JP2000023978A - 弾性変形を検出する方法及び超音波検査装置 - Google Patents
弾性変形を検出する方法及び超音波検査装置Info
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-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
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- A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 本発明は、殆どノイズを含まない優れたコン
トラストを有する組織内弾性変形の再生画像の生成方法
の提供を目的とする。 【解決手段】 所定の軸方向に外圧が加えられた柔組織
の弾性変形を検出する本発明の方法は、組織内の軸方向
変位場を推定し、有限要素モデルによる基本弾性係数の
分布画像と、軸方向変位場との間の距離を最小化する演
算により弾性係数推定量を決定し、基本弾性係数値が各
基本弾性係数に固有の平均値の付近に中心が定められた
均一な間隔内に収まるように、基本弾性係数の夫々の値
に与えられる軸方向変位の関数を係数として有する対角
正規化行列を用いて弾性係数推定量の解を正規化する。
トラストを有する組織内弾性変形の再生画像の生成方法
の提供を目的とする。 【解決手段】 所定の軸方向に外圧が加えられた柔組織
の弾性変形を検出する本発明の方法は、組織内の軸方向
変位場を推定し、有限要素モデルによる基本弾性係数の
分布画像と、軸方向変位場との間の距離を最小化する演
算により弾性係数推定量を決定し、基本弾性係数値が各
基本弾性係数に固有の平均値の付近に中心が定められた
均一な間隔内に収まるように、基本弾性係数の夫々の値
に与えられる軸方向変位の関数を係数として有する対角
正規化行列を用いて弾性係数推定量の解を正規化する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、所定の軸方向に外
圧が加えられた柔組織の弾性変形を検出する方法に関す
る。本発明は、また、上記柔組織の弾性変形を検出する
方法を実施する手段が設けられた超音波検査（エコーグ
ラフィック）装置に関する。本発明は医用映像化の産業
分野で使用される。
圧が加えられた柔組織の弾性変形を検出する方法に関す
る。本発明は、また、上記柔組織の弾性変形を検出する
方法を実施する手段が設けられた超音波検査（エコーグ
ラフィック）装置に関する。本発明は医用映像化の産業
分野で使用される。
【０００２】
【従来の技術】線形摂動を称して組織弾性を再現する方
法は、引用文献：F. Kallel and M.Bertrand, “Tissue
Elasticity Reconstruction Using Linear Perturbati
on Method", IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING,
VOL.15, No.3, JUNE 1996, pp.299-313から公知であ
る。この引用文献には、静的外圧をうける柔組織の弾性
係数を、この加圧によって生じた変位の測定に基づいて
再現する方法が記載されている。この方法は逆問題を解
法する公知のアルゴリズムを利用する。このアルゴリズ
ムはニュートン・ラフソン法と称され、弾性方程式の有
限要素法を用いて変位場の集合の画像を生ずる順方向関
係式を利用し、最小自乗と言う意味で上記順方向関係を
採用し、対応した弾性係数の分布を得る。組織の軸方向
変位場の集合は、超音波信号に適用されるマルチビット
相関技術を用いて予め評価された基本データを形成す
る。ニュートン・ラフソン法に従って逆問題を解法する
ことができる行列に関する問題は、単位行列Ｉを利用す
る公知のチクホノフ(Tikhonov)正規化技術を利用して考
慮される。正規化技術は、観察されたデータの信頼性
と、解に関する先験的な情報との間の妥協を実現するた
め使用される。超音波検査画像モデルを利用して、上記
引用文献は、このアルゴリズムが１０乃至１５回の反復
で収束することを教示する。引用文献の図には、単位行
列Ｉによるチクホノフ項によって反復毎に正規化された
ニュートン・ラフソン法を利用して、ノイズを含むデー
タに基づく再生による１５回の反復で獲得された弾性係
数分布の画像が示されている。
法は、引用文献：F. Kallel and M.Bertrand, “Tissue
Elasticity Reconstruction Using Linear Perturbati
on Method", IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING,
VOL.15, No.3, JUNE 1996, pp.299-313から公知であ
る。この引用文献には、静的外圧をうける柔組織の弾性
係数を、この加圧によって生じた変位の測定に基づいて
再現する方法が記載されている。この方法は逆問題を解
法する公知のアルゴリズムを利用する。このアルゴリズ
ムはニュートン・ラフソン法と称され、弾性方程式の有
限要素法を用いて変位場の集合の画像を生ずる順方向関
係式を利用し、最小自乗と言う意味で上記順方向関係を
採用し、対応した弾性係数の分布を得る。組織の軸方向
変位場の集合は、超音波信号に適用されるマルチビット
相関技術を用いて予め評価された基本データを形成す
る。ニュートン・ラフソン法に従って逆問題を解法する
ことができる行列に関する問題は、単位行列Ｉを利用す
る公知のチクホノフ(Tikhonov)正規化技術を利用して考
慮される。正規化技術は、観察されたデータの信頼性
と、解に関する先験的な情報との間の妥協を実現するた
め使用される。超音波検査画像モデルを利用して、上記
引用文献は、このアルゴリズムが１０乃至１５回の反復
で収束することを教示する。引用文献の図には、単位行
列Ｉによるチクホノフ項によって反復毎に正規化された
ニュートン・ラフソン法を利用して、ノイズを含むデー
タに基づく再生による１５回の反復で獲得された弾性係
数分布の画像が示されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】柔組織内の異常の医学
的診断の分野において、悪性腫瘍は、組織の弾性の差違
により健康な組織及び良性腫瘍から区別される。この弾
