JP6945427B2 - 超音波診断装置、医用画像処理装置及びそのプログラム - Google Patents

超音波診断装置、医用画像処理装置及びそのプログラム Download PDF

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Description

本発明の実施形態は、超音波診断装置、医用画像処理装置及びそのプログラムに関する。
近年、カラーフローマッピング（ＣＦＭ：Color Flow Mapping）法において、従来は生体の組織に邪魔されて表示できなかった生体の動きの速度を下回る低流速の微細な血流を表示できる手法が開発されている。例えば、固有ベクトルを用いた適応型ＭＴＩ（Moving Target Indicator）フィルタを用いた血流映像法が開示されている。この血流映像法では、画像全体で相関行列を計算して画像全体で１つのＭＴＩフィルタ行列を掛ける方法や画像を分割して相関行列を計算してブロック毎に異なるＭＴＩフィルタ行列を掛ける方法が開示されている。
このような適応型ＭＴＩフィルタを用いた血流映像法を行う際に、信号の飽和がある場合にはサイドローブが大きくなる。特に、平面波送信あるいは拡散波送信を行う場合には、円弧状のアーティファクトが発生するという問題がある。この問題に対して、例えば、ビームフォーミング前の信号に対して飽和を検出する手法が開示されている。
特開２０１４−１５８６９８号公報 特開２０１７−０５５８４５号公報 特開２０１７−０５５８４６号公報
本発明が解決しようとする課題は、ＣＦＭ法において画質を向上させることである。
実施形態の超音波診断装置は、飽和推定部と、制御部とを備える。飽和推定部は、同一走査線において超音波を送信することで発生した反射波信号を用いた整相加算処理により生成される反射波データの集合であるデータ列における信号とノイズとの関係から前記整相加算処理前の反射波信号の飽和の度合いを推定し、推定した結果を出力する。制御部は、前記推定した結果に基づくデータを表示部に表示させる。
図１は、第１の実施形態に係る超音波診断装置の構成例を示すブロック図である。 図２Ａは、第１の実施形態を説明するための図である。 図２Ｂは、第１の実施形態を説明するための図である。 図３は、第１の実施形態に係る超音波診断装置による処理手順を示すフローチャートである。 図４は、第１の実施形態を説明するための図である。 図５は、第１の実施形態を説明するための図である。 図６は、第１の実施形態を説明するための図である。 図７は、第１の実施形態を説明するための図である。 図８は、第１の実施形態を説明するための図である。 図９Ａは、第１の実施形態を説明するための図である。 図９Ｂは、第１の実施形態を説明するための図である。 図９Ｃは、第１の実施形態を説明するための図である。 図１０は、第２の実施形態に係る超音波診断装置による処理手順を示すフローチャートである。 図１１は、第３の実施形態に係る超音波診断装置による処理手順を示すフローチャートである。
以下、図面を参照して、実施形態に係る超音波診断装置、医用画像処理装置及びそのプログラムを説明する。なお、実施形態は、以下の実施形態に限られるものではない。また、一つの実施形態に記載した内容は、原則として他の実施形態にも同様に適用される。
（第１の実施形態）
まず、第１の実施形態に係る超音波診断装置の構成について説明する。図１は、第１の実施形態に係る超音波診断装置の構成例を示すブロック図である。図１に例示するように、第１の実施形態に係る超音波診断装置は、超音波プローブ１と、モニタ２と、入力装置３と、装置本体１０とを有する。
超音波プローブ１は、超音波の送受信を行なうために、装置本体１０に接続される。超音波プローブ１は、例えば、複数の圧電振動子を有し、これら複数の圧電振動子は、後述する装置本体１０が有する送受信回路１１から供給される駆動信号に基づき超音波を発生する。また、超音波プローブ１が有する複数の圧電振動子は、被検体Ｐからの反射波を受信して電気信号に変換する。また、超音波プローブ１は、圧電振動子に設けられる整合層と、圧電振動子から後方への超音波の伝播を防止するバッキング材等を有する。なお、超音波プローブ１は、装置本体１０と着脱自在に接続される。
超音波プローブ１から被検体Ｐに超音波が送信されると、送信された超音波は、被検体Ｐの体内組織における音響インピーダンスの不連続面で次々と反射され、反射波信号として超音波プローブ１が有する複数の圧電振動子にて受信される。受信される反射波信号の振幅は、超音波が反射される不連続面における音響インピーダンスの差に依存する。なお、送信された超音波パルスが、移動している血流や心臓壁等の表面で反射された場合の反射波信号は、ドプラ効果により、移動体の超音波送信方向に対する速度成分に依存して、周波数偏移を受ける。
なお、第１の実施形態は、超音波プローブ１が、被検体Ｐを２次元で走査する１Ｄアレイプローブであっても、被検体Ｐを３次元で走査するメカニカル４Ｄプローブや２Ｄアレイプローブであっても適用可能である。
入力装置３は、マウス、キーボード、ボタン、パネルスイッチ、タッチコマンドスクリーン、フットスイッチ、トラックボール、ジョイスティック等を有する。入力装置３は、超音波診断装置の操作者からの各種設定要求を受け付け、装置本体１０に対して受け付けた各種設定要求を転送する。
モニタ２は、超音波診断装置の操作者が入力装置３を用いて各種設定要求を入力するためのＧＵＩ（Graphical User Interface）を表示したり、装置本体１０において生成された超音波画像データ等を表示したりする。
装置本体１０は、超音波プローブ１が受信した反射波信号に基づいて超音波画像データを生成する装置である。図１に示す装置本体１０は、２次元の反射波信号に基づいて２次元の超音波画像データを生成可能であり、３次元の反射波信号に基づいて３次元の超音波画像データを生成可能な装置である。ただし、第１の実施形態は、装置本体１０が、２次元データ専用の装置である場合であっても適用可能である。
装置本体１０は、図１に例示するように、送受信回路１１と、バッファ１２と、Ｂモード処理回路１３と、ドプラ処理回路１４と、画像生成回路１５と、画像メモリ１６と、内部記憶回路１７と、処理回路１８とを有する。
送受信回路１１は、後述する処理回路１８の指示に基づいて、超音波プローブ１が行なう超音波送受信を制御する。送受信回路１１は、パルス発生器、送信遅延回路、パルサ等を有し、超音波プローブ１に駆動信号を供給する。パルス発生器は、所定の繰り返し周波数（ＰＲＦ：Pulse Repetition Frequency）で送信超音波を形成するためのレートパルスを繰り返し発生する。また、送信遅延回路は、超音波プローブ１から発生される超音波をビーム状に集束し、かつ送信指向性を決定するために必要な圧電振動子ごとの遅延時間を、パルス発生器が発生する各レートパルスに対し与える。また、パルサは、レートパルスに基づくタイミングで、超音波プローブ１に駆動信号（駆動パルス）を印加する。すなわち、送信遅延回路は、各レートパルスに対し与える遅延時間を変化させることで、圧電振動子面から送信される超音波の送信方向を任意に調整する。
なお、送受信回路１１は、後述する処理回路１８の指示に基づいて、所定のスキャンシーケンスを実行するために、送信周波数、送信駆動電圧等を瞬時に変更可能な機能を有している。特に、送信駆動電圧の変更は、瞬間にその値を切り替え可能なリニアアンプ型の発信回路、又は、複数の電源ユニットを電気的に切り替える機構によって実現される。
例えば、送受信回路１１は、処理回路１８の制御により、フレーム間のデータ列をドプラデータ列として使用する超音波走査を超音波プローブ１に実行させる（特許第３７２４８４６号，特開２０１４−４２８２３号公報を参照）。例えば、送受信回路１１は、処理回路１８の制御により、第１走査範囲内の移動体の運動に関する情報を取得する第１超音波走査を超音波プローブ１に実行させ、第２走査範囲内の組織形状の情報を取得する第２超音波走査として当該第２走査範囲を分割した複数の分割範囲それぞれの超音波走査を、第１超音波走査の間に時分割で超音波プローブ１に実行させる。
また、送受信回路１１は、アンプ回路、Ａ／Ｄ（Analog／Digital）変換器、受信遅延回路、加算器、直交検波回路等を有し、超音波プローブ１が受信した反射波信号に対して各種処理を行って反射波データを生成する。アンプ回路は、反射波信号をチャンネル毎に増幅してゲイン補正処理を行う。Ａ／Ｄ変換器は、ゲイン補正された反射波信号をＡ／Ｄ変換する。受信遅延回路は、デジタルデータに受信指向性を決定するのに必要な受信遅延時間を与える。加算器は、受信遅延回路により受信遅延時間が与えられた反射波信号の加算処理を行う。加算器の加算処理により、反射波信号の受信指向性に応じた方向からの反射成分が強調される。なお、各素子の反射波信号ごとに受信遅延による位相調整を行い、加算する処理のことを整相加算処理或いはビームフォーミング処理とも言う。
