(57)【要約】血流信号成分とクラッタ信号成分とを有するサンプルストリームからのクラッタの適応フィルタリングのための方法は、（ａ）前記サンプルストリームの信号強度を評価する段階、並びに（ｂ）前記信号強度評価と信号強度閾値との間の関係に基づいてフィルタの次数を決める段階を有する。前記フィルタは前記サンプルストリームを受け取り、前記血流信号成分に相対する前記クラッタ信号成分の減少レベルを有する出力ストリームを提供する。
2004532711.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
血流信号成分とクラッタ信号成分とを有するサンプルストリームからのクラッタの適応フィルタリングのための方法であって：
前記サンプルストリームの信号強度を評価する段階；並びに
前記信号強度評価と信号強度閾値との間の関係に基づいてフィルタの次数を決める段階；
を有し、
前記フィルタは前記サンプルストリームを受け取り、前記血流信号成分に相対する前記クラッタ信号成分の減少レベルを有する出力ストリームを提供する；
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、前記信号強度を評価する段階は：
前記サンプルストリームの周波数を評価する手順；
をさらに有し、並びに
前記フィルタの次数を決める段階は：
前記周波数評価と周波数閾値との間の関係に基づいて前記フィルタの前記次数を決める手順；
をさらに有する、ことを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法であって、前記信号強度を評価する段階は：
前記サンプルストリームの周波数を評価する手順；
をさらに有し、並びに
前記フィルタの前記次数を決める段階は：
前記信号強度評価が所定の信号強度の範囲内に入るとき且つ前記周波数評価が所定の周波数の範囲内に入るとき、前記サンプルストリームの線形予測分析に基づいて前記フィルタの０を決定する手順；
をさらに有する、ことを特徴とする方法。
【請求項４】
血流信号成分とクラッタ信号成分とを有するサンプルストリームからのクラッタをフィルタリングするためのフィルタについての制御部は：
前記サンプルストリームの信号強度を評価するためのモジュール；並びに
前記信号強度評価と信号強度閾値との間の関係に基づいて前記フィルタの次数を決めるためのモジュール；
を有し、
前記フィルタは前記サンプルストリームを受け取り、前記血流信号成分に相対する前記クラッタ信号成分の減少レベルを有する出力ストリームを提供する；
ことを特徴とする制御部。
【請求項５】
請求項４に記載の制御部であって：
前記サンプルストリームの周波数を評価するためのモジュール；
をさらに有する、ことを特徴とする制御部。
【請求項６】
請求項５に記載の制御部であって：
前記周波数評価と周波数閾値との間の関係に基づいて前記フィルタの次数を決めるためのモジュール；
を有する、ことを特徴とする制御部。
【請求項７】
請求項６に記載の制御部であって、前記サンプルストリームの線形予測分析により前記フィルタのためのフィルタ係数を決めるためのモジュールをさらに有する、ことを特徴とする制御部。
【請求項８】
請求項７に記載の制御部であって、前記周波数評価に基づいて前記フィルタのための０を決めるためのモジュールをさらに有する、ことを特徴とする制御部。
【請求項９】
請求項８に記載の制御部であって、前記０を決めるための前記モジュールはルックアップテーブルから前記フィルタのためのフィルタ係数を得る、ことを特徴とする制御部。
【請求項１０】
請求項８に記載の制御部であって、前記０は単位円上にある、ことを特徴とする制御部。
【請求項１１】
血流信号成分とクラッタ信号成分とを有するサンプルストリームを受け取る制御部であって、（ａ）信号強度閾値、（ｂ）信号周波数閾値および（ｃ）サンプルストリームに基づいてフィルタ係数を生成する制御部；並びに
前記サンプルストリームと前記フィルタ係数とを受け取るフィルタであって、前記フィルタ係数により規定される変数構成を有し、前記変数構成は（ａ）変数の次数、（ｂ）適応０および（ｃ）変数の中心周波数を含む、フィルタ；
を有する超音波クラッタフィルタであって、
