WO2014115782A1 - 超音波診断装置、画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents

超音波診断装置、画像処理装置及び画像処理方法 Download PDF

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武史 佐藤
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    • G01S7/52074—Composite displays, e.g. split-screen displays; Combination of multiple images or of images and alphanumeric tabular information

Definitions

  • Embodiments described herein relate generally to an ultrasonic diagnostic apparatus, an image processing apparatus, and an image processing method.
  • ultrasonic diagnostic apparatuses are widely used for observing and diagnosing blood flow in living bodies.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus generates and displays blood flow information from ultrasonic reflected waves by a Doppler method based on the Doppler effect.
  • Examples of blood flow information generated and displayed by the ultrasonic diagnostic apparatus include a color Doppler image and a Doppler waveform (Doppler spectrum).
  • the color Doppler image is an ultrasonic image that is imaged by a color flow mapping (CFM) method.
  • CFM color flow mapping
  • transmission / reception of ultrasonic waves is performed a plurality of times on a plurality of scanning lines.
  • an MTI Moving Target Indicator
  • an MTI Moving Target Indicator
  • blood flow information such as blood flow velocity, blood flow dispersion, and blood flow power is estimated from the blood flow signal, and the distribution of the estimation result is expressed in, for example, two-dimensional color display. Display an image (color Doppler image).
  • a filter with fixed coefficients such as a Butterworth IIR (Infinite Impulse Response) filter and a polynomial regression filter is used as the MTI filter.
  • an adaptive MTI filter that changes a coefficient according to an input signal is also known.
  • the adaptive MTI filter obtains the tissue velocity from the signal before the MTI filter input, and obtains a signal whose phase difference is canceled. Such a filter selects a coefficient corresponding to the obtained signal from coefficients prepared for the MTI filter in advance.
  • An adaptive MTI filter called “Eigenvector Regression Filter” is also known. This adaptive MTI filter obtains a signal in which clutter components are suppressed by calculating an eigenvector from a correlation matrix and directly calculating a coefficient used for the MTI filter from the calculated eigenvector.
  • This method applies methods used in principal component analysis, Karhunen-Loeve transform, and eigenspace methods.
  • a method using “iterative power method” for eigenvector calculation is also known in order to realize a method using “Eigenvector Regression Filter” in real time.
  • the eigenvector is calculated from the correlation matrix.
  • the image quality of the image imaged by the adaptive MTI filter using eigenvectors varies depending on the condition under which the correlation matrix is calculated. For this reason, the image quality of an image visualized by an adaptive MTI filter using eigenvectors may not always improve.
  • the problem to be solved by the present invention is to provide an ultrasonic diagnostic apparatus, an image processing apparatus, and an image processing method capable of improving the image quality of an image obtained by visualizing blood flow information by an adaptive MTI filter using an eigenvector. That is.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus includes a correlation matrix calculation unit, a calculation unit, an image generation unit, and a control unit.
  • the correlation matrix calculation unit calculates a correlation matrix of the scanning range from a data string of reflected wave data at the same position collected over a plurality of frames by ultrasonic transmission / reception in the scanning range formed by a plurality of scanning lines.
  • the calculation unit performs principal component analysis using the correlation matrix, and calculates a filter coefficient for suppressing clutter from the tissue by performing a matrix operation that approximates and reduces the clutter component as the main component.
  • the image generation unit generates ultrasonic image data from blood flow information estimated using the filter coefficient.
  • the control unit causes the display unit to display the ultrasonic image data.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration example of the ultrasonic diagnostic apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram (1) for explaining the prior art.
  • FIG. 3 is a diagram (2) for explaining the prior art.
  • FIG. 4 is a diagram (1) illustrating an example of ultrasonic scanning according to the first embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram (2) illustrating an example of the ultrasonic scanning according to the first embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram (3) illustrating an example of the ultrasonic scanning according to the first embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram (1) for explaining an example of the rank cut number determination process according to the first embodiment.
  • FIG. 8 is a diagram (2) for explaining an example of the rank cut number determination process according to the first embodiment.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration example of the ultrasonic diagnostic apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram (1) for explaining the prior art.
  • FIG. 3 is a diagram (2) for explaining the prior art.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of image data displayed by the conventional technique.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of image data displayed according to the first embodiment.
  • FIG. 11 is a flowchart for explaining an example of processing performed by the ultrasonic diagnostic apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating an example of processing performed by the correlation matrix calculation unit according to the second embodiment.
  • FIG. 13 is a diagram for explaining the effect of the second embodiment.
  • FIG. 14 is a flowchart for explaining an example of processing performed by the ultrasonic diagnostic apparatus according to the second embodiment.
  • FIG. 15 is a diagram for explaining the third embodiment.
  • FIG. 16 is a diagram (1) for explaining the fourth embodiment.
  • FIG. 17 is a diagram (2) for explaining the fourth embodiment.
  • FIG. 18 is a diagram (1) for explaining the fifth embodiment.
  • FIG. 19 is a diagram (2) for explaining the fifth embodiment.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration example of the ultrasonic diagnostic apparatus according to the first embodiment.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus according to the first embodiment includes an ultrasonic probe 1, a monitor 2, an input device 3, and an apparatus main body 10.
  • the ultrasonic probe 1 is connected to the apparatus main body 10 in order to transmit and receive ultrasonic waves.
  • the ultrasonic probe 1 includes, for example, a plurality of piezoelectric vibrators, and the plurality of piezoelectric vibrators generate ultrasonic waves based on a drive signal supplied from a transmission / reception unit 11 included in the apparatus main body 10 described later.
  • the plurality of piezoelectric vibrators included in the ultrasonic probe 1 receives reflected waves from the subject P and converts them into electrical signals.
  • the ultrasonic probe 1 includes a matching layer provided in the piezoelectric vibrator, a backing material that prevents propagation of ultrasonic waves from the piezoelectric vibrator to the rear, and the like.
  • the ultrasonic probe 1 is detachably connected to the apparatus main body 10.
  • the transmitted ultrasonic waves are transmitted from the ultrasonic probe 1 to the subject P
  • the transmitted ultrasonic waves are reflected one after another at the discontinuous surface of the acoustic impedance in the body tissue of the subject P
  • the ultrasonic probe is used as a reflected wave signal. 1 is received by a plurality of piezoelectric vibrators.
  • the amplitude of the received reflected wave signal depends on the difference in acoustic impedance at the discontinuous surface where the ultrasonic wave is reflected.
  • the reflected wave signal when the transmitted ultrasonic pulse is reflected by the moving blood flow or the surface of the heart wall depends on the velocity component of the moving object in the ultrasonic transmission direction due to the Doppler effect. And undergoes a frequency shift.
  • the ultrasonic probe 1 is a 1D array probe that scans the subject P in two dimensions
  • the ultrasonic probe 1 is a mechanical 4D probe or 2D array probe that scans the subject P in three dimensions. Is applicable.
  • the input device 3 has a mouse, keyboard, buttons, panel switch, touch command screen, foot switch, trackball, joystick, and the like.
  • the input device 3 accepts various setting requests from an operator of the ultrasonic diagnostic apparatus, and transfers the accepted various setting requests to the apparatus main body 10.
  • the monitor 2 displays a GUI (Graphical User Interface) for the operator of the ultrasonic diagnostic apparatus to input various setting requests using the input device 3, and displays ultrasonic image data generated in the apparatus main body 10. Or display.
  • GUI Graphic User Interface
  • the apparatus main body 10 is an apparatus that generates ultrasonic image data based on a reflected wave signal received by the ultrasonic probe 1.
  • the apparatus main body 10 shown in FIG. 1 can generate two-dimensional ultrasound image data based on a two-dimensional reflected wave signal, and can generate three-dimensional ultrasound image data based on a three-dimensional reflected wave signal.
  • the first embodiment is applicable even when the apparatus main body 10 is an apparatus dedicated to two-dimensional data.
  • the apparatus body 10 includes a transmission / reception unit 11, a buffer 12, a B-mode processing unit 13, a Doppler processing unit 14, an image generation unit 15, an image memory 16, and an internal storage unit 17. And a control unit 18.
  • the transmission / reception unit 11 controls ultrasonic transmission / reception performed by the ultrasonic probe 1 based on an instruction from the control unit 18 described later.
  • the transmission / reception unit 11 includes a pulse generator, a transmission delay circuit, a pulser, and the like, and supplies a drive signal to the ultrasonic probe 1.
  • the pulse generator repeatedly generates rate pulses for forming transmission ultrasonic waves at a predetermined repetition frequency (PRF: Pulse Repetition Frequency).
  • PRF Pulse Repetition Frequency
  • the transmission delay circuit generates a delay time for each piezoelectric vibrator necessary for focusing the ultrasonic wave generated from the ultrasonic probe 1 into a beam and determining transmission directivity. Give for each rate pulse.
  • the pulser applies a drive signal (drive pulse) to the ultrasonic probe 1 at a timing based on the rate pulse. That is, the transmission delay circuit arbitrarily adjusts the transmission direction of the ultrasonic wave transmitted from the piezoelectric vibrator surface by changing the delay time given to each rate pulse.
  • the transmission / reception unit 11 has a function capable of instantaneously changing a transmission frequency, a transmission drive voltage, and the like in order to execute a predetermined scan sequence based on an instruction from the control unit 18 described later.
  • the change of the transmission drive voltage is realized by a linear amplifier type transmission circuit capable of instantaneously switching the value or a mechanism for electrically switching a plurality of power supply units.
  • the transmission / reception unit 11 includes an amplifier circuit, an A / D (Analog / Digital) converter, a reception delay circuit, an adder, a quadrature detection circuit, and the like, and various types of reflected wave signals received by the ultrasonic probe 1. Processing is performed to generate reflected wave data.
  • the amplifier circuit amplifies the reflected wave signal for each channel and performs gain correction processing.
  • the A / D converter A / D converts the reflected wave signal whose gain is corrected.
  • the reception delay circuit gives a reception delay time necessary for determining the reception directivity to the digital data.
  • the adder performs addition processing of the reflected wave signal given the reception delay time by the reception delay circuit. By the addition processing of the adder, the reflection component from the direction corresponding to the reception directivity of the reflected wave signal is emphasized.
  • the quadrature detection circuit converts the output signal of the adder into a baseband in-phase signal (I signal, I: In-pahse) and a quadrature signal (Q signal, Q: Quadrature-phase). Then, the quadrature detection circuit stores the I signal and the Q signal (hereinafter referred to as IQ signal) in the buffer 12 as reflected wave data.
  • the quadrature detection circuit may convert the output signal of the adder into an RF (Radio Frequency) signal and store it in the buffer 12.
  • the IQ signal and the RF signal are signals (reception signals) including phase information.
  • the reflected wave data output from the transmission / reception unit 11 may be referred to as a reception signal.
  • the transmission / reception unit 11 transmits a two-dimensional ultrasonic beam from the ultrasonic probe 1 when the subject P is two-dimensionally scanned. Then, the transmission / reception unit 11 generates two-dimensional reflected wave data from the two-dimensional reflected wave signal received by the ultrasonic probe 1. In addition, when the subject P is three-dimensionally scanned, the transmission / reception unit 11 transmits a three-dimensional ultrasonic beam from the ultrasonic probe 1. Then, the transmission / reception unit 11 generates three-dimensional reflected wave data from the three-dimensional reflected wave signal received by the ultrasonic probe 1.
  • the buffer 12 is a buffer that temporarily stores the reflected wave data (I / Q signal) generated by the transmission / reception unit 11. Specifically, the buffer 12 stores I / Q signals for several frames or I / Q signals for several volumes.
  • the buffer 12 is a FIFO (First-In / First-Out) memory, and stores I / Q signals for a predetermined frame. For example, when a new I / Q signal for one frame is generated by the transmission / reception unit 11, the buffer 12 discards the I / Q signal for one frame with the oldest generation time and newly generates it. The I / Q signal for one frame is stored.
  • the B-mode processing unit 13 and the Doppler processing unit 14 are signal processing units that perform various types of signal processing on the reflected wave data generated from the reflected wave signal by the transmission / reception unit 11.
  • the B-mode processing unit 13 performs logarithmic amplification, envelope detection processing, logarithmic compression, and the like on the reflected wave data (I / Q signal) read from the buffer 12, and the signal intensity at each of the plurality of sample points is luminance Data (B-mode data) expressed by the brightness of
  • the B-mode processing unit 13 can change the frequency band to be visualized by changing the detection frequency by filtering.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus according to the first embodiment can be used for contrast harmonic imaging (CHI), tissue harmonic imaging (THI), and the like. Harmonic imaging can be performed. That is, the B-mode processing unit 13 uses reflected wave data (harmonic data or frequency division) of harmonic components using a contrast medium (microbubbles, bubbles) as a reflection source from the reflected wave data of the subject P into which the contrast medium has been injected. Data) and the reflected wave data (fundamental wave data) of the fundamental wave component using the tissue in the subject P as a reflection source are separated. The B-mode processing unit 13 can generate B-mode data for generating contrast image data from the reflected wave data (reception signal) of the harmonic component.
  • a contrast medium microbubbles, bubbles
  • the ultrasonic diagnostic apparatus can perform tissue harmonic imaging (THI: Tissue Harmonic Imaging). That is, the B-mode processing unit 13 can separate the harmonic data or the divided frequency data, which is the reflected wave data (received signal) of the harmonic component, from the reflected wave data of the subject P. The B-mode processing unit 13 can generate B-mode data for generating tissue image data from which noise components are removed from the reflected wave data (reception signal) of the harmonic component.
  • TTI tissue Harmonic Imaging
  • the B-mode processing unit 13 can extract harmonic components by a method different from the method using the filter processing described above.
  • harmonic imaging an imaging method called an AMPM method that combines an amplitude modulation (AM) method, a phase modulation (PM) method, an AM method, and a PM method is performed.
  • AM amplitude modulation
  • PM phase modulation
  • PM ultrasonic transmission with different amplitudes and phases is performed a plurality of times for the same scanning line.
  • the transmission / reception unit 11 generates and outputs a plurality of reflected wave data (reception signals) on each scanning line.
  • the B-mode processing unit 13 extracts harmonic components by performing addition / subtraction processing on the plurality of reflected wave data (reception signals) of each scanning line in accordance with the modulation method. Then, the B-mode processing unit 13 performs envelope detection processing or the like on the reflected wave data (received signal) of the harmonic component, and generates B-mode data.
  • the transmission / reception unit 11 when the PM method is performed, the transmission / reception unit 11 performs, for each scan, an ultrasonic wave having the same amplitude with the phase polarity inverted, for example ( ⁇ 1, 1), according to the scan sequence set by the control unit 18. Send twice on the line. Then, the transmission / reception unit 11 generates a reception signal by transmission of “ ⁇ 1” and a reception signal by transmission of “1”, and the B-mode processing unit 13 adds these two reception signals. Thereby, the fundamental wave component is removed, and a signal in which the second harmonic component mainly remains is generated.
  • the B-mode processing unit 13 performs envelope detection processing or the like on the signal to generate THI B-mode data or CHI B-mode data.
  • a method of performing imaging using a second harmonic component and a difference sound component included in a received signal has been put into practical use.
  • the imaging method using the difference sound component for example, transmission of a synthesized waveform obtained by synthesizing a first fundamental wave having a center frequency “f1” and a second fundamental wave having a center frequency “f2” greater than “f1”.
  • Ultrasonic waves are transmitted from the ultrasonic probe 1.
  • This synthesized waveform is a waveform obtained by synthesizing the waveform of the first fundamental wave and the waveform of the second fundamental wave whose phases are adjusted so that a differential sound component having the same polarity as the second harmonic component is generated. It is.
  • the transmission unit 11 transmits, for example, twice the transmission ultrasonic wave having the composite waveform while inverting the phase.
  • the B-mode processing unit 13 adds the two received signals, thereby removing the fundamental component and extracting the harmonic component in which the difference sound component and the second harmonic component mainly remain, Envelope detection processing is performed.
  • the Doppler processing unit 14 generates data (Doppler data) obtained by extracting motion information based on the Doppler effect of the moving body within the scanning range by performing frequency analysis on the reflected wave data read from the buffer 12. Specifically, the Doppler processing unit 14 generates Doppler data at each of a plurality of sample points, such as an average speed, an average variance value, and an average power value, as movement information of the moving object.
  • the moving body is, for example, a blood flow, a tissue such as a heart wall, or a contrast agent.
  • the Doppler processing unit 14 uses an average velocity of blood flow, an average dispersion value of blood flow, an average power value of blood flow, and the like as blood flow motion information (blood flow information). Generate Doppler data estimated in.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus can execute a color Doppler method called a color flow mapping method (CFM: Color Flow Mapping).
  • CFM Color Flow Mapping
  • transmission / reception of ultrasonic waves is performed a plurality of times on a plurality of scanning lines.
  • an MTI Moving Target Indicator
  • an MTI Moving Target Indicator
  • blood flow information such as blood flow velocity, blood flow dispersion, and blood flow power is estimated from the blood flow signal.
  • the image generation unit 15 to be described later generates ultrasonic image data (color Doppler image data) in which the distribution of the estimation results is displayed in two dimensions, for example.
  • the monitor 2 displays color Doppler image data.
  • the Doppler processing unit 14 uses an adaptive MTI filter that changes a coefficient according to an input signal as the MTI filter.
  • the Doppler processing unit 14 according to the present embodiment uses a filter called “Eigenvector Regression Filter” as an adaptive MTI filter.
  • Eigenvector Regression Filter that is an adaptive MTI filter using eigenvectors is referred to as “eigenvector MTI filter”.
  • the eigenvector MTI filter calculates an eigenvector from the correlation matrix, and calculates a coefficient used for the clutter component suppression process from the calculated eigenvector. This method applies methods used in principal component analysis, Karhunen-Loeve transform, and eigenspace methods.
  • the Doppler processing unit 14 includes a correlation matrix calculation unit 141, a calculation unit 142, an MTI filter processing unit 143, and an estimation unit 144.
  • the correlation matrix calculation unit 141 calculates a correlation matrix of the scanning range from a data string of continuous reflected wave data at the same position (same sample point).
  • the calculation unit 142 calculates an eigenvalue of the correlation matrix and an eigenvector corresponding to the eigenvalue.
  • the calculation unit 142 calculates, as a filter matrix that suppresses clutter components, a matrix in which the rank of a matrix in which each eigenvector is arranged based on the size of each eigenvalue is reduced.
  • the MTI filter processing unit 143 uses the filter matrix to suppress the clutter component from the continuous reflected wave data sequence at the same position (same sample point) and extract the blood flow signal derived from the blood flow. Output a column.
  • the estimation unit 144 performs calculations such as autocorrelation calculation using the data output from the MTI filter processing unit 143, estimates blood flow information, and outputs the estimated blood flow information as Doppler data. Note that specific processing performed by the Doppler processing unit 14 according to the first embodiment will be described in detail later.
  • the B-mode processing unit 13 and the Doppler processing unit 14 illustrated in FIG. 1 can process both two-dimensional reflected wave data and three-dimensional reflected wave data. That is, the B-mode processing unit 13 generates two-dimensional B-mode data from the two-dimensional reflected wave data, and generates three-dimensional B-mode data from the three-dimensional reflected wave data. The Doppler processing unit 14 generates two-dimensional Doppler data from the two-dimensional reflected wave data, and generates three-dimensional Doppler data from the three-dimensional reflected wave data.
  • the image generation unit 15 generates ultrasonic image data from the data generated by the B-mode processing unit 13 and the Doppler processing unit 14.
