(57)【要約】　　　（修正有）【課題】ドップラ超音波画像の改善のためのドップラパラメータ後処理システムを構築する。【解決手段】少なくとも１つのドップラパラメータ入力を閾値と比較し、第１マスクを生成するためのコンパレータを含む超音波イメージングのためのシステムについて開示している。空間フィルタはコンパレータに結合して第２マスクを生成し、分類オペレータは空間フィルタに結合されて第３マスクを生成する。分類オペレータは、所定の画素の値を何れかの隣接画素の値と比較し、何れかの非マジョリティ画素を隣接画素のマジョリティ値に再分類することが可能で、少なくとも１つのドップラパラメータを出力するマルチパラメータジェネレータをさらに含む。マルチパラメータジェネレータは少なくとも１つのドップラパラメータ入力と少なくとも１つの何れかのマスクに基づく関数関係を有する。第２空間フィルタはドップラパラメータ入力を受け取るように結合される。【選択図】　　　図１
2004033732.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
超音波画像処理のためのシステムであって：
少なくとも１つのドップラパラメータ入力を閾値と比較し、結果を出力するコンパレータであって、前記結果を第１マスクとして用いる、コンパレータ；
第２マスクを生成するための前記コンパレータに結合した空間フィルタ；
第３マスクを生成するために前記空間フィルタに結合した分類オペレータ；並びに
前記マスクの何れかを受け入れるために、前記コンパレータ、前記空間フィルタ及び前記分類オペレータに結合したマルチパラメータジェネレータ；
から構成される、システム。
【請求項２】
請求項１に記載のシステムであって、前記少なくとも１つのドップラパラメータ入力を受け取るために、第２空間フィルタからさらに構成される、システム。
【請求項３】
請求項２に記載のシステムであって、前記第２空間フィルタは空間ローパスフィルタである、システム。
【請求項４】
請求項２に記載のシステムであって、前記第２空間フィルタは空間ハイパスフィルタである、システム。
【請求項５】
請求項２に記載のシステムであって、前記第２空間フィルタは空間帯域通過フィルタである、システム。
【請求項６】
請求項２に記載のシステムであって、前記第２空間フィルタは多段式コンビネーションフィルタである、システム。
【請求項７】
請求項１に記載のシステムであって、前記閾値は調節可能な値である、システム。
【請求項８】
請求項１に記載のシステムであって、前記閾値は固定値である、システム。
【請求項９】
請求項１に記載のシステムであって、前記空間フィルタは空間ローパスフィルタである、システム。
【請求項１０】
請求項１に記載のシステムであって、前記空間フィルタはアジマスフィルタとレンジフィルタとから構成される、システム。
【請求項１１】
請求項１に記載のシステムであって、前記第３マスクは前記空間フィルタである、システム。
【請求項１２】
請求項１に記載のシステムであって、前記マルチパラメータジェネレータは、前記少なくとも１つのドップラパラメータ入力及び少なくとも１つの何れかの前記マスクに基づく関数関係にしたがって、出力を生成する、システム。
【請求項１３】
請求項１に記載のシステムであって、前記マルチパラメータジェネレータは、前記少なくとも１つのドップラパラメータ入力及び少なくとも１つの何れかの前記マスクに基づく数学的組み合わせにしたがって、出力を生成する、システム。
【請求項１４】
請求項１に記載のシステムであって、前記マルチパラメータジェネレータは、前記第１マスク、第２マスクおよび第３マスクの各々、そして前記少なくとも１つのドップラパラメータ入力に適用される重み付けにしたがって、出力を生成する、システム。
【請求項１５】
請求項２に記載のシステムであって、前記マルチパラメータジェネレータは、前記第２空間フィルタにより修正される前記少なくとも１つのドップラパラメータ入力に基づく関数関係にしたがって、出力を生成する、システム。
【請求項１６】
請求項１５に記載のシステムであって、前記マルチパラメータジェネレータは、少なくとも１つの前記マスクの何れかを用いる前記第２空間フィルタにより修正される前記少なくとも１つのドップラパラメータ入力についての数学的組み合わせにしたがって、出力を生成する、システム。
【請求項１７】
請求項１５に記載のシステムであって、前記マルチパラメータジェネレータは、少なくとも１つのドップラパラメータ入力を用いる前記第２空間フィルタにより修正される前記少なくとも１つのドップラパラメータ入力についての数学的組み合わせにしたがって、出力を生成する、システム。
【請求項１８】
高周波画像処理のための方法であって：
少なくとも１つのドップラパラメータ入力を関連する閾値と比較し、前記比較に基づいて結果を出力する段階；
前記結果を用いて第１マスクを生成する段階；
前記第１マスクを空間的にフィルタリングすることにより第２マスクを生成する段階；
前記第２マスクを分類することにより第３マスクを生成する段階；並びに
少なくとも１つのドップラパラメータ出力を生成するために前記マスクのうち少なくとも１つに多変量関数を適用する段階；
から構成される、方法。
【請求項１９】
請求項１８の記載の方法であって、前期少なくとも１つのドップラパラメータ入力を第２空間フィルタにより空間的にフィルタリングする、方法。
【請求項２０】
