(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
観測対象へ超音波を送信し、該観測対象で反射された超音波を受信する超音波振動子を備えた超音波プローブが取得した超音波信号に基づいて超音波画像を生成する超音波観測装置であって、
前記超音波信号の周波数を解析することによって前記超音波信号の受信深度および受信方向に応じた複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析部と、
前記複数の周波数スペクトルの特徴量をそれぞれ算出し、前記超音波が前記観測対象を伝播する際の減衰特性として互いに異なる減衰特性を与える複数の減衰率候補値の各々を用いて各周波数スペクトルの特徴量に対し前記超音波の減衰の影響を排除する減衰補正を施すことによって前記減衰率候補値ごとの前記各周波数スペクトルの補正特徴量を算出し、この算出結果をもとに前記複数の減衰率候補値の中から前記観測対象に最適な減衰率を設定する最適減衰率設定部と、
前記最適な減衰率に関する情報を表示する減衰率画像データを生成する減衰率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】
前記最適減衰率設定部は、
各々が観測対象領域の一部をなす複数の関心領域を設定し、各関心領域に含まれる受信深度および受信方向に応じて算出された前記周波数スペクトルに基づいて各関心領域における前記最適な減衰率を算出し、
前記減衰率画像データ生成部は、
前記各関心領域における前記最適な減衰率に応じた視覚情報を前記各関心領域へ付与することによって前記減衰率画像データを生成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３】
前記複数の関心領域は、互いに交わりを持たず、
前記減衰率画像データ生成部は、
前記各関心領域に１つの視覚情報を付与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４】
前記各関心領域は、少なくとも最近接する他の関心領域と交わりを持ち、
前記減衰率画像データ生成部は、
前記各関心領域内の所定位置の画素に対して視覚情報を付与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５】
前記最適減衰率設定部は、
前記関心領域内で算出した前記補正特徴量の値が所定の範囲に含まれる点の集合を除外領域として抽出する除外領域抽出部をさらに有し、
前記除外領域抽出部が抽出した除外領域の各点における前記補正特徴量として、同一の前記関心領域の非除外領域における前記補正特徴量の統計値を付与することによって前記最適な減衰率を算出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６】
前記最適減衰率設定部は、
前記関心領域内で算出した前記補正特徴量の値が所定の範囲に含まれる点の集合を除外領域として抽出する除外領域抽出部をさらに有し、
前記除外領域抽出部が抽出した除外領域を含まない前記関心領域に対してのみ前記視覚情報を付与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７】
前記最適減衰率設定部は、
前記各周波数スペクトルをｎ次式（ｎは正の整数）で近似する処理を行うことによって前記特徴量を算出する近似部と、
前記特徴量に前記減衰補正を施すことによって前記補正特徴量を算出する減衰補正部と、
前記減衰率候補値ごとに前記補正特徴量の統計的なばらつきを算出し、該統計的なばらつきが最小である減衰率候補値を前記最適な減衰率として抽出する統計処理部と、
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８】
前記近似部は、
前記周波数スペクトルにおける所定の周波数帯域を一次式で近似し、前記一次式の切片および傾き、ならびに前記周波数帯域の中間周波数における前記一次式の値であるミッドバンドフィットのうち、前記傾きおよび前記ミッドバンドフィットのいずれか一方を含む一つまたは複数を前記特徴量として算出し、
前記減衰補正部および前記統計処理部は、
前記傾きおよび前記ミッドバンドフィットのいずれか一方に基づいて前記最適な減衰率を抽出することを特徴とする請求項７に記載の超音波観測装置。
【請求項９】
前記統計処理部は、
前記統計的なばらつきを前記減衰率候補値の関数として算出し、
前記関数において前記統計的なばらつきが最小である減衰率候補値を前記最適な減衰率として抽出することを特徴とする請求項７に記載の超音波観測装置。
【請求項１０】
観測対象へ超音波を送信し、該観測対象で反射された超音波を受信する超音波振動子を備えた超音波プローブが取得した超音波信号に基づいて超音波画像を生成する超音波観測装置の作動方法であって、
周波数解析部が前記超音波信号の周波数を解析することによって前記超音波振動子の走査位置に応じた複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析ステップと、
最適減衰率設定部が、前記複数の周波数スペクトルの特徴量をそれぞれ算出し、前記超音波が前記観測対象を伝播する際の減衰特性として互いに異なる減衰特性を与える複数の減衰率候補値の各々を用いて各周波数スペクトルの特徴量に対し前記超音波の減衰の影響を排除する減衰補正を施すことによって前記減衰率候補値ごとの前記各周波数スペクトルの補正特徴量を算出し、この算出結果をもとに前記複数の減衰率候補値の中から前記観測対象に最適な減衰率を設定する最適減衰率設定ステップと、
減衰率画像データ生成部が前記最適な減衰率に関する情報を表示する減衰率画像データを生成する減衰率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１１】
観測対象へ超音波を送信し、該観測対象で反射された超音波を受信する超音波振動子を備えた超音波プローブが取得した超音波信号に基づいて超音波画像を生成する超音波観測装置に、
周波数解析部が前記超音波信号の周波数を解析することによって前記超音波振動子の走査位置に応じた複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析ステップと、
最適減衰率設定部が、前記複数の周波数スペクトルの特徴量をそれぞれ算出し、前記超音波が前記観測対象を伝播する際の減衰特性として互いに異なる減衰特性を与える複数の減衰率候補値の各々を用いて各周波数スペクトルの特徴量に対し前記超音波の減衰の影響を排除する減衰補正を施すことによって前記減衰率候補値ごとの前記各周波数スペクトルの補正特徴量を算出し、この算出結果をもとに前記複数の減衰率候補値の中から前記観測対象に最適な減衰率を設定する最適減衰率設定ステップと、
減衰率画像データ生成部が前記最適な減衰率に関する情報を表示する減衰率画像データを生成する減衰率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、超音波を用いて観測対象の組織を観測する超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、超音波を用いて観測対象の組織を観察する超音波観測装置に関して、超音波の減衰特性を利用して観測対象の組織の性状を精度よく推定するための様々な試みがなされている。例えば、互いに離間した周波数を有する複数の超音波信号の受信信号の各々に対して生体の深さ方向の微小区間における強度変化率（減衰特性）を算出し、算出した複数の強度変化率を比較することによって断層像上の各点における組織の性状に応じた色相情報を付与し、この色相情報を断層像データに重畳して表示する技術が知られている（例えば、特許文献１を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−５１５５３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述した特許文献１に記載の技術では、組織の状態が同じであれば減衰特性も同じであることが前提とされているため、均一な構造を有する組織にしか適用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、観測対象の組織が不均一な構造を有する場合であっても観測対象に適合した超音波の減衰特性に基づいて組織の性状を精度よく推定することを可能に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、観測対象へ超音波を送信し、該観測対象で反射された超音波を受信する超音波振動子を備えた超音波プローブが取得した超音波信号に基づいて超音波画像を生成する超音波観測装置であって、前記超音波信号の周波数を解析することによって前記超音波信号の受信深度および受信方向に応じた複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析部と、前記複数の周波数スペクトルの特徴量をそれぞれ算出し、前記超音波が前記観測対象を伝播する際の減衰特性として互いに異なる減衰特性を与える複数の減衰率候補値の各々を用いて各周波数スペクトルの特徴量に対し前記超音波の減衰の影響を排除する減衰補正を施すことによって前記減衰率候補値ごとの前記各周波数スペクトルの補正特徴量を算出し、この算出結果をもとに前記複数の減衰率候補値の中から前記観測対象に最適な減衰率を設定する最適減衰率設定部と、前記最適な減衰率に関する情報を表示する減衰率画像データを生成する減衰率画像データ生成部と、を備えたことを特徴とする。【０００７】
