JP5974210B2 - 超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラム - Google Patents

Description

本発明は、超音波を用いて観測対象の組織を観測する超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラムに関する。

観測対象である生体組織または材料の特性を観測するために、超音波を適用することがある。具体的には、観測対象に超音波を送信し、その観測対象によって反射された超音波エコーに対して所定の信号処理を施すことにより、観測対象の特性に関する情報を取得する。

超音波の強度は、観測対象を伝播する際に減衰する。従来、この減衰を利用して観測対象の材料の特性を決定する技術が知られている（例えば、特許文献１を参照）。この技術では、超音波エコーに対応する電気信号を周波数ドメインの振幅スペクトルに変換し、この振幅スペクトルを所定の基準振幅スペクトルと比較することによって減衰量を算出し、この減衰量を材料の特性に依存した減衰モデルとフィッティングさせることによって材料の特性を決定している。

特表２００８−５４５１２３号公報

上述した特許文献１に記載の技術において、基準振幅スペクトルは、観測対象と同じ形状を有し、観測対象と対等の超音波速度を有する一方、超音波の減衰が実質的に生じない材料からなる基準対象（基準片）を用いて設定される。このようにして設定される基準振幅スペクトルを用いた観測対象の特性の決定方法は、規則的な構造を有する材料の場合には有効であるものの、構造自体が不規則な生体組織の場合に適用することは難しい。

また、上記特許文献１に記載の技術において、材料の特性を決定する際には、散乱や吸収などの減衰の原因に応じて異なる複数の減衰モデルを用いることにより、多くの計算を行う必要がある。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、観測対象に適合した超音波の減衰特性を簡易な計算によって求めることができるとともに、その減衰特性を利用した観測を行うことができる超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る超音波観測装置は、観測対象に対して送信した超音波が前記観測対象によって反射された超音波エコーを電気信号に変換したエコー信号に基づいて生成される信号の周波数を解析することによって複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析部と、前記複数の周波数スペクトルの特徴量をそれぞれ算出し、前記超音波が前記観測対象を伝播する際の互いに異なる減衰特性を与える複数の減衰率候補値の各々において、各周波数スペクトルの特徴量に対して前記超音波の減衰の影響を排除する減衰補正を行うことによって前記各周波数スペクトルの補正特徴量を算出し、該補正特徴量を用いて前記複数の減衰率候補値の中から前記観測対象に最適な減衰率を設定する特徴量算出部と、前記最適な減衰率に基づく前記補正特徴量を視覚情報と関連づけて前記エコー信号から生成された超音波画像とともに表示する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成部と、を備えたことを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量算出部は、前記各周波数スペクトルをｎ次式（ｎは正の整数）で近似する処理を行うことによって前記特徴量を算出し、前記減衰率候補値ごとに前記補正特徴量の統計的なばらつきを算出し、該統計的なばらつきが最小である減衰率候補値を前記最適な減衰率として設定することを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量算出部は、前記周波数スペクトルにおける所定の周波数帯域を一次式で近似し、前記一次式の切片および傾き、ならびに前記周波数帯域の中間周波数における前記一次式の値であるミッドバンドフィットのうち、前記傾きおよび前記ミッドバンドフィットのいずれか一方を含む一つまたは複数を前記特徴量として算出し、前記傾きおよび前記ミッドバンドフィットのいずれか一方に基づいて前記最適な減衰率を設定することを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量算出部は、前記傾きを前記特徴量として算出する場合は前記傾きに基づいて前記最適な減衰率を設定し、前記ミッドバンドフィットを前記特徴量として算出する場合は前記ミッドバンドフィットに基づいて前記最適な減衰率を設定することを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量算出部は、前記統計的なばらつきを前記減衰率候補値の関数として求め、前記関数において前記統計的なばらつきが最小となる減衰率候補値を前記最適な減衰率として設定することを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量算出部は、前記超音波画像の全てのフレームで前記最適な減衰率を設定することを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量算出部は、前記超音波画像の１より大きい所定数のフレームごとに前記最適な減衰率を設定し、前記最適な減衰率を設定しないフレームでは、該フレーム以前で最後に設定された前記最適な減衰率を用いて前記各周波数スペクトルの特徴量を算出することを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量算出部は、前記超音波画像の全てのフレームで前記最適な減衰率に相当する最適減衰率相当値を算出し、１より大きい所定数のフレームで算出した前記最適減衰率相当値をもとに前記最適な減衰率を設定することを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量画像データは、前記最適な減衰率に関する情報を含むことを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量画像データに対応する特徴量画像を表示する表示部をさらに備えたことを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記周波数解析部が前記周波数スペクトルを算出する対象領域の設定入力を受け付ける入力部をさらに備え、前記周波数解析部は、前記対象領域で反射された前記超音波エコーをもとに前記周波数スペクトルを算出することを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量算出部は、前記特徴量画像データ生成部が用いるデータのダイナミックレンジよりも広いダイナミックレンジのデータを用いて前記最適な減衰率の設定を行うことを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置の作動方法は、周波数解析部が、観測対象に対して送信した超音波が前記観測対象によって反射された超音波エコーを電気信号に変換したエコー信号に基づいて生成される信号の周波数を解析することによって複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析ステップと、特徴量算出部が、前記複数の周波数スペクトルの特徴量をそれぞれ算出し、前記超音波が前記観測対象を伝播する際の互いに異なる減衰特性を与える複数の減衰率候補値の各々において、各周波数スペクトルの特徴量に対して前記超音波の減衰の影響を排除する減衰補正を行うことによって前記各周波数スペクトルの補正特徴量を算出し、該補正特徴量を用いて前記複数の減衰率候補値の中から前記観測対象に最適な減衰率を設定する特徴量算出ステップと、特徴量画像データ生成部が、前記最適な減衰率に基づく前記補正特徴量を視覚情報と関連づけて前記エコー信号から生成された超音波画像とともに表示する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成ステップと、を有することを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置の作動プログラムは、周波数解析部が、観測対象に対して送信した超音波が前記観測対象によって反射された超音波エコーを電気信号に変換したエコー信号に基づいて生成される信号の周波数を解析することによって複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析ステップと、特徴量算出部が、前記複数の周波数スペクトルの特徴量をそれぞれ算出し、前記超音波が前記観測対象を伝播する際の互いに異なる減衰特性を与える複数の減衰率候補値の各々において、各周波数スペクトルの特徴量に対して前記超音波の減衰の影響を排除する減衰補正を行うことによって前記各周波数スペクトルの補正特徴量を算出し、該補正特徴量を用いて前記複数の減衰率候補値の中から前記観測対象に最適な減衰率を設定する特徴量算出ステップと、特徴量画像データ生成部が、前記最適な減衰率に基づく前記補正特徴量を視覚情報と関連づけて前記エコー信号から生成された超音波画像とともに表示する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成ステップと、を超音波観測装置に実行させることを特徴とする。

本発明によれば、超音波が観測対象を伝播する際の互いに異なる減衰特性を与える複数の減衰率候補値の中から観測対象に最適な減衰率を設定し、該最適な減衰率を用いて減衰補正を行うことによって各周波数スペクトルの特徴量を算出するため、観測対象に適合した超音波の減衰特性を簡易な計算によって求めることができるとともに、その減衰特性を利用した観測を行うことができる。