性の差違は組織の構造の違いに起因する。肺癌診断の分
野において、悪性腫瘍、すなわち、検出が困難な皮膚深
層腫瘍及び超深層腫瘍、並びに、非常に小径の初期腫瘍
を正確かつ高信頼性で検出する非侵襲性測定法が利用可
能であることは重大な関心事である。
的診断の分野において、悪性腫瘍は、組織の弾性の差違
により健康な組織及び良性腫瘍から区別される。この弾
性の差違は組織の構造の違いに起因する。肺癌診断の分
野において、悪性腫瘍、すなわち、検出が困難な皮膚深
層腫瘍及び超深層腫瘍、並びに、非常に小径の初期腫瘍
を正確かつ高信頼性で検出する非侵襲性測定法が利用可
能であることは重大な関心事である。
【０００４】柔組織内の弾性係数の分布は直接測定でき
ない点が問題である。柔組織の圧縮に起因する変位場し
か測定することができない。しかし、このような変位は
非常に小さいので、変位の測定量は現場で直ちに使用で
きない。その逆に、弾性係数分布はデータの集合を形成
する。このデータは、組織の性質に関して適当な情報を
提供すると共に、柔組織の圧縮により生ずる変位の測定
量と関連した容易に使用可能な顕著なコントラストを有
するので非常に興味深いデータである。
ない点が問題である。柔組織の圧縮に起因する変位場し
か測定することができない。しかし、このような変位は
非常に小さいので、変位の測定量は現場で直ちに使用で
きない。その逆に、弾性係数分布はデータの集合を形成
する。このデータは、組織の性質に関して適当な情報を
提供すると共に、柔組織の圧縮により生ずる変位の測定
量と関連した容易に使用可能な顕著なコントラストを有
するので非常に興味深いデータである。
【０００５】別の問題は、弾性係数分布は、順方向関係
式を用いて変位場のデータに関連付け得ないことであ
る。他方で、変位場のデータは順方向関係式によって弾
性係数分布に関連付けられ、その結果として、組織の弾
性係数分布は、変位場のデータに基づいて逆問題を解法
する方法を用いて計算する必要がある。逆問題を解法す
る方法は、上記の引用文献に記載されている。従来の方
法は、正確ではないため、組織内の弾性係数分布の判定
による悪性腫瘍の検出のため使用できないという問題が
ある。その理由は、変位場の測定データは非常に小さ
く、このデータの取得中に非常に顕著なノイズが現れる
からである。
式を用いて変位場のデータに関連付け得ないことであ
る。他方で、変位場のデータは順方向関係式によって弾
性係数分布に関連付けられ、その結果として、組織の弾
性係数分布は、変位場のデータに基づいて逆問題を解法
する方法を用いて計算する必要がある。逆問題を解法す
る方法は、上記の引用文献に記載されている。従来の方
法は、正確ではないため、組織内の弾性係数分布の判定
による悪性腫瘍の検出のため使用できないという問題が
ある。その理由は、変位場の測定データは非常に小さ
く、このデータの取得中に非常に顕著なノイズが現れる
からである。
【０００６】上記の問題点に鑑み、本発明は請求項１に
記載されるような柔組織内の弾性変形の検出方法の提供
を目的とする。
記載されるような柔組織内の弾性変形の検出方法の提供
を目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上記本発明の目的を達成
するため、本発明による所定の軸方向に外圧が加えられ
た柔組織の弾性変形を検出する方法は、組織内の軸方向
変位場を推定し、有限要素モデルによる基本弾性係数の
分布画像と、軸方向変位場との間の距離を最小化する演
算により弾性係数推定量を決定し、基本弾性係数値が各
基本弾性係数に固有の平均値の付近に中心が定められた
均一な間隔内に収まるように、基本弾性係数の夫々の値
に与えられる軸方向変位の関数を係数として有する対角
正規化行列を用いて弾性係数推定量の解を正規化する。
するため、本発明による所定の軸方向に外圧が加えられ
た柔組織の弾性変形を検出する方法は、組織内の軸方向
変位場を推定し、有限要素モデルによる基本弾性係数の
分布画像と、軸方向変位場との間の距離を最小化する演
算により弾性係数推定量を決定し、基本弾性係数値が各
基本弾性係数に固有の平均値の付近に中心が定められた
均一な間隔内に収まるように、基本弾性係数の夫々の値
に与えられる軸方向変位の関数を係数として有する対角
正規化行列を用いて弾性係数推定量の解を正規化する。
【０００８】
【発明の実施の形態】以下、添付図面を参照して本発明
を詳細に説明する。本発明は、被検査媒体、すなわち、
超音波検査装置によって発信、受信される超音波信号を
うける媒体の異質部分を検出するため超音波検査信号を
処理する方法に関する。本発明は、被検査媒体内の弾性
係数の分布を決定するため、上記媒体内で測定された変
位場のデータに適用される正規化された逆問題解法を用
いて、超音波検査信号を処理することに基づく。本発明
は、組織内の弾性係数の分布を決定することによる悪性
腫瘍の検出、並びに、悪性腫瘍のサイズの決定のため適
用できる点に魅力がある。
を詳細に説明する。本発明は、被検査媒体、すなわち、
超音波検査装置によって発信、受信される超音波信号を
うける媒体の異質部分を検出するため超音波検査信号を
処理する方法に関する。本発明は、被検査媒体内の弾性
係数の分布を決定するため、上記媒体内で測定された変
位場のデータに適用される正規化された逆問題解法を用
いて、超音波検査信号を処理することに基づく。本発明
は、組織内の弾性係数の分布を決定することによる悪性
腫瘍の検出、並びに、悪性腫瘍のサイズの決定のため適
用できる点に魅力がある。
【０００９】図１においてテクスチャ１１として表され
る媒体は、例えば、肺組織である。連続的に可変である
圧力Ｐは肺組織に印加され、変位場は超音波信号励起を
組織の領域に照射し、超音波信号に相関手法を適用する
することにより決定される。より詳細に説明すると、圧
力Ｐは連続的に増加し、モータ１３によって駆動される
コンプレッサ１２を用いて印加される。加圧される肺組
織のゾーン１１は、超音波検査装置１００のプローブ１
０が当てられる固定面Ｆ１と、コンプレッサ１２の圧力
Ｐが垂直方向に印加される平行面Ｆ２とを有する。図１
に示されるような本発明による装置において、面Ｆ２に
向けられたコンプレッサ１２の移動壁は面Ｆ１の方向に
一定速度（ベクトルｖ）で動かされる。固定面Ｆ１に当
てられるプローブ１０は、励起中に面Ｆ２の方向と平行
にＲＦ信号をテクスチャ１１に照射する。Ｚ軸方向の励
