(57)【要約】観察対象の組織における脈管やノイズを他の組織と峻別して表示することができるとともに、組織性状の差異を明確化して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。多項式で近似した周波数スペクトルに対し、その多項式に含まれる２つの周波数にそれぞれ対応する２つのスペクトル強度を互いに異なる視覚情報と対応付けることによって特徴量画像を生成するため、組織性状に応じた特性を有する周波数スペクトルの情報に基づいて特徴量画像を生成する。
2012133878.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波観測装置であって、
受信した超音波の複数の音線上にそれぞれ位置し、互いに異なる複数の箇所における前記超音波の周波数を解析することによって各箇所の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各箇所に対して算出した周波数スペクトルのうち、第１周波数と該第１周波数より大きい第２周波数との間の周波数帯域に含まれる部分を多項式で近似することにより、前記各箇所における前記周波数スペクトルの特徴量として、前記多項式の定義域に含まれる第３周波数における前記多項式の値である第１スペクトル強度および前記第１乃至第３周波数とは異なる第４周波数における前記多項式の値である第２スペクトル強度を少なくとも抽出する特徴量抽出部と、
（ａ）前記第１スペクトル強度、（ｂ）前記第２スペクトル強度、および（ｃ）前記第１スペクトル強度と前記第２スペクトル強度との差または比の関数、における（ａ）乃至（ｃ）のいずれか一つを第１視覚情報と対応付けるとともに、残る二つのいずれか一方を前記第１視覚情報と異なる第２視覚情報と対応付けることにより、前記特徴量の分布を視覚的に表示する特徴量画像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。
【請求項２】
前記第３周波数は、前記周波数帯域に含まれる周波数であり、
前記第４周波数は、前記周波数帯域外に含まれる周波数であることを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
【請求項３】
前記特徴量抽出部は、前記周波数スペクトルを一次式で近似し、
前記第１および第２スペクトル強度は、一方が前記一次式の切片であり、他方が前記一次式の傾きと前記切片と前記第３周波数とを用いて定まる特定スペクトル強度であることを特徴とする請求項２に記載の超音波観測装置。
【請求項４】
前記第１視覚情報は、前記切片と前記特定スペクトル強度との差または比の関数に対応付けられる色相であり、
前記第２視覚情報は、前記切片または前記特定スペクトル強度に対応付けられる明度および／または彩度であることを特徴とする請求項３に記載の超音波観測装置。
【請求項５】
前記第１視覚情報は、前記切片に対応付けられる色相であり、
前記第２視覚情報は、前記特定スペクトル強度に対応付けられる明度および／または彩度であることを特徴とする請求項３に記載の超音波観測装置。
【請求項６】
前記第１スペクトル強度、前記第２スペクトル強度、および前記第１スペクトル強度と前記第２スペクトル強度との差または比の関数と、前記第１および第２視覚情報との間の対応付けを切り換える切換指示信号の入力を受け付ける入力部をさらに備え、
前記特徴量画像データ生成部は、前記入力部が受け付けた切換指示信号に応じた特徴量画像を生成することを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の超音波観測装置。
【請求項７】
前記特徴量抽出部は、
前記周波数スペクトルを前記多項式で近似し、該多項式に基づく補正前特徴量を抽出する近似部と、
前記近似部が抽出した補正前特徴量に対して、超音波が伝播する際に該超音波の受信深度および周波数に応じて発生する減衰の寄与を削減する減衰補正を行うことにより、前記周波数スペクトルの特徴量を抽出する減衰補正部と、
を有することを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の超音波観測装置。
【請求項８】
前記特徴量抽出部は、
前記周波数スペクトルに対して、超音波が伝播する際に該超音波の受信深度および周波数に応じて発生する減衰の寄与を削減する減衰補正を行う減衰補正部と、
前記減衰補正部が補正した周波数スペクトルを前記多項式で近似し、該多項式に基づく特徴量を抽出する近似部と、
を有することを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の超音波観測装置。
【請求項９】
前記減衰補正部は、
超音波の受信深度が大きいほど大きな補正を行うことを特徴とする請求項７または８に記載の超音波観測装置。
【請求項１０】
前記検体から受信した超音波の信号を、受信深度に応じた増幅率で増幅する信号増幅部と、
前記信号増幅部が増幅した超音波の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Ｂモード画像データ生成部と、
前記信号増幅部が増幅した前記超音波の信号に対して受信深度によらず増幅率を一定とする増幅補正を行う増幅補正部と、
前記増幅補正部および前記減衰補正部の補正を一括して行わせる制御部と、
をさらに備え、
前記周波数解析部は、前記増幅補正部が増幅補正した前記超音波の信号の周波数を解析することを特徴とする請求項７〜９のいずれか一項に記載の超音波観測装置。
【請求項１１】
前記検体から受信した超音波の信号を、受信深度に応じた増幅率で増幅する信号増幅部と、
前記信号増幅部が増幅した超音波の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Ｂモード画像データ生成部と、
前記信号増幅部が増幅した前記超音波の信号に対して受信深度によらず増幅率を一定とする増幅補正を行う増幅補正部と、
をさらに備え、
前記周波数解析部は、前記増幅補正部が増幅補正した前記超音波の信号の周波数を解析することを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の超音波観測装置。
【請求項１２】
前記信号増幅部が増幅を行う際の増幅率は、所定の受信深度まで単調増加することを特徴とする請求項１０または１１に記載の超音波観測装置。
【請求項１３】
前記検体から受信した超音波の受信信号を増幅する信号増幅部と、
前記信号増幅部が増幅した前記受信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Ｂモード画像データ生成部と、
をさらに備え、
前記信号増幅部は、
前記Ｂモード画像データ生成部へ出力する信号に対して受信深度に応じて増幅率を変化させながら増幅を行う一方、前記周波数解析部へ出力する信号に対して一定の増幅率で増幅を行うことを特徴とする請求項１〜９のいずれか一項に記載の超音波観測装置。
【請求項１４】
前記Ｂモード画像データ生成部へ出力する信号に対する増幅率は、所定の受信深度まで単調増加することを特徴とする請求項１３に記載の超音波観測装置。
【請求項１５】
基準反射体から受信した超音波の周波数をもとに得られた基準スペクトルを記憶する記憶部と、
前記周波数帯域を設定する周波数帯域設定部と、
前記記憶部が記憶する基準スペクトルをもとに前記周波数解析部が算出した前記周波数スペクトルを補正することによって補正周波数スペクトルを算出する補正周波数スペクトル算出部と、
をさらに備え、
前記特徴量抽出部は、
前記補正周波数スペクトル算出部が算出した補正周波数スペクトルの特徴量を抽出することを特徴とする請求項１〜１４のいずれか一項に記載の超音波観測装置。
【請求項１６】
前記記憶部は、少なくとも前記超音波の受信深度ごとに前記基準スペクトルを記憶し、
前記補正周波数スペクトル算出部は、前記受信深度ごとに前記基準スペクトルと前記周波数スペクトルとの差を求めることによって前記補正周波数スペクトルを算出することを特徴とする請求項１５に記載の超音波観測装置。
【請求項１７】
前記記憶部は、超音波の受信深度に応じて定められ、該受信深度が大きいほど、帯域幅が狭くかつ最大周波数が小さい周波数帯域を記憶する周波数帯域情報記憶部を有し、
前記周波数帯域設定部は、前記周波数帯域情報記憶部が記憶する周波数帯域情報を参照して周波数帯域を設定することを特徴とする請求項１５または１６に記載の超音波観測装置。
【請求項１８】
前記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１〜１７のいずれか一項に記載の超音波観測装置。
【請求項１９】
検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波観測装置の作動方法であって、
受信した超音波の複数の音線上にそれぞれ位置し、互いに異なる複数の箇所における前記超音波の周波数を解析することによって各箇所の周波数スペクトルを周波数解析部で算出する周波数解析ステップと、
前記周波数解析ステップで各箇所に対して算出した周波数スペクトルのうち、第１周波数と該第１周波数より大きい第２周波数との間の周波数帯域に含まれる部分を多項式で近似することにより、前記各箇所における前記周波数スペクトルの特徴量として、前記多項式の定義域に含まれる第３周波数における前記多項式の値である第１スペクトル強度および前記第１乃至第３周波数とは異なる第４周波数における前記多項式の値である第２スペクトル強度を特徴量抽出部で少なくとも抽出する特徴量抽出ステップと、
（ａ）前記第１スペクトル強度、（ｂ）前記第２スペクトル強度、および（ｃ）前記第１スペクトル強度と前記第２スペクトル強度との差または比の関数、における（ａ）乃至（ｃ）のいずれか一つを第１視覚情報と対応付けるとともに、残る二つのいずれか一方を前記第１視覚情報と異なる第２視覚情報と対応付けることにより、前記特徴量の分布を視覚的に表示する特徴量画像を特徴量画像データ生成部で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。
【請求項２０】
検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波観測装置に、
受信した超音波の複数の音線上にそれぞれ位置し、互いに異なる複数の箇所における前記超音波の周波数を解析することによって各箇所の周波数スペクトルを周波数解析部で算出する周波数解析ステップと、
前記周波数解析ステップで各箇所に対して算出した周波数スペクトルのうち、第１周波数と該第１周波数より大きい第２周波数との間の周波数帯域に含まれる部分を多項式で近似することにより、前記各箇所における前記周波数スペクトルの特徴量として、前記多項式の定義域に含まれる第３周波数における前記多項式の値である第１スペクトル強度および前記第１乃至第３周波数とは異なる第４周波数における前記多項式の値である第２スペクトル強度を特徴量抽出部で少なくとも抽出する特徴量抽出ステップと、
（ａ）前記第１スペクトル強度、（ｂ）前記第２スペクトル強度、および（ｃ）前記第１スペクトル強度と前記第２スペクトル強度との差または比の関数、における（ａ）乃至（ｃ）のいずれか一つを第１視覚情報と対応付けるとともに、残る二つのいずれか一方を前記第１視覚情報と異なる第２視覚情報と対応付けることにより、前記特徴量の分布を視覚的に表示する特徴量画像を特徴量画像データ生成部で生成する特徴量画像データ生成ステップと、
