JP6731369B2 - 超音波診断装置及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は超音波診断装置に関し、特に、胎児の計測に関する技術である。

超音波診断装置を用いて胎児の頭部や腹部等が計測される場合がある。その計測においては、計測精度を高めるために、計測対象の部位（例えば頭部や腹部）の位置や領域を正確に検出できることが望ましい。

胎児頭部の計測においては、断層画像を極座標変換し、極座標変換後の画像に対して動的計画法を適用することで胎児頭部に近似する楕円を演算し、その楕円を用いて計測を行う場合がある（例えば特許文献１）。

国際公開第２０１６／１９０２５６号

上記のように、胎児頭部に対応する楕円を演算し、その楕円を用いて胎児頭部を計測する場合がある。その楕円を用いた計測の精度を高めるために、胎児頭部の傾きに楕円の傾きを一致させることが望ましい。このことは、胎児腹部を計測する場合についても言えることであり、胎児腹部の計測精度を高めるために、胎児腹部に対応する楕円の傾きを胎児腹部の傾きに一致させることが望ましい。

本発明の目的は、胎児の環状部位に対応する楕円の傾きがその環状部位の傾きに近くなるように、楕円の傾きを補正することにある。

本発明は、母体内の胎児に対して超音波を送受波することで得られた断層画像に基づいて、前記胎児の環状部位に対応する楕円を演算する楕円演算手段と、前記楕円演算手段によって演算された前記楕円の中心を前記楕円の一方軸方向に移動させながら、かつ、前記楕円の他方軸方向に延びる参照エリアを移動後の中心で回転させながら、前記一方軸方向の各位置及び各回転角度において、前記参照エリア内の評価値を演算し、前記評価値を用いて、前記環状部位に対する前記楕円の角度を補正する角度補正手段と、を含むことを特徴とする超音波診断装置である。

前記角度補正手段は、前記各位置及び前記各回転角度において得られた前記評価値と前記評価値の分散とに基づいて、前記楕円の角度を補正してもよい。

前記角度補正手段は、前記一方軸方向に前記楕円の中心を移動させ、その移動先の位置にて、前記参照エリアを回転させ、前記各回転角度における前記参照エリア内の輝度値の総和を前記評価値として演算し、前記一方軸方向の位置毎に、前記各回転角度における前記参照エリア内の前記輝度値の総和を演算し、前記一方軸方向の位置毎に、前記各回転角度における前記輝度値の総和の分散を演算し、分散が最も大きい前記一方軸方向の位置を決定し、その位置において最も輝度値の総和が大きい回転角度を決定し、その回転角度に前記楕円の角度を補正してもよい。

前記角度補正手段は、前記一方軸方向への前記楕円の中心の移動量に応じた重み付け処理を、前記輝度値の総和の分散に適用してもよい。

前記角度補正手段は、前記一方軸方向の各位置における分散が予め定められた閾値以下となる場合、前記楕円の中心を移動させなかった場合に輝度値の総和が最も大きくなる回転角度に前記楕円の角度を補正してもよい。

前記環状部位は前記胎児の頭部であり、前記一方軸方向は前記楕円の短軸方向であり、前記他方軸方向は前記楕円の長軸方向であり、前記角度補正手段は、前記評価値に基づいて、前記胎児の頭部の正中線が延在する方向を演算することで、前記楕円の角度を補正してもよい。

前記断層画像に対してテンプレートマッチングを適用することで、前記胎児の環状部位の中心位置の候補を演算する位置演算手段と、前記中心位置の候補を極座標系の原点として用いて前記断層画像を極座標変換する変換手段と、前記極座標変換後の画像から経路を探索する探索手段と、前記経路を逆変換する逆変換手段と、を更に含み、前記楕円演算手段は、逆変換後の経路に対応する楕円を、前記環状部位に対応する楕円として演算してもよい。

また、本発明は、コンピュータを、母体内の胎児に対して超音波を送受波することで得られた断層画像に基づいて、前記胎児の環状部位に対応する楕円を演算する楕円演算手段、前記楕円演算手段によって演算された前記楕円の中心を前記楕円の一方軸方向に移動させながら、かつ、前記楕円の他方軸方向に延びる参照エリアを移動後の中心で回転させながら、前記一方軸方向の各位置及び各回転角度において、前記参照エリア内の評価値を演算し、前記評価値を用いて、前記環状部位に対する前記楕円の角度を補正する角度補正手段、として機能させることを特徴とするプログラムである。

本発明によれば、胎児の環状部位に対応する楕円の傾きを、その環状部位の傾きに近づけることが可能となる。

第１実施形態に係る超音波診断装置を示すブロック図である。 位置演算部を示すブロック図である。 領域演算部を示すブロック図である。 Ｂモード断層画像を示す図である。 テンプレートを示す図である。 エッジ強調画像を示す図である。 極座標変換によって生成された展開画像を示す図である。 マスクが適用された展開画像を示す図である。 マスクが適用された展開画像を示す図である。 経路探索処理を説明するための画像を示す図である。 探索マップを示す図である。 経路探索処理を説明するための画像を示す図である。 逆変換によって生成された経路線を示す図である。 楕円を示す図である。 Ｂモード断層画像の一部と楕円の軸を示す図である。 Ｂモード断層画像の一部と楕円の軸を示す図である。 変形例１に係る展開画像を示す図である。 変形例２に係るＢモード断層画像を示す図である。 第２実施形態に係る超音波診断装置を示すブロック図である。 胎児頭部の正中線と胎児頭部に近似する楕円の一例を示す図である。 胎児頭部の正中線と胎児頭部に近似する楕円の一例を示す図である。 胎児頭部の正中線と胎児頭部に近似する楕円の一例を示す図である。 輝度値総和の分散の分布を示す図である。 輝度値総和の分布を示す図である。 第３実施形態に係るテンプレートを示す図である。 第３実施形態に係るエッジ強調画像を示す図である。 第３実施形態に係るマスクが提供された展開画像を示す図である。

＜第１実施形態＞
以下、図１を参照して、本発明の第１実施形態に係る超音波診断装置について説明する。図１には、第１実施形態に係る超音波診断装置が示されている。図１は、その全体構成を示すブロック図である。この超音波診断装置は医療分野において用いられ、超音波の送受波により生体内の組織の画像を形成する機能を備えている。一例として、画像化の対象となる組織は胎児である。もちろん、他の組織が画像化されてもよい。

プローブ１０は超音波を送受波する送受波器である。プローブ１０は、例えば１Ｄアレイ振動子を有している。１Ｄアレイ振動子は、複数の振動素子が一次元的に配列されて形成されたものである。１Ｄアレイ振動子によって超音波ビームが形成され、それが繰り返し電子走査される。これにより、電子走査毎に生体内に走査面が形成される。走査面は、二次元エコーデータ取込空間に相当する。プローブ１０は、１Ｄアレイ振動子の替りに、複数の振動素子が二次元的に配列されて形成された２Ｄアレイ振動子を有していてもよい。２Ｄアレイ振動子によって超音波ビームが形成され、それが繰り返し電子走査されると、電子走査毎に二次元エコーデータ取込空間としての走査面が形成され、超音波ビームが二次元的に走査されると、三次元エコーデータ取込空間としての三次元空間が形成される。走査方式として、セクタ走査、リニア走査、コンベックス走査等が用いられる。胎児の超音波診断を行う場合には、プローブ１０が母体の腹部表面上に当接され、その状態において超音波の送受波が行われる。

送受信部１２は、送信ビームフォーマ及び受信ビームフォーマとして機能する。送信時において、送受信部１２は、プローブ１０に含まれる複数の振動素子に対して一定の遅延関係をもった複数の送信信号を供給する。これにより、超音波の送信ビームが形成される。受信時において、生体内からの反射波がプローブ１０により受波され、これによりプローブ１０から送受信部１２へ複数の受信信号が出力される。送受信部１２は、複数の受信信号に対して整相加算処理を適用することで、受信ビームを形成する。そのビームデータが信号処理部１４に出力される。すなわち、送受信部１２は、各振動素子から得られる受信信号に対して、各振動素子に対する遅延処理条件に従って遅延処理を施し、複数の振動素子から得られる複数の受信信号を加算処理することで受信ビームを形成する。遅延処理条件は、受信遅延データ（遅延時間）によって規定される。複数の振動素子に対応する受信遅延データセット（遅延時間のセット）は制御部３０から供給される。なお、超音波の送受波において、送信開口合成等の技術が利用されてもよい。また、送受信部１２は、パラレル受信処理を実行してもよい。

送受信部１２の作用により、超音波ビーム（送信ビーム及び受信ビーム）が電子的に走査され、これにより、走査面が形成される。走査面は複数のビームデータに相当し、それらは受信フレームデータ（ＲＦ信号フレームデータ）を構成する。なお、各ビームデータは深さ方向に並ぶ複数のエコーデータにより構成される。超音波ビームの電子走査を繰り返すことにより、時間軸上に並ぶ複数の受信フレームデータが送受信部１２から出力される。それらが受信フレーム列を構成する。

なお、送受信部１２の作用により超音波ビームが二次元的に電子走査されると、三次元エコーデータ取込空間が形成され、その三次元エコーデータ取込空間からエコーデータ集合体としてのボリュームデータが取得される。超音波ビームの電子走査を繰り返すことにより、時間軸上に並ぶ複数のボリュームデータが送受信部１２から出力される。それらがボリュームデータ列を構成する。

信号処理部１４は、送受信部１２から出力されるビームデータに対して、検波、対数圧縮等の信号処理を適用するモジュールである。信号処理後のビームデータはメモリに格納されてもよい。もちろん、そのような信号処理が適用されていないビームデータがメモリに格納され、ビームデータの読み出し時に、上記の処理が適用されてもよい。

ＤＳＣ（デジタルスキャンコンバータ）１６は、コンバート機能（座標変換機能及び補間処理機能等）を備えたモジュールであり、信号処理部１４から出力された受信フレーム列に基づいて組織表示フレーム列を生成する。個々の組織表示フレーム列はＢモード断層画像のデータである。組織表示フレーム列は、表示処理部１８を介してモニタ等の表示部２０に表示される。これにより、リアルタイムでＢモード断層画像が動画像として表示される。

