WO2016006288A1 - 超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラム - Google Patents

超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラム Download PDF

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ultrasonic
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attenuation
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浩仲 宮木
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オリンパス株式会社
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Definitions

  • the present invention relates to an ultrasonic observation apparatus that observes a tissue to be observed using ultrasonic waves, an operation method of the ultrasonic observation apparatus, and an operation program of the ultrasonic observation apparatus.
  • Ultrasound may be applied to observe the characteristics of the biological tissue or material that is the object of observation. Specifically, ultrasonic waves are transmitted to the observation target, and predetermined signal processing is performed on the ultrasonic echoes reflected by the observation target, thereby acquiring information related to the characteristics of the observation target.
  • the intensity of ultrasonic waves is attenuated when propagating through the observation target.
  • a technique for determining characteristics of a material to be observed using this attenuation is known (see, for example, Patent Document 1).
  • an electrical signal corresponding to an ultrasonic echo is converted into an amplitude spectrum in the frequency domain, and the attenuation is calculated by comparing the amplitude spectrum with a predetermined reference amplitude spectrum.
  • the material properties are determined by fitting with a dependent attenuation model.
  • the reference amplitude spectrum is made of a material that has the same shape as the observation target and has an ultrasonic velocity equivalent to that of the observation target, but substantially does not attenuate the ultrasonic wave. It is set using a reference object (reference piece).
  • the method for determining the characteristics of the observation target using the reference amplitude spectrum set in this way is effective in the case of a material having a regular structure, but is applied to a biological tissue in which the structure itself is irregular. Difficult to do.
  • the present invention has been made in view of the above, and it is possible to obtain an attenuation characteristic of an ultrasonic wave suitable for an observation object by simple calculation and to perform an observation using the attenuation characteristic.
  • An object is to provide an observation apparatus, an operation method of an ultrasonic observation apparatus, and an operation program of the ultrasonic observation apparatus.
  • the ultrasonic observation apparatus converts an ultrasonic echo reflected by the observation target into an electrical signal by transmitting the ultrasonic wave to the observation target.
  • a frequency analysis unit that calculates a plurality of frequency spectra by analyzing the frequency of a signal generated based on an echo signal; and a feature amount of each of the plurality of frequency spectra is calculated, and the ultrasonic wave propagates through the observation target Correction of each frequency spectrum by performing attenuation correction that eliminates the influence of attenuation of the ultrasonic wave on the feature quantity of each frequency spectrum in each of a plurality of attenuation rate candidate values that give different attenuation characteristics when performing Calculating a feature amount, and using the corrected feature amount, a feature amount calculation that sets an optimum attenuation rate for the observation target from the plurality of attenuation rate candidate values And a feature amount image data generation unit that generates feature amount image data to be displayed together with the ultrasonic image generated from the
  • the feature amount calculation unit calculates the feature amount by performing a process of approximating each frequency spectrum with an n-order equation (n is a positive integer). A statistical variation of the correction feature amount is calculated for each attenuation rate candidate value, and an attenuation rate candidate value having the smallest statistical variation is set as the optimum attenuation rate.
  • the feature amount calculation unit approximates a predetermined frequency band in the frequency spectrum by a linear expression, an intercept and an inclination of the linear expression, and an intermediate between the frequency bands.
  • One or more of the mid-band fits that are values of the linear expression at a frequency, including one of the slope and the mid-band fit, is calculated as the feature amount, and either the slope or the mid-band fit is calculated.
  • the optimum attenuation rate is set based on one of the above.
  • the optimum attenuation rate is set based on the inclination, and the midband fit is performed. Is calculated as the feature amount, the optimum attenuation rate is set based on the midband fit.
  • the feature amount calculation unit obtains the statistical variation as a function of the attenuation rate candidate value, and the attenuation that minimizes the statistical variation in the function.
  • a rate candidate value is set as the optimum attenuation rate.
  • the ultrasonic observation apparatus is characterized in that, in the above invention, the feature amount calculation unit sets the optimum attenuation rate in all frames of the ultrasonic image.
  • the feature amount calculation unit sets the optimal attenuation rate for each predetermined number of frames larger than 1 of the ultrasonic image, and sets the optimal attenuation rate. For a frame that is not set, the feature amount of each frequency spectrum is calculated using the optimum attenuation rate that was set last before the frame.
  • the feature amount calculation unit calculates an optimum attenuation rate equivalent value corresponding to the optimum attenuation rate in all frames of the ultrasound image, and is greater than 1.
  • the optimum attenuation rate is set based on the value corresponding to the optimum attenuation rate calculated in a predetermined number of frames.
  • the ultrasonic observation apparatus is characterized in that, in the above invention, the feature image data includes information on the optimum attenuation rate.
  • the ultrasonic observation apparatus is characterized in that, in the above-described invention, the ultrasonic observation apparatus further includes a display unit for displaying a feature amount image corresponding to the feature amount image data.
  • the ultrasonic observation apparatus further includes an input unit that receives a setting input of a target region in which the frequency analysis unit calculates the frequency spectrum in the above invention, and the frequency analysis unit is reflected by the target region.
  • the frequency spectrum is calculated based on the ultrasonic echo.
  • the ultrasonic observation apparatus is the ultrasonic observation apparatus according to the above aspect, wherein the feature amount calculation unit uses data having a dynamic range wider than a dynamic range of data used by the feature amount image data generation unit. It is characterized by setting.
  • the frequency analysis unit generates the ultrasonic wave transmitted to the observation target based on the echo signal obtained by converting the ultrasonic echo reflected by the observation target into an electrical signal.
  • An output step, and a feature amount image data generation unit that generates feature amount image data to be displayed together with the ultrasound image generated from the
  • the operation program of the ultrasonic observation apparatus is generated based on an echo signal in which an ultrasonic wave transmitted from the frequency analysis unit to the observation target is converted into an electrical signal from the ultrasonic echo reflected by the observation target.
  • Correction of each frequency spectrum by performing attenuation correction that eliminates the influence of attenuation of the ultrasonic wave on the feature quantity of each frequency spectrum in each of a plurality of attenuation rate candidate values that give different attenuation characteristics when performing A feature amount is calculated, and an optimum attenuation rate is set for the observation target from the plurality of attenuation rate candidate values using the corrected feature amount.
  • a feature amount image data generation unit that generates the feature amount image data to be displayed together with the ultrasonic image generated from the echo signal in association with the visual information with the corrected feature amount based on the optimum attenuation rate. And causing the ultrasonic observation apparatus to execute the feature quantity image data generation step.
  • an optimal attenuation rate is set for an observation target from among a plurality of attenuation rate candidate values that give different attenuation characteristics when ultrasonic waves propagate through the observation target, and the optimal attenuation rate is used. Since the characteristic amount of each frequency spectrum is calculated by performing attenuation correction, the attenuation characteristic of the ultrasonic wave suitable for the observation target can be obtained by simple calculation, and observation using the attenuation characteristic can be performed. .
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an ultrasonic observation apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a relationship between the reception depth and the amplification factor in the amplification processing performed by the signal amplification unit of the ultrasonic observation apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a relationship between the reception depth and the amplification factor in the amplification correction process performed by the amplification correction unit of the ultrasonic observation apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram schematically showing a data array in one sound ray of the ultrasonic signal.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a frequency spectrum calculated by the frequency analysis unit of the ultrasonic observation apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a diagram showing a straight line having as a parameter the correction feature amount corrected by the attenuation correction unit of the ultrasonic observation apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a diagram schematically illustrating a distribution example of correction feature amounts that have been attenuation-corrected based on two different attenuation rate candidate values for the same observation target.
  • FIG. 8 is a flowchart showing an outline of processing performed by the ultrasonic observation apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a flowchart showing an outline of processing executed by the frequency analysis unit of the ultrasonic observation apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an outline of processing performed by the optimum attenuation rate setting unit of the ultrasonic observation apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 11 is a diagram schematically illustrating a display example of the feature amount image on the display unit of the ultrasonic observation apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating an outline of processing performed by the optimum attenuation rate setting unit of the ultrasonic observation apparatus according to the first modification of the embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an ultrasonic observation apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • An ultrasonic observation apparatus 1 shown in the figure is an apparatus for observing an observation object using ultrasonic waves.
  • the ultrasonic observation apparatus 1 outputs an ultrasonic pulse to an observation target, and receives an ultrasonic echo reflected by the observation target, and an electric signal between the ultrasonic probe 2 and the ultrasonic probe 2.
  • a transmission / reception unit 3 for performing transmission / reception, a calculation unit 4 for performing a predetermined calculation on an electrical echo signal obtained by converting an ultrasonic echo into an electrical signal, and generation of image data corresponding to the electrical echo signal It is realized using the image processing unit 5 and a user interface such as a keyboard, a mouse, a touch panel, etc., and is realized using an input unit 6 that receives input of various information, and a display panel made up of liquid crystal or organic EL (Electro Luminescence).
  • the display unit 7 for displaying various information including the image generated by the image processing unit 5, the storage unit 8 for storing various information necessary for ultrasonic observation, and the operation control of the ultrasonic observation apparatus 1 are performed.
  • the ultrasonic observation apparatus 1 is a process in which the ultrasonic probe 2 provided with the ultrasonic transducer 21 and the ultrasonic probe 2 are detachably connected, and the above-described portions other than the ultrasonic probe 2 are provided.
  • Device processing
  • the ultrasound probe 2 is in the form of an external probe that irradiates ultrasound from the body surface of the living body, in a lumen such as the digestive tract, the bile pancreatic duct, and a blood vessel.
  • any of a form of a miniature ultrasonic probe provided with a long-axis insertion part to be inserted into an ultrasonic endoscope and a form of an ultrasonic endoscope further provided with an optical system in the intraluminal ultrasonic probe may be employed.
  • an ultrasonic transducer 21 is provided at the distal end side of the insertion portion of the intraluminal ultrasonic probe, and the intraluminal ultrasonic probe is located at the proximal end side. Removably connected to the processing device.
  • the ultrasonic transducer 21 converts an electrical pulse signal received from the transmission / reception unit 3 into an ultrasonic pulse (acoustic pulse), and converts an ultrasonic echo reflected from an external observation target into an electrical echo signal.
  • the ultrasonic probe 2 may be one that mechanically scans the ultrasonic transducer 21, or a plurality of elements are arranged in an array as the ultrasonic transducer 21, and the elements involved in transmission and reception are electronically arranged. Electronic scanning may be performed by switching or delaying transmission / reception of each element. In the present embodiment, it is possible to select and use any one of a plurality of different types of ultrasonic probes 2 as the ultrasonic probe 2.
  • the transmission / reception unit 3 is electrically connected to the ultrasound probe 2 and transmits an electrical pulse signal to the ultrasound probe 2, and an echo that is an electrical reception signal from the ultrasound probe 2. Receive a signal. Specifically, the transmission / reception unit 3 generates an electrical pulse signal based on a preset waveform and transmission timing, and transmits the generated pulse signal to the ultrasound probe 2.
  • the transmission / reception unit 3 includes a signal amplification unit 31 that amplifies the echo signal.
  • the signal amplifier 31 performs STC (Sensitivity Time Control) correction that amplifies an echo signal having a larger reception depth with a higher amplification factor.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a relationship between the reception depth and the amplification factor in the STC correction process performed by the signal amplification unit 31.
  • the reception depth z shown in FIG. 2 is an amount calculated based on the elapsed time from the reception start point of the ultrasonic wave. As shown in FIG.
  • the amplification factor ⁇ (dB) increases linearly from ⁇ 0 to ⁇ th (> ⁇ 0 ) as the reception depth z increases.
  • the amplification factor ⁇ (dB) takes a constant value ⁇ th when the reception depth z is equal to or greater than the threshold value z th .
  • the value of the threshold value z th is such a value that the ultrasonic signal received from the observation target is almost attenuated and the noise becomes dominant. More generally, when the reception depth z is smaller than the threshold value z th , the amplification factor ⁇ may increase monotonously as the reception depth z increases.
  • the transmission / reception unit 3 performs processing such as filtering on the echo signal amplified by the signal amplification unit 31 and then performs A / D conversion to generate a time-domain digital high frequency (RF) signal. Output.
  • the transmission / reception unit 3 has a plurality of beams for beam synthesis corresponding to the plurality of elements.
  • a channel circuit is included.
  • the calculation unit 4 performs amplification correction on the digital RF signal generated by the transmission / reception unit 3 so as to make the amplification factor ⁇ constant regardless of the reception depth, and the digital RF signal subjected to amplification correction at high speed.
