JP6911710B2 - 超音波診断装置、超音波画像生成方法及びプログラム - Google Patents

超音波診断装置、超音波画像生成方法及びプログラム Download PDF

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Description

本発明は、超音波診断装置、超音波画像生成方法及びプログラムに関する。
超音波診断は、超音波探触子を体表から当てるという簡単な操作で心臓の拍動や胎児の動きの様子が超音波画像として得られ、かつ安全性が高いため繰り返して検査を行うことができる。超音波診断を行うために用いられ、超音波画像を生成して表示する超音波診断装置が知られている。
また、超音波を被検体に送受信しドプラー法により被検体の血流の流れを色を付けて表示するＣ（カラーフロー（カラードプラー））モード画像を生成して表示する超音波診断装置が知られている。図１２は、パケットデータ及び従来のＭＴＩ（Moving Target Indication）フィルターのパワーの周波数特性を示す図である。
Ｃモード画像データの生成において、被検体で反射された超音波に基づく受信信号に対応するドプラー信号（パケットデータ）のパワーの周波数特性をとる。すると、図１２に示すように、パケットデータは、クラッター成分２０１と、血流成分２０２と、ノイズ成分２０３と、からなる。クラッター成分２０１は、被検体の組織の動きの信号成分である。血流成分２０２は、被検体の血流の信号成分である。ノイズ成分２０３は、装置固有のシステムノイズ（ランダムノイズ）の信号成分である。
Ｃモード画像では血流成分を画像化するため、ＭＴＩフィルター２０４により、ドプラー信号のうちのクラッター成分２０１を除去している。ＭＴＩフィルター２０４は、クラッター成分を除去しドプラー偏移成分のみを抽出するハイパスフィルターである。
また、相関行列を用いて主成分分析を行い、固有値の大きい固有ベクトルの成分をクラッター成分として近似し、パケットデータから除去することでクラッターを除去する固有ベクトル型ＭＴＩフィルターを用いた超音波診断装置が知られている（特許文献１参照）。特許文献１には、血流を表示する走査範囲全体で１つの相関行列を計算し、画像全体に同一のＭＴＩフィルターを掛ける第１の実施形態と、各処理ブロックで計算した相関行列を空間的に補間することで、固有ベクトル型ＭＴＩフィルターの係数を計算する第２の実施形態と、が記載されている。
特開２０１４−１５８６９８号公報
従来の固有ベクトル型ＭＴＩフィルターを利用する超音波診断装置において、固有ベクトル型ＭＴＩフィルターを実行する方法として、特許文献１の第１の実施の形態のように、［１］：フレーム全体のパケットデータから相関行列を生成し、１つの固有ベクトル型ＭＴＩフィルターを実行する方法と、特許文献１の第２の実施の形態のように、［２］：各パケットデータについて相関行列を生成することで個別に固有ベクトル型ＭＴＩフィルターを生成して実行する方法と、の２つがある。
［１］は、局所に生じているクラッター成分の推定ができず、クラッター除去性能としては不十分である場合が多い。［２］は、個別のパケットデータに対してｎ×ｎの複素相関行列を保持し、固有値分解を行い、フィルター係数を計算する必要がある。行列の固有値計算は、その計算量が行列の次元（１行当たりの要素の個数）の３乗に比例して増加する。このため、個別のパケットデータに対してｎ×ｎの複素相関行列を保持するには膨大なメモリー量が必要であり、さらにそれぞれに対して固有値分解を行うには非常に高速な演算器が必要となり、普及機での実現は不可能であり、［１］に準じた性能にならざるを得ない。
また、相関関数の次元数ｎは、特許文献１に記載された高フレームレート法によってＣＦＭ法を行う場合では、今後増大の傾向にあり、計算コストの効率化の要請がある。
本発明の課題は、固有ベクトルを用いた適応型ＭＴＩフィルターにおいて、計算コストを削減するとともに、高いクラッター除去性能を保持することである。
上記課題を解決するため、請求項１に記載の発明の超音波診断装置は、
Ｃモード画像用の駆動信号を生成し、超音波を送受信する超音波探触子に出力する送信部と、
前記超音波探触子から受信信号を取得する受信部と、
前記受信信号のパケットデータのフレームに少なくとも１つのマスクを設定するマスク設定部と、
前記受信信号の前記各マスクに含まれる複数のパケットデータから共分散行列を算出する共分散行列算出部と、
前記算出された共分散行列から前記各マスクの固有ベクトルを算出する固有ベクトル算出部と、
前記算出された固有ベクトルとゲイン行列とを用いて、前記各マスクのパケットデータに対するフィルター係数を算出するフィルター係数算出部と、
前記算出された各マスクのパケットデータに対するフィルター係数を補間して、前記フレームの各位置のパケットデータに対するフィルター係数を算出する補間部と、
前記算出された前記各位置のフィルター係数を用いて、当該各位置のパケットデータをフィルタリングするフィルタリング部と、
前記フィルタリングされたパケットデータからＣモード画像データを生成する画像生成部と、を備える。
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の超音波診断装置において、
マスクに関する情報を指定するための第１の指定情報の入力を受け付ける第１の操作部を備え、
前記マスク設定部は、前記入力された第１の指定情報に対応するマスクに関する情報に応じてマスクを設定する。
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の超音波診断装置において、
前記設定されるマスクを表示部に表示する表示制御部を備える。
請求項４に記載の発明は、請求項２又は３に記載の超音波診断装置において、
前記マスクに関する情報は、マスクの間隔、数及びサイズの少なくとも１つである。
請求項５に記載の発明は、請求項２から４のいずれか一項に記載の超音波診断装置において、
前記第１の指定情報は、クラッター除去の強さ及びフレームレートの少なくとも１つである。
請求項６に記載の発明は、請求項１から５のいずれか一項に記載の超音波診断装置において、
ゲイン行列を指定するための第２の指定情報の入力を受け付ける第２の操作部と、
前記入力された第２の指定情報に対応するゲイン行列を設定するゲイン設定部と、を備え、
前記フィルター係数算出部は、前記算出された固有ベクトルと前記設定されたゲイン行列と用いて、前記各マスクのフィルター係数を算出する。
請求項７に記載の発明は、請求項６に記載の超音波診断装置において、
前記第２の指定情報は、クラッター除去の強さである。
請求項８に記載の発明の超音波画像生成方法は、
Ｃモード画像用の駆動信号を生成し、超音波を送受信する超音波探触子に出力する送信工程と、
前記超音波探触子から受信信号を取得する受信工程と、
前記受信信号のパケットデータのフレームに少なくとも１つのマスクを設定するマスク設定工程と、
前記受信信号の前記各マスクに含まれる複数のパケットデータから共分散行列を算出する共分散行列算出工程と、
前記算出された共分散行列から前記各マスクの固有ベクトルを算出する固有ベクトル算出工程と、
前記算出された固有ベクトルとゲイン行列とを用いて、前記各マスクのパケットデータに対するフィルター係数を算出するフィルター係数算出工程と、
