(57)【要約】【課題】超音波により血流情報を得るにあたっての改良技術を提供する。【解決手段】データ列取得部４０は、血流から周期Ｔの間隔で次々に得られる複数データからなるオリジナルデータ列を得る。配列処理部５２は、オリジナルデータ列に対する間引き処理または並び替え処理により、オリジナルデータ列内において周期ｎ×Ｔ（ｎは自然数）の間隔で並ぶ複数データからなる間引きデータ列または並び替えデータ列を得る。そして、高速血流演算ブロックから得られるオリジナルデータ列に基づく血流速と、低速血流演算ブロックから得られる間引きデータ列または並び替えデータ列に基づく血流速に基づいて、血流画像が形成される。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
超音波の送受により血流から周期Ｔの間隔で次々に得られる複数データからなる第１データ列に基づいて、前記血流の第１血流情報を得る第１演算手段と、
前記第１データ列内において周期ｎ×Ｔ（ｎは自然数）の間隔で並ぶ複数データからなる第２データ列に基づいて、前記血流の第２血流情報を得る第２演算手段と、
前記第１血流情報と前記第２血流情報に基づいて前記血流の血流画像を形成する画像形成手段と、
を有する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項２】
請求項１に記載の超音波診断装置において、
前記第１演算手段は、前記第１データ列に対して、不要成分を除去するフィルタ処理を施し、当該フィルタ処理後の前記第１データ列から前記第１血流情報を導出し、
前記第２演算手段は、前記第２データ列に対して、前記第１演算手段による前記フィルタ処理と同じフィルタ係数を用いたフィルタ処理を施し、当該フィルタ処理後の前記第２データ列から前記第２血流情報を導出する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の超音波診断装置において、
前記第１データ列内において前記周期ｎ×Ｔの間隔で飛び飛びに並ぶ複数データを選択する間引き処理により前記第１データ列から前記第２データ列を得る手段、
をさらに有する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか１項に記載の超音波診断装置において、
前記第１データ列内において前記周期ｎ×Ｔの間隔で飛び飛びに並ぶ複数データにより各部分データ列を構成し、前記第１データ列を複数の部分データ列からなる前記第２データ列に並び替える手段、
をさらに有する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項５】
請求項１から４のいずれか１項に記載の超音波診断装置において、
前記第１血流情報として得られる血流速の大きさに応じて、前記第１血流情報と前記第２血流情報のいずれか一方を有効血流情報として選択する選択手段、
をさらに有する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項６】
請求項５に記載の超音波診断装置において、
前記第１血流情報と前記第２血流情報から選択された前記有効血流情報に基づく前記血流の血流画像を表示する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項７】
請求項１から６のいずれか１項に記載の超音波診断装置において、
前記第１血流情報に基づく前記血流の第１血流画像と前記第２血流情報に基づく前記血流の第２血流画像とを並べて表示する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、超音波診断装置に関し、特に血流情報を得る超音波診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
超音波診断装置は、超音波を送受することにより得られた受信信号に基づいて超音波画像を形成して表示する装置である。超音波画像としては、例えばＢモード画像などが良く知られている。また、超音波を送受することにより得られる受信信号に基づいて、生体内の血流から血流情報を得る装置も知られている。例えば、特許文献１，２には、超音波を利用して血流から得られるドプラ情報に基づいて血流情報を２次元的に可視化するカラードプラの技術が記載されている。
【０００３】
