JP5850640B2 - 被検体情報取得装置及び被検体情報取得方法 - Google Patents

Description

本発明は、適応型信号処理を行う被検体情報取得装置及び被検体情報取得方法に関する。

被検体内からの超音波を受信することで、被検体内の断層像もしくは３次元像を取得する装置がある。そのような装置の例として、超音波を送信しその反射波を受信するといった、送信・受信ともに超音波を用いるものがある。また別の例として、光エネルギーを吸収した被検体が断熱膨張して弾性波（超音波）を生じる光音響効果を利用して、光エネルギーを被検体内に送信して生じる超音波を受信するといった、送信に光を受信に超音波を用いるものがある。

一方、レーダーの分野などで発展してきた適応型信号処理がある。適応型信号処理とは、複数の受信位置で受信された信号に応じて適応的に、それぞれの信号の振幅や位相を変化させる処理法である。例えば、適応型信号処理の一つである拘束付電力最小化規範（ＣＭＰ：Constrained Minimization of Power）がある。この方法は、複数の素子で信号を
受信した際に、ある方向に関する感度を固定した状態で信号電力を最小化するように処理する手法である。適応型信号処理では、受信した信号ごとにその処理パラメーターを適応的に変化させる。このような適応型信号処理は空間解像度、特に方位方向の解像度を向上させる効果がある。

非特許文献１には、このような適応型信号処理を超音波に組み合わせて解像度を向上させた結果が、非特許文献２には適応型信号処理を光音響に組み合わせて画像化した結果が記載されている。
非特許文献１、非特許文献２で記載されているように、ＣＭＰ法を超音波受信信号に適用する際には相関の高い干渉波の影響を抑制するため空間平均法を用いる。ここで空間平均法とは、受信信号から相関行列を求めた後に、部分行列を抽出しそれらを平均した部分相関行列を用いて適応型処理を実施する手法である。

ここで、超音波の受信信号に対して適応型信号処理を適用した場合の処理についてＣＭＰを例にして述べ、その後空間平均法を用いる必要性について説明する。
まず受信信号から相関マトリクスを算出するところまでを説明する。複数の素子によって受信された信号に対してヒルベルト変換を実施し受信信号を複素表現にする。ここでｋ番目の素子からの受信信号を処理して得られた信号のｓサンプル目をｘ_ｋ［ｓ］として、ｓサンプル目の入力ベクトルＸ［ｓ］を以下の式（１）のように定義する。なお、ここでＭは総変換素子数である。またＴは転置行列である。

この入力ベクトルＸ［ｓ］を用いて、式（２）のように相関マトリクスＲｘｘを算出する。

式中の右肩のＨは複素共役転置を表し、右肩の＊は複素共役を表す。Ｅ［・］は時間平均を算出する処理であり、サンプルの番号（ここではｓ）を変化させその平均を算出することを意味する。このように相関マトリクスを求める。

次に、以下の式（３）の条件におけるウェイトベクトルＷを求める。

これらの条件は、所望方向の感度（Ｗ^Ｈａ）を１に拘束した状態で、出力電力（Ｗ^ＨＲ_ｘｘＷ）を最小化することを意味する。なおａはステアリングベクトルであり、所望方向つまり観察方向を規定している。

このような条件から式（４）のように最適ウェイトＷｏｐｔを算出する。

この最適ウェイトを用いることで、所望方向の感度を１にした状態で、出力電力を最小化することが出来る。この最適ウェイトを使用した受信アレイは、所望方向つまり観察方向の感度が１でノイズ成分の到来方向に対して感度が低い指向性を有する受信パターンを形成する。

また、所望方向からの電力Ｐｏｕｔは、式（５）で表せる。

ここまでがＣＭＰ法の基本原理である。

一般的な超音波画像装置においては、１フレームの断層像を生成する際に複数回（典型的には１００回以上）の送信と受信とを、送受信方向もしくは位置を変化させながら実施する。このように超音波の送受信によって断層像もしくは３次元像を取得する場合、前述した適応型信号処理の観察方向は超音波の送信方向と一致させることが一般的である。

ところで、上記の原理はノイズ成分と所望波とが相関性を持たない場合は成立するが、
ノイズ成分と所望波とが相関性を有する場合は成立しない。具体的には所望波と相関性を有するノイズ成分が受信された場合、所望波の方向に感度１だが、ノイズ成分の方向にも逆位相で感度を有する指向性の受信パターンを形成してしまう。これは、出力される信号を最小化するためにノイズ成分を逆位相で所望波に加算することで、出力信号を０に近づけようとするためである。

ところで、超音波の送受信や光音響効果を利用した画像化を行なう場合、ノイズ成分は所望成分と高い相関性を有する可能性が高い。例えば超音波による画像化においては自分自身で送信した超音波の反射波を用いて画像化する。そのため、所望以外の方向から反射してくる送信波（つまりノイズ成分）は、所望波と高い相関性を有する。また、光音響効果を利用した画像化においても入射した光が散乱効果によって広範囲に広がり、その広範囲から発生する超音波は相関性の高いものである可能性が高い。

このような所望成分とノイズの相関性が高い場合にもＣＭＰ法を適用するための手法が空間平均法である。空間平均法では、先ほどの相関マトリクスから部分行列を複数抽出し、それらの平均で算出される空間平均相関行列を用いて最適ウェイトを出すのが空間平均法である。

空間平均相関行列Ｒ’ｘｘは、部分相関行列に関する以下の式（６）を前提として、式（７）で算出することが出来る。

なお、Ｎは抽出する部分行列の数、ＫはＭ−Ｎ＋１で求められる部分行列のサイズである。またＺｎは部分行列を平均化する際の重み係数であって、Ｚｎ＝１／Ｎの時は単純平均となるが、重み関数としてハミング窓やハニング窓、Dolph-Chebycheff窓などを使用することも可能である。Ｒ^ｎｘｘは相関マトリクスＲｘｘの中の部分行列を表しており、Ｒｘｘの対角成分上を移動し、Ｒｘｘの（ｎ、ｎ）成分をその１番目の対角成分とする位置にあるＫ×Ｋのサイズの行列である。Ｚｎはそれぞれの部分行列を加算する際の係数であり、Ｚｎの総和が１になるように調整される。

