(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
多数のトランスデューサ素子を含んでいる超音波トランスデューサ・アレイと、該トランスデューサ・アレイをパルス駆動して、第１及び第２の走査において超音波ビームを送信させる送信ビームフォーマと、前記各送信に続いて、前記トランスデューサ・アレイにより検出されるエコー信号から導き出される音波データの受信ビームを形成する受信ビームフォーマと、前記音波データを前記第１及び第２の走査にそれぞれ対応するピクセル強度データの第１及び第２の画像フレームへ変換する信号処理系であって、前記音波データのゲインをゲイン調節の関数として調節するゲイン補償構成要素を含んでいる信号処理系と、ノイズ・モデルに従って、前記第１のピクセル強度データの画像フレームと、関連するすべてのゲイン関連システム・パラメータのカレントの設定との関数として、前記ゲイン調節を決定すると共に、前記第２の走査から取得された音波データのゲインを調節するときに前記ゲイン調節を前記ゲイン補償構成要素へ伝達するようにプログラムされているコンピュータと、前記ピクセル強度データの画像フレームをグレイ・スケール・レベル・データの画像フレームへ変換するビデオ・プロセッサと、前記グレイ・スケール・レベル・データの画像フレームを表す画像を表示する表示装置と、を備え、
前記コンピュータは、（ａ）ピクセル強度データの画像フレームを、整列したカーネルから成る複数の集合を形成している規則的なカーネルのグリッドに分割する工程と、（ｂ）前記超音波イメージング・システムにおいて、各々のカーネルについて、関連するすべてのゲイン関連パラメータのカレントの設定を検索する工程と、（ｃ）ノイズ・モデルを用いて各々のカーネルにおける平均ノイズ・レベルを予測する工程と、（ｄ）各々のカーネルについて、ピクセル強度の関数を算出する工程と、（ｅ）各々のカーネルについて、予測された平均ノイズ・レベルを、前記の算出されたピクセル強度の関数と比較する工程と、（ｆ）各々のカーネル集合について、前記予測された平均ノイズ・レベルよりも所定の量だけ大きい算出されたピクセル強度の関数を有するカーネルを計数して、信号を有するカーネルの数を形成する工程と、（ｇ）信号を有するカーネルの数が限界閾値以上である各々のカーネル集合について、信号を有するすべてのカーネルの平均ピクセル強度を算出して、カーネル集合平均を形成する工程と、（ｈ）最適平均グレイ・スケール・レベルに基づいて、各々のカーネル集合について、それぞれの前記カーネル集合平均に対応するグレイ・スケール・レベルを前記最適グレイ・スケール・レベルへシフトさせるようなゲイン調節を決定する工程と、（ｉ）前記超音波イメージング・システムのその後の動作時に前記ゲイン調節に従ってゲインを調節する工程と、を実行するようにプログラムされている、生体組織をイメージングするシステム。
【請求項２】
前記コンピュータは更に、信号を有するカーネルの数が前記限界閾値よりも小さい各々のカーネル集合について、ノイズを抑制するようなそれぞれの下方ゲイン調節を決定するようにプログラムされている請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記ピクセル強度データの画像フレームを、整列したカーネルから成る複数の集合を形成している規則的なカーネルのグリッドに分割する工程が、前記第１のピクセル強度データの画像フレームを、複数の行を形成している規則的なカーネルのグリッドに分割する工程を含んでいる請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記工程（ｆ）所定の条件を満たす各々の行について、信号を有するカーネルの平均ピクセル強度数を決定し、行平均を形成する工程を含み、前記工程（ｇ）が各行平均に対応するグレイ・スケール・レベルを前記最適グレイ・スケール・レベルへシフトさせる、各々の行についてのゲイン調節を決定する工程を含んでいる請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記コンピュータは更に、信号を有するカーネルの数が前記限界閾値よりも小さい各々の行について、ノイズを抑制するようなそれぞれの下方ゲイン調節を決定するようにプログラムされている請求項３に記載のシステム。
【請求項６】
