(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
超音波を送受波する送受波手段と、
前記超音波の送受波によって得られた空間的に整列するデータアレイを処理するデータアレイ処理手段と、
を含み、
前記データアレイ処理手段は、
前記データアレイにおける注目データごとに平滑処理を実行して平滑値を求める処理部であって、方向性をもった方向性平滑値と方向性をもっていない無方向性平滑値とを求める機能を備え、方向性平滑値及び無方向性平滑値に基づいて前記平滑値を求める平滑処理部と、
前記データアレイにおける注目データごとに境界検出処理を実行して境界検出値を求める境界検出処理部と、
前記データアレイにおける注目データごとに前記平滑値及び前記境界検出値を合成して合成値を求める合成処理部と、
を有することを特徴とする超音波診断装置。
【請求項２】
超音波を送受波する送受波手段と、
前記超音波の送受波によって得られた空間的に整列するデータアレイを処理するデータアレイ処理手段と、
を含み、
前記データアレイ処理手段は、
前記データアレイにおける注目データごとに平滑処理を実行して平滑値を求める平滑処理部と、
前記データアレイにおける注目データごとに境界検出処理を実行して境界検出値を求める境界検出処理部と、
前記データアレイにおける注目データごとに前記平滑値及び前記境界検出値を合成して合成値を求める合成処理部と、
を有し、
前記平滑処理部は、
前記注目データを通過する複数の参照方向について複数の方向別平滑値を演算する方向別平滑部と、
前記注目データを中心とした局所領域について無方向性平滑値を演算する無方向性平滑部と、
前記複数の方向別平滑値及び前記無方向性平滑値に基づいて、前記注目データの平滑値を求める平滑値出力部と、
を有することを特徴とする超音波診断装置。
【請求項３】
請求項２記載の装置において、
前記平滑処理部は、
前記注目データを通過する複数の参照方向について複数の方向別分散値を演算する方向別分散値演算部と、
前記注目データを中心とした局所領域について無方向性分散値を演算する無方向性分散値演算部と、
を含み、
前記平滑値出力部は、前記複数の方向別分散値及び前記無方向性分散値を参照し、前記複数の方向別平滑値及び前記無方向性平滑値の中から前記注目データの平滑値を選択する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項４】
請求項３記載の装置において、
前記平滑値出力部は、前記複数の方向別分散値及び前記無方向性分散値の中の最小値を判定し、前記複数の方向別平滑値及び前記無方向性平滑値の中から前記最小値に対応する平滑値を選択する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項５】
超音波を送受波する送受波手段と、
前記超音波の送受波によって得られた空間的に整列するデータアレイを処理するデータアレイ処理手段と、
を含み、
前記データアレイ処理手段は、
前記データアレイにおける注目データごとに平滑処理を実行して平滑値を求める平滑処理部と、
前記データアレイにおける注目データごとに境界検出処理を実行して境界検出値を求める境界検出処理部と、
前記データアレイにおける注目データごとに前記平滑値及び前記境界検出値を合成して合成値を求める合成処理部と、
を有し、
前記境界検出処理部は、
前記注目データを中心とした参照範囲に対して作用する複数の方向別フィルタを用いて複数の方向別境界検出値を演算する境界検出値演算部と、
前記複数の方向別境界検出値の相互比較に基づいて、前記注目データの境界検出値を求める境界検出値出力部と、
を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記載の装置において、
前記複数の方向別フィルタは、それぞれ方向性をもった二次微分型フィルタである、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項７】
請求項５記載の装置において、
前記境界検出値出力部は、前記複数の方向別境界検出値の相互比較に基づいて、前記複数の方向別境界検出値の中から特定の値を選択することによって又はそれらを合成することによって、前記注目データの境界検出値を求める、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項８】
請求項１、２又は５記載の装置において、
前記合成処理部は、前記注目データの平滑値及び境界検出値を用いた乗算演算又は加算演算により前記合成値を求める、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項９】
請求項１、２又は５記載の装置において、
前記合成処理部は、前記注目データの平滑値及び境界検出値に加えて、前記注目データの原データ値を考慮して、前記注目データの合成値を求める、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項１０】
超音波を送受波する送受波手段と、
前記超音波の送受波によって得られた空間的に整列するデータアレイを処理する手段であって、前記データアレイにおける注目データごとに平滑処理を実行する平滑処理部を有するデータアレイ処理手段と、
を含み、
前記平滑処理部は、
前記注目データを通過する複数の参照方向について複数の方向別平滑値を演算する方向別平滑部と、
前記注目データを中心とした局所領域について無方向性平滑値を演算する無方向性平滑部と、
前記複数の方向別平滑値及び前記無方向性平滑値に基づいて、前記注目データの平滑値を求める平滑値出力部と、
