JP6253999B2 - 超音波診断装置、画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、超音波診断装置、画像処理装置及び画像処理方法に関する。

従来、超音波診断装置は、生体の血流の観察や診断を行なうために広く用いられている。超音波診断装置は、ドプラ（Doppler）効果に基づくドプラ法により、超音波の反射波から血流情報の生成及び表示を行なう。超音波診断装置により生成表示される血流情報としては、カラードプラ画像や、ドプラ波形（ドプラスペクトラム）等がある。

カラードプラ画像は、カラーフローマッピング（ＣＦＭ：Color Flow Mapping）法により撮像化される超音波画像である。ＣＦＭ法では、超音波の送受信が複数の走査線上で複数回行なわれる。そして、ＣＦＭ法では、同一位置のデータ列に対してＭＴＩ(Moving Target Indicator)フィルタを掛けることで、静止している組織、或いは、動きの遅い組織に由来する信号（クラッタ信号）を抑制して、血流に由来する信号を抽出する。そして、ＣＦＭ法では、この血流信号から血流の速度、血流の分散、血流のパワー等の血流情報を推定し、推定結果の分布を、例えば、２次元でカラー表示した超音波画像（カラードプラ画像）を表示する。

通常、ＭＴＩフィルタとしては、バタワース型のＩＩＲ（Infinite Impulse Response）フィルタや、多項式回帰フィルタ（Polynomial Regression Filter）等、係数が固定されたフィルタが用いられている。一方、入力信号に応じて、係数を変化させる適応型のＭＴＩフィルタも知られている。

一例として、適応型のＭＴＩフィルタは、ＭＴＩフィルタ入力前の信号から組織の速度を求めて、その位相差がキャンセルされた信号を得る。そして、かかるフィルタは、予め用意したＭＴＩフィルタ用の係数から、得られた信号に応じた係数を選択する。また、「Eigenvector Regression Filter」と呼ばれている適応型のＭＴＩフィルタも知られている。この適応型のＭＴＩフィルタは、相関行列から固有ベクトルを計算し、計算した固有ベクトルから、ＭＴＩフィルタに用いる係数を直接計算する方法により、クラッタ成分が抑制された信号を得る。この方法は、主成分分析や、カルーネン・レーベル変換（Karhunen-Loeve transform）、固有空間法で使われている手法を応用したものである。また、「Eigenvector Regression Filter」を用いた手法をリアルタイムで実現するために、固有ベクトルの計算に「iterative power method」を利用した方法も知られている。

上記の適応型ＭＴＩフィルタでは、固有ベクトルは、相関行列から計算される。固有ベクトルを用いた適応型ＭＴＩフィルタにより映像化した画像の画質は、如何なる条件で相関行列を計算するかによって変わる。このため、固有ベクトルを用いた適応型ＭＴＩフィルタにより映像化した画像の画質は、必ずしも向上しない場合があった。

米国特許第５，３４９，５２４号明細書 特開平１０−９９３３３号公報

Bjaerum, Torp, Kristoffersen, "Clutter Filters Adapted to Tissue Motion in Ultrasound Color Flow Imaging", IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, Frequency Control, vol.49, pp.693-704, June, 2002 Lovstakken, Bjaerum, Kristoffersen, Haaverstad, Torp, "Real-time adaptive clutter rejection filtering in color flow imaging using power method iterations", IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, Frequency Control, vol.53, pp.1597-1608, Sep, 2006

本発明が解決しようとする課題は、固有ベクトルを用いた適応型ＭＴＩフィルタにより血流情報を映像化した画像の画質を向上させることができる超音波診断装置、画像処理装置及び画像処理方法を提供することである。

実施形態の超音波診断装置は、相関行列計算部と、計算部と、画像生成部と、制御部とを備える。相関行列計算部は、複数の走査線で形成される走査範囲での超音波送受信により複数フレームにわたって収集された同一位置の反射波データのデータ列から、前記走査範囲の相関行列を計算する。計算部は、前記相関行列を用いて主成分分析を行ない、クラッタ成分を主成分として近似し低減する行列演算を行なうことで組織からのクラッタを抑圧するフィルタ係数を計算する。画像生成部は、前記フィルタ係数を用いて推定された血流情報から、超音波画像データを生成する。制御部は、前記超音波画像データを表示部に表示させる。前記相関行列計算部は、前記走査範囲を分割した複数の範囲それぞれで、相関行列を計算し、更に、前記複数の範囲それぞれより細分化された複数の細分化範囲それぞれの相関行列を、前記複数の範囲それぞれの相関行列を用いた補間処理により計算する。前記計算部は、前記複数の細分化範囲それぞれの相関行列から、各細分化範囲のフィルタ係数を計算する。前記画像生成部は、前記複数の細分化範囲それぞれのフィルタ係数を用いて推定された血流情報から、超音波画像データを生成する。

図１は、第１の実施形態に係る超音波診断装置の構成例を示すブロック図である。 図２は、従来技術を説明するための図（１）である。 図３は、従来技術を説明するための図（２）である。 図４は、第１の実施形態に係る超音波走査の一例を示す図（１）である。 図５は、第１の実施形態に係る超音波走査の一例を示す図（２）である。 図６は、第１の実施形態に係る超音波走査の一例を示す図（３）である。 図７は、第１の実施形態に係るランクカット数の決定処理の一例を説明するための図（１）である。 図８は、第１の実施形態に係るランクカット数の決定処理の一例を説明するための図（２）である。 図９は、従来技術により表示される画像データの一例を示す図である。 図１０は、第１の実施形態により表示される画像データの一例を示す図である。 図１１は、第１の実施形態に係る超音波診断装置が行なう処理の一例を説明するためのフローチャートである。 図１２は、第２の実施形態に係る相関行列計算部が行う処理の一例を示す図である。 図１３は、第２の実施形態の効果を説明するための図である。 図１４は、第２の実施形態に係る超音波診断装置が行なう処理の一例を説明するためのフローチャートである。 図１５は、第３の実施形態を説明するための図である。 図１６は、第４の実施形態を説明するための図（１）である。 図１７は、第４の実施形態を説明するための図（２）である。 図１８は、第５の実施形態を説明するための図（１）である。 図１９は、第５の実施形態を説明するための図（２）である。

以下、添付図面を参照して、超音波診断装置の実施形態を詳細に説明する。

（第１の実施形態）
まず、第１の実施形態に係る超音波診断装置の構成について説明する。図１は、第１の実施形態に係る超音波診断装置の構成例を示すブロック図である。図１に例示するように、第１の実施形態に係る超音波診断装置は、超音波プローブ１と、モニタ２と、入力装置３と、装置本体１０とを有する。

超音波プローブ１は、超音波の送受信を行なうために、装置本体１０に接続される。超音波プローブ１は、例えば、複数の圧電振動子を有し、これら複数の圧電振動子は、後述する装置本体１０が有する送受信部１１から供給される駆動信号に基づき超音波を発生する。また、超音波プローブ１が有する複数の圧電振動子は、被検体Ｐからの反射波を受信して電気信号に変換する。また、超音波プローブ１は、圧電振動子に設けられる整合層と、圧電振動子から後方への超音波の伝播を防止するバッキング材等を有する。なお、超音波プローブ１は、装置本体１０と着脱自在に接続される。

超音波プローブ１から被検体Ｐに超音波が送信されると、送信された超音波は、被検体Ｐの体内組織における音響インピーダンスの不連続面で次々と反射され、反射波信号として超音波プローブ１が有する複数の圧電振動子にて受信される。受信される反射波信号の振幅は、超音波が反射される不連続面における音響インピーダンスの差に依存する。なお、送信された超音波パルスが、移動している血流や心臓壁等の表面で反射された場合の反射波信号は、ドプラ効果により、移動体の超音波送信方向に対する速度成分に依存して、周波数偏移を受ける。

なお、第１の実施形態は、超音波プローブ１が、被検体Ｐを２次元で走査する１Ｄアレイプローブであっても、被検体Ｐを３次元で走査するメカニカル４Ｄプローブや２Ｄアレイプローブであっても適用可能である。

入力装置３は、マウス、キーボード、ボタン、パネルスイッチ、タッチコマンドスクリーン、フットスイッチ、トラックボール、ジョイスティック等を有する。入力装置３は、超音波診断装置の操作者からの各種設定要求を受け付け、装置本体１０に対して受け付けた各種設定要求を転送する。

モニタ２は、超音波診断装置の操作者が入力装置３を用いて各種設定要求を入力するためのＧＵＩ（Graphical User Interface）を表示したり、装置本体１０において生成された超音波画像データ等を表示したりする。

装置本体１０は、超音波プローブ１が受信した反射波信号に基づいて超音波画像データを生成する装置である。図１に示す装置本体１０は、２次元の反射波信号に基づいて２次元の超音波画像データを生成可能であり、３次元の反射波信号に基づいて３次元の超音波画像データを生成可能な装置である。ただし、第１の実施形態は、装置本体１０が、２次元データ専用の装置である場合であっても適用可能である。

装置本体１０は、図１に例示するように、送受信部１１と、バッファ１２と、Ｂモード処理部１３と、ドプラ処理部１４と、画像生成部１５と、画像メモリ１６と、内部記憶部１７と、制御部１８とを有する。

送受信部１１は、後述する制御部１８の指示に基づいて、超音波プローブ１が行なう超音波送受信を制御する。送受信部１１は、パルス発生器、送信遅延回路、パルサ等を有し、超音波プローブ１に駆動信号を供給する。パルス発生器は、所定の繰り返し周波数（ＰＲＦ：Pulse Repetition Frequency）で送信超音波を形成するためのレートパルスを繰り返し発生する。また、送信遅延回路は、超音波プローブ１から発生される超音波をビーム状に集束し、かつ送信指向性を決定するために必要な圧電振動子ごとの遅延時間を、パルス発生器が発生する各レートパルスに対し与える。また、パルサは、レートパルスに基づくタイミングで、超音波プローブ１に駆動信号（駆動パルス）を印加する。すなわち、送信遅延回路は、各レートパルスに対し与える遅延時間を変化させることで、圧電振動子面から送信される超音波の送信方向を任意に調整する。

なお、送受信部１１は、後述する制御部１８の指示に基づいて、所定のスキャンシーケンスを実行するために、送信周波数、送信駆動電圧等を瞬時に変更可能な機能を有している。特に、送信駆動電圧の変更は、瞬間にその値を切り替え可能なリニアアンプ型の発信回路、又は、複数の電源ユニットを電気的に切り替える機構によって実現される。

また、送受信部１１は、アンプ回路、Ａ／Ｄ（Analog／Digital）変換器、受信遅延回路、加算器、直交検波回路等を有し、超音波プローブ１が受信した反射波信号に対して各種処理を行って反射波データを生成する。アンプ回路は、反射波信号をチャンネル毎に増幅してゲイン補正処理を行う。Ａ／Ｄ変換器は、ゲイン補正された反射波信号をＡ／Ｄ変換する。受信遅延回路は、デジタルデータに受信指向性を決定するのに必要な受信遅延時間を与える。加算器は、受信遅延回路により受信遅延時間が与えられた反射波信号の加算処理を行う。加算器の加算処理により、反射波信号の受信指向性に応じた方向からの反射成分が強調される。

そして、直交検波回路は、加算器の出力信号をベースバンド帯域の同相信号（Ｉ信号、Ｉ：In-pahse）と直交信号（Ｑ信号、Ｑ：Quadrature-phase）とに変換する。そして、直交検波回路は、Ｉ信号及びＱ信号（以下、ＩＱ信号と記載する）を反射波データとして、バッファ１２に格納する。なお、直交検波回路は、加算器の出力信号を、ＲＦ（Radio Frequency）信号に変換した上で、バッファ１２に格納しても良い。ＩＱ信号や、ＲＦ信号は、位相情報が含まれる信号（受信信号）となる。以下では、送受信部１１が出力する反射波データを、受信信号と記載する場合がある。

送受信部１１は、被検体Ｐを２次元走査する場合、超音波プローブ１から２次元の超音波ビームを送信させる。そして、送受信部１１は、超音波プローブ１が受信した２次元の反射波信号から２次元の反射波データを生成する。また、送受信部１１は、被検体Ｐを３次元走査する場合、超音波プローブ１から３次元の超音波ビームを送信させる。そして、送受信部１１は、超音波プローブ１が受信した３次元の反射波信号から３次元の反射波データを生成する。

バッファ１２は、送受信部１１が生成した反射波データ（Ｉ／Ｑ信号）を一時的に記憶するバッファである。具体的には、バッファ１２は、数フレーム分のＩ／Ｑ信号、又は、数ボリューム分のＩ／Ｑ信号を記憶する。例えば、バッファ１２は、ＦＩＦＯ（First-In/First-Out）メモリであり、所定フレーム分のＩ／Ｑ信号を記憶する。そして、例えば、バッファ１２は、新たに１フレーム分のＩ／Ｑ信号が送受信部１１にて生成された場合、生成時間が最も古い１フレーム分のＩ／Ｑ信号を破棄して、新たに生成された１フレーム分のＩ／Ｑ信号を記憶する。

