(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数回の超音波送受信により収集された同一位置の複数のＩＱ信号である収集信号列を、振幅成分のデータ列と、位相成分のデータ列とに変換する変換部と、
前記振幅成分のデータ列を関数で近似した近似振幅成分のデータ列を算出する第１算出部と、
前記位相成分のデータ列を関数で近似した近似位相成分のデータ列を算出する第２算出部と、
前記近似振幅成分のデータ列と前記近似位相成分のデータ列とを複数のＩＱ信号に再変換した変換信号列を生成する再変換部と、
前記収集信号列の実数信号のデータ列を関数で近似した近似実数信号のデータ列を算出する第３算出部と、
前記収集信号列の虚数信号のデータ列を関数で近似した近似虚数信号のデータ列を算出する第４算出部と、
前記収集信号列から、前記変換信号列を減算して第１の減算信号列を生成し、前記収集信号列から、前記近似実数信号のデータ列と前記近似虚数信号のデータ列とを減算して第２の減算信号列を生成する減算部と、
前記第１の減算信号列と前記第２の減算信号列それぞれについて統計量を算出し、算出した前記統計量を用いて、前記第１の減算信号列と前記第２の減算信号列とのうちいずれかの減算信号列を選択する選択部と、
選択された前記減算信号列を用いて、前記同一位置における移動体情報を演算する移動体情報演算部と、
を備える、超音波診断装置。
【請求項２】
前記第１算出部は、関数の最小二乗フィッティングにより、前記近似振幅成分のデータ列を算出し、
前記第２算出部は、関数の最小二乗フィッティングにより、前記近似位相成分のデータ列を算出する、請求項１に記載の超音波診断装置。
【請求項３】
前記第１算出部は、関数への射影により、前記近似振幅成分のデータ列を算出し、
前記第２算出部は、関数への射影により、前記近似位相成分のデータ列を算出する、請求項１に記載の超音波診断装置。
【請求項４】
前記第３算出部は、関数の最小二乗フィッティングにより、前記近似実数信号のデータ列を算出し、
前記第４算出部は、関数の最小二乗フィッティングにより、前記近似虚数信号のデータ列を算出する、請求項１に記載の超音波診断装置。
【請求項５】
前記第３算出部は、関数への射影により、前記近似実数信号のデータ列を算出し、
前記第４算出部は、関数への射影により、前記近似虚数信号のデータ列を算出する、請求項１に記載の超音波診断装置。
【請求項６】
前記第１算出部は、複数種類の関数により、複数の近似振幅成分のデータ列を算出し、
前記第２算出部は、複数種類の関数により、複数の近似位相成分のデータ列を算出し、
前記再変換部は、前記複数の近似振幅成分のデータ列と前記複数の近似位相成分のデータ列とを任意に組み合わせた再変換により、複数の変換信号列を生成し、
前記減算部は、前記収集信号列から、前記複数の変換信号列それぞれを減算して、複数の減算信号列を生成し、
前記移動体情報演算部は、生成された減算信号列のうち少なくともいずれか一つを用いて、前記移動体情報を演算する、請求項１〜５のいずれか一つに記載の超音波診断装置。
【請求項７】
前記第３算出部は、複数種類の関数により、複数の近似実数信号のデータ列を算出し、
前記第４算出部は、複数種類の関数により、複数の近似虚数信号のデータ列を算出し、
前記減算部は、更に、前記収集信号列から、前記複数の近似実数信号のデータ列と前記複数の近似虚数信号のデータ列とを任意に組み合わせて減算した複数の減算信号列を生成
し、
前記移動体情報演算部は、生成された減算信号列のうち少なくともいずれか一つを用いて前記移動体情報を演算する、請求項６に記載の超音波診断装置。
【請求項８】
前記選択部は、前記統計量としてノルム、分散、及び尖度のうちいずれか一つを算出する、請求項１に記載の超音波診断装置。
【請求項９】
前記選択部は、前記統計量としてノルム、分散、及び尖度をそれぞれ算出し、より多くの統計値が小さくなった減算信号列を選択する、請求項１に記載の超音波診断装置。
【請求項１０】
前記関数のうち少なくとも１つが、多項式関数、指数関数、三角関数、及び双曲線関数のいずれかである、請求項１〜９のいずれか一つに記載の超音波診断装置。
【請求項１１】
前記振幅成分に対する関数及び前記位相成分に対する関数が同一の関数である、請求項１〜９のいずれか一つに記載の超音波診断装置。
【請求項１２】
前記関数が、多項式関数、指数関数、三角関数、及び双曲線関数のいずれかである、請求項１１に記載の超音波診断装置。
【請求項１３】
前記振幅成分に対する関数は０次多項式以外の関数であり、前記位相成分に対する関数は１次多項式以外の関数である、請求項１１に記載の超音波診断装置。
【請求項１４】
前記移動体情報に基づいて、超音波画像データを生成する画像生成部を更に備える、請求項１〜１３のいずれか一つに記載の超音波診断装置。
【請求項１５】
複数回の超音波送受信により収集された同一位置の複数のＩＱ信号である収集信号列を、振幅成分のデータ列と、位相成分のデータ列とに変換する変換部と、
前記振幅成分のデータ列を関数で近似した近似振幅成分のデータ列を算出する第１算出部と、
前記位相成分のデータ列を関数で近似した近似位相成分のデータ列を算出する第２算出部と、
前記近似振幅成分のデータ列と前記近似位相成分のデータ列とを複数のＩＱ信号に再変換した変換信号列を生成する再変換部と、
前記収集信号列の実数信号のデータ列を関数で近似した近似実数信号のデータ列を算出する第３算出部と、
前記収集信号列の虚数信号のデータ列を関数で近似した近似虚数信号のデータ列を算出する第４算出部と、
前記収集信号列から、前記変換信号列を減算して第１の減算信号列を生成し、前記収集信号列から、前記近似実数信号のデータ列と前記近似虚数信号のデータ列とを減算して第２の減算信号列を生成する減算部と、
前記第１の減算信号列と前記第２の減算信号列それぞれについて統計量を算出し、算出した前記統計量を用いて、前記第１の減算信号列と前記第２の減算信号列とのうちいずれかの減算信号列を選択する選択部と、
選択された前記減算信号列を用いて、前記同一位置における移動体情報を演算する移動体情報演算部と、
を備える、画像処理装置。
【請求項１６】
複数回の超音波送受信により収集された同一位置の複数のＩＱ信号である収集信号列を、振幅成分のデータ列と、位相成分のデータ列とに変換し、
前記振幅成分のデータ列を関数で近似した近似振幅成分のデータ列を算出し、
前記位相成分のデータ列を関数で近似した近似位相成分のデータ列を算出し、
前記近似振幅成分のデータ列と前記近似位相成分のデータ列とを複数のＩＱ信号に再変換した変換信号列を生成し、
前記収集信号列の実数信号のデータ列を関数で近似した近似実数信号のデータ列を算出し、
前記収集信号列の虚数信号のデータ列を関数で近似した近似虚数信号のデータ列を算出し、
前記収集信号列から、前記変換信号列を減算して第１の減算信号列を生成し、
前記収集信号列から、前記近似実数信号のデータ列と前記近似虚数信号のデータ列とを減算して第２の減算信号列を生成し、
前記第１の減算信号列と前記第２の減算信号列それぞれについて統計量を算出し、
算出した前記統計量を用いて、前記第１の減算信号列と前記第２の減算信号列とのうちいずれかの減算信号列を選択し、
選択した前記減算信号列を用いて、前記同一位置における移動体情報を演算する
各処理をコンピュータに実行させる、画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、超音波診断装置、画像処理装置及び画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、生体の内部を観察、診断するために、超音波診断装置が用いられている。超音波診断装置は、超音波を送受信することで収集された反射波信号に基づくデータ（反射波データ）を用いて、生体内の組織形状や血流動態を観測して表示する。超音波ドプラモード（単にドプラモードとも言う）では、例えば超音波を同一方向に複数回送受信することで得られた反射波データから、ドプラ効果による周波数偏移（ドプラシフト）により、血流由来の信号成分（血流成分）の速度やパワーといった情報を抽出する。なお、複数回の超音波送受信で得られた、同一の方向及び深度に関する反射波データのデータ列は、パケットと呼ばれる。
【０００３】
また、反射データには、血流成分の他に血管壁や弁などの組織由来の信号成分（クラッタ成分）も含まれることがある。通常、クラッタ成分の信号強度は、血流成分の信号強度より数十〜数百ｄＢ大きい。例えば、血管中を流れる血流成分を描出するためには、血管壁の信号成分を抑圧することがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第２５８９８９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、クラッタ成分を効果的に抑圧することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態の超音波診断装置は、変換部と、第１算出部と、第２算出部と、再変換部と、第３算出部と、第４算出部と、減算部と、選択部と、移動体情報演算部とを備える。変換部は、複数回の超音波送受信により収集された同一位置の複数のＩＱ信号である収集信号列を、振幅成分のデータ列と、位相成分のデータ列とに変換する。第１算出部は、前記振幅成分のデータ列を関数で近似した近似振幅成分のデータ列を算出する。第２算出部は、前記位相成分のデータ列を関数で近似した近似位相成分のデータ列を算出する。再変換部は、前記近似振幅成分のデータ列と前記近似位相成分のデータ列とを複数のＩＱ信号に再変換した変換信号列を生成する。第３算出部は、前記収集信号列の実数信号のデータ列を関数で近似した近似実数信号のデータ列を算出する。第４算出部は、前記収集信号列の虚数信号のデータ列を関数で近似した近似虚数信号のデータ列を算出する。減算部は、前記収集信号列から、前記変換信号列を減算して第１の減算信号列を生成し、前記収集信号列から、前記近似実数信号のデータ列と前記近似虚数信号のデータ列とを減算して第２の減算信号列を生成する。選択部は、前記第１の減算信号列と前記第２の減算信号列それぞれについて統計量を算出し、算出した前記統計量を用いて、前記第１の減算信号列と前記第２の減算信号列とのうちいずれかの減算信号列を選択する。移動体情報演算部は、選択された前記減算信号列を用いて、前記同一位置における移動体情報を演算する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、第１の実施形態に係る超音波診断装置の構成例を示すブロック図。
【図２】図２は、クラッタの強度及び速度が一定であると仮定した場合におけるクラッタ抑圧部の構成例を示すブロック図。
【図３】図３は、クラッタの強度及び速度が一定であると仮定した場合におけるクラッタ抑圧部による振幅成分のデータ列の近似の一例を示す図。