を有することを特徴とする超音波診断装置。
【請求項１１】
請求項１０記載の装置において、
前記方向別平滑部は、前記各参照方向について所定数のデータを参照して前記各方向別平滑値を演算する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項１２】
請求項１１記載の装置において、
前記無方向性平滑部は、前記局所領域内の所定数のデータを参照して前記複数の無方向性平滑値を演算する、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項１３】
超音波を送受波する送受波手段と、
前記超音波の送受波によって得られた空間的に整列するデータアレイを処理する手段であって、前記データアレイにおける注目データごとに境界検出処理を実行する境界検出処理部を有するデータアレイ処理手段と、
を含み、
前記境界検出処理部は、
前記注目データを中心とした参照範囲に対して作用する複数の二次微分型フィルタを用いて複数の方向別境界検出値を演算する境界検出値演算部と、
前記複数の方向別境界検出値の相互比較に基づいて、前記注目データの境界検出値を求める境界検出値出力部と、
を有することを特徴とする超音波診断装置。
【請求項１４】
請求項１３記載の装置において、
前記複数の二次微分型フィルタによる処理の実行に先立って、前記データアレイに対してスムージング処理を行う手段を含む、
ことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項１５】
請求項１３記載の装置において、
前記境界検出値出力部は、前記複数の方向別境界検出値の中で最大の方向別境界検出値を選択し、それを前記注目データについての境界検出値として出力する、
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、超音波画像の画質を高めるためのデータ処理技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
超音波診断装置においては、超音波の送受波によって得られた空間的配列を有するデータアレイ（データ集合）に対して各種の処理が適用される。例えば、送受波座標系から表示座標系への座標変換後のデータアレイ（つまり二次元画像データ）に対して、画像を滑らかにする処理や組織境界を強調する処理などが適用される。そのような処理は座標変換前のデータアレイ（ビームデータ集合）に対して適用されることもある。以下に、データアレイの一例として二次元画像データの処理を説明する。
【０００３】
一般に、二次元画像データに対して平滑処理を適用すると、スペックル（超音波画像固有の斑点状ノイズ）や細かい高輝度ノイズを見かけ上低減することが可能であるが、その一方、組織の境界（組織の輪郭等）がぼやけてしまうことになる。それとは逆に、二次元画像に対して境界検出（強調）処理を適用すると、組織の輪郭を検出してそれを明瞭、強調した画像を得られるが、スペックル等も強調されてしまうことになる。画像上の全体にわたって組織性状にかかわらず一様な処理を行うと、以上のように画像全体として画質向上を図ることが困難となる。
【０００４】
そこで、特許文献１には、スムージング処理及びエッジ強調処理を対象物の様子に応じて適応的に実行する超音波診断装置が開示されている。具体的には、データアレイを構成する各データを通過する複数の方向が設定され、各方向ごとに信号強度の分散値が演算される。その中で最小分散値に対応する方向が特定される。当該方向に直交する方向の分散値が求められ、それが所定値よりも大きい場合には最小分散値をとる方向が辺縁方向であると判定され、同方向に対してスムージング処理が適用され、一方、それに直交する方向に対してエッジ強調処理が適用される。
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−２４２８３６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記のように、超音波画像の画質を高めるためには、組織の輪郭や境界を明瞭に表現する一方において、スペックルなどのノイズを効果的に低減することが望まれる。つまり、組織の局所的な性状に応じて画像処理条件を適応的に変化させることが望まれる。
【０００７】
上記特許文献１においては、注目する点を通過する複数の方向について複数の分散値が参照され、その中から最小となる分散値が特定されている。そこには方向依存型処理のみが記載されており、方向性があまり見られないような局所領域について適切な処理を行えないおそれがある。つまり、微小構造物が画像上で埋没してしまう可能性がある。また、スムージング方向とエッジ強調方向とが必ず直交することになるので、状況に応じた適切な柔軟な処理を行えない可能性がある。
【０００８】
本発明の目的は、組織性状に応じて各データごとに適切なデータ処理を適用できるようにして超音波画像の画質を向上することにある。
【０００９】
本発明の他の目的は、組織性状に応じて各データごとに適切な平滑処理が行われるようにして超音波画像の画質を向上することにある。
【００１０】
本発明の他の目的は、組織性状に応じて各データごとに適切な境界検出（強調）処理が行われるようにして超音波画像の画質を向上することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
