(57)【要約】  信号の束ね数が、超音波撮像画像中で大きく分布を持つような撮像条件においても、適応ビームフォーミングによるクラッタ低減効果を画像全体に均質に得る。  受信信号処理部は、所定の撮像点についての複数の受信信号、または、受信信号を処理後の複数の信号を束ねる加算部と、加算部で加算する複数の信号間のコヒーレンス値を求め、コヒーレンス値に応じた重みによって加算部で加算される前の複数の信号、または、加算部で加算後の信号を重み付けする重み付け部を備えている。重み付け部は、コヒーレンス値を、被検体における所定の方向について非線形に重み付けし、非線形に重み付けされたコヒーレンス値を用いて、加算部で加算される前の複数の信号、または、加算部で加算後の信号を重み付けする。
2017047232.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体に超音波を送信し、被検体からの超音波を受信して受信信号を出力する複数の超音波素子を含む超音波探触子と、前記超音波探触子の出力する前記受信信号を処理する受信信号処理部とを有し、
前記受信信号処理部は、所定の撮像点についての複数の前記受信信号、または、前記受信信号を処理後の複数の信号を束ねる加算部と、前記加算部で加算する前記複数の信号間のコヒーレンス値を求め、前記コヒーレンス値に応じた重みによって前記加算部で加算される前の前記複数の信号、または、前記加算部で加算後の信号を重み付けする重み付け部を備え、
前記重み付け部は、前記コヒーレンス値を、前記被検体における所定の方向について非線形に重み付けし、前記非線形に重み付けされたコヒーレンス値を用いて、前記加算部で加算される前の前記複数の信号、または、前記加算部で加算後の信号を重み付けすることを特徴とする超音波撮像装置。
【請求項２】
請求項１に記載の超音波撮像装置において、前記所定の方向は、前記被検体の深さ方向であることを特徴とする超音波撮像装置。
【請求項３】
請求項１に記載の超音波撮像装置であって、前記加算部は、開口合成部であり、複数回の送信および受信によって、同一の前記撮像点について得られた、複数の整相加算後信号を加算することを特徴とする超音波撮像装置。
【請求項４】
請求項１に記載の超音波撮像装置であって、前記加算部は、遅延加算部であり、複数の前記超音波素子の出力する前記受信信号を、前記所定の撮像点について焦点を結ぶように遅延させた後、加算することを特徴とする超音波撮像装置。
【請求項５】
請求項３に記載の超音波撮像装置であって、前記非線形な重み付けは、前記複数回の送信において送信される超音波の重なり度の分布に基づいて定められていることを特徴とする超音波撮像装置。
【請求項６】
請求項１に記載の超音波撮像装置であって、前記重み付け部は、前記非線形に重み付けされたコヒーレンス値を用いて、適応重みを求め、前記適応重みによって、前記加算部で加算される前の前記複数の信号、または、前記加算部で加算後の信号を重み付けすることを特徴とする超音波撮像装置。
【請求項７】
請求項５に記載の超音波撮像装置であって、前記重み付け部は、前記コヒーレンス値を、深さ方向に非線形なパラメータによってべき乗した値を、前記非線形に重み付けされたコヒーレンス値として用いることを特徴とする超音波撮像装置。
【請求項８】
請求項１に記載の超音波撮像装置であって、前記重み付け部は、前記加算部で加算する前記複数の信号を平滑化する平滑化処理部を備え、前記平滑化処理部が平滑化した後の前記複数の信号と、前記非線形に重み付けされた前記コヒーレンス値とを用いて、前記加算部で加算される前の前記複数の信号、または、前記加算部で加算後の信号を重み付けする前記重みを求めることを特徴とする超音波撮像装置。
【請求項９】
請求項２に記載の超音波撮像装置であって、前記重み付け部は、送信する超音波ビームの形状と、送信開口合成時の前記超音波ビーム同士の重なりに基づいて、前記整相加算後信号の前記加算部における加算数を算出し、前記加算数の分布を求める分布演算部と、前記加算数の分布を前記所定の方向に非線形に重み付けすることにより、パラメータ分布に変換するパラメータ変換部とを有し、前記パラメータ分布に基づき、前記加算部で加算される前の前記複数の信号、または、前記加算部で加算後の信号を重み付けする前記重みを算出することを特徴とする超音波撮像装置。
【請求項１０】
請求項９に記載の超音波撮像装置であって、前記重み付け部は、送信する超音波ビームの形状から前記超音波ビーム形状の外側の信号を排除するマスクを生成するマスク演算部をさらに有し、
前記受信信号処理部は、前記マスクによって選択された前記超音波ビーム形状の内側の信号を前記加算部によって加算することを特徴とする超音波撮像装置。
【請求項１１】
請求項９に記載の超音波撮像装置であって、前記重み付け部は、前記超音波ビーム形状の内側領域を複数の段階に重み付けし、前記超音波ビームの内側の前記重み付けを加味して、前記整相加算後信号の前記加算部における加算数を算出することを特徴とする超音波撮像装置。
【請求項１２】
請求項１１に記載の超音波撮像装置であって、前記受信信号処理部は、前記超音波ビームの形状の内側領域の前記複数段階に重み付けされた重みを用いて、前記加算部が加算する信号を重み付けした後、前記非線形に重み付けされた前記コヒーレンス値を用いてさらに重み付けすることを特徴とする超音波撮像装置。
【請求項１３】
請求項９に記載の超音波撮像装置であって、前記パラメータ変換部は、前記加算数の分布を前記所定の方向に非線形に重み付けするために、加算数の大小に応じて非線形に変化する重み関数を用い、前記重み関数を前記加算数の分布を示す関数に掛けあわせる演算を行うことを特徴とする超音波撮像装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、超音波を用いて被検体内の画像を撮像する超音波撮像技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
超音波撮像技術とは、超音波（聞くことを意図しない音波、一般的には２０ｋＨｚ以上の高周波数の音波）を用いて人体をはじめとする被検体の内部を非侵襲的に画像化する技術である。【０００３】
超音波探触子から被検体への超音波ビームの送信方法には、扇形に広がる超音波ビームを送信する拡大型送信と、被検体内に超音波ビームの送信焦点を配置して超音波ビームを収束させる集束型送信の２種類がある。なお、焦点を持たない平面波送信は、前述の2つの送信方法の焦点位置を無限遠においたものと等価であり前述2つの送信の少なくともどちらか一方に含まれる。【０００４】