【図４】図４は、クラッタの強度及び速度が一定であると仮定した場合におけるクラッタ抑圧部による位相成分のデータ列の近似の一例を示す図。
【図５】図５は、クラッタの強度及び速度が一定であると仮定した場合におけるクラッタ抑圧部により再変換された複数のＩＱ信号の一例を示す図。
【図６】図６は、クラッタ成分のＩＱ信号及び血流成分のＩＱ信号の一例を示す図。
【図７】図７は、第１の実施形態に係るクラッタ抑圧部の構成例を示すブロック図。
【図８】図８は、第１の実施形態に係る振幅近似部によって生成された近似振幅成分のデータ列の一例を示す図。
【図９】図９は、第１の実施形態に係る位相近似部によって生成された近似位相成分のデータ列の一例を示す図。
【図１０】図１０は、第１の実施形態に係る複素信号変換部により再変換されたＩＱ信号の一例を示す図。
【図１１Ａ】図１１Ａは、第１の実施形態に係るドプラ画像データの一例を示す図。
【図１１Ｂ】図１１Ｂは、第１の実施形態に係るドプラ画像データの一例を示す図。
【図１２】図１２は、第１の実施形態に係る超音波診断装置による処理手順を示すフローチャート。
【図１３】図１３は、第１の実施形態に係るクラッタ抑圧部によるクラッタ成分抑圧処理の手順を示すフローチャート。
【図１４】図１４は、第２の実施形態に係るクラッタ抑圧部の構成例を示すブロック図。
【図１５】図１５は、第２の実施形態に係るクラッタ抑圧部によるクラッタ成分抑圧処理の手順を示すフローチャート。
【図１６】図１６は、第２の実施形態に係る選択部による減算信号列選択処理の手順を示すフローチャート。
【図１７Ａ】図１７Ａは、第２の実施形態に係る超音波診断装置を説明するための図。
【図１７Ｂ】図１７Ｂは、第２の実施形態に係る超音波診断装置を説明するための図。
【図１７Ｃ】図１７Ｃは、第２の実施形態に係る超音波診断装置を説明するための図。
【図１８】図１８は、第２の実施形態の変形例に係る選択部による減算信号列選択処理の手順を示すフローチャート。
【図１９】図１９は、第３の実施形態に係るクラッタ抑圧部の構成例を示すブロック図。
【図２０】図２０は、その他の実施形態に係る画像処理装置の構成例を示すブロック図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、添付図面を参照して、超音波診断装置の実施形態を詳細に説明する。
【０００９】
（第１の実施形態）
まず、第１の実施形態に係る超音波診断装置の構成について説明する。図１は、第１の実施形態に係る超音波診断装置の構成例を示すブロック図である。図１に例示するように、第１の実施形態に係る超音波診断装置は、超音波プローブ１と、モニタ２と、入力装置３と、装置本体１０とを有する。
【００１０】
超音波プローブ１は、複数の圧電振動子を有し、これら複数の圧電振動子は、後述する装置本体１０が有する送信部１１から供給される駆動信号に基づき超音波を発生する。また、超音波プローブ１が有する複数の圧電振動子は、被検体Ｐからの反射波を受信して電気信号（反射波信号）に変換する。また、超音波プローブ１は、圧電振動子に設けられる整合層と、圧電振動子から後方への超音波の伝播を防止するバッキング材等を有する。なお、超音波プローブ１は、装置本体１０と着脱自在に接続される。
【００１１】
超音波プローブ１から被検体Ｐに超音波が送信されると、送信された超音波は、被検体Ｐの体内組織における音響インピーダンスの不連続面で次々と反射され、反射波として超音波プローブ１が有する複数の圧電振動子にて受信され、反射波信号に変換される。反射波信号の振幅は、超音波が反射される不連続面における音響インピーダンスの差に依存する。なお、送信された超音波パルスが、移動している血流や心臓壁等の表面で反射された場合の反射波信号は、ドプラ効果により、移動体の超音波送信方向に対する速度成分に依存して、周波数偏移を受ける。
【００１２】
入力装置３は、マウス、キーボード、ボタン、パネルスイッチ、タッチコマンドスクリーン、フットスイッチ、トラックボール、ジョイスティック等を有する。入力装置３は、超音波診断装置の操作者からの各種設定要求を受け付け、装置本体１０に対して受け付けた各種設定要求を転送する。
【００１３】
モニタ２は、超音波診断装置の操作者が入力装置３を用いて各種設定要求を入力するためのＧＵＩ（Graphical  User  Interface）を表示したり、装置本体１０において生成された超音波画像データ等を表示したりする。
【００１４】
装置本体１０は、超音波プローブ１が受信した反射波信号に基づいて超音波画像データを生成する装置である。装置本体１０は、図１に例示するように、送信部１１と、受信部１２と、直交検波部１３と、Ａ／Ｄ変換器１４と、Ｂモード処理部１５と、ドプラ処理部１６と、クラッタ抑圧部１７と、内部記憶部１８と、画像生成部１９と、画像メモリ２０と、制御部２１とを有する。
【００１５】
送信部１１は、図１に示すように、レートパルス発生器１１ａと、送信遅延回路１１ｂと、送信パルサ１１ｃとを有し、超音波プローブ１に駆動信号を供給する。レートパルス発生器１１ａは、所定のレート周波数で、送信超音波を形成するためのレートパルスを繰り返し発生する。レートパルスは、送信遅延回路１１ｂを通ることで異なる送信遅延時間を有した状態で送信パルサ１１ｃへ電圧を印加する。すなわち、送信遅延回路１１ｂは、超音波プローブ１から発生される超音波をビーム状に集束して送信指向性を決定するために必要な圧電振動子ごとの送信遅延時間を、レートパルス発生器１１ａが発生する各レートパルスに対し与える。なお、ビーム状に集束された超音波のことを「超音波ビーム」と呼ぶ。
【００１６】
送信パルサ１１ｃは、かかるレートパルスに基づくタイミングで、超音波プローブ１に駆動信号（駆動パルス）を印加する。駆動パルスは、送信パルサ１１ｃからケーブルを介して超音波プローブ１内の圧電振動子まで伝達した後に、圧電振動子において電気信号から機械的振動に変換される。この機械的振動は、生体内部で超音波として送信される。ここで、圧電振動子ごとに異なる送信遅延時間を持った超音波は、収束されて、所定方向に伝搬していく。すなわち、送信遅延回路１１ｂは、各レートパルスに対し与える送信遅延時間を変化させることで、圧電振動子面からの送信方向を任意に調整する。
【００１７】
送信部１１は、後述する制御部２１のスキャン制御機能により、送信開口（超音波ビームの送信時に用いる圧電振動子の数及び位置）を制御することで、送信指向性を与える。送信部１１は、１本の走査線での超音波送信が完了する度に、送信開口を移動する。また、送信部１１は、送信開口の各圧電振動子が駆動するタイミングを、送信遅延回路１１ｂを用いて制御することで、超音波をビーム状に集束させる。
【００１８】
なお、送信部１１は、後述する制御部２１の指示に基づいて、所定のスキャンシーケンスを実行するために、送信周波数、送信駆動電圧等を瞬時に変更可能な機能を有している。特に、送信駆動電圧の変更は、瞬間にその値を切り替え可能なリニアアンプ型の発信回路、または、複数の電源ユニットを電気的に切り替える機構によって実現される。
【００１９】
受信部１２は、超音波プローブ１から反射波信号を受信する。例えば、超音波プローブ１が送信した超音波の反射波が超音波プローブ１内部の圧電振動子まで到達した後、圧電振動子において、機械的振動から電気的信号（反射波信号）に変換され、受信部１２に入力される。受信部１２は、図１に示すように、プリアンプ１２ａと、受信遅延加算回路１２ｂとを有し、超音波プローブ１が受信した反射波信号に対して各種処理を行なって、アナログデータである反射波データを生成する。
【００２０】
プリアンプ１２ａは、チャンネルごとに反射波信号を増幅してゲイン調整を行なう。受信遅延加算回路１２ｂは、反射波信号に受信指向性を決定するのに必要な受信遅延時間を与える。また、受信遅延加算回路１２ｂは、受信遅延時間が与えられたことで時相が揃えられた反射波信号の加算処理（整相加算処理）を行なって反射波データを生成する。受信遅延加算回路１２ｂの整相加算処理により、反射波信号の受信指向性に応じた方向からの反射成分が強調される。
【００２１】
受信部１２は、後述する制御部２１のスキャン制御機能により、受信開口（反射波信号の受信時に用いる圧電振動子の数及び位置）を制御することで、受信指向性を与える。受信部１２は、送信開口が移動される度に、受信開口を移動する。受信部１２は、受信開口の各圧電振動子が受信した反射波信号のデジタルデータを整相加算することで、１本の走査線における反射波データを生成する。
【００２２】
このように、送信部１１及び受信部１２は、超音波の送受信における送信指向性と受信指向性とを制御する。
【００２３】
直交検波部１３は、受信部１２が生成した反射波データをベースバンド帯域の同相信号（Ｉ信号、Ｉ：In-phase）と直交信号（Ｑ信号、Ｑ：Quadrature-phase）とに変換する。ここで、ドプラモードが選択された場合、同一走査線上で複数回の超音波を送信することで、複数の反射波データを収集する。このため、直交検波部１３は、同一走査線上の各サンプル点で複数のＩＱ信号を生成することになる。このようにして同一走査線上の各サンプル点において生成された複数のＩＱ信号のことを「収集信号列」と称する。
【００２４】
Ａ／Ｄ変換器１４は、直交検波部１３によって検波された複数のＩＱ信号である収集信号列をデジタル信号へ変換する。例えば、Ａ／Ｄ変換器１４は、Ｉ信号のデータ列とＱ信号のデータ列とをそれぞれデジタル信号へ変換する。
【００２５】
Ｂモード処理部１５は、Ａ／Ｄ変換器１４によってデジタルデータに変換された反射波データに対して、対数増幅、包絡線検波処理、対数圧縮などを行なって、信号強度（振幅強度）が輝度の明るさで表現されるデータ（Ｂモードデータ）を生成する。また、Ｂモード処理部１５は、検波周波数を変化させることで、映像化する周波数帯域を変えることができる。
【００２６】
クラッタ抑圧部１７は、デジタル信号へ変換されたＩ信号のデータ列とＱ信号のデータ列とからクラッタ成分を抑圧する。そして、クラッタ抑圧部１７は、クラッタ成分を抑圧したＩ信号のデータ列とＱ信号のデータ列とをドプラ処理部１６に出力する。このクラッタ成分を抑圧したＩ信号のデータ列とＱ信号のデータ列とを「減算信号列」と称する。なお、クラッタ抑圧部１７の詳細については、図７から図１０を用いて後述する。
【００２７】
ドプラ処理部１６は、クラッタ抑圧部１７により出力された減算信号列を周波数解析することで、走査範囲内にある移動体のドプラ効果に基づく運動情報を抽出したデータ（ドプラデータ）を生成する。具体的には、ドプラ処理部１６は、移動体の運動情報として、平均速度、平均分散値、平均パワー値等を、複数のサンプル点それぞれでドプラデータを生成する。ここで、移動体とは、例えば、血流や、心壁等の組織、造影剤である。本実施形態に係るドプラ処理部１６は、血流の運動情報（血流情報）として、血流の平均速度、血流の平均分散値、血流の平均パワー値等を、複数のサンプル点それぞれで推定したドプラデータを生成する。なお、ドプラ処理部１６のことを「移動体情報演算部」とも言う。