  • a frequency analysis unit 42 that calculates a frequency spectrum by performing Fourier analysis (FFT: Fast Fourier Transfom) and performs a frequency analysis, and a feature amount calculation unit 43 that calculates a feature amount of the frequency spectrum are included.
  • the calculation unit 4 is realized by using a CPU (Central Procuring Unit), various calculation circuits, and the like.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating the relationship between the reception depth and the amplification factor in the amplification correction process performed by the amplification correction unit 41.
  • the amplification rate ⁇ (dB) in the amplification process performed by the amplification correction unit 41 takes the maximum value ⁇ th ⁇ 0 when the reception depth z is zero, and the reception depth z is zero from the threshold z th. Decreases linearly until reaching 0 and is zero when the reception depth z is greater than or equal to the threshold z th .
  • the amplification correction unit 41 amplifies and corrects the digital RF signal with the amplification factor determined in this way, thereby canceling the influence of STC correction in the signal amplification unit 31 and outputting a signal with a constant amplification factor ⁇ th. .
  • the relationship between the reception depth z and the amplification factor ⁇ performed by the amplification correction unit 41 is different depending on the relationship between the reception depth and the amplification factor in the signal amplification unit 31.
  • STC correction is a correction process that eliminates the influence of attenuation from the amplitude of the analog signal waveform by amplifying the amplitude of the analog signal waveform uniformly over the entire frequency band and with a gain that monotonously increases with respect to the depth. is there. For this reason, when generating a B-mode image to be displayed by converting the amplitude of the echo signal into luminance, and when scanning a uniform tissue, the luminance value is constant regardless of the depth by performing STC correction. become. That is, an effect of eliminating the influence of attenuation from the luminance value of the B-mode image can be obtained.
  • the STC correction cannot accurately eliminate the influence of attenuation accompanying the propagation of the ultrasonic wave. This is because, although the attenuation amount generally varies depending on the frequency (see Equation (1) described later), the STC correction amplification factor changes only according to the distance and has no frequency dependence.
  • the amplification correction unit 41 Correct the gain.
  • the frequency analysis unit 42 performs a fast Fourier transform on each sound ray (line data) of a signal obtained by amplifying and correcting a digital RF signal based on an echo signal, and performing a fast Fourier transform on a plurality of amplitude data groups sampled at a predetermined time interval. A frequency spectrum at a location (data position) is calculated.
  • FIG. 4 is a diagram schematically showing a data array in one sound ray of the ultrasonic signal.
  • a white or black rectangle means one piece of data.
  • the sound ray SR k is discretized at a time interval corresponding to a sampling frequency (for example, 50 MHz) in A / D conversion performed by the transmission / reception unit 3.
  • FIG. 4 shows a case where the first data position of the sound ray SR k of number k is set as the initial value Z (k) 0 in the direction of the reception depth z, but the position of the initial value is arbitrarily set. be able to.
  • the calculation result by the frequency analysis unit 42 is obtained as a complex number and stored in the storage unit 8.
  • the amplitude data group needs to have a power number of 2 data.
  • a process for generating a normal amplitude data group is performed by inserting zero data in an insufficient amount. This point will be described in detail when the processing of the frequency analysis unit 42 is described (see FIG. 9).
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a frequency spectrum calculated by the frequency analysis unit 42.
  • the “frequency spectrum” means “frequency distribution of intensity at a certain reception depth z” obtained by performing fast Fourier transform (FFT operation) on the amplitude data group.
  • FFT operation fast Fourier transform
  • intensity refers to parameters such as the voltage of the echo signal, the power of the echo signal, the sound pressure of the ultrasonic echo, the acoustic energy of the ultrasonic echo, the amplitude and time integral value of these parameters, and combinations thereof. Points to either.
  • the horizontal axis represents the frequency f.
  • the reception depth z is constant. It will be described later linear L 10 shown in FIG. In the present embodiment, the curve and the straight line are composed of a set of discrete points.
  • the lower limit frequency f L and the upper limit frequency f H of the frequency band used for the subsequent calculations are the frequency band of the ultrasonic transducer 21 and the frequency band of the pulse signal transmitted by the transmitting / receiving unit 3.
  • f L 3 MHz
  • f H 10 MHz.
  • the frequency band determined by the lower limit frequency f L and the upper limit frequency f H is referred to as “frequency band F”.
  • the frequency spectrum shows a tendency that varies depending on the properties (attributes) of the living tissue scanned with ultrasonic waves. This is because the frequency spectrum has a correlation with the size, number density, acoustic impedance, and the like of the scatterer that scatters ultrasonic waves.
  • the “characteristics of the living tissue” referred to here are, for example, malignant tumor (cancer), benign tumor, endocrine tumor, mucinous tumor, normal tissue, vascular and the like.
  • the feature amount calculation unit 43 calculates the feature amounts of a plurality of frequency spectra, respectively.
  • the feature amount calculation unit 43 A correction feature amount of each frequency spectrum is calculated by performing attenuation correction that eliminates the influence of ultrasonic attenuation on the amount (hereinafter referred to as a pre-correction feature amount), and a plurality of attenuation rates are calculated using the correction feature amount.
  • the optimal attenuation rate is set for the observation target from the candidate values.
  • the feature amount calculating unit 43 approximates the frequency spectrum with a straight line to calculate an uncorrected feature amount of the frequency spectrum, and a plurality of attenuation rate candidate values for the uncorrected feature amount calculated by the approximating unit 431.
  • Attenuation correction unit 432 that calculates a correction feature quantity by performing attenuation correction based on each of the above, and a plurality of variations based on statistical variation of the correction feature quantity calculated for all frequency spectra by attenuation correction unit 432
  • An optimum attenuation rate setting unit 433 for setting an optimum attenuation rate from among the attenuation rate candidate values.
  • the approximating unit 431 performs a regression analysis of the frequency spectrum in a predetermined frequency band and approximates the frequency spectrum with a linear expression (regression line), thereby calculating a pre-correction feature quantity characterizing the approximated primary expression.
  • the approximating unit 431 obtains a regression line L 10 by performing regression analysis in the frequency band F and approximating the frequency spectrum C 1 with a linear expression.
  • (Mid-band fit) c 0 a 0 f M + b 0 is calculated as a feature amount before correction.
  • the slope a 0 has a correlation with the size of the ultrasonic scatterer, and it is generally considered that the larger the scatterer, the smaller the slope.
  • the intercept b 0 has a correlation with the size of the scatterer, the difference in acoustic impedance, the number density (concentration) of the scatterer, and the like. Specifically, the intercept b 0 has a larger value as the scatterer is larger, has a larger value as the difference in acoustic impedance is larger, and has a larger value as the number density of the scatterers is larger.
  • the mid-band fit c 0 is an indirect parameter derived from the slope a 0 and the intercept b 0 and gives the intensity of the spectrum at the center in the effective frequency band. Therefore, the midband fit c 0 is considered to have a certain degree of correlation with the brightness of the B-mode image in addition to the size of the scatterer, the difference in acoustic impedance, and the number density of the scatterers. Note that the feature quantity calculation unit 43 may approximate the frequency spectrum with a second-order or higher polynomial by regression analysis.
  • the ultrasonic attenuation A (f, z) is attenuation that occurs while the ultrasonic waves reciprocate between the reception depth 0 and the reception depth z, and the intensity change before and after the reciprocation (difference in decibel expression). ).
  • the attenuation amount A (f, z) is empirically known to be proportional to the frequency in a uniform tissue, and is expressed by the following equation (1).
  • a (f, z) 2 ⁇ zf (1)
  • the proportionality constant ⁇ is an amount called an attenuation rate.
  • Z is the ultrasonic reception depth
  • f is the frequency.
  • the attenuation correction unit 432 performs attenuation correction on each of a plurality of attenuation rate candidate values in order to set an attenuation rate (optimum attenuation rate) that best suits the observation target. Details of the plurality of attenuation rate candidate values will be described later with reference to FIGS. 8 and 10.
  • the attenuation correction unit 432 performs attenuation correction according to the following equations (2) to (4) on the pre-correction feature values (slope a 0 , intercept b 0 , midband fit c 0 ) extracted by the approximation unit 431. By doing so, the correction feature amounts a, b, and c are calculated.
  • the attenuation correction unit 432 performs correction with a larger correction amount as the ultrasonic reception depth z is larger.
  • the correction related to the intercept is an identity transformation. This is because the intercept is a frequency component corresponding to a frequency of 0 (Hz) and is not affected by attenuation.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a straight line having the correction feature amounts a, b, and c corrected by the attenuation correction unit 432 as parameters.
  • the optimum attenuation rate setting unit 433 sets the attenuation rate candidate value having the smallest statistical variation of the correction feature amount calculated for each attenuation rate candidate value by the attenuation correction unit 432 for all frequency spectra as the optimum attenuation rate. Set. In this embodiment, dispersion is applied as an amount indicating statistical variation. In this case, the optimum attenuation rate setting unit 433 sets the attenuation rate candidate value that minimizes the variance as the optimum attenuation rate. Two of the three correction feature values a, b, and c described above are independent. In addition, the correction feature amount b does not depend on the attenuation rate. Therefore, when setting an optimal attenuation rate for the correction feature amounts a and c, the optimal attenuation rate setting unit 433 may calculate the variance of one of the correction feature amounts a and c.
  • the correction feature amount used when the optimum attenuation rate setting unit 433 sets the optimum attenuation rate is the same type as the correction feature amount used when the feature amount image data generation unit 52 generates the feature amount image data. It is preferable. That is, when the feature amount image data generation unit 52 generates feature amount image data using the inclination as the correction feature amount, the distribution of the correction feature amount a is applied, and the feature amount image data generation unit 52 sets the correction feature amount to mid. When generating feature amount image data using band fitting, it is more preferable to apply the variance of the corrected feature amount c. This is because the equation (1) that gives the attenuation amount A (f, z) is merely ideal, and the following equation (6) is more appropriate in reality.
  • Attenuation can be corrected. For example, when the unit of the attenuation rate ⁇ is dB / cm / MHz, the unit of the coefficient ⁇ 1 is dB / cm.
  • the reason why the optimum attenuation rate can be set based on statistical variation will be described.
  • the feature amount is converged to a value unique to the observation target regardless of the distance between the observation target and the ultrasonic transducer 21, and the statistical variation is considered to be small.
  • the attenuation rate candidate value that does not match the observation target is set as the optimal attenuation rate, the attenuation correction is excessive or insufficient, and thus the feature amount is shifted depending on the distance from the ultrasonic transducer 21. It is considered that the statistical variation of the feature amount is increased. Therefore, it can be said that the attenuation rate candidate value having the smallest statistical variation is the optimum attenuation rate for the observation target.
  • FIG. 7 is a diagram schematically illustrating a distribution example of correction feature amounts that have been attenuation-corrected based on two different attenuation rate candidate values for the same observation target.
  • the horizontal axis is the correction feature amount
  • the vertical axis is the frequency.
  • the two distribution curves N 1 and N 2 shown in FIG. 7 have the same total frequency.
  • the distribution curve N 1 has a smaller statistical variation in feature quantity (small variance) and a steep mountain compared to the distribution curve N 2 .
  • the optimum attenuation rate setting unit 433 sets an optimum attenuation rate from the two attenuation rate candidate values corresponding to the two distribution curves N 1 and N 2 .
  • the attenuation rate candidate value corresponding to the distribution curve N 1 is set. Is set as the optimum attenuation factor.
  • the image processing unit 5 converts the amplitude of the echo signal into luminance and displays the B-mode image data generation unit 51 that generates B-mode image data that is an ultrasonic image to be displayed, and the optimum attenuation rate setting unit 433. And a feature amount image data generation unit 52 that generates feature amount image data to be displayed together with the B-mode image in association with the feature amount based on the attenuation rate.
  • the B-mode image data generation unit 51 performs signal processing using a known technique such as a bandpass filter, logarithmic conversion, gain processing, contrast processing, and the like on the digital signal, and also according to the image display range on the display unit 7.
  • B-mode image data is generated by thinning out data in accordance with the data step width determined in advance.
  • the B-mode image is a grayscale image in which values of R (red), G (green), and B (blue), which are variables when the RGB color system is adopted as a color space, are matched.
  • the feature amount image data generation unit 52 generates feature amount image data by associating the hue with one of the two feature amounts selected from the inclination, the intercept, and the midband fit, and by associating the other with light and dark. May be.
  • visual information related to the feature amount for example, variables in a color space constituting a predetermined color system such as hue, saturation, brightness, luminance value, R (red), G (green), and B (blue) are included. Can be mentioned.