Ｂモード処理部１３及びドプラ処理部１４は、送受信部１１が反射波信号から生成した反射波データに対して、各種の信号処理を行なう信号処理部である。Ｂモード処理部１３は、バッファ１２から読み出した反射波データ（Ｉ／Ｑ信号）に対して、対数増幅、包絡線検波処理、対数圧縮などを行なって、複数のサンプル点それぞれの信号強度が輝度の明るさで表現されるデータ（Ｂモードデータ）を生成する。

なお、Ｂモード処理部１３は、フィルタ処理により、検波周波数を変化させることで、映像化する周波数帯域を変えることができる。このＢモード処理部１３の機能を用いることにより、第１の実施形態に係る超音波診断装置は、コントラストハーモニックイメージング（ＣＨＩ：Contrast Harmonic Imaging）や、ティッシュハーモニックイメージング（ＴＨＩ：Tissue Harmonic Imaging）等のハーモニックイメージングを実行可能である。すなわち、Ｂモード処理部１３は、造影剤が注入された被検体Ｐの反射波データから、造影剤（微小気泡、バブル）を反射源とするハーモニック成分の反射波データ（高調波データ又は分周波データ）と、被検体Ｐ内の組織を反射源とする基本波成分の反射波データ（基本波データ）とを分離する。Ｂモード処理部１３は、ハーモニック成分の反射波データ（受信信号）から、造影画像データを生成するためのＢモードデータを生成することができる。

また、このＢモード処理部１３のフィルタ処理機能を用いることにより、第１の実施形態に係る超音波診断装置は、ティッシュハーモニックイメージング（ＴＨＩ：Tissue Harmonic Imaging）を実行可能である。すなわち、Ｂモード処理部１３は、被検体Ｐの反射波データから、ハーモニック成分の反射波データ（受信信号）である高調波データ又は分周波データを分離することができる。そして、Ｂモード処理部１３は、ハーモニック成分の反射波データ（受信信号）から、ノイズ成分を除去した組織画像データを生成するためのＢモードデータを生成することができる。

また、ＣＨＩやＴＨＩのハーモニックイメージングを行なう際、Ｂモード処理部１３は、上述したフィルタ処理を用いた方法とは異なる方法により、ハーモニック成分を抽出することができる。ハーモニックイメージングでは、振幅変調（ＡＭ：Amplitude Modulation）法や位相変調（ＰＭ：Phase Modulation）法、ＡＭ法及びＰＭ法を組み合わせたＡＭＰＭ法と呼ばれる映像法が行なわれる。ＡＭ法、ＰＭ法及びＡＭＰＭ法では、同一の走査線に対して振幅や位相が異なる超音波送信を複数回行なう。これにより、送受信部１１は、各走査線で複数の反射波データ（受信信号）を生成し出力する。そして、Ｂモード処理部１３は、各走査線の複数の反射波データ（受信信号）を、変調法に応じた加減算処理することで、ハーモニック成分を抽出する。そして、Ｂモード処理部１３は、ハーモニック成分の反射波データ（受信信号）に対して包絡線検波処理等を行なって、Ｂモードデータを生成する。

例えば、ＰＭ法が行なわれる場合、送受信部１１は、制御部１８が設定したスキャンシーケンスにより、例えば（−１，１）のように、位相極性を反転させた同一振幅の超音波を、各走査線で２回送信させる。そして、送受信部１１は、「−１」の送信による受信信号と、「１」の送信による受信信号とを生成し、Ｂモード処理部１３は、これら２つの受信信号を加算する。これにより、基本波成分が除去され、２次高調波成分が主に残存した信号が生成される。そして、Ｂモード処理部１３は、この信号に対して包絡線検波処理等を行なって、ＴＨＩのＢモードデータやＣＨＩのＢモードデータを生成する。

或いは、例えば、ＴＨＩでは、受信信号に含まれる２次高調波成分と差音成分とを用いて映像化を行なう方法が実用化されている。差音成分を用いた映像化法では、例えば、中心周波数が「ｆ１」の第１基本波と、中心周波数が「ｆ１」より大きい「ｆ２」の第２基本波とを合成した合成波形の送信超音波を、超音波プローブ１から送信させる。この合成波形は、２次高調波成分と同一の極性を持つ差音成分が発生するように、互いの位相が調整された第１基本波の波形と第２基本波の波形とを合成した波形である。送信部１１は、合成波形の送信超音波を、位相を反転させながら、例えば、２回送信させる。かかる場合、例えば、Ｂモード処理部１３は、２つの受信信号を加算することで、基本波成分が除去され、差音成分及び２次高調波成分が主に残存したハーモニック成分を抽出した後、包絡線検波処理等を行なう。

ドプラ処理部１４は、バッファ１２から読み出した反射波データを周波数解析することで、走査範囲内にある移動体のドプラ効果に基づく運動情報を抽出したデータ（ドプラデータ）を生成する。具体的には、ドプラ処理部１４は、移動体の運動情報として、平均速度、平均分散値、平均パワー値等を、複数のサンプル点それぞれでドプラデータを生成する。ここで、移動体とは、例えば、血流や、心壁等の組織、造影剤である。本実施形態に係るドプラ処理部１４は、血流の運動情報（血流情報）として、血流の平均速度、血流の平均分散値、血流の平均パワー値等を、複数のサンプル点それぞれで推定したドプラデータを生成する。

上記のドプラ処理部１４の機能を用いて、本実施形態に係る超音波診断装置は、カラーフローマッピング法（ＣＦＭ：Color Flow Mapping）とも呼ばれるカラードプラ法を実行可能である。ＣＦＭ法では、超音波の送受信が複数の走査線上で複数回行なわれる。そして、ＣＦＭ法では、同一位置のデータ列に対してＭＴＩ(Moving Target Indicator)フィルタを掛けることで、静止している組織、或いは、動きの遅い組織に由来する信号（クラッタ信号）を抑制して、血流に由来する信号を抽出する。そして、ＣＦＭ法では、この血流信号から血流の速度、血流の分散、血流のパワー等の血流情報を推定する。後述する画像生成部１５は、推定結果の分布を、例えば、２次元でカラー表示した超音波画像データ（カラードプラ画像データ）を生成する。そして、モニタ２は、カラードプラ画像データを表示する。

ＭＴＩフィルタとしては、通常、バタワース型のＩＩＲ（Infinite Impulse Response）フィルタや、多項式回帰フィルタ（Polynomial Regression Filter）等、係数が固定されたフィルタが用いられる。一方、本実施形態に係るドプラ処理部１４は、ＭＴＩフィルタとして、入力信号に応じて係数を変化させる適応型のＭＴＩフィルタを用いる。具体的には、本実施形態に係るドプラ処理部１４は、適応型のＭＴＩフィルタとして、「Eigenvector Regression Filter」と呼ばれているフィルタを用いる。以下、固有ベクトルを用いた適応型ＭＴＩフィルタである「Eigenvector Regression Filter」を、「固有ベクトル型ＭＴＩフィルタ」と記載する。

固有ベクトル型ＭＴＩフィルタは、相関行列から固有ベクトルを計算し、計算した固有ベクトルから、クラッタ成分抑制処理に用いる係数を計算する。この方法は、主成分分析や、カルーネン・レーベル変換（Karhunen-Loeve transform）、固有空間法で使われている手法を応用したものである。

固有ベクトル型ＭＴＩフィルタを用いる第１の実施形態に係るドプラ処理部１４は、図１に例示するように、相関行列計算部１４１と、計算部１４２と、ＭＴＩフィルタ処理部１４３と、推定部１４４とを有する。相関行列計算部１４１は、同一位置（同一サンプル点）の連続した反射波データのデータ列から、走査範囲の相関行列を計算する。計算部１４２は、例えば、相関行列の固有値及び当該固有値に対応する固有ベクトルを計算する。そして、計算部１４２は、例えば、各固有値の大きさに基づいて各固有ベクトルを並べた行列のランクを低減した行列を、クラッタ成分を抑制するフィルタ行列として計算する。

ＭＴＩフィルタ処理部１４３は、フィルタ行列を用いて、同一位置（同一サンプル点）の連続した反射波データのデータ列から、クラッタ成分が抑制され、血流に由来する血流信号が抽出されたデータ列を出力する。推定部１４４は、ＭＴＩフィルタ処理部１４３が出力したデータを用いた自己相関演算等の演算を行なって、血流情報を推定し、推定した血流情報をドプラデータとして出力する。なお、第１の実施形態に係るドプラ処理部１４が行なう具体的な処理については、後に詳述する。

ここで、図１に例示するＢモード処理部１３及びドプラ処理部１４は、２次元の反射波データ及び３次元の反射波データの両方について処理可能である。すなわち、Ｂモード処理部１３は、２次元の反射波データから２次元のＢモードデータを生成し、３次元の反射波データから３次元のＢモードデータを生成する。また、ドプラ処理部１４は、２次元の反射波データから２次元のドプラデータを生成し、３次元の反射波データから３次元のドプラデータを生成する。

画像生成部１５は、Ｂモード処理部１３及びドプラ処理部１４が生成したデータから超音波画像データを生成する。画像生成部１５は、Ｂモード処理部１３が生成した２次元のＢモードデータから反射波の強度を輝度で表した２次元Ｂモード画像データを生成する。また、画像生成部１５は、ドプラ処理部１４が生成した２次元のドプラデータから血流情報が映像化された２次元ドプラ画像データを生成する。２次元ドプラ画像データは、速度画像データ、分散画像データ、パワー画像データ、又は、これらを組み合わせた画像データである。画像生成部１５は、ドプラ画像データとして、血流情報がカラーで表示されるカラードプラ画像データを生成したり、１つの血流情報がグレースケールで表示されるドプラ画像データを生成したりする。

ここで、画像生成部１５は、一般的には、超音波走査の走査線信号列を、テレビ等に代表されるビデオフォーマットの走査線信号列に変換（スキャンコンバート）し、表示用の超音波画像データを生成する。具体的には、画像生成部１５は、超音波プローブ１による超音波の走査形態に応じて座標変換を行なうことで、表示用の超音波画像データを生成する。また、画像生成部１５は、スキャンコンバート以外に、種々の画像処理として、例えば、スキャンコンバート後の複数の画像フレームを用いて、輝度の平均値画像を再生成する画像処理（平滑化処理）や、画像内で微分フィルタを用いる画像処理（エッジ強調処理）等を行なう。また、画像生成部１５は、超音波画像データに、種々のパラメータの文字情報、目盛り、ボディーマーク等を合成する。

すなわち、Ｂモードデータ及びドプラデータは、スキャンコンバート処理前の超音波画像データであり、画像生成部１５が生成するデータは、スキャンコンバート処理後の表示用の超音波画像データである。なお、Ｂモードデータ及びドプラデータは、生データ（Raw Data）とも呼ばれる。画像生成部１５は、スキャンコンバート処理前の２次元超音波画像データから、表示用の２次元超音波画像データを生成する。

更に、画像生成部１５は、Ｂモード処理部１３が生成した３次元のＢモードデータに対して座標変換を行なうことで、３次元Ｂモード画像データを生成する。また、画像生成部１５は、ドプラ処理部１４が生成した３次元のドプラデータに対して座標変換を行なうことで、３次元ドプラ画像データを生成する。画像生成部１５は、「３次元のＢモード画像データや３次元ドプラ画像データ」を「３次元超音波画像データ（ボリュームデータ）」として生成する。

更に、画像生成部１５は、ボリュームデータをモニタ２にて表示するための各種の２次元画像データを生成するために、ボリュームデータに対してレンダリング処理を行なう。画像生成部１５が行なうレンダリング処理としては、例えば、断面再構成法（ＭＰＲ：Multi Planer Reconstruction）を行なってボリュームデータからＭＰＲ画像データを生成する処理がある。また、画像生成部１５が行なうレンダリング処理としては、例えば、３次元の情報を反映した２次元画像データを生成するボリュームレンダリング（ＶＲ：Volume Rendering）処理がある。

画像メモリ１６は、画像生成部１５が生成した表示用の画像データを記憶するメモリである。また、画像メモリ１６は、Ｂモード処理部１３やドプラ処理部１４が生成したデータを記憶することも可能である。画像メモリ１６が記憶するＢモードデータやドプラデータは、例えば、診断の後に操作者が呼び出すことが可能となっており、画像生成部１５を経由して表示用の超音波画像データとなる。また、画像メモリ１６は、送受信部１１が出力した反射波データを記憶することも可能である。

内部記憶部１７は、超音波送受信、画像処理及び表示処理を行なうための制御プログラムや、診断情報（例えば、患者ＩＤ、医師の所見等）や、診断プロトコルや各種ボディーマーク等の各種データを記憶する。また、内部記憶部１７は、必要に応じて、画像メモリ１６が記憶する画像データの保管等にも使用される。また、内部記憶部１７が記憶するデータは、図示しないインターフェースを経由して、外部装置へ転送することができる。また、内部記憶部１７は、外部装置から図示しないインターフェースを経由して転送されたデータを記憶することも可能である。