【００２８】
画像生成部１９は、Ｂモード処理部１５及びドプラ処理部１６が生成したデータから超音波画像データを生成する。すなわち、画像生成部１９は、Ｂモード処理部１５が生成したＢモードデータから反射波の強度を輝度にて表したＢモード画像データを生成する。また、画像生成部１９は、ドプラ処理部１６が生成したドプラデータから移動体情報を表す平均速度画像、分散画像、パワー画像、又は、これらの組み合わせ画像としてのカラードプラ画像データを生成する。
【００２９】
ここで、画像生成部１９は、一般的には、超音波走査の走査線信号列を、テレビなどに代表されるビデオフォーマットの走査線信号列に変換（スキャンコンバート）し、表示用の超音波画像データを生成する。具体的には、画像生成部１９は、超音波プローブ１による超音波の走査形態に応じて座標変換を行なうことで、表示用の超音波画像データを生成する。また、画像生成部１９は、超音波画像データに、種々のパラメータの文字情報、目盛り、ボディーマーク等を合成する。なお、画像生成部１９は、Ｂモード処理部１５が生成した３次元のＢモードデータに対して座標変換を行なうことで、３次元のＢモード画像を生成することが可能である。また、画像生成部１９は、ドプラ処理部１６が生成した３次元のドプラデータに対して座標変換を行なうことで、３次元のカラードプラ画像を生成することが可能である。また、画像生成部１９は、３次元の画像データに対して、各種レンダリング処理を行なって、表示用の２次元超音波画像データを生成することが可能である。
【００３０】
画像メモリ２０は、画像生成部１９が生成した画像データを記憶するメモリである。また、画像メモリ２０は、Ｂモード処理部１５やドプラ処理部１６が生成したデータを記憶することも可能である。
【００３１】
内部記憶部１８は、超音波送受信、画像処理及び表示処理を行なうための制御プログラムや、診断情報（例えば、患者ＩＤ、医師の所見等）や、診断プロトコルや各種ボディーマーク等の各種データを記憶する。例えば、内部記憶部１８は、必要に応じて、画像メモリ２０が記憶する画像データの保管等にも使用される。
【００３２】
制御部２１は、超音波診断装置の処理全体を制御する。具体的には、制御部２１は、入力装置３を介して操作者から入力された各種設定要求や、内部記憶部１８から読込んだ各種制御プログラム及び各種データに基づき、送信部１１、受信部１２、Ｂモード処理部１５、クラッタ抑圧部１７、ドプラ処理部１６、及び画像生成部１９の処理を制御する。
【００３３】
また、制御部２１は、画像メモリ２０が記憶する表示用の超音波画像データをモニタ２にて表示するように制御する。なお、画像メモリ２０及びは、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）等の半導体メモリ素子であり、内部記憶部１８は、例えば、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、又は、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置などである。また、モード処理部１４、直交検波部１３、クラッタ抑圧部１７、ドプラ処理部１６、画像生成部１９、及び制御部２１は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）などの電子回路やＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などの集積回路である。
【００３４】
以上、第１の実施形態に係る超音波診断装置の全体構成について説明した。かかる構成のもと、第１の実施形態に係る超音波診断装置では、ドプラモードが選択された場合、ドプラ処理部１６は、クラッタ抑圧部１７によって収集信号列からクラッタ成分が除去された減算信号列を用いて、ドプラデータを生成する。ここで、図２から図５を用いて、クラッタの強度および速度が一定であると仮定した場合におけるクラッタ抑圧部の一例を説明する。図２は、クラッタの強度及び速度が一定であると仮定した場合におけるクラッタ抑圧部の構成例を示すブロック図である。なお、クラッタの強度及び速度が一定であると仮定した場合におけるクラッタ抑圧部のことを、「上記仮定に基づくクラッタ抑圧部９１７」と適宜記載する。
【００３５】
図２に示すように、上記仮定に基づくクラッタ抑圧部９１７は、振幅・位相変換部９１７ａと、振幅平均部９１７ｂと、位相直線回帰部９１７ｃと、複素信号変換部９１７ｄと、クラッタ成分減算部９１７ｅとを有する。なお、図２中に示す直行検波部９１３は図１に示す直交検波部１３と同様の機能を有し、図２中に示すＡ／Ｄ変換器９１４は図１に示すＡ／Ｄ変換器１４と同様の機能を有し、図２中に示すドプラ処理部９１６は図１に示すドプラ処理部１６と同様の機能を有する。
【００３６】
振幅・位相変換部９１７ａは、複数回の超音波送受信により収集された同一位置（同一サンプル点）の複数のＩＱ信号である収集信号列を、振幅成分のデータ列と、位相成分のデータ列とに変換する。具体的には、振幅・位相変換部９１７ａは、ある時刻ｔに収集したＩ信号Ｉ（ｔ）とＱ信号Ｑ（ｔ）とから、振幅信号Ａ（ｔ）を以下の式１により演算し、位相信号Ｐ（ｔ）を以下の式２により演算する。なお、以下では、同一位置において１６回の超音波送信を行い、同一位置において１６回ＩＱ信号を収集する場合について説明する。
【００３７】
【数１】
0006441039.tif 000002
【００３８】
【数２】
0006441039.tif 000003
【００３９】
振幅平均部９１７ｂは、例えば、得られた１６個の振幅成分のデータ列の平均値を算出する。また、位相直線回帰部９１７ｃは、得られた１６個の位相成分のデータ列を直線回帰する。すなわち、位相直線回帰部９１７ｃは、得られた１６個の位相成分のデータ列に対して一次関数を用いた最小二乗フィッティングを行う。複素信号変換部９１７ｄは、振幅平均部９１７ｂにて算出された振幅成分のデータ列の平均値と、位相直線回帰部９１７ｃにて算出された位相成分のデータ列の直線回帰結果とを以下の式３及び式４を用いて１６個のＩＱ信号に再変換する。
【００４０】
【数３】
0006441039.tif 000004
【００４１】
【数４】
0006441039.tif 000005
【００４２】
ここで、複素信号変換部９１７ｄによって再変換された複数のＩＱ信号は、収集信号列の近似成分を表す。ここで、ＩＱ信号においてクラッタ成分の信号強度は血流成分の信号強度よりもはるかに大きい。このため、クラッタ成分減算部９１７ｅは、再変換されたＩＱ信号をクラッタ成分と見なし、この再変換されたＩＱ信号を収集信号列から減算する。これにより、収集信号列から支配的なクラッタ成分の信号が抑圧される。
【００４３】
このように上記仮定に基づくクラッタ抑圧部９１７によれば、複数回収集したＩＱ信号について、振幅成分のデータ列の平均と位相成分のデータ列の直線回帰とによりクラッタ成分を近似して減算する。
【００４４】
ところで、ドプラ変位した反射波データの振幅は、ドプラ変位した成分の信号の強度を表し、反射波データの位相の変化量は、血流の移動速度を表す。つまり、上記仮定に基づくクラッタ抑圧部９１７は、観測時間中、振幅を平均値で近似し、位相に対して直線回帰を行っている。
【００４５】
しかしながら、実際の観測信号は、観測時間中に強度や速度が変化することが起こり得る。このような場合、上記仮定に基づくクラッタ抑圧部９１７は、クラッタ成分を十分に近似することができない。この結果、減算によりクラッタ成分を抑圧しきれなかったり、クラッタ成分だけでなく血流成分も失われたりする場合がある。図３は、クラッタの強度及び速度が一定であると仮定した場合におけるクラッタ抑圧部による振幅成分のデータ列の近似の一例を示す図であり、図４は、クラッタの強度及び速度が一定であると仮定した場合におけるクラッタ抑圧部による位相成分のデータ列の近似の一例を示す図である。
【００４６】
図３では、血流成分が存在しない領域において同一位置で収集された複数のＩＱ信号の振幅成分のデータ列と、近似した振幅成分のデータ列とを示す。図３の横軸はＩＱ信号の観測時刻を示し、縦軸は振幅の大きさを示す。図３の破線は、観測期間中に収集された複数のＩＱ信号から変換した振幅成分のデータ列（観測振幅成分とも言う）を示し、図３の実線は、上記仮定に基づくクラッタ抑圧部９１７により近似した振幅成分のデータ列（近似振幅成分とも言う）を示す。図３に示す例では観測振幅成分が変動しており、平均値による近似では収集したＩＱ信号の振幅成分のデータ列と、近似した振幅成分のデータ列との誤差が大きくなる。ＩＱ信号の振幅成分のデータ列は、ドプラ変位した被検体の信号強度を表すため、平均値による近似を行う上記仮定に基づくクラッタ抑圧部９１７では、観測振幅成分の強度が変化するクラッタを近似しきれないことになる。
【００４７】
また図４では、図３と同一位置で収集された複数のＩＱ信号の位相成分のデータ列と、近似した位相成分のデータ列とを示す。図４の横軸はＩＱ信号の観測時刻を示し、縦軸は位相の大きさを示す。図４の破線は、観測期間中に収集された複数のＩＱ信号から変換した位相成分のデータ列（観測位相成分とも言う）を示し、図４の実線は、上記仮定に基づくクラッタ抑圧部９１７により直線回帰された位相成分のデータ列（近似位相成分とも言う）を示す。図４に示す例では観測位相成分が変動しており、直線回帰による近似では収集したＩＱ信号の位相成分のデータ列と、近似した位相成分のデータ列とに誤差が生じている。ＩＱ信号の位相成分は、信号の収集タイミングを表すため、位相の変化量はドプラ変位した被検体の速度を表す。図４に示す例ではクラッタ成分の速度が変化しており、直線回帰では誤差が生じている。つまり、直線回帰による近似を行う上記仮定に基づくクラッタ抑圧部９１７では、観測位相成分の強度が変化するクラッタを近似しきれないことになる。
【００４８】
図５は、上記仮定に基づくクラッタ抑圧部９１７により再変換された複数のＩＱ信号の一例を示す図である。図５では、図３に示す例で近似した近似振幅成分のデータ列と、図４に示す例で近似した近似位相成分のデータ列とをＩＱ信号に再変換した場合を示す。図５横軸は複素数の実部、つまりＩ信号の大きさを表し、縦軸は複素数の虚部、つまりＱ信号の大きさを表す。図５の実線は、近似した振幅成分のデータ列と近似した位相成分のデータ列とをＩＱ信号に再変換した結果を示す。また、図５の破線は、収集された複数のＩＱ信号である収集信号列を示す。図５に示すように、観測時間中にクラッタ成分の信号強度と速度とが変動しているため、上記仮定に基づくクラッタ抑圧部９１７では、再変換された複数のＩＱ信号は、収集信号列への近似に誤差が生じている。
【００４９】
