JP6992277B2 - 超音波信号処理装置、超音波診断装置、および、超音波信号処理方法 - Google Patents
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Description
本発明は、超音波信号処理装置、超音波診断装置、および、超音波信号処理方法に関し、特に、カラーフローマッピング法を用いる超音波信号処理装置における受信ビームフォーミング処理方法、および、カラーフローマッピング演算処理に関する。
超音波診断装置は、超音波プローブ（以後、「プローブ」とする）により被検体内部に超音波を送信し、被検体組織の音響インピーダンスの差異により生じる超音波反射波（エコー）を受信する。さらに、この受信から得た電気信号に基づいて、被検体の内部組織の構造を示す画像を生成し、モニタ（以後、「表示部」とする）上に表示するものである。超音波診断装置は、被検体への侵襲が少なく、リアルタイムに体内組織の状態を断層画像などで観察できるため、生体の形態診断に広く用いられている。
近年、多くの超音波診断装置には、カラーフローマッピング（ＣＦＭ；Ｃｏｌｏｒ Ｆｌｏｗ Ｍａｐｐｉｎｇ）法が具備されている。ＣＦＭ法では、血流等の体内組織の動きによるエコーに発生するドプラシフト（周波数偏移）を検出し、速度情報やパワー情報を二次元画像として、二次元断層画像（Ｂモード断層画像）に重畳表示を行う。
一般に、ＣＦＭ法では血流から得られる情報（以下、「血流情報」と呼ぶ）の画像化を行う。そのため、エコーに含まれる血流情報の成分（以下、「血流成分」と呼ぶ）の抽出処理として、ＭＴＩ（Ｍｏｖｉｎｇ Ｔａｒｇｅｔ Ｉｎｄｉａｔｏｒ）フィルタを使用して、エコーから組織の動きや静止している組織から得られる情報の成分（以下、「クラッタ成分」と呼ぶ）を取り除いている。このＭＴＩフィルタとしては、例えば、血流成分とクラッタ成分との平均速度の差を用いたＦＩＲフィルタのほか、入力信号に応じて係数を変化させる適用型のＭＴＩフィルタが使用されている。適用型のＭＴＩフィルタとしては、例えば、相関行列から固有ベクトルを算出し、固有ベクトルからフィルタ行列を生成する方法が知られている（例えば、特許文献１、非特許文献１）。
一般に、ＣＦＭ法では血流から得られる情報（以下、「血流情報」と呼ぶ）の画像化を行う。そのため、エコーに含まれる血流情報の成分（以下、「血流成分」と呼ぶ）の抽出処理として、ＭＴＩ（Ｍｏｖｉｎｇ Ｔａｒｇｅｔ Ｉｎｄｉａｔｏｒ）フィルタを使用して、エコーから組織の動きや静止している組織から得られる情報の成分（以下、「クラッタ成分」と呼ぶ）を取り除いている。このＭＴＩフィルタとしては、例えば、血流成分とクラッタ成分との平均速度の差を用いたＦＩＲフィルタのほか、入力信号に応じて係数を変化させる適用型のＭＴＩフィルタが使用されている。適用型のＭＴＩフィルタとしては、例えば、相関行列から固有ベクトルを算出し、固有ベクトルからフィルタ行列を生成する方法が知られている（例えば、特許文献１、非特許文献１）。
"Eigen-Based Clutter Filter Design for Ultrasound Color Flow Imaging: A Review", Alfred C. H. Yu, and Lasse Lovstakken, IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control, Vol. 57, No. 5, pp1096-1111, May 2010
適用型のＭＴＩフィルタを用いる場合、相関行列を計算するための信号をどのように選択するかによって、フィルタの性能が異なるという課題がある。
本開示は、上記課題に鑑みてなされたものであり、クラッタ成分を十分に除去して血流成分を高精度に抽出するＭＴＩフィルタを実現することを目的とする。
本開示は、上記課題に鑑みてなされたものであり、クラッタ成分を十分に除去して血流成分を高精度に抽出するＭＴＩフィルタを実現することを目的とする。
本開示の一態様に係る超音波信号処理装置は、超音波プローブに列設された複数の振動子を駆動して被検体に対する超音波送受信を実行して血流情報を算出する超音波信号処理装置であって、前記複数の振動子を介し、被検体中の少なくとも解析対象範囲を示す関心領域に対して検出波を複数回送信する送信部と、前記検出波のそれぞれに対し、前記複数の振動子にて時系列に受信された被検体からの反射超音波に基づいて受信信号列を生成する受信部と、前記検出波のそれぞれに対応する前記受信信号列を直交検波して複素信号列を生成する直交検波部と、前記関心領域のうちフィルタ元領域を特定し、前記フィルタ元領域に含まれる複数の観測点のそれぞれに係る時系列の複素信号列を用いて、行列演算を行うことでフィルタを形成し、前記関心領域に含まれる複数の観測点のそれぞれに係る時系列の複素信号列に対して前記フィルタを用いてフィルタ処理を行い抽出複素信号列を生成するフィルタ処理部と、前記抽出複素信号列から前記関心領域に含まれる複数の観測点それぞれの血流情報を検出する速度検出部とを備え、前記フィルタ元領域に含まれる観測点における血流情報は、前記関心領域に含まれるが前記フィルタ元領域に含まれない観測点における血流情報より少ないことを特徴とする。
上記構成により、血流情報の多い観測点がフィルタ元領域に含まれる観測点として特定することを抑止する。そのため、フィルタ元領域に含まれる観測点の間で血流成分が共通成分となることを抑制し、共通成分に占めるクラッタ成分の割合を高めることができる。したがって、適用型ＭＴＩフィルタにおいて、血流成分への影響を抑止し、かつ、クラッタ成分を高精度に取り除くことが可能となる。
≪発明を実施するための形態に至った経緯≫
発明者は、固有ベクトルを用いた適用型のＭＴＩフィルタを用いる場合、相関行列を計算するための信号をどのように選択するかについて、各種の検討を行った。
固有ベクトルを用いた適用型のＭＴＩフィルタは、血流成分とクラッタ成分との平均速度の差を利用した、ＦＩＲフィルタなどの高域通過フィルタに対して以下のような優位点を有している。ＦＩＲフィルタなどの高域通過フィルタは、血流成分とクラッタ成分との平均速度の差を利用して、所定のカットオフ周波数より低い周波数の信号を除去する、というフィルタである。このフィルタは、血流成分とクラッタ成分とで、周波数帯域の重複がない場合には有効に機能する。例えば、図６（ａ）に示すように、血流成分２４１とクラッタ成分２４２との周波数帯域が分離している場合には、血流成分２４１の最低周波数より低く、かつ、クラッタ成分２４２の最高周波数より高い周波数Δｆ1をカットオフ周波数とする。このようにすることで、血流成分２４１はＦＩＲフィルタを通過する一方でクラッタ成分２４２はＦＩＲフィルタで除去されるため、血流成分２４１のみを抽出することができる。しかしながら、血流成分とクラッタ成分との間で周波数帯域の重複がある場合、ＦＩＲフィルタは有効と言えない。例えば、図６（ｂ）に示すように、血流成分２５１とクラッタ成分２５２との周波数帯域が重複している場合を想定する。このとき、血流成分２５１の最低周波数Δｆ2よりクラッタ成分２５２の最高周波数より高い周波数Δｆ4の方が高いため、周波数がΔｆ2からΔｆ4の範囲の帯域に対しては、血流成分２５１とクラッタ成分２５２の分離が原理上不可能である。そのため、カットオフ周波数をΔｆ2以上に設定すると血流成分の一部が失われることとなる一方で、カットオフ周波数をΔｆ4以下に設定するとクラッタ成分が残存する。特に、周波数がΔｆ2からΔｆ3の範囲ではクラッタ成分のパワーが同周波数の血流成分のパワーより強いため、周波数がΔｆ3以下の血流成分については、ＦＩＲフィルタで取り出すことができない。これに対し、固有ベクトルを用いた適用型のＭＴＩフィルタは、クラッタ成分が信号全体に普遍的に存在していることを利用し、相関行列を用いた演算によりクラッタ成分を除去するフィルタを生成するものである。したがって、血流成分とクラッタ成分との間で周波数帯域の重複があっても、クラッタ成分のみを除去することが可能である。すなわち、血流成分とクラッタ成分の周波数帯域が重複しているか否かは、固有ベクトルを用いた適用型のＭＴＩフィルタの性能に影響を与えない。
発明者は、固有ベクトルを用いた適用型のＭＴＩフィルタを用いる場合、相関行列を計算するための信号をどのように選択するかについて、各種の検討を行った。
固有ベクトルを用いた適用型のＭＴＩフィルタは、血流成分とクラッタ成分との平均速度の差を利用した、ＦＩＲフィルタなどの高域通過フィルタに対して以下のような優位点を有している。ＦＩＲフィルタなどの高域通過フィルタは、血流成分とクラッタ成分との平均速度の差を利用して、所定のカットオフ周波数より低い周波数の信号を除去する、というフィルタである。このフィルタは、血流成分とクラッタ成分とで、周波数帯域の重複がない場合には有効に機能する。例えば、図６（ａ）に示すように、血流成分２４１とクラッタ成分２４２との周波数帯域が分離している場合には、血流成分２４１の最低周波数より低く、かつ、クラッタ成分２４２の最高周波数より高い周波数Δｆ1をカットオフ周波数とする。このようにすることで、血流成分２４１はＦＩＲフィルタを通過する一方でクラッタ成分２４２はＦＩＲフィルタで除去されるため、血流成分２４１のみを抽出することができる。しかしながら、血流成分とクラッタ成分との間で周波数帯域の重複がある場合、ＦＩＲフィルタは有効と言えない。例えば、図６（ｂ）に示すように、血流成分２５１とクラッタ成分２５２との周波数帯域が重複している場合を想定する。このとき、血流成分２５１の最低周波数Δｆ2よりクラッタ成分２５２の最高周波数より高い周波数Δｆ4の方が高いため、周波数がΔｆ2からΔｆ4の範囲の帯域に対しては、血流成分２５１とクラッタ成分２５２の分離が原理上不可能である。そのため、カットオフ周波数をΔｆ2以上に設定すると血流成分の一部が失われることとなる一方で、カットオフ周波数をΔｆ4以下に設定するとクラッタ成分が残存する。特に、周波数がΔｆ2からΔｆ3の範囲ではクラッタ成分のパワーが同周波数の血流成分のパワーより強いため、周波数がΔｆ3以下の血流成分については、ＦＩＲフィルタで取り出すことができない。これに対し、固有ベクトルを用いた適用型のＭＴＩフィルタは、クラッタ成分が信号全体に普遍的に存在していることを利用し、相関行列を用いた演算によりクラッタ成分を除去するフィルタを生成するものである。したがって、血流成分とクラッタ成分との間で周波数帯域の重複があっても、クラッタ成分のみを除去することが可能である。すなわち、血流成分とクラッタ成分の周波数帯域が重複しているか否かは、固有ベクトルを用いた適用型のＭＴＩフィルタの性能に影響を与えない。
一方で、固有ベクトルを用いた適用型のＭＴＩフィルタでは、相関行列を計算するための信号をどのように選択するかによってＭＴＩフィルタの性能が変化する。これは、相関行列を計算するための複数の信号に共通して含まれる速度成分をクラッタ成分であるとみなしているからである。したがって、例えば特許文献１の技術では、同一の位置から受信される時系列のデータから相関行列を計算している。これは、クラッタ成分の差異が少なくなるように複数の信号を選択することで、クラッタ成分が高精度に特定されるからである。
ここで、発明者は、さらにクラッタ成分の特定精度を向上させることを検討し、クラッタ成分のみが含まれる信号のみを相関行列を計算するための信号として使用するという着想を得た。相関行列を計算するための信号に血流成分が含まれている場合、血流成分の一部がクラッタ成分として誤検出される可能性があり、ＭＴＩフィルタによって血流成分の除去が発生することがある。そこで、発明者は、血流成分を含む信号を、相関行列を計算するための信号から除去し、ＭＴＩフィルタで除去すべきクラッタ成分と雑音を主成分とする信号から相関行列を計算する、という着想を得た。これにより、実施の形態に係る超音波信号処理装置、超音波信号処理方法、および、それを用いた超音波診断装置に相当するに至ったものである。
以下、実施の形態に係る超音波信号処理装置、超音波信号処理方法、および、それを用いた超音波診断装置について、図面を用いて詳細に説明する。
≪実施の形態１≫
＜全体構成＞
以下、実施の形態１に係る超音波診断装置１００について、図面を参照しながら説明する。
≪実施の形態１≫
＜全体構成＞
以下、実施の形態１に係る超音波診断装置１００について、図面を参照しながら説明する。
図１は、実施の形態１に係る超音波診断システム１０００の機能ブロック図である。図１に示すように、超音波診断システム１０００は、被検体に向けて超音波を送信しその反射波を受信する複数の振動子１０１ａを有するプローブ１０１、プローブ１０１に超音波の送受信を行わせプローブ１０１からの出力信号に基づき超音波画像を生成する超音波診断装置１００、超音波画像を画面上に表示する表示部１０８を有する。プローブ１０１、表示部１０８は、それぞれ、超音波診断装置１００に各々接続可能に構成されている。図１は超音波診断装置１００に、プローブ１０１、表示部１０８が接続された状態を示している。なお、プローブ１０１と、表示部１０８とは、超音波診断装置１００の内部にあってもよい。
＜超音波診断装置１００の構成＞