制御部１８は、超音波診断装置の処理全体を制御する。具体的には、制御部１８は、入力装置３を介して操作者から入力された各種設定要求や、内部記憶部１７から読込んだ各種制御プログラム及び各種データに基づき、送受信部１１、Ｂモード処理部１３、ドプラ処理部１４及び画像生成部１５の処理を制御する。例えば、制御部１８は、送受信部１１を介して超音波プローブ１を制御することで、超音波走査の制御を行なう。通常、ＣＦＭ法では、血流像データであるカラードプラ画像データとともに、組織像データであるＢモード画像データを表示する。かかる表示を行なうため、制御部１８は、第１走査範囲内の血流情報を取得する第１超音波走査を超音波プローブ１に実行させる。第１超音波走査は、例えば、ドプラモードでカラードプラ画像データを収集するための超音波走査である。また、制御部１８は、第１超音波走査とともに、第２走査範囲内の組織形状の情報を取得する第２超音波走査を超音波プローブ１に実行させる。第２超音波走査は、例えば、ＢモードでＢモード画像データを収集するための超音波走査である。

制御部１８は、送受信部１１を介して超音波プローブ１を制御することで、第１超音波走査及び第２超音波走査を実行させる。なお、第１走査範囲と第２走査範囲は、同じ範囲であっても、第１走査範囲が第２走査範囲より小さい範囲であっても、第２走査範囲が第１走査範囲より小さい範囲であっても良い。

また、制御部１８は、画像メモリ１６や内部記憶部１７が記憶する表示用の超音波画像データをモニタ２にて表示するように制御する。なお、装置本体１０に内蔵される送受信部１１等は、集積回路などのハードウェアで構成されることもあるが、ソフトウェア的にモジュール化されたプログラムである場合もある。

以上、第１の実施形態に係る超音波診断装置の全体構成について説明した。かかる構成のもと、第１の実施形態に係る超音波診断装置は、固有ベクトル型ＭＴＩフィルタを用いて推定された血流情報（ドプラデータ）によりＣＦＭ法を行なう。上述したように、固有ベクトル型ＭＴＩフィルタを用いるドプラ処理部１４は、相関行列から固有ベクトルを計算する。ここで、固有ベクトル型ＭＴＩフィルタにより映像化したドプラ画像データの画質は、如何なる条件で相関行列を計算するかによって変わる。このため、固有ベクトルを用いた適応型ＭＴＩフィルタにより映像化した画像の画質は、必ずしも向上しない場合があった。この点について、以下、図２及び図３を用いて説明する。図２及び図３は、従来技術を説明するための図である。

通常のカラードプラ法では、超音波送受信を同一方向で複数回行ない、これにより受信した信号から、血流信号を抽出する。かかる超音波送受信により得られる同一位置からの反射波信号（反射波データ）のデータ列は、パケットと呼ばれる。パケットサイズは、１フレームの血流情報を得るために同一方向で行なわれる超音波送受信の回数となる。一般的なカラードプラ法でのパケットサイズは、５から１６程度である。固有ベクトル型ＭＴＩフィルタの性能は、パケットサイズが大きい方が、向上するが、パケットサイズを大きくすると、フレームレートは、低下する。

また、従来のカラードプラ法では、折り返し速度を小さくして、低流速の血流の検出能を向上させるために、交互スキャンと呼ばれる超音波走査が行なわれている。しかし、交互スキャンでは、ドプラデータ収集用の第１走査範囲は、複数の走査ブロックに分割され、走査ブロック間には、時間差が発生する。このため、固有ベクトル型ＭＴＩフィルタを用いる場合、ドプラ処理部１４は、相関行列を各走査ブロックで計算することで、走査ブロックごとに異なるＭＴＩフィルタ処理を行なう必要がある。このため、従来のカラードプラ法では、走査ブロックの境界で、超音波画像データが不連続になってしまっていた。

図２は、交互スキャンの一例を示している。図２では、第１走査範囲と第２走査範囲とが同じ走査範囲であり、この走査範囲が第１走査線から第８走査線の８本の走査線により形成される場合を例示している。また、図２では、８本の走査線それぞれを、方位方向（超音波プローブ１の振動子の配列方向）に沿って、「１，２，３，４，５，６，７，８」と示している。また、図２では、Ｂモード用の第２超音波走査を黒塗りの矩形で示し、ドプラモード用の第１超音波走査を斜線でハッチングされた矩形で示している。

図２に例示する交互スキャンでは、「第１走査線、第２走査線」の順で第２超音波走査が行なわれた後、「第１走査線、第２走査線」の順で第１超音波走査が８回繰り返される。これにより、第１走査線及び第２走査線それぞれの血流情報が出力される。そして、図２に例示する交互スキャンでは、「第３走査線、第４走査線」の順で第２超音波走査が行なわれた後、「第３走査線、第４走査線」の順で第１超音波走査が８回繰り返される。これにより、第３走査線及び第４走査線それぞれの血流情報が出力される。

そして、図２に例示する交互スキャンでは、「第５走査線、第６走査線」の順で第２超音波走査が行なわれた後、「第５走査線、第６走査線」の順で第１超音波走査が８回繰り返される。これにより、第５走査線及び第６走査線それぞれの血流情報が出力される。そして、図２に例示する交互スキャンでは、「第７走査線、第８走査線」の順で第２超音波走査が行なわれた後、「第７走査線、第８走査線」の順で第１超音波走査が８回繰り返される。これにより、第７走査線及び第８走査線それぞれの血流情報が出力される。

上記の処理により、第１フレームのＢモード画像データ及びカラードプラ画像データが生成表示される。また、上記の処理を繰り返すことで、図２に例示するように、第２フレーム以降の画像データの生成表示が行なわれる。図２に例示する交互スキャンは、隣接した２本の走査線を交互に走査する交互２段のスキャンであり、パケットサイズが「８」となる。図２に例示する交互スキャンでは、パケットごとに１つのデータを出力するので、１フレームのスキャンが完了して、１フレームが表示されることになる。すなわち、交互スキャンでは、表示フレーム数とスキャンフレーム数とは、常に同じとなる。

図２に例示する交互スキャンは、８本の走査線で形成されるドプラモード用の走査範囲を交互２段でスキャンするため、ドプラモード用の走査範囲は、図３に示すように、４つの走査ブロックに分割される。各走査ブロックのドプラデータは、「８×２＝１６回」の超音波送受信が行なわれた後に生成される。このため、図２に例示する交互スキャンが行なわれた場合、ドプラ画像データは、走査ブロック間が不連続な画像データとなる。

そこで、第１の実施形態では、固有ベクトル型ＭＴＩフィルタにより血流情報を映像化した画像の画質を向上させるために、走査範囲を走査ブロックに分割する必要のないドプラモード用の超音波走査を行なう。

具体的には、第１の実施形態で行なわれる第１超音波走査は、複数の走査線で形成される走査範囲での超音波送受信により、同一位置の反射波データを複数フレームにわたって収集可能な走査形態を繰り返すことで、実行される。より具体的には、第１の実施形態で行なわれる第１超音波走査は、複数の走査線で形成される走査範囲での超音波送受信を各走査線で１回とする走査形態を繰り返すことで、実行される。かかる走査形態は、通常のＢモードで行なわれる第２超音波走査と同じ走査形態であり、フレームレートを向上させるためにＣＦＭ法で行なわれている走査形態と同じ走査形態である。以下、上記の第１超音波走査を「高フレームレート用超音波走査」と記載し、「高フレームレート用超音波走査」により行なわれるＣＦＭ法を「高フレームレート法」と記載する。

高フレームレート法では、各フレームの同じ位置のデータ列に対してフレーム方向（時間方向）で処理を行なうことができる。例えば、高フレームレート法では、ＭＴＩフィルタ処理を、パケットという有限長のデータ処理から無限長のデータに対する処理とすることができる。その結果、高フレームレート法により、ＭＴＩフィルタの性能を向上させるとともに、高いフレームレートで血流情報を表示することが可能になる。

高フレームレート用超音波走査により収集された反射波データからは、Ｂモード画像データ及びドプラ画像データを生成表示することができる。しかし、かかる場合、例えば、画質の良いＴＨＩ法によりＢモード画像データを生成表示することができない。このため第１の実施形態に係る制御部１８は、更に、高フレームレート用超音波走査による第１超音波走査とともに、第２超音波走査を、以下に説明する走査形態で実行させる。図４〜図６は、第１の実施形態に係る超音波走査の一例を示す図である。

第１の実施形態に係る制御部１８は、第２超音波走査として第２走査範囲を分割した複数の分割範囲それぞれの超音波走査を、第１超音波走査の間に時分割で超音波プローブ１に実行させる。換言すると、第１の実施形態では、第１超音波走査の間に第２超音波走査の一部分を行い、数フレーム分の第１超音波走査を行なう期間で、１フレーム分の第２超音波走査を完結させる。かかる走査形態により、第１の実施形態に係る超音波診断装置は、第１超音波走査と第２超音波走査とで超音波送受信条件を独立に設定可能となる。例えば、第１の実施形態に係る超音波診断装置は、第２超音波走査をＴＨＩ法に基づく条件で実行させることができる。すなわち、第２超音波走査は、上述したフィルタ処理によりＴＨＩを行なうための超音波送受信条件で実行することができる。また、第２超音波走査は、上述したＡＭ法、ＰＭ法、ＡＭＰＭ法、又は差音成分を用いた方法等、１本の走査線に対して複数レートの超音波送信を行なう映像化法に基づくＴＨＩを行なうための超音波送受信条件で実行することができる。

上記の制御処理の一例について、図４を用いて説明する。例えば、制御部１８は、操作者からの指示や、初期設定された情報等に基づいて、第２走査範囲を４つの分割範囲（第１分割範囲〜第４分割範囲）に分割する。なお、図４に示す「Ｂ」は、Ｂモード用の送受信条件を用いて超音波走査が行なわれている範囲を示している。また、図４に示す「Ｄ」は、カラードプラモード用の送受信条件を用いて超音波走査が行なわれている範囲を示している。例えば、図４に示す「Ｄ」は、上記の高フレームレート法で行なわれる超音波走査が行なわれている範囲となる。すなわち、図４に例示する第１超音波走査は、一般的なカラードプラ法のように、超音波を同一方向に複数回送信して、複数回反射波を受信するのではなく、各走査線で超音波送受信を１回行なっている。制御部１８は、第１超音波走査として、第１走査範囲を形成する複数の走査線それぞれで１回ずつ超音波送受信を行ない、複数フレーム分の反射波を用いて血流情報を取得する方法（高フレームレート法）に基づく超音波走査を実行させる。

まず、制御部１８は、第２超音波走査として第１分割範囲の超音波走査を実行させ（図４の（１）を参照）、第２走査範囲（１フレーム分）の第１超音波走査を実行させる（図４の（２）を参照）。そして、制御部１８は、第２超音波走査として第２分割範囲の超音波走査を実行させ（図４の（３）を参照）、第２走査範囲（１フレーム分）の第１超音波走査を実行させる（図４の（４）を参照）。そして、制御部１８は、第２超音波走査として第３分割範囲の超音波走査を実行させ（図４の（５）を参照）、第２走査範囲（１フレーム分）の第１超音波走査を実行させる（図４の（６）を参照）。そして、制御部１８は、第２超音波走査として第４分割範囲の超音波走査を実行させ（図４の（７）を参照）、第２走査範囲（１フレーム分）の第１超音波走査を実行させる（図４の（８）を参照）。

ここで、図４に例示するように、制御部１８は、第１超音波走査が行なわれる間隔を等間隔とする。すなわち、第１走査範囲の「ある走査線」上の「点Ｘ」は、図４の（２）、（４）、（６）及び（８）の第１超音波走査で１回ずつ走査されるが、その走査間隔は、一定の「Ｔ」となるように制御される。具体的には、制御部１８は、第２超音波走査で行なわれる各分割走査に要する時間を同一として、第１超音波走査が行なわれる間隔を等間隔とする。例えば、制御部１８は、図４の（１）、（３）、（５）及び（７）で行われる第２超音波走査の分割走査に要する時間を、必ず同じ時間となるように制御する。制御部１８は、第２走査範囲を分割した各分割範囲の大きさや、走査線数、走査線密度及び深度等を同一とする。例えば、走査線数が同じであるならば、第２超音波走査の各分割走査に要する時間は、同じとなる。ドプラ処理部１４は、「Ｄ」のフレーム間の同じ位置のデータ列（図４に示す「Ｘ_ｎ−３、Ｘ_ｎ−２、Ｘ_ｎ−１、Ｘ_ｎ、・・・」）に対して、後述する処理を行なって、「点Ｘ」の血流情報を出力する。なお、上記の方法では、第２走査範囲全体の走査は、「４Ｔ」間隔で完結するが、制御部１８は、「４Ｔ」間隔で組織像データを更新するのではなく、分割走査範囲ごとに組織像データを更新する。また、１本の走査線に対して複数レートの超音波送信を行なう映像化法に基づくＴＨＩを行なう場合は、１フレーム分の受信信号を得るための超音波送信回数が増えるため、通常のＢモード撮影や、フィルタ処理によりＴＨＩを行なう場合と比較して、第２走査範囲の分割数を増やす必要がある。例えば、ＰＭ法を行なう場合、第２走査範囲は、４分割から８分割に変更される。かかる場合、第２走査範囲全体の走査は、「８Ｔ」間隔で完結する。かかる場合も、制御部１８は、「８Ｔ」間隔で組織像データを更新するのではなく、分割走査範囲ごとに組織像データを更新する。

