JP2019092672A - 超音波信号処理装置、超音波診断装置、および、超音波信号処理方法 - Google Patents

超音波信号処理装置、超音波診断装置、および、超音波信号処理方法 Download PDF

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Abstract

【課題】ドプラ信号における組織の速度を検出してクラッタ成分を適応的に除去する。【解決手段】検出波のそれぞれに対応する受信信号列を直交検波して第１の複素信号列を生成し、第１の複素信号列から、観測点の座標ごとの速度値を算出して組織速度値データと、観測点の座標ごとのパワー値を算出して組織パワー値データとを生成し、第１の複素信号列に低域除去フィルタ処理を施して第２の複素信号列を生成し、第２の複素信号列から、観測点の座標ごとの速度値を算出して第１の速度値データと、観測点の座標ごとのパワー値を算出して第１のパワー値データとを生成し、観測点の座標ごとに、前記第１の速度値データと前記組織速度値データとに基づき第２の速度値データを生成し、第２の速度値データにおける速度値の絶対値が速度閾値以下であるデータに補正を施して第３の速度値データを生成する。【選択図】図２

Description

本開示は、超音波信号処理装置、超音波診断装置、および、超音波信号処理方法に関し、特に、カラーフローマッピング法を用いる超音波信号処理装置における受信ビームフォーミング処理方法、および、カラーフローマッピング演算処理に関する。
超音波診断装置は、超音波プローブ（以後、「プローブ」とする）により被検体内部に超音波を送信し、被検体組織の音響インピーダンスの差異により生じる超音波反射波（エコー）を受信する。さらに、この受信から得た電気信号に基づいて、被検体の内部組織の構造を示す画像を生成し、モニタ（以後、「表示部」とする）上に表示するものである。超音波診断装置は、被検体への侵襲が少なく、リアルタイムに体内組織の状態を断層画像などで観察できるため、生体の形態診断に広く用いられている。
近年、多くの超音波診断装置には、カラーフローマッピング（ＣＦＭ；Color Flow Mapping）法が具備されている。ＣＦＭ法では、血流等の体内組織の動きによるエコーに発生するドプラシフト（周波数偏移）を検出し、速度情報やパワー情報を二次元ドプラ画像として、二次元断層画像（Ｂモード断層画像）に重畳表示を行う。
一般に、ＣＦＭ法では血流から得られる情報（以下、「血流情報」と呼ぶ）の画像化を行う。そのため、エコーに含まれる血流情報の成分（以下、「血流成分」と呼ぶ）の抽出処理として、例えば、血流成分とクラッタ成分との平均速度の差を用いたＭＴＩ（Moving Target Indicator）フィルタを使用して、エコーから組織の動きや静止している組織から得られる情報の成分（以下、「クラッタ成分」と呼ぶ）を取り除いている。また、ドプラ画像に対応するＢモード断層画像データに基づいて被検体の動きを表す情報を取得し、被検体の動きを表す情報を用いて超音波ドプラ画像データを補正してクラッタ成分除去する方法が提案されている（例えば、特許文献１）。
特開２０１５−１９８７１０号公報
しかしながら、例えば、プローブの操作速度が大きい場合や、臓器等組織の動き速度が大きい場合等、プローブに対する組織の動き速度が大きい場合には、組織と血流の周波数偏移が重複するために、ドプラ画像からクラッタ成分を十分に除去できないという課題があった。また、Ｂモード断層画像から検出した動き補正を対応するドプラ画像に施す方法では、異なる送受信に係るエコー信号に依拠して補正が行われることから、クラッタ成分の除去に過不足が生じるという課題があった。
本開示は、上記課題に鑑みてなされたものであり、ドプラ信号における組織の速度を検出して組織の動きに起因するクラッタ成分を組織の速度に応じて適応的に除去して、血流成分を高精度に抽出する超音波信号処理装置を実現することを目的とする。
本開示の一態様に係る超音波信号処理装置は、超音波プローブに列設された複数の振動子を駆動して被検体に対する超音波送受信を実行して血流情報を算出する超音波信号処理装置であって、前記複数の振動子を介し、被検体内の解析対象範囲を示す関心領域に対して検出波を複数回送信する送信部と、前記検出波のそれぞれに対し、前記複数の振動子にて時系列に受信された被検体からの反射超音波に基づいて受信信号列を生成する受信ビームフォーマ部と、前記検出波のそれぞれに対応する前記受信信号列を直交検波して第１の複素ドプラ信号列を生成する直交検波部と、前記第１の複素ドプラ信号列から、前記関心領域内の観測点の座標ごとの速度値を算出して組織速度値データを生成する組織速度検出部と、前記第１の複素ドプラ信号列にクラッタ除去フィルタ処理を施して第２の複素ドプラ信号列を生成するフィルタ処理部と、前記第２の複素ドプラ信号列から、前記観測点の座標ごとの速度値を算出して第１の速度値データを生成する血流演算部と、前記観測点の座標ごとに、前記第１の速度値データと前記組織速度値データとに基づき第２の速度値データを生成し、前記第２の速度値データにおける速度値の絶対値が速度閾値以下であるデータに補正を施して第３の速度値データを生成する適応閾値処理部と、前記観測点の座標ごとに、前記第３の速度値データに基づきカラードプラ画像データを生成する画像生成部とを備えたことを特徴とする。
本発明の一態様に係る超音波信号処理装置、超音波信号処理方法、及び、それを用いた超音波診断装置によれば、ドプラ信号に基づき組織の速度を検出してドプラ信号から組織の動きに起因するクラッタ成分を組織の速度に応じて適応的に除去することができる。そのため、血流成分を高精度に抽出してドプラ画像の品質を向上することができる。
実施の形態１に係る超音波診断システム１０００の機能ブロック図である。 ＣＦＭ処理部１０５の機能ブロック図である。 （ａ）は、直交検波部１０５１の機能ブロック図、（ｂ）は、フィルタ処理部１０５２の機能説明図、（ｃ）は、血流演算部１０５３、及び組織速度検出部１０５４における処理を説明する模式図である。 適応閾値処理部１０５５の機能ブロック図である。 適応閾値処理部１０５５における減算部１０５５２の動作説明図である。 適応閾値処理部１０５５における減算部１０５５２の動作説明図である。 適応閾値処理部１０５５における閾値処理部１０５５３の動作説明図である。 超音波診断装置１００の動作を示すフローチャートである。 図８のステップＳ１００における適応閾値処理を示すフローチャートである。 （ａ）は、比較例に係るＣＦＭ処理部１０５Ｘの機能ブロック図、（ｂ）は、適応閾値処理部１０５５Ｘの機能ブロック図である。 比較例に係る適応閾値処理部１０５５Ｘの動作説明図である。 関心領域内の観測点の座標ごとの速度データ、パワーデータの分布を示す速度・パワー分布図であり、（ａ）は適応閾値処理部１０５５による処理による場合、（ｂ）は比較例に係る閾値処理部１０５５Ｘによる処理による場合である。 関心領域内に手指関節側断面を含むカラードプラ画像であり、（ａ）は適応閾値処理部１０５５による処理による場合、（ｂ）は比較例に係る閾値処理部１０５５Ｘによる処理による場合である。 手指関節の側断面のパワードプラ画像であり、（ａ）は適応閾値処理部１０５５による処理による場合、（ｂ）は比較例に係る閾値処理部１０５５Ｘによる処理による場合である。 変形例に係る適応閾値処理部１０５５における処理を示すフローチャートである。 血流成分とクラッタ成分それぞれの帯域の例を示す模式図である。
≪発明を実施するための形態に至った経緯≫
発明者は、ＭＴＩフィルタを用いる場合において、除去する信号をどのように選択するかについて、各種の検討を行った。ＭＴＩフィルタとして、血流成分とクラッタ成分との平均速度の差を利用したＦＩＲフィルタを用いることができる。ＦＩＲフィルタなどの高域通過フィルタは、血流成分とクラッタ成分との平均速度の差を利用して、所定のカットオフ周波数より低い周波数の信号を除去するフィルタである。このフィルタは、血流成分とクラッタ成分とで、周波数帯域の重複がない場合には有効に機能する。例えば、図１６に示すように、血流成分２４１とクラッタ成分２４２との周波数帯域が分離している場合には、血流成分２４１の最低周波数より低く、かつ、クラッタ成分２４２の最高周波数より高い周波数Δｆ1をカットオフ周波数とする。このようにすることで、血流成分２４１はＦＩＲフィルタを通過する一方でクラッタ成分２４２はＦＩＲフィルタで除去されるため、血流成分２４１のみを抽出することができる。しかしながら、血流成分とクラッタ成分との間で周波数帯域の重複がある場合、ＦＩＲフィルタは有効と言えない。これに対し、特許文献１に記載の方法は、ドプラ画像に対応するＢモード断層画像データ又は当該画像データを生成するための超音波受信信号に基づいて被検体の動きを表す情報を取得し、超音波ドプラ画像データを補正してクラッタ成分除去するものである。したがって、血流成分とクラッタ成分との間で周波数帯域の重複があっても、クラッタ成分のみを選択して除去することが可能である。
しかしながら、Ｂモード断層画像から検出した動き補正を対応するドプラ画像に施す方法では、異なる送受信に係るエコー信号に基づくＢモード断層画像からドプラ画像に対する補正量が算出される。そのため、プローブの操作速度が大きい場合や、臓器等組織の動き速度が大きい場合等、プローブに対する組織の動き速度が大きい場合には、除去されるクラッタ成分の大きさに過不足が生じ、クラッタが十分に除去されないという課題があった。この場合、補正値決定の根拠信号と補正対象信号の取得に係る送受信シーケンスが異なることがドプラ画像の品質向上を阻害すると考えられる。
そこで、発明者は、補正対象であるドプラ信号と同一の送受信シーケンス信号に依拠する信号からクラッタ成分を検出して、ドプラ信号に対しクラッタ成分が存在する範囲に対し、クラッタ成分の大きさに応じて適応的に補正を施す処理方法について検討し、実施の形態に係る超音波信号処理装置、超音波信号処理方法、および、それを用いた超音波診断装置に相当するに至ったものである。
以下、実施の形態に係る超音波信号処理装置、超音波信号処理方法、および、それを用いた超音波診断装置について、図面を用いて詳細に説明する。
≪実施の形態１≫
＜全体構成＞
以下、実施の形態１に係る超音波診断装置１００について、図面を参照しながら説明する。
