超音波診断装置
【課題】非侵襲で簡便に膝関節の軟骨を抽出するとともに、異なる時点で抽出した軟骨の形状同士の位置合わせができる装置を提供する。
【解決手段】椅子に腰掛けるなどして大きく曲げられた膝に対し、メカニカル三次元プローブ１０により超音波ビームを走査することで、大腿骨の遠位端を含む、膝内部のボリュームデータを取得する。画像前処理部２２及び軟骨抽出部２４は、そのボリュームデータに対しエッジ抽出を行うことで組織境界を抽出し、抽出した組織境界の中から、ユーザの指定等に基づき、軟骨輪郭の形状を抽出する。データベース６０には、過去に計測された軟骨形状が記憶されている。位置合わせ部６２は、今回計測された軟骨形状とデータベース６０内の過去の軟骨形状とを位置合わせする。このとき、ユーザに軟骨荷重部や軟骨の長手方向などを指定させ、これらを基準に位置合わせする。
【解決手段】椅子に腰掛けるなどして大きく曲げられた膝に対し、メカニカル三次元プローブ１０により超音波ビームを走査することで、大腿骨の遠位端を含む、膝内部のボリュームデータを取得する。画像前処理部２２及び軟骨抽出部２４は、そのボリュームデータに対しエッジ抽出を行うことで組織境界を抽出し、抽出した組織境界の中から、ユーザの指定等に基づき、軟骨輪郭の形状を抽出する。データベース６０には、過去に計測された軟骨形状が記憶されている。位置合わせ部６２は、今回計測された軟骨形状とデータベース６０内の過去の軟骨形状とを位置合わせする。このとき、ユーザに軟骨荷重部や軟骨の長手方向などを指定させ、これらを基準に位置合わせする。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は超音波診断装置に関し、特に膝の軟骨の診断のための装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
変形性膝関節症は、膝関節のクッションの役目を果たす軟骨の摩耗・すり減りなどが要因となって、膝の関節に炎症が起きたり、関節が変形したりして痛みが生じる病気である。変形性膝関節症は年齢とともに増加するが、発症前に、大腿骨軟骨の厚みや表面形状を正確に把握することにより変形性膝関節症に対する予防対策を施すことができる。高齢化で変形性膝関節症患者の増加が予想される現在、簡便な診断方法が期待されている。
【０００３】
変形性関節症の診断手法として、膝の中に関節鏡（内視鏡）を挿入して軟骨表面の状態を観察する方法や、レントゲン検査により関節の隙間の開き具合から推定する方法などが知られている。しかし、これらの診断手法では軟骨の厚みを計測することはできない。また、軟骨の三次元形状を抽出して提示することもできない。
【０００４】
これに対し、特許文献１には、関節内探触子を膝関節内に挿入して超音波を送受することで、膝関節の軟骨の厚みを評価するシステムが開示されている。しかし、このシステムは侵襲的であるため、健康診断の大勢の被検者の検査に手軽に利用できるものとはいえない。
【０００５】
また、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging)装置は、非侵襲的な画像診断装置であり、原理上軟骨を骨や筋肉、体液などと区別して画像化することができ、軟骨の厚みも計測できる。しかしながら、ＭＲＩは利用コストが高額であり、測定にも時間が掛かるため、大勢の被検者の検査に用いるには適さない。
【０００６】
また、計測により求めた軟骨の三次元形状を、同一被検者について過去に計測した軟骨の三次元形状と比較する場合、互いの形状同士を適切に位置合わせする必要がある。例えば、特許文献２には、ＭＲＩで求めた三次元の診断画像同士の位置合わせを行う装置が開示されている。
【０００７】
【特許文献１】特開２００２−３４５８２１号公報
【特許文献２】特開２０００−４０１４５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、非侵襲で簡便に膝関節の軟骨の形状を計測すると共に、時を隔てて計測した軟骨同士の形状を位置合わせすることができる装置を提供することを特徴とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明に係る装置は、屈曲した膝の正面側の体表面から超音波ビームを走査することにより、膝内部の大腿骨遠位端の軟骨を含む三次元領域についてのボリュームデータを取得する送受波手段と、前記ボリュームデータにおける各ボクセルのエコーレベル値に基づき、前記ボリュームデータから前記軟骨に対応する部分を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された前記軟骨に対応する部分の三次元形状情報を蓄積する蓄積手段と、前記蓄積手段に蓄積された過去の前記軟骨に対応する部分の三次元形状情報が表す第１の軟骨形状と、前記送受波手段により取得されたボリュームデータから前記抽出手段が抽出した現在の前記軟骨に対応する部分の三次元形状情報又は前記蓄積手段に蓄積された過去の前記軟骨に対応する部分の三次元形状情報が表す第２の軟骨形状と、を位置合わせする位置合わせ手段と、を備える。
【００１０】
この構成では、屈曲した膝の正面側の体表面から超音波ビームを走査する送受波手段を用いることで、軟骨荷重部を含んだボリュームデータを得ることができ、そのボリュームデータから軟骨に相当する部分を抽出することができる。そして、異なる複数の時点で抽出された軟骨に相当する部分同士の三次元形状同士を位置合わせ手段により位置合わせすることができる。位置合わせの結果、例えば、異なる複数の時点で抽出された軟骨形状の間で、同じ点や範囲を指定してそれらの点や範囲での軟骨の厚みその他の状態の変化を調べることが容易になる。
【００１１】
一つの態様では、前記位置合わせ手段は、前記第１の軟骨形状及び前記第２の軟骨形状の各々において軟骨荷重部に該当する点の指定をユーザから受け付け、指定された軟骨荷重部が一致するように前記第１の軟骨形状と前記第２の軟骨形状を位置合わせする。
【００１２】
通常のパターンマッチングのように第１の軟骨形状と第２の軟骨形状とを様々にずらしながら総当たりで最良のマッチングを求めることも可能であるが、それでは計算量が膨大なものとなる。これに対して、この態様では、ユーザ（例えば診断者）にとって比較的分かりやすい軟骨荷重部をユーザに指定させ、これを位置合わせの基準とすることで、より少ない計算量で、妥当な位置合わせを実現できる。
【００１３】
更なる態様では、前記位置合わせ手段は、前記第１の軟骨形状及び前記第２の軟骨形状の各々において軟骨の形状に応じた軸方向の指定をユーザから受け付け、指定された軸方向が一致するように前記第１の軟骨形状と前記第２の軟骨形状を位置合わせする。
【００１４】
この態様では、更に第１の軟骨形状及び前記第２の軟骨形状にそれぞれ軸方向を指定させ、その軸方向が一致するように位置合わせするので、位置合わせのための計算量を更に減らすことができる。
【００１５】
更なる態様では、前記位置合わせ手段は、前記第１の軟骨形状及び前記第２の軟骨形状の各々について、前記軟骨荷重部と前記軸方向と前記大腿骨の骨軸の方向とにより規定される第１の平面での断面形状を求め、前記第１の軟骨形状についての前記断面形状と前記第２の軟骨形状についての前記断面形状とのマッチングにより、前記第１の軟骨形状と前記第２の軟骨形状を位置合わせする。
【００１６】
この態様では、第１の軟骨形状と第２の軟骨形状の同一断面での断面形状同士のマッチングを行うことで、三次元形状同士のマッチングよりも更に計算量を減らすことができる。
【００１７】
更なる態様では、前記位置合わせ手段は、更に、前記第１の軟骨形状及び前記第２の軟骨形状の各々について、前記軟骨荷重部から前記大腿骨の骨軸の方向に延びる直線を含む平面であって、前記第１の平面とは異なる第２の平面での断面形状をそれぞれ求め、前記第１の軟骨形状の前記第２の平面についての断面形状と前記第２の軟骨形状の前記第２の平面についての断面形状とのマッチングにより、前記第１の軟骨形状と前記第２の軟骨形状を位置合わせする。
【００１８】
別の態様では、前記位置合わせ手段は、前記送受波手段と前記大腿骨の骨軸との配置関係に応じて、前記第１の軟骨形状及び前記第２の軟骨形状を、前記骨軸に沿って前記膝の外側から前記軟骨を見る方向で見たときの画像をそれぞれ生成して表示装置に表示させ、それら各画像上で軟骨荷重部をそれぞれユーザに指定させる。
【００１９】
この態様によれば、ユーザにとって軟骨荷重部を指定しやすくなる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、非侵襲で簡便に膝関節の軟骨の形状を計測すると共に、時を隔てて計測した軟骨同士の形状を位置合わせすることができる
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
この実施形態では、膝関節における大腿骨遠位端部の軟骨の形状情報や厚みその他の評価値を、超音波を用いて取得・算出するとともに、時を隔てて計測した軟骨形状同士を位置合わせすることで、両者の比較を容易にする装置を提供する。
【００２２】
実施形態の装置構成例を説明する前に、当該装置が対象とする膝関節（特に人間の）の内部構造について、図１を参照して簡単に説明する。図１は、立位での右足の膝関節の、体の正面側から見たときの模式的な断面図である。
【００２３】
図１に示すように、膝関節は、大腿骨１００の遠位端部と、脛骨１２０の近位端部と、膝蓋骨１３０とから構成される。大腿骨１００の遠位端の表面は軟骨１０５で覆われ、脛骨１２０の近位端の表面は軟骨１２５で覆われている。骨（例えば大腿骨１００）の表面のうち軟骨で覆われた部分は、軟骨下骨と呼ばれる。大腿骨１００の軟骨１０５と脛骨の軟骨１２５との間には半月板１１０が存在している。大腿骨１００の遠位端は、立位の身体の正面方向から見た場合、図示のように二股に分かれて突起（それぞれ内側顆、外側顆と呼ばれる）しており、内側顆及び外側顆の軟骨１０５は、内側及び外側の半月板１１０にそれぞれ空いた穴を介して、脛骨１２０の近位端の軟骨１２５と接している。なお、以上に説明した膝関節部分は滑膜及び関節包１４０により覆われている。
【００２４】
大腿骨１００の遠位端の軟骨１０５は、当該遠位端部の表面を広く覆っているが、そのうち立位の際に脛骨１２０の近位端の軟骨１２５と接する部分は、上半身の荷重を強く受ける部分である。この部分は、軟骨荷重部と呼ばれる。軟骨荷重部は摩耗しやすく、摩耗が著しくなると変形性膝関節症を引き起こす。変形性膝関節症の診断には軟骨荷重部の軟骨厚みが重要な判断指標となる。
【００２５】
人間の大腿骨１００の遠位端の軟骨１０５の厚みは健常者で２〜３ｍｍ程度と薄いものである。したがって、超音波診断の手法でその厚みを精度よく測定しようとすれば、軟骨１０５の表面に対してできるだけ垂直に近い角度で超音波ビームを当てることが望ましい。ところが、立位では、大腿骨１００の遠位端の軟骨荷重部は脛骨１２０の軟骨１２５に接しているので、仮にこの状態で軟骨荷重部の表面に垂直に近い角度で超音波ビームを当てようとすれば、脛骨側から上に向けて超音波ビームを当てる必要がある。しかし、そのような位置に超音波プローブを当てることは不可能である。また、仮にそのような位置に超音波プローブを配置できたとしても、軟骨は大腿骨又は脛骨の影になるので、超音波は軟骨には届きにくく、軟骨を画像化することは困難である。
【００２６】
これに対し、例えば椅子に座るなどして膝を大きく（例えば９０度程度まで）曲げると、図２に示すように、大腿骨１００遠位端の軟骨１０５の荷重部１０８が脛骨側から外れ、膝頭の正面側を向くようになる（図示の荷重部１０８は内側顆のものであり、外側顆の荷重部は図示を省略している。）。したがって、膝頭の正面側からプローブを当てれば、荷重部１０８の表面に対して垂直に近い角度で超音波ビームを当てることができる。そこで、この実施形態では、椅子に座るなどして膝を大きく曲げた状態で、超音波プローブにより大腿骨遠位端の軟骨の荷重部を含む膝内部の三次元領域のエコーを取得し、それらエコー信号に基づき軟骨の三次元形状を求める。
【００２７】
図３に、実施形態の超音波診断装置の機能構成の一例を示す。この例では、膝内部の三次元領域のエコーを取得するための超音波プローブとして、メカニカル三次元プローブ１０を用いる。メカニカル三次元プローブ１０は、振動素子が１次元配列された振動子アレイ１２と、メカ走査機構１４とを備える。
【００２８】
振動アレイ１２によって超音波ビームが形成され、その超音波ビームは電子走査される。電子走査方式としては電子セクタ走査、電子リニア走査等が公知である。
【００２９】
メカ走査機構１４は、振動子アレイ１２を、当該アレイ１２の電子走査の走査面と略垂直な方向に機械走査する。振動子アレイ１２による電子走査とメカ走査機構１４による機械走査の組合せにより、三次元領域がカバーされる。すなわち、一回の電子走査により１つの電子走査面の断層画像データを得ることができ、機械走査の走査位置ごとに電子走査を行うことで、複数の電子走査面の断層画像データの集まりを得ることができる。機械走査範囲全体の断層画像データの集まりが、メカニカル三次元プローブ１０の走査範囲についての１つのボリュームデータである。
【００３０】
振動子アレイ１２の電子走査形状は特に限定されず、例えば軟骨１０５の横幅をカバーする程度の幅（アレイ長）を持つリニア走査の振動子アレイ１２を用いることもできる。また、コンベックス走査、コンケーブ（凹形）走査のプローブを用いてもよい。
【００３１】
また、例えば図４に示す例では、メカ走査機構１４は、椅子等に座った状態で屈曲された膝に対し、太もも側から脛側まで膝頭に沿って上下にアーク（コンケーブ）走査を行う。図４は、被検者の膝を側面側から見た状態の図である。振動子アレイ１２のアレイ方向は例えば図４の紙面に垂直な方向である。またメカ走査機構１４の機械走査方向は、大腿骨１００の遠位部に位置決めされた回転軸４２を中心に、図中の矢印で示すように、上下に回転する方向である。回転軸４２は、膝頭の両側にそれぞれ設ければよい。振動子アレイ１２を収容する振動子部４０の両側面には、各々の側の回転軸４２から延びるアーム４４が取り付けられており、図示しない駆動機構により振動子部４０を矢印方向に動かすことができる。振動子部４０の振動子アレイ１２側には、水などの音響カップリング剤を封じた柔軟なスタンドオフ４６が設けられている。測定時には、スタンドオフ４６の一方の面が膝頭の形状に密着し、他方の面に沿って振動子アレイ１２が矢印方向に移動する。図示は省略したが、これら振動子部４０、回転軸４２、アーム４４、スタンドオフ４６、振動子部４０の駆動機構などは筐体内に収容することができる。その筐体には、膝を収容するための凹部が形成されており、その凹部にスタンドオフ４６が設けられる。そして、その筐体を膝にかぶせてその凹部に膝頭を収容すると、スタンドオフ４６やその近傍の筐体構造が例えば大腿２００の上部や膝頭、脛等に当接する。これにより、回転軸４２が大腿骨１２０の遠位部の、あらかじめ定めた範囲に位置決め固定されることになる。メカ走査機構１４の走査は、モータなどを用いた自動走査でもよいし、手動で振動子部４０を円弧状のガイドに沿って移動させる方式でもよい。メカ走査機構１４は、振動子部４０の回転位置（すなわち電子走査面の角度）を求めるエンコーダを備えている。このエンコーダの出力から、振動子アレイ１２の電子走査面の角度が分かるので、その走査面における各点の三次元的な位置を求めることができる。
【００３２】
なお、図４に例示したような走査機構はあくまで一例に過ぎない。例えば、機械的なアーク走査のための上に例示したものに限られない。また、筐体を上下及び／又は前後に移動させる機構を設け、この機構により回転軸４２を膝に対して位置決めするようにしてもよい。また、アーク走査の代わりに図５に示すように曲げた膝の前面に沿って振動子部４０（振動子の配列方向は紙面に垂直）をリニアに機械走査してもよい。もちろん、機械走査の形状は、アークやリニアに限られるものではない。なお、アーク走査は、略円弧状に湾曲している軟骨１００の多くの範囲に対し、垂直に近い方向から超音波ビームを当てることができる。
【００３３】
また、以上の例は、身体の横方向に素子配列方向に一致させるように配置した振動子部４０を、身体の縦方向に沿って機械的にアーク走査又はリニア走査するものであったが、これは一例に過ぎない。この代わりに、図６に示すように身体の縦方向を素子配列方向とした振動子部４０を身体の横方向に機械走査するようにしてもよい。図６はリニア走査を示しているが、これに限らず、アーク走査や他の走査形状でも構わない。
【００３４】
図３の説明に戻ると、送受信部１６は、振動子アレイ１２及びメカ走査機構１４を駆動・制御して超音波ビームの送受信、電子走査、機械走査を実現する。送受信部１６は、送信部の機能と受信部の機能を備える。送信部は送信ビームフォーマーとして機能する。すなわち、送信部から複数の送信信号が振動子アレイ１２の複数の振動素子に対して供給される。これによって振動子アレイ１２から超音波ビームパルスが生体内に放射される。生体内からの反射波は、振動子アレイ１２にて受波される。これにより複数の振動素子から複数の受信信号が出力される。それらの受信信号は送受信部１６の受信部に入力される。受信部は受信ビームフォーマーとして機能する。すなわち、複数の受信信号に対して整相加算処理を適用する。また受信部は、対数圧縮処理、フィルタ処理等といった各種の信号処理を行う。そのような処理を経た受信信号が、座標変換部１８に入力される。受信信号は、被検体内の各点でのエコーレベル値を表す。
【００３５】
座標変換部１８は、入力された受信信号（エコー信号）に対し、表示、画像処理、保存などのためのあらかじめ定めた共通座標系、例えば三次元デカルト座標系（ＸＹＺ座標系）、への座標変換処理を施す。すなわち、受信信号は被検体内各点のエコー強度の情報を含んでいるが、この場合の各点は、プローブ１０の電子走査及び機械走査の走査形状により規定されるプローブ座標系でのものである。例えば、図４の例のように電子リニア走査の振動子アレイ１２を機械的にアーク走査する場合、被検体内の点は、機械アーク走査の回転角θ、電子リニア走査における走査位置ｘ、及びプローブ１０からの距離（深さ）ｄからなる座標系で表現される。電子走査位置ｘ及び距離ｄは送受信部１６から得ることができ、機械走査位置（回転角θ）はメカ走査機構１４が備えるエンコーダから得ることができる。このように、送受信部１６が出力する受信信号は、プローブ座標系でのボリュームデータを表す。座標変換部１８は、ボリュームデータをプローブ座標系から表示等のための共通座標系に座標変換するのである。また、座標変換部１８は、共通座標系の点（ボクセル）のうち受信信号のデータ（エコーレベル値）がない点のデータを、その点の周囲の各点のデータを補間することにより求める。医用三次元画像における座標変換や補間は周知技術なので、これ以上の説明は省略する。
【００３６】
座標変換部１８により座標変換された受信信号は、三次元データメモリ２０に書き込まれる。三次元データメモリ２０には、表示等のための共通座標系での各点（ボクセル）のエコーレベル値が記憶されることになる。すなわち、三次元データメモリ２０には、座標変換後のボリュームデータが記憶される。
【００３７】
画像形成部２８は、この三次元データメモリ２０に記憶されたボリュームデータから、表示部３０に表示する画像を生成する。例えば、画像形成部２８は、指定された視点からボリュームデータをレンダリングすることで、その視点から見た被検体内部の三次元画像を生成する。また、画像形成部２８は、ボリュームデータの中の指定された１以上の各断面（スライス）の画像を生成する機能を備えていてもよい。また、画像形成部２８は、それら三次元画像や断面画像のうちの複数を１つの画面に配列する機能を持っていてもよい。
【００３８】
また、画像形成部２８は、後述する軟骨抽出部２４により抽出される大腿骨遠位端の軟骨の三次元形状情報に基づき、軟骨の三次元画像や断面画像を生成する機能を備える。また、生成した軟骨の三次元画像や断面画像を、走査範囲全体の三次元画像や断面画像に合成する機能を備えていてもよい。この合成では、軟骨の画像を走査範囲の他の部分から強調するようにしてもよい。例えば、軟骨の画像の色を走査範囲の他の部分の色とは異なった色とするなどである。
【００３９】
また、画像形成部２８は、後述する定量化処理部３４により計算される軟骨についての定量化データ（例えば軟骨の厚みなど）を、例えば数値などの形で表示画像に合成する機能を備える。
【００４０】
この他、必須ではないが、画像形成部２８は、超音波診断装置が備える他の機能（例えばドプラ画像生成機能など）により得られる情報から、カラーフローマッピング画像（二次元血流画像）、カラー組織画像（組織運動表示画像）、パワードプラ画像などの各種画像を形成する機能を備えていてもよい。また、それら各種画像を、上述の三次元画像や軟骨の画像と合成して表示する機能を備えていてもよい。
【００４１】
画像形成部２８は、例えばＤＳＣ（デジタルスキャンコンバータ）などにより構成される。画像形成部２８によって生成された画像が、表示部３０に表示される。
【００４２】
更に図３を参照して、軟骨抽出のための構成について説明する。
【００４３】
画像前処理部２２は、三次元データメモリ２０中のボリュームデータ、又はそのボリュームデータ中の断面のスライスデータに対して、軟骨抽出に適した画像にするための前処理を行う。画像前処理部２２が行う前処理は、例えばノイズ低減のための平滑化、又は軟骨境界を明確化させるためのエッジ強調、又はその両方を含んだ処理である。以下、一例として、軟骨の形状特徴を利用した前処理の例を、図７〜図１３を参照して説明する。この例は、ボリュームデータを、一方向に並んだ複数の断面スライスデータ（例えばＸＹＺ座標系でＸ軸方向についてあらかじめ定めた間隔ごとにＸ＝一定の断面をとったもの）に分解し、スライスデータごとに前処理を行う場合の例である。
【００４４】
図７は、超音波ビームの走査により得られる膝内部の断層画像を模式的に例示する図である。このような断面画像は、例えば、三次元データメモリ２０内のボリュームデータから取り出された１断面のスライスデータを表示したものである。図７の断面画像例では、大腿骨３００の内部，軟骨３０５の内部，及び音響カップリング剤が封入されたスタンドオフ３６０の内部は、それぞれ音響的にほぼ等質なので、超音波はほぼ反射されず、超音波画像上では暗い画像となる。膝関節を囲む筋肉３５０等の組織は、組織の微細構造による反射により比較的輝度の高いまだらな画像となる。筋肉３５０等の組織と軟骨３０５とは音響インピーダンスの差が大きいので、それら両者の境界すなわち軟骨の表面は、高輝度となる。同様に軟骨３０５と大腿骨３００（軟骨下骨）との境界も高輝度となる。
【００４５】
図７の模式図においては、軟骨３０５と筋肉３５０との境界部分に微細な凹凸があり、１画素の格子内に暗い部分と明るい部分とが様々な割合で混在しているが、これは境界部分の画素の輝度値が画素ごとに大きく揺らいでいることを表現したものである。
【００４６】
このような超音波断層画像に対し、この例では、軟骨の形状特徴を強調するような平滑化処理を実行する。軟骨（特に大腿骨遠位端のそれ）は、厚みが２，３ｍｍ程度で基本的にその表面が滑らかであり、大腿骨遠位端の表面に張り付いている。そこで、この例では、平滑化にあたり注目画素の周囲全方向の画素（ボクセル）の値を用いるのではなく、軟骨と他組織との境界面（断層像の場合は境界線）すなわち軟骨の輪郭に沿った方向の画素のみを用いるような平滑化方法を用いる。
【００４７】
この方法では、画像前処理部２２は、スライスデータのある注目画素の平滑化値を得るにあたり、その注目画素を中心として通る一定長の直線上にある各画素の輝度値を抽出し、それらの分散を計算する。
【００４８】
例えば、図８に示す例では、その一定長の長さを９画素としている。図８に示す１つ１つの格子が画素を示している。すなわち、図８の例では、スライスデータを構成する行列状に並んだ画素４００群のうち、注目画素４１０を通る線分４２０が横切る９つの画素（図中では斜線ハッチングで示した）の輝度値（エコーレベル値）を取り出し、それらの分散値を計算する。分散値は例えば次式により計算すればよい。
【００４９】
分散値＝１/ｎ × Σ（Ｌi - Ｌm）2
【００５０】
ここで、Ｌi は、線分４２０上のｎ画素のうちのｉ（ｉは１からｎまでの整数）番目の画素の輝度値であり、Ｌmはそれらｎ画素の輝度値の平均値である。Σは、ｉ＝１からｉ＝ｎまでの総和である。なお、図８の例ではｎ＝９であるが、９画素に限定されるわけではない。ｎ個の画素のうちの１つは中心である注目画素４１０であり、その注目画素４１０の両側にそれぞれ残りの（ｎ−１）個のうちの半数ずつが存在する。分散を求める際の線分の長さ（すなわち参照画素の数）は、スライスデータ（あるいはボリュームデータ）の解像度などを考慮して定めればよい。
