(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
運動する超音波散乱体を含んでいるサンプル容積から取得されるドプラ信号のサンプルの系列を表わす電気信号からスペクトル・データを表示するシステムであって、
前記サンプル容積内の超音波散乱体の時間にわたる速度を表わすスペクトル・データを形成するようにドプラ信号サンプルを処理すると共に、時間にわたる最大速度を表わす最大周波数トレース・データを形成するように前記スペクトル・データを処理するディジタル信号プロセッサ（８、１０、１２、１４、１６、１８）と、
前記スペクトル・データ内の雑音を抑制するように構成されている低域通過フィルタ（３２）と、
該低域通過フィルタの遮断周波数を前記最大周波数トレース・データの関数として適応的に設定する遮断周波数選択器（３０）と、
前記遮断周波数を適応的に設定する前に、前記最大周波数トレース・データを平滑化する手段（３０）と、
前記低域通過フィルタ処理されたスペクトル・データ及び前記最大周波数トレース・データを表示する表示システム（２０）と、を有しているシステム。
【請求項２】
前記遮断周波数選択器（３０）は、前記遮断周波数を前記最大周波数トレース・データのそれぞれの値よりも所定の百分率だけ大きくなるように設定する手段を含んでいる請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
運動する超音波散乱体を含んでいるサンプル容積から取得されるドプラ信号のサンプルの系列を表わす電気信号から可聴音波を発生する方法であって、
前記サンプル容積内の超音波散乱体の時間にわたる最大速度を表わす最大周波数トレース・データを形成するようにドプラ信号サンプルを処理する工程と、
前記サンプル容積内で所定の方向を向いた超音波散乱体の流れを表わす有向性流れデータを形成するように前記ドプラ信号サンプルを処理する工程と、
前記最大周波数トレース・データを平滑化した後に、低域通過フィルタの遮断周波数を前記最大周波数トレース・データの関数として適応的に設定する工程と、
雑音を抑制するように前記低域通過フィルタを用いて前記有向性流れデータを低域通過フィルタ処理する工程と、
前記低域通過フィルタの出力の関数である可聴音波を発生する工程と、を有する方法。
【請求項４】
前記低域通過フィルタ処理する工程は、周波数領域において実行される請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記低域通過フィルタ処理する工程は、時間領域において実行される請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記低域通過フィルタの遮断周波数を適応的に設定する前記工程は、前記遮断周波数を前記最大周波数トレース・データのそれぞれの値よりも所定の百分率だけ大きくなるように設定する工程を含んでいる請求項３に記載の方法。
【請求項７】
運動する超音波散乱体を含んでいるサンプル容積から取得されるドプラ信号のサンプルの系列を表わす電気信号からスペクトル・データを表示する方法であって、
前記サンプル容積内の超音波散乱体の時間にわたる速度を表わすスペクトル・データを形成するようにドプラ信号サンプルを処理する工程と、
時間にわたる最大速度を表わす最大周波数トレース・データを形成するように前記スペクトル・データを処理する工程と、
前記最大周波数トレース・データを平滑化した後に、低域通過フィルタの遮断周波数を前記最大周波数トレース・データの関数として適応的に設定する工程と、
雑音を抑制するように前記低域通過フィルタを用いて前記スペクトル・データを低域通過フィルタ処理する工程と、
前記低域通過フィルタ処理されたスペクトル・データ及び前記最大周波数トレース・データを表示する工程と、を有する方法。
【請求項８】
