【手続補正書】
【提出日】平成21年1月9日(2009.1.9)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】 多数のトランスデューサ素子を含んでいる超音波トランスデューサ・アレイと、該トランスデューサ・アレイをパルス駆動して、第１及び第２の走査において超音波ビームを送信させる送信ビームフォーマと、前記各送信に続いて、前記トランスデューサ・アレイにより検出されるエコー信号から導き出される音波データの受信ビームを形成する受信ビームフォーマと、前記音波データを前記第１及び第２の走査にそれぞれ対応するピクセル強度データの第１及び第２の画像フレームへ変換する信号処理系であって、前記音波データのゲインをゲイン調節の関数として調節するゲイン補償構成要素を含んでいる信号処理系と、ノイズ・モデルに従って、前記第１のピクセル強度データの画像フレームと、関連するすべてのゲイン関連システム・パラメータのカレントの設定との関数として、前記ゲイン調節を決定すると共に、前記第２の走査から取得された音波データのゲインを調節するときに前記ゲイン調節を前記ゲイン補償構成要素へ伝達するようにプログラムされているコンピュータと、前記ピクセル強度データの画像フレームをグレイ・スケール・レベル・データの画像フレームへ変換するビデオ・プロセッサと、前記グレイ・スケール・レベル・データの画像フレームを表す画像を表示する表示装置と、を備え、
前記コンピュータは、（ａ）ピクセル強度データの画像フレームを、整列したカーネルから成る複数の集合を形成している規則的なカーネルのグリッドに分割する工程と、（ｂ）前記超音波イメージング・システムにおいて、各々のカーネルについて、関連するすべてのゲイン関連パラメータのカレントの設定を検索する工程と、（ｃ）ノイズ・モデルを用いて各々のカーネルにおける平均ノイズ・レベルを予測する工程と、（ｄ）各々のカーネルについて、ピクセル強度の関数を算出する工程と、（ｅ）各々のカーネルについて、予測された平均ノイズ・レベルを、前記の算出されたピクセル強度の関数と比較する工程と、（ｆ）各々のカーネル集合について、前記予測された平均ノイズ・レベルよりも所定の量だけ大きい算出されたピクセル強度の関数を有するカーネルを計数して、信号を有するカーネルの数を形成する工程と、（ｇ）信号を有するカーネルの数が限界閾値以上である各々のカーネル集合について、信号を有するすべてのカーネルの平均ピクセル強度を算出して、カーネル集合平均を形成する工程と、（ｈ）最適平均グレイ・スケール・レベルに基づいて、各々のカーネル集合について、それぞれの前記カーネル集合平均に対応するグレイ・スケール・レベルを前記最適グレイ・スケール・レベルへシフトさせるようなゲイン調節を決定する工程と、（ｉ）前記超音波イメージング・システムのその後の動作時に前記ゲイン調節に従ってゲインを調節する工程と、を実行するようにプログラムされている、生体組織をイメージングするシステム。
【請求項２】 前記コンピュータは更に、信号を有するカーネルの数が前記限界閾値よりも小さい各々のカーネル集合について、ノイズを抑制するようなそれぞれの下方ゲイン調節を決定するようにプログラムされている請求項１に記載のシステム。
【請求項３】 前記ピクセル強度データの画像フレームを、整列したカーネルから成る複数の集合を形成している規則的なカーネルのグリッドに分割する工程が、前記第１のピクセル強度データの画像フレームを、複数の行を形成している規則的なカーネルのグリッドに分割する工程を含んでいる請求項１に記載のシステム。
【請求項４】 前記工程（ｆ）所定の条件を満たす各々の行について、信号を有するカーネルの平均ピクセル強度数を決定し、行平均を形成する工程を含み、前記工程（ｇ）が各行平均に対応するグレイ・スケール・レベルを前記最適グレイ・スケール・レベルへシフトさせる、各々の行についてのゲイン調節を決定する工程を含んでいる請求項３に記載のシステム。
【請求項５】 前記コンピュータは更に、信号を有するカーネルの数が前記限界閾値よりも小さい各々の行について、ノイズを抑制するようなそれぞれの下方ゲイン調節を決定するようにプログラムされている請求項３に記載のシステム。
【請求項６】 前記ピクセル強度データの画像フレームを、整列したカーネルから成る複数の集合を形成している規則的なカーネルのグリッドに分割する工程が、前記第１のピクセル強度データの画像フレームを、複数のセクタを形成している規則的なカーネルのグリッドに分割する工程を含んでいる請求項１に記載のシステム。