超音波診断装置１００は、プローブ１０１の複数ある振動子１０１ａのうち、送信または受信の際に用いる振動子を各々に選択し、選択された振動子に対する入出力を確保するマルチプレクサ部１０２、超音波の送信を行うためにプローブ１０１の各振動子１０１ａに対する高電圧印加のタイミングを制御する送信ビームフォーマ部１０３と、プローブ１０１で受信した超音波の反射波に基づき、複数の振動子１０１ａで得られた電気信号を増幅およびＡ／Ｄ変換して受信信号列を生成し、受信信号列に対し受信ビームフォーミングを行って音響線信号を生成する受信ビームフォーマ部１０４を有する。また、超音波診断装置１００は、受信ビームフォーマ部１０４からの出力信号を周波数解析してカラーフロー情報を生成するＣＦＭ処理部１０５と、受信ビームフォーマ部１０４からの出力信号に基づいて断層画像（Ｂモード画像）を生成する断層画像処理部１０６と、カラーフロー情報をＢモード画像に重畳してドプラ画像を生成し表示部１０８に表示させる画像生成部１０７と、受信ビームフォーマ部１０４が生成する受信信号列および／または音響線信号、ＣＦＭ処理部１０５が生成するカラーフロー情報、および、断層画像処理部１０６が生成するＢモード画像を保存するデータ処理部と、各要素を制御する制御部１１０をさらに備える。このうち、マルチプレクサ部１０２、送信ビームフォーマ部１０３、受信ビームフォーマ部１０４、ＣＦＭ処理部１０５、断層画像処理部１０６、画像生成部１０７は、超音波信号処理回路である、超音波信号処理装置１５０を構成する。
超音波診断装置１００は、プローブ１０１の複数ある振動子１０１ａのうち、送信または受信の際に用いる振動子を各々に選択し、選択された振動子に対する入出力を確保するマルチプレクサ部１０２、超音波の送信を行うためにプローブ１０１の各振動子１０１ａに対する高電圧印加のタイミングを制御する送信ビームフォーマ部１０３と、プローブ１０１で受信した超音波の反射波に基づき、複数の振動子１０１ａで得られた電気信号を増幅およびＡ／Ｄ変換して受信信号列を生成し、受信信号列に対し受信ビームフォーミングを行って音響線信号を生成する受信ビームフォーマ部１０４を有する。また、超音波診断装置１００は、受信ビームフォーマ部１０４からの出力信号を周波数解析してカラーフロー情報を生成するＣＦＭ処理部１０５と、受信ビームフォーマ部１０４からの出力信号に基づいて断層画像（Ｂモード画像）を生成する断層画像処理部１０６と、カラーフロー情報をＢモード画像に重畳してドプラ画像を生成し表示部１０８に表示させる画像生成部１０７と、受信ビームフォーマ部１０４が生成する受信信号列および／または音響線信号、ＣＦＭ処理部１０５が生成するカラーフロー情報、および、断層画像処理部１０６が生成するＢモード画像を保存するデータ処理部と、各要素を制御する制御部１１０をさらに備える。このうち、マルチプレクサ部１０２、送信ビームフォーマ部１０３、受信ビームフォーマ部１０４、ＣＦＭ処理部１０５、断層画像処理部１０６、画像生成部１０７は、超音波信号処理回路である、超音波信号処理装置１５０を構成する。
超音波診断装置１００を構成する各要素、例えば、マルチプレクサ部１０２、送信ビームフォーマ部１０３、受信ビームフォーマ部１０４、ＣＦＭ処理部１０５、断層画像処理部１０６、画像生成部１０７、制御部１１０は、それぞれ、例えば、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）などのハードウェア回路により実現される。
データ格納部１０９は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ－ＲＡＭ、ＢＤ、半導体メモリ等を用いることができる。また、データ格納部１０９は、超音波診断装置１００に外部から接続された記憶装置であってもよい。
なお、本実施の形態に係る超音波診断装置１００は、図１で示した構成の超音波診断装置に限定されない。例えば、マルチプレクサ部１０２がなく、送信ビームフォーマ部１０３と受信ビームフォーマ部１０４とが直接、プローブ１０１の各振動子１０１ａに接続されていてもよい。また、プローブ１０１に送信ビームフォーマ部１０３や受信ビームフォーマ部１０４、またその一部などが内蔵される構成であってもよい。これは、本実施の形態に係る超音波診断装置１００に限られず、後に説明する変形例に係る超音波診断装置でも同様である。
なお、本実施の形態に係る超音波診断装置１００は、図１で示した構成の超音波診断装置に限定されない。例えば、マルチプレクサ部１０２がなく、送信ビームフォーマ部１０３と受信ビームフォーマ部１０４とが直接、プローブ１０１の各振動子１０１ａに接続されていてもよい。また、プローブ１０１に送信ビームフォーマ部１０３や受信ビームフォーマ部１０４、またその一部などが内蔵される構成であってもよい。これは、本実施の形態に係る超音波診断装置１００に限られず、後に説明する変形例に係る超音波診断装置でも同様である。
＜各構成要素の説明＞
１．送信ビームフォーマ部１０３
送信ビームフォーマ部１０３は、マルチプレクサ部１０２を介してプローブ１０１と接続され、プローブ１０１から超音波の送信を行うためにプローブ１０１に存する複数の振動子１０１ａの全てもしくは一部に当たる送信振動子列からなる送信開口に含まれる複数の振動子の各々に対する高電圧印加のタイミングを制御する。送信ビームフォーマ部１０３は送信部１０３１から構成される。
１．送信ビームフォーマ部１０３
送信ビームフォーマ部１０３は、マルチプレクサ部１０２を介してプローブ１０１と接続され、プローブ１０１から超音波の送信を行うためにプローブ１０１に存する複数の振動子１０１ａの全てもしくは一部に当たる送信振動子列からなる送信開口に含まれる複数の振動子の各々に対する高電圧印加のタイミングを制御する。送信ビームフォーマ部１０３は送信部１０３１から構成される。
送信部１０３１は、制御部１１０からの送信制御信号に基づき、プローブ１０１に存する複数の振動子１０１ａ中、送信開口に含まれる各振動子に超音波ビームを送信させるためのパルス状の送信信号を供給する送信処理を行う。具体的には、送信部１０３１は、例えば、クロック発生回路、パルス発生回路、遅延回路を備えている。クロック発生回路は、超音波ビームの送信タイミングを決定するクロック信号を発生させる回路である。パルス発生回路は、各振動子を駆動するパルス信号を発生させるための回路である。遅延回路は、超音波ビームの送信タイミングを振動子毎に遅延時間を設定し、遅延時間だけ超音波ビームの送信を遅延させて超音波ビームのフォーカシングを行うための回路である。具体的には、送信開口の中心に位置する振動子ほど送信タイミングを遅らせるように各振動子の送信タイミングを制御する。これにより、送信開口内の振動子列から送信された超音波送信波は、被検体のある深度において、波面がある一点、すなわち送信フォーカス点で、フォーカスがあう（集束する）状態となる。送信フォーカス点Ｆで合焦した波面は、再び拡散し、被検体内を超音波送信波が伝播する。なお、送信ビームフォーマ部１０３は、送信フォーカス深さにおいて、波面がある領域、すなわち送信フォーカス領域に超音波が集束するように制御してもよい。
送信部１０３１は、超音波ビームの送信を所定の回数行った後、送信開口を列方向に所定の距離だけ移動させて再び超音波ビームの送信を所定の回数行い、の処理を繰り返すことで、プローブ１０１に存する全ての振動子１０１ａから超音波送信を行う。以下、超音波ビームの送信のそれぞれを送信イベントと呼び、所定の回数の送信イベントで構成される、同一の送信開口を用いた一連の超音波送信の全体を送信イベントセットと呼ぶ。なお、所定の回数は少なくとも２回であり、本実施の形態では、一例として、１０回である。すなわち、本実施の形態では、１０回の超音波送信ごとに、送信開口が移動する。送信開口が異なる複数の送信イベントセットにより、１フレーム分の信号が受信される。
なお、送信部１０３１は、超音波探触子１を構成する各振動素子から送出される送信検出波が特定の向きに進行する平面波を超音波ビームとして送信してもよい。この場合、すべての振動子を同時に駆動させる、または、隣接する２つの振動子の間の遅延時間差が所定の値となるように遅延処理が行われる。また、この場合は、送信イベントセット間で送信開口は移動させず、１回の送信イベントセットにより、１フレーム分の信号が受信される。
２．受信ビームフォーマ部１０４
受信ビームフォーマ部１０４は、プローブ１０１で受波した超音波の反射波に基づき、複数の振動子１０１ａで得られた電気信号を増幅およびＡ／Ｄ変換してＲＦ信号とし、複数のＲＦ信号を時系列に並べた受信信号列を生成する。また、受信ビームフォーマ部１０４は、受信信号列に対し受信ビームフォーミングを行って音響線信号を作成する。音響線信号を生成する場合、送信イベントに同期し、着目領域内の各観測点について、観測点からの反射超音波に基づく受信信号を同定し、受信信号ごとに遅延処理を行って加算する。
受信ビームフォーマ部１０４は、プローブ１０１で受波した超音波の反射波に基づき、複数の振動子１０１ａで得られた電気信号を増幅およびＡ／Ｄ変換してＲＦ信号とし、複数のＲＦ信号を時系列に並べた受信信号列を生成する。また、受信ビームフォーマ部１０４は、受信信号列に対し受信ビームフォーミングを行って音響線信号を作成する。音響線信号を生成する場合、送信イベントに同期し、着目領域内の各観測点について、観測点からの反射超音波に基づく受信信号を同定し、受信信号ごとに遅延処理を行って加算する。
３．ＣＦＭ処理部１０５
ＣＦＭ処理部１０５は、送信イベントセットのそれぞれで得た受信信号列に基づき、周波数解析を行って、ＣＦＭ信号を生成する。なお、ＣＦＭ処理部１０５は、送信イベントセットのそれぞれで得た音響線信号に基づき、周波数解析を行って、ＣＦＭ信号を生成してもよい。ここで、ある１つの観測点については、送信イベントごとにＲＦ信号が得られることとなる。以下、これらの１つの観測点に係る複数のＲＦ信号を時系列の信号列として扱い、これを、当該観測点に対するアンサンブルと呼ぶ。ＣＦＭ信号とは、ある観測点に対する、血流情報を示す信号である。血流情報については後述する。図２（ａ）は、ＣＦＭ処理部１０５の機能ブロック図である。図２（ａ）に示すように、ＣＦＭ処理部１０５は、直交検波部１０５１、フィルタ処理部１０５２、速度解析部１０５３を備える。
ＣＦＭ処理部１０５は、送信イベントセットのそれぞれで得た受信信号列に基づき、周波数解析を行って、ＣＦＭ信号を生成する。なお、ＣＦＭ処理部１０５は、送信イベントセットのそれぞれで得た音響線信号に基づき、周波数解析を行って、ＣＦＭ信号を生成してもよい。ここで、ある１つの観測点については、送信イベントごとにＲＦ信号が得られることとなる。以下、これらの１つの観測点に係る複数のＲＦ信号を時系列の信号列として扱い、これを、当該観測点に対するアンサンブルと呼ぶ。ＣＦＭ信号とは、ある観測点に対する、血流情報を示す信号である。血流情報については後述する。図２（ａ）は、ＣＦＭ処理部１０５の機能ブロック図である。図２（ａ）に示すように、ＣＦＭ処理部１０５は、直交検波部１０５１、フィルタ処理部１０５２、速度解析部１０５３を備える。
（１）直交検波部１０５１
直交検波部１０５１は、送信イベントに同期されて生成される受信信号列のそれぞれに対して直交検波を行い、各観測点における受信信号の位相を示す複素受信信号を生成する回路である。具体的には、各観測点のアンサンブルに含まれるそれぞれのＲＦ信号に対して、以下の処理が行われる。まず、送信超音波と周波数が同一である第１参照信号と、第１参照信号と周波数及び振幅が同一で位相のみ９０°異なっている第２参照信号とを生成する。次に、ＲＦ信号と第１参照信号を積算し、ＬＰＦにより第１参照信号の約２倍の周波数を有する高周波成分を取り除き、第１成分とする。同様に、ＲＦ信号と第２参照信号を積算し、ＬＰＦにより第２参照信号の約２倍の周波数を有する高周波成分を取り除いて第２成分とする。最後に、第１成分を実部（Ｉ成分；Ｉｎ Ｐｈａｓｅ）、第２成分を虚部（Ｑ成分；Ｑｕａｄｒａｔｕｒｅ Ｐｈａｓｅ）として、複素受信信号を生成する。
直交検波部１０５１は、送信イベントに同期されて生成される受信信号列のそれぞれに対して直交検波を行い、各観測点における受信信号の位相を示す複素受信信号を生成する回路である。具体的には、各観測点のアンサンブルに含まれるそれぞれのＲＦ信号に対して、以下の処理が行われる。まず、送信超音波と周波数が同一である第１参照信号と、第１参照信号と周波数及び振幅が同一で位相のみ９０°異なっている第２参照信号とを生成する。次に、ＲＦ信号と第１参照信号を積算し、ＬＰＦにより第１参照信号の約２倍の周波数を有する高周波成分を取り除き、第１成分とする。同様に、ＲＦ信号と第２参照信号を積算し、ＬＰＦにより第２参照信号の約２倍の周波数を有する高周波成分を取り除いて第２成分とする。最後に、第１成分を実部（Ｉ成分；Ｉｎ Ｐｈａｓｅ）、第２成分を虚部（Ｑ成分；Ｑｕａｄｒａｔｕｒｅ Ｐｈａｓｅ）として、複素受信信号を生成する。
（２）フィルタ処理部１０５２
フィルタ処理部１０５２は、複素受信信号からクラッタ成分を取り除くフィルタ回路である。クラッタ成分とは、組織の動きのうち、画像化の対象としない成分のことであり、具体的には、血管壁、筋肉、臓器などの組織の動きを示す情報である。詳細は後述する。
（３）速度解析部１０５３
速度解析部１０５３は、フィルタ処理された後の複素受信信号から、各観測点に対応する血流情報を推定する回路である。速度解析部１０５３は、各観測点について、当該観測点に対するアンサンブルのそれぞれの信号から位相を推定し、位相の変化速度を算出する。なお、速度解析部１０５３は、アンサンブルを構成する複数の複素受信信号の間で相関処理を行うことにより、位相の変化速度を推定するとしてもよい。
フィルタ処理部１０５２は、複素受信信号からクラッタ成分を取り除くフィルタ回路である。クラッタ成分とは、組織の動きのうち、画像化の対象としない成分のことであり、具体的には、血管壁、筋肉、臓器などの組織の動きを示す情報である。詳細は後述する。
（３）速度解析部１０５３
速度解析部１０５３は、フィルタ処理された後の複素受信信号から、各観測点に対応する血流情報を推定する回路である。速度解析部１０５３は、各観測点について、当該観測点に対するアンサンブルのそれぞれの信号から位相を推定し、位相の変化速度を算出する。なお、速度解析部１０５３は、アンサンブルを構成する複数の複素受信信号の間で相関処理を行うことにより、位相の変化速度を推定するとしてもよい。
