JP5981072B1 - 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

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 Download PDF

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Abstract

本発明にかかる超音波観測装置（３）は、複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析部（３３２）と、複数の周波数スペクトルをもとに周波数成分ごとに超音波振動子からの距離と周波数スペクトルの強度との関係を示す解析データを生成し、基準超音波信号により生成される基準データの強度を距離によらず一定とする補正量に基づき、解析データを補正する解析データ補正部（３３３）と、補正された解析データに基づき生成された周波数スペクトルをもとに周波数特徴量を算出する特徴量算出部（３３４）と、特徴量算出部が算出した周波数特徴量を視覚情報と関連づけて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（３４２）と、を備えた。

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。
従来、超音波を用いた検体等の観察対象の組織性状を観測する技術として、受信した超音波信号の周波数スペクトルの特徴量を画像化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、観察対象の組織性状を表す量として周波数スペクトルの特徴量を抽出した後、この特徴量に対応する視覚的な情報を付与した特徴量画像を生成して表示する。医師等のユーザは、表示された特徴量画像を見ることによって検体の組織性状を診断する。
例えば、特許文献１では、超音波画像において設定された領域（以下、関心領域ともいう）の位置、および該関心領域の大きさに基づいて関心領域内のフォーカス段数や、複数のフォーカス位置を決定し、各フォーカス位置に対し送受信した超音波を周波数解析することによって特徴量を算出している。
特許第５５６８１９９号公報
周波数解析には、送受信方向の解析区間内で、多数の受信データが必要となる。しかしながら、特許文献１が開示する技術のように多段フォーカスのみの解析では、フォーカス位置から離れた解析区間の周波数スペクトルが一様でなく、微小距離分離れた解析区間内であっても周波数スペクトルが一様でない場合があり、周波数特徴量の算出精度が低下するおそれがあった。
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、フォーカス位置以外の位置においても周波数特徴量の算出精度の低下を抑制する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、観測対象へ超音波を送信し、該観測対象で反射された超音波を受信する超音波振動子を備えた超音波プローブが取得した超音波信号に基づいて超音波画像を生成する超音波観測装置であって、前記超音波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、前記周波数解析部が算出した複数の周波数スペクトルをもとに周波数成分ごとに前記超音波振動子からの距離と前記周波数スペクトルの強度との関係を示す解析データを生成し、前記距離ごとに設定される補正量であって、基準超音波信号により生成される基準データの強度を前記距離によらず一定とする補正量に基づき、前記解析データを補正する解析データ補正部と、前記解析データ補正部により補正された前記解析データに基づき生成された周波数スペクトルをもとに周波数特徴量を算出する特徴量算出部と、前記特徴量算出部が算出した前記周波数特徴量を視覚情報と関連づけて前記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、前記補正量は、前記距離と前記超音波のフォーカス位置とに応じて定まる値であ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、前記基準データは、均一に散乱する物体、または強反射体に対し、所定の周波数および所定のフォーカス位置となるように前記超音波を送信して得られた超音波信号、または前記超音波を受信する受信機が所定の周波数および所定のフォーカス位置で取得した超音波信号に基づいて生成され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、前記補正量は、前記基準データと所定の補正値との差分に基づいて前記距離ごとに設定され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、前記補正値は、前記フォーカス位置によらず一定であ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方法は、観測対象へ超音波を送信し、該観測対象で反射された超音波を受信する超音波振動子を備えた超音波プローブが取得した超音波信号に基づいて超音波画像を生成する超音波観測装置の作動方法であって、周波数解析部が、前記超音波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、解析データ補正部が、前記周波数解析部が算出した複数の周波数スペクトルをもとに周波数成分ごとに前記超音波振動子からの距離と前記周波数スペクトルの強度との関係を示す解析データを生成し、前記距離ごとに設定される補正量であって、基準超音波信号により生成される基準データの強度を前記距離によらず一定とする補正量に基づき、前記解析データを補正する解析データ補正ステップと、特徴量算出部が、前記解析データ補正部により補正された前記解析データに基づき生成された周波数スペクトルをもとに周波数特徴量を算出する特徴量算出ステップと、特徴量画像データ生成部が、前記特徴量算出部が算出した前記周波数特徴量を視覚情報と関連づけて前記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、を含むことを特徴とする。
