JP2016202567A - 超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】多重エコーを含む場合であっても特徴量を正確に算出することができる超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラムを提供すること。【解決手段】超音波観測装置３は、超音波信号に基づいて生成される信号の周波数を解析することによって複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析部３３３と、超音波信号に基づくデータであって、多重エコーが存在する多重エコーデータを除去する多重エコーデータ除去部３３２と、周波数解析部３３３が算出した周波数スペクトル、または多重エコーデータ除去部３３２による多重エコーデータ除去後のデータに基づく減衰率を設定し、該設定した減衰率に基づき特徴量を算出する特徴量算出部３３４と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、超音波を用いて観測対象の組織を観測する超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラムに関する。

従来、超音波を用いて観測対象の組織を観察する超音波観測装置において、組織性状に応じた特性を有する超音波信号の周波数スペクトルの特徴量を算出し、この特徴量に基づいて、組織性状を鑑別するための特徴量画像を生成する技術が知られている（例えば、特許文献１を参照）。この技術では、受信した超音波信号の周波数を解析することによって周波数スペクトルを取得した後、所定の周波数帯域における周波数スペクトルの近似式を算出し、この近似式から特徴量を抽出している。

国際公開第２０１２／０１１４１４号

上述した特許文献１に記載の技術では、周波数スペクトルの特徴量を算出する際、多重エコーは考慮されていなかった。多重エコーが存在する領域では、該多重エコーにより本来得られるべき超音波信号とは異なる超音波信号が取得され、この多重エコーを含む周波数スペクトルを用いて特徴量を算出した場合、特徴量を正確に算出できないおそれがあった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、多重エコーを含む場合であっても特徴量を正確に算出することができる超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る超音波観測装置は、観測対象へ超音波を送信し、該観測対象で反射された超音波を受信する超音波振動子を備えた超音波プローブが取得した超音波信号に基づいて超音波画像を生成する超音波観測装置であって、前記超音波信号に基づいて生成される信号の周波数を解析することによって複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析部と、前記超音波信号に基づくデータであって、多重エコーが存在する多重エコーデータを除去する多重エコーデータ除去部と、前記周波数解析部が算出した前記周波数スペクトル、または前記多重エコーデータ除去部による前記多重エコーデータ除去後のデータに基づく減衰率を設定し、該設定した減衰率に基づき特徴量を算出する特徴量算出部と、を備えたことを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記多重エコーデータ除去部は、前記超音波プローブから所定の距離内のデータを前記多重エコーデータとして除去することを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、水または生体模擬材等を用いて取得された基準データに基づき設定される前記多重エコーの存在領域に関する多重エコー情報を記憶する記憶部をさらに備え、前記多重エコーデータ除去部は、前記記憶部が記憶する前記多重エコー情報に基づいて、前記超音波信号から前記多重エコーデータを除去することを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記多重エコーデータ除去部は、前記超音波振動子の表面の法線方向の距離と、前記超音波信号の強度とに関連した情報に基づいて、前記超音波信号から前記多重エコーデータを除去することを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記周波数解析部は、複数の周波数スペクトルを算出し、前記特徴量算出部は、前記複数の周波数スペクトルの特徴量をそれぞれ算出し、前記超音波が前記観測対象を伝播する際の互いに異なる減衰特性を与える複数の減衰率候補値の各々において、各周波数スペクトルの特徴量に対して前記超音波の減衰の影響を排除する減衰補正を行うことによって前記各周波数スペクトルの補正特徴量を算出し、該補正特徴量を用いて前記複数の減衰率候補値の中から前記観測対象に最適な減衰率を設定することを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量算出部は、前記各周波数スペクトルをｎ次式（ｎは正の整数）で近似する処理を行うことによって前記特徴量を算出し、前記減衰率候補値ごとに前記補正特徴量の統計的なばらつきを算出し、該統計的なばらつきが最小である減衰率候補値を前記最適な減衰率として設定することを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量算出部は、前記周波数スペクトルにおける所定の周波数帯域を一次式で近似し、前記一次式の切片および傾き、ならびに前記周波数帯域の中間周波数における前記一次式の値であるミッドバンドフィットのうち、前記傾きおよび前記ミッドバンドフィットのいずれか一方を含む一つまたは複数を前記特徴量として算出し、前記傾きおよび前記ミッドバンドフィットのいずれか一方に基づいて前記最適な減衰率を設定することを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量算出部は、前記傾きを前記特徴量として算出する場合は前記傾きに基づいて前記最適な減衰率を設定し、前記ミッドバンドフィットを前記特徴量として算出する場合は前記ミッドバンドフィットに基づいて前記最適な減衰率を設定することを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量算出部は、前記統計的なばらつきを前記減衰率候補値の関数として求め、前記関数において前記統計的なばらつきが最小となる減衰率候補値を前記最適な減衰率として設定することを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量算出部が算出した前記特徴量を視覚情報と関連づけて前記超音波画像とともに表示する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成部をさらに備えたことを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記基準データは、前記超音波プローブの各々について、または前記超音波プローブの種類ごとに基準データを取得して、前記記憶部に記憶していることを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置の作動方法は、観測対象へ超音波を送信し、該観測対象で反射された超音波を受信する超音波振動子を備えた超音波プローブが取得した超音波信号に基づいて超音波画像を生成する超音波観測装置の作動方法であって、周波数解析部が、前記超音波信号に基づいて生成される信号の周波数を解析することによって複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析ステップと、多重エコーデータ除去部が、前記超音波信号に基づくデータであって、多重エコーが存在する多重エコーデータを除去する多重エコーデータ除去ステップと、特徴量算出部が、前記周波数解析部が算出した前記周波数スペクトル、または前記多重エコーデータ除去部による前記多重エコーデータ除去後のデータに基づき減衰率を設定し、該設定した減衰率に基づく特徴量を算出する特徴量算出ステップと、を含むことを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置の作動プログラムは、観測対象へ超音波を送信し、該観測対象で反射された超音波を受信する超音波振動子を備えた超音波プローブが取得した超音波信号に基づいて超音波画像を生成する超音波観測装置の作動プログラムであって、周波数解析部が、前記超音波信号に基づいて生成される信号の周波数を解析することによって複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析手順と、多重エコーデータ除去部が、前記超音波信号に基づくデータであって、多重エコーが存在する多重エコーデータを除去する多重エコーデータ除去手順と、特徴量算出部が、前記周波数解析部が算出した前記周波数スペクトル、または前記多重エコーデータ除去部による前記多重エコーデータ除去後のデータに基づき減衰率を設定し、該設定した減衰率に基づく特徴量を算出する特徴量算出手順と、を前記超音波観測装置に実行させることを特徴とする。

本発明によれば、多重エコーを含む場合であっても特徴量を正確に算出することができるという効果を奏する。

図１は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置を備えた超音波観測システムの構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の信号増幅部が行う増幅処理における受信深度と増幅率との関係を示す図である。 図３は、超音波振動子の走査領域とＢモード用受信データとを模式的に示す図である。 図４は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の増幅補正部が行う増幅補正処理における受信深度と増幅率との関係を示す図である。 図５は、超音波信号の１つの音線におけるデータ配列を模式的に示す図である。 図６は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の周波数解析部により算出された周波数スペクトルの例を示す図である。 図７は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の減衰補正部が補正した補正特徴量をパラメータとして有する直線を示す図である。 図８は、同じ観測対象に対して２つの異なる減衰率候補値に基づいてそれぞれ減衰補正された補正特徴量の分布例を模式的に示す図である。 図９は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置が行う処理の概要を示すフローチャートである。 図１０は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の周波数解析部が実行する処理の概要を示すフローチャートである。 図１１は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の最適減衰率設定部が行う処理の概要を示す図である。 図１２は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の表示装置における特徴量画像の表示例を模式的に示す図である。 図１３は、本発明の実施の形態の変形例２に係る超音波観測装置が行う処理の概要を示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態（以下、「実施の形態」という）を説明する。

（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置３を備えた超音波観測システム１の構成を示すブロック図である。同図に示す超音波観測システム１は、観測対象である被検体へ超音波を送信し、該被検体で反射された超音波を受信する超音波内視鏡２（超音波プローブ）と、超音波内視鏡２が取得した超音波信号に基づいて超音波画像を生成する超音波観測装置３と、超音波観測装置３が生成した超音波画像を表示する表示装置４と、を備える。

超音波内視鏡２は、その先端部に、超音波観測装置３から受信した電気的なパルス信号を超音波パルス（音響パルス）に変換して被検体へ照射するとともに、被検体で反射された超音波エコーを電圧変化で表現する電気的なエコー信号に変換して出力する超音波振動子２１を有する。超音波振動子２１は、コンベックス振動子、リニア振動子およびラジアル振動子のいずれでも構わない。超音波内視鏡２は、超音波振動子２１をメカ的に走査させるものであってもよいし、超音波振動子２１として複数の素子をアレイ状に設け、送受信にかかわる素子を電子的に切り替えたり、各素子の送受信に遅延をかけたりすることで、電子的に走査させるものであってもよい。

超音波内視鏡２は、通常は撮像光学系および撮像素子を有しており、被検体の消化管（食道、胃、十二指腸、大腸）、または呼吸器（気管・気管支）へ挿入され、消化管や呼吸器、その周囲臓器（膵臓、胆嚢、胆管、胆道、リンパ節、縦隔臓器、血管等）を撮像することが可能である。また、超音波内視鏡２は、撮像時に被検体へ照射する照明光を導くライトガイドを有する。このライトガイドは、先端部が超音波内視鏡２の被検体への挿入部の先端まで達している一方、基端部が照明光を発生する光源装置に接続されている。なお、超音波内視鏡２に限らず、撮像光学系および撮像素子を有しない超音波プローブであってもよい。