請求項１９の記載の方法であって、前記第２空間フィルタは空間ローパスフィルタから構成される、方法。
【請求項２１】
請求項１９の記載の方法であって、前記第２空間フィルタは空間ハイパスフィルタから構成される、方法。
【請求項２２】
請求項１９の記載の方法であって、前記第２空間フィルタは空間帯域通過フィルタから構成される、方法。
【請求項２３】
請求項１９の記載の方法であって、前記第２空間フィルタは空間多段式フィルタリングから構成される、方法。
【請求項２４】
請求項１８の記載の方法であって、前記空間フィルタリングの段階は、空間ローパスフィルタを用いて前記第１マスクをフィルタリングする、方法。
【請求項２５】
請求項１８の記載の方法であって、前記空間フィルタリングの段階は、アジマスフィルタとレンジフィルタとを用いて前記第１マスクをフィルタリングする、方法。
【請求項２６】
請求項１８の記載の方法であって、前記第３マスクを空間的にフィルタリングする段階からさらに構成される、方法。
【請求項２７】
請求項１８の記載の方法であって、前記分類は、所定のドップラパラメータ入力値を何れかの隣接画素の値と効果的に比較することに基づく、方法。
【請求項２８】
請求項１８の記載の方法であって、前記関連する閾値を特定の特性を強調するように選択する、方法。
【請求項２９】
請求項１８の記載の方法であって、前記多変量関数を前記少なくとも１つのドップラパラメータ入力に基づく相関関係を含むように選択する、方法。
【請求項３０】
請求項１９の記載の方法であって、前記多変量関数を前期第２空間フィルタにより修正する前記少なくとも１つのドップラパラメータ入力に基づく相関関係を含むように選択する、方法。
【請求項３１】
請求項１８の記載の方法であって、前記多変量関数は前記マスクのうち少なくとも１つに基づく相関関係を含む、方法。
【請求項３２】
請求項２６の記載の方法であって、前記多変量関数は前記空間フィルタに結合する前記第３マスクに基づく相関関係を含む、方法。
【請求項３３】
超音波イメージングのためのシステムであって：
少なくとも１つのドップラパラメータ入力を閾値と比較し、結果を出力するコンパレータであって、前記結果は第１マスクを生成するために用いられ、前記コンパレータは前記少なくとも１つのドップラパラメータ入力の各々に関連する少なくとも１つの閾値を有する、コンパレータ；
第２マスクを生成するために前記コンパレータに結合した空間フィルタ；
第３マスクを生成するための前記空間フィルタに結合した分類オペレータであって、前記分類オペレータは所定の画素の値を隣接する画素の値と効果的に比較しそして何れかの所定の非マジョリティ画素を前記隣接画素のマジョリティ値に再分類する、分類オペレータ；
前記ドップラパラメータ入力を受け取るために結合された第２空間フィルタ；並びに
少なくとも１つのドップラパラメ−タを出力するためのマルチパラメータジェネレータであって、前記マルチパラメータジェネレータは前記少なくとも１つのドップラパラメータ入力、前記コンパレータ、前記空間フィルタ、前記分類オペレータ及び前記第２空間フィルタ、そして少なくとも１つの前記ドップラパラメータ入力及び前記少なくとも１つの何れかのマスクに基づく関数関係を有する、マルチパラメータジェネレータ；
から構成される、システム。
【請求項３４】
請求項３３に記載のシステムであって、前記マルチパラメータジェネレータは、前記第２空間フィルタにより修正される少なくとも１つの前記ドップラパラメータ入力に基づく関数関係を有する、システム。
【請求項３５】
請求項３３に記載のシステムであって、前記第２空間フィルタは空間ローパスフィルタである、システム。
【請求項３６】
請求項３３に記載のシステムであって、前記第２空間フィルタは空間ハイパスフィルタである、システム。
【請求項３７】
請求項３３に記載のシステムであって、前記第２空間フィルタは空間帯域通過フィルタから構成される、システム。
【請求項３８】
請求項３３の記載のシステムであって、前記第２空間フィルタは空間多段式フィルタリングから構成される、システム。
【請求項３９】
請求項３３の記載のシステムであって、前記空間フィルタは空間ローパスフィルタである、システム。
【請求項４０】
請求項３３の記載のシステムであって、前記空間フィルタはアジマスフィルタとレンジフィルタとから構成される、システム。
【請求項４１】
請求項３３の記載の方法であって、前記第３マスクは前記空間フィルタに結合される、システム。
【請求項４２】
超音波画像処理のための方法は：
少なくとも１つのドップラパラメータ入力を関連する閾値と比較し、前期比各に基づいて結果を出力する段階；
前記結果を用いて第１マスクを生成する段階；
前記第１マスクを空間フィルタにより空間的にフィルタリングし、第２マスクを生成する段階；
前記第２マスクを分類する段階であって、前記分類は所定の画素の値を何れかの隣接画素の値と効果的に比較することを含み、何れかの所定の非マジョリティ画素を前記隣接画素のマジョリティ値に再分類する、段階；
第２マスクを分類することにより第３マスクを生成する段階；並びに
少なくとも１つのドップラパラメータを出力するためにマルチパラメータ関数を適用する段階であって、前記多変量関数は前期少なくとも１つのドップラパラメータ入力と少なくとも１つの何れかの前記マスクとに基づく相関関係を含むように選択される、段階；
から構成される、方法。
【請求項４３】
