JP2023048353A - 超音波診断装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】実質部の輝度を一様にすることができる補正ゲインを算出すること。【解決手段】実施形態の超音波診断装置は、生成部と、導出部と、算出部とを備える。生成部は、第１の解像度を有する超音波画像データに対して多重解像度解析を行うことにより、前記第１の解像度よりも低い第２の解像度を有する高周波成分画像データ及び低周波成分画像データを生成する。導出部は、前記高周波成分画像データから構造物に関する情報を導出する。算出部は、前記構造物に関する情報に基づいて、補正ゲインに対する前記低周波成分画像データにおける前記構造物を示す画素の輝度の寄与よりも、前記補正ゲインに対する前記低周波成分画像データにおける実質部を示す画素の輝度の寄与のほうが高くなるように、前記低周波成分画像データに基づいて前記補正ゲインを算出する。【選択図】図１

Description

本明細書及び図面に開示の実施形態は、超音波診断装置及びプログラムに関する。

肝臓等の実質部（実質組織）全体の輝度が一様になるように輝度を自動的に調整する機能のニーズがある。このような機能を実現させるための方法の一つとして、超音波画像データに対して多重解像度解析を行って、入力画像データである超音波画像データの低周波成分画像データを算出し、低周波成分画像データ上で輝度が一様になるように輝度を補正し、その後、輝度が補正された低周波成分画像データの解像度を元の解像度（入力画像データの解像度）に戻す手法が提案されている。低周波成分画像データ上では、構造物の情報が失われているので、構造物の輝度を変更せずに、実質部の輝度のみを変更できる。

しかしながら、上記の方法では、高輝度な構造物（例えば、腹壁、横隔膜、血管壁等）の近傍の実質部で輝度の補正がかかりにくい場合がある。これは、そもそも、実質部の輝度が、目標輝度レベルになるように補正ゲインを算出したいが、実質部の近傍の高輝度な構造物の影響で、補正される対象の実質組織の輝度が正確に算出されないいためである。このように、上記の方法では、実質部の輝度を一様にすることができる補正ゲインを算出することができない場合がある。

特開２０１５－８３０５６号公報

本明細書及び図面に開示の実施形態が解決しようとする課題の一つは、実質部の輝度を一様にすることができる補正ゲインを算出することである。ただし、本明細書及び図面に開示の実施形態により解決しようとする課題は上記課題に限られない。後述する実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を他の課題として位置付けることもできる。

実施形態の超音波診断装置は、生成部と、導出部と、算出部とを備える。生成部は、第１の解像度を有する超音波画像データに対して多重解像度解析を行うことにより、前記第１の解像度よりも低い第２の解像度を有する高周波成分画像データ及び低周波成分画像データを生成する。導出部は、前記高周波成分画像データから構造物に関する情報を導出する。算出部は、前記構造物に関する情報に基づいて、補正ゲインに対する前記低周波成分画像データにおける前記構造物を示す画素の輝度の寄与よりも、前記補正ゲインに対する前記低周波成分画像データにおける実質部を示す画素の輝度の寄与のほうが高くなるように、前記低周波成分画像データに基づいて前記補正ゲインを算出する。

図１は、実施形態に係る超音波診断装置の構成例を示すブロック図である。 図２は、実施形態に係る解像度変調機能が実行する処理の一例を説明するための図である。 図３は、実施形態に係る構造物特定機能が実行する処理の一例を説明するための図である。 図４Ａは、実施形態に係る補正ゲイン算出機能が補正ゲインを算出する方法の一例を説明するための図である。 図４Ｂは、実施形態に係る補正ゲイン算出機能が補正ゲインを算出する他の方法の一例を説明するための図である。 図５は、実施形態に係る解像度復調機能が実行する処理の一例を説明するための図である。 図６は、実施形態に係る超音波診断装置が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図７は、従来の超音波診断装置により生成された超音波画像データに基づく超音波画像の一例を示す図である。 図８は、実施形態に係る超音波診断装置により生成された超音波画像データに基づく超音波画像の一例を示す図である。

以下、図面を参照しながら、超音波診断装置及びプログラムの各実施形態及び各変形例について詳細に説明する。なお、実施形態は、内容に矛盾が生じない範囲で従来技術、他の実施形態又は他の変形例との組み合わせが可能である。同様に、変形例は、内容に矛盾が生じない範囲で従来技術、他の実施形態又は他の変形例との組み合わせが可能である。また、以下の説明において、同様の構成要素には共通の符号を付与するとともに、重複する説明を省略する場合がある。

（実施形態）
図１は、実施形態に係る超音波診断装置１の構成例を示すブロック図である。図１に例示するように、実施形態に係る超音波診断装置１は、装置本体１００と、超音波プローブ１０１と、入力装置１０２と、ディスプレイ１０３とを有する。

超音波プローブ１０１は、例えば、複数の素子（圧電振動子、圧電素子）を有する。これら複数の素子は、装置本体１００が有する送受信回路１１０の送信回路１１１から供給される駆動信号に基づき超音波を発生する。具体的には、複数の素子は、送信回路１１１により電圧（送信駆動電圧）が印可されることにより送信駆動電圧に応じた波形の超音波を発生する。駆動信号が示す送信駆動電圧の波形が、複数の素子に印可される電圧の波形である。すなわち、超音波プローブ１０１は、印可された送信駆動電圧の大きさに応じた超音波を送信する。また、超音波プローブ１０１は、被検体Ｐからの反射波を受信して電気信号である受信信号（反射波信号）に変換し、受信信号を装置本体１００に出力する。また、超音波プローブ１０１は、例えば、素子に設けられる整合層と、素子から後方への超音波の伝播を防止するバッキング材等を有する。なお、超音波プローブ１０１は、装置本体１００と着脱自在に接続される。

超音波プローブ１０１から被検体Ｐに超音波が送信されると、送信された超音波は、被検体Ｐの体内組織における音響インピーダンスの不連続面で次々と反射され、反射波として超音波プローブ１０１が有する複数の素子にて受信される。受信される反射波の振幅は、超音波が反射される不連続面における音響インピーダンスの差に依存する。なお、送信された超音波パルスが、移動している血流や心臓壁等の表面で反射された場合の反射波は、ドプラ効果により、移動体の超音波送信方向に対する速度成分に依存して、周波数偏移を受ける。そして、超音波プローブ１０１は、受信信号を後述する送受信回路１１０の受信回路１１２に出力する。

超音波プローブ１０１は、装置本体１００と着脱可能に設けられる。被検体Ｐ内の２次元領域の走査（２次元走査）を行なう場合、操作者は、例えば、複数の素子が一列で配置された１Ｄアレイプローブを超音波プローブ１０１として装置本体１００に接続する。１Ｄアレイプローブの種類としては、リニア型超音波プローブ、コンベックス型超音波プローブ、セクタ型超音波プローブ等が挙げられる。また、被検体Ｐ内の３次元領域の走査（３次元走査）を行なう場合、操作者は、例えば、メカニカル４Ｄプローブや２Ｄアレイプローブを超音波プローブ１０１として装置本体１００と接続する。メカニカル４Ｄプローブは、１Ｄアレイプローブのように一列で配列された複数の素子を用いて２次元走査が可能であるとともに、複数の素子を所定の角度（揺動角度）で揺動させることで３次元走査が可能である。また、２Ｄアレイプローブは、マトリックス状に配置された複数の素子により３次元走査が可能であるとともに、超音波を集束して送信することで２次元走査が可能である。