【００５１】
このような分散値計算の処理を、図９に例示するように、１周（すなわちこの場合は０度から１８０度）の範囲で方向があらかじめ定めた間隔（例えば５度）ずつ異なる線分４２０−１、４２０−２，４２０−３，…のそれぞれについて行う。角度の刻み間隔は適宜定めればよい。分散計算対象の方向の線分４２０が横切るｎ個の画素は、都度計算してもよいが、注目画素に対するそれら各画素の相対位置を計算対象の方向ごとにあらかじめ計算して記憶装置（例えばリード・オンリー・メモリやハードディスク）に記憶しておき、計算対象の方向ごとにその相対位置と注目画素の位置から特定するようにしてもよい。
【００５２】
このようにして注目画素を中心とする各方向の線分についての分散値が求められると、画像前処理部２２は、それら各方向のなかで分散値が最大となる方向を特定する。特定された方向は、軟骨や大腿骨、筋肉、スタンドオフなどといった各媒体間の境界（言い換えれば各媒体の輪郭）の法線方向を表す。
【００５３】
例えば、図１０は、軟骨３０５と筋肉３５０との境界（言い換えれば軟骨の輪郭）より少し上に位置する注目画素４１０Ａについての例である。この例では、注目画素４１０Ａを中心とする各方向の線分４２０ａ、４２０ｂ、４２０ｃのそれぞれについて、上述のように分散値を計算すると、線分４２０ａについての分散値が最大となる。すなわち、それら各方向の線分４２０ａ〜ｃの中心（注目画素４１０Ａ）の一方の側が横切る画素は筋肉３５０に属するので基本的に明るい画素であるのに対し、他方の側が横切る画素には軟骨３０５内の暗い画素が含まれる。そして、線分が軟骨３０５内に最も深く入った状態である線分４２０ａのときにそれら暗い画素の数が最大となるため、分散値も最大となる。この線分４２０ａの方向は、近傍にある軟骨３０５の輪郭に対する法線方向に近い方向となっている。
【００５４】
このように、注目画素４１０Ａに対して上述の分散値が最大となる方向（線分４２０ａ）が特定できると、画像前処理部２２は、スライスデータの面内で注目画素４１０Ａの周囲近傍に存在する画素のうち、その方向に対し垂直な方向にある画素のみを用いてその注目画素の平滑化値を計算する。例えば、図１１に示す例では、注目画素４１０Ａを中心とし、分散最大方向に対して垂直な線分４５０ａが横切る９つの画素（図ではドットハッチングで示した）の輝度値から、注目画素４１０Ａの平滑化値が計算される。
【００５５】
分散最大方向に対して垂直な線分４５０ａが横切る９つの画素は、都度計算してもよいが、方向ごとあらかじめ計算してハードディスク等の記憶装置に記憶しておき、その記憶データを読み出して利用するようにしてもよい。例えば、分散最大方向ごとに、それに垂直な線分４５０ａ上のそれら９つの参照画素の位置情報（例えば注目画素４１０Ａに対する相対位置）を記憶装置に記憶しておき、分散最大方向が特定されればその方向に対応する各参照画素の相対位置をその記憶装置から求め、それら相対位置を注目画素の位置と組み合わせることで、各参照画素の絶対位置を特定すればよい。なお、参照画素の数を９個としたが、これは一例に過ぎない。参照画素の数は、軟骨表面の曲率、スライスデータ（あるいはボリュームデータ）の解像度、その解像度でのスペックルのサイズ（画素数）などを考慮して定めればよい。
【００５６】
線分４２０ａは軟骨３０５と筋肉３５０との境界（すなわち軟骨の輪郭）の法線に近い方向の線なので、それに垂直な線分４５０ａは、その境界に平行に近い方向の線分となる。注目画素４１０Ａの全周囲の近傍画素の平均をとると、平均結果は軟骨３０５内の暗い画素も含んだ値となるが、軟骨３０５の輪郭の方向に沿った画素のみの平均であれば平均結果には軟骨３０５内の暗い画素は含まれにくい。
【００５７】
平滑化値は、例えば、それら９つの画素の輝度値の単純平均でよい。また、別の例として、例えば中心である注目画素４１０Ａに近い画素ほど高い重みを与えた加重平均を平滑化値としてもよい。また、それら９つの画素の輝度値の平均値（単純平均又は加重平均）の大小に応じた係数をその平均値に乗じた値を平滑化値としてもよい。例えば平均値が高い（すなわち高輝度）ほど係数を大きくすることで、暗い部分と明るい部分のコントラストを向上させることもできる。いずれの場合でも、図１１の例では、計算対象となる９つの画素はほとんど筋肉３５０に属する画素なので、注目画素４１０Ａの平滑化値は高輝度値となる。
【００５８】
また、図１２のように注目画素４１０Ｂが筋肉３５０と軟骨３０５との境界に位置する場合、画像前処理部２２は、分散最大となる線分４２０ｄに対して垂直な線分４５０ｄを通る９つの画素（ドットハッチングで示す）を平均することで注目画素４１０Ｂの平滑化値を求める。この場合、その線分４５０ｄは軟骨３０５の輪郭の接線に近いものであり、それら９つの画素は軟骨３０５の輪郭又はその近傍に位置する画素である。
【００５９】
また、図示は省略するが、注目画素４１０が軟骨３０５の内部に位置する場合は、図１１の場合と同様の考え方で、その注目画素４１０についての平滑化値は、軟骨３０５の輪郭の方向に沿った軟骨３０５内部の画素の平均となる。
【００６０】
なお、以上に例示した平滑化処理は、軟骨３０５と筋肉３５０との境界に沿った方向だけでなく、筋肉３５０とスタンドオフ３６０（図７参照）との境界、筋肉３５０と大腿骨３００との境界、軟骨３０５と大腿骨３００との境界などのように、大きな組織同士の境界に沿った方向についても平滑化を行うことになる。
【００６１】
なお、個々の注目画素についてみれば上述の方法で求めた分散最大の方向が必ずしも注目画素近傍の組織境界の法線方向に近くなるとは限らないが、大局的にみれば分散最大の方向は近傍の組織境界の法線方向に近いと考えられる。特に、軟骨３０５の表面は滑らかなので、筋肉３５０と軟骨３０５との境界、軟骨３０５と大腿骨３００（軟骨下骨）との境界については、分散最大の方向はそれら境界の法線方向に近い。
【００６２】
以上に説明した組織境界の方向に沿った平滑化処理により、ノイズやスペックル等により必ずしも滑らかになっていない生スライスデータにおける軟骨３０５の輪郭（図１０参照）が、図１３に示すように滑らかになる。
【００６３】
注目画素の全周囲の近傍画素を用いた単純な平滑化では組織境界（特に軟骨と他組織との境界）がぼけてしまうが、組織境界の方向を考慮したこの例の平滑化では、そのような境界のぼけは抑止できる。この意味で、この例の平滑化処理は、エッジの維持あるいは強調（例えば平均値に応じた係数を乗じたものを平滑化値とする場合）の効果を持った平滑化と言える。
【００６４】
スライスデータ上の各画素をそれぞれ注目画素として、注目画素ごとに以上のような組織境界の方向性を考慮した平滑化を行うことで、スライスデータ全体を、組織境界を維持又は強調しつつ平滑化することができる。このような平滑化処理により、滑らかで鮮明な軟骨画像を得ることができる。なお、この平滑化処理では、筋肉３５０等の内部のスペックルは平滑化されるので、筋肉３５０は比較的高輝度の一様に近い画像となる。
【００６５】
ボリュームデータを構成する各スライスデータについて上述のような方向性を考慮した平滑化処理を行うことで、ボリュームデータ全体についての平滑化が実現できる。
【００６６】
なお、以上に例示した組織境界の方向性を考慮した平滑化は一例に過ぎない。この代わりに、既存の平滑化フィルタ処理とエッジ強調フィルタ処理の組合せを用いてもよい。
【００６７】
以上では、平滑化やエッジ強調（あるいはエッジ維持）に注目して説明したが、画像前処理部２２は、そのような処理に加え、他の画像処理を行うものであってもよい。
【００６８】
また、以上の例では、ボリュームデータをスライスデータに分解し、スライスデータごとに前処理を行ったが、ボリュームデータに対して直接同様の前処理を施すことも可能である。例えば、組織境界の方向性を考慮した平滑化を行う方式の場合、上述のスライスデータごとの処理では二次元面内の各方向の中から画素値の分散が最大となる方向を特定したが、ボリュームデータに対する処理では注目画素（ボクセル）に関し三次元の各方向の中から画素値の分散が最大になる方向を特定すればよい。そして、その方向に対して垂直な面（例えば注目画素を中心とする円板）が横切る画素に基づき（例えばそれら画素の平均演算により）注目画素の平滑化値を計算すればよい。
【００６９】
さて、以上のように画像前処理部２２の前処理結果は、軟骨抽出部２４に渡される。画像前処理部２２がスライスデータ単位で前処理を行う場合、前処理結果はスライスデータ単位で軟骨抽出部２４に渡してもよい。また、スライスデータごとの前処理結果をまとめたボリュームデータをまとめて軟骨抽出部２４に渡してもよい。以下では、スライスデータ単位で受け渡し、処理する場合を例示する。
【００７０】
この例では、軟骨抽出部２４は、前処理結果のスライスデータを反転・二値化する。反転・二値化では、例えば、画像（スライスデータ）の各画素の値を反転してから、その反転結果をあらかじめ定めたしきい値と比較して二値化する。この場合、反転処理は、例えば、画素が取り得る最大値（１画素８ビットなら画素値２５５）から、現在の画素値を減算する処理でよい。二値化のためのしきい値は、反転の結果明るくなった軟骨部分と、反転の結果暗くなった軟骨周囲部分（筋肉や、軟骨と大腿骨との境界など）と、を区別できる値を、実験等により求めればよい。なお、画素値を反転してから二値化する代わりに、二値化してから画素値を反転してもよい。
【００７１】
反転・二値化のうち、二値化処理は例えば画像を組織ごとの部分に区別して軟骨抽出を容易にするためのものである。また反転処理は、超音波画像上では暗くなっている軟骨部分を明るく（すなわち白く）することで、ユーザにとって軟骨部分が実体組織であることを直感的に分かりやすくするためである。また、反転処理は、後述するエッジ抽出との整合性のために行っている。すなわち、後で例示するエッジ抽出フィルタは二値データのＨ（ハイ：すなわち「１」）の領域のエッジを抽出するものであるため、軟骨のエッジを抽出するために反転処理を行っているのである。したがって、二値データのＬ（ロー：すなわち「０」）の領域を抽出するエッジ抽出フィルタを用いる場合や、二値化結果の画像を表示する必要がない場合には、反転処理は行わなくてもよい。
【００７２】
図７に例示したスライスデータを、画像前処理部２２による前処理後に反転・二値化すると、図１４に示すような画像が得られる。図１４の画像例では、軟骨３０５，大腿骨３００などが白く、筋肉３５０等が黒く表示されている。
【００７３】
次に軟骨抽出部２４は、反転・二値化後のスライスデータに対して、エッジ抽出処理を適用することで、そのスライスデータにおける組織境界のエッジを抽出する。抽出されるエッジには、軟骨の輪郭も含まれる。
【００７４】
このエッジ抽出処理では、二値化後のスライスデータに対してエッジ抽出フィルタを適用すればよい。エッジ抽出フィルタとしては、例えば、Ｌａｐｌａｃｉａｎフィルタ、Ｐｒｅｗｉｔｔフィルタ、Ｓｏｂｅｌフィルタ等の公知の二次の微分フィルタを用いればよい。
【００７５】
図１４に例示した二値化後のスライスデータに対してエッジ抽出処理を行うと、例えば図１５に示すような画像が得られる。エッジ抽出結果の二値画像では、エッジは黒（値“０”）、エッジ以外は白（値“１”）となる。図１５では、軟骨輪郭３０６を含む、各種の境界が黒の輪郭線となっている。
【００７６】
軟骨抽出部２４は、スライスデータを表示した画面上で、ユーザから軟骨内部（あるいは軟骨表面上）の点（以下、基準点Ｒと呼ぶ）の指定を受け付ける。基準点Ｒの指定を受け付ける際の画面に表示する画像は、反転・二値化後の画像（図１４参照）でもよいし、エッジ抽出結果の画像（図１５参照）でもよい。なお、基準点Ｒの指定は、入力部３２が備えるマウスなどのポインティングデバイスを用いて行えばよい。図１６は、エッジ抽出結果の画像に対して指定された基準点Ｒを示している。
【００７７】
次に、軟骨抽出部２４は、基準点Ｒの近傍から軟骨輪郭３０６上の点を求める。図１７の例では、基準点Ｒを通る縦線と軟骨輪郭３０６との交点Ａ（上側），Ｂ（下側）を求めている（図１７では、煩雑さを避けるため、軟骨輪郭３０６以外のエッジは省略している。）。図１７の例では、基準点Ｒを起点に上方向に１画素ずつ順に進みながら、その過程で最初に見つかった黒画素が軟骨輪郭３０６上の点Ａと判別できる。同様に基準点Ｒから下方向に進んで最初に見つかった黒画素が点Ｂである。
【００７８】
なお、軟骨３０５の内部にエッジが存在する場合を考慮するならば、軟骨抽出部２４が、そのようにして求めた点Ａ及びＢの間隔を求め、その間隔が軟骨の厚み（通常２〜３ｍｍ程度）と比較して狭すぎる場合には、基準点Ｒの位置をあらかじめ定めた画素だけ横方向にずらしてから再度点Ａ，Ｂを求めるようにしてもよい。その比較では、点ＡＢ間の間隔を、軟骨の厚みの知見に基づきあらかじめ定めたしきい値（例えば１．５ｍｍ）と比較すればよい。
【００７９】
なお、図１７（及び図７、図１４〜図１６）の例では、薄い軟骨３０５の画像が、画面中でほぼ横方向に延びるように位置しているので、上下方向をほぼ軟骨の厚みの方向とみなすことができる。被検者が椅子に腰掛けるなどして屈曲した膝に対して、メカニカル三次元プローブ１０の筐体を一定の向きで当接させれば（例えば、そのような向きをプローブ１０に表示して、ユーザがその向きに従って当接させるか、機構上その向きにしか当接しないようにするなどすればよい）、得られるボリュームデータ（及びそこから求められるスライスデータ）の座標系は既知であるので、スライスデータを自動的に図１７，図７等のような向きにすることができる。
【００８０】
以上のようにして、基準点Ｒの上下の軟骨輪郭３０６の点Ａ，Ｂを特定すると、軟骨抽出部２４は、各点Ａ，Ｂに連結する黒画素の連結成分を探索する。例えば、点Ａ，Ｂをそれぞれ起点として、注目画素の４近傍又は８近傍の画素から黒画素を探索し、黒画素が見つかればその黒画素を新たに注目画素として同様の探索を繰り返せばよい。以上のような探索処理により求められた黒画素の連結成分が、軟骨輪郭３０６である。図１６に例示するエッジ抽出結果に対して探索処理を行えば、図１８に示すように軟骨輪郭３０６のみが抽出できる。
【００８１】
以上のような処理を、ボリュームデータ中の各スライスデータについて繰り返す。各スライスデータから抽出された軟骨輪郭３０６の組が、三次元的な軟骨の輪郭形状を表す。
【００８２】
以上の抽出処理では軟骨内部又は表面の基準点をユーザに指定させているが、ボリュームデータを構成する多数のスライスデータのそれぞれに対しそのような指定を行うのは煩雑である。そこで、ユーザが１つのスライスデータで基準点を１つ指定すれば、その基準点から残りのスライスデータでの軟骨の基準点を自動的に決定するようにすることも好適である。そのための処理の例を以下に示す。
【００８３】
この例では、図１９に示すように、あるスライスデータＳ0上でユーザが軟骨内の基準点Ｒ0を指定すると、軟骨抽出部２４は、基準点Ｒ0を通る縦線と軟骨輪郭３０６との交点Ａ0及びＢ0を起点としてそのスライスデータ上の軟骨輪郭３０６を抽出する。また、軟骨抽出部２４は、それら点Ａ0及びＢ0の中点Ｃ0の座標を求める。図では、一例として、ボリュームデータの座標系がＸＹＺであり、各スライスデータはＺ＝一定の面であるとしている。したがって、中点Ｃ0の座標は（Ｘ，Ｙ）で表される。
【００８４】
次に、軟骨抽出部２４は、図２０に示すように、ボリュームデータからスライスデータＳ0の隣のスライスデータＳ1を取り出し、そのスライスデータＳ1内で、点Ｃ0と同じ（Ｘ，Ｙ）座標を持つ点を基準点Ｒ1とする。軟骨は三次元的に緩やかに湾曲した形状なので、あるスライスデータでの軟骨の上下輪郭の中点は、非常に高い確率で隣のスライスデータでも軟骨の上下輪郭の間に入ると考えられる。したがって、その基準点Ｒ1を用いて上述と同様の輪郭抽出処理を行うことができる。また、軟骨抽出部２４は、それら基準点Ｒ1を通る縦線と軟骨輪郭３０６との交点Ａ1及びＢ1の中点Ｃ1を求め、その中点Ｃ1の座標に基づき次のスライスデータＳ2の基準点Ｒ2を決定する。このように、スライスデータごとに基準点Ｒから軟骨輪郭３０６の点Ａ，Ｂの中点Ｃを求め、その中点Ｃから隣のスライスデータでの基準点Ｒを定めるという処理を連鎖的に繰り返すことで、最初にあるスライスデータで基準点を１点指定すれば、残りの全てのスライスデータの基準点を自動的に定めることができる。
【００８５】
なお、次のスライスデータでの基準点を求めるための点は、点Ａ，Ｂの厳密な中点Ｃでなくてもよく、中点Ｃに近い範囲の点でよい。ユーザが指定した基準点そのものは、軟骨の厚み方向の上下いずれかの端に偏っている場合もあり、その場合にはその点に対応する点は隣のスライスデータでは軟骨の外に出てしまう可能性がある。これに対し、指定された基準点に基づき軟骨の上下の輪郭上の点Ａ，Ｂを求め、それら上下の輪郭上の点から次のスライスデータの基準点を求めるようにすれば、軟骨の外にはみ出る可能性をほぼなくすことができる。
【００８６】
また、このような基準点Ｒの自動決定処理では、あるスライスデータにて基準点Ｒから上下に向かって黒画素（輪郭）を探索する際に、軟骨の厚みを超える範囲まで探索しても黒画素が見つからなければ、スライスデータの配列方向についての軟骨端部に到達したと判定して処理を停止し、それ以降のスライスデータについては処理しないようにしてもよい。
【００８７】
以上、軟骨輪郭抽出の処理例を説明した。以上ではスライスデータごとに軟骨輪郭を抽出したが、この実施形態の手法はこれに限らない。例えば二次元面内の４近傍や８近傍の代わりに、三次元空間における上下前後左右の６近傍、又は１４近傍の画素を探索ウインドウとすることで、連結成分の探索は三次元のボリュームデータに対しても同様に行うことができる。したがって、ボリュームデータから直接三次元的な軟骨輪郭を抽出することもできる。
【００８８】
また、軟骨抽出部２４が行う抽出処理の別の例として、次のような処理もある。すなわち、この処理では、反転・二値化後のスライスデータに対して、周知のラベリング処理を行うことで、図２１に示すように、白及び黒の各連結成分１，２，３，４を抽出する。なお、ラベルの値１，２，３，４等は軟骨抽出部２４が内部的に保持していればよく、必ずしも画面表示しなくてよい。そして、軟骨抽出部２４は、画面表示した二値画像上で、ユーザに軟骨に該当する点をマウス等により指定させ、指定された点のラベル値を含む連結成分を、軟骨３０５として抽出する。
【００８９】
さて、大腿骨遠位端の軟骨の抽出では、膝蓋骨による影が悪影響を及ぼす可能性がある。すなわち、図２２に示すように、膝内部の超音波診断では、軟骨３０５の一部がプローブ１０から見て膝蓋骨３７０の後ろに位置する。骨の背後は、超音波ビームの減衰や散乱などにより、エコーデータが小さく不鮮明になる。このため、輪郭抽出において軟骨３０５と膝蓋骨３７０の影３７５とが繋がってしまい、図２３に例示するように、抽出される軟骨輪郭３０６に、膝蓋骨の影による不正確な部分３０８が含まれてしまう。そこで、以下では、そのような膝蓋骨の影響による不正確な部分を除去するために軟骨抽出部２４が行う処理の例を説明する。
【００９０】
この処理の手順の一例を図２４及び図２５に示す。この手順では、軟骨抽出部２４は、前述の例と同様、図２６に例示するように、エッジ抽出結果のスライスデータ上で基準点Ｒの指定を受け付ける（Ｓ１０２）。そして、基準点Ｒから上下方向に向かってそれぞれ探索を行い、基準点から最も近い黒画素を見つける。見つかった黒画素が、軟骨の上下の輪郭線上の点Ａ，Ｂである（Ｓ１０４）。ここで上側の輪郭は軟骨表面（すなわち軟骨とそれを覆う筋肉や体液との境界）であり、下側の輪郭は軟骨と大腿骨の軟骨下骨部との境界である。
【００９１】
次に軟骨抽出部２４は、それら点Ａ，Ｂをそれぞれ始点として、かつその始点から右方向及び左方向をそれぞれ進行方向として、輪郭端点検出処理（Ｓ２００）を行う。この処理では、始点Ａ，Ｂの２種類と、進行方向右、左の２種類と、の４種類の組合せのそれぞれについて、Ｓ２００を実行することにより、軟骨の上側及び下側の輪郭のそれぞれについて、右端及び左端の点を求める。このステップＳ２００の詳細手順の例を図２５に示す。
【００９２】
図２５の手順では、まず、始点（点Ａ又は点Ｂ）を注目点Ｐiとし（Ｓ２０２）、注目点Ｐiを通る接線の傾き角θiを計算する（Ｓ２０４）。接線の傾き角θiは、数値計算分野で用いられている公知の方法により求めればよい。例えば、注目点Ｐiが属する輪郭線（注目輪郭線と呼ぶ）において、注目点Ｐiの両隣の点を求め、それら両隣の点を結ぶ直線の傾きを、注目点Ｐiを通る接線の傾き角θiとすればよい。両隣の点を用いるのは一例に過ぎず、この代わりに注目点から左右それぞれあらかじめ定めた画素数ずつ離れた２つの点を用いてもよい。図２７の例では、接線の傾き角θiは、注目点Ｐiから右方向に延びる基準線に対する角度で表現しており、時計回りが正の方向である（ただしこれは一例に過ぎない）。
【００９３】
次に軟骨抽出部２４は、注目輪郭線上で注目点Ｐiに対し進行方向にある隣接点Ｐi+1を探索する（Ｓ２０６）。この探索では、例えば図２８に示す参照ウインドウを用いればよい。すなわち、進行方向が右方向の場合は、（ａ）のように、注目点Ｐiの上下及び右、右上、右下の５画素からなる参照ウインドウ内に黒画素があれば、その黒画素を隣接点Ｐi+1とすればよい。進行方向が左方向の場合は、（ｂ）のように、注目点Ｐiの上下及び左、左上、左下の５画素からなる参照ウインドウを用いればよい。参照ウインドウ内の画素には優先順位が設定されており、参照ウインドウ内に黒画素が複数存在する場合は、それら黒がそのうち最も優先順位の高い画素が隣接点Ｐi+1として検出される。
【００９４】
次に軟骨抽出部２４は、Ｓ２０６で隣接点Ｐi+1が見つかったかどうかを判定し（Ｓ２０８）、見つかった場合は隣接点Ｐi+1を通る接線の傾き角θi+1を計算する（Ｓ２１０）（図２７参照）。そして、隣接点Ｐi+1を通る接線の傾き角θi+1と注目点Ｐiを通る接線の傾き角θiとの差（絶対値）を求め、その差と、あらかじめ設定されたしきい値Ｔｈとを比較する（Ｓ２１２）。しきい値Ｔｈは、軟骨表面の曲率に応じて、例えば５度や１０度などとあらかじめ定めておけばよい。
【００９５】
その比較で、その差がしきい値より小さければ、隣接点Ｐi+1は、膝蓋骨の影響の部分には該当しないと判断し、隣接点Ｐi+1を次の注目点Ｐiとし、隣接点Ｐi+1に対応する接線の傾き角θi+1を次の注目点Ｐiに対応する傾き角θiとし（Ｓ２１４）、Ｓ２０６以下の処理を繰り返す。
【００９６】
ステップＳ２０６〜Ｓ２１４を繰り返すうちに、隣接点Ｐi+1が膝蓋骨の影による不正確な部分（図２３の部分３０８）に達する（これに対し注目点Ｐiは軟骨の輪郭上）と、θiとθi+1の差が大きくなる。すると、ステップＳ２１２の判定結果が否定（Ｎｏ）となり、処理はステップＳ２１６に進む。ステップＳ２１６では、軟骨抽出部２４は、その時点での注目点Ｐiを、進行方向についての軟骨輪郭の端点として記憶する。
【００９７】
例えば、図２９に例示するように、軟骨の上側の輪郭上の点Ａから右方向に処理を進めた場合、ステップＳ２１６では、点ＡRが上側輪郭の右端の点として記憶される。同様に点ＢRが下側輪郭の右端の点として記憶される。
【００９８】
また、ステップＳ２０６〜Ｓ２１４の処理ループで、注目点Ｐiを進行方向に移動させていくうちに、注目点Ｐiが軟骨輪郭の端に到達してしまう場合もある。この場合、ステップＳ２０６で進行方向の隣接点Ｐi+1を探しても見つからないので、処理はステップＳ２０８からステップＳ２１６に進み、軟骨抽出部２４は、その時点の注目点Ｐiを、進行方向についての軟骨輪郭の端点として記憶する。例えば、図２３の軟骨輪郭３０６で、上下の点Ａ，Ｂ（図２８参照）からそれぞれ左方向に処理を進めると、どちらも軟骨輪郭３０６の左端の同じ点に到達し、その点を端点として記憶して処理が終わる。
【００９９】
以上のようにして軟骨輪郭の各端点が求められると、軟骨抽出部２４は、軟骨の上側、下側の各輪郭線の右端点同士、左端点同士をそれぞれ直線で結ぶ（Ｓ１０６，Ｓ１０８）。Ｓ１０６及びＳ１０８はどちらを先に実行してもよい。なお、上下の端点が同一点である場合は、それら両者の直線で結ぶ必要はない。
【０１００】
以上のような処理を図２３に例示した、不正確な部分３０８を含んだ軟骨輪郭３０６に適用すると、図３０に例示するように、不正確な部分３０８が除かれた、閉じた軟骨輪郭３０６ａが求められる。
