(57)【要約】  高密度化処理部２０は、超音波ビーム（送信ビームと受信ビーム）を走査して得られる複数の超音波ビームに対応した複数のラインデータで構成される画像用データを高密度化する。高密度化処理部２０は、画像用データ内において、超音波ビームの深さ方向に沿って高密度に並ぶ深度方向データに基づいて、超音波ビームの走査方向に沿って低密度に並ぶ走査方向データの密度を補うことにより、画像用データを高密度化する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
超音波を送受するプローブと、
プローブを制御して超音波ビームを走査する送受信部と、
超音波ビームを走査して得られる画像用データを高密度化する高密度化処理部と、
高密度化された画像用データに基づいて表示画像を形成する表示処理部と、
を有し、
前記高密度化処理部は、画像用データ内において、超音波ビームの深さ方向に沿って高密度に並ぶ深度方向データに基づいて、超音波ビームの走査方向に沿って低密度に並ぶ走査方向データの密度を補うことにより、画像用データを高密度化する、
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、
前記高密度化処理部は、画像用データ内において、超音波ビームの走査方向に対応したテンプレートを配置して超音波ビームの深さ方向に対応したカーネルを移動させ、テンプレートに適合するカーネルを探索することにより、探索されたカーネルに属する深度方向データを用いてテンプレートに属する走査方向データの密度を補う、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項３】
請求項２に記載の超音波診断装置において、
前記高密度化処理部は、テンプレートに属する走査方向データとカーネルに属する深度方向データとの間のパターンマッチングにより、テンプレートに適合するカーネルを探索する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項４】
請求項３に記載の超音波診断装置において、
前記高密度化処理部は、テンプレート内の走査方向データとその走査方向データのデータ間隔でカーネル内から選択される深度方向データとの間の類似度に基づいたパターンマッチングにより、テンプレートに適合するカーネルを探索する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項５】
請求項２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、
前記高密度化処理部は、テンプレートに適合するカーネル内の深度方向データに基づいて得られる高密度化データを、テンプレート内の走査方向データの隙間に挿入することにより、画像用データを高密度化する、
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、
前記高密度化処理部は、テンプレート内の走査方向データの隙間において、当該テンプレートに適合するカーネルの探索で得られた類似度の空間的な分布に基づいて、類似度が最良となる位置を推定し、推定した位置に前記高密度化データを挿入する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項７】
請求項３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、
前記高密度化処理部は、パターンマッチングによりテンプレートに適合する候補となる複数の候補カーネルを探索し、複数の候補カーネルの中から各候補カーネルとテンプレートとの距離に基づいてテンプレートに適合するカーネルを選択する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項８】
請求項３から７のいずれか１項に記載の超音波診断装置において、
前記高密度化処理部は、テンプレートに適合する複数のカーネルを選択し、当該複数のカーネルから得られる深度方向データに基づいて、テンプレート内の走査方向データの隙間に挿入する高密度化データを得る、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項９】
請求項８に記載の超音波診断装置において、
前記高密度化処理部は、テンプレートに適合する複数のカーネルから得られる深度方向データと、当該各カーネルとテンプレートとの距離と、に基づいて前記高密度化データを得る、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項１０】
請求項２から９のいずれか１項に記載の超音波診断装置において、
前記高密度化処理部は、実空間におけるサイズが互いに等しくなるようにテンプレートとカーネルを設定する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項１１】
請求項２から１０のいずれか１項に記載の超音波診断装置において、
前記高密度化処理部は、超音波ビームを放射状または扇状に走査して得られる画像用データを高密度化するにあたり、画像用データ内に配置するテンプレートの位置が深いほどテンプレートの実空間におけるサイズを大きくする、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項１２】
請求項１１に記載の超音波診断装置において、
前記高密度化処理部は、テンプレート内の走査方向データとその走査方向データのデータ間隔でカーネル内から選択される深度方向データとの間の類似度に基づいたパターンマッチングにより、テンプレートに適合するカーネルを探索するにあたり、テンプレートの位置が深いほどカーネル内から選択する深度方向データのデータ間隔を大きくする、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項１３】
請求項２から１２のいずれか１項に記載の超音波診断装置において、
前記高密度化処理部は、画像用データ内において互いに異なる複数位置にテンプレートを配置し、各位置においてテンプレートに適合するカーネルを探索することにより、複数位置においてテンプレートに属する走査方向データの密度を補う、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項１４】
請求項１３に記載の超音波診断装置において、
前記高密度化処理部は、画像用データ内の複数位置においてテンプレートに属する走査方向データの個数を一定とする、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項１５】
請求項２から１０のいずれか１項に記載の超音波診断装置において、
前記高密度化処理部は、画像用データ内において互いに異なる複数位置にテンプレートを配置し、各位置においてテンプレートに適合するカーネルを探索することにより、複数位置においてテンプレートに属する走査方向データの密度を補うにあたり、画像用データ内の複数位置においてテンプレートの実空間におけるサイズを一定とする、
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、超音波画像を高密度化する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
超音波診断装置を利用することにより、例えば運動する組織等の動画像をリアルタイムで得て診断を行うことができる。特に、近年における心臓等の診断や治療において超音波診断装置は極めて重要な医療機器である。【０００３】
心臓等の診断に限らず、一般的に、超音波診断装置において得られる超音波画像の画質は良好であることが望ましい。超音波画像の画質を向上させる具体策として、超音波画像を高密度化する技術が提案されている。【０００４】
例えば、特許文献１には、前フレーム上の注目画素ごとに前フレームと現フレームとの間においてパターンマッチング処理を実行し、現フレームを構成していた原始的画素群と注目画素ごとにパターンマッチング処理により定義された追加的画素群とに基づいて、現フレームを高密度化する技術が記載されている。【０００５】
また、特許文献２には、フレーム内において第１画素列と第２画素列と第３画素列を定義し、第１画素列上の注目画素ごとに、第１画素列と第２画素列との間でパターンマッチング処理を実行し、注目画素についての第２画素列上のマッピングアドレスを演算し、さらに、第３画素列上の注目画素ごとに、第３画素列と第２画素列との間でパターンマッチング処理を実行し、注目画素についての第２画素列上のマッピングアドレスを演算し、そして、複数の注目画素が有する画素値とマッピングアドレスを利用して、第２画素列を高密度化する技術が記載されている。【０００６】