（１）本発明は、超音波を送受波する送受波手段と、前記超音波の送受波によって得られた空間的に整列するデータアレイを処理するデータアレイ処理手段と、を含み、前記データアレイ処理手段は、前記データアレイにおける注目データごとに平滑処理を実行して平滑値を求める平滑処理部と、前記データアレイにおける注目データごとに境界検出処理を実行して境界検出値を求める境界検出処理部と、前記データアレイにおける注目データごとに前記平滑値及び前記境界検出値を合成して合成値を求める合成処理部と、を有することを特徴とする。
【００１２】
上記構成によれば、平滑処理と境界検出（強調）処理とを組み合わせて各注目データごとに合成値を生成することができる。これにより、各処理の長所を生かしつつも短所を補い合うことが可能となる。特に、スペックルの平滑化と、微小構造や境界の保全、強調と、を両立させることが可能となる。望ましくは、平滑処理及び境界検出処理の内で一方又は双方が方向依存性をもった処理を含有し、複数の方向別処理結果の中から最適な処理結果が選択され、あるいは、それらを合成することによって最適な処理結果が生成される。
【００１３】
望ましくは、前記平滑処理部は、前記注目データを通過する複数の参照方向について複数の方向別平滑値を演算する方向別平滑部と、前記注目データを中心とした局所領域について無方向性平滑値を演算する無方向性平滑部と、前記複数の方向別平滑値及び前記無方向性平滑値に基づいて、前記注目データの平滑値を求める平滑値出力部と、を有する。この構成によれば、方向性をもった平滑処理と方向性をもたない平滑処理とを併用あるいは選択して、組織の局所的な状況に適合した平滑値を採用できる。
【００１４】
望ましくは、前記平滑処理部は、前記注目データを通過する複数の参照方向について複数の方向別分散値を演算する方向別分散値演算部と、前記注目データを中心とした局所領域について無方向性分散値を演算する無方向性分散値演算部と、を含み、前記平滑値出力部は、前記複数の方向別分散値及び前記無方向性分散値を参照し、前記複数の方向別平滑値及び前記無方向性平滑値の中から前記注目データの平滑値を選択する。この構成によれば、分散値を基準として、境界の有無及び境界方向を判別でき、それに相応しい平滑値を選択できる。分散値はデータ値のばらつきを示す値であり、分散値としては偏差の値その他を用いることができる。
【００１５】
望ましくは、前記平滑値出力部は、前記複数の方向別分散値及び前記無方向性分散値の中の最小値を判定し、前記複数の方向別平滑値及び前記無方向性平滑値の中から前記最小値に対応する平滑値を選択する。いずれかの方向別分散値が最小値となる場合、当該方向に境界が伸びていると推察されるので、当該方向に対応する方向別平滑値が選択される。無方向性分散値が最小値となる場合、注目している局所的な部位には境界が不存在であることが推認されるので、無方向性平滑値が選択される。このように、辺縁の有無に応じて、実際に利用する処理方法を切り替えているので、微小構造物が特定方向に沿ってぼやけてしまう問題等を未然に防止できる。
【００１６】
望ましくは、前記境界検出処理部は、前記注目データを中心とした参照範囲に対して作用する複数の方向別フィルタを用いて複数の方向別境界検出値を演算する境界検出値演算部と、前記複数の方向別境界検出値に基づいて、前記注目データの境界検出値を求める境界検出値出力部と、を有する。この構成によれば、境界が伸びている方向に適合した境界検出処理結果を得られる。よって、境界の抽出精度、識別精度を向上でき、組織の輪郭、形状、構造を明瞭に表現することが可能となる。
【００１７】
望ましくは、前記複数の方向別フィルタは、それぞれ方向性をもった二次微分型フィルタである。本発明者らが実験したところによれば、方向性をもった二次微分型フィルタを用いた場合、自然で良好な輪郭抽出を行えることが確認されている。
【００１８】
望ましくは、前記境界検出値出力部は、前記複数の方向別境界検出値の中から特定の値を選択することによって又はそれらを合成することによって、前記注目データの境界検出値を求める。最大値が得られる方向は境界方向であると推察される。境界方向に適合した境界検出処理結果を採用すれば、より境界を明瞭に表現できる。これについては後述する。
【００１９】
望ましくは、前記合成処理部は、前記注目データの平滑値及び境界検出値を用いた乗算演算又は加算演算により前記合成値を求める。いずれにしても、平滑値と境界検出値の適切なブレンドによって（場合により、それらの選択によって）、超音波画像の画質を高められる。特に、組織の輪郭、辺縁、形状、構造を明瞭に表現する一方において、超音波画像固有のスペックル等のノイズを効果的に低減することが可能となる。望ましくは、前記合成処理部は、前記注目データの平滑値及び境界検出値に加えて、前記注目データの原データ値を考慮して、前記注目データの合成値を求める。この構成によれば、生の受信情報により近い画像を構成可能である。なお、例えば、超音波画像を見ながら、画像処理条件あるいは合成条件等をマニュアルで変更できるように構成するのが望ましい。送受信条件、診断科目その他に応じて、画像処理条件あるいは合成条件を自動的に切り替えるようにしてもよい。
【００２０】
（２）本発明は、超音波を送受波する送受波手段と、前記超音波の送受波によって得られた空間的に整列するデータアレイを処理する手段であって、前記データアレイにおける注目データごとに平滑処理を実行する平滑処理部を有するデータアレイ処理手段と、を含み、前記平滑処理部は、前記注目データを通過する複数の参照方向について複数の方向別平滑値を演算する方向別平滑部と、前記注目データを中心とした局所領域について無方向性平滑値を演算する無方向性平滑部と、前記複数の方向別平滑値及び前記無方向性平滑値に基づいて、前記注目データの平滑値を求める平滑値出力部と、を有することを特徴とする。この構成によれば、境界の有無あるいは方向に応じて最適な平滑値を採用できるので、必要な方向について平滑処理を施しつつ、不必要な方向についての平滑処理を回避できる。