続いて、収集信号列への近似に誤差が生じた場合の影響について説明する。図６は、クラッタ成分のＩＱ信号及び血流成分のＩＱ信号の一例を示す図である。図６では、破線でクラッタ成分のＩＱ信号を示し、実線でクラッタ成分のＩＱ信号と血流成分のＩＱ信号とを合成したＩＱ信号を示す。図６に示すように、クラッタ成分の信号強度は血流成分の信号強度よりもはるかに大きい。このため、上記仮定に基づくクラッタ抑圧部９１７では、例えば、収集信号列を正確に近似しきれずクラッタ成分を抑圧しきれなかった場合には、血流成分に対してクラッタ成分が大きく残存する。この結果、ドプラ画像を表示する時に視認性を損なうことになる。また、上記仮定に基づくクラッタ抑圧部９１７では、例えば、収集信号列を正確に近似しきれず血流成分まで抑圧した場合には、ドプラ画像から血流成分が失われることになる。
【００５０】
上述したように、上記仮定に基づくクラッタ抑圧部９１７では、観測時間中に強度や速度が変化するクラッタに対して近似性能が十分でなく、クラッタ抑圧性能が十分でない場合がある。
【００５１】
このようなことから、第１の実施形態に係る超音波診断装置において、クラッタ抑圧部１７は、収集信号列の振幅成分に対する関数による近似と、収集信号列の位相成分に対する関数による近似により、観測時間中に強度や速度が変化するクラッタ成分を良好に近似する。ここで言う関数による近似とは、最小二乗法等の回帰分析を用いた関数のフィッティングや、関数への射影を指す。以下では、最小二乗法を用いた関数のフィッティング（以下、最小二乗フィッティング）を用いた場合を例にとり、第１の実施形態に係るクラッタ抑圧部１７について説明する。
【００５２】
図７は、第１の実施形態に係るクラッタ抑圧部１７の構成例を示すブロック図である。図７に示すように、第１の実施形態に係るクラッタ抑圧部１７は、振幅・位相変換部１７ａと、振幅近似部１７ｂと、位相近似部１７ｃと、複素信号変換部１７ｄと、クラッタ成分減算部１７ｅとを有する。
【００５３】
振幅・位相変換部１７ａは、複数回の超音波送受信により収集された同一位置の複数のＩＱ信号である収集信号列を、振幅成分のデータ列と、位相成分のデータ列とに変換する。例えば、振幅・位相変換部１７ａは、Ａ／Ｄ変換器１４にてデジタル信号に変換された複数のＩＱ信号からなる収集信号列を、上述の式１により振幅成分のデータ列に変換し、上述の式２により位相成分のデータ列に変換する。そして、振幅・位相変換部１７ａは、変換した振幅成分のデータ列を振幅近似部１７ｂに出力し、位相成分のデータ列を位相近似部１７ｃに出力する。
【００５４】
振幅近似部１７ｂは、振幅成分のデータ列を関数で近似した近似振幅成分のデータ列を算出する。例えば、振幅近似部１７ｂは、振幅成分のデータ列に対して、多項式等の最小二乗フィッティングによる近似を行い、近似振幅成分を生成する。図８は、第１の実施形態に係る振幅近似部１７ｂによって生成された近似振幅成分のデータ列の一例を示す図である。
【００５５】
図８では、図３と同様に、血流成分が存在しない領域において同一位置で収集された複数のＩＱ信号の振幅成分のデータ列と、近似した振幅成分のデータ列とを示す。図８の横軸は収集信号列の収集時刻を示し、縦軸は振幅の大きさを示す。図８の破線は、収集したＩＱ信号の振幅成分のデータ列を示し、図８の実線は振幅近似部１７ｂにおいて、５次多項式のフィッティングにより近似された近似振幅成分のデータ列を示す。図８に示す例では、多項式のフィッティングにより近似した近似振幅成分のデータ列は、強度が変化する収集信号列の振幅成分のデータ列に近似している。なお、振幅近似部１７ｂは、生成した近似振幅成分のデータ列を複素信号変換部１７ｄへ出力する。また、振幅近似部１７ｂのことを第１の算出部とも言う。
【００５６】
位相近似部１７ｃは、位相成分のデータ列を関数で近似した近似位相成分のデータ列を算出する。例えば、位相近似部１７ｃは、位相成分のデータ列に対して、多項式等の最小二乗フィッティングによる近似を行い、近似位相成分データ列を生成する。図９は、第１の実施形態に係る位相近似部１７ｃによって生成された近似位相成分のデータ列の一例を示す図である。
【００５７】
図９では、図４と同様に、血流成分が存在しない領域において同一位置で収集された複数のＩＱ信号の位相成分のデータ列と、近似した位相成分のデータ列とを示す。図９の横軸は収集信号列の収集時刻を示し、縦軸は位相の大きさを示す。図９の破線は、収集したＩＱ信号の位相成分のデータ列を示し、図９の実線は位相近似部１７ｃにおいて、５次多項式のフィッティングにより近似された近似位相成分のデータ列を示す。図９に示す例では、多項式フィッティングにより近似した近似位相成分のデータ列は、速度が変化する収集信号列の位相成分のデータ列に近似している。なお、位相近似部１７ｃは、生成した近似位相成分のデータ列を複素信号変換部１７ｄへ出力する。また、位相近似部１７ｃのことを第２の算出部とも言う。
【００５８】
複素信号変換部１７ｄは、近似振幅成分のデータ列と近似位相成分のデータ列とを複数のＩＱ信号に再変換した変換信号列を生成する。例えば、複素信号変換部１７ｄは、近似振幅成分と近似位相成分とを上述の式３及び式４を用いてＩＱ信号へ再変換し、近似クラッタ成分としてクラッタ成分減算部１７ｅに出力する。なお、複素信号変換部１７ｄのことを再変換部とも言う。
【００５９】
図１０は、第１の実施形態に係る複素信号変換部１７ｄにより再変換されたＩＱ信号の一例を示す図である。図１０では、図８に示す例で近似した近似振幅成分のデータ列と、図９に示す例で近似した近似位相成分のデータ列とをＩＱ信号に再変換した場合を示す。図１０横軸は複素数の実部、つまりＩ信号の大きさを表し、縦軸は複素数の虚部、つまりＱ信号の大きさを表す。図１０の実線は、近似した振幅成分のデータ列と近似した位相成分のデータ列とをＩＱ信号に再変換した変換信号列を示す。また、図１０の破線は、収集された複数のＩＱ信号である収集信号列を示す。図１０に示すように、収集信号列の信号強度と速度とが変動していても、収集信号列と変換信号列とでは、近似に誤差が生じていない。すなわち、第１の実施形態によれば、クラッタ成分の強度や速度が変化する場合でも、クラッタ成分を良好に近似できる。
【００６０】
クラッタ成分減算部１７ｅは、収集信号列から、変換信号列を減算した減算信号列を生成する。ここで、第１の実施形態によれば、クラッタ成分の強度や速度が変化する場合でも、クラッタ成分を良好に近似できるので、クラッタ成分減算部１７ｅは、収集信号列から変換信号列を減算することで、収集信号列からクラッタ成分を正確に抑圧することが可能となる。
【００６１】
より具体的には、上述した式３で示した収集信号列のＩ信号は、以下の式５で表される。式５において、Ａｃ（ｔ）ｃｏｓ（Ｐｃ（ｔ））は、クラッタ成分のＩ信号であり、Ａｖ（ｔ）ｃｏｓ（Ｐｖ（ｔ））は、血流成分のＩ信号である。すなわち、収集信号列のＩ信号は、クラッタ成分のＩ信号と血流成分のＩ信号との加算値として表される。
【００６２】
【数５】
0006441039.tif 000006
【００６３】
また、上述した式４で示した収集信号列のＱ信号は、以下の式６で表される。式６において、Ａｃ（ｔ）ｓｉｎ（Ｐｃ（ｔ））は、クラッタ成分のＱ信号であり、Ａｖ（ｔ）ｓｉｎ（Ｐｖ（ｔ））は、血流成分のＱ信号である。すなわち、収集信号列のＱ信号は、クラッタ成分のＱ信号と血流成分のＱ信号との加算値として表される。
【００６４】
【数６】
0006441039.tif 000007
【００６５】
ここで、クラッタ成分を良好に近似できているものとすると、クラッタ成分減算部１７ｅが、収集信号列のＩ信号から変換信号列のＩ信号を減算した場合、式５において血流成分のＩ信号のみが得られる。また、クラッタ成分減算部１７ｅが、収集信号列のＱ信号から変換信号列のＱ信号を減算した場合、式６において血流成分のＱ信号のみが得られる。すなわち、クラッタ成分減算部１７ｅは、収集信号列から変換信号列を減算することで、収集信号列からクラッタ成分を正確に抑圧することが可能となる。
【００６６】
このように、第１の実施形態に係わる超音波診断装置によれば、多項式のように変動する関数を用いてクラッタを近似することで、収集信号列の収集中に強度や速度が変化するクラッタに対する近似性能が高まる。この結果、第１の実施形態に係わる超音波診断装置では、クラッタを良好に抑圧することが可能となる。このようにして、第１の実施形態に係る超音波診断装置では、走査範囲内の各サンプル点で上記の処理が行われ、各サンプル点のクラッタ成分を状況に応じて精度良く近似できる。
【００６７】
そして、第１の実施形態に係るドプラ処理部１６は、変換信号列に基づく信号列を用いて、同一位置における移動体情報を演算する。例えば、ドプラ処理部１６は、減算信号列を用いて、同一位置における移動体情報を演算する。続いて、画像生成部１９は、ドプラ処理部１６が生成したドプラデータからドプラ画像データを生成する。そして、制御部２１は、ドプラ画像データをモニタ２に表示させる。図１１Ａ及び図１１Ｂは、第１の実施形態に係るドプラ画像データの一例を示す図である。
【００６８】
図１１Ａでは、収集信号を用いて生成されたドプラ画像データをモニタ２に表示した場合を示し、図１１Ｂでは、収集信号から変換信号列が減算された減算信号列を用いて生成されたドプラ画像データをモニタ２に表示した場合を示す。
【００６９】
図１１Ａに示すように、収集信号を用いてドプラ画像データを生成した場合、血流成分に対してクラッタ成分が大きく残存し、ドプラ画像を表示する時に視認性を損なうことになる。一方、クラッタ抑圧部１７によって収集信号から変換信号列が減算された減算信号列を用いてドプラ画像データを生成した場合、クラッタ成分を抑圧することが可能となり、血流成分の視認性を向上することが可能となる。
【００７０】
次に、図１２用いて、第１の実施形態に係る超音波診断装置により処理手順について説明する。図１２は、第１の実施形態に係る超音波診断装置による処理手順を示すフローチャートである。図１２に示すように、第１の実施形態に係る超音波診断装置において、送信部１１は、同一走査線上において複数回の超音波を送信する（ステップＳ１１）。
【００７１】
そして、受信部１２は、反射波信号を受信し（ステップＳ１２）、反射波データを生成する（ステップＳ１３）。続いて、クラッタ抑圧部１７は、クラッタ成分抑圧処理を実行する（ステップＳ１４）。なお、クラッタ成分抑圧処理の詳細については、図１３を用いて後述する。
【００７２】
ドプラ処理部１６は、クラッタ成分抑圧処理の終了後、ドプラデータを生成する（ステップＳ１５）。そして、画像生成部１９は、ドプラ画像を生成し（ステップＳ１６）、制御部２１は、ドプラ画像をモニタ２に表示させる（ステップＳ１７）。
【００７３】
次に、図１３を用いて、第１の実施形態に係る超音波診断装置が行なうクラッタ成分抑圧処理の一例について説明する。図１３は、第１の実施形態に係るクラッタ抑圧部１７によるクラッタ成分抑圧処理の手順を示すフローチャートである。
