JP2022530002A - 心拍信号を分離するための胎児超音波処理ユニット - Google Patents

Abstract

異なる別個の心拍信号源、すなわち母体心拍数及び胎児心拍数を表す信号のセットを抽出するために胎児ドップラー超音波データを処理するための処理ユニット及び方法である。ドップラーデータが、母体腹部内における異なる（が、場合によっては重なる）組織領域に対応した複数の異なるトランスデューサー源から受信される（３２）。ドップラー超音波データの複数の源から、各々が母体腹部内における異なる組織領域に対応した入力信号チャンネルの１つのセットがコンパイルされる（３４）。次に、これらが、入力チャンネルの各々に存在する複数の心拍数源を混合解除するように動作して、別々の心拍数源を表すものとして取得され得るＩＣＡからの出力信号のセットを導出するＰＣＡアルゴリズム３６、及び、その後のＩＣＡアルゴリズム３８により連続的に処理される。

Description

本発明は、超音波ドップラーデータ内における異なる心拍信号源を区別することにおける使用のための超音波処理ユニットを提供する。

電子胎児監視（ＥＦＭ）は典型的には、妊娠及び分娩中に子宮内の胎児から拍動（心拍数）信号を獲得するためにドップラー超音波を使用する。胎児心拍数（ＦＨＲ）は獲得された拍動信号を使用して計算される。

この目的のために使用される超音波（ＵＳ）ドップラートランスデューサーは典型的には、集束していないおおむね円柱の超音波ビーム場を使用する。ビームボリュームの程度は、特徴的受信時間ウィンドウにより規定される。このウィンドウ中に、ＵＳトランスデューサーは、任意の動く解剖学的構造物から反射信号を獲得するように設定される。

典型的には、ＥＦＭは存在する胎児と同じ数だけ母体腹部に位置する超音波トランスデューサーユニットを必要とし、すなわち、双胎妊娠を監視することは２つのトランスデューサーユニットを必要とし、三胎妊娠を監視することは３つを必要とし、その他も同様である。現在のＥＦＭシステムはトランスデューサーユニットの注意深い配置を必要とし、したがって、各トランスデューサーユニットの超音波ビームは、胎児の心臓又は大きい胎児の動脈といった１つの胎児拍動数源のみをカバーし、例えば大きい腹部動脈といった母体拍動数源はカバーしない。この要求が満たされず、及び、トランスデューサーの超音波ビームによりカバーされたボリュームに複数の独立した拍動数源が存在する場合、ＥＦＭシステムが胎児心拍数を計算することができない場合があり、又は、誤った心拍数を計算する。

特に、１つのトランスデューサーユニットの超音波ビームによりカバーされたボリュームが複数の心拍数源を含む場合、２つ以上の拍動数源の混合体であるドップラー超音波信号が獲得される。結果として、この信号に基づいて実施されるＦＨＲ（胎児心拍数）計算は失敗し、又は誤った測定結果をもたらす。

したがって、各トランスデューサーユニットがその超音波ビーム場において１つの個々の拍動数源のみをピックアップすることを確実なものとするために、母体腹部に超音波トランスデューサーユニットを配置するとき、高度の注意が現在必要とされる。

正しい配置は時間を費やし、多くの場合複数回の試行を必要とする。いずれかの胎児の位置が変化した場合、走査中にトランスデューサーユニットを再配置することが更に必要となる。

知られたＥＦＭシステムに対して現在使用されているアプローチは、複数の超音波トランスデューサーユニットが使用される場合、各トランスデューサーユニットがそれ自体の超音波ビーム場から獲得された別々のドップラー超音波信号を記録し、そこから１つの拍動数を計算するというものである。次に、拍動数が、表示及び記録のためにＥＦＭシステムの中央ユニットに送信される。

したがって、このアプローチは別々のトランスデューサーユニットの各々により獲得された超音波信号が１つの心拍数源のみに関連していることを前提としており、１つの獲得された信号に複数の心拍数源が存在するという想定される事例に対して対処するための、又は改善するための提案を含まない。このアプローチは更に、交差するビーム場の実現、ひいては、２つのトランスデューサーユニットが同じ心拍数源のうちの１つ又は複数に関連した信号を捕捉することの実現を可能にしない。

したがって、別々の超音波トランスデューサーユニットの各々の正しい配置を確実なものとする場合における大幅な時間の消費に加えて、配置の誤り、及び１つのＵＳビーム場における複数の心拍数源の偶発的な包含に起因して、心拍数計算における誤りも頻発し得る。

したがって、複数の異なるＵＳトランスデューサーユニットにより獲得された複数のＵＳ信号内に存在する異なる固有の心拍数源を識別するための、及び区別するための改善されたアプローチを提供することに利益が存在する。

本発明は請求項により規定される。

本発明の一態様による例によると、受信されたドップラー超音波データ内における異なる心拍数源を区別するための胎児監視における使用のための超音波処理ユニットであって、
超音波処理ユニットが、使用時に少なくとも２つの超音波トランスデューサーユニットと通信可能に結合可能であり、
超音波処理ユニットが、
第１の超音波トランスデューサー源から第１の入力ドップラー超音波データを受信することと、第２の超音波トランスデューサー源から第２の入力ドップラー超音波データを受信することと、
第１の入力ドップラー超音波データと第２の入力ドップラー超音波データとから入力超音波信号チャンネルの１つのセットをコンパイルすることであって、各入力超音波信号チャンネルが、対象者内における異なる特定の組織領域に対応した、コンパイルすることと、
統計学的に無相関な入力信号チャンネルの１つ又は複数の線形結合を識別するように構成された主成分分析（ＰＣＡ）工程を実施することであって、線形結合が、構成されたとき、第１の出力信号のセットを規定する、主成分分析（ＰＣＡ）工程を実施することと、
互いに統計学的に独立した第１の出力信号の１つ又は複数の線形結合を識別するように構成された独立成分分析（ＩＣＡ）工程を実施することであって、１つ又は複数の線形結合が、１つ又は複数の第２の出力信号のセットを規定する、独立成分分析（ＩＣＡ）工程を実施することと、
を行うように構成された、超音波処理ユニットが提供される。組み合わされたＰＣＡ工程及びＩＣＡ工程の効果に起因して、結果として得られる第２の出力信号は、各々が１つの心拍信号源に対応したものとして信頼性高く取得され得る。したがって、１つ又は複数の第２の出力信号は、別個の心拍数源に対応した信号を提供する。

したがって、本発明の実施形態は、複数のトランスデューサー信号の取扱いに対し、現在のＥＦＭシステムから知られているものとは異なるアプローチを提案する。別々のトランスデューサーユニットの各々に対して１つの別々の心拍信号を処理する、及び導出する代わりに、本発明は、中央点（すなわち超音波処理ユニット）において複数の（少なくとも２つの）トランスデューサーユニットにより記録された超音波信号チャンネルを収集することと、記録された信号チャンネルを１つの組み合わされたセットにコレートする（順に並べる）ことと、記録された信号チャンネル内に存在する個々の基礎となる心拍信号を識別するために、及び抽出するために、記録された信号チャンネルを数学的に処理することとに基づいている。

特に、実施形態は、主成分分析（ＰＣＡ）及び独立成分分析（ＩＣＡ）の数学的手法を使用して、元の超音波信号チャンネルに混合体として存在する独立した心拍数源を区別する、及び分離することに基づいている。

したがって、各トランスデューサーユニットからの超音波データ内における複数の心拍数源の存在が効果的に取り扱われ得、複数の源のピックアップに起因した胎児心拍数計算における誤りが実質的に回避される。

したがって、これは、簡略化されたトランスデューサー配置を可能にし、ＥＦＭシステムにより記録される、及び表示される心拍数（胎児及び母体）の信頼性及び入手可能性を高める。

したがって、本発明の実施形態は、正しいトランスデューサー配置に必要な時間及び労力を削減する。

処理ユニットは、第１の超音波トランスデューサー源と第２の超音波トランスデューサー源との各々から、１つ又は複数の超音波信号（チャンネル）の形態をとる超音波データを受信する。入力信号チャンネルの１つのセットのコンパイルは、この場合、単にこれらの受信されたチャンネルを一緒に１つの群にコレートすることを有する。

代替的に、処理ユニットは、別々の超音波信号を抽出するために処理されていない第１のトランスデューサー源及び第２のトランスデューサー源の各々からの超音波データを受信する。この場合において、超音波処理ユニットは、第１の入力ドップラー超音波データと第２の入力ドップラー超音波データとの各々から１つ又は複数の超音波信号チャンネルを抽出し、これらを入力信号チャンネルの１つのセットにコンパイル又はコレートする。信号チャンネルのこの抽出は、例えば、一連の時間的に連続したウィンドウにわたって所与の入力超音波信号をゲーティングする処理を含み、各ウィンドウは異なるチャンネルを提供する。結果として得られるチャンネルは、各々が複数の心拍数源の混合体を含む。

したがって、入力信号チャンネルの１つのセットに含まれる別々の超音波信号チャンネルの抽出は、超音波処理ユニットにより実施され、又は、提供された超音波処理ユニットの外部において、例えば源超音波トランスデューサーユニットにより実施される。

入力超音波信号チャンネルのコンパイルされたセットの各々が異なる特定の組織領域に対応し、すなわち第１の入力ドップラー超音波データと第２の入力ドップラー超音波データとが一緒に複数の異なる組織領域を表し、信号チャンネルのセットがこれらの異なる組織領域に対応する。