【００２１】
望ましくは、前記方向別平滑部は、前記各参照方向について所定個のデータを参照して前記各方向別平滑値を演算する。各参照方向で同じ個数のデータを参照すれば処理条件を揃えられる。望ましくは、前記無方向性平滑部は、前記局所領域内の所定個のデータを参照して前記無方向性平滑値を演算する。この場合にも、同じ個数のデータが参照されるので、処理条件を全体として揃えられる。
【００２２】
（３）本発明は、超音波を送受波する送受波手段と、前記超音波の送受波によって得られた空間的に整列するデータアレイを処理する手段であって、前記データアレイにおける注目データごとに境界検出処理を実行する境界検出処理部を有するデータアレイ処理手段と、を含み、前記境界検出処理部は、前記注目データを中心とした参照範囲に対して作用する複数の二次微分型フィルタを用いて複数の方向別境界検出値を演算する境界検出値演算部と、前記複数の方向別境界検出値に基づいて、前記注目データの境界検出値を求める境界検出値出力部と、を有することを特徴とする。この構成によれば、複数の方向別境界検出値に基づいて、あるいは、それらの中から、境界方向に応じた適切な境界検出値を求めることができる。
【００２３】
望ましくは、前記複数の二次微分型フィルタによる処理の実行に先立って、前記データアレイに対してスムージング処理を行う手段を含む。すなわち、微分処理に先立って、それに悪影響を生じさせるノイズ等を除去しておくのが望ましい。望ましくは、前記境界検出値出力部は、前記複数の方向別境界検出値の中で最大の方向別境界検出値を選択し、それを前記注目データについての境界検出値として出力する。この構成によれば、境界方向に応じた適切な境界検出値を採用できる。
【発明の効果】
【００２４】
以上説明したように、本発明によれば、組織性状に応じて各データごとに適切なデータ処理を適用できる。あるいは、本発明によれば、平滑処理によってスペックルを低減しつつも微小構造物あるいは組織境界を保全、明瞭化することができ、超音波画像の画質を向上できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、本発明の好適な実施形態を図面に基づいて説明する。
【００２６】
図１には、本発明に係る超音波診断装置の全体構成がブロック図として示されている。超音波診断装置は、生体に対して超音波の送受波を行って、それにより得られた受信信号に基づいて断層画像等の超音波画像を形成する医療用の装置である。
【００２７】
プローブ１０は、超音波送受波器として機能し、超音波の送波及び受波を行う。具体的には、プローブ１０は複数の振動素子からなるアレイ振動子を有しており、そのアレイ振動子によって超音波ビームＢが形成され、その超音波ビームＢは電子的に走査される。電子走査方式としては、電子リニア、電子セクタ走査などが知られている。図１においては、電子セクタ走査を行って形成される走査面Ｓが概念的に示されている。この走査面Ｓは、深さ方向であるｒ方向に沿った超音波ビームＢをθ方向に走査することによって形成される扇状のデータ取込空間である。
【００２８】
プローブ１０は、一般に体表面上に当接して用いられるが、プローブ１０が体腔内に挿入されるプローブであってもよい。プローブ１０内に複数の振動素子を二次元配列して構成される２Ｄアレイ振動子を設けることも可能である。そのような２Ｄアレイ振動子を用いれば三次元エコーデータ取込空間を形成することができる。
【００２９】
送受信部１２は送信ビームフォーマー及び受信ビームフォーマーとして機能する。すなわち、送信時において、送受信部１２は所定の遅延関係をもった複数の送信信号をプローブ１０に供給する。具体的には、複数の送信信号は複数の振動素子に供給され、これによって送信ビームが形成される。生体内からの反射波が複数の振動素子にて受波されると、複数の振動素子から複数の受信信号が出力され、それらが送受信部１２に入力される。送受信部１２においては電子的に受信ビームを形成するために複数の受信信号に対する整相加算処理を実行し、整相加算後の受信信号を出力する。
【００３０】
送受信部１２の後段に設けられた信号処理部１４は、整相加算後の受信信号（ビームデータ）に対して基本波成分又は高調波成分の抽出や、検波、対数圧縮、ノイズ除去などの信号処理を実行する。信号処理部１４の出力端には複数のビームデータが現れることになる。それらのビームデータは送受波空間上に存在するデータアレイを構成する。図１においては、データアレイＸが複数のビームデータＤの集合体として示されている。概念的には、複数のビームデータＤはθ方向に整列し、各ビームデータはｒ方向に沿ったエコーデータ列としての複数のエコーデータによって構成される。データアレイＸを構成する各ビームデータＤはＤＳＣ（デジタルスキャンコンバータ）１６に送られる他、必要に応じてデータアレイ処理部２２へ出力される。このデータアレイ処理部２２の構成及び作用については後に詳述する。
【００３１】
ＤＳＣ１６は、周知のように、座標変換機能、補間処理機能などを有している。すなわち、ＤＳＣ１６は送受波座標系にしたがって取得されたデータアレイ（ビームデータ集合）に基づいてＢモード画像（断層画像）を形成する処理を実行する。これによって、送受波座標系にしたがったデータ集合が表示座標系にしたがったデータ集合に変換されることになる。ＤＳＣ１６から出力される断層画像のデータは表示処理部１８を経由して表示部２０に送られる。表示部２０には白黒の断層画像が表示されることになる。その断層画像は上記で説明した走査面Ｓ上において取得された複数のエコーデータを表したものである。
