JPWO2014192954A1 - 超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラム - Google Patents

Abstract

検体に対して超音波信号を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波探触子と、超音波探触子２が受信した超音波の周波数を解析することによって周波数スペクトルを算出する周波数解析部と、周波数解析部が算出した周波数スペクトルを近似することによって周波数スペクトルから少なくとも１つの特徴量を抽出する特徴量抽出部と、特徴量抽出部が抽出した特徴量と該特徴量における閾値であって画像データが有する表示用のパラメータの値によらずに一定である閾値との関係に応じて、該特徴量に対応する情報を複数の表示方法のいずれかにしたがって表示する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成部と、を備える。

Description

本発明は、超音波を用いて検体の組織を観測する超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラムに関する。

従来、超音波を用いた検体等の観察対象の組織性状を観測する技術として、受信した超音波信号の周波数スペクトルの特徴量を画像化する技術が知られている（例えば、特許文献１を参照）。この技術では、観察対象の組織性状を表す量として周波数スペクトルの特徴量を抽出した後、この特徴量に対応する視覚的な情報を付与した特徴量画像を生成して表示する。医師等のユーザは、表示された特徴量画像を見ることによって検体の組織性状を診断する。

国際公開第２０１２／０６３９７５号

しかしながら、上述した従来技術では、特徴量画像を構成する画素の輝度や色が、ゲインやコントラストなどの画像化に必要な表示用のパラメータの値に応じて変化し、特徴量の値との関連性に乏しかった。このため、上述した従来技術では、ユーザが観察対象の組織性状を客観的に精度よく診断することが難しい場合があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザが観測対象の組織性状を客観的に精度よく診断することを可能にする超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る超音波観測装置は、検体に対して超音波信号を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波探触子と、前記超音波探触子が受信した超音波の周波数を解析することによって周波数スペクトルを算出する周波数解析部と、前記周波数解析部が算出した周波数スペクトルを近似することによって前記周波数スペクトルから少なくとも１つの特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記特徴量抽出部が抽出した特徴量と該特徴量における閾値であって画像データが有する表示用のパラメータの値によらずに一定である閾値との関係に応じて、該特徴量に対応する情報を複数の表示方法のいずれかにしたがって表示する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成部と、を備えたことを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記閾値を含む前記特徴量の値と前記複数の表示方法とを対応付けて記憶する閾値情報記憶部と、前記特徴量抽出部が抽出した特徴量に対応する情報の表示方法を前記閾値情報記憶部が記憶する前記複数の表示方法の中から選択し、該選択した表示方法にしたがって前記特徴量画像データ生成部に前記特徴量画像データを生成させる表示方法選択部と、をさらに備えたことを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記複数の表示方法は、色相が前記特徴量の値に応じて変化するカラー表示および色相が前記特徴量の値によらず一定であるグレースケール表示に大別され、前記表示方法選択部は、前記特徴量と前記閾値との大小関係に応じて前記カラー表示および前記グレースケール表示のいずれかを選択することを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記超音波探触子は、互いに種類が異なる複数の超音波探触子から選択可能であり、前記閾値情報記憶部は、前記検体および前記超音波探触子の種類に応じた閾値を記憶し、前記特徴量画像データ生成部は、前記検体および前記超音波探触子の種類に応じた閾値に基づいて前記特徴量画像データを生成することを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量抽出部は、前記周波数解析部が算出した周波数スペクトルに対して近似処理を行うことにより、該周波数スペクトルの近似式を算出する近似部と、前記近似部が算出した近似式に対して超音波の受信深度および周波数に応じて発生する減衰の寄与を削減する減衰補正処理を行うことにより、前記周波数スペクトルの特徴量を抽出する減衰補正部と、を有することを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量抽出部は、前記周波数解析部が算出した周波数スペクトルに対して超音波が伝播する際に該超音波の受信深度および周波数に応じて発生する減衰の寄与を削減する減衰補正処理を行う減衰補正部と、前記減衰補正部が補正した周波数スペクトルに対して近似処理を行うことにより、前記周波数スペクトルの特徴量を抽出する近似部と、を有することを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記近似部は、回帰分析によって近似対象の周波数スペクトルを多項式で近似することを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記近似部は、前記近似対象の周波数スペクトルを一次式で近似し、前記一次式の傾き、前記一次式の切片、および前記傾きと前記切片と前記周波数スペクトルの周波数域に含まれる特定の周波数とを用いて定まる強度、の少なくとも１つを特徴量として抽出することを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置の作動方法は、検体に対して超音波信号を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波観測装置の作動方法であって、周波数解析部が前記超音波の周波数を解析することによって周波数スペクトルを算出する周波数解析ステップと、特徴量抽出部が前記周波数スペクトルを近似することによって前記周波数スペクトルから少なくとも１つの特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、特徴量画像データ生成部が、前記特徴量抽出ステップで抽出した特徴量と該特徴量における閾値であって画像データが有する表示用のパラメータの値によらずに一定である閾値との関係に応じて、該特徴量に対応する情報を複数の表示方法のいずれかにしたがって表示する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成ステップと、を含むことを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置の作動プログラムは、検体に対して超音波信号を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波観測装置に、周波数解析部が前記超音波の周波数を解析することによって周波数スペクトルを算出する周波数解析ステップと、特徴量抽出部が前記周波数スペクトルを近似することによって前記周波数スペクトルから少なくとも１つの特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、特徴量画像データ生成部が、前記特徴量抽出ステップで抽出した特徴量と該特徴量における閾値であって画像データが有する表示用のパラメータの値によらずに一定である閾値との関係に応じて、該特徴量に対応する情報を複数の表示方法のいずれかにしたがって表示する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成ステップと、を実行させることを特徴とする。

本発明によれば、ユーザが観測対象の組織性状を客観的に精度よく診断することが可能となる。

図１は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の信号増幅部が行う増幅処理における受信深度と増幅率との関係を示す図である。 図３は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の増幅補正部が行う増幅処理における受信深度と増幅率との関係を示す図である。 図４は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の周波数解析部によって算出される周波数スペクトルの例を示す図である。 図５は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の減衰補正部が補正した特徴量に対応する直線を示す図である。 図６は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置のＢモード画像生成部が生成するＢモード画像データに対応するＢモード画像の表示例を示す図である。 図７は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の特徴量画像データ生成部が特徴量画像データを生成する際の特徴量と複数の表示方法との関係を示す図である。 図８は、図７に示す画像を白黒で模式的に示す図である。 図９は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の閾値情報記憶部が記憶する閾値情報の例を示す図である。 図１０は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の処理の概要を示すフローチャートである。 図１１は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の周波数解析部が行う処理の概要を示すフローチャートである。 図１２は、１つの音線のデータ配列を模式的に示す図である。 図１３は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の表示部が表示する特徴量画像の一例を模式的に示す図である。 図１４は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の特徴量画像データ生成部が特徴量画像データを生成する際の色相の別な設定方法を模式的に示す図である。 図１５は、図１４に示す画像を白黒で模式的に示す図である。 図１６は、本発明の他の実施の形態に係る超音波観測装置の表示部が特徴量画像にＢモード画像を重畳して表示する場合の例を示す図である。 図１７は、図１６に示す画像を白黒で模式的に示す図である。 図１８は、本発明の他の実施の形態に係る超音波観測装置の減衰補正部が行う減衰補正処理の概要を模式的に示す図である。

