JP4803520B2 - 血流速度画像化装置 - Google Patents

Description

本発明は、血球を有する生体組織にレーザ光を照明し、その生体組織から反射されたスペックル信号に基づき、血流速度を測定し画像化するための血流速度画像化装置に関する。

従来、被検眼の眼底等の血球を有する生体組織にレーザ光を照射して、その血球からの反射光により形成された画像を固体撮像装置（ＣＣＤやＣＭＯＳ）等のイメージセンサー上に導き、この画像を連続的に所定時間間隔で多数枚取り込み・記憶し、その記憶された多数の画像の中から所定枚数の画像を選択し、各画像の各画素における出力の時間変動量を積算した値を算出し、この値から血球の速度（血流速度）を算出する血流速度測定装置が知られている。そして、この種の血流速度測定装置では、各画素の出力変動量が血球の移動速度に対応するので、この算出された各画素の出力変動値に基づき、生体組織での血流分布を二次元画像（血流マップ）としてモニター画面上にカラー表示することもでき、例えば、眼底血流の検査装置として実用化されている。
特公平５−２８１３３号公報 特公平５−２８１３４号公報 特開平４−２４２６２８号公報 特開平８−１１２２６２号公報 特開２００３−１６４４３１号公報 特開２００３−１８０６４１号公報

しかし、従来の血流速度測定装置では、血流マップを動画で観察するのみで、血流変化を特徴づけるような物理量の検討までは行われていなかった。また、従来のものでも、マップ上に血管走行や組織血流の血流を確認できるが、それらが動脈性の拍動であるか又は静脈性の拍動であるかまでは分からなかった。動脈性の拍動であるか静脈性の拍動であるかを区別するためには、血流の時間的な変動の解析をしなければならず、従来の血流速度測定装置ではかかる解析が困難であった。即ち、従来の血流速度測定装置で測定した各画像の各画素毎の血流の拍動は、ある血流値を中心に散らばった統計誤差を含む血流データとなるため、時系列に並べた場合、きれいな拍動プロフィールとはならずノイズの多いプロフィールとなり、動脈性と静脈性の拍動領域を区分するために必要な、拍動のピーク時間を検出することが非常に困難であった。

本発明は、従来の血流速度測定装置を応用・展開し、ノイズの多い血流拍動データのノイズを抑制し、マップ上に動脈性の拍動部分と静脈性の拍動部分を表示することができる血流速度画像化装置を提供することを目的とする。

本発明者は、数秒間の血流測定で得られた一連の血流マップに対して、心拍に同期して周期的に現れる血流変化を観測視野内の各部位において解析し、動脈性の鋭い立ち上がり波形を有する部位と、静脈性の緩やかに上下する波形を有する部位を区別できる数値を導入し、両部位を区別して二次元マップ表示することで、どの部位が虚血状態になる危険があるかを判断できる方式、および装置を開発することに成功したものである。

本発明の、請求の範囲第１項に記載された発明は、血球を有する生体組織にレーザ光を照射するレーザ光照射系と、前記生体組織からの反射光を検出する多数の画素からなる受光部を有する受光系と、前記受光部からの信号に基づき一心拍以上の所定時間で連続的に複数の画像を取り込む画像取込部と、前記複数の画像を記憶する画像記憶部と、該記憶された複数画像の対応する各画素の出力信号の時間的変化から生体組織内の血流速度を演算する演算部と、該演算結果の二次元分布を血流マップとして表示する表示部からなる血流速度画像化装置において、前記演算部は前記１心拍以上の複数画像から、動脈性の鋭い立ち上がり波形を有する部位と静脈性の緩やかに上下する波形を有する部位を区別できる数値を算出し、これらに基づいて動脈と静脈を検出する検出部を有し、前記表示部の血流マップ上に動脈性の拍動部分（動脈マップ）と静脈性の拍動部分（静脈マップ）を区別して表示することを特徴とする血流速度画像化装置である。

本発明においては、動脈マップと静脈マップが区別して血流マップ上に表示される限り、血流マップ上での動静脈マップの表示のさせ方は何ら制限されない。血流マップと動静脈マップを重ね合わせたり（請求の範囲第９項に記載された発明）、並べたり、スライド可能に重ね合わせたり、あるいは、組み合わせたりして表示させることができる。また、本発明の血流速度画像化装置には、公知の機構や手段を、必要に応じて付加あるいは組み込むことができるのは言うまでもない。

