JP6892320B2 - 超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラム - Google Patents

Description

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

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

超音波を適用した体内の生体組織などの診断には、挿入部の先端に超音波振動子が設けられた超音波内視鏡が用いられる。医師などの術者は、挿入部を体内に挿入後、手元の操作部を操作する。この操作により、超音波振動子が超音波エコーを取得し、該超音波エコーに基づく情報（超音波画像）が生成される。術者は、モニタに表示される超音波画像をもとに診断を行う。

上述したような超音波内視鏡を用いて超音波画像をモニタに表示する超音波診断システムは、より詳細に診断したい場合や別視点の診断から総合的に結果の確度を上げたい場合などに、フローモード、エラストモード、造影剤モード等の各種動作モードで超音波画像を表示する。具体的には、基本となるＢモード画像上に、関心領域を設定し、関心領域に対して、設定された動作モードに対応した演算等の処理を行うことによって得られた付加情報を２次元で示した動作モード画像を生成して、Ｂモード画像上に重畳し、モニタに表示する。

上述したモードのうち、フローモードは、ドプラ走査を行ってドプラシフトを解析することにより血液を検出し、血流の有無や血流の方向を色分けした二次元情報を重畳するモードである。フローモードでは、同一の深度方向に複数回スキャン走査を行って、深度ごとの振幅または強度の変化量に基づいて、血流情報を生成する（例えば、特許文献１を参照）。特許文献１では、血流の描写精度を向上させるために、血流画像と、弾性画像と、Ｂモード画像とを合成することによって、合成画像を生成している。特許文献１によれば、合成画像において血管と腫瘍とを区別することができる。

特許第５９３８８２２号公報

しかしながら、特許文献１が開示する技術では、血流画像、弾性画像およびＢモード画像を生成する必要があり、合成画像を生成するにあたり、フレームレートの低下を招いていた。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、血管と腫瘍とを区別可能な超音波画像を、フレームレートの低下を抑制して生成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データを生成する超音波観測装置であって、前記超音波信号に基づいて生成される信号の周波数を解析することによって複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析部と、前記周波数解析部が算出した周波数スペクトルに基づく周波数特徴量を算出する特徴量算出部と、前記周波数特徴量と、前記周波数特徴量に対して予め設定されている第１の閾値とを比較する比較部と、前記比較部による比較結果をもとに、ドプラ走査を実行する音線を設定する音線設定部と、前記ドプラ走査による血流の検出結果に基づいて、前記周波数特徴量を示す特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成部と、を備えることを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量画像データ生成部は、前記血流が検出された領域を、前記血流が検出されていない領域の表示仕様とは異なる表示仕様とする前記特徴量画像データを生成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、前記音線設定部は、前記特徴量画像データにおいて位置が互いに隣り合う周波数特徴量からなる特徴量群に対応するピクセル数が、前記ピクセル数に対して予め設定されている第２の閾値よりも小さい場合に、当該特徴量群に対応する領域を含む音線を、前記ドプラ走査を実行する音線から除外することを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量画像データ生成部は、前記特徴量画像データを前記超音波画像データに重畳した重畳画像データを生成することを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置の作動方法は、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データ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、特徴量算出部が、前記周波数解析ステップで算出した周波数スペクトルに基づく周波数特徴量を算出する特徴量算出ステップと、比較部が、前記周波数特徴量と、前記周波数特徴量に対して予め設定されている第１の閾値とを比較する比較ステップと、音線設定部が、前記比較ステップの比較結果をもとに、ドプラ走査を実行する音線を設定する音線設定ステップと、特徴量画像データ生成部が、前記ドプラ走査による血流の検出結果に基づいて、前記周波数特徴量を示す特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成ステップと、を含むことを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置の作動プログラムは、観測対象へ超音波を送信し、該観測対象で反射された超音波を受信する超音波振動子を備えた超音波プローブが取得した超音波信号に基づいて超音波画像データ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、特徴量算出部が、前記周波数解析手順で算出した周波数スペクトルに基づく周波数特徴量を算出する特徴量算出手順と、比較部が、前記周波数特徴量と、前記周波数特徴量に対して予め設定されている第１の閾値とを比較する比較手順と、音線設定部が、前記比較手順の比較結果をもとに、ドプラ走査を実行する音線を設定する音線設定手順と、特徴量画像データ生成部が、前記ドプラ走査による血流の検出結果に基づいて、前記周波数特徴量を示す特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成手順と、を前記超音波観測装置に実行させることを特徴とする。