以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態（以下、「実施の形態」という）を説明する。

図１は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の構成を示すブロック図である。同図に示す超音波観測装置１は、超音波を用いて診断対象である検体を観測するための装置である。超音波観測装置１は、外部へ超音波パルスを出力するとともに、外部で反射された超音波エコーを受信する超音波探触子２と、超音波探触子２との間で電気信号の送受信を行う送受信部３と、超音波エコーを変換した電気的なエコー信号に対して所定の演算を施す演算部４と、電気的なエコー信号に対応する画像データの生成を行う画像処理部５と、キーボード、マウス、タッチパネル等のインタフェースを用いて実現され、各種情報の入力を受け付ける入力部６と、液晶または有機ＥＬ等からなる表示パネルを用いて実現され、画像処理部５が生成した画像を含む各種情報を表示する表示部７と、超音波観測に必要な各種情報を記憶する記憶部８と、超音波観測装置１の動作制御を行う制御部９と、を備える。超音波観測装置１は、先端部に超音波探触子２が設けられるスコープと、スコープの基端が着脱可能に接続され、超音波探触子２以外の上記部位が設けられる処理装置（プロセッサ）とによって構成される。

超音波探触子２は、送受信部３から受信した電気的なパルス信号を超音波パルス（音響パルス信号）に変換するとともに、外部の検体で反射された超音波エコーを電気的なエコー信号に変換する信号変換部２１を有する。超音波探触子２は、超音波振動子をメカ的に走査させるものであってもよいし、複数の超音波振動子を電子的に走査させるものであってもよい。本実施の形態では、超音波探触子２として、互いに異なる複数種類のいずれかの超音波探触子２を選択して使用することが可能である。

送受信部３は、超音波探触子２と電気的に接続され、パルス信号を超音波探触子２へ送信するとともに、超音波探触子２から受信信号である電気的なエコー信号を受信する。具体的には、送受信部３は、予め設定された波形および送信タイミングに基づいてパルス信号を生成し、この生成したパルス信号を超音波探触子２へ送信する。

送受信部３は、エコー信号を増幅する信号増幅部３１を有する。具体的には、信号増幅部３１は、受信深度が大きいエコー信号ほど高い増幅率で増幅するＳＴＣ補正を行う。図２は、信号増幅部３１が行う増幅処理における受信深度と増幅率との関係を示す図である。図２に示す受信深度ｚは、超音波の受信開始時点からの経過時間に基づいて算出される量である。図２に示すように、増幅率β（ｄＢ）は、受信深度ｚが閾値ｚ_ｔｈより小さい場合、受信深度ｚの増加に伴ってβ_０からβ_ｔｈ（＞β_０）へ線型に増加する。また、増幅率βは、受信深度ｚが閾値ｚ_ｔｈ以上である場合、一定値β_ｔｈをとる。閾値ｚ_ｔｈの値は、検体から受信する超音波信号がほとんど減衰してしまい、ノイズが支配的になるような値である。より一般に、増幅率βは、受信深度ｚが閾値ｚ_ｔｈより小さい場合、受信深度ｚの増加に伴って単調増加すればよい。

送受信部３は、信号増幅部３１によって増幅されたエコー信号に対してフィルタリング等の処理を施した後、Ａ／Ｄ変換することによって時間ドメインのデジタルＲＦ信号を生成して出力する。なお、超音波探触子２が複数の超音波振動子を電子的に走査させるものである場合、送受信部３は、複数の超音波振動子に対応したビーム合成用の多チャンネル回路を有する。

演算部４は、送受信部３が出力したデジタルＲＦ信号に対して受信深度によらず増幅率を一定とする増幅補正を行う増幅補正部４１と、増幅補正を行ったデジタルＲＦ信号に高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を施して周波数解析を行うことにより周波数スペクトルを算出する周波数解析部４２と、周波数解析部４２が算出した各箇所の周波数スペクトルに対し、回帰分析に基づく近似処理および超音波が伝播する際に該超音波の受信深度および周波数に応じて発生する減衰の寄与を削減する減衰補正処理を行うことにより、検体の特徴量を抽出する特徴量抽出部４３と、を有する。

図３は、増幅補正部４１が行う増幅処理における受信深度と増幅率との関係を示す図である。図３に示すように、増幅補正部４１が行う増幅処理における増幅率β（ｄＢ）は、受信深度ｚがゼロのとき最大値β_ｔｈ−β_０をとり、受信深度ｚがゼロから閾値ｚ_ｔｈに達するまで線型に減少し、受信深度ｚが閾値ｚ_ｔｈ以上のときゼロである。このように定められる増幅率によって増幅補正部４１がデジタルＲＦ信号を増幅補正することにより、信号増幅部３１におけるＳＴＣ補正の影響を相殺し、一定の増幅率β_ｔｈの信号を出力することができる。なお、増幅補正部４１が行う受信深度ｚと増幅率βの関係は、信号増幅部３１における受信深度と増幅率の関係に応じて異なることは勿論である。

このような増幅補正を行う理由を説明する。ＳＴＣ補正は、アナログ信号波形の振幅を全周波数帯域にわたって均一に増幅させる補正である。このため、超音波の振幅を利用するＢモード画像を生成する際には、ＳＴＣ補正を行うことによって十分な効果を得ることができる一方で、超音波の周波数スペクトルを算出するような場合には、超音波の伝播に伴う減衰の影響を正確に排除できるわけではない。この問題を解決するには、Ｂモード画像を生成する際にＳＴＣ補正を施した受信信号を出力する一方、周波数スペクトルに基づいた画像を生成する際に、Ｂモード画像を生成するための送信とは異なる新たな送信を行い、ＳＴＣ補正を施していない受信信号を出力することが考えられる。ところがこの場合には、受信信号に基づいて生成される画像データのフレームレートが低下してしまうという問題がある。そこで、本実施の形態では、生成される画像データのフレームレートを維持しつつ、Ｂモード画像用にＳＴＣ補正を施した信号に対して一度ＳＴＣ補正の影響を排除するために、増幅補正部４１によって増幅率の補正を行っている。

