JP5813776B2 - 超音波撮像装置 - Google Patents

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Description

本発明は、超音波を用いて被検体内の画像を撮像する超音波撮像技術に関する。
超音波撮像技術とは、超音波（聞くことを意図しない音波、一般的には２０ｋＨｚ以上の高周波数の音波）を用いて人体をはじめとする被検体の内部を非侵襲的に画像化する技術である。一つの例として、医用超音波撮像装置について簡単に説明する。超音波探触子は、超音波を患者の体内に向けて送信し、患者体内から反射されるエコー信号を受信する。受信信号は、超音波探触子および超音波撮像装置本体の一方またはその双方において信号処理を施された後、画像表示部に受け渡され、超音波画像が表示される。より詳しく説明すると、例えば超音波撮像装置本体中の送信ビームフォーマにおいて送信ビームの信号が生成され、送受信分離回路を経た後に、超音波探触子に送られる。超音波探触子は、超音波を発信する。超音波探触子は、体内からのエコー信号を受信した後、撮像装置本体に信号を伝達する。撮像装置本体中で、受信信号は送受信分離回路および受信ビームフォーマを通り、画像処理部に伝達される。画像処理部では、各種フィルタ、スキャンコンバータなど様々な画像処理が実行される。最終的に画像表示部に超音波画像が表示される。
このように一般的な超音波診断装置は、送信ビームフォーミング、受信ビームフォーミングおよびバックエンドの画像処理の３つの技術によって構成されている。特に送信時および受信時のビームフォーマは、ＲＦ（高周波）レベルでの信号処理を行うため、ビームフォーマのアルゴリズムや実装アーキテクチャが超音波画像の基本画質を決定する。このため、ビームフォーマは、装置の基幹部である。
受信ビームフォーマは、超音波探触子を構成する複数素子の各受信信号（受信データ）に対して、焦点位置と素子の位置との関係に応じて凹面型に遅延量が分布する遅延時間を与え、仮想的に空間のある一点に焦点（フォーカス）をあわせた後、受信信号データを加算する。この方法は、遅延加算方式による整相と呼ばれている。この遅延加算方式では、超音波診断装置の複数素子で受信された受信データと診断装置に蓄えられた固定の重みベクトルとを乗算するという処理手段によって遅延を実現している。これは受信ビームフォーマのみならず、送信ビームフォーマでも同様である。
一方、超音波撮像装置の基本的な問題として方位方向分解能の制約があることが知られている。超音波の送受信は、有限の開口径を持つアレイによって行われるため、開口部エッジの回折の影響が発生する。無限に長いアレイを用意すれば深さ方向と同様に無限の分解能向上の可能性があるが、現実的には送受アレイの長さ、という装置設計上の物理的な制約があるため、方位方向の分解能向上が妨げられてきた。近年になって、ビームフォーマの遅延加算時に遅延のために用いる前述の固定の重みベクトルを、時系列の送受信データの一つ一つに対して適応的に変化させることにより、より高精細な超音波画像を得る試みが注目を集めている。これにより、ビームフォーミング技術における本質的な課題の一つ方位方向の分解能が格段に向上する可能性がある。
特に近年では、移動体通信の分野で発達してきたＭＶＤＲ法（Minimum Variance Distortionless Response; Capon法）をはじめとした適応信号処理の技術を、超音波画像処理に利用することが例えば特許文献１に開示されている。適応的手法を用いることにより、従来、固定値であった重みベクトルを受信信号の時間方向のサンプル点ごとに求め、これを受信信号に乗算することにより遅延させることができる。
米国特許出願公開第１０／６７６７７７号明細書
超音波診断装置において、ＭＶＤＲ法をはじめとした適応信号処理の技術をビームフォーマに適用する技術（アダプティブビームフォーマ）において、時間方向に推定を行わずに、空間方向の相関行列を逐次（毎サンプル・毎チャンネル）計算をすると、時間方向に分散してしまったエネルギーの誤差を収束させることが困難になる。このため、画像中の点像が時間方向（深さ方向）へぼやけ、各種雑音に対する処理の不安定さが生じ、画像ノイズ・エラーの原因となる。
一方、時間方向の推定と空間方向の推定の双方を適応信号処理で行った場合、莫大な処理負荷になり、実装コストが増大する。これらの、処理能力と推定処理負荷のトレードオフは、実装への大きな障壁となる。
本発明の目的は、超音波撮像装置の受信信号の整相処理に用いる重み値を、適応信号処理の手法でありながら、少ない演算量で精度よく求めることにある。
上記目的を達成するために、本発明によれば以下のような超音波撮像装置が提供される。すなわち、被検体からの超音波信号を受信する複数の素子と、複数の素子の受信信号間の類似度を求める類似度演算部と、類似度演算部の求めた受信信号間の類似度を用いて、当該類似度に対応した適応重みを求める適応重み演算部と、適応重みと受信信号とを用いて整相出力を生成する整相演算部と、整相出力を用いて画像データを生成する画像処理部とを有する超音波撮像装置である。
本発明では、あらかじめ受信信号について類似度演算処理を行い、求めた類似度を用いて適応重みを演算することにより、演算量を低減し、正確な点像の推定を行うことができる。例えば、時間方向の類似度演算処理を行うことによって、比較的少ない演算量で時間方向のずれを補正し、より正確な点像の推定を行うことができる。これにより、時間方向（深さ方向）の画像のぼけを修正し、径の小さい点像が得られるとともに、偽像や雑音も低減した超音波画像を安定的に得ることができる。
（ａ）本実施形態の超音波撮像装置の概略構成を示す斜視図、（ｂ）ブロック図。 第１の実施形態の受信ビームフォーマの構成を示すブロック図。 第１の実施形態の受信ビームフォーマの信号処理を示すフローチャート。 第１の実施形態の受信ビームフォーマの動作を示す説明図。 （ａ）第１の実施形態の遅延回路４１２の処理により波面がそろった受信信号２０８を示す説明図、（ｂ）類似度演算部４０４により求められた類似度関数と、抽出変換部４１３の抽出する指標値の例を示す説明図、（ｃ）波面がそろった受信信号のサンプル時間ｎにおける出力の、チャンネル方向の分布を示すグラフ、（ｄ）類似度関数のサンプル時間ｎにおける指標（φ）の、チャンネル方向の分布を示すグラフ。 比較例の受信ビームフォーマの動作を示す説明図。 第２の実施形態の受信ビームフォーマの構成を示すブロック図。 第２の実施形態の受信ビームフォーマの信号処理を示すフローチャート。 第３の実施形態の受信ビームフォーマの構成を示すブロック図。 第４の実施形態の受信ビームフォーマの構成を示すブロック図。 第５の実施形態の受信ビームフォーマの構成を示すブロック図。 （ａ）第６の実施形態の受信ビームフォーマの一部構成を示すブロック図、（ｂ）デシメート演算処理を示す説明図。 本実施形態の超音波撮像装置のコンソールの斜視図。 （ａ）第１の実施形態の超音波撮像装置で得た画像、（ｂ）従来型の遅延加算方式（類似度演算処理と適応整相エンジン４０５なし）で得た比較例の画像、（ｃ）適応整相エンジンのみを用い、時間方向平均化処理して得た比較例の画像、（ｄ）適応整相エンジンのみを用い、時間方向平均化を行わずに得た比較例の画像。 （ａ）図１４（ａ）〜（ｄ）の超音波画像の最大輝度点が位置する深さの輝度をチャンネル方向に沿ってプロファイルしたグラフ、（ｂ）図１４（ａ）〜（ｄ）の超音波画像の最大輝度点が位置するチャンネルの輝度を深さ方向にプロファイルしたグラフ。 第７の実施形態の受信ビームフォーマの構成を示すブロック図。 第７の実施形態の受信ビームフォーマの信号処理を示すフローチャート。
