JP2001137243A - スペクトル・ドプラ超音波イメージングにおける適応ウォール・フィルタ処理の方法及び装置 - Google Patents
スペクトル・ドプラ超音波イメージングにおける適応ウォール・フィルタ処理の方法及び装置Info
- Publication number
- JP2001137243A JP2001137243A JP2000204438A JP2000204438A JP2001137243A JP 2001137243 A JP2001137243 A JP 2001137243A JP 2000204438 A JP2000204438 A JP 2000204438A JP 2000204438 A JP2000204438 A JP 2000204438A JP 2001137243 A JP2001137243 A JP 2001137243A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- frequency
- clutter
- power
- wall
- low
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S15/00—Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems
- G01S15/88—Sonar systems specially adapted for specific applications
- G01S15/89—Sonar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
- G01S15/8906—Short-range imaging systems; Acoustic microscope systems using pulse-echo techniques
- G01S15/8979—Combined Doppler and pulse-echo imaging systems
- G01S15/8981—Discriminating between fixed and moving objects or between objects moving at different speeds, e.g. wall clutter filter
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/06—Measuring blood flow
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
- Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 スペクトル・ドプラＩ／Ｑデータ内の低周波
数クラッタをＦＦＴ処理の前に除去する適応ウォール
（高域通過型）フィルタ処理する方法及び装置を提供す
る。 【解決手段】 Ｉ／Ｑデータを低域通過フィルタに通
す。低域通過フィルタの出力の全パワーを算出する。シ
ステム雑音モデルを用いて、低域通過フィルタの出力に
おける平均システム雑音パワーを予測する。この雑音パ
ワーにより、現在のＦＦＴパケットに存在するクラッタ
・パワーの尺度となる雑音閾値を与える。有意のクラッ
タがないとき、ウォール・フィルタ選択ロジックが、フ
ィルタ係数ルックアップ・テーブル（ＬＵＴ）内に記憶
の最低のウォール・フィルタ遮断周波数を選択する。有
意のクラッタ・パワーがあるとき、ＦＦＴパケットにわ
たるクラッタ周波数の平均及び分散を推定して、これら
をフィルタ選択ロジックへ入力して、現在のクラッタ信
号に最も適したフィルタ遮断周波数を選択する。
数クラッタをＦＦＴ処理の前に除去する適応ウォール
（高域通過型）フィルタ処理する方法及び装置を提供す
る。 【解決手段】 Ｉ／Ｑデータを低域通過フィルタに通
す。低域通過フィルタの出力の全パワーを算出する。シ
ステム雑音モデルを用いて、低域通過フィルタの出力に
おける平均システム雑音パワーを予測する。この雑音パ
ワーにより、現在のＦＦＴパケットに存在するクラッタ
・パワーの尺度となる雑音閾値を与える。有意のクラッ
タがないとき、ウォール・フィルタ選択ロジックが、フ
ィルタ係数ルックアップ・テーブル（ＬＵＴ）内に記憶
の最低のウォール・フィルタ遮断周波数を選択する。有
意のクラッタ・パワーがあるとき、ＦＦＴパケットにわ
たるクラッタ周波数の平均及び分散を推定して、これら
をフィルタ選択ロジックへ入力して、現在のクラッタ信
号に最も適したフィルタ遮断周波数を選択する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】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。
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。
【０００２】
【従来の技術】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なる。
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なる。
【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
波形を、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する。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
波形を、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する。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
信超音波バーストを送信し、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一緒にな
って、利用者によって指定されているサンプル空間の長
さを画定する。この所謂「サム・アンド・ダンプ」（su
m and dump）演算により、サンプル空間から後方散乱し
たドプラ信号が実効的に得られる。ドプラ信号は、サン
プル空間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解析用時間
ウィンドウ内でのデータ・サンプルを、以下ＦＦＴパケ
ットと呼ぶものとする。各々のＦＦＴ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・マップを介して表示
される。
ては、超音波トランスデューサ・アレイが起動されて送
信超音波バーストを送信し、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一緒にな
って、利用者によって指定されているサンプル空間の長
さを画定する。この所謂「サム・アンド・ダンプ」（su
m and dump）演算により、サンプル空間から後方散乱し
たドプラ信号が実効的に得られる。ドプラ信号は、サン
プル空間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解析用時間
ウィンドウ内でのデータ・サンプルを、以下ＦＦＴパケ
ットと呼ぶものとする。各々のＦＦＴ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・マップを介して表示
される。
【０００５】典型的には、ドプラ信号のＩ成分及びＱ成
分は、同一のウォール・フィルタによって別個にフィル
タ処理される。これらのウォール・フィルタは、ＦＩＲ
フィルタとして具現化されていてもよいし、又はＩＩＲ
フィルタとして具現化されていてもよい。低周波数クラ
ッタを鋭く排除するためには、フィルタの周波数応答の
移行帯域を狭くする必要がある。典型的には、ウォール
・フィルタ遮断周波数は、フロント・パネルの制御キー
を介して手動で選択される。通常、スペクトル画像に明
るい低周波数クラッタが見られる場合にはウォール・フ
ィルタ遮断周波数を増大させる。ウォール・フィルタ遮
断周波数の設定が変更される度毎に、ルックアップ・テ
ーブル（ＬＵＴ）から対応するフィルタ係数値の組が読
み出され、ウォール・フィルタにロードされる。
分は、同一のウォール・フィルタによって別個にフィル
タ処理される。これらのウォール・フィルタは、ＦＩＲ
フィルタとして具現化されていてもよいし、又はＩＩＲ
フィルタとして具現化されていてもよい。低周波数クラ
ッタを鋭く排除するためには、フィルタの周波数応答の
移行帯域を狭くする必要がある。典型的には、ウォール
・フィルタ遮断周波数は、フロント・パネルの制御キー
を介して手動で選択される。通常、スペクトル画像に明
るい低周波数クラッタが見られる場合にはウォール・フ
ィルタ遮断周波数を増大させる。ウォール・フィルタ遮
断周波数の設定が変更される度毎に、ルックアップ・テ
ーブル（ＬＵＴ）から対応するフィルタ係数値の組が読
み出され、ウォール・フィルタにロードされる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】従来の手動選択式フィ
ルタのアプローチに関連する主要な制限は、一旦、遮断
周波数が設定されると、心拍周期にわたる血管壁の半径
方向の運動及び／又は横方向の運動により、クラッタの
周波数及び帯域幅が時間と共に変化する可能性があって
も、ウォール・フィルタは変化しないことである。結果
として、選択されたフィルタ遮断周波数はしばしば、心
拍周期の僅かの部分でしか最適でない。
ルタのアプローチに関連する主要な制限は、一旦、遮断
周波数が設定されると、心拍周期にわたる血管壁の半径
方向の運動及び／又は横方向の運動により、クラッタの
周波数及び帯域幅が時間と共に変化する可能性があって
も、ウォール・フィルタは変化しないことである。結果
として、選択されたフィルタ遮断周波数はしばしば、心
拍周期の僅かの部分でしか最適でない。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明は、従来の手動選
択式フィルタのアプローチの制限を克服する適応ウォー
ル（高域通過型）フィルタ処理の方法及び装置である。
本発明の好適実施例によれば、ウォール・フィルタ遮断
周波数が自動的に選択され、これにより、使い易さ及び
生産性を向上させる。更なる利点は、各々の新たなＦＦ
Ｔパケットに適合したウォール・フィルタ遮断周波数を
用いることができることである。
択式フィルタのアプローチの制限を克服する適応ウォー
ル（高域通過型）フィルタ処理の方法及び装置である。