起線は、面Ｆ１及びＦ２と垂直に、かつ、コンプレッサ
１２の加圧方向とは平行に延在する。この励起は超音波
検査装置１００によって生成され、超音波検査装置１０
０は、ＲＦ信号をＺ軸と平行に組織１１に集束させ、面
Ｆ１と平行に延在するＸ軸と平行に直線的に励起信号Ｒ
Ｆを用いて走査する集束・走査システム１１０を含む。
Ｘ軸方向の走査は、循環周期Ｔを有する所定の数Ｎ本の
励起線に沿って行われる。Ｚ軸に平行な１からＮまでの
Ｎ回の励起が行われるとき、プローブは所定の励起線に
対し周期ＮＴを有する１乃至ＮのＮ回の励起で更新を始
める。プローブは弾性変形検査システム２００に与えら
れる超音波検査信号をテクスチャ１１から応答として受
信する。好ましくは、プローブは、循環励起を発信する
線形検出器の配列により構成される。システム２００
は、プローブによって送信され、テクスチャ１１内の所
定の場所から発生した各信号の相関を実時間で実行する
１ビット時間的相関システム２１０を含む。相関システ
ム２１０は、プローブの２回の連続した励起に関係し、
所定の場所から発生した信号の相関を行い、各励起線上
でプローブによって調べられる構造体１１の各点の変位
の振幅を得る。コンプレッサ１２の動作中に、この方法
は、連続的かつ実時間的に、テクスチャ１１を形成する
構造体の変位場の画像を供給する。
る媒体は、例えば、肺組織である。連続的に可変である
圧力Ｐは肺組織に印加され、変位場は超音波信号励起を
組織の領域に照射し、超音波信号に相関手法を適用する
することにより決定される。より詳細に説明すると、圧
力Ｐは連続的に増加し、モータ１３によって駆動される
コンプレッサ１２を用いて印加される。加圧される肺組
織のゾーン１１は、超音波検査装置１００のプローブ１
０が当てられる固定面Ｆ１と、コンプレッサ１２の圧力
Ｐが垂直方向に印加される平行面Ｆ２とを有する。図１
に示されるような本発明による装置において、面Ｆ２に
向けられたコンプレッサ１２の移動壁は面Ｆ１の方向に
一定速度（ベクトルｖ）で動かされる。固定面Ｆ１に当
てられるプローブ１０は、励起中に面Ｆ２の方向と平行
にＲＦ信号をテクスチャ１１に照射する。Ｚ軸方向の励
起線は、面Ｆ１及びＦ２と垂直に、かつ、コンプレッサ
１２の加圧方向とは平行に延在する。この励起は超音波
検査装置１００によって生成され、超音波検査装置１０
０は、ＲＦ信号をＺ軸と平行に組織１１に集束させ、面
Ｆ１と平行に延在するＸ軸と平行に直線的に励起信号Ｒ
Ｆを用いて走査する集束・走査システム１１０を含む。
Ｘ軸方向の走査は、循環周期Ｔを有する所定の数Ｎ本の
励起線に沿って行われる。Ｚ軸に平行な１からＮまでの
Ｎ回の励起が行われるとき、プローブは所定の励起線に
対し周期ＮＴを有する１乃至ＮのＮ回の励起で更新を始
める。プローブは弾性変形検査システム２００に与えら
れる超音波検査信号をテクスチャ１１から応答として受
信する。好ましくは、プローブは、循環励起を発信する
線形検出器の配列により構成される。システム２００
は、プローブによって送信され、テクスチャ１１内の所
定の場所から発生した各信号の相関を実時間で実行する
１ビット時間的相関システム２１０を含む。相関システ
ム２１０は、プローブの２回の連続した励起に関係し、
所定の場所から発生した信号の相関を行い、各励起線上
でプローブによって調べられる構造体１１の各点の変位
の振幅を得る。コンプレッサ１２の動作中に、この方法
は、連続的かつ実時間的に、テクスチャ１１を形成する
構造体の変位場の画像を供給する。
【００１０】このため、被検査テクスチャ１１のゾーン
内の変位場の画像は離散化される。プローブによる複数
回の走査によって生成される信号は記憶されない。これ
らの信号は、例えば、図３に示されるように等変位線の
形式で構造体の各点の変位の画像を与える１ビット時間
的相関システム２１０によってそのまま相関が計算され
る。また、本発明の方法は、実時間で実現される弾性係
数分布の再生と共に、従来技術によって得られる再生像
よりも少ないノイズしか含まない再生像を実現するた
め、耐ノイズ性のある弾性係数分布を決定する特定の手
段に関係する。
内の変位場の画像は離散化される。プローブによる複数
回の走査によって生成される信号は記憶されない。これ
らの信号は、例えば、図３に示されるように等変位線の
形式で構造体の各点の変位の画像を与える１ビット時間
的相関システム２１０によってそのまま相関が計算され
る。また、本発明の方法は、実時間で実現される弾性係
数分布の再生と共に、従来技術によって得られる再生像
よりも少ないノイズしか含まない再生像を実現するた
め、耐ノイズ性のある弾性係数分布を決定する特定の手
段に関係する。
【００１１】相関システム２１０によって計算された変
位は、超音波検査装置を用いて検査される領域の構造体
の変位の直接的な測定から得られることに注意する必要
がある。これらの変位は、放射線状であり、加圧Ｐと平
行し、組織１１に印加される外圧Ｐの影響下で得られ
る。好ましくは、数回の走査の系列は、系列の間に、コ
ンプレッサの面Ｆ２の（ベクトルｖ）×ＮＴに一致する
等しい圧縮又は変位を使用し、次に、相関システム２１
０により供給されるデータを平均化して行われる。この
方法により、変位場の取得のためのシステム又はステッ
プ２１０において高精度が実現される。
位は、超音波検査装置を用いて検査される領域の構造体
の変位の直接的な測定から得られることに注意する必要
がある。これらの変位は、放射線状であり、加圧Ｐと平
行し、組織１１に印加される外圧Ｐの影響下で得られ
る。好ましくは、数回の走査の系列は、系列の間に、コ
ンプレッサの面Ｆ２の（ベクトルｖ）×ＮＴに一致する
等しい圧縮又は変位を使用し、次に、相関システム２１
０により供給されるデータを平均化して行われる。この
方法により、変位場の取得のためのシステム又はステッ
プ２１０において高精度が実現される。
【００１２】ステップ２１０において、変位場のデータ
は、相関方法によって獲得された離散化された超音波画
像の各画素毎に基本変位ｄ1 ，．．．，ｄi ，．．．，
ｄnの形式で計算される。基本変位のデータは変位デー
タベクトルであるベクトルｄ（以下、ｄのように表記す
る場合もある）により構成される。変位ベクトルｄは、
次式（１）のように表される順方向関係Ｆによっていわ
ゆる弾性係数ベクトル（又はヤング率）ｅに関係付けら
れる。
は、相関方法によって獲得された離散化された超音波画