特許文献１，２に記載された技術を利用することにより、例えば、高フレームレートで得られる低密度画像を高密度化することが可能になる。【０００７】
また、超音波ビームの走査方式のうち、セクタ走査やコンベックス走査においては、プローブ側を中心として、超音波ビームが放射状または扇状に走査される。そのため、プローブに近い浅部に比べ、プローブから遠い深部において超音波ビームの間隔が広くなる。このように、超音波ビームの間隔が広くなる場合においても、その間隔を補うように高密度化できることが望ましい。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１２−１０５７５０号公報
【特許文献２】特開２０１２−１０５７５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上述した背景技術に鑑み、本願の発明者は、超音波画像を高密度化する改良技術について研究開発を重ねてきた。特に、特許文献１，２に記載された画期的な技術とは異なる原理により超音波画像を高密度化する技術に注目した。【００１０】
本発明は、上述した研究開発の過程において成されたものであり、その目的は、超音波ビームの走査方向と深さ方向の粗密関係を利用して、超音波画像を高密度化す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】
【００１１】
上記目的にかなう好適な超音波診断装置は、超音波を送受するプローブと、プローブを制御して超音波ビームを走査する送受信部と、超音波ビームを走査して得られる画像用データを高密度化する高密度化処理部と、高密度化された画像用データに基づいて表示画像を形成する表示処理部と、を有し、前記高密度化処理部は、画像用データ内において、超音波ビームの深さ方向に沿って高密度に並ぶ深度方向データに基づいて、超音波ビームの走査方向に沿って低密度に並ぶ走査方向データの密度を補うことにより、画像用データを高密度化する、ことを特徴とする。【００１２】
上記構成において、超音波を送受するプローブは、例えば、コンベックス走査型、セクタ走査型、リニア走査型など、診断用途に応じた様々なタイプのものを利用することができる。上記構成により実現される高密度化は、特にコンベックス走査型やセクタ走査型との組み合わせにおいて好適である。また、二次元断層画像用のプローブが利用されてもよいし、三次元画像用のプローブが利用されてもよい。そして、高密度化の対象となる画像は、例えば二次元断層画像（Ｂモード画像）が好適な一例であるものの、三次元画像やドプラ画像やエラストグラフィ画像などでもよい。また、画像用データとは、超音波画像の形成に利用されるデータであり、例えば、走査される超音波ビームに沿って得られるラインデータなどである。【００１３】
超音波ビームの深さ方向については、浅部（プローブに近い側）から深部（プローブから遠い側）に亘って、超音波の受信信号を連続的に得ることができるため、比較的高密度に並ぶ深度方向データを得ることができる。例えば、１本の超音波ビームに沿って数千個のラインデータを得ることができ、数千個のラインデータをそのまま利用してもよいし、数千個のラインデータをリサンプリング（デシメンション）して得られる数百個のラインデータを利用してもよい。そして、超音波ビームを走査することにより、例えば走査方向に沿って超音波ビームの位置（角度）を段階的にずらしつつ複数の超音波ビームが次々に形成される。一般的な二次元のＢモード画像であれば、１枚（１フレーム）の画像を得るために利用される超音波ビームの本数は例えば百本程度であり、例えばフレームレートを高めるためには超音波ビームの本数をさらに減らす必要がある。そのため、超音波ビームの走査方向に沿って並ぶ走査方向データは比較的低密度になる。このように、超音波ビームの走査方向と深さ方向では、得られるデータの密度が互いに異なる。【００１４】
上記装置によれば、超音波ビームの走査方向と深さ方向の粗密関係を利用した超音波画像の高密度化が実現される。つまり、超音波ビームの深さ方向に沿って高密度に並ぶ深度方向データに基づいて、超音波ビームの走査方向に沿って低密度に並ぶ走査方向データの密度を補うことにより、画像用データが高密度化される。【００１５】
望ましい具体例において、前記高密度化処理部は、画像用データ内において、超音波ビームの走査方向に対応したテンプレートを配置して超音波ビームの深さ方向に対応したカーネルを移動させ、テンプレートに適合するカーネルを探索することにより、探索されたカーネルに属する深度方向データを用いてテンプレートに属する走査方向データの密度を補う、ことを特徴とする。【００１６】
上記構成において、テンプレートは、例えば走査方向データを取り囲むように設定されることが望ましく、１次元形状であってもよいし２次元形状であってもよい。画像用データが３次元データであれば、３次元形状のテンプレートが利用されてもよい。また、カーネルは、例えば深度方向データを取り囲むように設定されることが望ましく、１次元形状であってもよいし２次元形状であってもよい。画像用データが３次元データであれば、３次元形状のカーネルが利用されてもよい。なお、テンプレートとカーネルは互いに同一形状であることが望ましい。【００１７】
望ましい具体例において、前記高密度化処理部は、テンプレートに属する走査方向データとカーネルに属する深度方向データとの間のパターンマッチングにより、テンプレートに適合するカーネルを探索する、ことを特徴とする。【００１８】
望ましい具体例において、前記高密度化処理部は、テンプレート内の走査方向データとその走査方向データのデータ間隔でカーネル内から選択される深度方向データとの間の類似度に基づいたパターンマッチングにより、テンプレートに適合するカーネルを探索することを特徴とする。【００１９】
上記構成において、類似度とは、類似の度合い評価するための指標であり、例えば、類似が良好なほど（良く似ているほど）小さな値を示す指標でもよいし、類似が良好なほど大きな値を示す指標でもよい。類似の度合いを評価する指標としては、例えば、比較するデータ同士の差に関する二乗和や、比較するデータ同士の差に関する絶対値の和などが好適であるものの、他の公知の様々な演算手法を利用してもよい。【００２０】
望ましい具体例において、前記高密度化処理部は、テンプレートに適合するカーネル内の深度方向データに基づいて得られる高密度化データを、テンプレート内の走査方向データの隙間に挿入することにより、画像用データを高密度化する、ことを特徴とする。【００２１】
望ましい具体例において、前記高密度化処理部は、テンプレート内の走査方向データの隙間において、当該テンプレートに適合するカーネルの探索で得られた類似度の空間的な分布に基づいて、類似度が最良となる位置を推定し、推定した位置に前記高密度化データを挿入する、ことを特徴とする。【００２２】
望ましい具体例において、前記高密度化処理部は、パターンマッチングによりテンプレートに適合する候補となる複数の候補カーネルを探索し、複数の候補カーネルの中から各候補カーネルとテンプレートとの距離に基づいてテンプレートに適合するカーネルを選択する、ことを特徴とする。【００２３】
望ましい具体例において、前記高密度化処理部は、テンプレートに適合する複数のカーネルを選択し、当該複数のカーネルから得られる深度方向データに基づいて、テンプレート内の走査方向データの隙間に挿入する高密度化データを得る、ことを特徴とする。【００２４】
望ましい具体例において、前記高密度化処理部は、テンプレートに適合する複数のカーネルから得られる深度方向データと、当該各カーネルとテンプレートとの距離と、に基づいて前記高密度化データを得る、ことを特徴とする。【００２５】
望ましい具体例において、前記高密度化処理部は、実空間におけるサイズが互いに等しくなるようにテンプレートとカーネルを設定する、ことを特徴とする。【００２６】
望ましい具体例において、前記高密度化処理部は、超音波ビームを放射状または扇状に走査して得られる画像用データを高密度化するにあたり、画像用データ内に配置するテンプレートの位置が深いほどテンプレートの実空間におけるサイズを大きくする、ことを特徴とする。【００２７】
望ましい具体例において、前記高密度化処理部は、テンプレート内の走査方向データとその走査方向データのデータ間隔でカーネル内から選択される深度方向データとの間の類似度に基づいたパターンマッチングにより、テンプレートに適合するカーネルを探索するにあたり、テンプレートの位置が深いほどカーネル内から選択する深度方向データのデータ間隔を大きくする、ことを特徴とする。【００２８】