超音波撮像装置による超音波の送受信は、有限の開口径を持つアレイによって行われるため、開口部のエッジにおいて生じる超音波の回折の影響を受け、方位角方向の分解能を向上させることが難しい。この問題は、無限に長いアレイを用意できれば解決できるが、現実的には実現は困難である。そのため近年では、方位角方向の分解能向上のために、チャンネルドメインの受信データを有効利用した整相技術の検討が盛んに行われており、適応ビームフォーマや、開口合成などの新しい整相方式が盛んに報告されている。【０００５】
開口合成を簡単に説明する。まず、超音波ビームを送信し、被検体からのエコーを複数の素子が配列された超音波探触子で受信する。複数素子が出力する受信信号にそれぞれ遅延時間を与えることにより、仮想的にある点について焦点を合わせた後、加算し、整相信号を得る。この整相信号と、同一点について他の１以上の送受信で得た整相信号とを合成し、重ね合わせることにより開口合成を行う。【０００６】
開口合成は、ある点に対して異なる方向から超音波探触子が送受信して得た整相信号を重ね合わせることができるため、点像の高解像度化、不均質に対する頑健性などを付与することが期待される。さらには、重ね合わせ処理により処理利得が向上するため、超音波の送信回数を通常よりも間引いた送信が可能となり、高速撮像にも応用できる。【０００７】
また、超音波診断画像において適応的処理を用いて、サイドローブ、グレーティングローブなどの音響アーチファクトに起因するクラッタを低減する技術が知られている。たとえば、コヒーレントファクタ、最小分散無歪法（ＭＶＤＲ：Ｍｉｎｉｍｕｍ  Ｖａｒｉａｎｃｅ  Ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎｌｅｓｓ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）、ＡＰＥＳ法（Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ  ａｎｄ  Ｐｈａｓｅ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ）、および、固有空間最小分散法（ＥＳＭＶ：Ｅｉｇｅｎｓｐａｃｅ  Ｍｉｎｉｍｕｍ  Ｖａｒｉａｎｃｅ）などのアルゴリズムが適応処理として知られている。超音波診断装置における適応的処理の基本的な考え方は、受信信号一点一点の統計量を演算し、確からしい信号のみを利用するというものである。これにより、不要な音響アーチファクトに起因する信号の影響を極力排除した超音波画像が得られることが期待できる。【０００８】
特許文献１には、超音波診断装置における、複数送信間の合成（開口合成）処理を含む整相方式と、適応信号処理の一つであるコヒーレンスファクタを利用した超音波画像のクラッタ除去に関する技術が開示されている。【０００９】
特許文献２には、超音波診断装置における、適応処理の一つである固有空間ビームフォーミング手法に、開口合成を組み合わせた技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】米国特許出願公開第２００６／０１７３３１３号明細書
【特許文献２】米国特許出願公開第２０１４／００２４９４３号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
特許文献１や２のように、開口合成処理などの整相方式に、適応信号処理を組み合わせると、超音波画像中のクラッタが低減するなどより高解像度な超音波画像を生成することが期待できる。【００１２】
その一方で、適応信号処理は、上述のように受信信号一点一点の統計量を演算し、確からしい信号のみを利用するという考え方で信号を処理するため、統計量の演算に用いる統計サンプル数に対して鋭敏であるという特徴を有する。従来、整相加算時のチャンネルの束ね数や、送信間合成の際の合成数は、画像中の撮像点（画素）の位置に関わらずほとんど一定であったため、適応信号処理における統計サンプル数と、適応信号処理のアルゴリズムにおける変数との間の非線形な関係はあまり重要ではなかった。そのため、適応信号処理における統計数に鋭敏なパラメータも、一律の値を使用していた。【００１３】
近年、被検体内に送信焦点をもつ集束送信ビームを積極的に利用した撮像方法が近年提案されている。集束送信ビームの形状は、送信焦点付近ではビーム幅が狭く、超音波探触子近傍の深度の浅い領域や、逆に深度が深い領域では、ビーム幅が広い。そのため、集束送信ビームを用いた場合、適応処理に利用される画素（撮像点）ごとの統計サンプル数は、深度によって大きく変動し、従来技術では一律の値や、均一に処理することで済んだ適応処理アルゴリズム内の各種変数や、適応処理アルゴリズムそのものの方程式を、集束送信ビームを用いる撮像方式にそのまま適用すると、適応処理のクラッタ低減効果を画像全体に対して均質に得ることが困難となる。【００１４】
本発明の目的は、信号の束ね数が、超音波撮像画像中で大きく分布を持つような撮像条件においても、適応ビームフォーミングによるクラッタ低減効果を画像全体に均質に得ることができる技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明の超音波診断装置は、被検体に超音波を送信し、被検体からの超音波を受信して受信信号を出力する複数の超音波素子を含む超音波探触子と、超音波探触子の出力する受信信号を処理する受信信号処理部とを有する。受信信号処理部は、所定の撮像点についての複数の受信信号、または、受信信号を処理後の複数の信号を束ねる加算部と、加算部で加算する複数の信号間のコヒーレンス値を求め、コヒーレンス値に応じた重みによって加算部で加算される前の複数の信号、または、加算部で加算後の信号を重み付けする重み付け部を備えている。重み付け部は、コヒーレンス値を、被検体における所定の方向について非線形に重み付けし、非線形に重み付けされたコヒーレンス値を用いて、加算部で加算される前の複数の信号、または、加算部で加算後の信号を重み付けする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、束ね数が超音波撮像画像中で大きく分布を持つような撮像条件においても、適応ビームフォーミングによるクラッタ低減効果を画像全体に均質に得ることができる。特に、集束送信などの複雑な形状の送信ビームを用いる場合に有効である。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】実施形態の超音波撮像装置の全体構成を示すブロック図。
