(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体に対して超音波を送受信する手段と、
前記送受信により得られたエコー信号からドプラ信号を検波する手段と、
前記ドプラ信号からフーリエ変換によりスペクトラム系列を２次元情報として求める手段と、
前記スペクトラム系列から血流に関する平均速度、パワー、分散を２次元情報として求める手段と、
前記ドプラ信号に対して自己相関処理及びローパスフィルタをかけてクラッタ成分に関する平均速度、パワー、分散を２次元情報として求める手段と、
前記クラッタ成分に関する平均速度、パワー、分散の少なくとも１つを、前記血流に関する平均速度、パワー、分散の少なくとも１つと比較して、血流信号とクラッタ成分とノイズとを判別する手段と、
前記クラッタ成分又はノイズと判別された点をブランクする手段とを具備することを特徴とする超音波診断装置。
【請求項２】
被検体に対して超音波を送受信する手段と、
前記送受信により得られたエコー信号からドプラ信号を検波する手段と、前記ドプラ信号からフーリエ変換によりスペクトラム系列を２次元情報として求める手段と、
前記ドプラ信号に対して自己相関処理及びローパスフィルタをかけてクラッタ成分に関する平均速度、パワー、分散を２次元情報として求める手段と、
前記クラッタ成分に関する平均速度、パワー、分散に基づいてクラッタ成分のスペクトラム系列正規分布モデルを計算し、前記スペクトラム系列から減算する手段と、
前記減算されたスペクトラム系列から血流に関する平均速度、パワー、分散を２次元情報として求める手段とを具備することを特徴とする超音波診断装置。
【請求項３】
被検体に対して超音波を送受信する手段と、
前記送受信により得られたエコー信号からドプラ信号を検波する手段と、
前記ドプラ信号からフーリエ変換によりスペクトラム系列を２次元情報として求める手段と、
前記スペクトラム系列から血流に関する平均速度、パワー、分散を２次元情報として求める手段と、
前記ドプラ信号に対して自己相関処理及びローパスフィルタをかけてクラッタ成分に関する平均速度、パワー、分散を２次元情報として求める手段と、
前記クラッタ成分に関する平均速度とパワーと深さとに応じた平滑化関数に従って前記血流に関する平均速度、パワー、分散を空間的且つ時間的に平滑化する手段とを具備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】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、超音波診断装置に係り、特にカラードプラ、カラーアンギオ及びスペクトラムドプラ処理の合体と検出能、感度、計測精度の改良に関する。
【０００２】
に関する。
【０００３】
【従来の技術】
血流ドプラの信号処理に関して、生体からの反射信号成分は低周波でパワーの大きいクラッタ成分が混入しており、周波数解析器で解析する際に微少な血流成分を感度良く検出するためには、周波数解析器（具体的には自己相関による平均流速、分散、パワーの推定）に入力する前に、ハイパスフィルタ（ＨＰＦ）でクラッタ成分を十分に除去する必要があった。
特に、ＨＰＦではクラッタ成分を適応型を持って除去する必要があるため、自己相関前にクラッタ成分で変調をかけ、直流成分（ＤＣ）をシフトするなどの大がかりな処理が必要であった。
【０００４】
図２３に、従来のカラードプラ及びカラーアンギオの信号処理部を示している。送受信部（Ｔ＆Ｒ）から出力されるドプラ信号（複素の直交検波成分で送信バースト長に連動して帯域制限をした信号）を適応型ウォールフィルタ（ＡＷＦ；Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｗａｌｌ  Ｆｉｌｔｅｒ）に入力し、低周波のクラッタ成分に対して、（１）クラッタ成分の初期位相の補正（もしくはクラッタ成分の平均周波数による変調でクラッタ自体をＤＣに落とす）と、（２）クラッタ成分の振幅や周波数によるＨＰＦのゲインやカットオフ周波数へのフィードバック適応制御という２種類の処理を施して、アダプティブにクラッタ成分を除去していた。
【０００５】
次の自己相関部（ＡＣ；Ａｕｔｏ  Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）では、クラッタ成分除去後のドプラ成分のパルスペア（Ｐｕｌｓｅ  Ｐａｉｒ）を計算し、カラードプラ部で、平均流速（Ｖ）、分散（Ｔ）、パワー（Ｐ）の推定値を計算する。
【０００６】
また、自己相関の出力（Ｃ0 ，Ｒｅａｌ（Ｃ1 ），Ｉｍａｇ（Ｃ1 ））は、アンギオ部に入力され、フレームメモリ（ＦＭ）により時間的な平滑処理を受けパワーや方向付きパワー、つまりカラーアンギオデータを計算し出力する。
【０００７】
カラードプラ部とアンギオ処理部の出力は、切り替えられ、独立にパワー値によるブランク、平均流速値によるブランクがかけられ、クラッタ成分やノイズの強い部分が除去されてから、ディジタルスキャンコンバータ（ＤＳＣ）部へ出力される。ディジタルスキャンコンバータ部では、スキャンコンバージョン（ＳＣ）処理やラスタ間補間、水平方向補間、フレーム間の時間補間を行い画像を平滑化する。
【０００８】
ディジタルスキャンコンバータの出力は、カラーモード時はカラードプラデータ（平均流速、パワー、分散；ＶＰＴ）であり、アンギオモード時はパワーもしくは方向付きパワーデータ（Ｃ0 Ｃ1 ）であり、後処理によりコントラスト、リジェクション、速度ブランクなどの処理を行いＲＧＢ対応のルックアップテーブル（ＬＵＴ）でＲＧＢタイプのビデオ信号に変換する。ここで白黒のエコー画像のディジタルスキャンコンバータの出力と合成しモニタに出力する。
【０００９】
従来の超音波診断装置の特にカラー／アンギオ信号処理部の詳細を図２４に示している。送受信部（Ｔ＆Ｒ）からドプラ成分の検波後の出力（ＩＱの２ｃｈ）がカラーデータ再配置部（ＣＤＲ；Ｃｏｌｏｒ  Ｄａｔａ  Ｒｅａｒｒａｎｇｅｍｅｎｔ）に入力される。
【００１０】
カラーデータ再配置部では、カラースキャンのラスタの並べ替えと、データのバッファリングとを行うための大容量のメモリで構成されており、ＲＤ／ＷＲアドレスの制御によって並列同時受信ＣＨ、交互スキャン段数によるデータシーケンスの並べ替えパケット化を行う。これによりラスタ毎にかつ距離方向の画素単位でカラースキャンのデータが単位化されて出力される。
【００１１】