そして、直交検波回路は、加算器の出力信号をベースバンド帯域の同相信号（Ｉ信号、Ｉ：In-phase）と直交信号（Ｑ信号、Ｑ：Quadrature-phase）とに変換する。そして、直交検波回路は、Ｉ信号及びＱ信号（以下、ＩＱ信号と記載する）を反射波データとして、バッファ１２に格納する。なお、直交検波回路は、加算器の出力信号を、解析信号に変換した上で、バッファ１２に格納しても良い。ＩＱ信号や、解析信号は、位相情報が含まれる信号（受信信号）となる。以下では、送受信回路１１が出力する反射波データを、受信信号と記載する場合がある。
送受信回路１１は、被検体Ｐを２次元走査する場合、超音波プローブ１から２次元の超音波ビームを送信させる。そして、送受信回路１１は、超音波プローブ１が受信した２次元の反射波信号から２次元の反射波データを生成する。また、送受信回路１１は、被検体Ｐを３次元走査する場合、超音波プローブ１から３次元の超音波ビームを送信させる。そして、送受信回路１１は、超音波プローブ１が受信した３次元の反射波信号から３次元の反射波データを生成する。
バッファ１２は、送受信回路１１が生成した反射波データ（Ｉ／Ｑ信号）を一時的に記憶するバッファである。具体的には、バッファ１２は、数フレーム分のＩ／Ｑ信号、又は、数ボリューム分のＩ／Ｑ信号を記憶する。例えば、バッファ１２は、ＦＩＦＯ（First-In/First-Out）メモリであり、所定フレーム分のＩ／Ｑ信号を記憶する。そして、例えば、バッファ１２は、新たに１フレーム分のＩ／Ｑ信号が送受信回路１１にて生成された場合、生成時間が最も古い１フレーム分のＩ／Ｑ信号を破棄して、新たに生成された１フレーム分のＩ／Ｑ信号を記憶する。
Ｂモード処理回路１３及びドプラ処理回路１４は、送受信回路１１が反射波信号から生成した反射波データに対して、各種の信号処理を行なう信号処理部である。Ｂモード処理回路１３は、バッファ１２から読み出した反射波データ（Ｉ／Ｑ信号）に対して、対数増幅、包絡線検波処理、対数圧縮などを行なって、複数のサンプル点それぞれの信号強度が輝度の明るさで表現されるデータ（Ｂモードデータ）を生成する。
なお、Ｂモード処理回路１３は、フィルタ処理により、検波周波数を変化させることで、映像化する周波数帯域を変えることができる。このＢモード処理回路１３の機能を用いることにより、第１の実施形態に係る超音波診断装置は、コントラストハーモニックイメージング（ＣＨＩ：Contrast Harmonic Imaging）や、ティッシュハーモニックイメージング（ＴＨＩ：Tissue Harmonic Imaging）等のハーモニックイメージングを実行可能である。すなわち、Ｂモード処理回路１３は、造影剤が注入された被検体Ｐの反射波データから、造影剤（微小気泡、バブル）を反射源とするハーモニック成分の反射波データ（高調波データ又は分周波データ）と、被検体Ｐ内の組織を反射源とする基本波成分の反射波データ（基本波データ）とを分離する。Ｂモード処理回路１３は、ハーモニック成分の反射波データ（受信信号）から、造影画像データを生成するためのＢモードデータを生成することができる。
また、このＢモード処理回路１３のフィルタ処理機能を用いることにより、第１の実施形態に係る超音波診断装置は、ティッシュハーモニックイメージング（ＴＨＩ：Tissue Harmonic Imaging）を実行可能である。すなわち、Ｂモード処理回路１３は、被検体Ｐの反射波データから、ハーモニック成分の反射波データ（受信信号）である高調波データ又は分周波データを分離することができる。そして、Ｂモード処理回路１３は、ハーモニック成分の反射波データ（受信信号）から、ノイズ成分を除去した組織画像データを生成するためのＢモードデータを生成することができる。
また、ＣＨＩやＴＨＩのハーモニックイメージングを行なう際、Ｂモード処理回路１３は、上述したフィルタ処理を用いた方法とは異なる方法により、ハーモニック成分を抽出することができる。ハーモニックイメージングでは、振幅変調（ＡＭ：Amplitude Modulation）法や位相変調（ＰＭ：Phase Modulation）法、ＡＭ法及びＰＭ法を組み合わせたＡＭＰＭ法と呼ばれる映像法が行なわれる。ＡＭ法、ＰＭ法及びＡＭＰＭ法では、同一の走査線に対して振幅や位相が異なる超音波送信を複数回行なう。これにより、送受信回路１１は、各走査線で複数の反射波データ（受信信号）を生成し出力する。そして、Ｂモード処理回路１３は、各走査線の複数の反射波データ（受信信号）を、変調法に応じた加減算処理することで、ハーモニック成分を抽出する。そして、Ｂモード処理回路１３は、ハーモニック成分の反射波データ（受信信号）に対して包絡線検波処理等を行なって、Ｂモードデータを生成する。
例えば、ＰＭ法が行なわれる場合、送受信回路１１は、処理回路１８が設定したスキャンシーケンスにより、例えば（−１，１）のように、位相極性を反転させた同一振幅の超音波を、各走査線で２回送信させる。そして、送受信回路１１は、「−１」の送信による受信信号と、「１」の送信による受信信号とを生成し、Ｂモード処理回路１３は、これら２つの受信信号を加算する。これにより、基本波成分が除去され、２次高調波成分が主に残存した信号が生成される。そして、Ｂモード処理回路１３は、この信号に対して包絡線検波処理等を行なって、ＴＨＩのＢモードデータやＣＨＩのＢモードデータを生成する。
或いは、例えば、ＴＨＩでは、受信信号に含まれる２次高調波成分と差音成分とを用いて映像化を行なう方法が実用化されている。差音成分を用いた映像化法では、例えば、中心周波数が「ｆ１」の第１基本波と、中心周波数が「ｆ１」より大きい「ｆ２」の第２基本波とを合成した合成波形の送信超音波を、超音波プローブ１から送信させる。この合成波形は、２次高調波成分と同一の極性を持つ差音成分が発生するように、互いの位相が調整された第１基本波の波形と第２基本波の波形とを合成した波形である。送受信回路１１は、合成波形の送信超音波を、位相を反転させながら、例えば、２回送信させる。かかる場合、例えば、Ｂモード処理回路１３は、２つの受信信号を加算することで、基本波成分が除去され、差音成分及び２次高調波成分が主に残存したハーモニック成分を抽出した後、包絡線検波処理等を行なう。
ドプラ処理回路１４は、バッファ１２から読み出した反射波データを周波数解析することで、走査範囲内にある移動体のドプラ効果に基づく運動情報を抽出したデータ（ドプラデータ）を生成する。具体的には、ドプラ処理回路１４は、移動体の運動情報として、平均速度、平均分散値、平均パワー値等を、複数のサンプル点それぞれでドプラデータを生成する。ここで、移動体とは、例えば、血流や、心壁等の組織、造影剤である。なお、移動体の運動情報のことを移動体情報とも言う。本実施形態に係るドプラ処理回路１４は、血流の運動情報（血流情報）として、血流の平均速度、血流速度の分散値、血流信号のパワー値等を、複数のサンプル点それぞれで推定したドプラデータを生成する。
上記のドプラ処理回路１４の機能を用いて、本実施形態に係る超音波診断装置は、カラーフローマッピング（ＣＦＭ：Color Flow Mapping）法とも呼ばれるカラードプラ法を実行可能である。ＣＦＭ法では、超音波の送受信が複数の走査線上で複数回行なわれる。そして、ＣＦＭ法では、同一位置のデータ列に対してＭＴＩ(Moving Target Indicator)フィルタを掛けることで、静止している組織、或いは、動きの遅い組織に由来する信号（クラッタ信号）を抑制して、血流に由来する信号を抽出する。そして、ＣＦＭ法では、この血流信号から血流の速度、血流の分散、血流のパワー等の血流情報を推定する。後述する画像生成回路１５は、推定結果の分布を、例えば、２次元でカラー表示した超音波画像データ（カラードプラ画像データ）を生成する。そして、モニタ２は、カラードプラ画像データを表示する。
ＭＴＩフィルタとしては、通常、バタワース型のＩＩＲ（Infinite Impulse Response）フィルタや、多項式回帰フィルタ（Polynomial Regression Filter）等、係数が固定されたフィルタが用いられる。一方、本実施形態に係るドプラ処理回路１４は、ＭＴＩフィルタとして、入力信号に応じて係数を変化させる適応型のＭＴＩフィルタを用いる。具体的には、本実施形態に係るドプラ処理回路１４は、適応型のＭＴＩフィルタとして、「Eigenvector Regression Filter」と呼ばれているフィルタを用いる。以下、固有ベクトルを用いた適応型ＭＴＩフィルタである「Eigenvector Regression Filter」を、「固有ベクトル型ＭＴＩフィルタ」と記載する。
固有ベクトル型ＭＴＩフィルタは、相関行列から固有ベクトルを計算し、計算した固有ベクトルから、クラッタ成分抑制処理に用いる係数を計算する。この方法は、主成分分析や、カルーネン・レーベ変換（Karhunen-Loeve transform）、固有空間法で使われている手法を応用したものである。