【請求項７】 前記工程（ｆ）所定の条件を満たす各々のセクタについて、信号を有するカーネルの平均ピクセル強度数を決定し、セクタ平均を形成する工程を含み、前記工程（ｇ）が各セクタ平均に対応するグレイ・スケール・レベルを前記最適グレイ・スケール・レベルへシフトさせる、各々のセクタについてのゲイン調節を決定する工程を含んでいる請求項６に記載のシステム。
【請求項８】 前記コンピュータは更に、信号を有するカーネルの数が前記限界閾値よりも小さい各々のセクタについて、ノイズを抑制するようなそれぞれの下方ゲイン調節を決定するようにプログラムされている請求項６に記載のシステム。
【請求項９】 前記ピクセル強度データの画像フレームを、整列したカーネルから成る複数の集合を形成している規則的なカーネルのグリッドに分割する工程が、前記第１のピクセル強度データの画像フレームを、複数の列を形成している規則的なカーネルのグリッドに分割する工程を含んでいる請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】 前記工程（ｆ）所定の条件を満たす各々の列について、信号を有するカーネルの平均ピクセル強度数を決定し、列平均を形成する工程を含み、前記工程（ｇ）が各列平均に対応するグレイ・スケール・レベルを前記最適グレイ・スケール・レベルへシフトさせる、各々の列についてのゲイン調節を決定する工程を含んでいる請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】 前記コンピュータは更に、信号を有するカーネルの数が前記限界閾値よりも小さい各々の列について、ノイズを抑制するようなそれぞれの下方ゲイン調節を決定するようにプログラムされている請求項９に記載のシステム。
【請求項１２】 超音波イメージング・システムにおいてゲインを自動調節する方法であって、（ａ）ピクセル強度データの画像フレームを、整列したカーネルから成る複数の集合を形成している規則的なカーネルのグリッドに分割する工程と、（ｂ）前記超音波イメージング・システムにおいて、各々のカーネルについて、関連するすべてのゲイン関連パラメータのカレントの設定を検索する工程と、（ｃ）ノイズ・モデルを用いて各々のカーネルにおける平均ノイズ・レベルを予測する工程と、（ｄ）各々のカーネルについて、ピクセル強度の関数を算出する工程と、（ｅ）各々のカーネルについて、予測された平均ノイズ・レベルを、前記の算出されたピクセル強度の関数と比較する工程と、（ｆ）各々のカーネル集合について、前記予測された平均ノイズ・レベルよりも所定の量だけ大きい算出されたピクセル強度の関数を有するカーネルを計数して、信号を有するカーネルの数を形成する工程と、（ｇ）信号を有するカーネルの数が限界閾値以上である各々のカーネル集合について、信号を有するすべてのカーネルの平均ピクセル強度を算出して、カーネル集合平均を形成する工程と、（ｈ）最適平均グレイ・スケール・レベルに基づいて、各々のカーネル集合について、それぞれの前記カーネル集合平均に対応するグレイ・スケール・レベルを前記最適グレイ・スケール・レベルへシフトさせるようなゲイン調節を決定する工程と、（ｉ）前記超音波イメージング・システムのその後の動作時に前記ゲイン調節に従ってゲインを調節する工程と、を含んでいる、ゲインを自動調節する方法。
【請求項１３】 前記関数は、平均ピクセル強度である請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】 前記関数は、総計ピクセル強度である請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】 各々のカーネル集合が、前記グリッドのそれぞれの行を形成している請求項１２に記載の方法。
【請求項１６】 各々のカーネル集合が、前記グリッドのそれぞれのセクタを形成している請求項１２に記載の方法。
【請求項１７】 各々のカーネル集合が、前記グリッドのそれぞれの列を形成している請求項１２に記載の方法。
【請求項１８】 前記ゲイン調節は、音波データの各々のベクトルに沿って変化する請求項１２に記載の方法。
【請求項１９】 前記ゲイン調節は、各音波データのベクトルを横断して変化する請求項１２に記載の方法。
【請求項２０】 信号を有するカーネルの数が前記限界閾値よりも小さい各々のカーネル集合について、ノイズを抑制するようなそれぞれの下方ゲイン調節を決定する工程を更に含んでいる請求項１２に記載の方法。