  • the storage unit 8 associates a plurality of feature amounts calculated by the attenuation correction unit 432 for each frequency spectrum in accordance with the attenuation rate candidate values, and a variance that gives statistical variation of the plurality of feature amounts with the attenuation rate candidate values. And a feature amount information storage unit 81 for storing the information.
  • the storage unit 8 has information necessary for amplification processing (relationship between the amplification factor and the reception depth shown in FIG. 2) and information necessary for amplification correction processing (the amplification factor and the reception depth shown in FIG. 3). ), Information necessary for the attenuation correction process (see equation (1)), information on window functions (Hamming, Hanning, Blackman, etc.) necessary for the frequency analysis process, and the like are stored.
  • the storage unit 8 stores various programs including an operation program for executing the operation method of the ultrasonic observation apparatus 1.
  • the operation program can be recorded on a computer-readable recording medium such as a hard disk, a flash memory, a CD-ROM, a DVD-ROM, or a flexible disk and widely distributed.
  • the various programs described above can also be obtained by downloading via a communication network.
  • the communication network here is realized by, for example, an existing public line network, LAN (Local Area Network), WAN (Wide Area Network), etc., and may be wired or wireless.
  • the storage unit 8 having the above configuration is realized using a ROM (Read Only Memory) in which various programs are installed in advance, and a RAM (Random Access Memory) that stores calculation parameters and data of each process. .
  • ROM Read Only Memory
  • RAM Random Access Memory
  • the control unit 9 is realized by using a CPU (Central Procuring Unit) having various calculation and control functions, various arithmetic circuits, and the like.
  • the control unit 9 performs overall control of the ultrasound observation apparatus 1 by reading information stored and stored in the storage unit 8 from the storage unit 8 and executing various arithmetic processes related to the operation method of the ultrasound observation apparatus 1. To do.
  • the control unit 9 and the calculation unit 4 may be configured using a common CPU or the like.
  • FIG. 8 is a flowchart showing an outline of processing performed by the ultrasonic observation apparatus 1 having the above configuration.
  • the ultrasonic observation apparatus 1 first measures a new observation target with the ultrasonic probe 2 (step S1). Specifically, the ultrasonic transducer 21 of the ultrasonic probe 2 converts an electrical pulse signal into an ultrasonic pulse and sequentially transmits it to the observation target. The ultrasonic pulse is reflected by the observation object, and an ultrasonic echo is generated. The ultrasonic transducer 21 converts ultrasonic echoes into electrical echo signals.
  • the frequency band of the pulse signal may be a wide band that substantially covers the linear response frequency band of the electroacoustic conversion of the pulse signal to the ultrasonic pulse in the ultrasonic transducer 21. Thus, it is possible to perform accurate approximation in the frequency spectrum approximation process described later.
  • the signal amplifying unit 31 that has received the echo signal from the ultrasonic probe 2 amplifies the echo signal (step S2).
  • the signal amplifying unit 31 performs amplification (STC correction) of the echo signal based on the relationship between the amplification factor and the reception depth shown in FIG. 2, for example.
  • the various processing frequency bands of the echo signal in the signal amplifying unit 31 may be a wide band that substantially covers the linear response frequency band of the acoustoelectric conversion to the echo signal of the ultrasonic echo by the ultrasonic transducer 21. This is also because it is possible to perform accurate approximation in the frequency spectrum approximation processing described later.
  • the B-mode image data generation unit 51 generates B-mode image data using the echo signal amplified by the signal amplification unit 31 (step S3). Thereafter, the control unit 9 causes the display unit 7 to display a B mode image corresponding to the generated B mode image data (step S4).
  • the amplification correction unit 41 performs amplification correction on the signal output from the transmission / reception unit 3 so that the amplification factor is constant regardless of the reception depth (step S5).
  • the amplification correction unit 41 performs amplification correction based on, for example, the relationship between the amplification factor and the reception depth shown in FIG.
  • FIG. 9 is a flowchart showing an outline of the processing executed by the frequency analysis unit 42 in step S6.
  • the frequency analysis process will be described in detail with reference to the flowchart shown in FIG.
  • the frequency analysis unit 42 sets a counter k for identifying a sound ray to be analyzed as k 0 (step S21).
  • the frequency analysis unit 42 sets an initial value Z (k) 0 of a data position (corresponding to a reception depth) Z (k) that represents a series of data groups (amplitude data group) acquired for FFT calculation.
  • FIG. 4 shows a case where the first data position of the sound ray SR k is set as the initial value Z (k) 0 as described above.
  • the frequency analysis unit 42 acquires the amplitude data group to which the data position Z (k) belongs (step S23), and applies the window function stored in the storage unit 8 to the acquired amplitude data group (step S24). .
  • the window function By applying the window function to the amplitude data group in this way, it is possible to avoid the amplitude data group from becoming discontinuous at the boundary and to prevent occurrence of artifacts.
  • the frequency analysis unit 42 determines whether or not the amplitude data group at the data position Z (k) is a normal data group (step S25).
  • the amplitude data group needs to have a data number of a power of two.
  • the number of data in the normal amplitude data group is 2 n (n is a positive integer).
  • step S25 If the result of determination in step S25 is that the amplitude data group at data position Z (k) is normal (step S25: Yes), the frequency analysis unit 42 proceeds to step S27 described later.
  • step S25 when the amplitude data group at the data position Z (k) is not normal (step S25: No), the frequency analysis unit 42 inserts zero data as much as the deficient amount into the normal amplitude data group. Generate (step S26). A window function is applied to the amplitude data group determined to be not normal in step S25 (for example, the amplitude data groups F 1 and F K in FIG. 4) before adding zero data. For this reason, discontinuity of data does not occur even if zero data is inserted into the amplitude data group. After step S26, the frequency analysis unit 42 proceeds to step S27 described later.
  • step S27 the frequency analysis unit 42 performs an FFT operation using the amplitude data group to obtain a frequency spectrum that is a frequency distribution of the amplitude (step S27).
  • FIG frequency spectrum C 1 shown in 5 is an example of the resulting frequency spectrum as a result of step S27.
  • the frequency analysis unit 42 changes the data position Z (k) by the step width D (step S28). It is assumed that the step width D is stored in advance in the storage unit 8.
  • the step width D is desirably matched with the data step width used when the B-mode image data generation unit 51 generates the B-mode image data. A value larger than the data step width may be set as the width D.
  • the frequency analysis unit 42 determines whether or not the data position Z (k) is larger than the maximum value Z (k) max in the sound ray SR k (step S29).
  • the frequency analysis unit 42 increases the counter k by 1 (step S30). This means that the processing is shifted to the next sound ray.
  • the frequency analysis unit 42 returns to step S23.
  • the frequency analysis unit 42 performs an FFT operation on [(Z (k) max ⁇ Z (k) 0 +1) / D + 1] amplitude data groups for the sound ray SR k .
  • [X] represents the maximum integer not exceeding X.
  • step S30 the frequency analysis unit 42 determines whether or not the counter k is larger than the maximum value k max (step S31). When the counter k is greater than k max (step S31: Yes), the frequency analysis unit 42 ends the series of FFT processing. On the other hand, when the counter k is equal to or less than k max (step S31: No), the frequency analysis unit 42 returns to step S22.
  • the frequency analysis unit 42 performs the FFT operation a plurality of times for each of (k max ⁇ k 0 +1) sound rays in the analysis target region.
  • the frequency analysis unit 42 performs frequency analysis processing on all areas where the ultrasonic signal is received.
  • the input unit 6 is interested in being divided by a specific depth width and sound ray width. It is also possible to accept the setting input of the region and perform the frequency analysis process only within the set region of interest.
  • the feature amount calculation unit 43 calculates pre-correction feature amounts of a plurality of frequency spectra, and gives different attenuation characteristics when the ultrasonic wave propagates through the observation target.
  • the correction feature quantity of each frequency spectrum is calculated by performing attenuation correction that eliminates the influence of ultrasonic attenuation on the pre-correction feature quantity of each frequency spectrum, and the correction feature
  • the optimum attenuation rate for the observation target is set from a plurality of attenuation rate candidate values using the quantity (steps S7 to S13).
  • steps S7 to S13 will be described in detail.
  • step S7 the approximating unit 431 calculates a pre-correction feature amount corresponding to each frequency spectrum by performing regression analysis on each of the plurality of frequency spectra calculated by the frequency analyzing unit 42 (step S7). Specifically, the approximating unit 431 approximates each frequency spectrum with a linear expression by regression analysis, and calculates a slope a 0 , an intercept b 0 , and a midband fit c 0 as pre-correction feature values.
  • the straight line L 10 shown in FIG. 5 is a regression line approximated by the approximation unit 431 to the frequency spectrum C 1 of the frequency band F by regression analysis.
  • the optimum attenuation rate setting unit 433 sets the attenuation rate candidate value ⁇ to be applied when performing attenuation correction, which will be described later, to a predetermined initial value ⁇ 0 (step S8).
  • the initial value ⁇ 0 may be stored in advance in the storage unit 8 and the optimum attenuation rate setting unit 433 may refer to the storage unit 8.
  • the attenuation correction unit 432 calculates a correction feature amount by performing attenuation correction on the pre-correction feature amount approximated to each frequency spectrum by the approximation unit 431 by using the attenuation rate candidate value as ⁇ , and attenuates the attenuation. It is stored in the feature amount information storage unit 81 together with the rate candidate value ⁇ (step S9).
  • a straight line L 1 illustrated in FIG. 6 is an example of a straight line obtained by the attenuation correction unit 432 performing the attenuation correction process.
  • f sp is the data sampling frequency
  • v s is the sound speed
  • D is the data step width
  • n is the number of data steps from the first data of the sound ray up to the data position of the amplitude data group to be processed.
  • the sampling frequency f sp data and 50 MHz, the sound velocity v s and 1530 m / sec, when a 15 step width D employs a data sequence shown in FIG. 4, a z 0.2295n (mm).
  • the optimum attenuation rate setting unit 433 calculates the variance of the representative correction feature amount among a plurality of correction feature amounts obtained by the attenuation correction unit 432 performing attenuation correction on each frequency spectrum, and sets the attenuation rate candidate value. It is stored in the feature amount information storage unit 81 in association with ⁇ (step S10).
  • the optimum attenuation rate setting unit 433 calculates the variance of one of the correction feature amounts a and c.
  • step S10 when the feature amount image data generation unit 52 generates the feature amount image data using the inclination, the feature amount image data is generated by applying the variance of the corrected feature amount a and using the midband fit. In this case, it is preferable to apply the variance of the correction feature value c.
  • the optimum attenuation rate setting unit 433 increases the value of the attenuation rate candidate value ⁇ by ⁇ (step S11), and compares the increased attenuation rate candidate value ⁇ with a predetermined maximum value ⁇ max (Ste S12).
  • the ultrasound observation apparatus 1 proceeds to step S13.
  • the attenuation rate candidate value ⁇ is equal to or less than the maximum value ⁇ max as a result of the comparison in step S12 (step S12: No)
  • the ultrasound observation apparatus 1 returns to step S9.
  • the optimum attenuation rate setting unit 433 refers to the variance for each attenuation rate candidate value stored in the feature amount information storage unit 81, and sets the attenuation rate candidate value having the smallest variance as the optimum attenuation rate ( Step S13).
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an outline of processing performed by the optimum attenuation rate setting unit 433.
  • the attenuation rate candidate value ⁇ is 0.2 (dB / cm / MHz)
  • the feature amount image data generation unit 52 provides visual information associated with the corrected feature amount based on the optimum attenuation rate set in step S13 for each pixel in the B mode image data generated by the B mode image data generation unit 51.
  • the feature amount image data is generated by superimposing the hue) and adding the information of the optimum attenuation rate (step S14).
  • FIG. 11 is a diagram schematically illustrating a display example of the feature amount image on the display unit 7.
  • a feature amount image 101 shown in FIG. 1 includes a superimposed image display unit 102 that displays an image in which visual information related to a feature amount is superimposed on a B-mode image, and observation target identification information and an attenuation rate set as an optimal attenuation rate.
  • an information display unit 103 that displays information on candidate values.
  • the information display unit 103 may further display feature amount information, approximate expression information, image information such as gain and contrast, and the like.
  • a B-mode image corresponding to the feature amount image may be displayed side by side with the feature amount image. Moreover, it is good also as a structure which the input part 6 can receive the instruction
  • step S4 In the series of processes described above (steps S1 to S15), the process of step S4 and the processes of steps S5 to S13 may be performed in parallel.