速度解析部１０５３は、位相の変化速度から各観測点で生じたドプラシフト量を算出し、ドプラシフト量から、血流の平均速度Ｖを推定する。速度解析部１０５３は、血流の平均速度Ｖを超音波の送信方向（被検体の深さ方向）に連なった信号の列としたＣＦＭ信号を生成し、画像生成部１０７とデータ格納部１０９に出力する。なお、速度解析部１０５３は、血流の速度の分散値Ｔと、ドプラシフト量のパワースペクトルを基に血流のパワーＰをさらに算出するとしてもよい。速度解析部１０５３は、これらの血流情報を、ＣＦＭ信号として画像生成部１０７に出力する。
４．断層画像処理部１０６
断層画像処理部１０６は、受信ビームフォーマ部１０４が生成した１回の送信イベントに係る音響線信号に対し、包絡線検波、対数圧縮を行い、１フレーム分のＢモード画像データを生成する。生成されたＢモード画像データは、画像生成部１０７とデータ格納部１０９に出力される。
断層画像処理部１０６は、受信ビームフォーマ部１０４が生成した１回の送信イベントに係る音響線信号に対し、包絡線検波、対数圧縮を行い、１フレーム分のＢモード画像データを生成する。生成されたＢモード画像データは、画像生成部１０７とデータ格納部１０９に出力される。
５．画像生成部１０７
画像生成部１０７は、断層画像処理部１０６が生成したＢモード断層画像に、ＣＦＭ処理部１０５が生成したＣＦＭ信号を色調変換して重畳することでカラードプラ画像を生成するための回路である。または、画像生成部１０７は、断層画像処理部１０６が生成したＢモード断層画像に、ＣＦＭ処理部１０５が生成したＣＦＭ信号を色調変換して重畳することでパワードプラ画像を生成してもよい。
画像生成部１０７は、断層画像処理部１０６が生成したＢモード断層画像に、ＣＦＭ処理部１０５が生成したＣＦＭ信号を色調変換して重畳することでカラードプラ画像を生成するための回路である。または、画像生成部１０７は、断層画像処理部１０６が生成したＢモード断層画像に、ＣＦＭ処理部１０５が生成したＣＦＭ信号を色調変換して重畳することでパワードプラ画像を生成してもよい。
カラードプラ画像を生成する場合は、以下の処理を行う。画像生成部１０７は、まず、ＣＦＭ信号の座標系を直交座標系に変換する。次に、各観測点の平均速度Ｖを色情報に変換してカラーフロー情報を生成する。このとき、例えば、（１）プローブに向かう向きは赤色、プローブから遠ざかる向きは青色、（２）速度の絶対値が大きいほど彩度が高く、絶対値が小さいほど彩度が低い、のように変換を行う。より具体的には、プローブに向かう速度成分については速度の絶対値を赤色の輝度値に変換し、プローブから遠ざかる速度成分については速度の絶対値を青色の輝度値に変換する。なお、画像生成部１０７は、ＣＦＭ処理部１０５から速度分散を示す信号Ｔをさらに受信し、分散の値を緑の輝度値に変換してもよい。このようにすることで、乱流の発生位置を示すことができる。最後に、画像生成部１０７は、断層画像処理部１０６が生成したＢモード断層画像に、上述したカラーフロー情報を重畳することで、カラードプラ画像を生成する。カラードプラ画像は、表示部１０８に表示される。
一方、パワードプラ画像を生成する場合は、以下の処理を行う。画像生成部１０７は、まず、ＣＦＭ信号の座標系を直交座標系に変換する。次に、各観測点のパワーＰを色情報に変換してカラーフロー情報を生成する。このとき、例えば、血流のパワーが大きいほど輝度が高く、パワーが小さいほど輝度が低い、のように変換を行う。より具体的には、血流のパワーが所定の値以上である点は鮮やかな黄色、パワーが所定の値未満である点は暗いオレンジ色、パワーがゼロとみなせる点は無色（透明）で示す。最後に、画像生成部１０７は、断層画像処理部１０６が生成したＢモード断層画像に、上述したカラーフロー情報を重畳することで、パワードプラ画像を生成する。パワードプラ画像は、表示部１０８に表示される。
＜フィルタ処理部の説明＞
以下、フィルタ処理部１０５２について、より詳細に説明する。図２（ｂ）は、フィルタ処理部１０５２の機能ブロック図である。図２（ｂ）に示すように、フィルタ処理部１０５２は、複素化部１１５１、データ選択部１１５２、共分散算出部１１５３、固有値算出部１１５４、フィルタ作成部１１５５、フィルタ適用部１１５６、実部虚部分離部１１５７を備える。
以下、フィルタ処理部１０５２について、より詳細に説明する。図２（ｂ）は、フィルタ処理部１０５２の機能ブロック図である。図２（ｂ）に示すように、フィルタ処理部１０５２は、複素化部１１５１、データ選択部１１５２、共分散算出部１１５３、固有値算出部１１５４、フィルタ作成部１１５５、フィルタ適用部１１５６、実部虚部分離部１１５７を備える。
１．複素化部１１５１
複素化部１１５１は、直交検波部１０５１から出力される複素受信信号のそれぞれについて、Ｉ成分を実部、Ｑ成分を虚部とする、単一の複素数に変換する回路である。複素化部１１５１は、複素化された複素受信信号をフィルタ適用部１１５６とデータ選択部１１５２に出力する。
複素化部１１５１は、直交検波部１０５１から出力される複素受信信号のそれぞれについて、Ｉ成分を実部、Ｑ成分を虚部とする、単一の複素数に変換する回路である。複素化部１１５１は、複素化された複素受信信号をフィルタ適用部１１５６とデータ選択部１１５２に出力する。
２．データ選択部１１５２
データ選択部１１５２は、適用型ＭＴＩフィルタを生成するための信号を選択する回路である。具体的には、データ選択部１１５２は、フィルタを生成するためのアンサンブルに係る観測点を選択する。本実施の形態においては、Ｂモード断層画像の輝度を基準として観測点を選択する。
データ選択部１１５２は、適用型ＭＴＩフィルタを生成するための信号を選択する回路である。具体的には、データ選択部１１５２は、フィルタを生成するためのアンサンブルに係る観測点を選択する。本実施の形態においては、Ｂモード断層画像の輝度を基準として観測点を選択する。
以下、図５の模式図を用いて説明する。図５は、Ｂモード断層画像の着目領域２０１の内部に、ＣＦＭ処理の対象となる関心領域２１１が含まれている場合を示している。ここで、領域２２１は血管内腔に対応し、領域２２２および領域２２３は筋肉に対応しているとする。また、関心領域２１１には、観測点がｙ方向に５個並び、ｘ方向に４個並び、計２０個の観測点Ｐｊが関心領域２１１に含まれているものとする。図５において、領域２２１内の観測点は「○」で示し、領域２２２および領域２２３内の観測点Ｑｉは「×」で示している。
上述したように、適応型ＭＴＩフィルタは、フィルタを生成するための複数のアンサンブルに共通する信号成分をクラッタ成分として抽出することにより、当該共通信号成分を打ち消すフィルタとして作成される。したがって、データ選択部１１５２は、血流成分を含むアンサンブル、すなわち、血流領域である領域２２１内の観測点に係るアンサンブルを含まないように、アンサンブルに係る観測点である第２観測点を選択する。具体的には、観測点グループ２３０のうち、血流領域２２１に含まれる観測点グループ２３２を特定し、観測点グループ２３０から観測点グループ２３２を除いた観測点グループ２３１に属する観測点を選択する。すなわち、観測点グループ２３１の存在領域がフィルタ元領域となる。これにより、観測点グループ２３１に属する観測点に係る複数のアンサンブルに共通する信号成分をクラッタ成分として抽出でき、血流成分に影響を与えずにクラッタ成分を取り除く適用型ＭＴＩフィルタを実現できる。本実施の形態では、データ選択部１１５２は、データ格納部１０９からＢモード断層画像を読み出し、Ｂモード断層画像における輝度が所定の閾値以上である観測点を観測点グループ２３１に、輝度が所定の閾値未満である観測点を観測点グループ２３２に、それぞれ分類する。これは、Ｂモード断層画像において、血管内腔では輝度が低い一方で、筋組織や骨などの輝度が高いため、輝度の高い領域をフィルタ元領域とすることで、血流が存在している領域をフィルタ領域から排除できるからである。そして、観測点グループ２３１に属する観測点に係るアンサンブルを、以下に示すように行列Ｘとして共分散算出部１１５３に出力する。
３．共分散算出部１１５３
共分散算出部１１５３は、フィルタを生成するための複数のアンサンブルを示す行列Ｘから共分散行列を算出する回路である。
共分散行列Σは、以下のように示されるＮ行Ｎ列の対称行列である。
共分散算出部１１５３は、フィルタを生成するための複数のアンサンブルを示す行列Ｘから共分散行列を算出する回路である。
共分散行列Σは、以下のように示されるＮ行Ｎ列の対称行列である。
４．固有値算出部１１５４
固有値算出部１１５４は、共分散行列Σの固有値と固有ベクトルを算出する回路である。
固有値算出部１１５４は、算出した固有値λi（ｉ＝１～Ｎ、｜λ1｜≧｜λ2｜≧｜λ3｜≧…≧｜λN｜）と、固有値λiのそれぞれに対応する固有ベクトルｅi（ｉ＝１～Ｎ）をフィルタ作成部に出力する。
５．フィルタ作成部１１５５
フィルタ作成部１１５５は、共分散行列Σの固有値λiと固有ベクトルｅiとに基づき、フィルタ行列を作成する回路である。
５．フィルタ作成部１１５５
フィルタ作成部１１５５は、共分散行列Σの固有値λiと固有ベクトルｅiとに基づき、フィルタ行列を作成する回路である。
フィルタ作成部１１５５は、固有ベクトルｅiに基づいて、行列ｅを作成する。
さらに、フィルタ作成部１１５５は、Ｎ行Ｎ列の対角行列であるゲイン行列Ｇを作成する。
さらに、フィルタ作成部１１５５は、以下のように、フィルタ行列ＡEigenを作成する。
フィルタ作成部１１５５は、作成したフィルタ行列ＡEigenを、フィルタ適用部１１５６に出力する。
６．フィルタ適用部１１５６
フィルタ適用部１１５６は、フィルタ作成部１１５５が作成したフィルタ行列ＡEigenを複素化された複素受信信号に適用することで、フィルタ処理を行い、抽出複素受信信号を生成する。
フィルタ適用部１１５６は、観測点グループ２３０に含まれる全ての観測点に係るアンサンブルを、以下に示すように行列Ｙとする。
フィルタ適用部１１５６は、フィルタ作成部１１５５が作成したフィルタ行列ＡEigenを複素化された複素受信信号に適用することで、フィルタ処理を行い、抽出複素受信信号を生成する。
フィルタ適用部１１５６は、観測点グループ２３０に含まれる全ての観測点に係るアンサンブルを、以下に示すように行列Ｙとする。
次に、フィルタ適用部１１５６は、フィルタ作成部１１５５が作成したフィルタ行列ＡEigenを行列Ｙに適用する。
７．実部虚部分離部
実部虚部分離部は、抽出複素受信信号のそれぞれについて、実部をフィルタ後のＩ成分Ｉ’として、虚部をフィルタ後のＱ成分Ｑ’として分離して出力する。
＜動作＞
以上の構成からなる超音波診断装置１００の動作について説明する。
実部虚部分離部は、抽出複素受信信号のそれぞれについて、実部をフィルタ後のＩ成分Ｉ’として、虚部をフィルタ後のＱ成分Ｑ’として分離して出力する。
＜動作＞
以上の構成からなる超音波診断装置１００の動作について説明する。
図３は、超音波診断装置１００の動作を示すフローチャートである。
まず、ステップＳ１０において、関心領域（ＲＯＩ）の設定を行う。関心領域を設定する方法は、例えば、表示部１０８に事前に取得したＢモード断層画像を表示し、タッチパネル、マウス、トラックボールなどの入力部（図示しない）を通して検査者に関心領域を指定させる。なお、関心領域の設定方法はこの場合に限られず、例えば、Ｂモード断層画像の全域を関心領域としてもよいし、あるいは、Ｂモード断層画像の中央部分を含む一定範囲を関心領域としてもよい。また、関心領域を設定する際に、後述するステップＳ２０、Ｓ３０の動作を行ってもよい。
まず、ステップＳ１０において、関心領域（ＲＯＩ）の設定を行う。関心領域を設定する方法は、例えば、表示部１０８に事前に取得したＢモード断層画像を表示し、タッチパネル、マウス、トラックボールなどの入力部（図示しない）を通して検査者に関心領域を指定させる。なお、関心領域の設定方法はこの場合に限られず、例えば、Ｂモード断層画像の全域を関心領域としてもよいし、あるいは、Ｂモード断層画像の中央部分を含む一定範囲を関心領域としてもよい。また、関心領域を設定する際に、後述するステップＳ２０、Ｓ３０の動作を行ってもよい。
次に、関心領域を含む着目領域に対して超音波の送受信を行い、反射超音波に基づくＲＦ信号を生成する（ステップＳ２０）。具体的には、１フレーム分の受信信号列を生成するために必要な、１回以上の送信イベントと、反射超音波に基づく受信処理による受信信号列の生成を行う。
次に、Ｂモード断層画像を生成する（ステップＳ３０）。具体的には、ステップＳ２０で取得した受信信号列に対して受信ビームフォーマ部１０４が整相加算処理を行って音響線信号を生成し、断層画像処理部１０６は音響線信号に対して包絡線検波、対数圧縮を行い、Ｂモード断層画像を生成する。生成されたＢモード断層画像は、画像生成部１０７とデータ格納部１０９に出力される。
次に、Ｂモード断層画像を生成する（ステップＳ３０）。具体的には、ステップＳ２０で取得した受信信号列に対して受信ビームフォーマ部１０４が整相加算処理を行って音響線信号を生成し、断層画像処理部１０６は音響線信号に対して包絡線検波、対数圧縮を行い、Ｂモード断層画像を生成する。生成されたＢモード断層画像は、画像生成部１０７とデータ格納部１０９に出力される。
次に、関心領域に対して超音波の送受信を複数回行い、超音波送信を行うごとに反射超音波に基づくＲＦ信号を生成する処理を行う（ステップＳ４０）。具体的には、１フレーム分の受信信号列を生成するために必要な１回以上の送信イベントセットを行い、送信イベントセットに含まれる送信イベントごとに、反射超音波に基づく受信処理による受信信号列の生成を行う。