【図２】実施形態の加算部２０４ｂ，２０５ｃで加算される信号のコヒーレント値を用いて重み付けすることを示す説明図。
【図３】第１の実施形態の重み付け部１０の構成を示すブロック図。
【図４】第１の実施形態の超音波撮像装置の動作を示すフローチャート。
【図５】（ａ）第１の実施形態のマスク／重み演算部１２が設定するマスクおよび重みを示す説明図、（ｂ）積算重み空間分布演算部１４が生成する加算マップを示す説明図、（ｃ）統計指標パラメータ変換部１３が生成する適応処理パラメータ分布を示す説明図。
【図６】（ａ）および（ｂ）開口合成による超音波ビームの重なり度合いを示す説明図。
【図７】（ａ）は、図５（ｂ）の加算マップを深さ方向に１ライン抜き出したグラフ、（ｂ）深さｄ方向について値が非線形に変化する適応処理パラメータｐ（ｄ）を示すグラフ、（ｃ）変換関数ｐ（ｎ）を示すグラフ。
【図８】第２の実施形態の重み付け部１０の構成を示すブロック図。
【図９】第２の本実施形態の超音波撮像装置の動作を示すフローチャート。
【図１０】第３の実施形態の重み付け部１０の構成を示すブロック図。
【図１１】第４の実施形態の重み付け部１０の構成を示すブロック図。
【図１２】第５の実施形態の重み付け部１０の構成を示すブロック図。
【図１３】第６の実施形態のハードウエアで実現した超音波撮像装置の構成を示すブロック図。
【図１４】第７の実施形態のソフトウエアで実現した超音波撮像装置の構成を示すブロック図。
【図１５】（ａ）実施例で得られた画像、（ｂ）比較例で得られた画像。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本発明の一実施形態の超音波撮像装置について説明する。
【００１９】
実施形態の超音波撮像装置について、図１および図２を用いて説明する。図１は、超音波撮像装置の全体構成を示すブロック図であり、図２は、信号のコヒーレンス値に応じて重み付けをする概念を示す説明図である。
【００２０】
図１に示すように、本実施形態の超音波撮像装置は、超音波探触子１０６と、受信信号処理部１０８と、送信ビームフォーマ１０４とを備えている。超音波探触子１０６は、複数の超音波素子が配列された超音波素子アレイ１０１を含む。超音波素子は、送信ビームフォーマ１０４から信号を受け取って被検体１００に超音波を送信し、被検体１００からの超音波を受信して受信信号を出力する。受信信号処理部１０８は、超音波探触子１０６の出力する受信信号を処理する。
【００２１】
受信信号処理部１０８は、所定の撮像点についての複数の受信信号を束ねる加算部２０４ｂを内部に有する遅延加算部２０４、または、受信信号を処理後の複数の信号を束ねる加算部２０５ｃを内部に有するＲＦ信号処理部２０５と、重み付け部１０とを備えている。重み付け部１０は、図２のように、加算部（２０４ｂまたは２０５ｃ）で加算する複数の信号間のコヒーレンス値を求め、求めたコヒーレンス値に応じた重み（ｗ１〜ｗｋ、または、Ψ）によって加算部（２０４または２０５）で加算される前の複数の信号、または、加算部（２０４または２０５）で加算後の信号を重み付けする。コヒーレンス値に応じて信号を重み付けすることにより、位相がそろった複数の信号の重みを大きく、位相がそろっていない複数の信号の重みを小さくすることができるため、ノイズ等の位相がそろっていない信号を抑制し、本来の被検体の撮像点からの受信信号で加算後の信号を生成することができ、クラッタ低減効果が得られる。
【００２２】
このとき、重み付け部１０は、コヒーレンス値を、被検体における所定の方向（例えば深さ方向）について非線形に重み付けする。そして、非線形に重み付けされたコヒーレンス値を用いて、重み（ｗ１〜ｗｋ、または、Ψ）を求める。これにより、加算部（２０４または２０５）で加算される信号の数が、撮像点の位置によって非線形に異なる場合であっても、その影響を考慮して重み付けを行うことができる。よって、信号の束ね数が、超音波撮像画像中で大きく分布を持つような撮像条件においても、クラッタ低減効果を画像全体に均質に得ることができる。
【００２３】
また、図１の超音波撮像装置は、上記構成の他に、送信信号と受信信号とを分離する送受信分離回路（Ｔ／Ｒ）１０７と、受信信号をアナログ信号からデジタル信号に変換するＡＤコンバータ１１２と、受信信号処理部１０８の出力する信号を用いて画像データを生成する画像処理部１０９と、操作者から撮像条件の入力等を受け付けるコンソール１１０と、全体の動作を制御する制御部１１１と、画像表示部１０３とをさらに備えて構成される。
【００２４】
受信信号処理部１０８は、遅延加算部２０４とＲＦ信号処理部２０５とを含む。遅延加算部２０４は、図３のように遅延部２０４ａと加算部２０４ｂとを有する。遅延加算部２０４の遅延部２０４ａは、制御部１１１が送信ごとに設定した、複数の受信走査線の複数の受信焦点（撮像点）について、超音波探触子１０１の複数の超音波素子の受信信号それぞれについて遅延させる。加算部２０４ｂは、遅延後の受信信号を加算する。これにより、遅延加算部２０４は、受信走査線に沿った整相加算後信号（低解像度画像（ＬＲＩ））、すなわち素子（チャンネル）束ね後の低解像度ＲＦ信号を生成する。また、遅延加算部２０４は、ＲＦ信号メモリ２０６を内蔵しており、受信したチャンネルＲＦ信号および生成した生成した低解像度ＲＦ信号を送信ごとに内蔵することができる。
【００２５】
生成された低解像度ＲＦ信号はＲＦ信号処理部２０５に転送される。ＲＦ信号処理部２０５内にもフレームメモリ２０７が具備され、生成された低解像度ＲＦ信号はフレームメモリ２０７に内蔵してもよい。すなわち生成された低解像度ＲＦ信号が一時的に格納されるメモリの場所は遅延加算部２０４内のＲＦ信号メモリ２０６でも、ＲＦ信号処理部２０５内のフレームメモリ２０７のどちらであってもよいが、その後のメモリからの低解像度ＲＦ信号の読み出し処理と演算処理の便宜を考えると、より好ましいのは、低解像度ＲＦ信号が生成された直後にＲＦ信号処理部２０５内のメモリ２０７に転送され格納される形態である。
【００２６】