本発明によれば、血管と腫瘍とを区別可能な超音波画像を、フレームレートの低下を抑制して生成することができるという効果を奏する。

図１は、本発明の実施の形態１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、本発明の実施の形態１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、本発明の実施の形態１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、本発明の実施の形態１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、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の減衰補正部が補正した補正特徴量をパラメータとして有する直線を示す図である。 図７は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の音線設定部が実行する処理を説明する図である。 図８は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の音線設定部が実行する処理を説明する図である。 図９は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の画像処理部が生成する画像の一例を説明する図である。 図１０は、本発明の実施の形態１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１１は、本発明の実施の形態１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１２は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の演算部が実行する表示仕様設定処理の概要を示すフローチャートである。 図１３は、本発明の実施の形態２に係る超音波観測装置の音線設定部が実行する処理を説明する図である。

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ｚ_thより小さい場合、受信深度ｚの増加に伴ってβ_０からβ_th（＞β₀）へ線型に増加する。また、増幅率βは、受信深度ｚが閾値ｚ_th以上である場合、一定値β_thをとる。閾値ｚ_thの値は、観測対象から受信する超音波信号がほとんど減衰してしまい、ノイズが支配的になるような値である。より一般に、増幅率βは、受信深度ｚが閾値ｚ_thより小さい場合、受信深度ｚの増加に伴って単調増加すればよい。なお、図２に示す関係は、予め記憶部３７に記憶されている。

送受信部３１は、信号増幅部３１１によって増幅されたエコー信号に対してフィルタリング等の処理を施した後、Ａ／Ｄ変換することによって時間ドメインのＲＦデータを生成し、信号処理部３２および演算部３３へ出力する。なお、超音波内視鏡２が複数の素子をアレイ状に設けた超音波振動子２１を電子的に走査させる構成を有する場合、送受信部３１は、複数の素子に対応したビーム合成用の多チャンネル回路を有する。

送受信部３１が送信するパルス信号の周波数帯域は、超音波振動子２１におけるパルス信号の超音波パルスへの電気音響変換の線型応答周波数帯域をほぼカバーする広帯域にするとよい。また、信号増幅部３１１におけるエコー信号の各種処理周波数帯域は、超音波振動子２１による超音波エコーのエコー信号への音響電気変換の線型応答周波数帯域をほぼカバーする広帯域にするとよい。これらにより、後述する周波数スペクトルの近似処理を実行する際、精度のよい近似を行うことが可能となる。

送受信部３１は、制御部３６が出力する各種制御信号を超音波内視鏡２に対して送信するとともに、超音波内視鏡２から識別用のＩＤを含む各種情報を受信して制御部３６へ送信する機能も有する。

信号処理部３２は、ＲＦデータに対してバンドパスフィルタ、包絡線検波、対数変換など公知の処理を施し、デジタルのＢモード用受信データを生成する。対数変換では、ＲＦデータを基準電圧Ｖ_cで除した量の常用対数をとってデシベル値で表現する。信号処理部３２は、生成したＢモード用受信データを、画像処理部３４へ出力する。信号処理部３２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）や各種演算回路等を用いて実現される。

演算部３３は、送受信部３１が生成したＲＦデータに対して受信深度ｚ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、周波数解析部３３２により算出された周波数スペクトルをもとに、該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が算出した特徴量と、設定されている閾値とを比較する比較部３３４と、比較部３３４による比較結果に基づいて、ドプラ走査を実行する音線（以下、ドプラ走査実行音線）を設定する音線設定部３３５と、ドプラ走査による走査結果に基づいて、血流の検出を行う血流検出部３３６と、血流検出部３３６による検出結果に基づいて、表示装置４に表示させる表示対象の特徴量の表示仕様を設定する表示仕様設定部３３７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が行う増幅補正処理における増幅率β（ｄＢ）は、受信深度ｚがゼロのとき最大値β_th−β₀をとり、受信深度ｚがゼロから閾値ｚ_thに達するまで線型に減少し、受信深度ｚが閾値ｚ_th以上のときゼロである。このように定められる増幅率βによって増幅補正部３３１がＲＦデータ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β_thの信号を出力することができる。なお、増幅補正部３３１が行う受信深度ｚと増幅率βの関係は、信号処理部３２における受信深度と増幅率の関係に応じて異なることは勿論である。

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

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

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

そこで、本実施の形態では、生成される画像データのフレームレートを維持しつつ、Ｂモード画像用にＳＴＣ補正を施した信号に対してＳＴＣ補正の影響を排除するために、増幅補正部３３１によって増幅率の補正を行う。

周波数解析部３３２は、増幅補正部３３１が増幅補正した各音線のＲＦデータ（ラインデータ）を所定の時間間隔でサンプリングし、サンプルデータを生成する。周波数解析部３３２は、サンプルデータ群にＦＦＴ処理を施すことにより、ＲＦデータ上の複数の箇所（データ位置）における周波数スペクトルを算出する。ここでいう「周波数スペクトル」とは、サンプルデータ群に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ＳＲ_k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ＳＲ_k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ＳＲ_k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ＳＲ_k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ＳＲ_k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Ｆ_j（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Ｆ_j（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Ｆ_Kは、データ数が１２であるため異常なデータ群である。異常なデータ群に対してＦＦＴ処理を行う際には、不足分だけゼロデータを挿入することにより、正常なサンプルデータ群を生成する処理を行う。この点については、周波数解析部３３２の処理を説明する際に詳述する（図９を参照）。