本発明の好適実施例によれば、ウォール・フィルタ遮断
周波数が自動的に選択され、これにより、使い易さ及び
生産性を向上させる。更なる利点は、各々の新たなＦＦ
Ｔパケットに適合したウォール・フィルタ遮断周波数を
用いることができることである。
【０００８】本発明の好適実施例によれば、ＦＦＴ処理
の前にドプラＩ／Ｑデータ内の低周波数クラッタが除去
される。Ｉ／Ｑデータは、カレントのドプラ応用に予期
される最も高いクラッタ周波数（例えば、ＰＲＦの４０
％）に遮断周波数を設定した低域通過フィルタを通過す
る。この低域通過フィルタは、クラッタの周波数範囲を
上回る流れ周波数成分を排除する。次いで、低域通過フ
ィルタ出力の全パワー、すなわちＦＦＴパケット（又は
ＦＦＴパケットの部分）のサイズＭにわたる和（Ｉn 2
＋Ｑn 2 ）が算出される。
の前にドプラＩ／Ｑデータ内の低周波数クラッタが除去
される。Ｉ／Ｑデータは、カレントのドプラ応用に予期
される最も高いクラッタ周波数（例えば、ＰＲＦの４０
％）に遮断周波数を設定した低域通過フィルタを通過す
る。この低域通過フィルタは、クラッタの周波数範囲を
上回る流れ周波数成分を排除する。次いで、低域通過フ
ィルタ出力の全パワー、すなわちＦＦＴパケット（又は
ＦＦＴパケットの部分）のサイズＭにわたる和（Ｉn 2
＋Ｑn 2 ）が算出される。
【０００９】好適実施例によれば、システム雑音モデル
を用いて、低域通過フィルタ出力における平均システム
雑音パワーを予測する。システム雑音モデルによって予
測された平均システム雑音パワーは、カレントのＦＦＴ
パケットにどれほどのクラッタ・パワーが存在するかの
尺度となる雑音閾値を与える。有意なクラッタが存在し
ていないならば、ウォール・フィルタ選択ロジックが、
フィルタ係数ＬＵＴ内で最も低いウォール・フィルタ遮
断周波数を自動的に選択する。ＦＦＴパケット内に有意
のクラッタ・パワーが存在しているならば、アルゴリズ
ムは、ＦＦＴパケットにわたるクラッタ周波数の平均及
び分散を算出するように進む。次いで、推定されたクラ
ッタ周波数の平均及び分散は、フィルタ選択ロジックへ
供給され、フィルタ選択ロジックは、カレントのクラッ
タ信号に最も適したフィルタ遮断周波数を選択する。１
つのＦＦＴパケットから次のＦＦＴパケットにかけてウ
ォール・フィルタ遮断周波数が過度にゆらぐのを回避す
るために、指定されたウォール・フィルタ遮断周波数に
対して何らかのパーシスタンス関数（persistencefunct
ion）を適用してもよい。一旦、新たな最適フィルタ遮
断周波数が選択されたら、残りの処理は従来のドプラ・
ウォール・フィルタ処理と同じである。
を用いて、低域通過フィルタ出力における平均システム
雑音パワーを予測する。システム雑音モデルによって予
測された平均システム雑音パワーは、カレントのＦＦＴ
パケットにどれほどのクラッタ・パワーが存在するかの
尺度となる雑音閾値を与える。有意なクラッタが存在し
ていないならば、ウォール・フィルタ選択ロジックが、
フィルタ係数ＬＵＴ内で最も低いウォール・フィルタ遮
断周波数を自動的に選択する。ＦＦＴパケット内に有意
のクラッタ・パワーが存在しているならば、アルゴリズ
ムは、ＦＦＴパケットにわたるクラッタ周波数の平均及
び分散を算出するように進む。次いで、推定されたクラ
ッタ周波数の平均及び分散は、フィルタ選択ロジックへ
供給され、フィルタ選択ロジックは、カレントのクラッ
タ信号に最も適したフィルタ遮断周波数を選択する。１
つのＦＦＴパケットから次のＦＦＴパケットにかけてウ
ォール・フィルタ遮断周波数が過度にゆらぐのを回避す
るために、指定されたウォール・フィルタ遮断周波数に
対して何らかのパーシスタンス関数（persistencefunct
ion）を適用してもよい。一旦、新たな最適フィルタ遮
断周波数が選択されたら、残りの処理は従来のドプラ・
ウォール・フィルタ処理と同じである。
【００１０】当業者であれば、ハードウェア（例えば、
ディジタル信号処理チップ）において及び／又はソフト
ウェアにおいて本発明の方法を具現化し得ることは明ら
かであろう。
ディジタル信号処理チップ）において及び／又はソフト
ウェアにおいて本発明の方法を具現化し得ることは明ら
かであろう。
【００１１】
【発明の実施の形態】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実時間式超音波
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がビームフォーマ４の送信
器によって起動されて、所望の送信焦点位置に集束され
ている超音波ビームを送信する。送信器は、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を供給する。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の受信器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
リングから加算された（ビーム形成された）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一緒になって、利用者によって
指定されているサンプル空間の長さを画定する。この
「サム・アンド・ダンプ」演算により、サンプル空間か
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、スペクトル解析器１２へ供給され、スペクトル
解析器１２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高速フーリエ
変換（ＦＦＴ）を求める。各々のＦＦＴパワー・スペク
トルは圧縮され（ブロック１４）、グレイ・スケールに
マッピングされて（ブロック１６）、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１８上に表示される。
グ・モードを有する典型的なディジタル実時間式超音波
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がビームフォーマ４の送信
器によって起動されて、所望の送信焦点位置に集束され
ている超音波ビームを送信する。送信器は、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を供給する。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の受信器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
リングから加算された（ビーム形成された）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一緒になって、利用者によって
指定されているサンプル空間の長さを画定する。この
「サム・アンド・ダンプ」演算により、サンプル空間か
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、スペクトル解析器１２へ供給され、スペクトル
解析器１２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高速フーリエ
変換（ＦＦＴ）を求める。各々のＦＦＴパワー・スペク
トルは圧縮され（ブロック１４）、グレイ・スケールに
マッピングされて（ブロック１６）、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１８上に表示される。
【００１２】１つの典型的なスペクトル・ドプラ・シス
テムにおいては、ドプラ信号のＩ成分及びＱ成分は、同
一のウォール・フィルタによって別個にフィルタ処理さ
れる。これらのウォール・フィルタは、ＦＩＲフィルタ
として具現化されていてもよいし、又はＩＩＲフィルタ
として具現化されていてもよい。低周波数クラッタを鋭
く排除するためには、フィルタの周波数応答の移行帯域
を狭くする必要がある。ＦＩＲによる具現化形態には長
いフィルタ長が要求されるため、ＩＩＲフィルタの方が
有利であるものと一般的には考えられる。従来のスペク
トル・ドプラ・システムにおいては、ＩＩＲ高域通過フ
ィルタが通常用いられており、３段又は４段の２次段階
から成る縦続構造としてしばしば具現化されている。各
々の２次段階の入力ｘ（ｎ）及び出力ｙ（ｎ）は、次の
差分方程式を満たす。
テムにおいては、ドプラ信号のＩ成分及びＱ成分は、同
一のウォール・フィルタによって別個にフィルタ処理さ
れる。これらのウォール・フィルタは、ＦＩＲフィルタ
として具現化されていてもよいし、又はＩＩＲフィルタ
として具現化されていてもよい。低周波数クラッタを鋭
く排除するためには、フィルタの周波数応答の移行帯域
を狭くする必要がある。ＦＩＲによる具現化形態には長
いフィルタ長が要求されるため、ＩＩＲフィルタの方が
有利であるものと一般的には考えられる。従来のスペク
トル・ドプラ・システムにおいては、ＩＩＲ高域通過フ
ィルタが通常用いられており、３段又は４段の２次段階
から成る縦続構造としてしばしば具現化されている。各
々の２次段階の入力ｘ（ｎ）及び出力ｙ（ｎ）は、次の
差分方程式を満たす。
【００１３】ｙ（ｎ）＝ａ1ｙ（ｎ−１）＋ａ2ｙ（ｎ−
２）＋ｂ0ｘ（ｎ）＋ｂ1ｘ（ｎ−１）＋ｂ2ｘ（ｎ−
２） 所与の遮断周波数について、各々の２次段階についての
フィルタ係数｛ａ1 ，ａ 2 ，ｂ0 ，ｂ1 ，ｂ2 ｝は、標
準的なフィルタ設計手順を用いて予め算出して、ＬＵＴ
２２（図２を参照）に記憶しておくことができる。
２）＋ｂ0ｘ（ｎ）＋ｂ1ｘ（ｎ−１）＋ｂ2ｘ（ｎ−
２） 所与の遮断周波数について、各々の２次段階についての
フィルタ係数｛ａ1 ，ａ 2 ，ｂ0 ，ｂ1 ，ｂ2 ｝は、標
準的なフィルタ設計手順を用いて予め算出して、ＬＵＴ
２２（図２を参照）に記憶しておくことができる。
【００１４】典型的には、ウォール・フィルタ遮断周波
数は、フロント・パネルの制御キー２０を介して手動で
選択される。通常、スペクトル画像に明るい低周波数ク
ラッタが見られる場合にはウォール・フィルタ遮断周波
数を増大させる。ウォール・フィルタ遮断周波数の設定
が変更される度毎に、ＬＵＴ２２から対応するフィルタ
係数値の組が読み出され、ウォール・フィルタ１０にロ
ードされる。一時的な雑音を最小化するために、新たな
フィルタ係数の組がロードされた直後には各々のフィル
タ段についてのｙ（ｎ−１）及びｙ（ｎ−２）の値はゼ
ロであるものと仮定することができる。
数は、フロント・パネルの制御キー２０を介して手動で
選択される。通常、スペクトル画像に明るい低周波数ク