表示処理部１８は、断層画像等に対して必要なグラフィックデータをオーバーレイ処理し、これにより表示画像を生成する。この画像データは表示部２０に出力され、表示モードに従った表示態様で１又は複数の画像が並べて表示される。

表示部２０は例えば液晶ディスプレイ等の表示デバイスにより構成されている。表示部２０は複数の表示デバイスにより構成されてもよい。

画像処理部２２は、Ｂモード断層画像（組織表示フレーム）に基づいて胎児の環状部位の位置や領域を検出し、その検出結果に基づいて環状部位を計測する機能を備えている。環状部位は、エッジ部分を有する環状の組織であり、例えば頭部や腹部である。なお、画像処理部２２は、二次元の走査面から得られたＢモード断層画像を対象として処理を行ってもよいし、三次元空間から得られたボリュームデータにおける任意の断面に対応するデータに基づいて生成された二次元のＢモード断層画像を対象にして処理を行ってもよい。

画像処理部２２は、例えば、位置演算部２４と領域演算部２６と計測部２８とを含む。

位置演算部２４は、Ｂモード断層画像に対してテンプレートマッチングを適用することで、胎児の環状部位（例えば胎児頭部や腹部）の位置の候補を演算する。例えば、位置演算部２４は、胎児の環状部位の中心位置の候補を演算する。その中心位置の候補は、後述する領域演算部２６にて用いられる。

領域演算部２６は、位置演算部２４によって演算された中心位置の候補を用いてＢモード断層画像を座標変換し、座標変換後の画像に基づいて胎児の環状部位の領域を演算する。領域演算部２６は、例えば、その環状部位に近似する楕円を演算する。

計測部２８は、領域演算部２６によって演算された環状部位の領域（例えば、環状部位に近似する楕円）と、Ｂモード断層画像と、を用いて胎児の環状部位を計測する。例えば、胎児の頭部が環状部位として撮影されて胎児の頭部を表わすＢモード断層画像が生成されると、計測部２８は、Ｂモード断層画像に基づいて胎児の頭部を計測する。胎児の腹部が環状部位として撮影されて胎児の腹部を表わすＢモード断層画像が生成されると、計測部２８は、Ｂモード断層画像に基づいて胎児の腹部を計測する。

制御部３０は、図１に示す各構成の動作制御を行う機能を備えている。制御部３０は、Ｂモード断層画像上に関心領域（ＲＯＩ）を設定する関心領域設定部を含んでいてもよい。

制御部３０には入力部３２が接続されている。入力部３２は、一例として、トラックボール、キーボード、各種のボタン、各種のツマミ、等の入力デバイスを含む操作パネルにより構成されている。ユーザは入力部３２を用いて、走査面の位置、断面の位置、関心領域に関する情報、等を指定又は入力することができる。

上述した超音波診断装置においてプローブ１０以外の構成は、例えばプロセッサや電子回路等のハードウェア資源を利用して実現することができ、その実現において必要に応じてメモリ等のデバイスが利用されてもよい。また、プローブ１０以外の構成は、例えばコンピュータによって実現されてもよい。つまり、コンピュータが備えるＣＰＵやメモリやハードディスク等のハードウェア資源と、ＣＰＵ等の動作を規定するソフトウェア（プログラム）との協働により、プローブ１０以外の構成の全部又は一部が実現されてもよい。当該プログラムは、ＣＤやＤＶＤ等の記録媒体を経由して、又は、ネットワーク等の通信経路を経由して、図示しない記憶装置に記憶される。別の例として、プローブ１０以外の構成は、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等により実現されてもよい。もちろん、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等が用いられてもよい。

以下、第１実施形態に係る超音波診断装置について詳しく説明する。第１実施形態では、胎児の環状部位は胎児頭部であり、胎児頭部に対して超音波が送受波されることで、胎児頭部を表わすＢモード断層画像が生成されるものとする。

以下、図２を参照して位置演算部２４について詳しく説明する。図２には、位置演算部２４の構成が示されている。位置演算部２４は、テンプレート生成部３４と、エッジ強調画像生成部３６と、マッチング処理部３８と、を含む。

テンプレート生成部３４は、マッチング処理部３８によるマッチング処理に用いられるテンプレートを生成する。テンプレートは、例えば円環状（リング状）の形状を有する。テンプレート生成部３４は、例えば、胎児の妊娠日数ＧＤに基づく大きさ（つまり直径及び幅）を有する円環状のテンプレートを生成する。具体的には、テンプレート生成部３４は、妊娠日数ＧＤに基づいて児頭大横径（ＢＰＤ：Biparietal Diameter）の平均値（統計値）と、そのばらつき（例えば標準偏差ＳＤ）と、を演算し、ＢＰＤ平均値（統計値）を直径として有し、標準偏差ＳＤを幅として有する円環状のテンプレートを生成する。ＢＰＤ平均値（統計値）と標準偏差ＳＤは、統計的に以下の式によって演算される。
ＢＰＤ平均値（統計値）＝−１８．３+３．８５×１０^−１ＧＤ+１．０６×１０^−３ＧＤ^２−３．７０×１０^−６ＧＤ^３
ＳＤ＝１．７３＋７．９６×１０^−３ＧＤ

上記のＢＰＤ平均値及び標準偏差ＳＤを求めるための式は、統計的に求められた式であり、例えば、母体の国籍等によって変わり得る。

妊娠日数を示す情報は、医師等のユーザによって超音波診断装置に入力されてもよいし、他の装置から超音波診断装置に入力されてもよい。

エッジ強調画像生成部３６は、Ｂモード断層画像に対してフィルタを適用することで、環状部位としての胎児頭部のエッジ部分（頭蓋骨に相当する部分）が強調されたエッジ強調画像を生成する。フィルタとしては、例えば、ＤｏＧフィルタ（Difference Of Gaussianフィルタ）が用いられる。ＤｏＧフィルタを用いることで、互いに異なる「ぼけ」を有する画像の差分が演算され、これにより、周囲に対して高輝度又は低輝度な部分が抽出される。例えば、頭蓋骨のような周囲に対して高輝度な部分を抽出することが可能となる。

なお、ＤｏＧフィルタを適用すると、値として正の値と負の値が得られるが、正の値のみを使用するために、負の値をゼロ（０）にする。また、ＤｏＧフィルタを適用すると、Ｂモード断層画像自体のエッジ部分（画像の縁の部分）も強調されてしまうため、その部分をマスク処理（例えば、輝度値を０にする処理）してもよい。別の例として、Ｄｏｇフィルタを適用することで得られた値の絶対値を採用してもよいし、得られた値に−1を乗算し、負の値をゼロにしてもよい（つまり、実質的に元の負の値を用いてもよい）。

エッジ強調画像生成部３６は、後述するマッチング処理部３８による処理の効率化のために、処理対象のＢモード断層画像のサイズを縮小した上でＤｏＧフィルタを適用することで、エッジ強調画像を生成してもよい。

具体的には、エッジ強調画像生成部３６は、係数が１：４：６：４：１となる５ｔａｐのバイノミアルフィルタをＢモード断層画像に二次元的に適用し、その適用後の画像に対して、２階ダウンサンプリングした第１画像と、その画像を１段階ダウンサンプリングした後、１段階アップサンプリングした第２画像を生成し、第１画像と第２画像との差分を演算する。これにより、ＤｏＧフィルタが適用された画像、つまり、エッジ強調画像が生成される。なお、上記の例は一例であり、フィルタの種類や係数、各種サンプリング処理の手順や回数は、上記の例に限定されるものではない。

マッチング処理部３８は、エッジ強調画像生成部３６によって生成されたエッジ強調画像に対して、テンプレート生成部３４によって生成されたテンプレートを用いたマッチング処理を適用することで、胎児頭部の位置の候補、具体的には、胎児頭部（頭蓋骨）の中心位置の候補を演算する。マッチング処理部３８は、エッジ強調画像上においてテンプレートの位置を変えながら、各位置におけるテンプレートと胎児頭部像（頭蓋骨像）との相似度を演算する。マッチング処理部３８は、その相似度が最大となるテンプレートの位置を特定し、その位置におけるテンプレートの中心位置を、胎児頭部（頭蓋骨）の中心位置の候補として特定する。なお、マッチング処理部３８は、エッジ強調画像を用いずに、元々のＢモード断層画像に対してテンプレートをマッチングさせることで、胎児頭部の中心位置を演算してもよい。この場合、エッジ強調画像生成部３６は、位置演算部２４に含まれていなくてもよい。

以上のようにして、胎児頭部（頭蓋骨）の中心位置の候補が演算される。このようにして演算された中心位置の候補は、領域演算部２６にて行われる座標変換に用いられる。

以下、図３を参照して領域演算部２６について詳しく説明する。図３には、領域演算部２６の構成が示されている。領域演算部２６は、変換部４０、マスク設定部４２、探索部４４、逆変換部４６、楕円演算部４８、妥当性判定部５０、中心部マスク部５２、終了判定部５４及び中心更新部５６を含む。

変換部４０は、位置演算部２４によって演算された胎児頭部（頭蓋骨）の中心位置の候補を極座標系の原点として用いて、Ｂモード断層画像を極座標変換する。極座標変換は、その中心位置の候補を原点として、例えば縦軸をその中心位置の候補からの距離（動径ｒ）、横軸を角度（偏角θ）として座標を変換する処理である。つまり、座標変換後の極座標系は、胎児頭部の中心位置の候補を原点して有する極座標系である。この変換処理によって、Ｂモード断層画像は、中心位置の候補を原点として展開され、これにより、展開画像（極座標系で表された画像）が生成される。第１実施形態では、位置演算部２４によって演算された中心位置の候補（テンプレートマッチングによって得られた中心位置の候補）を用いることで、胎児頭部の中心位置により近い位置を用いて極座標変換を行うことが可能となり、後述する経路探索処理及び楕円演算の精度が向上する。以下では、極座標変換後の画像を「展開画像」と称することとする。

