JP6810007B2 - Ultrasonic diagnostic equipment and Doppler signal processing method - Google Patents
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Description
本発明は、超音波診断装置に関し、特に、ドプラ信号の処理に関する。 The present invention relates to an ultrasonic diagnostic apparatus, and more particularly to processing a Doppler signal.
超音波診断装置は、生体に対する超音波の送受波により得られた受信信号に基づいて超音波画像を形成する装置である。超音波画像として、組織を表した断層画像、血流を表した血流画像等が知られている。断層画像は一般に白黒画像であり、それはＢモード画像とも言われている。血流画像は一般にカラー画像であり、血流のパワー、速度等をカラーで表現した画像である。通常、断層画像上に血流画像が重畳表示される。そのような合成画像はカラーフローマッピング（ＣＦＭ）画像とも言われている。以下に血流画像の生成方法について説明する。 The ultrasonic diagnostic apparatus is an apparatus that forms an ultrasonic image based on a received signal obtained by transmitting and receiving ultrasonic waves to a living body. As ultrasonic images, a tomographic image showing a tissue, a blood flow image showing a blood flow, and the like are known. A tomographic image is generally a black-and-white image, which is also called a B-mode image. The blood flow image is generally a color image, and is an image expressing the power, speed, and the like of blood flow in color. Normally, the blood flow image is superimposed and displayed on the tomographic image. Such composite images are also referred to as color flow mapping (CFM) images. The method of generating a blood flow image will be described below.
超音波の送受波により得られた受信信号に対する直交検波等の処理を経てドプラ信号が生成される。ドプラ信号は、いわゆるドプラシフト成分を表す信号である。ドプラ信号には、血流により生成されたドプラ成分（血流成分）と運動組織により生じたドプラ成分（クラッタ成分）とが含まれる。後者のクラッタ成分は、血流画像において、血流を観察する上での妨げとなるクラッタ（モーションアーチファクト）を生じさせるものである。ドプラ信号の中から血流成分を抽出し、同時に、そこに含まれるクラッタ成分を低減するために、ドプラ信号に対してフィルタ処理が施される。その場合、典型的には、低域カットフィルタとして機能するＭＴＩ（Moving Target Indicator）フィルタが利用される。ＭＴＩフィルタを通過した後のドプラ信号に基づいて血流画像が形成される。 A Doppler signal is generated through processing such as orthogonal detection of the received signal obtained by transmitting and receiving ultrasonic waves. The Doppler signal is a signal representing a so-called Doppler shift component. The Doppler signal includes a Doppler component (blood flow component) generated by blood flow and a Doppler component (clutter component) generated by motor tissue. The latter clutter component causes a clutter (motion artifact) that hinders the observation of blood flow in the blood flow image. The blood flow component is extracted from the Doppler signal, and at the same time, the Doppler signal is filtered in order to reduce the clutter component contained therein. In that case, an MTI (Moving Target Indicator) filter that functions as a low frequency cut filter is typically used. A blood flow image is formed based on the Doppler signal after passing through the MTI filter.
例えば、肝臓内を流れる血流の観察においては、かなり低速の血流までを画像化する必要がある。そのためにＭＴＩフィルタのカットオフ周波数を単に引き下げると、肝臓組織まで画像化され易くなる。つまり、モーションアーチファクトが現れ易くなる。肝臓それ自体は運動組織ではないが、体位の変化、呼吸、心臓の拍動、その他を原因として肝臓組織に運動が生じると、それを原因としてクラッタ成分が生じる。血流成分に比べてクラッタ成分はかなり強大である。速度（つまりドプラシフト周波数）のみを基準として、そのようなクラッタ成分を血流成分から弁別することは難しい。 For example, in observing the blood flow flowing in the liver, it is necessary to image even a considerably slow blood flow. Therefore, simply lowering the cutoff frequency of the MTI filter facilitates imaging of liver tissue. That is, motion artifacts are more likely to appear. The liver itself is not a motor tissue, but when the liver tissue moves due to changes in posture, breathing, heartbeat, etc., it causes clutter components. The clutter component is considerably stronger than the blood flow component. It is difficult to discriminate such clutter components from blood flow components solely on the basis of velocity (ie, Doppler shift frequency).
以上を背景として、主成分分析法を利用したＭＴＩフィルタが提案されている（特許文献１，２を参照）。これについて具体的に説明する。ドプラ信号（例えば複数フレームにわたるドプラ情報）に対する主成分分析により、複数の固有値及び複数の固有ベクトルが演算される。固有値の大きさ順で並べられた複数の固有ベクトルに基づいてフィルタ行列が演算される。その際、クラッタ成分に相当する主成分が除去され、同時に、血流成分に相当する主成分が抽出されるように、当該フィルタ行列が演算される。演算されたフィルタ行列を利用してフィルタ処理（ドプラ信号に対する行列演算）が実行される。 Against the background of the above, an MTI filter using a principal component analysis method has been proposed (see Patent Documents 1 and 2). This will be described in detail. A plurality of eigenvalues and a plurality of eigenvectors are calculated by principal component analysis on a Doppler signal (for example, Doppler information over a plurality of frames). The filter matrix is calculated based on a plurality of eigenvectors arranged in the order of the magnitude of the eigenvalues. At that time, the filter matrix is calculated so that the main component corresponding to the clutter component is removed and at the same time, the main component corresponding to the blood flow component is extracted. Filter processing (matrix calculation for Doppler signal) is executed using the calculated filter matrix.
ドプラ信号に対してフィルタ処理を適用しても、そのフィルタ処理後に残留クラッタ成分が生じ得る。特に、低速の血流を観測する場合にそのような残留クラッタ成分が生じ易い。血流画像の画質を向上するためには、残留クラッタ成分をできるだけ少なくすることが望まれる。 Even if the Doppler signal is filtered, a residual clutter component may occur after the filtering. In particular, such residual clutter components are likely to occur when observing low-speed blood flow. In order to improve the image quality of the blood flow image, it is desired to reduce the residual clutter component as much as possible.
本発明の目的は、フィルタ処理後に生じ得る残留クラッタ成分を抑圧することにある。あるいは、主成分分析の結果を残留クラッタ成分の抑圧において活用することにある。 An object of the present invention is to suppress residual clutter components that may occur after filtering. Alternatively, the result of principal component analysis is used to suppress the residual clutter component.
実施形態に係る超音波診断装置は、生体への超音波の送受波により得られたドプラ信号に対し、クラッタ成分を低減しつつ血流成分を抽出するためのフィルタ処理を適用するフィルタ処理手段と、前記フィルタ処理後のドプラ信号に基づいて血流情報を演算する血流情報演算手段と、前記超音波の送受波により得られたドプラ信号に対する主成分分析の結果に基づいて、前記フィルタ処理後に生じ得る残留クラッタ成分を抑圧するための指標を演算する指標演算手段と、前記指標に従って、前記フィルタ処理前のドプラ信号、前記フィルタ処理の過程で生じる信号成分、前記フィルタ処理後のドプラ信号、又は、前記血流情報に対して、残留クラッタ成分抑圧処理を適用する残留クラッタ成分抑圧手段と、を含む。 The ultrasonic diagnostic apparatus according to the embodiment is a filtering means for applying a filtering process for extracting a blood flow component while reducing a clutter component to a Doppler signal obtained by transmitting and receiving ultrasonic waves to a living body. After the filter processing, based on the blood flow information calculation means for calculating the blood flow information based on the Doppler signal after the filter processing and the result of the principal component analysis for the Doppler signal obtained by the transmission and reception of the ultrasonic waves. An index calculation means for calculating an index for suppressing a residual clutter component that may occur, and a Doppler signal before the filtering, a signal component generated in the process of the filtering, a Doppler signal after the filtering, or a Doppler signal after the filtering according to the index. , The residual clutter component suppressing means for applying the residual clutter component suppressing treatment to the blood flow information.
上記構成によれば、フィルタ手段においてドプラ信号がフィルタ処理される。そのフィルタ処理では、主成分分析法に基づくＭＴＩフィルタ、他の方法に基づくＭＴＩフィルタ、ＭＴＩフィルタ以外のフィルタが利用され得る。フィルタ処理では除去し切れない残留クラッタ成分が残留クラッタ成分抑圧処理により抑圧される。これにより血流情報を表した画像（血流画像）の品質を高められる。 According to the above configuration, the Doppler signal is filtered by the filtering means. In the filtering process, a filter other than the MTI filter based on the principal component analysis method, the MTI filter based on another method, and the MTI filter can be used. The residual clutter component that cannot be completely removed by the filter treatment is suppressed by the residual clutter component suppression treatment. As a result, the quality of the image showing the blood flow information (blood flow image) can be improved.
残留クラッタ成分抑圧処理は、指標に従って実行されるものであり、その指標は、ドプラ信号に対する主成分分析の結果に基づいて演算される。すなわち、上記構成は、少なくとも残留クラッタ成分抑圧処理に主成分分析の結果を利用するものである。残留クラッタ成分抑圧処理が適用される対象は、フィルタ処理前のドプラ信号、フィルタ処理の過程で生じる信号成分、フィルタ処理後のドプラ信号、又は、血流情報である。すなわち、フィルタ処理後に生じる残留クラッタ成分を事後的に抑圧してもよいし、フィルタ処理後に残留クラッタ成分が生じないように、残留クラッタ成分を前もって抑圧してもよい。 The residual clutter component suppression process is performed according to the index, and the index is calculated based on the result of the principal component analysis for the Doppler signal. That is, the above configuration utilizes the result of principal component analysis at least for the residual clutter component suppression treatment. The target to which the residual clutter component suppression treatment is applied is a Doppler signal before filtering, a signal component generated in the process of filtering, a Doppler signal after filtering, or blood flow information. That is, the residual clutter component generated after the filtering treatment may be suppressed after the fact, or the residual clutter component may be suppressed in advance so that the residual clutter component is not generated after the filtering treatment.