異なる特定の組織領域は、互いに空間的に正確に一致しない対象者内における領域を意味する。異なる特定の組織領域は重なっていてもよい。異なる組織領域は、異なる深さの領域、又は、おおむね同じ深さであるが互いに横方向にずれている領域を包含する。第１の入力ドップラー超音波データと第２の入力ドップラー超音波データとの各々は、１つ又は複数の異なる組織領域、例えば１つ又は複数の異なる深さの領域に対するデータを含む。

第１の超音波トランスデューサー源及び第２の超音波トランスデューサー源の各々が、例えば超音波プローブといった１つ又は複数の超音波トランスデューサーを備える超音波トランスデューサーユニットである。

ＰＣＡ及びＩＣＡアルゴリズムは、信号源の混合体を分離するために信号分析において使用される数学的手法である。複数の入力混合信号（入力信号チャンネル）を提供することにより、これらのアルゴリズムの組み合わせが第２の出力信号のセットの抽出を可能にし、第２の出力信号の各々が１つの心拍数源に対応する。

ＰＣＡ工程とＩＣＡ工程との組み合わされた適用は、２つの処理のいずれかのみを使用して達成可能なものに比べて、データ内に存在する元の心拍数源のより完全な混合解除をもたらす。結果として、第２の出力信号のセットは、異なる心拍数源を信頼性高く表すように取得され得る。

ＰＣＡ工程により識別された入力信号の各線形結合は、１つの第１の出力信号に対応する。ＰＣＡ工程は、各線形結合を規定する線形係数（又は重み）を識別し、及び／又は、各々を形成する関連する信号を識別された重みと組み合わせることにより第１の出力信号の各々を生成する。

ＰＣＡ工程は、互いに統計学的に無相関な入力信号チャンネルの１つ又は複数の線形結合を識別するように構成される。

統計的相関は当技術分野の用語である。特に統計的相関性は、数理統計学の分野において明確に定義された用語である。２つの確率変数Ｘ及びＹの乗算結果の期待値が、確率変数Ｘ及びＹの期待値の乗算結果に等しい場合、確率変数Ｘ及びＹは統計学的に無相関である。
Ｅ｛Ｘ・Ｙ｝＝Ｅ｛Ｘ｝・Ｅ｛Ｙ｝

本発明に関するコンテキストにおいて、変数Ｘは入力信号チャンネルの識別された線形結合のうちの第１のものであり、変数Ｙは入力信号チャンネルの識別された線形結合のうちの第２のものである。

この定義は、確率変数のベクトルに容易に拡張される。特に、上記の式における第１項は、確率ベクトルｘ及びｙの外積又は二項積の期待値になり、２つのベクトルの相互相関行列であり、すなわち、
Ｅ（ｘ・ｙ^Ｔ）＝Ｅ（ｘ）・Ｅ（ｙ^Ｔ）
である。

ベクトルバージョンに対して、ベクトルｘとｙとの外積の期待値は、ベクトルが無相関であるためには、ベクトルｘ及びｙの個々の期待値の外積に等しくなければならない。２つのベクトルの外積は行列である。上付の^Ｔは、上記の式における関連する行列の転置を表す。

本発明に関するコンテキストにおいて、ＰＣＡアルゴリズムは、出力として１つのベクトルｚを生成し、ベクトルｚの要素は第１の出力信号のセット（入力信号チャンネルの線形結合のセット）により構成される。ＰＣＡアルゴリズムの目的は、説明されているように、このような（１つの）出力ベクトルの個々の成分（チャンネル）を無相関にすることである。

ＰＣＡアルゴリズムにより生成される１つの出力ベクトルに対して上述の（一般的な）無相関条件を適用するために、条件はわずかに異なる形態により表される。共分散行列
Ｃ_ｚ＝Ｅ（（ｚ－ｍ_ｚ）・（ｚ－ｍ_ｚ）^Ｔ）
の対角要素の外側のすべての要素がゼロであるとき、出力信号チャンネルの１つの出力ベクトルｚの個々の要素の無相関性が実現される（ここで、ｍ_ｚはｚの要素の平均値のベクトルである）。対角要素は各チャンネルの分散を含むので、一定値をもたない任意の成分に対して対角要素はゼロではない。

統計的相関性の定義は、例えば、Ａｐｐｏ Ｈｙｖａｒｉｎｅｎ、Ｊｕｈａ Ｋａｒｈｕｎｅｎ、Ｅｒｋｋｉ Ｏｊａの書籍である「Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ」、Ｊｏｈｎ Ｗｉｌｅｙ ＆ Ｓｏｎｓ，Ｉｎｃ．、２００１に示されている。

統計的独立も、数理統計学において明確に定義された用語である。変数ｘ、ｙの同時確率（値の特定の組み合わせを観測する確率）が個々の確率の乗算に因数分解される場合、すなわち、
ｐ_ｘｙ（ｘ，ｙ）＝ｐ_ｘ（ｘ）・ｐ_ｙ（ｙ）
である場合、２つの変数ｘ、ｙは統計学的に独立している。

これは効果的に、変数ｘ、ｙのうちの１つの値の知識情報が、他方の変数の値についてまったく情報を与えないことを意味する。

統計学的に独立した変数は常に無相関であるが、無相関な変数は独立であるとは限らない。例示として、他方の変数がゼロではない場合に一方の変数が常にゼロである２つの確率変数を検討する。２つの変数の乗算結果が常にゼロに等しいので、２つの変数は無相関であるが、一方の変数がゼロではないことが分かっていることは他方の変数がゼロであるという推論を可能にするので、独立ではない。

１つ又は複数の実施形態によると、超音波信号チャンネルのコンパイルされた１つのセットは、対象者内における少なくとも２つの異なる深さの領域に対応したチャンネルを含む。第１の入力ドップラー超音波データと第２の入力ドップラー超音波データとの一方又は両方が、複数の異なる深さの領域に対応したデータを含む。

超音波信号チャンネルのコンパイルされた１つのセットは、対象者内における少なくとも２つの異なる横空間領域に対応したチャンネルを含む。これにより、領域が互いに横方向に（すなわち、深さ方向に直交した幅方向に）ずれていることが意味されている。例えば、超音波ビームが対象者を通して複数の異なる方向に生成されることを可能にするためにビーム形成が使用される場合、異なる横領域は異なるビーム指向性領域（例えば、組織表面から対象者内に異なる方向に延びた管状ビーム領域）である。

ＰＣＡ工程は、互いに統計学的に無相関でありながら規定の閾値より大きい組み合わされた信号の強度又は分散をもつ第１の出力信号をもたらす入力信号チャンネルの線形結合を識別するように構成される。

閾値は、入力信号間の、又は、可能な組み合わされた信号間の平均又は最大信号強度に関連して規定される。例えば、閾値は、可能な組み合わされた信号間の最大信号強度の５０％又は７５％の信号強度である。

したがって、ＰＣＡアルゴリズムは、統計学的に無相関のままでありながら最大の組み合わされた信号の強度をもたらす線形結合を選択する。

有益な実施形態によると、処理ユニットは、識別された線形結合に従って第２の出力信号のセットを生成するように更に構成される。これは入力信号を、各線形結合（第２の出力信号の各々）に対して規定された重みの特定のセットと一緒に組み合わせることを有する。したがって、独立した心拍数源の各々に対する信号は再構成され、例えばユーザーに対する表示又は他の通信のために、又は更なる処理のために出力される。

これらの実施形態は、識別された別々の源の各々に対して拍動信号を再構成することにより、更に、胎児心拍数の無いタイミング又は誤った胎児心拍数のタイミングが存在する知られたＥＦＭシステムにおいて生成された拍動信号において発生し得る生じ得る「静かな」期間を回避することを目的とする。

信号の組み合わせはルーチン処理であり、当業者はこれを達成する手段を認識する。

処理ユニットは、第２の出力信号を処理して、各々から心拍信号又は心拍数測定結果を導出するように適応される。

処理ユニットは、第２の出力信号の各々に生理学的源を帰属させるように更に適応される。

処理ユニットはここで、各信号の生理学的源を特定することにより第２の出力信号の各々に対する生理学的帰属を導出する。

処理ユニットは、例えば、出力信号のうちのどれが母体心拍数に対応するか、及び、どれが胎児心拍数に対応するかを特定する。

帰属は、第２の出力信号の１つ又は複数の信号特性の比較に基づく。

１つ又は複数の実施形態によると、コンパイルすることは、各々が対象者内における異なる特定の組織領域に対応した入力超音波信号チャンネルの１つのベクトルを、第１の入力ドップラー超音波データと第２の入力ドップラー超音波データとからコンパイルすることを有し、すなわち生成された１つのセットが１つのベクトルとなる。

ＰＣＡ工程は、概して、ＩＣＡ工程への入力として、入力信号の識別された線形結合の標示を提供するように構成される。

幾つかの例において、ＰＣＡ工程は、入力信号の識別された線形結合を規定する線形係数の複数のセットをＩＣＡ工程への入力として提供する。ＰＣＡ工程は行列を出力し、行列の要素は線形係数により占められる。

追加的に、又は代替的に、ＰＣＡ工程は、識別された線形結合に従って第１の出力信号のセットを生成するように、及び、ＩＣＡ工程への入力として信号を提供するように構成される。