本発明の第１の態様によれば以下のような超音波撮像装置が提供される。すなわち、被検体からの超音波信号を受信する複数の素子と、複数の素子の受信信号間の類似度を求める類似度演算部と、類似度演算部の求めた受信信号間の類似度を用いて、当該類似度に対応した適応重みを求める適応重み演算部と、適応重みと受信信号とを用いて整相出力を生成する整相演算部と、整相出力を用いて画像データを生成する画像処理部とを有する超音波撮像装置である。このような構成とすることにより、超音波撮像装置の受信信号の整相処理に用いる重み値を、適応信号処理の手法を用いながら、少ない演算量で精度よく求めることができる。
類似度演算部が類似度演算を行う方向は、時間方向であることが好ましい。
適応重み演算部は、例えば、類似度演算部の求めた類似度を用いて適応信号処理を行うことにより適応重みを求める構成とする。
複数の素子と類似度演算部との間には、超音波信号の焦点位置に応じて複数の素子が受信した受信信号をそれぞれ遅延させて波面をそろえる遅延部がさらに配置されていることが好ましい。これにより類似度演算部は、この遅延部が遅延させた受信信号の類似度を求めることができる。
また、例えば、類似度演算部と適応重み演算部との間に、類似度の特徴を示す所定の指標の値を抽出する抽出部を配置し、適応重み演算部は、抽出部が抽出した指標値を類似度として用いる構成とする。
適応重み演算部は、例えば、受信信号間の類似度から空間共分散行列を生成し、適応信号処理を行い、適応重みを求める構成とする。
超音波信号を受信する複数の素子は、並べて配置することができる。この場合、類似度演算部は、複数の素子のうち所定の数だけ離れた２つの素子の受信信号間の類似度を求める構成とする。
適応重み演算部が求めた適応重みの数が受信信号の数よりも少ない場合には、整相演算部が、適応重みの数に合わせて複数の受信信号を縮退させる演算を行って、縮退させた受信信号と適応重みを用いて整相出力を生成してもよい。
本発明の第２の態様によれば、以下のような超音波撮像装置が提供される。すなわち、被検体からの超音波信号を受信する複数の素子と、複数の素子の受信信号間の類似度を求める類似度演算部と、類似度演算部の求めた受信信号間の類似度を用いて適応重みを求める適応重み演算部と、適応重みと受信信号とを用いて整相出力を生成する整相演算部と、整相出力を用いて画像データを生成する画像処理部とを有する超音波撮像装置である。このような態様の超音波撮像装置は、超音波撮像装置の受信信号の整相処理に用いる重み値を、適応信号処理の手法を用いながら、少ない演算量で精度よく求めることができる。
上記第２の態様において、類似度演算部と前記適応重み演算部との間には、類似度の特徴を示す所定の指標値を抽出する抽出部と、抽出部で抽出された指標値に基づいて複数の素子の受信信号をそれぞれ遅延させて波面をそろえる遅延部を配置することができる。この場合、適応重み演算部は、遅延部が遅延させた受信信号を用いて適応重みを求めることができる。
このように、本発明では、あらかじめ受信信号について類似度演算処理を行い、求めた類似度もしくは、求めた類似度により遅延させた受信信号を用いて適応重みを演算することにより、演算量を低減し、正確な点像の推定を行うことができる。例えば、時間方向の類似度演算処理を行うことによって、比較的少ない演算量で時間方向のずれを補正し、より正確な点像の推定を行うことができる。これにより、時間方向（深さ方向）の画像のぼけを修正し、径の小さい点像が得られるとともに、偽像や雑音も低減した超音波画像を安定的に得ることができる。
本発明の一実施形態の具体例について説明する。
（第１の実施形態）
上述した本発明の第１の態様の超音波撮像装置を第１の実施形態として具体的に説明する。
まず、図１（ａ）、（ｂ）を用いて超音波撮像装置の全体構成について説明する。図１（ａ）は装置の斜視図、図１（ｂ）は内部の概略構成を示すブロック図である。
図１（ａ）のように、超音波撮像装置は、超音波探触子１０１と装置本体１０２と画像表示部１０３とを備えている。装置本体１０２内には、図１（ｂ）のように送信ビームフォーマ１０４と、送受信分離回路４１１と、受信ビームフォーマ１０７と、画像処理部１０８が配置されている。
送信ビームフォーマ１０４において送信ビーム用の信号が生成され、送受信分離回路４１１を経て、超音波探触子１０１に受け渡される。超音波探触子１０１は、超音波を被検体１００の体内に向けて送信し、体内で反射されたエコー信号を超音波探触子１０１で受信する。受信信号は、送受信分離回路４１１を経て受信ビームフォーマ１０７において整相演算処理等が施される。整相演算処理後の受信信号は、画像処理部１０８に受け渡され、各種フィルタ、スキャンコンバータなど様々な画像処理が実行され、超音波画像が生成される。超音波画像は、画像表示部１０３に受け渡され、表示される。
図２は、受信ビームフォーマ１０７の構成を示すブロック図である。この受信ビームフォーマは、適応信号処理の技術をビームフォーマに適用するアダプティブビームフォーマである。図２のように、受信ビームフォーマ１０７は、遅延回路４１２と、類似度演算部４０４と、サンプル数調整部４１０と、抽出部変換部４１３と、適応整相エンジン４０５とを含む。これら受信ビームフォーマ１０７の各部は、それぞれを独立した回路で構成することも可能であるし、予めプログラムを格納したメモリと、そのプログラムを読み込んで実行するＣＰＵやＧＰＵにより各部の動作を実現する構成にすることも可能である。
類似度演算部４０４は、超音波探触子１０１を構成する複数の素子の受信データ（以下、受信データともいう）同士の時間方向の類似度を演算により求め、演算結果に基づいて計算された情報を適応整相エンジン４０５の入力とする。あらかじめ時間方向の類似度演算処理を行うことによって、適応整相エンジン４０５では、比較的少ない演算量で時間方向のずれを補正でき、より正確な点像の推定を行うことができる。なお、類似度演算部４０４の前段として、遅延回路４１２を配置し、超音波探触子を構成する複数素子の各受信信号に対して、素子の位置に応じて遅延時間を与え、仮想的に空間のある一点に焦点（フォーカス）をあわせる処理を行う。
超音波探触子１０１は、アレイ状に配列した複数の素子（超音波振動子）４００を備えている。本実施形態では、アクティブチャンネル技術を採用しており、１本の送信超音波ビームに対する受信エコーを受信した超音波探触子１０１のうち、素子４００の中の一部の領域の素子をアクティブチャンネル４０１とし、アクティブチャンネル４０１の受信信号を用いて超音波伝搬方向の１本の画像データ（１ラスター）を生成する。図２のように、素子の位置を少しずつずらしながら複数のアクティブチャンネル４０２、４０１、４０３と順次構成し、それぞれのアクティブチャンネル４０２、４０１、４０３についてラスターを生成し、その結果を並べたものが超音波画像となる。
以下の説明では、１回の送受信に対応した１つのアクティブチャンネル４０１の各素子の受信データを適応整相処理することにより、１ラスターを生成する際の各部の動作を説明する。図３は、その際の受信ビームフォーマの処理を示すフローである。
アクティブチャンネル４０１で受信された複数の受信データは、送受信分離回路４１１を通して、受信ビームフォーマ１０７の遅延回路４１２に入力される。
ステップ３１において、遅延回路４１２は、図４に示すように、アクティブチャンネル４０１を構成する複数素子４００の各受信信号（受信データ）に対して、空間内の一点２０１を中心に凹面型２０５に遅延量が分布する遅延時間を、素子の位置に応じて与え、仮想的に焦点２０１に焦点（フォーカス）をあわせる（ステップ３１）。凹面型２０５の形状を例えば凹面型２０６、２０７に変えることにより、点２０２、２０３にそれぞれ焦点を合わせることができる。これにより、所望の焦点に合わせて、各素子４００の受信信号２０４を遅延させ、波面１０００のそろった受信信号（受信データ）２０８を得ることができる。