本発明に係る超音波観測装置の作動プログラムは、観測対象へ超音波を送信し、該観測対象で反射された超音波を受信する超音波振動子を備えた超音波プローブが取得した超音波信号に基づいて超音波画像を生成する超音波観測装置の作動プログラムであって、周波数解析部が、前記超音波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手順と、解析データ補正部が、前記周波数解析部が算出した複数の周波数スペクトルをもとに周波数成分ごとに前記超音波振動子からの距離と前記周波数スペクトルの強度との関係を示す解析データを生成し、前記距離ごとに設定される補正量であって、基準超音波信号により生成される基準データの強度を前記距離によらず一定とする補正量に基づき、前記解析データを補正する解析データ補正手順と、特徴量算出部が、前記解析データ補正部により補正された前記解析データに基づき生成された周波数スペクトルをもとに周波数特徴量を算出する特徴量算出手順と、特徴量画像データ生成部が、前記特徴量算出部が算出した前記周波数特徴量を視覚情報と関連づけて前記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手順と、を前記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、フォーカス位置以外の位置においても周波数特徴量の算出精度の低下を抑制することができるという効果を奏する。
図１は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置を備えた超音波観測システム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解析データ補正部が行う補正処理に用いられる補正量を算出するための基準データ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解析データ補正部による補正後の周波数スペクトルの例を示す図である。 図７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表示装置における特徴量画像の表示例を模式的に示す図である。
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。
（実施の形態）
図１は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置３を備えた超音波観測システム１の構成を示すブロック図である。同図に示す超音波診断システム１は、観測対象である被検体へ超音波を送信し、該被検体で反射された超音波を受信する超音波内視鏡２（超音波プローブ）と、超音波内視鏡２が取得した超音波信号に基づいて超音波画像を生成する超音波観測装置３と、超音波観測装置３が生成した超音波画像を表示する表示装置４と、を備える。
超音波内視鏡２は、その先端部に、超音波観測装置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）に変換して被検体へ照射するとともに、被検体で反射された超音波エコーを電圧変化で表現する電気的なエコー信号に変換して出力する超音波振動子２１を有する。超音波振動子２１は、コンベックス振動子、リニア振動子およびラジアル振動子のいずれでも構わない。超音波内視鏡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。
超音波内視鏡２は、通常は撮像光学系および撮像素子を有しており、被検体の消化管（食道、胃、十二指腸、大腸）、または呼吸器（気管・気管支）へ挿入され、消化管、呼吸器やその周囲臓器（膵臓、胆嚢、胆管、胆道、リンパ節、縦隔臓器、血管等）を撮像することが可能である。また、超音波内視鏡２は、撮像時に被検体へ照射する照明光を導くライトガイドを有する。このライトガイドは、先端部が超音波内視鏡２の被検体への挿入部の先端まで達している一方、基端部が照明光を発生する光源装置に接続されている。なお、超音波内視鏡２に限らず、撮像光学系および撮像素子を有しない超音波プローブであってもよい。
超音波観測装置３は、超音波内視鏡２と電気的に接続され、所定の波形および送信タイミングに基づいて高電圧パルスからなる送信信号（パルス信号）を超音波振動子２１へ送信するとともに、超音波振動子２１から電気的な受信信号であるエコー信号を受信してデジタルの高周波（ＲＦ：Radio Frequency）信号のデータ（以下、ＲＦデータという）を生成、出力する送受信部３１と、送受信部３１から受信したＲＦデータをもとにデジタルのＢモード用受信データを生成する信号処理部３２と、送受信部３１から受信したＲＦデータに対して所定の演算を施す演算部３３と、各種画像データを生成する画像処理部３４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３５と、超音波診断システム１全体を制御する制御部３６と、超音波観測装置３の動作に必要な各種情報を記憶する記憶部３７と、を備える。
送受信部３１は、エコー信号を増幅する信号増幅部３１１を有する。信号増幅部３１１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３１１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ｚthより小さい場合、受信深度ｚの増加に伴ってβ０からβth（＞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ｚth以上である場合、一定値βthをとる。閾値ｚth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ｚth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。なお、図２に示す関係は、予め記憶部３７に記憶されている。