本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記最適減衰率設定部は、各々が観測対象領域の一部をなす複数の関心領域を設定し、各関心領域に含まれる受信深度および受信方向に応じて算出された前記周波数スペクトルに基づいて各関心領域における前記最適な減衰率を算出し、前記減衰率画像データ生成部は、前記各関心領域における前記最適な減衰率に応じた視覚情報を前記各関心領域へ付与することによって前記減衰率画像データを生成することを特徴とする。【０００８】
本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記複数の関心領域は、互いに交わりを持たず、前記減衰率画像データ生成部は、前記各関心領域に１つの視覚情報を付与することを特徴とする。【０００９】
本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記各関心領域は、少なくとも最近接する他の関心領域と交わりを持ち、前記減衰率画像データ生成部は、前記各関心領域内の所定位置の画素に対して視覚情報を付与することを特徴とする。【００１０】
本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記最適減衰率設定部は、前記関心領域内で算出した前記補正特徴量の値が所定の範囲に含まれる点の集合を除外領域として抽出する除外領域抽出部をさらに有し、前記除外領域抽出部が抽出した除外領域の各点における前記補正特徴量として、同一の前記関心領域の非除外領域における前記補正特徴量の統計値を付与することによって前記最適な減衰率を算出することを特徴とする。【００１１】
本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記最適減衰率設定部は、前記関心領域内で算出した前記補正特徴量の値が所定の範囲に含まれる点の集合を除外領域として抽出する除外領域抽出部をさらに有し、前記除外領域抽出部が抽出した除外領域を含まない前記関心領域に対してのみ前記視覚情報を付与することを特徴とする。【００１２】
本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記最適減衰率設定部は、前記各周波数スペクトルをｎ次式（ｎは正の整数）で近似する処理を行うことによって前記特徴量を算出する近似部と、前記特徴量に前記減衰補正を施すことによって前記補正特徴量を算出する減衰補正部と、前記減衰率候補値ごとに前記補正特徴量の統計的なばらつきを算出し、該統計的なばらつきが最小である減衰率候補値を前記最適な減衰率として抽出する統計処理部と、を有することを特徴とする。【００１３】
本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記近似部は、前記周波数スペクトルにおける所定の周波数帯域を一次式で近似し、前記一次式の切片および傾き、ならびに前記周波数帯域の中間周波数における前記一次式の値であるミッドバンドフィットのうち、前記傾きおよび前記ミッドバンドフィットのいずれか一方を含む一つまたは複数を前記特徴量として算出し、前記減衰補正部および前記統計処理部は、前記傾きおよび前記ミッドバンドフィットのいずれか一方に基づいて前記最適な減衰率を抽出することを特徴とする。【００１４】
本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記統計処理部は、前記統計的なばらつきを前記減衰率候補値の関数として算出し、前記関数において前記統計的なばらつきが最小である減衰率候補値を前記最適な減衰率として抽出することを特徴とする。【００１５】
本発明に係る超音波観測装置の作動方法は、観測対象へ超音波を送信し、該観測対象で反射された超音波を受信する超音波振動子を備えた超音波プローブが取得した超音波信号に基づいて超音波画像を生成する超音波観測装置の作動方法であって、周波数解析部が前記超音波信号の周波数を解析することによって前記超音波振動子の走査位置に応じた複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析ステップと、最適減衰率設定部が、前記複数の周波数スペクトルの特徴量をそれぞれ算出し、前記超音波が前記観測対象を伝播する際の減衰特性として互いに異なる減衰特性を与える複数の減衰率候補値の各々を用いて各周波数スペクトルの特徴量に対し前記超音波の減衰の影響を排除する減衰補正を施すことによって前記減衰率候補値ごとの前記各周波数スペクトルの補正特徴量を算出し、この算出結果をもとに前記複数の減衰率候補値の中から前記観測対象に最適な減衰率を設定する最適減衰率設定ステップと、減衰率画像データ生成部が前記最適な減衰率に関する情報を表示する減衰率画像データを生成する減衰率画像データ生成ステップと、を有することを特徴とする。【００１６】
本発明に係る超音波観測装置の作動プログラムは、観測対象へ超音波を送信し、該観測対象で反射された超音波を受信する超音波振動子を備えた超音波プローブが取得した超音波信号に基づいて超音波画像を生成する超音波観測装置に、周波数解析部が前記超音波信号の周波数を解析することによって前記超音波振動子の走査位置に応じた複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析ステップと、最適減衰率設定部が、前記複数の周波数スペクトルの特徴量をそれぞれ算出し、前記超音波が前記観測対象を伝播する際の減衰特性として互いに異なる減衰特性を与える複数の減衰率候補値の各々を用いて各周波数スペクトルの特徴量に対し前記超音波の減衰の影響を排除する減衰補正を施すことによって前記減衰率候補値ごとの前記各周波数スペクトルの補正特徴量を算出し、この算出結果をもとに前記複数の減衰率候補値の中から前記観測対象に最適な減衰率を設定する最適減衰率設定ステップと、減衰率画像データ生成部が前記最適な減衰率に関する情報を表示する減衰率画像データを生成する減衰率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】
【００１７】
本発明によれば、観測対象に対して最適な減衰率を設定し、その最適な減衰率に関する情報を表示する減衰率画像データを生成することで、観測対象に応じて設定された減衰率に関する情報を含む画像データを提供することができる。したがって、観測対象の組織が不均一な構造を有する場合であっても観測対象に適合した超音波の減衰特性に基づいて組織の性状を精度よく推定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【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を備えた超音波診断システムの機能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補正処理における受信深度と増幅率との関係を示す図である。
【図４】図４は、超音波信号の１つの音線におけるデータ配列を模式的に示す図である。
【図５】図５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する周波数スペクトルの例を示す図である。
【図６】図６は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の減衰補正部が補正した補正特徴量をパラメータとして有する直線を示す図である。
【図７】図７は、同じ関心領域に対して２つの異なる減衰率候補値に基づいてそれぞれ減衰補正された補正特徴量の分布例を模式的に示す図である。
【図８】図８は、本発明の実施の形態１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９】図９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実行する処理の概要を示すフローチャートである。
【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が実行する関心領域ごとの最適な減衰率設定処理の概要を示す図である。
【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最適減衰率設定部が行う処理の概要を示す図である。
【図１２】図１２は、本発明の実施の形態１において表示装置が表示する減衰率画像の表示例を模式的に示す図である。
【図１３】図１３は、本発明の実施の形態１の変形例１に係る超音波観測装置の最適減衰率設定部が行う処理の概要を示す図である。
【図１４】図１４は、本発明の実施の形態１の変形例２に係る超音波観測装置が行う関心領域ごとの最適減衰率の設定方法の概要を模式的に示す図である。
【図１５】図１５は、本発明の実施の形態２に係る超音波観測装置を備えた超音波診断システムの機能構成を示すブロック図である。
【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が実行する関心領域ごとの最適な減衰率設定処理の概要を示すフローチャートである。
【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除外領域抽出部が抽出した除外領域を模式的に示す図である。
【図１８】図１８は、本発明の実施の形態２の変形例に係る超音波観測装置が実行する関心領域ごとの最適な減衰率設定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の変形例において表示装置が表示する減衰率画像の表示例を模式的に示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
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。
【００２０】