図５（ａ）のように、アクティブチャンネル４０１を構成する素子数（チャンネル数）がＫ個であれば、あるサンプル時刻ｎにおけるＫ個の受信データ２０８は下記式（１）のベクトルｘ(ｎ)として表すことができる。
Figure 0005813776
ステップ３２において、遅延回路４１２の後段に配置された類似度演算部４０４は、遅延回路４１２からＫ個の受信データからなるベクトルｘ(ｎ)を入力信号として受けとり、異なるチャンネル（素子）の受信信号間の類似度演算を行う。具体的には、類似度演算部４０４では、アクティブチャンネル(総数Ｋ)のチャンネル間での類似度関数を計算し、その結果を出力する。類似度関数としてはマハラノビス距離、ピアソン類似度関数、相互相関関数などの複数の信号ベクトル間の類似度を出力するいかなる関数を用いてもよい。
ここでは類似度演算の一例として、相互相関関数を用いた演算について説明する。相互相関関数は、ある信号と他の信号との類似度を表す手法の一つであり、一般的に次の式（２）の関数Ｃｐ(ｎ)で表される。式（２）のように、相互相関関数Ｃｐ(ｎ)は、あるチャンネルｐの受信データｘｐ(ｎ)と、チャンネルｐからｑチャンネル分離れたチャンネルｐ＋ｑの受信データｘｐ＋ｑ(ｎ)を時間方向にτだけフリップして共役をとった信号ｘ＊ ｐ ＋ｑ(ｎ＋τ)とのたたみ込みで表される。ここで、チャンネルｐとチャンネルｐ＋ｑとがいくつ離れているように設定するかは任意であり、ｑは式（３）を満たしていればどのような値でもよい。たとえばｑ＝１であれば、Ｃｐ(ｎ)は隣接チャンネル間の相互相関関数となる。総チャンネル数がＫである時に、式（４）で表されるように、Ｋ−ｑ個の相互相関関数が出力される。たとえば、ｑ＝３では３チャンネル離れたチャンネルとの相関を取ることになり、(ch.1,ch.4),(ch2,ch5)…(ch.K-3,ch.K)の全部で（Ｋ−３）組の相互相関関数Ｃ１(ｎ)〜ＣＫ−ｑ(ｎ)が出力される。また、式（２）において、積分区間−ｒからｒは、図５（ａ）に示す相互相関窓１００３の区間を示し、相互相関窓１００３内のサンプル時刻ごとの受信データｘ(ｎ)について式（２）の演算を行う。
Figure 0005813776
Figure 0005813776
Figure 0005813776
式（２）により求めた相互相関関数Ｃ１(ｎ)〜ＣＫ−ｑ(ｎ)を図５（ｂ）に示す。ただし、図５（ｂ）では、ｑ＝１の場合を例示している。
なお、相互相関窓１００３の大きさは、予め定めた固定値であってもよいし、サンプル点調整部４１０が、操作者の指示に応じて任意の大きさに設定する構成とすることも可能である。具体的には、式（２）において、積分区間ｒの大きさを変化させることにより相互相関窓１００３の大きさを変更することができる。すなわち、サンプル点調整部４１０は、受信信号の時間方向について、任意の長さの窓を設定する窓長さ調整部として機能する。
式（２）により演算されたＫ−ｑ個の相互相関関数Ｃ１(ｎ)〜ＣＫ−ｑ(ｎ)は、抽出変換部４１３に受け渡される。ステップ３３において、抽出変換部４１３は、式（５）および式（６）のように、相互相関関数Ｃｐ（ｎ）の特徴を示す所定の１以上の指標（パラメータ）の値を抽出する。パラメータ値は、Ｋ−ｑ個の相互相関関数Ｃ１(ｎ)〜ＣＫ−ｑ(ｎ)ごとに抽出する。パラメータとしては、Ｃｐ（ｎ）の時間方向の最大値（ピーク振幅）ａｐ、最大値ａｐを取る時刻の基準時刻ｔ０からのずれ分Δｔｐ（ｎ）、Δｔｐ（ｎ）を位相に変換したφｐ（ｎ）、式（７）で示す最大値ａｐとφｐ（ｎ）で表した複素数（複素データ）ξｐ(ｎ)、式（８）で示す複素成分ＩｐとＱｐの組、および、複素成分の実部のみまたは虚部のみ、のうちの所定の１以上のパラメータを用いる。
抽出変換部４１３が抽出した所定のパラメータの値は、適応整相エンジン４０５の入力とする。パラメータとして複素データを用いた場合、位相φｐ（ｎ）と振幅ａｐの双方を利用することにより、適応整相エンジン４０５において精度の高い相互相関推定を行うことができる。なお、式（７）におけるＴは超音波の周期を表す。
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図２に示すように、抽出変換部４１３の後段には、適応整相エンジン４０５が配置されている。適応整相エンジン４０５は、複数の入力信号に基づき整相出力を生成するブロックであり、アダプティブビームフォーマ（受信ビームフォーマ）１０７の主演算部となっている。図２のように適応整相エンジン４０５は、行列演算部４０６、適応重み演算部４０７および整相演算部４０８を備えている。本実施形態では、適応重み演算部４０７のアルゴリズムとして、ＭＶＤＲアルゴリズムを用いる場合を例に、適応整相エンジン４０５の処理について説明する。
ステップ３４において、行列演算部４０６は、式（９）により空間共分散行列Ｒ(ｎ)を計算する。Ｒ(ｎ)は、抽出変換部４１３の抽出したａｐ、Δｔｐ（ｎ）、φｐ（ｎ）、ξ ｐ、および、ＩｐとＱｐの組、のうちの所定の１以上の値を用いて演算する。ここでは、複素データξｐを用いて、式（９）の空間共分散行列Ｒ(ｎ)を求める場合を例に説明する。式（９）のようにＲ(ｎ)は、式（１０）であらわされる複素ベクトルξ(n)と、その複素転置ベクトルξＨ(n)との積のアンサンブル平均をとったものである。
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本発明は、式（９）のＲ(ｎ)の入力（要素）として、類似度演算部４０４により演算した類似度を利用することに特徴がある。類似度を用いるため、受信のアクティブアレイ４０１の大きさをＫとすると、空間共分散行列Ｒ(ｎ)は、（Ｋ−ｑ）×（Ｋ−ｑ）の正方行列となる。従来のアダプティブビームフォーマであれば、空間共分散行列への入力は、式（１）のｘ（ｎ）を用いるため、共分散行列は、Ｋ×Ｋの正方行列となる。
なお、式（９）において、アンサンブル平均数Ｎは、対象サンプル点ξ(ｎ)の前後Ｓサンプルずつの合計Ｎ=２Ｓ＋１点として、式（９）の最右辺のように一様平均とする。
ステップ３５において、空間共分散行列Ｒ(ｎ)を受け取った適応重み演算部４０７では、ＭＶＤＲ法を用いて重みベクトルｗ(ｎ)を計算する。ＭＶＤＲ法による重みベクトルは、ここでは式（１１）により求める。
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式（１１）においてＲ(ｎ)は、式（９）により生成した、時間方向のあるサンプル点nにおける相関行列であり、ａはモードベクトルである。
例えば、ＭＶＤＲ法をリニアスキャンのある１時刻の受信信号サンプルに対して適用する場合、到来方向q ＝０°を関心方向として得られた複素重みベクトルｗ(ｎ)は、関心方向以外の方向の応答を最小化する適応フィルタであり、方位方向の分解能向上が期待できる。本実施形態では、上述のように遅延回路４１２において遅延処理を施しているため、入力信号はq ＝０°方向に波面１０００が揃ったデータとなっている。このため、式（９）において、モードベクトルａは、簡単にａ=[1，1，…，1]Tとすることができる。
ステップ３６において、整相演算部４０８は、適応重み演算部４０７で求めた複素重みベクトルｗ(ｎ)を受け取り、遅延回路４１２からバイパスさせて受け取った受信データベクトルｘ(ｎ)と、式（１２）〜式（１４）のように演算する。これにより、整相演算部４０８は、アクティブチャンネル４０１に対応した１ラスターの整相出力ｙ(ｎ)を得る。
式（１２）、式（１３）は、遅延回路４１２からバイパス入力した時点ではＫ個の成分であった受信データのベクトルｘ（ｎ）を、相互相関関数の個数Ｋ−ｑの要素で構成されるベクトルｚ(ｎ)に縮退させる台形重み処理である。このＫ要素からＫ−ｑ要素への変換においては、Ｋ要素からＫ−ｑに縮退させることができればどのような演算であってもよい。よって、式（１２）、式（１３）の台形重み処理とは異なる線形演算を用いることも可能である。