前記フィルタは前記サンプルストリームを受け取り、前記血流信号成分に相対する前記クラッタ信号成分の減少レベルを有する出力ストリームを提供する；
ことを特徴とする超音波クラッタフィルタ。
【請求項１２】
請求項１１に記載の超音波クラッタフィルタであって：
前記サンプルストリームの信号強度を評価するための信号強度評価部；
前記サンプルストリームの周波数を評価するための信号周波数評価部；
前記信号強度評価と前記周波数評価とに基づいて前記変数の次数を規定するためのモジュール；並びに
前記信号強度評価と前記周波数評価とに基づいて前記フィルタ係数を生成するための係数計算部；
を有する、ことを特徴とする超音波クラッタフィルタ。
【請求項１３】
請求項１１に記載の超音波クラッタフィルタであって、前記制御部は前記サンプルストリームの線形予測分析により前記フィルタ係数を決める、ことを特徴とする超音波クラッタフィルタ。
【請求項１４】
請求項１１に記載の超音波クラッタフィルタであって、前記適応０は単位円上にある、ことを特徴とする超音波クラッタフィルタ。
【請求項１５】
請求項１１に記載の超音波クラッタフィルタであって：
前記サンプルストリームを受け取り且つ出力を提供するためのラティスフィルタ；並びに
前記ラティスフィルタの前記出力を受け取り且つ前記出力ストリームを生成するための有限インパルス応答フィルタ；
を有する、ことを特徴とする超音波クラッタフィルタ。
【請求項１６】
血流信号成分とクラッタ信号成分とを有するサンプルストリームからのクラッタの適応フィルタリングについてのプロセッサを制御するための命令を有する記憶媒体は：
前記サンプルストリームの信号強度を評価する段階；並びに
前記信号強度評価と信号強度閾値との間の関係に基づいてフィルタの次数を決める段階；
を有し、
前記フィルタは前記サンプルストリームを受け取り、前記血流信号成分に相対する前記クラッタ信号成分の減少レベルを有する出力ストリームを提供する；
ことを特徴とする記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医療用イメージングシステムに関し、さらに詳しくは、低速血流に対して感度を保つ間に、血流速度の評価における不所望のクラッタ信号の最小化に関する。
【背景技術】
【０００２】
診断用超音波装置は音波エネルギーを人体に発信し、心臓、肝臓、腎臓等のような組織や臓器から反射する信号を受信する。このような音波はまた、組織中の血管および毛細血管を通って流れる血球からも反射される。超音波装置により受信された信号は、例えば、心臓壁、血管壁等の組織成分から反射される波動、および血球から反射される波動のベクトルの合計である。
【０００３】
血流のパターンは、血流カラー画像（Ｃｏｌｏｒ  Ｆｌｏｗ  Ｉｍａｇｉｎｇ）または、ドップラシフト、または血球の動きによる反射音波のタイムドメイン相互相関関数におけるシフトから得られ、血流速カラー画像（Ｃｏｌｏｒ  Ｖｅｌｏｃｉｔｙ  Ｉｍａｇｉｎｇ）として知られている二次元フォーマットの状態で表示される。一般に、心臓または血管壁のような構造についての反射成分の振幅は、より小さい絶対速度を有し、血球による反射成分より大きい値、２０ｄＢ乃至４０ｄＢ（１０乃至１００倍）となる。血流速度を評価するアルゴリズムはクラッタ、即ち、心臓、肝臓等のような“静的な”またはゆっくり動く構造からの信号成分による影響を明らかにしなければならない。
【０００４】
先行技術の装置は、速度評価におけるクラッタの影響を除去または減少させるために  固定周波数で固定次数フィルタ技術を用いた。また、先行技術の装置は、クラッタによる影響を減少または削除するためにヌルステアリング（米国特許第４，０１６，５２８号明細書および米国特許第５，２２８，００９号明細書参照）のような適応技術を用いた。さらに他においては、クラッタを明らかにするためにパラメトリック技術が提案されている。
【０００５】