前記ピクセル強度データの画像フレームを、整列したカーネルから成る複数の集合を形成している規則的なカーネルのグリッドに分割する工程が、前記第１のピクセル強度データの画像フレームを、複数のセクタを形成している規則的なカーネルのグリッドに分割する工程を含んでいる請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記工程（ｆ）所定の条件を満たす各々のセクタについて、信号を有するカーネルの平均ピクセル強度数を決定し、セクタ平均を形成する工程を含み、前記工程（ｇ）が各セクタ平均に対応するグレイ・スケール・レベルを前記最適グレイ・スケール・レベルへシフトさせる、各々のセクタについてのゲイン調節を決定する工程を含んでいる請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記コンピュータは更に、信号を有するカーネルの数が前記限界閾値よりも小さい各々のセクタについて、ノイズを抑制するようなそれぞれの下方ゲイン調節を決定するようにプログラムされている請求項６に記載のシステム。
【請求項９】
前記ピクセル強度データの画像フレームを、整列したカーネルから成る複数の集合を形成している規則的なカーネルのグリッドに分割する工程が、前記第１のピクセル強度データの画像フレームを、複数の列を形成している規則的なカーネルのグリッドに分割する工程を含んでいる請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
前記工程（ｆ）所定の条件を満たす各々の列について、信号を有するカーネルの平均ピクセル強度数を決定し、列平均を形成する工程を含み、前記工程（ｇ）が各列平均に対応するグレイ・スケール・レベルを前記最適グレイ・スケール・レベルへシフトさせる、各々の列についてのゲイン調節を決定する工程を含んでいる請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記コンピュータは更に、信号を有するカーネルの数が前記限界閾値よりも小さい各々の列について、ノイズを抑制するようなそれぞれの下方ゲイン調節を決定するようにプログラムされている請求項９に記載のシステム。
【請求項１２】
超音波イメージング・システムにおいてゲインを自動調節する方法であって、（ａ）ピクセル強度データの画像フレームを、整列したカーネルから成る複数の集合を形成している規則的なカーネルのグリッドに分割する工程と、（ｂ）前記超音波イメージング・システムにおいて、各々のカーネルについて、関連するすべてのゲイン関連パラメータのカレントの設定を検索する工程と、（ｃ）ノイズ・モデルを用いて各々のカーネルにおける平均ノイズ・レベルを予測する工程と、（ｄ）各々のカーネルについて、ピクセル強度の関数を算出する工程と、（ｅ）各々のカーネルについて、予測された平均ノイズ・レベルを、前記の算出されたピクセル強度の関数と比較する工程と、（ｆ）各々のカーネル集合について、前記予測された平均ノイズ・レベルよりも所定の量だけ大きい算出されたピクセル強度の関数を有するカーネルを計数して、信号を有するカーネルの数を形成する工程と、（ｇ）信号を有するカーネルの数が限界閾値以上である各々のカーネル集合について、信号を有するすべてのカーネルの平均ピクセル強度を算出して、カーネル集合平均を形成する工程と、（ｈ）最適平均グレイ・スケール・レベルに基づいて、各々のカーネル集合について、それぞれの前記カーネル集合平均に対応するグレイ・スケール・レベルを前記最適グレイ・スケール・レベルへシフトさせるようなゲイン調節を決定する工程と、（ｉ）前記超音波イメージング・システムのその後の動作時に前記ゲイン調節に従ってゲインを調節する工程と、を含んでいる、ゲインを自動調節する方法。
【請求項１３】
前記関数は、平均ピクセル強度である請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記関数は、総計ピクセル強度である請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
各々のカーネル集合が、前記グリッドのそれぞれの行を形成している請求項１２に記載の方法。
【請求項１６】
各々のカーネル集合が、前記グリッドのそれぞれのセクタを形成している請求項１２に記載の方法。
【請求項１７】
各々のカーネル集合が、前記グリッドのそれぞれの列を形成している請求項１２に記載の方法。
【請求項１８】
前記ゲイン調節は、音波データの各々のベクトルに沿って変化する請求項１２に記載の方法。
【請求項１９】
前記ゲイン調節は、各音波データのベクトルを横断して変化する請求項１２に記載の方法。
【請求項２０】
信号を有するカーネルの数が前記限界閾値よりも小さい各々のカーネル集合について、ノイズを抑制するようなそれぞれの下方ゲイン調節を決定する工程を更に含んでいる請求項１２に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、一般的には、生体組織のＢモード超音波イメージングに関する。具体的には、本発明は、ゲイン設定を軸方向位置及び／又は横方向位置の関数として調節することによりＢモード超音波画像を微調整する方法に関する。