前記算出された各マスクのパケットデータに対するフィルター係数を補間して、前記フレームの各位置のパケットデータに対するフィルター係数を算出する補間工程と、
前記算出された前記各位置のフィルター係数を用いて、当該各位置のパケットデータをフィルタリングするフィルタリング工程と、
前記フィルタリングされたパケットデータからＣモード画像データを生成する画像生成工程と、を含む。
請求項９に記載の発明のプログラムは、
コンピューターを、
Ｃモード画像用の駆動信号を生成し、超音波を送受信する超音波探触子に出力する送信部、
前記超音波探触子から受信信号を取得する受信部、
前記受信信号のパケットデータのフレームに少なくとも１つのマスクを設定するマスク設定部、
前記受信信号の前記各マスクに含まれる複数のパケットデータから共分散行列を算出する共分散行列算出部、
前記算出された共分散行列から前記各マスクの固有ベクトルを算出する固有ベクトル算出部、
前記算出された固有ベクトルとゲイン行列とを用いて、前記各マスクのパケットデータに対するフィルター係数を算出するフィルター係数算出部、
前記算出された各マスクのパケットデータに対するフィルター係数を補間して、前記フレームの各位置のパケットデータに対するフィルター係数を算出する補間部、
前記算出された前記各位置のフィルター係数を用いて、当該各位置のパケットデータをフィルタリングするフィルタリング部、
前記フィルタリングされたパケットデータからＣモード画像データを生成する画像生成部、
として機能させる。
本発明によれば、固有ベクトルを用いた適応型ＭＴＩフィルターにおいて、計算コストを削減できるとともに、高いクラッター除去性能を保持できる。
本発明の実施の形態の超音波診断装置の構成を示す概略ブロック図である。 Ｃモード画像生成部の機能構成を示すブロック図である。 ＭＴＩフィルターの機能構成を示すブロック図である。 ＭＴＩフィルターの入出力の関係を示す図である。 正規直交基底を用いたＭＴＩフィルター係数を示す図である。 １フレームのパケットサイズｎのパケットデータを示す図である。 パケットデータのフレームデータにおけるマスクの配置の一例を示す図である。 （ａ）は、クラッター除去テーブルの一例を示す図である。（ｂ）は、フレームレートテーブルの一例を示す図である。 Ｃモード画像表示画面を示す図である。 実施の形態のＭＴＩフィルタリング処理を示すフローチャートである。 従来のＭＴＩフィルタリング処理を示すフローチャートである。 パケットデータ及び従来のＭＴＩフィルターのパワーの周波数特性を示す図である。
添付図面を参照して、本発明に係る実施の形態を詳細に説明する。なお、本発明は、図示例に限定されるものではない。
先ず、図１〜図３を参照して、本実施の形態の装置構成を説明する。図１は、本実施の形態の超音波診断装置１の構成を示す概略ブロック図である。図２は、Ｃモード画像生成部７の機能構成を示すブロック図である。図３は、ＭＴＩフィルター７３の機能構成を示すブロック図である。
図１の超音波診断装置１は、病院などの医療機関に設置され、被計測物である患者の生体などの被検体の超音波画像を生成する装置である。超音波診断装置１は、超音波診断装置本体１００に、超音波探触子１０１が接続されている。
超音波診断装置本体１００は、第１、第２の操作部としての操作部２と、送信部３と、受信部４と、Ｂ（Brightness）モード画像生成部５と、ＲＯＩ（Region Of Interest：関心領域）設定部６と、Ｃモード画像生成部７と、表示処理部８と、表示制御部としての制御部９と、記憶部１０と、表示部１１と、を備える。
超音波探触子１０１は、一次元方向に配列された複数の振動子（圧電変換素子）１０１ａを有し、振動子１０１ａそれぞれが後述する送信部３からの駆動信号（送信電気信号）を超音波へと変換し、超音波ビームを生成する。従って、ユーザーは、被検体表面に超音波探触子１０１を配置することで、被検体内部に超音波ビームを照射することができる。そして、超音波探触子１０１は、被検体内部からの反射超音波を受信し、複数の振動子１０１ａでその反射超音波を受信電気信号へと変換して後述する受信部４に供給する。
なお、本実施の形態においては、複数の振動子１０１ａが一次元方向に配列されたリニア型の超音波探触子１０１を例に説明するが、これに限定されるものではない。例えば、複数の振動子１０１ａが一次元方向に配列されたコンベックス型、セクター型などの超音波探触子１０１や、複数の振動子１０１ａが２次元に配列された超音波探触子１０１や、一次元方向に配列された複数の振動子１０１ａが揺動する超音波探触子１０１などを用いることも可能である。また、制御部９の制御に基づき、送信部３は、超音波探触子１０１が使用する振動子１０１ａを選択し、振動子１０１ａに電圧を与えるタイミングや電圧の値を個々に変化させることによって、超音波探触子１０１が送信する超音波ビームの照射位置や照射方向を制御することができる。
また、超音波探触子１０１は、後述する送信部３や受信部４の一部の機能を含んでいてもよい。例えば、超音波探触子１０１は、送信部３から出力された駆動信号を生成するための制御信号（以下、「送信制御信号」とする。）に基づき、超音波探触子１０１内で駆動信号を生成し、この駆動信号を振動子１０１ａにより超音波に変換するとともに、受信した反射超音波を受信電気信号に変換し、超音波探触子１０１内で受信電気信号に基づき後述する受信信号を生成する構成が挙げられる。
さらに、超音波探触子１０１は、超音波診断装置本体１００とケーブルを介して電気的に接続された構成が一般的であるが、これに限定されるものではなく、例えば、超音波探触子１０１は、超音波診断装置本体１００との間で、送信信号や受信信号の送受信をＵＷＢ（Ultra Wide Band）などの無線通信により行う構成であってもよい。ただし、係る構成の場合は、超音波診断装置本体１００及び超音波探触子１０１に無線通信可能な通信部を備える構成となることは言うまでもない。
操作部２は、ユーザーから入力を受け取り、ユーザーの入力に基づく指令を制御部９に出力する。操作部２は、反射超音波の振幅を明るさ（輝度）で表したＢモード画像のみを表示させるモード（以下、「Ｂモード」とする。）か、Ｂモード画像上にＣモード（カラーフローモード）画像を重畳表示させるモード（以下、「Ｃモード」とする。）を、ユーザーが選択することできる機能を備える。そして、操作部２は、ユーザーがＢモード画像上のＣモード画像を表示させるＲＯＩの位置の指定入力を受け付ける機能も含まれる。また、表示させるＣモード画像としては、さらに、血流の状態を示す血流信号としての血流速度Ｖにより血流の流速及び方向をカラー表示するＶモードと、血流信号としての血流のパワーＰにより血流のパワーをカラー表示するＰモードと、血流速度Ｖ、血流信号としての分散Ｔにより血流の流速及び分散をカラー表示するＶ−Ｔモードと、の表示モードのＣモード画像があるものとする。操作部２は、ユーザーからＣモードの入力を受け付けた場合に、さらにその表示モードの入力も受け付けるものとする。なお、Ｃモード画像の表示モードには、Ｔ（分散）モード、ｄＰ（方向付パワー）モードなどを含めてもよい。このように、Ｃモードは、カラードプラーモード（Ｖモード、Ｖ−Ｔモードなど）、パワードプラーモード（Ｐモードなど）が含まれる。
