変形することにより、身長、体重、性別の情報を取得すれば、簡単な手順で利得、フォーカス深度、ＴＧＣパラメータの設定値を求めることができる。
【００８８】
例えば（４）式の利得Ｇは、体脂肪率Ｆに男性の場合は（２）式、女性の場合は（３）式を代入し、ＢＭＩ値Ｂに（１）式を代入すると身長Ｈ、体重Ｗと利得Ｇの関係式が得られる。
【００８９】
すなわち、男性の場合の利得Ｇｍは下記（７）式から、女性の場合の利得Ｇｆは下記（８）式から求められる。
【００９０】
Ｇｍ＝０．６（０．８７Ｗ／Ｈ２−１．１）−８・・・・・（７）
Ｇｆ＝０．６（０．８７Ｗ／Ｈ２＋３．９）−８・・・・・（８）
また、男性の場合のフォーカス深度Ｄｍは下記（９）式から、女性の場合のフォーカス深度Ｄｆは下記（１０）式から求められる。
【００９１】
Ｄｍ＝０．１２（０．８７Ｗ／Ｈ２−１．１）−１．３・・・・・（９）
Ｄｆ＝０．１２（０．８７Ｗ／Ｈ２＋３．９）−１．３・・・・・（１０）
同様に、男性の場合のＴＧＣパラメータＴｍは下記（１１）式から、女性の場合のＴＧＣパラメータＴｆは下記（１２）式から求められる。
【００９２】
Ｔｍ＝０．０６（０．８７Ｗ／Ｈ２−１．１）−０．８・・・・・（１１）
Ｔｆ＝０．０６（０．８７Ｗ／Ｈ２＋３．９）−０．８・・・・・（１２）
（７）〜（１２）式を用いれば、設定値算出部９３はさらに簡単な手順で各設定値を算出することができる。
【００９３】
次に、図１０、図１１を用いて患者の顔画像から性別等の被検体情報を取得する実施形態を説明する。
【００９４】
これまでは、診療情報がテキストデータとして予め入力されており、被検体情報取得部９２が、診療情報から被検体情報を選択して取得する例を説明した。本実施形態では、予め撮影された患者の顔画像から被検体情報を取得する例を説明する。
【００９５】
図１０は、本実施形態に係る情報端末２００の電気的な構成を示すブロック図である。
【００９６】
制御部７４は、ＣＰＵ７５（中央処理装置）と記憶部７７等から構成され、記憶部７７は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ハードディスク等から構成される。制御部７４は、記憶部７７のハードディスクに記憶されているプログラムをＲＡＭに読み出し、当該プログラムに従って情報端末２００の各部を制御する。
【００９７】
情報端末２００は、キーボードなどから成る入力部７０、表示部７１、コンピュータ筐体７２、画像入力部７３、通信部７６や図示せぬマウスなどから構成されている。
【００９８】
通信部７６は、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）などの通信規格に準じた通信手段であり、放射線診断装置１００との間で通信することができる。
【００９９】
画像入力部７３は、被検体（患者）の顔画像を情報端末２００に入力するために設けられたビデオカメラやウェブカメラ、またはスキャナである。
【０１００】
被検体特徴抽出部７８は、画像入力部７３により入力された顔画像から被検体の顔の特徴情報を抽出する。
【０１０１】
記憶部７７には、予め複数の人物から取得した顔特徴情報を記憶する顔特徴記憶部８０が設けられている。顔特徴記憶部８０に記憶されている顔特徴情報は、被検体特徴抽出部７８が顔画像から被検体の顔の特徴情報を抽出する方法と同じ方法で抽出されたものであるが、予め性別や年齢などの属性の異なる多くの人物の顔画像から顔特徴情報を作成する点が異なる。例えば、男性、女性のそれぞれ１０歳から８０歳まで各年齢につき１０名ずつ７１０人分の顔特徴情報を予め作成し、顔特徴記憶部８０に記憶させる。
【０１０２】
被検体情報判定部７９は、被検体特徴抽出部７８が抽出した被検体の顔の特徴情報と、顔特徴記憶部８０に記憶されている顔特徴情報とを照合し被検体情報の属性を判定する。
【０１０３】
図１１は、患者の顔画像から性別等の被検体情報を取得する手順の一例を示すフローチャートである。
【０１０４】
Ｓ１００：顔画像を入力するステップである。
【０１０５】
被検体（患者）の顔画像を画像入力部７３から入力し記憶部７７に記憶する。画像入力部７３がビデオカメラの場合は、患者の顔を撮影し、撮影した画像を記憶部７７に記憶させる。
【０１０６】
Ｓ１０１：被検体（患者）の顔領域を検出するステップである。
【０１０７】
被検体特徴抽出部７８は、画像入力部７３により入力された顔画像データに画像処理を行って顔の輪郭部を抽出して顔領域を検出する。
【０１０８】
Ｓ１０２：被検体の顔特徴情報を抽出するステップである。
【０１０９】
被検体特徴抽出部７８は、検出した顔領域から目、鼻、といった顔部品の位置を検出し、検出された目、鼻、口などの位置を基に顔領域を一定の大きさ、形状に切り出して、その濃淡情報を被検体の顔の特徴情報として抽出する。
【０１１０】
Ｓ１０３：照合演算を行うステップである。
【０１１１】
被検体情報判定部７９は、被検体特徴抽出部７８が抽出した被検体の顔の特徴情報と、顔特徴記憶部８０に記憶されている予めステップＳ１０１と同じ方法で作成された性別や年齢などの属性毎の顔特徴情報とを照合して両情報の類似度を求める。
【０１１２】
Ｓ１０４：判定を行うステップである。
【０１１３】
被検体情報判定部７９は、類似度が高い顔特徴情報の属性から被検体情報の属性を判定する。本ステップで、被検体（患者）の男女の別と年齢が判定される。
【０１１４】
Ｓ１０５：結果を出力するステップである。
【０１１５】
被検体情報判定部７９は、判定結果を当該被検体（患者）の診療情報として記憶部７７に記憶させる。