上述のように、１つ又は複数の実施形態によると、入力信号チャンネルのセットをコンパイルすることは、源データから信号チャンネルを抽出することを有する。これは、複数の異なる時間ウィンドウにわたって、例えば一連の時間的に連続したウィンドウにわたって入力ドップラー超音波データをゲーティングすることを有する。したがって、入力信号チャンネルは、各々が異なる捕捉された超音波ウィンドウに対応する。

本発明の更なる態様による例は、
ここまでに概略的に説明されている、又は以下で説明される任意の例又は実施形態による、又は本出願の任意の請求項による超音波処理ユニットと、
第１の入力ドップラー超音波データと第２の入力ドップラー超音波データとのうちの少なくとも一方を超音波処理ユニットに提供するための、超音波処理ユニットに動作可能に結合された１つ又は複数の超音波トランスデューサーと、
を備える、超音波装置を提供する。

超音波装置は、超音波プローブユニットを備え、プローブユニットは、超音波処理ユニットと、１つ又は複数の超音波トランスデューサーの少なくとも一部とを組み込んだものである。

プローブユニットは、例えばハウジングを含み、超音波処理ユニットと１つ又は複数の超音波トランスデューサーとがハウジング内に収容されている。

接続インターフェースは有線コネクタであってもよく、又は、無線超音波プローブに接続するための無線接続インターフェースであってもよい。

本発明の更なる態様による例は、
ここまでに概略的に説明されている、又は以下で説明される任意の例又は実施形態による、又は本出願の任意の請求項による超音波処理ユニットと、
使用時に少なくとも２つの超音波トランスデューサーユニットに接続するための接続インターフェースと、
を備える、患者監視システムを提供する。

患者監視システムは、接続インターフェースに結合された少なくとも２つの超音波トランスデューサーユニットのセットを備えることを更に含む。トランスデューサーユニットは、例えば超音波プローブである。

超音波トランスデューサーユニットの一方又は両方は、単なる送信／受信ユニットであり、すなわち、超音波信号を送信する、及び検出するための１つ又は複数の超音波トランスデューサーを備える。本例において、超音波処理ユニットは、異なる組織領域に対する異なる信号チャンネルを分離するための、トランスデューサーユニットにより出力されるアナログ信号のデジタル化及び復調のためのコンポーネントを含むすべての信号処理コンポーネントを備える。この場合において、アナログ信号は、通信インターフェースを介して各トランスデューサーユニットから超音波処理ユニットに通信される。

他の例において、超音波トランスデューサーユニットは、信号のデジタル化及び復調を実施するための、及び、異なる組織領域に対する信号チャンネルの分離を実現するためのローカルの、又はオンサイトの信号処理コンポーネントを更に備える。この場合において、分離された信号チャンネルを表す結果として得られるデジタルデータは、超音波トランスデューサーユニットから超音波処理ユニットに通信される。

患者監視システムは、少なくとも１つ以上の超音波トランスデューサーユニット、例えば超音波プローブが接続され得るベースステーション又はベースユニットを含む。ベースステーションは、超音波処理ユニットにより実施される処理の結果を表示するためのディスプレイを含む。

超音波処理ユニットは、ベースステーションに含まれる。代替的に、超音波処理ユニットは、幾つかの例において、超音波トランスデューサーユニットに含まれる。

患者監視システムは、超音波トランスデューサーと超音波処理ユニットとを統合した超音波プローブを備える、上述のように超音波装置と接続された、又は接続可能なベースステーションを含む。

患者監視システムは、使用時に１つ又は複数の接続されたトランスデューサーユニットによる超音波データの獲得を制御するように適応された制御装置を更に含む。

制御装置は、異なる組織領域、例えば異なる深さを表す超音波信号を獲得するために、１つ又は複数の超音波トランスデューサーユニットの各々の送信及び受信回路を制御する。制御装置は、送信パルス及び受信ウィンドウの持続期間、及び、送信パルス及び受信ウィンドウの間のタイミングを制御する。制御装置は、規定の時間ウィンドウにわたる入力ドップラー信号データのゲーティングを制御し、これにより、対象者の組織内における異なる深さに対応した異なる入力信号チャンネルを分離する。

特定の例において、異なる深さは、１つの生成された円柱超音波ビーム場内における異なる深さの領域に対応する。

本発明の更なる態様による例は、受信されたドップラー超音波データ内における異なる心拍数源を区別することにおける使用のための超音波処理方法であって、方法が、
第１の超音波トランスデューサー源から第１の入力ドップラー超音波データを受信するステップと、第２の超音波トランスデューサー源から第２の入力ドップラー超音波データを受信するステップと、
第１の入力ドップラー超音波データと第２の入力ドップラー超音波データとから入力超音波信号チャンネルの１つのセットをコンパイルするステップであって、各入力超音波信号チャンネルが、対象者内における異なる特定の組織領域に対応した、コンパイルするステップと、
統計学的に無相関な入力信号チャンネルの１つ又は複数の線形結合を識別するように構成された主成分分析（ＰＣＡ）工程を実施するステップであって、線形結合が、構成されたとき、第１の出力信号のセットを規定する、主成分分析（ＰＣＡ）工程を実施するステップと、
互いに統計学的に独立した第１の出力信号の１つ又は複数の線形結合を識別するように構成された独立成分分析（ＩＣＡ）工程を実施するステップであって、１つ又は複数の線形結合が、１つ又は複数の第２の出力信号のセットを規定する、独立成分分析（ＩＣＡ）工程を実施するステップと、
を有する、超音波処理方法を提供する。１つ又は複数の第２の出力信号が、別個の心拍数源に対応したものとして信頼性高く取得され得る信号を提供する。

本発明のこれらの態様及び他の態様が、以下で説明される実施形態から明らかとなり、以下で説明される実施形態を参照しながら説明される。

本発明をより良く理解するために、及び、本発明がどのように実現されるかをより明確に示すために、以下で単なる例示として添付図面が参照される。

各トランスデューサーユニットビームにおいて１つの心拍数源のみを捕捉するようにプローブを配置することに基づいて、複数の超音波トランスデューサーユニットを使用して胎児心拍数データを獲得するための知られたアプローチを示す図である。 誤った心拍数計算をもたらす図１の知られたアプローチにおける例示的な配置誤りを示す図である。 １つ又は複数の実施形態による例示的な超音波処理ユニットにより実施されるステップのブロック図である。 １つ又は複数の実施形態による例示的な超音波処理ユニットのワークフローを示す図である。 本発明の例示的な実施形態の使用を示す図である。 本発明の例示的な実施形態の更なる使用を示す図である。 １つ又は複数の実施形態による例示的な超音波システムを示す図である。

本発明は図を参照しながら説明される。

詳細な説明及び特定の例は装置、システム、及び方法の例示的な実施形態を示しているが、詳細な説明及び特定の例は例示を目的とすることを意図したものにすぎず、本発明の範囲を限定することを意図したものではないことが理解されなければならない。本発明の装置、システム、及び方法のこれらの、及び他の特徴、態様、及び利点は、以下の説明、添付の特許請求の範囲、及び添付図面からより良く理解されるようになる。図は概略図にすぎず、一定の縮尺で描かれないことが理解されなければならない。同一又は類似の部分を示すために、複数の図にわたって同じ参照符号が使用されることも理解されなければならない。

本発明は、異なる別個の心拍信号源を表す信号、すなわち母体心拍数及び胎児心拍数のセットを抽出するために胎児ドップラー超音波データを処理のための処理ユニット及び方法を提供する。ドップラーデータは、母体腹部内における異なる（が、場合によっては重なる）組織領域に対応した複数の異なるトランスデューサー源から受信される。ドップラー超音波データの複数の源から、各々が母体腹部内における異なる組織領域に対応した入力信号チャンネルの１つのセットがコンパイルされる。次に、これらは、ＰＣＡアルゴリズム及びその後のＩＣＡアルゴリズムにより連続的に処理され、この処理が、入力チャンネルの各々に存在する複数の心拍数源を混合解除するように作用し、及び、別々の心拍数源を表すものとして取得され得るＩＣＡからの出力信号のセットを導出する。

上述のように、従来の電気的胎児監視（ＥＦＭ）システムは、複数の心拍数源が母体腹部内に存在する事例（例えば多胎妊娠事例）に十分に対応していない。まず、これらの場合において、典型的にはＥＦＭは、存在する胎児と同じ数だけ母体腹部に位置する超音波トランスデューサーユニットを必要とする。加えて、現在のＥＦＭシステムは、各トランスデューサーユニットの超音波ビームが１つの心拍数源のみをカバーすることを確実なものとするために、トランスデューサーの非常に注意深い配置を必要とする。

知られたＥＦＭシステムに対して現在使用されているアプローチは、複数の超音波トランスデューサーユニットが使用される場合、各トランスデューサーユニットがそれ自体の超音波ビーム場から獲得された別々のドップラー超音波信号を記録し、そこから１つの拍動数を計算するというものである。次に、拍動数が表示及び記録のためにＥＦＭシステムの主ユニットに送信される。

これは母体腹部２０の皮膚表面に配置された第１の超音波トランスデューサーユニット１２ａ及び第２の超音波トランスデューサーユニット１２ｂを示す図１に概略的に示されている。これらは、心拍数源を検出するために母体腹部内に第１の超音波ビーム場１４ａ及び第２の超音波ビーム場１４ｂをそれぞれ送信する。この例では２人の胎児が存在すると仮定されており、したがって、母体心拍数源２２ｃに加えて腹部内に存在する第１の胎児心拍数源２２ａ及び第２の胎児心拍数源２２ｂが存在する。２つの胎児心拍数を正しく記録するために、超音波ビーム場１４ａ、１４ｂの各々が１つの心拍信号源２２ａ、２２ｂのみを含むように、各トランスデューサーユニット１２ａ、１２ｂが注意深く配置されなければならない。母体拍動数源２２ｃ（例えば腹部動脈）は、いずれの超音波ビーム場１４ａ、１４ｂによってもカバーされない。