超音波観測装置３は、超音波内視鏡２と電気的に接続され、所定の波形および送信タイミングに基づいて高電圧パルスからなる送信信号（パルス信号）を超音波振動子２１へ送信するとともに、超音波振動子２１から電気的な受信信号であるエコー信号を受信してデジタルの高周波（ＲＦ：Radio Frequency）信号のデータ（以下、ＲＦデータという）を生成、出力する送受信部３１と、送受信部３１から受信したＲＦデータをもとにデジタルのＢモード用受信データを生成する信号処理部３２と、送受信部３１から受信したＲＦデータに対して所定の演算を施す演算部３３と、各種画像データを生成する画像処理部３４と、キーボード、マウス、タッチパネル等のユーザインタフェースを用いて実現され、各種情報の入力を受け付ける入力部３５と、超音波観測システム１全体を制御する制御部３６と、超音波観測装置３の動作に必要な各種情報を記憶する記憶部３７と、を備える。

送受信部３１は、エコー信号を増幅する信号増幅部３１１を有する。信号増幅部３１１は、受信深度が大きいエコー信号ほど高い増幅率で増幅するＳＴＣ（Sensitivity Time Control）補正を行う。図２は、信号増幅部３１１が行う増幅処理における受信深度と増幅率との関係を示す図である。図２に示す受信深度ｚは、超音波の受信開始時点からの経過時間に基づいて算出される量である。図２に示すように、増幅率β（ｄＢ）は、受信深度ｚが閾値ｚ_th0より小さい場合、受信深度ｚの増加に伴ってβ_０からβ_th（＞β₀）へ線型に増加する。また、増幅率β（ｄＢ）は、受信深度ｚが閾値ｚ_th0以上である場合、一定値β_thをとる。閾値ｚ_th0の値は、観測対象から受信する超音波信号がほとんど減衰してしまい、ノイズが支配的になるような値である。より一般に、増幅率βは、受信深度ｚが閾値ｚ_th0より小さい場合、受信深度ｚの増加に伴って単調増加すればよい。なお、図２に示す関係は、予め記憶部３７に記憶されている。

送受信部３１は、信号増幅部３１１によって増幅されたエコー信号に対してフィルタリング等の処理を施した後、Ａ／Ｄ変換することによって時間ドメインのＲＦデータを生成し、信号処理部３２、演算部３３および記憶部３７へ出力する。なお、超音波内視鏡２が複数の素子をアレイ状に設けた超音波振動子２１を電子的に走査させる構成を有する場合、送受信部３１は、複数の素子に対応したビーム合成用の多チャンネル回路を有する。

送受信部３１が送信するパルス信号の周波数帯域は、超音波振動子２１におけるパルス信号の超音波パルスへの電気音響変換の線型応答周波数帯域をほぼカバーする広帯域にするとよい。また、信号増幅部３１１におけるエコー信号の各種処理周波数帯域は、超音波振動子２１による超音波エコーのエコー信号への音響電気変換の線型応答周波数帯域をほぼカバーする広帯域にするとよい。これらにより、後述する周波数スペクトルの近似処理を実行する際、精度のよい近似を行うことが可能となる。

送受信部３１は、制御部３６が出力する各種制御信号を超音波内視鏡２に対して送信するとともに、超音波内視鏡２から識別用のＩＤを含む各種情報を受信して制御部３６へ送信する機能も有する。

信号処理部３２は、ＲＦデータに対してバンドパスフィルタ、包絡線検波、対数変換など公知の処理を施し、デジタルのＢモード用受信データを生成する。対数変換では、ＲＦデータを基準電圧Ｖ_cで除した量の常用対数をとってデシベル値で表現する。このＢモード用受信データでは、超音波パルスの反射の強さを示す受信信号の振幅または強度が、超音波パルスの送受信方向（深度方向）に沿って並んでいる。図３は、超音波振動子２１の走査領域（以下、単に走査領域ということもある）とＢモード用受信データとを模式的に示す図である。図３に示す走査領域Ｓは扇形をなしている。これは、超音波振動子２１がコンベックス振動子である場合に相当している。また、図３では、Ｂモード用受信データの受信深度をｚとして記載している。超音波振動子２１の表面から照射された超音波パルスが受信深度ｚにある反射体で反射し、超音波エコーとして超音波振動子２１へ戻ってきた場合、その往復距離Ｌと受信深度ｚとの間には、ｚ＝Ｌ／２の関係がある。信号処理部３２は、生成したＢモード用受信データを、画像処理部３４へ出力する。信号処理部３２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）や各種演算回路等を用いて実現される。

演算部３３は、送受信部３１が生成したＲＦデータに対して受信深度によらず増幅率βを一定とするよう増幅補正を行う増幅補正部３３１と、増幅補正を行ったＲＦデータから、多重エコーデータを含むデータの除去を行う多重エコーデータ除去部３３２と、増幅補正を行ったＲＦデータ、または多重エコーデータ除去部３３２による除去後のＲＦデータに高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast Fourier Transform）を施して周波数解析を行うことにより周波数スペクトルを算出する周波数解析部３３３と、周波数スペクトルの特徴量を算出する特徴量算出部３３４と、を有する。演算部３３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）や各種演算回路等を用いて実現される。

図４は、増幅補正部３３１が行う増幅補正処理における受信深度と増幅率との関係を示す図である。図４に示すように、増幅補正部３３１が行う増幅処理における増幅率β（ｄＢ）は、受信深度ｚがゼロのとき最大値β_th−β₀をとり、受信深度ｚがゼロから閾値ｚ_th0に達するまで線型に減少し、受信深度ｚが閾値ｚ_th0以上のときゼロである。このように定められる増幅率によって増幅補正部３３１がデジタルＲＦ信号を増幅補正することにより、信号処理部３２におけるＳＴＣ補正の影響を相殺し、一定の増幅率β_thの信号を出力することができる。なお、増幅補正部３３１が行う受信深度ｚと増幅率βの関係は、信号処理部３２における受信深度と増幅率の関係に応じて異なることは勿論である。

このような増幅補正を行う理由を説明する。ＳＴＣ補正は、アナログ信号波形の振幅を全周波数帯域にわたって均一に、かつ、深度に対しては単調増加する増幅率で増幅させることで、アナログ信号波形の振幅から減衰の影響を排除する補正処理である。このため、エコー信号の振幅を輝度に変換して表示するＢモード画像を生成する場合、かつ、一様な組織を走査した場合には、ＳＴＣ補正を行うことによって深度によらず輝度値が一定になる。すなわち、Ｂモード画像の輝度値から減衰の影響を排除する効果を得ることができる。

一方、本実施の形態のように超音波の周波数スペクトルを算出して解析した結果を利用する場合、ＳＴＣ補正でも超音波の伝播に伴う減衰の影響を正確に排除できるわけではない。なぜなら、一般に減衰量は周波数によって異なるが（後述する式（１）を参照）、ＳＴＣ補正の増幅率は距離だけに応じて変化し、周波数依存性がないためである。

上述した問題、すなわち、超音波の周波数スペクトルを算出して解析した結果を利用する場合、ＳＴＣ補正でも超音波の伝播に伴う減衰の影響を正確に排除できるわけではない、という問題を解決するには、Ｂモード画像を生成する際にＳＴＣ補正を施した受信信号を出力する一方、周波数スペクトルに基づいた画像を生成する際に、Ｂモード画像を生成するための送信とは異なる新たな送信を行い、ＳＴＣ補正を施していない受信信号を出力することが考えられる。ところがこの場合には、受信信号に基づいて生成される画像データのフレームレートが低下してしまうという問題がある。

そこで、本実施の形態では、生成される画像データのフレームレートを維持しつつ、Ｂモード画像用にＳＴＣ補正を施した信号に対してＳＴＣ補正の影響を排除するために、増幅補正部３３１によって増幅率の補正を行う。

多重エコーデータ除去部３３２は、増幅補正部３３１が増幅補正した各音線のＲＦデータ（ラインデータ）から、所定の受信深度より浅い受信深度に応じたデータの除去を行う。具体的には、予め取得した基準データに基づいて設定された多重エコーの存在領域に関する情報をもとに、多重エコーを含む領域（所定の受信深度よりも浅い受信深度）のＲＦデータを特徴量算出対象のサンプルデータ群から除去する。例えば、図３に示すように、多重エコーの存在領域に関する情報として設定された受信深度（閾値ｚ_th）よりも浅い受信深度のサンプルデータを除去する。

基準データは、例えば、均一に散乱する物体または強反射体に対し、所定の周波数で、所定のフォーカス位置となるように超音波を送信し、得られた信号（基準超音波信号）の強度に基づいて基準データを算出する。ここで、均一に散乱する物体とは、周波数に応じて超音波を透過しつつ反射する物体であり、生体に近い散乱特性を示す物質からなり、一般的に生体模擬ファントムと呼ばれるものである。また、強反射体とは、超音波の散乱より反射が支配的な物体であり、金属のような、生体とは音響インピーダンスが大きく異なる物質からなるものである。なお、基準データは、水中において超音波を送信して得られた信号の強度に基づいて算出されたものであってもよい。

