(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
測定対象から音響波を発生させる発生手段と、
測定対象から発生した音響波を受信して電気信号に変換する探触子と、
前記電気信号に基づいてウェーブレット係数列を取得する処理部と、
前記ウェーブレット係数列のうち所定の閾値より小さい値のウェーブレット係数を除去する閾値処理部と
を有し、
前記処理部は、予め保存された複数のマザーウェーブレットに対応する係数列の中から、前記複数のマザーウェーブレットと前記探触子のインパルス応答波形との類似度に基づいて、前記探触子のインパルス応答波形に対応するマザーウェーブレットに対応する係数列を選択し、前記ウェーブレット係数列とする
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記発生手段は、測定対象に音響波を発生させる前に前記探触子にインパルス応答波形を発生させ、
前記処理部は、当該発生したインパルス応答波形を用いて、前記探触子のインパルス応答波形に対応するマザーウェーブレットに対応する係数列を選択する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記処理部は、予め保存された複数のマザーウェーブレットに対応する係数列の中から、前記探触子のインパルス応答波形との類似度が最も高いマザーウェーブレットに対応する係数列を選択し、
前記類似度が最も高いマザーウェーブレットに対応する係数列を、前記探触子のインパルス応答波形に対応するマザーウェーブレットに対応する係数列とする
ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
探触子の種類ごとに前記探触子のインパルス応答波形との類似度が最も高いマザーウェーブレットに対応する係数列の種類を記憶しているメモリをさらに有し、
前記処理部は前記メモリを参照して前記探触子に対応するマザーウェーブレットに対応する係数列を選択する
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記処理部は、前記探触子のインパルス応答波形に対して前記複数のマザーウェーブレットのそれぞれを用いてウェーブレット変換を行った結果に基づいて類似度を判定する
ことを特徴とする請求項１ないし４のうちいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記発生手段は測定対象に光を照射する光源であり、
前記音響波は前記光源から光を照射された測定対象から発せられる光音響波である
ことを特徴とする請求項１ないし５のうちいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記発生手段は測定対象に超音波を照射する前記探触子であり、
前記音響波は前記超音波が測定対象で反射したものである
ことを特徴とする請求項１ないし６のうちいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
情報処理装置が、測定対象から発生して探触子が受信した音響波を電気信号に変換するステップと、
情報処理装置が、前記電気信号に基づいてウェーブレット係数列を取得するステップと、情報処理装置が、前記ウェーブレット係数列のうち所定の閾値より小さい値のウェーブレット係数を除去するステップと
を有し、
前記取得するステップでは、予め保存された複数のマザーウェーブレットに対応する係数列の中から、前記複数のマザーウェーブレットと前記探触子のインパルス応答波形との類似度に基づいて、前記探触子のインパルス応答波形に対応するマザーウェーブレットに対応する係数列を選択して、前記ウェーブレット係数列とする
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項９】
請求項８に記載の情報処理方法を情報処理装置に実行させる
ことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、測定対象から放出された音響波を受信する情報処理装置および情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、音響波やパルスレーザ光などを測定対象に照射し測定対象内部から放出される音響波を受信して処理し、内部組織の形態や機能を画像化する技術が、医療分野で多く研究されている。例えば、生体に音響波である超音波を照射して反射した超音波（音響波）を受信する超音波エコー技術を利用した装置がある。また、生体に光を照射して、その光を吸収した生体の膨張収縮により発生する光音響波を受信する光音響トモグラフィ（PAT:PhotoAcoustic Tomography）を用いた装置がある。このような技術を用いた従来の生体情報処理装置においては、生体から放出される音響波を、電気音響変換素子を集積した探触子で電気信号に変換する。その後電気信号に対して信号処理を行い、生体内部の形態や機能を表現する画像を得る。