（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を備えた超音波診断システムの機能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、観測対象である被検体へ超音波を送信し、該被検体で反射された超音波を受信する超音波内視鏡２と、超音波内視鏡２が取得した超音波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。
【００２１】
超音波内視鏡２は、その先端部に、超音波観測装置３から受信した電気的なパルス信号を超音波パルス（音響パルス）に変換して被検体へ照射するとともに、被検体で反射された超音波エコーを電圧変化で表現する電気的なエコー信号に変換して出力する超音波振動子２１を有する。超音波振動子２１は、コンベックス振動子、リニア振動子およびラジアル振動子のいずれでも構わない。超音波内視鏡２は、超音波振動子２１をメカ的に走査させるものであってもよいし、超音波振動子２１として複数の素子をアレイ状に設け、送受信にかかわる素子を電子的に切り替えたり、各素子の送受信に遅延をかけたりすることで、電子的に走査させるものであってもよい。
【００２２】
超音波内視鏡２は、通常は撮像光学系および撮像素子を有しており、被検体の消化管（食道、胃、十二指腸、大腸）または呼吸器（気管、気管支）へ挿入され、消化管、呼吸器やその周囲臓器（膵臓、胆嚢、胆管、胆道、リンパ節、縦隔臓器、血管等）を撮像することが可能である。また、超音波内視鏡２は、撮像時に被検体へ照射する照明光を導くライトガイドを有する。このライトガイドは、先端部が超音波内視鏡２の被検体への挿入部の先端まで達している一方、基端部が照明光を発生する光源装置に接続されている。
【００２３】
超音波観測装置３は、超音波内視鏡２と電気的に接続され、所定の波形および送信タイミングに基づいて高電圧パルスからなる送信信号（パルス信号）を超音波振動子２１へ送信するとともに、超音波振動子２１から電気的な受信信号であるエコー信号を受信してデジタルの高周波（ＲＦ：Radio  Frequency）信号のデータ（以下、ＲＦデータという）を生成、出力する送受信部３１と、送受信部３１から受信したＲＦデータをもとにデジタルのＢモード用受信データを生成する信号処理部３２と、送受信部３１から受信したＲＦデータに対して所定の演算を施す演算部３３と、各種画像データを生成する画像処理部３４と、キーボード、マウス、タッチパネル等のユーザインタフェースを用いて実現され、各種情報の入力を受け付ける入力部３５と、超音波診断システム１全体を制御する制御部３６と、超音波観測装置３の動作に必要な各種情報を記憶する記憶部３７と、を備える。
【００２４】
送受信部３１は、エコー信号を増幅する信号増幅部３１１を有する。信号増幅部３１１は、受信深度が大きいエコー信号ほど高い増幅率で増幅するＳＴＣ（Sensitivity  Time  Control）補正を行う。図２は、信号増幅部３１１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２に示す受信深度ｚは、超音波の受信開始時点からの経過時間に基づいて算出される量である。図２に示すように、増幅率β（ｄＢ）は、受信深度ｚが閾値ｚthより小さい場合、受信深度ｚの増加に伴ってβ０からβth（＞β0）へ線型に増加する。また、増幅率β（ｄＢ）は、受信深度ｚが閾値ｚth以上である場合、一定値βthをとる。閾値ｚthの値は、観測対象から受信する超音波信号がほとんど減衰してしまい、ノイズが支配的になるような値である。より一般に、増幅率βは、受信深度ｚが閾値ｚthより小さい場合、受信深度ｚの増加に伴って単調増加すればよい。なお、図２に示す関係は、予め記憶部３７に記憶されている。
【００２５】
送受信部３１は、信号増幅部３１１によって増幅されたエコー信号に対してフィルタリング等の処理を施した後、Ａ／Ｄ変換することによって時間ドメインのＲＦデータを生成し、信号処理部３２および演算部３３へ出力する。なお、超音波内視鏡２が複数の素子をアレイ状に設けた超音波振動子２１を電子的に走査させる構成を有する場合、送受信部３１は、複数の素子に対応したビーム合成用の多チャンネル回路を有する。
【００２６】
送受信部３１が送信するパルス信号の周波数帯域は、超音波振動子２１におけるパルス信号の超音波パルスへの電気音響変換の線型応答周波数帯域をほぼカバーする広帯域にするとよい。また、信号増幅部３１１におけるエコー信号の各種処理周波数帯域は、超音波振動子２１による超音波エコーのエコー信号への音響電気変換の線型応答周波数帯域をほぼカバーする広帯域にするとよい。これらにより、後述する周波数スペクトルの近似処理を実行する際、精度のよい近似を行うことが可能となる。
【００２７】
送受信部３１は、制御部３６が出力する各種制御信号を超音波内視鏡２に対して送信するとともに、超音波内視鏡２から識別用のＩＤを含む各種情報を受信して制御部３６へ送信する機能も有する。
【００２８】
信号処理部３２は、ＲＦデータに対してバンドパスフィルタ、包絡線検波、対数変換など公知の処理を施し、デジタルのＢモード用受信データを生成する。対数変換では、ＲＦデータを基準電圧Ｖcで除した量の常用対数をとってデシベル値で表現する。信号処理部３２は、生成したＢモード用受信データを、画像処理部３４へ出力する。信号処理部３２は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）や各種演算回路等を用いて実現される。
【００２９】
演算部３３は、送受信部３１が出力したＲＦデータに対して受信深度によらず増幅率を一定とするよう増幅補正を行う増幅補正部３３１と、増幅補正を行ったＲＦデータに高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast  Fourier  Transform）を施して周波数解析を行うことにより超音波信号の受信深度および受信方向に応じた複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析部３３２と、複数の周波数スペクトルの特徴量をそれぞれ算出し、超音波が観測対象を伝播する際の互いに異なる減衰特性を与える複数の減衰率候補値の各々を用いて各周波数スペクトルの特徴量（以下、補正前特徴量という）に対し超音波の減衰の影響を排除する減衰補正を施すことによって減衰率候補値ごとの各周波数スペクトルの補正特徴量を算出し、この算出結果をもとに複数の減衰率候補値の中から観測対象に最適な減衰率を設定する最適減衰率設定部３３３と、を有する。演算部３３は、ＣＰＵや各種演算回路等を用いて実現される。
【００３０】
図３は、増幅補正部３３１が行う増幅補正処理における受信深度と増幅率との関係を示す図である。図３に示すように、増幅補正部３３１が行う増幅処理における増幅率β（ｄＢ）は、受信深度ｚがゼロのとき最大値βth−β0をとり、受信深度ｚがゼロから閾値ｚthに達するまで線型に減少し、受信深度ｚが閾値ｚth以上のときゼロである。なお、図３に示す関係は、予め記憶部３７に記憶されている。増幅補正部３３１が図３に示す関係に基づいてデジタルＲＦ信号を増幅補正することにより、信号増幅部３１１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３３１が行う受信深度ｚと増幅率βの関係は、信号増幅部３１１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。
【００３１】
このような増幅補正を行う理由を説明する。ＳＴＣ補正は、アナログ信号波形の振幅を全周波数帯域にわたって均一に、かつ、深度に対しては単調増加する増幅率で増幅させることで、アナログ信号波形の振幅から減衰の影響を排除する補正処理である。このため、エコー信号の振幅を輝度に変換して表示するＢモード画像を生成する場合、かつ、一様な組織を走査した場合には、ＳＴＣ補正を行うことによって深度によらず輝度値が一定になる。すなわち、Ｂモード画像の輝度値から減衰の影響を排除する効果を得ることができる。
【００３２】
一方、本実施の形態１のように超音波の周波数スペクトルを算出して解析した結果を利用する場合、ＳＴＣ補正でも超音波の伝播に伴う減衰の影響を正確に排除できるわけではない。なぜなら、一般に減衰量は周波数によって異なるが（後述する式（１）を参照）、ＳＴＣ補正の増幅率は距離だけに応じて変化し、周波数依存性がないためである。
【００３３】
上述した問題、すなわち、超音波の周波数スペクトルを算出して解析した結果を利用する場合、ＳＴＣ補正でも超音波の伝播に伴う減衰の影響を正確に排除できるわけではない、という問題を解決するには、Ｂモード画像を生成する際にＳＴＣ補正を施した受信信号を出力する一方、周波数スペクトルに基づいた画像を生成する際に、Ｂモード画像を生成するための送信とは異なる新たな送信を行い、ＳＴＣ補正を施していない受信信号を出力することが考えられる。ところがこの場合には、受信信号に基づいて生成される画像データのフレームレートが低下してしまうという問題がある。
【００３４】
そこで、本実施の形態１では、生成される画像データのフレームレートを維持しつつ、Ｂモード画像用にＳＴＣ補正を施した信号に対してＳＴＣ補正の影響を排除するために、増幅補正部３３１によって増幅率の補正を行う。
【００３５】
周波数解析部３３２は、増幅補正部３３１が増幅補正した各音線のＲＦデータ（ラインデータ）を所定の時間間隔でサンプリングし、サンプルデータを生成する。周波数解析部３３２は、サンプルデータ群にＦＦＴ処理を施すことにより、ＲＦデータ上の複数の箇所（データ位置）における周波数スペクトルを算出する。
【００３６】