図１は空間平均相関行列を算出する場合の処理を模式的に表した図である。入力信号ベクトルＸ（ｘ１〜ｘ９）とその複素共役ベクトルＸ^Ｈ（ｘ^＊１〜ｘ^＊９）の乗算によって９×９の相関マトリクス００１を算出している。受信時間の経過に伴う複数個の相関マトリクスを平均し、相関の期待値を算出する処理を行う。次に点線で囲まれた５×５の部分行列００２を５個抽出し、それらの平均を求めることで、５×５の空間平均相関行列を得ることができる。

このようにして算出された空間平均相関行列を用いて、先ほどの最適ウェイトＷｏｐｔと所望方向からの電力Ｐｏｕｔは、それぞれ以下の式（８）、式（９）で算出できる。

この場合のステアリングベクトルａはＫ個の要素からなるベクトルとなる。

空間平均法においては、式（１０）のように、相関性干渉波を抑制する効果を示す相関抑圧ファクタξが知られている。

ここで、ｄは隣接する素子間の距離、λは受信信号の波長、θsは注目方向、θcは相関性干渉波の到来方向である。この式はＮ素子リニアアレーの指向性合成と同じである。
この相関抑圧ファクタξが小さければ相関性干渉波の影響を大きく抑圧することができる。

このようにＣＭＰ法では受信信号から相関マトリクス、さらには空間平均相関行列を求め、その逆行列を用いて複素ウェイトや複素ウェイトを用いた場合の電力を算出できる。
受信信号のうち何サンプル目を用いるかによって、変換素子の位置からの距離を定め、さらにステアリングベクトルによって注目する方向を規定できるため、上記に記載した処理によって被検体内の注目位置（距離と方向）を規定することが可能となる。この複素ウェイトや複素ウェイトを用いた場合の電力は、注目位置からの信号に対して感度を１にし、それ以外の位置から到達する信号を抑圧した場合のウェイトや電力である。つまり、ＣＭＰ法では注目位置からの信号を選択的に抽出することが可能で、その結果として空間分解能を向上することが出来る。
なお、逆行列を直接求めずに、空間平均相関行列に対するＱＲ分解と後退代入処理によっても算出可能である。

上記のような空間平均相関行列を用いて最適ウェイトを算出することで、所望波と相関性の高いノイズ成分が受信された場合であっても、そのノイズの相関性を抑制することができる。そのため、送受信に超音波を用いた場合や、光音響効果を利用した画像化の場合であっても、ＣＭＰ法による方位方向の空間分解能向上の効果を得ることが可能となる。

Proc. Acoustics, Speech Signal Process., pp. 489-492 (Mar. 2005) OPTICS LETTERS, Vol. 33, No. 12, pp1291-1293 (June 15, 2008)

しかしながら、より高い空間分解能を得るために適応型信号処理を用いる場合、その処理規模が課題となる。

適応型信号処理においては、入力信号数に応じたサイズを有する行列に対して、逆行列の算出もしくはＱＲ分解、固有値の算出などを実施する必要がある。このような処理の計算規模は行列サイズの３乗に比例して増大することが知られている。例えば、配列方向に９６素子の開口で受信する１次元探触子を用いた適応型信号処理の場合、相関マトリクスは９６×９６のサイズになる。さらに空間平均法を適用すると、典型的には約半分、例えば４８×４８のサイズの空間平均相関行列が得られる。適応型信号処理では、この空間平均相関行列の逆行列算出もしくはＱＲ分解を行う必要がある。実際の測定において、連続的に入力される超音波信号に対してこの４８×４８の行列の逆行列を求める演算をリアルタイムに行うことは、処理規模の増大を招き、現実的ではない。

本発明は上記の課題に鑑みてなされたものであり、超音波信号を受信して適応型信号処理を行う被検体情報取得装置及び被検体情報取得方法において、信号処理の規模を抑制しつつ、空間分解能の高い画像取得を可能にする技術を提供することを目的とする。

本発明は以下の構成を採用する。すなわち、被検体から放出された音響波を受信して電気信号に変換する複数の変換素子と、前記複数の変換素子から出力される複数の電気信号を用いて相関データを算出する相関算出部と、前記相関データから複数の部分行列を抽出し平均化して平均相関行列を算出する平均相関算出部と、前記平均相関行列を用いて適応型信号処理を行い、注目位置ごとの電力を算出して電力分布を生成する適応型信号処理部と、を有する被検体情報取得装置であって、前記相関算出部は、前記相関算出部に入力される入力信号のうち、少なくとも１つ以上離れた入力信号同士の相関を求め相関データを
算出し、前記相関算出部が算出した相関データには、相関行列の対角成分にある要素と、前記対角成分の要素から１列以上おきに離れた位置にある要素と、のみが含まれることを特徴とする被検体情報取得装置である。

本発明はまた、以下の構成を採用する。すなわち、被検体から放出された音響波を受信する複数の変換素子から出力される複数の電気信号を用いて相関データを算出する相関算出ステップと、前記相関データから複数の部分行列を抽出し平均化して平均相関行列を算出する平均相関算出ステップと、前記平均相関行列を用いて適応型信号処理を行い、注目位置ごとの電力を算出して電力分布を生成する適応型信号処理ステップと、を有する被検体情報取得方法であって、前記相関算出ステップでは、前記相関算出ステップに入力される入力信号のうち、少なくとも１つ以上離れた入力信号同士の相関を求め相関データを算出し、前記相関算出ステップで算出した相関データには、相関行列の対角成分にある要素と、前記対角成分の要素から１列以上おきに離れた位置にある要素と、のみが含まれることを特徴とする被検体情報取得方法である。

本発明によれば、超音波信号を受信して適応型信号処理を行う被検体情報取得装置及び被検体情報取得方法において、信号処理の規模を抑制しつつ、空間分解能の高い画像取得を可能にする技術を提供できる。

空間平均相関行列を算出する処理を模式的に表した図。 本発明における信号処理回路を模式的に示した図。 本発明における処理のフローを模式的に表した図。 本発明による相関データの算出法を説明する図。 平均相関行列を算出する処理を模式的に示した図。 逆行列演算に必要な処理規模の抑制比率を表した図。 第１の実施例にかかる超音波画像装置のシステム概略図。 第１の実施例にかかる相関行列を表した図。 第１の実施例にかかる平均相関行列を示した図。 第１の実施例による処理結果を示した図。 第２の実施例にかかる超音波画像装置のシステム概略図。 第２の実施例にかかる相関データの算出法を説明する図。 第２の実施例にかかる平均相関行列を示した図。 第２の実施例による処理結果を示した図。 第３の実施例にかかる超音波画像装置のシステム概略図。 第３の実施例にかかる相関行列を表した図。 第３の実施例にかかる平均相関行列を示した図。 空間平均法に用いる素子を模式的に表した図。

