JP7589295B1 - 超音波診断装置および記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザがデータ群の修正作業を容易に行うことができる超音波診断装置を提供する。【解決手段】造影剤が投与された被検体のターゲットを含む断面から取得された複数の造影画像の中から、染影時相Ｔ１における造影画像２１１４と、染影時相Ｔ１の後の早期相Ｔ２における造影画像２１１ａと、早期相Ｔ２の後の後期相Ｔ３における造影画像２２１２とを選択すること、造影画像２１１４のターゲットの平均輝度と肝実質の平均輝度との間の差分値Δ１と、造影画像２１１ａのターゲットの平均輝度と肝実質の平均輝度との間の差分値Δ２と、造影画像２２１２のターゲットの平均輝度と肝実質の平均輝度との間の差分値Δ３とを計算すること、差分値Δ１、Δ２、およびΔ３の全てが正（又は負）の場合、ターゲットの平均輝度の時間変化に基づいて、ターゲットから造影剤が排出されたかどうかを判断するための画像を生成することを含む、超音波診断装置。【選択図】図１３

Description

本発明は、複数の造影画像の中から或る時相の造影画像を選択する超音波診断装置、および複数の造影画像の中から或る時相の造影画像を選択するための命令が記憶された記憶媒体に関する。

超音波を利用した検査方法として、被検体に造影剤を注入し、被検体の造影画像を作成する造影超音波検査が知られている。

特許第７０５３９１０号

造影超音波検査では、早期相において、造影検査の基準時刻から超音波画像内の各点の輝度が閾値を超えるまでの時間の違い（造影剤の到達時間の違い）を色で表現した画像（Wash-in Parametric Image）を作成する技術が知られている。この技術は、早期相において、ターゲット（例えば、腫瘍）の染影速度と、その周囲の組織の染影速度との差を、１枚の画像で表現することができるので、ターゲットの診断をする上で非常に重要な技術である。例えば、典型的な肝腫瘍は、肝実質より早期に染影されるので、早期相の画像を作成することは、典型的な肝腫瘍の診断にとって極めて有用である。

一方、造影超音波による肝細胞癌の診断を目的とした診断基準（CT/MRI LI-RADS）でも肝細胞癌の鑑別ガイドラインとして、造影剤がターゲットから流出していきターゲットの輝度が低下するタイミング（Washout）を評価することが定義されている。例えば、転移性肝癌は、造影剤の投与後1分程度で肝実質より輝度が低下することが知られており、肝細胞癌（ＨＣＣ）は、造影剤の投与後５～１０分後に、肝実質より輝度が低下することが知られている。このことからも、造影剤の到達時間だけではなく、ターゲットの輝度が低下するタイミングを表現する画像（Wash-out Parametric Image)も有用であると考えられる。

しかし、実際には、腫瘍の血流状態や肝機能が悪い場合、また、深部で超音波の減衰が大きい場合、ターゲット（例えば、腫瘍）の輝度と肝実質の輝度との差が観察しにくいことがある。このような場合、ターゲットの輝度が低下するタイミング（Washout）の判定が行えないことがある。

したがって、例えば、腫瘍の血流状態や肝機能が悪い場合、また、深部で超音波の減衰が大きい場合のように、ターゲット（例えば、腫瘍）の輝度と実質部の輝度との差が観察しにくくても、ターゲットの輝度が低下するタイミング（Washout）を求めることができる超音波診断装置の開発が望まれている。

本発明の第１の観点は、１つ以上のプロセッサを含む超音波診断装置であって、
前記１つ以上のプロセッサが、
造影剤が投与された被検体のターゲットを含む断面から取得された複数の造影画像の中から、第１の時相における前記ターゲットが染影された状態を表す第1の造影画像と、第１の時相の後の第２の時相における前記ターゲットから造影剤が排出されたかどうかを判定するための第２の造影画像と、第２の時相の後の第３の時相における前記ターゲットから造影剤が排出されたかどうかを判定するための第３の造影画像とを選択すること、
前記第１の造影画像の前記ターゲットの特徴量と前記ターゲットと比較される組織の特徴量との間の第1の大小関係と、前記第２の造影画像の前記ターゲットの特徴量と前記組織の特徴量との間の第２の大小関係と、前記第３の造影画像の前記ターゲットの特徴量と前記組織の特徴量との間の第３の大小関係とを特定すること、
前記第１の大小関係、前記第２の大小関係、および前記第３の大小関係の全てが、前記ターゲットの特徴量が前記組織の特徴量よりも大きいことを表している、又は前記ターゲットの特徴量が前記組織の特徴量よりも小さいことを表している場合、前記ターゲットの特徴量の時間変化に基づいて、第２及び第３の時相において前記ターゲットから造影剤が排出されたかどうかを判断するための画像を生成すること、
を含む、超音波診断装置である。

本発明の第２の観点は、１つ以上のプロセッサによって実行可能な１つ以上の命令が格納された、１つ以上の非一時的でコンピュータ読取可能な記録媒体であって、前記１つ以上の命令は、前記１つ以上のプロセッサに、
造影剤が投与された被検体のターゲットを含む断面から取得された複数の造影画像の中から、第１の時相における前記ターゲットが染影された状態を表す第1の造影画像と、第１の時相の後の第２の時相における前記ターゲットから造影剤が排出されたかどうかを判定するための第２の造影画像と、第２の時相の後の第３の時相における前記ターゲットから造影剤が排出されたかどうかを判定するための第３の造影画像とを選択すること、
前記第１の造影画像の前記ターゲットの特徴量と前記ターゲットと比較される組織の特徴量との間の第1の大小関係と、前記第２の造影画像の前記ターゲットの特徴量と前記組織の特徴量との間の第２の大小関係と、前記第３の造影画像の前記ターゲットの特徴量と前記組織の特徴量との間の第３の大小関係とを特定すること、
前記第１の大小関係、前記第２の大小関係、および前記第３の大小関係の全てが、前記ターゲットの特徴量が前記組織の特徴量よりも大きいことを表している、又は前記ターゲットの特徴量が前記組織の特徴量よりも小さいことを表している場合、前記ターゲットの特徴量の時間変化に基づいて、第２及び第３の時相において前記ターゲットから造影剤が排出されたかどうかを判断するための画像を生成すること、
を実行させる、記憶媒体である。

本発明では、時相ごとに、ターゲットの特徴量とターゲットと比較される組織の特徴量との間の大小関係を特定し、特定した大小関係の全てが、ターゲットの特徴量が前記組織の特徴量よりも大きい（又は小さい）ことを表しているかどうかを判断する。したがって、ターゲットの輝度と比較対象の組織の輝度との差が観察しにくくても、前記ターゲットから造影剤が排出されるタイミングを判定することができる。

本発明の一実施形態の超音波診断装置１で被検体をスキャンしている様子を示す図である。 超音波診断装置１のブロック図である。 造影画像が取得されるタイムラインの説明図である。 図３に示すタイムラインに従って取得されるデータの説明図である。 フローチャートを示す図である。 造影画像を選択するための初期画面の説明図である。 画像群２１が選択された後の表示部を示す図である。 関心領域の付与方法の説明図である。 ターゲットの比較対象となる組織に関心領域５１および５２が付与された様子を示す図である。 後期相の造影画像の選択方法の説明図である。 関心領域の付与方法の説明図である。 図９に示すデータ群６１および６２と、図１１に示すデータ群６３および６４を時系列に並べて示した図である。 差分値の計算方法の説明図である。 ステップＳＴ５においてＷＯ画像を作成するときのフローチャートの説明図である。 表示部に表示される造影画像２００を示す図である。 関心領域４５の説明図である。 関心領域４５のピクセルＰ１に割り当てる色を決定する手順の説明図である。 カラーマップ８１の説明図である。 カラーマップ８１の３つの領域８２、８３、および８４を示す図である。 差分値ΔＥ＝Ｂ２２－Ｂ２２１および差分値ΔＬ＝Ｂ３２－Ｂ３３１によって色を決定するときの説明図である。 関心領域４５のピクセルＰ２に割り当てる色を決定するときの説明図である。 差分値ΔＥ＝Ｂ２２－Ｂ２２２および差分値ΔＬ＝Ｂ３２－Ｂ３３２によって色を決定するときの説明図である。 ＷＯ画像を示す概略図である。 ステップＳＴ１の説明図である。 差分値の計算方法の説明図である。 造影画像２００の中に付与された関心領域４５を示す図である。 割り当てる色の決定方法の説明図である。 ２つの差分値ΔＥ（＝Ｂ１３－Ｂ２３）および差分値ΔＬ（＝Ｂ１３－Ｂ３３）に基づいて、ピクセルＱ１に割り当てる色を決定するときの説明図である。 ピクセルＱ２およびＱ３に割り当てられる色の説明図である。 ＷＯ画像を示す概略図である。

以下、発明を実施するための形態について説明するが、本発明は、以下の形態に限定されることはない。

図１は、本発明の一実施形態の超音波診断装置１で被検体をスキャンしている様子を示す図、図２は、超音波診断装置１のブロック図である。

超音波診断装置1は、超音波プローブ２、送信ビームフォーマ３、送信器４、受信器５、受信ビームフォーマ６、プロセッサ７、表示部８、メモリ９、およびユーザインターフェース１０を有している。

超音波プローブ２は、アレイ状に配置された複数の振動素子２ａを有している。送信ビームフォーマ３および送信器４は、超音波プローブ２内に配列された複数の振動素子２ａをドライブし、振動素子２ａから超音波が送信される。振動素子２ａから送信された超音波は被検体５７（図１参照）内において反射し、反射エコーが振動素子２ａで受信される。振動素子２ａは、受信したエコーを電気信号に変換し、この電気信号をエコー信号として受信器５に出力する。受信器５はエコー信号に対して所定の処理を実行し、受信ビームフォーマ６に出力する。受信ビームフォーマ６は、受信器５から受け取った信号に受信ビームフォーミングを実行し、エコーデータを出力する。

受信ビームフォーマ６は、ハードウェアビームフォーマであってもよいし、ソフトウェアビームフォーマであってもよい。受信ビームフォーマ６がソフトウェアビームフォーマである場合、受信ビームフォーマ６は、ｉ）グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）、ii）マイクロプロセッサ、iii）中央処理装置（ＣＰＵ）、iv）デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、v）論理演算を実行することができる他の種類のプロセッサ、のうちの１つまたは複数を含む１つまたは複数のプロセッサを備えることができる。受信ビームフォーマ６を構成するプロセッサは、プロセッサ７とは別のプロセッサで構成されていてもよいし、プロセッサ７で構成されていてもよい。