次に、クラッタを除去するための適応型のハイパスフィルタを通過する。カラーデータ再配置部出力は、クラッタ成分が支配的なためその位相と振幅を検出し適応制御により位相補正、IIＲで構成されるＨＰＦのカットオフ値や内部レジスタの初期値やゲインをダイナミックに設定する。ＨＰＦの出力は自己相関処理部（ＡＣ；Ａｕｔｏ  Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）で、パワーＣ0 と、複素の直交検波信号Ｃ1 （実数部Ｒｅ，虚数部Ｉｍ；位相ベクトル）を計算し、移動平均部（ＭＡ；ｍｏｖｉｎｇ  Ａｖｅｒａｇｅ）部で距離方向の平滑化を行う。
【００１２】
次にゲイン補正をおこなったカラーアンギオＣ0 Ｃ1 からカラードプラ部で平均流速Ｖ（Ｖｅｌｏｃｉｔｙ）、パワーＰ（Ｐｏｗｅｒ）、分散Ｔ（Ｔｕｒｂｕｒａｎｃｅ）の推定計算を行い、平均速度と分散を５ｂｉｔ程度に納め、パワーを対数的に圧縮して、カラー用スキャンコンバータ（ＤＳＣ；Ｃｏｌｏｒ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｃａｎ  Ｃｏｎｖｅｒｔｅｒ）へ出力される。一方、フレームメモリからカラーアンギオ処理部へ入力され、そこでＩＩＲ型のフレームサイクル（超音波のスキャン周期をフィルタのサンプリング周期とする）の時間平滑フィルタで時間方向に平滑化されパワーと方向付パワーとして出力される。パワーと方向付パワーとに関する信号を、ここでは便宜上、パワーもしくは方向付きパワーのカラーアンギオ（Ｃ0 Ｃ1 ）と呼ぶことにする。このパワーもしくは方向付きパワーのカラーアンギオ（Ｃ0 Ｃ1 ）は、８ｂｉｔ程度に対数圧縮されカラーディジタルスキャンコンバータに出力される。
【００１３】
このような従来技術の欠点、問題点として以下の３点がある。
（１）自己相関（ＡＣ）法の方式自体の欠点
ＡＣ法は、パルスペアという複素数の自己相関により、信号の平均周波数やパワーを計算するが、その過程で計算誤差を発生しやすい。特に、生体からのドプラ信号には血流成分以外に生体組織のクラッタ成分が含まれる。
【００１４】
クラッタ成分のパワーが血流成分に対して強い場合には信号の平均流速がＤＣ（クラッタ成分の低周波）側にひっぱられるため、ＡＣ処理の入力前でＡＷＦなどでクラッタ成分を十分に除去する必要がある。
【００１５】
クラッタ成分を十分に除去できない場合には血流信号がＤＣにひっぱられ、あたかもそこには血液が流れていないかのように表示されてしまう。また、適応型ウォールフィルタＡＷＦでも診断部位によってはクラッタを除去できない場合が多々ある。
【００１６】
（２）カラードプラのブランク処理の欠点
カラードプラのパワーブランク処理（Ｐ−ＢＬＫ）と速度ブランク処理（Ｖ−ＢＬＫ）後に、ディジタルスキャンコンバータで時間空間的な平滑化をしているが、十分なダイナミックレンジがないため、飽和や切り捨てにより画質／感度の両面で劣化して、情報が欠落してしまう。これは、現在、カラーモードのパワー表示とカラーアンギオ表示とが別在していることからもわかる。
【００１７】
（３）カラードプラとカラーアンギオの回路実現規模が大きい。
上記に絡むがアンギオとカラーの信号処理を現在２系統独立して持っているが、同じパワーの時間平滑化をディジタルスキャンコンバータのフレームメモリ（ＦＭ）でＣｏｌｏｒ  Ｐｅｒｓｉｓｔｅｎｃｅで実現すると同時に、アンギオ用フレームメモリでカラーアンギオとして実現している。ＡＣ処理以降はカラードプラ処理と全く同じ（ダイナミックレンジは異なるが）処理をアンギオ信号処理でも並列に実行している。すなわち、カラー処理とディジタルスキャンコンバータのフレームメモリ、アンギオ処理とアンギオフレームメモリは全く同じ機能である。
【００１８】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の目的は、カラードプラ、カラーアンギオ、スペクトラムドプラを装備した超音波診断装置において、周波数解析の計算誤差を減らすこと、平滑化処理の際に低いダイナミックレンジに起因する情報の欠落を低減すること、スペクトラムドプラ、カラードプラ、カラーアンギオの回路規模を小さくすること、スペクトラムドプラのレンジゲートを２次元的に広域化すること、クラッタやノイズの除去効果を向上すること、平均流速、パワー、分散以外の血流情報を表示することにある。
【００１９】
【課題を解決するための手段】
本発明の第１局面は、被検体に対して超音波を送受信する手段と、前記送受信により得られたエコー信号からドプラ信号を検波する手段と、前記ドプラ信号からフーリエ変換によりスペクトラム系列を２次元情報として求める手段と、前記スペクトラム系列から血流に関する平均速度、パワー、分散を２次元情報として求める手段と、前記ドプラ信号に対して自己相関処理及びローパスフィルタをかけてクラッタ成分に関する平均速度、パワー、分散を２次元情報として求める手段と、前記クラッタ成分に関する平均速度、パワー、分散の少なくとも１つを、前記血流に関する平均速度、パワー、分散の少なくとも１つと比較して、血流信号とクラッタ成分とノイズとを判別する手段と、前記クラッタ成分又はノイズと判別された点をブランクする手段とを具備することを特徴とする超音波診断装置を提供する。
本発明の第２局面は、被検体に対して超音波を送受信する手段と、前記送受信により得られたエコー信号からドプラ信号を検波する手段と、前記ドプラ信号からフーリエ変換によりスペクトラム系列を２次元情報として求める手段と、前記ドプラ信号に対して自己相関処理及びローパスフィルタをかけてクラッタ成分に関する平均速度、パワー、分散を２次元情報として求める手段と、前記クラッタ成分に関する平均速度、パワー、分散に基づいてクラッタ成分のスペクトラム系列正規分布モデルを計算し、前記スペクトラム系列から減算する手段と、前記減算されたスペクトラム系列から血流に関する平均速度、パワー、分散を２次元情報として求める手段とを具備することを特徴とする超音波診断装置を提供する。
本発明の第３局面は、被検体に対して超音波を送受信する手段と、前記送受信により得られたエコー信号からドプラ信号を検波する手段と、前記ドプラ信号からフーリエ変換によりスペクトラム系列を２次元情報として求める手段と、前記スペクトラム系列から血流に関する平均速度、パワー、分散を２次元情報として求める手段と、前記ドプラ信号に対して自己相関処理及びローパスフィルタをかけてクラッタ成分に関する平均速度、パワー、分散を２次元情報として求める手段と、前記クラッタ成分に関する平均速度とパワーと深さとに応じた平滑化関数に従って前記血流に関する平均速度、パワー、分散を空間的且つ時間的に平滑化する手段とを具備することを特徴とする超音波診断装置を提供する。