以下、図面を参照しつつ、本発明を実施するための形態を説明する。
本発明の超音波画像装置は、被検体に超音波を送信し、反射した超音波エコーを取得する装置を含む。さらに、被検体に光（電磁波）を照射することにより被検体内で発生した音響波を受信して、被検体情報を画像データとして取得する光音響効果を利用した装置を含む。したがって本発明の超音波画像装置は、被検体情報取得装置とも呼べる。被検体が生体である場合、被検体情報取得装置は生体情報取得装置とも呼べる。ここで音響波とは、典型的には超音波であり、音波、超音波、光音響波、光超音波と呼ばれる弾性波を含む。

前者の超音波エコーを利用した被検体情報取得装置の場合、被検体情報とは、被検体内部の組織の音響インピーダンスの違いを反映した情報である。後者の光音響効果を利用した被検体情報取得装置の場合、被検体情報とは、光照射によって生じた音響波の発生源分布や、被検体内の初期音圧分布、初期音圧分布から導かれる光エネルギー吸収密度分布、吸収係数分布、組織を構成する物質の濃度分布を示す。物質の濃度分布とは、例えば、酸素飽和度分布や酸化・還元ヘモグロビン濃度分布などである。本発明で生成され取得される電力分布は、こちらの被検体情報に対応する分布であり、この電力分布を画像データとして取得する。

本発明の信号処理部分の概要を図２から図６を用いて説明する。図２は信号処理回路を模式的に示した図である。図３は処理のフローを模式的に表した図であり、以下の説明におけるステップ番号はこの処理フローにおける番号を指す。

図２の信号処理回路は、ヒルベルト変換回路１０１、相関算出回路１０２、要素抽出回路１０３、要素平均回路１０４、逆行列演算回路１０５、電力算出回路１０６を含む。要素抽出回路１０３と要素平均回路１０４は平均回路１０を構成する。逆行列演算回路１０５と電力算出回路１０６は適応型処理回路１１を構成する。相関算出回路は本発明の相関算出部と平均相関算出部を含んでいる。適応型信号処理回路は本発明の適応型信号処理部に相当する。

図示しない複数の変換素子から出力された複数の電気信号をＡＤ変換しデジタルデータとした後、ヒルベルト変換回路１０１にてヒルベルト変換する（ステップＳ１）。
ヒルベルト変換によって複素表現に変換された複数のデジタル信号のうち、相関データを算出するために平均化する時間分だけのデータを切り出す（ステップＳ２）。
切り出されたデータを用いて相関算出回路１０２を用いて相関データを算出する（ステップＳ３）。

ここで、図４を用いて本発明による相関データの算出法を説明する。
ここでは例えば９素子分の複素表現されたデジタル信号が入力されたとする。図４の相関行列００１は、縦と横とに記述した信号（ｘ１〜ｘ９、ｘ^＊１〜ｘ^＊９）同士の相関を求めたものである。このように９素子分の信号を用いることで９×９の相関行列００１を
作成することが可能であるが、本発明の相関算出回路では図４のうち色を付けて示した位置の要素のみを対象として乗算を行う。この乗算を行う対象となる要素の位置は、相関行列００１の対角成分の位置と、対角成分の位置から１列以上おきに離れた位置と、である。ここで、対角要素は入力された信号の自己相関を意味する。また、対角成分の位置から１列以上おいて離れた位置のｘ１とｘ^＊３、ｘ２とｘ^＊４、の組み合わせのような要素は、相関算出回路へ入力された信号のうち（相関算出回路への入力信号のうち）の少なくとも１つ以上離れた入力信号同士の相関を意味する。

本発明においては、このような演算を、切り出されたデータ分繰り返し実施する。そして、最終的にデータ数分だけ平均化したものを相関データと呼称し、この計算結果を相関データとして出力する。この場合、相関データとして出力されるのは色を付けて示された要素、つまり３３要素分であり、入力信号全てを用いて求めた相関行列とは区別する。

平均回路１０は、要素抽出回路１０３と、要素平均回路１０４とを含む。要素抽出回路１０３は、算出された相関データを入力とし、平均相関行列に用いる要素を抽出する（ステップＳ４）。
要素平均回路１０４は、抽出された要素を平均化して平均相関行列を算出する（ステップＳ５）。これらの働きにより平均相関行列が出力される。

図５は平均相関行列を算出する処理の概念を説明した図である。
図４の部分行列４０１は５個形成される。図５においては、それらの５個の部分行列を５０１から５０５で示している。図５（ａ）〜（ｅ）はそれぞれ部分行列５０１〜５０５に対応する。この部分行列の中の色を付けて示した要素を用い、それぞれの部分行列を平均化することで平均相関行列を算出する。先ほど述べたように、各部分行列の中では、入力された信号のうち少なくとも１つ以上離れた信号同士の相関を用いていることが分かる。
このような処理を行った場合、最終的に得られる平均相関行列は、３×３のサイズを有することになる。

本発明では、このようにして算出された行列を平均相関行列と呼び、部分行列の内部の全ての要素を算出した結果を用いる空間平均相関行列とは区別する。

適応型処理回路１１は、逆行列演算回路１０５と、電力算出回路１０６とを含む。逆行列演算回路１０５は、平均相関行列Ｒ’ｘｘを入力とし、逆行列を演算する（ステップＳ６）。
電力算出回路１０６は、演算された逆行列を用いて電力を算出する（ステップＳ７）。この算出は、以下の式（１１）に従って行われる。これらの働きにより、適応型信号処理を用いて算出した電力Ｐｏｕｔが出力される。なお、ａはステアリングベクトルである。

先ほどの９素子分のデジタル信号が入力された場合で考えると、逆行列演算回路は３×３のサイズの行列の逆行列を求めることになる。例えば本発明を用いず、５×５の空間平均相関行列が入力された場合は、本発明を用いた場合と比較して、約４．６倍（＝（５／３）＾３）の処理規模が必要となる。

図６は横軸を入力されるデジタル信号の数、縦軸を本発明を用いた場合と用いない場合
での逆行列演算に必要な処理規模の抑制比率としてプロットしたグラフである。なお、このグラフにおいては本発明を用いない場合の空間平均相関行列のサイズが入力信号数の半分になるように部分行列サイズを設定している。また、部分行列を平均化する数が等しくなるよう、本発明による平均相関行列のサイズを設定している。