望ましい具体例において、前記高密度化処理部は、画像用データ内において互いに異なる複数位置にテンプレートを配置し、各位置においてテンプレートに適合するカーネルを探索することにより、複数位置においてテンプレートに属する走査方向データの密度を補う、ことを特徴とする。【００２９】
望ましい具体例において、前記高密度化処理部は、画像用データ内の複数位置においてテンプレートに属する走査方向データの個数を一定とする、ことを特徴とする。【００３０】
望ましい具体例において、前記高密度化処理部は、画像用データ内において互いに異なる複数位置にテンプレートを配置し、各位置においてテンプレートに適合するカーネルを探索することにより、複数位置においてテンプレートに属する走査方向データの密度を補うにあたり、画像用データ内の複数位置においてテンプレートの実空間におけるサイズを一定とする、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００３１】
本発明により、超音波ビームの走査方向と深さ方向の粗密関係を利用した超音波画像の高密度化が実現される。例えば、本発明の好適な態様によれば、超音波ビームの深さ方向に沿って高密度に並ぶ深度方向データに基づいて、超音波ビームの走査方向に沿って低密度に並ぶ走査方向データの密度を補うことにより、画像用データが高密度化される。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】本発明の好適な超音波診断装置の全体構成を示すブロック図である。
【図２】超音波ビームを走査して得られる画像用データの具体例を示す図である。
【図３】テンプレートとカーネルを利用した探索の具体例を示す図である。
【図４】実空間内におけるデータ間隔を説明するための図である。
【図５】高密度化データによる高密度化の具体例を示す図である。
【図６】高密度化された画像用データの具体例を示す図である。
【図７】距離を考慮した高密度化データの挿入例を示す図である。
【図８】複数のカーネルＫを利用した高密度化データの挿入例を示す図である。
【図９】高密度化データの挿入位置に関する推定の具体例を示す図である。
【図１０】対応点位置への高密度化データの挿入例を示す図である。
【図１１】対応点位置を利用した高密度化の具体例を示す図である。
【図１２】対応点位置を利用して高密度化された画像用データを示す図である。
【図１３】デジタルスキャンコンバータにおける補間処理の具体例を示す図である。
【図１４】図１の超音波診断装置における処理を纏めたフローチャートである。
【図１５】低密度画像の具体例を示す図である。
【図１６】高密度画像の具体例１を示す図である。
【図１７】高密度画像の具体例２を示す図である。
【図１８】高密度画像の具体例３を示す図である。
【図１９】高密度画像の具体例４を示す図である。
【図２０】ラインデータに対する各種処理を説明するための図である。
【図２１】高密度化された画像用データに対する深さ方向のフィルタ処理を説明するための図である。
【図２２】パターンマッチングの具体例を示す図である。
【図２３】高密度化処理部における処理の変形例を説明するための図である。
【図２４】探索領域を拡張した変形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】
【００３３】
図１は、本発明の実施において好適な超音波診断装置の全体構成を示すブロック図である。プローブ１０は超音波を送受する超音波探触子である。例えば、コンベックス走査型やセクタ走査型やリニア走査型、二次元画像（断層画像）用や三次元画像用等の各種のプローブ１０を診断用途に応じて利用することができる。
【００３４】
送受信部１２は、プローブ１０が備える複数の振動素子を送信制御して送信ビームを形成し、送信ビームを診断領域内で走査する。また、送受信部１２は、複数の振動素子から得られる複数の受信信号を整相加算処理するなどして受信ビームを形成し、診断領域内の全域から受信ビーム信号を収集する。つまり、送受信部１２は、ビームフォーマの機能を備えている。また、収集された受信ビーム信号（ＲＦ信号）は、検波処理等の受信信号処理を施される。これにより、各受信ビームごとにその受信ビームに沿って得られるラインデータが高密度化処理部２０へ送られる。
【００３５】
高密度化処理部２０は、超音波ビーム（送信ビームと受信ビーム）を走査して得られる複数の超音波ビームに対応した複数のラインデータで構成される画像用データを高密度化する。高密度化処理部２０は、画像用データ内において、超音波ビームの深さ方向に沿って高密度に並ぶ深度方向データに基づいて、超音波ビームの走査方向に沿って低密度に並ぶ走査方向データの密度を補うことにより、画像用データを高密度化する。高密度化処理部２０における具体的な処理については後に詳述する。
【００３６】
デジタルスキャンコンバータ（ＤＳＣ）３０は、高密度化処理部２０において高密度化された画像用データ、つまり高密度化された複数のラインデータに対して、座標変換処理やフレームレート調整処理等を施す。デジタルスキャンコンバータ３０は、超音波ビームの走査に対応した走査座標系で得られた複数のラインデータから、座標変換処理や補間処理等を利用して、表示座標系に対応した画像データを得る。また、デジタルスキャンコンバータ３０は、走査座標系のフレームレートで得られた複数のラインデータを表示座標系のフレームレートの画像データに変換する。
【００３７】
表示処理部４０は、デジタルスキャンコンバータ３０から得られる画像データに対してグラフィックデータ等を合成して表示画像を形成する。その表示画像は、液晶ディスプレイ等で実現される表示部４２に表示される。なお、制御部５０は、図１の超音波診断装置内を全体的に制御する。
【００３８】
なお、図１に示す構成（各機能ブロック）のうち、送受信部１２と高密度化処理部２０とＤＳＣ３０と表示処理部４０は、それぞれ、例えばプロセッサや電子回路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。制御部５０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。
【００３９】
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、当該超音波診断装置における高密度化処理について説明する。なお、図１に示した構成（ブロック）については以下の説明において図１の符号を利用する。
【００４０】
図２は、超音波ビームを走査して得られる画像用データの具体例を示す図である。図２には、超音波ビームを走査して得られる複数の超音波ビームに対応した複数のラインデータで構成される画像用データが示されている。図２には、超音波ビームの深さ方向ｒと超音波ビームの走査方向である方位方向θが示されており、深さ方向ｒに沿って並ぶ複数の黒丸印（塗り潰し丸印）の列がラインデータである。
【００４１】
ラインデータは、超音波ビームの深さ方向ｒに沿って収集される。深さ方向ｒについては、浅部（プローブ１０に近い側）から深部（プローブ１０から遠い側）に亘って、超音波の受信信号を連続的に得ることができるため、比較的高密度に並ぶラインデータを得ることができる。例えば、１本の超音波ビームに沿って数千個のラインデータを得ることができ、数千個のラインデータをそのまま利用してもよいし、数千個のラインデータをリサンプリング（デシメンション）して得られる数百個のラインデータを利用してもよい。
【００４２】
そして、例えばコンベックス走査やセクタ走査の場合、方位方向θに超音波ビームが走査され、超音波ビームの角度を段階的にずらしつつ複数の超音波ビームが次々に形成される。二次元のＢモード画像であれば、１枚（１フレーム）の画像を得るために、例えば数十から百本程度の超音波ビームが形成され、各超音波ビームごとに深さ方向ｒに沿ってラインデータが収集される。
【００４３】
このように、ラインデータは、深さ方向ｒに沿って比較的高密度に収集されるものの、方位方向θにおいては、超音波ビームの走査間隔だけラインデータ同士が離れている。そのため、複数のラインデータで構成される画像用データは、方位方向θに沿って、比較的低密度となる。そこで、高密度化処理部２０は、以下に詳述する処理により、互いに隣接する超音波ビームの間、つまり図２において破線で示す直線上に高密度化データを挿入して、画像用データを高密度化する。
【００４４】
高密度化処理部２０は、画像用データ内において、超音波ビームの方位方向（走査方向）θに対応したテンプレートを配置し、超音波ビームの深さ方向ｒに対応したカーネルを移動させ、テンプレートに適合するカーネルを探索することにより、探索されたカーネルに属する深度方向データを用いてテンプレートに属する走査方向データの密度を補う。
【００４５】