  • the image generation unit 15 generates two-dimensional B-mode image data in which the intensity of the reflected wave is expressed by luminance from the two-dimensional B-mode data generated by the B-mode processing unit 13.
  • the image generation unit 15 also generates two-dimensional Doppler image data in which blood flow information is visualized from the two-dimensional Doppler data generated by the Doppler processing unit 14.
  • the two-dimensional Doppler image data is velocity image data, distributed image data, power image data, or image data obtained by combining these.
  • the image generation unit 15 generates color Doppler image data in which blood flow information is displayed in color as Doppler image data, or generates Doppler image data in which one blood flow information is displayed in gray scale.
  • the image generation unit 15 generally converts (scan converts) a scanning line signal sequence of ultrasonic scanning into a scanning line signal sequence of a video format represented by a television or the like, and displays ultrasonic waves for display. Generate image data. Specifically, the image generation unit 15 generates ultrasonic image data for display by performing coordinate conversion in accordance with the ultrasonic scanning mode of the ultrasonic probe 1. In addition to scan conversion, the image generation unit 15 performs various image processing, such as image processing (smoothing processing) for regenerating an average value image of luminance using a plurality of image frames after scan conversion, for example. Then, image processing (edge enhancement processing) using a differential filter is performed in the image. Further, the image generation unit 15 synthesizes character information, scales, body marks, and the like of various parameters with the ultrasonic image data.
  • image processing smoothing processing
  • image processing edge enhancement processing
  • B-mode data and Doppler data are ultrasonic image data before the scan conversion process
  • data generated by the image generation unit 15 is ultrasonic image data for display after the scan conversion process.
  • the B-mode data and Doppler data are also called raw data.
  • the image generation unit 15 generates two-dimensional ultrasonic image data for display from the two-dimensional ultrasonic image data before the scan conversion process.
  • the image generation unit 15 performs coordinate conversion on the three-dimensional B-mode data generated by the B-mode processing unit 13 to generate three-dimensional B-mode image data.
  • the image generation unit 15 generates three-dimensional Doppler image data by performing coordinate conversion on the three-dimensional Doppler data generated by the Doppler processing unit 14.
  • the image generation unit 15 generates “3D B-mode image data or 3D Doppler image data” as “3D ultrasonic image data (volume data)”.
  • the image generation unit 15 performs a rendering process on the volume data in order to generate various two-dimensional image data for displaying the volume data on the monitor 2.
  • the rendering process performed by the image generation unit 15 includes, for example, a process of generating MPR image data from volume data by performing a cross-section reconstruction method (MPR: Multi Planer Reconstruction).
  • MPR Multi Planer Reconstruction
  • the rendering processing performed by the image generation unit 15 includes, for example, volume rendering (VR) processing that generates two-dimensional image data reflecting three-dimensional information.
  • the image memory 16 is a memory for storing image data for display generated by the image generation unit 15.
  • the image memory 16 can also store data generated by the B-mode processing unit 13 and the Doppler processing unit 14.
  • the B-mode data and Doppler data stored in the image memory 16 can be called by an operator after diagnosis, for example, and become ultrasonic image data for display via the image generation unit 15.
  • the image memory 16 can also store the reflected wave data output from the transmission / reception unit 11.
  • the internal storage unit 17 stores various data such as a control program for performing ultrasonic transmission / reception, image processing and display processing, diagnostic information (for example, patient ID, doctor's findings, etc.), diagnostic protocol, and various body marks. To do.
  • the internal storage unit 17 is also used for storing image data stored in the image memory 16 as necessary.
  • the data stored in the internal storage unit 17 can be transferred to an external device via an interface (not shown).
  • the internal storage unit 17 can also store data transferred from an external device via an interface (not shown).
  • the control unit 18 controls the entire processing of the ultrasonic diagnostic apparatus. Specifically, the control unit 18 is based on various setting requests input from the operator via the input device 3 and various control programs and various data read from the internal storage unit 17. The processing of the processing unit 13, the Doppler processing unit 14, and the image generation unit 15 is controlled. For example, the control unit 18 controls ultrasonic scanning by controlling the ultrasonic probe 1 via the transmission / reception unit 11. Normally, in the CFM method, B-mode image data that is tissue image data is displayed together with color Doppler image data that is blood flow image data. In order to perform such display, the control unit 18 causes the ultrasonic probe 1 to execute a first ultrasonic scan for acquiring blood flow information within the first scan range.
  • the first ultrasonic scanning is, for example, an ultrasonic scanning for collecting color Doppler image data in the Doppler mode.
  • the control unit 18 causes the ultrasonic probe 1 to execute a second ultrasonic scan for acquiring information on the tissue shape in the second scan range together with the first ultrasonic scan.
  • the second ultrasonic scanning is, for example, ultrasonic scanning for collecting B-mode image data in the B mode.
  • the control unit 18 controls the ultrasonic probe 1 via the transmission / reception unit 11 to execute the first ultrasonic scanning and the second ultrasonic scanning. Note that, even if the first scanning range and the second scanning range are the same range, or the first scanning range is smaller than the second scanning range, the second scanning range is smaller than the first scanning range. There may be.
  • control unit 18 controls the monitor 2 to display the ultrasonic image data for display stored in the image memory 16 or the internal storage unit 17.
  • the transmission / reception unit 11 and the like built in the apparatus main body 10 may be configured by hardware such as an integrated circuit, but may be a program modularized in software.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus according to the first embodiment performs the CFM method using blood flow information (Doppler data) estimated using an eigenvector type MTI filter.
  • Doppler data blood flow information
  • the Doppler processing unit 14 using the eigenvector MTI filter calculates an eigenvector from the correlation matrix.
  • the image quality of the Doppler image data visualized by the eigenvector MTI filter varies depending on the condition under which the correlation matrix is calculated. For this reason, the image quality of an image visualized by an adaptive MTI filter using eigenvectors may not always improve. This point will be described below with reference to FIGS. 2 and 3 are diagrams for explaining the prior art.
  • ultrasonic transmission / reception is performed a plurality of times in the same direction, and a blood flow signal is extracted from the received signal.
  • a data string of reflected wave signals (reflected wave data) from the same position obtained by ultrasonic transmission / reception is called a packet.
  • the packet size is the number of times of ultrasonic transmission / reception performed in the same direction in order to obtain blood flow information of one frame.
  • the packet size in the general color Doppler method is about 5 to 16.
  • the performance of the eigenvector MTI filter is improved when the packet size is large. However, when the packet size is increased, the frame rate is lowered.
  • ultrasonic scanning called alternating scan is performed in order to reduce the folding speed and improve the detection ability of the blood flow at a low flow rate.
  • the alternate scan the first scan range for collecting Doppler data is divided into a plurality of scan blocks, and a time difference occurs between the scan blocks. Therefore, when using an eigenvector MTI filter, the Doppler processing unit 14 needs to perform a different MTI filter process for each scanning block by calculating a correlation matrix for each scanning block. For this reason, in the conventional color Doppler method, the ultrasonic image data becomes discontinuous at the boundary of the scanning block.
  • FIG. 2 shows an example of alternate scanning.
  • FIG. 2 illustrates the case where the first scanning range and the second scanning range are the same scanning range, and this scanning range is formed by eight scanning lines from the first scanning line to the eighth scanning line. .
  • each of the eight scanning lines is represented as “1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8” along the azimuth direction (arrangement direction of the transducers of the ultrasonic probe 1). Show.
  • the second ultrasonic scan for the B mode is indicated by a black rectangle
  • the first ultrasonic scan for the Doppler mode is indicated by a hatched rectangle.
  • the B-mode image data and color Doppler image data of the first frame are generated and displayed by the above processing. Further, by repeating the above processing, as shown in FIG. 2, the generation and display of image data for the second and subsequent frames are performed.
  • the alternate scan illustrated in FIG. 2 is an alternate two-stage scan in which two adjacent scan lines are alternately scanned, and the packet size is “8”. In the alternate scan illustrated in FIG. 2, since one data is output for each packet, one frame scan is completed and one frame is displayed. That is, in alternate scanning, the number of display frames and the number of scan frames are always the same.
  • the alternate scan illustrated in FIG. 2 scans the scan range for Doppler mode formed by eight scan lines in alternate two stages. Therefore, the scan range for Doppler mode includes four scan ranges as shown in FIG. Divided into scan blocks.
  • reflected wave data at the same position can be collected over a plurality of frames by ultrasonic transmission / reception in a scanning range formed by a plurality of scanning lines. It is executed by repeating the scanning mode. More specifically, the first ultrasonic scanning performed in the first embodiment repeats a scanning mode in which ultrasonic transmission / reception in a scanning range formed by a plurality of scanning lines is performed once for each scanning line. Then it is executed.
  • This scanning mode is the same scanning mode as the second ultrasonic scanning performed in the normal B mode, and is the same scanning mode as that performed by the CFM method in order to improve the frame rate.
  • the first ultrasonic scanning is referred to as “high frame rate ultrasonic scanning”
  • the CFM method performed by “high frame rate ultrasonic scanning” is referred to as “high frame rate method”.
  • the MTI filter process can be changed from a finite-length data process called a packet to a process for infinite length data.
  • the performance of the MTI filter can be improved and the blood flow information can be displayed at a high frame rate by the high frame rate method.
  • B-mode image data and Doppler image data can be generated and displayed from the reflected wave data collected by ultrasonic scanning for high frame rate.
  • B-mode image data cannot be generated and displayed by the THI method with good image quality.
  • the control unit 18 according to the first embodiment further causes the second ultrasonic scanning to be executed in the scanning mode described below together with the first ultrasonic scanning by the high frame rate ultrasonic scanning.
  • 4 to 6 are diagrams illustrating an example of ultrasonic scanning according to the first embodiment.
  • the control unit 18 performs ultrasonic scanning on each of the plurality of divided ranges obtained by dividing the second scanning range as the second ultrasonic scanning in a time division manner during the first ultrasonic scanning. 1 is executed.
  • a part of the second ultrasonic scan is performed during the first ultrasonic scan
  • the second ultrasonic wave for one frame is performed during the period of performing the first ultrasonic scan for several frames.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus according to the first embodiment can independently set ultrasonic transmission / reception conditions for the first ultrasonic scanning and the second ultrasonic scanning.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus according to the first embodiment can execute the second ultrasonic scan under conditions based on the THI method.
  • the second ultrasonic scanning can be executed under ultrasonic transmission / reception conditions for performing THI by the above-described filter processing.
  • the second ultrasonic scanning is an imaging method that performs ultrasonic transmission at a plurality of rates for one scanning line, such as the above-described AM method, PM method, AMPM method, or method using a difference sound component. It can be executed under ultrasonic transmission / reception conditions for performing THI based.
  • the control unit 18 divides the second scanning range into four divided ranges (first divided range to fourth divided range) based on an instruction from the operator, initially set information, and the like.
  • “B” illustrated in FIG. 4 indicates a range where ultrasonic scanning is performed using the transmission / reception conditions for the B mode.
  • “D” shown in FIG. 4 indicates a range where ultrasonic scanning is performed using the transmission / reception conditions for the color Doppler mode.
  • “D” shown in FIG. 4 is a range where ultrasonic scanning performed by the high frame rate method is performed. That is, the first ultrasonic scanning illustrated in FIG.
  • the ultrasonic transmission / reception is performed once.
  • the control unit 18 performs ultrasonic transmission and reception once for each of a plurality of scanning lines forming the first scanning range as the first ultrasonic scanning, and acquires blood flow information using reflected waves for a plurality of frames. Ultrasonic scanning based on (high frame rate method) is executed.
  • the control unit 18 executes an ultrasonic scan in the first divided range as the second ultrasonic scan (see (1) in FIG. 4), and the first ultrasonic scan in the second scan range (for one frame). (See (2) in FIG. 4). And the control part 18 performs the ultrasonic scan of a 2nd division
  • control part 18 performs the ultrasonic scan of a 4th division range as a 2nd ultrasonic scan (refer (7) of FIG. 4), and the 1st ultrasonic scan of a 2nd scan range (for 1 frame). (See (8) of FIG. 4).
  • the control unit 18 sets the intervals at which the first ultrasonic scanning is performed as equal intervals. That is, the “point X” on “a scanning line” in the first scanning range is scanned once by the first ultrasonic scanning of (2), (4), (6), and (8) of FIG. However, the scanning interval is controlled to be a constant “T”. Specifically, the control unit 18 sets the time required for each divided scanning performed in the second ultrasonic scanning to be the same, and sets the intervals at which the first ultrasonic scanning is performed to be equal intervals. For example, the control unit 18 controls the time required for the divided scanning of the second ultrasonic scanning performed in (1), (3), (5), and (7) in FIG. 4 to be the same time. .
  • the control unit 18 makes the size of each divided range obtained by dividing the second scanning range, the number of scanning lines, the scanning line density, the depth, and the like the same. For example, if the number of scanning lines is the same, the time required for each divided scanning of the second ultrasonic scanning is the same.
  • the Doppler processing unit 14 applies the data sequence (“X n ⁇ 3 , X n ⁇ 2 , X n ⁇ 1 , X n ,...” Shown in FIG. 4) at the same position between “D” frames. Then, processing described later is performed, and blood flow information at “point X” is output.
  • scanning of the entire second scanning range is completed at “4T” intervals, but the control unit 18 does not update the tissue image data at “4T” intervals, but for each divided scanning range. Update tissue image data.
  • THI based on an imaging method that performs ultrasonic transmission at a plurality of rates for one scanning line
  • the number of ultrasonic transmissions for obtaining a reception signal for one frame increases. It is necessary to increase the number of divisions of the second scanning range as compared with the case where THI is performed by mode imaging or filter processing.
  • the PM method is performed, the second scanning range is changed from 4 divisions to 8 divisions. In such a case, scanning of the entire second scanning range is completed at “8T” intervals.
  • the control unit 18 does not update the tissue image data at “8T” intervals, but updates the tissue image data for each divided scanning range.
  • FIG. 5 illustrates the case where the first scanning range and the second scanning range are the same scanning range, and this scanning range is formed by eight scanning lines from the first scanning line to the eighth scanning line. . Further, in FIG. 5, each of the eight scanning lines is indicated as “1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8” along the azimuth direction (arrangement direction of the transducers of the ultrasonic probe 1). Show. Further, in FIG. 5, the second ultrasonic scan for B mode is indicated by a black rectangle, and the first ultrasonic scan for Doppler mode is indicated by a hatched rectangle. FIG. 5 is a diagram illustrating a case where the scanning range illustrated in FIG. 2 is scanned in the scanning form performed in the first embodiment.
  • the first ultrasonic scan is performed in the order of “first scan line to eighth scan line”, and the second scan is performed. After the second ultrasonic scan of the line is performed, the first ultrasonic scan is performed in the order of “first scan line to eighth scan line”. In the scan illustrated in FIG. 5, after the second ultrasonic scan of the third scan line is performed, the first ultrasonic scan is performed in the order of “first scan line to eighth scan line”. After the second ultrasonic scanning of the four scanning lines is performed, the first ultrasonic scanning is performed in the order of “first scanning line to eighth scanning line”.
  • the second ultrasonic scan of the fifth scan line is performed, and then the first ultrasonic scan is performed in the order of “first scan line to eighth scan line”.
  • the first ultrasonic scan is performed in the order of “first scan line to eighth scan line”.
  • the first ultrasonic scan is performed in the order of “first scan line to eighth scan line”.
  • the data length of the data string is set to “8”, and the overlapping number of the data strings between the displayed frames is set to “4”.
  • the Doppler data for the first frame is output from the data collected from the first first ultrasonic scan to the eighth first ultrasonic scan, and the first frame is output.
  • the Doppler image data is generated and displayed.
  • Doppler data for the second frame is output from the data collected from the first ultrasonic scan for the fifth time to the first ultrasonic scan for the twelfth time, and the second frame is output.
  • Doppler image data is generated and displayed.
  • the Doppler data for the third frame is output from the data collected from the 9th first ultrasonic scan to the 16th first ultrasonic scan, and the third frame is output. Doppler image data is generated and displayed.
  • the second ultrasonic scanning for the B mode is completed when the first ultrasonic scanning for two frames is completed in the case illustrated in FIG.
  • the B-mode image data in the half of the scanning range (first scanning range) is updated.
  • the scan range (first scan range) is not divided into a plurality of scan blocks in which a time difference occurs unlike the conventional case.
  • the entire scanning range is in a temporally uniform state with almost no time difference. Therefore, even if the processing of the Doppler processing unit 14 using the eigenvector MTI filter described in detail below is performed, the ultrasonic diagnostic apparatus according to the first embodiment does not generate discontinuous boundaries. Can be generated and displayed.
  • the correlation matrix calculation unit 141 reflects reflected wave data at the same position collected over a plurality of frames by ultrasonic transmission / reception in a scanning range (first scanning range) formed by a plurality of scanning lines.
  • the correlation matrix of the scanning range (first scanning range) is calculated from the data string.
  • the correlation matrix calculation unit 141 according to the first embodiment repeats the scanning mode for switching the scanning line every time ultrasonic transmission / reception is performed once over the scanning range (first scanning range).
  • the collected data sequence of continuous reflected wave data at the same position is used as a data sequence for calculating the correlation matrix of the scanning range.
  • the correlation matrix calculation unit 141 is collected by repeating a scanning mode in which ultrasonic transmission / reception in the scanning range (first scanning range) is performed once for each scanning line.
  • a data string of continuous reflected wave data at the same position is used as a data string for calculating the correlation matrix of the scanning range.
  • the correlation matrix calculation unit 141 calculates a correlation matrix “R xx ” according to the following equation (1).
  • x m shown in the equation (1) is a column vector representing a data string at a certain position “m”.
  • the length “L” of the column vector “x m ” is a data length used for estimation calculation of one frame of Doppler data (blood flow information).
  • L is “8”.
  • x m H shown in Expression (1) indicates a transposed matrix of a matrix obtained by taking a complex conjugate of each element of “x m ”.
  • the position “m” is the position of the sample point set in the entire space where the ultrasonic scanning for high frame rate is performed.
  • the position “m” is indicated by a two-dimensional coordinate system in the case of a two-dimensional scan, and is indicated by a three-dimensional coordinate system in the case of a three-dimensional scan.
  • “M” shown in Expression (1) is the total number of positions “m”.
  • the correlation matrix calculation unit 141 calculates the autocorrelation matrix of the data sequence at each of the plurality of sample points according to the formula (1), and calculates the average of the autocorrelation matrix at each of the plurality of sample points. Thereby, the correlation matrix calculation unit 141 calculates the correlation matrix of the scanning range.
  • the correlation matrix “R xx ” is a matrix of L rows and L columns according to Equation (1).
  • the data length “L” of the data string for which the correlation matrix is calculated can be arbitrarily changed. Further, the data string for which the correlation matrix is calculated can be set redundantly between display frames.
  • the calculation unit 142 performs principal component analysis using the correlation matrix, and calculates a filter coefficient for suppressing clutter from the tissue by performing matrix calculation that approximates and reduces the clutter component as the main component.
  • the calculation unit 142 calculates the eigenvalue of the correlation matrix and the eigenvector corresponding to the eigenvalue. That is, the calculation unit 142 calculates “L” sets of “eigenvalues and eigenvectors” from the correlation matrix “R xx ”. Then, the calculation unit 142 sets a matrix “V” in which L eigenvectors are arranged based on the size of each eigenvalue.
  • the calculation unit 142 calculates a matrix in which the rank of the matrix “V” is reduced as an MTI filter matrix that suppresses clutter components.
  • the calculation unit 142 sets each of the L eigenvectors as L column vectors, sets a matrix in which the L column vectors are arranged in descending order of eigenvalues as “V”, and calculates the MTI filter matrix “ W "is calculated.