送受信部３１は、信号増幅部３１１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ＲＦデータを生成し、信号処理部３２および演算部３３へ出力する。なお、超音波内視鏡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構成を有する場合、送受信部３１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。
送受信部３１が送信する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。また、信号増幅部３１１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。これらにより、後述する周波数スペクトルの近似処理を実行する際、精度のよい近似を行うことが可能となる。
送受信部３１は、制御部３６が出力する各種制御信号を超音波内視鏡２に対して送信するとともに、超音波内視鏡２から識別用のＩＤを含む各種情報を受信して制御部３６へ送信する機能も有する。
信号処理部３２は、ＲＦデータに対してバンドパスフィルタ、包絡線検波、対数変換など公知の処理を施し、デジタルのＢモード用受信データを生成する。対数変換では、ＲＦデータを基準電圧Ｖcで除した量の常用対数をとってデシベル値で表現する。信号処理部３２は、生成したＢモード用受信データを、画像処理部３４へ出力する。信号処理部３２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）や各種演算回路等を用いて実現される。
演算部３３は、送受信部３１が生成したＲＦデータ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３３１と、増幅補正を行ったＲＦデータ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３３２と、周波数解析部３３２により算出された周波数スペクトルをもとに、周波数成分ごとに生成した距離（受信深度）スペクトルである解析データの補正を行う解析データ補正部３３３と、周波数スペクトルの特徴量を算出する特徴量算出部３３４と、を有する。演算部３３は、ＣＰＵ（Central Processing 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３３１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３３１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βth−β0をとり、受信深度ｚがゼロから閾値ｚt hに達するまで線型に減少し、受信深度ｚが閾値ｚth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３３１がデジタルＲＦ信号を増幅補正することにより、信号処理部３２におけるＳＴＣ補正の影響を相殺し、一定の増幅率βthの信号を出力することができる。なお、増幅補正部３３１が行う受信深度ｚと増幅率βの関係は、信号処理部３２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３３１によって増幅率の補正を行う。
周波数解析部３３２は、増幅補正部３３１が増幅補正した各音線のＲＦデータ（ラインデータ）を所定の時間間隔でサンプリングし、サンプルデータを生成する。周波数解析部３３２は、サンプルデータ群にＦＦＴ処理を施すことにより、ＲＦデータ上の複数の箇所（データ位置）における周波数スペクトルを算出する。ここでいう「周波数スペクトル」とは、サンプルデータ群をＦＦＴ処理を施す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。
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、嚢胞、脈管などのことである。
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。同図に示す音線ＳＲkにおいて、白または黒の長方形は、１つのサンプル点におけるデータを意味している。また、音線ＳＲkにおいて、右側に位置するデータほど、超音波振動子２１から音線ＳＲkに沿って計った場合の深い箇所からのサンプルデータである（図４の矢印を参照）。音線ＳＲkは、送受信部３１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ＳＲkの８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３３２による算出結果は複素数で得られ、記憶部３７に格納される。
図４に示すデータ群Ｆj（ｊ＝１、２、・・・、Ｋ）は、ＦＦＴ処理の対象となるサンプルデータ群である。一般に、ＦＦＴ処理を行うためには、サンプルデータ群が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、サンプルデータ群Ｆj（ｊ＝１、２、・・・、Ｋ−１）はデータ数が１６（＝２4）で正常なデータ群である一方、サンプルデータ群ＦKは、データ数が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ＦＦＴ処理を行う際には、不足分だけゼロデータを挿入することにより、正常なサンプル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３３２の処理を説明する際に詳述する（図９を参照）。