次に、ＲＦ信号を直交検波し、複素超音波信号を生成する（ステップＳ５０）。これにより、関心領域内の各観測点に対応するアンサンブルが取得される。
次に、複素超音波信号に対し、適応型ＭＴＩフィルタ処理を行う（ステップＳ６０）。ここで、ステップＳ６０における、ＭＴＩフィルタ処理について、図４を用いて詳細に説明する。図４は、フィルタ処理部１０５２におけるＭＴＩフィルタ処理を示すフローチャートである。
次に、複素超音波信号に対し、適応型ＭＴＩフィルタ処理を行う（ステップＳ６０）。ここで、ステップＳ６０における、ＭＴＩフィルタ処理について、図４を用いて詳細に説明する。図４は、フィルタ処理部１０５２におけるＭＴＩフィルタ処理を示すフローチャートである。
まず、データ選択部１１５２が、ＲＯＩ内の観測点Ｐｊ（ｊ＝１～Ｌ）から、Ｂモード画像輝度値に基づいて、フィルタ元領域に含まれる第２観測点Ｑｉ（ｉ＝１～Ｍ）を抽出する（ステップＳ６１）。具体的には以下の動作となる。まず、データ選択部１１５２は、ステップＳ３０で生成されたＢモード断層画像を、データ格納部１０９から読み出す。次に、データ選択部１１５２は、ＲＯＩ内の各観測点ＰｊにおけるＢモード断層画像の輝度値を取得する。そして、Ｂモード断層画像の輝度値が所定の閾値以上である観測点を、フィルタ元領域に含まれる第２観測点Ｑｉとして抽出する。なお、データ選択部１１５２は、Ｂモード断層画像から、ＲＯＩ内かつ輝度値が所定の閾値以上である領域をフィルタ元領域として抽出した後、フィルタ元領域内の観測点全てを第２観測点Ｑｉとして抽出してもよい。
次に、第２観測点Ｑｉに対応する時系列の複素受信信号を要素として用いることで、行列Ｘを生成する（ステップＳ６２）。まず、複素化部１１５１は観測点Ｐｊに係るアンサンブルに含まれる各複素超音波信号を複素数に変換する。次に、データ選択部１１５２は、複素化部１１５１が複素数化した観測点Ｐｊに係るアンサンブルデータから、ステップＳ６１で抽出した第２観測点Ｑｉに係るアンサンブルデータのみを取り出す。最後に、複数のアンサンブルデータを、行方向が時間（送信イベント）、列方向が観測点（インデックスｉ）を示すように配置して行列Ｘを生成する。
次に、共分散算出部１１５３は、行列Ｘから、共分散行列Σを生成する（ステップＳ６３）。
次に、固有値算出部１１５４は、共分散行列ΣのＮ個の固有値λiと、固有値λiのそれぞれに対応する固有ベクトルｅiを算出する（ステップＳ６４）。
次に、フィルタ作成部１１５５は、固有値λiに基づいて、ゲイン行列Ｇを作成する（ステップＳ６５）。具体的には、固有値λiを絶対値の大きい順に並べ、固有値λiの絶対値が大きいほど対応するゲイン値ｇが小さくなるようにゲイン値ｇを定め、ゲイン値ｇを並べてゲイン行列Ｇを作成する。
次に、固有値算出部１１５４は、共分散行列ΣのＮ個の固有値λiと、固有値λiのそれぞれに対応する固有ベクトルｅiを算出する（ステップＳ６４）。
次に、フィルタ作成部１１５５は、固有値λiに基づいて、ゲイン行列Ｇを作成する（ステップＳ６５）。具体的には、固有値λiを絶対値の大きい順に並べ、固有値λiの絶対値が大きいほど対応するゲイン値ｇが小さくなるようにゲイン値ｇを定め、ゲイン値ｇを並べてゲイン行列Ｇを作成する。
次に、フィルタ作成部１１５５は、固有ベクトルｅiとゲイン行列Ｇから、フィルタ行列ＡEigenを作成する（ステップＳ６６）。具体的には、固有ベクトルｅiを、対応する固有値λiの絶対値の大きい順に並べることで行列ｅを作成する。次に、行列ｅの複素共役転置行列ｅHを算出し、最後に、行列ｅ、ゲイン行列Ｇ、複素共役転置行列ｅHの順に掛け算を行うことでフィルタ行列ＡEigenを作成する。
次に、フィルタ適用部１１５６は、観測点Ｐｊに対応する時系列の複素受信信号を要素として用いることで、行列Ｙを生成する（ステップＳ６７）。具体的には、フィルタ適用部１１５６は、ステップＳ６２において複素化部１１５１が複素数化した観測点Ｐｊに係るアンサンブルデータを用いて、行列Ｙを作成する。行列Ｙには、複数のアンサンブルデータが、行方向が時間（送信イベント）、列方向が観測点（インデックスｊ）を示すように配置されている。
最後に、フィルタ適用部１１５６は、フィルタ行列ＡEigenを行列Ｙに適用して、フィルタ後のアンサンブルである行列Ｙ'を作成する（ステップＳ６８）。
図３に戻って説明を続ける。次に、速度解析部１０５３は、ＭＴＩフィルタ後の抽出複素受信信号から位相変化を検出してＣＦＭ信号を生成する（ステップＳ７０）。具体的には、実部虚部分離部１１５７が行列Ｙ'に含まれるアンサンブル中の各抽出複素受信信号をＩ成分Ｉ’とＱ成分Ｑ’との組み合わせに戻した後、速度解析部１０５３は、各観測点について、Ｉ成分Ｉ’とＱ成分Ｑ’との組み合わせが示す位相がアンサンブル内でどのように変化したかを検出する。速度解析部１０５３は、位相変化の平均及び分散を検出して、血流速度の平均及び分散を算出する。また、速度解析部１０５３は、さらに血流速度のパワースペクトルから、血流速度のパワーを算出してもよい。
図３に戻って説明を続ける。次に、速度解析部１０５３は、ＭＴＩフィルタ後の抽出複素受信信号から位相変化を検出してＣＦＭ信号を生成する（ステップＳ７０）。具体的には、実部虚部分離部１１５７が行列Ｙ'に含まれるアンサンブル中の各抽出複素受信信号をＩ成分Ｉ’とＱ成分Ｑ’との組み合わせに戻した後、速度解析部１０５３は、各観測点について、Ｉ成分Ｉ’とＱ成分Ｑ’との組み合わせが示す位相がアンサンブル内でどのように変化したかを検出する。速度解析部１０５３は、位相変化の平均及び分散を検出して、血流速度の平均及び分散を算出する。また、速度解析部１０５３は、さらに血流速度のパワースペクトルから、血流速度のパワーを算出してもよい。
次に、画像生成部１０７は、ＣＦＭ信号に基づいてカラードプラ画像を生成する（ステップＳ８０）。具体的には、画像生成部１０７は、ＣＦＭ信号に含まれる平均速度について、向きを色彩に変換し、大きさを輝度に変換する。なお、画像生成部１０７は、さらに、ＣＦＭ信号に含まれる速度の分散について、大きさを緑色の輝度に変換してもよい。
最後に、ドプラ画像を表示する（ステップＳ９０）。具体的には、画像生成部１０７は、ステップＳ８０で生成したカラードプラ画像を、ステップＳ３０で生成されたＢモード断層画像に重畳し、表示部１０８に表示させる。
最後に、ドプラ画像を表示する（ステップＳ９０）。具体的には、画像生成部１０７は、ステップＳ８０で生成したカラードプラ画像を、ステップＳ３０で生成されたＢモード断層画像に重畳し、表示部１０８に表示させる。
＜まとめ＞
上記構成により、適用型ＭＴＩフィルタであるフィルタ行列ＡEigenは、血流が存在していない可能性が十分に高いフィルタ元領域に基づいて作成される。そのため、クラッタ成分はフィルタ領域内の第２観測点から取得されたアンサンブルに共通して含まれる一方、血流成分はフィルタ領域内の第２観測点から取得されたアンサンブルに含まれない。したがって、適用型ＭＴＩフィルタであるフィルタ行列ＡEigenは、クラッタ成分を高精度に取り除くフィルタである一方で、血流成分に対しては影響を与える可能性が十分に低い。これにより、高精度のＭＴＩフィルタが実現でき、クラッタ成分を確実に取り除きつつ、血流成分を高精度に発見することが可能となる。
上記構成により、適用型ＭＴＩフィルタであるフィルタ行列ＡEigenは、血流が存在していない可能性が十分に高いフィルタ元領域に基づいて作成される。そのため、クラッタ成分はフィルタ領域内の第２観測点から取得されたアンサンブルに共通して含まれる一方、血流成分はフィルタ領域内の第２観測点から取得されたアンサンブルに含まれない。したがって、適用型ＭＴＩフィルタであるフィルタ行列ＡEigenは、クラッタ成分を高精度に取り除くフィルタである一方で、血流成分に対しては影響を与える可能性が十分に低い。これにより、高精度のＭＴＩフィルタが実現でき、クラッタ成分を確実に取り除きつつ、血流成分を高精度に発見することが可能となる。
≪変形例≫
実施の形態１では、関心領域に含まれる観測点のうち、Ｂモード断層画像における輝度が所定の閾値以上である観測点のみを含むように、フィルタ元領域を設定した。しかしながら、フィルタ元領域は血流成分を含む観測点を含まなければよく、その選択の方法は以下のような手法であってもよい。
実施の形態１では、関心領域に含まれる観測点のうち、Ｂモード断層画像における輝度が所定の閾値以上である観測点のみを含むように、フィルタ元領域を設定した。しかしながら、フィルタ元領域は血流成分を含む観測点を含まなければよく、その選択の方法は以下のような手法であってもよい。
＜動作＞
以下、変形例に係る超音波診断装置におけるＭＴＩフィルタ処理を、図７を用いて説明する。図７は、変形例に係るＭＴＩフィルタ処理を示すフローチャートである。なお、図４と同じ動作については同じステップ番号を付し、説明を省略する。
データ選択部は、過去の血流情報に基づいて、関心領域内の観測点Ｐｊから、フィルタ元領域に含まれる第２観測点Ｑｉを抽出する（ステップＳ１６１）。まず、データ選択部は、データ格納部から、関心領域に係るＣＦＭ信号を取得する。このＣＦＭ信号は、処理に係るフレームより前のフレームに係るＣＦＭ信号である。データ選択部は、ＣＦＭ信号から、関心領域に含まれる観測点のそれぞれの平均速度の大きさを取得する。そして、データ選択部は、関心領域に含まれる観測点から、過去の平均速度の大きさが所定の閾値以下である観測点を第２観測点として選択する。すなわち、読み出されたＣＦＭ信号に係るカラードプラ画像またはパワードプラ画像において、彩色がなされない領域をフィルタ元領域であるとして抽出する。これは、過去に血流成分が観測されていない観測点は血流が存在しない点であると考えられ、第２観測点として好適であるからである。なお、データ選択部は、ＣＦＭ信号から、関心領域に含まれる観測点のそれぞれの血流のパワーを取得し、血流のパワーの大きさが所定の閾値以下である観測点を第２観測点として選択してもよい。
以下、変形例に係る超音波診断装置におけるＭＴＩフィルタ処理を、図７を用いて説明する。図７は、変形例に係るＭＴＩフィルタ処理を示すフローチャートである。なお、図４と同じ動作については同じステップ番号を付し、説明を省略する。
データ選択部は、過去の血流情報に基づいて、関心領域内の観測点Ｐｊから、フィルタ元領域に含まれる第２観測点Ｑｉを抽出する（ステップＳ１６１）。まず、データ選択部は、データ格納部から、関心領域に係るＣＦＭ信号を取得する。このＣＦＭ信号は、処理に係るフレームより前のフレームに係るＣＦＭ信号である。データ選択部は、ＣＦＭ信号から、関心領域に含まれる観測点のそれぞれの平均速度の大きさを取得する。そして、データ選択部は、関心領域に含まれる観測点から、過去の平均速度の大きさが所定の閾値以下である観測点を第２観測点として選択する。すなわち、読み出されたＣＦＭ信号に係るカラードプラ画像またはパワードプラ画像において、彩色がなされない領域をフィルタ元領域であるとして抽出する。これは、過去に血流成分が観測されていない観測点は血流が存在しない点であると考えられ、第２観測点として好適であるからである。なお、データ選択部は、ＣＦＭ信号から、関心領域に含まれる観測点のそれぞれの血流のパワーを取得し、血流のパワーの大きさが所定の閾値以下である観測点を第２観測点として選択してもよい。
以下、第２観測点Ｑｉを特定した後の動作（ステップＳ６２～Ｓ６８）は、実施の形態と同一であるので省略する。
＜まとめ＞
上記構成により、適用型ＭＴＩフィルタであるフィルタ行列ＡEigenは、血流が観測されたことがないフィルタ元領域に基づいて作成される。そのため、血流成分はフィルタ領域内の第２観測点から取得されたアンサンブルに含まれない。これにより、高精度のＭＴＩフィルタが実現でき、クラッタ成分を確実に取り除きつつ、血流成分を高精度に発見することが可能となる。
＜まとめ＞
上記構成により、適用型ＭＴＩフィルタであるフィルタ行列ＡEigenは、血流が観測されたことがないフィルタ元領域に基づいて作成される。そのため、血流成分はフィルタ領域内の第２観測点から取得されたアンサンブルに含まれない。これにより、高精度のＭＴＩフィルタが実現でき、クラッタ成分を確実に取り除きつつ、血流成分を高精度に発見することが可能となる。
≪実施の形態２≫
実施の形態１では、関心領域から１つのフィルタ元領域を抽出してフィルタ行列を１つ生成し、関心領域内のすべての観測点Ｐｊに係る複素音響線信号にフィルタを適用し、フィルタ後の抽出複素音響線信号を用いて血流情報を算出するとした。
これに対し、本実施の形態では、関心領域を複数のサブ関心領域に分割し、サブ関心領域ごとにＭＴＩフィルタと血流情報の算出を行うことを特徴とする。
実施の形態１では、関心領域から１つのフィルタ元領域を抽出してフィルタ行列を１つ生成し、関心領域内のすべての観測点Ｐｊに係る複素音響線信号にフィルタを適用し、フィルタ後の抽出複素音響線信号を用いて血流情報を算出するとした。
これに対し、本実施の形態では、関心領域を複数のサブ関心領域に分割し、サブ関心領域ごとにＭＴＩフィルタと血流情報の算出を行うことを特徴とする。
＜構成要素の構成＞
実施の形態２に係る超音波診断装置は、ＣＦＭ処理部１０５に替えてＣＦＭ処理部２０５を備えることに特徴があり、それ以外の構成は実施の形態１に係る超音波診断装置１００と同様である。
以下、ＣＦＭ処理部２０５について詳細に説明する。
実施の形態２に係る超音波診断装置は、ＣＦＭ処理部１０５に替えてＣＦＭ処理部２０５を備えることに特徴があり、それ以外の構成は実施の形態１に係る超音波診断装置１００と同様である。
以下、ＣＦＭ処理部２０５について詳細に説明する。
１．ＣＦＭ処理部２０５