  • an optimum attenuation rate is set for the observation target from among a plurality of attenuation rate candidate values that give different attenuation characteristics when ultrasonic waves propagate through the observation target. Since the feature amount of each of the plurality of frequency spectra is calculated by performing attenuation correction using the optimal attenuation rate, the attenuation characteristic of the ultrasonic wave suitable for the observation target can be obtained by simple calculation. Observation using attenuation characteristics can be performed.
  • an optimum attenuation rate can be set even when the attenuation rate suitable for the observation target is unknown.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating an outline of processing performed by the optimum attenuation rate setting unit of the ultrasonic observation apparatus according to the first modification of the present embodiment.
  • the value of the dispersion S ( ⁇ ) in (/ MHz) is the same as that in FIG.
  • the approximation unit 431 performs a regression analysis to interpolate the value of the variance S ( ⁇ ) in the attenuation rate candidate value ⁇ . R is calculated.
  • the optimum attenuation rate setting unit 433 calculates a minimum value S ( ⁇ ) ′ min at 0 (dB / cm / MHz) ⁇ ⁇ 1.0 (dB / cm / MHz) for the curve R,
  • the value ⁇ ′ of the attenuation rate candidate value at that time is set as the optimum attenuation rate.
  • the optimum attenuation rate ⁇ ′ takes a value between 0 (dB / cm / MHz) and 0.2 (dB / cm / MHz).
  • the optimum attenuation rate setting unit 433 sets an optimum attenuation rate with a dynamic range wider than the dynamic range for displaying as a feature amount image.
  • the feature amount calculation unit 43 performs an attenuation calculation with a dynamic range (for example, 100 dB) larger than the dynamic range (70 dB).
  • a dynamic range for example, 100 dB
  • the feature amount calculation unit 43 uses a 32-bit floating point method to calculate a feature amount and set an optimum attenuation rate. Including attenuation calculation processing.
  • the calculation accuracy can be improved as compared with the attenuation calculation process using the fixed-point method.
  • An optimal attenuation rate can be calculated with high accuracy by generating a quadratic curve based on variance from the calculation of the feature amount before correction.
  • the optimum attenuation rate setting unit 433 calculates an optimum attenuation rate equivalent value corresponding to the optimum attenuation rate in all frames of the ultrasonic image, and a predetermined number of optimum values including the optimum attenuation rate equivalent value in the latest frame.
  • the average value, median value, or mode value of the attenuation rate equivalent values may be set as the optimal attenuation rate. In this case, compared with the case where the optimum attenuation rate is set in each frame, the change in the optimum attenuation rate is reduced, and the value can be stabilized.
  • the optimum attenuation rate setting unit 433 may set an optimum attenuation rate at a predetermined frame interval of the ultrasonic image. Thereby, the amount of calculation can be reduced significantly. In this case, the most recently set optimum attenuation value may be used until the next optimum attenuation rate is set.
  • the target area for calculating the statistical variation may be set for each sound ray, or the reception depth may be an area having a predetermined value or more. It is good also as a structure which the input part 6 can receive the setting of these area
  • the optimum attenuation rate setting unit 433 may individually set optimum attenuation rates within the set region of interest and outside the region of interest.
  • the input unit 6 may be configured to accept an input of setting change of the initial value ⁇ 0 of the attenuation rate candidate value.
  • an amount giving statistical variation for example, any one of standard deviation, a difference between the maximum value and minimum value of the feature amount in the population, and a half-value width of the distribution of the feature amount can be applied.
  • a difference between the maximum value and minimum value of the feature amount in the population, and a half-value width of the distribution of the feature amount can be applied.
  • distribution is applied as an amount which gives statistical dispersion
  • the optimum attenuation rate setting unit 433 may calculate statistical variations of a plurality of types of correction feature amounts, and may set an attenuation rate candidate value when the statistical variation is minimum as an optimal attenuation rate. Is possible.
  • the approximation unit 431 calculates a correction feature amount by performing regression analysis on each frequency spectrum after the attenuation correction. You may do it.
  • the ultrasonic observation apparatus, the operation method of the ultrasonic observation apparatus, and the operation program of the ultrasonic observation apparatus according to the present invention can determine the attenuation characteristic of the ultrasonic wave suitable for the observation object by simple calculation. At the same time, it is useful for observation using the attenuation characteristics.

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Abstract

　本発明にかかる超音波観測装置は、観測対象に対して送信した超音波が観測対象によって反射された超音波エコーを電気信号に変換したエコー信号に基づいて生成される信号の周波数を解析することによって複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析部と、複数の周波数スペクトルの特徴量をそれぞれ算出し、互いに異なる減衰特性を与える複数の減衰率候補値の各々において、各周波数スペクトルの特徴量に対して減衰補正を行うことによって各周波数スペクトルの補正特徴量を算出し、該補正特徴量を用いて複数の減衰率候補値の中から観測対象に最適な減衰率を設定する特徴量算出部と、最適な減衰率に基づく補正特徴量を視覚情報と関連づけてエコー信号から生成された超音波画像とともに表示する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成部とを備える。

Description

超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラム
　本発明は、超音波を用いて観測対象の組織を観測する超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラムに関する。
　観測対象である生体組織または材料の特性を観測するために、超音波を適用することがある。具体的には、観測対象に超音波を送信し、その観測対象によって反射された超音波エコーに対して所定の信号処理を施すことにより、観測対象の特性に関する情報を取得する。
　超音波の強度は、観測対象を伝播する際に減衰する。従来、この減衰を利用して観測対象の材料の特性を決定する技術が知られている（例えば、特許文献１を参照）。この技術では、超音波エコーに対応する電気信号を周波数ドメインの振幅スペクトルに変換し、この振幅スペクトルを所定の基準振幅スペクトルと比較することによって減衰量を算出し、この減衰量を材料の特性に依存した減衰モデルとフィッティングさせることによって材料の特性を決定している。
特表２００８－５４５１２３号公報
　上述した特許文献１に記載の技術において、基準振幅スペクトルは、観測対象と同じ形状を有し、観測対象と対等の超音波速度を有する一方、超音波の減衰が実質的に生じない材料からなる基準対象（基準片）を用いて設定される。このようにして設定される基準振幅スペクトルを用いた観測対象の特性の決定方法は、規則的な構造を有する材料の場合には有効であるものの、構造自体が不規則な生体組織の場合に適用することは難しい。
　また、上記特許文献１に記載の技術において、材料の特性を決定する際には、散乱や吸収などの減衰の原因に応じて異なる複数の減衰モデルを用いることにより、多くの計算を行う必要がある。
