(57)【要約】【課題】スペクトル映像からノイズを除去し、エイリアシングが発生したスペクトル映像に対してベースラインを自動で移動させ、エイリアシングを除去する。【解決手段】本発明は、超音波データに基づいてスペクトル映像を形成し、前記スペクトル映像からノイズを除去し、所定のスペクトル類型を示す少なくとも１つのスペクトルモデルとノイズが除去されたスペクトル映像とを比較し、エイリアシングの存否を判断し、エイリアシングが存在すると判断されれば、エイリアシングが除去されたスペクトル映像を得て、スペクトル映像からコンターポイントを検出するためのコンタートレースを行い、スペクトル映像からピークを検出するためのピークトレースを行う超音波スペクトル映像処理装置及び方法を提供する。【選択図】図３
2006326291.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ａ）超音波データに基づいてスペクトル映像を形成する段階と、
ｂ）前記スペクトル映像からノイズを除去する段階と、
ｃ）所定のスペクトル類型を示す少なくとも１つのスペクトルモデルと、前記ノイズが除去されたスペクトル映像とを比較してエイリアシングの存否を判断する段階と、
ｄ）前記エイリアシングが存在すると判断されれば、前記エイリアシングが除去されたスペクトル映像を得る段階と、
ｅ）前記スペクトル映像からコンターポイントを検出するためのコンタートレース（Ｃｏｎｔｏｕｒ  Ｔｒａｃｅ）を行う段階と、
ｆ）前記スペクトル映像からピークを検出するためのピークトレースを行う段階と
を備える超音波スペクトル映像処理方法。
【請求項２】
前記段階ｂ）は、
ｂ１）前記スペクトル映像でノイズとスペクトルを区分する第１しきい値を設定する段階と、
ｂ２）前記第１しきい値に基づいて、前記スペクトル映像からノイズを除去する段階と
を備える請求項１に記載の超音波スペクトル映像処理方法。
【請求項３】
前記段階ｂ１）は、
前記スペクトル映像を多数の領域に分割する段階と、
前記各領域内に存在するピクセルの平均強度（Ａｖｅｒａｇｅ  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）を算出する段階と、
前記平均強度を比較して最低の平均強度を有する領域を選定する段階と、
前記最低の平均強度を有する領域のヒストグラムを分析して最高の強度を検出する段階と、
前記検出された最高の強度を前記しきい値に設定する段階と
を備える請求項２に記載の超音波スペクトル映像処理方法。
【請求項４】
前記段階ｄ）は、
前記エイリアシングが存在すると判断されれば、前記スペクトルモデルに基づいて前記エイリアシングの方向及びサイズを検出する段階と、
前記検出されたエイリアシングのサイズ及び方向に基づいて、前記スペクトル映像のベースラインを移動させて前記エイリアシングを除去する段階と
を備える請求項１に記載の超音波スペクトル映像処理方法。
【請求項５】
前記段階ｅ）は、
ｅ１）前記コンタートレースの方向が、上側及び下側のスペクトルに対してコンタートレースを行う方向であるか、あるいは上側または下側のスペクトルに対してコンタートレースを行う方向であるかを判断する段階と、
ｅ２）前記コンタートレースの方向が、上側及び下側のスペクトルに対してコンタートレースを行う方向であると判断されれば、前記上側及び下側のスペクトルに対するコンタートレースを行ってコンターポイントを検出する段階と、
ｅ３）前記コンタートレースの方向が、上側または下側のスペクトルに対してコンタートレースを行う方向であると判断されれば、前記上側または下側のスペクトルに対するコンタートレースを行ってコンターポイントを検出する段階と
を備える請求項１に記載の超音波スペクトル映像処理方法。
【請求項６】
前記段階ｅ２）は、
前記上側及び下側のスペクトルそれぞれのコンターポイントに対する強度の和を算出する段階と、
前記上側スペクトルに対する強度の和と前記下側のスペクトルに対する強度の和とを比較する段階と、
強度の和が大きいスペクトルのコンターポイントを選択する段階と
を備える請求項５に記載の超音波スペクトル映像処理方法。
【請求項７】
前記強度の和は、前記スペクトルの速度及び周波数の成分からなる請求項６に記載の超音波スペクトル映像処理方法。
【請求項８】
前記段階ｅ）は、
前記コンターポイントの強度を算出する段階と、
ベースラインを基準に前記コンターポイントの強度が１／２となる中間コンターポイントを検出するために、前記コンタートレースの方向に中間コンタートレースを行う段階と
をさらに備える請求項５に記載の超音波スペクトル映像処理方法。
【請求項９】
前記段階ｆ）は、
ｆ１）前記スペクトル映像に対してピークトレースの方向を決定する段階と、
ｆ２）前記ピークトレースの方向に前記ピークトレースを行う段階と
を備える請求項１に記載の超音波スペクトル映像処理方法。
【請求項１０】
前記段階ｆ１）は、
前記ピークトレースの方向が、上側及び下側のスペクトルに対して前記ピークトレースを行う方向であるかを判断する段階と、
前記ピークトレースの方向が、上側及び下側のスペクトルに対して前記ピークトレースを行う方向であると判断されれば、前記上側及び下側のスペクトルそれぞれの密度、強度及び速度を分析する段階と、
前記密度、強度及び速度が大きいスペクトルを選択する段階と、
前記選択されたスペクトルに対して前記ピークトレースを行う方向に決定する段階と
を備える請求項９に記載の超音波スペクトル映像処理方法。
【請求項１１】
前記段階ｆ２）は、
ｆ２１）前記ピークトレースが、前記スペクトル映像から１つのサイクルから１つのピークを検出するための第１ピークトレースであるか、または１つのサイクルから２つのピークを検出するための第２ピークトレースであるかを判断する段階と、
ｆ２２）前記ピークトレースが前記第１ピークトレースであると判断されれば、前記スペクトル映像に対して前記第１ピークトレースを行う段階と、
ｆ２３）前記ピークトレースが前記第２ピークトレースであると判断されれば、前記スペクトル映像に対して前記第２ピークトレースを行う段階と
を備える請求項９に記載の超音波スペクトル映像処理方法。
【請求項１２】
前記段階ｆ２２）は、