図１は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の信号増幅部が行う増幅処理における受信深度と増幅率との関係を示す図である。 図３は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の増幅補正部が行う増幅補正処理における受信深度と増幅率との関係を示す図である。 図４は、超音波信号の１つの音線におけるデータ配列を模式的に示す図である。 図５は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の周波数解析部が算出する周波数スペクトルの例を示す図である。 図６は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の減衰補正部が補正した補正特徴量をパラメータとして有する直線を示す図である。 図７は、同じ観測対象に対して２つの異なる減衰率候補値に基づいてそれぞれ減衰補正された補正特徴量の分布例を模式的に示す図である。 図８は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置が行う処理の概要を示すフローチャートである。 図９は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の周波数解析部が実行する処理の概要を示すフローチャートである。 図１０は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の最適減衰率設定部が行う処理の概要を示す図である。 図１１は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の表示部における特徴量画像の表示例を模式的に示す図である。 図１２は、本発明の一実施の形態の変形例１に係る超音波観測装置の最適減衰率設定部が行う処理の概要を示す図である。

以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態（以下、「実施の形態」という）を説明する。

図１は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の構成を示すブロック図である。同図に示す超音波観測装置１は、超音波を用いて観測対象を観測するための装置である。

超音波観測装置１は、観測対象へ超音波パルスを出力するとともに、観測対象によって反射された超音波エコーを受信する超音波探触子２と、超音波探触子２との間で電気信号の送受信を行う送受信部３と、超音波エコーを電気信号に変換した電気的なエコー信号に対して所定の演算を施す演算部４と、電気的なエコー信号に対応する画像データの生成を行う画像処理部５と、キーボード、マウス、タッチパネル等のユーザインタフェースを用いて実現され、各種情報の入力を受け付ける入力部６と、液晶または有機ＥＬ（Electro Luminescence）等からなる表示パネルを用いて実現され、画像処理部５が生成した画像を含む各種情報を表示する表示部７と、超音波観測に必要な各種情報を記憶する記憶部８と、超音波観測装置１の動作制御を行う制御部９と、を備える。

超音波観測装置１は、超音波振動子２１が設けられる超音波探触子２と、超音波探触子２が着脱可能に接続され、超音波探触子２以外の上記部分が設けられる処理装置（プロセッサ）とによって構成される。ここで、観測対象が生体組織である場合、超音波探触子２は、生体の体表から超音波を照射する体外式探触子の形態、消化管、胆膵管、血管等の管腔内に挿入する長軸の挿入部を備えたミニチュア超音波プローブの形態、管腔内超音波プローブに光学系をさらに備えた超音波内視鏡の形態、のいずれの形態であってもよい。このうち、超音波内視鏡の形態をとった場合には、管腔内超音波プローブの挿入部の先端側に超音波振動子２１が設けられ、管腔内超音波プローブは基端側で処理装置と着脱可能に接続する。

超音波振動子２１は、送受信部３から受信した電気的なパルス信号を超音波パルス（音響パルス）に変換するとともに、外部の観測対象で反射された超音波エコーを電気的なエコー信号に変換する。超音波探触子２は、超音波振動子２１をメカ的に走査させるものであってもよいし、超音波振動子２１として複数の素子をアレイ状に設け、送受信にかかわる素子を電子的に切り替えたり、各素子の送受信に遅延をかけたりすることで、電子的に走査させるものであってもよい。本実施の形態では、超音波探触子２として、互いに異なる複数種類のいずれかの超音波探触子２を選択して使用することが可能である。

送受信部３は、超音波探触子２と電気的に接続され、電気的なパルス信号を超音波探触子２へ送信するとともに、超音波探触子２から電気的な受信信号であるエコー信号を受信する。具体的には、送受信部３は、予め設定された波形および送信タイミングに基づいて電気的なパルス信号を生成し、この生成したパルス信号を超音波探触子２へ送信する。

送受信部３は、エコー信号を増幅する信号増幅部３１を有する。信号増幅部３１は、受信深度が大きいエコー信号ほど高い増幅率で増幅するＳＴＣ（Sensitivity Time Control）補正を行う。図２は、信号増幅部３１が行うＳＴＣ補正処理における受信深度と増幅率との関係を示す図である。図２に示す受信深度ｚは、超音波の受信開始時点からの経過時間に基づいて算出される量である。図２に示すように、増幅率β（ｄＢ）は、受信深度ｚが閾値ｚ_thより小さい場合、受信深度ｚの増加に伴ってβ_０からβ_th（＞β₀）へ線型に増加する。また、増幅率β（ｄＢ）は、受信深度ｚが閾値ｚ_th以上である場合、一定値β_thをとる。閾値ｚ_thの値は、観測対象から受信する超音波信号がほとんど減衰してしまい、ノイズが支配的になるような値である。より一般に、増幅率βは、受信深度ｚが閾値ｚ_thより小さい場合、受信深度ｚの増加に伴って単調増加すればよい。

送受信部３は、信号増幅部３１によって増幅されたエコー信号に対してフィルタリング等の処理を施した後、Ａ／Ｄ変換することによって時間ドメインのデジタル高周波（ＲＦ：Radio Frequency）信号を生成して出力する。なお、超音波探触子２が複数の素子をアレイ状に設けた超音波振動子２１を電子的に走査させるものである場合、送受信部３は、複数の素子に対応したビーム合成用の多チャンネル回路を有する。

演算部４は、送受信部３が生成したデジタルＲＦ信号に対して受信深度によらず増幅率βを一定とするよう増幅補正を行う増幅補正部４１と、増幅補正を行ったデジタルＲＦ信号に高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast Fourier Transfom）を施して周波数解析を行うことにより周波数スペクトルを算出する周波数解析部４２と、周波数スペクトルの特徴量を算出する特徴量算出部４３と、を有する。演算部４は、ＣＰＵ（Central Proccesing Unit）や各種演算回路等を用いて実現される。

図３は、増幅補正部４１が行う増幅補正処理における受信深度と増幅率との関係を示す図である。図３に示すように、増幅補正部４１が行う増幅処理における増幅率β（ｄＢ）は、受信深度ｚがゼロのとき最大値β_th−β₀をとり、受信深度ｚがゼロから閾値ｚ_thに達するまで線型に減少し、受信深度ｚが閾値ｚ_th以上のときゼロである。このように定められる増幅率によって増幅補正部４１がデジタルＲＦ信号を増幅補正することにより、信号増幅部３１におけるＳＴＣ補正の影響を相殺し、一定の増幅率β_thの信号を出力することができる。なお、増幅補正部４１が行う受信深度ｚと増幅率βの関係は、信号増幅部３１における受信深度と増幅率の関係に応じて異なることは勿論である。

このような増幅補正を行う理由を説明する。ＳＴＣ補正は、アナログ信号波形の振幅を全周波数帯域にわたって均一に、かつ、深度に対しては単調増加する増幅率で増幅させることで、アナログ信号波形の振幅から減衰の影響を排除する補正処理である。このため、エコー信号の振幅を輝度に変換して表示するＢモード画像を生成する場合、かつ、一様な組織を走査した場合には、ＳＴＣ補正を行うことによって深度によらず輝度値が一定になる。すなわち、Ｂモード画像の輝度値から減衰の影響を排除する効果を得ることができる。