ラッタが見られる場合にはウォール・フィルタ遮断周波
数を増大させる。ウォール・フィルタ遮断周波数の設定
が変更される度毎に、ＬＵＴ２２から対応するフィルタ
係数値の組が読み出され、ウォール・フィルタ１０にロ
ードされる。一時的な雑音を最小化するために、新たな
フィルタ係数の組がロードされた直後には各々のフィル
タ段についてのｙ（ｎ−１）及びｙ（ｎ−２）の値はゼ
ロであるものと仮定することができる。
【００１５】本発明は、図２に示す手動式ウォール・フ
ィルタ遮断周波数手法に対する改良である。本発明の好
適実施例によれば、ドプラＩ／Ｑデータの低周波数クラ
ッタが、ＦＦＴ処理の前に除去される。図３に示すよう
に、Ｉ／Ｑデータは、カレントのドプラ応用に予期され
る最も高いクラッタ周波数（例えば、ＰＲＦの４０％）
に遮断周波数を設定した低域通過フィルタ（ＬＰＦ）２
６を通過する。低域通過フィルタ２６は、クラッタの周
波数範囲を上回る流れ周波数成分を排除する。次いで、
低域通過フィルタ出力の全パワー、すなわちＦＦＴパケ
ット（又はＦＦＴパケットの部分）のサイズＭにわたる
和（Ｉn 2 ＋Ｑn 2 ）が算出される（ステップ２８）。
ィルタ遮断周波数手法に対する改良である。本発明の好
適実施例によれば、ドプラＩ／Ｑデータの低周波数クラ
ッタが、ＦＦＴ処理の前に除去される。図３に示すよう
に、Ｉ／Ｑデータは、カレントのドプラ応用に予期され
る最も高いクラッタ周波数（例えば、ＰＲＦの４０％）
に遮断周波数を設定した低域通過フィルタ（ＬＰＦ）２
６を通過する。低域通過フィルタ２６は、クラッタの周
波数範囲を上回る流れ周波数成分を排除する。次いで、
低域通過フィルタ出力の全パワー、すなわちＦＦＴパケ
ット（又はＦＦＴパケットの部分）のサイズＭにわたる
和（Ｉn 2 ＋Ｑn 2 ）が算出される（ステップ２８）。
【００１６】好適実施例によれば、システム雑音モデル
３０を用いて、低域通過フィルタの通過帯域の範囲内に
おけるシステム雑音パワーの平均を予測する。最も好適
な実施例によれば、このモデルは、システム雑音が主と
して、ビームフォーマ内の各々の受信チャネルに設けら
れている前置増幅器から生じているような完全にディジ
タル式のスキャナを想定している。前置増幅器のジョン
ソン雑音はしばしば、室温におけるＨｚ1/2 当たりのｒ
ｍｓ電圧（例えば１０ｎＶ／Ｈｚ1/2 ）として特定され
る。従って、ドプラ信号経路（復調器から「サム・アン
ド・ダンプ」フィルタまで）におけるすべてのフィルタ
の等価雑音帯域幅がわかれば、絶対ｒｍｓ雑音レベルを
システム・ゲインの関数として算出することができる。
また、受信器でのアナログからディジタルへの変換に起
因するあらゆる量子化雑音も適当な態様で付加され得
る。更に、スペクトル・ドプラ・モードにおけるサンプ
ル空間位置及び開口方式がわかれば、所与のサンプル空
間位置についてすべてのアクティブな受信チャネルにわ
たって（アレイのアポダイゼーション効果を含めて）加
算することにより全システム雑音が簡単に算出される。
低域通過フィルタの出力における平均雑音パワーは、低
域通過フィルタの帯域幅に基づいて算出することができ
る。当業者には、図１の基本的な構造と異なるドプラ信
号経路を有するスキャナについても同様の雑音モデルを
開発し得ることは明らかであろう。また、システム雑音
モデルは具現化の観点から明らかに最も効率的である
が、多数の入力を有するＬＵＴを用いれば同じ機能を果
たすことができる。このようなＬＵＴは、雑音較正測定
によって確立することもできるし、又はシステム雑音モ
デルをシミュレートすることにより確立することもでき
る。この第１の代替的な方法においては、システムは、
ゲイン設定の様々な組み合わせを試行して、得られた雑
音値を記録すると共に、これらのゲイン設定及び対応す
る雑音値をＬＵＴに記憶することにより予め較正され
る。第２の代替的な方法では、雑音モデル値を予め算出
して、ＬＵＴに記憶しておく。
３０を用いて、低域通過フィルタの通過帯域の範囲内に
おけるシステム雑音パワーの平均を予測する。最も好適
な実施例によれば、このモデルは、システム雑音が主と
して、ビームフォーマ内の各々の受信チャネルに設けら
れている前置増幅器から生じているような完全にディジ
タル式のスキャナを想定している。前置増幅器のジョン
ソン雑音はしばしば、室温におけるＨｚ1/2 当たりのｒ
ｍｓ電圧（例えば１０ｎＶ／Ｈｚ1/2 ）として特定され
る。従って、ドプラ信号経路（復調器から「サム・アン
ド・ダンプ」フィルタまで）におけるすべてのフィルタ
の等価雑音帯域幅がわかれば、絶対ｒｍｓ雑音レベルを
システム・ゲインの関数として算出することができる。
また、受信器でのアナログからディジタルへの変換に起
因するあらゆる量子化雑音も適当な態様で付加され得
る。更に、スペクトル・ドプラ・モードにおけるサンプ
ル空間位置及び開口方式がわかれば、所与のサンプル空
間位置についてすべてのアクティブな受信チャネルにわ
たって（アレイのアポダイゼーション効果を含めて）加
算することにより全システム雑音が簡単に算出される。
低域通過フィルタの出力における平均雑音パワーは、低
域通過フィルタの帯域幅に基づいて算出することができ
る。当業者には、図１の基本的な構造と異なるドプラ信
号経路を有するスキャナについても同様の雑音モデルを
開発し得ることは明らかであろう。また、システム雑音
モデルは具現化の観点から明らかに最も効率的である
が、多数の入力を有するＬＵＴを用いれば同じ機能を果
たすことができる。このようなＬＵＴは、雑音較正測定
によって確立することもできるし、又はシステム雑音モ
デルをシミュレートすることにより確立することもでき
る。この第１の代替的な方法においては、システムは、
ゲイン設定の様々な組み合わせを試行して、得られた雑
音値を記録すると共に、これらのゲイン設定及び対応す
る雑音値をＬＵＴに記憶することにより予め較正され
る。第２の代替的な方法では、雑音モデル値を予め算出
して、ＬＵＴに記憶しておく。
【００１７】システム雑音モデル３０によって予測され
た平均システム雑音パワーは、カレントのＦＦＴパケッ
トにどれほどのクラッタ・パワーが存在するかの尺度と
なる雑音閾値を与える（ステップ３２）。例えば、フィ
ルタ処理後のＦＦＴパケットの全パワー推定値が、この
パケット・サイズについて予測される雑音パワーを例え
ば２０ｄＢを越えて上回っているのでなければ、有意の
クラッタは存在しない。この場合には、ウォール・フィ
ルタ選択ロジック３６が、フィルタ係数ＬＵＴ２２内で
最も低いウォール・フィルタ遮断周波数を自動的に選択
する。
た平均システム雑音パワーは、カレントのＦＦＴパケッ
トにどれほどのクラッタ・パワーが存在するかの尺度と
なる雑音閾値を与える（ステップ３２）。例えば、フィ
ルタ処理後のＦＦＴパケットの全パワー推定値が、この
パケット・サイズについて予測される雑音パワーを例え
ば２０ｄＢを越えて上回っているのでなければ、有意の
クラッタは存在しない。この場合には、ウォール・フィ
ルタ選択ロジック３６が、フィルタ係数ＬＵＴ２２内で
最も低いウォール・フィルタ遮断周波数を自動的に選択
する。
【００１８】ＦＦＴパケット内に有意のクラッタ・パワ
ーが存在しているならば（ステップ３２）、アルゴリズ
ムは、ＦＦＴパケットにわたるクラッタ周波数の平均及
び分散を算出するように進む（ステップ３４）。平均を
推定するためには、パケットのＦＦＴスペクトルの第１
モーメントを算出し、ゼロ交差を計数する等を含めた様
々な方法を用いることができる。但し、好ましい方法
は、標準的なカサイ（Kasai）推定器であり、この方法
は正確で且つ計算効率がよい。尚、同じ理由でこの方法
はカラー・フロー・イメージング・システムにおいても
広く用いられている。Ｉ／Ｑパケット・サイズがＭであ
る場合には、Ｉ／Ｑデータの周波数の平均及び分散のカ
サイ式推定値は、次のように定義される。
ーが存在しているならば（ステップ３２）、アルゴリズ
ムは、ＦＦＴパケットにわたるクラッタ周波数の平均及
び分散を算出するように進む（ステップ３４）。平均を
推定するためには、パケットのＦＦＴスペクトルの第１
モーメントを算出し、ゼロ交差を計数する等を含めた様
々な方法を用いることができる。但し、好ましい方法
は、標準的なカサイ（Kasai）推定器であり、この方法
は正確で且つ計算効率がよい。尚、同じ理由でこの方法
はカラー・フロー・イメージング・システムにおいても
広く用いられている。Ｉ／Ｑパケット・サイズがＭであ
る場合には、Ｉ／Ｑデータの周波数の平均及び分散のカ
サイ式推定値は、次のように定義される。
【００１９】 Ｅ（ｆ）＝（１／２π）ｔａｎ-1（Ｎ／Ｄ） ｖａｒ（ｆ）＝２／（２πＴ）2［１−｜Ｒ（Ｔ）｜／
Ｒ（０）］ ここで、
Ｒ（０）］ ここで、
【００２０】
【数１】
【００２１】であり、ＴはＩ／Ｑデータのサンプリング
時間である。
時間である。
【００２２】次いで、推定されたクラッタ周波数の平均
及び分散は、フィルタ選択ロジック３６へ供給され、フ
ィルタ選択ロジック３６は、カレントのクラッタ信号に
最も適したフィルタ遮断周波数をＬＵＴ２２から選択す
る。例えば、高域通過フィルタの遮断周波数は、平均周
波数の絶対値に、例えば標準偏差の３倍を加えたものを
基準とすることができる。１つのＦＦＴパケットから次
のＦＦＴパケットにかけてウォール・フィルタ遮断周波
数が過度にゆらぐのを回避するために、例えば、最後の
幾つかのＦＦＴパケットにわたって遮断周波数推定値を
平均する等により、指定されたウォール・フィルタ遮断
周波数に対して何らかのパーシスタンス関数（選択ロジ
ックに組み込まれる）を適用してもよい。一旦、新たな
最適フィルタ遮断周波数が選択されたら、残りの処理は
従来のドプラ・ウォール・フィルタ処理と同じである
（図２に示す）。
及び分散は、フィルタ選択ロジック３６へ供給され、フ
ィルタ選択ロジック３６は、カレントのクラッタ信号に
最も適したフィルタ遮断周波数をＬＵＴ２２から選択す
る。例えば、高域通過フィルタの遮断周波数は、平均周
波数の絶対値に、例えば標準偏差の３倍を加えたものを
基準とすることができる。１つのＦＦＴパケットから次
のＦＦＴパケットにかけてウォール・フィルタ遮断周波
数が過度にゆらぐのを回避するために、例えば、最後の
幾つかのＦＦＴパケットにわたって遮断周波数推定値を
平均する等により、指定されたウォール・フィルタ遮断
周波数に対して何らかのパーシスタンス関数（選択ロジ
ックに組み込まれる）を適用してもよい。一旦、新たな
最適フィルタ遮断周波数が選択されたら、残りの処理は
従来のドプラ・ウォール・フィルタ処理と同じである
（図２に示す）。
【００２３】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３に示す方法が