【０１０１】
以上に説明した図２４及び図２５の処理をボリュームデータ中の各スライスデータについて繰り返す。これにより求められたスライスデータごとの軟骨輪郭３０６ａを組み合わせることで、膝蓋骨の影響による不正確な部分が除かれた、三次元の軟骨輪郭の表面形状が求められる。なお、この処理にも、前述の基準点Ｒの自動決定処理を適用することができる。基準点Ｒの自動決定処理を適用した場合、前述と同様に、ボリュームデータに含まれるスライスデータのうち軟骨輪郭３０６を含まないスライスデータには、図２４及び図２５の処理をしないようにすることもできる。
【０１０２】
以上説明したように、図２４及ぶ図２５の処理手順では、注目点と隣接点との間での接線の傾き角の変化（差）が軽微である間は、隣接点は軟骨輪郭３０６上にある（すなわち不正確な部分３０８上にはない）と判断する。すなわち、そのような場合には、隣接点は、軟骨輪郭３０６上にある注目点に対して軟骨輪郭３０６に沿って滑らかに連続しているので、隣接点は軟骨輪郭３０６上の点であると判定するのである。これに対し、注目点と隣接点との間での接線の傾き角の変化が急峻（すなわち、しきい値Ｔｈ以上）となると、隣接点が不正確な部分３０８に入ってしまったと判断し、その隣接点の直前の注目点までが正確な軟骨輪郭３０６であると判断するのである。
【０１０３】
以上のような処理により、基準点Ｒの近傍にある軟骨輪郭３０６上の点Ａ，Ｂに対してそれぞれ滑らかに連続する輪郭部分が、不正確な部分３０８が除去された正確な軟骨輪郭として抽出される。
【０１０４】
以上の例では、輪郭の接線方向が急峻に変化する点を軟骨輪郭３０６の端点と判定したが、端点を見出すために着目する特徴は接線方向に限らない。輪郭の法線方向が急峻に変化する点を端点と判定してもよい。また、輪郭の微分係数が急激に変化する点を端点と判定してもよい。いずれにしても、この実施形態では、輪郭の方向性を示す特徴量が急峻に変化する点を端点と判定すればよい。
【０１０５】
また、以上の例では、接線方向の傾き角の差をしきい値との比較することで、輪郭の方向性が急峻に変化したかどうかを判定したが、判定条件はこれに限るものではない。
【０１０６】
次に、軟骨輪郭３０６から不正確な部分３０８を除去する処理の変形例を説明する。この例では、軟骨に対して三次元的な関心領域（以下、ＲＯＩという。ＲＯＩはＲｅｇｉｏｎ Ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔの略）を設定し、輪郭のうちＲＯＩから外れる部分を除去する。この方法では、不正確な部分３０８を完全に除去することは困難だが、かなりの部分は除去することができ、しかも演算処理の高速化が期待できる。以下、この変形例におけるＲＯＩの設定方法の例を説明する。
【０１０７】
この例では、画像前処理部２２による組織境界の方向性を考慮した平滑化結果のボリュームデータ（より好適にはそれを反転・二値化した後のデータ）をボリュームレンダリングして表示部３０に三次元表示する。そして、その三次元画像表示を入力部３２を介してユーザに操作させ、視点位置や視線方向を選ばせることで、図３１に示すように大腿骨遠位端の軟骨３０５をほぼ正面から見た状態が表示されるようにする。図３１の例では、便宜上、軟骨３０５の三次元的な奥行きを等高線で表示しているが、実際の三次元表示はこのような表示に限るものではない。また、実際の超音波計測では、膝蓋骨の影になる部分があるので、軟骨の三次元形状の全体が図３１のようにはっきりと見えるわけではないが、図３１では説明の便宜上、明確な形状を示しておく。
【０１０８】
次に、軟骨３０５の二股に分かれた部分のうちの内側顆（図では二股のうちの左側）の抽出のために、内側顆で最も視点に近い点（ここがおおよそ軟骨荷重部である）を通る横方向の軸（ＸＹ軸）と縦方向の軸（ＶＷ軸）とを入力部３２を介してユーザに指定させる。ＸＹ軸は内側顆の短軸であり、ＶＷ軸は内側顆の長軸である。なお、内側顆を取り上げたのは、内側顆の方が膝蓋骨により覆われる部分が少ない（特に内側顆の荷重部は、一般に、図４〜図６のように膝を大きく曲げた状態では、膝蓋骨にはほとんど隠されない）ので、軟骨についての計測に好適だからである。
【０１０９】
次に、ＶＷ軸を通り、視点から奥行方向に延びる平面（ＶＷ面５００）でボリュームデータを切断し、その切断面の断層画像を表示部３０に表示させる。図３２はそのようなＶＷ面５００の断層画像の例である。図では、煩雑さを避けるために軟骨５０２の輪郭のみを示し周囲の組織の画像は示していないが、実際の断層画像では、周囲の組織の画像が存在する。ユーザは、このような断層画像を見ながら入力部３２（例えばポインティングデバイス）を操作して、軟骨５０２の形状に沿った曲線５０４を指定する。
【０１１０】
また、ＸＹ軸を通り、視点から奥行方向に延びる平面（ＸＹ面５１０）でボリュームデータを切断し、その切断面の断層画像を表示部３０に表示させる。図３３はそのようなＸＹ面５１０の断層画像の例である。図では、煩雑さを避けるために軟骨５１２の輪郭のみを示し周囲の組織の画像は示していない。ユーザは、このような断層画像を見ながら入力部３２を操作して、軟骨５１２を内包するＲＯＩの輪郭線５１４を指定する。ＲＯＩの輪郭線５１４は、軟骨５１２よりある程度大きくなるように指定すればよい。
【０１１１】
抽出ＲＯＩ設定部３４（図３参照）は、以上のように指定された輪郭線５１４を、その中心（すなわちＶＷ軸上の点）が曲線５０４を通るように平行移動させることで、三次元的なＲＯＩが設定する。すなわち、平行移動により、図３４に例示するように、ＸＹ面に平行な各面５１０−１〜５１０−５で、それぞれ輪郭線５１４−１〜５１４−５が求められ、それら輪郭線の集まりにより囲まれる内部の領域が三次元的なＲＯＩとなる。
【０１１２】
軟骨抽出部２４は、元の反転・二値化後のボリュームデータ、あるいはエッジ抽出後のボリュームデータ（図２３参照）のうち、そのように求められた三次元的なＲＯＩの内部のみを切り出す。これにより、膝蓋骨の影響による不正確な部分３０８（図２３参照）のかなりの部分を除去することができる。
【０１１３】
以上、軟骨抽出部２４の処理内容の例を説明した。再び図３に戻ると、軟骨抽出部２４により求められた軟骨の三次元形状データは、三次元データメモリ２６に記憶される。画像形成部２８は、その三次元データメモリ２６内のデータをレンダリングして、三次元の軟骨画像を生成し、表示部３０に表示する。画像形成部２８は、レンダリングした軟骨画像を三次元データメモリ２０内の、膝内部全体の生のボリュームデータをレンダリングした三次元画像と合成した画像を生成し、表示してもよい。合成は、例えば、軟骨画像を、膝内部全体の画像とは異なる色で表示し、両者を重畳するような処理でもよい。また、画像形成部２８は、三次元データメモリ２６内の軟骨形状のデータに基づき、ユーザから指定された断面での軟骨形状を表す画像を形成し、表示部３０に表示してもよい。
【０１１４】
次に、抽出された軟骨形状の情報に基づく、軟骨の定量評価のための仕組みについて説明する。この定量評価のために、この実施形態の超音波診断装置は、定量化処理部３６，厚み計算部３８及び計測ＲＯＩ設定部３９を備える。
【０１１５】
定量化処理部３６は、軟骨の厚みに基づく定量評価情報の計算や、その計算のための制御を行う。厚み計算部３８は、定量評価情報を求めるための基礎情報として、軟骨の三次元形状上で選ばれた位置での軟骨の厚みを計算する。この厚み計算の手順の一例を、図３５に示す。
【０１１６】
図３５の手順では、定量化処理部３６が、三次元データメモリ２６内の軟骨形状のデータに基づき軟骨の三次元画像を生成し、表示部３０に表示させる（Ｓ３００）。ユーザは、必要に応じて、入力部３２のポインティングデバイス等を操作して軟骨の三次元画像の向きを見やすい向きに変更する。そして、ユーザは、軟骨の三次元的な輪郭（表面）上で、厚みを計算したい点又は範囲を指定し、定量化処理部３６はその指定された点又は範囲を認識する（Ｓ３０２）。範囲が指定された場合、定量化処理部３６は、その範囲に含まれる軟骨輪郭上の複数の点（画素＝ボクセル）をそれぞれ厚み計算の対象点とする。以下では、図３６に例示するように、厚み計算の対象点Ａが１つ指定されたとして説明する。超音波計測では膝蓋骨の影に該当する部分等、見えない部分もあるが、図３６でも、図３１と同様便宜的に軟骨６００の全体形状を示している。
【０１１７】
なお、図３６の例では、大腿骨遠位端の軟骨６００の内側顆６０２にある軟骨荷重部に該当する点が計算対象点Ａとして指定されている。例えば、大腿骨の骨軸（大腿骨の長手方向に向かって延びる大腿骨の中心軸）に平行に膝の外側から膝内部を見る方向を視線方向とする軟骨の三次元画像を形成した場合に、内側顆の軟骨荷重部は、その三次元画像中の内側顆６０２の範囲の中で、最も高い点（すなわち最も視点から見て手前の点）である。
【０１１８】
ここで、例えば被検者が椅子に腰掛けた状態では、水平面内での太ももの伸びる方向がほぼ大腿骨の骨軸の方向と見なせるようになる。あるいは、椅子の座面の角度を適切に決めておくことで、大腿骨の骨軸の方向が水平面内になるようにすることができる。このようにしておけば、メカニカル三次元プローブ１０を膝に対して位置決め配置した場合に、メカニカル三次元プローブ１０の座標系と大腿骨の骨軸方向との位置関係を既知とすることができる。したがって、画像形成部２８は、プローブ１０により得られたボリュームデータあるいはそこから抽出した軟骨の形状を、骨軸方向を視線方向（例えば骨軸に沿って膝の外側から大腿骨遠位端の軟骨を見る方向）としてレンダリングすることができる。このようにレンダリングすれば、図３６のように、視点側から見て最も手前側の点がほぼ軟骨荷重部であるような軟骨の三次元画像表示を自動生成することができる。ユーザは、その表示上で、軟骨荷重部の点（又は軟骨荷重部に該当するある程度の大きさの範囲）を指定することできる。
【０１１９】
また、上述のように、視点側から見て最も手前側の点がほぼ軟骨荷重部であるような軟骨の三次元画像表示を自動生成することができれば、軟骨荷重部の点又は範囲をユーザが指定する代わりに、その三次元画像上で最も手前側の点や範囲を軟骨荷重部として自動検出することもできる。自動検出は、ユーザ指定の場合よりも精度は劣るかも知れないが、処理速度の向上には有益である。
【０１２０】
さて計算対象点Ａが指定されると、厚み計算部３８は、その計算対象点Ａにおける軟骨輪郭表面の法線方向を求める。
【０１２１】
この法線方向の算出のために、厚み演算部３７は、一例として、軟骨輪郭の面のうちその点Ａの周囲近傍の中から、３つの参照点Ｂ，Ｃ，Ｄを求める（Ｓ３０４）。３つの参照点は、一例として、図３７（図３６の対象点Ａ近傍を拡大した図）に例示するように、計算対象点Ａからみて周囲３６０度の範囲で均等な方向（すなわち１２０度間隔の３方向）に位置するように選択することが好ましい。また、対象点Ａから各参照点Ｂ，Ｃ，Ｄまでの距離はほぼ均等とすることが好ましい。その距離は１画素（ボクセル）程度でもよいが、数画素（例えば５，６画素程度）とした方が後の法線方向特定の精度向上が見込める。
【０１２２】
次に、厚み計算部３８は、それら参照点Ｂ，Ｃ，Ｄを通る平面Ｅの方程式を求める（Ｓ３０６）。このステップでは、平面の方程式
ａｘ＋ｂｙ＋ｃｚ＋ｄ＝０
に参照点Ｂ，Ｃ，Ｄの三次元座標が（Ｂx，Ｂy，Ｂz），（Ｃx，Ｃy，Ｃz），（Ｄx，Ｄy，Ｄz）をそれぞれ代入することで、ａ，ｂ，ｃ，ｄを変数とする３つの式を求める。そして、それら３つの式からなる連立方程式を解くことで、変数ａ，ｂ，ｃ，ｄの比を求めることができ、その比から平面Ｅの方程式が求められる。この平面Ｅは、計算対象点Ａにおける軟骨輪郭の接平面にほぼ等しい。
【０１２３】
この処理では、その平面Ｅの法線方向を、計算対象点Ａにおける輪郭表面の法線方向と見なす。平面ａｘ＋ｂｙ＋ｃｚ＋ｄ＝０の法線ベクトルは（ａ，ｂ，ｃ）で表されるので、連立方程式を解いて変数ａ，ｂ，ｃ，ｄの比が分かれば、法線ベクトルも特定できる。
【０１２４】
なお、法線ベクトルを求めるために用いる各参照点Ｂ，Ｃ，Ｄの三次元座標として、軟骨輪郭上の点のうち当該参照点の周囲近傍の複数点（画素）の三次元座標の平均値を用いてもよい。例えば、図３８の例では、白抜きの丸印で示す点Ｂの三次元座標として、当該点Ｂ自身の三次元座標と、点Ｂの８近傍の点（黒丸印）の三次元座標と、の平均値を用いている。このように参照点の近傍点の座標を平均することで、抽出された軟骨輪郭に含まれる高周波な誤差成分を打ち消すことができ、法線ベクトルの精度を高めることが期待される。
【０１２５】
次に厚み計算部３８は、図３９に示すように、計算対象点Ａを通り、求めた法線ベクトルの方向に延びる直線を求める（Ｓ３０８）。これが、対象点Ａを通る軟骨輪郭の法線である。厚み計算部３８は、その法線が軟骨の三次元的な輪郭面と交わる点を、図４０に例示するように、上下それぞれの輪郭面につき１つずつ求める（Ｓ３１０）。図４０の例では、煩雑さを避けるため、点Ａを通る法線が属する面で三次元的な軟骨輪郭を切断したときの断面図を模式的に示している。図示のように、２つの交点のうち一方の点は計算対象点Ａ自身である。もう一方の交点を点Ｆとする。
【０１２６】
厚み計算部３８は、それら２つの交点ＡＦを結ぶ線分の長さを計算する。この長さが、計算対象点Ａの位置での軟骨の厚みである（Ｓ３１２）。
【０１２７】
以上では計算対象点Ａの周囲の３つの参照点を用いて法線ベクトルを求めたが、これは一例に過ぎない。この他にも例えば、計算対象点Ａの近傍の複数の軟骨輪郭上の点の座標から、最小自乗法等の回帰演算により計算対象点Ａでの軟骨輪郭の接平面の方程式を求め、この方程式の係数から法線ベクトルを求めてもよい。
【０１２８】
以上では、軟骨表面、すなわち軟骨とそれを覆う筋肉や体液との境界の面に計算対象点を設定する場合を例示した。これに対し、軟骨の裏面、すなわち軟骨と大腿骨遠位端（軟骨下骨）との境界面に計算対象点を設定することもできる。これには、例えば、軟骨の三次元表示において軟骨の裏面側を表示し、その裏面上でユーザに計算対象点を指定させればよい。このとき、例えば、前述したメカニカル三次元プローブ１０の座標系と大腿骨の骨軸方向との関係を既知である状況では、軟骨のボリュームデータを、大腿骨の骨軸に沿って大腿骨側からその軟骨を見る視線方向から見た状態でレンダリングすれば、軟骨の三次元画像を、視点から見て最も奥の点がほぼ軟骨荷重部であるような姿勢で表示することができる。したがって、ユーザはこの表示を見て、軟骨裏面側で軟骨荷重部に相当する点を指定することができる。そのような視点からの三次元画像から、軟骨荷重部に相当する点を自動判定してもよい。また、軟骨表面側でユーザに点を指定させ、その点を通る視線方向の直線が軟骨裏面に交わる点を求め、その点を計測対象点としてもよい。軟骨表面は、対向する骨の軟骨との摩擦による摩耗などで、凹凸が生じている場合がある。そのような場合、凹凸の部分に計測対象点を設定すると、その点での法線方向が正しい厚みの方向とはかなりずれたものとなる可能性がある。これに対し、軟骨裏面は大腿骨に張り付いており、そのような摩擦を受けないので、滑らかさを維持しており、そのような問題は少ない。
【０１２９】
なお、一般的には、軟骨表面（軟骨と筋肉や体液との境界）も十分に滑らかな場合が多いので、軟骨表面上から軟骨荷重部等の計測対象点を選んでも精度の問題が生じない場合は多い。
【０１３０】
以上、ある１点における軟骨の厚みの計算の仕方を説明した。この他にも、定量化処理部３６は、軟骨の三次元画像上である程度の面積を持つ計測対象範囲の指定を受け付け、その範囲内の複数の点での軟骨の厚みについての統計情報を求めてもよい。この処理の例を図４１に示す。
【０１３１】
図４１の手順では、まず定量化処理部３６は、軟骨輪郭の三次元画像を表示部３０に表示して（Ｓ３２０）、ユーザから計測対象範囲（計測ＲＯＩ）の指定を受け付ける（Ｓ３２２）。ユーザは、入力部３２のポインティングデバイス等を操作して、計測ＲＯＩを指定する。指定された計測ＲＯＩの情報は、計測ＲＯＩ設定部３９により認識され、定量化処理部３６に伝えられる。
【０１３２】
図４２の例では、内側顆６０２の軟骨荷重部を含んだ範囲が、計測ＲＯＩ６１０に指定されている。計測ＲＯＩ６１０内に多数表示された黒丸が、そのＲＯＩ内の点（すなわち画素＝ボクセル）を模式的に示している。また図４３は、内側顆６０２全体が計測ＲＯＩ６１０に指定された場合の例である（図では、そのＲＯＩに含まれる計測対象の点を黒丸で示している）。
定量化処理部３６は、指定された計測ＲＯＩ内の各点ごとに、その点での軟骨の厚みを厚み計算部３８に計算させる（Ｓ３２４）。そして定量化処理部３６は、それら各点での軟骨の厚みを統計処理する（Ｓ３２６）。
【０１３３】
統計処理は、例えば、それら各点での厚みの平均値又は分散又は標準偏差等の統計的特徴量のうちの１種類以上を求める処理である。また、統計処理は。図４４に示すように、各点での厚みの分布マップ画像を生成する処理でもよい。図４４は、内側顆６０２の部分の拡大画像を模式的に示しており、計測ＲＯＩ内の点のうち、その点での軟骨厚みが当該ＲＯＩ内での平均値以下の部分６２０と、平均値を超える部分６２２とを、表示形態（例えば色や濃度）で区別して表示している。分布マップ画像は、例えば、三次元空間におけるそれら各点の画素値を、その点での軟骨厚みに応じた値にすることにより生成できる。すなわち、この分布マップ画像は三次元的な画像である。図４４の例では、軟骨厚みが平均値以下の点と、平均値を超える点という二段階の分布マップ画像を生成したが、段階数が更に多い分布マップ画像を生成することもできる。
【０１３４】
また、定量化処理部３６は、図４５に示すように、計測ＲＯＩ内の各点での軟骨厚みの度数分布を求めてもよい。
【０１３５】
また、定量化処理部３６は、軟骨の厚みに関する評価値以外の評価値を求めてもよい。例えば、三次元データメモリ２６に保持された軟骨の三次元形状の情報から、軟骨の体積を求めることができる。また、軟骨表面の凹凸度を求めることもできる。凹凸度は、例えば、軟骨輪郭に該当するボクセルの数を計数し、その計数値を単位面積当たりに正規化することで求めればよい。単位面積当たりの軟骨輪郭のボクセル数が多いほど、凹凸度が高いと言える。
【０１３６】
定量化処理部３６が求めた定量情報は、画像形成部２８により、膝内部の三次元画像又は軟骨の三次元画像又はそれら両者を合成したもの、に対して合成され、表示部３０に表示される。例えば、定量化処理部３６が計測ＲＯＩでの軟骨厚みの平均値等の統計値を求めた場合、画像形成部２８は、その平均値の数値情報を、三次元画像等を表示した画面上に重畳する。計測ＲＯＩが設定されている場合は、その数値情報はそのＲＯＩ内又は近傍に重畳してもよい。また、定量化処理部３６が計測ＲＯＩでの軟骨厚みの分布マップ画像を求めた場合、画像形成部２８は、その分布マップ画像を、膝内部の三次元画像や軟骨の三次元画像に重畳すればよい。また、画像形成部２８は、計測ＲＯＩ内の各点での軟骨厚みの度数分布を、三次元画像と並べて、あるいは別画面で、表示部３０に表示させてもよい。
【０１３７】
次に、実施形態の超音波診断装置における、軟骨の厚み等の評価値の経時的変化を求めるための支援機能について説明する。
【０１３８】
例えば同一点での軟骨の厚みの経時的変化を正しく求めるには、異なる時点で求められた軟骨形状同士を正しく位置合わせする必要がある。
【０１３９】
この位置合わせ処理を行うのが、図３における定量化処理部３６中の位置合わせ部６２である。データベース６０は、過去の計測結果を蓄積するデータベースである。例えばデータベース６０には、被検者の膝の計測が行われる都度、軟骨抽出部２４が抽出した軟骨の形状情報（輪郭形状あるいはボリュームデータ）が、被検者のＩＤ（識別）情報及び計測日時に対応づけて登録される。被検者のＩＤ情報は、入力部３２からユーザ（診断者）が入力したり、入力部３２が備えるカードリーダにより被検者のＩＤカードを読み取ったり、カルテ情報などを管理する診断情報管理システム（図示省略）から取得したりすればよい。また、データベース６０には、軟骨形状のデータの他にも、メカニカル三次元プローブ１０により得られた（三次元データメモリ２０内の）生のボリュームデータを登録してもよい。また、画像前処理部２２の前処理結果のボリュームデータを登録してもよい。また、厚み計算部３８が計算した軟骨荷重部の厚みや、軟骨荷重部近傍の厚みの統計値などといった評価値を登録してもよい。なお、データベース６０には、登録された軟骨形状等が右足、左足のいずれのものであるかを示す情報も併せて登録する。
【０１４０】
さて、２つの画像の位置合わせを行うには、例えば平面画像で考えた場合、一方の画像を回転、平行移動させ、他方の画像とピクセル毎に比較し、その差が最小になるような回転角、平行移動量を求めれば良い。つまり、画像の幅をｗ、高さをｈとすると、一方の画像を−１８０度〜＋１８０度まで例えば１度ずつ回転させ、ｘ方向に−ｗ〜＋ｗまで１画素ずつ移動させ、ｙ方向に−ｈ〜＋ｈまで１画素ずつ移動させながら、その都度他方の画像と比較し、最適な回転角、平行移動量を見つければ良い。しかし、この方法では処理するのに莫大な時間がかかってしまう。例えば、画像サイズが５１２×５１２画素であれば、１０２４×１０２４×３６０＝９４，３７１，８４０回もの比較演算が必要となる。奥行きある三次元画像データの場合はさらに莫大な処理時間となってしまう。
【０１４１】
これに対し、以下に例示する処理方法では、比較演算の範囲を、軟骨の形状に沿った範囲に限定することで、処理時間の低減を図る。この処理方法を、図４６に示す。
【０１４２】
図４６では、今回新たに計測した被検者の軟骨形状と、同じ被検者についての前回の軟骨形状の計測結果とを位置合わせする場合の例を説明する。
【０１４３】
図４６の手順では、まず、被検者の膝内部をメカニカル三次元プローブ１０により計測し、前述の処理によりその被検者の膝軟骨の今回の形状計測結果を得る（Ｓ４００）。このとき得られた膝内部の生のボリュームデータや、軟骨の三次元形状データを、その被検者のＩＤ情報に対応づけてデータベース６０に登録してもよい。
【０１４４】
超音波診断装置は、前回との比較を行うモードを有している。診断者がそのモードの実行を指示すると、位置合わせ部６２は、その被検者の前回計測時の軟骨形状のデータをデータベース６０から読み出す（Ｓ４０２）。ここで、今回の計測の最初に入力された被検者のＩＤ情報に対応づけて登録されている（今回の計測結果を除く）最新の軟骨形状のデータをデータベース６０から検索すればよい。なお、今回計測したのが右足であれば、データベース６０から前回の右足の軟骨形状データを検索する。
【０１４５】
次に、位置合わせ部６２は、画像形成部２８に対し、計測した今回の軟骨形状のデータと検索した前回の軟骨形状のデータとを渡し、それら軟骨形状の三次元画像を例えば一画面上に左右に並べて配置した表示画像を生成させ、表示部３０に表示させる。なお、前回と今回の画像を一画面に並べて表示する代わりに、一画面に１つずつ表示し、その都度以下の視点の変更や軸指定などの捜査を受けるようにしてもよい。
【０１４６】
診断者は、画面表示された前回及び今回の軟骨三次元画像のそれぞれについて、入力部３２が備えるポインティングデバイスなどを操作することにより、レンダリングの際の視点（あるいは視線方向）を変更することができる。この視点変更により、前回及び今回の軟骨三次元画像を、それぞれ、軟骨の内側顆における軟骨荷重部が正面に来る向きにする。このときの三次元画像の視線方向は、大腿骨の骨軸の方向にほぼ等しく、また軟骨荷重部での軟骨の厚みの方向にもほぼ等しい。
【０１４７】
なお、前述の例のように、メカニカル三次元プローブ１０と被検者の膝や太股との相対位置関係を機械的に規制するなどすれば、プローブ１０の座標系と大腿骨の骨軸方向との位置関係を既知とすることができ、視点側から見て最も手前側の点がほぼ軟骨荷重部であるような軟骨の三次元画像表示を自動生成することができる。この場合、診断者は、視点変更を行わなくてよく、仮に行うとしても微少な変更でよい。
【０１４８】
このようにして前回及び今回の軟骨三次元画像の向きが調整されると、次に位置合わせ部６２は、診断者に、それら各軟骨三次元画像上で、内側顆の軟骨荷重部及びその荷重部を通る軟骨長手軸を指定させる（Ｓ４０４）。例えば図３６に示されるように、軟骨の内側顆６０２は、軟骨荷重部が正面に向く方向から見た場合、内側顆と外側顆が並んでいる方向を横方向とすると、おおむね縦に長い形状をなしている。Ｓ４０４では、診断者は、ポインティングデバイスなどを用いて、軟骨荷重部を指定すると共に、その軟骨荷重部を通り内側顆の形状の長手方向に延びる線を長手軸として指定する。