を実行させることを特徴とする超音波観測装置の作動プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、超音波を用いて検体の組織を観測する超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、超音波を用いた乳がん等の検査技術として、超音波エラストグラフィという技術が知られている（例えば、特許文献１を参照）。超音波エラストグラフィは、生体内の癌や腫瘍組織の硬さが病気の進行状況や生体によって異なることを利用する技術である。この技術では、外部から検査箇所を圧迫した状態で、超音波を用いてその検査箇所における生体組織の歪量や弾性率を計測し、この計測結果を断層像として画像表示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開第２００５／１２２９０６号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一般に、超音波診断用の画像は、診断者が生体組織の組織性状を明確に認識できるように表示されるのが望ましい。しかしながら、上述した超音波エラストグラフィの場合、血管やリンパ管などの脈管の下部には圧迫による圧力が伝わりにくいため、脈管と他の組織との境界を明確に識別可能な態様で表示することができなかった。【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、観察対象の組織における脈管やノイズを他の組織と峻別して表示することができるとともに、組織性状の差異を明確化して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。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る超音波観測装置は、検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波観測装置であって、受信した超音波の複数の音線上にそれぞれ位置し、互いに異なる複数の箇所における前記超音波の周波数を解析することによって各箇所の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各箇所に対して算出した周波数スペクトルのうち、第１周波数と該第１周波数より大きい第２周波数との間の周波数帯域に含まれる部分を多項式で近似することにより、前記各箇所における前記周波数スペクトルの特徴量として、前記多項式の定義域に含まれる第３周波数における前記多項式の値である第１スペクトル強度および前記第１乃至第３周波数とは異なる第４周波数における前記多項式の値である第２スペクトル強度を少なくとも抽出する特徴量抽出部と、（ａ）前記第１スペクトル強度、（ｂ）前記第２スペクトル強度、および（ｃ）前記第１スペクトル強度と前記第２スペクトル強度との差または比の関数、における（ａ）乃至（ｃ）のいずれか一つを第１視覚情報と対応付けるとともに、残る二つのいずれか一方を前記第１視覚情報と異なる第２視覚情報と対応付けることにより、前記特徴量の分布を視覚的に表示する特徴量画像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。【０００７】
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３周波数は、前記周波数帯域に含まれる周波数であり、前記第４周波数は、前記周波数帯域外に含まれる周波数であることを特徴とする。【０００８】
また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量抽出部は、前記周波数スペクトルを一次式で近似し、前記第１および第２スペクトル強度は、一方が前記一次式の切片であり、他方が前記一次式の傾きと前記切片と前記第３周波数とを用いて定まる特定スペクトル強度であることを特徴とする。【０００９】
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視覚情報は、前記切片と前記特定スペクトル強度との差または比の関数に対応付けられる色相であり、前記第２視覚情報は、前記切片または前記特定スペクトル強度に対応付けられる明度および／または彩度であることを特徴とする。【００１０】
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視覚情報は、前記切片に対応付けられる色相であり、前記第２視覚情報は、前記特定スペクトル強度に対応付けられる明度および／または彩度であることを特徴とする。【００１１】
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スペクトル強度、前記第２スペクトル強度、および前記第１スペクトル強度と前記第２スペクトル強度との差または比の関数と、前記第１および第２視覚情報との間の対応付けを切り換える切換指示信号の入力を受け付ける入力部をさらに備え、前記特徴量画像データ生成部は、前記入力部が受け付けた切換指示信号に応じた特徴量画像を生成することを特徴とする。【００１２】
また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量抽出部は、前記周波数スペクトルを前記多項式で近似し、該多項式に基づく補正前特徴量を抽出する近似部と、前記近似部が抽出した補正前特徴量に対して、超音波が伝播する際に該超音波の受信深度および周波数に応じて発生する減衰の寄与を削減する減衰補正を行うことにより、前記周波数スペクトルの特徴量を抽出する減衰補正部と、を有することを特徴とする。【００１３】
また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量抽出部は、前記周波数スペクトルに対して、超音波が伝播する際に該超音波の受信深度および周波数に応じて発生する減衰の寄与を削減する減衰補正を行う減衰補正部と、前記減衰補正部が補正した周波数スペクトルを前記多項式で近似し、該多項式に基づく特徴量を抽出する近似部と、を有することを特徴とする。【００１４】
また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記減衰補正部は、超音波の受信深度が大きいほど大きな補正を行うことを特徴とする。【００１５】
また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記検体から受信した超音波の信号を、受信深度に応じた増幅率で増幅する信号増幅部と、前記信号増幅部が増幅した超音波の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Ｂモード画像データ生成部と、前記信号増幅部が増幅した前記超音波の信号に対して受信深度によらず増幅率を一定とする増幅補正を行う増幅補正部と、前記増幅補正部および前記減衰補正部の補正を一括して行わせる制御部と、をさらに備え、前記周波数解析部は、前記増幅補正部が増幅補正した前記超音波の信号の周波数を解析することを特徴とする。【００１６】
また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記検体から受信した超音波の信号を、受信深度に応じた増幅率で増幅する信号増幅部と、前記信号増幅部が増幅した超音波の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Ｂモード画像データ生成部と、前記信号増幅部が増幅した前記超音波の信号に対して受信深度によらず増幅率を一定とする増幅補正を行う増幅補正部と、をさらに備え、前記周波数解析部は、前記増幅補正部が増幅補正した前記超音波の信号の周波数を解析することを特徴とする。【００１７】
また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記信号増幅部が増幅を行う際の増幅率は、所定の受信深度まで単調増加することを特徴とする。【００１８】
また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記検体から受信した超音波の受信信号を増幅する信号増幅部と、前記信号増幅部が増幅した前記受信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Ｂモード画像データ生成部と、をさらに備え、前記信号増幅部は、前記Ｂモード画像データ生成部へ出力する信号に対して受信深度に応じて増幅率を変化させながら増幅を行う一方、前記周波数解析部へ出力する信号に対して一定の増幅率で増幅を行うことを特徴とする。【００１９】
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Ｂモード画像データ生成部へ出力する信号に対する増幅率は、所定の受信深度まで単調増加することを特徴とする。【００２０】
また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、基準反射体から受信した超音波の周波数をもとに得られた基準スペクトルを記憶する記憶部と、前記周波数帯域を設定する周波数帯域設定部と、前記記憶部が記憶する基準スペクトルをもとに前記周波数解析部が算出した前記周波数スペクトルを補正することによって補正周波数スペクトルを算出する補正周波数スペクトル算出部と、をさらに備え、前記特徴量抽出部は、前記補正周波数スペクトル算出部が算出した補正周波数スペクトルの特徴量を抽出することを特徴とする。【００２１】
また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記記憶部は、少なくとも前記超音波の受信深度ごとに前記基準スペクトルを記憶し、前記補正周波数スペクトル算出部は、前記受信深度ごとに前記基準スペクトルと前記周波数スペクトルとの差を求めることによって前記補正周波数スペクトルを算出することを特徴とする。【００２２】
また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記記憶部は、超音波の受信深度に応じて定められ、該受信深度が大きいほど、帯域幅が狭くかつ最大周波数が小さい周波数帯域を記憶する周波数帯域情報記憶部を有し、前記周波数帯域設定部は、前記周波数帯域情報記憶部が記憶する周波数帯域情報を参照して周波数帯域を設定することを特徴とする。【００２３】
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。【００２４】
また、本発明に係る超音波観測装置の作動方法は、検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波観測装置の作動方法であって、受信した超音波の複数の音線上にそれぞれ位置し、互いに異なる複数の箇所における前記超音波の周波数を解析することによって各箇所の周波数スペクトルを周波数解析部で算出する周波数解析ステップと、前記周波数解析ステップで各箇所に対して算出した周波数スペクトルのうち、第１周波数と該第１周波数より大きい第２周波数との間の周波数帯域に含まれる部分を多項式で近似することにより、前記各箇所における前記周波数スペクトルの特徴量として、前記多項式の定義域に含まれる第３周波数における前記多項式の値である第１スペクトル強度および前記第１乃至第３周波数とは異なる第４周波数における前記多項式の値である第２スペクトル強度を特徴量抽出部で少なくとも抽出する特徴量抽出ステップと、（ａ）前記第１スペクトル強度、（ｂ）前記第２スペクトル強度、および（ｃ）前記第１スペクトル強度と前記第２スペクトル強度との差または比の関数、における（ａ）乃至（ｃ）のいずれか一つを第１視覚情報と対応付けるとともに、残る二つのいずれか一方を前記第１視覚情報と異なる第２視覚情報と対応付けることにより、前記特徴量の分布を視覚的に表示する特徴量画像を特徴量画像データ生成部で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。【００２５】
また、本発明に係る超音波観測装置の作動プログラムは、検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波観測装置に、受信した超音波の複数の音線上にそれぞれ位置し、互いに異なる複数の箇所における前記超音波の周波数を解析することによって各箇所の周波数スペクトルを周波数解析部で算出する周波数解析ステップと、前記周波数解析ステップで各箇所に対して算出した周波数スペクトルのうち、第１周波数と該第１周波数より大きい第２周波数との間の周波数帯域に含まれる部分を多項式で近似することにより、前記各箇所における前記周波数スペクトルの特徴量として、前記多項式の定義域に含まれる第３周波数における前記多項式の値である第１スペクトル強度および前記第１乃至第３周波数とは異なる第４周波数における前記多項式の値である第２スペクトル強度を特徴量抽出部で少なくとも抽出する特徴量抽出ステップと、（ａ）前記第１スペクトル強度、（ｂ）前記第２スペクトル強度、および（ｃ）前記第１スペクトル強度と前記第２スペクトル強度との差または比の関数、における（ａ）乃至（ｃ）のいずれか一つを第１視覚情報と対応付けるとともに、残る二つのいずれか一方を前記第１視覚情報と異なる第２視覚情報と対応付けることにより、前記特徴量の分布を視覚的に表示する特徴量画像を特徴量画像データ生成部で生成する特徴量画像データ生成ステップと、を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２６】
