WO2022054293A1 - 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

Info

Publication number
WO2022054293A1
WO2022054293A1 PCT/JP2020/034779 JP2020034779W WO2022054293A1 WO 2022054293 A1 WO2022054293 A1 WO 2022054293A1 JP 2020034779 W JP2020034779 W JP 2020034779W WO 2022054293 A1 WO2022054293 A1 WO 2022054293A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
ultrasonic
feature amount
unit
region
observation device
Prior art date
Application number
PCT/JP2020/034779
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
知直 川島
Original Assignee
オリンパス株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by オリンパス株式会社 filed Critical オリンパス株式会社
Priority to PCT/JP2020/034779 priority Critical patent/WO2022054293A1/ja
Publication of WO2022054293A1 publication Critical patent/WO2022054293A1/ja
Priority to US18/107,117 priority patent/US20230181164A1/en

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/13—Tomography
    • A61B8/14—Echo-tomography
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/52—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/5207—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of raw data to produce diagnostic data, e.g. for generating an image
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/12—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves in body cavities or body tracts, e.g. by using catheters
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/46—Ultrasonic, sonic or infrasonic diagnostic devices with special arrangements for interfacing with the operator or the patient
    • A61B8/461—Displaying means of special interest
    • A61B8/463—Displaying means of special interest characterised by displaying multiple images or images and diagnostic data on one display
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/52—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/5215—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of medical diagnostic data
    • A61B8/5223—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of medical diagnostic data for extracting a diagnostic or physiological parameter from medical diagnostic data
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/52—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/5269—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving detection or reduction of artifacts

Definitions

  • the present invention relates to an ultrasonic observation device for observing a subject using ultrasonic waves, an operation method of the ultrasonic observation device, and an operation program of the ultrasonic observation device.
  • the tissue property image usually represents a specific tissue that is a candidate for a lesion in a specific manner.
  • the histological image is highly sensitive to prompt the operator to point out the lesion.
  • a color similar to that of a lesion may be superimposed on many places other than the lesion, or on the whole or a wide area on the tissue image.
  • the surgeon had to reconfirm which was the lesion on the B-mode image, which sometimes interfered with the search. This phenomenon was likely to occur when the difference in histological properties obtained from ultrasonic echoes between lesions and sites other than these lesions was small.
  • the image generation control unit has an echo signal received from the second region for each of a plurality of second regions included in the first region.
  • the feature amount calculation unit calculate the feature amount based on the above, the second region and the feature amount are associated with each other, and the first feature amount corresponds to the second region.
  • the image data generation unit is made to generate the ultrasonic image data obtained by processing the region.
  • the ultrasonic observation apparatus has the first characteristic amount corresponding to the plurality of the second regions included in the first region for each of the first regions.
  • the image generation control unit includes a variation calculation unit for calculating statistical values in a region, and the image generation control unit performs processing on the first region according to the statistical values for each of the first regions. Is generated by the image data generation unit.
  • the variation calculation unit corresponds to the second region depending on the spatial distribution of the plurality of the second regions included in the first region.
  • the statistic of the feature amount in the first region is calculated as the statistic value.
  • the image data generation unit has a filter unit that performs a filter process weighting the echo signal for each frequency based on the feature amount.
  • the image generation control unit causes the image data generation unit to generate the ultrasonic image data based on the data after the filter processing of the filter unit.
  • the filter unit weights the echo signal so that the passage ratio on the low frequency side is higher than the passage ratio on the high frequency side.
  • the feature amount calculation unit calculates the feature amount by approximating the frequency spectrum with a linear function.
  • the ultrasonic observation device further has an ultrasonic transducer that performs ultrasonic scanning on the subject, and the ultrasonic transducer has the echo signal to the receiving unit. To send.
  • the ultrasonic observation device further includes a display device for displaying an ultrasonic image based on the ultrasonic image data generated by the image data generation unit in the above invention.
  • a frequency analysis step in which the wave number analysis unit performs frequency analysis based on the echo signal to calculate a frequency spectrum, and a feature amount calculation unit are described in the frequency analysis unit.
  • An image generation control step for causing an image data generation unit to generate ultrasonic image data obtained by processing the first region according to the feature amount contained in at least a part of the first region with respect to the region. including.
  • FIG. 21 is a flowchart showing the flow of the B-mode image data generation process shown in FIG.
  • FIG. 22 is a diagram showing the configuration of the filter unit shown in FIG. 9.
  • FIG. 23 is a diagram illustrating B mode image data.
  • FIG. 24 is a flowchart showing the flow of the display image data generation process shown in FIG.
  • FIG. 25 is a diagram (No. 1) showing an example of the display mode of the B mode image on the display screen.
  • FIG. 26 is a diagram (No. 2) showing an example of the display mode of the B mode image on the display screen.
  • FIG. 27 is a diagram illustrating the identification of the variation grade in the modified example 1.
  • FIG. 28 is a diagram illustrating the identification of the variation grade in the modification 2.
  • the frequency spectrum of the received wave tends to differ depending on the properties of the tissue of the subject to which the ultrasonic waves are scanned. This is because the frequency spectrum is affected by the size, number density, acoustic impedance, etc. of the scatterer that scatters ultrasonic waves. Of these, the frequency spectrum is particularly susceptible to the size of the scatterer.
  • the histological property is, for example, a characteristic of a tissue such as a malignant tumor (cancer), a benign tumor, an endocrine tumor, a mucinous tumor, a normal tissue, a cyst, or a vessel when the subject is a human tissue.
  • scatter in ultrasonic waves refers to a phenomenon in which ultrasonic waves hit an irregular interface or a scatterer that is a microreflector and spread in all directions.
  • backscatter refers to a phenomenon in which scattering returns to the rear, that is, in the direction of the sound source.
  • a transmitted wave to a tissue containing a scatterer is less likely to be scattered as it is longer than the size of the scatterer, and is more likely to be scattered as it is shorter.
  • the smaller the scatterer is relative to the wavelength of the transmitted wave the less likely it is that the transmitted wave will be scattered, and the larger the scatterer, the more likely it will be scattered. The same is true for backscatter.
  • the transmitted wave is not a single wavelength, but usually consists of many frequency components.
  • the scatterer Q1 having a relatively large size, most of the frequency components of the transmitted wave are backscattered and returned (see FIG. 1).
  • the received wave is reduced with respect to the transmitted wave.
  • the intensity of the received wave frequency spectrum S 1 at each frequency is smaller than the intensity of the transmitted wave frequency spectrum S 0 at each frequency over the entire frequency (see FIG. 2).
  • the scatterer Q2 having a smaller size the lower the frequency of the transmitted wave, the more difficult it is to pass through the scatterer Q2 and return as a received wave (see FIGS. 3 and 4).
  • the received wave is further reduced as compared with the received wave of the scatterer Q1 .
  • the intensity of the frequency spectrum S 2 of the received wave is smaller than the intensity of the frequency spectrum S 0 of the transmitted wave and smaller than the intensity of the frequency spectrum S 1 over the entire frequency (see FIG. 4).
  • the lower the frequency the more clearly the difference in the size of the scatterer appears in the received wave. This is one of the general principles that we focused on in this application.
  • the entire scanning range RS forming a fan shape is ultrasonically generated. It is scanned.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of the frequency spectrum of the transmitted wave during ultrasonic scanning.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of the frequency spectrum of the received wave during ultrasonic scanning.
  • FIG. 8 shows the frequency spectrum in the region RS0 of FIG. 6B.
  • the transmitted wave of the frequency spectrum S 10 shown in FIG. 7 is transmitted to the region R S 0
  • the received wave from the tissue O 1 shows the frequency spectrum S 11
  • the received wave from the tissue O 2 has the frequency spectrum S 12 .
  • the frequency spectra S 10 , S 11 , and S 12 are shown by dotted lines, broken lines, and solid lines, respectively.
  • the difference in spectral intensity is large on the low frequency side.
  • the frequency feature amount (hereinafter, also simply referred to as “feature amount”) is calculated by the slope and intercept of a straight line approximated from the frequency spectrum, and a combination thereof.
  • feature amount is calculated by the slope and intercept of a straight line approximated from the frequency spectrum, and a combination thereof.
  • FIG. 9 is a block diagram showing a configuration of an ultrasonic diagnostic system 1 provided with an ultrasonic observation device 3 according to an embodiment of the present invention.
  • the ultrasonic diagnostic system 1 shown in the figure is an ultrasonic probe 2 that transmits ultrasonic waves to a subject and receives ultrasonic waves back-scattered by the subject, and an echo acquired by the connected ultrasonic probe 2. It includes an ultrasonic observation device 3 that generates an ultrasonic image based on a signal, and a display device 4 that displays an ultrasonic image generated by the ultrasonic observation device 3.
  • the double-lined arrow indicates the transmission of electrical signals and data related to ultrasonic scanning and dispersal
  • the solid line arrow indicates the transmission of electrical signals and data related to B-mode image data generation
  • the broken line arrow indicates. Indicates the transmission of electric signals and data related to feature quantity calculation
  • the double broken arrow indicates the transmission of electric signals and data related to image display.
  • the ultrasonic probe 2 has a long and flexible insertion portion 21 to be inserted into the subject, a connector 22 connected to the proximal end side of the insertion portion 21, and a tip portion on the distal end side of the insertion portion 21. 23 and.
  • the tip portion 23 has, for example, the configuration shown in FIG.
  • the tip portion 23 has a convex type ultrasonic vibrator 20 for scanning ultrasonic waves on the subject and an optical observation window 24 for optically observing the inside of the subject.
  • the optical observation window 24 is connected to an image pickup optical system such as an optical lens and an image pickup element (not shown) provided inside the tip portion 23 and the insertion portion 21.
  • the ultrasonic observation device 3 includes a connection unit 300, a transmission / reception drive unit 301, an A / D converter 302, a total waveform memory 303, a first window memory 304, a frequency analysis unit 305, a first log amplifier 306, a feature amount calculation unit 307, and features. It includes an amount memory 308, a mapping unit 309, a B-mode image generation unit 310, a switching / compositing unit 311, a display signal generation unit 312, a control unit 313, and a storage unit 314. Details of the processing of each part will be described later.
  • the connection unit 300 has a plurality of connection pins for connecting to each of the plurality of signal lines, and is fixed to the housing of the ultrasonic observation device 3.
  • the connector 22 is removable with respect to the connection portion 300. That is, the ultrasonic probe 2 provided with the connector 22 is detachable from the ultrasonic observation device 3 and can be replaced with another type of ultrasonic probe and connected to the connection portion 300.
  • the connection unit 300 electrically connects the ultrasonic probe 2 and the ultrasonic observation device 3 via a signal line.
  • the mapping unit 309 has a first coordinate conversion unit 321 and a first interpolation unit 322 and a feature amount map memory 323.
  • the control unit 313 has a variation calculation unit 331, a variation map generation unit 332, and a characteristic selection data memory 333.
  • the control unit 313 reads the operation program stored and stored in the storage unit 314, the calculation parameters of each process, data, etc. from the storage unit, and causes each unit to execute various calculation processes related to the operation method, thereby performing an ultrasonic observation device. Control 3 in a centralized manner.
  • the control unit 313 has a function as an image generation control unit of the present application.
  • the above-mentioned B-mode image generation unit 310, frequency analysis unit 305, feature amount calculation unit 307, mapping unit 309, switching / synthesis unit 311, display signal generation unit 312, and control unit 313 are CPUs (Central) having arithmetic and control functions. It is realized by using a general-purpose processor such as Processing Unit) or a dedicated integrated circuit that executes a specific function such as ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or FPGA (Field Programmable Gate Array). It is also possible to configure a plurality of parts including at least a part of the above by using a common general-purpose processor, a dedicated integrated circuit, or the like. Further, it is also possible to realize a part of the circuits of the transmission / reception drive unit 301 with a dedicated integrated circuit.
  • a general-purpose processor such as Processing Unit
  • ASIC Application Specific Integrated Circuit
  • FPGA Field Programmable Gate Array
  • the total waveform memory 303, the first window memory 304, the feature amount memory 308, the feature amount map memory 323, the characteristic selection data memory 333, the second window memory 341, the sound line data memory 345 and the B mode image memory 348 are, for example, HDD. It is configured using (Hard Disk Drive), SDRAM (Synchronous Dynamic Random Access Memory), and the like.
  • the transmission / reception drive unit 301 outputs a drive signal composed of high-voltage pulses having a predetermined waveform to each signal line connected to the ultrasonic oscillator 20 at a predetermined transmission timing with different delays. These predetermined waveforms, delays, and predetermined transmission timings are based on control signals from the control unit 313.
  • the drive signal is transmitted to the ultrasonic oscillator 20 via the connection portion 300 of the ultrasonic observation device 3, the connector 22 of the ultrasonic probe 2, the insertion portion 21, each pin in the tip portion 23, and each signal line.
  • the ultrasonic transducer 20 converts the drive signal into an ultrasonic pulse, which is a transmission wave, and irradiates the subject in a specific direction. This transmission direction is determined by the value of the delay applied to the drive signal to each element.
  • FIG. 12D is a diagram illustrating data at each sample point in Windows k.
  • the vertical axis of the graph shown in FIG. 12 (d) is a value corresponding to the displacement of the ultrasonic echo at the time when the ultrasonic echo is received, and indicates a value proportional to the voltage.
  • the RF data P on the sound line SR j is, as described above, RF data sampled from the echo signal by the A / D conversion process in the A / D converter and discretized.
  • the broken line L shown in FIG. 12 (d) shows the waveform of the original echo signal in Windows k.
  • the frequency analysis unit 305 outputs the frequency spectrum data S (f) to the first log amplifier 306.
  • the data output to the first log amplifier 306 has a value proportional to the digit obtained by expressing the amplitude or intensity of the echo signal indicating the strength of the backscattering of the ultrasonic pulse in decimal.
  • step S207 the control unit 313 sets the direction of the sound line to be output to the direction of the unoutput sound line. Specifically, the control unit 313 adds 1 to the value of j, returns to step S201, and performs the above-mentioned processing on the sound line of the sound line SR j (the value of this j is the same as j + 1 before addition). repeat. In this way, the processing shifts to the sound line whose feature amount is not output.
  • step S208 the first coordinate conversion unit 321 of the mapping unit 309 allocates the feature amount stored in the feature amount memory 308 corresponding to each pixel position of the image in the B mode image data.
  • each pixel will be described as being arranged on Cartesian coordinates for convenience of explanation.
  • the variation calculation unit 331 counts the number of extracted adjacent portions for each division region (see FIG. 18).
  • the divided area is an area that divides the scanning range RS and includes a plurality of windows.
  • a region in which the scanning range is divided by a sound line direction and a curve connecting the same depth (iso-depth line) will be described as an example of the division region, but the division method is not limited to this.
  • the divided region corresponds to the first region of the present application.
  • the area R S0 is also one of these divided areas.
  • the variation calculation unit 331 calculates the number density in the divided region of the number of adjacent Windows locations where the difference in the feature amount is equal to or greater than the threshold value by dividing the counted number by the actual area of the divided region.
  • the area density is calculated as the number density.
  • FIG. 17 is a diagram for explaining the identification of the variation grade.
  • the numerical value of the grade increases as the area density increases. That is, if the variation of the feature amount in the divided region is large, the variation grade of the divided region also becomes large.
  • step S21 the variation map generation unit 332 associates the position and size of the division area with the variation grade, generates a variation map, and outputs the variation map to the characteristic selection data memory.
  • the variation map generation unit 332 also outputs a relation table associating the variation grade with the information of the filter coefficient of the filter unit 342 described later to the characteristic selection data memory. Specifically, the variation map generation unit 332 first associates the position and size of the divided region with the variation grade. The variation map generation unit 332 will generate a variation map by this association.
  • FIG. 18 is a diagram illustrating an example of a variation map.
  • the variation grade is set for each division area TR .
  • the variation map generation unit 332 outputs the generated variation map to the characteristic selection data memory 333.
  • Step S3 (B mode image data generation process) Subsequently, the B-mode image data generation process of step S3 shown in FIG. 10 will be described. Step S3 corresponds to the flow of the solid arrow in FIG. Hereinafter, the flow of the B-mode image data generation process in step S3 will be described with reference to FIG. 21.
  • step S301 the filter coefficient related to the acquisition position of the Windows data in the scanning range is specified with reference to the characteristic selection data.
  • the control unit 313 outputs the position information in the scanning range RS of the window to be processed to the B mode image generation unit 310.
  • the B-mode image generation unit 310 reads the corresponding Window data from the entire waveform memory 303 based on this position information and writes it to the second Window memory 341.
  • the filter unit 342 reads out the Window data stored in the second Window memory 341. Further, the filter unit 342 reads the characteristic selection data (variation map and the relational table for associating the variation grade and the filter coefficient information shown in FIG. 19) from the characteristic selection data memory 333.
  • the first amplification unit 352-1 multiplies the Windows data by the filter coefficient h 1 and outputs the data to the first addition unit 353-1.
  • the first addition unit 353-1 adds the window data input from the 0th amplification unit 352-0 and the first amplification unit 352-1, respectively, and outputs them to the second addition unit 353-2.
  • the filter unit 342 delays the window data according to the delay time, multiplies it according to the filter coefficient, adds it to the cumulative addition result of the window data up to that point, and adds the added window data to the subsequent stage. Output to the adder. Further, when the values of the filter coefficients h 0 , h 1 , h 2 , ..., H N + 1 , and h N are all determined, the input / output intensity ratio (passage ratio) of each frequency component is uniquely determined. As described above, the frequency curve of the input / output intensity ratio (passing ratio) of the filter unit 342 changes as follows depending on the variation grade of the position of the window data in the scanning range RS .
  • the B-mode image and the feature amount map are displayed in parallel, the B -mode image GB shown in FIG. 23 is displayed on the display screen W2 of the display device 4 , for example, in the B-mode image display area RIB .
  • the feature amount map display area RIM the feature amount map MP 1 (however, not the orthogonal coordinates but the feature amount map in which the coordinate system is matched with the B mode image) or the variation map shown in FIG. 18 is displayed. Is displayed. Information necessary for observation and diagnosis may be further displayed on each display screen.
  • each part may be configured by individual hardware, or all or part of a plurality of parts may be an IC chip such as a CPU or a logic processor, or various other hardware. It may be configured in common and the operation may be realized by a software module.
  • the ultrasonic observation device is not limited to the stationary type, but may be a portable or wearable device.