ドプラ情報を利用して血流の流速を計測する場合に、折り返し現象なしに計測できる最高流速は、超音波の送信パルスを繰り返す周期（パルス繰り返し周期：ＰＲＴ）に依存する。つまり、パルス繰り返し周期が小さいほど（短いほど）最高流速が大きくなる。したがって、例えば動脈などの高速血流を折り返し現象なしで観測する場合には、比較的小さい（短い）パルス繰り返し周期が設定される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−２２２３９０号公報
【特許文献２】特開２００５−３１２６３２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
血管内を流れる血流は、血管の中心付近において比較的高速であるものの、血管壁付近において比較的低速となる。例えば動脈においても、中心付近に高速血流が流れ、血管壁付近では低速血流が存在する。中心付近の高速血流を折り返し現象なしで観測できるようにパルス繰り返し周期を設定すれば、血管壁付近の低速血流も折り返し現象なしで観測することができる。
【０００６】
しかし、ドプラ情報を利用して血流の流速を計測する場合には、折り返し現象以外にも例えばフィルタ処理など、パルス繰り返し周期の影響を受ける処理が必要になる。したがって、例えば高速血流に合わせてパルス繰り返し周期を設定すると、低速血流の観測において必ずしも最適な設定とは言えない場合がある。
【０００７】
本発明は、超音波により血流情報を得るにあたっての改良技術を提供することを目的とする。例えば、上述した事情に鑑み、比較的広い流速範囲内で流速の大きさに応じた処理を実現できることが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的にかなう好適な超音波診断装置は、超音波の送受により血流から周期Ｔの間隔で次々に得られる複数データからなる第１データ列に基づいて、前記血流の第１血流情報を得る第１演算手段と、前記第１データ列内において周期ｎ×Ｔ（ｎは自然数）の間隔で並ぶ複数データからなる第２データ列に基づいて、前記血流の第２血流情報を得る第２演算手段と、前記第１血流情報と前記第２血流情報に基づいて前記血流の血流画像を形成する画像形成手段と、を有することを特徴とする。
【０００９】
パルス繰り返し周期Ｔで血流に対して超音波の送受を繰り返すことにより、血流から周期Ｔの間隔で次々に複数の受信データを得ることができる。例えば、これら複数の受信データに基づいて第１データ列を得ることができる。パルス繰り返し周期Ｔは、観測対象となる血流内において比較的高速な血流部分における流速を折り返し現象なしで観測できるように設定されることが望ましい。これにより、例えば、比較的高速な血流部分については、周期Ｔの間隔で次々に得られる複数データからなる第１データ列に基づいて、血流速などの血流情報を得ることができる。
【００１０】
一方、例えば、比較的低速な血流部分については、第１データ列内において周期ｎ×Ｔの間隔で並ぶ複数データからなる第２データ列に基づいて、血流速などの血流情報を得ることが望ましい。例えば、第２データ列を構成する複数データ（周期ｎ×Ｔ）に対して、第１データ列と同じ間隔（周期Ｔ）の複数データとみなして時間的にサンプリングを行うと、第１データ列内において速度Ｖである血流、つまり演算上の速度がＶである血流が、第２データ列内では演算上の速度Ｖのｎ倍の速度ｎ×Ｖとなる。したがって、比較的低速な血流部分については、第２データ列を利用することにより、演算上の速度をｎ倍とする処理が可能になる。これにより、例えば、比較的低速な血流部分について、演算上の速度が高速化され、比較的高速な血流部分と同等な取り扱いが可能になる。
【００１１】
望ましい具体例において、前記第１演算手段は、前記第１データ列に対して、不要成分を除去するフィルタ処理を施し、当該フィルタ処理後の前記第１データ列から前記第１血流情報を導出し、前記第２演算手段は、前記第２データ列に対して、前記第１演算手段による前記フィルタ処理と同じフィルタ係数を用いたフィルタ処理を施し、当該フィルタ処理後の前記第２データ列から前記第２血流情報を導出することを特徴とする。
【００１２】
望ましい具体例において、前記超音波診断装置は、前記第１データ列内において前記周期ｎ×Ｔの間隔で飛び飛びに並ぶ複数データを選択する間引き処理により前記第１データ列から前記第２データ列を得る手段をさらに有することを特徴とする。
【００１３】
望ましい具体例において、前記超音波診断装置は、前記第１データ列内において前記周期ｎ×Ｔの間隔で飛び飛びに並ぶ複数データにより各部分データ列を構成し、前記第１データ列を複数の部分データ列からなる前記第２データ列に並び替える手段をさらに有することを特徴とする。
【００１４】
望ましい具体例において、前記超音波診断装置は、前記第１血流情報として得られる血流速の大きさに応じて、前記第１血流情報と前記第２血流情報のいずれか一方を有効血流情報として選択する選択手段をさらに有することを特徴とする。
