JP5312081B2 - 生体情報処理装置および生体情報処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、生体に弾性波を照射し、その反射エコーから生体内の情報を取得する生体情報処理装置、および生体情報処理方法に関する。

医用超音波イメージングを実現する超音波診断装置において、パルスエコー法によって画像を形成する場合の深さ方向の空間分解能は、超音波の波長をλ、送信波数をｎとすると、（ｎλ）／２で一般的に表すことが可能である。例えば、１２ＭＨｚの中心周波数の超音波を２波長分送信した場合は約０．１３ｍｍ程度となる。

パルスエコー法について説明する。まず超音波パルスを被検体に送信すると、被検体内での音響インピーダンス差に応じて超音波が反射されて戻ってくる。次にこの反射波を受信し、この反射波の波形の包絡線を取得する。この包絡線を輝度値に変換して表示することによって、被検体内の画像化が可能となる。なお、超音波診断装置においては、複数の超音波−電気変換素子を用い、それぞれの素子間の波形に時間的なずれを加えることで、送信受信ともに被検体内でフォーカスするのが一般的である。

上記のようにパルスエコー法を用いることで約０．１３ｍｍ程度の深さ方向の空間分解能は実現できる。しかし最近では、より高い空間分解能が要求されている。例えば頚動脈の血管壁の層構造をさらに詳細に観察することができれば、動脈硬化などの早期発見への寄与が考えられる。

ところで、レーダーの分野においては、目標距離を高精度に推定する手法として、周波数領域干渉計法（ＦＤＩ法：Frequency Domain Interferometry）が知られている。非特
許文献１では、大気レーダーにＦＤＩ法を適用した結果が示されている。非特許文献１は、ＦＤＩ法だけでなく、さらに高解像度にするための適応型信号処理の手法としてＣａｐｏｎ法やＭＵＳＩＣ法などを採用した結果も示している。

ＦＤＩ法について説明する。ＦＤＩ法は複数の周波数成分の位相情報を使用して距離を推定する。まず、ある基準位置で位相が揃っている複数の周波数を考えた場合、その基準位置からの距離と波数との積が位相の変化量と比例することが分かる。つまりある注目距離を設定した時に、基準位置から注目距離までの距離と、周波数つまり波数とが既知であれば、どれだけ位相が変化するかを算出できることになる。この変化する位相分をそれぞれの周波数の受信信号に与え、足し合わせることで注目距離における受信電力を推定できる。一般的にレーダー信号処理でＦＤＩ法を適用する場合、通常は狭い帯域の信号を送信し、送信帯域内で電力が一定の領域をイメージングに使用する。狭い帯域内の信号を用いてイメージングを行うため、目標の誘電率、導電率、後方散乱断面積の周波数特性を無視することが出来る。すなわち、狭い帯域内の異なる周波数に注目したときに、どの周波数成分についても、送信信号の電力はほぼ同じものとなる。また反射波の信号から得られる電力もほぼ同じものとなる。

医用超音波イメージングでは、一般に広帯域信号を使用する。すなわち、広帯域な周波数帯域を有するパルス波を送信する。なお、この帯域は超音波と電気信号とを変換するトランスデューサーによって主に制限されており、パルス送信波の中の異なる周波数に対応する送信信号の電力を広い周波数帯域に渡って平坦にすることは実際上困難である。また広帯域の信号を利用するため、目標のインピーダンス、後方散乱断面積の周波数特性を無視できない。

医用超音波イメージングにＦＤＩ法及びＣａｐｏｎ法を適用する場合について考える。一般的な超音波診断装置は先述したように、受信波形の包絡線を取得することで画像を形成する。ここにＦＤＩ法及びＣａｐｏｎ法を適用することでさらに解像度を上げる場合、ＦＤＩの処理レンジ内において複数の反射層が存在することが想定される。大気観測用レーダーでは観測時間を十分長くすることにより複数の反射層からの複数の反射波間の相関を抑圧可能であるが、医用超音波イメージングにおいては１処理レンジの観測時間が短く、複数の反射波間の相関を抑圧することができない。そのため、近接した反射層からの複数の反射波は高い相関性を有していることが考えられる。このような高い相関性を有する複数の反射波形に対してＣａｐｏｎ法やＭＵＳＩＣ法などの適応型信号処理をそのまま適用すると、所望の信号を打ち消すなどの予期しない動作を行うことが知られている。このような状況に対して、周波数平均法を適用することで、ＦＤＩ法及びＣａｐｏｎ法が動作することを確認したのが非特許文献２である。このように、医用超音波イメージングにＦＤＩ及びＣａｐｏｎ法を適用する場合には、周波数平均法を使用するのが望ましい。