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)

Abstract

本発明に係る超音波観測装置は、被検体に対する超音波走査に基づくエコー信号を受信する受信部と、エコー信号に基づく周波数解析を行って周波数スペクトルを算出する周波数解析部と、周波数解析部が算出した周波数スペクトルに基づいて特徴量を算出する特徴量算出部と、エコー信号の振幅に基づき超音波画像データを生成する画像データ生成部と、超音波走査の走査範囲に含まれる複数の第１の領域に対し、該第１の領域の少なくとも一部に含まれる特徴量に応じて第１の領域に処理を施した超音波画像データを画像データ生成部に生成させる画像生成制御部と、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、超音波を用いて被検体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。
　本願では、『被検体』の語を、ヒトや動物の生体や死体、もしくは、これらに由来する臓器や器官の総称として用いる。これらは全て、組織から成り立っている。さて、超音波を用いて被検体を観察する超音波観測装置は広く周知である。超音波観測装置は、被検体に超音波を送信し、その被検体によって後方散乱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って、被検体に関する情報を取得する。これらの超音波観測装置のうち、例えば、当該情報に基づいて、超音波エコーの強度を表現するＢモード画像を生成する装置が周知である。一方、後方散乱された超音波エコーの周波数を解析して、被検体における組織性状の特徴を表す組織性状画像を生成する超音波観測装置も知られている（例えば、特許文献１、２を参照）。組織性状画像は、Ｂモード画像の分解能以下の散乱体の特徴を表現できる。
　このうち、特許文献２に示した装置は、上述したＢモード画像および組織性状画像を、表示画面に並べて表示することができる。医師等の術者は、画面に並ぶＢモード画像および組織性状画像を観察して診断する。
特表２００６－５２４１１５号公報 国際公開第２０１２／０６３９３０号
　ところで、術者が病変を探索する際には、被検体を動画表示することが通例である。その際、術者が同時に複数の画像（例えば、上述したＢモード画像および組織性状画像）に注目して診断すると、術者の注意が散漫になりやすい。
　また、組織性状画像は、以下１、２の理由によって、Ｂモード画像と比して、病変の探索には不向きな場合があった。
　　１）．組織性状画像は、Ｂモード画像と比して空間分解能が低く、臓器や組織の境界がやや不明瞭に表現される。このため、Ｂモード画像の方が、病変が臓器のどこにあり、どこからどこまで存在しているかわかりやすく、病変の探索に適している場合があった。
　　２）．組織性状画像は、病変の候補となる特定の組織を特定の態様で表現することが通例である。特に特定の組織性状に特定の系統の色を重畳する装置が多い。そして、組織性状画像は、術者に病変の指摘を促す感度が高い。その反面、病変以外の多数箇所、或いは、組織性状画像上の全体ないし広い領域にも病変と類似した色を重畳してしまうことがあった。その際、術者にはＢモード画像上でどれが病変かを再確認する必要が生じ、このことが探索の邪魔になってしまうことがあった。この現象は、病変とこれら病変以外の箇所との間で、超音波エコーから得られる組織性状の相違が微小な場合に生じやすかった。
　以上の理由から、病変の探索にはＢモード画像が用いられ、探索後の精査には組織性状画像を用いることが多かった。しかしながら、前述の通り、組織性状画像は、Ｂモード画像の分解能以下の散乱体の特徴を表現できる。従って、病変の探索にＢモード画像を用いた場合には、組織性状画像が得意な「分解能以下の散乱体の特徴において、正常組織と相違がある病変」は、逆に探索され難いという欠点があった。
　本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、空間分解能を損なうことなく組織性状に特徴のある病変を探索しやすい画像を表示する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、被検体に対する超音波走査に基づくエコー信号を受信する受信部と、前記エコー信号に基づく周波数解析を行って周波数スペクトルを算出する周波数解析部と、前記周波数解析部が算出した前記周波数スペクトルに基づいて特徴量を算出する特徴量算出部と、前記エコー信号の振幅に基づき超音波画像データを生成する画像データ生成部と、前記超音波走査の走査範囲に含まれる複数の第１の領域に対し、該第１の領域の少なくとも一部に含まれる前記特徴量に応じて前記第１の領域に処理を施した前記超音波画像データを前記画像データ生成部に生成させる画像生成制御部と、を備える。
　また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記画像生成制御部は、前記第１の領域に含まれる複数の第２の領域ごとに、当該第２の領域から受信したエコー信号に基づき、前記特徴量を前記特徴量算出部に算出させることによって、当該第２の領域と前記特徴量とを対応付け、該第２の領域に対応付いた前記特徴量に応じて前記第１の領域に処理を施した前記超音波画像データを前記画像データ生成部に生成させる。
　また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記第１の領域ごとに、当該第１の領域に含まれる複数の前記第２の領域に対応付いた特徴量の当該第１の領域における統計値を算出するばらつき算出部、を備え、前記画像生成制御部は、前記第１の領域ごとに、前記統計値に応じて当該第１の領域に処理を施した前記超音波画像データを前記画像データ生成部に生成させる。
　また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記ばらつき算出部は、前記第１の領域に含まれる複数の前記第２の領域の空間分布に依存する前記第２の領域に対応づいた前記特徴量の前記第１の領域における統計量を前記統計値として算出する。
　また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記ばらつき算出部は、前記特徴量の前記第１の領域における標準偏差、分散、または、これらに基づく量を前記統計値として算出する。
　また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記ばらつき算出部は、前記第１の領域に含まれ、互いに隣接する前記第２の領域のそれぞれに対応付けられた前記特徴量の差が、第１の閾値以上となる隣接箇所の数を計数し、該計数した数に基づく前記第１の領域における数密度を前記統計値として算出する。
　また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記ばらつき算出部は、前記第２の領域に対応付けられた前記特徴量が、１つもしくは複数の第２の閾値で定義される半有界区間もしくは有界区間のいずれかに含まれる前記第２の領域の数を計数し、該計数した数に基づく前記第１の領域における数密度を前記統計値として算出する。
　また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記画像データ生成部は、前記エコー信号に、前記特徴量に基づいて周波数ごとに重み付けしたフィルタ処理を施すフィルタ部、を有し、前記画像生成制御部は、前記フィルタ部のフィルタ処理後のデータに基づいて、前記画像データ生成部に前記超音波画像データを生成させる。
　また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記フィルタ部は、前記エコー信号の低周波側の通過割合が、高周波側の通過割合よりも高くなる重み付けを行う。
　また、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を非線形関数で近似して前記特徴量を算出する。
　また、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を線形関数で近似して前記特徴量を算出する。
　また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記被検体に対して超音波走査を行う超音波振動子をさらに有し、前記超音波振動子は、前記受信部に前記エコー信号を送信する。
　また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記画像データ生成部が生成した超音波画像データに基づく超音波画像を表示する表示装置をさらに有する。
　また、本発明に係る超音波観測装置の作動方法は、波数解析部が、前記エコー信号に基づく周波数解析を行って周波数スペクトルを算出する周波数解析ステップと、特徴量算出部が、前記周波数解析部が算出した前記周波数スペクトルに基づいて特徴量を算出する特徴量算出ステップと、画像生成制御部が、前記エコー信号の振幅に基づいて、前記超音波走査の走査範囲に含まれる複数の第１の領域に対し、該第１の領域の少なくとも一部に含まれる前記特徴量に応じて前記第１の領域に処理を施した超音波画像データを画像データ生成部に生成させる画像生成制御ステップと、を含む。
　また、本発明に係る超音波観測装置の作動プログラムは、超音波観測装置に、被検体に対する超音波走査に基づくエコー信号を受信し、前記エコー信号に基づく周波数解析を行って周波数スペクトルを算出し、前記周波数スペクトルに基づいて特徴量を算出し、前記エコー信号の振幅に基づいて、前記超音波走査の走査範囲に含まれる複数の第１の領域に対し、該第１の領域の少なくとも一部に含まれる前記特徴量に応じて前記第１の領域に処理を施した超音波画像データを画像データ生成部に生成させる。
　本発明によれば、空間分解能を損なうことなく組織性状に特徴のある病変を探索しやすい画像を表示することができるという効果を奏する。
図１は、散乱体のサイズが比較的大きい組織における超音波の散乱について説明する図である。 図２は、図１に示す組織に対して送信した超音波、および、後方散乱によって戻ってきた超音波の周波数スペクトルを示す図である。 図３は、散乱体のサイズが比較的小さい組織における超音波の散乱について説明する図である。 図４は、図３に示す組織に対して送信した超音波、および、後方散乱によって戻ってきた超音波の周波数スペクトルを示す図である。 図５は、超音波振動子の超音波走査について説明する図である。 図６は、図５に示す超音波振動子を用いた超音波走査の走査範囲一部における、組織の大きさの一例を示す図である。 図７は、超音波走査時の送信波の周波数スペクトルの一例を示す図である。 図８は、超音波走査時の受信波の周波数スペクトルの一例を示す図である。 図９は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置を備えた超音波観測システムの構成を示すブロック図である。 図１０は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置が実行する処理の概要を示すフローチャートである。 図１１は、図１０に示す超音波走査の処理の流れを示すフローチャートである。 図１２は、超音波走査によって生成される音線について説明する図である。 図１３は、図１０に示す特徴量マップ生成処理の流れを示すフローチャートである。 図１４は、周波数スペクトルを用いた周波数特徴量の算出を説明するための図である。 図１５は、特徴量マップの一例について説明する図である。 図１６は、ばらつきグレードの算出について説明する図である。 図１７は、ばらつきグレードの特定について説明するための図である。 図１８は、ばらつきマップの一例について説明する図である。 図１９は、ばらつきグレードと、フィルタ係数との関係について説明する図である。 図２０は、ばらつきグレードにおける、周波数と入出力強度比との関係の一例を示す図である。 図２１は、図１０に示すＢモード画像データ生成処理の流れを示すフローチャートである。 図２２は、図９に示すフィルタ部の構成を示す図である。 図２３は、Ｂモード画像データについて説明する図である。 図２４は、図１０に示す表示画像データ生成処理の流れを示すフローチャートである。 図２５は、表示画面におけるＢモード画像の表示態様の一例を示す図（その１）である。 図２６は、表示画面におけるＢモード画像の表示態様の一例を示す図（その２）である。 図２７は、変形例１における、ばらつきグレードの特定について説明する図である。 図２８は、変形例２における、ばらつきグレードの特定について説明する図である。 図２９は、変形例２における、ばらつきグレードと、フィルタ係数との関係について説明する図である。 図３０は、超音波振動子のこの態様について説明する図（その１）である。 図３１は、超音波振動子のこの態様について説明する図（その２）である。 図３２は、特徴量に基づいて生成される特徴量画像について説明する図である。
　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。
（実施の形態）
I．原理　（散乱体と受信波のスペクトルとの関係）
I－i．一般的な原理
　図１は、散乱体のサイズが比較的大きい組織における超音波の散乱について説明する図である。図２は、図１に示す組織へ送信した超音波（以下、単に「送信波」ともいう）、および、後方散乱によって戻ってきた超音波（以下、単に「受信波」ともいう）の周波数スペクトルを示す図である。図３は、散乱体のサイズが比較的小さい組織における超音波の散乱について説明する図である。図４は、図３に示す組織への送信波、および、受信波の周波数スペクトルを示す図である。図２、図４に示す受信波の周波数スペクトルは、実際には受信波を音響電気変換して得たエコー信号の強度や電圧振幅の周波数分布として観測される。図１に示す組織の散乱体Ｑ1は、図３に示す組織の散乱体Ｑ2よりも大きい。