前記低域通過フィルタの遮断周波数を適応的に設定する前記工程は、前記遮断周波数を前記最大周波数トレース・データのそれぞれの値よりも所定の百分率だけ大きくなるように設定する工程を含んでいる請求項７に記載の方法。
【請求項９】
超音波散乱体の流れを表わす可聴音を発生する方法であって、
運動する超音波散乱体を含んでいるサンプル容積内に超音波のパルスを送信する工程と、
前記サンプル容積から後方散乱したドプラ信号の連続した多数のサンプルを取得する工程と、
静止した組織又は極めて低速で運動する組織に対応する前記ドプラ信号内のクラッタを排除する工程と、
スペクトル・データを形成するように前記ドプラ信号の周波数スペクトルを解析する工程と、
所定の方向を向いた流れについて前記スペクトル・データから最大周波数トレース・データを導出する工程と、
前記最大周波数トレース・データを平滑化した後に、低域通過フィルタの遮断周波数を前記最大周波数トレース・データの関数として適応的に設定する工程と、
前記スペクトル・データから、前記所定の方向を向いた流れに対応する周波数領域有向性流れデータを抽出する工程と、
前記低域通過フィルタにおいて前記周波数領域有向性流れデータを低域通過フィルタ処理する工程と、
該低域通過フィルタ処理された周波数領域有向性流れデータを時間領域有向性流れデータへ変換する工程と、
該時間領域有向性流れデータをアナログ音響信号へ変換する工程と、
該アナログ音響信号を音響スピーカへ供給する工程と、を有する方法。
【請求項１０】
前記低域通過フィルタの遮断周波数を適応的に設定する前記工程は、前記遮断周波数を前記最大周波数トレース・データのそれぞれの値よりも所定の百分率だけ大きくなるように設定する工程を含んでいる請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
超音波散乱体の流れを表わす可聴音を発生する方法であって、
運動する超音波散乱体を含んでいるサンプル容積内に超音波のパルスを送信する工程と、
前記サンプル容積から後方散乱したドプラ信号の連続した多数のサンプルを取得する工程と、
静止した組織又は極めて低速で運動する組織に対応する前記ドプラ信号内のクラッタを排除する工程と、
スペクトル・データを形成するように前記ドプラ信号の周波数スペクトルを解析する工程と、
所定の方向を向いた流れについて前記スペクトル・データから最大周波数トレース・データを導出する工程と、
前記最大周波数トレース・データを平滑化した後に、低域通過フィルタの遮断周波数を前記最大周波数トレース・データの関数として適応的に設定する工程と、
前記スペクトル・データから、前記所定の方向を向いた流れに対応する周波数領域有向性流れデータを抽出する工程と、
該周波数領域有向性流れデータを時間領域有向性流れデータへ変換する工程と、
前記低域通過フィルタにおいて前記時間領域有向性流れデータを低域通過フィルタ処理する工程と、
該低域通過フィルタ処理された時間領域有向性流れデータをアナログ音響信号へ変換する工程と、
該アナログ音響ドプラ信号を音響スピーカへ供給する工程と、を有する方法。
【請求項１２】
超音波散乱体の流れを表わす可聴音を発生する方法であって、運動する超音波散乱体を含んでいるサンプル容積内に超音波のパルスを送信する工程と、
前記サンプル容積から後方散乱したドプラ信号の連続した多数のサンプルを取得する工程と、
静止した組織又は極めて低速で運動する組織に対応するクラッタを排除するように前記ドプラ信号をウォール・フィルタ処理する工程と、
スペクトル・データを形成するように前記ウォール・フィルタ処理されたドプラ信号の周波数スペクトルを解析する工程と、
所定の方向を向いた流れについて前記スペクトル・データから最大周波数トレース・データを導出する工程と、
前記最大周波数トレース・データを平滑化した後に、低域通過フィルタの遮断周波数を前記最大周波数トレース・データの関数として適応的に設定する工程と、
前記ウォール・フィルタ処理されたドプラ信号から、前記所定の方向を向いた流れに対応する有向性流れデータを抽出する工程と、