請求の範囲第２項に記載された発明は、前記検出部が、各画素について時系列に並べた血流速度の変動を元に歪度（スキュー値）を算出し、動脈性の拍動部分と静脈性の拍動部分を検出することを特徴とする請求の範囲第１項記載の血流速度画像化装置である。

請求の範囲第３項に記載された発明は、前記検出部が、各画素について時系列に並べた血流速度の変動を確率密度関数に見立て、該確率密度関数の期待値を算出し、動脈性の拍動部分と静脈性の拍動部分を検出することを特徴とする請求の範囲第１項記載の血流速度画像化装置である。

請求の範囲第４項に記載された発明は、前記検出部が、各画素について時系列に並べた血流速度の変動を元に尖度（kurtosis）を算出し、動脈性の拍動部分と静脈性の拍動部分を検出することを特徴とする請求の範囲第１項記載の血流速度画像化装置である。

請求の範囲第５項に記載された発明は、前記検出部が、各画素について時系列に並べた血流速度の変動を確率密度関数に見立て、該確率密度関数が最大と推測できる最頻値（モード）を算出し、動脈性の拍動部分と静脈性の拍動部分を検出することを特徴とする請求の範囲第１項記載の血流速度画像化装置である。

請求の範囲第６項に記載された発明は、前記検出部が、統計的誤差を多く含む各画素の血流値について周辺の１画素以上の血流値を統計的に処理し平均値を算出し、動脈性の拍動部分と静脈性の拍動部分を検出するために必要なノイズの少ない時系列に並んだ一つ以上の拍動成分を出力することを特徴とする請求の範囲第２〜５のいずれか１項記載の血流速度画像化装置である。

請求の範囲第７項に記載された発明は、前記検出部が、複数心拍にわたる各画素の血流の時間変動を一心拍に平均化した後、拍動成分を抽出することを特徴とする請求の範囲第２〜５のいずれか１項記載の血流速度画像化装置である。

請求の範囲第８項に記載された発明は、前記検出部が、複数心拍にわたる各画素の血流の時間変動を、例えば、心電計など心拍に同期した外部からの同期信号を元に一心拍分切り出した後、拍動成分を抽出することを特徴とする請求の範囲第２〜５のいずれか１項記載の血流速度画像化装置である。

そして、請求の範囲第９項に記載された発明は、前記表示部において、血流マップ上に動脈性の拍動部分と静脈性の拍動部分を重ね合わせて表示することを特徴とする請求の範囲第１項記載の血流速度画像化装置である。請求の範囲第９項に記載された発明は、前記表示部において、血流マップと動静脈マップが重ね合わて表示されるものであるが、本発明においては、かかる場合も、血流マップ上に動脈性の拍動部分と静脈性の拍動部分を区別して表示することに含まれるものである。また、血流マップ上に動脈性の拍動部分と静脈性の拍動部分を重ね合わせて表示するという技術的特徴は、本発明の請求の範囲第２〜８項のいずれかに記載されたその他の発明にも、組合わせることができることは言うまでもない。

前記の血流マップと動静脈マップを重ねて表示するに際しては、その比率は１：１でなくても良く、より虚血状態を鮮明に見るために、それぞれのマップにある数値を乗じてウェイトをかけるようにしても良い。ウェイトかけの結果、例えば、血流マップの遅い部分と動静脈マップの静脈性部位のＡＮＤをとることにより、眼底上での虚血状態の部位を認識することができる。

本発明の血流速度画像化装置においては、検出部を、具体的には請求の範囲第２〜８項記載の発明のように構成したので、一心拍以上の複数枚の血流マップから、動脈性の拍動部分と静脈性の拍動部分を区別し区分した分かりやすい区分マップを得ることができるという効果が得られる。

本発明の装置で得られた血流マップにおいて、静脈性の拍動を示し、血流も低い部位は疾患の可能性があり、この部位の表示可視化は医学的に意味があることになる。

そして、請求の範囲第９項記載の発明のような表示のさせ方を採用すると、以下のような効果が得られる。例えば、静脈性の拍動は黒く、動脈性の拍動は赤く表示することができ、一方、血流マップをグレースケールマップ表示すると、血流が速い部位は白く、遅い部位は黒くなる。従って、血流マップと、動静脈マップを重ねて表示すると、血流の低い部位かつ疾患が認められる部位は、血流マップ上で黒くなり、動静脈マップでも静脈性の拍動になり黒くなるので、動静脈マップをある程度透過させ重ねて表示すると、黒く表示された疾患部位が分かり易くなる。