ｇ１）前記スペクトル映像に対して前記第１ピークトレースを行い、実際ピークと類似ピークを含む候補ピークを検出する段階と、
ｇ２）前記候補ピークから前記実際ピークを検出する段階と
を備える請求項１１に記載の超音波スペクトル映像処理方法。
【請求項１３】
前記段階ｇ２）は、
ｇ２１）前記スペクトル映像から、前記スペクトルが存在する範囲で候補ピークを検出するための第２しきい値を設定する段階と、
ｇ２２）前記候補ピークの中で前記第２しきい値に該当する候補ピークを抽出する段階と、
ｇ２３）前記スペクトル映像から前記抽出された候補ピークに該当する候補ピークの開始位置を検出する段階と、
ｇ２４）前記スペクトル映像から、前記スペクトルが存在する最下段の位置から所定距離までをピークの開始位置を検出するための第３しきい値に設定する段階と、
ｇ２５）前記候補ピークの開始位置の中で前記第３しきい値に該当するピークの開始位置を抽出し、前記抽出されたピークの開始位置に該当する候補ピークを抽出する段階と
を備える請求項１２に記載の超音波スペクトル映像処理方法。
【請求項１４】
前記段階ｇ２１）は、
ｈ１）前記スペクトル映像から、前記スペクトルが存在する範囲で多数のしきい値を設定する段階と、
ｈ２）前記候補ピークの中で前記各しきい値より高い位置にある候補ピークの個数を算出する段階と、
ｈ３）前記算出された候補ピークの個数が所定個数のしきい値まで一定に繰り返されるかを判断する段階と
を備える請求項１３に記載の超音波スペクトル映像処理方法。
【請求項１５】
前記段階ｈ３）は、
前記算出された候補ピークの個数が所定個数のしきい値まで一定に繰り返されると判断されれば、前記所定個数のしきい値までの候補ピークの中で最も低い位置にある候補ピークを検出する段階と、
前記検出された候補ピークの直下に位置するしきい値を第１ピークしきい値に設定する段階と
を備える請求項１４に記載の超音波スペクトル映像処理方法。
【請求項１６】
前記段階ｈ３）は、
前記算出された候補ピークの個数が所定個数のしきい値まで一定に繰り返されないと判断されれば、前記候補ピーク間の距離差を算出する段階と、
前記算出された距離差を用いて分散を算出する段階と、
前記算出された分散の中で最小分散を検出する段階と、
前記最小分散に該当するしきい値を第２ピークしきい値に設定する段階と
を備える請求項１４に記載の超音波スペクトル映像処理方法。
【請求項１７】
前記段階ｇ２５）は、
前記候補ピークの開始位置が前記第３しきい値に該当するかを判断する段階と、
前記候補ピークの開始位置が前記第３しきい値に該当すると判断されれば、前記候補ピークの開始位置をＥＤＶ（Ｅｎｄ  Ｄｉａｓｔｏｌｉｃ  Ｖｅｌｏｃｉｔｙ）に設定し、前記候補ピークの開始位置に該当する候補ピークをＰＳＶ（Ｐｅａｋ  Ｓｙｓｔｏｌｉｃ  Ｖｅｌｏｃｉｔｙ）に設定する段階と、
前記候補ピークの開始位置が前記第３しきい値に該当しないと判断されれば、前記候補ピークの開始位置と前記候補ピークの開始位置に該当する候補ピークを除去する段階と
を備える請求項１３に記載の超音波スペクトル映像処理方法。
【請求項１８】
前記段階ｆ２３）は、
前記第２ピークトレースを行って候補ピークを検出する段階と、
前記検出された候補ピークの中で最初に検出される候補ピークをＥ−ピークに設定する段階と、
前記Ｅ−ピークの次に検出される候補ピークをＡ−ピークに設定する段階と
を備える請求項１１に記載の超音波スペクトル映像処理方法。
【請求項１９】
超音波データに基づいてスペクトル映像を形成する段階と、
前記スペクトル映像を多数の領域に分割する段階と、
前記各領域内に存在するピクセルの平均強度（Ａｖｅｒａｇｅ  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）を算出する段階と、
前記平均強度を比較して最低の平均強度を有する領域を選定する段階と、
前記最低の平均強度を有する領域のヒストグラムを分析し、最高の強度を検出する段階と、
前記検出された最高の強度を前記スペクトル映像からノイズを除去するためのしきい値に設定する段階と、
前記設定されたしきい値に基づいて、前記スペクトル映像からノイズを除去する段階と
を備える超音波スペクトル映像処理方法。
【請求項２０】
超音波データに基づいてスペクトル映像を形成する段階と、
前記スペクトル映像を分析する段階と、
所定のスペクトル類型を示す少なくとも１つのスペクトルモデルに基づいて、前記エイリアシングのサイズ及び方向を検出する段階と、
前記検出されたエイリアシングのサイズ及び方向に基づいて、前記スペクトル映像の所定のベースラインを移動させて前記エイリアシングを除去する段階と
を備える超音波スペクトル映像処理方法。
【請求項２１】
ａ）超音波データに基づいてスペクトル映像を形成する段階と、
ｂ）前記スペクトル映像からピークを検出するためのピークトレースが、前記スペクトル映像から１つのサイクルから１つのピークを検出するための第１ピークトレースであるか、または１つのサイクルから２つのピークを検出するための第２ピークトレースであるかを判断する段階と、
ｃ）前記ピークトレースが前記第１ピークトレースであると判断されれば、前記スペクトル映像に対して前記第１ピークトレースを行う段階と、
ｄ）前記ピークトレースが前記第２ピークトレースであると判断されれば、前記スペクトル映像に対して前記第２ピークトレースを行う段階と
を備える超音波スペクトル映像処理方法。
【請求項２２】
前記段階ｃ）は、
ｃ１）前記スペクトル映像に対して前記第１ピークトレースを行って実際ピークと類似ピークを備える候補ピークを検出する段階と、
ｃ２）前記候補ピークから前記実際ピークを検出する段階と
を備える請求項２１に記載の超音波スペクトル映像処理方法。
【請求項２３】
前記段階ｃ２）は、
ｃ２１）前記スペクトル映像から、前記スペクトルが存在する範囲で候補ピークを検出するための第１しきい値を設定する段階と、
ｃ２２）前記候補ピークの中で前記第１しきい値に該当する前記候補ピークを抽出する段階と、
ｃ２３）前記スペクトル映像から、前記抽出された候補ピークに該当する候補ピークの開始位置を検出する段階と、