【０００２】
【発明の背景】
Ｂモード超音波イメージングでは、ピクセルの輝度がエコー反射の強度に基づいているような組織の２次元画像が作成される。従来の２次元イメージング時には、ゲイン調節によって画像全体を変化させることができる。ゲインは、典型的には、ビーム形成（ビームフォーミング）の後で且つ信号処理の前、即ち、包絡線検波の前に調節される。軸方向のゲイン調節は、「時間ゲイン補償（ＴＧＣ）」として知られており、ゲインを深さの関数として増大又は減少させることにより行われる。加えて、「横方向ゲイン補償（ＬＧＣ）」を用いて、ゲイン設定を横方向位置の関数として調節することができる。
【０００３】
ビームフォーマ(beamformer)の出力の所に位置するＴＧＣブロックは基本的には、受信信号を補償して、深さが増大した位置での組織による減衰を補正するように設計されている深さ依存型のゲイン制御である。ＴＧＣブロックは、しばしば、組織の公称減衰ファクタ（例えば、０．５ｄＢ／ｃｍ−ＭＨｚ）とビーム回折損とに基づいて深さの関数として設定されている。その目的は、近距離音場から遠距離音場に到るまで一様な組織画像輝度を形成することにある。実際には、組織の減衰特性は、想定した一定の係数（又は用途に依存した内部ＴＧＣ曲線）から逸脱しがちであり、特に巨視的な構造及び反射体が存在している場合には、深さにつれて大幅に変化することがある。更に、遠距離音場領域のノイズが非常に多いときには、全体の画像表示を最良のものとするためにはこの領域のピクセル強度を抑制した方が望ましい。これらの理由から、前面パネルに設けられている１列の「スライド・ポット（slide pot ）」（ポテンショメータ）又は回転ノブを介して様々な深さゾーンについての手動ＴＧＣ調節が通常提供されている。様々な深さゾーンについて外部から調節されるＴＧＣは、通常、モニタ表示装置においてＴＧＣ曲線として図形的に表示される。ＴＧＣ図形は、例えば、画像表示への重ね合わせ表示として図形プロセッサによって形成される。
【０００４】
心臓のセクタ・イメージングの場合には、超音波ビームに平行に走行する心臓の組織又は境界はしばしば、強いエコーを発生しない。従って、ＴＧＣに加えてＬＧＣ調節もまた、選択された画像セクタ内の心臓の境界を、心室は暗いままにして強調するのに有用であることがわかっている。ＬＧＣによれば、利用者が、ゲイン設定を横方向位置の関数として調節することにより横方向平面でのゲインを制御することが可能になる。例えば、ゲインは、画像を横断する利用者選択の小さなセクタについて制御される。ＬＧＣは、Ｂモード処理経路内でＴＧＣと同じ点において実現することができる。ＴＧＣ曲線と同様のＬＧＣ曲線の図形もまた、ビデオ・モニタにしばしば表示される。
【０００５】
最新型のスキャナは、利用者に対して、送信周波数、音波出力、外部ＴＧＣ及びＬＧＣ制御、フレーム平均レベル、ダイナミック・レンジ、エッジ強調フィルタ及びビデオ・グレイ写像を含めた多数の選択可能なイメージング・パラメータを提供しており、これらのパラメータはすべて、画像の感度、一様性及び特徴の強調に大きな影響を与え得るが、超音波技師は通常、利用可能なすべての制御を十分に最適化するための時間を有していない（又は訓練を受けていない。）。超音波検査の使い易さ及び効率を向上させるためには、基本的な画像パラメータ選択のいくつかを実際の画像データに基づいて自動化する必要がある。
【０００６】
【発明の概要】
本発明は、外部ＴＧＣ及び／又はＬＧＣ調節をＢモード画像データに基づいて自動化する方法である。自動ゲイン調節は、画像の軸方向（ＴＧＣの場合）及び／又は横方向（ＬＧＣの場合）に沿って平均信号強度を等化し、殆どノイズだけを含んでいる横方向バンド（ＴＧＣの場合）及び／又はセクタ（ＬＧＣの場合）を抑制することを目指している。この自動ゲイン調節の特徴によって、ＴＧＣ又はＬＧＣ調節時間が短縮される。エッジを更に強調したり、ゲイン調節を微調整したりするために、付加的ないくつかの手動調節を（外部ＴＧＣ／ＬＧＣ制御を介して）行うこともできる。
【０００７】
好ましい実施態様によれば、本発明の自動ＴＧＣ／ＬＧＣ調節方法は、ディジタル・スキャナ上のソフトウェアで実現される。実際には、基本的なシステム・アーキテクチャにおける多くの変形が可能である。好ましい実施例では、ＴＧＣ／ＬＧＣ作用は、ビームフォーマとＢモード・プロセッサとの間で実現される。他のシステム構成では、アナログ・フロント・エンドにおいて、ＴＧＣ／ＬＧＣ作用をビームフォーマの前で実現することもできるし、又はＢモード検出の後で実現することもできる。いくつかの従来システムでは、音波データ又はＲ−θデータ（走査変換の前の）が、シネ・メモリに記憶されている。本発明の自動ＴＧＣ／ＬＧＣアルゴリズムは、これらのようなすべての標準的なアーキテクチャの変形を搭載し得る。