　一般に、受信波の周波数スペクトルは、超音波が走査された被検体の組織の性状によって異なる傾向を示す。これは、周波数スペクトルが、超音波を散乱する散乱体の大きさ、数密度、音響インピーダンス等に影響を受けるためである。周波数スペクトルは、このうち、特に散乱体の大きさに影響を受けやすい。組織性状とは、例えば、被検体が人体組織の場合、悪性腫瘍（癌）、良性腫瘍、内分泌腫瘍、粘液性腫瘍、正常組織、嚢胞、脈管など、組織の特徴のことである。
　ところで、超音波における散乱（scatter）とは、超音波が不規則な境界面あるいは微小反射体である散乱体に当たり、四方八方に広がる現象を指す。さらに、後方散乱（back　scatter）とは、散乱のうち後方、すなわち音源の方向に戻ってくる現象を指す。一般に、散乱体を含む組織への送信波は、散乱体のサイズに比して長いほど散乱されにくく、短いほど散乱されやすい。言い換えれば、送信波は、散乱体が送信波の波長に比して小さいほど散乱されにくく、大きいほど散乱されやすい。後方散乱についてもこれに同じである。
　ここで、図１と図３に示す各組織へ、同じ送信波が入射して後方散乱した後、受信波を受信した場合を考える。一般には、送信波は単一波長ではなく、たくさんの周波数成分から成り立っていることが通例である。サイズが比較的大きい散乱体Ｑ1では、送信波の周波数成分のうち、ほとんどが後方散乱して戻る（図１参照）。この際、受信波は、送信波に対して低減する。受信波の周波数スペクトルＳ1の各周波数での強度は、全周波数にわたり、送信波の周波数スペクトルＳ0の各周波数での強度よりも小さい（図２参照）。
　一方、サイズが小さい散乱体Ｑ2では、送信波のうち周波数が低い成分ほど、散乱体Ｑ2をすり抜け、受信波として戻りにくくなる（図３、図４参照）。この際、受信波は、散乱体Ｑ1の受信波と比してさらに低減する。特に低周波で顕著である。受信波の周波数スペクトルＳ2の強度は、全周波数にわたり、送信波の周波数スペクトルＳ0の強度よりも小さく、かつ周波数スペクトルＳ1の強度よりも小さい（図４参照）。
　以上説明したことから分かる通り、周波数が低いほど、散乱体のサイズの差が受信波に明確に現れる。本願で着目したのは、一般的な原理のうちこの点である。なお、この議論では送信地点（音源）と当該組織との間、当該組織と受信地点との間の減衰は考慮していない。減衰がある場合には、受信後に、送受信地点（音源）と当該組織との間の距離に応じた補償が必要である。
I－ii．同じ超音波プローブで組織を走査した場合
　図５は、超音波振動子の超音波走査について説明する図である。以下、図５に示すコンベックス型の超音波振動子２０を用いて被検体を走査する例について説明する。超音波振動子２０は、超音波ビーム（送信波）を送信し、被検体内の組織に含まれる散乱体によって後方散乱され、戻ってきた超音波（受信波）を受信する。図５にはこの送受信方向がＳＲとして示されている。超音波振動子２０を用いて、平面（走査面）内において、走査方向ＹSに超音波の送受信方向を移動させながら送受信を繰り返すことによって、扇形をなす走査範囲ＲSの全体が超音波で走査される。
　図６は、図５に示す超音波振動子２０を用いた超音波走査の走査範囲の一部における、組織の大きさの一例を示す図である。図６の（ａ）は、走査範囲ＲSを示し、図６の（ｂ）は、走査範囲ＲSの一部の領域ＲS0に対応する組織の一例を示す。例えば、領域ＲS0に対応する位置では、散乱体のサイズが互いに異なる組織Ｏ1、Ｏ2が存在するものとする（図６の（ｂ）参照）。
　図７は、超音波走査時の送信波の周波数スペクトルの一例を示す図である。図８は、超音波走査時の受信波の周波数スペクトルの一例を示す図である。図８は、図６の（ｂ）の領域ＲS0における周波数スペクトルを示す。領域ＲS0に、図７に示す周波数スペクトルＳ10の送信波が送信された場合、組織Ｏ1からの受信波は周波数スペクトルＳ11を示し、組織Ｏ2からの受信波は周波数スペクトルＳ12を示す。図８では周波数スペクトルＳ10、Ｓ11、Ｓ12をそれぞれ点線、破線、実線で示している。図８から分かる通り、低周波側においてスペクトルの強度の差が大きい。
　ここで、周波数特徴量（以下、単に「特徴量」ともいう）は、周波数スペクトルから近似される直線の傾きや切片、それらの組み合わせによって算出される。上述した組織間のスペクトルの差（領域Ｒ0に相当）は、この周波数特徴量の差異として現れる。この差異を利用することが本願の原理である。以下、差異を導き、利用するための装置の構成、作用、効果を説明する。
II．本実施の形態の構成
　図９は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置３を備えた超音波診断システム１の構成を示すブロック図である。同図に示す超音波診断システム１は、被検体へ超音波を送信し、該被検体で後方散乱された超音波を受信する超音波プローブ２と、接続された超音波プローブ２が取得したエコー信号に基づいて超音波画像を生成する超音波観測装置３と、超音波観測装置３が生成した超音波画像を表示する表示装置４とを備える。ブロック図では、二重線の矢印が超音波走査、離散化に係る電気信号やデータの伝送を示し、実線の矢印がＢモード画像データ生成に係る電気信号やデータの伝送を示し、破線の矢印が特徴量算出に係る電気信号やデータの伝送を示し、二重破線の矢印が画像表示に係る電気信号やデータの伝送を示す。
　本実施の形態の超音波プローブ２として、超音波内視鏡を例にとって説明する。超音波プローブ２は、被検体内に挿入される長尺で可撓性のある挿入部２１と、挿入部２１の基端側に接続するコネクタ２２と、挿入部２１の先端側にある先端部２３とを有する。先端部２３は、例えば図５に示す構成をなす。先端部２３は、被検体に超音波を走査するためのコンベックス型の超音波振動子２０と、光学的に被検体内を観察するための光学観察窓２４とを有する。光学観察窓２４は、先端部２３と挿入部２１の内部に設けられた図示しない光学レンズおよび撮像素子等の撮像光学系に接続している。超音波振動子２０は、多数の素子からなるアレイであり、各素子は、図示しない信号線で、先端部２３、挿入部２１、コネクタ２２、超音波観測装置３の接続部３００（後述）を経て、送受信駆動部３０１（後述）と接続されている。
　超音波観測装置３は、接続部３００、送受信駆動部３０１、Ａ／Ｄコンバータ３０２、全波形メモリ３０３、第１Ｗｉｎｄｏｗメモリ３０４、周波数解析部３０５、第１ログアンプ３０６、特徴量算出部３０７、特徴量メモリ３０８、マッピング部３０９、Ｂモード画像生成部３１０、切替・合成部３１１、表示信号生成部３１２、制御部３１３および記憶部３１４を備える。各部の処理の詳細については後述する。
　接続部３００は、複数の信号線のそれぞれと接続する複数の接続ピンを有し、超音波観測装置３の筐体に固定されている。コネクタ２２は接続部３００に対して着脱自在である。すなわち、コネクタ２２を設けた超音波プローブ２は、超音波観測装置３に対して着脱自在であり、他種の超音波プローブと交換して接続部３００に接続可能である。接続部３００は、信号線を経由して、超音波プローブ２と超音波観測装置３とを電気的に接続する。
　マッピング部３０９は、第１座標変換部３２１、第１補間部３２２および特徴量マップメモリ３２３を有する。
　制御部３１３は、ばらつき算出部３３１、ばらつきマップ生成部３３２および特性選択データメモリ３３３を有する。制御部３１３は、記憶部３１４が記憶、格納する作動プログラムや、各処理の演算パラメータ、データ等を記憶部から読み出し、各部に作動方法に関連した各種演算処理を実行させることによって超音波観測装置３を統括して制御する。制御部３１３は、本願の画像生成制御部としての機能を有する。
　また、Ｂモード画像生成部３１０は、第２Ｗｉｎｄｏｗメモリ３４１、フィルタ部３４２、包絡線検波部３４３、第２ログアンプ３４４、音線データメモリ３４５、第２座標変換部３４６、第２補間部３４７およびＢモード画像メモリ３４８を有する。本実施の形態のＢモード画像生成部３１０が、本願の画像データ生成部に相当する。なお、画像データ生成部は、Ｂモード画像生成部３１０の他、切替・合成部３１１および表示信号生成部３１２を含んで構成してもよい。
　上述したＢモード画像生成部３１０、周波数解析部３０５、特徴量算出部３０７、マッピング部３０９、切替・合成部３１１、表示信号生成部３１２および制御部３１３は、演算および制御機能を有するＣＰＵ（Central　Processing　Unit）等の汎用プロセッサ、またはＡＳＩＣ（Application　Specific　Integrated　Circuit）もしくはＦＰＧＡ（Field　Programmable　Gate　Array）等の特定の機能を実行する専用の集積回路等を用いて実現される。なお、上記のうち少なくとも一部を含む複数の部を共通の汎用プロセッサまたは専用の集積回路等を用いて構成することも可能である。さらに、送受信駆動部３０１のうち、一部の回路を専用の集積回路で実現することも可能である。
　また、全波形メモリ３０３、第１Ｗｉｎｄｏｗメモリ３０４、特徴量メモリ３０８、特徴量マップメモリ３２３、特性選択データメモリ３３３、第２Ｗｉｎｄｏｗメモリ３４１、音線データメモリ３４５およびＢモード画像メモリ３４８は、例えば、ＨＤＤ（Hard　Disk　Drive）や、ＳＤＲＡＭ（Synchronous　Dynamic　Random　Access　Memory）などを用いて構成される。
　ここで、超音波観測装置３は、上記した各種メモリの他に、各処理の演算パラメータやデータ等を記憶する記憶部３１４をさらに有する。記憶部３１４は、例えば超音波観測装置３の作動プログラム、各種処理に必要なデータ、対数変換処理に必要な情報（下式（１）参照、例えばα、Ｖcの値）、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。さらに、記憶部３１４は、生成されたＢモード画像データや、周波数スペクトルデータ等を記憶してもよい。記憶部３１４は、例えば、ＨＤＤや、ＳＤＲＡＭなどを用いて構成される。
　また、記憶部３１４は、追加のメモリとして、超音波観測装置３の作動方法を実行するための作動プログラムを予めインストールした非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体、例えば図示しないＲＯＭ（Read　Only　Memory）を設けている。作動プログラムは、携帯型ハードディスク、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、超音波観測装置３は、これらの記録媒体と接続する図示しない入出力部により、上述した作動プログラムや各種データ、各種情報を取得し、記憶部３１４に記録することが可能である。さらに、超音波観測装置３は、図示しない通信回路により、上述した作動プログラムや各種データ、各種情報を、通信ネットワークを経由してダウンロードすることによって取得し、記憶部３１４に記録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、ＷＡＮ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。
III．本実施の形態の作用
III－i．概要
　続いて、超音波観測装置３が実行する処理について説明する。図１０は、超音波観測装置が実行する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３は、制御部３１３の制御のもと、被検体に対して超音波を走査して、受信したエコー信号に基づいて超音波画像を生成し、表示装置４に表示させる。
　超音波観測装置３は、まず、超音波プローブ２に超音波走査を実施させる（ステップＳ１）。その後、超音波観測装置３は、超音波プローブ２から受信したエコー信号に基づいて特徴量マップを生成する（ステップＳ２）。超音波観測装置３は、生成した特徴量マップに基づいてＢモード画像データを生成し（ステップＳ３）、生成したＢモード画像データに基づくＢモード画像を表示装置４に表示させる（ステップＳ４）。
III－ii．ステップＳ１（超音波走査、離散化）
　まず、図１０に示すステップＳ１の超音波走査、離散化の処理の流れについて説明する。ステップＳ１は、図９の二重線の矢印の流れに相当する。以下、超音波走査、離散化の処理の流れについて、図１１を用いて説明する。
　ステップＳ１０１において、送受信駆動部３０１は、制御部３１３からの制御信号に基づいて超音波振動子２０に駆動信号を送信する。超音波振動子２０は、駆動信号に基づく送信波を被検体へ送信する。
　具体的には、送受信駆動部３０１は、所定の波形の高電圧パルスからなる駆動信号を、異なる遅延をかけ、所定の送信タイミングで、超音波振動子２０へ接続する各信号線へ出力する。これら所定の波形、遅延、所定の送信タイミングは、制御部３１３からの制御信号に基づく。駆動信号は、超音波観測装置３の接続部３００、超音波プローブ２のコネクタ２２、挿入部２１、先端部２３内の各ピンや各信号線を経由して、超音波振動子２０へ送信される。超音波振動子２０は、駆動信号を、送信波である超音波パルスに変換して被検体の特定の方向へ照射する。この送信方向は、各素子への駆動信号にかけられた遅延の値によって決定される。
　ステップＳ１０２において、送受信駆動部３０１は、超音波振動子２０が受信した散乱体から戻った超音波エコーに基づくエコー信号を受信する。具体的には、送信波は、被検体内でその照射方向（以下、単に「音線」ともいう）に存在する組織に含まれている散乱体によって後方散乱され、超音波エコーが生成される。そして、この超音波エコーが受信波として超音波振動子２０で受信される。超音波振動子２０は、受信波を、電圧変化で表現される電気的なエコー信号に変換し、各信号線へ出力する。送受信駆動部３０１は、超音波プローブ２の先端部２３、挿入部２１、コネクタ２２、超音波観測装置３の接続部３００内の各信号線や各ピンを経由して、このエコー信号を受信する。ここで受信するエコー信号は、電気的なラジオ周波数（ＲＦ：Radio　Frequency）の信号である。
