JP6289772B2 - 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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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、超音波を用いて観測対象の組織を観察する超音波観測装置において、組織性状に応じた特性を有する超音波信号の周波数スペクトルの特徴量を算出し、この特徴量に基づいて、組織性状を鑑別するための特徴量画像を生成する技術が知られている。この技術では、受信した超音波信号の周波数を解析することによって周波数スペクトルを取得した後、所定の周波数帯域における周波数スペクトルの近似式を算出し、この近似式から特徴量を抽出している。
特徴量を抽出する際、低エコー領域であるノイズ領域において、ノイズの影響によって正確な特徴量が得られない場合がある。ノイズ領域を判定する技術として、ノイズ領域を低Ｓ／Ｎ領域とみなして区別し、この低Ｓ／Ｎ領域の情報を、減衰率に基づく画像である減衰画像（特徴量画像）とともに表示する超音波診断装置が知られている（例えば、特許文献１を参照）。この技術では、所定の領域ごとに低Ｓ／Ｎ領域であるか否かを判定し、この判定結果を低Ｓ／Ｎ領域の情報として表示する。これにより、医師等の術者が、解析している位置がノイズ領域であるか否かを判断することができる。
特開２０１３−５８７６号公報
上述した特許文献１に記載の技術は、所定の領域ごとに該領域が低Ｓ／Ｎ領域であるか否かを判定して、判定結果を表示するのみであり、判定結果に基づいて特徴量画像が生成されるものではなかった。このため、判定結果が特徴量画像に反映されず、観測対象に対して適切に算出された特徴量にはなっていない場合があった。
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、ノイズ領域を含む場合であっても特徴量を適切に算出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、前記観測対象で反射された超音波に基づく物理量と、該物理量に応じて設定されている閾値とを比較する比較部と、前記周波数解析部が算出した前記周波数スペクトルと、前記比較部による比較結果とに基づいて周波数特徴量を算出する特徴量算出部と、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、前記比較部は、前記超音波画像において設定されている複数の領域について、領域ごとに前記物理量と前記閾値との比較を行い、前記特徴量算出部は、前記領域ごとに、前記比較部による比較結果に応じて減衰率を設定して前記周波数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、前記物理量は、前記周波数特徴量、前記超音波画像の輝度、エラストグラフィにおける変化量、音速からなる群から選択される一つ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、前記物理量は、前記周波数特徴量と関連してい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、前記物理量は、前記特徴量算出部が算出した、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、前記比較部は、前記物理量と前記閾値とに基づいて、低エコー領域を含むか否かを判定し、前記特徴量算出部は、前記比較部による判定結果が前記低エコー領域を含む場合、予め設定された減衰率を用いて周波数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、前記周波数解析部は、複数の周波数スペクトルを算出し、前記特徴量算出部は、前記比較部による判定結果が前記低エコー領域を含まない場合、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、比較部が、前記観測対象で反射された超音波に基づく物理量と、該物理量に応じて設定されている閾値とを比較する比較ステップと、特徴量算出部が、前記周波数解析部が算出した前記周波数スペクトルと、前記比較部による比較結果とに基づいて周波数特徴量を算出する特徴量算出ステップと、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、比較部が、前記観測対象で反射された超音波に基づく物理量と、該物理量に応じて設定されている閾値とを比較する比較手順と、特徴量算出部が、前記周波数解析部が算出した前記周波数スペクトルと、前記比較部による比較結果とに基づいて周波数特徴量を算出する特徴量算出手順と、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、ノイズ領域を含む場合であっても特徴量を適切に算出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周波数解析部により算出された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算出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において設定される関心領域と、該関心領域を分割した分割領域を説明する図である。 図９は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置が行う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１１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１２は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測システム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１）