実施形態において、前記超音波の送受波により得られたドプラ信号に対する前記主成分分析を実行する分析手段を含み、前記フィルタ処理手段は前記主成分分析の結果に基づいて前記フィルタ処理を実行し、前記指標演算手段は前記主成分分析の結果に基づいて前記指標を演算する。この構成によれば、主成分分析の結果がフィルタ処理及び残留クラッタ抑圧処理の両処理で利用される。これにより装置構成を簡略化でき又は演算量を低減できる。 In the embodiment, the filtering means includes an analysis means for performing the principal component analysis on the Doppler signal obtained by transmitting and receiving the ultrasonic waves, and the filtering means executes the filtering based on the result of the principal component analysis. The index calculation means calculates the index based on the result of the principal component analysis. According to this configuration, the result of the principal component analysis is used in both the filtering treatment and the residual clutter suppression treatment. As a result, the device configuration can be simplified or the amount of calculation can be reduced.
実施形態において、フィルタ処理では、フィルタ処理後のドプラ信号において、できるだけ血流成分が支配的になるように、ドプラ信号中の１又は複数の主成分が抽出される。その場合、フィルタ処理において、複数の主成分が分離抽出された上でそれらが加算されてもよいし、そのような段階的な工程を経ずに、一度のフィルタ処理により複数の主成分からなるドプラ信号が生成されてもよい。実施形態においては、指標の演算に際して、ドプラ信号中の１又は複数の主成分が参照される。 In the embodiment, in the filtering, one or more principal components in the Doppler signal are extracted so that the blood flow component is as dominant as possible in the Doppler signal after the filtering. In that case, in the filtering process, a plurality of principal components may be separated and extracted and then added, or the plurality of principal components may be formed by one filtering process without going through such a stepwise process. A Doppler signal may be generated. In the embodiment, one or more principal components in the Doppler signal are referenced in the calculation of the index.
実施形態において、前記主成分分析の結果として得られるＥ個（但しＥは２以上の整数）の固有ベクトルに基づいて、前記フィルタ処理手段に与える主フィルタ行列を演算する主フィルタ行列演算手段を含み、前記指標演算手段は、前記Ｅ個の固有ベクトルに基づいて、第１の副フィルタ行列を演算する第１の副フィルタ行列演算手段と、前記ドプラ信号に対して前記第１の副フィルタ行列に基づくフィルタ処理を適用することにより、第１の特定主成分を抽出する第１の抽出手段と、少なくとも前記第１の特定主成分に基づいて前記指標を計算する指標計算器と、を含む。この構成によれば、ドプラ信号中における少なくとも１つの主成分が残留クラッタ成分抑圧処理で利用される。 In the embodiment, the main filter matrix calculation means for calculating the main filter matrix given to the filter processing means is included based on E eigenvectors (where E is an integer of 2 or more) obtained as a result of the principal component analysis. The index calculation means includes a first sub-filter matrix calculation means that calculates a first sub-filter matrix based on the E eigenvectors, and a filter based on the first sub-filter matrix for the Doppler signal. It includes a first extraction means for extracting a first specific principal component by applying the process, and an index calculator for calculating the index based on at least the first specific principal component. According to this configuration, at least one principal component in the Doppler signal is utilized in the residual clutter component suppression treatment.
実施形態において、前記指標演算手段は、更に、前記Ｅ個の固有ベクトルに基づいて、第２の副フィルタ行列を演算する第２の副フィルタ行列演算手段と、前記ドプラ信号に対して前記第２の副フィルタ行列に基づくフィルタ処理を適用することにより、第２の特定主成分を抽出する第２の抽出手段と、を含み、前記第１の特定主成分及び前記第２の特定主成分の内の一方は前記クラッタ成分に対応し、それらの内の他方は前記血流成分に対応し、前記指標計算器は、前記第１の特定主成分及び前記第２の特定主成分に基づいて前記指標を計算する。この構成によれば、血流成分とクラッタ成分の大小関係を反映した指標を演算できる。 In the embodiment, the index calculation means further includes a second sub-filter matrix calculation means that calculates a second sub-filter matrix based on the E eigenvectors, and the second sub-filter matrix calculation means with respect to the Doppler signal. A second extraction means for extracting a second specific principal component by applying a filtering process based on a sub-filter matrix is included, and the first specific principal component and the second specific principal component are included. One corresponds to the clutter component, the other corresponds to the blood flow component, and the index calculator calculates the index based on the first specific principal component and the second specific principal component. calculate. According to this configuration, an index that reflects the magnitude relationship between the blood flow component and the clutter component can be calculated.
実施形態において、前記第１の特定主成分及び前記第２の特定主成分は、前記Ｅ個の固有ベクトルを固有値の大きさ順で並べた場合における両端の２つの固有ベクトルに対応するものである。この構成によれば、血流成分とクラッタ成分の大小関係をより忠実に反映した指標を演算できる。 In the embodiment, the first specific principal component and the second specific principal component correspond to two eigenvectors at both ends when the E eigenvectors are arranged in the order of the magnitude of the eigenvalues. According to this configuration, it is possible to calculate an index that more faithfully reflects the magnitude relationship between the blood flow component and the clutter component.
実施形態において、前記残留クラッタ成分抑圧手段は、前記指標に従って、前記血流情報に対して前記残留クラッタ成分抑圧処理を適用する。実施形態において、前記残留クラッタ成分抑圧後のドプラ信号又は血流情報を時間軸方向又は空間軸方向に滑らかにする補正手段を含む。実施形態において、前記フィルタ処理の過程で得られる複数の主成分を主成分方向に滑らかにし、又は、前記フィルタ処理の過程で得られる少なくとも１つの主成分を時間軸方向に滑らかにする補正手段を含む。それらの補正手段によれば、血流情報を表す画像の品質を高められる。 In the embodiment, the residual clutter component suppressing means applies the residual clutter component suppressing treatment to the blood flow information according to the index. In the embodiment, a correction means for smoothing the Doppler signal or blood flow information after suppressing the residual clutter component in the time axis direction or the space axis direction is included. In the embodiment, a correction means for smoothing a plurality of principal components obtained in the filtering process in the main component direction or at least one principal component obtained in the filtering process in the time axis direction. Including. According to these correction means, the quality of the image representing the blood flow information can be improved.
実施形態において、前記分析手段は、受信フレームデータセット又は前記受信フレームデータセットを構成する各ブロックを単位として、前記ドプラ信号に対する主成分分析を実行し、前記指標演算手段は、前記受信フレームデータセットを構成する各データセットを単位として、前記ドプラ信号に基づいて前記指標を演算する。この構成によれば、残留クラッタ成分をきめ細かく抑圧できる。データセットは後述するパケットに相当する。 In the embodiment, the analysis means performs principal component analysis on the Doppler signal in units of the received frame data set or each block constituting the received frame data set, and the index calculation means is the received frame data set. The index is calculated based on the Doppler signal in units of each data set constituting the above. According to this configuration, the residual clutter component can be finely suppressed. The data set corresponds to a packet described later.
実施形態に係るドプラ信号処理方法は、生体への超音波の送受波により得られたドプラ信号に対して主成分分析を実行する工程と、前記主成分分析の結果に基づいて、前記ドプラ信号に対して、クラッタ成分を低減しつつ血流成分を抽出するためのフィルタ処理を適用する工程と、前記フィルタ処理後のドプラ信号に基づいて血流情報を演算する工程と、前記主成分分析の結果に基づいて、前記フィルタ処理後に生じ得る残留クラッタ成分を抑圧するための指標を演算する工程と、前記指標に従って、前記フィルタ処理後のドプラ信号又は前記血流情報に対して、残留クラッタ成分抑圧処理を適用する工程と、を含む。 The Doppler signal processing method according to the embodiment is a step of performing principal component analysis on the Doppler signal obtained by transmitting and receiving ultrasonic waves to a living body, and based on the result of the principal component analysis, the Doppler signal is used. On the other hand, a step of applying a filter process for extracting a blood flow component while reducing a clutter component, a step of calculating blood flow information based on the Doppler signal after the filter process, and a result of the main component analysis. Based on the step of calculating an index for suppressing the residual clutter component that may occur after the filter processing, and the residual clutter component suppression process for the Doppler signal or the blood flow information after the filter processing according to the index. Includes steps to apply.
このドプラ信号処理方法は、ハードウエアの機能又はソフトウエアの機能として実現される。後者の場合、当該方法を実行するプログラムが可搬型記憶媒体又はネットワークを介して超音波診断装置としての情報処理装置にインストールされる。 This Doppler signal processing method is realized as a hardware function or a software function. In the latter case, a program that executes the method is installed in an information processing device as an ultrasonic diagnostic device via a portable storage medium or a network.
本発明によれば、フィルタ処理後に生じ得る残留クラッタ成分を抑圧できる。あるいは、主成分分析の結果を、フィルタ処理の他、残留クラッタ成分抑圧処理でも利用できる。 According to the present invention, the residual clutter component that may occur after the filtering process can be suppressed. Alternatively, the result of the principal component analysis can be used not only for the filter treatment but also for the residual clutter component suppression treatment.