　ステップＳ１０３において、Ａ／Ｄコンバータ３０２は、送受信駆動部３０１が受信したエコー信号にＡ／Ｄ変換処理を施してデジタルデータ（以下、ＲＦデータという）を生成する。具体的には、Ａ／Ｄコンバータ３０２は、まず受信したエコー信号を増幅する。Ａ／Ｄコンバータ３０２は、増幅し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、適当なサンプリング周波数（例えば５０ＭＨｚ）でサンプリングして離散化（いわゆるＡ／Ｄ変換処理）する。こうして、Ａ／Ｄコンバータ３０２は、増幅後のエコー信号から離散化されたＲＦデータを生成する。Ａ／Ｄコンバータ３０２は、全波形メモリ３０３へＲＦデータを書き出す。
　なお、送受信駆動部３０１が送信する駆動信号の周波数帯域は、超音波振動子２０が駆動信号を超音波パルス（送信波）へ電気音響変換をする際の、超音波振動子２０の線型応答周波数帯域をほぼカバーする広帯域にする。さらに、Ａ／Ｄコンバータ３０２におけるエコー信号の各種処理周波数帯域は、超音波振動子が超音波エコー（受信波）をエコー信号へ音響電気変換する際の、超音波振動子の線型応答周波数帯域をほぼカバーする広帯域にする。こうすることによって、超音波振動子２０における電気音響変換の線形応答周波数帯域と、音響電気変換の線形応答周波数帯域との双方に含まれる、いわゆる有効な帯域が送受信駆動部３０１やＡ／Ｄコンバータ３０２の作用により損なわれる、という問題をできるだけ防ぐことができる。ひいては、後述する周波数スペクトルの近似処理をできるだけ広帯域で実行することができ、精度のよい近似を行うことが可能となる。
　ステップＳ１０４において、制御部３１３は、当該音線について、全波形メモリ３０３へＲＦデータの書き出しが完了したか否かを判断する。制御部３１３は、書き出しが完了していないと判断した場合（ステップＳ１０４：Ｎｏ）、ステップＳ１０１に戻り、未書き出しのＲＦデータに対し、上述した処理を繰り返す。一方、制御部３１３は、当該音線について書き出しが完了したと判断した場合（ステップＳ１０４：Ｙｅｓ）、ステップＳ１０５に移行する。
　ステップＳ１０５において、制御部３１３は、走査範囲内のすべての音線について、書き出しが完了したか否かを判断する。制御部３１３は、すべての音線の書き出しが完了していないと判断した場合（ステップＳ１０５：Ｎｏ）、ステップＳ１０６に移行する。
　ステップＳ１０６において、制御部３１３は、遅延の値を変更することで、書出し対象の音線の方向を、未書き出しの音線の方向に設定する。制御部３１３は、音線の方向を設定後、ステップＳ１０１に戻り、各部に、未書き出しの音線についての上述の処理を繰り返させる。
　一方、制御部３１３は、当該音線について書き出しが完了したと判断した場合（ステップＳ１０５：Ｙｅｓ）、超音波走査処理を終了する。
　以上説明したように、超音波振動子２０は素子の遅延を変えられながらステップ１０１からステップＳ１０５を繰り返すことで、図５の走査方向ＹSに超音波の送信方向を移動させながら扇形をなす走査範囲ＲSを走査し、走査範囲ＲS内の全音線のＲＦデータを全波形メモリ３０３へ書き出すことになる。
　ここで、走査と全波形メモリ３０３内のデータとの関係について、図１２を用いて具体的に説明する。図１２は、超音波走査によって生成される音線について説明する図である。図１２の（ａ）は、超音波振動子の走査範囲と音線とを模式的に示す図である。図１２の（ｂ）は、各音線の深度と方位とを直交する二方向に揃えて表現したものである。図１２の（ａ）に示す走査範囲は扇形をなしている。なお、図１２の（ａ）では、超音波が往復する経路（音線）を直線矢印で表現している。図１２の（ａ）では、後の説明の都合上、各音線に、走査開始から順に、１、２、３・・・と番号を付し、１番目の音線をＳＲ1、２番目の音線をＳＲ2、３番目の音線をＳＲ3、・・・、ｊ番目の音線をＳＲj、・・・、Ｍ番目（最後）の音線をＳＲＭと定義する。また、図１２の（ａ）、（ｂ）では、各音線上のＲＦデータの受信深度をｚとして記載している。超音波振動子の表面から照射された超音波パルスが受信深度ｚにある組織内で後方散乱し、超音波エコーとして超音波振動子へ戻ってきた場合、その往復距離Ｄと受信深度ｚとの間には、ｚ＝Ｄ／２の関係がある。
　図１２の（ｃ）は、音線ＳＲjに対応するＲＦデータにおけるデータ配列を模式的に示す図である。Ｗｉｎｄｏｗ　１、Ｗｉｎｄｏｗ　２、Ｗｉｎｄｏｗ　３、・・・、Ｗｉｎｄｏｗ　ｋ、・・・、Ｗｉｎｄｏｗ　Ｎは、音線ＳＲjを所定の深度間隔で区切った区間である。各Ｗｉｎｄｏｗ内のＲＦデータの集合をＷｉｎｄｏｗデータと定義する。各Ｗｉｎｄｏｗデータはそれぞれ複数のサンプル点のＲＦデータを含む。音線ＳＲｊ上のＲＦデータにおいて、右側に位置するＲＦデータやＷｉｎｄｏｗデータほど、超音波振動子から音線ＳＲｊに沿って計った場合の深い箇所からのＲＦデータ、Ｗｉｎｄｏｗデータである。各Ｗｉｎｄｏｗは、ＲＦデータの集合における、本願の第２の領域に相当する。なお、受信深度は超音波エコーの受信時刻と対応付いている。
　図１２の（ｄ）は、Ｗｉｎｄｏｗ　ｋにおける、各サンプル点のデータについて説明する図である。図１２の（ｄ）に示したグラフの縦軸は、超音波エコーを受信した時刻における、超音波エコーの変位に相当する値であって、電圧に比例する値を示す。また、音線ＳＲｊ上のＲＦデータＰは、前述の通り、Ａ／ＤコンバータでのＡ／Ｄ変換処理によってエコー信号からサンプリングされ、離散化されたＲＦデータである。なお、図１２の（ｄ）に示す破線Ｌは、Ｗｉｎｄｏｗ　ｋにおける元のエコー信号の波形を示す。
III－iii．ステップＳ２（特徴量マップ生成処理）
　続いて、図１０に示すステップＳ２の特徴量マップ生成処理について説明する。ステップＳ２は、図９の破線の矢印の流れに相当する。以下、ステップＳ２の特徴量マップ生成処理の流れについて、図１３を用いて説明する。
　ステップＳ２０１において、制御部３１３は、全波形メモリ３０３に格納されているＷｉｎｄｏｗデータを読み出す。具体的には、制御部３１３は、全波形メモリ３０３に格納されているｊ番目の音線ＳＲj上のｋ番目のＷｉｎｄｏｗ（Ｗｉｎｄｏｗ　ｋ）のＷｉｎｄｏｗデータを読み出す。後述の通り図１３のループでステップＳ２０１は繰り返すが、制御部３１３は、あらかじめ、ｊの初期値を１、ｋの初期値を１に設定しておく。よって、ループの初回において、制御部３１３はＷｉｎｄｏｗ　１のデータを読み出すことになる。そして、制御部３１３は、読み出したＷｉｎｄｏｗデータを第１Ｗｉｎｄｏｗメモリ３０４へ書き出す。
　ステップＳ２０２において、周波数解析部３０５は、Ｗｉｎｄｏｗデータを周波数解析する。具体的には、周波数解析部３０５は、第１Ｗｉｎｄｏｗメモリ３０４に格納されているＷｉｎｄｏｗ　ｋのＷｉｎｄｏｗデータに周波数解析の一種である高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast　Fourier　Transform）を施してＷｉｎｄｏｗ　ｋにおける周波数スペクトルのデータ（以下、「周波数スペクトルデータ」という）を算出する。ここでの周波数スペクトルデータは、「処理対象のＷｉｎｄｏｗが存在する受信深度ｚ（すなわち、或る往復距離Ｄ）から得られるエコー信号の強度や電圧振幅の周波数分布」を表す。
　本実施の形態では、周波数スペクトルとしてエコー信号の電圧振幅の周波数分布を採用した場合で説明する。周波数解析部３０５は、電圧振幅の周波数成分Ｖ（ｆ）をもとに周波数スペクトルのデータを生成する場合を例として説明する。ｆは、周波数である。周波数解析部３０５は、ＲＦデータの振幅（事実上、エコー信号の電圧振幅）の周波数成分Ｖ（ｆ）を基準電圧Ｖcで除し、常用対数（ｌｏｇ）をとってデシベル単位で表現する対数変換処理を施した後、適当な正の定数αを乗ずることによって、次式（１）で与えられる被検体の周波数スペクトルデータＳ（ｆ）を生成する。なお、定数αは、例えば２０である。
　　Ｓ（ｆ）＝α・ｌｏｇ｛Ｖ（ｆ）／Ｖc｝　　・・・（１）
　周波数解析部３０５は、周波数スペクトルデータＳ（ｆ）を第１ログアンプ３０６へ出力する。第１ログアンプ３０６へ出力されるデータは、（１）式で示した通り、超音波パルスの後方散乱の強さを示すエコー信号の振幅または強度を１０進数で表現した桁に比例する値が、超音波パルスの送受信方向（深度方向）に沿って並んだデータである。
　ステップＳ２０３において、第１ログアンプ３０６は、入力される周波数スペクトルデータの各周波数成分に対し、対数増幅を行って、増幅後の周波数スペクトルデータを出力する。
　ステップＳ２０４において、特徴量算出部３０７は、第１ログアンプ３０６から出力された対数増幅後の周波数スペクトルデータを直線で近似し、その直線を用いて周波数スペクトルデータの特徴量を算出する。特徴量算出部３０７は、算出した特徴量を特徴量メモリ３０８へ出力する。
　特徴量算出部３０７の特徴量の算出について、図１４を用いて具体的に説明する。例えば、特徴量算出部３０７は、周波数帯域Ｕで単回帰分析を行い周波数スペクトルデータＳSの回帰直線ＬSを得る。このとき、特徴量算出部３０７は、取得した回帰直線ＬSの傾きａ1、切片ｂ1を特徴量として算出する。そして、周波数帯域Ｕの中心周波数（すなわち、「ミッドバンド」）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）ｃ1＝ａ1ｆM＋ｂ1をも特徴量として算出する。回帰直線ＬSを特徴付ける一次式のパラメータ（傾きａ1、切片ｂ1、ミッドバンドフィットｃ1）で周波数スペクトルデータＳSを表現することで、周波数スペクトルデータＳSを一次式に近似したことになる。
　特徴量算出部３０７は、傾きａ1、切片ｂ1、およびミッドバンドフィットｃ1のうち、出力設定されている種別の値を特徴量として特徴量メモリ３０８へ出力する。
　周波数スペクトルのデータから算出される３つの特徴量のうち、傾きａ1、切片ｂ1は、超音波を散乱する散乱体の大きさ、散乱体の散乱強度、散乱体の数密度（濃度）等と相関を有していると考えられる。ミッドバンドフィットｃ1は、有効な周波数帯域内の中心におけるエコー信号の電圧振幅や強度を与える。このため、ミッドバンドフィットｃ1は、散乱体の大きさ、散乱体の散乱強度、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。
　ステップＳ２０５において、制御部３１３は、特徴量算出対象の音線について、特徴量の出力が完了したか否かを判断する。具体的には、制御部３１３は、ｋ＝Ｎ（音線ＳＲj上の最後のＷｉｎｄｏｗの番号）ならば、当該音線ＳＲj上のすべてのＷｉｎｄｏｗについて特徴量の出力が完了、ｋ＜Ｎならば未完了と判断する。その後、制御部３１３は、すべてのＷｉｎｄｏｗについて、特徴量の出力が完了していないと判断した場合（ステップＳ２０５：Ｎｏ）、ｋの値に１を加え、ステップＳ２０１に戻り、Ｗｉｎｄｏｗ　ｋ　(このｋの値は加算前のｋ＋１に同じ)　のＷｉｎｄｏｗデータに対し、上述した処理を繰り返す。このようにして処理は特徴量が未出力のＷｉｎｄｏｗへ移る。これに対し、制御部３１３は、特徴量の出力が完了したと判断した場合（ステップＳ２０５：Ｙｅｓ）、ステップＳ２０６に移行する。
　ステップＳ２０６において、制御部３１３は、走査範囲ＲS内のすべての音線について、特徴量の出力が完了したか否かを判断する。具体的には、制御部３１３は、ｊ＝Ｍ（走査範囲ＲS上の最後の音線の番号）ならば、走査範囲ＲS内のすべて音線について特徴量の出力が完了、ｊ＜Ｍならば未完了と判断する。その後、制御部３１３は、すべての音線について特徴量の出力が完了していないと判断した場合（ステップＳ２０６：Ｎｏ）、ステップＳ２０７に移行する。
　ステップＳ２０７において、制御部３１３は、出力対象の音線の方向を、未出力の音線の方向に設定する。具体的には、制御部３１３は、ｊの値に１を加え、ステップＳ２０１に戻り、音線ＳＲｊ（このｊの値は加算前のｊ＋１に同じ）の音線に対し、上述した処理を繰り返す。このようにして処理は特徴量が未出力の音線へ移る。
　一方、制御部３１３は、すべての音線について特徴量の出力が完了したと判断した場合（ステップＳ２０６：Ｙｅｓ）、ステップＳ２０８に移行する。
　ステップＳ２０８において、マッピング部３０９の第１座標変換部３２１は、特徴量メモリ３０８に格納された特徴量を、Ｂモード画像データにおける画像の各画素位置に対応して割り当てる。本実施の形態では、各画素は、説明の都合上、直交座標上に配置されるものとして説明する。
　ステップＳ２０９において、第１補間部３２２は、上述した直交座標において特徴量が存在しない位置の特徴量を補間する。第１補間部３２２は、補間対象の位置の周囲の特徴量を用いて、補間対象の位置の特徴量を算出する。補間に用いる周囲の特徴量としては、例えば、補間対象の位置と縦方向および横方向で隣り合う位置、ならびに斜め方向で接する位置の特徴量が用いられる。第１補間部３２２は、補間した特徴量を含むすべての特徴量を特徴量マップメモリ３２３に書き出す。以上説明したステップＳ２０８およびＳ２０９において、マッピング部３０９は、特徴量マップを生成し、特徴量マップメモリ３２３に格納する。マッピング部３０９は、特徴量マップメモリ３２３に格納した特徴量マップを、切替・合成部３１１および制御部３１３へ出力する。
　図１５は、特徴量マップの一例について説明する図である。図１５は、走査範囲ＲSの一部の領域ＲS0に対応する特徴量マップの一例を示す。走査範囲ＲSと領域ＲS0は、図５の説明で上述である。なお、図１５に示す特徴量マップＭＰ1は、説明のため矩形で表現している。特徴量マップＭＰ1は、Ｗｉｎｄｏｗデータ単位で特徴量が表現され、図１５では特徴量が低いほどハッチングが薄く、特徴量が高いほど濃い。
　ステップＳ２１０において、制御部３１３は、特徴量マップに基づいて、ばらつきグレードを特定する。具体的には、ばらつき算出部３３１が、まず、特徴量マップを特徴量マップメモリ３２３から読み出して、隣接する位置において特徴量の差が閾値以上となるＷｉｎｄｏｗの隣接箇所を抽出する。図１６は、ばらつきグレードの算出について説明する図である。ばらつき算出部３３１は、特徴量の差が閾値以上となる隣接箇所ＰNを抽出する。図１６では、抽出した隣接箇所を太線で示している。この際に用いる閾値は、本願の第１の閾値に相当する。