マスク設定部４２は、展開画像（極座標変換後の画像）に対して、極座標系の偏角θ方向の特定領域において動径ｒ方向に延在するマスクを設定する。そのマスクが設定された領域は、後述する動的計画法を用いた経路探索処理が行われない領域である。別の例として、マスクが設定された領域内の輝度値が０（ゼロ）に設定され、動的計画法を用いた探索処理によって、マスクが設定された領域の情報から経路が探索されないようにしてもよい。特定領域は、例えば、胎児頭部（頭蓋骨）に対して超音波ビームが平行に送受波される部分を含む領域である。超音波ビームが平行に送受波される部分の輝度値は、他の部分の輝度値よりも低くなり易く、ノイズが発生し易い。そのノイズの影響によって、後述する経路探索処理にて誤探索が発生する可能性がある。特定領域にマスクを設定することで、ノイズの影響を除去して、誤探索の発生を抑制又は防止することが可能となる。例えば、通常、胎児頭部の前面及び後面に相当する部分にてノイズが発生し易いため、その部分にマスクが設定される。

探索部４４は、展開画像（極座標変換後の画像）に対して経路探索処理を適用することで、展開画像から経路を探索する。この経路が、胎児頭部のエッジ部分（頭蓋骨に相当する部分）の候補に相当する。探索部４４は、例えば、展開画像に対して動的計画法を適用することで経路を探索する。このとき、探索部４４は、展開画像において、マスクが設定された領域を探索領域から除外し、マスクが設定されていない領域を対象として動的計画法を適用することで経路を探索する。また、探索部４４は、展開画像においてマスクが設定された領域内の経路（例えば直線状の経路）を推定する。例えば、マスクが設定されていない複数の領域の間にマスクが設定されている領域が存在する場合、探索部４４は、マスクが設定されていない複数の領域内の複数の経路同士を、マスクが設定されている領域にて推定された直線状の経路によって結ぶことで、展開画像から全体の経路を演算する。

逆変換部４６は、探索部４４によって探索された経路を元の画像空間（座標変換前の画像空間）に逆変換する。

楕円演算部４８は、逆変換部４６によって得られた逆変換後の経路と、Ｂモード断層画像と、を用いて、胎児頭部を近似した楕円を演算する。これにより、その楕円の中心位置、短軸の長さ、長軸の長さ及び傾きが、近似楕円のパラメータとして得られる。以下、楕円演算部４８によって演算された楕円（胎児頭部に近似した楕円）を「近似楕円」と称することとする。

妥当性判定部５０は、楕円演算部４８によって求められた近似楕円の妥当性を判定する。妥当性の判定には、楕円の長軸の長さと短軸の長さとの比が利用される。妥当性判定部５０は、楕円演算部４８によって求められた近似楕円の長軸の長さと短軸の長さとの比が、予め定められた許容範囲内に含まれる場合、妥当性があると判定し、その比が許容範囲に含まれない場合、妥当性がないと判定する。なお、楕円の妥当性判定には、楕円の大きさ、位置、角度等の中の少なくとも１つが用いられてもよいし、それらの中の複数の組み合わせが用いられてもよい。

中心部マスク部５２は、妥当性判定部５０によって妥当性がないと判定された場合に、展開画像に対し、原点から予め定められた範囲内にマスクを設定する。探索部４４は、そのマスクが設定された展開画像を対象として再度探索を行う。胎児頭部が表されたＢモード断層画像には、正中線と呼ばれる高輝度領域が存在し、経路探索処理にて、その高輝度領域が経路として誤探索される可能性がある。つまり、経路探索処理では、胎児の頭蓋骨に相当する経路を探索することを目的としているところ、正中線を通る経路を誤探索する可能性がある。正中線は、Ｂモード断層画像の中心部分に表されていると想定されるため、その中心部分に対応する範囲にマスクを設定して経路探索処理からその範囲を除外することで、正中線の影響に起因する誤探索を抑制又は防止することが可能となる。なお、中心部マスク部５２が設けられずに、マスク設定部４２が、展開画像において原点から予め定められた範囲内にマスクを設定してもよい。この場合、マスク設定部４２は、妥当性判定部５０による判定結果によらずに、マスクを設定してもよい。

終了判定部５４は、領域演算部２６の各部の処理の終了を判定する。例えば、変換部４０から中心更新部５６までの一連の処理が予め定められた回数（例えば３回）行われた場合、終了判定部５４は、処理が終了したと判定する。予め定められた回数の処理が実行されていない場合、変換部４０から中心更新部５６までの一連の処理が実行される。また、楕円演算部４８によって求められた近似楕円の位置、大きさ、角度等のパラメータの変動が小さくなった場合（例えば、予め定められた許容範囲内に含まれる場合）、終了判定部５４は、処理が終了したと判定してもよい。

上記の処理をまとめると以下のようになる。変換部４０から妥当性判定部５０までの処理が実行され、妥当性判定部５０によって妥当性があると判定された場合、終了判定部５４による判定が行われる。妥当性判定部５０によって妥当性がないと判定された場合、中心部マスク部５２による処理を経て、探索部４４から楕円演算部４８までの処理が実行され、妥当性判定部５０の処理を飛ばして、終了判定部５４による判定が行われる。上記一連の処理が予め定められた回数実行されていない場合、中心更新部５６による処理が行われる。上記の一連の処理を１セットとして、そのセットを予め定められた回数実行する。

中心更新部５６は、終了判定部５４によって終了判定がなされなかった場合、楕円演算部４８によって求められた近似楕円の中心位置を、変換部４０による極座標変換における極座標系の新たな原点として更新する。以降、変換部４０から終了判定部５４までの一連の処理が実行される。このとき、変換部４０は、楕円演算部４８によって求められた近似楕円の中心位置（更新された中心位置）を極座標系の新たな原点として用いて、Ｂモード断層画像を極座標変換する。これにより、胎児頭部の中心位置により近い位置を用いて極座標変換を行うことが可能となり、経路探索処理及び楕円演算の精度が向上する。

終了判定部５４によって終了判定がなされた場合、計測部２８は、その終了判定の時点で得られた近似楕円とＢモード断層画像とを用いて、胎児頭部を計測する。

以下、図４を参照して、第１実施形態に係る超音波診断装置によって生成されたＢモード断層画像について詳しく説明する。図４には、そのＢモード断層画像が示されている。Ｂモード断層画像５８には、胎児頭部像６０が表されている。例えば、胎児頭部がＢモード断層画像に表されるように、プローブ１０の位置や角度等がユーザによって調整される。図４において、ハッチングが施された領域は高輝度（エコー）領域を示している。測定に適したＢモード断層画像５８では、超音波ビームが反射し易い像の上部６２、下部６４及び正中線６６が描出され易く、それらの部分の輝度が高くなり易い。それら以外の組織６８においても輝度が高くなる場合がある。一方、超音波ビームが反射し難い像の側面７０，７２（通常の超音波診断では、胎児頭部の前面及び後面に相当する面）（例えば、超音波ビームが平行に送受波される部分を含む領域）は描出され難く、それらの部分の輝度は低くなり易い。計測部２８は、このようなＢモード断層画像５８から、例えば、正中線６６に直交方向の長さに相当する児頭大横径（ＢＰＤ：Biparietal Diameter）、児頭前後径（ＯＦＤ：Occipital-Frontal Diameter）、児頭周囲長（ＨＣ：Head Circumference）、等を計測することができる。もちろん、これら以外のパラメータが計測されてもよい。

以下、図５を参照して、テンプレート生成部３４によって生成されるテンプレートについて詳しく説明する。図５には、テンプレートの一例が示されている。

テンプレート７４は、テンプレート生成部３４によって生成された円環状の形状を有するテンプレート（ドーナツ型のテンプレート）である。テンプレート７４の形状は、胎児頭部（頭蓋骨）を仮定した形状であり、円環の内部７６は、頭蓋骨の内部を仮定した領域である。頭蓋骨は円に近い楕円の形状を有していると仮定できるため、テンプレートマッチングでは、全体形状が円形のテンプレート７４が用いられる。テンプレートマッチングを行う段階においては、胎児頭部の向き（回転角度）が判明していない。それ故、楕円のような方向性を持ったテンプレートを用いるよりも、方向性を有さない円形のテンプレート７４を用いた方が、胎児頭部の中心位置の検出精度が向上し得る。

例えば、テンプレート７４の中心位置Ｏからテンプレート７４の環状部分の中心位置までの長さが、テンプレート７４の半径に相当し、その半径の２倍の長さがテンプレート７４の直径Ａに相当する。直径Ａは、妊娠日数を用いて演算されたＢＰＤ平均値（統計値）である。テンプレート７４の幅Ｂ、つまり、環状部分の幅Ｂは、妊娠日数を用いて演算されたＢＰＤ平均値の標準偏差ＳＤである。このように、テンプレート７４は、妊娠日数から推定された大きさが反映されたテンプレートである。このような特徴を有するテンプレート７４は、実際の頭蓋骨の大きさや形状を反映したテンプレートであるため、テンプレート７４を用いてテンプレートマッチングを行うことで、頭蓋骨の中心位置により近い位置がその中心位置の候補として検出され易くなる。

以下、図６を参照して、マッチング処理部３８によるマッチング処理について詳しく説明する。図６には、エッジ強調画像の一例が示されている。

エッジ強調画像７８はエッジ強調画像生成部３６によって生成された画像である。つまり、エッジ強調画像７８は、図４に示されているＢモード断層画像５８に対してＤｏＧフィルタを適用することで生成された画像である。エッジ強調画像７８においては、胎児の頭蓋骨に相当する部分等が強調されている。

マッチング処理部３８は、このエッジ強調画像７８に対して、テンプレート７４を用いたマッチング処理を適用することで、胎児頭部（頭蓋骨）の中心位置の候補を演算する。具体的には、マッチング処理部３８は、エッジ強調画像７８上で、矢印８０で示すように、テンプレート７４の位置を変えながら、各位置におけるテンプレート７４と胎児頭部像（頭蓋骨像）との相似度を演算する。これにより、相似度の二次元マップ（相似度マップ）が生成される。相似度は、以下に示す式（１）によって演算される。