【０１４９】
図４７には、今回の軟骨三次元画像（Ａ）と前回の軟骨三次元画像（Ｂ）とのそれぞれにおいて（図では内側顆の荷重部近傍を拡大して示す）、軟骨荷重部６３０ａ及び６３０ｂと長手軸６３２ａ及び６３２ｂとが指定された状態を模式的に示している。
【０１５０】
位置合わせ部６２は、診断者が画面上で軟骨荷重部として指定した点から、レンダリングの視線方向に延びる直線と軟骨形状の手前側の表面との交点を、三次元空間での軟骨荷重部の点として求める。同様に、軟骨長手軸の三次元空間での方向は、視線方向に垂直な面内で、画面上で指定された方向に延びる方向となる。位置合わせ部６２は、求めた三次元空間での軟骨荷重部の点を通る、その方向の軸を、軟骨長手軸と認識する。
【０１５１】
なお、超音波診断では、膝蓋骨の影などの影響により内側顆全体を抽出できない場合もあるが、そのような場合でも、診断者は、内側顆のうちの抽出できた部分の形状や、外側顆、膝蓋面（内側顆と外側顆との間の部分）などとの関係を考慮することで、本来の長手軸方向を推定して指定することができる。
【０１５２】
また、位置合わせ部６２は、視線方向に垂直な面内で長手軸に垂直で、かつ三次元空間上で特定された軟骨荷重部の点を通る軸を、軟骨の短手軸として求める。図４７には、今回及び前回の軟骨三次元画像での短手軸６３４ａ及び６３４ｂが示されている。
【０１５３】
以上では、診断者に軟骨荷重部と長手軸方向を指定させたが、この代わりに軟骨荷重部と短手軸方向を指定させてもよい。また、長手軸と短手軸を指定させてもよく、この場合、例えば、それら両者の交点を軟骨形状の手前側の面に投影した点が軟骨荷重部となる。
【０１５４】
次に、位置合わせ部６２は、今回と前回の軟骨三次元画像の間で軟骨荷重部同士が一致するように今回の軟骨三次元画像を平行移動させるとともに、長手軸同士が一致するように今回の軟骨三次元画像を回転させる（Ｓ４０６）。
【０１５５】
次に、位置合わせ部６２は、前回と今回の軟骨三次元形状の各々について、それぞれ、指定された軟骨荷重部を通り長手軸及び視線方向にそれぞれ延びる直線を含んだ平面で切断した断面形状（長手軸断面と呼ぶ）を求める（Ｓ４０８）。例えば、図４８の（Ａ）には今回の長手軸断面６４０ａが、（Ｂ）には前回の長手軸断面６４０ｂが、それぞれ例示されている。
【０１５６】
次に位置合わせ部６２は、今回の長手軸断面を前回の長手軸断面に位置合わせするための平行移動量及び回転角度を計算し、その計算結果に従って今回の軟骨三次元形状を平行移動及び回転させる。（Ｓ４１０）（詳細は後述）。
【０１５７】
次に位置合わせ部６２は、前回と今回の軟骨三次元形状の各々について、それぞれ、指定された軟骨荷重部を通り短手軸及び視線方向にそれぞれ延びる直線を含んだ平面で切断した断面形状（短手軸断面と呼ぶ）を求める（Ｓ４１２）。そして、今回の短手軸断面を前回の短手軸断面に位置合わせするための平行移動量及び回転角度を計算し、その計算結果に従って今回の軟骨三次元形状を平行移動及び回転させる。（Ｓ４１４）（詳細は後述）。以上により、今回の軟骨三次元画像が前回の軟骨三次元画像に対して三次元的に位置合わせされた状態となる。
【０１５８】
次に、図４９を参照して、長手軸断面及び短手軸断面についての位置合わせ（Ｓ４１０及びＳ４１４）の具体的な処理手順の例を説明する。以下では、長手軸断面同士の位置合わせの場合を例にとって説明するが、短手軸断面同士も同様の処理により位置合わせできる。
【０１５９】
図４９の手順では、まず位置合わせ部６２は、今回の軟骨の長手軸断面形状の凸側の輪郭線（すなわち軟骨と筋肉等との境界）上に基準点Ｋを設定すると共に、前回の長手軸断面形状の凸側の輪郭線上に、例えば横方向について等間隔に、ｎ個の検査点Ｋ1,Ｋ2，…，Ｋnを設定する（Ｓ５００）。図５０の（Ａ）には、今回の長手軸断面６４０ａの表面に設定された基準点Ｋが例示され、（Ｂ）には前回の長手軸断面６４０ｂの表面に設定された検査点Ｋ1,Ｋ2，…，Ｋnが例示される。以下では、説明を簡略化するため、今回の軟骨の長手軸断面形状を「断面形状Ｘ」と呼び、前回の軟骨の長手軸断面形状を「断面形状Ｙ」と呼ぶことにする。
【０１６０】
基準点Ｋとしては、例えば、表示画面上での断面形状Ｘの右端と左端との中点に該当する凸側の輪郭線上の点を選んでもよい。また、別の例として、指定された軟骨荷重部の点を基準点Ｋとしてもよい。また、検査点の個数ｎは、必要とする位置合わせの精度に応じて定めておけばよい。
【０１６１】
次に位置合わせ部６２は、カウンタｊを１に初期化し（Ｓ５０２）、断面形状Ｘの基準点Ｋが断面形状Ｙの検査点Ｋjに一致するように、断面形状Ｘを平行移動させる（Ｓ５０４）。図５１は、平行移動後の断面形状Ｘ（６４０ａ）とＹ（６４０ｂ）との位置関係を示す。
【０１６２】
そして位置合わせ部６２は、この状態で、断面形状ＸとＹとの重なり部分の面積を算出し、算出した面積をメモリ等に記憶する（Ｓ５０６）。面積は、例えば、重なり部分に含まれる画素の数を計数することで求めることができる。図５２にハッチングで明示した部分６５０が重なり部分の例である。ここで、算出した面積は、ｊの値（この時点では１）及び断面形状Ｘの回転角度（この時点では０度）と対応づけて記憶しておく。なお、ｊの値の代わりに、基準点Ｋから検査点Ｋjまでのベクトル（平行移動を表す）をメモリに記憶しておいてもよい。
【０１６３】
次に、位置合わせ部６２は、断面形状Ｘを３６０度回転させ終わったかどうかを判定する（Ｓ５０８）。３６０度回転させ終わっていなければ、位置合わせ部６２は、基準点Ｋを検査点Ｋjに一致させた状態で、基準点Ｋ回りに、あらかじめ定めた向き（図５２の例では反時計回り）にあらかじめ定めた単位角度（例えば１度）だけ、断面形状Ｘ（６４０ａ）を回転させる（Ｓ５１０）。そして、再びＳ５０６で、断面形状ＸとＹとの交わり部分の面積を計算し、その時点での平行移動ベクトル及び回転角度を表す情報と関連づけてメモリ等に記憶する。
【０１６４】
基準点Ｋをある検査点Ｋjに一致させた状態で、Ｓ５０６〜Ｓ５１０の処理を繰り返す。そして、断面形状Ｘを３６０度回転させ終えると、Ｓ５０８の判定結果が肯定（Ｙｅｓ）となる。この場合、位置合わせ部６２は、カウンタｊの値がｎ（検査点Ｋjの総数）に達したか否かを判定し（Ｓ５１２）、達していなければｊを１増加させて（Ｓ５１４）、ステップＳ５０４に戻る。すなわち、次の検査点Ｋjについて、同様の処理（Ｓ５０４〜Ｓ５１０）を繰り返す。
【０１６５】
Ｓ５０４〜Ｓ５１４の処理をｊがｎに達するまで繰り返すと、Ｓ５１２の判定結果が肯定となる。この場合、位置合わせ部６２は、メモリ等に記憶した重なり部分の面積の最大値を求める。断面形状Ｘ（６４０ａ）とＹ（６４０ｂ）の重なり部分の面積が最大となった状態を図５３に例示する。位置合わせ部６２は、その面積の最大値に対応づけて記憶された平行移動量（ベクトル）及び回転角度だけ、今回の軟骨三次元画像を平行移動及び回転させる（Ｓ５１６）。
【０１６６】
以上の処理により、長手軸断面形状を用いた位置合わせが完了する。この位置合わせは、今回の軟骨三次元画像を平行移動させ、短手軸回りに回転させるものである。
【０１６７】
この後、Ｓ４１４で短手軸断面形状について同様の処理（図４９）を行うことにより、今回の軟骨三次元画像を更に平行移動及び長手軸回りに回転させ、前回の軟骨三次元画像に位置合わせすることができる。
【０１６８】
図４９の手順では、今回の断面形状Ｘの基準点を前回の断面形状Ｙの全域に渡って設定された検査点の全てに対してそれぞれ移動させた場合について、それぞれ検査を行ったが、検査点の分布範囲を絞り込み、検査点の数を減らすこともできる。例えば、今回の断面形状Ｘの軟骨荷重部を基準点とし、前回の断面形状Ｙにおける軟骨荷重部の近傍のあらかじめ定めた範囲に検査点を設定するようにしてもよい。こうすることで、計算回数を低減することができる。
【０１６９】
以上のように今回と前回の軟骨三次元画像を位置合わせすることで、それら両者を精度よく比較することができる。例えば、位置合わせをした後では、前回又は今回の軟骨三次元画像のいずれか一方の画像上で注目点を指定すれば、他方の画像上でその注目点に該当する点を特定することができる。今回と前回の軟骨三次元画像において各々の注目点での軟骨厚みを計算すれば、今回と前回とでほぼ同じ部位の厚みを求めることができる。
【０１７０】
したがって、図３に示した経時変化算出部６４は、例えば診断者から指定された同一点での軟骨厚みを、今回及び前回の軟骨三次元画像（又は軟骨輪郭形状）から求め、求めた両者の厚みを例えば並べて表示するための画像を生成することができる。また、その同一点での厚みが前回から今回までにどれだけ変化したか（増加又は減少）を計算し、その変化量を表示することもできる。
【０１７１】
また、位置合わせを行えば、診断者が前回又は今回の軟骨三次元画像のうちの一方の上で、広さを持つ関心領域（例えば軟骨荷重部とその近傍範囲）を指定すると、他方の三次元画像上でそれに対応する関心領域が定まる。したがって、経時変化算出部６４は、前回と今回との間で、同じ関心領域内の複数の点での軟骨厚みの統計情報（平均、分散、分布マップなど）をそれぞれ求めることができる。また、前回と今回での同じ関心領域での統計情報同士の差や比較結果なども、経時変化を示す分析結果の一種として求めることができる。
【０１７２】
また、超音波計測により得られた膝内部の生のボリュームデータと軟骨抽出結果の位置関係は既知なので、前回と今回の軟骨三次元画像同士の位置合わせのための平行移動及び回転と同じだけ、今回の生のボリュームデータを平行移動及び回転させれば、今回のボリュームデータを前回のボリュームデータに位置合わせすることができる。
【０１７３】
以上では、前回の軟骨三次元画像を基準とし、これに今回のものを位置合わせする場合を説明したが、位置合わせは前回と今回のどちらを基準にしても構わない。また、例えば基準となるＸＹＺ座標系を定めておき、前回と今回の軟骨三次元画像の両方をそれら基準の座標系に位置合わせするようにしてもよい。この場合、例えば軟骨荷重部を基準座標系の原点とし、軟骨の長手軸、短手軸、三次元画像において軟骨荷重部が正面を向いた状態での視線方向を、例えばＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の正の方向に一致するように位置合わせ（座標変換）すればよい。
【０１７４】
また、以上の例では、今回新たに計測した軟骨形状と、記憶された前回の軟骨形状とを位置合わせして比較した。しかしながら、当業者ならば理解できるように、上述の位置合わせ処理は、前回と今回の計測結果の位置合わせに限らず、同じ被検者についての異なる２時点での計測結果同士の位置合わせ一般に適用可能である。例えば、データベース６０に蓄積された同一被検者の過去の複数時点での計測結果情報の中から、診断者が２以上の各時点での軟骨形状を読み出し、それらを上述の処理により相互に位置合わせすることができる。
【０１７５】
以上の例では、同一被検者の異なる時点の軟骨形状同士を位置合わせする基準として、軟骨の長手軸方向（又は短手軸方向）をユーザに指定させた。しかし、長手軸方向（又は短手軸方向）の代わりに、軟骨の形状における他の特徴的な方向を基準方向としてユーザに指定させてもよい。
【０１７６】
以上に説明した例では、図３に示したように、画像前処理部２２及び軟骨抽出部２４は、三次元データメモリ２０内の座標変換後のボリュームデータに対して処理を行った。しかし、これは一例に過ぎない。この代わりに、電子走査により得られる１フレームの画像ごとに、画像前処理部２２及び軟骨抽出部２４が処理を行ってもよい。この場合の装置構成の例を図５４に示す。図５４において、図３と同様の構成要素には同一符号を付して説明を省略する。
【０１７７】
図５４の例では、送受信部１６により求められた１電子走査フレームの画像データがフレームメモリ５２に蓄積される。画像前処理部２２はこのフレームメモリ５２内の画像データに対して上述の前処理を行い、軟骨抽出部２４はその前処理結果に対して上述の軟骨抽出処理を行う。そして、座標変換部５４は、軟骨抽出部２４が抽出した電子走査フレームごとの軟骨輪郭の形状を、表示や保存のための共通座標系に変換し、その変換結果を三次元データメモリ２６に蓄積する。また、フレームメモリ５２内の電子走査フレームのデータは、座標変換部１８により共通座標系へと座標変換され、その変換結果が三次元データメモリ２０に格納される。
【０１７８】
また、以上の例では、軟骨に該当する部分（例えば基準点Ｒ）をユーザに指定させ、これを元に軟骨抽出を行ったが、これは必須ではない。例えば、回転軸４２（図４参照）を膝に対して適切に位置決めすることで、軟骨の画像がボリュームデータ中の、あらかじめ定めた範囲内に位置するようにすることができる。このようなボリュームデータ（あるいはその中のスライスデータ）（例えばエッジ抽出後が好適）と、例えばあらかじめ用意した軟骨の形状・サイズを表すテンプレート画像とのマッチング処理を行うことで、おおよそ軟骨であると推定される部分を求め、その中のある点乃至領域を基準点Ｒなどに選ぶことができる。このような処理は自動化することができる。
【０１７９】
また、以上では膝内部のボリュームデータを得るために、電子走査の振動子アレイ１２とメカ走査機構１４を組み合わせたプローブ１０を用いたが、この代わりに、電子的に二次元走査を行うプローブを用いてもよい。
【０１８０】
以上に説明した実施形態によれば、超音波プローブという非侵襲で、かつＭＲＩなどと比較して低コストの装置を用いて、大腿骨遠位端の軟骨の三次元形状を抽出することができる。そして、同一被検者について異なる時点で求めた軟骨形状同士を位置合わせすることで、異なる時点での軟骨の状態（例えば厚み）同士の比較精度を高めることが期待できる。
【０１８１】
また、上記実施形態では、ユーザに軟骨荷重部や長手軸などの軟骨の特徴点、特徴方向を指定させ、それた特徴点、特徴方向を合わせるように、異なる時点での軟骨形状同士を位置合わせしている。これにより、比較的少ない計算処理量で精度の高い位置合わせを実現できる。
【０１８２】
また、上記実施形態では、指定された軟骨荷重部及び長手軸方向により規定される面で三次元の軟骨形状を切断した断面同士でマッチングを行うことで、三次元形状同士のマッチングよりも計算量を低減することができる。
【０１８３】
また、上記実施形態では、プローブと大腿骨骨軸との既知の位置関係に応じて、抽出した軟骨の三次元画像の向きを調整することで、変形性膝関節症の注目部位である軟骨荷重部を見つけやすい向きの軟骨の三次元表示を生成することができる。ユーザはこの表示を見ながら、軟骨荷重部に該当する点又は範囲を、容易に指定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１８４】
【図１】膝関節の構造を説明するための、模式的な断面図である。
【図２】椅子に座った状態の膝を正面側から見たときの膝関節の状態を説明するための図である。
【図３】実施形態の超音波診断装置の機能構成の一例を示す図である。
【図４】メカニカル三次元プローブの機械走査方式の一例を説明するための模式的な側面図である。
【図５】メカニカル三次元プローブの機械走査方式の別の一例を説明するための模式的な側面図である。
【図６】メカニカル三次元プローブの機械走査方式の更に別の一例を説明するための模式的な側面図である。
【図７】超音波ビームの走査により得られる膝内部の断面画像（スライスデータ）を模式的に例示する図である。
【図８】注目画素周りの各方向の画素値分散を求める際の参照範囲（線分）を説明するための図である。
【図９】画素値分散の参照範囲（線分）をあらかじめ定めた角度間隔ごとの全ての方向について求めることを説明するための図である。
【図１０】参照範囲の線分の方向に応じて画素値分散が変化することを説明するための図である。
【図１１】分散最大の方向に対し垂直な方向に沿った、平滑化値計算のための参照画素群の例を示す図である。
【図１２】別の注目画素についての、平滑化値計算のための参照画素群の例を示す図である。
【図１３】図７のスライスデータに対し境界（輪郭）の方向を考慮した平滑化処理を施した結果を模式的に示す図である。
【図１４】平滑化処理後のスライスデータに対して反転・二値化処理を施した結果を模式的に示す図である。
【図１５】反転・二値化後のスライスデータに対するエッジ抽出結果を模式的に示す図である。
【図１６】エッジ抽出結果に対してユーザが軟骨内部の基準点Ｒを指定した様子を示す図である。
【図１７】基準点Ｒを通る縦線と軟骨輪郭との交点を説明するための図である。
【図１８】スライスデータから抽出された軟骨輪郭を模式的に示す図である。
【図１９】ユーザが１つのスライスデータ上で指定した基準点に基づき、他のスライスデータ上の基準点を自動決定するための処理の例を説明するための図である。
【図２０】ユーザが１つのスライスデータ上で指定した基準点に基づき、他のスライスデータ上の基準点を自動決定するための処理の例を説明するための図である。
【図２１】二値化されたスライスデータに対してラベリング処理を適用した結果の例を示す図である。
【図２２】膝蓋骨の影が現れた断層画像の例を模式的に示す図である。
【図２３】軟骨の抽出結果が膝蓋骨の影の影響による不正確な部分を含んでいる様子を模式的に示す図である。
【図２４】膝蓋骨の影響による不正確な部分を除去するための処理の例の全体的な手順を示すフローチャートである。
【図２５】図２４の処理における輪郭端点検出処理の例の手順を示すフローチャートである。
【図２６】膝蓋骨の影の影響による不正確な部分を含んだ軟骨輪郭において、軟骨内部の基準点Ｒを指定され、その上下の軟骨輪郭上の点Ａ，Ｂが特定された様子を示す図である。
【図２７】注目点と隣接点における接線角度の差を説明するための図である。
【図２８】注目点に対する軟骨輪郭上での隣接点を探索する際の参照ウインドウの例を示す図である。
【図２９】基準点Ｒの上下の軟骨輪郭上の点Ａ，Ｂから右方向へ探索した時に見つかった輪郭端点の例を示す図である。
【図３０】右端の上下の輪郭端点同士を結ぶことで生成された、膝蓋骨の影の影響による不正確な部分が除かれた軟骨輪郭の例を示す図である。
【図３１】軟骨抽出のためのＲＯＩ設定における軸指定を説明するための図である。
【図３２】ＲＯＩ設定における長軸断面での曲線指定を説明するための図である。
【図３３】ＲＯＩ設定における短軸断面でのＲＯＩ輪郭指定を説明するための図である。
【図３４】ＲＯＩ輪郭を曲線に沿って移動させることで、三次元的なＲＯＩを形成することを説明するための図である。
【図３５】厚み計算部の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図３６】厚み計算の対象点Ａの指定操作を説明するための図である。
【図３７】対象点Ａに対応する法線計算のための参照点Ｂ，Ｃ，Ｄの決定の仕方の例を説明するための図である。
【図３８】参照点の三次元座標を、その周囲近傍の複数の点の三次元座標も反映させて決定する処理を説明するための図である。
【図３９】対象点Ａを通る法線を説明するための図である。
【図４０】対象点Ａでの軟骨の厚みの求め方を説明するための図である。
【図４１】定量化処理部の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図４２】軟骨荷重部近傍の複数の点の例を示す図である。
【図４３】大腿骨遠位端の軟骨の内側顆の広い範囲に渡って設定された厚みの計算対象点を例示する図である。
【図４４】軟骨の三次元表示に、軟骨の厚みの分布を重畳表示した表示画像を模式的に示す図である。
【図４５】対象範囲における軟骨厚みの頻度分布の例を示す図である。
【図４６】計測日時の異なる軟骨同士の位置合わせの全体的な手順の一例を示すフローチャートである。
【図４７】今回及び前回に計測された軟骨の三次元画像上での、軟骨荷重部を通る長手軸及び短手軸の設定について説明するための図である。
【図４８】今回及び前回に計測された軟骨の、長手軸を通る断面での断面画像の例を示す図である。
【図４９】計測日時の異なる軟骨同士の位置合わせにおける個別の軸についての位置合わせの手順の例を示すフローチャートである。
【図５０】今回及び前回に計測された軟骨の断面画像に設定された基準点、及び各検査点を説明するための図である。
【図５１】今回の軟骨の断面画像の基準点を、前回の軟骨の断面画像の第１の検査点の位置に平行移動させた状態を示す図である。
【図５２】今回及び前回に計測された軟骨の断面画像の重なり部分を説明するための図である。
【図５３】今回及び前回に計測された軟骨の断面画像の重なり部分が最大となった状態を例示する図である。
【図５４】電子走査フレームごとに軟骨抽出を行う場合の超音波診断装置の構成例を示す図である。
【符号の説明】
【０１８５】
１０ メカニカル三次元プローブ、１２ 振動子アレイ、１４ メカ走査機構、１６ 送受信部、１８ 座標変換部、２０ 三次元データメモリ、２２ 画像前処理部、２４ 軟骨抽出部、２６ 三次元データメモリ、２８ 画像形成部、３０ 表示部、３２ 入力部、３４ 抽出ＲＯＩ設定部、４０ 振動子部、４２ 回転軸、４４ アーム、４６ スタンドオフ、１００ 大腿骨。
【技術分野】
【０００１】
本発明は超音波診断装置に関し、特に膝の軟骨の診断のための装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
変形性膝関節症は、膝関節のクッションの役目を果たす軟骨の摩耗・すり減りなどが要因となって、膝の関節に炎症が起きたり、関節が変形したりして痛みが生じる病気である。変形性膝関節症は年齢とともに増加するが、発症前に、大腿骨軟骨の厚みや表面形状を正確に把握することにより変形性膝関節症に対する予防対策を施すことができる。高齢化で変形性膝関節症患者の増加が予想される現在、簡便な診断方法が期待されている。
【０００３】
変形性関節症の診断手法として、膝の中に関節鏡（内視鏡）を挿入して軟骨表面の状態を観察する方法や、レントゲン検査により関節の隙間の開き具合から推定する方法などが知られている。しかし、これらの診断手法では軟骨の厚みを計測することはできない。また、軟骨の三次元形状を抽出して提示することもできない。
【０００４】
これに対し、特許文献１には、関節内探触子を膝関節内に挿入して超音波を送受することで、膝関節の軟骨の厚みを評価するシステムが開示されている。しかし、このシステムは侵襲的であるため、健康診断の大勢の被検者の検査に手軽に利用できるものとはいえない。
【０００５】
また、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging)装置は、非侵襲的な画像診断装置であり、原理上軟骨を骨や筋肉、体液などと区別して画像化することができ、軟骨の厚みも計測できる。しかしながら、ＭＲＩは利用コストが高額であり、測定にも時間が掛かるため、大勢の被検者の検査に用いるには適さない。
【０００６】
また、計測により求めた軟骨の三次元形状を、同一被検者について過去に計測した軟骨の三次元形状と比較する場合、互いの形状同士を適切に位置合わせする必要がある。例えば、特許文献２には、ＭＲＩで求めた三次元の診断画像同士の位置合わせを行う装置が開示されている。
【０００７】
【特許文献１】特開２００２−３４５８２１号公報
【特許文献２】特開２０００−４０１４５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、非侵襲で簡便に膝関節の軟骨の形状を計測すると共に、時を隔てて計測した軟骨同士の形状を位置合わせすることができる装置を提供することを特徴とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明に係る装置は、屈曲した膝の正面側の体表面から超音波ビームを走査することにより、膝内部の大腿骨遠位端の軟骨を含む三次元領域についてのボリュームデータを取得する送受波手段と、前記ボリュームデータにおける各ボクセルのエコーレベル値に基づき、前記ボリュームデータから前記軟骨に対応する部分を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された前記軟骨に対応する部分の三次元形状情報を蓄積する蓄積手段と、前記蓄積手段に蓄積された過去の前記軟骨に対応する部分の三次元形状情報が表す第１の軟骨形状と、前記送受波手段により取得されたボリュームデータから前記抽出手段が抽出した現在の前記軟骨に対応する部分の三次元形状情報又は前記蓄積手段に蓄積された過去の前記軟骨に対応する部分の三次元形状情報が表す第２の軟骨形状と、を位置合わせする位置合わせ手段と、を備える。