　その後、ばらつき算出部３３１は、抽出した隣接箇所の個数を、分割領域（図１８参照）ごとに計数する。例として、図１６では抽出した隣接箇所が１５個存在する。ここで、分割領域は、走査範囲ＲSを区切ってなる領域であり、複数のＷｉｎｄｏｗを含む領域である。分割領域として、走査範囲を音線方向と、同一深度を結ぶ曲線（等深度線）とによって分割される領域を例に説明するが、分割の方法はこの限りではない。分割領域は、本願の第１の領域に相当する。なお、領域ＲS0もこれら分割領域の一つである。ばらつき算出部３３１は、計数した個数を、分割領域の実際の面積で除すことによって、特徴量の差が閾値以上のＷｉｎｄｏｗ隣接箇所の個数の、分割領域における数密度を算出する。ここでは数密度として面積密度を算出する。
　ばらつき算出部３３１は、予め記憶部３１４に格納しておいた、面積密度と、ばらつきグレードとを対応付けた対応テーブルを記憶部３１４から読み出す。そして、ばらつき算出部３３１は、対応テーブルを参照して、分割領域ごとに面積密度に応じたばらつきグレードを特定する。
　図１７は、ばらつきグレードの特定について説明するための図である。ばらつきグレードは、面積密度が大きくなるにしたがってグレードの数値も大きくなる。つまり、分割領域における特徴量のばらつきが大きいと、その分割領域のばらつきグレードも大きくなる。
　ステップＳ２１１において、ばらつきマップ生成部３３２は、分割領域の位置および大きさと、ばらつきグレードとを関連付けして、ばらつきマップを生成し、特性選択データメモリへ出力する。併せて、ばらつきマップ生成部３３２は、ばらつきグレードと後述するフィルタ部３４２のフィルタ係数の情報とを関連付けする関係テーブルも特性選択データメモリへ出力する。具体的には、ばらつきマップ生成部３３２は、まず、分割領域の位置および大きさと、ばらつきグレードとを関連付ける。ばらつきマップ生成部３３２は、この関連付けによって、ばらつきマップを生成することになる。
　図１８は、ばらつきマップの一例について説明する図である。ばらつきマップでは、各分割領域ＴRに対してばらつきグレードが設定される。ばらつきマップ生成部３３２は、生成したばらつきマップを、特性選択データメモリ３３３へ出力する。
　その後、ばらつきマップ生成部３３２は、予め記憶部３１４に格納しておいた、ばらつきグレードと、フィルタ係数の情報とを関連付けする関係テーブルを記憶部３１４から読み出す。そして、ばらつきマップ生成部３３２は、この関係テーブルをも、特性選択データメモリ３３３へ出力する。このようにして、特性選択データメモリ３３３には、「ばらつきマップ」、および、「ばらつきグレードとフィルタ係数の情報とを関連付けする関係テーブル」の２つが格納されることになる。以下、この２つを特性選択データと呼ぶ。
　図１９は、ばらつきグレードとフィルタ係数の情報とを関連付けする関係テーブルについて説明する図である。フィルタ係数は、ｈ0、ｈ1、ｈ2、・・・、ｈN-1、ｈNの複数個のパラメータを１セットとし、後述するフィルタ部３４２を通過する信号を、複数の周波数に離散的に分解した場合の、各周波数成分の入出力強度比を対応する。ただし、フィルタ係数は、入出力強度比そのものではない。また、各フィルタ係数が各入出力強度比に直接対応する訳でもない。入出力強度比は、フィルタ部３４２における信号の通過割合に同じである。図１９では、フィルタ係数ｈ0、ｈ1、ｈ2、・・・、ｈN-1、ｈNのセットが、ばらつきグレード０、１、２、３、・・・Ｍの各々に対応して設定されている。
　図２０は、後述するＢモード画像生成部３１０のフィルタ部３４２における、周波数と入出力強度比との関係の一例を示す図である。図２０では、ばらつきグレード別に関係が示されている。図２０の（ａ）は、ばらつきグレードがゼロの場合のフィルタ係数が対応する、周波数に対する入出力強度比の一例を示す。図２０の（ｂ）は、ばらつきグレードが１の場合のフィルタ係数が対応する、周波数に対する入出力強度比の一例を示す。図２０の（ｃ）は、ばらつきグレードが２の場合のフィルタ係数が対応する、周波数に対する入出力強度比の一例を示す。本実施の形態では、ばらつきグレードが大きくなると、低周波側の入出力強度比が大きくなり、さらに、高周波側の入出力強度比が低減される。なお、図２０の（ａ）のばらつきグレードがゼロのフィルタ係数は、どの周波数も強調されない係数となっている。
III－iv．ステップＳ３（Ｂモード画像データ生成処理）
　続いて、図１０に示すステップＳ３のＢモード画像データ生成処理について説明する。ステップＳ３は、図９の実線の矢印の流れに相当する。以下、ステップＳ３のＢモード画像データ生成処理の流れについて図２１を用いて説明する。
　ステップＳ３０１において、特性選択データを参照して、走査範囲内のＷｉｎｄｏｗデータの取得位置に関連するフィルタ係数を特定する。具体的には、まず、制御部３１３が、処理すべきＷｉｎｄｏｗの走査範囲ＲS内での位置情報をＢモード画像生成部３１０へ出力する。Ｂモード画像生成部３１０は、この位置情報を基に該当するＷｉｎｄｏｗデータを、全波形メモリ３０３から読み出し、第２Ｗｉｎｄｏｗメモリ３４１へ書き出す。フィルタ部３４２は、第２Ｗｉｎｄｏｗメモリ３４１に格納されたＷｉｎｄｏｗデータを読み出す。また、フィルタ部３４２は、特性選択データメモリ３３３から特性選択データ（ばらつきマップ、および、図１９に示したばらつきグレードとフィルタ係数の情報とを関連付けする関係テーブル）とを読み出す。そして、フィルタ部３４２は、当該Ｗｉｎｄｏｗの位置情報から、ばらつきマップと、「ばらつきグレードとフィルタ係数の情報とを関連付けする関係テーブル」とを参照して、第２Ｗｉｎｄｏｗメモリから読み出したＷｉｎｄｏｗデータの取得位置に関連するフィルタ係数ｈ0、ｈ1、ｈ2、・・・、ｈN+1、ｈNを特定する。
　ステップＳ３０２において、フィルタ部３４２は、特定したフィルタ係数を用いて、Ｗｉｎｄｏｗデータのフィルタリング処理を実施する。図２２は、図９に示すフィルタ部の構成を示す図である。フィルタ部３４２は、第１遅延部３５１－１、第２遅延部３５１－２、第３遅延部３５１－３、・・・、第Ｎ遅延部３５１－Ｎと、第０増幅部３５２－０、第１増幅部３５２－１、第２増幅部３５２－２、第３増幅部３５２－３、・・・、第Ｎ増幅部３５２－Ｎと、第１加算部３５３－１、第２加算部３５３－２、第３加算部３５３－３、・・・、第Ｎ加算部３５３－Ｎとを有する。各遅延部は、同一の所定の遅延時間でＷｉｎｄｏｗデータを各増幅部へ出力する。また、各増幅部には、Ｗｉｎｄｏｗデータと、ばらつきグレードに応じたフィルタ係数とがそれぞれ入力される。例えば、第０増幅部３５２－０には、第２Ｗｉｎｄｏｗメモリ３４１から遅延なくＷｉｎｄｏｗデータが入力されるとともに、フィルタ係数ｈ0が入力される。第０増幅部３５２－０は、Ｗｉｎｄｏｗデータにフィルタ係数ｈ0を乗算し、第１加算部３５３－１へ出力する。また、第１増幅部３５２－１には、第１遅延部３５１－１から所定の遅延時間だけ遅延されたＷｉｎｄｏｗデータが入力されるとともに、フィルタ係数ｈ1が入力される。第１増幅部３５２－１は、Ｗｉｎｄｏｗデータにフィルタ係数ｈ1を乗算し、第１加算部３５３－１へ出力する。第１加算部３５３－１は、第０増幅部３５２－０および第１増幅部３５２－１からそれぞれ入力されたＷｉｎｄｏｗデータを加算して第２加算部３５３－２へ出力する。
　フィルタ部３４２は、このように、Ｗｉｎｄｏｗデータを遅延時間に応じて遅延し、フィルタ係数に応じて乗算し、それまでのＷｉｎｄｏｗデータの累積加算結果に加算して、加算後のＷｉｎｄｏｗデータを後段の加算部へ出力する。また、フィルタ係数ｈ0、ｈ1、ｈ2、・・・、ｈN+1、ｈNの値が全て定まると、各周波数成分の入出力強度比（通過割合）が一意に定まる。前述した通り、フィルタ部３４２の入出力強度比（通過割合）の周波数曲線は、Ｗｉｎｄｏｗデータの走査範囲ＲS内での位置のばらつきグレードによって、以下のように変わる。
　　ばらつきグレードが０の場合：周波数曲線は図２０の（ａ）で示される曲線になり、どの周波数成分も強調されない。
　　ばらつきグレードが１の場合：周波数曲線は図２０の（ｂ）で示される曲線になり、低周波成分が強調され、高周波成分が抑制される。
　　ばらつきグレードが２の場合：周波数曲線は図２０の（ｃ）で示される曲線になり、低周波成分がさらに強調され、高周波成分がさらに抑制される。
　フィルタ部３４２は、このように、フィルタ処理によって、Ｗｉｎｄｏｗが属する分割領域の特徴量のばらつきグレードに応じて、Ｗｉｎｄｏｗデータの低周波成分を強調し、高周波成分を抑制して、包絡線検波部３４３へ出力する。
　ステップＳ３０３において、包絡線検波部３４３は、フィルタ部３４２から出力されたＷｉｎｄｏｗデータの包絡線検波を行う。具体的には、包絡線検波部３４３は、Ｗｉｎｄｏｗデータに対してバンドパスフィルタ、包絡線検波を施し、エコー信号の振幅または強度を表すデジタルの音線データを生成する。
　ステップＳ３０４において、第２ログアンプ３４４は、第１ログアンプ３０６と同様にして、入力される音線データ（エコー信号の電圧振幅に相当）に対し対数増幅を行って、対数増幅後の音線データ（対数増幅後の電圧振幅に相当）を出力する。第２ログアンプ３４４は、増幅後の音線データを、音線データメモリ３４５へ出力する。
　ステップＳ３０５において、第２座標変換部３４６は、音線データメモリ３４５に格納されている音線データを取得し、該音線データが走査範囲を空間的に正しく表現できるよう座標変換を施す。このようにして第２座標変換部３４６は、音線データを並べ直す。
　ステップＳ３０６において、第２補間部３４７が、音線データ間の補間処理を施すことによって音線データ間の空隙を埋め、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。第２補間部３４７は、生成したＢモード画像データをＢモード画像メモリ３４８へ出力する。なお、第２補間部３４７は、音線データに対してゲイン処理、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ってもよい。
　図２３は、Ｂモード画像データについて説明する図である。Ｂモード画像ＧBは、分割領域ごとに設定されたばらつきグレードに応じてフィルタ処理が施された画像となる。図２３では、ばらつきグレードが大きいほど色の濃いハッチングが付してある。Ｂモード画像ＧBは、ハッチングが濃い領域ほど低周波側が強調された画像となる。
　以上説明した通り、制御部３１３は、超音波走査の走査範囲に含まれる複数の分割領域に対し、該分割領域に対応付いた特徴量に応じて処理を施したＢモード画像データをＢモード画像生成部３１０に生成させる。ここで、「超音波走査の走査範囲に含まれる複数の分割領域」とは、超音波走査によって得られたエコー信号に基づいて走査範囲を描出した画像（例えばＢモード画像）を分割してなる領域をさす。
III－ｖ．ステップＳ４（表示画像データ生成処理）
　続いて、図１０に示すステップＳ４の表示画像データ生成処理について説明する。ステップＳ４は、図９の二重破線の矢印の流れに相当する。以下、ステップＳ４の流れについて、図２４を用いて説明する。
　ステップＳ４０１において、切替・合成部３１１は、設定されている表示態様に応じた表示フォーマットに切り替える処理を実行する。具体的には、まず、切替・合成部３１１は、特徴量マップメモリ３２３に格納されている特徴量マップと、Ｂモード画像メモリ３４８に格納されているＢモード画像データとをそれぞれ読み出す。その後、切替・合成部３１１は、設定された表示態様に応じて、Ｂモード画像のみを表示する単独表示、および、Ｂモード画像と特徴量マップとを並べて表示する並列表示のいずれかに対応するフォーマット処理を実施する。なお、表示態様に応じて必要な画像データのみを読み出してもよい。
　ステップＳ４０２において、表示信号生成部３１２は、画像を表示させる表示装置４の表示フォーマットに応じたフォーマット処理を実行する。表示装置４の表示フォーマットの種別としては、モニタサイズや、解像度等がある。表示信号生成部３１２は、例えば、表示装置４における画像の表示レンジに応じたデータの間引きや、階調処理などの所定の処理を施したりして、表示装置４に表示させる表示信号を生成する。
　ステップＳ４０３において、制御部３１３は、表示信号生成部３１２に指令を発し、表示信号生成部３１２が生成した表示信号を表示装置４に出力させ、表示装置４に画像を表示させる。図２５および図２６は、表示画面におけるＢモード画像の表示態様の一例を示す図である。図２５は、Ｂモード画像を単独表示させた場合について説明する図である。図２６は、Ｂモード画像と、特徴量マップとを並列に表示させた場合について説明する図である。Ｂモード画像を単独で表示させる場合、表示装置４の表示画面Ｗ1には、例えば、Ｂモード画像表示領域ＲIBにおいて、図２３に示すＢモード画像ＧBが表示される。また、Ｂモード画像と特徴量マップを並列に表示させる場合、表示装置４の表示画面Ｗ2には、例えば、Ｂモード画像表示領域ＲIBにおいて図２３に示すＢモード画像ＧBが表示され、特徴量マップ表示領域ＲIMにおいて、図１５に示す特徴量マップＭＰ１（ただし、直交座標ではなく、Ｂモード画像に座標系を一致させた特徴量マップ）、または、図１８に示すばらつきマップが表示される。
　なお、各表示画面とも、観察や診断に必要な情報をさらに表示してもよい。
IV．本実施の形態の効果
　以上説明した実施の形態では、特徴量マップにおいて隣り合うＷｉｎｄｏｗの特徴量の差に基づいて、ばらつきグレードを算出し、そのばらつきグレードにしたがって、フィルタ部３４２が実行するフィルタ処理のフィルタ係数を特定する。上述した通り、特徴量は、組織間の散乱体サイズの相違が大きく現れる。この特徴量の特性を利用して、Ｂモード画像データ生成時のフィルタ係数を設定することによって、特徴量のばらつきが大きい領域（実施の形態では分割領域）において、特定の周波数を強調したＢモード画像が生成される。
