JP7282492B2 - 超音波診断装置、医用画像処理装置及び医用画像処理プログラム - Google Patents

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医用画像処理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ある。この血流映像法の一例としては、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化対象範囲を複数の領域に分割し、領域ごとに相関行列を計算し、領域毎に異なるＭＴＩフィルタ行列を掛ける方法がある。

しかしながら、心臓の血流を観察する場合や肝臓等で心臓の動きの影響を受ける場合は、心臓の動きによるクラッタの影響が、例えば、ＭＴＩフィルタから出力されたデータに及ぶ場合がある。このような心拍動に同期したクラッタを除去する方法として、ＥＣＧ波形に同期してＭＴＩフィルタに用いられるフィルタ係数（ＭＴＩフィルタに与えられるフィルタ係数）を変化させる方法がある。また、心臓壁の移動速度と分散をＴＤＩ（Tissue Doppler Imaging）法により計算し、心臓壁の移動速度と分散からＭＴＩフィルタのカットオフ周波数を適応的に変化させる方法もある。

特開２０１４－１５８６９８号公報 特開平０８－１０７８９６号公報

Takahashi et al, Echo motion imaging with adaptive clutter filter for assessment of cardiac blood flow, Japanese Journal of Applied Physics, vol.54, no.7, pp.07HF09-1-8, June 2015 Alfred C. H. Yu, Lasse Lovstakken, "Eigen-Based Clutter Filter Design for Ultrasound Color Flow Imaging: A Review", IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control, vol. 57, no. 5, May 2010

本発明が解決しようとする課題は、心拍動のように周期的に移動するとともに比較的高速に移動する強反射体にサイドローブが反射されることによって発生するクラッタ成分を抑制することが可能なＭＴＩフィルタを生成することができる超音波診断装置、医用画像処理装置及び医用画像処理プログラムを提供することである。

実施形態の超音波診断装置は、計算部と、決定部とを備える。計算部は、複数の走査線により形成される走査範囲での超音波走査により収集された同一位置の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。決定部は、所定時間の間の相関行列の固有値に基づいて、ＭＴＩフィルタに与えられるフィルタ係数を決定する。

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２Ａは、第１の比較例に係る超音波診断装置により生成された血流画像データが示す血流画像の一例を示す図である。 図２Ｂは、第１の比較例に係る超音波診断装置により生成された血流画像データが示す血流画像の一例を示す図である。 図３Ａは、第１の比較例に係る超音波診断装置により生成された血流画像データが示す血流画像の他の例を示す図である。 図３Ｂは、図３Ａに示す血流画像を示す血流画像データを生成する際に計算された各領域における複数の固有値の大きさの一例を示すグラフである。 図３Ｃは、第１の比較例に係る超音波診断装置により生成された血流画像データが示す血流画像の他の例を示す図である。 図３Ｄは、図３Ｃに示す血流画像を示す血流画像データを生成する際に計算された各領域における複数の固有値の大きさの一例を示すグラフである。 図４は、各領域における第Ｓ位の固有値の大きさの時間変化の一例を示すグラフである。 図５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の実施形態に係る計算機能が実行する処理の一例を説明するための図である。 図８は、第１の実施形態に係る計算機能が実行する処理の一例を説明するための図である。 図９は、第１の実施形態に係る計算機能が実行する処理の一例を説明するための図である。 図１０Ａは、第１の実施形態に係る超音波診断装置が図５に示す処理を実行することにより生成した血流画像データが示す血流画像の一例を示す図である。 図１０Ｂは、第１の実施形態に係る超音波診断装置が図５に示す処理を実行することにより生成した血流画像データが示す血流画像の一例を示す図である。 図１０Ｃは、各中ブロックにおける第Ｓ位の固有値の大きさの時間変化の一例を示すグラフである。 図１１は、第１の比較例において生成された血流画像データが示す血流画像を示す図である。 図１２は、第１の実施形態において生成された血流画像データが示す血流画像を示す図である。

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医用画像処理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する。これら複数の圧電振動子は、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（駆動パルス）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（エコー）を受信し、受信した反射波を電気信号（反射波信号）に変換し、反射波信号を装置本体１０に送信する。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により実現される。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、受け付けた各種設定要求を装置本体１０に転送する。

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が示す超音波画像等を表示したりする。モニタ２は、液晶モニタやＣＲＴ（Cathode Ray Tube）モニタ等によって実現される。

装置本体１０は、超音波プローブ１から送信される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の実施形態では、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が行なう超音波走査を制御する。なお、超音波走査とは、例えば、超音波送受信を指す。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、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収集する超音波走査を超音波プローブ１に実行させる（例えば、特許第３７２４８４６号，特開２０１４－４２８２３号公報等を参照）。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。なお、第１超音波走査は、１フレームに同一走査線を１回走査する超音波走査であってもよい。

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から送信される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。そして、送受信回路１１は、生成した反射波データをバッファ１２に格納する。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から送信される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から送信される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を一時的に記憶するメモリである。具体的には、バッファ１２は、数フレーム分の反射波データ、又は、数ボリューム分の反射波データを記憶する。例えば、バッファ１２は、ＦＩＦＯ（First-In/First-Out）メモリであり、送受信回路１１による制御を受けて、所定フレーム分の反射波データを記憶する。そして、例えば、バッファ１２は、新たに１フレーム分の反射波データが送受信回路１１により生成された場合、送受信回路１１による制御を受けて、生成された時間が最も古い１フレーム分の反射波データを破棄して、新たに生成された１フレーム分の反射波データを記憶する。例えば、バッファ１２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子によって実現される。

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及びドプラ処理回路１４は、例えば、プロセッサにより実現される。Ｂモード処理回路１３は、バッファ１２から反射波データを読み出し、読み出した反射波データに対して、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）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を生成し、生成した反射波データを出力する。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」の送信による反射波データと、「１」の送信による反射波データとを生成し、Ｂモード処理回路１３は、これら２つの反射波データを加算する。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反射波データが生成される。そして、Ｂモード処理回路１３は、この反射波データ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。

又は、例えば、ＴＨＩでは、反射波データに含まれる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つの反射波データを加算することで、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から反射波データを読み出し、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推定し、推定した運動情報を示すデータ（ドプラデータ）を生成する。例えば、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推定し、推定した運動情報を示す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。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、推定した血流情報を示すドプラデータを生成する。

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。

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、又は、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が示すカラードプラ画像を表示する。なお、血流情報の推定結果の分布をカラー表示した超音波画像データは、血流画像データとも称される。

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とを有する。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（医用画像処理プログラム）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、プロセッサにより実現される。ドプラ処理回路１４は、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、例えば、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。相関行列計算機能１４１は、例えば、計算部の一例である。