上記の重ねて表示させる方法においては、マップ同士を重ねるときに、カラーの動静脈マップを半透明に透過させ、血流マップをグレースケール（モノクロ）にして重ねて表示させるところに特徴がある。この場合、動静脈マップで色が黒い箇所は、静脈性の拍動の中でも特に拍動ピークが遅いもので、何らかの障害が疑われる箇所である。しかし黒でない有色の部位は、拍動の前半にピークが来ているような形をしていて健全な箇所であると言える。一方、血流マップの黒い部分は相当ゆったりとした流れになっていて、何らかの障害物が血流を阻害していることが考えられ、これも疾患が疑われる箇所である。そして、この部分は、グレースケール（モノクロ）で表示するので、かなり黒っぽく表示される。従って、カラーマップにした半透明の動静脈マップと、グレースケールの血流マップを重ねたマップを眺めた時、色が黒っぽく表示されている部分は、お互いのマップが黒っぽいのでより黒く表示され、何らかの疾患があると考えられる箇所が明瞭に表示されることになる。

本発明の血流速度画像化装置の構成の要部を示す図である。 各画素の血流の拍動を示す図である。 スムージングし、正規化した拍動を示す図である。 本発明から得られる歪度をマップ化した図（実際はカラーマップ）である。 歪度を計算するフローを示した図である。 簡略化した歪度を計算するフローを示した図である。 本発明から得られる歪度を白黒マップ化した図である。 請求項８に記載の血流速度画像化装置の構成の要部を示す図である。

以下、本発明について図面を参照しながら説明する。図１は、本発明の血流速度画像化装置の構成のうち光学系の概要を示すもので、１はレーザー光照射系、２は受光系、Ｅは被検眼である。レーザー光照射系１のレーザー光は、例えば、ハーフミラー３を介して被検眼Ｅの生体組織としての、例えば、眼底Ｅｒに照射される。

受光系２は受光レンズ４、受光部としてのＣＣＤ（固体撮像素子）５、増幅回路６を有する。眼底Ｅｒからのレーザー反射光は、受光レンズ４によりＣＣＤ５に生体組織像として結像される。ＣＣＤ５はその受光面上に多数の画素を有し、受光レンズ４により結像された生体組織像を電気信号に変換し、フレーム蓄積方式で信号電荷を読み出して映像信号として出力する。その映像信号は、信号増幅回路６により増幅され、信号増幅回路６により増幅された映像信号は、利得制御等を行うアナログ処理手段７に出力され、Ａ／Ｄ変換器８によりデジタル信号に変換される。

９はタイミングパルス発生器であり、１０は電子シャッター制御手段、１１は固体撮像素子駆動手段であり、タイミングパルス発生器９は、電子シャッター制御手段１０と信号選択手段１２とにタイミングパルスを出力する。固体撮像素子駆動手段１１は、タイミングパルスに基づき駆動される。

信号選択手段１２には、Ａ／Ｄ変換器８によりＡ／Ｄ変換された映像信号としてのデジタル信号が入力され、タイミングパルス発生器９からのタイミングパルスに基づいて、信号選択手段１２は、画像記録手段１３に記録される。画像記録手段１３は、所定時間間隔で複数枚の画像を取込む画像取込部として機能する。

画像記録手段１３に取込まれた画像は、血流マップ合成手段１４により合成され、例えば１／３０秒間隔で撮影した１フレームの画像とされ、その１フレームの画像データは画像記憶部としての画像記憶器１５に記憶される。

この画像記憶器１５に記憶された画像信号は、演算部１６に入力され、演算部１６は、後述する演算処理を行う。なお、１７は表示部としてのＴＶモニターである。

図２は、本発明の血流速度画像化装置で得られる、各画素の拍動データの波形を示している。横軸は時間であり、縦軸は血流値である。

血流マップから動脈性の拍動と静脈性の拍動部分を区分するためには、一心拍以上の連続した複数枚の血流マップにおいて、各画素毎に血流の時間変動をトレースして、最大ピークになる部分を検知し、その最大ピーク時間の早いものを動脈性の拍動部分とし、遅い部分を静脈性の拍動部分とする方法が考えられるが、血流計で得られる血流は、統計誤差により分散が大きいため各画素毎に拍動ピークを検知することは非常に困難である。