ここで、Ｉ（ｉ，ｊ）は、エッジ強調画像７８（ＤｏＧ画像）の輝度（０〜２５５）である。Ｔ（ｘ，ｙ）は、テンプレート７４の輝度（０又は１）である。

マッチング処理部３８は、上記の相似度マップに対してフィルタ処理を適用してもよい。例えば、２種類のフィルタが用いられる。第１フィルタは、例えば、（５×５）、σ＝２．０のガウシアンフィルタであり、第２フィルタは、例えば、画像の横×縦サイズの半分の大きさを有するガウシアンフィルタである。第１フィルタは、局所的な高輝度値を取り除き、周辺領域も高輝度値を有する領域から候補が検出されるように、周辺領域を平滑化するためのフィルタである。第２フィルタは、Ｂモード断層画像の特性として観察対象がＢモード断層画像の中心に近い位置に配置されていると仮定した場合に、Ｂモード断層画像の端部から候補が検出され難いように、Ｂモード断層画像の中心部分に若干の重み付けを行うフィルタである。もちろん、これらのフィルタが適用されなくてもよい。

マッチング処理部３８は、上記の相似度マップにおいて、相似度が最大となる位置を、胎児頭部（頭蓋骨）の中心位置の候補として検出する。この中心位置の候補が、後述する極座標変換にて用いられる。

以下、図７から図１５を参照して、領域演算部２６による処理について詳しく説明する。

図７には、極座標変換によって生成された展開画像の一例が示されている。展開画像８２は、変換部４０による極座標変換よって生成された画像である。具体的には、展開画像８２は、マッチング処理部３８によって得られた胎児頭部（頭蓋骨）の中心位置の候補を用いて、図４に示されているＢモード断層画像５８を極座標変換することで生成された画像である。横軸は、極座標系の角度θ（偏角θ）を示しており、縦軸は、極座標系の距離ｒ（動径ｒ）を示している。展開画像８２の原点（θ＝０、ｒ＝０）は、マッチング処理部３８によって得られた胎児頭部（頭蓋骨）の中心位置の候補に対応する位置である。展開画像８２中の像８４は、Ｂモード断層画像５８に表された上部６２、下部６４及び正中線６６に対応する像であり、像８６は、Ｂモード断層画像５８に表された組織６８に対応する像である。

図８には、マスクが適用された展開画像の一例が示されている。展開画像８２には、マスク設定部４２によってマスク８８が設定されている。例えば、展開画像８２において、角度θが９０°の位置と−９０°の位置に、角度θ方向へ±４５°の幅を持ったマスク８８が設定されている。もちろん、その角度の幅は一例に過ぎず、他の値が用いられてもよいし、ユーザによってその幅を変更できるようにしてもよい。マスク８８は、距離ｒ＝０の位置から距離ｒ方向に延在する形状を有している。角度θが±９０°の位置は、通常、胎児頭部の前面及び後面に対応する位置であり、その部分には超音波ビームが平行に送受波され易いため、その部分が描出され難い。その部分が経路探索の対象領域に含まれていると、経路探索処理にて誤探索が発生する可能性がある。また、頭蓋骨が描出され難い部分の付近に、輝度が高い他の組織が描出されていると、経路探索処理にて誤探索が発生する可能性がある。これに対処するために、頭蓋骨が描出され難い部分（角度θが±９０°の位置）に、角度θ方向に幅を持ったマスク８８を設定する。これにより、その部分が経路探索の領域から除外されるので、誤探索の発生を抑制又は防止することができる。例えば、角度θが±９０°の付近に、図７に示されている像８６が存在すると、その像８６の部分が経路として抽出され、頭蓋骨以外の部分が経路として抽出される可能性がある。マスクを設定することで、そのような誤探索を防止できる。

以下、探索部４４による経路探索処理について詳しく説明する。図９には、展開画像８２が示されている。探索部４４は、展開画像８２から経路上の輝度値の総和が最大となるような経路を探索する。輝度値の総和が最大となるような経路の探索にはどのような手法を用いてもよいが、探索部４４は、一例として動的計画法を用いて経路を探索する。このとき、探索部４４は、マスク８８が設定されている領域を経路探索領域から除外して経路を探索する。図９において実線で表示された経路９０が、動的計画法を適用することで探索された経路である。経路９０は像８４に沿っている。また、探索部４４は、マスク８８が設定されている領域における経路９２を推定する。探索部４４は、例えば、動的計画法によって探索された複数の経路９０の端部同士を、直線状の経路９２（破線で示す経路）によって結ぶことで、全体の経路を演算する。経路９２は、マスク８８が設定された領域内の直線状の経路である。なお、探索された経路が元の画像空間（座標変換前の画像空間）において閉曲線となるように、探索部４４は、展開画像８２の左右端部においてｒ座標が近接するような経路を探索してもよい。

以下、図１０から図１２を参照して、動的計画法について説明する。図１０，１２には、経路探索処理を説明するための画像が示されている。図１１には、探索マップの一例が示されている。

まず、図１０に示すように、探索部４４は、注目画素９４の左側に配置された３個の画素９６の中で、最大の輝度値を有する画素のその輝度値を注目画素９４に加算する。探索部４４は、この工程を画像の上端から下端に向けて行い、次に、画像の左端から右端に向けて行うことで、二次元の探索マップを生成する。探索マップにおいて、輝度が高い部分ほど輝度値の総和が大きい領域に対応している。

図１１には、上記のようにして得られた探索マップの一例が示されている。探索部４４は、探索マップの右端から最大輝度の画素９８を検出する。

次に、図１２に示すように、探索部４４は、現在の画素１００（上記の画素９８）の左側に配置された３個の画素１０２の中で最大の輝度値を有する画素を選択し、この工程を画像の左端まで行う。探索部４４は、経路が画像の左端に到達した後、探索開始点のｒ座標と探索終了点のｒ座標とを比較し、その差が大きい場合（例えば差が閾値以上の場合）、探索マップの右端から２番目に高い輝度値を有する画素を探索開始点として選択し、再度探索を行う。探索部４４は、探索開始点と探索終了点との差が予め定められた許容範囲内に含まれるまで、この処理を繰り返す。

探索部４４は、上記の処理によって、輝度値の総和が最大となる経路を探索する。なお、探索部４４は、輝度値以外のパラメータとして、輝度の勾配情報、エッジ量、エントロピー、尤度、Ｈｏｇ、ＳａｌｉｅｎｃｙＭａｐ、Ｌ１，Ｌ２ノルム等のパラメータ群の中から選択された少なくとも１つのパラメータや、選択された複数のパラメータの組み合わせを用いて、経路を探索してもよい。また、使用されるパラメータによっては、最大化ではなく最小化又は最適化が行われる場合がある。また、探索マップの生成方向は、上述した例とは逆の方向であってもよい。

上記のように探索部４４によって経路が探索されると、逆変換部４６は、その経路を元の画像空間（座標変換前の画像空間）に逆変換する。図１３には、逆変換によって生成された経路線１０４が示されている。なお、図１３には、図４に示されている座標変換前のＢモード断層画像５８も示されており、経路線１０４は、そのＢモード断層画像５８上に重畳して示されている。

逆変換によって経路線１０４が生成されると、楕円演算部４８は、その経路線１０４とＢモード断層画像５８とを用いて、胎児頭部を近似した楕円（近似楕円）を演算する。以下、この処理について詳しく説明する。まず、楕円演算部４８は、経路線１０４上の全画素の中で、より高輝度な一定割合の画素（例えば５０％の画素）を抽出する。この抽出処理は、経路上に存在する画素の中で頭蓋骨上に存在する画素を抽出して使用することで、楕円近似の精度を高めるためである。次に、楕円演算部４８は、抽出された画素群の中から５点以上の候補点を無作為に選択し、これらの候補点群に楕円を当てはめる。楕円の当てはめ方法として、例えば、ハフ変換、最小二乗法、多項式を用いた最適化法、等を用いることができる。図１４には、候補点群に当てはめられた楕円１０６が示されている。次に、楕円演算部４８は、その当てはめによって演算された楕円と、抽出された画素群（経路線１０４上の全画素から抽出された画素群）と、の距離を演算し、その距離が予め定められた閾値以内の画素の数（例えば、その距離が５画素以内の画素の数）を、楕円上画素数として演算する。楕円演算部４８は、これらの処理を予め定められた回数（例えば１００回）行い、楕円上画素数が最大となった楕円を、胎児頭部を近似した楕円（近似楕円）として採用する。これにより、その近似楕円の中心位置、短軸の長さ、長軸の長さ、及び、角度が特定される。

妥当性判定部５０は、上記のようにして楕円演算部４８によって採用された近似楕円の妥当性を判定する。妥当性判定部５０は、その近似楕円の長軸の長さと短軸の長さとの比が、予め定められた許容範囲内に含まれる場合、妥当性があると判定し、その比が許容範囲内に含まれない場合、妥当性がないと判定する。妥当性がないと判定された場合、探索部４４は、再度探索を行う。

終了判定部５４によって、処理が終了したと判定されていない場合、つまり、予め定められた回数の処理が実行されていない場合、中心更新部５６は、楕円演算部４８によって採用された近似楕円の中心位置を、変換部４０による極座標変換における極座標系の新たな原点として更新する。予め定められた回数の処理が実行された場合、例えば、最後の処理で得られた近似楕円を、計測部２８による計測用の楕円として採用してもよいし、楕円の位置、大きさ、角度等のパラメータの変動が最小になった楕円を、計測用の楕円として採用してもよい。