【０００８】
本発明の好ましい実施態様によれば、自動ＴＧＣ／ＬＧＣ調節方法は、ビームフォーマからＢモード・プロセッサを介してバック・エンドのビデオ・プロセッサに到るまでのＢモード処理系全体のノイズ・モデルを用いる。基本的には、このノイズ・モデルは、ディジタル・スキャナにおける主たるノイズ源が、フロント・エンドの電子回路（前置増幅器）に存在しており、（通常の動作温度について）正確に較正することができるようなＲＭＳ（平方自乗平均）振幅を有するホワイト・ガウス・ノイズとしてモデル化することができるという事実を利用している。従って、信号処理経路の様々な点における正確なシステム帯域幅及びゲインに関する知識、及び表示のダイナミック・レンジ設定及びビデオ・グレイ写像に関する知識を組み入れることにより、ノイズ・モデルを用いて、内部（プリセット）ＴＧＣ／ＬＧＣ曲線及び前面パネルでのゲイン設定の任意の組み合わせについてＢモード画像における正確なノイズ統計（平均及び確率分布）を予測することができる。
【０００９】
好ましい実施態様によれば、表示ピクセル強度値から成る画像フレームが、ホスト・コンピュータによって規則的なカーネルのグリッド（格子）に分割される。次いで、ホスト・コンピュータは、各々のカーネルについて、関連するすべてのゲイン関連パラメータのカレント（現在）の設定を検索する。ノイズ・モデルを用いて、各々のカーネルにおける平均ノイズ・レベルを予測する。次いで、各々のカーネルについて、ホスト・コンピュータは、平均（又は総計）ピクセル強度を算出し、これを、予測された平均（又は総計）ノイズと比較する。（ここで用いる場合には、「平均(mean)」という用語は「アベレージ(average) 」を意味する。）あるカーネルの平均表示ピクセル強度が、予測されたノイズ・レベルを大幅に上回っていれば、このカーネルには信号が存在しているものと見做される。他の場合には、カーネルはノイズのみを含んでいるものと見做される。各々の行（セクタ）について、信号を含んでいるカーネルが計数される。この数が所定の閾値よりも小さいならば、この行（セクタ）は「殆どノイズ」と分類される。次いで、信号のカーネル数が限度閾値を上回っている各々の行（セクタ）については、ホスト・コンピュータは、平均表示ピクセル強度、即ち、信号を含んでいるすべてのカーネル（即ち、信号を含んでいないカーネルを除外したもの）についての「行（セクタ）平均」を算出する。次いで、Ｂモード画像表示についての所与の最適平均グレイ・スケール・レベルに基づいて、ホスト・コンピュータは、各々の行（セクタ）について、行（セクタ）平均に対応する（カレントのグレイ・マップ設定値に基づいた）グレイ・スケール・レベルを最適グレイ・スケール・レベルへシフトさせるようなゲイン調節値を決定する。所要のゲイン調節値は、カレントのダイナミック・レンジ及びグレイ・マップ設定値を考慮したノイズ・モデルを用いて、デシベル単位で算出することができる。次いで、（ＲＦ又はベースバンドの）生の音波データに対して各々の行（セクタ）についてゲイン調節を適用し、画像全体にわたって行（セクタ）平均を等化する。
【００１０】
随意選択により、「殆どノイズ」と分類された行（セクタ）について、行（セクタ）ゲインを自動的に低下させて、ノイズを抑制することができる。
【００１１】
本発明の好ましい実施態様によれば、ＴＧＣ及びＬＧＣのうち一方又は両方を自動化することができる。
【００１２】
【好適な実施態様の説明】
図１に、本発明の好ましい一実施例による超音波イメージング・システムを概略的に示す。データの主経路は、トランスデューサ２からビームフォーマ・ボード４へのアナログＲＦ入力で開始する。ビームフォーマ・ボード４は、ビームフォーマと復調器とフィルタとを含んでいる。ビームフォーマの信号入力は、トランスデューサ素子からの低レベルのアナログＲＦ信号である。ビームフォーマは、アナログからディジタルへの変換、並びに送信ビーム形成及び受信ビーム形成を受け持つ。復調器は、取得されたデータ・サンプルを受け取り、Ｉ（同相）及びＱ（直角位相）の２つの加算されたディジタル・ベースバンド受信ビームを出力する。これらの音波データ・サンプルは、送信されたビームのそれぞれの焦点ゾーンから反射された超音波から導き出されている。復調器からのＩ及びＱの音波データはそれぞれのＦＩＲ（有限インパルス応答）フィルタへ送られ、ＦＩＲフィルタは、好ましくは送信波形の基本周波数ｆ0 を中心とする周波数帯域又は基本周波数の高調波若しくは低調波周波数を通過させるためのフィルタ係数でプログラムされている。