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。計算機能１４２は、例えば、決定部の一例である。また、フィルタ行列は、固有ベクトル型ＭＴＩフィルタに与えられるフィルタ係数の一例である。

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示すドプラデータを出力する。

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。

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。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モード画像データ及び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。例えば、画像メモリ１６は、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク又は光ディスクによって実現される。

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。例えば、内部記憶回路１７は、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク又は光ディスクによって実現される。

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、第１超音波走査は、例えば、１フレームに同一走査線を１回走査する超音波走査である。

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が示す超音波画像をモニタ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。処理回路１８は、例えば、プロセッサにより実現される。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。ここで、一般的な固有ベクトル型ＭＴＩフィルタを用いる超音波診断装置を、第１の比較例として説明する。第１の比較例では、固有ベクトル型ＭＴＩフィルタは、振幅が比較的大きく、所定の範囲内で一様な動きをする組織成分（クラッタ成分）を顕著に抑制するという特徴を有する。

ここで、第１の比較例において、超音波走査の対象が肝臓であり、強反射体であるとともに周期的に移動する心臓壁や、強反射体であるとともに心臓の周期的な動きの影響を受けて周期的に移動する横隔膜等がサイドローブの反射源として画像範囲外に存在する場合について説明する。この場合には、肝臓の近傍に存在する心臓壁や横隔膜等がサイドローブを反射する。反射されたサイドローブの振幅は、比較的大きくない。また、反射されたサイドローブの位相は位置によって変化するので、位相を含めた動き（又は位相変位）は、一様ではない。また、反射されたサイドローブの振幅及び位相は、血流の振幅及び位相に近い。このため、固有ベクトル型ＭＴＩフィルタによるクラッタ成分の抑制が不十分となり、サイドローブが血流信号として固有ベクトル型ＭＴＩフィルタにより抽出されることがある。このような現象は、定常的に発生するものではなく、所定の心時相、例えば、心臓壁が最も急峻に変化する収縮期で発生する。この結果、第１の比較例では、抑制しきれないクラッタ成分が、特定の心時相に対応する超音波画像データの特定の領域に周期的に含まれてしまうことがある。そのため、モニタに表示される動画像では、定常的には血流が明瞭に描出されているが、１心拍に１回の特定の時相において、短い期間だけ大きなクラッタが特定の領域に発生する。

図２Ａ及び図２Ｂは、第１の比較例に係る超音波診断装置により生成された血流画像データが示す血流画像の一例を示す図である。なお、図２Ａ及び図２Ｂに示す血流画像１０１，１０２は、被検体の肝臓の血流情報が描出された画像である。血流画像１０１，１０２は、パワー画像データから生成されたパワー画像である。第１の比較例に係る超音波診断装置は、画像化対象範囲（走査範囲）を複数の領域に分割し、領域ごとに相関行列を計算し、領域毎に異なるＭＴＩフィルタ行列を掛けることにより、血流画像１０１を示す血流画像データを生成する。また、第１の比較例に係る超音波診断装置は、同様の方法により、血流画像１０２を示す血流画像データを生成する。具体的には、例えば、これらの血流画像データは、例えば、３２パケット長のデータ列を領域毎にアンサンブル平均して得られた相関行列の固有値及び固有ベクトルから、固有ベクトル型ＭＴＩフィルタのフィルタ係数（ＭＴＩフィルタ係数）を計算することにより生成される。ここで、血流画像１０１に対応する時相（第１の時相）と、血流画像１０２に対応する時相（第２の時相）とは異なる。

第１の時相の血流画像１０１では、画像全体的にクラッタが比較的少ない。しかしながら、第２の時相の血流画像１０２では、画像範囲外にサイドローブの反射源として存在する心臓壁や横隔膜等が大きく移動しているため、図２Ｂにおいて血流画像１０２の右側の部分にクラッタ１０２ａが現れている。

図３Ａ及び図３Ｃは、第１の比較例に係る超音波診断装置により生成された血流画像データが示す血流画像の他の例を示す図である。なお、図３Ａ及び図３Ｃに示す血流画像１０３，１０４も、被検体の肝臓の血流情報が描出された画像であり、パワー画像データから生成されたパワー画像である。第１の比較例に係る超音波診断装置は、図２Ａに示す血流画像１０１を示す血流画像データを生成する方法と同様の方法で、図３Ａに示す血流画像１０３を示す血流画像データ及び図３Ｃに示す血流画像１０４を示す血流画像データを生成する。血流画像１０３，１０４は、コンベックスプローブにより収集された反射波信号に基づく血流画像データから生成された画像であり、座標変換されずにモニタに表示された画像である。

ここで、上述したように、血流画像１０３，１０４を生成する際に、相関行列が複数の領域のそれぞれにおいて計算されるが、図３Ａ及び図３Ｃに示す５つの符号１１１～１１５のそれぞれは、複数の領域のうちの５つの領域のそれぞれを指す。

血流画像１０３に対応する時相（第３の時相）と、血流画像１０４に対応する時相（第４の時相）とは異なる。第３の時相では画像範囲外にサイドローブの反射源として存在する心臓壁や横隔膜等の動きが比較的小さいため、血流画像１０３全体的にクラッタが比較的少ない。しかしながら、第４の時相では心臓壁や横隔膜等が大きく移動しているため、図３Ｃにおいて血流画像１０４の右側の部分に多くのクラッタ１０４ａが含まれている。

図３Ｂは、図３Ａに示す血流画像を示す血流画像データを生成する際に計算された各領域における複数の固有値の大きさの一例を示すグラフである。図３Ｄは、図３Ｃに示す血流画像を示す血流画像データを生成する際に計算された各領域における複数の固有値の大きさの一例を示すグラフである。

図３Ｂ及び図３Ｄに示すグラフにおいて、横軸は、各領域における全固有値を、固有値の大きさについての降順で並べた場合の順位（順番）を示す。また、縦軸は、全ての領域における全ての相関行列をアンサンブル平均することにより得られた相関行列の固有値のうち最も大きい固有値を０ｄＢとした場合の各領域の各順位の固有値のデジベル単位の大きさを示す。

図３Ｂ及び図３Ｄには、５つの領域１１１～１１５のそれぞれについてのグラフが示されている。具体的には、図３Ｂ及び図３Ｄにおいて、グラフ１１１ａは、領域１１１についてのグラフであり、グラフ１１２ａは、領域１１２についてのグラフであり、グラフ１１３ａは、領域１１３についてのグラフであり、グラフ１１４ａは、領域１１４についてのグラフであり、グラフ１１５ａは、領域１１５についてのグラフである。また、図３Ｂ及び図３Ｄにおいて、グラフ１１６ａは、全ての領域における全ての相関行列をアンサンブル平均することにより得られた相関行列の全固有値についてのグラフである。