図１は、実施の形態１に係る超音波診断システム１０００の機能ブロック図である。図１に示すように、超音波診断システム１０００は、被検体に向けて超音波を送信しその反射波を受信する複数の振動子１０１ａを有するプローブ１０１、プローブ１０１に超音波の送受信を行わせプローブ１０１からの出力信号に基づき超音波画像を生成する超音波診断装置１００、超音波画像を画面上に表示する表示部１０８を有する。プローブ１０１、表示部１０８は、それぞれ、超音波診断装置１００に各々接続可能に構成されている。図１は超音波診断装置１００に、プローブ１０１、表示部１０８が接続された状態を示している。なお、プローブ１０１と、表示部１０８とは、超音波診断装置１００の内部にあってもよい。
＜超音波診断装置１００の構成＞
超音波診断装置１００は、プローブ１０１の複数ある振動子１０１ａのうち、送信または受信の際に用いる振動子を各々に選択し、選択された振動子に対する入出力を確保するマルチプレクサ部１０２、超音波の送信を行うためにプローブ１０１の各振動子１０１ａに対する高電圧印加のタイミングを制御する送信ビームフォーマ部１０３と、プローブ１０１で受信した超音波の反射波に基づき、複数の振動子１０１ａで得られた電気信号を増幅およびＡ／Ｄ変換して受信信号列を生成し、受信信号列に対し受信ビームフォーミングを行って音響線信号を生成する受信ビームフォーマ部１０４を有する。また、超音波診断装置１００は、受信ビームフォーマ部１０４からの出力信号を周波数解析してカラーフロー情報を生成するＣＦＭ処理部１０５と、受信ビームフォーマ部１０４からの出力信号に基づいて断層画像（Ｂモード画像）を生成する断層画像処理部１０６と、カラーフロー情報をＢモード画像に重畳してドプラ画像を生成し表示部１０８に表示させる画像生成部１０７と、受信ビームフォーマ部１０４が生成する受信信号列および／または音響線信号、ＣＦＭ処理部１０５が生成するカラーフロー情報、および、断層画像処理部１０６が生成するＢモード画像を保存するデータ処理部と、各要素を制御する制御部１１０をさらに備える。このうち、マルチプレクサ部１０２、送信ビームフォーマ部１０３、受信ビームフォーマ部１０４、ＣＦＭ処理部１０５、断層画像処理部１０６、画像生成部１０７は、超音波信号処理回路である、超音波信号処理装置１５０を構成する。
超音波診断装置１００を構成する各要素、例えば、マルチプレクサ部１０２、送信ビームフォーマ部１０３、受信ビームフォーマ部１０４、ＣＦＭ処理部１０５、断層画像処理部１０６、画像生成部１０７、制御部１１０は、それぞれ、例えば、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などのハードウェア回路により実現される。
データ格納部１０９は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＢＤ、半導体メモリ等を用いることができる。また、データ格納部１０９は、超音波診断装置１００に外部から接続された記憶装置であってもよい。
なお、本実施の形態に係る超音波診断装置１００は、図１で示した構成の超音波診断装置に限定されない。例えば、マルチプレクサ部１０２がなく、送信ビームフォーマ部１０３と受信ビームフォーマ部１０４とが直接、プローブ１０１の各振動子１０１ａに接続されていてもよい。また、プローブ１０１に送信ビームフォーマ部１０３や受信ビームフォーマ部１０４、またその一部などが内蔵される構成であってもよい。これは、本実施の形態に係る超音波診断装置１００に限られず、後に説明する変形例に係る超音波診断装置でも同様である。
＜各構成要素の説明＞
１．送信ビームフォーマ部１０３
送信ビームフォーマ部１０３は、マルチプレクサ部１０２を介してプローブ１０１と接続され、プローブ１０１から超音波の送信を行うためにプローブ１０１に存する複数の振動子１０１ａの全てもしくは一部に当たる送信振動子列からなる送信開口に含まれる複数の振動子の各々に対する高電圧印加のタイミングを制御する。送信ビームフォーマ部１０３は送信部１０３１から構成される。
送信部１０３１は、制御部１１０からの送信制御信号に基づき、プローブ１０１に存する複数の振動子１０１ａ中、送信開口に含まれる各振動子に超音波ビームを送信させるためのパルス状の送信信号を供給する送信処理を行う。送信部１０３１は、例えば、クロック発生回路、パルス発生回路、遅延回路を備えている。クロック発生回路は、超音波ビームの送信タイミングを決定するクロック信号を発生させる回路である。パルス発生回路は、各振動子を駆動するパルス信号を発生させるための回路である。遅延回路は、超音波ビームの送信タイミングを振動子毎に遅延時間を設定し、遅延時間だけ超音波ビームの送信を遅延させて超音波ビームのフォーカシングを行うための回路である。送信部１０３１は、送信開口の中心に位置する振動子ほど送信タイミングを遅らせるように各振動子の送信タイミングを制御する。これにより、送信開口内の振動子列から送信された超音波送信波は、被検体のある深度において、波面がある一点、すなわち送信フォーカス点で、フォーカスがあう（集束する）状態となる。送信フォーカス点Ｆで合焦した波面は、再び拡散し、被検体内を超音波送信波が伝播する。なお、送信ビームフォーマ部１０３は、送信フォーカス深さにおいて、波面がある領域、すなわち送信フォーカス領域に超音波が集束するように制御してもよい。
送信部１０３１は、超音波ビームの送信を所定の回数行った後、送信開口を列方向に所定の距離だけ移動させて再び超音波ビームの送信を所定の回数繰り返すことで、プローブ１０１に存する全ての振動子１０１ａから超音波送信を行う。以下、超音波ビームの送信のそれぞれを送信イベントと呼び、所定の回数の送信イベントで構成される、同一の送信開口を用いた一連の超音波送信の全体を送信イベントセットと呼ぶ。なお、所定の回数は、少なくとも２回であり、例えば、６回から１２回であることが好ましい。本実施の形態では、一例として、１０回とした。すなわち、本実施の形態では、１０回の超音波送信ごとに、送信開口が移動する。送信開口が異なる複数の送信イベントセットにより、１フレーム分の信号が受信される。
なお、送信部１０３１は、超音波探触子１を構成する各振動素子から送出される送信検出波が特定の向きに進行する平面波を超音波ビームとして送信してもよい。この場合、すべての振動子を同時に駆動させる、または、隣接する２つの振動子の間の遅延時間差が所定の値となるように遅延処理が行われる。また、この場合は、送信イベントセット間で送信開口は移動させず、１回の送信イベントセットにより、１フレーム分の信号が受信される。
２．受信ビームフォーマ部１０４
受信ビームフォーマ部１０４は、プローブ１０１で受波した超音波の反射波に基づき、複数の振動子１０１ａで得られた電気信号を増幅およびＡ／Ｄ変換してＲＦ信号とし、複数のＲＦ信号を時系列に並べた受信信号列を生成する。また、受信ビームフォーマ部１０４は、受信信号列に対し受信ビームフォーミングを行って音響線信号ＤＳを作成する。音響線信号ＤＳを生成する場合、送信イベントに同期し、着目領域内の各観測点について、観測点からの反射超音波に基づく受信信号を同定し、受信信号ごとに遅延処理を行って加算する。
３．ＣＦＭ処理部１０５
ＣＦＭ処理部１０５は、送信イベントセットのそれぞれで得た音響線信号受信信号列に基づき、周波数解析を行って、ＣＦＭ信号を生成する。なお、ＣＦＭ処理部１０５は、送信イベントセットのそれぞれで得た受信信号列に基づき、周波数解析を行って、ＣＦＭ信号を生成してもよい。ここで、ある１つの観測点については、送信イベントごとにＲＦ信号が得られることとなる。以下、これらの１つの観測点に係る複数のＲＦ信号を時系列の信号列として扱い、これを、当該観測点に対するアンサンブルと呼ぶ。ＣＦＭ信号とは、ある観測点に対する、血流情報を示す信号である。血流情報については後述する。図２は、ＣＦＭ処理部１０５の機能ブロック図である。図２に示すように、ＣＦＭ処理部１０５は、直交検波部１０５１、フィルタ処理部１０５２、血流演算部１０５３、組織速度検出部１０５４、適応閾値処理部１０５５を備える。
（１）直交検波部１０５１
直交検波部１０５１は、送信イベントに同期されて生成される受信信号列のそれぞれに対して直交検波を行い、各観測点における受信信号の位相を示す複素ドプラ信号を生成する回路である。図３（ａ）は、直交検波部１０５１の機能ブロック図である。具体的には、各観測点のアンサンブルに含まれるそれぞれの音響線信号ＤＳに対して、以下の処理が行われる。まず、送信超音波と周波数ｆ0が同一である第１参照信号ｓｉｎ２πｆ0ｔと、第１参照信号ｓｉｎ２πｆ0ｔと周波数及び振幅が同一で位相のみ９０°異なっている第２参照信号ｃｏｓ２πｆ0ｔとを生成する。次に、音響線信号ＤＳ、Ａｓｉｎ（２πｆ0ｔ＋θ）と第１参照信号ｓｉｎ２πｆ0ｔを積算し、ＬＰＦにより第１参照信号ｓｉｎ２πｆ0ｔの約２倍の周波数４πｆ0ｔを有する高周波成分を取り除き、第１成分とする。同様に、音響線信号ＤＳ、Ａｓｉｎ（２πｆ0ｔ＋θ）と第２参照信号ｃｏｓ２πｆ0ｔを積算し、ＬＰＦにより第２参照信号ｃｏｓ２πｆ0ｔの約２倍の周波数４πｆ0ｔを有する高周波成分を取り除いて第２成分とする。最後に、第１成分を実部（Ｉ成分；In Phase）、第２成分を虚部（Ｑ成分；Quadrature Phase）として、複素ドプラ信号Ｚ１（Ｚ１＝Ｉ＋ｉＱ＝Ａｅjθ）を生成する（第１の複素ドプラ信号列）。
（２）フィルタ処理部１０５２
フィルタ処理部１０５２は、複素ドプラ信号Ｚ１からクラッタ成分２４２を取り除くフィルタ回路である。クラッタ成分２４２とは、組織の動きのうち、画像化の対象としない成分のことであり、具体的には、血管壁、筋肉、臓器などの組織の動きを示す情報である。図３（ｂ）は、フィルタ処理部１０５２の機能説明図である。フィルタ処理部１０５２は、ＦＩＲフィルタなどのクラッタ除去フィルタからなるＭＴＩフィルタであり、例えば、図３（ｂ）に示すように、所定のカットオフ周波数Δｆｃより低い周波数の信号を除去することにより、複素ドプラ信号Ｚ１からクラッタ成分２４２を低減し血流成分２４１を通過させて複素ドプラ信号Ｚ２を出力する（第２の複素ドプラ信号列）。このようにすることで、血流成分はフィルタ処理部１０５２を通過する一方でクラッタ成分２４２はフィルタ処理部１０５２で除去される。なお、フィルタ処理部１０５２は、ＦＩＲフィルタなどの高域通過フィルタ以外に限定されるものではなくクラッタを除去可能なフィルタであればよい。例えば、最小二乗フィルタ、多項式近似フィルタ、固有ベクトルフィルタ等を用いる構成としてもよい。
（３）血流演算部１０５３