周波数解析部４２は、各音線（ラインデータ）に対し、所定のデータ量からなるＦＦＴデータ群を高速フーリエ変換することによって音線上の複数の箇所（データ位置）における周波数スペクトルを算出する。周波数解析部４２による算出結果は複素数で得られ、記憶部８に記憶される。

一般に、周波数スペクトルは、検体の組織性状によって異なる傾向を示す。これは、周波数スペクトルが、超音波を散乱する散乱体としての検体の大きさ、密度、音響インピーダンス等と相関を有しているためである。なお、本実施の形態において、「組織性状」とは、例えば癌、内分泌腫瘍、粘液性腫瘍、正常組織、脈管などのいずれかである。

図４は、周波数解析部４２によって算出される周波数スペクトルの例を示す図である。具体的には、ＦＦＴデータ群を高速フーリエ変換することによって得られた周波数スペクトルを、周波数ｆおよび受信深度をｚの関数として、強度Ｉ（ｆ，ｚ）と位相φ（ｆ，ｚ）によって表現したときの強度Ｉ（ｆ，ｚ）のスペクトルを示している。ここでいう「強度」とは、電圧、電力、音圧、音響エネルギー等のパラメータのいずれかを指す。図４では、横軸ｆが周波数、縦軸Ｉが強度であり、受信深度ｚは一定である。図４に示す周波数スペクトル曲線Ｃ_１において、周波数スペクトルの下限周波数ｆ_Ｌおよび上限周波数ｆ_Ｈは、超音波探触子２の周波数帯域、送受信部３が送信するパルス信号の周波数帯域などをもとに決定されるパラメータであり、例えばｆ_Ｌ＝３ＭＨｚ、ｆ_Ｈ＝１０ＭＨｚである。本実施の形態において、曲線および直線は、離散的な点の集合からなる。

特徴量抽出部４３は、周波数解析部４２が算出した周波数スペクトルの近似式を回帰分析によって算出する近似部４３１と、近似部４３１が算出した近似式に対し、超音波の受信深度および周波数に依存する超音波の減衰の寄与を削減する減衰補正処理を施すことによって周波数スペクトルの特徴量を抽出する減衰補正部４３２と、を有する。

近似部４３１は、回帰分析によって周波数スペクトルを一次式（回帰直線）で近似することにより、この近似した一次式を特徴付ける補正前特徴量を抽出する。具体的には、近似部４３１は、一次式の傾きａ_０および切片ｂ_０を補正前特徴量として抽出する。図４に示す直線Ｌ_１０は、近似部４３１が近似した一次式に相当する直線である。なお、近似部４３１は、傾きａ_０および切片ｂ_０以外の補正前特徴量として、周波数帯域（ｆ_Ｌ＜ｆ＜ｆ_Ｈ）の中心周波数ｆ_Ｍ＝（ｆ_Ｌ＋ｆ_Ｈ）／２における回帰直線上の値である強度（Ｍｉｄ−ｂａｎｄ ｆｉｔともいう）ｃ_０＝ａ_０ｆ_Ｍ＋ｂ_０を算出してもよい。

３つの特徴量のうち、傾きａ_０は、超音波の散乱体の大きさと相関を有し、一般に散乱体が大きいほど傾きが小さな値を有すると考えられる。また、切片ｂ_０は、散乱体の大きさ、音響インピーダンスの差、散乱体の数密度（濃度）等と相関を有している。具体的には、切片ｂ_０は、散乱体が大きいほど大きな値を有し、音響インピーダンスが大きいほど大きな値を有し、散乱体の密度（濃度）が大きいほど大きな値を有すると考えられる。中心周波数ｆ_Ｍにおける強度（以下、単に「強度」という）ｃ_０は、傾きａ_０と切片ｂ_０から導出される間接的なパラメータであり、有効な周波数帯域内の中心におけるスペクトル強度を与える。このため、強度ｃ_０は、散乱体の大きさ、音響インピーダンスの差、散乱体の密度に加えて、Ｂモード画像の輝度とある程度の相関を有していると考えられる。なお、特徴量抽出部４３が算出する近似多項式は一次式に限定されるわけではなく、二次以上の近似多項式を用いることも可能である。

減衰補正部４３２が行う補正について説明する。一般に、超音波の減衰量Ａ（ｆ，ｚ）は、
Ａ（ｆ，ｚ）＝２αｚｆ ・・・（１）
と表される。ここで、αは減衰率であり、ｚは超音波の受信深度であり、ｆは周波数である。式（１）からも明らかなように、減衰量Ａ（ｆ，ｚ）は、周波数ｆに比例している。減衰率αの具体的な値は、観察対象が生体である場合、０．０〜１．０（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）、より好ましくは０．３〜０．７（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）であり、生体の部位に応じて定まる。例えば、観察対象が膵臓である場合には、α＝０．６（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）と定めることがある。なお、本実施の形態において、減衰率αの値を入力部６からの入力によって設定または変更可能な構成としてもよい。

減衰補正部４３２は、近似部４３１が抽出した補正前特徴量（傾きａ_０，切片ｂ_０，強度ｃ_０）を、以下のように減衰補正することによって特徴量を抽出する。
ａ＝ａ_０＋２αｚ ・・・（２）
ｂ＝ｂ_０ ・・・（３）
ｃ＝ｃ_０＋２αｚｆ_Ｍ（＝ａｆ_Ｍ＋ｂ） ・・・（４）
式（２）、（４）からも明らかなように、減衰補正部４３２は、超音波の受信深度ｚが大きいほど、補正量が大きい補正を行う。また、式（３）によれば、切片に関する補正は恒等変換である。これは、切片が周波数０（Ｈｚ）に対応する周波数成分であって減衰の影響を受けないためである。

図５は、減衰補正部４３２が補正した特徴量に対応する直線を示す図である。直線Ｌ_１の式は、
Ｉ＝ａｆ＋ｂ＝（ａ_０＋２αｚ）ｆ＋ｂ_０ ・・・（５）
で表される。この式（５）からも明らかなように、直線Ｌ_１は、直線Ｌ_１０と比較して、傾きが大きく、かつ切片が同じである。

画像処理部５は、エコー信号からＢモード画像データを生成するＢモード画像データ生成部５１と、特徴量抽出部４３が抽出した特徴量に対応する情報を複数の表示方法のいずれかにしたがって表示する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成部５２と、を有する。