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Ｉ_c（定数）で除した量の常用対数（デシベル表現）Ｉ＝１０ｌｏｇ₁₀（Ｉ₀／Ｉ_c）である。図５に示す回帰直線Ｌ₁₀については後述する。なお、本実施の形態において、曲線および直線は、離散的な点の集合からなる。

図５に示す周波数スペクトルＣ₁において、以後の演算に使用する周波数帯域の下限周波数ｆ_Lおよび上限周波数ｆ_Hは、超音波振動子２１の周波数帯域、送受信部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ｆ_Lおよび上限周波数ｆ_Hによって定まる周波数帯域を「周波数帯域Ｆ」という。

特徴量算出部３３３は、設定されている関心領域（以下、ＲＯＩ（Region of Interest）ということもある）内において、複数の周波数スペクトルの特徴量をそれぞれ算出する。特徴量算出部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、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５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ｆ_M＝（ｆ_L＋ｆ_H）／２の回帰直線上の値であるミッドバンドフィット（Mid-band fit）ｃ₀＝ａ₀ｆ_M＋ｂ₀を補正前特徴量として算出する。

３つの補正前特徴量のうち、傾きａ₀は、超音波の散乱体の大きさと相関を有し、一般に散乱体が大きいほど傾きが小さな値を有すると考えられる。また、切片ｂ₀は、散乱体の大きさ、音響インピーダンスの差、散乱体の数密度（濃度）等と相関を有している。具体的には、切片ｂ₀は、散乱体が大きいほど大きな値を有し、音響インピーダンスの差が大きいほど大きな値を有し、散乱体の数密度が大きいほど大きな値を有すると考えられる。ミッドバンドフィットｃ₀は、傾きａ₀と切片ｂ₀から導出される間接的なパラメータであり、有効な周波数帯域内の中心におけるスペクトルの強度を与える。このため、ミッドバンドフィットｃ₀は、散乱体の大きさ、音響インピーダンスの差、散乱体の数密度に加えて、Ｂモード画像の輝度とある程度の相関を有していると考えられる。なお、特徴量算出部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、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、特徴量ａ、ｂ、ｃを算出する。本実施の形態１では、減衰補正部３３３ｂが減衰補正することにより、周波数特徴量である特徴量ａ、ｂ、ｃが算出される。
ａ＝ａ₀＋２αｚ ・・・（２）
ｂ＝ｂ₀ ・・・（３）
ｃ＝ｃ₀＋Ａ（ｆ_M，ｚ）＝ｃ₀＋２αｚｆ_M（＝ａｆ_M＋ｂ） ・・・（４）
式（２）、（４）からも明らかなように、減衰補正部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。

比較部３３４は、特徴量算出部３３３が各サンプル点において算出した特徴量ａ、ｂ、ｃのうち、表示対象の特徴量と、予め設定されている閾値とを比較する。この閾値は、特徴量を示す値であって、血管や腫瘍と、それ以外の組織とを区別するための値である。例えば、表示対象の特徴量が特徴量ｃに設定されている場合、特徴量ｃと、この特徴量ｃに対して設定された閾値とを比較する。比較部３３４は、比較した結果（特徴量ｃと閾値との大小関係）を、各音線の受信深度ごとに生成し、音線設定部３３５に出力する。

音線設定部３３５は、比較部３３４による比較結果に基づいて、ドプラ走査実行音線を設定する。本実施の形態１において、音線設定部３３５は、閾値よりも小さい特徴量を有する音線を抽出し、その抽出した音線のうち、超音波の走査方向の両端に位置する音線によって挟まれた領域内の音線を、ドプラ走査実行音線として設定する。

図７および図８は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の音線設定部が実行する処理を説明する図である。図７に示すように、Ｂモード画像Ｗ_Bにおいて、腫瘍Ｂ_Gと血管Ｂ_Lとが描出されている場合、腫瘍Ｂ_Gと血管Ｂ_Lとにそれぞれ対応する位置の周波数特徴量（特徴量ａ、ｂ、ｃ）は、他の位置とは異なる値となる。この際、比較部３３４の比較結果において、この腫瘍Ｂ_Gを示す領域の特徴量と、この血管Ｂ_Lを示す領域の特徴量とが、閾値を下回ったとする。この場合、音線設定部３３５は、閾値を下回った領域を含む音線を抽出し、その抽出した音線のうち、超音波の走査方向の両端に位置する音線ＳＲ_A、ＳＲ_Bと、音線ＳＲ_A、ＳＲ_Bによって挟まれた領域内の音線とを、ドプラ走査実行音線に設定する（図８参照）。なお、図８に示すような、ドプラ走査実行音線を表示したＢモード画像Ｗ_Bを、確認のために表示するようにしてもよい。