解析データ補正部３３３は、周波数解析部３３２によって算出された複数の周波数スペクトルをもとに、ある周波数の受信深度ごとの信号値（周波数スペクトルの強度）と、距離（受信深度）との関係を示す解析データを生成し、予め設定されている受信深度ごとの補正量に基づいて解析データを補正する。
図５は、解析データ補正部３３３が行う補正処理に用いられる補正量を算出するための基準データの例を示す図である。基準データは、ある周波数成分およびフォーカス位置における超音波振動子２１からの距離（受信深度）と、信号値（信号の強度）との関係を示す。図５では、横軸が超音波振動子２１からの距離（受信深度）である。基準データは、均一に散乱する物体、または強反射体に対し、所定の周波数で、所定のフォーカス位置となるように超音波を送信し、得られた信号（基準超音波信号）の強度に基づいて基準データを算出する。ここで、均一に散乱する物体とは、周波数に応じて超音波を透過しつつ反射する物体であり、生体に近い散乱特性を示す物質からなり、一般的に生体模擬ファントムと呼ばれるものである。また、強反射体とは、超音波の散乱より反射が支配的な物体であり、金属のような、生体とは音響インピーダンスが大きく異なる物質からなるものである。
また、図５では、縦軸が、ある周波数における受信深度の信号値である。例えば、周波数が５ＭＨｚの場合に、設定され得るフォーカス位置（例えば１ｍｍ、２ｍｍ、３ｍｍ・・・）ごとに図５に示すような曲線Ｃ2を取得する。振動子が出力する周波数が複数あれば、周波数ごとに基準データが生成される。例えば、周波数を５ＭＨｚ、１０ＭＨｚ、２５ＭＨｚに設定でき、各周波数においてフォーカス位置を１ｍｍ、２ｍｍ、３ｍｍに設定できる場合、得られる基準データは、９個となる。なお、本実施の形態では、遠距離音波を例に説明するが、近距離音波においても同様である。
補正量は、受信深度ごとに設定される基準データ（信号値）と補正値との差分（例えば、図５に示す差分Ｑ1〜Ｑ7）である。補正値は、周波数成分ごと、およびフォーカス位置ごと、または超音波内視鏡２の種類ごとに設定される値であって、距離によらず一定の値であり、例えば、装置設定による信号値のピークに対する割合や、振動子の特性などに基づき設定される。換言すれば、補正量は、当該周波数成分における基準データの信号値を距離（受信深度）によらず一定とする量（値）である。補正量は、周波数成分ごと、フォーカス位置ごとに、後述する補正量情報記憶部３７１に記憶される。
解析データ補正部３３３は、生成した解析データに基づいて、各受信深度の信号値を補正する。具体的には、解析データ補正部３３３は、解析データに基づく各受信深度の信号値に対し、上述した補正量を加算または減算して当該周波数成分における信号値を補正する。
解析データ補正部３３３は、各受信深度の信号値を補正した後、該補正後の解析データをもとに、ある受信深度ｚにおける強度の周波数分布としての周波数スペクトル、すなわち、周波数解析部３３２が算出する周波数スペクトルに戻し、特徴量算出部３３４に出力する。
図６は、解析データ補正部３３３による補正後の周波数スペクトルの例を示す図である。図６では、横軸が周波数ｆである。また、図６では、縦軸が、強度Ｉ0を基準強度Ｉc（定数）で除した量の常用対数（デシベル表現）Ｉ＝１０ｌｏｇ10（Ｉ0／Ｉc）である。図６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６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ｆLおよび上限周波数ｆHは、超音波振動子２１の周波数帯域、送受信部３１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る。以下、図６において、下限周波数ｆLおよび上限周波数ｆHによって定まる周波数帯域を「周波数帯域Ｆ」という。
特徴量算出部３３４は、解析データ補正部３３３から出力された複数の周波数スペクトルの特徴量をそれぞれ算出する。特徴量算出部３３４は、周波数スペクトルを直線で近似することによって減衰補正処理を行う前の周波数スペクトルの特徴量（以下、補正前特徴量という）を算出する近似部３３４ａと、近似部３３４ａが算出した補正前特徴量に対して減衰補正を行うことによって特徴量を算出する減衰補正部３３４ｂと、を有する。
近似部３３４ａ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６に示す周波数スペクトルＣ1の場合（解析データ補正部３３３による補正後の周波数スペクトルである場合）、近似部３３４ａ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３３４ａ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ｆM＝（ｆL＋ｆH）／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＝ａ0ｆM＋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３３４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３３４ｂ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。なお、本実施の形態において、減衰率αの値を入力部３５からの入力によって変更できる構成とすることも可能である。
減衰補正部３３４ｂは、近似部３３４ａ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、特徴量ａ、ｂ、ｃを算出する。
ａ＝ａ0＋２αｚ ・・・（２）