図６のグラフ中、プロット６０１は１つおいて離れた信号を用いた場合の処理規模の抑制比率を示している。プロット６０２は２つおいて離れた信号を用いた場合である。プロット６０３は３つおいて離れた信号を用いた場合である。プロット６０４は４つおいて離れた信号を用いた場合である。抑制比率とは、本発明を用いた場合に逆行列を求めるのに必要な処理規模が何分の１に変化するかを示したものである。

例えば３つおいて離れた信号を用いた場合の抑制比率を表すプロット６０３に注目する。入力が１６ＣＨの場合、本発明を用いない処理では８×８のサイズを有する部分行列を９個抽出し、それらを平均化することで８×８のサイズを有する空間平均相関行列を作成する。本発明による平均相関行列は３つおいて離れた信号を用いるため、２×２のサイズを有する部分行列を９個抽出し、最終的に２×２のサイズを有する平均相関行列を作成する。つまりこのような状況では本発明による処理規模の抑制比率は倍（６４＝（８／２）＾３）となる。

なお、ここでは平均相関行列を算出する際に用いる部分行列の数は９個とした。しかし本発明を用いない処理と部分行列の数を等しくするために９個に制限したものであり、実際には１２個まで抽出することも可能である。このように部分行列の数を増加させることでさらに相関性干渉波の影響を抑制する効果を得ることができる。

また、１７ＣＨの入力がある場合、９×９のサイズを有する空間平均相関行列（抽出される部分行列は９個）と３×３のサイズを有する平均相関行列（抽出される部分行列は９個）となり、処理規模の抑制比率は２７倍（＝（９／３）＾３）となる。

このように入力ＣＨ数に対する平均相関行列のサイズやいくつ離れた信号を使うかによって処理規模の抑制比率が上下することがあるが、いずれの場合でも処理規模を低減することが出来ている。さらに入力ＣＨ数が増加すれば抑制比率の上下の振れ幅が小さくなり、安定して大きな抑制比率を得ることが出来る。

このように本発明を適用し、入力された信号の少なくとも1つ以上おいて離れた信号同
士の相関を用いて適応型信号処理を行う場合、逆行列演算の処理規模を低減することが可能であることが分かる。このように本発明は入力されるデジタル信号数に関わらず処理規模低減の効果が得られる。

適応型処理回路によって算出された電力はメモリに格納される（ステップＳ８）。
さらに信号処理回路は、設定した全ての注目位置の処理が終了したかどうか判断する（ステップＳ９）。
設定した全ての注目位置の処理が終了した場合は（Ｓ９＝Ｙ）、処理完了として、次の受信信号の入力を待つ。全ての注目位置の処理が終了していない場合は（Ｓ９＝Ｎ）、次のデータを切り出して再度同じ処理を繰り返す。これらの処理によって得られた電力を注目位置ごとにならべて電力分布として生成し表示処理系に出力する。表示処理系でｌｏｇ圧縮や各種画像フィルタなどによる画像処理（エッジ強調、スムージングなど）を行い、画像データを画像表示装置に表示する。

なお、ここでは相関行列の中で対角要素を挟んで上下の要素を算出したが、相関行列はエルミート行列であるため、対角要素と上もしくは下三角行列内の要素のいずれか一方を
算出すれば、処理を行うことが可能である。
また、ここでは逆行列を求めたが、平均相関行列に対してＱＲ分解を行い、その後で後退代入処理を実施する場合でも同様の効果と結果とを得ることができる。

以上のように、本発明によれば、適応型信号処理の処理規模を低減し、空間分解能が高い画像の取得が可能な装置を提供することができる。
ここではＣＭＰ法を例にとって説明を行ったが、本発明を用いれば処理規模の大きい逆行列演算や固有値展開に入力する行列のサイズを縮小することが出来る。従って、逆行列演算を用いるＣＭＰ法だけでなく、固有値展開を必要とするその他の適応型信号処理（例えばＭＵＳＩＣ法やＥＳＰＲＩＴ法）においても同様の効果を得ることが出来る。

ここで本発明による相関抑圧ファクタξについて注目する。相関抑圧ファクタが小さければ小さいほど相関性干渉波の影響を抑制できる。先ほど述べたように相関抑圧ファクタはＮ素子リニアアレーの指向性合成と同じである。このＮ素子リニアアレーは、複数の部分行列を抽出する際の抽出位置の移動によって仮想的に形成される。

図１８は９素子の変換素子（ｅ１からｅ９まで）を模式的に表した図である。それぞれの素子で受信された信号がｘ１からｘ９までに対応する。図５で示した部分行列５０１は図１８の変換素子ｅ１からｅ５で示される変換素子群１８０１で受信された信号から算出されており、部分行列５０２は変換素子群１８０２に対応する。ところで、図５で示された部分行列から算出される平均相関行列（３×３のサイズを有する）の１行１列の要素は、ｘ１とｘ^＊１、ｘ２とｘ^＊２、ｘ３とｘ^＊３、ｘ４とｘ^＊４、ｘ５とｘ^＊５との相関を平均化することで算出される。これらの平均化される要素群は相関行列００１において対角方向に連続する要素である。相関行列において対角方向に連続することは、図１８において変換素子群１８０１から変換素子群１８０５まで移動したことに対応し、仮想的に形成されるＮ素子のリニアアレーは範囲１８０５で示した開口を有することを意味する。

本発明では入力された信号の少なくとも1つ以上おいて離れた信号同士の相関を用いる
ことで処理規模を低減しているが、部分行列の抽出は相関行列００１内の連続した位置で実施している。そのため本発明による平均相関行列の相関抑圧ファクタは、部分行列内部の要素を全て用いて算出を行う空間平均相関行列と変わりなく、相関性干渉波による影響を抑制することができる。

以下、図面を参照して、本発明の好適な実施の形態を例示する。

＜実施例１＞
本実施例では、超音波の送受信を行い、受信した信号に整相処理を実施した後、適応型信号処理を実施する装置について述べる。

図７は本実施例にかかる超音波画像装置のシステム概略図である。
まず、超音波送信動作について説明する。
システム制御部７０１から送信回路７０２に送信方向に応じた情報が入力される。送信回路７０２では、探触子７０３の複数の変換素子７０４の配列に応じた遅延時間を算出し、電圧波形（送信信号）を出力する。この電圧波形は複数の変換素子７０４で超音波に変換され、被検体内に超音波が送信される。