制御部３６は、超音波振動子２１に、音線設定部３３５により設定された音線に対応する範囲にてドプラ走査を実行させる。超音波観測装置３は、超音波振動子２１が各深度に対して超音波を送信する処理を繰り返すことによって、各音線における受信深度ごとに複数のエコー信号を取得する。

血流検出部３３６は、ドプラ走査により取得されたエコー信号に基づいて、各受信深度における血流の検出を行う。血流検出部３３６は、公知の方法を用いて血流検出を行うことができる。血流検出部３３６は、各受信深度について血流の検出を行い、その検出結果を表示仕様設定部３３７に出力する。

表示仕様設定部３３７は、血流検出部３３６が血流を検出した領域における、表示装置４に表示させる表示対象の特徴量の表示仕様を設定する。具体的に、本実施の形態１では、表示仕様設定部３３７は、血流検出部３３６が血流を検出した領域（以下、血流検出領域）における特徴量ｃについては、色情報を付与しないように設定する。このため、血流検出部３３６が血流を検出した領域には、特徴量ｃに対応する色が付与されず、その領域ではＢモード画像が表示される。

画像処理部３４は、エコー信号の振幅を輝度に変換して表示する超音波画像であるＢモード画像データを生成するＢモード画像データ生成部３４１と、減衰補正部３３３ｂ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、γ補正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付与した特徴量画像データを生成するとともに、この特徴量画像データを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重畳画像データを生成する。特徴量画像データ生成部３４２は、表示仕様設定部３３７において設定された領域には、その領域に対して設定された視覚情報を付与する。特徴量画像データ生成部３４２は、例えば色を付与しないと設定された領域については、特徴量によらず視覚情報を重畳しない。

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Ｆ_j（ｊ＝１、２、・・・、Ｋ）のデータ量に対応する画素領域に対し、そのサンプルデータ群Ｆ_jから算出される周波数スペクトルの特徴量に対応する視覚情報を割り当てる。特徴量画像データ生成部３４２は、例えば上述した傾き、切片、ミッドバンドフィットのいずれか一つに視覚情報としての色相を対応付けることによって特徴量画像を生成する。具体的に、特徴量画像データ生成部３４２は、特徴量ａに視覚情報としての色相を対応付ける場合、表示仕様設定部３３７が設定した配色に基づいて視覚情報を割り当てる。特徴量に関連する視覚情報としては、色相のほか、例えば彩度、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。

図９は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の画像処理部が生成する画像の一例を説明する図である。図９は、表示仕様設定部３３７により設定された表示仕様に応じて画像処理部３４が生成した画像であって、Ｂモード画像Ｗ_Bに特徴量画像を重畳した重畳画像Ｗ_Fを示す図である。図９に示すように、腫瘍Ｂ_Gに対応する領域Ｂ_G-Fには、色情報（図９ではハッチングで示している）が付与されている一方で、血管Ｂ_Lに対応する領域Ｂ_L-Fには、色情報が付与されずに（色としては無色）、Ｂモード画像が表示される。なお、図９では、説明のために血管Ｂ_Lに対応する領域Ｂ_L-Fの外縁を破線で示しているが、実際の画像には破線は表示されない。

制御部３６は、演算および制御機能を有するＣＰＵ（Central Processing Unit）や各種演算回路等を用いて実現される。制御部３６は、記憶部３７が記憶、格納する情報を記憶部３７から読み出し、超音波観測装置３の作動方法に関連した各種演算処理を実行することによって超音波観測装置３を統括して制御する。なお、制御部３６を信号処理部３２および演算部３３と共通のＣＰＵ等を用いて構成することも可能である。

記憶部３７は、減衰補正部３３３ｂ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、特徴量に対する閾値や、表示仕様設定部３３７が設定する配色条件などを記憶する表示仕様情報記憶部３７１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βと受信深度ｚとの関係）、増幅補正処理に必要な情報（図３に示す増幅率βと受信深度ｚとの関係）、減衰補正処理に必要な情報（式（１）参照）、周波数解析処理に必要な窓関数（Hamming、Hanning、Blackman等）の情報等を記憶する。

また、記憶部３７は、超音波観測装置３の作動方法を実行するための作動プログラムを含む各種プログラムを記憶する。作動プログラムは、ハードディスク、フラッシュメモリ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して広く流通させることも可能である。なお、上述した各種プログラムは、通信ネットワークを介してダウンロードすることによって取得することも可能である。ここでいう通信ネットワークは、例えば既存の公衆回線網、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）などによって実現されるものであり、有線、無線を問わない。

以上の構成を有する記憶部３７は、各種プログラム等が予めインストールされたＲＯＭ（Read Only Memory）、および各処理の演算パラメータやデータ等を記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）等を用いて実現される。