ＲＦ信号処理部２０５は、図３のように、マスキング部２０５ａと、開口合成重み付け部２０５ｂと、加算部２０５ｃとを含む。マスキング部２０５ａは、低解像度ＲＦデータのどの部分を加算（束ね処理）に寄与させるかを決定するため、ＲＦ信号メモリ２０６もしくはフレームメモリ２０７に送信ごとに複数の走査線について格納された低解像度ＲＦ信号を読み出し、送信ごとに設定したマスクによってマスキング処理する。開口合成重み付け部２０５ｂは、送信ごとの低解像度ＲＦ信号を所定の重みで重み付けする。これにより、ＲＦデータをどれくらいの重みで加算に寄与させるかを決定する。マスキング、重み付けされた低解像度ＲＦデータはフレームメモリ２０７に一時的に保存される。順次異なる送信の低解像度ＲＦデータがメモリから読みだされ、それぞれマスキング、重み付け処理が行われる。加算部２０５ｃは、重み付け後の低解像度ＲＦ信号を異なる送信のそれぞれ同一の受信焦点のデータ同士を加算することにより、開口合成を行い、高解像度ＲＦデータを生成する。
【００２７】
なお、加算部２０５ｃにおける開口合成処理は、複数の送信それぞれの低解像度ＲＦデータにおいてマスキング、重み付けが行われた直後に行われてもよいし、加算に寄与するマスキング・重み付け後の低解像度ＲＦデータをすべてメモリに蓄えたのちに、一度に加算処理を行う形であってもよい。前者であれば、メモリの量を最低限に抑えることができるという利点があり、後者であれば、複数フレームにわたる開口合成処理が可能になるなど処理の自由度が高くなるという利点があり、目的に応じていずれかの方式を選択することができる。
【００２８】
重み付け部１０は、遅延加算部２０４が加算する前の複数の受信信号を図２のように重み（ｗ１〜ｗｋ）で重み付けした後、遅延加算部２０４で加算させてもよいし、遅延加算部２０４が加算後の低解像度ＲＦ信号を重み（Ψ）で重み付けしてもよい。また、重み付け部１０は、ＲＦ信号処理部２０５が加算する前の複数の低解像度ＲＦ信号を図２のように重み（ｗ１〜ｗｋ）で重み付けした後、ＲＦ信号処理部２０５で加算させてもよいし、ＲＦ信号処理部２０５が加算後の高解像度ＲＦ信号を重み（Ψ）で重み付けしてもよい。また、これらの重みづけ処理はいかなる複数の組み合わせで行われてもよい。
【００２９】
以下、重み付け部１０の構成について詳しく説明する。
（第１の実施形態）
第１の実施形態では、重み付け部１０が、ＲＦ信号処理部２０５が開口合成した後のＲＦ信号を、適応重み（Ψ）によって重み付けする構成について説明する。本実施形態では、重み付け部１０が、受信焦点ごとに開口合成される信号の数が、受信焦点の位置の違いによってダイナミックに異なる空間的な分布を形成することを考慮して適応重み（Ψ）を生成する。
【００３０】
まず、重み付け部１０の構成を図１、図３を用いて説明する。重み付け部１０は、適応重みを求める適応処理エンジン１１と、マスク／重み演算部１２と、統計指標パラメータ変換部１３と、積算重み空間分布演算部１４とを備えている。適応処理エンジン１１は、ＲＦ信号処理部２０５が束ねる低解像度ＲＦ信号間のコヒーレンス（位相一致度・信号類似度・相関度合）を用いて適応的に重みを算出する。積算重み空間分布演算部１４は、受信焦点ごとに束ねられる低解像度ＲＦ信号の数を演算し、受信焦点の超音波画像における位置による束ねられる低解像度ＲＦ信号の数の空間分布を求める。統計指標パラメータ変換部１３は、積算重み空間分布演算部１４が求めた、束ねられる低解像度ＲＦ信号の数の空間分布に基づいて、適応処理エンジン１１での演算に用いられる統計指標のパラメータ（コヒーレンス値）を非線形もしくは線形に変換する。
【００３１】
重み付け部１０の各部の動作を、図４のフローを用いて説明する。
【００３２】
まず，装置の操作者（術者・検者）がコンソール１１０に撮像条件を入力すると、その撮像条件に従って，制御部１１１がプローブ条件・超音波照射条件・開口合成条件、の情報を示す制御信号を出力する（Ｓ４０１）。
【００３３】
マスク／重み演算部１２は、上記制御信号に基づいて、送信される超音波ビームの形状を算出し、超音波ビームの形状に基づいてマスクを図５（ａ）のように設定する。図５（ａ）は、集束送信の超音波ビームを示しており、送信焦点付近で超音波ビームの幅が狭く、超音波探触子に近い浅い領域および深い領域では、超音波ビームの幅が広くなっている。図５（ａ）において、白の領域は、重みゼロすなわちＲＦ信号処理部２０５で信号を開口合成しない領域を示し、黒の領域は、重み１でＲＦ信号処理部２０５がＲＦ信号を開口合成する領域を示す。また、グレーの領域は、重み０〜１（０よりも大きく、１よりも小さい値）が設定され、ＲＦ信号に設定された重みを掛けて、開口合成する領域を示す。マスク／重み演算部１２は、例えば、算出した超音波ビームの外形の外側に重みゼロ（白）を設定し、超音波ビームの輪郭から内側に向かって離れるにつれ徐々に重みが１に近づくように、予め定めた形状で重み０〜１のグレーの領域を予め定めた複数段階で設定し、その内側に重み１の黒の領域を設定する（Ｓ４０２）。
【００３４】
マスク／重み演算部１２は、ステップＳ４０２で生成した図５（ａ）の重みゼロ（白）の領域をマスクとして、ＲＦ信号処理部２０５のマスキング部２０５ａに設定するとともに、重みゼロ以外の領域（グレートと黒）とその重み値を、ＲＦ信号処理部２０５の開口合成重み付け部２０５ｂに設定する（Ｓ４０３）。
【００３５】
また、マスク／重み演算部１２は、ステップ４０２で生成した図５（ａ）のマスクと重みを、積算重み空間分布演算部１４に受け渡す。積算重み空間分布演算部１４は、受け取った図５（ａ）のマスクと重みと、制御部１１１の出力する開口合成条件（図６（ａ）、（ｂ））とを受け取る。そして、積算重み空間分布演算部１４は、開口合成条件に基づいて、超音波ビーム（受信信号）５１を開口合成した場合の、超音波ビーム（受信信号）５１の加算数（ｎ）の分布を示すマップ（以下、加算マップと呼ぶ）を図５（ｂ）のように生成する（Ｓ４０４）。加算の際に、図５（ａ）の黒の領域は、重み１で信号を加算し、グレーの領域は、それぞれの領域の重み値（０〜１）を掛けて信号を加算したものとする。生成された図５（ｂ）の加算マップにおいて、白は、加算される信号数（ｎ）がゼロであることを示し、黒に近づくほど加算される信号数（ｎ）が大きいことを示す。図５（ｂ）の加算マップから明らかなように、送信焦点近傍では、超音波ビーム（受信信号）５１の重なりがほとんどないか小さいため、加算数（ｎ）の値が小さく（白に近く）、深さ（ｄ）が最も浅い領域と最も深い領域の加算数（ｎ）の値が大きく（黒）、その間の領域は、送信焦点からの距離が大きくなるほど加算数（ｎ）が徐々に大きくなっていることがわかる。積算重み空間分布演算部１４は、生成した加算マップ（図５（ｂ））を統計指標パラメータ変換部１３に受け渡す。
【００３６】