また、図３Ｂ及び図３Ｄには、各領域において、３２個の固有値が計算された場合のグラフ１１１ａ～１１６ａが示されている。すなわち、グラフ１１１ａ～１１６ａのそれぞれは、順位が第１位の固有値（順番が１番目の固有値）から順位が第３２位の固有値（順番が３２番目の固有値）までの各固有値の大きさを示す。

ここで、第２４位の固有値に注目して説明する。図３Ｂでは、領域１１２に対応するグラフ１１２ａが示す第２４位の固有値の大きさが、他の領域１１１，１１３～１１５に対応するグラフ１１１ａ，１１３ａ～１１５ａが示す第２４位の固有値よりも大きい。そこで、図３Ａに示す血流画像１０３を確認すると、領域１１２は、血流情報が描出された領域であることが分かる。

一方、図３Ｄでは、領域１１５に対応するグラフ１１５ａが示す第２４位の固有値の大きさが、他の領域１１１～１１４に対応するグラフ１１１ａ～１１４ａが示す第２４位の固有値よりも大きい。そこで、図３Ｃに示す血流画像１０４を確認すると、領域１１５には、クラッタが含まれていることが分かる。

図４は、各領域における第２４位の固有値の大きさの時間変化の一例を示すグラフである。図４には、５つの領域１１１～１１５のそれぞれにおける第２４位の固有値の大きさの５秒間の時間変化を示す５つのグラフ１１１ｂ～１１５ｂのそれぞれが示されている。

具体的には、図４において、グラフ１１１ｂは、領域１１１における第２４位の固有値の大きさの時間変化を示すグラフであり、グラフ１１２ｂは、領域１１２における第２４位の固有値の大きさの時間変化を示すグラフである。また、グラフ１１３ｂは、領域１１３における第２４位の固有値の大きさの時間変化を示すグラフであり、グラフ１１４ｂは、領域１１４における第２４位の固有値の大きさの時間変化を示すグラフであり、グラフ１１５ｂは、領域１１５における第２４位の固有値の大きさの時間変化を示すグラフである。また、図４において、グラフ１１６ｂは、全ての領域における全ての相関行列をアンサンブル平均することにより得られた相関行列の複数の固有値のうち、第２４位の固有値についての大きさの時間変化を示すグラフである。

グラフにおいて、横軸は、時間（秒（ｓｅｃ））を示す。横軸では、現在からの過去の時間が負の値で示されている。例えば、時間「０（ｓｅｃ）」は、現在の時間（現時点）を示す。また、例えば、時間「－０．５（ｓｅｃ）」は、現在から０．５秒前の過去の時間（時点）を示す。縦軸は、全ての領域における全ての相関行列をアンサンブル平均することにより得られた相関行列の複数の固有値のうち最も大きい固有値を０ｄＢとした場合の各領域の第２４位の固有値のデジベル単位の大きさを示す。

例えば、図３Ａに示す血流画像１０３に対応する第３の時相は、図４において時間「－３．３（ｓｅｃ）」に対応する。また、図３Ｃに示す血流画像１０４に対応する第４時相は、図４において、時間「－３．０７（ｓｅｃ）」に対応する。すなわち、血流画像１０３を示す血流画像データは、時間「－３．３（ｓｅｃ）」に収集された反射波信号に基づくデータであり、血流画像１０４を示す血流画像データは、時間「－３．０７（ｓｅｃ）」に収集された反射波信号に基づくデータである。

領域１１５に注目して説明する。血流画像１０３の領域１１５には、クラッタがほとんど含まれていないが、血流画像１０４の領域１１５には、大きなクラッタが含まれている。この様子が、領域１１５に対応する図４に示すグラフ１１５ｂに表れている。例えば、固有値が比較的大きい時相（例えば、時間「－３．０７（ｓｅｃ）」）と固有値が比較的小さい時相（例えば、時間「－３．３（ｓｅｃ）」）があるグラフ１１５ｂは、固有値が比較的大きい時相においてクラッタが発生し、固有値が比較的小さい時相においてクラッタがほとんど発生しないことを表す。固有値が比較的大きい時相は、例えば、心臓壁の動きが比較的大きいため、クラッタが発生する時相と考えられる。また、固有値が比較的小さい時相は、例えば、心臓壁の動きが比較的小さいため、クラッタがほとんど発生しない時相と考えられる。

また、グラフ１１５ｂは、他のグラフ１１１ｂ～１１４ｂ，１１６ｂと比較して、固有値の変動が比較的大きいグラフである。また、グラフ１１１ｂ～１１６ｂは、被検体Ｐの心周期に同期して周期的に変動している。したがって、グラフ１１５ｂでは、固有値が比較的大きい時相と比較的小さい時相とが周期的に表れる。よって、グラフ１１５ｂに対応する領域１１５には、周期的にクラッタが含まれる。

ここで、固有値の順位と固有値の大きさ（例えば、デジベル値）とから血流か否かを判定する方法（上記特許文献１及び上記非特許文献２参照）がある。しかしながら、図３Ａ～図３Ｄ及び図４を参照して説明した以上のことから、一つの時相の固有値の順位と大きさに基づいて血流かクラッタかを正確に分別することは困難である。これは、生体での超音波の減衰や周囲の血流の多寡、組織の反射強度によって、固有値の順位及び大きさは様々に変化するからである。特に、サイドローブを起因とするクラッタは、固有値からでは血流かクラッタかの分別が困難である。

また、超音波診断装置が、心臓壁の移動速度と分散をＴＤＩ（Tissue Doppler Imaging）法により計算し、心臓壁の移動速度と分散からＭＴＩフィルタのカットオフ周波数を適応的に変化させる方法を実行することも考えられる。このような方法を実行する超音波診断装置を、第２の比較例に係る超音波診断装置として説明する。しかしながら、第２の比較例に係る超音波診断装置において、ＴＤＩ法で観測されるのは比較的振幅の大きい組織の動きである。一方で、心臓壁や横隔膜等により反射されたサイドローブの振幅は、比較的大きくない。このため、第２の比較例に係る超音波診断装置が、上述したカットオフ周波数を適応的に変化させる方法を実行する場合であっても、クラッタ成分の抑制が不十分となることがある。

そこで、第１の実施形態に係る超音波診断装置は、心臓壁や横隔膜等の強反射体にサイドローブが反射されることによって発生するクラッタ成分を抑制することが可能なＭＴＩフィルタを生成することができるように、以下に説明する処理を実行する。第１の実施形態に係る超音波診断装置は、１心拍以上の時間幅で、各中ブロック（領域）の所定の順位の固有値の大きさの時間変化を測定し、その時間幅での固有値の最小値と現在の固有値の大きさとの差に基づいて、固有ベクトル型ＭＴＩフィルタの特性を決定するランクカット数を決定する。以下の説明では、固有ベクトル型ＭＴＩフィルタを、単に、ＭＴＩフィルタと表記する。