【０１１６】
フローチャートの説明は以上である。
【０１１７】
なお、本実施形態では性別と年齢を判定する例を説明したが、例えば性別だけを判定しても良い。
【０１１８】
このように、被検体（患者）の顔画像から性別や年齢などの被検体情報の属性が判定されるので、当該被検体の電子カルテや電子レポートなどの診療情報を作成する際に、操作者がこれらの属性を入力しなくて、判定された属性をそのまま診療情報の被検体情報にすることができる。超音波診断装置１００は、被検体情報判定部７９が判定した属性を含む被検体情報に基づいて、最適な設定値を算出するので、操作者が被検体情報の属性を入力する手順を省くことができ、医療業務の作業効率を向上することができる。
【０１１９】
また、情報端末から顔画像を超音波診断装置に送信し、超音波診断装置の表示部に表示すれば患者の取り違えも防止することができる。
【０１２０】
以上このように、本発明によれば、過去に被検体として患者を診断した際の情報が無くても、簡単な手順で該患者に最適な診断条件の設定値が得られる超音波診断装置、超音波診断システムを提供することができる。
【符号の説明】
【０１２１】
１ 信号処理部
２ 超音波探触子
４ 基本波用帯域通過型フィルタ
５ 高周波用帯域通過型フィルタ
６ 画像処理部
９ デジタルスキャンコンバータ
１０ モニタ
１３ 入力部
１４ 超音波診断装置本体
１５ ケーブル
３０ 信号発生部
３１ 送信ビームフォーマー
３２ 駆動アンプ
４０ 受信アンプ
４１ ＴＧＣアンプ
４２ 受信ビームフォーマー
４３ 加算ユニット
７０ 入力部
７１ 表示部
７２ コンピュータ筐体
７３ 画像入力部
７４ 制御部
７５ ＣＰＵ
７６ 通信部
７７ 記憶部
７８ 被検体特徴抽出部
７９ 被検体情報判定部
８０ 顔特徴記憶部
９１ 通信部
９２ 被検体情報取得部
９３ 設定値算出部
９６ 記憶部
９８ ＣＰＵ
９９ 制御部
１００ 超音波診断装置
２００ 情報端末
【技術分野】
【０００１】
本発明は、超音波診断装置、超音波診断システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
超音波診断装置は、超音波パルス反射法により、体表から生体内の軟組織の断層像を低侵襲に得る医療用画像機器である。この超音波診断装置は、１．他の医療用画像機器に比べ、小型で安価、２．Ｘ線などの被爆がなく安全性が高い、３．ドップラー効果を応用して血流イメージングが可能等の特長を有している。そのため、循環器系（心臓の冠動脈）、消化器系（胃腸）、内科系（肝臓、膵臓、脾臓）、泌尿科系（腎臓、膀胱）、及び産婦人科系などで広く利用されている。
【０００３】
しかしながら、従来の超音波診断装置は、種々の診断条件の設定値を調整しなければ診断に適した画像を表示させることができない。調整すべき診断条件は、例えば、送信周波数、受信信号の利得（ゲイン）、フォーカス深度、ＴＧＣ（Ｔｉｍｅ Ｇａｉｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ）、各種フィルタの特性調整等である。
【０００４】
これらの診断条件の設定値は、医師や技師が実際に診断画像を見ながら調整を行っている。この作業は経験に基づいた熟練された技術が必要であり、また技術があっても適正な画像にするまでには多少なりとも試行錯誤する時間が必要になる。
【０００５】
このような課題を解決するため、過去に診断した診断モードや診断条件を記憶装置に記憶させておき、診断時に読み出して設定値を容易に設定する方法が提案されている（例えば、特許文献１、２参照）。
【０００６】
また、初期メニュー画面に患者の顔画像を表示することにより患者を特定し、この患者に関連づけて以前に取得した診断条件を読み出して設定できるようにする超音波診断装置も提案されている（例えば、特許文献３参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００４−１９４７０５号公報
【特許文献２】特開２００６−２５５０１３号公報
【特許文献３】特開２００４−２０１７２２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、特許文献１〜３に開示されている方法では、過去の診断条件を読み出して設定するので、過去の診断条件の記憶されていない初診の患者の診断を行う場合は、簡単な手順で設定値を設定することはできない。
【０００９】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであって、過去に被検体として患者を診断した際の情報が無くても、簡単な手順で該患者に最適な診断条件の設定値が得られる超音波診断装置、超音波診断システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記の課題を解決するため、本発明は以下のような特徴を有するものである。
【００１１】
１．超音波探触子に駆動信号を印加して超音波を被検体の内部に送波し、該超音波探触子が受信した反射波を増幅し、画像処理を行って診断画像を生成する信号処理手段と、前記診断画像を表示する表示手段と、を備え、前記被検体に応じて前記信号処理手段に設定する診断条件を変更できるように構成された超音波診断装置であって、
前記被検体の肉体的特徴を表す被検体情報に基づいて、前記信号処理手段を前記被検体に適した診断条件に設定する設定値を算出する設定値算出手段を有することを特徴とする超音波診断装置。