ＣＦＭ処理部２０５は、関心領域を複数のサブ関心領域に分割し、それぞれのサブ関心領域において、送信イベントセットのそれぞれで得た受信信号列に基づき、周波数解析を行って、部分ＣＦＭ信号を生成する。そして、ＣＦＭ処理部２０５は、部分ＣＦＭ信号を合成することにより、関心領域全体に係るＣＦＭ信号を生成する。図８はＣＦＭ処理部２０５の機能ブロック図である。なお、図２と同じ構成については同じ符号を付し、詳細な説明を省略する。ＣＦＭ処理部２０５は、直交検波部１０５１、領域分割部２０５１、Ｐ個（Ｐは２以上の整数）のフィルタ処理部１０５２－ｋと速度解析部１０５３－ｋとの組み合わせ（ｋは１以上Ｐ以下の整数）、速度合成部２０５２を備える。
ＣＦＭ処理部２０５は、関心領域を複数のサブ関心領域に分割し、それぞれのサブ関心領域において、送信イベントセットのそれぞれで得た受信信号列に基づき、周波数解析を行って、部分ＣＦＭ信号を生成する。そして、ＣＦＭ処理部２０５は、部分ＣＦＭ信号を合成することにより、関心領域全体に係るＣＦＭ信号を生成する。図８はＣＦＭ処理部２０５の機能ブロック図である。なお、図２と同じ構成については同じ符号を付し、詳細な説明を省略する。ＣＦＭ処理部２０５は、直交検波部１０５１、領域分割部２０５１、Ｐ個（Ｐは２以上の整数）のフィルタ処理部１０５２－ｋと速度解析部１０５３－ｋとの組み合わせ（ｋは１以上Ｐ以下の整数）、速度合成部２０５２を備える。
（１）領域分割部２０５１
領域分割部２０５１は、関心領域を、Ｐ個のサブ関心領域に分割する。図９（ａ）は、関心領域を９個のサブ関心領域に分割する場合（Ｐ＝９）の模式図である。ここでは、関心領域２１１を、ｘ方向に３分割し、ｙ方向に３分割することにより、９個のサブ関心領域Ｒａｂ（ａ、ｂはいずれも１以上３以下の整数）に分割する。
領域分割部２０５１は、関心領域を、Ｐ個のサブ関心領域に分割する。図９（ａ）は、関心領域を９個のサブ関心領域に分割する場合（Ｐ＝９）の模式図である。ここでは、関心領域２１１を、ｘ方向に３分割し、ｙ方向に３分割することにより、９個のサブ関心領域Ｒａｂ（ａ、ｂはいずれも１以上３以下の整数）に分割する。
なお、領域のサブ関心領域への分割は上述の例に限られず、任意の数や形状に分割してよい。また、例えば、複数のサブ関心領域が空間的に重複するように、すなわち、１の観測点が複数のサブ関心領域に含まれるように、分割を行ってもよい。図９（ｂ）は、関心領域を９個のサブ関心領域に分割する場合の他の模式図である。図９（ｂ）に示すように、例えば、領域２６１は、サブ領域Ｒ１１とサブ領域Ｒ１２のいずれにも含まれる。また、領域２６２は、サブ領域Ｒ１１とサブ領域Ｒ２１のいずれにも含まれる。また、領域２６３は、４つのサブ領域Ｒ１１、Ｒ１２、Ｒ２１、Ｒ２２のいずれにも含まれる。
なお、サブ関心領域の数はＰ個に限られず、２個以上（Ｐ－１）個以下の数、としてもよい。
領域分割部２０５１は、第１のサブ関心領域内のすべての観測点Ｐｊに対応する複素受信信号列（Ｉ1，Ｑ1）をフィルタ処理部１０５２－１に、第２のサブ関心領域内のすべての観測点Ｐｊに対応する複素受信信号列（Ｉ2，Ｑ2）をフィルタ処理部１０５２－２に、…、Ｐ番目のサブ関心領域内のすべての観測点Ｐｊに対応する複素受信信号列（ＩP，ＱP）をフィルタ処理部１０５２－Ｐに、それぞれ出力する。また、領域分割部２０５１は、各サブ関心領域の範囲を示す情報を、速度合成部２０５２に出力する。
領域分割部２０５１は、第１のサブ関心領域内のすべての観測点Ｐｊに対応する複素受信信号列（Ｉ1，Ｑ1）をフィルタ処理部１０５２－１に、第２のサブ関心領域内のすべての観測点Ｐｊに対応する複素受信信号列（Ｉ2，Ｑ2）をフィルタ処理部１０５２－２に、…、Ｐ番目のサブ関心領域内のすべての観測点Ｐｊに対応する複素受信信号列（ＩP，ＱP）をフィルタ処理部１０５２－Ｐに、それぞれ出力する。また、領域分割部２０５１は、各サブ関心領域の範囲を示す情報を、速度合成部２０５２に出力する。
（２）フィルタ処理部１０５２－ｋ（ｋは１以上Ｐ以下の整数）
フィルタ処理部１０５２－ｋは、ｋ番目のサブ関心領域からフィルタ元領域を抽出してフィルタを作成し、ｋ番目のサブ関心領域内のすべての複素受信信号列（Ｉｋ，Ｑｋ）にフィルタを適用して抽出複素受信信号列（Ｉ’ｋ，Ｑ’ｋ）を生成する。具体的な動作は、サブ関心領域を関心領域とみなす以外、実施の形態１に係るフィルタ処理部１０５２と同様であるので説明を省略する。
フィルタ処理部１０５２－ｋは、ｋ番目のサブ関心領域からフィルタ元領域を抽出してフィルタを作成し、ｋ番目のサブ関心領域内のすべての複素受信信号列（Ｉｋ，Ｑｋ）にフィルタを適用して抽出複素受信信号列（Ｉ’ｋ，Ｑ’ｋ）を生成する。具体的な動作は、サブ関心領域を関心領域とみなす以外、実施の形態１に係るフィルタ処理部１０５２と同様であるので説明を省略する。
（３）速度解析部１０５３－ｋ（ｋは１以上ｐ以下の整数）
速度解析部１０５３－ｋは、対応するフィルタ処理部１０５２－ｋが出力したｋ番目のサブ関心領域内の観測点Ｐｊに係る抽出複素受信信号列（Ｉ’ｋ，Ｑ’ｋ）から、各観測点に対応する血流情報を算出する。具体的な動作は、サブ関心領域を関心領域とみなす以外、実施の形態１に係る速度解析部１０５３と同様であるので説明を省略する。
速度解析部１０５３－ｋは、対応するフィルタ処理部１０５２－ｋが出力したｋ番目のサブ関心領域内の観測点Ｐｊに係る抽出複素受信信号列（Ｉ’ｋ，Ｑ’ｋ）から、各観測点に対応する血流情報を算出する。具体的な動作は、サブ関心領域を関心領域とみなす以外、実施の形態１に係る速度解析部１０５３と同様であるので説明を省略する。
（４）速度合成部２０５２
速度合成部２０５２は、Ｐ個の速度解析部１０５３－ｋが算出した血流情報に基づいて、関心領域内のすべての観測点Ｐｊに対応する血流情報を算出する。
サブ関心領域が相互に重複していない、すなわち、関心領域内のすべての観測点Ｐｊがいずれか１つのサブ関心領域に属している場合、当該観測点Ｐｊに対する血流情報は、当該１つのサブ関心領域の血流情報を算出した速度解析部１０５３－ｋのみから得られることとなる。したがって、速度合成部２０５２は、全ての速度解析部１０５３－ｋから得た血流情報を、関心領域内のすべての観測点Ｐｊに対応する血流情報として出力する。
速度合成部２０５２は、Ｐ個の速度解析部１０５３－ｋが算出した血流情報に基づいて、関心領域内のすべての観測点Ｐｊに対応する血流情報を算出する。
サブ関心領域が相互に重複していない、すなわち、関心領域内のすべての観測点Ｐｊがいずれか１つのサブ関心領域に属している場合、当該観測点Ｐｊに対する血流情報は、当該１つのサブ関心領域の血流情報を算出した速度解析部１０５３－ｋのみから得られることとなる。したがって、速度合成部２０５２は、全ての速度解析部１０５３－ｋから得た血流情報を、関心領域内のすべての観測点Ｐｊに対応する血流情報として出力する。
一方、サブ関心領域間に重複する領域が存在する、すなわち、複数のサブ関心領域にまたがって存在する観測点Ｐｊが存在する場合、当該観測点Ｐｊに対する血流情報は、複数の速度解析部１０５３－ｋから得られることとなる。したがって、速度合成部２０５２は、観測点Ｐｊの位置に基づいて、複数の血流情報を合成して１つの血流情報を得る。具体的には、速度合成部２０５２は、関心領域内の観測点Ｐｊについて、（ｉ）１つのサブ関心領域にのみ存在する場合、得られた１つの血流情報を当該観測点Ｐｊの血流情報として出力し、（ｉｉ）複数のサブ関心領域にのみ存在する場合、得られた複数の血流情報の代表値を算出して当該観測点Ｐｊの血流情報として出力する。なお、代表値としては、相加平均であってもよいし、相乗平均や最大値などであってもよい。
＜動作＞
以下、実施の形態２に係る超音波診断装置の動作を、図１０を用いて説明する。図１０は、実施の形態２に係る超音波診断装置の動作を示すフローチャートである。なお、図３と同じ動作については同じステップ番号を付し、説明を省略する。
関心領域（ＲＯＩ）の設定（ステップＳ１０）から直交検波（ステップＳ１０）までの動作は、実施の形態１と同じであるので説明を省略する。
以下、実施の形態２に係る超音波診断装置の動作を、図１０を用いて説明する。図１０は、実施の形態２に係る超音波診断装置の動作を示すフローチャートである。なお、図３と同じ動作については同じステップ番号を付し、説明を省略する。
関心領域（ＲＯＩ）の設定（ステップＳ１０）から直交検波（ステップＳ１０）までの動作は、実施の形態１と同じであるので説明を省略する。
直交検波の後、領域分割部２０５１は、関心領域（ＲＯＩ）を、ｐ個のサブ関心領域に分割する（ステップＳ１１０）。具体的には、関心領域をｘ方向、ｙ方向ともに所定の数で分割することで、サブ関心領域を決定する。なお、サブ関心領域の設定方法はこの場合に限られず、例えば、予め設定されている複数のサブ関心領域候補について、関心領域と重複する領域をそれぞれサブ関心領域としてもよい。このようにすることで、サブ関心領域間に重複する領域を容易に設定することができる。
次に、カウンタｋを初期化し（ステップＳ１２０）、ｋ番目のサブ関心領域について、ＭＴＩフィルタを作成して適用することで抽出複素受信信号を生成し（ステップＳ１６０）、部分ＣＦＭ信号を生成する（ステップＳ１７０）。ステップＳ１６０の動作は、ｋ番目のサブ関心領域内の観測点のみに基づいてフィルタを作成することを除き、ステップＳ６０の動作と同じである。また、ステップＳ１７０の動作は、同様にｋ番目のサブ関心領域内の観測点についてＣＦＭ信号を部分ＣＦＭ信号として生成することを除き、ステップＳ７０の動作と同じである。そして、ｋをインクリメントしながら（ステップＳ１４０）、ステップＳ１６０とステップＳ１７０を繰り返し、全てのサブ関心領域について、それぞれの観測点Ｐｊにおける部分ＣＦＭ信号を生成する（ステップＳ１３０）。
全てのサブ関心領域について部分ＣＦＭ信号を生成した後（ステップＳ１３０でＮｏ）、速度合成部２０５２は、Ｐ回行われたステップＳ６０の結果に基づいて、関心領域内のすべての観測点ＰｊについてのＣＦＭ信号を作成する（ステップＳ１５０）。
以下の動作（ステップＳ８０、ステップＳ９０）については実施の形態１と同様であるので、説明を省略する。
以下の動作（ステップＳ８０、ステップＳ９０）については実施の形態１と同様であるので、説明を省略する。
＜まとめ＞
上記構成により、サブ関心領域の単位で適用型ＭＴＩフィルタと速度算出が行われるので、サブ関心領域の面積を小さくすることができる。そのため、サブ関心領域内における観測点ごとのクラッタ成分のバラつきを小さくすることができ、共通性をより向上させることができる。したがって、クラッタ成分の除去性能をさらに向上させるとともに、血流成分への影響をさらに小さくすることができる。
上記構成により、サブ関心領域の単位で適用型ＭＴＩフィルタと速度算出が行われるので、サブ関心領域の面積を小さくすることができる。そのため、サブ関心領域内における観測点ごとのクラッタ成分のバラつきを小さくすることができ、共通性をより向上させることができる。したがって、クラッタ成分の除去性能をさらに向上させるとともに、血流成分への影響をさらに小さくすることができる。
≪フィルタ評価≫
図１１～１３を用いて、実施の形態に係るＭＴＩフィルタ（以下、「本ＭＴＩフィルタ」と表記する）、および、ＦＩＲフィルタ、従来型ＭＴＩフィルタのそれぞれによるフィルタ結果を説明する。なお、ＦＩＲフィルタは、いわゆる広域通過フィルタである。また、ここでいう従来型ＭＴＩフィルタとは、関心領域内の観測点Ｐｊを全てフィルタ元領域に含まれる第２観測点Ｑｉとして用いる、固有ベクトルを用いる適用型ＭＴＩフィルタを指す。すなわち、血流成分を含むアンサンブルを用いてフィルタ行列ＡEigenを生成している点で、本ＭＴＩフィルタとは異なる。
図１１～１３を用いて、実施の形態に係るＭＴＩフィルタ（以下、「本ＭＴＩフィルタ」と表記する）、および、ＦＩＲフィルタ、従来型ＭＴＩフィルタのそれぞれによるフィルタ結果を説明する。なお、ＦＩＲフィルタは、いわゆる広域通過フィルタである。また、ここでいう従来型ＭＴＩフィルタとは、関心領域内の観測点Ｐｊを全てフィルタ元領域に含まれる第２観測点Ｑｉとして用いる、固有ベクトルを用いる適用型ＭＴＩフィルタを指す。すなわち、血流成分を含むアンサンブルを用いてフィルタ行列ＡEigenを生成している点で、本ＭＴＩフィルタとは異なる。
図１１（ａ）～（ｃ）は、関心領域内に頸動脈を含むパワードプラ画像であり、同一のアンサンブルに対して、それぞれ、ＦＩＲフィルタ、従来型ＭＴＩフィルタ、本ＭＴＩフィルタを適用した結果である。図１１（ｂ）に示すように、従来型ＭＴＩフィルタでは、血流領域のうち血流速度の遅い領域、すなわち、図１１（ｃ）における略長方形の血流領域の右下部分が、血流として検出されていない。これは、当該部分がフィルタ元領域として用いられた結果、当該部分の血流成分がクラッタ成分と同様に共通成分として解析され、フィルタによって血流成分までもが除去された結果と考えられる。また、図１１（ａ）に示すように、ＦＩＲフィルタでは従来型ＭＴＩフィルタに対して血流の検出精度は高いものの、血流速度の遅い領域の一部が血流として検出されていない。これは、発明を実施するための形態に至った経緯で説明したように、クラッタ成分における平均速度より遅い血流成分を原理上検出できないからである。これらに対し、図１１（ｃ）に示すように、本ＭＴＩフィルタにおいては、ＦＩＲフィルタと従来型ＭＴＩフィルタのいずれに対しても、血流成分を高精度に抽出しており、クラッタ成分の残存も発生していないのが見て取れる。