本発明によれば、多項式で近似した周波数スペクトルに対し、その多項式に含まれる２つの周波数にそれぞれ対応する２つのスペクトル強度を互いに異なる視覚情報と対応付けることによって特徴量画像を生成するため、組織性状に応じた特性を有する周波数スペクトルの情報に基づいて特徴量画像を生成することができる。したがって、観察対象の組織における脈管やノイズを他の組織と峻別して表示することができるとともに、組織性状の差異を明確化して表示することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】図１は、本発明の実施の形態１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】図２は、本発明の実施の形態１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】図３は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の増幅補正部が行う増幅処理における受信深度と増幅率との関係を示す図である。
【図４】図４は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の周波数解析部が算出した周波数スペクトルの例（第１例）を示す図である。
【図５】図５は、図４に示す直線に関連する特徴量に対して減衰補正を行った後の特徴量から定まる新たな直線を示す図である。
【図６Ａ】図６Ａは、観察対象が正常な組織である場合を模式的に示す図である。
【図６Ｂ】図６Ｂは、観察対象が異常な組織である場合を模式的に示す図である。
【図７】図７は、散乱体の大小に応じて周波数スペクトルが変化することを説明する図である。
【図８】図８は、散乱体の大きさが変わらずに音響インピーダンス比または単位体積当たりの散乱体数が異なる組織の周波数スペクトルの違いを説明する図である。
【図９】図９は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置が特徴量画像に対して割り当てるスペクトル強度の強度差の絶対値と色相の関係を示す図である。
【図１０】図１０は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の処理の概要を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の表示部におけるＢモード画像の表示例を示す図である。
【図１２】図１２は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の周波数解析部が行う処理の概要を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、一つの音線のデータ配列を模式的に示す図である。
【図１４】図１４は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の表示部が表示する特徴量画像の表示例を示す図である。
【図１５】図１５は、図１４に示す画像を白黒で模式的に示す図である。
【図１６】図１６は、本発明の実施の形態２に係る超音波観測装置の表示部が表示する特徴量画像の表示例（第２例）を示す図である。
【図１７】図１７は、本発明の実施の形態２に係る超音波観測装置の表示部が表示する特徴量画像の表示例（第３例）を示す図である。
【図１８】図１８は、本発明の実施の形態２に係る超音波観測装置の処理の概要を示すフローチャートである。
【図１９】図１９は、本発明の実施の形態２に係る超音波観測装置が行う減衰補正処理の概要を模式的に示す図である。
【図２０】図２０は、本発明の実施の形態３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２１】図２１は、本発明の実施の形態３に係る超音波観測装置が記憶する周波数帯域情報を模式的に示す図である。
【図２２】図２２は、本発明の実施の形態３に係る超音波観測装置が記憶する基準スペクトルの作成の概要を模式的に示す図である。
【図２３】図２３は、本発明の実施の形態３に係る超音波観測装置の周波数解析部が行う処理の概要を示すフローチャートである。
【図２４】図２４は、周波数スペクトルに対する補正周波数スペクトル算出処理および特徴量抽出処理の概要を模式的に示す図である。
【図２５】図２５は、本発明の実施の形態４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２６】図２６は、演算用エコー信号の増幅率と受信深度との関係を示す図である。
【図２７】図２７は、本発明の実施の形態４に係る超音波観測装置の周波数解析部が行う処理の概要を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１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、超音波を用いて検体を観測する装置である。
【００２９】
超音波観測装置１は、外部へ超音波パルスを出力するとともに、外部で反射された超音波エコーを受信する超音波探触子２と、超音波探触子２との間で電気信号の送受信を行う送受信部３と、超音波エコーを変換した電気的なエコー信号に対して所定の演算を施す演算部４と、超音波エコーを変換した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、各種情報の入力を受け付ける入力部６と、液晶または有機ＥＬ等からなる表示パネルを用いて実現され、画像処理部５が生成した画像を含む各種情報を表示する表示部７と、既知検体の組織性状に関する情報を含む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。
【００３０】
本実施の形態１において、「組織性状」とは、例えば癌、内分泌腫瘍、粘液性腫瘍、正常組織、脈管などのいずれかである。検体が膵臓である場合には、組織性状として慢性膵炎、自己免疫性膵炎なども含まれる。この点については、後述する実施の形態においても同様である。
【００３１】
超音波探触子２は、送受信部３から受信した電気的なパルス信号を超音波パルス（音響パルス信号）に変換するとともに、外部の検体で反射された超音波エコーを電気的なエコー信号に変換する信号変換部２１を有する。超音波探触子２は、超音波振動子をメカ的に走査させるものであってもよいし、複数の超音波振動子を電子的に走査させるものであってもよい。
【００３２】
送受信部３は、超音波探触子２と電気的に接続され、パルス信号を超音波探触子２へ送信するとともに、超音波探触子２から受信信号であるエコー信号を受信する。具体的には、送受信部３は、予め設定された波形および送信タイミングに基づいてパルス信号を生成し、この生成したパルス信号を超音波探触子２へ送信する。
【００３３】
送受信部３は、エコー信号を増幅する信号増幅部３１を有する。具体的には、信号増幅部３１は、受信深度が大きいエコー信号ほど高い増幅率で増幅するＳＴＣ（Ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ  Ｔｉｍｅ  Ｃｏｎｔｒｏｌ）補正を行う。図２は、エコー信号の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、検体から受信する超音波信号がほとんど減衰してしまい、ノイズが支配的になるような値である。より一般に、増幅率βは、受信深度ｚが閾値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。
【００３４】
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デジタルＲＦ信号を生成して出力する。なお、超音波探触子２が複数の超音波振動子を電子的に走査させるものである場合、送受信部３は、複数の超音波振動子に対応したビーム合成用の多チャンネル回路を有する。
【００３５】
演算部４は、送受信部３が出力したデジタルＲＦ信号に対して受信深度によらず増幅率を一定とする増幅補正を行う増幅補正部４１と、増幅補正を行ったデジタルＲＦ信号に高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を施して周波数解析を行うことにより周波数スペクトル（パワースペクトル）を算出する周波数解析部４２と、周波数解析部４２が算出した周波数スペクトルに対し、近似処理ならびに超音波の受信深度および周波数に依存する超音波の減衰の寄与を削減する補正処理を行うことにより、周波数スペクトルの特徴量を抽出する特徴量抽出部４３と、を有する。
【００３６】
図３は、増幅補正部４１が行う増幅処理における受信深度と増幅率との関係を示す図である。図３に示すように、増幅補正部４１が行う増幅処理における増幅率は、受信深度ｚがゼロのとき最大値βｔｈ−β０であり、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。
【００３７】
周波数解析部４２は、各音線（ラインデータ）に対し、所定のデータ量からなるＦＦＴデータ群を高速フーリエ変換することによって音線上の箇所（データ位置）における周波数スペクトルを算出する。周波数スペクトルは、検体の組織性状によって異なる傾向を示す。これは、周波数スペクトルが、超音波を散乱する散乱体としての検体の大きさ、密度、音響インピーダンス等と相関を有しているためである。
【００３８】
図４は、周波数解析部４２が算出した周波数スペクトルの例を示す図である。図４では、横軸ｆが周波数であり、縦軸Ｉが強度である。図４に示す周波数スペクトル曲線Ｃ１において、周波数スペクトルの下限周波数（第１周波数）ｆＬＯＷおよび上限周波数（第２周波数）ｆＨＩＧＨは、超音波探触子２の周波数帯域、送受信部３が送信するパルス信号の周波数帯域などをもとに決定されるパラメータであり、例えばｆＬＯＷ＝３ＭＨｚ、ｆＨＩＧＨ＝１０ＭＨｚである。本実施の形態１において、曲線および直線は、離散的な点の集合からなる。この点については、後述する実施の形態においても同様である。
【００３９】
特徴量抽出部４３は、周波数解析部４２が各箇所に対して算出した周波数スペクトルのうち、第１周波数と該第１周波数より大きい第２周波数との間の周波数帯域に含まれる部分を多項式で近似することにより、各箇所における周波数スペクトルの特徴量として、多項式の定義域に含まれる第３周波数における多項式の値である第１スペクトル強度および第１〜第３周波数とは異なる第４周波数における多項式の値である第２スペクトル強度を少なくとも抽出する。第３および第４周波数、ならびに第１および第２スペクトル強度の詳細については後述する。
【００４０】
具体的には、特徴量抽出部４３は、周波数解析部４２が算出した周波数スペクトルに対し、近似処理を行うことによって減衰補正処理を行う前の補正前特徴量を算出する近似部４３１と、近似部４３１が近似した補正前特徴量に対して減衰補正処理を行うことによって特徴量を抽出する減衰補正部４３２と、を有する。
【００４１】