　一般に、正常組織は大きさの均一な散乱体からなる一様な組織からなることが多い。一方、腫瘍等の異常組織は多彩な組織を呈し、複数種の組織が混在することが多い。この複数種の組織においては、例えば、図６の（ｂ）の分割領域ＲS0のＯ1とＯ２のように、それぞれ組織の散乱体の大きさが異なる。従って、異常組織に含まれる分割領域は正常組織に含まれる分割領域に比して、特徴量のばらつきが大きくなる。異常組織を含む分割領域において、Ｂモード画像データを生成する際に実行されるフィルタ処理のフィルタ係数を、特徴量やそのばらつきグレードに基づいて設定することによって、例えば散乱体の大きさの相違に敏感な低周波成分が強調され、異常組織が正常組織とは視認によって区別しやすくされる。この結果、この超音波画像を用いれば、組織性状に特徴のある病変を探索しやすい。一方、この超音波画像はＢモード画像を基に生成したので、分解能は落とさずにこれを達成できる。従って、本実施の形態によれば、空間分解能を損なうことなく組織性状に特徴のある病変を探索しやすい画像を表示することができる。
（変形例１）
　次に、変形例１について説明する。図２７は、変形例１における、ばらつきグレードの特定について説明する図である。変形例１に係る超音波診断システムは、上述した実施の形態の超音波診断システムと同じ構成である。変形例１では、ばらつき算出部３３１の処理内容が、上述した実施の形態と異なる。
　ばらつき算出部３３１は、特徴量マップＭＰ2を特徴量マップメモリ３２３から読み出して、各Ｗｉｎｄｏｗデータの特徴量が閾値以上となるＷｉｎｄｏｗを抽出する。図２７では、抽出されたＷｉｎｄｏｗを太線枠ＰN1で囲んでいる。この際に用いる閾値は、本願の第２の閾値に相当する。
　その後、ばらつき算出部３３１は、抽出したＷｉｎｄｏｗの個数を、分割領域ごとに計数する。ばらつき算出部３３１は、計数した個数を、分割領域の実際の面積で除すことによって、特徴量の値が閾値以上のＷｉｎｄｏｗの個数の、分割領域における数密度を算出する。ここでは数密度として面積密度を算出する。
　その後の処理は、上述した実施の形態と同様である。
　以上説明した変形例１では、特徴量マップにおいて特徴量の値が閾値以上のＷｉｎｄｏｗの面積密度に基づいて、ばらつきグレードを算出し、そのばらつきグレードにしたがって、フィルタ部３４２が実行するフィルタ処理のフィルタ係数を特定する。このため、変形例１は、実施の形態と同様に、特徴量に基づく画像よりも空間分解能が高い超音波画像において、組織性状の注目すべき位置を確認し易くなる。ひいては、空間分解能を損なうことなく組織性状に特徴のある病変を探索しやすい画像を表示することができる。
　なお、本変形例では特徴量の値が『閾値以上』で定義される半有界区間とした。しかし、特徴量の種類によって、『閾値以下』で定義される半有界区間でもよい。さらには、或る閾値以上から或る閾値以下で定義される有界区間でも良い。この理由は、特徴量の種類によって、散乱体の大きさに対し特徴量が単調増加する場合、単調減少する場合、単調でない場合などいろいろな場合があるためである。従って、組織性状の注目すべき位置を確認し易くするためには、面積密度を算出する前のＷｉｎｄｏｗを計数するための特徴量の区間を、異常組織の正常組織に対する相違が現れる区間に設定することが望ましい。
（変形例２）
　次に、変形例２について説明する。変形例２に係る超音波診断システムは、上述した実施の形態の超音波診断システムと同じ構成である。変形例２では、ばらつき算出部３３１の処理内容が、実施の形態と異なる。
　図２８は、変形例２における、ばらつきグレードの特定について説明する図である。ばらつき算出部３３１は、特徴量マップＭＰ3を特徴量マップメモリ３２３から読み出して、各Ｗｉｎｄｏｗデータの特徴量から、分割領域における特徴量の標準偏差を算出する。
　その後、ばらつき算出部３３１は、標準偏差と、ばらつきグレードとを対応付けた対応テーブルを参照して、分割領域ごとに特徴量の標準偏差に応じたばらつきグレードを特定する。図２９は、ばらつきグレードの特定について説明するための図である。ばらつきグレードは、標準偏差が大きくなるにしたがってグレードの数値も大きくなる。分割領域における特徴量のばらつきが大きいと、その分割領域のばらつきグレードも大きくなる。
　その後の処理は、上述した実施の形態と同様である。
　以上説明した変形例２では、特徴量マップにおいて分割領域ごとの特徴量の標準偏差に基づいて、ばらつきグレードを算出し、そのばらつきグレードにしたがって、フィルタ部３４２が実行するフィルタ処理のフィルタ係数を特定する。このため、変形例２は、実施の形態と同様に、特徴量に基づく画像よりも空間分解能が高い超音波画像において、組織性状の注目すべき位置を確認し易くなる。ひいては、空間分解能を損なうことなく組織性状に特徴のある病変を探索しやすい画像を表示することができる。
（その他の変形例）
　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、超音波観測装置において、各部を個々のハードウェアによって構成してもよいし、複数の部のうち、全部または一部をＣＰＵ、論理プロセッサ等のＩＣチップや、その他の各種のハードウェアを共通にして構成し、作用をソフトウェアモジュールで実現してもよい。
　また、本実施の形態では、走査範囲における分割領域内の特徴量のばらつきを基にばらつきグレードを特定し、各分割領域のばらつきグレードを走査範囲に分布させたばらつきマップを生成し、さらに、ばらつきグレードとフィルタ係数の情報とを関連付けする関係テーブルを併用した。そのように構成・作用することで、ばらつきグレードを介して、特徴量のばらつきそのものと、そのばらつきを有する当該位置へ適用すべきフィルタ係数とを間接的に関連付けた。しかし、特徴量のばらつきと、フィルタ係数とを互いに間接的に一意的に結びつけるような、ばらつきグレード以外の他の値を用いてもよい。さらに、特徴量のばらつきと、フィルタ係数とを互いに直接的に一意的に結びつけてもよい。
　また、本実施の形態では、ばらつきグレードとフィルタ係数の情報とを関連付けする関係テーブルを、ばらつきマップ生成部３３２から特性選択データメモリ３３３を経由してフィルタ部３４２へ出力する例について説明したが、このテーブルを、フィルタ部３４２が格納したり、ばらつきマップ生成部３３２とフィルタ部３４２とで共有したりする等、テーブルを授受しない構成としてもよい。
　また、本実施の形態では、フィルタ係数の設定として、低周波帯域を強調する例について説明したが、全体的なフィルタの通過割合（入出力強度比）を予め上げておき、高周波側の通過割合を低減してもよい。この場合も、低周波側を強調することになり、実施の形態と同様の効果を得ることができる。
　また、本実施の形態では、制御部３１３から特性選択データとして、「ばらつきマップ」と「ばらつきグレードとフィルタ係数の情報とを関連付けする関係テーブル」とを、特性選択データメモリ３３３を経由してフィルタ部３４２へ出力する例について説明したが、制御部３１３の制御はこれに限らない。特性選択データとして、例えば、フィルタの通過割合を示す周波数特性を示す曲線データそのものや、周波数特性を定義する他の離散的なデータを用いてもよい。
　また、本実施の形態では、走査範囲ＲSにおいて設定される複数の分割領域が、互いに重ならないものとして説明したが、隣り合う分割領域の一部が互いに重なり合ってもよい。一部が重なることによって、分割領域の境界を目立たせることなく、画像を生成することができる。ここで、分割領域が重なることは、共通のＷｉｎｄｏｗが存在することを意味する。
　また、本実施の形態において、フィルタ部３４２を経由せずに生成されたＢモード画像、すなわち、フィルタ処理が施されないＢモード画像を生成して表示可能な構成としてもよい。この際、フィルタ処理が施されたＢモード画像と、フィルタ処理が施されていないＢモード画像とを並列に表示させることができる。
　なお、上述した実施の形態では、特徴量算出部３０７が、回帰分析を行って周波数スペクトルを一次式（線形関数）で近似して回帰直線を取得し、回帰直線から得られる傾きａ1、切片ｂ1、およびミッドバンドフィットｃ1のうち予め設定された種別の値を特徴量として出力する例について説明したが、これらの種別の値を組み合わせた値を、特徴量としてもよい。
　また、傾きａ1、切片ｂ1、およびミッドバンドフィットｃ1に基づく値を特徴量としてもよい。例えば、累乗や、重み付け加算、累乗した値の組み合わせ等の非線形関数となってもよい。
　また、一次近似して得られた回帰直線に減衰補正処理を施し、減衰補正後の回帰直線に基づいて特徴量を算出してもよい。
　また、上述した実施の形態において、回帰分析を行って周波数スペクトルを一次式（線形関数）で近似して回帰直線を生成する例について説明したが、二次以上の高次多項式（非線形関数）で定義される曲線を用いて周波数スペクトルを近似してもよいし、有限のべき級数によって周波数スペクトルを近似してもよい。また、被線形関数として三角関数や指数関数の多項式で定義される曲線を近似に用いてもよい。
　また、本実施の形態では、超音波振動子としてコンベックス型を例にして説明したが、超音波振動子は、リニア型の振動子でもラジアル型の振動子でも構わない。超音波振動子がリニア振動子である場合、その走査領域は矩形（長方形、正方形）をなし、超音波振動子がラジアル振動子やコンベックス振動子である場合、その走査領域は扇形や円環状をなす。図３０は、超音波振動子のこの態様の一例について説明する図（その１）である。図３０は、超音波プローブ２Ａとして超音波内視鏡の先端構成を示している。図３０に示す超音波内視鏡の先端部２３Ａには、ラジアル型の超音波振動子２０Ａ、光学観察窓２４Ａが設けられている。超音波振動子２０Ａは、走査面ＰU上で超音波を送受信する。超音波振動子２０Ａは、超音波の送受信方向を３６０°回転させることができる。
　また、超音波振動子は、圧電素子が二次元的に配置されるものであってもよい。また、超音波内視鏡は、超音波振動子をメカ的に走査させるものであってもよいし、超音波振動子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。
　また、本実施の形態では、超音波プローブとして光学観察窓、光学レンズ、撮像素子等を含む撮像光学系を有する超音波内視鏡を用いて説明したが、これらに限らず、撮像光系を有しない管腔内超音波プローブを適用してもよい。特に、細径の超音波ミニチュアプローブを適用してもよい。超音波ミニチュアプローブは、通常、胆道、胆管、膵管、気管、気管支、尿道、尿管へ挿入され、その周囲臓器（膵臓、肺、前立腺、膀胱、リンパ節等）を観察する際に用いられる。
　また、超音波プローブとして、被検体の体表から超音波を照射する体外式超音波プローブを適用してもよい。体外式超音波プローブは、通常、腹部臓器（肝臓、胆嚢、膀胱）、乳房（特に乳腺）、甲状腺を観察する際に体表に直接接触させて用いられる。図３１は、超音波振動子のこの態様の一例について説明する図（その２）である。図３１に示す体外式の超音波プローブ２Ｂは、例えばコンベックス型の超音波振動子２０Ｂを備える。超音波プローブ２Ｂは、例えば被検体の体表面に接触して、体内における散乱体からの超音波エコーを受信する。
　また、超音波観測装置は、据置型に限らず、ポータブル、ウェアラブルの装置としてもよい。
　また、上述した実施の形態において、特徴量に応じて視覚情報を付与することによって、特徴量画像を生成、表示してもよい。例えば、制御部３１３は、第１補間部３２２の補間処理によって生成され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応して割り当てた特徴量画像データを生成する。図３２は、特徴量に基づいて生成される特徴量画像について説明する図である。例えば、図３２の（ａ）に示す特徴量画像ＧF1が表示装置４に表示される。この特徴量画像ＧF1は、上述したＢモード画像や特徴量マップと並べて表示することができる。
　特徴量画像ＧF1には、特徴量画像上に、特徴量と視覚情報との関係を示すカラーバーＣb1、および、設定値等の設定情報ＧS1が表示される。図３２では、設定情報ＧS1として、特徴画像の色付けをなくす（透明にする）リジェクション機能における設定値が表示される。この際、特徴量の値に相当する視覚情報（カラーバー）の選択色や並び順は、任意に設定することができる。また、第１座標変換部３２１の座標変換前または座標変換後に空間フィルタをかけてもよいし、その実行の要否（ＯＮ／ＯＦＦ）を設定可能としてもよい。さらに、設定値の表示態様を変更することができる。例えば図３２の（ｂ）に示す特徴量画像ＧF2は、設定情報ＧS2として、背景色にシアンが採用され、その上に白色の数値が表示される態様に変更される。この際、カラーバーＣb2において、設定値の変更によって画像上で表示されない視覚情報が黒色で表示される。また、設定値の表示態様の変更条件が、ユーザ設定として記憶されると、図３２の（ａ）に示す、背景を白色とし、数値を黒色で表示する標準表示に戻してもよい。
　本発明は、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。
　以上説明した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、組織性状の微小な差異を超音波画像として描出するのに有用である。
　１　超音波診断システム
　２、２Ａ　超音波プローブ
　３　超音波観測装置
　４　表示装置
　２０、２０Ａ　超音波振動子
　２１　挿入部
　２２　コネクタ
　３００　接続部
　３０１　送受信駆動部
　３０２　Ａ／Ｄコンバータ
　３０３　全波形メモリ
　３０４　第１Ｗｉｎｄｏｗメモリ
　３０５　周波数解析部
　３０６　第１ログアンプ
　３０７　特徴量算出部
　３０８　特徴量メモリ
　３０９　マッピング部
　３１０　Ｂモード画像生成部
　３１１　切替・合成部
　３１２　表示信号生成部
　３１３　制御部
　３１４　記憶部
　３２１　第１座標変換部
　３２２　第１補間部
　３２３　特徴量マップメモリ
　３３１　ばらつき算出部
　３３２　ばらつきマップ生成部
　３３３　特性選択データメモリ
　３４１　第２Ｗｉｎｄｏｗメモリ
　３４２　フィルタ部
　３４３　包絡線検波部
　３４４　第２ログアンプ
　３４５　音線データメモリ
　３４６　第２座標変換部
　３４７　第２補間部
　３４８　Ｂモード画像メモリ