また、操作部２は、表示部１１の表示画面上に設けられ、ユーザーのタッチ入力を受け付けるタッチパネルを含むものとしてもよい。
送信部３は、少なくとも駆動信号を生成し、超音波探触子１０１に超音波ビームを送信させる送信処理を行う。一例として、送信部３は、振動子１０１ａを有する超音波探触子１０１から超音波ビームを送信するための駆動信号を生成する送信処理を行い、この駆動信号に基づき超音波探触子１０１に対して所定のタイミングで発生する高圧の駆動信号を供給することで、超音波探触子１０１の振動子１０１ａを駆動させる。これにより、超音波探触子１０１は、駆動信号を超音波へと変換することで、被検体に超音波ビームを照射することができる。
送信部３は、制御部９の制御に従い、Ｃモードがオンされている場合には、Ｂモード画像を表示させるための送信処理に加え、Ｃモード画像を表示させるための送信処理が行われる。例えば、Ｂモード画像を表示させるための電気的な駆動信号を供給した後に、Ｃモード画像を表示させるための駆動信号を同一方向（同一ライン）にｎ（ｎは例えば１６など十数回）回繰り返し供給することを、ＲＯＩ設定部６で設定されたＲＯＩの全方位方向（全ライン）に対して行う。また、送信部３は、送信処理時にＢモード画像用の送信処理又はＣモード画像用の送信処理の付加情報を指定しておき、この付加情報を受信部４に供給する。
受信部４は、制御部９の制御に従い、反射超音波に基づく電気的なＲＦ（Radio Frequency）信号としての受信信号を生成する受信処理を行う。受信部４は、例えば、超音波探触子１０１で反射超音波を受信し、その反射超音波に基づき変換された受信電気信号に対し、受信電気信号を増幅してＡ／Ｄ変換、整相加算を行うことで受信信号（音線データ）を生成する。
受信部４は、送信部３から付加情報を取得し、取得した付加情報がＢモード画像用の付加情報であれば受信信号をＢモード画像生成部５に供給し、取得した付加情報がＣモード画像用の付加情報であれば受信信号をＣモード画像生成部７に供給する。以下、Ｂモード画像生成用の受信信号を「Ｂモード受信信号」、Ｃモード画像生成用の受信信号を「Ｃモード受信信号」と称することとする。
なお、本実施の形態においては、生成した画像フレームに係る受信信号を、受信部４が、Ｂモード画像用かＣモード画像用かを選別して各ブロックに供給する構成としたが、これに限定されるものではなく、例えば、生成した画像フレームに係る受信信号を、Ｂモード画像生成部５及びＣモード画像生成部７のそれぞれで選別する構成であってもよい。
Ｂモード画像生成部５は、制御部９の制御に従い、受信部４から入力されたＢモード受信信号に、包絡線検波、対数圧縮などを実施し、ダイナミックレンジやゲインの調整を行って輝度変換することで、Ｂモード画像データを生成し、表示処理部８に出力する。
ＲＯＩ設定部６は、制御部９の制御に従い、操作部２を介してユーザーから入力されたＲＯＩの指定情報に応じて、送信部３及び表示処理部８にＣモード画像のＲＯＩを設定する。
Ｃモード画像生成部７は、制御部９の制御に従い、受信部４から入力されたＣモード受信信号に応じて、Ｃモード画像データを生成し、表示処理部８に出力する。ここで、図２を参照して、Ｃモード画像生成部７の内部構成を説明する。図２に示すように、Ｃモード画像生成部７は、直交検波回路７１と、コーナーターン制御部７２と、ＭＴＩフィルター７３と、相関演算部７４と、データ変換部７５と、ノイズ除去空間フィルター部７６と、フレーム間フィルター７７と、Ｃモード画像変換部７８と、を有する。相関演算部７４、データ変換部７５、ノイズ除去空間フィルター部７６、フレーム間フィルター７７、Ｃモード画像変換部７８は、画像生成部として機能する。
直交検波回路７１は、制御部９の制御に従い、受信部４から入力されたＣモード受信信号を直交検波することにより、取得したＣモード受信信号と、参照信号との位相差を算出し、（複素）ドプラー信号Ｉ，Ｑを取得する。
コーナーターン制御部７２は、制御部９の制御に従い、直交検波回路７１から入力されたドプラー信号Ｉ，Ｑを、同一音響線（ライン）毎に、超音波探触子１０１から被検体への深さ方向と、超音波の送受信の繰り返し回数ｎのアンサンブル方向と、に配列してメモリー（図示略）に格納し、深さ毎にドプラー信号Ｉ，Ｑをアンサンブル方向に読み出す。
受信信号（ドプラー信号Ｉ，Ｑ）は、Ｃモード画像生成に必要な血流の信号成分に加えて、不要な血管壁や組織などの情報（クラッター成分）も混在している。ＭＴＩフィルター７３は、制御部９の制御に従い、コーナーターン制御部７２から入力されたドプラー信号Ｉ，Ｑをフィルタリングしてクラッター成分を除去する。
図３を参照して、ＭＴＩフィルター７３の内部構成を説明する。図３に示すように、ＭＴＩフィルター７３は、マスク設定部、ゲイン設定部としてのマスク・ゲイン設定部７３１と、共分散行列算出部７３２と、固有ベクトル算出部７３３と、フィルター係数算出部としてのＭＴＩフィルター係数算出部７３４と、補間部７３５と、フィルタリング部としてのＭＴＩフィルタリング部７３６と、を有する。
ＭＴＩフィルター７３は、正規直交基底を利用したＭＴＩフィルターである。正規直交基底は、例えば、各種直交多項式、主成分分析によって得られる固有ベクトルである。直交多項式は、例えば、ルジャンドル多項式である。
ここで、図４〜図７を参照して、ＭＴＩフィルター７３の各部を説明する。図４は、ＭＴＩフィルターの入出力の関係を示す図である。図５は、正規直交基底を用いたＭＴＩフィルター係数を示す図である。図６は、１フレームのパケットサイズｎのパケットデータを示す図である。図７は、パケットデータのフレームデータＦ１におけるマスクの配置の一例を示す図である。
コーナーターン制御部７２から出力されるドプラー信号Ｉ，Ｑからなる繰り返し回数ｎ個（パケットサイズｎ）の複素数をパケットデータＳpとする。パケットデータＳpは、ｎ個の入力データｘ(0)，ｘ(1)，…，ｘ(n-1)として表される。ｘ(0)，ｘ(1)，…，ｘ(n-1)は、生成された経時的な順又はその逆順に並べられているものとする。
図４に示すように、クラッター信号と血流信号とによる相互変調がなく、線形フィルターであるＭＴＩフィルターの入出力は、次式（１）で表される。
ｙ＝Ａｘ …（１）
ただし、ｙ：ＭＴＩフィルターから出力されるパケットデータｙ(0)，ｙ(1)，…，ｙ(n-1)を示す出力ベクトル、Ａ：ＭＴＩフィルター係数（フィルターマトリクス）（ｎ×ｎ）、ｘ：入力データｘ(0)，ｘ(1)，…，ｘ(n-1)を示す入力ベクトル、である。
正規直交基底を用いたＭＴＩフィルターのＭＴＩフィルター係数Ａは、図５に示すように、一般的に次式（２）のＭＴＩフィルター係数Ａregで表される。
Ａreg＝ｂ×Ｇ×ｂH …（２）
ただし、ｂ：正規直交基底（ｎ×ｎマトリクス）、Ｇ：ゲイン行列（ｎ×ｎマトリクス）、ｂH：ｂとエルミート転置の正規直交基底（ｎ×ｎマトリクス）、である。
正規直交基底ｂ，ｂHは、例えば、各種直交多項式、主成分分析によって得られる固有ベクトルである。正規直交基底ｂは、列番号が大きくなると次数も大きくなる。正規直交基底ｂHは、行番号が大きくなると次数も大きくなる。正規直交基底として主成分分析によって得られる固有ベクトルを用いる場合には、固有値の最も大きな固有ベクトルを０次として、固有値の大きさによって降順に次数が大きくなるとする。