固有ベクトル型ＭＴＩフィルタを用いる第１の実施形態に係るドプラ処理回路１４は、図１に例示するように、相関行列計算機能１４１と、計算機能１４２と、ＭＴＩフィルタ処理機能１４３と、推定機能１４４と、ブロック分割機能１４５と、領域合成機能１４６とを実行する。ここで、例えば、図１に示すドプラ処理回路１４の構成要素である相関行列計算機能１４１と、計算機能１４２と、ＭＴＩフィルタ処理機能１４３と、推定機能１４４と、ブロック分割機能１４５と、領域合成機能１４６とが実行する各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で内部記憶回路１７内に記録されている。ドプラ処理回路１４は、例えば、プロセッサであり、内部記憶回路１７から各プログラムを読み出し、実行することで読み出した各プログラムに対応する機能を実現する。換言すると、各プログラムを読み出した状態のドプラ処理回路１４は、図１のドプラ処理回路１４内に示された各機能を有することとなる。
相関行列計算機能１４１は、同一位置（同一サンプル点）の連続した反射波データのデータ列から、走査範囲の相関行列を計算する。計算機能１４２は、例えば、相関行列の固有値及び当該固有値に対応する固有ベクトルを計算する。
計算機能１４２は、例えば、各固有値の大きさに基づいて各固有ベクトルを並べた行列のランクを低減した行列を、クラッタ成分を抑制するフィルタ行列として計算する。
ＭＴＩフィルタ処理機能１４３は、フィルタ行列を用いて、同一位置（同一サンプル点）の連続した反射波データのデータ列から、クラッタ成分が抑制され、血流に由来する血流信号が抽出されたデータ列を出力する。
推定機能１４４は、ＭＴＩフィルタ処理機能１４３が出力したデータを用いた自己相関演算等の演算を行なって、血流情報を推定し、推定した血流情報をドプラデータとして出力する。
ブロック分割機能１４５は、複数の走査線で形成される走査範囲を複数の領域に分割する。領域合成機能１４６は、分割した領域のデータを合成する。なお、第１の実施形態に係るドプラ処理回路１４が行なう具体的な処理については、後に詳述する。また、第１の実施形態に係る計算機能１４２は、飽和推定部の一例である。また、第１の実施形態に係るＭＴＩフィルタ処理機能１４３、推定機能１４４及び領域合成機能１４６は、抽出部の一例である。
ここで、図１に例示するＢモード処理回路１３及びドプラ処理回路１４は、２次元の反射波データ及び３次元の反射波データの両方について処理可能である。すなわち、Ｂモード処理回路１３は、２次元の反射波データから２次元のＢモードデータを生成し、３次元の反射波データから３次元のＢモードデータを生成する。また、ドプラ処理回路１４は、２次元の反射波データから２次元のドプラデータを生成し、３次元の反射波データから３次元のドプラデータを生成する。
画像生成回路１５は、Ｂモード処理回路１３及びドプラ処理回路１４が生成したデータから超音波画像データを生成する。画像生成回路１５は、Ｂモード処理回路１３が生成した２次元のＢモードデータから反射波の強度を輝度で表した２次元Ｂモード画像データを生成する。また、画像生成回路１５は、ドプラ処理回路１４が生成した２次元のドプラデータから血流情報が映像化された２次元ドプラ画像データを生成する。言い換えると、画像生成回路１５は、移動体情報に基づく画像データを生成する。２次元ドプラ画像データは、速度画像データ、分散画像データ、パワー画像データ、又は、これらを組み合わせた画像データである。画像生成回路１５は、ドプラ画像データとして、血流情報がカラーで表示されるカラードプラ画像データを生成したり、１つの血流情報がグレースケールで表示されるドプラ画像データを生成したりする。
ここで、画像生成回路１５は、一般的には、超音波走査の走査線信号列を、テレビ等に代表されるビデオフォーマットの走査線信号列に変換（スキャンコンバート）し、表示用の超音波画像データを生成する。具体的には、画像生成回路１５は、超音波プローブ１による超音波の走査形態に応じて座標変換を行なうことで、表示用の超音波画像データを生成する。また、画像生成回路１５は、スキャンコンバート以外に、種々の画像処理として、例えば、スキャンコンバート後の複数の画像フレームを用いて、輝度の平均値画像を再生成する画像処理（平滑化処理）や、画像内で微分フィルタを用いる画像処理（エッジ強調処理）等を行なう。また、画像生成回路１５は、超音波画像データに、種々のパラメータの文字情報、目盛り、ボディーマーク等を合成する。
すなわち、Ｂモードデータ及びドプラデータは、スキャンコンバート処理前の超音波画像データであり、画像生成回路１５が生成するデータは、スキャンコンバート処理後の表示用の超音波画像データである。なお、Ｂモードデータ及びドプラデータは、生データ（Raw Data）とも呼ばれる。画像生成回路１５は、スキャンコンバート処理前の２次元超音波画像データから、表示用の２次元超音波画像データを生成する。
更に、画像生成回路１５は、Ｂモード処理回路１３が生成した３次元のＢモードデータに対して座標変換を行なうことで、３次元Ｂモード画像データを生成する。また、画像生成回路１５は、ドプラ処理回路１４が生成した３次元のドプラデータに対して座標変換を行なうことで、３次元ドプラ画像データを生成する。画像生成回路１５は、「３次元のＢモード画像データや３次元ドプラ画像データ」を「３次元超音波画像データ（ボリュームデータ）」として生成する。
更に、画像生成回路１５は、ボリュームデータをモニタ２にて表示するための各種の２次元画像データを生成するために、ボリュームデータに対してレンダリング処理を行なう。画像生成回路１５が行なうレンダリング処理としては、例えば、断面再構成法（ＭＰＲ：Multi Planer Reconstruction）を行なってボリュームデータからＭＰＲ画像データを生成する処理がある。また、画像生成回路１５が行なうレンダリング処理としては、例えば、３次元の情報を反映した２次元画像データを生成するボリュームレンダリング（ＶＲ：Volume Rendering）処理がある。なお、画像生成回路１５は、画像生成部の一例である。
画像メモリ１６は、画像生成回路１５が生成した表示用の画像データを記憶するメモリである。また、画像メモリ１６は、Ｂモード処理回路１３やドプラ処理回路１４が生成したデータを記憶することも可能である。画像メモリ１６が記憶するＢモードデータやドプラデータは、例えば、診断の後に操作者が呼び出すことが可能となっており、画像生成回路１５を経由して表示用の超音波画像データとなる。また、画像メモリ１６は、送受信回路１１が出力した反射波データを記憶することも可能である。
内部記憶回路１７は、超音波送受信、画像処理及び表示処理を行なうための制御プログラムや、診断情報（例えば、患者ＩＤ、医師の所見等）や、診断プロトコルや各種ボディーマーク等の各種データを記憶する。また、内部記憶回路１７は、必要に応じて、画像メモリ１６が記憶する画像データの保管等にも使用される。また、内部記憶回路１７が記憶するデータは、図示しないインターフェースを経由して、外部装置へ転送することができる。また、内部記憶回路１７は、外部装置から図示しないインターフェースを経由して転送されたデータを記憶することも可能である。
処理回路１８は、超音波診断装置の処理全体を制御する。具体的には、処理回路１８は、入力装置３を介して操作者から入力された各種設定要求や、内部記憶回路１７から読込んだ各種制御プログラム及び各種データに基づき、送受信回路１１、Ｂモード処理回路１３、ドプラ処理回路１４及び画像生成回路１５の処理を制御する。例えば、処理回路１８は、送受信回路１１を介して超音波プローブ１を制御することで、超音波走査の制御を行なう。通常、ＣＦＭ法では、血流像データであるカラードプラ画像データとともに、組織像データであるＢモード画像データを表示する。かかる表示を行なうため、処理回路１８は、第１走査範囲内の血流情報を取得する第１超音波走査を超音波プローブ１に実行させる。第１超音波走査は、例えば、ドプラモードでカラードプラ画像データを収集するための超音波走査である。また、処理回路１８は、第１超音波走査とともに、第２走査範囲内の組織形状の情報を取得する第２超音波走査を超音波プローブ１に実行させる。第２超音波走査は、例えば、ＢモードでＢモード画像データを収集するための超音波走査である。
処理回路１８は、送受信回路１１を介して超音波プローブ１を制御することで、第１超音波走査及び第２超音波走査を実行させる。なお、第１走査範囲と第２走査範囲は、同じ範囲であっても、第１走査範囲が第２走査範囲より小さい範囲であっても、第２走査範囲が第１走査範囲より小さい範囲であっても良い。