像の各画素毎に基本変位ｄ1 ，．．．，ｄi ，．．．，
ｄnの形式で計算される。基本変位のデータは変位デー
タベクトルであるベクトルｄ（以下、ｄのように表記す
る場合もある）により構成される。変位ベクトルｄは、
次式（１）のように表される順方向関係Ｆによっていわ
ゆる弾性係数ベクトル（又はヤング率）ｅに関係付けら
れる。
【００１３】ｄ＝Ｆ（ｅ） （１） 弾性係数ベクトルｅは、離散化画像の各画素
ｐ1 ，．．．，ｐi ，．．．，ｐ n に関係する夫々の基
本変位に対応する基本弾性係数ｅ1 ，．．．，
ｅi ，．．．，ｅn により構成される。関係Ｆ（ｅ）
は、基本弾性係数の分布、すなわち、ベクトルｅの有限
要素モデルを用いて実現される画像であることが知られ
ている。有限要素モデルは、弾性方程式に適用され得る
当業者に公知の計算技術である。
ｐ1 ，．．．，ｐi ，．．．，ｐ n に関係する夫々の基
本変位に対応する基本弾性係数ｅ1 ，．．．，
ｅi ，．．．，ｅn により構成される。関係Ｆ（ｅ）
は、基本弾性係数の分布、すなわち、ベクトルｅの有限
要素モデルを用いて実現される画像であることが知られ
ている。有限要素モデルは、弾性方程式に適用され得る
当業者に公知の計算技術である。
【００１４】効率的に解決されるべき問題は、変位場を
生成した被検査領域内の弾性係数の分布を与えるベクト
ルｅの決定である。ベクトルｅの決定によって、離散化
画像の各画素に関係する基本弾性係数により形成された
弾性係数の画像の形成が可能になる。ベクトルｅの値
は、次式（２）による逆問題を解法することにより関係
式（１）に基づいて獲得される。
生成した被検査領域内の弾性係数の分布を与えるベクト
ルｅの決定である。ベクトルｅの決定によって、離散化
画像の各画素に関係する基本弾性係数により形成された
弾性係数の画像の形成が可能になる。ベクトルｅの値
は、次式（２）による逆問題を解法することにより関係
式（１）に基づいて獲得される。
【００１５】
【数１】
【００１６】式中、
【００１７】
【外１】
【００１８】は、ベクトルｅの推定量であり、以下の説
明では、「ベクトルｅの推定量」と表記することがあ
る。弾性係数ベクトルｅの推定量であるベクトルｅの推
定量は、図１に示されたステップ２１０の測定によって
獲得されたデータｄと、有限要素モデルを用いて実現さ
れた画像Ｆ（ｅ）との間の距離 ｜｜ｄ−Ｆ（ｅ）｜｜2 を最小化する値である。ベクトルｅの推定量は、有限要
素モデルに挿入された後、ステップ２１０で測定された
ベクトルｄをできる限り良好に近似するベクトルｄの値
を生成するベクトルｅの決定を可能にする。
明では、「ベクトルｅの推定量」と表記することがあ
る。弾性係数ベクトルｅの推定量であるベクトルｅの推
定量は、図１に示されたステップ２１０の測定によって
獲得されたデータｄと、有限要素モデルを用いて実現さ
れた画像Ｆ（ｅ）との間の距離 ｜｜ｄ−Ｆ（ｅ）｜｜2 を最小化する値である。ベクトルｅの推定量は、有限要
素モデルに挿入された後、ステップ２１０で測定された
ベクトルｄをできる限り良好に近似するベクトルｄの値
を生成するベクトルｅの決定を可能にする。
【００１９】上記の関係式（２ａ）は従来技術としての
引用文献から公知であり、ニュートン・ラフソン法と称
される。このアルゴリズムを用いることにより、距離 ｜｜ｄ−Ｆ（ｅ）｜｜2 の最小値を反復的に、例えば、従来技術の場合に１０乃
至１５回の反復によって、計算できるようになる。ニュ
ートン・ラフソン法は、次式（２ｂ）で表される距離の
反復最小化を利用するアルゴリズムである。
引用文献から公知であり、ニュートン・ラフソン法と称
される。このアルゴリズムを用いることにより、距離 ｜｜ｄ−Ｆ（ｅ）｜｜2 の最小値を反復的に、例えば、従来技術の場合に１０乃
至１５回の反復によって、計算できるようになる。ニュ
ートン・ラフソン法は、次式（２ｂ）で表される距離の
反復最小化を利用するアルゴリズムである。
【００２０】 ［ｄ−Ｆ（ｅ）］T ［ｄ−Ｆ（ｅ）］ （２ｂ） この最小化は、Ｆの連続的な１次線形近似を用いて実行
される。このアルゴリズムの第１回目の反復は、次式
（３）によって表される順問題と関連した逆問題を解法
することにより、ベクトルｅの線形推定の問題を取り扱
えるようにする。ｄ ＝Ｓｅ＋ｂ （３） 式中、Ｓは、計算方法が従来技術としての上記の引用文
献に記載され、ベクトルｄの関数である感度行列であ
り、ｂはガウス白色雑音である。その結果として、ニュ
ートン・ラフソン法の第１回目の反復は、次式（４）に
従って新規な方法で表現される。
される。このアルゴリズムの第１回目の反復は、次式
（３）によって表される順問題と関連した逆問題を解法
することにより、ベクトルｅの線形推定の問題を取り扱
えるようにする。ｄ ＝Ｓｅ＋ｂ （３） 式中、Ｓは、計算方法が従来技術としての上記の引用文
献に記載され、ベクトルｄの関数である感度行列であ
り、ｂはガウス白色雑音である。その結果として、ニュ
ートン・ラフソン法の第１回目の反復は、次式（４）に
従って新規な方法で表現される。
【００２１】
【数２】
【００２２】この公知のアルゴリズムは、アルゴリズム
の収束性に関する問題と、解の不安定性に関する問題と
が避けられないという欠点を含み、これらの問題は、超
音波によって獲得された変位分布の画像内で顕著である
ノイズに関連付けられることが認められる。ノイズに起
因して解が不安定化する逆問題は、巧く提起された問題
ではない。従来技術の引用文献によれば、この問題は、
以下の式（５）に従って、正規化項をニュートン・ラフ
ソン法（４）に適用するチクホノフ正規化法によって解
決される。
の収束性に関する問題と、解の不安定性に関する問題と
が避けられないという欠点を含み、これらの問題は、超
音波によって獲得された変位分布の画像内で顕著である
ノイズに関連付けられることが認められる。ノイズに起
因して解が不安定化する逆問題は、巧く提起された問題
ではない。従来技術の引用文献によれば、この問題は、
以下の式（５）に従って、正規化項をニュートン・ラフ
ソン法（４）に適用するチクホノフ正規化法によって解
決される。
【００２３】
【数３】
【００２４】このチクホノフ正規化項は次のように表現
される。 λｅＩ T ｅ チクホノフ正規化項は、ノイズの影響を減少させるため
ニュートン・ラフソン法に適用される「平滑化」拘束条
件である。この項は、完全に等しい正規化係数を全ての
基本弾性係数ｅ1 ，．．．，ｅi ，．．．，ｅn を推定