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。
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３に示す方法が
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。
【図１】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。
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】図１に示す形式のスペクトル・ドプラ・イメー
ジング・システムのウォール・フィルタ及び関連する構
成要素を示すブロック図である。
ジング・システムのウォール・フィルタ及び関連する構
成要素を示すブロック図である。
【図３】本発明の好適実施例を示す流れ図である。
２ 超音波トランスデューサ・アレイ
───────────────────────────────────────────────────── 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、ステイト・ロード・175、 2560番
Claims (18)
- 【請求項１】 超音波散乱体をイメージングするシステ
ムにおいて、 １つのパケットを形成する複数の超音波パルスを超音波
散乱体のサンプル空間内に送信する送信器と、 前記超音波散乱体のサンプル空間から後方散乱したドプ
ラ信号の相次ぐ多数のサンプルを取得する受信器と、 ピクセルの複数の列で構成されている表示モニタと、 ドプラ信号取得中に一連のスペクトル線の連続的な表示
を行うために速度を表わすスペクトル線データを生成す
るように前記ドプラ信号を処理するプロセッサとを備
え、 各々のスペクトル線についての前記データが異なる周波
数間隔についての多数の周波数ビンで構成されており、
各々のビンがそれぞれの周波数間隔についてのスペクト
ル・パワー・データを含んでおり、さらに、各々のスペ
クトル線についての各々のビン内の前記スペクトル・パ
ワー・データが、前記表示モニタ上の対応するピクセル
列のそれぞれのピクセルにおいて尺度として表示されて
おり、 前記プロセッサは、（１）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と、（２）特
定の時間にわたって前記同相成分及び直角位相成分を積
分する積分器と、（３）前記積分された同相成分及び直
角位相成分のうちの、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実質的に排除する第１
及び第２のウォール・フィルタと、（４）前記積分され
た同相成分及び直角位相成分のクラッタ・パワーの関数
として前記第１及び第２のウォール・フィルタの遮断周
波数を選択する遮断周波数選択手段と、（５）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・パワー・データを
生成するスペクトル解析器とを含んでいること、を特徴
とする、超音波散乱体をイメージングするシステム。 - 【請求項２】 前記遮断周波数選択手段は、 前記積分された同相成分及び直角位相成分のうちクラッ
タ周波数範囲を上回る流れ周波数成分を排除する低域通
過フィルタと、 該低域通過フィルタの出力の全パワーを算出する手段
と、 前記低域通過フィルタの出力における平均システム雑音
パワーの推定値を供給する手段と、 前記低域通過フィルタの出力の前記全パワーを前記低域
通過フィルタの出力における前記平均システム雑音パワ
ーと比較する手段と、 前記全パワーを前記平均システム雑音パワーと比較した
結果の関数であるウォール・フィルタ係数を選択するフ
ィルタ係数選択手段とを含んでいる請求項１に記載のシ
ステム。 - 【請求項３】 前記フィルタ係数選択手段は、 前記低域通過フィルタの出力についてのクラッタ周波数
の平均及び分散を算出する手段と、 異なる遮断周波数に対応するウォール・フィルタ係数を
記憶するメモリと、 前記比較する手段が、前記全パワーが前記平均システム
雑音パワーを少なくとも所定の量だけ上回っているもの
と決定した場合には、前記クラッタ周波数の算出された
平均及び分散の関数として前記メモリからウォール・フ
ィルタ係数を検索する選択ロジックとを含んでいる請求
項２に記載のシステム。 - 【請求項４】 前記クラッタ周波数の平均及び分散を算
出する前記手段は、標準的なカサイ(Kasai) 推定器を用
いている請求項３に記載のシステム。 - 【請求項５】 前記選択ロジックは、前記比較する手段
が、前記全パワーが前記平均システム雑音パワーを少な
くとも所定の量だけ上回っていることはないものと決定
した場合には、前記メモリに記憶されている最も低い遮
断周波数に対応するウォール・フィルタ係数を選択する
請求項３に記載のシステム。 - 【請求項６】 前記遮断周波数選択手段は、多数のパケ
ットにわたって適用されるパーシスタンス関数に従って
前記ウォール・フィルタ係数を選択する手段を含んでい
る請求項１に記載のシステム。 - 【請求項７】 ドプラ速度−時間波形包絡線を表示する
方法において、 １つのパケットを形成する複数の超音波パルスを超音波
散乱体のサンプル空間内に送信するステップと、 該超音波散乱体のサンプル空間から後方散乱したドプラ
信号の相次ぐ多数のサンプルを取得するステップと、 ドプラ信号取得中に一連のスペクトル線の連続的な表示
を行うために速度を表わすスペクトル線データを生成す
るように前記ドプラ信号を処理する処理ステップとを備
え、 各々のスペクトル線についての前記データは異なる周波
数間隔についての多数の周波数ビンで構成されており、
各々のビンがそれぞれの周波数間隔についてのスペクト
ル・パワー・データを含んでおり、各々のスペクトル線
についての各々のビン内の前記スペクトル・パワー・デ
ータは、表示モニタ上の対応するピクセル列のそれぞれ
のピクセルにおいて尺度として表示され、 前記処理ステップは、（１）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ステップと、
（２）特定の時間にわたって前記同相成分及び直角位相
成分を積分するステップと、（３）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実質的に
排除するように前記積分された同相成分及び直角位相成
分をウォール・フィルタ処理するステップと、（４）前
記積分された同相成分及び直角位相成分のクラッタ・パ
ワーの関数として、前記ウォール・フィルタ処理するス
テップにおいて用いられる遮断周波数を選択するステッ
プと、（５）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・パワー・データを生成するステップとを含んでいる
こと、を特徴とする、ドプラ速度−時間波形包絡線を表
示する方法。 - 【請求項８】 前記遮断周波数を選択するステップは、 クラッタ周波数範囲を上回る流れ周波数成分を実質的に
排除するように前記積分された同相成分及び直角位相成
分を低域通過フィルタ処理するステップと、 該低域通過フィルタの出力の全パワーを算出するステッ
プと、 前記低域通過フィルタの出力における平均システム雑音
パワーの推定値を供給するステップと、 前記低域通過フィルタの出力の前記全パワーを前記低域
通過フィルタの出力における前記平均システム雑音パワ
ーと比較するステップと、 前記全パワーを前記平均システム雑音パワーと比較した
結果の関数であるウォール・フィルタ係数を選択するス
テップとを含んでいる請求項７に記載の方法。 - 【請求項９】 前記ウォール・フィルタ係数を選択する
ステップは、 前記低域通過フィルタの出力についてのクラッタ周波数
の平均及び分散を算出するステップと、 異なる遮断周波数に対応するウォール・フィルタ係数を
予め記憶するステップと、 前記全パワーが前記平均システム雑音パワーを少なくと
も所定の量だけ上回っている場合には、前記クラッタ周
波数の算出された平均及び分散の関数として前記メモリ
からウォール・フィルタ係数を検索するステップとを含
んでいる請求項８に記載の方法。 - 【請求項１０】 前記クラッタ周波数の平均及び分散を
算出する前記ステップは、標準的なカサイ(Kasai) 推定
器を用いている請求項９に記載の方法。 - 【請求項１１】 前記全パワーが前記平均システム雑音
パワーを少なくとも所定の量だけ上回っているのではな
い場合には、前記予め記憶されている最も低い遮断周波
数に対応するウォール・フィルタ係数が選択される請求
項９に記載の方法。 - 【請求項１２】 前記ウォール・フィルタ係数は、多数
のパケットにわたって適用されるパーシスタンス関数に
従って選択される請求項７に記載の方法。 - 【請求項１３】 電気的な起動に応答して波動エネルギ
を送信すると共に、帰投した波動エネルギを電気信号へ
変換する多数のトランスデューサ素子を含んでいるトラ
ンスデューサ・アレイと、 スペクトル・ドプラ・データを表示する表示モニタと、 パケットを形成する超音波の多数のパルスを超音波散乱
体のサンプル空間内に送信するように前記アレイのトラ
ンスデューサ素子を起動するステップと、前記超音波散
乱体のサンプル空間から後方散乱して、前記アレイによ
り検出されたドプラ信号の相次ぐ多数のサンプルを取得
するステップと、ドプラ信号取得中に一連のスペクトル
線の連続的な表示を行うために速度を表わすスペクトル
線データを生成するように前記ドプラ信号を処理する処
理ステップとを実行するようにプログラムされているコ
ンピュータとを備え、 各々のスペクトル線についての前記データが異なる周波
数間隔についての多数の周波数ビンで構成されており、
各々のビンがそれぞれの周波数間隔についてのスペクト
ル・パワー・データを含んでおり、さらに各々のスペク
トル線についての各々のビン内の前記スペクトル・パワ
ー・データが、前記表示モニタ上の対応するピクセル列
のそれぞれのピクセルにおいて尺度として表示され、 前記処理ステップは、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ステップと、特定の時間
にわたって前記同相成分及び直角位相成分を積分するス
テップと、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実質的に排除するように前記積分
された同相成分及び直角位相成分をウォール・フィルタ
処理するステップと、前記積分された同相成分及び直角
位相成分のクラッタ・パワーの関数として、前記ウォー
ル・フィルタ処理するステップにおいて用いられる遮断