また、処理回路１８は、画像メモリ１６や内部記憶回路１７が記憶する表示用の超音波画像データをモニタ２にて表示するように制御する。なお、装置本体１０に内蔵される送受信回路１１等は、集積回路などのハードウエアで構成されることもあるが、ソフトウエア的にモジュール化されたプログラムである場合もある。なお、処理回路１８は、制御部の一例である。
以上、第１の実施形態に係る超音波診断装置の全体構成について説明した。かかる構成のもと、第１の実施形態に係る超音波診断装置は、固有ベクトル型ＭＴＩフィルタを用いて推定された血流情報（ドプラデータ）によりＣＦＭ法を行なう。上述したように、固有ベクトル型ＭＴＩフィルタを用いるドプラ処理回路１４は、相関行列から固有ベクトルを計算する。
ところで、平面波あるいは拡散波を送信して、固有ベクトル型ＭＴＩフィルタを用いたＣＦＭ法を行う場合に、信号の飽和が起きると、サイドローブが上昇することによって円弧状のアーティファクトが発生するという問題がある。この問題の対策として、例えば、ビームフォーミング前の各チャネル（ＣＨ）信号に対して飽和検出を行う方法がある。しかしながら、この方法は、実現に困難性がある。例えば、現在のビームフォーマーはハードウエアで構成される場合がほとんどであり、ソフトウエアで自由に制御できる環境にない。また、実際にハードウエアでビームフォーマーを実現するには回路規模の増大が問題ンとなる。また、飽和検出とビームフォーミングとをソフトウエアで行った場合には、ソフトウエアの負荷が増大しリアルタイム性を阻害する問題が発生する。
一方、送信フォーカスをかけて、固有ベクトル型ＭＴＩフィルタを用いたＣＦＭ法を比較例として行った場合には、送受信のサイドローブが抑えられて円弧状のアーティファクトは観察されない。このため、飽和した信号の影響がないように見える。
しかし、強反射体があって強反射体で反射した反射波信号が飽和すると、この強反射体の存在する部分にあたかも血流があるかのように表示される問題が発生する。このように、本当は血流ではないのに血流であると誤診してしまう危険性があり、臨床上大きな問題となる。すなわち、強反射体の飽和によるサイドローブについては、円弧状のアーティファクトとして顕在化するので認識可能であるが、メインローブでの飽和は、円弧状のアーティファクトとして発生せず画像全体に与える影響が潜在化しているので認識できていなかった。
このような問題は、強反射体が完全に静止している場合には、強反射体で反射した反射波信号をＭＴＩフィルタで完全に除去できるので生じない。しかしながら、強反射体が移動している場合にＣＨ信号に飽和があるとこのような問題が発生する。
例えば、同一地点からのカラードプラのパケット信号に、動きによって飽和した信号と飽和していない信号とが混在することでパケット内のＲＦ信号の一部が飽和によりクリップされる。この結果、組織の動きによる低周波のドプラ信号に高調波が発生して高いドプラ周波数が発生する。ここで、組織からの高調波のドプラ信号の振幅は小さいので主成分にはならないので、ＭＴＩフィルタを通過してしまう。このため、強反射体が移動している場合には、適応型ＭＴＩフィルタではＣＨ信号の飽和を抑圧できない。特に、観測血流速度が組織の動き以下の固有ベクトルを用いた適応型ＭＴＩフィルタを用いた血流映像法ではこの影響が深刻である。
そこで、以下では、ビームフォーミング前のＣＨ信号に強反射体からのエコー信号が入力した場合に、あたかも血流が存在するかのように表示されてしまう問題を、ビームフォーミング後の信号を用いて解決するする医用画像処理方法について説明する。
例えば、この医用画像処理方法において超音波診断装置は、同一走査線において超音波を送信することで発生した反射波信号を用いた整相加算処理により生成される反射波データの集合であるデータ列における信号とノイズとの関係から整相加算処理前の反射波信号の飽和の度合いを推定する。図２Ａ及び図２Ｂは、第１の実施形態を説明するための図である。
図２Ａでは、超音波プローブ１が有する振動子の一部を示す。図２Ａにおける１つの振動子（ＣＨ）で受信した反射波信号に基づく受信信号について説明する。図２Ｂは、図２Ａで示した１つの振動子（ＣＨ）で受信した反射波信号に基づく受信信号の一例を模式的に示す。また、図２Ｂでは、２回の超音波送信に対する各回それぞれの受信信号を示す。
図２Ｂにおいて、ＲＦ信号の振幅の大きい部分はＡ／Ｄ変換器で飽和しているものとする。反射体が完全に静止しているとすると、観測点Ｘ１のパケットデータ列Ａでは常に飽和した信号列となる。つまりパケットデータ列Ａの信号は、飽和によりホワイトノイズが消失した直流（ＤＣ：Direct Current）信号である。同様に反射体が完全に静止しているとすると、観測点Ｘ２のパケットデータ列Ｂではホワイトノイズを含んだ飽和していない信号列となる。一方で、生体に動きがあるとデータ列Ａの信号とデータ列Ｂの信号とが混在した状態になる。この場合、ホワイトノイズが消失した飽和した信号と、ホワイトノイズを含んだ飽和していない信号とがデータ列に混在することになり、信号（Ｓ）に対してノイズ（Ｎ）の比率が下がる。すなわち、データ列における信号とノイズとの関係から反射波信号の飽和の度合いを推定することが可能となる。このようにして、超音波診断装置は、ビームフォーミング後のデータ列における信号とノイズとの関係を調べることによって、ビームフォーミング前のＣＨ信号の飽和を推定する。
このような医用画像処理方法は、ドプラ処理回路１４が、相関行列計算機能１４１と、計算機能１４２と、ＭＴＩフィルタ処理機能１４３と、推定機能１４４と、ブロック分割機能１４５と、領域合成機能１４６とを実行することにより実現される。
図３は、第１の実施形態に係る超音波診断装置による処理手順を示すフローチャートである。図３では、超音波診断装置の各構成要素がフローチャートのどのステップに対応するかを説明する。
ステップＳ１からステップＳ３は、ブロック分割機能１４５に対応するステップである。ドプラ処理回路１４が内部記憶回路１７からブロック分割機能１４５に対応する所定のプログラムを呼び出し実行することにより、ブロック分割機能１４５が実現されるステップである。ステップＳ１ではブロック分割機能１４５は、処理対象となるスキャンフレーム数分の反射波データが収集されたか否かを判定する（ステップＳ１）。ここで、ブロック分割機能１４５は、スキャンフレーム数分の反射波データが収集されていないと判定した場合（ステップＳ１、Ｎｏ）、ステップＳ１の判定処理を繰り返し実行する。
一方、ブロック分割機能１４５は、スキャンフレーム数分の反射波データが収集されたと判定した場合（ステップＳ１、Ｙｅｓ）、ステップＳ２に移行する。ステップＳ２では、ブロック分割機能１４５は、全空間地点の全パケットデータをメモリにコピーする。ここで全空間地点の数をＮ、パケットサイズをＬとする。例えば、ブロック分割機能１４５は、バッファ１２内の入力データをドプラ処理回路１４内に設けられたメモリにコピーする。ブロック分割機能１４５は、呼び出すパケット毎にこのコピーする操作を実行する。
ステップＳ３では、ブロック分割機能１４５は、画像化対象範囲を複数の領域に分割する。図４は、第１の実施形態を説明するための図である。図４では、全画像化対象範囲のうち一部の領域を図示している。また、図４では、同一の領域について、（Ａ）から（Ｉ）の９種類の分割パターンで領域を分割した場合を図示している。
例えば、ブロック分割機能１４５は、図４中の小さい升目を最小の分割単位とするように画像化対象範囲を複数の領域に分割する。なお、この最小の分割単位のことを小ブロックと記載する。図４の（Ａ）から（Ｉ）において、小ブロックの分割パターンは同一となる。一例をあげると、ブロック分割機能１４５は、各小ブロックには８ラスタ、８サンプルが含まれるように分割する。なお、ブロック分割機能１４５は、自由度（≧パケット長Ｌ）が確保できるだけの空間サンプル数を有するように空間領域を小ブロックに分割する。
そして、ブロック分割機能１４５は、複数の小ブロックを用いて中ブロックを構成する。例えば、ブロック分割機能１４５は、図４中の太線で囲った縦横それぞれ４個ずつの小ブロックを集めて中ブロックとする。すなわち、中ブロックは、４×４の小ブロックから構成される。一例をあげると、ブロック分割機能１４５は、図４の（Ａ）から（Ｉ）に示すように、中ブロックを構成する。
図４の（Ａ）の黒い太枠で囲った中ブロックを例に取って説明する。（Ａ）は隣接する（Ｂ）から（Ｉ）の中ブロックと一部が重なっている。例えば、（Ａ）の黒塗りで示した小ブロックは（Ｂ），（Ｄ），（Ｆ）の中ブロックの黒塗りで示した小ブロックにも重複して含まれている。このように、すべての場所は４つの異なる中ブロックと重なっている。言い換えると、ブロック分割機能１４５は、各領域の一部が他の領域の一部と重なり合うように画像化対象範囲を領域分割する。