入力装置１０２は、例えば、マウス、キーボード、ボタン、パネルスイッチ、タッチコマンドスクリーン、フットスイッチ、トラックボール、ジョイスティック等の入力手段により実現される。入力装置１０２は、超音波診断装置１の操作者からの各種設定要求を受け付け、受け付けた各種設定要求を装置本体１００に転送する。

ディスプレイ１０３は、例えば、超音波診断装置１の操作者が入力装置１０２を用いて各種設定要求を入力するためのＧＵＩ（Graphical User Interface）を表示したり、装置本体１００において生成された超音波画像データに基づく超音波画像等を表示したりする。ディスプレイ１０３は、液晶モニタやＣＲＴ（Cathode Ray Tube）モニタ等によって実現される。

装置本体１００は、超音波プローブ１０１から送信された受信信号に基づいて超音波画像データを生成する。なお、超音波画像データは、画像データの一例である。装置本体１００は、超音波プローブ１０１から送信された被検体Ｐの２次元領域に対応する受信信号に基づいて２次元の超音波画像データを生成可能である。また、装置本体１００は、超音波プローブ１０１から送信された被検体Ｐの３次元領域に対応する受信信号に基づいて３次元の超音波画像データを生成可能である。図１に示すように、装置本体１００は、送受信回路１１０と、バッファメモリ１２０と、信号処理回路１３０と、画像生成回路１４０と、画像メモリ１５０と、記憶回路１６０と、処理回路１７０とを有する。

送受信回路１１０は、処理回路１７０の制御機能１７０ｆによる制御を受けて、超音波プローブ１０１から超音波を送信させるとともに、超音波プローブ１０１に超音波の反射波を受信させる。すなわち、送受信回路１１０は、超音波プローブ１０１を介して走査を実行する。なお、走査は、スキャン、超音波スキャン又は超音波走査とも称される。送受信回路１１０は、送受信部の一例である。送受信回路１１０は、送信回路１１１と受信回路１１２とを有する。送信回路１１１は送信部の一例であり、受信回路１１２は受信部の一例である。

送信回路１１１は、制御機能１７０ｆによる制御を受けて、超音波プローブ１０１から超音波を送信させる。送信回路１１１は、レートパルサ発生回路と、送信遅延回路と、送信パルサとを有する。送信回路１１１は、超音波プローブ１０１に駆動信号を供給する。送信回路１１１は、被検体Ｐ内の２次元領域を走査する場合、超音波プローブ１０１から２次元領域を走査するための超音波ビームを送信させる。また、送信回路１１１は、被検体Ｐ内の３次元領域を走査する場合、超音波プローブ１０１から３次元領域を走査するための超音波ビームを送信させる。

レートパルサ発生回路は、制御機能１７０ｆによる制御を受けて、所定のレート周波数（ＰＲＦ：Pulse Repetition Frequency）で、送信超音波（送信ビーム）を形成するためのレートパルスを繰り返し発生する。レートパルスが送信遅延回路を経由することで、異なる送信遅延時間を有した状態で送信パルサに電圧が印加される。例えば、送信遅延回路は、超音波プローブ１０１から発生される超音波をビーム状に集束して送信指向性を決定するために必要な素子ごとの送信遅延時間を、レートパルサ発生回路により発生される各レートパルスに対して与える。送信パルサは、レートパルスに基づくタイミングで、超音波プローブ１０１に駆動信号（駆動パルス）を供給する。すなわち、送信パルサは、かかるレートパルスに基づくタイミングで、超音波プローブ１０１に駆動信号が示す波形の電圧（送信駆動電圧）を印可する。なお、送信遅延回路は、各レートパルスに与える送信遅延時間を変化させることで、素子面からの超音波の送信方向を任意に調整する。

駆動パルスは、送信パルサからケーブルを介して超音波プローブ１０１内の素子まで伝達した後に、素子において電気信号から機械的振動に変換される。すなわち、素子に電圧が印可されることによって、素子は機械的に振動する。この機械的振動によって発生した超音波は、生体内部（被検体Ｐの内部）に送信される。ここで、素子ごとに異なる送信遅延時間を持った超音波は、集束されて、所定方向に伝搬していく。

なお、送信回路１１１は、制御機能１７０ｆによる制御を受けて、所定の走査シーケンスを実行するために、送信周波数、送信駆動電圧等を瞬時に変更可能な機能を有する。特に、送信駆動電圧の変更は、瞬間に送信駆動電圧の値を切り替え可能なリニアアンプ型の発信回路、または、複数の電源ユニットを電気的に切り替える機構によって実現される。

超音波プローブ１０１により送信された超音波の反射波は、超音波プローブ１０１内部の素子まで到達した後、素子において、機械的振動から電気的信号（受信信号）に変換され、受信信号が受信回路１１２に入力される。受信回路１１２は、プリアンプと、Ａ／Ｄ（Analog to Digital）変換器と、直交検波回路等を有し、超音波プローブ１０１から送信された反射波信号に対して各種処理を行なって反射波データ（受信データ）を生成する。そして、受信回路１１２は、生成した反射波データをバッファメモリ１２０に格納する。

プリアンプは、反射波信号をチャンネルごとに増幅してゲイン調整（ゲイン補正）を行なう。Ａ／Ｄ変換器は、ゲイン補正された反射波信号をＡ／Ｄ変換することでゲイン補正された反射波信号をデジタル信号に変換する。直交検波回路は、デジタル信号に変換された反射波信号をベースバンド帯域の同相信号（Ｉ信号、Ｉ：In-phase）と直交信号（Ｑ信号、Ｑ：Quadrature-phase）とに変換する。そして、直交検波回路は、Ｉ信号及びＱ信号（ＩＱ信号）を反射波データとしてバッファメモリ１２０に格納する。

受信回路１１２は、超音波プローブ１０１から送信された２次元の反射波信号から２次元の反射波データを生成する。また、受信回路１１２は、超音波プローブ１０１から送信された３次元の反射波信号から３次元の反射波データを生成する。

本実施形態では、超音波診断装置１は、リアルタイムで各種の処理を行う。例えば、超音波プローブ１０１は、１フレーム分の反射波信号を次々に受信回路１１２に送信する。受信回路１１２は、超音波プローブ１０１から送信された１フレーム分の反射波信号を受信するたびに、１フレーム分の反射波信号から１フレーム分の反射波データを生成する。受信回路１１２は、１フレーム分の反射波データを生成するたびに、１フレーム分の反射波データをバッファメモリ１２０に格納する。

バッファメモリ１２０は、送受信回路１１０により生成された反射波データを一時的に記憶するメモリである。例えば、バッファメモリ１２０は、所定数のフレーム分の反射波データを記憶することが可能なように構成されている。そして、バッファメモリ１２０は、所定数のフレーム分の反射波データを記憶している状態で、新たに１フレーム分の反射波データが受信回路１１２により生成された場合、受信回路１１２による制御を受けて、生成された時間が最も古い１フレーム分の反射波データを破棄し、新たに生成された１フレーム分の反射波データを記憶する。例えば、バッファメモリ１２０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子によって実現される。