一方、本実施の形態のように超音波の周波数スペクトルを算出して解析した結果を利用する場合、ＳＴＣ補正でも超音波の伝播に伴う減衰の影響を正確に排除できるわけではない。なぜなら、一般に減衰量は周波数によって異なるが（後述する式（１）を参照）、ＳＴＣ補正の増幅率は距離だけに応じて変化し、周波数依存性がないためである。

上述した問題、すなわち、超音波の周波数スペクトルを算出して解析した結果を利用する場合、ＳＴＣ補正でも超音波の伝播に伴う減衰の影響を正確に排除できるわけではない、という問題を解決するには、Ｂモード画像を生成する際にＳＴＣ補正を施した受信信号を出力する一方、周波数スペクトルに基づいた画像を生成する際に、Ｂモード画像を生成するための送信とは異なる新たな送信を行い、ＳＴＣ補正を施していない受信信号を出力することが考えられる。ところがこの場合には、受信信号に基づいて生成される画像データのフレームレートが低下してしまうという問題がある。

そこで、本実施の形態では、生成される画像データのフレームレートを維持しつつ、Ｂモード画像用にＳＴＣ補正を施した信号に対してＳＴＣ補正の影響を排除するために、増幅補正部４１によって増幅率の補正を行う。

周波数解析部４２は、エコー信号に基づくデジタルＲＦ信号を増幅補正した信号の各音線（ラインデータ）を、所定の時間間隔でサンプリングした振幅データ群を高速フーリエ変換することによって音線上の複数の箇所（データ位置）における周波数スペクトルを算出する。

図４は、超音波信号の１つの音線におけるデータ配列を模式的に示す図である。同図に示す音線ＳＲ_kにおいて、白または黒の長方形は、１つのデータを意味している。音線ＳＲ_kは、送受信部３が行うＡ／Ｄ変換におけるサンプリング周波数（例えば５０ＭＨｚ）に対応した時間間隔で離散化されている。図４では、番号ｋの音線ＳＲ_kの１番目のデータ位置を受信深度ｚの方向の初期値Ｚ^(k) ₀として設定した場合を示しているが、初期値の位置は任意に設定することができる。周波数解析部４２による算出結果は複素数で得られ、記憶部８に格納される。

図４に示すデータ群Ｆ_j（ｊ＝１、２、・・・、Ｋ）は、高速フーリエ変換の対象となる振幅データ群である。一般に、高速フーリエ変換を行うためには、振幅データ群が２のべき乗のデータ数を有している必要がある。この意味で、振幅データ群Ｆ_j（ｊ＝２、・・・、Ｋ−１）はデータ数が１６（＝２⁴）で正常なデータ群である一方、振幅データ群Ｆ₁、Ｆ_Kは、それぞれデータ数が９、１２であるため異常なデータ群である。異常なデータ群に対して高速フーリエ変換を行う際には、不足分だけゼロデータを挿入することにより、正常な振幅データ群を生成する処理を行う。この点については、周波数解析部４２の処理を説明する際に詳述する（図９を参照）。

図５は、周波数解析部４２が算出する周波数スペクトルの例を示す図である。ここでいう「周波数スペクトル」とは、振幅データ群を高速フーリエ変換（ＦＦＴ演算）することによって得られた「ある受信深度ｚにおける強度の周波数分布」を意味する。また、ここでいう「強度」とは、例えばエコー信号の電圧、エコー信号の電力、超音波エコーの音圧、超音波エコーの音響エネルギー等のパラメータ、これらパラメータの振幅や時間積分値やその組み合わせのいずれかを指す。

図５では、横軸に周波数ｆを取っている。また、図５では、縦軸に、強度Ｉ₀を基準強度Ｉ_c（定数）で除した量の常用対数（デシベル表現）Ｉ＝１０ｌｏｇ₁₀（Ｉ₀／Ｉ_c）を取っている。図５において、受信深度ｚは一定である。図５に示す直線Ｌ₁₀については後述する。なお、本実施の形態において、曲線および直線は、離散的な点の集合からなる。

図５に示す周波数スペクトルＣ₁において、以後の演算に使用する周波数帯域の下限周波数ｆ_Lおよび上限周波数ｆ_Hは、超音波振動子２１の周波数帯域、送受信部３が送信するパルス信号の周波数帯域などをもとに決定されるパラメータであり、例えばｆ_L＝３ＭＨｚ、ｆ_H＝１０ＭＨｚである。以下、図５において、下限周波数ｆ_Lおよび上限周波数ｆ_Hによって定まる周波数帯域を「周波数帯域Ｆ」という。

一般に、周波数スペクトルは、観測対象が生体組織である場合、超音波が走査された生体組織の性状（属性）によって異なる傾向を示す。これは、周波数スペクトルが、超音波を散乱する散乱体の大きさ、数密度、音響インピーダンス等と相関を有しているためである。ここでいう「生体組織の性状」とは、例えば悪性腫瘍（癌）、良性腫瘍、内分泌腫瘍、粘液性腫瘍、正常組織、脈管などのことである。

特徴量算出部４３は、複数の周波数スペクトルの特徴量をそれぞれ算出し、超音波が観測対象を伝播する際の互いに異なる減衰特性を与える複数の減衰率候補値の各々において、各周波数スペクトルの特徴量（以下、補正前特徴量という）に対して超音波の減衰の影響を排除する減衰補正を行うことによって各周波数スペクトルの補正特徴量を算出し、該補正特徴量を用いて複数の減衰率候補値の中から観測対象に最適な減衰率を設定する。特徴量算出部４３は、周波数スペクトルを直線で近似することによって周波数スペクトルの補正前特徴量を算出する近似部４３１と、近似部４３１が算出した補正前特徴量に対して複数の減衰率候補値の各々に基づいた減衰補正を行うことによって補正特徴量を算出する減衰補正部４３２と、減衰補正部４３２がすべての周波数スペクトルに対して算出した補正特徴量の統計的なばらつきに基づいて複数の減衰率候補値の中から最適な減衰率を設定する最適減衰率設定部４３３と、を有する。

近似部４３１は、所定周波数帯域における周波数スペクトルの回帰分析を行って周波数スペクトルを一次式（回帰直線）で近似することにより、この近似した一次式を特徴付ける補正前特徴量を算出する。例えば、図５に示す周波数スペクトルＣ₁の場合、近似部４３１は、周波数帯域Ｆで回帰分析を行い周波数スペクトルＣ₁を一次式で近似することによって回帰直線Ｌ₁₀を得る。換言すると、近似部４３１は、回帰直線Ｌ₁₀の傾きａ₀、切片ｂ₀、および周波数帯域Ｆの中心周波数ｆ_M＝（ｆ_L＋ｆ_H）／２の回帰直線上の値であるミッドバンドフィット（Mid-band fit）ｃ₀＝ａ₀ｆ_M＋ｂ₀を補正前特徴量として算出する。

３つの補正前特徴量のうち、傾きａ₀は、超音波の散乱体の大きさと相関を有し、一般に散乱体が大きいほど傾きが小さな値を有すると考えられる。また、切片ｂ₀は、散乱体の大きさ、音響インピーダンスの差、散乱体の数密度（濃度）等と相関を有している。具体的には、切片ｂ₀は、散乱体が大きいほど大きな値を有し、音響インピーダンスの差が大きいほど大きな値を有し、散乱体の数密度が大きいほど大きな値を有すると考えられる。ミッドバンドフィットｃ₀は、傾きａ₀と切片ｂ₀から導出される間接的なパラメータであり、有効な周波数帯域内の中心におけるスペクトルの強度を与える。このため、ミッドバンドフィットｃ₀は、散乱体の大きさ、音響インピーダンスの差、散乱体の数密度に加えて、Ｂモード画像の輝度とある程度の相関を有していると考えられる。なお、特徴量算出部４３は、回帰分析によって二次以上の多項式で周波数スペクトルを近似するようにしてもよい。