ステップＳ４からステップＳ６は、相関行列計算機能１４１に対応するステップである。ドプラ処理回路１４が内部記憶回路１７から相関行列計算機能１４１に対応する所定のプログラムを呼び出し実行することにより、相関行列計算機能１４１が実現されるステップである。ステップＳ４では、相関行列計算機能１４１は、各小ブロック内で相関行列Ｒ１を計算する。ある地点ｉでのパケットデータ列ベクトルをｘｉとすると、相関行列Ｒ１は以下の（式１）で表わされる。ここでｉはある地点の位置（２次元スキャンだとｘ，ｚ、３次元スキャンだとｘ，ｙ，ｚの位置を１つの添字ｉで表わしている）である。Ｎは計算する地点の数である。Ｈは複素共役転置行列（エルミート転置行列）を示す。パケット長をＬとするとＲ１はＬ×Ｌの行列となる。
Figure 0006945427
ステップＳ５では、相関行列計算機能１４１は、すべての小ブロックの相関行列を加算平均して全体の相関行列Ｒａｌｌを計算する。相関行列Ｒａｌｌは、Ｍａｌｌをすべての小ブロックの数とすると、以下の（式２）で表わされる。
Figure 0006945427
ステップＳ６では、相関行列計算機能１４１は、中ブロックの相関行列Ｒ２を計算する。例えば、相関行列計算機能１４１は、ｍ番目の小ブロックの相関行列をＲ１，ｍ、加算する小ブロックの数をＭ２とすると、以下の（式３）を用いてＲ２を計算する。
Figure 0006945427
より具体的には、相関行列計算機能１４１は、４×４の小ブロックから構成される各中ブロックの相関行列を計算する。より具体的には、相関行列計算機能１４１は、小ブロックで計算した相関行列を加算して、中ブロックの相関行列を計算する。ここで、相関行列計算機能１４１は、小ブロックで計算した相関行列を加算して中ブロックの相関行列を計算した後に、中ブロック内の空間データの総数Ｎで除算する。すなわち、相関行列計算機能１４１は、中ブロック内の小ブロックの相関行列Ｒ１を加算平均して中ブロックの相関行列Ｒ２を計算する。
ステップＳ７からステップＳ１３は、計算機能１４２に対応するステップである。ドプラ処理回路１４が内部記憶回路１７から計算機能１４２に対応する所定のプログラムを呼び出し実行することにより、計算機能１４２が実現されるステップである。ステップＳ７では、計算機能１４２は、全体の相関行列Ｒａｌｌから最大固有値λ１を計算する。より具体的には、計算機能１４２は、以下の（式４）を用いて、Ｒａｌｌを固有値分解する。
Figure 0006945427
上記（式４）において、Ｖは固有ベクトルを列ベクトルに持つ行列であり、Ｄは固有値を対角要素に持つ対角行列である。固有値λと、固有値λに対応する固有ベクトルは降順に並んでいるとする。行列Ｖは以下の（式５）により表わされ、行列Ｄは以下の（式６）により表わされる。計算機能１４２は、Ｄの中で最大固有値をλ１とする。
Figure 0006945427
Figure 0006945427
ステップＳ８では、計算機能１４２は、中ブロックの相関行列Ｒ２から固有値及び固有ベクトル行列Ｖを計算する。ここで、計算機能１４２は、図３のステップＳ７と同様にして、中ブロックの相関行列から固有値及び固有ベクトルを計算する。
ステップＳ９では、計算機能１４２は、固有値を規格化する。例えば、計算機能１４２は、中ブロック毎にＲ２の固有値λを全体の相関行列Ｒａｌｌの全パワー（Ｒａｌｌのすべての固有値の和）で規格化する。これによりゲインの影響を除去することができる。なお、計算機能１４２は、全パワーで規格化する代わりにＲａｌｌの最大固有値λ１で規格化してもよい。
ステップＳ１０では、計算機能１４２は、ランクを計算して飽和の程度を推定する。ここでは以下のようにランクの計算を行うものとして説明する。すなわち、計算機能１４２は、例えば、中ブロックの相関行列Ｒ２の規格化された降順の固有値λｉ（ｉ＝１〜Ｌ）が最初に閾値Ｔｈ１以下になる時、ｉ−１を中ブロックの相関行列Ｒ２のランクと定義する。また、すべての固有値がＴｈ１より大きい場合、中ブロックの相関行列Ｒ２のランクはＬであり、フルランクであると称する。
そして、計算機能１４２は、データ列の相関行列を用いた統計的演算を行って信号とノイズとの関係を定義し、整相加算処理前の反射波信号の飽和の度合いを推定する。より具体的には、計算機能１４２は、固有値の総和、最大固有値もしくは上位固有値で信号を定義し、閾値以下の固有値でノイズを定義する。
ここで、現在の超音波診断装置の電子回路のダイナミックレンジ及びホワイトノイズレベルにおいて、単精度演算で固有値を計算した場合、フルランクになる。しかし、本発明者は、強反射体からのエコーでＣＨ信号が飽和している場合、相関行列はフルランクにならないことを発見した。そこで、計算機能１４２は、ビームフォーミング後の相関行列のランクを調べることによって、ビームフォーミング前のＣＨ信号の飽和を推定する。
以下では、ビームフォーミング後の相関行列のランクを調べることによって、ビームフォーミング前のＣＨ信号の飽和を推定することができる理由について説明する。図５及び図６は、第１の実施形態を説明するための図である。図５では、リニアプローブで甲状腺をスキャンしたＢモード画像の一例を示す。また、図５において、縦及び横の線で囲まれた各領域は、中ブロックの中央に位置する２×２の小ブロックの領域を示す。また、図５中には輝度の異なる（Ａ）から（Ｆ）６つのブロックを示す。
図６では、図５中に示した（Ａ）から（Ｆ）６つのブロックにおける相関行列の固有値を示す。図６中の（Ａ）から（Ｆ）の相関行列の固有値は、図５中の（Ａ）から（Ｆ）のブロックに対応する。なお、図６ではＬ＝２０であり、従ってフルランクのランク数は２０である。さて、図６において、（Ａ）のブロックではランクが１３であり、（Ｂ）のブロックではランクが１５であり、（Ｃ）のブロックではランクが２０であり、（Ｄ）のブロックではランクが１７であり、（Ｅ）のブロックではランクが２０であり、（Ｆ）のブロックではランクが１９である。
ここで、図５に示すＢモード画像において（Ａ）のブロック及び（Ｂ）のブロックでは、輝度が明るい。すなわち、（Ａ）のブロック及び（Ｂ）のブロックには、ビームフォーミング後の振幅が大きく、ＣＨ信号が飽和している可能性がある。また、この（Ａ）のブロックではランクが１３であり、（Ｂ）のブロックではランクが１５である。このように、例えば、図５に示すＢモード画像において輝度の明るい（Ａ）のブロック及び（Ｂ）のブロックは、図６に示すようにフルランクになっていない。
次に、ビームフォーミング後の相関行列のランク落ちと、ビームフォーミング前の各ＣＨの信号が飽和との関係について説明する。例えば、２つのＣＨ（ＣＨａ及びＣＨｂ）の信号ａと信号ｂとの和の２フレーム間の相関演算は、以下の（式７）によって表される。なお、（式７）において、＊は行列内の各要素の複素共役を示す。
Figure 0006945427
（式７）において、右辺の第１項、第２項が自己相関行列、第３項、第４項が相互相関行列である。すなわち、上記（式７）は、各ＣＨの自己相関行列とＣＨ間の相互相関行列との和として表現できる。ここで、第１項、第２項は線形項なので、第３項、第４項について考える。信号ａと信号ｂは、整相加算処理の際に位相が揃うように異なる遅延が与えられた後の信号である。従ってメインローブだけで考えると、信号ａと信号ｂとの相互相関は強い。相関行列では振幅が大きい信号の影響が強くなるから、メインローブだけを考えれば良い。このために、信号ａが飽和している場合は信号ｂも飽和している可能性が高いと考えられる。一方、ホワイトノイズに関しては、信号ａと信号ｂとの相互相関は０である。
したがって、信号ａと信号ｂとを整相加算した相関行列は、飽和があった場合にＳ／Ｎが上昇するという観点において、信号ａの相関行列と信号ｂの相関行列の和と同じと言える。つまり、ビームフォーミング後の相関行列がランク落ちしている場合には、ビームフォーミング前の１つあるいは複数のＣＨの信号が飽和していると推定することができる。このようにして計算機能１４２は、ビームフォーミング後の相関行列のランクからビームフォーミング前のＣＨの飽和を推定する。
より具体的には、計算機能１４２は、中ブロック毎に計算したランクに応じて、この領域のＣＨ信号の飽和の程度を推定する。例えば、計算機能１４２は、ランクがフルランクに近ければ飽和の程度が低いと推定し、ランクが１に近ければ飽和の程度が高いと推定する。このようにして、計算機能１４２は、複数の走査線で形成される走査範囲を複数の領域に分割して得られた各分割領域のデータ列から統計的演算を行って各分割領域における飽和の度合いを推定する。
図３の説明に戻る。ステップＳ１１では、計算機能１４２は、係数画像を作成する。例えば、計算機能１４２は、中ブロックでフルランクの場合は出力値として１を、フルランクではない場合は出力値として１より小さい係数αを中ブロックの中心に入れた係数画像Ｃ０を作成する。すなわち、計算機能１４２は、飽和を推定した結果に基づくデータとして係数画像Ｃ０を作成する。
ここで、計算機能１４２は、ランクの値によって係数αの値を以下の（式８）のように変化させても良い。ただし、β＜１とする。フルランク（Ｒａｎｋ＝Ｌ）の場合はα＝１であるがランク落ちしている場合はα＜１となる。言い換えると、計算機能１４２は、例えば、データ列の相関行列のランクがフルランクではない場合に、飽和の度合いが閾値以上であると推定する。