請求項４２に記載の方法であって、前記少なくとも１つのドップラパラメータ入力は第２空間フィルタにより空間的にフィルタリングされる、方法。
【請求項４４】
請求項４２に記載の方法であって、前記空間的フィルタリングの段階は空間ローパスフィルタを用いて前記第１マスクをフィルタリングする、方法。
【請求項４５】
請求項４２に記載の方法であって、前記フィルタリングする段階はアジマスフィルタとレンジフィルタとを用いて前記第１マスクをフィルタリングする、方法。
【請求項４６】
請求項４２に記載の方法であって、前記第３マスクを前記空間フィルタに結合させる段階よりさらに構成される、方法。
【請求項４７】
請求項４２に記載の方法であって、前記閾値は特定特性を強調するために選択される、方法。
【請求項４８】
請求項４２に記載の方法であって、前記多変量関数は前記第２空間フィルタにより修正される前記少なくとも１つのドップラパラメータ入力に基づく関数を含むように選択される、方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
（技術分野）
本発明は、超音波イメージングに関わり、特に、ドップラ超音波画像を改善し向上させるための方法及び装置に関する。
【０００２】
（背景技術）
超音波イメージングは、非侵襲性、低コストであり、速い応答時間を有することから、一種の診断手法としてよく用いられている。これらの特性は、他の利点として患者の放射線被曝を低減する必要のある医療分野で特に有用である。典型的には、超音波イメージングは、先ず超音波を生成して調査中の媒体内に導き、次いで、調査中の媒体内の異なる組織及び組織間の境界から反射して戻る結果として得られる波動を観察することにより、得られる。その得られる波動は信号として受け取られる。この受け取られた信号は、次いで後処理が施され、所定の位置から反射された波動の振幅に比例する強度をもつスポットをプロットすることによりスクリーンに画像化される。画像における特定のスポットの位置は、調査中の媒体内に超音波をパルス化して導いた後の既知の伝達及び再放射に基づいている。
【０００３】
カラードップライメージングは、医療用超音波システムで用いられる超音波イメージングの変形である。カラードップライメージングは、患者の血液の流れのドップラ速度（または、エネルギー、またはそれら両方）を表示するために２次元のカラーマッピングされた画像を生成する。一般的に、カラー画像はドップラパラメータデータから導き出され、対応する２次元組織画像に重畳される。この重畳により、使用者が血液流の変化と対応する組織構造を同時に観察することを可能にする。
【０００４】
次のような段階を実行することにより、ドップラパラメータデータを反射された超音波パルスから検出し、抽出することが可能である。即ち、１）調査中の媒体にトランスジューサにより複数の超音波パルスを伝達する段階、２）伝達された複数の超音波パルスに対応するあらゆる戻り信号を受け取る段階、３）受け取られた超音波パルスの各々について保存された位相情報を用いて、ビームストリーマにより２次元の複合画像を生成する段階、４）あらゆる静止した対象からの信号を取り除くために連続的に生成される複合画像全体に亘ってクラッタ（ｃｌｕｔｔｅｒ）フィルタリングを適用する段階及び、５）複数の超音波パルスに対応する連続的複合画像から、自動補正方法または他の手法により、それぞれのサンプリングポイントにおけるドップラパラメータデータを演算する段階、から構成される。
【０００５】
一旦生成されたドップラパラメータデータは、通常は、後に処理される。後処理では、最終的な表示装置において見る生ドップラパラメータデータを調整する。ドップラパラメータデータの後処理は、通常は、次の工程から構成される。即ち、１）あらゆるランダムノイズまたは残留クラッタに対応するドップラパラメータデータからあらゆる画像サンプルを取り出すために１つまたはそれ以上の閾値を用いる段階、２）ドップラパラメータデータにいくつかの画像処理技術（例えば、スムージング、ノイズ低減等）を光学的に適用する段階及び３）ドップラパラメータデータのカラーマッピング及び走査変換を行う段階、から構成される。
【０００６】
先行技術の超音波システムは、ソーティングまたは分類するために１つまたはそれ以上の閾値を用い、それにより、ドップラパラメータデータは、残余クラッタまたはノイズのある画像サンプルから対象の動いている目的物（例えば、血液の流れ）の画像サンプルを分離する。例えば、ドップラエネルギーの閾値の下限ＥＴを設定し、ＥＴより小さいドップラエネルギーを有するあらゆる画像サンプルをドップラエネルギーの画像から排除する。同様に、ドップラ速度の閾値の下限ＶＴを設定し、ＶＴより小さいドップラ速度の絶対値を有するあらゆる画像サンプルをドップラ速度の画像から排除する。また、ドップラパラメータデータの他のタイプに他のタイプの閾値を適用することが可能である。さらに、血液流のような、所期の動きのある目的物のみを現すあらゆる画像サンプルを確認するために、種々のタイプの閾値をドップラ速度の画像に一体化することが可能である。
【０００７】
この方法の短所の一つは、２つの等級のドップラパラメータデータの画像サンプル（例えば、血液流とクラッタ／ノイズ）は、しばしば、パラメータ空間の重ね合わせを有する。したがって、それぞれの等級の多くのサンプルの分類ミスがよく起こる。このような分類ミスは、血液流領域における抜け落ち（即ち、見かけの静止領域）、または静止組織領域におけるランダムドップラノイズをもたらす。
