(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｎ個のパルスより構成されるパケットを所定のビーム方向へ送信し、関心領域から反射される超音波エネルギーの関数であるＮ個のデータ・サンプルを獲得するためのデータ獲得サブシステムと、
前記Ｎ個のデータ・サンプルを高域フィルタリングしてＭ（ｌ＜Ｍ≦Ｎ）個のフィルタリング済みサンプルを形成するため、前記データ獲得サブシステムに結合された高域フィルタと、
前記Ｍ個のフィルタリング済みサンプルからＫ（ｌ＜Ｋ≦Ｍ）個の信号サンプルを計算するための第１のプロセッサと、さらに、
パケットごとに得られるＫ個の画像値を連続して各ピクセルに表示するための表示モニタと、
を含み、前記Ｋ個の画像値は、前記Ｋ個の信号サンプルの関数として導出される血液運動撮像システム。
【請求項２】
前記データ獲得システムが受信器および復調器を含み、前記Ｎ個の各データ・サンプルが、前記復調器から出力された同相および直交成分を含む請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記第１のプロセッサが、
前記Ｍ個の各フィルタリング済みサンプルについてそれぞれのスペックル信号サンプルを形成するための振幅検出器と、
前記スペックル信号サンプルを線形スケールから非線形スケールへ変換するためのスケール・コンバータとを含む請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記Ｍ個のフィルタリング済みサンプルの平均パワー値を計算するための第２のプロセッサをさらに含み、前記平均パワーは時間的平均を含む方法によって計算され、さらに、
前記平均パワー値を線形スケールから非線形スケールへ変換するためのスケール・コンバータと、
前記スケール変換された平均パワー値を、前記スケール変換されたＫ個の各スペックル信号サンプルから引き、それによってＫ個の振幅正規化されたスペックル信号サンプルを形成するための減算器とをさらに含み、
前記表示システムが前記ピクセルで連続したＫ個の画像値を表示し、前記Ｋ個の各画像値が、前記Ｋ個の振幅正規化されたスペックル信号サンプルのうち対応するものの関数として導出される請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記スケール・コンバータが対数関数を適用する請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
Ｋ個のパワー信号サンプルを少なくとも１つのパケットからの前記Ｍ個のフィルタリング済みサンプルの関数として形成し、前記Ｋ個のパワー信号サンプルを前記Ｋ個の振幅正規化されたスペックル信号サンプルと結合して、Ｋ個の強調されたスペックル信号サンプルを生成するための第３のプロセッサをさらに含み、
前記表示システムが前記ピクセルで連続したＫ個の画像値を表示し、前記Ｋ個の各画像値が、前記Ｋ個の強調されたスペックル信号サンプルのうち対応するものの関数として導出される請求項４に記載のシステム。
【請求項７】
前記データ獲得サブシステムが、前記Ｎ個のデータ・サンプルが獲得される前に第１のデータ・サンプルを獲得し、前記Ｎ個のデータ・サンプルが獲得された後に第２のデータ・サンプルを獲得し、前記第１および第２のデータ・サンプルは、それぞれのパルスの送信の後に戻される超音波エネルギーを表し、
前記第１および第２のデータ・サンプルの大きさを決定して、それぞれの第１および第２の組織信号サンプルを形成するための第２のプロセッサと、
前記第１および第２の組織信号サンプルに基づいて、（Ｋ−１）個の補間された組織信号サンプルを形成するための補間器とをさらに含み、
前記表示システムが前記ピクセルで連続したＫ個の画像値を表示し、前記Ｋ個の画像値の１つが、前記Ｋ個のスペックル信号サンプルの１つおよび前記第１および第２の組織信号サンプルの１つの関数として導出され、前記Ｋ個の画像値の別のものが、前記Ｋ個のスペックル信号サンプルの他のもののうち対応するものおよび前記（Ｋ−１）個の補間された組織信号サンプルのうち対応するものの関数として導出される請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
高域フィルタリングの前に前記Ｎ個のデータ・サンプルのうちＫ個を選択し、前記Ｋ個の選択された各データ・サンプルの大きさを計算してそれぞれの組織信号サンプルを形成するための第２のプロセッサをさらに含み、
前記表示システムが前記ピクセルで連続したＫ個の画像値を表示し、前記Ｋ個の各画像値が、前記Ｋ個のスペックル信号サンプルのうち対応するものおよび前記Ｋ個の組織信号サンプルのうち対応するものの関数として導出される請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
前記第１のプロセッサが、スケール変換の前にＭ個の時間平均されたスペックル信号サンプルを形成するための信号平均器をさらに含む請求項３に記載のシステム。
【請求項１０】
前記第１のプロセッサが、前記Ｍ個のスペックル信号サンプルを間引きしてＫ（Ｋ＜Ｍ）個のスペックル信号サンプルを形成するためのデシメータをさらに含む請求項３に記載のシステム。
【請求項１１】
Ｋ個の速度推定値を、少なくとも１つのパケットからの前記Ｍ個のフィルタリング済みサンプルの関数として形成するための第３のプロセッサをさらに含み、前記表示システムが前記ピクセルで連続したＫ個の画像値を表示し、前記Ｋ個の各画像値が、前記Ｋ個のスペックル信号サンプルのうち対応するものおよび前記Ｋ個の速度推定値のうち対応するものの関数として導出される請求項３に記載のシステム。
【請求項１２】
Ｋ個の組織信号サンプルを計算するための第４のプロセッサと、
Ｋ個の速度推定値を、前記Ｍ個のフィルタリング済みサンプルの関数として形成するための第５のプロセッサとをさらに含む請求項６に記載のシステム。
【請求項１３】
前記表示システムが、前記Ｋ個の各画像について、特定のピクセルが組織信号サンプルを表示するかフロー信号サンプルを表示するかを速度推定値およびスペックル信号サンプルに基づいて決定する組織／フロー・アービタを含み、前記アービタが前記決定を、前記組織信号サンプル、前記パワー信号サンプルおよび前記速度推定値に基づいて行う請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
Ｎ個のパルスより構成されるパケットを所定のビーム方向へ送信し、関心領域から反射される超音波エネルギーの関数であるＮ個のデータ・サンプルを獲得するステップと、
前記Ｎ個のデータ・サンプルを高域フィルタリングしてＭ（ｌ＜Ｍ≦Ｎ）個のフィルタリング済みサンプルを形成するステップと、
前記Ｍ個のフィルタリング済みサンプルからＫ（ｌ＜Ｋ≦Ｍ）個の信号サンプルを計算するステップと、さらに
表示モニタの各ピクセルにおいて、パケットごとに得られるＫ個の画像値を連続して表示するステップと、
を有し、前記Ｋ個の画像値が前記Ｋ個の信号サンプルの関数として導出される血液運動撮像方法。
【請求項１５】
前記計算するステップが、前記Ｍ個の各フィルタリング済みサンプルについてそれぞれのスペックル信号サンプルを形成するステップを含み、前記スペックル信号サンプルを線形スケールから非線形スケールへ変換するステップをさらに含む請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
時間的平均を含む方法によって、前記Ｍ個のフィルタリング済みサンプルの平均パワー値を計算するステップと、
前記平均パワー値を線形スケールから非線形スケールへ変換するステップと、
前記スケール変換された平均パワー値を、前記スケール変換されたＫ個の各スペックル信号サンプルから引き、それによってＫ個の振幅正規化されたスペックル信号サンプルを形成するステップと、