超音波プローブ２は、送信ビームフォーミングおよび／または受信ビームフォーミングの全部または一部を行うための電気回路を含むことができる。例えば、送信ビームフォーマ３、送信器４、受信器５、および受信ビームフォーマ６の全部または一部は、超音波プローブ２内に設けることができる。

プロセッサ７は、送信ビームフォーマ３、送信器４、受信器５、および受信ビームフォーマ６を制御する。また、プロセッサ７は、超音波プローブ２と電子通信している。プロセッサ７は、振動素子２ａのどれがアクティブであるか、および超音波プローブ２から送信される超音波ビームの形状を制御する。プロセッサ７は表示部８とも電子通信している。プロセッサ７は、エコーデータを処理して超音波画像を生成することができる。「電子通信」という用語は、有線通信と無線通信の両方を含むように定義することができる。プロセッサ７は、一実施形態によれば中央処理装置（ＣＰＵ）を含むことができる。他の実施形態によれば、プロセッサ７は、デジタル信号プロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、グラフィックスプロセッシングユニット（ＧＰＵ）、または他のタイプのプロセッサなど、処理機能を実行することができる他の電子構成要素を含むことができる。他の実施形態によれば、プロセッサ７は、処理機能を実行することができる複数の電子構成要素を含むことができる。例えばプロセッサ７は、中央処理装置、デジタル信号プロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ、およびグラフィックスプロセッシングユニットを含む電子構成要素のリストから選択された２つ以上の電子構成要素を含むことができる。

プロセッサ７は、ＲＦデータを復調する複合復調器（図示せず）を含むこともできる。別の実施形態では、処理チェーン（processing chain）の早い段階で復調を実行することができる。

また、プロセッサ７は、受信ビームフォーマ６による処理によって得られたデータに基づいて、様々な超音波画像（例えば、Ｂモード画像、カラードップラ画像、Ｍモード画像、カラーＭモード画像、スペクトルドップラ画像、エラストグラフィ画像、ＴＶＩ画像、歪み画像、歪み速度画像、など）を生成することができる。また、１つまたは複数のモジュールが、これらの超音波画像を生成することができる。

画像ビームおよび／または画像フレームは保存され、データがメモリに取得された時を示すタイミング情報を記録することができる。前記モジュールは、例えば、画像フレームを座標ビーム空間から表示空間座標に変換するために走査変換演算を実行する走査変換モジュールを含むことができる。被検体に処置が実施されている間にメモリから画像フレームを読み取り、その画像フレームをリアルタイムで表示する映像プロセッサモジュールを設けることもできる。映像プロセッサモジュールは画像フレームを画像メモリに保存することができ、超音波画像は画像メモリから読み取られ表示部８に表示される。

本明細書において、「画像」という用語は、可視画像と可視画像を表すデータの両方を広く指すものとすることができる。また、「データ」という用語は、走査変換演算前の超音波データであるローデータ（ｒａｗ ｄａｔａ）と、走査変換演算後のデータである画像データを含み得る。

尚、プロセッサ７が担当する上述の処理タスクを、複数のプロセッサで実行するようにしてもよい。

また、受信ビームフォーマ６がソフトウェアビームフォーマである場合、ビームフォーマが実行する処理を、単一のプロセッサで実行させてもよいし、複数のプロセッサで実行させてもよい。

表示部８は、例えば、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）ディスプレイ、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）、有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ－Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイである。表示部８は、１つのディスプレイで構成されてもよいし、２つ以上のディスプレイを含んでいてもよい。また、表示部８はタッチパネルを含んでいてもよい。

メモリ９は、任意の既知のデータ記憶媒体である。一例では、超音波診断装置は、メモリとして、非一過性の記憶媒体および一過性の記憶媒体を含む。また、超音波診断装置は、複数のメモリを含むこともできる。非一過性の記憶媒体は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive：ハードディスクドライブ）、ＲＯＭ（Read Only Memory）などの不揮発性の記憶媒体である。非一過性の記憶媒体は、ＣＤ（Compact Disk）やＤＶＤ（Digital Versatile Disk）などの可搬性の記憶媒体を含むことができる。プロセッサ7によって実行されるプログラムは、非一過性の記憶媒体に記憶されている。一過性の記憶媒体は、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの揮発性の記憶媒体である。

メモリ９には、プロセッサ７による実行が可能な１つ又は複数の命令が格納されている。この１つ又は複数の命令は、プロセッサ７に、所定の動作を実行させる。

尚、プロセッサ７は、外部記憶装置に有線接続又は無線接続することができるように構成することもできる。この場合、プロセッサ７に実行させる命令を、メモリ９と外部記憶装置との両方に分散させて記憶させることも可能である。

ユーザインターフェース１０は、オペレータ５６の入力を受け付けることができる。例えば、ユーザインターフェース１０は、オペレータ５６からの指示や情報の入力を受け付ける。ユーザインターフェース１０は、タッチパネルおよび操作パネルを含んでいる。操作パネルは、キーボード（keyboard）、ハードキー（hard key）、トラックボール（trackball）、ロータリーコントロール（rotary control）などを含んでいる。また、タッチパネルはソフトキーやボタンなどを表示することができる。
超音波診断装置１は上記のように構成されている。

次に、本例の超音波診断装置１の動作について説明する。本実施形態では、超音波診断装置１の動作として、被検体の造影画像のデータを取得し、取得した造影画像のデータに基づいて、ターゲットから造影剤が排出されるタイミングを表す画像を作成する例について説明する。

先ず、造影画像のデータの取得方法について説明する。具体的には、以下のようにして造影画像のデータを取得する。

図３は、造影画像が取得されるタイムラインの説明図である。
オペレータ５６は、被検体５７に造影剤を注入し、造影画像を取得する。造影剤は、マイクロバブルを有効成分とする造影剤を使用することができる。オペレータ５６は、プローブ２を操作し、時点ｔ１１（造影剤を注入した時点、又は造影剤の注入時点に近い時点）から、検査部位の造影画像の取得を開始する。

プロセッサ７は、被検体５７に対して超音波を送信するよう超音波プローブ２を制御する。超音波プローブ２は、造影剤によって反射した超音波（エコー）を受信する。プロセッサ７は、エコー信号に対して所定の処理を実行し、造影剤によって反射された超音波の信号強度を示すデータを作成する。この造影剤によって反射された超音波の信号強度を示すデータを、造影画像のデータとして得ることができる。

オペレータ５６は、時点ｔ１１から所定の時間に渡って間欠的に造影画像のデータを取得する。オペレータ５６は、例えば、時点ｔ１１～ｔｎ２の間の期間に渡って間欠的に造影画像のデータを取得する。時点ｔ１１～ｔｎ２の時間長は、例えば、１５分程度の時間とすることができる。

尚、オペレータ５６は、時点ｔ１１～ｔｎ２の間、連続して超音波走査や画像記録を行うのではなく、所要のタイミングでデータを収集する。本実施形態では、期間ＳＣ１（時点ｔ１１～ｔ１２）の間は、連続して被検体５７のデータの取得を行い、その後、一定時間が経過するたびに、数秒間のデータの取得ＳＣ２～ＳＣｎが実行される。本実施形態では、図３に示すタイムラインに従って被検体５７のスキャンが実行される。

図４は、図３に示すタイムラインに従って取得されるデータの説明図である。
先ず、オペレータ５６は、造影剤を投与し、期間ＳＣ１（時点ｔ１１～ｔ１２）の間、連続的にスキャンを行い、複数の超音波画像を含む画像群２１のデータを取得する。時点ｔ１１～ｔ１２の時間長は「ＴＳ１」で表されている。本実施形態では、時間長ＴＳ１は、６０秒とするが、時間長ＴＳ１は、６０秒より短くてもよいし、長くてもよい。時点ｔ１１～ｔ１２の間、プロセッサ７は、被検体５７に対して超音波を送信するよう超音波プローブ２を制御する。超音波プローブ２は、造影剤によって反射した超音波（エコー）を受信する。プロセッサ７は、エコー信号に対して所定の処理を実行し、造影剤によって反射された超音波の信号強度を示す超音波画像を作成する。超音波画像は、例えば被検体５７の肝臓の断面から取得された画像である。プロセッサ７は、取得した画像群２１のデータをメモリ９に記憶する。本実施形態では、超音波画像として、２種類の超音波画像を作成する。１つは、造影剤で反射したエコー信号に含まれる非線形信号を強調した造影画像であり、もう１つは、Ｂモード画像である。したがって、画像群２１は、時系列に並ぶ複数の造影画像を含む造影画像セット２１１と、時系列に並ぶ複数のＢモード画像を含むＢモード画像セット２１２とを含んでいる。

時点ｔ１１～ｔ１２のデータを取得した後、オペレータ５６は、データの取得を中断し、造影剤が注入されてから次のデータ取得を開始する時点ｔ２１が来るまで待つ。そして、オペレータ５６は期間ＳＣ２（時点ｔ２１～ｔ２２）の間のデータを取得する。期間ＳＣ２の時間長は、例えば、５秒である。プロセッサ７は、エコー信号に対して所定の処理を実行し、画像群２２を作成する。画像群２２は、時系列に並ぶ複数の造影画像を含む造影画像セット２２１と、時系列に並ぶ複数のＢモード画像を含むＢモード画像セット２２２とを含んでいる。画像群２２のデータはメモリ９に記憶される。

時点ｔ２１～ｔ２２のデータを取得した後、オペレータ５６は、データの取得を中断し、造影剤が注入されてから次のデータ取得を開始する時点ｔ３１が来るまで待つ。そして、オペレータ５６は時点ｔ３１～ｔ３２の間（時間長ＴＳ３）にデータを取得する。時間長ＴＳ３は、例えば、５秒である。プロセッサ７は、エコー信号に対して所定の処理を実行し、画像群２３を作成する。画像群２３は、時系列に並ぶ複数の造影画像を含む造影画像セット２３１と、時系列に並ぶ複数のＢモード画像を含むＢモード画像セット２３２とを含んでいる。画像群２３のデータはメモリ９に記憶される。
以下同様に、一定時間待った後でデータを取得するステップを繰り返し実行する。