  • V H shown in Expression (2) is a complex conjugate transpose matrix of “V”.
  • the matrix between “V” and “V H ” is a diagonal matrix with L rows and L columns.
  • the MTI filter matrix “W” is a matrix of L rows and L columns according to the equation (2).
  • the number of principal components to be reduced that is, the number of ranks to be reduced, is determined by how many “0” diagonal elements of the L ⁇ L diagonal matrix are set.
  • the number of ranks to be reduced is referred to as “rank cut number”.
  • Equation (2) calculates a matrix in which the rank of the matrix “V” is cut from the components of several rank cuts from the larger eigenvalue, and the matrix is inversely transformed by “V H ”. From this equation (2), an MTI filter matrix “W” that functions as a high-pass filter that removes a tissue motion component (clutter component) can be obtained.
  • the calculation unit 142 determines the number of principal components to be reduced, that is, the value of the number of rank cuts, based on, for example, a preset value or a value specified by the operator.
  • the rank cut number is preferably determined adaptively from the size of the eigenvalue. That is, the calculation unit 142 changes the number of principal components to be reduced according to the magnitude of the eigenvalue of the correlation matrix. In the present embodiment, the calculation unit 142 changes the number of ranks to be reduced according to the magnitude of the eigenvalue.
  • the logic for adaptively determining the number of rank cuts from the size of the eigenvalue needs to be optimized according to the site where the ultrasonic scanning is performed.
  • the calculation unit 142 uses the threshold shown in FIG.
  • the number of rank cuts is determined by the algorithm shown in FIG.
  • the algorithm shown in FIG. 8 is an algorithm for determining the number of rank cuts based on a value obtained by dividing the second largest eigenvalue by the largest eigenvalue.
  • 7 and 8 are diagrams for describing an example of rank cut number determination processing according to the first embodiment.
  • the calculation unit 142 defines the k-th eigenvalue as “eig (k)” in the array in which the eigenvalues of the correlation matrix “R xx ” are arranged in descending order. “K” is an integer of “1 ⁇ k ⁇ L”. Then, the calculation unit 142 calculates a value “eigdB (k)” obtained by dividing the kth largest eigenvalue by the largest eigenvalue “eig (1)” in units of dB by the following equation (3). To do.
  • the calculation unit 142 uses L threshold values (TH i , 1 ⁇ i ⁇ L) for determining the number of rank cuts.
  • TH 7 and TH 8 are set to “ ⁇ 1 dB”.
  • the number of rank cuts is 2 or more and 6 or less by the algorithm shown in FIG. 8 described below. In FIG. 8, the rank cut number is indicated as “RankCut”.
  • “ ⁇ eigdB (2)” used in the determination process of step S3 after the process of the first step S5 is an array in which the largest eigenvalue is excluded from an array in which L eigenvalues are arranged in descending order.
  • the value obtained by dividing the second largest eigenvalue by the largest eigenvalue “eig (1)” in dB is multiplied by “ ⁇ 1”.
  • step S3 when “i” is greater than “L” or “ ⁇ eigdB (2)” is greater than “TH i ” (Yes in step S3), the calculation unit 142 reduces the latest “RankCut”. The number of ranks is determined (step S6).
  • the algorithm for adaptively determining the number of rank cuts from the size of the eigenvalue can be performed by various algorithms other than the above algorithm. These algorithms can be selected, for example, according to the imaging region.
  • the calculation unit 142 determines the number of rank cuts in each display frame by the algorithm illustrated in FIG. 8 and calculates the MTI filter matrix “W”.
  • the MTI filter processing unit 143 uses the filter coefficient to suppress the clutter component and extract the blood flow signal derived from the blood flow from the continuous reflected wave data sequence at the same position (same sample point). Output the data string.
  • the MTI filter processing unit 143 uses a filter matrix to suppress a clutter component from a continuous data stream of reflected wave data at the same position (same sample point) and to obtain a blood flow signal derived from blood flow. Output the extracted data string.
  • the MTI filter processing unit 143 uses the column vector “x m ” at the position “m” as input data, and the column that is output data at the position “m” from the input data and the MTI filter matrix “W”.
  • the vector “y m ” is calculated by the following equation (4).
  • the length of the column vector “y m ” is “L”.
  • the MTI filter processing unit 143 performs the calculation of Expression (4) at each of “M” sample points. As a result, the MTI filter processing unit 143 outputs the output data of each of “M” sample points to the estimation unit 144.
  • the estimation unit 144 performs autocorrelation calculation processing and velocity / dispersion / power estimation processing from the column vector “y m ” that is output data at the position “m”, and estimates blood flow information at the position “m”. First, the estimation unit 144 calculates autocorrelation values of lag 0 and lag 1 from the column vector “y m ”. When the lag 0 is “C 0 ” and the lag 1 is “C 1 ”, the estimation unit 144 calculates the lag 0 “C 0 ” by the following equation (5), and the lag 1 by the following equation (6). Calculate “C 1 ”.
  • the estimation unit 144 calculates the velocity “V” from “C 0 ” and “C 1 ” by the following equation (7), and calculates the variance “T” from “C 0 ” and “C 1 ” by the following equation:
  • the power “P” is calculated from “C 0 ” by the following formula (9).
  • Equation (7) “atan2” is an “arctangent function” that outputs an angle from “ ⁇ to + ⁇ ”, and “img” is a function that outputs only an imaginary part from a complex number. “real” is a function that outputs only a real part from a complex number. The power is obtained as lag 0 by the autocorrelation calculation, and the speed and dispersion are obtained by frequency analysis of the result of the autocorrelation calculation.
  • the estimation unit 144 calculates “V, T, P” for each of “M” sample points. Then, the estimation unit 144 outputs “V, T, P” of each of “M” sample points to the image generation unit 15 as Doppler data for one frame.
  • the image generation unit 15 generates ultrasonic image data (color Doppler image data) from the blood flow information (Doppler data) estimated using the filter coefficient.
  • the image generation unit 15 generates ultrasonic image data (color Doppler image data) from blood flow information (Doppler data) estimated using the MTI filter matrix.
  • the control unit 18 causes the monitor 2 to display ultrasonic image data (color Doppler image data).
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of image data displayed by the conventional technique
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of image data displayed by the first embodiment.
  • the color Doppler image data A illustrated in FIG. 9 is image data generated and displayed using an ultrasonic scan for high frame rate and a polynomial regression filter.
  • the color Doppler image data B illustrated in FIG. 10 is generated and displayed using an ultrasonic scan for high frame rate and an eigenvector type MTI filter calculated by the rank cut number adaptively determined from the size of the eigenvalue. Image data.
  • the characteristics of the MTI filter calculated in the first embodiment change according to the movement of the tissue. To do. As a result, motion artifacts are greatly suppressed in the blood flow image data generated and displayed in the first embodiment.
  • a clutter signal is likely to pass through, and motion artifacts may occur.
  • correction for reducing the value of blood flow information may be performed based on an average value of power values for a plurality of frames.
  • Such correction makes it possible to reduce motion artifacts.
  • blood flow information may not be temporarily depicted by moving the ultrasonic probe 1.
  • the motion artifact since the motion artifact is greatly suppressed, it is not necessary to perform the above correction.
  • FIG. 11 is a flowchart for explaining an example of processing performed by the ultrasonic diagnostic apparatus according to the first embodiment. Note that the flowchart illustrated in FIG. 11 is a flowchart illustrating the generation and display processing of Doppler image data performed by the ultrasonic diagnostic apparatus according to the first embodiment.
  • the control unit 18 of the ultrasonic diagnostic apparatus determines whether or not reflected wave data corresponding to the number of scan frames to be processed (data length) has been collected. (Step S101).
  • the control unit 18 waits until it is collected.
  • the correlation matrix calculation unit 141 calculates the correlation matrix of the scanning range according to an instruction from the control unit 18 (step S102). 142 calculates L sets of eigenvalues and eigenvectors from the correlation matrix (step S103).
  • the calculation unit 142 determines the number of ranks to be reduced from the magnitude relationship of the L eigenvalues (step S104), and calculates the MTI filter matrix (step S105). Then, the MTI filter processing unit 143 performs MTI filter processing (step S106), and the estimation unit 144 performs autocorrelation calculation processing using the output data output by the MTI filter processing (step S107). And the estimation part 144 estimates blood flow information from the result of an autocorrelation calculation process (step S108).
  • the image generation unit 15 generates color Doppler image data from the blood flow information (Step S109), and the monitor 2 displays the color Doppler image data under the control of the control unit 18 (Step S110) and ends the processing. To do.
  • blood flow information estimation processing using an eigenvector MTI filter is performed in combination with ultrasonic scanning for a high frame rate.
  • one correlation matrix can be calculated over the entire scanning range, and the same eigenvector MTI filter can be applied to the entire image. For this reason, a discontinuous boundary due to a difference in characteristics of the MTI filter does not occur in the Doppler image data.
  • discontinuous boundaries due to the scanning blocks do not occur. Therefore, in the first embodiment, it is possible to improve the image quality of an image obtained by visualizing blood flow information by an adaptive MTI filter using eigenvectors.
  • the data length of the data string to be processed can be arbitrarily changed by performing high-frame-rate ultrasonic scanning, so the data length of the data string to be used is increased.
  • the image quality of the Doppler image data can be improved.
  • by performing ultrasonic scanning for high frame rate a data string to be processed can be set redundantly between display frames, so that the frame rate for displaying Doppler image data is set. Can be improved.
  • the characteristics of the MTI filter are changed according to the movement of the tissue. Can do. As a result, in the first embodiment, motion artifacts can be significantly suppressed.
  • the first embodiment is applicable even when the B-mode ultrasonic scanning mode is executed in an arbitrary scanning mode.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus according to the second embodiment has the same configuration as the ultrasonic diagnostic apparatus according to the first embodiment described with reference to FIG. However, the Doppler processing unit 14 according to the second embodiment calculates the MTI filter matrix by the process described below.
  • one correlation matrix is calculated over the entire scanning range for displaying blood flow, and the same MTI filter is applied to the entire image.
  • the processing range is divided into a plurality of processing blocks, and each processing block calculates the eigenvector MTI filter. It is desirable to apply an optimal MTI filter. However, in such a case, a discontinuous boundary between processing blocks occurs in the Doppler image data due to a difference in filter characteristics.
  • the coefficient of the eigenvector MTI filter is calculated by spatially interpolating the correlation matrix calculated in each processing block.
  • the scanning mode according to the second embodiment is the same scanning mode as the high frame rate ultrasonic scanning described in the first embodiment.
  • the correlation matrix calculation unit 141 calculates a correlation matrix in each of a plurality of ranges (a plurality of processing blocks) obtained by dividing the scanning range. Then, the correlation matrix calculation unit 141 interpolates each correlation matrix of a plurality of subdivided ranges (a plurality of subdivided processing blocks) subdivided from each of a plurality of processing blocks, using the correlation matrix of each of the plurality of processing blocks. Calculate by processing.
  • the calculation unit 142 calculates the filter coefficient of each subdivision processing block from the correlation matrix of each of the plurality of subdivision processing blocks. Specifically, the calculation unit 142 calculates the filter matrix of each subdivision processing block from the correlation matrix of each of the plurality of subdivision processing blocks.
  • the MTI filter process part 143 which concerns on 2nd Embodiment extracts the blood-flow signal of each sample point using the filter coefficient of each subdivision process block. Specifically, the MTI filter processing unit 143 extracts a blood flow signal at each sample point using the filter matrix of each subdivision processing block.
  • the estimation part 144 which concerns on 2nd Embodiment estimates the blood flow information of each sample point.
  • the image generation part 15 produces
  • the image generation unit 15 generates ultrasonic image data (Doppler image data) from blood flow information estimated using the filter matrix of each of the plurality of subdivision processing blocks.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating an example of processing performed by the correlation matrix calculation unit according to the second embodiment.
  • the scanning range is divided into four processing blocks (R1, R2, R3, R4) as illustrated in FIG. Note that the number of divisions of the scanning range and each processing block can be arbitrarily set.
  • the correlation matrix calculation unit 141 performs calculation processing using the equation (1) described in the first embodiment in each of the processing blocks R1 to R4.
  • the correlation matrix “R 4 ” is calculated.
  • the central coordinates of the processing block R1 are (x 1 , y 1 )
  • the central coordinates of the processing block R2 are (x 2 , y 1 )
  • the central coordinates of the processing block R3 are ( x 1 , y 2 )
  • the center coordinates of the processing block R 4 are (x 2 , y 2 ).
  • the correlation matrix calculation unit 141 calculates the correlation matrix of the sample point R (x, y) using the following formula (10 ) To calculate by bilinear interpolation.
  • the calculation unit 142 calculates the MTI filter matrix of each of the M sample points using the correlation matrix of each of the M sample points according to Equation (2). Note that the calculation unit 142 determines the number of rank cuts for each of the M sample points according to the size of the eigenvalue. Then, the filter processing unit 143 extracts a blood flow signal at each sample point using the corresponding MTI filter matrix, and the estimation unit 144 estimates blood flow information at each sample point.
  • FIG. 13 is a diagram for explaining the effect of the second embodiment.
  • the left diagram illustrated in FIG. 13 is Doppler image data displayed when a scanning range in which blood flow display is performed is divided into 16 processing blocks and an MTI filter matrix is calculated in each processing block.
  • the right diagram illustrated in FIG. 13 divides the scanning range in which blood flow display is performed into 16 processing blocks, calculates the correlation matrix of each sample point by interpolation processing, and further performs MTI filter at each sample point. This is Doppler image data displayed when a matrix is calculated.
  • the MTI filter matrix may be calculated for each of a plurality of subdivided processing blocks obtained by dividing the scanning range by 10 sample points.
  • FIG. 14 is a flowchart for explaining an example of processing performed by the ultrasonic diagnostic apparatus according to the second embodiment.
  • the flowchart illustrated in FIG. 14 is a flowchart illustrating the Doppler image data generation and display process performed by the ultrasonic diagnostic apparatus according to the second embodiment.
  • FIG. 14 illustrates the case where the subdivision processing block is set as one sample point.
  • the control unit 18 of the ultrasonic diagnostic apparatus determines whether or not reflected wave data corresponding to the number of scan frames (data length) to be processed has been collected. (Step S201).
  • the control unit 18 waits until it is collected.
  • the instruction of the control unit 18 causes the correlation matrix calculation unit 141 to calculate the correlation matrix in each processing block (Step S202).
  • a correlation matrix of sample points is calculated by interpolation processing (step S203).
  • the calculation unit 142 calculates L sets of eigenvalues and eigenvectors from the correlation matrix for each sample point (step S204).
  • the calculation unit 142 determines the number of ranks to be reduced for each sample point (step S205), and calculates an MTI filter matrix for each sample point (step S206). Then, the MTI filter processing unit 143 performs MTI filter processing (step S207), and the estimation unit 144 performs autocorrelation calculation processing using the output data output by the MTI filter processing (step S208). And the estimation part 144 estimates blood flow information from the result of an autocorrelation calculation process (step S209).
  • the image generation unit 15 generates color Doppler image data from the blood flow information (Step S210), and the monitor 2 displays the color Doppler image data under the control of the control unit 18 (Step S211), and ends the processing. To do.
  • the MTI filter optimized in each subdivision processing block is calculated by calculating the correlation function of each subdivision processing block by interpolation processing using the correlation matrix of each processing block. Matrix can be calculated.
  • the first ultrasonic scanning for Doppler may be executed by a scanning mode other than the high frame rate ultrasonic scanning. That is, in the second embodiment, any scanning form can be applied as long as a data stream of reflected wave data capable of estimating blood flow information can be collected. For example, even when performing alternate scanning, it is possible to greatly suppress the occurrence of artifacts due to scanning blocks and processing blocks by performing the interpolation processing described in the second embodiment.
  • the correlation matrix calculation unit 141 divides a scanning range in which ultrasonic transmission / reception is performed in an arbitrary scanning form into a plurality of processing blocks, and from a data string of reflected wave data at the same position collected in each range, A correlation matrix for each of the plurality of processing blocks is calculated. Then, the correlation matrix calculation unit 141 further calculates the correlation matrix of each of the plurality of subdivided processing blocks by interpolation processing using the correlation matrix of each of the plurality of processing blocks. Then, the calculation unit 142 performs a principal component analysis using a corresponding correlation matrix in each subdivided range, and performs a matrix operation that approximates and reduces the clutter component as a principal component, thereby suppressing a filter coefficient from the tissue.
  • the calculation unit 142 calculates the eigenvalue of the corresponding correlation matrix and the eigenvector corresponding to the eigenvalue in each subdivision processing block, and calculates the rank of the matrix in which the eigenvectors are arranged based on the size of each eigenvalue.
  • the reduced matrix is calculated as an MTI filter matrix that suppresses clutter components.
  • the calculation unit 142 calculates a filter matrix for each of the plurality of subdivision processing blocks.
  • FIG. 15 is a diagram for explaining the third embodiment.
  • the MTI filter matrix optimized for the tissue motion is calculated over the entire scanning range, and in the process described in the second embodiment, the subdivision is performed.
  • An MTI filter matrix optimized for tissue motion is calculated for each processing block.
  • the information used to calculate the MTI filter matrix is updated for each frame in the first embodiment, and is updated for each frame in each subdivision processing block in the second embodiment. .
  • Such information is diagnostic information that visualizes the movement of the tissue. Therefore, performing output control for displaying such information, storing it in a storage medium, or printing it provides useful information to the operator.
  • the control unit 18 outputs information on the filter coefficient.
  • the information regarding the filter coefficient at least one of information regarding the eigenvalue used for calculating the filter coefficient, the frequency characteristic of the filter coefficient, the cutoff frequency of the filter coefficient, and the input / output power value of the filter coefficient is set.
  • the control unit 18 outputs information related to the MTI filter matrix.
  • the information related to the MTI filter matrix is at least one of information related to the eigenvalues used in the calculation of the MTI filter matrix, the frequency characteristics of the MTI filter matrix, the cutoff frequency of the MTI filter matrix, and the input / output power values of the MTI filter matrix. Is set.
  • the monitor 2 displays information on the MTI filter matrix used to generate the Doppler image data C, which is the current frame, in the region D and the region E as shown in FIG.
  • the Doppler image data C is a blood flow image generated and displayed by the processing described in the first embodiment.
  • the monitor 2 displays information on the eigenvalues used in the calculation of the MTI filter matrix in the sub-region D1 of the region D, as illustrated in FIG.
  • 16 eigenvalues are displayed as a bar graph as illustrated in FIG.
  • the bar graph illustrated in FIG. 15 is a bar graph in which 16 eigenvalues calculated from the correlation matrix are arranged in descending order. Further, in the bar graph illustrated in FIG. 15, among the 16 eigenvalues, the first eigenvalue of the first place is set to “0 dB”, and the eigenvalues from the second place to the 16th place are converted into dB units. .
  • the control unit 18 calculates the decibel value of the “kth” eigenvalue by the following equation (11).
  • the monitor 2 displays the frequency characteristic of the MTI filter matrix “W” in the sub-region D2 of the region D as illustrated in FIG.
  • the control unit 18 displays a line graph indicating the frequency characteristic of the MTI filter matrix “W” in decibel values in the sub-region D2.
  • the control unit 18 calculates a decibel value indicating the frequency characteristic using the following equation (12).
  • the line graph of frequency characteristics displayed in the sub area D2 is updated every time the frame is updated.