【０００８】
（発明の概要）
本発明の実施形態は、少なくとも１つのドップラパラメータの入力を閾値と比較して、その結果を出力するためのコンパレータを含む、ドップラ超音波イメージングのためのシステムである。その結果を第１マスクとして用いる。コンパレータは、各々のドップラパラメータ入力に関連する少なくとも１つの閾値を有する。第２マスクを生成するために、空間フィルタをコンパレータに連結する。第３マスクを生成するために、分類オペレータを空間フィルタに連結する。分類オペレータは、所定の画素の値を隣接画素の値と比較し、所定の非マジョリティ画素の値を隣接する画素のマジョリティ値に再分類する。本発明の実施形態はさらに、少なくとも１つのドップラパラメータを出力するためにマルチパラメータジェネレータを含む。マルチパラメータジェネレータは、少なくとも１つのドップラパラメータ入力と少なくとも１つのマスクとに基づく関数関係を有する。
【０００９】
本発明の更なる実施形態は、少なくとも１つのドップラパラメータ入力を関連する閾値と比較し、その比較に基づいて結果を出力する段階を含むドップラ超音波画像処理のための方法である。その結果を用いて、第１マスクを生成する。次いで、空間フィルタを用いて第１マスクをフィルタリングすることにより、第２マスクを生成する。この方法は第２マスクを分類する。前記第２マスクを分類することにより、第３マスクを生成する。この分類する段階は、所定の画素の値を隣接する画素の値と効果的に比較すること及び所定の非マジョリティ画素を隣接画素のマジョリティ値に再分類することを、含む。少なくとも１つのドップラパラメータを出力するために、多変量関数を用いる。少なくとも１つのドップラパラメータと少なくとも１つのマスクに基づいて相関関係を盛り込むために、多変量関数を選択する。
【００１０】
（発明の詳細な説明）
図１は、本発明にしたがったドップラパラメータ後処理システム１００を示す。特に、本発明は、対象となっている種々のドップラパラメータを分類するために、複数のマスキング関数、これらマスキング関数の数学的結合及びドップラパラメータ入力を用いる。対象となっている典型的なドップラパラメータは、ドップラ速度に限定されることなく、ドップラエネルギー及び血液流、心臓組織等の動きのあるアイテムのドップラ速度変動を含んでいる。先行技術における一般的な分類ミスは、血液流領域における抜け落ち（即ち、見せかけの静止領域）、または静止組織領域におけるドップラノイズ（即ち、対象となっている見せかけの動きのあるパラメータ）を含む。本発明はこれらの分類ミスを低減する。
【００１１】
図１は本発明の実施形態の概観であって、複数のドップラパラメータ入力を示し、複数の分類及びフィルタリングモジュールを含んでいる。具体的には、図１には、Ｐ１からＰｋまでのドップラパラメータ入力、最終のドップラパラメータ出力Ｐｉ，ｏｕｔ、マルチパラメータ閾値コンパレータ１１０（即ち、第１分類オペレータ）、空間ローパスフィルタ１２０、第２分類オペレータ１３０、任意のフィードバックループ１３５、任意の空間フィルタ１４０及び最終ドップラマルチパラメータ出力ジェネレータ１５０、を含む。
【００１２】
実際には、マルチパラメータ閾値コンパレータ１１０に複数のドップラパラメータ入力の経路を設定する。また、連結したドップラパラメータ入力を閾値と比較する前に、複数のドップラパラメータ入力を結合させるために、マルチパラメータ閾値コンパレータ１１０を用いることが可能である。また、任意に、任意の空間フィルタ１４０及び最終ドップラパラメータ出力ジェネレータ１５０にドップラパラメータ入力を導くことが可能である。これら任意の経路の各々については以下で説明する。
【００１３】
マルチパラメータ閾値コンパレータ１１０は第１マスクＭ１を生成する。この第１マスクＭ１は空間ローパスフィルタ１２０に直接繋がり、そして、任意に、最終ドップラパラメータ出力ジェネレータ１５０に直接繋げることが可能である。第１マスクＭ１を空間ローパスフィルタ１２０の中を通過させた後、第２マスクＭ２が空間ローパスフィルタ１２０として生成する。第２マスクＭ２を第２分類オペレータ１３０に直接繋げ、また、最終ドップラパラメータ出力ジェネレータ１５に直接繋げることも可能である。第２マスクを第２分類オペレータ１３０の中を通過させた後、第３マスクＭ３が第２分類オペレータ１３０の出力として生成する。マスクＭ３を最終ドップラパラメータ出力ジェネレータ１５０に直接繋げ及び／または、少なくとも１回またはそれ以上、任意のフィードバックループ１３５を経由して、空間ローパスフィルタ１２０の入力に経路を逆戻りさせる。第３マスクＭ３は空間ローパスフィルタ１２０により再びフィルタリングされ、第２分類オペレータ１３０により修正される。対象となっている各々のドップラパラメータについて最終ドップラパラメータ出力Ｐｉ，ｏｕｔを生成するために、最終ドップラパラメータ出力ジェネレータ１５０は、任意のまたはすべての前述のマスク、ドップラパラメータ入力及び任意のフィルタリングされたドップラパラメータ入力に関して、数学的演算を実行する。
【００１４】