量の解を平滑化する。換言すれば、正規化項において、
正規化行列は、完全に等しい係数が割り当てられた単位
行列Ｉである。ベクトルｅの推定量が最小値を計算する
式（３）において、距離及び正規化項は、できる限り小
さいことが必要である。チクホノフ正規化項は、当業者
に公知の通り以下の式で表される。
される。 λｅＩ T ｅ チクホノフ正規化項は、ノイズの影響を減少させるため
ニュートン・ラフソン法に適用される「平滑化」拘束条
件である。この項は、完全に等しい正規化係数を全ての
基本弾性係数ｅ1 ，．．．，ｅi ，．．．，ｅn を推定
量の解を平滑化する。換言すれば、正規化項において、
正規化行列は、完全に等しい係数が割り当てられた単位
行列Ｉである。ベクトルｅの推定量が最小値を計算する
式（３）において、距離及び正規化項は、できる限り小
さいことが必要である。チクホノフ正規化項は、当業者
に公知の通り以下の式で表される。
【００２５】
【数４】
【００２６】式中、値ｅi はベクトルｅの基本係数であ
る。反復中にチクホノフ正規化が適用されるニュートン
・ラフソン法は、全てのｅi が同じ力で零に向けて押さ
れる解を選択する。この正規化方法によれば、ベクトル
ｅの要素ｅi の弾性係数に関係した変位場に含まれる情
報は、添え字ｉによって明確化されたｅi の場所とは無
関係であると考えられる。しかし、残念ながら、このよ
うな理想的な状況は決して得られない。
る。反復中にチクホノフ正規化が適用されるニュートン
・ラフソン法は、全てのｅi が同じ力で零に向けて押さ
れる解を選択する。この正規化方法によれば、ベクトル
ｅの要素ｅi の弾性係数に関係した変位場に含まれる情
報は、添え字ｉによって明確化されたｅi の場所とは無
関係であると考えられる。しかし、残念ながら、このよ
うな理想的な状況は決して得られない。
【００２７】したがって、本発明は、ノイズに対し強
く、ニュートン・ラフソン法に適用することが意図され
た新規の正規化方法を提供する。本発明によって解決さ
れることが意図された問題の中で、順方向関係式（１）
によって弾性係数ベクトルに関連付けられた変位場の測
定量はノイズの影響をうけ、この測定量は獲得された被
検査領域のゾーンに依存するので、異なる被検査ゾーン
から発生したデータは、画一的な方法で取り扱えない。
したがって、本発明による正規化方法は、被検査領域が
他のゾーンよりも非常に高いレベルの情報を含むゾーン
を包含する事実の認識に基づいている。この結果とし
て、本発明による正規化方法は、変位の測定量の変動
と、この測定量から得られ、レベルに起因し、かつ、被
検査領域内での場所に起因して、この情報に付随する信
頼性を考慮するため弾性係数ベクトルの各要素に割り当
てられるべき係数又は加重の決定に基づく。
く、ニュートン・ラフソン法に適用することが意図され
た新規の正規化方法を提供する。本発明によって解決さ
れることが意図された問題の中で、順方向関係式（１）
によって弾性係数ベクトルに関連付けられた変位場の測
定量はノイズの影響をうけ、この測定量は獲得された被
検査領域のゾーンに依存するので、異なる被検査ゾーン
から発生したデータは、画一的な方法で取り扱えない。
したがって、本発明による正規化方法は、被検査領域が
他のゾーンよりも非常に高いレベルの情報を含むゾーン
を包含する事実の認識に基づいている。この結果とし
て、本発明による正規化方法は、変位の測定量の変動
と、この測定量から得られ、レベルに起因し、かつ、被
検査領域内での場所に起因して、この情報に付随する信
頼性を考慮するため弾性係数ベクトルの各要素に割り当
てられるべき係数又は加重の決定に基づく。
【００２８】従来技術の式（５ａ）において、チクホノ
フ項によって正規化されたニュートン・ラフソン法は、
各反復中に次式で表される費用関数Ｃの最小化を行う。 Ｃ＝［（ｄ−Ｓｅ） T （ｄ−Ｓｅ）＋λｅ T Ｉｅ］ （６） この費用関数Ｃは新しい形式では次式（５ｂ）によって
表現されるチクホノフ項を用いて正規化されたニュート
ン・ラフソン法を実現し得る。
フ項によって正規化されたニュートン・ラフソン法は、
各反復中に次式で表される費用関数Ｃの最小化を行う。 Ｃ＝［（ｄ−Ｓｅ） T （ｄ−Ｓｅ）＋λｅ T Ｉｅ］ （６） この費用関数Ｃは新しい形式では次式（５ｂ）によって
表現されるチクホノフ項を用いて正規化されたニュート
ン・ラフソン法を実現し得る。
【００２９】
【数５】
【００３０】従来のニュートン・ラフソン法の式（５
ｂ）において、 λＩ （８ａ） として表されるチクホノフ正規化項は、本発明によれ
ば、以下の式、 Ｒ （８ｂ） のように表現される新しい正規化行列に変換される。
ｂ）において、 λＩ （８ａ） として表されるチクホノフ正規化項は、本発明によれ
ば、以下の式、 Ｒ （８ｂ） のように表現される新しい正規化行列に変換される。
【００３１】本発明によれば、正規化項は、チクホノフ
定数λ倍された単位行列Ｉとは異なる行列Ｒを使用し、
新しい正規化行列Ｒの係数αi を明快に計算することに
より形成される。本発明の正規化は、正規化行列Ｉの係
数が式（６）に示されるように一致するチクホノフ正規
化とは異なる。したがって、本発明によれば、正規化行
列Ｒの全ての係数αi は、被検査領域の各画素に対し測
定された変位場のデータｄi に適合させるため、潜在的
に異なり、その結果として、弾性係数分布の再生画像の
各点ｅi は、変位場の対応したデータｄi に特に適合さ
れた弾性係数ベクトルの要素αi ｅi により形成され
る。
定数λ倍された単位行列Ｉとは異なる行列Ｒを使用し、
新しい正規化行列Ｒの係数αi を明快に計算することに
より形成される。本発明の正規化は、正規化行列Ｉの係
数が式（６）に示されるように一致するチクホノフ正規
化とは異なる。したがって、本発明によれば、正規化行
列Ｒの全ての係数αi は、被検査領域の各画素に対し測
定された変位場のデータｄi に適合させるため、潜在的
に異なり、その結果として、弾性係数分布の再生画像の
各点ｅi は、変位場の対応したデータｄi に特に適合さ
れた弾性係数ベクトルの要素αi ｅi により形成され
る。
【００３２】これにより本発明の正規化されたニュート
ン・ラフソンアルゴリズムが得られる。このアルゴリズ
ムは、以下の式（９ａ）のように表現することができ
る。
ン・ラフソンアルゴリズムが得られる。このアルゴリズ
ムは、以下の式（９ａ）のように表現することができ