【００１５】
望ましい具体例において、前記超音波診断装置は、前記第１血流情報と前記第２血流情報から選択された前記有効血流情報に基づく前記血流の血流画像を表示することを特徴とする。
【００１６】
望ましい具体例において、前記超音波診断装置は、前記第１血流情報に基づく前記血流の第１血流画像と前記第２血流情報に基づく前記血流の第２血流画像とを並べて表示することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明により、超音波により血流情報を得るにあたっての改良技術が提供される。例えば、本発明の好適な態様によれば、比較的広い流速範囲内で流速の大きさに応じた処理が実現され、例えば、比較的低速な血流部分における演算上の速度が高速化され、比較的高速な血流部分と同等な取り扱いが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の実施において好適な超音波診断装置の具体例を示す図である。
【図２】血流画像の具体例を示す図である。
【図３】間引き処理と並び替え処理の具体例を示す図である。
【図４】受信データメモリの記憶内容の具体例を示す図である。
【図５】オリジナルデータ列の具体例を示す図である。
【図６】間引きデータ列の具体例を示す図である。
【図７】並び替えデータ列の具体例を示す図である。
【図８】ＭＴＩフィルタの具体例を示す図である。
【図９】スケール処理の具体例を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
図１は、本発明の実施において好適な超音波診断装置の具体例を示す図である。プローブ１０は、超音波を送受する超音波探触子であり、被検体（生体）内の血管（例えば動脈）を含む診断領域で超音波ビームを走査する。図１に示す具体例において、プローブ１０としては、例えばリニアプローブが好適であり、例えば血管の長軸に交差する超音波ビームの形成と走査が実現される。なお、リニアプローブとは異なる走査態様のプローブ１０が利用されてもよいし、電子的走査のみ、機械的走査のみ、または電子的走査と機械的走査の組み合わせにより診断領域内で超音波ビームを立体的に走査するプローブ１０が利用されてもよい。
【００２０】
送受信部１２は、送信ビームフォーマとしての機能を備えており、プローブ１０が備える複数の振動素子に送信信号を出力してプローブ１０を送信制御することにより送信ビームを形成する。また、送受信部１２は、受信ビームフォーマとしての機能を備えており、複数の振動素子から得られる複数の信号に対して整相加算処理などを施して受信ビームを形成し、受信ビームに沿って受信信号を得る。
【００２１】
断層画像形成部２０は、診断領域内から得られる受信信号に基づいて、診断領域のＢモード画像（断層画像）データを形成する。断層画像の形成においては、送受信部１２により、超音波ビーム（送信ビームとそれに対応した受信ビーム）が診断領域内で走査され、走査面内から得られる受信信号に基づいて、その走査面に対応したＢモード画像の画像データが形成される。
【００２２】
また、図１の超音波診断装置は、ドプラ情報に基づいて血流情報を得る機能を備えている。つまり、図１の超音波診断装置は、直交検波回路３２と、受信データメモリ３４と、データ列取得部４０と、配列処理部５２と、ＭＴＩフィルタ５４Ｈ，５４Ｌと、自己相関演算部５６Ｈ，５６Ｌと、血流情報処理部６０を備えている。なお、血流情報を得るためのこれら各部の機能の具体例については後に詳述する。
【００２３】
表示処理部７０は、断層画像形成部２０から得られるＢモード画像の画像データと血流情報処理部６０から得られる血流情報に基づいて表示画像を形成する。表示処理部７０において形成された表示画像は表示部７２に表示される。
【００２４】
制御部１００は、図１の超音波診断装置内を全体的に制御する。制御部１００による全体的な制御には、操作デバイス８０を介して医師や検査技師などのユーザから受け付けた指示も反映される。
【００２５】
図１に示す構成（符号を付した各部）のうち、送受信部１２，断層画像形成部２０，直交検波回路３２，データ列取得部４０，配列処理部５２，ＭＴＩフィルタ５４Ｈ，５４Ｌ，自己相関演算部５６Ｈ，５６Ｌ，血流情報処理部６０，表示処理部７０の各部は、例えば電気電子回路やプロセッサ等のハードウェアを利用して実現することができ、その実現において必要に応じてメモリ等のデバイスが利用されてもよい。また上記各部に対応した機能の少なくとも一部がコンピュータにより実現されてもよい。つまり、上記各部に対応した機能の少なくとも一部が、ＣＰＵやプロセッサやメモリ等のハードウェアと、ＣＰＵやプロセッサの動作を規定するソフトウェア（プログラム）との協働により実現されてもよい。
