JPH05220138A - 超音波診断装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 同一フレーム内において動いている部分と動
いていない部分とを検知し、それぞれに適切な加算平均
係数を選択することにより、画像の追従性を良好にしな
がら、十分なノイズ除去性能を保ち得る超音波診断装置
を実現することである。 【構成】 旧データを格納するフレームメモリ５と、新
データと旧データとの差の絶対値である差データをピク
クセル毎に求め、新データと差データの関数である重み
関数の“ω”及び“１−ω”を算出する重み関数発生器
７と、新データと重み関数“１−ω”との乗算を行う新
データ乗算器６と、旧データと重み関数“ω”との乗算
を行う旧データ乗算器８と、両乗算器の出力データを加
算する加算器９とを具備する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明はフレーム間平均処理を行
う超音波診断装置の平均処理の特性を改善した超音波診
断装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】超音波診断装置は超音波探触子から超音
波信号を被検体内に照射して、被検体内の組織や病変部
から反射されてくる信号を超音波探触子で受波し、その
反射信号により形成される断層像をＣＲＴに表示して診
断の用に供する装置である。

【０００３】この超音波診断装置において、フレームレ
ートが小さい場合、即ち、超音波の照射時間間隔が大き
い場合に、１フレーム分先に得た受波信号と現在得た受
波信号との間の変化が大きいと、ＣＲＴ上の画面にちら
つきが生じる。これを改善するため前と後のデータを平
均して補間するフレーム間平均処理という手法が用いら
れている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】ところで、従来行われ
ているフレーム間平均処理の場合、常に一定の加算平均
係数を用いて前のフレームデータと現在のフレームデー
タとの平均加算処理をしているため、心臓の弁や血流の
ように動く反射体の場合又は超音波探触子を動かして送
受波した場合の臓器等に対する画像の追従性を確保でき
ず、残像が残るという問題がある。これを抑えようとし
て加算平均係数ωの重み付けを軽くするとノイズが増
え、ちらついてて見えるという欠点がある。

【０００５】これに対し、旧データと新データとの差分
の絶対値を取ることにより、その絶対値の値に応じてω
の値を変化させて加算平均処理を行う方法がある。この
方法では反射体の動きを検知して加算平均計数ωをフレ
ーム毎に変えているが、この場合、画像中に動きのある
ものが存在すれば全体の平均処理が軽くなって、動きの
無い所の平均処理も軽くなってしまい、ノイズ除去が十
分でなくなる欠点がある。

【０００６】本発明は上記の点に鑑みてなされたもの
で、その目的は、同一フレーム内において動いている部
分と動いていない部分を検知し、それぞれに適切な加算
平均係数を選択することにより、画像の追従性を良好に
しながら、十分なノイズ除去性能を保ち得る超音波診断
装置を実現することである。

【０００７】

【課題を解決するための手段】前記の課題を解決する本
発明は、フレーム毎の画像データの変化をスムーズにす
るためのフレーム間平均処理動作をする超音波診断装置
において、前回入力された受信信号である旧データを格
納するフレームメモリと、今回入力された受信信号であ
る新データと、前記フレームメモリから読み出される旧
データとの差の絶対値である差データをピクセル毎に求
め、前記新データ若しくは前記旧データと前記差データ
との関数である重み関数としての加算平均係数の“ω”
及び“１−ω”を算出する重み関数発生器と、前記新デ
ータと前記重み関数発生器の出力データ“１−ω”とを
ピクセル毎に乗算演算を行う新データ乗算器と、前記フ
レームメモリから読み出される前記旧データと前記重み
関数発生器の出力データ“ω”とをピクセル毎に乗算演
算を行う旧データ乗算器と、前記新データ乗算器の出力
データと前記旧データ乗算器の出力データとを加算する
加算器とを具備することを特徴とするものである。

【０００８】

【作用】重み関数発生器は入力されるフレームメモリか
らの前回の旧データと今回入力される新データとの差の
絶対値である差データを求め、この差データと新データ
若しくは旧データとの関数である重み関数としての加算
平均係数“ω”及び“１−ω”を算出し、新データ乗算
器において重み関数“１−ω”と新データとの乗算が行
われ、旧データ乗算器において重み関数ωと旧データと
の乗算が行われ、前記各乗算器の出力データは加算器で
加算されてフレームメモリに格納される。

【０００９】

【実施例】以下、図面を参照して本発明の実施例を詳細
に説明する。図１は本発明の一実施例の装置のブロック
図である。図１では送信回路及び受信回路の詳細を省略
し、本発明に必要な部分のみを示してある。図におい
て、１は超音波を被検体内に送波し、反射されて来た超
音波を電気信号に変換するプローブ、２はプローブ１か
らの電気信号を増幅し、整相加算し、検波する等の受信
信号を処理する受信信号処理回路である。