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
図１には、第１実施形態に係る超音波診断装置がブロック図として示されている。この超音波診断装置は、医療の分野において用いられ、生体に対する超音波の送受波により超音波画像を形成する装置である。ＣＦＭモードにおいては、断層画像（Ｂモード画像）及び血流画像が形成され、表示画面上において、断層画像上に血流画像が重畳表示される。診断対象組織は、例えば、腹部内臓器としての肝臓である。 In FIG. 1, the ultrasonic diagnostic apparatus according to the first embodiment is shown as a block diagram. This ultrasonic diagnostic device is used in the medical field and is a device that forms an ultrasonic image by transmitting and receiving ultrasonic waves to a living body. In the CFM mode, a tomographic image (B mode image) and a blood flow image are formed, and the blood flow image is superimposed and displayed on the tomographic image on the display screen. The tissue to be diagnosed is, for example, the liver as an organ in the abdomen.
図１において、超音波診断装置は、プローブ１０を有する。プローブ１０は、プローブヘッド、ケーブル及びコネクタによって構成される。コネクタが超音波診断装置本体に対して着脱可能に装着される。プローブヘッドが被検者の体表面上に当接される。プローブヘッドは、図示の例では、一次元配列された複数の振動素子からなる振動素子アレイを有している。振動素子アレイによって超音波ビームが形成され、それを電子的に走査することにより、走査面が形成される。電子走査方式として、電子リニア走査方式、電子セクタ走査方式等が知られている。電子リニア走査方式の概念には電子コンベックス走査方式が含まれる。プローブ１０が体腔内挿入型プローブであってもよい。二次元配列された複数の振動素子からなる振動素子アレイが用いられてもよい。 In FIG. 1, the ultrasonic diagnostic apparatus has a probe 10. The probe 10 is composed of a probe head, a cable, and a connector. The connector is detachably attached to the main body of the ultrasonic diagnostic equipment. The probe head is brought into contact with the subject's body surface. In the illustrated example, the probe head has a vibrating element array composed of a plurality of vibrating elements arranged one-dimensionally. An ultrasonic beam is formed by the vibrating element array, and a scanning surface is formed by electronically scanning the ultrasonic beam. As the electronic scanning method, an electronic linear scanning method, an electronic sector scanning method, and the like are known. The concept of the electronic linear scanning method includes the electronic convex scanning method. The probe 10 may be an intrabody cavity insertion type probe. A vibrating element array composed of a plurality of vibrating elements arranged two-dimensionally may be used.
ＣＭＦモードにおいては、Ｂモード用の超音波ビームＢＢの電子走査により走査面ＳＢが形成され、ドプラ観測用の超音波ビームＢＤの電子走査により走査面ＳＤが形成される。通常、１つの走査面ＳＢ当たり、複数（例えば６〜１０個）の走査面ＳＤが形成される。すなわち、Ｓ／Ｎ比の良いドプラ情報（ドプラ信号）を得るために、同じビームアドレスに対して、複数回（例えば６〜１０回）の送受信が実行される。図１において、ｒは深さ方向を示しており、θは電子走査方向を示している。個々のビームアドレスに対して複数回の送受信を行うことにより、後に説明する受信フレームデータセットが構成される。 In the CMF mode, the scanning surface SB is formed by electronic scanning of the ultrasonic beam BB for B mode, and the scanning surface SD is formed by electronic scanning of the ultrasonic beam BD for Doppler observation. Usually, a plurality of (for example, 6 to 10) scanning surface SDs are formed per one scanning surface SB. That is, in order to obtain Doppler information (Doppler signal) having a good S / N ratio, transmission / reception is executed a plurality of times (for example, 6 to 10 times) for the same beam address. In FIG. 1, r indicates the depth direction and θ indicates the electron scanning direction. By transmitting and receiving a plurality of times to each beam address, a received frame data set described later is constructed.
送受信回路１２は、送信ビームフォーマー及び受信ビームフォーマーとして機能する電子回路である。送信時において、送受信回路１２から振動素子アレイへ複数の送信信号が並列的に供給される。これにより送信ビームが形成される。受信時において、生体内からの反射波が振動素子アレイで受波される。これにより振動素子アレイから送受信回路１２へ複数の受信信号が並列的に出力される。送受信回路１２は、複数のアンプ、複数のＡ／Ｄ変換器、複数の遅延回路、加算回路等を有する。送受信回路１２において、複数の受信信号が整相加算（遅延加算）されて、受信ビームに相当するビームデータが形成される。電子走査方向に並ぶ複数のビームデータによって受信フレームデータが構成される。個々のビームデータは深さ方向に並ぶ複数のエコーデータによって構成される。実施形態に係る送受信回路１２は、ビームデータに対して直交検波処理を適用する直交検波器を有する。直交検波により、複素信号としてのビームデータが生成される。 The transmission / reception circuit 12 is an electronic circuit that functions as a transmission beam former and a reception beam former. At the time of transmission, a plurality of transmission signals are supplied in parallel from the transmission / reception circuit 12 to the vibrating element array. This forms a transmitting beam. At the time of reception, the reflected wave from the living body is received by the vibrating element array. As a result, a plurality of received signals are output in parallel from the vibrating element array to the transmission / reception circuit 12. The transmission / reception circuit 12 includes a plurality of amplifiers, a plurality of A / D converters, a plurality of delay circuits, an addition circuit, and the like. In the transmission / reception circuit 12, a plurality of received signals are phasing-added (delayed addition) to form beam data corresponding to the received beam. Received frame data is composed of a plurality of beam data arranged in the electron scanning direction. Each beam data is composed of a plurality of echo data arranged in the depth direction. The transmission / reception circuit 12 according to the embodiment has an orthogonal detector that applies orthogonal detection processing to beam data. Beam data as a complex signal is generated by orthogonal detection.
Ｂモード用の受信フレームデータ列が送受信回路１２からビームデータ処理部１４へ順次送られる。ドプラ観測用の受信フレームデータ列が送受信回路１２からドプラ信号処理モジュール１８へ順次送られる。ビームデータ処理部１４は、振幅演算器、対数変換器、相関処理器等の各種のデータ処理器を有する。処理後の受信フレームデータ列がビームデータ処理部１４から表示処理部１６へ送られている。 The reception frame data string for the B mode is sequentially sent from the transmission / reception circuit 12 to the beam data processing unit 14. The reception frame data string for Doppler observation is sequentially sent from the transmission / reception circuit 12 to the Doppler signal processing module 18. The beam data processing unit 14 has various data processing units such as an amplitude calculator, a logarithmic converter, and a correlation processor. The received frame data string after processing is sent from the beam data processing unit 14 to the display processing unit 16.
ドプラ信号処理モジュール１８は、１又は複数のプロセッサにより構成される。第１実施形態において、ドプラ信号処理モジュール１８内の個々の構成はソフトウエアの機能として実現される。もっとも、個々の構成が電子回路、専用デバイス等によって構成されてもよい。プロセッサの概念には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等が含まれる。 The Doppler signal processing module 18 is composed of one or more processors. In the first embodiment, the individual configurations in the Doppler signal processing module 18 are realized as a function of software. However, each configuration may be composed of an electronic circuit, a dedicated device, or the like. The concept of a processor includes a CPU (Central Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), an FPGA (Field Programmable Gate Array), and the like.
メモリ２０には、例えば、Ｅ個の受信フレームデータが格納される。メモリ２０がリングバッファ構造を有していてもよい。メモリ２０が送受信回路１２内に設けられてもよい。第１実施形態においては、Ｅ個の受信フレームデータが処理単位をなす。受信フレームデータセットは１枚の血流画像フレームに相当するものである。 For example, E received frame data are stored in the memory 20. The memory 20 may have a ring buffer structure. The memory 20 may be provided in the transmission / reception circuit 12. In the first embodiment, E received frame data form a processing unit. The received frame data set corresponds to one blood flow image frame.
血流成分抽出部２４は、フィルタ手段として機能するものである。血流成分抽出部２４は、分析手段として機能する主成分分析部２６を備え、ドプラ信号に対して主成分分析に基づくＭＴＩフィルタ処理を適用する。受信フレームデータセットを構成する個々のパケット（データセット、アンサンブル）を単位として、ＭＴＩフィルタ処理が繰り返し実行される。個々のパケットは、血流画像における１画素（又１つの座標）に対応する。 The blood flow component extraction unit 24 functions as a filter means. The blood flow component extraction unit 24 includes a principal component analysis unit 26 that functions as an analysis means, and applies MTI filter processing based on the principal component analysis to the Doppler signal. The MTI filter process is repeatedly executed for each packet (data set, ensemble) that constitutes the received frame data set. Each packet corresponds to one pixel (or one coordinate) in the blood flow image.
ＭＴＩフィルタ処理で利用されるフィルタ係数は、受信フレームデータセット単位で、更新される。ＭＴＩフィルタ処理によって、クラッタ成分が低減されつつ血流成分が抽出される。ＭＴＩフィルタ処理だけですべてのクラッタ成分を除去できないこともあり、その場合には、ＭＴＩフィルタ処理後のドプラ信号に、残留クラッタ成分が含まれる。特に、低速血流を観測する場合、組織の動きと低速血流とを弁別することが困難となり、残留クラッタ成分が生じ易い。 The filter coefficient used in the MTI filtering process is updated in units of received frame data sets. By MTI filtering, blood flow components are extracted while reducing clutter components. It may not be possible to remove all clutter components by MTI filtering alone, in which case the Doppler signal after MTI filtering may contain residual clutter components. In particular, when observing low-speed blood flow, it becomes difficult to distinguish between tissue movement and low-speed blood flow, and a residual clutter component is likely to occur.