ところで、医用超音波イメージングのように受信信号の周波数スペクトルが平坦でない信号に対して、周波数平均法を適用した場合には、以下のような問題が生じる。

まず周波数平均法について述べる。所望波ｇ_０（ｔ−τ_１）と相関性干渉波ｇ_０（ｔ−τ_２）の２波だけが１レンジゲート内に存在する環境について考える。ただしｇ_０（ｔ）、τ_ｉはそれぞれ送信波、目標ｉの遅延時間である。受信信号ｇ_０（ｔ−τ_１）＋ｇ_０（ｔ−τ_２）と参照波ｇ_０（ｔ）をそれぞれフーリエ変換し、相関Ｈ（ω）を求める。

ただしＧ_０（ω）はｇ_０（ｔ）のフーリエ変換によって得られる周波数スペクトルである。

Ｈ（ω）の周波数ｉ、ｊ成分の間の相関ｒ_ｉｊは

と表せる。ただし添え字のＨは複素共役転置を意味する。この式の中で第３項と第４項は所望波と干渉波との相互相関を表す。この相互相関が存在する場合、Ｃａｐｏｎ法は相関性干渉波によって所望波を相殺するように動作してしまう。この現象を抑制するために周波数平均法を用いる。周波数平均法について図１を用いて説明する。Ｍ個の入力信号からＭ×Ｍのサイズを有する相関行列を作成する。その中で行列の次元がＫであるサブアレイに分け、ｎ番目のサブアレイをＲ_ｎと定義する。周波数平均後の相関マトリクスＲ’は以下の式で求めることが出来る。

ただし、ｖ_ｎは周波数平均法で用いるサブアレイの重みであり、実数かつ以下の式を満たす。

レーダー分野でＣａｐｏｎ法が用いられる場合狭い帯域の信号を送信し、送信帯域内で電力が一定の領域をイメージングに使用することが一般的であり、このとき信号の各周波数における送信電力が等しく目標の周波数特性は無視できる。そのため周波数平均法が問題なく動作する。しかし上述したように医用超音波イメージングにおいて広帯域信号を用いる場合、周波数ごとに送信信号電力が異なる。すなわち、相関を求める式の第１項、第２項の振幅成分の値が周波数ごとに異なる。周波数平均法は、部分相関行列を平均することによって第１項、第２項の振幅成分が等しい状態を保ちつつ相互相関値を０に近づけることを想定している。そのため相関性干渉波の有無によらず、全周波数の電力を揃えずに周波数平均法を行った場合、相互相関値を０に近づけることができない。この場合、Ｃａｐｏｎ法による高解像度化の効果を得られないばかりか、実際に存在する反射体からの電力も打ち消してしまい、画像上に反射体が表示されないという課題が生じる。

そこで、参照信号を用いて受信信号の周波数スペクトルを平坦化する処理として、ホワイトニングが知られている。

レーダー分野で、比較的広い周波数帯域のパルス波を送信する場合に、ホワイトニング処理を行うものとして非特許文献３がある。ここでは、金属板に電磁パルスを送信し、受信した信号を参照信号とする。受信した信号を周波数ごとに分解した後、参照信号の周波数スペクトルで除したものを入力信号とする。この処理によって受信信号の周波数スペクトルを平坦化したものを入力信号として使用する。

H.Luce， M.Yamamoto， S.Fukao， D.Helal and M.Crochet: Journal of Atmospheric and Solar - Terrestrial Physics. 63 (2001) 221-234. Tomoki Kimura， Hirofumi Taki， Takuya Sakamoto and Toru Sato: Proc. of Symposium on Ultrasonic Electronics， Vol.29 (2008) pp.279-280 Cedric Le Bastard， Vincent Baltazart， Yide Wang， and Joseph Saillard "Thin-Pavement Thickness Estimation Using GPR With High-Resolution and Superresolution Methods，" IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. Vil. 45， No. 8， pp 2511-2519， August 2007

ところで、医用超音波においては単純な反射波形を参照信号として用いると問題が生じる場合がある。医用超音波イメージングでは前述したように広帯域の信号を送受信しており、音響インピーダンス、後方散乱断面積の周波数特性が無視できない。また、筋組織・脂肪・血液など様々な異なる目標の種類によって、音響インピーダンス、後方散乱断面積等の周波数特性が異なるため、非特許文献３の手法のように単一の関数でホワイトニングしても受信信号の周波数スペクトルを精度良く平坦化することが出来ない。この場合、高解像度化の効果を得られないばかりか、実際に存在する反射体からの電力も打ち消してしまい、画像上に反射体が表示されないという課題が生じる。