一般に、フィルタに基づく技術は、パラメトリック技術に比べて計算をそれ程必要としない。しかしながら、フィルタに基づく技術は、フィルタの次数を固定することが厄介である。フィルタに基づく技術は、固定次数のフィルタリングのためにクラッタが十分狭い周波数帯であることを仮定しなければならない、そうでないと、そのフィルタ次数は、最も悪いクラッタ条件を説明するための過剰な仕様であるに違いない。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の目的は、低速の血流に対する感度を保ちながら、血流速度の評価における不所望のクラッタ信号を最少化するフィルタリング技術を提供することである。
【０００７】
本発明の他の目的は、フィルタ係数およびフィルタ次数を動的且つ適応可能であるように修正する自己回帰パラメトリック技術を提供し、低いレベルのクラッタまたは高いレベルのクラッタの最適なフィルタリングを提供することである。
【０００８】
この発明は、２つの方法においてクラッタの減少を扱う。第１には、本発明は、超音波の血流プラスクラッタ信号の平均周波数およびパワーに基づいてクラッタフィルタの次数を修正する。第２に、本発明は、線形予測と適応ラティスフィルタリングについての概念に基づいてクラッタフィルタ係数を改善する。
【０００９】
したがって、本発明は、線形予測の分野における概念に基づいてクラッタフィルタを実施するためのシステムおよび方法を提供する。このフィルタは、入力信号とユーザ定義可能制御入力とに基づいてフィルタ次数を増加させ且つフィルタ係数を決定する。フィルタ係数は、フィルタ０が部分相関係数に一致するように、または、部分相関係数の周波数において単位円上にあるように決定され、またはフィルタ係数の所定の表から選択される。フィルタ次数およびフィルタ係数の動的且つ適応可能な修正は、特定のアプリケーションまたは組織の種類に基づいてクラッタフィルタの微調整を可能にする。
【００１０】
本発明の方法はクラッタおよび血流のデータを得る。次いで、データの信号強度および周波数を評価する。相互プロセスにより、信号強度および周波数は、幾つかの範囲の１つにあることが各々決定され、データはそれらの信号強度および周波数範囲にしたがって処理される。データはそのまま通過し、反射係数にしたがって、または所定のフィルタ係数にしたがってフィルタリングされる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
血流カラー画像（Ｃｏｌｏｒ  Ｆｌｏｗ  Ｉｍａｇｉｎｇ）または血流速カラー画像（Ｃｏｌｏｒ  Ｖｅｌｏｃｉｔｙ  Ｉｍａｇｉｎｇ）は、放射状画像ラインに沿って収集される速度評価から成る。速度評価の１つの放射状画像ラインは、超音波パルスエコーシーケンスのセットから得られる。代表的には、速度評価の１つのラインは、４乃至１６個のパルスエコーシーケンスまたはパルス繰返し時間から成る。以下で説明するように、本発明は２つの生理的観察から生じている。
【００１２】
第１の観察は、クラッタ、即ち生理的超音波エコーリターンが非常に相関する傾向にあることである。このような高度の相関は、深さ寸法に沿って速い時間内、そして１つのパルス繰返し時間からその次への遅い時間内の両方において存在する。クラッタ信号は、代表的には、１つのパルスエコー時間から次のパルスエコー時間への遅い位相変化を有し、狭い帯域幅のもつ低周波数信号である傾向がある。所定の深さにおいて複数のパルス繰り返し時間に亘って収集されたエコーデータはフローパケットになる。本発明は、フローパケットを通して遅い時間において存在するクラッタに関する。線形予測フィルタリングは、データストリームの相関成分を適応可能であるように取り除く。血流カラー画像の場合には、データストリームはフローパケットである。それ故、線形予測技術に基づく日本発明のフィルタリングスキームは、血流とクラッタとからのエコーの両方を含む信号からクラッタを取り除くために十分適切である。
【００１３】
第２の観察は、クラッタ信号の大きさは、所望の血流信号の大きさよりかなり大きい範囲から、所望の血流信号の大きさより小さい範囲までとることが可能であることである。クラッタ信号の大きさが、心臓壁内または近傍のような所望の血流信号の大きさよりかなり大きいとき、クラッタフィルタは、好適には、高度のフィルタリングを提供する。しかしながら、クラッタが、心臓の左心室の中央内におけるように、所望の信号より大きさにおいてより小さいとき、クラッタフィルタは、好適には、混ぜ合わされた血流信号とクラッタ信号のフィルタリングを殆んど行わない。