統計指標パラメータ変換部１３は、加算マップ（図５（ｂ））の加算数（ｎ）の分布に、深さ（ｄ）方向について非線形な変換関数を掛けて、加算数が深さ方向に非線形に分布した適応処理パラメータ分布（図５（ｃ））を生成する（Ｓ４０５）。これを図７（ａ）〜（ｃ）を用いて具体的に説明する。図７(ａ）は、図５（ｂ）の加算マップを深さ方向に１ライン抜き出したグラフである。このグラフは、横軸が深さ（ｄ）、縦軸が加算数（ｎ）を表すので、関数ｎ（ｄ）で表される。統計指標パラメータ変換部１３は、この深さ方向の加算数の変化の関数ｎ（ｄ）に、図７（ｃ）のように、加算数（ｎ）の値に応じて非線形に値が変化する変換関数ｐ（ｎ）を適用することにより、深さ（ｄ）方向について値が非線形に変化する適応処理パラメータｐ（ｄ）（図７（ｂ））を生成する。変換関数ｐ（ｎ）としては、例えば、所定の加算数（ｎ）まではパラメータ（ｐ）がゼロ、それ以上の加算数（ｎ）で、パラメータ（ｐ）が１などの定数になるステップ関数（図７（ｃ）の破線）や、加算数（ｎ）の大きい範囲と小さい範囲でパラメータ（ｐ）の値が徐々に一定値に漸近するsigmoid関数（図７（ｃ）の実線）や、raised cosine関数を変換関数ｐ（ｎ）として用いることができる。変換関数ｐ（ｎ）を加算マップ（図５（ｂ））全体について適用することにより、深さ方向に非線形に値が変化する適応処理パラメータマップ（ｐ）（図５（ｃ））を生成する（Ｓ４０５）。
【００３７】
統計指標パラメータ変換部１３は、生成した適応処理パラメータマップ（ｐ）（図５（ｃ））を適応処理エンジン１１に出力して設定する（ステップ４０６）。
【００３８】
次に、超音波探触子１０６において超音波の送受が行われる（Ｓ４０７）。一回の送信で複数の超音波素子１０５によってそれぞれ受信信号が取得され、受信信号は、ＡＤコンバータ１１２でデジタル信号に変換される（Ｓ４０８）。変換されたデジタル信号は、ＲＦ信号メモリ２０６にチャンネルＲＦデータとして格納される。遅延加算部２０４の遅延部２０４ａは、ＲＦ信号メモリ２０６からチャンネルＲＦデータを逐次読み出し、制御部１１１が設定した複数の受信走査線上の受信焦点ごとに焦点を結ぶように、超音波素子１０５ごとの受信信号を遅延させ、加算部２０４ｂは、遅延後の複数の受信信号を加算し、低解像度ＲＦ信号を生成する（Ｓ４０９）。遅延加算後の低解像度ＲＦ信号は、ＲＦ信号メモリ２０６に格納される。制御部１１１は、送信開口合成すべき送信回数分のＲＦ信号がＲＦ信号メモリ２０６に格納されたならば、送信ごとに得た低解像度ＲＦ信号メモリ２０６内のＲＦ信号をＲＦ信号処理部２０５に転送する（Ｓ４１０）。もしくは遅延加算後の低解像度ＲＦ信号は即座にＲＦ信号処理部に転送され、フレームメモリ２０７に格納される（Ｓ４１０）。これが複数の送信について繰り返される。前述のように、ＲＦ信号処理部で逐次メモリから低解像度ＲＦデータを読み出して演算処理をするという便宜上、低解像度ＲＦ信号はフレームメモリ２０７に格納される形態がより好ましいが、装置構成の制約上ＲＦ信号メモリ２０６に格納される形態であってもよい。
【００３９】
ＲＦ信号処理部２０５のマスキング部２０５ａは、遅延加算部２０４から転送された送信ごとの低解像度ＲＦ信号に、ステップＳ４０３で設定されたマスク（図５（ａ）の白領域）を掛け、さらに、開口合成重み付け部２０５ｂは、ステップＳ４０３で設定された重み値（図５（ａ）のグレーおよび黒領域の値）をＲＦ信号に掛け、重み付けする（Ｓ４１１）。
【００４０】
ステップＳ４１１によりマスキングおよび重み付け後のＲＦ信号は、加算部２０５ｃに受け渡される（Ｓ４１２）。加算部２０５ｃは、異なる送信で得られた、重み付け後のＲＦ信号であって、同一の受信焦点についての信号を加算する（Ｓ４１３）。これにより、複数送信間の開口合成が行われ、高解像度ＲＦ信号が生成される。生成された高解像度ＲＦ信号は、フレームメモリ２０７に一時的に格納される。
【００４１】
一方、ステップＳ４１１によりマスキングおよび重み付け後のＲＦ信号は、適応処理エンジン１１にも受け渡される（Ｓ４１４）。
【００４２】
適応処理エンジン１１は、送信ごとのマスキングおよび重み付け後のＲＦ信号（ｓ）を用いて、ＲＦ信号の送信間のコヒーレンス値を受信焦点ごとに求め、このコヒーレンス値を、受信焦点の深さに応じて非線形に重み付けする。具体的には、求めたコヒーレンス値をステップ４０６で設定された適応処理パラメータマップ（ｐ）内の対応する受信焦点のパラメータ値によって重み付けしたものを、受信焦点ごとの最適な適応重みΨとする（Ｓ４１５）。具体的には、ある受信焦点についての適応重みΨは、下式（１）により算出される。
【数１】
2017047232.tif 000003
ただし、式（１）において、ｓｉは、ｉ番目の送信で得て、マスキングおよび重み付けした後のＲＦ信号を表す。ｐは、適応処理パラメータマップ（ｐ）内のある受信焦点のパラメータ値である。なお、この演算は、撮像深さdもしくは、深さ方向のサンプル点ｊもしくは受信時刻ｔに対してそれぞれ行われるものであり、Ψやｓｉは、それぞれ深さｄやサンプル点ｊの関数であり、撮像深度ごとにΨ（ｄ）、Ψ（ｊ）、Ψ（ｔ）のように演算が行われ、その演算に対する入力は同様にその深度ごとに、ｓｉ（ｄ）、ｓｉ（ｊ）、ｓｉ（ｔ）などとなっている。
【００４３】
ＲＦ信号処理部２０５は、図３のように、乗算部２０５ｄを含み、ステップＳ４１３で算出した、所定の受信焦点についての開口合成後の高解像度ＲＦ信号に、ステップＳ４１５で求めた同一の受信焦点についての適応重みΨを乗算し、重み付けする（Ｓ４１６）。また、ＲＦ信号処理部２０５は、図１のようにフレームメモリ２０７を内蔵しており、適応重みΨで重み付け後の高解像度ＲＦ信号はフレームメモリ２０７に格納される。上記ステップＳ４０７〜４１６を１フレーム分の高解像度ＲＦ信号がフレームメモリ２０７に格納されるまで繰り返す。１フレーム分のＲＦ信号がフレームメモリ２０７に格納されたならば、画像処理部１０９にＲＦ信号を転送する（Ｓ４１７）。なお、画像処理部１０９への転送は、１フレームごとではなく、システムの都合上、適応重みΨで重み付け後に逐次画像処理部に転送されてもよいし、数フレームまとめて転送されてもよい。
【００４４】
画像処理部１０９は、バックエンドの画像処理を行い、超音波画像（例えばＢ−モード画像）を生成して画像表示部１０３に出力し、表示させる。また、画像処理部１０９では、フレームメモリ２０７から送られてきたフレームデータを用いて，非線形撮像画像，造影コントラスト画像，連続波ドプラ画像，パルスドプラ画像，カラーフロー画像、エラストグラフィなどの弾性波画像など様々な超音波画像の生成やアプリケーションの実行を行うことができる。
【００４５】