減衰補正部４３２が行う補正について説明する。一般に、超音波の減衰量Ａ（ｆ，ｚ）は、超音波が受信深度０と受信深度ｚとの間を往復する間に生じる減衰であり、往復する前後の強度変化（デシベル表現での差）として定義される。減衰量Ａ（ｆ，ｚ）は、一様な組織内では周波数に比例することが経験的に知られており、以下の式（１）で表現される。
Ａ（ｆ，ｚ）＝２αｚｆ ・・・（１）
ここで、比例定数αは減衰率と呼ばれる量である。また、ｚは超音波の受信深度であり、ｆは周波数である。減衰率αの具体的な値は、観測対象が生体である場合、生体の部位に応じて定まる。減衰率αの単位は、例えばｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚである。本実施の形態において、減衰補正部４３２は、観測対象に最も適合する減衰率（最適な減衰率）を設定するために、複数の減衰率候補値に対してそれぞれ減衰補正を行う。複数の減衰率候補値の詳細については、図８および図１０を参照して後述する。

減衰補正部４３２は、近似部４３１が抽出した補正前特徴量（傾きａ₀、切片ｂ₀、ミッドバンドフィットｃ₀）に対し、以下に示す式（２）〜（４）にしたがって減衰補正を行うことにより、補正特徴量ａ、ｂ、ｃを算出する。
ａ＝ａ₀＋２αｚ ・・・（２）
ｂ＝ｂ₀ ・・・（３）
ｃ＝ｃ₀＋Ａ（ｆ_M，ｚ）＝ｃ₀＋２αｚｆ_M（＝ａｆ_M＋ｂ） ・・・（４）
式（２）、（４）からも明らかなように、減衰補正部４３２は、超音波の受信深度ｚが大きいほど、補正量が大きい補正を行う。また、式（３）によれば、切片に関する補正は恒等変換である。これは、切片が周波数０（Ｈｚ）に対応する周波数成分であって減衰の影響を受けないためである。

図６は、減衰補正部４３２が補正した補正特徴量ａ、ｂ、ｃをパラメータとして有する直線を示す図である。直線Ｌ₁の式は、
Ｉ＝ａｆ＋ｂ＝（ａ₀＋２αｚ）ｆ＋ｂ₀ ・・・（５）
で表される。この式（５）からも明らかなように、直線Ｌ₁は、減衰補正前の直線Ｌ₁₀と比較して、傾きが大きく（ａ＞ａ₀）、かつ切片が同じ（ｂ＝ｂ₀）である。

最適減衰率設定部４３３は、減衰補正部４３２がすべての周波数スペクトルに対して減衰率候補値ごとに算出した補正特徴量の統計的なばらつきが最小である減衰率候補値を最適な減衰率として設定する。本実施の形態では、統計的なばらつきを示す量として分散を適用する。この場合、最適減衰率設定部４３３は、分散が最小となる減衰率候補値を最適な減衰率として設定する。上述した３つの補正特徴量ａ、ｂ、ｃのうち独立なのは２つである。加えて、補正特徴量ｂは減衰率に依存しない。したがって、補正特徴量ａ、ｃに対して最適な減衰率を設定する場合、最適減衰率設定部４３３は、補正特徴量ａおよびｃのいずれか一方の分散を算出すればよい。

ただし、最適減衰率設定部４３３が最適な減衰率を設定する際に用いる補正特徴量は、特徴量画像データ生成部５２が特徴量画像データを生成する際に用いる補正特徴量と同じ種類であることが好ましい。すなわち、特徴量画像データ生成部５２が補正特徴量として傾きを用いて特徴量画像データを生成する場合は補正特徴量ａの分散を適用し、特徴量画像データ生成部５２が補正特徴量としてミッドバンドフィットを用いて特徴量画像データを生成する場合は補正特徴量ｃの分散を適用するのがより好ましい。これは、減衰量Ａ（ｆ，ｚ）を与える式（１）があくまで理想的なものに過ぎず、現実には以下の式（６）の方が適切であることによる。
Ａ（ｆ，ｚ）＝２αｚｆ＋２α₁ｚ ・・・（６）
式（６）の右辺第２項のα₁は、超音波の受信深度ｚに比例して信号強度が変化する大きさを表す係数であり、観測対象の組織が不均一であることや、ビーム合成時のチャンネル数の変更などに起因して発生する信号強度の変化を表す係数である。式（６）の右辺第２項が存在するため、補正特徴量ｃを用いて特徴量画像を生成する場合は、補正特徴量ｃの分散を適用した方が正確に減衰を補正することができる（式（４）を参照）。一方、周波数ｆに比例する係数である補正特徴量ａを用いて特徴量画像を生成する場合は、補正特徴量ａの分散を適用した方が、右辺第２項の影響を排除して正確に減衰を補正することができる。例えば、減衰率αの単位がｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚである場合、係数α₁の単位はｄＢ／ｃｍである。

ここで、統計的なばらつきに基づいて最適な減衰率を設定することができる理由を説明する。観測対象に最適な減衰率を適用した場合、観測対象と超音波振動子２１との距離に関わらず、特徴量は観測対象に固有の値へ収束し、統計的なばらつきが小さくなると考えられる。その一方で、観測対象に適合しない減衰率候補値を最適な減衰率とした場合、減衰補正が過剰であるかまたは不足するため、超音波振動子２１との距離に応じて特徴量にずれが生じ、特徴量の統計的なばらつきが大きくなると考えられる。したがって、統計的なばらつきが最も小さい減衰率候補値が、観察対象にとって最適な減衰率であるということができる。

図７は、同じ観測対象に対して２つの異なる減衰率候補値に基づいてそれぞれ減衰補正された補正特徴量の分布例を模式的に示す図である。図７では、横軸を補正特徴量とし、縦軸を頻度としている。図７に示す２つの分布曲線Ｎ₁、Ｎ₂は、頻度の総和が同じである。図７に示す場合、分布曲線Ｎ₁は、分布曲線Ｎ₂と比較して特徴量の統計的なばらつきが小さく（分散が小さく）、山が急峻な形状をなす。したがって、最適減衰率設定部４３３は、この２つの分布曲線Ｎ₁、Ｎ₂に対応する２つの減衰率候補値から最適な減衰率を設定する場合、分布曲線Ｎ₁に対応する減衰率候補値を最適な減衰率として設定する。

画像処理部５は、エコー信号の振幅を輝度に変換して表示する超音波画像であるＢモード画像データを生成するＢモード画像データ生成部５１と、最適減衰率設定部４３３が設定した最適な減衰率に基づく特徴量を視覚情報と関連づけてＢモード画像とともに表示する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成部５２と、を有する。

Ｂモード画像データ生成部５１は、デジタル信号に対してバンドパスフィルタ、対数変換、ゲイン処理、コントラスト処理等の公知の技術を用いた信号処理を行うとともに、表示部７における画像の表示レンジに応じて定まるデータステップ幅に応じたデータの間引き等を行うことによってＢモード画像データを生成する。Ｂモード画像は、色空間としてＲＧＢ表色系を採用した場合の変数であるＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の値を一致させたグレースケール画像である。