【００１３】
本発明の好ましい実施例によれば、フィルタ処理後のＩ及びＱの音波データのベクトルがＴＧＣ／ＬＧＣブロック６へ入力され、ＴＧＣ／ＬＧＣブロック６は時間ゲイン補償及び／又は横方向ゲイン補償を行う。時間ゲイン補償は、すべての受信ベクトルについてゲインを深さ（時間）の関数として増大又は減少させることにより、軸方向において画像を微調整する。横方向ゲイン補償は、ゲインを横方向位置（ビーム又はベクトルの位置）の関数として増大又は減少させることにより、横方向において画像を微調整する。前者の場合では、画像の小さな行（row ）におけるゲインが制御される。後者の場合では、画像の小さなセクタにおけるゲインが制御される。
【００１４】
ＴＧＣ／ＬＧＣブロック６へ入力された各々のＩ及びＱのベクトルは、それぞれの受信ビームに対応している。時間ゲイン補償の場合には、ブロック６は、１つの音波データ・ベクトルに対して深さ依存のディジタル・ゲインを適用する。横方向ゲイン補償の場合には、ブロック６は、音波データのそれぞれのベクトルに対して角度依存のディジタル・ゲインを適用する。走査の際には、相次ぐベクトル（Ａライン）がＴＧＣ／ＬＧＣブロック６へ入力され、ゲイン補償される。ＴＧＣ及びＬＧＣの両方が行われる場合には、ベクトルに沿った各々の点に対して、深さ（即ち、レンジ（距離）Ｒ）とベクトル角度（即ち、送信ビーム角度θ）との関数であるそれぞれのゲインを自動的に適用することができる。
【００１５】
ＴＧＣ／ＬＧＣブロックから出力された音波データは、Ｂモード・プロセッサ８へ送られる。Ｂモード・プロセッサ８は、ＴＧＣ／ＬＧＣブロック６からのＩ及びＱの音波データを対数圧縮された形態の信号包絡線へ変換する。Ｂモード機能は、信号の包絡線の時間変化する振幅をグレイ・スケールとして画像化する。ベースバンド信号の包絡線は、Ｉ及びＱが表しているベクトルの大きさである。Ｉ及びＱの位相角は、Ｂモード表示には用いられない。信号の大きさ（即ち、強度）は、これら直交する成分の平方和の平方根、即ち、（Ｉ2 ＋Ｑ2 ）1/2 である。
【００１６】
Ｂモード強度データは、スキャン・コンバータ１０へ出力される。スキャン・コンバータ１０は、Ｂモード音線メモリと、この後にＸＹ表示メモリとを含んでいる（図示していない）。音線メモリは、処理後のＢモード強度データのベクトルを受け取り、必要に応じて補間を行う。Ｂモード音線メモリはまた、Ｂモード強度データの極座標（Ｒ−θ）セクタ・フォーマット又はデカルト座標リニア・フォーマットから適当に拡縮されたデカルト座標の表示ピクセル強度データへの座標変換を行う。変換後のデータは、ＸＹ表示メモリに記憶される。
【００１７】
走査変換（スキャン・コンバート）されたフレームは、ビデオ・プロセッサ１２へ渡され、ビデオ・プロセッサ１２はピクセル強度データをビデオ表示用のグレイ・スケール・マップへ写像（マッピング）する。従来の超音波イメージング・システムは、典型的には、生の強度データの単純な伝達関数である多様なグレイ・マップを用いてグレイ・スケール・レベルを表示する。次いで、これらのグレイ・スケール画像フレームが表示モニタ１４へ送られて表示される。
【００１８】
モニタ１４によって表示されるＢモード画像は、画像フレームを成すデータから形成されており、画像フレームにおいて、各々のデータは、表示におけるそれぞれのピクセルの強度又は輝度を示している。１つの画像フレームは、例えば、２５６×２５６のデータ配列を含むことができ、各々の表示ピクセル強度データは、ピクセル輝度を示す８ビットの二進数である。各々のピクセルは、呼び掛け用超音波パルスに応答したそれぞれのサンプル空間の後方散乱体断面積と、用いられているグレイ・マップとの関数である強度値を有している。表示画像は、イメージングされている人体を通る平面内での組織及び／又は血流を表す。
【００１９】
表示ピクセル強度データの相次ぐフレームは、先入れ先出し方式でシネ・メモリ２０に記憶される。シネ・メモリは、ＴＧＣ及び他のすべての図形データと組み合わされた後のピクセル強度データを記憶する。シネ・メモリはまた、ビデオ・プロセッサの最初の部分においてビデオ・フレーム・レートへの変換後で且つグレイ写像前のピクセル強度データを記憶する。記憶は連続的であってもよいし、又は外部のトリガ事象の結果として生じてもよい。シネ・メモリ２０は、バックグラウンドで稼働する循環的な画像バッファ様のものであり、利用者に対して実時間で表示されている画像データを取り込む。利用者が（オペレータ・インタフェイス１８上の適当な装置の操作によって）システムをフリーズさせると、利用者は、シネ・メモリに以前に取り込まれている画像データを見ることができるようになる。
