JP4744994B2 - 超音波ドプラ診断装置及び診断パラメータ計測方法 - Google Patents

Description

本発明は、超音波のドプラ効果を利用して、生体内の血流の流速情報や組織の移動情報などの計測を行なう超音波ドプラ診断装置及び診断パラメータ計測方法に関する。

超音波診断装置は、超音波プローブに内蔵された圧電振動子から発生する超音波パルスを被検体内に放射し、被検体組織の音響インピーダンスの差異によって生ずる超音波反射波を前記圧電振動子によって受信してモニタ上に表示するものである。この診断方法は、超音波プローブを体表に接触させるだけの簡単な操作でリアルタイムの２次元画像が容易に観察できるため、生体の各種臓器の機能診断や形態診断に広く用いられている。生体内の組織あるいは血球からの反射波により生体情報を得る超音波診断法は、超音波パルス反射法と超音波ドプラ法の２つの大きな技術開発により急速な進歩を遂げ、これらの技術を用いて得られるＢモード画像とカラードプラ画像は、今日の超音波画像診断において不可欠のものとなっている。

一方、被検体の任意の位置における血流情報を定量的且つ精度よく得る方法としてドプラスペクトラム法がある。このドプラスペクトラム法では、被検体の同一部位に対して一定間隔で複数回の超音波送受波を行ない、血球などの移動反射体において反射した超音波反射波に対し、超音波送受波に使用した圧電振動子の共振周波数と略等しい周波数の基準信号を用いた直交位相検波によってドプラ信号を検出する。そして、このドプラ信号の中から所望部位におけるドプラ信号をレンジゲートによって抽出し、更に、抽出したドプラ信号をＦＦＴ分析することによってドプラスペクトラムを算出している。

このような手順により、被検体の所望部位から得られたドプラ信号に対してドプラスペクトラムを連続的に算出し、得られた複数のドプラスペクトラムを順次配列することによって、ドプラスペクトラムデータを生成する。尚、一般には、レンジゲートを被検体における所望の観測部位に正確に設定するために、レンジゲートの設定はＢモード画像観測下において行なわれ、このとき、レンジゲート位置はＢモード画像上に表示される。

この超音波ドプラ診断装置によって得られるドプラスペクトラムデータは、一般に、縦軸に周波数（ｆ）、横軸に時間（ｔ）、各周波数成分のパワー（強さ）を輝度（階調）として表示され、このドプラスペクトラムデータに基づいて、各種の診断パラメータの計測が行なわれている。例えば、時間的に連続して得られるドプラスペクトラムの各々に対して、その周波数軸方向の最大周波数成分ｆｐに対応する最高流速Ｖｐ、あるいは平均周波数成分ｆｃに対応する平均流速Ｖｃの位置を検出し、これら最高流速Ｖｐ及び平均流速Ｖｃの時間変化を示すトレース波形を生成する。

次いで、頚動脈等の血管における血流を評価する場合には、心臓収縮期のトレース波形に生ずる波形ピークＰＳ（Peak of Systolic）及び心臓拡張期に生ずる波形ピークＥＤ（End of Diastolic）の検出を行なう。そして、これらＰＳあるいはＥＤの位置情報に基づいて、血管内血流のＨＲ（Heart Rate：心拍数）を計測し、更にＰＳあるいはＥＤによって設定された心拍周期におけるトレース波形から末梢血管の診断パラメータであるＰＩ（Pulsatility Index）やRＩ（Resistance Index）等の計測を行なう。

尚、上述のＶｐやＶｃのトレース波形の生成、ＰＳ／ＥＤの検出、ＰＩやＲＩ等の診断パラメータの計測は、従来、フリーズ（静止表示）されたドプラスペクトラムデータを対象としたマニュアル操作が基本であったが、近年では、例えば特開２００３−２８４７１８号公報に開示されているように、リアルタイム表示されたドプラスペクトラムデータを対象としたＶｐやＶｃの自動トレースやＨＲ，ＰＩあるいはＲＩの自動計測が可能となってきている（例えば、特許文献１参照）。
特開２００３−２８４７１８号公報

一方、心臓の機能評価においても、左室流入血流（LV−Inflow）や肺動脈血流（ＰＶ）等に対してドプラスペクトラムデータを生成し、このドプラスペクトラムデータにおける最高流速Ｖｐや平均流速Ｖｃのトレース波形に基づいた各種診断パラメータの計測が日常の検査にて行なわれている。

上述の左室流入血流の計測における診断パラメータとして、最高流速Ｖｐのトレース波形におけるＥ波及びＡ波の振幅比「Ｅ／Ａ」とＥ波の下降期間「ＤＣＴ」が、又、肺動脈血流の計測における診断パラメータとしてＳ波の速度「ＶＳ」、Ｄ波の速度「ＶＤ」、更には、ＡＲ波の速度「ＶＡＲ」が用いられている。

上述の診断パラメータの計測は、従来、超音波診断装置によって得られたトレース波形をシネメモリに一旦記憶させた後、このシネメモリから読み出した所望期間におけるトレース波形に対して行なっていた。

例えば、シネメモリに保存されたトレース波形を順次読み出して所望期間のトレース波形を選択した後、表示部に静止表示した前記所望期間のトレース波形に対して２本のタイムカーソルを配置することによって、１心拍周期（例えばＥＤ−ＥＤ期間）を設定し、この１心拍周期のトレース波形においてＥ波及びＡ波の選定と「ＤＣＴ」計測用接線の設定を行なっていた。

しかしながら、従来の診断パラメータの計測における上述の処理は、操作者によるマニュアル操作によって行なわれていたため操作が煩雑となり、特に、左室流入血流の計測におけるＥ波及びＡ波や肺動脈血流の計測におけるＳ波、Ｄ波及びＡＲ波の選定は既に述べたＰＳやＥＤの選定と較べパターン認識が要求されるため自動化が困難であった。

即ち、従来の診断パラメータ計測法におけるマニュアル操作は、多大の時間を要し心機能計測の効率を低下させるのみならず、リアルタイム表示されるドプラスペクトラムデータに対する計測を不可能としていた。更に、このマニュアル操作による診断パラメータの計測精度は操作者の経験に依存し、十分な再現性を得ることができなかった。

本発明は、このような従来の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、ドプラスペクトラムのトレース波形に基づいて心機能計測を行なう際、この計測に有効な診断パラメータを自動計測することにより計測精度の向上と計測時間の短縮を可能とした超音波ドプラ診断装置及び診断パラメータ計測方法を提供することにある。

本発明は、上記目的を達成するため、次のような手段を講じている。

請求項１に記載の発明は、被検体に対し超音波送受波を行なって得られた受信信号から、所定部位におけるドプラ信号を検出するドプラ信号検出ユニットと、前記ドプラ信号の周波数スペクトラムを算出するスペクトラム算出ユニットと、前記周波数スペクトラムにおける所定のスペクトラム成分の時間的変化をトレース波形として生成するトレース波形生成ユニットと、生成されたトレース波形から一心拍周期毎にトレース波形を切り出し、切り出された当該複数のトレース波形を心拍数に関する時間方向を示す第１の時間軸、一心拍周期内の時間方向を示す第２の時間軸に配列することでＣＡＢデータを生成するＣＡＢ処理ユニットと、前記ＣＡＢデータを用いて統計処理を行うことで、診断用波形を生成する統計処理ユニットと、選定基準を記憶する記憶ユニットと、記憶された前記選定基準に基づいて、前記診断用波形に対して特徴量を自動選定する特徴量選定ユニットと、前記特徴量に基づいて診断パラメータを計測する診断パラメータ計測ユニットと、前記ＣＡＢデータ及び前記診断パラメータの計測結果を表示する表示ユニットと、を具備することを特徴とする超音波ドプラ診断装置である。
請求項２０に記載の発明は、超音波ドプラ診断装置の制御ユニットが、ドプラ信号検出ユニットに、被検体に対し超音波送受波を行なって得られた受信信号から、所定部位におけるドプラ信号を検出させ、スペクトラム算出ユニットに、前記ドプラ信号の周波数スペクトラムを算出させ、トレース波形生成ユニットに、前記周波数スペクトラムにおける所定のスペクトラム成分の時間的変化をトレース波形として生成させ、ＣＡＢ処理ユニットに、生成されたトレース波形から一心拍周期毎にトレース波形を切り出し、切り出された当該複数のトレース波形を心拍数に関する時間方向を示す第１の時間軸、一心拍周期内の時間方向を示す第２の時間軸に配列することでＣＡＢデータを生成させ、統計処理ユニットに、前記ＣＡＢデータを用いて統計処理を行うことで、診断用波形を生成させ、特徴量選定ユニットに、記憶された選定基準に基づいて、前記診断用波形に対して特徴量を自動選定させ、診断パラメータ計測ユニットに、前記特徴量に基づいて診断パラメータを計測させ、表示ユニットに、前記ＣＡＢデータ及び前記診断パラメータの計測結果を表示させること、を具備することを特徴とする診断パラメータ計測方法である。

以上本発明によれば、ドプラスペクトラムのトレース波形に基づいて心機能計測を行なう際、この計測に有効な診断パラメータを自動計測することにより計測精度の向上と計測時間の短縮を可能とした超音波ドプラ診断装置及び診断パラメータ計測方法を実現することができる。

以下、本発明の第１乃至第３の実施形態を図面に従って説明する。なお、以下の説明において、略同一の機能及び構成を有する構成要素については、同一符号を付し、重複説明は必要な場合にのみ行う。

（第１の実施形態）
以下、図面を参照して本発明の第１の実施形態を説明する。

（装置の構成）
以下に述べる本発明の実施形態では、左室流入血流のドプラスペクトラムデータに対して生成された最高流速Ｖｐのトレース波形に対して複数の極大／極小ペアを検出し、更に、ＥＣＧ信号に基づいて設定された所定心拍周期における複数の極大／極小ペアの中から予めデータベース化された選定基準に基づいて特徴量のＥ波及びＡ波を選定する。そして、選定されたＥ波及びＡ波の位置情報や速度情報を用いて診断パラメータ「Ｅ／Ａ」及び「ＤＣＴ」の計測を行なう。

以下では、本発明の実施形態における超音波ドプラ診断装置の構成と各ユニットの基本動作につき図1乃至図１０を用いて説明する。尚、図１は、本実施形態における超音波ドプラ診断装置の全体構成を示すブロック図であり、図２は、この超音波ドプラ診断装置を構成する送受信部及びデータ生成部のブロック図を示す。