血流演算部１０５３は、フィルタ処理された後の複素ドプラ信号Ｚ２を入力として、各観測点に対応する血流情報を算出する回路である。本実施の形態では、血流演算部１０５３は、血流情報として速度値データＶ１（第１の速度値データ）及びパワー値データＰ１（第１のパワー値データ）を算出する。図３（ｃ）は、血流演算部１０５３、及び組織速度検出部１０５４における処理を説明する模式図である。
血流演算部１０５３は、関心領域ＲＯＩ内の各観測点について、当該観測点に対するアンサンブルのそれぞれの信号から位相を推定し、位相の変化速度を算出する。
図３（ｃ）も示すように、アンサンブル回数がｎ回数とｎ＋１回目の送受信における反射波の到達距離差Δｘとしたとき、速度変化ｖ´は、光速度ｃ、送信周波数ｆ0、位相変化Δθとしたとき、（１）式で表される。
ｎ回目とｎ＋１回目の送受信により得られた複素ドプラ信号Ｚｎ、Ｚｎ＋１の実部をＩｎ、Ｉｎ＋１、虚部をＱｎ、Ｑｎ＋１としたとき、位相変化Δθは、（２）式で表される。
なお、血流演算部１０５３は、アンサンブルを構成する複数の複素ドプラ信号の間で相関処理を行うことにより、位相の変化速度を推定するとしてもよい。
複素ドプラ信号Ｚｎの共役複素数Ｚｎ＊と、複素ドプラ信号Ｚｎ＋１との自己相関は（３）式となり、
位相の変化速度（角速度）ωは、Ｚｎ＊とＺｎ＋１との自己相関の実部Ｒｅ、虚部Ｉｍを用いて（４）式により算出される。
血流演算部１０５３は、位相の変化速度ωから各観測点で生じたドプラシフト量を算出し、ドプラシフト量から、血流の速度値データＶ１を算出する。
血流演算部１０５３は、血流の速度値データＶ１を超音波の送信方向（被検体の深さ方向）に連なった信号の列とし、適応閾値処理部１０５５に出力する。なお、血流演算部１０５３は、血流の速度の分散値Ｔと、ドプラシフト量のパワースペクトルを基に血流のパワー値データＰ１をさらに算出するとしてもよい。血流のパワー値データＰ１は、（５）式により算出される。
血流演算部１０５３は、これらの血流のパワー値データＰ１を、適応閾値処理部１０５５に出力する。血流演算部１０５３は、血流の速度の分散値Ｔをさらに算出して適応閾値処理部１０５５に出力してもよい。
（４）組織速度検出部１０５４
組織速度検出部１０５４は、直交検波部１０５１から出力されＭＴＩフィルタ処理される前の複素ドプラ信号Ｚ１を入力として、各観測点に対応する被検体の速度値データＶｔ（組織速度値データ）を算出する回路である。これにより、プローブに対する被検体組織の動きを検出する。組織速度検出部１０５４における、速度値データＶｔの方法は、上述した血流演算部１０５３における速度値データＶ１の算出方法と同じである。複素ドプラ信号Ｚ１には、組織と血流の情報が含まれる。しかしながら、組織は血流よりも約６０ｄＢ程度信号の強度が大きいために、複素ドプラ信号Ｚ１に基づいて各超音波信号の位相差を算出すると組織の情報（クラッタ）が支配的となる。そのため、組織速度検出部１０５４において、ＭＴＩフィルタ処理される前の複素ドプラ信号Ｚ１から速度値を算出することで、組織の速度値データＶｔと等価な情報が得られる。なお、より正確を帰するために、組織速度検出部１０５４において、複素ドプラ信号Ｚ１にローパスフィルタ等を用いて組織情報のみを取り出してから組織の速度値データＶｔを算出してもよい。
また、組織速度検出部１０５４は、直交検波部１０５１から出力されフィルタ処理される前の複素ドプラ信号Ｚ１を入力として、（５）式により各観測点に対応する被検体の組織のパワー値データＰｔを算出してもよい。この場合、算出した組織パワー値データＰｔを考慮して組織速度値データＶｔを算出することができる。
（５）適応閾値処理部１０５５
適応閾値処理部１０５５は、血流の速度値データＶ１、血流のパワー値データＰ１、及び組織の速度値データＶｔを入力として、観測点の座標ごとに、血流の速度値データＶ１と組織の速度値データＶｔとに基づき血流の速度値データＶ２（第２の速度値データ）を算出し、血流の速度値データＶ２における速度値の絶対値が速度閾値Ｖｔｈ以下であるデータに補正を施して血流の速度値データＶ３（第３の速度値データ）を算出する回路である。さらに、適応閾値処理部１０５５は、血流のパワー値データＰ１におけるパワー値がパワー値閾値Ｐｔｈ以下であるデータを除去して血流のパワー値データＰ２（第２のパワー値データ）を算出する構成としてもよい。
図４は、適応閾値処理部１０５５の機能ブロック図である。図４に示すように、適応閾値処理部１０５５は、補正部１０５５１、減算部１０５５２、閾値処理部１０５５３及び和算部１０５５４を有する。血流の速度値、組織の速度値、血流のパワー値のデータは、関心領域ＲＯＩ内の観測点の座標（Ｘ，Ｙ）ごとデータ集合であるので、ここでは、データを表す文字に（Ｘ，Ｙ）を付して説明する。
補正部１０５５１は、フィルタ処理部１０５２から出力される組織の速度値データＶｔ（Ｘ，Ｙ）を入力として、組織の速度値データＶｔ（Ｘ，Ｙ）に基づく値を算出する。例えば、組織の速度値データＶｔ（Ｘ，Ｙ）に補正を施す構成としてもよい。この場合、補正部１０５５１での補正は、例えば、組織の速度値データＶｔ（Ｘ，Ｙ）に補正係数α（０＜α＜１）を乗算する構成としてもよい。補正方法は、乗算に限定されず、他の補正処理を施してもよい。
減算部１０５５２は、血流の速度値データＶ１（Ｘ，Ｙ）から組織の速度値データＶｔ（Ｘ，Ｙ）に補正係数αを乗算した値Ｖ´ｔ（Ｘ，Ｙ）をそれぞれ減算して血流の速度値データＶ２（Ｘ，Ｙ）を算出する。図５は、減算部１０５５２の動作説明図である。上述のとおり、血流の速度値データＶ１（Ｘ，Ｙ）は、関心領域ＲＯＩ内の観測点の座標（Ｘ，Ｙ）ことの速度値データＶ１のデータ集合であり、血流のパワー値データＰ１（Ｘ，Ｙ）は、関心領域ＲＯＩ内の観測点の座標（Ｘ，Ｙ）ごとのパワー値データＰ１のデータ集合であり、組織の速度値データＶｔ（Ｘ，Ｙ）は、関心領域ＲＯＩ内の観測点の座標（Ｘ，Ｙ）ごとの血流の速度値データＶｔのデータ集合である。図５〜７、１１、１２においては、説明のために便宜上、速度値データＶ１（Ｘ，Ｙ）とパワー値データＰ１（Ｘ，Ｙ）とを観測点の座標（Ｘ，Ｙ）ごとに対応付、横軸を速度値、縦軸をパワー値としたマップ（Ｖ１，Ｐ１）として図示している。血流の速度値データＶ２についても同様である。
減算部１０５５２は、血流の速度値データＶ１（Ｘ，Ｙ）から組織の速度値データＶｔ（Ｘ，Ｙ）に補正係数αが乗算された値Ｖ´ｔ（Ｘ，Ｙ）をそれぞれ減算して血流の速度値データＶ２（Ｘ，Ｙ）を算出する。図５に示すように、横軸を速度値、縦軸をパワー値としてデータの分布状態を比較すると、減算処理後のマップ（Ｖ２，Ｐ１）の方が減算処理前のマップ（Ｖ１，Ｐ１）よりも、データが横軸方向の原点（速度０を示す）付近に多く分布している状態が見て取れる。これは、速度値データＶｔ（Ｘ，Ｙ）の補正値Ｖ´ｔ（Ｘ，Ｙ）の減算に伴い、速度値データＶ２（Ｘ，Ｙ）のマップ（Ｖ２，Ｐ１）では、血流の速度値データＶ１（Ｘ，Ｙ）のマップ（Ｖ１，Ｐ１）よりも、補正値Ｖ´ｔ（Ｘ，Ｙ）相当分だけ速度値データＶ２（Ｘ，Ｙ）のマップ（Ｖ２，Ｐ１）が横軸方向の原点に寄ったことに基づく。
図６は、適応閾値処理部１０５５における減算部１０５５２の動作説明図である。図６において、左上図において左方の○は本来の血流速度を表し，右方の○は本来のクラッタ速度を表す。また、●は、組織の動き/プローブの動きの影響を受けた血流の速度を表し，斜線を施した丸は組織の動き/プローブの動きの影響を受けたクラッタ速度を表す。
図６に示すように、血流の速度値データＶ１（Ｘ，Ｙ）には、本来の血流の速度に対し、フィルタ処理部１０５２にて除去されなかったクラッタ成分が重畳されている。減算部１０５５２では、組織速度検出部１０５４にて検出した組織の速度値データＶｔ（Ｘ，Ｙ）からクラッタの存在する座標、及びクラッタの座標ごとの相対的な大きさを特定する。さらに、補正係数αを乗算することにより、値Ｖ´ｔ（Ｘ，Ｙ）をクラッタの大きさの絶対的に近づけて、速度値データＶ１（Ｘ，Ｙ）から減算する。これより、速度値データＶ２（Ｘ，Ｙ）を、組織の動きやプローブ１０１の動きの影響を除去した正確な生体内の移動体の速度として計算できる。すなわち、図６右上図に示すように、組織の動き/プローブの動きの影響を受けた血流速度（左方の○），及び組織の動き/プローブの動きの影響を受けたクラッタ速度（右方の○）は、それぞれ、本来の血流の速度（●）、及び本来のクラッタ速度（斜線を施した丸）として計算される。
閾値処理部１０５５３は、速度閾値処理部１０５５３Ｖとパワー閾値処理部１０５５３Ｐとからなる。速度閾値処理部１０５５３Ｖは、速度値データＶ２（Ｘ，Ｙ）から速度値の絶対値が速度閾値Ｖｔｈ以下であるデータを除去して速度値データＶ３（Ｘ，Ｙ）を算出する。これにより、ドプラ信号に基づき組織の速度を検出してドプラ信号から組織の動きに起因するクラッタ成分を適応的に除去することができる。
パワー閾値処理部１０５５３Ｐは、血流のパワー値データＰ１（Ｘ，Ｙ）におけるパワー値がパワー値閾値Ｐｔｈ以下であるデータを除去して血流のパワー値データＰ２（Ｘ，Ｙ）を算出してもよい（第２のパワー値データ）。これにより、例えば、信号強度が小さい第１のパワー値データを検出してノイズによるクラッタ成分を適応的に除去することができ、
あるいは、血流のパワー値データＰ１（Ｘ，Ｙ）をそのまま血流のパワー値データＰ２（Ｘ，Ｙ）として出力してもよい。
図７は、適応閾値処理部１０５５における閾値処理部１０５５３の動作説明図である。図７においても、説明のために便宜上、速度値データＶ２（Ｘ，Ｙ）とパワー値データＰ１（Ｘ，Ｙ）とを横軸を速度値、縦軸をパワー値としたマップ（Ｖ２，Ｐ１）として図示している。血流の速度値データＶ３、パワー値データＰ２についても同様である。
速度閾値処理部１０５５３Ｖでの閾値処理は、例えば、速度値データＶ２（Ｘ，Ｙ）を入力として、当該データに、速度値において絶対値が速度閾値Ｖｔｈ以下である範囲での補正係数ｋを０、それ以外の範囲での補正係数ｋを１としたＬＵＴ（Look up Table）から選択した補正係数ｋを乗算することにより、速度値データＶ３（Ｘ，Ｙ）を算出する処理である。パワー閾値処理部１０５５３Ｐでの閾値処理は、例えば、パワーデータＰ１（Ｘ，Ｙ）を入力として、当該データに、パワー値においてパワー値閾値Ｐｔｈ以下の範囲での補正係数ｋを０、それ以外の範囲での補正係数ｋを１としたＬＵＴから選択した補正係数ｋを乗算することにより、パワー値データＰ２（Ｘ，Ｙ）を算出する処理である。