【００２７】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して、本発明を好ましい実施形態により詳細に説明する。  まず、自己相関法（ＡＣ法）とＦＦＴ法とのノイズに対する耐性等の特性について比較検討する。図１（ａ）に自己相関法（ＡＣ法）の計算ブロックを示し、図１（ｂ）に高速フーリエ変換法（ＦＦＴ法）の計算ブロックを示している。ここでは平均速度ω、分散σ、パワーＰについてのみ比較する。結論としては、方式的にＦＦＴ法がＡＣ法に比べ計算精度が高い。その理由を理解するために、各々の計算手順について説明する。
【００２８】
まず、周波数解析器への入力信号Ｘ（ｔ）は、次の（１）式で与えられる。
【００２９】
【数１】
0004481386.tif 000002
【００３０】
（自己相関法）
自己相関法では、入力Ｘ（ｔ）の複素共役ＸＣ（ｔ）と掛け合わせて自己相関関数Ｃ（τ）を得る。
【００３１】
【数２】
0004481386.tif 000003
【００３２】
自己相関関数Ｃ（τ）を１回微分したものをＣ１（τ）とすると、
【００３３】
【数３】
0004481386.tif 000004
【００３４】
となる。
Ｃ１（τ）の１次モーメントが得られるので、自己相関法の平均角周波数ωＡＣは、（５）式で定義される。
【００３５】
【数４】
0004481386.tif 000005
【００３６】
実際の計算を簡略化するために、自己相関関数Ｃ（τ）を実数部と虚数部とに分けて（６）式のように表現する。
【００３７】
【数５】
0004481386.tif 000006
【００３８】
上記成分で０次モーメントＱ０、１次モーメントＱ１、２次モーメントＱ２を定義し、分散σＡＣを近似的に求めると、（１０）式が得られる。
【００３９】
【数６】
0004481386.tif 000007
【００４０】
（ＦＦＴ法）
（１）式の入力信号Ｘ（ｔ）に対してフーリエ変換を行うと、（１１）式で示す複素数のスペクトラムＹ（ｊ．ωｋ）が得られる。ここで、ｋは、周波数軸の目盛りに相当する。
【００４１】
【数７】
0004481386.tif 000008
【００４２】
また、パワースペクトラムは、Ｙ（ｊ．ωｋ）と複素共役なＹＣ（ｊ．ωｋ）を掛けて、（１２）式のＡｋ系列で表現できる。
【００４３】
【数８】
0004481386.tif 000009
【００４４】
平均速度ωＦＦＴは、パワースペクトラムの系列を使って、（１３）式のように定義される。
【００４５】
【数９】
0004481386.tif 000010
【００４６】
パワースペクトラムを使って、０次モーメントＰ０、１次モーメントＰ１、２次モーメントＰ２を定義し、ＦＦＴ法による分散σＦＦＴを（１７）式で表現することができる。
【００４７】
【数１０】
0004481386.tif 000011
【００４８】
自己相関法とＦＦＴ法とでは、トータルパワーについては同じであり差異はないが、図２（ａ）、図２（ｂ）、図３（ａ）、図３（ｂ）、図４に示すように、平均流速と分散に関しては計算精度を比較するのに、クラッタ（低周波成分）による影響の度合いと、ノイズ成分による影響の度合いは、差異がある。
【００４９】
図５に、本実施形態に係るカラードプラ／カラーアンギオ／スペクトラムドプラの３つのモードを装備した超音波診断装置の概略的な構成を示している。図５に示すように、超音波プローブ（Ｐｒｏｂｅ）１には送受信部（Ｔ＆Ｒ）２が双方向接続されている。超音波プローブ１を介して受信されたエコーは、送受信部２で整相加算され、そして直交検波にかけられる。この直交検波信号は、カラードプラ／カラーアンギオ／スペクトラム信号処理ユニット３に供給される。この信号処理ユニット３は、カラードプラデータ（平均速度、パワー、分散）ＶＰＴと、カラーアンギオデータＣ0 Ｃ1 と、スペクトラムデータとを生成するために、前処理部（Ｐｒｅ  Ｐｒｏｃ．）３１と、複素高速フーリエ変換部（ＦＦＴ）３２と、適応型後処理部（Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｐｏｓｔ  Ｐｒｏｃ．）３３と、適応型制御部（Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｃｏｎｔｒｏｌｌ）３４と、アンギオ処理部（Ａｎｇｉｏ）３５と、アンギオ用フレームメモリ（ＦＭ）３６と、ＶＰＴ計算部（ＶＰＴ  ＣＡＬ）３７とから構成されている。
【００５０】
カラードプラデータ（平均速度、パワー、分散）ＶＰＴと、カラーアンギオデータＣ0 Ｃ1 とは、カラー用ディジタルスキャンコンバータ（ＤＳＣ）４と、ＲＧＢ対応ルックアップテーブル（ＲＧＢＬＵＰ）４とを介してディスプレイ（Ｄｉｓｐｌａｙ）７に送られる。また、スペクトラムデータは、白黒用ディジタルスキャンコンバータ（ＤＳＣ）５と、ＲＧＢ対応ルックアップテーブル４とを介してディスプレイ７に送られる。
【００５１】
なお、本実施形態に係る超音波診断装置は、図５の構成に代えて、図６のように構成してもよい。両構成の大きな相違点としては、図５では、アンギオ用フレームメモリ３６とディジタルスキャンコンバータ４内のフレームメモリとの両方が存在するが、アンギオ用フレームメモリ３６にはスペクトラム系列データＰｍ、ディジタルスキャンコンバータ４のフレームメモリには血流パラメータとして抽出されたカラードプラデータＶＰＴと、パワーもしくは方向付きパワーデータとしてのカラーアンギオデータＣ0 Ｃ1 と、スペクトラムドプラのピリオドグラムのイメージの情報が貯えられる。
【００５２】
一方、図６では、アンギオ機能をディジタルスキャンコンバータ（ＤＳＣ）８に持たせているため、アンギオ用フレームメモリ３６の代わりに、ディジタルスキャンコンバータ８内のフレームメモリで処理する。ディジタルスキャンコンバータ８のフレームメモリには、スペクトラム系列データＰｍ、適応制御により得られたクラッタ成分のカラードプラデータ（平均速度、パワー、分散）の推定値ＶＰＴが貯えられ、ディジタルスキャンコンバータ８のフレームメモリ出力に基づいてＶＰＴ計算部（ＶＰＴ  ＣＡＬ）３７でカラードプラデータＶＰＴを計算したり、スペクトラムドプラのパワー表示の計算を行うようになっている。なお、図６では、ディジタルスキャンコンバータ５は、Ｂモード画像（断層像）のためだけに用いられ、この断層像データはマルチプレクサ（ＭＵＸ）１０を介してＲＧＢルックアップテーブル６に供給される。