次に受信動作について説明する。
被検体内の音響インピーダンス分布に応じて反射された超音波は変換素子７０４で電気信号（受信信号）に変換された後、受信回路７０５に入力される。受信回路７０５はシステム制御部７０１から指定されたゲインにより電気信号を増幅する。受信回路７０５はま
た、電気信号をＡＤ変換回路によってデジタルデータに変換する。

整相処理回路７０６は、入力されたデジタルデータとシステム制御系７０１から入力された注目位置情報を用いて、注目位置からの受信信号の位相が揃うように遅延処理、いわゆる整相処理を実施する。超音波を送信した場合、その送信方向に沿って注目位置を移動させてゆく。整相処理回路は本発明の整相処理部に相当する。
このように整相処理した信号を用いることで、一般的な超音波装置で用いられる比帯域で７０％以上の広帯域な受信信号に対しても安定して適応型信号処理を用いることが可能であり、より空間分解能を向上させることができる。

整相処理された複数のデジタルデータを、ヒルベルト変換回路１０１にてヒルベルト変換する。相関ヒルベルト変換によって複素表現に変換された複数のデジタル信号のうち、相関データを算出するために平均化する時間分だけのデータを切り出す。

相関算出回路１０２では、切り出されたデータを用いて相関データを算出する。
ここで３２素子分の信号が入力された場合を想定し、相関算出回路で２つおいて離れた入力信号同士の相関データを算出する場合の処理について図８を用いて述べる。

図８の相関行列８０１は縦と横とに記述した信号（ｘ１〜ｘ３２、ｘ^＊１〜ｘ^＊３２）同士の相関を表したものである。このように３２素子分の信号を用いることで３２×３２の相関行列８０１を作成することが可能であるが、本実施例の相関算出回路では図中、黒色で示した位置の要素のみを対象として演算処理を行う。この演算処理を行う対象となる要素の位置は、相関行列８０１の対角成分の位置と、対角成分の位置から２列おきに離れた位置と、である。演算処理内容は入力されたデータ同士の乗算と平均化とである。ここで対角要素は入力された信号の自己相関を意味する。また対角成分の位置から２列おいて離れた位置のｘ１とｘ^＊４、ｘ２とｘ^＊５、の組み合わせのような要素は、入力された信号の２つおいて離れた信号同士の相関を意味する。演算処理を行う要素の位置では乗算を切り出されたデータ分繰り返し実施し、最終的にデータ数分だけ平均化し相関データとして出力する。本実施例では相関データとして出力されるのは黒色で示された要素、つまり２６２要素分である。なお相関行列はエルミート行列であるため、対角要素と上もしくは下三角行列の要素のみの１４７要素を出力しても実際には構わない。

平均回路１０は、算出された相関データを入力とし、平均相関行列に用いる要素を抽出する要素抽出回路１０３と、それらの要素の平均化を行って平均相関行列を算出する要素平均回路１０４とによって、平均相関行列を出力する。

図９は本実施例における、平均相関行列の概念を説明する図である。相関行列８０１の中で抽出される部分行列のサイズは１６×１６であるが、実際に平均相関行列を算出する際には、部分行列の中でも図９内の黒丸で示した位置の要素を用いて平均相関行列を算出する。つまりそれぞれの部分行列の中では、入力された信号のうち２つおいて離れた信号の相関を用いている。最終的に平均回路１０から出力される平均相関行列のサイズは６×６となる。
これは本発明を適用せずにそのまま空間平均法を用いて算出した空間平均相関行列のサイズが１６×１６になることと比べると、逆行列演算に必要な処理規模は約２０分の１（≒（６／１６）＾３）に抑制されている。なお、ここでは説明のために３２素子分の入力があるとして述べたが、入力信号数に関わらず本発明の効果は得られる。

次に適応型処理回路１１は、平均相関行列を入力とし、逆行列を算出する逆行列演算回路１０５と、算出された逆行列を用いて電力を算出する電力算出回路１０６とで、適応型信号処理を実施し、電力を出力する。なお、本実施例では、先に整相処理を行っているた
め、すべてが１のベクトルをステアリングベクトルとして用いる。
このような処理を送信方向内で注目位置を移動させながら継続して実施し、さらに送信方向を変化させて同様の処理を繰り返すことで被検体内の情報を注目位置ごとの電力を示す電力分布として生成し取得する。

表示処理系７０７では、被検体内の注目位置ごとの電力を示す電力分布を入力として、ｌｏｇ圧縮や各種画像フィルタなどによる処理（エッジ強調、スムージングなど）を行う。そして、表示処理系７０７は、システム制御部７０１から指示される表示手法に対応した処理をさらに加え、画像データを画像表示装置７０８に出力し画像を表示させる。

図１０はワイヤファントムに対して本実施例によってセクタスキャンを行い、受信信号を処理した結果を示したものである。図１０（ａ）は適応型信号処理を用いず、いわゆる整相加算を行った場合の結果である。図１０（ｂ）は本実施例で示した処理方法で、１つおいて離れた信号同士の相関データを用いた適応型信号処理を実施した結果である。図１０（ｃ）は２つおいて離れた信号同士の相関データを用いた適応型信号処理を実施した結果である。１つおいて離れた信号同士、もしくは２つおいて離れた信号同士の相関データを用いて適応型信号処理を実施しているため、その逆行列演算に必要な処理規模が低減されている。また、図１０（ａ）と比較して、図１０（ｂ）、図１０（ｃ）の画像ではセクタスキャンの方位方向（中心角方向）に関する解像度が向上していることが分かる。

このように本実施例では、適応型信号処理の規模を低減しながら、空間分解能が高い装置を実現することができる。
本実施例では超音波の送信に対する反射信号に対して本発明を適用したが、光音響効果を用いた光照射によって発生する超音波（光音響波）に対しても同様の処理が可能であり、同様の効果が得られる。すなわち、装置構成として光源を設け、光源から照射された電磁波（光）を吸収した被検体から放出された光音響波に対して、本発明の処理を行うことができる。
本実施例では整相処理した信号に対してヒルベルト変換を実施したが、ヒルベルト変換した信号に対して整相処理しても、本発明の効果を得ることができる。

＜実施例２＞
本実施例では、入力信号間での移動平均によって求めた移動平均信号を用いる超音波画像装置について述べる。特に、上記実施例と違う部分に注目して説明を行う。
図１１は本実施例にかかる超音波画像装置のシステム概略図である。移動平均回路７０９が含まれていることが本図より分かる。移動平均回路は本発明の移動平均処理部に相当する。