【００１４】
これらの観察の両方により、線形予測フィルタリングの概念および信号強度に基づくフィルタ次数の選択の概念を結合する、本発明のフィルタアーキテクチャが生み出されている。さらには、フィルタアーキテクチャは線形予測ラティスフィルタリングに基づいている。
【００１５】
線形予測フィルタリングは、フィルタ係数の適切な選択により信号のスペクトルコンテンツを評価する技術である。信号は、一組の正弦波とノイズの合計と考えられる。例えば、２つの異なる周波数の２つの正弦波とガウスノイズが混ぜ合わされた信号について、線形予測フィルタは、コヒーレントまたは正弦成分を、フィルタをかけることにより除外し、インコヒーレントまたはノイズ成分を残す。このようなフィルタのフィルタ係数は、制限付き最少化技術を用いて決定されることができる。これらのフィルタ係数を評価する方法を開発したＢｕｒｇはまた、前方および後方平均二乗予測エラーの両方または予測エラーパワーを最小化することによる反射係数として知られている。
【００１６】
予測エラーは、実際の信号値と将来のまたは過去の信号値から予測される信号値との間の差である。実際の信号と過去の信号値から予測される信号値との間の差は、前方予測エラーと呼ばれる。実際の信号と将来の信号値との間の差は後方予測エラーと呼ばれる。線形予測は、信号の主な成分またはコヒーレントな成分を特定するための技術である。線形予測は、予測エラーを最小化するフィルタ係数を選択することによりこれらのコヒーレントな信号成分を特定する。
【００１７】
前方および後方予測エラーについては、文献であって、Ｋａｙ，Ｓｔｅｖｅｎ．Ｍ．によるＭｏｄｅｒｎ  Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ−Ｔｈｅｏｒｙ  ａｎｄ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ，Ｐｒｅｎｔｉｃｅ  Ｈａｌｌ，１９８７、またはＣｌａｒｋｓｏｎ，Ｐｅｔｅｒ  ＭによるＯｐｔｉｍａｌ  ａｎｄ  Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，  ＣＲＣ  Ｐｒｅｓｓ，１９９３に詳しく説明されている。Ｋａｙは、“Ｍｏｄｅｒｎ  Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ｅｓｔｉｍａａｔｉｏｎ  Ｔｈｅｏｒｙ  ａｎｄ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ”，Ｐｒｅｎｔｉｃｅ  Ｈａｌｌ，１９８８において線形予測ラティスフィルタリングの詳しい説明を提供している。
【００１８】
上記の例において、入力信号は２つの正弦波を有する。両方の正弦波信号成分を取り除くための線形予測フィルタの能力は、フィルタの長さまたは次数の関数である。上記の例について、第２次数予測部は、入力信号の正弦波成分を間然にフィルタリングするためには十分である。正弦波成分は、信号成分の周波数においてフィルタゼロを位置付けることによりフィルタリングされる。
【００１９】
有限インパルス応答（ＦＩＲ：Ｆｉｎｉｔｅ  Ｉｍｐｕｌｓｅ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）フィルタの周波数応答は、多項式により表される。このような多項式の基礎は、周波数ドメインにおいてフィルタの出力が０に略等しいところとして説明される。ラティスフィルタは、デジタルＦＩＲフィルタの直接形の実行に対する代わりを提供するＦＩＲフィルタである。ラティスフィルタはモジュール構造を提供し、且つ安定性のための試験に対して容易である。ラティスフィルタは有限ワード長の実行において利点を有し、量子化ノイズに対して低感度を有している。
【００２０】