前記ピクセルで連続したＫ個の画像値を表示するステップとをさらに含み、前記Ｋ個の各画像値は、前記Ｋ個の振幅正規化されたスペックル信号サンプルのうち対応するものの関数として導出される請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
Ｋ個のパワー信号サンプルを少なくとも１つのパケットからの前記Ｍ個のフィルタリング済みサンプルの関数として形成するステップと、
前記Ｋ個のパワー信号サンプルを前記Ｋ個の振幅正規化されたスペックル信号サンプルと結合して、Ｋ個の強調されたスペックル信号サンプルを生成するステップと、
前記ピクセルで連続したＫ個の画像値を表示するステップとをさらに含み、前記Ｋ個の各画像値は、前記Ｋ個の強調されたスペックル信号サンプルのうち対応するものの関数として導出される請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記Ｎ個のデータ・サンプルが獲得される前に第１のデータ・サンプルを獲得し、前記Ｎ個のデータ・サンプルが獲得された後に第２のデータ・サンプルを獲得するステップをさらに含み、前記第１および第２のデータ・サンプルは、それぞれのパルスの送信の後に戻される超音波エネルギーを表し、さらに、
前記第１および第２のデータ・サンプルの大きさを決定して、それぞれの第１および第２の組織信号サンプルを形成するステップと、
前記第１および第２の組織信号サンプルに基づいて、（Ｋ−１）個の補間された組織信号サンプルを形成するステップと、
前記ピクセルで連続したＫ個の画像値を表示するステップとをさらに含み、前記Ｋ個の画像値の１つは、前記Ｋ個のスペックル信号サンプルの１つおよび前記第１および第２の組織信号サンプルの１つの関数として導出され、前記Ｋ個の画像値の別のものは、前記Ｋ個のスペックル信号サンプルの他のもののうち対応するものおよび前記（Ｋ−１）個の補間された組織信号サンプルのうち対応するものの関数として導出される請求項１４に記載の方法。
【請求項１９】
高域フィルタリングの前に前記Ｎ個のデータ・サンプルのうちＫ個を選択するステップと、
前記Ｋ個の選択された各データ・サンプルの大きさを計算してそれぞれの組織信号サンプルを形成するステップと、
前記ピクセルで連続したＫ個の画像値を表示するステップとをさらに含み、前記Ｋ個の各画像値は、前記Ｋ個のスペックル信号サンプルのうち対応するものおよび前記Ｋ個の組織信号のうち対応するものの関数として導出される請求項１４に記載の方法。
【請求項２０】
スケール変換の前にＭ個の時間平均されたスペックル信号サンプルを形成するステップをさらに含む請求項１４に記載の方法。
【請求項２１】
前記Ｍ個のスペックル信号サンプルを間引きしてＫ（Ｋ＜Ｍ）個のスペックル信号サンプルを形成するステップをさらに含む請求項１４に記載の方法。
【請求項２２】
Ｋ個の速度推定値を、少なくとも１つのパケットからの前記Ｍ個のフィルタリング済みサンプルの関数として形成するステップと、
前記ピクセルで連続したＫ個の画像値を表示するステップとをさらに含み、前記Ｋ個の各画像値は、前記Ｋ個のスペックル信号サンプルのうち対応するものおよび前記Ｋ個の速度推定値のうち対応するものの関数として導出される請求項１４に記載の方法。
【請求項２３】
Ｋ個の組織信号サンプルを計算するステップと、Ｋ個の速度推定値を、前記Ｍ個のフィルタリング済みサンプルの関数として形成するステップとをさらに含む請求項１７に記載の方法。
【請求項２４】
前記Ｋ個の各画像について、特定のピクセルが組織信号サンプルを表示するかフロー信号サンプルを表示するかを速度推定値およびスペックル信号サンプルに基づいて決定するステップをさらに含み、前記決定は、前記組織信号サンプル、前記パワー信号サンプルおよび前記速度推定値に基づく請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
電気的活動化に応答して波エネルギーを送信し、戻される波エネルギーをアナログ電気信号に変換するための、多数のトランスデューサ要素を含むトランスデューサ・アレイと、
前記アナログ電気信号をデジタル・データ・サンプルに変換するためのアナログ−デジタル・コンバータと、
画像を表示するための表示モニタと、
コンピュータとを含み、このコンピュータは、
前記トランスデューサ・アレイを制御して、Ｎ個のパルスより構成されるパケットを所定のビーム方向へ送信し、関心領域から反射される超音波エネルギーの関数であるＮ個のデータ・サンプルを獲得するステップと、
前記Ｎ個のデータ・サンプルを高域フィルタリングしてＭ（ｌ＜Ｍ≦Ｎ）個のフィルタリング済みサンプルを形成するステップとを実行するようにプログラムされ、
前記Ｍ個のフィルタリング済みサンプルからＫ（ｌ＜Ｋ≦Ｍ）個の信号サンプルを計算するステップを実行するようにプログラムされ、さらに、
前記表示モニタを制御して、前記表示モニタの各ピクセルにおいて、パケットごとに得られるＫ個の画像値を連続して表示するステップを実行するようにプログラムされ、前記Ｋ個の画像値は前記Ｋ個の信号サンプルの関数として導出される血液運動撮像システム。
【請求項２６】
前記計算するステップが、前記Ｍ個の各フィルタリング済みサンプルについてそれぞれのスペックル信号サンプルを形成するステップを含み、前記コンピュータは、前記スペックル信号サンプルを線形スケールから非線形スケールへ変換するステップを実行するようにさらにプログラムされる請求項２５に記載のシステム。
【請求項２７】
前記コンピュータが、
時間的平均を含む方法によって、前記Ｍ個のフィルタリング済みサンプルの平均パワー値を計算するステップと、
前記平均パワー値を線形スケールから非線形スケールへ変換するステップと、
前記スケール変換された平均パワー値を、前記スケール変換されたＫ個の各スペックル信号サンプルから引き、それによってＫ個の振幅正規化されたスペックル信号サンプルを形成するステップと、
前記表示システムを制御して、前記ピクセルで連続したＫ個の画像値を表示するステップとを実行するようにさらにプログラムされ、前記Ｋ個の各画像値は、前記Ｋ個の振幅正規化されたスペックル信号サンプルのうち対応するものの関数として導出される請求項２６に記載のシステム。
【請求項２８】
前記コンピュータが、
Ｋ個のパワー信号サンプルを少なくとも１つのパケットからの前記Ｍ個のフィルタリング済みサンプルの関数として形成するステップと、
前記Ｋ個のパワー信号サンプルを前記Ｋ個の振幅正規化されたスペックル信号サンプルと結合して、Ｋ個の強調されたスペックル信号サンプルを生成するステップと、
前記表示システムを制御して、前記ピクセルで連続したＫ個の画像値を表示するステップとを実行するようにさらにプログラムされ、前記Ｋ個の各画像値は、前記Ｋ個の強調されたスペックル信号サンプルのうち対応するものの関数として導出される請求項２７記載のシステム。
【請求項２９】
前記コンピュータが、
前記トランスデューサ・アレイを制御して、前記Ｎ個のデータ・サンプルが獲得される前に第１のデータ・サンプルを獲得し、前記Ｎ個のデータ・サンプルが獲得された後に第２のデータ・サンプルを獲得するステップを実行するようにさらにプログラムされ、前記第１および第２のデータ・サンプルは、それぞれのパルスの送信の後に戻される超音波エネルギーを表し、さらに、
前記第１および第２のデータ・サンプルの大きさを決定して、それぞれの第１および第２の組織信号サンプルを形成するステップと、
前記第１および第２の組織信号サンプルに基づいて、（Ｋ−１）個の補間された組織信号サンプルを形成するステップと、