　本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、観測対象に適合した超音波の減衰特性を簡易な計算によって求めることができるとともに、その減衰特性を利用した観測を行うことができる超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラムを提供することを目的とする。
　上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る超音波観測装置は、観測対象に対して送信した超音波が前記観測対象によって反射された超音波エコーを電気信号に変換したエコー信号に基づいて生成される信号の周波数を解析することによって複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析部と、前記複数の周波数スペクトルの特徴量をそれぞれ算出し、前記超音波が前記観測対象を伝播する際の互いに異なる減衰特性を与える複数の減衰率候補値の各々において、各周波数スペクトルの特徴量に対して前記超音波の減衰の影響を排除する減衰補正を行うことによって前記各周波数スペクトルの補正特徴量を算出し、該補正特徴量を用いて前記複数の減衰率候補値の中から前記観測対象に最適な減衰率を設定する特徴量算出部と、前記最適な減衰率に基づく前記補正特徴量を視覚情報と関連づけて前記エコー信号から生成された超音波画像とともに表示する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成部と、を備えたことを特徴とする。
　本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量算出部は、前記各周波数スペクトルをｎ次式（ｎは正の整数）で近似する処理を行うことによって前記特徴量を算出し、前記減衰率候補値ごとに前記補正特徴量の統計的なばらつきを算出し、該統計的なばらつきが最小である減衰率候補値を前記最適な減衰率として設定することを特徴とする。
　本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量算出部は、前記周波数スペクトルにおける所定の周波数帯域を一次式で近似し、前記一次式の切片および傾き、ならびに前記周波数帯域の中間周波数における前記一次式の値であるミッドバンドフィットのうち、前記傾きおよび前記ミッドバンドフィットのいずれか一方を含む一つまたは複数を前記特徴量として算出し、前記傾きおよび前記ミッドバンドフィットのいずれか一方に基づいて前記最適な減衰率を設定することを特徴とする。
　本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量算出部は、前記傾きを前記特徴量として算出する場合は前記傾きに基づいて前記最適な減衰率を設定し、前記ミッドバンドフィットを前記特徴量として算出する場合は前記ミッドバンドフィットに基づいて前記最適な減衰率を設定することを特徴とする。
　本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量算出部は、前記統計的なばらつきを前記減衰率候補値の関数として求め、前記関数において前記統計的なばらつきが最小となる減衰率候補値を前記最適な減衰率として設定することを特徴とする。
　本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量算出部は、前記超音波画像の全てのフレームで前記最適な減衰率を設定することを特徴とする。
　本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量算出部は、前記超音波画像の１より大きい所定数のフレームごとに前記最適な減衰率を設定し、前記最適な減衰率を設定しないフレームでは、該フレーム以前で最後に設定された前記最適な減衰率を用いて前記各周波数スペクトルの特徴量を算出することを特徴とする。
　本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量算出部は、前記超音波画像の全てのフレームで前記最適な減衰率に相当する最適減衰率相当値を算出し、１より大きい所定数のフレームで算出した前記最適減衰率相当値をもとに前記最適な減衰率を設定することを特徴とする。
　本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量画像データは、前記最適な減衰率に関する情報を含むことを特徴とする。
　本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量画像データに対応する特徴量画像を表示する表示部をさらに備えたことを特徴とする。
　本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記周波数解析部が前記周波数スペクトルを算出する対象領域の設定入力を受け付ける入力部をさらに備え、前記周波数解析部は、前記対象領域で反射された前記超音波エコーをもとに前記周波数スペクトルを算出することを特徴とする。
　本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量算出部は、前記特徴量画像データ生成部が用いるデータのダイナミックレンジよりも広いダイナミックレンジのデータを用いて前記最適な減衰率の設定を行うことを特徴とする。
　本発明に係る超音波観測装置の作動方法は、周波数解析部が、観測対象に対して送信した超音波が前記観測対象によって反射された超音波エコーを電気信号に変換したエコー信号に基づいて生成される信号の周波数を解析することによって複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析ステップと、特徴量算出部が、前記複数の周波数スペクトルの特徴量をそれぞれ算出し、前記超音波が前記観測対象を伝播する際の互いに異なる減衰特性を与える複数の減衰率候補値の各々において、各周波数スペクトルの特徴量に対して前記超音波の減衰の影響を排除する減衰補正を行うことによって前記各周波数スペクトルの補正特徴量を算出し、該補正特徴量を用いて前記複数の減衰率候補値の中から前記観測対象に最適な減衰率を設定する特徴量算出ステップと、特徴量画像データ生成部が、前記最適な減衰率に基づく前記補正特徴量を視覚情報と関連づけて前記エコー信号から生成された超音波画像とともに表示する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成ステップと、を有することを特徴とする。
　本発明に係る超音波観測装置の作動プログラムは、周波数解析部が、観測対象に対して送信した超音波が前記観測対象によって反射された超音波エコーを電気信号に変換したエコー信号に基づいて生成される信号の周波数を解析することによって複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析ステップと、特徴量算出部が、前記複数の周波数スペクトルの特徴量をそれぞれ算出し、前記超音波が前記観測対象を伝播する際の互いに異なる減衰特性を与える複数の減衰率候補値の各々において、各周波数スペクトルの特徴量に対して前記超音波の減衰の影響を排除する減衰補正を行うことによって前記各周波数スペクトルの補正特徴量を算出し、該補正特徴量を用いて前記複数の減衰率候補値の中から前記観測対象に最適な減衰率を設定する特徴量算出ステップと、特徴量画像データ生成部が、前記最適な減衰率に基づく前記補正特徴量を視覚情報と関連づけて前記エコー信号から生成された超音波画像とともに表示する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成ステップと、を超音波観測装置に実行させることを特徴とする。
　本発明によれば、超音波が観測対象を伝播する際の互いに異なる減衰特性を与える複数の減衰率候補値の中から観測対象に最適な減衰率を設定し、該最適な減衰率を用いて減衰補正を行うことによって各周波数スペクトルの特徴量を算出するため、観測対象に適合した超音波の減衰特性を簡易な計算によって求めることができるとともに、その減衰特性を利用した観測を行うことができる。
図１は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の信号増幅部が行う増幅処理における受信深度と増幅率との関係を示す図である。 図３は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の増幅補正部が行う増幅補正処理における受信深度と増幅率との関係を示す図である。 図４は、超音波信号の１つの音線におけるデータ配列を模式的に示す図である。 図５は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の周波数解析部が算出する周波数スペクトルの例を示す図である。 図６は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の減衰補正部が補正した補正特徴量をパラメータとして有する直線を示す図である。 図７は、同じ観測対象に対して２つの異なる減衰率候補値に基づいてそれぞれ減衰補正された補正特徴量の分布例を模式的に示す図である。 図８は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置が行う処理の概要を示すフローチャートである。 図９は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の周波数解析部が実行する処理の概要を示すフローチャートである。 図１０は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の最適減衰率設定部が行う処理の概要を示す図である。 図１１は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の表示部における特徴量画像の表示例を模式的に示す図である。 図１２は、本発明の一実施の形態の変形例１に係る超音波観測装置の最適減衰率設定部が行う処理の概要を示す図である。
　以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態（以下、「実施の形態」という）を説明する。
　図１は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の構成を示すブロック図である。同図に示す超音波観測装置１は、超音波を用いて観測対象を観測するための装置である。
　超音波観測装置１は、観測対象へ超音波パルスを出力するとともに、観測対象によって反射された超音波エコーを受信する超音波探触子２と、超音波探触子２との間で電気信号の送受信を行う送受信部３と、超音波エコーを電気信号に変換した電気的なエコー信号に対して所定の演算を施す演算部４と、電気的なエコー信号に対応する画像データの生成を行う画像処理部５と、キーボード、マウス、タッチパネル等のユーザインタフェースを用いて実現され、各種情報の入力を受け付ける入力部６と、液晶または有機ＥＬ（Electro　Luminescence）等からなる表示パネルを用いて実現され、画像処理部５が生成した画像を含む各種情報を表示する表示部７と、超音波観測に必要な各種情報を記憶する記憶部８と、超音波観測装置１の動作制御を行う制御部９と、を備える。
　超音波観測装置１は、超音波振動子２１が設けられる超音波探触子２と、超音波探触子２が着脱可能に接続され、超音波探触子２以外の上記部分が設けられる処理装置（プロセッサ）とによって構成される。ここで、観測対象が生体組織である場合、超音波探触子２は、生体の体表から超音波を照射する体外式探触子の形態、消化管、胆膵管、血管等の管腔内に挿入する長軸の挿入部を備えたミニチュア超音波プローブの形態、管腔内超音波プローブに光学系をさらに備えた超音波内視鏡の形態、のいずれの形態であってもよい。このうち、超音波内視鏡の形態をとった場合には、管腔内超音波プローブの挿入部の先端側に超音波振動子２１が設けられ、管腔内超音波プローブは基端側で処理装置と着脱可能に接続する。
　超音波振動子２１は、送受信部３から受信した電気的なパルス信号を超音波パルス（音響パルス）に変換するとともに、外部の観測対象で反射された超音波エコーを電気的なエコー信号に変換する。超音波探触子２は、超音波振動子２１をメカ的に走査させるものであってもよいし、超音波振動子２１として複数の素子をアレイ状に設け、送受信にかかわる素子を電子的に切り替えたり、各素子の送受信に遅延をかけたりすることで、電子的に走査させるものであってもよい。本実施の形態では、超音波探触子２として、互いに異なる複数種類のいずれかの超音波探触子２を選択して使用することが可能である。
　送受信部３は、超音波探触子２と電気的に接続され、電気的なパルス信号を超音波探触子２へ送信するとともに、超音波探触子２から電気的な受信信号であるエコー信号を受信する。具体的には、送受信部３は、予め設定された波形および送信タイミングに基づいて電気的なパルス信号を生成し、この生成したパルス信号を超音波探触子２へ送信する。
　送受信部３は、エコー信号を増幅する信号増幅部３１を有する。信号増幅部３１は、受信深度が大きいエコー信号ほど高い増幅率で増幅するＳＴＣ（Sensitivity　Time　Control）補正を行う。図２は、信号増幅部３１が行うＳＴＣ補正処理における受信深度と増幅率との関係を示す図である。図２に示す受信深度ｚは、超音波の受信開始時点からの経過時間に基づいて算出される量である。図２に示すように、増幅率β（ｄＢ）は、受信深度ｚが閾値ｚthより小さい場合、受信深度ｚの増加に伴ってβ０からβth（＞β0）へ線型に増加する。また、増幅率β（ｄＢ）は、受信深度ｚが閾値ｚth以上である場合、一定値βthをとる。閾値ｚthの値は、観測対象から受信する超音波信号がほとんど減衰してしまい、ノイズが支配的になるような値である。より一般に、増幅率βは、受信深度ｚが閾値ｚthより小さい場合、受信深度ｚの増加に伴って単調増加すればよい。
　送受信部３は、信号増幅部３１によって増幅されたエコー信号に対してフィルタリング等の処理を施した後、Ａ／Ｄ変換することによって時間ドメインのデジタル高周波（ＲＦ：Radio　Frequency）信号を生成して出力する。なお、超音波探触子２が複数の素子をアレイ状に設けた超音波振動子２１を電子的に走査させるものである場合、送受信部３は、複数の素子に対応したビーム合成用の多チャンネル回路を有する。
　演算部４は、送受信部３が生成したデジタルＲＦ信号に対して受信深度によらず増幅率βを一定とするよう増幅補正を行う増幅補正部４１と、増幅補正を行ったデジタルＲＦ信号に高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast　Fourier　Transfom）を施して周波数解析を行うことにより周波数スペクトルを算出する周波数解析部４２と、周波数スペクトルの特徴量を算出する特徴量算出部４３と、を有する。演算部４は、ＣＰＵ（Central　Proccesing　Unit）や各種演算回路等を用いて実現される。