【０００３】
一般に、探触子から取得される電気信号には、測定対象から放出される音響波に起因する信号以外に、電気回路やケーブルなどに伝播するノイズが混入する。良質な診断画像を得るためには、このノイズを低減することが必要であり、ウェーブレット変換に代表される周波数変換によるノイズ低減処理が広く行われている。
非特許文献１によれば、受信した電気信号にウェーブレット変換処理を行った後に、ウェーブレット係数の一部を除去する。その後、逆ウェーブレット変換を施すことで、電気信号に混入したノイズが効率よく低減され、診断画質が向上する。
【０００４】
ウェーブレット変換には、基底として用いる関数によってさまざまな種類が提案されている。代表的なものとして、Daubechies, Symlet, Coifletなどがよく知られている。こ
のウェーブレット変換の基底として用いる関数をマザーウェーブレットという。ウェーブレット変換の種類によってウェーブレット係数分布が異なる。したがって、ノイズ低減処理においては、測定対象から放出される音響波に起因する信号成分と測定対象以外から発生するノイズ成分をうまく分離できる種類のウェーブレット変換を使うことが重要である。
非特許文献１では、理論的に求められる信号波形に似た、３次のガウス関数をマザーウェーブレットとするウェーブレット変換を適用してノイズを分離している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Sergey A. Ermilov, Reda Gharieb, Andre Conjusteau, Tom Miller, Ketan Mehta, and Alexander A. Oraevsky “Data Processing and quasi-3D optoacoustic imaging of tumors in the breast using a linear arc-shaped array of ultrasonic transducers, Proc of SPIE Vol.6856
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来技術でのウェーブレット変換処理においては、理論的に求められる、理想的な条件での信号波形に似た関数をマザーウェーブレットとするウェーブレット変換を行っている。しかし、実際には探触子の周波数帯域は有限であるため、探触子で変換されて出力される電気信号は理想的な波形とは異なる。この信号波形に対して理想的な条件での信号波形に基づくマザーウェーブレットでウェーブレット変換を行った場合に、信号成分とノイズ
成分がうまく分離できず、信号成分の一部がノイズ除去により失われてしまうことがあった。その結果、診断画像上の病変が見えなくなったり、アーチファクトが発生したりするという問題があった。またこのような副作用の発生を防ぐためにノイズ除去の強度を抑えると、測定対象の奥深くの病変から発生する微弱な信号がノイズに埋もれてしまい、診断画像上で病変が見えなくなるおそれがあった。
【０００７】
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、ウェーブレット変換によるノイズ除去の精度を向上させるための技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
かかる課題を解決するために、本発明は以下の構成を採用する。すなわち、測定対象から音響波を発生させる発生手段と、測定対象から発生した音響波を受信して電気信号に変換する探触子と、前記電気信号に基づいてウェーブレット係数列を取得する処理部と、前記ウェーブレット係数列のうち所定の閾値より小さい値のウェーブレット係数を除去する閾値処理部とを有し、前記処理部は、予め保存された複数のマザーウェーブレットに対応する係数列の中から、前記複数のマザーウェーブレットと前記探触子のインパルス応答波形との類似度に基づいて、前記探触子のインパルス応答波形に対応するマザーウェーブレットに対応する係数列を選択し、前記ウェーブレット係数列とすることを特徴とする情報処理装置である。
【０００９】
本発明はまた、以下の構成を採用する。すなわち、情報処理装置が、測定対象から発生
して探触子が受信した音響波を電気信号に変換するステップと、情報処理装置が、前記電気信号に基づいてウェーブレット係数列を取得するステップと、情報処理装置が、前記ウェーブレット係数列のうち所定の閾値より小さい値のウェーブレット係数を除去するステップとを有し、前記取得するステップでは、予め保存された複数のマザーウェーブレットに対応する係数列の中から、前記複数のマザーウェーブレットと前記探触子のインパルス応答波形との類似度に基づいて、前記探触子のインパルス応答波形に対応するマザーウェーブレットに対応する係数列を選択して、前記ウェーブレット係数列とすることを特徴とする情報処理方法である。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、ウェーブレット変換によるノイズ除去の精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】実施例１の生体情報処理装置を示すブロック図。