前記低域通過フィルタにおいて前記有向性流れデータを低域通過フィルタ処理する工程と、
該低域通過フィルタ処理された有向性流れデータをアナログ音響信号へ変換する工程と、
該アナログ音響ドプラ信号を音響スピーカへ供給する工程と、を有する方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の分野】
本発明は、スペクトル・ドプラ法を用いて血流の速度を測定する超音波診断システムに関する。具体的には、本発明は、最大血流速度及び平均血流速度を含めた上述のような情報の連続的な表示に関する。
【０００２】
【発明の背景】
ドプラ効果に基づいて血流を検出する超音波スキャナは周知である。これらのシステムは、超音波トランスデューサ・アレイを起動して物体内に超音波を送信すると共に、物体から後方散乱した超音波エコーを受信することにより動作する。血流測定の場合には、帰投した超音波を周波数基準と比較して、血管壁及び血管内の赤血球等を含めた運動する物体によって帰投波に付与された周波数シフトを決定する。これらの周波数シフトが運動速度として解釈される。ドプラ・サンプル容積(volume)又はレンジ・セルは一般的に、時間と共に変化し得る速度の分布を含んでいるので、強度変調されたドプラ周波数対時間のスペクトログラムが表示される。
【０００３】
最新式の超音波スキャナにおいては、パルス波又は連続波のドプラ波形が算出されて、このドプラ波形は、グレイ・スケール強度（又はカラー）をスペクトル・パワーで変調した速度対時間のグレイ・スケール・スペクトログラムとして実時間で表示される。各々のスペクトル線についてのデータは、様々な周波数間隔についての多数の周波数データ・ビンを含んでおり、それぞれのスペクトル線についての各々のビンにおけるスペクトル・パワー・データが、表示モニタ上のそれぞれのピクセル列のそれぞれのピクセルとして表示される。各々のスペクトル線が血流の瞬間測定値を表わしている。
【０００４】
従来のスペクトル・ドプラ・モードにおいては、超音波トランスデューサ・アレイが起動されて送信超音波バーストによって送信を行い、このバーストが一定のパルス繰り返し周波数（ＰＲＦ）で繰り返しファイアリングされる。ＰＲＦは典型的には、キロヘルツの範囲にある。帰投した無線周波数（ＲＦ）信号はトランスデューサ素子によって検出され、次いで、ビームフォーマによって受信ビームとして形成される。ディジタル・システムの場合には、各回のファイアリングからの加算されたＲＦ信号が復調器によってその同相及び直角位相（Ｉ／Ｑ）の成分として復調される。Ｉ成分及びＱ成分は、特定の時間にわたって積分（加算）された後にサンプリングされる。加算する時間及び送信バースト長が共に、利用者によって指定されているサンプル容積の長さを画定する。この所謂「サム・アンド・ダンプ（sum and dump）」演算により、サンプル容積から後方散乱したドプラ信号が実効的に得られる。ドプラ信号は、サンプル容積内に位置している可能性のある血管壁の一部を含めた静止した組織又は極めて低速で運動する組織に対応する信号内のあらゆるクラッタを排除する高域通過フィルタであるウォール・フィルタを通過する。次いで、フィルタ処理後の出力はスペクトル解析器へ供給され、スペクトル解析器は典型的には、６４個乃至２５６個のサンプルから成る移動時間ウィンドウにわたって複素高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を求める。ＦＦＴの出力は、ビデオ・スペクトル表示及び音響出力（典型的な診断用ドプラ超音波周波数は可聴範囲内にある）を形成するのに必要な全ての情報を含んでいる。
【０００５】