本発明は、上記の課題に鑑み、受信信号の周波数スペクトルを精度良く平坦化し、従来よりも飛躍的に空間分解能を向上させることが可能な生体情報処理装置および生体情報処理方法を提供することを目的とする。

本発明の生体情報処理装置は、
生体に照射した弾性波の反射エコーから生体内の情報を取得する生体情報処理装置であって、
前記生体に照射したパルス波の反射エコーを受信し、前記パルス波に対応する受信信号を取得する受信部と、
複数の基準信号を所定の内挿率で合成し、演算用参照信号を作成する参照信号合成部と、
前記参照信号合成部で作成された前記演算用参照信号を用いて前記受信信号に対してホワイトニング処理を行うとともに、前記ホワイトニング処理を行った前記受信信号に対して、周波数領域干渉計法および周波数平均法を適用して、前記生体内の深さ方向に関する電力分布を算出する信号処理部と、
前記内挿率を変化させてそれぞれ算出された複数の電力分布をもとに、前記生体内の情報の取得に用いる電力分布を決定する電力分布決定部と、
を有することを特徴とする生体情報処理装置である。

また、本発明の生体情報処理装置は、
生体に照射した弾性波の反射エコーから生体内の情報を取得する生体情報処理方法であって、
前記生体に照射したパルス波の反射エコーを受信し、前記パルス波に対応する受信信号を取得する受信部と、
複数の異なる内挿率を用いて複数の基準信号を合成し、前記複数の内挿率に対応する複数の演算用参照信号を作成する参照信号合成部と、
前記複数の演算用参照信号のそれぞれを用いて前記受信信号の周波数スペクトルを平坦化するとともに、前記複数の平坦化された信号のそれぞれに対して周波数領域干渉計法および周波数平均法を適用して、前記複数の内挿率に対応する、前記生体内の深さ方向に関する複数の電力分布を算出する信号処理部と、
前記複数の内挿率に対応する複数の電力分布をもとに、前記生体内の情報の取得に用いる電力分布を決定する電力分布決定部と、
を有することを特徴とする生体情報処理装置である。

本発明の生体情報処理方法は、
生体に照射した弾性波の反射エコーから生体内の情報を取得する生体情報処理方法であって、
前記生体に照射したパルス波の反射エコーを受信し、前記パルス波に対応する受信信号を取得する工程、
複数の基準信号を所定の内挿率で合成し、演算用参照信号を作成する工程、
前記演算用参照信号を用いて、前記受信信号に対してホワイトニング処理を行う工程、
前記ホワイトニング処理を行った前記受信信号に対して、周波数領域干渉計法および周波数平均法を適用して、前記生体内の深さ方向に関する電力分布を算出する工程、
前記内挿率を変化させてそれぞれ算出した複数の電力分布をもとに、前記生体内の情報の取得に用いる電力分布を決定する工程、
を有することを特徴とする生体情報処理方法である。

また、本発明の生体情報処理方法は、
生体に照射した弾性波の反射エコーから生体内の情報を取得する生体情報処理方法であって、
前記生体に照射したパルス波の反射エコーを受信し、前記パルス波に対応する受信信号を取得する工程、
複数の異なる内挿率を用いて複数の基準信号を合成し、前記複数の内挿率に対応する複数の演算用参照信号を作成する工程、
前記複数の演算用参照信号のそれぞれを用いて前記受信信号の周波数スペクトルを平坦
化して、複数の平坦化された信号を作成する工程、
前記複数の平坦化された信号のそれぞれに対して周波数領域干渉計法および周波数平均法を適用して、前記複数の内挿率に対応する、前記生体内の深さ方向に関する複数の電力分布を算出する工程、
前記複数の内挿率に対応する複数の電力分布をもとに、前記生体内の情報の取得に用いる電力分布を決定する工程、
を有することを特徴とする生体情報処理方法である。

本発明によれば、目標の周波数特性を考慮した適切な演算用参照信号を用いることにより、受信信号の周波数スペクトルを精度良く平坦化することができる。その結果、従来よりも飛躍的に空間分解能を向上させることが可能となる。