図５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５に示すステップ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。ステップＳ１からステップＳ３は、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）、再びステップＳ１の判定処理を実行する。

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。

なお、第１の実施形態では、ステップＳ２以降の処理は、バッファ１２に、新たに１フレーム分の反射波データが格納される度に実行される。また、第１の実施形態では、１フレーム毎に、リアルタイムで、ステップＳ２以降の各処理が実行される。

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。なお、画像化対象範囲は、例えば、超音波の走査範囲である。図６は、第１の実施形態を説明するための図である。図６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６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６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６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６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６の（Ａ）から（Ｉ）に示すように、中ブロックを構成する。

図６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）に示す中ブロックは、隣接する（Ｂ）に示す中ブロックから（Ｉ）に示す中ブロックまでの８つ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）に示す中ブロックにも重複して含まれている。

言い換えると、ブロック分割機能１４５は、各中ブロックの一部が他の中ブロックの一部と重なり合うように、画像化対象範囲を複数の中ブロックに分割する。

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。ステップＳ４からステップＳ６は、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Ｒ_１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ｘ_ｉとすると、相関行列Ｒ_１は以下の式（１）で表わされる。ここでｉはある地点の位置を表す。例えば、２次元スキャンの場合にはｘ，ｚの位置を、３次元スキャンの場合にはｘ，ｙ，ｚの位置を１つの添字ｉで表わしている。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とすると相関行列Ｒ_１はＬ×Ｌの行列となる。

なお、相関行列計算機能１４１は、１フレームに同一走査線を１回走査する上述した第１超音波走査により複数フレームにわたって収集されたパケットデータ列ベクトルｘ_ｉから、相関行列Ｒ_１を計算してもよい。ここで、このようなパケットデータ列ベクトルｘ_ｉは、同一位置の反射波データのデータ列である。

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Ｒ_ａｌｌを計算する。相関行列Ｒ_ａｌｌは、Ｍ_ａｌｌをすべての小ブロックの数とし、Ｍ_ａｌｌ個の相関行列Ｒ_１のうちｍ番目の相関行列Ｒ_１をＲ_１，ｍとすると、以下の式（２）で表わされる。

ここで、相関行列計算機能１４１は、複数フレームにわたって収集された上述のパケットデータ列ベクトルｘ_ｉに基づく相関行列Ｒ_１，ｍから、相関行列Ｒ_ａｌｌを計算してもよい。すなわち、相関行列計算機能１４１は、複数フレームにわたって収集されたパケットデータ列ベクトルｘ_ｉから、相関行列Ｒ_ａｌｌを計算してもよい。

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Ｒ_２を計算する。例えば、相関行列計算機能１４１は、１つの中ブロックに含まれる小ブロックの数をＭ_２とし、Ｍ_２個の相関行列Ｒ_１のうちｍ番目の相関行列Ｒ_１をＲ_１，ｍとすると、以下の式（３）を用いて中ブロックの相関行列Ｒ_２を計算する。

ここで、相関行列計算機能１４１は、複数フレームにわたって収集された上述のパケットデータ列ベクトルｘ_ｉに基づく相関行列Ｒ_１，ｍから、相関行列Ｒ_２を計算してもよい。すなわち、相関行列計算機能１４１は、複数フレームにわたって収集されたパケットデータ列ベクトルｘ_ｉから、相関行列Ｒ_２を計算してもよい。この場合、相関行列計算機能１４１は、複数の走査線により形成される画像化対象範囲での超音波走査により収集された同一位置の反射波データのデータ列から、画像化対象範囲を分割した複数の中ブロックのそれぞれの相関行列Ｒ_２を計算する。ここで、中ブロックは、画像化対象範囲を分割した領域の一例である。

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Ｒ_２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Ｍ_２個の相関行列Ｒ_１を加算することにより得られた相関行列を、Ｍ_２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Ｒ_１を加算平均して中ブロックの相関行列Ｒ_２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。ステップＳ７からステップＳ１３は、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Ｒ_ａｌｌから最大固有値λ_１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、相関行列Ｒ_ａｌｌを固有値分解することにより、Ｌ個の固有値λ（λ_１，λ_２，・・・λ_Ｌ）と、各固有値λに対応する各固有ベクトルを計算する。

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。Ｌ個の固有値λと、各固有値λに対応する各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。なお、計算機能１４２は、Ｌ個の固有値λの中で最大固有値をλ_１とする。

ステップＳ８では、計算機能１４２は、中ブロックの相関行列Ｒ_２から固有値及び固有ベクトルを計算する。ここで、計算機能１４２は、ステップＳ７で全体の相関行列Ｒ_ａｌｌから固有値及び固有ベクトルを計算した方法と同様の方法で、中ブロックの相関行列Ｒ_２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、中ブロック毎に相関行列Ｒ_２の固有値λを全体の相関行列Ｒ_ａｌｌの全パワー（相関行列Ｒ_ａｌｌのすべての固有値の和）で除算することにより、相関行列Ｒ_２の固有値λを規格化する。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相関行列Ｒ_ａｌｌの最大固有値λ_１で除算することにより、相関行列Ｒ_２の固有値λを規格化してもよい。このように、画像全体の相関行列Ｒ_ａｌｌの最大固有値λ_１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。規格化された固有値λがステップＳ１０以降の処理で用いられる。

ステップＳ１０では、計算機能１４２は、中ブロック毎に、現在から、現在から１．２秒前までの所定時間においてステップＳ８で計算された相関行列Ｒ_２の第Ｓ位の複数の固有値のうち、第Ｓ位の固有値の最小値を特定する。ここで、「Ｓ」は、１以上Ｌ以下の自然数である。また、「Ｌ」は、パケット長である。なお、１．２秒は、例えば、被検体Ｐの心拍数が５０ｂｐｍ（beats per minute）である場合の１心拍の時間である。なお、所定時間は、１．２秒に限られず、１心拍の時間以上であればよい。ただし、ここでいう所定時間は、長くなるほど、手に保持される超音波プローブ１の動きがノイズとして超音波画像に含まれてやすくなる。このため、所定時間は、１心拍程度の時間が好ましい。