前記表示システムを制御して、前記ピクセルで連続したＫ個の画像値を表示するステップとを実行するようにさらにプログラムされ、前記Ｋ個の画像値の１つは、前記Ｋ個のスペックル信号サンプルの１つおよび前記第１および第２の組織信号サンプルの１つの関数として導出され、前記Ｋ個の画像値の別のものは、前記Ｋ個のスペックル信号サンプルの他のもののうち対応するものおよび前記（Ｋ−１）個の補間された組織信号サンプルのうち対応するものの関数として導出される請求項２５に記載のシステム。
【請求項３０】
前記コンピュータが、
高域フィルタリングの前に前記Ｎ個のデータ・サンプルのうちＫ個を選択するステップと、
前記Ｋ個の選択された各データ・サンプルの大きさを計算してそれぞれの組織信号サンプルを形成するステップと、
前記表示システムを制御して、前記ピクセルで連続したＫ個の画像値を表示するステップとを実行するようにさらにプログラムされ、前記Ｋ個の各画像値は、前記Ｋ個のスペックル信号サンプルのうち対応するものおよび前記Ｋ個の組織信号のうち対応するものの関数として導出される請求項２５に記載のシステム。
【請求項３１】
前記コンピュータが、スケール変換の前にＭ個の時間平均されたスペックル信号サンプルを形成するステップを実行するようにさらにプログラムされる請求項２５に記載のシステム。
【請求項３２】
前記コンピュータが、前記Ｍ個のスペックル信号サンプルを間引きしてＫ（Ｋ＜Ｍ）個のスペックル信号サンプルを形成するステップを実行するようにさらにプログラムされ請求項２５に記載のシステム。
【請求項３３】
前記コンピュータが、
Ｋ個の速度推定値を、少なくとも１つのパケットからの前記Ｍ個のフィルタリング済みサンプルの関数として形成するステップと、
前記表示システムを制御して、前記ピクセルで連続したＫ個の画像値を表示するステップとを実行するようにさらにプログラムされ、前記Ｋ個の各画像値は、前記Ｋ個のスペックル信号サンプルのうち対応するものおよび前記Ｋ個の速度推定値のうち対応するものの関数として導出される請求項２５に記載のシステム。
【請求項３４】
前記コンピュータが、
Ｋ個の組織信号サンプルを計算するステップと、
Ｋ個の速度推定値を、前記Ｍ個のフィルタリング済みサンプルの関数として形成するステップとを実行するようにさらにプログラムされる請求項２８に記載のシステム。
【請求項３５】
前記コンピュータが、前記Ｋ個の各画像について、特定のピクセルが組織信号サンプルを表示するかフロー信号サンプルを表示するかを速度推定値およびスペックル信号サンプルに基づいて決定するステップを実行するようにさらにプログラムされ、前記決定は、前記組織信号サンプル、前記パワー信号サンプルおよび前記速度推定値に基づく請求項３４に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、一般に、医療診断のための人体構造の超音波撮像に関する。さらに、本発明は、血管構造を撮像するための方法および装置に関し、より詳細には、血液運動を可視化するため、超音波撮像システムで使用する信号処理アルゴリズムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来のカラー・フロー撮像には「アンジオ」または「パワー・ドップラー撮像」（以下「フロー撮像」と呼ぶ）があり、１つの画像を、典型的には各走査線につき５〜１５パルスの範囲の送信されたパルスシーケンス（パケット）で生成するものである。低速で運動する筋肉組織では、移動中の血液からの信号よりも受信信号においてより低いドップラー偏移が生じ、効率的なクラッタ・フィルタが、クラッタ信号を血液からの信号よりもはるかに低いレベルまで抑制するように設計されている。クラッタをフィルタリングした後の信号パワーを使用して、画像内で血液が存在するポイントを検出する。代替方法は、信号パワーを画像（アンジオまたはパワー・ドップラー）として表示して血管を可視化することである。信頼性ある検出を得るために、実質的な時間および空間平均が使用され、したがって動的変動ならびに空間分解能（血流）が制限される。この平均処理によって、信号振幅における空間的スペックル・パターンを抑制する。
【０００３】
従来の超音波血流撮像は、移動する散乱体によって生じたドップラー偏移の検出および測定に基づいている。このドップラー偏移は、血液の存在を検出するため低速で運動する筋肉組織からの信号を抑制するために用いられ、また超音波画像の各ポイントにおける実際の血液速度を計るために用いられる。残念ながら、ドップラー周波数偏移は、超音波ビームに沿った速度成分のみを感知可能であり、このビームを横断しうる速度成分は、受信信号ドップラー・スペクトルから検出できず測定不可能である。標準のカラー・フロー撮像では、ドップラー偏移が、いくつかの送信パルスから生成された受信信号から推定され、カラー・スケールでコーディングされる。ある状況では、血流方向は血管の幾何形状から測定されうるが、画像中の血管の幾何形状が明瞭でないときには、自動的に血流方向を測定することは困難である。標準のカラー・フロー撮像は、しばしば混乱を生じるような血液速度可視化を与え、たとえばカーブする血管ではドップラー偏移が血管に沿って変化し、したがって色も、血液速度と超音波ビーム間の角度変化により、速度の大きさが一定であっても、血管に沿って変化しているようになる。パワー・ドップラー（アンジオ・モードとも呼ばれる）では、この問題を、測定されたドップラー偏移を表示から廃棄することによって解決する。
【０００４】
超音波フロー撮像における横向き速度成分を測定することには、相当な関心があり、いくつかの方法が提案されている。２つの異なる位置からの複合走査は、Ｆｏｘにより、「Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  ｃｒｏｓｓｅｄ−ｂｅａｍ  ｕｌｔｒａｓｏｕｎｄ  Ｄｏｐｐｌｅｒ  ｖｅｌｏｃｉｍｅｔｒｙ」，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｓｏｎｉｃｓ  Ｕｌｔｒａｓｏｎ．，Ｖｏｌ．２５，ｐｐ．２８１−２８６，１９７８年において開示された。２つの異なる位置からの複合走査によって２つの速度成分が与えられるが、大開口のトランスデューサには実際的な問題があり、これは、２つの測定速度成分間のタイム・ラグ、および、視野が制限されていることである。
【０００５】
Ｎｅｗｈｏｕｓｅ  ｅｔ  ａｌ．によって、「Ｕｌｔｒａｓｏｕｎｄ  Ｄｏｐｐｌｅｒ  ｐｒｏｂｉｎｇ  ｏｆ  ｆｌｏｗｓ  ｔｒａｎｓｖｅｒｓｅ  ｗｉｔｈ  ｒｅｓｐｅｃｔ  ｔｏ  ｂｅａｍ  ａｘｉｓ」，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｂｉｏｍｅｄ．Ｅｎｇ．，Ｖｏｌ．３４，ｐｐ．７７９−７８９，１９８７年１０月において開示された方法によれば、超音波ビームを通過する移行時間が測定され、これがドップラー信号の増加する帯域幅において反映される。この方法の正確さは大変低く、流れの方向を生じず、直線形および層流のある領域においてのみ動作する。
【０００６】
フレーム対フレームの相関解析に基づく２次元のスペックル追跡方法が、Ｔｒａｈｅｙ  ｅｔ  ａｌ．によって、「Ａｎｇｌｅ  ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  ｕｌｔｒａｓｏｎｉｃ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ｂｌｏｏｄ  ｆｌｏｗ」，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｂｉｏｍｅｄ．Ｅｎｇ．，Ｖｏｌ．３４，ｐｐ．９６５−９６７，１９８７年１２月において提案されている。この方法は、ＲＦ信号と振幅検出信号について使用することができる。
【０００７】