【００７４】
図１３に示すように、第１の実施形態に係るクラッタ抑圧部１７の振幅・位相変換部１７ａは、収集信号列を振幅成分のデータ列と位相成分のデータ列とに変換する（ステップＳ１０１）。振幅・位相変換部１７ａは、変換した振幅成分のデータ列を振幅近似部１７ｂに、位相成分のデータ列を位相近似部１７ｃにそれぞれ出力する。
【００７５】
次に、振幅近似部１７ｂは、振幅成分のデータ列を近似する（ステップＳ１０２）。例えば、振幅近似部１７ｂは、振幅成分のデータ列に対して、多項式等の最小二乗フィッティングによる近似を行い、近似振幅成分のデータ列を生成する。また、位相近似部１７ｃは、位相成分のデータ列を近似する（ステップＳ１０３）。例えば、位相近似部１７ｃは、位相成分のデータ列に対して、多項式等の最小二乗フィッティングによる近似を行い、近似位相成分のデータ列を生成する。なお、ステップＳ１０２とステップＳ１０３との処理は、実行順序を入れ替え可能であり、また、並列して同時に実行されてもよい。
【００７６】
そして、複素信号変換部１７ｄは、近似振幅成分のデータ列と近似位相成分のデータ列とをＩＱ信号に変換して変換信号列を生成する（ステップＳ１０４）。続いて、クラッタ成分減算部１７ｅは、収集信号列から変換信号列を減算し（ステップＳ１０５）、処理を終了する。
【００７７】
上述したように、第１の実施形態では、多項式のように変動する関数を用いてクラッタを近似することで、観測時間中に強度や速度が変化するクラッタに対する近似性能を高める。これにより、第１の実施形態では、クラッタを良好に抑圧することが可能となる。この結果、第１の実施形態に係る超音波診断装置は、ドプラ画像を表示する時に視認性を向上することが可能となる。
【００７８】
（第１の実施形態の変形例）
第１の実施形態では、収集信号列の振幅成分のデータ列と位相成分のデータ列とを多項式フィッティングにより近似する場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、近似に用いられる関数の種類は多項式に限るものではなく、例えば、指数関数や対数関数、三角関数、双曲線関数、及び多項式以外のその他の関数が用いられても良い。例えば、振幅近似部１７ｂは、指数関数や対数関数、三角関数、双曲線関数、多項式以外のその他の関数を用いて収集信号列の振幅成分のデータ列を近似しても良い。また、例えば、位相近似部１７ｃは、指数関数や対数関数、三角関数、双曲線関数、及び多項式以外のその他の関数を用いて収集信号列の位相成分のデータ列を近似しても良い。なお、関数が、多項式関数である場合、振幅成分に対する関数は０次以外の関数であり、位相成分に対する関数は１次以外の関数である。
【００７９】
また、上述した第１の実施形態では、振幅近似部１７ｂと位相近似部１７ｃとが同一種類の関数を用いる場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、振幅近似部１７ｂと位相近似部１７ｃとが異なる種類の関数を用いてもよい。一例をあげると、振幅近似部１７ｂが多項式フィッティングにより収集信号列の振幅成分のデータ列を近似し、位相近似部１７ｃが指数関数により収集信号列の位相成分のデータ列を近似してもよく、或いは、振幅近似部１７ｂが対数関数により収集信号列の振幅成分のデータ列を近似し、位相近似部１７ｃが指数関数により収集信号列の位相成分のデータ列を近似してもよい。なお、振幅近似部１７ｂと位相近似部１７ｃとがそれぞれ１種類の関数を用いていれば、振幅近似部１７ｂ及び位相近似部１７ｃが用いる関数の種類の組み合わせは任意である。
【００８０】
また、上述した第１の実施形態では、関数の最小二乗フィッティングにより、振幅成分のデータ列と位相成分のデータ列とを近似したが、予め用意した基底関数への射影により近似を行ってもよい。すなわち、振幅成分や位相成分のデータ列と、予め用意した基底関数との内積を計算し、内積の値を重みとした基底関数の線形結合により振幅成分や位相成分をそれぞれ近似してもよい。基底関数として、例えば離散フーリエ変換の基底や離散コサイン変換の基底、離散ウェーブレット変換の基底を用いることができる。
【００８１】
（第２の実施形態）
第１の実施形態では収集信号列の振幅成分に対する関数の最小二乗フィッティングと、収集信号列の位相成分に対する関数の最小二乗フィッティングとにより、クラッタ成分を抑圧する場合について説明した。第２の実施形態では、収集信号列の振幅成分に対する関数の最小二乗フィッティングと、収集信号列の位相成分に対する関数の最小二乗フィッティングとに加えて、収集信号列の実数成分であるＩ信号と、収集信号列の虚数成分であるＱ信号とに対して関数の最小二乗フィッティングを更に行う方法について説明する。
【００８２】
第２の実施形態に係る超音波診断装置は、クラッタ抑圧部１７とは一部の機能が異なるクラッタ抑圧部１７０を有する点を除いて、図１を用いて説明した第１の実施形態に係る超音波診断装置と同様の構成となる。このため、クラッタ抑圧部１７０についてのみ詳細に説明する。
【００８３】
図１４は、第２の実施形態に係るクラッタ抑圧部１７０の構成例を示すブロック図である。図１４に示すように、第２の実施形態に係るクラッタ抑圧部１７０は、振幅・位相変換部１７ａと、振幅近似部１７ｂと、位相近似部１７ｃと、複素信号変換部１７ｄと、クラッタ成分減算部１７ｅと、実数近似部１７０ａと、虚数近似部１７０ｂと、ＩＱ信号減算部１７０ｃと、選択部１７０ｄとを有する。なお、図７に示した第１の実施形態に係るクラッタ抑圧部１７と同様の機能を有する各部については同一の符号を付与し、詳細な説明を省略する。
【００８４】
実数近似部１７０ａは、収集信号列の実数信号のデータ列を関数で近似した近似実数信号のデータ列を算出する。例えば、実数近似部１７０ａは、ＩＱ信号の実部、すなわちＩ信号のデータ列に対して、多項式等の最小二乗フィッティングによる近似を行い、近似実数信号のデータ列を生成する。実数近似部１７０ａは、生成した近似実数信号をＩＱ信号減算部１７０ｃへ出力する。なお、実数近似部１７０ａのことを第３の算出部とも言う。
【００８５】
虚数近似部１７０ｂは、収集信号列の虚数信号のデータ列を関数で近似した近似虚数信号のデータ列を算出する。例えば、虚数近似部１７０ｂは、ＩＱ信号の虚部、すなわちＱ信号のデータ列に対して、多項式等の最小二乗フィッティングによる近似を行い、近似虚数信号のデータ列を生成する。虚数近似部１７０ｂは、生成した近似虚数信号をＩＱ信号減算部１７０ｃへ出力する。なお、虚数近似部１７０ｂのことを第４の算出部とも言う。
【００８６】
ＩＱ信号減算部１７０ｃは、収集信号列から、近似実数信号のデータ列と近似虚数信号のデータ列とを減算した減算信号列を生成する。例えば、ＩＱ信号減算部１７０ｃは、実数近似部１７０ａから受け取った近似実数信号と、虚数近似部１７０ｂから受け取った近似虚数信号とを、Ａ／Ｄ変換器１４から受け取った収集信号列から減算し、減算信号列を生成する。ＩＱ信号減算部１７０ｃは、生成した減算信号列を選択部１７０ｄに出力する。
【００８７】
選択部１７０ｄは、クラッタ成分減算部１７ｅにより生成された減算信号列と、ＩＱ信号減算部１７０ｃにより生成された減算信号列とを比較し、いずれか一つを選択してドプラ処理部１６に出力する。例えば、選択部１７０ｄは、複数の減算信号列のそれぞれについて統計量を算出し、算出した統計量が最小である減算信号列を選択する。ここで、選択部１７０ｄは、統計量としてノルム、分散、及び尖度のうちいずれか一つを算出する。
【００８８】
ここでは、統計量として、減算信号列を並べたベクトルのノルムを算出する場合について説明する。減算信号列のＩ信号は、以下の式７で表され、減算信号列のＱ信号は、以下の式８で表される。
【００８９】
【数７】
0006441039.tif 000008
【００９０】
【数８】
0006441039.tif 000009
【００９１】
また、減算信号列のＩ信号を並べたベクトルは、以下の式９で表され、減算信号列のＱ信号を並べたベクトルは、以下の式１０で表される。なお、式９及び式１０では、１６回の超音波を送信して、１６回ＩＱ信号を収集した場合を示す。
【００９２】
【数９】
0006441039.tif 000010
【００９３】
【数１０】
0006441039.tif 000011
【００９４】
そして、選択部１７０ｄは、減算信号列を並べたベクトルのノルムを以下の式１１により算出する。なお、式１１は、式１２に展開される。また、式１１及び式１２では２次のノルムを算出する場合を示す。
【００９５】
【数１１】
0006441039.tif 000012
【００９６】
【数１２】
0006441039.tif 000013
【００９７】
選択部１７０ｄは、クラッタ成分減算部１７ｅにより生成された減算信号列を並べたベクトルのノルムと、ＩＱ信号減算部１７０ｃにより生成された減算信号列を並べたベクトルのノルムとをそれぞれ算出し、算出したノルムを比較する。そして、選択部１７０ｄは、例えば、算出したノルムが小さい方の減算信号列を選択する。
【００９８】
これによりドプラ処理部１６は、生成された減算信号列のうち少なくともいずれか一つを用いて移動体情報を演算する。例えば、ドプラ処理部１６は、選択部１７０ｄによって選択された１つの減算信号列を用いて、移動体情報を演算する。
【００９９】
なお、選択部１７０ｄは、統計量として、減算信号列を並べたベクトルの分散を算出する場合には、減算信号列を並べたベクトルの分散を以下の式１２により算出する。また、選択部１７０ｄは、統計量として、減算信号列を並べたベクトルの尖度を算出する場合には、減算信号列を並べたベクトルの尖度を以下の式１４により算出する。
【０１００】
【数１３】
0006441039.tif 000014
【０１０１】
【数１４】
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【０１０２】
次に、図１５を用いて、第２の実施形態に係る超音波診断装置が行なうクラッタ成分抑圧処理の一例について説明する。図１５は、第２の実施形態に係るクラッタ抑圧部１７０によるクラッタ成分抑圧処理の手順を示すフローチャートである。なお、図１５において、ステップＳ２０１からステップＳ２０５までの処理は、図１３に示したステップＳ１０１からステップＳ１０５までの処理と同様であるので説明を省略する。
【０１０３】
図１５に示すように、第２の実施形態に係るクラッタ抑圧部１７０の実数近似部１７０ａは、実数信号のデータ列を近似する（ステップＳ２０６）。例えば、実数近似部１７０ａは、収集信号列の実部、すなわちＩ信号のデータ列に対して、多項式等の最小二乗フィッティングによる近似を行い、近似実数信号のデータ列を生成する。また、虚数近似部１７０ｂは、虚数信号のデータ列を近似する（ステップＳ２０７）。例えば、虚数近似部１７０ｂは、収集信号列の虚部、すなわちＱ信号のデータ列に対して、多項式等の最小二乗フィッティングによる近似を行い、近似虚数信号のデータ列を生成する。なお、ステップＳ２０６とステップＳ２０７との処理は、実行順序を入れ替え可能であり、また、並列して同時に実行されてもよい。