図１０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１１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１１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（番号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ＳＲ_k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、できるだけデータ位置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、データ位置Ｚ^(k)はそのサンプルデータ群の中心に近い２ⁿ／２（＝２^n-1）番目の位置に設定される。この場合、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２^n-1−１（＝Ｎとする）個のデータがあり、データ位置Ｚ^(k)の後方に２^n-1（＝Ｍとする）個のデータがあることを意味する。図４に示す場合、サンプルデータ群Ｆ₁、Ｆ₂、Ｆ₃、・・・、Ｆ_K-1はともに正常である。なお、図４ではｎ＝４（Ｎ＝７，Ｍ＝８）の場合を例示している。

ステップＳ２５における判定の結果、データ位置Ｚ^(k)のサンプルデータ群が正常である場合（ステップＳ２５：Ｙｅｓ）、周波数解析部３３２は、後述するステップＳ２７へ移行する。

ステップＳ２５における判定の結果、データ位置Ｚ^(k)のサンプルデータ群が正常でない場合（ステップＳ２５：Ｎｏ）、周波数解析部３３２は、不足分だけゼロデータを挿入することによって正常なサンプルデータ群を生成する（ステップＳ２６）。ステップＳ２５において正常でないと判定されたサンプルデータ群（例えば図４のサンプルデータ群Ｆ_K）は、ゼロデータを追加する前に窓関数が作用されている。このため、サンプルデータ群にゼロデータを挿入してもデータの不連続は生じない。ステップＳ２６の後、周波数解析部３３２は、後述するステップＳ２７へ移行する。

ステップＳ２７において、周波数解析部３３２は、サンプルデータ群を用いてＦＦＴ演算を行うことにより、振幅の周波数分布である周波数スペクトルを得る（ステップＳ２７）。

続いて、周波数解析部３３２は、データ位置Ｚ^(k)をステップ幅Ｄで変化させる（ステップＳ２８）。ステップ幅Ｄは、記憶部３７が予め記憶しているものとする。図４では、Ｄ＝１５の場合を例示している。ステップ幅Ｄは、Ｂモード画像データ生成部３４１がＢモード画像データを生成する際に利用するデータステップ幅と一致させることが望ましいが、周波数解析部３３２における演算量を削減したい場合には、ステップ幅Ｄとしてデータステップ幅より大きい値を設定してもよい。

その後、周波数解析部３３２は、データ位置Ｚ^(k)が音線ＳＲ_kにおける最大値Ｚ^(k) _maxより大きいか否かを判定する（ステップＳ２９）。データ位置Ｚ^(k)が最大値Ｚ^(k) _maxより大きい場合（ステップＳ２９：Ｙｅｓ）、周波数解析部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ＳＲ_k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ｋ_maxより大きいか否かを判定する（ステップＳ３１）。カウンタｋが最大値ｋ_max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ｋ_max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ｋ_max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（ｋ_max−ｋ₀＋１）本の音線の各々について複数回のＦＦＴ演算を行う。ＦＦＴ演算の結果は、受信深度および受信方向とともに記憶部３７に格納される。

なお、以上の説明では、周波数解析部３３２が超音波信号を受信したすべての領域に対して周波数解析処理を行うものとしたが、設定された関心領域内においてのみ周波数解析処理を行うようにすることも可能である。

以上説明したステップＳ６の周波数解析処理に続いて、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、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する（ステップＳ７〜Ｓ８：特徴量算出ステップ）。

ステップＳ７において、近似部３３３ａは、周波数解析部３３２が生成した複数の周波数スペクトルをそれぞれ回帰分析することにより、各周波数スペクトルに対応する補正前特徴量を算出する（ステップ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。

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αを用いて減衰補正を行うことにより、補正特徴量を算出し、算出した補正特徴量を記憶部３７に格納する（ステップ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、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＝（ｆ_sp／２ｖ_s）Ｄｎを代入することによって算出する。ここで、ｆ_spはデータのサンプリング周波数、ｖ_sは音速、Ｄはステップ幅、ｎは処理対象のサンプルデータ群のデータ位置までの音線の１番目のデータからのデータステップ数である。例えば、データのサンプリング周波数ｆ_spを５０ＭＨｚとし、音速ｖ_sを１５３０ｍ／ｓｅｃとし、図４に示すデータ配列を採用してステップ幅Ｄを１５とすると、ｚ＝０．２２９５ｎ（ｍｍ）となる。

その後、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、演算部３３が、ステップＳ８で算出された特徴量のうち、表示対象の特徴量の表示仕様を設定する（ステップＳ９：表示仕様設定ステップ）。図１２は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の演算部が実行する表示仕様設定処理の概要を示すフローチャートである。