　図３は、増幅補正部４１が行う増幅補正処理における受信深度と増幅率との関係を示す図である。図３に示すように、増幅補正部４１が行う増幅処理における増幅率β（ｄＢ）は、受信深度ｚがゼロのとき最大値βth－β0をとり、受信深度ｚがゼロから閾値ｚthに達するまで線型に減少し、受信深度ｚが閾値ｚth以上のときゼロである。このように定められる増幅率によって増幅補正部４１がデジタルＲＦ信号を増幅補正することにより、信号増幅部３１におけるＳＴＣ補正の影響を相殺し、一定の増幅率βthの信号を出力することができる。なお、増幅補正部４１が行う受信深度ｚと増幅率βの関係は、信号増幅部３１における受信深度と増幅率の関係に応じて異なることは勿論である。
　このような増幅補正を行う理由を説明する。ＳＴＣ補正は、アナログ信号波形の振幅を全周波数帯域にわたって均一に、かつ、深度に対しては単調増加する増幅率で増幅させることで、アナログ信号波形の振幅から減衰の影響を排除する補正処理である。このため、エコー信号の振幅を輝度に変換して表示するＢモード画像を生成する場合、かつ、一様な組織を走査した場合には、ＳＴＣ補正を行うことによって深度によらず輝度値が一定になる。すなわち、Ｂモード画像の輝度値から減衰の影響を排除する効果を得ることができる。
　一方、本実施の形態のように超音波の周波数スペクトルを算出して解析した結果を利用する場合、ＳＴＣ補正でも超音波の伝播に伴う減衰の影響を正確に排除できるわけではない。なぜなら、一般に減衰量は周波数によって異なるが（後述する式（１）を参照）、ＳＴＣ補正の増幅率は距離だけに応じて変化し、周波数依存性がないためである。
　上述した問題、すなわち、超音波の周波数スペクトルを算出して解析した結果を利用する場合、ＳＴＣ補正でも超音波の伝播に伴う減衰の影響を正確に排除できるわけではない、という問題を解決するには、Ｂモード画像を生成する際にＳＴＣ補正を施した受信信号を出力する一方、周波数スペクトルに基づいた画像を生成する際に、Ｂモード画像を生成するための送信とは異なる新たな送信を行い、ＳＴＣ補正を施していない受信信号を出力することが考えられる。ところがこの場合には、受信信号に基づいて生成される画像データのフレームレートが低下してしまうという問題がある。
　そこで、本実施の形態では、生成される画像データのフレームレートを維持しつつ、Ｂモード画像用にＳＴＣ補正を施した信号に対してＳＴＣ補正の影響を排除するために、増幅補正部４１によって増幅率の補正を行う。
　周波数解析部４２は、エコー信号に基づくデジタルＲＦ信号を増幅補正した信号の各音線（ラインデータ）を、所定の時間間隔でサンプリングした振幅データ群を高速フーリエ変換することによって音線上の複数の箇所（データ位置）における周波数スペクトルを算出する。
　図４は、超音波信号の１つの音線におけるデータ配列を模式的に示す図である。同図に示す音線ＳＲkにおいて、白または黒の長方形は、１つのデータを意味している。音線ＳＲkは、送受信部３が行うＡ／Ｄ変換におけるサンプリング周波数（例えば５０ＭＨｚ）に対応した時間間隔で離散化されている。図４では、番号ｋの音線ＳＲkの１番目のデータ位置を受信深度ｚの方向の初期値Ｚ(k) 0として設定した場合を示しているが、初期値の位置は任意に設定することができる。周波数解析部４２による算出結果は複素数で得られ、記憶部８に格納される。
　図４に示すデータ群Ｆj（ｊ＝１、２、・・・、Ｋ）は、高速フーリエ変換の対象となる振幅データ群である。一般に、高速フーリエ変換を行うためには、振幅データ群が２のべき乗のデータ数を有している必要がある。この意味で、振幅データ群Ｆj（ｊ＝２、・・・、Ｋ－１）はデータ数が１６（＝２4）で正常なデータ群である一方、振幅データ群Ｆ1、ＦKは、それぞれデータ数が９、１２であるため異常なデータ群である。異常なデータ群に対して高速フーリエ変換を行う際には、不足分だけゼロデータを挿入することにより、正常な振幅データ群を生成する処理を行う。この点については、周波数解析部４２の処理を説明する際に詳述する（図９を参照）。
　図５は、周波数解析部４２が算出する周波数スペクトルの例を示す図である。ここでいう「周波数スペクトル」とは、振幅データ群を高速フーリエ変換（ＦＦＴ演算）することによって得られた「ある受信深度ｚにおける強度の周波数分布」を意味する。また、ここでいう「強度」とは、例えばエコー信号の電圧、エコー信号の電力、超音波エコーの音圧、超音波エコーの音響エネルギー等のパラメータ、これらパラメータの振幅や時間積分値やその組み合わせのいずれかを指す。
　図５では、横軸に周波数ｆを取っている。また、図５では、縦軸に、強度Ｉ0を基準強度Ｉc（定数）で除した量の常用対数（デシベル表現）Ｉ＝１０ｌｏｇ10（Ｉ0／Ｉc）を取っている。図５において、受信深度ｚは一定である。図５に示す直線Ｌ10については後述する。なお、本実施の形態において、曲線および直線は、離散的な点の集合からなる。
　図５に示す周波数スペクトルＣ1において、以後の演算に使用する周波数帯域の下限周波数ｆLおよび上限周波数ｆHは、超音波振動子２１の周波数帯域、送受信部３が送信するパルス信号の周波数帯域などをもとに決定されるパラメータであり、例えばｆL＝３ＭＨｚ、ｆH＝１０ＭＨｚである。以下、図５において、下限周波数ｆLおよび上限周波数ｆHによって定まる周波数帯域を「周波数帯域Ｆ」という。
　一般に、周波数スペクトルは、観測対象が生体組織である場合、超音波が走査された生体組織の性状（属性）によって異なる傾向を示す。これは、周波数スペクトルが、超音波を散乱する散乱体の大きさ、数密度、音響インピーダンス等と相関を有しているためである。ここでいう「生体組織の性状」とは、例えば悪性腫瘍（癌）、良性腫瘍、内分泌腫瘍、粘液性腫瘍、正常組織、脈管などのことである。
　特徴量算出部４３は、複数の周波数スペクトルの特徴量をそれぞれ算出し、超音波が観測対象を伝播する際の互いに異なる減衰特性を与える複数の減衰率候補値の各々において、各周波数スペクトルの特徴量（以下、補正前特徴量という）に対して超音波の減衰の影響を排除する減衰補正を行うことによって各周波数スペクトルの補正特徴量を算出し、該補正特徴量を用いて複数の減衰率候補値の中から観測対象に最適な減衰率を設定する。特徴量算出部４３は、周波数スペクトルを直線で近似することによって周波数スペクトルの補正前特徴量を算出する近似部４３１と、近似部４３１が算出した補正前特徴量に対して複数の減衰率候補値の各々に基づいた減衰補正を行うことによって補正特徴量を算出する減衰補正部４３２と、減衰補正部４３２がすべての周波数スペクトルに対して算出した補正特徴量の統計的なばらつきに基づいて複数の減衰率候補値の中から最適な減衰率を設定する最適減衰率設定部４３３と、を有する。
　近似部４３１は、所定周波数帯域における周波数スペクトルの回帰分析を行って周波数スペクトルを一次式（回帰直線）で近似することにより、この近似した一次式を特徴付ける補正前特徴量を算出する。例えば、図５に示す周波数スペクトルＣ1の場合、近似部４３１は、周波数帯域Ｆで回帰分析を行い周波数スペクトルＣ1を一次式で近似することによって回帰直線Ｌ10を得る。換言すると、近似部４３１は、回帰直線Ｌ10の傾きａ0、切片ｂ0、および周波数帯域Ｆの中心周波数ｆM＝（ｆL＋ｆH）／２の回帰直線上の値であるミッドバンドフィット（Mid-band　fit）ｃ0＝ａ0ｆM＋ｂ0を補正前特徴量として算出する。
　３つの補正前特徴量のうち、傾きａ0は、超音波の散乱体の大きさと相関を有し、一般に散乱体が大きいほど傾きが小さな値を有すると考えられる。また、切片ｂ0は、散乱体の大きさ、音響インピーダンスの差、散乱体の数密度（濃度）等と相関を有している。具体的には、切片ｂ0は、散乱体が大きいほど大きな値を有し、音響インピーダンスの差が大きいほど大きな値を有し、散乱体の数密度が大きいほど大きな値を有すると考えられる。ミッドバンドフィットｃ0は、傾きａ0と切片ｂ0から導出される間接的なパラメータであり、有効な周波数帯域内の中心におけるスペクトルの強度を与える。このため、ミッドバンドフィットｃ0は、散乱体の大きさ、音響インピーダンスの差、散乱体の数密度に加えて、Ｂモード画像の輝度とある程度の相関を有していると考えられる。なお、特徴量算出部４３は、回帰分析によって二次以上の多項式で周波数スペクトルを近似するようにしてもよい。
　減衰補正部４３２が行う補正について説明する。一般に、超音波の減衰量Ａ（ｆ，ｚ）は、超音波が受信深度０と受信深度ｚとの間を往復する間に生じる減衰であり、往復する前後の強度変化（デシベル表現での差）として定義される。減衰量Ａ（ｆ，ｚ）は、一様な組織内では周波数に比例することが経験的に知られており、以下の式（１）で表現される。
　　Ａ（ｆ，ｚ）＝２αｚｆ　　・・・（１）
ここで、比例定数αは減衰率と呼ばれる量である。また、ｚは超音波の受信深度であり、ｆは周波数である。減衰率αの具体的な値は、観測対象が生体である場合、生体の部位に応じて定まる。減衰率αの単位は、例えばｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚである。本実施の形態において、減衰補正部４３２は、観測対象に最も適合する減衰率（最適な減衰率）を設定するために、複数の減衰率候補値に対してそれぞれ減衰補正を行う。複数の減衰率候補値の詳細については、図８および図１０を参照して後述する。
　減衰補正部４３２は、近似部４３１が抽出した補正前特徴量（傾きａ0、切片ｂ0、ミッドバンドフィットｃ0）に対し、以下に示す式（２）～（４）にしたがって減衰補正を行うことにより、補正特徴量ａ、ｂ、ｃを算出する。
　　ａ＝ａ0＋２αｚ　　・・・（２）
　　ｂ＝ｂ0　　・・・（３）
　　ｃ＝ｃ0＋Ａ（ｆM，ｚ）＝ｃ0＋２αｚｆM（＝ａｆM＋ｂ）　・・・（４）
式（２）、（４）からも明らかなように、減衰補正部４３２は、超音波の受信深度ｚが大きいほど、補正量が大きい補正を行う。また、式（３）によれば、切片に関する補正は恒等変換である。これは、切片が周波数０（Ｈｚ）に対応する周波数成分であって減衰の影響を受けないためである。
　図６は、減衰補正部４３２が補正した補正特徴量ａ、ｂ、ｃをパラメータとして有する直線を示す図である。直線Ｌ1の式は、
　　Ｉ＝ａｆ＋ｂ＝（ａ0＋２αｚ）ｆ＋ｂ0　　・・・（５）
で表される。この式（５）からも明らかなように、直線Ｌ1は、減衰補正前の直線Ｌ10と比較して、傾きが大きく（ａ＞ａ0）、かつ切片が同じ（ｂ＝ｂ0）である。
　最適減衰率設定部４３３は、減衰補正部４３２がすべての周波数スペクトルに対して減衰率候補値ごとに算出した補正特徴量の統計的なばらつきが最小である減衰率候補値を最適な減衰率として設定する。本実施の形態では、統計的なばらつきを示す量として分散を適用する。この場合、最適減衰率設定部４３３は、分散が最小となる減衰率候補値を最適な減衰率として設定する。上述した３つの補正特徴量ａ、ｂ、ｃのうち独立なのは２つである。加えて、補正特徴量ｂは減衰率に依存しない。したがって、補正特徴量ａ、ｃに対して最適な減衰率を設定する場合、最適減衰率設定部４３３は、補正特徴量ａおよびｃのいずれか一方の分散を算出すればよい。
　ただし、最適減衰率設定部４３３が最適な減衰率を設定する際に用いる補正特徴量は、特徴量画像データ生成部５２が特徴量画像データを生成する際に用いる補正特徴量と同じ種類であることが好ましい。すなわち、特徴量画像データ生成部５２が補正特徴量として傾きを用いて特徴量画像データを生成する場合は補正特徴量ａの分散を適用し、特徴量画像データ生成部５２が補正特徴量としてミッドバンドフィットを用いて特徴量画像データを生成する場合は補正特徴量ｃの分散を適用するのがより好ましい。これは、減衰量Ａ（ｆ，ｚ）を与える式（１）があくまで理想的なものに過ぎず、現実には以下の式（６）の方が適切であることによる。
　　Ａ（ｆ，ｚ）＝２αｚｆ＋２α1ｚ　　・・・（６）
式（６）の右辺第２項のα1は、超音波の受信深度ｚに比例して信号強度が変化する大きさを表す係数であり、観測対象の組織が不均一であることや、ビーム合成時のチャンネル数の変更などに起因して発生する信号強度の変化を表す係数である。式（６）の右辺第２項が存在するため、補正特徴量ｃを用いて特徴量画像を生成する場合は、補正特徴量ｃの分散を適用した方が正確に減衰を補正することができる（式（４）を参照）。一方、周波数ｆに比例する係数である補正特徴量ａを用いて特徴量画像を生成する場合は、補正特徴量ａの分散を適用した方が、右辺第２項の影響を排除して正確に減衰を補正することができる。例えば、減衰率αの単位がｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚである場合、係数α1の単位はｄＢ／ｃｍである。
　ここで、統計的なばらつきに基づいて最適な減衰率を設定することができる理由を説明する。観測対象に最適な減衰率を適用した場合、観測対象と超音波振動子２１との距離に関わらず、特徴量は観測対象に固有の値へ収束し、統計的なばらつきが小さくなると考えられる。その一方で、観測対象に適合しない減衰率候補値を最適な減衰率とした場合、減衰補正が過剰であるかまたは不足するため、超音波振動子２１との距離に応じて特徴量にずれが生じ、特徴量の統計的なばらつきが大きくなると考えられる。したがって、統計的なばらつきが最も小さい減衰率候補値が、観察対象にとって最適な減衰率であるということができる。
　図７は、同じ観測対象に対して２つの異なる減衰率候補値に基づいてそれぞれ減衰補正された補正特徴量の分布例を模式的に示す図である。図７では、横軸を補正特徴量とし、縦軸を頻度としている。図７に示す２つの分布曲線Ｎ1、Ｎ2は、頻度の総和が同じである。図７に示す場合、分布曲線Ｎ1は、分布曲線Ｎ2と比較して特徴量の統計的なばらつきが小さく（分散が小さく）、山が急峻な形状をなす。したがって、最適減衰率設定部４３３は、この２つの分布曲線Ｎ1、Ｎ2に対応する２つの減衰率候補値から最適な減衰率を設定する場合、分布曲線Ｎ1に対応する減衰率候補値を最適な減衰率として設定する。
　画像処理部５は、エコー信号の振幅を輝度に変換して表示する超音波画像であるＢモード画像データを生成するＢモード画像データ生成部５１と、最適減衰率設定部４３３が設定した最適な減衰率に基づく特徴量を視覚情報と関連づけてＢモード画像とともに表示する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成部５２と、を有する。
　Ｂモード画像データ生成部５１は、デジタル信号に対してバンドパスフィルタ、対数変換、ゲイン処理、コントラスト処理等の公知の技術を用いた信号処理を行うとともに、表示部７における画像の表示レンジに応じて定まるデータステップ幅に応じたデータの間引き等を行うことによってＢモード画像データを生成する。Ｂモード画像は、色空間としてＲＧＢ表色系を採用した場合の変数であるＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の値を一致させたグレースケール画像である。