従来のカラードプラの処理では、パケット内で閉じたデータ列に対して、「ＭＴＩフィルタ処理」及び「速度・分散・パワー推定処理」を行なう。このため、従来のカラードプラの処理では、１つのパケットで１つの血流情報しか出力できない。これに対して、高フレームレート法の走査形態で行なわれるカラードプラの処理では、スキャン自体にパケットという概念がない。このため、上記の走査形態で行なわれるカラードプラの処理では、１つの血流情報を出力するための処理に使用するデータ列のデータ長は、任意に変更可能である。更に、上記の走査形態で行なわれるカラードプラの処理では、前の時相の血流情報を出力するための処理に使用したデータ列と、次の時相の血流情報を出力するための処理に使用するデータ列とを重複させることが可能である。

この点について、図５を用いて説明する。図５では、第１走査範囲と第２走査範囲とが同じ走査範囲であり、この走査範囲が第１走査線から第８走査線の８本の走査線により形成される場合を例示している。また、図５では、８本の走査線それぞれを、方位方向（超音波プローブ１の振動子の配列方向）に沿って、「１，２，３，４，５，６，７，８」と示している。また、図５では、Ｂモード用の第２超音波走査を黒塗りの矩形で示し、ドプラモード用の第１超音波走査を斜線でハッチングされた矩形で示している。図５は、図２に例示した走査範囲を、第１の実施形態で行なわれる走査形態でスキャンする場合を例示した図となる。

図５に例示するスキャンでは、第１走査線の第２超音波走査が行なわれた後、「第１走査線〜第８走査線」の順で第１超音波走査が行なわれ、第２走査線の第２超音波走査が行なわれた後、「第１走査線〜第８走査線」の順で第１超音波走査が行なわれる。そして、図５に例示するスキャンでは、第３走査線の第２超音波走査が行なわれた後、「第１走査線〜第８走査線」の順で第１超音波走査が行なわれ、第４走査線の第２超音波走査が行なわれた後、「第１走査線〜第８走査線」の順で第１超音波走査が行なわれる。

そして、図５に例示するスキャンでは、第５走査線の第２超音波走査が行なわれた後、「第１走査線〜第８走査線」の順で第１超音波走査が行なわれ、第６走査線の第２超音波走査が行なわれた後、「第１走査線〜第８走査線」の順で第１超音波走査が行なわれる。そして、図５に例示するスキャンでは、第７走査線の第２超音波走査が行なわれた後、「第１走査線〜第８走査線」の順で第１超音波走査が行なわれ、第８走査線の第２超音波走査が行なわれた後、「第１走査線〜第８走査線」の順で第１超音波走査が行なわれる。

ここで、図５に例示する場合では、データ列のデータ長が「８」に設定され、更に、表示されるフレーム間におけるデータ列の重複数が「４」に設定されている。かかる場合、図５に例示するように、１回目の第１超音波走査から８回目の第１超音波走査までに収集されたデータから、第１フレーム用のドプラデータが出力され、第１フレームのドプラ画像データが生成表示される。そして、図５に例示するように、５回目の第１超音波走査から１２回目の第１超音波走査までに収集されたデータから、第２フレーム用のドプラデータが出力され、第２フレームのドプラ画像データが生成表示される。そして、図５に例示するように、９回目の第１超音波走査から１６回目の第１超音波走査までに収集されたデータから、第３フレーム用のドプラデータが出力され、第３フレームのドプラ画像データが生成表示される。

なお、Ｂモード用の第２超音波走査は、図５に例示する場合、２フレーム分の第１超音波走査が完了すると完結する。図５に例示する場合では、ドプラ画像データの１フレームが表示される間に、走査範囲（第１走査範囲）の半分の領域のＢモード画像データが更新される表示形態となる。

ドプラ用の第１超音波走査を、高フレームレート用超音波走査で行なうことで、走査範囲（第１走査範囲）は、従来のように、時間差が発生する複数の走査ブロックに分割されない。その結果、走査範囲全体は、図６に示すように、時間差が略無い、時間的に均一な状態となる。従って、以下に詳細に説明する固有ベクトル型ＭＴＩフィルタを用いたドプラ処理部１４の処理が行なわれても、第１の実施形態に係る超音波診断装置は、不連続な境界が発生しないドプラ画像データを生成表示することができる。

まず、第１の実施形態に係る相関行列計算部１４１は、複数の走査線で形成される走査範囲（第１走査範囲）での超音波送受信により複数フレームにわたって収集された同一位置の反射波データのデータ列から、走査範囲（第１走査範囲）の相関行列を計算する。具体的には、第１の実施形態に係る相関行列計算部１４１は、走査範囲（第１走査範囲）にわたり、１回の超音波送受信を行なうごとに、走査線を切り替える走査形態を繰り返すことで収集された同一位置の連続した反射波データのデータ列を、走査範囲の相関行列を計算するデータ列として用いる。より具体的には、第１の実施形態に係る相関行列計算部１４１は、走査範囲（第１走査範囲）での超音波送受信を各走査線で１回とする走査形態を繰り返すことで収集された同一位置の連続した反射波データのデータ列を、走査範囲の相関行列を計算するデータ列として用いる。

具体的には、相関行列計算部１４１は、以下に示す式（１）により相関行列「Ｒ_ｘｘ」を計算する。

ここで、式（１）に示す「ｘ_ｍ」は、ある位置「ｍ」におけるデータ列を列ベクトルとしたものである。列ベクトル「ｘ_ｍ」の長さ「Ｌ」は、１フレームのドプラデータ（血流情報）の推定計算に使用するデータ長である。例えば、図５に例示する場合、「Ｌ」は、「８」である。また、式（１）に示す「ｘ_ｍ ^Ｈ」は、「ｘ_ｍ」の各要素の複素共役を取った行列の転置行列を示す。

ここで、位置「ｍ」は、高フレームレート用超音波走査を行なう全空間で設定されるサンプル点の位置である。位置「ｍ」は、２次元スキャンの場合は、２次元座標系で示され、３次元スキャンの場合は、３次元座標系で示される。また、式（１）に示す「Ｍ」は、位置「ｍ」の総数である。

すなわち、相関行列計算部１４１は、式（１）により、複数のサンプル点それぞれで、データ列の自己相関行列を計算し、複数のサンプル点それぞれの自己相関行列の平均を計算する。これにより、相関行列計算部１４１は、走査範囲の相関行列を計算する。相関行列「Ｒ_ｘｘ」は、式（１）により、Ｌ行Ｌ列の行列となる。上述したように、相関行列が計算されるデータ列のデータ長「Ｌ」は、任意に変更可能である。また、相関行列が計算されるデータ列は、表示フレーム間で重複して設定可能である。

そして、計算部１４２は、相関行列を用いて主成分分析を行ない、クラッタ成分を主成分として近似し低減する行列演算を行なうことで組織からのクラッタを抑圧するフィルタ係数を計算する。本実施形態では、計算部１４２は、相関行列の固有値及び当該固有値に対応する固有ベクトルを計算する。すなわち、計算部１４２は、相関行列「Ｒ_ｘｘ」から、「Ｌ」組の「固有値及び固有ベクトル」を計算する。そして、計算部１４２は、各固有値の大きさに基づいてＬ個の固有ベクトルを並べた行列「Ｖ」を設定する。そして、計算部１４２は、行列「Ｖ」のランクを低減した行列を、クラッタ成分を抑制するＭＴＩフィルタ行列として計算する。計算部１４２は、Ｌ個の固有ベクトルそれぞれをＬ個の列ベクトルとし、Ｌ個の列ベクトルを、固有値の大きい順に並べた行列を「Ｖ」として、以下の式（２）により、ＭＴＩフィルタ行列「Ｗ」を計算する。

ここで、式（２）に示す「Ｖ^Ｈ」は、「Ｖ」の複素共役転置行列である。また、式（２）の右辺において、「Ｖ」と「Ｖ^Ｈ」との間の行列は、Ｌ行Ｌ列の対角行列である。ＭＴＩフィルタ行列「Ｗ」は、式（２）により、Ｌ行Ｌ列の行列となる。ここで、低減される主成分の数、すなわち、低減されるランク数は、Ｌ行Ｌ列の対角行列の対角要素を何個「０」にするかにより、定まる。以下、低減されるランク数を「ランクカット数」と記載する。

固有値が大きい列ベクトル（固有ベクトル）は、ドプラ用の走査範囲内で、ドプラ効果による周波数偏移が小さい、すなわち、移動速度が低いクラッタ成分に対応する。式（２）は、行列「Ｖ」のランクを固有値の大きい方からランクカット数個分の成分をカットした行列を計算し、この行列に対して「Ｖ^Ｈ」による逆変換を行なう。この式（２）により、組織の動き成分（クラッタ成分）を除去するハイパスフィルタとして機能するＭＴＩフィルタ行列「Ｗ」を得ることができる。

ここで、計算部１４２は、例えば、予め設定された値、或いは、操作者が指定した値により、低減される主成分の数、すなわち、ランクカット数の値を決定する。しかし、心臓や血管等、拍動により移動速度が時間により変化する組織が走査範囲内に含まれる場合、ランクカット数の値は、固有値の大きさから適応的に決定されることが好適である、すなわち、計算部１４２は、相関行列の固有値の大きさに応じて、低減する主成分の数を変更する。本実施形態では、計算部１４２は、固有値の大きさに応じて、低減するランク数を変更する。

固有値の大きさからランクカット数を適応的に決定する論理は、超音波走査が行なわれる部位に応じて最適化する必要があるが、例えば、計算部１４２は、図７に示す閾値と、図９に示すアルゴリズムとにより、ランクカット数を決定する。図８に示すアルゴリズムは、２番目に大きい固有値を１番大きい固有値で割った値に基づいてランクカット数を決定するアルゴリズムである。図７及び図８は、第１の実施形態に係るランクカット数の決定処理の一例を説明するための図である。

まず、計算部１４２は、相関行列「Ｒ_ｘｘ」の固有値を大きい順に並べた配列の中で、ｋ番目の固有値を「ｅｉｇ（ｋ）」と定義する。「ｋ」は、「１≦ｋ≦Ｌ」の整数となる。そして、計算部１４２は、ｋ番目に大きい固有値を１番大きい固有値「ｅｉｇ（１）」で割った値をｄＢ単位で表した値「ｅｉｇｄＢ（ｋ）」を、以下の式（３）により計算する。

なお、式（３）において、「ａｂｓ」は絶対値を演算する関数となる。式（３）において、「ｋ＝２」とした「ｅｉｇｄＢ（２）」は、２番目に大きい固有値を１番大きい固有値「ｅｉｇ（１）」で割った値をｄＢ単位で表した値となる。

また、計算部１４２は、Ｌ個の固有値が得られることから、ランクカット数決定用のＬ個の閾値（ＴＨ_ｉ、１≦ｉ≦Ｌ）を用いる。ＴＨ_ｉは、ｉの値によって変化する値が設定される。例えば、「Ｌ＝８」の場合、８個の閾値「ＴＨ_１〜ＴＨ_８」は、図７に示すように設定される。図７では、ＴＨ_１及びＴＨ_２は「１００００００ｄＢ」に設定される。また、図７では、ＴＨ_３は「２０ｄＢ」に設定され、ＴＨ_４は「１５ｄＢ」に設定される。また、図７では、ＴＨ_５は「１０ｄＢ」に設定され、ＴＨ_６は「５ｄＢ」に設定される。また、図７では、ＴＨ_７及びＴＨ_８は「−１ｄＢ」に設定される。図７に例示する閾値を用いた場合、ランクカット数は、以下に説明する図８のアルゴリズムにより、２以上６以下の値となる。図８では、ランクカット数を「RankCut」と示している。

まず、計算部１４２は、「RankCut＝０」に設定し（ステップＳ１）、「ｉ＝１」に設定する（ステップＳ２）。そして、計算部１４２は、「ｉ」が「Ｌ」より大きいか、又は、「−ｅｉｇｄＢ（２）」が「ＴＨ_ｉ」より大きいかを判定する（ステップＳ３）。ここで、「ｉ」が「Ｌ」以下であり、かつ、「−ｅｉｇｄＢ（２）」が「ＴＨ_ｉ」以下である場合（ステップＳ３否定）、計算部１４２は、ランクカット数をインクリメントして「RankCut＝RankCut＋１」とする（ステップＳ４）。

そして、計算部１４２は、「ｉ＝ｉ＋１」に設定して（ステップＳ５）、ステップＳ３の判定処理を行なう。なお、例えば、最初のステップＳ５の処理の後にステップＳ３の判定処理で用いられる「−ｅｉｇｄＢ（２）」は、Ｌ個の固有値を大きい順に並べた配列から１番大きい固有値を除外した配列において、２番目に大きい固有値を１番大きい固有値「ｅｉｇ（１）」で割った値をｄＢ単位で表した値に「−１」を乗算した値となる。

一方、「ｉ」が「Ｌ」より大きい場合、又は、「−ｅｉｇｄＢ（２）」が「ＴＨ_ｉ」より大きい場合（ステップＳ３肯定）、計算部１４２は、最新の「RankCut」を、低減するランク数として決定する（ステップＳ６）。

なお、ランクカット数を固有値の大きさから適応的に決定するアルゴリズムは、上記のアルゴリズム以外にも、様々なアルゴリズムにより行なうことができる。これらのアルゴリズムは、例えば、撮影部位に応じて、選択可能である。