ｃ２４）前記スペクトル映像から、前記スペクトルが存在する最下段の位置から所定距離までをピークの開始位置を検出するための第２しきい値に設定する段階と、
ｃ２５）前記候補ピークの開始位置の中で前記第２しきい値に該当するピークの開始位置を抽出し、前記抽出されたピークの開始位置に該当する候補ピークを抽出する段階と
を備える請求項２２に記載の超音波スペクトル映像処理方法。
【請求項２４】
前記段階ｃ２１）は、
ｅ１）前記スペクトル映像から、前記スペクトルが存在する範囲内に多数のしきい値を設定する段階と、
ｅ２）前記候補ピークの中で前記各しきい値より高い位置にある候補ピークの個数を算出する段階と、
ｅ３）前記算出された候補ピークの個数が所定個数のしきい値まで一定に繰り返されるかを判断する段階と
を備える請求項２３に記載の超音波スペクトル映像処理方法。
【請求項２５】
前記段階ｅ３）は、
前記算出された候補ピークの個数が所定個数のしきい値まで一定に繰り返されると判断されれば、前記所定個数のしきい値までの候補ピークの中で最も低い位置にある候補ピークを検出する段階と、
前記検出された候補ピークの直下に位置するしきい値を第１ピークしきい値に設定する段階と
を備える請求項２４に記載の超音波スペクトル映像処理方法。
【請求項２６】
前記段階ｅ３）は、
前記算出された候補ピークの個数が所定個数のしきい値まで一定に繰り返されないと判断されれば、前記候補ピーク間の距離差を算出する段階と、
前記算出された距離差を用いて分散を算出する段階と、
前記算出された分散の中で最小分散を検出する段階と、
前記最小分散に該当するしきい値を第２ピークしきい値に設定する段階と
を備える請求項２４に記載の超音波スペクトル映像処理方法。
【請求項２７】
前記段階ｃ２５）は、
ｆ１）前記候補ピークの開始位置が前記第２しきい値に該当するかを判断する段階と、
ｆ２）前記候補ピークの開始位置が前記第２しきい値に該当すると判断されれば、前記候補ピークの開始位置をＥＤＶ（Ｅｎｄ  Ｄｉａｓｔｏｌｉｃ  Ｖｅｌｏｃｉｔｙ）に設定し、前記候補ピークの開始位置に該当する候補ピークをＰＳＶ（Ｐｅａｋ  Ｓｙｓｔｏｌｉｃ  Ｖｅｌｏｃｉｔｙ）に設定する段階と、
ｆ３）前記候補ピークの開始位置が前記第２しきい値に該当しないと判断されれば、前記候補ピークの開始位置と前記候補ピークの開始位置に該当する候補ピークを除去する段階と
を備える請求項２３に記載の超音波スペクトル映像処理方法。
【請求項２８】
前記段階ｄ）は、
前記第２ピークトレースを行って候補ピークを検出する段階と、
前記検出された候補ピークの中で最初に検出される候補ピークをＥ−ピークに設定する段階と、
前記Ｅ−ピークの次に検出される候補ピークをＡ−ピークに設定する段階と
を備える請求項２１に記載の超音波スペクトル映像処理方法。
【請求項２９】
超音波データに基づいてスペクトル映像を形成するための手段と、
前記スペクトル映像からノイズを除去するための手段と、
所定のスペクトル類型を示す少なくとも１つのスペクトルモデルと、前記ノイズが除去されたスペクトル映像とを比較し、エイリアシングの存否を判断するための手段と、
前記エイリアシングが存在すると判断されれば、前記エイリアシングが除去されたスペクトル映像を得るための手段と、
前記スペクトル映像からコンターポイントを検出するためのコンタートレースを行うための手段と、
前記スペクトル映像からピークを検出するためのピークトレースを行うための手段と
を備える超音波診断システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は超音波診断システムに関し、特に超音波スペクトル映像を処理する装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、超音波診断システムは、被検体の体表から体内の所望部位に向かって超音波信号を照射し、反射された超音波信号（超音波エコー信号）の情報を用いて軟部組織の断層や血流に関するイメージを無侵襲で得る装置である。この装置はＸ線診断装置、Ｘ線ＣＴスキャナ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｚｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ  Ｓｃａｎｎｅｒ）、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｅ）、核医学診断装置などの他の画像診断装置と比較すると、小型かつ低廉であり、リアルタイムで表示可能であり、Ｘ線などの被爆がないので安全性が高い長所を有しており、心臓、腹部、泌尿器及び産婦人科の診断のために広く用いられている。
【０００３】
特に、従来の超音波診断システムは超音波信号を対象体へ送信し、対象体から反射されたエコー信号を受信する。この時、対象体から反射されたエコー信号のパターンは対象体が固定されているか動いているかによって変化する。固定された対象体よりトランスデューサの側に動いている対象体に対しては、比較的高い周波数が受信される。反面、トランスデューサの側から遠くなる対象体に対しては、反対の現象が発生する。即ち、従来の超音波診断システムは、動いている対象体を測定する場合、動いている対象体から反射されたエコー信号はドップラーシフト（Ｄｏｐｐｌｅｒ  Ｓｈｉｆｔ）が発生する。このように、従来の超音波診断システムは、ドップラーシフトにより得られる速度の情報をディスプレイ装置に連続的なスペクトルとしてディスプレイし、この速度の情報に基づいて血流の速度を測定することができる機能を提供している。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一般に、コンタートレース（Ｃｏｎｔｏｕｒ  Ｔｒａｃｅ）は、スペクトル映像のコンターを検出するのに用いられる。しかし、従来の超音波診断システムは、エイリアシング（Ａｌｉａｓｉｎｇ）が存在するスペクトル映像に対してコンタートレースを行う場合、エイリアシングのサイズ及び方向を考慮せずにコンタートレースを行う。従って、従来の超音波診断システムは、図１に示された通り、エイリアシングにより正確なコンタートレースを行うことができず、これにより正確なピークトレースを行えない問題があった。