【００２０】
システム制御はホスト・コンピュータ１６に集中化されており、ホスト・コンピュータ１６は、オペレータ・インタフェイス１８（例えば、制御パネル）を介して操作者の入力を受け取って、様々なサブシステムを制御する。ホスト・コンピュータ１６は、システム・レベルの制御作用を実行する。システム制御バス（図示していない）が、ホスト・コンピュータから各サブシステムへのインタフェイスを提供している。スキャン・コントローラ（図示していない）が、様々なサブシステムへ実時間（音波ベクトル・レート）の制御入力を供給する。スキャン・コントローラは、音波フレーム取得用のベクトル・シーケンス及び同期選択肢についてホスト・コンピュータによってプログラムされている。このようにして、スキャン・コントローラは、ビーム分布及びビーム密度を制御している。スキャン・コントローラは、ホスト・コンピュータによって定義されたこれらのビーム・パラメータを走査制御バス（図示していない）を介して各サブシステムへ伝達する。
【００２１】
従来のシステムは、任意の超音波画像に図形記号を重畳（スーパインポーズ）して表示する性能を有している。画像フレームへの図形の重畳は、ビデオ・プロセッサ１２において行われ、ビデオ・プロセッサ１２はスキャン・コンバータ１０内のＸＹ表示メモリから超音波画像フレームを受け取り、また図形表示メモリ（図示されていない）から図形データを受け取る。図形データは、ホスト・コンピュータによって他のサブシステムと同期させられている図形プロセッサ２２によって処理されて、図形表示メモリへ入力される。
【００２２】
自動ＴＧＣ／ＬＧＣ調節方法は、ホスト・コンピュータによってソフトウェアで実現することが出来る。この方法の１つの主要な構成要素は、ビームフォーマからＢモード・プロセッサを介して後端のビデオ・プロセッサに到るまでのＢモード処理系全体のノイズ・モデルである。Ｂモード画像フレームの所与の位置（ｘ，ｙ）について、画像ノイズ・モデルを用いてこの位置におけるノイズ・レベルを（Ｂモード強度又はグレイ・スケール・レベルとして）予測する。現行のディジタル・スキャナ用として、画像ノイズ・モデルは、いくつかの主要な構成要素から成っており、その詳細は、特定のスキャナに固有のサブシステム設計に依存する。各々の構成要素に関連するノイズ／ゲイン計算は、システム設計では標準的な手法であるので、各々の構成要素の主要な作用についてのみ以下に述べる。
【００２３】
図２に、本発明の好ましい実施例に用いるのに適したＢモード画像ノイズ・モデルを概略的に示す。フロント・エンド・ノイズ・モデル（ブロック２４）は、単一の受信チャネル内のフロント・エンド電子回路（例えば、前置増幅器）によって発生されるガウス・ノイズ・レベル、及びアナログからディジタルへの変換に伴うあらゆる量子化ノイズを算出する。アナログ電子回路のノイズはしばしば熱雑音と呼ばれており、所与の温度範囲について正確に較正することができる。フロント・エンドに接続されているトランスデューサの電気インピーダンスに依存して、熱雑音は平坦なスペクトル・パワー密度を有したり有さなかったりする。
【００２４】
ノイズに寄与する受信チャネルの数は、受信アパーチャのサイズに依存しており、所与のプローブ及び所与の（ｘ，ｙ）位置について、公知のアパーチャ制御パラメータ（即ち、Ｆナンバ及び開度（shading ））に基づいて受信アパーチャ・モデル（ブロック２６）によって算出される。
【００２５】
フロント・エンド・ゲイン・モデル（ブロック２８）は、個々のすべての受信チャネルからの総計ノイズを算出すると共に、任意のＴＧＣ／ＬＧＣを含めてビームフォーマにおけるすべてのフィルタ処理ゲインの効果を組み入れる。
【００２６】
Ｂモード処理モデル（ブロック３０）は、走査変換を含めてＢモード検波器及びフィルタにおいて生ずるノイズ・ゲインについてノイズを調節する。標準的なノイズ理論は、検出されるガウス・ノイズの包絡線がレイリー確率分布に従い、レイリー確率分布はその平均によって完全に特定されることを示している。
【００２７】
表示処理モデル（ブロック３２）は、対数圧縮及びグレイ写像の効果を盛り込んで、画像における入力された（ｘ，ｙ）位置での予測されるノイズ分布を出力する。
【００２８】
上述のノイズ・モデルは、ホスト・コンピュータによって実行される。ノイズ・モデルを実行する前に、ホスト・コンピュータは、カレントのＴＧＣ曲線、送信焦点ゾーン位置、画像深さ、表示ダイナミック・レンジ設定及びグレイ写像設定等の関連するすべての内部及び外部システム設定を読み出す必要がある。次いで、ホスト・コンピュータは、これらのパラメータを画像ノイズ・モデルの様々な構成要素へ供給する。
【００２９】