ｂ＝ｂ0 ・・・（３）
ｃ＝ｃ0＋Ａ（ｆM，ｚ）＝ｃ0＋２αｚｆM（＝ａｆM＋ｂ） ・・・（４）
式（２）、（４）からも明らかなように、減衰補正部３３４ｂ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７は、減衰補正部３３４ｂが算出した特徴量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。
画像処理部３４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３４１と、減衰補正部３３４ｂが算出した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３４２と、を有する。
Ｂモード画像データ生成部３４１は、信号処理部３２から受信したＢモード用受信データに対してゲイン処理、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、表示装置４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。
Ｂモード画像データ生成部３４１は、信号処理部３２からのＢモード用受信データに走査範囲を空間的に正しく表現できるよう並べ直す座標変換を施した後、Ｂモード用受信データ間の補間処理を施すことによってＢモード用受信データ間の空隙を埋め、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３４１は、生成したＢモード画像データを特徴量画像データ生成部３４２へ出力する。
特徴量画像データ生成部３４２は、特徴量算出部３３４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３４２は、例えば図４に示す１つのサンプルデータ群Ｆj（ｊ＝１、２、・・・、Ｋ）のデータ量に対応する画素領域に対し、そのサンプルデータ群Ｆj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３４２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３４２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。
制御部３６は、演算および制御機能を有するＣＰＵ（Central Processing Unit）や各種演算回路等を用いて実現される。制御部３６は、記憶部３７が記憶、格納する情報を記憶部３７から読み出し、超音波観測装置３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３を統括して制御する。なお、制御部３６を信号処理部３２および演算部３３と共通のＣＰＵ等を用いて構成することも可能である。
記憶部３７は、減衰補正部３３４ｂが周波数スペクトルごとに算出した複数の特徴量や、画像処理部３４が生成した画像データを記憶する。また、記憶部３７は、上述した補正量を周波数成分ごと、フォーカス位置ごとに記憶する補正量情報記憶部３７１と、を有する。
記憶部３７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３７は、超音波観測装置３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３７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。
図８は、以上の構成を有する超音波観測装置３が行う処理の概要を示すフローチャートである。まず、超音波観測装置３は、超音波内視鏡２から超音波振動子２１による観測対象の測定結果としてのエコー信号を受信する（ステップＳ１）。
超音波振動子２１からエコー信号を受信した信号増幅部３１１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３１１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。
続いて、Ｂモード画像データ生成部３４１は、信号増幅部３１１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して、表示装置４へ出力する（ステップＳ３）。Ｂモード画像データを受信した表示装置４は、そのＢモード画像データに対応するＢモード画像を表示する（ステップＳ４）。
増幅補正部３３１は、送受信部３１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３３１は、例えば図３に示す増幅率と受信深度との関係が成立するように増幅補正を行う。
この後、周波数解析部３３２は、ＦＦＴ演算による周波数解析を行うことによって全てのサンプル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：周波数解析ステップ）。図９は、ステップＳ６において周波数解析部３３２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３３２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３３２は、ＦＦＴ演算用に取得する一連のデータ群（サンプルデータ群）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ＳＲkの８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３３２は、サンプルデータ群を取得し（ステップＳ２３）、取得したサンプルデータ群に対し、記憶部３７が記憶する窓関数を作用させる（ステップＳ２４）。