JP2001095803A - ドプラ音響出力用の動的な雑音低減のための方法及び装置 - Google Patents
ドプラ音響出力用の動的な雑音低減のための方法及び装置Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 アダプティブ雑音低減用低域通過フィルタを
用いてスペクトル・ドプラ・イメージングの背景雑音を
抑制する方法及び装置を提供する。 【解決手段】 音響ドプラ・データの背景雑音を抑制す
るために、１対のアダプティブ低域通過フィルタ（３
２）が２つの音響ドプラ・チャネルに設けられる。低域
通過フィルタ処理は、周波数領域において、すなわちＩ
ＦＦＴ演算（２４）の前に具現化することもできるし、
又は時間領域において、すなわちＩＦＦＴ演算の後に具
現化することもできる。最大周波数トレースがフィルタ
選択ブロック（３０）へ供給され、フィルタ選択ブロッ
クが低域通過フィルタのフィルタ遮断周波数を規定す
る。
用いてスペクトル・ドプラ・イメージングの背景雑音を
抑制する方法及び装置を提供する。 【解決手段】 音響ドプラ・データの背景雑音を抑制す
るために、１対のアダプティブ低域通過フィルタ（３
２）が２つの音響ドプラ・チャネルに設けられる。低域
通過フィルタ処理は、周波数領域において、すなわちＩ
ＦＦＴ演算（２４）の前に具現化することもできるし、
又は時間領域において、すなわちＩＦＦＴ演算の後に具
現化することもできる。最大周波数トレースがフィルタ
選択ブロック（３０）へ供給され、フィルタ選択ブロッ
クが低域通過フィルタのフィルタ遮断周波数を規定す
る。
Description
【０００１】
【発明の分野】本発明は、スペクトル・ドプラ法を用い
て血流の速度を測定する超音波診断システムに関する。
具体的には、本発明は、最大血流速度及び平均血流速度
を含めた上述のような情報の連続的な表示に関する。
て血流の速度を測定する超音波診断システムに関する。
具体的には、本発明は、最大血流速度及び平均血流速度
を含めた上述のような情報の連続的な表示に関する。
【０００２】
【発明の背景】ドプラ効果に基づいて血流を検出する超
音波スキャナは周知である。これらのシステムは、超音
波トランスデューサ・アレイを起動して物体内に超音波
を送信すると共に、物体から後方散乱した超音波エコー
を受信することにより動作する。血流測定の場合には、
帰投した超音波を周波数基準と比較して、血管壁及び血
管内の赤血球等を含めた運動する物体によって帰投波に
付与された周波数シフトを決定する。これらの周波数シ
フトが運動速度として解釈される。ドプラ・サンプル容
積(volume)又はレンジ・セルは一般的に、時間と共に変
化し得る速度の分布を含んでいるので、強度変調された
ドプラ周波数対時間のスペクトログラムが表示される。
音波スキャナは周知である。これらのシステムは、超音
波トランスデューサ・アレイを起動して物体内に超音波
を送信すると共に、物体から後方散乱した超音波エコー
を受信することにより動作する。血流測定の場合には、
帰投した超音波を周波数基準と比較して、血管壁及び血
管内の赤血球等を含めた運動する物体によって帰投波に
付与された周波数シフトを決定する。これらの周波数シ
フトが運動速度として解釈される。ドプラ・サンプル容
積(volume)又はレンジ・セルは一般的に、時間と共に変
化し得る速度の分布を含んでいるので、強度変調された
ドプラ周波数対時間のスペクトログラムが表示される。
【０００３】最新式の超音波スキャナにおいては、パル
ス波又は連続波のドプラ波形が算出されて、このドプラ
波形は、グレイ・スケール強度（又はカラー）をスペク
トル・パワーで変調した速度対時間のグレイ・スケール
・スペクトログラムとして実時間で表示される。各々の
スペクトル線についてのデータは、様々な周波数間隔に
ついての多数の周波数データ・ビンを含んでおり、それ
ぞれのスペクトル線についての各々のビンにおけるスペ
クトル・パワー・データが、表示モニタ上のそれぞれの
ピクセル列のそれぞれのピクセルとして表示される。各
々のスペクトル線が血流の瞬間測定値を表わしている。
ス波又は連続波のドプラ波形が算出されて、このドプラ
波形は、グレイ・スケール強度（又はカラー）をスペク
トル・パワーで変調した速度対時間のグレイ・スケール
・スペクトログラムとして実時間で表示される。各々の
スペクトル線についてのデータは、様々な周波数間隔に
ついての多数の周波数データ・ビンを含んでおり、それ
ぞれのスペクトル線についての各々のビンにおけるスペ
クトル・パワー・データが、表示モニタ上のそれぞれの
ピクセル列のそれぞれのピクセルとして表示される。各
々のスペクトル線が血流の瞬間測定値を表わしている。
【０００４】従来のスペクトル・ドプラ・モードにおい
ては、超音波トランスデューサ・アレイが起動されて送
信超音波バーストによって送信を行い、このバーストが
一定のパルス繰り返し周波数（ＰＲＦ）で繰り返しファ
イアリングされる。ＰＲＦは典型的には、キロヘルツの
範囲にある。帰投した無線周波数（ＲＦ）信号はトラン
スデューサ素子によって検出され、次いで、ビームフォ
ーマによって受信ビームとして形成される。ディジタル
・システムの場合には、各回のファイアリングからの加
算されたＲＦ信号が復調器によってその同相及び直角位
相（Ｉ／Ｑ）の成分として復調される。Ｉ成分及びＱ成
分は、特定の時間にわたって積分（加算）された後にサ
ンプリングされる。加算する時間及び送信バースト長が
共に、利用者によって指定されているサンプル容積の長
さを画定する。この所謂「サム・アンド・ダンプ（sum
and dump）」演算により、サンプル容積から後方散乱し
たドプラ信号が実効的に得られる。ドプラ信号は、サン
プル容積内に位置している可能性のある血管壁の一部を
含めた静止した組織又は極めて低速で運動する組織に対
応する信号内のあらゆるクラッタを排除する高域通過フ
ィルタであるウォール・フィルタを通過する。次いで、
フィルタ処理後の出力はスペクトル解析器へ供給され、
スペクトル解析器は典型的には、６４個乃至２５６個の
サンプルから成る移動時間ウィンドウにわたって複素高
速フーリエ変換（ＦＦＴ）を求める。ＦＦＴの出力は、
ビデオ・スペクトル表示及び音響出力（典型的な診断用
ドプラ超音波周波数は可聴範囲内にある）を形成するの
に必要な全ての情報を含んでいる。
ては、超音波トランスデューサ・アレイが起動されて送
信超音波バーストによって送信を行い、このバーストが
一定のパルス繰り返し周波数（ＰＲＦ）で繰り返しファ
イアリングされる。ＰＲＦは典型的には、キロヘルツの
範囲にある。帰投した無線周波数（ＲＦ）信号はトラン
スデューサ素子によって検出され、次いで、ビームフォ
ーマによって受信ビームとして形成される。ディジタル
・システムの場合には、各回のファイアリングからの加
算されたＲＦ信号が復調器によってその同相及び直角位
相（Ｉ／Ｑ）の成分として復調される。Ｉ成分及びＱ成
分は、特定の時間にわたって積分（加算）された後にサ
ンプリングされる。加算する時間及び送信バースト長が