信号処理回路１３０は、バッファメモリ１２０から反射波データを読み出し、読み出された反射波データに対して各種の信号処理を施し、各種の信号処理が施された反射波データをＢモードデータ又はドプラデータとして画像生成回路１４０に出力する。信号処理回路１３０は、例えば、プロセッサにより実現される。信号処理回路１３０は、信号処理部の一例である。

超音波診断装置１がリアルタイムで各種の処理を行うために、信号処理回路１３０は、以下の処理を行う。例えば、信号処理回路１３０は、バッファメモリ１２０に、新たに１フレーム分の反射波データが格納される度に、新たにバッファメモリ１２０に格納された１フレーム分の反射波データを読み出す。そして、信号処理回路１３０は、読み出された１フレーム分の反射波データに対して各種の信号処理を施すことにより、新たに１フレーム分のＢモードデータ又はドプラデータを生成する。そして、信号処理回路１３０は、１フレーム分のＢモードデータ又はドプラデータを生成する度に、新たに生成された１フレーム分のＢモードデータ又はドプラデータを画像生成回路１４０に出力する。以下、信号処理回路１３０実行する各種の信号処理の一例を説明する。

例えば、信号処理回路１３０は、バッファメモリ１２０から読み出した反射波データに対して、直交検波し、対数増幅及び包絡線検波処理等を施して、サンプル点ごとの信号強度（振幅強度）が輝度の明るさで表現されるＢモードデータを生成する。そして、信号処理回路１３０は、生成したＢモードデータを画像生成回路１４０に出力する。

また、信号処理回路１３０は、バッファメモリ１２０から読み出した反射波データを周波数解析することで、ドプラ効果に基づく移動体（血流や組織、造影剤エコー成分等）の運動情報を反射波データから抽出し、抽出した運動情報を示すドプラデータを生成する。例えば、信号処理回路１３０は、移動体の運動情報として、平均速度、平均分散値及び平均パワー値等を多点に渡り抽出し、抽出した移動体の運動情報を示すドプラデータを生成する。そして、信号処理回路１３０は、生成したドプラデータを画像生成回路１４０に出力する。

上記の信号処理回路１３０の機能を用いて、超音波診断装置１は、カラーフローマッピング（ＣＦＭ：Color Flow Mapping）法とも呼ばれるカラードプラ法を実行可能である。カラーフローマッピング法では、超音波の送受信が複数の走査線上で複数回行なわれる。そして、カラーフローマッピング法では、同一位置のデータ列に対してＭＴＩ(Moving Target Indicator)フィルタを掛けることで、同一位置のデータ列から、静止している組織、或いは、動きの遅い組織に由来する信号（クラッタ信号）を抑制して、血流に由来する信号（血流信号）を抽出する。そして、カラーフローマッピング法では、この血流信号から血流の速度、血流の分散、血流のパワー等の血流情報を推定する。信号処理回路１３０は、カラーフローマッピング法により推定された血流情報を示すカラー画像データを画像生成回路１４０に出力する。なお、カラー画像データは、ドプラデータの一例である。

信号処理回路１３０は、２次元の反射波データ及び３次元の反射波データの両方の反射波データを処理可能である。

画像生成回路１４０は、信号処理回路１３０から出力されたＢモードデータ又はドプラデータから超音波画像データを生成する。画像生成回路１４０は、プロセッサにより実現される。

超音波診断装置１がリアルタイムで各種の処理を行うために、画像生成回路１４０は、以下の処理を行う。例えば、画像生成回路１４０は、信号処理回路１３０から出力された１フレーム分のデータ（Ｂモードデータ又はドプラデータ）を受信する度に、１フレーム分のデータから１フレーム分の超音波画像データを生成する。そして、画像生成回路１４０は、１フレーム分の超音波画像データを生成するたびに、１フレーム分の超音波画像データを画像メモリ１５０に格納する。

例えば、画像生成回路１４０は、信号処理回路１３０が生成した２次元のＢモードデータから反射波の強度を輝度で表した２次元Ｂモード画像データを生成する。また、画像生成回路１４０は、信号処理回路１３０が生成した２次元のドプラデータから運動情報又は血流情報が映像化された２次元ドプラ画像データを生成する。なお、運動情報が映像化された２次元ドプラ画像データは、速度画像データ、分散画像データ、パワー画像データ、又は、これらを組み合わせた画像データである。

ここで、画像生成回路１４０は、一般的には、超音波走査の走査線信号列を、テレビ等に代表されるビデオフォーマットの走査線信号列に変換（走査コンバート）し、表示用の超音波画像データを生成する。例えば、画像生成回路１４０は、信号処理回路１３０から出力されたデータに対して、超音波プローブ１０１による超音波の走査形態に応じて座標変換を行なうことで、表示用の超音波画像データを生成する。また、画像生成回路１４０は、走査コンバート以外に種々の画像処理として、例えば、走査コンバート後の複数の画像フレームを用いて、輝度の平均値画像を再生成する画像処理（平滑化処理）や、画像内で微分フィルタを用いる画像処理（エッジ強調処理）等を行なう。また、画像生成回路１４０は、超音波画像データに、種々のパラメータの文字情報、目盛り、ボディーマーク等を合成する。

更に、画像生成回路１４０は、信号処理回路１３０により生成された３次元のＢモードデータに対して座標変換を行なうことで、３次元Ｂモード画像データを生成する。また、画像生成回路１４０は、信号処理回路１３０により生成された３次元のドプラデータに対して座標変換を行なうことで、３次元ドプラ画像データを生成する。すなわち、画像生成回路１４０は、「３次元のＢモード画像データ及び３次元ドプラ画像データ」を「３次元超音波画像データ（ボリュームデータ）」として生成する。そして、画像生成回路１４０は、ボリュームデータをディスプレイ１０３にて表示するための各種の２次元画像データを生成するために、ボリュームデータに対して様々なレンダリング処理を行なう。

画像生成回路１４０が行なうレンダリング処理としては、例えば、断面再構成法（ＭＰＲ：Multi Planer Reconstruction）を用いてボリュームデータからＭＰＲ画像データを生成する処理がある。また、画像生成回路１４０が行なうレンダリング処理としては、例えば、３次元の情報を反映した２次元画像データを生成するボリュームレンダリング（ＶＲ：Volume Rendering）処理がある。画像生成回路１４０は、画像生成部の一例である。

Ｂモードデータ及びドプラデータは、走査コンバート処理前の超音波画像データであり、画像生成回路１４０が生成するデータは、走査コンバート処理後の表示用の超音波画像データである。なお、Ｂモードデータ及びドプラデータは、生データ（Raw Data）とも呼ばれる。

画像メモリ１５０は、画像生成回路１４０により生成された各種の画像データを記憶するメモリである。また、画像メモリ１５０は、信号処理回路１３０により生成されたデータも記憶する。画像メモリ１５０が記憶するＢモードデータやドプラデータは、例えば、診断の後に操作者が呼び出すことが可能となっており、画像生成回路１４０を経由して表示用の超音波画像データとなる。例えば、画像メモリ１５０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク又は光ディスクによって実現される。