このようにサンプルデータ群に対して窓関数を作用させることにより、サンプル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３３２は、データ位置Ｚ(k)のサンプル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、サンプルデータ群は、２のべき乗のデータ数を有している必要がある。以下、正常なサンプル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)が属するサンプルデータ群の中心になるよう設定される。具体的には、サンプルデータ群のデータ数は２nであるので、Ｚ(k)はそのサンプルデータ群の中心に近い２n／２（＝２n-1）番目の位置に設定される。この場合、サンプルデータ群が正常であるとは、データ位置Ｚ(k)の前方に２n-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２n-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、サンプルデータ群Ｆj（ｊ＝１、２、・・・、Ｋ−１）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)のサンプルデータ群が正常である場合（ステップＳ２５：Ｙｅｓ）、周波数解析部３３２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)のサンプルデータ群が正常でない場合（ステップＳ２５：Ｎｏ）、周波数解析部３３２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サンプル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サンプルデータ群（例えば図４のサンプルデータ群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、サンプル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３３２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３３２は、サンプルデータ群を用いて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）。
続いて、周波数解析部３３２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３７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３４１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３３２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３３２は、データ位置Ｚ(k)が音線ＳＲk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３３２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３３２はステップＳ２３へ戻る。このようにして、周波数解析部３３２は、音線ＳＲkに対して、［（Ｚ(k) max−Ｚ(k) 0＋１）／Ｄ＋１］個のサンプルデータ群に対する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３３２は、カウンタｋが最大値ｋmaxより大きいか否かを判定する（ステップＳ３１）。カウンタｋがｋmaxより大きい場合（ステップＳ３１：Ｙｅｓ）、周波数解析部３３２は一連の周波数解析処理を終了する。一方、カウンタｋがｋmax以下である場合（ステップＳ３１：Ｎｏ）、周波数解析部３３２はステップＳ２２に戻る。この最大値ｋmaxは、術者等のユーザが入力部３５を通じて任意に指示入力した値、もしくは、記憶部３７にあらかじめ設定された値とする。
このようにして、周波数解析部３３２は、解析対象領域内の（ｋmax−ｋ0＋１）本の音線の各々について複数回のＦＦＴ演算を行う。ＦＦＴ演算の結果は、受信深度および受信方向とともに特徴量情報記憶部３７１に格納される。
なお、以上の説明では、周波数解析部３３２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、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、解析データ補正部３３３が、周波数解析部３３２によって算出された複数の周波数スペクトルをもとに、ある周波数の受信深度ごとの信号値と、距離（受信深度）との関係を示す解析データを算出し、予め設定されている受信深度ごとの補正量に基づいて解析データを補正する（ステップＳ７〜Ｓ９：解析データ補正ステップ）。
ステップＳ７では、解析データ補正部３３３が、周波数解析部３３２によって算出された複数の周波数スペクトルをもとに、ある周波数の受信深度ごとの信号値と、距離（受信深度）との関係を示す解析データを周波数成分ごとに生成する。
ステップＳ８では、解析データ補正部３３３が、予め設定されている受信深度ごとの補正量に基づいて解析データを補正する。解析データ補正部３３３は、受信深度ごとに設定される補正量（例えば図５に示す差分Ｑ1〜Ｑ7）に基づいて解析データを補正する。
ステップＳ９では、解析データ補正部３３３が、各受信深度の信号値を補正した後、該補正後の解析データをもとに、ある受信深度ｚにおける強度の周波数分布としての周波数スペクトルを生成する。すなわち、解析データ補正部３３３は、補正後の解析データをもとに、上述した周波数スペクトルに戻す処理を行う。図６に示す周波数スペクトルＣ1は、ステップＳ９の結果として得られる周波数スペクトルの一例である。