以下、図１５及び図１６を参照して、計測部２８による処理について詳しく説明する。図１５及び図１６には、Ｂモード断層画像５８の一部と楕円の軸が示されている。図１５に示すように、上記の処理によって、胎児頭部に近似した楕円（近似楕円）（計測用の楕円）の短軸１０８と長軸１１０が求められる。計測部２８は、近似楕円の短軸１０８と、胎児の頭蓋骨像（上部６２と下部６４）の外側及び内側と、の交点１１２，１１４，１１６，１１８を検出する。胎児頭部の計測方法として、上部外側と下部内側との間の長さを計測する場合と、上部外側と下部外側との間の長さを計測する場合と、があるためである。例えば勾配を用いることで交点が検出される。勾配の算出として、例えば、差分値やＳｏｂｅｌフィルタ、ラプラシアンフィルタ、ブリューイットフィルタ等を用いることができる。

以下、図１６を参照して、一例として、Ｓｏｂｅｌフィルタを用いた場合について説明する。計測部２８は、近似楕円（計測用の楕円）の短軸１０８を延長した直線１２０上に探索範囲を設定する。その探索範囲は、上部外側の探索範囲１２２、上部内側の探索範囲１２４、下部内側の探索範囲１２６、及び、下部外側の探索範囲１２８を含む。次に、計測部２８は、図１６において黒丸にて示す各点での勾配強度を演算し、各探索範囲内において勾配強度が最大となる点を上記の交点として検出する。これにより、探索範囲１２２内にて交点１１２が検出され、探索範囲１２４内にて交点１１４が検出され、探索範囲１２６内にて交点１１６が検出され、探索範囲１２８内にて交点１１８が検出される。

また、計測部２８は、複数方向について上記の処理を行うことで、図１５に示されている胎児頭部（頭蓋骨）の外周楕円１３０を演算してもよい。この場合、計測部２８は、外周楕円１３０の周囲長を頭部周囲長ＨＣとして演算し、長軸１１０の長さを児頭前後径ＯＦＤとして演算してもよい。

計測部２８によって胎児頭部が計測された場合、例えば、表示部２０に計測結果が表示される。

以上のように、第１実施形態においては、胎児頭部（頭蓋骨）の形状に近似するテンプレートを用いたマッチング処理を行うことで、胎児頭部の中心位置の候補が得られる。その中心位置の候補を用いて極座標変換を行うことで、より正確な中心位置が反映された極座標変換が可能となるので、極座標変換によって生成された展開画像を用いた経路探索処理の精度、つまり、楕円近似の精度が向上する。胎児頭部（頭蓋骨）により近似した楕円が得られるため、その楕円を用いた胎児頭部の計測精度が向上する。このように、第１実施形態では、極座標変換後の画像に対する経路探索処理の精度を高めるために、その経路探索処理を前提とした極座標変換の前処理として、テンプレートマッチングによって胎児頭部の中心位置の候補を演算する。

（変形例１）
以下、図１７を参照して変形例１について説明する。図１７には、展開画像の一例が示
されている。図１７に示されている展開画像８２は、図８に示されている展開画像８２と同じ画像である。

変形例１では、マスク設定部４２は、展開画像８２にマスクを設定する替わりに、展開画像８２に対して重み付け処理を適用する。例えば、展開画像８２において、角度θが９０°の位置と−９０°の位置に、角度θ方向へ±４５°の幅を持った重み付け領域１３２が設定されている。重み付け領域１３２は、距離ｒ＝０の位置から距離ｒ方向に延在する形状を有する。重み付け領域１３２内においては、±９０°の位置における重み係数が最も小さく設定されており、±９０°の位置から角度θ方向に離れた位置ほど、大きい重み係数が割り当てられている。マスク設定部４２は、展開画像８２の各画素の輝度値に重み係数を乗算し、探索部４４は、その重み係数が乗算された輝度値を用いて経路探索処理を行う。これにより、頭蓋骨が検出され難い部分の輝度値は、経路探索処理にて用いられ難くなるため、その部分のノイズの影響を抑制又は防止することが可能となる。なお、マスク設定部４２は、展開画像８２の全体に対して重み付け処理を行ってもよい。この場合も、±９０°の位置における重み係数が最も小さく設定されており、±９０°の位置から角度θ方向に離れる位置ほど、大きい重み係数が割り当てられる。

（変形例２）
以下、図１８を参照して変形例２について説明する。図１８には、Ｂモード断層画像の一例が示されている。図１８に示されているＢモード断層画像５８は、図４に示されているＢモード断層画像５８と同じ画像である。

変形例２にでは、マスク設定部４２は、プローブ１０の種類に応じたマスクを展開画像に設定する。プローブ１０の種類によって超音波ビームの送受波方向が変わるため、マスク設定部４２は、その送受波方向に応じたマスクを展開画像に設定する。マスク設定部４２は、例えば、位置演算部２４によって演算された楕円中心位置の候補を基準位置として、矢印１３４で示す超音波ビームの送受波方向に直交する方向を含み、予め定められた幅を有する領域１３６に、マスクを設定する。実際には、極座標変換によって生成された展開画像において、その領域１３６に対応する領域にマスクが設定される。そのような領域１３６においては、胎児の頭蓋骨に対して超音波ビームが平行に送受波され易いため、頭蓋骨が描出され難い。この領域１３６にマスクを設定することで、その領域１３６におけるノイズに起因する経路の誤探索を抑制又は防止することが可能となる。プローブ１０の種類によって領域１３６の位置及び大きさが変わるため、マスク設定部４２は、プローブ１０の種類に応じて領域１３６の位置及び大きさを変える。

例えば、各プローブ１０の種類に対応する領域１３６の位置及び大きさを示すマスク情報が、超音波診断装置に予め記録されている。プローブ１０が超音波診断装置本体に接続されると、マスク設定部４２は、プローブ１０からプローブの種類を示す情報を取得し、その種類に関連付けられたマスク情報を取得し、マスク情報に従って展開画像にマスクを設定する。

＜第２実施形態＞
以下、図１９を参照して、本発明の第２実施形態に係る超音波診断装置について説明する。図１９には、第２実施形態に係る超音波診断装置が示されている。図１９は、その全体構成を示すブロック図である。

第２実施形態に係る超音波診断装置は、第１実施形態に係る超音波診断装置の画像処理部２２の替わりに画像処理部２２Ａを含む。画像処理部２２Ａは、画像処理部２２に含まれる構成に加えて、更に角度補正部１３８を含む。角度補正部１３８以外の構成は、第１実施形態に係る超音波診断装置の構成と同じであるため、以下では、角度補正部１３８について説明し、それ以外の構成の説明は省略する。

角度補正部１３８は、領域演算部２６によって演算された胎児頭部（頭蓋骨）に近似する楕円（近似楕円）の角度を補正する。図４に示すように、胎児頭部が表されたＢモード断層画像には、胎児頭部の前後方向に延在する正中線６６と呼ばれる高輝度領域が描出される。胎児頭部の計測精度を高めるためには、胎児頭部に近似する楕円（近似楕円）の長軸と正中線が同一方向になることが望ましい。そこで、角度補正部１３８は、胎児頭部に近似する楕円（近似楕円）の長軸方向と正中線の方向とが一致するように、近似楕円の角度を補正する。以下、角度補正部１３８による角度補正処理について詳しく説明する。

図２０には、胎児頭部の正中線と胎児頭部に近似する楕円（近似楕円）の一例が示されている。高輝度領域１４０は、胎児頭部の正中線を表わす像（図４中の正中線６６）に相当する。近似楕円１４２は、上述した第１実施形態の処理によって演算された胎児頭部に近似する楕円である。短軸直線１４４は、近似楕円１４２の短軸を延長した直線であり、長軸直線１４６は、近似楕円１４２の長軸を延長した直線である。中心位置１４８は、近似楕円１４２の中心位置である。

まず、角度補正部１３８は、短軸直線１４４上に中心位置１４８の移動範囲１５０を設定する。移動範囲１５０は、短軸方向に中心位置１４８が移動可能な範囲である。移動範囲１５０の短軸方向の長さは、例えば予め定められた長さ２Ｌであり、移動範囲１５０は、移動前の中心位置１４８を基準として、短軸方向に±Ｌの範囲に設定されている。長さＬは、例えば近似楕円１４２の短軸の長さのａ％（例えば２．５％）である。処理の効率化のために、移動範囲１５０の長さが規定されている。もちろん、移動範囲１５０は、近似楕円１４２の短軸の全範囲に設定されてもよい。

次に、角度補正部１３８は、長軸直線１４６上に参照エリア１５２を設定する。参照エリア１５２は、長軸方向に延在して長さＭを有すると共に、短軸方向に幅Ｗを有する長方形状の形状を有する。長さＭは、例えば近似楕円１４２の長軸の長さのｂ％（例えば８０％）である。もちろん、長さＭは、近似楕円１４２の長軸の長さ自体であってもよい。幅Ｗは、例えばｃ個の画素分の長さ（例えば５個の画素分の長さ）である。もちろん、幅Ｗは、１画素分の長さであってもよい。

次に、角度補正部１３８は、移動範囲１５０内において中心位置１４８を移動させながら、かつ、長軸方向に延びる参照エリア１５２を、移動後の中心位置１４８にて移動後の中心位置１４８を回転中心として、移動後の長軸直線１４６を基準として回転角度±αの範囲内で回転させながら、移動範囲１５０内の各位置及び各回転角度において、参照エリア１５２内の評価値を演算する。評価値は、例えば、参照エリア１５２内の輝度値の総和である。回転角度αは、例えば２０°である。もちろん、この回転角度αの値は一例に過ぎず、別の値が用いられてもよいし、角度補正部１３８は、回転角度±９０°の範囲（つまり、全回転角度の範囲）にわたって参照エリア１５２を回転させてもよい。角度補正部１３８は、移動範囲１５０内において、予め定められた画素数分ずつ（例えば１画素分ずつ）中心位置１４８を移動させながら、かつ、回転角度±αの範囲内にて、予め定められた各度ずつ（例えば１°ずつ）参照エリア１５２を回転させながら、参照エリア１５２内の評価値を演算する。もちろん、その移動量（画素数）は一例に過ぎず、他の移動量が用いられてもよい。また、その角度は一例に過ぎず、他の角度が用いられてもよい。