最後に、オペレータ５６は時点ｔｎ１～ｔｎ２の間（時間長ＴＳｎ）にデータを取得する。プロセッサ７は、エコー信号に対して所定の処理を実行し、画像群２ｎを作成する。画像群２ｎは、時系列に並ぶ複数の造影画像を含む造影画像セット２ｎ１と、時系列に並ぶ複数のＢモード画像を含むＢモード画像セット２ｎ２とを含んでいる。画像群２ｎのデータはメモリ９に記憶される。
このようにして、被検体５７の検査データを取得する。
被検体５７をスキャンすることにより得られたデータはメモリ９に記憶される。

次に、オペレータ５６は、被検体５７から取得されたデータに基づいて、早期相および後期相においてターゲットから造影剤が排出（Washout）されたかどうかを判断するための画像（以下、「ＷＯ画像」と呼ぶ）を作成する。以下に、ＷＯ画像を作成する方法について、図５のフローチャートを参照しながら説明する。

ステップＳＴ１では、被検体の検査で取得した複数の造影画像の中から、ＷＯ画像の作成に必要な時相の造影画像を選択する。本実施形態では、ＷＯ画像の作成に必要な時相として、以下の３つの時相を考える。

（１）ターゲット（例えば、腫瘍）が造影剤で染影された状態を表す時相（以下、「染影時相」と呼ぶ）
（２）早期相、および
（３）後期相
ユーザは、染影時相の造影画像、早期相の造影画像、および後期相の造影画像を選択し、選択された造影画像に基づいて、時相毎に、ターゲットの平均輝度および肝実質の平均輝度を計算する。

以下に、染影時相の造影画像、早期相の造影画像、および後期相の造影画像の選択方法、および、ターゲットの平均輝度および肝実質の平均輝度の計算方法について説明する。

先ず、ユーザは、造影画像を選択するための初期画面を表示する。
図６は、造影画像を選択するための初期画面の説明図である。
表示部８にはサムネイル領域２０が示されている。サムネイル領域２０には、ｎ個のサムネイル１２１～１２ｎが示されている。ｎ個のサムネイル１２１～１２ｎは、被検体５７をスキャンすることにより取得したｎ個の画像群２１～２ｎに対応するサムネイルである。図６では、画像群２１～２ｎのうち、代表して、４つの画像群２１、２２、２３、および２ｎのサムネイル１２１、１２２、１２３、および１２ｎが示されている。

ここでは、先ず、染影時相の造影画像、早期相の造影画像、及び後期相の造影画像のうち、染影時相の造影画像を選択する方法について説明する。

染影時相は、ターゲット（例えば、腫瘍）が造影剤で染影された状態を表す時相であり、造影剤を投与してから１分程度の時間が経過するまでの間に現れる時相である。一方、本実施形態では、被検体の検査により取得した画像群２１～２ｎのうち、最初に取得した画像群２１が、造影剤を投与してから１分程度の時間が経過するまでの間に取得された画像を表している。したがって、染影時相の造影画像は、画像群２１の中に含まれると考えられる。そこで、ユーザは、サムネイル領域２０の中から、画像群２１を選択する。

図７は、画像群２１が選択された後の表示部を示す図である。
ユーザは、ユーザインターフェース１０を操作して、画像群２１を選択する命令を入力する。ユーザインターフェース１０が、画像群２１を選択するユーザの入力を受け付けると、プロセッサは、画像群２１を選択する。尚、図７では、参考のため、表示部８の上に、画像群２１に含まれる画像の概略図を示してある。画像群２１は、造影画像セット２１１およびＢモード画像セット２１２が含まれている。造影画像セット２１１は、造影画像２１１１～２１１ａを含んでおり、Ｂモード画像セット２１２は、Ｂモード画像２１２１～２１２ａを含んでいる。

ユーザが画像群２１を選択すると、画像表示領域４０に、選択された画像群２１の画像が再生される。画像表示領域４０の上半分には、造影画像セット２１１の造影画像２１１１～２１１ａが再生され、下半分にはＢモード画像セット２１２のＢモード画像２１２１～２１２ａが再生される。したがって、ユーザは、時点ｔ１１～ｔ１２（図４参照）の間に取得した画像を動画として確認することができる。

ユーザは、造影画像セット２１１（およびＢモード画像セット２１２）の動画を参照しながら、造影画像セット２１１の造影画像２１１１～２１１ａの中から、ターゲット（例えば、腫瘍）が造影剤で十分に染影されている時相の造影画像を選択する。例えば、ユーザが、造影画像２１１１～２１１ａの中から、ターゲット（例えば、腫瘍）が造影剤で十分に染影されている時相の造影画像として、造影画像２１１４が適切であると判断した場合、ユーザは、ユーザインターフェース１０を操作することにより、造影画像２１１１～２１１ａの中から造影画像２１１４を選択する命令を入力する。ユーザインターフェース１０が、造影画像２１１４を選択するユーザの入力を受け付けると、プロセッサは、染影時相の画像として、造影画像２１１４を選択する。

染影時相の造影画像２１１４を選択した後、ユーザは、早期相の造影画像を選択する。早期相の造影画像は、早期相におけるターゲットから造影剤が排出されたかどうかを判定するために選択される造影画像である。早期相は、造影剤を投与してから、例えば１分程度経過した時相である。造影画像２１１１～２１１ａは、造影剤を投与してから１分程度の時間が経過するまでの間に取得された画像であるので、ユーザは、造影画像２１１１～２１１ａの中から、早期相の造影画像を見つけることができる。例えば、ユーザが、造影画像２１１１～２１１ａの中から、早期相の造影画像として、造影画像２１１ａが適切であると判断した場合、ユーザは、ユーザインターフェース１０を操作して、造影画像２１１ａを早期相の造影画像として選択する命令を入力する。ユーザインターフェース１０が、造影画像２１１ａを早期相の造影画像として選択するユーザの入力を受け付けると、プロセッサは、造影画像２１１ａを早期相の造影画像として選択する。

このようにして、ユーザは、画像群２１から、染影時相の造影画像２１１４と、早期相の造影画像２１１ａを選択することができる。

次に、ユーザは、ユーザインターフェース１０を操作して、造影画像２１１１～２１１ａ上に関心領域を付与する。図８は、関心領域の付与方法の説明図である。

ユーザは、画像表示領域４０に表示されている画像セット２１１（および２１２）を参照しながら、検査部位のターゲット（例えば、腫瘍、病変）に関心領域を付与する。具体的には、ユーザは、画像セット２１１および２１２を参考にしながら、ターゲットの箇所を確認し、画像セット２１１および２１２のターゲットの箇所に関心領域を付与する命令を入力する。ユーザインターフェース１０が関心領域を付与するユーザの入力を受け付けると、プロセッサ７は、画像セット２１１および２１２上に、関心領域４１および４２を表す図形を表示する。図８では、関心領域４１および４２は円の図形によって表されている。画像セット２１２（Ｂモード画像）における関心領域４２の位置は、画像セット２１１（造影画像）における関心領域４１の位置に対応している。ユーザは、ユーザインターフェース１０を操作することによって、関心領域４１および４２を同時に移動させることができる。

関心領域４１が付与されると、プロセッサ７は、画像セット２１１の造影画像２１１１～２１１ａに対して、関心領域４１における特徴量を計算する。関心領域４１における特徴量は、例えば、関心領域４１における輝度情報を表す値として計算することができる。一例として、関心領域４１における特徴量は、関心領域４１に含まれる複数のピクセルの輝度の平均値（平均輝度）や標準偏差として計算することができる。以下では、説明の便宜上、関心領域の特徴量は平均輝度であるとする。このようにして、画像セット２１１の造影画像２１１１～２１１ａごとに、関心領域４１の特徴量を計算することができる。

関心領域の特徴量（平均輝度）が計算されると、プロセッサは、ＴＩＣ領域６０に、造影画像２１１１～２１１ａに対して計算された関心領域４１の平均輝度の時間変化を表すデータ群６１を表示する。データ群６１の横軸は時間であり、縦軸は関心領域の平均輝度を示す。図８では、データ群６１に含まれる各データは黒い四角で示されている。尚、図８では、データ群６１を視覚的に見やすくするため、データ群６１に含まれるデータの総数は、実際のデータの総数よりも少なく示されている。データ群６１の各データは、画像セット２１１の造影画像２１１１～２１１ａにおける関心領域４１の平均輝度を表している。例えば、データＤ１１は、染影時相Ｔ１の造影画像２１１４における関心領域４１のターゲットの平均輝度Ｂ１１を表しており、データＤ２１は、早期相Ｔ２の造影画像２１１ａにおける関心領域４１のターゲットの平均輝度Ｂ２１を表している。

また、ユーザは、ターゲットの比較対象となる組織にも関心領域を付与する。図９は、ターゲットの比較対象となる組織に関心領域５１および５２が付与された様子を示す図である。本実施形態では、ターゲットの比較対象の組織は肝実質であり、肝実質に関心領域５１（および５２）が付与された例について考えるが、肝実質とは別の組織に関心領域を付与することも可能である。関心領域５１および５２が付与された後、関心領域５１の平均輝度が計算され、関心領域５１の平均輝度の時間変化を表すデータ群６２が表示される。図９では、ターゲットの比較対象となる組織（肝実質）のデータ群６２は白丸で示されている。データ群６２の各データは、画像セット２１１の造影画像２１１１～２１１ａにおける関心領域５１の平均輝度を表している。例えば、データＤ１２は、染影時相Ｔ１の造影画像２１１４における関心領域５１の肝実質の平均輝度Ｂ１２を表しており、データＤ２２は、早期相Ｔ２の造影画像２１１ａにおける関心領域５１の肝実質の平均輝度Ｂ２２を表している。

上記のようにして、染影時相Ｔ１のデータＤ１１およびＤ１２と、早期相Ｔ２のデータＤ２１およびＤ２２を得ることができる。

最後に、ユーザは、後期相の造影画像を選択する。
図１０は、後期相の造影画像の選択方法の説明図である。
後期相の造影画像は、後期相におけるターゲットから造影剤が排出されたかどうかを判定するために選択される造影画像である。後期相の造影画像は、一般には、造影剤投与後から、５分～１０分の間に現れる。したがって、ユーザは、画像群２１～２ｎのうち、造影剤投与後から５分～１０分の間に収集された画像群を選択する。ここでは、ユーザは、造影剤投与後から５分経過後に収集された画像群２２を選択するとする。ユーザは、ユーザインターフェース１０を操作して、画像群２１～２ｎの中から、後期相の造影画像を含む画像群２２を選択する命令を入力する。ユーザインターフェース１０が、複数の画像群２１～２ｎの中から画像群２２を選択するユーザの入力を受け付けると、プロセッサは画像群２２を選択する。尚、図１０では、参考のため、表示部８の上に、画像群２２に含まれる画像の概略図を示してある。画像群２２は、造影画像セット２２１およびＢモード画像セット２２２が含まれている。造影画像セット２２１は、造影画像２２１１～２２１ｂを含んでおり、Ｂモード画像セット２２２は、Ｂモード画像２２２１～２２２ｂを含んでいる。