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式（１４）によって得られた１ラスターの整相出力ｙ(ｎ)は、アクティブチャンネル４０１からアクティブチャンネル４０２、４０３へと受信アレイ上をシフトしていくに伴って、１ラスターごとに画像処理部１０８に受け渡される。画像処理部１０８においては、スキャンコンバータにより、全ラスターを並べ２次元画像として生成する。また、各種フィルタ処理等の様々なバックエンド画像処理がなされる。最終的に、画像表示部１０３に超音波画像が表示される。
このように、本実施形態では、適応的手法では、受信信号ｘ(ｎ)の時間方向のサンプル点ごとに、受信信号を用いて演算により重みベクトルｗ(ｎ)を求め、このｗ（ｎ）とｘ（ｎ）と演算処理することにより整相出力ｙ(ｎ)に得ることができる。よって、比較例として図６に示すように、固定値の重みベクトルｗを用いる場合と比較して、適応的に重みベクトルを変化させることができるため、高精細な超音波画像を得ることができる。
しかも、本実施形態では、あらかじめ時間方向の類似度演算処理を行うため、適応整相エンジン４０５では、比較的少ない演算量で時間方向のずれを補正し、より正確な点像の推定を行うことができる。これにより、時間方向（深さ方向）の画像のぼけを修正し、より締まった点像を得ることができる。また偽像や雑音が少ない超音波画像を安定的に得ることができる。
類似度演算処理を行う効果について、図５（ｃ）、（ｄ）を用いてさらに説明する。図５（ｃ）は、あるサンプル時刻ｎにおける、図５（ａ）の遅延回路４１２の出力ｘ(ｎ)を縦軸に、チャンネル番号を横軸にプロットしたものである。図５（ｄ）は、あるサンプル時刻ｎにおける、類似度演算部４０４の演算結果Ｃｐの出力の特徴（パラメータ：ａｐ、Δｔｐ（ｎ）、φｐ（ｎ）、ξｐ(ｎ)もしくは、複素成分ＩｐとＱｐの組のいずれか、ここでは一例としてφｐ（ｎ））を抽出変換部４１３で抽出した値を縦軸に、チャンネル番号を横軸にプロットしたものである。
図５（ｃ）のように、受信信号のチャンネル方向のプロファイルは、音波のＲＦ信号（受信信号）をそのまま並べたものであるのでノイズが多く、微小散乱体やノイズの影響でプロファイルに飛び１００９が生じる場合もある。時間方向に平均をとることによって飛び１００９の影響を鈍らせることはできるものの、限界がある。よって、図５（ａ）のようなＲＦ信号をそのまま、もしくは時間方向に算術平均をとった上で、適応整相エンジンに入力する場合、得られる重みｗ（ｎ）は、ノイズや飛び１００９の影響を受ける。特に、ＭＶＤＲ法などの適応ビームフォーミングをＲＦ信号に適用した場合、データの飛び１００９にフォーカスをあわせるように重みｗ(ｎ)が生成されるため、本来は物体が存在しない場合に、飛び１００９の位置に偽像をつくってしまう。例えば、類似度演算を行わない場合（すなわち時間方向推定を行っていない場合）に、適応整相エンジンの推定に用いる位相φは、図５（ｄ）に示した実際の位相１０１０とはほとんど一致しない固定位相１０１６を用いざるを得ないため、時間方向の推定精度が低下し、最終的な超音波画像の画質が低下する。
一方、本実施形態では、類似度演算部４０４が行う類似度演算処理は、波を一つのパケットと見なして式（２）のマッチドフィルタ処理を行うため、図５（ｂ）に示すように、時間方向への平均化作用が得られ、ノイズを低減したチャンネル方向プロファイル１０１０を得ることができる。例えば、類似度演算部４０４の演算結果から抽出変換部４１３で抽出した位相１０１０を用いることにより、時間方向により精度の高い推定を行うことができ、最終的な超音波画像の点像を時間方向（超音波伝搬方向）のスポット径の小さい引き締まった像とすることに効果がある。
なお、上述した行列演算部４０６における演算アルゴリズムの別の手法の一つとして、サブアレイ行列を用いた空間平均演算を行うことも可能である。サブアレイ行列は、式（１５）、式（１６）で表される。
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サブアレイ行列の主対角成分を相関行列R(n)の主対角成分に一致させて1サンプルずつずらしてゆくと、(K-q)-L+1個のサブアレイ行列の空間平均処理となり、式（１７）の相関行列Ｒ＾(ｎ)が得られる。この相関行列Ｒ＾(ｎ)を適応重み演算部４０７で演算する際に、上記式（１１）のＲ(ｎ)と置き換えて用いることにより、重みｗ＾(ｎ)を演算することができる。整相演算部４０８では、式（１８）、式（１９）を用いて整相出力ｙ(ｎ)を出力する。
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このように、行列演算部４０６において、サブアレイ行列の空間平均処理を行うことにより、超音波受信信号の相関性の雑音を抑制する効果が得られる。また、空間平均法のひとつとして、公知の前向き／後向き空間平均処理を行うことも可能である。
上述してきた本実施形態では、類似度演算部４０４においてｑ個離れたチャンネルの受信信号間での類似度を求める例について説明を行った。例えば、ｑ＝１の隣接チャンネル間で受信信号の類似度を求めるケースの場合には、Ｋ−１個の相互相関関数が類似度演算部４０４から出力されるため、適応整相エンジン４０５において演算する式（１０）、式（１１）のベクトルの要素数もＫ−１個となる。そのため、受信データベクトルｘ(ｎ)と、複素重みベクトルｗ(ｎ)を演算処理する前に、式（１２）および式（１３）により、受信データのベクトルｘ（ｎ）を、相互相関関数の個数Ｋ−１の要素で構成されるベクトルｚ(ｎ)に縮退させる必要があった。そこで、式（１２）、（１３）の演算を避けるために、類似度演算部４０４において、式（２０）のように、Ｋチャンネル目の入力データｘＫ（ｎ）の自己相関関数を求め、類似度ｑ＝１のときにＫ個目の相互相関関数として、これをＣＫ（ｎ）として用いることも可能である。
これにより、式（２１）、式（２２）のように、チャンネル数Ｋを保持したまま式（１０）以降のベクトルを用意することが可能になり、バイパス入力の受信信号ｘ（ｎ）を縮退させることなく用いることができる。最終的には、式（２３）により整相出力が得ることができる。
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上述してきたように、本実施形態では、アダプティブビームフォーミングのアルゴリズムとして、受信アレイの複数の素子からの受信信号の類似度演算を行い、その演算結果を用いて空間共分散行列Ｒ(ｎ)を生成することに特徴がある。よって、適応重み演算部４０７で、空間共分散行列Ｒ(ｎ)に基づいたビームフォーミングを行うアルゴリズムは、どのようなアルゴリズムであってもよい。すなわち、ＭＶＤＲ法のみならず、例えばＭＵＳＩＣ（Multiple Signal Classification）法、ＡＰＥＳ（Amplitude and Phase Estimation法、ＥＳＰＲＩＴ（Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques）法、ＭＥＭ法（Maximum Entropy Method）などを用いることができる。
（第２の実施形態）
図７を用いて、本発明の第２の実施形態の超音波撮像装置について説明する。図７は、第２の実施形態の受信ビームフォーマ１０７のブロック図である。図８は、受信ビームフォーマ１０７の各部の動作を示すフローチャートである。