ホスト・コンピュータはまた、自動ＴＧＣ／ＬＧＣアルゴリズムを実行する。ビデオ・モニタに、関心領域の画像がカレントで表示されているものと仮定する。自動ＴＧＣ／ＬＧＣは、単一のボタン（又はソフト・キー）を介して起動され得る。１つの好ましい実施例によるＴＧＣ／ＬＧＣアルゴリズムの主な工程を以下に概説する。
【００３０】
自動ＴＧＣ／ＬＧＣ作用の起動に応答して、画像は瞬間的にフリーズされ、いくつかの最新の画像フレームをシネ・メモリに保存することを可能にし、次いで、この画像を、解析のためにホスト・コンピュータによって読み出すことができる。１つよりも多い画像を用いる場合には、平均を求めて、画像解析の前に統計的変動を減少させる。画像のサイズ（単一又は平均）を決定した後に、図３に示すような規則的なカーネル３６のグリッド３４に分割する。このとき、グリッドにおけるカーネルの行数及びセクタ（列）数は、少なくとも、前面パネル上のそれぞれのＴＧＣ及びＬＧＣ用つまみ又はスライド・ポットの数と同じだけの大きさとすべきである。カーネルの寸法は、（図３に示すように）セクタ又はカーブリニア走査の場合には等しいレンジ間隔及びベクトル角度間隔によって画定される。リニア走査の場合には、カーネルは長方形又は正方形となる。
【００３１】
ホスト・コンピュータは、グリッド内の各々のカーネル毎に、内部ＴＧＣ、受信アパーチャ及びＢモード・プロセッサ・ゲイン等の関連するすべてのゲイン関連パラメータのカレントの設定を検索する。これらのパラメータは通常、他のシステム・プログラムから読み出すこともできるし、又は公知のシステム・パラメータから算出することもできる。これらのパラメータ値は、ノイズ・モデルへ入力され、グリッドの各々のカーネルにおける平均ノイズ・レベルを予測する。
【００３２】
グリッド内の各々のカーネルについて、ホスト・コンピュータは、平均（又は総計）ピクセル強度を予測された平均（又は総計）ノイズと比較する。あるカーネルの平均ピクセル強度が、この同じカーネルについて予測された平均ノイズ・レベルを有意に（例えば、１０ｄＢ）上回っているならば、信号が存在している。他の場合には、カーネルはノイズのみを含むものと見做される。
【００３３】
自動ＴＧＣ補償の場合には、以下の工程を実行する。各々の行について、信号を含んでいるカーネルを計数する。この数が、所定の閾値（例えば、１行におけるカーネルの総数の１０％）よりも少なければ、この行は「殆どノイズ」と分類される。限界閾値を上回る信号カーネル数を有する各々の行について、信号を含んでいるすべてのカーネル（即ち、信号を含んでいないカーネルを除いたカーネル）の平均ピクセル強度を算出する。これにより「行平均」が得られ、ホスト・コンピュータによってカレントのグレイ写像設定を参照してこの行平均をグレイ・スケール・レベルへ変換することができる。次いで、Ｂモード画像表示について所与の最適平均グレイ・スケール・レベル（例えば、８ビットのビデオ・グレイ・スケールについては、最適平均グレイ・スケール・レベルは２００であり得る）に基づいて、ホスト・コンピュータは、各々の行について、行平均グレイ・スケール・レベルを最適グレイ・スケール・レベルへシフトさせるようなゲイン調節を決定する。所要のゲイン調節は、カレントのダイナミック・レンジ及びグレイ・マップ設定を盛り込んだノイズ・モデルを用いて算出することができる。事実上、このゲイン調節は、外部ＴＧＣつまみを調節することと厳密に等価であり、これにより、フロント・エンド及び／又はＢモード・プロセッサのゲインに対してシステムのアーキテクチャに応じて効果を与えることができる。好ましい実施例では、各々の行についてのゲイン調節は、ブロック６（図１参照）において適用され、画像全体にわたって行平均を等化する。この工程は、利用者が、前面パネルのＴＧＣスライド・ポット又はつまみを介して同じゲイン調節を適用することと全く同様に行われる。選択によっては、「殆どノイズ」と分類された行について、行ゲインを自動的に低下させて（行の平均グレイ・スケール・レベルを一定量だけ下方シフトさせることにより、又はグレイ・スケール・レベルをゼロ・グレイ・スケール・レベルに向かって下方シフトさせることにより）ノイズを抑制することができる。
【００３４】