したがって、このアプローチは、別々のトランスデューサーユニットの各々により獲得された超音波信号が１つの心拍数源のみに関連していることを前提としており、複数の心拍数源が１つの信号に存在するという想定される事例に対して対処する、又は改善するための提案を含まない。このアプローチは、更に交差するビーム場の実現、ひいては２つのトランスデューサーユニットが同じ心拍数源のうちの１つ又は複数に関連した信号を捕捉することの実現を可能にしない。

このアプローチは時間がかかり、トランスデューサー配置に対する選択肢を制限する。このアプローチは、胎児が位置を変えた場合、トランスデューサーユニットの再配置を更に必要とする。

トランスデューサーユニットの配置の誤りが更に発生し得る。これは図２に概略的に示されている。本例において、超音波トランスデューサーユニット１２ａ、１２ｂは意図せず、それらのそれぞれの超音波ビーム場１４ａ、１４ｂが交差するように配置されている。第１のトランスデューサーユニット１２ａは、その超音波ビーム場１４ａに第１の胎児心拍数源２２ａと第２の胎児心拍数源２２ｂとの両方を含み、第２のトランスデューサーユニット１２ｂは、その超音波ビーム場１４ｂに第２の心拍数源２２ｂのみを含む。結果として、第１の超音波トランスデューサーユニット１２ａは心拍信号源の混合体をピックアップする。知られた技術を使用した場合、これは、第１のトランスデューサーユニットに対する誤った心拍数計算結果をもたらし、又は、心拍数計算結果をまったくもたらさない。いずれの場合も臨床的な意思決定が影響を受け、場合によっては良くない結果を伴う。

更に、図１の例に示されるように、どのトランスデューサーもその超音波視野１４ａ、１４ｂ内において母体拍動数源２２ｃをカバーしない。

加えて、知られた技術における複数の源のピックアップについて議論されている起こり得る問題に起因して、オペレーターは多くの場合、望ましくない干渉信号をピックアップする可能性を減らすために、ビーム幅エリアを比較的小さく維持することを要求される。しかし、狭くカバーされたビームエリアは、対象物（胎児心臓）がすぐに焦点外に動くという結果をもたらす。結果として、トランスデューサーユニットの頻繁な再配置が多くの場合必要となり、これは不便であり、検査工程の妨げになり得る。

本発明の実施形態はとりわけ、多トランスデューサーＥＦＭシステムにおけるトランスデューサー配置をより簡単なものにすること、及び、ＥＦＭシステムにより計算される胎児心拍数の入手可能性及び信頼性を高めることを目的とする。

端的に言えば、本発明の実施形態によると、システムの各超音波トランスデューサーユニットは、１つ又は複数のドップラー超音波信号チャンネルを記録する。複数のチャンネルは、例えば、深さ、方向、又は幅によりトランスデューサーユニットのうちの１つ又は複数の超音波ビームによりカバーされたボリュームを区切ることにより記録される。この手法により、各チャンネルは、わずかに異なる組織領域に対応する。これは、例えば、受信されたドップラー信号の適切に制御されたゲーティングを通して、又は例えば、超音波アレイが使用されるビーム形成を通して（例えば遅延和アプローチを通して）実現され得る。

各トランスデューサーの信号チャンネルは、例えばトランスデューサーユニットのうちの１つに、又は例えばＥＦＭシステムの中央ベースステーションに含まれる１つの収集点（すなわち超音波処理ユニット）において収集される。ドップラー超音波チャンネルデータは、有線又は無線接続により送信され得る。

中央収集点において、個々のドップラー超音波信号チャンネルがチャンネルの１つのベクトルに組み合わされ、信号処理方法の主成分分析（ＰＣＡ）が、降順に（信号パワーに対応した）最大信号分散を含むベクトル要素の多くの直交線形結合を識別するために使用される。これらの主成分は、次に、互いに統計学的に独立した主成分の線形結合を識別する独立成分分析（ＩＣＡ）を実施するための入力データとして使用される。次に、これらの線形結合は、独立した心拍信号を表すものとして取得される。

次に、胎児心拍数及び場合によっては母体心拍数が、例えば当技術分野において知られた方法、例えば自己相関を使用して、再構成された源信号から計算される。

この方法によると、各超音波トランスデューサーユニットビーム場において１つより多い拍動数源を含むことを回避するための策を講じることはもはや厳格に必要とされるわけではなくなる。ＰＣＡを適用し、その後にＩＣＡを適用する処理は、個々の心拍数源の混合体を含む入力信号からの個々の心拍数源の分離及び再構成を可能にする。これは、腹部におけるトランスデューサー配置の工程を簡略化し、及び計算された心拍数の信頼性を高める。加えて、複数の拍動数源のピックアップが実現され得るので、もはや、従来技術の場合のようにビーム幅エリアを最小限に小さく維持する必要が一切ない。これは、超音波ビームによりカバーされるエリアがより広く選択されることを可能にし、及び、対象物の心臓が頻繁に焦点外に動いてトランスデューサーユニットを頻繁に再配置することが結果的に必要となるという上述の問題を回避する。

本発明の第１の態様による例は、受信されたドップラー超音波データ内における異なる心拍数源を区別するための胎児監視における使用のための超音波処理ユニットを提供する。超音波処理ユニットは、使用時に少なくとも２つの超音波トランスデューサーユニットと通信可能に結合可能である。超音波処理ユニットは、少なくとも２つの超音波トランスデューサー源と接続するための接続インターフェースを含む。

図３は、超音波処理ユニットにより実施される基本ステップ３０をブロック図の形態で示すフロー図を示す。

超音波処理ユニットは、第１の超音波トランスデューサー源から第１の入力ドップラー超音波データを受信するように（３２）、及び、第２の超音波トランスデューサー源から第２の入力ドップラー超音波データを受信するように構成されている。更なる例において、入力ドップラーデータの２つより多いセットが受信されてもよい。入力ドップラー超音波データの任意の数ｍ個のセットが、ｍ個の超音波トランスデューサー源のそれぞれから受信されてもよい。

超音波トランスデューサーユニットは、第１の入力ドップラー超音波データと第２の入力ドップラー超音波データとから入力超音波信号チャンネルの１つのセットをコンパイルする（３４）ように更に構成されており、各入力超音波信号チャンネルが対象者内における異なる特定の組織領域に対応する。

上述のように、これに対して異なる選択肢も可能である。処理ユニットは、第１の超音波トランスデューサーユニットと第２の超音波トランスデューサーユニットとの各々から、１つ又は複数の超音波信号（チャンネル）の形態をとる超音波データを受信する。入力信号チャンネルの１つのセットのコンパイルは、この場合、単にこれらの受信されたチャンネルを一緒に１つの群にコレートすることを有する。

代替的に、処理ユニットは、別々の超音波信号を抽出するために処理されていない第１のトランスデューサーユニットと第２のトランスデューサーユニットとの各々からの超音波データを受信する。この場合において、超音波処理ユニットは、第１の入力ドップラー超音波データと第２の入力ドップラー超音波データとの各々から１つ又は複数の超音波信号チャンネルを抽出し、これらを入力信号チャンネルの１つのセットにコンパイル又はコレートする。信号チャンネルのこの抽出は、例えば、一連の時間的に連続したウィンドウにわたって所与の入力超音波信号をゲーティングする処理を含み、各ウィンドウが異なるチャンネルを提供する。結果として得られるチャンネルは、各々が複数の心拍数源の混合体を含む。

したがって、入力信号チャンネルの１つのセットに含まれる別々の超音波信号チャンネルの抽出は、超音波処理ユニットにより実施され、又は、提供された超音波処理ユニットの外部において実施される。

超音波処理ユニットは、統計学的に無相関な入力信号チャンネルの１つ又は複数の線形結合を識別するように構成された主成分分析（ＰＣＡ）工程を実施する（３６）ように更に構成されており、線形結合は、構成されたとき、第１の出力信号のセットを規定する。

ＰＣＡ工程は、ＩＣＡへの入力として入力信号の識別された線形結合の標示を提供する。これは、幾つかの例において、入力信号の線形係数又は重みのセットの形態である。ＰＣＡ工程は、導出された線形結合に基づいて第１の出力信号を生成することを有する。これらは、線形係数（重み）の代わりに、又は線形係数（重み）に加えて、幾つかの例においてＩＣＡ工程の入力として提供される。

続いて、超音波処理ユニットは、互いに統計学的に独立した第１の出力信号の１つ又は複数の線形結合を識別するように構成された独立成分分析（ＩＣＡ）工程を実施する（３８）ように構成されており、１つ又は複数の線形結合が、１つ又は複数の第２の出力信号のセットを規定する。第２の出力信号のセットは、探索された領域内における別々の別個の拍動数源を表すものとして取得される。ＩＣＡ工程は、第１の出力信号の識別された線形結合に従って第２の出力信号のセットを生成する。これらは、出力として提供される。これらは、例えば臨床医といったユーザーによる観測のために、例えば関連するディスプレイデバイスに表示される。