  • the monitor 2 displays the cutoff frequency of the MTI filter matrix “W” in the region E as illustrated in FIG. “MTI fc 0.35” in region E indicates that the cutoff frequency of “ ⁇ 20 dB” is “0.35” in the MTI filter matrix of the first frame.
  • the control unit 18 calculates a cutoff frequency of “ ⁇ 20 dB” using the following equation (13).
  • the value of the cutoff frequency displayed in the area E is updated every time the frame is updated.
  • the monitor 2 displays the input / output power values of the MTI filter matrix in the sub-region D3 of the region D as illustrated in FIG.
  • the control unit 18 displays a line graph in which the power value before the MTI filter input is indicated by a dotted line and the power value after the MTI filter output is indicated by a solid line in the sub-region D3.
  • the line graph of the power value displayed in the sub area D3 is updated every time the frame is updated.
  • the characteristics of the MTI filter are fixed.
  • the characteristics of the MTI filter are different for each frame.
  • the operator cannot grasp what characteristics of the MTI filter are applied to the currently displayed frame.
  • display control as illustrated in FIG. 15 is performed.
  • the operator can grasp what characteristics of the MTI filter are applied to the currently displayed frame. For example, the operator can grasp a portion cut as a tissue and a portion used as blood flow information with reference to the sub-region D1. As a result, the operator can objectively know under what conditions the currently displayed frame is the acquired Doppler image data. Further, the operator can grasp the movement of the tissue due to pulsation or the like and the movement of the tissue caused by moving the ultrasonic probe 1 by referring to the area D and the area E.
  • control unit 18 may further perform a control process described below.
  • the control unit 18 receives a request for changing a parameter used for calculating the filter coefficient from an operator who has referred to information related to the filter coefficient
  • the control unit 18 causes the calculation unit 142 to recalculate the filter coefficient using the changed parameter.
  • the control unit 18 receives a request for changing a parameter used for calculation of the MTI filter matrix from an operator who has referred to information on the MTI filter matrix
  • the control unit 18 recalculates the filter matrix using the changed parameter.
  • the calculation part 142 is made to perform.
  • the parameters to be changed include the number of rank cuts, the algorithm for determining the number of rank cuts, the threshold used for determining the number of rank cuts, and the like.
  • the calculation unit 142 recalculates the MTI filter matrix based on the number of rank cuts after the change.
  • the Doppler processing unit 14 outputs Doppler data based on the changed parameter
  • the image generation unit 15 generates Doppler image data based on the changed parameter.
  • the control unit 18 causes the “scanning mode by the ultrasonic scanning for high frame rate” described in the first to third embodiments to be executed by parallel simultaneous reception.
  • the control unit 18 causes 8-beam parallel simultaneous reception.
  • the central axis in the depth direction of the transmitted ultrasonic waves is indicated by a solid line arrow, and eight reflected wave beams simultaneously received at the first time are indicated by broken line arrows.
  • the transmission / reception unit 11 receives the reflected wave signals on the eight scanning lines from the ultrasonic probe 1 in one ultrasonic transmission / reception.
  • the transmission / reception unit 11 can generate reception signal groups (reflection wave data groups) on eight scanning lines and output them to the Doppler processing unit 14 by one ultrasonic transmission / reception.
  • the raster direction (scanning direction) is shown in the left-right direction, and the time direction (frame direction) is shown in the up-down direction.
  • the example shown in FIG. 17 illustrates a case where the number of scanning lines (raster number) forming the first scanning range is “16” and four directions of reflected waves are simultaneously received by parallel simultaneous reception.
  • the number of scanning lines is “16” and the number of parallel simultaneous receptions is “4”. Therefore, the first scanning range is four ranges (four ranges formed by four scanning lines ( 1st range, 2nd range, 3rd range, 4th range).
  • the ultrasonic probe 1 performs ultrasonic transmission using the center position in the raster direction of the first range as the transmission scanning line, and simultaneously receives the reflected waves of the four scanning lines forming the first range. As a result, four reception signals in the first range are generated. Similar processing is performed in the second range, the third range, and the fourth range, and reception signals of 16 scanning lines forming the first scanning range are obtained. “A”, “B”, and “C” shown in FIG. 17 indicate received signals (reflected wave data) at the same position in “(n ⁇ 2) frame, (n ⁇ 1) frame, and n frame”, respectively. Yes.
  • the Doppler processing unit 14 can perform the processing described in the first to third embodiments using the data string “A, B, C” at the same position in these consecutive frames.
  • the frame rate (or volume rate) for displaying Doppler image data is applied by applying parallel simultaneous reception to the “scanning mode by ultrasonic scanning for high frame rate”. Further improvement can be achieved.
  • the number of parallel simultaneous receptions can be set to an arbitrary value according to the required frame rate (or volume rate) within a range equal to or less than the upper limit number that the transmission / reception unit 11 can receive simultaneously in parallel.
  • FIGS. 18 and 19 are diagrams for explaining the fifth embodiment.
  • the control unit 18 executes, as a scan form of the first ultrasonic scan, an ultrasonic scan in which ultrasonic transmission / reception is performed a plurality of times for each scan line. .
  • the transmission / reception part 11 or the Doppler process part 14 performs an addition average process with respect to the several received signal of each scanning line by control of the control part 18 which concerns on 5th Embodiment.
  • the Doppler processing unit 14 performs the processing described in the first to third embodiments using the data string in the frame direction.
  • the correlation matrix calculation unit 141 performs an averaging process on a plurality of reflected wave data of each scanning line obtained by performing ultrasonic transmission / reception a plurality of times for each scanning line.
  • a data string of continuous reflected wave data collected at the same position is obtained using a correlation matrix. Used as a data string to be calculated.
  • a plurality of reception signals are obtained by one scanning line.
  • an averaging process is performed on a plurality of reception signals obtained by one scanning line, and finally one reception is performed by one scanning line.
  • a signal (reflected wave data) is output.
  • the plurality of received signals that are subjected to the averaging process are signals having phase information, such as IQ signals and RF signals. That is, the averaging process performed in the fifth embodiment is a coherent addition process.
  • the signal / noise ratio (S / N) of the received signal can be improved.
  • the S / N of color Doppler image data can be improved.
  • ultrasonic transmission / reception is performed four times for each scanning line forming the first scanning range.
  • an addition averaging process is performed on four sets of reflected wave data (received signals) obtained by one scanning line.
  • One reception signal is output by one scanning line.
  • the S / N of the reflected wave data at each sample point on the scanning line finally obtained is improved by “6 dB” by averaging four sets of received signals.
  • the control unit 18 “executes ultrasonic transmission / reception a plurality of times for each scanning line forming the first scanning range,
  • the “scanning mode for obtaining reflected wave data” may be executed by parallel simultaneous reception.
  • the control unit 18 When applying parallel simultaneous reception to the first ultrasonic scanning according to the fifth embodiment, the control unit 18 causes the first method or the second method to be executed. In the first method, the control unit 18 performs parallel simultaneous reception by dividing the first scanning range into a plurality of ranges so that adjacent ranges do not overlap. In the second method, the control unit 18 divides the first scanning range into a plurality of ranges so that adjacent ranges overlap each other, and executes parallel simultaneous reception.
  • FIG. 18 shows an example in which parallel simultaneous reception is applied to the first ultrasonic scanning according to the fifth embodiment based on the first method.
  • FIG. 19 shows an example in which parallel simultaneous reception is applied to the first ultrasonic scanning according to the fifth embodiment based on the second method.
  • the raster direction (scanning direction) is shown in the left-right direction and the time direction (frame direction) is shown in the up-down direction, as in the example shown in FIG. 17 described in the fourth embodiment. . 18 and 19, similarly to the example described with reference to FIG. 17, the number of scanning lines (raster number) forming the first scanning range is “16”, and reflected waves in four directions are received by parallel simultaneous reception. The case of simultaneous reception is illustrated.
  • “T1” in FIGS. 18 and 19 represents a sampling period.
  • “T2” in FIGS. 18 and 19 indicates an addition width.
  • “T3” in FIGS. 18 and 19 indicates a frame period.
  • the frame period “T3” is a pulse repetition period in the normal Doppler mode.
  • the first scanning range is formed of four ranges (first range, second range, third range) formed by four scanning lines. , The fourth range).
  • parallel simultaneous reception is repeated four times in each range.
  • four sets of reception signals at the same point on the same reception scanning line are obtained in the (n-2) frame.
  • these four sets of data are indicated by “a1, a2, a3, a4”.
  • four sets of reception signals at the same point on the same reception scanning line are obtained.
  • FIG. 18 in the (n ⁇ 1) frame.
  • these four sets of data are indicated by “b1, b2, b3, b4”.
  • four sets of reception signals at the same point on the same reception scanning line are obtained in n frames.
  • these four sets of data are indicated by “c1, c2, c3, c4”.
  • the S / N is improved by “6 dB” compared to before the averaging.
  • the Doppler processing unit 14 performs the processing described in the first to third embodiments using the data string “A, B, C” at the same position in consecutive frames.
  • a low-pass filter In terms of Doppler frequency, a low-pass filter (LPF) is applied by adding four data, but the velocity component cut by the sampling period “T1” and the addition width “T2” is the frame period “T3”. The speed is sufficiently high compared to the above, so there is no problem in observing a low flow rate.
  • LPF low-pass filter
  • the scanning line that can obtain only two sets of received signals performs the averaging of two sets of received signals, and the scanning line that obtains only three sets of received signals has 3 A set of received signals is averaged.
  • this reception signal becomes data to be processed by the Doppler processing unit 14.
  • the position of the transmission scanning line may be shifted by two scanning lines according to the number of sets of reception signals to be added and averaged. Note that the scanning method of the second method is similar to the scanning method described in the first to fourth embodiments from the viewpoint of “switching the scanning line every time ultrasonic transmission / reception is performed”. Become.
  • the correlation matrix calculation process As described above, in the fifth embodiment, using the received signal (reflected wave data) obtained by coherently adding a plurality of received signals obtained in each scanning line, the correlation matrix calculation process, the MTI filter matrix (filter coefficient) ) Calculation processing and filter processing using the MTI filter matrix (filter coefficient).
  • the frame rate is reduced as compared with the scanning form of the first ultrasonic scanning described in the first to fourth embodiments, an image showing blood flow information is generated.
  • S / N of the reflected wave data can be improved.
  • the case where the number of parallel simultaneous receptions is “4” has been described as an example, but the number of parallel simultaneous receptions can be set to an arbitrary number.
  • the scanning form of the first ultrasonic scanning according to the fifth embodiment can be executed even when parallel simultaneous reception is not performed.
  • the transmission / reception unit 11 or the Doppler processing unit 14 performs LPF processing similar to addition averaging processing on a plurality of received signals obtained on each scanning line under the control of the control unit 18 according to the fifth embodiment. May be executed.
  • the contents described in the first to fourth embodiments can also be applied to the fifth embodiment except that the form of the first ultrasonic scanning is different.
  • the method of “determining the matrix that identifies the clutter and subtracting the approximate signal with the clutter component as the principal component using this matrix and the original signal from the original signal” is also performed by performing the principal component analysis of the correlation matrix and As another form of the method of performing the process of “approximate and reduce components as principal components”, the present invention can be applied to the first to fifth embodiments.
  • the method specifically described in the first embodiment is as follows when described by a method called principal component analysis. That is, by performing principal component analysis on the correlation matrix and approximating the original signal (input signal) with the principal component, it is possible to extract a signal (clutter) from a large tissue dominant as a signal component. Then, a signal approximated by the extracted principal component, that is, a clutter is subtracted from the original signal, whereby a signal from the blood flow can be extracted. This process can be expressed by the following equation (14).
  • x shown in Expression (14) is a column vector of the original signal.
  • V and “V H ” in the second term shown in Equation (14) are the same as in Equation (2).
  • the number of diagonal elements “1” in the diagonal matrix of the second term shown in Expression (14) is the number of approximated principal components. That is, the second term shown in Equation (14) is a signal that approximates the clutter component as a main component.
  • Expression (14) indicates that the blood flow signal is extracted by subtracting the “signal approximating the clutter component” expressed by the second term from the data string “x” of the original signal.
  • equation (14) can be expressed by the product of one filter matrix and the original signal vector, as shown in the following equation (15).
  • Equation (15) it can be seen that the processing of Equation (14) is equivalent to Equation (2). That is, “estimation process (extraction process) of blood flow information using a filter coefficient that identifies clutter by“ 1 ”of the diagonal matrix” shown in Expression (14) has been described in the first to fifth embodiments. This process is equivalent to “estimation process (extraction process) of blood flow information using a filter coefficient for reducing clutter by“ 0 ”in the diagonal matrix”.
  • the image processing methods described in the first to fifth embodiments can also be executed by calculating the matrix (filter coefficient) for specifying the clutter component by the calculation unit 142 by the principal component analysis of the correlation matrix. Is possible. Therefore, the image quality of an image obtained by visualizing blood flow information can also be improved by the processing described in the sixth embodiment.
  • the image processing methods described in the first to sixth embodiments are executed by the ultrasonic diagnostic apparatus has been described.
  • the image processing methods described in the first to fifth embodiments may be executed in an image processing apparatus that can acquire the reflected wave data (IQ signal) output from the transmission / reception unit 11.
  • each component of each illustrated apparatus is functionally conceptual and does not necessarily need to be physically configured as illustrated.
  • the specific form of distribution / integration of each device is not limited to that shown in the figure, and all or a part thereof may be functionally or physically distributed or arbitrarily distributed in arbitrary units according to various loads or usage conditions. Can be integrated and configured.
  • all or a part of each processing function performed in each device may be realized by a CPU and a program that is analyzed and executed by the CPU, or may be realized as hardware by wired logic.
  • the image processing methods described in the first to sixth embodiments can be realized by executing an image processing program prepared in advance on a computer such as a personal computer or a workstation.
  • This image processing program can be distributed via a network such as the Internet.
  • the image processing program is recorded on a computer-readable non-transitory recording medium such as a hard disk, a flexible disk (FD), a CD-ROM, an MO, a DVD, a flash memory such as a USB memory and an SD card memory. It can also be executed by being read from a non-transitory recording medium by a computer.