　特徴量画像データ生成部５２は、特徴量算出部４３が算出した特徴量に関連する視覚情報をＢモード画像データにおける画像の各画素に対して重畳することによって特徴量画像データを生成する。特徴量画像データ生成部５２は、例えば図４に示す１つの振幅データ群Ｆj（ｊ＝１、２、・・・、Ｋ）のデータ量に対応する画素領域に対し、その振幅データ群Ｆjから算出される周波数スペクトルの特徴量に対応する視覚情報を割り当てる。特徴量画像データ生成部５２は、例えば上述した傾き、切片、ミッドバンドフィットのいずれか一つに視覚情報としての色相を対応付けることによって特徴量画像を生成する。なお、特徴量画像データ生成部５２が、傾き、切片、ミッドバンドフィットから選択される２つの特徴量の一方に色相を対応付けるとともに、他方に明暗を対応付けることによって特徴量画像データを生成するようにしてもよい。特徴量に関連する視覚情報としては、例えば色相、彩度、明度、輝度値、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）などの所定の表色系を構成する色空間の変数を挙げることができる。
　記憶部８は、減衰補正部４３２が減衰率候補値に応じて周波数スペクトルごとに算出した複数の特徴量、および該複数の特徴量の統計的なばらつきを与える分散を減衰率候補値と対応づけて記憶する特徴量情報記憶部８１を有する。
　記憶部８は、上記以外にも、例えば増幅処理に必要な情報（図２に示す増幅率と受信深度との関係）、増幅補正処理に必要な情報（図３に示す増幅率と受信深度との関係）、減衰補正処理に必要な情報（式（１）参照）、周波数解析処理に必要な窓関数（Hamming、Hanning、Blackman等）の情報等を記憶する。
　また、記憶部８は、超音波観測装置１の作動方法を実行するための作動プログラムを含む各種プログラムを記憶する。作動プログラムは、ハードディスク、フラッシュメモリ、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、フレキシブルディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して広く流通させることも可能である。なお、上述した各種プログラムは、通信ネットワークを介してダウンロードすることによって取得することも可能である。ここでいう通信ネットワークは、例えば既存の公衆回線網、ＬＡＮ（Local　Area　Network）、ＷＡＮ（Wide　Area　Network）などによって実現されるものであり、有線、無線を問わない。
　以上の構成を有する記憶部８は、各種プログラム等が予めインストールされたＲＯＭ（Read　Only　Memory）、および各処理の演算パラメータやデータ等を記憶するＲＡＭ（Random　Access　Memory）等を用いて実現される。
　制御部９は、演算および制御機能を有するＣＰＵ（Central　Proccesing　Unit）や各種演算回路等を用いて実現される。制御部９は、記憶部８が記憶、格納する情報を記憶部８から読み出し、超音波観測装置１の作動方法に関連した各種演算処理を実行することによって超音波観測装置１を統括して制御する。なお、制御部９と演算部４を、共通のＣＰＵ等を用いて構成することも可能である。
　図８は、以上の構成を有する超音波観測装置１が行う処理の概要を示すフローチャートである。超音波観測装置１は、まず超音波探触子２によって新規の観測対象の測定を行う（ステップＳ１）。具体的には、超音波探触子２の超音波振動子２１は、電気的なパルス信号を超音波パルスへ変換し、観測対象へ順次送信する。超音波パルスは観測対象によってそれぞれ反射され、超音波エコーが生じる。超音波振動子２１は、超音波エコーを電気的なエコー信号に変換する。この際、パルス信号の周波数帯域は、超音波振動子２１におけるパルス信号の超音波パルスへの電気音響変換の線形応答周波数帯域をほぼカバーする広帯域にするとよい。それにより、後述する周波数スペクトルの近似処理において、精度のよい近似を行うことが可能となる。
　超音波探触子２からエコー信号を受信した信号増幅部３１は、そのエコー信号の増幅を行う（ステップＳ２）。ここで、信号増幅部３１は、例えば図２に示す増幅率と受信深度との関係に基づいてエコー信号の増幅（ＳＴＣ補正）を行う。この際、信号増幅部３１におけるエコー信号の各種処理周波数帯域は、超音波振動子２１による超音波エコーのエコー信号への音響電気変換の線型応答周波数帯域をほぼカバーする広帯域にするとよい。これも、後述する周波数スペクトルの近似処理において精度のよい近似を行うことを可能とするためである。
　続いて、Ｂモード画像データ生成部５１は、信号増幅部３１が増幅したエコー信号を用いてＢモード画像データを生成する（ステップＳ３）。その後、制御部９は、生成されたＢモード画像データに対応するＢモード画像を表示部７に表示させる（ステップＳ４）。
　増幅補正部４１は、送受信部３から出力された信号に対して受信深度によらず増幅率が一定となる増幅補正を行う（ステップＳ５）。ここで、増幅補正部４１は、例えば図３に示す増幅率と受信深度との関係に基づいて増幅補正を行う。
　この後、周波数解析部４２は、ＦＦＴ演算による周波数解析を行うことによって全ての振幅データ群に対する周波数スペクトルを算出する（ステップＳ６）。図９は、ステップＳ６において周波数解析部４２が実行する処理の概要を示すフローチャートである。以下、図９に示すフローチャートを参照して、周波数解析処理を詳細に説明する。
　まず、周波数解析部４２は、解析対象の音線を識別するカウンタｋをｋ0とする（ステップＳ２１）。
　続いて、周波数解析部４２は、ＦＦＴ演算用に取得する一連のデータ群（振幅データ群）を代表するデータ位置（受信深度に相当）Ｚ(k)の初期値Ｚ(k) 0を設定する（ステップＳ２２）。例えば、図４では、上述したように、音線ＳＲkの１番目のデータ位置を初期値Ｚ(k) 0として設定した場合を示している。
　その後、周波数解析部４２は、データ位置Ｚ(k)が属する振幅データ群を取得し（ステップＳ２３）、取得した振幅データ群に対し、記憶部８が記憶する窓関数を作用させる（ステップＳ２４）。このように振幅データ群に対して窓関数を作用させることにより、振幅データ群が境界で不連続になることを回避し、アーチファクトが発生するのを防止することができる。
　続いて、周波数解析部４２は、データ位置Ｚ(k)の振幅データ群が正常なデータ群であるか否かを判定する（ステップＳ２５）。図４を参照した際に説明したように、振幅データ群は、２のべき乗のデータ数を有している必要がある。以下、正常な振幅データ群のデータ数を２n（ｎは正の整数）とする。本実施の形態では、データ位置Ｚ(k)が、できるだけＺ(k)が属する振幅データ群の中心になるよう設定される。具体的には、振幅データ群のデータ数は２nであるので、Ｚ(k)はその振幅データ群の中心に近い２n／２（＝２n-1）番目の位置に設定される。この場合、振幅データ群が正常であるとは、データ位置Ｚ(k)の前方に２n-1－１（＝Ｎとする）個のデータがあり、データ位置Ｚ(k)の後方に２n-1（＝Ｍとする）個のデータがあることを意味する。図４に示す場合、振幅データ群Ｆ2、Ｆ3はともに正常である。なお、図４ではｎ＝４（Ｎ＝７，Ｍ＝８）の場合を例示している。
　ステップＳ２５における判定の結果、データ位置Ｚ(k)の振幅データ群が正常である場合（ステップＳ２５：Ｙｅｓ）、周波数解析部４２は、後述するステップＳ２７へ移行する。
　ステップＳ２５における判定の結果、データ位置Ｚ(k)の振幅データ群が正常でない場合（ステップＳ２５：Ｎｏ）、周波数解析部４２は、不足分だけゼロデータを挿入することによって正常な振幅データ群を生成する（ステップＳ２６）。ステップＳ２５において正常でないと判定された振幅データ群（例えば図４の振幅データ群Ｆ1、ＦK）は、ゼロデータを追加する前に窓関数が作用されている。このため、振幅データ群にゼロデータを挿入してもデータの不連続は生じない。ステップＳ２６の後、周波数解析部４２は、後述するステップＳ２７へ移行する。
　ステップＳ２７において、周波数解析部４２は、振幅データ群を用いてＦＦＴ演算を行うことにより、振幅の周波数分布である周波数スペクトルを得る（ステップＳ２７）。図５に示す周波数スペクトルＣ1は、ステップＳ２７の結果として得られる周波数スペクトルの一例である。
　続いて、周波数解析部４２は、データ位置Ｚ(k)をステップ幅Ｄで変化させる（ステップＳ２８）。ステップ幅Ｄは、記憶部８が予め記憶しているものとする。図４では、Ｄ＝１５の場合を例示している。ステップ幅Ｄは、Ｂモード画像データ生成部５１がＢモード画像データを生成する際に利用するデータステップ幅と一致させることが望ましいが、周波数解析部４２における演算量を削減したい場合には、ステップ幅Ｄとしてデータステップ幅より大きい値を設定してもよい。
　その後、周波数解析部４２は、データ位置Ｚ(k)が音線ＳＲkにおける最大値Ｚ(k) maxより大きいか否かを判定する（ステップＳ２９）。データ位置Ｚ(k)が最大値Ｚ(k) maxより大きい場合（ステップＳ２９：Ｙｅｓ）、周波数解析部４２はカウンタｋを１増加させる（ステップＳ３０）。これは、処理をとなりの音線へ移すことを意味する。一方、データ位置Ｚ(k)が最大値Ｚ(k) max以下である場合（ステップＳ２９：Ｎｏ）、周波数解析部４２はステップＳ２３へ戻る。このようにして、周波数解析部４２は、音線ＳＲkに対して、［（Ｚ(k) max－Ｚ(k) 0＋１）／Ｄ＋１］個の振幅データ群に対するＦＦＴ演算を行う。ここで、［Ｘ］は、Ｘを超えない最大の整数を表す。
　ステップＳ３０の後、周波数解析部４２は、カウンタｋが最大値ｋmaxより大きいか否かを判定する（ステップＳ３１）。カウンタｋがｋmaxより大きい場合（ステップＳ３１：Ｙｅｓ）、周波数解析部４２は一連のＦＦＴ処理を終了する。一方、カウンタｋがｋmax以下である場合（ステップＳ３１：Ｎｏ）、周波数解析部４２はステップＳ２２に戻る。
　このようにして、周波数解析部４２は、解析対象領域内の（ｋmax－ｋ0＋１）本の音線の各々について複数回のＦＦＴ演算を行う。
　なお、以上の説明では、周波数解析部４２が超音波信号を受信したすべての領域に対して周波数解析処理を行うものとしたが、入力部６が特定の深度幅および音線幅で区切られる関心領域の設定入力を受け付け可能な構成とし、設定された関心領域内においてのみ周波数解析処理を行うようにすることも可能である。
　以上説明したステップＳ６の周波数解析処理に続いて、特徴量算出部４３は、複数の周波数スペクトルの補正前特徴量をそれぞれ算出し、超音波が観測対象を伝播する際の互いに異なる減衰特性を与える複数の減衰率候補値の各々において、各周波数スペクトルの補正前特徴量に対して超音波の減衰の影響を排除する減衰補正を行うことによって各周波数スペクトルの補正特徴量を算出し、該補正特徴量を用いて複数の減衰率候補値の中から観測対象に最適な減衰率を設定する（ステップＳ７～Ｓ１３）。以下、ステップＳ７～Ｓ１３の処理を詳細に説明する。
　ステップＳ７において、近似部４３１は、周波数解析部４２が算出した複数の周波数スペクトルをそれぞれ回帰分析することにより、各周波数スペクトルに対応する補正前特徴量を算出する（ステップＳ７）。具体的には、近似部４３１は、各周波数スペクトルを回帰分析することによって一次式で近似し、補正前特徴量として傾きａ0、切片ｂ0、ミッドバンドフィットｃ0を算出する。例えば、図５に示す直線Ｌ10は、近似部４３１が周波数帯域Ｆの周波数スペクトルＣ1に対し回帰分析によって近似した回帰直線である。
　この後、最適減衰率設定部４３３は、後述する減衰補正を行う際に適用する減衰率候補値αの値を所定の初期値α0に設定する（ステップＳ８）。この初期値α0の値は、予め記憶部８が記憶しておき、最適減衰率設定部４３３が記憶部８を参照するようにすればよい。
　続いて、減衰補正部４３２は、近似部４３１が各周波数スペクトルに対して近似した補正前特徴量に対し、減衰率候補値をαとして減衰補正を行うことにより、補正特徴量を算出し、減衰率候補値αとともに特徴量情報記憶部８１に格納する（ステップＳ９）。図６に示す直線Ｌ1は、減衰補正部４３２が減衰補正処理を行うことによって得られる直線の例である。
　ステップＳ９において、減衰補正部４３２は、上述した式（２）、（４）における受信深度ｚに、超音波信号の音線のデータ配列を用いて得られるデータ位置Ｚ＝（ｆsp／２ｖs）Ｄｎを代入することによって算出する。ここで、ｆspはデータのサンプリング周波数、ｖsは音速、Ｄはデータステップ幅、ｎは処理対象の振幅データ群のデータ位置までの音線の１番目のデータからのデータステップ数である。例えば、データのサンプリング周波数ｆspを５０ＭＨｚとし、音速ｖsを１５３０ｍ／ｓｅｃとし、図４に示すデータ配列を採用してステップ幅Ｄを１５とすると、ｚ＝０．２２９５ｎ（ｍｍ）となる。
　最適減衰率設定部４３３は、減衰補正部４３２が各周波数スペクトルに対して減衰補正することによって得られた複数の補正特徴量のうち代表となる補正特徴量の分散を算出し、減衰率候補値αと対応づけて特徴量情報記憶部８１へ格納する（ステップＳ１０）。補正特徴量が傾きａ、ミッドバンドフィットｃである場合、上述したように、最適減衰率設定部４３３は、補正特徴量ａおよびｃのいずれか一方の分散を算出する。このステップＳ１０において、特徴量画像データ生成部５２が、傾きを用いて特徴量画像データを生成する場合は補正特徴量ａの分散を適用し、ミッドバンドフィットを用いて特徴量画像データを生成する場合は補正特徴量ｃの分散を適用するのが好ましい。
　この後、最適減衰率設定部４３３は、減衰率候補値αの値をΔαだけ増加させ（ステップＳ１１）、増加後の減衰率候補値αと所定の最大値αmaxとの大小を比較する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２における比較の結果、減衰率候補値αが最大値αmaxより大きい場合（ステップＳ１２：Ｙｅｓ）、超音波観測装置１はステップＳ１３へ移行する。一方、ステップＳ１２における比較の結果、減衰率候補値αが最大値αmax以下である場合（ステップＳ１２：Ｎｏ）、超音波観測装置１はステップＳ９へ戻る。
　ステップＳ１３において、最適減衰率設定部４３３は、特徴量情報記憶部８１が記憶する減衰率候補値ごとの分散を参照し、分散が最小である減衰率候補値を最適な減衰率として設定する（ステップＳ１３）。
　図１０は、最適減衰率設定部４３３が行う処理の概要を示す図である。α0＝０（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）、αmax＝１．０（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）、Δα＝０．２（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）とした場合の減衰率候補値αと分散Ｓ（α）との関係の例を示す図である。図１０に示す場合、減衰率候補値αが０．２（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）のときに分散が最小値Ｓ（α）minをとる。したがって、図１０に示す場合、最適減衰率設定部４３３は、α＝０．２（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）を最適な減衰率として設定する。
　特徴量画像データ生成部５２は、Ｂモード画像データ生成部５１が生成したＢモード画像データにおける各画素に対し、ステップＳ１３で設定された最適な減衰率に基づく補正特徴量に関連づけた視覚情報（例えば色相）を重畳するとともに、最適な減衰率の情報を加えることによって特徴量画像データを生成する（ステップＳ１４）。