【図２】実施例１における処理全体のフローチャート。
【図３】実施例１における変換パラメータ算出部の内部構成図。
【図４】変換パラメータ算出部の処理フローチャート。
【図５】フィルタ係数メモリに保存されている対応づけの例を示す図。
【図６】変換処理部の内部回路図。
【図７】実施例２における変換パラメータ算出部の内部構成図。
【図８】ＩＤ−フィルタ対応メモリに保存されている対応付けの例を示す図。
【図９】実施例３の生体情報処理装置を示すブロック図。
【図１０】実施例３における処理全体のフローチャート。
【図１１】実施例４の生体情報処理装置を示すブロック図。
【図１２】実施例４における処理全体のフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照しつつ本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００１４】
＜実施例１＞
図１は実施例１の生体情報処理装置１０１を示すブロック図である。実施例１の生体情報処理装置は、光音響トモグラフィの技術を利用している。図１において測定対象１０２は測定する対象であり、例えば被検者の体の一部である。光源１０３は測定対象１０２から光音響波を発生させるためのパルスレーザ光源である。光源１０３は発生手段に当たる。探触子１０４は測定対象１０２から発生した光音響波を電気信号に変換するトランスデューサ、制御部１０５は各ブロックの動作タイミングを制御する。
信号処理部１０６は探触子１０４からの電気信号を受信して処理し、変換処理部１０９に入力する電気回路であり、増幅回路、Ａ／Ｄ変換回路などから構成される。探触子情報入力部１０７は探触子１０４の特性情報を記憶し、変換パラメータ算出部１０８に入力する入力部である。変換パラメータ算出部１０８は変換パラメータを算出するためのデジタル回路である。
【００１５】
変換処理部１０９は信号処理部１０６および探触子情報入力部１０７から入力されたデータに対して離散ウェーブレット変換を行う回路である。出力部１１０はウェーブレット変換されたデータを外部に出力するインタフェース回路である。出力されたデータは外部のパソコン等の画像化手段において画像化され、ディスプレイ上に表示されるものとする。出力部１１０は閾値処理部に当たる。固定板１１１および固定板１１２は測定対象１０２を固定するための板状部材である。固定板１１１は音響波が伝播しやすい材質で構成されているものとする。
変換処理部１０９で行われる離散ウェーブレット変換は、入力信号に対してハイパスフィルタとローパスフィルタを繰り返し適用し帯域分割する処理で構成される。帯域分割されたウェーブレット係数列は出力部１１０に出力される。ハイパスフィルタおよびローパスフィルタの係数は変換パラメータ算出部１０８より変換パラメータとして算出され、入力されるものとする。
【００１６】
図２に本実施例の全体的な処理フローを示す。
ステップＳ２０１において、探触子情報入力部１０７が、変換パラメータ算出部１０８に探触子特性情報を入力する。本実施例では、探触子特性情報として探触子のインパルス応答波形データを入力する。インパルス応答波形とは、非常に短い音響波に対する探触子の出力信号である。インパルス応答波形は最も基本的な入力に対する出力波形であり、探触子１０４からの出力信号はインパルス応答の重ね合わせに近い波形になる。インパルス応答波形データは、例えば不図示の外部の記憶装置などに保存しておき、探触子の種類に応じて取得することができる。
ステップＳ２０２において、変換パラメータ算出部１０８は、変換パラメータとして、変換処理部１０９で用いるウェーブレット変換の種類に対応するフィルタ係数を選択する。後述する方法により、予め用意されたフィルタ係数の候補の中から、最も信号成分とノイズ成分の分離性能が高いものが選択される。その際、ステップＳ２０１で入力された探触子のインパルス応答波形に対して、フィルタ係数の候補を用いてウェーブレット変換を試行し、最も信号成分とノイズ成分の分離性能が高いものを選択する。
ステップＳ２０３において、制御部は測定準備ができているか否かを確認する。測定対象１０２が固定板１１１および１１２により探触子１０４および光源１０３の正面に固定
されている場合には、測定準備ができていると判断し、ステップＳ２０４へ進む。測定準備ができていない場合には、ステップＳ２０８へ進み、一定時間待機した後にステップＳ２０３に戻る。
【００１７】
ステップＳ２０４において、制御部１０５は光源１０３に指示を出し、パルスレーザ光を測定対象１０２に照射させる。測定対象１０２にパルスレーザ光を照射すると、内部の組織状態に応じた光音響波が発生し、探触子１０４で電気信号に変換される。