図３は、テンプレートとカーネルを利用した探索の具体例を示す図である。図３には、図２の画像用データが示されている。つまり、超音波ビームの深さ方向ｒと超音波ビームの走査方向である方位方向θが示されており、深さ方向ｒに沿って並ぶ複数の黒丸印（塗り潰し丸印）の列がラインデータである。但し、図３においては、方位方向θに沿って得られた複数のラインデータが互いに平行に配置されている。
【００４６】
図３（１）は、テンプレートＴとカーネルＫの具体例を示している。この具体例において、テンプレートＴは、方位方向θに伸長された１次元形状である。画像用データのうち方位方向θに沿って並ぶデータを方位方向データとすると、テンプレートＴ内には４個のデータからなる方位方向データが含まれている。なお、テンプレートＴは、方位方向θに対応した形状であればよく、必ずしも方位方向θに平行でなくてもよい。例えば方位方向θに対して斜めに傾いたテンプレートＴが設定されてもよい。また、テンプレートＴは、１次元形状に限らず、２次元形状（矩形その他の多角形や円形など）であってもよい。画像用データが３次元データであれば、３次元形状のテンプレートＴが利用されてもよい。
【００４７】
一方、図３（１）の具体例において、カーネルＫは、深さ方向ｒに伸長された１次元形状である。画像用データのうち、深さ方向ｒに沿って並ぶデータを深度方向データとすると、カーネルＫ内には１３個のデータからなる深度方向データが含まれている。なお、カーネルＫは、深さ方向ｒに対応した形状であればよく、必ずしも深さ方向ｒに平行でなくてもよい。例えば、深さ方向ｒに対して斜めに傾いたカーネルＫが設定されてもよい。また、カーネルＫは、１次元形状に限らず、２次元形状（矩形その他の多角形や円形など）であってもよい。画像用データが３次元データであれば、３次元形状のカーネルＫが利用されてもよい。なお、カーネルＫはテンプレートＴと同一の形状であることが望ましい。
【００４８】
高密度化処理部２０は、画像用データ内において、カーネルＫを移動させ、テンプレートＴに適合するカーネルＫを探索する。高密度化処理部２０は、画像用データ内に探索領域ＳＡを設定し、設定した探索領域ＳＡ内でカーネルＫを移動させる。図３（１）の具体例において、探索領域ＳＡは、テンプレートＴの位置を中心としてテンプレートＴを取り囲む矩形とされている。なお、探索領域ＳＡの形状はその他の多角形や円形などであってもよい。画像用データが３次元データであれば、３次元形状の探索領域ＳＡが利用されてもよい。また、探索領域ＳＡは、テンプレートＴの位置を中心とした配置に限らず、画像用データの状態等に応じて、テンプレートＴと探索領域ＳＡの位置関係が適宜調整されてもよい。また、探索領域ＳＡの大きさは、固定的に設定されてもよいし、画像用データの状態等に応じて適宜調整されてもよい。例えば、画像用データの全域を探索領域ＳＡとしてもよい。
【００４９】
図３（２）は、テンプレートＴに適合するカーネルＫの探索の具体例を示している。高密度化処理部２０は、テンプレートＴに属する方位方向データとカーネルＫに属する深度方向データとの間のパターンマッチングにより、テンプレートＴに適合するカーネルＫを探索する。高密度化処理部２０は、テンプレートＴ内の走査方向データとその走査方向データのデータ間隔でカーネルＫ内から選択される深度方向データとの間の類似度に基づいたパターンマッチングにより、テンプレートＴに適合するカーネルＫを探索する、つまり図３（２）においてテンプレートＴに対してカーネルＫを９０°回転させてテンプレートＴとカーネルＫとの間でパターンマッチングが行われる。なお、カーネルＫの回転方向は右側９０°または左側９０°のいずれでもよく、また、右側９０°と左側９０°の両方についてパターンマッチングを行ってもよい。パターンマッチングにおいては、数１式に示す輝度差二乗和（ＳＳＤ）や数２式に示す輝度差絶対和（ＳＡＤ）などを代表とする類似度の演算が利用される。
【００５０】
【数１】
2014084278.tif 000003
【数２】
2014084278.tif 000004
【００５１】
図３（２）に示す符号は、数１式と数２式における変数に対応している。例えば、ＭとＮは、テンプレートＴのサイズを示している。Ｍは、テンプレートＴの方位方向θの大きさ、つまり方位方向データのデータ数を示している。また、Ｎは、テンプレートＴの深度方向ｒの大きさ、つまり方位方向データの列数を示している。図３（２）の具体例においては、Ｍ＝４，Ｎ＝１である。Ｔ（ｉ，ｊ）は、テンプレートＴ内の各データ（各画素）の値（画素値）を示しており、ｉは方位方向θの座標であり、ｊは深度方向ｒの座標である。
【００５２】
また、Ｉ（ｋ，ｌ）は、カーネルＫ内の各データ（各画素）の値（画素値）を示しており、ｋは方位方向θの座標であり、ｌ（エル）は深度方向ｒの座標である。カーネルＫ内においては、テンプレートＴ内の方位方向データのデータ間隔で、深度方向データの各データが選択される。ｄは、その選択におけるデータ間隔であり、図３（２）の具体例においてはｄ＝４であり、カーネルＫ内から、深さ方向ｒに沿って４データごとに１つのデータが選択される。
【００５３】
テンプレートＴとカーネルＫは、実空間内において、大きさと形状が互いに等しいことが望ましい。さらに、テンプレートＴ内の方位方向データのデータ間隔と、カーネルＫ内において選択される深度方向データのデータ間隔が、実空間上において互いに等しいことが望ましい。
【００５４】
図４は、実空間内におけるデータ間隔を説明するための図である。図４には、セクタ走査により得られるラインデータの具体例が図示されている。セクタ走査やコンベックス走査においては、プローブ側を中心として、超音波ビームが放射状または扇状に走査されるため、プローブに近い浅部に比べ、プローブから遠い深部において超音波ビームの間隔が広くなる。
【００５５】
図４において、超音波ビームの長さ（最大の深さ）がＲ（ｍｍ）であり、超音波ビームの走査範囲（角度範囲）がθ（ｄｅｇ）である。また、１本の超音波ビームに沿って得られるラインデータの個数（サンプル数）がＳであり、超音波ビームの本数（ライン総数）がＬｎである。
【００５６】
そして、深さ方向のサンプリングレート（ラインデータ間隔）がΔＲとなる。一方、方位方向のサンプリングレート（ビーム間隔）は、深さに応じて異なり、深さＲａにおけるサンプリングレートがΔａとなる。そこで、方位方向に対応したテンプレートＴ内のデータ間隔と、深さ方向に対応したカーネルＫ内から選択されるデータ間隔とを、実空間上において互いに等しくするにあたり、次式に示す方位方向のサンプリングレートΔａと深さ方向のサンプリングレートΔＲの比率を利用する。
【００５７】
【数３】
2014084278.tif 000005
【００５８】
例えば、図３（２）に示すテンプレートＴの深さをＲａとして、数３式によりサンプリングレート比率を算出し、算出結果に最も近い整数を図３（２），数１式，数２式におけるｄ（深度方向データの選択間隔）とする。つまり、テンプレートＴが深くなるほど方位方向のサンプリングレートΔａが大きくなり（広がり）、それに応じて、カーネルＫ内における深度方向データの選択間隔ｄも大きくなる。これにより、テンプレートＴ内の方位方向データのデータ間隔と、カーネルＫ内において選択される深度方向データのデータ間隔を、実空間上において互いに等しくすることができる。
【００５９】
図３（２）に戻り、数１式に示す輝度差二乗和（ＳＳＤ）を利用したパターンマッチングにおいては、カーネルＫを深さ方向ｒに沿って段階的に移動しつつ、例えば深さ方向ｒに沿って高密度に並ぶデータの１つ分ずつカーネルＫを移動しつつ、各位置において、カーネルＫとテンプレートＴとの間で数１式のＳＳＤが算出される。さらに、方位方向θに沿って超音波ビームの１本分だけ位置をずらして、深さ方向ｒに沿ってカーネルＫを移動しつつ、各位置において数１式のＳＳＤが算出される。こうして、探索領域ＳＡ内の全域に亘ってカーネルＫを移動させつつ、各位置において数１式のＳＳＤが算出される。そして、探索領域ＳＡ内において例えばＳＳＤが最小値となる位置におけるカーネルＫが、テンプレートＴに適合するカーネルＫとされる。なお、カーネルＫは、深さ方向ｒに沿って数データ間隔で、方位方向θに沿って数ビーム間隔で、段階的に移動させてもよい。
【００６０】
また、数２式に示す輝度差絶対和（ＳＡＤ）を利用したパターンマッチングでも、輝度差二乗和（ＳＳＤ）の場合と同様に、探索領域ＳＡ内の全域に亘ってカーネルＫを移動させつつ、各位置において数２式のＳＡＤが算出される。そして、探索領域ＳＡ内において例えばＳＡＤが最小値となる位置におけるカーネルＫが、テンプレートＴに適合するカーネルＫとされる。
【００６１】
なお、図３（２）の画像用データを構成するラインデータは、デシメンション（リサンプリング）前後のいずれでもよい。デシメンション前であれば深度方向データが多数であるためパターンマッチングの精度が高まり、デシメンション後であれば深度方向データが間引かれているためパターンマッチングの演算負荷を軽減できる。