ゲイン行列Ｇの対角成分Ｇ0，Ｇ1，…，Ｇn-1は、ＭＴＩフィルター７３の除去率に対応する。この対角成分が０の場合に、除去率が１００％に対応し、対角成分が１の場合に、除去率が０％に対応する。対角成分Ｇ0，Ｇ1，…，Ｇn-1は、例えば、次数に応じて固有値を昇順に並べたものであり、０又は１の値からなる。対角成分Ｇ0，Ｇ1，…，Ｇn-1は、ランクカット数に対応する境界の次数で値が０と１とに分かれている。この構成では、ＭＴＩフィルター７３のクラッター除去の強さが強いほど、対角成分Ｇ0，Ｇ1，…，Ｇn-1に０が多くなる。ただし、対角成分Ｇ0，Ｇ1，…，Ｇn-1として、０、１以外に、０〜１の数値をとる構成としてもよい。
ＭＴＩフィルター７３のクラッター除去の強さに応じて、複数パターンのゲイン行列Ｇのデータが記憶部１０に記憶されているものとする。
固有ベクトルとしての正規直交基底ｂ，ｂHを算出するにあたり、中心点を中心として空間的に隣接する領域をマスクとし、マスクにおけるパケットデータ群の行列Ｃと行列Ｃのエルミート転置の行列ＣHが算出される。マスクは、フレーム上の後述する共分散行列を計算する領域である。図６に示すように、例えば、１フレームのパケットサイズｎのパケットデータＳp1において、中心点ｘmを中心としたマスクＫmが設定される。パケットデータＳp1において、深度方向及び音響線方向の平面が１フレームに対応し、当該１フレームの各繰り返し番号の平面が時間方向にｎ個並んでいる。また、パケットデータＳp1は、パケットサイズｎ個のフレームデータＦ１０〜Ｆ１（ｎ−１）を有する。
マスクＫmは、空間的に隣接する入力データｘ0，ｘ1，…，ｘMがパケットサイズ分含まれる。図６では、１つのマスクＫmを代表的に示している。また、マスクＫmの中心位置は、ｘmに対応する位置である。マスクＫmのパケットデータ群の行列Ｃは、次式（３）により算出される。
Figure 0006911710
 ただし、Ｍ：マスク内の点の数、ｎ：パケットサイズ、入力データｘの括弧内の数字：繰り返し数の番号、である。マスクＫmのパケットデータ群の行列Ｃは、ｎ×Ｍの行列である。
実際には、図７に示すように、パケットデータの１つのフレームデータＦ１において、複数のマスク、例えば、マスクＫ１〜Ｋ１０２４が設定される。１つのフレームにおけるマスクの間隔、数、サイズは、任意に設定される。例えば、フレームデータＦ１のフレームにおいて、音響線方向のサンプル数（ライン数）が１２８であり、深度方向のサンプル数が７６８であり、マスクの数が１０２４である。図７のパケットデータのパケットサイズは、例えば、１６であるものとする。
マスク・ゲイン設定部７３１は、制御部９の制御に従い、パケットデータにおける１フレームのマスクの間隔、数、サイズを共分散行列算出部７３２に設定し、クラッター除去の強さに応じたゲイン行列ＧをＭＴＩフィルター係数算出部７３４に設定する。マスク・ゲイン設定部７３１は、具体的には、後述するクラッター除去テーブル１１０、フレームレートテーブル１２０及びユーザーの操作に応じて、マスクの間隔、数、サイズを設定する。また、マスク・ゲイン設定部７３１は、具体的には、クラッター除去テーブル１１０及びユーザーの操作に応じて、ゲイン行列Ｇを設定する。
共分散行列算出部７３２は、制御部９の制御に従い、コーナーターン制御部７２から入力されたパケットデータから、マスク・ゲイン設定部７３１により設定された間隔、数、サイズの各マスク（の中心位置）のパケットデータ群の行列Ｃ，ＣHを算出し、算出した各マスクのパケットデータ群の行列Ｃ，ＣHから共分散行列Ｒを次式（４）により算出する。
Ｒ＝Ｃ×ＣH …（４）
固有ベクトル算出部７３３は、制御部９の制御に従い、共分散行列算出部７３２から入力される各マスク（の中心位置）の共分散行列Ｒから、Ｒｂ＝λｂ（ただし、ｂ≠０、λはスカラー）を満たす各マスクの固有ベクトルｂ及び固有ベクトルｂのエルミート転置の固有ベクトルｂH（正規直交基底ｂ，ｂH）を算出する。
ＭＴＩフィルター係数算出部７３４は、制御部９の制御に従い、マスク・ゲイン設定部７３１から入力されるゲイン行列Ｇと、固有ベクトル算出部７３３から入力される各マスク（の中心位置）の固有ベクトルｂ，ｂHとから、式（２）により、ＭＴＩフィルター７３の各マスク（の中心位置）のフィルター係数（ＭＴＩフィルター係数Ａ）を算出する。
補間部７３５は、制御部９の制御に従い、ＭＴＩフィルター係数算出部７３４で算出された各マスクの中心位置のＭＴＩフィルター係数Ａに、線形補間、キュービック補間などの補間処理を施すことにより、コーナーターン制御部７２から入力されたパケットデータのフレームの各位置（画素）のＭＴＩフィルター係数Ａを算出する。
ＭＴＩフィルタリング部７３６は、制御部９の制御に従い、コーナーターン制御部７２から入力されたパケットデータｘと、ゲイン行列Ｇと、を用いて、式（１）により、複素ドプラー信号としてのパケットデータｙを算出し、算出したパケットデータｙをドプラー信号Ｉ，Ｑとして相関演算部７４に出力する。
図２に戻り、相関演算部７４は、制御部９の制御に従い、ＭＴＩフィルター７３によりフィルタリングされたドプラー信号Ｉ，Ｑ（複素ドプラー信号ｚ）から、次式（５）のドプラー信号の自己相関演算の平均値Ｓ（位相差ベクトルの平均値）の実部Ｄ及び虚部Ｎを算出する。
Figure 0006911710
データ変換部７５は、制御部９の制御に従い、ＭＴＩフィルター７３によりフィルタリングされたドプラー信号Ｉ，Ｑや、ドプラー信号の自己相関演算の平均値Ｓの実部Ｄ及び虚部Ｎから、血流速度Ｖ、パワーＰ、分散Ｔを算出する。より具体的には、データ変換部７５は、次式（６）により、ドプラー信号の自己相関演算の平均値Ｓの実部Ｄ及び虚部Ｎから、血流速度Ｖを算出する。
Figure 0006911710
また、データ変換部７５は、次式（７）により、ドプラー信号Ｉ，Ｑ（複素ドプラー信号ｚ）から、ドプラー信号の強度の平均値としてのパワーＰを算出する。
Figure 0006911710
また、データ変換部７５は、次式（８）により、ドプラー信号の自己相関演算の平均値Ｓの実部Ｄ及び虚部Ｎから、位相差ベクトルの大きさとパワーとの比（ただし、１から引いて大小を逆転したもの）としての分散Ｔを算出する。
Figure 0006911710
ノイズ除去空間フィルター部７６は、データ変換部７５により算出されたパワーＰと、血流速度Ｖ、分散Ｔと、をフィルタリングする。ノイズ除去空間フィルター部７６は、キーホールフィルター、空間フィルター（いずれも図示略）を有する。
キーホールフィルターは、Ｃモード画像のフレームを構成するパワーＰ、血流速度Ｖ、分散Ｔをフィルタリングして、ノイズを除去する。Ｖモード、Ｖ−Ｔモードにおいて、キーホールフィルターは、データ変換部７５により算出された血流速度ＶとパワーＰにより設定された除去する領域の血流速度Ｖを除去して、血流速度Ｖをフィルタリングする。Ｖモード、Ｖ−Ｔモードにおいて、血流速度Ｖは、画像表示（色付け）に使用される。Ｐモードにおいて、キーホールフィルターは、データ変換部７５により算出された血流速度ＶとパワーＰにより設定された除去する領域のパワーＰを除去して、パワーＰをフィルタリングする。Ｐモードにおいて、パワーＰは、画像表示（色付け）に使用される。