ステップＳ２０５において、信号処理部１０６が電気信号を増幅およびデジタル化し、変換処理部１０９に入力する。
ステップＳ２０６において、変換処理部１０９がウェーブレット変換を行う。このとき変換処理部１０９では、ステップＳ２０６でデジタル化した信号に対し、ステップＳ２０２で算出されたフィルタ係数を用いてウェーブレット変換処理を行い、ウェーブレット係数列を算出する。
ステップＳ２０７において、出力部１１０が所定の閾値以下の係数を０に変更して出力する。
【００１８】
上記処理中のステップＳ２０２において、実際に用いる探触子１０４のインパルス応答波形に対して信号成分とノイズ成分の分離性能が高いフィルタ係数が選択されている。これにより、ステップＳ２０６のウェーブレット変換で、測定対象１０２からの光音響波から生じた信号成分と不規則なノイズ成分を精度よく分離することができる。その結果、信号成分は少数の係数に大きな値で表れ、不規則なノイズ成分は多くの係数に小さな値として分布する。そして、ステップＳ２０７の処理により閾値より小さな値に分布しているノイズ成分が除去され、光音響波から生じた信号成分のみが出力される。
【００１９】
続いて、ステップＳ２０２でフィルタ係数を選択する方法について図面を参照しつつ説明する。
図３は変換パラメータ算出部１０８の内部構成を示す図である。コントローラ回路３０１は、内部メモリへのアクセスと変換処理部１０９へのデータ転送を行う回路である。特性情報メモリ３０２は探触子情報入力部１０７より入力された情報を一時的に保持するためのメモリである。フィルタ係数メモリ３０３はさまざまなウェーブレットに対応するフィルタ係数を保持しておくメモリである。
ウェーブレット変換の種類としてはDaubechies, Symlet, Coifletなどの公知のウェー
ブレット変換を用いることができる。なお、これらのウェーブレット変換には自然数Ｎによって関連付けられたマザーウェーブレットがあり、Ｎが増大するとともにその滑らかさが増大する。以後、ウェーブレット変換の種類を関数の種類と自然数Ｎを組み合わせて表現する。例えばDaubechies4とはDaubechiesのウェーブレットで滑らかさを表す自然数が
４のものを表す。
【００２０】
図５にフィルタ係数メモリ３０３に保持されているウェーブレットについての、番号と名前およびフィルタ係数メモリに保存されるフィルタ係数５０１の対応の例を示す。例えば、番号0はDaubechies4のウェーブレットとなり、ローパスフィルタの係数としてg0からg7、ハイパスフィルタの係数としてh0からh7の数値が予め保存されている。本実施例では図５に示されている12種類のウェーブレット変換の候補から一つを選ぶ例について説明する。
【００２１】
ここで図３に戻り説明を続ける。評価回路３０４は変換処理部１０９よりウェーブレット係数列を受け取り、インパルス応答とマザーウェーブレットの類似度を測定する回路である。類似度を測定するための評価関数としては、所定の閾値以上のウェーブレット係数の絶対値和を用いる。
マザーウェーブレットとインパルス応答関数の類似度が高い場合には、少ないウェーブ
レット係数でインパルス応答波形の大部分を表現することができる。その場合には、少数の大きな値のウェーブレット係数が表れる傾向がある。この場合には、出力部１１０での閾値処理で失われる信号成分が少なくなる。その結果、ノイズ除去処理により信号波形の歪みが少なくなるため信号成分とノイズ成分の分離性能が高いといえる。
一方、類似度が低い場合にはインパルス応答波形を表現するにはさまざまな周波数、時刻のウェーブレットを少しずつ重ね合わせる必要がある。その場合には小さなウェーブレット係数が多数現れる傾向にある。この場合には、出力部１１０での閾値処理で失われる信号成分が多くなる。その結果、ノイズ除去処理により信号波形の歪みが大きくなるため信号成分とノイズ成分の分離性能が低いといえる。
そこで本実施例では、大きな値のウェーブレット係数が出るようなマザーウェーブレットを優先して選択するために、所定の閾値以上のウェーブレット係数の絶対値和をとるものとする。
【００２２】
図３のフィルタ選択回路３０５は、これまで試行したウェーブレット変換結果の値のばらつきを比較し、次に試行するフィルタ係数番号を選択し、コントローラ回路３０１に送信する回路である。コントローラ回路３０１はフィルタ選択回路３０５から受信したフィルタ係数番号に対応するフィルタ係数メモリアドレスを算出し、フィルタ係数メモリ３０３からフィルタ係数を読み出し、探触子特性情報とともに変換処理部１０９へ送信する。
【００２３】
図４に、変換パラメータ算出部の処理フローを示す。
ステップＳ４０１において、コントローラ回路３０１は探触子特性情報としてインパルス応答の波形データを特性情報メモリ３０２に保存する。
ステップＳ４０２において、フィルタ選択回路３０５はフィルタ係数メモリ３０３に保存されている複数のフィルタ係数の候補から一つを選択し、対応するフィルタ係数の番号をコントローラ回路に送信する。本実施例ではまず０番のDaubechies4のウェーブレット