本実施例においても、超音波の送信に関しては上記実施例と同様に行われる。続いて本実施例の受信動作について説明する。被検体内の音響インピーダンス分布に応じて反射された超音波は変換素子７０４で電気信号に変換された後、受信回路７０５に入力される。受信回路７０５ではシステム制御部７０１から指定されたゲインにより電気信号を増幅するとともにＡＤ変換回路によってデジタルデータに変換する。

整相処理回路７０６は、入力されたデジタルデータとシステム制御系７０１から入力された注目位置情報を用いて、注目位置からの受信信号の位相が揃うように遅延処理、いわゆる整相処理を実施する。超音波を送信した場合、その送信方向に沿って注目位置を移動させてゆく。

整相処理された複数のデジタルデータを移動平均回路７０９に入力する。移動平均回路７０９ではシステム制御部７０１から指示される開口サイズを用いて入力信号間の移動平
均を求める。例えば移動平均の開口サイズが２であり、入力信号を次のように表すものとする。
ｘ_１、ｘ_２、ｘ_３、・・・、ｘ_Ｎ
すると移動平均信号ｙ_１、ｙ_２、・・・、ｙ_Ｎ−１は、以下のように算出される。
ｙ_１＝１／２×（ｘ_１＋ｘ_２）、ｙ_２＝１／２×（ｘ_２＋ｘ_３）、・・・、ｙ_Ｎ−１＝１／２×（ｘ_Ｎ−１＋ｘ_Ｎ）

一般的には、移動平均の開口サイズをＡの場合、Ｎｃｈ分の入力信号をｘ_ｋ（ｋ＝１、２、・・・、Ｎ）、移動平均信号をｙ_ｋ（ｋ＝１、２、・・・、Ｎ−Ａ＋１）として、式（１２）で表すことが可能である。なお、開口サイズをＡとすると、平均を求める関係上、Ａは２以上の整数となることは言うまでもない。

移動平均信号Ｙ（ｙ_１、ｙ_２、・・・、ｙ_{Ｎ−Ａ＋１}）を、ヒルベルト変換回路１０１にてヒルベルト変換する。ヒルベルト変換によって複素表現に変換された複数のデジタル信号のうち、相関データを算出するために平均化する時間分だけのデータを切り出す。

切り出されたデータを入力された相関算出回路１０２は、１つ以上おいて離れた信号同士の相関を算出し、相関データとして出力する。
このような移動平均された信号を相関算出回路の入力信号として用いることで、ＳＮ比が高い状態の入力信号を用いて相関データを算出することができるため、さらにＳＮ比の高い画像を得ることができる。

ここで図１２を用いて、９素子分の受信信号を使用し、かつ、移動平均の開口サイズを２としたときに、１つおいて離れた信号同士の相関を算出する場合の処理について述べる。９素子分の受信信号を入力された移動平均回路は移動平均の開口サイズ２で移動平均処理を行い、８種類の移動平均信号Ｙ（ｙ_１、ｙ_２、・・・、ｙ_８）を出力する。この移動平均信号Ｙを用いることで８×８の相関行列１２０１を作成することが可能である。ここで、本実施例の相関算出回路は図中、色を付けて示した位置の要素の乗算を行い相関データとして出力する。

平均回路１０は、算出された相関データを入力とし、平均相関行列に用いる要素を抽出する要素抽出回路１０３と、それらの要素の平均化を行い平均相関行列を算出する要素平均回路１０４とによって、平均相関行列を出力する。

図１３は本実施例における平均相関行列の概念を説明する図である。図１３（ａ）〜（ｄ）はそれぞれ部分行列１３０１〜１３０４に対応する。相関行列１２０１の中で抽出される部分行列のサイズは５×５である。そして、実際に平均相関行列を算出する際にはそれぞれの部分行列１３０１から１３０４において色を付けて示した位置の要素を用いて平均相関行列を算出する。つまり、それぞれの部分行列の中では、入力された信号のうち、１つおいて離れた信号同士の相関を用いている。この場合、平均回路１０から出力される平均相関行列のサイズは３×３となる。

一方、本発明を適用せずにそのまま空間平均法を用いて算出した空間平均相関行列のサイズは５×５になる。従って本発明を適用した場合、逆行列演算に必要な処理規模は約４
．６分の１（≒（３／５）＾３）に抑制されている。なお、ここでは説明のために９素子分の入力があるとして述べたが、入力信号数に関わらず本発明の効果は得られる。

ここで部分行列１３０１に注目すると、相関を求めるデータが、（ｘ_１＋ｘ_２）、（ｘ_３＋ｘ_４）、（ｘ_５＋ｘ_６）と、お互いに連続した素子からの入力になる。移動平均の開口サイズをＡとすると、相関算出回路では（Ａ−１）個おいて離れた信号同士の相関データを算出することで、各部分行列の中で計算される相関データがお互いに連続した素子での入力になる。このように連続した素子からの入力を用いることで、サイドローブやグレーティングローブの発生を抑制することができるため、さらにＳＮ比の高い画像を得ることが可能である。

なお移動平均の開口サイズと相関算出回路で相関データを算出する際の離れる個数との関係が上記以外の場合でも本発明の処理規模を低減し、空間分解能が向上する効果は得られる。
この後の適応型処理回路１１以降の処理は先ほどの実施例と同様であるため説明を省略する。

図１４は本実施例によってセクタスキャンを行い、受信信号を処理した結果を示したものである。図１４（ａ）は適応型信号処理を用いず、いわゆる整相加算を行った場合の結果である。図１４（ｂ）は本実施例で示した処理方法で、移動平均の開口サイズが２で１つおいて離れた信号同士の相関データを用いた適応型信号処理を実施した結果である。図１４（ｃ）は移動平均の開口サイズが３で２つおいて離れた信号同士の相関データを用いた適応型信号処理を実施した結果である。

図１４（ａ）の処理と比較して、図１４（ｂ）、（ｃ）の処理では、１つおいて離れた信号同士、もしくは２つおいて離れた信号同士の相関データを用いて適応型信号処理を実施しているため、逆行列演算に必要な処理規模が低減されている。また、図１４（ｂ）、図１４（ｃ）の画像ではセクタスキャンの方位方向に関する解像度が向上していることが分かる。さらに上記の実施例と比較して画像のＳＮ比が向上していることが分かる。

このように本実施例では、移動平均処理を行うことでより信号のＳＮ比の高い状態で適応型信号処理を実施することができる。その結果、処理規模を抑制し、空間分解能を向上させるだけでなく、さらに画像のＳＮ比が高い画像が得られる超音波画像装置を実現できる。