共に、利用者によって指定されているサンプル容積の長
さを画定する。この所謂「サム・アンド・ダンプ（sum
and dump）」演算により、サンプル容積から後方散乱し
たドプラ信号が実効的に得られる。ドプラ信号は、サン
プル容積内に位置している可能性のある血管壁の一部を
含めた静止した組織又は極めて低速で運動する組織に対
応する信号内のあらゆるクラッタを排除する高域通過フ
ィルタであるウォール・フィルタを通過する。次いで、
フィルタ処理後の出力はスペクトル解析器へ供給され、
スペクトル解析器は典型的には、６４個乃至２５６個の
サンプルから成る移動時間ウィンドウにわたって複素高
速フーリエ変換（ＦＦＴ）を求める。ＦＦＴの出力は、
ビデオ・スペクトル表示及び音響出力（典型的な診断用
ドプラ超音波周波数は可聴範囲内にある）を形成するの
に必要な全ての情報を含んでいる。
【０００５】ビデオ表示の場合には、パワー・スペクト
ルはＦＦＴ出力のパワー又は絶対値の自乗を求めること
により算出される。パワー・スペクトルは圧縮された後
に、ドプラ速度（周波数）対時間スペクトログラムにお
ける特定の時間点での単一のスペクトル線としてモニタ
上にグレイ・スケール・マッピングを介して表示され
る。正の周波数［０：ＰＲＦ／２］のスペクトルはトラ
ンスデューサに近付く流速を表わし、負の周波数［−Ｐ
ＲＦ／２：０］のスペクトルはトランスデューサから遠
ざかる流れを表わす。ＦＦＴパワー・スペクトルが圧縮
された後に、通常、自動ドプラ最大／平均波形トレース
記録（トレーシング）が実行される。算出された最大／
平均速度トレースは通常、スペクトログラム表示の上に
重ねた情報として表示される。より重要なこととして、
心拍周期内の異なる点でのドプラ・スペクトログラムの
最大周波数（ｆmax ）トレース又は「包絡線」の値が多
くの診断指標に用いられている。実際に、心収縮ピーク
のみにおける異常に高いｆma x 又はνmax は、血管狭窄
症のよい指標となることが報告されている。また、ν
max は、狭窄に跨がる圧力降下をベルヌーイの方程式に
基づいて推定するのに用いられる。
ルはＦＦＴ出力のパワー又は絶対値の自乗を求めること
により算出される。パワー・スペクトルは圧縮された後
に、ドプラ速度（周波数）対時間スペクトログラムにお
ける特定の時間点での単一のスペクトル線としてモニタ
上にグレイ・スケール・マッピングを介して表示され
る。正の周波数［０：ＰＲＦ／２］のスペクトルはトラ
ンスデューサに近付く流速を表わし、負の周波数［−Ｐ
ＲＦ／２：０］のスペクトルはトランスデューサから遠
ざかる流れを表わす。ＦＦＴパワー・スペクトルが圧縮
された後に、通常、自動ドプラ最大／平均波形トレース
記録（トレーシング）が実行される。算出された最大／
平均速度トレースは通常、スペクトログラム表示の上に
重ねた情報として表示される。より重要なこととして、
心拍周期内の異なる点でのドプラ・スペクトログラムの
最大周波数（ｆmax ）トレース又は「包絡線」の値が多
くの診断指標に用いられている。実際に、心収縮ピーク
のみにおける異常に高いｆma x 又はνmax は、血管狭窄
症のよい指標となることが報告されている。また、ν
max は、狭窄に跨がる圧力降下をベルヌーイの方程式に
基づいて推定するのに用いられる。
【０００６】平均周波数又は速度は、ドプラ・スペクト
ルの第１モーメントによって定義されるが、最大周波数
を一貫した態様で検出するのは、特にＳＮＲ状態が不十
分である場合に困難である可能性がある。具体的には、
最大周波数波形トレース記録は、正の周波数スペクトル
のみに基づくか、負の周波数スペクトルのみの基づく
か、又は各々の時間点での最大周波数の絶対値をトレー
ス記録する複合的スペクトルに基づくかのいずれかであ
り得る。
ルの第１モーメントによって定義されるが、最大周波数
を一貫した態様で検出するのは、特にＳＮＲ状態が不十
分である場合に困難である可能性がある。具体的には、
最大周波数波形トレース記録は、正の周波数スペクトル
のみに基づくか、負の周波数スペクトルのみの基づく
か、又は各々の時間点での最大周波数の絶対値をトレー
ス記録する複合的スペクトルに基づくかのいずれかであ
り得る。
【０００７】Med. Biol. Engng. and Comput.誌、第２
３巻、第６３頁〜第６８頁（１９８５年）の「ドプラ・
スペクトル解析器における最大周波数推定のためのオブ
ジェクト型アルゴリズム（Objective algorithm for ma
ximum frequency estimationin Doppler spectral anal
ysers）」と題された論文において、D'Alessioは、あら
ゆる圧縮又は非線形マッピングの前に、ホワイト・ノイ
ズのＦＦＴパワー・スペクトルの指数統計を考慮に入れ
て閾値交差法に基づいて最大周波数波形を推定する方法
を提案している。修正された閾値方法及び他の新たな方
法もまた提案されている（例えば、Ultrasound in Med.
& Biol.誌、第１４巻、第３５５頁〜第３６３頁（１９
８８年）のMo等の「ドプラ超音波用の４つのディジタル
式最大周波数推定器の比較（Comparison of four digit
al maximum frequency estimators for Doppler ultras
ound）」、及びMed. Biol. Engng. and Comput.誌、第
２８巻、第３０６頁〜第３１１頁（１９９０年）のVait
kus等の「微重力状態で記録される頭蓋横断ドプラ超音
波信号を解析する方法の開発（Development of methods
to analyse transcranial Doppler ultrasound signal
s recorded in microgravity）」を参照）が、これらの
方法もやはり圧縮前のパワー・スペクトルに基づいてい
る。実時間式の臨床用スキャナ上での実現のためには、
圧縮後のスペクトルの平均／最大周波数を、グレイ・ス
ケール単位で表現したものとしてモニタ上に表示するの
と丁度同時にトレース記録することが重要である。残念
ながら、圧縮（例えば、対数圧縮）は、上述の各方法を
最早適用することができない程度にまで雑音スペクトル
・パワーの統計的分布を実質的に変化させる可能性があ
る。
３巻、第６３頁〜第６８頁（１９８５年）の「ドプラ・
スペクトル解析器における最大周波数推定のためのオブ
ジェクト型アルゴリズム（Objective algorithm for ma
ximum frequency estimationin Doppler spectral anal
ysers）」と題された論文において、D'Alessioは、あら
ゆる圧縮又は非線形マッピングの前に、ホワイト・ノイ
ズのＦＦＴパワー・スペクトルの指数統計を考慮に入れ
て閾値交差法に基づいて最大周波数波形を推定する方法
を提案している。修正された閾値方法及び他の新たな方
法もまた提案されている（例えば、Ultrasound in Med.