記憶回路１６０は、走査（超音波の送受信）、画像処理及び表示処理を行なうための制御プログラムや、診断情報（例えば、患者ＩＤ、医師の所見等）や、診断プロトコルや各種ボディーマーク等の各種データを記憶する。また、記憶回路１６０は、必要に応じて、画像メモリ１５０が記憶するデータの保管等にも使用される。例えば、記憶回路１６０は、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク又は光ディスクによって実現される。

処理回路１７０は、各種の処理を実行する。処理回路１７０は、解像度変調機能１７０ａと、構造物特定機能１７０ｂと、補正ゲイン算出機能１７０ｃと、ゲイン補正機能１７０ｄと、解像度復調機能１７０ｅと、制御機能１７０ｆとを備える。解像度変調機能１７０ａは、生成部の一例である。構造物特定機能１７０ｂは、導出部の一例である。補正ゲイン算出機能１７０ｃは、算出部の一例である。ゲイン補正機能１７０ｄは、ゲイン補正部の一例である。解像度復調機能１７０ｅは、生成部の一例である。制御機能１７０ｆは、制御部及び表示制御部の一例である。

ここで、例えば、図１に示す処理回路１７０の構成要素である解像度変調機能１７０ａ、構造物特定機能１７０ｂ、補正ゲイン算出機能１７０ｃ、ゲイン補正機能１７０ｄ、解像度復調機能１７０ｅ及び制御機能１７０ｆの各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路１６０に記憶されている。処理回路１７０は、各プログラムを記憶回路１６０から読み出し、読み出した各プログラムを実行することで各プログラムに対応する機能を実現する。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路１７０は、図１の処理回路１７０内に示された各機能を有することとなる。

上述した複数の処理機能のうち制御機能１７０ｆは、超音波診断装置１の処理全体を制御する。具体的には、制御機能１７０ｆは、入力装置１０２を介して操作者から入力された各種設定要求や、記憶回路１６０から読込んだ各種制御プログラム及び各種データに基づき、送信回路１１１、受信回路１１２、信号処理回路１３０、画像生成回路１４０及び処理回路１７０の各処理機能の処理を制御する。また、制御機能１７０ｆは、画像メモリ１５０に記憶された表示用の超音波画像データに基づく超音波画像を表示するようにディスプレイ１０３を制御する。例えば、制御機能１７０ｆは、Ｂモード画像データに基づくＢモード画像又はカラー画像データに基づくカラー画像を表示するようにディスプレイ１０３を制御する。また、制御機能１７０ｆは、Ｂモード画像にカラー画像を重畳させて表示するようにディスプレイ１０３を制御する。

例えば、超音波診断装置１がリアルタイムで処理を行うために、制御機能１７０ｆは、画像生成回路１４０により１フレーム分の超音波画像データが画像メモリ１５０に格納されるたびに、１フレーム分の超音波画像データを画像メモリ１５０から取得する。そして、制御機能１７０ｆは、１フレーム分の超音波画像データを画像メモリ１５０から取得するたびに、１フレーム分の超音波画像データに基づく超音波画像をディスプレイ１０３に表示させる。このため、超音波プローブ１０１が反射波信号を出力してから、ディスプレイ１０３が超音波画像を表示するまでの一連の処理がリアルタイムで実行される。

処理回路１７０は、例えば、プロセッサにより実現される。超音波画像は、画像の一例である。

また、制御機能１７０ｆは、送受信回路１１０を介して超音波プローブ１０１を制御することで、超音波走査の制御を行なう。

なお、説明において用いられる「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）、若しくは、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）、又は、フィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。プロセッサは、記憶回路１６０に保存されたプログラムを読み出し、読み出されたプログラムを実行することで機能を実現する。なお、記憶回路１６０にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成しても構わない。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのプロセッサとして構成し、その機能を実現するようにしてもよい。更に、図１における複数の回路（例えば、信号処理回路１３０、画像生成回路１４０及び処理回路１７０）を１つのプロセッサへ統合してその機能を実現するようにしてもよい。すなわち、信号処理回路１３０、画像生成回路１４０及び処理回路１７０は、プロセッサにより実現される１つの処理回路に統合されてもよい。

以上、実施形態に係る超音波診断装置１の全体構成について説明した。本実施形態によれば、超音波診断装置１は、実質部の輝度を一様にすることができる補正ゲインを算出することができるように、以下に説明する各種の処理を実行する。

図２は、実施形態に係る解像度変調機能１７０ａが実行する処理の一例を説明するための図である。例えば、解像度変調機能１７０ａは、画像生成回路１４０により１フレーム分の図２に示す超音波画像データ１１が画像メモリ１５０に格納されるたびに、新たに格納された１フレーム分の超音波画像データ１１を画像メモリ１５０から取得する。

そして、処理回路１７０は、画像メモリ１５０から１フレーム分の超音波画像データ１１が取得されるたびに、取得された１フレーム分の超音波画像データ１１に対して以下に説明する処理をリアルタイムで実行する。

例えば、解像度変調機能１７０ａは、超音波画像データ１１に対して多重解像度解析を行うことにより、多層の低周波成分画像データ１２，１４及び高周波成分画像データ１３，１５を生成する。このように、低周波成分画像データ１２，１４及び高周波成分画像データ１３，１５は、多重解像度解析の過程で得られる画像データである。多重解像度解析には、ガウシアンピラミッド又は離散ウェーブレット変換等が用いられる。図２に示す例では、２層（２階層）のガウシアンピラミッド又は離散ウェーブレット変換等が行われる。以下、ガウシアンピラミッドが行われる場合について説明するが、離散ウェーブレット変換等の他の方法が用いられて多重解像度解析が行われてもよい。

解像度変調機能１７０ａは、超音波画像データ１１を、ガウシアンピラミッドにより高周波成分を示す高周波成分画像データ１３，１５と、低周波成分を示す低周波成分画像データ１２，１４とに分解する。図２に示す例では、階層数が２であるため、ガウシアンピラミッドが２回繰り返される場合が示されている。ガウシアンピラミッドが行われるたびに、各方向の画素の数が半分になる。すなわち、ダウンサンプリングされる。

ここで、超音波画像データ１１、低周波成分画像データ１２，１４及び高周波成分画像データ１３，１５は、２次元の画像データである。具体的には、超音波画像データ１１は、行方向（例えば、画像空間におけるｘ軸方向）に１０２４個の画素が並び、行方向と直交する列方向（例えば、画像空間におけるｘ軸方向に直交するｙ軸方向）に１０２４個の画素が並ぶ画像データである。このように、超音波画像データ１１は、１０２４×１０２４個の画素により構成される画像データである。ただし、超音波画像データ１１は、Ｎ（Ｎは１０２４以外の２以上の整数）×Ｎ個の画素により構成されてもよい。以下の説明では、「ａ×ｂ個の画素」は、行方向にａ個の画素が並び、列方向にｂ個の画素が並ぶことを意味する。