周波数を選択するステップと、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・パワー・データを生成するステッ
プとを含んでいること、を特徴とするシステム。 - 【請求項１４】 前記遮断周波数を選択するステップ
は、クラッタ周波数範囲を上回る流れ周波数成分を実質
的に排除するように前記積分された同相成分及び直角位
相成分を低域通過フィルタ処理するステップと、該低域
通過フィルタの出力の全パワーを算出するステップと、
前記低域通過フィルタの出力における平均システム雑音
パワーの推定値を供給するステップと、前記低域通過フ
ィルタの出力の前記全パワーを前記低域通過フィルタの
出力における前記平均システム雑音パワーと比較するス
テップと、前記全パワーを前記平均システム雑音パワー
と比較した結果の関数であるウォール・フィルタ係数を
選択するステップと、を含んでいる請求項１３に記載の
システム。 - 【請求項１５】 前記ウォール・フィルタ係数を選択す
るステップは、前記低域通過フィルタの出力についての
クラッタ周波数の平均及び分散を算出するステップと、
異なる遮断周波数に対応するウォール・フィルタ係数を
予め記憶するステップと、前記全パワーが前記平均シス
テム雑音パワーを少なくとも所定の量だけ上回っている
場合には、前記クラッタ周波数の算出された平均及び分
散の関数として前記メモリからウォール・フィルタ係数
を検索するステップとを含んでいる請求項１４に記載の
システム。 - 【請求項１６】 前記クラッタ周波数の平均及び分散を
算出する前記ステップは、標準的なカサイ(Kasai) 推定
器を用いている請求項１５に記載のシステム。 - 【請求項１７】 前記全パワーが前記平均システム雑音
パワーを少なくとも所定の量だけ上回っているのではな
い場合には、前記予め記憶されている最も低い遮断周波
数に対応するウォール・フィルタ係数が選択される請求
項１５に記載のシステム。 - 【請求項１８】 前記ウォール・フィルタ係数は、多数
のパケットにわたって適用されるパーシスタンス関数に
従って選択される請求項１３に記載のシステム。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US09/349,586 US6296612B1 (en) | 1999-07-09 | 1999-07-09 | Method and apparatus for adaptive wall filtering in spectral Doppler ultrasound imaging |
| US09/349586 | 1999-07-09 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001137243A true JP2001137243A (ja) | 2001-05-22 |
| JP2001137243A5 JP2001137243A5 (ja) | 2007-08-09 |
Family
ID=23373061
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000204438A Withdrawn JP2001137243A (ja) | 1999-07-09 | 2000-07-06 | スペクトル・ドプラ超音波イメージングにおける適応ウォール・フィルタ処理の方法及び装置 |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (2) | US6296612B1 (ja) |
| EP (1) | EP1067400B1 (ja) |
| JP (1) | JP2001137243A (ja) |
| DE (1) | DE60026239T2 (ja) |
| IL (1) | IL137109A0 (ja) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006527054A (ja) * | 2003-06-10 | 2006-11-30 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 三次元カラー超音波イメージングシステムのためのユーザインタフェース |
| JP2007152111A (ja) * | 2005-12-01 | 2007-06-21 | General Electric Co <Ge> | スペクトルドプラ利得を自動調整するための方法及び装置 |
| JP2008298738A (ja) * | 2007-06-04 | 2008-12-11 | Mitsubishi Electric Corp | 目標追尾装置 |
| JP2009226218A (ja) * | 2008-03-20 | 2009-10-08 | Medison Co Ltd | 超音波システム及びクラッタ信号フィルタリング方法 |
| KR101029407B1 (ko) | 2009-12-02 | 2011-04-14 | (주)메디슨 | 초음파 컬러 도플러 영상 시스템 및 상기 초음파 컬러 도플러 영상 시스템의 클러터 신호 필터링 방법 |
| JP2011104354A (ja) * | 2009-11-16 | 2011-06-02 | Medison Co Ltd | 適応的にクラッタフィルタリングを行う超音波システムおよび方法 |
| JP2011235087A (ja) * | 2010-05-07 | 2011-11-24 | Samsung Medison Co Ltd | クラッタフィルタリングのための超音波映像装置およびその方法 |
| US8189427B2 (en) | 2008-12-17 | 2012-05-29 | Medison Co., Ltd. | Clutter signal filtering for doppler signal |
| KR101339683B1 (ko) | 2012-01-17 | 2013-12-10 | 서강대학교산학협력단 | 초음파 고조파 영상을 위한 적응적 동적 직각 복조 장치 및 방법 |
Families Citing this family (74)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6685645B1 (en) | 2001-10-20 | 2004-02-03 | Zonare Medical Systems, Inc. | Broad-beam imaging |
| US6733455B2 (en) * | 1999-08-20 | 2004-05-11 | Zonare Medical Systems, Inc. | System and method for adaptive clutter filtering in ultrasound color flow imaging |
| GB0030449D0 (en) * | 2000-12-13 | 2001-01-24 | Deltex Guernsey Ltd | Improvements in or relating to doppler haemodynamic monitors |
| US6689064B2 (en) * | 2001-06-22 | 2004-02-10 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Ultrasound clutter filter |
| US6663566B2 (en) * | 2002-02-19 | 2003-12-16 | Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc | Method and apparatus for automatic control of spectral doppler imaging |
| US6734820B2 (en) * | 2002-05-13 | 2004-05-11 | Honeywell International Inc. | Methods and apparatus for conversion of radar return data |
| US7283461B2 (en) * | 2002-08-21 | 2007-10-16 | Alcatel Canada Inc. | Detection of denial-of-service attacks using frequency domain analysis |
| US6789427B2 (en) * | 2002-09-16 | 2004-09-14 | General Electric Company | Phased array ultrasonic inspection method for industrial applications |
| WO2004051310A1 (en) * | 2002-12-02 | 2004-06-17 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Segmentation tool for identifying flow regions in an imaging system |
| US6792808B1 (en) | 2003-04-30 | 2004-09-21 | General Electric Company | Ultrasonic inspection method |
| JP4245428B2 (ja) * | 2003-07-29 | 2009-03-25 | 東芝医用システムエンジニアリング株式会社 | 超音波ドプラ診断装置及び画像データ生成方法 |
| US20050054931A1 (en) * | 2003-09-09 | 2005-03-10 | Clark David W. | Tracking clutter filter for spectral & audio doppler |
| US7395292B2 (en) * | 2003-10-08 | 2008-07-01 | Johnson Mark W | Method for displaying spectral trends in complex signals |
| US7288068B2 (en) * | 2003-12-15 | 2007-10-30 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Automatic optimization for ultrasound medical imaging |