角度補正部１３８は、各位置及び各回転角度において得られた輝度値総和と、その輝度値総和の分散と、を用いて、胎児頭部（頭蓋骨）に対する近似楕円１４２の角度を補正する。具体的には、角度補正部１３８は、移動範囲１５０内の位置毎に、各回転角度における参照エリア１５２内の輝度値総和を演算し、移動範囲１５０内の位置毎に、各回転角度における輝度値総和の分散を演算する。次に、角度補正部１３８は、分散が最も大きい位置を決定し、その位置において最も輝度値総和が大きい回転角度を決定し、その回転角度に近似楕円１４２の角度を補正する。

以下、具体例を挙げつつ、角度補正部１３８による角度補正処理について更に詳しく説明する。

図２０には、中心位置１４８が移動する前の状態の近似楕円１４２が示されている。このときの中心位置１４８は、移動範囲１５０内の初期位置（位置Ａ１）に配置されている。角度補正部１３８は、中心位置１４８が位置Ａ１に配置されている状態で、参照エリア１５２を、長軸直線１４６を基準として回転角度±αの範囲内（例えば回転角度φ１〜φｎの範囲内）で回転させながら、各回転角度において、参照エリア１５２内の輝度値総和を演算する。これにより、位置Ａ１において、回転角度φ１〜φｎのそれぞれについての輝度値総和Ｔ１〜Ｔｎが得られる。角度補正部１３８は、位置Ａ１で得られた輝度値総和Ｔ１〜Ｔｎの分散Ｓ１を演算する。

次に、角度補正部１３８は、移動範囲１５０内において中心位置１４８を短軸直線１４４に沿って移動させる。図２１には、中心位置１４８が移動した後の状態の近似楕円１４２が示されている。このとき、中心位置１４８は、移動範囲１５０内の位置Ａ２に配置されているものとする。角度補正部１３８は、中心位置１４８が位置Ａ２に配置されている状態で、参照エリア１５２を、長軸直線１４６を基準として回転角度±αの範囲内（回転角度φ１〜φｎの範囲内）で回転させながら、各回転角度において、参照エリア１５２内の輝度値総和を演算する。これにより、位置Ａ２において、回転角度φ１〜φｎのそれぞれについての輝度値総和Ｔ１〜Ｔｎが得られる。角度補正部１３８は、位置Ａ２で得られた輝度値総和Ｔ１〜Ｔｎの分散Ｓ２を演算する。

例えば、移動範囲１５０内に位置Ａ１〜Ａｎが設定されている場合、角度補正部１３８は、中心位置１４８を位置Ａ１〜Ａｎのそれぞれに移動させ、位置Ａ１〜Ａｎのそれぞれにおいて上記の処理を行うことで、位置Ａ１〜Ａｎのそれぞれにおいて輝度値総和Ｔ１〜Ｔｎと分散とを演算する。これにより、位置Ａ１〜Ａｎにおける分散Ｓ１〜Ｓｎが得られる。

角度補正部１３８は、位置Ａ１〜Ａｎで得られた分散Ｓ１〜Ｓｎの中で最も大きい分散を特定する。例えば、分散Ｓｃが、分散Ｓ１〜Ｓｎの中で最も大きい分散であるとする。次に、角度補正部１３８は、その分散Ｓｃが得られた移動範囲１５０内の位置（位置Ａｃと称する）を特定する。次に、角度補正部１３８は、その位置Ａｃにて得られた輝度値総和Ｔ１〜Ｔｎの中で最も大きい輝度値総和（輝度値総和Ｔｃと称する）を特定する。角度補正部１３８は、その輝度値総和Ｔｃが得られた回転角度（回転角度φｃと称する）を特定する。これにより、分散Ｓｃが得られた位置Ａｃ、そのＡｃにて輝度値総和Ｔｃが得られた回転角度φｃが特定される。

角度補正部１３８は、上記の回転角度φｃに近似楕円１４２の長軸の角度を合わせる。つまり、角度補正部１３８は、近似楕円１４２を回転させることで、近似楕円１４２の長軸の傾きを、回転角度φｃを有する直線の傾きに一致させる。これにより、近似楕円１４２の角度が補正される。図２２には、角度が補正された状態の近似楕円１４２が示されている。短軸直線１５３は、角度補正された状態の近似楕円１４２の短軸を延長した直線であり、長軸直線１５４は、角度補正された状態の近似楕円１４２の長軸を延長した直線である。長軸直線１５４の傾きは、回転角度φｃを有する直線の傾きに一致している。図２２に示すように、角度補正された近似楕円１４２の長軸（長軸直線１５４）は、正中線を表わす高輝度領域１４０に平行又はほぼ平行（角度差が僅か）に配置されている。

輝度値総和Ｔ１〜Ｔｎの分散が大きいということは、輝度値総和Ｔ１〜Ｔｎのばらつきが大きいことを示している。参照エリア１５２が正中線と一致するほど輝度値総和が大きくなり、参照エリア１５２が正中線に一致しないほど輝度値総和は小さくなる。ある位置Ａｘにおける輝度値総和の分散が小さい（ばらつきが小さい）ということは、その位置Ａｘでの回転角度φ１〜φｎの範囲内において、輝度値総和Ｔ１〜Ｔｎのばらつきが小さいということを示している。仮に、位置Ａｘでの回転角度φ１〜φｎの範囲内に正中線の一部又は全部が含まれている場合、参照エリア１５２が正中線と交差する回転角度においては輝度値総和が大きくなり（交差する領域が広いほど輝度値総和は大きくなる）、参照エリア１５２が正中線と交差しない回転角度では輝度値総和が小さくなると推測されるため、輝度値総和の分散が大きくなると推測される。一方、回転角度φ１〜φｎの範囲内に正中線が存在していない場合、各回転角度での輝度値総和が小さくなると推測されるため、輝度値総和Ｔ１〜Ｔｎのばらつき、つまり分散が小さくなると推測される。このように、ある位置Ａｘにおける回転角度φ１〜φｎの範囲内に正中線の一部又は全部が含まれている場合、その範囲内で得られた輝度値総和Ｔ１〜Ｔｎの分散は大きくなると推測される。このことから、輝度値総和Ｔ１〜Ｔｎの分散が大きくなる位置Ａｘにおける回転角度φ１〜φｎの範囲内に、正中線が存在する可能性が高いと推測できる。

また、参照エリア１５２が正中線と一致するほど、輝度値総和が大きくなるため、輝度値総和Ｔ１〜Ｔｎの分散が大きくなる位置Ａｘにおける回転角度φ１〜φｎの範囲内において輝度値総和が最大となる回転角度が、正中線が延在する方向の角度により近い角度であると推測できる。

上記のことをまとめると、輝度値総和Ｔ１〜Ｔｎの分散が最大となる位置Ａｃにおいて輝度値総和が最大となる回転角度φｃが、正中線が延在する方向であると推測され、角度補正部１３８は、近似楕円の角度を、その回転角度に一致させる。これにより、近似楕円の角度が補正され、近似楕円の傾きが胎児頭部（頭蓋骨）の傾きに近くなる。

図２３には、各位置における輝度値総和Ｔ１〜Ｔｎの分散が示されている。横軸は、短軸方向の位置（＋Ｌ〜−Ｌの範囲内の位置）を示しており、縦軸は、短軸方向の各位置における輝度値総和Ｔ１〜Ｔｎの分散を示している。例えば分散曲線１５６が得られた場合、その分散曲線１５６において分散が最大となる位置Ａｃが特定される。

図２４には、位置Ａｃにおける輝度値総和Ｔ１〜Ｔｎが示されている。横軸は、回転角度（＋α〜−αの範囲）を示しており、縦軸は、輝度値総和を示している。例えば、位置Ａｃにて輝度値総和曲線１６０が得られた場合、その輝度値総和曲線１６０において輝度値総和が最大となる回転角度φｃが特定される。この回転角度φｃが、正中線が延在する方向の角度であると推測され、角度補正部１３８は、近似楕円の角度を回転角度φｃに補正する。

以上のように、第２実施形態によれば、胎児頭部の正中線が延在する方向が検出され、近似楕円の長軸の方向がその正中線が延在する方向と一致するように、近似楕円の角度が補正される。そのため、近似楕円の傾きが胎児頭部（頭蓋骨）の傾きに近くなるので、胎児頭部の計測精度が更に向上する。

なお、角度補正部１３８は、分散曲線１５６に対して、短軸方向の位置に応じた重み付けを行ってもよい。角度補正部１３８は、例えば、移動前の元々の中心位置１４８（位置Ａ１）から離れた位置ほど重み係数を小さくして、重み係数を分散曲線１５６に乗算し、重み付け処理された分散曲線において分散が最大となる位置Ａｃを特定してもよい。つまり、角度補正部１３８は、中心位置１４８の移動量に応じた重み付け処理を分散曲線に適用する。移動前の中心位置１４８は、胎児頭部の中心位置に近い位置であると評価されているため、移動前の中心位置１４８に近い位置ほど、正中線の方向がより精度高く検出される可能性がある。そこで、移動前の中心位置１４８に近い位置ほど重み係数を大きくすることで、正中線の方向がより精度高く検出され得る。

また、図２３に示されている分散曲線１５８のように、分散の最大値が予め定められた閾値Ｓｔｈ以下となる場合、角度補正部１３８は、その最大値が得られた位置Ａｃにて得られた輝度値総和Ｔ１〜Ｔｎを用いずに、初期の位置Ａ１（移動していない中心位置１４８）において得られた輝度値総和Ｔ１〜Ｔｎの中で最大の輝度値総和が得られた回転角度に、近似楕円の角度を補正してもよい。

また、図２４に示されている輝度値総和曲線１６２のように、分散が最大となる位置Ａｃにて得られた輝度値総和Ｔ１〜Ｔｎを示す輝度値総和曲線において、輝度値総和の最大値が予め定められた閾値Ｔｔｈ以下となる場合、角度補正部１３８は、近似楕円の角度を補正しなくてもよい。有意な回転角度が検出されなかったためである。