Ｂモード画像データ生成部５１は、デジタル信号に対してバンドパスフィルタ、対数変換、ゲイン処理、コントラスト処理等の公知の技術を用いた信号処理を行うとともに、表示部７における画像の表示レンジに応じて定まるデータステップ幅に応じたデータの間引き等を行うことによってＢモード画像データを生成する。図６は、Ｂモード画像データ生成部５１が生成するＢモード画像データに対応するＢモード画像の表示例を示す図である。同図に示すＢモード画像１００は、色空間としてＲＧＢ表色系を採用した場合の変数であるＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の値を一致させたグレースケール画像である。なお、超音波観測装置１を特徴量画像データの生成用として特化する場合、Ｂモード画像データ生成部５１は必須の構成要素ではない。この場合には、信号増幅部３１や増幅補正部４１も不要である。

特徴量画像データ生成部５２は、特徴量抽出部４３が抽出した特徴量と該特徴量における閾値であって画像データが有する表示用のパラメータの値によらずに一定である閾値との関係に応じて、該特徴量に対応する情報を複数の表示方法のいずれかにしたがって表示する特徴量画像データを生成する。ここで使用する表示方法は、後述する制御部９の表示方法選択部９１によって選択される。

特徴量画像データにおいて各画素に割り当てられる情報は、周波数解析部４２が周波数スペクトルを算出する際のＦＦＴデータ群のデータ量に応じて定められる。具体的には、例えば１つのＦＦＴデータ群のデータ量に対応する画素領域には、そのＦＦＴデータ群から算出される周波数スペクトルの特徴量に対応する情報が割り当てられる。なお、本実施の形態において、特徴量画像データを生成する際に使用する特徴量は１種類のみとして説明するが、複数種類の特徴量を用いて特徴量画像データを生成するようにしてもよい。

図７は、特徴量画像データ生成部５２が特徴量画像データを生成する際の特徴量と複数の表示方法との関係の一例を示す図である。図８は、図７に示す画像を白黒で模式的に示す図である。これらの図に示す場合、特徴量に対応する情報は、輝度、彩度および色相を変数として有する。複数の表示方法は、これらの変数の具体的な値を定めるものである。図７および図８に示す場合、特徴量画像データ生成部５２は、特徴量ＳがＳ_ｍｉｎ≦Ｓ≦Ｓ_ｍａｘの範囲にあるときに特徴量画像データを生成する。図７および図８に示す閾値Ｓ_ｔｈは、ゲインやコントラストなど画像化に必要なパラメータであってリアルタイム観察中に変化可能な表示用のパラメータの影響を受けることなく、常に一定である。このような閾値Ｓ_ｔｈは、スコープの種類（実質的には、スコープに搭載された超音波探触子２の種類）、ならびに観察対象の検体の種類に応じて定められ、図７および図８に例示された複数の表示方法との関係とともに、記憶部８が有する閾値情報記憶部８４（後述）に格納される。

以下、図７および図８を参照して、閾値Ｓ_ｔｈとの大小における輝度（曲線Ｖ_１）、彩度（曲線Ｖ_２）および色相（カラーバーＣＢ）の設定例を説明する。図７および図８では、特徴量Ｓが閾値Ｓ_ｔｈ以上である場合に色相が一定であるグレースケール表示とする一方、特徴量Ｓが閾値Ｓ_ｔｈ未満である場合に色相が変化するカラー表示としている。以下、より具体的に説明する。
・Ｓ_ｔｈ≦Ｓ≦Ｓ_ｍａｘの場合
輝度は、特徴量Ｓの増加とともに増加する。彩度は特徴量Ｓの値によらずゼロであり、色相は特徴量Ｓの値によらず一定である（グレースケール表示）。図７および図８に示す領域Ｔ_１は、特徴量Ｓの値が正常組織に相当する領域である。
・Ｓ_ｍｉｎ≦Ｓ＜Ｓ_ｔｈの場合
輝度および彩度は、特徴量Ｓの値によらず一定である。また、色相は、特徴量Ｓが大きい方から緑Ｇ（図８ではドット模様で記載）、赤Ｒ（図８では斜め縞模様で記載）、青Ｂ（図８では斜め格子模様で記載）に順次変化する（カラー表示）。図７および図８において、各色の帯域幅は等しい。また、図７および図８に示す領域Ｔ_２（緑Ｇと赤Ｒにまたがる領域）は、特徴量Ｓの値が病変部に対応する領域である一方、領域Ｔ_３（青Ｂに対応する領域）は、脈管に相当する領域である。なお、この場合には、特徴量Ｓの増加とともに輝度を連続的に減少させるようにしてもよい。

ところで、図７および図８に示す特徴量と表示方法との関係はあくまでも一例に過ぎない。例えば、カラー表示における色の数、種類や各色の帯域幅は、特徴量Ｓと観察対象の臓器および使用するスコープとの関係に応じて設定することが好ましい。また、色の種類については、ユーザが入力部６を介して設定を変更することができるようにしてもよい。さらに、すべての表示領域で色相を変化させ、閾値を境として色を切り替えるような設定とすることも可能である。加えて、閾値を複数設定し、各閾値との大小関係に応じて表示方法を設定することも可能である。

記憶部８は、増幅率情報記憶部８１と、窓関数記憶部８２と、補正情報記憶部８３と、閾値情報記憶部８４とを有する。
増幅率情報記憶部８１は、信号増幅部３１が増幅処理を行う際および増幅補正部４１が増幅補正処理を行う際にそれぞれ参照する増幅率と受信深度との関係（例えば、図２および図３に示す関係）を増幅率情報として記憶する。
窓関数記憶部８２は、Ｈａｍｍｉｎｇ，Ｈａｎｎｉｎｇ，Ｂｌａｃｋｍａｎなどの窓関数のうち少なくともいずれか１つの窓関数を記憶する。
補正情報記憶部８３は、式（１）を含む減衰補正に関連した情報を記憶する。
閾値情報記憶部８４は、スコープの種類（実質的には、スコープに搭載された超音波探触子２の種類）、および観察対象の検体の種類に応じて定められる閾値を記憶するとともに、各閾値と複数の表示方法とを対応付けて記憶する（図７を参照）。

図９は、閾値情報記憶部８４が記憶する閾値の例を模式的に示す図である。同図に示すテーブルＴｂは、３つの特徴量Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３に対して、観察対象の検体と超音波探触子２を具備するスコープの種類に応じた閾値の値を記録している。例えば、スコープＩを用いて検体の一種である臓器Ａを観察対象とする場合、特徴量Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３の閾値は、それぞれＳＡ１１、ＳＡ１２、ＳＡ１３である。また、スコープＩＩを用いて臓器Ｂを観察対象とする場合、特徴量Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３の閾値は、ＳＢ２１、ＳＢ２２、ＳＢ２３である。
閾値は、スコープごとの性能の差による特徴量のばらつきを打ち消すような値として設定するのが好ましい。具体的には、例えば特徴量が高く算出される傾向にあるスコープの場合には閾値を高く設定する一方、特徴量が低く算出される傾向にあるスコープの場合には閾値を低く設定することが考えられる。