【０００５】
一方、従来の超音波診断システムは、スペクトル映像に対してＰＷ利得（Ｐｕｌｓｅ  Ｗａｖｅ  Ｇａｉｎ）を高めるようになればノイズが増加し、ノイズが増加したスペクトル映像に対してコンタートレースを行う場合、スペクトル映像ごとに変化するノイズを分析せずに、ＰＷ利得に基づいてノイズを除去するためのしきい値を設定するため、外部の環境、例えばゲルの有無、プローブの種類に応じてノイズが変更され、図２に示された通り、正確なコンタートレースを行うことができず、これにより正確なピークトレースを行えない問題があった。
【０００６】
本発明は前述した問題を解決するためのものであり、ノイズが含まれたスペクトル映像からノイズを除去し、エイリアシングが存在するスペクトル映像に対してベースラインを自動で移動させてエイリアシングを除去し、正確なコンター及びピークトレースを行うことができる、超音波スペクトル映像を処理する装置及び方法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】
【０００７】
前記目的を達成するために、本発明の超音波スペクトル映像処理方法は、ａ）超音波データに基づいてスペクトル映像を形成する段階と、ｂ）前記スペクトル映像からノイズを除去する段階と、ｃ）所定のスペクトル類型を示す少なくとも１つのスペクトルモデルと前記ノイズが除去されたスペクトル映像とを比較し、エイリアシングの存否を判断する段階と、ｄ）前記エイリアシングが存在すると判断されれば、前記エイリアシングが除去されたスペクトル映像を得る段階と、ｅ）前記スペクトル映像からコンターポイントを検出するためのコンタートレースを行う段階と、ｆ）前記スペクトル映像からピークを検出するためのピークトレースを行う段階とを備える。
【０００８】
また、本発明の超音波スペクトル映像処理方法は、超音波データに基づいてスペクトル映像を形成する段階と、前記スペクトル映像を多数の領域に分割する段階と、前記各領域内に存在するピクセルの平均強度（Ａｖｅｒａｇｅ  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）を算出する段階と、前記平均強度を比較して最低の平均強度を有する領域を選定する段階と、前記最低の平均強度を有する領域のヒストグラムを分析して最高の強度を検出する段階と、前記検出された最高の強度を前記スペクトル映像からノイズを除去するためのしきい値に設定する段階と、前記設定されたしきい値に基づいて前記スペクトル映像からノイズを除去する段階とを備える。
【０００９】
また、本発明の超音波スペクトル映像処理方法は、超音波データに基づいてスペクトル映像を形成する段階と、前記スペクトル映像を分析する段階と、所定のスペクトル類型を示す少なくとも１つのスペクトルモデルに基づいて前記エイリアシングのサイズ及び方向を検出する段階と、前記検出されたエイリアシングのサイズ及び方向に基づいて、前記スペクトル映像の所定のベースラインを移動させて前記エイリアシングを除去する段階とを備える。
【００１０】
また、本発明の超音波スペクトル映像処理方法は、ａ）超音波データに基づいてスペクトル映像を形成する段階と、ｂ）前記スペクトル映像からピークを検出するためのピークトレースが、前記スペクトル映像から１つのサイクルから１つのピークを検出するための第１ピークトレースであるか、または１つのサイクルから２つのピークを検出するための第２ピークトレースであるかを判断する段階と、ｃ）前記ピークトレースが前記第１ピークトレースであると判断されれば、前記スペクトル映像に対して前記第１ピークトレースを行う段階と、ｄ）前記ピークトレースが前記第２ピークトレースであると判断されれば、前記スペクトル映像に対して前記第２ピークトレースを行う段階とを備える。
【００１１】
また、本発明の超音波診断システムは、超音波データに基づいてスペクトル映像を形成するための手段と、前記スペクトル映像からノイズを除去するための手段と、所定のスペクトル類型を示す少なくとも１つのスペクトルモデルと前記ノイズが除去されたスペクトル映像とを比較し、エイリアシングの存否を判断するための手段と、前記エイリアシングが存在すると判断されれば、前記エイリアシングが除去されたスペクトル映像を得るための手段と、前記スペクトル映像からコンターポイントを検出するためのコンタートレースを行うための手段と、前記スペクトル映像からピークを検出するためのピークトレースを行うための手段とを備える。
【発明の効果】
【００１２】
前述したように本発明によれば、スペクトル映像からノイズを除去し、エイリアシングが発生したスペクトル映像に対してベースラインを自動で移動させ、エイリアシングを除去することによって、正確なコンター及びピークトレースを行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、図３〜図２２を参照して本発明の実施の形態を説明する。
【００１４】
図３は、本発明の実施の形態による超音波診断システムの構成を示すブロック図である。
【００１５】
図示されている通り、本発明による超音波診断システム１００は、プローブ１１０、ビームフォーマ１２０、映像プロセッサ１３０、メモリ１４０、ディスプレイ部１５０を備える。
【００１６】
プローブ１１０は、１Ｄ（Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）または２Ｄアレイトランスデューサ１１２を備える。プローブ１１０は超音波信号を対象体へ送信し、対象体から反射された超音波信号（超音波エコー信号）を受信する。
【００１７】
ビームフォーマ１２０は、プローブ１１０の送／受信を制御し、対象体から反射された超音波エコー信号のコヒレントビームを形成するために受信された超音波エコー信号を処理する。
【００１８】
映像プロセッサ１３０は、ビームフォーマ１２０から転送された超音波エコー信号に基づいてスペクトル信号を形成し、形成されたスペクトル信号からノイズを除去し、特定の時間と速度での周波数成分をグレーシェード（Ｓｈａｄｅ  ｏｆ  ｇｒａｙ）で示すスペクトル映像を形成し、形成されたスペクトル映像に対してコンター及びピークトレースを行う。