を選択する。
ステップＳ４０３において、コントローラ回路は、ステップＳ４０２で選択されたフィルタ係数をフィルタ係数メモリ３０３から、探触子特性情報としてインパルス応答を特性情報メモリ３０２からそれぞれ読み出し、変換処理部１０９へ送信してウェーブレット変換を指示する。
ステップＳ４０４において、評価回路３０４は変換処理部１０９からの処理結果を受け取り、インパルス応答とウェーブレットの類似度を判定する。
【００２４】
ステップＳ４０５において、フィルタ選択回路３０５は類似度が過去に評価した類似度と比較して向上しているか否かを判定する。今回が最初の評価である場合および類似度が向上している場合にはステップＳ４０６へ進み、フィルタ選択回路３０５内部のレジスタに保持されているフィルタ係数候補番号を現在評価したフィルタ係数の番号に更新する。一方判定結果がＮＯであれば、ステップＳ４０７に直接進む。
ステップＳ４０７において、フィルタ選択回路３０５においてまだ評価していないフィルタ係数の候補があるか否かを判定する。まだフィルタ係数の候補が残っている場合にはステップＳ４０２に進む。本実施例では１番から１１番まで１０種類のウェーブレットが残っているので再度ステップＳ４０２に進む。
２度目のステップＳ４０２において、１番のSymlet4のウェーブレットを選択し、同様
の処理を繰り返す。一方、１番から１１番まで全てのフィルタ係数の評価が終わり、フィルタ係数の候補が残っていない場合にはステップＳ４０８に進む。
ステップＳ４０８において、フィルタ選択回路３０５内部のレジスタに保持されているフィルタ係数候補番号に対応するフィルタ係数を変換処理部１０９へ出力する。
【００２５】
なお、本実施例ではウェーブレットの種類の評価において０番から１１番まで全て順番に評価していく例を説明したが、実際はこの方法に限定されない。過去の類似度判定結果
より、評価するウェーブレットを絞り込むことにより、全ての候補を評価せずにフィルタ係数を選択することも可能である。例えば、ステップＳ４０５において、Daubechies4に
対して類似度が低かった場合には、比較的Daubechies4に似ていると思われるsymlet4などをスキップし、評価回数を減らすことも可能である。
【００２６】
図６に変換処理部１０９の内部回路図を示す。選択回路６０１は、変換処理制御部６０８からの入力選択信号に応じて信号処理部１０６からの入力信号または、メモリ６０６の出力のいずれかを選ぶ入力選択回路である。
ＬＰＦ６０２は、入力選択回路６０１で選択された信号に対し、ローパスフィルタを適用する回路である。ローパスフィルタ処理では、変換パラメータ算出部１０８より入力されるフィルタ係数g0, g1…gn(nは自然数)と、入力信号サンプルの積和演算を実行する。
ＨＰＦ６０３は、入力選択回路６０１で選択された信号に対し、ハイパスフィルタを適用する回路である。ハイパスフィルタ処理では、変換パラメータ算出部１０８より入力されるフィルタ係数h0,h1…hn(nは自然数)と、入力信号サンプルの積和演算を実行する。
【００２７】
ダウンサンプリング回路６０４はローパスフィルタ６０２の出力信号を１サンプルごとに間引く回路である。ダウンサンプリング回路６０５はハイパスフィルタ６０３の出力信号を１サンプルごとに間引く回路である。メモリ６０６はダウンサンプリング回路６０４の出力を一時的に保持するメモリである。
出力選択回路６０７は変換処理制御部６０８からの出力選択信号に応じてメモリ６０６の出力およびダウンサンプリング回路６０５の出力のいずれかを選択し、出力部１１０へ出力する回路である。変換処理制御部６０８は、入力選択回路６０１および出力選択回路６０７がいずれの信号を選択するかを指定する回路である。
【００２８】
ここで、入力信号のサンプル数が２のＮ乗個であるとする。またＭはウェーブレット変換でノイズ除去の対象とするレベル数であり、Ｎ以下の予め決められた値を用いるものとする。
変換処理制御部６０８は、入力信号が全て入力されるまでは、入力選択部６０１が信号処理部１０６からの入力信号を選択し、その後はメモリ６０６からの信号を選択するように入力選択信号を出力する。また、変換処理制御部６０８は先頭から２Ｎ−２Ｎ−Ｍ個のサンプルが出力されるまでは、出力選択部６０７がダウンサンプル回路６０５からの信号を選択する。２Ｎ−２Ｎ−Ｍ個のサンプルが出力された後は、メモリ６０６からの信号を選択するように入力選択信号を出力する。
【００２９】
なお、本実施例では類似度を判定する方法として探触子のインパルス応答波形のウェーブレット係数列に対し、閾値比較と絶対値和をとる評価関数を適用したが、類似度判定方法は本実施例の方法に限定されるものではない。例えば、ウェーブレット係数列の分散を計算し、分散が少ない方を類似度が高いと判定しても良い。また、探触子のインパルス応答波形に対し、直接マザーウェーブレットとの差分絶対値和をとり、差分絶対値和が少ない方を類似度が高いと判定しても良い。