図１に示す超音波ドプラ診断装置１００は、被検体に対して超音波の送受波を行なう超音波プローブ３と、超音波プローブ３に対して送受信を行なう送受信部２と、送受信部２から得られた受信信号からＢモード画像データやカラードプラ画像データ、更には、ドプラスペクトラムを得るための信号処理を行なうデータ生成部４を備え、更に、データ生成部４において得られたドプラスペクトラムに基づいて最高流速Ｖｐあるいは平均流速Ｖｃのトレース波形を生成し、このトレース波形に基づいて心機能計測における各種診断パラメータを計測する血流評価部６と、データ生成部４において生成された各種データ、あるいは血流評価部６において生成されたトレース波形や各種診断パラメータの計測結果等を保存するデータ記憶部５を備えている。

更に、超音波ドプラ診断装置１００は、送受信部２、あるいはデータ生成部４に対して、例えば、超音波パルスの中心周波数とほぼ等しい周波数の連続波あるいは矩形波を発生する基準信号発生部１と、データ生成部４において生成された画像データやドプラスペクトラム、更には、血流評価部６で生成されるトレース波形や診断パラメータの計測結果等を表示する表示部７と、操作者によって患者情報の入力、画像表示モード、計測モード及びトリガ波形の選択、超音波データ収集条件の設定、更には種々のコマンド信号の入力等が行なわれる入力部８と、被検体の心拍情報を収集する生体計測ユニット９と、上記超音波ドプラ診断装置１００の各ユニットを統括的に制御するシステム制御部１０を備えている。

超音波プローブ３は、被検体の表面に対してその前面を接触させ超音波の送受波を行なうものであり、１次元に配列された複数個（Ｎ個）の微小な圧電振動子をその先端部に有している。この圧電振動子は電気音響変換素子であり、送信時には電気パルスを超音波パルス（送信超音波）に変換し、又、受信時には超音波反射波（受信超音波）を電気信号（受信信号）に変換する機能を有している。この超音波プローブ３は小型、軽量に構成されており、ケーブルを介して送受信部２の送信部２１及び受信部２２に接続されている。超音波プローブ３にはセクタ走査対応、リニア走査対応、コンベックス走査対応等があり、診断部位に応じて任意に選択される。以下では心機能計測を目的としたセクタ走査用の超音波プローブ３を用いた場合について述べるが、この方法に限定されるものではなく、リニア走査対応、あるいはコンベックス走査対応であってもよい。

次に、図２に示した送受信部２は、超音波プローブ３から送信超音波を放射するための駆動信号を生成する送信部２１と、超音波プローブ３からの受信信号に対して整相加算を行なう受信部２２を備えている。

送信部２１は、レートパルス発生器２１１と、送信遅延回路２１２と、パルサ２１３を備え、レートパルス発生器２１１は、送信超音波の繰り返し周期を決定するレートパルスを、基準信号発生部１から供給される連続波あるいは矩形波を分周することによって生成し、このレートパルスを送信遅延回路２１２に供給する。

送信遅延回路２１２は、送信に使用される圧電振動子と同数（Ｎチャンネル）の独立な遅延回路から構成されており、送信において細いビーム幅を得るために所定の深さに送信超音波を収束するための遅延時間と所定の方向に送信超音波を放射するための遅延時間をレートパルスに与え、このレートパルスをパルサ２１３に供給する。そして、パルサ２１３は、Ｎチャンネルの独立な駆動回路を有し、超音波プローブ３に内蔵された圧電振動子を駆動するための駆動パルスを前記レートパルスに基づいて生成する。

一方、受信部２２は、Ｎチャンネルから構成されるプリアンプ２２１、Ａ／Ｄ変換器２２２及びビームフォーマ２２３と、加算器２２４を備えている。プリアンプ２２１は、超音波振動子によって電気的な受信信号に変換された微小信号を増幅して十分なＳ／Ｎを確保し、このプリアンプ２２１において所定の大きさに増幅されたＮチャンネルの受信信号は、Ａ／Ｄ変換器２２２にてデジタル信号に変換され、ビームフォーマ２２３に送られる。

ビームフォーマ２２３は、所定の深さからの超音波反射波を集束するための集束用遅延時間と、所定方向に対して受信指向性を設定するための偏向用遅延時間をＡ／Ｄ変換器２２２から出力されるＮチャンネルの受信信号の各々に与え、加算器２２４は、これらビームフォーマ２２３からの受信信号を整相加算（所定の方向から得られた受信信号の位相を合わせて加算）する。

次に、データ生成部４は、受信部２２の加算器２２４から出力された受信信号に対してＢモードデータを生成するためのＢモードデータ生成部４１と、前記受信信号に対して直交検波を行なってドプラ信号の検出を行なうドプラ信号検出部４２と、検出されたドプラ信号に基づいてカラードプラデータの生成を行なうカラードプラデータ生成部４３と、前記ドプラ信号の周波数スペクトラムを算出するスペクトラム算出部４４を備えている。

そして、Ｂモードデータ生成部４１は、包絡線検波器４１１と対数変換器４１２を備え、包絡線検波器４１１は、受信部２２の加算器２２４から供給された整相加算後の受信信号を包絡線検波し、この包絡線検波信号は対数変換器４１２においてその振幅が対数変換される。一般に、被検体内からの受信信号は、８０ｄＢ以上の広いダイナミックレンジをもった振幅を有しており、これを３０ｄＢ程度のダイナミックレンジを有する通常のテレビモニタに表示するには、対数変換による振幅圧縮が必要となる。

一方、ドプラ信号検出部４２は、π／２移相器４２１、ミキサ４２２−１及び４２２−２、ＬＰＦ（低域通過フィルタ）４２３−１及び４２３−２を備えており、後述する動作により受信部２２の加算器２２４から供給される受信信号に対して直交位相検波を行なってドプラ信号を検出する。

次に、カラードプラデータ生成部４３は、ドプラ信号記憶回路４３１、ＭＴＩフィルタ４３２、自己相関演算器４３３を備え、ドプラ信号検出部４２のドプラ信号はドプラ信号記憶部４３１に一旦保存される。次いで、高域通過用のデジタルフィルタであるＭＴＩフィルタ４３２は、ドプラ信号記憶部４３１に保存されたドプラ信号を読み出し、このドプラ信号に対して臓器の呼吸性移動や拍動性移動などに起因するドプラ成分（クラッタ成分）を除去する。又、自己相関演算器４３３は、ＭＴＩフィルタ４３２によって血流情報のみが抽出されたドプラ信号に対して自己相関値を算出し、更に、この自己相関値に基づいて血流の平均流速値や分散値などを算出する。

一方、スペクトラム算出部４４は、ＳＨ（サンプルホールド回路）４４１と、ＨＰＦ（高域通過フィルタ）４４２と、ＦＦＴ（Fast-Fourier-Transform）分析器４４３を備えており、ドプラ信号検出部４２において得られたドプラ信号に対してＦＦＴ分析を行なう。尚、ＳＨ４４１及びＨＰＦ４４２は何れも２チャンネルで構成され、夫々のチャンネルにはドプラ信号検出部４２から出力されるドプラ信号の複素成分、即ち実成分（Ｉ成分）と虚成分（Ｑ成分）が供給される。

次に、本発明のドプラスペクトラムの生成において重要な構成要素となるドプラ信号検出部４２とスペクトラム算出部４４の基本動作につき、図３のタイムチャートを参照して更に詳しく説明する。尚、図３では、説明を容易にするためにアナログ受信信号に対しドプラ成分を検出する場合について示しているが、実際の処理は受信部２２から出力されるデジタル受信信号に対して行なわれる。

図３において、（ａ）は、基準信号発生器１から出力される基準信号、（ｂ）
は、送受信部２のレートパルス発生器２１１から出力されるドプラスペクトラム用のレートパルス、（ｃ）は、受信部２２の加算器２２４から得られる整相加算後の受信信号を示している。

又、（ｄ）は、ドプラ信号検出部４２のＬＰＦ４２３から出力される直交位相検波出力、（ｅ）は、スペクトラム算出部４４におけるＳＨ４４１のサンプリング（レンジゲート）位置を設定するためにシステム制御部１０から供給されるサンプリングパルス、（ｆ）は、ＳＨ４４１によってサンプルホールドされたドプラ信号、そして、（ｇ）は、ＨＰＦ４４２によって平滑化されたレンジゲートにおけるドプラ信号を示している。

即ち、図２の受信部２２から出力された受信信号（図３の（ｃ））は、ドプラ信号検出部４２のミキサ４２２−１及び４２２−２の第１の入力端子に入力される。一方、この受信信号の中心周波数とほぼ等しい繰り返し周波数をもった基準信号発生部１の基準信号（図３の（ａ））は、ミキサ４２２−１の第２の入力端子に直接供給され、π／２移相器４２１において９０度位相がシフトした基準信号はミキサ４２２−２の第２の入力端子に送られる。そして、ミキサ４２２−１及び４２２−２の出力は、ＬＰＦ４２３−１及び４２３−２に送られ、受信部２２から供給された前記受信信号の周波数と基準信号発生部１から供給された基準信号の繰り返し周波数との和の成分が除去され、差の成分のみがドプラ信号として抽出される（図３の（ｄ））。

次に、ＳＨ４４１には、上記ＬＰＦ４２３−１及び４２３−２から出力されたドプラ信号と、システム制御部１０が基準信号発生部１の基準信号を分周して生成したサンプリングパルス（レンジゲートパルス）が供給され（図３の（ｅ））、このサンプリングパルスによって所望の距離からのドプラ信号がサンプルホールドされる（図３の（ｆ））。尚、このサンプリングパルスは、送信超音波が放射されるタイミングを決定するレートパルス（図３の（ｂ））から遅延時間Ｔｓ後に発生し、この遅延時間Ｔｓは入力部８において任意に設定可能である。

即ち、操作者は、サンプリングパルスの遅延時間Ｔｓを変更することによって超音波プローブ３から所望の距離Ｌｇにおけるドプラ信号を抽出することが可能となる。尚、このとき、遅延時間Ｔｓと所望距離Ｌｇは、被検体の音速度をＣとすれば、２Ｌｇ／Ｃ＝Ｔｓの関係にある。

次に、ＳＨ４４１から出力された所望距離Ｌｇのドプラ信号に重畳した階段状のノイズ成分は、ＨＰＦ４４２によって除去され（図３の（ｇ））、更に、平滑化されたドプラ信号は、ＦＦＴ分析器４４３に供給されて周波数スペクトラム（ドプラスペクトラム）が生成される。

ＦＦＴ分析器４４３は、図示しない演算回路と記憶回路を備え、ＨＰＦ４４２から出力されるドプラ信号は前記記憶回路に一旦保存され、前記演算回路は、この記憶回路に保存された一連のドプラ信号の所定期間においてＦＦＴ分析を行なう。