Claims (15)

  1. 　被検体に対する超音波走査に基づくエコー信号を受信する受信部と、
    　前記エコー信号に基づく周波数解析を行って周波数スペクトルを算出する周波数解析部と、
    　前記周波数解析部が算出した前記周波数スペクトルに基づいて特徴量を算出する特徴量算出部と、
    　前記エコー信号の振幅に基づき超音波画像データを生成する画像データ生成部と、
    　前記超音波走査の走査範囲に含まれる複数の第１の領域に対し、該第１の領域の少なくとも一部に含まれる前記特徴量に応じて前記第１の領域に処理を施した前記超音波画像データを前記画像データ生成部に生成させる画像生成制御部と、
    　を備える超音波観測装置。
  2. 　前記画像生成制御部は、
    　前記第１の領域に含まれる複数の第２の領域ごとに、当該第２の領域から受信したエコー信号に基づき、前記特徴量を前記特徴量算出部に算出させることによって、当該第２の領域と前記特徴量とを対応付け、
    　該第２の領域に対応付いた前記特徴量に応じて前記第１の領域に処理を施した前記超音波画像データを前記画像データ生成部に生成させる、
    　請求項１に記載の超音波観測装置。
  3. 　前記第１の領域ごとに、当該第１の領域に含まれる複数の前記第２の領域に対応付いた特徴量の当該第１の領域における統計値を算出するばらつき算出部、
    　を備え、
    　前記画像生成制御部は、前記第１の領域ごとに、前記統計値に応じて当該第１の領域に処理を施した前記超音波画像データを前記画像データ生成部に生成させる、
    　請求項２に記載の超音波観測装置。
  4. 　前記ばらつき算出部は、前記第１の領域に含まれる複数の前記第２の領域の空間分布に依存する前記第２の領域に対応づいた前記特徴量の前記第１の領域における統計量を前記統計値として算出する、
    　請求項３に記載の超音波観測装置。
  5. 　前記ばらつき算出部は、前記特徴量の前記第１の領域における標準偏差、分散、または、これらに基づく量を前記統計値として算出する、
    　請求項３に記載の超音波観測装置。
  6. 　前記ばらつき算出部は、
    　前記第１の領域に含まれ、互いに隣接する前記第２の領域のそれぞれに対応付けられた前記特徴量の差が、第１の閾値以上となる隣接箇所の数を計数し、
    　該計数した数に基づく前記第１の領域における数密度を前記統計値として算出する、
    　請求項４に記載の超音波観測装置。
  7. 　前記ばらつき算出部は、
    　前記第２の領域に対応付けられた前記特徴量が、１つもしくは複数の第２の閾値で定義される半有界区間もしくは有界区間のいずれかに含まれる前記第２の領域の数を計数し、
    　該計数した数に基づく前記第１の領域における数密度を前記統計値として算出する、
    　請求項３に記載の超音波観測装置。
  8. 　前記画像データ生成部は、
    　前記エコー信号に、前記特徴量に基づいて周波数ごとに重み付けしたフィルタ処理を施すフィルタ部、
    　を有し、
    　前記画像生成制御部は、前記フィルタ部のフィルタ処理後のデータに基づいて、前記画像データ生成部に前記超音波画像データを生成させる、
    　請求項１に記載の超音波観測装置。
  9. 　前記フィルタ部は、前記エコー信号の低周波側の通過割合が、高周波側の通過割合よりも高くなる重み付けを行う、
    　請求項８に記載の超音波観測装置。
  10. 　前記特徴量算出部は、前記周波数スペクトルを非線形関数で近似して前記特徴量を算出する、
    　請求項１に記載の超音波観測装置。
  11. 　前記特徴量算出部は、前記周波数スペクトルを線形関数で近似して前記特徴量を算出する、
    　請求項１に記載の超音波観測装置。
  12. 　前記被検体に対して超音波走査を行う超音波振動子をさらに有し、
    　前記超音波振動子は、前記受信部に前記エコー信号を送信する、
    　請求項１に記載の超音波観測装置。
  13. 　前記画像データ生成部が生成した超音波画像データに基づく超音波画像を表示する表示装置をさらに有する、
    　請求項１に記載の超音波観測装置。
  14. 　受信部が、被検体に対する超音波走査に基づくエコー信号を受信する受信ステップと、
    　周波数解析部が、前記エコー信号に基づく周波数解析を行って周波数スペクトルを算出する周波数解析ステップと、
    　特徴量算出部が、前記周波数解析部が算出した前記周波数スペクトルに基づいて特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
    　画像生成制御部が、前記エコー信号の振幅に基づいて、前記超音波走査の走査範囲に含まれる複数の第１の領域に対し、該第１の領域の少なくとも一部に含まれる前記特徴量に応じて前記第１の領域に処理を施した超音波画像データを画像データ生成部に生成させる画像生成制御ステップと、
    　を含む超音波観測装置の作動方法。
  15. 　超音波観測装置に、
    　被検体に対する超音波走査に基づくエコー信号を受信し、
    　前記エコー信号に基づく周波数解析を行って周波数スペクトルを算出し、
    　前記周波数スペクトルに基づいて特徴量を算出し、
    　前記エコー信号の振幅に基づいて、前記超音波走査の走査範囲に含まれる複数の第１の領域に対し、該第１の領域の少なくとも一部に含まれる前記特徴量に応じて前記第１の領域に処理を施した超音波画像データを画像データ生成部に生成させる、
    　ことを実行させる超音波観測装置の作動プログラム。
PCT/JP2020/034779 2020-09-14 2020-09-14 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 WO2022054293A1 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2020/034779 WO2022054293A1 (ja) 2020-09-14 2020-09-14 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
US18/107,117 US20230181164A1 (en) 2020-09-14 2023-02-08 Ultrasound observation system, operation method of ultrasound imaging apparatus, and computer-readable recording medium