【００２６】
受信データメモリ３４は、例えば半導体メモリやハードディスクドライブなどの記憶デバイスにより実現できる。表示部７２の好適な具体例は、液晶ディスプレイや有機ＥＬ（エレクトロルミネッセンス）ディスプレイ等であり、操作デバイス８０は、例えば、マウス、キーボード、トラックボール、タッチパネル、その他のスイッチ類等のうちの少なくとも一つにより実現できる。そして制御部１００は、例えば、ＣＰＵやプロセッサやメモリ等のハードウェアと、ＣＰＵやプロセッサの動作を規定するソフトウェア（プログラム）との協働により実現することができる。
【００２７】
図１の超音波診断装置の全体構成は以上のとおりである。次に、図１の超音波診断装置に実現される血流計測に係る機能等について詳述する。なお、図１に示した構成（部分）については以下の説明において図１の符号を利用する。
【００２８】
図２は、血流画像の具体例を示す図である。図２には、Ｂモード画像に映し出される血管内において血流速を色で表現したカラードプラ画像が図示されている。
【００２９】
Ｂモード画像は、複数のビームラインから得られるデータ（ビームラインデータ）で構成される。各ビームラインは、深さ方向に沿って形成される。プローブ１０がリニアプローブであれば、互いに平行な複数のビームラインが形成される。つまり、送受信部１２の送受信制御により、深さ方向に沿ってＢモード画像用の超音波ビーム（送信ビームとそれに対応した受信ビーム）が形成され、超音波ビームが走査方向に走査されることにより、複数のビームラインが形成される。そして、断層画像形成部２０により、複数のビームラインから得られるデータ（ビームラインデータ）に基づいて、例えば、血管の長軸断面を映し出したＢモード画像が形成される。
【００３０】
一方、ドプラ情報に基づいて血流速を計測する場合、血流は全体的に血管の長軸方向に流れるため、長軸に対して直交しない方向から血流のドプラ情報（ドプラシフト）を得ることが望ましい。そのため、ドプラ情報を得るための各ドプラ計測ラインは、例えば血管の長軸に対して直交しない交差角度をもつラインであることが望ましい。
【００３１】
そこで、ドプラ情報を得る際には、例えば、深さ方向に対してステアリング角度θをもつ複数のドプラ用ビームラインが形成され、各ドプラ用ビームラインから収集される受信信号に基づいて、各ドプラ用ビームラインごとにドプラ情報が得られる。プローブ１０がリニアプローブであれば、互いに平行な複数のドプラ用ビームラインが利用される。つまり、送受信部１２の送受信制御により、深さ方向に対してステアリング角度θをもつドプラ計測用の超音波ビーム（送信ビームとそれに対応した受信ビーム）が形成され、超音波ビームが走査方向に走査される。例えば、図２に示すように、ドプラ計測用のビームアドレスＢ１，Ｂ２，Ｂ３，・・・，ＢＥの順に超音波ビームが走査される。
【００３２】
なお、カラードプラ画像の形成においては、各ビームアドレスごとに、複数回に亘って超音波ビームの形成が繰り返され、各ビームアドレスごとに、複数回に亘って受信信号が収集される。
【００３３】
そして、図１の直交検波回路３２は、ドプラ用ビームラインから得られる受信信号に対して直交検波処理を施す。これにより、受信信号の同相信号成分に対応した同相信号（Ｉ信号）データと、受信信号の直交信号成分に対応した直交信号（Ｑ信号）データが、直交検波回路３２から出力される。そして、同相信号データと直交信号データの組（セット）で構成される受信データが受信データメモリ３４に記憶される。
【００３４】
データ列取得部４０は、受信データメモリ３４に記憶された複数の受信データを次々に読み出し、それら複数の受信データからなるオリジナルデータ列を得る。オリジナルデータ列は、ＭＴＩフィルタ５４Ｈと自己相関演算部５６Ｈで構成される高速血流演算ブロックにおいて処理される。また、オリジナルデータ列は、配列処理部５２とＭＴＩフィルタ５４Ｌと自己相関演算部５６Ｌで構成される低速血流演算ブロックに送られる。低速血流演算ブロックでは、配列処理部５２により、オリジナルデータ列に対する間引き処理または並び替え処理が実行される。
【００３５】
図３は、間引き処理と並び替え処理の具体例を示す図である。配列処理部５２は、データ列取得部４０から得られるオリジナルデータ列に対して、間引き処理または並び替え処理を実行する。
【００３６】