図４（ａ）、図４（ｂ）は、ＦＦＴ分析器４４３におけるドプラスペクトラム算出方法を示したものであり、図４（ａ）は、ＦＦＴ分析器４４３に入力されるドプラ信号Ａｘ、図４（ｂ）は、このドプラ信号Ａｘの所定期間をＦＦＴ分析して得られたドプラスペクトラムデータＢ１、Ｂ２，Ｂ３、・・・を示す。そして、スペクトラム算出部４４のＨＰＦ４４２から供給された離散的なドプラ信号（図４（ａ））のうち、例えば、ｑ１乃至ｑｍのｍ個のドプラ信号成分に対してＦＦＴ分析が行なわれ、スペクトラム成分ｆ１乃至ｆｍに対する最初のドプラスペクトラムＢ１が算出される。次いで、時間ΔＴ後のｍ個のドプラ信号成分ｑ１＋ｊ乃至ｑｍ＋ｊがＦＦＴ分析されて新たなドプラスペクトラムＢ２が算出される。尚、図４（ａ）ではｊ＝３の場合について示している。

以下、同様にして、時間２ΔＴ後のｑ１＋２ｊ乃至ｑｍ＋２ｊ、時間３ΔＴ後のｑ１＋３ｊ乃至ｑｍ＋３ｊ・・・のｍ個のドプラ信号成分に対しても順次ＦＦＴ分析が行なわれてスペクトラム成分ｆ１乃至ｆｍに対するドプラスペクトラムＢ３、Ｂ４、・・・・が算出される。（図４（ｂ））。

次に、図１に戻って、血流評価部６は、スペクトラム算出部４４において時系列的に得られた複数のドプラスペクトラムの最大周波数ｆｐに対応する最高流速Ｖｐのトレース波形を生成するトレース波形生成部６１と、このトレース波形に対して極大／極小ペアを検出する極大／極小検出部６２と、生体計測ユニット９から供給される被検体の心拍情報に基づいて心拍周期を設定する心拍周期設定部６３を備え、更に、設定された心拍周期における複数の極大／極小ペアの中から予め設定された選定基準に基づいて左室流入血流計測におけるトレース波形の特徴量であるＥ波及びＡ波を選定する特徴量選定部６４と、選定されたＥ波及びＡ波の振幅あるいは形状に基づいて各種診断パラメータを計測する診断パラメータ計測部６５を備えている。

トレース波形生成部６１は、スペクトラム算出部４４においてΔＴ間隔で得られた複数のドプラスペクトラムＢ１，Ｂ２、Ｂ３・・・の各々に対して最大周波数ｆｐを検出し、更に、最大周波数ｆｐに対応した最高流速Ｖｐの時間的変化を示すトレース波形を生成する。図５は、上述の最大周波数ｆｐの算出方法を示したものであり、最大周波数ｆｐは、予め設定されたスペクトラム閾値Ｓ０とドプラスペクトラムＢｘとの交点に基づいて得られる。

以下では、ドプラスペクトラムの最大周波数ｆｐに対応した最高流速Ｖｐをドプラスペクトラムの最高流速Ｖｐと呼び、この最高流速Ｖｐのトレース波形に基づいて各種診断パラメータを計測する場合について説明する。

血流評価部６の極大／極小検出部６２は、トレース波形生成部６１において生成された最高流速Ｖｐのトレース波形に対して、極大／極小ペアの検出を行なう。図６（ａ）は、被検体の僧坊弁流出部にレンジゲートを設定して得られた心臓左室流入血流のドプラスペクトラムに基づき、上述のトレース波形生成部６１が生成した最大血流Ｖｐのトレース波形を示したものであり、左端部に時刻ｔ＝ｔ０におけるドプラスペクトラムＢｘを、又、このドプラスペクトラムＢｘにおいて計測された最高流速Ｖｐの時間的変化を示すトレース波形Ｃｐを示している。

そして、極大／極小検出部６２は、トレース波形生成部６１が生成した上述のトレース波形Ｃｐに対して変曲点検出のための１次微分演算及び２次微分演算を行ない複数の極大／極小ペアを検出する。即ち、図６（ａ）のトレース波形Ｃｐに示すように極大／極小ペア［ｐ０１、ｑ０１］、［ｐ０２、ｑ０２］、［ｐ０３、ｑ０３］、・・・が検出される。

一方、心拍周期設定部６３は、生体計測ユニット９から供給される被検体の心拍情報に基づいて心拍周期を設定する。例えば、心拍周期設定部６３は、生体計測ユニット９のＥＣＧユニット（心電計）から供給される図６（ｂ）のＥＣＧ波形の最大値検出によってＲ波の位置を検出し、Ｒ−Ｒ間隔によって心拍周期Ｔ０を設定する。

次に、特徴量選定部６４は、図示しない記憶回路を備え、この記憶回路にはトレース波形に設定された複数の極大／極小ペアの中からＥ波（拡張早期血流波形：early diastoric flow）及びＡ波（心房収縮期血流波形：atrial contraction flow）を選定するための選定基準がデータベースとして予め保管されている。図７は、前記記憶回路に保管されている選定基準のデータベースを模式的に示したものであり、被検体の計測対象別及び年齢層別に選定基準が設定されている。

例えば、データベースＤＢ１には、成人（高齢者）の左室流入血流計測において得られたトレース波形に対するＥ波及びＡ波の選定基準が保存されており、データベースＤＢ２には、肺動脈血流計測において得られたトレース波形に対するＳ波、Ｄ波及びＡＲ波の選定基準が保存されている。

更に、データベースＤＢ１の選定基準は、図８に示すようにＥＣＧ波形、ＰＣＧ波形（心音波形）、あるいは図６（ａ）に示したトレース波形等をトリガ波形として設定した心拍周期に基づいて各種波形を自動選定するための選定基準と、マニュアル設定した心拍周期あるいは心拍トリガに基づいて自動選定するための選定基準が保存されている。

そして、特徴量選定部６４は、極大／極小検出部６２から極大／極小ペアの情報が付加されたトレース波形Ｃｐ（図６（ａ））を、又、心拍周期設定部６３から心拍周期情報（図６（ｂ））を受信し、トレース波形Ｃｐに対して心拍周期Ｔ０を期間［ｔ１−ｔ２］に設定する。そして、時刻ｔ１におけるＥＣＧ波形のＲ波から心拍周期Ｔ０の４０％が経過した時刻ｔ３を基準にトレース波形Ｃｐに既に設定されている極大／極小ペア［ｐ１１、ｑ１１］、［ｐ１２、ｑ１２］、［ｐ１３、ｑ１３］、・・・を時刻ｔ２に至るまで検索し、最大及び２番目に大きな値を有する極大ｐ１１及びｐ１３を検出する。

次いで、この２つの極大値ｐ１１、ｐ１３のうち、時刻ｔ３に接近した時刻ｔ４の極大ｐ１１をＥ波に、又、極大ｐ１１に後続する時刻ｔ５の極大ｐ１３をＡ波に選定する。そして選定されたＥ波の位置（時刻）情報ｔ４とＡ波の位置情報ｔ５を診断パラメータ計測部６５に供給する。

診断パラメータ計測部６５は、図示しない演算回路を備え、特徴量選定部６４から供給された最高流速Ｖｐのトレース波形ＣｐとＥ波の位置情報ｔ４及びＡ波の位置情報ｔ５に基づいて診断パラメータ「Ｅ／Ａ」及び「ＤＣＴ（減速時間：deceleration time）」の計測を行なう。

トレース波形Ｃｐに対して診断パラメータ計測部６５が行なう診断パラメータの計測方法を図９（ａ）、９（ｂ）に従って説明する。即ち、診断パラメータ計測部６５の演算回路は、トレース波形Ｃｐの時刻ｔ４におけるＥ波の振幅（流速）ＶＥと時刻ｔ５におけるＡ波の振幅（流速）ＶＡの比ＶＥ／ＶＡによって診断パラメータ「Ｅ／Ａ」を算出する。次いで、Ｅ波の極大ｐ１１からの下降曲線に対して接線Ｃｔを設定し、この接線ＣｔとベースラインＢｌとが交わる時刻ｔ６とＥ波の時刻ｔ４との間隔を診断パラメータ「ＤＣＴ」として算出する。

次に、図１のデータ記憶部５は、データ生成部４において生成されたＢモード画像データやカラードプラ画像データ、更には、複数のドプラスペクトラムを合成して生成したドプラスペクトラムデータを保存する。更に、データ記憶部５は、ドプラスペクトラムに基づいて血流評価部６のトレース波形生成部６１が生成したトレース波形、このトレース波形の所定心拍周期において特徴量選定部６４が選定したＥ波及びＡ波の情報、更には、前記所定心拍周期において診断パラメータ計測部６５が計測した診断パラメータ「Ｅ／Ａ」及び「ＤＣＴ」の計測結果の保存を行なう。

一方、表示部７は、図示しない表示用データ生成回路、変換回路及びモニタを備えている。そして、データ生成部４などで生成されたＢモード画像データ、カラードプラ画像データ、ドプラスペクトラムデータや血流評価部６にて得られた最高流速Ｖｐのトレース波形、診断パラメータ「Ｅ／Ａ」及び「ＤＣＴ」の計測結果は、前記表示用データ生成回路にて合成された後所定表示フォーマットに変換され、次いで、変換回路においてＤ／Ａ変換とテレビフォーマット変換が行われてモニタに表示される。

図１０は、表示部７のモニタにおける表示方法の具体例を示す。このモニタ上には、例えば、Ｂモード画像データとカラードプラ画像データが合成表示される画像データ表示領域２００と、図示しないドプラスペクトラムデータに重畳したトレース波形とＥＣＧ波形が表示されるトレース波形表示領域３００と、「Ｅ／Ａ」や「ＤＣＴ」などの診断パラメータの計測値が一覧表として表示される診断パラメータ表示領域４００が設けられている。

そして、画像データ表示領域２００に表示されるＢモード画像及びカラードプラ画像には、ドプラスペクトラムを得るための関心領域の方向を示すドプラマーカ２０１と、このドプラマーカ２０１上の関心領域（例えば僧坊弁流出部）に設定されたレンジゲート位置２０２が表示される。一方、トレース波形表示領域３００のトレース波形Ｃｐには、Ｅ波及びＡ波の位置情報や振幅情報、診断パラメータ「ＤＣＴ」を計測するための接線Ｃｔ等が重畳表示される。

次に、入力部８は、操作パネル上に表示パネルやキーボード、トラックボール、マウス、選択ボタン等の入力デバイスを備え、患者情報の入力、画像表示モードや表示方法の選択、計測モードやトリガ波形の選択、超音波データ収集条件の設定、更には、種々のコマンド信号などが入力される。

尚、上述の画像表示モードとして、Ｂモード、カラードプラモード及びドプラスペクトラムモードがあり、計測モードとしてドプラスペクトラムデータのトレース波形による左室流入血流計測や肺動脈血流計測等がある。又、トリガ波形として図５あるいは図６に示したようにＥＣＧ波形，ＰＣＧ波形、Ｖｐトレース波形等があり、表示方法として画像データ、トレース波形、診断パラメータ計測値のリアルタイム表示及びフリーズ表示等がある。更に、フリーズ表示におけるトレース波形のマニュアルスクロールやドプラスペクトラムを収集するためのドプラマーカ及びレンジゲートの位置設定等も入力部８の入力デバイスによって行なわれる。