より具体的には、Ｖモード、Ｖ−Ｔモードにおいて、キーホールフィルターは、血流速度Ｖが所定閾値より小さい領域の血流信号を、クラッターノイズとみなし、パワーＰが所定閾値より小さい領域の血流信号を、背景ノイズとみなして、これらの領域の血流速度Ｖを除去する。また、Ｐモードにおいて、キーホールフィルターは、血流速度Ｖが所定閾値より小さい領域の血流信号を、クラッターノイズとみなし、パワーＰが所定閾値より小さい領域の血流信号を、背景ノイズとみなして、これらの領域のパワーＰを除去する。
空間フィルターは、Ｃモード画像のフレームを構成する血流速度Ｖ、パワーＰ、分散Ｔのデータをスムージングするための２次元の加重平均フィルターである。Ｖモード又はＶ−Ｔモードにおいて、空間フィルターは、キーホールフィルターによりフィルタリングされた血流速度Ｖと、データ変換部７５により算出された分散Ｔとをフィルタリングする。Ｐモードにおいて、空間フィルターは、キーホールフィルターによりフィルタリングされたパワーＰをフィルタリングする。
フレーム間フィルター７７は、ノイズ除去空間フィルター部７６によりフィルタリングされた血流速度Ｖ、パワーＰと、分散Ｔと、のうち、操作部２で操作入力された表示モードに対応して、Ｃモード画像を構成する各フレームの血流成分について、フレーム間の変化を滑らかにし残像を残すようにフィルタリングを行う。
Ｃモード画像変換部７８は、フレーム間フィルター７７によりフィルタリングされた血流速度Ｖ、パワーＰ、分散Ｔをカラーマッピングして、Ｃモード画像データに変換して生成する。
図１に戻り、表示処理部８は、表示部１１に表示させる表示画像データを構築し、表示部１１にその表示画像データを表示させる処理を行う。特に、Ｂモードが選択されている場合は、超音波画像として、Ｂモード画像生成部５で生成したＢモード画像データのＢモード画像を表示画像データ中に含める処理を行う。また、Ｃモードが選択されている場合は、超音波画像として、Ｂモード画像生成部５で生成したＢモード画像上に選択されたＲＯＩの位置に、Ｃモード画像生成部７で生成したＣモード画像データのＣモード画像を重畳させた合成画像データを生成し、これを表示画像データ中に含める処理を行う。
制御部９は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）を備えて構成され、ＲＯＭに記憶されているシステムプログラムなどの各種処理プログラムを読み出してＲＡＭに展開し、展開したプログラムに従って超音波診断装置１各部の動作を制御する。ＲＡＭは、ＣＰＵにより実行される各種プログラム及びこれらプログラムに係るデータを一時的に記憶するワークエリアを形成する。ＲＯＭは、半導体などの不揮発メモリーなどにより構成され、超音波診断装置１に対するシステムプログラム及び該システムプログラム上で実行可能な各種処理プログラムや、各種データなどを記憶する。これらのプログラムは、コンピューターが読み取り可能なプログラムコードの形態で格納され、ＣＰＵは、当該プログラムコードに従った動作を逐次実行する。
記憶部１０は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの大容量記録媒体によって構成されており、超音波画像データ（Ｂモード画像データ、Ｃモード画像データ、合成画像データ）、後述するクラッター除去テーブル１１０、フレームレートテーブル１２０、ゲイン行列、フレームレートなどを記憶する。
表示部１１は、表示処理部８から出力された画像データを表示する、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、ＥＬ（ElectroLuminescence）ディスプレイなどのいわゆるモニターである。
超音波診断装置１が備える各部について、各々の機能ブロックの一部又は全部の機能は、集積回路などのハードウェア回路として実現することができる。集積回路とは、例えばＬＳＩ（Large Scale Integration）であり、ＬＳＩは集積度の違いにより、ＩＣ（Integrated Circuit）、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセッサーで実現してもよいし、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）やＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサーを利用してもよい。また、各々の機能ブロックの一部又は全部の機能をソフトウェアにより実行するようにしてもよい。この場合、このソフトウェアは一つ又はそれ以上のＲＯＭなどの記憶媒体、光ディスク、又はハードディスクなどに記憶されており、このソフトウェアが演算処理器により実行される。
次に、図８（ａ）、図８（ｂ）を参照して、記憶部１０に記憶されるクラッター除去テーブル１１０、フレームレートテーブル１２０を説明する。図８（ａ）は、クラッター除去テーブル１１０の一例を示す図である。図８（ｂ）は、フレームレートテーブル１２０の一例を示す図である。
図８（ａ）に示すように、クラッター除去テーブル１１０は、ＵＩ（User Interface）表示番号１１１と、マスク間隔１１２と、マスク数１１３と、マスクサイズ１１４と、クラッター除去の強さ１１５と、のカラムを有する。
ＵＩ表示番号１１１は、ＭＴＩフィルター７３のクラッター除去の強さを段階的に示す識別番号であり、後述する表示されるクラッター除去選択領域１３２における選択表示番号となる。マスク間隔１１２は、ＵＩ表示番号１１１に対応する１フレーム内のマスクの間隔である。マスク数１１３は、ＵＩ表示番号１１１に対応する１フレーム内のマスクの数である。マスクサイズ１１４は、ＵＩ表示番号１１１に対応する１フレーム内のマスクのサイズである。クラッター除去の強さ１１５は、ＵＩ表示番号１１１に対応するクラッター除去の強さを示す情報である。また、クラッター除去の強さ１１５のそれぞれのレコードに対応するゲイン行列Ｇが記憶部１０に記憶されているものとする。
マスクの設定には、マスク間隔１１２、マスク数１１３及びマスクサイズ１１４の情報が使用される。図８（ａ）の例では、マスク間隔１１２が、広い、中、狭いであり、マスク数１１３が、多、中、高であり、マスクサイズ１１４が、大きい、中、小さいであり、抽象的に表現されているが、例えばそれぞれのカラムのレコードに予め設定された数値が格納されてもよい。
また、ゲイン行列Ｇの設定には、クラッター除去の強さ１１５の情報が使用される。図８（ａ）の例では、クラッター除去の強さ１１５が、弱い、中、強いであり、抽象的に表現されているが、例えば各レコードに予め設定された数値が格納されてもよい。
図８（ｂ）に示すように、フレームレートテーブル１２０は、ＵＩ表示番号１２１と、マスク間隔１２２と、マスク数１２３と、マスクサイズ１２４と、フレームレート１２５と、のカラムを有する。
ＵＩ表示番号１２１は、Ｃモード画像のフレームレートを段階的に示す識別番号であり、後述する表示されるフレームレート選択領域１３３における選択表示番号となる。マスク間隔１２２は、ＵＩ表示番号１２１に対応する１フレーム内のマスクの間隔である。マスク数１２３は、ＵＩ表示番号１２１に対応する１フレーム内のマスクの数である。マスクサイズ１２４は、ＵＩ表示番号１２１に対応する１フレーム内のマスクのサイズである。フレームレート１２５は、ＵＩ表示番号１２１に対応するフレームレートを示す情報である。また、フレームレート１２５のそれぞれのレコードに対応するフレームレートの数値が記憶部１０に記憶されているものとする。