第１実施形態においては、血流成分抽出部２４の後段に、血流情報演算部２８が設けられている。血流情報演算部２８は、例えば、血流情報としてのパワー、速度等を演算するものである。具体的には、血流情報演算部２８は、血流成分抽出部２４から出力されたドプラ信号に基づいてパワーを演算している。血流情報演算部２８からパワーを表すパワー信号が出力される。１つのパケット当たり１つのパワーが演算される。換言すれば、受信フレームデータセットごとに１枚のパワーフレームデータが生成される。 In the first embodiment, the blood flow information calculation unit 28 is provided after the blood flow component extraction unit 24. The blood flow information calculation unit 28 calculates, for example, power, speed, etc. as blood flow information. Specifically, the blood flow information calculation unit 28 calculates the power based on the Doppler signal output from the blood flow component extraction unit 24. A power signal representing power is output from the blood flow information calculation unit 28. One power is calculated per packet. In other words, one power frame data is generated for each received frame data set.
第１実施形態においては、残留クラッタ成分抑圧システム３０を構成する指標演算部３６及び残留クラッタ成分抑圧部３４が設けられている。指標演算部３６は指標演算手段として機能する。残留クラッタ成分抑圧部３４は残留クラッタ成分抑圧手段として機能する。 In the first embodiment, the index calculation unit 36 and the residual clutter component suppression unit 34 constituting the residual clutter component suppression system 30 are provided. The index calculation unit 36 functions as an index calculation means. The residual clutter component suppressing unit 34 functions as a residual clutter component suppressing means.
指標演算部３６は、主成分分析の結果を利用して残留クラッタ成分を抑圧するための指標を画素単位で演算する。具体的には、入力信号としてのドプラ信号に対して、複数のフィルタ行列（複数の副フィルタ行列）を利用した複数の行列演算を適用し、これにより複数の主成分（複数の特定主成分）を抽出し、複数の主成分の相互の大小関係を表す指標を演算する。これに関しては後に詳述する。その指標は、振幅調整係数又は利得調整係数として機能するものである。 The index calculation unit 36 calculates an index for suppressing the residual clutter component on a pixel-by-pixel basis using the result of the principal component analysis. Specifically, a plurality of matrix operations using a plurality of filter matrices (plural sub-filter matrices) are applied to a Doppler signal as an input signal, whereby a plurality of principal components (plural specific principal components) are applied. Is extracted, and an index showing the mutual magnitude relationship of a plurality of principal components is calculated. This will be described in detail later. The index functions as an amplitude adjustment coefficient or a gain adjustment coefficient.
残留クラッタ成分抑圧部３４は、指標に基づいて、血流情報としてのパワー信号の利得を調整することにより、残留クラッタ成分を抑圧する。血流成分抽出部２４においては、血流画像フレーム単位でフィルタ行列が更新されるのに対して、指標は画素単位で更新される。残留クラッタ成分抑圧部３４から出力されたパワー信号が表示処理部１６へ送られている。 The residual clutter component suppression unit 34 suppresses the residual clutter component by adjusting the gain of the power signal as blood flow information based on the index. In the blood flow component extraction unit 24, the filter matrix is updated in units of blood flow image frames, whereas the index is updated in units of pixels. The power signal output from the residual clutter component suppressing unit 34 is sent to the display processing unit 16.
表示処理部１６は、ＤＳＣ（デジタルスキャンコンバータ）３６を有する。ＤＳＣ３６は、座標変換機能、補間機能、フレームレート調整機能等を有し、Ｂモード用の受信フレームデータを基礎として断層画像フレームデータを生成するものである。また、表示処理部１６は、ＤＳＣ３８を有する。ＤＳＣ３８は、上記ＤＳＣ３６が有する機能と同様の機能を有し、パワーフレームデータを基礎として血流画像フレームデータを生成するものである。補正部４０は、血流画像を空間的に又は時間的に滑らかにする処理を実行するものである。スキャンコンバート前にその処理が行われてもよいし、スキャンコンバート後にその処理が行われてもよい。その処理として、ピークホールド処理、平滑化処理、補間処理等があげられる。合成部４２は、断層画像フレームデータに血流画像フレームデータを重畳又は合成することにより表示フレームデータを生成する。その表示フレームデータが表示器４４に送られる。表示器４４の画面上にはＣＦＭ画像が表示される。表示器４４は、ＬＣＤ、有機ＥＬディスプレイ等によって構成される。 The display processing unit 16 has a DSC (digital scan converter) 36. The DSC 36 has a coordinate conversion function, an interpolation function, a frame rate adjustment function, and the like, and generates tomographic image frame data based on the received frame data for the B mode. In addition, the display processing unit 16 has a DSC 38. The DSC 38 has a function similar to that of the DSC 36, and generates blood flow image frame data based on the power frame data. The correction unit 40 executes a process of smoothing the blood flow image spatially or temporally. The process may be performed before the scan conversion, or the process may be performed after the scan conversion. Examples of the processing include peak hold processing, smoothing processing, interpolation processing, and the like. The synthesizing unit 42 generates display frame data by superimposing or synthesizing the blood flow image frame data on the tomographic image frame data. The display frame data is sent to the display 44. A CFM image is displayed on the screen of the display 44. The display 44 is composed of an LCD, an organic EL display, and the like.
制御部４６は、ＣＰＵ及び動作プログラムにより構成され、制御部４６によって図１に示される各構成の動作が制御される。制御部４６には操作パネル４８が接続されている。操作パネル４８は、トラックボール、複数のスイッチ、複数のボタン、キーボート等を有する。 The control unit 46 is composed of a CPU and an operation program, and the control unit 46 controls the operation of each configuration shown in FIG. An operation panel 48 is connected to the control unit 46. The operation panel 48 has a trackball, a plurality of switches, a plurality of buttons, a keyboard, and the like.
図２には、図１に示した血流成分抽出部２４及び指標演算部３６の具体的な構成例が示されている。以下の説明では、個々のパケットはＥ個（具体例として６個）のデータにより構成される。 FIG. 2 shows a specific configuration example of the blood flow component extraction unit 24 and the index calculation unit 36 shown in FIG. In the following description, each packet is composed of E data (6 as a specific example).
相関行列演算部５０は、相関行列演算手段として機能し、ドプラ信号としての受信フレームデータセット４９ごとに、相関行列５１を演算するものである。後述するように、相関行列５１はＥ行Ｅ列の正方行列である。主成分分析部２６は、上記のように分析手段として機能し、相関行列５１を利用した主成分分析を実行する。これにより、Ｅ個の固有値及びＥ個の固有ベクトルが求められる。主フィルタ行列演算部５４は、主フィルタ行列演算手段として機能し、Ｅ個の固有値の大きさ順で並べられたＥ個の固有ベクトル（固有ベクトルセット）５３に基づいて主フィルタ行列５５を演算する。その際、Ｅ個の主成分の内で、クラッタ成分が現れやすい一部の主成分が除去され、残りの一部の主成分が維持されるように、主フィルタ行列５５が演算される。例えば、クラッタ成分に対応する第１主成分から第３主成分までが除去され、血流成分に対応する第４主成分から第６主成分までが維持されるように、主フィルタ行列５５が演算される。ここで、第１主成分は、他の複数の主成分に比べて、クラッタ成分を最も多く含む可能性のあるものであり、第６主成分は、他の複数の主成分に比べて、血流成分を最も多く含む可能性があるものである。例えば、抽出対象である第４主成分中にクラッタ成分が含まれる場合、それが残留クラッタ成分となる。フィルタ処理部５６は、ドプラ信号であるパケット５８ごとに、それに対して主フィルタ行列５５に基づく行列演算を適用し、その結果として、フィルタ処理後のパケット７４を出力する。 The correlation matrix calculation unit 50 functions as a correlation matrix calculation means, and calculates the correlation matrix 51 for each received frame data set 49 as a Doppler signal. As will be described later, the correlation matrix 51 is a square matrix of rows E and columns E. The principal component analysis unit 26 functions as an analysis means as described above, and executes the principal component analysis using the correlation matrix 51. As a result, E eigenvalues and E eigenvectors are obtained. The main filter matrix calculation unit 54 functions as a main filter matrix calculation means, and calculates the main filter matrix 55 based on E eigenvectors (eigenvector set) 53 arranged in the order of the magnitude of E eigenvalues. At that time, the main filter matrix 55 is calculated so that a part of the main components in which the clutter component is likely to appear is removed from the E main components and the remaining part of the main components is maintained. For example, the main filter matrix 55 is calculated so that the first to third principal components corresponding to the clutter component are removed and the fourth to sixth principal components corresponding to the blood flow component are maintained. Will be done. Here, the first principal component may contain the largest amount of clutter components as compared with the other plurality of principal components, and the sixth principal component is blood as compared with the other plurality of principal components. It is the one that may contain the most flow components. For example, when the clutter component is contained in the fourth main component to be extracted, it becomes the residual clutter component. The filter processing unit 56 applies a matrix operation based on the main filter matrix 55 to each packet 58 which is a Doppler signal, and outputs the filtered packet 74 as a result.