【００３２】
なお、図１に示される超音波診断装置がドプラ画像を形成するモジュールを具備していてもよいし、また三次元画像を形成するモジュールを具備していてもよい。
【００３３】
次に、図１に示したデータアレイ処理部２２について詳述する。データアレイ処理部２２は、本実施形態において座標変換前のデータアレイに対して画像処理に相当するデータ処理を実行するモジュールである。もちろん、ＤＳＣ１６から出力された画像データに対して同様の処理を適用することも可能である。信号処理部１４から出力された各ビームデータＤ（データアレイＸ）がデータアレイ処理部２２に入力されており、そのデータアレイに対して平滑処理、境界検出処理、合成処理などの各種の処理を経て生成された新しいデータアレイがＤＳＣ１６に出力されている。図１において、データアレイ処理部２２に入力される各データがｘで表されており、そこから出力される各データがＸoutで表されている。このデータアレイ処理部２２は本実施形態においてＤＳＣ１６の処理に先だってデータアレイに対して画質を操作する処理を実行するものである。
【００３４】
データアレイ処理部２２は図１に示されるように平滑処理部２４、境界検出処理部２６及び合成処理部２８を有しており、以下にそれらの構成について具体的に説明する。なお、データアレイ処理部２２は、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）等の専用プロセッサとして、あるいは、ＣＰＵによって動作されるデータ処理プログラムの作用として実現することが可能である。
【００３５】
図２には、図１に示した平滑処理部２４の具体的な構成例が示されている。図示されるように、平滑処理部２４は、並列配置された複数の平均処理器３０−３８と、これと同様に並列配置された複数の偏差演算器４０−４８、及び、セレクタ５０を有している。複数の平均処理器３０−３８の内で、平均処理器３０−３６は方向性をもった平均処理を実行する回路であり、一方、平均処理器３８は、無方向性の平均処理を実行する回路である。平均処理器３０−３６はそれぞれ所定の角度方向に対応付けられており、具体的には、平均処理器３０は０°方向の平均処理を担当しており、平均処理器３２は４５°方向の平均処理を担当しており、平均処理器３４は９０°方向の平均処理を担当しており、平均処理器３６は１３５°方向の平均処理を担当している。本実施形態においては４つの方向について平均処理が行われているが、それ以上あるいはそれ以下の数の方向について平均処理を行うようにしてもよい。
【００３６】
図３には、図２に示した平均処理器３０−３６の作用が概念的に示されている。ちなみに、図３において（Ａ）〜（Ｄ）に示されるマトリクスは部分的なデータ配列を示しており、紙面左右方向はθ方向に相当しており、紙面上下方向がｒ方向に相当している。ここでは、５×９個のデータがデータ配列を構成している。（Ａ）には図２に示した平均処理器３０の作用が示されている。（Ａ）に示されるように、平均処理器３０は注目データＱを通過する０°方向に向いた参照ラインＬ上に存在する５つのデータＲ１，Ｒ２，Ｑ，Ｒ３，Ｒ４を参照する。そして、それらの５つのデータ値の平均値を出力する。その平均値が図２においてはｘs0で表されている。
【００３７】
図３における（Ｂ）には図２に示した平均処理器３２の作用が示されている。平均処理器３２は４５°方向に向いた参照ラインＬ上に存在する５つのデータＲ１，Ｒ２，Ｑ，Ｒ３，Ｒ４を参照する。そして、平均処理器３２はそれらのデータ値の平均値ｘs45を求めて、それを出力する。（Ｃ）には図２に示した平均処理器３４の作用が示されている。平均処理器３４は９０°方向に沿った参照ラインＬ上に存在する５つのデータ、Ｒ１，Ｒ２，Ｑ，Ｒ３，Ｒ４を参照し、それらの平均値ｘs90を求める。同様に、図２に示した平均処理器３６は、図３における（Ｄ）に示されるように、１３５°方向を向いた参照ラインＬ上に存在する５つのデータＲ１，Ｒ２，Ｑ，Ｒ３，Ｒ４を参照し、それらの平均値s135を求めて出力する。
【００３８】
平均処理器３０−３６が参照するデータの個数はいずれも５つ、つまり同数であって、参照するデータの個数を揃えることにより処理条件を均一にでき、また処理結果の直接的な対比が可能となる。これは、以下に説明するような注目点を中心とする局所領域について平均値を求める場合についても同様に言えることである。ちなみに、本実施形態においては、５つのデータ値に対して単純平均処理が適用されていたが、いわゆる重み付け平均処理を適用するようにしてもよい。
【００３９】
図４には、図２に示した平均処理器３８の作用が概念的に示されている。平均処理器３８は、注目点Ｑを中心とした所定形状を有する局所領域（図４においてハッチングで示されている）内の各データを参照する。具体的には、データＱ，Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４を参照し、それらの平均値ｘsoを求める。ちなみに、図４においては＋形を有する局所領域が示されていたが、その局所領域の形状は図示のものには限られず、円形であってもよいし矩形であってもよい。あるいはそれ以外の形体であってもよい。
【００４０】
いずれにしても、本実施形態においては、複数の方向性をもった平均処理と無方向性の平均処理とが並列的に実行されている。後に詳述するように、セレクタ５０においては、それらの中から現在注目している局所部位に適合する平均値を選択的に利用することが可能である。なお、二次元のデータアレイを構成する各データが注目点として設定される。すなわち、各データについて個別的に上述した複数の平均処理が適用される。ただし、データアレイ中における特定の領域あるいは特定のポイントに対して上述した平均処理が限定的に適用されるようにしてもよい。