【００５３】
図７には、図５のカラードプラ／カラーアンギオ／スペクトラムドプラ信号処理ユニット３の詳細な構成を示している。送受信部３からＩチャンネルとＱチャンネルで出力されるドプラ信号に対して、カラーデータ再配置部（ＣＤＲ；Ｃｏｌｏｒ  Ｄａｔａ  Ｒｅａｒｒａｎｇｅｍｅｎｔ）４１でデータバッファリングと並べ替えとを行う。カラーデータ再配置部４１ではカラーのスキャンに応じた並べ替えの他、パルスドプラ（ＰＷ）や連続波ドプラ（ＣＷ）のデータのバッファリングとカラードプラ／スペクトラムドプラ同時モード時のＣＤＲ出力の制御を行う。このカラーデータ再配置部４１の出力にはヘッダ情報がつけられ後段での処理に応じてパケット化を行い出力される。
【００５４】
カラーデータ再配置部４１の出力は、前処理部４２に入力される。ここでは主に３種類の信号処理を行う。まず前段ハイパスフィルタでＤＣ（直流成分）や振幅の大きな低周波のクラッタ成分を除去し、後段のダイナミックレンジを狭くとっても飽和が起こり難くする。ただし、後段のダイナミックレンジが十分あれば不要である。なお、前段ハイパスフィルタの出力をドプラのオーディオ処理に入力する可能性がありそこでは時間軸上の処理で広いダイナミックレンジがとれないため必要であり、後段の適応制御部４４の入力としてＤＣ成分を落としておいたほうが良い。
【００５５】
前処理部４２において、前段ハイパスフィルタを通過した信号は外挿補間部で実際の入力データよりも外挿により多くのデータを出力する。カラーの１画素の血流情報を得るためのデータ数をＮとすると後段の窓処理で重み付けされるため端部の情報の欠落を補うためにあらかじめ外挿し、例えば２×Ｎ個にして出力する。この際、中心部は真のデータＮであるが端部は中心部から外挿関数によって推定した値を埋め込む。
【００５６】
この外挿補間部の出力は、次のウインドウ処理部（窓関数処理部）に入力される。ここではハニング（Ｈａｎｎｉｎｇ）、ハミング（Ｈａｍｍｉｎｇ）、ブラックマン（Ｂｌａｃｋｍａｎｎ）、カイザー（Ｋａｉｓｅｒ）などの一般的な窓関数を自由に設定できる機能があり、入力データに窓関数を掛ける。これによりスペクトラムドプラのサイドローブを落とす効果がある。
【００５７】
前処理部４２の出力は、複素高速フーリエ変換部（ＣＦＦＴ；ＣｏｍｐｌｅｘＦａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）４３と、適応制御部４４とに入力される。適応制御部４４は、ローパスフィルタ（ＬＰＦ）と自己相関処理部（ＡＣ）とを有し、自己相関によるクラッタ成分の平均速度Ｖａｃと、自己相関によるクラッタ成分の分散Ｔａｃと、自己相関によるクラッタ成分のパワーＰａｃとを計算し出力する。
【００５８】
複素高速フーリエ変換部４３では、カラーのデータ数Ｎに対して外挿、窓関数によって処理された２×Ｎ個よりも大きな２のべき乗データでのフーリエ変換処理を行う。このとき２のべき乗データのデータのない部分は０を挿入し、ＦＦＴデータ数を補う。複素高速フーリエ変換部４３からは、パワースペクトラム系列のデータが出力される。パワースペクトラム系列の出力以外に複素数のスペクトラムドプラを出力することも可能である。
【００５９】
複素高速フーリエ変換部４３の出力は、適応型後段ハイパスフィルタ（Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｐｏｓｔ  ＨＰＦ）４５に入力される。ここではもうひとつの入力である自己相関によるクラッタ成分の平均速度Ｖａｃ，自己相関によるクラッタ成分のパワーＰａｃ，自己相関によるクラッタ成分の分散Ｔａｃのパラメータにより、クラッタ成分のパワースペクトラムを正規分布にモデル化し、複素高速フーリエ変換部４３のスペクトラム系列から引き算することによって、周波数空間上でクラッタ成分をダイナミックに除去することが可能である。つまり、スペクトラム（周波数空間）上でクラッタ成分をダイレクトに除去することが可能である。適応型後段ハイパスフィルタ４５からは、クラッタ成分を高精度で除去した対象（血流）に関するパワースペクトラム（もしくは複素スペクトラムドプラ）の系列Ｐｍが出力される。複素高速フーリエ変換部４３の出力段ではスペクトラムの距離方向の平滑化を行い、距離方向に滑らかなスペクトラム系列を得る。
【００６０】
複素高速フーリエ変換部４３から出力されるスペクトラム系列Ｐｍと、自己相関によるクラッタ成分の平均速度Ｖａｃ，自己相関によるクラッタ成分のパワーＰａｃ，自己相関によるクラッタ成分の分散Ｔａｃと、制御用のパケットのヘッダー情報とが、次のアンギオ処理部（Ａｎｇｉｏ）４６に入力される。アンギオ処理部４６は、アンギオ用フレームメモリ４７を持ち、スペクトラム系列データＰｍ，自己相関によるクラッタ成分の平均速度Ｖａｃ，自己相関によるクラッタ成分のパワーＰａｃ，自己相関によるクラッタ成分の分散Ｔａｃを独立な次元の値として処理する。
【００６１】
図８（ｃ）に、アンギオ用フレームメモリ４７の１画素単位のデータの構成を示した。図８（ｂ）が従来装置のアンギオ用フレームメモリのデータであるが、本発明のアンギオ用フレームメモリ４７のデータの構成は図８（ｃ）に示すようにスペクトラム系列データＰｍ，自己相関によるクラッタ成分の平均速度Ｖａｃ，自己相関によるクラッタ成分のパワーＰａｃ，自己相関によるクラッタ成分の分散Ｔａｃ，ＩＰ（ヘッダ情報の一部で画素の深さ方向のアドレスＹ、方位方向のアドレスＸ、時間方向のアドレスＴ、スキャンモードデータなど）で構成されている。データの型も、本例では、単精度フローティングを使用しているが、ダイナミックレンジに応じて如何様にもできる。なお、図８（ａ）は従来装置のＤＳＣのフレームメモリの画素単位のカラードプラのデータ構成を示している。
【００６２】
これらのスペクトラム系列データＰｍ，自己相関によるクラッタ成分の平均速度Ｖａｃ，自己相関によるクラッタ成分のパワーＰａｃ，自己相関によるクラッタ成分の分散Ｔａｃのそれぞれに対して空間的且つ時間的な平滑化を行う。その関数はグリーン関数で、その係数はプローブ１やパルス繰り返し周波数（ＰＲＦ）や送信条件（フォーカス、送信波形等）で設定がかわり、距離方向とクラッタ成分の情報とに対して、ダイナミックに変化させることが可能で画質の均質化と感度を最適化するために用いる。
【００６３】