周波数解析部３３３は、増幅補正部３３１が増幅補正した各音線のＲＦデータ、または多重エコーデータ除去部３３２によるデータ除去後のＲＦデータを所定の時間間隔でサンプリングし、サンプルデータを生成する。周波数解析部３３３は、サンプルデータ群にＦＦＴ処理を施すことにより、ＲＦデータ上の複数の箇所（データ位置）における周波数スペクトルを算出する。ここでいう「周波数スペクトル」とは、サンプルデータ群をＦＦＴ処理を施すことによって得られた「ある受信深度ｚにおける強度の周波数分布」を意味する。また、ここでいう「強度」とは、例えばエコー信号の電圧、エコー信号の電力、超音波エコーの音圧、超音波エコーの音響エネルギー等のパラメータ、これらパラメータの振幅や時間積分値やその組み合わせのいずれかを指す。

一般に、周波数スペクトルは、観測対象が生体組織である場合、超音波が走査された生体組織の性状によって異なる傾向を示す。これは、周波数スペクトルが、超音波を散乱する散乱体の大きさ、数密度、音響インピーダンス等と相関を有しているためである。ここでいう「生体組織の性状」とは、例えば悪性腫瘍（癌）、良性腫瘍、内分泌腫瘍、粘液性腫瘍、正常組織、嚢胞、脈管などのことである。

図５は、超音波信号の１つの音線におけるデータ配列を模式的に示す図である。同図に示す音線ＳＲ_kにおいて、白または黒の長方形は、１つのサンプル点におけるデータを意味している。また、音線ＳＲ_kにおいて、右側に位置するデータほど、超音波振動子２１から音線ＳＲ_kに沿って計った場合の深い箇所からのサンプルデータである（図５の矢印を参照）。音線ＳＲ_kは、送受信部３１が行うＡ／Ｄ変換におけるサンプリング周波数（例えば５０ＭＨｚ）に対応した時間間隔で離散化されている。図５では、番号ｋの音線ＳＲ_kの８番目のデータ位置を受信深度ｚの方向の初期値Ｚ^(k) ₀として設定した場合を示しているが、初期値の位置は任意に設定することができる。周波数解析部３３３による算出結果は複素数で得られ、記憶部３７に格納される。

図５に示すデータ群Ｆ_j（ｊ＝１、２、・・・、Ｋ）は、ＦＦＴ処理の対象となるサンプルデータ群である。一般に、ＦＦＴ処理を行うためには、サンプルデータ群が２のべき乗のデータ数を有している必要がある。この意味で、サンプルデータ群Ｆ_j（ｊ＝１、２、・・・、Ｋ−１）はデータ数が１６（＝２⁴）で正常なデータ群である一方、サンプルデータ群Ｆ_Kは、データ数が１２であるため異常なデータ群である。異常なデータ群に対してＦＦＴ処理を行う際には、不足分だけゼロデータを挿入することにより、正常なサンプルデータ群を生成する処理を行う。この点については、周波数解析部３３３の処理を説明する際に詳述する（図９を参照）。

図６は、周波数解析部３３３により算出された周波数スペクトルの例を示す図である。図６では、横軸が周波数ｆである。また、図６では、縦軸が、強度Ｉ₀を基準強度Ｉ_c（定数）で除した量の常用対数（デシベル表現）Ｉ＝１０ｌｏｇ₁₀（Ｉ₀／Ｉ_c）である。図６に示す直線Ｌ₁₀については後述する。なお、本実施の形態において、曲線および直線は、離散的な点の集合からなる。

図６に示す周波数スペクトルＣ₁において、以後の演算に使用する周波数帯域の下限周波数ｆ_Lおよび上限周波数ｆ_Hは、超音波振動子２１の周波数帯域、送受信部３１が送信するパルス信号の周波数帯域などをもとに決定されるパラメータである。以下、図６において、下限周波数ｆ_Lおよび上限周波数ｆ_Hによって定まる周波数帯域を「周波数帯域Ｆ」という。

特徴量算出部３３４は、複数の周波数スペクトルの特徴量をそれぞれ算出し、超音波が観測対象を伝播する際の互いに異なる減衰特性を与える複数の減衰率候補値の各々において、各周波数スペクトルの特徴量（以下、補正前特徴量という）に対して超音波の減衰の影響を排除する減衰補正を行うことによって各周波数スペクトルの補正特徴量を算出し、該補正特徴量を用いて複数の減衰率候補値の中から観測対象に最適な減衰率を設定する。

特徴量算出部３３４は、周波数スペクトルを直線で近似することによって減衰補正処理を行う前の周波数スペクトルの特徴量（以下、補正前特徴量という）を算出する近似部３３４ａと、近似部３３４ａが算出した補正前特徴量に対して減衰補正を行うことによって特徴量を算出する減衰補正部３３４ｂと、減衰補正部３３４ｂがすべての周波数スペクトルに対して算出した補正特徴量の統計的なばらつきに基づいて複数の減衰率候補値の中から最適な減衰率を設定する最適減衰率設定部３３４ｃと、を有する。

近似部３３４ａは、所定周波数帯域における周波数スペクトルの回帰分析を行って周波数スペクトルを一次式（回帰直線）で近似することにより、この近似した一次式を特徴付ける補正前特徴量を算出する。例えば、図６に示す周波数スペクトルＣ₁の場合（多重エコーデータ除去部３３２による除去後の周波数スペクトルを含む）、近似部３３４ａは、周波数帯域Ｆで回帰分析を行い周波数スペクトルＣ₁を一次式で近似することによって回帰直線Ｌ₁₀を得る。換言すると、近似部３３４ａは、回帰直線Ｌ₁₀の傾きａ₀、切片ｂ₀、および周波数帯域Ｆの中心周波数ｆ_M＝（ｆ_L＋ｆ_H）／２の回帰直線上の値であるミッドバンドフィット（Mid-band fit）ｃ₀＝ａ₀ｆ_M＋ｂ₀を補正前特徴量として算出する。

３つの補正前特徴量のうち、傾きａ₀は、超音波の散乱体の大きさと相関を有し、一般に散乱体が大きいほど傾きが小さな値を有すると考えられる。また、切片ｂ₀は、散乱体の大きさ、音響インピーダンスの差、散乱体の数密度（濃度）等と相関を有している。具体的には、切片ｂ₀は、散乱体が大きいほど大きな値を有し、音響インピーダンスの差が大きいほど大きな値を有し、散乱体の数密度が大きいほど大きな値を有すると考えられる。ミッドバンドフィットｃ₀は、傾きａ₀と切片ｂ₀から導出される間接的なパラメータであり、有効な周波数帯域内の中心におけるスペクトルの強度を与える。このため、ミッドバンドフィットｃ₀は、散乱体の大きさ、音響インピーダンスの差、散乱体の数密度に加えて、Ｂモード画像の輝度とある程度の相関を有していると考えられる。なお、特徴量算出部３３４は、回帰分析によって二次以上の多項式で周波数スペクトルを近似するようにしてもよい。

減衰補正部３３４ｂが行う補正について説明する。一般に、超音波の減衰量Ａ（ｆ，ｚ）は、超音波が受信深度０と受信深度ｚとの間を往復する間に生じる減衰であり、往復する前後の強度変化（デシベル表現での差）として定義される。減衰量Ａ（ｆ，ｚ）は、一様な組織内では周波数に比例することが経験的に知られており、以下の式（１）で表現される。
Ａ（ｆ，ｚ）＝２αｚｆ ・・・（１）
ここで、比例定数αは減衰率と呼ばれる量である。また、ｚは超音波の受信深度であり、ｆは周波数である。減衰率αの具体的な値は、観測対象が生体である場合、生体の部位に応じて定まる。減衰率αの単位は、例えばｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚである。なお、本実施の形態において、減衰率αの値を入力部３５からの入力によって変更できる構成とすることも可能である。

減衰補正部３３４ｂは、近似部３３４ａが抽出した補正前特徴量（傾きａ₀、切片ｂ₀、ミッドバンドフィットｃ₀）に対し、以下に示す式（２）〜（４）にしたがって減衰補正を行うことにより、特徴量ａ、ｂ、ｃを算出する。
ａ＝ａ₀＋２αｚ ・・・（２）
ｂ＝ｂ₀ ・・・（３）
ｃ＝ｃ₀＋Ａ（ｆ_M，ｚ）＝ｃ₀＋２αｚｆ_M（＝ａｆ_M＋ｂ） ・・・（４）
式（２）、（４）からも明らかなように、減衰補正部３３４ｂは、超音波の受信深度ｚが大きいほど、補正量が大きい補正を行う。また、式（３）によれば、切片に関する補正は恒等変換である。これは、切片が周波数０（Ｈｚ）に対応する周波数成分であって減衰の影響を受けないためである。

図７は、減衰補正部３３４ｂが算出した特徴量ａ、ｂ、ｃをパラメータとして有する直線を示す図である。直線Ｌ₁の式は、
Ｉ＝ａｆ＋ｂ＝（ａ₀＋２αｚ）ｆ＋ｂ₀ ・・・（５）
で表される。この式（５）からも明らかなように、直線Ｌ₁は、減衰補正前の直線Ｌ₁₀と比較して、傾きが大きく（ａ＞ａ₀）、かつ切片が同じ（ｂ＝ｂ₀）である。