& Biol.誌、第１４巻、第３５５頁〜第３６３頁（１９
８８年）のMo等の「ドプラ超音波用の４つのディジタル
式最大周波数推定器の比較（Comparison of four digit
al maximum frequency estimators for Doppler ultras
ound）」、及びMed. Biol. Engng. and Comput.誌、第
２８巻、第３０６頁〜第３１１頁（１９９０年）のVait
kus等の「微重力状態で記録される頭蓋横断ドプラ超音
波信号を解析する方法の開発（Development of methods
to analyse transcranial Doppler ultrasound signal
s recorded in microgravity）」を参照）が、これらの
方法もやはり圧縮前のパワー・スペクトルに基づいてい
る。実時間式の臨床用スキャナ上での実現のためには、
圧縮後のスペクトルの平均／最大周波数を、グレイ・ス
ケール単位で表現したものとしてモニタ上に表示するの
と丁度同時にトレース記録することが重要である。残念
ながら、圧縮（例えば、対数圧縮）は、上述の各方法を
最早適用することができない程度にまで雑音スペクトル
・パワーの統計的分布を実質的に変化させる可能性があ
る。
【０００８】Routh等に付与された米国特許第５，２８
７，７５３号には、ビデオ・スペクトル・データに基づ
く自動化された方法が開示されている。この方法は、平
均信号強度の定数ｋ倍を平均雑音強度で除算したものと
して定義される閾値Ｔに等しい強度を有する最大周波数
を見出すことから成っている。閾値Ｔは、機器設定の変
更又はトランスデューサの移動による信号レベルの変化
に追随するために、心拍周期毎に１回ずつ更新される。
７，７５３号には、ビデオ・スペクトル・データに基づ
く自動化された方法が開示されている。この方法は、平
均信号強度の定数ｋ倍を平均雑音強度で除算したものと
して定義される閾値Ｔに等しい強度を有する最大周波数
を見出すことから成っている。閾値Ｔは、機器設定の変
更又はトランスデューサの移動による信号レベルの変化
に追随するために、心拍周期毎に１回ずつ更新される。
【０００９】米国特許出願第０８／９４４，１１９号の
「ドプラ時間−速度波形包絡線の自動トレース記録の方
法及び装置（Method and Apparatus for Automatic Tra
cingof Doppler Time-Velocity Waveform Envelope）」
には、最大ドプラ周波数波形をトレース記録する解析的
な方法が教示されている。このアルゴリズムの核には、
所定の雑音閾値を超えるスペクトル振幅を有する最大周
波数ビンを検索することに基づく最大周波数検出機構が
ある。閾値レベルを設定する際に１つ又はこれよりも多
い経験的な定数の利用を要求する既存の方法とは異な
り、上述の方法は、ビデオ・スペクトル領域における理
論的な雑音振幅分布に基づいている。具体的には、上述
の発明の方法は、ホワイト・ノイズのビデオ・スペクト
ル・パワーの統計的分布の正確なモデルを用いて、最大
周波数検出用の閾値を設定している。雑音モデルへの入
力は、ビデオ・スペクトル表示における平均ホワイト・
ノイズ・レベルであり、このレベルは２つの解析的な方
法のいずれかを用いて算出することができる。予測され
る閾値対平均雑音レベルは高度に非線形な曲線であり、
この曲線が、様々な表示ダイナミック・レンジ設定及び
ＳＮＲ状態にわたってロバストな性能を達成する鍵とな
っている。
「ドプラ時間−速度波形包絡線の自動トレース記録の方
法及び装置（Method and Apparatus for Automatic Tra
cingof Doppler Time-Velocity Waveform Envelope）」
には、最大ドプラ周波数波形をトレース記録する解析的
な方法が教示されている。このアルゴリズムの核には、
所定の雑音閾値を超えるスペクトル振幅を有する最大周
波数ビンを検索することに基づく最大周波数検出機構が
ある。閾値レベルを設定する際に１つ又はこれよりも多
い経験的な定数の利用を要求する既存の方法とは異な
り、上述の方法は、ビデオ・スペクトル領域における理
論的な雑音振幅分布に基づいている。具体的には、上述
の発明の方法は、ホワイト・ノイズのビデオ・スペクト
ル・パワーの統計的分布の正確なモデルを用いて、最大
周波数検出用の閾値を設定している。雑音モデルへの入
力は、ビデオ・スペクトル表示における平均ホワイト・
ノイズ・レベルであり、このレベルは２つの解析的な方
法のいずれかを用いて算出することができる。予測され
る閾値対平均雑音レベルは高度に非線形な曲線であり、
この曲線が、様々な表示ダイナミック・レンジ設定及び
ＳＮＲ状態にわたってロバストな性能を達成する鍵とな
っている。
【００１０】音響ドプラ(audio Doppler)出力の場合に
は、ＦＦＴ出力の正及び負の周波数部分すなわち側波帯
を、前向きの流れスペクトル及び後ろ向きの流れスペク
トルをそれぞれ表わす２つの別個のチャネルに分割す
る。各々のチャネルについて、側波帯をゼロ周波数軸に
ついて反射させると対称なスペクトルが得られ、このス
ペクトルが、逆ＦＦＴ（ＩＦＦＴ）演算の後に、時間領
域における実数値の流れ信号を形成する。前向きの流れ
信号及び後ろ向きの流れ信号の両方がアナログ波形へ変
換され、これらのアナログ波形が、対応する音響スピー
カへ供給される。
は、ＦＦＴ出力の正及び負の周波数部分すなわち側波帯
を、前向きの流れスペクトル及び後ろ向きの流れスペク
トルをそれぞれ表わす２つの別個のチャネルに分割す
る。各々のチャネルについて、側波帯をゼロ周波数軸に
ついて反射させると対称なスペクトルが得られ、このス
ペクトルが、逆ＦＦＴ（ＩＦＦＴ）演算の後に、時間領
域における実数値の流れ信号を形成する。前向きの流れ
信号及び後ろ向きの流れ信号の両方がアナログ波形へ変
換され、これらのアナログ波形が、対応する音響スピー
カへ供給される。
【００１１】従来のスペクトル・ドプラ・システムで
は、ドプラ信号が弱い場合には、流れ信号を明瞭に視覚
化し、また聴取するために、手動でのゲイン制御及び／
又は何らかの組み込み式自動ゲイン制御を介してドプラ
信号ゲインを増大させる必要がある。残念ながら、ドプ
ラ・ゲインを増大させると、背景システム雑音をも増幅
する傾向がある。システム雑音は通常、周波数範囲−Ｐ
ＲＦ／２乃至＋ＰＲＦ／２にわたって平坦なパワー・ス
ペクトル密度を有するので、その振幅を増幅すると、耳
障りな「弾け（popping）」音が音響出力に生じ得る。
は、ドプラ信号が弱い場合には、流れ信号を明瞭に視覚
化し、また聴取するために、手動でのゲイン制御及び／
又は何らかの組み込み式自動ゲイン制御を介してドプラ
信号ゲインを増大させる必要がある。残念ながら、ドプ
ラ・ゲインを増大させると、背景システム雑音をも増幅
する傾向がある。システム雑音は通常、周波数範囲−Ｐ
ＲＦ／２乃至＋ＰＲＦ／２にわたって平坦なパワー・ス
ペクトル密度を有するので、その振幅を増幅すると、耳
障りな「弾け（popping）」音が音響出力に生じ得る。
【００１２】背景システム雑音（すなわち弾け音）を低
減させるためにディジタル・アナログ（ディジタルから
アナログへの）変換の前又は後に音響ドプラ・データに
対して単純な低域通過フィルタを適用することができ
る。しかしながら、これらの低域通過フィルタはまた、
存在しているとすれば±ＰＲＦ／２までに到る全体に延
在している可能性のある重要な高周波数流れ成分も除去
する虞がある。この問題は、典型的な血流波形の周波数
帯域幅が心拍周期にわたって大幅に変動し得るという事
実によって複雑化する。
減させるためにディジタル・アナログ（ディジタルから