図７に示すように、閾値処理により、速度値データＶ３（Ｘ，Ｙ）のマップ（Ｖ３，Ｐ２）では、速度値データＶ３（Ｘ，Ｙ）のマップ（Ｖ２，Ｐ１）の分布において、横軸方向の原点を中心とした一定範囲においてデータが除去されていることがわかる。上述のとおり、減算部１０５５２において、組織の速度値データＶｔ（Ｘ，Ｙ）に補正係数αを乗算した値Ｖ´ｔ（Ｘ，Ｙ）して速度値データＶ１（Ｘ，Ｙ）から減算したことより、フィルタ処理部１０５２にて除去されず重畳されていたクラッタ成分を取り除き、速度値データＶ２（Ｘ，Ｙ）を本来の血流の速度に近付ける処理を行っている。そのため、閾値処理部１０５５３において、組織速度値とパワー値に応じて本来の血流の速度の大きさと分布に適応したクラッタ成分の除去を行うことができる。
なお、適応閾値処理部１０５５は、血流のパワー値データＰ１から組織の速度値データＶｔを直接減算して血流の速度値データＶ２を算出する構成としてもよい。
また、適応閾値処理部１０５５は、血流のパワー値データＰ１におけるパワー値がパワー値閾値Ｐｔｈ以下であるデータと、同一観測点の座標に対応する血流の速度値データＶ２の速度値データにおける速度値を０に変更して血流の速度値データＶ３を算出する構成としてもよい。
和算部１０５５４は、観測点の座標ごとに速度値データＶ３（Ｘ，Ｙ）に組織の速度値データＶｔ（Ｘ，Ｙ）を和算して速度値データＶ４（Ｘ，Ｙ）を算出する（第４の速度値データ）。これにより、減算部１０５５２により、血流の速度値データＶ１（Ｘ，Ｙ）から減算した組織の速度値データＶｔ（Ｘ，Ｙ）を、適応閾値処理にてクラッタ成分を除去した後に、組織の速度値データＶｔ（Ｘ，Ｙ）を和算して、組織の速度に基づく信号について元の状態に戻すことができる。
４．断層画像処理部１０６
断層画像処理部１０６は、受信ビームフォーマ部１０４が生成した１回の送信イベントに係る音響線信号に対し、包絡線検波、対数圧縮を行い、１フレーム分のＢモード画像データを生成する。生成されたＢモード画像データは、画像生成部１０７とデータ格納部１０９に出力される。
５．画像生成部１０７
画像生成部１０７は、断層画像処理部１０６が生成したＢモード断層画像に、ＣＦＭ処理部１０５が生成したＣＦＭ信号（速度値データＶ４（Ｘ，Ｙ））を色調変換して重畳することでカラードプラ画像を生成するための回路である。または、画像生成部１０７は、断層画像処理部１０６が生成したＢモード断層画像に、ＣＦＭ処理部１０５が生成したＣＦＭ信号（パワー値データＰ２（Ｘ，Ｙ））を色調変換して重畳することでパワードプラ画像を生成してもよい。
カラードプラ画像を生成する場合は、以下の処理を行う。画像生成部１０７は、まず、ＣＦＭ信号（速度値データＶ４（Ｘ，Ｙ））の座標系を直交座標系に変換する。次に、各観測点の平均速度Ｖを色情報に変換してカラーフロー情報を生成する。このとき、例えば、（１）プローブに向かう向きは赤色、プローブから遠ざかる向きは青色、（２）速度の絶対値が大きいほど彩度が高く、絶対値が小さいほど彩度が低い、のように変換を行う。より具体的には、プローブに向かう速度成分については速度の絶対値を赤色の輝度値に変換し、プローブから遠ざかる速度成分については速度の絶対値を青色の輝度値に変換する。なお、画像生成部１０７は、ＣＦＭ処理部１０５から速度分散を示す信号Ｔをさらに受信し、分散の値を緑の輝度値に変換してもよい。このようにすることで、乱流の発生位置を示すことができる。最後に、画像生成部１０７は、断層画像処理部１０６が生成したＢモード断層画像に、上述したカラーフロー情報を重畳することで、カラードプラ画像を生成する。カラードプラ画像は、表示部１０８に表示される。
一方、パワードプラ画像を生成する場合は、以下の処理を行う。画像生成部１０７は、まず、ＣＦＭ信号（パワー値データＰ２（Ｘ，Ｙ））の座標系を直交座標系に変換する。次に、各観測点のパワーＰを色情報に変換してパワードプラ情報を生成する。このとき、例えば、位相差信号の強度が大きいほど輝度が高く、小さいほど輝度が低い、のように変換を行う。より具体的には、血流のパワーが所定の値以上である点は鮮やかな黄色、パワーが所定の値未満である点は暗いオレンジ色、パワーがゼロとみなせる点は無色（透明）で示す。最後に、画像生成部１０７は、断層画像処理部１０６が生成したＢモード断層画像に、上述したカラーフロー情報を重畳することで、パワードプラ画像を生成する。パワードプラ画像は、表示部１０８に表示される。
＜動作＞
以上の構成からなる超音波診断装置１００における動作について説明する。
図８は、超音波診断装置１００の動作を示すフローチャートである。動作の説明においては、観測点の座標Ｘ、Ｙを、それぞれインデックスｉ，ｊに置き換えて説明する。
まず、ステップＳ１０において、関心領域（ＲＯＩ）の設定を行う。関心領域を設定する方法は、例えば、表示部１０８に事前に取得したＢモード断層画像を表示し、タッチパネル、マウス、トラックボールなどの入力部（図示しない）を通して検査者に関心領域を指定させる。なお、関心領域の設定方法はこの場合に限られず、例えば、Ｂモード断層画像の全域を関心領域としてもよいし、あるいは、Ｂモード断層画像の中央部分を含む一定範囲を関心領域としてもよい。
次に、受信ビームフォーマ部１０４が関心領域を含む被検体内の領域に対して超音波の送受信を行い、反射超音波に基づく受信信号列を生成する（ステップＳ２０）。具体的には、１フレーム分の受信信号列を生成するために必要な、１回以上の送信イベントと、反射超音波に基づきＲＦ信号を生成し、受信処理により複数のＲＦ信号を時系列に並べ受信信号列を生成する。
次に、Ｂモード断層画像を生成する（ステップＳ３０）。具体的には、ステップＳ２０で取得した受信信号列に対して受信ビームフォーマ部１０４が整相加算処理を行って音響線信号を生成し、断層画像処理部１０６は音響線信号に対して包絡線検波、対数圧縮を行い、Ｂモード断層画像を生成する。生成されたＢモード断層画像は、画像生成部１０７とデータ格納部１０９に出力される。
次に、関心領域に対して超音波の送受信を複数回行い、超音波送信を行うごとに反射超音波に基づく受信信号列を生成する処理を行う（ステップＳ４０）。具体的には、少なくとも１回の送信イベントセットを行い、送信イベントセットに含まれる送信イベントごとに、反射超音波に基づきＲＦ信号を生成し、受信処理により受信信号列を生成する。
次に、受信ビームフォーマ部１０４が取得した受信信号列に対して整相加算処理を行って音響線信号を生成する（ステップＳ５０）。
次に、直交検波部１０５１は、ＲＦ信号を直交検波し、複素ドプラ信号Ｚ１を生成する（ステップＳ６０）。これにより、関心領域内の各観測点に対応するアンサンブルが取得される。
次に、フィルタ処理部１０５２が複素ドプラ信号Ｚ１に対し、ＭＴＩフィルタ処理を行い、所定のカットオフ周波数Δｆｃより低い周波数の信号を除去することにより、クラッタ成分を低減し血流成分を通過させた複素ドプラ信号Ｚ２を生成する（ステップＳ７０）。
次に、組織速度検出部１０５４は、複素ドプラ信号Ｚ１を入力し、各観測点に対応する複素ドプラ信号Ｚ１に対し血流計算を行い、血流の速度値データＶ１を算出する（ステップＳ８０）。血流計算としては、アンサンブル中の各抽出複素ドプラ信号をＩ成分Ｉ’とＱ成分Ｑ’との組み合わせにした後、各観測点について、Ｉ成分Ｉ’とＱ成分Ｑ’との組み合わせが示す位相がアンサンブル内でどのように変化したかを検出する。
具体的には、ｎ回目とｎ＋１回目の送信イベントにより得られた複素ドプラ信号Ｚｎ、Ｚｎ＋１の位相変化Δθ、位相の変化速度ωから各観測点で生じたドプラシフト量を、複素ドプラ信号Ｚｎの共役複素数Ｚｎ＊とＺｎ＋１との自己相関演算により算出し、ドプラシフト量から、血流の速度値データＶ１（ｉ，ｊ）を算出する。また、各送信イベントから得られた複素ドプラ信号Ｚに基づきパワー値データＰ１（ｉ，ｊ）を算出する。
次に、血流演算部１０５３は、複素ドプラ信号Ｚ２を入力し、各観測点に対応する複素ドプラ信号Ｚ２に対し組織速度の計算を行い、組織速度値データＶｔを算出する（ステップＳ９０）。組織速度の計算としては、ステップＳ９０における処理と同じである。すなわち、ｎ回数とｎ＋１回目の送信イベントにより得られた複素ドプラ信号Ｚｎ、Ｚｎ＋１の位相変化Δθ、位相の変化速度ωから各観測点で生じたドプラシフト量を、複素ドプラ信号Ｚｎの共役複素数Ｚｎ＊とＺｎ＋１との自己相関演算により算出し、ドプラシフト量から、組織速度値データＶｔ（ｉ，ｊ）を算出する。また、各送信イベントから得られた複素ドプラ信号Ｚに基づき組織パワー値データＰｔ（ｉ，ｊ）を算出してもよい。算出した組織パワー値データＰｔ（ｉ，ｊ）を考慮して組織速度値データＶｔ（ｉ，ｊ）を算出することができる。例えば、組織パワー値データＰｔ（ｉ，ｊ）が所定の閾値以下の部分は、頚動脈等大きな血管の可能性が高く、組織速度値データＶｔ（ｉ，ｊ）の値を０にする処理を行てもよい。その理由は、頚動脈のような大きな血流から組織速度を減算すると血流内に抜けが発生する可能性があるからである。
次に、適応閾値処理部１０５５で、血流の速度値データＶ１（ｉ，ｊ）、血流のパワー値データＰ１（ｉ，ｊ）、及び組織の速度値データＶｔ（ｉ，ｊ）を入力として、適応閾値処理を行い、血流の速度値データＶ４（ｉ，ｊ）、血流のパワー値データＰ２（ｉ，ｊ）を算出する（ステップＳ１００）。具体的には、観測点の座標ごとに、血流の速度値データＶ１（ｉ，ｊ）と組織の速度値データＶｔ（ｉ，ｊ）とに基づき血流の速度値データＶ２（ｉ，ｊ）を算出し、血流の速度値データＶ２（ｉ，ｊ）における速度値の絶対値が速度閾値Ｖｔｈ以下であるデータに補正を施して血流の速度値データＶ３を算出する。さらに、血流のパワー値データＰ１（ｉ，ｊ）におけるパワー値がパワー値閾値Ｐｔｈ以下であるノイズと推定されるデータを除去して血流のパワー値データＰ２（ｉ，ｊ）を算出する構成としてもよい。
図９は、ステップＳ１００における適応閾値処理を示すフローチャートである。観測点の座標Ｘ、Ｙを示すインデックスｉ，ｊを初期化し（ステップＳ１１０、１１１）した後、補正部１０５５１で、フィルタ処理部１０５２から出力される組織の速度値データＶｔ（ｉ，ｊ）に補正係数α（０＜α＜１）を乗算する（ステップＳ１２０）。
次に、減算部１０５５２で、血流の速度値データＶ１（ｉ，ｊ）から組織の速度値データＶｔ（ｉ，ｊ）に補正係数αを乗算した値Ｖ´ｔ（ｉ，ｊ）を減算して血流の速度値データＶ２（ｉ，ｊ）を算出する（ステップＳ１２１）。そして、速度値データＶ２（ｉ，ｊ）が０を超えているか否かを判定し（ステップＳ１２１）、超えていない場合には、Ｖ２（ｉ，ｊ）＝０としてステップＳ１３０に進み、超えている場合には、そのままステップＳ１３０に進む。