【００１２】
２．前記被検体情報を含む診療情報が記憶されている情報端末との間で通信する通信手段と、
前記通信手段を介して前記情報端末から前記被検体情報を選択して取得する被検体情報取得手段と、
を有し、
前記設定値算出手段は、
前記被検体情報取得手段が取得した前記被検体情報に基づいて、前記設定値を算出することを特徴とする前記１に記載の超音波診断装置。
【００１３】
３．前記設定値算出手段は、
前記被検体情報に含まれる少なくとも身長と体重と性別の情報に基づいて、前記設定値を算出することを特徴とする前記１または２に記載の超音波診断装置。
【００１４】
４．前記信号処理手段は、フォーカス深度を設定することにより、前記超音波が被検体の内部の所定の深さに収束するように構成されており、
前記設定値は、フォーカス深度であることを特徴とする前記１から３の何れか１項に記載の超音波診断装置。
【００１５】
５．前記信号処理手段は、前記反射波を増幅する利得を制御できるように構成されており、
前記設定値は、前記利得であることを特徴とする前記１から４の何れか１項に記載の超音波診断装置。
【００１６】
６．前記信号処理手段は、ＴＧＣパラメータを設定することにより、前記反射波が前記被検体の内部で反射した深さに応じて予め定められた利得に制御されるように構成されており、
前記設定値は、前記ＴＧＣパラメータであることを特徴とする前記１から５の何れか１項に記載の超音波診断装置。
【００１７】
７．前記２から６の何れか１項に記載の超音波診断装置と、前記被検体情報を入力する情報端末と、から成る超音波診断システムであって、
前記情報端末は、
前記被検体の顔画像から被検体の顔の特徴情報を抽出する被検体特徴抽出手段と、
予め複数の人物から取得した顔特徴情報を記憶する顔特徴記憶手段と、
前記被検体特徴抽出手段が抽出した前記被検体の顔の特徴情報と前記顔特徴記憶手段に記憶されている顔特徴情報とを照合し前記被検体情報の属性を判定する被検体情報判定手段と、
を有し、
前記被検体情報取得手段は、前記被検体情報判定手段の判定した属性を含む前記被検体情報を取得することを特徴とする超音波診断システム。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、設定値算出手段が、被検体の肉体的特徴を表す被検体情報に基づいて、信号処理手段の診断条件を被検体に最適な診断条件に設定する設定値を算出する。
【００１９】
したがって、過去に患者を診断した際の情報が無くても、簡単な手順で該患者に最適な診断条件の設定値が得られる超音波診断装置、超音波診断システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】実施形態における超音波診断装置の外観構成を示す図である。
【図２】実施形態における超音波診断装置の電気的な構成を示すブロック図である。
【図３】実施形態における超音波診断システムの外観構成を示す図である。
【図４】実施形態における超音波診断装置が設定値を算出する手順を示すフローチャートである。
【図５】ＢＭＩ値と体脂肪率の関係の一例を示すグラフである。
【図６】体脂肪率と利得の関係の一例を示すグラフである。
【図７】体脂肪率とフォーカス深度の関係の一例を示すグラフである。
【図８】体脂肪率とＴＧＣパラメータの関係の一例を示すグラフである。
【図９】ＴＧＣパラメータを変化させたときの、深度と利得の関係の一例を示すグラフである。
【図１０】実施形態における情報端末の電気的な構成を示すブロック図である。
【図１１】実施形態における情報端末が顔画像から被検体情報の属性を判定する手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、本発明に係る実施の一形態を図面に基づいて説明するが、本発明は該実施の形態に限られない。なお、各図において同一の符号を付した構成は、同一の構成であることを示し、その説明を省略する。
【００２２】
図１は、実施形態における超音波診断装置の外観構成を示す図である。
【００２３】
超音波診断装置１００は、図略の生体等の被検体に対して超音波（超音波信号）を送信し、受信した被検体で反射した超音波の反射波（エコー、超音波信号）から被検体内の内部状態を超音波画像として画像化し、モニタ１０に表示する。
【００２４】
超音波探触子２は、被検体に対して超音波（超音波信号）を送信し、被検体で反射した超音波の反射波を受信する。超音波探触子２は、図１に示すように、ケーブル１５を介して超音波診断装置本体１４と接続されている。
【００２５】
入力部１３は、スイッチやキーボードなどから構成され、ユーザが診断開始を指示するコマンドの入力や、送信周波数、受信信号の利得（ゲイン）、フォーカス深度、ＴＧＣ（Ｔｉｍｅ Ｇａｉｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ）、各種フィルタの特性調整、基本波モードまたは非基本波モードの選択等を入力するために設けられている。また、被検体としての患者の被検体情報である患者ＩＤ、住所、氏名、性別、体重、身長、年齢などの入力をすることもできる。性別、体重、身長、年齢は、被検体としての患者の肉体的特徴を表す被検体情報の一例である。
【００２６】
モニタ１０は、液晶パネルなどから成り、受信した超音波の反射波から画像化した超音波画像を表示する本発明の表示手段である。
【００２７】
図２は、本実施形態に係る超音波診断装置の電気的な構成を示すブロック図、図３は、本実施形態に係る超音波診断システムの全体構成を示す説明図である。