Figure 0006945427
そして、計算機能１４２は、係数画像Ｃ０を画像領域全体に補間することによって拡大し、例えば、図７に示すように係数画像Ｃ１を作成する。このようにして、計算機能１４２は、推定した結果から補正情報を生成する。図７中の（Ａ）のブロックから（Ｆ）のブロックは、図５に示す（Ａ）のブロックから（Ｆ）のブロックに対応する。なお、図７は、第１の実施形態を説明するための図である。
ステップＳ１２では、計算機能１４２は、固有値から最適ランクカット数ｋを求める。例えば、計算機能１４２は、中ブロック毎の最適ランクカット数ｋを特許文献１（特開２０１４−１５８６９８号公報）に記載されている方法、あるいは、λkが閾値以下となる最小の値として求める。このように、画像全体の相関行列の最大固有値で規格化することで、ゲイン依存や領域分割による生体組織差による影響を除去することができる。
ステップＳ１３では、計算機能１４２は、このｋ（ｋ≦Ｌ）から、ランク数ｋの固有ベクトル行列Ｖｋ（Ｌ×Ｋ行列）を求める。ここで、固有ベクトル行列Ｖｋは、以下の（式９）で表わされる。
Figure 0006945427
ステップＳ１４において、計算機能１４２は、ＶｋからＭＴＩフィルタ行列Ｗを計算する。なお、（式１０）において、ＩはＬ×Ｌの単位行列である。
Figure 0006945427
ステップＳ１５は、ＭＴＩフィルタ処理機能１４３に対応するステップである。ドプラ処理回路１４が内部記憶回路１７からＭＴＩフィルタ処理機能１４３に対応する所定のプログラムを呼び出し実行することにより、ＭＴＩフィルタ処理機能１４３が実現されるステップである。ステップＳ１５では、ＭＴＩフィルタ処理機能１４３は、以下に示す（式１１）を用いて各点のパケット列ベクトルデータｘｉにＭＴＩフィルタを施す。
Figure 0006945427
例えば、ＭＴＩフィルタ処理機能１４３は、４×４の小ブロックから構成される（Ａ）の中ブロックのデータに、この４×４の小ブロックから構成される（Ａ）の中ブロックのデータから計算したＭＴＩフィルタを施す。
ステップＳ１６及びステップＳ１７は、推定機能１４４に対応するステップである。ドプラ処理回路１４が内部記憶回路１７から推定機能１４４に対応する所定のプログラムを呼び出し実行することにより、推定機能１４４が実現されるステップである。このステップＳ１６及びステップＳ１７では、推定機能１４４は、データ列から統計的演算を行って移動体情報を抽出する。例えば、推定機能１４４は、複数の走査線で形成される走査範囲を複数の領域に分割して得られた各分割領域から計算された統計的性質を用いて各分割領域における移動体情報を抽出する。
より具体的には、推定機能１４４は、ステップＳ１６では、ステップＳ１５でＭＴＩフィルタを施した中ブロックのデータから、以下の（式１２）を用いてパワーＰを推定する。ここで、推定機能１４４は、対数圧縮前の値としてパワーＰを推定する。なお、（式１２）において、ｊは列ベクトルの要素番号を示す指標である。
Figure 0006945427
また、推定機能１４４は、ステップＳ１７では、ステップＳ１５でＭＴＩフィルタを施した中ブロックのデータから、以下の（式１３）を用いて速度Ｖを推定する。なお、（式１３）において、ａｎｇｌｅは複素数の偏角を−πからπの範囲で出力する関数である。
Figure 0006945427
なお、推定機能１４４は、ステップＳ１６とステップＳ１７の処理順序を入れ替えてもよく、また、同時に実行してもよい。
ステップＳ１８及びステップＳ１９は、領域合成機能１４６に対応するステップである。ドプラ処理回路１４が内部記憶回路１７から領域合成機能１４６に対応する所定のプログラムを呼び出し実行することにより、領域合成機能１４６が実現されるステップである。ステップＳ１８では、領域合成機能１４６は、重み付け加算する。例えば、領域合成機能１４６は、パワーの領域合成と速度の領域合成とを行う。図８は、第１の実施形態を説明するための図である。図８では、位置に応じた重みの分布を示す。例えば、領域合成機能１４６は、図８に示す重み係数を用いたバイリニア法にて位置に応じた重み係数を乗算して同じ位置のデータを加算することで画素を補間する。
ステップＳ１９では、領域合成機能１４６は、ステップＳ１１で作成した係数画像と、ステップＳ１６で推定したパワー値とを乗算する。すなわち、領域合成機能１４６は、飽和の度合いが閾値以上であると推定された場合に、移動体情報を補正する。例えば、領域合成機能１４６は、移動体情報としてパワー値を抽出し、抽出したパワー値を抑圧する。より具体的には、領域合成機能１４６は、補正情報を用いて移動体情報を補正する。
ステップＳ２０は、画像生成回路１５により実現されるステップである。ステップＳ２０では、画像生成回路１５は、移動体情報からカラードプラ画像データを生成する。例えば、画像生成回路１５は、ステップＳ１６において推定したパワーＰを対数圧縮してカラードプラ画像データを生成する。また、画像生成回路１５は、ステップＳ１７において推定した速度Ｖに基づくカラードプラ画像データを生成する。
ステップＳ２１は、処理回路１８により実現されるステップである。ステップＳ２１では、処理回路１８は、モニタ２に、カラードプラ画像データを表示させる。図９Ａから図９Ｃは、第１の実施形態を説明するための図である。
図９Ａから図９Ｃでは、甲状腺の血流の例を示す。図９Ａは、領域分割を行わないで全体に同一のＭＴＩフィルタを掛けた画像の一例である。図９Ｂは、領域分割を行って領域毎に異なるＭＴＩフィルタを掛けた画像の一例である。図９Ｃは、第１の実施形態により得られた画像の一例である。図９Ａでは、全体的に組織が見えており、円で囲っている領域においては顕著に組織が見えている。図９Ｂでは、円で囲っている領域である体表筋肉層の境界組織が見えている。図９Ｃでは、図９Ａ及び図９Ｂにおいて円で囲っている領域で見られた位置の組織が全く見えていない。
上述したように、第１の実施形態に係る超音波診断装置は、整相加算処理により生成される反射波データの集合であるデータ列における信号とノイズとの関係から各観測点の飽和を推定し、推定した結果から生成した補正情報を用いて移動体情報を補正する。例えば、第１の実施形態に係る超音波診断装置は、飽和の程度を推定してゲインを下げている。これにより、第１の実施形態によれば、ビームフォーミング後のＩＱ信号を用いて、固有ベクトルを用いた適応型ＭＴＩフィルタを用いた血流映像法において、強反射体でビームフォーミング前のＣＨ信号が飽和した場合に、あたかも血流が存在するかのようにアーティファクトが表示されてしまう問題を回避することが可能になる。
更に、第１の実施形態に係る超音波診断装置では、飽和を伴わない場合でも強反射体によって発生するアーティファクトを低減することが確認されている。例えば、プリアンプのゲインを下げた状態で、強反射体からのエコーがＡ／Ｄ変換器で飽和していない状態で、ホワイトノイズレベルが小さい場合は、Ｓ／Ｎが大きな状態になって、規格化固有値が閾値Ｔｈ１以下になる場合がある。また、強反射体が比較的大きく動いた場合には飽和していなくてもＭＴＩフィルタを通過してモーションアーティファクトとなって見える場合がある。第１の実施形態は、このような場合においても、強反射体からのモーションアーティファクトを抑圧する効果がある。この場合は、プリアンプのゲインを下げることでホワイトノイズの一部が観測限界以下になった非線形効果と言える。すなわち、第１の実施形態によれば、ビームフォーミング前の信号に飽和あるいは飽和に準じる強振幅の信号が入力された場合に、ビームフォーミング後の信号を用いた信号処理において発生する問題を回避することが可能になる。
なお、上述した第１の実施形態では、ブロック分割機能１４５は、図４に示すように画像化対象範囲を小ブロックに分割する。これにより、相関行列計算機能１４１は、小ブロックの相関行列の加算で中ブロックの相関行列を計算できる。また、中ブロックは小ブロック単位で重なっているので相関行列の計算に無駄がない。更に、小ブロック単位で空間データとパケットデータをメモリに格納しておくことでＭＴＩフィルタ行列演算をＣＰＵで実行する場合にキャッシュ効率が良い。
また、上述した第１の実施形態では、ブロック分割機能１４５は、中ブロックの一部が他の中ブロックの一部と重複するように中ブロックを構成する場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、ブロック分割機能１４５は、中ブロックの一部が他の中ブロックの一部とは重複しないように中ブロックを構成してもよい。