最適減衰率設定部３３４ｃは、減衰補正部３３４ｂがすべての周波数スペクトルに対して減衰率候補値ごとに算出した補正特徴量の統計的なばらつきが最小である減衰率候補値を最適な減衰率として設定する。本実施の形態では、統計的なばらつきを示す量として分散を適用する。この場合、最適減衰率設定部３３４ｃは、分散が最小となる減衰率候補値を最適な減衰率として設定する。上述した３つの補正特徴量ａ、ｂ、ｃのうち独立なのは２つである。加えて、補正特徴量ｂは減衰率に依存しない。したがって、補正特徴量ａ、ｃに対して最適な減衰率を設定する場合、最適減衰率設定部３３４ｃは、補正特徴量ａおよびｃのいずれか一方の分散を算出すればよい。

ただし、最適減衰率設定部３３４ｃが最適な減衰率を設定する際に用いる補正特徴量は、特徴量画像データ生成部３４２が特徴量画像データを生成する際に用いる補正特徴量と同じ種類であることが好ましい。すなわち、特徴量画像データ生成部３４２が補正特徴量として傾きを用いて特徴量画像データを生成する場合は補正特徴量ａの分散を適用し、特徴量画像データ生成部３４２が補正特徴量としてミッドバンドフィットを用いて特徴量画像データを生成する場合は補正特徴量ｃの分散を適用するのがより好ましい。これは、減衰量Ａ（ｆ，ｚ）を与える式（１）があくまで理想的なものに過ぎず、現実には以下の式（６）の方が適切であることによる。
Ａ（ｆ，ｚ）＝２αｚｆ＋２α₁ｚ ・・・（６）
式（６）の右辺第２項のα₁は、超音波の受信深度ｚに比例して信号強度が変化する大きさを表す係数であり、観測対象の組織が不均一であることや、ビーム合成時のチャンネル数の変更などに起因して発生する信号強度の変化を表す係数である。式（６）の右辺第２項が存在するため、補正特徴量としてミッドバンドフィットを用いて特徴量画像データを生成する場合は、補正特徴量ｃの分散を用いて最適な減衰率を設定した方が正確に減衰を補正することができる（式（４）を参照）。一方、周波数ｆに比例する係数である傾きを用いて特徴量画像データを生成する場合は、補正特徴量ａの分散を用いて最適な減衰率を設定した方が、右辺第２項の影響を排除して正確に減衰を補正することができる。例えば、減衰率αの単位がｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚである場合、係数α₁の単位はｄＢ／ｃｍである。

ここで、統計的なばらつきに基づいて最適な減衰率を設定することができる理由を説明する。観測対象に最適な減衰率を適用した場合、観測対象と超音波振動子２１との距離に関わらず、特徴量は観測対象に固有の値へ収束し、統計的なばらつきが小さくなると考えられる。その一方で、観測対象に適合しない減衰率候補値を最適な減衰率とした場合、減衰補正が過剰であるかまたは不足するため、超音波振動子２１との距離に応じて特徴量にずれが生じ、特徴量の統計的なばらつきが大きくなると考えられる。したがって、統計的なばらつきが最も小さい減衰率候補値が、観察対象にとって最適な減衰率であるということができる。

図８は、同じ観測対象に対して２つの異なる減衰率候補値に基づいてそれぞれ減衰補正された補正特徴量の分布例を模式的に示す図である。図８では、横軸を補正特徴量とし、縦軸を頻度としている。図８に示す２つの分布曲線Ｎ₁、Ｎ₂は、頻度の総和が同じである。図８に示す場合、分布曲線Ｎ₁は、分布曲線Ｎ₂と比較して特徴量の統計的なばらつきが小さく（分散が小さく）、山が急峻な形状をなす。したがって、最適減衰率設定部３３４ｃは、この２つの分布曲線Ｎ₁、Ｎ₂に対応する２つの減衰率候補値から最適な減衰率を設定する場合、分布曲線Ｎ₁に対応する減衰率候補値を最適な減衰率として設定する。

画像処理部３４は、エコー信号の振幅を輝度に変換して表示する超音波画像であるＢモード画像データを生成するＢモード画像データ生成部３４１と、減衰補正部３３５ｂが算出した特徴量を視覚情報と関連づけてＢモード画像とともに表示する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成部３４２と、を有する。

Ｂモード画像データ生成部３４１は、信号処理部３２から受信したＢモード用受信データに対してゲイン処理、コントラスト処理等の公知の技術を用いた信号処理を行うとともに、表示装置４における画像の表示レンジに応じて定まるデータステップ幅に応じたデータの間引き等を行うことによってＢモード画像データを生成する。Ｂモード画像は、色空間としてＲＧＢ表色系を採用した場合の変数であるＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の値を一致させたグレースケール画像である。

Ｂモード画像データ生成部３４１は、信号処理部３２からのＢモード用受信データに走査範囲を空間的に正しく表現できるよう並べ直す座標変換を施した後、Ｂモード用受信データ間の補間処理を施すことによってＢモード用受信データ間の空隙を埋め、Ｂモード画像データを生成する。Ｂモード画像データ生成部３４１は、生成したＢモード画像データを特徴量画像データ生成部３４２へ出力する。

特徴量画像データ生成部３４２は、特徴量算出部３３４が算出した特徴量に関連する視覚情報をＢモード画像データにおける画像の各画素に対して重畳することによって特徴量画像データを生成する。特徴量画像データ生成部３４２は、例えば図５に示す１つのサンプルデータ群Ｆ_j（ｊ＝１、２、・・・、Ｋ）のデータ量に対応する画素領域に対し、そのサンプルデータ群Ｆ_jから算出される周波数スペクトルの特徴量に対応する視覚情報を割り当てる。特徴量画像データ生成部３４２は、例えば上述した傾き、切片、ミッドバンドフィットのいずれか一つに視覚情報としての色相を対応付けることによって特徴量画像を生成する。なお、特徴量画像データ生成部３４２が、傾き、切片、ミッドバンドフィットから選択される２つの特徴量の一方に色相を対応付けるとともに、他方に明暗を対応付けることによって特徴量画像データを生成するようにしてもよい。特徴量に関連する視覚情報としては、例えば色相、彩度、明度、輝度値、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）などの所定の表色系を構成する色空間の変数を挙げることができる。

ここで、Ｂモード画像データ生成部３４１および特徴量画像データ生成部３４２が生成する特徴量画像データは、走査領域Ｓにおいて、特定の深度幅および音線幅などで区切られる関心領域（Region of Interest：ＲＯＩ）に応じた領域のＢモード画像および／または特徴量画像が表示装置４に表示されるような画像データを生成する。

制御部３６は、演算および制御機能を有するＣＰＵ（Central Proccesing Unit）や各種演算回路等を用いて実現される。制御部３６は、記憶部３７が記憶、格納する情報を記憶部３７から読み出し、超音波観測装置３の作動方法に関連した各種演算処理を実行することによって超音波観測装置３を統括して制御する。なお、制御部３６を信号処理部３２および演算部３３と共通のＣＰＵ等を用いて構成することも可能である。

記憶部３７は、減衰補正部３３４ｂが周波数スペクトルごとに算出した複数の特徴量や、画像処理部３４が生成した画像データを記憶する。また、記憶部３７は、減衰補正部３３５ｂが減衰率候補値に応じて周波数スペクトルごとに算出した複数の特徴量、および該複数の特徴量の統計的なばらつきを与える分散を減衰率候補値と対応づけて記憶する特徴量情報記憶部３７１と、上述した基準データや、該基準データに基づいて、多重エコーを含む深度領域として設定された受信深度（例えば、上述した深度領域の最深の受信深度に応じた閾値ｚ_th）を記憶する多重エコー情報記憶部３７２と、を有する。多重エコー情報記憶部３７２は、使用する超音波内視鏡（超音波振動子２１）ごとに基準データが対応付けられて記憶されていることが好ましい。

記憶部３７は、上記以外にも、例えば増幅処理に必要な情報（図２に示す増幅率と受信深度との関係）、増幅補正処理に必要な情報（図３に示す増幅率と受信深度との関係）、減衰補正処理に必要な情報（式（１）参照）、周波数解析処理に必要な窓関数（Hamming、Hanning、Blackman等）の情報等を記憶する。また、記憶部３７は、多重エコーデータ除去部３３２による除去処理前のＲＦデータを記憶する。

また、記憶部３７は、超音波観測装置３の作動方法を実行するための作動プログラムを含む各種プログラムを記憶する。作動プログラムは、ハードディスク、フラッシュメモリ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して広く流通させることも可能である。なお、上述した各種プログラムは、通信ネットワークを介してダウンロードすることによって取得することも可能である。ここでいう通信ネットワークは、例えば既存の公衆回線網、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）などによって実現されるものであり、有線、無線を問わない。

以上の構成を有する記憶部３７は、各種プログラム等が予めインストールされたＲＯＭ（Read Only Memory）、および各処理の演算パラメータやデータ等を記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）等を用いて実現される。

図９は、以上の構成を有する超音波観測装置３が行う処理の概要を示すフローチャートである。まず、超音波観測装置３は、超音波内視鏡２から超音波振動子２１による観測対象の測定結果としてのエコー信号を受信する（ステップＳ１）。

超音波振動子２１からエコー信号を受信した信号増幅部３１１は、そのエコー信号の増幅を行う（ステップＳ２）。ここで、信号増幅部３１１は、例えば図２に示す増幅率と受信深度との関係に基づいてエコー信号の増幅（ＳＴＣ補正）を行う。

続いて、Ｂモード画像データ生成部３４１は、信号増幅部３１１が増幅したエコー信号を用いてＢモード画像データを生成して、表示装置４へ出力する（ステップＳ３）。Ｂモード画像データを受信した表示装置４は、そのＢモード画像データに対応するＢモード画像を表示する（ステップＳ４）。