マスクの設定には、マスク間隔１２２、マスク数１２３及びマスクサイズ１２４の情報が使用される。図８（ｂ）の例では、マスク間隔１２２が、狭い、中、広いであり、マスク数１２３が、多、中、少であり、マスクサイズ１２４が、小さい、中、大きいであり、抽象的に表現されているが、例えばそれぞれのカラムのレコードに予め設定された数値が格納されてもよい。
また、フレームレートの設定には、フレームレート１２５の情報が使用される。図８（ｂ）の例では、フレームレート１２５が、低い、中、高いであり、抽象的に表現されているが、例えば各レコードに予め設定された数値が格納されてもよい。この場合、フレームレート１２５の各レコードの数値がフレームレートとして使用される。
次に、図９〜図１１を参照して、超音波診断装置１のうちのＭＴＩフィルター７３の動作を説明する。図９は、Ｃモード画像表示画面１３０を示す図である。図１０は、本実施の形態のＭＴＩフィルタリング処理を示すフローチャートである。図１１は、従来のＭＴＩフィルタリング処理を示すフローチャートである。
超音波診断装置１が医療機関の診察室に設置され、患者及びユーザー（検査者（医師、技師など））が入室しているものとする。ユーザーが、操作部２を介して、Ｃモード画像表示指示、ＲＯＩの指定情報などを入力し、制御部９は、超音波探触子１０１を患者としての被検体に当てて、超音波診断装置１は、Ｂモード画像に重畳したＲＯＩのＣモード画像を表示部１１に表示するＣモード画像表示処理を実行しているものとする。
Ｃモード画像表示処理において、操作部２を介してユーザーからクラッター除去の強さ及びフレームレートの設定要求が入力されると、制御部９は、例えば、図９に示すＣモード画像表示画面１３０を表示部１１に表示する。Ｃモード画像表示画面１３０は、超音波画像表示領域１３１と、クラッター除去選択領域１３２と、フレームレート選択領域１３３と、を有する。
超音波画像表示領域１３１は、Ｂモード画像表示領域１３１ａと、Ｃモード画像表示領域１３１ｂと、を有する。Ｂモード画像表示領域１３１ａは、Ｂモード画像を表示する領域である。Ｃモード画像表示領域１３１ｂは、Ｂモード画像表示領域１３１ａのＢモード画像に重畳してＣモード画像を表示する領域である。図９のＣモード画像表示領域１３１ｂは、一例として、ＶモードのＣモード画像であり、超音波探触子１０１から離れる方向の血流速度を青（図では斜線のパターン）で表し、超音波探触子１０１に近づく方向の血流速度を赤（図では格子のパターン）で表している。
クラッター除去選択領域１３２は、クラッター除去テーブル１１０のＵＩ表示番号１１１の設定中のＵＩ表示番号を表示するＵＩ表示番号表示領域と、ＵＩ表示番号の増減用の＋／−ボタンと、を有する。クラッター除去選択領域１３２において、＋／−ボタンのクリック入力又はタッチ入力に応じて、ＵＩ表示番号表示領域に表示されるクラッター除去のＵＩ表示番号が増減入力される。例えば、ユーザーが現在表示しているＣモード画像に対してクラッター（ノイズ）が多いと感じる場合に、クラッター除去選択領域１３２のＵＩ表示番号の操作により、２→３に上げることでクラッターの表示を抑えることができる。また、逆に血流の感度を上げたい場合には、ＵＩ表示番号を小さく操作することにより、画質を調整することができる。なお、クラッター除去選択領域１３２において、クラッター除去のＵＩ表示番号表示領域に変更後のクラッター除去のＵＩ表示番号が、操作部２を介してユーザーから直接入力される構成としてもよい。
フレームレート選択領域１３３は、フレームレートテーブル１２０のＵＩ表示番号１２１の設定中のＵＩ表示番号を表示するＵＩ表示番号表示領域と、フレームレートのＵＩ表示番号の増減用の＋／−ボタンと、を有する。フレームレート選択領域１３３において、＋／−ボタンのクリック入力又はタッチ入力に応じて、ＵＩ表示番号表示領域に表示されるフレームレートのＵＩ表示番号が増減入力される。例えば、ユーザーが現在表示しているＣモード画像に対してフレームレートが遅いと感じる場合に、フレームレート選択領域１３３のＵＩ表示番号の操作により、２→３に上げることでフレームレートを上げることができる。フレームレートを上げる場合には、クラッター（ノイズ）が増える可能性がある。また、逆にフレームレートが十分な場合には、ＵＩ表示番号を小さく操作することにより、フレームレートが下がる代わりにクラッターを抑えて画質を調整することができる。また、フレームレート選択領域１３３において、フレームレートのＵＩ表示番号表示領域に変更後のフレームレートのＵＩ表示番号が、操作部２を介してユーザーから直接入力される構成としてもよい。
また、図９に示すように、Ｃモード画像表示領域１３１ｂでは、制御部９により、クラッター除去選択領域１３２及びフレームレート選択領域１３３により入力設定されたマスク間隔、マスク数及びマスクサイズのマスクＫａが表示される構成としてもよい。
次いで、図１０を参照して、ＭＴＩフィルター７３の動作としてのＭＴＩフィルタリング処理を説明する。ＭＴＩフィルタリング処理は、制御部９がＭＴＩフィルター７３の各部を制御する処理であり、制御部９による各部の制御の記載を適宜省略する。また、ＭＴＩフィルタリング処理は、Ｃモード画像の１フレーム分の処理とする。
先ず、マスク・ゲイン設定部７３１は、表示部１１に表示されたクラッター除去選択領域１３２及びフレームレート選択領域１３３により操作部２を介してユーザーから直前に選択入力されたクラッター除去の強さ及びフレームレートに応じて、マスク間隔、マスク数及びマスクサイズを共分散行列算出部７３２に設定し、クラッター除去の強さに対応するゲイン行列ＧをＭＴＩフィルター係数算出部７３４に設定する（ステップＳ１１）。
ステップＳ１１において、制御部９は、記憶部１０に記憶されたクラッター除去テーブル１１０に基づき、クラッター除去選択領域１３２で入力されたクラッター除去のＵＩ表示番号１１１に対応するマスク間隔１１２、マスク数１１３、マスクサイズ１１４及びクラッター除去の強さ１１５を読み出す。また、制御部９は、記憶部１０に記憶されたフレームレートテーブル１２０に基づき、フレームレート選択領域１３３で入力されたフレームレートのＵＩ表示番号１２１に対応するマスク間隔１２２、マスク数１２３、マスクサイズ１２４及びフレームレート１２５に対応するフレームレートを記憶部１０から読み出す。そして、制御部９は、読み出したマスク間隔１１２，１２２に基づいて、ＭＴＩフィルター７３のマスク間隔をマスク・ゲイン設定部７３１に設定させ、読み出したマスク数１１３，１２３に基づいて、ＭＴＩフィルター７３のマスク数をマスク・ゲイン設定部７３１に設定させ、読み出したマスクサイズ１１４，１２４に基づいて、ＭＴＩフィルター７３のマスクサイズをマスク・ゲイン設定部７３１に設定させ、読み出したクラッター除去の強さ１１５に対応するゲイン行列Ｇを記憶部１０から読み出してマスク・ゲイン設定部７３１に設定させる。なお、制御部９は、読み出したフレームレートを送信部３などに設定し、Ｃモード画像のフレームレートを設定する。
そして、制御部９は、ステップＳ１１で設定されたＲＯＩの１フレーム内の全てのマスクのうち、未選択の次のマスクを１つ選択する（ステップＳ１２）。