次に、ステップＳ１３０では、閾値処理部１０５５３で、血流の速度値データＶ２（ｉ，ｊ）、パワー値データＰ１（ｉ，ｊ）に対応したＬＵＴの補正係数ｋを乗算する。具体的には、速度閾値処理部１０５５３Ｖでは、速度値の絶対値が速度閾値Ｖｔｈ以下である範囲での補正係数ｋを０、それ以外の範囲での補正係数ｋを１としたＬＵＴから補正係数ｋを選択して、速度値データＶ２（ｉ，ｊ）に乗算することにより速度値データＶ３（ｉ，ｊ）を算出する。パワー閾値処理部１０５５３Ｐでは、パワー値閾値Ｐｔｈ以下の範囲での補正係数ｋを０、それ以外での補正係数ｋを１としたＬＵＴから補正係数ｋを選択して、パワー値データＰ１（ｉ，ｊ）に乗算することによりパワー値データＰ３（ｉ，ｊ）を算出する。
次に、ステップＳ１４０では、速度値データＶ２（ｉ，ｊ）に組織の速度値データＶｔ（ｉ，ｊ）の絶対値を加算して速度値データＶ４（ｉ，ｊ）を算出する。これにより、ステップＳ１２１において、血流の速度値データＶ１（ｉ，ｊ）から減算した組織の速度値データＶｔ（ｉ，ｊ）を適応閾値処理にてクラッタ成分を除去した後に、ステップＳ１４０において組織の速度値データＶｔ（ｉ，ｊ）を和算することになり、組織の速度に基づく信号について元の状態に戻すことができる。次に、ｊが深さ最大値を超えているか否かを判定し（ステップＳ１５０）、超えていない場合には、ｊをインクメントして（ステップＳ１５１）ステップＳ１２１に戻り、超えている場合には、ステップＳ１５２にてｉが方位方向の最大値を超えているか否かを判定し（ステップＳ１５２）する。そして、超えていない場合には、ｉをインクメントして（ステップＳ１５３）ステップＳ１１１に戻り、超えている場合には処理を終了する。
次に、図８に戻り、ステップＳ２００において、画像生成部１０７で、ＣＦＭ処理部１０５が生成した血流の速度値データＶ４（ｉ，ｊ）を色調変換することでカラードプラ画像データを生成する。ＣＦＭ処理部１０５が生成した血流のパワー値データＰ２（ｉ，ｊ）を色調変換することでパワードプラ画像データを生成してもよい（ステップＳ２００）。色調変換は、入力信号に含まれる平均速度について、向きを色彩に変換し、大きさを輝度に変換する。
最後に、ドプラ画像を表示する（ステップＳ３００）。具体的には、画像生成部１０７は、ステップＳ２００で生成したカラードプラ画像又はパワードプラ画像を、ステップＳ３０で生成されたＢモード断層画像に重畳し、表示部１０８に表示させる。
＜効 果＞
以下、超音波信号処理装置１５０における、クラッタ除去の効果について説明する。
１．実施例、比較例について
発明者は、超音波信号処理装置１５０における、クラッタ除去効果について評価を行った。実施例は、図１に示した超音波信号処理装置１５０において、図２に示したＣＦＭ処理部１０５の構成を用いた仕様である。
図１０（ａ）は、比較例に係るＣＦＭ処理部１０５Ｘの機能ブロック図である。比較例は、図１に示した超音波信号処理装置１５０において、図１０に示したＣＦＭ処理部１０５Ｘの構成を用いた仕様とした。ＣＦＭ処理部１０５Ｘは、ＣＦＭ処理部１０５から組織速度検出部１０５４を除き、適応閾値処理部１０５５を閾値処理部１０５５Ｘに替えた構成である。図１０（ｂ）は、閾値処理部１０５５Ｘの機能ブロック図である。閾値処理部１０５５Ｘは、適応閾値処理部１０５５から閾値処理部１０５５３以外の構成を除いたものである。閾値処理部１０５５Ｘでは、速度閾値処理部１０５５３Ｖは、フィルタ処理部１０５２から出力される速度値データＶ１（Ｘ，Ｙ）を入力として、速度値データＶ１（Ｘ，Ｙ）から速度値の絶対値が速度閾値Ｖｔｈ以下であるデータを除去して速度値データＶ３（Ｘ，Ｙ）を算出する。パワー閾値処理部１０５５３Ｐは、適応閾値処理部１０５５と同様に、血流のパワー値データＰ１（Ｘ，Ｙ）におけるパワー値がパワー値閾値Ｐｔｈ以下であるデータを除去して血流のパワー値データＰ２（Ｘ，Ｙ）を算出する。図１１は、閾値処理部１０５５Ｘの動作説明図である。速度閾値処理部１０５５３Ｖでの閾値処理は、入力信号をフィルタ処理部１０５２から出力される速度値データＶ１（Ｘ，Ｙ）とした点を除いて図７に示したそれぞれの処理と同じである。また、パワー閾値処理部１０５５３Ｐでの閾値処理は、図７に示した処理と同じである。
２．評価結果
先ず、実施例及び比較例により得られる速度値データ、パワー値データの分布を比較する。
図１２は、関心領域内の観測点の座標ごとの速度データ、パワーデータの分布を示す速度・パワー分布図であり、（ａ）は実施例に係る適応閾値処理部１０５５による処理による場合、（ｂ）は比較例に係る閾値処理部１０５５Ｘによる処理による場合である。図１２によると、閾値処理により、横軸方向の原点を中心とした一定範囲においてデータが除去されており、このデータ除去範囲の左右両側のデータの分布密度が、実施例に係る（ａ）（Ａ１）では、比較例に係る（ｂ）（Ｂ１）よりも減少していることがわかる。この結果について考察すると、実施例では、速度値データＶｔ（Ｘ，Ｙ）の補正値Ｖ´ｔ（Ｘ，Ｙ）の減算に伴い、閾値処理の入力段階において、実施例に係る速度・パワー分布図では、比較例に係る速度・パワー分布図よりも、補正値Ｖ´ｔ（Ｘ，Ｙ）相当分だけデータの分布が横軸方向の原点に寄ったことにより、データ除去範囲により多くのデータが分布する状態になっている。そして、この状態から、さらに、閾値処理を行うことにより、実施例では、データ除去範囲内のより多くのデータが除去されることに基づくものと考えられる。
次に、実施例及び比較例による表示画像を比較する。図１３は、手指関節側断面のカラードプラ画像であり、図１４は、手指関節の側断面のパワードプラ画像であり、それぞれ（ａ）は実施例に係る適応閾値処理部１０５５による処理による場合、（ｂ）は比較例に係る閾値処理部１０５５Ｘによる処理による場合である。比較例に係る（ｂ）において見られるクラッタによる輝点Ｂ２からＢ４が、実施例に係る（ａ）（Ａ２からＡ４）では減少していることがわかる。
＜まとめ＞
以上のとおり、本実施の形態に係る超音波信号処理装置は、検出波のそれぞれに対応する受信信号列を直交検波して第１の複素ドプラ信号列を生成する直交検波部と、第１の複素ドプラ信号列から、関心領域内の観測点の座標ごとの速度値を算出して組織速度値データを生成する組織速度検出部と、第１の複素ドプラ信号列にクラッタ除去フィルタ処理を施して第２の複素ドプラ信号列を生成するフィルタ処理部と、第２の複素ドプラ信号列から、観測点の座標ごとの速度値を算出して第１の速度値データを生成する血流演算部と、観測点の座標ごとに、第１の速度値データと組織速度値データとに基づき第２の速度値データを生成し、第２の速度値データにおける速度値の絶対値が速度閾値以下であるデータに補正を施して第３の速度値データを生成する適応閾値処理部とを備えたことを特徴とする。
係る構成により、ドプラ信号に基づき組織の速度を検出してドプラ信号から組織の動きに起因するクラッタ成分を適応的に除去することができる。これにより、クラッタ成分を確実に取り除きつつ、血流成分を高精度に抽出することが可能となる。その結果、血流成分を高精度に抽出してドプラ画像の品質を向上することができる。
また、従来の、Ｂモード断層画像から検出した動き補正を対応するドプラ画像に施す方法では、異なる送受信に係るエコー信号に基づくＢモード断層画像からドプラ画像に対する補正量が算出されため、プローブに対する組織の動き速度が大きい場合には、除去されるクラッタ成分の大きさに過不足が生じ、クラッタが十分に除去されないという課題があった。
しかしながら、本実施の形態に係る超音波信号処理方法では、補正対象であるドプラ信号と同一の送受信シーケンス信号に依拠する信号からクラッタ成分を検出して、ドプラ信号に対しクラッタ成分が存在する範囲に対し、クラッタ成分の大きさに応じて適応的に補正を施すことができるので、補正値決定の根拠信号と補正対象信号の取得に係る送受信シーケンスが異なる従来のクラッタ除去方法に比べてドプラ画像の品質向上を図ることができる。
≪変形例≫
実施の形態１では、適応閾値処理部１０５５におけるステップＳ１００の処理において、ステップＳ１３０では、閾値処理部１０５５３で、血流の速度値データＶ２（ｉ，ｊ）、パワー値データＰ度知２（ｉ，ｊ）に対応したＬＵＴの補正係数ｋを乗算して速度値データＶ３（ｉ，ｊ）を算出し、その後、ステップＳ１４０において、速度値データＶ３（ｉ，ｊ）に組織の速度値データＶｔ（ｉ，ｊ）の絶対値を加算する構成としている。また、速度値の絶対値が速度閾値Ｖｔｈ以下である範囲での補正係数ｋを０、それ以外の範囲での補正係数ｋを１としたＬＵＴから補正係数ｋを選択して、速度値データＶ２（ｉ，ｊ）に乗算することにより速度値データＶ３（ｉ，ｊ）を算出する構成としている。しかしながら、ＬＵＴの補正係数ｋを、組織の速度値データＶｔ（ｉ，ｊ）応じて適応的に変化させる、以下のような手法であってもよい。
＜動作＞
以下、変形例に係る適応閾値処理部１０５５における処理を、図１５を用いて説明する。図１５は、変形例に係る適応閾値処理部１０５５における処理を示すフローチャートである。なお、図９と同じ動作については同じステップ番号を付し、説明を省略する。
ステップＳ１３１Ａでは、閾値処理部１０５５３で、血流の速度値データＶ２（ｉ，ｊ）と血流のパワー値データＰ１（ｉ，ｊ）に対応したＬＵＴの補正係数ｋｍを抽出する。補正係数ｋｍは、例えば、０＜ｋｍ＜１の範囲で、血流の速度値データＶ２（ｉ，ｊ）とパワー値データＰ１（ｉ，ｊ）に応じて適応的に観測的の座標ｉ，ｊごとに変化させた構成とする。これにより、組織の速度値データＶｔ（ｉ，ｊ）と組織パワー値データＰｔ（ｉ，ｊ）の分布が反映された補正係数ｋｍを観測的の座標ｉ，ｊごとに設定することができる。
次に、ステップＳ１３２Ａでは、閾値処理部１０５５３で、観測的の座標ｉ，ｊごとに補正係数ｋｍを、血流の速度値データＶ２（ｉ，ｊ）及びパワー値データＰ１（ｉ，ｊ）にそれぞれ乗算して、血流の速度値データＶ３（ｉ，ｊ）及びパワー値データＰ２（ｉ，ｊ）を生成する。
次に、図８において、ステップＳ２００において、画像生成部１０７で、ＣＦＭ処理部１０５が生成した血流の速度値データＶ３（ｉ，ｊ）を色調変換することでカラードプラ画像データを生成する。ＣＦＭ処理部１０５が生成した血流のパワー値データＰ２（ｉ，ｊ）を色調変換することでパワードプラ画像データを生成してもよい（ステップＳ２００）。
＜まとめ＞