増幅補正部３３１は、送受信部３１から出力された信号に対して受信深度によらず増幅率が一定となる増幅補正を行う（ステップＳ５）。ここで、増幅補正部３３１は、例えば図４に示す増幅率と受信深度との関係が成立するように増幅補正を行う。

増幅補正後、多重エコーデータ除去部３３２が、設定されているＲＯＩが、多重エコー情報記憶部３７２に記憶されている受信深度（閾値ｚ_th）よりも浅い領域を含む場合に、周波数解析部３３３により算出された周波数スペクトルをもとに、所定の受信深度より浅い受信深度のデータの除去を行う（ステップＳ６〜Ｓ８：多重エコーデータ除去ステップ）。

ステップＳ６では、多重エコーデータ除去部３３２が、設定されているＲＯＩが、多重エコー情報記憶部３７２に記憶されている受信深度（閾値ｚ_th）よりも浅い領域を含むか否かを判断する。ここで、多重エコーデータ除去部３３２が、設定されているＲＯＩが、多重エコー情報記憶部３７２に記憶されている受信深度（閾値ｚ_th）よりも浅い領域を含まないと判断した場合（ステップＳ６：Ｎｏ）、ステップＳ９に移行する。これに対し、多重エコーデータ除去部３３２が、設定されているＲＯＩが、多重エコー情報記憶部３７２に記憶されている受信深度（閾値ｚ_th）よりも浅い領域を含むと判断した場合（ステップＳ６：Ｙｅｓ）、多重エコーデータ除去部３３２は、ステップＳ７に移行する。

ステップＳ７では、多重エコーデータ除去部３３２は、ＲＯＩとして設定されている領域のＲＦデータのうち、閾値ｚ_thよりも浅い受信深度のデータを除去する。

ステップＳ８では、多重エコーデータ除去部３３２が、多重エコーを含む受信深度のデータを除去したＲＦデータを生成する。すなわち、除去後のＲＦデータは、多重エコーを含む受信深度のデータが除去されたものとなる。

この後、周波数解析部３３３は、増幅補正部３３１が増幅補正した各音線のＲＦデータ、または多重エコーデータ除去部３３２によるデータ除去後のＲＦデータを所定の時間間隔でサンプリングしてサンプルデータ群を生成し、ＦＦＴ演算による周波数解析を行うことによって全てのサンプルデータ群に対する周波数スペクトルを算出する（ステップＳ９：周波数解析ステップ）。図１０は、ステップＳ９において周波数解析部３３３が実行する処理の概要を示すフローチャートである。以下、図１０に示すフローチャートを参照して、周波数解析処理を詳細に説明する。

まず、周波数解析部３３３は、解析対象の音線を識別するカウンタｋをｋ₀とする（ステップＳ２１）。

続いて、周波数解析部３３３は、ＦＦＴ演算用に取得する一連のデータ群（サンプルデータ群）を代表するデータ位置（受信深度に相当）Ｚ^(k)の初期値Ｚ^(k) ₀を設定する（ステップＳ２２）。例えば、図５では、上述したように、音線ＳＲ_kの８番目のデータ位置を初期値Ｚ^(k) ₀として設定した場合を示している。

その後、周波数解析部３３３は、サンプルデータ群を取得し（ステップＳ２３）、取得したサンプルデータ群に対し、記憶部３７が記憶する窓関数を作用させる（ステップＳ２４）。このようにサンプルデータ群に対して窓関数を作用させることにより、サンプルデータ群が境界で不連続になることを回避し、アーチファクトが発生するのを防止することができる。

続いて、周波数解析部３３３は、データ位置Ｚ^(k)のサンプルデータ群が正常なデータ群であるか否かを判定する（ステップＳ２５）。図５を参照した際に説明したように、サンプルデータ群は、２のべき乗のデータ数を有している必要がある。以下、正常なサンプルデータ群のデータ数を２ⁿ（ｎは正の整数）とする。本実施の形態では、データ位置Ｚ^(k)が、できるだけＺ^(k)が属するサンプルデータ群の中心になるよう設定される。具体的には、サンプルデータ群のデータ数は２ⁿであるので、Ｚ^(k)はそのサンプルデータ群の中心に近い２ⁿ／２（＝２^n-1）番目の位置に設定される。この場合、サンプルデータ群が正常であるとは、データ位置Ｚ^(k)の前方に２^n-1−１（＝Ｎとする）個のデータがあり、データ位置Ｚ^(k)の後方に２^n-1（＝Ｍとする）個のデータがあることを意味する。図５に示す場合、サンプルデータ群Ｆ_j（ｊ＝１、２、・・・、Ｋ−１）はともに正常である。なお、図５ではｎ＝４（Ｎ＝７，Ｍ＝８）の場合を例示している。

ステップＳ２５における判定の結果、データ位置Ｚ^(k)のサンプルデータ群が正常である場合（ステップＳ２５：Ｙｅｓ）、周波数解析部３３３は、後述するステップＳ２７へ移行する。

ステップＳ２５における判定の結果、データ位置Ｚ^(k)のサンプルデータ群が正常でない場合（ステップＳ２５：Ｎｏ）、周波数解析部３３３は、不足分だけゼロデータを挿入することによって正常なサンプルデータ群を生成する（ステップＳ２６）。ステップＳ２５において正常でないと判定されたサンプルデータ群（例えば図５のサンプルデータ群Ｆ_K）は、ゼロデータを追加する前に窓関数が作用されている。このため、サンプルデータ群にゼロデータを挿入してもデータの不連続は生じない。ステップＳ２６の後、周波数解析部３３３は、後述するステップＳ２７へ移行する。

ステップＳ２７において、周波数解析部３３３は、サンプルデータ群を用いてＦＦＴ演算を行うことにより、振幅の周波数分布である周波数スペクトルを得る（ステップＳ２７）。

続いて、周波数解析部３３３は、データ位置Ｚ^(k)をステップ幅Ｄで変化させる（ステップＳ２８）。ステップ幅Ｄは、記憶部３７が予め記憶しているものとする。図５では、Ｄ＝１５の場合を例示している。ステップ幅Ｄは、Ｂモード画像データ生成部３４１がＢモード画像データを生成する際に利用するデータステップ幅と一致させることが望ましいが、周波数解析部３３３における演算量を削減したい場合には、ステップ幅Ｄとしてデータステップ幅より大きい値を設定してもよい。

その後、周波数解析部３３３は、データ位置Ｚ^(k)が音線ＳＲ_kにおける最大値Ｚ^(k) _maxより大きいか否かを判定する（ステップＳ２９）。データ位置Ｚ^(k)が最大値Ｚ^(k) _maxより大きい場合（ステップＳ２９：Ｙｅｓ）、周波数解析部３３３はカウンタｋを１増加させる（ステップＳ３０）。これは、処理をとなりの音線へ移すことを意味する。一方、データ位置Ｚ^(k)が最大値Ｚ^(k) _max以下である場合（ステップＳ２９：Ｎｏ）、周波数解析部３３３はステップＳ２３へ戻る。このようにして、周波数解析部３３３は、音線ＳＲ_kに対して、［（Ｚ^(k) _max−Ｚ^(k) ₀＋１）／Ｄ＋１］個のサンプルデータ群に対するＦＦＴ演算を行う。ここで、［Ｘ］は、Ｘを超えない最大の整数を表す。

ステップＳ３０の後、周波数解析部３３３は、カウンタｋが最大値ｋ_maxより大きいか否かを判定する（ステップＳ３１）。カウンタｋがｋ_maxより大きい場合（ステップＳ３１：Ｙｅｓ）、周波数解析部３３３は一連の周波数解析処理を終了する。一方、カウンタｋがｋ_max以下である場合（ステップＳ３１：Ｎｏ）、周波数解析部３３３はステップＳ２２に戻る。この最大値ｋ_maxは、術者等のユーザが入力部３５を通じて任意に指示入力した値、もしくは、記憶部３７にあらかじめ設定された値とする。

このようにして、周波数解析部３３３は、解析対象領域内の（ｋ_max−ｋ₀＋１）本の音線の各々について複数回のＦＦＴ演算を行う。ＦＦＴ演算の結果は、受信深度および受信方向とともに特徴量情報記憶部３７１に格納される。

以上説明したステップＳ９の周波数解析処理に続いて、特徴量算出部３３４は、複数の周波数スペクトルの補正前特徴量をそれぞれ算出し、超音波が観測対象を伝播する際の互いに異なる減衰特性を与える複数の減衰率候補値の各々において、各周波数スペクトルの補正前特徴量に対して超音波の減衰の影響を排除する減衰補正を行うことによって各周波数スペクトルの補正特徴量を算出し、該補正特徴量を用いて複数の減衰率候補値の中から観測対象に最適な減衰率を設定する（ステップＳ１０〜Ｓ１６：特徴量算出ステップ）。以下、ステップＳ１０〜Ｓ１６の処理を詳細に説明する。

ステップＳ１０において、近似部３３４ａは、周波数解析部３３３が算出した複数の周波数スペクトルをそれぞれ回帰分析することにより、各周波数スペクトルに対応する補正前特徴量を算出する（ステップＳ１０）。具体的には、近似部３３４ａは、各周波数スペクトルを回帰分析することによって一次式で近似し、補正前特徴量として傾きａ₀、切片ｂ₀、ミッドバンドフィットｃ₀を算出する。例えば、図６に示す直線Ｌ₁₀は、近似部３３３ａが周波数帯域Ｆの周波数スペクトルＣ₁に対し回帰分析によって近似した回帰直線である。