図４は、超音波信号の１つの音線におけるデータ配列を模式的に示す図である。同図に示す音線ＳＲkにおいて、白または黒の長方形は、１つのサンプル点におけるデータを意味している。また、音線ＳＲkにおいて、右側に位置するデータほど、超音波振動子２１から音線ＳＲkに沿って計った場合の深い箇所からのサンプルデータである（図４の矢印を参照）。音線ＳＲkは、送受信部３１が行うＡ／Ｄ変換におけるサンプリング周波数（例えば５０ＭＨｚ）に対応した時間間隔で離散化されている。図４では、番号ｋの音線ＳＲkの８番目のデータ位置を受信深度ｚの方向の初期値Ｚ(k)0として設定した場合を示しているが、初期値の位置は任意に設定することができる。周波数解析部３３２による算出結果は複素数で得られ、記憶部３７に格納される。
【００３７】
図４に示すデータ群Ｆj（ｊ＝１、２、・・・、Ｋ）は、ＦＦＴ処理の対象となるサンプルデータ群である。一般に、ＦＦＴ処理を行うためには、サンプルデータ群が２のべき乗のデータ数を有している必要がある。この意味で、サンプルデータ群Ｆj（ｊ＝１、２、・・・、Ｋ−１）はデータ数が１６（＝２4）で正常なデータ群である一方、サンプルデータ群ＦKは、データ数が１２であるため異常なデータ群である。異常なデータ群に対してＦＦＴ処理を行う際には、不足分だけゼロデータを挿入することにより、正常なサンプルデータ群を生成する処理を行う。この点については、周波数解析部３３２の処理を説明する際に詳述する（図９を参照）。
【００３８】
図５は、周波数解析部３３２が算出する周波数スペクトルの例を示す図である。ここでいう「周波数スペクトル」とは、サンプルデータ群にＦＦＴ処理を施すことによって得られた「ある受信深度ｚにおける強度の周波数分布」を意味する。また、ここでいう「強度」とは、例えばエコー信号の電圧、エコー信号の電力、超音波エコーの音圧、超音波エコーの音響エネルギー等のパラメータ、これらパラメータの振幅や時間積分値やその組み合わせのいずれかを指す。
【００３９】
図５では、横軸が周波数ｆである。また、図５では、縦軸が、強度Ｉ0を基準強度Ｉc（定数）で除した量の常用対数（デシベル表現）Ｉ＝１０ｌｏｇ10（Ｉ0／Ｉc）である。図５において、受信深度ｚは一定である。図５に示す直線Ｌ10については後述する。なお、本実施の形態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。
【００４０】
図５に示す周波数スペクトルＣ1において、以後の演算に使用する周波数帯域の下限周波数ｆLおよび上限周波数ｆHは、超音波振動子２１の周波数帯域、送受信部３１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る。以下、図５において、下限周波数ｆLおよび上限周波数ｆHによって定まる周波数帯域を「周波数帯域Ｆ」という。
【００４１】
一般に、周波数スペクトルは、観測対象が生体組織である場合、超音波が走査された生体組織の性状によって異なる傾向を示す。これは、周波数スペクトルが、超音波を散乱する散乱体の大きさ、数密度、音響インピーダンス等と相関を有しているためである。ここでいう「生体組織の性状」とは、例えば悪性腫瘍（癌）、良性腫瘍、内分泌腫瘍、粘液性腫瘍、正常組織、嚢胞、脈管などのことである。
【００４２】
最適減衰率設定部３３３は、周波数スペクトルを直線で近似することによって周波数スペクトルの補正前特徴量を算出する近似部３３３ａと、近似部３３３ａが算出した補正前特徴量に対して複数の減衰率候補値の各々に基づいた減衰補正を行うことによって補正特徴量を算出する減衰補正部３３３ｂと、減衰補正部３３３ｂがすべての周波数スペクトルに対して算出した補正特徴量の統計的なばらつきを算出し、算出した統計的なばらつきに基づいて複数の減衰率候補値の中から最適な減衰率を抽出する統計処理部３３３ｃと、を有する。最適減衰率設定部３３３は、超音波の走査領域（観測対象領域）内で設定される１または複数の関心領域（ＲＯＩ：Region  of  Interest）の各々に対し、最適な減衰率を算出する。本実施の形態１では、複数の関心領域を設定する場合、それらの関心領域は互いに交わりを有しないものとする。
【００４３】
近似部３３３ａは、所定周波数帯域における周波数スペクトルの回帰分析を行って周波数スペクトルを一次式（回帰直線）で近似することにより、この近似した一次式を特徴付ける補正前特徴量を算出する。例えば、図５に示す周波数スペクトルＣ1の場合、近似部３３３ａは、周波数帯域Ｆで回帰分析を行い周波数スペクトルＣ1を一次式で近似することによって回帰直線Ｌ10を得る。換言すると、近似部３３３ａは、回帰直線Ｌ10の傾きａ0、切片ｂ0、および周波数帯域Ｆの中心周波数ｆM＝（ｆL＋ｆH）／２の回帰直線上の値であるミッドバンドフィット（Mid-band  fit）ｃ0＝ａ0ｆM＋ｂ0を補正前特徴量として算出する。
【００４４】
３つの補正前特徴量のうち、傾きａ0は、超音波の散乱体の大きさと相関を有し、一般に散乱体が大きいほど傾きが小さな値を有すると考えられる。また、切片ｂ0は、散乱体の大きさ、音響インピーダンスの差、散乱体の数密度（濃度）等と相関を有している。具体的には、切片ｂ0は、散乱体が大きいほど大きな値を有し、音響インピーダンスの差が大きいほど大きな値を有し、散乱体の数密度が大きいほど大きな値を有すると考えられる。ミッドバンドフィットｃ0は、傾きａ0と切片ｂ0から導出される間接的なパラメータであり、有効な周波数帯域内の中心におけるスペクトルの強度を与える。このため、ミッドバンドフィットｃ0は、散乱体の大きさ、音響インピーダンスの差、散乱体の数密度に加えて、Ｂモード画像の輝度とある程度の相関を有していると考えられる。なお、最適減衰率設定部３３３は、回帰分析によって二次以上の多項式で周波数スペクトルを近似するようにしてもよい。
【００４５】
減衰補正部３３３ｂが行う補正について説明する。一般に、超音波の減衰量Ａ（ｆ，ｚ）は、超音波が受信深度０と受信深度ｚとの間を往復する間に生じる減衰であり、往復する前後の強度変化（デシベル表現での差）として定義される。減衰量Ａ（ｆ，ｚ）は、一様な組織内では周波数に比例することが経験的に知られており、以下の式（１）で表現される。
Ａ（ｆ，ｚ）＝２αｚｆ    ・・・（１）
ここで、比例定数αは減衰率と呼ばれる量であり、単位長さおよび単位周波数あたりの減衰量である。また、ｚは超音波の受信深度であり、ｆは周波数である。減衰率αの具体的な値は、観測対象が生体である場合、生体の部位に応じて定まる。減衰率αの単位は、例えばｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚである。本実施の形態１において、減衰補正部３３３ｂは、観測対象に最も適合する減衰率（最適な減衰率）を設定するために、複数の減衰率候補値に対してそれぞれ減衰補正を行う。複数の減衰率候補値の詳細については、図１０および図１１を参照して後述する。
【００４６】
減衰補正部３３３ｂは、近似部３３３ａが抽出した補正前特徴量（傾きａ0、切片ｂ0、ミッドバンドフィットｃ0）に対し、以下に示す式（２）〜（４）にしたがって減衰補正を行うことにより、補正特徴量ａ、ｂ、ｃを算出する。
ａ＝ａ0＋２αｚ    ・・・（２）
ｂ＝ｂ0    ・・・（３）
ｃ＝ｃ0＋Ａ（ｆM，ｚ）＝ｃ0＋２αｚｆM（＝ａｆM＋ｂ）  ・・・（４）
式（２）、（４）からも明らかなように、減衰補正部３３３ｂは、超音波の受信深度ｚが大きいほど、補正量が大きい補正を行う。また、式（３）によれば、切片に関する補正は恒等変換である。これは、切片が周波数０（Ｈｚ）に対応する周波数成分であって減衰の影響を受けないためである。
【００４７】
図６は、減衰補正部３３３ｂが補正した補正特徴量ａ、ｂ、ｃをパラメータとして有する直線を示す図である。直線Ｌ1の式は、
Ｉ＝ａｆ＋ｂ＝（ａ0＋２αｚ）ｆ＋ｂ0    ・・・（５）
で表される。この式（５）からも明らかなように、直線Ｌ1は、減衰補正前の直線Ｌ10と比較して、傾きが大きく（ａ＞ａ0）、かつ切片が同じ（ｂ＝ｂ0）である。
【００４８】
統計処理部３３３ｃは、減衰補正部３３３ｂがすべての周波数スペクトルに対して減衰率候補値ごとに算出した補正特徴量の統計的なばらつきとしての分散を関心領域ごとに算出する。その後、統計処理部３３３ｃは、分散が最小である減衰率候補値を関心領域ごとの最適な減衰率として抽出する。なお、複数種類の特徴量に対して減衰補正が行われた場合、統計処理部３３３ｃは適宜設定される１種類の補正特徴量の分散のみを算出すればよい。また、同一の関心領域において分散が最小となる減衰率候補値が複数ある場合、統計処理部３３３ｃは、例えば分散が最小となる複数の減衰率候補値の平均を最適な減衰率とすればよい。
【００４９】
ところで、上述した３つの補正特徴量ａ、ｂ、ｃのうち独立なのは２つである。加えて、補正特徴量ｂは減衰率に依存しない。したがって、補正特徴量ａ、ｃに対して最適な減衰率を設定する場合、統計処理部３３３ｃは、補正特徴量ａおよびｃのいずれか一方の分散を算出すればよい。ただし、最適減衰率設定部３３３が、最適な減衰率を設定する際に用いる補正特徴量は、減衰率画像データ生成部３４２が減衰率画像データを生成する際に用いる補正特徴量と同じ種類であることが好ましい。すなわち、減衰率画像データ生成部３４２が補正特徴量として傾きを用いて減衰率画像データを生成する場合は補正特徴量ａの分散を適用し、減衰率画像データ生成部３４２が補正特徴量としてミッドバンドフィットを用いて減衰率画像データを生成する場合は補正特徴量ｃの分散を適用するのがより好ましい。これは、減衰量Ａ（ｆ，ｚ）を与える式（１）があくまで理想的なものに過ぎず、現実には以下の式（６）の方が適切であることによる。
Ａ（ｆ，ｚ）＝２αｚｆ＋２α1ｚ    ・・・（６）