また、ここでいう第Ｓ位の固有値とは、例えば、相関行列Ｒ_２の全固有値を、固有値の大きさについての降順で並べた場合のＳ番目の固有値である。なお、以下、超音波診断装置が、血流の存在を示す固有値として、第１位から第３２位までの固有値のうち、第２４位の固有値を用いる場合を例に挙げて説明する。すなわち、「Ｓ」が「２４」であり、「Ｌ」が「３２」である場合を例に挙げて説明する。しかしながら、超音波診断装置は、血流の存在を示す固有値であれば、第２４位以外の順位の固有値を用いてもよい。例えばこの値はパケット長Ｌや生体の部位やユーザからの入力によって決定される。

図７は、第１の実施形態に係る計算機能が実行する処理の一例を説明するための図である。図７には、現在（時間「０（ｓｅｃ）」）から、現在から５秒前の時間（「－５．０（ｓｅｃ）」）までの５秒間における第Ｓ位の固有値の時間変化を示すグラフ２１が示されている。グラフ２１において、横軸は、時間（秒（ｓｅｃ））を示す。横軸では、現在からの過去の時間が負の値で示されている。縦軸は、相関行列Ｒ_ａｌｌの複数の固有値のうち最も大きい固有値を０ｄＢとした場合の第Ｓ位の固有値のデジベル単位の大きさを示す。また、図７には、時間「０（ｓｅｃ）」～「－１．２（ｓｅｃ）」の時間範囲、時間「－１．２（ｓｅｃ）」～「－２．４（ｓｅｃ）」の時間範囲、及び、時間「－２．４（ｓｅｃ）」～「－３．６（ｓｅｃ）」の時間範囲の各時間範囲における第Ｓ位の固有値の最小値を示す線２１ａが示されている。

例えば、ステップＳ１０では、計算機能１４２は、図７のグラフ２１及び線２１ａが示すように、現在から、現在から１．２秒前までの所定時間において第Ｓ位のデジベル値の固有値の最小値「－７１．０（ｄＢ）」を特定する。このようにして、ステップＳ１０では、計算機能１４２は、中ブロック毎に、過去１心拍程度の時間における第Ｓ位のデジベル値の固有値の最小値を特定する。上述したように、計算機能１４２は、中ブロック毎に、相関行列Ｒ_２の複数の固有値のうちの１つの固有値について、現在から、現在から所定時間（例えば、１．２秒）前までの所定時間の間での最小値を特定する。

そして、ステップＳ１１では、計算機能１４２は、中ブロック毎に、最終的なランクカット数ｋ_ｆを決定する。なお、ランクカット数とは、例えば、後述するＭＴＩフィルタ行列Ｗを計算する際に、低減されるランク数のことを指す。ステップＳ１１の処理の一例について説明する。ステップＳ１１では、まず、計算機能１４２は、中ブロック毎に、現在の第Ｓ位のデシベル値の固有値とステップＳ１０で特定した第Ｓ位のデシベル値の固有値の最小値との差を計算する。以下の説明では、かかる差を、「固有値の差」と表記する場合がある。具体的には、計算機能１４２は、現在の第Ｓ位のデシベル値の固有値から、ステップＳ１０で特定した第Ｓ位のデシベル値の固有値の最小値を減算することにより、デシベル値での固有値の差を計算する。図８は、第１の実施形態に係る計算機能が実行する処理の一例を説明するための図である。図８には、グラフ２２が示されている。グラフ２２は、図７に示すグラフ２１が示す各時間におけるデシベル値の固有値の大きさから、上述した各時間範囲における第Ｓ位のデシベル値の固有値の最小値を減算することにより得られるグラフである。

例えば、計算機能１４２は、図７のグラフ２１が示す現在の第Ｓ位のデジベル値の固有値「－６８．２（ｄＢ）」から、ステップＳ１０で特定した第Ｓ位のデジベル値の固有値の最小値「－７１．０（ｄＢ）」を減算する。これにより、図８に示すように、計算機能１４２は、デジベル値の固有値「－６８．２（ｄＢ）」とデジベル値の固有値の最小値「－７１．０（ｄＢ）」とのデジベル値での差「２．８（ｄＢ）」を計算する。

そして、ステップＳ１１では、計算機能１４２は、所定の固有値の大きさ（例えば、３（ｄＢ））で、固有値の差を離散化する。例えば、計算機能１４２は、固有値の差を所定の固有値の大きさで除することにより得られる商（数値）を求める。計算機能１４２は、かかる商を、最終的なランクカット数ｋ_ｆを決定する際に加味する。

図９は、第１の実施形態に係る計算機能が実行する処理の一例を説明するための図である。図９には、グラフ２３が示されている。グラフ２３は、図８のグラフ２２が示す各時間における上述した固有値の差を、所定のデジベル値の固有値の大きさ「３（ｄＢ）」で離散化することにより得られたグラフである。なお、所定のデジベル値の固有値の大きさは、「３（ｄＢ）」に限られない。グラフ２３では、横軸は、時間（秒（ｓｅｃ））を示す。横軸では、現在からの過去の時間が負の値で示されている。縦軸は、最終的なランクカット数ｋ_ｆを決定する際に加味される商（数値）を示す。

例えば、計算機能１４２は、図８のグラフ２２が示す現在に対応する固有値の差「２．８（ｄＢ）」を、所定のデジベル値の固有値の大きさ「３（ｄＢ）」で離散化することにより、図９のグラフ２３が示すように、数値「０」を計算する。すなわち、計算機能１４２は、「２．８（ｄＢ）」を「３（ｄＢ）」で除することにより得られる商「０」を計算する。

また、ステップＳ１１では、計算機能１４２は、固有値から仮のランクカット数ｃを決定する。例えば、計算機能１４２は、中ブロック毎の仮のランクカット数ｃを、特許文献１（特開２０１４－１５８６９８号公報）に記載されている方法と同様の方法により決定する。例えば、計算機能１４２は、中ブロック毎に、相関行列Ｒ_２の固有値の大きさに応じて、仮のランクカット数ｃを決定する。また、仮のランクカット数ｃは、予め設定された値、又は、操作者により指定された値であってもよい。

そして、計算機能１４２は、仮のランクカット数ｃに、上述した商（数値）を加算して、最終的なランクカット数ｋ_ｆを決定する。例えば、計算機能１４２は、仮のランクカット数ｃに、図９の例において計算された商（０）を加算して、最終的なランクカット数ｋ_ｆ（ｃ＋０）を決定する。上述したように、計算機能１４２は、所定時間（例えば、上述した１．２秒）の間の相関行列Ｒ_２の固有値に基づいて、ＭＴＩフィルタの特性を決定するランクカット数ｋ_ｆを決定する。より具体的には、計算機能１４２は、デシベル値の固有値の差に基づいて、ランクカット数ｋ_ｆを決定する。