ユーザが画像群２２を選択すると、画像表示領域４０に、選択された画像群２２の画像が再生される。画像表示領域４０の上半分には、造影画像セット２２１の造影画像２２１１～２２１ｂが再生され、下半分にはＢモード画像セット２２２のＢモード画像２２２１～２２２ｂが再生される。したがって、ユーザは、時点ｔ２１～ｔ２２（図４参照）の間に取得した画像を動画として確認することができる。

ユーザは、造影画像セット２２１（およびＢモード画像セット２２２）の動画を参照しながら、造影画像セット２２１の造影画像２２１１～２２１ｂの中から、後期相の造影画像を選択する。例えば、ユーザが、造影画像２２１１～２２１ｂの中から、後期相の造影画像として、造影画像２２１２が適切であると判断した場合、ユーザは、ユーザインターフェース１０を操作して、造影画像２２１１～２２１ｂの中から造影画像２２１２を選択する命令を入力する。ユーザインターフェース１０は、造影画像２２１２を選択するユーザの入力を受け付けると、プロセッサは、後期相の造影画像として、造影画像２２１２を選択する。

次に、ユーザは、ユーザインターフェース１０を操作して、造影画像２２１１～２２１ｂ上に関心領域を付与する。図１１は、関心領域の付与方法の説明図である。

ユーザは、画像表示領域４０に表示されている画像セット２２１（および２２２）を参照しながら、検査部位のターゲット（例えば、腫瘍、病変）に関心領域を付与する。具体的には、ユーザは、画像セット２２１および２２２を参考にしながら、ターゲットの箇所を確認し、画像セット２２１および２２２のターゲットの箇所に関心領域を付与する命令を入力する。ユーザインターフェース１０が関心領域を付与するユーザの入力を受け付けると、プロセッサ７は、画像セット２２１および２２２上に、関心領域４３および４４を表す図形を表示する。図１１では、関心領域４３および４４は円の図形によって表されている。画像セット２２２（Ｂモード画像）における関心領域４４の位置は、画像セット２２１（造影画像）における関心領域４３の位置に対応している。ユーザは、ユーザインターフェース１０を操作することによって、関心領域４３および４４を同時に移動させることができる。

関心領域４３が付与されると、プロセッサ７は、画像セット２２１の造影画像２２１１～２２１ｂに対して、関心領域４３における特徴量を計算する。関心領域４３における特徴量は、例えば、関心領域４３における輝度情報を表す値として計算することができる。ここでは、関心領域４３における特徴量は、関心領域４３に含まれる複数のピクセルの輝度の平均値（平均輝度）であるとする。したがって、画像セット２２１の造影画像２２１１～２２１ｂごとに、関心領域４３の平均輝度を計算することができる。

関心領域４３の平均輝度が計算されると、プロセッサは、図１１のＴＩＣ領域６０に示されるように、画像セット２２１の造影画像２２１１～２２１ｂごとに計算された関心領域４３の平均輝度を表示する。ＴＩＣ領域６０には、造影画像２２１１～２２１ｂに対して計算された関心領域４３の平均輝度の時間変化を表すデータ群６３が示されている。図１１では、データ群６３に含まれる各データは黒の四角形で示されている。尚、図１１では、データ群６３を視覚的に見やすくするため、データ群６３に含まれるデータの総数は、実際のデータの総数よりも少なく示されている。データ群６３の各データは、画像セット２２１の造影画像２２１１～２２１ｂにおける関心領域４３の特徴量を表している。例えば、データＤ３１は、後期相Ｔ３の造影画像２２１２における関心領域４３のターゲットの平均輝度Ｂ３１を表している。

また、ユーザは、ターゲットの比較対象となる組織にも関心領域を付与する。図１１は、ターゲットの比較対象となる組織に関心領域５３および５４が付与された様子を示す図である。本実施形態では、ターゲットの比較対象の組織は肝実質であり、肝実質に関心領域５３（および５４）が付与された例について考えることにする。関心領域５３および５４が付与された後、関心領域５３の特徴量が計算され、関心領域５３の平均輝度の時間変化を表すデータ群６４が表示される。図１１では、ターゲットの比較対象となる組織（肝実質）のデータ群６４は、白丸で示されている。データ群６４の各データは、画像セット２２１の造影画像２２１１～２２１ｄにおける関心領域５３の特徴量を表している。例えば、データＤ３２は、後期相Ｔ３の造影画像２２１２における関心領域５３の肝実質の平均輝度Ｂ３２を表している。

上記のようにして、後期相Ｔ３のデータＤ３１およびＤ３２を得ることができる。
したがって、ＷＯ画像の作成に必要な３つの時相（染影時相、早期相、および後期相の）の輝度情報を得ることができる。

図１２は、図９に示すデータ群６１および６２と、図１１に示すデータ群６３および６４を時系列に並べて示した図である。

データ群６１および６２は、データ取得期間ＳＣ１（図４参照）に取得されたデータ群を表しており、データ群６３および６４は、データ取得期間ＳＣ２（図４参照）に取得されたデータ群を表している。データ取得期間ＳＣ１とＳＣ２との間は、データは取得されていないので、データ群は存在していない。

尚、図１２には、データ群６１～６４の他に、時間強度曲線７１および７２が示されている。時間強度曲線７１は、ターゲットのデータ群６１とデータ群６３を、時間軸方向に繋ぐことによって得られた曲線であり、時間強度曲線７２は、肝実質のデータ群６２とデータ群６４を時間軸方向に繋ぐことによって得られた曲線である。

図１２から、染影時相Ｔ１、早期相Ｔ２、および後期相Ｔ３について、ターゲットの平均輝度と肝実質の平均輝度の違いを認識することができる。

染影時相Ｔ１、早期相Ｔ２、および後期相Ｔ３のターゲットの平均輝度および肝実質の平均輝度を求めることができたら、ステップＳＴ２（図５参照）に進む。

ステップＳＴ２では、プロセッサが、染影時相Ｔ１、早期相Ｔ２、および後期相Ｔ３のそれぞれの時相について、ターゲットの平均輝度と肝実質の平均輝度との間の大小関係を特定する。本実施形態では、ターゲットの平均輝度と肝実質の平均輝度との間の大小関係を特定するために、ターゲットの平均輝度と肝実質の平均輝度との間の差分値を計算する場合について説明するが、大小関係を特定することができるのであれば、差分値とは別の値を計算してもよい。

図１３は差分値の計算方法の説明図である。
プロセッサは、染影時相Ｔ１の造影画像２１１４におけるターゲットの関心領域４１の平均輝度Ｂ１１（即ち、データＤ１１が表す平均輝度Ｂ１１）と肝実質の関心領域５１の平均輝度Ｂ１２（即ち、データＤ１２が表す平均輝度Ｂ１２）との差分値Δ１を計算する。差分値Δ１を計算する場合、肝実質の関心領域５１の平均輝度Ｂ１２から、ターゲットの関心領域４１の平均輝度Ｂ１１を減算することによって、差分値Δ１（＝Ｂ１２－Ｂ１１）を計算してもよいし、ターゲットの関心領域４１の平均輝度Ｂ１１から、肝実質の関心領域５１の平均輝度Ｂ１２を減算することによって、差分値Δ１（＝Ｂ１１－Ｂ１２）を計算してもよい。本実施形態では、肝実質の関心領域５１の平均輝度から、ターゲットの関心領域４１の平均輝度を減算することによって、差分値Δ１が計算される。したがって、プロセッサは、肝実質の関心領域５１の平均輝度Ｂ１２から、ターゲットの関心領域４１の平均輝度Ｂ１１を減算することによって、差分値Δ１（＝Ｂ１２－Ｂ１１）を計算する。

また、プロセッサは、早期相Ｔ２の造影画像２１１ａにおけるターゲットの関心領域４１の平均輝度Ｂ２１（即ち、データＤ２１が表す平均輝度Ｂ２１）と肝実質の関心領域５１の平均輝度Ｂ２２（即ち、データＤ２２が表す平均輝度Ｂ２２）との差分値Δ２を計算する。差分値Δ２を計算する場合、肝実質の関心領域５１の平均輝度Ｂ２２から、ターゲットの関心領域４１の平均輝度Ｂ２１を減算することによって、差分値Δ２（＝Ｂ２２－Ｂ２１）を計算してもよいし、ターゲットの関心領域４１の平均輝度Ｂ２１から、肝実質の関心領域５１の平均輝度Ｂ２２を減算することによって、差分値Δ２（＝Ｂ２１－Ｂ２２）を計算してもよい。本実施形態では、差分値Δ１と同様に、肝実質の関心領域５１の平均輝度から、ターゲットの関心領域４１の平均輝度を減算することによって、差分値Δ２が計算される。したがって、プロセッサは、肝実質の関心領域５１の平均輝度Ｂ２２から、ターゲットの関心領域４１の平均輝度Ｂ２１を減算することによって、差分値Δ２（＝Ｂ２２－Ｂ２１）を計算する。

さらに、プロセッサは、後期相Ｔ３の造影画像２２１２におけるターゲットの関心領域４１の平均輝度Ｂ３１（即ち、データＤ３１が表す平均輝度Ｂ３１）と肝実質の関心領域５１の平均輝度Ｂ３２（即ち、データＤ３２が表す平均輝度Ｂ３２）との差分値Δ３を計算する。差分値Δ３を計算する場合、肝実質の関心領域５１の平均輝度Ｂ３２から、ターゲットの関心領域４１の平均輝度Ｂ３１を減算することによって、差分値Δ３（＝Ｂ３２－Ｂ３１）を計算してもよいし、ターゲットの関心領域４１の平均輝度Ｂ３１から、肝実質の関心領域５１の平均輝度Ｂ３２を減算することによって、差分値Δ３（＝Ｂ３１－Ｂ３２）を計算してもよい。本実施形態では、差分値Δ１と同様に、肝実質の関心領域５１の平均輝度から、ターゲットの関心領域４１の平均輝度を減算することによって、差分値Δ３が計算される。したがって、プロセッサは、肝実質の関心領域５１の平均輝度Ｂ３２から、ターゲットの関心領域４１の平均輝度Ｂ３１を減算することによって、差分値Δ３（＝Ｂ３２－Ｂ３１）を計算する。
これらの差分値Δ１、Δ２、およびΔ３を計算した後、ステップＳＴ３に進む。