式（６）の右辺第２項のα1は、超音波の受信深度ｚに比例して信号強度が変化する大きさを表す係数であり、単位長さあたりの減衰率に相当する。係数α1は、観測対象の組織が不均一であることや、ビーム合成時のチャンネル数の変更などに起因して発生する信号強度の変化を表す係数である。式（６）の右辺第２項が存在するため、補正特徴量ｃを用いて最適な減衰率を設定する場合は、補正特徴量ｃの分散を適用した方が正確に減衰を補正することができる（式（４）を参照）。一方、周波数ｆに比例する係数である補正特徴量ａを用いて最適な減衰率を設定する場合は、補正特徴量ａの分散を適用した方が、右辺第２項の影響を排除して正確に減衰を補正することができる。なお、減衰率αの単位がｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚである場合、係数α1の単位はｄＢ／ｃｍである。
【００５０】
ここで、統計的なばらつきに基づいて最適な減衰率を設定することができる理由を説明する。観測対象に最適な減衰率を適用した場合、観測対象と超音波振動子２１との距離に関わらず、特徴量は観測対象に固有の値へ収束し、統計的なばらつきが小さくなると考えられる。その一方で、観測対象に適合しない減衰率候補値を最適な減衰率とした場合、減衰補正が過剰であるかまたは不足するため、超音波振動子２１との距離に応じて特徴量にずれが生じ、特徴量の統計的なばらつきが大きくなると考えられる。したがって、統計的なばらつきが最も小さい減衰率候補値が、観測対象にとって最適な減衰率であるということができる。
【００５１】
図７は、同一の関心領域に対して２つの異なる減衰率候補値に基づいてそれぞれ減衰補正された補正特徴量の分布例を模式的に示す図である。図７では、横軸を補正特徴量とし、縦軸を頻度としている。図７に示す２つの分布曲線Ｎ1、Ｎ2は、頻度の総和が同じである。図７に示す場合、分布曲線Ｎ1は、分布曲線Ｎ2と比較して特徴量の統計的なばらつきが小さく（分散が小さく）、山が急峻な形状をなす。したがって、最適減衰率設定部３３３は、この２つの分布曲線Ｎ1、Ｎ2に対応する２つの減衰率候補値から最適な減衰率を設定する場合、分布曲線Ｎ1に対応する減衰率候補値を最適な減衰率として設定する。
【００５２】
画像処理部３４は、エコー信号の振幅を輝度に変換して表示する超音波画像であるＢモード画像データを生成するＢモード画像データ生成部３４１と、最適減衰率設定部３３３が設定した最適な減衰率に関する情報を表示する減衰率画像データを生成する減衰率画像データ生成部３４２と、を有する。
【００５３】
Ｂモード画像データ生成部３４１は、信号処理部３２から受信したＢモード用受信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うとともに、表示装置４における画像の表示レンジに応じて定まるデータステップ幅に応じたデータの間引き等を行うことによってＢモード画像データを生成する。Ｂモード画像は、色空間としてＲＧＢ表色系を採用した場合の変数であるＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の値を一致させたグレースケール画像である。
【００５４】
Ｂモード画像データ生成部３４１は、信号処理部３２からのＢモード用受信データに走査範囲を空間的に正しく表現できるよう並べ直す座標変換を施した後、Ｂモード用受信データ間の補間処理を施すことによってＢモード用受信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モード画像データ生成部３４１は、生成したＢモード画像データを減衰率画像データ生成部３４２へ出力する。
【００５５】
減衰率画像データ生成部３４２は、関心領域ごとに定まる最適な減衰率に対応する視覚情報を、Ｂモード画像データで対応する関心領域に重畳することによって減衰率画像データを生成する。視覚情報は、記憶部３７が有する視覚情報記憶部３７４（後述）に格納されている。本実施の形態１では、１つの関心領域に対して１つの視覚情報が付与されるものとする。
【００５６】
制御部３６は、演算および制御機能を有するＣＰＵ（Central  Processing  Unit）や各種演算回路等を用いて実現される。制御部３６は、記憶部３７が記憶、格納する情報を記憶部３７から読み出し、超音波観測装置３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３を統括して制御する。なお、制御部３６を信号処理部３２および演算部３３と共通のＣＰＵ等を用いて構成することも可能である。
【００５７】
記憶部３７は、周波数解析部３３２が算出した周波数スペクトルの情報を受信深度および受信方向とともに記憶するスペクトル情報記憶部３７１と、観測対象領域内で設定される複数の関心領域の情報を記憶する関心領域情報記憶部３７２と、関心領域ごとの特徴量に関する情報を記憶する特徴量情報記憶部３７３と、最適な減衰率の値に応じて画像に付与する視覚情報を記憶する視覚情報記憶部３７４とを有する。
【００５８】
関心領域情報記憶部３７２が記憶する複数の関心領域は、複数の関心領域が互いに交わりを持たない。なお、ユーザが入力部３５を介して関心領域の設定変更を行うことができる構成とする場合、関心領域情報記憶部３７２は設定変更された最新の関心領域の情報のみを記憶するようにしてもよいし、最新の関心領域の情報とともに過去に設定された関心領域の情報の一部または全部を記憶するようにしてもよい。
【００５９】
特徴量情報記憶部３７３は、近似部３３３ａが算出した補正前特徴量をその補正前特徴量を算出した点の受信深度、受信深度およびその点が属する関心領域の情報と対応づけて記憶する。また、特徴量情報記憶部３７３は、減衰補正部３３３ｂが算出した複数の補正特徴量および各補正特徴量の統計的なばらつきを与える分散を減衰率候補値および関心領域と対応づけて記憶する。
【００６０】
視覚情報記憶部３７４が記憶する視覚情報とは、例えば輝度、色相、明度または彩度等のいずれかであり、減衰率の値に応じて値が定められている。なお、視覚情報記憶部３７４が複数種類の視覚情報を減衰率と対応づけて記憶しておいてもよい。この場合には、ユーザが入力部３５を介して所望の視覚情報を選択できるようにすればよい。
【００６１】
記憶部３７は、上記以外にも、例えば増幅処理に必要な情報（図２に示す増幅率と受信深度との関係）、増幅補正処理に必要な情報（図３に示す増幅率と受信深度との関係）、減衰補正処理に必要な情報（式（１）参照）、周波数解析処理に必要な窓関数（Hamming、Hanning、Blackman等）の情報等を記憶する。
【００６２】
また、記憶部３７は、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含む各種プログラムを記憶する。作動プログラムは、ハードディスク、フラッシュメモリ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して広く流通させることも可能である。なお、上述した各種プログラムは、通信ネットワークを介してダウンロードすることによって取得することも可能である。ここでいう通信ネットワークは、例えば既存の公衆回線網、ＬＡＮ（Local  Area  Network）、ＷＡＮ（Wide  Area  Network）などによって実現されるものであり、有線、無線を問わない。
【００６３】
以上の構成を有する記憶部３７は、各種プログラム等が予めインストールされたＲＯＭ（Read  Only  Memory）、および各処理の演算パラメータやデータ等を記憶するＲＡＭ（Random  Access  Memory）等を用いて実現される。
【００６４】
図８は、以上の構成を有する超音波観測装置３が実行する処理の概要を示すフローチャートである。具体的には、超音波観測装置３が超音波内視鏡２からエコー信号を受信する以降の処理の概要を示すフローチャートである。以下、図８を参照して、超音波観測装置３が行う処理を説明する。まず、超音波観測装置３は、超音波内視鏡２から超音波振動子２１による観測対象の測定結果としてのエコー信号を受信する（ステップＳ１）。
【００６５】
超音波振動子２１からエコー信号を受信した信号増幅部３１１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３１１は、例えば図２に示す増幅率と受信深度との関係に基づいてエコー信号の増幅（ＳＴＣ補正）を行う。
【００６６】
続いて、Ｂモード画像データ生成部３４１は、信号増幅部３１１が増幅したエコー信号を用いてＢモード画像データを生成して、表示装置４へ出力する（ステップＳ３）。Ｂモード画像データを受信した表示装置４は、そのＢモード画像データに対応するＢモード画像を表示する。
【００６７】
増幅補正部３３１は、送受信部３１から出力されたＲＦデータに対して受信深度によらず増幅率が一定となるように増幅補正を行う（ステップＳ４）。ここで、増幅補正部３３１は、例えば図３に示す増幅率と受信深度との関係が成立するように増幅補正を行う。
【００６８】
この後、周波数解析部３３２は、増幅補正後の各音線のＲＦデータに対してＦＦＴによる周波数解析を行うことによって全てのサンプルデータ群に対する周波数スペクトルを算出する（ステップＳ５）。図９は、ステップＳ５において周波数解析部３３２が実行する処理の概要を示すフローチャートである。以下、図９に示すフローチャートを参照して、周波数解析処理を詳細に説明する。
【００６９】
まず、周波数解析部３３２は、解析対象の音線を識別するカウンタｋをｋ0とする（ステップＳ１１）。
【００７０】
続いて、周波数解析部３３２は、ＦＦＴ演算用に生成した一連のデータ群（サンプルデータ群）を代表するデータ位置（受信深度に相当）Ｚ(k)の初期値Ｚ(k)0を設定する（ステップＳ１２）。例えば、図４では、上述したように、音線ＳＲkの８番目のデータ位置を初期値Ｚ(k)0として設定した場合を示している。