低周波成分画像データ１２及び高周波成分画像データ１３は、超音波画像データ１１をダウンサンプリングすることにより得られる画像データである。具体的には、低周波成分画像データ１２及び高周波成分画像データ１３は、行方向に５１２個の画素が並び、列方向に５１２個の画素が並ぶ画像データである。このように、低周波成分画像データ１２及び高周波成分画像データ１３は、５１２×５１２個の画素により構成される画像データである。

低周波成分画像データ１４及び高周波成分画像データ１５は、低周波成分画像データ１２をダウンサンプリングすることにより得られる画像データである。具体的には、低周波成分画像データ１４及び高周波成分画像データ１５は、行方向に２５６個の画素が並び、列方向に２５６個の画素が並ぶ画像データである。このように、低周波成分画像データ１４及び高周波成分画像データ１５は、２５６×２５６個の画素により構成される画像データである。

したがって、低周波成分画像データ１２及び高周波成分画像データ１３が有する解像度は、超音波画像データ１１が有する解像度よりも低い。また、低周波成分画像データ１４及び高周波成分画像データ１５が有する解像度は、低周波成分画像データ１２及び高周波成分画像データ１３が有する解像度よりも低い。超音波画像データ１１が有する解像度は、第１の解像度の一例である。低周波成分画像データ１４及び高周波成分画像データ１５が有する解像度は、第２の解像度の一例である。

上述したように、解像度変調機能１７０ａは、超音波画像データ１１に対して多重解像度解析を行うことにより、超音波画像データ１１が有する解像度よりも低い解像度を有する高周波成分画像データ１５及び低周波成分画像データ１４を生成する。

そして、構造物特定機能１７０ｂは、最も下の階層（最下層）の高周波成分画像データ１５において構造物の画素を特定する。具体的には、構造物特定機能１７０ｂは、構造物を示す画素の位置を特定する。ここで、構造物は、例えば、腹壁、横隔膜及び血管等である。構造物を示す画素は、比較的高い輝度（画素値）を有する。

構造物特定機能１７０ｂは、高周波成分画像データ１５を構成する複数の画素のうち、閾値以上の輝度を有する画素を、構造物の画素として特定する。ここで、本実施形態では、構造物特定機能１７０ｂは、構造物の画素を特定する際に用いられる閾値を適応的に決定する。

図３は、実施形態に係る構造物特定機能１７０ｂが実行する処理の一例を説明するための図である。図３には、高周波成分画像データ１５を構成する複数の画素の複数の輝度値の統計分布の一例が示されている。例えば、図３には、統計分布として、横軸を輝度とし、縦軸を画素の数とするヒストグラムが示されている。

例えば、図３の例において、実質部を示す複数の画素の複数の輝度の分布２０は、所定のピークを有する正規分布に類似した分布となる。すなわち、実質部を示す複数の画素の複数の輝度は、分布２０のピークに対応する輝度２０ａを中心とする一定の幅を有する輝度の範囲内に略収まる。実質部は、例えば、肝臓等の部位である。

そして、構造物を示す複数の画素の複数の輝度の分布２１は、分布２０から輝度が高い方に存在する。そこで、構造物特定機能１７０ｂは、構造物を特定する際に用いられる閾値２２を、分布２０と分布２１との間に設定する。すなわち、構造物特定機能１７０ｂは、分布２０と分布２１との間の輝度を閾値２２として決定する。なお、構造物特定機能１７０ｂは、予め定められた閾値を閾値２２として決定してもよい。

そして、構造物特定機能１７０ｂは、高周波成分画像データ１５を構成する複数の画素のうち、閾値２２以上の輝度を有する画素を、構造物の画素として特定する。このように、構造物特定機能１７０ｂは、高周波成分画像データ１５から構造物に関する情報として構造物を示す画素（構造物の画素の位置）を導出する。

上述したように、構造物特定機能１７０ｂは、高周波成分画像データ１５を構成する複数の画素の複数の輝度の統計分布に基づいて、構造物を示す画素を導出する。また、上述したように、構造物特定機能１７０ｂは、高周波成分画像データ１５を構成する複数の画素の複数の輝度の統計分布に基づいて、構造物を示す画素を導出するための閾値２２を決定し、閾値２２に基づいて、構造物を示す画素を導出する。

そして、補正ゲイン算出機能１７０ｃは、低周波成分画像データ１４において、高周波成分画像データ１５において特定された構造物の画素の位置と同一の位置の画素を特定する。また、補正ゲイン算出機能１７０ｃは、低周波成分画像データ１４を複数の小領域に分割する。

そして、補正ゲイン算出機能１７０ｃは、小領域毎に、低周波成分画像データ１４において特定された画素以外の画素の輝度の平均値を算出する。ここで、低周波成分画像データ１４において特定された画素以外の画素は、実質部を示す画素と考えられる。すなわち、補正ゲイン算出機能１７０ｃは、小領域毎に、小領域を構成する複数の画素のうち構造物を示す画素を除く実質部を構成する複数の画素の複数の輝度の平均値を算出する。

そして、補正ゲイン算出機能１７０ｃは、小領域毎に、算出された輝度の平均値を用いて、補正ゲインを算出する。例えば、補正ゲイン算出機能１７０ｃは、小領域毎に、所定の目標輝度と、算出された輝度の平均値との差を、補正ゲインとして算出する。図４Ａは、実施形態に係る補正ゲイン算出機能１７０ｃが補正ゲインを算出する方法の一例を説明するための図である。例えば、図４Ａに示すように、補正ゲイン算出機能１７０ｃは、ある小領域において、目標輝度２５から輝度の平均値３０ａを減じた値３１ａを補正ゲイン３１ａとして算出する。また、補正ゲイン算出機能１７０ｃは、他の小領域において、目標輝度２５から輝度の平均値３０ｂを減じた値３１ｂを補正ゲイン３１ｂとして算出する。また、補正ゲイン算出機能１７０ｃは、更に他の小領域において、目標輝度２５から輝度の平均値３０ｃを減じた値３１ｃを補正ゲイン３１ｃとして算出する。以下の説明では、上述したある小領域を「第１の小領域」と称し、他の小領域を「第２の小領域」と称し、更に他の小領域を「第３の小領域」と称する。

上述したように、補正ゲイン算出機能１７０ｃは、低周波成分画像データ１４を複数の小領域に分割し、小領域毎に、小領域から構造物を示す画素を除く領域を実質部とする。そして、補正ゲイン算出機能１７０ｃは、小領域毎に、実質部の輝度の平均値を算出し、算出された輝度の平均値と目標輝度２５とに基づいて補正ゲインを算出する。小領域は領域の一例である。

また、補正ゲイン算出機能１７０ｃは、複数の小領域のうち、全画素の数に対する構造物を示す画素の割合が閾値以上となる小領域を特定してもよい。そして、補正ゲイン算出機能１７０ｃは、特定された小領域についての補正ゲインを、特定された小領域の周囲の小領域について算出された補正ゲインを用いて補完することにより算出してもよい。ここで、特定された小領域の周囲の小領域とは、例えば、特定された小領域に隣接する１つ以上の小領域である。