そして、システム制御部１０は、図示しないＣＰＵと記憶回路を備え、操作者によって入力部８から予め入力された入力情報や設定情報、更には選択情報は前記記憶回路に保存される。一方、ＣＰＵは、入力部８から入力された上述の情報に基づいて、超音波ドプラ診断装置１００の各ユニットの制御やシステム全体の制御を統括して行なう。

又、生体計測ユニット９は、被検体の心拍情報を収集する。本実施形態では被検体のＥＣＧ波形を収集するＥＣＧユニットを用いた場合について述べるが心音波形（ＰＣＧ波形）を収集するＰＣＧユニット等の他の生体信号計測ユニットであってもよい。

（診断パラメータの計測手順）
次に、本実施形態における診断パラメータの計測手順につき図１乃至図１１を用いて説明する。尚、図１１は、本実施形態における診断パラメータの計測手順を示すフローチャートである。

尚、以下では、上述と同様にして、左室流入血流のドプラスペクトラムに対して生成された最高流速Ｖｐのトレース波形Ｃｐに対し、ＥＣＧ波形から得られた心拍情報に基づいてＥ波及びＡ波を選定して診断パラメータ「Ｅ／Ａ」及び「ＤＣＴ」を計測する場合の手順について説明するが、計測対象やトリガ波形、診断パラメータ等はこれらに限定されない。

被検体に対する超音波送受波に先立って、操作者は、入力部８にて患者情報の入力、画像表示モード、計測モード及びトリガ波形の選択、更には種々の超音波データ収集条件の設定や更新を行ない、これらの情報は、システム制御部１０の図示しない記憶回路に保存される。

本実施形態において操作者は、画像表示モードとしてＢモード、カラードプラモード及びドプラスペクトラムモードを選択し、計測モードとして最高流速Ｖｐのトレース波形Ｃｐによる左室流入血流計測を選択する。又、この左室流入血流計測におけるトレース波形のＥ波及びＡ波の選定に用いるトリガ波形としてＥＣＧ波形を選択し、トレース波形及び診断パラメータ計測結果の表示方法としてリアルタイム表示を選択する（図１１のステップＳ１）。

これらの入力／選択／設定が終了したならば、操作者は、超音波プローブ３の先端（超音波送受波面）を被検体体表面の所定の位置に固定し、最初の超音波送受波方向（走査方向θ１）に対してＢモードデータ及びカラードプラデータを得るための超音波送受波を行なう。即ち、図２の送受信部２におけるレートパルス発生器２１１は、基準信号発生部１から供給される基準信号を分周することによって、被検体内に放射される超音波パルスの繰り返し周期を決定するレートパルスを生成し、このレートパルスを送信遅延回路２１２に供給する。

次いで、送信遅延回路２１２は、所定の深さに超音波を集束するための集束用遅延時間と、走査方向θ１に超音波を送信するための偏向用遅延時間をレートパルスに与え、このレートパルスをパルサ２１３に供給する。そして、パルサ２１３は、レートパルスによって生成される駆動信号を図示しないケーブルを介して超音波プローブ３におけるＮ個の圧電振動子に供給し、被検体の走査方向θ１に対して超音波パルスを放射する。

被検体に放射された超音波パルスの一部は、音響インピーダンスの異なる臓器間の境界面あるいは組織にて反射する。又、この超音波が心臓壁や血球などの動きのある反射体で反射する場合、その超音波周波数はドプラ偏移を受ける。

被検体の組織や血球にて反射した超音波反射波（受信超音波）は、超音波プローブ３の圧電振動子によって受信されて電気信号（受信信号）に変換され、この受信信号は、受信部２２におけるＮチャンネルの独立なプリアンプ２２１にて所定の大きさに増幅された後、Ａ／Ｄ変換器２２２にてデジタル信号に変換される。更に、デジタル信号に変換された受信信号は、ビームフォーマ２２３にて所定の遅延時間が与えられた後、加算器２２４において加算合成されてデータ生成部４のＢモードデータ生成部４１とドプラ信号検出部４２に供給される。

このとき、ビームフォーマ２２３では、所定の深さからの超音波反射波を集束するための遅延時間と、超音波反射波に対して走査方向θ１に強い受信指向性をもたせるための遅延時間が、システム制御部１０からの制御信号によって設定される。

Ｂモードデータ生成部４１に供給された加算器２２４の出力信号は、包絡線検波と対数変換がなされた後、図１のデータ記憶部５におけるＢモード画像データ記憶領域に保存される。

一方、カラードプラ画像データの生成においては、受信信号のドプラ偏移を求めるために上述と同様な手順によって、走査方向θ１に対し連続した複数回（Ｌ回）の超音波送受信を行ない、このとき得られた受信信号に対して自己相関演算を行なう。

即ち、送受信部２によって走査方向θ１に対してカラードプラ用の最初の超音波送受信を行なって得られた受信信号は、加算器２２４からドプラ信号検出部４２に供給され、ミキサ４２２−１、４２２−２及びＬＰＦ４２３−１、４２３−２において直交位相検波されて２チャンネルのドプラ信号（複素信号）が検出される。そして、このドプラ信号の実成分、及び虚成分の各々は、カラードプラデータ生成部４３のドプラ信号記憶回路４３１に一旦保存される。走査方向θ１に対する２回目乃至Ｌ回目の超音波送受波によって得られた受信信号についても同様な処理を行なってドプラ信号を収集し、ドプラ信号記憶回路４３１に保存する。

走査方向θ１に対するＬ回の超音波送受波によって得られたドプラ信号のドプラ信号記憶回路４３１への保存が終了したならば、システム制御部１０は、ドプラ信号記憶部４３１に保存されているドプラ信号の中から所定位置（深さ）に対応したドプラ信号成分を順次読み出し、ＭＴＩフィルタ４３２に供給する。そして、ＭＴＩフィルタ４３２は、供給されたドプラ信号成分に対してフィルタ処理を行ない、例えば心筋などの組織の運動によって生ずる組織ドプラ成分（クラッタ成分）を排除し、血流の流れに起因する血流ドプラ成分によって構成されるドプラ信号を自己相関演算器４３３に供給する。

次に、自己相関演算器４３３は、ＭＴＩフィルタ４３２より供給されたドプラ信号を用いて自己相関演算を行ない、更に、自己相関演算結果に基づいて血流の平均速度値や分散値、あるいはパワー値などを算出する。このような演算を、走査方向θ１の他の位置（深さ）に対しても行ない、算出された走査方向θ１における、血流の平均速度値、分散値あるいはパワー値などを図１のデータ記憶部５におけるカラードプラ画像データ記憶領域に保存する。

次いで、システム制御部１０は、走査方向θ２乃至走査方向θＰに対しても同様な手順で超音波送受波を行ない、このとき得られたＢモードデータ及びカラードプラデータは、データ記憶部５におけるＢモード画像データ記憶領域及びカラードプラ画像データ記憶領域に夫々保存される。

即ち、データ記憶部５のＢモード画像データ記憶領域には走査方向θ１乃至θＰに対するＢモードデータが順次保存されて１フレーム分のＢモード画像データが生成され、同様にして、カラードプラ画像データ記憶領域には走査方向θ１乃至θＰに対するカラードプラデータが保存されて１フレーム分のカラードプラ画像データが生成される。

一方、表示部７の表示データ生成回路は、データ記憶部５に保存された１フレーム分の画像データ、即ち、走査方向θ１乃至θＰにおいて得られたＢモード画像データとカラードプラ画像データを合成して所定の表示フォーマットに変換し、変換回路は、合成された画像データに対してＤ／Ａ変換とテレビフォーマット変換を行なって映像信号を生成する。そして、得られた映像信号はモニタに表示される。

以下同様にして、θ１乃至θＰに対する超音波送受波が繰り返し行なわれ、得られたＢモード画像データ及びカラードプラ画像データは表示部７においてリアルタイム表示される。

次いで、操作者は、入力部８の入力デバイスを用い、表示部７のモニタに表示された被検体のＢモード画像あるいはカラードプラ画像に対してドプラスペクトル用の診断部位（僧坊弁）を設定するためにθＤ方向にドプラマーカを設定し、更に、このドプラマーカ上の距離Ｌｇにレンジゲートを設定する。

そして、繰り返し行なわれる走査方向θ１乃至走査方向θＰに対するＢモード用あるいはカラードプラ用の超音波送受波と交互して、ドプラスペクトラムを得るための超音波送受波がドプラマーカに対応した走査方向θＤに対して行なわれる。この場合も、カラードプラ用の超音波送受波と同様の手順によってθＤ方向に対して超音波送受波を行ない、加算器２２４の出力信号（受信信号）はドプラ信号検出部４２に供給される。

一方、ドプラ信号検出部４２は、図３において述べたように、前記受信信号に対して直交位相検波を行なって検出したドプラ信号をスペクトラム算出部４４のＳＨ４４１に供給し（図１１のステップＳ２）、ＳＨ４４１は、システム制御部１０から供給されたレンジゲート位置Ｌｇのサンプリングパルスに基づいて上記ドプラ信号をサンプルホールドする。

そして、走査方向θＤに対して繰り返し行なわれる超音波送受波によって得られたＳＨ４４１の出力は、ＨＰＦ４４２において平滑化され、ＦＦＴ分析器４４３の図示しない記憶回路に保存される。

次いで、ＦＦＴ分析器４４３の図示しない演算回路は、連続して得られるドプラ信号に対して所定時間ΔＴずつシフトした期間を複数設定し、これらの各期間におけるドプラ信号に対してＦＦＴ分析を行なってドプラスペクトラムを生成する。

即ち、ＦＦＴ分析器４４３の演算回路は、図４（ａ）に示すように、離散的に得られるドプラ信号に対して、例えばｑ１乃至ｑｍのｍ個の信号成分を読み出してＦＦＴ分析を行ない、周波数ｆ１乃至ｆｍに対するドプラスペクトラムＢ１を算出する。そして、算出したドプラスペクトラムＢ１を、データ記憶部５のドプラスペクトラムデータ記憶領域に保存する。

同様にして、時間ΔＴ後、時間２ΔＴ後、時間３ΔＴ後・・・のｍ個の信号成分に対して、スペクトラム算出部４４のＦＦＴ分析器４４３はドプラスペクトラムＢ２，Ｂ３，Ｂ４・・・の算出を行ない、データ記憶部５のドプラスペクトラムデータ記憶領域に逐次保存する（図１１のステップＳ３）。