【００３０】
また、本実施例ではウェーブレット変換後のデータに対してノイズ除去を行い外部にすべての係数を出力したが、０の係数を出力するかわりに連続する０の個数を出力する構成にしても良い。その場合には,さらに出力データ転送量を削減することができ、転送時間
の削減が可能になる。
また、本実施例ではウェーブレット変換後のデータに対してノイズ除去を行い、外部のパソコンに出力する装置構成を説明したが、さらに画像化手段と画像を表示するディスプレイを内部に備え、測定データを画像化して表示する構成にしてもよい。
また、本実施例ではウェーブレット変換の候補として、Daubechies, symlet, coiflet
について説明したが、ウェーブレット変換の種類はこれに限定されるものではない。例え
ばSplineウェーブレットを用いても良い。
【００３１】
以上説明してきたように実施例１によれば、探触子のインパルス応答に対し、最も適したウェーブレット変換を選択することができる。これにより信号成分とノイズ成分がうまく分離でき、ノイズ除去により失われてしまう信号成分を少なくすることができる。したがって、ノイズ除去の精度が向上する。
【００３２】
＜実施例２＞
続いて、実施例２を説明する。実施例２と上記実施例１との違いは、探触子の探触子特性情報として探触子ＩＤ番号を入力する点である。
図１のブロック構成のうち、測定対象１０２、光源１０３、探触子１０４、信号処理部１０６、変換処理部１０９、出力部１１０、固定板１１１、および固定板１１２の動作は実施例１と同じであるため説明を省略する。
実施例１と異なる点は次の通りである。すなわち、制御部１０５が各部分の動作タイミングを制御する方法、探触子情報入力部１０７は探触子の特性情報として探触子ＩＤ番号を入力する点、変換パラメータ算出部１０８が変換パラメータを算出する方法である。
【００３３】
制御部１０５で実行される処理フローについて、実施例１と異なる点を、図２を用いて説明する。
ステップＳ２０１において、探触子情報入力部１０７が、変換パラメータ算出部１０８に探触子特性情報を入力する。実施例２では、探触子の種類ごとに異なる探触子ＩＤ番号を入力する。
ステップＳ２０２において、変換パラメータ算出部１０８は、変換パラメータとして、変換処理部１０９で用いるマザーウェーブレットに対応するフィルタ係数を選択する。実施例２では、予め用意されたマザーウェーブレットの候補の中から、探触子ＩＤ番号に対応するフィルタ係数を選択する。探触子ＩＤ番号とフィルタ係数番号との対応については変換パラメータ算出部１０８の内部に予め保存しておくものとする。
ステップＳ２０３以降の処理は実施例１と同じであるため説明を省略する。
【００３４】
ステップＳ２０２でフィルタ係数を選択する方法について説明する。図７は実施例２における変換パラメータ算出部１０８の内部構成を示す図である。コントローラ回路７０１は内部メモリへのアクセスと変換処理部１０９へのデータ転送を行う回路である。ＩＤ−フィルタ対応メモリ７０２は、探触子ＩＤ番号と選ぶべきフィルタ番号の対応を保持するメモリである。フィルタ係数メモリ７０３は、さまざまなウェーブレットに対応するフィルタ係数を保持するメモリである。フィルタ係数メモリ７０３については実施例１と同様であるため説明を省略する。
図８にＩＤ−フィルタ対応メモリ７０２に保持されている探触子ＩＤ番号とフィルタ番号の対応の例を示す。
【００３５】
探触子ＩＤ番号が入力されると、コントローラ回路７０１はＩＤ−フィルタ対応メモリ７０２を参照して対応するフィルタ番号を読み出す。例えば、探触子ＩＤ番号に０が入力されると、フィルタ番号としては８が読み出される。続いて、コントローラ回路７０１はフィルタ係数メモリ７０３から対応するフィルタ係数を読み出し、変換処理部１０９に送信する。図５のフィルタ係数メモリを参照すると、フィルタ番号が８の場合には、coiflet8ウェーブレットのフィルタ係数が選択され、送信される。
続いて、探触子を１番に変更した場合には、探触子ＩＤ番号に１が入力される。するとコントローラ回路７０１はＩＤ−フィルタ対応メモリ７０２を参照してフィルタ番号３を読み出す。さらにコントローラ回路７０１はフィルタ係数メモリよりDaubechies6ウェー
ブレットのフィルタ係数を読み出し、変換処理部１０９に送信する。このように使用される探触子が既知であり、フィルタ係数との対応付けを予め保存しておくことができる場合
には、短時間に最適なウェーブレット変換のフィルタ係数を選択することができる。
【００３６】
＜実施例３＞
続いて実施例３を説明する。実施例３の、実施例１との違いは、探触子特性情報を外部から入力するのではなく装置内で算出する点である。
図９は実施例３の生体情報処理装置９０１を示すブロック図である。測定対象９０２、光源９０３、探触子９０４、信号処理部９０６、変換パラメータ算出部９０８、変換処理部９０９、出力部９１０、固定板９１１および９１２は実施例１と同じなので説明を省略する。