本実施例では超音波の送信に対する反射信号に対して本発明を適用したが、光音響効果を用いた光照射によって発生する超音波（光音響波）に対しても同様の処理が可能であり、同様の効果が得られる。
本実施例では、整相処理した信号を移動平均処理し、さらにヒルベルト変換を実施したが、移動平均処理とヒルベルト変換とは交換可能であり、処理の順を入れ替えても同様の効果が得られる。

＜実施例３＞
本実施例では、整相信号を加算し出力する信号加算回路を有する超音波画像装置について述べる。特に、上記実施例と違う部分に注目して説明を行う。
図１５は本実施例にかかる超音波画像装置のシステム概略図である。実施例２と比べると移動平均回路７０９の代わりに信号加算回路１５０１が含まれていることが分かる。信号加算回路は本発明の信号加算部に相当する。

本実施例においても、超音波の送信に関しては上記実施例と同様に行われる。
続いて本実施例の受信動作について説明する。被検体内の音響インピーダンス分布に応じて反射された超音波は変換素子７０４で電気信号に変換された後、受信回路７０５に入力される。受信回路７０５ではシステム制御部７０１から指定されたゲインにより電気信号を増幅するとともにＡＤ変換回路によってデジタルデータに変換する。

整相処理回路７０６は、入力されたデジタルデータとシステム制御系７０１から入力された注目位置情報を用いて、注目位置からの受信信号の位相が揃うように遅延処理、いわゆる整相処理を実施する。超音波を送信した場合、その送信方向に沿って注目位置を移動させてゆく。

整相処理された複数のデジタルデータを信号加算回路１５０１に入力する。信号加算回路１５０１では、入力信号の加算処理を行い複数の加算処理された信号を出力する。例えば、加算数が２であり、入力信号を次のように表すものとする。
ｘ_１、ｘ_２、ｘ_３、・・・、ｘ_Ｎ（ただし、Ｎは２の倍数）
すると加算処理された信号ｙ_１、ｙ_２、・・・、ｙ_Ｎ／２は、以下のように算出される。
ｙ_１＝ｘ_１＋ｘ_２、ｙ_２＝ｘ_３＋ｘ_４、・・・、ｙ_Ｎ／２＝ｘ_Ｎ−１＋ｘ_Ｎ

一般的には、信号の平均数をＢの場合、Ｎｃｈ分の入力信号をｘ_ｋ（ｋ＝１、２、・・・、Ｎ）、移動平均信号をｙ_ｋ（ｋ＝１、２、・・・、ｆｌｏｏｒ［Ｎ／Ｂ］）として、式（１３）で表すことが可能である。

ただし、ｆｌｏｏｒ［・］は床関数を表し、整数部分のみを抽出する。
このように信号加算回路１５０１は、加算処理を行うため、入力された信号よりも出力する信号の数が少ない。

加算処理された信号Ｙ（ｙ_１、ｙ_２、・・・、ｙ_{［Ｎ／Ｂ］}）を、ヒルベルト変換回路１０１にてヒルベルト変換する。ヒルベルト変換によって複素表現に変換された複数のデジタル信号のうち、相関データを算出するために平均化する時間分だけのデータを切り出す。
切り出されたデータを入力された相関算出回路１０２は、１つ以上おいて離れた信号同士の相関を算出し、相関データとして出力する。
このような加算処理を行うことで、相関データの算出数やその後の逆行列演算を行う行列サイズをさらに小さくすることが可能となり、処理規模をさらに抑制することができる。

ここで図１６を用いて、９６素子分の受信信号を使用し、加算処理の加算数が３である場合に、４つおいて離れた信号同士の相関を算出する場合の処理について述べる。９６素子分の受信信号を入力された加算処理回路は加算数３で加算処理を行い、３２種類の加算処理された信号Ｙ（ｙ_１、ｙ_２、・・・、ｙ_３２）を出力する。

この加算処理された信号Ｙを相関算出回路の入力信号として用いることで３２×３２の相関行列１６０１を作成することが可能である。本実施例の相関算出回路は、図１６中、黒丸で示した位置の要素の乗算を行い相関データとして出力する。この乗算を行う要素の位置は相関行列１６０１の対角成分の位置と対角成分の位置から４列おいて離れた位置で
ある。これらは入力された信号の４つおいて離れた信号同士の相関を意味する。このような演算を切り出されたデータ分繰り返し実施する。

平均回路１０は、算出された相関データを入力とし、平均相関行列に用いる要素を抽出する要素抽出回路１０３と、それらの要素の平均化を行い平均相関行列を算出する要素平均回路１０４とによって、平均相関行列を出力する。

図１７は本実施例における、平均相関行列の概念を説明する図である。相関行列１６０１の中で抽出される部分行列のサイズは１６×１６であるが、実際に平均相関行列を算出する際には、部分行列の中でも図１７内の黒丸で示した位置の要素を用いて平均相関行列を算出する。つまりそれぞれの部分行列の中では入力された信号の４つおいて離れた信号同士の相関を用いている。つまり、平均回路１０から出力される平均相関行列のサイズは４×４となる。
これは本発明を適用せずにそのまま空間平均法を用いて算出した空間平均相関行列のサイズが４８×４８になることと比べると、逆行列演算に必要な処理規模は約１７００分の１（≒（４／４８）＾３）に抑制されている。

この後の適応型処理回路１１以降の処理は先ほどの実施例と同様であるため説明を省略する。
このように本実施例では、加算処理を行うことで、処理規模をさらに抑制し、空間分解能が向上した画像が得られる超音波画像装置を実現できる。

本実施例では超音波の送信に対する反射信号に対して本発明を適用したが、光音響効果を用いた光照射によって発生する超音波（光音響波）に対しても同様の処理が可能であり、同様の効果が得られる。
また、実施例２で述べた移動平均回路を信号加算回路１５０１とヒルベルト変換回路１０１との間に設置することで、さらにＳＮ比が高い画像を提供できる超音波画像装置を実現できる。

００１：相関行列、００２：部分行列、１０：平均回路、１１：適応型処理回路、１０１：ヒルベルト変換回路、１０２：相関算出回路、１０３：要素抽出回路、１０４：要素平均回路、１０５：逆行列演算回路、１０６：電力算出回路、７０３：探触子、７０４：変換素子、７０５：受信回路

Claims (20)