一方、血流評価部６のトレース波形生成部６１は、データ記憶部５に保存されたドプラスペクトラムＢ１、Ｂ２、Ｂ３、・・・を順次読み出し、図５に示す方法によって各々のドプラスペクトラムの最大周波数ｆｐを算出する。そして、この最大周波数ｆｐに対応した最大流速Ｖｐの時間的変化を示すトレース波形Ｃｐを生成してデータ記憶部５のトレース波形記憶領域に保存する（図１１のステップＳ４）。

次いで、極大／極小検出部６２は、データ記憶部５に保存されたトレース波形データＣｐを読み出し、このトレース波形Ｃｐに対して1次微分演算及び２次微分演算を行なって複数の極大／極小ペア［ｐ０１、ｑ０１］、［ｐ０２、ｑ０２］、［ｐ０３、ｑ０３］、・・・を検出する（図６（ａ）参照）。そして、これらの極大／極小ペアが付加されたトレース波形データＣｐをデータ記憶部５のトレース波形記憶領域に保存すると共に特徴量選定部６４に供給する（図１１のステップＳ５）。

一方、心拍周期設定部６３は、ＥＣＧユニットを備えた生体計測ユニット９から供給されるＥＣＧ波形の最大値検出によってＲ波を検出し、更に、Ｒ−Ｒ間隔によって設定した心拍周期情報を特徴量選定部６４に供給する。

そして、特徴量選定部６４は、心拍周期設定部６３から供給された心拍周期情報に基づき、極大／極小検出部６２から供給されたトレース波形に対して１心拍期間Ｔ０を設定し、更に、この心拍期間Ｔ０のトレース波形に付加された複数の極大／極小ペアに対して予め設定された波形選択基準を適用しＥ波及びＡ波を選定する。そして選定したＥ波の位置情報とＡ波の位置情報を上述のトレース波形Ｃｐと共に診断パラメータ計測部６５に供給する（図１１のステップＳ６）。

次に、血流評価部６の診断パラメータ計測部６５は、特徴量選定部６４から供給されたＥ波及びＡ波の位置情報に基づいてトレース波形ＣｐにおけるＥ波の振幅ＶＥとＡ波の振幅ＶＡを計測し、その比ＶＥ／ＶＡによって診断パラメータ「Ｅ／Ａ」を算出する。更に、図９（ｂ）に示すようにＥ波の極大からの下降曲線に対して接線Ｃｔを設定し、この接線ＣｔとベースラインＢｌとが交わる位置（時刻）とＥ波の位置（時刻）との間隔を診断パラメータ「ＤＣＴ」として算出する（図１１のステップＳ７）。そして、算出した診断パラメータ「Ｅ／Ａ」と「ＤＣＴ」をデータ記憶部５に保存する。

次いで、上述の手順によってデータ記憶部５に保存されたＢモード画像データ、カラードプラ画像データ、ドプラスペクトラムデータ、Ｅ波やＡ波の情報が付加された最高流速Ｖｐのトレース波形Ｃｐ、更には、診断パラメータ「Ｅ／Ａ」及び「ＤＣＴ」の計測結果は、表示部７に供給される。そして、これらのデータは表示用データ生成回路において合成された後所定の表示フォーマットに従って変換され、更に、変換回路においてＤ／Ａ変換とテレビフォーマット変換が行われてモニタに表示される。

例えば、図１０に示すように、データ記憶部５のＢモード画像データ記憶領域に保存されているＢモード画像データと、カラードプラ画像データ記憶領域に保存されているカラードプラ画像データは合成されてモニタの画像データ表示領域２００に表示される。

又、ドプラスペクトラム画像データ（図示せず）にはトレース波形Ｃｐ、Ｅ波及びＡ波の位置を示すマーカあるいはカーソル、Ｅ波の極大からの接線Ｃｔ等が重畳されてトレース波形表示領域３００に表示され、更に、診断パラメータの「Ｅ／Ａ」や「ＤＣＴ」は診断パラメータ表示領域４００に表示される（図１１のステップＳ８）。

以上述べた手順によって、表示部７にリアルタイム表示されるＢモード画像データ及びカラードプラ画像データに設定したレンジゲート位置において連続して得られるドプラスペクトラムに対し血流評価部６の各ユニットは、トレース波形の生成、極大／極小ペアの検出、最新の心拍周期におけるＥ波及ぶＡ波の選定、更には、診断パラメータの計測を行なう。

そして、得られたＢモード画像データやカラードプラ画像データは、表示部７のモニタにおける画像データ表示領域２００に、又、ドプラスペクトラムデータとトレース波形は、トレース波形表示領域３００に順次リアルタイム表示され、更に、血流評価部６の特徴量選定部６４によって選定された最新心拍周期のトレース波形のＥ波及びＡ波に基づいて診断パラメータ計測部６５が計測した診断パラメータ「Ｅ／Ａ」及び「ＤＣＴ」の最新計測結果が診断パラメータ表示領域４００に表示される。尚、この場合、診断パラメータの最新計測結果に対応した心拍周期のトレース波形はハイライト表示あるいはマーカやカーソルの重畳表示等により強調して表示することが望ましい。

以上述べたように、本実施形態によれば、ドプラスペクトラムのトレース波形に基づいて心機能計測を目的とした各種診断パラメータを計測する際、この計測に要求されるＥ波やＡ波等を予めデータベース化された選定基準に基づいて選定しているため、正確な波形選定が可能となり、従って、診断パラメータの計測精度が向上する。

又、上述の波形選定では操作者によるマニュアル操作を必要としないため、診断パラメータの計測に要する時間が短縮され、計測結果のリアルタイム表示が可能となる。このため、計測効率あるいは診断効率が大幅に向上する。

更に、本実施形態による診断パラメータの計測は、操作者によるマニュアル操作を必要としないため、計測結果は操作者の経験の有無に依存しない。従って、再現性に優れた計測結果を得ることが容易となる。

又、表示部に表示された診断パラメータの計測結果に対応したトレース波形の所定期間が明示されるため診断パラメータの計測結果に対する信頼性を、トレース波形を用いて確認することができる。

（第２の実施形態）
次に、本願発明の第２の実施形態について説明する。本実施形態に係る超音波ドプラ診断装置は、オートトレース処理によって得られたトレース波形を用いてＣＡＢ（Cut and Arraign by Beat）処理を実行し、その結果を解析することで診断を支援し得る情報を提供するものである。

図１５は、本実施形態に係る超音波ドプラ診断装置の構成を示したブロック図である。以下、第１の実施形態に係る超音波ドプラ診断装置と異なる点のみについて説明する。

特徴量選定部６４は、トレース波形生成部６１において生成されるＶｐ、Ｖｃ等のトレース波形に対して、ＣＡＢ処理（後述するＣＡＢ機能に従う処理）を実行する。また、特徴量選定部６４は、ＣＡＢ処理によって得られる心拍周期毎のトレース波形を用いて統計処理を行い、診断用波形を生成する。

診断パラメータ計測部６５は、生成された診断用波形を用いて、診断パラメータを計測する。

解析部６７は、診断パラメータの計測結果、診断用波形を、予め記憶される診断用データベースを用いて解析し、診断対象部位が正常であるか異常であるかを判定する。

表示部７は、ＣＡＢ処理によって得られる心拍周期毎のトレース波形、診断用波形を用いた診断パラメータの計測結果、診断対象部位が正常であるか異常であるかの判定結果等を、所定の形態にて表示する。

（ＣＡＢ機能）
次に、本実施形態に係る超音波ドプラ診断装置が有するＣＡＢ機能について説明する。ＣＡＢ機能とは、オートトレース処理によって得られるトレース波形を、所定の時相を基準として一心拍毎に切り出し、切り出した各波形を振幅、第１の時間軸（心拍数に関する時間方向）、第２の時間軸（一心拍周期における時間方向）によって定義される座標系に配列するものである。

図１６は、頚動脈（Carotid）のスペクトラム波形（１８心拍分）に基づいて得られる、最大流速Ｖｐの時間変化を示すトレース波形を示した図である。特徴量選定部６４は、このトレース波形を受け取ると、心拍周期設定部６３からのＥＣＧ波形との対応から、トレース波形上における全てのＥＤ位置（又は、ＰＳ位置等）の検出を行う。また、特徴量選定部６４は、検出した各ＥＤ位置等を基準として、心拍周期毎にトレース波形を切り出し、図１７に示すように各波形を振幅、心拍数に関する時間軸、一心拍周期における時間軸によって定義される座標系に配列することで、ＣＡＢデータを生成する。生成されたＣＡＢデータは、必要に応じて表示部７においてトレース波形と共に表示され、自動的にデータ記憶部５に記憶される。なお、参考として、Ｖｃ波形のトレース波形を入力としたＣＡＢ処理によって得られるＣＡＢデータを図１８に示した。

（ＣＡＢデータを用いた診断パラメータ計測機能）
次に、本実施形態に係る超音波ドプラ診断装置が有するＣＡＢデータを用いた診断パラメータ計測機能について説明する。本機能は、図１９に示すＣＡＢ処理によって得られるＣＡＢデータ（ただし、同図は二次元表示）を用いて統計処理を行うことで、診断用波形を生成し、これを用いて診断パラメータ計測を行うものである。利用可能な統計処理としては、例えば複数心拍平均処理、ＡＲ（Auto-Regressive）時間軸モデル計算処理、ＡＲＸ（Auto-Regressive and exogenious）時間軸モデル計算処理等が挙げられる。

複数心拍平均処理は、次の式（１）に従って実行される。

なお、上記式（１）において、Ｎは平均に用いる複数心拍数（今の場合、Ｎ＝１８）であり、平均計算のパラメータに相当する。また、ＣＡＢ（ｘ，ｙ）はＣＡＢ処理によって切り出された各トレース波形の振幅を、ｘは心拍数に関する時間、ｙは一心拍周期における時間をそれぞれ意味する。

ＡＲ時間軸モデル計算処理は、Burg(MEM)法、幾何学的ラティス法、Yule-Walker法、修正共分散処理法等の一般的な手法を用いて、次の式（２）に従って実行される。

なお、上記式（２）において、Ｘ（ｎ）はトレース波形データ、ｕ（ｎ）は残差、αｉはＡＲ係数系列、ｋはモデル次数をそれぞれ示している。Ｘ（ｎ）の観測時間については、平均計算のパラメータ等によるバリエーションがある。