近似部４３１は、回帰分析によって周波数スペクトルを一次式で近似することにより、この近似した一次式を特徴付ける補正前特徴量を抽出する。具体的には、近似部４３１は、回帰分析によって一次式の傾きａ１および切片ｂ１を算出するとともに、周波数スペクトルにおける周波数帯域内の特定周波数（第３周波数）における特定スペクトル強度ｃ１を補正前特徴量として算出する。ここでいう「スペクトル強度」とは、電圧、電力、音圧、音響エネルギー等のパラメータのいずれかを指す。本実施の形態１において、近似部４３１は、特定スペクトル強度ｃ１として中心周波数ｆＭＩＤ＝（ｆＬＯＷ＋ｆＨＩＧＨ）／２におけるスペクトル強度（Ｍｉｄ−ｂａｎｄ  ｆｉｔ）ｃ１＝ａ１ｆＭＩＤ＋ｂ１を算出する。図４に示す直線Ｌ１は、近似部４３１が周波数スペクトル曲線Ｃ１から抽出した補正前特徴量ａ１，ｂ１，ｃ１を有する一次式に対応する回帰直線である。ここで、切片ｂ１は、周波数ｆ＝０のスペクトル強度に対応している。以下、切片ｂ１に対応する周波数ｆ＝０を第４周波数とする。なお、特徴量抽出部４３が算出する近似多項式は一次式に限定されるわけではなく、二次以上の近似多項式でもよい。
【００４２】
三つの特徴量のうち、傾きａ１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ｂ１は、散乱体の大きさ、散乱体とその周囲の物質との音響インピーダンス比、単位体積当たりの散乱体数等と相関を有している。中心周波数ｆＭＩＤにおけるスペクトル強度（以下、単に「中心周波数強度」という）ｃ１は、傾きａ１と切片ｂ１から導出される間接的なパラメータであり、有効な周波数帯域内の中心におけるスペクトル強度を与える。このため、中心周波数強度ｃ１は、散乱体の大きさ、散乱体とその周囲の物質との音響インピーダンス比、単位体積当たりの散乱体数に加えて、エコー信号の振幅を輝度に変換することによって得られるＢモード画像の輝度とある程度の相関を有している。
【００４３】
なお、特徴量は上述したａ１，ｂ１，ｃ１に限られるわけではない。例えば、第３周波数として、ｆ＝ｆＭＩＤの代わりにｆＬＯＷ＜ｆ’＜ｆＨＩＧＨを満たす任意の周波数ｆ’を設定し、この第３周波数ｆ’におけるスペクトル強度を特徴量として採用することも可能である。また、第４周波数として、ｆ＝０の代わりにｆ’’＜ｆＬＯＷまたはｆ’’＞ｆＨＩＧＨを満たす任意の周波数ｆ’’を設定し、この第４周波数ｆ’’におけるスペクトル強度を特徴量として採用することも可能である。
【００４４】
減衰補正部４３２が行う補正について説明する。超音波の減衰量Ａは、
Ａ＝２αｚｆ    ・・・（１）
と表すことができる。ここで、αは減衰率であり、ｚは超音波の受信深度であり、ｆは周波数である。式（１）からも明らかなように、減衰量Ａは、周波数ｆに比例している。減衰率αの具体的な値は、生体の場合、０〜１．０（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）、より好ましくは０．３〜０．７（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）であり、観察対象の種類に応じて定まる。例えば、観察対象が膵臓である場合、α＝０．６（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）と定められる。なお、本実施の形態１において、減衰率αの値を入力部６からの入力によって変更できる構成とすることも可能である。
【００４５】
減衰補正部４３２は、近似部４３１が抽出した補正前特徴量（傾きａ１，切片ｂ１，中心周波数強度ｃ１）を、次のように補正する。
ａ＝ａ１＋２αｚ    ・・・（２）
ｂ＝ｂ１    ・・・（３）
ｃ＝ｃ１＋２αｚｆＭＩＤ（＝ａｆＭＩＤ＋ｂ）    ・・・（４）
式（２）、（４）からも明らかなように、減衰補正部４３２が傾きａ１、中心周波数強度ｃ１に対して行う減衰補正は、超音波の受信深度ｚが大きいほど補正量が大きい。また、式（３）からも明らかなように、減衰補正部４３２が切片ｂ１に対して行う減衰補正は恒等変換である。これは、切片ｂ１が周波数ｆ＝０に対応する周波数成分であって減衰を受けないからである。
【００４６】
図５は、図４に示す直線Ｌ１に関連する特徴量に対して減衰補正を行った後の特徴量から定まる直線を示す図である。図５に示す直線Ｌ１’を表す式は、
Ｉ＝ａｆ＋ｂ＝（ａ１＋２αＺ）ｆ＋ｂ１    ・・・（５）
である。この式（５）からも明らかなように、直線Ｌ１’は、直線Ｌ１と比較して、傾きが大きく（ａ＞ａ１）、切片の値が同じであり（ｂ＝ｂ１）、かつ中心周波数強度が大きい（ｃ＞ｃ１）。
【００４７】
画像処理部５は、エコー信号からＢモード画像データを生成するＢモード画像データ生成部５１と、周波数スペクトルの特徴量に対応する視覚情報を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。
【００４８】
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。
【００４９】
特徴量画像データ生成部５２は、切片ｂ（第１スペクトル強度）と中心周波数強度ｃ（第２スペクトル強度）との差（以下、強度差という）の絶対値｜ｂ−ｃ｜を色相（第１視覚情報）に割り当てるとともに、切片ｂまたは中心周波数強度ｃを明度および／または彩度（第２視覚情報）に割り当てることにより、特徴量の分布を視覚的に表示する特徴量画像を含む特徴量画像データを生成する。以下、図６Ａ、図６Ｂ、図７〜図９を参照して、上記対応付けを行う理由を説明する。
【００５０】
図６Ａおよび図６Ｂは、同じ組織において散乱体の大きさが異なる二つの領域を模式的に示す図である。具体的には、図６Ａは正常な組織を示す図であり、図６Ｂは炎症や腫瘍等の異常を含む組織を示す図である。図６Ａに示す組織１０１は、小葉等の実質組織１０１ａ（ドットで記載）と、線維等を含む結合組織１０１ｂ（黒く塗り潰して記載）とを含む。同様に、図６Ｂに示す組織１０２は、実質組織１０２ａ（ドットで記載）と、結合組織１０２ｂ（黒く塗り潰して記載）とを含む。図６Ａと図６Ｂを比較すると、実質組織１０１ａの方が、実質組織１０２ａよりも総じて大きい。これは、例えば実質組織１０１ａの一部が線維に置換されることによってその体積が小さくなった結果と解釈することができる。
【００５１】
一般に超音波は、主に実質組織と結合組織との境界で散乱される。このため、散乱体である実質組織が小さいと、組織を透過する透過波の割合が増えて後方散乱波の強度が低下する。図７は、この状況を示す図である。図７において、周波数スペクトル曲線Ｃ１およびＣ２は、散乱体の大きさが異なるスペクトル曲線である。具体的には、周波数スペクトル曲線Ｃ１に相当する散乱体が周波数スペクトル曲線Ｃ２に相当するスペクトル曲線より散乱体が大きい。この場合、周波数スペクトル曲線Ｃ１を近似した直線Ｌ１と、周波数スペクトル曲線Ｃ２を近似した直線Ｌ２とを比較すると、強度差の絶対値｜ｂ−ｃ｜は直線Ｌ２の方が大きい（｜ｂ１−ｃ１｜＜｜ｂ２−ｃ２｜）。また、切片ｂおよび中心周波数強度ｃは直線Ｌ２の方が小さい（ｂ１＜ｂ２，ｃ１＜ｃ２）。
【００５２】
図８は、散乱体の大きさがほとんど同じであり、散乱体とその周囲の物質との境界における音響インピーダンス比（以下、単に音響インピーダンス比という）または単位体積当たりの散乱体数（以下、散乱体の密度という）が異なる２つの組織の周波数スペクトルを示す図である。図８において、周波数スペクトル曲線Ｃ３は、周波数スペクトル曲線Ｃ１よりも音響インピーダンス比または散乱体の密度が小さい。周波数スペクトル曲線Ｃ１を近似した直線Ｌ１と、周波数スペクトル曲線Ｃ３を近似した直線Ｌ３とを比較すると、強度差の絶対値｜ｂ−ｃ｜はほぼ等しい（｜ｂ１−ｃ１｜〜｜ｂ２−ｃ２｜）。また、切片ｂおよび中心周波数強度ｃは直線Ｌ３の方が小さい（ｂ１＞ｂ３，ｃ１＞ｃ３）。
【００５３】
図７および図８を参照して説明したことをふまえると、強度差の絶対値｜ｂ−ｃ｜を用いることにより、散乱体の大きさが異なる組織と、音響インピーダンス比または散乱体の密度が異なる組織とを峻別することができる。
【００５４】
図９は、特徴量画像で割り当てられる色相の強度差の絶対値に応じた変化例を示す図である。図９に示す直線ｈ１は、色相Ｈが強度差の絶対値｜ｂ−ｃ｜と線型な関係にある場合を示している。また、図９に示す曲線ｈ２は、色相Ｈが強度差の絶対値｜ｂ−ｃ｜の二次関数で表される場合を示している。さらに図９に示す階段状の曲線ｈ３は、色相Ｈが強度差の絶対値｜ｂ−ｃ｜に応じて二値化されている場合を示している。なお、色相Ｈが切片ｂと中心周波数強度ｃの比（強度比）ｂ／ｃの関数であってもよい。また、色相Ｈを強度差の絶対値｜ｂ−ｃ｜に応じて階段状に多値化してもよい。
【００５５】
次に、切片ｂまたは中心周波数強度ｃを明度または彩度と対応付ける理由を説明する。一般に、超音波画像では、脈管およびノイズの領域では、切片ｂおよび中心周波数強度ｃが低下することが知られている。このため、切片ｂまたは中心周波数強度ｃが小さい領域に対して小さい明度または彩度を対応付けるようにすれば、脈管およびノイズを実質組織とは異なる目立たない態様（黒または灰色）で表示することができる。
【００５６】
以上説明した対応付けの理由からも明らかなように、特徴量画像データ生成部５２が生成する特徴量画像において、散乱体の大きさが異なる領域は、互いの色相が異なるように表示される。また、特徴量画像において、散乱体の大きさが同等であり、かつ音響インピーダンス比または散乱体の密度が異なる領域は、色相をほぼ一定に保ったまま明度または彩度が互いに異なるように表示される。
【００５７】
引き続き、超音波観測装置１の構成を説明する。入力部６は、キーボード、マウス、タッチパネル等のインタフェースを用いて実現される。入力部６は、画像処理部５によって生成された画像を見た超音波観測装置１のユーザが画像中において関心を示す領域（以下、「関心領域」という）を指定する情報の入力を受け付ける。
【００５８】
記憶部８は、信号増幅部３１および増幅補正部４１が増幅処理を行う際に参照する増幅率の情報を記憶する増幅率情報記憶部８１と、周波数解析部４２が行う周波数解析処理の際に使用する窓関数を記憶する窓関数記憶部８２と、減衰補正部４３２が処理を行う際に参照する補正情報を記憶する補正情報記憶部８３と、を有する。
【００５９】
増幅率情報記憶部８１は、図２および図３に示す受信深度と増幅率との関係を記憶している。窓関数記憶部８２は、Ｈａｍｍｉｎｇ，Ｈａｎｎｉｎｇ，Ｂｌａｃｋｍａｎなどの窓関数のうち少なくともいずれか一つの窓関数を記憶している。補正情報記憶部８３は、式（２）〜（４）の変換に関する情報を記憶している。
【００６０】
記憶部８は、超音波観測装置１の作動プログラムや所定のＯＳを起動するプログラム等が予め記憶されたＲＯＭ、および各処理の演算パラメータやデータ等を記憶するＲＡＭ等を用いて実現される。
【００６１】
制御部９は、演算および制御機能を有するＣＰＵを用いて実現される。制御部９は、記憶部８が記憶、格納する情報および上述した超音波観測装置の作動プログラムを含む各種プログラムを記憶部８から読み出すことにより、超音波観測装置１の作動方法に関連した各種演算処理を実行することによって超音波観測装置１を統括的に制御する。
【００６２】
なお、超音波観測装置１の作動プログラムは、ハードディスク、フラッシュメモリ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して広く流通させることも可能である。
【００６３】
図１０は、以上の構成を有する超音波観測装置１の処理の概要を示すフローチャートである。図１０において、超音波観測装置１は、まず超音波探触子２によって新規の検体の測定を行う（ステップＳ１）。
【００６４】
続いて、超音波探触子２からエコー信号を受信した信号増幅部３１は、そのエコー信号の増幅を行う（ステップＳ２）。ここで、信号増幅部３１は、図２に示す増幅率と受信深度との関係に基づいて増幅を行う。
【００６５】
この後、Ｂモード画像データ生成部５１は、送受信部３から出力されたＢモード画像用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）。
【００６６】
続いて、制御部９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対応するＢモード画像を表示部７に表示させる制御を行う（ステップＳ４）。図１１は、表示部７におけるＢモード画像の表示例を示す図である。同図に示すＢモード画像２００は、ＲＧＢ表色系の変数である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。