図１２（ａ）～（ｃ）は、関心領域内に甲状腺を含むパワードプラ画像であり、同一のアンサンブルに対して、それぞれ、ＦＩＲフィルタ、従来型ＭＴＩフィルタ、本ＭＴＩフィルタを適用した結果である。図１０（ｂ）と同様、図１１（ｂ）に示すように、従来型ＭＴＩフィルタでは、図１１（ａ）および図１１（ｃ）の右側に検出されている血流領域が検出されていない。また、図１１（ａ）においても、ＦＩＲフィルタでは血流速度が閾値より低い領域が検出できないため、血流成分の検出精度が図１１（ｃ）に対して低い。これらに対し、図１１（ｃ）に示すように、本ＭＴＩフィルタにおいては、ＦＩＲフィルタと従来型ＭＴＩフィルタのいずれに対しても、血流成分を高精度に抽出しており、クラッタ成分の残存も発生していないのが見て取れる。
図１２（ａ）～（ｃ）は、関心領域内に人差し指の側頭部を含むパワードプラ画像であり、同一のアンサンブルに対して、それぞれ、ＦＩＲフィルタ、従来型ＭＴＩフィルタ、本ＭＴＩフィルタを適用した結果である。この例では、図１２（ｂ）に示すように、従来型ＭＴＩフィルタではＦＩＲフィルタより血流の検出精度は高いものの、血流速度の遅い領域の一部が血流として検出されていない。一方で、図１２（ａ）に示すように、ＦＩＲフィルタでは血流領域の検出精度が低い。これは、血流成分の平均速度とクラッタ成分の平均速度との差が小さく血流成分とクラッタ成分で重複する周波数成分が多いことにより、ＦＩＲフィルタではクラッタ成分の除去に伴って血流成分の一部が除去されたと考えられる。一方で、図１２（ｂ）に示すように、従来型ＭＴＩフィルタでは、図１２（ｃ）で検出されている血流領域の一部が検出されていない。これは、上述の通り、血流領域がフィルタ元領域として用いられた結果、フィルタによって血流成分までもが除去された結果と考えられる。
以上示したように、ＦＩＲフィルタと従来型ＭＴＩフィルタの間には、血流成分とクラッタ成分それぞれの平均速度や分散に起因した優劣関係が存在している。一方で、本ＭＴＩフィルタは、ＦＩＲフィルタと従来型ＭＴＩフィルタのいずれに対しても、同等以上のクラッタ成分の除去性能を有しつつ、血流成分への悪影響が最も低いという優れたフィルタ性能を有している。
≪実施の形態に係るその他の変形例≫
（１）実施の形態１、２および変形例では、直交検波によって得られた複素受信信号または複素音響線信号について、Ｉ成分を実部、Ｑ成分を虚部とした複素数として、ＭＴＩフィルタを実施した。しかしながら、例えば、Ｉ成分とＱ成分をそれぞれ独立にＭＴＩフィルタを実施する、としてもよい。この場合、例えば、ＣＭＦ処理部は、フィルタ処理部１０５２に替えて、複素化部と虚部実部分離部とを備えないフィルタ処理部１０５２を２つ備え、Ｉ成分について一方のフィルタ処理部で実数を成分とする行列ＸIに基づいてフィルタを作成して実数を成分とする行列ＹIに対してフィルタを適用、Ｑ成分について他方のフィルタ処理部で実数を成分とする行列ＸQに基づいてフィルタを作成して実数を成分とする行列ＹQに対してフィルタを適用、とすることで、ＭＴＩフィルタを実施することができる。なお、この場合において、２つのフィルタ処理部は、同一の領域をフィルタ元領域としてよい。
（１）実施の形態１、２および変形例では、直交検波によって得られた複素受信信号または複素音響線信号について、Ｉ成分を実部、Ｑ成分を虚部とした複素数として、ＭＴＩフィルタを実施した。しかしながら、例えば、Ｉ成分とＱ成分をそれぞれ独立にＭＴＩフィルタを実施する、としてもよい。この場合、例えば、ＣＭＦ処理部は、フィルタ処理部１０５２に替えて、複素化部と虚部実部分離部とを備えないフィルタ処理部１０５２を２つ備え、Ｉ成分について一方のフィルタ処理部で実数を成分とする行列ＸIに基づいてフィルタを作成して実数を成分とする行列ＹIに対してフィルタを適用、Ｑ成分について他方のフィルタ処理部で実数を成分とする行列ＸQに基づいてフィルタを作成して実数を成分とする行列ＹQに対してフィルタを適用、とすることで、ＭＴＩフィルタを実施することができる。なお、この場合において、２つのフィルタ処理部は、同一の領域をフィルタ元領域としてよい。
（２）実施の形態１、２、および変形例では、ＣＦＭ処理部１０５は、受信信号に基づいてＣＦＭ信号を生成するとした。しかしながら、例えば、ＣＦＭ処理部は、整相加算後の音響線信号に基づいてＣＦＭ信号を生成するとしてもよい。この場合、受信ビームフォーマ部は、アンサンブルの生成時に送信イベントごとに整相加算を行って音響線信号を生成し、ＣＦＭ処理部は、音響線信号を直交検波して複素音響線信号を生成し、複素音響線信号にＭＴＩフィルタ処理を行ってから速度解析を行う。
また、実施の形態１では、Ｂモード画像の生成のために用いるＲＦ信号をＣＦＭ信号生成のために用いるＲＦ信号とは別途取得していたが、Ｂモード画像の生成のために用いるＲＦ信号をそのまま１番目のアンサンブルとして用いてもよい。また、整相加算後の音響線信号に基づいてＣＦＭ信号を生成する場合、Ｂモード画像の生成のための音響線信号を、そのまま１番目のアンサンブルとして用いてもよい。
（３）実施の形態１、２、および変形例では、共分散算出部が行列Ｘに基づいてＮ行Ｎ列の共分散行列Σを生成し、固有値算出部は、共分散行列Σの、固有値と固有ベクトルのＮ個の組み合わせを算出するとした。しかしながら、例えば、フィルタ処理部は、行列Ｘに基づいてＮ行Ｎ列の相関行列Ｃを生成し、相関行列Ｃの、固有値と固有ベクトルのＮ個の組み合わせから、フィルタ行列ＡEigenを生成する、としてもよい。
具体的には、フィルタ処理部は、共分散算出部に替えて、相関行列Ｃを算出する相関算出部を備える。Ｎ行Ｎ列の対称行列である相関行列Ｃは、以下の式で与えられる。
（４）実施の形態１、２では、Ｂモード断層画像の輝度に基づき、変形例では、過去に測定されたＣＦＭ信号における平均速度に基づき、データ選択部は、フィルタ元領域に含まれる第２観測点Ｑｉを選択するとした。しかしながら、フィルタ元領域に含まれる第２観測点Ｑｉを選択する方法は上述の例に限られず、血流の有無を判定する任意の方法であってよい。例えば、組織の動きを検出する組織ドプラ画像に基づいて第２観測点Ｑｉを選択するとしてもよい。また、例えば、複数の方法を組み合わせてもよく、Ｂモード断層画像の輝度と過去のＣＦＭ信号における平均速度の双方を用いてもよいし、過去のＣＦＭ信号における平均速度が存在しない場合にＢモード断層画像の輝度を用いる、としてもよい。
また、実施の形態では、Ｂモード断層画像の輝度に基づいて、データ選択部は第２観測点Ｑｉを選択するとしたが、Ｂモード断層画像の輝度に替えて、音響線信号の振幅の絶対値や、振幅の２乗値など、Ｂモード断層画像の輝度が高いほど大きくなる値を用いても当然よい。
また、フィルタ元領域に含まれる第２観測点Ｑｉに係る観測点から得られるアンサンブルは、血流成分を含んでいてもよい。関心領域に含まれるがフィルタ元領域に含まれない観測点Ｐｊ（すなわち、データ選択部により第２観測点Ｑｉとして選択されない観測点Ｐｊ）に係るアンサンブルに含まれる血流成分が、第２観測点Ｑｉに係る観測点から得られるアンサンブルに含まれる血流成分より多ければよい。これにより、関心領域全体をフィルタ元領域としてフィルタ行列を生成する場合と比較して、フィルタ行列により取り除かれる血流成分が小さくなるため、従来型の適用型ＭＴＩフィルタよりフィルタ性能が向上する。
また、フィルタ元領域に含まれる第２観測点Ｑｉに係る観測点から得られるアンサンブルは、血流成分を含んでいてもよい。関心領域に含まれるがフィルタ元領域に含まれない観測点Ｐｊ（すなわち、データ選択部により第２観測点Ｑｉとして選択されない観測点Ｐｊ）に係るアンサンブルに含まれる血流成分が、第２観測点Ｑｉに係る観測点から得られるアンサンブルに含まれる血流成分より多ければよい。これにより、関心領域全体をフィルタ元領域としてフィルタ行列を生成する場合と比較して、フィルタ行列により取り除かれる血流成分が小さくなるため、従来型の適用型ＭＴＩフィルタよりフィルタ性能が向上する。
また、実施の形態１、２、および変形例では、フィルタ元領域に含まれる第２観測点Ｑｉに係るアンサンブルを全て用いて行列Ｘを生成したが、フィルタ元領域に含まれる第２観測点Ｑｉに係るアンサンブルの一部のみを行列Ｘに用いてもよい。言い換えれば、行列Ｘは、関心領域のうち血流領域内に存在しない全ての観測点に係るアンサンブルからなる必要はない。例えば、行列Ｘは、関心領域のうち、血流領域内に存在しない観測点のうち一部の観測点に係るアンサンブルからなる行列であってもよい。
（５）なお、本発明を上記実施の形態に基づいて説明してきたが、本発明は、上記の実施の形態に限定されず、以下のような場合も本発明に含まれる。
例えば、本発明は、マイクロプロセッサとメモリを備えたコンピュータシステムであって、上記メモリは、上記コンピュータプログラムを記憶しており、上記マイクロプロセッサは、上記コンピュータプログラムにしたがって動作するとしてもよい。例えば、本発明の超音波診断装置の診断方法のコンピュータプログラムを有しており、このプログラムに従って動作する（又は接続された各部位に動作を指示する）コンピュータシステムであってもよい。
例えば、本発明は、マイクロプロセッサとメモリを備えたコンピュータシステムであって、上記メモリは、上記コンピュータプログラムを記憶しており、上記マイクロプロセッサは、上記コンピュータプログラムにしたがって動作するとしてもよい。例えば、本発明の超音波診断装置の診断方法のコンピュータプログラムを有しており、このプログラムに従って動作する（又は接続された各部位に動作を指示する）コンピュータシステムであってもよい。
また、上記超音波診断装置の全部、もしくは一部、またビームフォーミング部の全部又は一部を、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等の記録媒体、ハードディスクユニットなどから構成されるコンピュータシステムで構成した場合も本発明に含まれる。上記ＲＡＭ又はハードディスクユニットには、上記各装置と同様の動作を達成するコンピュータプログラムが記憶されている。上記マイクロプロセッサが、上記コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、各装置はその機能を達成する。
また、上記の各装置を構成する構成要素の一部又は全部は、１つのシステムＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ（大規模集積回路））から構成されているとしてもよい。システムＬＳＩは、複数の構成部を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。これらは個別に１チップ化されてもよいし、一部又は全てを含むように１チップ化されてもよい。なお、ＬＳＩは、集積度の違いにより、ＩＣ、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。上記ＲＡＭには、上記各装置と同様の動作を達成するコンピュータプログラムが記憶されている。上記マイクロプロセッサが、上記コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。例えば、本発明のビームフォーミング方法がＬＳＩのプログラムとして格納されており、このＬＳＩがコンピュータ内に挿入され、所定のプログラム（ビームフォーミング方法）を実施する場合も本発明に含まれる。
なお、集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路または汎用プロセッサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能な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（Ｒｅｃｏｎｆｉｇｕｒａｂｌｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）を利用してもよい。
さらには、半導体技術の進歩または派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。
また、各実施の形態に係る、超音波診断装置の機能の一部又は全てを、ＣＰＵ等のプロセッサがプログラムを実行することにより実現してもよい。上記超音波診断装置のＭＴＩフィルタや、速度解析を実施させるプログラムが記録された非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体であってもよい。プログラムや信号を記録媒体に記録して移送することにより、プログラムを独立した他のコンピュータシステムにより実施するとしてもよい、また、上記プログラムは、インターネット等の伝送媒体を介して流通させることができるのは言うまでもない。
また、各実施の形態に係る、超音波診断装置の機能の一部又は全てを、ＣＰＵ等のプロセッサがプログラムを実行することにより実現してもよい。上記超音波診断装置のＭＴＩフィルタや、速度解析を実施させるプログラムが記録された非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体であってもよい。プログラムや信号を記録媒体に記録して移送することにより、プログラムを独立した他のコンピュータシステムにより実施するとしてもよい、また、上記プログラムは、インターネット等の伝送媒体を介して流通させることができるのは言うまでもない。
また、上記実施形態に係る超音波診断装置の各構成要素は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やプロセッサなどのプログラマブルデバイスとソフトウェアにより実現される構成であってもよい。後者の構成は、いわゆるＧＰＧＰＵ（Ｇｅｎｅｒａｌ－Ｐｕｒｐｏｓｅ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ｏｎ Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）である。これらの構成要素は一個の回路部品とすることができるし、複数の回路部品の集合体にすることもできる。また、複数の構成要素を組合せて一個の回路部品とすることができるし、複数の回路部品の集合体にすることもできる。