計算部１４２は、図８に例示したアルゴリズムにより、各表示フレームでランクカット数を決定して、ＭＴＩフィルタ行列「Ｗ」を計算する。

そして、ＭＴＩフィルタ処理部１４３は、フィルタ係数を用いて、同一位置（同一サンプル点）の連続した反射波データのデータ列から、クラッタ成分が抑制され、血流に由来する血流信号が抽出されたデータ列を出力する。本実施形態では、ＭＴＩフィルタ処理部１４３は、フィルタ行列を用いて、同一位置（同一サンプル点）の連続した反射波データのデータ列から、クラッタ成分が抑制され、血流に由来する血流信号が抽出されたデータ列を出力する。具体的には、ＭＴＩフィルタ処理部１４３は、位置「ｍ」の列ベクトル「ｘ_ｍ」を入力データとし、入力データとＭＴＩフィルタ行列「Ｗ」とから、位置「ｍ」の出力データである列ベクトル「ｙ_ｍ」を以下の式（４）により計算する。列ベクトル「ｙ_ｍ」の長さは、「Ｌ」となる。

ＭＴＩフィルタ処理部１４３は、「Ｍ」個のサンプル点それぞれにおいて、式（４）の計算を行なう。これにより、ＭＴＩフィルタ処理部１４３は、「Ｍ」個のサンプル点それぞれの出力データを、推定部１４４に出力する。

推定部１４４は、位置「ｍ」の出力データである列ベクトル「ｙ_ｍ」から、自己相関演算処理及び速度・分散・パワー推定処理を行なって、位置「ｍ」の血流情報を推定する。まず、推定部１４４は、列ベクトル「ｙ_ｍ」から、ラグ０及びラグ１の自己相関値の演算を行なう。ラグ０を「Ｃ_０」とし、ラグ１を「Ｃ_１」とすると、推定部１４４は、以下の式（５）によりラグ０「Ｃ_０」を計算し、以下の式（６）によりラグ１「Ｃ_１」を計算する。

なお、式（５）及び式（６）では、列ベクトル「ｙ_ｍ」の位置を表す添字「ｍ」を省略し、代わりに列ベクトル「ｙ_ｍ」の要素「ｉ」を添字で表している。また、式（６）において、上付きのアスタリスク「＊」は、複素共役を示す。推定部１４４は、「Ｍ」個のサンプル点それぞれの「Ｃ_０」及び「Ｃ_１」を計算する。

そして、推定部１４４は、「Ｃ_０」及び「Ｃ_１」から速度「Ｖ」を以下の式（７）により計算し、「Ｃ_０」及び「Ｃ_１」から分散「Ｔ」を以下の式（８）により計算し、「Ｃ_０」からパワー「Ｐ」を以下の式（９）により計算する。

なお、式（７）の「ａｔａｎ２」は、「−π〜＋π」までの角度を出力する「アークタンジェント関数」であり、「ｉｍａｇ」は、複素数から虚数部のみを出力する関数であり、「ｒｅａｌ」は、複素数から実数部のみを出力する関数である。パワーは、自己相関演算によりラグ０として求められ、速度及び分散は、自己相関演算の結果を周波数解析することで求められる。

推定部１４４は、「Ｍ」個のサンプル点それぞれの「Ｖ、Ｔ、Ｐ」を計算する。そして、推定部１４４は、「Ｍ」個のサンプル点それぞれの「Ｖ、Ｔ、Ｐ」を１フレーム分のドプラデータとして、画像生成部１５に出力する。

そして、画像生成部１５は、フィルタ係数を用いて推定された血流情報（ドプラデータ）から、超音波画像データ（カラードプラ画像データ）を生成する。本実施形態では、画像生成部１５は、ＭＴＩフィルタ行列を用いて推定された血流情報（ドプラデータ）から、超音波画像データ（カラードプラ画像データ）を生成する。そして、制御部１８は、超音波画像データ（カラードプラ画像データ）をモニタ２に表示させる。

図９は、従来技術により表示される画像データの一例を示す図であり、図１０は、第１の実施形態により表示される画像データの一例を示す図である。図９に例示するカラードプラ画像データＡは、高フレームレート用超音波走査と多項式回帰フィルタとを用いて生成表示された画像データである。また、図１０に例示するカラードプラ画像データＢは、高フレームレート用超音波走査と固有値の大きさから適応的に決定したランクカット数により計算された固有ベクトル型ＭＴＩフィルタとを用いて生成表示された画像データである。

図９に示すカラードプラ画像データＡでは、ノイズが混在した状態で、すなわち、低コントラストで血流が描出されている。これに対して、図１０に示すカラードプラ画像データＢでは、ノイズが無い状態で、すなわち、高コントラストで血流が描出されている。また、図９に示すカラードプラ画像データＡでは描出されていない細い血流が、図１０に示すカラードプラ画像データＢでは、明瞭に描出されている。また、図１０に示すカラードプラ画像データＢでは、高フレームレート用超音波走査により、不連続な境界が発生していない。

また、固有値の大きさから適応的に決定したランクカット数により計算された固有ベクトル型ＭＴＩフィルタを用いることで、第１の実施形態で計算されるＭＴＩフィルタの特性は、組織の動きに応じて変化する。その結果、第１の実施形態で生成表示される血流像データでは、モーションアーティファクトが大幅に抑えられる。

例えば、ＩＩＲフィルタや多項式回帰フィルタを用いた高フレームレート法では、クラッタ信号が通過しやすくなり、モーションアーティファクトが発生する場合がある。これに対応するために、例えば、複数フレーム分のパワー値の平均値に基づいて、血流情報の値を低下する補正を行なう場合がある。かかる補正により、モーションアーティファクトを低減することが可能となるが、例えば、超音波プローブ１を動かすことで、血流情報が一時的に描出されない場合がある。一方、第１の実施形態では、モーションアーティファクトが大幅に抑制されるため、上記の補正を行なう必要がない。

次に、図１１を用いて、第１の実施形態に係る超音波診断装置が行なう処理の一例について説明する。図１１は、第１の実施形態に係る超音波診断装置が行なう処理の一例を説明するためのフローチャートである。なお、図１１に例示するフローチャートは、第１の実施形態に係る超音波診断装置が行なうドプラ画像データの生成表示処理を説明したフローチャートである。

図１１に示すように、第１の実施形態に係る超音波診断装置の制御部１８は、処理対象となるスキャンフレーム数分（データ長分）の反射波データが収集されたか否かを判定する（ステップＳ１０１）。ここで、スキャンフレーム数分の反射波データが収集されていない場合（ステップＳ１０１否定）、制御部１８は、収集されるまで待機する。

一方、スキャンフレーム数分の反射波データが収集された場合（ステップＳ１０１肯定）、制御部１８の指示により、相関行列計算部１４１は、走査範囲の相関行列を計算し（ステップＳ１０２）、計算部１４２は、相関行列からＬ組の固有値及び固有ベクトルを計算する（ステップＳ１０３）。

そして、計算部１４２は、Ｌ個の固有値の大小関係から、低減するランク数を決定し（ステップＳ１０４）、ＭＴＩフィルタ行列を計算する（ステップＳ１０５）。そして、ＭＴＩフィルタ処理部１４３は、ＭＴＩフィルタ処理を行ない（ステップＳ１０６）、推定部１４４は、ＭＴＩフィルタ処理で出力された出力データを用いて、自己相関演算処理を行なう（ステップＳ１０７）。そして、推定部１４４は、自己相関演算処理の結果から血流情報を推定する（ステップＳ１０８）。

そして、画像生成部１５は、血流情報からカラードプラ画像データを生成し（ステップＳ１０９）、制御部１８の制御により、モニタ２は、カラードプラ画像データを表示し（ステップＳ１１０）、処理を終了する。

上述したように、第１の実施形態では、固有ベクトル型ＭＴＩフィルタを用いた血流情報の推定処理を、高フレームレート用超音波走査と組み合わせて行なう。これにより、第１の実施形態では、走査範囲全体で１つの相関行列を計算して、画像全体に同一の固有ベクトル型ＭＴＩフィルタを掛けることができる。このため、ドプラ画像データには、ＭＴＩフィルタの特性差による不連続な境界が発生しない。また、従来のＣＦＭ法で行われる交互スキャンの走査ブロックが存在しないので、走査ブロックに起因する不連続な境界が発生しない。従って、第１の実施形態では、固有ベクトルを用いた適応型ＭＴＩフィルタにより血流情報を映像化した画像の画質を向上させることができる。

また、第１の実施形態では、高フレームレート用超音波走査を行なうことで、処理対象となるデータ列のデータ長を任意に変更可能となるので、使用するデータ列のデータ長を大きくすることで、ドプラ画像データの画質を向上させることができる。また、第１の実施形態では、高フレームレート用超音波走査を行なうことで、処理対象となるデータ列を、表示フレーム間で重複して設定可能となるので、ドプラ画像データを表示するフレームレートを向上させることができる。

また、第１の実施形態では、固有値の大きさから適応的に決定したランクカット数により計算された固有ベクトル型ＭＴＩフィルタを用いることで、ＭＴＩフィルタの特性を、組織の動きに応じて変化させることができる。その結果、第１の実施形態では、モーションアーティファクトを大幅に抑制することができる。

なお、上記では、Ｂモード用の超音波走査を、図４や図５を用いて説明した分割走査で行なう場合について説明した。しかし、第１の実施形態は、Ｂモード用の超音波走査の形態は、任意の走査形態により実行する場合でも適用可能である。

（第２の実施形態）
第２の実施形態では、固有ベクトル型ＭＴＩフィルタを用いたドプラ画像データの画質を更に向上される方法について説明する。

第２の実施形態に係る超音波診断装置は、図１を用いて説明した第１の実施形態に係る超音波診断装置と同様の構成となる。ただし、第２の実施形態に係るドプラ処理部１４は、以下に説明する処理により、ＭＴＩフィルタ行列を計算する。

第１の実施形態では、血流を表示する走査範囲全体で１つの相関行列を計算し、画像全体に同一のＭＴＩフィルタを掛けている。一方、血流を表示する走査範囲において、場所により組織の動きが大きく異なる場合、当該走査範囲を複数の処理ブロックに分割し、各処理ブロックで固有ベクトル型ＭＴＩフィルタを計算することで、各処理ブロックで最適なＭＴＩフィルタを掛けることが望ましい。しかし、かかる場合、フィルタの特性差により、ドプラ画像データには、処理ブロック間で不連続な境界が発生してしまう。

そこで、第２の実施形態では、各処理ブロックで計算した相関行列を空間的に補間することで、固有ベクトル型ＭＴＩフィルタの係数を計算する。なお、第２の実施形態に係る走査形態は、第１の実施形態で説明した高フレームレート用超音波走査と同様の走査形態となる。

まず、第２の実施形態に係る相関行列計算部１４１は、走査範囲を分割した複数の範囲（複数の処理ブロック）それぞれで、相関行列を計算する。そして、相関行列計算部１４１は、複数の処理ブロックそれぞれより細分化された複数の細分化範囲（複数の細分化処理ブロック）それぞれの相関行列を、複数の処理ブロックそれぞれの相関行列を用いた補間処理により計算する。

そして、第２の実施形態に係る計算部１４２は、複数の細分化処理ブロックそれぞれの相関行列から、各細分化処理ブロックのフィルタ係数を計算する。具体的には、計算部１４２は、複数の細分化処理ブロックそれぞれの相関行列から、各細分化処理ブロックのフィルタ行列を計算する。そして、第２の実施形態に係るＭＴＩフィルタ処理部１４３は、各細分化処理ブロックのフィルタ係数を用いて、各サンプル点の血流信号を抽出する。具体的には、ＭＴＩフィルタ処理部１４３は、各細分化処理ブロックのフィルタ行列を用いて、各サンプル点の血流信号を抽出する。そして、第２の実施形態に係る推定部１４４は、各サンプル点の血流情報を推定する。これにより、画像生成部１５は、複数の細分化処理ブロックそれぞれのフィルタ係数を用いて推定された血流情報から、超音波画像データ（ドプラ画像データ）を生成する。具体的には、画像生成部１５は、複数の細分化処理ブロックそれぞれのフィルタ行列を用いて推定された血流情報から、超音波画像データ（ドプラ画像データ）を生成する。

図１２は、第２の実施形態に係る相関行列計算部が行なう処理の一例を示す図である。例えば、走査範囲は、図１２に例示するように、４つの処理ブロック（Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３、Ｒ４）に分割される。なお、走査範囲の分割数や各処理ブロックは、任意に設定可能である。相関行列計算部１４１は、第１の実施形態で説明した式（１）を用いた計算処理を、処理ブロックＲ１〜Ｒ４それぞれで行なう。これにより、相関行列計算部１４１は、処理ブロックＲ１の相関行列「Ｒ_１」と、処理ブロックＲ２の相関行列「Ｒ_２」と、処理ブロックＲ３の相関行列「Ｒ_３」と、処理ブロックＲ４の相関行列「Ｒ_４」とを計算する。ここで、図１２に示すように、処理ブロックＲ１の中心座標を（ｘ_１，ｙ_１）とし、処理ブロックＲ２の中心座標を（ｘ_２，ｙ_１）とし、処理ブロックＲ３の中心座標を（ｘ_１，ｙ_２）とし、処理ブロックＲ４の中心座標を（ｘ_２，ｙ_２）とする。