【００１０】
この構成では、屈曲した膝の正面側の体表面から超音波ビームを走査する送受波手段を用いることで、軟骨荷重部を含んだボリュームデータを得ることができ、そのボリュームデータから軟骨に相当する部分を抽出することができる。そして、異なる複数の時点で抽出された軟骨に相当する部分同士の三次元形状同士を位置合わせ手段により位置合わせすることができる。位置合わせの結果、例えば、異なる複数の時点で抽出された軟骨形状の間で、同じ点や範囲を指定してそれらの点や範囲での軟骨の厚みその他の状態の変化を調べることが容易になる。
【００１１】
一つの態様では、前記位置合わせ手段は、前記第１の軟骨形状及び前記第２の軟骨形状の各々において軟骨荷重部に該当する点の指定をユーザから受け付け、指定された軟骨荷重部が一致するように前記第１の軟骨形状と前記第２の軟骨形状を位置合わせする。
【００１２】
通常のパターンマッチングのように第１の軟骨形状と第２の軟骨形状とを様々にずらしながら総当たりで最良のマッチングを求めることも可能であるが、それでは計算量が膨大なものとなる。これに対して、この態様では、ユーザ（例えば診断者）にとって比較的分かりやすい軟骨荷重部をユーザに指定させ、これを位置合わせの基準とすることで、より少ない計算量で、妥当な位置合わせを実現できる。
【００１３】
更なる態様では、前記位置合わせ手段は、前記第１の軟骨形状及び前記第２の軟骨形状の各々において軟骨の形状に応じた軸方向の指定をユーザから受け付け、指定された軸方向が一致するように前記第１の軟骨形状と前記第２の軟骨形状を位置合わせする。
【００１４】
この態様では、更に第１の軟骨形状及び前記第２の軟骨形状にそれぞれ軸方向を指定させ、その軸方向が一致するように位置合わせするので、位置合わせのための計算量を更に減らすことができる。
【００１５】
更なる態様では、前記位置合わせ手段は、前記第１の軟骨形状及び前記第２の軟骨形状の各々について、前記軟骨荷重部と前記軸方向と前記大腿骨の骨軸の方向とにより規定される第１の平面での断面形状を求め、前記第１の軟骨形状についての前記断面形状と前記第２の軟骨形状についての前記断面形状とのマッチングにより、前記第１の軟骨形状と前記第２の軟骨形状を位置合わせする。
【００１６】
この態様では、第１の軟骨形状と第２の軟骨形状の同一断面での断面形状同士のマッチングを行うことで、三次元形状同士のマッチングよりも更に計算量を減らすことができる。
【００１７】
更なる態様では、前記位置合わせ手段は、更に、前記第１の軟骨形状及び前記第２の軟骨形状の各々について、前記軟骨荷重部から前記大腿骨の骨軸の方向に延びる直線を含む平面であって、前記第１の平面とは異なる第２の平面での断面形状をそれぞれ求め、前記第１の軟骨形状の前記第２の平面についての断面形状と前記第２の軟骨形状の前記第２の平面についての断面形状とのマッチングにより、前記第１の軟骨形状と前記第２の軟骨形状を位置合わせする。
【００１８】
別の態様では、前記位置合わせ手段は、前記送受波手段と前記大腿骨の骨軸との配置関係に応じて、前記第１の軟骨形状及び前記第２の軟骨形状を、前記骨軸に沿って前記膝の外側から前記軟骨を見る方向で見たときの画像をそれぞれ生成して表示装置に表示させ、それら各画像上で軟骨荷重部をそれぞれユーザに指定させる。
【００１９】
この態様によれば、ユーザにとって軟骨荷重部を指定しやすくなる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、非侵襲で簡便に膝関節の軟骨の形状を計測すると共に、時を隔てて計測した軟骨同士の形状を位置合わせすることができる
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
この実施形態では、膝関節における大腿骨遠位端部の軟骨の形状情報や厚みその他の評価値を、超音波を用いて取得・算出するとともに、時を隔てて計測した軟骨形状同士を位置合わせすることで、両者の比較を容易にする装置を提供する。
【００２２】
実施形態の装置構成例を説明する前に、当該装置が対象とする膝関節（特に人間の）の内部構造について、図１を参照して簡単に説明する。図１は、立位での右足の膝関節の、体の正面側から見たときの模式的な断面図である。
【００２３】
図１に示すように、膝関節は、大腿骨１００の遠位端部と、脛骨１２０の近位端部と、膝蓋骨１３０とから構成される。大腿骨１００の遠位端の表面は軟骨１０５で覆われ、脛骨１２０の近位端の表面は軟骨１２５で覆われている。骨（例えば大腿骨１００）の表面のうち軟骨で覆われた部分は、軟骨下骨と呼ばれる。大腿骨１００の軟骨１０５と脛骨の軟骨１２５との間には半月板１１０が存在している。大腿骨１００の遠位端は、立位の身体の正面方向から見た場合、図示のように二股に分かれて突起（それぞれ内側顆、外側顆と呼ばれる）しており、内側顆及び外側顆の軟骨１０５は、内側及び外側の半月板１１０にそれぞれ空いた穴を介して、脛骨１２０の近位端の軟骨１２５と接している。なお、以上に説明した膝関節部分は滑膜及び関節包１４０により覆われている。
【００２４】
大腿骨１００の遠位端の軟骨１０５は、当該遠位端部の表面を広く覆っているが、そのうち立位の際に脛骨１２０の近位端の軟骨１２５と接する部分は、上半身の荷重を強く受ける部分である。この部分は、軟骨荷重部と呼ばれる。軟骨荷重部は摩耗しやすく、摩耗が著しくなると変形性膝関節症を引き起こす。変形性膝関節症の診断には軟骨荷重部の軟骨厚みが重要な判断指標となる。
【００２５】
人間の大腿骨１００の遠位端の軟骨１０５の厚みは健常者で２〜３ｍｍ程度と薄いものである。したがって、超音波診断の手法でその厚みを精度よく測定しようとすれば、軟骨１０５の表面に対してできるだけ垂直に近い角度で超音波ビームを当てることが望ましい。ところが、立位では、大腿骨１００の遠位端の軟骨荷重部は脛骨１２０の軟骨１２５に接しているので、仮にこの状態で軟骨荷重部の表面に垂直に近い角度で超音波ビームを当てようとすれば、脛骨側から上に向けて超音波ビームを当てる必要がある。しかし、そのような位置に超音波プローブを当てることは不可能である。また、仮にそのような位置に超音波プローブを配置できたとしても、軟骨は大腿骨又は脛骨の影になるので、超音波は軟骨には届きにくく、軟骨を画像化することは困難である。
【００２６】
これに対し、例えば椅子に座るなどして膝を大きく（例えば９０度程度まで）曲げると、図２に示すように、大腿骨１００遠位端の軟骨１０５の荷重部１０８が脛骨側から外れ、膝頭の正面側を向くようになる（図示の荷重部１０８は内側顆のものであり、外側顆の荷重部は図示を省略している。）。したがって、膝頭の正面側からプローブを当てれば、荷重部１０８の表面に対して垂直に近い角度で超音波ビームを当てることができる。そこで、この実施形態では、椅子に座るなどして膝を大きく曲げた状態で、超音波プローブにより大腿骨遠位端の軟骨の荷重部を含む膝内部の三次元領域のエコーを取得し、それらエコー信号に基づき軟骨の三次元形状を求める。
【００２７】
図３に、実施形態の超音波診断装置の機能構成の一例を示す。この例では、膝内部の三次元領域のエコーを取得するための超音波プローブとして、メカニカル三次元プローブ１０を用いる。メカニカル三次元プローブ１０は、振動素子が１次元配列された振動子アレイ１２と、メカ走査機構１４とを備える。
【００２８】
振動アレイ１２によって超音波ビームが形成され、その超音波ビームは電子走査される。電子走査方式としては電子セクタ走査、電子リニア走査等が公知である。
【００２９】
メカ走査機構１４は、振動子アレイ１２を、当該アレイ１２の電子走査の走査面と略垂直な方向に機械走査する。振動子アレイ１２による電子走査とメカ走査機構１４による機械走査の組合せにより、三次元領域がカバーされる。すなわち、一回の電子走査により１つの電子走査面の断層画像データを得ることができ、機械走査の走査位置ごとに電子走査を行うことで、複数の電子走査面の断層画像データの集まりを得ることができる。機械走査範囲全体の断層画像データの集まりが、メカニカル三次元プローブ１０の走査範囲についての１つのボリュームデータである。
【００３０】
振動子アレイ１２の電子走査形状は特に限定されず、例えば軟骨１０５の横幅をカバーする程度の幅（アレイ長）を持つリニア走査の振動子アレイ１２を用いることもできる。また、コンベックス走査、コンケーブ（凹形）走査のプローブを用いてもよい。
【００３１】
また、例えば図４に示す例では、メカ走査機構１４は、椅子等に座った状態で屈曲された膝に対し、太もも側から脛側まで膝頭に沿って上下にアーク（コンケーブ）走査を行う。図４は、被検者の膝を側面側から見た状態の図である。振動子アレイ１２のアレイ方向は例えば図４の紙面に垂直な方向である。またメカ走査機構１４の機械走査方向は、大腿骨１００の遠位部に位置決めされた回転軸４２を中心に、図中の矢印で示すように、上下に回転する方向である。回転軸４２は、膝頭の両側にそれぞれ設ければよい。振動子アレイ１２を収容する振動子部４０の両側面には、各々の側の回転軸４２から延びるアーム４４が取り付けられており、図示しない駆動機構により振動子部４０を矢印方向に動かすことができる。振動子部４０の振動子アレイ１２側には、水などの音響カップリング剤を封じた柔軟なスタンドオフ４６が設けられている。測定時には、スタンドオフ４６の一方の面が膝頭の形状に密着し、他方の面に沿って振動子アレイ１２が矢印方向に移動する。図示は省略したが、これら振動子部４０、回転軸４２、アーム４４、スタンドオフ４６、振動子部４０の駆動機構などは筐体内に収容することができる。その筐体には、膝を収容するための凹部が形成されており、その凹部にスタンドオフ４６が設けられる。そして、その筐体を膝にかぶせてその凹部に膝頭を収容すると、スタンドオフ４６やその近傍の筐体構造が例えば大腿２００の上部や膝頭、脛等に当接する。これにより、回転軸４２が大腿骨１２０の遠位部の、あらかじめ定めた範囲に位置決め固定されることになる。メカ走査機構１４の走査は、モータなどを用いた自動走査でもよいし、手動で振動子部４０を円弧状のガイドに沿って移動させる方式でもよい。メカ走査機構１４は、振動子部４０の回転位置（すなわち電子走査面の角度）を求めるエンコーダを備えている。このエンコーダの出力から、振動子アレイ１２の電子走査面の角度が分かるので、その走査面における各点の三次元的な位置を求めることができる。
【００３２】
なお、図４に例示したような走査機構はあくまで一例に過ぎない。例えば、機械的なアーク走査のための上に例示したものに限られない。また、筐体を上下及び／又は前後に移動させる機構を設け、この機構により回転軸４２を膝に対して位置決めするようにしてもよい。また、アーク走査の代わりに図５に示すように曲げた膝の前面に沿って振動子部４０（振動子の配列方向は紙面に垂直）をリニアに機械走査してもよい。もちろん、機械走査の形状は、アークやリニアに限られるものではない。なお、アーク走査は、略円弧状に湾曲している軟骨１００の多くの範囲に対し、垂直に近い方向から超音波ビームを当てることができる。
【００３３】
また、以上の例は、身体の横方向に素子配列方向に一致させるように配置した振動子部４０を、身体の縦方向に沿って機械的にアーク走査又はリニア走査するものであったが、これは一例に過ぎない。この代わりに、図６に示すように身体の縦方向を素子配列方向とした振動子部４０を身体の横方向に機械走査するようにしてもよい。図６はリニア走査を示しているが、これに限らず、アーク走査や他の走査形状でも構わない。
【００３４】
図３の説明に戻ると、送受信部１６は、振動子アレイ１２及びメカ走査機構１４を駆動・制御して超音波ビームの送受信、電子走査、機械走査を実現する。送受信部１６は、送信部の機能と受信部の機能を備える。送信部は送信ビームフォーマーとして機能する。すなわち、送信部から複数の送信信号が振動子アレイ１２の複数の振動素子に対して供給される。これによって振動子アレイ１２から超音波ビームパルスが生体内に放射される。生体内からの反射波は、振動子アレイ１２にて受波される。これにより複数の振動素子から複数の受信信号が出力される。それらの受信信号は送受信部１６の受信部に入力される。受信部は受信ビームフォーマーとして機能する。すなわち、複数の受信信号に対して整相加算処理を適用する。また受信部は、対数圧縮処理、フィルタ処理等といった各種の信号処理を行う。そのような処理を経た受信信号が、座標変換部１８に入力される。受信信号は、被検体内の各点でのエコーレベル値を表す。
【００３５】
座標変換部１８は、入力された受信信号（エコー信号）に対し、表示、画像処理、保存などのためのあらかじめ定めた共通座標系、例えば三次元デカルト座標系（ＸＹＺ座標系）、への座標変換処理を施す。すなわち、受信信号は被検体内各点のエコー強度の情報を含んでいるが、この場合の各点は、プローブ１０の電子走査及び機械走査の走査形状により規定されるプローブ座標系でのものである。例えば、図４の例のように電子リニア走査の振動子アレイ１２を機械的にアーク走査する場合、被検体内の点は、機械アーク走査の回転角θ、電子リニア走査における走査位置ｘ、及びプローブ１０からの距離（深さ）ｄからなる座標系で表現される。電子走査位置ｘ及び距離ｄは送受信部１６から得ることができ、機械走査位置（回転角θ）はメカ走査機構１４が備えるエンコーダから得ることができる。このように、送受信部１６が出力する受信信号は、プローブ座標系でのボリュームデータを表す。座標変換部１８は、ボリュームデータをプローブ座標系から表示等のための共通座標系に座標変換するのである。また、座標変換部１８は、共通座標系の点（ボクセル）のうち受信信号のデータ（エコーレベル値）がない点のデータを、その点の周囲の各点のデータを補間することにより求める。医用三次元画像における座標変換や補間は周知技術なので、これ以上の説明は省略する。
【００３６】
座標変換部１８により座標変換された受信信号は、三次元データメモリ２０に書き込まれる。三次元データメモリ２０には、表示等のための共通座標系での各点（ボクセル）のエコーレベル値が記憶されることになる。すなわち、三次元データメモリ２０には、座標変換後のボリュームデータが記憶される。
【００３７】
画像形成部２８は、この三次元データメモリ２０に記憶されたボリュームデータから、表示部３０に表示する画像を生成する。例えば、画像形成部２８は、指定された視点からボリュームデータをレンダリングすることで、その視点から見た被検体内部の三次元画像を生成する。また、画像形成部２８は、ボリュームデータの中の指定された１以上の各断面（スライス）の画像を生成する機能を備えていてもよい。また、画像形成部２８は、それら三次元画像や断面画像のうちの複数を１つの画面に配列する機能を持っていてもよい。
【００３８】
また、画像形成部２８は、後述する軟骨抽出部２４により抽出される大腿骨遠位端の軟骨の三次元形状情報に基づき、軟骨の三次元画像や断面画像を生成する機能を備える。また、生成した軟骨の三次元画像や断面画像を、走査範囲全体の三次元画像や断面画像に合成する機能を備えていてもよい。この合成では、軟骨の画像を走査範囲の他の部分から強調するようにしてもよい。例えば、軟骨の画像の色を走査範囲の他の部分の色とは異なった色とするなどである。
【００３９】
また、画像形成部２８は、後述する定量化処理部３４により計算される軟骨についての定量化データ（例えば軟骨の厚みなど）を、例えば数値などの形で表示画像に合成する機能を備える。
【００４０】
この他、必須ではないが、画像形成部２８は、超音波診断装置が備える他の機能（例えばドプラ画像生成機能など）により得られる情報から、カラーフローマッピング画像（二次元血流画像）、カラー組織画像（組織運動表示画像）、パワードプラ画像などの各種画像を形成する機能を備えていてもよい。また、それら各種画像を、上述の三次元画像や軟骨の画像と合成して表示する機能を備えていてもよい。
【００４１】
画像形成部２８は、例えばＤＳＣ（デジタルスキャンコンバータ）などにより構成される。画像形成部２８によって生成された画像が、表示部３０に表示される。
【００４２】
更に図３を参照して、軟骨抽出のための構成について説明する。
【００４３】
画像前処理部２２は、三次元データメモリ２０中のボリュームデータ、又はそのボリュームデータ中の断面のスライスデータに対して、軟骨抽出に適した画像にするための前処理を行う。画像前処理部２２が行う前処理は、例えばノイズ低減のための平滑化、又は軟骨境界を明確化させるためのエッジ強調、又はその両方を含んだ処理である。以下、一例として、軟骨の形状特徴を利用した前処理の例を、図７〜図１３を参照して説明する。この例は、ボリュームデータを、一方向に並んだ複数の断面スライスデータ（例えばＸＹＺ座標系でＸ軸方向についてあらかじめ定めた間隔ごとにＸ＝一定の断面をとったもの）に分解し、スライスデータごとに前処理を行う場合の例である。
【００４４】
図７は、超音波ビームの走査により得られる膝内部の断層画像を模式的に例示する図である。このような断面画像は、例えば、三次元データメモリ２０内のボリュームデータから取り出された１断面のスライスデータを表示したものである。図７の断面画像例では、大腿骨３００の内部，軟骨３０５の内部，及び音響カップリング剤が封入されたスタンドオフ３６０の内部は、それぞれ音響的にほぼ等質なので、超音波はほぼ反射されず、超音波画像上では暗い画像となる。膝関節を囲む筋肉３５０等の組織は、組織の微細構造による反射により比較的輝度の高いまだらな画像となる。筋肉３５０等の組織と軟骨３０５とは音響インピーダンスの差が大きいので、それら両者の境界すなわち軟骨の表面は、高輝度となる。同様に軟骨３０５と大腿骨３００（軟骨下骨）との境界も高輝度となる。
【００４５】
図７の模式図においては、軟骨３０５と筋肉３５０との境界部分に微細な凹凸があり、１画素の格子内に暗い部分と明るい部分とが様々な割合で混在しているが、これは境界部分の画素の輝度値が画素ごとに大きく揺らいでいることを表現したものである。
【００４６】
このような超音波断層画像に対し、この例では、軟骨の形状特徴を強調するような平滑化処理を実行する。軟骨（特に大腿骨遠位端のそれ）は、厚みが２，３ｍｍ程度で基本的にその表面が滑らかであり、大腿骨遠位端の表面に張り付いている。そこで、この例では、平滑化にあたり注目画素の周囲全方向の画素（ボクセル）の値を用いるのではなく、軟骨と他組織との境界面（断層像の場合は境界線）すなわち軟骨の輪郭に沿った方向の画素のみを用いるような平滑化方法を用いる。
【００４７】
この方法では、画像前処理部２２は、スライスデータのある注目画素の平滑化値を得るにあたり、その注目画素を中心として通る一定長の直線上にある各画素の輝度値を抽出し、それらの分散を計算する。
【００４８】
例えば、図８に示す例では、その一定長の長さを９画素としている。図８に示す１つ１つの格子が画素を示している。すなわち、図８の例では、スライスデータを構成する行列状に並んだ画素４００群のうち、注目画素４１０を通る線分４２０が横切る９つの画素（図中では斜線ハッチングで示した）の輝度値（エコーレベル値）を取り出し、それらの分散値を計算する。分散値は例えば次式により計算すればよい。
【００４９】
分散値＝１/ｎ × Σ（Ｌi - Ｌm）2
【００５０】
ここで、Ｌi は、線分４２０上のｎ画素のうちのｉ（ｉは１からｎまでの整数）番目の画素の輝度値であり、Ｌmはそれらｎ画素の輝度値の平均値である。Σは、ｉ＝１からｉ＝ｎまでの総和である。なお、図８の例ではｎ＝９であるが、９画素に限定されるわけではない。ｎ個の画素のうちの１つは中心である注目画素４１０であり、その注目画素４１０の両側にそれぞれ残りの（ｎ−１）個のうちの半数ずつが存在する。分散を求める際の線分の長さ（すなわち参照画素の数）は、スライスデータ（あるいはボリュームデータ）の解像度などを考慮して定めればよい。
【００５１】
このような分散値計算の処理を、図９に例示するように、１周（すなわちこの場合は０度から１８０度）の範囲で方向があらかじめ定めた間隔（例えば５度）ずつ異なる線分４２０−１、４２０−２，４２０−３，…のそれぞれについて行う。角度の刻み間隔は適宜定めればよい。分散計算対象の方向の線分４２０が横切るｎ個の画素は、都度計算してもよいが、注目画素に対するそれら各画素の相対位置を計算対象の方向ごとにあらかじめ計算して記憶装置（例えばリード・オンリー・メモリやハードディスク）に記憶しておき、計算対象の方向ごとにその相対位置と注目画素の位置から特定するようにしてもよい。
【００５２】
このようにして注目画素を中心とする各方向の線分についての分散値が求められると、画像前処理部２２は、それら各方向のなかで分散値が最大となる方向を特定する。特定された方向は、軟骨や大腿骨、筋肉、スタンドオフなどといった各媒体間の境界（言い換えれば各媒体の輪郭）の法線方向を表す。
【００５３】
例えば、図１０は、軟骨３０５と筋肉３５０との境界（言い換えれば軟骨の輪郭）より少し上に位置する注目画素４１０Ａについての例である。この例では、注目画素４１０Ａを中心とする各方向の線分４２０ａ、４２０ｂ、４２０ｃのそれぞれについて、上述のように分散値を計算すると、線分４２０ａについての分散値が最大となる。すなわち、それら各方向の線分４２０ａ〜ｃの中心（注目画素４１０Ａ）の一方の側が横切る画素は筋肉３５０に属するので基本的に明るい画素であるのに対し、他方の側が横切る画素には軟骨３０５内の暗い画素が含まれる。そして、線分が軟骨３０５内に最も深く入った状態である線分４２０ａのときにそれら暗い画素の数が最大となるため、分散値も最大となる。この線分４２０ａの方向は、近傍にある軟骨３０５の輪郭に対する法線方向に近い方向となっている。
【００５４】
このように、注目画素４１０Ａに対して上述の分散値が最大となる方向（線分４２０ａ）が特定できると、画像前処理部２２は、スライスデータの面内で注目画素４１０Ａの周囲近傍に存在する画素のうち、その方向に対し垂直な方向にある画素のみを用いてその注目画素の平滑化値を計算する。例えば、図１１に示す例では、注目画素４１０Ａを中心とし、分散最大方向に対して垂直な線分４５０ａが横切る９つの画素（図ではドットハッチングで示した）の輝度値から、注目画素４１０Ａの平滑化値が計算される。
【００５５】
分散最大方向に対して垂直な線分４５０ａが横切る９つの画素は、都度計算してもよいが、方向ごとあらかじめ計算してハードディスク等の記憶装置に記憶しておき、その記憶データを読み出して利用するようにしてもよい。例えば、分散最大方向ごとに、それに垂直な線分４５０ａ上のそれら９つの参照画素の位置情報（例えば注目画素４１０Ａに対する相対位置）を記憶装置に記憶しておき、分散最大方向が特定されればその方向に対応する各参照画素の相対位置をその記憶装置から求め、それら相対位置を注目画素の位置と組み合わせることで、各参照画素の絶対位置を特定すればよい。なお、参照画素の数を９個としたが、これは一例に過ぎない。参照画素の数は、軟骨表面の曲率、スライスデータ（あるいはボリュームデータ）の解像度、その解像度でのスペックルのサイズ（画素数）などを考慮して定めればよい。
【００５６】
線分４２０ａは軟骨３０５と筋肉３５０との境界（すなわち軟骨の輪郭）の法線に近い方向の線なので、それに垂直な線分４５０ａは、その境界に平行に近い方向の線分となる。注目画素４１０Ａの全周囲の近傍画素の平均をとると、平均結果は軟骨３０５内の暗い画素も含んだ値となるが、軟骨３０５の輪郭の方向に沿った画素のみの平均であれば平均結果には軟骨３０５内の暗い画素は含まれにくい。
【００５７】
平滑化値は、例えば、それら９つの画素の輝度値の単純平均でよい。また、別の例として、例えば中心である注目画素４１０Ａに近い画素ほど高い重みを与えた加重平均を平滑化値としてもよい。また、それら９つの画素の輝度値の平均値（単純平均又は加重平均）の大小に応じた係数をその平均値に乗じた値を平滑化値としてもよい。例えば平均値が高い（すなわち高輝度）ほど係数を大きくすることで、暗い部分と明るい部分のコントラストを向上させることもできる。いずれの場合でも、図１１の例では、計算対象となる９つの画素はほとんど筋肉３５０に属する画素なので、注目画素４１０Ａの平滑化値は高輝度値となる。
【００５８】
また、図１２のように注目画素４１０Ｂが筋肉３５０と軟骨３０５との境界に位置する場合、画像前処理部２２は、分散最大となる線分４２０ｄに対して垂直な線分４５０ｄを通る９つの画素（ドットハッチングで示す）を平均することで注目画素４１０Ｂの平滑化値を求める。この場合、その線分４５０ｄは軟骨３０５の輪郭の接線に近いものであり、それら９つの画素は軟骨３０５の輪郭又はその近傍に位置する画素である。
【００５９】