【００２８】
最初に、図２を用いて超音波診断装置の電気的な構成を説明する。
【００２９】
超音波探触子２の先端部分には、電気信号と音響信号とを相互変換するための複数の圧電素子が配列されている（図２には図示せず）。なお、ここでは、１つの圧電素子が１チャンネルを構成するものとして説明する。超音波探触子２には、信号処理部１が接続されている。
【００３０】
本実施形態の信号処理部１は、信号発生部３０、送信ビームフォーマー３１、駆動アンプ３２、受信アンプ４０、ＴＧＣアンプ４１、受信ビームフォーマ４２、加算ユニット４３、帯域通過型フィルタ（ＢＰＦ）４、画像処理部６、デジタルスキャンコンバータ（ＤＳＣ）９から構成されている。信号処理部１は、本発明の信号処理手段である。
【００３１】
信号発生部３０は、制御部９９の指令により所定の繰り返し周期で超音波を送信するためのパルスを発生し、ｎチャンネルの送信ビームフォーマ３１にパルスを送る。
【００３２】
送信ビームフォーマー３１は、超音波をビーム状に形成するとともに任意のフォーカス深度に収束させて焦点を形成するように遅延処理をかけた駆動信号を制御部９９の指令に応じて発生する。
【００３３】
駆動アンプ３２は、駆動信号を超音波探触子２の各チャンネルに印加する。これにより、各チャンネルの圧電素子は振動し、超音波を発生する。
【００３４】
超音波探触子２から発生された超音波は、被検体に送信され、被検体内部を伝播し、その途中にある音響インピーダンスの不連続面で反射し、エコーとして超音波探触子２に返ってくる。
【００３５】
超音波探触子２に返ってきたエコーは、送信時とは逆に、超音波探触子２に配列された図２には図示せぬ圧電素子を機械的に振動させ、微弱な電気信号を発生させる。
【００３６】
受信アンプ４０は、可変利得アンプであり、各チャンネルの圧電素子で発生した電気信号を制御部９９に指令された利得で増幅する。
【００３７】
ＴＧＣアンプ４１は、可変利得アンプであり、受信アンプ４０で増幅した電気信号を制御部９９に指令された利得で増幅する。制御部９９は、ＴＧＣパラメータが設定されると、受信した反射波の深度（送波してから受信するまでの時間）に応じて予め定められた利得に制御する。後に詳しく説明するように、深度と利得の関係、すなわちＴＧＣ特性は、制御部９９にＴＧＣパラメータを設定することにより変更できる。
【００３８】
受信ビームフォーマ４２は、制御部９９に指令に基づき、受信ビームフォーマ４１に入力されたｎチャンネルの受信信号にそれぞれ位相の遅延を与え、ビームフォーミングを行って加算ユニット４３に出力する。
【００３９】
加算ユニット４３は、受信ビームフォーマ４２で遅延処理が行われた各チャンネルの受信信号を加算して出力する。
【００４０】
加算された受信信号は、受信信号から基本波成分を主に抽出するために通過帯域が基本周波数ｆ０を中心とした所定の帯域に設定されている帯域通過型フィルタ（ＢＰＦ）４を通って画像処理部６に送られる。
【００４１】
画像処理部６は、帯域通過型フィルタ４からの基本波成分に基づいて通常のＢモード像を生成する。この画像はデジタルスキャンコンバータ（ＤＳＣ）９によって再構成された後、ビデオ信号に変換され、モニタ１０に表示される。
【００４２】
制御部９９は、ＣＰＵ９８（中央処理装置）と記憶部９６等から構成され、記憶部９６は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等から構成される。制御部９９は、記憶部９６のＲＯＭに記憶されているプログラムをＲＡＭに読み出し、当該プログラムに従って超音波診断装置１００の各部を制御する。
【００４３】
図３に示すように、本実施形態の超音波診断システムは超音波診断装置１００と情報端末２００から構成される。
【００４４】
情報端末２００は、入力部７０、表示部７１、コンピュータ筐体７２、画像入力部７３や図示せぬマウスなどから構成されるパーソナルコンピュータやワークステーションなどである。なお、情報端末２００は、図３の構成に限定されるものではなくＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）やタブレットコンピュータ、データサーバなどを用いることもできる。
【００４５】
本実施形態では、情報端末２００は受付に設置され、超音波診断装置１００は検査室に設置されているものとする。
【００４６】
情報端末２００と超音波診断装置１００は、イーサネット（登録商標）ケーブルなどによって接続されている。なお、情報端末２００と超音波診断装置１００とは、無線で通信を行うようにしても良い。
【００４７】
図２に示す超音波診断装置１００の通信部９１は、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）などの通信規格に準じた通信手段であり、情報端末２００との間で通信することができる。情報端末２００には、例えば電子カルテや電子レポートとして被検体である患者の診療に関する診療情報を記憶する。診療情報には、被検体としての患者の肉体的特徴を表す被検体情報や、例えば診断画像、所見、投薬記録などが含まれる。
【００４８】
被検体情報取得部９２は、通信部９１を介して情報端末２００に記憶されている診療情報から被検体情報を選択して取得する。被検体情報は、例えば住所、氏名、患者ＩＤなどの個人を特定する情報と、被検体としての患者の肉体的特徴を表す性別、身長、体重、年齢などであり、必要な情報を選択して取得する。このように、被検体情報取得部９２が自動的に情報端末２００から被検体情報を取得するので、超音波診断装置１００を操作する医師や技師は、被検体情報を入力する手順を省くことができる。