そこで、本発明では、統計誤差の大きなデータでも動静脈部分を区分する方法として、ある程度統計誤差を含んだ状態でも、ピークまでの立ち上がりと立下りのプロフィールから、動静脈を区分できるということに着目した。そのために、先ず、この分散が大きいデータを収束させるため各画素の近傍点で平均化し、一心拍のみを抜き出して時系列に並べ、ある領域の平均値を、動脈に相当する部位と静脈に相当する部位に分け、同じグラフにプロットして図３に示したようなグラフを得た。

同様なグラフを得る手段として、時系列方向の平均化を使用する代わりに、各画素周辺の空間的な血流値のみで平均化する手段もある（請求の範囲第６項記載の発明）。即ち、統計的誤差を多く含む各画素の血流値について周辺の一画素以上の血流値を統計的に処理し平均値を算出し、動脈性の拍動部分と静脈性の拍動部分を検出するために必要なノイズの少ない時系列に並んだ一つ以上の拍動成分を出力しても良い。この場合、出来るだけ大きな画素数で平均化するのが好ましい。しかし大きな画素数で平均化してしまうと、細かい血管の走行がつぶれてしまうという問題も発生する。従って、図３と同様な波形を得てなお且つある程度の血管走行を維持するような画素数は、例えば、血管幅を１２ピクセルとした場合、画素を中心とした６ピクセル四方の画素数３６画素等から算出するのが好ましい。平均化する領域は四方でなく、円形や、十字形、菱形状にとっても良い。

拍動成分のノイズを十分に軽減するために平均化の画素数を大きくすると、細かい血管などはつぶれ血管走行は認識できなくなるが、組織血流等のように広い領域の拍動成分の動情脈性を分離するには十分な場合もある。こういった組織血流は、組織の構造が大きいため、平均する画素数を大きくしてもよい。例えば組織血流の構造が２０ピクセル四方としたらある画素を中心とした１０ピクセル四方の画素数１００画素等から算出する。平均化する領域は四方でなく、円形や、十字形、菱形状にとっても良い。

図３から分かるように、動脈（図３の１）は立ち上がりが急峻で、ピーク後も早く落ち込んでいく特徴があり、静脈（図３の２）は動脈に比べ立ち上がりがゆるく、またピーク後もどちらかというとゆったりと落ちる特徴があることがわかる。動脈と静脈は、ピークの前後位置も違うが、ピークまでの立ち上がり方と立下り方に、より大きな違いがあることが分かる。

本発明では、両者の立ち上がり方の違いを、具体的には、先ず、一つの方法として、統計学で一般的に言うところの三次モーメントである歪度(スキュー値、skewness)で評価するものである。歪度は関数の対象性を比較するパラメータであり、この歪度を血流に適用した場合、動脈性の拍動であれば正の大きい値になり、静脈性の拍動になれば小さい値になる傾向が見られる。

実際に歪度を計算しマップ表示した結果を図４に示した。図４において、グレイの部分は、部位は動脈性の拍動部分であり、黒の部分は、静脈性の拍動部位である。実際には、カラー表示ができ、色が赤く暖系色（図４ではグレイ）の部位ほど動脈性の拍動部分であり、黒や青など寒系色（図４では黒）なところほど静脈性の拍動部位である。そして、暖系色の部位のつながりが血管のように連なっており、この部分が動脈であると考えられる。また同様に寒系色の部位のつながりが静脈であると考えられる。

歪度は、実際には、図５に示すような手順で計算される。即ち、先ず、図５の血流計算で、複数枚のスペックル画像から血流値を計算し、一心拍以上の時系列に並んだ血流マップを得る。次に、スムージングで、前記で得られた血流マップ１枚ごとに、各画素の周辺の画素を使って血流値を平均化する。次に、心拍合成で、前記で得られたスムージングした一心拍以上の時系列の血流マップを、マップ全体の平均血流値が最低になるマップを検出して、複数の拍動を検知する。それぞれの拍動の先頭マップ同士を平均化して、心拍合成した一心拍の先頭マップにする。順次先頭マップから次のマップ同士を平均化して、心拍合成した一心拍のデータを作成する。