【０１０４】
続いて、ＩＱ信号減算部１７０ｃは、収集信号列から近似実数信号のデータ列と近似虚数信号のデータ列とを減算する（ステップＳ２０８）。そして、選択部１７０ｄは、減算信号列選択処理を実行し（ステップＳ２０９）、処理を終了する。なお、減算信号列選択処理の詳細については、図１６を用いて説明する。
【０１０５】
図１６は、第２の実施形態に係る選択部１７０ｄによる減算信号列選択処理の手順を示すフローチャートである。図１６に示すように、選択部１７０ｄは、減算信号列を受付ける（ステップＳ３０１）。
【０１０６】
そして、選択部１７０ｄは、減算信号列について、ノルム、分散、及び尖度のうちいずれか一つを算出する（ステップＳ３０２）。例えば、選択部１７０ｄは、減算信号列について、ノルムを算出する。
【０１０７】
続いて、選択部１７０ｄは、比較結果に基づいて、減算信号列のうちいずれか一つを選択する（ステップＳ３０３）。例えば、選択部１７０ｄは、クラッタ成分減算部１７ｅにより生成された減算信号列を並べたベクトルのノルムと、ＩＱ信号減算部１７０ｃにより生成された減算信号列を並べたベクトルのノルムとをそれぞれ算出し、算出値が小さい一方を選択する。なお、選択部１７０ｄは、ステップＳ３０２で分散を算出した場合、クラッタ成分減算部１７ｅにより生成された減算信号列を並べたベクトルの分散及びＩＱ信号減算部１７０ｃにより生成された減算信号列を並べたベクトルの分散について、値が小さい一方を選択する。また、選択部１７０ｄは、ステップＳ３０２で尖度を算出した場合、クラッタ成分減算部１７ｅにより生成された減算信号列を並べたベクトルの尖度及びＩＱ信号減算部１７０ｃにより生成された減算信号列を並べたベクトルの尖度について、値が小さい一方を選択する。
【０１０８】
上述した第２の実施形態に係る超音波診断装置の効果について、図１７Ａから図１７Ｃを用いて説明する。図１７Ａから図１７Ｃは、第２の実施形態に係る超音波診断装置を説明するための図である。
【０１０９】
図１７Ａでは、収集信号列が原点付近を通過する場合を示す。また、図１７Ｂは、図１７Ａに示す収集信号列の振幅成分のデータ列を示し、図１７Ｃは、図１７Ａに示す収集信号列の位相成分のデータ列を示す。ここで、振幅成分は、原点から収集信号列までの距離に相当する。このため、振幅成分のデータ列は、図１７Ｂに示すように、収集信号列が原点に近づく前後で急峻に変換する。また、位相成分は、原点からの収集信号列の角度に相当する。このため、位相成分のデータ列は、図１７Ｃに示すように、収集信号列が原点に近づく前後で急峻に変換する。
【０１１０】
このように振幅成分のデータ列や位相成分のデータ列が急峻な変化をする場合、例えば、多項式で最小二乗フィッティングした際の誤差が大きくなる場合がある。かかる場合には、クラッタ抑圧部１７０は、クラッタを良好に近似できなくなる。
【０１１１】
この一方で、収集信号列が図１７Ａに示すように原点付近を通過する場合には、収集信号列の実数成分であるＩ信号と、虚数成分であるＱ信号に対して関数の最小二乗フィッティングした際の誤差が小さくなる場合がある。このような場合、クラッタ抑圧部１７０は、クラッタを良好に近似できる。このようなことから、クラッタ抑圧部１７０は、図１７Ａに示すように原点付近を通過するような収集信号列について、振幅成分のデータ列と位相成分のデータ列とを関数の最小二乗フィッティングするのではなく、実数成分であるＩ信号と、虚数成分であるＱ信号に対して関数の最小二乗フィッティングした方が誤差を小さくできる場合がある。
【０１１２】
第２の実施形態では、収集信号列の振幅成分に対する関数の最小二乗フィッティングと、収集信号列の位相成分に対する関数の最小二乗フィッティングとに加えて、収集信号列の実数成分であるＩ信号と、虚数成分であるＱ信号に対して関数の最小二乗フィッティングを更に行う。そして、第２の実施形態では、例えば、クラッタ成分減算部１７ｅにより生成された減算信号列を並べたベクトルのノルムと、ＩＱ信号減算部１７０ｃにより生成された減算信号列を並べたベクトルのノルムとをそれぞれ算出し、算出値が小さい一方を選択する。このようなことから、第２の実施形態に係るドプラ処理部１６は、クラッタの近似をより良好にできた減算信号列を用いてドプラデータを生成することが可能となる。
【０１１３】
なお、上述した第２の実施形態では、振幅近似部１７ｂ、位相近似部１７ｃ、実数近似部１７０ａ、及び虚数近似部１７０ｂの４つの近似部は、多項式を最小二乗フィッティングに用いるものとして説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。４つの近似部は、例えば指数関数、対数関数、三角関数、双曲線関数、及び多項式以外のその他の関数などを最小二乗フィッティングに用いてもよい。また、４つの近似部は、同一種類の関数を用いることに限定されるものではなく、４つの近似部ごとに用いる関数を任意に組み合わせても良い。例えば、振幅近似部１７ｂは、多項式を用いて近似し、位相近似部１７ｃは、指数関数を用いて近似し、実数近似部１７０ａは、対数関数を用いて近似し、虚数近似部１７０ｂは三角関数を用いて近似する。
【０１１４】
また、上述した第２の実施形態では、関数の最小二乗フィッティングにより、収集信号列の実数成分であるＩ信号と虚数成分であるＱ信号とを近似したが、予め用意した基底関数への射影により近似を行ってもよい。すなわち、Ｉ信号やＱ信号と、予め用意した基底関数との内積を計算し、内積の値を重みとした基底関数の線形結合によりＩ信号やＱ信号をそれぞれ近似してもよい。なお、かかる場合も同様に、振幅成分のデータ列と位相成分のデータ列とを予め用意した基底関数への射影により近似を行ってもよい。基底関数として、例えば離散フーリエ変換の基底や離散コサイン変換の基底、離散ウェーブレット変換の基底を用いることができる。
【０１１５】
（第２の実施形態の変形例１）
上述した第２の実施形態では、選択部１７０ｄは、複数の減算信号列のそれぞれについて統計量としてノルム、分散、及び尖度のうちいずれか一つを算出して、減算信号列を選択する場合について説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、選択部１７０ｄは、複数の減算信号列のそれぞれについて統計量としてノルム、分散、及び尖度をそれぞれ算出し、より多くの統計値が小さくなった減算信号列を選択するようにしてもよい。またノルムとして式１２ではＬ２ノルムを用いる例を示したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、選択部１７０ｄは、Ｌ１ノルム、最大値ノルム、その他ベクトルの大きさを表す尺度を、複数の減算信号列のそれぞれについて算出し、尺度がより小さくなった減算信号列を選択するようにしてもよい。
【０１１６】
図１８は、第２の実施形態の変形例に係る選択部１７０ｄによる減算信号列選択処理の手順を示すフローチャートである。図１８に示すように、選択部１７０ｄは、複数の減算信号列を受付ける（ステップＳ４０１）。例えば、選択部１７０ｄは、クラッタ成分減算部１７ｅにより生成された減算信号列と、ＩＱ信号減算部１７０ｃにより生成された減算信号列とを受付ける。
【０１１７】
続いて、選択部１７０ｄは、各減算信号列のそれぞれについてノルム、分散、及び尖度を算出する（ステップＳ４０２）。例えば、選択部１７０ｄは、クラッタ成分減算部１７ｅにより生成された減算信号列のノルム、分散、及び尖度を算出し、ＩＱ信号減算部１７０ｃにより生成された減算信号列のノルム、分散、及び尖度を算出する。
【０１１８】
そして、選択部１７０ｄは、各減算信号列のノルムを比較する（ステップＳ４０３）。また、選択部１７０ｄは、各減算信号列の分散を比較する（ステップＳ４０４）。また、選択部１７０ｄは、各減算信号列の尖度を比較する（ステップＳ４０５）。なお、ステップＳ４０３からステップＳ４０５までの処理は、実行順序を入れ替え可能であり、また、並列して同時に実行されてもよい。
【０１１９】
続いて、選択部１７０ｄは、比較結果に基づいて、減算信号列のいずれか一つを選択する（ステップＳ４０６）。例えば、選択部１７０ｄは、クラッタ成分減算部１７ｅにより生成された減算信号列と、ＩＱ信号減算部１７０ｃにより生成された減算信号列とについて、より多くの統計値が小さくなった減算信号列を選択する。ここでは、具体例として、クラッタ成分減算部１７ｅにより生成された減算信号列のノルム及び分散が、ＩＱ信号減算部１７０ｃにより生成された減算信号列のノルム及び分散より小さく、クラッタ成分減算部１７ｅにより生成された減算信号列の尖度が、ＩＱ信号減算部１７０ｃにより生成された減算信号列の尖度より大きい場合を示す。かかる場合、選択部１７０ｄは、減算信号列のノルム及び分散の２つの統計量が小さいクラッタ成分減算部１７ｅにより生成された減算信号列を選択する。このようなことから、第２の実施形態の変形例１に係るドプラ処理部１６は、クラッタの近似をより良好にできた減算信号列を用いてドプラデータを生成することが可能となる。
【０１２０】
（第２の実施形態の変形例２）
また、第２の実施形態に係る超音波診断装置は、実数近似部１７０ａと虚数近似部１７０ｂにおいて、実数成分であるＩ信号と、虚数成分であるＱ信号とを合わせた複素信号列に対して、複素多項式等の複素関数の最小二乗フィッティングを行うように構成されてもよい。
【０１２１】
（第２の実施形態の変形例３）
また、第２の実施形態に係る超音波診断装置は、選択部１７０ｄを有さずに構成されてもよい。かかる場合、クラッタ成分減算部１７ｅ及びＩＱ信号減算部１７０ｃは、生成した減算信号列をドプラ処理部１６に出力する。そして、ドプラ処理部１６は、クラッタ成分減算部１７ｅにより生成された減算信号列と、ＩＱ信号減算部１７０ｃにより生成された減算信号列とをそれぞれ用いて、ドプラデータを生成する。また、画像生成部１９は、ドプラ処理部１６が生成したドプラデータそれぞれからドプラ画像データをそれぞれ生成する。そして、制御部２１は、ドプラ画像データそれぞれをモニタ２に表示させる。例えば、制御部２１は、モニタ２の表示領域を２分割して、一方の領域にクラッタ成分減算部１７ｅにより生成された減算信号列を用いて生成されたドプラ画像データを表示する。そして、制御部２１は、他方の領域にＩＱ信号減算部１７０ｃにより生成された減算信号列を用いて生成されたドプラ画像データを表示する。
【０１２２】
（第３の実施形態）