1. 被検体から放出された音響波を受信して電気信号に変換する複数の変換素子と、
   前記複数の変換素子から出力される複数の電気信号を用いて相関データを算出する相関算出部と、
   前記相関データから複数の部分行列を抽出し平均化して平均相関行列を算出する平均相関算出部と、
   前記平均相関行列を用いて適応型信号処理を行い、注目位置ごとの電力を算出して電力分布を生成する適応型信号処理部と、
   を有する被検体情報取得装置であって、
   前記相関算出部は、前記相関算出部に入力される入力信号のうち、少なくとも１つ以上離れた入力信号同士の相関を求め相関データを算出し、
   前記相関算出部が算出した相関データには、相関行列の対角成分にある要素と、前記対角成分の要素から１列以上おきに離れた位置にある要素と、のみが含まれる
   ことを特徴とする被検体情報取得装置。
2. 前記適応型信号処理部は、前記平均相関行列の逆行列を求めるか、または、前記平均相関行列に対してＱＲ分解および後退代入処理を行うことにより前記電力を求める
   ことを特徴とする請求項１に記載の被検体情報取得装置。
3. 前記平均相関算出部は、前記相関データの要素のうち、前記複数の部分行列に含まれる要素のみの平均化を行う
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の被検体情報取得装置。
4. 前記複数の電気信号に対して前記被検体内部の注目位置に応じた整相処理を行う整相処理部をさらに有し、
   前記相関算出部は、前記整相処理部から出力された電気信号を入力信号として前記相関行列を算出する
   ことを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１項に記載の被検体情報取得装置。
5. 前記複数の電気信号に対して移動平均処理を行って移動平均信号を算出する移動平均処
   理部をさらに有し、
   前記相関算出部は、前記移動平均信号を入力信号として前記相関行列を算出する
   ことを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１項に記載の被検体情報取得装置。
6. 前記整相処理部から出力された電気信号に対して移動平均処理を行って移動平均信号を算出する移動平均処理部をさらに有し、
   前記相関算出部は、前記移動平均信号を入力信号として前記相関行列を算出する
   ことを特徴とする請求項４に記載の被検体情報取得装置。
7. 前記移動平均処理部が移動平均処理を行う際の開口サイズをＡ（Ａは２以上の整数）とすると、前記相関算出部は、（Ａ−１）個おいて離れた入力信号同士の相関を求める
   ことを特徴とする請求項５または６に記載の被検体情報取得装置。
8. 前記複数の電気信号に対して加算処理を行う信号加算部をさらに有し、
   前記相関算出部は、前記信号加算部から出力された電気信号を入力信号として前記相関行列を算出する
   ことを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１項に記載の被検体情報取得装置。
9. 前記整相処理部から出力された電気信号に対して加算処理を行う信号加算部をさらに有し、
   前記相関算出部は、前記信号加算部から出力された電気信号を入力信号として前記相関行列を算出する
   ことを特徴とする請求項４に記載の被検体情報取得装置。
10. 前記被検体から放出された音響波とは、前記変換素子から出力された音響波が前記被検体内部で反射したものである
    ことを特徴とする請求項１ないし９のいずれか１項に記載の被検体情報取得装置。
11. 前記被検体に電磁波を照射する光源をさらに有し、
    前記被検体から放出された音響波とは、前記電磁波を照射された被検体が放出する光音響波である
    ことを特徴とする請求項１ないし９のいずれか１項に記載の被検体情報取得装置。
12. 被検体から放出された音響波を受信する複数の変換素子から出力される複数の電気信号を用いて相関データを算出する相関算出ステップと、
    前記相関データから複数の部分行列を抽出し平均化して平均相関行列を算出する平均相関算出ステップと、
    前記平均相関行列を用いて適応型信号処理を行い、注目位置ごとの電力を算出して電力分布を生成する適応型信号処理ステップと、
    を有する被検体情報取得方法であって、
    前記相関算出ステップでは、前記相関算出ステップに入力される入力信号のうち、少なくとも１つ以上離れた入力信号同士の相関を求め相関データを算出し、
    前記相関算出ステップで算出した相関データには、相関行列の対角成分にある要素と、前記対角成分の要素から１列以上おきに離れた位置にある要素と、のみが含まれる
    ことを特徴とする被検体情報取得方法。
13. 前記適応型信号処理ステップでは、前記平均相関行列の逆行列を求めるか、または、前記平均相関行列に対してＱＲ分解および後退代入処理を行うことにより前記電力を求めることを特徴とする請求項１２に記載の被検体情報取得方法。
14. 前記平均相関算出ステップでは、前記相関データの要素のうち、前記複数の部分行列に含まれる要素のみの平均化を行う
    ことを特徴とする請求項１２または１３に記載の被検体情報取得方法。
15. 前記複数の電気信号に対して前記被検体内部の注目位置に応じた整相処理を行う整相処理ステップをさらに有し、
    前記相関算出ステップでは、前記整相処理ステップにて出力された電気信号を入力信号として前記相関行列を算出する
    ことを特徴とする請求項１２ないし１４のいずれか１項に記載の被検体情報取得方法。
16. 前記複数の電気信号に対して移動平均処理を行って移動平均信号を算出する移動平均処理ステップをさらに有し、
    前記相関算出ステップでは、前記移動平均信号を入力信号として前記相関行列を算出する
    ことを特徴とする請求項１２ないし１４のいずれか１項に記載の被検体情報取得方法。
17. 前記整相処理ステップで出力された電気信号に対して移動平均処理を行って移動平均信号を算出する移動平均処理ステップをさらに有し、
    前記相関算出ステップでは、前記移動平均信号を入力信号として前記相関行列を算出する
    ことを特徴とする請求項１５に記載の被検体情報取得方法。
18. 前記移動平均処理ステップで移動平均処理を行う際の開口サイズをＡ（Ａは２以上の整数）とすると、前記相関算出ステップでは、（Ａ−１）個おいて離れた入力信号同士の相関を求める
    ことを特徴とする請求項１６または１７に記載の被検体情報取得方法。
19. 前記複数の電気信号に対して加算処理を行う信号加算ステップをさらに有し、
    前記相関算出ステップでは、前記信号加算ステップで出力された電気信号を入力信号として前記相関行列を算出する
    ことを特徴とする請求項１２ないし１４のいずれか１項に記載の被検体情報取得方法。
20. 前記整相処理ステップで出力された電気信号に対して加算処理を行う信号加算ステップをさらに有し、
    前記相関算出ステップでは、前記信号加算ステップで出力された電気信号を入力信号として前記相関行列を算出する
    ことを特徴とする請求項１５に記載の被検体情報取得方法。

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