次に、以下のようにして正規化する。前記手順までで、一心拍分の各画素における心拍データが出来上がるが、各画素同士は値が異なっており、心拍のプロフィールは血流値の異なる高さで振れている。従って、各画素の最大と最小値を検知して、下記式数１で正規化をし、各画素同士で拍動プロフィールを比較できるようにする。これにより拍動のプロフィールが強調されるようになり、歪度の値がより強調されて出力されるようになる。

上記数１において、Ik_n(m,n): 一心拍に合成した心拍マップの先頭からのｋ番目のマップ画素(m,n)における正規化した血流値。
Ik(m,n): 一心拍に合成した心拍マップの先頭からのｋ番目のマップ画素(m,n)における血流値。
I(m,n)min: 画素(m,n)における一心拍に合成した心拍マップの時系列データ内での最小血流値。
I(m,n)max: 画素(m,n)における一心拍に合成した心拍マップの時系列データ内での最大血流値。

次に、一心拍の正規化した各画素について、例えば、下記式数２を適用して歪度を計算する。

上記数２において、Skew(m,n): 画素(m,n)における歪度。
Ａ： 縮尺係数、ｂ：一心拍のマップ数、ｋ：一心拍先頭からのマップ順番 k番目、
ave(m,n)：一心拍正規化した血流値を時系列に並べたプロファイルの一次モーメントで、一般的には期待値と呼ばれる。
stdev(m,n)：一心拍正規化した血流値を時系列に並べたプロファイルの二次モーメントの平方根をとったもので、一般的には標準偏差と呼ばれる。
Ik_n(m,n): 一心拍に合成した心拍マップの先頭からのｋ番目のマップ画素(m,n)における正規化した血流値。
Il_n(m,n): 一心拍に合成した心拍マップの先頭からのl番目のマップ画素(m,n)における正規化した血流値。

本発明においては、また、図６に示したような手順で、血流計算と歪度計算の途中の処理を省略し、複数の心拍データから一心拍のみの連続した時系列データを抜き出し歪度を計算する方法でも、動静脈性の拍動分離が可能である。

上記のようにして計算された歪度をもとに、利用者が容易に動静脈を識別できるような係数Ａを乗じて、マップ化してＴＶモニターなどに動静脈を区分したマップを表示する。図７は、以上のようにして得られた歪度を白黒マップ化した図である。

動脈性の拍動と静脈性の拍動とを分離する方法として、上記の歪度は最適な手法であるが、本発明の請求の範囲第３項記載の発明の期待値や、請求の範囲第４項記載の発明のの尖度、また請求の範囲第５項記載の発明の最頻値でも、両者を有効に分離することができる。期待値は統計学では一次モーメントとして知られ、尖度は四次のモーメントとして知られている。

期待値は、拍動ピークの前後位置により前後する値であり、尖度は、拍動の最頻値が尖がっていればいるほど値が高くなり、尖がっていなければ値が低くなるという特徴を有する。動脈性の拍動であれば、拍動ピークが尖がっており値が高くなる。静脈性の拍動であれば、値が低くなり分離が容易となる。

最頻値は、ある画素の血流値を観察した場合、拍動プロフィールは統計誤差を持った血流値をプロットするため、必ずしもきれいな拍動データにならず、単純に各画素の拍動の最頻値を算出すれば良い場合だけではない。従って、尤もらしい最頻値を計算するため請求の範囲第６項記載の発明のごとく、画素周辺の血流値を平均化し、ノイズを軽減し最頻値を算出するのが好ましい。各画素を平均化した拍動プロフィールから求めた最頻値は、動脈性の拍動であれば心拍の前半部分に、静脈性はやや遅れて得られ動脈性、静脈性の拍動を分離できる。

血管走行を維持するために平均化の画素数を細かくした場合、ノイズが十分軽減されておらず統計的誤差を含んだ分散の大きい拍動成分が算出され、拍動内の最大値である最頻値を平均化のみで算出することが困難な場合がある。例えば、拍動成分のゆったりとした変化の中により速い周期での変動成分を有するような場合であるが、かかる場合には、最適な最頻値を推定するために拍動成分中の速い周期のピークのみから構成した包絡線を算出し、この包絡線Ｈ（ｘ）が最大値となるｘの値を最頻値とすれば良い。