上述した第１の実施形態では、振幅近似部１７ｂと位相近似部１７ｃとがそれぞれ１種類の関数を用いて収集信号列を近似する場合について説明した。ところで、振幅近似部１７ｂ及び位相近似部１７ｃは、それぞれ複数種類の関数を用いて収集信号列を近似してもよいものである。そこで、第３の実施形態では、振幅近似部１７ｂと位相近似部１７ｃとがそれぞれ複数種類の関数を用いて収集信号列を近似する場合について説明する。
【０１２３】
第３の実施形態に係る超音波診断装置は、クラッタ抑圧部１７とは一部の機能が異なるクラッタ抑圧部２７０を有する点を除いて、図１を用いて説明した第１の実施形態に係る超音波診断装置と同様の構成となる。このため、クラッタ抑圧部２７０についてのみ詳細に説明する。
【０１２４】
図１９は、第３の実施形態に係るクラッタ抑圧部２７０の構成例を示すブロック図である。図１９に示すように、第３の実施形態に係るクラッタ抑圧部２７０は、振幅・位相変換部１７ａと、振幅近似部１７ｂと、位相近似部１７ｃと、複素信号変換部１７ｄと、クラッタ成分減算部１７ｅと、選択部２７０ａとを有する。なお、図７に示した第１の実施形態に係るクラッタ抑圧部１７と同様の機能を有する各部については同一の符号を付与し、詳細な説明を省略する。
【０１２５】
振幅・位相変換部１７ａは、複数回の超音波送受信により収集された同一位置の複数のＩＱ信号である収集信号列を、振幅成分のデータ列と、位相成分のデータ列とに変換する。そして、振幅近似部１７ｂは、複数種類の関数により、複数の近似振幅成分のデータ列を算出する。例えば、振幅近似部１７ｂは、複数種類の関数の最小二乗フィッティングにより、複数の近似振幅成分のデータ列を算出する。また、位相近似部１７ｃは、複数種類の関数により、複数の近似位相成分のデータ列を算出する。例えば、位相近似部１７ｃは、複数種類の関数の最小二乗フィッティングにより、複数の近似位相成分のデータ列を算出する。ここで、振幅近似部１７ｂ及び位相近似部１７ｃが用いる複数種類の関数には、多項式、指数関数、対数関数、三角関数、双曲線関数などの関数が含まれる。
【０１２６】
続いて、複素信号変換部１７ｄは、複数の近似振幅成分のデータ列と複数の振幅成分のデータ列とを任意に組み合わせた再変換により、複数の変換信号列を生成する。一例として、振幅近似部１７ｂが、多項式、指数関数、対数関数を用いて収集信号列の振幅成分のデータ列を近似し、位相近似部１７ｃが、多項式、三角関数を用いて収集信号列の位相成分のデータ列を近似する場合を説明する。かかる場合、複素信号変換部１７ｄは、多項式を用いて近似された近似振幅成分のデータ列と、多項式を用いて近似された近似位相成分のデータ列とを組み合わせた再変換により変換信号列Ａを生成し、多項式を用いて近似された近似振幅成分のデータ列と、三角関数を用いて近似された近似位相成分のデータ列とを組み合わせた再変換により変換信号列Ｂを生成する。また、例えば、複素信号変換部１７ｄは、指数関数を用いて近似された近似振幅成分のデータ列と、多項式を用いて近似された近似位相成分のデータ列とを組み合わせた再変換により変換信号列Ｃを生成し、指数関数を用いて近似された近似振幅成分のデータ列と、三角関数を用いて近似された近似位相成分のデータ列とを組み合わせた再変換により変換信号列Ｄを生成する。更に、例えば、複素信号変換部１７ｄは、対数関数を用いて近似された近似振幅成分のデータ列と、多項式を用いて近似された近似位相成分のデータ列とを組み合わせた再変換により変換信号列Ｅを生成し、対数関数を用いて近似された近似振幅成分のデータ列と、三角関数を用いて近似された近似位相成分のデータ列とを組み合わせた再変換により変換信号列Ｆを生成する。
【０１２７】
そして、クラッタ成分減算部１７ｅは、収集信号列から、複数の変換信号列それぞれを減算して、複数の減算信号列を生成する。例えば、クラッタ成分減算部１７ｅは、収集信号列から変換信号列Ａを減算して、減算信号列Ａを生成し、収集信号列から変換信号列Ｂを減算して、減算信号列Ｂを生成する。また、例えば、クラッタ成分減算部１７ｅは、収集信号列から変換信号列Ｃを減算して、減算信号列Ｃを生成し、収集信号列から変換信号列Ｄを減算して、減算信号列Ｄを生成する。更に、例えば、クラッタ成分減算部１７ｅは、収集信号列から変換信号列Ｅを減算して、減算信号列Ｅを生成し、収集信号列から変換信号列Ｆを減算して、減算信号列Ｆを生成する。
【０１２８】
選択部２７０ａは、複数の減算信号列から減算信号列を選択する。例えば、選択部２７０ａは、複数の減算信号列のそれぞれについて統計量を算出し、算出した統計量が最小である減算信号列を選択する。例えば、選択部２７０ａは、統計量としてノルム、分散、及び尖度のうちいずれか一つを算出する。ここでは、選択部２７０ａは、統計量としてノルムを算出した場合を説明する。選択部２７０ａは、減算信号列Ａから減算信号列Ｆについてノルムをそれぞれ算出し、算出したノルムが最小である減算信号列を選択する。
【０１２９】
そして、ドプラ処理部１６は、生成された減算信号列のうち少なくともいずれか一つを用いて、移動体情報を演算する。例えば、ドプラ処理部１６は、選択部２７０ａによって選択された１つの減算信号列であってクラッタの近似をより良好にできた減算信号列を用いて、移動体情報を演算する。
【０１３０】
上述したように、第３の実施形態では、振幅近似部１７ｂと位相近似部１７ｃとがそれぞれ複数種類の関数を用いて収集信号列を近似することで、より最適な減算信号列を選択することが可能となる。この結果、第３の実施形態に係る超音波診断装置によれば、ドプラ画像を表示する時に視認性をより向上することが可能となる。
【０１３１】
なお、第３の実施形態に係る選択部２７０ａは、複数の減算信号列のそれぞれについて統計量としてノルム、分散、及び尖度をそれぞれ算出し、より多くの統計値が小さくなった減算信号列を選択するようにしてもよい。
【０１３２】
また、第３の実施形態に係る超音波診断装置は、選択部２７０ａを有さずに構成されてもよい。かかる場合、クラッタ成分減算部１７ｅは、生成した減算信号列それぞれをドプラ処理部１６に出力する。そして、ドプラ処理部１６は、クラッタ成分減算部１７ｅにより生成された減算信号列それぞれを用いて、ドプラデータを生成する。
【０１３３】
また、上述した第３の実施形態では、関数の最小二乗フィッティングにより、振幅成分のデータ列と位相成分のデータ列とを近似したが、予め用意した基底関数への射影により近似を行ってもよい。すなわち、振幅成分や位相成分のデータ列と、予め用意した基底関数との内積を計算し、内積の値を重みとした基底関数の線形結合により振幅成分や位相成分をそれぞれ近似してもよい。基底関数として、例えば離散フーリエ変換の基底や離散コサイン変換の基底、離散ウェーブレット変換の基底を用いることができる。
【０１３４】
更に、関数の最小二乗フィッティングと関数への射影とを併用してもよい。かかる場合、例えば、関数の最小二乗フィッティングにより近似振幅成分のデータ列Ａと近似位相成分のデータ列Ａとが算出される。そして、この近似振幅成分のデータ列Ａと近似位相成分のデータ列Ａとから減算信号列Ａが生成される。また、関数への射影により近似振幅成分のデータ列Ｂと近似位相成分のデータ列Ｂとが算出される。そして、この近似振幅成分のデータ列Ｂと近似位相成分のデータ列Ｂとから減算信号列Ｂが生成される。そして、選択部２７０ａは、例えば、関数の最小二乗フィッティングにより算出された減算信号列Ａと、関数への射影により算出された減算信号列Ｂとから減算信号列を選択する。
【０１３５】
（第４の実施形態）
上述した第３の実施形態では収集信号列の振幅成分に対する複数種類の関数の最小二乗フィッティングと、収集信号列の位相成分に対する複数種類の関数の最小二乗フィッティングとにより、クラッタ成分を抑圧する場合について説明した。ところで、上述した第２の実施形態においても、振幅近似部１７ｂ、位相近似部１７ｃ、実数近似部１７０ａ、及び虚数近似部１７０ｂの４つの近似部は、複数種類の関数を最小二乗フィッティングに用いてもよい。
【０１３６】
そこで、第４の実施形態では、収集信号列の振幅成分に対する複数種類の関数の最小二乗フィッティングと、収集信号列の位相成分に対する複数種類の関数の最小二乗フィッティングとに加えて、収集信号列の実数成分であるＩ信号と、収集信号列の虚数成分であるＱ信号とに対して複数種類の関数の最小二乗フィッティングを更に行う場合について説明する。
【０１３７】
なお、第４の実施形態に係る超音波診断装置は、クラッタ抑圧部１７０において一部の機能が異なる点を除いて、第２の実施形態に係る超音波診断装置の構成と同様である。このため、第４の実施形態に係るクラッタ抑圧部１７０について、図１４を用いて説明した第２の実施形態に係るクラッタ抑圧部１７０との相違点についてのみ詳細に説明する。
【０１３８】
振幅・位相変換部１７ａは、複数回の超音波送受信により収集された同一位置の複数のＩＱ信号である収集信号列を、振幅成分のデータ列と、位相成分のデータ列とに変換する。そして、振幅近似部１７ｂは、複数種類の関数により、複数の近似振幅成分のデータ列を算出する。例えば、振幅近似部１７ｂは、複数種類の関数の最小二乗フィッティングにより、複数の近似振幅成分のデータ列を算出する。また、位相近似部１７ｃは、複数種類の関数により、複数の近似位相成分のデータ列を算出する。例えば、位相近似部１７ｃは、複数種類の関数の最小二乗フィッティングにより、複数の近似位相成分のデータ列を算出する。
【０１３９】
続いて、複素信号変換部１７ｄは、複数の近似振幅成分のデータ列と複数の振幅成分のデータ列とを任意に組み合わせた再変換により、複数の変換信号列を生成する。そして、クラッタ成分減算部１７ｅは、収集信号列から、複数の変換信号列それぞれを減算して、複数の減算信号列を生成する。
【０１４０】
また、実数近似部１７０ａは、複数種類の関数により、収集信号列の実数信号のデータ列を近似した近似実数信号のデータ列を算出する。例えば、実数近似部１７０ａは、複数種類の関数の最小二乗フィッティングにより、収集信号列の実数信号のデータ列を近似した近似実数信号のデータ列を算出する。虚数近似部１７０ｂは、複数種類の関数により、収集信号列の虚数信号のデータ列を近似した近似虚数信号のデータ列を算出する。例えば、虚数近似部１７０ｂは、複数種類の関数の最小二乗フィッティングにより、収集信号列の虚数信号のデータ列を近似した近似虚数信号のデータ列を算出する。続いて、ＩＱ信号減算部１７０ｃは、収集信号列から、複数の近似実数信号のデータ列と複数の近似虚数信号のデータ列とを任意に組み合わせて減算した複数の減算信号列を生成する。
【０１４１】
そして、第４の実施形態に係る選択部１７０ｄは、複数の減算信号列から減算信号列を選択する。例えば、選択部１７０ｄは、複数の減算信号列のそれぞれについて統計量を算出し、算出した統計量が最小である減算信号列を選択する。例えば、第４の実施形態に係る選択部１７０ｄは、統計量としてノルム、分散、及び尖度のうちいずれか一つを算出する。或いは、第４の実施形態に係る選択部１７０ｄは、複数の減算信号列のそれぞれについて統計量としてノルム、分散、及び尖度をそれぞれ算出し、より多くの統計値が小さくなった減算信号列を選択するようにしてもよい。