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2020/034779 WO2022054293A1 (ja) 2020-09-14 2020-09-14 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

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
US18/107,117 Continuation US20230181164A1 (en) 2020-09-14 2023-02-08 Ultrasound observation system, operation method of ultrasound imaging apparatus, and computer-readable recording medium

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2022054293A1 true WO2022054293A1 (ja) 2022-03-17

Family

ID=80631755

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2020/034779 WO2022054293A1 (ja) 2020-09-14 2020-09-14 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

Country Status (2)

Country Link
US (1) US20230181164A1 (ja)
WO (1) WO2022054293A1 (ja)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005110833A (ja) * 2003-10-06 2005-04-28 Aloka Co Ltd 超音波診断装置
WO2012133878A1 (ja) * 2011-03-31 2012-10-04 オリンパスメディカルシステムズ株式会社 超音波観測装置および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
US20160120502A1 (en) * 2013-05-24 2016-05-05 Sunnybrook Research Institute System and method for classifying and characterizing tissues using first-order and second-order statistics of quantitative ultrasound parametric maps
WO2018142937A1 (ja) * 2017-01-31 2018-08-09 オリンパス株式会社 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
JP2018121841A (ja) * 2017-01-31 2018-08-09 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 超音波診断装置および超音波診断支援プログラム
JP2020044044A (ja) * 2018-09-18 2020-03-26 オリンパス株式会社 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
JP2020524561A (ja) * 2017-06-21 2020-08-20 シャリテ−ウニベルジテーツメディツィン ベルリン 皮質骨を決定するためのシステム、方法、およびコンピュータプログラム製品

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005110833A (ja) * 2003-10-06 2005-04-28 Aloka Co Ltd 超音波診断装置
WO2012133878A1 (ja) * 2011-03-31 2012-10-04 オリンパスメディカルシステムズ株式会社 超音波観測装置および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
US20160120502A1 (en) * 2013-05-24 2016-05-05 Sunnybrook Research Institute System and method for classifying and characterizing tissues using first-order and second-order statistics of quantitative ultrasound parametric maps
WO2018142937A1 (ja) * 2017-01-31 2018-08-09 オリンパス株式会社 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
JP2018121841A (ja) * 2017-01-31 2018-08-09 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 超音波診断装置および超音波診断支援プログラム
JP2020524561A (ja) * 2017-06-21 2020-08-20 シャリテ−ウニベルジテーツメディツィン ベルリン 皮質骨を決定するためのシステム、方法、およびコンピュータプログラム製品
JP2020044044A (ja) * 2018-09-18 2020-03-26 オリンパス株式会社 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

Also Published As

Publication number Publication date
US20230181164A1 (en) 2023-06-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5433097B2 (ja) 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
JP5897227B1 (ja) 医用診断装置、医用診断装置の作動方法および医用診断装置の作動プログラム
JP5974210B2 (ja) 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
US10201329B2 (en) Ultrasound observation apparatus, method for operating ultrasound observation apparatus, and computer-readable recording medium
JP7100160B2 (ja) 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
CN108366784A (zh) 超声波观测装置、超声波观测装置的工作方法以及超声波观测装置的工作程序
JP7162477B2 (ja) 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
WO2022054293A1 (ja) 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
JP6253869B2 (ja) 超音波診断装置、超音波診断装置の作動方法および超音波診断装置の作動プログラム
JP6892320B2 (ja) 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
US9517054B2 (en) Ultrasound observation apparatus, method for operating ultrasound observation apparatus, and computer-readable recording medium
WO2016181869A1 (ja) 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
JP2018191779A (ja) 超音波観測装置
US10617389B2 (en) Ultrasound observation apparatus, method of operating ultrasound observation apparatus, and computer-readable recording medium
JP2017113145A (ja) 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
JP5981072B1 (ja) 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
JP6022135B1 (ja) 超音波診断装置、超音波診断装置の作動方法および超音波診断装置の作動プログラム
JP6138402B2 (ja) 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
WO2022054288A1 (ja) 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
WO2016181856A1 (ja) 超音波診断装置、超音波診断装置の作動方法および超音波診断装置の作動プログラム
WO2015198713A1 (ja) 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
JP6010274B1 (ja) 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

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 20953358

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 20953358

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: JP