ステップＳ１２では、計算機能１４２は、ランクカット数ｋ_ｆ（ｋ_ｆ≦Ｌ）から、ランク数ｋの固有ベクトル行列Ｖ_ｋ（Ｌ×ｋ行列）を求める。ここで、固有ベクトル行列Ｖ_ｋは、以下の式（７）で表わされる。また、例えば、ｋ_ｆ＝ｋである。

ステップＳ１３において、計算機能１４２は、以下の式（８）により、固有ベクトル行列Ｖ_ｋからＭＴＩフィルタ行列Ｗを計算する。なお、式（８）において、ＩはＬ×Ｌの単位行列である。

上述したように、計算機能１４２は、所定時間（例えば、上述した１．２秒）の間の相関行列Ｒ_２の固有値に基づいて、ＭＴＩフィルタに与えられるフィルタ係数としてＭＴＩフィルタ行列Ｗを決定する。また、計算機能１４２は、所定時間の間の相関行列Ｒ_２の固有値に基づいて、ＭＴＩフィルタの特性を決定するランクカット数ｋ_ｆを決定し、決定したランクカット数ｋ_ｆに基づいてＭＴＩフィルタ行列Ｗを決定する。また、計算機能１４２は、所定時間の間の固有値の差に基づいて、ＭＴＩフィルタ行列Ｗを決定する。

また、上述したように、計算機能１４２は、複数の中ブロックのそれぞれの相関行列Ｒ_２の固有値に基づいて、複数の中ブロックのそれぞれに対応するＭＴＩフィルタ行列Ｗを決定する。また、計算機能１４２は、被検体の１心拍分の時間の間の相関行列Ｒ_２の固有値に基づいて、ＭＴＩフィルタ行列Ｗを決定する。

ステップＳ１４は、ＭＴＩフィルタ処理機能１４３に対応するステップである。ステップＳ１４は、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Ｓ１４では、ＭＴＩフィルタ処理機能１４３は、中ブロック毎に、以下に示す式（９）を用いて各点のパケット列ベクトルデータｘ_ｉにＭＴＩフィルタを施す。すなわち、ＭＴＩフィルタ処理機能１４３は、位置ｉのパケット列ベクトルデータｘ_ｉを入力データとし、入力データとＭＴＩフィルタ行列Ｗとから、位置ｉの出力データであるパケット列ベクトルデータｙ_ｉを、以下に示す式（９）により中ブロック毎に計算する。パケット列ベクトルデータｙ_ｉの要素の個数は、「Ｌ」である。

例えば、ＭＴＩフィルタ処理機能１４３は、図６の（Ａ）に示す４×４の小ブロックから構成される中ブロックのデータに、この図６の（Ａ）に示す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Ｓ１５及びステップＳ１６は、推定機能１４４に対応するステップである。ステップＳ１５及びステップＳ１６は、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。ステップＳ１５及びステップＳ１６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推定する。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領域から計算された統計的性質を用いて各領域における移動体情報を推定する。

より具体的には、推定機能１４４は、ステップＳ１５では、ステップＳ１４でＭＴＩフィルタが施された中ブロックのデータから、以下の式（１０）を用いて、位置ｉにおけるパワーＰ_ｉ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_ｉを推定する。なお、式（１０）において、ｊは列ベクトルの要素番号を示す指標である。また、ｙ_ｉ，ｊは、パケット列ベクトルデータｙ_ｉのｊ番目の要素を示す。

また、推定機能１４４は、ステップＳ１６では、ステップＳ１４でＭＴＩフィルタが施された中ブロックのデータから、以下の式（１１）を用いて、位置ｉの速度Ｖ_ｉを推定する。なお、式（１１）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。また、式（１１）において、アスタリスク「^＊」は、複素共役を示す。

なお、推定機能１４４は、ステップＳ１５とステップＳ１６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Ｓ１７は、領域合成機能１４６に対応するステップである。ステップＳ１７は、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Ｓ１７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。例えば、領域合成機能１４６は、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Ｓ１８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Ｓ１８では、画像生成回路１５は、移動体情報から血流画像データ（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Ｓ１５において推定したパワーＰ_ｉを対数圧縮して血流画像データ（パワー画像データ）を生成する。また、画像生成回路１５は、ステップＳ１６において推定した速度Ｖ_ｉに基づく血流画像データ（速度画像データ）を生成する。

ステップＳ１９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Ｓ１９では、処理回路１８は、モニタ２に、血流画像データが示す血流画像を表示させ、処理を終了する。

図１０Ａ及び図１０Ｂは、第１の実施形態に係る超音波診断装置が図５に示す処理を実行することにより生成した血流画像データが示す血流画像の一例を示す図である。

図１０Ａ及び図１０Ｂに示す血流画像３０，４０は、被検体Ｐの肝臓の血流情報が描出された画像である。血流画像３０，４０は、パワー画像データから生成されたパワー画像である。例えば、血流画像３０，４０は、コンベックスプローブである超音波プローブ１により収集された反射波信号に基づく血流画像データから生成された画像であり、座標変換されずにモニタ２に表示された画像である。また、血流画像３０，４０の範囲外には、サイドローブの反射源として心臓壁や横隔膜等が存在する。

ここで、血流画像３０，４０を生成する際に、複数の中ブロックのそれぞれにおいて相関行列Ｒ_２が計算されるが、図１０Ａ及び図１０Ｂに示す５つの符号３１～３５のそれぞれは、複数の中ブロックのうちの５つの中ブロックのそれぞれを指す。

図１０Ｃは、各中ブロックにおける第Ｓ位の固有値の大きさの時間変化の一例を示すグラフである。図１０Ｃには、５つの領域３１～３５のそれぞれにおける第Ｓ位の固有値の大きさの５秒間の時間変化を示す５つのグラフ３１ｂ～３５ｂのそれぞれが示されている。

具体的には、図１０Ｃにおいて、グラフ３１ｂは、領域３１における第Ｓ位の固有値の大きさの時間変化を示すグラフであり、グラフ３２ｂは、領域３２における第Ｓ位の固有値の大きさの時間変化を示すグラフである。また、グラフ３３ｂは、領域３３における第Ｓ位の固有値の大きさの時間変化を示すグラフであり、グラフ３４ｂは、領域３４における第Ｓ位の固有値の大きさの時間変化を示すグラフであり、グラフ３５ｂは、領域３５における第Ｓ位の固有値の大きさの時間変化を示すグラフである。また、図１０Ｃにおいて、グラフ３６ｂは、全ての中ブロックにおける全ての相関行列Ｒ_２をアンサンブル平均することにより得られた相関行列の複数の固有値のうち、第Ｓ位の固有値についての大きさの時間変化を示すグラフである。