そして、共分散行列算出部７３２は、コーナーターン制御部７２から入力された、ステップＳ１２で選択中のマスクに対応するパケットデータを用いて、式（３）、式（４）により、ｎ（ｎ：パケットサイズ）次元の共分散行列Ｒを算出する（ステップＳ１３）。そして、固有ベクトル算出部７３３は、ステップＳ１３で算出されたｎ次元の共分散行列Ｒを用いて、Ｒｂ＝λｂを満たす固有ベクトルｂ，ｂHを算出する（ステップＳ１４）。
そして、ＭＴＩフィルター係数算出部７３４は、ステップＳ１４で算出された固有ベクトルｂ，ｂHと、ステップＳ１１で設定されたゲイン行列Ｇと、を用いて、式（２）により、選択中のマスクの中心位置のｎ次元のＭＴＩフィルター係数Ａを算出する（ステップＳ１５）。そして、制御部９は、ステップＳ１２で設定されたＲＯＩの１フレーム内のマスクのうち、全てのマスクを選択したか否かを判別する（ステップＳ１６）。全てのマスクを選択していない場合（ステップＳ１６；ＮＯ）、ステップＳ１２に移行される。
全てのマスクを選択した場合（ステップＳ１６；ＹＥＳ）、制御部９は、Ｃモード画像のＲＯＩの１フレーム内の全ての位置（画素）のうち、未選択の次の位置を１つ選択する（ステップＳ１７）。そして、補間部７３５は、ステップＳ１５で算出された各マスクのＭＴＩフィルター係数Ａを用いて補間処理により、ステップＳ１７で選択中の位置におけるｎ次元のＭＴＩフィルター係数を算出する（ステップＳ１８）。
そして、ＭＴＩフィルタリング部７３６は、ステップＳ１８で算出されたＭＴＩフィルター係数Ａを用いて、式（１）により、コーナーターン制御部７２から入力されたステップＳ１７で選択中のＲＯＩの位置に対応するパケットデータｘに、ｎ次元のＭＴＩフィルタリング処理を実行し、フィルタリング後のパケットデータｙを相関演算部７４に出力する（ステップＳ１９）。そして、制御部９は、ステップＳ１７で設定されたＲＯＩの１フレーム内の位置のうち、全ての位置を選択したか否かを判別する（ステップＳ２０）。全ての位置を選択していない場合（ステップＳ２０；ＮＯ）、ステップＳ１７に移行される。全ての位置を選択した場合（ステップＳ２０；ＹＥＳ）、ＭＴＩフィルタリング処理が終了する。
例えば、図７に記載のフレームデータＦ１を含むパケットデータについて、本実施の形態のＭＴＩフィルタリング処理が実行される場合を説明する。パケットサイズｎ＝１６とする。ステップＳ１２〜Ｓ１６は、全マスクの数の１０２４回ループされる。また、ステップＳ１７〜Ｓ２０は、ＲＯＩ内の全位置の数の１２８×７６８＝９８３０４回ループされる。ＭＴＩフィルタリング処理の各ステップのうち、計算量の負担が大きいのは、ステップＳ１３の１６次元の共分散行列の算出と、ステップＳ１４の１６次元の固有ベクトルの算出と、である。つまり、ステップＳ１３、ステップＳ１４は、それぞれ１０２４回実行される。また、ステップＳ１５，Ｓ１８の１６次元のＭＴＩフィルター係数は、補間しない算出：１０２４回、補間処理：９８３０４回実行される。
従来の超音波診断装置において、主成分分析を用いたＭＴＩフィルターにより、共分散行列、固有ベクトル、ＭＴＩフィルター係数を算出してフィルタリングを行う構成では、図１１に示す従来のＭＴＩフィルタリング処理が実行される。なお、従来のＭＴＩフィルタリング処理では、１フレームのマスク間隔、マスク数及びマスク数は、予め設定され固定されているものとする。
従来のＭＴＩフィルタリング処理のステップＳ３１〜Ｓ３４は、本実施の形態のＭＴＩフィルタリング処理のステップＳ１２，Ｓ１３，Ｓ１６，Ｓ１７に対応する。そして、ステップＳ３５で、ステップＳ３２で算出された各マスクのｎ次元の共分散行列を用いて補間処理により、ステップＳ３４で選択中の位置におけるｎ次元の共分散行列が算出される。
ステップＳ３６〜Ｓ３９は、本実施の形態のＭＴＩフィルタリング処理のステップＳ１４，Ｓ１５，Ｓ１９，Ｓ２０に対応する。ここで、図７に記載のフレームデータＦ１を含むパケットデータについて、従来のＭＴＩフィルタリング処理が実行される場合を考える。ステップＳ３１〜Ｓ３３は、全マスクの数の１０２４回ループされる。また、ステップＳ３４〜Ｓ３９は、ＲＯＩ内の全位置の数の９８３０４回ループされる。ステップＳ３２の１６次元の共分散行列の算出は、１０２４回実行される。ステップＳ１４の１６次元の固有ベクトルの算出は、９８３０４回実行され、本実施の形態のＭＴＩフィルタリング処理よりも計算の負担が大きい。さらに、ステップＳ３７の１６次元のＭＴＩフィルター係数は、補間しない算出：９８３０４回実行され、本実施の形態のＭＴＩフィルタリング処理よりも計算の負担が大きい。
以上、本実施の形態によれば、超音波診断装置１は、Ｃモード画像用の駆動信号を生成し、超音波探触子１０１に出力する送信部３と、超音波探触子１０１から受信信号を取得する受信部４と、受信信号のパケットデータのフレームに少なくとも１つのマスクを設定するマスク・ゲイン設定部７３１と、受信信号の各マスクに含まれる複数のパケットデータから共分散行列を算出する共分散行列算出部７３２と、算出された共分散行列から各マスクの固有ベクトルを算出する固有ベクトル算出部７３３と、算出された固有ベクトルとゲイン行列とを用いて、各マスクの（中心位置の）パケットデータに対するＭＴＩフィルター係数を算出するＭＴＩフィルター係数算出部７３４と、を備える。また、超音波診断装置１は、算出された各マスクの（中心位置の）パケットデータに対するＭＴＩフィルター係数を補間して、フレームの各位置のパケットデータに対するＭＴＩフィルター係数を算出する補間部７３５と、算出された各位置のＭＴＩフィルター係数を用いて、各位置のパケットデータをフィルタリングするＭＴＩフィルタリング部７３６と、フィルタリングされたパケットデータからＣモード画像データを生成する相関演算部７４、データ変換部７５、ノイズ除去空間フィルター部７６、フレーム間フィルター７７及びＣモード画像変換部７８と、を備える。
このため、固有ベクトルを用いた適応型ＭＴＩフィルターにおいて、フレームの各位置の固有ベクトルの算出を削減できるので、計算コスト（必要となる演算メモリー及び演算時間）を削減するとともに、算出又は補間したＭＴＩフィルター係数を用いてフィルタリングするので、高いクラッター除去性能を保持できる。
また、超音波診断装置１は、マスクに関する情報を指定するための第１の指定情報の入力を受け付ける操作部２を備える。マスク・ゲイン設定部７３１は、入力された第１の指定情報に対応するマスクに関する情報に応じてマスクを設定する。このため、操作により、クラッターの近似精度及びＣモード画像のフレームレートを自在に設定できる。
また、超音波診断装置１は、設定されるマスクを表示部１１に表示する制御部９を備える。このため、ユーザーが設定されるマスクを目視により確認できる。
また、マスクに関する情報は、マスク間隔、マスク数及びマスクサイズである。このため、クラッターの近似精度及びＣモード画像のフレームレートをより自在に設定できる。
また、第１の指定情報は、クラッター除去の強さ及びフレームレートの少なくとも１つである。このため、ユーザーがクラッター除去の強さ及びフレームレートの少なくとも１つを操作入力して、クラッターの近似精度及びＣモード画像のフレームレートをより自在に設定できる。