【００６２】
テンプレートＴに適合するカーネルＫが探索されると、そのカーネルＫの深度方向データから得られる高密度化データにより、テンプレートＴ内の方位方向データが高密度化される。
【００６３】
図５は、高密度化データによる高密度化の具体例を示す図である。図５には、図３の画像用データが示されている。つまり、超音波ビームの深さ方向ｒと超音波ビームの方位方向θが示されており、深さ方向ｒに沿って並ぶ複数の黒丸印（塗り潰された丸印）がラインデータである。
【００６４】
図５（１）は、高密度化データの挿入例を示している。図５（１）の画像用データ内にはテンプレートＴとそれに適合するカーネルＫが示されている。高密度化処理部２０は、テンプレートＴに適合するカーネルＫ内の深度方向データから得られる高密度化データをテンプレートＴ内の方位方向データの隙間に挿入する。図５（１）の具体例において、カーネルＫの中心に位置する白丸（塗り潰されていない丸印）の深度方向データが高密度化データとされ、テンプレートＴの中心に位置する隙間（破線で示す直線上）に挿入されている。
【００６５】
テンプレートＴに適合するカーネルＫは、探索領域ＳＡ（図３）内において、輝度差二乗和（数１式）または輝度差絶対和（数２式）が最小となるカーネルＫであり、テンプレートＴに最も類似した画像部分である。テンプレートＴは方位方向θに対応し、カーネルＫは深さ方向ｒに対応しており、互いに対応する方向が異なるものの、テンプレートＴとそれに適合するカーネルＫは最も類似した画像部分であり、超音波の音響的な振る舞いや組織の性状等が互いに酷似している可能性が極めて高い。
【００６６】
そこで、図５（１）に示す具体例のように、テンプレートＴに適合するカーネルＫの深度方向データから得られる白丸の高密度化データがテンプレートＴの方位方向データの隙間に挿入される。なお、カーネルＫ内における高密度化データの位置と、テンプレートＴ内における高密度化データの挿入位置は、互いに等しいことが望ましい。つまり、例えば図５（１）に示す具体例のように、カーネルＫの中心から得られた高密度化データがテンプレートＴの中心に挿入されることが望ましい。なお、カーネルＫの深度方向データの中から高密度化データが選択されてもよいし、カーネルＫの深度方向データに基づいた演算により高密度化データが算出されてもよい。
【００６７】
さらに、高密度化処理部２０は、画像用データ内において互いに異なる複数位置にテンプレートＴを配置し、各位置においてテンプレートＴに適合するカーネルＫを探索することにより、複数位置においてテンプレートＴに属する方位方向データの密度を補い、画像用データを高密度化する。
【００６８】
図５（２）は、画像用データの高密度化の具体例を示している。図５（２）において、画像用データはその全域に亘って高密度化データが挿入されている。つまり、画像用データの全域に亘って複数位置にテンプレートＴを配置し、各位置においてテンプレートＴに適合するカーネルＫを探索し、テンプレートＴの各位置において白丸の高密度化データを得て、その位置に高密度化データを配置すると図５（２）の具体例となる。図５（２）においては、互いに隣接する超音波ビームの間、つまり図５（１）において破線で示す直線上を埋め尽くすように高密度化データが挿入され、画像用データが高密度化されている。
【００６９】
図６は、高密度化された画像用データの具体例を示す図である。図２に示した画像用データに対し、図３から図５を利用して説明した処理により高密度化された画像用データが図６に示されている。図２の画像用データと比較して、図６においては、互いに隣接する超音波ビームの間、つまり図２において破線で示す直線上を埋め尽くすように高密度化データが挿入され、画像用データが高密度化されている。高密度化処理部２０において高密度化された画像用データは、デジタルスキャンコンバータ３０において座標変換処理を施される。
【００７０】
デジタルスキャンコンバータ３０は、例えば図６に示す高密度化された画像用データについて、超音波ビームの走査に対応したｒθ走査座標系で得られた画像用データから、ｘｙ直交座標系の表示座標系に対応した画像データを得る。例えば図６において格子状に示されるｘｙ直交座標系内の複数座標において、各座標ごとに、その座標の近傍に位置するラインデータ（黒丸）と高密度化データ（白丸）を利用した補間処理により、ｘｙ直交座標系の各座標における画像データが算出される。
【００７１】
こうして、デジタルスキャンコンバータ３０において得られた画像データに対して、表示処理部４０がグラフィックデータ等を合成して表示画像を形成し、その表示画像が表示部４２に表示される。
【００７２】
なお、図５（１）においては、カーネルＫの中心から得られた１つの高密度化データをテンプレートＴの中心に挿入する具体例を説明したが、以下に説明する変形例により、高密度化データを挿入してもよい。
【００７３】
図７は、距離を考慮した高密度化データの挿入例を示す図である。図７には、高密度化処理される画像用データが示されている。つまり、超音波ビームの深度方向（深さ方向）ｒと超音波ビームのライン方向（方位方向）θが示されており、深度方向ｒに沿って並ぶ複数の黒丸印（塗り潰された丸印）がラインデータである。
【００７４】
図７の画像用データ内にはテンプレートＴと、それに適合するカーネルＫの探索において得られた複数のカーネルＫＡ，ＫＢ，ＫＣが示されている。また、図７には、テンプレートＴと各カーネルＫとの間における輝度差絶対和ＳＡＤと、テンプレートＴと各カーネルＫとの間の距離（例えば中心間の距離）Ｄｉｓｔが示されている。つまり、カーネルＫＡの輝度差絶対和と距離がそれぞれＳＡＤＡとＤｉｓｔＡであり、カーネルＫＢの輝度差絶対和と距離がそれぞれＳＡＤＢとＤｉｓｔＢであり、カーネルＫＣの輝度差絶対和と距離がそれぞれＳＡＤＣとＤｉｓｔＣである。
【００７５】
図７の挿入例においては、類似度であるＳＡＤに加えて距離Ｄｉｓｔを考慮してテンプレートＴに挿入される高密度化データＰが決定される。つまり、ＳＡＤが最小であることを優先しつつ、ＳＡＤが最小となるカーネルＫが複数ある場合に、距離Ｄｉｓｔの小さい方が選択される。具体例を示すと次のとおりである。
【００７６】
（１）「ＳＡＤＡ＜ＳＡＤＢ＜ＳＡＤＣ」であれば、カーネルＫＡを選択し、カーネルＫＡの中心に位置するデータＡを、テンプレートＴに挿入する高密度化データＰとする。
（２）「ＳＡＤＡ＝ＳＡＤＢ＝ＳＡＤＣ」且つ「ＤｉｓｔＡ＜ＤｉｓｔＢ＜ＤｉｓｔＣ」であれば、カーネルＫＡを選択し、カーネルＫＡの中心に位置するデータＡを、テンプレートＴに挿入する高密度化データＰとする。
（３）「ＳＡＤＡ＞ＳＡＤＢ＝ＳＡＤＣ」且つ「ＤｉｓｔＡ＜ＤｉｓｔＢ＜ＤｉｓｔＣ」であれば、カーネルＫＢを選択し、カーネルＫＢの中心に位置するデータＢを、テンプレートＴに挿入する高密度化データＰとする。
【００７７】
また、選択されたカーネルＫ内からから得られる複数のデータを平滑化して得られるデータをテンプレートＴに挿入する高密度化データＰとしてもよい。例えばカーネルＫＡが選択された場合に、カーネルＫＡの中心に位置するデータＡとその上下（浅い側と深い側）のデータからなる複数個のデータの平均値を高密度化データＰとする。これにより、仮にデータＡがノイズであった場合にも、平滑化によりノイズの影響が軽減または除去されて不自然な画像の生成を抑制できる。
【００７８】
なお、平滑化に利用されるデータ個数（タップ数）は、カーネルＫのサイズに応じて決定されてもよい。例えば「タップ数＝（カーネルサイズ−１）／３＋１」とする。また、カーネルＫのサイズ（カーネル内の深度方向のデータ総数）は、テンプレートＴの実空間内におけるサイズに合わせることが望ましい。例えば、テンプレートＴが深いほどテンプレートＴの実空間におけるサイズが大きくなる場合に、カーネルＫのサイズもそれに合わせて大きくする。具体例を示すと、テンプレートＴが比較的浅い領域において、カーネルサイズが７とされ、その場合のタップ数は３となる。また、テンプレートＴが中間の領域においてカーネルサイズが１９とされ、その場合のタップ数は７となる。そして、テンプレートＴが比較的深い領域において、カーネルサイズが３７とされ、その場合のタップ数は１３となる。
【００７９】
図８は、複数のカーネルＫを利用した高密度化データの挿入例を示す図である。図７と同様に、図８には、高密度化処理される画像用データが示されている。図８の画像用データ内にはテンプレートＴと、それに適合するカーネルＫの探索において得られた複数のカーネルＫＡ，ＫＢ，ＫＣ，ＫＤが示されている。
【００８０】