アナログへの）変換の前又は後に音響ドプラ・データに
対して単純な低域通過フィルタを適用することができ
る。しかしながら、これらの低域通過フィルタはまた、
存在しているとすれば±ＰＲＦ／２までに到る全体に延
在している可能性のある重要な高周波数流れ成分も除去
する虞がある。この問題は、典型的な血流波形の周波数
帯域幅が心拍周期にわたって大幅に変動し得るという事
実によって複雑化する。
【００１３】
【発明の概要】本発明は、アダプティブ（適応）型雑音
低減用低域通過フィルタを用いてスペクトル・ドプラ・
イメージングにおける背景雑音を抑制する方法及び装置
である。好適実施例によれば、音響ドプラ・データの背
景雑音を抑制するために、１対のアダプティブ型低域通
過フィルタが２つの音響ドプラ・チャネルに設けられ
る。低域通過フィルタ処理は、周波数領域において、す
なわちＩＦＦＴ演算の前に具現化されることもできる
し、又は時間領域において、すなわちＩＦＦＴ演算の後
に具現化されることもできる。もう１つの好適実施例に
よれば、一部のドプラ・システムでは、スペクトル・デ
ータのＩＦＦＴを求めることにより流れを分離した音響
ドプラ信号を得ることができない場合がある。その代わ
りに、分離した信号処理経路を用いて、ウォール・フィ
ルタの出力を前向きの流れ信号及び後ろ向きの流れ信号
へ直接的に変換することができる。これらのシステムの
場合にも、「上方」スペクトル・データ及び「下方」ス
ペクトル・データに対して、（診断波形演算で既に一般
に行われているように）やはり自動波形トレース記録を
行うことができ、得られたスペクトル・トレースをディ
ジタル・アナログ変換器の前にフィルタ選択ブロックへ
供給することができ、このフィルタ選択ブロックが音響
ドプラ・データに対する時間領域ＬＰＦ（低域通過フィ
ルタ）のフィルタ遮断周波数を規定する。更にもう１つ
の好適実施例によれば、ビデオ・スペクトル・データに
おける背景雑音を抑制するために、表示プロセッサに低
域通過フィルタを組み入れる。
低減用低域通過フィルタを用いてスペクトル・ドプラ・
イメージングにおける背景雑音を抑制する方法及び装置
である。好適実施例によれば、音響ドプラ・データの背
景雑音を抑制するために、１対のアダプティブ型低域通
過フィルタが２つの音響ドプラ・チャネルに設けられ
る。低域通過フィルタ処理は、周波数領域において、す
なわちＩＦＦＴ演算の前に具現化されることもできる
し、又は時間領域において、すなわちＩＦＦＴ演算の後
に具現化されることもできる。もう１つの好適実施例に
よれば、一部のドプラ・システムでは、スペクトル・デ
ータのＩＦＦＴを求めることにより流れを分離した音響
ドプラ信号を得ることができない場合がある。その代わ
りに、分離した信号処理経路を用いて、ウォール・フィ
ルタの出力を前向きの流れ信号及び後ろ向きの流れ信号
へ直接的に変換することができる。これらのシステムの
場合にも、「上方」スペクトル・データ及び「下方」ス
ペクトル・データに対して、（診断波形演算で既に一般
に行われているように）やはり自動波形トレース記録を
行うことができ、得られたスペクトル・トレースをディ
ジタル・アナログ変換器の前にフィルタ選択ブロックへ
供給することができ、このフィルタ選択ブロックが音響
ドプラ・データに対する時間領域ＬＰＦ（低域通過フィ
ルタ）のフィルタ遮断周波数を規定する。更にもう１つ
の好適実施例によれば、ビデオ・スペクトル・データに
おける背景雑音を抑制するために、表示プロセッサに低
域通過フィルタを組み入れる。
【００１４】以上の好適実施例の各々によれば、各々の
低域通過フィルタは、その遮断周波数が流れ信号スペク
トルの特性の関数として動的に調節されるという意味で
アダプティブ型である。具体的には、従来の多くのスペ
クトル・ドプラ・イメージャに既に存在する自動スペク
トル波形トレース記録を利用して、低域通過フィルタの
フィルタ遮断周波数を導出する。
低域通過フィルタは、その遮断周波数が流れ信号スペク
トルの特性の関数として動的に調節されるという意味で
アダプティブ型である。具体的には、従来の多くのスペ
クトル・ドプラ・イメージャに既に存在する自動スペク
トル波形トレース記録を利用して、低域通過フィルタの
フィルタ遮断周波数を導出する。
【００１５】
【好適実施形態の詳細な説明】スペクトル・ドプラ・イ
メージング・モードを有する典型的なディジタル式実時
間型超音波イメージング・システムを図１に全体的に示
す。超音波トランスデューサ・アレイ２が、一定のパル
ス繰り返し周波数（ＰＲＦ）で繰り返しファイアリング
される送信超音波バーストによって送信を行うように起
動される。ＰＲＦは典型的には、キロヘルツの範囲にあ
る。帰投したＲＦ信号はトランスデューサ素子によって
検出され、次いで、ビームフォーマ４によって受信ビー
ムとして形成される。ディジタル式システムの場合に
は、各回のファイアリングから加算されたＲＦ信号を復
調器６によって復調し、信号の同相及び直角位相（Ｉ／
Ｑ）成分とする。Ｉ／Ｑ成分は「サム・アンド・ダン
プ」ブロック８によって、特定の時間にわたって積分
（加算）された後に、サンプリングされる。加算する時
間及び送信バースト長が共に、利用者によって指定され
ているサンプル容積の長さを画定する。この「サム・ア
ンド・ダンプ」演算により、サンプル容積から後方散乱
したドプラ信号が実効的に得られる。ドプラ信号は、静
止した組織又は極めて低速で運動する組織に対応する信
号内のあらゆるクラッタを排除するウォール・フィルタ
１０を通過する。次いで、フィルタ処理後の出力は、高
速フーリエ変換（ＦＦＴ）ブロック１２とパワー計算ブ
ロック１４とを具備したスペクトル解析器へ供給され
る。ＦＦＴブロック１４は、６４個乃至２５６個のサン
プルから成る移動時間ウィンドウにわたって高速フーリ
エ変換（ＦＦＴ）を実行する。ブロック１４によって出
力される各々のＦＦＴパワー・スペクトルは圧縮され
（ブロック１６）て、時間線表示メモリとビデオ・プロ
セッサと表示モニタとを具備した公知の表示システム２
０へ送られる。ビデオ・プロセッサは、圧縮後のＦＦＴ
パワー・スペクトル・データをグレイ・スケールにマッ
ピングして、ドプラ速度（周波数）対時間スペクトログ
ラムにおける特定の時間点での単一のスペクトル線とし
てモニタ上に表示する。
メージング・モードを有する典型的なディジタル式実時
間型超音波イメージング・システムを図１に全体的に示
す。超音波トランスデューサ・アレイ２が、一定のパル
ス繰り返し周波数（ＰＲＦ）で繰り返しファイアリング
される送信超音波バーストによって送信を行うように起
動される。ＰＲＦは典型的には、キロヘルツの範囲にあ
る。帰投したＲＦ信号はトランスデューサ素子によって
検出され、次いで、ビームフォーマ４によって受信ビー
ムとして形成される。ディジタル式システムの場合に
は、各回のファイアリングから加算されたＲＦ信号を復
調器６によって復調し、信号の同相及び直角位相（Ｉ／
Ｑ）成分とする。Ｉ／Ｑ成分は「サム・アンド・ダン
プ」ブロック８によって、特定の時間にわたって積分
（加算）された後に、サンプリングされる。加算する時
間及び送信バースト長が共に、利用者によって指定され
ているサンプル容積の長さを画定する。この「サム・ア
ンド・ダンプ」演算により、サンプル容積から後方散乱
したドプラ信号が実効的に得られる。ドプラ信号は、静
止した組織又は極めて低速で運動する組織に対応する信
号内のあらゆるクラッタを排除するウォール・フィルタ
１０を通過する。次いで、フィルタ処理後の出力は、高
速フーリエ変換（ＦＦＴ）ブロック１２とパワー計算ブ
ロック１４とを具備したスペクトル解析器へ供給され
る。ＦＦＴブロック１４は、６４個乃至２５６個のサン
プルから成る移動時間ウィンドウにわたって高速フーリ