る。
【００３３】
【数６】
【００３４】この式は、次式（９ｂ）のようにも表現で
きる。
きる。
【００３５】
【数７】
【００３６】本発明によれば、正規化項Ｒは、関係式
（７ａ）の記法を利用して、以下の関係式（７ｂ）に従
って表現することが可能である。
（７ａ）の記法を利用して、以下の関係式（７ｂ）に従
って表現することが可能である。
【００３７】
【数８】
【００３８】式（７ｂ）は、行列Ｒの対角要素が弾性係
数ベクトルｅの全ての要素ｅi 毎に適用される係数αi
により構成されることを表現する。図２を参照するに、
本発明によれば、超音波検査装置に付随して設けられ、
要素ｅi に適用されるべき係数又は加重を形成すべく上
記係数αi を決定する優れた方法を実行するため実時間
で動作し得る電子システム２００が設けられる。システ
ム２００は、プローブによって送信されたＲＦ信号の１
ビット時間的相関によって変位場又は変位ベクトルｄを
取得するステップ２１０と、弾性係数ベクトルｅを推定
するステップ２２０とを実行する。
数ベクトルｅの全ての要素ｅi 毎に適用される係数αi
により構成されることを表現する。図２を参照するに、
本発明によれば、超音波検査装置に付随して設けられ、
要素ｅi に適用されるべき係数又は加重を形成すべく上
記係数αi を決定する優れた方法を実行するため実時間
で動作し得る電子システム２００が設けられる。システ
ム２００は、プローブによって送信されたＲＦ信号の１
ビット時間的相関によって変位場又は変位ベクトルｄを
取得するステップ２１０と、弾性係数ベクトルｅを推定
するステップ２２０とを実行する。
【００３９】ステップ２２０は、例えば、引用文献に記
載されているような感度行列Ｓを計算する演算２２１
と、正規化行列Ｒを計算する演算２２２とを有し、演算
２２２は、感度行列Ｓを単独の値に打ち切り分解するサ
ブ演算を含む。行列を単独の値に分解する演算は、当業
者に公知のように、実数ベクトルに基づいて着目行列を
表現することにより行われる。このような分解は、基準
行列Ｖと要素δiiによって形成された対角行列Δが交換
された新しい行列を定義する。本発明によれば、打ち切
り分解を行う打ち切りレベルは、経験的に決定され、好
ましくは、０．２乃至１０％のオーダーであることが分
かった。対角行列Δは、以下の式（１１ａ）に従って計
算された対角要素を有する新しい対角行列Ｋを構築する
ため使用される。
載されているような感度行列Ｓを計算する演算２２１
と、正規化行列Ｒを計算する演算２２２とを有し、演算
２２２は、感度行列Ｓを単独の値に打ち切り分解するサ
ブ演算を含む。行列を単独の値に分解する演算は、当業
者に公知のように、実数ベクトルに基づいて着目行列を
表現することにより行われる。このような分解は、基準
行列Ｖと要素δiiによって形成された対角行列Δが交換
された新しい行列を定義する。本発明によれば、打ち切
り分解を行う打ち切りレベルは、経験的に決定され、好
ましくは、０．２乃至１０％のオーダーであることが分
かった。対角行列Δは、以下の式（１１ａ）に従って計
算された対角要素を有する新しい対角行列Ｋを構築する
ため使用される。
【００４０】 Ｋii＝（Δii／ｃｔｅ）−Δii 2 （１１ａ） また、演算２２２は、本発明に従って正規化行列Ｒを実
際に計算するサブ演算を含む。正規化行列Ｒは、αi と
しても表記されることがある対角要素αiiを有し、この
対角要素αiiは、必ずしも対角行列ではなく以下の式
（１１ｂ）により得られる行列Ｊの対角要素である。
際に計算するサブ演算を含む。正規化行列Ｒは、αi と
しても表記されることがある対角要素αiiを有し、この
対角要素αiiは、必ずしも対角行列ではなく以下の式
（１１ｂ）により得られる行列Ｊの対角要素である。
【００４１】Ｊ＝ＶＫＶT （１１ｂ） 本発明によれば、正規化項は、行列Ｒの対角要素によっ
て形成されたベクトルを用いて弾性係数の要素の分布を
平滑化し、かくして、画像の所定の画素に他の要素より
も顕著に零に近づく要素ｅi を強制的に与える。本発明
による正規化関数は、均一な間隔を定義し、ｅi の特定
の平均値ｅMiの付近に中心を有するこの間隔内に各値ｅ
i を保つ。かくして、本発明による正規化行列Ｒの遅疑
は、ｅiの平均値からの距離によって形成されたベクト
ルを均一に保つことができる。この正規化方法は、対象
物の係数分布ｅの再生画像がベクトルｅの推定量によっ
て獲得できるようにする。ベクトルｅの推定量のノイズ
感度は、ベクトルｅの推定量のｅ1 からｅn までのすべ
ｔの要素ｅi の間で均一に分布する。正規化行列Ｒの対
角係数は、それぞれの基本成分ｅi に、それらの場所ｉ
の関数として潜在的に異なる形式で重みを付ける。この
正規化方法はノイズに対し非常に強い。本発明によれ
ば、均一な間隔が定義され、正規化行列Ｒは、図１に示
されたシステム２００で実行される簡単な行列計算を用
いて感度行列Ｓから得られる。
て形成されたベクトルを用いて弾性係数の要素の分布を
平滑化し、かくして、画像の所定の画素に他の要素より
も顕著に零に近づく要素ｅi を強制的に与える。本発明
による正規化関数は、均一な間隔を定義し、ｅi の特定
の平均値ｅMiの付近に中心を有するこの間隔内に各値ｅ
i を保つ。かくして、本発明による正規化行列Ｒの遅疑
は、ｅiの平均値からの距離によって形成されたベクト
ルを均一に保つことができる。この正規化方法は、対象
物の係数分布ｅの再生画像がベクトルｅの推定量によっ
て獲得できるようにする。ベクトルｅの推定量のノイズ
感度は、ベクトルｅの推定量のｅ1 からｅn までのすべ
ｔの要素ｅi の間で均一に分布する。正規化行列Ｒの対
角係数は、それぞれの基本成分ｅi に、それらの場所ｉ
の関数として潜在的に異なる形式で重みを付ける。この
正規化方法はノイズに対し非常に強い。本発明によれ
ば、均一な間隔が定義され、正規化行列Ｒは、図１に示
されたシステム２００で実行される簡単な行列計算を用
いて感度行列Ｓから得られる。
【００４２】行列Ｒを計算する演算２２２の最後に、超
音波検査装置に関連した電子システム２００は、以下の
関係式： Ｍ＝［ＳT Ｓ＋Ｒ］-1ＳT （１０） に従って関係式（９ｂ）に基づいてベクトルｅの推定量
の行列Ｍを計算する演算２２３を実行し、続いて、行列
Ｍとベクトルｄの行列乗算の演算２２４を実行する。
音波検査装置に関連した電子システム２００は、以下の