　この後、表示部７は、制御部９の制御のもと、特徴量画像データ生成部５２が生成した特徴量画像データに対応する特徴量画像を表示する（ステップＳ１５）。図１１は、表示部７における特徴量画像の表示例を模式的に示す図である。同図に示す特徴量画像１０１は、Ｂモード画像に特徴量に関する視覚情報が重畳された画像を表示する重畳画像表示部１０２と、観測対象の識別情報および最適な減衰率として設定された減衰率候補値の情報を表示する情報表示部１０３とを有する。なお、情報表示部１０３に、特徴量の情報、近似式の情報、ゲインやコントラスト等の画像情報等をさらに表示するようにしてもよい。また、特徴量画像に対応するＢモード画像を特徴量画像と並べて表示してもよい。また、減衰率候補値の情報を表示するか否かの指示信号を入力部６が受け付け可能な構成としてもよい。
　以上説明してきた一連の処理（ステップＳ１～Ｓ１５）において、ステップＳ４の処理とステップＳ５～Ｓ１３の処理とを並行して行うようにしてもよい。
　以上説明した本発明の一実施の形態によれば、超音波が観測対象を伝播する際の互いに異なる減衰特性を与える複数の減衰率候補値の中から観測対象に最適な減衰率を設定し、該最適な減衰率を用いて減衰補正を行うことによって複数の周波数スペクトルの各々の特徴量を算出するため、観測対象に適合した超音波の減衰特性を簡易な計算によって求めることができるとともに、その減衰特性を利用した観測を行うことができる。
　また、本実施の形態によれば、各周波数スペクトルを減衰補正した補正特徴量の統計的なばらつきに基づいて最適な減衰率を設定するため、複数の減衰モデルとフィッティングを行う従来技術と比較して、計算量を削減することができる。
　また、本実施の形態によれば、観測対象に適合する減衰率が未知の場合であっても、最適な減衰率を設定することができる。
（実施の形態の変形例１）
　図１２は、本実施の形態の変形例１に係る超音波観測装置の最適減衰率設定部が行う処理の概要を示す図である。図１２では、α0＝０（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）、αmax＝１．０（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）、Δα＝０．２（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）とした場合の減衰率候補値αと分散Ｓ（α）との関係の例を示しており、減衰率候補値α＝０、０．２、０．４、０．６、０．８、１．０（いずれもｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）における分散Ｓ（α）の値は、図１０とそれぞれ同じである。本変形例１では、最適減衰率設定部４３３が最適な減衰率を設定する前に、近似部４３１が回帰分析を行うことによって減衰率候補値αにおける分散Ｓ（α）の値を補間する曲線Ｒを算出する。その後、最適減衰率設定部４３３は、この曲線Ｒに対し、０（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）≦α≦１．０（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）における最小値Ｓ（α）’minを算出し、そのときの減衰率候補値の値α’を最適な減衰率として設定する。図１２に示す場合、最適な減衰率α’は、０（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）と０．２（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）の間の値となる。
（実施の形態の変形例２）
　次に、本発明の実施の形態の変形例２について説明する。本変形例では、最適減衰率設定部４３３が、特徴量画像として表示する際のダイナミックレンジよりも広いダイナミックレンジで最適な減衰率を設定する。
　具体的には、特徴量画像データ生成部５２が生成する画像の表示ダイナミックレンジを７０ｄＢとすると、特徴量算出部４３は、このダイナミックレンジ（７０ｄＢ）よりも大きなダイナミックレンジ（例えば１００ｄＢ）で減衰演算処理を行う。例えば、特徴量画像データ生成部５２が、８ｂｉｔの固定小数点方式を用いるのに対し、特徴量算出部４３は、３２ｂｉｔの浮動小数点方式を用いて特徴量の算出から最適な減衰率の設定までを含む減衰演算処理を行う。
　本変形例２によれば、固定小数点方式を用いた減衰演算処理と比して、演算精度を向上させることができる。補正前特徴量の演算から分散に基づく二次曲線の生成を一層高精度に行うことで、最適な減衰率を高精度に算出することができる。
　ここまで、本発明を実施するための形態を説明してきたが、本発明は上述した実施の形態によってのみ限定されるべきものではない。例えば、最適減衰率設定部４３３は、超音波画像の全てのフレームで最適な減衰率に相当する最適減衰率相当値をそれぞれ算出し、最新のフレームにおける最適減衰率相当値を含む所定数の最適減衰率相当値の平均値、中央値または最頻値を最適な減衰率として設定してもよい。この場合には、各フレームで最適な減衰率を設定する場合と比較して、最適な減衰率の変化が少なくなってその値を安定させることができる。
　また、最適減衰率設定部４３３は、超音波画像の所定のフレーム間隔で最適な減衰率を設定するようにしてもよい。これにより、計算量を大幅に削減することができる。この場合には、次に最適な減衰率を設定するまでの間、最後に設定した最適な減衰率の値を使用すればよい。
　また、統計的なばらつきを算出する対象領域を音線ごととしてもよいし、受信深度が所定値以上の領域としてもよい。これらの領域の設定を入力部６が受け付け可能な構成としてもよい。
　また、最適減衰率設定部４３３が、設定された関心領域内とその関心領域外とで個別に最適な減衰率を設定するようにしてもよい。
　また、入力部６が減衰率候補値の初期値α0の設定変更の入力を受け付け可能な構成としてもよい。
　また、統計的なばらつきを与える量として、例えば標準偏差、母集団における特徴量の最大値と最小値の差、特徴量の分布の半値幅のいずれかを適用することも可能である。なお、統計的なばらつきを与える量として分散の逆数を適用する場合も考えられるが、この場合には、その値が最大となる減衰率候補値が最適な減衰率となることはいうまでもない。
　また、最適減衰率設定部４３３が、複数種類の補正特徴量の統計的なばらつきをそれぞれ算出し、統計的なばらつきが最小である場合の減衰率候補値を最適な減衰率として設定することも可能である。
　また、減衰補正部４３２が複数の減衰率候補値を用いて周波数スペクトルを減衰補正した後、近似部４３１が減衰補正後の各周波数スペクトルに対して回帰分析を行うことによって補正特徴量を算出するようにしてもよい。
　このように、本発明は、特許請求の範囲に記載した技術的思想を逸脱しない範囲内において、様々な実施の形態を含みうるものである。
　以上のように、本発明にかかる超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラムは、観測対象に適合した超音波の減衰特性を簡易な計算によって求めることができるとともに、その減衰特性を利用した観測を行うのに有用である。
　１　超音波観測装置
　２　超音波探触子
　３　送受信部
　４　演算部
　５　画像処理部
　６　入力部
　７　表示部
　８　記憶部
　９　制御部
　２１　超音波振動子
　３１　信号増幅部
　４１　増幅補正部
　４２　周波数解析部
　４３　特徴量算出部
　５１　Ｂモード画像データ生成部
　５２　特徴量画像データ生成部
　８１　特徴量情報記憶部
　１０１　特徴量画像
　１０２　重畳画像表示部
　１０３　情報表示部
　４３１　近似部
　４３２　減衰補正部
　４３３　最適減衰率設定部
　Ｃ1　周波数スペクトル

Claims (14)

  1. 　観測対象に対して送信した超音波が前記観測対象によって反射された超音波エコーを電気信号に変換したエコー信号に基づいて生成される信号の周波数を解析することによって複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析部と、
    　前記複数の周波数スペクトルの特徴量をそれぞれ算出し、前記超音波が前記観測対象を伝播する際の互いに異なる減衰特性を与える複数の減衰率候補値の各々において、各周波数スペクトルの特徴量に対して前記超音波の減衰の影響を排除する減衰補正を行うことによって前記各周波数スペクトルの補正特徴量を算出し、該補正特徴量を用いて前記複数の減衰率候補値の中から前記観測対象に最適な減衰率を設定する特徴量算出部と、
    　前記最適な減衰率に基づく前記補正特徴量を視覚情報と関連づけて前記エコー信号から生成された超音波画像とともに表示する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成部と、
    　を備えたことを特徴とする超音波観測装置。
  2. 　前記特徴量算出部は、
    　前記各周波数スペクトルをｎ次式（ｎは正の整数）で近似する処理を行うことによって前記特徴量を算出し、
    　前記減衰率候補値ごとに前記補正特徴量の統計的なばらつきを算出し、該統計的なばらつきが最小である減衰率候補値を前記最適な減衰率として設定することを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
  3. 　前記特徴量算出部は、
    　前記周波数スペクトルにおける所定の周波数帯域を一次式で近似し、前記一次式の切片および傾き、ならびに前記周波数帯域の中間周波数における前記一次式の値であるミッドバンドフィットのうち、前記傾きおよび前記ミッドバンドフィットのいずれか一方を含む一つまたは複数を前記特徴量として算出し、
    　前記傾きおよび前記ミッドバンドフィットのいずれか一方に基づいて前記最適な減衰率を設定することを特徴とする請求項２に記載の超音波観測装置。
  4. 　前記特徴量算出部は、
    　前記傾きを前記特徴量として算出する場合は前記傾きに基づいて前記最適な減衰率を設定し、前記ミッドバンドフィットを前記特徴量として算出する場合は前記ミッドバンドフィットに基づいて前記最適な減衰率を設定することを特徴とする請求項３に記載の超音波観測装置。
  5. 　前記特徴量算出部は、
    　前記統計的なばらつきを前記減衰率候補値の関数として求め、
    　前記関数において前記統計的なばらつきが最小となる減衰率候補値を前記最適な減衰率として設定することを特徴とする請求項２に記載の超音波観測装置。
  6. 　前記特徴量算出部は、
    　前記超音波画像の全てのフレームで前記最適な減衰率を設定することを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
  7. 　前記特徴量算出部は、
    　前記超音波画像の１より大きい所定数のフレームごとに前記最適な減衰率を設定し、
    　前記最適な減衰率を設定しないフレームでは、該フレーム以前で最後に設定された前記最適な減衰率を用いて前記各周波数スペクトルの特徴量を算出することを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
  8. 　前記特徴量算出部は、
    　前記超音波画像の全てのフレームで前記最適な減衰率に相当する最適減衰率相当値を算出し、１より大きい所定数のフレームで算出した前記最適減衰率相当値をもとに前記最適な減衰率を設定することを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
  9. 　前記特徴量画像データは、前記最適な減衰率に関する情報を含むことを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
  10. 　前記特徴量画像データに対応する特徴量画像を表示する表示部をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
  11. 　前記周波数解析部が前記周波数スペクトルを算出する対象領域の設定入力を受け付ける入力部をさらに備え、
    　前記周波数解析部は、前記対象領域で反射された前記超音波エコーをもとに前記周波数スペクトルを算出することを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
  12. 　前記特徴量算出部は、前記特徴量画像データ生成部が用いるデータのダイナミックレンジよりも広いダイナミックレンジのデータを用いて前記最適な減衰率の設定を行うことを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
  13. 　周波数解析部が、観測対象に対して送信した超音波が前記観測対象によって反射された超音波エコーを電気信号に変換したエコー信号に基づいて生成される信号の周波数を解析することによって複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析ステップと、
    　特徴量算出部が、前記複数の周波数スペクトルの特徴量をそれぞれ算出し、前記超音波が前記観測対象を伝播する際の互いに異なる減衰特性を与える複数の減衰率候補値の各々において、各周波数スペクトルの特徴量に対して前記超音波の減衰の影響を排除する減衰補正を行うことによって前記各周波数スペクトルの補正特徴量を算出し、該補正特徴量を用いて前記複数の減衰率候補値の中から前記観測対象に最適な減衰率を設定する特徴量算出ステップと、
    　特徴量画像データ生成部が、前記最適な減衰率に基づく前記補正特徴量を視覚情報と関連づけて前記エコー信号から生成された超音波画像とともに表示する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成ステップと、
    　を有することを特徴とする超音波観測装置の作動方法。
  14. 　周波数解析部が、観測対象に対して送信した超音波が前記観測対象によって反射された超音波エコーを電気信号に変換したエコー信号に基づいて生成される信号の周波数を解析することによって複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析ステップと、
    　特徴量算出部が、前記複数の周波数スペクトルの特徴量をそれぞれ算出し、前記超音波が前記観測対象を伝播する際の互いに異なる減衰特性を与える複数の減衰率候補値の各々において、各周波数スペクトルの特徴量に対して前記超音波の減衰の影響を排除する減衰補正を行うことによって前記各周波数スペクトルの補正特徴量を算出し、該補正特徴量を用いて前記複数の減衰率候補値の中から前記観測対象に最適な減衰率を設定する特徴量算出ステップと、
    　特徴量画像データ生成部が、前記最適な減衰率に基づく前記補正特徴量を視覚情報と関連づけて前記エコー信号から生成された超音波画像とともに表示する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成ステップと、
    　を超音波観測装置に実行させることを特徴とする超音波観測装置の作動プログラム。
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