第２の実施形態では、適応重み演算部は、類似度の分布と重み値との組合わせが予め複数種類格納された重みメモリ部と、重み推定部を有する構成とする。重み推定部は、類似度演算部から受け取った複数の類似度の分布に基づき、重みメモリ部内に格納された類似度の分布と重み値との組み合わせを選択することにより、類似度演算部から受け取った複数の類似度に対応する重み値を選択する構成とする。
具体的には、図７に示すように、第２の実施形態の受信ビームフォーマ１０７は、第１の実施形態の図２の受信ビームフォーマ１０７とは適応整相エンジン５０１の構成が異なっている。他の構成は、第１の実施形態と同様であるので説明を省略する。
第２の実施形態では、図７のように、適応整相エンジン５０１は、重み推定部５０２と重みメモリ部５０３、整相演算部５０４とを備えて構成される。第１の実施形態の図２の適応整相エンジン４０５においては、受信データｘ(ｎ)の時間方向の１サンプルごと（もしくは数点ずつ間引いて）に、類似度演算と適応重み演算を行い、逐次適応整相を行う構成であったが、第２の実施形態では、サンプルごとに重み演算を行わないことに特徴がある。第２の実施形態では、重みメモリ部５０３（Look Up Table: LUT）には、予め想定した類似度抽出値と、その想定した類似度抽出値ごとの重みベクトルｗ（ｎ）とが対応付けて予め格納されている。重み推定部５０２は、重みメモリ部５０３の重みベクトルｗ（ｎ）から重みを推定する。
具体的には、重みメモリ部５０３には、予め想定した、受信信号ｘ（ｎ）の類似度の所定パラメータ（ａｐ、Δｔｐ（ｎ）、φｐ（ｎ）、ξｐ(ｎ)、および、複素成分ＩｐとＱ ｐの組、のうちの所定の１以上）の値（例えば、φｐ(ｎ)）のチャンネル方向の分布（例えばｎ＝１〜（Ｋ−ｑ））が、事前のオフライン処理によって格納されている。また、重みメモリ部５０３には、上記パラメータ値の分布ごとに、予め演算により求めた重みベクトルｗ（ｎ）が、パラメータ値の分布と対応付けて予め格納されている。この重みベクトルｗ（ｎ）の演算は、第１の実施形態の行列演算部４０６および適応重み演算部４０７によるアダプティブビームフォーマのアルゴリズムで求めたものである。
本実施形態の受信ビームフォーマ１０７の動作を説明する。図８のステップ３１〜３３において、送受信分離回路４１１、遅延回路４１２、類似度演算部４０４および抽出変換部４１３は、第１の実施形態の図３のステップ３１〜３３と同様に、遅延処理により波面をそろえた受信信号ｘ（ｎ）について類似度を演算し、類似度から所定のパラメータ（例えばφｐ(ｎ)、ｎ＝１〜（ｋ−ｑ））を抽出する。この所定のパラメータは、重みメモリ部５０３にチャンネル方向の分布が格納されているパラメータと同じパラメータである。
ステップ４４において、重み推定部５０２は、抽出変換部４１３から受け取った、類似度を示す所定のパラメータのチャンネル方向の分布を、重みメモリ部５０３に格納されているデータと比較し、パラメータのチャンネル方向の分布がもっとも近い格納データを選択する。パラメータのチャンネル方向の分布が最も近い格納データを選択する際には、最尤推定、最小2乗法、多項式近似による再帰的フィッティングアルゴリズムなど既存のカーブフィッティングアルゴリズムを用いることが可能である。重み推定部５０２は、選択したパラメータのチャンネル方向の分布の格納データに対応して格納されている重みベクトルｗ(ｎ)を、推定重みベクトルとして整相演算部５０４に受け渡す。
ステップ４５において、整相演算部５０４は、推定重みベクトルｗ（ｎ）と、遅延回路４１２からバイパスして受け取った受信信号ｘ(ｎ)とを式（１４）、式（１９）、式（２３）のいずれかを用いて演算し、アクティブチャンネル４０１に対応した１ラスターの整相出力ｙ(ｎ)を得る。
第２の実施形態の構成では、図７の適応整相エンジン５０１を用いることで、逐次重みを計算しないため、図２の適応整相エンジン４０５を用いる場合と比べて格段の演算コストの低減を図ることができる。
本実施形態では、受信信号に類似度演算を施した信号を適応整相エンジン５０１に入力する構成である。第１の実施形態において図５（ｄ）を用いて説明したように、予め類似度演算を施した信号は、チャンネル方向プロファイルに雑音が少なく、信号の安定性が高い。このため、第２の実施形態において適応整相エンジンとして、ＬＵＴ型の適応整相エンジン５０１を用いた場合であっても、精度の高い重み推定を行うことができる。例えば、図５（ｂ）のように、雑音や飛びの多いチャンネル分布１００６を用いて、ＬＵＴ型の適応整相エンジン５０１を用いた場合、重み推定の精度は低いものとなるが、本実施形態のように類似度演算部４０４において相互相関処理を行った分布を利用することによって、重み推定部５０２においてより正確な近似、例えば多項式近似を行うこと可能になり、重みメモリ部５０３を利用した、チャンネル重み推定の精度が高まる。
（第３の実施形態）
第３の実施形態では、適応重み演算部が、第１演算部と第２演算部とを有する構成とする。第１演算部は、類似度演算部の求めた類似度を用いて適応信号処理を行って適応重みを演算する。第２演算部は、類似度の分布と重み値との組み合わせが予め複数種類格納された重みメモリ部と、重み推定部とを備える。重み推定部は、重みメモリ部内に格納された、類似度の分布と重み値との組み合わせを選択することにより、類似度演算部から受け取った複数の類似度に対応する重み値を選択するようにする。また、適応重み演算部は、第１演算部または第２演算部を選択的に駆動させる駆動切り替え部、および、第１演算部および第２演算部の出力の一方を選択的に画像処理部に受け渡す出力切り替え部、の少なくとも一方を備えるようにする。
以下、図９を用いて、本発明の第３の実施形態の超音波撮像装置について具体的に説明する。図９は、第３の実施形態の受信ビームフォーマの一部を示すブロック図である。第３の実施形態の受信ビームフォーマは、図９のように、適応整相エンジンとして、第１の実施形態の適応整相エンジン４０５と、第２の実施形態の整相エンジン５０１の両方を備えたデュアル型整相エンジンの受信ビームフォーマである。第１の実施形態の適応整相エンジン４０５を逐次型適応整相エンジンと呼び、第２の実施形態の適応整相エンジン５０１を、ＬＵＴ型適応整相エンジンと呼ぶ。
第３の実施形態においては、２種類の整相エンジン５０１、４０５のいずれかに選択的に動作させるための切り替え部６０３と、切り替え部６０３を制御する制御部６０１とを備えている。切り替え部６０３は、抽出変換部４１３の出力を２種類の整相エンジン５０１、４０５のいずれかに受け渡すスイッチ６０２を備える。
整相エンジン５０１、４０５のそれぞれの構成及び動作は、第１および第２の実施形態で説明したものと同じであるので、ここでは説明を省略する。
第３の実施形態の構成においては、超音波撮像装置の術者が、被検体の超音波画像のコントラスト比の大小や、超音波画像の時間的／空間的な変動の大小から、整相エンジンの切り替えを判断し、制御部６０１に２種類の整相エンジン５０１、４０５のいずれを用いるかを指示することができる。これにより、被検体の状態に適した整相エンジンを選択的に用いて超音波画像を提供することが可能となる。
（第４の実施形態）
第４の実施形態では、第３の実施形態における第１演算部の演算結果と、第２演算部の演算結果との差分を差分部が求め、差分部の求めた差分に応じて、第２演算部の重みメモリ部内に格納された重み値を重み変更部によって変更するように構成する。
以下図１０を用いて、本発明の第４の実施形態の超音波撮像装置について具体的に説明する。図１０は、第４の実施形態の受信ビームフォーマ１０７のブロック図である。