また、補正ゲイン算出機能１７０ｃは、別の方法により小領域毎に補正ゲインを算出してもよい。図４Ｂは、実施形態に係る補正ゲイン算出機能１７０ｃが補正ゲインを算出する他の方法の一例を説明するための図である。

例えば、補正ゲイン算出機能１７０ｃは、ｘ軸、ｙ軸及びｚ軸が互いに直交する３次元の直交座標系を定義する。上述した行方向がｘ軸方向であり、上述した列方向がｙ軸方向である。この場合、低周波成分画像データ１４は、ｚ＝０を通るｘｙ平面において、ｘ軸方向に２５６個の画素が並び、ｙ軸方向に２５６個の画素が並ぶ画像データである。

そして、ｚ軸は、補正ゲインを示す。上記の直交座標系において、第１の小領域の中心のｘ軸方向の位置がｘ１であり、ｙ軸方向の位置がｙ１である場合、第１の小領域の位置は（ｘ１，ｙ１，０）で表される。そして、第１の小領域において、図４Ａに示すように、目標輝度２５から輝度の平均値３０ａを減じた値３１ａが算出された場合、補正ゲイン算出機能１７０ｃは、（ｘ１，ｙ１，ｚ１）の位置に点をプロットする。ただし、ｚ１は、目標輝度２５から輝度の平均値３０ａを減じた値３１ａである。

また、第２の小領域の中心の位置が（ｘ２，ｙ２，０）で表され、第２の小領域において、図４Ａに示すように、目標輝度２５から輝度の平均値３０ｂを減じた値３１ｂが算出された場合、補正ゲイン算出機能１７０ｃは、（ｘ２，ｙ２，ｚ２）の位置に点をプロットする。ただし、ｚ２は、目標輝度２５から輝度の平均値３０ｂを減じた値３１ｂである。

また、第３の小領域の中心の位置が（ｘ３，ｙ３，０）で表され、第３の小領域において、図４Ａに示すように、目標輝度２５から輝度の平均値３０ｃを減じた値３１ｃが算出された場合、補正ゲイン算出機能１７０ｃは、（ｘ３，ｙ３，ｚ３）の位置に点をプロットする。ただし、ｚ３は、目標輝度２５から輝度の平均値３０ｃを減じた値３１ｃである。

補正ゲイン算出機能１７０ｃは、上述したような処理を全ての小領域について行う。そして、補正ゲイン算出機能１７０ｃは、３次元の直交座標系においてプロットされた全ての点に対して回帰分析を行い、図４Ｂに示す近似曲面３５ｃを生成する。なお、図４Ｂにおいて図示の簡略化のため符号「３５ｃ」が示すものは、直線となっているが、実際は近似曲面である。また、図４Ｂにおいて符号「３３」は、ｚ＝０を通るｘｙ平面を指す。

そして、補正ゲイン算出機能１７０ｃは、第１の小領域についての補正ゲインを算出する場合には、近似曲面においてｘ軸の値がｘ１であり、ｙ軸の値がｙ１である点のｚ軸の値を補正ゲインとして算出する。補正ゲイン算出機能１７０ｃは、他の小領域についても同様の処理を行って、補正ゲインを算出する。

上述したように、補正ゲイン算出機能１７０ｃは、構造物を示す画素に基づいて、補正ゲインに対する低周波成分画像データ１４における構造物を示す画素の輝度の寄与よりも、補正ゲインに対する低周波成分画像データ１４における実質部を示す画素の輝度の寄与のほうが高くなるように、低周波成分画像データ１４に基づいて補正ゲインを算出する。

このように、補正ゲイン算出機能１７０ｃは、構造物を示す画素の輝度の寄与よりも、実質部を示す画素の輝度の寄与のほうが高くなるように、補正ゲインを算出する。よって、本実施形態によれば、実質部の輝度を一様にすることができる補正ゲインを算出することができる。

具体的には、例えば、補正ゲイン算出機能１７０ｃは、低周波成分画像データ１４において、構造物特定機能１７０ｂにより特定された構造物を示す画素に対応する画素を除く複数の画素により構成される領域を実質部とする。そして、補正ゲイン算出機能１７０ｃは、実質部の輝度に基づいて補正ゲインを算出する。

ゲイン補正機能１７０ｄは、補正ゲイン算出機能１７０ｃにより算出された補正ゲインを用いて、低周波成分画像データ１４に対してゲイン補正をかける。例えば、ゲイン補正機能１７０ｄは、小領域毎に、小領域に対応する補正ゲインを用いて小領域に対してゲイン補正をかけることにより、ゲイン補正後の低周波成分画像データ１４ａ（図５参照）を生成する。

本実施形態では、構造物を示す画素の輝度の寄与よりも、実質部を示す画素の輝度の寄与のほうが高くなるように補正ゲインが算出される。そして、本実施形態では、このような実質部の輝度を一様にすることができる補正ゲインが用いられて、低周波成分画像データ１４に対してゲイン補正がかけられる。したがって、ゲイン補正後の低周波成分画像データ１４ａでは、実質部の輝度が一様となる。

解像度復調機能１７０ｅは、ゲイン補正後の低周波成分画像データ１４ａから、超音波画像データ１１の解像度と同一の解像度を有する超音波画像データ１１ａ（図５参照）を生成する。図５は、実施形態に係る解像度復調機能１７０ｅが実行する処理の一例を説明するための図である。

解像度復調機能１７０ｅは、図５に示す２５６×２５６個の画素により構成されるゲイン補正後の低周波成分画像データ１４ａを、５１２×５１２個の画素により構成される画像データＩＭ１にアップサンプリングする。また、解像度復調機能１７０ｅは、図５に示す２５６×２５６個の画素により構成される高周波成分画像データ１５を、５１２×５１２個の画素により構成される画像データＩＭ２にアップサンプリングする。そして、解像度復調機能１７０ｅは、画像データＩＭ１と画像データＩＭ２を合成することにより、図５に示す５１２×５１２個の画素により構成される画像データである低周波成分画像データ１２ａを生成する。

そして、解像度復調機能１７０ｅは、低周波成分画像データ１２ａを、１０２４×１０２４個の画素により構成される画像データＩＭ３にアップサンプリングする。また、解像度復調機能１７０ｅは、図５に示す５１２×５１２個の画素により構成される高周波成分画像データ１３を、１０２４×１０２４個の画素により構成される画像データＩＭ４にアップサンプリングする。そして、解像度復調機能１７０ｅは、画像データＩＭ３と画像データＩＭ４を合成することにより、図５に示す１０２４×１０２４個の画素により構成される画像データである超音波画像データ１１ａを生成する。

そして、制御機能１７０ｆは、超音波画像データ１１ａに基づく超音波画像をディスプレイ１０３に表示させる。

図６は、実施形態に係る超音波診断装置１が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。図６に示す処理は、画像生成回路１４０により１フレーム分の図２に示す超音波画像データ１１が画像メモリ１５０に格納されると実行される。すなわち、１フレーム分の図２に示す超音波画像データ１１が画像メモリ１５０に格納される度に、図６に示す処理が実行される。このため、図６に示す処理は、リアルタイムで実行される。