ビデオ表示の場合には、パワー・スペクトルはＦＦＴ出力のパワー又は絶対値の自乗を求めることにより算出される。パワー・スペクトルは圧縮された後に、ドプラ速度（周波数）対時間スペクトログラムにおける特定の時間点での単一のスペクトル線としてモニタ上にグレイ・スケール・マッピングを介して表示される。正の周波数［０：ＰＲＦ／２］のスペクトルはトランスデューサに近付く流速を表わし、負の周波数［−ＰＲＦ／２：０］のスペクトルはトランスデューサから遠ざかる流れを表わす。ＦＦＴパワー・スペクトルが圧縮された後に、通常、自動ドプラ最大／平均波形トレース記録（トレーシング）が実行される。算出された最大／平均速度トレースは通常、スペクトログラム表示の上に重ねた情報として表示される。より重要なこととして、心拍周期内の異なる点でのドプラ・スペクトログラムの最大周波数（ｆmax ）トレース又は「包絡線」の値が多くの診断指標に用いられている。実際に、心収縮ピークのみにおける異常に高いｆmax 又はνmax は、血管狭窄症のよい指標となることが報告されている。また、νmax は、狭窄に跨がる圧力降下をベルヌーイの方程式に基づいて推定するのに用いられる。
【０００６】
平均周波数又は速度は、ドプラ・スペクトルの第１モーメントによって定義されるが、最大周波数を一貫した態様で検出するのは、特にＳＮＲ状態が不十分である場合に困難である可能性がある。具体的には、最大周波数波形トレース記録は、正の周波数スペクトルのみに基づくか、負の周波数スペクトルのみの基づくか、又は各々の時間点での最大周波数の絶対値をトレース記録する複合的スペクトルに基づくかのいずれかであり得る。
【０００７】
Med. Biol. Engng. and Comput.誌、第２３巻、第６３頁〜第６８頁（１９８５年）の「ドプラ・スペクトル解析器における最大周波数推定のためのオブジェクト型アルゴリズム（Objective algorithm for maximum frequency estimation in Doppler spectral analysers）」と題された論文において、D'Alessioは、あらゆる圧縮又は非線形マッピングの前に、ホワイト・ノイズのＦＦＴパワー・スペクトルの指数統計を考慮に入れて閾値交差法に基づいて最大周波数波形を推定する方法を提案している。修正された閾値方法及び他の新たな方法もまた提案されている（例えば、Ultrasound in Med. & Biol.誌、第１４巻、第３５５頁〜第３６３頁（１９８８年）のMo等の「ドプラ超音波用の４つのディジタル式最大周波数推定器の比較（Comparison of four digital maximum frequency estimators for Doppler ultrasound）」、及びMed. Biol. Engng. and Comput.誌、第２８巻、第３０６頁〜第３１１頁（１９９０年）のVaitkus等の「微重力状態で記録される頭蓋横断ドプラ超音波信号を解析する方法の開発（Development of methods to analyse transcranial Doppler ultrasound signals recorded in microgravity）」を参照）が、これらの方法もやはり圧縮前のパワー・スペクトルに基づいている。実時間式の臨床用スキャナ上での実現のためには、圧縮後のスペクトルの平均／最大周波数を、グレイ・スケール単位で表現したものとしてモニタ上に表示するのと丁度同時にトレース記録することが重要である。残念ながら、圧縮（例えば、対数圧縮）は、上述の各方法を最早適用することができない程度にまで雑音スペクトル・パワーの統計的分布を実質的に変化させる可能性がある。
【０００８】
Routh等に付与された米国特許第５，２８７，７５３号には、ビデオ・スペクトル・データに基づく自動化された方法が開示されている。この方法は、平均信号強度の定数ｋ倍を平均雑音強度で除算したものとして定義される閾値Ｔに等しい強度を有する最大周波数を見出すことから成っている。閾値Ｔは、機器設定の変更又はトランスデューサの移動による信号レベルの変化に追随するために、心拍周期毎に１回ずつ更新される。
【０００９】