受信ビーム・パターンにおいて横向きの振動を生じるための、トランスデューサの２つの副開口のコヒーレント処理は、Ｊｅｎｓｅｎ  ｅｔ  ａｌ．によって、「Ａ  ｎｅｗ  ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｖｅｌｏｃｉｔｙ  ｖｅｃｔｏｒｓ」，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｕｌｔｒａｓｏｎ．，Ｆｅｒｒｏｅｌｅｃｔ．，Ｆｒｅｑ．Ｃｏｎｔｒ．，Ｖｏｌ．４５，ｐｐ．８３７−８５１，１９９８年５月、および、Ａｎｄｅｒｓｏｎによって、「Ｍｕｌｔｉ−ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ  ｖｅｌｏｃｉｔｙ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｗｉｔｈ  ｕｌｔｒａｓｏｕｎｄ  ｕｓｉｎｇ  ｓｐａｔｉａｌ  ｑｕａｄｒａｔｕｒｅ」，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｕｌｔｒａｓｏｎ．，Ｆｅｒｒｏｅｌｅｃｔ．，Ｆｒｅｑ．Ｃｏｎｔｒ．，Ｖｏｌ．４５，ｐｐ．８５２−８６１，１９９８年５月に記載されている。この方法では、徴候を含めた定量的な横方向速度情報が与えられる。この方法の主な欠点は方位分解能が不十分なことであり、そのため撮像への使用が制限される。
【０００８】
システム使用者に血流の方向および大きさの正確な情報を与え、かつ実際の血流を内壁運動アーチファクト（artifact）から分離する有効な超音波撮像方法が必要とされている。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
超音波撮像では、戻されるエコーが可干渉的に処理される。画像には、多数の散乱体から散乱され戻される音波の構成的および破壊的干渉に基づく強度変動がある。強度におけるこれらの変動は、しばしば「スペックル・パターン」と呼ばれる。散乱体（赤血球細胞）にわずかな変位があるとき、スペックル・パターンに対応する変位が生じる。移動する散乱体からのスペックル・パターンを強調し、そのような画像のストリームを表示することにより、血流の直観的な表示が得られる。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明は、血液運動を撮像するための方法および装置を含み、これは、血管における血球の運動に関係するスペックル・パターンの運動を保持、強調、可視化することによって行う。この方法を、以下で「血液運動撮像」（ＢＭＩ）と呼ぶ。スペックル・パターンの運動は、使用者に、血流の方向および大きさの正確な情報を与え、実際の血流を内壁運動のアーチファクトから分離するために有効でもある。このように、システム操作員は血流を画像で見ることができるが、横方向速度成分を測定する試みは行われない。しかし、横方向速度成分は、スペックル運動から導出された角度測定を、ドップラー周波数偏移から得られた半径方向速度成分と結合することによって、間接的に導出することができる。
【００１１】
本発明の好ましい実施態様では、単一の画像フレームではなく、送信パルスのパケットにつき多数の画像フレームが生成される。血液散乱体の運動が、フレームからフレームへの画像におけるスペックル・パターンの対応する運動を生じ、これが半径方向と横方向の両方の運動を示す。これらの各フレーム間の時間は、信号パケット内のパルス繰返し時間（１／ＰＲＦ）に等しい。運動を可視化するために、表示フレーム・レートを、たとえば１ｋＨｚから３０Ｈｚへ、実質的に低減しなければならない。リアルタイム表示では多くのデータを廃棄しなければならないが、低速運動再生では、記録されたフレームのより大きい断片またはすべてを使用することができる。
【００１２】
本発明の好ましい実施態様によれば、データは従来のカラー・フロー撮像と同様に獲得される。一連のパルス（パケット）が各ビーム方向へ送信され、エコーが血液運動画像における関心領域（ＲＯＩ）について獲得される。パケット内のパルス発射は一定の時間間隔によって分離される。この時間間隔は連続するパケット間の時間よりもはるかに小さい。次いで、血液運動画像ＲＯＩを越えて拡張されうる一つの組織画像が記録される。パケット獲得中の可能な最大パルス繰返し周波数（ＰＲＦ）は、撮像深度によって決定される。ＰＲＦを低減することによって、ビーム・インターリービングという技術を用いることが可能である。パルスを第１の方向に発射した後、次のパルスを第１の方向に発射する前にパルスを１つまたは複数の異なる方向に発射するために利用可能な時間がある。ビーム方向のこの収集はインタリーブ・グループと呼ばれる。相対的に幅広い送信ビームを使用することによって、わずかに異なる方向における同時ビーム形成によって、送信ビームにつきいくつかの受信ビームを獲得することが可能である。この既知の技術は、マルチライン獲得（ＭＬＡ）と呼ばれる。
【００１３】
信号処理のためのデータ入力は、ビーム形成かつ複合復調されたＩ／Ｑデータ・サンプルである。別法として、この処理を、実数値のＲＦデータ上で、複合復調せずに実行することができる。本明細書で開示した処理技術によれば、パケットにつきいくつかの画像を表示し、これは、パケットにつき１つの画像しか表示されない従来のカラー・フロー撮像とは対照的である。ＢＭＩ処理の最初のステップは、各レンジ・ゲートからの信号ベクトルの高域フィルタリングである。高域フィルタリングの後に、スペックル信号が形成される。次いで、スペックル信号は非線形スケール変換を受ける。この一例は、対数圧縮と、その後に続くゲインおよびダイナミック・レンジ調整である。結果として得られるスペックル信号が、対応する組織画像と同時に、所望の血液運動画像として表示される。
【００１４】
別の好ましい実施態様によれば、パケットからパケットへの平均パワーにおける変動が、平滑な時間的表示を得るために補正される。これは、各スペックル信号サンプルをパケットの計算した平均値で割ることによって実施され、それによって血液運動を撮像するために強調されたスペックル信号が形成される。ログ領域では、これは、平均値の対数を各スペックル信号サンプルの対数から引くことと等価である。
【００１５】
一般に、時間平均ではスペックル変動を低減する。しかし、１つのパケット内の時間平均では、画像においてトレース・パターンを血流方向に沿って生成し、これが静止フレーム画像においても流れの方向を示す。さらなる（パケット間の）時間平均は、通常、従来のカラー・フロー撮像で行われ、このトレース・パターンを損なう。
【００１６】
したがって、さらに好ましい実施態様によれば、動いているスペックル・パターンが時間的に処理される。時間的処理の結果として、動いているスペックル・パターンが、画像において、流れのストリームラインに沿ってトレースを生じる。各パケット内の簡素な時間的平均は、非方向的なストリームライン効果を与える。より高度な方法では、方向情報、および、ある程度の速度の大きさを保持することもできる。時間的処理は、流れの視覚的認知には必要ないが、流れの方向および大きさの可能な静止フレーム可視化を行い、フレーム・レートが制限されなければならないリアルタイム表示を改善する。時間的平均のための平滑ウィンドウがパケット・サイズと等しく選択され、１つの画像が各パケットについて生成された場合、この処理は、標準のカラー・フロー撮像に類似するものとなる。しかし、フロー画像におけるスペックル・パターンを強調するためのいくつかのステップを取ることが好ましい。第１に、短い送信パルスおよび大開口のトランスデューサを使用することによって、空間分解能をできるだけ高くするべきである。第２に、ビーム・インターリーブ・グループ毎の走査線の数を、できるだけ高くするべきである。これは、低いＰＲＦおよび／またはＭＬＡ（並列受信ビーム）を使用することによって達成することができる。第３に、スペックル信号を、時間的および／または空間的平均によって得られたローカル平均によって正規化することができる。