図３に示す具体例において、オリジナルデータ列は、各ビームアドレス（図２）ごとに６回に亘って繰り返し得られる複数の受信データで構成される。つまり、図３に示すオリジナルデータ列は、ビームアドレスＢ１において繰り返し得られる６つの受信データＢ１１〜Ｂ１６と、ビームアドレスＢ２において繰り返し得られる６つの受信データＢ２１〜Ｂ２６と、ビームアドレスＢ３において繰り返し得られる６つの受信データＢ３１〜Ｂ３６と、図示省略したビームアドレスＢ４以降に対応した複数の受信データで構成される。
【００３７】
各ビームアドレスにおいて、パルス繰り返し周期Ｔで超音波ビームの形成が繰り返されていれば、複数の受信データＢ１１〜Ｂ１６は周期Ｔの間隔で次々に得られる。また、複数の受信データＢ２１〜Ｂ２６も周期Ｔの間隔で次々に得られ、複数の受信データＢ３１〜Ｂ３６も周期Ｔの間隔で次々に得られる。つまり、周期Ｔの間隔で次々に得られる複数の受信データからなるオリジナルデータ列が得られる。
【００３８】
配列処理部５２は、オリジナルデータ列内において周期ｎ×Ｔ（ｎは自然数）の間隔で飛び飛びに並ぶ複数の受信データを選択する間引き処理により、オリジナルデータ列から間引きデータ列を得る。
【００３９】
図３（Ａ）に示す間引き処理の具体例では、オリジナルデータ列内において周期２Ｔ（ｎ＝２）の間隔で飛び飛びに並ぶ複数の受信データが選択されている。つまり、オリジナルデータ列から得られる複数の受信データＢ１１，Ｂ１３，Ｂ１５と受信データＢ２１，Ｂ２３，Ｂ２５と受信データＢ３１，Ｂ３３，Ｂ３５と、図示省略したビームアドレスＢ４以降から飛び飛びに得られる複数の受信データにより、間引きデータ列が形成される。
【００４０】
また、配列処理部５２は、オリジナルデータ列内において周期ｎ×Ｔ（ｎは自然数）の間隔で飛び飛びに並ぶ複数の受信データにより各部分データ列を構成し、オリジナルデータ列を複数の部分データ列からなる並び替えデータ列に並び替える。
【００４１】
図３（Ｂ）に示す並び替え処理の具体例では、オリジナルデータ列内において周期２Ｔ（ｎ＝２）の間隔で飛び飛びに並ぶ複数の受信データにより各部分データ列が構成されている。つまり、複数の受信データＢ１１，Ｂ１３，Ｂ１５により第１の部分データ列が形成されて、複数の受信データＢ１２，Ｂ１４，Ｂ１６により第２の部分データ列が形成され、複数の受信データＢ２１，Ｂ２３，Ｂ２５により第３の部分データ列が形成されて、複数の受信データＢ２２，Ｂ２４，Ｂ２６により第４の部分データ列が形成される。そして、第１〜第４の部分データ列が繋ぎ合わされて並び替えデータ列が形成される。なお、ビームアドレスＢ３以降においても並び替え処理が行われる。
【００４２】
各ビームアドレスから繰り返し得られる複数の受信データ（Ｂ１１，Ｂ１２，・・・）は、各々が複数の深さに対応した複数のサンプルデータで構成され、受信データメモリ３４に記憶される。
【００４３】
図４は、受信データメモリ３４の記憶内容の具体例を示す図である。図４には、受信データメモリ３４に記憶された複数の受信データＢ１１〜Ｂ１６の具体例が示されている。図４には、ビームアドレスＢ１（図２）において繰り返し得られる６つの受信データＢ１１〜Ｂ１６を代表的に図示しているが、ビームアドレスＢ２，Ｂ３，・・・，ＢＥ（図２）に対応した複数の受信データも受信データメモリ３４内に記憶される。
【００４４】
各受信データは、複数の深さに対応した複数のサンプルデータで構成される。例えば、受信データＢ１１は、浅い方から順に複数のサンプルデータＢ１１Ｓ１，Ｂ１１Ｓ２，Ｂ１１Ｓ３，・・・，Ｂ１１ＳＮで構成される。各受信データは、浅い方から順に取得されて浅い方から順に受信データメモリ３４に記憶される。また、例えば、ビームアドレスＢ１（図２）において繰り返し得られる６つの受信データＢ１１〜Ｂ１６が、取得された順に、例えば受信データＢ１１，Ｂ１２，Ｂ１３，・・・，Ｂ１６の順に受信データメモリ３４に記憶される。
【００４５】
データ列取得部４０は、受信データメモリ３４に記憶された複数の受信データを次々に読み出し、それら複数の受信データからなるオリジナルデータ列を得る。その読み出しは例えば浅い方から順に各深さ（各サンプル）ごとに行われる。例えば、まず複数のサンプルデータＢ１１Ｓ１，Ｂ１２Ｓ１，Ｂ１３Ｓ１，・・・，Ｂ１６Ｓ１が順に読み出され、これら複数のサンプルデータＢ１１Ｓ１〜Ｂ１６Ｓ１により、サンプルデータＳ１のオリジナルデータ列が生成される。次に、複数のサンプルデータＢ１１Ｓ２，Ｂ１２Ｓ２，Ｂ１３Ｓ２，・・・，Ｂ１６Ｓ２が順に読み出され、これら複数のサンプルデータＢ１１Ｓ２〜Ｂ１６Ｓ２により、サンプルデータＳ２のオリジナルデータ列が生成される。さらにサンプルデータＳ３，Ｓ４，・・・，ＳＮの順に、各深さ（各サンプル）ごとにオリジナルデータ列が生成される。