その後、特徴量算出部３３４は、解析データ補正部３３３により補正された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、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って各周波数スペクトルの特徴量を算出する（ステップＳ１０〜Ｓ１１：特徴量算出ステップ）。
ステップＳ１０において、近似部３３４ａは、解析データ補正部３３３が生成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Ｓ１０）。具体的には、近似部３３４ａ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７に示す直線Ｌ10は、近似部３３４ａ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。
続いて、減衰補正部３３４ｂは、近似部３３４ａ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αを用いて減衰補正を行うことにより、補正特徴量を算出し、算出した補正特徴量を記憶部３７に格納する（ステップＳ１１）。図７に示す直線Ｌ 1は、減衰補正部３３４ｂ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Ｓ１１において、減衰補正部３３４ｂ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＝（ｆsp／２ｖs）Ｄｎを代入することによって補正特徴量を算出する。ここで、ｆspはデータのサンプリング周波数、ｖsは音速、Ｄはデータステップ幅、ｎは処理対象のサンプル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ｆspを５０ＭＨｚとし、音速ｖsを１５３０ｍ／ｓｅｃとし、図４に示すデータ配列を採用してデータステップ幅Ｄを１５とすると、ｚ＝０．２２９５ｎ（ｍｍ）となる。
特徴量画像データ生成部３４２は、Ｂモード画像データ生成部３４１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Ｓ１１で算出された特徴量に関連づけた視覚情報（例えば色相）を重畳することによって特徴量画像データを生成する（ステップＳ１２：特徴量画像データ生成ステップ）。
この後、表示装置４は、制御部３６の制御のもと、特徴量画像データ生成部３４２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Ｓ１３）。図１０は、表示装置４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２０１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２０２と、観測対象の識別情報などを表示する情報表示部２０３とを有する。なお、情報表示部２０３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。
以上説明してきた一連の処理（ステップＳ１〜Ｓ１３）において、ステップＳ２の処理とステップＳ４〜Ｓ１１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、解析データ補正部３３３が、周波数解析部３３２が算出した周波数スペクトルをもとに、ある周波数の受信深度ごとの信号値と、距離（受信深度）とに関する解析データを算出し、予め設定されている受信深度ごとの補正量に基づいて解析データを補正し、補正された周波数スペクトルに基づいて特徴量の算出を行うようにしたので、解析区間内の周波数スペクトルを一様なものとし、フォーカス位置以外の位置においても周波数特徴量の算出精度の低下を抑制することができる。
なお、本実施の形態において、設定され得るフォーカス位置が一つのみであれば、周波数ごとに設定され、観測対象からの距離に応じて定まる補正量に基づいて解析データを補正する。
また、本実施の形態では、基準スペクトルが、均一に散乱する物体、または強反射体に対し、所定の周波数で、所定のフォーカス位置となるように超音波を送信し、得られた信号データに基づいて基準データを算出するものとして説明したが、受信機を用いて所定の周波数およびフォーカス位置における信号データを取得し、得られた信号データに基づいて基準データを算出するものであってもよい。受信機としては、例えば圧電素子をセンサとするハイドロフォンが挙げられる。
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、補正値は、周波数成分ごと、およびフォーカス位置ごとに設定されるものとして説明したが、周波数成分ごとに共通の補正値（フォーカス位置に依存しない補正値）を用いてもよい。周波数成分ごとに共通の補正値（すなわち、補正値がフォーカス位置によらず一定）とすることで、データ量を削減することができる。
また、上述した実施の形態において、図８のフローチャートにおいて、ステップＳ１０およびステップＳ１１に示す減衰補正は行わず、ステップＳ９で生成された周波数スペクトルを用いて特徴量画像データを生成してもよい。
また、上述した実施の形態では、特に領域の指定は行わずに、周波数スペクトルの算出および補正を行うものとして説明したが、特定の深度幅および音線幅などで区切られる関心領域に対してのみ周波数スペクトルの算出および補正を行うものであってもよい。この場合、特徴量算出部３３４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。
このように、本発明は、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、フォーカス位置以外の位置においても周波数特徴量の算出精度の低下を抑制するのに有用である。
１ 超音波診断システム
２ 超音波内視鏡
３ 超音波観測装置
４ 表示装置
２１ 超音波振動子