図１のフロー図についてのさらに詳細にみると、複数のドップラパラメータ入力Ｐ１、Ｐ２、．．．、Ｐｉ、．．．、Ｐｋはマルチパラメータ閾値コンパレータ１１０に繋がっている。マルチパラメータ閾値コンパレータ１１０は、各々のドップラパラメータ、またはドップラパラメータのうち１つ以上から導かれる新しいパラメータを、関連する閾値レベルと比較する。各々の閾値レベルは、所定のドップラパラメータまたは新しく導かれたパラメータに関連する所定の値を有する。第１マスクＭ１を生成するために、所定の論理方法を用いて、マルチパラメータ閾値コンパレータ１１０により実行される比較の結果を分類する。第１マスクＭ１はバイナリ出力（０または１）、または規格化された連続階調出力（例えば、０及び１を含むこれらの間の任意の値）の形式をとることが可能である。
【００１５】
１つの模範的な実施形態において、所定のドップラパラメータ入力は、調査中の媒体における血液流のドップラ速度とすることが可能である。調査中の媒体の領域における画素に対して血液流のドップラ速度の絶対値が所定の閾値レベルより大きい場合、第１マスクＭ１の画素にバイナリ出力“１”を割り当てる。同様に、その速度の絶対値が所定の閾値レベルより小さい場合、第１マスクＭ１の画素にバイナリ出力“０”を割り当てる。“０”を生成した領域は、何らかの低速度のまたは静止した対象物を表すデータをマスキングし、それにより、そのような対象物が最終表示装置に表示されることを妨げる。
【００１６】
他の模範的実施形態において、所定のドップラパラメータ入力は、調査中の媒体における血液流のドップラパラメータエネルギーとすることが可能である。調査中の媒体の領域における画素に対して血液流のドップラエネルギーが所定の閾値レベルより大きい場合、第１マスクＭ１の画素にバイナリ出力“１”を割り当てる。同様に、そのドップラエネルギーが所定の閾値レベルより小さい場合、第１マスクＭ１の画素にバイナリ出力“０”を割り当てる。“０”を生成した領域は、何らかの低いドップラエネルギーの対象物またはノイズを表すデータをマスキングし、それにより、そのような対象物が最終表示装置に表示されることを妨げる。
【００１７】
マルチパラメータ閾値コンパレータ１１０を空間ローパスフィルタ１２０に繋げ、また、光学的に、最終ドップラマルチパラメータ出力ジェネレータ１５０に導くことが可能である第１マスクＭ１を出力する。
【００１８】
空間ローパスフィルタ１２０は、例えば、２次元フィルタ、レンジフィルタの後に設けるアジマスフィルタ、またはアジマスフィルタの後に設けるレンジフィルタとすることが可能である。第１マスクＭ１の所定の特徴に影響を及ぼすために、空間ローパスフィルタ１２０を第１マスクＭ１に適用することが可能である。例えば、空間ローパスフィルタ１２０を第１マスクＭ１に適用することにより、平滑な第２マスクＭ２を生成することが可能である。そのような空間ローパスフィルタは、粗くギザギザした境界を低減し、第１マスクＭ１において元々存在した小さい抜けを補うことが可能である。
【００１９】
好適には、追加の修正を行うために、第２マスクＭ２を第２分類オペレータ１３０に送る。さらに、任意の数学的方法により種々の他の入力と第２マスクＭ２を結合させることが可能である最終ドップラマルチパラメータ出力ジェネレータ１５０に、第２マスクＭ２を光学的に送ることが可能である。
【００２０】
第２分類オペレータ１３０は、選択した数学的アルゴリズムと所定の閾値にしたがって、第２マスクＭ２を修正する。第２分類オペレータ１３０の出力は第３マスクＭ３を生成する。したがって、第３マスクＭ３は、第２マスクＭ２から数学的マッピングを得るものとみなすことが可能である。
【００２１】
本発明の１実施形態においては、第２マスクＭ２を閾値レベルと比較する。この閾値レベルの値は、マルチパラメータ閾値コンパレータ１１０における閾値レベルの値と同じにすることまたは同じにしないこが可能である。第２マスクＭ２が所定の閾値レベル、例えば閾値レベルが０．５より大きい場合、第３マスクＭ３にはバイナリ値“１”が割り当てられる。同様に、第２マスクＭ２が閾値レベル０．５より小さい場合、第３マスクＭ３にはバイナリ値“０”が割り当てられる。
【００２２】
任意に、光学的フィードバックループ１３５により第３マスクＭ３を空間ローパスフィルタ１２０に帰還させることが可能である。この場合、第３マスクＭ３はさらなる処理に先立ち、再びフィルタリングされる。
【００２３】
何れかのドップラパラメータ入力をフィルタリングするために、任意の空間フィルタ１４０を用いることが可能である。任意の空間フィルタ１４０は、ハイパスフィルタまたはローパスフィルタとすることが可能であり、例えば、空間帯域通過フィルタまたはハイブリッド空間多段式フィルタとすることが可能である。任意の空間フィルタ１４０の出力はフィルタリングされたドップラパラメータ入力Ｐｉｓｆを生成する。フィルタリングされたドップラパラメータ入力Ｐｉｓｆは最終ドップラマルチパラメータ出力ジェネレータ１５０に直接送られる。
【００２４】
何れかのマスク、ドップラパラメータ入力、または前述のフィルタリングされたドップラパラメータ入力を、最終ドップラマルチパラメータ出力ジェネレータ１５０で結合させることが可能であり、それはドップラパラメータ後工程システムにおける後工程の最終段階である。数学的には、最終ドップラマルチパラメータ出力ジェネレータ１５０で実施されるこの後工程の関数関係は次式で表され、
【００２５】
【数１】
2004033732.tif 000003
ここで、Ｐｉはドップラパラメータ入力、Ｐｉｓｆは何れかのドップラパラメータ入力、そして
【００２６】
【数２】