【００１７】
スペックル・パターンをフロー画像に含む様々な方法がある。すなわち、
（１）スペックル信号を信号パワーと結合し、結合した信号をアンジオ・モードのフロー画像と同じ方法で示す方法、
（２）カラー・フローまたはアンジオ画像の強度（ＨＳＶ色表現における「値」）変調による方法、
（３）運動の方向および大きさを可視化するため、スペックル「エイジ」をカラー・コーディングすることによる方法、
である。
【００１８】
本発明は、画像のシーケンスの記録されたＩ／Ｑデータに基づき、あるいはリアルタイムによる、後処理として実施することができる。本発明は、ハードウェアまたはソフトウェアにおいて実施することができる。
【００１９】
【発明の実施の形態】
カラー・フローおよび組織撮像を有する、典型的な超音波撮像システムを、概して図１に示す。送信ビームを形成するために同じ送信特性を持ち、同じ送信焦点位置に焦点が合せられるウェーブレットを送信するため、超音波トランスデューサ・アレイ１０の個々の要素が、送信器１４の多数のパルサによって、送／受切替スイッチ１２を介して活動化される。パルサを活動化して送信ビームを形成するための送信シーケンスおよび時間遅延は、ビーム形成コントローラ１６によって制御されている（たとえば、ソフトウェアとしてホスト・コンピュータに組み込まれる）。各送信ビームは、走査されている対象を通過して伝播し、対象における超音波散乱体によって反射されたエコー信号がアレイに戻る。各送信を照射した後、トランスデューサ・アレイ要素によって検出されたエコー信号が、受信器１８のそれぞれの受信チャネルに供給される。受信器１８は、ビーム形成コントローラ１６の指令の下に、それらのエコーについてビーム形成する。受信器１８は、適切な受信焦点時間遅延を、受信されたエコー信号に加え、これらを合計して、特定の送信焦点ゾーンに対応する連続範囲から反射された合計の超音波エネルギーを正確に指示するエコー信号を生成する。
【００２０】
ＲＦシステムでは、受信器１８によって出力されたビーム加算されたＲＦエコー信号が、組織信号（たとえば、Ｂモード）プロセッサ２２へ送信される。組織信号プロセッサは、典型的に、ビーム加算された信号の包絡線を形成するための包絡線検波器を組み込んでいる。信号の包絡線は、対数圧縮など、いくつかの追加の組織信号処理を受けて、表示データを形成し、これがメモリ２６に格納され、次いで走査コンバータ２８へ出力される。別法として、図１に示すように、ＲＦ信号が復調器２０によってベースバンドに復調され、次いで同相成分および直交成分が、組織信号プロセッサによって別々に処理される。
【００２１】
一般に、表示データは走査コンバータ２８によって、ビデオ表示用にＸ−Ｙフォーマットへ変換される。強度データの各フレームは、検査中の対象を通じて非常に多数の並列走査またはスライスの１つを表し、これが走査コンバータ２８へ格納され、次のサイクルで、表示サブシステム３０におけるビデオ・プロセッサへ送信される。ビデオ・プロセッサはビデオ・データを、ビデオ表示用にグレー・スケールにマッピングする。次いで、グレー・スケール画像フレームが、表示サブシステム３０のビデオ・モニタへ送信される。
【００２２】
カラー・フロー撮像モードでは、カラー・フロー・プロセッサ２４が追加の走査中に獲得されたデータを処理し、各カラー・フロー画像が多数の走査から獲得される。たとえば、Ｎ個のパルスのシーケンス（すなわち、「パケット」）が、ＲＯＩにおける各焦点位置へ送信され、１つのカラー・フロー画像が走査の各パケット毎に生成される。カラー・フロー画像データは、メモリ２６の別の部分に格納され、走査変換され、カラー・マッピングを使用してビデオ処理され、次いで表示中の組織画像に重ねられる。
【００２３】
「組織」と「ＩＱ信号パケット」とラベルのついた入力が共に、図１に示した復調器から受信されるという条件で、本発明の最も一般的な実施形態を図２に示す。この好ましい実施形態および別の好ましい実施形態によれば、データが従来のカラー・フロー撮像（たとえば、図１の復調器２０の上流のブロックを使用する）のように獲得される。一連のＮ個のパルス（パケット・サイズがＮの１つのパケット）が、フロー画像の各ビーム方向に送信される。次いで、１つの組織画像が記録される。可能な最大パルス繰返し周波数（ＰＲＦ）が、撮像深度によって決定される。
【００２４】
図２に示した処理技術によれば、パケットにつきいくつかの画像を表示することができ、これは、パケットにつき１つの画像しか表示されない従来のカラー・フロー撮像とは対照的である。図２（および後の図）に示したＢＭＩ処理は、１つの深度レンジについてのものであるが、同じ処理がすべての深度レンジに並行して適用される。（送信パケットに引き続いた）各レンジ・ゲートから獲得されたデータ・サンプルが、デジタル高域フィルタ３２によってフィルタリングされる。デジタル高域フィルタが、Ｎ個のビーム・ベクトルの組における各信号サンプルに、個別に適用される。より正確には、各ビーム・ベクトルがＬ個の信号サンプルからなり、Ｌ個の深度レンジを表す場合、受信信号サンプルの組は、行列ｓ（ｌ，ｎ）と記述することができる。ここで，ｌ＝１，．．．，Ｌであり、ｎ＝１，．．．，Ｎである。このとき、各深度レンジｌについて、信号サンプルｓ（ｌ，１），．．．，ｓ（ｌ，Ｎ）が高域フィルタ３２に入力される。高域フィルタ３２は、各深度レンジｌについて別々に動作している。次いで、すべての深度レンジについての高域フィルタの出力が、Ｍ個のビーム・ベクトルとなる。このときＭ≦Ｎである。ここで使用するフィルタは、従来のカラー・フロー撮像で使用されるクラッタ・フィルタと同じように動作する。
【００２５】
使用できるもっとも簡素なタイプのフィルタは、有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタである。このようなフィルタは、インパルス応答関数ｈ（ｎ），ｎ＝０，．．．，Ｊ−１，によって記述され、このときＪはフィルタ・レンス（filter length）である。図２のＪ、Ｎ、およびＭの間の関係はＭ＝Ｎ−Ｊ＋１によって与えられる。入力信号がｘ（ｎ）であり、出力信号がｙ（ｎ）の場合、フィルタリング演算は次式で与えられる。
【００２６】
【数１】
0004627366.tif 000002
【００２７】
各出力サンプルｙ（ｎ）は、先のＪ個の入力サンプルｘ（ｎ）の加重合計である。出力サンプルｙ（０）は、
ｙ（０）＝ｈ（０）ｘ（０）＋ｈ（１）ｘ（−１）＋．．．＋ｈ（Ｊ−１）ｘ（−Ｊ＋１）
によって与えられる。これは、ｎ＜０ではｘ（ｎ）に依存する。
【００２８】
出力サンプルｙ（Ｊ−１）は、
ｙ（Ｊ−１）＝ｈ（０）ｘ（Ｊ−１）＋ｈ（１）ｘ（Ｊ−２）＋．．．＋ｈ（Ｊ−１）ｘ（０）
によって与えられる。これは、ｎ＜０ではいかなるｘ（ｎ）にも依存しない、最初の出力サンプルである。
【００２９】
この場合、ｎ＜０では入力信号が利用不可能である。これは、最初に有効な出力サンプルがｙ（Ｊ−１）であるという意味である。図１２に示した例では、入力サンプルの数がＮ＝６である。レンス（length）Ｊ＝４のＦＩＲフィルタでは、有効な出力サンプルの数はＭ＝Ｎ−（Ｊ−１）＝３である。レンスＪ＝４の高域インパルス応答関数の一例は、
ｈ（０）＝０．１６，ｈ（１）＝０．５３，ｈ（２）＝−０．５３，ｈ（３）＝−０．１６
によって与えられる。
【００３０】
フィルタリング演算は、行列表記法を用いることによって、すべての線形フィルタを含めるように汎用化することができる。入力信号をＮ次元のベクトルｘとして書くと、次のようになる。
【００３１】
【数２】
0004627366.tif 000003
【００３２】