上記グリーン関数の係数とは具体的に空間方向は２次元のカーネルフィルタの重み付け、時間軸方向にはフィルタの応答（時定数）を変化させる。クラッタ成分のパワーが大きい時には空間的にも時間的にも平滑化の度合いを小さくすることでクラッタを低減させる。
【００６４】
アンギオ処理部４６からスペクトラム／ＶＰＴ計算部（Ｓｐｅｃｔ．ＶＴＰ  ｃａｌ）４８には、平滑化（アベレージング）されたスペクトラム系列データＡＰｍが出力され、また後処理部（Ｐｏｓｔ  Ｐｒｏｃ．）４９には、平滑化された自己相関によるクラッタ成分のパワーＡＰａｃと、平滑化された自己相関によるクラッタ成分の平均速度ＡＶａｃと、平滑化された自己相関によるクラッタ成分の分散ＡＴａｃとが出力される。スペクトラム／ＶＰＴ計算部４８では、平滑化（アベレージング）されたスペクトラム系列データＡＰｍから血流成分の平均流速Ｖｆｆｔ、血流成分のパワーＰｆｆｔ、血流成分の分散Ｔｆｆｔを計算し出力する。
【００６５】
上記以外にスペクトラムドプラ計算の特質を生かしてＶ+ ，Ｖ- ，Ｐ+ ，Ｐ- 表示や前段のアンギオ処理部４６と連動してＰＩ，ＲＩの計算が可能である。
【００６６】
後処理部４９では、血流成分の平均流速Ｖｆｆｔと、血流成分のパワー速Ｐｆｆｔと、血流成分の分散Ｔｆｆｔと、平滑化されたクラッタ成分の平均速度ＡＶａｃと、平滑化されたクラッタ成分のパワーＡＰａｃと、平滑化されたクラッタ成分の分散ＡＴａｃと、平滑化されたスペクトラム系列データＡＰｍとを入力し、移動平均処理（Ｍｏｖｉｎｇ  ＡＶ）、ＰＷドプラ用のレンジゲート積分処理（ＰＷ  ＲＧ．）、ブランク処理（Ｂｌａｎｋ）などを行う。
【００６７】
移動平均処理では、カラードプラやカラーアンギオの信号に対してブランク信号処理と連動して、クラッタやノイズ成分を除去する処理を行い、またＰＷドプラ信号に対しては距離方向、方位方向に対して２次元的な重み付け積分を行い、レンジゲート（ＲＧ）を従来のような１次元ではなく距離方向と方位方向とに拡がったＲＯＩ化（広域化）して、その形状をサンプリングする生体部位にマッチさせることができる。ブランク信号処理は、血流成分のＶｆｆｔ，Ｐｆｆｔ，Ｔｆｆｔの情報以外に、クラッタ成分の平均速度ＡＶａｃ、クラッタ成分のパワーＡＰａｃ、クラッタ成分の分散ＡＴａｃの情報を基に、クラッタとノイズの除去をより明確にでき、クラッタやノイズ成分をブランクする。
【００６８】
後処理部４９の出力は、出力バッファマルチプレクサ（ＯＢ  ＭＵＸ）５０に入力され、操作者指示に応じた表示モード（カラードプラ／カラーアンギオ／スペクトラムドプラ）にあわせて出力データを切り替える。また、後段のディジタルスキャンコンバータ４、５に転送するタイミングをあわせるため時間緩衝の機能を持つ。
【００６９】
以上のように、ＦＦＴ法（高速フーリエ変換法）を、カラードプラ／カラーアンギオ／スペクトラムドプラで共有させて、スペクトラム系列を２次元で取得することができるので、時間軸で適応処理していたクラッタフィルタの信号処理を、周波数空間上で行い、フレームメモリ４７にスペクトラム系列（パワースペクトラムもしくは複素数のスペクトラム）のフォームで保存し、周波数単位でパワーを計算し、そしてその結果を基に平均速度等の推定を行うことができるため、血流信号がクラッタに引っ張られることなく、しかも信号処理途中にデータの切り捨てがなく滑らかな画像が得られる。しかもカラードプラ／カラーアンギオ／スペクトラムドプラ信号処理を、ＦＦＴという同一の系で同一の信号処理で実現できるため、ハードやプロセッサの負担が軽くなる。
【００７０】
また、従来では、図９（ａ）に示すように、ＰＷドプラでのレンジゲートは１本のラスタ上の１次元範囲に制限されていたが、本実施形態では、アンギオ用フレームメモリ４７にはスペクトラム系列Ｐｍが２次元情報として蓄えられているため、後処理部４９において、図９（ｂ）に示すように、レンジゲートを深さ方向及び方位方向それぞれに関して任意の幅に設定して、つまり任意の位置に任意の大きさで関心領域ＲＯＩとして設定し、両方向に２次元的に重み付け積分をかけて、スペクトラムドプラモードのスペクトラム系列を得ることができる（レンジゲートのＲＯＩ化）。しかもその範囲内の血流成分のパワーＰｆｆｔ（ｘ，ｙ）に対して任意の重み付けを両方向にかけて加算し、プローブ１の送受信音場による感度補正等をすることができる。
【００７１】
図１０には、本実施形態で採用可能な２次元的なレンジゲートとその感度分布について示している。図１０（ａ）は従来同様の１次元のレンジゲートマークで、同図（ｂ）にその感度分布を示している。この１次元のレンジゲートでは深さ方向に１次元的なサンプリングのため、マークは深さ方向の幅のみを示し、その深さに応じた送受信の音場により感度分布が一意に決まってしまう。その形状は概ねティアドロップ状でフォーカスの影響でレンジゲートの場所によっては方位方向の感度が広がって、スペクトラム成分のブロードニング等の悪影響を及ぼすこともあった。
【００７２】
本実施形態では、スペクトラム情報が２次元で得られるので、２次元のレンジゲートを採用することができる。図１０（ｃ）、図１０（ｅ）、図１０（ｇ）、図１０（ｉ）に２次元のレンジゲートの一例（球形、ピラミッド形、均一方形、均一円形）を示し、それぞれの感度分布を図１０（ｄ）、図１０（ｆ）、図１０（ｈ）、図１０（ｊ）に示している。実際の計算としては、後処理部３３で、
【００７３】
【数１１】
0004481386.tif 000012
【００７４】
の重み付け加算処理を行う。ここで、（ｘ0 、ｙ0 ）は、レンジゲートマークの表示座標の中心点であり、Ｐｉはフレームメモリ４７から出力されるＰｍ（パワースペクトラム系列）、ＳＰｉは重み付けされたスペクトラムデータである。Ｗ（ｘ、ｙ）は重み付け関数であり、位置に応じて重み係数を変えられるようになっている。適当な重み付け関数により、送受信音場の影響を補正することも可能である。Ｗ（ｘ、ｙ）は、（２ｍ＋１）×（２ｎ＋１）画素分の大きさを持つため、ｍ、ｎのパラメータを変化させ、レンジゲートマークの大きさを深さ方向と方位方向とに任意に変更することができる。
【００７５】
ここで、スペクトラムドプラの新規なインデックスとして、後処理部４９でＶFFT が２次元で得られているので、それらをドプラのレンジゲート形状で重み付け加算すれば、ＳＶmean（ＶFFT の空間的平均流速）、ＳＶmax （ＶFFT のレンジゲート内最大流速）、ＶＶ（ＶFFT のレンジゲート内のばらつき）を、
【００７６】
【数１２】
0004481386.tif 000013