【００１９】
映像プロセッサ１３０により処理されたスペクトル映像は、メモリ１４０に格納されたりディスプレイ装置１５０にディスプレイされる。対案的に、メモリ１４０は結果スペクトル映像の代わりに原スペクトル信号を格納することができる。
【００２０】
以下、映像プロセッサ１３０について図４〜図２２を参照してより詳細に説明する。
【００２１】
図４は、映像プロセッサ１３０の動作を説明するフローチャートである。
【００２２】
映像プロセッサ１３０は、スペクトル映像でノイズとスペクトルを区分するしきい値を設定し、設定されたしきい値に基づいてノイズを除去する（Ｓ１００）。段階Ｓ１００については、図５、図６ａ及び図６ｂを参照してより詳細に説明する。
【００２３】
図５に示された通り、映像プロセッサ１３０は、スペクトル信号に基づいてスペクトル映像を生成して（Ｓ１１０）、生成されたスペクトル映像を多数の領域に分割する（Ｓ１２０）。
この時、各領域は隣接する領域と重なるように分割されることもでき、重ならないように分割されることもできる。次いで、映像プロセッサ１３０は、各領域内で所定サイズの強度（Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）を有するピクセルの平均強度を算出し（Ｓ１３０）、算出された平均強度を比較して最も小さい平均強度を有する領域を検出する（Ｓ１４０）。
ここで、最低の平均強度を有する領域は、スペクトル映像でスペクトルが存在せずにノイズのみ存在する領域を意味する。映像プロセッサ１３０は、最低の平均強度を有する領域のヒストグラムを分析してノイズの最高の強度を検出し（Ｓ１５０）、検出されたノイズの最高の強度をスペクトル映像でノイズとスペクトルを区分するしきい値に設定する（Ｓ１６０）。
映像プロセッサ１３０は、設定されたしきい値に基づいてスペクトル映像からノイズを除去する（Ｓ１７０）。
即ち、映像プロセッサ１３０は、設定されたしきい値に基づいてノイズを備えるスペクトル映像（図６ａを参照）からノイズを除去することによって、スペクトルのみを備えるスペクトル映像（図６ｂを参照）を出力する。図６ｃは図６ｂをより詳細に示したものであり、特定の時間と速度での周波数成分をグレー変化で示している。
【００２４】
段階Ｓ１００を行った後、映像プロセッサ１３０は、ノイズが除去されたスペクトル映像でスペクトルが存在する範囲を選定する（Ｓ２００）。段階Ｓ２００については、図７及び図８を参照してより詳細に説明する。
【００２５】
図７に示された通り、映像プロセッサ１３０は、ノイズが除去されたスペクトル映像でスペクトルのグレー値を、図８に示された通り、スペクトルの進行方向（Ｘ軸方向）に累積させ（Ｓ２１０）、ベースライン（Ｂａｓｅｌｉｎｅ）を基準に上側及び下側のスペクトルが存在する範囲を検出する（Ｓ２２０）。
映像プロセッサ１３０は、ベースラインを基準に上側のスペクトルが存在する最も高いスペクトル高さ（Ｖｅｌｏｃｉｔｙ）をスペクトルの開始位置２１０に設定し（Ｓ２３０）、下側のスペクトルが存在する最も低い位置をスペクトルの終了位置２２０に設定する（Ｓ２４０）。
他の実施の形態で、映像プロセッサ１３０はベースラインを基準として上側及び下側のスペクトルそれぞれの高さを検出し、上側のスペクトルで最も高いスペクトル高さをスペクトルの開始位置に設定し、下側のスペクトルで最も高いスペクトル高さをスペクトルの終了位置に設定することができる。
【００２６】
段階Ｓ２００を行った後、映像プロセッサ１３０は、エイリアシングの存否を判断し、エイリアシングが存在するスペクトル映像に対してベースラインを移動させ、エイリアシングが除去されたスペクトル映像に変換する（Ｓ３００）。
この時、エイリアシングは、スペクトルの全ての類型を示すスペクトルモデルに基づいて判断する。
即ち、スペクトルモデルは、スペクトルがベースラインを基準に上側に存在するスペクトル類型（図９ａ）、スペクトルがベースラインを基準に下側に存在するスペクトル類型（図９ｂ）、スペクトルがベースラインを基準に上側及び下側に存在するスペクトル類型（図９ｃ）からなる。
段階Ｓ３００については、図１０〜図１１ｂを参照してより詳細に説明する。
【００２７】
図１０に示された通り、映像プロセッサ１３０は、スペクトル映像をスペクトルモデルの各スペクトル類型に対応させ（Ｓ３１０）、スペクトル映像と対応するスペクトル類型を検出する（Ｓ３２０）。例えば、映像プロセッサ１３０は、図１１ａに示されたようなスペクトル映像を図９ａ〜図９ｃのスペクトル類型に対応させ、スペクトル映像と対応するスペクトル類型（図９ｃの２番目のスペクトル類型）を検出する。
次いで、映像プロセッサ１３０は、検出されたスペクトル類型がエイリアシングが存在するスペクトル類型であるかを判断する（Ｓ３３０）。
段階Ｓ３３０で検出されたスペクトル類型が、エイリアシングが存在しないスペクトル類型であると判断されれば、段階Ｓ４００を行う。
一方、検出されたスペクトル類型が、エイリアシングが存在するスペクトル類型であると判断されれば、映像プロセッサ１３０はスペクトル類型のエイリアシングの方向を検出し、ベースラインを移動させる方向に決定する（Ｓ３４０）。例えば、映像プロセッサ１３０は、図１１ａに示されたスペクトル映像に対応するスペクトル類型（図９ｃの２番目のスペクトル類型）の上側のスペクトルでエイリアシングが存在するのを判断し、ベースラインの移動方向を下方向に決定する。
映像プロセッサ１３０は、スペクトル映像でスペクトルの開始位置とスペクトルの終了位置との間のスペクトルを分析し（Ｓ３５０）、スペクトルの開始位置またはスペクトルの終了位置からエイリアシングが発生した部分までの高さを算出する（Ｓ３６０）。
次いで、映像プロセッサ１３０は、段階Ｓ３４０において検出されたエイリアシングの方向と段階Ｓ３６０において算出されたエイリアシングの高さに基づいて、図１１ｂに示された通り、スペクトル映像のベースラインを移動させてエイリアシングを除去する（Ｓ３７０）。
【００２８】