米国特許出願第０８／９４４，１１９号の「ドプラ時間−速度波形包絡線の自動トレース記録の方法及び装置（Method and Apparatus for Automatic Tracing of Doppler Time-Velocity Waveform Envelope）」には、最大ドプラ周波数波形をトレース記録する解析的な方法が教示されている。このアルゴリズムの核には、所定の雑音閾値を超えるスペクトル振幅を有する最大周波数ビンを検索することに基づく最大周波数検出機構がある。閾値レベルを設定する際に１つ又はこれよりも多い経験的な定数の利用を要求する既存の方法とは異なり、上述の方法は、ビデオ・スペクトル領域における理論的な雑音振幅分布に基づいている。具体的には、上述の発明の方法は、ホワイト・ノイズのビデオ・スペクトル・パワーの統計的分布の正確なモデルを用いて、最大周波数検出用の閾値を設定している。雑音モデルへの入力は、ビデオ・スペクトル表示における平均ホワイト・ノイズ・レベルであり、このレベルは２つの解析的な方法のいずれかを用いて算出することができる。予測される閾値対平均雑音レベルは高度に非線形な曲線であり、この曲線が、様々な表示ダイナミック・レンジ設定及びＳＮＲ状態にわたってロバストな性能を達成する鍵となっている。
【００１０】
音響ドプラ(audio Doppler)出力の場合には、ＦＦＴ出力の正及び負の周波数部分すなわち側波帯を、前向きの流れスペクトル及び後ろ向きの流れスペクトルをそれぞれ表わす２つの別個のチャネルに分割する。各々のチャネルについて、側波帯をゼロ周波数軸について反射させると対称なスペクトルが得られ、このスペクトルが、逆ＦＦＴ（ＩＦＦＴ）演算の後に、時間領域における実数値の流れ信号を形成する。前向きの流れ信号及び後ろ向きの流れ信号の両方がアナログ波形へ変換され、これらのアナログ波形が、対応する音響スピーカへ供給される。
【００１１】
従来のスペクトル・ドプラ・システムでは、ドプラ信号が弱い場合には、流れ信号を明瞭に視覚化し、また聴取するために、手動でのゲイン制御及び／又は何らかの組み込み式自動ゲイン制御を介してドプラ信号ゲインを増大させる必要がある。残念ながら、ドプラ・ゲインを増大させると、背景システム雑音をも増幅する傾向がある。システム雑音は通常、周波数範囲−ＰＲＦ／２乃至＋ＰＲＦ／２にわたって平坦なパワー・スペクトル密度を有するので、その振幅を増幅すると、耳障りな「弾け（popping）」音が音響出力に生じ得る。
【００１２】
背景システム雑音（すなわち弾け音）を低減させるためにディジタル・アナログ（ディジタルからアナログへの）変換の前又は後に音響ドプラ・データに対して単純な低域通過フィルタを適用することができる。しかしながら、これらの低域通過フィルタはまた、存在しているとすれば±ＰＲＦ／２までに到る全体に延在している可能性のある重要な高周波数流れ成分も除去する虞がある。この問題は、典型的な血流波形の周波数帯域幅が心拍周期にわたって大幅に変動し得るという事実によって複雑化する。
【００１３】
【発明の概要】
本発明は、アダプティブ（適応）型雑音低減用低域通過フィルタを用いてスペクトル・ドプラ・イメージングにおける背景雑音を抑制する方法及び装置である。好適実施例によれば、音響ドプラ・データの背景雑音を抑制するために、１対のアダプティブ型低域通過フィルタが２つの音響ドプラ・チャネルに設けられる。低域通過フィルタ処理は、周波数領域において、すなわちＩＦＦＴ演算の前に具現化されることもできるし、又は時間領域において、すなわちＩＦＦＴ演算の後に具現化されることもできる。もう１つの好適実施例によれば、一部のドプラ・システムでは、スペクトル・データのＩＦＦＴを求めることにより流れを分離した音響ドプラ信号を得ることができない場合がある。その代わりに、分離した信号処理経路を用いて、ウォール・フィルタの出力を前向きの流れ信号及び後ろ向きの流れ信号へ直接的に変換することができる。これらのシステムの場合にも、「上方」スペクトル・データ及び「下方」スペクトル・データに対して、（診断波形演算で既に一般に行われているように）やはり自動波形トレース記録を行うことができ、得られたスペクトル・トレースをディジタル・アナログ変換器の前にフィルタ選択ブロックへ供給することができ、このフィルタ選択ブロックが音響ドプラ・データに対する時間領域ＬＰＦ（低域通過フィルタ）のフィルタ遮断周波数を規定する。更にもう１つの好適実施例によれば、ビデオ・スペクトル・データにおける背景雑音を抑制するために、表示プロセッサに低域通過フィルタを組み入れる。