以上の手順において、歪度などの動静脈の拍動区別方法は、複数の心拍から最低フレームを検知して一心拍にまとめるか、又は、最低フレーム間から一心拍の時系列データを抜き出した後に、歪度計算などを実施しマップ化する方法である。しかし、一心拍の検出は、請求の範囲第８項記載の発明のごとく、心電図などの外部で心拍検知したデータを利用することもできる。外部同期信号は、拍動に同期して、ビートの強弱をある一定の伝播遅延時間かかって演算部に到達する。演算部では伝播遅延時間を考慮し、ビートの弱い部分を検知して最低のフレームから次の最低フレームを抜き出し、一心拍の拍動データを作成することができる。この方法における手順を図８に示した。図８において、１８が外部同期信号の検出部である。

本発明によると、血流マップ上に動脈性の拍動部分と静脈性の拍動部分を表示することができる血流速度画像化装置が提供される。本装置によると、血管の動静脈分離はもとより、血流の低い部位かつ疾患が認められる部位は、血流マップ上で黒くなり、動静脈も黒くなるので、重ねて表示すると黒く表示され、血行障害が発生しやすい疾患部位がわかりやすくなる。従って、本発明の血流速度画像化装置は、眼底血流の評価法に新しい尺度を導入するものであり、臨床上極めて有益な診断ツールとして期待される。

Claims (9)

1. 血球を有する生体組織にレーザ光を照射するレーザ光照射系と、前記生体組織からの反射光を検出する多数の画素からなる受光部を有する受光系と、前記受光部からの信号に基づき一心拍以上の所定時間で連続的に複数の画像を取り込む画像取込部と、前記複数の画像を記憶する画像記憶部と、該記憶された複数画像の対応する各画素の出力信号の時間的変化から生体組織内の血流速度を演算する演算部と、該演算結果の二次元分布を血流マップとして表示する表示部からなる血流速度画像化装置において、前記演算部は前記１心拍以上の複数画像から、動脈性の鋭い立ち上がり波形を有する部位と静脈性の緩やかに上下する波形を有する部位を区別できる数値を算出し、これらに基づいて動脈と静脈を検出する検出部を有し、前記表示部の血流マップ上に動脈性の拍動部分（動脈マップ）と静脈性の拍動部分（静脈マップ）を区別して表示することを特徴とする血流速度画像化装置。
2. 前記検出部は、各画素について時系列に並べた血流速度の変動を元に歪度（スキュー値）を算出し、動脈性の拍動部分と静脈性の拍動部分を検出することを特徴とする請求の範囲第１項記載の血流速度画像化装置。
3. 前記検出部は、各画素について時系列に並べた血流速度の変動を確率密度関数に見立て、該確率密度関数の期待値を算出し、動脈性の拍動部分と静脈性の拍動部分を検出することを特徴とする請求の範囲第１項記載の血流速度画像化装置。
4. 前記検出部は、各画素について時系列に並べた血流速度の変動を元に尖度（kurtosis）を算出し、動脈性の拍動部分と静脈性の拍動部分を検出することを特徴とする請求の範囲第１項記載の血流速度画像化装置。
5. 前記検出部は、各画素について時系列に並べた血流速度の変動を確率密度関数に見立て、該確率密度関数が最大と推測できる最頻値（モード）を算出し、動脈性の拍動部分と静脈性の拍動部分を検出することを特徴とする請求の範囲第１項記載の血流速度画像化装置。
6. 前記検出部は、統計的誤差を多く含む各画素の血流値について周辺の一画素以上の血流値を統計的に処理し平均値を算出し、動脈性の拍動部分と静脈性の拍動部分を検出するために必要なノイズの少ない時系列に並んだ一つ以上の拍動成分を出力することを特徴とする請求の範囲第２〜５のいずれか１項記載の血流速度画像化装置。
7. 前記検出部は、複数心拍にわたる各画素の血流の時間変動を一心拍に平均化した後、拍動成分を抽出することを特徴とする請求の範囲第２〜５のいずれか１項記載の血流速度画像化装置。
8. 前記検出部は、複数心拍にわたる各画素の血流の時間変動を、心拍に同期した外部からの同期信号を元に一心拍分切り出した後、拍動成分を抽出することを特徴とする請求の範囲第２〜５のいずれか１項記載の血流速度画像化装置。
9. 前記表示部において、血流マップ上に動脈性の拍動部分と静脈性の拍動部分を重ね合わせて表示することを特徴とする請求の範囲第１項記載の血流速度画像化装置。

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