また、上述した実施形態では、推定機能１４４は、複数の領域に分割された画像化対象範囲の各領域で作成されたＭＴＩフィルタを施したデータから移動体情報を抽出するものとして説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、推定機能１４４は、画像化対象範囲全体で作成されたＭＴＩフィルタを施したデータから移動体情報を抽出してもよい。
また、上述した実施形態では、計算機能１４２は、中ブロックの相関行列からランクを計算して飽和の程度を推定するものとして説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、計算機能１４２は、画像化対象範囲全体の相関行列からランクを計算して飽和の程度を推定してもよい。
また、ノイズを含む計測値の相関行列のランクは、演算精度によって変わってくる。すなわち、ランクは計算機イプシロンで決定されるので、演算精度に依存する。例えば、ＣＨ信号が飽和している場合に、単精度で固有値分解を行ってランクを演算するとランク落ちが発生したが、倍精度で演算するとランク落ちが発生しなかった。このような演算精度による依存をなくすために、規格化した固有値を閾値Ｔｈ１と比較して閾値以上の固有値の数をランクと定義する。この定義ならば適切な閾値Ｔｈ１を設定してやれば、単精度演算でも倍精度演算でもランクの値はほぼ同一になる。このため、計算機能１４２は、単精度演算を行なう場合には、図３に示すステップＳ９で説明した、固有値の規格化を省略してもよい。
（第１の実施形態の変形例）
上述した第１の実施形態では、ドプラ処理回路１４において統計的性質として相関行列を計算して固有値分解する場合について説明した。第１の実施形態の変形例では、相関行列を計算する代わりに、統計的性質として行列ＸＨを特異値分解する場合について説明する。例えば、上記（式２）は、全空間地点の数をＮ、パケットサイズをＬとする場合、行列Ｘの列ベクトルをｘｉとしたＬ×Ｎの行列Ｘを用いて以下の（式１４）で表わされる。
Figure 0006945427
ドプラ処理回路１４は、以下の（式１５）を用いて行列ＸＨを特異値分解する。
Figure 0006945427
（式１５）を（式１４）に代入すると、Ｐはユニタリー行列であるから、Ｒ１は以下の（式１６）で表わされる。
Figure 0006945427
（式４）と（式１６）を比較すると、Ｖは、以下の（式１７）で表わされ、Ｄは、以下の（式１８）で表わされる。
Figure 0006945427
Figure 0006945427
（式１８）において、ΛはＮ×Ｌの行列であり、エルミート行列Ｒ１の固有値は正である。このため、Λは、以下の（式１９）で表わされる。
Figure 0006945427
そして、計算機能１４２は、特異値の総和、最大特異値もしくは上位特異値で信号を定義し、閾値以下の特異値でノイズを定義する。
なお、かかる場合、ＭＴＩフィルタ処理機能１４３は、以下に示す（式２０）を用いて各点のパケット列ベクトルデータＸにＭＴＩフィルタを施す。
Figure 0006945427
このように、第１の実施形態の変形例では、ドプラ処理回路１４は、相関行列を計算する代わりに、行列ＸＨを特異値分解することによって、飽和の程度を推定する。
（第２の実施形態）
第１の実施形態では、信号の飽和を推定した結果に基づくデータとしてカラードプラ画像データを生成する場合に、固有ベクトル型ＭＴＩフィルタを用いて移動体情報を抽出するものとして説明した。ところで、ＣＦＭ法において、ＭＴＩフィルタとして係数が固定されたフィルタを用いて移動体情報を抽出する場合がある。このような場合にも、実施形態は適用可能である。そこで、第２の実施形態では、信号の飽和を推定した結果に基づくデータとしてカラードプラ画像データを生成する場合に、ＭＴＩフィルタとして係数が固定されたフィルタを用いて移動体情報を抽出する例について説明する。
第２の実施形態に係る超音波診断装置の構成例は、ＭＴＩフィルタ処理機能１４３による処理手順の一部が異なる点を除いて、図１に示す第１の実施形態に係る超音波診断装置の構成例と同様である。このため、第２の実施形態では、ＭＴＩフィルタ処理機能１４３についてのみ説明する。
図１０は、第２の実施形態に係る超音波診断装置による処理手順を示すフローチャートである。図１０では、超音波診断装置の各構成要素がフローチャートのどのステップに対応するかを説明する。なお、図１０に示すフローチャートにおいて、図３に示すフローチャートと同様の処理については、同一の符号を付与して詳細な説明を省略する。例えば、図１０に示すステップＳ３１からステップＳ４１の処理は、図３に示すステップＳ１からステップＳ１１の処理に対応する。
ステップＳ４２及びステップＳ４３は、ＭＴＩフィルタ処理機能１４３に対応するステップである。ドプラ処理回路１４が内部記憶回路１７からＭＴＩフィルタ処理機能１４３に対応する所定のプログラムを呼び出し実行することにより、ＭＴＩフィルタ処理機能１４３が実現されるステップである。ステップＳ４２では、ＭＴＩフィルタ処理機能１４３は、カットオフ周波数を設定する。例えば、ＭＴＩフィルタ処理機能１４３は、飽和の度合いが閾値以上であると推定された場合に、データ列から移動体情報を抽出するフィルタのカットオフ周波数を、飽和の度合いが閾値未満である場合のカットオフ周波数より上げる。そして、ステップＳ４３では、ＭＴＩフィルタ処理機能１４３は、データ列にＭＴＩフィルタを施す。ここで、ＭＴＩフィルタ処理機能１４３は、画像対称化範囲全体に対して設計された係数固定型のＭＴＩフィルタを適用する。
なお、推定機能１４４は、ＭＴＩフィルタを施したデータ列から移動体情報を抽出する。すなわち、推定機能１４４は、飽和の度合いが閾値以上であると推定された場合に、データ列から移動体情報を抽出するフィルタのカットオフ周波数を、飽和の度合いが閾値未満である場合のカットオフ周波数より上げてＭＴＩフィルタ処理が施されたデータ列から移動体情報を抽出する。そして、画像生成回路１５は、移動体情報に基づく画像データを生成する。
上述したように、第２の実施形態では、飽和の度合いを推定して、飽和の度合いに応じたカットオフ周波数を設定する。これにより、第２の実施形態によれば、ＣＦＭ法において画質を向上させることが可能になる。
また、上述した第２の実施形態では、ＭＴＩフィルタ処理機能１４３は、画像化対象範囲全体に対して設計された係数固定型のＭＴＩフィルタを施すものとして説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、ＭＴＩフィルタ処理機能１４３は、複数の領域に分割された画像化対象範囲の各領域で作成された係数固定型のＭＴＩフィルタを施してもよい。
また、上述した第２の実施形態では、計算機能１４２は、中ブロックの相関行列からランクを計算して飽和の程度を推定するものとして説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、計算機能１４２は、画像化対象範囲全体の相関行列からランクを計算して飽和の程度を推定してもよい。
（第３の実施形態）
上述した各実施形態では、ＣＦＭ法において、信号の飽和を推定した結果に基づくデータとして、飽和した信号による影響を軽減した血流画像を生成する場合について説明した。しかしながら、実施形態は血流画像を生成する場合に限定されるものではない。例えば、超音波診断装置は、信号の飽和を推定した結果に基づくデータとして、評価用画像データを生成するようにしてもよい。
第３の実施形態に係る超音波診断装置の構成例は、処理回路１８による処理手順の一部が異なる点を除いて、図１に示す第１の実施形態に係る超音波診断装置の構成例と同様である。このため、第３の実施形態では、処理回路１８についてのみ説明する。
図１１は、第３の実施形態に係る超音波診断装置による処理手順を示すフローチャートである。図１１では、超音波診断装置の各構成要素がフローチャートのどのステップに対応するかを説明する。なお、図１１に示すフローチャートにおいて、図３に示すフローチャートと同様の処理については、同一の符号を付与して詳細な説明を省略する。
また、図１１に示す処理は、例えば、ＣＦＭ法の実行時にデータを利用して実行されるものとして説明するが、ＣＦＭ法に先立って実行されてもよいし、ＣＦＭ法と時分割で実行されてもよい。なお、図１１に示す処理の走査範囲は、少なくともＣＦＭ法の走査範囲の一部を含むものとする。また、第３の実施形態では、ＣＦＭ法において、ＭＴＩフィルタとして適応型ＭＴＩフィルタが用いられるものとして説明するが、ＭＴＩフィルタとして係数が固定されたフィルタが用いられてもよい。
図１１に示すステップＳ５１からステップＳ６８の処理、及び、ステップＳ６９の処理は、図３に示すステップＳ１からステップＳ１８の処理、及び、ステップＳ２０の処理に対応する。すなわち、図１１では、図３のステップＳ１９で説明した、領域合成機能１４６による移動体情報を補正する処理が省略される。