また、図示は省略するが、注目画素４１０が軟骨３０５の内部に位置する場合は、図１１の場合と同様の考え方で、その注目画素４１０についての平滑化値は、軟骨３０５の輪郭の方向に沿った軟骨３０５内部の画素の平均となる。
【００６０】
なお、以上に例示した平滑化処理は、軟骨３０５と筋肉３５０との境界に沿った方向だけでなく、筋肉３５０とスタンドオフ３６０（図７参照）との境界、筋肉３５０と大腿骨３００との境界、軟骨３０５と大腿骨３００との境界などのように、大きな組織同士の境界に沿った方向についても平滑化を行うことになる。
【００６１】
なお、個々の注目画素についてみれば上述の方法で求めた分散最大の方向が必ずしも注目画素近傍の組織境界の法線方向に近くなるとは限らないが、大局的にみれば分散最大の方向は近傍の組織境界の法線方向に近いと考えられる。特に、軟骨３０５の表面は滑らかなので、筋肉３５０と軟骨３０５との境界、軟骨３０５と大腿骨３００（軟骨下骨）との境界については、分散最大の方向はそれら境界の法線方向に近い。
【００６２】
以上に説明した組織境界の方向に沿った平滑化処理により、ノイズやスペックル等により必ずしも滑らかになっていない生スライスデータにおける軟骨３０５の輪郭（図１０参照）が、図１３に示すように滑らかになる。
【００６３】
注目画素の全周囲の近傍画素を用いた単純な平滑化では組織境界（特に軟骨と他組織との境界）がぼけてしまうが、組織境界の方向を考慮したこの例の平滑化では、そのような境界のぼけは抑止できる。この意味で、この例の平滑化処理は、エッジの維持あるいは強調（例えば平均値に応じた係数を乗じたものを平滑化値とする場合）の効果を持った平滑化と言える。
【００６４】
スライスデータ上の各画素をそれぞれ注目画素として、注目画素ごとに以上のような組織境界の方向性を考慮した平滑化を行うことで、スライスデータ全体を、組織境界を維持又は強調しつつ平滑化することができる。このような平滑化処理により、滑らかで鮮明な軟骨画像を得ることができる。なお、この平滑化処理では、筋肉３５０等の内部のスペックルは平滑化されるので、筋肉３５０は比較的高輝度の一様に近い画像となる。
【００６５】
ボリュームデータを構成する各スライスデータについて上述のような方向性を考慮した平滑化処理を行うことで、ボリュームデータ全体についての平滑化が実現できる。
【００６６】
なお、以上に例示した組織境界の方向性を考慮した平滑化は一例に過ぎない。この代わりに、既存の平滑化フィルタ処理とエッジ強調フィルタ処理の組合せを用いてもよい。
【００６７】
以上では、平滑化やエッジ強調（あるいはエッジ維持）に注目して説明したが、画像前処理部２２は、そのような処理に加え、他の画像処理を行うものであってもよい。
【００６８】
また、以上の例では、ボリュームデータをスライスデータに分解し、スライスデータごとに前処理を行ったが、ボリュームデータに対して直接同様の前処理を施すことも可能である。例えば、組織境界の方向性を考慮した平滑化を行う方式の場合、上述のスライスデータごとの処理では二次元面内の各方向の中から画素値の分散が最大となる方向を特定したが、ボリュームデータに対する処理では注目画素（ボクセル）に関し三次元の各方向の中から画素値の分散が最大になる方向を特定すればよい。そして、その方向に対して垂直な面（例えば注目画素を中心とする円板）が横切る画素に基づき（例えばそれら画素の平均演算により）注目画素の平滑化値を計算すればよい。
【００６９】
さて、以上のように画像前処理部２２の前処理結果は、軟骨抽出部２４に渡される。画像前処理部２２がスライスデータ単位で前処理を行う場合、前処理結果はスライスデータ単位で軟骨抽出部２４に渡してもよい。また、スライスデータごとの前処理結果をまとめたボリュームデータをまとめて軟骨抽出部２４に渡してもよい。以下では、スライスデータ単位で受け渡し、処理する場合を例示する。
【００７０】
この例では、軟骨抽出部２４は、前処理結果のスライスデータを反転・二値化する。反転・二値化では、例えば、画像（スライスデータ）の各画素の値を反転してから、その反転結果をあらかじめ定めたしきい値と比較して二値化する。この場合、反転処理は、例えば、画素が取り得る最大値（１画素８ビットなら画素値２５５）から、現在の画素値を減算する処理でよい。二値化のためのしきい値は、反転の結果明るくなった軟骨部分と、反転の結果暗くなった軟骨周囲部分（筋肉や、軟骨と大腿骨との境界など）と、を区別できる値を、実験等により求めればよい。なお、画素値を反転してから二値化する代わりに、二値化してから画素値を反転してもよい。
【００７１】
反転・二値化のうち、二値化処理は例えば画像を組織ごとの部分に区別して軟骨抽出を容易にするためのものである。また反転処理は、超音波画像上では暗くなっている軟骨部分を明るく（すなわち白く）することで、ユーザにとって軟骨部分が実体組織であることを直感的に分かりやすくするためである。また、反転処理は、後述するエッジ抽出との整合性のために行っている。すなわち、後で例示するエッジ抽出フィルタは二値データのＨ（ハイ：すなわち「１」）の領域のエッジを抽出するものであるため、軟骨のエッジを抽出するために反転処理を行っているのである。したがって、二値データのＬ（ロー：すなわち「０」）の領域を抽出するエッジ抽出フィルタを用いる場合や、二値化結果の画像を表示する必要がない場合には、反転処理は行わなくてもよい。
【００７２】
図７に例示したスライスデータを、画像前処理部２２による前処理後に反転・二値化すると、図１４に示すような画像が得られる。図１４の画像例では、軟骨３０５，大腿骨３００などが白く、筋肉３５０等が黒く表示されている。
【００７３】
次に軟骨抽出部２４は、反転・二値化後のスライスデータに対して、エッジ抽出処理を適用することで、そのスライスデータにおける組織境界のエッジを抽出する。抽出されるエッジには、軟骨の輪郭も含まれる。
【００７４】
このエッジ抽出処理では、二値化後のスライスデータに対してエッジ抽出フィルタを適用すればよい。エッジ抽出フィルタとしては、例えば、Ｌａｐｌａｃｉａｎフィルタ、Ｐｒｅｗｉｔｔフィルタ、Ｓｏｂｅｌフィルタ等の公知の二次の微分フィルタを用いればよい。
【００７５】
図１４に例示した二値化後のスライスデータに対してエッジ抽出処理を行うと、例えば図１５に示すような画像が得られる。エッジ抽出結果の二値画像では、エッジは黒（値“０”）、エッジ以外は白（値“１”）となる。図１５では、軟骨輪郭３０６を含む、各種の境界が黒の輪郭線となっている。
【００７６】
軟骨抽出部２４は、スライスデータを表示した画面上で、ユーザから軟骨内部（あるいは軟骨表面上）の点（以下、基準点Ｒと呼ぶ）の指定を受け付ける。基準点Ｒの指定を受け付ける際の画面に表示する画像は、反転・二値化後の画像（図１４参照）でもよいし、エッジ抽出結果の画像（図１５参照）でもよい。なお、基準点Ｒの指定は、入力部３２が備えるマウスなどのポインティングデバイスを用いて行えばよい。図１６は、エッジ抽出結果の画像に対して指定された基準点Ｒを示している。
【００７７】
次に、軟骨抽出部２４は、基準点Ｒの近傍から軟骨輪郭３０６上の点を求める。図１７の例では、基準点Ｒを通る縦線と軟骨輪郭３０６との交点Ａ（上側），Ｂ（下側）を求めている（図１７では、煩雑さを避けるため、軟骨輪郭３０６以外のエッジは省略している。）。図１７の例では、基準点Ｒを起点に上方向に１画素ずつ順に進みながら、その過程で最初に見つかった黒画素が軟骨輪郭３０６上の点Ａと判別できる。同様に基準点Ｒから下方向に進んで最初に見つかった黒画素が点Ｂである。
【００７８】
なお、軟骨３０５の内部にエッジが存在する場合を考慮するならば、軟骨抽出部２４が、そのようにして求めた点Ａ及びＢの間隔を求め、その間隔が軟骨の厚み（通常２〜３ｍｍ程度）と比較して狭すぎる場合には、基準点Ｒの位置をあらかじめ定めた画素だけ横方向にずらしてから再度点Ａ，Ｂを求めるようにしてもよい。その比較では、点ＡＢ間の間隔を、軟骨の厚みの知見に基づきあらかじめ定めたしきい値（例えば１．５ｍｍ）と比較すればよい。
【００７９】
なお、図１７（及び図７、図１４〜図１６）の例では、薄い軟骨３０５の画像が、画面中でほぼ横方向に延びるように位置しているので、上下方向をほぼ軟骨の厚みの方向とみなすことができる。被検者が椅子に腰掛けるなどして屈曲した膝に対して、メカニカル三次元プローブ１０の筐体を一定の向きで当接させれば（例えば、そのような向きをプローブ１０に表示して、ユーザがその向きに従って当接させるか、機構上その向きにしか当接しないようにするなどすればよい）、得られるボリュームデータ（及びそこから求められるスライスデータ）の座標系は既知であるので、スライスデータを自動的に図１７，図７等のような向きにすることができる。
【００８０】
以上のようにして、基準点Ｒの上下の軟骨輪郭３０６の点Ａ，Ｂを特定すると、軟骨抽出部２４は、各点Ａ，Ｂに連結する黒画素の連結成分を探索する。例えば、点Ａ，Ｂをそれぞれ起点として、注目画素の４近傍又は８近傍の画素から黒画素を探索し、黒画素が見つかればその黒画素を新たに注目画素として同様の探索を繰り返せばよい。以上のような探索処理により求められた黒画素の連結成分が、軟骨輪郭３０６である。図１６に例示するエッジ抽出結果に対して探索処理を行えば、図１８に示すように軟骨輪郭３０６のみが抽出できる。
【００８１】
以上のような処理を、ボリュームデータ中の各スライスデータについて繰り返す。各スライスデータから抽出された軟骨輪郭３０６の組が、三次元的な軟骨の輪郭形状を表す。
【００８２】
以上の抽出処理では軟骨内部又は表面の基準点をユーザに指定させているが、ボリュームデータを構成する多数のスライスデータのそれぞれに対しそのような指定を行うのは煩雑である。そこで、ユーザが１つのスライスデータで基準点を１つ指定すれば、その基準点から残りのスライスデータでの軟骨の基準点を自動的に決定するようにすることも好適である。そのための処理の例を以下に示す。
【００８３】
この例では、図１９に示すように、あるスライスデータＳ0上でユーザが軟骨内の基準点Ｒ0を指定すると、軟骨抽出部２４は、基準点Ｒ0を通る縦線と軟骨輪郭３０６との交点Ａ0及びＢ0を起点としてそのスライスデータ上の軟骨輪郭３０６を抽出する。また、軟骨抽出部２４は、それら点Ａ0及びＢ0の中点Ｃ0の座標を求める。図では、一例として、ボリュームデータの座標系がＸＹＺであり、各スライスデータはＺ＝一定の面であるとしている。したがって、中点Ｃ0の座標は（Ｘ，Ｙ）で表される。
【００８４】
次に、軟骨抽出部２４は、図２０に示すように、ボリュームデータからスライスデータＳ0の隣のスライスデータＳ1を取り出し、そのスライスデータＳ1内で、点Ｃ0と同じ（Ｘ，Ｙ）座標を持つ点を基準点Ｒ1とする。軟骨は三次元的に緩やかに湾曲した形状なので、あるスライスデータでの軟骨の上下輪郭の中点は、非常に高い確率で隣のスライスデータでも軟骨の上下輪郭の間に入ると考えられる。したがって、その基準点Ｒ1を用いて上述と同様の輪郭抽出処理を行うことができる。また、軟骨抽出部２４は、それら基準点Ｒ1を通る縦線と軟骨輪郭３０６との交点Ａ1及びＢ1の中点Ｃ1を求め、その中点Ｃ1の座標に基づき次のスライスデータＳ2の基準点Ｒ2を決定する。このように、スライスデータごとに基準点Ｒから軟骨輪郭３０６の点Ａ，Ｂの中点Ｃを求め、その中点Ｃから隣のスライスデータでの基準点Ｒを定めるという処理を連鎖的に繰り返すことで、最初にあるスライスデータで基準点を１点指定すれば、残りの全てのスライスデータの基準点を自動的に定めることができる。
【００８５】
なお、次のスライスデータでの基準点を求めるための点は、点Ａ，Ｂの厳密な中点Ｃでなくてもよく、中点Ｃに近い範囲の点でよい。ユーザが指定した基準点そのものは、軟骨の厚み方向の上下いずれかの端に偏っている場合もあり、その場合にはその点に対応する点は隣のスライスデータでは軟骨の外に出てしまう可能性がある。これに対し、指定された基準点に基づき軟骨の上下の輪郭上の点Ａ，Ｂを求め、それら上下の輪郭上の点から次のスライスデータの基準点を求めるようにすれば、軟骨の外にはみ出る可能性をほぼなくすことができる。
【００８６】
また、このような基準点Ｒの自動決定処理では、あるスライスデータにて基準点Ｒから上下に向かって黒画素（輪郭）を探索する際に、軟骨の厚みを超える範囲まで探索しても黒画素が見つからなければ、スライスデータの配列方向についての軟骨端部に到達したと判定して処理を停止し、それ以降のスライスデータについては処理しないようにしてもよい。
【００８７】
以上、軟骨輪郭抽出の処理例を説明した。以上ではスライスデータごとに軟骨輪郭を抽出したが、この実施形態の手法はこれに限らない。例えば二次元面内の４近傍や８近傍の代わりに、三次元空間における上下前後左右の６近傍、又は１４近傍の画素を探索ウインドウとすることで、連結成分の探索は三次元のボリュームデータに対しても同様に行うことができる。したがって、ボリュームデータから直接三次元的な軟骨輪郭を抽出することもできる。
【００８８】
また、軟骨抽出部２４が行う抽出処理の別の例として、次のような処理もある。すなわち、この処理では、反転・二値化後のスライスデータに対して、周知のラベリング処理を行うことで、図２１に示すように、白及び黒の各連結成分１，２，３，４を抽出する。なお、ラベルの値１，２，３，４等は軟骨抽出部２４が内部的に保持していればよく、必ずしも画面表示しなくてよい。そして、軟骨抽出部２４は、画面表示した二値画像上で、ユーザに軟骨に該当する点をマウス等により指定させ、指定された点のラベル値を含む連結成分を、軟骨３０５として抽出する。
【００８９】
さて、大腿骨遠位端の軟骨の抽出では、膝蓋骨による影が悪影響を及ぼす可能性がある。すなわち、図２２に示すように、膝内部の超音波診断では、軟骨３０５の一部がプローブ１０から見て膝蓋骨３７０の後ろに位置する。骨の背後は、超音波ビームの減衰や散乱などにより、エコーデータが小さく不鮮明になる。このため、輪郭抽出において軟骨３０５と膝蓋骨３７０の影３７５とが繋がってしまい、図２３に例示するように、抽出される軟骨輪郭３０６に、膝蓋骨の影による不正確な部分３０８が含まれてしまう。そこで、以下では、そのような膝蓋骨の影響による不正確な部分を除去するために軟骨抽出部２４が行う処理の例を説明する。
【００９０】
この処理の手順の一例を図２４及び図２５に示す。この手順では、軟骨抽出部２４は、前述の例と同様、図２６に例示するように、エッジ抽出結果のスライスデータ上で基準点Ｒの指定を受け付ける（Ｓ１０２）。そして、基準点Ｒから上下方向に向かってそれぞれ探索を行い、基準点から最も近い黒画素を見つける。見つかった黒画素が、軟骨の上下の輪郭線上の点Ａ，Ｂである（Ｓ１０４）。ここで上側の輪郭は軟骨表面（すなわち軟骨とそれを覆う筋肉や体液との境界）であり、下側の輪郭は軟骨と大腿骨の軟骨下骨部との境界である。
【００９１】
次に軟骨抽出部２４は、それら点Ａ，Ｂをそれぞれ始点として、かつその始点から右方向及び左方向をそれぞれ進行方向として、輪郭端点検出処理（Ｓ２００）を行う。この処理では、始点Ａ，Ｂの２種類と、進行方向右、左の２種類と、の４種類の組合せのそれぞれについて、Ｓ２００を実行することにより、軟骨の上側及び下側の輪郭のそれぞれについて、右端及び左端の点を求める。このステップＳ２００の詳細手順の例を図２５に示す。
【００９２】
図２５の手順では、まず、始点（点Ａ又は点Ｂ）を注目点Ｐiとし（Ｓ２０２）、注目点Ｐiを通る接線の傾き角θiを計算する（Ｓ２０４）。接線の傾き角θiは、数値計算分野で用いられている公知の方法により求めればよい。例えば、注目点Ｐiが属する輪郭線（注目輪郭線と呼ぶ）において、注目点Ｐiの両隣の点を求め、それら両隣の点を結ぶ直線の傾きを、注目点Ｐiを通る接線の傾き角θiとすればよい。両隣の点を用いるのは一例に過ぎず、この代わりに注目点から左右それぞれあらかじめ定めた画素数ずつ離れた２つの点を用いてもよい。図２７の例では、接線の傾き角θiは、注目点Ｐiから右方向に延びる基準線に対する角度で表現しており、時計回りが正の方向である（ただしこれは一例に過ぎない）。
【００９３】
次に軟骨抽出部２４は、注目輪郭線上で注目点Ｐiに対し進行方向にある隣接点Ｐi+1を探索する（Ｓ２０６）。この探索では、例えば図２８に示す参照ウインドウを用いればよい。すなわち、進行方向が右方向の場合は、（ａ）のように、注目点Ｐiの上下及び右、右上、右下の５画素からなる参照ウインドウ内に黒画素があれば、その黒画素を隣接点Ｐi+1とすればよい。進行方向が左方向の場合は、（ｂ）のように、注目点Ｐiの上下及び左、左上、左下の５画素からなる参照ウインドウを用いればよい。参照ウインドウ内の画素には優先順位が設定されており、参照ウインドウ内に黒画素が複数存在する場合は、それら黒がそのうち最も優先順位の高い画素が隣接点Ｐi+1として検出される。
【００９４】
次に軟骨抽出部２４は、Ｓ２０６で隣接点Ｐi+1が見つかったかどうかを判定し（Ｓ２０８）、見つかった場合は隣接点Ｐi+1を通る接線の傾き角θi+1を計算する（Ｓ２１０）（図２７参照）。そして、隣接点Ｐi+1を通る接線の傾き角θi+1と注目点Ｐiを通る接線の傾き角θiとの差（絶対値）を求め、その差と、あらかじめ設定されたしきい値Ｔｈとを比較する（Ｓ２１２）。しきい値Ｔｈは、軟骨表面の曲率に応じて、例えば５度や１０度などとあらかじめ定めておけばよい。
【００９５】
その比較で、その差がしきい値より小さければ、隣接点Ｐi+1は、膝蓋骨の影響の部分には該当しないと判断し、隣接点Ｐi+1を次の注目点Ｐiとし、隣接点Ｐi+1に対応する接線の傾き角θi+1を次の注目点Ｐiに対応する傾き角θiとし（Ｓ２１４）、Ｓ２０６以下の処理を繰り返す。
【００９６】
ステップＳ２０６〜Ｓ２１４を繰り返すうちに、隣接点Ｐi+1が膝蓋骨の影による不正確な部分（図２３の部分３０８）に達する（これに対し注目点Ｐiは軟骨の輪郭上）と、θiとθi+1の差が大きくなる。すると、ステップＳ２１２の判定結果が否定（Ｎｏ）となり、処理はステップＳ２１６に進む。ステップＳ２１６では、軟骨抽出部２４は、その時点での注目点Ｐiを、進行方向についての軟骨輪郭の端点として記憶する。
【００９７】
例えば、図２９に例示するように、軟骨の上側の輪郭上の点Ａから右方向に処理を進めた場合、ステップＳ２１６では、点ＡRが上側輪郭の右端の点として記憶される。同様に点ＢRが下側輪郭の右端の点として記憶される。
【００９８】
また、ステップＳ２０６〜Ｓ２１４の処理ループで、注目点Ｐiを進行方向に移動させていくうちに、注目点Ｐiが軟骨輪郭の端に到達してしまう場合もある。この場合、ステップＳ２０６で進行方向の隣接点Ｐi+1を探しても見つからないので、処理はステップＳ２０８からステップＳ２１６に進み、軟骨抽出部２４は、その時点の注目点Ｐiを、進行方向についての軟骨輪郭の端点として記憶する。例えば、図２３の軟骨輪郭３０６で、上下の点Ａ，Ｂ（図２８参照）からそれぞれ左方向に処理を進めると、どちらも軟骨輪郭３０６の左端の同じ点に到達し、その点を端点として記憶して処理が終わる。
【００９９】
以上のようにして軟骨輪郭の各端点が求められると、軟骨抽出部２４は、軟骨の上側、下側の各輪郭線の右端点同士、左端点同士をそれぞれ直線で結ぶ（Ｓ１０６，Ｓ１０８）。Ｓ１０６及びＳ１０８はどちらを先に実行してもよい。なお、上下の端点が同一点である場合は、それら両者の直線で結ぶ必要はない。
【０１００】
以上のような処理を図２３に例示した、不正確な部分３０８を含んだ軟骨輪郭３０６に適用すると、図３０に例示するように、不正確な部分３０８が除かれた、閉じた軟骨輪郭３０６ａが求められる。
【０１０１】
以上に説明した図２４及び図２５の処理をボリュームデータ中の各スライスデータについて繰り返す。これにより求められたスライスデータごとの軟骨輪郭３０６ａを組み合わせることで、膝蓋骨の影響による不正確な部分が除かれた、三次元の軟骨輪郭の表面形状が求められる。なお、この処理にも、前述の基準点Ｒの自動決定処理を適用することができる。基準点Ｒの自動決定処理を適用した場合、前述と同様に、ボリュームデータに含まれるスライスデータのうち軟骨輪郭３０６を含まないスライスデータには、図２４及び図２５の処理をしないようにすることもできる。
【０１０２】
以上説明したように、図２４及ぶ図２５の処理手順では、注目点と隣接点との間での接線の傾き角の変化（差）が軽微である間は、隣接点は軟骨輪郭３０６上にある（すなわち不正確な部分３０８上にはない）と判断する。すなわち、そのような場合には、隣接点は、軟骨輪郭３０６上にある注目点に対して軟骨輪郭３０６に沿って滑らかに連続しているので、隣接点は軟骨輪郭３０６上の点であると判定するのである。これに対し、注目点と隣接点との間での接線の傾き角の変化が急峻（すなわち、しきい値Ｔｈ以上）となると、隣接点が不正確な部分３０８に入ってしまったと判断し、その隣接点の直前の注目点までが正確な軟骨輪郭３０６であると判断するのである。
【０１０３】
以上のような処理により、基準点Ｒの近傍にある軟骨輪郭３０６上の点Ａ，Ｂに対してそれぞれ滑らかに連続する輪郭部分が、不正確な部分３０８が除去された正確な軟骨輪郭として抽出される。
【０１０４】
以上の例では、輪郭の接線方向が急峻に変化する点を軟骨輪郭３０６の端点と判定したが、端点を見出すために着目する特徴は接線方向に限らない。輪郭の法線方向が急峻に変化する点を端点と判定してもよい。また、輪郭の微分係数が急激に変化する点を端点と判定してもよい。いずれにしても、この実施形態では、輪郭の方向性を示す特徴量が急峻に変化する点を端点と判定すればよい。
【０１０５】
また、以上の例では、接線方向の傾き角の差をしきい値との比較することで、輪郭の方向性が急峻に変化したかどうかを判定したが、判定条件はこれに限るものではない。
【０１０６】
次に、軟骨輪郭３０６から不正確な部分３０８を除去する処理の変形例を説明する。この例では、軟骨に対して三次元的な関心領域（以下、ＲＯＩという。ＲＯＩはＲｅｇｉｏｎ Ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔの略）を設定し、輪郭のうちＲＯＩから外れる部分を除去する。この方法では、不正確な部分３０８を完全に除去することは困難だが、かなりの部分は除去することができ、しかも演算処理の高速化が期待できる。以下、この変形例におけるＲＯＩの設定方法の例を説明する。
【０１０７】
この例では、画像前処理部２２による組織境界の方向性を考慮した平滑化結果のボリュームデータ（より好適にはそれを反転・二値化した後のデータ）をボリュームレンダリングして表示部３０に三次元表示する。そして、その三次元画像表示を入力部３２を介してユーザに操作させ、視点位置や視線方向を選ばせることで、図３１に示すように大腿骨遠位端の軟骨３０５をほぼ正面から見た状態が表示されるようにする。図３１の例では、便宜上、軟骨３０５の三次元的な奥行きを等高線で表示しているが、実際の三次元表示はこのような表示に限るものではない。また、実際の超音波計測では、膝蓋骨の影になる部分があるので、軟骨の三次元形状の全体が図３１のようにはっきりと見えるわけではないが、図３１では説明の便宜上、明確な形状を示しておく。
【０１０８】
次に、軟骨３０５の二股に分かれた部分のうちの内側顆（図では二股のうちの左側）の抽出のために、内側顆で最も視点に近い点（ここがおおよそ軟骨荷重部である）を通る横方向の軸（ＸＹ軸）と縦方向の軸（ＶＷ軸）とを入力部３２を介してユーザに指定させる。ＸＹ軸は内側顆の短軸であり、ＶＷ軸は内側顆の長軸である。なお、内側顆を取り上げたのは、内側顆の方が膝蓋骨により覆われる部分が少ない（特に内側顆の荷重部は、一般に、図４〜図６のように膝を大きく曲げた状態では、膝蓋骨にはほとんど隠されない）ので、軟骨についての計測に好適だからである。
【０１０９】
次に、ＶＷ軸を通り、視点から奥行方向に延びる平面（ＶＷ面５００）でボリュームデータを切断し、その切断面の断層画像を表示部３０に表示させる。図３２はそのようなＶＷ面５００の断層画像の例である。図では、煩雑さを避けるために軟骨５０２の輪郭のみを示し周囲の組織の画像は示していないが、実際の断層画像では、周囲の組織の画像が存在する。ユーザは、このような断層画像を見ながら入力部３２（例えばポインティングデバイス）を操作して、軟骨５０２の形状に沿った曲線５０４を指定する。
【０１１０】
また、ＸＹ軸を通り、視点から奥行方向に延びる平面（ＸＹ面５１０）でボリュームデータを切断し、その切断面の断層画像を表示部３０に表示させる。図３３はそのようなＸＹ面５１０の断層画像の例である。図では、煩雑さを避けるために軟骨５１２の輪郭のみを示し周囲の組織の画像は示していない。ユーザは、このような断層画像を見ながら入力部３２を操作して、軟骨５１２を内包するＲＯＩの輪郭線５１４を指定する。ＲＯＩの輪郭線５１４は、軟骨５１２よりある程度大きくなるように指定すればよい。