図４は、１つ又は複数の実施形態による超音波処理ユニットに対する例示的なワークフローをより詳細に概略的に示す。特定の機能は、独立したコンポーネントにより実施されるものとして示されるが、これはこの図における例示のためにすぎない。概して、これらのコンポーネントにより実施される機能は、幾つかの例において例えば１つの単体のプロセッサといった１つ又は複数のコンポーネントの異なる組み合わせにより実施されることが理解される。

まず、第１のドップラー超音波データ及び第２のドップラー超音波データが、それぞれ第１の超音波トランスデューサーユニット１３ａ及び第２の超音波トランスデューサーユニット１３ｂを使用して取得される。２つの超音波トランスデューサーユニットが例示として示されているが、２つより多くのものが使用されてもよい。任意の数ｍ個のトランスデューサー源が、入力ドップラー超音波データのｍ個のセットをそれぞれ収集するために使用され得る。

各トランスデューサーユニットにより記録されたドップラー超音波信号チャンネル５２は、中央収集デバイス（すなわち超音波処理ユニット）に送信される。中央収集デバイスは中央ベースステーションに位置し、又は、超音波トランスデューサーユニットのうちの１つに含まれる。各トランスデューサーユニットは、異なる深さの領域、方向、又はビーム場幅に対応した１つ又は複数のドップラー超音波信号チャンネルを記録し得る。

中央収集デバイスは、中央収集デバイスが受信する入力信号チャンネル５２を、チャンネルの１つのベクトルに組み合わせる（５３）。このベクトルは、主成分分析アルゴリズム５４に対する入力として使用される。このアルゴリズムは、統計学的に無相関な、信号の（信号パワーに対応した）最大分散を捕捉する入力信号チャンネル５２の線形結合（加重和）を特定する。線形結合の導出されたセットは、出力ベクトルにコンパイルされる。ＰＣＡアルゴリズムの出力ベクトルは、出力チャンネルの分散を比較することにより、いくつの心拍信号源が存在するかを特定するために使用され得る。

しかし、ＰＣＡは典型的には単独では、独立した心拍数源信号の完全な分離を実現するためには不十分である。トランスデューサーユニットにより生成されるチャンネル数が多いので、ＰＣＡは更なる処理ステップのためにチャンネルの総数を減らすために使用され得る。チャンネル数を、信号の多量の分散を捕捉する主成分チャンネルのより小さいセットへと減らすことは、後続の処理ステップを簡略化し、それが主にノイズを含む入力信号チャンネルの数学的部分空間を排除する。

ＰＣＡは、例えばオンライン機械学習アルゴリズム（例えばニューラルネットワーク）又は部分空間学習を包含する多くの異なるアルゴリズムを使用して実施され得る。

より少ない数の主成分チャンネルが第１の出力信号のセット５６を規定する。

これらは、次に、独立成分分析（ＩＣＡ）工程５８への入力として使用される。この技術は、各々が腹部における１つの心臓信号源のドップラー超音波信号のみを含むと信頼性高く仮定される、多くの信号チャンネルにおける統計学的に独立した第１の出力信号５６の線形結合を結果的に特定する。ＩＣＡアルゴリズムは、拍動信号源の混合解除を完了させる。

ＩＣＡ工程５８により導出された線形結合は、第２の出力信号のセット６０を規定する。

次に、ＩＣＡ工程５８の第２の出力信号６０は、例えば自己相関に基づく心拍数計算アルゴリズムに対する入力として使用される。各出力信号チャンネル６０は主にただ１つの心拍信号源から構成されているので、信号混合に起因した誤った胎児心拍数（ＦＨＲ）読み取りは、現在の技術に比べてはるかに少ない頻度となる。

より詳細には、動作中、超音波パルスは、探索されている体、すなわち対象者の子宮領域内に複数の超音波受信／送信ユニット１３ａ、１３ｂにより送信される。パルスは、規定の送信ウィンドウ、又は送信ウィンドウの反復的なセットにわたって規定の周波数において送信される。受信／送信ユニットは、超音波信号を生成する、及び検出するための１つ又は複数の超音波トランスデューサーを備える。それは超音波トランスデューサーユニットの形態であるが、（この例ではユニットの外部に備えられた）信号処理コンポーネントを備えていない。

次に、反射された超音波信号は超音波受信送信ユニット１３に戻って受信される。反射は信号が反射される深さに応じて異なる時点において受信送信ユニットにおいて受信される。組織における超音波の伝播速度（約１０００メートル／秒）は知られているので、送信と受信との間の時間遅延は、超音波パルスが伝播した距離に写像される。したがって、この距離は深さに比例する。

幾つかの例において、信号は１つの方向に送信され、及び、１つの円柱ビーム場内における異なる深さに対応した超音波信号が受信され、及びゲーティングされる。この手法により、各超音波トランスデューサーユニットは、対象者内における異なる深さの領域に対応した複数のチャンネルを獲得し得る。

更なる例において、超音波トランスデューサーユニットは個々の超音波送信器のアレイを備え、制御手段は、生成された超音波ビームの指向性を制御するために、アレイを使用してビーム形成を適用するように構成されている。ビーム形成は、複数の異なるビーム方向から超音波データを獲得するために制御される。各指向性ビーム内における複数の異なる深さからの信号が獲得される。超音波処理ユニットは、各ビームから（以下で説明される工程に従って）複数の異なる深さのチャンネルを抽出するように構成される。このアプローチは、１つのトランスデューサーユニットを使用して、より大きいボリュームの組織がスキャンされること、及び同時に、処理するためにＰＣＡアルゴリズムに対して、より多くの超音波チャンネルを生成することを可能にする。

いずれの場合も、入力データは増幅器により増幅され、次に、対象者内における異なる組織領域（例えば異なる深さ又は幅の領域）に対応した複数の別々の入力チャンネル５２に分割される。

例えば、異なる深さに対応した信号は、異なる時間的受信ウィンドウにわたって入来信号をゲーティングすることにより分離され、したがって、ゲーティングされた信号の各々が異なる深さに対応した異なる入力信号チャンネル５２を提供する。異なる横方向にずれた領域に対応した信号は、例えば遅延和アプローチなどのビーム形成技術を通して分離される。

幾つかの例において、特定の所望の深さ、又は異なるビーム場方向からの受信信号が取得され得るように、送信パルス及び受信ウィンドウの持続期間、及び、送信パルス及び受信ウィンドウの間のタイミングが調節され得、次に受信信号は、入力信号チャンネル５２の各々において異なる組織領域の信号を提供するように適切な時間ウィンドウにわたってゲーティングされる。

前処理ステップが、各入力信号チャンネル５２に適用される。これらは、異なる入力信号チャンネル５２を分離した後に、又は、分離する前に適用される。

特に、復調及び信号統合は、各入力信号チャンネル５２の入力信号に適用される。復調は、元の送信された信号と比較して、測定されたドップラー信号のドップラー（周波数）シフトに等しい周波数を伴う信号を生成する。

帯域通過フィルタ処理は、各入力信号チャンネル５２に適用される。フィルタ処理は、心拍測定に対して想定される周波数範囲内における入来信号の周波数成分を選択するように構成される。これは、データの関連する周波数成分のみが残されて、全体的なノイズを低減することを確実なものとする。

幾つかの例（図示されていない）において、包絡線復調器が更に適用される。これは、選択された（フィルタ処理された）周波数範囲に対して、時間の関数としての信号強度（例えば強さ又は分散）の変化に対応した包絡線信号を各入力信号チャンネル５２に対して抽出する。

入力信号チャンネルが、入力信号の１つの収集されたセットへとコンパイルされる（５３）。ベクトルは、入力信号チャンネルのセットから形成される。

入力信号チャンネルのコンパイルされた１つのセット５３が、次に、主成分分析アルゴリズム５４に入力として提供される。

要約すると、このアルゴリズム５４は、統計学的に無相関な、信号の最大強度（分散）を捕捉する入力信号チャンネル５２の線形結合（加重和）を特定する。これらの線形結合は、構成されたとき、第１の出力信号のセット５６に対応する。

ＰＣＡアルゴリズム５４の出力は、入力信号５２の集まりに存在する全数の心拍数信号源の標示を提供する。しかし、ＰＣＡの第１の出力信号５６は、元の心拍数信号源の混合体を依然として含む。したがって、ＰＣＡ単独では、異なる心拍源を完全に分離するために十分ではない場合がある。

ＰＣＡは、初期数の入力チャンネル５２の無相関の強い拍動数信号（すなわち第１の出力信号５６）の数まで減らすために使用され得る。第１の出力信号のセット５６は、典型的には入力信号チャンネル５２の総数より少ない数になる。

チャンネル数を減らすことは後続の処理ステップを簡略化し、ノイズのみを含むコンパイルされた入力チャンネルベクトル５３の数学的部分空間を排除する。ＰＣＡアルゴリズム５４は、異なる拍動信号源の混合解除の第１のステージを効果的に実施する。

ＰＣＡは、例えばオンラインニューラルネットワークアルゴリズム又は他の機械学習アルゴリズムを包含する多くのアルゴリズムを使用して実施され得る。ＰＣＡは概して、機械学習の部分セット（又は、特定の技術）と考えられる。