【００７７】
として計算することができる。（１９）式のＳＶmeanの重み付け関数Ｗ（ｘ、ｙ）は、（１８）式と同じであり、表示座標（ｘ0 ，ｙ0 ）を中心とした（２ｍ＋１）×（２ｎ＋１）サイズのカーネル部分である。（２０）式のｍａｘ（）関数は、（２ｍ＋１）×（２ｎ＋１）領域の中のＶFFT の最大値を抽出する関数である。目的によっては、Ｗ（ｘ、ｙ）の重み関数を掛けるようにしてもよい。
【００７８】
（１９）式のＳＶmeanと、（２０）式のＳＶmax は、従来のスペクトラムドプラのインデックスＶmean、Ｖmax が、レンジゲート積分後の１次元情報から得たインデックスであるのに対して、２次元情報から得たインデックスであるので、計測精度が格段に向上する。
【００７９】
これら新規なインデックスＳＶmean（ＶFFT の空間的平均流速）、ＳＶmax （ＶFFT のレンジゲート内最大流速）、ＶＶ（ＶFFT のレンジゲート内のばらつき）は、後処理部４９で計算された２次元のＶFFT を使って計算される。図２に示した自己相関とＦＦＴとに比較結果から分かるように、ノイズが小さいときには、ＶFFT は、ＶACに比べて、小さな値になってしまう。このときＶFFT は平均流速という意味では、正確に計算されているが、見かけ上の感度では、ＶFFT よりも、自己相関によるＶACの方が、値としては高いので、観察者に実力以上に好印象を与えることもある。
【００８０】
ＶFFT の計算式は、
【００８１】
【数１３】
0004481386.tif 000014
【００８２】
で１次モーメントを意味しているので、この重み付け関数ｆ（ｉ）を、図１１（ａ）のＰ１（オリジナル）を、図１１（ｂ）のガンマ様曲線に変形するように、例えば、ｆ（ｉ）＝α・ｉ3 を与えることで、ドプラ信号の感度が十分なときにはクラッタに引っ張られない特性を得ることができる。図１１（ｃ）にシュミレーション結果を示した。これから本発明の妥当性が分かる。なお、図１１（ｃ）は、ＶFFT とＶACと１次モーメント補正Ｖ1FFTの比較であり、２周波数入力モデルでクラッタ成分と信号成分とのパワー差による計算精度への影響を調査した結果である。なお、縦軸において、ＶF は、ＦＦＴ法により得た平均流速であり、ＶA はＡＣ法により得た平均流速であり、Ｖ1Fは１次モーメントに補正をかけたＦＦＴ法による平均流速を示している。ここでは、クラッタ成分の周波数はπ／６４とし、信号成分の周波数は１５・π／６４とした。また、横軸において、１ステップ１ｄＢで信号パワー／クラッタパワーの比を＋３０ｄＢから−２０ｄＢまでスィープしている。また、目盛り２０で信号パワーとクラッタパワーが同じレベル（０ｄＢ）になる。このパワー比０ｄＢを境に、ＡＣ法による平均流速計算では、ＦＦＴ法に比べて、クラッタパワーが増大するにつれ低いほうへ引っ張られてしまう。ｆ（ｉ）＝α・ｉ3 なるカーブをＶ1Fで使用した例で、実際には、α＝１．２２程度の補正を使用した。
【００８３】
また、図１２，図１３に示すように、適応型制御部４４の出力Ｖａｃ、Ｐａｃ、Ｔａｃはハイパスフィルタ４５を通っていないため、クラッタ成分の平均速度／パワー／分散に対応するが、計算部４８の出力Ｖｆｆｔ、Ｐｆｆｔ、Ｔｆｆｔはハイパスフィルタ４５を通過しているので、血流成分の平均速度／パワー／分散に対応している。つまり、必ずＰａｃ≧Ｐｆｆｔとなり、また多くの場合、Ｖｆｆｔ≧Ｖａｃとなる。従って、α・Ｖａｃ以下（αはプリセットされた係数）になる点だけを、高確率でクラッタ成分が支配的である点としてブランクすることができる。これにより従来のＤＳＣ４前でのブランク処理で欠落していた情報が欠落せず、最終のＲＧＢルックアップテーブル６まで保存されるので、感度のよい画像が得られる。
【００８４】
また、適応型後ＨＰＦ４５では、図１４（ａ）に示す理想的なフィルタ特性に、図１４（ｂ）に示すＦＦＴ４３のデータ数Ｎの時間窓の影響を考慮した特性をコンボリューションした図１４（ｃ）に示すフィルタ特性に従ってフィルタすることにより、低周波数成分の広がりも最適化することができる。
【００８５】
また、適応型後ＨＰＦ４５において、図１５（ｂ）に示す自己相関により得たクラッタ成分のＶａｃ，Ｐａｃ，Ｔａｃから正規分布のクラッタモデルを計算し、それを図１５（ａ）に示すＦＦＴ４３からのスペクトラム系列から減算する、つまり自己相関結果から計算したクラッタモデルをスペクトラム系列から周波数空間上でダイレクトに引き算することにより、図１５（ｃ）に示すように平均速度等のクラッタ成分によるＤＣ側への引っ張られがなくなり、またクラッタ成分を高精度に除去した血流成分に関するスペクトラム系列が高精度で得られる。
【００８６】
ここで、図１６（ａ）に示すように、クラッタ成分が十分大きいときには、図１６（ｂ）の自己相関結果から正規分布で近似するクラッタモデルは比較的信頼性が高く、図１６（ｃ）に示すようにクラッタ除去特性は良好で、血流成分のみを比較的高精度に抽出できる。しかし、腹部血流等では、図１６（ｄ）に示すように、クラッタが比較的小さく、この場合には、図１６（ｅ）に示すように、その自己相関結果から正規分布で近似するクラッタモデルは実際には血流成分のモデルに近似的になってしまうので、図１６（ｆ）に示すように、血流成分が消去されてしまう可能性がある。
【００８７】
これを回避するために、例えば図１７に示すようなＶACの絶対値に応じて変動する補正関数Ｗ（｜ＶAC｜）で図１６（ｇ）のようにクラッタモデルＰ′（ｆ）を補正することで、
【００８８】
【数１４】
0004481386.tif 000015
【００８９】
図１６（ｈ）のように血流成分が消去されてしまう事態を回避することができる。
【００９０】
また、アンギオ処理部４６は、図１８に示すように、アンギオ用フレームメモリ４７として方位方向、深さ方向、時間軸方向に関する３次元バッファを持っているので、例えば個の３軸に関するＶａｃの積分による線形な平滑化処理を考えた場合、例えば深さ方向に深くなるに従い、その平滑化関数の積分定数を大きくすることで、つまり、クラッタ成分に関する平均速度とパワーと深さとに応じた平滑化関数に従って血流に関する平均速度、パワー、分散をフレーム平滑化することで、黒ヌケのない滑らかな画像を得ることができる。また、自己相関によるクラッタ成分のパワーＰａｃが大きいとき、その位置での積分定数を小さくして、クラッタ成分の表示面積、残存時間を小さく且つ短くすることができる。Ｖａｃ、Ｐａｃに応じて積分定数を変化させるようにしてもよい。
【００９１】