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Abstract

　実施形態の超音波診断装置は、相関行列計算部（１４１）と、計算部（１４２）と、画像生成部（１５）と、制御部（１８）とを備える。相関行列計算部（１４１）は、複数の走査線で形成される走査範囲での超音波送受信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、前記走査範囲の相関行列を計算する。計算部（１４２）は、前記相関行列を用いて主成分分析を行ない、クラッタ成分を主成分として近似し低減する行列演算を行なうことで組織からのクラッタを抑圧するフィルタ係数を計算する。画像生成部（１５）は、前記フィルタ係数を用いて推定された血流情報から、超音波画像データを生成する。制御部（１８）は、前記超音波画像データを表示部に表示させる。

Description

超音波診断装置、画像処理装置及び画像処理方法
　本発明の実施形態は、超音波診断装置、画像処理装置及び画像処理方法に関する。
　従来、超音波診断装置は、生体の血流の観察や診断を行なうために広く用いられている。超音波診断装置は、ドプラ（Doppler）効果に基づくドプラ法により、超音波の反射波から血流情報の生成及び表示を行なう。超音波診断装置により生成表示される血流情報としては、カラードプラ画像や、ドプラ波形（ドプラスペクトラム）等がある。
　カラードプラ画像は、カラーフローマッピング（ＣＦＭ：Color　Flow　Mapping）法により撮像化される超音波画像である。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、或いは、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し、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（カラードプラ画像）を表示する。
　通常、ＭＴＩフィルタとしては、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ている。一方、入力信号に応じて、係数を変化させる適応型のＭＴＩフィルタも知られている。
　一例として、適応型のＭＴＩフィルタは、ＭＴＩフィルタ入力前の信号から組織の速度を求めて、その位相差がキャンセルされた信号を得る。そして、かかるフィルタは、予め用意したＭＴＩフィルタ用の係数から、得られた信号に応じた係数を選択する。また、「Eigenvector　Regression　Filter」と呼ばれている適応型のＭＴＩフィルタも知られている。この適応型の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、ＭＴＩフィルタに用いる係数を直接計算する方法により、クラッタ成分が抑制された信号を得る。この方法は、主成分分析や、カルーネン・レーベル変換（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。また、「Eigenvector　Regression　Filter」を用いた手法をリアルタイムで実現するために、固有ベクトルの計算に「iterative　power　method」を利用した方法も知られている。
　上記の適応型ＭＴＩフィルタでは、固有ベクトルは、相関行列から計算される。固有ベクトルを用いた適応型ＭＴＩフィルタにより映像化した画像の画質は、如何なる条件で相関行列を計算するかによって変わる。このため、固有ベクトルを用いた適応型ＭＴＩフィルタにより映像化した画像の画質は、必ずしも向上しない場合があった。
米国特許第５，３４９，５２４号明細書 特開平１０－９９３３３号公報
Bjaerum,　Torp,　Kristoffersen,　"Clutter　Filters　Adapted　to　Tissue　Motion　in　Ultrasound　Color　Flow　Imaging",　IEEE　Transactions　on　Ultrasonics,　Ferroelectrics,　Frequency　Control,　vol.49,　pp.693-704,　June,　2002 Lovstakken,　Bjaerum,　Kristoffersen,　Haaverstad,　Torp,　"Real-time　adaptive　clutter　rejection　filtering　in　color　flow　imaging　using　power　method　iterations",　IEEE　Transactions　on　Ultrasonics,　Ferroelectrics,　Frequency　Control,　vol.53,　pp.1597-1608,　Sep,　2006
　本発明が解決しようとする課題は、固有ベクトルを用いた適応型ＭＴＩフィルタにより血流情報を映像化した画像の画質を向上させることができる超音波診断装置、画像処理装置及び画像処理方法を提供することである。
　実施形態の超音波診断装置は、相関行列計算部と、計算部と、画像生成部と、制御部とを備える。相関行列計算部は、複数の走査線で形成される走査範囲での超音波送受信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、前記走査範囲の相関行列を計算する。計算部は、前記相関行列を用いて主成分分析を行ない、クラッタ成分を主成分として近似し低減する行列演算を行なうことで組織からのクラッタを抑圧するフィルタ係数を計算する。画像生成部は、前記フィルタ係数を用いて推定された血流情報から、超音波画像データを生成する。制御部は、前記超音波画像データを表示部に表示させる。
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２は、従来技術を説明するための図（１）である。 図３は、従来技術を説明するための図（２）である。 図４は、第１の実施形態に係る超音波走査の一例を示す図（１）である。 図５は、第１の実施形態に係る超音波走査の一例を示す図（２）である。 図６は、第１の実施形態に係る超音波走査の一例を示す図（３）である。 図７は、第１の実施形態に係るランクカット数の決定処理の一例を説明するための図（１）である。 図８は、第１の実施形態に係るランクカット数の決定処理の一例を説明するための図（２）である。 図９は、従来技術により表示される画像データの一例を示す図である。 図１０は、第１の実施形態により表示される画像データの一例を示す図である。 図１１は、第１の実施形態に係る超音波診断装置が行なう処理の一例を説明するためのフローチャートである。 図１２は、第２の実施形態に係る相関行列計算部が行う処理の一例を示す図である。 図１３は、第２の実施形態の効果を説明するための図である。 図１４は、第２の実施形態に係る超音波診断装置が行なう処理の一例を説明するためのフローチャートである。 図１５は、第３の実施形態を説明するための図である。 図１６は、第４の実施形態を説明するための図（１）である。 図１７は、第４の実施形態を説明するための図（２）である。 図１８は、第５の実施形態を説明するための図（１）である。 図１９は、第５の実施形態を説明するための図（２）である。
　以下、添付図面を参照して、超音波診断装置の実施形態を詳細に説明する。
（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し、これら複数の圧電振動子は、後述する装置本体１０が有する送受信部１１から供給される駆動信号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からの反射波を受信して電気信号に変換する。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、反射波信号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。受信される反射波信号の振幅は、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信号は、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を有する。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、装置本体１０に対して受け付けた各種設定要求を転送する。
　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等を表示したりする。
　装置本体１０は、超音波プローブ１が受信した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、送受信部１１と、バッファ１２と、Ｂモード処理部１３と、ドプラ処理部１４と、画像生成部１５と、画像メモリ１６と、内部記憶部１７と、制御部１８とを有する。
　送受信部１１は、後述する制御部１８の指示に基づいて、超音波プローブ１が行なう超音波送受信を制御する。送受信部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（駆動パルス）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、送受信部１１は、後述する制御部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。
　また、送受信部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が受信した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。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。
　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-pahse）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、ＲＦ（Radio　Frequency）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、ＲＦ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、送受信部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。
　送受信部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、送受信部１１は、超音波プローブ１が受信した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、送受信部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、送受信部１１は、超音波プローブ１が受信した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、送受信部１１が生成した反射波データ（Ｉ／Ｑ信号）を一時的に記憶するバッファである。具体的には、バッファ１２は、数フレーム分のＩ／Ｑ信号、又は、数ボリューム分のＩ／Ｑ信号を記憶する。例えば、バッファ１２は、ＦＩＦＯ（First-In/First-Out）メモリであり、所定フレーム分のＩ／Ｑ信号を記憶する。そして、例えば、バッファ１２は、新たに１フレーム分のＩ／Ｑ信号が送受信部１１にて生成された場合、生成時間が最も古い１フレーム分のＩ／Ｑ信号を破棄して、新たに生成された１フレーム分のＩ／Ｑ信号を記憶する。
　Ｂモード処理部１３及びドプラ処理部１４は、送受信部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モード処理部１３は、バッファ１２から読み出した反射波データ（Ｉ／Ｑ信号）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モード処理部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モード処理部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）や、ティッシュハーモニックイメージング（ＴＨＩ：Tissue　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モード処理部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モード処理部１３は、ハーモニック成分の反射波データ（受信信号）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モード処理部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モード処理部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（受信信号）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モード処理部１３は、ハーモニック成分の反射波データ（受信信号）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モード処理部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、送受信部１１は、各走査線で複数の反射波データ（受信信号）を生成し出力する。そして、Ｂモード処理部１３は、各走査線の複数の反射波データ（受信信号）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モード処理部１３は、ハーモニック成分の反射波データ（受信信号）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、送受信部１１は、制御部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、送受信部１１は、「－１」の送信による受信信号と、「１」の送信による受信信号とを生成し、Ｂモード処理部１３は、これら２つの受信信号を加算する。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信号が生成される。そして、Ｂモード処理部１３は、この信号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。
　或いは、例えば、ＴＨＩでは、受信信号に含まれる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。送信部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モード処理部１３は、２つの受信信号を加算することで、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。
　ドプラ処理部１４は、バッファ１２から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抽出したデータ（ドプラデータ）を生成する。具体的には、ドプラ処理部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部１４は、血流の運動情報（血流情報）として、血流の平均速度、血流の平均分散値、血流の平均パワー値等を、複数のサンプル点それぞれで推定したドプラデータを生成する。
　上記のドプラ処理部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法（ＣＦＭ：Color　Flow　Mapping）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、或いは、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。後述する画像生成部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を表示する。
　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部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部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・レーベル変換（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部１４は、図１に例示するように、相関行列計算部１４１と、計算部１４２と、ＭＴＩフィルタ処理部１４３と、推定部１４４とを有する。相関行列計算部１４１は、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。計算部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。そして、計算部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。
　ＭＴＩフィルタ処理部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。推定部１４４は、ＭＴＩフィルタ処理部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ドプラデータとして出力する。なお、第１の実施形態に係るドプラ処理部１４が行なう具体的な処理については、後に詳述する。
　ここで、図１に例示するＢモード処理部１３及びドプラ処理部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モード処理部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、ドプラ処理部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。
　画像生成部１５は、Ｂモード処理部１３及びドプラ処理部１４が生成したデータから超音波画像データを生成する。画像生成部１５は、Ｂモード処理部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、画像生成部１５は、ドプラ処理部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。画像生成部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、画像生成部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、画像生成部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、画像生成部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、画像生成部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、画像生成部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。画像生成部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、画像生成部１５は、Ｂモード処理部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、画像生成部１５は、ドプラ処理部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。画像生成部１５は、「３次元のＢモード画像データや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、画像生成部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。画像生成部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、画像生成部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。
　画像メモリ１６は、画像生成部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モード処理部１３やドプラ処理部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、画像生成部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、送受信部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。
　内部記憶部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、内部記憶部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、内部記憶部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、内部記憶部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。
　制御部１８は、超音波診断装置の処理全体を制御する。具体的には、制御部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、内部記憶部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、送受信部１１、Ｂモード処理部１３、ドプラ処理部１４及び画像生成部１５の処理を制御する。例えば、制御部１８は、送受信部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、制御部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、制御部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。
　制御部１８は、送受信部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、制御部１８は、画像メモリ１６や内部記憶部１７が記憶する表示用の超音波画像データをモニタ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部１１等は、集積回路などのハードウェアで構成されることもあるが、ソフトウェ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。
　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。かかる構成のもと、第１の実施形態に係る超音波診断装置は、固有ベクトル型ＭＴＩフィルタを用いて推定された血流情報（ドプラデータ）によりＣＦＭ法を行なう。上述したように、固有ベクトル型ＭＴＩフィルタを用いるドプラ処理部１４は、相関行列から固有ベクトルを計算する。ここで、固有ベクトル型ＭＴＩフィルタにより映像化したドプラ画像データの画質は、如何なる条件で相関行列を計算するかによって変わる。このため、固有ベクトルを用いた適応型ＭＴＩフィルタにより映像化した画像の画質は、必ずしも向上しない場合があった。この点について、以下、図２及び図３を用いて説明する。図２及び図３は、従来技術を説明するための図である。
　通常のカラードプラ法では、超音波送受信を同一方向で複数回行ない、これにより受信した信号から、血流信号を抽出する。かかる超音波送受信により得られる同一位置からの反射波信号（反射波データ）のデータ列は、パケットと呼ばれる。パケットサイズは、１フレームの血流情報を得るために同一方向で行なわれる超音波送受信の回数となる。一般的なカラードプラ法でのパケットサイズは、５から１６程度である。固有ベクトル型ＭＴＩフィルタの性能は、パケットサイズが大きい方が、向上するが、パケットサイズを大きくすると、フレームレートは、低下する。