【００１０】３は受信信号処理回路２の出力のアナログ
信号をディジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器で、その
出力信号は平均値計算回路４に入力される。５は平均値
計算回路４の出力の前回受信した旧データを１フレーム
分格納するフレームメモリで、新しく１フレームの超音
波信号を受信する度に内容のデータは更新される。

【００１１】６はＡＤ変換器３の出力信号である新デー
タが入力され、重み関数発生器７の出力信号の重み関数
との乗算演算を行う新データ乗算器である。重み関数発
生器７には、ＡＤ変換器３の出力であるピクセル毎の新
データＡ_N と、フレームメモリ５の出力であるピクセル
毎の旧データＡ_O とが入力され、差データとしてのその
差の絶対値｜Ａ_O −Ａ_N ｜と、新データＡ_N とから次式
に示すピクセル毎の重み関数“ω”を発生する。

【００１２】 ω＝ｆ（Ａ_N ，｜Ａ_O −Ａ_N ｜） …(1) ここで、Ａ_N ：任意のピクセルの新データの振幅 Ａ_O ：任意のピクセルの旧データの振幅 ω ：重み関数 新データ加算器６において新データＡ_N に乗ずる重み関
数は（１）式の重み関数“ω“から算出された“１−
ω”である。

【００１３】８はフレームメモリ５からの旧データが入
力され、重み関数発生器７の出力の重み関数“ω”との
乗算演算を行う旧データ乗算器で、新データ乗算器６と
旧データ乗算器８との出力は加算器９でピクセル毎に加
算され、フレームメモリ５に出力される。

【００１４】１０はフレームメモリ５から出力される加
算平均処理されたデータを表示する表示部である。次
に、上記のように構成された実施例の動作を図２のフロ
ーチャートを用いて説明する。

【００１５】プローブ１は受信した超音波信号を電気信
号に変換して受信信号処理回路２に入力する。受信信号
処理回路２で増幅され、ビームフォーミングされ、検波
された信号は平均値計算回路４に入力される。平均値計
算回路４は平均値を算出するＲＯＭのような動作をす
る。

【００１６】以後の動作を図２のフローチャートにより
説明する。重み関数ωは（１）式に示すように新データ
Ａ_N と差データ｜Ａ_O −Ａ_N ｜との関数なので、このグ
ラフは図３に示すように３次元で表される。図において
横軸に差データ｜Ａ_O −Ａ_N ｜を、縦軸に新データＡ_N
を、垂直軸に重み関数“ω”を取ってある。ａは“ω”
の取り得る最大値、ｂは“ω”の取り得る最小値をし示
している。又、ｃはノイズを除去すべき最少の値を示す
数値である。Ｐ、Ｑは差データ｜Ａ_O −Ａ_N ｜の値は等
しいが新データＡ_N の値の異なる場合の値で、Ｐ点にお
けるω，｜Ａ_O −Ａ_N ｜の平面上の曲線の次数と、Ｑ点
における次数とはＡ_N の値の相違によって異なってい
る。次に、フローチャートに戻って説明する。

【００１７】ステップ１ 重み関数“ω”の取り得る最大値を決定して（図３の
ａ）、重み関数発生器７に設定する。

【００１８】ステップ２ 重み関数“ω”の取り得る最小値を決定して（図３の
ｂ）、重み関数発生器７に設定する。

【００１９】ステップ３ “ω”関数の次数を決定する。これは図３の曲線におい
て、点Ｐと点Ｑの部分の曲線の次数を決定することであ
る。この次数を重み関数発生器７に設定する。

【００２０】ステップ４ ノイズ除去レベルｃを重み関数発生器７に設定する。こ
れにより、差データ｜Ａ_O −Ａ_N ｜がｃよりもも小さい
時は重み関数“ω”をａとして出力する。

【００２１】上記ステップ１〜ステップ４において、各
数値は、超音波の送受の前に決定し、平均値が加算回路
４のの重み関数発生器７に設定しておくもので、以下に
示すデータ処理時に参照して処理する。

【００２２】ステップ５ 重み関数発生器７で演算した差データ｜Ａ_O −Ａ_N ｜が
ノイズ除去レベルｃより大きいかどうかのチェックを行
う。大きくなければステップ６に進む。大きければステ
ップ７に進む。

【００２３】ステップ６ 重み関数発生器７は、図３に示すようにノイズ除去レベ
ルｃに対応する“ω”の値をω＝ａに設定する。

【００２４】ステップ７ Ａ_N の値と｜Ａ_O −Ａ_N ｜の値とから重み関数“ω”を
決定する。重み関数“ω”の決定が次に示すように行わ
れる。

【００２５】｜Ａ_O −Ａ_N ｜が 小 ， ω → 大 ｜Ａ_O −Ａ_N ｜が 大 ， ω → 小 ステップ８ ステップ６及びステップ７で算出された重み関数“ω”
から“１−ω”を算出する。次いで、新データ乗算器６
は新データに“１−ω”の乗算を行って、加算器９に出
力する。又、旧データ乗算器８はフレームメモリからに
入力される。旧データに“ω”を乗算し結果を加算器９
に出力する。加算器９は次式の演算を行う。