| US7749166B2 (en) * | 2004-04-26 | 2010-07-06 | General Electric Company | System and method for filtering in imaging systems |
| US7118532B2 (en) * | 2004-05-06 | 2006-10-10 | General Electric Company | Data dependent color wall filters |
| US7627386B2 (en) | 2004-10-07 | 2009-12-01 | Zonaire Medical Systems, Inc. | Ultrasound imaging system parameter optimization via fuzzy logic |
| US20090209861A1 (en) * | 2005-02-17 | 2009-08-20 | Panasonic Corporation | Ultrasonic Doppler Blood Flow Meter |
| US8002705B1 (en) | 2005-07-22 | 2011-08-23 | Zonaire Medical Systems, Inc. | Continuous transmit focusing method and apparatus for ultrasound imaging system |
| US8784318B1 (en) | 2005-07-22 | 2014-07-22 | Zonare Medical Systems, Inc. | Aberration correction using channel data in ultrasound imaging system |
| CN101138507B (zh) * | 2006-09-05 | 2010-05-12 | 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 | 多普勒血流声音信号的处理方法及装置 |
| US20080146922A1 (en) * | 2006-10-24 | 2008-06-19 | Zonare Medical Systems, Inc. | Control of user interfaces and displays for portable ultrasound unit and docking station |
| US8013538B2 (en) | 2007-01-26 | 2011-09-06 | Integrated Illumination Systems, Inc. | TRI-light |
| JP5214920B2 (ja) * | 2007-07-24 | 2013-06-19 | 株式会社東芝 | 超音波診断装置及び超音波診断装置の音響出力方法 |
| CN101416885B (zh) * | 2007-10-22 | 2012-10-17 | 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 | 用于超声成像系统的帧平均电路 |
| US20090112096A1 (en) * | 2007-10-29 | 2009-04-30 | Aloka Co., Ltd. | Methods and apparatus for ultrasound imaging |
| US9060669B1 (en) | 2007-12-20 | 2015-06-23 | Zonare Medical Systems, Inc. | System and method for providing variable ultrasound array processing in a post-storage mode |
| US8255487B2 (en) | 2008-05-16 | 2012-08-28 | Integrated Illumination Systems, Inc. | Systems and methods for communicating in a lighting network |
| CN102121991B (zh) * | 2010-01-08 | 2013-01-23 | 郑州威科姆科技股份有限公司 | 基于北斗一代卫星信号接收的干扰抑制方法及装置 |
| KR101232796B1 (ko) | 2010-07-22 | 2013-02-13 | 삼성메디슨 주식회사 | 클러터 필터링을 위한 초음파 영상 장치 및 그 방법 |
| US8849715B2 (en) | 2012-10-24 | 2014-09-30 | Causam Energy, Inc. | System, method, and apparatus for settlement for participation in an electric power grid |
| US10475138B2 (en) | 2015-09-23 | 2019-11-12 | Causam Energy, Inc. | Systems and methods for advanced energy network |
| US10861112B2 (en) | 2012-07-31 | 2020-12-08 | Causam Energy, Inc. | Systems and methods for advanced energy settlements, network-based messaging, and applications supporting the same on a blockchain platform |
| US9513648B2 (en) | 2012-07-31 | 2016-12-06 | Causam Energy, Inc. | System, method, and apparatus for electric power grid and network management of grid elements |
| US8983669B2 (en) | 2012-07-31 | 2015-03-17 | Causam Energy, Inc. | System, method, and data packets for messaging for electric power grid elements over a secure internet protocol network |
| KR20140056597A (ko) | 2012-10-30 | 2014-05-12 | 삼성전자주식회사 | 빔 포밍 계수 결정 방법, 빔 포밍 방법 및 초음파 이미징 장치 |
| US11646918B2 (en) | 2013-03-15 | 2023-05-09 | Digital Global Systems, Inc. | Systems, methods, and devices for electronic spectrum management for identifying open space |
| US10231206B2 (en) | 2013-03-15 | 2019-03-12 | DGS Global Systems, Inc. | Systems, methods, and devices for electronic spectrum management for identifying signal-emitting devices |
| US10257727B2 (en) | 2013-03-15 | 2019-04-09 | DGS Global Systems, Inc. | Systems methods, and devices having databases and automated reports for electronic spectrum management |
| US10237770B2 (en) | 2013-03-15 | 2019-03-19 | DGS Global Systems, Inc. | Systems, methods, and devices having databases and automated reports for electronic spectrum management |
| US9537586B2 (en) | 2013-03-15 | 2017-01-03 | DGS Global Systems, Inc. | Systems, methods, and devices for electronic spectrum management with remote access to data in a virtual computing network |
| US8750156B1 (en) | 2013-03-15 | 2014-06-10 | DGS Global Systems, Inc. | Systems, methods, and devices for electronic spectrum management for identifying open space |
| US8977212B2 (en) | 2013-03-15 | 2015-03-10 | DGS Global Systems, Inc. | Systems, methods, and devices for electronic spectrum management with remote access to data in a virtual computing network |
| US9288683B2 (en) | 2013-03-15 | 2016-03-15 | DGS Global Systems, Inc. | Systems, methods, and devices for electronic spectrum management |
| US10257728B2 (en) | 2013-03-15 | 2019-04-09 | DGS Global Systems, Inc. | Systems, methods, and devices for electronic spectrum management |
| US10122479B2 (en) | 2017-01-23 | 2018-11-06 | DGS Global Systems, Inc. | Systems, methods, and devices for automatic signal detection with temporal feature extraction within a spectrum |