記憶部８は、超音波観測装置１の作動プログラムや所定のＯＳを起動するプログラム等が予め記憶されたＲＯＭ、および各処理の演算パラメータやデータ等を記憶するＲＡＭ等を用いて実現される。

制御部９は、特徴量抽出部４３が抽出した特徴量に対して、閾値情報記憶部８４が記憶する閾値情報を参照することにより、対応する表示方法を選択する表示方法選択部９１を有する。表示方法選択部９１は、選択した表示方法を特徴量画像データ生成部５２へ出力する。

制御部９は、演算および制御機能を有するＣＰＵを用いて実現される。制御部９は、記憶部８が記憶、格納する情報および超音波観測装置１の作動プログラムを含む各種プログラムを記憶部８から読み出すことにより、超音波観測装置１の作動方法に関連した各種演算処理を実行することによって超音波観測装置１を統括して制御する。

なお、超音波観測装置１の作動プログラムは、ハードディスク、フラッシュメモリ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して広く流通させることも可能である。各種プログラムの記録媒体等への記録は、コンピュータまたは記録媒体を製品として出荷する際に行ってもよいし、通信ネットワークを介したダウンロードにより行ってもよい。

図１０は、以上の構成を有する超音波観測装置１の処理の概要を示すフローチャートである。なお、超音波観測装置１が備える超音波探触子２の種類は、予め装置自身が認識しているものとする。このために、例えばスコープにおける処理装置接続側の端部にスコープ（超音波探触子２）の種類を処理装置に判別させるための接続ピンを設けておけばよい。これにより、処理装置側は、接続されたスコープの接続ピンの形状に応じてスコープの種別を判定することができる。また、観測対象である検体の種類については、予めユーザが入力部６によって識別情報を入力しておけばよい。

図１０において、超音波観測装置１は、まず超音波探触子２によって新規の検体の測定を行う（ステップＳ１）。

続いて、超音波探触子２からエコー信号を受信した信号増幅部３１は、そのエコー信号の増幅を行う（ステップＳ２）。ここで、信号増幅部３１は、例えば図２に示す増幅率と受信深度との関係に基づいてエコー信号の増幅（ＳＴＣ補正）を行う。

続いて、Ｂモード画像データ生成部５１は、信号増幅部３１が増幅したエコー信号を用いてＢモード画像データを生成する（ステップＳ３）。超音波観測装置１を特徴量画像データの生成用として特化する場合、このステップＳ３は不要である。

この後、増幅補正部４１は、送受信部３から出力された信号に対して受信深度によらず増幅率が一定となる増幅補正を行う（ステップＳ４）。ここで、増幅補正部４１は、例えば図３に示す増幅率と受信深度との関係に基づいて増幅補正を行う。

ステップＳ４の後、周波数解析部４２は、ＦＦＴ演算による周波数解析を行うことによって周波数スペクトルを算出する（ステップＳ５）。

ここで、周波数解析部４２が行う処理（ステップＳ５）について、図１１に示すフローチャートを参照して詳細に説明する。まず、周波数解析部４２は、解析対象の音線を識別するカウンタｋをｋ_０とする（ステップＳ２１）。

続いて、周波数解析部４２は、ＦＦＴ演算用に取得する一連のデータ群（ＦＦＴデータ群）を代表するデータ位置（受信深度に相当）Ｚ^（ｋ）の初期値Ｚ^（ｋ） _０を設定する（ステップＳ２２）。図１２は、１つの音線のデータ配列を模式的に示す図である。同図に示す音線ＳＲ_ｋにおいて、白または黒の長方形は、１つのデータを意味している。音線ＳＲ_ｋは、送受信部３が行うＡ／Ｄ変換におけるサンプリング周波数（例えば５０ＭＨｚ）に対応した時間間隔で離散化されている。図１２では、音線ＳＲ_ｋの１番目のデータ位置を初期値Ｚ^（ｋ） _０として設定した場合を示しているが、初期値の位置は任意に設定することができる。

その後、周波数解析部４２は、データ位置Ｚ^（ｋ）のＦＦＴデータ群を取得し（ステップＳ２３）、取得したＦＦＴデータ群に対し、窓関数記憶部８２が記憶する窓関数を作用させる（ステップＳ２４）。このようにＦＦＴデータ群に対して窓関数を作用させることにより、ＦＦＴデータ群が境界で不連続になることを回避し、アーチファクトが発生するのを防止することができる。

続いて、周波数解析部４２は、データ位置Ｚ^（ｋ）のＦＦＴデータ群が正常なデータ群であるか否かを判定する（ステップＳ２５）。ここで、ＦＦＴデータ群は、２のべき乗のデータ数を有している必要がある。以下、ＦＦＴデータ群のデータ数を２^ｎ（ｎは正の整数）とする。ＦＦＴデータ群が正常であるとは、データ位置Ｚ^（ｋ）がＦＦＴデータ群で前から２^ｎ−１番目の位置であることを意味する。換言すると、ＦＦＴデータ群が正常であるとは、データ位置Ｚ^（ｋ）の前方に２^ｎ−１−１（＝Ｎとする）個のデータがあり、データ位置Ｚ^（ｋ）の後方に２^ｎ−１（＝Ｍとする）個のデータがあることを意味する。図１２に示す場合、ＦＦＴデータ群Ｆ_２、Ｆ_３はともに正常である。なお、図１２ではｎ＝４（Ｎ＝７，Ｍ＝８）の場合を例示している。

ステップＳ２５における判定の結果、データ位置Ｚ^（ｋ）のＦＦＴデータ群が正常である場合（ステップＳ２５：Ｙｅｓ）、周波数解析部４２は、後述するステップＳ２７へ移行する。

ステップＳ２５における判定の結果、データ位置Ｚ^（ｋ）のＦＦＴデータ群が正常でない場合（ステップＳ２５：Ｎｏ）、周波数解析部４２は、不足分だけゼロデータを挿入することによって正常なＦＦＴデータ群を生成する（ステップＳ２６）。ステップＳ２５において正常でないと判定されたＦＦＴデータ群は、ゼロデータを追加する前に窓関数が作用されている。このため、ＦＦＴデータ群にゼロデータを挿入してもデータの不連続は生じない。ステップＳ２６の後、周波数解析部４２は、後述するステップＳ２７へ移行する。

ステップＳ２７において、周波数解析部４２は、ＦＦＴデータ群を用いてＦＦＴ演算を行うことにより、複素数からなる周波数スペクトルを得る（ステップＳ２７）。この結果、例えば図４に示すような周波数スペクトル曲線Ｃ_１が得られる。