次いで、汎用の線形フィルタリング演算を、ベクトルｘの行列乗算によって記述する。フィルタ行列Ａの次元をＭ×Ｎとする。このフィルタは、Ｍ次元の出力ベクトルｙを生成し、これはｙ＝Ａｘによって与えられる。上記で論じたＦＩＲフィルタの例では、フィルタ行列Ａが、以下のように与えられる。
【００３３】
【数３】
0004627366.tif 000004
【００３４】
汎用フィルタ行列が上記のＦＩＲ構造に限定されないことを強調する。例えば、異なる初期化技術を有するＩＩＲフィルタ、および多項式回帰フィルタが使用できる。ＦＩＲフィルタを使用した場合、ただしＪがＦＩＲフィルタ・レンスであるときには、最初のＪ−１個のサンプルを廃棄しなければならない。ＩＩＲフィルタを使用した場合には、フィルタを一時的に抑制するためのいくつかの初期化技術が存在するが、最初のサンプルのいくつかを廃棄しなければならない可能性がある。
【００３５】
図２では、高域フィルタ３２への入力がＮ個のサンプルからなり、ただしＮはパケット・サイズに等しく、出力がＭ個のサンプルからなり、ただし１＜Ｍ≦Ｎである。高域フィルタリングの後に、サンプルの数をＫ個まで減らすさらなる信号処理（ブロック８０）があり、ただし１＜Ｋ≦Ｍである。
【００３６】
図３に、図２の信号プロセッサの好ましい一実施形態が示されている。信号は振幅検出され、それにより後述する「スペックル信号」が形成される。図３の例では、信号量プロセッサ３４においてＭ個の各出力サンプルの平方量（すなわち、パワー）が計算される。複合Ｉ／Ｑ信号がｘ（ｋ）＝ｚ（ｋ）＋ｉｙ（ｋ）によって与えられ、ただしｚおよびｙが実数かつｉ＝√−１の場合、プロセッサ３４の出力はｚ（ｋ）2＋ｙ（ｋ）2によって与えられる。プロセッサ３４の内部に図示した表記法では、中央の点が入力信号ｘ（ｋ）で置換される。次いで、スペックル信号が、非線形振幅変換を受ける。図３では、この変換は、対数圧縮（ブロック３６）と、その後に続くゲインおよびダイナミック・レンジ調整（ブロック３８）からなる。結果として得られるスペックル信号が、メモリ２６に格納される。
【００３７】
図３に示した好ましい実施形態によれば、分離された走査が実行されて、組織（たとえば、Ｂモード）画像が従来の方法で獲得される。１回の組織走査が、Ｎ回のＢＭＩ走査の各パケットについて実行される。獲得された組織走査データが補間器４０によって補間されて、Ｍ個のあらゆる血液運動画像についてＭ個の組織画像が生成される。Ｍ個の組織画像が、メモリ２６の別の部分に格納される。各組識画像および各血液運動画像は、走査コンバータ２８によって変換され、ＲＧＢエンコーダ４２へ送信される。血液運動画像および組織画像の簡素な組み合わせを、表示サブシステム４４によって表示された画像のＲＧＢ成分に使用することができる。一例は、Ｒ＝４×ＢＭＩ＋２×組織、Ｇ＝ＢＭＩ＋４×組織、Ｂ＝４×組織である。グレースケール画像を生成する組合せも可能である。
【００３８】
図４は、さらに好ましい実施形態を示し、スペックル信号が振幅正規化によって強調されてより平滑な表示が提供されるものである。詳細には、パケットからパケットへの平均パワーにおける変動が、平滑な時間的表示を得るために補正される。これは、各スペックル信号サンプルをパケットの計算した平均値で割ることによって実施され、それによって、血液運動を撮像するために強調されたスペックル信号が形成される。ログ領域では、これは、平均値の対数を各スペックル信号サンプルの対数から引くことと等価である。
【００３９】
図４を見るとわかるように、高域フィルタ３２の後に、信号はプロセッサ３４で振幅検出され、そこでフィルタリング済みのＩ／Ｑ信号サンプルの平方量が先に記載したように計算される。図４の符号Ａによって示すプロセッサ３４の出力は、図６に示したスペックル（パワー）信号に現すことができる。図６は、１ピクセルについてリニアスケールで示したパワーである。パケット内の時間間隔は、１／ＰＲＦであり、ただし、フレームレートとは、データが従来のカラー・フロー撮像で使用される場合に得られるフレームレートのことである。各パケット間の時間は１／フレームレートである。パワー信号がゼロ平均複合ガウス処理の平方なので、平均パワー（分散）で除算された信号が、ユニティ（unity）に等しい平均値で指数分布される。図６を見るとわかるように、平均パワーは、パケットからパケットへと変動する。平滑な時間的表示を得るために、平均パワーにおけるこの変動を補正する必要がある。この問題を解決する１つの可能な方法を図４に示す。
【００４０】
図４に示した好ましい実施形態によれば、各パケットにおけるパワーがブロック４６で推定される。このパワーは、次式により計算される。
【００４１】
【数４】
0004627366.tif 000005
【００４２】
平方量プロセッサ３４とパワー推定ブロック４６の違いは、後者では１つの平均値（すなわち、１出力サンプル）が、高域フィルタ３２によって出力されたＭ個のサンプルの各パケットについて計算されることである。プロセッサ３４では加算がない。各入力サンプルｘ（ｋ）について、対応する出力サンプルがあり、これはｚ（ｋ）2＋ｙ（ｋ）2（Ｍ個の入力サンプルおよびＭ個の出力サンプル）である。
【００４３】
パワー推定値は図４のブロック４８に示されるように空間的にフィルタリングすることができる。スペックル信号と空間的にフィルタリングされた平均パワー信号の両方の対数が、ブロック３６および５０でそれぞれ計算される。後続の処理はすべて対数領域で行われる。図４のポイントＢおよびＤにおける信号の例を、図７および図８にそれぞれ示す。（図１０に対応するしきい値は、破線によって１６ｄＢに表される。）
【００４４】
振幅正規化されたスペックル信号は、各パケットにおける平均値の対数を、対応するパケットにおける各パワー信号サンプルの対数から減算することによって得られる（図４の加算器／減算器５２を参照）。対数領域における減算は、対応する線形信号の小数部の対数に等しい。図７および図８の信号に対応する、振幅正規化されたスペックル信号（図４のポイントＥ）を図９に示す。スペックル信号のサンプルは等しく分布され、分布は指数分布の対数変換によって明らかかになる。このスペックル信号は、確率分布（図４のポイントＦ）によって決定されたある信頼区間内に収まるように制限することができる。リミッタ５４の出力はさらなる処理を行わずにメモリに格納することができ、図３に関して先に記載したように表示することができる。
【００４５】
図４はより高度な信号処理を示す。スペックル信号は、画像において血流が検出される領域のカラー・ピクセル値を修正することによって、フロー画像表示において可視化できる。この効果を得るための１つの方法は、平均信号パワーをスペックル信号と結合して１つの値にすることであり、これがたとえばピクセル値の輝度を制御する。これは、次の方法で行うことができる。すなわち、各パケットには１つの平均パワー・サンプルしかないので、これは時間において補間されて（ブロック５６）、変動するパワー・サンプルと同じ数のＭ個の平均パワー・サンプルが得られる。ゲインおよびダイナミック・レンジを、従来のカラー・フロー撮像と同じように調節することができる（ブロック５８）。信号は、ゲインおよびダイナミック・レンジによって与えられた正の最大値（正のリミッタ６０）に制限される。負の信号値はゼロに制限されない。次いで、正に制限された信号が、低域フィルタ６２によって平滑化される。図４のポイントＧで補間され、制限され、平滑化された平均パワー信号を、図１０に示す。この例のゲインは−１０ｄＢに等しく、この信号は最大値６ｄＢに制限される。
【００４６】