【００４９】
なお、本実施形態では、被検体情報取得部９２が情報端末２００から被検体情報を取得する例を説明するが、被検体情報の取得は情報端末２００からに限定されるものではなく、超音波診断装置１００の入力部１３から被検体情報を入力しても良い。
【００５０】
設定値算出部９３は、被検体情報取得部９２が取得した被検体情報に基づいて、信号処理部１の動作条件に関する最適な設定値を算出する。
【００５１】
図４は、実施形態の設定値算出部９３が、信号処理部１の動作条件に関する最適な設定値を算出する手順の一例を説明するためのフローチャートである。フローチャートの順に手順を説明する。
【００５２】
なお、本フローチャートでは、受付で担当者により予め患者ＩＤを含む被検体情報が情報端末２００に入力され、情報端末２００に記憶されているものとして説明する。また、超音波診断装置１００の入力部１３からは、被検体となる患者の患者ＩＤなど患者を特定する情報が入力されているものとする。
【００５３】
Ｓ１０：身長、体重の情報を取得するステップである。
【００５４】
被検体情報取得部９２は、情報端末２００に記憶されている診療情報から被検体となる患者の身長、体重の情報を選択して取得する。
【００５５】
Ｓ１１：ＢＭＩ値を算出するステップである。
【００５６】
設定値算出部９３は、下記（１）式を用いて患者のＢＭＩ（Ｂｏｄｙ Ｍａｓｓ Ｉｎｄｅｘ）値を算出する。
【００５７】
Ｂ＝Ｗ／Ｈ２・・・・・・・・・・・（１）
ただし、ＢはＢＭＩ値、Ｗは体重（ｋｇ）、Ｈは身長（ｍ）である。
【００５８】
Ｓ１２：性別情報を取得するステップである。
【００５９】
被検体情報取得部９２は、情報端末２００に記憶されている診療情報から患者の性別の情報を選択して取得する。
【００６０】
Ｓ１３：体脂肪率を算出するステップである。
【００６１】
図５に示すようにＢＭＩ値と体脂肪率（％）との関係は、男性と女性とで異なっている。ＢＭＩ値をＢ、体脂肪率をＦとすると、男性の体脂肪率Ｆは下記（２）式で、女性の体脂肪率Ｆは下記（３）式で求めることができる。
【００６２】
Ｆ＝０．８７Ｂ−１．１・・・・・・・（２）
Ｆ＝０．８７Ｂ＋３．９・・・・・・・（３）
設定値算出部９３は、ステップＳ１２で判別した性別が男性の場合は（２）式を用い、女性の場合は（３）式を用いて被検体の体脂肪率Ｆを算出する。
【００６３】
なお、図５の例は一例であり、ＢＭＩ値から体脂肪率を精度良く推定するためには、予め統計上有意な数の被験者からデータを収集し、ＢＭＩ値と体脂肪率の相関を求めておくことが望ましい。
【００６４】
また、性別の他に予め被験者の人種や年齢などの要素も加えて多くの被験者のＢＭＩ値と体脂肪率の相関を求め、ＢＭＩ値から性別に加えて人種や年齢に応じた体脂肪率を設定値算出部９３が算出できるようにするとより好ましい。このようにすると、被検体情報取得部９２が、診療情報から性別に加えて人種や年齢の情報を取得することにより、設定値算出部９３が体脂肪率をより精度良く算出することができる。
【００６５】
Ｓ１４：利得を算出し、出力するステップである。
【００６６】
設定値算出部９３は、ステップＳ１３で算出した体脂肪率から利得を算出する。
【００６７】
図６は、体脂肪率と利得の関係の一例を示すグラフである。超音波は、体内を進行する際に体内の体脂肪によって減衰するため、図６のように体脂肪率が多い患者ほど、受信時の利得を上げる必要がある。
【００６８】
図６に示す利得Ｇは、ステップＳ１３で求めた体脂肪率Ｆから下記（４）式を用いて求めることができる。
【００６９】
Ｇ＝０．６Ｆ−８・・・・・・（４）
Ｓ１５：フォーカス深度を算出するステップである。
【００７０】
設定値算出部９３は、ステップＳ１３で算出した体脂肪率からフォーカス深度を算出する。
【００７１】
図７は、体脂肪率とフォーカス深度の関係の一例を示すグラフである。体脂肪率が多い患者ほど体表から診断目的の臓器までの距離が深くなるので、図７のように体脂肪率が増えると体表から超音波の収束する焦点位置までの距離であるフォーカス深度を増す必要がある。
【００７２】
図７に示すフォーカス深度Ｄ（ｍｍ）は、ステップＳ１３で求めた体脂肪率Ｆから下記（５）式を用いて求めることができる。
【００７３】
Ｄ＝０．１２Ｆ−１．３・・・・・・（５）
なお、図７に示すフォーカス深度の範囲は被検体の体表に近い部位を診断するのに適したリニア型の超音波探触子を用いる場合の例であり、コンベックス型やセクタ型などの超音波探触子を用いてこの例と異なる部位を診断する場合は、体脂肪率とフォーカス深度の関係を表す（５）式の定数が異なってくる。
【００７４】
このような場合は、設定値算出部９３が診断する対象部位、または用いる超音波探触子２のタイプの情報を取得し、対象部位、または用いる超音波探触子２のタイプに応じた定数の（５）式からフォーカス深度Ｄを算出すれば良い。
【００７５】
Ｓ１６：ＴＧＣパラメータを算出するステップである。
【００７６】
設定値算出部９３は、ステップＳ１３で算出した体脂肪率からＴＧＣパラメータを算出する。
【００７７】
図８は、体脂肪率とＴＧＣパラメータの関係の一例を示すグラフ、図９は、ＴＧＣ特性の一例を示すグラフである。
【００７８】