図１は、周波数平均法を説明する図である。 図２は、本発明の実施形態に係る生体情報処理装置（超音波診断装置）の構成を示す図である。 図３は、適応型信号処理系における処理を説明する図である。 図４は、参照信号合成ブロックにおける処理を説明する図である。 図５は、実験のセットアップを説明する図である。 図６は、受信波形を示す図である。 図７は、基準信号と、内挿率を変化させたときの演算用参照信号を示す図である。 図８は、内挿率を変化させたときの電力分布を示す図である。 図９は、電力分布の極大値のピーク位置の内挿率に対する変化率を示す図である。 図１０は、内挿率が異なる電力分布を示す図である。 図１１は、電力分布の極大値の電力半値幅を示す図である。 図１２は、内挿率が異なる電力分布を示す図である。 図１３は、内挿率が異なる電力分布を合成して得られた電力分布の例を示す図である。

以下、図面を参照しつつ本発明をより詳細に説明する。なお、同一の構成要素には原則として同一の参照番号を付して、説明を省略する。

本発明の特徴は、目標の周波数特性を考慮した参照信号を用いて、受信信号の平坦化処理（ホワイトニング処理ともいう。）を行う点である。本発明における参照信号とはＦＤＩ法ならびにＣａｐｏｎ法などの処理を行う場合に用いる信号波形を意味している。

（生体情報処理装置の構成）
図２は本発明にかかる生体情報処理装置の概略を示した図である。

この生体情報処理装置は、生体に弾性波（例えば超音波）パルスを照射し、生体内の目標で反射されたエコーを受信し、得られた受信信号から生体内の情報（例えば断層像）を得るためのシステムである。この装置は超音波診断装置ともよばれる。本実施形態の生体情報処理装置は、送信回路系００３、システム制御部００４、受信回路系００５、受信信号処理系００６、適応型信号処理系００７、参照信号合成ブロック００８、処理結果選択ブロック００９、画像処理系０１０を備える。生体情報処理装置には、複数の振動子００２を有する超音波プローブ００１と、画像表示装置０１１とが接続されている。

ここで、受信回路系００５及び受信信号処理系００６が、送信パルス波の反射エコーを受信してそのパルス波に対応する受信信号を取得する受信部を構成する。参照信号合成ブロック００８が、異なる内挿率を用いて複数の基準信号を合成し、複数の内挿率に対応する複数の演算用参照信号を作成する参照信号合成部を構成する。適応型信号処理系００７が、演算用参照信号を用いたホワイトニング処理を行うとともに、周波数領域干渉計法（ＦＤＩ法）及び周波数平均法により生体内の深さ方向に関する電力分布を算出する信号処理部を構成する。処理結果選択ブロック００９が、内挿率の異なる複数の電力分布をもとに、生体内の情報の取得に用いる電力分布を決定する電力分布決定部を構成する。

（生体情報処理装置の主な信号の流れ）
超音波を送信する位置（送信フォーカス）が設定されると、システム制御部００４から送信回路系００３にその設定情報が送られる。送信回路系００３はその情報に基づいて、時間遅延ならびに強度を決定した後、超音波プローブ００１内の複数の振動子００２を駆動するための電気信号を送信する。この電気信号は振動子００２において変位に変換され、被検体内を超音波として伝播する。このようにして送信された超音波は被検体内の音響的性質により散乱・反射された超音波信号として振動子００２に戻ってくる。この複数の振動子００２が超音波−電気の変換素子として動作することで超音波信号が複数の受信電気信号に変換される。

この複数の受信電気信号は受信回路系００５に入力される。受信回路系００５はシステム制御部００４から与えられた情報に対応して、受信位置による時間遅延の調整などを行う。このような調整を行った後、受信電気信号は受信信号処理系００６に入力される。受信信号処理系００６は入力された信号を加算することで深さ方向の位置に応じた反射波形を算出し、時系列に並べられた振幅信号として適応型信号処理系００７に出力する。

適応型信号処理系００７での処理については後で詳細に述べる。適応型信号処理系００７は単純な包絡線を取得するのではなく、参照信号合成ブロック００８から入力された複数の演算用参照信号を使用しＦＤＩ法ならびにＣａｐｏｎ法を適用する。適応型信号処理系００７は複数の演算用参照信号に対応した深さ方向つまり時間方向の電力分布を処理結果選択ブロック００９に出力する。処理結果選択ブロック００９は入力された電力分布のうち最適なものを選択し（必要に応じて、選択した複数の電力分布を合成し）、画像処理系０１０へと出力する。画像処理系０１０はスキャン領域に合わせた並べ替えやスムージング、エッジ強調などの各種画像処理を行った後、画像表示装置０１１に輝度データを送信する。最終的に画像表示装置０１１で画像が表示される。