2004033732.tif 000004
は任意のユーザ定義の関数とすることが可能である。最終出力を生成するために、Ｍ１〜Ｍ３の何れかのマスクと、１つまたはそれ以上のＰ１〜Ｐｋのドップラパラメータ入力及びフィルタリングされたドップラパラメータ入力Ｐｉｓｆと、を結合することが可能である。
【００２７】
このドップラパラメータ後工程システム１００の多段式分類操作は、所望のドップラパラメータを分類する（等級Ａ）領域において多くの抜けが満たされ、静止物体からのあらゆる不所望の信号を分類する（等級Ｂ）領域においてノイズが少なく、先行技術のシステム及び方法に比較して２つの等級の間の境界が平滑である、結果がもたらされる。種々のマスクの組み合わせから追加情報を得ることが可能である。例えば、第１マスクＭ１から第３マスクＭ３への等級の変化を示す画像サンプルは何れも、（Ｍ３−Ｍ１）により識別される。そのようなマスクの組み合わせ技術は、もしあれば、ここで記述した実施形態を実行する間に、画像サンプルがそれらの等級を変えることを示す。
【００２８】
図２は、フィルタリングのレベルを変化させることにより、最終ドップラパラメータ画像を生成するために用いられる模範的な１組のマスクを示している。この１組のマスクは、例えば、図１のシステムを用いることにより、生成される。
【００２９】
第１マスクＭ１２１０は、マルチパラメータ閾値コンパレータ１１０からの模範的出力である。第１マスクＭ１２１０は、各々の軸に沿った任意の線形寸法単位と共に所定領域を示している。黒色部分は、ドップラパラメータ入力（例えば、血液流の速度）が選択された閾値レベルより小さい領域を表している。白色部分は、ドップラパラメータ入力が選択された閾値レベルより大きい領域を表している。
【００３０】
第１マスクＭ１を生成するために、各々のドップラパラメータ入力、または大奥のドップラパラメータ入力の組み合わせから導かれる新しいパラメータを比較する。第１マスクＭ１を生成するために、比較の結果を処理する、次の２つの方法を用いることが可能である。即ち、それらは、１）第１マスクＭ１としてマルチパラメータ閾値コンパレータ１１０から第１分類のバイナリ出力を生成する方法、または、２）異なる第１マスクＭ１としてその閾値レベルの比較の結果を得るために、ドップラパラメータ入力Ｐのうち１つに関して閾値処理を実行することにより非バイナリまたは多段式出力を生成する方法、である。
【００３１】
数学的に、前述の１）の場合の第１実施形態の第１マスクＭ１は次式により表され、
Ｍ１＝ｇ（Ｐ１，Ｐ２，．．．，Ｐｉ，．．．，Ｐｋ；Ｔ１，Ｔ２，．．．Ｔｉ，．．．，Ｔｋ）
ここで、Ｔ１，Ｔ２，．．．，Ｔｉ，．．．Ｔｋはドップラパラメータ入力Ｐ１，Ｐ２，．．．，Ｐｉ，．．．Ｐｋの対応する閾値であり、ｇ（　）は任意のユーザ定義関数を示す。このシナリオにおいて、マルチプルドップラパラメータ入力の各々を関連する閾値レベルと比較する。
【００３２】
例えば、第１マスクＭ１２１０について考える。第２マスクＭ２２２０を生成する第１マスクＭ１２１０の平滑化バージョンを得るために、ローパスフィルタを第１マスクＭ１２１０に適用する。第１マスクＭ１２１０における所定のドップラパラメータ入力サンプルの隣接画素（隣接画素のサイズは空間フィルタのカーネルサイズによりに決定される）おいてバイナリ値“０”がの数が“１”より少ない場合、所定のドップラパラメータ入力サンプルにおける第２マスクＭ２２２０の値は閾値レベルより大きい。そうでない場合は、所定のドップラパラメータ入力サンプルにおける第２マスクＭ２２２０の値は閾値レベルより小さい。これは、第１マスクＭ１２１０に元々存在したあらゆる小さい“抜け”（数多くの１に囲まれた少ない０）が満たされ、第１マスクＭ１２１０に元々存在して散らばった“スパイク”（数多くの０に囲まれた少ない１）がならされ、または全体的な価値が低下した性質を第２マスクＭ２２２０が有することを意味する。
【００３３】
上述２）の第２実施形態においては、第１マスクＭ１２１０はバイナリではなく、多段式範囲を有することが可能である。この実施形態は、第１マスクＭ１２１０と全く異なるアナログ第１マスクを生成する。グレースケール階調範囲を用いて、生成される。アナログ第１マスクＭ１は、バイナリ第１マスクＭ１を用いて認識することができないドップラパラメータ入力の特定な特徴を強化するために、アナログ第１マスクＭ１を用いることが可能である。アナログ第１マスクＭ１は、第１マスクＭ１のバイナリバージョンについて上述した２つの経路の一方または両方に繋げることが可能である。
【００３４】
第３マスクＭ３２３０は、第２分類オペレータ１３０の出力とすることが可能であり（図１）、第２マスクＭ２２２０を修正する。この場合、第３マスクＭ３２３０は第２マスクＭ２２２０の関数である（即ち、Ｍ３＝ｆ（Ｍ２））。このような関数関係の１例ｆ（Ｍ２）は、
Ｍ２＞０．５の場合　Ｍ３＝１
そうでない場合　Ｍ３＝０
により与えられる。
【００３５】
第３マスクＭ３２３０のようなマスクを用いることにより、隣接画素からの情報に基づいて第１マスクＭ１における画素サンプルを有効的に再分類することにより、先行技術の方法およびシステムにおいてみられたような分類ミスを低減することが可能である。
【００３６】
第３マスクＭ３はまた、一般に、例えば、次のように定義される。
【００３７】
Ｍ２＞Ｍ１の場合　Ｍ３＝１
そうでない場合　Ｍ３＝０