上記実施形態に係る超音波診断装置では、記憶装置であるデータ格納部を超音波診断装置内に含む構成としたが、記憶装置はこれに限定されず、半導体メモリ、ハードディスクドライブ、光ディスクドライブ、磁気記憶装置、等が、超音波診断装置に外部から接続される構成であってもよい。
また、ブロック図における機能ブロックの分割は一例であり、複数の機能ブロックを一つの機能ブロックとして実現したり、一つの機能ブロックを複数に分割したり、一部の機能を他の機能ブロックに移してもよい。また、類似する機能を有する複数の機能ブロックの機能を単一のハードウェア又はソフトウェアが並列又は時分割に処理してもよい。
また、ブロック図における機能ブロックの分割は一例であり、複数の機能ブロックを一つの機能ブロックとして実現したり、一つの機能ブロックを複数に分割したり、一部の機能を他の機能ブロックに移してもよい。また、類似する機能を有する複数の機能ブロックの機能を単一のハードウェア又はソフトウェアが並列又は時分割に処理してもよい。
また、上記のステップが実行される順序は、本発明を具体的に説明するために例示するためのものであり、上記以外の順序であってもよい。また、上記ステップの一部が、他のステップと同時（並列）に実行されてもよい。
また、超音波診断装置には、プローブ及び表示部が外部から接続される構成としたが、これらは、超音波診断装置内に一体的に具備されている構成としてもよい。
また、超音波診断装置には、プローブ及び表示部が外部から接続される構成としたが、これらは、超音波診断装置内に一体的に具備されている構成としてもよい。
また、上記実施の形態においては、プローブは、複数の圧電素子が一次元方向に配列されたプローブ構成を示した。しかしながら、プローブの構成は、これに限定されるものではなく、例えば、複数の圧電変換素子を二次元方向に配列した二次元配列振動子や、一次元方向に配列された複数の振動子を機械的に揺動させて三次元の断層画像を取得する揺動型プローブを用いてもよく、測定に応じて適宜使い分けることができる。例えば、２次元に配列されたプローブを用いた場合、圧電変換素子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、送信する超音波ビームの照射位置や方向を制御することができる。
また、プローブは、送受信部の一部の機能をプローブに含んでいてもよい。例えば、送受信部から出力された送信電気信号を生成するための制御信号に基づき、プローブ内で送信電気信号を生成し、この送信電気信号を超音波に変換する。併せて、受信した反射超音波を受信電気信号に変換し、プローブ内で受信電気信号に基づき受信信号を生成する構成を採ることができる。
また、各実施の形態に係る超音波診断装置、及びその変形例の機能のうち少なくとも一部を組み合わせてもよい。更に上記で用いた数字は、全て本発明を具体的に説明するために例示するものであり、本発明は例示された数字に制限されない。
さらに、本実施の形態に対して当業者が思いつく範囲内の変更を施した各種変形例も本発明に含まれる。
さらに、本実施の形態に対して当業者が思いつく範囲内の変更を施した各種変形例も本発明に含まれる。
≪まとめ≫
（１）実施の形態に係る超音波信号処理装置は、超音波プローブに列設された複数の振動子を駆動して被検体に対する超音波送受信を実行して血流情報を算出する超音波信号処理装置であって、前記複数の振動子を介し、被検体中の少なくとも解析対象範囲を示す関心領域に対して検出波を複数回送信する送信部と、前記検出波のそれぞれに対し、前記複数の振動子にて時系列に受信された被検体からの反射超音波に基づいて受信信号列を生成する受信部と、前記検出波のそれぞれに対応する前記受信信号列を直交検波して複素信号列を生成する直交検波部と、前記関心領域のうちフィルタ元領域を特定し、前記フィルタ元領域に含まれる複数の観測点のそれぞれに係る時系列の複素信号列を用いて、行列演算を行うことでフィルタを形成し、前記複素信号列に対して前記フィルタを用いてフィルタ処理を行い抽出複素信号列を生成するフィルタ処理部と、前記抽出複素信号列から前記観測点それぞれの血流情報を検出する速度検出部とを備え、前記フィルタ元領域に含まれる血流情報は、前記関心領域に含まれる血流情報より少ないことを特徴とする。
（１）実施の形態に係る超音波信号処理装置は、超音波プローブに列設された複数の振動子を駆動して被検体に対する超音波送受信を実行して血流情報を算出する超音波信号処理装置であって、前記複数の振動子を介し、被検体中の少なくとも解析対象範囲を示す関心領域に対して検出波を複数回送信する送信部と、前記検出波のそれぞれに対し、前記複数の振動子にて時系列に受信された被検体からの反射超音波に基づいて受信信号列を生成する受信部と、前記検出波のそれぞれに対応する前記受信信号列を直交検波して複素信号列を生成する直交検波部と、前記関心領域のうちフィルタ元領域を特定し、前記フィルタ元領域に含まれる複数の観測点のそれぞれに係る時系列の複素信号列を用いて、行列演算を行うことでフィルタを形成し、前記複素信号列に対して前記フィルタを用いてフィルタ処理を行い抽出複素信号列を生成するフィルタ処理部と、前記抽出複素信号列から前記観測点それぞれの血流情報を検出する速度検出部とを備え、前記フィルタ元領域に含まれる血流情報は、前記関心領域に含まれる血流情報より少ないことを特徴とする。
また、実施の形態に係る超音波信号処理方法は、超音波プローブに列設された複数の振動子を駆動して被検体に対する超音波送受信を実行して血流情報を算出する超音波信号処理方法であって、前記複数の振動子を介し、被検体中の少なくとも解析対象範囲を示す関心領域に対して検出波を複数回送信し、前記検出波のそれぞれに対し、前記複数の振動子にて時系列に受信された被検体からの反射超音波に基づいて受信信号列を生成し、前記検出波のそれぞれに対応する前記受信信号列を直交検波して複素信号列を生成し、前記関心領域のうちフィルタ元領域を特定し、前記フィルタ元領域に含まれる複数の観測点のそれぞれに係る時系列の複素信号列を用いて、行列演算を行うことでフィルタを形成し、前記複素信号列に対して前記フィルタを用いてフィルタ処理を行い抽出複素信号列を生成し、前記抽出複素信号列から前記観測点それぞれの血流情報を検出する処理を含み、前記フィルタ元領域に含まれる血流情報は、前記関心領域に含まれる血流情報より少ないことを特徴とする。
本発明の一態様に係る超音波信号処理装置、超音波信号処理方法、及び、それを用いた超音波診断装置によれば、血流情報の多い観測点がフィルタ元領域に含まれる観測点として特定することを抑止する。そのため、フィルタ元領域に含まれる観測点の間で血流成分が共通成分となることを抑制し、共通成分に占めるクラッタ成分の割合を高めることができる。したがって、適用型ＭＴＩフィルタにおいて、血流成分への影響を抑止し、かつ、クラッタ成分を高精度に取り除くことが可能となる。
（２）また、上記（１）の超音波信号処理装置は、前記フィルタ元領域に含まれる観測点における血流情報は、前記関心領域に含まれ前記フィルタ元領域に含まれない血流情報と比べ、血流に起因する速度情報が少ない、としてもよい。
（３）また、上記（１）の超音波信号処理装置は、前記フィルタ元領域に含まれる観測点における血流情報は、前記関心領域に含まれ前記フィルタ元領域に含まれない観測点の血流情報と比べ、血流に起因する成分のパワーが少ない、としてもよい。
（３）また、上記（１）の超音波信号処理装置は、前記フィルタ元領域に含まれる観測点における血流情報は、前記関心領域に含まれ前記フィルタ元領域に含まれない観測点の血流情報と比べ、血流に起因する成分のパワーが少ない、としてもよい。
これら上記（２）または（３）の構成により、フィルタ元領域に含まれる観測点の間で血流成分が共通成分となることが抑止され、血流成分への影響をさらに低減させることができる。
（４）また、上記（１）～（３）の超音波信号処理装置は、前記速度検出部が算出した前記関心領域内の複数の観測点に係る速度を保持する血流情報保持部をさらに備え、前記フィルタ処理部は、前記血流情報保持部が保持している前記関心領域内の複数の位置に係る速度に基づいて、前記フィルタ元領域を特定する、としてもよい。
（４）また、上記（１）～（３）の超音波信号処理装置は、前記速度検出部が算出した前記関心領域内の複数の観測点に係る速度を保持する血流情報保持部をさらに備え、前記フィルタ処理部は、前記血流情報保持部が保持している前記関心領域内の複数の位置に係る速度に基づいて、前記フィルタ元領域を特定する、としてもよい。
上記構成により、各観測点における速度を以前の速度に基づいて推定でき、血流成分の少ない観測点を第２観測点として特定することができる。
（５）また、上記（４）の超音波信号処理装置は、前記フィルタ処理部は、前記血流情報保持部が保持している速度の平均が所定の閾値以下である前記関心領域内の複数の観測点のみを含むように、前記フィルタ元領域を特定する、としてもよい。
（５）また、上記（４）の超音波信号処理装置は、前記フィルタ処理部は、前記血流情報保持部が保持している速度の平均が所定の閾値以下である前記関心領域内の複数の観測点のみを含むように、前記フィルタ元領域を特定する、としてもよい。
上記構成により、血流領域内に存在する、平均速度の大きい観測点が第２観測点として特定されることを抑止し、血流成分への影響がより少ないフィルタを生成することが可能となる。
（６）また、上記（１）～（３）の超音波信号処理装置は、前記関心領域を少なくとも含む対象領域に対して検出波を前記送信部に送信させ、前記受信部が反射超音波に基づいて生成した受信信号列に対して整相加算を行って音響線信号を生成する整相加算部をさらに備え、前記フィルタ処理部は、前記関心領域に係る音響線信号に基づいて、前記フィルタ元領域を特定する、としてもよい。
（６）また、上記（１）～（３）の超音波信号処理装置は、前記関心領域を少なくとも含む対象領域に対して検出波を前記送信部に送信させ、前記受信部が反射超音波に基づいて生成した受信信号列に対して整相加算を行って音響線信号を生成する整相加算部をさらに備え、前記フィルタ処理部は、前記関心領域に係る音響線信号に基づいて、前記フィルタ元領域を特定する、としてもよい。
上記構成により、Ｂモード断層画像に基づいて、血流成分の少ない観測点を第２観測点として特定することができる。
（７）また、上記（６）の超音波信号処理装置は、前記フィルタ処理部は、音響線信号の振幅の絶対値が所定の閾値以上である前記関心領域内の観測点のみを含むように、前記フィルタ元領域を特定する、としてもよい。
（７）また、上記（６）の超音波信号処理装置は、前記フィルタ処理部は、音響線信号の振幅の絶対値が所定の閾値以上である前記関心領域内の観測点のみを含むように、前記フィルタ元領域を特定する、としてもよい。
（８）また、上記（６）の超音波信号処理装置は、前記音響線信号に基づいてＢモード画像を生成するＢモード画像生成部をさらに備え、前記フィルタ処理部は、Ｂモード画像における輝度値が所定の閾値以上である前記関心領域内の観測点のみを含むように、前記フィルタ元領域を特定する、としてもよい。
上記構成により、血流領域は超音波反射率が低くＢモード画像上で輝度が低い、という特性に基づいて、血流成分の少ない観測点を第２観測点として特定することができる。
上記構成により、血流領域は超音波反射率が低くＢモード画像上で輝度が低い、という特性に基づいて、血流成分の少ない観測点を第２観測点として特定することができる。
（９）また、上記（１）～（８）の超音波信号処理装置は、前記フィルタ処理部は、前記フィルタ元領域に含まれる複数の観測点のそれぞれに係る時系列の複素信号列から、共分散行列と相関行列とのうち一方を生成してその固有値と固有ベクトルを算出し、所定の順序に並べた固有値に基づいてゲイン行列を生成し、前記ゲイン行列と、固有ベクトルを対応する固有値の前記所定の順序に並べた行列とからフィルタ行列を作成する、としてもよい。
上記構成により、フィルタ元領域に含まれる複数の第２観測点に係るアンサンブルに共通するクラッタ成分を選択的に除外するフィルタを実現することができる。
（１０）また、上記（１）～（９）の超音波信号処理装置は、前記関心領域を複数のサブ関心領域に分割する領域分割部をさらに備え、前記フィルタ処理部は、前記サブ関心領域のそれぞれに対してフィルタ元領域を特定し、前記複数のフィルタ元領域のそれぞれに対して、フィルタ元領域に含まれる複数の観測点のそれぞれに係る時系列の複素信号列を用いて行列演算を行うことでフィルタを形成し、前記サブ関心領域のそれぞれに対する複素信号列に対して前記サブ関心領域に対応するフィルタを用いてフィルタ処理を行うことで、抽出複素信号列を生成し、前記速度検出部は、前記複数のサブ関心領域のそれぞれにおいて、サブ関心領域に対応する抽出複素信号列から観測点それぞれの血流情報を検出し、前記領域分割部は、前記速度検出部が検出した観測点それぞれの血流情報を用いて、前記関心領域内の観測点それぞれの血流情報を検出する、としてもよい。
（１０）また、上記（１）～（９）の超音波信号処理装置は、前記関心領域を複数のサブ関心領域に分割する領域分割部をさらに備え、前記フィルタ処理部は、前記サブ関心領域のそれぞれに対してフィルタ元領域を特定し、前記複数のフィルタ元領域のそれぞれに対して、フィルタ元領域に含まれる複数の観測点のそれぞれに係る時系列の複素信号列を用いて行列演算を行うことでフィルタを形成し、前記サブ関心領域のそれぞれに対する複素信号列に対して前記サブ関心領域に対応するフィルタを用いてフィルタ処理を行うことで、抽出複素信号列を生成し、前記速度検出部は、前記複数のサブ関心領域のそれぞれにおいて、サブ関心領域に対応する抽出複素信号列から観測点それぞれの血流情報を検出し、前記領域分割部は、前記速度検出部が検出した観測点それぞれの血流情報を用いて、前記関心領域内の観測点それぞれの血流情報を検出する、としてもよい。