【００７１】
その後、周波数解析部３３２は、サンプルデータ群を取得し（ステップＳ１３）、取得したサンプルデータ群に対し、記憶部３７が記憶する窓関数を作用させる（ステップＳ１４）。このようにサンプルデータ群に対して窓関数を作用させることにより、サンプル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。
【００７２】
続いて、周波数解析部３３２は、データ位置Ｚ(k)のサンプル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Ｓ１５）。図４を参照した際に説明したように、サンプルデータ群は、２のべき乗のデータ数を有している必要がある。以下、正常なサンプルデータ群のデータ数を２n（ｎは正の整数）とする。本実施の形態では、データ位置Ｚ(k)が、できるだけＺ(k)が属するサンプルデータ群の中心になるよう設定される。具体的には、サンプルデータ群のデータ数は２nであるので、Ｚ(k)はそのサンプルデータ群の中心に近い２n／２（＝２n-1）番目の位置に設定される。この場合、サンプルデータ群が正常であるとは、データ位置Ｚ(k)の前方に２n-1−１（＝Ｎとする）個のデータがあり、データ位置Ｚ(k)の後方に２n-1（＝Ｍとする）個のデータがあることを意味する。図４に示す場合、サンプルデータ群Ｆj（ｊ＝１、２、・・・、Ｋ−１）は正常である。なお、図４ではｎ＝４（Ｎ＝７，Ｍ＝８）の場合を例示している。
【００７３】
ステップＳ１５における判定の結果、データ位置Ｚ(k)のサンプルデータ群が正常である場合（ステップＳ１５：Ｙｅｓ）、周波数解析部３３２は、後述するステップＳ１７へ移行する。
【００７４】
ステップＳ１５における判定の結果、データ位置Ｚ(k)のサンプルデータ群が正常でない場合（ステップＳ１５：Ｎｏ）、周波数解析部３３２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サンプルデータ群を生成する（ステップＳ１６）。ステップＳ１５において正常でないと判定されたサンプルデータ群（例えば図４のサンプルデータ群ＦK）は、ゼロデータを追加する前に窓関数が作用されている。このため、サンプル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Ｓ１６の後、周波数解析部３３２は、後述するステップＳ１７へ移行する。
【００７５】
ステップＳ１７において、周波数解析部３３２は、サンプルデータ群を用いてＦＦＴ演算を行うことにより、振幅の周波数分布である周波数スペクトルを得る（ステップＳ１７）。図５に示す周波数スペクトルＣ1は、ステップＳ１７の結果として得られる周波数スペクトルの一例である。
【００７６】
続いて、周波数解析部３３２は、データ位置Ｚ(k)をステップ幅Ｄで変化させる（ステップＳ１８）。ステップ幅Ｄは、記憶部３７が予め記憶しているものとする。図４では、Ｄ＝１５の場合を例示している。ステップ幅Ｄは、Ｂモード画像データ生成部３４１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３３２における演算量を削減したい場合には、ステップ幅Ｄとしてデータステップ幅より大きい値を設定してもよい。
【００７７】
その後、周波数解析部３３２は、データ位置Ｚ(k)が音線ＳＲkにおける最大値Ｚ(k)maxより大きいか否かを判定する（ステップＳ１９）。データ位置Ｚ(k)が最大値Ｚ(k)maxより大きい場合（ステップＳ１９：Ｙｅｓ）、周波数解析部３３２はカウンタｋを１増加させる（ステップＳ２０）。これは、処理をとなりの音線へ移すことを意味する。一方、データ位置Ｚ(k)が最大値Ｚ(k)max以下である場合（ステップＳ１９：Ｎｏ）、周波数解析部３３２はステップＳ１３へ戻る。
【００７８】
ステップＳ２０の後、周波数解析部３３２は、カウンタｋが最大値ｋmaxより大きいか否かを判定する（ステップＳ２１）。カウンタｋが最大値ｋmaxより大きい場合（ステップＳ２１：Ｙｅｓ）、周波数解析部３３２は一連の周波数解析処理を終了する。一方、カウンタｋが最大値ｋmax以下である場合（ステップＳ２１：Ｎｏ）、周波数解析部３３２はステップＳ１２に戻る。この最大値ｋmaxは、術者等のユーザが入力部３５を通じて任意に指示入力した値、もしくは、記憶部３７にあらかじめ設定された値とする。
【００７９】
このようにして、周波数解析部３３２は、解析対象領域内の（ｋmax−ｋ0＋１）本の音線の各々について複数回のＦＦＴ演算を行う。ＦＦＴ演算の結果は、受信深度および受信方向とともにスペクトル情報記憶部３７１に格納される。
【００８０】
なお、以上の説明では、周波数解析部３３２が超音波信号を受信したすべての領域に対して周波数解析処理を行うものとしたが、入力部３５が特定の深度幅および音線幅で区切られる部分領域の設定入力を受け付け可能な構成とし、設定された部分領域内においてのみ周波数解析処理を行うようにすることも可能である。
【００８１】
以上説明したステップＳ５の周波数解析処理に続いて、最適減衰率設定部３３３は、関心領域ごとに最適な減衰率を設定する（ステップＳ６）。図１０は、このステップＳ６の処理の概要を示すフローチャートである。以下、図１０を参照して、ステップＳ６の処理を詳細に説明する。
【００８２】
まず、近似部３３３ａは、周波数解析部３３２が算出した複数の周波数スペクトルをそれぞれ回帰分析することにより、各周波数スペクトルに対応する補正前特徴量を算出する（ステップＳ３１）。具体的には、近似部３３３ａは、各周波数スペクトルを回帰分析することによって一次式で近似し、補正前特徴量として傾きａ0、切片ｂ0、ミッドバンドフィットｃ0を算出する。例えば、図５に示す直線Ｌ10は、近似部３３３ａが周波数帯域Ｆの周波数スペクトルＣ1に対し回帰分析によって近似した回帰直線である。補正前特徴量は、その補正前特徴量を算出した点の受信深度、受信方向およびその点が属する関心領域の情報とともに特徴量情報記憶部３７３に格納される。
【００８３】
続いて、最適減衰率設定部３３３は、関心領域を識別するためのカウンタｉを初期値１とする（ステップＳ３２）。
【００８４】
この後、最適減衰率設定部３３３は、後述する減衰補正を行う際に適用する減衰率候補値αの値を所定の初期値α0に設定する（ステップＳ３３）。この初期値α0の値は、予め記憶部３７が記憶しておき、最適減衰率設定部３３３が記憶部３７を参照するようにすればよい。
【００８５】
続いて、減衰補正部３３３ｂは、関心領域ＲＯＩ（ｉ）内の各周波数スペクトルに対応する補正前特徴量に対し、減衰率候補値をαとして減衰補正を行うことによって補正特徴量を算出し、減衰率候補値αおよび関心領域ＲＯＩ（ｉ）の情報と対応づけて特徴量情報記憶部３７３に格納する（ステップＳ３４）。図６に示す直線Ｌ1は、減衰補正部３３３ｂが減衰補正処理を行うことによって得られる直線の例である。
【００８６】
ステップＳ３４において、減衰補正部３３３ｂは、上述した式（２）、（４）における受信深度ｚに、超音波信号の音線のデータ配列を用いて得られるデータ位置Ｚ＝（ｆsp／２ｖs）Ｄｎを代入することによって算出する。ここで、ｆspはデータのサンプリング周波数、ｖsは音速、Ｄはデータステップ幅、ｎは処理対象のサンプルデータ群のデータ位置までの音線の１番目のデータからのデータステップ数である。例えば、データのサンプリング周波数ｆspを５０ＭＨｚとし、音速ｖsを１５３０ｍ／ｓｅｃとし、図４に示すデータ配列を採用してステップ幅Ｄを１５とすると、ｚ＝０．２２９５ｎ（ｍｍ）となる。
【００８７】
この後、統計処理部３３３ｃは、減衰補正部３３３ｂが各周波数スペクトルに対して減衰補正することによって得られた補正特徴量の分散を算出し、減衰率候補値αおよび関心領域ＲＯＩ（ｉ）の情報と対応づけて特徴量情報記憶部３７３へ格納する（ステップＳ３５）。補正特徴量が傾きａ、ミッドバンドフィットｃである場合、上述したように、統計処理部３３３ｃは、補正特徴量ａおよびｃのいずれか一方の分散を算出する。このステップＳ３５において、減衰率画像データ生成部３４２が、傾きを用いて減衰率画像データを生成する場合は補正特徴量ａの分散を適用し、ミッドバンドフィットを用いて減衰率画像データを生成する場合は補正特徴量ｃの分散を適用するのが好ましい。
【００８８】
続いて、最適減衰率設定部３３３は、減衰率候補値αの値をΔαだけ増加させ（ステップＳ３６）、増加後の減衰率候補値αと所定の最大値αmaxとの大小を比較する（ステップＳ３７）。ステップＳ３７における比較の結果、減衰率候補値αが最大値αmaxより大きい場合（ステップＳ３７：Ｙｅｓ）、最適減衰率設定部３３３はステップＳ３８の処理へ移行する。一方、ステップＳ３７における比較の結果、減衰率候補値αが最大値αmax以下である場合（ステップＳ３７：Ｎｏ）、最適減衰率設定部３３３はステップＳ３４の処理に戻る。
【００８９】
ステップＳ３８において、統計処理部３３３ｃは、特徴量情報記憶部３７３が記憶する関心領域ＲＯＩ（ｉ）内の減衰率候補値ごとの分散を参照して最小の分散を有する減衰率候補値を抽出し、この減衰率候補値を関心領域ＲＯＩ（ｉ）の最適な減衰率として設定する（ステップＳ３８）。
【００９０】
図１１は、統計処理部３３３ｃが行う処理の概要を示す図である。α0＝０（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）、αmax＝１．０（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）、Δα＝０．２（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）とした場合の減衰率候補値αと分散Ｓ（α）との関係の例を示す図である。図１１に示す場合、減衰率候補値αが０．２（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）のときに分散が最小値Ｓ（α）minをとる。したがって、図１１に示す場合、統計処理部３３３ｃは、α＝０．２（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）を最適な減衰率として設定する。