変動するパワー（すなわち、スペックル）信号が制限され（リミッタ５４）、平均パワー信号に追加され（加算器／減算６４）、負の値がゼロに等しく設定される（負のリミッタ６６）。平均信号が最大値を有するとき、トータル信号は表示のダイナミック・レンジに及ぶ。平均信号が最大値未満のとき、トータル信号の最小部分が失われる。これは、図４のポイントＨにおける、強調されたスペックル（すなわち、ＢＭＩ）信号である。ＢＭＩ信号の一例を図１１に示す。
【００４７】
図４に記載したものよりも単純なパワー正規化アルゴリズムは、ＢＭＩ信号を、加算器／減算器５２によって出力されたスペックル信号と、ポイントＢの元の信号を低域フィルタリングしたバージョンとを加算するものである。このようにして補間を回避する。
【００４８】
図５は、さらに好ましい実施形態を示し、これはスペックル・プロセッサ８０および従来のカラー・フロー・プロセッサ８２を含む。図４のブロックと同一の符号ブロックは、先に記載したものと同じ機能を有する。この好ましい実施形態によれば、時間的平均（図５のブロック６８）およびデシメーション（ブロック７０）が、スペックル信号上で行われる。時間的平均は、スペックルにおいて、血流の方向に沿ったラインを生成する。平均ウィンドウ長さに等しいサンプル数は、平均の後に廃棄して、レンジ・ゲート毎のサンプル数をＭからＫへ低減する。さらなるデシメーションは、リアルタイム表示に適したフレーム・レートを得るために必要である可能性がある。パケット全体で平均することによって、結果は、１パケットにつき１サンプルとなる。強調されたスペックル信号をリミッタ５４の出力で、標準のカラー・フロー撮像におけるパワー信号として使用することによって、流れの方向に沿ったストライプをカラー・フロー画像で見ることができる。この代替解法の利点は、従来のカラー・フロー撮像と比較して、処理における誤差が小さいことである。
【００４９】
上述の処理に加えて、従来の自己相関アルゴリズムを使用して、半径方向速度成分を推定することが可能である。１に等しい時間的ラグにおける自己相関関数の１つの推定値は、各パケットからの自己相関推定器７２によって、次のようになる。
【００５０】
【数５】
0004627366.tif 000006
【００５１】
ただし、アスタリスクは複素共役を表し、たとえば、ｘ＝ｚ＋ｉｙの場合ｘ*＝ｚ−ｉｙである。この複素値の自己相関推定値が空間的にフィルタリングされ（ブロック７４）、補間されて（ブロック７６）、ｋ個の自己相関推定値が生成される。類似の方法で、補間器４０および５６がそれぞれ１つのサンプル（すなわち、組織および平均パワー信号をそれぞれ）を受信し、ｋ個のサンプルを出力する。自己相関値をメモリ２６に格納し、速度値を表示アルゴリズムの一部として計算する。あるいは、速度値をメモリ２６の前に計算し、自己相関値の代わりに格納する。
【００５２】
図５に示した好ましい実施形態によれば、ＢＭＩ信号、平均パワー信号、半径方向速度信号、および組織信号を使用して、血液運動画像を表示用に計算する。まず、走査変換ブロック２８がこれらの４つの信号を走査変換する。次いで、各ピクセルについて、それが組織ピクセルかフロー・ピクセルかの判断が行われる。この組織／フロー・アービトレーション（arbitration）（ブロック７８）は、組織、平均値および半径方向速度信号に基づく。フロー・ピクセルのＲＧＢ値は、ＢＭＩ信号および半径方向速度信号によって決定される（ＲＧＢ符号器４２）。色は、半径方向速度信号に基づいて選択され、ＢＭＩ信号は色の輝度を決定する。
【００５３】
先に論じたように、データは従来のパケット獲得方法を用いて獲得され、すなわち一連のＮ個のパルス（パケット・サイズがＮに等しい１つのパケット）が、フロー画像の各ビーム方向に送信される。可能な最大ＰＲＦが、撮像深度によって決定される。ＰＲＦを低減することによって、ビーム・インターリービングと呼ばれる技術を使用することが可能である（たとえば、米国特許第４，８８８，６９４号で開示されたビーム・インターリービング技術）。パルスを最初の方向に照射した後、次のパルスを最初の方向に照射する前に、パルスを１つまたは複数の異なる方向に照射するために利用できる時間がある。このビーム方向の集まりが、インターリーブ・グループと呼ばれる。１つのインターリーブ・グループにおけるビームの数が、インターリーブ・グループ・サイズと呼ばれる。インターリーブ・グループの数は、画像の幅およびインターリーブ・グループ・サイズによって決定される。組織画像の一部を、異なるフローのインターリーブ・グループの間で獲得することができ、あるいは、組織画像全体が、１つのフロー画像全体を獲得した後に獲得される。いずれの方法でも、フロー画像につき１つの組織画像記録がある（これは各方向におけるＮ個のパルスからなる）。
【００５４】
低いＰＲＦでは、画像がわずかなインターリーブ・グループのみからなる。低いＰＲＦおよび小さい深度を狭い画像セクタと結合すると、画像を１つのインターリーブ・グループのみで獲得することができる。これは、パケット・サイズＮ＝１でのフロー獲得に類似しているが、Ｎ個のフロー・パルスにつき１組織画像しかないことが異なる。時間における均一サンプリングは、ただ１つのインターリーブ・グループのみを使用し、分離した組織画像を獲得せずに得ることができる。次いで、できるだけ高いフレーム・レートを得るために、画像の組織部分を、従来の組織処理を用いてフロー・データから生成できることが好ましい。相対的に幅広い送信ビームを使用することによって、わずかに異なる方向における同時ビーム形成によって、送信ビームにつきいくつかの受信ビームを形成することが可能である。この技術は、マルチライン獲得（ＭＬＡ）と呼ばれる。
【００５５】
図１２の上部は、図２に示したシステムの走査シーケンスを示し、下部は表示シーケンスを示す。水平軸が時間軸であり、垂直軸がビーム位置である。上部では、各ドットが、１つの送信パルスからの受信信号ベクトルを表す。ＭＬＡを使用した場合、ビーム位置がわずかに異なる２つまたはそれ以上の信号ベクトルが、各時間インスタンス（instance）について存在する。図１２は、明瞭にするため、ＭＬＡでない状態を示す。走査シーケンスは、従来のカラー・フロー撮像で使用するものと同じである。１つの完全走査は、各方向においてある領域を包含するいくつかの送信パルスを含み、組織走査は各方向においてより大きい領域を包含する１つのパルスを有する。この例では、フロー走査が２つのインターリーブ・グループを有し、それぞれが６つのビーム位置をカバーする。パケット・サイズはＮ＝６である。高域フィルタの後の信号サンプルの数Ｍ＝３は、完全走査毎の表示フレームの数にも等しい。表示フレーム・レートは、この例では、従来のカラー・フロー撮像の３倍となる。図１２に示すように、血液運動撮像パケットにつき１組織画像が得られる。これは時間において補間されて、血液運動撮像フレームにつき１組織フレームが得られる。たとえば、表示フレームＮｏ．３およびＮｏ．６における組織画像が、２つの組織走査８６および８８と同じものである。表示フレームＮｏ．４およびＮｏ．５で使用された組織画像は、組織走査８６および８８の補間である。
【００５６】
別の選択は、図１３に示すように、組織走査をスキップして、画像の組織および血液運動撮像部分の両方に同じデータを使用することである。同期化ブロック８４は最初に、高域フィルタリング後に残っているフロー・フレームに対応する、Ｍ個の組織フレームを選択する。フロー・フレームが間引きされた場合、組織フレームもＫ個のフレームに間引きされる。図１３に示す例ではデシメーションがない。すなわち、フレーム数がＭに等しい。次いで、同期化ブロック８４がパケットにおいて最後のＭ個のフレームを選択する。次いで、標準の組織信号処理（ブロック２２）が、Ｉ／Ｑ信号パケット上で実行される。同期化ブロック８４の目的は、ＢＭＩデータの処理における時間遅延を補正して、組織画像シーケンスが血液画像シーケンスと（時間において）同期化されるようにすることである。組織データは、先に説明したすべてのブロック図においても、これと同様に生成することもできる。