| US10299149B2 (en) | 2013-03-15 | 2019-05-21 | DGS Global Systems, Inc. | Systems, methods, and devices for electronic spectrum management |
| US8805292B1 (en) | 2013-03-15 | 2014-08-12 | DGS Global Systems, Inc. | Systems, methods, and devices for electronic spectrum management for identifying signal-emitting devices |
| US8798548B1 (en) | 2013-03-15 | 2014-08-05 | DGS Global Systems, Inc. | Systems, methods, and devices having databases for electronic spectrum management |
| US10244504B2 (en) | 2013-03-15 | 2019-03-26 | DGS Global Systems, Inc. | Systems, methods, and devices for geolocation with deployable large scale arrays |
| US10257729B2 (en) | 2013-03-15 | 2019-04-09 | DGS Global Systems, Inc. | Systems, methods, and devices having databases for electronic spectrum management |
| US10271233B2 (en) | 2013-03-15 | 2019-04-23 | DGS Global Systems, Inc. | Systems, methods, and devices for automatic signal detection with temporal feature extraction within a spectrum |
| US10219163B2 (en) | 2013-03-15 | 2019-02-26 | DGS Global Systems, Inc. | Systems, methods, and devices for electronic spectrum management |
| US8787836B1 (en) | 2013-03-15 | 2014-07-22 | DGS Global Systems, Inc. | Systems, methods, and devices having databases and automated reports for electronic spectrum management |
| US20140336510A1 (en) * | 2013-05-08 | 2014-11-13 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Enhancement in Diagnostic Ultrasound Spectral Doppler Imaging |
| JP6413616B2 (ja) * | 2013-11-06 | 2018-10-31 | コニカミノルタ株式会社 | 超音波診断装置、超音波診断装置の制御器及び超音波診断装置の制御方法 |
| WO2016153098A1 (ko) * | 2015-03-26 | 2016-09-29 | 알피니언메디칼시스템 주식회사 | 신호의 예측 퀄리티 개선 방법 및 장치 |
| CN105738887B (zh) * | 2016-01-29 | 2018-03-06 | 西安电子科技大学 | 基于多普勒通道划分的机载雷达杂波功率谱的优化方法 |
| KR102577752B1 (ko) * | 2016-02-02 | 2023-09-12 | 삼성메디슨 주식회사 | 대상체의 속도를 출력하는 방법 및 이를 위한 초음파 진단 장치 |
| EP3323350A3 (en) * | 2016-11-16 | 2018-06-20 | Huntleigh Technology Limited | Ultrasound doppler monitoring system |
| US10498951B2 (en) | 2017-01-23 | 2019-12-03 | Digital Global Systems, Inc. | Systems, methods, and devices for unmanned vehicle detection |
| US10529241B2 (en) | 2017-01-23 | 2020-01-07 | Digital Global Systems, Inc. | Unmanned vehicle recognition and threat management |
| US10459020B2 (en) | 2017-01-23 | 2019-10-29 | DGS Global Systems, Inc. | Systems, methods, and devices for automatic signal detection based on power distribution by frequency over time within a spectrum |
| US10700794B2 (en) | 2017-01-23 | 2020-06-30 | Digital Global Systems, Inc. | Systems, methods, and devices for automatic signal detection based on power distribution by frequency over time within an electromagnetic spectrum |
| US11076835B2 (en) * | 2018-04-30 | 2021-08-03 | Bk Medical, Aps | Model-based control of a dynamic range of an ultrasound image |
| US10943461B2 (en) | 2018-08-24 | 2021-03-09 | Digital Global Systems, Inc. | Systems, methods, and devices for automatic signal detection based on power distribution by frequency over time |
| JP6483910B1 (ja) * | 2018-11-28 | 2019-03-13 | メロディ・インターナショナル株式会社 | 超音波検査装置 |
| CN110353727B (zh) * | 2019-06-03 | 2021-11-23 | 浙江聚康生物工程有限公司 | 无线掌上彩色成像设备及成像方法 |
| JP2021058583A (ja) * | 2019-10-04 | 2021-04-15 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 超音波診断装置、及び検査方法 |
| CN110907930B (zh) * | 2019-11-29 | 2021-09-03 | 成都纳雷科技有限公司 | 一种基于角度估计的车载雷达目标检测估计方法及装置 |
| CN111388010B (zh) * | 2020-03-26 | 2022-06-24 | 深圳开立生物医疗科技股份有限公司 | 超声多普勒血流成像方法、装置、设备及可读存储介质 |
| CN111388011B (zh) * | 2020-03-26 | 2023-02-21 | 深圳开立生物医疗科技股份有限公司 | 超声多普勒血流成像方法、装置、设备及可读存储介质 |
| US20210393242A1 (en) * | 2020-06-19 | 2021-12-23 | EchoNous, Inc. | Device and methods for motion artifact suppression in auscultation and ultrasound data |
| CN112039453A (zh) * | 2020-08-04 | 2020-12-04 | 中电科仪器仪表有限公司 | 一种低频信号自动电平控制电路 |
Family Cites Families (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3093823B2 (ja) * | 1991-07-02 | 2000-10-03 | フクダ電子株式会社 | 超音波ドプラ診断装置 |
| US5269308A (en) * | 1991-07-25 | 1993-12-14 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Ultrasonic doppler imaging apparatus |
| US5299174A (en) * | 1992-04-10 | 1994-03-29 | Diasonics, Inc. | Automatic clutter elimination |
| US5287753A (en) * | 1992-05-02 | 1994-02-22 | Advanced Technology Laboratories, Inc. | Continuous display of peak and mean blood flow velocities |
| US5349524A (en) * | 1993-01-08 | 1994-09-20 | General Electric Company | Color flow imaging system utilizing a time domain adaptive wall filter |
| US5443071A (en) * | 1994-10-11 | 1995-08-22 | Siemens Medical Systems, Inc. | Quantitative color flow |
| US5524629A (en) * | 1994-11-02 | 1996-06-11 | General Electric Company | Color flow processor having adaptive wall filter |