【０１４２】
また、ドプラ処理部１６は、生成された減算信号列のうち少なくともいずれか一つを用いて、移動体情報を演算する。例えば、ドプラ処理部１６は、選択部１７０ｄによって選択された１つの減算信号列であってクラッタの近似をより良好にできた減算信号列を用いて、移動体情報を演算する。
【０１４３】
上述したように、第４の実施形態では、振幅近似部１７ｂ、位相近似部１７ｃ、実数近似部１７０ａ、及び虚数近似部１７０ｂの４つの近似部それぞれが複数種類の関数を用いて収集信号列を近似することで、より最適な減算信号列を選択することが可能となる。この結果、第４の実施形態に係る超音波診断装置によれば、ドプラ画像を表示する時に視認性をより向上することが可能となる。
【０１４４】
なお、第４の実施形態に係る超音波診断装置は、選択部１７０ｄを有さずに構成されてもよい。かかる場合、クラッタ成分減算部１７ｅは、生成した減算信号列それぞれをドプラ処理部１６に出力し、ＩＱ信号減算部１７０ｃは、生成した減算信号列それぞれをドプラ処理部１６に出力する。そして、ドプラ処理部１６は、クラッタ成分減算部１７ｅ及びＩＱ信号減算部１７０ｃにより生成された減算信号列それぞれを用いて、ドプラデータを生成する。
【０１４５】
また、第４の実施形態に係る超音波診断装置は、実数近似部１７０ａと虚数近似部１７０ｂにおいて、実数成分であるＩ信号と、虚数成分であるＱ信号とを合わせた複素信号列に対して、複素多項式等の複素関数の最小二乗フィッティングを行うように構成されてもよい。
【０１４６】
また、上述した第４の実施形態では、関数の最小二乗フィッティングにより、収集信号列の実数成分であるＩ信号と虚数成分であるＱ信号とを近似したが、予め用意した基底関数への射影により近似を行ってもよい。すなわち、Ｉ信号やＱ信号と、予め用意した基底関数との内積を計算し、内積の値を重みとした基底関数の線形結合によりＩ信号やＱ信号をそれぞれ近似してもよい。なお、かかる場合も同様に、振幅成分のデータ列と位相成分のデータ列とを予め用意した基底関数への射影により近似を行ってもよい。基底関数として、例えば離散フーリエ変換の基底や離散コサイン変換の基底、離散ウェーブレット変換の基底を用いることができる。
【０１４７】
更に、関数の最小二乗フィッティングと関数への射影とを併用してもよい。かかる場合、例えば、関数の最小二乗フィッティングにより近似振幅成分のデータ列Ａと近似位相成分のデータ列Ａとが算出される。そして、この近似振幅成分のデータ列Ａと近似位相成分のデータ列Ａとから減算信号列Ａ１が生成される。また、関数への射影により近似振幅成分のデータ列Ｂと近似位相成分のデータ列Ｂとが算出される。そして、この近似振幅成分のデータ列Ｂと近似位相成分のデータ列Ｂとから減算信号列Ｂ１が生成される。同様に、関数の最小二乗フィッティングにより近似実数信号のデータ列Ａと近似虚数信号のデータ列Ａとが算出される。そして、この近似実数信号のデータ列Ａと近似虚数信号のデータ列Ａとから減算信号列Ａ２が生成される。また、関数への射影により近似実数信号のデータ列Ｂと近似虚数信号のデータ列Ｂとが算出される。そして、この近似実数信号のデータ列Ｂと近似虚数信号のデータ列Ｂとから減算信号列Ｂ２が生成される。そして、選択部１７０ｄは、例えば、関数の最小二乗フィッティングにより算出された減算信号列Ａ１及びＡ２と、関数への射影により算出された減算信号列Ｂ１及びＢ２とから減算信号列を選択する。
【０１４８】
（その他の実施形態）
実施形態は、上述した実施形態に限られるものではない。
【０１４９】
上述した実施形態では、受信部１２は、アナログデータである反射波データを生成するものとして説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、受信部１２は、デジタルデータである反射波データを生成するようにしてもよい。かかる場合、受信部１２は、プリアンプ１２ａと受信遅延加算回路１２ｂとの間にＡ／Ｄ変換器１４を有するように構成される。
【０１５０】
そして、Ａ／Ｄ変換器１４は、プリアンプ１２ａによってゲイン調整された反射波信号をデジタルデータに変換し、受信遅延加算回路１２ｂは、デジタルデータである反射波信号からデジタルデータである反射波データを生成する。なお、受信部１２がＡ／Ｄ変換器１４を有するように構成される場合、直交検波部１３は、ＩＱ信号をＢモード処理部１５又はドプラ処理部１６に出力する。
【０１５１】
また、例えば、クラッタ成分の振幅成分及び位相成分の少なくともいずれか一つを事前に予測可能な組織を走査する場合には、予測可能な成分の近似には、関数に代えて定数を用いてもよい。
【０１５２】
なお、上記では、上述の実施形態で説明した画像処理方法が、超音波診断装置で実行される場合について説明した。しかし、上述の実施形態で説明した画像処理方法は、受信部１２が出力した反射波データ（ＩＱ信号）を取得可能な画像処理装置において実行される場合であっても良い。図２０は、その他の実施形態に係る画像処理装置４００の構成例を示すブロック図である。図２０に示すように、その他の実施形態に係る画像処理装置４００は、ネットワーク５００を介して、超音波診断装置１００と互いに通信可能に接続される。なお、超音波診断装置１００は、第１の実施形態に係る超音波診断装置と同様の構成を有するものとする。ここで、超音波診断装置１００は、Ａ／Ｄ変換器１４が、直交検波部１３によって検波された複数のＩＱ信号である収集信号列をデジタル信号へ変換した後、この収集信号列を画像処理装置４００に送信する。
【０１５３】
その他の実施形態に係る画像処理装置４００は、モニタ４０１と、操作部４０２と、記憶部４０３と、制御部４０４と、クラッタ抑圧部４０５とを備える。モニタ４０１は、各種設定要求を入力するためのＧＵＩを表示したり、閲覧を要求された超音波画像などを表示したりする。操作部４０２は、マウス、キーボード、トラックボールなどを有し、画像処理装置４００の操作者からの各種設定要求を受け付ける。制御部４０４は、画像処理装置４００の処理全体を制御する。記憶部４０３は、超音波診断装置１００から受信した収集信号列を記憶する。記憶部４０３は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、又は、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置などである。
【０１５４】
クラッタ抑圧部４０５は、収集信号列からクラッタ成分を抑圧した減算信号列を生成する。なお、クラッタ抑圧部４０５の構成は、第１の実施形態に係るクラッタ抑圧部１７、第２の実施形態に係るクラッタ抑圧部１７０、第３の実施形態に係るクラッタ抑圧部２７０、及び第４の実施形態に係るクラッタ抑圧部１７０のうちいずれかと同様に構成される。クラッタ抑圧部４０５は、生成した減算信号列を制御部４０４に出力する。
【０１５５】
これにより、制御部４０４は、クラッタ抑圧部４０５によって生成された減算信号列を用いて、同一位置における移動体情報を演算する。続いて、制御部４０４は、生成したドプラデータからドプラ画像データを生成する。そして、制御部４０４は、ドプラ画像データをモニタ４０１に表示させる。制御部４０４及びクラッタ抑圧部４０５は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）などの電子回路やＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などの集積回路である。
【０１５６】
なお、超音波診断装置１００は、受信部１２が生成した反射波データを画像処理装置４００に送信するようにしてもよい。かかる場合、画像処理装置４００は、直交検波部及びＡ／Ｄ変換器を更に備えるように構成される。また、画像処理装置４００の記憶部４０３は、受信部１２によって生成された反射波データを記憶する。そして、画像処理装置４００の直交検波部は、超音波診断装置１００から受信した反射波データをＩＱ信号に変換する。続いて、画像処理装置４００のＡ／Ｄ変換器は、直交検波部によって変換された複数のＩＱ信号である収集信号列をデジタル信号へ変換する。そして、クラッタ抑圧部４０５は、デジタル信号へ変換された収集信号列からクラッタ成分を抑圧する。
【０１５７】
また、上記の実施形態において、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、クラッタ成分減算部１７ｅとＩＱ信号減算部１７０ｃとを統合して減算部としてもよい。更に、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、或いは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【０１５８】
また、上述の実施形態で説明した、超音波診断装置による処理は、内部記憶部１８に予め記憶された画像処理プログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。この画像処理プログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することができる。また、この画像処理プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＵＳＢメモリ及びＳＤカードメモリ等のＦｌａｓｈメモリ等、コンピュータで読み取り可能な非一時的な記録媒体に記録され、コンピュータによって非一時的な記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。
【０１５９】
以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、観測時間中に強度や速度が変化する場合でもクラッタ成分を効果的に抑圧することができる。
【０１６０】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【０１６１】
１０  装置本体
１６  ドプラ処理部
１７  クラッタ抑圧部
１７ａ  振幅・位相変換部
１７ｂ  振幅近似部
１７ｃ  位相近似部
１７ｄ  複素信号変換部
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７Ａ】
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【図１７Ｂ】
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【図１７Ｃ】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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