なお、領域演算部２６によって演算された近似楕円の中心位置が、胎児頭部の中心位置に近い位置であると推測されるため、角度補正部１３８は、近似楕円１４２の中心位置１４８を補正しない。図２２に示す例では、近似楕円１４２の中心位置１４８は補正されておらず、角度補正された状態の近似楕円１４２の中心位置１４８は、角度補正される前の状態の近似楕円１４２の中心位置１４８と同じ位置である。これにより、胎児頭部の中心位置又はそこに近い位置に近似楕円１４２の中心位置１４８が配置された状態で、近似楕円１４２の傾きを胎児頭部の傾きに近づけることが可能となる。もちろん、角度補正部１３８は、中心位置１４８を補正してもよい。例えば、上記の位置Ａｃを中心位置１４８として採用してもよい。

上記の例では、輝度値総和が用いられているが、補正手法として、パターンマッチング、主成分分析による角度推定等が用いられてもよい。また、輝度値総和の分散が用いられているが、ばらつきを表わす指標として別の値（例えば標準偏差等）が用いられてもよい。また、分散を用いずに、輝度値総和の最大値を用いて角度補正を行ってもよい。

なお、第２実施形態においては、第１実施形態に係る処理によって演算された近似楕円を対象としているが、角度補正部１３８による角度補正処理の対象となる楕円は、第１実施形態に係る処理以外の処理によって演算された楕円であってもよい。例えば、公知技術を適用することで胎児頭部に近似する楕円が演算された場合、その楕円を対象として角度補正処理を適用してもよい。この場合、画像処理部２２Ａは、位置演算部２４及び領域演算部２６を含んでいなくてもよく、角度補正部１３８は、これら以外の処理によって演算された楕円に角度補正処理を適用する。例えば、公知技術に係る楕円近似技術を適用することで近似楕円が得られた場合、角度補正部１３８は、その近似楕円に対して角度補正処理を適用することで、その近似楕円の角度を補正してもよい。

＜第３実施形態＞
以下、本発明の第３実施形態に係る超音波診断装置について説明する。第３実施形態では、胎児の環状部位は胎児の腹部であり、胎児腹部に対して超音波が送受波されることで、胎児腹部を表わすＢモード断層画像が生成されるものとする。第３実施形態に係る超音波診断装置は、第１実施形態に係る超音波診断装と同じ構成を有する。

第３実施形態においても、第１実施形態と同様に、位置演算部２４は、Ｂモード断層画像に対してテンプレートマッチングを適用することで、胎児腹部の位置の候補（例えば中心位置の候補）を演算する。領域演算部２６は、位置演算部２４によって演算された中心位置の候補を用いてＢモード断層画像を極座標変換し、極座標変換後の画像（展開画像）に基づいて胎児腹部に近似する楕円（近似楕円）を演算する。計測部２８は、その近似楕円を用いてＢモード断層画像に基づいて胎児腹部を計測する。計測部２８は、例えば、躯幹前後径（ＡＰＴＤ：Antero Posterior Trunk Diameter）、躯幹横径（ＴＴＤ：Transverse Trunk Diameter）、腹部周囲長（ＡＣ：Abdominal Circumference）、胎児躯幹面積（ＦＴＡ：Fetal Trunk cross-sectional Area）、等のパラメータを計測することができる。もちろん、これら以外のパラメータが計測されてもよい。

以下、第３実施形態に係る超音波診断装置について詳しく説明する。

テンプレート生成部３４は、例えば、胎児の妊娠日数ＧＤに基づく直径及び幅を有する円環状のテンプレートを生成する。具体的には、テンプレート生成部３４は、妊娠日数ＧＤに基づいて胎児腹部の直径Ｒの平均値（統計値）と、そのばらつき（例えば標準偏差ＳＤ）と、を演算し、直径Ｒの平均値（統計値）を直径Ａとして有し、標準偏差ＳＤを幅Ｂとして有する円環状のテンプレート（例えば図５に示されているテンプレート７４）を生成する。胎児腹部の直径Ｒの平均値（統計値）として、例えば、躯幹横径（ＴＴＤ：Transverse Trunk Diameter）の平均値（統計値）が用いられ、直径Ｒの平均値のばらつき（例えば標準偏差ＳＤ）として、ＴＴＤ平均値（統計値）のばらつき（例えば標準偏差ＳＤ）が用いられてもよい。

エッジ強調画像生成部３６は、第１実施形態と同様に、例えばＤｏＧフィルタをＢモード断層画像に適用することで、胎児腹部のエッジが強調されたエッジ強調画像を生成する。

なお、上記のＤｏＧフィルタを用いた処理では、正の値を用いているが、胎児腹部は胎児頭部と比べて骨が少なく、エッジ部分の情報が極端には描出され難い。そのため、一部のエッジ部分が強い場合や、弱いエッジ部分が非常に多く存在すると、それらの部分の影響を受けて胎児腹部のエッジ部分が適切に描出され難くなる。そこで、エッジ強調画像生成部３６は、ＤｏＧフィルタを適用することで得られた正の値の平均値を演算し、その平均値以上の輝度値を有する画素の値を「１」に設定し、その平均値未満の輝度値を有する画素の値を「０」に設定する。このように、エッジ強調画像生成部３６は、ＤｏＧフィルタが適用された後の画像を２値化する。これにより、弱いエッジ部分が除去される。次に、エッジ強調画像生成部３６は、２値化された画像に対して横方向にメディアンフィルタ（１×３）を適用することで、２値化処理にて生じた空洞部分を埋める。次に、エッジ強調画像生成部３６は、メディアンフィルタが適用された画像の中心部分に重み付け処理を適用する。その重み付け関数は、例えば、画像中心の重み係数が１．０であり、画像端部に向かうに従って値が減少する関数（正規分布）である。これにより、画像のより中心付近に存在する円になりそうな部位を強調することが可能となる。

マッチング処理部３８は、第１実施形態と同様に、エッジ強調画像に対して、上記のテンプレートを用いたマッチング処理を適用することで、胎児腹部の位置の候補、具体的には、胎児腹部の中心位置の候補を演算する。

第３実施形態においても第１実施形態と同様に、変換部４０による極座標変換、マスク設定部４２によるマスク処理、探索部４４による経路探索処理、逆変換部４６による逆変換、及び、楕円演算部４８による楕円演算処理が行われる。変換部４０は、上記の胎児腹部の中心位置の候補を用いて、Ｂモード断層画像を極座標変換する。なお、妥当性判定部５０による処理、及び、中心部マスク部５２による処理が実行されてもよい。

計測部２８は、上記の処理によって得られた近似楕円とＢモード断層画像とを用いて、胎児腹部を計測する。

上記の例では、円環状のテンプレート７４（図５参照）を用いてマッチング処理が行われているが、別の形状を有するテンプレートが用いられてもよい。胎児腹部は胎児頭部に比べて骨が少なく、エッジ部分の情報が極端には描出され難い。それに加えて、第１実施形態でも説明したように、Ｂモード断層画像にはエッジ部分が描出され難い部分が存在する（例えば、極座標系において偏角θ方向が±９０°の領域）。その部分からの情報はノイズの可能性がある。

そこで、第３実施形態では、円環の一部が欠けた形状（円環の一部が切断された状態の形状）を有するテンプレートが用いられてもよい。図２５には、そのテンプレートの一例が示されている。テンプレート１６４は、テンプレート生成部３４によって生成されたテンプレートである。テンプレート１６４の形状は、胎児腹部を仮定した形状である。テンプレート１６４は、弧状の形状を有する上側アーチ部１６６と下側アーチ部１６８とを含む。上側アーチ部１６６と下側アーチ部１６８は、互いに逆向きに配置されている。上側アーチ部１６６の両端部と下側アーチ部１６８の両端部との間には、空間１７０，１７２が形成されている。空間１７０，１７２の位置は、Ｂモード断層画像においてエッジ部分が描出され難い部分、つまり、極座標系において偏角θ方向が±９０°の領域に相当する。上側アーチ部１６６と下側アーチ部１６８とで囲まれた領域１７４は、胎児腹部の内部を仮定した領域である。胎児腹部は円に近い楕円の形状を有していると仮定できるため、テンプレートマッチングでは、その形状を模したテンプレート１６４が用いられる。テンプレート１６４を、空間１７０，１７２を含めて円環状の形状とみなした場合、その円環の直径Ａは、妊娠日数を用いて演算された直径Ｒの平均値（統計値）（例えばＴＴＤ平均値（統計値））であり、円環の幅Ｂ、つまり、上側アーチ部１６６と下側アーチ部１６８の幅Ｂは、妊娠日数を用いて演算された直径Ｒ平均値（統計値）の標準偏差ＳＤである。このように、テンプレート１６４は、妊娠日数から推定された大きさと、その大きさのばらつきと、が反映されたテンプレートである。また、テンプレート１６４においては、Ｂモード断層画像においてエッジ部分が描出され難い部分に空間１７０，１７２が形成されているため、マッチング処理においてノイズが検出され難くなる。このような特徴を有するテンプレート１６４は、実際の胎児腹部の大きさや形状を反映しつつ、ノイズが検出され難い形状を有するテンプレートであるため、テンプレート１６４を用いてテンプレートマッチングを行うことで、胎児腹部の中心位置により近い位置がその中心位置の候補として検出され易くなる。

以下、図２６を参照して、テンプレート１６４を用いたマッチング処理について詳しく説明する。図２６には、エッジ強調画像の一例が示されている。

例えば、胎児腹部がＢモード断層画像に表されるように、プローブ１０の位置や角度等がユーザによって調整されて、胎児腹部を表わすＢモード断層画像が生成される。そのＢモード断層画像からエッジ強調画像生成部３６によってエッジ強調画像１７６が生成される。図２６において、ハッチングが施された領域は高輝度領域を示している。胎児腹部は胎児頭部と比べて骨が少なく、エッジ強調画像１７６（Ｂモード断層画像）には、胎児腹部のエッジ部分が描出され難い。図２６に示す例では、胎児腹部の一部（上部と下部）を表わす像１７８がエッジ強調画像１７６に表されているが、他の多くの組織も描出されているため、胎児頭部と比べて、胎児腹部の判別が困難となっている。また、上述したように、胎児腹部の側面（極座標系において偏角θ方向が±９０°の領域）には超音波ビームが平行に送受波されるため、その部分が描出され難い。これに対処するために、Ｂモード断層画像に対してＤｏＧフィルタ処理の他、メディアンフィルタ処理や重み付け処理が行われており、円に近い形状を有する領域が描出され易いようになっている。また、マッチング処理にてノイズが検出され難いように、テンプレート１６４が用いられる。