【００１４】
以上の好適実施例の各々によれば、各々の低域通過フィルタは、その遮断周波数が流れ信号スペクトルの特性の関数として動的に調節されるという意味でアダプティブ型である。具体的には、従来の多くのスペクトル・ドプラ・イメージャに既に存在する自動スペクトル波形トレース記録を利用して、低域通過フィルタのフィルタ遮断周波数を導出する。
【００１５】
【好適実施形態の詳細な説明】
スペクトル・ドプラ・イメージング・モードを有する典型的なディジタル式実時間型超音波イメージング・システムを図１に全体的に示す。超音波トランスデューサ・アレイ２が、一定のパルス繰り返し周波数（ＰＲＦ）で繰り返しファイアリングされる送信超音波バーストによって送信を行うように起動される。ＰＲＦは典型的には、キロヘルツの範囲にある。帰投したＲＦ信号はトランスデューサ素子によって検出され、次いで、ビームフォーマ４によって受信ビームとして形成される。ディジタル式システムの場合には、各回のファイアリングから加算されたＲＦ信号を復調器６によって復調し、信号の同相及び直角位相（Ｉ／Ｑ）成分とする。Ｉ／Ｑ成分は「サム・アンド・ダンプ」ブロック８によって、特定の時間にわたって積分（加算）された後に、サンプリングされる。加算する時間及び送信バースト長が共に、利用者によって指定されているサンプル容積の長さを画定する。この「サム・アンド・ダンプ」演算により、サンプル容積から後方散乱したドプラ信号が実効的に得られる。ドプラ信号は、静止した組織又は極めて低速で運動する組織に対応する信号内のあらゆるクラッタを排除するウォール・フィルタ１０を通過する。次いで、フィルタ処理後の出力は、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）ブロック１２とパワー計算ブロック１４とを具備したスペクトル解析器へ供給される。ＦＦＴブロック１４は、６４個乃至２５６個のサンプルから成る移動時間ウィンドウにわたって高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を実行する。ブロック１４によって出力される各々のＦＦＴパワー・スペクトルは圧縮され（ブロック１６）て、時間線表示メモリとビデオ・プロセッサと表示モニタとを具備した公知の表示システム２０へ送られる。ビデオ・プロセッサは、圧縮後のＦＦＴパワー・スペクトル・データをグレイ・スケールにマッピングして、ドプラ速度（周波数）対時間スペクトログラムにおける特定の時間点での単一のスペクトル線としてモニタ上に表示する。
【００１６】
正の周波数［０：ＰＲＦ／２］のスペクトルはトランスデューサに近付く流速を表わし、負の周波数［−ＰＲＦ／２：０］のスペクトルはトランスデューサから遠ざかる流れを表わす。ＦＦＴパワー・スペクトルが圧縮された（ブロック１６）後に、通常、自動ドプラ最大／平均波形トレース記録（ブロック１８）が行われる。算出された最大／平均速度トレースは通常、スペクトログラム表示の上に重ねた情報として表示される。
【００１７】