ステップＳＴ３では、プロセッサは、差分値Δ１、Δ２、およびΔ３の全てが正（又は負）であるかどうかを判断する。

染影時相Ｔ１では、肝実質の平均輝度Ｂ１２は、ターゲットの平均輝度Ｂ１１よりも小さい（Ｂ１２＜Ｂ１１）。したがって、差分値Δ１＜０である。

早期相Ｔ２では、肝実質の平均輝度Ｂ２２は、ターゲットの平均輝度Ｂ２１よりも小さい（Ｂ２２＜Ｂ２１）。したがって、差分値Δ２＜０である。

一方、後期相Ｔ３では、肝実質の平均輝度Ｂ３２は、ターゲットの平均輝度Ｂ３１よりも大きい（Ｂ３２＞Ｂ３１）。したがって、差分値Δ３＞０である。

このため、差分値Δ１およびΔ２は負であるが、差分値Δ３は正である。したがって、差分値Δ１、Δ２、およびΔ３には、正の差分値と負の差分値の両方が含まれていると判断される。差分値Δ１、Δ２、およびΔ３に、正の差分値と負の差分値の両方が含まれている場合、早期相では、ターゲットの輝度は肝実質の輝度よりも大きいが、後期相では、ターゲットの輝度は肝実質の輝度よりも小さいことを意味している。したがって、ターゲットの輝度は肝実質の輝度に対して変動が大きいと考えられるので、ターゲットの染影が良好な症例を表している。ターゲットの染影が良好な症例の場合、肝実質のデータとターゲットのデータとの両方のデータを利用することによって、ターゲットから造影剤が排出されたかどうかを判断するための有益な情報が得られると考えられる。そこで、差分値Δ１、Δ２、およびΔ３に、正の差分値と負の差分値の両方が含まれている場合、ステップＳＴ４に進み、プロセッサは、肝実質のデータとターゲットのデータを使用してＷＯ画像を作成すると決定する。そして、ステップＳＴ５に進む。

図１４は、ステップＳＴ５においてＷＯ画像を作成するときのフローチャートの説明図である。
ステップＳＴ５１では、ユーザは、被検体の体内の中から、ターゲットから造影剤が排出されたかどうかを判断したい部位を特定し、特定した部位に関心領域を付与する。

図１５および図１６は、ターゲットから造影剤が排出されたかどうかを判断したい部位に関心領域を付与する方法の説明図である。

ユーザは、ユーザインターフェース１０を操作して、造影画像２００を表示する命令を入力する。ユーザインターフェース１０が、造影画像２００を表示するユーザの入力を受け付けると、図１５に示すように、表示部８に造影画像２００が表示される。造影画像２００は、例えば、画像群２１に含まれる造影画像２１１１～２１１ａ（又は、画像群２２に含まれる造影画像２２１１～２２１ｂ）の中から選択することができる。更に、ステップＳＴ１で選択した３つの造影画像（染影時相Ｔ１の造影画像２１１４、早期相の造影画像２１１ａ、および後期相の造影画像２２１２）の中から、造影画像を選択してもよい。造影画像２００を選択した後、ユーザは、造影画像２００に、造影剤が排出されるタイミングを確認したい箇所に関心領域を付与する。

図１６は、関心領域４５の説明図である。
ユーザは、ユーザインターフェース１０を操作して、造影剤が排出されるタイミングを確認したい箇所（例えば、ターゲット）に関心領域４５を付与する命令を入力する。ユーザインターフェース１０が関心領域４５を付与するユーザの入力を受け付けると、プロセッサは、造影画像２００に関心領域４５を付与する。関心領域４５は、例えば、ターゲットを含む領域である。造影画像２００に関心領域４５が付与されると、ステップＳＴ５２に進む。

ステップＳＴ５２では、プロセッサは、関心領域４５の中から、ピクセルを選択し、選択したピクセルに割り当てる色を決定する。ここでは、関心領域４５内のピクセルＰ１の色を割り当てる例について説明する。

図１７は、関心領域４５のピクセルＰ１に割り当てる色を決定する手順の説明図である。
プロセッサは、メモリから、早期相Ｔ２における造影画像２１１ａの肝実質（関心領域５１）の平均輝度Ｂ２２を読み出す。また、プロセッサは、早期相Ｔ２における造影画像２１１ａからピクセルＰ２１の輝度値Ｂ２２１を読み出す。このピクセルＰ２１は、造影画像２００の関心領域４５のピクセルＰ１に対応するピクセルである。そして、プロセッサは、肝実質の平均輝度Ｂ２２とピクセルＰ２１の輝度値Ｂ２２１との差分値ΔＥを計算する。尚、差分値ΔＥを計算する場合、肝実質の平均輝度Ｂ２２からピクセルＰ２１の輝度値Ｂ２２１を減算することによって、差分値ΔＥ（＝Ｂ２２－Ｂ２２１）を計算してもよいし、ピクセルＰ２１の輝度値Ｂ２２１から肝実質の平均輝度Ｂ２２を減算することによって、差分値ΔＥ（＝Ｂ２２１－Ｂ２２）を計算してもよい。本実施形態では、肝実質の平均輝度からピクセルの輝度値を減算することによって、差分値ΔＥを計算する。したがって、プロセッサは、肝実質の平均輝度Ｂ２２からピクセルＰ２１の輝度値Ｂ２２１を減算することによって、差分値ΔＥ（＝Ｂ２２－Ｂ２２１）を計算する。

また、プロセッサは、メモリから、後期相Ｔ３における造影画像２２１２の肝実質（関心領域５１）の平均輝度Ｂ３２を読み出し、さらに、後期相Ｔ３における造影画像２２１２のピクセルＰ３１の輝度値Ｂ３３１を読み出す。このピクセルＰ３１は、造影画像２００の関心領域４５のピクセルＰ１に対応するピクセルである。そして、プロセッサは、肝実質の平均輝度Ｂ３２とピクセルＰ３１の輝度値Ｂ３３１との差分値ΔＬを計算する。尚、差分値ΔＬを計算する場合、肝実質の平均輝度Ｂ３２からピクセルＰ３１の輝度値Ｂ３３１を減算することによって、差分値ΔＬ（＝Ｂ３２－Ｂ３３１）を計算してもよいし、ピクセルＰ３１の輝度値Ｂ３３１から肝実質の平均輝度Ｂ３２を減算することによって、差分値ΔＬ（＝Ｂ３３１－Ｂ３２）を計算してもよい。本実施形態では、差分値ΔＥと同様に、肝実質の平均輝度からピクセルの輝度値を減算することによって、差分値ΔＬを計算する。したがって、プロセッサは、肝実質の平均輝度Ｂ３２からピクセルＰ３１の輝度値Ｂ３３１を減算することによって、差分値ΔＬ（＝Ｂ３２－Ｂ３３１）を計算する。

そして、プロセッサは、この２つの差分値ΔＥ（＝Ｂ２２－Ｂ２２１）および差分値ΔＬ（＝Ｂ３２－Ｂ３３１）の組合せに基づいて、関心領域４５のピクセルＰ１（図１６参照）に割り当てる色を決定する。

図１８～図２１は、２つの差分値ΔＥおよびΔＬに基づいて、関心領域４５のピクセルＰ１に割り当てる色を決定する方法の説明図である。

プロセッサは、２つの差分値ΔＥおよびΔＬに基づいて、カラーマップ８１の中からピクセルＰ１に割り当てる色を決定する。

カラーマップ８１はメモリに記憶されている。カラーマップ８１の横軸は、早期相Ｔ２における差分値ΔＥを表しており、縦軸は後期相Ｔ３における差分値ΔＬを表している。差分値ΔＥおよびΔＬは負の値を取る場合があるが、差分値ΔＥおよびΔＬが負の値の場合、カラーマップ８１上では「ゼロ」と考える。

カラーマップ８１は、２つの差分値ΔＥおよびΔＬの組合せによって決まる色を表している。例えば、差分値ΔＥがΔＥ＝ΔＥａ、差分値ΔＬがΔＬ＝ΔＬａの場合、この差分値の組合せで決まる色はＣａである。したがって、２つの差分値ΔＥおよびΔＬの組合せによって色を決定することができる。尚、カラーマップ８１は、２つの差分値ΔＥおよびΔＬの組合せに応じて、数千～数万通りの色を決定することができるが、ここでは、説明の便宜上、図１９に示すように、カラーマップ８１の領域を３つの領域８２、８３、および８４に分け、領域８２、８３、および８４には、それぞれ赤、黄、および青が割り当てられているとする。

したがって、本実施形態では、関心領域４５の各ピクセルは、赤、黄、および青の中から選択された色が割り当てられる。

図１７に戻ると、早期相Ｔ２の差分値ΔＥはΔＥ＝Ｂ２２－Ｂ２２１であり、後期相Ｔ３の差分値ΔＬはΔＬ＝Ｂ３２－Ｂ３３１である。したがって、プロセッサは、差分値ΔＥ＝Ｂ２２－Ｂ２２１と、差分値ΔＬ＝Ｂ３２－Ｂ３３１との組合せによって、ピクセルＰ１に割り当てる色を決定する。

図２０は、差分値ΔＥ＝Ｂ２２－Ｂ２２１および差分値ΔＬ＝Ｂ３２－Ｂ３３１によって色を決定するときの説明図である。

早期相Ｔ２の差分値ΔＥは、ΔＥ＝Ｂ２２－Ｂ２２１である。ここで、Ｂ２２＜Ｂ２２１である（図１７参照）。したがって、ΔＥ＝Ｂ２２－Ｂ２２１は負の値であるので、プロセッサは、ΔＥ＝Ｂ２２－Ｂ２２１は「ゼロ」と判断する。