図１は、本発明の実施の形態１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。同図に示す超音波観測システム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、消化管や呼吸器、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、超音波観測システム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ｚth0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、演算部３３および記憶部３７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。このＢモード用受信データでは、超音波パルスの反射の強さを示す受信信号の振幅または強度が、超音波パルスの送受信方向（深度方向）に沿って並んでいる。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）等の汎用プロセッサ、またはＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）もしくはＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の特定の機能を実行する専用の集積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 Transform）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、周波数スペクトルの特徴量を算出する特徴量算出部３３３と、特徴量算出部３３３が算出した特徴量をもとに、対象の領域がノイズ領域を含まない領域であって、特徴量画像を生成するうえで有効な領域（有効領域）であるか否かを判定する有効領域判定部３３４と、を有する。演算部３３は、ＣＰＵ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ｚth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１０を参照）。
図５は、周波数解析部３３２により算出された周波数スペクトルの例を示す図である。図５では、横軸が周波数ｆである。また、図５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５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３３３は、有効領域判定部３３４の判定結果に基づいて、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か、または、予め設定されている減衰率で減衰補正を行う。
特徴量算出部３３３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３３３ａと、近似部３３３ａ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３３３ｂと、減衰補正部３３３ｂ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３３３ｃと、を有する。
近似部３３３ａ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、近似部３３３ａ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３３３ａ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３３３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３３３ｂ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３３３ｂは、予め設定されている減衰率、または減衰率候補値について、減衰補正を行う。
減衰補正部３３３ｂは、近似部３３３ａ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（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３３３ｂ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３３３ｂが算出した補正特徴量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３３３ｃは、減衰補正部３３３ｂ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３３３ｃ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３３３ｃ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３３３ｃ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３４２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３４２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３４２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の分散を用いて最適な減衰率を設定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の分散を用いて最適な減衰率を設定した方が、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との距離にかかわらず、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３３３ｃ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。
有効領域判定部３３４は、特徴量算出部３３３が算出した特徴量をもとに、対象の領域がノイズ領域を含まない領域であって、特徴量画像を生成するうえで有効な領域（有効領域）であるか否かを判定する。ここで、ノイズ領域とは、低エコー領域であり、水や嚢胞、遠方ノイズ等を含む領域のことである。低エコー領域ではノイズ成分が多く、特徴量が適切に算出できない場合がある。
図８は、超音波観測装置３において設定される関心領域と、該関心領域を分割した分割領域を説明する図である。本実施の形態では、Ｂモード画像において、特徴量を算出する領域として、関心領域Ｒが設定されている。図８に示すように、本実施の形態では、台形の関心領域Ｒを、Ｂモード画像の表示領域２００の縦方向および横方向に区切ることによって分割した複数の分割領域ＲS1〜ＲS9が設定されている。
有効領域判定部３３４は、分割領域（分割領域ＲS1〜ＲS9）ごとに、特徴量算出部３３３が算出した特徴量の平均値を算出して、予め設定されている閾値と比較することによって判定対象の領域が有効領域であるか否かを判定する。具体的に、有効領域判定部３３４は、減衰補正部３３３ｂが算出した補正特徴量ｃ（ミッドバンドフィット）のうち、判定対象の分割領域における補正特徴量ｃの平均値が閾値以上であれば、当該分割領域が有効領域であると判定し、閾値より小さければ、当該分割領域が有効領域ではない（非有効領域である）と判定する。ここでいう閾値とは、例えば、上述したようにミッドバンドフィットを用いて有効領域／非有効領域を判定する場合、低エコー領域のエコー信号から算出されるミッドバンドフィットの値に基づいて設定される値である。有効領域判定部３３４は、比較部として機能する。