（適応型信号処理系の処理）
次に図３を用いて適応型信号処理系００７内部での処理について説明する。適応型信号処理系００７は、受信信号処理系００６から入力された入力信号から１回で処理する時間分、つまり処理レンジ分の信号を抽出する（Ｓ０１）。その後、適応型信号処理系００７は、参照信号合成ブロック００８から入力された複数の演算用参照信号との相互相関を算出する（Ｓ０２）。ここでは複数の演算用参照信号のうち１種類に対する処理を例示的に示すが、実際には入力された複数の演算用参照信号に関して同様の処理を行う。相互相関をフーリエ変換することで周波数ごとの相関Ｈ（ω）が求まる（Ｓ０３、Ｓ０４）。次に適応型信号処理系００７は、演算用参照信号を用いてホワイトニング処理を行う（Ｓ０５）。参照信号をｇ（ｔ）、そのフーリエ変換をＧ（ω）とすると、

によって、ホワイトニングされ、周波数スペクトルが平坦化された信号である修正相関Ｈ_ｗｈｉ（ω）が算出できる（Ｓ０６）。ただし、ηは雑音電力である。

次に適応型信号処理系００７は、平坦化された信号に対して周波数領域干渉計法および周波数平均法を適用する。すなわちまず、適応型信号処理系００７は、以下の式で表せるｉ、ｊ成分を有する相関マトリクスＲを形成する（Ｓ０７）。

次に適応型信号処理系００７は、周波数平均法を用いて部分相関マトリクスＲ’を算出する（Ｓ０８、Ｓ０９）。

そして適応型信号処理系００７は、このようにして求めた部分相関マトリクスＲ’を用いて深さ方向の電力分布Ｐ（ｒ）を推定する（Ｓ１０）。

ここでＣは注目深さｒに対する拘束ベクトルであり、ｋ_ｎはｎ番目の周波数に対応する波数である。

以上の処理によって、複数の演算用参照信号に対応した深さ方向に関する複数の電力分布が算出される。なお、よりスムーズにレンジ間の推定電力をつなぎ合わせることができるため、次の処理レンジは1回前に抽出した処理レンジと一部オーバーラップさせること
が望ましい。

（参照信号合成ブロックの処理）
次に図４を用いて参照信号合成ブロック００８における処理を説明する。ここでは２種類の基準信号ｆ_１（ｔ）、ｆ_２（ｔ）を内挿（合成）することで演算用参照信号を作成する例を説明する。なお演算用参照信号の作成に用いられる基準信号は、予め装置内のメモリに格納されている。

まず参照信号合成ブロック００８は、基準信号ｆ_１（ｔ）、ｆ_２（ｔ）の電力を揃える（Ｓ２０）。次に参照信号合成ブロック００８は、２種類の基準信号をフーリエ変換し位相φ_１（ｆ）、φ_２（ｆ）を求める（Ｓ２１）。参照信号合成ブロック００８は、φ’（ｆ）＝φ（ｆ）−ａｆとした時のΣ（φ’（ｆ））^２を最小にするａ_ｏｐｔをそれぞれの基準信号に対して探索する。参照信号合成ブロック００８は、それぞれのａ_ｏｐｔの場合の基準信号のφ’（ｆ）を求めることで、位相を平坦化する（Ｓ２２）。

次に、参照信号合成ブロック００８は、所定の内挿率（内挿係数ともいう。）αを用いて振幅と位相とを内挿し、以下のとおり、合成したＲＥＦ_３（ｆ）を算出する（Ｓ２３）。なお内挿率αは、０≦α≦１を満たす任意の値である。

ここでＲＥＦ_１（ｆ）、ＲＥＦ_２（ｆ）はそれぞれ電力補正、位相補正後のｆ_１（ｔ）、ｆ_２（ｔ）の周波数成分である。

最後に参照信号合成ブロック００８は、ＲＥＦ_３（ｆ）を逆フーリエ変換して演算用参照信号の波形を求める（Ｓ２４）。なお、この際に信号電力が一定になるよう振幅補正を行うことが望ましい。

参照信号合成ブロック００８は、内挿率αを変化させることで、複数の内挿率αに対応する複数の演算用参照信号を求め、適応型信号処理系００７へ出力する。内挿率αの値やその変化のステップについては適宜設定することができる。