【００４１】
図２に戻って、平均処理器３０−３８において求められた平均値ｘs0，ｘs45，ｘs90，ｘs135，Ｘsoはそれぞれセレクタ５０に出力されると共に、以下に説明する偏差演算器４０−４８に出力されている。各偏差演算器４０−４８は、以下の（１）式を実行するものである。
【００４２】
【数１】
0004778325.tif 000002
【００４３】
上記の（１）式において、ｄφはφ方向における偏差を表している。偏差はデータ値のばらつきを表すものであり、それは分散値と称することも可能である。φ＝０，４５，９０，１３５であるが、本発明はそれらの数値に限定されるものでない。上記（１）式において、ｘiφは図３に示した各参照ライン上あるいは局所領域内における各データ値を示している。本実施形態においてｉは１，２，・・・，５であるが、そのような数値に限られないことは上述の通りである。また、上記（１）式においてｘsφは上述のように参照ラインあるいは局所領域内において参照されたデータ値の平均値を表している。なお、平均処理器３８は方向性を有しない平均処理を実行するものであるため、その場合には（１）式の左辺はｄoとなる。
【００４４】
以上のように求められた各偏差ｄ0，ｄ45，ｄ90，ｄ135及びｄoはそれぞれセレクタ５０にリファレンスデータとして与えられている。セレクタ５０は、入力された複数の偏差の中で最小値を判定し、その最小値に対応する方向あるいは無方向を特定する。つまり、例えば平均処理の方向が構造の流れに沿った方向つまり輪郭方向に相当する場合、当該方向において偏差の値は非常に小さくなる。したがって当該方向に対して平滑処理を行ったとしても画質も著しく低下させることはなく、むしろスペックルの低減効果を充分に発揮させることが可能となる。そこで、セレクタ５０は上述した偏差を参照して、その大小関係から最適な平滑処理方向を判定しており、あるいは、方向性をもった平滑処理を行うのではなく無方向性をもった平滑処理が最適なものであると判定している。具体的に説明すると、セレクタ５０は、偏差ｄ0が最小値であれば、平均値ｘs0を当該注目点についての平滑値（平均値）ｘsとして出力する。このことは平均値ｘs45，ｘs90，ｘs135についても同様である。一方、偏差ｄoが最小値をとる場合、特定の方向に対して平滑処理を行うのは望ましくないので、セレクタ５０は平均値ｘsoを当該注目点についての平滑値ｘsとして選択する。なお、平滑処理に関しては多様なバリエーションを採用することができ、例えば平滑処理を行う方向についても４つには限られず、それ以上あるいはそれ以下の個数を選択することができる。例えば８方向等であってもよい。そのような場合には局所部位の構造により適切な平均値を得られるという利点がある。また図３の（Ａ）〜（Ｄ）及び図４に示した各窓（参照エリア）のサイズについても図示したものには限られず、より大きなあるいはより小さな窓を採用することも可能である。更に、上述した実施形態においては、方向に依存して飛び飛びのサンプル点を参照するようにしたが、参照する条件は状況に応じて適宜変更することが可能である。いずれにしても、特許文献１に記載した手法においては常に方向性をもった平滑処理が適用されてしまうため、場合によっては、微小構造物を特定の方向に沿ってぼやかしてしまうという問題があったが、本実施形態においては方向性をもった平滑処理に加えて無方向性の平滑処理を選択的に適用できるように構成したため、微小構造物に関しては無方向性の平滑処理を選択的に利用して、その輝度の低下あるいは形状の崩れといった問題を回避することが可能である。もちろん、それぞれの領域あるいは外形についてはその方向に適合した平滑処理を適用できる。
【００４５】
次に、実際の超音波画像を参照しつつ、平滑処理部２４の作用を説明する。図５には、原画像が示されている。この原画像は上述した平滑処理を経ていない画像である。ちなみに図５及び以下に説明する各画像はコンベックス型プローブを用いて取得されたものである。図６には方向性をもった平滑処理のみを適用した画像が示されている。すなわち、図２に示した平滑処理部２４の構成の内で平均処理器３８及び偏差演算器４８を除外した構成による処理結果を表すものある。図５と図６の対比から明らかなように、方向性をもった平滑処理によれば、画像上に分散的に存在するスペックルを効果的に目立たなくすることが可能である。また各輪郭あるいは境界についてもある程度はっきりとした形状を保存できる。その一方、数サンプルの集合に相当するような微小構造物についての輝度は極端に落ちており、組織中における微小構造の観察を充分に行えないことが危惧される。これに対し、本実施形態においては、上述したように、平滑処理部２４が、更に無方向性の平均化処理を実行する平均処理器３８を備えており、またそれに伴って偏差演算器４８が設けられている。
【００４６】
その作用を図７〜図９を用いて説明する。図７〜図９には複数のワイヤーを有するファントムに対して超音波の送受波を行って形成された超音波画像が示されている。図７は、特別な画像処理を行っていない原画像を示しており、図８は方向性をもった平滑処理のみを適用した画像を示している。図９は、方向性をもった平滑処理に加えて上記のような無方向性の平滑処理を選択的に適用した画像を示している。各図の対比から明らかなように、原画像に対して方向性をもった平滑処理を適用すれば、スペックルを大幅に軽減できるが、その一方において微小構造がぼけてしまう。その一方、図９に示すように選択的に無方向性の平滑処理を適用することにより、微小構造物を明瞭に表現することが可能となり、すなわちスペックルの低減と、境界及び微小構造の保存を両立させることが可能となる。本実施形態においては、各注目点ごとに偏差すなわち分散値を基準として平滑処理内容を切り替えているが、偏差以外の情報を基準として処理の切換を行うようにしてもよい。いずれにしても、上述した実施形態においては、方向性をもった平滑処理と無方向性の平滑処理とを組み合わせているので、上述したように、見かけ上、スペックルを効果的に低減しつつ、組織構造を明瞭に表現できるという利点がある。ただし、平滑処理はアベレージング処理に相当しているため、組織の辺縁あるいはエッジをより強調するために境界検出処理部２６（図１参照）が設けられており、これについて以下に詳述する。