特徴量画像データ生成部５２は、特徴量算出部４３が算出した特徴量に関連する視覚情報をＢモード画像データにおける画像の各画素に対して重畳することによって特徴量画像データを生成する。特徴量画像データ生成部５２は、例えば図４に示す１つの振幅データ群Ｆ_j（ｊ＝１、２、・・・、Ｋ）のデータ量に対応する画素領域に対し、その振幅データ群Ｆ_jから算出される周波数スペクトルの特徴量に対応する視覚情報を割り当てる。特徴量画像データ生成部５２は、例えば上述した傾き、切片、ミッドバンドフィットのいずれか一つに視覚情報としての色相を対応付けることによって特徴量画像を生成する。なお、特徴量画像データ生成部５２が、傾き、切片、ミッドバンドフィットから選択される２つの特徴量の一方に色相を対応付けるとともに、他方に明暗を対応付けることによって特徴量画像データを生成するようにしてもよい。特徴量に関連する視覚情報としては、例えば色相、彩度、明度、輝度値、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）などの所定の表色系を構成する色空間の変数を挙げることができる。

記憶部８は、減衰補正部４３２が減衰率候補値に応じて周波数スペクトルごとに算出した複数の特徴量、および該複数の特徴量の統計的なばらつきを与える分散を減衰率候補値と対応づけて記憶する特徴量情報記憶部８１を有する。

記憶部８は、上記以外にも、例えば増幅処理に必要な情報（図２に示す増幅率と受信深度との関係）、増幅補正処理に必要な情報（図３に示す増幅率と受信深度との関係）、減衰補正処理に必要な情報（式（１）参照）、周波数解析処理に必要な窓関数（Hamming、Hanning、Blackman等）の情報等を記憶する。

また、記憶部８は、超音波観測装置１の作動方法を実行するための作動プログラムを含む各種プログラムを記憶する。作動プログラムは、ハードディスク、フラッシュメモリ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して広く流通させることも可能である。なお、上述した各種プログラムは、通信ネットワークを介してダウンロードすることによって取得することも可能である。ここでいう通信ネットワークは、例えば既存の公衆回線網、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）などによって実現されるものであり、有線、無線を問わない。

以上の構成を有する記憶部８は、各種プログラム等が予めインストールされたＲＯＭ（Read Only Memory）、および各処理の演算パラメータやデータ等を記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）等を用いて実現される。

制御部９は、演算および制御機能を有するＣＰＵ（Central Proccesing Unit）や各種演算回路等を用いて実現される。制御部９は、記憶部８が記憶、格納する情報を記憶部８から読み出し、超音波観測装置１の作動方法に関連した各種演算処理を実行することによって超音波観測装置１を統括して制御する。なお、制御部９と演算部４を、共通のＣＰＵ等を用いて構成することも可能である。

図８は、以上の構成を有する超音波観測装置１が行う処理の概要を示すフローチャートである。超音波観測装置１は、まず超音波探触子２によって新規の観測対象の測定を行う（ステップＳ１）。具体的には、超音波探触子２の超音波振動子２１は、電気的なパルス信号を超音波パルスへ変換し、観測対象へ順次送信する。超音波パルスは観測対象によってそれぞれ反射され、超音波エコーが生じる。超音波振動子２１は、超音波エコーを電気的なエコー信号に変換する。この際、パルス信号の周波数帯域は、超音波振動子２１におけるパルス信号の超音波パルスへの電気音響変換の線形応答周波数帯域をほぼカバーする広帯域にするとよい。それにより、後述する周波数スペクトルの近似処理において、精度のよい近似を行うことが可能となる。

超音波探触子２からエコー信号を受信した信号増幅部３１は、そのエコー信号の増幅を行う（ステップＳ２）。ここで、信号増幅部３１は、例えば図２に示す増幅率と受信深度との関係に基づいてエコー信号の増幅（ＳＴＣ補正）を行う。この際、信号増幅部３１におけるエコー信号の各種処理周波数帯域は、超音波振動子２１による超音波エコーのエコー信号への音響電気変換の線型応答周波数帯域をほぼカバーする広帯域にするとよい。これも、後述する周波数スペクトルの近似処理において精度のよい近似を行うことを可能とするためである。

続いて、Ｂモード画像データ生成部５１は、信号増幅部３１が増幅したエコー信号を用いてＢモード画像データを生成する（ステップＳ３）。その後、制御部９は、生成されたＢモード画像データに対応するＢモード画像を表示部７に表示させる（ステップＳ４）。

増幅補正部４１は、送受信部３から出力された信号に対して受信深度によらず増幅率が一定となる増幅補正を行う（ステップＳ５）。ここで、増幅補正部４１は、例えば図３に示す増幅率と受信深度との関係に基づいて増幅補正を行う。

この後、周波数解析部４２は、ＦＦＴ演算による周波数解析を行うことによって全ての振幅データ群に対する周波数スペクトルを算出する（ステップＳ６）。図９は、ステップＳ６において周波数解析部４２が実行する処理の概要を示すフローチャートである。以下、図９に示すフローチャートを参照して、周波数解析処理を詳細に説明する。

まず、周波数解析部４２は、解析対象の音線を識別するカウンタｋをｋ₀とする（ステップＳ２１）。

続いて、周波数解析部４２は、ＦＦＴ演算用に取得する一連のデータ群（振幅データ群）を代表するデータ位置（受信深度に相当）Ｚ^(k)の初期値Ｚ^(k) ₀を設定する（ステップＳ２２）。例えば、図４では、上述したように、音線ＳＲ_kの１番目のデータ位置を初期値Ｚ^(k) ₀として設定した場合を示している。

その後、周波数解析部４２は、データ位置Ｚ^(k)が属する振幅データ群を取得し（ステップＳ２３）、取得した振幅データ群に対し、記憶部８が記憶する窓関数を作用させる（ステップＳ２４）。このように振幅データ群に対して窓関数を作用させることにより、振幅データ群が境界で不連続になることを回避し、アーチファクトが発生するのを防止することができる。

続いて、周波数解析部４２は、データ位置Ｚ^(k)の振幅データ群が正常なデータ群であるか否かを判定する（ステップＳ２５）。図４を参照した際に説明したように、振幅データ群は、２のべき乗のデータ数を有している必要がある。以下、正常な振幅データ群のデータ数を２ⁿ（ｎは正の整数）とする。本実施の形態では、データ位置Ｚ^(k)が、できるだけＺ^(k)が属する振幅データ群の中心になるよう設定される。具体的には、振幅データ群のデータ数は２ⁿであるので、Ｚ^(k)はその振幅データ群の中心に近い２ⁿ／２（＝２^n-1）番目の位置に設定される。この場合、振幅データ群が正常であるとは、データ位置Ｚ^(k)の前方に２^n-1−１（＝Ｎとする）個のデータがあり、データ位置Ｚ^(k)の後方に２^n-1（＝Ｍとする）個のデータがあることを意味する。図４に示す場合、振幅データ群Ｆ₂、Ｆ₃はともに正常である。なお、図４ではｎ＝４（Ｎ＝７，Ｍ＝８）の場合を例示している。

ステップＳ２５における判定の結果、データ位置Ｚ^(k)の振幅データ群が正常である場合（ステップＳ２５：Ｙｅｓ）、周波数解析部４２は、後述するステップＳ２７へ移行する。