図９のＴＧＣ特性はフォーカス深度１５ｍｍの場合の例であり、ＴＧＣパラメータが０．３、０．４、０．５、０．６、０．７、０．８の６つの場合の体内の深度と利得の関係を示している。図９に示すように、６つの場合ともフォーカス深度である深度１５ｍｍの利得は１．５であり、１５ｍｍより深度が深くなるほど利得は増し、１５ｍｍより浅くなると利得が減少している。
【００７９】
超音波を送波し、被検体の体内から反射した反射波から得られる受信信号を、図９に示すようなＴＧＣ特性により増幅すると、反射した位置の深度が深くなるほど増幅するので、超音波が身体組織の中を通過することにより減衰した分を補うことができる。ＴＧＣパラメータは、深度に対する利得の増加特性を設定するパラメータであり、図９に示すようにＴＧＣパラメータの値が大きいほど深度に対して利得が増加する割合が大きい。
【００８０】
図８に示すＴＧＣパラメータＴは、ステップＳ１３で求めた体脂肪率Ｆから下記（６）式を用いて求めることができる。
【００８１】
Ｔ＝０．０６Ｆ−０．８・・・・・・（６）
図９の例のようにＴＧＣパラメータの値が０．３、０．４、０．５、０．６、０．７、０．８の６つの値に限られる場合では、設定値算出部９３は、６つの値の中から（６）式により算出したＴＧＣパラメータＴの値に最も近い値をＴＧＣパラメータとする。
【００８２】
Ｓ１７：算出した値を設定するステップである。
【００８３】
制御部９９は、ステップＳ１４で算出した利得、ステップＳ１５で算出したフォーカス深度、ステップＳ１６で算出したＴＧＣパラメータを信号処理部１に設定する。
【００８４】
このようにして、初診の患者（被検体）でも被検体の肉体的特徴を表す被検体情報に基づいて、超音波診断装置１００が自動的に被検体に最適な動作条件に信号処理部１を設定する設定値を算出し、信号処理部１に該設定値を設定するので、簡単な手順で診断を行うことができる。
【００８５】
なお、本実施形態では、設定値算出部９３が利得、フォーカス深度、ＴＧＣパラメータの３つの設定値を算出する例を説明したが、必ずしもこの３つの設定値を全て算出する必要はない。また、超音波の周波数や診断モードなど他の設定値を算出しても良い。
【００８６】
また、設定値を算出する各式は一例であり、例えば利得Ｇが離散値の場合や、利得Ｇを体脂肪率Ｆに対し非線形に変化させる場合は、予め体脂肪率Ｆに対する利得Ｇの関係を記憶した参照テーブルを用意し、設定値算出部９３は参照テーブルを参照して利得Ｇを求めるようにすれば良い。
【００８７】
また、図４の第１の実施形態のフローチャートでは手順を詳細に説明したが、計算式を変形することにより、身長、体重、性別の情報を取得すれば、簡単な手順で利得、フォーカス深度、ＴＧＣパラメータの設定値を求めることができる。
【００８８】
例えば（４）式の利得Ｇは、体脂肪率Ｆに男性の場合は（２）式、女性の場合は（３）式を代入し、ＢＭＩ値Ｂに（１）式を代入すると身長Ｈ、体重Ｗと利得Ｇの関係式が得られる。
【００８９】
すなわち、男性の場合の利得Ｇｍは下記（７）式から、女性の場合の利得Ｇｆは下記（８）式から求められる。
【００９０】
Ｇｍ＝０．６（０．８７Ｗ／Ｈ２−１．１）−８・・・・・（７）
Ｇｆ＝０．６（０．８７Ｗ／Ｈ２＋３．９）−８・・・・・（８）
また、男性の場合のフォーカス深度Ｄｍは下記（９）式から、女性の場合のフォーカス深度Ｄｆは下記（１０）式から求められる。
【００９１】
Ｄｍ＝０．１２（０．８７Ｗ／Ｈ２−１．１）−１．３・・・・・（９）
Ｄｆ＝０．１２（０．８７Ｗ／Ｈ２＋３．９）−１．３・・・・・（１０）
同様に、男性の場合のＴＧＣパラメータＴｍは下記（１１）式から、女性の場合のＴＧＣパラメータＴｆは下記（１２）式から求められる。
【００９２】
Ｔｍ＝０．０６（０．８７Ｗ／Ｈ２−１．１）−０．８・・・・・（１１）
Ｔｆ＝０．０６（０．８７Ｗ／Ｈ２＋３．９）−０．８・・・・・（１２）
（７）〜（１２）式を用いれば、設定値算出部９３はさらに簡単な手順で各設定値を算出することができる。
【００９３】
次に、図１０、図１１を用いて患者の顔画像から性別等の被検体情報を取得する実施形態を説明する。
【００９４】
これまでは、診療情報がテキストデータとして予め入力されており、被検体情報取得部９２が、診療情報から被検体情報を選択して取得する例を説明した。本実施形態では、予め撮影された患者の顔画像から被検体情報を取得する例を説明する。
【００９５】
図１０は、本実施形態に係る情報端末２００の電気的な構成を示すブロック図である。
【００９６】
制御部７４は、ＣＰＵ７５（中央処理装置）と記憶部７７等から構成され、記憶部７７は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ハードディスク等から構成される。制御部７４は、記憶部７７のハードディスクに記憶されているプログラムをＲＡＭに読み出し、当該プログラムに従って情報端末２００の各部を制御する。
【００９７】
情報端末２００は、キーボードなどから成る入力部７０、表示部７１、コンピュータ筐体７２、画像入力部７３、通信部７６や図示せぬマウスなどから構成されている。
【００９８】
通信部７６は、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）などの通信規格に準じた通信手段であり、放射線診断装置１００との間で通信することができる。
【００９９】
画像入力部７３は、被検体（患者）の顔画像を情報端末２００に入力するために設けられたビデオカメラやウェブカメラ、またはスキャナである。
【０１００】