ＡＲＸ時間軸モデル計算処理は、ＥＣＧ波形を外生的入力とし、トレース波形を自己回帰とする数学モデルであり、次の式（３）に従って実行される。

なお、図２０に、ＡＲＸ時間軸モデル計算処理によって得られる診断用波形（予測波形）の一例を示した。

特徴量選定部６４は、上記例示された統計処理により生成した診断用波形を用いて、例えば第１の実施形態において説明した手法を用いて特徴量の選定を行う。また、例えば心臓の各心尖部の血流と弁速度をオートトレース波形とした場合には、生成した診断用波形を用いて、血流と弁のピーク速度を選定する。診断パラメータ計測部６５は、特徴量選定部６４において選定された特徴量を用いて、例えば第１の実施形態において説明した診断パラメータ計測、僧坊弁のＶｅ最大値とＶｍａ最大値の比、Ｅ波とＡ波の時間間隔をＴｅｉ−インデックス的に計測する。

（周波数パラメトリックモデル）
また、周波数パラメトリックモデルを用いることも可能である。例えば、図１２に示す周波数パラメトリックモデルでは、（４）を用いてＡＲモデルを求め、さらに式（５）を用いて展開する。

ここで、ｅ（ｎ）はノイズ、ｙ（ｎ）は出力、Ａ（ ）は系数列のＡＲモデルである。また、式（５）のＰＴはＰ（ｆ）を正規化するために、次の式（６）の様に表すことができる。

Ｒは共分数である。以上の手法により周波数モデルＰ（ｆ）を計算することができる。

（ＣＡＢデータを用いた診断支援機能）
次に、本実施形態に係る超音波ドプラ診断装置が有するＣＡＢデータを用いた診断支援機能について説明する。ここで、ＣＡＢデータを用いた診断支援機能とは、診断パラメータ計測機能によって得られる診断用波形及び診断パラメータの少なくとも一方を用いた解析を行い、その結果に基づいて診断対象部位が正常であるか異常であるかの判定を行うものである。

図２２は、年齢別及び診断部位別に正常モデルとして記憶される参照波形の一例を示した図である。この参照波形は、心拍周期で正規化された期間Ｔｎ、標準の速度レンジで正規化された振幅Ａｎを有している。また、図２３は、ＣＡＢ処理によって得られる診断用波形の一例を示した図である。この診断用波形についても同様に、心拍周期設定部６３において設定された心拍周期及び標準の速度レンジによって正規化されている。

この参照波形と診断用波形とを用いて、品質工学的手法を用いることにより、診断対象部位が正常であるか異常であるかの判定を行う。品質工学的手法としては、ＭＴ（Mahalanobis-Taguchi）法、ＭＴＡ（Mahalanobis-Taguchi Ajoint）法、ＭＴＳ（Mahalanobis-Taguchi-Summit）法等を利用することができる。

より具体的には、解析部６７は、図２４に示すように各時刻における参照波形（理論値）と診断用波形（実績値）との間の差（残差）、及びこの残差の平方和を期間Ｔｎの範囲で計算する。また、解析部６７は、図２５に示すように参照波形及び診断用波形の時系列データをＭＥＭ（Maximum Entropy Method）により周波数スペクトラム化する。さらに、解析部６７は、図２６に示すように、計算された残差平方和、周波数スペクトラムを用いたＭＴ法、ＭＴＡ法、ＭＴＳ法により評価を行う。この評価により、解析部６７は、例えば残差平方和が基準値を超える場合には診断対象部位は異常であると判定し、一方、残差平方和が上記基準値以下である場合には診断対象部位は正常であると判定する。

また、解析部６７は、例えば図２７に示すような診断用データベースに格納されている各種計測パラメータの正常値（又は正常範囲）と診断パラメータ計測機能によって得られる診断パラメータ計測結果とを比較することで、診断対象部位が正常であるか異常であるかの判定を行う。

（動作）
次に、本実施形態に係る超音波ドプラ診断装置の動作について説明する。

図２８は、本超音波ドプラ診断装置がＣＡＢ機能、ＣＡＢデータを用いた診断パラメータ計測機能、ＣＡＢデータを用いた診断支援機能を用いて実行する処理の流れを示したフローチャートである。

まず、本超音波ドプラ診断装置の初期設定がなされ、この初期設定に従ってドプラ信号が検出され、ドプラスペクトラムが算出される（ステップＳ１１、Ｓ１２、Ｓ１３）。これらの各処理は、第１の実施形態で述べた通りである。

次に、トレース波形生成部６１は、最大周波数ｆｐに対応する最大流速Ｖｐの時間変化を示すトレース波形Ｃｐを生成し、これをデータ記憶部５に保存する（ステップＳ１４）。特徴量選定部６４は、生成されたトレース波形Ｃｐに対し既述のＣＡＢ処理を実行し、ＣＡＢデータを生成する（ステップＳ１５）。また、特徴量選定部６４は、ＣＡＢ処理によって得られたＣＡＢデータを用いて統計処理を行い、診断用波形を生成する（ステップＳ１６）。

次に、極大／極小検出部６２は、生成された診断用波形に対して一次微分演算及び２次微分演算を行なって複数の極大／極小ペア［ｐ０１、ｑ０１］、［ｐ０２、ｑ０２］、［ｐ０３、ｑ０３］、・・・を検出する（図６（ａ）参照）。そして、これらの極大／極小ペアが付加された診断用波形データをデータ記憶部５のトレース波形記憶領域に保存すると共に特徴量選定部６４に供給する（ステップＳ１７）。

次に、特徴量選定部６４は、心拍周期設定部６３によって設定された心拍周期情報に基づき、診断用波形に対して１心拍期間Ｔ０を設定する。また、特徴量選定部６４は、この心拍期間Ｔ０のトレース波形に付加された複数の極大／極小ペアに対して予め設定された波形選択基準を適用し、Ｅ波及びＡ波を選定する。選定されたＥ波の位置情報とＡ波の位置情報は、診断用波形データと共に診断パラメータ計測部６５に供給される（ステップＳ１８）。

次に、診断パラメータ計測部６５は、特徴量選定部６４から供給されたＥ波及びＡ波の位置情報に基づいて診断用波形におけるＥ波の振幅ＶＥとＡ波の振幅ＶＡを計測し、その比ＶＥ／ＶＡによって診断パラメータ「Ｅ／Ａ」を算出する。また、Ｅ波の極大からの下降曲線に対して接線Ｃｔを設定し、この接線ＣｔとベースラインＢｌとが交わる位置（時刻）とＥ波の位置（時刻）との間隔を診断パラメータ「ＤＣＴ」として算出する（ステップＳ１９）。算出された診断パラメータ「Ｅ／Ａ」、「ＤＣＴ」は、それぞれデータ記憶部５に保存される。

次に、解析部６７は、診断用波形、参照波形等を用いて例えば品質工学的手法に従う解析を実行し、その結果に基づいて診断対象部位が正常であるか異常であるかの判定を行う（ステップＳ２０）。

次に、表示部７は、上述の手順によってデータ記憶部５に保存されたＢモード画像データ、カラードプラ画像データ、ドプラスペクトラムデータ、Ｅ波やＡ波の情報が付加された診断用波形、診断パラメータ「Ｅ／Ａ」及び「ＤＣＴ」の計測結果、診断対象部位が正常であるか異常であるかの判定結果を所定の形態にてモニタに表示する（ステップＳ２１）。

以上述べた構成によれば、以下の効果を得ることができる。

まず、本超音波診断装置によれば、ＣＡＢ処理によって心拍周期毎に且つ時相が対応するようにトレース波形を切り出すことができる。また、切り出された心拍周期毎のトレース波形を、心拍数に関する時間方向及び一心拍における時間方向にそって配列することができる。従って、操作者は、心拍毎に切り出された複数のトレース波形をデータベース化することができ、種々の定量的解析等に利用することができる。また、心拍毎に切り取られたトレース波形を、時相を対応させて表示することで、心拍間のトレース波形対応を良好に視認することができる。

また、本超音波診断装置によれば、ＣＡＢ処理によって得られるＣＡＢデータを用いて統計処理を行うことにより、診断用波形を生成することができる。従って、この診断用波形を用いて診断パラメータ計測を行うことで、不整脈等を原因とするドプラ波形のばらつきによる影響を低減させることができる。

また、本超音波診断装置によれば、ＣＡＢデータを用いた統計処理により得られる診断用波形、診断用波形を用いて得られる診断パラメータ計測結果、予め記憶される正常例に関するデータに基づいて、診断部位が正常であるか異常であるかを判定することができる。従って、ドプラ診断において、ＣＡＢデータを根拠とする客観性の高い診断支援情報を提供することができ、医療の質の向上に貢献することができる。

（第３の実施形態）
次に、本願発明の第３の実施形態について説明する。本実施形態に係る超音波ドプラ診断装置は、第２の実施形態における統計処理において不適切な事象（例えば、他の事象と著しく異なり、信頼性の低い事象）をリジェクト又はピックアップする機能を有するものである。

図２９は、本実施形態に係る超音波ドプラ診断装置の構成を示したブロック図である。第２の実施形態に係る超音波ドプラ診断装置と比較した場合、リジェクト処理部６９をさらに具備する点が異なる。リジェクト処理部６９は、後述するリジェクト機能に従う処理（リジェクト処理）を実行するものである。

（リジェクト機能）
次に、本実施形態に係る超音波ドプラ診断装置が有するリジェクト機能について説明する。この機能は、診断パラメータ計測における精度の安定化を図るため、信頼性の低いトレース波形を、ＣＡＢデータを用いた診断パラメータ計測処理の対象から除外等するものである。これは、図３０に示すように、切り出されたトレース波形を母集団とした場合に、ある閾値から外れる事象を除外することに相当する。このリジェクト機能には、手動リジェクト機能と自動リジェクト機能とがある。以下、それぞれについて、フリーズ操作直後から１０心拍までのトレース波形を、ＣＡＢデータを用いた診断パラメータ計測処理の対象とする場合を例に説明する。

手動リジェクト機能では、まず、図３１に示すように、所定の操作によって当該１０心拍のトレース波形がサムネイル表示される。操作者は、サムネイル表示された各トレース波形を観察し、入力部８等を介してＣＡＢデータを用いた診断パラメータ計測処理に用いるのに適切なトレース波形を選択する。選択されたトレース波形は、ハイライト表示され（図３１の場合、１，２，４、６心拍に関する各トレース波形）、それ以外のトレース波形は、ＣＡＢデータを用いた診断パラメータ計測処理に採用されない（すなわち、リジェクトされる）。

一方、自動リジェクト機能では、例えばＰＲＤ（Percent Root Mean Squire Difference）を計算し、その値が１０％を超えると異常と判定し統計処理のデータ入力から自動的にリジェクトする。

また、自動リジェクト機能の他の例として、ＣＡＢデータが含むトレース波形の複数の組み合わせを選択し、組み合わせ毎に診断用波形を生成する。従って、組み合わせを構成しないトレース波形は、自動的にリジェクトされることになる。より具体的には、例えば同期検出安定後の７心拍目からスタートし、図３２に示すように連続する４心拍毎の統計処理を一ずつずらして行うことで、複数の診断用波形を生成する。診断パラメータ計測部６５は、各診断用波形を用いて、それぞれに対応する診断パラメータの計測を行う。さらに、統計処理によって得られる複数の診断用波形は、例えば図３３に示すようにサムネイル表示される。操作者は、この段階で、表示された診断用波形のうちずれを有するものをマニュアル処理によって除外することもできる。なお、図３２、図３３においては、細線が統計処理を施していないトレース波形を、太線が統計処理によって得られる診断用波形をそれぞれ示している。