また、操作部２は、ゲイン行列を指定するための第２の指定情報の入力を受け付ける。マスク・ゲイン設定部７３１は、入力された第２の指定情報に対応するゲイン行列を設定する。ＭＴＩフィルター係数算出部７３４は、算出された固有ベクトルと設定されたゲイン行列と用いて、各マスクのフィルター係数を算出する。このため、操作により、クラッターの近似精度を自在に設定できる。
また、第２の指定情報は、クラッター除去の強さである。このため、ユーザーがクラッター除去の強さを操作入力して、クラッターの近似精度を自在に設定できる。
なお、上記実施の形態における記述は、本発明に係る好適な超音波診断装置、超音波画像生成方法及びプログラムの一例であり、これに限定されるものではない。
例えば、上記実施の形態では、制御部９が、クラッター除去テーブル１１０及びフレームレートテーブル１２０を用いて、クラッター除去の強さ及びフレームレートの操作入力に応じて、マスク間隔、マスク数及びマスクサイズを同時に設定する構成としたが、これに限定されるものではない。制御部９が、クラッター除去テーブル１１０及びフレームレートテーブル１２０を用いて、クラッター除去の強さ及びフレームレートの操作入力に応じて、マスク間隔、マスク数又はマスクサイズのいずれか１つ又は２つを設定する構成としてもよい。また、操作部２を介して、ユーザーから、第１の指定情報として、マスク間隔、マスク数及びマスクサイズの少なくとも１つの操作入力を受け付け、制御部９が、その入力情報に応じて、マスク間隔、マスク数及びマスクサイズの少なくとも１つを設定する構成としてもよい。
また、以上の実施の形態における超音波診断装置１を構成する各部の細部構成及び細部動作に関して本発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能である。
１ 超音波診断装置
１００ 超音波診断装置本体
２ 操作部
３ 送信部
４ 受信部
５ Ｂモード画像生成部
６ ＲＯＩ設定部
７ Ｃモード画像生成部
７１ 直交検波回路
７２ コーナーターン制御部
７３ ＭＴＩフィルター
７３１ マスク・ゲイン設定部
７３２ 共分散行列算出部
７３３ 固有ベクトル算出部
７３４ ＭＴＩフィルター係数算出部
７３５ 補間部
７３６ ＭＴＩフィルタリング部
７４ 相関演算部
７５ データ変換部
７６ ノイズ除去空間フィルター部
７７ フレーム間フィルター
７８ Ｃモード画像変換部
８ 表示処理部
９ 制御部
１０ 記憶部
１１ 表示部
１０１ 超音波探触子
１０１ａ 振動子

Claims (9)

  1. Ｃモード画像用の駆動信号を生成し、超音波を送受信する超音波探触子に出力する送信部と、
    前記超音波探触子から受信信号を取得する受信部と、
    前記受信信号のパケットデータのフレームに少なくとも１つのマスクを設定するマスク設定部と、
    前記受信信号の前記各マスクに含まれる複数のパケットデータから共分散行列を算出する共分散行列算出部と、
    前記算出された共分散行列から前記各マスクの固有ベクトルを算出する固有ベクトル算出部と、
    前記算出された固有ベクトルとゲイン行列とを用いて、前記各マスクのパケットデータに対するフィルター係数を算出するフィルター係数算出部と、
    前記算出された各マスクのパケットデータに対するフィルター係数を補間して、前記フレームの各位置のパケットデータに対するフィルター係数を算出する補間部と、
    前記算出された前記各位置のフィルター係数を用いて、当該各位置のパケットデータをフィルタリングするフィルタリング部と、
    前記フィルタリングされたパケットデータからＣモード画像データを生成する画像生成部と、を備える超音波診断装置。
  2. マスクに関する情報を指定するための第１の指定情報の入力を受け付ける第１の操作部を備え、
    前記マスク設定部は、前記入力された第１の指定情報に対応するマスクに関する情報に応じてマスクを設定する請求項１に記載の超音波診断装置。
  3. 前記設定されるマスクを表示部に表示する表示制御部を備える請求項２に記載の超音波診断装置。
  4. 前記マスクに関する情報は、マスクの間隔、数及びサイズの少なくとも１つである請求項２又は３に記載の超音波診断装置。
  5. 前記第１の指定情報は、クラッター除去の強さ及びフレームレートの少なくとも１つである請求項２から４のいずれか一項に記載の超音波診断装置。
  6. ゲイン行列を指定するための第２の指定情報の入力を受け付ける第２の操作部と、
    前記入力された第２の指定情報に対応するゲイン行列を設定するゲイン設定部と、を備え、
    前記フィルター係数算出部は、前記算出された固有ベクトルと前記設定されたゲイン行列と用いて、前記各マスクのフィルター係数を算出する請求項１から５のいずれか一項に記載の超音波診断装置。
  7. 前記第２の指定情報は、クラッター除去の強さである請求項６に記載の超音波診断装置。
  8. Ｃモード画像用の駆動信号を生成し、超音波を送受信する超音波探触子に出力する送信工程と、
    前記超音波探触子から受信信号を取得する受信工程と、
    前記受信信号のパケットデータのフレームに少なくとも１つのマスクを設定するマスク設定工程と、
    前記受信信号の前記各マスクに含まれる複数のパケットデータから共分散行列を算出する共分散行列算出工程と、
    前記算出された共分散行列から前記各マスクの固有ベクトルを算出する固有ベクトル算出工程と、
    前記算出された固有ベクトルとゲイン行列とを用いて、前記各マスクのパケットデータに対するフィルター係数を算出するフィルター係数算出工程と、
    前記算出された各マスクのパケットデータに対するフィルター係数を補間して、前記フレームの各位置のパケットデータに対するフィルター係数を算出する補間工程と、
    前記算出された前記各位置のフィルター係数を用いて、当該各位置のパケットデータをフィルタリングするフィルタリング工程と、
    前記フィルタリングされたパケットデータからＣモード画像データを生成する画像生成工程と、を含む超音波画像生成方法。
  9. コンピューターを、
    Ｃモード画像用の駆動信号を生成し、超音波を送受信する超音波探触子に出力する送信部、
    前記超音波探触子から受信信号を取得する受信部、
    前記受信信号のパケットデータのフレームに少なくとも１つのマスクを設定するマスク設定部、
    前記受信信号の前記各マスクに含まれる複数のパケットデータから共分散行列を算出する共分散行列算出部、
    前記算出された共分散行列から前記各マスクの固有ベクトルを算出する固有ベクトル算出部、
    前記算出された固有ベクトルとゲイン行列とを用いて、前記各マスクのパケットデータに対するフィルター係数を算出するフィルター係数算出部、
    前記算出された各マスクのパケットデータに対するフィルター係数を補間して、前記フレームの各位置のパケットデータに対するフィルター係数を算出する補間部、
    前記算出された前記各位置のフィルター係数を用いて、当該各位置のパケットデータをフィルタリングするフィルタリング部、
    前記フィルタリングされたパケットデータからＣモード画像データを生成する画像生成部、
    として機能させるためのプログラム。
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