【００４６】
図５は、オリジナルデータ列の具体例を示す図である。図５には、各深さ（各サンプル）ごと得られたオリジナルデータ列であるＳ１データ列，Ｓ２データ列，Ｓ３データ列，・・・，ＳＮデータ列の具体例が図示されている。
【００４７】
間引き処理と並び替え処理（図３）も各深さ（各サンプル）ごとに行われる。配列処理部５２は、例えば、図５に示すＳ１データ列，Ｓ２データ列，Ｓ３データ列，・・・，ＳＮデータ列の各データ列ごとに間引き処理または並び替え処理（図３）を実行し、間引きデータ列または並び替えデータ列を形成する。
【００４８】
図６は、間引きデータ列の具体例を示す図である。図６には、図５のオリジナルデータ列であるＳ１データ列，Ｓ２データ列，Ｓ３データ列，・・・，ＳＮデータ列の各々に対応した間引きデータ列（Ｓ１データ列，Ｓ２データ列，Ｓ３データ列，・・・，ＳＮデータ列）が図示されている。
【００４９】
図７は、並び替えデータ列の具体例を示す図である。図７には、図５のオリジナルデータ列であるＳ１データ列，Ｓ２データ列，Ｓ３データ列，・・・，ＳＮデータ列の各々に対応した並び替えデータ列（Ｓ１データ列，Ｓ２データ列，Ｓ３データ列，・・・，ＳＮデータ列）が図示されている。
【００５０】
データ列取得部４０において生成されるオリジナルデータ列（図５）と、配列処理部５２において生成される間引きデータ列（図６）または並び替えデータ列（図７）は、ＭＴＩフィルタ５４（５４Ｈ，５４Ｌ）において処理された後に、自己相関演算部５６（５６Ｈ，５６Ｌ）において処理される。
【００５１】
図８は、ＭＴＩフィルタ５４（５４Ｈ，５４Ｌ）の具体例を示す図である。ＭＴＩフィルタ５４は、ドプラ情報を利用して血流速などの血流情報を得るにあたり、血管壁などの組織に起因するクラッタ成分などの不要成分を除去するウォールモーションフィルタとして機能する。
【００５２】
図８には、ＭＴＩフィルタ５４（５４Ｈ，５４Ｌ）のフィルタ特性に係る好適な具体例が図示されている。図８における横軸は、正規化された速度であり、パルス繰り返し周期Ｔで折り返し現象なしに計測できる最高速度（最高流速）を「１」とした場合の相対値で速度が表現されている。また、図８における縦軸は正規化された振幅を示している。図８には、ＭＴＩフィルタ５４ＨとＭＴＩフィルタ５４Ｌのそれぞれに対応したフィルタ特性が図示されている。
【００５３】
ＭＴＩフィルタ５４Ｈは、データ列取得部４０から得られるオリジナルデータ列（図５）を処理対象とする。つまり、周期Ｔの間隔で次々に得られる複数の受信データからなるオリジナルデータ列が処理対象となる。ＭＴＩフィルタ５４Ｈは、最高速度１における振幅が１（減衰無し）であり、速度が小さくなるにつれて振幅が徐々に小さくなる（減衰が大きくなる）。例えば速度０．５で振幅が０．５となり速度０で振幅が０となる。
【００５４】
ＭＴＩフィルタ５４Ｌは、配列処理部５２から得られる間引きデータ列（図６）または並び替えデータ列（図７）を処理対象とする。つまりオリジナルデータ列内において周期ｎ×Ｔ（ｎは自然数）の間隔で並ぶ複数データからなるデータ列が処理対象となる。図８には、周期２Ｔ（ｎ＝２）に対応したＭＴＩフィルタ５４Ｌの特性例が図示されている。
【００５５】
ＭＴＩフィルタ５４ＨとＭＴＩフィルタ５４Ｌは、同一のフィルタ回路により実現される。例えば、互いに同じフィルタ係数を利用したデジタルフィルタにより、ＭＴＩフィルタ５４ＨとＭＴＩフィルタ５４Ｌが実現される。
【００５６】
ところが、間引きデータ列と並び替えデータ列は、オリジナルデータ列内において周期２Ｔの間隔で飛び飛びに並ぶ複数データで構成される。したがって、間引きデータ列または並び替えデータ列を構成する複数データ（周期２Ｔ）に対して、オリジナルデータ列と同じ周期Ｔの間隔の複数データとみなして時間的にサンプリングを行うと、オリジナルデータ列内において速度Ｖである血流が、間引きデータ列または並び替えデータ列内では速度Ｖの２倍の速度２Ｖとなる。
【００５７】
図８の横軸は周期Ｔで観測した速度に対応している。そのため、ＭＴＩフィルタ５４Ｌの特性は、ＭＴＩフィルタ５４Ｈの特性を横軸方向（速度方向）のみ１／２に縮小した特性となる。例えば、図８の横軸の速度（周期Ｔで観測した速度）０．５において、ＭＴＩフィルタ５４ＨとＭＴＩフィルタ５４Ｌの特性を比較する。周期Ｔで観測した速度０．５をそのまま示すオリジナルデータ列を処理対象とするＭＴＩフィルタ５４Ｈは、横軸の速度０．５において縦軸の振幅が０．５となる。これに対し、周期Ｔで観測した速度０．５の２倍の速度１を示す間引きデータ列または並び替えデータ列を処理対象とするＭＴＩフィルタ５４Ｌは、横軸の速度０．５において縦軸の振幅が１となる。つまり、ＭＴＩフィルタ５４Ｌの速度０．５における特性（振幅１）が、ＭＴＩフィルタ５４Ｈの速度１における特性（振幅１）と同じになる。