エ変換（ＦＦＴ）を実行する。ブロック１４によって出
力される各々のＦＦＴパワー・スペクトルは圧縮され
（ブロック１６）て、時間線表示メモリとビデオ・プロ
セッサと表示モニタとを具備した公知の表示システム２
０へ送られる。ビデオ・プロセッサは、圧縮後のＦＦＴ
パワー・スペクトル・データをグレイ・スケールにマッ
ピングして、ドプラ速度（周波数）対時間スペクトログ
ラムにおける特定の時間点での単一のスペクトル線とし
てモニタ上に表示する。
【００１６】正の周波数［０：ＰＲＦ／２］のスペクト
ルはトランスデューサに近付く流速を表わし、負の周波
数［−ＰＲＦ／２：０］のスペクトルはトランスデュー
サから遠ざかる流れを表わす。ＦＦＴパワー・スペクト
ルが圧縮された（ブロック１６）後に、通常、自動ドプ
ラ最大／平均波形トレース記録（ブロック１８）が行わ
れる。算出された最大／平均速度トレースは通常、スペ
クトログラム表示の上に重ねた情報として表示される。
ルはトランスデューサに近付く流速を表わし、負の周波
数［−ＰＲＦ／２：０］のスペクトルはトランスデュー
サから遠ざかる流れを表わす。ＦＦＴパワー・スペクト
ルが圧縮された（ブロック１６）後に、通常、自動ドプ
ラ最大／平均波形トレース記録（ブロック１８）が行わ
れる。算出された最大／平均速度トレースは通常、スペ
クトログラム表示の上に重ねた情報として表示される。
【００１７】音響ドプラ出力の場合には、ＦＦＴブロッ
ク１２の出力の正及び負の周波数部分すなわち側波帯
を、側波帯分割器２２によって前向きの流れスペクトル
及び後ろ向きの流れスペクトル（図１では「前向き」及
び「後向き」と記する）をそれぞれ表わす２つの別個の
チャネルに分割する。各々のチャネルについて、側波帯
をゼロ周波数軸について反射させると対称なスペクトル
が得られ、このスペクトルが、逆ＦＦＴ（ＩＦＦＴ）演
算（ブロック２４）の後に、時間領域における実数値の
流れ信号を形成する。前向きの流れ信号及び後ろ向きの
流れ信号の両方がそれぞれのディジタル・アナログ（デ
ィジタルからアナログへの）変換器（ＤＡＣ）２６によ
ってアナログ波形へ変換される。これらのアナログ波形
が、対応する音響スピーカ２８へ供給される。
ク１２の出力の正及び負の周波数部分すなわち側波帯
を、側波帯分割器２２によって前向きの流れスペクトル
及び後ろ向きの流れスペクトル（図１では「前向き」及
び「後向き」と記する）をそれぞれ表わす２つの別個の
チャネルに分割する。各々のチャネルについて、側波帯
をゼロ周波数軸について反射させると対称なスペクトル
が得られ、このスペクトルが、逆ＦＦＴ（ＩＦＦＴ）演
算（ブロック２４）の後に、時間領域における実数値の
流れ信号を形成する。前向きの流れ信号及び後ろ向きの
流れ信号の両方がそれぞれのディジタル・アナログ（デ
ィジタルからアナログへの）変換器（ＤＡＣ）２６によ
ってアナログ波形へ変換される。これらのアナログ波形
が、対応する音響スピーカ２８へ供給される。
【００１８】図２に全体的に示す本発明の１つの好適実
施例によれば、アダプティブ型雑音低減用低域通過フィ
ルタ（ＬＰＦ）３２が、２つの音響ドプラ・チャネルの
各々に挿入されている。この具体的な実施例において
は、低域通過フィルタ３２は、側波帯分割器２２とＩＦ
ＦＴブロック２４との間に挿入されている。各々の低域
通過フィルタ３２は、その遮断周波数が流れ信号スペク
トルの特性の関数として動的に調節されるという意味で
アダプティブ型である。図２に示す好適実施例では、ア
ダプティブ型低域通過フィルタ処理は次のようにして具
現化することができる。 （１） ベースラインの上方のスペクトル・データ及び
下方のスペクトル・データ（すなわち、正の周波数スペ
クトル及び負の周波数スペクトルの両方）に対して別個
に自動最大周波数波形トレース記録（ブロック１８）を
実行する。 （２） 「上方」スペクトル・トレース及び「下方」ス
ペクトル・トレースを別個にフィルタ選択ブロック３０
へ供給する。フィルタ選択ブロック３０は、トレース調
整器（コンディショナ）を用いて、あらゆる非本質的な
雑音スパイク又はトレース脱落を先ず除去する。このよ
うなトレース調整器は、過去の幾つかのトレース値にわ
たる移動平均又はメディアン・フィルタを含めた様々な
標準的な平滑化手法を用いて具現化され得る。 （３） 次いで、調整後のそれぞれのトレース値（すな
わち最大周波数）を用いて、雑音低減用低域通過フィル
タの遮断周波数を設定する。例えば、遮断周波数ｆmax
は、トレース値より例えば２０％上方に設定することが
できる。「上方」スペクトル・データ用及び「下方」ス
ペクトル・データ用の雑音低減用低域通過フィルタ３２
の遮断周波数は、「上方」トレース・データ及び「下
方」トレース・データにそれぞれ基づいて別個に設定さ
れる。 （４） 「上方」スペクトル・データ用及び「下方」ス
ペクトル・データ用の雑音低減用低域通過フィルタ３２
は、低域通過フィルタの周波数応答と前向き及び後ろ向
きのＦＦＴスペクトル・データとを乗算することにより
周波数領域において実現される。図３で片側を示した周
波数プロットに示すように、各々の低域通過フィルタ
は、ＩＦＦＴの後のフィルタの過渡変化（filter trans
ient）を回避するために平滑な移行帯域を有するように
設計されていなければならない。 （５） 雑音低減のみの目的のためには、フィルタの通
過帯域は図３に示すように平坦であってよい。選択によ
っては、（±ＰＲＦ／２に近い）高い遮断周波数を有す
るフィルタの場合には、図４に示すように、フィルタの
通過帯域を移行帯域に近付くにつれて僅かに上昇させ
て、流れスペクトルの高周波数成分を強調してもよい。
つまり、この低域通過フィルタは、等化フィルタ及び／
又は雑音低減用フィルタの役割を果たすことができる。 （６） 低域通過フィルタ処理後のスペクトル・データ
に対してＩＦＦＴ演算（ブロック２４）を実行して、従
来のドプラ・システムにおけるものと同様であるが背景
雑音が減少した流れを分離した音響信号を得る。
施例によれば、アダプティブ型雑音低減用低域通過フィ
ルタ（ＬＰＦ）３２が、２つの音響ドプラ・チャネルの
各々に挿入されている。この具体的な実施例において
は、低域通過フィルタ３２は、側波帯分割器２２とＩＦ
ＦＴブロック２４との間に挿入されている。各々の低域
通過フィルタ３２は、その遮断周波数が流れ信号スペク
トルの特性の関数として動的に調節されるという意味で
アダプティブ型である。図２に示す好適実施例では、ア
ダプティブ型低域通過フィルタ処理は次のようにして具
現化することができる。 （１） ベースラインの上方のスペクトル・データ及び
下方のスペクトル・データ（すなわち、正の周波数スペ
クトル及び負の周波数スペクトルの両方）に対して別個
に自動最大周波数波形トレース記録（ブロック１８）を
実行する。 （２） 「上方」スペクトル・トレース及び「下方」ス
ペクトル・トレースを別個にフィルタ選択ブロック３０
へ供給する。フィルタ選択ブロック３０は、トレース調
整器（コンディショナ）を用いて、あらゆる非本質的な
雑音スパイク又はトレース脱落を先ず除去する。このよ
うなトレース調整器は、過去の幾つかのトレース値にわ
たる移動平均又はメディアン・フィルタを含めた様々な
標準的な平滑化手法を用いて具現化され得る。 （３） 次いで、調整後のそれぞれのトレース値（すな
わち最大周波数）を用いて、雑音低減用低域通過フィル
タの遮断周波数を設定する。例えば、遮断周波数ｆmax
は、トレース値より例えば２０％上方に設定することが
できる。「上方」スペクトル・データ用及び「下方」ス
ペクトル・データ用の雑音低減用低域通過フィルタ３２
の遮断周波数は、「上方」トレース・データ及び「下
方」トレース・データにそれぞれ基づいて別個に設定さ