第４の実施形態の受信ビームフォーマ１０７は、図１０のように、第３の実施形態の図９のデュアル型整相エンジン５０１、４０５にさらにフィードバックループを付加したものとなっている。具体的には、ＬＵＴ型整相エンジン５０１の整相出力ｙ(n)と、逐次型整相エンジン４０５の整相出力ｙ(n)の差分を計算する差分部７０１が備えられている。差分部７０１の差分出力は、重みメモリ部５０３に入力される。重みメモリ部５０３には、重み変更部７０３が配置され、差分部７０１からの差分出力に基づいて重みメモリ部５０３に予め格納されている重みｗ(n)の値を変更する。具体的には、重み変更部７０３は、予め定められたアルゴリズムに従って演算することにより、差分部７０１の差分出力を誤差として、誤差が最小になるように、重みメモリ部５０３内に予め格納されている重みｗ(n)の値を変更する。
重み変更部７０３の演算アルゴリズムは、誤差を最小にするアルゴリズムであればいかなるものであっても良いが、例えばＭＭＳＥ（Minimum Mean Square Error：最小誤差2乗法）に類するアルゴリズムを利用することが好ましい。ＭＭＳＥのアルゴリズムとしては、最急降下法基づくＬＭＳ（Least-Mean Squares）、サンプル値の直接解法ＳＭＩ（Sample Matrix Inversion）、カルマンフィルタに類するＲＬＳ（Recursive Least
Square：再帰的最小２乗法）などの手法のうちのいずれかを用いることができる。
このように第４の実施形態では、ＬＵＴ型適応整相エンジン５０１による重み推定で求められる重み値ｗ(n)を、逐次型適応整相エンジン４０５で演算される重み値ｗ(n)に近付けるキャリブレーションを行うことができる。したがって、撮像開始時には、ＬＵＴ型適応整相エンジン５０１と逐次型適応整相エンジン４０５の両方を動作させ、差分部７０１によりフィードバックして、ＬＵＴ型適応整相エンジン５０１による重みメモリ部５０３内の重み値を最適化する。最適化したならば、逐次型適応整相エンジン４０５と差分部７０１を停止させ、ＬＵＴ型適応整相エンジン５０１のみによる重み推定を行うことにより、逐次型適応整相エンジン４０５と同様の重みｗ(n)を、ＬＵＴ型適応整相エンジン５０１で推定して整相演算することができる。
これにより、第２の実施形態と比較して、計算負荷は多少上昇するものの、ＬＵＴ型適応整相エンジン５０１の重みメモリ部５０３の重み値を最適な重み値ｗ(n)に変更することができるため、より被検体の状態に適した超音波画像を提供することが可能となる。
本実施形態では、受信信号に類似度演算を施した、雑音が少なく安定性が高い信号を適応整相エンジン４０５、５０１に入力することができる。これにより、第２の実施形態でも述べたようにＬＵＴ型の適応整相エンジン５０１を用いた場合であっても、チャンネル重み推定の精度が高い。このため、本実施形態において、フィードバックループを利用したデュアル型の適応整相エンジンの構成において、誤差量として利用する差分部の出力の摂動が小さくなり、フィードバック処理を安定して行うことができる。さらに、重み変更部７０３において、ＭＭＳＥ等により誤差を最小にする重み値に変更する演算処理を行う際に、反復計算回数の低減を図ることができ、ひいては、演算コストを低減できる。
（第５の実施形態）
図１１を用いて、本発明の第５の実施形態の超音波撮像装置について説明する。図１１は、第５の実施形態の受信ビームフォーマ１０７の一部を示すブロック図である。
図１１の受信ビームフォーマ１０７は、第４の実施形態と同様に差分部７０１によるフィードバックループをもつデュアル型整相エンジン５０１、４０５に、整相エンジンの切り替え部８０１、８０２、８０３を付加した構成である。また、切り替え部８０１、８０２、８０３の切り替え動作を制御する切り替え制御部８０６と、切り替え制御部８０６に切り替えタイミングを指示するタイミング制御部８０８とが配置されている。
図１１の構成では、切り替え制御部８０６からの制御信号に応じて、切り替え部８０１のスイッチ８０４、８０５および切り替え部８０２、８０３を切り替えることにより、逐次型整相エンジン４０５の整相出力、ＬＵＴ型整相エンジン５０１の整相出力、または、差分部７０１によるフィードバックループを経たＬＵＴ型整相エンジン５０１からの整相出力、を選択的に画像処理部１０８に伝達することができる。
また、図１１の構成では、切り替え制御部８０６の切り替えタイミングをタイミング制御部８０８により制御することができる。これにより、例えば術中の被検体（患者）の動きが大きい場合などは、差分部７０１によるフィードバックループを回し、重みメモリ部５０３中の重み値の更新回数を多くして動きに追従する。一方、被検体の動きが少ない場合には、差分部７０１によるフィードバックループは回さずに、計算負荷を低減し、画像処理部１０８における他の画像処理アルゴリズムに計算コストを振り分ける、などのアダプティブな超音波画像の演算スキームや様々なアプリケーションへの柔軟な対応が可能になる。
（第６の実施形態）
本発明の第６の実施形態について図１２（ａ）、（ｂ）を用いて説明する。図１２（ａ）は、本実施形態の類似度演算部４０４、および抽出変換部４１３のブロック図を説明する図である。図１２（ｂ）は、図１２（ａ）のデシメート演算部の処理を示す説明図である。
図１２（ａ）のように、本実施形態では、類似度演算部４０４内に切替部９０２を備えている。切替部９０２は、遅延回路４０３から類似度演算部４０４に入力した信号を、第１の実施形態等と同様に類似度演算処理するか、類似度演算することなくそのまま抽出変換部４１３に受け渡すかの切り替えを行う。
また、抽出変換部４１３は、第１の実施形態等と同様に所定パラメータの抽出演算を行う抽出演算部９０５と、デシメート演算部９０４を備えている。抽出演算部９０５内には、類似度演算部の演算結果Ｃｐ（ｎ）から抽出するパラメータの種類を切り替える切替部（パラメータ（指標）切り替え部）９０３が配置されている。デシメート演算部９０４は、抽出演算部９０３の出力を間引き処理して、整相エンジン４０５、５０１に出力する。
また、切替部９０２、９０３には、これらの動作を制御する抽出パラメータ変更部９０１が接続されている。
抽出パラメータ変更部９０１が、切替部９０２を操作者（術者）の指示に従って切り替えることにより、類似度演算部４０４へ入力した遅延回路４０３からの信号をそのまま抽出演算部９０５に受け渡すか、類似度演算した結果を受け渡すかのいずれかを選択できる。また、切替部９０３を切り替えることにより、類似度演算部４０４から受け取った信号からどのパラメータを抽出演算部９０５が抽出するかを変更できる。すなわち、ピーク振幅aｐ(n)とするか、ピークの時刻ずれΔtｐ(n)とするか、位相φとするか、複素信号（ξ ｐ(n)、Ｉｐ(n)、Ｑｐ(n)）とするか、を選択して切り替えることができる。
デシメート演算部９０４は、抽出演算部９０５から受け取った類似度演算結果または遅延回路４０３の出力を時間方向に間引いて出力する。具体的には、デシメート演算部９０４は、図１２（ｂ）のように、抽出演算部９０５の出力を、所定の間隔で間引いて出力する。すなわち、サンプル時刻ｎからサンプル時刻ｎ＋４までの期間１０１４は、サンプル時刻ｎの抽出演算部９０５の出力とサンプル時刻ｎ＋５の出力の平均を出力し続け、サンプル時刻ｎ＋５からｎ＋９の期間１０１５は、サンプル時刻ｎ＋５の出力とサンプル時刻ｎ＋９の出力との平均を出力し続ける。このように、サンプル時刻の所定の期間（例えば５サンプル）１０１４、１０１５内は、同じ値を出力し続けることにより、後段の整相エンジン４０５、５０１の演算処理の負荷を低減することができる。例えば、出力を５サンプルおきに間引くことにより、整相エンジンの処理コストを５分の１に低減できる。また、所定の期間１０１４、１０１５の出力として、次の期間の出力との平均を用いることにより、サンプルを間引くことによって出力が大きく変動することを防止できる。
第６の実施形態において、他の構成は、第１〜第５の実施形態のいずれかを用いることができる。
（超音波診断装置のコンソール）