　また、従来のカラードプラ法では、折り返し速度を小さくして、低流速の血流の検出能を向上させるために、交互スキャンと呼ばれる超音波走査が行なわれている。しかし、交互スキャンでは、ドプラデータ収集用の第１走査範囲は、複数の走査ブロックに分割され、走査ブロック間には、時間差が発生する。このため、固有ベクトル型ＭＴＩフィルタを用いる場合、ドプラ処理部１４は、相関行列を各走査ブロックで計算することで、走査ブロックごとに異なるＭＴＩフィルタ処理を行なう必要がある。このため、従来のカラードプラ法では、走査ブロックの境界で、超音波画像データが不連続になってしまっていた。
　図２は、交互スキャンの一例を示している。図２では、第１走査範囲と第２走査範囲とが同じ走査範囲であり、この走査範囲が第１走査線から第８走査線の８本の走査線により形成される場合を例示している。また、図２では、８本の走査線それぞれを、方位方向（超音波プローブ１の振動子の配列方向）に沿って、「１，２，３，４，５，６，７，８」と示している。また、図２では、Ｂモード用の第２超音波走査を黒塗りの矩形で示し、ドプラモード用の第１超音波走査を斜線でハッチングされた矩形で示している。
　図２に例示する交互スキャンでは、「第１走査線、第２走査線」の順で第２超音波走査が行なわれた後、「第１走査線、第２走査線」の順で第１超音波走査が８回繰り返される。これにより、第１走査線及び第２走査線それぞれの血流情報が出力される。そして、図２に例示する交互スキャンでは、「第３走査線、第４走査線」の順で第２超音波走査が行なわれた後、「第３走査線、第４走査線」の順で第１超音波走査が８回繰り返される。これにより、第３走査線及び第４走査線それぞれの血流情報が出力される。
　そして、図２に例示する交互スキャンでは、「第５走査線、第６走査線」の順で第２超音波走査が行なわれた後、「第５走査線、第６走査線」の順で第１超音波走査が８回繰り返される。これにより、第５走査線及び第６走査線それぞれの血流情報が出力される。そして、図２に例示する交互スキャンでは、「第７走査線、第８走査線」の順で第２超音波走査が行なわれた後、「第７走査線、第８走査線」の順で第１超音波走査が８回繰り返される。これにより、第７走査線及び第８走査線それぞれの血流情報が出力される。
　上記の処理により、第１フレームのＢモード画像データ及びカラードプラ画像データが生成表示される。また、上記の処理を繰り返すことで、図２に例示するように、第２フレーム以降の画像データの生成表示が行なわれる。図２に例示する交互スキャンは、隣接した２本の走査線を交互に走査する交互２段のスキャンであり、パケットサイズが「８」となる。図２に例示する交互スキャンでは、パケットごとに１つのデータを出力するので、１フレームのスキャンが完了して、１フレームが表示されることになる。すなわち、交互スキャンでは、表示フレーム数とスキャンフレーム数とは、常に同じとなる。
　図２に例示する交互スキャンは、８本の走査線で形成されるドプラモード用の走査範囲を交互２段でスキャンするため、ドプラモード用の走査範囲は、図３に示すように、４つの走査ブロックに分割される。各走査ブロックのドプラデータは、「８×２＝１６回」の超音波送受信が行なわれた後に生成される。このため、図２に例示する交互スキャンが行なわれた場合、ドプラ画像データは、走査ブロック間が不連続な画像データとなる。
　そこで、第１の実施形態では、固有ベクトル型ＭＴＩフィルタにより血流情報を映像化した画像の画質を向上させるために、走査範囲を走査ブロックに分割する必要のないドプラモード用の超音波走査を行なう。
　具体的には、第１の実施形態で行なわれる第１超音波走査は、複数の走査線で形成される走査範囲での超音波送受信により、同一位置の反射波データを複数フレームにわたって収集可能な走査形態を繰り返すことで、実行される。より具体的には、第１の実施形態で行なわれる第１超音波走査は、複数の走査線で形成される走査範囲での超音波送受信を各走査線で１回とする走査形態を繰り返すことで、実行される。かかる走査形態は、通常のＢモードで行なわれる第２超音波走査と同じ走査形態であり、フレームレートを向上させるためにＣＦＭ法で行なわれている走査形態と同じ走査形態である。以下、上記の第１超音波走査を「高フレームレート用超音波走査」と記載し、「高フレームレート用超音波走査」により行なわれるＣＦＭ法を「高フレームレート法」と記載する。
　高フレームレート法では、各フレームの同じ位置のデータ列に対してフレーム方向（時間方向）で処理を行なうことができる。例えば、高フレームレート法では、ＭＴＩフィルタ処理を、パケットという有限長のデータ処理から無限長のデータに対する処理とすることができる。その結果、高フレームレート法により、ＭＴＩフィルタの性能を向上させるとともに、高いフレームレートで血流情報を表示することが可能になる。
　高フレームレート用超音波走査により収集された反射波データからは、Ｂモード画像データ及びドプラ画像データを生成表示することができる。しかし、かかる場合、例えば、画質の良いＴＨＩ法によりＢモード画像データを生成表示することができない。このため第１の実施形態に係る制御部１８は、更に、高フレームレート用超音波走査による第１超音波走査とともに、第２超音波走査を、以下に説明する走査形態で実行させる。図４～図６は、第１の実施形態に係る超音波走査の一例を示す図である。
　第１の実施形態に係る制御部１８は、第２超音波走査として第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。換言すると、第１の実施形態では、第１超音波走査の間に第２超音波走査の一部分を行い、数フレーム分の第１超音波走査を行なう期間で、１フレーム分の第２超音波走査を完結させる。かかる走査形態により、第１の実施形態に係る超音波診断装置は、第１超音波走査と第２超音波走査とで超音波送受信条件を独立に設定可能となる。例えば、第１の実施形態に係る超音波診断装置は、第２超音波走査をＴＨＩ法に基づく条件で実行させることができる。すなわち、第２超音波走査は、上述したフィルタ処理によりＴＨＩを行なうための超音波送受信条件で実行することができる。また、第２超音波走査は、上述したＡＭ法、ＰＭ法、ＡＭＰＭ法、又は差音成分を用いた方法等、１本の走査線に対して複数レートの超音波送信を行なう映像化法に基づくＴＨＩを行なうための超音波送受信条件で実行することができる。
　上記の制御処理の一例について、図４を用いて説明する。例えば、制御部１８は、操作者からの指示や、初期設定された情報等に基づいて、第２走査範囲を４つの分割範囲（第１分割範囲～第４分割範囲）に分割する。なお、図４に示す「Ｂ」は、Ｂモード用の送受信条件を用いて超音波走査が行なわれている範囲を示している。また、図４に示す「Ｄ」は、カラードプラモード用の送受信条件を用いて超音波走査が行なわれている範囲を示している。例えば、図４に示す「Ｄ」は、上記の高フレームレート法で行なわれる超音波走査が行なわれている範囲となる。すなわち、図４に例示する第１超音波走査は、一般的なカラードプラ法のように、超音波を同一方向に複数回送信して、複数回反射波を受信するのではなく、各走査線で超音波送受信を１回行なっている。制御部１８は、第１超音波走査として、第１走査範囲を形成する複数の走査線それぞれで１回ずつ超音波送受信を行ない、複数フレーム分の反射波を用いて血流情報を取得する方法（高フレームレート法）に基づく超音波走査を実行させる。
　まず、制御部１８は、第２超音波走査として第１分割範囲の超音波走査を実行させ（図４の（１）を参照）、第２走査範囲（１フレーム分）の第１超音波走査を実行させる（図４の（２）を参照）。そして、制御部１８は、第２超音波走査として第２分割範囲の超音波走査を実行させ（図４の（３）を参照）、第２走査範囲（１フレーム分）の第１超音波走査を実行させる（図４の（４）を参照）。そして、制御部１８は、第２超音波走査として第３分割範囲の超音波走査を実行させ（図４の（５）を参照）、第２走査範囲（１フレーム分）の第１超音波走査を実行させる（図４の（６）を参照）。そして、制御部１８は、第２超音波走査として第４分割範囲の超音波走査を実行させ（図４の（７）を参照）、第２走査範囲（１フレーム分）の第１超音波走査を実行させる（図４の（８）を参照）。
　ここで、図４に例示するように、制御部１８は、第１超音波走査が行なわれる間隔を等間隔とする。すなわち、第１走査範囲の「ある走査線」上の「点Ｘ」は、図４の（２）、（４）、（６）及び（８）の第１超音波走査で１回ずつ走査されるが、その走査間隔は、一定の「Ｔ」となるように制御される。具体的には、制御部１８は、第２超音波走査で行なわれる各分割走査に要する時間を同一として、第１超音波走査が行なわれる間隔を等間隔とする。例えば、制御部１８は、図４の（１）、（３）、（５）及び（７）で行われる第２超音波走査の分割走査に要する時間を、必ず同じ時間となるように制御する。制御部１８は、第２走査範囲を分割した各分割範囲の大きさや、走査線数、走査線密度及び深度等を同一とする。例えば、走査線数が同じであるならば、第２超音波走査の各分割走査に要する時間は、同じとなる。ドプラ処理部１４は、「Ｄ」のフレーム間の同じ位置のデータ列（図４に示す「Ｘｎ－３、Ｘｎ－２、Ｘｎ－１、Ｘｎ、・・・」）に対して、後述する処理を行なって、「点Ｘ」の血流情報を出力する。なお、上記の方法では、第２走査範囲全体の走査は、「４Ｔ」間隔で完結するが、制御部１８は、「４Ｔ」間隔で組織像データを更新するのではなく、分割走査範囲ごとに組織像データを更新する。また、１本の走査線に対して複数レートの超音波送信を行なう映像化法に基づくＴＨＩを行なう場合は、１フレーム分の受信信号を得るための超音波送信回数が増えるため、通常のＢモード撮影や、フィルタ処理によりＴＨＩを行なう場合と比較して、第２走査範囲の分割数を増やす必要がある。例えば、ＰＭ法を行なう場合、第２走査範囲は、４分割から８分割に変更される。かかる場合、第２走査範囲全体の走査は、「８Ｔ」間隔で完結する。かかる場合も、制御部１８は、「８Ｔ」間隔で組織像データを更新するのではなく、分割走査範囲ごとに組織像データを更新する。
　従来のカラードプラの処理では、パケット内で閉じたデータ列に対して、「ＭＴＩフィルタ処理」及び「速度・分散・パワー推定処理」を行なう。このため、従来のカラードプラの処理では、１つのパケットで１つの血流情報しか出力できない。これに対して、高フレームレート法の走査形態で行なわれるカラードプラの処理では、スキャン自体にパケットという概念がない。このため、上記の走査形態で行なわれるカラードプラの処理では、１つの血流情報を出力するための処理に使用するデータ列のデータ長は、任意に変更可能である。更に、上記の走査形態で行なわれるカラードプラの処理では、前の時相の血流情報を出力するための処理に使用したデータ列と、次の時相の血流情報を出力するための処理に使用するデータ列とを重複させることが可能である。
　この点について、図５を用いて説明する。図５では、第１走査範囲と第２走査範囲とが同じ走査範囲であり、この走査範囲が第１走査線から第８走査線の８本の走査線により形成される場合を例示している。また、図５では、８本の走査線それぞれを、方位方向（超音波プローブ１の振動子の配列方向）に沿って、「１，２，３，４，５，６，７，８」と示している。また、図５では、Ｂモード用の第２超音波走査を黒塗りの矩形で示し、ドプラモード用の第１超音波走査を斜線でハッチングされた矩形で示している。図５は、図２に例示した走査範囲を、第１の実施形態で行なわれる走査形態でスキャンする場合を例示した図となる。
　図５に例示するスキャンでは、第１走査線の第２超音波走査が行なわれた後、「第１走査線～第８走査線」の順で第１超音波走査が行なわれ、第２走査線の第２超音波走査が行なわれた後、「第１走査線～第８走査線」の順で第１超音波走査が行なわれる。そして、図５に例示するスキャンでは、第３走査線の第２超音波走査が行なわれた後、「第１走査線～第８走査線」の順で第１超音波走査が行なわれ、第４走査線の第２超音波走査が行なわれた後、「第１走査線～第８走査線」の順で第１超音波走査が行なわれる。
　そして、図５に例示するスキャンでは、第５走査線の第２超音波走査が行なわれた後、「第１走査線～第８走査線」の順で第１超音波走査が行なわれ、第６走査線の第２超音波走査が行なわれた後、「第１走査線～第８走査線」の順で第１超音波走査が行なわれる。そして、図５に例示するスキャンでは、第７走査線の第２超音波走査が行なわれた後、「第１走査線～第８走査線」の順で第１超音波走査が行なわれ、第８走査線の第２超音波走査が行なわれた後、「第１走査線～第８走査線」の順で第１超音波走査が行なわれる。
　ここで、図５に例示する場合では、データ列のデータ長が「８」に設定され、更に、表示されるフレーム間におけるデータ列の重複数が「４」に設定されている。かかる場合、図５に例示するように、１回目の第１超音波走査から８回目の第１超音波走査までに収集されたデータから、第１フレーム用のドプラデータが出力され、第１フレームのドプラ画像データが生成表示される。そして、図５に例示するように、５回目の第１超音波走査から１２回目の第１超音波走査までに収集されたデータから、第２フレーム用のドプラデータが出力され、第２フレームのドプラ画像データが生成表示される。そして、図５に例示するように、９回目の第１超音波走査から１６回目の第１超音波走査までに収集されたデータから、第３フレーム用のドプラデータが出力され、第３フレームのドプラ画像データが生成表示される。
　なお、Ｂモード用の第２超音波走査は、図５に例示する場合、２フレーム分の第１超音波走査が完了すると完結する。図５に例示する場合では、ドプラ画像データの１フレームが表示される間に、走査範囲（第１走査範囲）の半分の領域のＢモード画像データが更新される表示形態となる。
　ドプラ用の第１超音波走査を、高フレームレート用超音波走査で行なうことで、走査範囲（第１走査範囲）は、従来のように、時間差が発生する複数の走査ブロックに分割されない。その結果、走査範囲全体は、図６に示すように、時間差が略無い、時間的に均一な状態となる。従って、以下に詳細に説明する固有ベクトル型ＭＴＩフィルタを用いたドプラ処理部１４の処理が行なわれても、第１の実施形態に係る超音波診断装置は、不連続な境界が発生しないドプラ画像データを生成表示することができる。
　まず、第１の実施形態に係る相関行列計算部１４１は、複数の走査線で形成される走査範囲（第１走査範囲）での超音波送受信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、走査範囲（第１走査範囲）の相関行列を計算する。具体的には、第１の実施形態に係る相関行列計算部１４１は、走査範囲（第１走査範囲）にわたり、１回の超音波送受信を行なうごとに、走査線を切り替える走査形態を繰り返すことで収集された同一位置の連続した反射波データのデータ列を、走査範囲の相関行列を計算するデータ列として用いる。より具体的には、第１の実施形態に係る相関行列計算部１４１は、走査範囲（第１走査範囲）での超音波送受信を各走査線で１回とする走査形態を繰り返すことで収集された同一位置の連続した反射波データのデータ列を、走査範囲の相関行列を計算するデータ列として用いる。
　具体的には、相関行列計算部１４１は、以下に示す式（１）により相関行列「Ｒｘｘ」を計算する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　ここで、式（１）に示す「ｘｍ」は、ある位置「ｍ」におけるデータ列を列ベクトルとしたものである。列ベクトル「ｘｍ」の長さ「Ｌ」は、１フレームのドプラデータ（血流情報）の推定計算に使用するデータ長である。例えば、図５に例示する場合、「Ｌ」は、「８」である。また、式（１）に示す「ｘｍ Ｈ」は、「ｘｍ」の各要素の複素共役を取った行列の転置行列を示す。
　ここで、位置「ｍ」は、高フレームレート用超音波走査を行なう全空間で設定されるサンプル点の位置である。位置「ｍ」は、２次元スキャンの場合は、２次元座標系で示され、３次元スキャンの場合は、３次元座標系で示される。また、式（１）に示す「Ｍ」は、位置「ｍ」の総数である。
　すなわち、相関行列計算部１４１は、式（１）により、複数のサンプル点それぞれで、データ列の自己相関行列を計算し、複数のサンプル点それぞれの自己相関行列の平均を計算する。これにより、相関行列計算部１４１は、走査範囲の相関行列を計算する。相関行列「Ｒｘｘ」は、式（１）により、Ｌ行Ｌ列の行列となる。上述したように、相関行列が計算されるデータ列のデータ長「Ｌ」は、任意に変更可能である。また、相関行列が計算されるデータ列は、表示フレーム間で重複して設定可能である。
　そして、計算部１４２は、相関行列を用いて主成分分析を行ない、クラッタ成分を主成分として近似し低減する行列演算を行なうことで組織からのクラッタを抑圧するフィルタ係数を計算する。本実施形態では、計算部１４２は、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。すなわち、計算部１４２は、相関行列「Ｒｘｘ」から、「Ｌ」組の「固有値及び固有ベクトル」を計算する。そして、計算部１４２は、各固有値の大きさに基づいてＬ個の固有ベクトルを並べた行列「Ｖ」を設定する。そして、計算部１４２は、行列「Ｖ」のランクを低減した行列を、クラッタ成分を抑制するＭＴＩフィルタ行列として計算する。計算部１４２は、Ｌ個の固有ベクトルそれぞれをＬ個の列ベクトルとし、Ｌ個の列ベクトルを、固有値の大きい順に並べた行列を「Ｖ」として、以下の式（２）により、ＭＴＩフィルタ行列「Ｗ」を計算する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　ここで、式（２）に示す「ＶＨ」は、「Ｖ」の複素共役転置行列である。また、式（２）の右辺において、「Ｖ」と「ＶＨ」との間の行列は、Ｌ行Ｌ列の対角行列である。ＭＴＩフィルタ行列「Ｗ」は、式（２）により、Ｌ行Ｌ列の行列となる。ここで、低減される主成分の数、すなわち、低減されるランク数は、Ｌ行Ｌ列の対角行列の対角要素を何個「０」にするかにより、定まる。以下、低減されるランク数を「ランクカット数」と記載する。
　固有値が大きい列ベクトル（固有ベクトル）は、ドプラ用の走査範囲内で、ドプラ効果による周波数偏移が小さい、すなわち、移動速度が低いクラッタ成分に対応する。式（２）は、行列「Ｖ」のランクを固有値の大きい方からランクカット数個分の成分をカットした行列を計算し、この行列に対して「ＶＨ」による逆変換を行なう。この式（２）により、組織の動き成分（クラッタ成分）を除去するハイパスフィルタとして機能するＭＴＩフィルタ行列「Ｗ」を得ることができる。
　ここで、計算部１４２は、例えば、予め設定された値、或いは、操作者が指定した値により、低減される主成分の数、すなわち、ランクカット数の値を決定する。しかし、心臓や血管等、拍動により移動速度が時間により変化する組織が走査範囲内に含まれる場合、ランクカット数の値は、固有値の大きさから適応的に決定されることが好適である、すなわち、計算部１４２は、相関行列の固有値の大きさに応じて、低減する主成分の数を変更する。本実施形態では、計算部１４２は、固有値の大きさに応じて、低減するランク数を変更する。
　固有値の大きさからランクカット数を適応的に決定する論理は、超音波走査が行なわれる部位に応じて最適化する必要があるが、例えば、計算部１４２は、図７に示す閾値と、図９に示すアルゴリズムとにより、ランクカット数を決定する。図８に示すアルゴリズムは、２番目に大きい固有値を１番大きい固有値で割った値に基づいてランクカット数を決定するアルゴリズムである。図７及び図８は、第１の実施形態に係るランクカット数の決定処理の一例を説明するための図である。
　まず、計算部１４２は、相関行列「Ｒｘｘ」の固有値を大きい順に並べた配列の中で、ｋ番目の固有値を「ｅｉｇ（ｋ）」と定義する。「ｋ」は、「１≦ｋ≦Ｌ」の整数となる。そして、計算部１４２は、ｋ番目に大きい固有値を１番大きい固有値「ｅｉｇ（１）」で割った値をｄＢ単位で表した値「ｅｉｇｄＢ（ｋ）」を、以下の式（３）により計算する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　なお、式（３）において、「ａｂｓ」は絶対値を演算する関数となる。式（３）において、「ｋ＝２」とした「ｅｉｇｄＢ（２）」は、２番目に大きい固有値を１番大きい固有値「ｅｉｇ（１）」で割った値をｄＢ単位で表した値となる。
　また、計算部１４２は、Ｌ個の固有値が得られることから、ランクカット数決定用のＬ個の閾値（ＴＨｉ、１≦ｉ≦Ｌ）を用いる。ＴＨｉは、ｉの値によって変化する値が設定される。例えば、「Ｌ＝８」の場合、８個の閾値「ＴＨ１～ＴＨ８」は、図７に示すように設定される。図７では、ＴＨ１及びＴＨ２は「１００００００ｄＢ」に設定される。また、図７では、ＴＨ３は「２０ｄＢ」に設定され、ＴＨ４は「１５ｄＢ」に設定される。また、図７では、ＴＨ５は「１０ｄＢ」に設定され、ＴＨ６は「５ｄＢ」に設定される。また、図７では、ＴＨ７及びＴＨ８は「－１ｄＢ」に設定される。図７に例示する閾値を用いた場合、ランクカット数は、以下に説明する図８のアルゴリズムにより、２以上６以下の値となる。図８では、ランクカット数を「RankCut」と示している。
　まず、計算部１４２は、「RankCut＝０」に設定し（ステップＳ１）、「ｉ＝１」に設定する（ステップＳ２）。そして、計算部１４２は、「ｉ」が「Ｌ」より大きいか、又は、「－ｅｉｇｄＢ（２）」が「ＴＨｉ」より大きいかを判定する（ステップＳ３）。ここで、「ｉ」が「Ｌ」以下であり、かつ、「－ｅｉｇｄＢ（２）」が「ＴＨｉ」以下である場合（ステップＳ３否定）、計算部１４２は、ランクカット数をインクリメントして「RankCut＝RankCut＋１」とする（ステップＳ４）。
　そして、計算部１４２は、「ｉ＝ｉ＋１」に設定して（ステップＳ５）、ステップＳ３の判定処理を行なう。なお、例えば、最初のステップＳ５の処理の後にステップＳ３の判定処理で用いられる「－ｅｉｇｄＢ（２）」は、Ｌ個の固有値を大きい順に並べた配列から１番大きい固有値を除外した配列において、２番目に大きい固有値を１番大きい固有値「ｅｉｇ（１）」で割った値をｄＢ単位で表した値に「－１」を乗算した値となる。
　一方、「ｉ」が「Ｌ」より大きい場合、又は、「－ｅｉｇｄＢ（２）」が「ＴＨｉ」より大きい場合（ステップＳ３肯定）、計算部１４２は、最新の「RankCut」を、低減するランク数として決定する（ステップＳ６）。
　なお、ランクカット数を固有値の大きさから適応的に決定するアルゴリズムは、上記のアルゴリズム以外にも、様々なアルゴリズムにより行なうことができる。これらのアルゴリズムは、例えば、撮影部位に応じて、選択可能である。
　計算部１４２は、図８に例示したアルゴリズムにより、各表示フレームでランクカット数を決定して、ＭＴＩフィルタ行列「Ｗ」を計算する。
　そして、ＭＴＩフィルタ処理部１４３は、フィルタ係数を用いて、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。本実施形態では、ＭＴＩフィルタ処理部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。具体的には、ＭＴＩフィルタ処理部１４３は、位置「ｍ」の列ベクトル「ｘｍ」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「ｍ」の出力データである列ベクトル「ｙｍ」を以下の式（４）により計算する。列ベクトル「ｙｍ」の長さは、「Ｌ」となる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　ＭＴＩフィルタ処理部１４３は、「Ｍ」個のサンプル点それぞれにおいて、式（４）の計算を行なう。これにより、ＭＴＩフィルタ処理部１４３は、「Ｍ」個のサンプル点それぞれの出力データを、推定部１４４に出力する。
　推定部１４４は、位置「ｍ」の出力データである列ベクトル「ｙｍ」から、自己相関演算処理及び速度・分散・パワー推定処理を行なって、位置「ｍ」の血流情報を推定する。まず、推定部１４４は、列ベクトル「ｙｍ」から、ラグ０及びラグ１の自己相関値の演算を行なう。ラグ０を「Ｃ０」とし、ラグ１を「Ｃ１」とすると、推定部１４４は、以下の式（５）によりラグ０「Ｃ０」を計算し、以下の式（６）によりラグ１「Ｃ１」を計算する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　なお、式（５）及び式（６）では、列ベクトル「ｙｍ」の位置を表す添字「ｍ」を省略し、代わりに列ベクトル「ｙｍ」の要素「ｉ」を添字で表している。また、式（６）において、上付きのアスタリスク「＊」は、複素共役を示す。推定部１４４は、「Ｍ」個のサンプル点それぞれの「Ｃ０」及び「Ｃ１」を計算する。