【００４７】
図１０には、境界検出処理部２６の具体的な構成例が示されている。この境界検出処理部２６は図１に示したように平滑処理部２４に対して並列的に設けられるものである。境界検出処理部２６は、以下に説明するように境界を検出しあるいは境界を強調する処理を実行する。図１０に示す具体例において、境界検出処理部２６は移動平均器５２、並列的に設けられた複数の２次微分型フィルタ５４−６０、及び、セレクタ６２を有している。境界検出処理部２６には、図１に示した信号処理部１４から出力されたデータｘが入力されており、境界検出処理部２６から所定の処理を経たデータｘbが出力される。
【００４８】
移動平均器５２は、データｘの集合体としてのデータアレイに対して移動平均処理を実行する回路である。例えば、データアレイを構成する各データｘをそれぞれ注目点とし、その注目点を中心とする所定のサイズをもった窓を設定する。その窓は例えば５〜７のサイズを有しており、窓内に存在するデータ値について平均値を求め、その平均値を注目点についてのデータの値として置き換える。このような処理を移動平均器５２が順次実行しており、その処理結果として移動平均化処理が行われた後のデータアレイが得られることになる。そのデータアレイは各２次微分型フィルタ５４−６０に並列的に出力される。移動平均処理によりノイズ等を除去できるので、その後の微分処理によりノイズ等が検出されてしまう問題を回避できる。各２次微分型フィルタ５４−６０は、それぞれ所定の方向に２次微分処理を実行するものであり、それらの具体例が図１１に示されている。
【００４９】
本発明者らの実験によれば、境界検出のために１次微分型フィルタ（Roberts,Sobel,Prewitt等のフィルタ）や方向性を有しない２次微分型フィルタ（Laplacian等のフィルタ）を用いると、画像上に存在しているある程度の太さの線が２本の線として検出されてしまったり、あるいは画像上に存在している線の中心を検出できるものの連続性をもってその検出を行えないという問題が認められている。図１２には、１次微分型フィルタとしてのSobelフィルタを用いて原画像の画像処理を行った結果を表すものであるが、図示されるように太い線が二重に検出されており、非常に違和感を与える画像内容となっている。また、図１３に示す画像は原画像に対して方向性をもたない２次微分型フィルタとしてのLaplacianフィルタを適用した結果を示すものであるが、上述したように、各線の中心を検出できているものの、検出結果において各線は途切れ途切れであり、すなわち連続性が低下している。そのようなフィルタを用いて良好な超音波画像を構成するのは困難である。
【００５０】
そこで、本実施形態においては、図１０及び図１１に示したように、方向性をもった２次微分型フィルタ５４−６０が利用されている。すなわち、本実施形態においては、０°方向、４５°方向、９０°方向及び１３５°方向のそれぞれの方向について２次微分型のフィルタリング作用を発揮するフィルタが用いられている。もちろん、図１１に示す各フィルタは一例であって、同様の作用を発揮するフィルタであれば他のフィルタを用いることが可能である。ちなみに、図１１において紙面左右方向はθ方向に相当しており、紙面上下方向はｒ方向に相当している。図１１に示す例では各フィルタが５×７のサイズを有しているが、それ以上のあるいはそれ以下のサイズをもったフィルタを利用することも可能である。またいずれの点をサンプル点とするのかについても多様なバリエーションが考えられる。
【００５１】
図１０におけるセレクタ６２は、本実施形態において、複数の２次微分型フィルタ５４−６０から出力されるフィルタリング後の境界検出値ｘbの中で最大値を選択し、あるいは、それらの値の平均値をとることによって当該注目データについての境界検出値を求める。この場合において、最大値あるいは平均値を採用するのではなく、それぞれのフィルタの出力結果を所定の条件にしたがって合成するようにしてもよい。いずれにしても、それぞれの方向に適合した２次微分型フィルタリング処理を適用し、それらの結果を相互に比較参照しつつ最適な境界検出値を求めることにより、各局所領域の状態に応じた最適な値を決定することが可能となる。
【００５２】
図１４には、図１０に示した境界検出処理部２６の処理結果が示されている。図１４に示す画像と、図１２及び図１３に示した画像との対比から明らかなように、本実施形態によれば、ある太さをもった線が二重に検出されてしまったりあるいは線の検出が途切れ途切れとなってしまったりする問題を防止して、輪郭を明瞭に検出できる。
【００５３】
次に、図１に戻って、合成処理部２８の処理内容を説明する。合成処理部２８は、平滑処理部２４から出力された平滑処理後のデータ（平滑値）ｘsと、 境界検出処理部２６から出力された境界検出処理後のデータ（境界検出値）ｘbを合成処理することにより、合成されたデータ（合成値）ｘoutを求めるモジュールである。この合成処理はデータアレイ上の各データ（各座標）ごとに実行される。そのような合成処理にあたって、必要に応じて更に原画像データｘを併わせて参照するようにしてもよい。合成処理部２８は、本実施形態において例えば以下の（２）式を実行することにより、各データごとに合成値を求めている。