図１３には本発明の超音波撮像装置のコンソール１３０を示す。上述してきた実施形態のいくつかの特徴は、図１３に示すように、超音波診断装置のコンソールに配置することができる。例えば、２種類の整相エンジン４０５、５０１を選択的に動作させるための図９の制御部６０１および図１１の切り替え制御部８０６、図１２の抽出パラメータ変更部９０１は、図１３のようにコンソールのスイッチ部１１０３として配置できる。これにより、整相エンジンの種類や抽出パラメータの種類を術者が切り替えることができる。図１１の切り替えタイミング制御部８０８や、図２、図７、図１０、図１２のサンプル点調整部４１０は、目盛りをともなったつまみ部１１０１、１１０２等としてコンソールに配置することができる。これにより、例えばＬＵＴ型整相エンジン５０１を何回稼働させた場合に、逐次型整相エンジン４０５を１回稼働させるかという繰り返しタイミング値や、相関サンプル点数（式（２）中のr）を明示的に術者が変化させることができる。これによって、術者は実際の超音波画像を見ながら、適応ビームフォーマの各種パラメータを変更して、患者依存の最適な条件で診断を行うことができる。また、設定した値を画像表示部１０３の表示領域の一部１１０４に表示する構成にすることもできる。
（上述の実施形態の効果の例示）
図１４（ａ）〜（ｄ）を用いて、上述してきた実施形態の効果を説明する。図１４（ａ）〜（ｄ）は、点散乱体のエコー信号を本実施形態および比較例の受信ビームフォーマ等を用いて、超音波画像にしたものである。図１４（ａ）〜（ｄ）において、画像は全て横軸が、アレイ状の素子（超音波振動子）４００のチャンネル方向（口径方向）、縦軸が超音波伝搬方向であり、下向きに素子４００から遠ざかる方向となっている。
図１４（ａ）の超音波画像１２０３は、類似度演算部４０４と適応整相エンジン４０５を用いた第１の実施形態で得た画像であり、図１４（ｂ）の超音波画像１２０４は、比較例として従来型の遅延加算方式（類似度演算処理と適応整相エンジン４０５なし）で得た画像である。図１４（ｃ）の超音波画像１２０５は、比較例として第１の実施形態から類似度演算部４０４と抽出変換部４１３を取り外し、適応整相エンジンのみを用い、時間方向平均化処理（平均化の点数は、超音波画像１２０３の場合の間引き点数と同じ）して得た画像である。図１４（ｄ）の超音波画像１２０６は、適応整相エンジンのみを用い、時間方向平均化を行わずに得た画像である。
また、図１５（ａ）は、図１４（ａ）〜（ｄ）の超音波画像１２０３〜１２０６の最大輝度点が位置する深さの輝度をチャンネル方向に沿ってプロファイルしたものであり、図１５（ｂ）は、最大輝度点が位置するチャンネルの輝度を深さ方向にプロファイルしたものである。図１５（ａ）、（ｂ）において、輝度はデシベル表示されている。
図１４および図１５（ａ）、（ｂ）から明らかなように、第１の実施形態で得た超音波画像１２０３は、一点一点で適応重みを計算した超音波画像１２０６と比べて遜色のない、点散乱体の像が締まった画像となっている。また、時間方向に適応重みを計算した超音波画像１２０５と比べて、点散乱体の像が小さなスポットになっていることがわかる。また従来型の遅延加算方式の超音波画像１２０４と比べると、点散乱体の像が３倍以上小さなスポットになっており、超音波画像の分解能を格段に向上させていることがわかる。
このように、図１４および図１５（ａ）、（ｂ）により、発明が、遅延加算方式と比べて、格段に方位方向分解能を向上でき、また他の適応ビームフォーミング手法と比べても遜色のない性能と、スポット径の小さい締まった点像が得られることを確認できた。
以上のように、上述してきた実施形態では、類似度演算の結果を、適応整相エンジンの入力とすることによって、時間方向の点像をスポット径が小さく引き締めることができ、さらに偽像や雑音が少ない、超音波画像を低コストで安定的に得ることがでる。これにより高画質と高い安定性を兼ね備えた適応超音波撮像装置を実現することができる。
（第７の実施形態）
上述した本発明の第２の態様の超音波撮像装置を第７の実施形態として具体的に説明する。
図１６を用いて、本発明の第７の実施形態の超音波撮像装置について説明する。図１６は、第７の実施形態の受信ビームフォーマ１０７のブロック図である。図１７は、受信ビームフォーマ１０７の各部の動作を示すフローチャートである。
図１６に示すように、第７の実施形態の受信ビームフォーマ１０７は、第１の実施形態の図２の受信ビームフォーマ１０７とは適応整相エンジン４０５と抽出変換部４１３の間に、第２の遅延回路１６００が配置されている点に構成の違いがある。また、受信ビームフォーマ１０７の動作は、第1の実施形態の図３のフローのステップ３４に代えて、図１７に示すようにステップ１７００、１７０１が加わっている。他の構成および動作は、第１の実施形態と同様であるので説明を省略する。
第７の実施形態では、図１７のように抽出変換部４１３において類似度から算出された類似度抽出値に従って、受信データｘ(ｎ)に再度遅延を施し、波面をそろえる（ステップ１７００）。第２の遅延回路１６００において再度波形をそろえられたデータx’(n)は第１の実施形態における、抽出された所定の指標（ａｐ，Δｔｐ（ｎ），φｐ（ｎ），ξｐ(ｎ)、式（８）で示す複素成分ＩｐとＱｐの組など）に代わって、適応整相エンジン４０５への入力とされ、空間共分散行列Ｒ(ｎ)が生成される（ステップ１７０１）。
具体的には、第１の実施形態で述べたように抽出変換部４１３は、式（６）から相互相関処理によって基準時刻からのずれ分Δｔｐ(ｎ)を抽出することができる。ここで、遅延回路１６００においてはこのずれ分Δｔｐを利用して、再度受信信号ｘ(ｎ)に遅延をかけて波面をそろえる（ステップ１７００）。遅延回路１６００によって波面がそろえられたデータｘ’(ｎ)は式（２４）で表される。ここで式（２４）におけるΔτp(ｎ)は、基準時刻からのずれ分Δｔｐ(ｎ)を受信データのサンプリング周波数に合わせてスケールを変換した遅延サンプル点数である。式（２４）は第K番目のチャンネルを基準点と取ったときの実施例を示しているが、基準点となるチャンネルは1〜Kのどのチャンネル素子でもかまわない。
Figure 0005813776
式（２４）は本実施形態において、特に好ましい態様として、式（３）、式（４）におけるq=1の場合を示している。しかしながら、qが1で無いときにも、受信データをチャンネル方向にリサンプルするなど、チャンネル間でデータを適当に縮退させることで第７の実施形態を適用できる。
第２の遅延回路１６００により波面がそろえられたデータｘ’(ｎ)は適応整相エンジン４０５に入力され、行列演算部４０６では空間共分散行列を計算する（ステップ１７０１）。したがって第７の実施形態において空間共分散行列R’(n)は式（２５）となり、この空間共分散行列R’(n)を用いて、適応重み演算、整相演算を行う。以降の構成および信号処理手順は第１の実施形態と同様である。
Figure 0005813776
このように、第７の実施形態の構成では、固定パラメータをもつ遅延回路ではそろえきれなかった受信データの位相をそろえることができる。図５（ｂ）に示すように、ずれ分Δｔｐは受信素子のチャンネル間での到来時刻の差異をあらわしており、被検体内部での波面歪みの影響で発生した時刻ずれ分に対応する。再度波面をそろえた受信データx’(n)を利用することによって、適応整相エンジンにおけるチャンネル重みの推定において、より、正確な値を用いることが可能となる。
よって、本実施形態によれば、図１６の第２の遅延回路１６００の出力を適応整相エンジンの入力として用いることで、適応整相エンジンにおけるチャンネル重みの推定精度が向上する。
１００ 被検体
１０１ 超音波探触子
１０２ 超音波撮像装置
１０３ 画像表示部
１０４ 送信ビームフォーマ