ここで、Ｍ１は他の閾値レベルの値である。したがって、結果として得られる第３マスクＭ３は、たぶん、第３マスクＭ３２３０とはまったく異なったものとなる。例えば、他の実施形態において、対象の特定特性を強調する（例えば、所定レベルより大きい血液流エネルギーのみを表示する、または、それとは対照的に、心臓弁の動きのような運動している組織をみるために高エネルギーの血液流を慎重に削除する）ために、閾値Ｍ１を選択することが可能である。
【００３８】
図３は、本発明の他の実施形態であって、ドップラ２パラメータ後処理システム３００によるフィルタリングを種々のレベルを用いて一連のマスクを生成する、実施形態を示している。この実施形態は、ドップラパラメータ入力Ｐ１及びＰ２、２パラメータ閾値コンパレータ３１０、空間ローパスフィルタ３２０、第２分類オペレータ３３０、任意のフィードバックループ３３５、任意の空間フィルタ３４０、最終ドップラ２パラメータ出力ジェネレータ３５０及びマスクＭ１〜Ｍ３、を含む。
【００３９】
本発明の１実施形態において、２ドップラパラメータ入力、ドップラ速度Ｖ及びドップラエネルギーＥは、２パラメータ閾値コンパレータ３１０への入力として選択される。２パラメータ閾値コンパレータ３１０はそれぞれのドップラパラメータ入力を関連する閾値レベルと比較する。第１マスクＭ１は、それぞれのドップラパラメータ入力の関連する閾値レベルとの比較に基づいて、生成される。
【００４０】
本発明の１実施形態において、第１マスクＭ１は、第１マスクＭ１の種々の範囲に対してバイナリ出力（０または１）を生成することが可能である。そのような場合であって、所望のドップラパラメータが調査中の媒体の非常に小さい領域についての血液流のドップラ速度であり、閾値を０．２に設定する場合、０．２より大きいあらゆる速度に対してバイナリ出力“１”を生成する。同様に、バイナリロジック出力“０”は０．２より小さいあらゆる速度に対して生成する。“０”が生成する範囲においては、低い速度のまたは静止している対象物はマスクされる。
【００４１】
本発明の他の実施形態において、対象のドップラパラメータは血液流エネルギーとすることが可能である。血液流エネルギーは、実際の血液流速度とは対照的に、血液流量を示すこととなる。例えば、血液流が超音波パルスに対して垂直である場合、血液速度は認識されないが、流れている血液の状態のエネルギーを尚も含んでいる。そのような場合、ドップラパラメータ入力のエネルギーを２パラメータ閾値コンパレータ３１０における閾値レベルと比較することが可能である。速度閾値レベル及びエネルギー閾値レベルは同じ値または異なる値にすることが可能である。
【００４２】
空間ローパスフィルタ３２０及び最終ドップラ２パラメータ出力ジェネレータ３５０の両方の入力に、一旦生成した第１マスクＭ１を繋げることが可能である。
【００４３】
任意の空間フィルタ３４０は、各々のドップラパラメータ入力を直接受け取り修正することが可能である。任意の空間フィルタ３４０は、ハイパス空間フィルタまたはローパス空間フィルタの形態をとることが可能であり、例えば、空間帯域通過フィルタ、またはハイブリッド空間多段式フィルタとすることが可能である。任意の空間フィルタ３４０の出力は、フィルタリングされたドップラ速度及びフィルタリングされたドップラエネルギーに対して、フィルタリングされたドップラパラメータ入力Ｖｓｆ及びＥｓｆをそれぞれ生成する。フィルタリングされたドップラパラメータＶｓｆ及びＥｓｆは、最終ドップラ２パラメータ出力ジェネレータ３５０に直接繋げられる。
【００４４】
上述の、何れかのマスク、ドップラパラメータ入力及び／またはフィルタリングされたドップラパラメータ入力を、最終ドップラ２パラメータ出力ジェネレータ３５０に結合することが可能である。マスクの組み合わせは、最終出力を生成するために、数学的関数にしたがって結合することが可能であり、または、１つまたは両方のドップラパラメータ入力及びフィルタリングされたドップラパラメータ入力を用いた任意の方法で結合することが可能である。血液流速度及び血液流エネルギーのドップラパラメータ画像を生成するために、これらの出力を用いる。
【００４５】
本発明の１実施形態において、最終ドップラ２パラメータ出力ジェネレータ３５０についての入出力間の数学的な関数関係は、次式のようになり、
Ｖｏｕｔ＝Ｍ３・［Ｖｓｆ＋Ｍ１・（Ｖ−Ｖｓｆ）］
ここで、Ｖｓｆは、任意の空間フィルタ３４０により得られたＶの平滑化バージョンである。同様に、Ｅｏｕｔについての模範的アルゴリズムは数学的に次のように表すことが可能であり
Ｅｏｕｔ＝Ｍ３・［Ｅｓｆ＋Ｍ１・（Ｅ−Ｅｓｆ）］
ここで、Ｅｓｆは、任意の空間フィルタ３４０により再び得られたＥの平滑化バージョンである。
【００４６】
図３のドップラ２パラメータ後処理システム３００を用いる本発明の他の実施形態において、ドップラパラメータ入力の速度Ｖ及びエネルギーＥの関数関係から得られるドップラ２パラメータ閾値コンパレータ３１０の出力として、他の第１マスクＭ１を定義することが可能であり、速度閾値レベルＶｔ及びエネルギー閾値レベルＥｔｌまたはＭ１＝ｇ（Ｖ，Ｅ，Ｖｔ，Ｅｔｌ）は次のように定義され、
【００４７】
【数３】
2004033732.tif 000005
及びＥ＞Ｅｔｌの場合、Ｍ１＝Ｅ
そうでない場合、Ｍ１＝０