ステップＳ４０において、まず、演算部３３は、比較部３３４に、表示対象の特徴量と、予め設定されている閾値との比較を行わせる（比較ステップ）。演算部３３は、比較部３３４による比較の結果、閾値以下の特徴量があるか否かを判断する。ここで、演算部３３は、閾値以下の特徴量が存在すると判断した場合（ステップＳ４０：Ｙｅｓ）、ステップＳ４１に移行する。

ステップＳ４０に続くステップＳ４１において、音線設定部３３５は、比較部３３４による比較結果に基づいて、ドプラ走査実行音線を設定する（音線設定ステップ）。音線設定部３３５は、上述したように、閾値以下の特徴量を有する音線のうち、超音波の走査方向の両端に位置する音線と、これらの音線によって挟まれた領域内の音線とを、ドプラ走査実行音線に設定する（図８参照）。

ステップＳ４１に続くステップＳ４２において、制御部３６は、超音波振動子２１に、音線設定部３３５により設定された音線に対応する走査範囲にてドプラ走査を実行させる。超音波振動子２１は、走査方向に沿って超音波を送信する処理を繰り返して、各音線における受信深度ごとに複数のエコー信号を取得する。

ステップＳ４２に続くステップＳ４３において、血流検出部３３６は、ドプラ走査により取得されたエコー信号に基づいて、各受信深度における血流の検出を行う。血流検出部３３６は、各受信深度について血流の検出を行い、その検出結果を表示仕様設定部３３７に出力する。

ステップＳ４３に続くステップＳ４４において、表示仕様設定部３３７は、特徴量画像における、血流検出部３３６が血流を検出した領域の、表示装置４に表示させる表示対象の特徴量の表示仕様を設定する。例えば、表示仕様設定部３３７は、血流検出部３３６が血流を検出した領域における特徴量については、色情報を無色に設定する。

一方、ステップＳ４０において、演算部３３は、閾値以下の特徴量が存在しないと判断した場合（ステップＳ４０：Ｎｏ）、ステップＳ４５に移行する。

ステップＳ４５において、演算部３３は、通常の設定を維持する。演算部３３は、特徴量画像データ生成部３４２が行う特徴量画像データの生成において、予め表示仕様設定情報記憶部３７１に記憶されている条件にしたがって、特徴量に応じた視覚情報が重畳されるような表示仕様に設定する、またはその表示仕様を維持する設定を行う。

このようにして、演算部３３は、表示対象の特徴量の表示仕様を設定する。

図１０に戻り、ステップＳ９に続くステップＳ１０において、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Ｓ８で算出された特徴量に関連づけた視覚情報であって、ステップＳ４４またはＳ４５において設定された表示仕様にしたがって、視覚情報を重畳することによって特徴量画像データを生成する（ステップＳ１０：特徴量画像データ生成ステップ）。この際、特徴量画像データ生成部３４２は、表示仕様設定部３３７において設定された領域には、その領域に対して設定された視覚情報を付与する。例えば、特徴量画像データ生成部３４２は、設定された領域について、特徴量によらず視覚情報を無色にする（色を重畳しない）特徴量画像データを生成する。

この後、表示装置４は、制御部３６の制御のもと、特徴量画像データ生成部３４２が生成した特徴量画像データに対応する特徴量画像をＢモード画像に重畳した重畳画像を表示する（ステップＳ１１）。特徴量画像には、例えば、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や、観測対象の識別情報などが含まれる。

なお、表示する画像には、特徴量の情報、近似式の情報、ゲインやコントラスト等の画像情報等を含めてもよい。また、重畳画像に対応するＢモード画像を特徴量画像と並べて表示してもよい。

以上説明した本発明の実施の形態１によれば、演算部３３において、周波数解析の結果から特徴量を算出し、その特徴量と、予め設定されている閾値とを比較して、閾値を下回る特徴量を含む音線を抽出し、抽出した音線からドプラ走査を行う範囲を設定するようにした。これにより、従来では超音波の走査領域全体においてドプラ走査を行っていたところ、本実施の形態１では、腫瘍や血管を含む領域（音線）のみに限定してドプラ走査を行って、腫瘍と血管とを区別するためのデータを取得する。本実施の形態１によれば、血管と腫瘍とを区別可能な超音波画像を、フレームレートの低下を抑制して生成することができる。術者は、本実施の形態１により生成された画像から、腫瘍と血管とを容易に認識して適切な診断を行うことが可能となる。

なお、上述した実施の形態１では、制御部３６の制御のもと、音線設定部３３５によって設定された音線に対応する範囲にてドプラ走査を実行するものとして説明したが、この際、音線設定部３３５が、音線を間引いて、ドプラ走査実行対象の音線を設定するようにしてもよい。これにより、ドプラ走査の送受信回数を削減することができ、一層のフレームレートの低下を抑制することが可能となる。また、音線設定部３３５は、設定される複数の音線により形成される領域の大きさに応じて、間引き方を変えてもよい。