続いて、周波数解析部４２は、データ位置Ｚ^（ｋ）をステップ幅Ｄで変化させる（ステップＳ２８）。ステップ幅Ｄは、記憶部８が予め記憶しているものとする。図１２では、Ｄ＝１５の場合を例示している。ステップ幅Ｄは、Ｂモード画像データ生成部５１がＢモード画像データを生成する際に利用するデータステップ幅と一致させることが望ましいが、周波数解析部４２における演算量を削減したい場合には、そのデータステップ幅より大きい値を設定してもよい。

その後、周波数解析部４２は、データ位置Ｚ^（ｋ）が音線ＳＲ_ｋにおける最大値Ｚ^（ｋ） _ｍａｘより大きいか否かを判定する（ステップＳ２９）。データ位置Ｚ^（ｋ）が最大値Ｚ^（ｋ） _ｍａｘより大きい場合（ステップＳ２９：Ｙｅｓ）、周波数解析部４２はカウンタｋを１増加させる（ステップＳ３０）。一方、データ位置Ｚ^（ｋ）が最大値Ｚ^（ｋ） _ｍａｘ以下である場合（ステップＳ２９：Ｎｏ）、周波数解析部４２はステップＳ２３へ戻る。このようにして、周波数解析部４２は、音線ＳＲ_ｋに対して、［｛（Ｚ^（ｋ） _ｍａｘ−Ｚ^（ｋ） _０）／Ｄ｝＋１］個のＦＦＴデータ群に対するＦＦＴ演算を行う。ここで、［Ｘ］は、Ｘを超えない最大の整数を表す。

ステップＳ３０の後、周波数解析部４２は、カウンタｋが最大値ｋ_ｍａｘより大きいか否かを判定する（ステップＳ３１）。カウンタｋがｋ_ｍａｘより大きい場合（ステップＳ３１：Ｙｅｓ）、周波数解析部４２は一連のＦＦＴ処理を終了する。一方、カウンタｋがｋ_ｍａｘ以下である場合（ステップＳ３１：Ｎｏ）、周波数解析部４２はステップＳ２２に戻る。

このようにして、周波数解析部４２は、（ｋ_ｍａｘ−ｋ_０＋１）本の音線の各々について複数回のＦＦＴ演算を行う。

なお、ここでは、周波数解析部４２が超音波信号を受信したすべての領域に対して周波数解析処理を行うことを前提としているが、あらかじめ入力部６によって特定の関心領域の設定入力を受け付けて、その関心領域内においてのみ周波数解析処理を行うようにしてもよい。

以上説明したステップＳ５の周波数解析処理に続いて、近似部４３１は、近似処理として周波数解析部４２が算出した周波数スペクトルを回帰分析することにより、補正前特徴量を抽出する（ステップＳ６）。具体的には、近似部４３１は、周波数スペクトル周波数帯域ｆ_Ｌ＜ｆ＜ｆ_Ｈの周波数スペクトルの強度Ｉ（ｆ，ｚ）を近似する一次式を回帰分析によって算出することにより、この一次式を特徴づける傾きａ_０、切片ｂ_０（、強度ｃ_０）を補正前特徴量として抽出する。図４に示す直線Ｌ_１０は、このステップＳ６において、周波数スペクトル曲線Ｃ_１に対して補正前特徴量抽出処理を行うことによって得られる回帰直線の一例である。

この後、減衰補正部４３２は、近似部４３１が抽出した補正前特徴量に対して減衰補正処理を行う（ステップＳ７）。例えば、データのサンプリング周波数が５０ＭＨｚである場合、データのサンプリングの時間間隔は２０（ｎｓｅｃ）である。ここで、音速を１５３０（ｍ／ｓｅｃ）とすると、データのサンプリング距離間隔は、１５３０（ｍ／ｓｅｃ）×２０（ｎｓｅｃ）／２＝０．０１５３（ｍｍ）となる。処理対象のＦＦＴデータ群のデータ位置までの音線の１番目のデータからのデータステップ数がｎであるとすると、そのデータ位置Ｚは、データステップ数ｎとデータステップ幅Ｄとを用いて０．０１５３ｎＤ（ｍｍ）となる。減衰補正部４３２は、このようにして求まるデータ位置Ｚの値を上述した式（２）、（４）の受信深度ｚへ代入することにより、周波数スペクトルの特徴量である傾きａ、切片ｂ（、強度ｃ）を算出する。このように算出される特徴量に相当する直線の一例として、図５に示す直線Ｌ_１を挙げることができる。

以上説明したステップＳ６およびＳ７は、特徴量抽出部４３が周波数スペクトルを近似することによってその周波数スペクトルから少なくとも１つの特徴量を抽出する特徴量抽出ステップを構成する。

続いて、表示方法選択部９１は、特徴量抽出部４３によって抽出された特徴量の値と閾値情報記憶部８４が記憶する閾値情報とに基づいて、抽出された特徴量に対応する情報の表示方法を選択し、この選択結果を特徴量画像データ生成部５２へ出力する（ステップＳ８）。

この後、特徴量画像データ生成部５２は、特徴量抽出ステップ（ステップＳ６，Ｓ７）で抽出した特徴量と該特徴量における閾値であって画像データが有する表示用のパラメータの値によらずに一定である閾値との関係に応じて、該特徴量に対応する情報を、表示方法選択部９１によって選択された表示方法にしたがって表示する特徴量画像データを生成する（ステップＳ９）。

続いて、表示部７は、制御部９の制御のもと、特徴量画像データ生成部５２が生成した特徴量画像を表示する（ステップＳ１０）。図１３は、表示部７が表示する特徴量画像の一例を示す図であり、図７に示す特徴量と複数の表示方法との関係に基づいて生成された特徴量画像の表示例を示す図である。同図に示す特徴量画像２００は、検体２０１における特徴量分布を示している。特徴量画像２００は、検体２０１の中に、１つの灰色領域２０２と、２つのカラー領域２０３、２０４とを有する。カラー領域２０３は、閉じた緑色領域２０５（ドット模様で記載）と、その内側に広がる赤色領域２０６（斜め縞模様で記載）とからなる。カラー領域２０４は、円環状の赤色領域２０７（斜め縞模様で記載）と、その内側に広がる円状の青色領域２０８（斜め格子模様で記載）とからなる。これらの領域は、その色からも明らかなように、組織性状が異なっていると考えられる。具体的には、図７および図８を説明する際に説明した色と組織性状との対応に基づいて生成された特徴量画像２００を見たユーザは、検体２０１の組織性状として、灰色領域２０２は正常組織であり、カラー領域２０３は病変部であり、カラー領域２０４は脈管であると判定することができる。