ここでは２種類の基準信号に関して記述したが、本発明は２種類のみの基準信号に限定されない。参照信号合成ブロック００８は、２種類より多くの基準信号を用いて演算用参照信号を生成することも可能である。この場合は内挿率はそれぞれの基準信号に対する重みとして働く。このように多くの基準信号を用いて演算用参照信号を生成した場合、より多様な周波数特性を有する観察対象物に対応できる。

また、別途入力される観察対象物に関する情報に基づいて、参照信号合成ブロック００８が、多くの基準信号の中から必要と思われる数種類の基準信号だけを抽出し、それらを使用して演算用参照信号を生成することも可能である。この場合、観察対象物に対してより的確な演算用参照信号を生成することができ、観察対象物をさらに選択的に高解像度化することが可能である。

さらに、超音波の伝播に伴って周波数依存の減衰が生じることを考慮して、参照信号合成ブロック００８が、この減衰効果を既に有している基準信号に対して付加した後、演算用参照信号を生成することも可能である。これにより全ての深さに応じた数多くの基準信号を装置内に持つことなく、深さ方向の参照信号を生成することができ、装置内のメモリ規模などを減らすことができる。

（処理結果選択ブロックの処理）
次に、処理結果選択ブロック００９における動作を説明する。処理結果選択ブロック００９には、適応型信号処理系００７において内挿率の異なる複数種類の演算用参照信号を用いて算出された複数の電力分布（電力推定結果）が入力される。この中からそれぞれの深さに関して最適な内挿率を用いた推定電力結果を選択する。最適な内挿率を決定するには、例えば内挿率を変化させた場合の電力分布の極大値の位置の変化が最小のところを選択する、電力分布の極大値を含む部分の半値幅が最小になるところを選択するなどの手法を用いることができる。

上記のように、本実施形態の生体情報処理装置は、内挿により合成した演算用参照信号を用いること、その演算用参照信号によってホワイトニングを行うこと、さらに深さごとに最適な内挿率を使用した電力推定結果を用いること、などの特徴を有する。これにより、受信信号の周波数スペクトルを精度よく平坦化することが可能となり、従来よりも飛躍的に深さ方向の空間分解能を向上させることができる。

（実験例）
ここからは本発明の効果に関して具体的な実験例をもちいて説明する。

図５は実験に用いたセットアップを示した図である。目標はアクリル板５１の上に超音波ゼリーで固定した厚さ０．０５ｍｍのポリエチレンシート５０である。アクリル板５１とポリエチレンシート５０は、水中に配置した。ポリエチレンシート５０を水中に固定せずアクリル板５１上に固定することで、反射の第一波と第二波の周波数特性が異なる環境となっている。トランスデューサー６０を有する処理装置６１により、ポリエチレンシート５０の表面および裏面からの散乱波から成るエコーを受信し、その受信信号をＣａｐｏｎ法を適用したＦＤＩ法で二波に分離することでポリエチレンシート５０の厚さを推定した。基準信号としてはポリエチレン板ならびにアクリル板５１を単体で水中に置いた場合の反射波形２種類を用いた。ここからは水とポリエチレンシート５０の界面を目標１、ポリエチレンシート５０とアクリル板５１との界面を目標２と呼び、それらの界面を推定できるかどうかに注目する。

図６は、図５のセットアップによって得られた実際の受信波形を示している。

図７は内挿率αを変化させて求めた演算用参照信号を示している。図７は、内挿率α＝０、０．３、０．７、１．０の４種類の演算用参照信号の波形を示している。演算用参照信号の波形は、αが０のときポリエチレン板単体の反射波形に一致し、αが１のときアクリル板単体の反射波形に一致する。

図８は内挿率αを変化させながら受信信号にＦＤＩ法及びＣａｐｏｎ法を適用して算出した推定電力の結果をマッピングしたものである。横軸は深さ方向の距離、縦軸は内挿率を示している。このように内挿率を変化させる、つまり演算用参照信号を変化させることで、推定電力のピーク位置や深さ方向の半値幅が変化することが分かる。たとえば内挿率αが０から０．１程度の場合、水とポリエチレンシートとの境界面（目標１）、ポリエチレンシートとアクリル板との境界面（目標２）の２つを判別することができていない。これはこのような範囲の内挿率で生成した演算用参照信号が実際の反射波形の周波数スペクトルと違っているため、それぞれの界面からの反射波形の周波数スペクトルを精度良く平坦化できていないことを示している。