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、特徴量算出部３３３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３３３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データを生成する。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。
ここで、特徴量画像データ生成部３４２が生成する特徴量画像データは、走査領域Ｓにおいて、特定の深度幅および音線幅などで区切られる関心領域（Region of Interest：ＲＯＩ）に応じた領域の特徴量画像が表示装置４に表示されるような画像データである。
制御部３６は、演算および制御機能を有するＣＰＵ等の汎用プロセッサ、またはＡＳＩＣもしくはＦＰＧＡ等の専用の集積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と共通の汎用プロセッサまたは専用の集積回路等を用いて構成することも可能である。
記憶部３７は、特徴量算出部３３３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、減衰補正部３３３ｂ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３７１と、有効領域判定部３３４が、判定対象の領域が有効領域であるか否かを判定するための閾値を記憶する判定情報記憶部３７２と、有効領域判定部３３４による判定前の補正特徴量を算出するための減衰率、および、有効領域判定部３３４によって非有効領域であると判定された領域の特徴量を減衰補正するための減衰率を記憶する減衰率情報記憶部３７３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、減衰補正部３３３ｂが算出した補正特徴量であって、有効領域判定部３３４が判定に用いる補正特徴量を記憶する。
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９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１０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１０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Ｆ1、Ｆ2、Ｆ3、・・・、ＦK-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ＦK）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が最大値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が最大値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。
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３３３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，Ｓ８，Ｓ１０〜Ｓ１８：特徴量算出ステップ）。以下、ステップＳ７〜Ｓ１８の処理を詳細に説明する。
ステップＳ７において、近似部３３３ａは、周波数解析部３３２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３３３ａ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３３３ａ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、減衰補正部３３３ｂは、近似部３３３ａ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、減衰率情報記憶部３７３に記憶されている所定の減衰率で減衰補正を行うことにより、補正特徴量を算出する（ステップＳ８）。図６に示す直線Ｌ1は、減衰補正部３３３ｂ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Ｓ８において補正特徴量が算出されると、有効領域判定部３３４が、この補正特徴量を用いて、判定対象の分割領域が有効領域であるか、非有効領域であるかを判定する（ステップＳ９：比較ステップ）。本実施の形態では、補正特徴量ｃ（ミッドバンドフィット）を用いるものとし、判定情報記憶部３７２を参照して、補正特徴量ｃの平均値が、閾値以上であれば有効領域であると判定し、閾値より小されば非有効領域であると判定する。ここで、有効領域判定部３３４が、判定対象の分割領域が有効領域であると判定すると（ステップＳ９：Ｙｅｓ）、制御部３６は、ステップＳ１０に移行する。一方、有効領域判定部３３４が、判定対象の分割領域が非有効領域であると判定すると（ステップＳ９：Ｎｏ）、制御部３６は、ステップＳ１７に移行する。
ステップＳ１０では、最適減衰率設定部３３３ｃ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Ｓ１０）。この初期値α0の値は、予め記憶部３７が記憶しておき、最適減衰率設定部３３３ｃが記憶部３７を参照するようにすればよい。
続いて、減衰補正部３３３ｂは、近似部３３３ａ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３７１に格納する（ステップＳ１１）。
ステップＳ１１において、減衰補正部３３３ｂ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３３３ｃは、減衰補正部３３３ｂ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３７１へ格納する（ステップＳ１２）。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、最適減衰率設定部３３３ｃは、例えば、補正特徴量ｃの分散を算出する。ステップＳ１３において、最適減衰率設定部３３３ｃは、特徴量画像データ生成部３４２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３３３ｃは、減衰率候補値αの値をΔαだけ増加させ（ステップＳ１３）、増加後の減衰率候補値αと所定の最大値αmaxとの大小を比較する（ステップＳ１４）。ステップＳ１４における比較の結果、減衰率候補値αが最大値αmaxより大きい場合（ステップＳ１４：Ｙｅｓ）、超音波観測装置３はステップＳ１５へ移行する。一方、ステップＳ１４における比較の結果、減衰率候補値αが最大値αmax以下である場合（ステップＳ１４：Ｎｏ）、超音波観測装置３はステップＳ１１へ戻る。