【００５７】
本明細書に開示した好ましい実施形態によれば、血液運動撮像のためのパケット・データが次のように処理される。入力データは、ビーム形成され、複合復調され、減衰補正されたＩ／Ｑデータである。別法として、この処理を、複合復調せずに、実数値の無線周波数（ＲＦ）データ上で行うことができる。各受信ビームの各レンジ・ゲートからの信号が、パケット・サイズＮに等しい次元の複素値（Ｉ／Ｑデータを使用すると仮定して）信号ベクトルを形成する。したがって、信号ベクトルは、時間において、ＰＲＦに等しいサンプリング周波数を有する１つのサンプル量からのサンプルを含む。信号サンプルは、ゼロ平均複合ガウス分布を有する。
【００５８】
血液運動撮像方法は、超音波コントラスト撮像と組み合わせて使用することもできる。造影剤が血液からの散乱を強調し、そのため感度が向上してクラッタ・フィルタリングの重要性が減る。血液運動撮像方法は、走査線毎の送信パルスのシーケンスを使用したコントラスト強調のためのすべての既知の方法と組み合わせて、使用することができる。これらの方法には、基本および二次高調波パワー・ドップラー、パルス反転技術、および符号化励振がある。コントラスト粒子の移動および／または破壊によって生じたパルスからパルスへのエコーの変動によって、画像におけるスペックル・パターンに変化が生じ、このため造影剤の小さい濃縮の視覚的検出がより容易になる。コントラスト撮像にしばしば使用される間欠撮像では、血液運動撮像方法が特別に重要であり、これは、非常に多数の画像が各記録データ・セットについて表示され、画像のより連続的なストリームが与えられ、スペックルの変動が造影剤の存在を示すからである。間欠撮像とは、各フレームの間で定義された時間の期間にデータ獲得を停止するという意味である。各フレームの間の時間は、典型的には１またはいくつかの心周期である。
【００５９】
本明細書に記載の処理および表示技術は、従来のカラー・フローが使用される撮像様式のすべての組合せにおいて使用することができる。例えば、Ｍモードおよびスペクトル・ドップラーである。スペクトル・ドップラーとの組合せは、正確な角度補正が容易に実施できるので特に興味深い。
【００６０】
送信パルスの振幅を増大させることなく信号対ノイズ比（ＳＮＲ）を改善するいくつかのパルス圧縮技術が存在する。１つのそのような技術が、Ｈａｉｄｅｒ他の「Ｐｕｌｓｅ  Ｅｌｏｎｇａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｄｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ  Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ  ｆｏｒ  Ｍｅｄｉａｌ  Ｕｌｔｒａｓｏｎｉｃ  Ｉｍａｇｉｎｇ」、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｕｌｔｒａｓｏｎ．，Ｆｅｒｒｏｅｌｅｃｔ．，Ｆｒｅｑ．Ｃｏｎｔｒ．，Ｖｏｌ．４５  ｐｐ．９８−１１３、Ｊａｎ．１９９８に記載されている。本明細書に記載のＢＭＩ処理の入力信号は、ＳＮＲを増大させるそのような技術を使用して獲得することができる。
【００６１】
本発明を、好ましい実施形態を参照して記載したが、当業者には、本発明の範囲から離れることなく、様々な変更を行うことができ、その要素の代りに均等物を使用できることが理解されよう。加えて、本発明の必須の範囲から離れることなく、多数の修正を行い、特定の状況を本発明の教示に適用することができる。たとえば、速度推定値が表示情報に含まれる場合、速度を推定する多数の代替方法が可能である。目標は、各パケットにつきＫ個の速度推定値を計算することである。これはいくつかの方法で得られる。１つの可能性は、従来のカラー・フロー撮像と同じように、パケットにつき１つの速度推定値を（時間的平均によって）計算することである。この後に補間が行われて、欠測値が得られる。別の可能性は、時間的平均をスキップして、Ｋ個の瞬間速度推定値を得ることである。このとき補間は必要ない。さらにもう１つの可能性は、瞬時的な速度推定値の時間的平均を行い、平滑な信号を得ることである。補間は必要ない。したがって、本発明は、本発明を実行するために企図された最良の形態として開示された特定の実施形態に限定されないが、本発明は付属の特許請求の範囲内に入るすべての実施形態を含むことを、意図するものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】カラー・フロー画像を組織画像上に重ねることができる、従来の超音波撮像システムを示すブロック図である。
【図２】別々の血液運動および組織走査に基づいて撮像するための、本発明の最も一般的な実施形態を示すブロック図である。
【図３】別々の血液運動および組織走査に基づいて撮像するための、本発明の好ましい一実施形態を示すブロック図である。
【図４】より平滑な表示を得るために振幅正規化を利用する本発明のもう１つの好ましい実施形態を示すブロック図である。
【図５】従来のカラー・フロー速度推定値とともに表示される強調されたスペックル信号を生成するために高度の信号処理を使用する本発明のさらももう１つの好ましい実施形態を示すブロック図である。
【図６】図４に示した回路におけるポイントＢでの信号を示すグラフである。
【図７】図４に示した回路におけるポイントＤでの信号を示すグラフである。
【図８】図４に示した回路におけるポイントＦでの信号を示すグラフである。
【図９】図４に示した回路におけるポイントＧでの信号を示すグラフである。
【図１０】図４に示した回路におけるポイントＨでの信号を示すグラフである。
【図１１】図４に示した回路におけるポイントＨでの信号を示すグラフである。
【図１２】パケット獲得（パケット・サイズＮ＞１）を使用した血液運動撮像を示す概略図であり、上部が走査シーケンスを例示し、下部が表示シーケンスを示し、水平軸が時間軸であり、垂直軸がビーム位置である図である。
【図１３】血液運動および組織画像を同じ走査から獲得するための、本発明の好ましい実施形態を示すブロック図である。
【符号の説明】
１０  超音波トランスデューサ・アレイ
１６  ビーム形成コントローラ
１８  受信器
２０  復調器
２２  組織信号プロセッサ
２６  メモリ
２８  走査コンバータ
３０、４４  表示サブシステム
３２  高域フィルタ
３４  信号量プロセッサ
３６、５０  対数圧縮ブロック
３８、５８  ゲインおよびダイナミック・レンジ調整ブロック
４０、５６、７６  補間器
４２  ＲＧＢ符号器
４６  パワー推定ブロック
４８、７４  空間的フィルタリング・ブロック
５４  リミッタ
６０  正のリミッタ
６２  低域フィルタ
６６  負のリミッタ
６８  時間平均ブロック
７０  デシメーション・ブロック
７２  自己相関推定器
７８  組織／フロー・アービトレーション・ブロック
８０  スペックル・プロセッサ
【図１】
0004627366.tif 000007
【図２】
0004627366.tif 000008
【図３】
0004627366.tif 000009
【図４】
0004627366.tif 000010
【図５】
0004627366.tif 000011
【図６】
0004627366.tif 000012
【図７】
0004627366.tif 000013
【図８】
0004627366.tif 000014
【図９】
0004627366.tif 000015
【図１０】
0004627366.tif 000016
【図１１】
0004627366.tif 000017
【図１２】
0004627366.tif 000018
【図１３】
0004627366.tif 000019