以上のとおり、変形例に係る適応閾値処理部１０５５Ａを用いた超音波信号処理装置では、適応閾値処理部１０５５Ａは、血流の速度値データＶ２（Ｘ，Ｙ）の速度値の絶対値が速度閾値Ｖｔｈ以下であるデータに適用する係数ｋｍを算出し、当該係数を速度値データＶ２（Ｘ，Ｙ）に乗算して速度値データＶ３（Ｘ，Ｙ）を生成する構成を採る。さらに、血流のパワー値データＰ１（Ｘ，Ｙ）のパワー値の絶対値がパワー値の閾値Ｐｔｈ以下であるデータに適用する係数ｋｍを算出し、当該係数をパワー値データＰ１（Ｘ，Ｙ）に乗算してパワー値データＰ２（Ｘ，Ｙ）を生成する構成としてもよい。
また、血流演算部は、さらに、第２の複素ドプラ信号列から、観測点の座標ごとのパワー値を算出して第１のパワー値データＰ１（Ｘ，Ｙ）とを生成し、適応閾値処理部１０５５Ａは、第２の速度値データＶ２（Ｘ，Ｙ）の速度値の絶対値が速度閾値Ｖｔｈ以下であるデータに適用する係数ｋｍを算出し、当該係数ｋｍを第１のパワー値データＰ１（Ｘ，Ｙ）に乗算して第２のパワー値データＰ２（Ｘ，Ｙ）を生成し、画像生成部１０７は、さらに、第２のパワー値データＰ２（Ｘ，Ｙ）に基づきパワードプラ画像データを生成する構成としてもよい。
係る構成により、速度値データＶ３（ｉ，ｊ）に組織の速度値データＶｔ（ｉ，ｊ）の絶対値を加算する処理を省くことができる。そのため、実施の形態による効果に加え、演算量を削減し処理負担を軽減することができ、処理の高速化を図ることができる。
≪実施の形態に係るその他の変形例≫
（１）実施の形態および変形例では、直交検波によって得られた複素ドプラ信号または複素音響線信号について、Ｉ成分を実部、Ｑ成分を虚部とした複素数として、ＭＴＩフィルタを実施した。しかしながら、例えば、Ｉ成分とＱ成分をそれぞれ独立にＭＴＩフィルタを実施する、としてもよい。この場合、例えば、ＣＭＦ処理部は、フィルタ処理部１０５２に替えて、複素化部と虚部実部分離部とを備えないフィルタ処理部１０５２を２つ備え、Ｉ成分について一方のフィルタ処理部で実数成分に基づいてフィルタを作成して実数成分に対してフィルタを適用、Ｑ成分について他方のフィルタ処理部で実数成分に基づいてフィルタを作成して実数成分に対してフィルタを適用することで、ＭＴＩフィルタを実施することができる。なお、この場合において、２つのフィルタ処理部は、同一の領域をフィルタ元領域としてよい。
（２）実施の形態および変形例では、ＣＦＭ処理部１０５は、受信信号に基づいてＣＦＭ信号を生成するとした。しかしながら、例えば、ＣＦＭ処理部は、整相加算後の音響線信号に基づいてＣＦＭ信号を生成するとしてもよい。この場合、受信ビームフォーマ部は、アンサンブルの生成時に送信イベントごとに整相加算を行って音響線信号を生成し、ＣＦＭ処理部は、音響線信号を直交検波して複素音響線信号を生成し、複素音響線信号にＭＴＩフィルタ処理を行ってから速度解析を行う。
また、実施の形態１では、Ｂモード画像の生成のために用いるＲＦ信号をＣＦＭ信号生成のために用いるＲＦ信号とは別途取得していたが、Ｂモード画像の生成のために用いるＲＦ信号をそのまま１番目のアンサンブルとして用いてもよい。また、整相加算後の音響線信号に基づいてＣＦＭ信号を生成する場合、Ｂモード画像の生成のための音響線信号を、そのまま１番目のアンサンブルとして用いてもよい。
（３）適応閾値処理部は、さらに、第１のパワー値データＰ１（Ｘ，Ｙ）におけるパワー値がパワー値閾値Ｐｔｈ以下であるデータと、同一観測点の座標に対応する第２の速度値データＶ２における速度値を０に変更して第３の速度値データＶ３を生成する構成としてもよい。
係る構成により、例えば、信号強度が小さい第１のパワー値データＰ１を検出して第２の速度値データＶ２からノイズによるクラッタ成分を適応的に除去することができ、血流成分を高精度に抽出してドプラ画像の品質を向上することができる。
また、適応閾値処理部は、さらに、第１のパワー値データＰ１からパワー値がパワー値閾値Ｐｔｈ以下であるデータを除去して第２のパワー値データＰ２を生成し、画像生成部は、さらに、第２のパワー値データＰ２に基づきパワードプラ画像データを生成する構成としてもよい。
係る構成により、例えば、信号強度が小さい第１のパワー値データＰ１を検出してパワードプラ信号からノイズによるクラッタ成分を適応的に除去することができ、パワードプラ画像の品質を向上することができる。
また、適応閾値処理部は、第２の速度値データＶ２の速度値の絶対値が速度閾値Ｖｔｈ以下であるデータに適用する係数を算出し、当該係数を第２の速度値データＶ２に乗算して第３の速度値データＶ３を生成する構成としてもよい。
係る構成により、第３の速度値データＶ３に組織の速度値データＶｔの絶対値を加算する処理を省くことができる。そのため、ドプラ信号に基づき組織の速度Ｖｔを検出してドプラ信号からクラッタ成分を適応的に除去することに加えて、演算量を削減し処理負担を軽減することができる。
また、組織速度検出部は、さらに、観測点の座標ごとのパワー値を算出して組織パワー値データＰｔを算出し、適応閾値処理部は、さらに、組織パワー値データＰｔにおける組織パワー値が組織パワー値閾値以下であるデータと、同一観測点の座標に対応する第２の速度値データＶ２における速度値を０に変更して第３の速度値データＶ３を生成する構成としてもよい。
係る構成により、第３の速度値データＶ３に組織の速度値データＰｔの絶対値を加算する処理を省くことができる。そのため、ドプラ信号に基づき組織の速度Ｖｔ及びパワーＰｔを検出してパワードプラ信号からクラッタ成分を適応的に除去することができ、血流成分を高精度に抽出してパワードプラ画像の品質を向上することに加えて、演算量を削減し処理負担を軽減することができる。
（４）なお、本開示を上記実施の形態に基づいて説明してきたが、本開示は、上記の実施の形態に限定されず、以下のような場合も本発明に含まれる。
例えば、本発明は、マイクロプロセッサとメモリを備えたコンピュータシステムであって、上記メモリは、上記コンピュータプログラムを記憶しており、上記マイクロプロセッサは、上記コンピュータプログラムにしたがって動作するとしてもよい。例えば、本発明の超音波診断装置の診断方法のコンピュータプログラムを有しており、このプログラムに従って動作する（又は接続された各部位に動作を指示する）コンピュータシステムであってもよい。
また、上記超音波診断装置の全部、もしくは一部、またビームフォーミング部の全部又は一部を、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等の記録媒体、ハードディスクユニットなどから構成されるコンピュータシステムで構成した場合も本発明に含まれる。上記ＲＡＭ又はハードディスクユニットには、上記各装置と同様の動作を達成するコンピュータプログラムが記憶されている。上記マイクロプロセッサが、上記コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、各装置はその機能を達成する。
また、上記の各装置を構成する構成要素の一部又は全部は、１つのシステムＬＳＩ（Large Scale Integration（大規模集積回路））から構成されているとしてもよい。システムＬＳＩは、複数の構成部を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。これらは個別に１チップ化されてもよいし、一部又は全てを含むように１チップ化されてもよい。なお、ＬＳＩは、集積度の違いにより、ＩＣ、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。上記ＲＡＭには、上記各装置と同様の動作を達成するコンピュータプログラムが記憶されている。上記マイクロプロセッサが、上記コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。例えば、本発明のビームフォーミング方法がＬＳＩのプログラムとして格納されており、このＬＳＩがコンピュータ内に挿入され、所定のプログラム（ビームフォーミング方法）を実施する場合も本発明に含まれる。
なお、集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路または汎用プロセッサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）や、ＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサー（Reconfigurable Processor）を利用してもよい。
さらには、半導体技術の進歩または派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。
また、各実施の形態に係る、超音波診断装置の機能の一部又は全てを、ＣＰＵ等のプロセッサがプログラムを実行することにより実現してもよい。上記超音波診断装置のＭＴＩフィルタや、速度解析を実施させるプログラムが記録された非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体であってもよい。プログラムや信号を記録媒体に記録して移送することにより、プログラムを独立した他のコンピュータシステムにより実施するとしてもよい、また、上記プログラムは、インターネット等の伝送媒体を介して流通させることができるのは言うまでもない。
また、上記実施形態に係る超音波診断装置の各構成要素は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）やプロセッサなどのプログラマブルデバイスとソフトウェアにより実現される構成であってもよい。後者の構成は、いわゆるＧＰＧＰＵ（General-Purpose computing on Graphics Processing Unit）である。これらの構成要素は一個の回路部品とすることができるし、複数の回路部品の集合体にすることもできる。また、複数の構成要素を組合せて一個の回路部品とすることができるし、複数の回路部品の集合体にすることもできる。
上記実施形態に係る超音波診断装置では、記憶装置であるデータ格納部を超音波診断装置内に含む構成としたが、記憶装置はこれに限定されず、半導体メモリ、ハードディスクドライブ、光ディスクドライブ、磁気記憶装置、等が、超音波診断装置に外部から接続される構成であってもよい。