この後、最適減衰率設定部３３４ｃは、後述する減衰補正を行う際に適用する減衰率候補値αの値を所定の初期値α₀に設定する（ステップＳ１１）。この初期値α₀の値は、予め記憶部３７が記憶しておき、最適減衰率設定部３３４ｃが記憶部３７を参照するようにすればよい。

続いて、減衰補正部３３４ｂは、近似部３３４ａが各周波数スペクトルに対して近似した補正前特徴量に対し、減衰率候補値をαとして減衰補正を行うことにより、補正特徴量を算出し、減衰率候補値αとともに特徴量情報記憶部３７１に格納する（ステップＳ１２）。図７に示す直線Ｌ₁は、減衰補正部３３４ｂが減衰補正処理を行うことによって得られる直線の例である。

ステップＳ１２において、減衰補正部３３４ｂは、上述した式（２）、（４）における受信深度ｚに、超音波信号の音線のデータ配列を用いて得られるデータ位置Ｚ＝（ｆ_sp／２ｖ_s）Ｄｎを代入することによって算出する。ここで、ｆ_spはデータのサンプリング周波数、ｖ_sは音速、Ｄはデータステップ幅、ｎは処理対象の振幅データ群のデータ位置までの音線の１番目のデータからのデータステップ数である。例えば、データのサンプリング周波数ｆ_spを５０ＭＨｚとし、音速ｖ_sを１５３０ｍ／ｓｅｃとし、図５に示すデータ配列を採用してステップ幅Ｄを１５とすると、ｚ＝０．２２９５ｎ（ｍｍ）となる。

最適減衰率設定部３３４ｃは、減衰補正部３３３ｂが各周波数スペクトルに対して減衰補正することによって得られた複数の補正特徴量のうち代表となる補正特徴量の分散を算出し、減衰率候補値αと対応づけて特徴量情報記憶部３７１へ格納する（ステップＳ１３）。補正特徴量が傾きａ、ミッドバンドフィットｃである場合、最適減衰率設定部３３４ｃは、例えば、補正特徴量ｃの分散を算出する。ステップＳ１３において、最適減衰率設定部３３４ｃは、特徴量画像データ生成部３４２が、傾きを用いて特徴量画像データを生成する場合は補正特徴量ａの分散を適用し、ミッドバンドフィットを用いて特徴量画像データを生成する場合は補正特徴量ｃの分散を適用するのが好ましい。

この後、最適減衰率設定部３３４ｃは、減衰率候補値αの値をΔαだけ増加させ（ステップＳ１４）、増加後の減衰率候補値αと所定の最大値α_maxとの大小を比較する（ステップＳ１５）。ステップＳ１５における比較の結果、減衰率候補値αが最大値α_maxより大きい場合（ステップＳ１５：Ｙｅｓ）、超音波観測装置３はステップＳ１６へ移行する。一方、ステップＳ１５における比較の結果、減衰率候補値αが最大値α_max以下である場合（ステップＳ１５：Ｎｏ）、超音波観測装置３はステップＳ１２へ戻る。

ステップＳ１６において、最適減衰率設定部３３４ｃは、特徴量情報記憶部３７１が記憶する減衰率候補値ごとの分散を参照し、分散が最小である減衰率候補値を最適な減衰率として設定する（ステップＳ１６）。

図１１は、最適減衰率設定部３３４ｃが行う処理の概要を示す図である。α₀＝０（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）、α_max＝１．０（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）、Δα＝０．２（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）とした場合の減衰率候補値αと分散Ｓ（α）との関係の例を示す図である。図１１に示す場合、減衰率候補値αが０．２（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）のときに分散が最小値Ｓ（α）_minをとる。したがって、図１１に示す場合、最適減衰率設定部３３４ｃは、α＝０．２（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）を最適な減衰率として設定する。

なお、最適減衰率設定部３３４ｃが最適な減衰率を設定する前に、近似部３３４ａが回帰分析を行うことによって減衰率候補値αにおける分散Ｓ（α）の値を補間する曲線を算出し、その後、この曲線に対し、０（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）≦α≦１．０（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）における最小値Ｓ（α）’_minを算出し、そのときの減衰率候補値の値α’を最適な減衰率として設定するものであってもよい。図１１に示す場合、最適な減衰率α’は、０（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）と０．２（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）の間の値となる。

特徴量画像データ生成部３４２は、Ｂモード画像データ生成部３４１が生成したＢモード画像データにおける各画素に対し、ステップＳ１６で設定された最適な減衰率に基づく補正特徴量に関連づけた視覚情報（例えば色相）を重畳するとともに、最適な減衰率の情報を加えることによって特徴量画像データを生成する（ステップＳ１７：特徴量画像データ生成ステップ）。ここで、特徴量画像データ生成部３４２は、該除去された領域については特徴量画像を生成しない。

この後、表示装置４は、制御部３６の制御のもと、特徴量画像データ生成部３４２が生成した特徴量画像データに対応する特徴量画像を表示する（ステップＳ１８）。図１２は、表示装置４における特徴量画像の表示例を模式的に示す図である。同図に示す特徴量画像２０１は、Ｂモード画像に特徴量に関する視覚情報が重畳された画像を表示する重畳画像表示部２０２と、観測対象の識別情報などを表示する情報表示部２０３とを有する。ここで、閾値ｚ_thよりも浅い受信深度（超音波振動子２１側）のデータについては、特徴量画像は生成されていない。なお、情報表示部２０３に、特徴量の情報、近似式の情報、ゲインやコントラスト等の画像情報等をさらに表示するようにしてもよい。また、特徴量画像に対応するＢモード画像を特徴量画像と並べて表示してもよい。

以上説明してきた一連の処理（ステップＳ１〜Ｓ１８）において、ステップＳ３の処理とステップＳ５〜Ｓ１７の処理とを並行して行うようにしてもよい。

以上説明した本発明の一実施の形態によれば、多重エコーデータ除去部３３２が、増幅補正部３３１が増幅補正した各音線のＲＦデータから、所定の受信深度より浅い受信深度に応じたデータであって、多重エコーを含む領域のデータの除去を行い、該除去後のＲＦデータを用いて算出された周波数スペクトルをもとに特徴量算出部３３４が特徴量の算出を行うようにしたので、多重エコーを含むＲＦデータを取得した場合であっても特徴量を正確に算出することができる。

また、本実施の形態によれば、超音波が観測対象を伝播する際の互いに異なる減衰特性を与える複数の減衰率候補値の中から観測対象に最適な減衰率を設定し、該最適な減衰率を用いて減衰補正を行うことによって複数の周波数スペクトルの各々の特徴量を算出するため、観測対象に適合した超音波の減衰特性を簡易な計算によって求めることができるとともに、その減衰特性を利用した観測を行うことができる。

また、本実施の形態によれば、各周波数スペクトルを減衰補正した補正特徴量の統計的なばらつきに基づいて最適な減衰率を設定するため、複数の減衰モデルとフィッティングを行う従来技術と比較して、計算量を削減することができる。

なお、本実施の形態では、例えば、最適減衰率設定部３３４ｃは、超音波画像の全てのフレームで最適な減衰率に相当する最適減衰率相当値をそれぞれ算出し、最新のフレームにおける最適減衰率相当値を含む所定数の最適減衰率相当値の平均値、中央値または最頻値を最適な減衰率として設定してもよい。この場合には、各フレームで最適な減衰率を設定する場合と比較して、最適な減衰率の変化が少なくなってその値を安定させることができる。

また、本実施の形態では、最適減衰率設定部３３４ｃは、超音波画像の所定のフレーム間隔で最適な減衰率を設定するようにしてもよい。これにより、計算量を大幅に削減することができる。この場合には、次に最適な減衰率を設定するまでの間、最後に設定した最適な減衰率の値を使用すればよい。

また、本実施の形態では、統計的なばらつきを算出する対象領域を音線ごととしてもよいし、受信深度が所定値以上の領域としてもよい。これらの領域の設定を入力部３５が受け付け可能な構成としてもよい。

また、本実施の形態では、最適減衰率設定部３３４ｃが、設定された関心領域内とその関心領域外とで個別に最適な減衰率を設定するようにしてもよい。

また、本実施の形態では、入力部３５が減衰率候補値の初期値α₀の設定変更の入力を受け付け可能な構成としてもよい。

また、本実施の形態では、統計的なばらつきを与える量として、例えば標準偏差、母集団における特徴量の最大値と最小値の差、特徴量の分布の半値幅のいずれかを適用することも可能である。なお、統計的なばらつきを与える量として分散の逆数を適用する場合も考えられるが、この場合には、その値が最大となる減衰率候補値が最適な減衰率となることはいうまでもない。

また、本実施の形態では、最適減衰率設定部３３４ｃが、複数種類の補正特徴量の統計的なばらつきをそれぞれ算出し、統計的なばらつきが最小である場合の減衰率候補値を最適な減衰率として設定することも可能である。

また、本実施の形態では、減衰補正部３３４ｂが複数の減衰率候補値を用いて周波数スペクトルを減衰補正した後、近似部３３４ａが減衰補正後の各周波数スペクトルに対して回帰分析を行うことによって補正特徴量を算出するようにしてもよい。