【００６７】
その後、入力部６を介して関心領域の設定がなされた場合（ステップＳ５：Ｙｅｓ）、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補正を行う（ステップＳ６）。ここで、増幅補正部４１は、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処理を行う。なお、関心領域はＢモード画像全体に相当する領域として設定することが可能である。その場合は、特徴量画像データを表示する指示が関心領域の設定指示も兼ねることとなる。
【００６８】
一方、関心領域の設定がなされていない場合（ステップＳ５：Ｎｏ）において、処理を終了する指示が入力部６によって入力されたとき（ステップＳ７：Ｙｅｓ）、超音波観測装置１は処理を終了する。これに対し、関心領域の設定がなされていない場合（ステップＳ５：Ｎｏ）において、処理を終了する指示が入力部６によって入力されないとき（ステップＳ７：Ｎｏ）、超音波観測装置１はステップＳ５へ戻る。
【００６９】
ステップＳ６の後、周波数解析部４２は、ＦＦＴ演算による周波数解析を行うことによって周波数スペクトルを算出する（ステップＳ８）。このステップＳ８では、画像の全領域を関心領域として設定することも可能である。
【００７０】
ここで、周波数解析部４２が行う処理（ステップＳ８）について、図１２に示すフローチャートを参照して詳細に説明する。まず、周波数解析部４２は、最初に解析対象とする音線の音線番号Ｌを初期値Ｌ０とする（ステップＳ２１）。初期値Ｌ０は、例えば送受信部３が最初に受信する音線に対して付与してもよいし、入力部６によって設定される関心領域の左右の一方の境界位置に対応する音線に対して付与してもよい。
【００７１】
続いて、周波数解析部４２は、一つの音線上に設定した複数の箇所（データ位置）全ての周波数スペクトルを算出する。まず、周波数解析部４２は、ＦＦＴ演算用に取得する一連のデータ群（ＦＦＴデータ群）を代表するデータ位置Ｚ（受信深度に相当）の初期値Ｚ０を設定する（ステップＳ２２）。図１３は、一つの音線のデータ配列を模式的に示す図である。同図に示す音線ＬＤにおいて、白または黒の長方形は、一つのデータを意味している。音線ＬＤ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１３では、音線ＬＤの１番目のデータをデータ位置Ｚの初期値Ｚ０として設定した場合を示している。なお、図１３はあくまでも一例に過ぎず、初期値Ｚ０の位置は任意に設定することができる。例えば、関心領域の上端位置に対応するデータ位置Ｚを初期値Ｚ０として設定してもよい。
【００７２】
その後、周波数解析部４２は、データ位置ＺのＦＦＴデータ群を取得し（ステップＳ２３）、取得したＦＦＴデータ群に対し、窓関数記憶部８２が記憶する窓関数を作用させる（ステップＳ２４）。このようにＦＦＴデータ群に対して窓関数を作用させることにより、ＦＦＴデータ群が境界で不連続になることを回避し、アーチファクトが発生するのを防止することができる。
【００７３】
続いて、周波数解析部４２は、データ位置ＺのＦＦＴデータ群が正常なデータ群であるか否かを判定する（ステップＳ２５）。ＦＦＴデータ群は、２のべき乗のデータ数を有している必要がある。以下、ＦＦＴデータ群のデータ数を２ｎ（ｎは正の整数）とする。ここで、ＦＦＴデータ群が正常であるとは、データ位置ＺがそのＦＦＴデータ群の中で前から２ｎ−１番目のデータ位置であることを意味する。換言すると、ＦＦＴデータ群が正常であるとは、データ位置Ｚ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１３に示す場合、ｎ＝４（Ｎ＝７，Ｍ＝８）であり、ＦＦＴデータ群Ｆ２、Ｆ３、ＦＫ−１は正常である一方、ＦＦＴデータ群Ｆ１、ＦＫは異常である。
【００７４】
ステップＳ２５における判定の結果、データ位置ＺのＦＦＴデータ群が正常である場合（ステップＳ２５：Ｙｅｓ）、周波数解析部４２は、後述するステップＳ２７へ移行する。
【００７５】
ステップＳ２５における判定の結果、データ位置ＺのＦＦＴデータ群が正常でない場合（ステップＳ２５：Ｎｏ）、周波数解析部４２は、不足分だけゼロデータを挿入することによって正常なＦＦＴデータ群を生成する（ステップＳ２６）。ステップＳ２５において正常でないと判定されたＦＦＴデータ群は、ゼロデータを追加する前に窓関数が作用されている。このため、ＦＦＴデータ群にゼロデータを挿入してもデータの不連続は生じない。ステップＳ２６の後、周波数解析部４２は、後述するステップＳ２７へ移行する。
【００７６】
ステップＳ２７において、周波数解析部４２は、ＦＦＴデータ群を用いてＦＦＴ演算を行うことにより、周波数スペクトルを得る（ステップＳ２７）。このような周波数スペクトルの例として、図４に示すスペクトル曲線Ｃ１を挙げることができる。
【００７７】
続いて、周波数解析部４２は、データ位置Ｚに所定のデータステップ幅Ｄを加算して次の解析対象のＦＦＴデータ群のデータ位置Ｚを算出する（ステップＳ２８）。ここでのデータステップ幅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、Ｂモード画像データ生成部５１が利用するデータステップ幅より大きい値を設定してもよい。図１３では、Ｄ＝１５の場合を示している。
【００７８】
その後、周波数解析部４２は、データ位置Ｚが最終データ位置Ｚｍａｘより大きいか否かを判定する（ステップＳ２９）。ここで、最終データ位置Ｚｍａｘは、音線ＬＤのデータ長としてもよいし、関心領域の下端に対応するデータ位置としてもよい。判定の結果、データ位置Ｚが最終データ位置Ｚｍａｘより大きい場合（ステップＳ２９：Ｙｅｓ）、周波数解析部４２は、音線番号Ｌを１だけ増加する（ステップＳ３０）。一方、データ位置Ｚが最終データ位置Ｚｍａｘ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、一つの音線ＬＤに対して、［｛（Ｚｍａｘ−Ｚ０）／Ｄ｝＋１］（＝Ｋ）個のＦＦＴデータ群に対するＦＦＴ演算を行う。ここで、［Ｘ］は、Ｘを超えない最大の整数を表す。
【００７９】
ステップＳ３０で増加した後の音線番号Ｌが最終音線番号Ｌｍａｘより大きい場合（ステップＳ３１：Ｙｅｓ）、周波数解析部４２は図１０に示すメインルーチンへ戻る。一方、ステップＳ３０で増加した後の音線番号Ｌが最終音線番号Ｌｍａｘ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へ戻る。
【００８０】
このようにして、周波数解析部４２は、（Ｌｍａｘ−Ｌ０＋１）本の音線の各々についてＫ回のＦＦＴ演算を行う。なお、最終音線番号Ｌｍａｘは、例えば送受信部３が受信する最終の音線に付与してもよいし、関心領域の左右のいずれか一方の境界に対応する音線に付与してもよい。以下、周波数解析部４２が全ての音線に対して行うＦＦＴ演算の総数（Ｌｍａｘ−Ｌ０＋１）×ＫをＰとおく。
【００８１】
以上説明したステップＳ８の周波数解析処理に続いて、近似部４３１は、近似処理として周波数解析部４２が算出したＰ個の周波数スペクトルを回帰分析することにより、補正前特徴量を抽出する（ステップＳ９）。図４に示す直線Ｌ１は、近似部４３１が抽出した補正前特徴量を与える一次式に対応する回帰直線である。
【００８２】
この後、減衰補正部４３２は、近似部４３１が抽出した補正前特徴量に対して減衰補正処理を行う（ステップＳ１０）。減衰補正部４３２は、データのサンプリング周波数に基づいてデータ位置Ｚを求め、このデータ位置Ｚを上述した式（２）〜（４）の受信深度ｚへ代入することにより、周波数スペクトルの特徴量を算出する。この結果、例えば図５に示す直線Ｌ１が補正後の一次式（式（５）を参照）に相当する直線が得られる。減衰補正部４３２が行う演算の具体例を説明する。データのサンプリング周波数が５０ＭＨｚである場合、データのサンプリングの時間間隔は１／５０（ＭＨｚ）＝２０（ｎｓｅｃ）である。ここで、音速を１５３０（ｍ／ｓｅｃ）とすると、データのサンプリング距離間隔は、１５３０（ｍ／ｓｅｃ）×２０（ｎｓｅｃ）／２＝０．０１５３（ｍｍ）となる。処理対象のＦＦＴデータ群のデータ位置までの音線ＬＤの１番目のデータからのデータステップ数をｋであるとすると、そのデータ位置Ｚは０．０１５３ｋ（ｍｍ）と求まる。
【００８３】
このような減衰補正を行うことにより、受信深度が大きい領域で減衰の影響により信号強度が下がり、画像が暗くなるのを抑制し、画面全体にわたって均一な明るさの画像を得ることができる。
【００８４】
続いて、特徴量画像データ生成部５２は、特徴量抽出部４３が抽出した特徴量に対応する視覚情報を表示する特徴量画像データを生成する（ステップＳ１１）。
【００８５】
この後、表示部７は、特徴量画像データ生成部５２が生成した特徴量画像を表示する（ステップＳ１２）。図１４は、表示部７が表示する特徴量画像を示す図である。図１５は、図１４に示す画像を白黒で模式的に示す図である。これらの図に示す特徴量画像３００では、散乱体の大きさが異なる領域、すなわち異常組織に対応する領域の色相が赤色系（図１５の赤色系領域３００ｒ）で表示される一方、正常組織に対応する領域の色相が青色系（図１５の青色系領域３００ｂ）で表示されている。なお、図１５において、赤色系領域３００ｒおよび青色系領域３００ｂが単一の色によって構成されているわけではないことはいうまでもない。例えば、赤色系領域３００ｒは、赤色に近い色からなる画素が集まっている領域である。同様に、青色系領域３００ｂは、青色に近い色からなる画素が集まっている領域である。また、特徴量画像３００では、音響インピーダンス比または散乱体の密度が異なる領域は、色相を一定に保ったまま明度のみが変化している。特に、特徴量画像３００では、脈管またはノイズに相当する箇所は黒く目立たない態様で表示されている。このような特徴量画像３００によれば、明度および色相の組み合わせに基づいて音響インピーダンス比または散乱体の密度（濃度）の分布、および散乱体の大きさの分布を把握することができる。このように、複数の特徴量を用いて特徴量画像を生成すると、一度に多くの情報が得られるという利点がある。なお、傾きａまたは切片ｂを色相に対応付けるとともに、中心周波数強度ｃを明度および／または彩度に対応付けてもよい。
【００８６】
以上により、超音波観測装置１は、一連の処理を終了する。なお、超音波観測装置１が、ステップＳ１〜Ｓ１１の処理を周期的に繰り返すようにしてもよい。
【００８７】
以上説明した本発明の実施の形態１によれば、多項式で近似した周波数スペクトルに対し、その多項式に含まれる２つの周波数にそれぞれ対応する２つのスペクトル強度を互いに異なる視覚情報と対応付けることによって特徴量画像を生成するため、組織性状に応じた特性を有する周波数スペクトルの情報に基づいて特徴量画像を生成することができる。したがって、観察対象の組織における脈管やノイズを他の組織と峻別して表示することができるとともに、組織性状の差異を明確化して表示することができる。
【００８８】
また、本実施の形態１によれば、受信深度に応じた増幅率で増幅するＳＴＣ補正を加えた信号をもとにＢモード画像データを生成する一方、ＳＴＣ補正の影響を相殺して増幅率を一定にする増幅補正を行ってから周波数スペクトルを算出して補正前特徴量を抽出し、抽出した補正前特徴量に減衰補正を施すことによって周波数スペクトルの特徴量を抽出し、抽出した特徴量に対応する視覚情報を表示する特徴量画像データを生成しているため、特徴量画像データにおいて超音波の伝播に伴う減衰の影響が排除されるだけでなく、Ｂモード画像用の信号と特徴量画像用の信号とを区別して送信する必要がない。したがって、超音波の伝播に伴う減衰の影響を正しく排除するとともに、受信した超音波をもとに生成する画像データのフレームレートの低下を防止することが可能となる。
【００８９】
また、本実施の形態１によれば、正しく減衰補正された周波数スペクトルの特徴量を用いることによって特徴量画像を表示するため、ユーザは、組織性状の違いを明確に認識することができる。
【００９０】