３１ 送受信部
３２ 信号処理部
３３ 演算部
３４ 画像処理部
３５ 入力部
３６ 制御部
３７ 記憶部
３３１ 増幅補正部
３３２ 周波数解析部
３３３ 解析データ補正部
３３４ 特徴量算出部
３４１ Ｂモード画像データ生成部
３４２ 特徴量画像データ生成部
３７１ 補正量情報記憶部
２０１ 特徴量画像
２０２ 重畳画像表示部
２０３ 情報表示部
３３４ａ 近似部
３３４ｂ 減衰補正部
Ｃ1 周波数スペクトル

Claims (7)

  1. 観測対象へ超音波を送信し、該観測対象で反射された超音波を受信する超音波振動子を備えた超音波プローブが取得した超音波信号に基づいて超音波画像を生成する超音波観測装置であって、
    前記超音波信号に基づいて生成されるＲＦデータにおける複数のサンプルデータからなるサンプルデータ群にＦＦＴ処理を施す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、
    前記周波数解析部が算出した複数の周波数スペクトルをもとに周波数成分ごとに前記超音波振動子からの距離と前記周波数スペクトルの強度との関係を示す解析データを生成し、前記距離ごとに設定される補正量であって、基準超音波信号により生成される基準データの強度を前記距離によらず一定とする補正量に基づき、前記解析データを補正する解析データ補正部と、
    前記解析データ補正部により補正された前記解析データに基づき生成された周波数スペクトルをもとに周波数特徴量を算出する特徴量算出部と、
    前記特徴量算出部が算出した前記周波数特徴量を視覚情報と関連づけて前記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超音波観測装置。
  2. 前記補正量は、前記距離と前記超音波のフォーカス位置とに応じて定まる値であることを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
  3. 前記基準データは、均一に散乱する物体、または強反射体に対し、所定の周波数および所定のフォーカス位置となるように前記超音波を送信して得られた超音波信号、または前記超音波を受信する受信機が所定の周波数および所定のフォーカス位置で取得した超音波信号に基づいて生成され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. 前記補正量は、前記基準データと所定の補正値との差分に基づいて前記距離ごとに設定され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. 前記補正値は、前記フォーカス位置によらず一定であ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. 観測対象へ超音波を送信し、該観測対象で反射された超音波を受信する超音波振動子を備えた超音波プローブが取得した超音波信号に基づいて超音波画像を生成する超音波観測装置の作動方法であって、
    周波数解析部が、前記超音波信号に基づいて生成されるＲＦデータ上の複数のサンプルデータからなるサンプルデータ群にＦＦＴ処理を施す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、
    解析データ補正部が、前記周波数解析部が算出した複数の周波数スペクトルをもとに周波数成分ごとに前記超音波振動子からの距離と前記周波数スペクトルの強度との関係を示す解析データを生成し、前記距離ごとに設定される補正量であって、基準超音波信号により生成される基準データの強度を前記距離によらず一定とする補正量に基づき、前記解析データを補正する解析データ補正ステップと、
    特徴量算出部が、前記解析データ補正部により補正された前記解析データに基づき生成された周波数スペクトルをもとに周波数特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
    特徴量画像データ生成部が、前記特徴量算出部が算出した前記周波数特徴量を視覚情報と関連づけて前記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、
    を含むことを特徴とする超音波観測装置の作動方法。
  7. 観測対象へ超音波を送信し、該観測対象で反射された超音波を受信する超音波振動子を備えた超音波プローブが取得した超音波信号に基づいて超音波画像を生成する超音波観測装置の作動プログラムであって、
    周波数解析部が、前記超音波信号に基づいて生成されるＲＦデータ上の複数のサンプルデータからなるサンプルデータ群にＦＦＴ処理を施す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手順と、
    解析データ補正部が、前記周波数解析部が算出した複数の周波数スペクトルをもとに周波数成分ごとに前記超音波振動子からの距離と前記周波数スペクトルの強度との関係を示す解析データを生成し、前記距離ごとに設定される補正量であって、基準超音波信号により生成される基準データの強度を前記距離によらず一定とする補正量に基づき、前記解析データを補正する解析データ補正手順と、
    特徴量算出部が、前記解析データ補正部により補正された前記解析データに基づき生成された周波数スペクトルをもとに周波数特徴量を算出する特徴量算出手順と、
    特徴量画像データ生成部が、前記特徴量算出部が算出した前記周波数特徴量を視覚情報と関連づけて前記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手順と、
    を前記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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