ステップＳ７０の処理は、処理回路１８により実現されるステップである。ステップＳ７０では、処理回路１８は、モニタ２に、カラードプラ画像データと、評価用画像データとしての係数画像データとを表示させる。これにより、超音波診断装置の操作者は、超音波走査範囲内に反射波信号が飽和している観測点の有無を確認することが可能になる。例えば、操作者は、飽和している観測点が無い場合には、超音波走査により得られた計測値が飽和の影響を受けておらず、信頼性が高いと評価できる。一方、操作者は、飽和している観測点が存在する場合には、超音波走査により得られた計測値が飽和の影響を受けており、信頼性が低いと評価できる。また、計測値の信頼性とは画像が正しいかと言うこと以外に、血流の存在する領域のピクセル数をカウントして血流の多寡を判断するような計測の計測値が信頼できるかと言った計測値の信頼性の指標にも使える。
上述したように、第３の実施形態では、評価用画像データとして係数画像データを生成してモニタ２に表示する。これにより、計測値の信頼性を評価することが可能になる。この結果、第３の実施形態によれば、ＣＦＭ法において画質を向上させることが可能になる。
なお、上述した第３の実施形態では、計算機能１４２は、評価用画像データとして係数画像データを生成する場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、計算機能１４２は、評価用画像データとして、飽和の程度を示す文字情報や音声情報を生成してもよい。
また、上述した第３の実施形態では、処理回路１８は、モニタ２に、カラードプラ画像データと、評価用画像データとしての係数画像データとを表示させる場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、ＣＦＭ法に先立って実行される場合には、処理回路１８は、係数画像データのみモニタ２に表示させ、カラードプラ画像データをモニタ２に表示させなくてもよい。
（その他の実施形態）
実施形態は、上述した実施形態に限られるものではない。
上述した実施形態では、画像化対象範囲を複数に分割し、分割した各領域の相関行列から信号の飽和を推定する場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、超音波診断装置は、画像化対象範囲全体の相関行列から信号の飽和を推定してもよい。また、かかる場合、超音波診断装置は、ＣＦＭ法において、画像化対象範囲全体の相関行列から計算したＭＴＩフィルタを用いて移動体情報を抽出してもよく、分割した各領域の相関行列から計算したＭＴＩフィルタを用いて移動体情報を抽出してもよい。或いは、超音波診断装置は、ＣＦＭ法において、係数が固定されたＭＴＩフィルタを用いて移動体情報を抽出してもよい。
上記説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ(Graphics Processing Unit)、或いは、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。プロセッサは記憶回路に保存されたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、記憶回路にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成しても構わない。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのプロセッサとして構成し、その機能を実現するようにしてもよい。さらに、図１における複数の構成要素を１つのプロセッサへ統合してその機能を実現するようにしてもよい。
上記の実施形態の説明において、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、或いは、ワイヤードロジックによるハードウエアとして実現され得る。
また、上記の実施形態で説明した医用画像処理方法は、予め用意された制御プログラムをパーソナルコンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することによって実現することができる。この制御プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することができる。また、この制御プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。
以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、ＣＦＭ法において画質を向上させることができる。
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
１０ 装置本体
１４ ドプラ処理回路
１５ 画像生成回路
１８ 処理回路
１４１ 相関行列計算機能
１４２ 計算機能
１４３ ＭＴＩフィルタ処理機能
１４４ 推定機能
１４５ ブロック分割機能
１４６ 領域合成機能

Claims (15)

  1. 同一走査線において超音波を送信することで発生した反射波信号を用いた整相加算処理により生成される反射波データの集合であるデータ列における信号とノイズとの関係から前記整相加算処理前の反射波信号の飽和の度合いを推定し、推定した結果を出力する飽和推定部と、
    前記推定した結果に基づくデータを表示部に表示させる制御部と、
    を備える、超音波診断装置。
  2. 前記飽和推定部は、前記データ列の相関行列を用いた統計的演算を行って信号とノイズとの関係を定義し、前記整相加算処理前の反射波信号の飽和の度合いを推定する、請求項１に記載の超音波診断装置。
  3. 前記飽和推定部は、複数の走査線で形成される走査範囲を複数の領域に分割して得られた各分割領域のデータ列から前記統計的演算を行って各分割領域における飽和の度合いを推定する、請求項２に記載の超音波診断装置。
  4. 前記飽和推定部は、固有値の総和、最大固有値もしくは上位固有値で前記信号を定義し、閾値以下の固有値で前記ノイズを定義する、請求項２又は３に記載の超音波診断装置。
  5. 前記飽和推定部は、特異値の総和、最大特異値もしくは上位特異値で前記信号を定義し、閾値以下の特異値で前記ノイズを定義する、請求項２又は３に記載の超音波診断装置。
  6. 前記飽和推定部は、前記データ列の相関行列のランクがフルランクではない場合に、前記飽和の度合いが閾値以上であると推定する、請求項２又は３に記載の超音波診断装置。
  7. 前記データ列から移動体情報を抽出する抽出部と、
    前記移動体情報に基づく画像データを生成する画像生成部と、を更に備え、
    前記制御部は、前記画像データを表示部に表示させる、請求項１〜６のいずれか１つに記載の超音波診断装置。
  8. 前記抽出部は、前記データ列から統計的演算を行って移動体情報を抽出する、請求項７に記載の超音波診断装置。
  9. 前記抽出部は、複数の走査線で形成される走査範囲を複数の領域に分割して得られた各分割領域から前記統計的演算を行って各分割領域における移動体情報を抽出する、請求項８に記載の超音波診断装置。
  10. 前記抽出部は、前記飽和の度合いが閾値以上であると推定された場合に、前記移動体情報を補正する、請求項７〜９のいずれか１つに記載の超音波診断装置。
  11. 前記抽出部は、前記移動体情報としてパワー値を抽出し、抽出したパワー値を抑圧する、請求項１０に記載の超音波診断装置。
  12. 前記飽和推定部は、前記推定した結果から補正情報を生成し、
    前記抽出部は、前記補正情報を用いて前記移動体情報を補正する、請求項１１に記載の超音波診断装置。
  13. 前記抽出部は、前記飽和の度合いが閾値以上であると推定された場合に、前記データ列から移動体情報を抽出するフィルタのカットオフ周波数を、前記飽和の度合いが閾値未満である場合のカットオフ周波数より上げて、前記データ列から前記移動体情報を抽出する、請求項７に記載の超音波診断装置。
  14. 同一走査線において超音波を送信することで発生した反射波信号を用いた整相加算処理により生成される反射波データの集合であるデータ列における信号とノイズとの関係から前記整相加算処理前の反射波信号の飽和の度合いを推定し、推定した結果を出力する飽和推定部と、
    前記推定した結果に基づくデータを表示部に表示させる制御部と、
    を備える、医用画像処理装置。
  15. 同一走査線において超音波を送信することで発生した反射波信号を用いた整相加算処理により生成される反射波データの集合であるデータ列における信号とノイズとの関係から前記整相加算処理前の反射波信号の飽和の度合いを推定し、推定した結果を出力し、
    前記推定した結果に基づくデータを表示部に表示させる、
    各処理をコンピュータに実行させる、医用画像処理プログラム。
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