WO1993015659A1 - Ultrasonic diagnostic apparatus - Google Patents

Description

明 細 書 超音波診断装置

(技術分野）

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。

(背景技術）

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 C R Tに表示して診断の用に供する装置である。

この超音波診断装置において、 フレームレート力く小さい場合、 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、 C R T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 のデ一夕を平均するフレーム間平均処理という手法が用いられている。

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力増え、 ちらつ いて見えるという欠点がある。

これに対し、 旧デ一夕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 Π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 理も軽くなつてしまい、 ノィズ除去力十分でなくなる欠点がある。 (発明の開示）

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。

前記の課題を解決する本発明は、

前回入力された受信信号である旧デ一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一タと、 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 " 1一 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 一夕 "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。

(図面の簡単な説明）

図 1は本発明の一実施例の装置のプロック図である。

図 2は実施例の装置の動作のフローチャートである。

図 3は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。

(発明を実施するための最良の形態）

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プロック図である。 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。

3は受信信号処理回路 2の出力のアナ口グ信号をディジ夕ル信号に変換する 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フレ一ム分格納するフレ —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。

6は A D変換器 3の出力信号である新データ力《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、 A D変換器 3の出力であるピクセル毎の新データ AN 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 AO とが入力され、 差データとしてのその差の絶対値 I A 0 - AN I と、 新データ AN とから次式に示すピクセル毎の重み関数 "ω" を発生す る。

ω = f (AN , I AO —AN I ) …ひ）

ここで、 AN ：任意のピクセルの新データの振幅

AO ：任意のピクセルの旧データの振幅

ω ： ¾み関数

新データ乗算器 6において新データ AN 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。

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。

1 0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 あ ο

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。

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は平均値を算出動作を行う。

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 AN と差データ I AO — AN I 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 夕 I AO — AN Iを、 縦軸に新データ AN 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 I AO — AN I の値は等しい力新データ AN の値の異なる場合の値で、 P点における ω， I AO — A N iの平面上の曲線の次数と、 Q点における次数とは AN の値の相違によって異なつ ている。 次に、 フローチャートに戻って説明する。

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 L 5 。

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 疋 る。

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 Ρ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。

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 I AO 一 AN 1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。

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 均値計算回路 4の重み関数発生器 7に設定しておくもので、 これらの設定値は以下に 示すデータ処理時に参照される。

ステップ ό

重み関数発生器 7で演算した差データ I AO - AN I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 P

5

ップ 7に進む。

ステップ β

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。

ステップ 7

A の値と （AO - AN ) 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。

(AO — AN ) が 小 ， ω → 大

(AO — AN ) 力く 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。

AV = Α0 Χ ω + ΑΝ X ( 1— ω)

ここで、 AV ：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。

ステップ 9

全ピクセルについて上記の処理が終つ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 1 0に進む。

ステップ 1 0

表示部 1 0に画像を表示する。

尚、 図 3の 3 ?欠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 夕 I AO - AN I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" 力選ば し 。

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 、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。

又、 差データの I AO —AN I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、 従つ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。

更に、 ω， I AO - AN I平面の曲線が図 3に示すように新データ AN に対して変 化するような関数であるため、 差データ I AO — AN I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。 尚、 上記の実施例において、 関数 f は、 f (AN， I AO - AN I ) の代わりに f (AO， I AO - AN I ) としても良い。

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。

Claims

請求の範囲 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 （AO ) 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 （AN ) と、 前記フレームメモリ （5) か ら読み出される旧データ （AO ) との差の絶対値である差データ （I A0— AN |) をピクセル毎に求め、 前記新データ （AN ) 若しくは前記旧データ （AO ) と前記差 データ （I AO -AN I) 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 （AN ) 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 （AO ) 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、

前記新デ一夕乗算器 （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。