れる。 （４） 「上方」スペクトル・データ用及び「下方」ス
ペクトル・データ用の雑音低減用低域通過フィルタ３２
は、低域通過フィルタの周波数応答と前向き及び後ろ向
きのＦＦＴスペクトル・データとを乗算することにより
周波数領域において実現される。図３で片側を示した周
波数プロットに示すように、各々の低域通過フィルタ
は、ＩＦＦＴの後のフィルタの過渡変化（filter trans
ient）を回避するために平滑な移行帯域を有するように
設計されていなければならない。 （５） 雑音低減のみの目的のためには、フィルタの通
過帯域は図３に示すように平坦であってよい。選択によ
っては、（±ＰＲＦ／２に近い）高い遮断周波数を有す
るフィルタの場合には、図４に示すように、フィルタの
通過帯域を移行帯域に近付くにつれて僅かに上昇させ
て、流れスペクトルの高周波数成分を強調してもよい。
つまり、この低域通過フィルタは、等化フィルタ及び／
又は雑音低減用フィルタの役割を果たすことができる。 （６） 低域通過フィルタ処理後のスペクトル・データ
に対してＩＦＦＴ演算（ブロック２４）を実行して、従
来のドプラ・システムにおけるものと同様であるが背景
雑音が減少した流れを分離した音響信号を得る。
【００１９】図７に示す代替的な好適実施例によれば、
ビデオ・スペクトルの雑音を低減させることもできる。
圧縮ブロック１６からの圧縮後のビデオ・スペクトル・
データ出力に対して、同様の雑音抑制用低域通過フィル
タ３２（周波数領域でのフィルタ処理を行う）を適用す
ることができる。図７のフィルタ選択ブロック３０は、
図２のフィルタ選択ブロック３０について上述したもの
と同じ態様で動作する。
ビデオ・スペクトルの雑音を低減させることもできる。
圧縮ブロック１６からの圧縮後のビデオ・スペクトル・
データ出力に対して、同様の雑音抑制用低域通過フィル
タ３２（周波数領域でのフィルタ処理を行う）を適用す
ることができる。図７のフィルタ選択ブロック３０は、
図２のフィルタ選択ブロック３０について上述したもの
と同じ態様で動作する。
【００２０】以上の好適実施例によれば、自動スペクト
ル波形トレース記録（多くの高級スキャナに既に存在す
る）を用いて、音響ドプラ・データ又はビデオ・スペク
トル・データの背景雑音を抑制するために低域通過フィ
ルタのフィルタ遮断周波数を制御する。当業者には、特
定の具現化形態は、異なるシステム構成については変更
し得ることが明らかであろう。例えば、上述した周波数
領域での具現化形態の方が単純ではあるが、雑音抑制用
低域通過フィルタ３２′（図５を参照）を、ＩＦＦＴ演
算（ブロック２４）の後に時間領域において具現化する
こともできる。
ル波形トレース記録（多くの高級スキャナに既に存在す
る）を用いて、音響ドプラ・データ又はビデオ・スペク
トル・データの背景雑音を抑制するために低域通過フィ
ルタのフィルタ遮断周波数を制御する。当業者には、特
定の具現化形態は、異なるシステム構成については変更
し得ることが明らかであろう。例えば、上述した周波数
領域での具現化形態の方が単純ではあるが、雑音抑制用
低域通過フィルタ３２′（図５を参照）を、ＩＦＦＴ演
算（ブロック２４）の後に時間領域において具現化する
こともできる。
【００２１】もう１つの例として、一部のドプラ・シス
テムでは、スペクトル・データのＩＦＦＴを求めること
により流れを分離した音響ドプラ信号が得られない場合
がある。その代わりに、別個の信号処理経路、例えば、
流れ分離器３４を用いて、ウォール・フィルタ１０の出
力を前向きの流れ信号及び後ろ向きの流れ信号へ直接的
に変換してもよい。これらのシステムの場合にも、「上
方」スペクトル・データ及び「下方」スペクトル・デー
タに対して、（診断波形演算で既に一般に行われている
ように）やはり自動波形トレース記録を行うことがで
き、音響ドプラ・データをディジタル・アナログ変換器
２６へ送る前に、得られたスペクトル（例えば最大周波
数）トレースをフィルタ選択ブロック３０へ供給するこ
とができ、フィルタ選択ブロック３０が時間領域低域通
過フィルタ３２′のフィルタ遮断周波数を規定する。
テムでは、スペクトル・データのＩＦＦＴを求めること
により流れを分離した音響ドプラ信号が得られない場合
がある。その代わりに、別個の信号処理経路、例えば、
流れ分離器３４を用いて、ウォール・フィルタ１０の出
力を前向きの流れ信号及び後ろ向きの流れ信号へ直接的
に変換してもよい。これらのシステムの場合にも、「上
方」スペクトル・データ及び「下方」スペクトル・デー
タに対して、（診断波形演算で既に一般に行われている
ように）やはり自動波形トレース記録を行うことがで
き、音響ドプラ・データをディジタル・アナログ変換器
２６へ送る前に、得られたスペクトル（例えば最大周波
数）トレースをフィルタ選択ブロック３０へ供給するこ
とができ、フィルタ選択ブロック３０が時間領域低域通
過フィルタ３２′のフィルタ遮断周波数を規定する。
【００２２】好適実施例を参照しながら本発明を記載し
たが、当業者であれば、本発明の範囲から逸脱すること
なく様々な変更を加え得ると共に、本発明の構成要素を
均等構成で置き換え得ることが理解されよう。加えて、
本発明の本質的な範囲から逸脱せずに本発明の教示に具
体的な状況を適合させるように多くの改変を加えること
もできる。具体的には、当業者には、図２並びに図５〜
図７に示す手法がハードウェア（例えばディジタル信号
プロセッサ）において及び／又はコンピュータ・ソフト
ウェア（例えば超音波イメージング・システムに組み込
まれているホスト・コンピュータのソフトウェア）にお
いて具現化され得ることは明らかであろう。従って、本
発明は、本発明を実施するために想到される最良の態様
として開示されている特定の実施例に制限される訳では
なく、特許請求の範囲内に含まれる全ての実施例を包含
しているものとする。尚、特許請求の範囲において用い
られる場合には、「ディジタル信号プロセッサ」という
用語は、ディジタル信号処理用のハードウェア及び／又
はソフトウェアを含む。
たが、当業者であれば、本発明の範囲から逸脱すること
なく様々な変更を加え得ると共に、本発明の構成要素を
均等構成で置き換え得ることが理解されよう。加えて、
本発明の本質的な範囲から逸脱せずに本発明の教示に具
体的な状況を適合させるように多くの改変を加えること
もできる。具体的には、当業者には、図２並びに図５〜
図７に示す手法がハードウェア（例えばディジタル信号
プロセッサ）において及び／又はコンピュータ・ソフト
ウェア（例えば超音波イメージング・システムに組み込
まれているホスト・コンピュータのソフトウェア）にお
いて具現化され得ることは明らかであろう。従って、本
発明は、本発明を実施するために想到される最良の態様
として開示されている特定の実施例に制限される訳では
なく、特許請求の範囲内に含まれる全ての実施例を包含
しているものとする。尚、特許請求の範囲において用い
られる場合には、「ディジタル信号プロセッサ」という
用語は、ディジタル信号処理用のハードウェア及び／又
はソフトウェアを含む。
【図１】音響ドプラ出力を有する従来のスペクトル・ド
プラ・イメージング・システムにおける基本的な信号処
理系のブロック図である。
プラ・イメージング・システムにおける基本的な信号処
理系のブロック図である。
【図２】音響ドプラ出力を周波数領域において低域通過
フィルタ処理する本発明の好適実施例によるスペクトル
・ドプラ・イメージング・システムの一部を示すブロッ
ク図である。
フィルタ処理する本発明の好適実施例によるスペクトル
・ドプラ・イメージング・システムの一部を示すブロッ
ク図である。
【図３】信号パワー対周波数のグラフであって、太線は
本発明の１つの好適実施例に従って平坦な通過帯域を有