上記構成により、ＭＴＩフィルタ処理と血流情報の算出を小さな領域に対して行えるため、ＭＴＩフィルタの精度と血流情報の検出精度をいずれも向上させることができる。
（１１）また、上記（１０）の超音波信号処理装置は、１の観測点に係る複数の血流情報を合成する速度合成部をさらに備え、前記領域分割部は、２つの異なるサブ関心領域のいずれにも含まれる観測点が存在するように前記関心領域を複数のサブ関心領域に分割する、としてもよい。
（１１）また、上記（１０）の超音波信号処理装置は、１の観測点に係る複数の血流情報を合成する速度合成部をさらに備え、前記領域分割部は、２つの異なるサブ関心領域のいずれにも含まれる観測点が存在するように前記関心領域を複数のサブ関心領域に分割する、としてもよい。
上記構成により、複数のサブ関心領域にまたがって存在する観測点について、ＭＴＩフィルタの精度と血流情報の検出精度をいずれも向上させることができる。
（１２）また、上記（１）～（１１）の超音波信号処理装置は、前記フィルタ処理部は、前記複素信号列のうち実部データのみを用いて行列演算を行うことで実部フィルタを形成し、前記複素信号列の実部データに対して前記実部フィルタを用いてフィルタ処理を行って抽出実部信号列を生成し、前記複素信号列のうち虚部データのみを用いて行列演算を行うことで虚部フィルタを形成し、前記複素信号列の虚部データに対して前記虚部フィルタを用いてフィルタ処理を行って抽出虚部信号列を生成し、前記抽出実部信号列と前記抽出虚部信号列とから抽出複素信号列を生成する、としてもよい。
（１２）また、上記（１）～（１１）の超音波信号処理装置は、前記フィルタ処理部は、前記複素信号列のうち実部データのみを用いて行列演算を行うことで実部フィルタを形成し、前記複素信号列の実部データに対して前記実部フィルタを用いてフィルタ処理を行って抽出実部信号列を生成し、前記複素信号列のうち虚部データのみを用いて行列演算を行うことで虚部フィルタを形成し、前記複素信号列の虚部データに対して前記虚部フィルタを用いてフィルタ処理を行って抽出虚部信号列を生成し、前記抽出実部信号列と前記抽出虚部信号列とから抽出複素信号列を生成する、としてもよい。
上記構成により、行列演算を実数演算で行うことができ、演算を単純化することができる。
（１３）また、実施の形態に係る超音波診断装置は、上記（１）～（１２）の超音波信号処理装置を備える、としてもよい。
このようにすることで、上記の特徴を備えた超音波診断装置を実現できる。
（１３）また、実施の形態に係る超音波診断装置は、上記（１）～（１２）の超音波信号処理装置を備える、としてもよい。
このようにすることで、上記の特徴を備えた超音波診断装置を実現できる。
本開示に係る超音波信号処理装置、超音波信号処理方法、超音波診断装置は、従来の超音波診断装置の性能向上、特に、血流領域の検出精度を向上させたカラードプラ画像生成装置、パワードプラ画像生成装置として有用である。
１００ 超音波診断装置
１０１ プローブ
１０１ａ 振動子
１０２ マルチプレクサ部
１０３ 送信ビームフォーマ部
１０３１ 送信部
１０４ 受信ビームフォーマ部
１０５、２０５ ＣＦＭ処理部
１０５１ 直交検波部
１０５２ フィルタ処理部
１１５１ 複素化部
１１５２ データ選択部
１１５３ 共分散算出部
１１５４ 固有値算出部
１１５５ フィルタ作成部
１１５６ フィルタ適用部
１１５７ 実部虚部分離部
２０５１ 領域分割部
２０５２ 速度合成部
１０５３ 速度解析部
１０６ 断層画像処理部
１０７ 画像生成部
１０８ 表示部
１０９ データ格納部
１１０ 制御部
１５０ 超音波信号処理装置
１０００ 超音波診断システム
１０１ プローブ
１０１ａ 振動子
１０２ マルチプレクサ部
１０３ 送信ビームフォーマ部
１０３１ 送信部
１０４ 受信ビームフォーマ部
１０５、２０５ ＣＦＭ処理部
１０５１ 直交検波部
１０５２ フィルタ処理部
１１５１ 複素化部
１１５２ データ選択部
１１５３ 共分散算出部
１１５４ 固有値算出部
１１５５ フィルタ作成部
１１５６ フィルタ適用部
１１５７ 実部虚部分離部
２０５１ 領域分割部
２０５２ 速度合成部
１０５３ 速度解析部
１０６ 断層画像処理部
１０７ 画像生成部
１０８ 表示部
１０９ データ格納部
１１０ 制御部
１５０ 超音波信号処理装置
１０００ 超音波診断システム
Claims (14)
- 超音波プローブに列設された複数の振動子を駆動して被検体に対する超音波送受信を実行して血流情報を算出する超音波信号処理装置であって、
前記複数の振動子を介し、被検体中の少なくとも解析対象範囲を示す関心領域に対して検出波を複数回送信する送信部と、
前記検出波のそれぞれに対し、前記複数の振動子にて時系列に受信された被検体からの反射超音波に基づいて受信信号列を生成する受信部と、
前記検出波のそれぞれに対応する前記受信信号列を直交検波して複素信号列を生成する直交検波部と、
前記関心領域のうちフィルタ元領域を特定し、前記フィルタ元領域に含まれる複数の観測点のそれぞれに係る時系列の複素信号列を用いて、行列演算を行うことでフィルタを形成し、前記関心領域に含まれる複数の観測点のそれぞれに係る時系列の複素信号列に対して前記フィルタを用いてフィルタ処理を行い抽出複素信号列を生成するフィルタ処理部と、
前記抽出複素信号列から前記関心領域に含まれる複数の観測点それぞれの血流情報を検出する速度検出部と
を備え、
前記フィルタ元領域に含まれる観測点における血流情報は、前記関心領域に含まれるが前記フィルタ元領域に含まれない観測点における血流情報より少ない
ことを特徴とする超音波信号処理装置。 - 前記フィルタ元領域に含まれる観測点における血流情報は、前記関心領域に含まれ前記フィルタ元領域に含まれない観測点の血流情報と比べ、血流に起因する速度情報が少ない
ことを特徴とする請求項１に記載の超音波信号処理装置。 - 前記フィルタ元領域に含まれる観測点における血流情報は、前記関心領域に含まれ前記フィルタ元領域に含まれない観測点の血流情報と比べ、血流に起因する成分のパワーが少ない
ことを特徴とする請求項１に記載の超音波信号処理装置。 - 前記速度検出部が算出した前記関心領域内の複数の観測点に係る血流情報を保持する血流情報保持部をさらに備え、
前記フィルタ処理部は、前記血流情報保持部が保持している前記関心領域内の複数の位置に係る速度に基づいて、前記フィルタ元領域を特定する
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の超音波信号処理装置。 - 前記フィルタ処理部は、前記血流情報保持部が保持している血流情報が所定の閾値以下である前記関心領域内の複数の観測点のみを含むように、前記フィルタ元領域を特定する
ことを特徴とする請求項４に記載の超音波信号処理装置。 - 前記関心領域を少なくとも含む対象領域に対して検出波を前記送信部に送信させ、前記受信部が反射超音波に基づいて生成した受信信号列に対して整相加算を行って音響線信号を生成する整相加算部をさらに備え、
前記フィルタ処理部は、前記関心領域に係る音響線信号に基づいて、前記フィルタ元領域を特定する
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の超音波信号処理装置。 - 前記フィルタ処理部は、音響線信号の振幅の絶対値が所定の閾値以上である前記関心領域内の観測点のみを含むように、前記フィルタ元領域を特定する
ことを特徴とする請求項６に記載の超音波信号処理装置。 - 前記音響線信号に基づいてＢモード画像を生成するＢモード画像生成部をさらに備え、
前記フィルタ処理部は、Ｂモード画像における輝度値が所定の閾値以上である前記関心領域内の観測点のみを含むように、前記フィルタ元領域を特定する
ことを特徴とする請求項６に記載の超音波信号処理装置。 - 前記フィルタ処理部は、
前記フィルタ元領域に含まれる複数の観測点のそれぞれに係る時系列の複素信号列から、共分散行列と相関行列とのうち一方を生成してその固有値と固有ベクトルを算出し、所定の順序に並べた固有値に基づいてゲイン行列を生成し、
前記ゲイン行列と、固有ベクトルを対応する固有値の前記所定の順序に並べた行列とからフィルタ行列を作成する
ことを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の超音波信号処理装置。 - １の観測点に係る複数の血流情報を合成する速度合成部と、前記関心領域を複数のサブ関心領域に分割する領域分割部をさらに備え、
前記フィルタ処理部は、前記サブ関心領域のそれぞれに対してフィルタ元領域を特定し、前記複数のフィルタ元領域のそれぞれに対して、フィルタ元領域に含まれる複数の観測点のそれぞれに係る時系列の複素信号列を用いて行列演算を行うことでフィルタを形成し、前記サブ関心領域のそれぞれに対する複素信号列に対して前記サブ関心領域に対応するフィルタを用いてフィルタ処理を行うことで、抽出複素信号列を生成し、
前記速度検出部は、前記複数のサブ関心領域のそれぞれにおいて、サブ関心領域に対応する抽出複素信号列から観測点それぞれの血流情報を検出し、
前記速度合成部は、前記速度検出部が検出した観測点それぞれの血流情報を用いて、前記関心領域内の観測点それぞれの血流情報を検出する
ことを特徴とする請求項１から９のいずれか１項に記載の超音波信号処理装置。 - 前記領域分割部は、２つの異なるサブ関心領域のいずれにも含まれる観測点が存在するように前記関心領域を複数のサブ関心領域に分割する
ことを特徴とする請求項１０に記載の超音波信号処理装置。 - 前記フィルタ処理部は、前記フィルタ元領域に含まれる複数の観測点のそれぞれに係る時系列の複素信号列のうち実部データのみを用いて行列演算を行うことで実部フィルタを形成し、前記関心領域に含まれる複数の観測点のそれぞれに係る時系列の複素信号列の実部データに対して前記実部フィルタを用いてフィルタ処理を行って抽出実部信号列を生成し、前記フィルタ元領域に含まれる複数の観測点のそれぞれに係る時系列の複素信号列のうち虚部データのみを用いて行列演算を行うことで虚部フィルタを形成し、前記関心領域に含まれる複数の観測点のそれぞれに係る時系列の複素信号列の虚部データに対して前記虚部フィルタを用いてフィルタ処理を行って抽出虚部信号列を生成し、前記抽出実部信号列と前記抽出虚部信号列とから抽出複素信号列を生成する
ことを特徴とする請求項１から１１のいずれか１項に記載の超音波信号処理装置。 - 前記超音波プローブが接続可能に構成された、
請求項１から１２のいずれか１項に記載の超音波信号処理装置を備える超音波診断装置。 - 超音波プローブに列設された複数の振動子を駆動して被検体に対する超音波送受信を実行して血流情報を算出する超音波信号処理方法であって、
前記複数の振動子を介し、被検体中の少なくとも解析対象範囲を示す関心領域に対して検出波を複数回送信し、
前記検出波のそれぞれに対し、前記複数の振動子にて時系列に受信された被検体からの反射超音波に基づいて受信信号列を生成し、
前記検出波のそれぞれに対応する前記受信信号列を直交検波して複素信号列を生成し、
前記関心領域のうちフィルタ元領域を特定し、前記フィルタ元領域に含まれる複数の観測点のそれぞれに係る時系列の複素信号列を用いて、行列演算を行うことでフィルタを形成し、前記関心領域に含まれる複数の観測点のそれぞれに係る時系列の複素信号列に対して前記フィルタを用いてフィルタ処理を行い抽出複素信号列を生成し、
前記抽出複素信号列の位相の時間変化に基づいて前記関心領域に含まれる複数の観測点それぞれの速度を検出する処理を含み、
前記フィルタ元領域に含まれる観測点における血流情報は、前記関心領域に含まれるが前記フィルタ元領域に含まれない観測点における血流情報より少ない
ことを特徴とする超音波信号処理方法。
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006088094A1 (ja) | 2005-02-17 | 2006-08-24 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | 超音波ドプラ血流計 |
| JP2008149153A (ja) | 2008-01-07 | 2008-07-03 | Toshiba Corp | 超音波ドプラ診断装置 |
| JP2014158698A (ja) | 2013-01-22 | 2014-09-04 | Toshiba Corp | 超音波診断装置、画像処理装置及び画像処理方法 |
| JP2014176607A (ja) | 2013-02-13 | 2014-09-25 | Canon Inc | 被検体情報取得装置、被検体情報取得方法、及びプログラム |
| JP2016067704A (ja) | 2014-09-30 | 2016-05-09 | 株式会社東芝 | 超音波診断装置、超音波画像処理装置及び超音波画像処理プログラム |
-
2017
- 2017-05-11 JP JP2017094587A patent/JP6992277B2/ja active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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