これにより、開口合成時のＲＦ信号の加算数（ｎ）が、超音波画像中で大きく分布を持つような撮像条件（例えば集束送信ビーム）であっても、適応ビームフォーミングによるクラッタ低減効果を画像全体に均質に得ることができ、ノイズを低減した高解像度の超音波画像を生成することができる。
【００４６】
なお、第１の実施形態では、図４のフローのステップＳ４１１において、ＲＦ信号処理部２０５の開口合成重み付け部２０５ｂが、マスク／重み演算部１２が設定した図５（ｂ）の固定重みによって重み付けしたＲＦ信号を用いて、ステップＳ４１４、４１５で適応処理エンジン１１が適応重みΨを算出している。このように、固定重みで重み付けしたＲＦ信号を用いて、適応処理エンジン１１が適応重みを算出することにより、固定重みによりある程度不要成分が除去されたＲＦ信号を用いて適応重みを算出することができる。よって、アーチファクトやクラッタの低減能力が向上するという効果が得られる。
【００４７】
なお、第１の実施形態において、ステップＳ４１１で固定重みでＲＦ信号を重み付けするステップを省略することも可能である。この場合、適応処理エンジン１１は、ＲＦ信号そのまま、もしくは、マスキングのみ施されたＲＦ信号を用いて適応重みΨを算出する。なお、結果として、重み付けの関数が線形関数になってもよい。非線形の演算はその特別な例として線形演算を内包するからである。すなわち、本発明の処理の結果として、重み付けの関数が線形関数もしくは定数になっていたとしても、本発明の実施形態に含まれる。
【００４８】
なお、図５（ｃ）の適応処理パラメータマップは、図７（ａ）〜（ｃ）のように深さ方向（ｄ）に非線形重み付けすることにより生成したが、必ずしも深さ方向（ｄ）に非線形に重み付けする必要はなく、他の任意の方向に非線形に重み付けして生成することも可能である。
【００４９】
（第２の実施形態）
第１の実施形態では、ＲＦ信号処理部２０５が開口合成した後のＲＦ信号を、適応重み（Ψ）によって重み付けする構成であったが、第２の実施形態では、ＲＦ信号処理部２０５が開口合成する前のＲＦ信号を、適応重み（ｗ１〜ｗｋ）によってそれぞれ重み付けする。本実施形態では、重み付け部１０が、受信焦点ごとに開口合成される信号の数が、受信焦点によって分布することを考慮して適応重み（ｗ１〜ｗｋ）生成する。
【００５０】
第２の実施形態の重み付け部１０の構成を図８に、その動作を図９のフローに示す。図８のように、第２の実施形態の重み付け部１０の構成は、図３と同様であるが、適応処理エンジン１１が、ＲＦ信号ごとに適応重み（ｗ１〜ｗｋ）を求める点が第１の実施形態とは異なっている。また、開口合成重み部２０５ｂが、ＲＦ信号ごとに適応重み（ｗ１〜ｗｋ）を演算する乗算部２０５ｅを図２のように備えている点においても第１の実施形態とは異なっている。
【００５１】
図９のように、ステップＳ４０１〜Ｓ４１２、および、Ｓ４１４は、第１の実施形態と同様に行う。適応処理エンジン１１は、ステップＳ４１４で受け取った送信ごとのＲＦ信号を用いて、適応重み（ｗ１〜ｗｋ）を以下のように求める（Ｓ８１５）。
【００５２】
適応処理エンジン１１への入力は、ｋ回の送信で得たＲＦ信号ｓ１〜ｓｋである。適応処理エンジンは、共分散行列Ｒ(ｔ)を以下の式（２）を用いて作成する。なおｔは受信時刻であるが、ｔの代わりに、撮像深度ｄもしくはサンプル点ｊの関数であってもよい。なお、式（２）において＊は、共役複素数を表す。ただし、式（２）において、ｓｉは、ｉ番目の送信で得て、マスキングおよび重み付けした後のＲＦ信号を表す。また、Ｅ[ ]は期待値を表す。
【００５３】
【数２】
2017047232.tif 000004
【００５４】
共分散行列を用いて、たとえばＭＶＤＲ法による適応重みベクトルｗ(ｔ)は、以下の式（３）から計算できる。ｐは、ステップＳ４０６で設定された適応処理パラメータマップ（ｐ）の値である。通常の適応重みベクトルｗ（ｔ）には指数ｐ＝１の場合に対応する。この処理により重みｗ（ｔ）に信号の加算数に応じた非線形な重み付けを付与することができる。
【００５５】
【数３】
2017047232.tif 000005
【００５６】
また、数値不安定性を排除するために相関行列（共分散行列Ｒ（ｔ））に加える対角行列の大きさを式（４）のように変化させる。ｐは、ステップＳ４０６で設定された適応処理パラメータマップ（ｐ）の値である。式（４）の右辺第２項は、適応処理に数値安定性を付加するための対角行列Ｉである。第２項の大きさは、行列のサイズにも依存する。すなわち、加算数Ｋの違いによってＩにかかる係数を変化させる必要がある。よって式（４）のようにパラメータマップ（ｐ）の値によって決定される関数α（ｐ）を対角行列Ｉに乗算することによって、処理結果のばらつきを抑制することができる。α（ｐ）のもっとも簡単な例としては、任意の定数βを乗算したα＝βｐの形があげられる。
【数４】
2017047232.tif 000006
【００５７】
式（３）において、ａはステアリングベクトルであり，入力されるベクトル(s)の方向に対する傾きであり，各送信番号ｎ（＝１、２・・・Ｎ）の位相関係から，式（５）のように表される。
【００５８】
【数５】
2017047232.tif 000007
【００５９】
式（５）において、θは，位相周りが各送信番号間でゼロである場合をθ＝０としたときの位相シフト量を表し，ｆは超音波の周波数である。一般的にθ＝０として考えると，a＝ [1, 1, …, 1]と全ての要素が1のベクトルで表現することができ，このベクトルをステアリングベクトル方向とする。
【００６０】
適応処理エンジン１１においては、以上のプロセスから，送信番号１〜ｋに対応する適応重みベクトルｗ(ｔ) = [ｗ1,ｗ2 … ｗｋ]を算出することができる（Ｓ８１５）。算出された適応重み（ｗ１〜ｗｋ）は、開口合成重み付け部２０５ｂに受け渡される。
【００６１】
開口合成重み付け部２０５ｂは、ＲＦ信号ごとに重み付けを行うための乗算部２０５ｅを内蔵しており、ｋ個のＲＦ信号に適応重み（ｗ１〜ｗｋ）をそれぞれ乗算し、重み付けする。重み付け後のｋ個のＲＦ信号は、加算部２０５ｃによって加算される（Ｓ８１６）。ステップＳ４１７は、第１の実施形態と同様に行う。
【００６２】
これにより、開口合成時のＲＦ信号の加算数（ｎ）が、超音波画像中で大きく分布を持つような撮像条件（例えば集束送信ビーム）であっても、適応ビームフォーミングによるクラッタ低減効果を画像全体に均質に得ることができ、ノイズを低減した高解像度の超音波画像を生成することができる。
【００６３】
なお、適応重みの演算方法は、ＭＶＤＲ法に限られるものではなく、ＡＰＥＳ法，ＭＵＳＩＣ法，ＥＳＭＶ法など各種重み生成プロセスを用いてｗ(ｔ)を算出しても構わない。
【００６４】