【００９１】
この後、最適減衰率設定部３３３は、カウンタｉの値を１増加させ（ステップＳ３９）、増加後のカウンタｉと所定の最大値ｉmaxとの大小を比較する（ステップＳ４０）。ステップＳ４０における比較の結果、カウンタｉが最大値ｉmaxより大きい場合（ステップＳ４０：Ｙｅｓ）、最適減衰率設定部３３３は一連の処理を終了する。一方、ステップＳ４０における比較の結果、カウンタｉが最大値ｉmax以下である場合（ステップＳ４０：Ｎｏ）、最適減衰率設定部３３３はステップＳ３３の処理へ戻る。
【００９２】
図８のフローチャートに戻ってステップＳ７の処理を説明する。減衰率画像データ生成部３４２は、視覚情報記憶部３７４を参照して、各関心領域の最適な減衰率に対応した視覚情報を、Ｂモード画像データにおいて各関心領域を構成する画素に対して付与することによって減衰率データ画像を生成し、表示装置４へ出力する（ステップＳ７）。減衰率画像データを受信した表示装置４は、その減衰率画像データに対応する減衰率画像を表示する。
【００９３】
ステップＳ７の後、超音波観測装置３は一連の処理を終了する。なお、超音波観測装置３は、ステップＳ１〜Ｓ７の処理を周期的に繰り返し実行する。
【００９４】
図１２は、表示装置４が表示する減衰率画像の表示例を示す図である。図１２に示す減衰率画像１０１は、関心領域１０２ごとに異なる視覚情報が付与されている。なお、図１２では、視覚情報を模様で模式的に記載している。また、図１２では、簡単のためＢモード画像の具体的な表示を省略している。図１２に示す減衰率画像１０１では、超音波振動子２１の走査領域が扇形である場合を例示している。これは、超音波振動子２１がコンベックス振動子である場合に相当する。減衰率画像１０１には、互いに交わりを有しない１５個の関心領域１０２が設定されている。具体的には、扇形の径方向（深度方向）に沿って３つに分割され、扇形の周方向（走査方向）に沿って５つに分割されている。径方向および周方向は、それぞれ等間隔で分割されている。なお、超音波振動子２１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２１がラジアル振動子である場合、その走査領域は扇形や円環状をなす。
【００９５】
以上説明した本発明の実施の形態１によれば、観測対象に対して最適な減衰率を設定し、その最適な減衰率に関する情報を表示する減衰率画像データを生成することで、観測対象に応じて設定された減衰率に関する情報を含む画像データを提供することができる。したがって、観測対象の組織が不均一な構造を有する場合であっても観測対象に適合した超音波の減衰特性に基づいて組織の性状を精度よく推定することが可能となる。
【００９６】
また、本実施の形態１によれば、各々が観測対象領域の一部をなす複数の関心領域で最適な減衰率をそれぞれ算出し、各関心領域における最適な減衰率に応じた視覚情報を各関心領域へ付与することによって減衰率画像データを生成するため、不均一な構造を有する組織であっても構造に応じた減衰特性を精度よく表示する画像を得ることができる。したがって、医師等のユーザは、減衰率画像を見ながら組織の性状をより正確に診断することが可能となる。
【００９７】
（実施の形態１の変形例１）
図１３は、本実施の形態１の変形例１に係る超音波観測装置の最適減衰率設定部が実行する処理の概要を示す図である。本変形例１において、最適減衰率設定部３３３は、分散を減衰率候補値の関数として求め、この関数の最小値を最適な減衰率として設定する。
【００９８】
図１３に示す曲線Ｒは、統計処理部３３３ｃが最適な減衰率を抽出する前に、近似部３３３ａが回帰分析を行うことによって減衰率候補値αにおける分散Ｓ（α）の値を補間することによって得た曲線である。なお、本変形例１において、減衰率候補値α＝０、０．２、０．４、０．６、０．８、１．０（いずれもｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）における分散Ｓ（α）の値は、図１１と同じである。統計処理部３３３ｃは、この曲線Ｒを用いて０（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）≦α≦１．０（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）における最小値Ｓ’（α）minを算出し、そのときの減衰率候補値の値α’を最適な減衰率として抽出する。図１３に示す場合、最適な減衰率α’は、０（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）と０．２（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）の間の値である。
【００９９】
本変形例１によれば、統計処理部３３３ｃが減衰率候補値の関数として分散を求めるため、最適な減衰率を一段と精度よく設定することが可能となる。
【０１００】
（実施の形態１の変形例２）
図１４は、本実施の形態１の変形例２に係る超音波観測装置が実行する関心領域ごとの最適減衰率の設定方法の概要を模式的に示す図である。本変形例２において、複数の関心領域は、最近接する関心領域を含む他の関心領域と交わりを有するように設定される。このため、超音波観測装置３は、関心領域を１ピクセルずつ動かしながら、各関心領域の最適な減衰率に応じた視覚情報をその関心領域の中央の画素に付与する。例えば図１４に示す場合、最適減衰率設定部３３３は、関心領域ＲＯＩ（ｊ）に対して最適な減衰率を算出した後、この最適な減衰率に応じた視覚情報を、関心領域ＲＯＩ（ｊ）の中央の画素Ｐ（ｊ）に付与する。同様に、最適減衰率設定部３３３は、関心領域ＲＯＩ（ｊ＋１）、ＲＯＩ（ｊ＋２）に対して最適な減衰率をそれぞれ算出した後、算出結果に応じた視覚情報を、関心領域ＲＯＩ（ｊ＋１）の中央の画素Ｐ（ｊ＋１）、および関心領域ＲＯＩ（ｊ＋２）の中央の画素Ｐ（ｊ＋２）に付与する。
【０１０１】
なお、本変形例２において、関心領域を１ピクセルごと動かす代わりに、動かす前と動かした後の関心領域が重なりを有する範囲で数ピクセルごと動かしてもよい。この場合には、視覚情報が付与される画素が間引かれることとなる。そこで、最適な減衰率に基づく視覚情報が付与されない画素については、視覚情報が付与された画素のうち最も近い画素と同じ視覚情報を付与するようにすればよい。最も近い画素が複数存在する場合には、複数の画素に対して付与された視覚情報の統計値（平均値、最頻値、中央値、最大値のいずれか）を付与するようにすればよい。
【０１０２】
また、本変形例２において、視覚情報を付与する画素を関心領域内の中央以外の任意の位置に設定してもよい。
【０１０３】
本変形例２によれば、関心領域が重なりを有しており、その関心領域内の所定位置の画素に視覚情報を付与するため、よりきめの細かい減衰率の情報を有する減衰率画像を提供することが可能となる。
【０１０４】
（実施の形態２）
図１５は、本発明の実施の形態２に係る超音波観測装置を備えた超音波診断システムの機能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５は、被検体へ超音波を送信し、該被検体で反射された超音波を受信する超音波内視鏡２と、超音波内視鏡２が取得した超音波信号に基づいて超音波画像を生成する超音波観測装置６と、超音波観測装置６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。
【０１０５】
超音波観測装置６は、演算部６１および記憶部６２の構成が、上述した超音波観測装置３と異なる。以下、演算部６１および記憶部６２の構成を説明する。
【０１０６】
演算部６１は、増幅補正部３３１、周波数解析部３３２、および最適減衰率設定部６１１を有する。最適減衰率設定部６１１は、近似部３３３ａ、減衰補正部３３３ｂ、統計処理部３３３ｃに加えて、関心領域内で算出した補正特徴量の値が所定の値の範囲に含まれる点の集合を除外領域として抽出する除外領域抽出部６１１ａを有する。
【０１０７】
除外領域抽出部６１１ａが抽出する除外領域は、例えば組織の中で特に診断したい性状と特徴量の値が大きく異なる性状を有する部分である。例えば、特徴量としてミッドバンドフィットを用いる場合、悪性腫瘍と血管および血管壁とでは特徴量の値が大きく異なる。そこで、超音波観測装置６が特徴量としてミッドバンドフィットを用いる場合、血管および血管壁が除外領域となるように補正特徴量の値の範囲を設定すれば、悪性腫瘍の観測に好適な減衰率画像データを生成することが可能となる。
【０１０８】
統計処理部３３３ｃは、除外領域抽出部６１１ａが抽出した除外領域の各点における補正特徴量として、同じ関心領域の非除外領域における補正特徴量の平均を付与することにより、その関心領域内の補正特徴量の分散を算出する。なお、統計処理部３３３ｃは、関心領域の除外領域に対し、非除外領域における補正特徴量の最頻値、中央値または最大値等の統計値を補正特徴量として設定するようにしてもよい。
【０１０９】
記憶部６２は、スペクトル情報記憶部３７１、関心領域情報記憶部３７２、特徴量情報記憶部３７３、視覚情報記憶部３７４に加えて、除外対象とする補正特徴量の値の範囲を記憶する除外領域情報記憶部６２１を有する。
【０１１０】
図１６は、超音波観測装置６が実行する関心領域ごとの最適な減衰率設定処理の概要を示すフローチャートである。ステップＳ５１〜Ｓ５４は、図１０のステップＳ３１〜Ｓ３４に順次対応している。