また、本実施の形態では、均一に散乱する物体、または強反射体に対し、所定の周波数で、所定のフォーカス位置となるように超音波を送信し、得られた信号データに基づいて基準データを算出するものとして説明したが、受信機を用いて所定の周波数およびフォーカス位置における信号データを取得し、得られた信号データに基づいて基準データを算出するものであってもよい。受信機としては、例えば圧電素子をセンサとするハイドロフォンが挙げられる。

また、本実施の形態では、関心領域に対してのみ特徴量の算出を行うものとして説明したが、特に領域の指定は行わずに、特徴量の算出を行うものであってもよい。この場合、多重エコーデータ除去部３３２は、閾値ｚ_thよりも浅い受信深度のサンプルデータを除去し、特徴量算出部３３４は、除去後の周波数スペクトルをもとに特徴量を算出する。

また、本実施の形態では、多重エコーデータ除去部３３２は、ＲＯＩとして設定されている領域のＲＦデータのうち、閾値ｚ_thよりも浅い受信深度のデータを除去し、特徴量画像データ生成部３４２は、該除去された領域の特徴量画像を生成しないものとして説明したが、減衰補正部３３４ｂが、最適減衰率設定部３３４ｃが設定した最適な減衰率を用いて閾値ｚ_thよりも浅い受信深度においての補正特徴量を算出し、特徴量画像データ生成部３４２が、閾値ｚ_thよりも浅い受信深度の特徴量画像を生成して、重畳画像表示部２０２に表示するようにしてもよい。また、閾値ｚ_thよりも浅い受信深度についての特徴量（特徴量画像）を表示するか否かを選択、切り替え可能としてもよい。この場合、例えば、入力部３５からの指示信号の入力に応じて選択、切り替えを行う。

（実施の形態の変形例１）
続いて、本発明の実施の形態の変形例１について説明する。上述した実施の形態では、基準データに基づいて多重エコーを含む領域（受信深度）を設定し、多重エコーデータ除去部３３２が、この領域のデータを除去するものとして説明したが、本変形例１では、基準データを取得し、該基準データに基づくＢモード画像データ（以下、基準画像データという）を生成する。

具体的には、Ｂモード画像生成部３４１が、取得した基準データをもとにＢモード画像データを基準画像データとして生成する。この基準画像は、多重エコーを含むＢモード画像となる。生成された基準画像データは、多重エコーが発生している領域が設定された多重エコー除去用の基準画像データとして多重エコー情報記憶部３７２に格納される。また、Ｂモード画像生成部３４１は、被検体に超音波を照射して得られたエコー信号に基づいて、Ｂモード画像データを生成する。

多重エコーデータ除去部３３２は、被検体に超音波を照射して得られたエコー信号に基づいて生成された特徴量算出対象のＢモード画像データを取得すると、該取得したＢモード画像データ（例えば、図９に示すステップＳ４で生成されるＢモード画像データ）と、基準画像データとを用いて、Ｂモード画像中の多重エコーを除去する（例えば、図９に示すステップＳ７）。具体的には、多重エコーデータ除去部３３２は、Ｂモード画像データから、基準画像データにおいて設定されている多重エコー発生領域に応じた部分（受信深度）を除去する。これにより、多重エコーデータを除去したＢモード画像データを得ることができる。

その後、多重エコーデータ除去部３３２は、多重エコーデータを除去したＢモード画像データをＲＦデータに変換し、多重エコーデータ除去後のＲＦデータとして、周波数解析部３３３に出力する。その後は、例えば、図９に示すステップＳ１０〜Ｓ１６の処理を行なえば、多重エコーを含むＲＦデータを取得した場合であっても特徴量を正確に算出することができる。

（実施の形態の変形例２）
続いて、本発明の実施の形態の変形例２について説明する。上述した実施の形態では、基準データに基づいて多重エコーを含む領域（受信深度）を設定し、多重エコーデータ除去部３３２が、この領域のデータを除去するものとして説明したが、本変形例２では、特徴量ｃについて多重エコーの存在を判断するための閾値を設定し、算出された特徴量ｃをもとに閾値と比較して多重エコー領域に存在する特徴量ｃを除去する。

図１３は、本変形例２に係る超音波観測装置３が行う処理の概要を示すフローチャートである。まず、超音波観測装置３は、超音波内視鏡２から超音波振動子２１による観測対象の測定結果としてのエコー信号を受信する（ステップＳ４１）。

超音波振動子２１からエコー信号を受信した信号増幅部３１１は、そのエコー信号の増幅を行う（ステップＳ４２）。続いて、Ｂモード画像データ生成部３４１は、信号増幅部３１１が増幅したエコー信号を用いてＢモード画像データを生成して、表示装置４へ出力する（ステップＳ４３）。Ｂモード画像データを受信した表示装置４は、そのＢモード画像データに対応するＢモード画像を表示する（ステップＳ４４）。

増幅補正部３３１は、送受信部３１から出力された信号に対して受信深度によらず増幅率が一定となる増幅補正を行う（ステップＳ４５）。増幅補正後、周波数解析部３３３は、増幅補正部３３１が増幅補正した各音線のＲＦデータを所定の時間間隔でサンプリングしてサンプルデータ群を生成し、ＦＦＴ演算による周波数解析を行うことによって全てのサンプルデータ群に対する周波数スペクトルを算出する（ステップＳ４６：周波数解析ステップ）。周波数スペクトルの算出は、図１０に示すフローチャートにしたがって行われる。

ステップＳ４６の周波数解析処理に続いて、特徴量算出部３３４は、設定されているＲＯＩにおいて、複数の周波数スペクトルの補正前特徴量をそれぞれ算出し、超音波が観測対象を伝播する際の互いに異なる減衰特性を与える複数の減衰率候補値の各々において、各周波数スペクトルの補正前特徴量に対して超音波の減衰の影響を排除する減衰補正を行うことによって各周波数スペクトルの補正特徴量を算出し、該補正特徴量を用いて複数の減衰率候補値の中から観測対象に最適な減衰率を設定する（ステップＳ４７〜Ｓ５５：特徴量算出ステップ）。なお、本特徴量算出ステップは、多重エコーデータを除去するステップを含んでいる。以下、ステップＳ４７〜Ｓ５５の処理を詳細に説明する。

ステップＳ４７において、近似部３３４ａは、周波数解析部３３３が算出した複数の周波数スペクトルをそれぞれ回帰分析することにより、各周波数スペクトルに対応する補正前特徴量を算出する（ステップＳ４７）。この後、最適減衰率設定部３３４ｃは、後述する減衰補正を行う際に適用する減衰率候補値αの値を所定の初期値α₀に設定する（ステップＳ４８）。

続いて、減衰補正部３３４ｂは、近似部３３４ａが各周波数スペクトルに対して近似した補正前特徴量に対し、減衰率候補値をαとして減衰補正を行うことにより、補正特徴量を算出し、減衰率候補値αとともに特徴量情報記憶部３７１に格納する（ステップＳ４９）。

補正特徴量を算出後、多重エコーデータ除去部３３２が、算出された補正特徴量において、設定されている閾値以上の補正特徴量であって、かつ受信深度が同一の補正特徴量が存在するか否かを判断し、条件を満たす補正特徴量が存在する場合、この条件を満たす補正特徴量を多重エコーデータとしてデータの除去を行う（ステップＳ５０〜Ｓ５１：多重エコーデータ除去ステップ）。

ステップＳ５０では、多重エコーデータ除去部３３２が、減衰補正部３３４ｂが算出した補正特徴量において、設定されている閾値以上の補正特徴量であって、かつ受信深度が同一の補正特徴量が存在するか否かを判断する。具体的には、多重エコーデータ除去部３３２は、減衰率候補値ごとに、補正特徴量の値と閾値とを比較し、閾値以上の補正特徴量であって受信深度が同一の補正特徴量を抽出し、該抽出した同一受信深度の補正特徴量の数が、全音線数、または全音線数に対して所定の割合（例えば９割）となる数以上となる場合、閾値以上かつ同一受信深度の補正特徴量が存在すると判断する。ステップＳ５０は、多重エコーを含むデータを用いて補正特徴量を算出すると、補正特徴量が、多重エコーを含まないデータを用いて算出された補正特徴量と比して大きくなる特性を利用したものである。なお、同一深度とは、例えば図３に示すコンベックス型の振動子による走査領域Ｓでは、該振動子を中心とする同心円状をなす。また、リニア型の振動子の場合は走査方向と平行な直線状をなし、ラジアル型の振動子の場合は円または楕円状をなす。換言すれば、同一深度とは、振動子の表面の法線方向の距離が同一の距離となる深度のことをいう。

ここで、多重エコーデータ除去部３３２が、閾値以上かつ同一受信深度の補正特徴量が存在しないと判断した場合（ステップＳ５０：Ｎｏ）、ステップＳ５２に移行する。これに対し、多重エコーデータ除去部３３２が、閾値以上かつ同一受信深度の補正特徴量が存在すると判断した場合（ステップＳ５０：Ｙｅｓ）、多重エコーデータ除去部３３２は、ステップＳ５１に移行する。

ステップＳ５１では、多重エコーデータ除去部３３２は、設定されている閾値以上の補正特徴量であって、かつ受信深度が同一の補正特徴量が存在すると判断された受信深度の補正特徴量を除去する。

最適減衰率設定部３３４ｃは、減衰補正部３３４ｂが各周波数スペクトルに対して減衰補正することによって得られた複数の補正特徴量、または多重エコーデータ除去部３３２による除去後の複数の補正特徴量のうち代表となる補正特徴量の分散を算出し、減衰率候補値αと対応づけて特徴量情報記憶部３７１へ格納する（ステップＳ５２）。