また、手法リジェクト機能と自動リジェクト機能とを組み合わせることも可能である。例えば、個々の心拍での計測パラメータ（例えば、ＰＳ値、ＨＲ値等）についてリジェクト閾値により閾値処理レベルを変化させる。変化させたもののうち、閾値処理レベルを超えたものは、リジェクト対象候補としてピックアップし、ハイライト表示する。操作者はハイライト表示されたリジェクト対象候補を観察し、手動リジェクト機能により母集団の母数からリジェクトして統計処理を実行する。

図３４（ａ）は、本リジェクト処理を行わない１０心拍を用いた統計処理より得られる診断用波形（太線）を示した図である。また、図３４（ｂ）は、同１０心拍のうち、本リジェクト処理により４心拍をリジェクトした後統計処理より得られる診断用波形（太線）を示した図である。両者を比較した場合、リジェクト処理を行って得られる診断用波形は、その演算に用いられた各トレース波形により近似していることが解る。

（動作）
次に、本実施形態に係る超音波ドプラ診断装置の動作について説明する。

図３５は、本超音波ドプラ診断装置がリジェクト機能を用いて実行する処理の流れを示したフローチャートである。同図に示す各処理は、図１１のステップＳ４において実行されるものである。

まず、本超音波ドプラ診断装置の初期設定がなされ、この初期設定に従ってドプラ信号が検出され、ドプラスペクトラムが算出される（ステップＳ３１、Ｓ３２、Ｓ３３）。これらの各処理は、第１及び第２の実施形態で述べた通りである。

次に、トレース波形生成部６１は、最大周波数ｆｐに対応する最大流速Ｖｐの時間変化を示すトレース波形Ｃｐを生成し、これをデータ記憶部５に保存する（ステップＳ３４）。特徴量選定部６４は、生成されたトレース波形Ｃｐに対し既述のＣＡＢ処理を実行し、ＣＡＢデータを生成する（ステップＳ３５）。リジェクト処理部６９は、生成されたＣＡＢデータを構成する心拍毎のトレース波形を用いて、既述のリジェクト処理を実行する（ステップＳ３６）。特徴量選定部６４は、リジェクト処理によって信頼性の低いトレース波形が除外されたＣＡＢデータを用いて統計処理を行い、診断用波形を生成する（ステップＳ３７）。

次に、第２の実施形態と同様にステップＳ３８乃至ステップＳ４２までの処理が実行され、診断パラメータ「Ｅ／Ａ」及び「ＤＣＴ」の計測結果、診断対象部位が正常であるか異常であるかの判定結果が所定の形態にてモニタに表示される。

以上述べた構成によれば、以下の効果を得ることができる。

まず、本超音波診断装置によれば、リジェクト機能により自動又は手動によって信頼性の低い切り出しトレース波形を、ＣＡＢデータを用いた統計処理の対象から除外することができる。従って、信頼性の高い診断用波形を生成することができ、その結果、質の高い診断パラメータ計測、及び診断部位の異常／正常判定を実現することができる。

また、本超音波診断装置によれば、リジェクト機能により信頼性の低い切り出しトレース波形を自動的にピックアップすることができる。従って、操作者は、ピックアップされた低い切り出しトレース波形を個別に弁別するだけで、ＣＡＢデータを用いた統計処理の精度を向上させることができる。その結果、ドプラ診断における操作者の作業負担を軽減させることができる。

なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。

（１）例えば、第１の各実施形態では、心臓の左室流入血流の計測に有効な診断パラメータ「Ｅ／Ａ」及び「ＤＣＴ」について述べた。しかしながら、これに拘泥されず、他の診断パラメータであってもよい。

（２）肺動脈血流、左室流出血流、右室流入血流、あるいは右室流出血流等の計測であってもよい。特に、肺動脈血流計測における診断パラメータとしてＳ波振幅「ＶＳ」、Ｄ波振幅「ＶＤ」及びＡＤ波振幅「ＶＡＤ」の計測が好適である。

図１２（ｂ）は、肺動脈血流計測によって得られた最高流速Ｖｐのトレース波形Ｃｑを示したものであり、図１２（ａ）のＥＣＧ波形Ｅｃをトリガ波形に用いた場合の選定基準に基づいて選定されたＳ波、Ｄ波及びＡＤ波の位置（時刻）と夫々の振幅（流速）ＶＳ，ＶＤ，ＶＡＤが示されている。

一方、図１３は、肺動脈血流計測における選定基準を示したものであり、この選定基準は図７のＤＢ２において予めデータベース化されている。即ち、特徴量選定部６４の図示しない記憶回路に保存されているＤＢ２には、左室流入血流計測における選定基準（図８参照）と同様にしてＥＣＧ波形、ＰＣＧ波形、トレース波形による心拍周期に基づいて各種波形を自動選定するための選定基準と、マニュアル設定した心拍周期あるいは心拍トリガに基づいて自動選定するための選定基準が保存されている。

（３）上述の各実施形態においては、トリガ波形としてＥＣＧ波形を用いた場合について述べたが、既に、図８や図１３において示したようにＰＣＧ波形やトレース波形等の心拍情報に基づいてトレース波形における波形選定を行なってもよい。図１４は、トリガ波形として用いることが可能なＰＣＧ波形（図１４の（ｂ））とトレース波形によるトリガ信号（図１４の（ｃ））をＥＣＧ波形（図１４の（ａ））及びトレース波形（図１４の（ｄ））と共に示したものであり、このＰＣＧ波形やトレース波形によるトリガ信号に基づいて設定された選定基準は図８及び図１３において示している。

（４）上述の各実施形態においては、Ｂモード画像データやカラードプラ画像データと共にリアルタイム表示されるトレース波形に対して診断パラメータをリアルタイム計測する場合について述べたが、フリーズ（静止）したトレース波形に対して自動計測してもよい。この場合、シネメモリ等に保存した一連のトレース波形を入力デバイスを用い任意方向にスクロールして所望の心拍周期におけるトレース波形を選択し、このトレース波形に対して上述と同様の手順を適用することにより診断パラメータの自動計測が可能となる。

（５）上述の各実施形態においては、トレース波形は、ドプラスペクトラムにおける最高流速Ｖｐに基づいて生成される場合について述べたが、これに限定されるものではなく、例えば平均流速Ｖｃに基づいて生成されてもよい。更に、Ｅ波やＡ波等の波形選定は、上述の実施形態で述べたようにトレース波形の極大／極小ペアに基づいて行なってもよいが、極大の大きさに基づいて行なっても同様の効果が得られる。

（６）上述の各実施形態における超音波診断装置１００の送受信部２及び超音波プローブ３は、上述の実施形態に限定されるものではない。例えば、超音波プローブ３に設けられた複数の電気音響変換素子として圧電素子の代りに他の材料を用いてもよい。又、これらの電気音響変換素子が２次元配列された超音波プローブを用いてもよい。

（７）上述の各実施形態においては、表示部７の画像データ表示領域にはＢモード画像データとカラードプラ画像データが合成表示される場合について述べたが、何れかの画像データのみを表示してもよい。

（８）上述の各実施形態においては、超音波送受信機能を有する超音波ドプラ診断装置により、リアルタイムに診断パラメータ計測を行うケースを例に説明した。しかしながら、これに拘泥されることなく、例えば過去に取得されたドプラ信号データを用いて、医療用ワークステーションやパーソナルコンピュータ等によって上記診断パラメータ計測を行うようにしてもよい。

また、各実施形態において説明した各機能は、当該処理を実行するプログラムをコンピュータにインストールし、これらをメモリ上で展開することによっても実現することができる。このとき、コンピュータに当該手法を実行させることのできるプログラムは、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなど）、半導体メモリなどの記録媒体に格納して頒布することも可能である。

また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

以上本発明によれば、ドプラスペクトラムのトレース波形に基づいて心機能計測を行なう際、この計測に有効な診断パラメータを自動計測することにより計測精度の向上と計測時間の短縮を可能とした超音波ドプラ診断装置及び診断パラメータ計測方法を実現することができる。

図１は、第１の実施形態における超音波ドプラ診断装置の全体構成を示すブロック図である。 図２は、第１の実施形態における送受信部及びデータ生成部の構成を示すブロック図である。 図３は、第１の実施形態におけるドプラ信号検出部とスペクトラム算出部の基本動作を示すタイムチャートである。 図４（ａ）、４（ｂ）は、第１の実施形態におけるドプラスペクトラムの算出方法を示す図である。 図５は、第１の実施形態におけるドプラスペクトラムの最大周波数成分の算出方法を示す図である。 図６（ａ）、６（ｂ）は、第１の実施形態の左室流入血流計測におけるトレース波形を示す図である。 図７は、第１の実施形態の特徴量選定部における選定基準のデータベースを模式的に示す図である。 図８は、第１の実施形態の左室流入血流計測における選定基準の具体例を示した図である。 図９（ａ）、９（ｂ）は、第１の実施形態の左室流入血流計測におけるトレース波形に対して行なわれる診断パラメータの計測方法を示す図である。 図１０は、第１の実施形態の表示部における表示方法の具体例を示す図である。 図１１は、第１の実施形態における診断パラメータの計測手順を示すフローチャートである。 図１２（ａ）、１２（ｂ）は、第１の実施形態の変形例における肺動脈血流計測のトレース波形を示す図である。 図１３は、第１の実施形態の変形例における肺動脈血流計測の選定基準を示す図である。 図１４は、第１の実施形態の変形例におけるトリガ波形を示す図である。 図１５は、第２の実施形態に係る超音波ドプラ診断装置の構成を示したブロック図である。 図１６は、頚動脈（Carotid）のスペクトラム波形（１８心拍分）に基づいて得られる、最大流速Ｖｐの時間変化を示すトレース波形を示した図である。 図１７は、Ｖｐ波形のトレース波形を入力としたＣＡＢ処理によって得られる結果を示した図である。 図１８は、Ｖｃ波形のトレース波形を入力としたＣＡＢ処理によって得られる結果を示した図である。 図１９に示すＣＡＢ処理によって得られるＣＡＢデータを二次元的に示したものである。 図２０は、ＡＲＸ時間軸モデル計算処理によって得られる診断用波形の一例を示した図である。 図２１は、周波数パラメトリックモデルを説明するための図である。 図２２は、年齢別及び診断部位別に正常モデルとして記憶される参照波形の一例を示した図である。 図２３は、ＣＡＢ処理によって得られる診断用波形の一例を示した図である。 図２４は、参照波形と診断用波形との間の時系列残差平方和を説明するための図である。 図２５は、ＭＥＭによる周波数スペクトラム化を説明するための図である。 図２６は、残差平方和、周波数スペクトラムを用いた品質光学的手法による評価を説明するための図である。 図２７は、診断用データベースに格納されている各種計測パラメータの正常値を例示した図である。 図２８は、第２の実施形態に係る超音波ドプラ診断装置がＣＡＢ機能、ＣＡＢデータを用いた診断パラメータ計測機能、ＣＡＢデータを用いた診断支援機能を用いて実行する処理の流れを示したフローチャートである。 図２９は、第３の実施形態に係る超音波ドプラ診断装置の構成を示したブロック図である。 図３０は、第３の実施形態に係る超音波ドプラ診断装置が有するリジェクト機能を説明するための図である。 図３１は、手動リジェクト機能を説明するための図である。 図３２は、自動リジェクト機能を説明するための図である。 図３３は、自動リジェクト機能を説明するための図である。 図３４（ａ）は、本リジェクト処理を行わない１０心拍を用いた統計処理より得られる診断用波形（太線）を示した図である。図３４（ｂ）は、同１０心拍のうち、本リジェクト処理により４心拍をリジェクトした後統計処理より得られる診断用波形（太線）を示した図である。 図３５は、本超音波ドプラ診断装置がリジェクト機能を用いて実行する処理の流れを示したフローチャートである。