【００５８】
したがって、例えば、速度（周期Ｔで観測した速度）０．５以下の低速血流を処理する場合に、オリジナルデータ列を利用するとＭＴＩフィルタ５４Ｈにより振幅が半分（０．５）以下に抑制されてしまうのに対し、間引きデータ列または並び替えデータ列を利用すればＭＴＩフィルタ５４Ｌにより振幅の抑制が比較的小さくなる。
【００５９】
ＭＴＩフィルタ５４（５４Ｈ，５４Ｌ）においてフィルタ処理を施されたデータ列（オリジナルデータ列，間引きデータ列，並び替えデータ列）は、自己相関演算部５６（５６Ｈ，５６Ｌ）において処理される。
【００６０】
図１の自己相関演算部５６は、自己相関器とその後段に設けられる速度演算器などの公知の構成を備えており、入力されるデータ列に対して自己相関演算を実行する。これにより、自己相関演算部５６は血流速などの血流情報を得る。なお、自己相関演算部５６は、血流情報として血流に係る分散値やパワー値などの公知の情報を得るようにしてもよい。
【００６１】
自己相関演算部５６Ｈは、ＭＴＩフィルタ５４Ｈにおいてフィルタ処理を施されたオリジナルデータ列を処理する。自己相関演算部５６Ｈは、例えば、複数のビームアドレスＢ１，Ｂ２，Ｂ３，・・・，ＢＥ（図２）について各ビームアドレスごとに自己相関演算を実行する。また、自己相関演算部５６Ｈは、各ビームアドレスにおける複数の深さに対応したオリジナルデータ列（Ｓ１データ列，Ｓ２データ列，Ｓ３データ列，・・・，ＳＮデータ列）について各データ列ごとに自己相関演算を実行する。これにより、各ビームアドレスごとに且つ各深さごとに、血流速などの血流情報が導出される。
【００６２】
自己相関演算部５６Ｌは、ＭＴＩフィルタ５４Ｌにおいてフィルタ処理を施された間引きデータ列または並び替えデータ列を処理する。自己相関演算部５６Ｌは、例えば、複数のビームアドレスＢ１，Ｂ２，Ｂ３，・・・，ＢＥ（図２）について各ビームアドレスごとに自己相関演算を実行する。また、自己相関演算部５６Ｌは、各ビームアドレスにおける複数の深さに対応した間引きデータ列または並び替えデータ列（Ｓ１データ列，Ｓ２データ列，Ｓ３データ列，・・・，ＳＮデータ列）について各データ列ごとに自己相関演算を実行する。これにより、各ビームアドレスごとに且つ各深さごとに、血流速などの血流情報が導出される。
【００６３】
なお、並び替えデータ列（図７）から血流情報を得る際には、並び替えにより得られた複数データをできるかぎり利用して、望ましくは全てのデータを利用して、血流情報を得ることが望ましい。
【００６４】
例えば、図７に示す並び替えデータ列を自己相関演算部５６Ｌが処理する場合に、Ｓ１データ列内において３つのサンプルデータＢ１１Ｓ１，Ｂ１３Ｓ１，Ｂ１５Ｓ１に基づいて血流速（１）が導出され、さらに、その後に続く３つのサンプルデータＢ１２Ｓ１，Ｂ１４Ｓ１，Ｂ１６Ｓ１に基づいて血流速（２）が導出される。そして、例えば、それら２つの血流速（１）と血流速（２）の平均値がＳ１データ列の血流速とされる。つまりサンプル点Ｓ１における血流速とされる。同様に、Ｓ２データ列，Ｓ３データ列，・・・，ＳＮデータ列においても全てのサンプルデータを利用して平均の血流速が導出される。
【００６５】
これにより、図７の並び替えデータ列においても、図５のオリジナルデータ列の場合と同じサンプルデータ数を利用して血流速を得ることができ、低速血流演算ブロック（図１）において、高速血流演算ブロック（図１）と同程度のＳ／Ｎ比（信号体雑音比）を実現することができる。
【００６６】
図１の血流情報処理部６０は、自己相関演算部５６（５６Ｈ，５６Ｌ）から得られる血流情報を処理する。血流情報処理部６０は、自己相関演算部５６Ｈと自己相関演算部５６Ｌから得られる２つの血流情報のうちのいずれか一方を有効血流情報として選択する。
【００６７】
血流情報処理部６０は、自己相関演算部５６Ｈから得られる血流速の大きさに応じて有効血流情報を選択する。血流情報処理部６０は、例えば、自己相関演算部５６Ｈから得られる血流速の大きさ（絶対値）が、正規化速度０．５を上回る（０．５以上または０．５より大きい）高速血流である場合に、自己相関演算部５６Ｈから得られる血流情報を有効血流情報として選択する。また、血流情報処理部６０は、例えば、自己相関演算部５６Ｈから得られる血流速の大きさ（絶対値）が、正規化速度０．５を下回る（０．５より小さい又は０．５以下）低速血流である場合に、自己相関演算部５６Ｌから得られる血流情報を有効血流情報として選択する。