例えば、Ｈｙｖａｒｉｎｅｎ、Ｋａｒｈｕｎｅｎ、及びＯｊａによる書籍である「Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ」のｃｈａｐｔｅｒ６（「Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｗｈｉｔｅｎｉｎｇ」）が、適切な主成分分析工程を実施するための工程を詳細に説明している。このチャプターは、特に、主成分の１つずつの抽出、及び複数の主成分の並列的な抽出、サンプルごと及びバッチモードアルゴリズム、及び、抽出されなければならない成分の数を特定する方法を含むＰＣＡの幾つかの要素を説明している。

次に、第１の出力信号５６は、より複雑な独立成分分析（ＩＣＡ）工程５８に入力として提供される。この技術は、統計学的に独立した第１の出力チャンネル５６の線形結合を特定する。これは理想的な場合には、多くの第２の出力信号チャンネル６０をもたらし、第２の出力信号の各々は主に、腹部における１つの拍動信号源のドップラー超音波信号のみを含む。ＩＣＡアルゴリズムは、元の拍動信号源の混合解除を完了させる。

ＰＣＡアルゴリズム及びＩＣＡアルゴリズムは、以下でより詳細に説明される。

ＰＣＡアルゴリズム５４は入力信号チャンネル５２を処理し、第１の出力チャンネル５６を形成するために入力チャンネル５２をどのように（線形）結合するかを説明する重みベクトル（又は線形係数）のセットを出力として提供する。好ましくは、ＰＣＡは更に、入力チャンネル５２のセットより少ない数のチャンネルからなる、又は、入力チャンネル５２のセットより少ない数のチャンネルからなるものではない第１の出力チャンネル５６自体を出力する。ＰＣＡは、出力チャンネルのベクトルを出力する。

ベクトル／行列形式により、ＰＣＡは、
ｚ（ｔ）＝Ｖ＊ｘ（ｔ）
を演算し、ここで、ｘは、入力信号チャンネル５２に対応したｎ個の要素の列ベクトルであり、ｚは、出力チャンネルに対応したｍ個の要素の列ベクトルであり、Ｖは、ｚの要素を統計学的に無相関なものにし、通常は更にそれらの統計的分散を１に正規化するｍ個の行及びｎ個の列を含む行列である。

出力信号が両方とも無相関にされ、及び、それらの分散が正規化された場合、処理は別様に「ホワイトニング」として知られる。

ＰＣＡアルゴリズムは、入力としてｘを与えられたときＶ及びｚの値を特定する。通常はＶ及びｚに対して１つの一意解が存在するわけではなく、ＰＣＡアルゴリズムは、ｚの要素を無相関にする無限に多くの取り得る解のうちの１つを導出する。ＰＣＡは、入力信号５２のみの分散及び相互相関（いわゆる二次統計）を考慮することにより機能するので、ＰＣＡは無相関性を実現し得るが、ｚの要素の統計的独立を実現しない。

単純な例として、ｘにおいて３つの入力チャンネルが提供され、及び、全部で２つの心拍信号源が異なる強さでｘのチャンネル内に存在するという事前の知識情報が提供される。問題は、２つの出力チャンネル５６、及び２×３行列の形態のＶを導き出すことである。

第１の心拍信号源が等しい強さでｘの第１の入力チャンネル及び第２の入力チャンネル５２に存在し、第２の心拍信号源がｘの第３の入力チャンネル５２のみに存在する場合、ＰＣＡアルゴリズムは、次の形態のＶをもたらさなければならない。

この特定の例では、（２つの源が最初から実際に混合されていたわけではないので）ＰＣＡアルゴリズムは、実際に２つの源の完全な分離を更に実現する。

独立した信号源の最大数は胎児監視用途では通常知られているので、この情報はＰＣＡ工程の複雑さを減らすために有益に使用され、ＰＣＡアルゴリズムが処理において考慮することを必要とされる次元の数を減らすことに留意されたい。アルゴリズム自体は、この場合において、いくつの出力チャンネルをアルゴリズムが生成しなければならないかを特定することを必要とされない。これは、アルゴリズムの速度を上げる。

特に、アルゴリズムに関与する行列演算に起因して、演算の複雑さはチャンネル数の３乗で増加する。したがって、問題を４つの（又はより多くの）チャンネルから２つ又は３つ（双胎妊娠の場合）まで減らすことは、アルゴリズムの演算要求を著しく下げる。

この簡潔化はアルゴリズムにおいて事前にプログラムされ、又は、この簡潔化はアルゴリズムの調節可能な設定として提供される。例えば、処理ユニットは、心拍数源信号の総数を表すユーザー入力を受信するように構成され、総数は、例えば単胎又は双胎（又はより多くの）妊娠が存在するか否かに基づいて特定される。

ＰＣＡは信号分析の分野においてよく知られた工程であり、当業者はＰＣＡの背景にある原理、及び、工程を実施するための詳細な手段を理解する。例えばＣｏｍｏｎ及びＪｕｔｔｅｎによる書籍である「Ｈａｎｄｂｏｏｋ ｏｆ Ｂｌｉｎｄ Ｓｏｕｒｃｅ Ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ」が、本発明の実施形態により適用されるＰＣＡアルゴリズムに関する更に多くの情報を提供している。Ｈｙｖａｒｉｎｅｎらによる書籍である「Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ」も主成分分析に関するチャプターを含んでおり、この書籍は、本発明の実施形態における使用に適したＰＣＡアルゴリズムを実施するための適切な手段に関する詳細な説明を提供している。

独立成分分析（ＩＣＡ）アルゴリズムは、第１の出力信号の線形結合の導出されたセットを規定する（例えば行列形式により表された）重みベクトルのセットを更に出力する。ＩＣＡアルゴリズムは、第２の出力信号のベクトルを更に出力する。

概して、ｙ（ｔ）すなわち
ｙ（ｔ）＝Ｗ＊ｚ（ｔ）
の要素が統計学的に独立するように、ＩＣＡアルゴリズムが行列Ｗを導出する。ｚ（ｔ）はＰＣＡ／ホワイトニングアルゴリズムの出力である。

ＩＣＡアルゴリズムはＰＣＡアルゴリズムにより考慮された二次統計の裏を見て、例えばｙのチャンネルの尖度、信号エントロピー、又は相互情報量といった更なる統計的性質を考慮し、その理由は、これらの性質が統計的従属性／独立性を定量化するからである。

概して、ＩＣＡアルゴリズムは、適切なＷを導出することにより最小化される、又は最大化されるコスト関数（例えば尖度、信号エントロピー、又は相互情報量）を選択すること、及び、最小化／最大化のための最適化アルゴリズム（例えば勾配降下、確率勾配降下、ニュートン法）を選択することにより構築される。

コスト関数は非線形であるので、アルゴリズムは適用可能な制約を考慮して、コスト関数を最小化する／最大化するＷを導出するために、幾つかの近似解に対して繰り返すことが必要とされる（このような制約は、例えば最適化アルゴリズムがコスト関数を最小化するために単にＷをゼロに設定すること、又は、コスト関数を最大化するためにＷの値を際限なく大きくさせることを防ぐために使用され得る）。

ＰＣＡ工程及びＩＣＡ工程の適用後、行列Ｗ及びＶは、任意選択的に更に「混合解除行列」Ｂへと組み合わされ、ここで、
ｙ（ｔ）＝Ｗ＊ｚ（ｔ）＝Ｗ＊Ｖ＊ｘ（ｔ）＝Ｂ＊ｘ（ｔ）
である。

本例において、Ｂはｙの出力チャンネルを形成するｘの線形結合を直接説明する。Ｂは、ｘのチャンネルがｙにおける各出力チャンネルの成分として現れるか否か、及び、どれくらい強く現れるかを表す情報を提供する。

ＩＣＡは信号分析の分野においてよく知られた工程であり、当業者はＩＣＡの背景にある原理、及び工程を実施するための詳細な手段を理解する。例示的なＩＣＡアルゴリズムに関する更なる詳細は、例えば、Ａｐｐｏ Ｈｙｖａｒｉｎｅｎ、Ｊｕｈａ Ｋａｒｈｕｎｅｎ、Ｅｒｋｋｉ Ｏｊａの書籍である「Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ」、Ｊｏｈｎ Ｗｉｌｅｙ ＆ Ｓｏｎｓ，Ｉｎｃ．、２００１に示されている。

ＩＣＡの第２の出力信号チャンネル６０は、個々の心拍信号源を表すものとして取得される。

ＩＣＡの第２の出力信号６０は、後に心拍数計算アルゴリズムへの入力として提供される。ドップラー超音波信号に基づいて心拍数測定結果又は信号を導出するためのアルゴリズムは当技術分野において知られている。幾つかは、例えば自己相関に基づく。

例えば、１つの適切な例示的な心拍数計算アルゴリズムが米国特許第４，４０３，１８４号の文献において概説されている。この例は自己相関に基づく。繰り返し信号の周波数を特定するために自己相関を使用することは、当分野において確立された技術である。

第２の出力信号チャンネルの各々は主にただ１つの心拍信号源から構成されるので、混合信号に起因した誤ったＦＨＲ読み取りの発生が、既存の解決策に比べて非常に大幅に小さくされる。

１つ又は複数の有益な実施形態によると、処理ユニットは、第２の出力信号６０の各々に対する生理学的源の帰属を導出するように、すなわち、各信号が母体心拍数又は胎児心拍数に対応しているか否かを判定するように更に構成される。