また、図８には、テンプレートＴと各カーネルＫとの間における輝度差絶対和ＳＡＤとテンプレートＴと各カーネルＫとの間の距離（例えば中心間の距離）Ｄｉｓｔが示されている。つまりカーネルＫＡの輝度差絶対和と距離がそれぞれＳＡＤＡとＤｉｓｔＡであり、カーネルＫＢの輝度差絶対和と距離がそれぞれＳＡＤＢとＤｉｓｔＢであり、カーネルＫＣの輝度差絶対和と距離がそれぞれＳＡＤＣとＤｉｓｔＣであり、カーネルＫＤの輝度差絶対和と距離がそれぞれＳＡＤＤとＤｉｓｔＤである。
【００８１】
図８の挿入例においては、類似度であるＳＡＤが小さい方から順に、距離Ｄｉｓｔを考慮して、複数のカーネルＫが選択される。例えば、ＳＡＤが小さい方から順に３個のカーネルＫを選択することを優先しつつ、ＳＡＤが同値となるカーネルＫが複数ある場合に、距離Ｄｉｓｔの小さい方を選択する。具体例を示すと次のとおりである。
【００８２】
（１）「ＳＡＤＡ＜ＳＡＤＢ＜ＳＡＤＣ＜ＳＡＤＤ」であれば、カーネルＫＡ，ＫＢ，ＫＣを選択し、カーネルＫＡ，ＫＢ，ＫＣの各々の中心に位置するデータＡ，Ｂ，Ｃに基づいてテンプレートＴに挿入する高密度化データＰを得る。例えば、データＡ，Ｂ，Ｃの平均値を高密度化データＰとする。また、選択されたカーネルＫＡ，ＫＢ，ＫＣの各々の距離に応じた重み付け加算「Ｐ＝０．５Ａ＋０．２５Ｂ＋０．２５Ｃ」により、高密度化データＰを得るようにしてもよい。
（２）「ＳＡＤＡ＝ＳＡＤＢ＝ＳＡＤＣ＝ＳＡＤＤ」且つ「ＤｉｓｔＡ＜ＤｉｓｔＢ＜ＤｉｓｔＣ＜ＤｉｓｔＤ」であれば、カーネルＫＡ，ＫＢ，ＫＣを選択し、カーネルＫＡ，ＫＢ，ＫＣの各々の中心に位置するデータＡ，Ｂ，Ｃに基づいてテンプレートＴに挿入する高密度化データＰを得る。例えば、データＡ，Ｂ，Ｃの平均値を高密度化データＰとする。また、距離に応じた重み付け加算「Ｐ＝０．５Ａ＋０．２５Ｂ＋０．２５Ｃ」により、高密度化データＰを得るようにしてもよい。
（３）「ＳＡＤＡ＞ＳＡＤＢ＝ＳＡＤＣ＝ＳＡＤＤ」且つ「ＤｉｓｔＡ＜ＤｉｓｔＢ＜ＤｉｓｔＣ＜ＤｉｓｔＤ」であれば、カーネルＫＢ，ＫＣ，ＫＤを選択し、カーネルＫＢ，ＫＣ，ＫＤの各々の中心に位置するデータＢ，Ｃ，Ｄに基づいてテンプレートＴに挿入する高密度化データＰを得る。例えば、データＢ，Ｃ，Ｄの平均値を高密度化データＰとする。また、距離に応じた重み付け加算「Ｐ＝０．５Ｂ＋０．２５Ｃ＋０．２５Ｄ」により、高密度化データＰを得るようにしてもよい。
【００８３】
なお、以上までの説明においては、高密度化データをテンプレートＴの中心に挿入する具体例を説明したが、以下に説明するように、高密度化データの挿入位置を推定し、その挿入位置に高密度化データを挿入してもよい。
【００８４】
図９は、高密度化データの挿入位置に関する推定の具体例を示す図である。なお、挿入位置の推定に先立って、高密度化処理部２０は、例えば図３を利用して説明した具体例によりテンプレートＴに適合したカーネルＫを探索する。そして図９の推定の具体例では、テンプレートＴ内の走査方向データの隙間において、高密度化データを挿入する最良の位置が推定される。高密度化処理部２０は、テンプレートＴに適合するカーネルＫの探索で得られた類似度の空間的な分布に基づいて、類似度が最良となる最良位置を推定し、推定した最良位置に高密度化データを挿入する。
【００８５】
図９（１）は、等角直線フィッティングを利用した推定例を示しており、図９（２）はパラボラフィッティングを利用した推定例を示している。図９（１）（２）の各々において、横軸はカーネルＫの位置を示しており、縦軸は、各位置における類似度の値、例えば輝度差二乗和（数１式）または輝度差絶対和（数２式）の値を示している。また、黒丸印（塗り潰された丸印）が各位置で算出された類似度の具体例である。
【００８６】
図３を利用して説明したように、テンプレートＴに適合したカーネルＫの探索においては、輝度差二乗和（ＳＳＤ）または輝度差絶対和（ＳＡＤ）が最小値となる位置におけるカーネルＫが、テンプレートＴに適合するカーネルＫとされる。
【００８７】
図９（１）（２）において、横軸の位置０（ゼロ）がカーネルＫの探索位置である。つまり、類似度が算出された複数位置のうち、位置０において算出された類似度が最小値となる。また、横軸の位置１と位置−１は、探索位置である位置０の近傍におけるカーネルＫの移動位置である。例えば、深さ方向ｒに沿って並ぶデータの１つ分ずつカーネルＫを移動しつつ類似度を得た場合には、位置０からデータ１つ分だけずれた移動位置が位置１と位置−１となる。
【００８８】
高密度化処理部２０は、探索位置の近傍における類似度の空間的な分布に基づいて、類似度が最良となる対応点位置（最良位置）を推定する。例えば、図９（１）に示す例のように、等角フィッティングを利用して対応点位置が推定される。つまり、負方向側から正方向側に向かって類似度が減少する減少直線ＤＬと類似度が増加する増加直線ＩＬについて、減少直線ＤＬと増加直線ＩＬの傾きθを同一（等角）としつつ、位置−１，０，１の３点（黒丸印）を通るように減少直線ＤＬと増加直線ＩＬを設定し、設置した減少直線ＤＬと増加直線ＩＬの交点の位置を対応点位置（サブピクセル位置）とする。
【００８９】
また、例えば、図９（２）に示す例のように、パラボラフィッティングを利用してもよい。つまり、位置−１，０，１の３点（黒丸印）を通る例えば放物線を設定し、その放物線が極小となる位置を対応点位置（サブピクセル位置）とする。
【００９０】
こうして、探索位置である位置０よりも類似度が良い（ＳＳＤ又はＳＡＤが小さい）対応点位置が推定される。対応点位置が推定されると、高密度化処理部２０は、探索位置のカーネルＫから得られる高密度化データをテンプレートＴ内の対応点位置に挿入する。例えば、カーネルＫの中心から得られた高密度化データが、テンプレートＴの中心から対応点位置に相当する距離だけずれた位置に挿入される。
【００９１】
図１０は、対応点位置への高密度化データの挿入例を示す図である。図１０には、高密度化処理される画像用データが示されている。つまり、超音波ビームの深さ方向ｒと超音波ビームの走査方向である方位方向θが示されており、深さ方向ｒに沿って並ぶ複数の黒丸印（塗り潰された丸印）がラインデータである。
【００９２】
図１０の画像用データ内には、２つのテンプレートＴ１，Ｔ２とそれに適合するカーネルＫが示されている。テンプレートＴ１の方位方向データの隙間（走査線間）には、２つのカーネルＫから得られる２つの高密度化データ（白丸）が挿入されている。また、テンプレートＴ２の方位方向データの隙間には、３つのカーネルＫから得られる３つの高密度化データが挿入されている。各高密度化データの挿入位置は、図９を利用して説明した処理により推定される。図１０に示すように、１つのテンプレートＴのデータ間に複数の高密度化データが挿入されてもよい。
【００９３】
図１１は、対応点位置を利用した高密度化の具体例を示す図である。図１１において、画像用データは、その全域に亘って高密度化データが挿入されている。つまり、画像用データの全域に亘って複数位置にテンプレートＴを配置し、各位置においてテンプレートＴに適合するカーネルＫを探索し、そのカーネルＫから白丸の高密度化データを得て対応点位置へ配置すると図１１の具体例となる。図１１においては、互いに隣接する超音波ビームの間、つまり図１１において黒丸で示すラインデータ間に複数の高密度化データが挿入され、画像用データが高密度化されている。
【００９４】
なお、画像用データ内において一様な密度で高密度化データが挿入されてもよいし、深さに応じて密度を異ならせてもよい。例えば、セクタ走査やコンベックス走査により得られた画像用データは、深い部分ほど超音波ビームの間隔が広くなるため、深い部分ほど高密度化データのデータ数を増加させてもよいし、浅い部分において高密度化を省略してもよい。
【００９５】
図１２は、対応点位置を利用して高密度化された画像用データを示す図である。図２に示した画像用データに対し、図９から図１１を利用して説明した処理により高密度化された画像用データが、図１２に示されている。図２の画像用データと比較して、図１２においては、互いに隣接する超音波ビームの間つまり黒丸で示すラインデータ間に複数の高密度化データが挿入され、画像用データのデータ密度が数倍に高密度化されている。高密度化処理部２０において高密度化された画像用データは、デジタルスキャンコンバータ３０において座標変換処理を施される。
【００９６】
デジタルスキャンコンバータ３０は、例えば図１２に示す高密度化された画像用データについて、超音波ビームの走査に対応したｒθ走査座標系で得られた画像用データから、ｘｙ直交座標系の表示座標系に対応した画像データを得る。例えば図１２において格子状に示されるｘｙ直交座標系内の複数座標において、各座標ごとに、その座標の近傍に位置するラインデータ（黒丸）と高密度化データ（白丸）を利用した補間処理により、ｘｙ直交座標系の各座標における画像データが算出される。