する低域通過フィルタの応答を示しており、ｆmax が最
大周波数トレース値であるグラフである。
本発明の１つの好適実施例に従って平坦な通過帯域を有
する低域通過フィルタの応答を示しており、ｆmax が最
大周波数トレース値であるグラフである。
【図４】信号パワー対周波数のグラフであって、太線は
本発明のもう１つの好適実施例に従って高い遮断周波数
を有すると共に移行帯域に近付くにつれて僅かに上昇す
る通過帯域を有する低域通過フィルタの応答を示すグラ
フである。
本発明のもう１つの好適実施例に従って高い遮断周波数
を有すると共に移行帯域に近付くにつれて僅かに上昇す
る通過帯域を有する低域通過フィルタの応答を示すグラ
フである。
【図５】本発明のその他の代替的な好適実施例による時
間領域における音響ドプラ出力の低域通過フィルタ処理
を示すブロック図である。
間領域における音響ドプラ出力の低域通過フィルタ処理
を示すブロック図である。
【図６】本発明のその他の代替的な好適実施例による時
間領域における音響ドプラ出力の低域通過フィルタ処理
を示すブロック図である。
間領域における音響ドプラ出力の低域通過フィルタ処理
を示すブロック図である。
【図７】本発明のもう１つの好適実施例による周波数領
域におけるビデオ・スペクトル出力の低域通過フィルタ
処理を示すブロック図である。
域におけるビデオ・スペクトル出力の低域通過フィルタ
処理を示すブロック図である。
２ 超音波トランスデューサ・アレイ ２８ 音響スピーカ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 リチャード・マリオン・クラコウスキー, ジュニア アメリカ合衆国、ウィスコンシン州、リッ チフィールド、ステート・ロード、175、 2560番
Claims (25)
- 【請求項１】 運動する超音波散乱体を含んでいるサン
プル容積から取得されるドプラ信号のサンプルの系列を
表わす電気信号から可聴音波を発生するシステムであっ
て、 前記サンプル容積内の超音波散乱体の時間にわたる最大
速度を表わす最大周波数データ及び前記サンプル容積内
で所定の方向を向いた超音波散乱体の流れを表わす有向
性流れデータを形成するようにドプラ信号サンプルを処
理するディジタル信号プロセッサ（８、１０、１２、１
４、１６、１８、２２、２４）と、 前記有向性流れデータ内の雑音を抑制するように構成さ
れている低域通過フィルタ（３２）と、 該低域通過フィルタの遮断周波数を前記最大周波数デー
タの関数として適応的に設定する遮断周波数選択器（３
０）と、 前記低域通過フィルタの出力の関数である可聴音波を発
生する音響サブシステム（２６、２８）と、を有してい
るシステム。 - 【請求項２】 前記低域通過フィルタは、周波数領域に
おいてフィルタ処理を行う請求項１に記載のシステム。 - 【請求項３】 前記低域通過フィルタは、時間領域にお
いてフィルタ処理を行う請求項１に記載のシステム。 - 【請求項４】 前記システムは、超音波散乱体のサンプ
ル容積に超音波の多数のパルスを順次送信する送信器
（２、４）と、各々のパルスに続いてドプラ信号の連続
したサンプルから成るそれぞれの系列を取得する受信器
（２、４）と、前記ドプラ信号サンプルを同相成分及び
直角位相成分へ復調する復調器（６）とを更に含んでお
り、 前記ディジタル信号プロセッサは、静止した組織又は極
めて低速で運動する組織に対応する同相成分及び直角位
相成分内のクラッタを実質的に排除する第１及び第２の
ウォール・フィルタ（１０）と、前記ウォール・フィル
タ処理された同相成分及び直角位相成分の高速フーリエ
変換によりスペクトル・データを形成するスペクトル解
析器（１２）と、前記スペクトル・データから周波数領
域有向性流れデータを抽出する手段（２２）と、前記周
波数領域有向性流れデータを時間領域有向性流れデータ
へ変換する手段（２４）とを含んでいる請求項１に記載
のシステム。 - 【請求項５】 前記低域通過フィルタは、前記スペクト
ル・データから周波数領域有向性流れデータを抽出する
前記手段と前記周波数領域有向性流れデータを時間領域
有向性流れデータへ変換する前記手段との間に設けられ
ている請求項４に記載のシステム。 - 【請求項６】 前記低域通過フィルタは、前記周波数領
域有向性流れデータを時間領域有向性流れデータへ変換
する前記手段と前記音響サブシステムとの間に設けられ
ている請求項４に記載のシステム。 - 【請求項７】 前記システムは、超音波散乱体のサンプ
ル容積に超音波の多数のパルスを順次送信する送信器
（２、４）と、各々のパルスに続いてドプラ信号の連続
したサンプルから成るそれぞれの系列を取得する受信器
（２、４）と、前記ドプラ信号サンプルを同相成分及び
直角位相成分へ復調する復調器（６）と、静止した組織
又は極めて低速で運動する組織に対応する同相成分及び
直角位相成分内のクラッタを実質的に排除する第１及び
第２のウォール・フィルタ（５０）と、前記同相成分及
び直角位相成分から前記有向性流れデータを抽出する手
段（３４）とを更に含んでおり、 前記低域通過フィルタは、前記同相成分及び直角位相成
分から前記有向性流れデータを抽出する前記手段と前記
音響サブシステムとの間に設けられている請求項１に記
載のシステム。 - 【請求項８】 運動する超音波散乱体を含んでいるサン
プル容積から取得されるドプラ信号のサンプルの系列を
表わす電気信号からスペクトル・データを表示するシス
テムであって、 前記サンプル容積内の超音波散乱体の時間にわたる速度
を表わすスペクトル・データを形成するようにドプラ信
号サンプルを処理すると共に、時間にわたる最大速度を
表わす最大周波数トレース・データを形成するように前
記スペクトル・データを処理するディジタル信号プロセ
ッサ（８、１０、１２、１４、１６、１８）と、 前記スペクトル・データ内の雑音を抑制するように構成
されている低域通過フィルタ（３２）と、 該低域通過フィルタの遮断周波数を前記最大周波数トレ
ース・データの関数として適応的に設定する遮断周波数
選択器（３０）と、 前記低域通過フィルタ処理されたスペクトル・データ及
び前記最大周波数トレース・データを表示する表示シス
テム（２０）と、を有しているシステム。 - 【請求項９】 運動する超音波散乱体を含んでいるサン
プル容積から取得されるドプラ信号のサンプルの系列を
表わす電気信号から可聴音波を発生する方法であって、 前記サンプル容積内の超音波散乱体の時間にわたる最大
速度を表わす最大周波数データを形成するようにドプラ
信号サンプルを処理する工程と、 前記サンプル容積内で所定の方向を向いた超音波散乱体
の流れを表わす有向性流れデータを形成するように前記
ドプラ信号サンプルを処理する工程と、 低域通過フィルタの遮断周波数を前記最大周波数トレー
ス・データの関数として適応的に設定する工程と、 雑音を抑制するように前記低域通過フィルタを用いて前
記有向性流れデータを低域通過フィルタ処理する工程
と、 前記低域通過フィルタの出力の関数である可聴音波を発
生する工程と、を有する方法。 - 【請求項１０】 前記低域通過フィルタ処理する工程
は、周波数領域において実行される請求項９に記載の方
法。 - 【請求項１１】 前記低域通過フィルタ処理する工程
は、時間領域において実行される請求項９に記載の方
法。 - 【請求項１２】 前記低域通過フィルタの遮断周波数を
適応的に設定する前記工程は、前記遮断周波数を前記最
大周波数トレース・データのそれぞれの値よりも所定の
百分率だけ大きくなるように設定する工程を含んでいる
請求項９に記載の方法。 - 【請求項１３】 遮断周波数を適応的に設定する前に、
前記最大周波数トレース・データを平滑化する工程を更
に含んでいる請求項９に記載の方法。 - 【請求項１４】 運動する超音波散乱体を含んでいるサ