図６に示すように、解像度変調機能１７０ａは、超音波画像データ１１を画像メモリ１５０から取得する（ステップＳ１０１）。そして、解像度変調機能１７０ａは、超音波画像データ１１に対して多重解像度解析を行うことにより、多層の低周波成分画像データ１２，１４及び高周波成分画像データ１３，１５を生成する（ステップＳ１０２）。

そして、構造物特定機能１７０ｂは、高周波成分画像データ１５において構造物を示す画素（構造物を示す画素の位置）を特定する（ステップＳ１０３）。

そして、補正ゲイン算出機能１７０ｃは、小領域毎に、低周波成分画像データ１４において特定された画素以外の画素の輝度の平均値を算出する（ステップＳ１０４）。

そして、補正ゲイン算出機能１７０ｃは、小領域毎に、算出された輝度の平均値を用いて、補正ゲインを算出する（ステップＳ１０５）。

そして、ゲイン補正機能１７０ｄは、小領域毎に、小領域に対応する補正ゲインを用いて小領域に対してゲイン補正をかけることにより、ゲイン補正後の低周波成分画像データ１４ａを生成する（ステップＳ１０６）。

解像度復調機能１７０ｅは、ゲイン補正後の低周波成分画像データ１４ａから、超音波画像データ１１の解像度と同一の解像度を有する超音波画像データ１１ａを生成する（ステップＳ１０７）。

そして、制御機能１７０ｆは、超音波画像データ１１ａに基づく超音波画像をディスプレイ１０３に表示させ（ステップＳ１０８）、図６に示す処理を終了する。

図７は、従来の超音波診断装置により生成された超音波画像データに基づく超音波画像５０の一例を示す図である。図８は、実施形態に係る超音波診断装置１により生成された超音波画像データに基づく超音波画像６０の一例を示す図である。

図７に示す超音波画像５０では、楕円の枠５０ｃ内に示されるように、構造物５０ａの近傍の実質部５０ｂの領域は、補正ゲインが十分にかかっていない。このため、構造物５０ａの近傍の実質部５０ｂの領域の輝度は、実質部５０ｂの他の領域の輝度と比べて低い。これは、構造物５０ａの輝度が比較的高いため、構造物５０ａの近傍の実質部５０ｂの領域に対応する補正ゲインが比較的小さくなってしまうからである。

一方、図８に示す超音波画像６０では、楕円の枠６０ｃ内に示されるように、構造物６０ａの近傍の実質部６０ｂの領域は、補正ゲインが十分にかかっている。このため、構造物６０ａの近傍の実質部６０ｂの領域の輝度は、実質部６０ｂの他の領域の輝度と同様の輝度である。これは、実施形態に係る超音波診断装置１は、構造物を示す画素の輝度の寄与よりも、実質部を示す画素の輝度の寄与のほうが高くなるように、補正ゲインを算出しているからである。このように、超音波診断装置１は、実質部の輝度が一様となるように超音波画像データを補正することができる。したがって、超音波診断装置１は、医師等のユーザにとって実質部の状態を把握しやすい超音波画像データを生成することができる。この結果、超音波診断装置１は、ユーザによる診断の信頼性を向上させることができる。

（実施形態の各種の変形例）
以下、実施形態の各種の変形例について説明する。例えば、上述した実施形態では、補正ゲイン算出機能１７０ｃは、小領域毎に、実質部の輝度の平均値を算出し、算出された輝度の平均値と目標輝度２５とに基づいて補正ゲインを算出する場合について説明した。しかしながら、補正ゲイン算出機能１７０ｃは、画素毎に、実質部の輝度と目標輝度２５とに基づいて補正ゲインを算出してもよい。なお、画素が構造物を示す画素である場合には、この画素の輝度を、周囲の画素の輝度を用いて補完してもよい。具体的には、補正ゲイン算出機能１７０ｃは、実質部を構成する複数の画素のそれぞれの輝度と目標輝度２５とに基づいて、画素毎に補正ゲインを算出する。

また、構造物特定機能１７０ｂは、構造物を示す画素を特定することに代えて、構造物らしさを示す値を導出してもよい。例えば、構造物特定機能１７０ｂは、高周波成分画像データ１５を構成する全ての画素について、画素毎に構造物らしさを示す値を導出してもよい。そして、補正ゲイン算出機能１７０ｃは、構造物らしさを示す値を用いて補正ゲインを算出してもよい。以下、具体例について説明する。

例えば、構造物らしさを示す値は、大きくなるほど、構造物である可能性が高くなることを示す。例えば、構造物らしさを示す値が比較的高い画素は、構造物を示す画素である可能性が比較的高い。

先の図３を参照して、構造物特定機能１７０ｂが構造物らしさを示す値を導出する方法の一例について説明する。例えば、構造物特定機能１７０ｂは、画素の輝度が分布２０内の輝度である場合、この画素に対応する構造物らしさを示す値に、比較的小さな値（例えば０）を設定する。

また、構造物特定機能１７０ｂは、画素の輝度が分布２０よりも大きい画素については、分布２０の所定の輝度（例えば、輝度２０ａ）と、この画素の輝度との差が大きくなるほど、構造物を示す値が大きくなるように、構造物らしさを示す値を設定する。

上述したように、構造物特定機能１７０ｂは、高周波成分画像データ１５を構成する複数の画素のそれぞれについて、構造物に関する情報として構造物らしさを示す値を導出する。

そして、補正ゲイン算出機能１７０ｃは、まず、高周波成分画像データ１５を構成する複数の画素のそれぞれについて導出された構造物らしさを示す値を、低周波成分画像データ１４を構成する複数の画素のそれぞれに設定する。なお、補正ゲイン算出機能１７０ｃは、高周波成分画像データ１５を構成する複数の画素のそれぞれに対応する、低周波成分画像データ１４を構成する複数の画素のそれぞれに、構造物らしさを示す値を設定する。

そして、補正ゲイン算出機能１７０ｃは、低周波成分画像データ１４を構成する複数の画素のそれぞれについて、画素に設定された構造物らしさを示す値が大きくなるほど小さくなる重みｗを設定する。

そして、補正ゲイン算出機能１７０ｃは、低周波成分画像データ１４を構成する複数の画素のそれぞれについて、画素に設定された重みｗと画素の輝度との乗算値を算出する。そして、補正ゲイン算出機能１７０ｃは、低周波成分画像データ１４を構成する複数の画素について算出された複数の乗算値の和を算出する。そして、補正ゲイン算出機能１７０ｃは、複数の乗算値の和に基づいて補正ゲインを算出する。

例えば、補正ゲイン算出機能１７０ｃは、目標輝度２５から、複数の乗算値の和を減じた値を補正ゲインとして算出する。このようにして算出された補正ゲインは、低周波成分画像データ１４を構成する全ての画素に対応する補正ゲインである。そして、ゲイン補正機能１７０ｄは、画素毎に、補正ゲインを用いて画素の輝度に対してゲイン補正をかけることにより、ゲイン補正後の低周波成分画像データを生成する。