段階Ｓ３００を行った後、映像プロセッサ１３０は、スペクトル映像に対してコンタートレースの方向を決定し、決定されたトレースの方向にコンタートレースを行う（Ｓ４００）。段階Ｓ４００については、図１２を参照してより詳細に説明する。
【００２９】
図１２に示された通り、映像プロセッサ１３０は、使用者により選択されたコンタートレースの方向が全体方向であるかまたはアップ／ダウン方向であるかを判断する（Ｓ４１０）。
ここで、アップ方向（Ｕｐ  Ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ）は、ベースラインを基準に上側のスペクトルに対してコンタートレースを行うための方向であり、ダウン方向（Ｄｏｗｎ  Ｄｉｒｃｔｉｏｎ）は、ベースラインを基準に下側のスペクトルに対してコンタートレースを行うための方向であり、全体方向（Ａｌｌ  Ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ）は、ベースラインを基準に上側及び下側のスペクトルの全てに対してコンタートレースを行うための方向である。
段階Ｓ４１０においてコンタートレースの方向が全体方向であると判断されれば、ベースラインを基準に上側のスペクトル及び下側のスペクトルそれぞれに対してスペクトルのコンターポイントを検出するためのコンタートレースを行い（Ｓ４２０）、各スペクトルに対するコンターポイントを検出する（Ｓ４３０）。
次いで、映像プロセッサ１３０は検出されたコンターポイントの強度の和（Ｓｕｍ  ｏｆ  Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）を算出する（Ｓ４４０）。
ここで、強度は、スペクトルの特定の速度（Ｖｅｌｏｃｉｔｙ）と時間に対する周波数成分の和を意味する。例として、図６ｃにおいてコンターポイント‘Ａ’はそれぞれ異なる速度６０ｃｍ／ｓｅｃ、６５ｃｍ／ｓｅｃ、７０ｃｍ／ｓｅｃ、７５ｃｍ／ｓｅｃ、８０ｃｍ／ｓｅｃの周波数成分に対する情報を含む時、映像プロセッサ１３０は速度のサイズ＊周波数成分を合算し、コンターポイント‘Ａ’の強度を算出する。
映像プロセッサ１３０は、ベースラインを基準として算出された強度の和を比較し（Ｓ４５０）、強度の和が大きいスペクトルのコンターポイントを選択する（Ｓ４６０）。
【００３０】
一方、段階Ｓ４１０においてコンタートレースの方向がアップまたはダウン方向であると判断されれば、映像プロセッサ１３０は該当コンタートレースの方向にコンタートレースを行い（Ｓ４７０）、コンターポイントを検出する（Ｓ４８０）。
【００３１】
段階Ｓ４００を行った後、映像プロセッサ１３０は、ベースラインを基準にコンターポイントの強度が１／２となる中間コンターポイント（Ｍｅａｎ  Ｃｏｎｔｏｕｒ  Ｐｏｉｎｔ）を検出するための中間コンタートレースを行う（Ｓ５００）。段階Ｓ５００については、図１３及び図１４を参照してより詳細に説明する。
【００３２】
図１３に示された通り、映像プロセッサ１３０は、スペクトルのコンターポイントの強度の和を算出し（Ｓ５１０）、中間コンタートレースを行い（Ｓ５２０）、中間コンターポイントを検出する（Ｓ５３０）。即ち、映像プロセッサ１３０は、中間コンタートレースを行い、図１４に示された通り、ベースラインを基準にコンターポイント３１１で強度が１／２となる中間コンターポイント３２１を検出する。図１４において図面符号３１２はコンタートレースの結果を示し、図面符号３２２は中間コンタートレースの結果を示す。
【００３３】
段階Ｓ５００を行った後、映像プロセッサ１３０は、スペクトル映像に対してピークトレースの方向を決定する（Ｓ６００）。段階Ｓ６００については、図１５を参照してより詳細に説明する。
【００３４】
図１５に示された通り、映像プロセッサ１３０は、使用者により選択されるピークトレースの方向が全体方向であるかまたはアップ／ダウン方向であるかを判断する（Ｓ６１０）。
段階Ｓ６１０においてピークトレースの方向が全体方向であると判断されれば、映像プロセッサ１３０はベースラインを基準として上側及び下側のスペクトルそれぞれの密度、強度及び高さ（Ｄｅｎｓｉｔｙ，Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ  ａｎｄ  Ｖｅｌｏｃｉｔｙ）を分析する（Ｓ６２０）。
映像プロセッサ１３０は、分析結果に基づいてピークトレースの方向を決定する（Ｓ６３０）。即ち、映像プロセッサ１３０は、ベースラインを基準として密度、強度及び高さが大きいスペクトル（上側のスペクトルまたは下側のスペクトル）をピークトレースの方向に決定する。
一方、段階Ｓ６１０においてピークトレースの方向がアップ／ダウン方向であると判断されれば、次の段階（Ｓ７００）を行う。
【００３５】
段階Ｓ６００を行った後、映像プロセッサ１３０は、ピークを検出するためのピークトレースが１−ピークトレースであるか２−ピークトレースであるかを判断する（Ｓ７００）。ここで、１−ピークトレースは１つのサイクルに１つのピークが存在するスペクトル映像（例えば、心臓から遠い所で測定されるスペクトル映像）をピークトレースし、ピーク及びピークの開始位置を検出するためのピークトレースであり、２−ピークトレースは１つのサイクルに２つのピークが存在するスペクトル映像（例えば、心臓から近い所で測定されるスペクトル映像）をピークトレースして２つのピークを検出するためのピークトレースである。
【００３６】
段階Ｓ７００においてピークトレースが１−ピークトレースであると判断されれば、映像プロセッサ１３０はピークトレースの方向に１−ピークトレースを行う（Ｓ８００）。段階Ｓ８００については、図１６〜図１９を参照してより詳細に説明する。
【００３７】
図１６に示された通り、映像プロセッサ１３０は１−ピークトレースを行い（Ｓ８１０）、候補ピークを検出する（Ｓ８２０）。
この時、候補ピークはＰＳＶ（Ｐｅａｋ  Ｓｙｓｔｏｌｉｃ  Ｖｅｌｏｃｉｔｙ）に該当する実際ピークと実際ピークと類似する類似ピークを備える。続いて、映像プロセッサ１３０はスペクトルの開始位置及び終了位置を基準としてピーク高さ（Ｐｅａｋ  Ｖｅｌｏｃｉｔｙ）を段階別に区分する段階しきい値を設定した後（Ｓ８３０）、スペクトルの開始位置（またはスペクトルの終了位置）から始めて段階しきい値より高い位置にある候補ピークの個数を検出する（Ｓ８４０）。