また、本実施の形態１によれば、第１視覚情報を、切片と特定スペクトル強度との差または比の関数に対応付けられる色相とする一方、第２視覚情報を、切片または特定スペクトル強度に対応付けられる明度または彩度とすることにより、組織内の散乱体の大きさ、および散乱体と周囲の物質との音響インピーダンス比または散乱体の密度の違いに基づく特徴量画像を生成することができる。したがって、組織性状を峻別することが可能となる。この結果、ユーザは、特徴量画像を、深達度診断、進展度診断（脈管浸潤の鑑別など）や穿刺のガイドとして好適に利用することができる。
【００９１】
本実施の形態１の変形例として、制御部９が、増幅補正部４１による増幅補正処理と減衰補正部４３２における減衰補正処理とを一括して行わせるようにしてもよい。この処理は、図１０のステップＳ６における増幅補正処理を行わず、図１０のステップＳ１０における減衰補正処理の減衰量の定義を次式（６）のように変更して行うことと等価である。
Ａ’＝２αｚｆ＋γ（ｚ）    ・・・（６）
ここで、右辺のγ（ｚ）は、受信深度ｚにおける増幅率βとβ０との差であり、
γ（ｚ）＝−｛（βｔｈ−β０）／ｚｔｈ｝ｚ＋βｔｈ−β０  （ｚ≦ｚｔｈ）    ・・・（７）
γ（ｚ）＝０  （ｚ＞ｚｔｈ）    ・・・（８）
と表される。
【００９２】
また、本実施の形態１において、特徴量画像を生成する際に、単一の特徴量を視覚情報と対応付けるようにしてもよい。図１６は、中心周波数強度ｃを明度と対応付けることによって生成した特徴量画像の表示例を示す図である。図１６に示す特徴量画像４００によれば、音響インピーダンス比または散乱体の密度（濃度）の分布を把握することができる。図１７は、傾きａを明度と対応付けることによって生成した特徴量画像の表示例を示す図である。図１７に示す特徴量画像５００によれば、散乱体の大きさの分布を把握することができる。このように、単一の特徴量を利用した特徴量画像では、個々の特徴量の特性に応じた組織性状の把握が可能となる。
【００９３】
なお、超音波観測装置１に対して、特徴量と視覚情報との対応付けが互いに異なる複数種類の特徴量画像（例えば、図１４〜図１７に示す特徴量画像３００、４００、５００）を切り換えて表示することができる機能を具備させてもよい。この場合には、例えば最初にスクリーニング的な位置づけで複数の特徴量を利用した特徴量画像を表示部７に表示させた後、観測者が異常を見つけた箇所に対し、単一の特徴量を利用した特徴量画像を用いるような使用方法が考えられる。このようにして複数の特徴量画像を切り換えながら使用することにより、ユーザは異常箇所の組織性状を一段と厳密に評価することが可能となる。
【００９４】
また、特徴量画像データ生成部５２が、Ｂモード画像データとカラー画像データとを所定の比率で混合させ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。また、特徴量画像データ生成部５２が、関心領域のみカラー画像データへ置換す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。
【００９５】
また、特徴量として、周波数帯域ｆＬＯＷ＜ｆ＜ｆＨＩＧＨにおける周波数スペクトル曲線と周波数軸（図４等のｆ軸）との間の面積を用いてもよい。
【００９６】
（実施の形態２）
本発明の実施の形態２は、特徴量抽出部が行う特徴量抽出処理が、実施の形態１と異なる。本実施の形態２に係る超音波観測装置の構成は、実施の形態１で説明した超音波観測装置１の構成と同様である。そこで、以下の説明において、超音波観測装置１の構成要素と対応する構成要素には同一の符号を付すものとする。
【００９７】
本実施の形態２における特徴量抽出処理においては、まず減衰補正部４３２が、周波数解析部４２によって算出された周波数スペクトルに対して減衰補正処理を行う。その後、近似部４３１は、減衰補正部４３２によって減衰補正された周波数スペクトルに対して近似処理を行うことにより、周波数スペクトルの特徴量を抽出する。
【００９８】
図１８は、本実施の形態２に係る超音波観測装置１の処理の概要を示すフローチャートである。図１８において、ステップＳ４１〜Ｓ４８の処理は、図１０のステップＳ１〜Ｓ８の処理に順次対応している。
【００９９】
ステップＳ４９において、減衰補正部４３２は、周波数解析部４２がＦＦＴ演算によって算出した周波数スペクトルに対して減衰補正を行う（ステップＳ４９）。図１９は、このステップＳ４９の減衰補正処理の概要を模式的に示す図である。図１９に示すように、減衰補正部４３２は、周波数スペクトル曲線Ｃ４に対し、上述した式（１）の減衰量Ａを強度Ｉに加える補正を全ての周波数ｆに対して行うことにより、新たな周波数スペクトル曲線Ｃ４’を得る。これにより、超音波の伝播に伴う減衰の寄与を削減した周波数スペクトルを得ることができる。
【０１００】
この後、近似部４３１は、減衰補正部４３２によって減衰補正された全ての周波数スペクトルを回帰分析することによって周波数スペクトルの特徴量を抽出する（ステップＳ５０）。具体的には、近似部４３１は、回帰分析によって一次式の傾きａ、切片ｂおよび中心周波数強度ｃを算出する。図１９に示す直線Ｌ４は、このステップＳ５０で周波数スペクトル曲線Ｃ４’に対して特徴量抽出処理を行うことによって得られる回帰直線（切片ｂ４）である。
【０１０１】
ステップＳ５１、Ｓ５２の処理は、図４のステップＳ１１、Ｓ１２の処理に順次対応している。
【０１０２】
以上説明した本発明の実施の形態２によれば、多項式で近似した周波数スペクトルに対し、その多項式に含まれる２つの周波数にそれぞれ対応する２つのスペクトル強度を互いに異なる視覚情報と対応付けることによって特徴量画像を生成するため、組織性状に応じた特性を有する周波数スペクトルの情報に基づいて特徴量画像を生成することができる。したがって、観察対象の組織における脈管やノイズを他の組織と峻別して表示することができるとともに、組織性状の差異を明確化して表示することができる。
【０１０３】
また、本実施の形態２によれば、受信深度に応じた増幅率で増幅するＳＴＣ補正を加えた信号をもとにＢモード画像データを生成する一方、ＳＴＣ補正の影響を相殺して増幅率を受信深度によらず一定にする増幅補正を行ってから周波数スペクトルを算出し、この周波数スペクトルに減衰補正を施した後で特徴量を抽出し、抽出した特徴量に対応する視覚情報を表示する特徴量画像データを生成しているため、特徴量画像データにおいて超音波の伝播に伴う減衰の影響が排除されるだけでなく、Ｂモード画像用の信号と特徴量画像用の信号とを区別して送信する必要がない。したがって、上述した実施の形態１と同様、超音波の伝播に伴う減衰の影響を正しく排除するとともに、受信した超音波をもとに生成する画像データのフレームレートの低下を防止することが可能となる。
【０１０４】
また、本実施の形態２によれば、正しく減衰補正された周波数スペクトルの特徴量を用いることによって特徴量画像を表示するため、ユーザは、組織性状の違いを明確に認識することができる。
【０１０５】
なお、本実施の形態２においても、図１８のステップＳ４６における増幅補正処理を行わず、図１８のステップＳ４９において周波数スペクトルの減衰補正を行う際の減衰量を式（６）のＡ’として処理を行うようにすることも可能である。
【０１０６】
（実施の形態３）
図２０は、本発明の実施の形態３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１１は、実施の形態１で説明した超音波観測装置１と比較して演算部および記憶部の構成が異なる。以下の説明において、超音波観測装置１の構成要素と対応する構成要素には同一の符号を付すものとする。
【０１０７】
演算部１２は、増幅補正部４１と、周波数解析部４２と、周波数解析部４２が算出した周波数スペクトルを近似する際に用いる周波数帯域を設定する周波数帯域設定部１２１と、記憶部１３が記憶する所定の基準スペクトルをもとに周波数解析部４２が算出した周波数スペクトルを補正することによって補正周波数スペクトルを算出する補正周波数スペクトル算出部１２２と、補正周波数スペクトル算出部１２２が算出した補正周波数スペクトルの特徴量を抽出する特徴量抽出部４３と、を有する。
【０１０８】
周波数帯域設定部１２１は、記憶部１３が記憶する周波数帯域テーブル（後述）を参照することによって周波数帯域の設定を行う。このように受信深度ごとに周波数帯域の設定を変更するのは、超音波の場合、高周波成分ほど早く減衰するため、受信深度が大きい箇所から受信するエコー信号は、高周波成分の有効な情報が失われ、無効な情報が残ってしまう可能性があるからである。この点に鑑み、本実施の形態３では、受信深度が大きいほど、帯域幅が狭くかつ最大周波数が小さくなるように周波数帯域を設定する。
【０１０９】
補正周波数スペクトル算出部１２２は、記憶部１３が記憶する基準スペクトル情報（後述）を参照し、受信深度ごとに基準スペクトルと周波数スペクトルとの差を算出して補正周波数スペクトルを算出する。このように、受信深度ごとに周波数スペクトルの補正を行うのは、上述した周波数帯域の設定と同様の理由による。
【０１１０】
特徴量抽出部４３は、補正周波数スペクトル算出部１２２が算出した補正周波数スペクトルに対して近似処理を行うことによって補正周波数スペクトルの特徴量（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を減衰補正を行うことにより、周波数スペクトルの特徴量を抽出する減衰補正部４３２とを有する。
【０１１１】
記憶部１３は、増幅率情報記憶部８１、窓関数記憶部８２および補正情報記憶部８３に加えて、超音波の受信深度に応じて定められる周波数帯域情報を記憶する周波数帯域情報記憶部１３１と、超音波の受信深度に応じた基準スペクトル情報を記憶する基準スペクトル情報記憶部１３２とを有する。
【０１１２】
図２１は、周波数帯域情報記憶部１３１が記憶する周波数帯域情報としての周波数帯域テーブルを模式的に示す図である。同図に示す周波数帯域テーブル７００は、超音波の受信深度ごとの最小周波数（ｆＬＯＷ）と最大周波数（ｆＨＩＧＨ）を示している。周波数帯域テーブル７００は、受信深度が大きいほど、帯域幅ｆＨＩＧＨ−ｆＬＯＷが狭く、かつ最大周波数ｆＨＩＧＨが小さい。また、周波数帯域テーブル７００は、受信深度が比較的小さい場合（図２１の２〜６ｃｍ）には、減衰の影響が小さいために周波数帯域を変化させない。これに対して、受信深度が比較的大きい場合（図２１の８〜１２ｃｍ）には、減衰の影響が大きくなるため、帯域幅ｆＨＩＧＨ−ｆＬＯＷを狭くするとともに低周波数側へ移動する。このような周波数帯域テーブル７００を用いることにより、有効な情報を有する信号のみを抽出して画像化することができる。なお、周波数帯域テーブル７００は、超音波探触子２の種類（機種）ごとに個別に設定される。
【０１１３】
基準スペクトル情報記憶部１３２は、所定の基準反射体における周波数情報として、基準反射体で反射されて取得したエコー信号に基づいて算出した周波数スペクトル（以下、「基準スペクトル」という）を記憶する。基準反射体は、たとえば超音波が散乱、吸収、透過しない理想的な反射体である。また、基準スペクトルは、超音波探触子２の種類ごと、および超音波信号の受信深度ごとに算出される。ここで、異なる超音波探触子２に対して基準スペクトルを算出するのは、超音波探触子２の種類に応じて振動子が異なり、送信波の波形が異なるからである。なお、基準反射体は、上述した意味での理想的な反射体でなくてもよい。
【０１１４】
図２２は、基準スペクトルの作成処理の概要を模式的に示す図である。図２２に示すように、超音波探触子２に設けられた振動子２２は、フォーカスポイントを中心として超音波の進行方向（図２２の上下方向）に略対称な音場ＳＦを形成する。図２２では、このフォーカスポイントを含む３点に基準反射体１０を配置した場合に超音波探触子２がそれぞれ取得するエコー信号の受信深度ｚと強度Ｉとの関係を示している。基準スペクトルを算出する際には、基準反射体１０によって反射されたエコー信号の強度データを用いることにより、周波数解析部４２が周波数解析を行って基準スペクトルを算出し、算出結果を基準スペクトル情報記憶部１３２へ格納する。
【０１１５】