ステップＳ２５における判定の結果、データ位置Ｚ^(k)の振幅データ群が正常でない場合（ステップＳ２５：Ｎｏ）、周波数解析部４２は、不足分だけゼロデータを挿入することによって正常な振幅データ群を生成する（ステップＳ２６）。ステップＳ２５において正常でないと判定された振幅データ群（例えば図４の振幅データ群Ｆ₁、Ｆ_K）は、ゼロデータを追加する前に窓関数が作用されている。このため、振幅データ群にゼロデータを挿入してもデータの不連続は生じない。ステップＳ２６の後、周波数解析部４２は、後述するステップＳ２７へ移行する。

ステップＳ２７において、周波数解析部４２は、振幅データ群を用いてＦＦＴ演算を行うことにより、振幅の周波数分布である周波数スペクトルを得る（ステップＳ２７）。図５に示す周波数スペクトルＣ₁は、ステップＳ２７の結果として得られる周波数スペクトルの一例である。

続いて、周波数解析部４２は、データ位置Ｚ^(k)をステップ幅Ｄで変化させる（ステップＳ２８）。ステップ幅Ｄは、記憶部８が予め記憶しているものとする。図４では、Ｄ＝１５の場合を例示している。ステップ幅Ｄは、Ｂモード画像データ生成部５１がＢモード画像データを生成する際に利用するデータステップ幅と一致させることが望ましいが、周波数解析部４２における演算量を削減したい場合には、ステップ幅Ｄとしてデータステップ幅より大きい値を設定してもよい。

その後、周波数解析部４２は、データ位置Ｚ^(k)が音線ＳＲ_kにおける最大値Ｚ^(k) _maxより大きいか否かを判定する（ステップＳ２９）。データ位置Ｚ^(k)が最大値Ｚ^(k) _maxより大きい場合（ステップＳ２９：Ｙｅｓ）、周波数解析部４２はカウンタｋを１増加させる（ステップＳ３０）。これは、処理をとなりの音線へ移すことを意味する。一方、データ位置Ｚ^(k)が最大値Ｚ^(k) _max以下である場合（ステップＳ２９：Ｎｏ）、周波数解析部４２はステップＳ２３へ戻る。このようにして、周波数解析部４２は、音線ＳＲ_kに対して、［（Ｚ^(k) _max−Ｚ^(k) ₀＋１）／Ｄ＋１］個の振幅データ群に対するＦＦＴ演算を行う。ここで、［Ｘ］は、Ｘを超えない最大の整数を表す。

ステップＳ３０の後、周波数解析部４２は、カウンタｋが最大値ｋ_maxより大きいか否かを判定する（ステップＳ３１）。カウンタｋがｋ_maxより大きい場合（ステップＳ３１：Ｙｅｓ）、周波数解析部４２は一連のＦＦＴ処理を終了する。一方、カウンタｋがｋ_max以下である場合（ステップＳ３１：Ｎｏ）、周波数解析部４２はステップＳ２２に戻る。

このようにして、周波数解析部４２は、解析対象領域内の（ｋ_max−ｋ₀＋１）本の音線の各々について複数回のＦＦＴ演算を行う。

なお、以上の説明では、周波数解析部４２が超音波信号を受信したすべての領域に対して周波数解析処理を行うものとしたが、入力部６が特定の深度幅および音線幅で区切られる関心領域の設定入力を受け付け可能な構成とし、設定された関心領域内においてのみ周波数解析処理を行うようにすることも可能である。

以上説明したステップＳ６の周波数解析処理に続いて、特徴量算出部４３は、複数の周波数スペクトルの補正前特徴量をそれぞれ算出し、超音波が観測対象を伝播する際の互いに異なる減衰特性を与える複数の減衰率候補値の各々において、各周波数スペクトルの補正前特徴量に対して超音波の減衰の影響を排除する減衰補正を行うことによって各周波数スペクトルの補正特徴量を算出し、該補正特徴量を用いて複数の減衰率候補値の中から観測対象に最適な減衰率を設定する（ステップＳ７〜Ｓ１３）。以下、ステップＳ７〜Ｓ１３の処理を詳細に説明する。

ステップＳ７において、近似部４３１は、周波数解析部４２が算出した複数の周波数スペクトルをそれぞれ回帰分析することにより、各周波数スペクトルに対応する補正前特徴量を算出する（ステップＳ７）。具体的には、近似部４３１は、各周波数スペクトルを回帰分析することによって一次式で近似し、補正前特徴量として傾きａ₀、切片ｂ₀、ミッドバンドフィットｃ₀を算出する。例えば、図５に示す直線Ｌ₁₀は、近似部４３１が周波数帯域Ｆの周波数スペクトルＣ₁に対し回帰分析によって近似した回帰直線である。

この後、最適減衰率設定部４３３は、後述する減衰補正を行う際に適用する減衰率候補値αの値を所定の初期値α₀に設定する（ステップＳ８）。この初期値α₀の値は、予め記憶部８が記憶しておき、最適減衰率設定部４３３が記憶部８を参照するようにすればよい。

続いて、減衰補正部４３２は、近似部４３１が各周波数スペクトルに対して近似した補正前特徴量に対し、減衰率候補値をαとして減衰補正を行うことにより、補正特徴量を算出し、減衰率候補値αとともに特徴量情報記憶部８１に格納する（ステップＳ９）。図６に示す直線Ｌ₁は、減衰補正部４３２が減衰補正処理を行うことによって得られる直線の例である。

ステップＳ９において、減衰補正部４３２は、上述した式（２）、（４）における受信深度ｚに、超音波信号の音線のデータ配列を用いて得られるデータ位置Ｚ＝（ｆ_sp／２ｖ_s）Ｄｎを代入することによって算出する。ここで、ｆ_spはデータのサンプリング周波数、ｖ_sは音速、Ｄはデータステップ幅、ｎは処理対象の振幅データ群のデータ位置までの音線の１番目のデータからのデータステップ数である。例えば、データのサンプリング周波数ｆ_spを５０ＭＨｚとし、音速ｖ_sを１５３０ｍ／ｓｅｃとし、図４に示すデータ配列を採用してステップ幅Ｄを１５とすると、ｚ＝０．２２９５ｎ（ｍｍ）となる。

最適減衰率設定部４３３は、減衰補正部４３２が各周波数スペクトルに対して減衰補正することによって得られた複数の補正特徴量のうち代表となる補正特徴量の分散を算出し、減衰率候補値αと対応づけて特徴量情報記憶部８１へ格納する（ステップＳ１０）。補正特徴量が傾きａ、ミッドバンドフィットｃである場合、上述したように、最適減衰率設定部４３３は、補正特徴量ａおよびｃのいずれか一方の分散を算出する。このステップＳ１０において、特徴量画像データ生成部５２が、傾きを用いて特徴量画像データを生成する場合は補正特徴量ａの分散を適用し、ミッドバンドフィットを用いて特徴量画像データを生成する場合は補正特徴量ｃの分散を適用するのが好ましい。

この後、最適減衰率設定部４３３は、減衰率候補値αの値をΔαだけ増加させ（ステップＳ１１）、増加後の減衰率候補値αと所定の最大値α_maxとの大小を比較する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２における比較の結果、減衰率候補値αが最大値α_maxより大きい場合（ステップＳ１２：Ｙｅｓ）、超音波観測装置１はステップＳ１３へ移行する。一方、ステップＳ１２における比較の結果、減衰率候補値αが最大値α_max以下である場合（ステップＳ１２：Ｎｏ）、超音波観測装置１はステップＳ９へ戻る。