【００２６】Ａ_V ＝Ａ_O ×ω＋Ａ_N ×（１−ω） ここで、Ａ_V ：任意ピクセルの加算平均処理結果の振幅 加算器９の演算結果は逐次フレームメモリ５に格納され
る。

【００２７】ステップ９ 全ピクセルについて上記の処理が終ったかどうかをチェ
ックする。終っていなければステップ５に戻る。終って
いればステップ１０に進む。

【００２８】ステップ１０ 表示部１０に画像を表示する。尚、図３の３次元曲線は
重み関数発生器７に格納されていて、既述のように差デ
ータ｜Ａ_O −Ａ_N ｜が等しくても新データが異なる場合
に異なる重み関数“ω”が選ばれる。

【００２９】以上説明したように本実施例によれば、加
算平均係数の選択をフレーム毎でなく、各ピクセルの状
態によって個々に行うため、生体組織の各部に適した係
数を用いて画像を構成することができるようになる。即
ち、動いている所の係数を小さく、静止している所の係
数を大きくする等の操作を行うことができる。

【００３０】又、差データの｜Ａ_O −Ａ_N ｜を係数のパ
ラメータにすることにより、動いているものかどうかの
検知を行うことができ、従って画像の輝度が大きく変化
する心臓の弁等の係数を選択的に小さくして、残像を少
なくすることができる。

【００３１】更に、ω，｜Ａ_O −Ａ_N ｜平面の曲線が図
３に示すように新データＡ_N に対して変化するような関
数であるため、差データ｜Ａ_O −Ａ_N ｜が等しくても低
輝度→高輝度の変化か、高輝度→低輝度の変化の何れか
を弁別することができ、例えば、肝臓をスキャンする
時、前のフレームでは高輝度の組織からの反射であって
も、プローブを動かしたため次のフレームでは低輝度の
血管の選択の位置にプローブが移った場合、図３のＰ点
のω値を選択することになり、平均処理を比較的軽くす
るため、そのフレーム内での血管の抜けをよくする（静
止イメージに近くする）ことができるようになる。

【００３２】尚、上記の実施例において、関数ｆは、ｆ
（Ａ_N ，｜Ａ_O −Ａ_N ｜）の代わりにｆ（Ａ_O ，｜Ａ_O
−Ａ_N ｜）としても良い。

【００３３】

【発明の効果】以上詳細に説明したように本発明によれ
ば、同一フレーム内において、動いている部分と動いて
いない部分とを検知し、それぞれに適切な加算平均係数
である重み関数を選択することにより、画像の追従性を
良好にしながら、十分なノイズ除去を行うことができ
て、実用上の効果は大きい。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例の装置のブロック図である。

【図２】実施例の装置の動作のフローチャートである。

【図３】重み関数の新データと差データの値に対する値
を示すグラフである。

【符号の説明】

４ 平均値計算回路 ５ フレームメモリ ６ 新データ乗算器 ７ 重み関数発生器 ８ 旧データ乗算器 ９ 加算器

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 フレーム毎の画像データの変化をスムー
   ズにするためのフレーム間平均処理動作をする超音波診
   断装置において、 前回入力された受信信号である旧データ（Ａ_O ）を格納
   するフレームメモリ（５）と、 今回入力された受信信号である新データ（Ａ_N ）と、前
   記フレームメモリ（５）から読み出される旧データ（Ａ
   _O ）との差の絶対値である差データ（｜Ａ_O −Ａ_N ｜）
   をピクセル毎に求め、前記新データ（Ａ_N ）若しくは前
   記旧データ（Ａ _O ）と前記差データ（｜Ａ_O −Ａ_N ｜）
   との関数である重み関数としての加算平均係数の“ω”
   及び“１−ω”を算出する重み関数発生器（７）と、 前記新データ（Ａ_N ）と前記重み関数発生器（７）の出
   力データ“１−ω”とをピクセル毎に乗算演算を行う新
   データ乗算器（６）と、 前記フレームメモリ（５）から読み出される前記旧デー
   タ（Ａ_O ）と前記重み関数発生器（７）の出力データ
   “ω”とをピクセル毎に乗算演算を行う旧データ乗算器
   （８）と、 前記新データ乗算器（６）の出力データと前記旧データ
   乗算器（８）の出力データとを加算する加算器（９）と
   を具備することを特徴とする超音波診断装置。