例えば、相関行列計算部１４１は、複数の細分化処理ブロックそれぞれが、走査範囲内の個々のサンプル点として設定された場合、サンプル点Ｒ（ｘ，ｙ）の相関行列を、以下の式（１０）を用いたバイリニア補間により計算する。

そして、計算部１４２は、式（２）により、Ｍ個のサンプル点それぞれの相関行列を用いて、Ｍ個のサンプル点それぞれのＭＴＩフィルタ行列を計算する。なお、計算部１４２は、固有値の大きさに応じて、Ｍ個のサンプル点それぞれで、ランクカット数を決定する。そして、フィルタ処理部１４３は、各サンプル点の血流信号を、該当するＭＴＩフィルタ行列を用いて抽出し、推定部１４４は、各サンプル点の血流情報を推定する。

図１３は、第２の実施形態の効果を説明するための図である。図１３に例示する左図は、血流表示が行なわれる走査範囲を１６個の処理ブロックに分割し、各処理ブロックでＭＴＩフィルタ行列を計算した場合に表示されるドプラ画像データである。一方、図１３に例示する右図は、血流表示が行なわれる走査範囲を１６個の処理ブロックに分割し、各サンプル点の相関行列を補間処理で計算し、更に、各サンプル点でＭＴＩフィルタ行列を計算した場合に表示されるドプラ画像データである。

図１３の左図に例示するように、上記の補間処理を行なわない「補間無し」のドプラ画像データには、１６個の処理ブロック間に、不連続な境界が発生している。一方、図１３の右図に例示するように、上記の補間処理を行なった「補間有り」のドプラ画像データには、１６個の処理ブロック間に、不連続な境界が発生していない。

なお、上記では、細分化処理ブロックが１個のサンプル点で形成される場合について説明した。しかし、第２の実施形態は、処理負荷を軽減するために、例えば、１０個のサンプル点で走査範囲を分割した複数の細分化処理ブロックそれぞれでＭＴＩフィルタ行列を計算しても良い。

次に、図１４を用いて、第２の実施形態に係る超音波診断装置が行なう処理の一例について説明する。図１４は、第２の実施形態に係る超音波診断装置が行なう処理の一例を説明するためのフローチャートである。なお、図１４に例示するフローチャートは、第２の実施形態に係る超音波診断装置が行なうドプラ画像データの生成表示処理を説明したフローチャートである。また、図１４では、細分化処理ブロックが１つのサンプル点として設定された場合を例示している。

図１４に示すように、第２の実施形態に係る超音波診断装置の制御部１８は、処理対象となるスキャンフレーム数分（データ長分）の反射波データが収集されたか否かを判定する（ステップＳ２０１）。ここで、スキャンフレーム数分の反射波データが収集されていない場合（ステップＳ２０１否定）、制御部１８は、収集されるまで待機する。

一方、スキャンフレーム数分の反射波データが収集された場合（ステップＳ２０１肯定）、制御部１８の指示により、相関行列計算部１４１は、各処理ブロックで相関行列を計算し（ステップＳ２０２）、各サンプル点の相関行列を補間処理により計算する（ステップＳ２０３）。そして、計算部１４２は、サンプル点ごとに、相関行列からＬ組の固有値及び固有ベクトルを計算する（ステップＳ２０４）。

そして、計算部１４２は、サンプル点ごとに、低減するランク数を決定し（ステップＳ２０５）、サンプル点ごとに、ＭＴＩフィルタ行列を計算する（ステップＳ２０６）。そして、ＭＴＩフィルタ処理部１４３は、ＭＴＩフィルタ処理を行ない（ステップＳ２０７）、推定部１４４は、ＭＴＩフィルタ処理で出力された出力データを用いて、自己相関演算処理を行なう（ステップＳ２０８）。そして、推定部１４４は、自己相関演算処理の結果から血流情報を推定する（ステップＳ２０９）。

そして、画像生成部１５は、血流情報からカラードプラ画像データを生成し（ステップＳ２１０）、制御部１８の制御により、モニタ２は、カラードプラ画像データを表示し（ステップＳ２１１）、処理を終了する。

上述したように、第２の実施形態では、各処理ブロックの相関行列を用いた補間処理により各細分化処理ブロックの相関関数を計算することで、各細分化処理ブロックで最適化されたＭＴＩフィルタ行列を計算することができる。その結果、第２の実施形態では、場所により組織の動きが大きく異なる場合であっても、モーションアーティファクトが大幅に抑制されたドプラ画像データを生成表示することができる。

なお、第２の実施形態で説明した補間処理が行なわれる場合、ドプラ用の第１超音波走査は、高フレームレート用超音波走査以外の走査形態により実行されても良い。すなわち、第２の実施形態は、血流情報の推定が可能な反射波データのデータ列が収集可能であれば、任意の走査形態を適用可能である。例えば、交互スキャンを実行する場合でも、第２の実施形態で説明した補間処理を行なうことで、走査ブロック及び処理ブロックに起因するアーティファクトが発生することを大幅に抑制することができる。

かかる場合、相関行列計算部１４１は、任意の走査形態で超音波送受信が行なわれた走査範囲を複数の処理ブロックに分割し、各範囲で収集された同一位置の反射波データのデータ列から、複数の処理ブロックそれぞれの相関行列を計算する。そして、相関行列計算部１４１は、更に、複数の細分化処理ブロックそれぞれの相関行列を、複数の処理ブロックそれぞれの相関行列を用いた補間処理により計算する。そして、計算部１４２は、各細分化範囲において該当する相関行列を用いて主成分分析を行ない、クラッタ成分を主成分として近似し低減する行列演算を行なうことで組織からのクラッタを抑圧するフィルタ係数を、前記複数の細分化範囲それぞれで計算する。具体的には、計算部１４２は、各細分化処理ブロックにおいて該当する相関行列の固有値及び当該固有値に対応する固有ベクトルを計算し、各固有値の大きさに基づいて各固有ベクトルを並べた行列のランクを低減した行列を、クラッタ成分を抑制するＭＴＩフィルタ行列として計算する。これにより、計算部１４２は、複数の細分化処理ブロックそれぞれのフィルタ行列を計算する。

（第３の実施形態）
第３の実施形態では、第１の実施形態で説明した処理、又は、第２の実施形態で説明した処理が行なわれている際に、フィルタ係数、すなわち、ＭＴＩフィルタ行列を計算するために使用した情報を出力する場合について、図１５を用いて説明する。図１５は、第３の実施形態を説明するための図である。

上述したように、第１の実施形態で説明した処理では、走査範囲全体で組織の動きに対して最適化されたＭＴＩフィルタ行列が計算され、第２の実施形態で説明した処理では、細分化処理ブロックぞれぞれで組織の動きに対して最適化されたＭＴＩフィルタ行列が計算される。また、ＭＴＩフィルタ行列を計算するために使用した情報は、第１の実施形態では、フレームごとに更新され、第２の実施形態では、細分化処理ブロックぞれぞれでフレームごとに更新される。かかる情報は、組織の動きを可視化した診断情報となる。従って、かかる情報を表示したり、記憶媒体に格納したり、印刷したりする出力制御を行なうことは、操作者に有用な情報を提供することになる。

そこで、第３の実施形態に係る制御部１８は、フィルタ係数に関する情報を出力させる。フィルタ係数に関する情報は、フィルタ係数の計算に用いた固有値に関する情報と、フィルタ係数の周波数特性と、フィルタ係数のカットオフ周波数と、フィルタ係数の入出力のパワー値との少なくとも１つが設定される。具体的には、制御部１８は、ＭＴＩフィルタ行列に関する情報を出力させる。ＭＴＩフィルタ行列に関する情報は、ＭＴＩフィルタ行列の計算に用いた固有値に関する情報と、ＭＴＩフィルタ行列の周波数特性と、ＭＴＩフィルタ行列のカットオフ周波数と、ＭＴＩフィルタ行列の入出力のパワー値との少なくとも１つが設定される。

例えば、制御部１８の制御により、モニタ２は、図１５に示すように、現時点のフレームであるドプラ画像データＣの生成に用いたＭＴＩフィルタ行列に関する情報を領域Ｄ及び領域Ｅに表示させる。なお、ドプラ画像データＣは、第１の実施形態で説明した処理により生成表示された血流像である。

モニタ２は、図１５に例示するように、領域Ｄのサブ領域Ｄ１に、ＭＴＩフィルタ行列の計算に用いた固有値に関する情報を表示する。なお、サブ領域Ｄ１の上に表示されている「Ｅｎｓ＝１６」は、データ長が「１６」であることを示し、「ｆｎｏ＝１」は、ドプラ画像データＣが第１フレームであることを示している。また、サブ領域Ｄ１の上に表示されている「RankCut＝１２」は、ランクカット数が１２であることを示している。すなわち、「RankCut＝１２」は、１６個の固有値の中で、上位１２個の固有値に対応する固有ベクトルがカットされたＭＴＩ行列が用いられていることを示している。

そして、領域Ｄのサブ領域Ｄ１には、図１５に例示するように、１６個の固有値が棒グラフで表示されている。図１５に例示する棒グラフは、相関行列から計算された１６個の固有値を大きい順に並べた棒グラフである。また、図１５に例示する棒グラフでは、更に、１６個の固有値の中で、第１位の最大固有値を「０ｄＢ」とし、第２位から第１６位の各固有値をｄＢ単位に換算している。なお、制御部１８は、「第ｋ位」の固有値のデシベル値を、以下の式（１１）により計算する。

なお、図１５に例示する棒グラフにおいて、点でハッチングされた１２本の棒は、組織成分としてカットされた固有値であり、黒塗りの４本の棒は、血流成分として表示された固有値である。サブ領域Ｄ１に表示される棒グラフは、フレームが更新されるごとに、更新される。

また、モニタ２は、図１５に例示するように、領域Ｄのサブ領域Ｄ２に、ＭＴＩフィルタ行列「Ｗ」の周波数特性を表示する。例えば、制御部１８は、ＭＴＩフィルタ行列「Ｗ」の周波数特性を、デシベル値で示した折れ線グラフをサブ領域Ｄ２に表示させる。なお、制御部１８は、周波数特性を示すデシベル値を、以下の式（１２）により計算する。

サブ領域Ｄ２に表示される周波数特性の折れ線グラフは、フレームが更新されるごとに、更新される。

また、モニタ２は、図１５に例示するように、領域Ｅに、ＭＴＩフィルタ行列「Ｗ」ののカットオフ周波数を表示する。領域Ｅの「ＭＴＩ ｆｃ ０．３５」は、第１フレームのＭＴＩフィルタ行列で、「−２０ｄＢ」となるカットオフ周波数が「０．３５」であることを示している。なお、制御部１８は、「−２０ｄＢ」となるカットオフ周波数を、以下の式（１３）により計算する。

領域Ｅに表示されるカットオフ周波数の値は、フレームが更新されるごとに、更新される。

また、モニタ２は、図１５に例示するように、領域Ｄのサブ領域Ｄ３に、ＭＴＩフィルタ行列の入出力のパワー値を表示する。例えば、制御部１８は、図１５に示すように、ＭＴＩフィルタ入力前のパワー値を点線で、ＭＴＩフィルタ出力後のパワー値を実線線で示した折れ線グラフをサブ領域Ｄ３に表示させる。サブ領域Ｄ３に表示されるパワー値の折れ線グラフは、フレームが更新されるごとに、更新される。

通常のドプラモードでは、ＭＴＩフィルタの特性は、固定である。一方、第１の実施形態や、第２の実施形態では、ＭＴＩフィルタの特性は、フレームごとに異なる。しかし、操作者は、現在表示されているフレームでは、如何なる特性のＭＴＩフィルタが掛けられているのかを把握することができない。

そこで、第３の実施形態では、図１５に例示するような表示制御を行なう。これにより、操作者は、現在表示されているフレームでは、如何なる特性のＭＴＩフィルタが掛けられているのかを把握することができる。例えば、操作者は、サブ領域Ｄ１を参照して、組織としてカットされた部分と、血流情報として利用している部分とを把握することができる。その結果、操作者は、現在表示されているフレームが、如何なる条件で取得されたドプラ画像データであるのかを、客観的に知ることができる。また、操作者は、領域Ｄや領域Ｅを参照することで、拍動等による組織の動きや、超音波プローブ１を動かしたことによる組織の動きを、把握することができる。

なお、上記のＭＴＩフィルタ行列に関する情報を参照した操作者は、ドプラ画像データ生成条件の変更を所望する場合がある。そこで、制御部１８は、更に、以下に説明する制御処理を行なっても良い。制御部１８は、フィルタ係数に関する情報を参照した操作者から、当該フィルタ係数の計算に用いるパラメータの変更要求を受け付けた場合、変更後のパラメータによりフィルタ係数の再計算を計算部１４２に実行させる。具体的には、制御部１８は、ＭＴＩフィルタ行列に関する情報を参照した操作者から、当該ＭＴＩフィルタ行列の計算に用いるパラメータの変更要求を受け付けた場合、変更後のパラメータによりフィルタ行列の再計算を計算部１４２に実行させる。例えば、変更されるパラメータとしては、ランクカット数や、ランクカット数の決定アルゴリズム、ランクカット数の決定に用いる閾値等が挙げられる。例えば、計算部１４２は、変更後のランクカット数に基づいて、ＭＴＩフィルタ行列を再計算する。これにより、ドプラ処理部１４は、変更後のパラメータに基づくドプラデータを出力し、画像生成部１５は、変更後のパラメータに基づくドプラ画像データを生成する。かかる制御により、操作者は、自身が所望する画質で血流情報を観察することができる。