被検体特徴抽出部７８は、画像入力部７３により入力された顔画像から被検体の顔の特徴情報を抽出する。
【０１０１】
記憶部７７には、予め複数の人物から取得した顔特徴情報を記憶する顔特徴記憶部８０が設けられている。顔特徴記憶部８０に記憶されている顔特徴情報は、被検体特徴抽出部７８が顔画像から被検体の顔の特徴情報を抽出する方法と同じ方法で抽出されたものであるが、予め性別や年齢などの属性の異なる多くの人物の顔画像から顔特徴情報を作成する点が異なる。例えば、男性、女性のそれぞれ１０歳から８０歳まで各年齢につき１０名ずつ７１０人分の顔特徴情報を予め作成し、顔特徴記憶部８０に記憶させる。
【０１０２】
被検体情報判定部７９は、被検体特徴抽出部７８が抽出した被検体の顔の特徴情報と、顔特徴記憶部８０に記憶されている顔特徴情報とを照合し被検体情報の属性を判定する。
【０１０３】
図１１は、患者の顔画像から性別等の被検体情報を取得する手順の一例を示すフローチャートである。
【０１０４】
Ｓ１００：顔画像を入力するステップである。
【０１０５】
被検体（患者）の顔画像を画像入力部７３から入力し記憶部７７に記憶する。画像入力部７３がビデオカメラの場合は、患者の顔を撮影し、撮影した画像を記憶部７７に記憶させる。
【０１０６】
Ｓ１０１：被検体（患者）の顔領域を検出するステップである。
【０１０７】
被検体特徴抽出部７８は、画像入力部７３により入力された顔画像データに画像処理を行って顔の輪郭部を抽出して顔領域を検出する。
【０１０８】
Ｓ１０２：被検体の顔特徴情報を抽出するステップである。
【０１０９】
被検体特徴抽出部７８は、検出した顔領域から目、鼻、といった顔部品の位置を検出し、検出された目、鼻、口などの位置を基に顔領域を一定の大きさ、形状に切り出して、その濃淡情報を被検体の顔の特徴情報として抽出する。
【０１１０】
Ｓ１０３：照合演算を行うステップである。
【０１１１】
被検体情報判定部７９は、被検体特徴抽出部７８が抽出した被検体の顔の特徴情報と、顔特徴記憶部８０に記憶されている予めステップＳ１０１と同じ方法で作成された性別や年齢などの属性毎の顔特徴情報とを照合して両情報の類似度を求める。
【０１１２】
Ｓ１０４：判定を行うステップである。
【０１１３】
被検体情報判定部７９は、類似度が高い顔特徴情報の属性から被検体情報の属性を判定する。本ステップで、被検体（患者）の男女の別と年齢が判定される。
【０１１４】
Ｓ１０５：結果を出力するステップである。
【０１１５】
被検体情報判定部７９は、判定結果を当該被検体（患者）の診療情報として記憶部７７に記憶させる。
【０１１６】
フローチャートの説明は以上である。
【０１１７】
なお、本実施形態では性別と年齢を判定する例を説明したが、例えば性別だけを判定しても良い。
【０１１８】
このように、被検体（患者）の顔画像から性別や年齢などの被検体情報の属性が判定されるので、当該被検体の電子カルテや電子レポートなどの診療情報を作成する際に、操作者がこれらの属性を入力しなくて、判定された属性をそのまま診療情報の被検体情報にすることができる。超音波診断装置１００は、被検体情報判定部７９が判定した属性を含む被検体情報に基づいて、最適な設定値を算出するので、操作者が被検体情報の属性を入力する手順を省くことができ、医療業務の作業効率を向上することができる。
【０１１９】
また、情報端末から顔画像を超音波診断装置に送信し、超音波診断装置の表示部に表示すれば患者の取り違えも防止することができる。
【０１２０】
以上このように、本発明によれば、過去に被検体として患者を診断した際の情報が無くても、簡単な手順で該患者に最適な診断条件の設定値が得られる超音波診断装置、超音波診断システムを提供することができる。
【符号の説明】
【０１２１】
１ 信号処理部
２ 超音波探触子
４ 基本波用帯域通過型フィルタ
５ 高周波用帯域通過型フィルタ
６ 画像処理部
９ デジタルスキャンコンバータ
１０ モニタ
１３ 入力部
１４ 超音波診断装置本体
１５ ケーブル
３０ 信号発生部
３１ 送信ビームフォーマー
３２ 駆動アンプ
４０ 受信アンプ
４１ ＴＧＣアンプ
４２ 受信ビームフォーマー
４３ 加算ユニット
７０ 入力部
７１ 表示部
７２ コンピュータ筐体
７３ 画像入力部
７４ 制御部
７５ ＣＰＵ
７６ 通信部
７７ 記憶部
７８ 被検体特徴抽出部
７９ 被検体情報判定部
８０ 顔特徴記憶部
９１ 通信部
９２ 被検体情報取得部
９３ 設定値算出部
９６ 記憶部
９８ ＣＰＵ
９９ 制御部
１００ 超音波診断装置
２００ 情報端末
【特許請求の範囲】
【請求項１】
超音波探触子に駆動信号を印加して超音波を被検体の内部に送波し、該超音波探触子が受信した反射波を増幅し、画像処理を行って診断画像を生成する信号処理手段と、前記診断画像を表示する表示手段と、を備え、前記被検体に応じて前記信号処理手段に設定する診断条件を変更できるように構成された超音波診断装置であって、
前記被検体の肉体的特徴を表す被検体情報に基づいて、前記信号処理手段を前記被検体に適した診断条件に設定する設定値を算出する設定値算出手段を有することを特徴とする超音波診断装置。
【請求項２】
前記被検体情報を含む診療情報が記憶されている情報端末との間で通信する通信手段と、
前記通信手段を介して前記情報端末から前記被検体情報を選択して取得する被検体情報取得手段と、
を有し、
前記設定値算出手段は、
前記被検体情報取得手段が取得した前記被検体情報に基づいて、前記設定値を算出することを特徴とする請求項１に記載の超音波診断装置。
【請求項３】