ここで、Ｅｔｌは第１ドップラエネルギー閾値である。この実施形態において、速度の値及びエネルギーの値の両方が各々のパラメータそれぞれの閾値レベルより大きい場合に限り、第１マスクＭ１はドップラパラメータ入力のエネルギーＥに等しい値をとることが可能である。
【００４８】
本発明の１つの実施形態において、第２マスクＭ２を生成する空間ローパスフィルタ３２０用いて、第１マスクＭ１をフィルタリングする。一旦生成された第２マスクＭ２は、後閾値即ち平滑化されたドップラパラメータ入力のエネルギーに相当し、オリジナルのドップラパラメータ入力における改善された信号対雑音比を有する。次のアルゴリズムにしたがって、第３マスクＭ３を第２分類オペレータ３３０の出力として定義することが可能であり、
Ｍ２＞Ｅｔ２の場合　Ｍ３＝１
そうでない場合　Ｍ３＝０
ここで、Ｅｔ２は第２エネルギー閾値レベルの値である。本発明の１つの実施形態において、Ｅｔ２の値がＥｔ１の値に比べて小さく設定される場合に、改善された結果を得ることが可能である。繰り返すが、さらなる処理に先立って再びフィルタリングすることが可能である場合、任意のフィードバックループ３３５により第３マスクＭ３を空間ローパスフィルタ３２０に帰還することが可能である。そうでない場合、第３マスクＭ３を最終ドップラ２パラメータ出力ジェネレータ３５０に繋げられる。
【００４９】
本発明の他の実施形態において、ドップラ２パラメータ出力ジェネレータ３５０の出力は、数学的に次のように表すことが可能であり、
Ｖｏｕｔ＝Ｍ３・［Ｖｓｆ＋α（Ｍ２）・（Ｖ−Ｖｓｆ）］
ここで、α（Ｍ２）はマスクＭ２の関数であり、０〜１の範囲内の値をとる。マスクＭ２が小さい（しかし、尚もＥｔ２より大きい）とき、αは０に近づき、マスクＭ２が大きいとき、αは１に近づくように、関数α（Ｍ２）は選択される。
【００５０】
図４は、種々の処理段階の一連のドップラ速度画像データ出力を示している。速度についてのドップラパラメータ入力画像４１０は生画像であり、フィルタリングを施していないデータである。速度についてのドップラパラメータ入力４１０は、認識されない血管の境界の周辺範囲におけるドップラカラーノイズを含む。図４の画像４２０、４３０及び４４０は、以上のように説明した種々の他のマスクから生成されたものである。ドップラカラーノイズは血管の境界に関して混乱させる。しかしながら、これらの画像の進化により、血管の境界と静止した周囲の対象物から内側に動く血液流とを区別することは著しく容易になっている。
【００５１】
第１マスクＭ１を用いてマスキングされた通常の速度についてのドップラパラメータ入力４１０を、符号４２０として図４に示す。第１マスクＭ１は、第２マスクＭ２を得るために、空間ローパスフィルタ３２０を用いて、さらに区間的に平滑化される。第３マスクＭ３を、次のアルゴリズムにしたがった次のような模範的第２分類オペレータ３３０の出力として定義することが可能である。
【００５２】
Ｍ２＞０．５の場合　Ｍ３＝１
そうでない場合　Ｍ３＝０
速度についてのドップラパラメータ入力４１０を、最終ドップラ２パラメータ出力ジェネレータ３５０の第３マスクＭ３と結合する。例えば、ドップラパラメータ速度出力画像４３０のような出力画像を生成するために、最終ドップラ２パラメータジェネレータ３５０において生成される結果を用いることが可能である。他の結果として得られるドップラパラメータ速度出力画像４４０は、速度についてのドップラパラメータ入力と先の最終ドップラ２パラメータ出力ジェネレータ３５０から定義されるアルゴリズムとの結合、即ち、Ｖ０２＝Ｍ３・［Ｖｓｆ＋Ｍ１・（Ｖ−Ｖｓｆ）］の効果を示している。これらの後半３つのドップラパラメータ出力画像４２０、４３０及び４４０の各々において、血液流の動き及びその関連の境界は、速度についてのドップラパラメータ入力４１０の生画像、即ちフィルタリングしていない画像において強化されたものである。
【００５３】
以上、開示した模範的なプロセス及び装置の実施形態の記述から、本発明の主旨から逸脱することなく、それら実施形態の変形及び付加が可能であることを、当業者は容易に理解するであろう。例えば、２次元の範囲ではなく、全体的な３次元のボリュームをドップラ画像として瞬時に表示することが可能であるシステムを思い浮かべることは容易である。３次元における具体化は、例えば、ホログラフィまたは他の任意の方法により達成することが可能である。３次元のマスキング及びその装置を構築することは、以上で開示した２次元のマスキングシステムの考え方から類推することは容易であろう。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のドップラパラメータ後処理システムの実施形態を示す図である。
【図２】種々のフィルタリング及び分類により生成される一連のマスク画像を示す図である。
【図３】本発明の他の実施形態のドップラパラメータ後処理システムを示す図である。
【図４】本発明の異なる実施形態により生成される一連の速度画像を示す図である。
【図１】
2004033732.tif 000006
【図２】
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【図３】
2004033732.tif 000008
【図４】
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【外国語明細書】
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