また、上述した実施形態では、構造物特定機能１７０ｂが構造物を示す画素を導出する際に用いられる閾値２２を自動的に決定する場合について説明した。しかしながら、ユーザが閾値２２を決定してもよい。例えば、構造物特定機能１７０ｂは、構造物を示す画素を導出する際に用いられる閾値２２を受け付けるための受付画面をディスプレイ１０３に表示させる。この受付画面には、先の図３に示す分布２０，２１が含まれる。このため、ユーザは、分布２０，２１を視認しつつ、入力装置１０２を介して適切な閾値２２を処理回路１７０に入力する。そして、構造物特定機能１７０ｂは、受け付けられた閾値２２に基づいて、構造物を示す画素を導出する。

また、上述した実施形態では、補正ゲイン算出機能１７０ｃが、低周波成分画像データ１４を構成する複数の画素のそれぞれに重みｗを自動的に設定する場合について説明した。しかしながら、ユーザが画素毎に重みｗを決定してもよい。例えば、補正ゲイン算出機能１７０ｃは、重みｗを受け付けるための受付画面をディスプレイ１０３に表示させる。この受付画面には、先の図３に示す分布２０，２１が含まれる。このため、ユーザは、分布２０，２１を視認しつつ、入力装置１０２を介して画素毎に適切な重みｗを処理回路１７０に入力する。

ここで、ディスプレイ１０３に表示される分布２０，２１は、低周波成分画像データ１４ではなく、高周波成分画像データ１５に基づく分布である。このため、処理回路１７０に入力される重みｗは、高周波成分画像データ１５の画素毎の重みｗである。しかしながら、高周波成分画像データ１５の各画素と、低周波成分画像データ１４の各画素とは１対１で対応している。このため、補正ゲイン算出機能１７０ｃは、入力された高周波成分画像データ１５の画素毎の重みｗを、低周波成分画像データ１４の画素毎の重みｗとして扱うことができる。

そして、補正ゲイン算出機能１７０ｃは、入力された画素毎の重みｗと、低周波成分画像データを構成する複数の画素のそれぞれの輝度との乗算値を算出する。これにより、複数（全画素の数）の乗算値が算出される。そして、補正ゲイン算出機能１７０ｃは、複数の乗算値の和に基づいて補正ゲインを算出する。

ここで、プロセッサによって実行されるプログラムは、ＲＯＭ（Read Only Memory）や記憶回路等に予め組み込まれて提供される。なお、このプログラムは、これらの装置にインストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ（Compact Disk）－ＲＯＭ、ＦＤ（Flexible Disk）、ＣＤ－Ｒ（Recordable）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な非一過性の記憶媒体に記録されて提供されてもよい。また、このプログラムは、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納され、ネットワーク経由でダウンロードされることによって提供又は配布されてもよい。例えば、このプログラムは、上述した各処理機能を含むモジュールで構成される。実際のハードウェアとしては、ＣＰＵが、ＲＯＭ等の記憶媒体からプログラムを読み出して実行することにより、各モジュールが主記憶装置上にロードされて、主記憶装置上に生成される。

以上説明した少なくとも一つの実施形態又は変形例によれば、実質部の輝度を一様にすることができる補正ゲインを算出することができる。

いくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１ 超音波診断装置
１７０ 処理回路
１７０ａ 解像度変調機能
１７０ｂ 構造物特定機能
１７０ｃ 補正ゲイン算出機能

Claims (11)

1. 第１の解像度を有する超音波画像データに対して多重解像度解析を行うことにより、前記第１の解像度よりも低い第２の解像度を有する高周波成分画像データ及び低周波成分画像データを生成する生成部と、
   前記高周波成分画像データから構造物に関する情報を導出する導出部と、
   前記構造物に関する情報に基づいて、補正ゲインに対する前記低周波成分画像データにおける前記構造物を示す画素の輝度の寄与よりも、前記補正ゲインに対する前記低周波成分画像データにおける実質部を示す画素の輝度の寄与のほうが高くなるように、前記低周波成分画像データに基づいて前記補正ゲインを算出する算出部と、
   を備える、超音波診断装置。
2. 前記導出部は、前記高周波成分画像データから、前記構造物に関する情報として前記構造物を示す画素を導出し、
   前記算出部は、前記低周波成分画像データにおいて、前記構造物の画素に対応する画素を除く複数の画素により構成される領域を前記実質部とし、前記実質部の輝度に基づいて補正ゲインを算出する、
   請求項１に記載の超音波診断装置。
3. 前記導出部は、前記高周波成分画像データを構成する複数の画素のそれぞれについて、前記構造物に関する情報として構造物らしさを示す値を導出し、
   前記算出部は、前記構造物らしさを示す値が大きくなるほど小さくなる重みと、前記低周波成分画像データを構成する複数の画素のそれぞれの輝度との乗算値を算出し、複数の乗算値の和に基づいて前記補正ゲインを算出する、
   請求項１に記載の超音波診断装置。
4. 前記導出部は、前記高周波成分画像データを構成する複数の画素の複数の輝度の統計分布に基づいて、前記構造物を示す画素を導出する、請求項２に記載の超音波診断装置。
5. 前記導出部は、前記統計分布に基づいて、前記構造物を示す画素を導出するための閾値を決定し、当該閾値に基づいて、前記構造物を示す画素を導出する、請求項４に記載の超音波診断装置。
6. 前記導出部は、前記構造物を示す画素を導出する際に用いられる閾値を受け付けるための受付画面を表示部に表示させ、受け付けられた前記閾値に基づいて、前記構造物を示す画素を導出する、請求項４に記載の超音波診断装置。
7. 前記算出部は、前記重みを受け付けるための受付画面を表示部に表示させ、受け付けられた前記重みと前記低周波成分画像データを構成する前記複数の画素のそれぞれの前記輝度との前記乗算値を算出し、前記複数の乗算値の和に基づいて前記補正ゲインを算出する、請求項３に記載の超音波診断装置。
8. 前記算出部は、前記実質部を構成する複数の画素のそれぞれの輝度と目標輝度とに基づいて、画素毎に前記補正ゲインを算出する、請求項１、２、４、５、６のいずれか１つに記載の超音波診断装置。
9. 前記算出部は、前記低周波成分画像データを複数の領域に分割し、領域毎に、前記構造物を示す画素を除く領域を前記実質部とし当該実質部の輝度の平均値を算出し、当該輝度の平均値と目標輝度とに基づいて前記補正ゲインを算出する、請求項１又は２に記載の超音波診断装置。
10. 前記算出部は、前記複数の領域のうち、全画素の数に対する前記構造物を示す画素の数の割合が閾値以上となる領域の補正ゲインを、当該領域の周囲の領域について算出された補正ゲインを用いて補完する、請求項９に記載の超音波診断装置。
11. コンピュータに、
    第１の解像度を有する超音波画像データに対して多重解像度解析を行うことにより、前記第１の解像度よりも低い第２の解像度を有する高周波成分画像データ及び低周波成分画像データを生成し、
    前記高周波成分画像データから構造物に関する情報を導出し、
    前記構造物に関する情報に基づいて、補正ゲインに対する前記低周波成分画像データにおける前記構造物を示す画素の輝度の寄与よりも、前記補正ゲインに対する前記低周波成分画像データにおける実質部を示す画素の輝度の寄与のほうが高くなるように、前記低周波成分画像データに基づいて前記補正ゲインを算出する、
    処理を実行させるためのプログラム。

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