即ち、映像プロセッサ１３０は、図１７ａ及び図１７ｂに示された通り、スペクトルの開始位置及び終了位置を基準として段階しきい値を設定した後、各段階しきい値より高い位置にある候補ピークの個数を検出する。
例えば、図１７ａにおいて第１段階しきい値より高い位置にある候補ピークは４つ、第２段階しきい値より高い位置にある候補ピークは４つ、第３段階しきい値より高い位置にある候補ピークは５つ、第４段階しきい値より高い位置にある候補ピークは８つである。
映像プロセッサ１３０は、段階しきい値より高い候補ピークの個数が所定の段階しきい値まで一定に繰り返されるかを判断する（Ｓ８５０）。
段階Ｓ８５０において段階しきい値より高い候補ピークの個数が所定の段階しきい値まで一定に繰り返されると判断されれば、映像プロセッサ１３０は前記所定の段階しきい値までの候補ピークの中で最も低い位置にある候補ピークを検出し（Ｓ８６０）、検出された候補ピークの直下の段階しきい値をピークを決定するための第１ピーク決定しきい値に設定する（Ｓ８７０）。
即ち、映像プロセッサ１３０は、図１７ａに示された通り、第２段階しきい値まで候補ピークの個数が４つで一定に繰り返されると判断され、第２段階しきい値までの候補ピークの中で最も低い位置にある候補ピーク５１０の直下の第２段階しきい値を第１ピーク決定しきい値に設定する。他の実施の形態で、映像プロセッサ１３０は所定の段階しきい値までの候補ピークの中で最も低い位置にある候補ピークの位置を第１ピーク決定しきい値に設定することもできる。
一方、段階Ｓ８５０において段階しきい値より高い候補ピークの個数が所定の段階しきい値まで一定に繰り返されないと判断されれば、即ち図１７ｂに示された通り、第１段階しきい値より高い位置にある候補ピークは４つ、第２段階しきい値より高い位置にある候補ピークは８つ、第３段階しきい値より高い位置にある候補ピークは１０個、第４段階しきい値より高い位置にある候補ピークは１２個であるように、段階しきい値より高い位置にある候補ピークの個数が一定に繰り返されないと判断されれば、映像プロセッサ１３０は候補ピーク間の距離差を算出し（Ｓ８８０）、算出された距離差を用いて分散を算出し（Ｓ８９０）、算出された分散が最小である候補ピークの直下の段階しきい値を第２ピーク決定しきい値に設定する（Ｓ９００）。
映像プロセッサ１３０は、スペクトルの開始位置及び終了位置間の高さに基づいてスペクトルの終了位置から所定距離、より望ましくは算出された高さの３０％に該当する位置をピークの開始位置を検証するためのＥＤＶ（Ｅｎｄ  Ｄｉａｓｔｏｌｉｃ  Ｖｅｌｏｃｉｔｙ）検証条件として設定する（Ｓ９１０）。
そして、映像プロセッサ１３０は、候補ピークの中で前記第１及び第２ピーク決定しきい値に該当する候補ピークを検出する（Ｓ９２０）。
映像プロセッサ１３０は、検出された候補ピークに該当するピークの開始位置を検出し（Ｓ９３０）、検出されたピークの開始位置が段階Ｓ９００で設定されたＥＤＶ検証条件に該当するかを判断する（Ｓ９４０）。
段階Ｓ９４０においてピークの開始位置がＥＤＶ検証条件に該当すると判断されれば、該当候補ピークをＰＳＶ（Ｐｅａｋ  Ｓｙｓｔｏｌｉｃ  Ｖｅｌｏｃｉｔｙ）、そして、該当ピークの開始位置をＥＤＶに設定する（Ｓ９５０）。
例えば、図１８において映像プロセッサ１３０は第１及び第２ピーク決定しきい値に該当する候補ピーク６１１，６１２，６１３及び６１４それぞれに対してピークの開始位置６２１，６２２，６２３及び６２４を検出し、検出されたピークの開始位置６２１，６２２，６２３及び６２４でＥＤＶ検証条件に該当するピークの開始位置６２１，６２３を検出し、ピークの開始位置６２１，６２３をＥＤＶに設定し、ピークの開始位置６２１，６２３に該当する候補ピーク６１１，６１３をＰＳＶに設定する。
一方、段階Ｓ９４０においてピークの開始位置がＥＤＶ検証条件に一致しないと判断されれば、該当候補ピーク及びピークの開始位置を除去する（Ｓ９７０）。
例えば、図１８においてＥＤＶ検証条件に該当しないピークの開始位置６２２，６２４と、それに対応する候補ピーク６１２，６１４を除去する。
前述した手続を通じてＥＤＶ及びＰＳＶを設定することによって、映像プロセッサ１３０はスペクトル映像から１つのサイクルを自動で検出することができる。
映像プロセッサ１３０は、図１９に示されたような１−ピークトレースの結果を出力する。
【００３８】
一方、段階Ｓ７００においてピークトレースが２−ピークトレースであると判断されれば、映像プロセッサ１３０はピークトレースの方向に２−ピークトレースを行う（Ｓ１０００）。段階Ｓ１０００については、図２０及び図２１を参照してより詳細に説明する。
【００３９】
図２０に示された通り、映像プロセッサ１３０は、使用者により設定された範囲内でピークトレースの方向に２−ピークトレースを行い（Ｓ１０１０）、候補ピークを検出する（Ｓ１０２０）。次いで、映像プロセッサ１３０は、検出された候補ピークの中で最初に検出される候補ピークをＥ−ピーク（Ｅｎｄ  ｏｆ  Ｒａｐｉｄ  Ｆｉｌｌｉｎｇ  Ｐｅａｋ）に設定し（Ｓ１０３０）、Ｅ−ピークの次に検出される候補ピークをＡ−ピーク（Ａｔｒｉａｌ  Ｃｏｎｔｒａｃｔｉｏｎ  Ｐｅａｋ）に設定する（Ｓ１０４０）。その後、映像プロセッサ１３０は、図２１に示されたような２−ピークトレースの結果を出力する。
【００４０】
段階Ｓ８００または段階Ｓ１０００を行った後、映像プロセッサ１３０は、コンター及びピークトレースを行ったスペクトル映像が、段階Ｓ３４０においてベースラインを移動させたスペクトル映像であれば、前記スペクトル映像に対して、図２２に示された通り、ベースラインを本来の位置（即ち、段階Ｓ３４０においてベースラインを移動させる前のベースラインの位置）に移動させる（Ｓ１１００）。
段階Ｓ１１００は、段階Ｓ３３０においてエイリアシングが存在すると判断され、段階Ｓ３４０においてベースラインを移動させたスペクトル映像に対してのみ行われ、段階Ｓ３２０においてエイリアシングが存在しないスペクトル映像に対しては行われない。その後、映像プロセッサ１３０は、１−ピークまたは２−ピークトレースの結果をメモリ部１４０に格納またはディスプレイ部１５０にディスプレイする（Ｓ１２００）。