本発明は、上述した実施形態に限定されることなく、種々変形して実施可能である。従来のカラードプラやカラーアンギオでは、自己相関法による平均流速やパワー（トータルパワー）が正側成分／負側成分が混在した状態で計算されていた。例えば、本実施形態では、パワースペクトラムが２次元で得られているので、任意の周波数成分を取り出して、平均流速やパワー（トータルパワー）を計算することができる。従って、ゼロシフト量に応じた正側のパワー成分、負側のパワー成分のみを選択的に抽出することができる。
【００９２】
図１９（ａ）にオリジナルのスペクトラム分布を示している。自己相関法では、上述した（７）式より、Ｑ０なるトータルパワーが得られるが、（３）式に示す計算仮定上、正負を区別できずに混在してしまう。また、自己相関法では、（８）式のＱ１なる平均速度においても、（４）式の計算過程上、正負両方のベクトルの合成として計算されるため、ドプラの感度が低く、ノイズに埋もれた血流信号では血流抽出が困難になる。
【００９３】
そこで、図１９（ｂ）、図１９（ｃ）に示すように、ＦＦＴ法ではスペクトラムが得られるので、正側速度、正側パワー、負側速度、負側パワーを分離できる。これにより、正側速度Ｖ+ 、正側パワーＰ+ 、負側速度Ｖ- 、負側パワーＰ- を、
【００９４】
【数１５】
0004481386.tif 000016
【００９５】
のように計算することができる。
【００９６】
こうして得られた正側速度Ｖ+ 、正側パワーＰ+ 、負側速度Ｖ- 、負側パワーＰ- を、本来のＶFFT やＰFFT の代わりに切り換えて表示する。この切り換え条件を、図２０に示す。これにより図２に示すように、従来の自己相関法でクラッタに平均流速が引っ張られることも、ＦＦＴ法でノイズに平均流速が引っ張られることもなくなり、微弱な血流信号の検出が可能となり、カラードプラやアンギオの診断能が向上する。
【００９７】
さらに、カラードプラやアンギオのゼロシフトを定義し直すと、ゼロシフト時に、従来に比べて、パワーと平均流速の正確性が向上する。従来のカラードプラのゼロシフトは、周波数解析後のＶAC（自己相関による平均流速）を、ディジタルスキャンコンバータで表示する際の色付けを行うＬＵＴ（ルックアップテーブル）で色調と流速との対応付けを変化させているため、順流と逆流とが混在する信号の場合、それが折り返りを起こす流速で発生したものなのか、単純に順逆が混在しているのか何れであるかを判別し難かった。
【００９８】
本方式によると、ゼロシフトに応じて、（１５）式に示すように、１次モーメントの荷重をナイキスト（ｆs ／２、−ｆs ／２；ｆs はサンプリング周波数）より長くしてかけることができるので、平均流速の計算精度が向上する。図２１（ａ）はゼロシフトをかけないときの例であり、（１５）式のように、正負対称の１次モーメントによる重みがかかり、計算範囲は−ｆs ／２から＋ｆs ／２までの範囲になる。一方、図２１（ｂ）は、ゼロシフトを＋ｆz を与えたときの計算範囲を示していて、それは、−ｆs ／２＋ｆz から＋ｆs ／２＋ｆz の範囲であり、ゼロシフト時の平均流速ＶFFT は、
【００９９】
【数１６】
0004481386.tif 000017
【０１００】
となり、図２１（ｅ）に示したように、折り返りを考慮した正確なＶFFT が得られる。この図２１（ｅ）は、ＶFFT とＶACとで＋π／２のゼロシフトの比較を示しており、周波数スィープで０から２・πまで周波数を変化させた。縦軸において、ＶF は、ＦＦＴ法による平均流速、ＶA はＡＣ法による平均流速、Ｖ0Fは＋π／２のゼロシフトしたＦＦＴ法による平均流速を表している。一方、横軸において、周波数スィープは０から２・π（０からｆs まで）とした。ＦＦＴ法のゼロシフトでは、＋π／２シフトさせた量に応じて平均流速が＋０．５を越えて、＋０．７５まで延びる。
【０１０１】
なお、図２１（ｃ）にはゼロシフトのないときの図２１（ａ）の重みに対応する１次モーメントを示し、図２１（ｄ）にはゼロシフト＋ｆz のないときの図２１（ｂ）の重みに対応する１次モーメントを示している。これにより、従来の自己相関法の平均流速ＶACが表示色の対応付けの変更で、ゼロシフトを実現していたのに対して、本方式では、全く正解な計算結果が得られるため、折り返し血流の判別が正確にできる。従来は、乱流領域は、ノイズ領域と同じで、順逆の区別がつかなかったが、本方式により、より明確に順逆の血流を判別することができる。
【０１０２】
また、ＥＣＧ（心電信号）で心拍同期をとってインデックスＰＩ(Pulsatility Index) 、ＲＩ(Resistance Index)を計算し、それをカラーマッピングすることも考えられる。スペクトラムが２次元で得られていることをベースとして、発展させることができる。後処理部４９で、ＥＣＧのＲ波をトリガにして、２次元マップ上の各点のスペクトラムのＥＣＧトリガ時のＶFFT 値をＶＥＤ、次のＥＣＧトリガがくるまでのＶFFT の最大値をＶps、最小値をＶMINとし、比較計算し、各点の代表的な値を逐次蓄えておく機能と、それを基にしてＰＩ，ＲＩをＥＣＧトリガ毎に出力し、表示する機能を持たせてもよい。
【０１０３】
図２２のＥＣＧトリガｔ１で、トリガがかかり、次のトリガｔ２までの時間をＴ２とし、ｔ１時点でのＶFFT をＶED、ｔ１からｔ２までの期間のＶFFTの最大値をＶps、最小値をＶMINとした場合、
【０１０４】
【数１７】
0004481386.tif 000018
【０１０５】
を逐次蓄えておき、それらを基にインデックスＰＩ，ＲＩを逐次計算し、２次元マッピングする。
【０１０６】
【数１８】
0004481386.tif 000019
【０１０７】
（３５）式、（３７）式のインデックスはＶEDをベースとしたＰＩ，ＲＩであり、（３５）式、（３７）式のインデックスはＶMIN をベースとしたＰＩ，ＲＩである。
【０１０８】
なお、（３０）式乃至（３４）式を計算する際に、ＶFFT(t)の時間変化の値を利用した方が、特に平均流速以外にスペクトラムの最大パワーをプロットした最大流速の波形を基にしたものでもよい。それには様々なバリエーションが考えられ、ＰＩ，ＲＩ以外に、例えば、ＳＡＴ(Systolic Acceleration Ratio) 、図２２中のＴ１に相当するものや、ＳＡＲ(Systolic Acceleration Ratio) がある。
【０１０９】
【数１９】
0004481386.tif 000020
【０１１０】