また、ブロック図における機能ブロックの分割は一例であり、複数の機能ブロックを一つの機能ブロックとして実現したり、一つの機能ブロックを複数に分割したり、一部の機能を他の機能ブロックに移してもよい。また、類似する機能を有する複数の機能ブロックの機能を単一のハードウェア又はソフトウェアが並列又は時分割に処理してもよい。
また、上記のステップが実行される順序は、本発明を具体的に説明するために例示するためのものであり、上記以外の順序であってもよい。また、上記ステップの一部が、他のステップと同時（並列）に実行されてもよい。
また、超音波診断装置には、プローブ及び表示部が外部から接続される構成としたが、これらは、超音波診断装置内に一体的に具備されている構成としてもよい。
また、上記実施の形態においては、プローブは、複数の圧電素子が一次元方向に配列されたプローブ構成を示した。しかしながら、プローブの構成は、これに限定されるものではなく、例えば、複数の圧電変換素子を二次元方向に配列した二次元配列振動子や、一次元方向に配列された複数の振動子を機械的に揺動させて三次元の断層画像を取得する揺動型プローブを用いてもよく、測定に応じて適宜使い分けることができる。例えば、２次元に配列されたプローブを用いた場合、圧電変換素子に電圧を与えるタイミングや電圧の値を個々に変化させることによって、送信する超音波ビームの照射位置や方向を制御することができる。
また、プローブは、送受信部の一部の機能をプローブに含んでいてもよい。例えば、送受信部から出力された送信電気信号を生成するための制御信号に基づき、プローブ内で送信電気信号を生成し、この送信電気信号を超音波に変換する。併せて、受信した反射超音波を受信電気信号に変換し、プローブ内で受信電気信号に基づき受信信号を生成する構成を採ることができる。
また、各実施の形態に係る超音波診断装置、及びその変形例の機能のうち少なくとも一部を組み合わせてもよい。更に上記で用いた数字は、全て本発明を具体的に説明するために例示するものであり、本発明は例示された数字に制限されない。
さらに、本実施の形態に対して当業者が思いつく範囲内の変更を施した各種変形例も本発明に含まれる。
≪まとめ≫
実施の形態に係る超音波信号処理装置は、超音波プローブに列設された複数の振動子を駆動して被検体に対する超音波送受信を実行して血流情報を算出する超音波信号処理装置であって、前記複数の振動子を介し、被検体内の解析対象範囲を示す関心領域に対して検出波を複数回送信する送信部と、前記検出波のそれぞれに対し、前記複数の振動子にて時系列に受信された被検体からの反射超音波に基づいて受信信号列を生成する受信ビームフォーマ部と、前記検出波のそれぞれに対応する前記受信信号列を直交検波して第１の複素ドプラ信号列を生成する直交検波部と、前記第１の複素ドプラ信号列から、前記関心領域内の観測点の座標ごとの速度値を算出して組織速度値データを生成する組織速度検出部と、前記第１の複素ドプラ信号列にクラッタ除去フィルタ処理を施して第２の複素ドプラ信号列を生成するフィルタ処理部と、前記第２の複素ドプラ信号列から、前記観測点の座標ごとの速度値を算出して第１の速度値データとを生成する血流演算部と、前記観測点の座標ごとに、前記第１の速度値データと前記組織速度値データとに基づき第２の速度値データを生成し、前記第２の速度値データにおける速度値の絶対値が速度閾値以下であるデータに補正を施して第３の速度値データを生成する適応閾値処理部と、前記観測点の座標ごとに、前記第３の速度値データに基づきカラードプラ画像データを生成する画像生成部とを備えたことを特徴とする。
係る構成により、ドプラ信号に基づき組織の速度を検出してドプラ信号から組織の動きに起因するクラッタ成分を適応的に除去することができる。これにより、クラッタ成分を確実に取り除きつつ、血流成分を高精度に抽出することが可能となる。その結果、血流成分を高精度に抽出してドプラ画像の品質を向上することができる。
さらに、上記構成では、補正対象であるドプラ信号と同一の送受信シーケンス信号に依拠する信号からクラッタ成分を検出して、ドプラ信号に対しクラッタ成分が存在する範囲に対し、クラッタ成分の大きさに応じて適応的に補正を施すことができるので、補正値決定の根拠信号と補正対象信号の取得に係る送受信シーケンスが異なる従来のクラッタ除去方法に比べてドプラ画像の品質向上を図ることができる。
また、別の態様では、上記の何れかの態様において、前記組織速度検出部は、さらに、前記観測点の座標ごとに、前記第３の速度値データに前記組織速度値データを和算して第４の速度値データし、前記画像生成部は、前記第４の速度値データに基づきカラードプラ画像データを生成する構成としてもよい。
係る構成により、減算部１０５５２により、血流の第１の速度値データから減算した組織の速度値データを、適応閾値処理にてクラッタ成分を除去した後に、組織の速度値データを和算して、組織の速度に基づく信号について元の状態に戻すことができる。
また、別の態様では、上記の何れかの態様において、前記適応閾値処理部は、前記第１の速度値データから前記組織速度値データに基づく値をそれぞれ減算して前記第２の速度値データを生成する構成としてもよい。また、別の態様では、上記の何れかの態様において、前記適応閾値処理部は、前記第１の速度値データから前記組織速度値データに補正係数を乗算した値をそれぞれ減算して前記第２の速度値データを生成する構成としてもよい。また、別の態様では、上記の何れかの態様において、前記適応閾値処理部は、前記第２の速度値データから速度値の絶対値が速度閾値以下であるデータを除去して第３の速度値データを生成する構成としてもよい。
係る構成により、ドプラ信号に基づき組織の速度を検出してドプラ信号からクラッタ成分を適応的に除去する超音波信号処理装置を具体的に実現できる。
また、別の態様では、上記の何れかの態様において、前記適応閾値処理部は、さらに、前記第１のパワー値データにおけるパワー値がパワー値閾値以下であるデータと、同一観測点の座標に対応する前記第２の速度値データにおける速度値を０に変更して第３の速度値データを生成する構成としてもよい。
係る構成により、例えば、信号強度が小さい第１のパワー値データを検出して第２の速度値データからノイズによるクラッタ成分を適応的に除去することができ、血流成分を高精度に抽出してドプラ画像の品質を向上することができる。
また、別の態様では、上記の何れかの態様において、前記血流演算部は、さらに、前記第２の複素ドプラ信号列から、前記観測点の座標ごとのパワー値を算出して第１のパワー値データとを生成し、前記適応閾値処理部は、さらに、前記第１のパワー値データからパワー値がパワー値閾値以下であるデータを除去して第２のパワー値データを生成し、前記画像生成部は、さらに、前記第２のパワー値データに基づきパワードプラ画像データを生成する構成としてもよい。
係る構成により、例えば、信号強度が小さい第１のパワー値データを検出してパワードプラ信号からノイズによるクラッタ成分を適応的に除去することができ、血流成分を高精度に抽出してパワードプラ画像の品質を向上することができる。
また、別の態様では、上記の何れかの態様において、前記適応閾値処理部は、前記第２の速度値データの速度値の絶対値が速度閾値以下であるデータに適用する係数を算出し、当該係数を前記第２の速度値データに乗算して第３の速度値データを生成する構成としてもよい。
係る構成により、第３の速度値データに組織の速度値データの絶対値を加算する処理を省くことができる。そのため、ドプラ信号に基づき組織の速度を検出してドプラ信号からクラッタ成分を適応的に除去することに加えて、演算量を削減し処理負担を軽減することができ、処理の高速化を図ることができる。
また、別の態様では、上記の何れかの態様において、前記血流演算部は、さらに、前記第２の複素ドプラ信号列から、前記観測点の座標ごとのパワー値を算出して第１のパワー値データとを生成し、前記適応閾値処理部は、前記第２の速度値データの速度値の絶対値が速度閾値以下であるデータに適用する係数を算出し、当該係数を前記第１のパワー値データに乗算して第２のパワー値データを生成し、前記画像生成部は、さらに、前記第２のパワー値データに基づきパワードプラ画像データを生成する構成としてもよい。
また、別の態様では、上記の何れかの態様において、前記組織速度検出部は、さらに、前記観測点の座標ごとのパワー値を算出して組織パワー値データを算出し、前記適応閾値処理部は、さらに、前記組織パワー値データにおける組織パワー値が組織パワー値閾値以下であるデータと、同一観測点の座標に対応する前記第２の速度値データにおける速度値を０に変更して第３の速度値データを生成する構成としてもよい。
係る構成により、第３の速度値データに組織の速度値データの絶対値を加算する処理を省くことができる。そのため、ドプラ信号に基づき組織の速度及びパワーを検出してパワードプラ信号からクラッタ成分を適応的に除去することができ、血流成分を高精度に抽出してパワードプラ画像の品質を向上することができることに加えて、演算量を削減し処理負担を軽減することができ、処理の高速化を図ることができる。
また、本実施の形態に係る超音波診断装置は、上記の何れかの１の態様の超音波信号処理装置と、前記超音波プローブとを備えたことを特徴とする。
係る構成により、血流成分を高精度に抽出してドプラ画像の品質を向上する超音波診断装置を実現できる。
また、別の態様では、超音波プローブに列設された複数の振動子を駆動して被検体に対する超音波送受信を実行して血流情報を算出する超音波信号処理装置であって、前記複数の振動子を介し、被検体内の解析対象範囲を示す関心領域に対して検出波を複数回送信する送信部と、前記検出波のそれぞれに対し、前記複数の振動子にて時系列に受信された被検体からの反射超音波に基づいて受信信号列を生成する受信ビームフォーマ部と、前記検出波のそれぞれに対応する前記受信信号列を直交検波して第１の複素ドプラ信号列を生成する直交検波部と、前記第１の複素ドプラ信号列から、前記関心領域内の観測点の座標ごとの速度値を算出して組織速度値データを生成する組織速度検出部と、前記第１の複素ドプラ信号列にクラッタ除去フィルタ処理を施して第２の複素ドプラ信号列を生成するフィルタ処理部と、前記第２の複素ドプラ信号列から、前記観測点の座標ごとの速度値を算出して第１の速度値データと、前記観測点の座標ごとのパワー値を算出して第１のパワー値データとを生成する血流演算部と、前記観測点の座標ごとに、前記第１の速度値データと前記組織速度値データとに基づき第２の速度値データを生成し、前記第２の速度値データの速度値の絶対値が速度閾値以下であるデータに適用する係数を算出し、当該係数を前記第１のパワー値データに乗算して第２のパワー値データを生成する適応閾値処理部と、前記第２のパワー値データに基づきパワードプラ画像データを生成する画像生成部とを備えた構成としてもよい。