受信フレームデータセット４９ごとに、相関行列５１が演算され、また、主成分分析が実行される。これにより、受信フレームデータセット４９ごとに、主フィルタ行列５５が演算される。フィルタ処理部５６ではパケット単位でフィルタ処理が実行されるが、フィルタ処理条件の更新は受信フレームデータセット４９ごとである。血流情報演算部２８において、パケット単位でパワー信号７６が生成される。そのパワー信号７６は、残留クラッタ成分抑圧部として機能する乗算器３４Ａに送られている。 For each received frame data set 49, the correlation matrix 51 is calculated and principal component analysis is performed. As a result, the main filter matrix 55 is calculated for each received frame data set 49. The filter processing unit 56 executes the filter processing on a packet-by-packet basis, and updates the filter processing conditions for each received frame data set 49. The blood flow information calculation unit 28 generates a power signal 76 for each packet. The power signal 76 is sent to the multiplier 34A, which functions as a residual clutter component suppressor.
指標演算部３６は、図示の構成例において、第１の副フィルタ行列演算部６２、第１の特定主成分抽出部６４、第２の副フィルタ行列演算部６６、第２の特定主成分抽出部６８、及び、指標計算器７０を有する。主成分分析部２６から第１の副フィルタ行列演算部６２及び第２の副フィルタ行列演算部６６へ、固有値の大きさ順に並んだ６個の固有ベクトル（固有ベクトルセット）５３が送られる。 In the illustrated configuration example, the index calculation unit 36 includes a first sub-filter matrix calculation unit 62, a first specific principal component extraction unit 64, a second sub-filter matrix calculation unit 66, and a second specific principal component extraction unit. It has 68 and an index calculator 70. Six eigenvectors (eigenvector sets) 53 arranged in order of magnitude of eigenvalues are sent from the principal component analysis unit 26 to the first subfilter matrix calculation unit 62 and the second subfilter matrix calculation unit 66.
第１の副フィルタ行列演算部６２は、固有ベクトルセット５３に基づいて、第１の特定主成分としての第１主成分を抽出するための第１の副フィルタ行列を演算する。第２の副フィルタ行列演算部６６は、固有ベクトルセット５３に基づいて、第２の特定主成分としての第６主成分を抽出するための第２の副フィルタ行列を演算する。なお、第１の副フィルタ行列演算部６２及び第２の副フィルタ行列演算部６６は、それぞれ、上記主フィルタ行列演算部５４と同様の機能を有する。 The first sub-filter matrix calculation unit 62 calculates a first sub-filter matrix for extracting the first principal component as the first specific principal component based on the eigenvector set 53. The second sub-filter matrix calculation unit 66 calculates a second sub-filter matrix for extracting the sixth principal component as the second specific principal component based on the eigenvector set 53. The first sub-filter matrix calculation unit 62 and the second sub-filter matrix calculation unit 66 each have the same functions as the main filter matrix calculation unit 54.
第１の特定主成分抽出部６４は、入力されるパケット５８ごとに第１の副フィルタ行列に基づくフィルタ処理を適用し、これにより第１主成分を抽出する。第２の特定主成分抽出部６８は、入力されるパケット５８ごとに第２の副フィルタ行列に基づくフィルタ処理を適用し、これにより第６主成分を抽出する。なお、第１の特定主成分抽出部６４及び第２の特定主成分抽出部６８は、それぞれ、上記フィルタ処理部５６と同様の機能を有する。もっとも、フィルタ処理部５６がクラッタ成分を低減し且つ血流成分を抽出するために第４主成分乃至第６主成分の３つの主成分をまとめて一度に抽出するのに対して、第１の特定主成分抽出部６４は第１主成分のみを個別的に抽出し、第２の特定主成分抽出部６８は第６主成分のみを個別的に抽出する。 The first specific principal component extraction unit 64 applies a filter process based on the first sub-filter matrix for each input packet 58, thereby extracting the first principal component. The second specific principal component extraction unit 68 applies a filter process based on the second sub-filter matrix for each input packet 58, thereby extracting the sixth principal component. The first specific main component extraction unit 64 and the second specific main component extraction unit 68 each have the same functions as the filter processing unit 56. However, while the filter processing unit 56 extracts the three principal components of the fourth principal component to the sixth principal component at once in order to reduce the clutter component and extract the blood flow component, the first The specific principal component extraction unit 64 individually extracts only the first principal component, and the second specific principal component extraction unit 68 individually extracts only the sixth principal component.
指標計算器７０は、パケットごとに、例えば、比率＝［第６主成分］／［第１主成分］を計算する。その比率が指標７２として利用される。観測点が血流部内にある場合、第１主成分中のクラッタ成分及び第６成分中のクラッタ成分はいずれも小さく、且つ、第１主成分中の血流成分及び第６主成分中の血流成分はほぼ等しく、それらには大差がない。つまり、比率は１に近くなる。一方、観測点が運動組織部内にある場合、第１主成分においてはクラッタ成分が支配的になり、しかもそのクラッタ成分は強大であり、第１主成分が第６主成分よりも非常に大きくなる。つまり、比率が０に近くなる。 The index calculator 70 calculates, for example, the ratio = [sixth principal component] / [first principal component] for each packet. The ratio is used as an index 72. When the observation point is in the blood flow section, the clutter component in the first principal component and the clutter component in the sixth principal component are both small, and the blood flow component in the first principal component and the blood in the sixth principal component are both small. The flow components are almost equal and they are not much different. That is, the ratio is close to 1. On the other hand, when the observation point is in the moving tissue part, the clutter component becomes dominant in the first principal component, and the clutter component is strong, and the first principal component becomes much larger than the sixth principal component. .. That is, the ratio is close to 0.
そのような比率つまり指標７２が乗算器３４Ａにおいてパワー信号７６に対して乗算される。乗算器３４Ａは重み付け回路又は利得調整回路として機能するものである。例えば、指標７２が１の場合、パワー信号７６の振幅が維持され、指標７２が０に近い場合、パワー信号７６がかなり抑圧される。すなわち、指標の乗算によって、パワー信号７６に含まれる残留クラッタ成分が適応的に抑圧される。 Such a ratio or index 72 is multiplied by the power signal 76 in the multiplier 34A. The multiplier 34A functions as a weighting circuit or a gain adjusting circuit. For example, when the index 72 is 1, the amplitude of the power signal 76 is maintained, and when the index 72 is close to 0, the power signal 76 is considerably suppressed. That is, by multiplying the index, the residual clutter component contained in the power signal 76 is adaptively suppressed.
図３には、指標計算器７０の具体的な構成例が示されている。ドプラ信号は複素信号であり、第１の特定主成分及び第２の特定主成分はいずれも複素データである。 FIG. 3 shows a specific configuration example of the index calculator 70. The Doppler signal is a complex signal, and both the first specific principal component and the second specific principal component are complex data.
指標計算器７０は、第１のパワー演算器８２、第２のパワー演算器８４、及び、比率演算器８６を有する。第１のパワー演算器８２は、第１の特定主成分（第１主成分）から第１のパワーを演算するものであり、第２のパワー演算器８４は、第２の特定主成分（第６主成分）から第２のパワーを演算するものである。パワー演算に際しては、実数部をＲとし、虚数部をＩとした場合、例えば、（Ｒ２＋Ｉ２）１／２の計算を実行してもよい。他の計算式を利用してもよい。比率演算器８６は、２つの主成分の比率を上記の計算式によって計算するものである。計算された比率が指標とされる。もっとも、残留クラッタ成分を抑圧できる他の指標を用いるようにしてもよい。 The index calculator 70 includes a first power calculator 82, a second power calculator 84, and a ratio calculator 86. The first power calculator 82 calculates the first power from the first specific principal component (first principal component), and the second power calculator 84 calculates the first power from the first specific principal component (first principal component), and the second power calculator 84 calculates the second specific principal component (first principal component). The second power is calculated from (6 principal components). In the power calculation, when the real part is R and the imaginary part is I, for example, the calculation of (R 2 + I 2 ) 1/2 may be executed. Other formulas may be used. The ratio calculator 86 calculates the ratio of the two principal components by the above formula. The calculated ratio is used as an index. However, other indicators capable of suppressing the residual clutter component may be used.
次に、主成分分析に基づくフィルタ処理について詳述する。図４には、受信フレームデータセット９０が示されている。受信フレームデータセット９０は、例えば、異なるタイミングで取得されたＥ個の受信フレームデータＦ１〜ＦＥからなる。それらの受信フレームデータＦ１〜ＦＥは生体内に形成された走査面から得られたものである。具体的には、各受信フレームデータＦ１〜ＦＥは、ドプラ観測用の超音波ビームＢＤを繰り返し電子走査することによって取得される。同じビームアドレスでＥ回の送受信を連続的に実行することによって結果としてＥ個の受信フレームデータＦ１〜ＦＥを得るようにしてもよい。受信フレームデータセット９０が１枚の血流画像に相当する。 Next, the filtering process based on the principal component analysis will be described in detail. FIG. 4 shows the received frame data set 90. The reception frame data set 90 includes, for example, E reception frame data F1 to FE acquired at different timings. The received frame data F1 to FE are obtained from a scanning surface formed in a living body. Specifically, each received frame data F1 to FE is acquired by repeatedly electronically scanning the ultrasonic beam BD for Doppler observation. By continuously executing E transmissions and receptions at the same beam address, E reception frame data F1 to FE may be obtained as a result. The received frame data set 90 corresponds to one blood flow image.