符号の説明

１…基準信号発生部、２…送受信部、３…超音波プローブ、４…データ生成部、５…データ記憶部、６…血流評価部、７…表示部、８…入力部、９…生体計測ユニット、１０…システム制御部、２１…送信部、２２…受信部、４１…Ｂモードデータ生成部、４２…ドプラ信号検出部、４３…カラードプラデータ生成部、４４…スペクトラム算出部、６１…トレース波形生成部、６２…極大／極小検出部、６３…心拍周期設定部、６４…特徴量選定部、６５…診断パラメータ計測部、１００…超音波ドプラ診断装置、２１１…レートパルス発生部、２１２…送信遅延回路、２１３…パルサ、２２１…プリアンプ、２２２…Ａ／Ｄ変換器、２２３…ビームフォーマ、２２４…加算器、４１１…包絡線検波器、４１２…対数変換器、４２１…π／２移相器、４２２…ミキサ、４２３…ＬＰＦ（低域通過フィルタ）、４３１…ドプラ信号記憶回路、４３２…ＭＴＩフィルタ、４３３…自己相関演算器、４４１…ＳＨ（サンプルホールド）、４４２…ＨＰＦ（高域通過フィルタ）、４４３…ＦＦＴ分析器

Claims (20)

1. 被検体に対し超音波送受波を行なって得られた受信信号から、所定部位におけるドプラ信号を検出するドプラ信号検出ユニットと、
   前記ドプラ信号の周波数スペクトラムを算出するスペクトラム算出ユニットと、
   前記周波数スペクトラムにおける所定のスペクトラム成分の時間的変化をトレース波形として生成するトレース波形生成ユニットと、
   生成されたトレース波形から一心拍周期毎にトレース波形を切り出し、切り出された当該複数のトレース波形を心拍数に関する時間方向を示す第１の時間軸、一心拍周期内の時間方向を示す第２の時間軸に配列することでＣＡＢデータを生成するＣＡＢ処理ユニットと、
   前記ＣＡＢデータを用いて統計処理を行うことで、診断用波形を生成する統計処理ユニットと、
   選定基準を記憶する記憶ユニットと、
   記憶された前記選定基準に基づいて、前記診断用波形に対して特徴量を自動選定する特徴量選定ユニットと、
   前記特徴量に基づいて診断パラメータを計測する診断パラメータ計測ユニットと、
   前記ＣＡＢデータ及び前記診断パラメータの計測結果を表示する表示ユニットと、
   を具備することを特徴とする超音波ドプラ診断装置。
2. 前記ＣＡＢ処理ユニットは、前記被検体の心電波形及び心音波形の少なくとも一方を用いて前記切り出しを行うことを特徴とする請求項１記載の超音波ドプラ診断装置。
3. 心拍周期数を設定する心拍周期設定ユニットをさらに具備し、
   前記ＣＡＢ処理ユニットは、設定された心拍周期数を含む前記トレース波形を用いて前記切り出しを行うことを特徴とする請求項１又は２記載の超音波ドプラ診断装置。
4. 前記統計処理は、複数心拍に関する平均処理、Auto-Regressive時間軸モデル計算処理、Auto-Regressive and exogenous時間軸モデル計算処理のいずれかであることを特徴とする請求項１乃至３のうちいずれか一項記載の超音波ドプラ診断装置。
5. 前記ＣＡＢデータを構成する一心拍周期のトレース波形のうち、所定の基準を満たさないトレース波形を除外するリジェクト処理を実行するリジェクト処理ユニットをさらに具備し、
   前記統計処理ユニットは、前記リジェクト処理が施された前記ＣＡＢデータを用いて、前記統計処理を実行することを特徴とする請求項１乃至４のうちいずれか一項記載の超音波ドプラ装置。
6. 前記表示ユニットは、前記ＣＡＢデータに含まれる複数の前記トレース波形を同時に表示し、
   前記リジェクト処理ユニットは、表示された前記トレース波形のうち、操作者によって直接的に又は間接的に選択されたトレース波形を用いて前記統計処理が実行されるように、前記リジェクト処理を行うこと、
   を特徴とする請求項５記載の超音波ドプラ診断装置。
7. 前記リジェクト処理ユニットは、前記ＣＡＢデータに含まれる前記トレース波形の複数の組み合わせを選択し、
   前記統計処理手段は、前記組み合わせ毎に前記統計処理を実行することで、複数の前記診断用波形を生成すること、
   を特徴とする請求項５記載の超音波ドプラ診断装置。
8. 前記トレース波形生成ユニットは、前記所定部位における最高血流速あるいは平均血流速に対応した前記所定スペクトラム成分の時間的変化を示す前記トレース波形を生成することを特徴とする請求項１乃至７のうちいずれか一項記載の超音波ドプラ診断装置。
9. 前記トレース波形に対して極大及び極小、又は極大を検出する極大／極小検出ユニットをさらに具備し、
   前記特徴量選定ユニットは、前記被検体の所定心拍周期におけるトレース波形の極大及び極小、又は極大に基づいて前記特徴量を選定すること、
   を特徴とする請求項１乃至８のうちいずれか一項記載の超音波ドプラ診断装置。
10. 前記被検体の心拍情報に対して心拍周期を設定する心拍周期設定ユニットをさらに具備し、
    前記特徴量選定ユニットは、設定された前記所定心拍周期におけるトレース波形の極大及び極小、又は極大に基づいて前記特徴量を選定することを特徴とする請求項９記載の超音波ドプラ診断装置。
11. 前記心拍周期設定ユニットは、前記被検体の心電波形及び心音波形の少なくとも一方に基づいて、前記トレース波形に対して前記所定心拍周期を設定することを特徴とする請求項１０記載の超音波ドプラ診断装置。
12. 前記表示ユニットは、前記心拍周期設定ユニットが設定した前記トレース波形の最新心拍周期において計測された前記診断パラメータの計測結果をリアルタイム表示することを特徴とする請求項１０記載の超音波ドプラ診断装置。
13. 前記特徴量は、左室流入血流計測において得られる前記トレース波形のＥ波及びＡ波であることを特徴とする請求項１乃至１２のうちいずれか一項記載の超音波ドプラ診断装置。
14. 前記診断パラメータ計測ユニットは、前記特徴量選定ユニットが選定した前記特徴量に基づいて、最高流速のトレース波形におけるＥ波及びＡ波の振幅比Ｅ／Ａ及びＥ波の下限期間ＤＣＴの少なくとも一方を診断パラメータとして計測することを特徴とする請求項１３記載の超音波ドプラ診断装置。
15. 前記特徴量は、肺動脈血流計測において得られる前記トレース波形のＳ波、Ｄ波及びＡＤ波の少なくとも何れかであることを特徴とする請求項１乃至１４のうちいずれか一項記載の超音波ドプラ診断装置。
16. 前記診断パラメータ計測ユニットは、前記特徴量選定ユニットが選定した前記特徴量に基づいて、肺動脈血流の計測におけるＳ波の速度ＶＳ、肺動脈血流の計測におけるＤ波の速度ＶＤ、及び肺動脈血流の計測におけるＡＲ波の速度ＶＡＤのうちの少なくともいずれかを診断パラメータとして計測することを特徴とする請求項１５記載の超音波ドプラ診断装置。
17. 前記トレース波形を記憶する記憶ユニットをさらに具備し、
    前記特徴量選定ユニットは、前記記憶ユニットに一旦保存された前記トレース波形の所望心拍周期において前記特徴量を選定すること、
    を特徴とする請求項１乃至１６のうちいずれか一項記載の超音波ドプラ診断装置。
18. 前記選定基準は、計測対象別あるいは被検体の年齢層別に予めデータベース化されていることを特徴とする請求項１乃至１７のうちいずれか一項記載の超音波ドプラ診断装置。
19. 前記表示ユニットは、
    前記トレース波形と前記診断パラメータの計測結果をリアルタイム表示し、
    前記診断パラメータの計測結果に対応した前記トレース波形の最新心拍周期を強調表示すること、
    を特徴とする請求項１乃至１８のうちいずれか一項記載の超音波ドプラ診断装置。
20. 超音波ドプラ診断装置の制御ユニットが、
    ドプラ信号検出ユニットに、被検体に対し超音波送受波を行なって得られた受信信号から、所定部位におけるドプラ信号を検出させ、
    スペクトラム算出ユニットに、前記ドプラ信号の周波数スペクトラムを算出させ、
    トレース波形生成ユニットに、前記周波数スペクトラムにおける所定のスペクトラム成分の時間的変化をトレース波形として生成させ、
    ＣＡＢ処理ユニットに、生成されたトレース波形から一心拍周期毎にトレース波形を切り出し、切り出された当該複数のトレース波形を心拍数に関する時間方向を示す第１の時間軸、一心拍周期内の時間方向を示す第２の時間軸に配列することでＣＡＢデータを生成させ、
    統計処理ユニットに、前記ＣＡＢデータを用いて統計処理を行うことで、診断用波形を生成させ、
    特徴量選定ユニットに、記憶された選定基準に基づいて、前記診断用波形に対して特徴量を自動選定させ、
    診断パラメータ計測ユニットに、前記特徴量に基づいて診断パラメータを計測させ、
    表示ユニットに、前記ＣＡＢデータ及び前記診断パラメータの計測結果を表示させること、
    を具備することを特徴とする診断パラメータ計測方法。

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