自動ＬＧＣの場合の手順は、以上に述べた自動ＴＧＣの手順と厳密に並行して行われる。各々のセクタ（セクタ走査の場合）又は列（リニア走査の場合）について、信号を含んでいるカーネルを計数する。この数が、所定の閾値（例えば、１セクタ又は１列におけるカーネルの総数の１０％）よりも少なければ、このセクタ（列）は「殆どノイズ」と分類される。限界閾値を上回る信号カーネル数を有する各々のセクタ（列）について、信号を含んでいるすべてのカーネル（即ち、信号を含んでいないカーネルを除いたカーネル）の平均ピクセル強度を算出する。これにより「セクタ（列）平均」が得られ、ホスト・コンピュータによってカレントのグレイ写像設定を参照してこのセクタ（列）平均をグレイ・スケール・レベルへ変換することができる。次いで、前述したような最適平均グレイ・スケール・レベルに基づいて、ホスト・コンピュータは、各々のセクタ（列）について、セクタ（列）平均グレイ・スケール・レベルを最適グレイ・スケール・レベルへシフトさせるようなゲイン調節を決定する。ここでもやはり、所要のゲイン調節は、カレントのダイナミック・レンジ及びグレイ・マップ設定を盛り込んだノイズ・モデルを用いて算出される。また、やはり、このゲイン調節は、外部ＬＧＣつまみを調節することと厳密に等価である。各々のセクタ（列）についてのゲイン調節は、ブロック６（図１参照）において適用され、画像全体にわたってセクタ（列）平均を等化する。また、ここでも、「殆どノイズ」と分類されたセクタ（列）について、セクタ（列）・ゲインを自動的に低下させて、ノイズを抑制することができる。
【００３５】
図形プロセッサ２２（図１参照）は、図形データをビデオ・プロセッサ１２へ供給して、モニタ１４に表示する。この図形データは、自動ゲイン調節の大きさ及び対応する画像内の相対位置を示すように設計される。好ましくは、図形データは、ＴＧＣ曲線及びＬＧＣ曲線の形態を取る。表示モニタにおけるＴＧＣ曲線及びＬＧＣ曲線の図形は、図形プロセッサによって自動的に更新される。自動ＴＧＣ曲線及び自動ＬＧＣ曲線を、ＴＧＣ及びＬＧＣのスライド・ポット位置に対応する曲線と識別できるように異なる線種を用いて表示することができる。例えば、自動ＴＧＣが起動されているならば、起動されているＴＧＣ曲線を表示するのに実線を用い、手動で設定されたＴＧＣ曲線については破線で表示することができる。自動ＴＧＣが起動されていなければ、破線の曲線を実線の曲線に復帰させて、スライド・ポットによるＴＧＣ曲線がこの時点で再び起動されていることを示すようにする。
【００３６】
好ましい実施例によれば、自動ＴＧＣ及び自動ＬＧＣは両者とも、ホスト・コンピュータによって適用されて、横方向平面及び軸方向平面におけるゲインを制御する。代替的には、ホスト・コンピュータは、ゲイン補償の一方の種類又は他方の種類のみを適用してもよい。
【００３７】
以上に述べた好ましい実施例は、説明の目的のために開示された。本発明の概念の変形及び改変は、当業者には容易に想到されよう。例えば、本発明の自動ＴＧＣ／ＬＧＣ作用は、ビームフォーマとＢモード・プロセッサとの間で実現されることに限定されているわけではなく、アナログ・フロント・エンドにおいて、ビームフォーマの前で実現することもできるし、又はＢモード検出の後に実現することもできる。更に、本発明は、表示強度データの処理に限定されているわけではない。シネ・メモリに音波データ又はＲーθデータ（走査変換前の）が記憶されるようなシステムの場合には、この自動ＴＧＣ／ＬＧＣアルゴリズムを、表示強度データではなく生の音波データに適用することもできる。これらのようなすべての変形及び改変は、特許請求の範囲によって包含されるものとする。
【００３８】
特許請求の範囲において用いられている場合には、「音波データ」という用語は、トランスデューサとスキャン・コンバータとの間の任意の点における受信信号を指し、「ピクセル強度」データという用語は、グレイ写像の前の走査変換された信号を指し、「グレイ・スケール・レベル・データ」という用語は、表示装置へ出力されるグレイ写像後のピクセル強度データを指すものとする。また、「信号を有するカーネル」という用語は、特許請求の範囲において用いられている場合には、ある同じカーネルについて予測された平均ノイズ・レベルよりも所定の量だけ大きい平均ピクセル強度を有するカーネルを意味するものとする。また、特許請求の範囲で引用されている場合に、あるカーネル内での総計ピクセル強度値の算出は、平均ピクセル強度の算出と等価であるものと理解されたい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の好ましい実施例による超音波イメージング・システムのブロック図を示す略図である。
【図２】本発明の好ましい実施例に従ってＴＧＣ及びＬＧＣを行う際に用いられるＢモード画像ノイズ・モデルのブロック図を示す略図である。
【図３】ＴＧＣ及びＬＧＣに用いられる規則的なカーネルのグリッドとして分割された超音波セクタ画像を示す略図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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