一方、後期相Ｔ３の差分値ΔＬは、ΔＬ＝Ｂ３２－Ｂ３３１である。ここで、Ｂ３２＞Ｂ３３１であるので（図１７参照）、ΔＬ＝Ｂ３２－Ｂ３３１は正の値である。したがって、プロセッサは、軸ΔＬ上から（Ｂ３２－Ｂ３３１）の点を特定する。

したがって、プロセッサは、カラーマップ８１の中から、差分値ΔＥ＝Ｂ２２－Ｂ２２１と差分値ΔＬ＝Ｂ３２－Ｂ３３１との組合せに対応する色Ｃ１を特定することができる。色Ｃ１は領域８２に含まれているので、色Ｃ１は赤を表している。したがって、プロセッサは、関心領域４５のピクセルＰ１における色として赤を割り当てる。割り当てる色を決定した後、ステップＳＴ５３に進む。

ステップＳＴ５３では、プロセッサは、関心領域４５から全てのピクセルが選択されたかどうかを判断する。ここでは、また、ピクセルＰ１しか選択されていないので、ステップＳＴ５２に戻る。
そして、プロセッサは、他のピクセルについても、同様に、割り当てる色を決定する。

図２１は、関心領域４５のピクセルＰ２に割り当てる色を決定するときの説明図である。
プロセッサは、メモリから、早期相Ｔ２の造影画像２１１ａの肝実質（関心領域５１）の平均輝度Ｂ２２を読み出す。また、プロセッサは、早期相Ｔ２の造影画像２１１ａからピクセルＰ２２の輝度値Ｂ２２２を読み出す。このピクセルＰ２２は、造影画像２００の関心領域４５のピクセルＰ２（図１６参照）に対応するピクセルである。そして、プロセッサは、肝実質の平均輝度Ｂ２２からピクセルＰ２２の輝度値Ｂ２２２を減算することによって、差分値ΔＥ（＝Ｂ２２－Ｂ２２２）を計算する。

また、プロセッサは、メモリから、後期相Ｔ３の造影画像２２１２の肝実質（関心領域５１）の平均輝度Ｂ３２を読み出し、更に、後期相Ｔ３の造影画像２２１２からピクセルＰ３２の輝度値Ｂ３３２を読み出す。このピクセルＰ３２は、造影画像２００の関心領域４５のピクセルＰ２に対応するピクセルである。そして、プロセッサは、肝実質の平均輝度Ｂ３２からピクセルＰ３２の輝度値Ｂ３３２を減算することによって、差分値ΔＬ（＝Ｂ３２－Ｂ３３２）を計算する。

したがって、２つの差分値ΔＥ（＝Ｂ２２－Ｂ２２２）および差分値ΔＬ（＝Ｂ３２－Ｂ３３２）を計算することができる。

２つの差分値ΔＥ及びΔＬを計算した後、プロセッサは、この２つの差分値ΔＥ（＝Ｂ２２－Ｂ２２２）およびΔＬ（＝Ｂ３２－Ｂ３３２）に基づいて、関心領域４５のピクセルＰ２（図１６参照）に割り当てる色を決定する。

図２２は、差分値ΔＥ＝Ｂ２２－Ｂ２２２および差分値ΔＬ＝Ｂ３２－Ｂ３３２によって色を決定するときの説明図である。
早期相Ｔ２の差分値ΔＥは、ΔＥ＝Ｂ２２－Ｂ２２２である。ここで、Ｂ２２＜Ｂ２２２である（図２１参照）。したがって、ΔＥ＝Ｂ２２－Ｂ２２２は負の値であるので、プロセッサは、ΔＥ＝Ｂ２２－Ｂ２２２は「ゼロ」と判断する。

また、後期相Ｔ３の差分値ΔＬは、ΔＬ＝Ｂ３２－Ｂ３３２である。ここで、Ｂ３２＜Ｂ３３２２であるので（図２１参照）、ΔＬ＝Ｂ３２－Ｂ３３２は負の値である。したがって、プロセッサは、ΔＬ＝Ｂ３２－Ｂ３３２は「ゼロ」と判断する。

したがって、プロセッサは、カラーマップ８１の中から、差分値ΔＥ＝Ｂ２２－Ｂ２２２と差分値ΔＬ＝Ｂ３２－Ｂ３３２との組合せに対応する色Ｃ２を特定することができる。色Ｃ２は領域８４に含まれているので、色Ｃ２は青を表している。したがって、プロセッサは、関心領域４５のピクセルＰ２における色として青を割り当てる。割り当てる色を決定した後、ステップＳＴ５３に進む。

ステップＳＴ５３では、プロセッサは、関心領域４５から全てのピクセルが選択されたかどうかを判断する。ここでは、ピクセルＰ１およびＰ２しか選択されていないので、ステップＳＴ５２に戻る。

以下同様に、プロセッサは、他のピクセルについても、２つの差分値ΔＥおよびΔＬの組合せに基づいて、割り当てる色を決定する。

したがって、関心領域４５内のピクセル毎に色を割り当てることができる。ステップＳＴ５３において、全てのピクセルが選択されたと判断された場合、ステップＳＴ５４に進み、ＷＯ画像を作成し、表示する。図２３は、ＷＯ画像を示す概略図である。

図２３では、ターゲットの輝度が後期相で低下している（造影剤が排出されている）例が示されている。ＷＯ画像が表示されたら、図５のフローが終了する。
ＷＯ画像は、造影剤が排出されるタイミングを色で表現することができる。したがって、ユーザは、ＷＯ画像を見ることによって、ターゲットの輝度が低下するタイミングを視覚的に容易に認識することができる。

上記の例では、ターゲットの染影が良好な症例について説明した。次に、ターゲットの染影が悪い症例について、図５のフローを参照しながら説明する。

ステップＳＴ１では、先に説明した方法と同様に、染影時相Ｔ１、早期相Ｔ２、および後期相Ｔ３の造影画像を選択し、関心領域を付与する。

図２４は、ステップＳＴ１の説明図である。
プロセッサは、染影時相Ｔ１の造影画像２１１４、早期相Ｔ２の造影画像２１１ａ、および後期相Ｔ３の造影画像２２１２を選択する。そして、関心領域４１および５１を付与し、ターゲットにおける平均輝度の時間変化を表すデータ群９１および９３と、肝実質における平均輝度の時間変化を表すデータ群９２および９４を得る。
データ群９１は、データ取得期間ＳＣ１に取得されたターゲットのデータ群を表しており、データ群９３は、データ取得期間ＳＣ２に取得されたターゲットのデータ群を表している。また、データ群９２は、データ取得期間ＳＣ１に取得された肝実質のデータ群を表しており、データ群９４は、データ取得期間ＳＣ２に取得された肝実質のデータ群を表している。図２４では、ターゲットの染影が悪い症例を表しており、染影時相Ｔ１、早期相Ｔ２、および後期相Ｔ３にわたって、ターゲットの平均輝度が肝実質の平均輝度よりも低い例が示されている。

染影時相Ｔ１、早期相Ｔ２、および後期相Ｔ３のターゲットの平均輝度および肝実質の平均輝度を求めることができたら、ステップＳＴ２に進む。

ステップＳＴ２では、プロセッサが、染影時相Ｔ１、早期相Ｔ２、および後期相Ｔ３のそれぞれの時相について、ターゲットの平均輝度と肝実質の平均輝度との間の大小関係を求める。本実施形態では、ターゲットの平均輝度と肝実質の平均輝度との間の大小関係として、ターゲットの平均輝度と肝実質の平均輝度との間の差分値を計算する場合について説明する。

図２５は差分値の計算方法の説明図である。
プロセッサは、染影時相Ｔ１の造影画像２１１４におけるターゲットの関心領域４１の平均輝度Ｂ１３（即ち、データＤ１３が表す平均輝度Ｂ１３）と肝実質の関心領域５１の平均輝度Ｂ１３（即ち、データＤ１４が表す平均輝度Ｂ１４）との差分値Δ１を計算する。差分値Δ１を計算する場合、肝実質の関心領域５１の平均輝度Ｂ１４から、ターゲットの関心領域４１の平均輝度Ｂ１３を減算することによって、差分値Δ１（＝Ｂ１４－Ｂ１３）を計算してもよいし、ターゲットの関心領域４１の平均輝度Ｂ１３から、肝実質の関心領域５１の平均輝度Ｂ１４を減算することによって、差分値Δ１（＝Ｂ１３－Ｂ１４）を計算してもよい。本実施形態では、肝実質の関心領域５１の平均輝度から、ターゲットの関心領域４１の平均輝度を減算することによって、差分値Δ１が計算される。したがって、プロセッサは、肝実質の関心領域５１の平均輝度Ｂ１４から、ターゲットの関心領域４１の平均輝度Ｂ１３を減算することによって、差分値Δ１（＝Ｂ１４－Ｂ１３）を計算する。

また、プロセッサは、早期相Ｔ２の造影画像２１１ａにおけるターゲットの関心領域４１の平均輝度Ｂ２３（即ち、データＤ２３が表す平均輝度Ｂ２３）と肝実質の関心領域５１の平均輝度Ｂ２４（即ち、データＤ２４が表す平均輝度Ｂ２４）との差分値Δ２を計算する。差分値Δ２を計算する場合、肝実質の関心領域５１の平均輝度Ｂ２４から、ターゲットの関心領域４１の平均輝度Ｂ２３を減算することによって、差分値Δ２（＝Ｂ２４－Ｂ２３）を計算してもよいし、ターゲットの関心領域４１の平均輝度Ｂ２３から、肝実質の関心領域５１の平均輝度Ｂ２４を減算することによって、差分値Δ２（＝Ｂ２３－Ｂ２４）を計算してもよい。本実施形態では、差分値Δ１と同様に、肝実質の関心領域５１の平均輝度から、ターゲットの関心領域４１の平均輝度を減算することによって、差分値Δ２が計算される。したがって、プロセッサは、肝実質の関心領域５１の平均輝度Ｂ２４から、ターゲットの関心領域４１の平均輝度Ｂ２３を減算することによって、差分値Δ２（＝Ｂ２４－Ｂ２３）を計算する。