関係式： Ｍ＝［ＳT Ｓ＋Ｒ］-1ＳT （１０） に従って関係式（９ｂ）に基づいてベクトルｅの推定量
の行列Ｍを計算する演算２２３を実行し、続いて、行列
Ｍとベクトルｄの行列乗算の演算２２４を実行する。
【００４３】本発明によれば、１回の反復だけで、図１
の機能的ブロックにより表現され、図１の超音波検査装
置１０、１００と関連した電子システム２００によって
実施される方法を利用して、変位ベクトルｄに基づいて
弾性係数ｅの再生画像を獲得することができる。正規化
項はこの単一の反復に適用される。これにより、図１と
関連して図２に示されるように、本発明が簡単に実現さ
れる。
の機能的ブロックにより表現され、図１の超音波検査装
置１０、１００と関連した電子システム２００によって
実施される方法を利用して、変位ベクトルｄに基づいて
弾性係数ｅの再生画像を獲得することができる。正規化
項はこの単一の反復に適用される。これにより、図１と
関連して図２に示されるように、本発明が簡単に実現さ
れる。
【００４４】
【実施例】図４、図５の（Ａ）及び（Ｂ）、並びに、図
６の（Ａ）及び（Ｂ）は、本発明による方法を用いて獲
得された結果である。これらの図に示された内容は、モ
ニタと、場合によっては記録手段とを含み、超音波検査
装置１００に付帯したディスプレイシステム６を用いて
表示させることができる。ディスプレイシステムは、例
えば、映像化システム１２０を介して超音波検査画像の
表示及び記録を行えるシステムと同じシステムである。
６の（Ａ）及び（Ｂ）は、本発明による方法を用いて獲
得された結果である。これらの図に示された内容は、モ
ニタと、場合によっては記録手段とを含み、超音波検査
装置１００に付帯したディスプレイシステム６を用いて
表示させることができる。ディスプレイシステムは、例
えば、映像化システム１２０を介して超音波検査画像の
表示及び記録を行えるシステムと同じシステムである。
【００４５】図４には、Ｘ方向に幅５ｃｍ及びＺ方向に
厚さ５ｃｍを有する離散化された被検査組織ゾーンが示
されている。この組織は、２個の含有物又は異質部分を
有し、キロパスカル単位でΣｅとして表現され、二つの
規則的なレリーフの形で現れる弾性係数の変化を生じ
る。図５の（Ａ）及び（Ｂ）は、図４と同じ単位で表さ
れた変位データにノイズが含まれる弾性係数の変化δｅ
に対し、図１及び２によって示された超音波検査方法を
用いて決定された変位データに基づいて本発明による正
規化行列Ｒを利用する再生像を示す図である。図５の
（Ａ）はＳＮ比が５０の場合に形成された再生像を表
し、同図の（Ｂ）はＳＮ比が２０の場合に形成された再
生像を表す図である。
厚さ５ｃｍを有する離散化された被検査組織ゾーンが示
されている。この組織は、２個の含有物又は異質部分を
有し、キロパスカル単位でΣｅとして表現され、二つの
規則的なレリーフの形で現れる弾性係数の変化を生じ
る。図５の（Ａ）及び（Ｂ）は、図４と同じ単位で表さ
れた変位データにノイズが含まれる弾性係数の変化δｅ
に対し、図１及び２によって示された超音波検査方法を
用いて決定された変位データに基づいて本発明による正
規化行列Ｒを利用する再生像を示す図である。図５の
（Ａ）はＳＮ比が５０の場合に形成された再生像を表
し、同図の（Ｂ）はＳＮ比が２０の場合に形成された再
生像を表す図である。
【００４６】図６の（Ａ）及び（Ｂ）は、チクホノフ正
規化項を使用し、それ以外の条件は図５の（Ａ）及び
（Ｂ）と同じ条件で実現された再生像を示す図である。
ＳＮ比が５０に一致する場合に対応した図５の（Ａ）と
図６の（Ａ）の異質部分の間で均一組織ゾーンを比較す
ることにより、本発明による方法は均一組織ゾーンにお
いて完全なノイズ除去を行うことが可能であり、一方、
チクホノフ正規化法が使用された場合にはそれらのゾー
ンは非常に多くのノイズを含むことが分かる。
規化項を使用し、それ以外の条件は図５の（Ａ）及び
（Ｂ）と同じ条件で実現された再生像を示す図である。
ＳＮ比が５０に一致する場合に対応した図５の（Ａ）と
図６の（Ａ）の異質部分の間で均一組織ゾーンを比較す
ることにより、本発明による方法は均一組織ゾーンにお
いて完全なノイズ除去を行うことが可能であり、一方、
チクホノフ正規化法が使用された場合にはそれらのゾー
ンは非常に多くのノイズを含むことが分かる。
【００４７】その結果として、本発明によって再生され
た画像は良好なコントラストを有し、組織の含有物又は
異質部分に起因した弾性変化はよりよく位置が定めら
れ、より簡単に検出される。また、ＳＮ比が２０に一致
する場合に対応する図５の（Ｂ）と図６の（Ｂ）の異質
部分の間で均一組織ゾーンを比較することにより、本発
明による方法は、種々のゾーンの間で優れたコントラス
トを生じ、一方、チクホノフ正規化法は殆どコントラス
トが得られず、腫瘍の検出を目的としたアプリケーショ
ンにおいて欠点になる。
た画像は良好なコントラストを有し、組織の含有物又は
異質部分に起因した弾性変化はよりよく位置が定めら
れ、より簡単に検出される。また、ＳＮ比が２０に一致
する場合に対応する図５の（Ｂ）と図６の（Ｂ）の異質
部分の間で均一組織ゾーンを比較することにより、本発
明による方法は、種々のゾーンの間で優れたコントラス
トを生じ、一方、チクホノフ正規化法は殆どコントラス
トが得られず、腫瘍の検出を目的としたアプリケーショ
ンにおいて欠点になる。
【００４８】図１及び２に示される本発明の方法を実施
する手段が設けられた超音波検査装置は、腫瘍の検出
用、とくに、肺腫瘍の検出用の優れた非侵襲性手段を含
む。
する手段が設けられた超音波検査装置は、腫瘍の検出
用、とくに、肺腫瘍の検出用の優れた非侵襲性手段を含
む。
【００４９】
【発明の効果】本発明の方法は組織内の弾性変形の再生
画像を生成する。本発明の方法により生成される再生画
像は、殆どノイズを含まず、優れたコントラストを有す
るので、組織の異質部分に対応する非常に小さい弾性変
形を検出することが可能であり、欠陥の位置をかなり良
好に定めることができる。このため、非常に小さい腫瘍
を検出するため本発明の方法を適用する可能性が改良さ
れる。
画像を生成する。本発明の方法により生成される再生画
像は、殆どノイズを含まず、優れたコントラストを有す
るので、組織の異質部分に対応する非常に小さい弾性変
形を検出することが可能であり、欠陥の位置をかなり良
好に定めることができる。このため、非常に小さい腫瘍
を検出するため本発明の方法を適用する可能性が改良さ
れる。