音響ドプラ出力の場合には、ＦＦＴブロック１２の出力の正及び負の周波数部分すなわち側波帯を、側波帯分割器２２によって前向きの流れスペクトル及び後ろ向きの流れスペクトル（図１では「前向き」及び「後向き」と記する）をそれぞれ表わす２つの別個のチャネルに分割する。各々のチャネルについて、側波帯をゼロ周波数軸について反射させると対称なスペクトルが得られ、このスペクトルが、逆ＦＦＴ（ＩＦＦＴ）演算（ブロック２４）の後に、時間領域における実数値の流れ信号を形成する。前向きの流れ信号及び後ろ向きの流れ信号の両方がそれぞれのディジタル・アナログ（ディジタルからアナログへの）変換器（ＤＡＣ）２６によってアナログ波形へ変換される。これらのアナログ波形が、対応する音響スピーカ２８へ供給される。
【００１８】
図２に全体的に示す本発明の１つの好適実施例によれば、アダプティブ型雑音低減用低域通過フィルタ（ＬＰＦ）３２が、２つの音響ドプラ・チャネルの各々に挿入されている。この具体的な実施例においては、低域通過フィルタ３２は、側波帯分割器２２とＩＦＦＴブロック２４との間に挿入されている。各々の低域通過フィルタ３２は、その遮断周波数が流れ信号スペクトルの特性の関数として動的に調節されるという意味でアダプティブ型である。図２に示す好適実施例では、アダプティブ型低域通過フィルタ処理は次のようにして具現化することができる。
（１）  ベースラインの上方のスペクトル・データ及び下方のスペクトル・データ（すなわち、正の周波数スペクトル及び負の周波数スペクトルの両方）に対して別個に自動最大周波数波形トレース記録（ブロック１８）を実行する。
（２）  「上方」スペクトル・トレース及び「下方」スペクトル・トレースを別個にフィルタ選択ブロック３０へ供給する。フィルタ選択ブロック３０は、トレース調整器（コンディショナ）を用いて、あらゆる非本質的な雑音スパイク又はトレース脱落を先ず除去する。このようなトレース調整器は、過去の幾つかのトレース値にわたる移動平均又はメディアン・フィルタを含めた様々な標準的な平滑化手法を用いて具現化され得る。
（３）  次いで、調整後のそれぞれのトレース値（すなわち最大周波数）を用いて、雑音低減用低域通過フィルタの遮断周波数を設定する。例えば、遮断周波数ｆmaxは、トレース値より例えば２０％上方に設定することができる。「上方」スペクトル・データ用及び「下方」スペクトル・データ用の雑音低減用低域通過フィルタ３２の遮断周波数は、「上方」トレース・データ及び「下方」トレース・データにそれぞれ基づいて別個に設定される。
（４）  「上方」スペクトル・データ用及び「下方」スペクトル・データ用の雑音低減用低域通過フィルタ３２は、低域通過フィルタの周波数応答と前向き及び後ろ向きのＦＦＴスペクトル・データとを乗算することにより周波数領域において実現される。図３で片側を示した周波数プロットに示すように、各々の低域通過フィルタは、ＩＦＦＴの後のフィルタの過渡変化（filter transient）を回避するために平滑な移行帯域を有するように設計されていなければならない。
（５）  雑音低減のみの目的のためには、フィルタの通過帯域は図３に示すように平坦であってよい。選択によっては、（±ＰＲＦ／２に近い）高い遮断周波数を有するフィルタの場合には、図４に示すように、フィルタの通過帯域を移行帯域に近付くにつれて僅かに上昇させて、流れスペクトルの高周波数成分を強調してもよい。つまり、この低域通過フィルタは、等化フィルタ及び／又は雑音低減用フィルタの役割を果たすことができる。
（６）  低域通過フィルタ処理後のスペクトル・データに対してＩＦＦＴ演算（ブロック２４）を実行して、従来のドプラ・システムにおけるものと同様であるが背景雑音が減少した流れを分離した音響信号を得る。
【００１９】
図７に示す代替的な好適実施例によれば、ビデオ・スペクトルの雑音を低減させることもできる。圧縮ブロック１６からの圧縮後のビデオ・スペクトル・データ出力に対して、同様の雑音抑制用低域通過フィルタ３２（周波数領域でのフィルタ処理を行う）を適用することができる。図７のフィルタ選択ブロック３０は、図２のフィルタ選択ブロック３０について上述したものと同じ態様で動作する。
【００２０】