ステップＳ１３において、最適減衰率設定部４３３は、特徴量情報記憶部８１が記憶する減衰率候補値ごとの分散を参照し、分散が最小である減衰率候補値を最適な減衰率として設定する（ステップＳ１３）。

図１０は、最適減衰率設定部４３３が行う処理の概要を示す図である。α₀＝０（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）、α_max＝１．０（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）、Δα＝０．２（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）とした場合の減衰率候補値αと分散Ｓ（α）との関係の例を示す図である。図１０に示す場合、減衰率候補値αが０．２（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）のときに分散が最小値Ｓ（α）_minをとる。したがって、図１０に示す場合、最適減衰率設定部４３３は、α＝０．２（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）を最適な減衰率として設定する。

特徴量画像データ生成部５２は、Ｂモード画像データ生成部５１が生成したＢモード画像データにおける各画素に対し、ステップＳ１３で設定された最適な減衰率に基づく補正特徴量に関連づけた視覚情報（例えば色相）を重畳するとともに、最適な減衰率の情報を加えることによって特徴量画像データを生成する（ステップＳ１４）。

この後、表示部７は、制御部９の制御のもと、特徴量画像データ生成部５２が生成した特徴量画像データに対応する特徴量画像を表示する（ステップＳ１５）。図１１は、表示部７における特徴量画像の表示例を模式的に示す図である。同図に示す特徴量画像１０１は、Ｂモード画像に特徴量に関する視覚情報が重畳された画像を表示する重畳画像表示部１０２と、観測対象の識別情報および最適な減衰率として設定された減衰率候補値の情報を表示する情報表示部１０３とを有する。なお、情報表示部１０３に、特徴量の情報、近似式の情報、ゲインやコントラスト等の画像情報等をさらに表示するようにしてもよい。また、特徴量画像に対応するＢモード画像を特徴量画像と並べて表示してもよい。また、減衰率候補値の情報を表示するか否かの指示信号を入力部６が受け付け可能な構成としてもよい。

以上説明してきた一連の処理（ステップＳ１〜Ｓ１５）において、ステップＳ４の処理とステップＳ５〜Ｓ１３の処理とを並行して行うようにしてもよい。

以上説明した本発明の一実施の形態によれば、超音波が観測対象を伝播する際の互いに異なる減衰特性を与える複数の減衰率候補値の中から観測対象に最適な減衰率を設定し、該最適な減衰率を用いて減衰補正を行うことによって複数の周波数スペクトルの各々の特徴量を算出するため、観測対象に適合した超音波の減衰特性を簡易な計算によって求めることができるとともに、その減衰特性を利用した観測を行うことができる。

また、本実施の形態によれば、各周波数スペクトルを減衰補正した補正特徴量の統計的なばらつきに基づいて最適な減衰率を設定するため、複数の減衰モデルとフィッティングを行う従来技術と比較して、計算量を削減することができる。

また、本実施の形態によれば、観測対象に適合する減衰率が未知の場合であっても、最適な減衰率を設定することができる。

（実施の形態の変形例１）
図１２は、本実施の形態の変形例１に係る超音波観測装置の最適減衰率設定部が行う処理の概要を示す図である。図１２では、α₀＝０（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）、α_max＝１．０（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）、Δα＝０．２（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）とした場合の減衰率候補値αと分散Ｓ（α）との関係の例を示しており、減衰率候補値α＝０、０．２、０．４、０．６、０．８、１．０（いずれもｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）における分散Ｓ（α）の値は、図１０とそれぞれ同じである。本変形例１では、最適減衰率設定部４３３が最適な減衰率を設定する前に、近似部４３１が回帰分析を行うことによって減衰率候補値αにおける分散Ｓ（α）の値を補間する曲線Ｒを算出する。その後、最適減衰率設定部４３３は、この曲線Ｒに対し、０（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）≦α≦１．０（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）における最小値Ｓ（α）’_minを算出し、そのときの減衰率候補値の値α’を最適な減衰率として設定する。図１２に示す場合、最適な減衰率α’は、０（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）と０．２（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）の間の値となる。

（実施の形態の変形例２）
次に、本発明の実施の形態の変形例２について説明する。本変形例では、最適減衰率設定部４３３が、特徴量画像として表示する際のダイナミックレンジよりも広いダイナミックレンジで最適な減衰率を設定する。

具体的には、特徴量画像データ生成部５２が生成する画像の表示ダイナミックレンジを７０ｄＢとすると、特徴量算出部４３は、このダイナミックレンジ（７０ｄＢ）よりも大きなダイナミックレンジ（例えば１００ｄＢ）で減衰演算処理を行う。例えば、特徴量画像データ生成部５２が、８ｂｉｔの固定小数点方式を用いるのに対し、特徴量算出部４３は、３２ｂｉｔの浮動小数点方式を用いて特徴量の算出から最適な減衰率の設定までを含む減衰演算処理を行う。

本変形例２によれば、固定小数点方式を用いた減衰演算処理と比して、演算精度を向上させることができる。補正前特徴量の演算から分散に基づく二次曲線の生成を一層高精度に行うことで、最適な減衰率を高精度に算出することができる。

ここまで、本発明を実施するための形態を説明してきたが、本発明は上述した実施の形態によってのみ限定されるべきものではない。例えば、最適減衰率設定部４３３は、超音波画像の全てのフレームで最適な減衰率に相当する最適減衰率相当値をそれぞれ算出し、最新のフレームにおける最適減衰率相当値を含む所定数の最適減衰率相当値の平均値、中央値または最頻値を最適な減衰率として設定してもよい。この場合には、各フレームで最適な減衰率を設定する場合と比較して、最適な減衰率の変化が少なくなってその値を安定させることができる。

また、最適減衰率設定部４３３は、超音波画像の所定のフレーム間隔で最適な減衰率を設定するようにしてもよい。これにより、計算量を大幅に削減することができる。この場合には、次に最適な減衰率を設定するまでの間、最後に設定した最適な減衰率の値を使用すればよい。

また、統計的なばらつきを算出する対象領域を音線ごととしてもよいし、受信深度が所定値以上の領域としてもよい。これらの領域の設定を入力部６が受け付け可能な構成としてもよい。

また、最適減衰率設定部４３３が、設定された関心領域内とその関心領域外とで個別に最適な減衰率を設定するようにしてもよい。

また、入力部６が減衰率候補値の初期値α₀の設定変更の入力を受け付け可能な構成としてもよい。

また、統計的なばらつきを与える量として、例えば標準偏差、母集団における特徴量の最大値と最小値の差、特徴量の分布の半値幅のいずれかを適用することも可能である。なお、統計的なばらつきを与える量として分散の逆数を適用する場合も考えられるが、この場合には、その値が最大となる減衰率候補値が最適な減衰率となることはいうまでもない。

また、最適減衰率設定部４３３が、複数種類の補正特徴量の統計的なばらつきをそれぞれ算出し、統計的なばらつきが最小である場合の減衰率候補値を最適な減衰率として設定することも可能である。

また、減衰補正部４３２が複数の減衰率候補値を用いて周波数スペクトルを減衰補正した後、近似部４３１が減衰補正後の各周波数スペクトルに対して回帰分析を行うことによって補正特徴量を算出するようにしてもよい。