さらに、プロセッサは、後期相Ｔ３の造影画像２２１２におけるターゲットの関心領域４１の平均輝度Ｂ３３（即ち、データＤ３３が表す平均輝度Ｂ３３）と肝実質の関心領域５１の平均輝度Ｂ３４（即ち、データＤ３４が表す平均輝度Ｂ３４）との差分値Δ３を計算する。差分値Δ３を計算する場合、肝実質の関心領域５１の平均輝度Ｂ３４から、ターゲットの関心領域４１の平均輝度Ｂ３３を減算することによって、差分値Δ３（＝Ｂ３４－Ｂ３３）を計算してもよいし、ターゲットの関心領域４１の平均輝度Ｂ３３から、肝実質の関心領域５１の平均輝度Ｂ３４を減算することによって、差分値Δ３（＝Ｂ３３－Ｂ３４）を計算してもよい。本実施形態では、差分値Δ１と同様に、肝実質の関心領域５１の平均輝度から、ターゲットの関心領域４１の平均輝度を減算することによって、差分値Δ３が計算される。したがって、プロセッサは、肝実質の関心領域５１の平均輝度Ｂ３４から、ターゲットの関心領域４１の平均輝度Ｂ３３を減算することによって、差分値Δ３（＝Ｂ３４－Ｂ３３）を計算する。
これらの差分値Δ１、Δ２、およびΔ３を計算した後、ステップＳＴ３に進む。

ステップＳＴ３では、プロセッサは、全ての差分値Δ１、Δ２、およびΔ３が正（又は負）であるかどうかを判断する。

染影時相Ｔ１では、肝実質の平均輝度Ｂ１４は、ターゲットの平均輝度Ｂ１３よりも大きい（Ｂ１４＞Ｂ１３）。したがって、差分値Δ１＞０である。

早期相Ｔ２では、肝実質の平均輝度Ｂ２４は、ターゲットの平均輝度Ｂ２３よりも大きい（Ｂ２４＞Ｂ２３）。したがって、差分値Δ２＞０である。

後期相Ｔ３では、肝実質の平均輝度Ｂ３４は、ターゲットの平均輝度Ｂ３３よりも大きい（Ｂ３４＞Ｂ３３）。したがって、差分値Δ３＞０である。

このため、３つの差分値Δ１、Δ２、およびΔ３は正である。したがって、差分値Δ１、Δ２、およびΔ３は全て正であると判断される。差分値Δ１、Δ２、およびΔ３は全て正の場合、ターゲットが十分には染影していないと考えられる。この場合、ターゲットの染影が良好な症例と同様に、ターゲットと肝実質の差分値を使ってＷＯ画像を求めようとすると、早期相におけるターゲットと肝実質の差分値と、後期相におけるターゲットと肝実質との差分値に、大きな違いが現れにくいので、好適なＷＯ画像を得ることが難しい。そこで、本実施形態では、全ての差分値Δ１、Δ２、およびΔ３が正（又は負）であると判断された場合、ステップＳＴ６に進み、プロセッサは、ターゲットと肝実質の差分値を使わず、ターゲットの輝度（特徴量）の時間変化に基づいてＷＯ画像を作成すると決定する。そして、ステップＳＴ５に進む。ステップＳＴ５について、図１４のフローを参照しながら説明する。

ステップＳＴ５１では、ユーザは、図２６に示すように、表示部８に、造影画像２００を表示し、造影画像２００の中に関心領域４５を付与する。造影画像２００に関心領域４５が付与されると、ステップＳＴ５２に進む。

ステップＳＴ５２では、プロセッサは、関心領域４５のピクセル毎に、割り当てる色を決定する。以下、ステップＳＴ５２について説明する。

ステップＳＴ５２では、プロセッサは、関心領域４５の中から、ピクセルを選択し、選択したピクセルに割り当てる色を決定する。ここでは、関心領域４５内のピクセルＱ１の色を割り当てる例について説明する。

図２７は、割り当てる色の決定方法の説明図である。
プロセッサは、染影時相Ｔ１における造影画像２１１４からピクセルＱ１３の輝度値Ｂ１３を読み出す。このピクセルＱ１３は、造影画像２００の関心領域４５のピクセルＱ１に対応するピクセルである。

また、プロセッサは、早期相Ｔ２における造影画像２１１ａからピクセルＱ２３の輝度値Ｂ２３を読み出す。このピクセルＱ２３は、造影画像２００の関心領域４５のピクセルＱ１に対応するピクセルである。

プロセッサは、染影時相Ｔ１の輝度値Ｂ１３と早期相Ｔ２の輝度値Ｂ２３との差分値ΔＥを計算する。差分値ΔＥを計算する場合、染影時相Ｔ１の輝度値Ｂ１３から、早期相Ｔ２の輝度値Ｂ２３を減算することによって、差分値ΔＥ（＝Ｂ１３－Ｂ２３）を計算してもよいし、早期相Ｔ２の輝度値Ｂ２３から、染影時相Ｔ１の輝度値Ｂ１３を減算することによって、差分値ΔＥ（＝Ｂ２３－Ｂ１３）を計算してもよい。本実施形態では、染影時相Ｔ１の輝度値から、早期相Ｔ２の輝度値を減算することによって、差分値ΔＥが計算される。したがって、プロセッサは、染影時相Ｔ１の輝度値Ｂ１３から、早期相Ｔ２の輝度値Ｂ２３を減算することによって、差分値ΔＥ（＝Ｂ１３－Ｂ２３）を計算する。

また、プロセッサは、後期相Ｔ３の造影画像２２１２からピクセルＱ３３の輝度値Ｂ３３を読み出す。このピクセルＱ３３は、造影画像２００の関心領域４５のピクセルＱ１に対応するピクセルである。そして、プロセッサは、染影時相Ｔ１の輝度値Ｂ１３と後期相Ｔ３の輝度値Ｂ３３との差分値ΔＬを計算する。差分値ΔＬを計算する場合、染影時相Ｔ１の輝度値Ｂ１３から、後期相Ｔ３の輝度値Ｂ３３を減算することによって、差分値ΔＬ（＝Ｂ１３－Ｂ３３）を計算してもよいし、後期相Ｔ３の輝度値Ｂ３３から、染影時相Ｔ１の輝度値Ｂ１３を減算することによって、差分値ΔＬ（＝Ｂ３３－Ｂ１３）を計算してもよい。本実施形態では、染影時相Ｔ１の輝度値から、後期相Ｔ３の輝度値を減算することによって、差分値ΔＬが計算される。したがって、プロセッサは、染影時相Ｔ１の輝度値Ｂ１３から、後期相Ｔ３の輝度値Ｂ３３を減算することによって、差分値ΔＬ（＝Ｂ１３－Ｂ３３）を計算する。

そして、プロセッサは、この２つの差分値ΔＥ（＝Ｂ１３－Ｂ２３）および差分値ΔＬ（＝Ｂ１３－Ｂ３３）の組合せに基づいて、関心領域４５のピクセルＱ１（図２６参照）に割り当てる色を決定する。

図２８は、２つの差分値ΔＥ（＝Ｂ１３－Ｂ２３）および差分値ΔＬ（＝Ｂ１３－Ｂ３３）に基づいて、ピクセルＱ１に割り当てる色を決定するときの説明図である。

プロセッサは、２つの差分値ΔＥおよびΔＬに基づいて、カラーマップ８１の中からピクセルＱ１に割り当てる色を決定する。

カラーマップ８１はメモリに記憶されている。カラーマップ８１の横軸は、染影時相Ｔ１と早期相Ｔ２との間の差分値ΔＥを表し、縦軸は、染影時相Ｔ１と後期相Ｔ３との間の差分値ΔＬを表している。尚、カラーマップ８１は、２つの差分値ΔＥおよびΔＬの組合せに応じて、数千～数万通りの色を決定することができるが、ここでは、説明の便宜上、図２８に示すように、カラーマップ８１の領域を３つの領域８２、８３、および８４に分け、領域８２、８３、および８４には、それぞれ赤、黄、および青が割り当てられているとする。

したがって、本実施形態では、関心領域４５の各ピクセルは、赤、黄、および青の中から選択された色が割り当てられる。

図２７に示すように、染影時相Ｔ１と早期相Ｔ２との差分値ΔＥは、ΔＥ＝Ｂ１３－Ｂ２３であり、染影時相Ｔ１と後期相Ｔ３の差分値ΔＬはΔＬ＝Ｂ１３－Ｂ３３である。したがって、プロセッサは、カラーマップ８１の中から、差分値ΔＥ＝Ｂ１３－Ｂ２３と差分値ΔＬ＝Ｂ１３－Ｂ３３との組合せに対応する色Ｃ１を特定することができる。色Ｃ１は領域８３に含まれているので、色Ｃ１は黄を表している。したがって、プロセッサは、関心領域４５のピクセルＱ１における色として黄を割り当てる。割り当てる色を決定した後、ステップＳＴ５３に進む。

ステップＳＴ５３では、プロセッサは、関心領域４５から全てのピクセルが選択されたかどうかを判断する。ここでは、ピクセルＱ１しか選択されていないので、ステップＳＴ５２に戻り、以下同様に、各ピクセルの色を割り当てる。

図２９には、他のピクセルとして、ピクセルＱ２に割り当てられる色Ｃ２と、ピクセルＱ３に割り当てられる色Ｃ３が示されている。色Ｃ２は赤であり、色Ｃ３は青である。

以下同様に、プロセッサは、他のピクセルについても、２つの差分値ΔＥおよびΔＬの組合せに基づいて、割り当てる色を決定する。

したがって、関心領域４５内のピクセル毎に色を割り当てることができる。ステップＳＴ５３において、全てのピクセルが選択されたと判断された場合、ステップＳＴ５４に進み、ＷＯ画像を作成し、表示する。図３０は、ＷＯ画像を示す概略図である。図３０では、早期相でターゲットの輝度が低下した例が示されている。
このようにして、ＷＯ画像を作成することができる。

本実施形態では、ターゲットの染影が良好な症例では、ターゲットのデータと肝実質のデータの両方を使って（肝実質とターゲットの差分値を使って）ＷＯ画像を作成する。一方、ターゲットの染影が悪い症例の場合、ターゲットの染影が良好な症例と同様に、ターゲットのデータと肝実質のデータの両方を使ってＷＯ画像を求めようとすると、早期相におけるターゲットと肝実質の差分値と、後期相におけるターゲットと肝実質との差分値に、大きな違いが現れにくいので、高品質なＷＯ画像を得ることが難しい。そこで、本実施形態では、ターゲットの染影が悪い症例では、肝実質の輝度を使わずに、ターゲットの輝度のみを使ってＷＯ画像を作成する。したがって、ターゲットの染影が悪い症例の場合であっても、どの時相においてターゲットから造影剤が排出されたかを判断するのに適したＷＯ画像を取得することができる。