【０１１１】
抽出ＲＯＩ設定部３４（図３参照）は、以上のように指定された輪郭線５１４を、その中心（すなわちＶＷ軸上の点）が曲線５０４を通るように平行移動させることで、三次元的なＲＯＩが設定する。すなわち、平行移動により、図３４に例示するように、ＸＹ面に平行な各面５１０−１〜５１０−５で、それぞれ輪郭線５１４−１〜５１４−５が求められ、それら輪郭線の集まりにより囲まれる内部の領域が三次元的なＲＯＩとなる。
【０１１２】
軟骨抽出部２４は、元の反転・二値化後のボリュームデータ、あるいはエッジ抽出後のボリュームデータ（図２３参照）のうち、そのように求められた三次元的なＲＯＩの内部のみを切り出す。これにより、膝蓋骨の影響による不正確な部分３０８（図２３参照）のかなりの部分を除去することができる。
【０１１３】
以上、軟骨抽出部２４の処理内容の例を説明した。再び図３に戻ると、軟骨抽出部２４により求められた軟骨の三次元形状データは、三次元データメモリ２６に記憶される。画像形成部２８は、その三次元データメモリ２６内のデータをレンダリングして、三次元の軟骨画像を生成し、表示部３０に表示する。画像形成部２８は、レンダリングした軟骨画像を三次元データメモリ２０内の、膝内部全体の生のボリュームデータをレンダリングした三次元画像と合成した画像を生成し、表示してもよい。合成は、例えば、軟骨画像を、膝内部全体の画像とは異なる色で表示し、両者を重畳するような処理でもよい。また、画像形成部２８は、三次元データメモリ２６内の軟骨形状のデータに基づき、ユーザから指定された断面での軟骨形状を表す画像を形成し、表示部３０に表示してもよい。
【０１１４】
次に、抽出された軟骨形状の情報に基づく、軟骨の定量評価のための仕組みについて説明する。この定量評価のために、この実施形態の超音波診断装置は、定量化処理部３６，厚み計算部３８及び計測ＲＯＩ設定部３９を備える。
【０１１５】
定量化処理部３６は、軟骨の厚みに基づく定量評価情報の計算や、その計算のための制御を行う。厚み計算部３８は、定量評価情報を求めるための基礎情報として、軟骨の三次元形状上で選ばれた位置での軟骨の厚みを計算する。この厚み計算の手順の一例を、図３５に示す。
【０１１６】
図３５の手順では、定量化処理部３６が、三次元データメモリ２６内の軟骨形状のデータに基づき軟骨の三次元画像を生成し、表示部３０に表示させる（Ｓ３００）。ユーザは、必要に応じて、入力部３２のポインティングデバイス等を操作して軟骨の三次元画像の向きを見やすい向きに変更する。そして、ユーザは、軟骨の三次元的な輪郭（表面）上で、厚みを計算したい点又は範囲を指定し、定量化処理部３６はその指定された点又は範囲を認識する（Ｓ３０２）。範囲が指定された場合、定量化処理部３６は、その範囲に含まれる軟骨輪郭上の複数の点（画素＝ボクセル）をそれぞれ厚み計算の対象点とする。以下では、図３６に例示するように、厚み計算の対象点Ａが１つ指定されたとして説明する。超音波計測では膝蓋骨の影に該当する部分等、見えない部分もあるが、図３６でも、図３１と同様便宜的に軟骨６００の全体形状を示している。
【０１１７】
なお、図３６の例では、大腿骨遠位端の軟骨６００の内側顆６０２にある軟骨荷重部に該当する点が計算対象点Ａとして指定されている。例えば、大腿骨の骨軸（大腿骨の長手方向に向かって延びる大腿骨の中心軸）に平行に膝の外側から膝内部を見る方向を視線方向とする軟骨の三次元画像を形成した場合に、内側顆の軟骨荷重部は、その三次元画像中の内側顆６０２の範囲の中で、最も高い点（すなわち最も視点から見て手前の点）である。
【０１１８】
ここで、例えば被検者が椅子に腰掛けた状態では、水平面内での太ももの伸びる方向がほぼ大腿骨の骨軸の方向と見なせるようになる。あるいは、椅子の座面の角度を適切に決めておくことで、大腿骨の骨軸の方向が水平面内になるようにすることができる。このようにしておけば、メカニカル三次元プローブ１０を膝に対して位置決め配置した場合に、メカニカル三次元プローブ１０の座標系と大腿骨の骨軸方向との位置関係を既知とすることができる。したがって、画像形成部２８は、プローブ１０により得られたボリュームデータあるいはそこから抽出した軟骨の形状を、骨軸方向を視線方向（例えば骨軸に沿って膝の外側から大腿骨遠位端の軟骨を見る方向）としてレンダリングすることができる。このようにレンダリングすれば、図３６のように、視点側から見て最も手前側の点がほぼ軟骨荷重部であるような軟骨の三次元画像表示を自動生成することができる。ユーザは、その表示上で、軟骨荷重部の点（又は軟骨荷重部に該当するある程度の大きさの範囲）を指定することできる。
【０１１９】
また、上述のように、視点側から見て最も手前側の点がほぼ軟骨荷重部であるような軟骨の三次元画像表示を自動生成することができれば、軟骨荷重部の点又は範囲をユーザが指定する代わりに、その三次元画像上で最も手前側の点や範囲を軟骨荷重部として自動検出することもできる。自動検出は、ユーザ指定の場合よりも精度は劣るかも知れないが、処理速度の向上には有益である。
【０１２０】
さて計算対象点Ａが指定されると、厚み計算部３８は、その計算対象点Ａにおける軟骨輪郭表面の法線方向を求める。
【０１２１】
この法線方向の算出のために、厚み演算部３７は、一例として、軟骨輪郭の面のうちその点Ａの周囲近傍の中から、３つの参照点Ｂ，Ｃ，Ｄを求める（Ｓ３０４）。３つの参照点は、一例として、図３７（図３６の対象点Ａ近傍を拡大した図）に例示するように、計算対象点Ａからみて周囲３６０度の範囲で均等な方向（すなわち１２０度間隔の３方向）に位置するように選択することが好ましい。また、対象点Ａから各参照点Ｂ，Ｃ，Ｄまでの距離はほぼ均等とすることが好ましい。その距離は１画素（ボクセル）程度でもよいが、数画素（例えば５，６画素程度）とした方が後の法線方向特定の精度向上が見込める。
【０１２２】
次に、厚み計算部３８は、それら参照点Ｂ，Ｃ，Ｄを通る平面Ｅの方程式を求める（Ｓ３０６）。このステップでは、平面の方程式
ａｘ＋ｂｙ＋ｃｚ＋ｄ＝０
に参照点Ｂ，Ｃ，Ｄの三次元座標が（Ｂx，Ｂy，Ｂz），（Ｃx，Ｃy，Ｃz），（Ｄx，Ｄy，Ｄz）をそれぞれ代入することで、ａ，ｂ，ｃ，ｄを変数とする３つの式を求める。そして、それら３つの式からなる連立方程式を解くことで、変数ａ，ｂ，ｃ，ｄの比を求めることができ、その比から平面Ｅの方程式が求められる。この平面Ｅは、計算対象点Ａにおける軟骨輪郭の接平面にほぼ等しい。
【０１２３】
この処理では、その平面Ｅの法線方向を、計算対象点Ａにおける輪郭表面の法線方向と見なす。平面ａｘ＋ｂｙ＋ｃｚ＋ｄ＝０の法線ベクトルは（ａ，ｂ，ｃ）で表されるので、連立方程式を解いて変数ａ，ｂ，ｃ，ｄの比が分かれば、法線ベクトルも特定できる。
【０１２４】
なお、法線ベクトルを求めるために用いる各参照点Ｂ，Ｃ，Ｄの三次元座標として、軟骨輪郭上の点のうち当該参照点の周囲近傍の複数点（画素）の三次元座標の平均値を用いてもよい。例えば、図３８の例では、白抜きの丸印で示す点Ｂの三次元座標として、当該点Ｂ自身の三次元座標と、点Ｂの８近傍の点（黒丸印）の三次元座標と、の平均値を用いている。このように参照点の近傍点の座標を平均することで、抽出された軟骨輪郭に含まれる高周波な誤差成分を打ち消すことができ、法線ベクトルの精度を高めることが期待される。
【０１２５】
次に厚み計算部３８は、図３９に示すように、計算対象点Ａを通り、求めた法線ベクトルの方向に延びる直線を求める（Ｓ３０８）。これが、対象点Ａを通る軟骨輪郭の法線である。厚み計算部３８は、その法線が軟骨の三次元的な輪郭面と交わる点を、図４０に例示するように、上下それぞれの輪郭面につき１つずつ求める（Ｓ３１０）。図４０の例では、煩雑さを避けるため、点Ａを通る法線が属する面で三次元的な軟骨輪郭を切断したときの断面図を模式的に示している。図示のように、２つの交点のうち一方の点は計算対象点Ａ自身である。もう一方の交点を点Ｆとする。
【０１２６】
厚み計算部３８は、それら２つの交点ＡＦを結ぶ線分の長さを計算する。この長さが、計算対象点Ａの位置での軟骨の厚みである（Ｓ３１２）。
【０１２７】
以上では計算対象点Ａの周囲の３つの参照点を用いて法線ベクトルを求めたが、これは一例に過ぎない。この他にも例えば、計算対象点Ａの近傍の複数の軟骨輪郭上の点の座標から、最小自乗法等の回帰演算により計算対象点Ａでの軟骨輪郭の接平面の方程式を求め、この方程式の係数から法線ベクトルを求めてもよい。
【０１２８】
以上では、軟骨表面、すなわち軟骨とそれを覆う筋肉や体液との境界の面に計算対象点を設定する場合を例示した。これに対し、軟骨の裏面、すなわち軟骨と大腿骨遠位端（軟骨下骨）との境界面に計算対象点を設定することもできる。これには、例えば、軟骨の三次元表示において軟骨の裏面側を表示し、その裏面上でユーザに計算対象点を指定させればよい。このとき、例えば、前述したメカニカル三次元プローブ１０の座標系と大腿骨の骨軸方向との関係を既知である状況では、軟骨のボリュームデータを、大腿骨の骨軸に沿って大腿骨側からその軟骨を見る視線方向から見た状態でレンダリングすれば、軟骨の三次元画像を、視点から見て最も奥の点がほぼ軟骨荷重部であるような姿勢で表示することができる。したがって、ユーザはこの表示を見て、軟骨裏面側で軟骨荷重部に相当する点を指定することができる。そのような視点からの三次元画像から、軟骨荷重部に相当する点を自動判定してもよい。また、軟骨表面側でユーザに点を指定させ、その点を通る視線方向の直線が軟骨裏面に交わる点を求め、その点を計測対象点としてもよい。軟骨表面は、対向する骨の軟骨との摩擦による摩耗などで、凹凸が生じている場合がある。そのような場合、凹凸の部分に計測対象点を設定すると、その点での法線方向が正しい厚みの方向とはかなりずれたものとなる可能性がある。これに対し、軟骨裏面は大腿骨に張り付いており、そのような摩擦を受けないので、滑らかさを維持しており、そのような問題は少ない。
【０１２９】
なお、一般的には、軟骨表面（軟骨と筋肉や体液との境界）も十分に滑らかな場合が多いので、軟骨表面上から軟骨荷重部等の計測対象点を選んでも精度の問題が生じない場合は多い。
【０１３０】
以上、ある１点における軟骨の厚みの計算の仕方を説明した。この他にも、定量化処理部３６は、軟骨の三次元画像上である程度の面積を持つ計測対象範囲の指定を受け付け、その範囲内の複数の点での軟骨の厚みについての統計情報を求めてもよい。この処理の例を図４１に示す。
【０１３１】
図４１の手順では、まず定量化処理部３６は、軟骨輪郭の三次元画像を表示部３０に表示して（Ｓ３２０）、ユーザから計測対象範囲（計測ＲＯＩ）の指定を受け付ける（Ｓ３２２）。ユーザは、入力部３２のポインティングデバイス等を操作して、計測ＲＯＩを指定する。指定された計測ＲＯＩの情報は、計測ＲＯＩ設定部３９により認識され、定量化処理部３６に伝えられる。
【０１３２】
図４２の例では、内側顆６０２の軟骨荷重部を含んだ範囲が、計測ＲＯＩ６１０に指定されている。計測ＲＯＩ６１０内に多数表示された黒丸が、そのＲＯＩ内の点（すなわち画素＝ボクセル）を模式的に示している。また図４３は、内側顆６０２全体が計測ＲＯＩ６１０に指定された場合の例である（図では、そのＲＯＩに含まれる計測対象の点を黒丸で示している）。
定量化処理部３６は、指定された計測ＲＯＩ内の各点ごとに、その点での軟骨の厚みを厚み計算部３８に計算させる（Ｓ３２４）。そして定量化処理部３６は、それら各点での軟骨の厚みを統計処理する（Ｓ３２６）。
【０１３３】
統計処理は、例えば、それら各点での厚みの平均値又は分散又は標準偏差等の統計的特徴量のうちの１種類以上を求める処理である。また、統計処理は。図４４に示すように、各点での厚みの分布マップ画像を生成する処理でもよい。図４４は、内側顆６０２の部分の拡大画像を模式的に示しており、計測ＲＯＩ内の点のうち、その点での軟骨厚みが当該ＲＯＩ内での平均値以下の部分６２０と、平均値を超える部分６２２とを、表示形態（例えば色や濃度）で区別して表示している。分布マップ画像は、例えば、三次元空間におけるそれら各点の画素値を、その点での軟骨厚みに応じた値にすることにより生成できる。すなわち、この分布マップ画像は三次元的な画像である。図４４の例では、軟骨厚みが平均値以下の点と、平均値を超える点という二段階の分布マップ画像を生成したが、段階数が更に多い分布マップ画像を生成することもできる。
【０１３４】
また、定量化処理部３６は、図４５に示すように、計測ＲＯＩ内の各点での軟骨厚みの度数分布を求めてもよい。
【０１３５】
また、定量化処理部３６は、軟骨の厚みに関する評価値以外の評価値を求めてもよい。例えば、三次元データメモリ２６に保持された軟骨の三次元形状の情報から、軟骨の体積を求めることができる。また、軟骨表面の凹凸度を求めることもできる。凹凸度は、例えば、軟骨輪郭に該当するボクセルの数を計数し、その計数値を単位面積当たりに正規化することで求めればよい。単位面積当たりの軟骨輪郭のボクセル数が多いほど、凹凸度が高いと言える。
【０１３６】
定量化処理部３６が求めた定量情報は、画像形成部２８により、膝内部の三次元画像又は軟骨の三次元画像又はそれら両者を合成したもの、に対して合成され、表示部３０に表示される。例えば、定量化処理部３６が計測ＲＯＩでの軟骨厚みの平均値等の統計値を求めた場合、画像形成部２８は、その平均値の数値情報を、三次元画像等を表示した画面上に重畳する。計測ＲＯＩが設定されている場合は、その数値情報はそのＲＯＩ内又は近傍に重畳してもよい。また、定量化処理部３６が計測ＲＯＩでの軟骨厚みの分布マップ画像を求めた場合、画像形成部２８は、その分布マップ画像を、膝内部の三次元画像や軟骨の三次元画像に重畳すればよい。また、画像形成部２８は、計測ＲＯＩ内の各点での軟骨厚みの度数分布を、三次元画像と並べて、あるいは別画面で、表示部３０に表示させてもよい。
【０１３７】
次に、実施形態の超音波診断装置における、軟骨の厚み等の評価値の経時的変化を求めるための支援機能について説明する。
【０１３８】
例えば同一点での軟骨の厚みの経時的変化を正しく求めるには、異なる時点で求められた軟骨形状同士を正しく位置合わせする必要がある。
【０１３９】
この位置合わせ処理を行うのが、図３における定量化処理部３６中の位置合わせ部６２である。データベース６０は、過去の計測結果を蓄積するデータベースである。例えばデータベース６０には、被検者の膝の計測が行われる都度、軟骨抽出部２４が抽出した軟骨の形状情報（輪郭形状あるいはボリュームデータ）が、被検者のＩＤ（識別）情報及び計測日時に対応づけて登録される。被検者のＩＤ情報は、入力部３２からユーザ（診断者）が入力したり、入力部３２が備えるカードリーダにより被検者のＩＤカードを読み取ったり、カルテ情報などを管理する診断情報管理システム（図示省略）から取得したりすればよい。また、データベース６０には、軟骨形状のデータの他にも、メカニカル三次元プローブ１０により得られた（三次元データメモリ２０内の）生のボリュームデータを登録してもよい。また、画像前処理部２２の前処理結果のボリュームデータを登録してもよい。また、厚み計算部３８が計算した軟骨荷重部の厚みや、軟骨荷重部近傍の厚みの統計値などといった評価値を登録してもよい。なお、データベース６０には、登録された軟骨形状等が右足、左足のいずれのものであるかを示す情報も併せて登録する。
【０１４０】
さて、２つの画像の位置合わせを行うには、例えば平面画像で考えた場合、一方の画像を回転、平行移動させ、他方の画像とピクセル毎に比較し、その差が最小になるような回転角、平行移動量を求めれば良い。つまり、画像の幅をｗ、高さをｈとすると、一方の画像を−１８０度〜＋１８０度まで例えば１度ずつ回転させ、ｘ方向に−ｗ〜＋ｗまで１画素ずつ移動させ、ｙ方向に−ｈ〜＋ｈまで１画素ずつ移動させながら、その都度他方の画像と比較し、最適な回転角、平行移動量を見つければ良い。しかし、この方法では処理するのに莫大な時間がかかってしまう。例えば、画像サイズが５１２×５１２画素であれば、１０２４×１０２４×３６０＝９４，３７１，８４０回もの比較演算が必要となる。奥行きある三次元画像データの場合はさらに莫大な処理時間となってしまう。
【０１４１】
これに対し、以下に例示する処理方法では、比較演算の範囲を、軟骨の形状に沿った範囲に限定することで、処理時間の低減を図る。この処理方法を、図４６に示す。
【０１４２】
図４６では、今回新たに計測した被検者の軟骨形状と、同じ被検者についての前回の軟骨形状の計測結果とを位置合わせする場合の例を説明する。
【０１４３】
図４６の手順では、まず、被検者の膝内部をメカニカル三次元プローブ１０により計測し、前述の処理によりその被検者の膝軟骨の今回の形状計測結果を得る（Ｓ４００）。このとき得られた膝内部の生のボリュームデータや、軟骨の三次元形状データを、その被検者のＩＤ情報に対応づけてデータベース６０に登録してもよい。
【０１４４】
超音波診断装置は、前回との比較を行うモードを有している。診断者がそのモードの実行を指示すると、位置合わせ部６２は、その被検者の前回計測時の軟骨形状のデータをデータベース６０から読み出す（Ｓ４０２）。ここで、今回の計測の最初に入力された被検者のＩＤ情報に対応づけて登録されている（今回の計測結果を除く）最新の軟骨形状のデータをデータベース６０から検索すればよい。なお、今回計測したのが右足であれば、データベース６０から前回の右足の軟骨形状データを検索する。
【０１４５】
次に、位置合わせ部６２は、画像形成部２８に対し、計測した今回の軟骨形状のデータと検索した前回の軟骨形状のデータとを渡し、それら軟骨形状の三次元画像を例えば一画面上に左右に並べて配置した表示画像を生成させ、表示部３０に表示させる。なお、前回と今回の画像を一画面に並べて表示する代わりに、一画面に１つずつ表示し、その都度以下の視点の変更や軸指定などの捜査を受けるようにしてもよい。
【０１４６】
診断者は、画面表示された前回及び今回の軟骨三次元画像のそれぞれについて、入力部３２が備えるポインティングデバイスなどを操作することにより、レンダリングの際の視点（あるいは視線方向）を変更することができる。この視点変更により、前回及び今回の軟骨三次元画像を、それぞれ、軟骨の内側顆における軟骨荷重部が正面に来る向きにする。このときの三次元画像の視線方向は、大腿骨の骨軸の方向にほぼ等しく、また軟骨荷重部での軟骨の厚みの方向にもほぼ等しい。
【０１４７】
なお、前述の例のように、メカニカル三次元プローブ１０と被検者の膝や太股との相対位置関係を機械的に規制するなどすれば、プローブ１０の座標系と大腿骨の骨軸方向との位置関係を既知とすることができ、視点側から見て最も手前側の点がほぼ軟骨荷重部であるような軟骨の三次元画像表示を自動生成することができる。この場合、診断者は、視点変更を行わなくてよく、仮に行うとしても微少な変更でよい。
【０１４８】
このようにして前回及び今回の軟骨三次元画像の向きが調整されると、次に位置合わせ部６２は、診断者に、それら各軟骨三次元画像上で、内側顆の軟骨荷重部及びその荷重部を通る軟骨長手軸を指定させる（Ｓ４０４）。例えば図３６に示されるように、軟骨の内側顆６０２は、軟骨荷重部が正面に向く方向から見た場合、内側顆と外側顆が並んでいる方向を横方向とすると、おおむね縦に長い形状をなしている。Ｓ４０４では、診断者は、ポインティングデバイスなどを用いて、軟骨荷重部を指定すると共に、その軟骨荷重部を通り内側顆の形状の長手方向に延びる線を長手軸として指定する。
【０１４９】
図４７には、今回の軟骨三次元画像（Ａ）と前回の軟骨三次元画像（Ｂ）とのそれぞれにおいて（図では内側顆の荷重部近傍を拡大して示す）、軟骨荷重部６３０ａ及び６３０ｂと長手軸６３２ａ及び６３２ｂとが指定された状態を模式的に示している。
【０１５０】
位置合わせ部６２は、診断者が画面上で軟骨荷重部として指定した点から、レンダリングの視線方向に延びる直線と軟骨形状の手前側の表面との交点を、三次元空間での軟骨荷重部の点として求める。同様に、軟骨長手軸の三次元空間での方向は、視線方向に垂直な面内で、画面上で指定された方向に延びる方向となる。位置合わせ部６２は、求めた三次元空間での軟骨荷重部の点を通る、その方向の軸を、軟骨長手軸と認識する。
【０１５１】
なお、超音波診断では、膝蓋骨の影などの影響により内側顆全体を抽出できない場合もあるが、そのような場合でも、診断者は、内側顆のうちの抽出できた部分の形状や、外側顆、膝蓋面（内側顆と外側顆との間の部分）などとの関係を考慮することで、本来の長手軸方向を推定して指定することができる。
【０１５２】
また、位置合わせ部６２は、視線方向に垂直な面内で長手軸に垂直で、かつ三次元空間上で特定された軟骨荷重部の点を通る軸を、軟骨の短手軸として求める。図４７には、今回及び前回の軟骨三次元画像での短手軸６３４ａ及び６３４ｂが示されている。
【０１５３】
以上では、診断者に軟骨荷重部と長手軸方向を指定させたが、この代わりに軟骨荷重部と短手軸方向を指定させてもよい。また、長手軸と短手軸を指定させてもよく、この場合、例えば、それら両者の交点を軟骨形状の手前側の面に投影した点が軟骨荷重部となる。
【０１５４】
次に、位置合わせ部６２は、今回と前回の軟骨三次元画像の間で軟骨荷重部同士が一致するように今回の軟骨三次元画像を平行移動させるとともに、長手軸同士が一致するように今回の軟骨三次元画像を回転させる（Ｓ４０６）。
【０１５５】
次に、位置合わせ部６２は、前回と今回の軟骨三次元形状の各々について、それぞれ、指定された軟骨荷重部を通り長手軸及び視線方向にそれぞれ延びる直線を含んだ平面で切断した断面形状（長手軸断面と呼ぶ）を求める（Ｓ４０８）。例えば、図４８の（Ａ）には今回の長手軸断面６４０ａが、（Ｂ）には前回の長手軸断面６４０ｂが、それぞれ例示されている。
【０１５６】
次に位置合わせ部６２は、今回の長手軸断面を前回の長手軸断面に位置合わせするための平行移動量及び回転角度を計算し、その計算結果に従って今回の軟骨三次元形状を平行移動及び回転させる。（Ｓ４１０）（詳細は後述）。
【０１５７】
次に位置合わせ部６２は、前回と今回の軟骨三次元形状の各々について、それぞれ、指定された軟骨荷重部を通り短手軸及び視線方向にそれぞれ延びる直線を含んだ平面で切断した断面形状（短手軸断面と呼ぶ）を求める（Ｓ４１２）。そして、今回の短手軸断面を前回の短手軸断面に位置合わせするための平行移動量及び回転角度を計算し、その計算結果に従って今回の軟骨三次元形状を平行移動及び回転させる。（Ｓ４１４）（詳細は後述）。以上により、今回の軟骨三次元画像が前回の軟骨三次元画像に対して三次元的に位置合わせされた状態となる。
【０１５８】
次に、図４９を参照して、長手軸断面及び短手軸断面についての位置合わせ（Ｓ４１０及びＳ４１４）の具体的な処理手順の例を説明する。以下では、長手軸断面同士の位置合わせの場合を例にとって説明するが、短手軸断面同士も同様の処理により位置合わせできる。
【０１５９】
図４９の手順では、まず位置合わせ部６２は、今回の軟骨の長手軸断面形状の凸側の輪郭線（すなわち軟骨と筋肉等との境界）上に基準点Ｋを設定すると共に、前回の長手軸断面形状の凸側の輪郭線上に、例えば横方向について等間隔に、ｎ個の検査点Ｋ1,Ｋ2，…，Ｋnを設定する（Ｓ５００）。図５０の（Ａ）には、今回の長手軸断面６４０ａの表面に設定された基準点Ｋが例示され、（Ｂ）には前回の長手軸断面６４０ｂの表面に設定された検査点Ｋ1,Ｋ2，…，Ｋnが例示される。以下では、説明を簡略化するため、今回の軟骨の長手軸断面形状を「断面形状Ｘ」と呼び、前回の軟骨の長手軸断面形状を「断面形状Ｙ」と呼ぶことにする。
【０１６０】
基準点Ｋとしては、例えば、表示画面上での断面形状Ｘの右端と左端との中点に該当する凸側の輪郭線上の点を選んでもよい。また、別の例として、指定された軟骨荷重部の点を基準点Ｋとしてもよい。また、検査点の個数ｎは、必要とする位置合わせの精度に応じて定めておけばよい。
【０１６１】
次に位置合わせ部６２は、カウンタｊを１に初期化し（Ｓ５０２）、断面形状Ｘの基準点Ｋが断面形状Ｙの検査点Ｋjに一致するように、断面形状Ｘを平行移動させる（Ｓ５０４）。図５１は、平行移動後の断面形状Ｘ（６４０ａ）とＹ（６４０ｂ）との位置関係を示す。
【０１６２】
そして位置合わせ部６２は、この状態で、断面形状ＸとＹとの重なり部分の面積を算出し、算出した面積をメモリ等に記憶する（Ｓ５０６）。面積は、例えば、重なり部分に含まれる画素の数を計数することで求めることができる。図５２にハッチングで明示した部分６５０が重なり部分の例である。ここで、算出した面積は、ｊの値（この時点では１）及び断面形状Ｘの回転角度（この時点では０度）と対応づけて記憶しておく。なお、ｊの値の代わりに、基準点Ｋから検査点Ｋjまでのベクトル（平行移動を表す）をメモリに記憶しておいてもよい。