図２３は、以上の構成を有する超音波観測装置１１の処理の概要を示すフローチャートである。図２３において、ステップＳ６１〜Ｓ６８の処理は、図１０を参照して説明したステップＳ１〜Ｓ８の処理に順次対応している。
【０１１６】
ステップＳ６８の周波数解析処理の後、周波数帯域設定部１２１は、周波数帯域情報記憶部１３１が記憶する周波数帯域テーブル７００を参照して超音波の受信深度ごとに周波数帯域の設定を行う（ステップＳ６９）。なお、周波数帯域設定部１２１の処理は、周波数解析部４２の処理と並行して行ってもよいし、周波数解析部４２の処理に先立って行ってもよい。
【０１１７】
続いて、補正周波数スペクトル算出部１２２が、基準スペクトル情報記憶部１３２から受信深度および超音波探触子２の種類に応じた基準スペクトルを読み出して参照し、この基準スペクトルと周波数解析部４２が算出した周波数スペクトルとの差を求めることによって補正周波数スペクトルを算出する（ステップＳ７０）。図２４は、周波数スペクトル曲線Ｃ１に対する補正周波数スペクトルの算出処理の概要を模式的に示す図である。図２４に示す曲線Ｂ１は、周波数スペクトル曲線Ｃ１における基準スペクトル曲線を示している（以下、基準スペクトル曲線Ｂ１という）。補正周波数スペクトル算出部１２２は、基準スペクトル曲線Ｂ１と周波数スペクトル曲線Ｃ１との差を取ることによって補正周波数スペクトル曲線Ｒ１を算出する。
【０１１８】
ステップＳ７０に続いて、近似部４３１は、近似処理として周波数解析部４２が算出したＰ個の周波数スペクトルを回帰分析することにより、補正前特徴量を抽出する（ステップＳ７１）。具体的には、近似部４３１は、周波数帯域ｆＬＯＷ’＜ｆ＜ｆＨＩＧＨ’の周波数スペクトルを近似する一次式を回帰分析によって算出することにより、この一次式を特徴づける傾きａ１’，切片ｂ１’，中心周波数強度ｃ１’を補正前特徴量として抽出する。図２４に示す直線Ｌ１’は、このステップＳ７１において、周波数スペクトル曲線Ｃ１に対して回帰分析を行うことによって得られる回帰直線である。本実施の形態３においては、特徴量の抽出処理に先立って周波数帯域の設定および補正周波数スペクトルの算出を行っている。このため、本実施の形態３によれば、受信深度や超音波探触子２の種類に関わらず、同じ特徴量（直線Ｌ１’に対応）が抽出されることとなる。
【０１１９】
この後のステップＳ７２〜Ｓ７４の処理は、図１０のステップＳ１０〜Ｓ１２の処理に順次対応している。
【０１２０】
以上説明した本発明の実施の形態３によれば、多項式で近似した周波数スペクトルに対し、その多項式に含まれる２つの周波数にそれぞれ対応する２つのスペクトル強度を互いに異なる視覚情報と対応付けることによって特徴量画像を生成するため、組織性状に応じた特性を有する周波数スペクトルの情報に基づいて特徴量画像を生成することができる。したがって、観察対象の組織における脈管やノイズを他の組織と峻別して表示することができるとともに、組織性状の差異を明確化して表示することができる。
【０１２１】
また、本実施の形態３によれば、受信した超音波の周波数を解析することによって周波数スペクトルを算出し、この周波数スペクトルを近似する際に用いる周波数帯域を設定し、基準反射体から受信した超音波の周波数をもとに得られた基準スペクトルを記憶する記憶部から読み出した基準スペクトルに基づいて周波数スペクトルを補正し、補正した補正周波数スペクトルに対して近似処理を行って補正前特徴量を抽出した後、抽出した補正前特徴量に対し、超音波の受信深度および周波数に依存する超音波の減衰の寄与を削減する減衰補正処理を行うことによって特徴量を抽出し、この特徴量に基づいて特徴量画像を生成するため、組織性状の違いを明確に峻別することが可能な特徴量画像を生成することができる。
【０１２２】
また、本実施の形態３によれば、抽出した特徴量に対して減衰補正を施しているため、超音波の伝播に伴う減衰の影響を取り除くことができる。
【０１２３】
また、本実施の形態３によれば、受信深度が大きいほど、帯域幅が狭くかつ最大周波数が小さくなるように周波数帯域を定めているため、この意味でも超音波の伝播に伴う減衰の影響を取り除くことができる。
【０１２４】
（実施の形態４）
図２５は、本発明の実施の形態４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１４は、エコー信号を増幅する際に、Ｂモード画像用と演算用とで異なる増幅を行うことを特徴とする。なお、超音波観測装置１４の構成要素のうち、超音波観測装置１と同様の機能を有する構成要素については、超音波観測装置１における構成要素と同一の符号を付すものとする。
【０１２５】
送受信部１５は、エコー信号を増幅する信号増幅部１５１を有する。信号増幅部１５１は、画像処理部５がＢモード画像データを生成するために用いるエコー信号（以下、「Ｂモード画像用エコー信号」という）および演算部１６が演算を施すために用いるエコー信号（以下、「演算用エコー信号」という）に対し、互いに異なる増幅率でそれぞれ増幅する。具体的には、信号増幅部１５１は、Ｂモード画像用エコー信号に対しては、図２に示すように受信深度が大きいエコー信号ほど高い増幅率で増幅するＳＴＣ補正を行う一方、演算用エコー信号に対しては、図２６に示すように受信深度によらず一定の増幅率（β１）で増幅する処理を行う。信号増幅部１５１は、Ｂモード画像用エコー信号の増幅と演算用エコー信号の増幅とをフレーム単位またはライン単位で切り換えながら行う。
【０１２６】
演算部１６は、周波数解析部４２と、特徴量抽出部４３とを有する。本実施の形態４においては、周波数解析処理を行う前に増幅補正を行う必要がないため、演算部１６は増幅補正部を有しない。
【０１２７】
記憶部８が有する増幅率情報記憶部８１は、図２および図３に示す受信深度と増幅率との関係に加えて、図２６に示す受信深度と増幅率との関係を記憶している。
【０１２８】
図２７は、以上の構成を有する超音波観測装置１４の処理の概要を示すフローチャートである。図２７において、超音波観測装置１４は、まず超音波探触子２によって新規の検体の測定を行う（ステップＳ８１）。
【０１２９】
続いて、超音波探触子２からエコー信号を受信した信号増幅部１５１は、そのエコー信号に対し、Ｂモード画像用と演算用とを区別して切り換えながら増幅処理を行う（ステップＳ８２）。信号増幅部１５１は、図２および図２６に示す受信深度と増幅率との関係に基づいて増幅を行う。また、Ｂモード画像用の増幅処理と演算用の増幅処理との切り換えは、フレーム単位で行ってもよいし、ライン単位で行ってもよい。
【０１３０】
この後、Ｂモード画像データ生成部５１は、送受信部３から出力されたＢモード画像用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Ｓ８３）。
【０１３１】
続いて、制御部９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対応するＢモード画像を表示部７に表示させる制御を行う（ステップＳ８４）。
【０１３２】
その後、入力部６を介して関心領域の設定がなされた場合（ステップＳ８５：Ｙｅｓ）、周波数解析部４２は、ＦＦＴ演算による周波数解析を行うことによって周波数スペクトルを算出する（ステップＳ８６）。この周波数解析処理は、実施の形態１で説明した周波数解析処理と同じである（図１２を参照）。
【０１３３】
ステップＳ８５で関心領域の設定がなされていない場合（ステップＳ８５：Ｎｏ）において、処理を終了する指示が入力部６によって入力されたとき（ステップＳ８７：Ｙｅｓ）、超音波観測装置１４は処理を終了する。これに対し、ステップＳ８５で関心領域の設定がなされていない場合（ステップＳ８５：Ｎｏ）において、処理を終了する指示が入力部６によって入力されないとき（ステップＳ８７：Ｎｏ）、超音波観測装置１４はステップＳ８５へ戻る。
【０１３４】
ステップＳ８６に続けて行われるステップＳ８８〜Ｓ９１の処理は、図１０のステップＳ９〜Ｓ１２の処理に順次対応している。
【０１３５】
以上説明した本発明の実施の形態４によれば、多項式で近似した周波数スペクトルに対し、その多項式に含まれる２つの周波数にそれぞれ対応する２つのスペクトル強度を互いに異なる視覚情報と対応付けることによって特徴量画像を生成するため、組織性状に応じた特性を有する周波数スペクトルの情報に基づいて特徴量画像を生成することができる。したがって、観察対象の組織における脈管やノイズを他の組織と峻別して表示することができるとともに、組織性状の差異を明確化して表示することができる。
【０１３６】
また、本実施の形態４によれば、受信した超音波の周波数を解析することによって得た周波数スペクトルに対して近似処理を行った後、超音波の受信深度および周波数に依存する超音波の減衰の寄与を削減する減衰補正処理を行うことによって周波数スペクトルの特徴量を抽出しているため、超音波の伝播に伴う減衰の影響を取り除くことができる。
【０１３７】
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１〜４によってのみ限定されるべきものではない。
【０１３８】
例えば、本発明に係る超音波観測装置が、観察対象の組織の組織性状を自動的に判定し、その判定結果を表示するようにしてもよい。具体的には、超音波観測装置が、既知検体に対して予め抽出した周波数スペクトルの特徴量を組織性状と関連付けた既知検体情報と、観察対象の組織から抽出した周波数スペクトルの特徴量とに基づいて組織性状を判定し、判定結果に対応する画像を生成して表示する。この場合、既知検体および観察対象に対して行う特徴量抽出処理は、同じものであることが望ましい。
【０１３９】
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。
【符号の説明】
【０１４０】
１、１１、１４  超音波観測装置
２  超音波探触子
３、１５  送受信部
４、１２、１６  演算部
５  画像処理部
６  入力部
７  表示部
８、１３  記憶部
９  制御部
１０  基準反射体
２１  信号変換部
２２  振動子
３１、１５１  信号増幅部
４１  増幅補正部
４２  周波数解析部
４３  特徴量抽出部
５１  Ｂモード画像データ生成部
５２  特徴量画像データ生成部
８１  増幅率情報記憶部
８２  窓関数記憶部
８３  補正情報記憶部
１０１、１０２  組織
１０１ａ、１０２ａ  実質組織
１０１ｂ、１０２ｂ  結合組織
１２１  周波数帯域設定部
１２２  補正周波数スペクトル算出部
２００  Ｂモード画像
３００、４００、５００  特徴量画像
４３１  近似部
４３２  減衰補正部
７００  周波数帯域テーブル
【図１】
2012133878.tif 000003
【図２】
2012133878.tif 000004
【図３】
2012133878.tif 000005
【図４】
2012133878.tif 000006
【図５】
2012133878.tif 000007
【図６Ａ】
2012133878.tif 000008
【図６Ｂ】
2012133878.tif 000009
【図７】
2012133878.tif 000010
【図８】
2012133878.tif 000011
【図９】
2012133878.tif 000012
【図１０】
2012133878.tif 000013
【図１２】
2012133878.tif 000014
【図１３】
2012133878.tif 000015
【図１８】
2012133878.tif 000016
【図１９】
2012133878.tif 000017
【図２０】
2012133878.tif 000018
【図２１】
2012133878.tif 000019
【図２２】
2012133878.tif 000020
【図２３】
2012133878.tif 000021
【図２４】
2012133878.tif 000022
【図２５】
2012133878.tif 000023
【図２６】
2012133878.tif 000024
【図２７】
2012133878.tif 000025
【図１１】
2012133878.tif 000026
【図１４】
2012133878.tif 000027