制御部９０５は各部分の動作タイミングを制御する制御部である。実施例１の制御部との違いは、測定前に光源９０３および探触子情報算出部９０７を制御し、探触子特性情報を内部で算出する点である。すなわち、実施例１では図２のステップＳ２０１において外部から探触子特性情報を入力していたが、本実施例では、内部で探触子特性情報を算出する。
【００３７】
図１０に本実施例の全体的な処理フローを示す。
ステップＳ１００１において、制御部９０５は、測定対象９０２を探触子９０４および光源９０３の正面に固定する前に、光源９０３に指示を出し、パルスレーザ光を照射させる。パルスレーザ光が探触子表面に照射されると非常に短い時間の光音響波が発生し、探触子９０４で電気信号に変換される。
ステップＳ１００２において、信号処理部９０６は電気信号を増幅およびデジタル化する。
ステップＳ１００３において、探触子情報算出部９０７は、探触子の特性情報を算出する。そのために探触子情報算出部９０７は、ステップＳ１００２で入力された信号から一定時間分を切り出し、正規化してインパルス応答波形を作成し、変換パラメータ算出部９０８へ送信する。
ステップＳ１００４以降のフローは、図２に示した実施例１のフローのステップＳ２０２以降と同じである。すなわち、ステップＳ１００３で得たインパルス応答波形に基づいてウェーブレット変換で用いられるフィルタ係数が選択され、信号成分とノイズ成分の分離に用いられる。よってこれ以降の説明を省略する。
【００３８】
本実施例によれば、探触子の特性情報を外部から入力しなくても、測定前にインパルス応答波形を計測し特性情報を得ることができる。そのため、特性が未知の探触子を接続した場合にも、特性情報を内部で算出し、それを用いて最適なウェーブレット変換を行うことができる。その結果、信号成分とノイズ成分がうまく分離でき、ノイズ除去により失われてしまう信号成分を少なくすることができる。
【００３９】
なお、本実施例では探触子のインパルス応答を得る手段として、パルスレーザ光を直接探触子に入射させる方法を示したが、インパルス応答を得る手段としてはこれに限定されるものではない。例えば、固定板１１１上に微小な光吸収体を用意し、これにパルスレーザ光を当てて出てきた光音響波からインパルス応答波形を測定してもよい。
また、本実施例では探触子の特性情報としてインパルス応答を用いて説明したが、探触子の特性情報はこれに限定されるものではない。例えば、探触子の特性情報として探触子ＩＤ番号を用い、かつ探触子と通信する手段を持ち、測定開始時に探触子ＩＤ番号を装置内部で割り出す構成にしてもよい。
【００４０】
＜実施例４＞
続いて実施例４を説明する。実施例４の上記実施例との違いは、光音響トモグラフィではなく超音波エコー技術による生体情報処理装置を用いる点である。
図１１は実施例４の生体情報処理装置１１０１を示すブロック図である。測定対象１１
０２、信号処理部１１０６、変換パラメータ算出部１１０８、変換処理部１１０９、出力部１１１０、固定板１１１１および１１１２の動作は実施例１と同じなので説明を省略する。
【００４１】
信号出力部１１０４は探触子に対してパルス信号を出力（送信）する電気回路である。探触子１１０３はパルス信号を超音波に変換し測定対象１１０２に対して送信するとともに、測定対象１１０２から反射されてきた超音波を受信し電気信号に変換するトランスデューサである。したがって本実施例では探触子１１０３が発生手段に当たる。
制御部１１０５は各部分の動作タイミングを制御する制御回路である。上記実施例の制御部との違いは、測定前に光源の代わりに信号出力部１１０４および探触子情報算出部１１０７を制御する点である。超音波エコーを用いた生体情報処理装置においては、信号出力部を制御することにより、さまざまな波形の送信パルスを発生させることができる。送信パルスの波形を規定する送信波形パラメータとしては周波数や振幅、さらに矩形波や正弦波などの波形の種類が挙げられる。送信波形ごとに信号処理部１１０６に入力される信号波形の形状が変わり、使用すべきウェーブレット変換の種類も変わってくる。そのため、送信波形パラメータごとに最適な変換パラメータを算出する。本実施例では、送信波形パラメータとして周波数を例にして説明する。
【００４２】
図１２に、本実施例の全体的な処理フローを示す。
ステップＳ１２０１において、制御部１１０５は、測定対象を固定板にセットする前の状態で、予め決められた送信波形パラメータのなかから一つを選択する。
ステップＳ１２０２において、制御部１１０５は、信号出力部１１０４に指示を出し、ステップＳ１２０１で選択した送信波形パラメータの信号を探触子１１０３に送信させる。すると、探触子１１０３より、送信信号が超音波に変換され出力される。出力された超音波は固定板１１１２の表面で一部反射され、探触子１１０３に入力され、電気信号に変換される。
ステップＳ１２０３において、信号処理部１１０６は電気信号を増幅およびデジタル化する。また、信号処理部１１０６は整相加算を行い、探触子の複数の素子間での信号の位相を揃える。