【０１６３】
次に、位置合わせ部６２は、断面形状Ｘを３６０度回転させ終わったかどうかを判定する（Ｓ５０８）。３６０度回転させ終わっていなければ、位置合わせ部６２は、基準点Ｋを検査点Ｋjに一致させた状態で、基準点Ｋ回りに、あらかじめ定めた向き（図５２の例では反時計回り）にあらかじめ定めた単位角度（例えば１度）だけ、断面形状Ｘ（６４０ａ）を回転させる（Ｓ５１０）。そして、再びＳ５０６で、断面形状ＸとＹとの交わり部分の面積を計算し、その時点での平行移動ベクトル及び回転角度を表す情報と関連づけてメモリ等に記憶する。
【０１６４】
基準点Ｋをある検査点Ｋjに一致させた状態で、Ｓ５０６〜Ｓ５１０の処理を繰り返す。そして、断面形状Ｘを３６０度回転させ終えると、Ｓ５０８の判定結果が肯定（Ｙｅｓ）となる。この場合、位置合わせ部６２は、カウンタｊの値がｎ（検査点Ｋjの総数）に達したか否かを判定し（Ｓ５１２）、達していなければｊを１増加させて（Ｓ５１４）、ステップＳ５０４に戻る。すなわち、次の検査点Ｋjについて、同様の処理（Ｓ５０４〜Ｓ５１０）を繰り返す。
【０１６５】
Ｓ５０４〜Ｓ５１４の処理をｊがｎに達するまで繰り返すと、Ｓ５１２の判定結果が肯定となる。この場合、位置合わせ部６２は、メモリ等に記憶した重なり部分の面積の最大値を求める。断面形状Ｘ（６４０ａ）とＹ（６４０ｂ）の重なり部分の面積が最大となった状態を図５３に例示する。位置合わせ部６２は、その面積の最大値に対応づけて記憶された平行移動量（ベクトル）及び回転角度だけ、今回の軟骨三次元画像を平行移動及び回転させる（Ｓ５１６）。
【０１６６】
以上の処理により、長手軸断面形状を用いた位置合わせが完了する。この位置合わせは、今回の軟骨三次元画像を平行移動させ、短手軸回りに回転させるものである。
【０１６７】
この後、Ｓ４１４で短手軸断面形状について同様の処理（図４９）を行うことにより、今回の軟骨三次元画像を更に平行移動及び長手軸回りに回転させ、前回の軟骨三次元画像に位置合わせすることができる。
【０１６８】
図４９の手順では、今回の断面形状Ｘの基準点を前回の断面形状Ｙの全域に渡って設定された検査点の全てに対してそれぞれ移動させた場合について、それぞれ検査を行ったが、検査点の分布範囲を絞り込み、検査点の数を減らすこともできる。例えば、今回の断面形状Ｘの軟骨荷重部を基準点とし、前回の断面形状Ｙにおける軟骨荷重部の近傍のあらかじめ定めた範囲に検査点を設定するようにしてもよい。こうすることで、計算回数を低減することができる。
【０１６９】
以上のように今回と前回の軟骨三次元画像を位置合わせすることで、それら両者を精度よく比較することができる。例えば、位置合わせをした後では、前回又は今回の軟骨三次元画像のいずれか一方の画像上で注目点を指定すれば、他方の画像上でその注目点に該当する点を特定することができる。今回と前回の軟骨三次元画像において各々の注目点での軟骨厚みを計算すれば、今回と前回とでほぼ同じ部位の厚みを求めることができる。
【０１７０】
したがって、図３に示した経時変化算出部６４は、例えば診断者から指定された同一点での軟骨厚みを、今回及び前回の軟骨三次元画像（又は軟骨輪郭形状）から求め、求めた両者の厚みを例えば並べて表示するための画像を生成することができる。また、その同一点での厚みが前回から今回までにどれだけ変化したか（増加又は減少）を計算し、その変化量を表示することもできる。
【０１７１】
また、位置合わせを行えば、診断者が前回又は今回の軟骨三次元画像のうちの一方の上で、広さを持つ関心領域（例えば軟骨荷重部とその近傍範囲）を指定すると、他方の三次元画像上でそれに対応する関心領域が定まる。したがって、経時変化算出部６４は、前回と今回との間で、同じ関心領域内の複数の点での軟骨厚みの統計情報（平均、分散、分布マップなど）をそれぞれ求めることができる。また、前回と今回での同じ関心領域での統計情報同士の差や比較結果なども、経時変化を示す分析結果の一種として求めることができる。
【０１７２】
また、超音波計測により得られた膝内部の生のボリュームデータと軟骨抽出結果の位置関係は既知なので、前回と今回の軟骨三次元画像同士の位置合わせのための平行移動及び回転と同じだけ、今回の生のボリュームデータを平行移動及び回転させれば、今回のボリュームデータを前回のボリュームデータに位置合わせすることができる。
【０１７３】
以上では、前回の軟骨三次元画像を基準とし、これに今回のものを位置合わせする場合を説明したが、位置合わせは前回と今回のどちらを基準にしても構わない。また、例えば基準となるＸＹＺ座標系を定めておき、前回と今回の軟骨三次元画像の両方をそれら基準の座標系に位置合わせするようにしてもよい。この場合、例えば軟骨荷重部を基準座標系の原点とし、軟骨の長手軸、短手軸、三次元画像において軟骨荷重部が正面を向いた状態での視線方向を、例えばＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の正の方向に一致するように位置合わせ（座標変換）すればよい。
【０１７４】
また、以上の例では、今回新たに計測した軟骨形状と、記憶された前回の軟骨形状とを位置合わせして比較した。しかしながら、当業者ならば理解できるように、上述の位置合わせ処理は、前回と今回の計測結果の位置合わせに限らず、同じ被検者についての異なる２時点での計測結果同士の位置合わせ一般に適用可能である。例えば、データベース６０に蓄積された同一被検者の過去の複数時点での計測結果情報の中から、診断者が２以上の各時点での軟骨形状を読み出し、それらを上述の処理により相互に位置合わせすることができる。
【０１７５】
以上の例では、同一被検者の異なる時点の軟骨形状同士を位置合わせする基準として、軟骨の長手軸方向（又は短手軸方向）をユーザに指定させた。しかし、長手軸方向（又は短手軸方向）の代わりに、軟骨の形状における他の特徴的な方向を基準方向としてユーザに指定させてもよい。
【０１７６】
以上に説明した例では、図３に示したように、画像前処理部２２及び軟骨抽出部２４は、三次元データメモリ２０内の座標変換後のボリュームデータに対して処理を行った。しかし、これは一例に過ぎない。この代わりに、電子走査により得られる１フレームの画像ごとに、画像前処理部２２及び軟骨抽出部２４が処理を行ってもよい。この場合の装置構成の例を図５４に示す。図５４において、図３と同様の構成要素には同一符号を付して説明を省略する。
【０１７７】
図５４の例では、送受信部１６により求められた１電子走査フレームの画像データがフレームメモリ５２に蓄積される。画像前処理部２２はこのフレームメモリ５２内の画像データに対して上述の前処理を行い、軟骨抽出部２４はその前処理結果に対して上述の軟骨抽出処理を行う。そして、座標変換部５４は、軟骨抽出部２４が抽出した電子走査フレームごとの軟骨輪郭の形状を、表示や保存のための共通座標系に変換し、その変換結果を三次元データメモリ２６に蓄積する。また、フレームメモリ５２内の電子走査フレームのデータは、座標変換部１８により共通座標系へと座標変換され、その変換結果が三次元データメモリ２０に格納される。
【０１７８】
また、以上の例では、軟骨に該当する部分（例えば基準点Ｒ）をユーザに指定させ、これを元に軟骨抽出を行ったが、これは必須ではない。例えば、回転軸４２（図４参照）を膝に対して適切に位置決めすることで、軟骨の画像がボリュームデータ中の、あらかじめ定めた範囲内に位置するようにすることができる。このようなボリュームデータ（あるいはその中のスライスデータ）（例えばエッジ抽出後が好適）と、例えばあらかじめ用意した軟骨の形状・サイズを表すテンプレート画像とのマッチング処理を行うことで、おおよそ軟骨であると推定される部分を求め、その中のある点乃至領域を基準点Ｒなどに選ぶことができる。このような処理は自動化することができる。
【０１７９】
また、以上では膝内部のボリュームデータを得るために、電子走査の振動子アレイ１２とメカ走査機構１４を組み合わせたプローブ１０を用いたが、この代わりに、電子的に二次元走査を行うプローブを用いてもよい。
【０１８０】
以上に説明した実施形態によれば、超音波プローブという非侵襲で、かつＭＲＩなどと比較して低コストの装置を用いて、大腿骨遠位端の軟骨の三次元形状を抽出することができる。そして、同一被検者について異なる時点で求めた軟骨形状同士を位置合わせすることで、異なる時点での軟骨の状態（例えば厚み）同士の比較精度を高めることが期待できる。
【０１８１】
また、上記実施形態では、ユーザに軟骨荷重部や長手軸などの軟骨の特徴点、特徴方向を指定させ、それた特徴点、特徴方向を合わせるように、異なる時点での軟骨形状同士を位置合わせしている。これにより、比較的少ない計算処理量で精度の高い位置合わせを実現できる。
【０１８２】
また、上記実施形態では、指定された軟骨荷重部及び長手軸方向により規定される面で三次元の軟骨形状を切断した断面同士でマッチングを行うことで、三次元形状同士のマッチングよりも計算量を低減することができる。
【０１８３】
また、上記実施形態では、プローブと大腿骨骨軸との既知の位置関係に応じて、抽出した軟骨の三次元画像の向きを調整することで、変形性膝関節症の注目部位である軟骨荷重部を見つけやすい向きの軟骨の三次元表示を生成することができる。ユーザはこの表示を見ながら、軟骨荷重部に該当する点又は範囲を、容易に指定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１８４】
【図１】膝関節の構造を説明するための、模式的な断面図である。
【図２】椅子に座った状態の膝を正面側から見たときの膝関節の状態を説明するための図である。
【図３】実施形態の超音波診断装置の機能構成の一例を示す図である。
【図４】メカニカル三次元プローブの機械走査方式の一例を説明するための模式的な側面図である。
【図５】メカニカル三次元プローブの機械走査方式の別の一例を説明するための模式的な側面図である。
【図６】メカニカル三次元プローブの機械走査方式の更に別の一例を説明するための模式的な側面図である。
【図７】超音波ビームの走査により得られる膝内部の断面画像（スライスデータ）を模式的に例示する図である。
【図８】注目画素周りの各方向の画素値分散を求める際の参照範囲（線分）を説明するための図である。
【図９】画素値分散の参照範囲（線分）をあらかじめ定めた角度間隔ごとの全ての方向について求めることを説明するための図である。
【図１０】参照範囲の線分の方向に応じて画素値分散が変化することを説明するための図である。
【図１１】分散最大の方向に対し垂直な方向に沿った、平滑化値計算のための参照画素群の例を示す図である。
【図１２】別の注目画素についての、平滑化値計算のための参照画素群の例を示す図である。
【図１３】図７のスライスデータに対し境界（輪郭）の方向を考慮した平滑化処理を施した結果を模式的に示す図である。
【図１４】平滑化処理後のスライスデータに対して反転・二値化処理を施した結果を模式的に示す図である。
【図１５】反転・二値化後のスライスデータに対するエッジ抽出結果を模式的に示す図である。
【図１６】エッジ抽出結果に対してユーザが軟骨内部の基準点Ｒを指定した様子を示す図である。
【図１７】基準点Ｒを通る縦線と軟骨輪郭との交点を説明するための図である。
【図１８】スライスデータから抽出された軟骨輪郭を模式的に示す図である。
【図１９】ユーザが１つのスライスデータ上で指定した基準点に基づき、他のスライスデータ上の基準点を自動決定するための処理の例を説明するための図である。
【図２０】ユーザが１つのスライスデータ上で指定した基準点に基づき、他のスライスデータ上の基準点を自動決定するための処理の例を説明するための図である。
【図２１】二値化されたスライスデータに対してラベリング処理を適用した結果の例を示す図である。
【図２２】膝蓋骨の影が現れた断層画像の例を模式的に示す図である。
【図２３】軟骨の抽出結果が膝蓋骨の影の影響による不正確な部分を含んでいる様子を模式的に示す図である。
【図２４】膝蓋骨の影響による不正確な部分を除去するための処理の例の全体的な手順を示すフローチャートである。
【図２５】図２４の処理における輪郭端点検出処理の例の手順を示すフローチャートである。
【図２６】膝蓋骨の影の影響による不正確な部分を含んだ軟骨輪郭において、軟骨内部の基準点Ｒを指定され、その上下の軟骨輪郭上の点Ａ，Ｂが特定された様子を示す図である。
【図２７】注目点と隣接点における接線角度の差を説明するための図である。
【図２８】注目点に対する軟骨輪郭上での隣接点を探索する際の参照ウインドウの例を示す図である。
【図２９】基準点Ｒの上下の軟骨輪郭上の点Ａ，Ｂから右方向へ探索した時に見つかった輪郭端点の例を示す図である。
【図３０】右端の上下の輪郭端点同士を結ぶことで生成された、膝蓋骨の影の影響による不正確な部分が除かれた軟骨輪郭の例を示す図である。
【図３１】軟骨抽出のためのＲＯＩ設定における軸指定を説明するための図である。
【図３２】ＲＯＩ設定における長軸断面での曲線指定を説明するための図である。
【図３３】ＲＯＩ設定における短軸断面でのＲＯＩ輪郭指定を説明するための図である。
【図３４】ＲＯＩ輪郭を曲線に沿って移動させることで、三次元的なＲＯＩを形成することを説明するための図である。
【図３５】厚み計算部の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図３６】厚み計算の対象点Ａの指定操作を説明するための図である。
【図３７】対象点Ａに対応する法線計算のための参照点Ｂ，Ｃ，Ｄの決定の仕方の例を説明するための図である。
【図３８】参照点の三次元座標を、その周囲近傍の複数の点の三次元座標も反映させて決定する処理を説明するための図である。
【図３９】対象点Ａを通る法線を説明するための図である。
【図４０】対象点Ａでの軟骨の厚みの求め方を説明するための図である。
【図４１】定量化処理部の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図４２】軟骨荷重部近傍の複数の点の例を示す図である。
【図４３】大腿骨遠位端の軟骨の内側顆の広い範囲に渡って設定された厚みの計算対象点を例示する図である。
【図４４】軟骨の三次元表示に、軟骨の厚みの分布を重畳表示した表示画像を模式的に示す図である。
【図４５】対象範囲における軟骨厚みの頻度分布の例を示す図である。
【図４６】計測日時の異なる軟骨同士の位置合わせの全体的な手順の一例を示すフローチャートである。
【図４７】今回及び前回に計測された軟骨の三次元画像上での、軟骨荷重部を通る長手軸及び短手軸の設定について説明するための図である。
【図４８】今回及び前回に計測された軟骨の、長手軸を通る断面での断面画像の例を示す図である。
【図４９】計測日時の異なる軟骨同士の位置合わせにおける個別の軸についての位置合わせの手順の例を示すフローチャートである。
【図５０】今回及び前回に計測された軟骨の断面画像に設定された基準点、及び各検査点を説明するための図である。
【図５１】今回の軟骨の断面画像の基準点を、前回の軟骨の断面画像の第１の検査点の位置に平行移動させた状態を示す図である。
【図５２】今回及び前回に計測された軟骨の断面画像の重なり部分を説明するための図である。
【図５３】今回及び前回に計測された軟骨の断面画像の重なり部分が最大となった状態を例示する図である。
【図５４】電子走査フレームごとに軟骨抽出を行う場合の超音波診断装置の構成例を示す図である。
【符号の説明】
【０１８５】
１０ メカニカル三次元プローブ、１２ 振動子アレイ、１４ メカ走査機構、１６ 送受信部、１８ 座標変換部、２０ 三次元データメモリ、２２ 画像前処理部、２４ 軟骨抽出部、２６ 三次元データメモリ、２８ 画像形成部、３０ 表示部、３２ 入力部、３４ 抽出ＲＯＩ設定部、４０ 振動子部、４２ 回転軸、４４ アーム、４６ スタンドオフ、１００ 大腿骨。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
屈曲した膝の正面側の体表面から超音波ビームを走査することにより、膝内部の大腿骨遠位端の軟骨を含む三次元領域についてのボリュームデータを取得する送受波手段と、
前記ボリュームデータにおける各ボクセルのエコーレベル値に基づき、前記ボリュームデータから前記軟骨に対応する部分を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記軟骨に対応する部分の三次元形状情報を蓄積する蓄積手段と、
前記蓄積手段に蓄積された過去の前記軟骨に対応する部分の三次元形状情報が表す第１の軟骨形状と、前記送受波手段により取得されたボリュームデータから前記抽出手段が抽出した現在の前記軟骨に対応する部分の三次元形状情報又は前記蓄積手段に蓄積された過去の前記軟骨に対応する部分の三次元形状情報が表す第２の軟骨形状と、を位置合わせする位置合わせ手段と、
を備える超音波診断装置。
【請求項２】
前記位置合わせ手段は、前記第１の軟骨形状及び前記第２の軟骨形状の各々において軟骨荷重部に該当する点の指定をユーザから受け付け、指定された軟骨荷重部が一致するように前記第１の軟骨形状と前記第２の軟骨形状を位置合わせする、ことを特徴とする請求項１記載の超音波診断装置。
【請求項３】
前記位置合わせ手段は、前記第１の軟骨形状及び前記第２の軟骨形状の各々において軟骨の形状に応じた軸方向の指定をユーザから受け付け、指定された軸方向が一致するように前記第１の軟骨形状と前記第２の軟骨形状を位置合わせする、ことを特徴とする請求項２記載の超音波診断装置。
【請求項４】
前記位置合わせ手段は、前記第１の軟骨形状及び前記第２の軟骨形状の各々について、前記軟骨荷重部と前記軸方向と前記大腿骨の骨軸の方向とにより規定される第１の平面での断面形状を求め、前記第１の軟骨形状についての前記断面形状と前記第２の軟骨形状についての前記断面形状とのマッチングにより、前記第１の軟骨形状と前記第２の軟骨形状を位置合わせする、ことを特徴とする請求項３記載の超音波診断装置。
【請求項５】
前記位置合わせ手段は、更に、前記第１の軟骨形状及び前記第２の軟骨形状の各々について、前記軟骨荷重部から前記大腿骨の骨軸の方向に延びる直線を含む平面であって、前記第１の平面とは異なる第２の平面での断面形状をそれぞれ求め、前記第１の軟骨形状の前記第２の平面についての断面形状と前記第２の軟骨形状の前記第２の平面についての断面形状とのマッチングにより、前記第１の軟骨形状と前記第２の軟骨形状を位置合わせする、ことを特徴とする請求項４記載の超音波診断装置。
【請求項６】
前記位置合わせ手段は、前記送受波手段と前記大腿骨の骨軸との配置関係に応じて、前記第１の軟骨形状及び前記第２の軟骨形状を、前記骨軸に沿って前記膝の外側から前記軟骨を見る方向で見たときの画像をそれぞれ生成して表示装置に表示させ、それら各画像上で軟骨荷重部をそれぞれユーザに指定させる、ことを特徴とする請求項２記載の超音波診断装置。
【請求項１】
屈曲した膝の正面側の体表面から超音波ビームを走査することにより、膝内部の大腿骨遠位端の軟骨を含む三次元領域についてのボリュームデータを取得する送受波手段と、
前記ボリュームデータにおける各ボクセルのエコーレベル値に基づき、前記ボリュームデータから前記軟骨に対応する部分を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記軟骨に対応する部分の三次元形状情報を蓄積する蓄積手段と、
前記蓄積手段に蓄積された過去の前記軟骨に対応する部分の三次元形状情報が表す第１の軟骨形状と、前記送受波手段により取得されたボリュームデータから前記抽出手段が抽出した現在の前記軟骨に対応する部分の三次元形状情報又は前記蓄積手段に蓄積された過去の前記軟骨に対応する部分の三次元形状情報が表す第２の軟骨形状と、を位置合わせする位置合わせ手段と、
を備える超音波診断装置。
【請求項２】
前記位置合わせ手段は、前記第１の軟骨形状及び前記第２の軟骨形状の各々において軟骨荷重部に該当する点の指定をユーザから受け付け、指定された軟骨荷重部が一致するように前記第１の軟骨形状と前記第２の軟骨形状を位置合わせする、ことを特徴とする請求項１記載の超音波診断装置。
【請求項３】
前記位置合わせ手段は、前記第１の軟骨形状及び前記第２の軟骨形状の各々において軟骨の形状に応じた軸方向の指定をユーザから受け付け、指定された軸方向が一致するように前記第１の軟骨形状と前記第２の軟骨形状を位置合わせする、ことを特徴とする請求項２記載の超音波診断装置。
【請求項４】
前記位置合わせ手段は、前記第１の軟骨形状及び前記第２の軟骨形状の各々について、前記軟骨荷重部と前記軸方向と前記大腿骨の骨軸の方向とにより規定される第１の平面での断面形状を求め、前記第１の軟骨形状についての前記断面形状と前記第２の軟骨形状についての前記断面形状とのマッチングにより、前記第１の軟骨形状と前記第２の軟骨形状を位置合わせする、ことを特徴とする請求項３記載の超音波診断装置。
【請求項５】
前記位置合わせ手段は、更に、前記第１の軟骨形状及び前記第２の軟骨形状の各々について、前記軟骨荷重部から前記大腿骨の骨軸の方向に延びる直線を含む平面であって、前記第１の平面とは異なる第２の平面での断面形状をそれぞれ求め、前記第１の軟骨形状の前記第２の平面についての断面形状と前記第２の軟骨形状の前記第２の平面についての断面形状とのマッチングにより、前記第１の軟骨形状と前記第２の軟骨形状を位置合わせする、ことを特徴とする請求項４記載の超音波診断装置。
【請求項６】
前記位置合わせ手段は、前記送受波手段と前記大腿骨の骨軸との配置関係に応じて、前記第１の軟骨形状及び前記第２の軟骨形状を、前記骨軸に沿って前記膝の外側から前記軟骨を見る方向で見たときの画像をそれぞれ生成して表示装置に表示させ、それら各画像上で軟骨荷重部をそれぞれユーザに指定させる、ことを特徴とする請求項２記載の超音波診断装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図９】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３２】
【図３３】
【図３４】
【図３５】
【図３６】
【図３７】
【図３８】
【図３９】
【図４０】
【図４１】
【図４２】
【図４３】
【図４５】
【図４６】
【図４７】
【図４９】
【図５０】
【図５１】
【図５２】
【図５３】
【図５４】
【図７】
【図８】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図２１】
【図２２】
【図４４】
【図４８】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図９】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
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【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３２】
【図３３】
【図３４】
【図３５】
【図３６】
【図３７】
【図３８】
【図３９】
【図４０】
【図４１】
【図４２】
【図４３】
【図４５】
【図４６】
【図４７】
【図４９】
【図５０】
【図５１】
【図５２】
【図５３】
【図５４】
【図７】
【図８】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図２１】
【図２２】
【図４４】
【図４８】
【公開番号】特開２０１０−３０５（Ｐ２０１０−３０５Ａ）
【公開日】平成２２年１月７日（２０１０．１．７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−１６３６７２（Ｐ２００８−１６３６７２）
【出願日】平成２０年６月２３日（２００８．６．２３）
【出願人】（３９００２９７９１）アロカ株式会社 (899)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年１月７日（２０１０．１．７）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年６月２３日（２００８．６．２３）
【出願人】（３９００２９７９１）アロカ株式会社 (899)
【Ｆターム（参考）】
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