受信フレームデータセット９０は、（ｒ，θ）で特定される複数の座標（観測点）に対応した複数のパケットｘにより構成される。パケットｘは、フレーム整列方向に並ぶＥ個のデータｘ１，・・・、ｘＥにより構成される。パケットｘはアンサンブルとも言われる。パケットｘが血流画像中の１画素又は１座標に対応する。受信フレームデータセット９０の処理後、それに続く受信フレームデータセット９２が次の処理対象となる。但し、１フレーム分シフトした受信フレームデータセット９４が次の処理対象となってもよい。その場合、更に次の処理対象は受信フレームデータセット９６となる。後述するように、受信フレームデータセット９０の全体を処理単位とするのではなく、受信フレームデータセット９０を構成する各ブロックを処理単位とするようにしてもよい。 The received frame data set 90 is composed of a plurality of packets x corresponding to a plurality of coordinates (observation points) specified by (r, θ). The packet x is composed of E data x 1 , ..., X E arranged in the frame alignment direction. Packet x is also called an ensemble. The packet x corresponds to one pixel or one coordinate in the blood flow image. After processing the received frame data set 90, the subsequent received frame data set 92 becomes the next processing target. However, the received frame data set 94 shifted by one frame may be the next processing target. In that case, the next processing target is the received frame data set 96. As will be described later, instead of using the entire received frame data set 90 as a processing unit, each block constituting the received frame data set 90 may be used as a processing unit.
以下の(1)式は、特定座標に対応付けられたパケットｘを示すものである。それは列ベクトルとして表現されている。（ｒ，θ）で特定される個々の座標においてパケットｘが構成される。実際には、パケットｘを構成する個々のデータは複素データである。 The following equation (1) shows the packet x associated with the specific coordinates. It is represented as a column vector. The packet x is configured at the individual coordinates specified by (r, θ). In reality, the individual data constituting the packet x is complex data.
以下の(2)式は相関行列Ｒxxを示す。受信フレームデータセットを単位としてこの相関行列Ｒxxが定義される。ｋは、フレーム上の座標番号を示し、それは１からＫまである。ｘｋ Ｔは転置行列である。 The following equation (2) shows the correlation matrix Rxx. This correlation matrix Rxx is defined in units of received frame data sets. k indicates the coordinate number on the frame, which ranges from 1 to K. x k T is the transposed matrix.
相関行列ＲxxＥはＥ行Ｅ列からなる正方行列である。Ｅは実施形態において例えば６であるが、それが可変値であってもよい。以下の(3)式を満たす条件の下で、相関行列Ｒxxについて、Ｅ個の固有値λ及びＥ個の固有ベクトルｖが求められる。 The correlation matrix RxxE is a square matrix consisting of rows E and columns E. E is, for example, 6 in the embodiment, but it may be a variable value. Under the condition of satisfying the following equation (3), E eigenvalues λ and E eigenvectors v are obtained for the correlation matrix Rxx.
Ｅ個の固有値を小さい順で左から右へ並べると、以下の(4-1)式のようになる。その順序に従って、Ｅ個の固有ベクトルを並べると、行列Ｖが構成され、つまり、以下の(4-2)式のようになる。 Arranging the E eigenvalues from left to right in ascending order gives the following equation (4-1). By arranging E eigenvectors according to the order, a matrix V is constructed, that is, the following equation (4-2) is obtained.
個々の固有ベクトルはＥ個の要素からなる列ベクトルであり、行列ＶはＥ行Ｅ列からなる正方行列である。固有値分解法に従って、パケットｘに含まれるＥ個の主成分の内、例えば最も大きな固有値に対応する成分（本願では第１主成分）、２番目に大きな固有値に対応する成分（本願では第２主成分）が以下の(5)式のように表現される。ここで、主成分数は例示である。その個数を可変してもよい。 Each eigenvector is a column vector consisting of E elements, and the matrix V is a square matrix consisting of E rows and E columns. According to the eigenvalue decomposition method, among the E principal components contained in the packet x, for example, the component corresponding to the largest eigenvalue (the first principal component in the present application) and the component corresponding to the second largest eigenvalue (the second principal in the present application). The component) is expressed as the following equation (5). Here, the number of principal components is an example. The number may be variable.
上記(5)式はクラッタ成分を表している。ここで、ＶＨは、複素共役転置行列（エルミート転置行列）である。左から２番目の対角行列において、その対角成分である［０，０，・・・０，１，１］が、小さい順で並んだＥ個の固有値に対応しており、つまり、第６主成分から第１主成分までの６個の主成分に対応している。対角成分中、１は抽出要素として働き、０は棄却要素として働く。 Equation (5) above represents the clutter component. Here, V H is a complex conjugate transpose matrix (Hermitian transpose matrix). In the second diagonal matrix from the left, the diagonal components [0,0, ... 0,1,1] correspond to the E eigenvalues arranged in ascending order, that is, the first. It corresponds to 6 main components from 6 main components to the 1st main component. Among the diagonal components, 1 acts as an extraction element and 0 acts as a rejection element.
パケットｘから、上記(5)式つまりクラッタ成分を引くと、以下のように、血流成分が表現される。 By subtracting the above equation (5), that is, the clutter component from the packet x, the blood flow component is expressed as follows.
以上に基づいて、パケットｘから、血流成分を抽出し（且つクラッタ成分を低減する）フィルタ行列（フィルタ係数）として、以下が求められる。 Based on the above, the following is obtained as a filter matrix (filter coefficient) for extracting the blood flow component (and reducing the clutter component) from the packet x.
上記フィルタ行列は、第３主成分〜第６主成分を抽出するものである。もちろん、上記の考え方に従って、１又は複数の任意の主成分を抽出するフィルタ行列を作出し得る。上記(7)式において、対角行列については事前に定めておくことができ、あるいは、事後的に定めることができるから、上記(4)式によって行列Ｖを定義できれば、そこから直ちに上記(7)式に従ってフィルタ行列を演算できる。 The filter matrix extracts the third principal component to the sixth principal component. Of course, according to the above idea, a filter matrix for extracting one or more arbitrary principal components can be created. In the above equation (7), the diagonal matrix can be determined in advance or after the fact. Therefore, if the matrix V can be defined by the above equation (4), the above (7) is immediately obtained. ) The filter matrix can be calculated according to the equation.
すなわち、共通の行列Ｖ（つまりＥ個の固有ベクトル）を基礎として、主フィルタ行列、第１の副フィルタ行列、及び、第２の副フィルタ行列、を並列的に演算することが可能である。第１の副フィルタ行列が例えば第１主成分を抽出するものであれば、(7)式に含まれる対角行列の対角成分において、最も右下の要素だけが１となる。同様に、第２の副フィルタ行列が例えば第６主成分を抽出するものであれば、(7)式に含まれる対角行列の対角成分において、最も左上の要素だけが１となる。 That is, it is possible to calculate the main filter matrix, the first sub-filter matrix, and the second sub-filter matrix in parallel based on the common matrix V (that is, E eigenvectors). If the first sub-filter matrix extracts, for example, the first principal component, only the lower right element of the diagonal components of the diagonal matrix included in Eq. (7) is 1. Similarly, if the second subfilter matrix extracts, for example, the sixth principal component, only the upper left element of the diagonal components of the diagonal matrix included in Eq. (7) is 1.
上記の例では、上記(4-1)に示したように、Ｅ個の固有値を小さい順で左から右へ並べたが、Ｅ個の固有値を大きい順で左から右へ並べてもよい。その場合、対角成分としての複数の固有値の並び方向が逆方向となる。 In the above example, as shown in (4-1) above, the E eigenvalues are arranged from left to right in ascending order, but the E eigenvalues may be arranged from left to right in descending order. In that case, the arrangement direction of the plurality of eigenvalues as diagonal components is opposite.
図５には、主成分分析に基づく処理が概念的に示されている。入力画像１００は処理対象データであり、受信フレームデータセットに相当する。主成分分析１０２では、受信フレームデータセットに基づいて、Ｅ行Ｅ列からなる相関行列が生成され、相関行列についてのＥ個の固有値及びＥ個の固有ベクトルが求められる（図示の例ではE=６である）。Ｅ個の固有値に基づく並び換え処理後のＥ個の固有ベクトルからなる行列Ｖに基づいて、必要なフィルタ行列（主フィルタ行列、複数の副フィルタ行列）が生成される。観念的には、入力画像１００は、複数の主成分画像を含み、図示の例では、Ｅ個の主成分画像１０４−１〜１０４−６を含んでいる。 FIG. 5 conceptually shows the process based on the principal component analysis. The input image 100 is the data to be processed and corresponds to the received frame data set. In the principal component analysis 102, a correlation matrix consisting of E rows and E columns is generated based on the received frame data set, and E eigenvalues and E eigenvectors for the correlation matrix are obtained (E = 6 in the illustrated example). Is). A necessary filter matrix (main filter matrix, a plurality of sub-filter matrices) is generated based on a matrix V composed of E eigenvectors after sorting processing based on E eigenvalues. Conceptually, the input image 100 includes a plurality of principal component images, and in the illustrated example, includes E principal component images 104-1 to 104-6.