（第４の実施形態）
第４の実施形態では、第１〜第３の実施形態で説明した「高フレームレート用超音波走査による走査形態」の変形例について、図１６及び図１７を用いて、説明する。図１６及び図１７は、第４の実施形態を説明するための図である。

第４の実施形態に係る制御部１８は、第１〜第３の実施形態で説明した「高フレームレート用超音波走査による走査形態」を、並列同時受信で実行させる。例えば、制御部１８は、図１６に示すように、８ビーム並列同時受信を実行させる。図１６では、送信される超音波の深さ方向における中心軸を実線の矢印で示し、１回目で同時受信される８本の反射波ビームを破線の矢印で示している。送受信部１１は、１回の超音波送受信で、８本の走査線上の反射波信号を超音波プローブ１から受信する。これにより、送受信部１１は、１回の超音波送受信で、８本の走査線上の受信信号群（反射波データ群）を生成して、ドプラ処理部１４に出力することができる。

また、図１７では、ラスタ方向（走査方向）を左右方向で示し、時間方向（フレーム方向）を上下方向で示している。また、図１７に示す一例は、第１走査範囲を形成する走査線数（ラスタ数）が「１６」であり、並列同時受信により４方向の反射波を同時受信する場合を例示している。また、図１７に示す一例では、走査線数が「１６」であり、並列同時受信数が「４」であることから、第１走査範囲が４本の走査線で形成される４つの範囲（第１範囲、第２範囲、第３範囲、第４範囲）に分割される。

超音波プローブ１は、第１範囲のラスタ方向における中心位置を送信走査線とする超音波送信を行なって、第１範囲を形成する４方向の走査線の反射波を同時に受信する。これにより、第１範囲の４本の受信信号が生成される。同様の処理が第２範囲、第３範囲及び第４範囲でも行なわれ、第１走査範囲を形成する１６本の走査線の受信信号が得られる。図１７に示す「Ａ」、「Ｂ」及び「Ｃ」それぞれは、「（ｎ−２）フレーム、（ｎ−１）フレーム、ｎフレーム」の同一位置の受信信号（反射波データ）を示している。ドプラ処理部１４は、これら連続するフレームの同一位置のデータ列「Ａ、Ｂ、Ｃ」を用いて、第１〜第３の実施形態で説明した処理を行なうことができる。

上述したように、第４の実施形態では、「高フレームレート用超音波走査による走査形態」に並列同時受信を適用することで、ドプラ画像データを表示するフレームレート（又は、ボリュームレート）を、更に向上させることができる。なお、並列同時受信数は、送受信部１１が並列同時受信可能な上限数以下の範囲で、要求されるフレームレート（又は、ボリュームレート）に応じて、任意の値に設定可能である。

（第５の実施形態）
第５の実施形態では、「高フレームレート用超音波走査による走査形態」以外に、第１〜第３の実施形態で説明した画像処理方法に適用可能な走査形態について、図１８及び図１９を用いて説明する。図１８及び図１９は、第５の実施形態を説明するための図である。

第５の実施形態に係る第１超音波走査の走査形態は、第１〜第４の実施形態で説明した走査形態と同様に、フレーム方向で、同一位置の連続した反射波データのデータ列を収集するための走査形態である、ただし、第５の実施形態に係る制御部１８は、走査線ごとに超音波送受信を複数回行なう超音波走査を、第１超音波走査の走査形態として実行させる。そして、第５の実施形態に係る制御部１８の制御により、送受信部１１、又は、ドプラ処理部１４は、各走査線の複数の受信信号に対して加算平均処理を実行する。これにより、第１走査範囲を形成する複数の走査線それぞれの反射波データが取得される。そして、ドプラ処理部１４は、フレーム方向のデータ列を用いて、第１〜第３の実施形態で説明した処理を行なう。

すなわち、第５の実施形態に係る相関行列計算部１４１は、走査線ごとに超音波送受信を複数回行なうことで得られた各走査線の複数の反射波データに対して加算平均処理を実行することで走査範囲（第１走査範囲）を形成する複数の走査線それぞれの反射波データを取得する走査形態を繰り返すことで収集された同一位置の連続した反射波データのデータ列を、相関行列を計算するデータ列として用いる。

第５の実施形態に係る第１超音波走査では、まず、１本の走査線で複数の受信信号が得られる。そして、第５の実施形態に係る第１超音波走査では、１本の走査線で得られた複数の受信信号に対する加算平均処理が行なわれ、最終的に、１本の走査線で１つの受信信号（反射波データ）が出力される。加算平均処理が行なわれる複数の受信信号は、ＩＱ信号やＲＦ信号等、位相情報を有する信号である。すなわち、第５の実施形態で行なわれる加算平均処理は、コヒーレント加算処理となる。コヒーレント加算を行なうことで、受信信号の信号雑音比（Ｓ／Ｎ：Signal/Noise）を向上させることができる。その結果、第５の実施形態では、例えば、カラードプラ画像データのＳ／Ｎを向上させることができる。

例えば、第５の実施形態に係る第１超音波走査では、第１走査範囲を形成する走査線ごとに、超音波送受信が４回行なわれる。そして、第５の実施形態に係る第１超音波走査では、例えば、１本の走査線で得られた４組の反射波データ（受信信号）に対する加算平均処理が行なわれ、最終的に、１本の走査線で１つの受信信号が出力される。例えば、４組の受信信号を加算平均することで、最終的に得られる走査線上の各サンプル点での反射波データのＳ／Ｎは、「６ｄＢ」向上する。

ただし、上記の走査形態による第１超音波走査では、１フレーム分の超音波走査を行なう際に、各走査線で超音波送受信が４回行なってわれることから、フレームレートが低下する。そこで、第５の実施形態に係る第１超音波走査では、制御部１８は、「第１走査範囲を形成する走査線ごとに超音波送受信を複数回実行させて、該当する走査線上の１つの反射波データを取得する走査形態」を、並列同時受信で実行させても良い。

第５の実施形態に係る第１超音波走査に並列同時受信を適用する場合、制御部１８は、第１方法又は第２方法を実行させる。第１方法では、制御部１８は、隣接する範囲が重複しないように、第１走査範囲を複数の範囲に分割して並列同時受信を実行させる。また、第２方法では、制御部１８は、隣接する範囲が重複するように第１走査範囲を複数の範囲に分割して並列同時受信を実行させる。

図１８は、第１方法に基づいて、第５の実施形態に係る第１超音波走査に並列同時受信を適用した一例を示している。また、図１９は、第２方法に基づいて、第５の実施形態に係る第１超音波走査に並列同時受信を適用した一例を示している。

図１８及び図１９では、第４の実施形態にて説明した図１７に示す一例と同様に、ラスタ方向（走査方向）を左右方向で示し、時間方向（フレーム方向）を上下方向で示している。また、図１８及び図１９では、図１７で説明した一例と同様に、第１走査範囲を形成する走査線数（ラスタ数）が「１６」であり、並列同時受信により４方向の反射波を同時受信する場合を例示している。また、図１８及び図１９の「Ｔ１」は、サンプリング周期を示す。また、図１８及び図１９の「Ｔ２」は、加算幅を示す。また、図１８及び図１９の「Ｔ３」は、フレーム周期を示す。フレーム周期「Ｔ３」は、通常のドプラモードにおけるパルス繰り返し周期となる。

第１方法では、図１８に示すように、図１７に示す一例と同様に、第１走査範囲が４本の走査線で形成される４つの範囲（第１範囲、第２範囲、第３範囲、第４範囲）に分割される。ただし、第１方法では、例えば、図１８に示すように、各範囲で並列同時受信が４回繰り返される。これにより、図１８に示すように、（ｎ−２）フレームにおいて、同一の受信走査線の同一地点の受信信号が４組得られる。図１８では、これら４組のデータを「ａ１，ａ２，ａ３，ａ４」で示している。同様に、図１８に示すように、（ｎ−１）フレームにおいて、同一の受信走査線の同一地点の受信信号が４組得られる。図１８では、これら４組のデータを「ｂ１，ｂ２，ｂ３，ｂ４」で示している。同様に、図１８に示すように、ｎフレームにおいて、同一の受信走査線の同一地点の受信信号が４組得られる。図１８では、これら４組のデータを「ｃ１，ｃ２，ｃ３，ｃ４」で示している。

例えば、送受信部１１は、「Ａ＝（ａ１＋ａ２＋ａ３＋ａ４）／４」を出力する。また、例えば、送受信部１１は、「Ｂ＝（ｂ１＋ｂ２＋ｂ３＋ｂ４）／４」を出力する。また、送受信部１１は、「Ｃ＝（ｃ１＋ｃ２＋ｃ３＋ｃ４）／４」を出力する。これにより、Ｓ／Ｎは、加算平均前と比較して、「６ｄＢ」向上する。そして、ドプラ処理部１４は、
連続するフレームの同一位置のデータ列「Ａ、Ｂ、Ｃ」を用いて、第１〜第３の実施形態で説明した処理を行なう。

なお、ドプラ周波数的には、４データの加算によってローパスフィルタ（ＬＰＦ：Low Pass Filter）が掛かるが、サンプリング周期「Ｔ１」及び加算幅「Ｔ２」によってカットされる速度成分は、フレーム周期「Ｔ３」に比べて十分高速なので、低流速を観察する場合において問題になることはない。

また、第２方法では、例えば、図１９に示すように、送信走査線の位置を１走査線ずつずらして、４方向並列同時受信が行なわれる。これにより、第１方法と同様に、図１９に示すように、（ｎ−２）フレームにおいて、同一の受信走査線の同一地点の４組の受信信号「ａ１，ａ２，ａ３，ａ４」が得られ、「Ａ＝（ａ１＋ａ２＋ａ３＋ａ４）／４」が出力される。また、第１方法と同様に、図１９に示すように、（ｎ−１）フレームにおいて、同一の受信走査線の同一地点の４組の受信信号「ｂ１，ｂ２，ｂ３，ｂ４」が得られ、「Ｂ＝（ｂ１＋ｂ２＋ｂ３＋ｂ４）／４」が出力される。また、第１方法と同様に、図１９に示すように、ｎフレームにおいて、同一の受信走査線の同一地点の４組の受信信号「ｃ１，ｃ２，ｃ３，ｃ４」が得られ、「Ｃ＝（ｃ１＋ｃ２＋ｃ３＋ｃ４）／４」が出力される。これにより、Ｓ／Ｎは、加算平均前と比較して、「６ｄＢ」向上する。図１８及び図１９では、ドプラ画像データのフレームレートは同じである。

なお、図１９に示す一例では、２組の受信信号しか得られない走査線においては、２組の受信信号の加算平均が行なわれ、３組の受信信号しか得られない走査線においては、３組の受信信号の加算平均が行なわれる。また、図１９に示す一例では、１組の受信信号しか得られない走査線においては、この受信信号がドプラ処理部１４の処理対象のデータとなる。また、第２方法では、加算平均対象となる受信信号の組数に応じて、例えば、送信走査線の位置を２走査線ずつずらす場合であっても良い。なお、第２方法の走査形態は、「１回の超音波送受信を行なうごとに、走査線を切り替える」という観点では、第１〜第４の実施形態で説明した走査形態と同様の走査形態となる。

第２方法を行なう利点について、以下説明する。第１方法の走査形態を行なう場合、第１超音波走査では、複数回の並列同時受信が行なわれる各範囲は、重複していない。図１８に例示する第１方法では、同一走査線で４つの受信信号を得るための送信位置が同一であることから、送信ビームによる位相の変化が生じない。ただし、図１８に例示する第１方法では、４回の並列同時受信が行なわれる各範囲は、重複していない。このため、図１８に例示する第１方法では、４ラスタごとの範囲間に筋状のアーチファクトが発生する場合がある。

一方、第２方法の走査形態を行なう場合、第１超音波走査では、隣接する範囲を重複させた各範囲で並列同時受信が１回行なわれる。図１９に例示する第２方法では、同一走査線で４つの受信信号を得るための送信位置が異なるための微小な位相ずれ生じるが、かかる位相ずれは、後段のフィルタ処理で除去可能である。そして、図１９に例示する第２方法では、並列同時受信が行なわれる各範囲が３走査線分重複しているため、筋状のアーチファクトが発生しない。

上述したように、第５の実施形態では、各走査線で得られた複数の受信信号をコヒーレント加算した受信信号（反射波データ）を用いて、相関行列の計算処理、ＭＴＩフィルタ行列（フィルタ係数）の計算処理及びＭＴＩフィルタ行列（フィルタ係数）を用いたフィルタ処理を行なう。これにより、第５の実施形態では、第１〜第４の実施形態で説明した第１超音波走査の走査形態と比較してフレームレートが低下するものの、血流情報を示す画像を生成するための反射波データのＳ／Ｎを向上させることができる。なお、上記では、並列同時受信数が「４」である場合を一例として説明したが、並列同時受信数は、任意の数に設定可能である。また、最初に説明したように、第５の実施形態に係る第１超音波走査の走査形態は、並列同時受信を行なわない場合であっても、実行可能である。また、第５の実施形態に係る制御部１８の制御により、送受信部１１、又は、ドプラ処理部１４は、各走査線で得た複数の受信信号に対して、加算平均処理に類似するＬＰＦ処理を実行しても良い。また、第１〜第４の実施形態で説明した内容は、第１超音波走査の形態が異なる点以外、第５の実施形態でも適用可能である。