　そして、推定部１４４は、「Ｃ０」及び「Ｃ１」から速度「Ｖ」を以下の式（７）により計算し、「Ｃ０」及び「Ｃ１」から分散「Ｔ」を以下の式（８）により計算し、「Ｃ０」からパワー「Ｐ」を以下の式（９）により計算する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
　なお、式（７）の「ａｔａｎ２」は、「－π～＋π」までの角度を出力する「アークタンジェント関数」であり、「ｉｍａｇ」は、複素数から虚数部のみを出力する関数であり、「ｒｅａｌ」は、複素数から実数部のみを出力する関数である。パワーは、自己相関演算によりラグ０として求められ、速度及び分散は、自己相関演算の結果を周波数解析することで求められる。
　推定部１４４は、「Ｍ」個のサンプル点それぞれの「Ｖ、Ｔ、Ｐ」を計算する。そして、推定部１４４は、「Ｍ」個のサンプル点それぞれの「Ｖ、Ｔ、Ｐ」を１フレーム分のドプラデータとして、画像生成部１５に出力する。
　そして、画像生成部１５は、フィルタ係数を用いて推定された血流情報（ドプラデータ）から、超音波画像データ（カラードプラ画像データ）を生成する。本実施形態では、画像生成部１５は、ＭＴＩフィルタ行列を用いて推定された血流情報（ドプラデータ）から、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、制御部１８は、超音波画像データ（カラードプラ画像データ）をモニタ２に表示させる。
　図９は、従来技術により表示される画像データの一例を示す図であり、図１０は、第１の実施形態により表示される画像データの一例を示す図である。図９に例示するカラードプラ画像データＡは、高フレームレート用超音波走査と多項式回帰フィルタとを用いて生成表示された画像データである。また、図１０に例示するカラードプラ画像データＢは、高フレームレート用超音波走査と固有値の大きさから適応的に決定したランクカット数により計算された固有ベクトル型ＭＴＩフィルタとを用いて生成表示された画像データである。
　図９に示すカラードプラ画像データＡでは、ノイズが混在した状態で、すなわち、低コントラストで血流が描出されている。これに対して、図１０に示すカラードプラ画像データＢでは、ノイズが無い状態で、すなわち、高コントラストで血流が描出されている。また、図９に示すカラードプラ画像データＡでは描出されていない細い血流が、図１０に示すカラードプラ画像データＢでは、明瞭に描出されている。また、図１０に示すカラードプラ画像データＢでは、高フレームレート用超音波走査により、不連続な境界が発生していない。
　また、固有値の大きさから適応的に決定したランクカット数により計算された固有ベクトル型ＭＴＩフィルタを用いることで、第１の実施形態で計算されるＭＴＩフィルタの特性は、組織の動きに応じて変化する。その結果、第１の実施形態で生成表示される血流像データでは、モーションアーティファクトが大幅に抑えられる。
　例えば、ＩＩＲフィルタや多項式回帰フィルタを用いた高フレームレート法では、クラッタ信号が通過しやすくなり、モーションアーティファクトが発生する場合がある。これに対応するために、例えば、複数フレーム分のパワー値の平均値に基づいて、血流情報の値を低下する補正を行なう場合がある。かかる補正により、モーションアーティファクトを低減することが可能となるが、例えば、超音波プローブ１を動かすことで、血流情報が一時的に描出されない場合がある。一方、第１の実施形態では、モーションアーティファクトが大幅に抑制されるため、上記の補正を行なう必要がない。
　次に、図１１を用いて、第１の実施形態に係る超音波診断装置が行なう処理の一例について説明する。図１１は、第１の実施形態に係る超音波診断装置が行なう処理の一例を説明するためのフローチャートである。なお、図１１に例示するフローチャートは、第１の実施形態に係る超音波診断装置が行なうドプラ画像データの生成表示処理を説明したフローチャートである。
　図１１に示すように、第１の実施形態に係る超音波診断装置の制御部１８は、処理対象となるスキャンフレーム数分（データ長分）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Ｓ１０１）。ここで、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場合（ステップＳ１０１否定）、制御部１８は、収集されるまで待機する。
　一方、スキャンフレーム数分の反射波データが収集された場合（ステップＳ１０１肯定）、制御部１８の指示により、相関行列計算部１４１は、走査範囲の相関行列を計算し（ステップＳ１０２）、計算部１４２は、相関行列からＬ組の固有値及び固有ベクトルを計算する（ステップＳ１０３）。
　そして、計算部１４２は、Ｌ個の固有値の大小関係から、低減するランク数を決定し（ステップＳ１０４）、ＭＴＩフィルタ行列を計算する（ステップＳ１０５）。そして、ＭＴＩフィルタ処理部１４３は、ＭＴＩフィルタ処理を行ない（ステップＳ１０６）、推定部１４４は、ＭＴＩフィルタ処理で出力された出力データを用いて、自己相関演算処理を行なう（ステップＳ１０７）。そして、推定部１４４は、自己相関演算処理の結果から血流情報を推定する（ステップＳ１０８）。
　そして、画像生成部１５は、血流情報からカラードプラ画像データを生成し（ステップＳ１０９）、制御部１８の制御により、モニタ２は、カラードプラ画像データを表示し（ステップＳ１１０）、処理を終了する。
　上述したように、第１の実施形態では、固有ベクトル型ＭＴＩフィルタを用いた血流情報の推定処理を、高フレームレート用超音波走査と組み合わせて行なう。これにより、第１の実施形態では、走査範囲全体で１つの相関行列を計算して、画像全体に同一の固有ベクトル型ＭＴＩフィルタを掛けることができる。このため、ドプラ画像データには、ＭＴＩフィルタの特性差による不連続な境界が発生しない。また、従来のＣＦＭ法で行われる交互スキャンの走査ブロックが存在しないので、走査ブロックに起因する不連続な境界が発生しない。従って、第１の実施形態では、固有ベクトルを用いた適応型ＭＴＩフィルタにより血流情報を映像化した画像の画質を向上させることができる。
　また、第１の実施形態では、高フレームレート用超音波走査を行なうことで、処理対象となるデータ列のデータ長を任意に変更可能となるので、使用するデータ列のデータ長を大きくすることで、ドプラ画像データの画質を向上させることができる。また、第１の実施形態では、高フレームレート用超音波走査を行なうことで、処理対象となるデータ列を、表示フレーム間で重複して設定可能となるので、ドプラ画像データを表示するフレームレートを向上させることができる。
　また、第１の実施形態では、固有値の大きさから適応的に決定したランクカット数により計算された固有ベクトル型ＭＴＩフィルタを用いることで、ＭＴＩフィルタの特性を、組織の動きに応じて変化させることができる。その結果、第１の実施形態では、モーションアーティファクトを大幅に抑制することができる。
　なお、上記では、Ｂモード用の超音波走査を、図４や図５を用いて説明した分割走査で行なう場合について説明した。しかし、第１の実施形態は、Ｂモード用の超音波走査の形態は、任意の走査形態により実行する場合でも適用可能である。
（第２の実施形態）
　第２の実施形態では、固有ベクトル型ＭＴＩフィルタを用いたドプラ画像データの画質を更に向上される方法について説明する。
　第２の実施形態に係る超音波診断装置は、図１を用いて説明した第１の実施形態に係る超音波診断装置と同様の構成となる。ただし、第２の実施形態に係るドプラ処理部１４は、以下に説明する処理により、ＭＴＩフィルタ行列を計算する。
　第１の実施形態では、血流を表示する走査範囲全体で１つの相関行列を計算し、画像全体に同一のＭＴＩフィルタを掛けている。一方、血流を表示する走査範囲において、場所により組織の動きが大きく異なる場合、当該走査範囲を複数の処理ブロックに分割し、各処理ブロックで固有ベクトル型ＭＴＩフィルタを計算することで、各処理ブロックで最適なＭＴＩフィルタを掛けることが望ましい。しかし、かかる場合、フィルタの特性差により、ドプラ画像データには、処理ブロック間で不連続な境界が発生してしまう。
　そこで、第２の実施形態では、各処理ブロックで計算した相関行列を空間的に補間することで、固有ベクトル型ＭＴＩフィルタの係数を計算する。なお、第２の実施形態に係る走査形態は、第１の実施形態で説明した高フレームレート用超音波走査と同様の走査形態となる。
　まず、第２の実施形態に係る相関行列計算部１４１は、走査範囲を分割した複数の範囲（複数の処理ブロック）それぞれで、相関行列を計算する。そして、相関行列計算部１４１は、複数の処理ブロックそれぞれより細分化された複数の細分化範囲（複数の細分化処理ブロック）それぞれの相関行列を、複数の処理ブロックそれぞれの相関行列を用いた補間処理により計算する。
　そして、第２の実施形態に係る計算部１４２は、複数の細分化処理ブロックそれぞれの相関行列から、各細分化処理ブロックのフィルタ係数を計算する。具体的には、計算部１４２は、複数の細分化処理ブロックそれぞれの相関行列から、各細分化処理ブロックのフィルタ行列を計算する。そして、第２の実施形態に係るＭＴＩフィルタ処理部１４３は、各細分化処理ブロックのフィルタ係数を用いて、各サンプル点の血流信号を抽出する。具体的には、ＭＴＩフィルタ処理部１４３は、各細分化処理ブロックのフィルタ行列を用いて、各サンプル点の血流信号を抽出する。そして、第２の実施形態に係る推定部１４４は、各サンプル点の血流情報を推定する。これにより、画像生成部１５は、複数の細分化処理ブロックそれぞれのフィルタ係数を用いて推定された血流情報から、超音波画像データ（ドプラ画像データ）を生成する。具体的には、画像生成部１５は、複数の細分化処理ブロックそれぞれのフィルタ行列を用いて推定された血流情報から、超音波画像データ（ドプラ画像データ）を生成する。
　図１２は、第２の実施形態に係る相関行列計算部が行なう処理の一例を示す図である。例えば、走査範囲は、図１２に例示するように、４つの処理ブロック（Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３、Ｒ４）に分割される。なお、走査範囲の分割数や各処理ブロックは、任意に設定可能である。相関行列計算部１４１は、第１の実施形態で説明した式（１）を用いた計算処理を、処理ブロックＲ１～Ｒ４それぞれで行なう。これにより、相関行列計算部１４１は、処理ブロックＲ１の相関行列「Ｒ１」と、処理ブロックＲ２の相関行列「Ｒ２」と、処理ブロックＲ３の相関行列「Ｒ３」と、処理ブロックＲ４の相関行列「Ｒ４」とを計算する。ここで、図１２に示すように、処理ブロックＲ１の中心座標を（ｘ１，ｙ１）とし、処理ブロックＲ２の中心座標を（ｘ２，ｙ１）とし、処理ブロックＲ３の中心座標を（ｘ１，ｙ２）とし、処理ブロックＲ４の中心座標を（ｘ２，ｙ２）とする。
　例えば、相関行列計算部１４１は、複数の細分化処理ブロックそれぞれが、走査範囲内の個々のサンプル点として設定された場合、サンプル点Ｒ（ｘ，ｙ）の相関行列を、以下の式（１０）を用いたバイリニア補間により計算する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
　そして、計算部１４２は、式（２）により、Ｍ個のサンプル点それぞれの相関行列を用いて、Ｍ個のサンプル点それぞれのＭＴＩフィルタ行列を計算する。なお、計算部１４２は、固有値の大きさに応じて、Ｍ個のサンプル点それぞれで、ランクカット数を決定する。そして、フィルタ処理部１４３は、各サンプル点の血流信号を、該当するＭＴＩフィルタ行列を用いて抽出し、推定部１４４は、各サンプル点の血流情報を推定する。
　図１３は、第２の実施形態の効果を説明するための図である。図１３に例示する左図は、血流表示が行なわれる走査範囲を１６個の処理ブロックに分割し、各処理ブロックでＭＴＩフィルタ行列を計算した場合に表示されるドプラ画像データである。一方、図１３に例示する右図は、血流表示が行なわれる走査範囲を１６個の処理ブロックに分割し、各サンプル点の相関行列を補間処理で計算し、更に、各サンプル点でＭＴＩフィルタ行列を計算した場合に表示されるドプラ画像データである。
　図１３の左図に例示するように、上記の補間処理を行なわない「補間無し」のドプラ画像データには、１６個の処理ブロック間に、不連続な境界が発生している。一方、図１３の右図に例示するように、上記の補間処理を行なった「補間有り」のドプラ画像データには、１６個の処理ブロック間に、不連続な境界が発生していない。
　なお、上記では、細分化処理ブロックが１個のサンプル点で形成される場合について説明した。しかし、第２の実施形態は、処理負荷を軽減するために、例えば、１０個のサンプル点で走査範囲を分割した複数の細分化処理ブロックそれぞれでＭＴＩフィルタ行列を計算しても良い。
　次に、図１４を用いて、第２の実施形態に係る超音波診断装置が行なう処理の一例について説明する。図１４は、第２の実施形態に係る超音波診断装置が行なう処理の一例を説明するためのフローチャートである。なお、図１４に例示するフローチャートは、第２の実施形態に係る超音波診断装置が行なうドプラ画像データの生成表示処理を説明したフローチャートである。また、図１４では、細分化処理ブロックが１つのサンプル点として設定された場合を例示している。
　図１４に示すように、第２の実施形態に係る超音波診断装置の制御部１８は、処理対象となるスキャンフレーム数分（データ長分）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Ｓ２０１）。ここで、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場合（ステップＳ２０１否定）、制御部１８は、収集されるまで待機する。
　一方、スキャンフレーム数分の反射波データが収集された場合（ステップＳ２０１肯定）、制御部１８の指示により、相関行列計算部１４１は、各処理ブロックで相関行列を計算し（ステップＳ２０２）、各サンプル点の相関行列を補間処理により計算する（ステップＳ２０３）。そして、計算部１４２は、サンプル点ごとに、相関行列からＬ組の固有値及び固有ベクトルを計算する（ステップＳ２０４）。
　そして、計算部１４２は、サンプル点ごとに、低減するランク数を決定し（ステップＳ２０５）、サンプル点ごとに、ＭＴＩフィルタ行列を計算する（ステップＳ２０６）。そして、ＭＴＩフィルタ処理部１４３は、ＭＴＩフィルタ処理を行ない（ステップＳ２０７）、推定部１４４は、ＭＴＩフィルタ処理で出力された出力データを用いて、自己相関演算処理を行なう（ステップＳ２０８）。そして、推定部１４４は、自己相関演算処理の結果から血流情報を推定する（ステップＳ２０９）。
　そして、画像生成部１５は、血流情報からカラードプラ画像データを生成し（ステップＳ２１０）、制御部１８の制御により、モニタ２は、カラードプラ画像データを表示し（ステップＳ２１１）、処理を終了する。
　上述したように、第２の実施形態では、各処理ブロックの相関行列を用いた補間処理により各細分化処理ブロックの相関関数を計算することで、各細分化処理ブロックで最適化されたＭＴＩフィルタ行列を計算することができる。その結果、第２の実施形態では、場所により組織の動きが大きく異なる場合であっても、モーションアーティファクトが大幅に抑制されたドプラ画像データを生成表示することができる。
　なお、第２の実施形態で説明した補間処理が行なわれる場合、ドプラ用の第１超音波走査は、高フレームレート用超音波走査以外の走査形態により実行されても良い。すなわち、第２の実施形態は、血流情報の推定が可能な反射波データのデータ列が収集可能であれば、任意の走査形態を適用可能である。例えば、交互スキャンを実行する場合でも、第２の実施形態で説明した補間処理を行なうことで、走査ブロック及び処理ブロックに起因するアーティファクトが発生することを大幅に抑制することができる。
　かかる場合、相関行列計算部１４１は、任意の走査形態で超音波送受信が行なわれた走査範囲を複数の処理ブロックに分割し、各範囲で収集された同一位置の反射波データのデータ列から、複数の処理ブロックそれぞれの相関行列を計算する。そして、相関行列計算部１４１は、更に、複数の細分化処理ブロックそれぞれの相関行列を、複数の処理ブロックそれぞれの相関行列を用いた補間処理により計算する。そして、計算部１４２は、各細分化範囲において該当する相関行列を用いて主成分分析を行ない、クラッタ成分を主成分として近似し低減する行列演算を行なうことで組織からのクラッタを抑圧するフィルタ係数を、前記複数の細分化範囲それぞれで計算する。具体的には、計算部１４２は、各細分化処理ブロックにおいて該当する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し、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ＭＴＩフィルタ行列として計算する。これにより、計算部１４２は、複数の細分化処理ブロックそれぞれのフィルタ行列を計算する。
（第３の実施形態）
　第３の実施形態では、第１の実施形態で説明した処理、又は、第２の実施形態で説明した処理が行なわれている際に、フィルタ係数、すなわち、ＭＴＩフィルタ行列を計算するために使用した情報を出力する場合について、図１５を用いて説明する。図１５は、第３の実施形態を説明するための図である。
　上述したように、第１の実施形態で説明した処理では、走査範囲全体で組織の動きに対して最適化されたＭＴＩフィルタ行列が計算され、第２の実施形態で説明した処理では、細分化処理ブロックぞれぞれで組織の動きに対して最適化されたＭＴＩフィルタ行列が計算される。また、ＭＴＩフィルタ行列を計算するために使用した情報は、第１の実施形態では、フレームごとに更新され、第２の実施形態では、細分化処理ブロックぞれぞれでフレームごとに更新される。かかる情報は、組織の動きを可視化した診断情報となる。従って、かかる情報を表示したり、記憶媒体に格納したり、印刷したりする出力制御を行なうことは、操作者に有用な情報を提供することになる。
　そこで、第３の実施形態に係る制御部１８は、フィルタ係数に関する情報を出力させる。フィルタ係数に関する情報は、フィルタ係数の計算に用いた固有値に関する情報と、フィルタ係数の周波数特性と、フィルタ係数のカットオフ周波数と、フィルタ係数の入出力のパワー値との少なくとも１つが設定される。具体的には、制御部１８は、ＭＴＩフィルタ行列に関する情報を出力させる。ＭＴＩフィルタ行列に関する情報は、ＭＴＩフィルタ行列の計算に用いた固有値に関する情報と、ＭＴＩフィルタ行列の周波数特性と、ＭＴＩフィルタ行列のカットオフ周波数と、ＭＴＩフィルタ行列の入出力のパワー値との少なくとも１つが設定される。
　例えば、制御部１８の制御により、モニタ２は、図１５に示すように、現時点のフレームであるドプラ画像データＣの生成に用いたＭＴＩフィルタ行列に関する情報を領域Ｄ及び領域Ｅに表示させる。なお、ドプラ画像データＣは、第１の実施形態で説明した処理により生成表示された血流像である。
　モニタ２は、図１５に例示するように、領域Ｄのサブ領域Ｄ１に、ＭＴＩフィルタ行列の計算に用いた固有値に関する情報を表示する。なお、サブ領域Ｄ１の上に表示されている「Ｅｎｓ＝１６」は、データ長が「１６」であることを示し、「ｆｎｏ＝１」は、ドプラ画像データＣが第１フレームであることを示している。また、サブ領域Ｄ１の上に表示されている「RankCut＝１２」は、ランクカット数が１２であることを示している。すなわち、「RankCut＝１２」は、１６個の固有値の中で、上位１２個の固有値に対応する固有ベクトルがカットされたＭＴＩ行列が用いられていることを示している。
　そして、領域Ｄのサブ領域Ｄ１には、図１５に例示するように、１６個の固有値が棒グラフで表示されている。図１５に例示する棒グラフは、相関行列から計算された１６個の固有値を大きい順に並べた棒グラフである。また、図１５に例示する棒グラフでは、更に、１６個の固有値の中で、第１位の最大固有値を「０ｄＢ」とし、第２位から第１６位の各固有値をｄＢ単位に換算している。なお、制御部１８は、「第ｋ位」の固有値のデシベル値を、以下の式（１１）により計算する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
　なお、図１５に例示する棒グラフにおいて、点でハッチングされた１２本の棒は、組織成分としてカットされた固有値であり、黒塗りの４本の棒は、血流成分として表示された固有値である。サブ領域Ｄ１に表示される棒グラフは、フレームが更新されるごとに、更新される。
　また、モニタ２は、図１５に例示するように、領域Ｄのサブ領域Ｄ２に、ＭＴＩフィルタ行列「Ｗ」の周波数特性を表示する。例えば、制御部１８は、ＭＴＩフィルタ行列「Ｗ」の周波数特性を、デシベル値で示した折れ線グラフをサブ領域Ｄ２に表示させる。なお、制御部１８は、周波数特性を示すデシベル値を、以下の式（１２）により計算する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000012
　サブ領域Ｄ２に表示される周波数特性の折れ線グラフは、フレームが更新されるごとに、更新される。
　また、モニタ２は、図１５に例示するように、領域Ｅに、ＭＴＩフィルタ行列「Ｗ」ののカットオフ周波数を表示する。領域Ｅの「ＭＴＩ　ｆｃ　０．３５」は、第１フレームのＭＴＩフィルタ行列で、「－２０ｄＢ」となるカットオフ周波数が「０．３５」であることを示している。なお、制御部１８は、「－２０ｄＢ」となるカットオフ周波数を、以下の式（１３）により計算する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000013
　領域Ｅに表示されるカットオフ周波数の値は、フレームが更新されるごとに、更新される。
　また、モニタ２は、図１５に例示するように、領域Ｄのサブ領域Ｄ３に、ＭＴＩフィルタ行列の入出力のパワー値を表示する。例えば、制御部１８は、図１５に示すように、ＭＴＩフィルタ入力前のパワー値を点線で、ＭＴＩフィルタ出力後のパワー値を実線線で示した折れ線グラフをサブ領域Ｄ３に表示させる。サブ領域Ｄ３に表示されるパワー値の折れ線グラフは、フレームが更新されるごとに、更新される。
　通常のドプラモードでは、ＭＴＩフィルタの特性は、固定である。一方、第１の実施形態や、第２の実施形態では、ＭＴＩフィルタの特性は、フレームごとに異なる。しかし、操作者は、現在表示されているフレームでは、如何なる特性のＭＴＩフィルタが掛けられているのかを把握することができない。
　そこで、第３の実施形態では、図１５に例示するような表示制御を行なう。これにより、操作者は、現在表示されているフレームでは、如何なる特性のＭＴＩフィルタが掛けられているのかを把握することができる。例えば、操作者は、サブ領域Ｄ１を参照して、組織としてカットされた部分と、血流情報として利用している部分とを把握することができる。その結果、操作者は、現在表示されているフレームが、如何なる条件で取得されたドプラ画像データであるのかを、客観的に知ることができる。また、操作者は、領域Ｄや領域Ｅを参照することで、拍動等による組織の動きや、超音波プローブ１を動かしたことによる組織の動きを、把握することができる。
　なお、上記のＭＴＩフィルタ行列に関する情報を参照した操作者は、ドプラ画像データ生成条件の変更を所望する場合がある。そこで、制御部１８は、更に、以下に説明する制御処理を行なっても良い。制御部１８は、フィルタ係数に関する情報を参照した操作者から、当該フィルタ係数の計算に用いるパラメータの変更要求を受け付けた場合、変更後のパラメータによりフィルタ係数の再計算を計算部１４２に実行させる。具体的には、制御部１８は、ＭＴＩフィルタ行列に関する情報を参照した操作者から、当該ＭＴＩフィルタ行列の計算に用いるパラメータの変更要求を受け付けた場合、変更後のパラメータによりフィルタ行列の再計算を計算部１４２に実行させる。例えば、変更されるパラメータとしては、ランクカット数や、ランクカット数の決定アルゴリズム、ランクカット数の決定に用いる閾値等が挙げられる。例えば、計算部１４２は、変更後のランクカット数に基づいて、ＭＴＩフィルタ行列を再計算する。これにより、ドプラ処理部１４は、変更後のパラメータに基づくドプラデータを出力し、画像生成部１５は、変更後のパラメータに基づくドプラ画像データを生成する。かかる制御により、操作者は、自身が所望する画質で血流情報を観察することができる。