次に深さごとに最適な内挿率を決定する２種類の手法について説明する。

１つめは電力分布の極大値のピーク位置の変化率を用いる手法である。図９は推定した電力分布の極大値のピーク位置の、内挿率に対する変化率をプロットしたものである。目標１、２の極大値の変化率はそれぞれα＝０．８１、α＝０．７４において最小であった。そこで目標１、２における内挿率の最適値をそれぞれα１＝０．８１、α２＝０．７４に決定した。図１０に、各内挿率の内挿波形を演算用参照信号として用いてＦＤＩ法による距離推定を行った結果を示す。比較例として、アクリル板およびポリエチレン板単体からのエコーを参照信号として距離推定した結果と、一般の超音波診断装置で用いられる包絡線を取得する信号処理を行った結果（Ｅｎｖｅｌｏｐｅと表記）とを示す。内挿率αが０や１の場合、つまり単純なアクリル板およびポリエチレンシートからの反射波形をそのまま参照信号として用いた場合は目標１、２を分離できないかもしくは目標１に対応する電力をほとんど推定出来ていないことが分かる。しかしながらαが０．８１や０．７４の場合は２層に分離できていることが分かる。さらに、包絡線を用いた手法では２層の分離が出来ていないことも確認できる。

もう一つの手法は推定電力の極大値の半値幅を用いる手法である。図１１は距離分解能を重視するためそれぞれの内挿率において得られたＦＤＩ法による距離推定結果の各目標の半値幅をプロットしたものである。このとき目標１、２の半値幅はそれぞれα＝０．８
１、α＝０．９９において最小である。よって、目標１、２における最適な内挿率をそれぞれα＝０．８１、α＝０．９９に決定した。図１２に、それぞれの内挿率での内挿波形を演算用参照波として用いたときのＦＤＩ法による距離推定結果を示す。比較例として、アクリル板およびポリエチレン板単体からのエコーを参照信号として距離推定した結果と、一般的な超音波診断装置で使用されている包絡線を取得する処理を行った結果とを示す。この手法においても２層に分離できており、より解像度を重視した結果を得ることができる。

また、目標１と目標２とで最適な内挿率が違うため、それぞれの位置に近い部分ではそれぞれの最適な内挿率、たとえば目標１の周辺では内挿率α＝０．８１、目標２の周辺では内挿率α＝０．９９を用いた推定電力をつかうのが望ましい。すなわち、生体内の異なる深さについてそれぞれ最適な内挿率を決定し、それぞれの内挿率に対応する電力分布を合成することで、最終的な電力分布の推定結果を得るのである。異なる内挿率の電力分布同士は単純平均や相乗平均などの補間方法を用いることでスムーズに合成することができる。図１３は目標１と目標２との間の電力をそれぞれの目標からの距離に応じて重みをつけて算出した結果を示している。図１３中の「補間」で示されたラインが重み付けによって求めた結果であり、他のラインは図１２のものと同じである。目標１と目標２との間で推定電力がスムーズにつながっていることがわかる。このようなデータを元に断層像を生成すれば、違和感が少ない画像を提供することができる。

このように本発明によれば周波数特性の違う観察対象物が存在する場合であっても、基準信号を合成することによって対象物の周波数特性を考慮した演算用参照信号を生成することができ、より深さ方向の空間分解能を向上させることが可能である。

００１ 超音波プローブ
００２ 振動子
００３ 送信回路系
００４ システム制御部
００５ 受信回路系
００６ 受信信号処理系
００７ 適応型信号処理系
００８ 参照信号合成ブロック
００９ 処理結果選択ブロック
０１０ 画像処理系
０１１ 画像表示装置
５０ ポリエチレンシート
５１ アクリル板
６０ トランスデューサー
６１ 処理装置

Claims (10)