【００５０】また、本発明の方法は、非侵襲性器具を構
成する超音波検査装置をことにより実施去れる点が有利
である。
成する超音波検査装置をことにより実施去れる点が有利
である。
【図１】組織内の異質部分を検出する方法の段階を実行
するシステムのブロック図である。
するシステムのブロック図である。
【図２】変位場に基づいて弾性係数分布を再生する機能
的な段階を実行するシステムのブロック図である。
的な段階を実行するシステムのブロック図である。
【図３】被検査組織の圧縮中に取得された超音波検査信
号に基づいて計算された変位場の等変位線を表す図であ
る。
号に基づいて計算された変位場の等変位線を表す図であ
る。
【図４】２個の異質部分を有する組織内の弾性係数の変
化を表す画像を示す図である。
化を表す画像を示す図である。
【図５】（Ａ）及び（Ｂ）は、それぞれ、ＳＮ比が５０
及び２０の場合に、図４に示された画像に関して、本発
明による正規化手法によって正規化された線形ニュート
ン・ラフソン法の１回の反復によって取得された弾性係
数の変化を表す画像を示す図である。
及び２０の場合に、図４に示された画像に関して、本発
明による正規化手法によって正規化された線形ニュート
ン・ラフソン法の１回の反復によって取得された弾性係
数の変化を表す画像を示す図である。
【図６】（Ａ）及び（Ｂ）は、それぞれ、図５の（Ａ）
及び（Ｂ）との比較のため、ＳＮ比が５０及び２０の場
合に、図４に示された画像に関して、チクホノフ法に従
って正規化されたニュートン・ラフソン法によって取得
された弾性係数の変化を表す画像を示す図である。
及び（Ｂ）との比較のため、ＳＮ比が５０及び２０の場
合に、図４に示された画像に関して、チクホノフ法に従
って正規化されたニュートン・ラフソン法によって取得
された弾性係数の変化を表す画像を示す図である。
６ ディスプレイシステム １０ プローブ １１ テクスチャ １２ コンプレッサ １３ モータ １００ 超音波検査装置 １１０ 集束・走査システム １２０ 映像化システム ２００ 弾性変形検査システム ２１０ 相関システム Ｆ１ 固定面 Ｆ２ 平行面
フロントページの続き (71)出願人 590000248 Ｇｒｏｅｎｅｗｏｕｄｓｅｗｅｇ １, 5621 ＢＡ Ｅｉｎｄｈｏｖｅｎ， Ｔｈ ｅ Ｎｅｔｈｅｒｌａｎｄｓ (72)発明者 クレール ル・フロッシュ フランス国，94130 ノジャン―シュール ―マルヌ，ブルヴァール・ガンベッタ ９
Claims (10)
- 【請求項１】 所定の軸方向に外圧が加えられた柔組織
の弾性変形を検出する方法において、 上記組織内の軸方向変位場を推定する段階と、 有限要素モデルによる基本弾性係数の分布画像と、上記
軸方向変位場との間の距離を最小化する演算を含み弾性
係数推定量を決定する段階と、 上記基本弾性係数値が各基本弾性係数に固有の平均値の
付近に中心が定められた均一な間隔内に収まるように、
上記基本弾性係数（ｅi ）の夫々の値に与えられる軸方
向変位（ｄi ）の関数を係数（αii）として有する対角
正規化行列（Ｒ）を用いて上記弾性係数推定量の解を正
規化する段階とを有する方法。 - 【請求項２】 上記弾性係数推定量は、 Ｒが上記対角正規化行列を表し、Ｓが上記軸方向変位の
関数である感度行列を表すときに、 Ｍ＝［ＳT Ｓ＋Ｒ］-1ＳT の形に定式化される行列（Ｍ）を利用し、上記行列
（Ｍ）に変位場ベクトル（ｄ）を行列乗算することによ
り計算される請求項１記載の方法。 - 【請求項３】 上記柔組織は、上記柔組織の上記軸方向
の圧縮の向きと平行した超音波検査信号を発信し受信す
る超音波検査装置と関連した超音波プローブに結合さ
れ、 上記柔組織内の上記軸方向変位場は１ビット時間的相関
技術を用いて推定される、請求項２記載の方法。 - 【請求項４】 柔組織内の基準面に結合され、上記柔組
織の軸方向と平行に超音波検査信号を発信し受信する超
音波プローブと、上記超音波プローブを集束、走査させ
る手段と、上記超音波検査信号の１ビット相関手段とを
有する、柔組織内の弾性変形を検出する超音波検査装置
において、 連続的に可変な外圧を半径方向と平行に上記柔組織に加
える手段と、 有限要素モデルによる基本弾性係数の分布画像と、軸方
向変位場との間の距離を最小化する演算を実行するた
め、弾性係数を推定するシステムと、 上記基本弾性係数（ｅi ）の夫々の値に与えられる軸方
向変位（ｄi ）の関数を係数（αii）として有する対角
正規化行列（Ｒ）を用いて上記弾性係数の推定量の解を
正規化するシステムとを更に有する超音波検査装置。 - 【請求項５】 Ｒが上記対角正規化行列を表し、Ｓが上
記軸方向変位の関数である感度行列を表すときに、 Ｍ＝［ＳT Ｓ＋Ｒ］-1ＳT の形に定式化される行列（Ｍ）を利用し、上記行列
（Ｍ）に変位場ベクトル（ｄ）を行列乗算することによ
り上記弾性係数推定量を計算する電子システムを更に有
する請求項４記載の超音波検査装置。 - 【請求項６】 上記超音波検査信号の１ビット時間的相
関を実行し、上記軸方向の外圧が加えられた上記柔組織
内の軸方向変位場を生成するため、上記超音波プローブ
によって発信、受信された上記超音波検査信号を処理す
る電子システムを更に有する請求項５記載の超音波検査
装置。 - 【請求項７】 上記超音波プローブは循環励起信号を発
信する直線状検出器の配列である請求項６記載の超音波
検査装置。 - 【請求項８】 超音波検査信号に基づいて医用画像を作
成するため、超音波検査信号を形成するシステムと、 上記柔組織の医用画像を表示し、上記柔組織内の上記弾
性変形を可視化するため、連続的に可変な圧力が加えら
れた上記柔組織の変位の変動の測定量の画像及び上記柔
組織内の弾性係数の分布の再生画像を表示する画像ディ
スプレイシステムとを更に有する請求項４乃至７のうち
いずれか一項記載の超音波検査装置。 - 【請求項９】 上記弾性変形のコントラストを表現する
上記弾性係数の再生画像のゾーンと潜在的に関連した上
記柔組織内の腫瘍の診断用ツールとして使用される請求
項８記載の超音波検査装置。 - 【請求項１０】 上記柔組織を圧縮するため、上記柔組
織の表面に、或いは、放射状の変位に対する基準として
用いられる上記柔組織の表面と平行に放射状の圧力を加
えると共に胸部を圧縮する手段が設けられている請求項
９記載の超音波検査装置。
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