【００６８】
これにより、正規化速度１（最高速度）までの高速血流を折り返し現象なしに計測することができ、さらに、正規化速度０．５を下回る低速血流の振幅の抑制（図８参照）を小さくすることができる。なお、有効血流情報を選択するにあたっての判定値（正規化速度０．５）は、例えば、観測対象となる血流の種類等（血管の部位等）に応じて適宜に変更されてもよいし、医師や検査技師等のユーザが調整（変更）できる構成としてもよい。
【００６９】
また、血流情報処理部６０は、自己相関演算部５６Ｈと自己相関演算部５６Ｌから得られる２つの血流情報のスケールが互いに一致するようにスケール処理を行う。
【００７０】
図９は、スケール処理の具体例を説明するための図である。図９には、自己相関演算部５６Ｈと自己相関演算部５６Ｌにおける血流速の速度スケールが図示されている。自己相関演算部５６Ｈにおいて算出される速度は、パルス繰り返し周期Ｔに対応したオリジナルデータ列から得られるため、周期Ｔで観測した速度に対応している。
【００７１】
これに対し、自己相関演算部５６Ｌにおいて算出される速度は、周期ｎ×Ｔ（ｎは自然数）に対応した間引きデータ列または並び替えデータ列から得られるため、周期Ｔで観測した速度のｎ倍に対応している。図９には、ｎ＝２の場合の自己相関演算部５６Ｌにおける速度スケールが図示されている。例えば、図９に示す具体例において、自己相関演算部５６Ｌにおいて速度１と算出された速度は、周期Ｔで観測した速度１の半分（１／２）の０．５である。
【００７２】
そこで、血流情報処理部６０は、自己相関演算部５６Ｌから得られる算出速度に１／ｎを乗算して周期Ｔで観測した速度にスケールを一致させる。図９に示す具体例では、自己相関演算部５６Ｌから得られる算出速度に１／２（ｎ＝２）が乗算される。
【００７３】
図１の表示処理部７０は、断層画像形成部２０から得られるＢモード画像の画像データと血流情報処理部６０から得られる血流情報に基づいて表示画像を形成する。表示処理部７０は、例えば、Ｂモード画像に映し出される血管内において血流速を色で表現したカラードプラ画像（図２）を形成する。
【００７４】
表示処理部７０は、例えば、血流情報処理部６０において選択された有効血流情報に基づいてカラードプラ画像（図２）を形成する。例えば、自己相関演算部５６Ｈから得られる血流速が有効血流情報として選択されているサンプル点においては、自己相関演算部５６Ｈから得られる血流速が利用され、自己相関演算部５６Ｌから得られる血流速が有効血流情報として選択されているサンプル点においては、自己相関演算部５６Ｌから得られる血流速が利用され、カラードプラ画像（図２）が形成される。
【００７５】
これにより、例えば血管の中心付近において、自己相関演算部５６Ｈから得られる血流速が有効血流情報として選択され、パルス繰り返し周期に対応した最高速度までの高速血流を折り返し現象なしで観測することができる。さらに、例えば血管壁付近において、自己相関演算部５６Ｌから得られる血流速が有効血流情報として選択され、低速血流の振幅の抑制（図８参照）を小さくすることができる。したがって、例えば、高速血流を含む動脈などのカラードプラ画像を形成する際に、低速から高速までの広い速度範囲に亘って、血流速のカラー表示の視認性が高められる。
【００７６】
なお、表示処理部７０は、例えば、自己相関演算部５６Ｈから血流情報処理部６０を介して得られる血流速に基づいて高速用カラードプラ画像を形成し、さらに、自己相関演算部５６Ｌから血流情報処理部６０を介して得られる血流速に基づいて低速用カラードプラ画像を形成し、高速用カラードプラ画像と低速用カラードプラ画像を並べた血流画像を形成してもよい。
【００７７】
以上、本発明の好適な実施形態を説明したが、上述した実施形態は、あらゆる点で単なる例示にすぎず、本発明の範囲を限定するものではない。本発明は、その本質を逸脱しない範囲で各種の変形形態を包含する。
【符号の説明】
【００７８】
１０  プローブ、１２  送受信部、２０  断層画像形成部、３２  直交検波回路、３４  受信データメモリ、４０  データ列取得部、５２  配列処理部、５４Ｈ，５４Ｌ  ＭＴＩフィルタ、５６Ｈ，５６Ｌ  自己相関演算部、６０  血流情報処理部、７０  表示処理部、７２  表示部、８０  操作デバイス、１００  制御部。
【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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