（第４の実施形態）
　第４の実施形態では、第１～第３の実施形態で説明した「高フレームレート用超音波走査による走査形態」の変形例について、図１６及び図１７を用いて、説明する。図１６及び図１７は、第４の実施形態を説明するための図である。
　第４の実施形態に係る制御部１８は、第１～第３の実施形態で説明した「高フレームレート用超音波走査による走査形態」を、並列同時受信で実行させる。例えば、制御部１８は、図１６に示すように、８ビーム並列同時受信を実行させる。図１６では、送信される超音波の深さ方向における中心軸を実線の矢印で示し、１回目で同時受信される８本の反射波ビームを破線の矢印で示している。送受信部１１は、１回の超音波送受信で、８本の走査線上の反射波信号を超音波プローブ１から受信する。これにより、送受信部１１は、１回の超音波送受信で、８本の走査線上の受信信号群（反射波データ群）を生成して、ドプラ処理部１４に出力することができる。
　また、図１７では、ラスタ方向（走査方向）を左右方向で示し、時間方向（フレーム方向）を上下方向で示している。また、図１７に示す一例は、第１走査範囲を形成する走査線数（ラスタ数）が「１６」であり、並列同時受信により４方向の反射波を同時受信する場合を例示している。また、図１７に示す一例では、走査線数が「１６」であり、並列同時受信数が「４」であることから、第１走査範囲が４本の走査線で形成される４つの範囲（第１範囲、第２範囲、第３範囲、第４範囲）に分割される。
　超音波プローブ１は、第１範囲のラスタ方向における中心位置を送信走査線とする超音波送信を行なって、第１範囲を形成する４方向の走査線の反射波を同時に受信する。これにより、第１範囲の４本の受信信号が生成される。同様の処理が第２範囲、第３範囲及び第４範囲でも行なわれ、第１走査範囲を形成する１６本の走査線の受信信号が得られる。図１７に示す「Ａ」、「Ｂ」及び「Ｃ」それぞれは、「（ｎ－２）フレーム、（ｎ－１）フレーム、ｎフレーム」の同一位置の受信信号（反射波データ）を示している。ドプラ処理部１４は、これら連続するフレームの同一位置のデータ列「Ａ、Ｂ、Ｃ」を用いて、第１～第３の実施形態で説明した処理を行なうことができる。
　上述したように、第４の実施形態では、「高フレームレート用超音波走査による走査形態」に並列同時受信を適用することで、ドプラ画像データを表示するフレームレート（又は、ボリュームレート）を、更に向上させることができる。なお、並列同時受信数は、送受信部１１が並列同時受信可能な上限数以下の範囲で、要求されるフレームレート（又は、ボリュームレート）に応じて、任意の値に設定可能である。
（第５の実施形態）
　第５の実施形態では、「高フレームレート用超音波走査による走査形態」以外に、第１～第３の実施形態で説明した画像処理方法に適用可能な走査形態について、図１８及び図１９を用いて説明する。図１８及び図１９は、第５の実施形態を説明するための図である。
　第５の実施形態に係る第１超音波走査の走査形態は、第１～第４の実施形態で説明した走査形態と同様に、フレーム方向で、同一位置の連続した反射波データのデータ列を収集するための走査形態である、ただし、第５の実施形態に係る制御部１８は、走査線ごとに超音波送受信を複数回行なう超音波走査を、第１超音波走査の走査形態として実行させる。そして、第５の実施形態に係る制御部１８の制御により、送受信部１１、又は、ドプラ処理部１４は、各走査線の複数の受信信号に対して加算平均処理を実行する。これにより、第１走査範囲を形成する複数の走査線それぞれの反射波データが取得される。そして、ドプラ処理部１４は、フレーム方向のデータ列を用いて、第１～第３の実施形態で説明した処理を行なう。
　すなわち、第５の実施形態に係る相関行列計算部１４１は、走査線ごとに超音波送受信を複数回行なうことで得られた各走査線の複数の反射波データに対して加算平均処理を実行することで走査範囲（第１走査範囲）を形成する複数の走査線それぞれの反射波データを取得する走査形態を繰り返すことで収集された同一位置の連続した反射波データのデータ列を、相関行列を計算するデータ列として用いる。
　第５の実施形態に係る第１超音波走査では、まず、１本の走査線で複数の受信信号が得られる。そして、第５の実施形態に係る第１超音波走査では、１本の走査線で得られた複数の受信信号に対する加算平均処理が行なわれ、最終的に、１本の走査線で１つの受信信号（反射波データ）が出力される。加算平均処理が行なわれる複数の受信信号は、ＩＱ信号やＲＦ信号等、位相情報を有する信号である。すなわち、第５の実施形態で行なわれる加算平均処理は、コヒーレント加算処理となる。コヒーレント加算を行なうことで、受信信号の信号雑音比（Ｓ／Ｎ：Signal/Noise）を向上させることができる。その結果、第５の実施形態では、例えば、カラードプラ画像データのＳ／Ｎを向上させることができる。
　例えば、第５の実施形態に係る第１超音波走査では、第１走査範囲を形成する走査線ごとに、超音波送受信が４回行なわれる。そして、第５の実施形態に係る第１超音波走査では、例えば、１本の走査線で得られた４組の反射波データ（受信信号）に対する加算平均処理が行なわれ、最終的に、１本の走査線で１つの受信信号が出力される。例えば、４組の受信信号を加算平均することで、最終的に得られる走査線上の各サンプル点での反射波データのＳ／Ｎは、「６ｄＢ」向上する。
　ただし、上記の走査形態による第１超音波走査では、１フレーム分の超音波走査を行なう際に、各走査線で超音波送受信が４回行なってわれることから、フレームレートが低下する。そこで、第５の実施形態に係る第１超音波走査では、制御部１８は、「第１走査範囲を形成する走査線ごとに超音波送受信を複数回実行させて、該当する走査線上の１つの反射波データを取得する走査形態」を、並列同時受信で実行させても良い。
　第５の実施形態に係る第１超音波走査に並列同時受信を適用する場合、制御部１８は、第１方法又は第２方法を実行させる。第１方法では、制御部１８は、隣接する範囲が重複しないように、第１走査範囲を複数の範囲に分割して並列同時受信を実行させる。また、第２方法では、制御部１８は、隣接する範囲が重複するように第１走査範囲を複数の範囲に分割して並列同時受信を実行させる。
　図１８は、第１方法に基づいて、第５の実施形態に係る第１超音波走査に並列同時受信を適用した一例を示している。また、図１９は、第２方法に基づいて、第５の実施形態に係る第１超音波走査に並列同時受信を適用した一例を示している。
　図１８及び図１９では、第４の実施形態にて説明した図１７に示す一例と同様に、ラスタ方向（走査方向）を左右方向で示し、時間方向（フレーム方向）を上下方向で示している。また、図１８及び図１９では、図１７で説明した一例と同様に、第１走査範囲を形成する走査線数（ラスタ数）が「１６」であり、並列同時受信により４方向の反射波を同時受信する場合を例示している。また、図１８及び図１９の「Ｔ１」は、サンプリング周期を示す。また、図１８及び図１９の「Ｔ２」は、加算幅を示す。また、図１８及び図１９の「Ｔ３」は、フレーム周期を示す。フレーム周期「Ｔ３」は、通常のドプラモードにおけるパルス繰り返し周期となる。
　第１方法では、図１８に示すように、図１７に示す一例と同様に、第１走査範囲が４本の走査線で形成される４つの範囲（第１範囲、第２範囲、第３範囲、第４範囲）に分割される。ただし、第１方法では、例えば、図１８に示すように、各範囲で並列同時受信が４回繰り返される。これにより、図１８に示すように、（ｎ－２）フレームにおいて、同一の受信走査線の同一地点の受信信号が４組得られる。図１８では、これら４組のデータを「ａ１，ａ２，ａ３，ａ４」で示している。同様に、図１８に示すように、（ｎ－１）フレームにおいて、同一の受信走査線の同一地点の受信信号が４組得られる。図１８では、これら４組のデータを「ｂ１，ｂ２，ｂ３，ｂ４」で示している。同様に、図１８に示すように、ｎフレームにおいて、同一の受信走査線の同一地点の受信信号が４組得られる。図１８では、これら４組のデータを「ｃ１，ｃ２，ｃ３，ｃ４」で示している。
　例えば、送受信部１１は、「Ａ＝（ａ１＋ａ２＋ａ３＋ａ４）／４」を出力する。また、例えば、送受信部１１は、「Ｂ＝（ｂ１＋ｂ２＋ｂ３＋ｂ４）／４」を出力する。また、送受信部１１は、「Ｃ＝（ｃ１＋ｃ２＋ｃ３＋ｃ４）／４」を出力する。これにより、Ｓ／Ｎは、加算平均前と比較して、「６ｄＢ」向上する。そして、ドプラ処理部１４は、連続するフレームの同一位置のデータ列「Ａ、Ｂ、Ｃ」を用いて、第１～第３の実施形態で説明した処理を行なう。
　なお、ドプラ周波数的には、４データの加算によってローパスフィルタ（ＬＰＦ：Low　Pass　Filter）が掛かるが、サンプリング周期「Ｔ１」及び加算幅「Ｔ２」によってカットされる速度成分は、フレーム周期「Ｔ３」に比べて十分高速なので、低流速を観察する場合において問題になることはない。
　また、第２方法では、例えば、図１９に示すように、送信走査線の位置を１走査線ずつずらして、４方向並列同時受信が行なわれる。これにより、第１方法と同様に、図１９に示すように、（ｎ－２）フレームにおいて、同一の受信走査線の同一地点の４組の受信信号「ａ１，ａ２，ａ３，ａ４」が得られ、「Ａ＝（ａ１＋ａ２＋ａ３＋ａ４）／４」が出力される。また、第１方法と同様に、図１９に示すように、（ｎ－１）フレームにおいて、同一の受信走査線の同一地点の４組の受信信号「ｂ１，ｂ２，ｂ３，ｂ４」が得られ、「Ｂ＝（ｂ１＋ｂ２＋ｂ３＋ｂ４）／４」が出力される。また、第１方法と同様に、図１９に示すように、ｎフレームにおいて、同一の受信走査線の同一地点の４組の受信信号「ｃ１，ｃ２，ｃ３，ｃ４」が得られ、「Ｃ＝（ｃ１＋ｃ２＋ｃ３＋ｃ４）／４」が出力される。これにより、Ｓ／Ｎは、加算平均前と比較して、「６ｄＢ」向上する。図１８及び図１９では、ドプラ画像データのフレームレートは同じである。
　なお、図１９に示す一例では、２組の受信信号しか得られない走査線においては、２組の受信信号の加算平均が行なわれ、３組の受信信号しか得られない走査線においては、３組の受信信号の加算平均が行なわれる。また、図１９に示す一例では、１組の受信信号しか得られない走査線においては、この受信信号がドプラ処理部１４の処理対象のデータとなる。また、第２方法では、加算平均対象となる受信信号の組数に応じて、例えば、送信走査線の位置を２走査線ずつずらす場合であっても良い。なお、第２方法の走査形態は、「１回の超音波送受信を行なうごとに、走査線を切り替える」という観点では、第１～第４の実施形態で説明した走査形態と同様の走査形態となる。
　第２方法を行なう利点について、以下説明する。第１方法の走査形態を行なう場合、第１超音波走査では、複数回の並列同時受信が行なわれる各範囲は、重複していない。図１８に例示する第１方法では、同一走査線で４つの受信信号を得るための送信位置が同一であることから、送信ビームによる位相の変化が生じない。ただし、図１８に例示する第１方法では、４回の並列同時受信が行なわれる各範囲は、重複していない。このため、図１８に例示する第１方法では、４ラスタごとの範囲間に筋状のアーチファクトが発生する場合がある。
　一方、第２方法の走査形態を行なう場合、第１超音波走査では、隣接する範囲を重複させた各範囲で並列同時受信が１回行なわれる。図１９に例示する第２方法では、同一走査線で４つの受信信号を得るための送信位置が異なるための微小な位相ずれ生じるが、かかる位相ずれは、後段のフィルタ処理で除去可能である。そして、図１９に例示する第２方法では、並列同時受信が行なわれる各範囲が３走査線分重複しているため、筋状のアーチファクトが発生しない。
　上述したように、第５の実施形態では、各走査線で得られた複数の受信信号をコヒーレント加算した受信信号（反射波データ）を用いて、相関行列の計算処理、ＭＴＩフィルタ行列（フィルタ係数）の計算処理及びＭＴＩフィルタ行列（フィルタ係数）を用いたフィルタ処理を行なう。これにより、第５の実施形態では、第１～第４の実施形態で説明した第１超音波走査の走査形態と比較してフレームレートが低下するものの、血流情報を示す画像を生成するための反射波データのＳ／Ｎを向上させることができる。なお、上記では、並列同時受信数が「４」である場合を一例として説明したが、並列同時受信数は、任意の数に設定可能である。また、最初に説明したように、第５の実施形態に係る第１超音波走査の走査形態は、並列同時受信を行なわない場合であっても、実行可能である。また、第５の実施形態に係る制御部１８の制御により、送受信部１１、又は、ドプラ処理部１４は、各走査線で得た複数の受信信号に対して、加算平均処理に類似するＬＰＦ処理を実行しても良い。また、第１～第４の実施形態で説明した内容は、第１超音波走査の形態が異なる点以外、第５の実施形態でも適用可能である。
（第６の実施形態）
　上記の第１～第５の実施形態では、「相関行列の主成分分析を行ない、クラッタ成分を主成分として近似し低減する」ための方法の一例として、「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し、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定める」場合について説明した。すなわち、第１～第５の実施形態では、式（２）に示すように、対角行列にて「０」とする対角要素の数を決定することで、「クラッタ成分を低減する行列（フィルタ行列）を定める」場合について説明した。
　しかし、「クラッタを特定する行列を定め、この行列と原信号とを用いてクラッタ成分を主成分として近似した信号を原信号から減算する」方法も、「相関行列の主成分分析を行ない、クラッタ成分を主成分として近似し低減する」処理を行なう方法の別の形態として、第１～第５の実施形態に適用することが可能である。
　かかる方法について、以下、数式を用いて説明する。第１の実施形態で具体的に記載した方法は、主成分分析と呼ばれる手法で説明すると、以下のようになる。すなわち、相関行列を主成分分析し、原信号（入力信号）を主成分で近似することで、信号成分として支配的な大きな組織からの信号（クラッタ）を抽出することができる。そして、抽出した主成分で近似した信号、すなわち、クラッタを、原信号から減算することで、血流からの信号を抽出することができる。この処理は以下の式（１４）で表現することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000014
　ここで、式（１４）に示す「ｘ」は、原信号の列ベクトルである。また、式（１４）に示す第２項の「Ｖ」及び「ＶＨ」は、式（２）と同様である。そして、式（１４）に示す第２項の対角行列の対角要素の「１」の数は、近似する主成分の数である。すなわち、式（１４）に示す第２項は、クラッタ成分を主成分として近似した信号となる。式（１４）は、原信号のデータ列「ｘ」から、第２項で表現される「クラッタ成分を近似した信号」を減算することで、血流信号を抽出することを示している。
　ここで、式（１４）は、以下の式（１５）で示すように、１つのフィルタ行列と原信号ベクトルとの積で表現できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000015
　式（１５）に示すように、式（１４）の処理は、式（２）と等価な処理であることが分かる。すなわち、式（１４）に示す『対角行列の「１」によりクラッタを特定するフィルタ係数を用いた血流情報の推定処理（抽出処理）』は、第１～第５の実施形態で説明した『対角行列の「０」によりクラッタを低減するフィルタ係数を用いた血流情報の推定処理（抽出処理）』と等価な処理である。このように、第１～第５の実施形態で説明した画像処理方法は、計算部１４２が、相関行列の主成分分析により、クラッタ成分を特定する行列（フィルタ係数）を計算することでも、実行可能である。従って、第６の実施形態で説明した処理によっても、血流情報を映像化した画像の画質を向上させることができる。
　なお、上記では、第１～第６の実施形態で説明した画像処理方法が、超音波診断装置で実行される場合について説明した。しかし、第１～第５の実施形態で説明した画像処理方法は、送受信部１１が出力した反射波データ（ＩＱ信号）を取得可能な画像処理装置において実行される場合であっても良い。
　また、上記の実施形態において、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、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。更に、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ェアとして実現され得る。
　また、第１の実施形態～第６の実施形態で説明した画像処理方法は、予め用意された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など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。この画像処理プログラムは、インターネットなど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、ＵＳＢメモリ及びＳＤカードメモリ等のＦｌａｓｈメモリ等、コンピュータで読み取り可能な非一時的な記録媒体に記録され、コンピュータによって非一時的な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、説明したとおり、第１の実施形態～第６の実施形態によれば、固有ベクトルを用いた適応型ＭＴＩフィルタにより血流情報を映像化した画像の画質を向上させることができる。
　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、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。

Claims (16)

  1. 　複数の走査線で形成される走査範囲での超音波送受信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、前記走査範囲の相関行列を計算する相関行列計算部と、
    　前記相関行列を用いて主成分分析を行ない、クラッタ成分を主成分として近似し低減する行列演算を行なうことで組織からのクラッタを抑圧するフィルタ係数を計算する計算部と、
    　前記フィルタ係数を用いて推定された血流情報から、超音波画像データを生成する画像生成部と、
    　前記超音波画像データを表示部に表示させる制御部と、
    　を備える、超音波診断装置。
  2. 　前記計算部は、前記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し、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し、
    　前記画像生成部は、前記フィルタ行列を用いて推定された血流情報を用いて、前記超音波画像データを生成する、請求項１に記載の超音波診断装置。
  3. 　前記相関行列計算部は、前記走査範囲での超音波送受信を各走査線で１回とする走査形態を繰り返すことで収集された同一位置の連続した反射波データのデータ列を、前記データ列として用いる、請求項１に記載の超音波診断装置。
  4. 　前記制御部は、前記走査形態を、並列同時受信で実行させる、請求項３に記載の超音波診断装置。
  5. 　前記相関行列計算部は、走査線ごとに超音波送受信を複数回行なうことで得られた各走査線の複数の反射波データに対して加算平均処理を実行することで、又は、加算平均処理に類似するローパスフィルタ処理を実行することで前記走査範囲を形成する複数の走査線それぞれの反射波データを取得する走査形態を繰り返すことで収集された同一位置の連続した反射波データのデータ列を、前記データ列として用いる、請求項１に記載の超音波診断装置。
  6. 　前記制御部は、前記走査形態を、並列同時受信で実行させる、請求項５に記載の超音波診断装置。
  7. 　前記制御部は、前記走査範囲を複数の範囲に分割して並列同時受信を実行させる、又は、隣接する範囲が重複するように前記走査範囲を複数の範囲に分割して並列同時受信を実行させる、請求項６に記載の超音波診断装置。
  8. 　前記計算部は、前記相関行列の固有値の大きさに応じて、低減する主成分の数を変更する、請求項１に記載の超音波診断装置。
  9. 　前記制御部は、前記フィルタ係数に関する情報を出力させる、請求項１に記載の超音波診断装置。
  10. 　前記フィルタ係数に関する情報は、前記フィルタ係数の計算に用いた固有値に関する情報と、前記フィルタ係数の周波数特性と、前記フィルタ係数のカットオフ周波数と、前記フィルタ係数の入出力のパワー値との少なくとも１つである、請求項９に記載の超音波診断装置。
  11. 　前記制御部は、前記フィルタ係数に関する情報を参照した操作者から、当該フィルタ係数の計算に用いるパラメータの変更要求を受け付けた場合、変更後のパラメータによりフィルタ係数の再計算を前記計算部に実行させる、請求項９に記載の超音波診断装置。
  12. 　前記相関行列が計算されるデータ列のデータ長は、任意に変更可能であり、かつ、前記相関行列が計算されるデータ列は、表示フレーム間で重複して設定可能である、請求項１に記載の超音波診断装置。
  13. 　前記相関行列計算部は、前記走査範囲を分割した複数の範囲それぞれで、相関行列を計算し、更に、前記複数の範囲それぞれより細分化された複数の細分化範囲それぞれの相関行列を、前記複数の範囲それぞれの相関行列を用いた補間処理により計算し、
    　前記計算部は、前記複数の細分化範囲それぞれの相関行列から、各細分化範囲のフィルタ係数を計算し、
    　前記画像生成部は、前記複数の細分化範囲それぞれのフィルタ係数を用いて推定された血流情報から、超音波画像データを生成する、請求項１に記載の超音波診断装置。
  14. 　超音波送受信が行なわれた走査範囲を複数の範囲に分割し、各範囲で収集された同一位置の反射波データのデータ列から、複数の範囲それぞれの相関行列を計算し、更に、前記複数の範囲それぞれより細分化された複数の細分化範囲それぞれの相関行列を、前記複数の範囲それぞれの相関行列を用いた補間処理により計算する相関行列計算部と、
    　各細分化範囲において該当する相関行列を用いて主成分分析を行ない、クラッタ成分を主成分として近似し低減する行列演算を行なうことで組織からのクラッタを抑圧するフィルタ係数を、前記複数の細分化範囲それぞれで計算する計算部と
    　前記複数の細分化範囲それぞれのフィルタ係数を用いて推定された血流情報から、超音波画像データを生成する画像生成部と、
    　前記超音波画像データを表示部に表示させる制御部と、
    　を備えたことを特徴とする超音波診断装置。
  15. 　複数の走査線で形成される走査範囲での超音波送受信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、前記走査範囲の相関行列を計算する相関行列計算部と、
    　前記相関行列を用いて主成分分析を行ない、クラッタ成分を主成分として近似し低減する行列演算を行なうことで組織からのクラッタを抑圧するフィルタ係数を計算する計算部と、
    　前記フィルタ係数を用いて推定された血流情報から、超音波画像データを生成する画像生成部と、
    　前記超音波画像データを表示部に表示させる制御部と、
    　を備える、画像処理装置。
  16. 　相関行列計算部が、複数の走査線で形成される走査範囲での超音波送受信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、前記走査範囲の相関行列を計算し、
    　計算部が、前記相関行列を用いて主成分分析を行ない、クラッタ成分を主成分として近似し低減する行列演算を行なうことで組織からのクラッタを抑圧するフィルタ係数を計算し、
    　画像生成部が、前記フィルタ係数を用いて推定された血流情報から、超音波画像データを生成し、
    　制御部が、前記超音波画像データを表示部に表示させる、
    　ことを含む、画像処理方法。
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