また、下式（６）〜（８）のようなサブアレイ平均を行う共分散行列を用いてもよい。サブアレイ数Lや時間方向の平均窓幅Ｓ大きさも指標となる。式（６）に示すようなＫ個の信号ｓｉ(t)において、サブアレイ行列は式（７）、式（８）のようにあらわされる。ここで、Ｌはサブアレイの大きさである。また、Ｎは時間方向の平均数であり、ある点ｔを基準に±Ｓの時間幅の行列の平均をとる。サブアレイ平均や時間平均を行うことで信号の平滑化を行うことができ、よりロバストな出力を得ることができる。このとき、信号の平滑化の度合いも適応処理パラメータマップ（ｐ）を用いて、式（１０）、式（１１）のように、関数ε（ｐ）やγ（ｐ）として演算することで、頑健性の高い、重み演算が可能となる。
【数６】
2017047232.tif 000008
【数７】
2017047232.tif 000009
【数８】
2017047232.tif 000010
【数９】
2017047232.tif 000011
【数１０】
2017047232.tif 000012
【数１１】
2017047232.tif 000013
【００６５】
なお、第２の実施形態では、図９のフローのステップＳ４１１において、ＲＦ信号処理部２０５の開口合成重み付け部２０５ｂが、マスク／重み演算部１２が設定した図５（ｂ）の固定重みによって重み付けしたＲＦ信号を用いて、ステップＳ４１４、８１５で適応処理エンジン１１が適応重みｗ１〜ｗｋを算出している。このように、固定重みで重み付けしたＲＦ信号を用いて、適応処理エンジン１１が適応重みを算出することにより、固定重みによりある程度不要成分が除去されたＲＦ信号を用いて適応重みを算出することができる。よって、アーチファクトやクラッタの低減能力が向上するという効果が得られる。なお、第２の実施形態において、ステップＳ４１１で固定重みでＲＦ信号を重み付けするステップを省略することも可能である。この場合、適応処理エンジン１１は、ＲＦ信号そのまま、もしくは、マスキングのみ施されたＲＦ信号を用いて適応重みｗ1〜ｗkを算出する。
【００６６】
（第３の実施形態）
第３の実施形態では、重み付け部１０が、遅延加算部２０４が加算した後のＲＦ信号を、適応重み（Ψ）によって重み付けする構成について説明する。本実施形態では、重み付け部１０が、遅延加算される信号の数が、受信焦点の位置によって分布することを考慮して適応重み（Ψ）を生成する。
【００６７】
図１０に示すように、第３の実施形態では、遅延加算部２０５の遅延部２０４ａと加算部２０４ｂの間に、第１の実施形態のマスキング部２０５ａおよび開口合成重み付け部２０５ｂと同様の、マスキング部２０４ｃと、遅延加算重み付け部２０４ｄとを配置する。また、加算部２０４ｂの後段に乗算部２０４ｅを配置する。
【００６８】
マスク／重み演算部１２は、マスキング部２０４ｃ用のマスクおよび遅延加算重み付け部２０４ｄの重みとして、たとえば、深さが浅いところは回折の影響を考えて少ない素子数を加算し、深くなるにつれ、素子数を増やしてゆくようなマスクや、口径方向にハニング関数、raised cosine関数であらわされるような重みなどを生成する。これにより、遅延部２０４ａが受信走査線の受信焦点に焦点を結ばせるように遅延させた複数の受信信号を、マスキング部２０４ｃがマスキングし、遅延加算重み付け部２０４ｄは、それぞれ重み付けする。
【００６９】
積分重み空間分布演算部１４は、マスク／重み演算部１２が生成したマスクおよび重みにより第１の実施形態と同様に、加算数（ｎ）の分布を示すマップ（加算数マップ）を生成する。統計指標パラメータ変換部１３は、加算数マップから第１の実施形態と同様に、適応処理パラメータマップを生成する。
【００７０】
適応処理エンジン１１は、遅延加算重み付け部２０５ｂが重み付けした後の複数の受信信号を受け取って、例えば式（１）により、そのコヒーレント値を算出し、適応処理パラメータマップのｐにより非線形に重み付けし、適応重みΨを求める。
【００７１】
遅延加算部２０４の加算部２０４ｂは、遅延加算２０４ｄが重み付けした後の複数の受信信号を加算し、ＲＦ信号を得る。遅延加算部２０４の乗算部２０４ｅは、加算部２０４ｂが加算して得たＲＦ信号に、適応処理エンジン１１が求めた適応重みΨを乗算し、重み付けする。
【００７２】
適応重みΨは、加算数マップで重み付けされているため、重み付け後のＲＦ信号をＲＦ信号処理部２０５で開口合成することにより、遅延加算時の受信信号の加算数（ｎ）が、超音波画像中で大きく分布を持つような撮像条件（例えば焦点が浅い、口径が大きい、２Ｄアレイやフェーズドアレイプローブのようなステアリング確度の大きい場合）であっても、適応ビームフォーミングによるクラッタ低減効果を画像全体に均質に得ることができ、ノイズを低減した高解像度の超音波画像を生成することができる。
【００７３】
（第４の実施形態）
第４の実施形態では、重み付け部１０が、遅延加算部２０４が加算する前の受信信号を、適応重み（ｗ１〜ｗｋ）によって重み付けする構成について説明する。本実施形態では、重み付け部１０が、遅延加算される信号の数が、受信焦点の位置によって分布することを考慮して適応重み（ｗ１〜ｗｋ）を生成する。
【００７４】
図１１に示すように、第４の実施形態では、遅延加算部２０５の遅延部２０４ａと加算部２０４ｂの間に、第３の実施形態と同様の、マスキング部２０４ｃと、遅延加算重み付け部２０４ｄとを配置する。また、遅延加算重み付け部２０４ｄは、図２のような乗算部２０５ｅを内蔵している。
【００７５】
マスク／重み演算部１２は、第３の実施形態と同様に、マスキング部２０４ｃ用のマスクおよび遅延加算重み付け部２０４ｄの重みを生成する。遅延部２０４ａは受信走査線の受信焦点に焦点を結ばせるように遅延させた複数の受信信号を、マスキング部２０４ｃがマスキングし、遅延加算重み付け部２０４ｄは、それぞれ重み付けする。
【００７６】
積分重み空間分布演算部１４は、第３の実施形態と同様に、加算数（ｎ）の分布を示すマップ（加算数マップ）を生成する。統計指標パラメータ変換部１３は、第３の実施形態と同様に、適応処理パラメータマップを生成する。
【００７７】
適応処理エンジン１１は、遅延加算重み付け部２０５ｂが重み付けした後の複数の受信信号を受け取って、第２の実施形態の式（２）〜（５）により、適応処理パラメータマップのｐにより非線形に重み付けした、適応重み（ｗ１〜ｗｋ）を求める。
【００７８】
遅延加算部２０４の遅延加算重み付け部２０４ｄは、マスキング部２０４ｃが重み付けした後のｋ個の受信信号を適応重み（ｗ１〜ｗｋ）でそれぞれ重み付けする。加算部２０４ｂは、重み付け後の受信信号を加算をし、ＲＦ信号を得る。