グラフにおいて、横軸は、時間（秒（ｓｅｃ））を示す。横軸では、現在からの過去の時間が負の値で示されている。例えば、時間「０（ｓｅｃ）」は、現在の時間（時点）を示す。また、例えば、時間「－０．５（ｓｅｃ）」は、現在から０．５秒前の過去の時間（時点）を示す。縦軸は、全ての中ブロックにおける全ての相関行列Ｒ_２をアンサンブル平均することにより得られた相関行列の複数の固有値のうち最も大きい固有値を０ｄＢとした場合の各中ブロックの第Ｓ位の固有値のデジベル単位の大きさを示す。

例えば、図１０Ａに示す血流画像３０に対応する第５の時相は、図１０Ｃにおいて時間「－３．３（ｓｅｃ）」に対応する。また、図１０Ｂに示す血流画像４０に対応する第６時相は、図４において、時間「－３．０７（ｓｅｃ）」に対応する。すなわち、血流画像３０を示す血流画像データは、時間「－３．３（ｓｅｃ）」に生成されたデータであり、血流画像４０を示す血流画像データは、時間「－３．０７（ｓｅｃ）」に生成されたデータである。

グラフ３１ｂ～３６ｂは、被検体Ｐの心周期に同期して周期的に変動している。また、グラフ３５ｂでは、固有値が比較的大きい第６の時相と比較的小さい第５の時相とが周期的に表れる。グラフ３５ｂに示すように、固有値が比較的大きい第６の時相（例えば、時間「－３．０７（ｓｅｃ）」）では、例えば、心臓壁の動きが比較的大きいと考えられる。しかしながら、図１０Ｂに示すように、第６の時相の血流画像４０の領域３５には、クラッタがほとんど含まれていない。

図１１Ａは、第１の比較例において生成された血流画像データが示す血流画像を示す図である。図１１Ｂは、第１の実施形態において生成された血流画像データが示す血流画像を示す図である。

より具体的には、図１１Ａは、図３Ｃに示す固有値が比較的大きい時相（第４の時相）の血流画像１０４に対して座標変換が行われてモニタに表示された血流画像１２０を示す図である。図１１Ｂは、図１００Ｂに示す固有値が比較的大きい時相（第６の時相）の血流画像４０に対して座標変換が行われてモニタ２に表示された血流画像５０を示す図である。

図１１Ａに示すように、第１の比較例では、血流画像１２０にクラッタ１２０ａが含まれている。しかしながら、図１１Ｂに示すように、第１の実施形態では、血流画像５０にクラッタが含まれていないか、又は、血流画像５０に含まれるクラッタが大幅に低減される。このため、第１の実施形態によれば、心拍動のように周期的に移動するとともに比較的高速に移動する強反射体にサイドローブが反射されることによって発生するクラッタ成分を抑制することができる。また、第１の実施形態によれば、このようなクラッタ成分を抑制することが可能なＭＴＩフィルタを生成することができる。

なお、上述した第１の実施形態では、超音波診断装置が、肝臓を超音波走査の対象とする場合について説明した。しかしながら、超音波診断装置は、肝臓以外の心臓の周期的な拍動が影響する他の臓器を超音波走査の対象としてもよい。例えば、超音波診断装置は、周期的に動く頸動脈の近傍に存在する甲状腺を超音波走査の対象としてもよい。

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、図６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、複数の中ブロックに分割された画像化対象範囲の各中ブロックで作成されたＭＴＩフィルタＷ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。すなわち、相関行列計算機能１４１は、複数の走査線により形成される画像化対象範囲全体での超音波走査により収集された同一位置の反射波データのデータ列から、画像化対象範囲全体の相関行列を計算してもよい。また、計算機能１４２は、所定時間の間の相関行列の固有値に基づいて、ＭＴＩフィルタに与えられるフィルタ係数を決定してもよい。

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Ｒ_２からランクカット数ｋ_ｆを決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Ｒ_ａｌｌからランクカット数ｋ_ｆを決定してもよい。

（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において相関行列を固有値分解して固有値及び固有ベクトルを計算し、固有値及び固有ベクトルに基づいてＭＴＩフィルタ行列Ｗを決定する場合について説明した。しかしながら、ドプラ処理回路１４において相関行列を特異値分解して特異値及び右特異ベクトルを計算し、特異値及び右特異ベクトルに基づいてＭＴＩフィルタ行列Ｗを決定してもよい。そこで、このような変形例を第１の実施形態の変形例として説明する。

第１の実施形態の変形例では、統計的性質として行列Ｘ^Ｈを特異値分解する場合について説明する。例えば、上記式（１）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ｘ_ｉとしたＬ×Ｎの行列Ｘを用いて以下の式（１２）で表わされる。

ドプラ処理回路１４の計算機能１４２は、以下の式（１３）を用いて行列Ｘ^Ｈを特異値分解する。

なお、式（１３）における行列Ｑの列ベクトルは、右特異ベクトルである。

式（１３）を式（１２）に代入すると、Ｐはユニタリー行列であるから、相関行列Ｒ_１は以下の式（１４）で表わされる。

式（４）と式（１４）を比較すると、行列Ｖは、以下の式（１５）で表わされ、行列Ｄは、以下の式（１６）で表わされる。

式（１６）において、ΛはＮ×Ｌの行列であり、エルミート行列Ｒ_１の固有値は正である。このため、行列Λは、以下の式（１７）で表わされる。

なお、行列Λの対角要素（λ_ｎ（ｎ＝１，２，・・・Ｌ））の値は、特異値である。

そして、計算機能１４２は、所定時間（例えば、１．２秒）の間の特異値及び右特異ベクトルに基づいて、ＭＴＩフィルタ行列Ｗを決定する。

なお、かかる場合、ＭＴＩフィルタ処理機能１４３は、以下に示す式（１８）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Ｗを施す。

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、行列Ｘ^Ｈを特異値分解することによって、ＭＴＩフィルタ行列Ｗを決定する。

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、予め用意された医用画像処理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。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は、医用画像処理装置の一例である。医用画像処理プログラムは、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、この医用画像処理プログラムは、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、周期的に移動するとともに比較的高速に移動する強反射体にサイドローブが反射されることによって発生するクラッタ成分を抑制することが可能なＭＴＩフィルタを生成することができる。

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 (12)