１０７ 受信ビームフォーマ
１０８ 画像処理部
１３０ コンソール
２０１、２０２、２０３ 空間内のある一点
２０５、２０６、２０７ 遅延凹面型
２０８ 波面の揃った受信信号
４００ アレイ状の素子（超音波振動子）
４０１、４０２、４０３ アクティブチャンネル
４０４ 類似度演算部
４０５ 逐次型適応整相エンジン
４０６ 行列演算部
４０７ 適応重み演算部
４０８ 整相演算部
４１０ サンプル点調整部
４１１ 送受信分離回路
４１２ 遅延回路
４１３ 抽出変換部
５０１ ＬＵＴ型適応整相エンジン
５０２ 重み推定部
５０３ 重みメモリ部
５０４ 整相演算部
６０１ 制御部
６０２ スイッチ
７０１ 差分部
７０３ 重み変更部
８０１、８０２、８０３ 切り替え部
８０４、８０５ スイッチ
８０６ 整相エンジン切り替え制御部
８０８ 切り替えタイミング制御部
９０１ 抽出パラメータ変更部
９０２、９０３ 切替部
９０４ デシメート演算部
９０５ 抽出演算部
１０００ 波面
１００３ 相互相関窓
１００６ 通常の受信信号のチャンネル方向プロファイル
１００９ プロファイル中の飛びデータ
１０１０ 相互相関処理を行った信号のチャンネル方向プロファイル
１０１１、１０１５ 期間
１０１６ 固定位相
１１０１、１１０２ 目盛りを伴ったつまみ部
１１０３ スイッチ部
１１０４ 表示領域の一部
１２０３ 第１の実施形態で得た超音波画像
１２０４ 遅延加算方式の超音波画像
１２０５ 適応整相エンジンのみを用い、時間方向平均化を行った場合の超音波画像
１２０６ 適応整相エンジンのみを用い、時間方向の平均化を行わない場合の超音波画像１６００ 第２の遅延回路

Claims (17)

  1. 被検体からの超音波信号を受信する複数の素子と、前記複数の素子の受信信号間の類似度を求める類似度演算部と、前記類似度から空間共分散行列を生成し、適応信号処理により前記空間共分散行列から適応重みを求める適応重み演算部と、前記適応重みと前記受信信号とを用いて整相出力を生成する整相演算部と、前記整相出力を用いて画像データを生成する画像処理部とを有することを特徴とする超音波撮像装置。
  2. 請求項１に記載の超音波撮像装置において、前記類似度演算部は、時間方向について前記類似度の演算を行うことを特徴とする超音波撮像装置。
  3. 請求項１に記載の超音波撮像装置において、前記適応重み演算部は、前記類似度演算部の求めた前記類似度を用いて適応信号処理を行うことにより前記適応重みを求めることを特徴とする超音波撮像装置。
  4. 請求項１に記載の超音波撮像装置において、前記複数の素子と前記類似度演算部との間には、前記超音波信号の焦点位置に応じて前記複数の素子が受信した受信信号をそれぞれ遅延させて波面をそろえる遅延部をさらに有し、
    前記類似度演算部は、前記遅延部が遅延させた前記受信信号の類似度を求めることを特徴とする超音波撮像装置。
  5. 請求項１に記載の超音波撮像装置において、前記類似度演算部と前記適応重み演算部との間には、前記類似度の特徴を示す所定の指標値を抽出する抽出部が配置され、前記適応重み演算部は、前記抽出部が抽出した指標値を前記類似度として用いることを特徴とする超音波撮像装置。
  6. 請求項１に記載の超音波撮像装置において、前記複数の素子は並べて配置され、前記類似度演算部は、前記複数の素子のうち所定の数だけ離れた２つの素子の受信信号間の類似度を求めることを特徴とする超音波撮像装置。
  7. 請求項１に記載の超音波撮像装置において、前記適応重み演算部が求めた前記適応重みの数が前記受信信号の数よりも少ない場合、前記整相演算部は、前記適応重みの数に合わせて前記複数の受信信号を縮退させる演算を行い、縮退させた受信信号と前記適応重みを用いて前記整相出力を生成することを特徴とする超音波撮像装置。
  8. 請求項１に記載の超音波撮像装置において、前記適応重み演算部は、類似度の分布と重み値との組合わせが予め複数種類格納された重みメモリ部と、前記類似度演算部から受け取った複数の類似度の分布に基づき、前記重みメモリ部内に格納された前記類似度の分布と重み値との組み合わせを選択することにより、前記類似度演算部から受け取った複数の類似度に対応する重み値を選択する重み推定部とを有することを特徴とする超音波撮像装置。
  9. 請求項１に記載の超音波撮像装置において、前記適応重み演算部は、第１演算部と、第２演算部とを有し、
    前記第１演算部は、前記類似度から空間共分散行列を生成し、適応信号処理により前記空間共分散行列から前記適応重みを演算し、
    前記第２演算部は、類似度の分布と重み値との組合わせが予め複数種類格納された重みメモリ部と、前記類似度演算部から受け取った複数の類似度の分布に基づき、前記重みメモリ部内に格納された前記類似度の分布と重み値との組み合わせを選択することにより、前記類似度演算部から受け取った複数の類似度に対応する重み値を選択する重み推定部とを備えることを特徴とする超音波撮像装置。
  10. 請求項９に記載の超音波撮像装置において、前記第１演算部の演算結果と、第２演算部の演算結果との差分を求める差分部と、前記差分部の求めた差分に応じて、前記第２演算部の重みメモリ部内に格納された重み値を変更する重み変更部とをさらに有することを特徴とする超音波撮像装置。
  11. 請求項９に記載の超音波撮像装置において、前記適応重み演算部は、前記第１演算部または第２演算部を選択的に駆動させる駆動切り替え部、および、前記第１演算部および第２演算部の出力の一方を選択的に前記画像処理部に受け渡す出力切り替え部の少なくとも一方を有することを特徴とする超音波撮像装置。
  12. 請求項１１に記載の超音波撮像装置において、前記駆動切り替え部および前記出力切り替え部の切り替えタイミングを制御するタイミング制御部を有することを特徴とする超音波撮像装置。
  13. 請求項２に記載の超音波撮像装置において、前記受信信号の時間方向について、任意の長さの窓を設定する窓長さ調整部をさらに有し、
    前記類似度演算部は、前記窓長さ調整部によって設定された前記窓内の受信信号について、前記受信信号間の類似度を求めることを特徴とする超音波撮像装置。
  14. 請求項５に記載の超音波撮像装置において、前記類似度は関数であり、前記類似度の特徴を示す所定の前記指標値は、振幅、位相、前記振幅と前記位相を用いた複素数、前記複素数の実部のみ、および、前記複素数の虚部のみ、のうちの１以上であることを特徴とする超音波撮像装置。
  15. 請求項５に記載の超音波撮像装置において、前記抽出部は、前記類似度の特徴を示す前記指標値として、振幅、位相、前記振幅と前記位相を用いた複素数、前記複素数の実部のみ、および、前記複素数の虚部のみ、のうちの１以上を任意に切り替えて抽出させる指標切り替え部を有することを特徴とする超音波撮像装置。
  16. 請求項１に記載の超音波撮像装置において、前記類似度演算部は、求めた前記類似度を時間方向に間引いて出力するデシメート演算部を有することを特徴とする超音波撮像装置。
  17. 被検体からの超音波信号を受信する複数の素子と、前記複数の素子の受信信号間の類似度を求める類似度演算部と、前記類似度の特徴を示す所定の指標値を抽出する抽出部と、前記抽出部で抽出された指標値に基づいて前記複数の素子の受信信号をそれぞれ遅延させて波面をそろえる遅延部と、前記遅延部が遅延させた前記受信信号から空間共分散行列を生成し、適応信号処理により前記空間共分散行列から適応重みを求める適応重み演算部と、前記適応重みと前記受信信号とを用いて整相出力を生成する整相演算部と、前記整相出力を用いて画像データを生成する画像処理部とを有することを特徴とする超音波撮像装置。
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