ステップＳ１５において、最適減衰率設定部３３３ｃは、特徴量情報記憶部３７１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Ｓ１５）。
図１１は、最適減衰率設定部３３３ｃが行う処理の概要を示す図である。α0＝０（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）、αmax＝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１１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１１に示す場合、最適減衰率設定部３３３ｃは、α＝０．２（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）を最適な減衰率として設定する。
なお、最適減衰率設定部３３３ｃが最適な減衰率を設定する前に、近似部３３３ａ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を算出し、その後、この曲線に対し、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ものであってもよい。図１１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。
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Ｓ１５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）を判定対象の分割領域に対応する位置に重畳するとともに、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Ｓ１６：特徴量画像データ生成ステップ）。
また、ステップＳ１７では、減衰補正部３３３ｂが、近似部３３３ａ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、減衰率情報記憶部３７３を参照して、非有効領域である場合の減衰率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、特徴量情報記憶部３７１に格納する（ステップＳ１７）。ここで、非有効領域である場合の減衰率は、例えば、０．０〜２．０（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）の範囲におけるいずれかの値に設定される。
この後、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Ｓ１７で算出された補正特徴量に関連づけた視覚情報（例えば色相）を判定対象の分割領域に対応する位置に重畳するとともに、用いた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Ｓ１８：特徴量画像データ生成ステップ）。
ステップＳ１９では、制御部３６が、次の判定対象の分割領域があるか否かを判断する（ステップＳ１９）。ここで、制御部３６は、次の判定対象の分割領域がないと判断した場合（ステップＳ１９：Ｎｏ）、ステップＳ２０に移行する。一方、制御部３６は、次の判定対象の分割領域があると判断した場合（ステップＳ１９：Ｙｅｓ）、ステップＳ９に戻る。
ステップＳ２０では、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Ｓ２０）。図１２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。ここで、重畳画像表示部２０２における領域Ｒ１は、有効領域判定部３３４によって非有効領域であると判定された領域に相当する。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、有効領域判定部３３４による判定結果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、表示する減衰率は、分割領域ごとの減衰率を表示するようにしてもよいし、分割領域の減衰率の平均値や、有効領域と判定された分割領域の減衰率（最適減衰率）の平均値を表示するようにしてもよい。
以上説明してきた一連の処理（ステップＳ１〜Ｓ２０）において、ステップＳ３の処理とステップＳ５〜Ｓ１９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、有効領域判定部３３４が、補正特徴量をもとに、関心領域Ｒにおける各分割領域が有効領域であるか、ノイズ領域を含む非有効領域であるかを判定し、判定結果に応じて特徴量算出部３３３が、最適な減衰率に基づいて補正特徴量を算出する、または、予め設定された減衰率で補正特徴量を算出するようにしたので、ノイズ領域を含む場合であっても特徴量を適切に算出することができる。
また、本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。
なお、本実施の形態では、有効領域判定部３３４が、周波数特徴量に関連した補正特徴量ｃの平均値を物理量として、各分割領域の有効領域／非有効領域を判定するものとして説明したが、これに限らない。平均値に限らず、最大値や、最小値、最頻値であってもよい。また、上述した実施の形態では、物理量として補正特徴量ｃを用いるものとして説明したが、例えば、このほかの物理量として、周波数特徴量に関連した補正特徴量ａや、周波数特徴量に関連してはいないＢモード画像における輝度、スペクトル強度、スペクトル強度と相関のある値、エラストグラフィにおける変化値、音速などが挙げられる。物理量は、特徴量画像データを生成する際に用いられる特徴量と関連していることが好ましい。物理量が周波数特徴量と関連していない場合、有効領域判定部３３４は、特徴量算出部３３３が補正特徴量を算出する前に、当該物理量に基づいて有効領域であるか否かを判定してもよい。
また、本実施の形態では、例えば、最適減衰率設定部３３３ｃ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、本実施の形態では、最適減衰率設定部３３３ｃ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、本実施の形態では、台形をなす関心領域Ｒを格子状に分割した分割領域が設定されているものとして説明したが、同一深度に沿った直線または曲線と、深度方向に沿った直線とによって形成される関心領域および／または分割領域であってもよいし、音線において設定された区間を分割領域としてもよい。
また、本実施の形態では、入力部３５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、本実施の形態では、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、本実施の形態では、最適減衰率設定部３３３ｃ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、本実施の形態では、減衰補正部３３３ｂ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３３３ａ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。
