超声波观测装置具备：特征量计算部，其根据从检查体接收到的接收信号来计算多个种类的特征量；分类部，其使用由所述特征量计算部计算出的所述多个种类的特征量中的、根据预先选择出的分类项目确定的特征量，来对所述检查体的组织的属性进行分类，对基于所述接收信号的图像的各像素分配与分类结果相应的视觉信息；以及特征量图像数据生成部，其生成对基于所述接收信号的图像的各像素叠加所分配的所述视觉信息而得到的特征量图像数据。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】【专利摘要】超声波观测装置具备：特征量计算部，其根据从检查体接收到的接收信号来计算多个种类的特征量；分类部，其使用由所述特征量计算部计算出的所述多个种类的特征量中的、根据预先选择出的分类项目确定的特征量，来对所述检查体的组织的属性进行分类，对基于所述接收信号的图像的各像素分配与分类结果相应的视觉信息；以及特征量图像数据生成部，其生成对基于所述接收信号的图像的各像素叠加所分配的所述视觉信息而得到的特征量图像数据。【专利说明】医用诊断装置、医用诊断装置的工作方法以及医用诊断装置的工作程序
本专利技术涉及一种使用从检查体接收的接收信号来生成诊断用的图像数据的医用诊断装置、医用诊断装置的工作方法以及医用诊断装置的工作程序。
技术介绍
以往，公开了以下技术:作为使用来自检查体的接收信号来生成诊断用的图像数据的医用诊断装置，基于图像来设定多个学习窗，在特征空间中对设定在不同的纹理区域上的学习窗的纹理特征量进行绘制，并设定用于根据纹理特征量在特征空间中的分布来计算相似度的基准(例如参照专利文献I)。根据该技术，能够自动判别检查体的所有组织，能够通过简单的方法来检测例如管腔状脏器的表面、肿瘤等组织的边界。具体地说，例如考虑自动判别正被检查的组织是组织A、组织B、组织C、内腔中的哪一个的情况。在该技术中，首先，选择上述四种组织中的两种。接着，将病理结果属于这两种的已知的检查体的特征量与正被检查的未知的检查体的组织的特征量进行比较。接着，判别正被检查的组织的特征量与已知的两种组织的特征量中的哪一个近似。通过这样，一边改变两种组织的组合的选择一边反复进行判别。而且，通过判断为正被检查的组织是上述两种组织中的根据多次的判别结果而被判别为频率最高的组织，来对未知的组织进行分类。专利文献I:日本特开平9-84793号公报
技术实现思路
专利技术要解决的问题另外，在医生等用户使用医用图像来进行组织的鉴别诊断时，多数情况下在某种程度上缩小被设为鉴别对象的组织的属性(组织性状)的范围。然而，在上述的现有技术中，与已知的检查体的所有种类的组织进行比较来进行分类，因此当已知的组织的种类数多时，导致处理量变得非常大，分类结果的输出变得非常慢。特别是，在鉴别对象的组织的属性的范围缩小了的情况下，处理量也应减少，但是由于针对所有种类的组织执行处理，因此无用的处理多而效率差。本专利技术是鉴于上述情形而完成的，其目的在于提供一种能够高效地生成根据诊断内容对组织进行分类得到的图像数据的医用诊断装置、医用诊断装置的工作方法以及医用诊断装置的工作程序。用于解决问题的方案为了解决上述的课题并达成目的，本专利技术所涉及的医用诊断装置的特征在于，具备:特征量计算部，其根据从检查体接收到的接收信号来计算多个种类的特征量;分类部，其使用由所述特征量计算部计算出的所述多个种类的特征量中的、根据预先选择出的分类项目确定的特征量，来对所述检查体的组织的属性进行分类，对基于所述接收信号的图像的各像素分配与分类结果相应的视觉信息；以及特征量图像数据生成部，其生成对基于所述接收信号的图像的各像素叠加所分配的所述视觉信息而得到的特征量图像数据。本专利技术所涉及的医用诊断装置的特征在于，在上述专利技术中，还具备分类信息存储部，该分类信息存储部用于存储分类信息，该分类信息包含将与所述分类项目对应的分类对象的组织的属性、进行分类所要使用的特征量的种类以及与该特征量的值相应的视觉信息对应起来得到的信息中的至少一个，其中，所述分类部参照所述分类信息存储部来进行所述分类以及所述视觉信息的分配。本专利技术所涉及的医用诊断装置的特征在于，在上述专利技术中，还具备:已知检查体信息存储部，其将包含来自所述属性已知的检查体的接收信号和根据所述接收信号计算出的信息中的至少一方的已知检查体信息与该属性相关联地进行存储；以及分类信息设定部，其使用所述已知检查体信息存储部所存储的所述已知检查体信息来设定所述分类信息。