この帰属処理は、第２の出力信号６０の１つ又は複数の性質を比較することを有する比較アプローチに基づく。

例えば、異なる第２の出力信号６０の性質、例えば、識別された信号源の平均深さ、拍動数、信号のスペクトル成分が比較され、結果は帰属を知らせるために使用される。母体心拍信号及び胎児心拍信号のそれぞれに対するこれらの性質のうちの１つ又は複数の記憶された知られた平均値又は典型的な値が存在し、これらは第２の出力信号６０の各々に対する帰属を特定するための基準として使用される。母体ＥＣＧ又はＳｐＯ２拍動数などの他の性質が、幾つかの例において帰属処理に情報を与えるために更に使用される。

信号源を分類する（様々な出力信号６０の信号特性を比較する）比較アプローチは、各源を順に考慮し、それを分析して帰属を特定することより単純なアプローチである。

図５は、２つの胎児心拍数源の検出のための本発明の例示的な実施形態の適用例を概略的に示す。

本例では、上述の図２の例に示されるように、第１の超音波トランスデューサーユニット１２ａ及び第２の超音波トランスデューサーユニット１２ｂの超音波ビーム場１４ａ、１４ｂが互いに交差する。第１のトランスデューサーユニット１２ａの超音波ビーム場１４ａは２つの胎児心拍数源２２ａ、２２ｂを含む。このビーム場から獲得された超音波信号は、したがって、２つの心拍数源の混合体を含む。第２のトランスデューサーユニット１２ｂは、そのビーム視野１４ｂ内に第２の胎児心拍数源２２ｂのみを含む。したがって、これらの２つの超音波トランスデューサーにより獲得された超音波信号チャンネルは、２つの心拍信号源の混合体を含み、チャンネルのうちの幾つかが同じ心拍数源を含む。

両方のトランスデューサーユニット１２ａ、１２ｂからの超音波データが、超音波信号チャンネルの１つのセットにコンパイルされ（５３）、及び、ＰＣＡ及びＩＣＡアルゴリズム５４、５８が連続的に適用され、これにより、２つの第２の出力信号チャンネルのセットが取得されることを可能にし、１つが第１の心拍数源２２ａに対応し、１つが第２の心拍数源２２ｂに対応する。次に、腹部における第１の胎児心拍数源２２ａ及び第２の胎児心拍数源２２ｂに対応した出力心拍信号６２を取得するためにこれらの心拍数源に心拍数計算アルゴリズムが適用される。

図６は、本発明の実施形態の更なる適用例を示す。

この例では、２つのトランスデューサーユニット１２ａ、１２ｂが、２つの別々の深さの領域（「近く」２４ａ、２４ｂ及び「遠く」２５ａ、２５ｂ）からのドップラー超音波信号を記録する。（２つの胎児心臓源及び母体心臓源にそれぞれ対応した）３つの拍動信号源２２ａ、２２ｂ、及び２２ｃはすべて、収集点５３に到達する４つの入力信号チャンネルに異なる強さで存在する。信号源２２ａは第１のトランスデューサーユニット１２ａの両方のチャンネル２４ａ、２５ａに、及び、第２のトランスデューサーユニット１２ｂの遠いチャンネル２５ｂに存在する。信号源２２ｂは第２のトランスデューサーユニット１２ｂの近いチャンネル２４ｂに存在する。信号源２２ｃは両方のトランスデューサーユニット１２ａ、１２ｂの遠いチャンネル２５ａ、２５ｂに異なる強さで存在する。ＰＣＡ／ＩＣＡアルゴリズム５４、５８は、記録された信号混合体から信号源の混合解除を実施する。次に、再構成された独立した拍動信号に対して拍動数計算が実施され、出力拍動信号１、２、及びＭをもたらす。

本発明の実施形態により使用されるアプローチは、知られたアプローチより優れた多くの利点を提供する。

特に、本発明の信号分離工程のより高いロバスト性は、母体腹部に超音波トランスデューサーユニットを配置するときに、要求される制約がより少ないことを意味する。これは、電気的胎児監視（ＥＦＭ）システムをより簡単に、及びより便利に使用することを可能にし、患者の快適さを更に改善する。

更に、本発明の実施形態は、超音波視野内における独立した拍動信号源の総数を特定すること、及び、源信号の各々を別々に分析することができる。これは、１つのトランスデューサーを使用して、母体拍動数と更に胎児拍動数との両方を提供するために、又は複数の胎児を監視するために使用され得る。

本発明の更なる態様による例は、患者監視システムを提供する。１つ又は複数の実施形態による例示的な患者監視システム７０が図７に示される。

患者監視システム７０は、ここまでに概略的に説明されている、又は以下で説明される任意の例又は実施形態による、又は本出願の任意の請求項による超音波処理ユニットを備える。示される例において、超音波処理ユニットは、ベースステーションユニット７２の内部に組み込まれている。しかし、他の例において、超音波処理ユニットは、ベースステーションユニットが接続された、又は接続可能な超音波トランスデューサーユニット７６内にローカルに組み込まれる。

患者監視システム７０は、入力ドップラー超音波データ又は入力ドップラー超音波データから導出されたデータを受信するための少なくとも２つの超音波トランスデューサーユニット７６ａ、７６ｂに使用時に接続するための入力コネクタポート７４の形態をとる接続インターフェースを更に備える。ベースステーションに使用時に接続するための２つの超音波トランスデューサーユニット７６ａ、７６ｂの例示的なセットが図７に示されている。各トランスデューサーユニットは、ベースステーションの入力コネクタ７４のポートと係合するように成形されたそれぞれの出力コネクタ７８ａ、７８ｂを備える。

超音波処理ユニットがベースステーション７２に含まれている場合、入力コネクタ７４は、受信された超音波データを伝達するために超音波処理ユニットに結合される。

コネクタ７４は、図７において有線コネクタポートとして示されている。他の例において、コネクタは、無線超音波プローブに接続するための無線接続インターフェースを備える。

提供される患者監視システム７０は、入力コネクタ７４に結合された２つの超音波トランスデューサーユニット７６ａ、７６ｂのセットを更に含む。トランスデューサーユニットは各々が例えば超音波プローブである。

本例における患者監視システムは、実施される分析工程の結果を表示するための、例えば１つ又は複数の第２の出力信号の視覚表現を表示するための、ベースステーション７２の超音波処理ユニットに動作可能に結合されたディスプレイ８０を更に含む。

患者監視システム７０は、使用時に接続されたトランスデューサーユニットにより超音波データの獲得を制御するように適応された制御装置を更に含む。

制御装置は、異なる組織領域、例えば異なる深さを表す超音波信号を獲得するように超音波トランスデューサーユニットの送信及び受信回路を制御する。制御装置は、送信パルス及び受信ウィンドウの持続期間、及び、送信パルス及び受信ウィンドウの間のタイミングを制御する。制御装置は、規定の時間ウィンドウにわたって入力ドップラー信号データのゲーティングを制御し、これにより対象者の組織内における異なる組織領域に対応した異なる入力信号チャンネルを分離する。

幾つかの例において、制御装置は超音波トランスデューサーユニット内にローカルに含まれ、又は、制御装置により実施される制御ステップは超音波トランスデューサーユニットにおいてローカルに実施される。

上述のように、超音波トランスデューサーユニットのうちの１つは、超音波処理ユニットを備える。それは、例えば、１つ又は複数の超音波トランスデューサーと処理ユニットに動作可能に結合された超音波処理ユニットとを組み込んだ超音波プローブユニットである。超音波トランスデューサーユニットは、上述の超音波データ前処理ステップ及び／又は制御ステップの少なくとも部分セットをローカルに実施する。

患者監視システムは、上述のものと異なる形態をとる。例えば、患者監視システムは、ディスプレイを備える、及び複数の超音波トランスデューサーユニットに接続可能な監視ステーション（例えばトロリー型監視ステーション）を備える。

任意の例において、患者監視システムは、同じ患者又は異なる患者を監視するために任意の数の更なるセンサー又はデータ源に接続可能である。

本発明の更なる態様による例は、ここまでに概略的に説明されている、又は以下で説明される任意の例又は実施形態による、又は本出願の任意の請求項による超音波処理ユニットと、第１の入力ドップラー超音波データと第２の入力ドップラー超音波データとのうちの少なくとも一方を超音波処理ユニットに提供するための、超音波処理ユニットに動作可能に結合された１つ又は複数の超音波トランスデューサーとを備える超音波装置を提供する。

本装置は、例えば超音波プローブユニットを備え、プローブユニットは、超音波処理ユニットと、１つ又は複数の超音波トランスデューサーの少なくとも一部とを組み込んだものである。例えば、プローブは、１つ又は複数の超音波トランスデューサーと超音波処理ユニットとを組み込んだハウジングを備える。

本発明の更なる態様による例は、受信されたドップラー超音波データ内における異なる心拍数源を区別することにおける使用のための超音波処理方法であって、方法が、
第１の超音波トランスデューサー源から第１の入力ドップラー超音波データを受信するステップ（３２）と、第２の超音波トランスデューサー源から第２の入力ドップラー超音波データを受信するステップと、
第１の入力ドップラー超音波データと第２の入力ドップラー超音波データとから入力超音波信号チャンネルの１つのセットをコンパイルするステップ（３４）であって、各入力超音波信号チャンネルが対象者内における異なる特定の組織領域に対応した、コンパイルするステップと、
統計学的に無相関な入力信号チャンネルの１つ又は複数の線形結合を識別するように構成された主成分分析（ＰＣＡ）工程を実施するステップ（３６）であって、線形結合が、構成されたとき、第１の出力信号のセットを規定する、ＰＣＡ工程を実施するステップと、
互いに統計学的に独立した第１の出力信号の１つ又は複数の線形結合を識別するように構成された独立成分分析（ＩＣＡ）工程を実施するステップ（３８）であって、１つ又は複数の線形結合が、１つ又は複数の第２の出力信号のセットを規定し、１つ又は複数の第２の出力信号が、別個の心拍数源に対応した信号を提供する、ＩＣＡ工程を実施するステップと、
を有する、超音波処理方法を提供する。