また、上述した実施の形態１では、閾値を下回る特徴量を抽出して、ドプラ走査実行音線を設定するものとして説明したが、特徴量の種別などにより、閾値より大きい特徴量が血管等の検出対象の組織を示す場合には、閾値より大きい特徴量を有する音線を抽出して、その抽出した音線から、ドプラ走査を実行するための音線を設定するようにしてもよい。

（実施の形態２）
図１３は、本発明の実施の形態２に係る超音波観測装置の音線設定部が実行する処理を説明する図である。本実施の形態２では、特徴量が閾値を下回る場合であっても、その特徴量群が有するピクセル数に基づいて、ドプラ走査を実行するための音線の設定を行う。超音波観測システムの構成は、上述した超音波観測システム１の構成を同じものとして説明する。以下、実施の形態１とは異なる部分についてのみ説明する。

図１３に示すように、血管Ｂ_Lと、特徴量が閾値を下回る微小組織Ｂ_N１〜Ｂ_N３とが描出されている場合、実施の形態１では、比較部３３４の比較結果により、音線ＳＲ_C、ＳＲ_Zと、音線ＳＲ_Cと音線ＳＲ_Zとにより挟まれる領域内の音線とが、ドプラ走査実行音線に設定される。しかしながら、微小組織Ｂ_N１〜Ｂ_N３は、その大きさから血管Ｂ_Lではないことが明らかであり、特徴量が閾値を下回っているものの、ドプラ走査を実行する必要がない。このため、実施の形態２では、このような微小領域を含む音線については、ドプラ走査実行音線から排除する。

本実施の形態２において、比較部３３４は、特徴量と閾値とを比較するとともに、比較の結果、閾値を下回った特徴量が群をなす特徴量群のピクセル数を計数し、その計数値と、計数値に関する閾値であって、ドプラ走査対象外を判定するための閾値とを比較する。ここで、特徴量群とは、閾値を下回る複数の特徴量であって、画像における位置が互いに隣り合う複数の特徴量からなる群である。比較部３３４は、特徴量群が占有する領域からピクセル数を計数し、閾値と比較する。この際の閾値は、血管として存在しない程度の大きさに相当するピクセル数以下である。この閾値は、入力部３５を介して設定変更可能としてもよい。

音線設定部３３５は、比較部３３４による特徴量と閾値との比較結果から、閾値を下回る音線を抽出する。その後、比較部３３４によるピクセル数と閾値との比較結果から、ピクセル数が閾値を下回る領域（特徴量群）を通過する音線を、設定対象の音線から除外する。なお、音線設定部３３５は、同一の音線において、ピクセル数が閾値を下回る部分と、ピクセル数が閾値以上の部分との両方を含む場合、ピクセル数が閾値以上の部分を優先して、この音線をドプラ走査実行音線から除外せずに残す。音線設定部３３５は、除外後に残った音線のうち超音波の走査方向の両端の音線を抽出して、抽出した音線と、この抽出した音線により挟まれる領域内の音線とを、ドプラ走査実行音線に設定する。図１３に示す例では、音線ＳＲ_C、ＳＲ_Dと、音線ＳＲ_Cと音線ＳＲ_Dとにより挟まれる領域内の音線とが、ドプラ走査実行音線に設定される。

本実施の形態２では、演算部３３において、周波数解析の結果から特徴量を算出し、その特徴量と、予め設定されている閾値とを比較して、閾値を下回る特徴量を含む音線を抽出するとともに、特徴量群のピクセル数に基づいて、抽出された音線から、ドプラ走査が不要な領域の音線を除外し、除外後に残った音線を、ドプラ走査を行う音線に設定するようにした。本実施の形態２では、上述した実施の形態１と比して、血管や、血管と同程度の組織を含む領域のみに限定してドプラ走査を行って、腫瘍と血管とを区別するためのデータを取得する。本実施の形態２によれば、実施の形態１と比して、血管と腫瘍とを区別可能な超音波画像を、フレームレートの低下をさらに抑制して生成することができる。術者は、本実施の形態２により生成された画像から、腫瘍と血管とを容易に認識して適切な診断を行うことが可能となる。

なお、上述した実施の形態２において、一つの音線において、一部の深度にのみドプラ走査を実行することが可能であれば、当該音線が、ピクセル数が閾値を下回る部分と、ピクセル数が閾値以上の部分との両方を含む場合に、ピクセル数が閾値を下回る部分のみを除外したドプラ走査実行音線を設定するようにしてもよい。

ここまで、本発明を実施するための形態を説明してきたが、本発明は上述した実施の形態によってのみ限定されるべきものではない。上述した実施の形態１、２では、血流が検出された領域には、特徴量によらず色を付与しないものとして説明したが、特徴量画像として使用している色とは異なる色を付与してもよい。視覚的に、腫瘍と血管とを区別できるように視覚情報が重畳されれば、無色とせずに色を付与するように設定してもよい。