フィルタ処理１０６では、入力画像１００に対して、主フィルタ行列を利用した行列演算が適用される。これにより、例えば第４主成分画像１０４−４、第５主成分画像１０４−５及び第６主成分画像１０４−６からなる出力画像１０８が生成される。抽出する主成分画像の個数は任意に定められる。一方、指標演算１１０においては、入力画像１００に対して、第１の副フィルタ行列を利用した行列演算及び第２の副フィルタ行列を利用した行列演算が適用され、それらにより第１主成分画像１０４−１及び第６主成分画像１０４−６が個別的に生成された上で、それらに基づいて画素単位で指標１１２が演算される。指標１１２に基づいて、出力画像１０８又はそれから生成された血流画像に対して残留クラッタ抑制処理が適用される。複数の主成分画像を加算する前に、指標に基づいて、加算対象の中の一部又は全部の主成分画像に対して重み付けを行うようにしてもよい（符号１０９Ａ，１０９Ｂ，１０９Ｃ参照）。指標に基づいて、入力画像に対して重み付けを行うようにしてもよい（符号１１３参照）。 In the filter process 106, a matrix operation using the main filter matrix is applied to the input image 100. As a result, for example, an output image 108 composed of a fourth principal component image 104-4, a fifth principal component image 104-5, and a sixth principal component image 104-6 is generated. The number of main component images to be extracted is arbitrarily determined. On the other hand, in the index calculation 110, the matrix operation using the first sub-filter matrix and the matrix operation using the second sub-filter matrix are applied to the input image 100, and the first principal component image 104 is applied by them. -1 and the sixth principal component image 104-6 are individually generated, and the index 112 is calculated on a pixel-by-pixel basis based on them. Based on the index 112, the residual clutter suppression treatment is applied to the output image 108 or the blood flow image generated from it. Before adding the plurality of principal component images, weighting may be performed on some or all of the principal component images in the addition target based on the index (see reference numerals 109A, 109B, 109C). The input image may be weighted based on the index (see reference numeral 113).
第１主成分画像１０４−１から第６主成分画像１０４−６までの６個の主成分画像を個別的に分離生成した上で、その中から任意数の主成分画像を加算することにより出力画像１０８を取得するようにしてもよい。その加算に際しては、例えば主成分方向に沿って滑らか処理を適用してもよい。例えば、画素単位で、主成分方向において最も大きな値を採用するピークホールド処理を適用してもよい。 Output by individually separating and generating six principal component images from the first principal component image 104-1 to the sixth principal component image 104-6, and then adding an arbitrary number of principal component images from them. Image 108 may be acquired. At the time of the addition, for example, smoothing may be applied along the main component direction. For example, a peak hold process that adopts the largest value in the principal component direction may be applied for each pixel.
図６には第２実施形態が示されている。なお、図１に示した構成と同様の構成には同一符号を付し、その説明を省略する。このことは図７乃至図１１についても同様である。図６乃至図１１において、要部構成以外の周辺構成は図示省略されている。 FIG. 6 shows a second embodiment. The same components as those shown in FIG. 1 are designated by the same reference numerals, and the description thereof will be omitted. This also applies to FIGS. 7 to 11. In FIGS. 6 to 11, peripheral configurations other than the main configuration are not shown.
図６に示す第２実施形態においては、残留クラッタ成分抑圧部として機能する乗算器１１４がフィルタ処理部５６と血流情報演算部２８との間に設けられている。この構成を採用する場合、乗算器１１４として複素乗算器（実数部用乗算器及び虚数部用乗算器）が利用される。 In the second embodiment shown in FIG. 6, a multiplier 114 that functions as a residual clutter component suppression unit is provided between the filter processing unit 56 and the blood flow information calculation unit 28. When this configuration is adopted, a complex multiplier (a multiplier for the real part and a multiplier for the imaginary part) is used as the multiplier 114.
図７に示す第３実施形態においては、指標演算部３６Ａが第１の補正部１１６及び第２の補正部１１８を有している。それらの補正部１１６，１１８は、入力される主成分を時間軸方向又は空間軸方向（深さ方向及び電子走査方向）に沿って平滑化するものである。あるいは、補正部１１６，１１８において、欠落データが補間されてもよい。このような構成によれば、ノイズ等の影響を受けて指標が大幅に変動してしまうことを抑制できる。 In the third embodiment shown in FIG. 7, the index calculation unit 36A has a first correction unit 116 and a second correction unit 118. The correction units 116 and 118 smooth the input main components along the time axis direction or the space axis direction (depth direction and electron scanning direction). Alternatively, the correction units 116 and 118 may interpolate the missing data. According to such a configuration, it is possible to prevent the index from fluctuating significantly due to the influence of noise and the like.
図８に示す第４実施形態においては、指標演算部３６Ｂがｎ個の副フィルタ行列演算部２００−１〜２００−ｎ及びｎ個の特定主成分抽出部２０２−１〜２０２−ｎを有している。ｎはＥ以下である。ｎ個の特定主成分抽出部２０２−１〜２０２−ｎの後段には補正部２０４及び指標計算器２０６が設けられている。補正部２０４は、時間軸方向、空間軸方向又は主成分方向に沿ってデータを滑らかにする処理を実行するものである。そのような補正を経た複数の主成分に基づいて指標が計算される。 In the fourth embodiment shown in FIG. 8, the index calculation unit 36B has n sub-filter matrix calculation units 200-1 to 200-n and n specific principal component extraction units 202-1 to 202-n. ing. n is E or less. A correction unit 204 and an index calculator 206 are provided after the n specific principal component extraction units 202-1 to 202-n. The correction unit 204 executes a process of smoothing the data along the time axis direction, the space axis direction, or the main component direction. The index is calculated based on a plurality of principal components that have undergone such correction.
図９に示す第５実施形態においては、指標演算部３６Ｃが１つの副フィルタ行列演算部１２２及び１つの特定主成分抽出部１２４を有している。副フィルタ行列演算部１２２では、血流成分に相当する第６主成分を抽出するための副フィルタ行列が演算され、特定主成分抽出部１２４において入力データに対して副フィルタ行列による行列演算を適用することにより、第６主成分が抽出されている。一方、クラッタ成分を表すものとして入力データ１２５がそのまま利用されている、指標計算器１２６では、入力データ１２５及び第６主成分に基づいて指標を演算する。このように１つの主成分だけを利用して指標を演算することも可能である。 In the fifth embodiment shown in FIG. 9, the index calculation unit 36C has one sub-filter matrix calculation unit 122 and one specific principal component extraction unit 124. The sub-filter matrix calculation unit 122 calculates a sub-filter matrix for extracting the sixth principal component corresponding to the blood flow component, and the specific principal component extraction unit 124 applies the matrix calculation by the sub-filter matrix to the input data. By doing so, the sixth main component is extracted. On the other hand, in the index calculator 126 in which the input data 125 is used as it is to represent the clutter component, the index is calculated based on the input data 125 and the sixth principal component. In this way, it is also possible to calculate the index using only one principal component.
図１０に示す第６実施形態においては、指標演算部３６Ｄが補正部１２０を有している。補正部１２０は、指標計算器７０から出力された指標を時間軸方向又は空間軸方向に滑らかにするものである。 In the sixth embodiment shown in FIG. 10, the index calculation unit 36D has a correction unit 120. The correction unit 120 smoothes the index output from the index calculator 70 in the time axis direction or the space axis direction.
図１１に示す第７実施形態においては、主成分分析が指標演算においてのみ利用されている。血流成分抽出部１４８は、主成分分析以外の手法により、入力信号であるドプラ信号に対して、クラッタ成分を低減し同時に血流成分を抽出するフィルタ処理を適用する。その場合、例えば、ＦＩＲ型フィルタ、ＩＩＲ型フィルタ等の低域カットフィルタが利用されてもよい。そのようなフィルタを利用する場合においても、血流成分抽出部１４８の出力側に残留クラッタ成分が現れる。残留クラッタ成分抑圧部１５２は、指標演算部１５４により演算された指標に基づいて、血流情報演算部１５０から出力された血流情報の振幅を可変することにより、残留クラッタ成分を抑圧する。 In the seventh embodiment shown in FIG. 11, principal component analysis is used only in index calculation. The blood flow component extraction unit 148 applies a filter process for reducing the clutter component and simultaneously extracting the blood flow component to the Doppler signal, which is an input signal, by a method other than the principal component analysis. In that case, for example, a low frequency cut filter such as an FIR type filter or an IIR type filter may be used. Even when such a filter is used, a residual clutter component appears on the output side of the blood flow component extraction unit 148. The residual clutter component suppressing unit 152 suppresses the residual clutter component by varying the amplitude of the blood flow information output from the blood flow information calculation unit 150 based on the index calculated by the index calculation unit 154.
指標演算部１５４は、相関行列演算部１３２、主成分分析部１３４、第１の副フィルタ行列演算部１３６、第１の特定主成分抽出部１３８、第２の副フィルタ行列演算部１４０、第２の特定主成分抽出部１４２、及び、指標計算器１４４を有する。すなわち、第７実施形態においては、第１実施形態と同様に、主成分分析が利用されているが、主成分分析の結果が指標の演算だけに利用されている。 The index calculation unit 154 includes a correlation matrix calculation unit 132, a principal component analysis unit 134, a first sub-filter matrix calculation unit 136, a first specific principal component extraction unit 138, a second sub-filter matrix calculation unit 140, and a second sub-filter matrix calculation unit 140. It has a specific principal component extraction unit 142 and an index computer 144. That is, in the seventh embodiment, the principal component analysis is used as in the first embodiment, but the result of the principal component analysis is used only for the calculation of the index.
図１２に示すように、受信フレームデータセット１３０を複数のブロック１６２に分割し、個々のブロック１６２ごとに主成分分析を適用するようにしてもよい。つまり、個々のブロック１６２ごとに主フィルタ行列及び複数の副フィルタ行列を用いた複数のフィルタ処理が実行されてもよい。 As shown in FIG. 12, the received frame data set 130 may be divided into a plurality of blocks 162, and the principal component analysis may be applied to each block 162. That is, a plurality of filter processes using the main filter matrix and the plurality of sub-filter matrices may be executed for each block 162.