ステップＳ１２０４において、探触子情報算出部１１０７は、探触子の特性情報を算出する。そのために探触子情報算出部１１０７は、ステップＳ１２０３で入力された信号から一定時間分を切り出し、正規化してインパルス応答波形を作成し、変換パラメータ算出部１１０８へ送信する。
ステップＳ１２０５において、変換パラメータ算出部１１０８は、上記実施例と同様の方法で変換パラメータを算出し、ステップＳ１２０１で選択した送信波形パラメータと対応付けて保存しておく。
【００４３】
ステップＳ１２０６において、制御部１１０５は、他に装置がサポートしている送信波形パラメータがあるか否かを判定する。全ての送信波形パラメータについて変換パラメータの算出が終了している場合にはステップＳ１２０７へ進む。一方、まだ変換パラメータを算出していない送信波形パラメータが残っている場合には、ステップＳ１２０１へ進み、処理を継続する。
ステップＳ１２０７において、測定準備ができているか否かを確認する。測定対象１１０２が固定板１１１１および１１１２により探触子１１０３の正面に固定されている場合には、測定準備ができていると判断し、ステップＳ１２０８へ進む。測定対象が固定されていない場合には、ステップＳ１２１４へ進み、一定時間待機した後にステップＳ１２０７へ戻る。
【００４４】
ステップＳ１２０８において、測定対象に照射する超音波の送信波形パラメータを設定する。本実施例では測定対象内の観測すべき深さに応じて、周波数を選択する。深さが大
きい場合には低い周波数を選択し、深さが小さい場合には高い周波数を選択する。この周波数の変更は使用者の指示に基づくものであっても、装置内で自動的に行うものであってもよい。
ステップＳ１２０９において、制御部１１０５は、ステップＳ１２０５で保存した変換パラメータの中から、ステップＳ１２０８で選ばれた送信波形パラメータに対応するものを選択する。
【００４５】
ステップＳ１２１０において、制御部１１０５は、信号出力部１１０４に指示を出し、ステップＳ１２０８で選択した送信波形パラメータの信号を探触子１１０３に出力させる。すると、探触子１１０３より、パルス信号が超音波に変換され、出力される。
ステップＳ１２１１において、探触子１１０３は、測定対象から反射した超音波を電気信号に変換する。信号処理部１１０６はその電気信号を増幅およびデジタル化し、また、整相加算を行い、探触子の複数の素子間での信号の位相を揃える。
ステップＳ１２１２において、変換処理部１１０９は、ステップＳ１２１１でデジタル化した信号に対し、ステップＳ１２０９で算出されたフィルタ係数を用いてウェーブレット変換処理を行い、ウェーブレット係数列を算出する。
ステップＳ１２１３において、出力部１１１０は、所定の閾値以下の係数を０に変更して出力する。
【００４６】
ステップＳ１２０９において、インパルス応答に近い関数をマザーウェーブレットとして選択し、対応するフィルタ係数を用いてステップＳ１２１２のウェーブレット変換を行っている。これにより、不規則なノイズ成分と超音波から生じた信号成分をより精度よく分離することができる。即ち、信号成分は少数の係数に大きな値で表れ、不規則なノイズ成分は多くの係数に小さな値として分布する。そして、ステップＳ１２１３の処理によりノイズ成分が除去され、超音波から生じた信号成分のみが出力される。
【００４７】
本実施例によれば、超音波診断装置に対しても、測定前にインパルス応答波形を計測し特性情報を得ることができる。そのため、特性が未知の探触子を接続した場合や送信周波数を変更した場合にも、特性情報を内部で算出し、それを用いて最適なウェーブレット変換を行うことができ、ノイズ除去時の信号劣化の低減を行うことが可能になる。したがって、ノイズ除去の精度が向上する。
【００４８】
なお、本実施例では整相加算を信号処理部１１０６にて行い、その後ウェーブレット変換を行う構成を用いて説明したが、処理の順序はこれに限定されるものではない。例えば、ウェーブレット変換を行った後に整相加算を出力部１１１０で行う構成にしてもよい。
また、本実施例では送信波形パラメータとして周波数を用いて説明したが、送信波形パラメータとしてはこれに限定されるものではない。例えば、信号振幅や矩形波や正弦波などの波形の種類などを送信波形パラメータとしてもよい。
【００４９】
以上の各実施例の生体情報処理装置は、装置を構成する各ブロックの処理を情報処理装置に実行させる生体情報処理プログラムとしてとらえることもできる。また、装置を構成する各ブロックの処理を実行する、生体情報処理方法としてとらえることも可能である。
【符号の説明】
【００５０】
１０３：光源（発生手段），１０４：探触子，１０９：変換処理部，１１０：出力部（閾値処理部）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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