【００９７】
図１３は、デジタルスキャンコンバータ（ＤＳＣ）３０における補間処理の具体例を示す図である。図１３には、図１２の領域Ａが拡大表示されている。デジタルスキャンコンバータ３０は、ｘｙ直交座標系の画像データを構成する画素データＰを得るにあたり、画素データＰの近傍に位置するラインデータ（黒丸）と高密度化データ（白丸）の少なくとも一方を利用する。
【００９８】
図１３に示す具体例においては、画素データＰに近い順に選ばれた４つの高密度化データが利用される。各高密度化データの位置（対応点位置）は、図９を利用して説明した処理により推定され、例えばメモリ等に記憶されている。デジタルスキャンコンバータ３０は、メモリ等から４つの高密度化データの対応点位置（θ１，θ２，θ３，θ４）を読み出し、例えば、画素データＰの位置から各高密度化データの位置までの距離に応じた重み付け加算により、４つの高密度化データから画素データＰを得る。なお、図１３の具体例においては、４つの高密度化データから画素データＰを得ているが、画素データＰの位置によっては、補間処理に利用される４つのデータにラインデータが含まれる場合もある。
【００９９】
図１４は、図１の超音波診断装置における処理を纏めたフローチャートである。まず、複数の超音波ビームに対応した複数のラインデータで構成される画像用データが得られると（Ｓ１４０１）、高密度化処理部２０は、画像用データ内にテンプレートＴを配置し（Ｓ１４０２，図３）、探索領域ＳＡを設定する（Ｓ１４０３，図３）。また、高密度化処理部２０は、テンプレートＴの位置（深さ）に応じて、カーネルＫ内において選択される深度方向データのデータ間隔を設定する（Ｓ１４０４，図４）。
【０１００】
さらに、高密度化処理部２０は、探索領域ＳＡ内においてカーネルＫを移動させつつ（Ｓ１４０５，図３）、カーネルＫの各位置においてカーネルＫとテンプレートＴのパターンマッチングを行う（Ｓ１４０６，図３）。そして、探索領域ＳＡの全域においてパターンマッチングが終了し、テンプレートＴに適合するカーネルＫが探索されると（Ｓ１４０７）、適合するカーネルＫの深度方向データから得られる高密度化データが、テンプレートＴ内の方位方向データの隙間に挿入される（Ｓ１４０８，図５，図７〜図１１）。
【０１０１】
高密度化処理部２０は、画像用データ内の複数位置にテンプレートＴを配置し、各位置においてＳ１４０２からＳ１４０８までの処理を実行する。画像用データの全域に亘る全テンプレートが終了するまで、Ｓ１４０２からＳ１４０８までの処理が繰り返し実行される（Ｓ１４０９）。
【０１０２】
こうして、高密度化処理部２０により、画像用データ内の全域に亘って高密度化データが挿入されると、高密度化された画像用データがデジタルスキャンコンバータ３０により表示座標系へ変換され（Ｓ１４１０，図６，図１２，図１３）、高密度化された画像が表示部４２に表示される（Ｓ１４１１）。
【０１０３】
図１の超音波診断装置によれば、超音波ビームの深さ方向に沿って高密度に並ぶ深度方向データに基づいて、超音波ビームの走査方向（方位方向）に沿って低密度に並ぶ走査方向データ（方位方向データ）の密度を補うことにより、画像用データが高密度化される。そのため、比較的解像度の高い超音波画像を提供することができる。また、例えば、高フレームレートで低密度に得られた動画像を高密度化することにより、高フレームレート且つ高密度な動画像を提供することができる。また、セクタ走査やコンベックス走査により得られる画像の深い部分における高密度化はもちろん、リニア走査等により得られる画像が高密度化されてもよい。
【０１０４】
なお、図３から図１４を利用して説明した処理の一部または全てに対応したプログラムにより、図１に示した高密度化処理部２０から表示処理部４０までの機能の一部または全てをコンピュータで実現し、そのコンピュータを超音波画像処理装置として機能させてもよい。上記プログラムは、例えば、ディスクやメモリなどのコンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記憶され、その記憶媒体を介してコンピュータに提供される。もちろん、インターネット等の電気通信回線を介して上記プログラムがコンピュータに提供されてもよい。
【０１０５】
以上、本発明の好適な実施形態である図１の超音波診断装置について詳述したが、図１の超音波診断装置により得られる超音波画像の具体例を示すと次のようになる。
【０１０６】
図１５は、低密度画像の具体例を示す図である。図１５の低密度画像は、セクタ走査により得られたライン数（ビーム本数）６１のＢモード画像である。図１５の低密度画像を高密度化して得られる高密度画像の具体例を図１６から図１９に示す。
【０１０７】
図１６は、高密度画像の具体例１を示す図である。図１６の高密度画像は、図７を利用して説明した高密度化データの挿入例により、ＳＡＤが最小値となる１つのカーネルＫから得られた１つの高密度化データを、図１５の低密度画像内に次々に挿入して得られた、ライン数１２１の高密度画像である。
【０１０８】
図１７は、高密度画像の具体例２を示す図である。図１７の高密度画像は、図７を利用して説明した高密度化データの挿入例により、ＳＡＤが最小値となる１つのカーネルＫから平滑化により得られた高密度化データを、図１５の低密度画像内に次々に挿入して得られた高密度画像である。
【０１０９】
図１８は、高密度画像の具体例３を示す図である。図１８の高密度画像は、図８を利用して説明した高密度化データの挿入例により、ＳＡＤが小さい３つのカーネルＫから得られるデータの平均値により得られた高密度化データを、図１５の低密度画像内に次々に挿入して得られた高密度画像である。
【０１１０】
図１９は、高密度画像の具体例４を示す図である。図１９の高密度画像は、図８を利用して説明した高密度化データの挿入例により、ＳＡＤが小さい３つのカーネルＫから得られるデータを距離に応じて重み付け加算して得られた高密度化データを、図１５の低密度画像内に次々に挿入して得られた高密度画像である。
【０１１１】
図１６から図１９に示す高密度画像はいずれも、図１５の低密度画像より解像度が向上して鮮明になっている。
【０１１２】
図１の超音波診断装置により得られる超音波画像の具体例は以上のとおりである。図１の超音波診断装置（本超音波診断装置）は、さらに、以下に説明する追加または変更の機能も備えている。
【０１１３】
＜深さ方向のフィルタ処理＞
図２０は、ラインデータに対する各種処理を説明するための図である。図２０に示す各種処理は、例えば、送受信部１２または高密度化処理部２０が実行する。
【０１１４】
（Ａ）は、送受信部１２において得られるオリジナルのラインデータを示している。（Ａ）に示すオリジナルのラインデータは、超音波ビーム（受信ビーム）１本分のデータであり、数百から数千個程度のサンプリングデータで構成される。
【０１１５】
本超音波診断装置は、オリジナルのラインデータに対して、深さ方向ｒのフィルタ処理を施す。例えば深さ方向ｒに並ぶいくつかのサンプリングデータを対象としたＦＩＲフィルタ処理が施される。（Ａ）には、フィルタ処理の具体例として、ｎ個（ｎは自然数）のサンプリングデータを対象としたｎＴａｐ（タップ）ＦＩＲフィルタが図示されている。例えば、深さ方向ｒに沿ってｎＴａｐＦＩＲフィルタのウィンドウ（ｎ個分のデータ範囲）を１データずつシフトさせながら、次々にフィルタ処理後のデータを得ることにより、（Ｂ）に示すフィルタ後のラインデータが得られる。
【０１１６】
本超音波診断装置は、（Ｂ）に示すフィルタ後のラインデータをリサンプリング処理して、（Ｃ）に示すリサンプリング後のラインデータを得る。例えば、深さ方向ｒに並ぶフィルタ後のラインデータから、数データ間隔でサンプリングデータが抽出される。
【０１１７】
なお、ｎＴａｐＦＩＲフィルタを数データずつシフトさせてフィルタ処理後のデータを得ることにより、（Ａ）に示すオリジナルのラインデータから、直接的に、（Ｃ）に示すリサンプリング後のラインデータを得るようにしてもよい。
【０１１８】
本超音波診断装置は、（Ｃ）に示すリサンプリング後のラインデータを利用して、つまり（Ｃ´）に示すラインデータを利用して、画像用データの高密度化処理を行う。例えば図３から図１３を利用して説明した処理により高密度化された画像用データを得る。さらに、本超音波診断装置は、高密度化された画像用データに対して、深さ方向ｒのフィルタ処理を施す。
【０１１９】
図２１は、高密度化された画像用データに対する深さ方向ｒのフィルタ処理を説明するための図である。図２１には、高密度化された画像用データが示されている。つまり、超音波ビームの深さ方向ｒと超音波ビームの方位方向θが示されており、深さ方向ｒに沿って並ぶ複数の黒丸印（塗り潰された丸印）がリサンプリング後のラインデータ（図２０における（Ｃ´））であり、深さ方向ｒに沿って並ぶ複数の白丸印（塗り潰されていない丸印）が、高密度化処理（例えば図３から図１３）により挿入されたデータ（高密度化データ）である。