本专利技术所涉及的医用诊断装置的特征在于，在上述专利技术中，所述特征量计算部基于从所述检查体的规定的区域接收到的所述接收信号来提取多个参数，使用该多个参数来计算特征量。本专利技术所涉及的医用诊断装置的特征在于，在上述专利技术中，所述特征量计算部计算所述多个参数中的种类相同的参数的统计量来作为所述特征量。本专利技术所涉及的医用诊断装置的特征在于，在上述专利技术中，所述视觉信息为构成颜色空间的变量。本专利技术所涉及的医用诊断装置的特征在于，在上述专利技术中，所述视觉信息为亮度。本专利技术所涉及的医用诊断装置的特征在于，在上述专利技术中，还具备显示部，该显示部显示与由所述特征量图像数据生成部生成的所述特征量图像数据对应的特征量图像。本专利技术所涉及的医用诊断装置的特征在于，在上述专利技术中，还具备输入部，该输入部接受所述分类项目的选择输入。本专利技术所涉及的医用诊断装置的特征在于，在上述专利技术中，还具备超声波探头，该超声波探头对检查体发送超声波，并且接收对由所述检查体反射的超声波回波进行转换得到的电回波信号来作为所述接收信号。本专利技术所涉及的医用诊断装置的特征在于，在上述专利技术中，还具备频率分析部，该频率分析部通过对所述回波信号的频率进行分析来计算频谱，其中，所述特征量计算部使用所述频谱来计算所述多个种类的特征量。本专利技术所涉及的医用诊断装置的特征在于，在上述专利技术中，所述特征量计算部根据基于所述接收信号的图像的各像素的亮度，来计算所述多个种类的特征量。本专利技术所涉及的医用诊断装置的工作方法为根据从检查体接收到的接收信号来生成诊断用的图像数据的医用诊断装置的工作方法，该医用诊断装置的工作方法的特征在于，包括:特征量计算步骤，特征量计算部计算所述接收信号的多个种类的特征量;分类步骤，分类部使用所述多个种类的特征量中的、根据预先选择出的分类项目确定的特征量，来对所述检查体的组织的属性进行分类，对基于所述接收信号的图像的各像素分配与分类结果相应的视觉信息；以及特征量图像数据生成步骤，特征量图像数据生成部生成对基于所述接收信号的图像的各像素叠加所分配的所述视觉信息而得到的特征量图像数据。本专利技术所涉及的医用诊断装置的工作程序的特征在于，使根据从检查体接收到的接收信号来生成诊断用的图像数据的医用诊断装置执行以下步骤:特征量计算步骤，特征量计算部计算所述接收信号的多个种类的特征量;分类步骤，分类部使用所述多个种类的特征量中的、根据预先选择出的分类项目确定的特征量，来对所述检查体的组织的属性进行分类，对基于所述接收信号的图像的各像素分配与分类结果相应的视觉信息；以及特征量图像数据生成步骤，特征量图像数据生成部生成对基于所述接收信号的图像的各像素叠加所分配的所述视觉信息而得到的特征量图像数据。专利技术的效果根据本专利技术，根据来自检查体的接收信号来计算多个种类的特征量，使用该多个种类的特征量中的、根据预先选择出的分类项目确定的特征量，来对检查体的组织的属性进行分类，生成对基于接收信号的图像的各像素分配与分类结果相应的视觉信息得到的特征量图像数据，因此能够根据诊断内容基于最适当的特征量对检查体的组织的属性进行分类，从而能够高效地生成根据诊断内容对组织进行分类得到的图像数据。【附图说明】图1是表示本专利技术的实施方式I所涉及的作为医用诊断装置的超声波观测装置的结构的框图。图2是表示本专利技术的实施方式I所涉及的超声本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种医用诊断装置，其特征在于，具备：特征量计算部，其根据从检查体接收到的接收信号来计算多个种类的特征量；分类部，其使用由所述特征量计算部计算出的所述多个种类的特征量中的、根据预先选择出的分类项目确定的特征量，来对所述检查体的组织的属性进行分类，对基于所述接收信号的图像的各像素分配与分类结果相应的视觉信息；以及特征量图像数据生成部，其生成对基于所述接收信号的图像的各像素叠加所分配的所述视觉信息而得到的特征量图像数据。
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...
【专利技术属性】
技术研发人员：川岛知直，
申请(专利权)人：奥林巴斯株式会社，
类型：发明
国别省市：日本;JP
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