【００４１】
本発明の好適な実施の形態について説明し、例示したが、本発明の特許請求の範囲の思想及び範疇を逸脱することなく、当業者は種々の改変をなし得ることが分かるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】従来の超音波診断システムにおいてエイリアシングが存在するスペクトル映像に対してコンタートレースを行った結果を示す例示図である。
【図２】従来の超音波診断システムにおいてＰＷ利得を高めたスペクトル映像に対してコンタートレースを行った結果を示す例示図である。
【図３】本発明の実施の形態による超音波診断システムの構成を示すブロック図である。
【図４】図３の超音波診断システムに含まれる映像プロセッサの動作を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施の形態による、スペクトル映像でノイズとスペクトルを区分するしきい値を設定し、設定されたしきい値に基づいてノイズを除去する手続を詳細に示すフローチャートである。
【図６ａ】ノイズが含まれたスペクトル映像を示す例示図である。
【図６ｂ】ノイズが除去されたスペクトル映像を示す例示図である。
【図６ｃ】特定の時間での周波数成分とグレー陰影としての速度を時間に対して表示したグラフである。
【図７】本発明の実施の形態による、ノイズが除去されたスペクトル映像でスペクトルが存在する範囲を選定する手続を詳細に示すフローチャートである。
【図８】本発明の実施の形態によってスペクトルの進行方向に累積したスペクトルのグレー値（Ｇｒａｙ  Ｖａｌｕｅ）とスペクトルの開始及び終了位置を示す例示図である。
【図９ａ】本発明の実施の形態によるスペクトルモデルを示す例示図である。
【図９ｂ】本発明の実施の形態によるスペクトルモデルを示す例示図である。
【図９ｃ】本発明の実施の形態によるスペクトルモデルを示す例示図である。
【図１０】本発明の実施の形態による、スペクトルモデルに基づいて、エイリアシングが存在するスペクトル映像に対してベースラインを移動させ、エイリアシングが除去されたスペクトル映像に変換する手続を詳細に示すフローチャートである。
【図１１ａ】エイリアシングが存在するスペクトル映像を示す例示図である。
【図１１ｂ】本発明の実施の形態によってベースラインを移動させたスペクトル映像を示す例示図である。
【図１２】本発明の実施の形態による、スペクトル映像に対してコンタートレースの方向を決定し、決定されたコンタートレースの方向にコンタートレースを行う手続を詳細に示すフローチャートである。
【図１３】本発明の実施の形態による、スペクトル映像に対して中間コンタートレースを行う手続を詳細に示すフローチャートである。
【図１４】本発明の一実施の形態によるコンターポイント、中間コンターポイント、コンタートレースの結果、及び中間コンタートレースの結果を示す例示図である。
【図１５】本発明の実施の形態による、スペクトル映像に対してピークトレースの方向を決定する手続を詳細に示すフローチャートである。
【図１６】本発明の実施の形態によるスペクトル映像に対してピークトレースの方向に１−ピークトレースを行う手続を詳細に示すフローチャートである。
【図１７ａ】本発明の実施の形態による段階しきい値より高いピーク個数が一定である例を示す例示図である。
【図１７ｂ】本発明の実施の形態による段階しきい値より高いピーク個数が一定でない例を示す例示図である。
【図１８】本発明の実施の形態によるＥＤＶ検証条件、ＥＤＶ及びＰＳＶを示す例示図である。
【図１９】本発明の実施の形態による１−ピークトレース結果を示す例示図である。
【図２０】本発明の実施の形態による、スペクトル映像に対してピークトレースの方向に２−ピークトレースを行う手続を詳細に示すフローチャートである。
【図２１】本発明の実施の形態による２−ピークトレースの結果を示す例示図である。
【図２２】本発明の実施の形態によってコンター及びピークトレースを行ったスペクトル映像に対して、ベースラインを本来の位置に移動させたスペクトル映像を示す例示図である。
【符号の説明】
【００４３】
１００  超音波診断システム
１１０  プローブ
１１２  トランスデューサ
１２０  ビームフォーマ
１３０  映像プロセッサ
１４０  メモリ部
１５０  ディスプレイ部
【図１】
2006326291.tif 000003
【図２】
2006326291.tif 000004
【図３】
2006326291.tif 000005
【図４】
2006326291.tif 000006
【図５】
2006326291.tif 000007
【図６ａ】
2006326291.tif 000008
【図６ｂ】
2006326291.tif 000009
【図６ｃ】
2006326291.tif 000010
【図７】
2006326291.tif 000011
【図８】
2006326291.tif 000012
【図９ａ】
2006326291.tif 000013
【図９ｂ】
2006326291.tif 000014
【図９ｃ】
2006326291.tif 000015
【図１０】
2006326291.tif 000016
【図１１ａ】
2006326291.tif 000017
【図１１ｂ】
2006326291.tif 000018
【図１２】
2006326291.tif 000019
【図１３】
2006326291.tif 000020
【図１４】
2006326291.tif 000021
【図１５】
2006326291.tif 000022
【図１６】
2006326291.tif 000023
【図１７ａ】
2006326291.tif 000024
【図１７ｂ】
2006326291.tif 000025
【図１８】
2006326291.tif 000026
【図１９】
2006326291.tif 000027
【図２０】
2006326291.tif 000028
【図２１】
2006326291.tif 000029
【図２２】
2006326291.tif 000030