ステップＳ１０の後、超音波観測装置１は、一連の処理を終了する。なお、超音波観測装置１が、ステップＳ１〜Ｓ１０の処理を周期的に繰り返すようにしてもよい。

以上説明した本発明の一実施の形態によれば、観察対象から受信した周波数スペクトルから抽出した特徴量と該特徴量における閾値であって画像データが有する表示用のパラメータの値によらずに一定である閾値との関係に応じて、該特徴量に対応する情報を複数の表示方法のいずれかにしたがって表示する特徴量画像データを生成するため、表示用のパラメータの影響を受けることなく、特徴量の値と強い関連性を有する特徴量画像データを得ることができる。したがって、本実施の形態によれば、ユーザが特徴量画像に基づいて観察対象の組織性状を客観的に精度よく診断することが可能となる。

また、本実施の形態によれば、特徴量抽出部が抽出した特徴量に対応する情報の表示方法を、閾値を含む特徴量の値と複数の表示方法とを対応付けて記憶する閾値情報記憶部を参照して選択し、該選択した表示方法にしたがって特徴量画像データ生成部に特徴量画像データを生成させるため、特徴量の値と表示方法との関係は絶対的なものであり、この意味でもユーザによる客観的かつ高精度な診断を可能としている。

また、本実施の形態によれば、複数の表示方法を、カラー表示とグレースケール表示に大別しているため、例えば検体の組織性状のうち病変部のように強調したい箇所にはカラー表示による表示方法を適用する一方、正常組織に対してはグレースケール表示による表示方法を適用することで、組織性状の違いを明確に表現した特徴量画像データを生成することができる。

また、本実施の形態によれば、検体および超音波探触子（または超音波探触子を搭載したスコープの種類）に応じて閾値を定めることにより、検体の特性を考慮しつつ超音波探触子の機差による影響を排除した特徴量画像データを生成することができる。この結果、ユーザは、一段と高精度で検体の組織性状を診断することが可能となる。

また、本実施の形態によれば、受信深度に応じた増幅率で増幅するＳＴＣ補正を加えた信号をもとにＢモード画像データを生成する一方、ＳＴＣ補正の影響のみを相殺して増幅率を受信深度によらず一定にする増幅補正を行ってから周波数スペクトルを算出し、この周波数スペクトルに近似処理を施した後、近似処理によって得られた補正前特徴量に対して減衰補正を行うため、超音波の伝播に伴う減衰の影響を正しく排除するとともに、受信した超音波をもとに生成する画像データのフレームレートの低下を防止することが可能となる。したがって、本実施の形態によれば、周波数スペクトルに基づいて検体の組織性状を鑑別する際の精度が減衰の影響によって低下してしまうのを防止することができる。

（その他の実施の形態）
ここまで、本発明を実施するための形態を説明してきたが、本発明は、上述した一実施の形態によってのみ限定されるべきものではない。例えば、本発明において、特徴量画像データ生成部５２が特徴量画像データを生成する際の色相の設定方法は、図７および図８に示すものに限られるわけではない。図１４は、特徴量画像データ生成部５２が特徴量画像データを生成する際の色相の別な設定方法を模式的に示す図である。図１５は、図１４に示す画像を白黒で模式的に示す図である。図１４および図１５に示す場合には、特徴量ＳのＳ_ｍｉｎ≦Ｓ＜Ｓ_ｔｈにおけるの値の変化に応じて色相を連続的に変化させている。具体的には、図１４および図１５では、特徴量ＳがＳ_ｍｉｎ≦Ｓ＜Ｓ_ｔｈの範囲で増加するにつれて、色相を赤→黄→緑→青の順に、波長の変化に応じて色相を連続的に変化させている。なお、図１５における両矢印は、矢印両端に記載された色相の間で、波長の変化に応じて色相が連続的に変化していくことを模式的に示している。

また、本発明において、複数の表示方法をカラー表示とグレースケール表示の２つのみとしてもよい。この場合、表示方法選択部９１が、特徴量が閾値以上である場合に２つの表示方法の一方を選択し、特徴量が閾値未満である場合に２つの表示方法の他方を選択するようにすればよい。

なお、図７（および図８）および図１４（および図１５）では、閾値よりも小さい領域で色相を付与しているが、これは、組織性状を判別する際に最も見たい組織（例えば、癌などの病変部）に色相を付与することを想定しているためである。したがって、検体の種類によっては、特徴量が閾値よりも大きい領域が病変部である場合もある。したがって、色相の付与領域は、閾値との大小によって決まるわけではなく、検体の種類や特性、ユーザが確認したい組織性状などの条件に応じて適宜変更可能な構成とすることが好ましい。

また、本発明において、表示部７が特徴量画像を表示する際には、Ｂモード画像と特徴量画像を並べて表示してもよいし、特徴量画像にＢモード画像を重畳して表示してもよい。図１６は、表示部７が特徴量画像にＢモード画像を重畳して表示する場合の例を示す図である。図１７は、図１６に示す画像を白黒で模式的に示す図である。これらの図に示す重畳画像３００は、Ｂモード画像がそのまま表示されるＢモード表示領域３０１と、特徴量画像とＢモード画像が重畳して表示される重畳表示領域３０２とを有する。なお、図１７では、重畳表示領域３０２における色相の変化は無視して、単一の縦縞模様で模式的に記載している。重畳画像３００において、特徴量画像とＢモード画像との混合比率は予め設定されているものとしているが、入力部６からの入力によって混合比率を変化させることができるような構成とすることも可能である。
このようにして、特徴量画像をＢモード画像とともに表示部７で表示することにより、医師等のユーザは、Ｂモード画像による情報とあわせて検体の組織性状を判別することが可能となり、より高精度の診断を行うことが可能となる。

また、本発明において、表示部７が表示中の特徴量画像がフリーズ状態にある場合には、ユーザが閾値を任意に設定変更することができるようにしてもよい。

また、本発明において、特徴量抽出部４３が、周波数スペクトルの減衰補正を行ってから、補正後の周波数スペクトルの近似式を算出するようにしてもよい。図１８は、減衰補正部４３２が行う減衰補正処理の概要を模式的に示す図である。図１８に示すように、減衰補正部４３２は、周波数スペクトル曲線Ｃ_１に対し、帯域内のすべての周波数ｆ（ｆ_Ｌ＜ｆ＜ｆ_Ｈ）における強度Ｉ（ｆ，ｚ）に式（１）の減衰量Ａ（ｆ，ｚ）をそれぞれ加える補正（Ｉ（ｆ，ｚ）→Ｉ（ｆ，ｚ）＋Ａ（ｆ，ｚ））を行う。これにより、超音波の伝播に伴う減衰の寄与を削減した新たな周波数スペクトル曲線Ｃ_２が得られる。近似部４３１は、周波数スペクトル曲線Ｃ_２に対して回帰分析を行うことにより、特徴量を抽出する。この場合に抽出される特徴量は、図１８に示す直線Ｌ_１の傾きａ、切片ｂ（、強度ｃ）である。この直線Ｌ_１は、図５に示す直線Ｌ_１と同じである。