1. 生体に照射した弾性波の反射エコーから生体内の情報を取得する生体情報処理装置であって、
   前記生体に照射したパルス波の反射エコーを受信し、前記パルス波に対応する受信信号を取得する受信部と、
   複数の基準信号を所定の内挿率で合成し、演算用参照信号を作成する参照信号合成部と、
   前記参照信号合成部で作成された前記演算用参照信号を用いて前記受信信号に対してホワイトニング処理を行うとともに、前記ホワイトニング処理を行った前記受信信号に対して、周波数領域干渉計法および周波数平均法を適用して、前記生体内の深さ方向に関する電力分布を算出する信号処理部と、
   前記内挿率を変化させてそれぞれ算出された複数の電力分布をもとに、前記生体内の情報の取得に用いる電力分布を決定する電力分布決定部と、
   を有することを特徴とする生体情報処理装置。
2. 前記電力分布決定部は、電力分布の極大値の位置の内挿率に対する変化率が最小になる内挿率を選択し、該選択した内挿率に対応する電力分布を用いて前記生体内の情報の取得に用いる電力分布を作成することを特徴とする請求項１に記載の生体情報処理装置。
3. 前記電力分布決定部は、電力分布の極大値を含む部分の半値幅が最小になる内挿率を選択し、該選択した内挿率に対応する電力分布を用いて前記生体内の情報の取得に用いる電力分布を作成することを特徴とする請求項１に記載の生体情報処理装置。
4. 前記電力分布決定部は、前記生体内の複数の深さに対してそれぞれ異なる内挿率を選択し、該選択した複数の内挿率に対応する複数の電力分布を合成して前記生体内の情報の取得に用いる電力分布を作成することを特徴とする請求項１〜３のうちいずれかに記載の生体情報処理装置。
5. 生体に照射した弾性波の反射エコーから生体内の情報を取得する生体情報処理方法であって、
   前記生体に照射したパルス波の反射エコーを受信し、前記パルス波に対応する受信信号を取得する工程、
   複数の基準信号を所定の内挿率で合成し、演算用参照信号を作成する工程、
   前記演算用参照信号を用いて、前記受信信号に対してホワイトニング処理を行う工程、
   前記ホワイトニング処理を行った前記受信信号に対して、周波数領域干渉計法および周波数平均法を適用して、前記生体内の深さ方向に関する電力分布を算出する工程、
   前記内挿率を変化させてそれぞれ算出した複数の電力分布をもとに、前記生体内の情報の取得に用いる電力分布を決定する工程、
   を有することを特徴とする生体情報処理方法。
6. 電力分布の極大値の位置の内挿率に対する変化率が最小になる内挿率を選択し、該選択した内挿率に対応する電力分布を用いて前記生体内の情報の取得に用いる電力分布を作成する
   ことを特徴とする請求項５に記載の生体情報処理方法。
7. 電力分布の極大値を含む部分の半値幅が最小になる内挿率を選択し、該選択した内挿率に対応する電力分布を用いて前記生体内の情報の取得に用いる電力分布を作成する
   ことを特徴とする請求項５に記載の生体情報処理方法。
8. 前記生体内の複数の深さに対してそれぞれ異なる内挿率を選択し、該選択した複数の内挿率に対応する複数の電力分布を合成して前記生体内の情報の取得に用いる電力分布を作成することを特徴とする請求項５〜７のうちいずれかに記載の生体情報処理方法。
9. 生体に照射した弾性波の反射エコーから生体内の情報を取得する生体情報処理装置であって、
   前記生体に照射したパルス波の反射エコーを受信し、前記パルス波に対応する受信信号を取得する受信部と、
   複数の異なる内挿率を用いて複数の基準信号を合成し、前記複数の内挿率に対応する複数の演算用参照信号を作成する参照信号合成部と、
   前記複数の演算用参照信号のそれぞれを用いて前記受信信号の周波数スペクトルを平坦化するとともに、前記複数の平坦化された信号のそれぞれに対して周波数領域干渉計法および周波数平均法を適用して、前記複数の内挿率に対応する、前記生体内の深さ方向に関する複数の電力分布を算出する信号処理部と、
   前記複数の内挿率に対応する複数の電力分布をもとに、前記生体内の情報の取得に用いる電力分布を決定する電力分布決定部と、
   を有することを特徴とする生体情報処理装置。
10. 生体に照射した弾性波の反射エコーから生体内の情報を取得する生体情報処理方法であって、
    前記生体に照射したパルス波の反射エコーを受信し、前記パルス波に対応する受信信号を取得する工程、
    複数の異なる内挿率を用いて複数の基準信号を合成し、前記複数の内挿率に対応する複数の演算用参照信号を作成する工程、
    前記複数の演算用参照信号のそれぞれを用いて前記受信信号の周波数スペクトルを平坦化して、複数の平坦化された信号を作成する工程、
    前記複数の平坦化された信号のそれぞれに対して周波数領域干渉計法および周波数平均法を適用して、前記複数の内挿率に対応する、前記生体内の深さ方向に関する複数の電力分布を算出する工程、
    前記複数の内挿率に対応する複数の電力分布をもとに、前記生体内の情報の取得に用いる電力分布を決定する工程、
    を有することを特徴とする生体情報処理方法。

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