フィルタ処理において加算する主成分数を可変できるように構成するのが望ましい。その場合、主成分加算数（又は主成分の組み合わせ）を異ならせて生成された複数のサンプル血流画像を生成し、それらを一覧表示し、その中からユーザー選択された特定のサンプル血流画像に基づいて、主成分加算数を決定するようにしてもよい。 It is desirable to configure it so that the number of principal components to be added in the filtering process can be changed. In that case, a plurality of sample blood flow images generated by different principal component addition numbers (or combinations of principal components) are generated, they are displayed in a list, and a specific sample blood flow image selected by the user is displayed. The principal component addition number may be determined based on.
１８ ドプラ信号処理モジュール、２４ 血流成分抽出部（フィルタ処理部）、２６ 主成分分析部、２８ 血流情報演算部、３０ 残留クラッタ成分抑圧システム、３４ 残留クラッタ成分抑圧部、３６ 指標演算部。
18 Doppler signal processing module, 24 Blood flow component extraction unit (filter processing unit), 26 Principal component analysis unit, 28 Blood flow information calculation unit, 30 Residual clutter component suppression system, 34 Residual clutter component suppression unit, 36 Index calculation unit.
Claims (10)
前記フィルタ処理後のドプラ信号に基づいて血流情報を演算する血流情報演算手段と、
前記超音波の送受波により得られたドプラ信号に対する主成分分析の結果に基づいて、前記フィルタ処理後に生じ得る残留クラッタ成分を抑圧するための指標を演算する指標演算手段と、
前記指標に従って、前記フィルタ処理前のドプラ信号、前記フィルタ処理の過程で生じる信号成分、前記フィルタ処理後のドプラ信号、又は、前記血流情報に対して、残留クラッタ成分抑圧処理を適用する残留クラッタ成分抑圧手段と、
を含むことを特徴とする超音波診断装置。 A filtering means for applying a filtering process for extracting a blood flow component while reducing a clutter component to a Doppler signal obtained by transmitting and receiving ultrasonic waves to a living body.
A blood flow information calculation means that calculates blood flow information based on the Doppler signal after the filter processing,
Based on the result of principal component analysis for the Doppler signal obtained by the transmission and reception of ultrasonic waves, an index calculation means for calculating an index for suppressing a residual clutter component that may occur after the filter processing, and an index calculation means.
Residual clutter to which the residual clutter component suppression treatment is applied to the Doppler signal before the filtering, the signal component generated in the process of the filtering, the Doppler signal after the filtering, or the blood flow information according to the index. Ingredient suppression means and
An ultrasonic diagnostic apparatus characterized by including.
前記超音波の送受波により得られたドプラ信号に対する前記主成分分析を実行する分析手段を含み、
前記フィルタ処理手段は前記主成分分析の結果に基づいて前記フィルタ処理を実行し、
前記指標演算手段は前記主成分分析の結果に基づいて前記指標を演算する、
ことを特徴とする超音波診断装置。 In the apparatus according to claim 1,
An analytical means for performing the principal component analysis on a Doppler signal obtained by transmitting and receiving ultrasonic waves is included.
The filtering means executes the filtering based on the result of the principal component analysis.
The index calculation means calculates the index based on the result of the principal component analysis.
An ultrasonic diagnostic device characterized by this.
前記主成分分析の結果として得られるＥ個（但し、Ｅは２以上の整数）の固有ベクトルに基づいて、前記フィルタ処理手段に与える主フィルタ行列を演算する主フィルタ行列演算手段を含み、
前記指標演算手段は、
前記Ｅ個の固有ベクトルに基づいて、第１の副フィルタ行列を演算する第１の副フィルタ行列演算手段と、
前記ドプラ信号に対して前記第１の副フィルタ行列に基づくフィルタ処理を適用することにより、第１の特定主成分を抽出する第１の抽出手段と、
少なくとも前記第１の特定主成分に基づいて前記指標を計算する指標計算器と、
を含むことを特徴とする超音波診断装置。 In the apparatus according to claim 2,
A main filter matrix calculation means for calculating a main filter matrix given to the filter processing means based on E eigenvectors (where E is an integer of 2 or more) obtained as a result of the principal component analysis is included.
The index calculation means
A first sub-filter matrix calculation means for calculating a first sub-filter matrix based on the E eigenvectors, and
A first extraction means for extracting a first specific principal component by applying a filter process based on the first sub-filter matrix to the Doppler signal.
An index calculator that calculates the index based on at least the first specific principal component, and
An ultrasonic diagnostic apparatus characterized by including.
前記指標演算手段は、更に、
前記Ｅ個の固有ベクトルに基づいて、第２の副フィルタ行列を演算する第２の副フィルタ行列演算手段と、
前記ドプラ信号に対して前記第２の副フィルタ行列に基づくフィルタ処理を適用することにより、第２の特定主成分を抽出する第２の抽出手段と、
を含み、
前記第１の特定主成分及び前記第２の特定主成分の内の一方は前記クラッタ成分に対応し、前記第１の特定主成分及び前記第２の特定主成分の内の他方は前記血流成分に対応し、
前記指標計算器は、前記第１の特定主成分及び前記第２の特定主成分に基づいて前記指標を計算する、
ことを特徴とする超音波診断装置。 In the apparatus according to claim 3,
The index calculation means further
A second sub-filter matrix calculation means for calculating the second sub-filter matrix based on the E eigenvectors, and
A second extraction means for extracting a second specific principal component by applying a filter process based on the second sub-filter matrix to the Doppler signal.
Including
One of the first specific principal component and the second specific principal component corresponds to the clutter component, and the other of the first specific principal component and the second specific principal component corresponds to the blood flow. Corresponding to the ingredients,
The index calculator calculates the index based on the first specific principal component and the second specific principal component.
An ultrasonic diagnostic device characterized by this.
前記第１の特定主成分及び前記第２の特定主成分は、前記Ｅ個の固有ベクトルを固有値の大きさ順で並べた場合における両端の２つの固有ベクトルに対応するものである、
ことを特徴とする超音波診断装置。 In the apparatus according to claim 4,
The first specific principal component and the second specific principal component correspond to the two eigenvectors at both ends when the E eigenvectors are arranged in the order of the magnitude of the eigenvalues.
An ultrasonic diagnostic device characterized by this.
前記残留クラッタ成分抑圧手段は、前記指標に従って、前記血流情報に対して前記残留クラッタ成分抑圧処理を適用する、
ことを特徴とする超音波診断装置。 In the apparatus according to claim 1,
The residual clutter component suppressing means applies the residual clutter component suppressing treatment to the blood flow information according to the index.
An ultrasonic diagnostic device characterized by this.
前記残留クラッタ成分抑圧後のドプラ信号又は血流情報を時間軸方向又は空間軸方向に滑らかにする補正手段を含む、
ことを特徴とする超音波診断装置。 In the apparatus according to claim 1,
A correction means for smoothing the Doppler signal or blood flow information after suppressing the residual clutter component in the time axis direction or the space axis direction is included.
An ultrasonic diagnostic device characterized by this.
前記フィルタ処理の過程で得られる複数の主成分を主成分方向に滑らかにし、又は、前記フィルタ処理の過程で得られる少なくとも１つの主成分を時間軸方向に滑らかにする補正手段を含む、
ことを特徴とする超音波診断装置。 In the apparatus according to claim 2,
A correction means for smoothing a plurality of principal components obtained in the process of filtering in the main component direction or at least one principal component obtained in the process of filtering in the time axis direction is included.
An ultrasonic diagnostic device characterized by this.
前記分析手段は、受信フレームデータセット又は前記受信フレームデータセットを構成する各ブロックを単位として、前記ドプラ信号に対する主成分分析を実行し、
前記指標演算手段は、前記受信フレームデータセットを構成する各データセットを単位として、前記ドプラ信号に基づいて前記指標を演算する、
ことを特徴とする超音波診断装置。 In the apparatus according to claim 2,
The analysis means executes principal component analysis on the Doppler signal in units of the received frame data set or each block constituting the received frame data set.
The index calculation means calculates the index based on the Doppler signal in units of each data set constituting the received frame data set.
An ultrasonic diagnostic device characterized by this.
前記主成分分析の結果に基づいて、前記ドプラ信号に対して、クラッタ成分を低減しつつ血流成分を抽出するためのフィルタ処理を適用する工程と、
前記フィルタ処理後のドプラ信号に基づいて血流情報を演算する工程と、
前記主成分分析の結果に基づいて、前記フィルタ処理後に生じ得る残留クラッタ成分を抑圧するための指標を演算する工程と、
前記指標に従って、前記フィルタ処理後のドプラ信号又は前記血流情報に対して、残留クラッタ成分抑圧処理を適用する工程と、
を含むことを特徴とするドプラ信号処理方法。
The process of performing principal component analysis on the Doppler signal obtained by transmitting and receiving ultrasonic waves to a living body, and
Based on the result of the principal component analysis, the step of applying a filter process for extracting the blood flow component while reducing the clutter component to the Doppler signal, and
A step of calculating blood flow information based on the Doppler signal after the filtering process, and
Based on the result of the principal component analysis, a step of calculating an index for suppressing the residual clutter component that may occur after the filtering process, and
According to the index, the step of applying the residual clutter component suppression treatment to the Doppler signal or the blood flow information after the filter treatment, and
A Doppler signal processing method comprising.
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