上述した実施の形態１、２において、複数の特徴量群（ピクセル数が閾値以上の領域）が、互いに異なる音線を含み、互いに独立している場合、ドプラ走査実行音線は、独立した複数の特徴量群に応じて、独立した複数の領域における各音線をドプラ走査実行音線に設定する。

上述した実施の形態１、２において、画像全体について、特徴量を算出して視覚情報を付与してもよいし、設定された関心領域について、特徴量を算出して視覚情報を付与してもよい。

また、本実施の形態１、２では、超音波プローブとしてライトガイド等の光学系を有する超音波内視鏡２を用いて説明したが、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。さらに、超音波プローブとして、光学系のない細径の超音波ミニチュアプローブを適用してもよい。超音波ミニチュアプローブは、通常、胆道、胆管、膵管、気管、気管支、尿道、尿管へ挿入され、その周囲臓器（膵臓、肺、前立腺、膀胱、リンパ節等）を観察する際に用いられる。

また、超音波プローブとして、被検体の体表から超音波を照射する体外式超音波プローブを適用してもよい。体外式超音波プローブは、通常、腹部臓器（肝臓、胆嚢、膀胱）、乳房（特に乳腺）、甲状腺を観察する際に体表に直接接触させて用いられる。

また、超音波振動子は、リニア振動子でもラジアル振動子でもコンベックス振動子でも構わない。超音波振動子がリニア振動子である場合、その走査領域は矩形（長方形、正方形）をなし、超音波振動子がラジアル振動子やコンベックス振動子である場合、その走査領域は扇形や円環状をなす。また、超音波内視鏡は、超音波振動子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。

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

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
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
３３４ 比較部
３３５ 音線設定部
３３６ 血流検出部
３３７ 表示仕様設定部
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 表示仕様情報記憶部
Ｃ₁ 周波数スペクトル

Claims (6)

1. 観測対象へ超音波を送信し、該観測対象で反射された超音波を受信する超音波振動子を備えた超音波プローブが取得した超音波信号に基づいて超音波画像データを生成する超音波観測装置であって、
   前記超音波信号に基づいて生成される信号の周波数を解析することによって複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析部と、
   前記周波数解析部が算出した周波数スペクトルに基づく周波数特徴量を算出する特徴量算出部と、
   前記周波数特徴量と、前記周波数特徴量に対して予め設定されている第１の閾値とを比較する比較部と、
   前記比較部による比較結果をもとに、ドプラ走査を実行する音線を設定する音線設定部と、
   前記ドプラ走査による血流の検出結果に基づいて、前記周波数特徴量を示す特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成部と、
   を備えることを特徴とする超音波観測装置。
2. 前記特徴量画像データ生成部は、前記血流が検出された領域を、前記血流が検出されていない領域の表示仕様とは異なる表示仕様とする前記特徴量画像データを生成する
   ことを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
3. 前記音線設定部は、特徴量群に対応するピクセル数が、予め設定されている第２の閾値よりも小さい場合に、当該特徴量群に対応する領域を含む音線を、前記ドプラ走査を実行する音線から除外し、
   前記特徴量群は、前記第１の閾値より小さい複数の前記周波数特徴量のうち、前記特徴量画像データにおいて位置が隣り合う複数の前記周波数特徴量によって形成される群である
   ことを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
4. 前記特徴量画像データ生成部は、前記特徴量画像データを前記超音波画像データに重畳した重畳画像データを生成する
   ことを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
5. 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データ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、
   特徴量算出部が、前記周波数解析ステップで算出した周波数スペクトルに基づく周波数特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
   比較部が、前記周波数特徴量と、前記周波数特徴量に対して予め設定されている第１の閾値とを比較する比較ステップと、
   音線設定部が、前記比較ステップの比較結果をもとに、ドプラ走査を実行する音線を設定する音線設定ステップと、
   特徴量画像データ生成部が、前記ドプラ走査による血流の検出結果に基づいて、前記周波数特徴量を示す特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成ステップと、
   を含むことを特徴とする超音波観測装置の作動方法。
6. 観測対象へ超音波を送信し、該観測対象で反射された超音波を受信する超音波振動子を備えた超音波プローブが取得した超音波信号に基づいて超音波画像データ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、
   特徴量算出部が、前記周波数解析手順で算出した周波数スペクトルに基づく周波数特徴量を算出する特徴量算出手順と、
   比較部が、前記周波数特徴量と、前記周波数特徴量に対して予め設定されている第１の閾値とを比較する比較手順と、
   音線設定部が、前記比較手順の比較結果をもとに、ドプラ走査を実行する音線を設定する音線設定手順と、
   特徴量画像データ生成部が、前記ドプラ走査による血流の検出結果に基づいて、前記周波数特徴量を示す特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成手順と、
   を前記超音波観測装置に実行させることを特徴とする超音波観測装置の作動プログラム。

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