また、本実施の形態に係る超音波信号処理方法は、超音波プローブに列設された複数の振動子を駆動して被検体に対する超音波送受信を実行して血流情報を算出する超音波信号処理方法であって、前記複数の振動子を介し、被検体内の解析対象範囲を示す関心領域に対して検出波を複数回送信し、前記検出波のそれぞれに対し、前記複数の振動子にて時系列に受信された被検体からの反射超音波に基づいて受信信号列を生成し、
前記検出波のそれぞれに対応する前記受信信号列を直交検波して第１の複素ドプラ信号列を生成する直交検波を行い、前記第１の複素ドプラ信号列から、前記関心領域内の観測点の座標ごとの速度値を算出して組織速度値データを生成し、前記第１の複素ドプラ信号列にクラッタ除去フィルタ処理を施して第２の複素ドプラ信号列を生成し、前記第２の複素ドプラ信号列から、前記観測点の座標ごとの速度値を算出して第１の速度値データを生成し、前記観測点の座標ごとに、前記第１の速度値データと前記組織速度値データとに基づき第２の速度値データを生成し、前記第２の速度値データにおける速度値の絶対値が速度閾値以下であるデータに補正を施して第３の速度値データを生成する適応閾値処理を行い、前記観測点の座標ごとに、前記第３の速度値データに基づきカラードプラ画像データを生成することを特徴とする。
係る構成により、ドプラ信号に基づき組織の速度を検出してドプラ信号から組織の動きに起因するクラッタ成分を適応的に除去することができ、クラッタ成分を確実に取り除きつつ、血流成分を高精度に抽出することが可能となる。
本開示に係る超音波信号処理装置、超音波信号処理方法、超音波診断装置は、従来の超音波診断装置の性能向上、特に、血流領域の検出精度を向上させたカラードプラ画像生成装置、パワードプラ画像生成装置として有用である。
１００ 超音波診断装置
１０１ プローブ
１０１ａ 振動子
１０２ マルチプレクサ部
１０３ 送信ビームフォーマ部
１０３１ 送信部
１０４ 受信ビームフォーマ部
１０５、１０５Ｘ ＣＦＭ処理部
１０５１ 直交検波部
１０５２ フィルタ処理部
１０５３ 血流演算部
１０５４ 組織速度検出部
１０５５ 適応閾値処理部
１０５５１ 補正部
１０５５２ 減算部
１０５５３ 閾値処理部
１０５５３Ｖ 速度閾値処理部
１０５５３Ｐ パワー閾値処理部
１０５５４ 和算部
１０６ 断層画像処理部
１０７ 画像生成部
１０８ 表示部
１０９ データ格納部
１１０ 制御部
１５０ 超音波信号処理装置
１０００ 超音波診断システム

Claims (13)

  1. 超音波プローブに列設された複数の振動子を駆動して被検体に対する超音波送受信を実行して血流情報を算出する超音波信号処理装置であって、
    前記複数の振動子を介し、被検体内の解析対象範囲を示す関心領域に対して検出波を複数回送信する送信部と、
    前記検出波のそれぞれに対し、前記複数の振動子にて時系列に受信された被検体からの反射超音波に基づいて受信信号列を生成する受信ビームフォーマ部と、
    前記検出波のそれぞれに対応する前記受信信号列を直交検波して第１の複素ドプラ信号列を生成する直交検波部と、
    前記第１の複素ドプラ信号列から、前記関心領域内の観測点の座標ごとの速度値を算出して組織速度値データを生成する組織速度検出部と、
    前記第１の複素ドプラ信号列にクラッタ除去フィルタ処理を施して第２の複素ドプラ信号列を生成するフィルタ処理部と、
    前記第２の複素ドプラ信号列から、前記観測点の座標ごとの速度値を算出して第１の速度値データを生成する血流演算部と、
    前記観測点の座標ごとに、前記第１の速度値データと前記組織速度値データとに基づき第２の速度値データを生成し、前記第２の速度値データにおける速度値の絶対値が速度閾値以下であるデータに補正を施して第３の速度値データを生成する適応閾値処理部と、
    前記観測点の座標ごとに、前記第３の速度値データに基づきカラードプラ画像データを生成する画像生成部とを備えた
    超音波信号処理装置。
  2. 前記組織速度検出部は、さらに、前記観測点の座標ごとに、前記第３の速度値データに前記組織速度値データを和算して第４の速度値データし、
    前記画像生成部は、前記第４の速度値データに基づきカラードプラ画像データを生成する
    請求項１に記載の超音波信号処理装置。
  3. 前記適応閾値処理部は、前記第１の速度値データから前記組織速度値データに基づく値をそれぞれ減算して前記第２の速度値データを生成する
    請求項１又は２に記載の超音波信号処理装置。
  4. 前記適応閾値処理部は、前記第１の速度値データから前記組織速度値データに補正係数を乗算した値をそれぞれ減算して前記第２の速度値データを生成する
    請求項３に記載の超音波信号処理装置。
  5. 前記適応閾値処理部は、前記第２の速度値データから速度値の絶対値が速度閾値以下であるデータを除去して第３の速度値データを生成する
    請求項１から４の何れか１項に記載の超音波信号処理装置。
  6. 前記適応閾値処理部は、さらに、前記第１のパワー値データにおけるパワー値がパワー値閾値以下であるデータと、同一観測点の座標に対応する前記第２の速度値データにおける速度値を０に変更して第３の速度値データを生成する
    請求項１から５の何れか１項に記載の超音波信号処理装置。
  7. 前記血流演算部は、さらに、前記第２の複素ドプラ信号列から、前記観測点の座標ごとのパワー値を算出して第１のパワー値データとを生成し、
    前記適応閾値処理部は、さらに、前記第１のパワー値データからパワー値がパワー値閾値以下であるデータを除去して第２のパワー値データを生成し、
    前記画像生成部は、さらに、前記第２のパワー値データに基づきパワードプラ画像データを生成する
    請求項１から６の何れか１項に記載の超音波信号処理装置。
  8. 前記適応閾値処理部は、前記第２の速度値データの速度値の絶対値が速度閾値以下であるデータに適用する係数を算出し、当該係数を前記第２の速度値データに乗算して第３の速度値データを生成する
    請求項１に記載の超音波信号処理装置。
  9. 前記血流演算部は、さらに、前記第２の複素ドプラ信号列から、前記観測点の座標ごとのパワー値を算出して第１のパワー値データとを生成し、
    前記適応閾値処理部は、前記第２の速度値データの速度値の絶対値が速度閾値以下であるデータに適用する係数を算出し、当該係数を前記第１のパワー値データに乗算して第２のパワー値データを生成し、
    前記画像生成部は、さらに、前記第２のパワー値データに基づきパワードプラ画像データを生成する
    請求項１に記載の超音波信号処理装置。
  10. 前記組織速度検出部は、さらに、前記観測点の座標ごとのパワー値を算出して組織パワー値データを算出し、
    前記適応閾値処理部は、さらに、前記組織パワー値データにおける組織パワー値が組織パワー値閾値以下であるデータと、同一観測点の座標に対応する前記第２の速度値データにおける速度値を０に変更して第３の速度値データを生成する
    請求項１から５の何れか１項に記載の超音波信号処理装置。
  11. 請求項１から１０のいずれか１項に記載の超音波信号処理装置と、
    前記超音波プローブとを備えた
    超音波診断装置。
  12. 超音波プローブに列設された複数の振動子を駆動して被検体に対する超音波送受信を実行して血流情報を算出する超音波信号処理方法であって、
    前記複数の振動子を介し、被検体内の解析対象範囲を示す関心領域に対して検出波を複数回送信し、
    前記検出波のそれぞれに対し、前記複数の振動子にて時系列に受信された被検体からの反射超音波に基づいて受信信号列を生成し、
    前記検出波のそれぞれに対応する前記受信信号列を直交検波して第１の複素ドプラ信号列を生成する直交検波を行い、
    前記第１の複素ドプラ信号列から、前記関心領域内の観測点の座標ごとの速度値を算出して組織速度値データを生成し、
    前記第１の複素ドプラ信号列にクラッタ除去フィルタ処理を施して第２の複素ドプラ信号列を生成し、
    前記第２の複素ドプラ信号列から、前記観測点の座標ごとの速度値を算出して第１の速度値データを生成し、
    前記観測点の座標ごとに、前記第１の速度値データと前記組織速度値データとに基づき第２の速度値データを生成し、前記第２の速度値データにおける速度値の絶対値が速度閾値以下であるデータに補正を施して第３の速度値データを生成する適応閾値処理を行い、
    前記観測点の座標ごとに、前記第３の速度値データに基づきカラードプラ画像データを生成する
    超音波信号処理方法。
  13. 超音波プローブに列設された複数の振動子を駆動して被検体に対する超音波送受信を実行して血流情報を算出する超音波信号処理装置であって、
    前記複数の振動子を介し、被検体内の解析対象範囲を示す関心領域に対して検出波を複数回送信する送信部と、
    前記検出波のそれぞれに対し、前記複数の振動子にて時系列に受信された被検体からの反射超音波に基づいて受信信号列を生成する受信ビームフォーマ部と、
    前記検出波のそれぞれに対応する前記受信信号列を直交検波して第１の複素ドプラ信号列を生成する直交検波部と、
    前記第１の複素ドプラ信号列から、前記関心領域内の観測点の座標ごとの速度値を算出して組織速度値データを生成する組織速度検出部と、
    前記第１の複素ドプラ信号列にクラッタ除去フィルタ処理を施して第２の複素ドプラ信号列を生成するフィルタ処理部と、
    前記第２の複素ドプラ信号列から、前記観測点の座標ごとの速度値を算出して第１の速度値データと、前記観測点の座標ごとのパワー値を算出して第１のパワー値データとを生成する血流演算部と、
    前記観測点の座標ごとに、前記第１の速度値データと前記組織速度値データとに基づき第２の速度値データを生成し、前記第２の速度値データの速度値の絶対値が速度閾値以下であるデータに適用する係数を算出し、当該係数を前記第１のパワー値データに乗算して第２のパワー値データを生成する適応閾値処理部と、
    前記第２のパワー値データに基づきパワードプラ画像データを生成する画像生成部とを備えた
    超音波信号処理装置。
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