マッチング処理部３８は、第１実施形態と同様に、エッジ強調画像１７６に対して、テンプレート１６４を用いたマッチング処理を適用することで、胎児腹部の中心位置の候補を演算する。具体的には、マッチング処理部３８は、エッジ強調画像１７６上で、矢印１８０で示すように、テンプレート１６４の位置を変えながら、各位置におけるテンプレート１６４と胎児腹部像との相似度を演算する。これにより、相似度の二次元マップ（相似度マップ）が生成される。相似度は、上記の式（１）によって演算される。マッチング処理部３８は、第１実施形態と同様に、２種類のフィルタを用いたフィルタ処理を行ってもよい。マッチング処理部３８は、相似度マップにおいて、相似度が最大となる位置を、胎児腹部の中心位置の候補として検出する。この中心位置の候補が、極座標変換にて用いられる。

領域演算部２６は、上記の中心位置の候補を用いた極座標変換、マスク処理、経路探索処理、逆変換、及び、楕円演算処理を行うことで、胎児腹部に近似する楕円（近似楕円）を演算する。計測部２８は、近似楕円とＢモード断層画像とを用いて胎児腹部を計測する。

以上のように、第３実施形態によれば、胎児腹部の形状に近似するテンプレートを用いたマッチング処理を行うことで、胎児腹部の中心位置の候補が得られる。その中心位置の候補を用いて極座標変換を行うことで、より正確な中心位置が反映された極座標変換が可能となるので、楕円近似の精度が向上する。これにより、胎児腹部により近似した楕円が得られるため、その楕円を用いた胎児腹部の計測精度が向上する。

上記のように、胎児腹部は胎児頭部に比べて骨が少なく、エッジ部分が描出され難い。そこで、マスク処理によって、展開画像において経路探索処理が適用される領域をより狭めてもよい。図２７には、そのマスクが適用された展開画像の一例が示されている。展開画像１８２は、変換部４０による極座標変換によって生成された画像である。具体的には、展開画像１８２は、マッチング処理部３８によって得られた胎児腹部の中心位置の候補を用いて、Ｂモード断層画像を極座標変換することで生成された画像である。展開画像１８２の原点（θ＝０、ｒ＝０）は、マッチング処理部３８によって得られた胎児腹部の中心位置の候補に対応する位置である。展開画像１８２中の像１８４は、Ｂモード断層画像に表された像１７８に対応する像である。

展開画像１８２には、マスク設定部４２によってマスク１８６，１８８，１９０が設定されている。第１実施形態と同様に、展開画像１８２において、角度θが９０°の位置と−９０°の位置に、角度θ方向へ±４５°の幅を持ったマスク１８６が設定されている。マスク１８６は、距離ｒ＝０の位置から距離ｒ方向に延在する形状を有している。角度θが±９０°の位置は、胎児腹部の側面に対応する位置であり、その部分には超音波ビームが平行に送受波され易いため、その部分が描出され難い。その部分が経路探索の対象領域に含まれていると、経路探索処理にて誤探索が発生する可能性がある。また、胎児腹部が描出され難い部分に、輝度が高い他の組織が描出されていると、経路探索処理にて誤探索が発生する可能性がある。これに対処するために、胎児腹部が描出され難い部分（角度θが±９０°の位置）に、角度θ方向に幅を持ったマスク１８６を設定する。これにより、その部分が経路探索の領域から除外されるので、誤探索の発生を抑制又は防止することができる。

また、マスク設定部４２は、妊娠日数から推定される胎児腹部の直径Ｒ平均値（統計値）に基づいて、胎児腹部のエッジ部分（境界）が存在しない可能性が高い範囲を推定し、その範囲にマスク１８８，１９０を設定する。マスク１８８は、距離ｒ＝０の位置から予め定められた範囲（距離ａ）内に設定されたマスク（０〜ａの範囲に設定されたマスク）であり、マスク１９０は、胎児腹部のエッジ部分の外側と想定される範囲に設定されたマスク（Ｒ−ａの範囲に設定されたマスク）である。このようにマスクを設定することで、胎児腹部のエッジ部分が存在しないと想定される領域からのノイズを除去して、誤探索の発生を抑制又は防止することができる。

なお、マスク設定部４２は、第１実施形態の変形例１と同様に、マスクを設定する替わりに、展開画像に対して重み付け処理を適用してもよいし、第１実施形態に係る変形例２と同様に、プローブ１０の種類に応じたマスクを展開画像に設定してもよい。

第３実施形態に係る超音波診断装置は、第２実施形態に係る超音波診断装置と同じ構成を有してもよい。この場合、角度補正部１３８は、胎児腹部に近似する楕円の角度を補正する。例えば、胎児の背骨を基準として角度補正してもよい。

第３実施形態にて用いられるテンプレート１６４は、第１実施形態にて用いられてもよい。上述したように、Ｂモード断層画像においては、胎児頭部の側面が描出され難く、胎児頭部の中心位置の候補の演算処理において、その部分に起因するノイズの影響を受ける場合がある。円環の一部が欠けたテンプレート１６４を用いることで、胎児頭部の側面におけるノイズの影響を低減することができるので、胎児頭部の中心位置の候補の検出精度が高くなる。また、図２７に示されているマスク１８８，１９０が、第１実施形態に係る展開画像に設定されてもよい。

２２ 画像処理部、２４ 位置演算部、２６ 領域演算部、２８ 計測部、３４ テンプレート生成部、３６ エッジ強調画像生成部、３８ マッチング処理部、４０ 変換部、４２ マスク設定部、４４ 探索部、４６ 逆変換部、４８ 楕円演算部、５０ 妥当性判定部、５２ 中心部マスク部、５４ 終了判定部、５６ 中心更新部、１３８ 角度補正部。

Claims (8)

1. 母体内の胎児に対して超音波を送受波することで得られた断層画像に基づいて、前記胎児の環状部位に対応する楕円を演算する楕円演算手段と、
   前記楕円演算手段によって演算された前記楕円の中心を前記楕円の一方軸方向に移動させながら、かつ、前記楕円の他方軸方向に延びる参照エリアを移動後の中心で回転させながら、前記一方軸方向の各位置及び各回転角度において、前記参照エリア内の評価値を演算し、前記評価値を用いて、前記環状部位に対する前記楕円の角度を補正する角度補正手段と、
   を含むことを特徴とする超音波診断装置。
2. 請求項１に記載の超音波診断装置において、
   前記角度補正手段は、前記各位置及び前記各回転角度において得られた前記評価値と前記評価値の分散とに基づいて、前記楕円の角度を補正する、
   ことを特徴とする超音波診断装置。
3. 請求項２に記載の超音波診断装置において、
   前記角度補正手段は、前記一方軸方向に前記楕円の中心を移動させ、その移動先の位置にて、前記参照エリアを回転させ、前記各回転角度における前記参照エリア内の輝度値の総和を前記評価値として演算し、前記一方軸方向の位置毎に、前記各回転角度における前記参照エリア内の前記輝度値の総和を演算し、前記一方軸方向の位置毎に、前記各回転角度における前記輝度値の総和の分散を演算し、分散が最も大きい前記一方軸方向の位置を決定し、その位置において最も輝度値の総和が大きい回転角度を決定し、その回転角度に前記楕円の角度を補正する、
   ことを特徴とする超音波診断装置。
4. 請求項３に記載の超音波診断装置において、
   前記角度補正手段は、前記一方軸方向への前記楕円の中心の移動量に応じた重み付け処理を、前記輝度値の総和の分散に適用する、
   ことを特徴とする超音波診断装置。
5. 請求項３又は請求項４に記載の超音波診断装置において、
   前記角度補正手段は、前記一方軸方向の各位置における分散が予め定められた閾値以下となる場合、前記楕円の中心を移動させなかった場合に輝度値の総和が最も大きくなる回転角度に前記楕円の角度を補正する、
   ことを特徴とする超音波診断装置。
6. 請求項１に記載の超音波診断装置において、
   前記環状部位は前記胎児の頭部であり、
   前記一方軸方向は前記楕円の短軸方向であり、
   前記他方軸方向は前記楕円の長軸方向であり、
   前記角度補正手段は、前記評価値に基づいて、前記胎児の頭部の正中線が延在する方向を演算することで、前記楕円の角度を補正する、
   ことを特徴とする超音波診断装置。
7. 請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の超音波診断装置において、
   前記断層画像に対してテンプレートマッチングを適用することで、前記胎児の環状部位の中心位置の候補を演算する位置演算手段と、
   前記中心位置の候補を極座標系の原点として用いて前記断層画像を極座標変換する変換手段と、
   前記極座標変換後の画像から経路を探索する探索手段と、
   前記経路を逆変換する逆変換手段と、
   を更に含み、
   前記楕円演算手段は、逆変換後の経路に対応する楕円を、前記環状部位に対応する楕円として演算する、
   ことを特徴とする超音波診断装置。
8. コンピュータを、
   母体内の胎児に対して超音波を送受波することで得られた断層画像に基づいて、前記胎児の環状部位に対応する楕円を演算する楕円演算手段、
   前記楕円演算手段によって演算された前記楕円の中心を前記楕円の一方軸方向に移動させながら、かつ、前記楕円の他方軸方向に延びる参照エリアを移動後の中心で回転させながら、前記一方軸方向の各位置及び各回転角度において、前記参照エリア内の評価値を演算し、前記評価値を用いて、前記環状部位に対する前記楕円の角度を補正する角度補正手段、
   として機能させることを特徴とするプログラム。