ンプル容積から取得されるドプラ信号のサンプルの系列
を表わす電気信号から可聴音波を発生するシステムであ
って、 前記サンプル容積内の超音波散乱体の時間にわたる最大
速度を表わす最大周波数データを形成するようにドプラ
信号サンプルを処理する手段（８、１０、１２、１４、
１６、１８）と、 前記サンプル容積内で所定の方向を向いた超音波散乱体
の流れを表わす有向性流れデータを形成するように前記
ドプラ信号サンプルを処理する手段（２２）と、 前記有向性流れデータ内の雑音を抑制する低域通過フィ
ルタ（３２）と、 該低域通過フィルタの遮断周波数を前記最大周波数トレ
ース・データの関数として適応的に設定する手段（３
０）と、 前記低域通過フィルタの出力の関数である可聴音波を発
生する手段（２８）と、を有しているシステム。 - 【請求項１５】 運動する超音波散乱体を含んでいるサ
ンプル容積から取得されるドプラ信号のサンプルの系列
を表わす電気信号からスペクトル・データを表示する方
法であって、 前記サンプル容積内の超音波散乱体の時間にわたる速度
を表わすスペクトル・データを形成するようにドプラ信
号サンプルを処理する工程と、 時間にわたる最大速度を表わす最大周波数トレース・デ
ータを形成するように前記スペクトル・データを処理す
る工程と、 低域通過フィルタの遮断周波数を前記最大周波数トレー
ス・データの関数として適応的に設定する工程と、 雑音を抑制するように前記低域通過フィルタを用いて前
記スペクトル・データを低域通過フィルタ処理する工程
と、 前記低域通過フィルタ処理されたスペクトル・データ及
び前記最大周波数トレース・データを表示する工程と、
を有する方法。 - 【請求項１６】 前記低域通過フィルタの遮断周波数を
適応的に設定する前記工程は、前記遮断周波数を前記最
大周波数トレース・データのそれぞれの値よりも所定の
百分率だけ大きくなるように設定する工程を含んでいる
請求項１５に記載の方法。 - 【請求項１７】 遮断周波数を適応的に設定する前に、
前記最大周波数トレース・データを平滑化する工程を更
に含んでいる請求項１５に記載の方法。 - 【請求項１８】 運動する超音波散乱体を含んでいるサ
ンプル容積から取得されるドプラ信号のサンプルの系列
を表わす電気信号からスペクトル・データを表示するシ
ステムであって、 前記サンプル容積内の超音波散乱体の時間にわたる速度
を表わすスペクトル・データを形成するようにドプラ信
号サンプルを処理する手段（８、１０、１２、１４、１
６）と、 時間にわたる最大速度を表わす最大周波数トレース・デ
ータを形成するように前記スペクトル・データを処理す
る手段（１８）と、 前記スペクトル・データ内の雑音を抑制するように構成
されている低域通過フィルタ（３２）と、 該低域通過フィルタの遮断周波数を前記最大周波数トレ
ース・データの関数として適応的に設定する遮断周波数
選択器（３０）と、 前記低域通過フィルタ処理されたスペクトル・データ及
び前記最大周波数トレース・データを表示する表示シス
テム（２０）と、を有しているシステム。 - 【請求項１９】 前記低域通過フィルタの遮断周波数を
適応的に設定する前記手段は、前記遮断周波数を前記最
大周波数トレース・データのそれぞれの値よりも所定の
百分率だけ大きくなるように設定する手段を含んでいる
請求項１８に記載のシステム。 - 【請求項２０】 遮断周波数を適応的に設定する前に、
前記最大周波数トレース・データを平滑化する手段（３
０）を更に含んでいる請求項１８に記載のシステム。 - 【請求項２１】 超音波散乱体の流れを表わす可聴音を
発生する方法であって、 運動する超音波散乱体を含んでいるサンプル容積内に超
音波のパルスを送信する工程と、 前記サンプル容積から後方散乱したドプラ信号の連続し
た多数のサンプルを取得する工程と、 静止した組織又は極めて低速で運動する組織に対応する
前記ドプラ信号内のクラッタを排除する工程と、 スペクトル・データを形成するように前記ドプラ信号の
周波数スペクトルを解析する工程と、 所定の方向を向いた流れについて前記スペクトル・デー
タから最大周波数トレース・データを導出する工程と、 低域通過フィルタの遮断周波数を前記最大周波数トレー
ス・データの関数として適応的に設定する工程と、 前記スペクトル・データから、前記所定の方向を向いた
流れに対応する周波数領域有向性流れデータを抽出する
工程と、 前記低域通過フィルタにおいて前記周波数領域有向性流
れデータを低域通過フィルタ処理する工程と、 該低域通過フィルタ処理された周波数領域有向性流れデ
ータを時間領域有向性流れデータへ変換する工程と、 該時間領域有向性流れデータをアナログ音響信号へ変換
する工程と、 該アナログ音響信号を音響スピーカへ供給する工程と、
を有する方法。 - 【請求項２２】 前記低域通過フィルタの遮断周波数を
適応的に設定する前記工程は、前記遮断周波数を前記最
大周波数トレース・データのそれぞれの値よりも所定の
百分率だけ大きくなるように設定する工程を含んでいる
請求項２１に記載の方法。 - 【請求項２３】 遮断周波数を適応的に設定する前に、
前記最大周波数トレース・データを平滑化する工程を更
に含んでいる請求項２１に記載の方法。 - 【請求項２４】 超音波散乱体の流れを表わす可聴音を
発生する方法であって、 運動する超音波散乱体を含んでいるサンプル容積内に超
音波のパルスを送信する工程と、 前記サンプル容積から後方散乱したドプラ信号の連続し
た多数のサンプルを取得する工程と、 静止した組織又は極めて低速で運動する組織に対応する
前記ドプラ信号内のクラッタを排除する工程と、 スペクトル・データを形成するように前記ドプラ信号の
周波数スペクトルを解析する工程と、 所定の方向を向いた流れについて前記スペクトル・デー
タから最大周波数トレース・データを導出する工程と、 低域通過フィルタの遮断周波数を前記最大周波数トレー
ス・データの関数として適応的に設定する工程と、 前記スペクトル・データから、前記所定の方向を向いた
流れに対応する周波数領域有向性流れデータを抽出する
工程と、 該周波数領域有向性流れデータを時間領域有向性流れデ
ータへ変換する工程と、 前記低域通過フィルタにおいて前記時間領域有向性流れ
データを低域通過フィルタ処理する工程と、 該低域通過フィルタ処理された時間領域有向性流れデー
タをアナログ音響信号へ変換する工程と、 該アナログ音響ドプラ信号を音響スピーカへ供給する工
程と、を有する方法。 - 【請求項２５】 超音波散乱体の流れを表わす可聴音を
発生する方法であって、 運動する超音波散乱体を含んでいるサンプル容積内に超
音波のパルスを送信する工程と、 前記サンプル容積から後方散乱したドプラ信号の連続し
た多数のサンプルを取得する工程と、 静止した組織又は極めて低速で運動する組織に対応する
クラッタを排除するように前記ドプラ信号をウォール・
フィルタ処理する工程と、 スペクトル・データを形成するように前記ウォール・フ
ィルタ処理されたドプラ信号の周波数スペクトルを解析
する工程と、 所定の方向を向いた流れについて前記スペクトル・デー
タから最大周波数トレース・データを導出する工程と、 低域通過フィルタの遮断周波数を前記最大周波数トレー
ス・データの関数として適応的に設定する工程と、 前記ウォール・フィルタ処理されたドプラ信号から、前
記所定の方向を向いた流れに対応する有向性流れデータ
を抽出する工程と、 前記低域通過フィルタにおいて前記有向性流れデータを
低域通過フィルタ処理する工程と、 該低域通過フィルタ処理された有向性流れデータをアナ
ログ音響信号へ変換する工程と、 該アナログ音響ドプラ信号を音響スピーカへ供給する工
程と、を有する方法。
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