また、本実施の形態では、関心領域に対してのみ特徴量の算出を行うものとして説明したが、特に領域の指定は行わずに、特徴量の算出を行うものであってもよい。
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、ノイズ領域を含む場合であっても特徴量を適切に算出するのに有用である。
１ 超音波観測システム
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
２０１ 特徴量画像
２０２ 重畳画像表示部
２０３ 情報表示部
３１１ 信号増幅部
３３１ 増幅補正部
３３２ 周波数解析部
３３３ 特徴量算出部
３３３ａ 近似部
３３３ｂ 減衰補正部
３３３ｃ 最適減衰率設定部
３３４ 有効領域判定部
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 特徴量情報記憶部
３７２ 判定情報記憶部
３７３ 減衰率情報記憶部
Ｃ1 周波数スペクトル

Claims (14)

  1. 観測対象へ超音波を送信するとともに、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によって受信された前記超音波を電気信号に変換した超音波信号を取得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、
    前記観測対象で反射された超音波に基づく物理量と、該物理量に応じて設定されている閾値とを比較する比較部と、
    前記周波数解析部が算出した前記周波数スペクトルと、前記比較部による比較結果とに基づいて周波数特徴量を算出する特徴量算出部と、
    を備えたことを特徴とする超音波観測装置。
  2. 前記比較部は、前記超音波信号に基づく超音波画像において設定されている複数の領域について、領域ごとに前記物理量と前記閾値との比較を行い、
    前記特徴量算出部は、前記領域ごとに、前記比較部による比較結果に応じて減衰率を設定して前記周波数特徴量を算出する
    ことを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
  3. 前記物理量は、前記周波数特徴量、前記超音波信号に基づく超音波画像の輝度、エラストグラフィにおける変化量、音速からなる群から選択される一つである
    ことを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
  4. 前記物理量は、前記周波数特徴量と関連している
    ことを特徴とする請求項３に記載の超音波観測装置。
  5. 前記物理量は、前記特徴量算出部が算出した、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である
    ことを特徴とする請求項３に記載の超音波観測装置。
  6. 前記比較部は、前記物理量と前記閾値とに基づいて、前記超音波信号に基づく超音波画像において設定されている複数の領域のうち、判定対象の領域が低エコー領域を含むか否かを判定し、
    前記特徴量算出部は、前記比較部による判定結果が前記低エコー領域を含む場合、当該判定対象の領域について、予め設定された減衰率を用いて周波数特徴量を算出する
    ことを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
  7. 前記周波数解析部は、複数の周波数スペクトルを算出し、
    前記特徴量算出部は、前記比較部による判定結果が前記低エコー領域を含まない場合、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ことを特徴とする請求項６に記載の超音波観測装置。
  8. 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請求項７に記載の超音波観測装置。
  9. 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の前記補正特徴量の前記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８に記載の超音波観測装置。
  10. 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請求項９に記載の超音波観測装置。
  11. 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請求項８に記載の超音波観測装置。
  12. 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信号に基づく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。
  13. 観測対象へ超音波を送信するとともに、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によって受信された前記超音波を電気信号に変換した超音波信号を取得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、
    比較部が、前記観測対象で反射された超音波に基づく物理量と、該物理量に応じて設定されている閾値とを比較する比較ステップと、
    特徴量算出部が、前記周波数解析部が算出した前記周波数スペクトルと、前記比較部による比較結果とに基づいて周波数特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
    を含むことを特徴とする超音波観測装置の作動方法。
  14. 観測対象へ超音波を送信するとともに、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によって受信された前記超音波を電気信号に変換した超音波信号を取得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、
    比較部が、前記観測対象で反射された超音波に基づく物理量と、該物理量に応じて設定されている閾値とを比較する比較手順と、
    特徴量算出部が、前記周波数解析部が算出した前記周波数スペクトルと、前記比較部による比較結果とに基づいて周波数特徴量を算出する特徴量算出手順と、
    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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