【０１１１】
ステップＳ５５において、除外領域抽出部６１１ａは、除外領域情報記憶部６２１を参照して、関心領域ＲＯＩ（ｉ）内の除外領域を抽出する（ステップＳ５５）。図１７は、超音波の走査領域において除外領域抽出部６１１ａが抽出した除外領域を模式的に示す図である。図１７に示す走査領域２０１では、２つの除外領域２１１および２１２が抽出されている。除外領域２１１は、２つの関心領域ＲＯＩ（２）、ＲＯＩ（３）にまたがる領域であり、除外領域２１２は、関心領域ＲＯＩ（１５）内の領域である。
【０１１２】
この後、統計処理部３３３ｃは、関心領域ＲＯＩ（ｉ）内において、除外領域抽出部６１１ａが抽出した除外領域に含まれない領域（非除外領域）における補正特徴量の平均を算出し、この平均を除外領域内の各点の補正特徴量として設定する（ステップＳ５６）。例えば図１７に示す場合、関心領域ＲＯＩ（２）では、除外領域２１１のうち関心領域ＲＯＩ（２）に含まれる部分領域２１１ａを構成する画素に対して非除外領域における補正特徴量の平均を付与する。同様に、関心領域ＲＯＩ（３）では、除外領域２１１のうち関心領域ＲＯＩ（３）に含まれる部分領域２１１ｂを構成する画素に対して非除外領域における補正特徴量の平均を付与する。
【０１１３】
続いて、統計処理部３３３ｃは、関心領域ＲＯＩ（ｉ）内の各点における補正特徴量の分散を算出し、減衰率候補値αと対応づけて特徴量情報記憶部３７３へ格納する（ステップＳ５７）。この際、統計処理部３３３ｃは、除外領域における補正特徴量を上述した平均とした上で、関心領域ＲＯＩ（ｉ）内の分散を算出する。
【０１１４】
ステップＳ５８〜Ｓ６２は、図１０のステップＳ３６〜Ｓ４０に順次対応している。以上説明した関心領域ごとの最適な減衰率設定処理を除く超音波観測装置６の処理は、上述した超音波観測装置３の処理と同様である。
【０１１５】
以上説明した本発明の実施の形態２によれば、実施の形態１と同様、観測対象の組織が不均一な構造を有する場合であっても観測対象に適合した超音波の減衰特性に基づいて組織の性状を精度よく推定することが可能となる。また、不均一な構造を有する組織であっても構造に応じた減衰特性を精度よく表示する画像を得ることができる。
【０１１６】
さらに、本実施の形態２によれば、除外対象領域を抽出し、抽出した除外対象領域に同じ関心領域における非除外領域の補正特徴量の統計値を付与するため、診断対象の組織の性状に基づく最適な減衰率の計算を一段と正確に行うことができる。
【０１１７】
なお、本実施の形態２において、除外領域抽出部６１１ａは、Ｂモード画像データの輝度値をもとに除外領域を抽出するようにしてもよい。この場合、除外領域情報記憶部６２１は、除外領域とする輝度値の範囲を記憶しておけばよい。
【０１１８】
（実施の形態２の変形例）
図１８は、本実施の形態２の変形例に係る超音波観測装置６が実行する関心領域ごとの最適な減衰率設定処理の概要を示すフローチャートである。本変形例において、最適減衰率設定部６１１は、除外領域抽出部６１１ａが抽出した除外領域を含まない関心領域に対してのみ視覚情報を付与する。図１８のステップＳ７１〜Ｓ７５は、図１６のステップＳ５１〜Ｓ５５に順次対応している。
【０１１９】
ステップＳ７５における除外領域抽出処理の結果、除外領域が抽出されなかった場合（ステップＳ７６：Ｎｏ）、最適減衰率設定部６１１は、ステップＳ７７の処理へ移行する。これに対し、ステップＳ７５における除外領域抽出処理の結果、除外領域が抽出された場合（ステップＳ７６：Ｙｅｓ）、最適減衰率設定部６１１は、ステップＳ８１の処理へ移行する。
【０１２０】
ステップＳ７７において、統計処理部３３３ｃは、関心領域ＲＯＩ（ｉ）内の各点における補正特徴量の分散を算出し、減衰率候補値αと対応づけて特徴量情報記憶部３７３へ格納する（ステップＳ７７）。本変形例の場合、この処理は除外領域を有しない関心領域ＲＯＩ（ｉ）に対してのみ行われる。したがって、上述した実施の形態２のように、除外領域の補正特徴量に対して別の値を付与する必要はない。
【０１２１】
ステップＳ７８〜Ｓ８２は、図１６のステップＳ５８〜Ｓ６２に順次対応している。
【０１２２】
図１９は、本変形例で表示装置４が表示する減衰率画像の表示例を示す図である。同図に示す減衰率画像３０１は、図１７に示すように除外領域２１１、２１２が抽出された場合に生成され、表示装置４が表示する画像である。減衰率画像３０１では、除外領域２１１が含まれる関心領域ＲＯＩ（２）、ＲＯＩ（３）および除外領域２１２が含まれる関心領域ＲＯＩ（１５）に視覚情報が付与されていない。
【０１２３】
なお、本変形例において、上記実施の形態１の変形例２と同様に、関心領域を１または数ピクセルごとに動かしながら処理を行ってもよい。
【０１２４】
また、本変形例において、最適減衰率設定部６１１が、抽出した除外領域を含まないように観測対象ごとに関心領域を設定するようにしてもよい。
【０１２５】
（その他の実施の形態）
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、２によってのみ限定されるべきものではない。例えば、最適減衰率設定部は、超音波画像の全てのフレームで最適な減衰率に相当する最適減衰率相当値をそれぞれ算出し、最新のフレームにおける最適減衰率相当値を含む所定数の最適減衰率相当値の平均値、中央値または最頻値を最適な減衰率として設定してもよい。この場合には、各フレームで最適な減衰率を設定する場合と比較して、最適な減衰率の変化が少なくなってその値を安定させることができる。
【０１２６】
また、最適減衰率設定部は、超音波画像の所定のフレーム間隔で最適な減衰率を設定するようにしてもよい。これにより、計算量を削減することができる。この場合には、次に最適な減衰率を設定するまでの間、最後に設定した最適な減衰率の値を使用すればよい。
【０１２７】
また、関心領域を音線ごととしてもよいし、受信深度が所定値以上の領域としてもよい。これらの関心領域の設定を入力部が受け付け可能な構成としてもよい。
【０１２８】
また、入力部が減衰率候補値の初期値α0の設定変更の入力を受け付け可能な構成としてもよい。
【０１２９】
また、統計的なばらつきを与える量として、例えば標準偏差、母集団における特徴量の最大値と最小値の差、特徴量の分布の半値幅のいずれかを適用することも可能である。なお、統計的なばらつきを与える量として分散の逆数を適用する場合も考えられるが、この場合には、その値が最大となる減衰率候補値が最適な減衰率となることはいうまでもない。
【０１３０】
また、統計処理部が複数種類の補正特徴量の統計的なばらつきをそれぞれ算出し、算出した中で統計的なばらつきが最小である減衰率候補値を最適な減衰率として設定することも可能である。
【０１３１】
また、減衰補正部が複数の減衰率候補値を用いて周波数スペクトルを減衰補正した後、近似部が減衰補正後の各周波数スペクトルに対して回帰分析を行うことによって補正特徴量を算出するようにしてもよい。
【０１３２】
また、超音波内視鏡以外の超音波プローブに対しても適用することが可能である。超音波プローブとして、例えば光学系のない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用いられる。
【０１３３】
このように、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。
【産業上の利用可能性】
【０１３４】
以上のように、本発明にかかる超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラムは、観測対象の組織が不均一な構造を有する場合であっても観測対象に適合した超音波の減衰特性に基づいて組織の性状を精度よく推定するのに有用である。
【符号の説明】
【０１３５】
１、５  超音波診断システム
２  超音波内視鏡
３、６  超音波観測装置
４  表示装置
２１  超音波振動子
３１  送受信部
３２  信号処理部
３３、６１  演算部
３４  画像処理部
３５  入力部
３６  制御部
３７、６２  記憶部
１０１  減衰率画像
１０２  関心領域
２０１  走査領域
２１１、２１２  除外領域
２１１ａ、２１１ｂ  部分領域
３０１  減衰率画像
３１１  信号増幅部
３３１  増幅補正部
３３２  周波数解析部
３３３、６１１  最適減衰率設定部
３３３ａ  近似部
３３３ｂ  減衰補正部
３３３ｃ  統計処理部
３４１  Ｂモード画像データ生成部
３４２  減衰率画像データ生成部
３７１  スペクトル情報記憶部
３７２  関心領域情報記憶部
３７３  特徴量情報記憶部
３７４  視覚情報記憶部
６１１ａ  除外領域抽出部
６２１  除外領域情報記憶部
【要約】
本発明にかかる超音波観測装置は、超音波信号の周波数を解析することによって超音波信号の受信深度および受信方向に応じた複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析部と、複数の周波数スペクトルの特徴量をそれぞれ算出し、超音波が観測対象を伝播する際の減衰特性として互いに異なる減衰特性を与える複数の減衰率候補値の各々を用いて各周波数スペクトルの特徴量に対し超音波の減衰の影響を排除する減衰補正を施すことによって減衰率候補値ごとの各周波数スペクトルの補正特徴量を算出し、この算出結果をもとに複数の減衰率候補値の中から観測対象に最適な減衰率を設定する最適減衰率設定部と、最適な減衰率に関する情報を表示する減衰率画像データを生成する減衰率画像データ生成部と、を備える。【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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