（第６の実施形態）
上記の第１〜第５の実施形態では、「相関行列の主成分分析を行ない、クラッタ成分を主成分として近似し低減する」ための方法の一例として、「相関行列の固有値及び当該固有値に対応する固有ベクトルを計算し、各固有値の大きさに基づいて各固有ベクトルを並べた行列のランクを低減した行列を、クラッタ成分を抑制するフィルタ行列として定める」場合について説明した。すなわち、第１〜第５の実施形態では、式（２）に示すように、対角行列にて「０」とする対角要素の数を決定することで、「クラッタ成分を低減する行列（フィルタ行列）を定める」場合について説明した。

しかし、「クラッタを特定する行列を定め、この行列と原信号とを用いてクラッタ成分を主成分として近似した信号を原信号から減算する」方法も、「相関行列の主成分分析を行ない、クラッタ成分を主成分として近似し低減する」処理を行なう方法の別の形態として、第１〜第５の実施形態に適用することが可能である。

かかる方法について、以下、数式を用いて説明する。第１の実施形態で具体的に記載した方法は、主成分分析と呼ばれる手法で説明すると、以下のようになる。すなわち、相関行列を主成分分析し、原信号（入力信号）を主成分で近似することで、信号成分として支配的な大きな組織からの信号（クラッタ）を抽出することができる。そして、抽出した主成分で近似した信号、すなわち、クラッタを、原信号から減算することで、血流からの信号を抽出することができる。この処理は以下の式（１４）で表現することができる。

ここで、式（１４）に示す「ｘ」は、原信号の列ベクトルである。また、式（１４）に示す第２項の「Ｖ」及び「Ｖ^Ｈ」は、式（２）と同様である。そして、式（１４）に示す第２項の対角行列の対角要素の「１」の数は、近似する主成分の数である。すなわち、式（１４）に示す第２項は、クラッタ成分を主成分として近似した信号となる。式（１４）は、原信号のデータ列「ｘ」から、第２項で表現される「クラッタ成分を近似した信号」を減算することで、血流信号を抽出することを示している。

ここで、式（１４）は、以下の式（１５）で示すように、１つのフィルタ行列と原信号ベクトルとの積で表現できる。

式（１５）に示すように、式（１４）の処理は、式（２）と等価な処理であることが分かる。すなわち、式（１４）に示す『対角行列の「１」によりクラッタを特定するフィルタ係数を用いた血流情報の推定処理（抽出処理）』は、第１〜第５の実施形態で説明した『対角行列の「０」によりクラッタを低減するフィルタ係数を用いた血流情報の推定処理（抽出処理）』と等価な処理である。このように、第１〜第５の実施形態で説明した画像処理方法は、計算部１４２が、相関行列の主成分分析により、クラッタ成分を特定する行列（フィルタ係数）を計算することでも、実行可能である。従って、第６の実施形態で説明した処理によっても、血流情報を映像化した画像の画質を向上させることができる。

なお、上記では、第１〜第６の実施形態で説明した画像処理方法が、超音波診断装置で実行される場合について説明した。しかし、第１〜第５の実施形態で説明した画像処理方法は、送受信部１１が出力した反射波データ（ＩＱ信号）を取得可能な画像処理装置において実行される場合であっても良い。

また、上記の実施形態において、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。更に、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、或いは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

また、第１の実施形態〜第６の実施形態で説明した画像処理方法は、予め用意された画像処理プログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。この画像処理プログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することができる。また、この画像処理プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＵＳＢメモリ及びＳＤカードメモリ等のＦｌａｓｈメモリ等、コンピュータで読み取り可能な非一時的な記録媒体に記録され、コンピュータによって非一時的な記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。

以上、説明したとおり、第１の実施形態〜第６の実施形態によれば、固有ベクトルを用いた適応型ＭＴＩフィルタにより血流情報を映像化した画像の画質を向上させることができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１４１ 相関行列計算部
１４２ 計算部
１５ 画像生成部
１８ 制御部

Claims (17)

1. 複数の走査線で形成される走査範囲での超音波送受信により複数フレームにわたって収集された同一位置の反射波データのデータ列から、前記走査範囲の相関行列を計算する相関行列計算部と、
   前記相関行列を用いて主成分分析を行ない、クラッタ成分を主成分として近似し低減する行列演算を行なうことで組織からのクラッタを抑圧するフィルタ係数を計算する計算部と、
   前記フィルタ係数を用いて推定された血流情報から、超音波画像データを生成する画像生成部と、
   前記超音波画像データを表示部に表示させる制御部と、
   を備え、
   前記相関行列計算部は、前記走査範囲を分割した複数の範囲それぞれで、相関行列を計算し、更に、前記複数の範囲それぞれより細分化された複数の細分化範囲それぞれの相関行列を、前記複数の範囲それぞれの相関行列を用いた補間処理により計算し、
   前記計算部は、前記複数の細分化範囲それぞれの相関行列から、各細分化範囲のフィルタ係数を計算し、
   前記画像生成部は、前記複数の細分化範囲それぞれのフィルタ係数を用いて推定された血流情報から、超音波画像データを生成する、超音波診断装置。
2. 前記計算部は、前記相関行列の固有値及び当該固有値に対応する固有ベクトルを計算し、各固有値の大きさに基づいて各固有ベクトルを並べた行列のランクを低減した行列を、クラッタ成分を抑制するフィルタ行列として計算し、
   前記画像生成部は、前記フィルタ行列を用いて推定された血流情報を用いて、前記超音波画像データを生成する、請求項１に記載の超音波診断装置。
3. 前記相関行列計算部は、前記走査範囲での超音波送受信を各走査線で１回とする走査形態を繰り返すことで収集された同一位置の連続した反射波データのデータ列を、前記データ列として用いる、請求項１又は２に記載の超音波診断装置。
4. 前記制御部は、前記走査形態を、並列同時受信で実行させる、請求項３に記載の超音波診断装置。
5. 前記相関行列計算部は、走査線ごとに超音波送受信を複数回行なうことで得られた各走査線の複数の反射波データに対して加算平均処理を実行することで、又は、加算平均処理に類似するローパスフィルタ処理を実行することで前記走査範囲を形成する複数の走査線それぞれの反射波データを取得する走査形態を繰り返すことで収集された同一位置の連続した反射波データのデータ列を、前記データ列として用いる、請求項１又は２に記載の超音波診断装置。
6. 前記制御部は、前記走査形態を、並列同時受信で実行させる、請求項５に記載の超音波診断装置。
7. 前記制御部は、前記走査範囲を複数の範囲に分割して並列同時受信を実行させる、又は、隣接する範囲が重複するように前記走査範囲を複数の範囲に分割して並列同時受信を実行させる、請求項６に記載の超音波診断装置。
8. 前記計算部は、前記相関行列の固有値の大きさに応じて、低減する主成分の数を変更する、請求項１〜７のいずれか１つに記載の超音波診断装置。
9. 前記制御部は、前記フィルタ係数に関する情報を出力させる、請求項１〜８のいずれか１つに記載の超音波診断装置。
10. 前記フィルタ係数に関する情報は、前記フィルタ係数の計算に用いた固有値に関する情報と、前記フィルタ係数の周波数特性と、前記フィルタ係数のカットオフ周波数と、前記フィルタ係数の入出力のパワー値との少なくとも１つである、請求項９に記載の超音波診断装置。
11. 前記制御部は、前記フィルタ係数に関する情報を参照した操作者から、当該フィルタ係数の計算に用いるパラメータの変更要求を受け付けた場合、変更後のパラメータによりフィルタ係数の再計算を前記計算部に実行させる、請求項９又は１０に記載の超音波診断装置。
12. 前記相関行列が計算されるデータ列のデータ長は、任意に変更可能であり、かつ、前記相関行列が計算されるデータ列は、表示フレーム間で重複して設定可能である、請求項１〜１１のいずれか１つに記載の超音波診断装置。
13. 超音波送受信が行なわれた走査範囲を複数の範囲に分割し、各範囲で収集された同一位置の反射波データのデータ列から、複数の範囲それぞれの相関行列を計算し、更に、前記複数の範囲それぞれより細分化された複数の細分化範囲それぞれの相関行列を、前記複数の範囲それぞれの相関行列を用いた補間処理により計算する相関行列計算部と、
    各細分化範囲において該当する相関行列を用いて主成分分析を行ない、クラッタ成分を主成分として近似し低減する行列演算を行なうことで組織からのクラッタを抑圧するフィルタ係数を、前記複数の細分化範囲それぞれで計算する計算部と、
    前記複数の細分化範囲それぞれのフィルタ係数を用いて推定された血流情報から、超音波画像データを生成する画像生成部と、
    前記超音波画像データを表示部に表示させる制御部と、
    を備える、超音波診断装置。
14. 複数の走査線で形成される走査範囲での超音波送受信により複数フレームにわたって収集された同一位置の反射波データのデータ列から、前記走査範囲の相関行列を計算する相関行列計算部と、
    前記相関行列を用いて主成分分析を行ない、クラッタ成分を主成分として近似し低減する行列演算を行なうことで組織からのクラッタを抑圧するフィルタ係数を計算する計算部と、
    前記フィルタ係数を用いて推定された血流情報から、超音波画像データを生成する画像生成部と、
    前記超音波画像データを表示部に表示させる制御部と、
    を備え、
    前記相関行列計算部は、前記走査範囲を分割した複数の範囲それぞれで、相関行列を計算し、更に、前記複数の範囲それぞれより細分化された複数の細分化範囲それぞれの相関行列を、前記複数の範囲それぞれの相関行列を用いた補間処理により計算し、
    前記計算部は、前記複数の細分化範囲それぞれの相関行列から、各細分化範囲のフィルタ係数を計算し、
    前記画像生成部は、前記複数の細分化範囲それぞれのフィルタ係数を用いて推定された血流情報から、超音波画像データを生成する、画像処理装置。
15. 超音波送受信が行なわれた走査範囲を複数の範囲に分割し、各範囲で収集された同一位置の反射波データのデータ列から、複数の範囲それぞれの相関行列を計算し、更に、前記複数の範囲それぞれより細分化された複数の細分化範囲それぞれの相関行列を、前記複数の範囲それぞれの相関行列を用いた補間処理により計算する相関行列計算部と、
    各細分化範囲において該当する相関行列を用いて主成分分析を行ない、クラッタ成分を主成分として近似し低減する行列演算を行なうことで組織からのクラッタを抑圧するフィルタ係数を、前記複数の細分化範囲それぞれで計算する計算部と、
    前記複数の細分化範囲それぞれのフィルタ係数を用いて推定された血流情報から、超音波画像データを生成する画像生成部と、
    前記超音波画像データを表示部に表示させる制御部と、
    を備える、画像処理装置。
16. 相関行列計算部が、複数の走査線で形成される走査範囲での超音波送受信により複数フレームにわたって収集された同一位置の反射波データのデータ列から、前記走査範囲の相関行列を計算し、
    計算部が、前記相関行列を用いて主成分分析を行ない、クラッタ成分を主成分として近似し低減する行列演算を行なうことで組織からのクラッタを抑圧するフィルタ係数を計算し、
    画像生成部が、前記フィルタ係数を用いて推定された血流情報から、超音波画像データを生成し、
    制御部が、前記超音波画像データを表示部に表示させる、
    ことを含み、
    前記相関行列計算部が、前記走査範囲を分割した複数の範囲それぞれで、相関行列を計算し、更に、前記複数の範囲それぞれより細分化された複数の細分化範囲それぞれの相関行列を、前記複数の範囲それぞれの相関行列を用いた補間処理により計算し、
    前記計算部が、前記複数の細分化範囲それぞれの相関行列から、各細分化範囲のフィルタ係数を計算し、
    前記画像生成部が、前記複数の細分化範囲それぞれのフィルタ係数を用いて推定された血流情報から、超音波画像データを生成する、画像処理方法。
17. 相関行列計算部が、超音波送受信が行なわれた走査範囲を複数の範囲に分割し、各範囲で収集された同一位置の反射波データのデータ列から、複数の範囲それぞれの相関行列を計算し、更に、前記複数の範囲それぞれより細分化された複数の細分化範囲それぞれの相関行列を、前記複数の範囲それぞれの相関行列を用いた補間処理により計算し、
    計算部が、各細分化範囲において該当する相関行列を用いて主成分分析を行ない、クラッタ成分を主成分として近似し低減する行列演算を行なうことで組織からのクラッタを抑圧するフィルタ係数を、前記複数の細分化範囲それぞれで計算し、
    画像生成部が、前記複数の細分化範囲それぞれのフィルタ係数を用いて推定された血流情報から、超音波画像データを生成し、
    制御部が、前記超音波画像データを表示部に表示させる、
    ことを含む、画像処理方法。