【００７９】
適応重み（ｗ１〜ｗｋ）は、加算数マップｐで重み付けされているため、重み付け後のＲＦ信号をＲＦ信号処理部２０５で開口合成することにより、遅延加算時の受信信号の加算数（ｎ）が、超音波画像中で大きく分布を持つような撮像条件（例えば、焦点が浅い、口径が大きい、２Ｄアレイやフェーズドアレイプローブのようなステアリング確度の大きい場合）であっても、適応ビームフォーミングによるクラッタ低減効果を画像全体に均質に得ることができ、ノイズを低減した高解像度の超音波画像を生成することができる。
【００８０】
（第５の実施形態）
第５の実施形態は、図１２のように、第１の実施形態の図３の構成と同様であるが、適応処理エンジン１２１に入力する複数の信号を平滑化するための平滑化フィルタ１２１と、適応処理エンジン１２１が出力する適応重みΨを平滑化する平滑化フィルタ１２２とを適応処理エンジン１２１とＲＦ信号処理部２０５との間に配置している点が第１の実施形態とは異なっている。
【００８１】
適応処理エンジン１１が行う適応処理は、信号のサンプル点毎にその値が決定されるが、実際の信号のコヒーレンスは、もっと大きな時間スケールで起こっている。具体的には、超音波の波長程度（信号のサンプル点の間隔（サンプリング周期）の１０倍程度）の時間スケールでコヒーレンスの変動が起きている。そのため、平滑化フィルタ１２１，１２２を配置することにより、コヒーレンスをより精度よく検出することが可能になるため、さらに画質の向上を図ることができる。
【００８２】
なお、図１２では、第１の実施形態の構成に平滑化フィルタ１２１，１２２を配置したが、第１の実施形態に限られるものではなく、第２〜第４の実施形態の構成においても、同様に適応処理エンジン１１の入力信号と出力信号に平滑化フィルタ１２１，１２２を配置することが可能である。平滑化のアルゴリズムとしては、移動平均など単純なものを用いてもよいし、間引き後のローパスフィルタもしくはＦＩＲサンプル補間、スプライン補間などを用いてもよい。
【００８３】
（第６の実施形態）
図１３は、第６の実施形態として、第１〜第５の実施形態の超音波撮像装置の受信信号処理部１０８をＩＣ（集積回路）で構成したハードウエア構成の一例を示している。受信信号処理部１０８の遅延加算部２０４は、複数の遅延加算用ＩＣで構成されている。複数の遅延加算用ＩＣは、相互に接続され、複数の超音波素子の出力する受信信号をいずれかの遅延加算用ＩＣで処理する。また、ＲＦ信号処理部２０５は、一つの受信信号処理用ＩＣによって構成されている。
【００８４】
これら遅延加算用ＩＣおよびＲＦ信号処理用ＩＣは、ＦＰＧＡ（field-programmable gate array）やＡＳＩＣ（application specific integrated circuit）などにより構成することができる。
【００８５】
また、図１３の構成の例では、画像処理部１０９は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）と、メモリと、記憶部により構成され、メモリに格納されたプログラムをＣＰＵやＧＰＵが実行することにより、画像処理部１０９の動作を実現するように構成されている。
【００８６】
（第７の実施形態）
図１４は、第７の実施形態として、第１〜第５の実施形態の超音波撮像装置の送信ビームフォーマ１０４と、受信信号処理部１０８を、ＣＰＵもしくはＧＰＵ、もしくはＣＰＵとＧＰＵの組合せ１５１と、メモリ１５２と、記憶部１５３により構成した例である。メモリ１５２に格納されたプログラムをＣＰＵやＧＰＵ１５１が実行することにより、送信ビームフォーマ１０４の動作と、受信信号処理部１０８の遅延加算部２０４およびＲＦ信号処理部２０５の動作をそれぞれソフトウエアで実現するように構成されている。
【００８７】
（実施例）
図１５（ａ）に、実施例として、第１の実施形態の超音波撮像装置によって、送受信して得た画像１６０１を示す。図１５（ｂ）は、比較例の（送信間での重みづけΨを施さない場合の）超音波装置で送受信して得た画像１６０２である。
【００８８】
比較例の画像１６０２は、真の像１６０３の横にクラッタ１６０４が存在しているが、実施例の画像１６０１は、クラッタ１６０４が抑制され、真の像１６０３のみが表示されていることが確認できる。
【符号の説明】
【００８９】
１１  適応処理エンジン（Adaptive engine）
１２  マスク／重み演算部（Mask/Apodization operator）
１３  統計指標パラメータ変換部（Statistical index transformer）
１４  積算重み空間分布演算部（Spatial integrated weight operator）
１００  被検体
１０１  超音波素子アレイ
１０３  画像表示部（Display）
１０４  送信ビームフォーマ（Transmit (Tx.) Beamformer）
１０６  超音波探触子
１０７  送受信分離回路（Ｔ／Ｒ）
１０８  受信信号処理部（Receive (Rx.) signal processor）
１０９  画像処理部（Image processor）
１１０  コンソール（Console）
１１１  制御部（Control unit）
１１２  ＡＤコンバータ（ADC)
２０４  遅延加算部（Delay and Sum）
２０５  RF信号処理部（RF signal processor）
【図１】
2017047232.tif 000014
【図２】
2017047232.tif 000015
【図３】
2017047232.tif 000016
【図４】
2017047232.tif 000017
【図５】
2017047232.tif 000018
【図６】
2017047232.tif 000019
【図７】
2017047232.tif 000020
【図８】
2017047232.tif 000021
【図９】
2017047232.tif 000022
【図１０】
2017047232.tif 000023
【図１１】
2017047232.tif 000024
【図１２】
2017047232.tif 000025
【図１３】
2017047232.tif 000026
【図１４】
2017047232.tif 000027
【図１５】
2017047232.tif 000028
【国際調査報告】
2017047232.tif 000029
2017047232.tif 000030
2017047232.tif 000031