このように、本発明は、特許請求の範囲に記載した技術的思想を逸脱しない範囲内において、様々な実施の形態を含みうるものである。

以上のように、本発明にかかる超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラムは、観測対象に適合した超音波の減衰特性を簡易な計算によって求めることができるとともに、その減衰特性を利用した観測を行うのに有用である。

１ 超音波観測装置
２ 超音波探触子
３ 送受信部
４ 演算部
５ 画像処理部
６ 入力部
７ 表示部
８ 記憶部
９ 制御部
２１ 超音波振動子
３１ 信号増幅部
４１ 増幅補正部
４２ 周波数解析部
４３ 特徴量算出部
５１ Ｂモード画像データ生成部
５２ 特徴量画像データ生成部
８１ 特徴量情報記憶部
１０１ 特徴量画像
１０２ 重畳画像表示部
１０３ 情報表示部
４３１ 近似部
４３２ 減衰補正部
４３３ 最適減衰率設定部
Ｃ₁ 周波数スペクトル

Claims (15)

1. 観測対象に対して照射した超音波が前記観測対象によって反射された超音波エコーを電気信号に変換したエコー信号に基づいて生成される信号の周波数を解析することによって複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析部と、
   前記複数の周波数スペクトルの特徴量をそれぞれ算出する近似部と、
   前記超音波が前記観測対象を伝播する際の互いに異なる減衰特性を与える複数の減衰率候補値のそれぞれによって、各周波数スペクトルの特徴量に対して前記超音波の減衰の影響を排除する減衰補正をそれぞれ行い、前記複数の周波数スペクトルの補正特徴量を算出する減衰補正部と、
   前記補正特徴量を用いて前記複数の減衰率候補値の中から前記観測対象に最適な減衰率を設定する最適減衰率設定部と、
   前記最適減衰率設定部が設定した前記最適な減衰率によって前記減衰補正部が算出した前記補正特徴量に基づく特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成部と、
   を備えたことを特徴とする超音波観測装置。
2. 前記最適な減衰率に基づく前記補正特徴量を視覚情報と関連づけて前記エコー信号から生成された超音波画像とともに表示部に表示させる制御部をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
3. 前記近似部は、前記各周波数スペクトルをｎ次式（ｎは正の整数）で近似する処理を行うことによって前記特徴量を算出し、
   前記最適減衰率設定部は、前記減衰率候補値ごとに前記補正特徴量の統計的なばらつきを算出し、該統計的なばらつきが最小である減衰率候補値を前記最適な減衰率として設定することを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
4. 前記近似部は、前記周波数スペクトルにおける所定の周波数帯域を一次式で近似し、前記一次式の切片および傾き、ならびに前記周波数帯域の中間周波数における前記一次式の値であるミッドバンドフィットのうち、前記傾きおよび前記ミッドバンドフィットのいずれか一方を含む一つまたは複数を前記特徴量として算出し、
   前記最適減衰率設定部は、前記傾きおよび前記ミッドバンドフィットのいずれか一方に基づいて前記最適な減衰率を設定することを特徴とする請求項３に記載の超音波観測装置。
5. 前記最適減衰率設定部は、前記傾きを前記特徴量として算出する場合は前記傾きに基づいて前記最適な減衰率を設定し、前記ミッドバンドフィットを前記特徴量として算出する場合は前記ミッドバンドフィットに基づいて前記最適な減衰率を設定することを特徴とする請求項４に記載の超音波観測装置。
6. 前記最適減衰率設定部は、
   前記統計的なばらつきを前記減衰率候補値の関数として求め、
   前記関数において前記統計的なばらつきが最小となる減衰率候補値を前記最適な減衰率として設定することを特徴とする請求項３に記載の超音波観測装置。
7. 前記最適減衰率設定部は、前記超音波画像の全てのフレームで前記最適な減衰率を設定することを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
8. 前記最適減衰率設定部は、前記超音波画像の１より大きい所定数のフレームごとに前記最適な減衰率を設定し、
   前記最適な減衰率を設定しないフレームでは、該フレーム以前で最後に設定された前記最適な減衰率を用いて前記各周波数スペクトルの特徴量を算出することを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
9. 前記最適減衰率設定部は、
   前記超音波画像の全てのフレームで前記最適な減衰率に相当する最適減衰率相当値を算出し、１より大きい所定数のフレームで算出した前記最適減衰率相当値をもとに前記最適な減衰率を設定することを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
10. 前記特徴量画像データは、前記最適な減衰率に関する情報を含むことを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
11. 前記特徴量画像データに対応する特徴量画像を表示する表示部をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
12. 前記周波数解析部が前記周波数スペクトルを算出する対象領域の設定入力を受け付ける入力部をさらに備え、
    前記周波数解析部は、前記対象領域で反射された前記超音波エコーをもとに前記周波数スペクトルを算出することを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
13. 前記最適減衰率設定部は、前記特徴量画像データ生成部が用いるデータのダイナミックレンジよりも広いダイナミックレンジのデータを用いて前記最適な減衰率の設定を行うことを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
14. 周波数解析部が、観測対象に対して照射した超音波が前記観測対象によって反射された超音波エコーを電気信号に変換したエコー信号に基づいて生成される信号の周波数を解析することによって複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析ステップと、
    近似部が、前記複数の周波数スペクトルの特徴量をそれぞれ算出する特徴量算出ステップと、
    減衰補正部が、前記超音波が前記観測対象を伝播する際の互いに異なる減衰特性を与える複数の減衰率候補値のそれぞれによって、各周波数スペクトルの特徴量に対して前記超音波の減衰の影響を排除する減衰補正をそれぞれ行い、前記複数周波数スペクトルの補正特徴量を算出する減衰補正ステップと、
    最適減衰率設定部が、前記補正特徴量を用いて前記複数の減衰率候補値の中から前記観測対象に最適な減衰率を設定する最適減衰率設定ステップと、
    特徴量画像データ生成部が、前記最適減衰率設定部が設定した前記最適な減衰率によって前記減衰補正部が算出した前記補正特徴量に基づく特徴量画像データを生成する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成ステップと、
    を有することを特徴とする超音波観測装置の作動方法。
15. 周波数解析部が、観測対象に対して照射した超音波が前記観測対象によって反射された超音波エコーを電気信号に変換したエコー信号に基づいて生成される信号の周波数を解析することによって複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析ステップと、
    近似部が、前記複数の周波数スペクトルの特徴量をそれぞれ算出する特徴量算出ステップと、
    減衰補正部が、前記超音波が前記観測対象を伝播する際の互いに異なる減衰特性を与える複数の減衰率候補値のそれぞれによって、各周波数スペクトルの特徴量に対して前記超音波の減衰の影響を排除する減衰補正をそれぞれ行い、前記複数周波数スペクトルの補正特徴量を算出する減衰補正ステップと、
    最適減衰率設定部が、前記補正特徴量を用いて前記複数の減衰率候補値の中から前記観測対象に最適な減衰率を設定する最適減衰率設定ステップと、
    特徴量画像データ生成部が、前記最適減衰率設定部が設定した前記最適な減衰率によって前記減衰補正部が算出した前記補正特徴量に基づく特徴量画像データを生成する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成ステップと、
    を超音波観測装置に実行させることを特徴とする超音波観測装置の作動プログラム。

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