【００５４】
【数２】
0004778325.tif 000003
【００５５】
上記（２）式において、αは強調の度合いを操作する係数を表しており、例えばαは０．２であるが、それをユーザーによってあるいは自動的に可変するようにしてもよい。ｘmaxは最大階調に相当しており、その最大階調でｘbを規格化し、それに対して上記のαを乗算することにより、ｘsとｘbとに与える重みが調整されている。いずれにしても、上記の（２）式のような演算を実行することにより、平滑処理結果と境界検出処理結果とを適宜加味して合成値を求めることができ、すなわちスペックルを効果的に低減しつつも組織境界をより強調したメリハリのある超音波画像を構成することが可能となる。
【００５６】
図１５には、合成処理部２８の処理結果が示されており、図示されるようにスペックルは大幅に低減されており、また組織構造に不自然さはなく、かつ境界線が強調されており、疾病診断上有益な情報を提供できるものであることが確認できる。
【００５７】
上記の（２）式においては、ｘsを主体としてｘbを重みとして作用させたが、ｘs及びｘを主体として重み付け加算を行うこともできる。そのような計算式が以下の（３）式に示されている。
【００５８】
【数３】
0004778325.tif 000004
【００５９】
また、以下の（４）式に示す計算式を用いることも可能である。すなわち、加算演算あるいは乗算演算を基本とする計算式を用いて２つの値を合成し、これによってそれぞれの処理の長所を生かしつつも互いの欠点を補い合った良好な画像を形成することが可能となる。ちなみに、上記の（３）式に示したように、更に、原データｘを考慮すれば、受信信号により忠実な合成画像を形成できるという利点がある。
【数４】
0004778325.tif 000005
【００６０】
本実施形態においては、ＤＳＣ１６の前段においてデータアレイの処理を行ったが、もちろんＤＳＣ１６の後段においてデータアレイの処理を実行するようにしてもよい。また、本実施形態におけるデータアレイの処理は、動画像を構成する各フレームのデータに対して逐次的に実行することも可能であるし、メモリに記憶された静止画像に対して適用することも可能である。本実施形態におけるデータアレイ処理部は、各図に示したように簡易な構成で実現されているが、上述したように良好な超音波画像の画質を得られるという利点がある。上述した実施形態においては、二次元画像への適用について説明したが、もちろん三次元画像に対しても同様の処理を適用することが可能である。その場合においては各フィルタとして三次元構造をもったフィルタを利用すればよい。なお、図１に示したデータアレイ処理部２２が有する平滑処理部２４及び境界検出処理部２６はそれら単独であるいは更に別の構成と組み合わせて利用することも可能であり、それらは単独で技術的価値があるものである。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】本発明に係る超音波診断装置の好適な実施形態を示すブロック図である。
【図２】図１に示す平滑処理部の具体的な構成例を示すブロック図である。
【図３】図２に示した平均処理器の作用を説明するための概念図である。
【図４】図２に示した平均処理器の作用を説明するための図である。
【図５】原画像を示す図である。
【図６】原画像に対して方向性をもった平滑処理のみを適用した場合の処理結果を示す図である。
【図７】ファントムを表す原画像を示す図である。
【図８】原画像に対して方向性をもった平滑処理のみを適用した結果を示す図である。
【図９】原画像に対して方向性をもった平滑処理に加えて無方向性の平滑処理を組み合わせ適用した結果を示す図である。
【図１０】図１に示した境界検出処理部の具体的な構成例を示すブロック図である。
【図１１】図１０に示す各二次微分型フィルタの具体的な内容を示す概念図である。
【図１２】比較例として一次微分型フィルタを適用した結果を示す図である。
【図１３】比較例として方向性を有しない二次微分型フィルタを適用した結果を示す図である。
【図１４】図１に示した境界検出処理部の処理結果を表す図である。
【図１５】図１に示したデータアレイ処理部の処理結果を示す図である。
【符号の説明】
【００６２】
１０  プローブ、１２  送受信部、１４  信号処理部、１６  ＤＳＣ（デジタルスキャンコンバータ）、１８  表示処理部、２０  表示部、２２  データアレイ処理部、２４  平滑処理部、２６  境界検出処理部、２８  合成処理部。
【図１】
0004778325.tif 000006
【図２】
0004778325.tif 000007
【図３】
0004778325.tif 000008
【図４】
0004778325.tif 000009
【図１０】
0004778325.tif 000010
【図１１】
0004778325.tif 000011
【図５】
0004778325.tif 000012
【図６】
0004778325.tif 000013
【図７】
0004778325.tif 000014
【図８】
0004778325.tif 000015
【図９】
0004778325.tif 000016
【図１２】
0004778325.tif 000017
【図１３】
0004778325.tif 000018
【図１４】
0004778325.tif 000019
【図１５】
0004778325.tif 000020