| US5544659A (en) * | 1994-12-29 | 1996-08-13 | Siemens Medical Systems, Inc. | Ultrasonic doppler imager having a reduced hardware adaptive tissue rejection filter arrangement |
| US5494037A (en) * | 1994-12-29 | 1996-02-27 | Siemens Medical Systems, Inc. | Ultrasonic doppler imager having a spatially smoothed control signal for an adaptive tissue rejection filter |
| US5827969A (en) * | 1996-06-12 | 1998-10-27 | Medasonics, Inc. | Portable hand held doppler fetal heart rate probe with selective power settings |
| JP3946288B2 (ja) * | 1996-10-01 | 2007-07-18 | 東芝医用システムエンジニアリング株式会社 | 超音波カラードプラ診断装置および超音波カラードプライメージングの信号処理方法 |
| US6146331A (en) * | 1998-09-30 | 2000-11-14 | Siemens Medical Systems, Inc. | Method for improved clutter suppression for ultrasonic color doppler imaging |
-
1999
- 1999-07-09 US US09/349,586 patent/US6296612B1/en not_active Expired - Fee Related
-
2000
- 2000-06-30 IL IL13710900A patent/IL137109A0/xx unknown
- 2000-07-06 JP JP2000204438A patent/JP2001137243A/ja not_active Withdrawn
- 2000-07-07 DE DE60026239T patent/DE60026239T2/de not_active Expired - Fee Related
- 2000-07-07 EP EP00305770A patent/EP1067400B1/en not_active Expired - Lifetime
- 2000-09-07 US US09/656,481 patent/US6390983B1/en not_active Expired - Fee Related
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006527054A (ja) * | 2003-06-10 | 2006-11-30 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 三次元カラー超音波イメージングシステムのためのユーザインタフェース |
| JP4711957B2 (ja) * | 2003-06-10 | 2011-06-29 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 三次元カラー超音波イメージングシステムのためのユーザインタフェース |
| JP2007152111A (ja) * | 2005-12-01 | 2007-06-21 | General Electric Co <Ge> | スペクトルドプラ利得を自動調整するための方法及び装置 |
| JP2008298738A (ja) * | 2007-06-04 | 2008-12-11 | Mitsubishi Electric Corp | 目標追尾装置 |
| JP2009226218A (ja) * | 2008-03-20 | 2009-10-08 | Medison Co Ltd | 超音波システム及びクラッタ信号フィルタリング方法 |
| US8189427B2 (en) | 2008-12-17 | 2012-05-29 | Medison Co., Ltd. | Clutter signal filtering for doppler signal |
| JP2011104354A (ja) * | 2009-11-16 | 2011-06-02 | Medison Co Ltd | 適応的にクラッタフィルタリングを行う超音波システムおよび方法 |
| KR101029407B1 (ko) | 2009-12-02 | 2011-04-14 | (주)메디슨 | 초음파 컬러 도플러 영상 시스템 및 상기 초음파 컬러 도플러 영상 시스템의 클러터 신호 필터링 방법 |
| US8758250B2 (en) | 2009-12-02 | 2014-06-24 | Samsung Medison Co., Ltd. | Ultrasound color Doppler imaging system and method for filtering clutter signal of the same |
| JP2011235087A (ja) * | 2010-05-07 | 2011-11-24 | Samsung Medison Co Ltd | クラッタフィルタリングのための超音波映像装置およびその方法 |
| KR101339683B1 (ko) | 2012-01-17 | 2013-12-10 | 서강대학교산학협력단 | 초음파 고조파 영상을 위한 적응적 동적 직각 복조 장치 및 방법 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| DE60026239T2 (de) | 2006-11-16 |
| EP1067400A2 (en) | 2001-01-10 |
| DE60026239D1 (de) | 2006-04-27 |
| US6296612B1 (en) | 2001-10-02 |
| US6390983B1 (en) | 2002-05-21 |
| EP1067400B1 (en) | 2006-03-01 |
| EP1067400A3 (en) | 2004-05-26 |
| IL137109A0 (en) | 2001-06-14 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US6296612B1 (en) | Method and apparatus for adaptive wall filtering in spectral Doppler ultrasound imaging | |
| JP4405017B2 (ja) | Ｂモード超音波イメージングにおける自動的な時間及び／又は横方向ゲイン補償のための方法及び装置 | |
| US6126605A (en) | Ultrasound color flow display optimization by adjusting dynamic range | |
| JP4808306B2 (ja) | 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 | |
| EP1016880B1 (en) | Automatic adjustment of velocity scale and pulse repetition frequency for doppler ultrasound spectrograms | |
| US7981036B2 (en) | Method and system for processing doppler signal gaps | |
| US5935074A (en) | Method and apparatus for automatic tracing of Doppler time-velocity waveform envelope | |
| US6017309A (en) | Ultrasound color flow display optimization by adjusting color maps | |
| US6162176A (en) | Ultrasound color flow display optimization | |
| US5445156A (en) | Method for adaptively filtering doppler signals using a complex time domain filter | |
| US6142943A (en) | Doppler ultrasound automatic spectrum optimization | |
| EP1354556B1 (en) | Ultrasonic apparatus and method for measuring the velocities of human tissues using the doppler effects | |
| JP2001178721A (ja) | パケット・データ獲得を用いた超音波フロー撮像における運動の可視化のための方法および装置 | |
| JP2002534188A (ja) | 閾値の調節による超音波カラー・フロー表示の最適化法 | |
| JP4545940B2 (ja) | サンプリングを用いた閾値の調節による超音波カラー・フロー表示の最適化法 | |
| JP3088586B2 (ja) | 超音波診断装置 | |
| JP2003250802A (ja) | 超音波診断装置 | |
| JPH069565B2 (ja) | カラーフローマッピング方式の超音波診断装置 | |
| JPH08173427A (ja) | 超音波診断装置 | |
| JPH0763467B2 (ja) | 超音波ドプラ血流計 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20070627 |
|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20070627 |
|
| A761 | Written withdrawal of application |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A761 Effective date: 20090219 |