【０１２０】
本超音波診断装置において、例えば高密度化処理部２０は、高密度化データ（白丸）に対して、ラインデータ（黒丸）に対する深さ方向ｒのフィルタ処理と同程度のフィルタ処理を施す。同程度とは、例えば、実空間内におけるフィルタの長さ（データ数）が互いに同じ又は実質的に同じであり、各データに対する重みづけ（フィルタ係数）が互いに同じ又は実質的に同じである場合などである。
【０１２１】
具体的には、ラインデータに対して図２０（Ａ）に示すｎＴａｐＦＩＲフィルタが利用された場合に、高密度化データに対して、図２１に示すように、３個のデータを対象とした３Ｔａｐ（タップ）ＦＩＲフィルタが施される。図２０（Ａ）に示すｎＴａｐＦＩＲフィルタは、フィルタの長さがｎデータであり、実空間内における長さが、図２０（Ｃ）における３個のデータ（例えばＲ１〜Ｒ３）に相当する。そこで、図２１に示す高密度化データ（白丸）に対して、ラインデータ（黒丸）の３個に相当する長さの３ＴａｐＦＩＲフィルタが適用される。
【０１２２】
また、例えば、ｎＴａｐＦＩＲフィルタ（図２０）の先頭データの係数と中心データの係数と最終データの係数を、必要に応じて規格化処理して、３ＴａｐＦＩＲフィルタ（図２１）の先頭データの係数と中心データの係数と最終データの係数とする。
【０１２３】
なお、上述したフィルタの長さや重みづけは１つの具体例であり、フィルタの長さや重みづけは上記具体例に限定されない。また、ユーザがフィルタの長さや重みづけを調整できる構成としてもよい。
【０１２４】
＜輝度バイアスを考慮したパターンマッチング＞
図３を利用した説明では、テンプレートＴに適合するカーネルＫの探索において、数１式に示す輝度差二乗和（ＳＳＤ）や数２式に示す輝度差絶対和（ＳＡＤ）によるパターンマッチングを説明した。
【０１２５】
本超音波診断装置は、装置内で深さに応じたゲイン調整（例えばＳＴＣ）や、方位方向のゲイン調整（例えばＡＮＧＬＥＧＡＩＮ）により、超音波画像内のゲインを局所的に調整することができる。そのため、パターンマッチングにおいては、明るさ（輝度の大きさ）にロバストな評価値を利用することが望ましい。そこで、本超音波診断装置は、次式においてＺＳＡＤ（Zero-mean Sum of Absolute Difference）を定義し、パターンマッチングにおいて次式に示すＺＳＡＤを利用してもよい。
【０１２６】
【数４】
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【０１２７】
図３（２）に示す符号は、数４式における変数に対応している。例えば、ＭとＮは、テンプレートＴのサイズを示している。Ｍは、テンプレートＴの方位方向θの大きさ、つまり方位方向データのデータ数を示している。また、Ｎは、テンプレートＴの深度方向ｒの大きさ、つまり方位方向データの列数を示している。図３（２）の具体例においては、Ｍ＝４，Ｎ＝１である。Ｔ（ｉ，ｊ）は、テンプレートＴ内の各データ（各画素）の値（画素値）を示しており、ｉは方位方向θの座標であり、ｊは深度方向ｒの座標である。
【０１２８】
また、Ｉ（ｋ，ｌ）は、カーネルＫ内の各データ（各画素）の値（画素値）を示しており、ｋは方位方向θの座標であり、ｌ（エル）は深度方向ｒの座標である。カーネルＫ内においては、テンプレートＴ内の方位方向データのデータ間隔で、深度方向データの各データが選択される。ｄは、その選択におけるデータ間隔であり、図３（２）の具体例においてはｄ＝４であり、カーネルＫ内から、深さ方向ｒに沿って４データごとに１つのデータが選択される。
【０１２９】
図２２は、パターンマッチングの具体例を示す図である。図２２には、テンプレートＴ内の輝度パターン（画素値７０，８０，７５，５０）と、カーネルＫ内の輝度パターン（画素値１００，１１０，１０５，８０）の具体例が図示されている。
【０１３０】
図２２に示す具体例において数２式のＳＡＤを利用するとＲSAD＝１２０となる。これに対し、図２２に示す具体例において、数４式のＺＳＡＤを利用するとＲZSAD＝０となり、図２２のテンプレートＴに適合するカーネルＫとして、図２２のカーネルＫが選出される可能性が高まる。
【０１３１】
また、図２２に示す具体例において、カーネルＫ内の画素Ｄ（画素値Ｄ）をテンプレートＴ内の画素間に挿入して画素Ｄ´（画素値Ｄ）とする場合には、次式に基づいて画素値が決定される。
【０１３２】
【数５】
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【０１３３】
＜フィルタ処理後のデータによるパターンマッチング＞
図２３は、高密度化処理部２０における処理の変形例を説明するための図である。図２３に示す変形例において、高密度化処理部２０は、図１の送受信部１２から得られるラインデータに対して、ノイズ除去または平滑化のためのフィルタ処理を施す（Ｓ２１）。これにより、パターンマッチングにおいて悪影響を与えるノイズが除去される。
【０１３４】
続いて、高密度化処理部２０は、ノイズが除去されたラインデータに基づく画像用データ内において、テンプレートＴとカーネルＫを設定してパターンマッチング処理を行う（Ｓ２２，図３参照）。これにより、ラインデータとラインデータの間に挿入される高密度化データが選出される。
【０１３５】
そして、高密度化処理部２０は、送受信部１２から得られるラインデータに基づく画像用データ内に、Ｓ２２で選出された位置に該当する送受信部１２からのラインデータを高密度化データとして挿入して、画像用データを高密度化する（Ｓ２３，図５参照）。高密度化された画像用データは、図１のデジタルスキャンコンバータ（ＤＳＣ）３０に出力される。
【０１３６】
図２３に示す変形例では、Ｓ２１においてフィルタ処理を施されたラインデータに基づいてパターンマッチングが行われるため、ノイズに伴うパターンマッチングの精度の低下を抑制できる。
【０１３７】
＜探索領域ＳＡの拡張＞
図２４は、探索領域ＳＡを拡張した変形例を説明するための図である。図２４には、ラインデータに基づいて得られる画像用データが、複数フレームに亘って図示されている。図２４において、フレームｆは、高密度化処理の対象となっている注目フレームであり、フレームｆの画像用データ内にテンプレートが設定される。
【０１３８】
図２４に示す変形例では、フレームｆのテンプレートに適合するカーネルが、フレームｆ内に加えて、他のフレーム内においても探索される。例えば、フレームｆ内に探索領域ＳＡが設定され、さらに、フレームｆに隣接するフレームｆ−１とフレームｆ＋１内にも探索領域ＳＡが設定され、フレームｆとフレームｆ−１とフレームｆ＋１に設定された探索領域ＳＡ内で、フレームｆのテンプレートに適合するカーネルが探索される。
【０１３９】
これにより、テンプレートが設定されたフレーム内のみでカーネルが探索される場合に比べて、パターンマッチングの精度が高められる。なお、探索に利用されるフレームは、テンプレートが設定された注目フレームに隣接する場合に限らず、例えば、注目フレームから数フレーム離れたフレームまで、探索の範囲を広げてもよい。
【０１４０】
なお、例えば、類似度の演算（数１式，数２式，数４式）において、注目フレームと他のフレームに対して互いに異なる重みづけを行ってもよい。例えば、注目フレームを最大の重みづけとして注目フレームから離れるに従って重みづけを小さくして、テンプレートに適合するカーネルが探索されてもよい。
【符号の説明】
【０１４１】
１０  プローブ、１２  送受信部、２０  高密度化処理部、３０  デジタルスキャンコンバータ（ＤＳＣ）、４０  表示処理部、４２  表示部、５０  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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【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２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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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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【国際調査報告】
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