前記設定値算出手段は、
前記被検体情報に含まれる少なくとも身長と体重と性別の情報に基づいて、前記設定値を算出することを特徴とする請求項１または２に記載の超音波診断装置。
【請求項４】
前記信号処理手段は、フォーカス深度を設定することにより、前記超音波が被検体の内部の所定の深さに収束するように構成されており、
前記設定値は、フォーカス深度であることを特徴とする請求項１から３の何れか１項に記載の超音波診断装置。
【請求項５】
前記信号処理手段は、前記反射波を増幅する利得を制御できるように構成されており、
前記設定値は、前記利得であることを特徴とする請求項１から４の何れか１項に記載の超音波診断装置。
【請求項６】
前記信号処理手段は、ＴＧＣパラメータを設定することにより、前記反射波が前記被検体の内部で反射した深さに応じて予め定められた利得に制御されるように構成されており、
前記設定値は、前記ＴＧＣパラメータであることを特徴とする請求項１から５の何れか１項に記載の超音波診断装置。
【請求項７】
請求項２から６の何れか１項に記載の超音波診断装置と、前記被検体情報を入力する情報端末と、から成る超音波診断システムであって、
前記情報端末は、
前記被検体の顔画像から被検体の顔の特徴情報を抽出する被検体特徴抽出手段と、
予め複数の人物から取得した顔特徴情報を記憶する顔特徴記憶手段と、
前記被検体特徴抽出手段が抽出した前記被検体の顔の特徴情報と前記顔特徴記憶手段に記憶されている顔特徴情報とを照合し前記被検体情報の属性を判定する被検体情報判定手段と、
を有し、
前記被検体情報取得手段は、前記被検体情報判定手段の判定した属性を含む前記被検体情報を取得することを特徴とする超音波診断システム。
【請求項１】
超音波探触子に駆動信号を印加して超音波を被検体の内部に送波し、該超音波探触子が受信した反射波を増幅し、画像処理を行って診断画像を生成する信号処理手段と、前記診断画像を表示する表示手段と、を備え、前記被検体に応じて前記信号処理手段に設定する診断条件を変更できるように構成された超音波診断装置であって、
前記被検体の肉体的特徴を表す被検体情報に基づいて、前記信号処理手段を前記被検体に適した診断条件に設定する設定値を算出する設定値算出手段を有することを特徴とする超音波診断装置。
【請求項２】
前記被検体情報を含む診療情報が記憶されている情報端末との間で通信する通信手段と、
前記通信手段を介して前記情報端末から前記被検体情報を選択して取得する被検体情報取得手段と、
を有し、
前記設定値算出手段は、
前記被検体情報取得手段が取得した前記被検体情報に基づいて、前記設定値を算出することを特徴とする請求項１に記載の超音波診断装置。
【請求項３】
前記設定値算出手段は、
前記被検体情報に含まれる少なくとも身長と体重と性別の情報に基づいて、前記設定値を算出することを特徴とする請求項１または２に記載の超音波診断装置。
【請求項４】
前記信号処理手段は、フォーカス深度を設定することにより、前記超音波が被検体の内部の所定の深さに収束するように構成されており、
前記設定値は、フォーカス深度であることを特徴とする請求項１から３の何れか１項に記載の超音波診断装置。
【請求項５】
前記信号処理手段は、前記反射波を増幅する利得を制御できるように構成されており、
前記設定値は、前記利得であることを特徴とする請求項１から４の何れか１項に記載の超音波診断装置。
【請求項６】
前記信号処理手段は、ＴＧＣパラメータを設定することにより、前記反射波が前記被検体の内部で反射した深さに応じて予め定められた利得に制御されるように構成されており、
前記設定値は、前記ＴＧＣパラメータであることを特徴とする請求項１から５の何れか１項に記載の超音波診断装置。
【請求項７】
請求項２から６の何れか１項に記載の超音波診断装置と、前記被検体情報を入力する情報端末と、から成る超音波診断システムであって、
前記情報端末は、
前記被検体の顔画像から被検体の顔の特徴情報を抽出する被検体特徴抽出手段と、
予め複数の人物から取得した顔特徴情報を記憶する顔特徴記憶手段と、
前記被検体特徴抽出手段が抽出した前記被検体の顔の特徴情報と前記顔特徴記憶手段に記憶されている顔特徴情報とを照合し前記被検体情報の属性を判定する被検体情報判定手段と、
を有し、
前記被検体情報取得手段は、前記被検体情報判定手段の判定した属性を含む前記被検体情報を取得することを特徴とする超音波診断システム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【公開番号】特開２０１１−５０２５（Ｐ２０１１−５０２５Ａ）
【公開日】平成２３年１月１３日（２０１１．１．１３）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−１５２２８８（Ｐ２００９−１５２２８８）
【出願日】平成２１年６月２６日（２００９．６．２６）
【出願人】（３０３０００４２０）コニカミノルタエムジー株式会社 (2,950)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年１月１３日（２０１１．１．１３）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年６月２６日（２００９．６．２６）
【出願人】（３０３０００４２０）コニカミノルタエムジー株式会社 (2,950)
【Ｆターム（参考）】
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