1. 複数の走査線により形成される走査範囲での超音波走査により収集された同一位置の反射波データのデータ列から、前記走査範囲の相関行列を計算する計算部と、
   前記走査範囲の相関行列の固有値を逐次計算し、所定時間の間の前記相関行列の異なる時刻に計算された複数の固有値に基づいて、ＭＴＩ（Moving Target Indicator）フィルタに与えられるフィルタ係数を決定する決定部と、
   を備え、
   前記決定部は、前記相関行列の複数の固有値のうちの１つの固有値について、現在から、現在から所定時間前までの前記所定時間の間での最小値を特定し、当該最小値と現在の固有値との差を計算し、当該差に基づいて前記フィルタ係数を決定する、超音波診断装置。
2. 前記決定部は、前記所定時間の間の前記相関行列の固有値に基づいて、前記ＭＴＩフィルタの特性を決定するランクカット数を決定し、決定したランクカット数に基づいて前記フィルタ係数を決定する、請求項１に記載の超音波診断装置。
3. 前記計算部は、前記走査範囲を分割した複数の領域のそれぞれの相関行列を計算し、
   前記決定部は、前記複数の領域のそれぞれの相関行列の固有値に基づいて、前記複数の領域のそれぞれに対応する前記フィルタ係数を決定する、
   請求項１又は２に記載の超音波診断装置。
4. 前記決定部は、前記所定時間として被検体の１心拍分の時間の間の前記相関行列の固有値に基づいて、前記フィルタ係数を決定する、請求項１～３のいずれか１つに記載の超音波診断装置。
5. 前記計算部は、１フレームに同一走査線を１回走査する前記超音波走査により複数フレームにわたって収集された同一位置の反射波データのデータ列から、前記相関行列を計算する、請求項１～４のいずれか１つに記載の超音波診断装置。
6. 複数の走査線により形成される走査範囲での超音波走査により収集された同一位置の反射波データのデータ列から、前記走査範囲の相関行列を計算する計算部と、
   前記走査範囲の相関行列の特異値を逐次計算し、所定時間の間の前記相関行列の異なる時刻に計算された複数の特異値に基づいて、ＭＴＩ（Moving Target Indicator）フィルタに与えられるフィルタ係数を決定する決定部と、
   を備え、
   前記決定部は、前記相関行列の複数の特異値のうちの１つの特異値について、現在から、現在から所定時間前までの前記所定時間の間での最小値を特定し、当該最小値と現在の特異値との差を計算し、当該差に基づいて前記フィルタ係数を決定する、医用画像処理装置。
7. 複数の走査線により形成される走査範囲での超音波走査により収集された同一位置の反射波データのデータ列から、前記走査範囲の相関行列を計算する計算部と、
   前記走査範囲の相関行列の固有値又は特異値を逐次計算し、所定時間の間の前記相関行列の異なる時刻に計算された複数の固有値又は複数の特異値に基づいて、ＭＴＩフィルタに与えられるフィルタ係数を決定する決定部と、
   を備え、
   前記決定部は、前記相関行列の複数の固有値のうちの１つの固有値について、現在から、現在から所定時間前までの前記所定時間の間での最小値を特定し、当該最小値と現在の固有値との差を計算し、当該差に基づいて前記フィルタ係数を決定するか、又は、前記相関行列の複数の特異値のうちの１つの特異値について、現在から、現在から所定時間前までの前記所定時間の間での最小値を特定し、当該最小値と現在の特異値との差を計算し、当該差に基づいて前記フィルタ係数を決定する、医用画像処理装置。
8. 複数の走査線により形成される走査範囲での超音波走査により収集された同一位置の反射波データのデータ列から、前記走査範囲の相関行列を計算し、
   前記走査範囲の相関行列の固有値又は特異値を逐次計算し、
   所定時間の間の前記相関行列の異なる時刻に計算された複数の固有値又は複数の特異値に基づいて、ＭＴＩフィルタに与えられるフィルタ係数を決定する、
   各処理をコンピュータに実行させ、
   前記フィルタ係数を決定する処理は、前記相関行列の複数の固有値のうちの１つの固有値について、現在から、現在から所定時間前までの前記所定時間の間での最小値を特定し、当該最小値と現在の固有値との差を計算し、当該差に基づいて前記フィルタ係数を決定するか、又は、前記相関行列の複数の特異値のうちの１つの特異値について、現在から、現在から所定時間前までの前記所定時間の間での最小値を特定し、当該最小値と現在の特異値との差を計算し、当該差に基づいて前記フィルタ係数を決定する、医用画像処理プログラム。
9. 複数の走査線により形成される走査範囲での超音波走査により収集された同一位置の反射波データのデータ列から、前記走査範囲の相関行列を計算する計算部と、
   前記走査範囲の相関行列の固有値を逐次計算し、所定時間の間の前記相関行列の異なる時刻に計算された複数の固有値に基づいて、ＭＴＩ（Moving Target Indicator）フィルタに与えられるフィルタ係数を決定する決定部と、
   を備え、
   前記計算部は、１フレームに同一走査線を１回走査する前記超音波走査により複数フレームにわたって収集された同一位置の反射波データのデータ列から、前記相関行列を計算する、超音波診断装置。
10. 複数の走査線により形成される走査範囲での超音波走査により収集された同一位置の反射波データのデータ列から、前記走査範囲の相関行列を計算する計算部と、
    前記走査範囲の相関行列の特異値を逐次計算し、所定時間の間の前記相関行列の異なる時刻に計算された複数の特異値に基づいて、ＭＴＩ（Moving Target Indicator）フィルタに与えられるフィルタ係数を決定する決定部と、
    を備え、
    前記計算部は、１フレームに同一走査線を１回走査する前記超音波走査により複数フレームにわたって収集された同一位置の反射波データのデータ列から、前記相関行列を計算する、医用画像処理装置。
11. 複数の走査線により形成される走査範囲での超音波走査により収集された同一位置の反射波データのデータ列から、前記走査範囲の相関行列を計算する計算部と、
    前記走査範囲の相関行列の固有値又は特異値を逐次計算し、所定時間の間の前記相関行列の異なる時刻に計算された複数の固有値又は複数の特異値に基づいて、ＭＴＩフィルタに与えられるフィルタ係数を決定する決定部と、
    を備え、
    前記計算部は、１フレームに同一走査線を１回走査する前記超音波走査により複数フレームにわたって収集された同一位置の反射波データのデータ列から、前記相関行列を計算する、医用画像処理装置。
12. 複数の走査線により形成される走査範囲での超音波走査により収集された同一位置の反射波データのデータ列から、前記走査範囲の相関行列を計算し、
    前記走査範囲の相関行列の固有値又は特異値を逐次計算し、
    所定時間の間の前記相関行列の異なる時刻に計算された複数の固有値又は複数の特異値に基づいて、ＭＴＩフィルタに与えられるフィルタ係数を決定する、
    各処理をコンピュータに実行させ、
    前記相関行列を計算する処理は、１フレームに同一走査線を１回走査する前記超音波走査により複数フレームにわたって収集された同一位置の反射波データのデータ列から、前記相関行列を計算する、医用画像処理プログラム。

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