また、本発明において、制御部９が、増幅補正部４１による増幅補正処理と減衰補正部４３２における減衰補正処理とを一括して行わせるようにしてもよい。この処理は、図１０のステップＳ４における増幅補正処理を行わず、図１０のステップＳ７における減衰補正処理の減衰量の定義を次式（６）のように変更して行うことと等価である。
Ａ’＝２αｚｆ＋γ（ｚ） ・・・（６）
ここで、右辺のγ（ｚ）は、受信深度ｚにおける増幅率βとβ_０との差であり、
γ（ｚ）＝−｛（β_ｔｈ−β_０）／ｚ_ｔｈ｝ｚ＋β_ｔｈ−β_０ （ｚ≦ｚ_ｔｈ） ・・・（７）
γ（ｚ）＝０ （ｚ＞ｚ_ｔｈ） ・・・（８）
と表される。

このように、本発明は、特許請求の範囲に記載した技術的思想を逸脱しない範囲内において、様々な実施の形態を含みうるものである。

１ 超音波観測装置
２ 超音波探触子
３ 送受信部
４ 演算部
５ 画像処理部
６ 入力部
７ 表示部
８ 記憶部
９ 制御部
２１ 信号変換部
３１ 信号増幅部
４１ 増幅補正部
４２ 周波数解析部
４３ 特徴量抽出部
５１ Ｂモード画像データ生成部
５２ 特徴量画像データ生成部
８１ 増幅率情報記憶部
８２ 窓関数記憶部
８３ 補正情報記憶部
８４ 閾値情報記憶部
９１ 表示方法選択部
１００ Ｂモード画像
２００ 特徴量画像
２０１ 検体
２０２ 灰色領域
２０３、２０４ カラー領域
２０５ 緑色領域
２０６、２０７ 赤色領域
２０８ 青色領域
３００ 重畳画像
３０１ Ｂモード表示領域
３０２ 重畳表示領域
４３１ 近似部
４３２ 減衰補正部

Claims (10)

1. 検体に対して超音波信号を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波探触子と、
   前記超音波探触子が受信した超音波の周波数を解析することによって周波数スペクトルを算出する周波数解析部と、
   前記周波数解析部が算出した周波数スペクトルを近似することによって前記周波数スペクトルから少なくとも１つの特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
   前記特徴量抽出部が抽出した特徴量と該特徴量における閾値であって画像データが有する表示用のパラメータの値によらずに一定である閾値との関係に応じて、該特徴量に対応する情報を複数の表示方法のいずれかにしたがって表示する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成部と、
   を備えたことを特徴とする超音波観測装置。
2. 前記閾値を含む前記特徴量の値と前記複数の表示方法とを対応付けて記憶する閾値情報記憶部と、
   前記特徴量抽出部が抽出した特徴量に対応する情報の表示方法を前記閾値情報記憶部が記憶する前記複数の表示方法の中から選択し、該選択した表示方法にしたがって前記特徴量画像データ生成部に前記特徴量画像データを生成させる表示方法選択部と、
   をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
3. 前記複数の表示方法は、
   色相が前記特徴量の値に応じて変化するカラー表示および色相が前記特徴量の値によらず一定であるグレースケール表示に大別され、
   前記表示方法選択部は、
   前記特徴量と前記閾値との大小関係に応じて前記カラー表示および前記グレースケール表示のいずれかを選択することを特徴とする請求項２に記載の超音波観測装置。
4. 前記超音波探触子は、互いに種類が異なる複数の超音波探触子から選択可能であり、
   前記閾値情報記憶部は、
   前記検体および前記超音波探触子の種類に応じた閾値を記憶し、
   前記特徴量画像データ生成部は、
   前記検体および前記超音波探触子の種類に応じた閾値に基づいて前記特徴量画像データを生成することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の超音波観測装置。
5. 前記特徴量抽出部は、
   前記周波数解析部が算出した周波数スペクトルに対して近似処理を行うことにより、該周波数スペクトルの近似式を算出する近似部と、
   前記近似部が算出した近似式に対して超音波の受信深度および周波数に応じて発生する減衰の寄与を削減する減衰補正処理を行うことにより、前記周波数スペクトルの特徴量を抽出する減衰補正部と、
   を有することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の超音波観測装置。
6. 前記特徴量抽出部は、
   前記周波数解析部が算出した周波数スペクトルに対して超音波が伝播する際に該超音波の受信深度および周波数に応じて発生する減衰の寄与を削減する減衰補正処理を行う減衰補正部と、
   前記減衰補正部が補正した周波数スペクトルに対して近似処理を行うことにより、前記周波数スペクトルの特徴量を抽出する近似部と、
   を有することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の超音波観測装置。
7. 前記近似部は、回帰分析によって近似対象の周波数スペクトルを多項式で近似することを特徴とする請求項５または６に記載の超音波観測装置。
8. 前記近似部は、前記近似対象の周波数スペクトルを一次式で近似し、前記一次式の傾き、前記一次式の切片、および前記傾きと前記切片と前記周波数スペクトルの周波数域に含まれる特定の周波数とを用いて定まる強度、の少なくとも１つを特徴量として抽出することを特徴とする請求項７に記載の超音波観測装置。
9. 検体に対して超音波信号を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波観測装置の作動方法であって、
   周波数解析部が前記超音波の周波数を解析することによって周波数スペクトルを算出する周波数解析ステップと、
   特徴量抽出部が前記周波数スペクトルを近似することによって前記周波数スペクトルから少なくとも１つの特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
   特徴量画像データ生成部が、前記特徴量抽出ステップで抽出した特徴量と該特徴量における閾値であって画像データが有する表示用のパラメータの値によらずに一定である閾値との関係に応じて、該特徴量に対応する情報を複数の表示方法のいずれかにしたがって表示する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成ステップと、
   を含むことを特徴とする超音波観測装置の作動方法。
10. 検体に対して超音波信号を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波観測装置に、
    周波数解析部が前記超音波の周波数を解析することによって周波数スペクトルを算出する周波数解析ステップと、
    特徴量抽出部が前記周波数スペクトルを近似することによって前記周波数スペクトルから少なくとも１つの特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
    特徴量画像データ生成部が、前記特徴量抽出ステップで抽出した特徴量と該特徴量における閾値であって画像データが有する表示用のパラメータの値によらずに一定である閾値との関係に応じて、該特徴量に対応する情報を複数の表示方法のいずれかにしたがって表示する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成ステップと、
    を実行させることを特徴とする超音波観測装置の作動プログラム。