【図１５】
2012133878.tif 000028
【図１６】
2012133878.tif 000029
【図１７】
2012133878.tif 000030
【手続補正書】
【提出日】平成24年8月10日(2012.8.10)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波観測装置であって、
受信した超音波の複数の音線上にそれぞれ位置し、互いに異なる複数の箇所における前記超音波の周波数を解析することによって各箇所の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各箇所に対して算出した周波数スペクトルのうち、第１周波数と該第１周波数より大きい第２周波数との間の周波数帯域に含まれる部分を多項式で近似することにより、前記各箇所における前記周波数スペクトルの特徴量として、前記多項式の定義域に含まれる第３周波数における前記多項式の値である第１スペクトル強度および前記第１乃至第３周波数とは異なる第４周波数における前記多項式の値である第２スペクトル強度を少なくとも抽出する特徴量抽出部と、
（ａ）前記第１スペクトル強度、（ｂ）前記第２スペクトル強度、および（ｃ）前記第１スペクトル強度と前記第２スペクトル強度との差または比の関数、における（ａ）乃至（ｃ）のいずれか一つを第１視覚情報と対応付けることにより、前記特徴量の分布を視覚的に表示する特徴量画像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。
【請求項２】
前記特徴量画像データ生成部は、
前記第１視覚情報として対応付けた（ａ）乃至（ｃ）のいずれか一つ以外の残る二つのいずれか一方を前記第１視覚情報と異なる第２視覚情報と対応付けることを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
【請求項３】
前記第３周波数は、前記周波数帯域に含まれる周波数であり、
前記第４周波数は、前記周波数帯域外に含まれる周波数であることを特徴とする請求項２に記載の超音波観測装置。
【請求項４】
前記特徴量抽出部は、前記周波数スペクトルを一次式で近似し、
前記第１および第２スペクトル強度は、一方が前記一次式の切片であり、他方が前記一次式の傾きと前記切片と前記第３周波数とを用いて定まる特定スペクトル強度であることを特徴とする請求項３に記載の超音波観測装置。
【請求項５】
前記第１視覚情報は、前記切片と前記特定スペクトル強度との差または比の関数に対応付けられる色相であり、
前記第２視覚情報は、前記切片または前記特定スペクトル強度に対応付けられる明度および／または彩度であることを特徴とする請求項４に記載の超音波観測装置。
【請求項６】
前記第１視覚情報は、前記切片に対応付けられる色相であり、
前記第２視覚情報は、前記特定スペクトル強度に対応付けられる明度および／または彩度であることを特徴とする請求項４に記載の超音波観測装置。
【請求項７】
前記第１スペクトル強度、前記第２スペクトル強度、および前記第１スペクトル強度と前記第２スペクトル強度との差または比の関数と、前記第１および第２視覚情報との間の対応付けを切り換える切換指示信号の入力を受け付ける入力部をさらに備え、
前記特徴量画像データ生成部は、前記入力部が受け付けた切換指示信号に応じた特徴量画像を生成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。
【請求項８】
前記特徴量抽出部は、
前記周波数スペクトルを前記多項式で近似し、該多項式に基づく補正前特徴量を抽出する近似部と、
前記近似部が抽出した補正前特徴量に対して、超音波が伝播する際に該超音波の受信深度および周波数に応じて発生する減衰の寄与を削減する減衰補正を行うことにより、前記周波数スペクトルの特徴量を抽出する減衰補正部と、
を有することを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
【請求項９】
前記特徴量抽出部は、
前記周波数スペクトルに対して、超音波が伝播する際に該超音波の受信深度および周波数に応じて発生する減衰の寄与を削減する減衰補正を行う減衰補正部と、
前記減衰補正部が補正した周波数スペクトルを前記多項式で近似し、該多項式に基づく特徴量を抽出する近似部と、
を有することを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
【請求項１０】
前記減衰補正部は、
超音波の受信深度が大きいほど大きな補正を行うことを特徴とする請求項８に記載の超音波観測装置。
【請求項１１】
前記検体から受信した超音波の信号を、受信深度に応じた増幅率で増幅する信号増幅部と、
前記信号増幅部が増幅した超音波の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Ｂモード画像データ生成部と、
前記信号増幅部が増幅した前記超音波の信号に対して受信深度によらず増幅率を一定とする増幅補正を行う増幅補正部と、
前記増幅補正部および前記減衰補正部の補正を一括して行わせる制御部と、
をさらに備え、
前記周波数解析部は、前記増幅補正部が増幅補正した前記超音波の信号の周波数を解析することを特徴とする請求項８に記載の超音波観測装置。
【請求項１２】
前記検体から受信した超音波の信号を、受信深度に応じた増幅率で増幅する信号増幅部と、
前記信号増幅部が増幅した超音波の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Ｂモード画像データ生成部と、
前記信号増幅部が増幅した前記超音波の信号に対して受信深度によらず増幅率を一定とする増幅補正を行う増幅補正部と、
をさらに備え、
前記周波数解析部は、前記増幅補正部が増幅補正した前記超音波の信号の周波数を解析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。
【請求項１３】
前記信号増幅部が増幅を行う際の増幅率は、所定の受信深度まで単調増加することを特徴とする請求項１１に記載の超音波観測装置。
【請求項１４】
前記検体から受信した超音波の受信信号を増幅する信号増幅部と、
前記信号増幅部が増幅した前記受信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Ｂモード画像データ生成部と、
をさらに備え、
前記信号増幅部は、
前記Ｂモード画像データ生成部へ出力する信号に対して受信深度に応じて増幅率を変化させながら増幅を行う一方、前記周波数解析部へ出力する信号に対して一定の増幅率で増幅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。
【請求項１５】
前記Ｂモード画像データ生成部へ出力する信号に対する増幅率は、所定の受信深度まで単調増加することを特徴とする請求項１４に記載の超音波観測装置。
【請求項１６】
基準反射体から受信した超音波の周波数をもとに得られた基準スペクトルを記憶する記憶部と、
前記周波数帯域を設定する周波数帯域設定部と、
前記記憶部が記憶する基準スペクトルをもとに前記周波数解析部が算出した前記周波数スペクトルを補正することによって補正周波数スペクトルを算出する補正周波数スペクトル算出部と、
をさらに備え、
前記特徴量抽出部は、
前記補正周波数スペクトル算出部が算出した補正周波数スペクトルの特徴量を抽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。
【請求項１７】
前記記憶部は、少なくとも前記超音波の受信深度ごとに前記基準スペクトルを記憶し、
前記補正周波数スペクトル算出部は、前記受信深度ごとに前記基準スペクトルと前記周波数スペクトルとの差を求めることによって前記補正周波数スペクトルを算出することを特徴とする請求項１６に記載の超音波観測装置。
【請求項１８】
前記記憶部は、超音波の受信深度に応じて定められ、該受信深度が大きいほど、帯域幅が狭くかつ最大周波数が小さい周波数帯域を記憶する周波数帯域情報記憶部を有し、
前記周波数帯域設定部は、前記周波数帯域情報記憶部が記憶する周波数帯域情報を参照して周波数帯域を設定することを特徴とする請求項１６に記載の超音波観測装置。
【請求項１９】
前記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。
【請求項２０】
検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波観測装置の作動方法であって、
受信した超音波の複数の音線上にそれぞれ位置し、互いに異なる複数の箇所における前記超音波の周波数を解析することによって各箇所の周波数スペクトルを周波数解析部で算出する周波数解析ステップと、
前記周波数解析ステップで各箇所に対して算出した周波数スペクトルのうち、第１周波数と該第１周波数より大きい第２周波数との間の周波数帯域に含まれる部分を多項式で近似することにより、前記各箇所における前記周波数スペクトルの特徴量として、前記多項式の定義域に含まれる第３周波数における前記多項式の値である第１スペクトル強度および前記第１乃至第３周波数とは異なる第４周波数における前記多項式の値である第２スペクトル強度を特徴量抽出部で少なくとも抽出する特徴量抽出ステップと、
（ａ）前記第１スペクトル強度、（ｂ）前記第２スペクトル強度、および（ｃ）前記第１スペクトル強度と前記第２スペクトル強度との差または比の関数、における（ａ）乃至（ｃ）のいずれか一つを第１視覚情報と対応付けることにより、前記特徴量の分布を視覚的に表示する特徴量画像を特徴量画像データ生成部で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。
【請求項２１】
検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波観測装置に、
受信した超音波の複数の音線上にそれぞれ位置し、互いに異なる複数の箇所における前記超音波の周波数を解析することによって各箇所の周波数スペクトルを周波数解析部で算出する周波数解析ステップと、
前記周波数解析ステップで各箇所に対して算出した周波数スペクトルのうち、第１周波数と該第１周波数より大きい第２周波数との間の周波数帯域に含まれる部分を多項式で近似することにより、前記各箇所における前記周波数スペクトルの特徴量として、前記多項式の定義域に含まれる第３周波数における前記多項式の値である第１スペクトル強度および前記第１乃至第３周波数とは異なる第４周波数における前記多項式の値である第２スペクトル強度を特徴量抽出部で少なくとも抽出する特徴量抽出ステップと、
（ａ）前記第１スペクトル強度、（ｂ）前記第２スペクトル強度、および（ｃ）前記第１スペクトル強度と前記第２スペクトル強度との差または比の関数、における（ａ）乃至（ｃ）のいずれか一つを第１視覚情報と対応付けることにより、前記特徴量の分布を視覚的に表示する特徴量画像を特徴量画像データ生成部で生成する特徴量画像データ生成ステップと、
を実行させることを特徴とする超音波観測装置の作動プログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８６】
以上により、超音波観測装置１は、一連の処理を終了する。なお、超音波観測装置１が、ステップＳ１〜Ｓ１２の処理を周期的に繰り返すようにしてもよい。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０１】
ステップＳ５１、Ｓ５２の処理は、図１０のステップＳ１１、Ｓ１２の処理に順次対応している。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１３０】
この後、Ｂモード画像データ生成部５１は、送受信部１５から出力されたＢモード画像用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Ｓ８３）。
【国際調査報告】
2012133878.tif 000031
2012133878.tif 000032
2012133878.tif 000033
2012133878.tif 000034