この（３９）式のような収縮期の加速度をパラメータ化したものや、ＡＴＩ(Acceleration Time Index)
【０１１１】
【数２０】
0004481386.tif 000021
【０１１２】
のような加速期間をパラメータとしたものがバリエーションとして考えられる。
【０１１３】
上記ＰＩ，ＲＩ，ＳＡＴ，ＳＡＲ，ＡＴＩ等の血流インデックスの２次元カラーマッピング化により血管狭窄の重症度判定や末梢血管抵抗性判定が容易になり、従来、スペクトラムドプラで１点の波形解析をしていたところが、２次元でＥＣＧ同期のリアルタイムで可視化することができる。
【０１１４】
【発明の効果】
本発明によれば、フーリエ変換によりスペクトラム系列を２次元情報として取得するので、カラードプラ／カラーアンギオ／スペクトラムドプラを同一の系で同一の信号処理で実現でき、ハードやプロセッサの負担が軽くなる。
【０１１５】
また、従来ではＰＷドプラでのレンジゲートは１本のラスタ上の１次元範囲に制限されていたが、本発明では、レンジゲートをＲＯＩ化することができる。
【０１１６】
また、本発明では、自己相関及びローパスフィルタの出力は、ハイパスフィルタを通っていないため、クラッタ成分の平均速度／パワー／分散に対応する。なお、必ず、クラッタ成分のパワー≧ＦＦＴによる血流のパワーとなり、また多くの場合、ＦＦＴによる血流の平均速度≧クラッタ成分の平均速度となるので、これに基づいて、血流に関するパワーがクラッタ成分に関するパワー以上になる点、血流に関する平均速度がクラッタ成分に関する平均速度以下になる点をクラッタ成分が支配的である点として高精度でブランクすることができる。
【０１１７】
また、本発明では、自己相関により得たクラッタ成分の平均速度、パワー、分散からクラッタ成分のスペクトラム系列を正規分布としてモデル化することができる。従って、ＦＦＴで求めたスペクトラム系列から、クラッタ成分のスペクトラム系列正規分布モデルを減算することにより、平均速度等のクラッタ成分によるＤＣ側への引っ張られがなくなり、またクラッタ成分を高精度に除去した血流成分に関するスペクトラム系列が高精度で得られる。
【０１１８】
また、本発明によれば、クラッタ成分に関する平均速度とパワーと深さとに応じた平滑化関数に従って血流に関する平均速度、パワー、分散をフレーム平滑化するので、クラッタ成分の表示面積、残存時間を小さく且つ短くして、黒ヌケのない滑らかな画像を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明において、自己相関法（ＡＣ法）とＦＦＴ法との計算ブロックを示す図。
【図２】本発明において、自己相関法（ＡＣ法）とＦＦＴ法との平均流速に関する比較と、分散に関する比較とを示す図。
【図３】図２に対応するシュミレーション結果を示す図。
【図４】図２に対応するシュミレーション結果を示す図。
【図５】本発明の一実施形態に係る超音波診断装置の構成を示すブロック図。
【図６】本発明の一実施形態に係る超音波診断装置の他の構成を示すブロック図。
【図７】図５のカラードプラ／カラーアンギオ／スペクトラム処理ユニットの詳細な構成を示すブロック図。
【図８】図５のアンギオ用フレームメモリの１画素単位のデータ構成を示す図。
【図９】図７の後処理部におけるスペクトラムドプラのレンジゲートのＲＯＩ化を示す図。
【図１０】本実施形態における様々なレンジゲートマークとそれぞれの感度分布を示す図。
【図１１】本実施形態において、１次モーメントＰ1 の重みカーブを示す図。
【図１２】図７の後処理部の入出力を示す図。
【図１３】図７の後処理部のブランク処理の説明図。
【図１４】図７の適応型後ＨＰＦのフィルタ特性を示す図。
【図１５】図７の適応型後ＨＰＦにおけるクラッタ成分の除去処理の説明図。
【図１６】本実施形態において、クラッタ除去の問題点とその解決法の説明図。
【図１７】図１６の解決法で用いる補正カーブの一例を示す図。
【図１８】図７のアンギオ用フレームメモリのデータ構造を示す模式図。
【図１９】本実施形態において、新規な血流インデックスの説明図。
【図２０】図１９の血流インデックスの表示例を示す図。
【図２１】本実施形態において、ゼロシフトの有無それぞれのスペクトラム計算領域を示す図。
【図２２】本実施形態において、ＥＣＧトリガ同期内のＶED、ＶPS、ＶMIN の表示例を示す図。
【図２３】従来のカラードプラ／カラーアンギオ対応の超音波診断装置の構成図。
【図２４】従来のカラードプラ／カラーアンギオ対応の超音波診断装置の他の構成図。
【符号の説明】
１…超音波プローブ、
２…送受信部、
３…カラードプラ／カラーアンギオ／スペクトラムドプラ信号処理ユニット、
４…カラー用ディジタルスキャンコンバータ、
５…白黒用ディジタルスキャンコンバータ、
６…ＲＧＢルックアップテーブル、
７…ディスプレイ、
３１…前処理部、
３２…複素高速フーリエ変換部、
３３…適応型後処理部、
３４…適応型制御部、
３５…アンギオ処理部、
３６…アンギオ用フレームメモリ、
３７…ＶＰＴ計算部。
【図１】
0004481386.tif 000022
【図２】
0004481386.tif 000023
【図３】
0004481386.tif 000024
【図４】
0004481386.tif 000025
【図５】
0004481386.tif 000026
【図６】
0004481386.tif 000027
【図７】
0004481386.tif 000028
【図８】
0004481386.tif 000029
【図９】
0004481386.tif 000030
【図１０】
0004481386.tif 000031
【図１１】
0004481386.tif 000032
【図１２】
0004481386.tif 000033
【図１３】
0004481386.tif 000034
【図１４】
0004481386.tif 000035
【図１５】
0004481386.tif 000036
【図１６】
0004481386.tif 000037
【図１７】
0004481386.tif 000038
【図１８】
0004481386.tif 000039
【図１９】
0004481386.tif 000040
【図２０】
0004481386.tif 000041
【図２１】
0004481386.tif 000042
【図２２】
0004481386.tif 000043
【図２３】
0004481386.tif 000044
【図２４】
0004481386.tif 000045