また、本実施形態では、ターゲットの染影が良好な症例では、早期相における差分値と、後期相における差分値とに基づいて、ピクセルに割り当てる色が決定される。したがって、早期相（又は後期相）における差分値のみではなく、早期相と後期相の両方の差分値に基づいて色が割り当てられるので、早期相と後期相の両方の時相の情報を反映して色を決定することができ、高品質なＷＯ画像を得ることができる。

また、本実施形態では、染影時相Ｔ１、早期相Ｔ２、および後期相Ｔ３の造影画像に基づいてＷＯ画像を作成したが、ＷＯ画像を作成することができるのであれば、これらの時相の造影画像の代わりに別の時相の造影画像を使用してＷＯ画像を作成してもよい。

また、本実施形態では、染影時相Ｔ１の造影画像として、ターゲットの輝度がピークとなる時相の造影画像を選択している。しかし、ターゲットが造影剤で十分に染影されている時相の造影画像を選択することができるのであれば、染影時相Ｔ１の造影画像は、必ずしもピーク時相の造影画像に限定されることはなく、染影時相の造影画像として、ピークからずれた時相の造影画像を選択してもよい。例えば、ターゲットの輝度と肝実質の輝度との差が最大となるときの時相の造影画像を、染影時相Ｔ１の造影画像として選択してもよい。

また、本実施形態では、後期相Ｔ３の造影画像として、造影剤の投与後５分程度経過した時点の造影画像を選択している。しかし、後期相Ｔ３の造影画像は、造影剤の投与後５分程度経過した時点の造影画像に限定されることはない。例えば、造影剤の投与後１０分程度経過した時点の造影画像を、後期相Ｔ３の造影画像として選択してもよい。

１ 超音波診断装置
２ 超音波プローブ
２ａ 振動素子
３ 送信ビームフォーマ
４ 送信器
５ 受信器
６ 受信ビームフォーマ
７ プロセッサ
８ 表示部
９ メモリ
１０ ユーザインターフェース
２０ サムネイル領域
２１、２２、２３、２ｎ 画像群
４０ 画像表示領域
４１、４２、４３、４４、４５、５１、５３ 関心領域
５６ オペレータ
５７ 被検体
６０ ＴＩＣ領域
６１、６２、６３、６４ データ群
７１、７２ 時間強度曲線
８１ カラーマップ
８２、８３、８４ 領域
９１、９２、９３、９４ データ群
２００ 造影画像

Claims (11)

1. １つ以上のプロセッサを含む超音波診断装置であって、
   前記１つ以上のプロセッサが、
   造影剤が投与された被検体のターゲットを含む断面から取得された複数の造影画像の中から、第１の時相における前記ターゲットが染影された状態を表す第1の造影画像と、第１の時相の後の第２の時相における前記ターゲットから造影剤が排出されたかどうかを判定するための第２の造影画像と、第２の時相の後の第３の時相における前記ターゲットから造影剤が排出されたかどうかを判定するための第３の造影画像とを選択すること、
   前記第１の造影画像の前記ターゲットの特徴量と前記ターゲットと比較される組織の特徴量との間の第1の大小関係と、前記第２の造影画像の前記ターゲットの特徴量と前記組織の特徴量との間の第２の大小関係と、前記第３の造影画像の前記ターゲットの特徴量と前記組織の特徴量との間の第３の大小関係とを特定すること、
   前記第１の大小関係、前記第２の大小関係、および前記第３の大小関係の全てが、前記ターゲットの特徴量が前記組織の特徴量よりも大きいことを表している、又は前記ターゲットの特徴量が前記組織の特徴量よりも小さいことを表している場合、前記ターゲットの特徴量の時間変化に基づいて、第２及び第３の時相において前記ターゲットから造影剤が排出されたかどうかを判断するための画像を生成すること、および
   前記第１の大小関係、前記第２の大小関係、および前記第３の大小関係のうちの１つ又は２つの大小関係が、前記ターゲットの特徴量が前記組織の特徴量よりも大きいことを表しており、前記第１の大小関係、前記第２の大小関係、および前記第３の大小関係のうちの残りの大小関係が、前記ターゲットの特徴量が前記組織の特徴量よりも小さいことを表す場合、前記組織のデータと前記ターゲットのデータとに基づいて、第２及び第３の時相において前記ターゲットから造影剤が排出されたかどうかを判断するための画像を生成すること、
   を実行する、超音波診断装置。
2. 前記第１の大小関係が、前記第１の造影画像の前記ターゲットの関心領域の特徴量と前記組織の関心領域の特徴量との間の第１の差分値を表し、
   前記第２の大小関係が、前記第２の造影画像の前記ターゲットの関心領域の特徴量と前記組織の関心領域の特徴量との間の第２の差分値を表し、
   前記第３の大小関係が、前記第３の造影画像の前記ターゲットの関心領域の特徴量と前記組織の関心領域の特徴量との間の第３の差分値を表す、請求項１に記載の超音波診断装置。
3. ユーザインターフェースが造影画像に関心領域を付与するユーザの命令を受け付けると、前記１つ以上のプロセッサは前記造影画像に前記関心領域を付与し、
   前記関心領域は、ユーザが造影剤の排出されるタイミングを確認したい箇所に設置される、請求項１に記載の超音波診断装置。
4. 前記１つ以上のプロセッサは、
   前記造影画像に付与された前記関心領域から第１のピクセルを選択すること、
   前記第２の時相における前記第２の造影画像の前記組織の特徴量を読み出すこと、
   前記第２の時相における前記第２の造影画像から、前記造影画像の第１のピクセルに対応する第２のピクセルの輝度値を読み出すこと、
   前記第２の時相における前記第２の造影画像の前記組織の特徴量と前記第２のピクセルの輝度値との間の第４の差分値を計算すること、
   前記第３の時相における前記第３の造影画像の前記組織の特徴量を読み出すこと、
   前記第３の時相における前記第３の造影画像から、前記造影画像の第１のピクセルに対応する第３のピクセルの輝度値を読み出すこと、
   前記第３の時相における前記第３の造影画像の前記組織の特徴量と前記第３のピクセルの輝度値との間の第５の差分値を計算すること、
   前記第４の差分値と前記第５の差分値との組合せに基づいて、前記造影画像の第１のピクセルにおける色を割り当てる、請求項３に記載の超音波診断装置。
5. メモリにはカラーマップが記憶されており、
   前記１つ以上のプロセッサは、
   前記カラーマップの中から、前記第４の差分値と前記第５の差分値との組合せに対応する色を特定し、特定した色を、前記第１のピクセルにおける色として割り当てる、請求項４に記載の超音波診断装置。
6. 前記１つ以上のプロセッサは、
   前記造影画像の前記関心領域から第１のピクセルを選択すること、
   前記第１の時相における前記第１の造影画像から、前記造影画像の前記第１のピクセルに対応する第２のピクセルの輝度値を読み出すこと、
   前記第２の時相における前記第２の造影画像から、前記造影画像の前記第１のピクセルに対応する第３のピクセルの輝度値を読み出すこと、
   前記第３の時相における前記第３の造影画像から、前記造影画像の前記第１のピクセルに対応する第４のピクセルの輝度値を読み出すこと、
   前記第２のピクセルの輝度値と前記第３のピクセルの輝度値との間の第４の差分値を計算すること、
   前記第２のピクセルの輝度値と前記第４のピクセルの輝度値との間の第５の差分値を計算すること、
   前記第４の差分値と前記第５の差分値との組合せに基づいて、前記造影画像の第１のピクセルにおける色を割り当てる、請求項３に記載の超音波診断装置。
7. 前記メモリにはカラーマップが記憶されており、
   前記１つ以上のプロセッサは、
   前記カラーマップの中から、前記第４の差分値と前記第５の差分値との組合せに対応する色を特定し、前記特定した色を、前記第１のピクセルにおける色として割り当てる、請求項６に記載の超音波診断装置。
8. 前記第２の時相は早期相であり、前記第３の時相は後期相である請求項４又は６に記載の超音波診断装置。
9. 前記特徴量は、関心領域内の平均輝度である、請求項２に記載の超音波診断装置。
10. 前記ターゲットは腫瘍であり、前記組織は肝実質である、請求項１に記載の超音波診断装置。
11. １つ以上のプロセッサによって実行可能な１つ以上の命令が格納された、１つ以上の非一時的でコンピュータ読取可能な記録媒体であって、前記１つ以上の命令は、前記１つ以上のプロセッサに、
    造影剤が投与された被検体のターゲットを含む断面から取得された複数の造影画像の中から、第１の時相における前記ターゲットが染影された状態を表す第1の造影画像と、第１の時相の後の第２の時相における前記ターゲットから造影剤が排出されたかどうかを判定するための第２の造影画像と、第２の時相の後の第３の時相における前記ターゲットから造影剤が排出されたかどうかを判定するための第３の造影画像とを選択すること、
    前記第１の造影画像の前記ターゲットの特徴量と前記ターゲットと比較される組織の特徴量との間の第1の大小関係と、前記第２の造影画像の前記ターゲットの特徴量と前記組織の特徴量との間の第２の大小関係と、前記第３の造影画像の前記ターゲットの特徴量と前記組織の特徴量との間の第３の大小関係とを特定すること、
    前記第１の大小関係、前記第２の大小関係、および前記第３の大小関係の全てが、前記ターゲットの特徴量が前記組織の特徴量よりも大きいことを表している、又は前記ターゲットの特徴量が前記組織の特徴量よりも小さいことを表している場合、前記ターゲットの特徴量の時間変化に基づいて、第２及び第３の時相において前記ターゲットから造影剤が排出されたかどうかを判断するための画像を生成すること、
    前記第１の大小関係、前記第２の大小関係、および前記第３の大小関係のうちの１つ又は２つの大小関係が、前記ターゲットの特徴量が前記組織の特徴量よりも大きいことを表しており、前記第１の大小関係、前記第２の大小関係、および前記第３の大小関係のうちの残りの大小関係が、前記ターゲットの特徴量が前記組織の特徴量よりも小さいことを表す場合、前記組織のデータと前記ターゲットのデータとに基づいて、第２及び第３の時相において前記ターゲットから造影剤が排出されたかどうかを判断するための画像を生成すること
    を実行させる、記憶媒体。

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