上述のステップの各々に対する実施態様の選択肢及び詳細事項は、本発明の装置の態様（すなわち超音波処理ユニットの態様）に対する前述の説明及び記述に従って理解され、及び解釈される。

本発明の装置の態様に関連した（超音波処理ユニットに関連した）上述の例、選択肢、又は実施形態の特徴又は詳細事項のうちの任意のものは、本発明の本方法の態様に適用され、又は組み合わされ、又は組み込まれる。

上述のように、実施形態は制御装置を使用する。制御装置は、必要とされる様々な機能を実施するために、ソフトウェア及び／又はハードウェアを使用して多くの手法により実現され得る。プロセッサは、要求される機能を実施するようにソフトウェア（例えばマイクロコード）を使用してプログラムされる１つ又は複数のマイクロプロセッサを使用する制御装置の一例である。しかし、制御装置はプロセッサを使用して実現されてもよく、又は使用せずに実現されてもよく、及び、幾つかの機能を実施する専用ハードウェア、及び、他の機能を実施するプロセッサ（例えば、１つ又は複数のプログラムされたマイクロプロセッサ及び関連する回路）の組み合わせとして実現されてもよい。

本開示の様々な実施形態において使用される制御装置コンポーネントの例は従来のマイクロプロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）を包含するが、これらに限定されない。

様々な実施態様において、プロセッサ又は制御装置は、１つ又は複数の記憶媒体、例えば揮発性及び不揮発性コンピュータメモリ、例えば、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、及びＥＥＰＲＯＭと関連付けられてもよい。記憶媒体は、１つ又は複数のプロセッサ及び／又は制御装置において実行されたとき、要求される機能を実施する１つ又は複数のプログラムを使用して符号化されてもよい。様々な記憶媒体がプロセッサ又は制御装置内に固定されてもよく、又は様々な記憶媒体に記憶された１つ又は複数のプログラムがプロセッサ又は制御装置にロードされ得るように、移動可能であってもよい。

開示されている実施形態の変形例が、図面、本開示、及び添付の特許請求の範囲の考察により、請求項に記載された発明を実施する当業者により理解及び実現され得る。特許請求の範囲において、「備える（含む、有する、もつ）」という表現は、他の要素もステップも排除せず、単数表現は複数を排除しない。１つのプロセッサ又は他のユニットが、特許請求の範囲に記載されている幾つかの項目の機能を実現してもよい。単に特定の手段が相互に異なる従属請求項に記載されているということが、利点を得るためにこれらの手段の組み合わせが使用不可能なことを示すわけではない。コンピュータプログラムがここまでに説明されている場合、コンピュータプログラムは、他のハードウェアと一体的に、又は他のハードウェアの一部として供給される光記憶媒体又はソリッドステート媒体などの適切な媒体に記憶されてもよい／適切な媒体に格納して配布されてもよいが、例えばインターネット又は他の有線又は無線電気通信システムを介して他の形態で配布されてもよい。「するように適応された」という用語が特許請求の範囲又は説明において使用される場合、「するように適応された」という用語は、「するように構成された」という用語と同等であることを意図したものであることに留意されたい。特許請求の範囲における参照符号は、いずれも特許請求の範囲を限定するように解釈されてはならない。

Claims (14)

1. 受信されたドップラー超音波データ内における異なる心拍数源を区別するための胎児監視における使用のための超音波処理ユニットであって、
   前記超音波処理ユニットが、使用時に少なくとも２つの超音波トランスデューサー源と通信可能に結合可能であり、
   前記超音波処理ユニットが、第１の超音波トランスデューサー源から第１の入力ドップラー超音波データを受信することと、第２の超音波トランスデューサー源から第２の入力ドップラー超音波データを受信することと、
   前記第１の入力ドップラー超音波データと前記第２の入力ドップラー超音波データとから入力超音波信号チャンネルの１つのセットをコンパイルすることであって、各前記入力超音波信号チャンネルが、対象者内における異なる特定の組織領域に対応した、コンパイルすることと、
   統計学的に無相関な前記入力超音波信号チャンネルの１つ又は複数の線形結合を識別する主成分分析（ＰＣＡ）工程を実施することであって、前記線形結合が、構成されたとき、第１の出力信号のセットを規定する、ＰＣＡ工程を実施することと、
   互いに統計学的に独立した前記第１の出力信号の１つ又は複数の線形結合を識別する独立成分分析（ＩＣＡ）工程を実施することであって、１つ又は複数の前記線形結合が、１つ又は複数の第２の出力信号のセットを規定し、これにより１つ又は複数の前記第２の出力信号が、別個の心拍数源に対応した信号を提供する、ＩＣＡ工程を実施することと、
   を行う、
   超音波処理ユニット。
2. 前記入力超音波信号チャンネルのコンパイルされた前記セットが、前記対象者内における少なくとも２つの異なる深さの領域に対応したチャンネルを含み、及び／又は、前記対象者内における少なくとも２つの異なる横領域に対応したチャンネルを含む、
   請求項１に記載の超音波処理ユニット。
3. 前記ＰＣＡ工程が、互いに統計学的に無相関でありながら規定の閾値より大きい組み合わされた信号の強度又は分散をもつ前記第１の出力信号をもたらす前記入力超音波信号チャンネルの前記線形結合を識別する、
   請求項１又は請求項２に記載の超音波処理ユニット。
4. 前記超音波処理ユニットが更に、識別された前記線形結合に従って前記第２の出力信号の前記セットを生成する、
   請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の超音波処理ユニット。
5. 前記超音波処理ユニットが、各前記第２の出力信号から心拍信号又は心拍数測定結果を導出するために、前記第２の出力信号を処理する、
   請求項４に記載の超音波処理ユニット。
6. 前記超音波処理ユニットが、更に、前記第２の出力信号の各々に生理学的源を帰属させる、
   請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の超音波処理ユニット。
7. 前記コンパイルすることが、前記第１の入力ドップラー超音波データと前記第２の入力ドップラー超音波データとから前記入力超音波信号チャンネルの１つのベクトルをコンパイルすることを有し、各前記入力超音波信号チャンネルが、前記対象者内における異なる特定の組織領域に対応した、
   請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の超音波処理ユニット。
8. 請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の少なくとも１つの前記超音波処理ユニットと、
   前記第１の入力ドップラー超音波データと前記第２の入力ドップラー超音波データとのうちの少なくとも一方を前記超音波処理ユニットに提供するための、前記超音波処理ユニットに動作可能に結合された１つ又は複数の超音波トランスデューサーと、
   を備える、超音波装置。
9. 前記超音波装置が、超音波プローブユニットを備え、前記超音波プローブユニットが、前記超音波処理ユニットと１つ又は複数の前記超音波トランスデューサーの少なくとも一部とを組み込んだものである、
   請求項８に記載の超音波装置。
10. 請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の超音波処理ユニットと、
    少なくとも２つの超音波トランスデューサーユニットに使用時に接続するための接続インターフェースと、
    を備える、患者監視システム。
11. 前記接続インターフェースに結合された少なくとも２つの前記超音波トランスデューサーユニットのセットを更に備える、
    請求項１０に記載の患者監視システム。
12. 使用時に少なくとも１つの接続された前記超音波トランスデューサーユニットによる超音波データの獲得を制御する制御装置を更に含む、
    請求項１０又は請求項１１に記載の患者監視システム。
13. 受信されたドップラー超音波データ内における異なる心拍数源を区別することにおける使用のための超音波処理方法であって、前記超音波処理方法が、
    第１の超音波トランスデューサー源から第１の入力ドップラー超音波データを受信するステップと、第２の超音波トランスデューサー源から第２の入力ドップラー超音波データを受信するステップと、
    前記第１の入力ドップラー超音波データと前記第２の入力ドップラー超音波データとから入力超音波信号チャンネルの１つのセットをコンパイルするステップであって、各前記入力超音波信号チャンネルが、対象者内における異なる特定の組織領域に対応した、コンパイルするステップと、
    統計学的に無相関な前記入力超音波信号チャンネルの１つ又は複数の線形結合を識別する主成分分析（ＰＣＡ）工程を実施するステップであって、前記線形結合が、構成されたとき、第１の出力信号のセットを規定する、ＰＣＡ工程を実施するステップと、
    互いに統計学的に独立した前記第１の出力信号の１つ又は複数の線形結合を識別する独立成分分析（ＩＣＡ）工程を実施するステップであって、１つ又は複数の前記線形結合が、１つ又は複数の第２の出力信号のセットを規定し、これにより、１つ又は複数の前記第２の出力信号が、別個の心拍数源に対応した信号を提供する、ＩＣＡ工程を実施するステップと、
    を有する、超音波処理方法。
14. 前記入力超音波信号チャンネルのコンパイルされた前記セットが、前記対象者内における少なくとも２つの異なる深さの領域に対応したチャンネルを含む、及び／又は、前記対象者内における少なくとも２つの異なる横領域に対応したチャンネルを含む、
    請求項１３に記載の超音波処理方法。

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