この後、最適減衰率設定部３３４ｃは、減衰率候補値αの値をΔαだけ増加させ（ステップＳ５３）、増加後の減衰率候補値αと所定の最大値α_maxとの大小を比較する（ステップＳ５４）。ステップＳ５４における比較の結果、減衰率候補値αが最大値α_maxより大きい場合（ステップＳ５４：Ｙｅｓ）、超音波観測装置３はステップＳ５５へ移行する。一方、ステップＳ５４における比較の結果、減衰率候補値αが最大値α_max以下である場合（ステップＳ５４：Ｎｏ）、超音波観測装置３はステップＳ４９へ戻る。

ステップＳ５５において、最適減衰率設定部３３４ｃは、特徴量情報記憶部３７１が記憶する減衰率候補値ごとの分散を参照し、分散が最小である減衰率候補値を最適な減衰率として設定する（ステップＳ５５）。

特徴量画像データ生成部３４２は、Ｂモード画像データ生成部３４１が生成したＢモード画像データにおける各画素に対し、ステップＳ５５で設定された最適な減衰率に基づく補正特徴量に関連づけた視覚情報（例えば色相）を重畳するとともに、最適な減衰率の情報を加えることによって特徴量画像データを生成する（ステップＳ５６：特徴量画像データ生成ステップ）。この後、表示装置４は、制御部３６の制御のもと、特徴量画像データ生成部３４２が生成した特徴量画像データに対応する特徴量画像を表示する（ステップＳ５７）。

本変形例２においても、多重エコーデータ除去部３３２が、設定されている閾値以上の補正特徴量であって、かつ受信深度が同一の補正特徴量が存在すると判断した受信深度の補正特徴量を多重エコーデータとして除去し、該除去後の補正特徴量を用いて特徴量算出部３３４が特徴量の算出を行うようにしたので、多重エコーを含むＲＦデータを取得した場合であっても特徴量を正確に算出することができる。

なお、上述した変形例２では、ミッドバンドフィットｃの補正特徴量に対して閾値および受信深度を比較するものとして説明したが、これに限らず、例えば傾きａの補正特徴量を用いるものであってもよいし、補正前特徴量や、Ｂモード画像データの輝度値（ＲＧＢ表色系を採用した場合の変数であるＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の値）、特徴量画像データの視覚情報（例えば色相、彩度、明度、輝度値、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）などの所定の表色系を構成する色空間の変数）などの超音波信号の強度に関連した情報を用いるものであってもよい。

また、上述した変形例２では、多重エコーデータ除去部３３２が、減衰補正部３３４ｂが算出した補正特徴量に対して、多重エコーデータの存在の有無を判断するものとして説明したが、近似部３３４ａが算出した補正前特徴量に対して多重エコーデータの存在の有無を判断するものであってもよい。多重エコーデータ除去部３３２は、演算の負荷軽減のため、空間座標変換前（Ｂモード画像データ生成部３４１による座標変換前）のＲＡＷデータを用いて多重エコー除去処理を行なうことが好ましい。

このように、本発明は、特許請求の範囲に記載した技術的思想を逸脱しない範囲内において、様々な実施の形態を含みうるものである。

１ 超音波観測システム
２ 超音波内視鏡
３ 超音波観測装置
４ 表示装置
２１ 超音波振動子
３１ 送受信部
３２ 信号処理部
３３ 演算部
３４ 画像処理部
３５ 入力部
３６ 制御部
３７ 記憶部
２０１ 特徴量画像
２０２ 重畳画像表示部
２０３ 情報表示部
３３１ 増幅補正部
３３２ 多重エコーデータ除去部
３３３ 周波数解析部
３３４ 特徴量算出部
３３４ａ 近似部
３３４ｂ 減衰補正部
３３４ｃ 最適減衰率設定部
３４１ Ｂモード画像データ生成部
３４２ 特徴量画像データ生成部
３７１ 多重エコー情報記憶部
Ｃ₁ 周波数スペクトル

Claims (13)

1. 観測対象へ超音波を送信し、該観測対象で反射された超音波を受信する超音波振動子を備えた超音波プローブが取得した超音波信号に基づいて超音波画像を生成する超音波観測装置であって、
   前記超音波信号に基づいて生成される信号の周波数を解析することによって複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析部と、
   前記超音波信号に基づくデータであって、多重エコーが存在する多重エコーデータを除去する多重エコーデータ除去部と、
   前記周波数解析部が算出した前記周波数スペクトル、または前記多重エコーデータ除去部による前記多重エコーデータ除去後のデータに基づき減衰率を設定し、該設定した減衰率に基づく特徴量を算出する特徴量算出部と、
   を備えたことを特徴とする超音波観測装置。
2. 前記多重エコーデータ除去部は、前記超音波プローブから所定の距離内のデータを前記多重エコーデータとして除去することを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
3. 水または生体模擬材等を用いて取得された基準データに基づき設定される前記多重エコーの存在領域に関する多重エコー情報を記憶する記憶部をさらに備え、
   前記多重エコーデータ除去部は、前記記憶部が記憶する前記多重エコー情報に基づいて、前記超音波信号から前記多重エコーデータを除去する
   ことを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
4. 前記多重エコーデータ除去部は、前記超音波振動子の表面の法線方向の距離と、前記超音波信号の強度とに関連した情報に基づいて、前記超音波信号から前記多重エコーデータを除去する
   ことを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
5. 前記周波数解析部は、複数の周波数スペクトルを算出し、
   前記特徴量算出部は、前記複数の周波数スペクトルの特徴量をそれぞれ算出し、前記超音波が前記観測対象を伝播する際の互いに異なる減衰特性を与える複数の減衰率候補値の各々において、各周波数スペクトルの特徴量に対して前記超音波の減衰の影響を排除する減衰補正を行うことによって前記各周波数スペクトルの補正特徴量を算出し、該補正特徴量を用いて前記複数の減衰率候補値の中から前記観測対象に最適な減衰率を設定することを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
6. 前記特徴量算出部は、
   前記各周波数スペクトルをｎ次式（ｎは正の整数）で近似する処理を行うことによって前記特徴量を算出し、
   前記減衰率候補値ごとに前記補正特徴量の統計的なばらつきを算出し、該統計的なばらつきが最小である減衰率候補値を前記最適な減衰率として設定することを特徴とする請求項５に記載の超音波観測装置。
7. 前記特徴量算出部は、
   前記周波数スペクトルにおける所定の周波数帯域を一次式で近似し、前記一次式の切片および傾き、ならびに前記周波数帯域の中間周波数における前記一次式の値であるミッドバンドフィットのうち、前記傾きおよび前記ミッドバンドフィットのいずれか一方を含む一つまたは複数を前記特徴量として算出し、
   前記傾きおよび前記ミッドバンドフィットのいずれか一方に基づいて前記最適な減衰率を設定することを特徴とする請求項６に記載の超音波観測装置。
8. 前記特徴量算出部は、
   前記傾きを前記特徴量として算出する場合は前記傾きに基づいて前記最適な減衰率を設定し、前記ミッドバンドフィットを前記特徴量として算出する場合は前記ミッドバンドフィットに基づいて前記最適な減衰率を設定することを特徴とする請求項７に記載の超音波観測装置。
9. 前記特徴量算出部は、
   前記統計的なばらつきを前記減衰率候補値の関数として求め、
   前記関数において前記統計的なばらつきが最小となる減衰率候補値を前記最適な減衰率として設定することを特徴とする請求項６に記載の超音波観測装置。
10. 前記特徴量算出部が算出した前記特徴量を視覚情報と関連づけて前記超音波画像とともに表示する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成部をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
11. 前記基準データは、前記超音波プローブの各々について、または前記超音波プローブの種類ごとに基準データを取得して、前記記憶部に記憶していることを特徴とする請求項３に記載の超音波観測装置。
12. 観測対象へ超音波を送信し、該観測対象で反射された超音波を受信する超音波振動子を備えた超音波プローブが取得した超音波信号に基づいて超音波画像を生成する超音波観測装置の作動方法であって、
    周波数解析部が、前記超音波信号に基づいて生成される信号の周波数を解析することによって複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析ステップと、
    多重エコーデータ除去部が、前記超音波信号に基づくデータであって、多重エコーが存在する多重エコーデータを除去する多重エコーデータ除去ステップと、
    特徴量算出部が、前記周波数解析部が算出した前記周波数スペクトル、または前記多重エコーデータ除去部による前記多重エコーデータ除去後のデータに基づき減衰率を設定し、該設定した減衰率に基づく特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
    を含むことを特徴とする超音波観測装置の作動方法。
13. 観測対象へ超音波を送信し、該観測対象で反射された超音波を受信する超音波振動子を備えた超音波プローブが取得した超音波信号に基づいて超音波画像を生成する超音波観測装置の作動プログラムであって、
    周波数解析部が、前記超音波信号に基づいて生成される信号の周波数を解析することによって複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析手順と、
    多重エコーデータ除去部が、前記超音波信号に基づくデータであって、多重エコーが存在する多重エコーデータを除去する多重エコーデータ除去手順と、
    特徴量算出部が、前記周波数解析部が算出した前記周波数スペクトル、または前記多重エコーデータ除去部による前記多重エコーデータ除去後のデータに基づき減衰率を設定し、該設定した減衰率に基づく特徴量を算出する特徴量算出手順と、
    を前記超音波観測装置に実行させることを特徴とする超音波観測装置の作動プログラム。

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