以上の好適実施例によれば、自動スペクトル波形トレース記録（多くの高級スキャナに既に存在する）を用いて、音響ドプラ・データ又はビデオ・スペクトル・データの背景雑音を抑制するために低域通過フィルタのフィルタ遮断周波数を制御する。当業者には、特定の具現化形態は、異なるシステム構成については変更し得ることが明らかであろう。例えば、上述した周波数領域での具現化形態の方が単純ではあるが、雑音抑制用低域通過フィルタ３２′（図５を参照）を、ＩＦＦＴ演算（ブロック２４）の後に時間領域において具現化することもできる。
【００２１】
もう１つの例として、一部のドプラ・システムでは、スペクトル・データのＩＦＦＴを求めることにより流れを分離した音響ドプラ信号が得られない場合がある。その代わりに、別個の信号処理経路、例えば、流れ分離器３４を用いて、ウォール・フィルタ１０の出力を前向きの流れ信号及び後ろ向きの流れ信号へ直接的に変換してもよい。これらのシステムの場合にも、「上方」スペクトル・データ及び「下方」スペクトル・データに対して、（診断波形演算で既に一般に行われているように）やはり自動波形トレース記録を行うことができ、音響ドプラ・データをディジタル・アナログ変換器２６へ送る前に、得られたスペクトル（例えば最大周波数）トレースをフィルタ選択ブロック３０へ供給することができ、フィルタ選択ブロック３０が時間領域低域通過フィルタ３２′のフィルタ遮断周波数を規定する。
【００２２】
好適実施例を参照しながら本発明を記載したが、当業者であれば、本発明の範囲から逸脱することなく様々な変更を加え得ると共に、本発明の構成要素を均等構成で置き換え得ることが理解されよう。加えて、本発明の本質的な範囲から逸脱せずに本発明の教示に具体的な状況を適合させるように多くの改変を加えることもできる。具体的には、当業者には、図２並びに図５〜図７に示す手法がハードウェア（例えばディジタル信号プロセッサ）において及び／又はコンピュータ・ソフトウェア（例えば超音波イメージング・システムに組み込まれているホスト・コンピュータのソフトウェア）において具現化され得ることは明らかであろう。従って、本発明は、本発明を実施するために想到される最良の態様として開示されている特定の実施例に制限される訳ではなく、特許請求の範囲内に含まれる全ての実施例を包含しているものとする。尚、特許請求の範囲において用いられる場合には、「ディジタル信号プロセッサ」という用語は、ディジタル信号処理用のハードウェア及び／又はソフトウェアを含む。
【図面の簡単な説明】
【図１】音響ドプラ出力を有する従来のスペクトル・ドプラ・イメージング・システムにおける基本的な信号処理系のブロック図である。
【図２】音響ドプラ出力を周波数領域において低域通過フィルタ処理する本発明の好適実施例によるスペクトル・ドプラ・イメージング・システムの一部を示すブロック図である。
【図３】信号パワー対周波数のグラフであって、太線は本発明の１つの好適実施例に従って平坦な通過帯域を有する低域通過フィルタの応答を示しており、ｆmax が最大周波数トレース値であるグラフである。
【図４】信号パワー対周波数のグラフであって、太線は本発明のもう１つの好適実施例に従って高い遮断周波数を有すると共に移行帯域に近付くにつれて僅かに上昇する通過帯域を有する低域通過フィルタの応答を示すグラフである。
【図５】本発明のその他の代替的な好適実施例による時間領域における音響ドプラ出力の低域通過フィルタ処理を示すブロック図である。
【図６】本発明のその他の代替的な好適実施例による時間領域における音響ドプラ出力の低域通過フィルタ処理を示すブロック図である。
【図７】本発明のもう１つの好適実施例による周波数領域におけるビデオ・スペクトル出力の低域通過フィルタ処理を示すブロック図である。
【符号の説明】
２  超音波トランスデューサ・アレイ
２８  音響スピーカ
【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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