ブラッグ法が反射係数を評価するために用いられ、さらに、レビンソン（Ｌｅｖｉｎｓｏｎ）再帰法が自己回帰（ＡＲ）パラメータ評価を得るために用いられる。反射係数評価は、再帰法における他の異なる予測のための予測エラーパワーの評価を最小化することにより得られる。ブラッグ法のアルゴリズムは、０が単位円内または単位円上を動くことを可能にする。０の位置はデータに依存する。狭い帯域幅については、０は単位円上にある一方、広い帯域幅については、０は単位円内にある。他の予測アルゴリズムが存在し、本発明のフィルタアーキテクチャはフィルタ係数を決定するための何れかの便利なアルゴリズムを用いることができる。
【００２１】
ブラッグ方から導かれる反射係数はまた、フィルタ係数として知られており、これらのフィルタ係数または反射係数は部分補正のプロセスにより入力データから決定される。部分補正は、２つの変数から取り除かれる第３変数（または、第３変数および第４変数等）からの静的効果を用いて２つの変数の間の関係の試験を可能にする。その結果、フィルタまたは反射係数は、部分補正係数に等しいかまたは負になる。
【００２２】
本発明の一実施形態は、血流信号成分とクラッタ信号成分とを有するサンプルストリームからのクラッタの適応フィルタリングのための方法である。要約すれば、本発明の方法は、（ａ）サンプルストリームの信号強度および周波数を評価する段階、並びに、（ｂ）信号強度評価が所定の信号強度の範囲内にあり且つ周波数評価が所定の周波数の範囲内にあるとき、サンプルストリームの線形予測分析に基づいてフィルタの０を決定する段階、を有する。フィルタは、サンプルストリームを受け取り、血流信号成分に相対してクラッタ信号成分の減少されたレベルを有する出力ストリームを提供する。それ故、フィルタの次数およびフィルタ係数は、入力信号レベル、信号周波数、予測閾値および予測フィルタ係数に基づいている。フィルタの０の動的で適応可能な決定はアプリケーションまたは組織の種類に基づいてクラッタフィルタを微調整することを可能にする。さらに、フィルタ次数は、信号強度および信号周波数にしたがって変更されることができる。信号強度、周波数およびフィルタ次数の間の関係はルックアップテーブルによりプログラム可能である。このようにプログラム化できることは、システムデザイナがアプリケーションに基づいてフィルタ性能を最適化することを可能にする。
【００２３】
図１は、クラッタフィルタ１００の模式図であって、特に、超音波システムにおける使用のために適切である。クラッタフィルタ１００は、１次のラティスフィルタ１０５、１次の有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタ１１０および係数計算部１２０を有する。係数計算部１２０は、信号強度閾値、信号周波数閾値およびサンプルストリームに基づいて、１つまたはそれ以上のフィルタ係数を生成する。集合的に、ラティスフィルタ１０５およびＦＩＲフィルタ１１０は、サンプルストリームとフィルタ係数を受け取るフィルタとして動作し、フィルタ係数により定義される変数構成を有する。変数構成は、（ａ）変数の次数、（ｂ）適応可能な０の選択、および（ｃ）変数の中心周波数を含む。クラッタフィルタ１００はクラッタが減少された血流信号を生成する。
【００２４】
フィルタ０は、フィルタ出力が特定の周波数において略０になるようにし、それ故、“フィルタ０”と呼ぶ。フィルタ次数はフィルタにおいて定義された０の数である。０の選択は、０が位置される１つまたはそれ以上の周波数を定義することである。
【００２５】
係数計算部１２０は、プロセッサインタフェース１２５によりユーザ定義可能入力を有する制御部であり、また、入力信号ｘ（ｎ）、即ちクラッタデータおよび血流データの両方を有するサンプルストリームを受け取る。入力信号ｘ（ｎ）は、０次の前方予測エラー
（外１）
2004532711.tif 000003
と０次の後方予測エラー
（外２）
2004532711.tif 000004
とを有する。クラッタフィルタ１００については、０次の前方予測エラーと０次の後方予測エラーは入力信号ｘ（ｎ）に等しい。ラティスフィルタ係数計算部１２０におけるルックアップテーブル（下の図４についての説明参照）は、入力信号ｘ（ｎ）の信号強度と平均周波数とに依存する、クラッタフィルタ１００の次数と係数計算部１２０によるフィルタ係数の公式化を規定する。係数計算部１２０は、フィルタ係数Ｃ１、Ｃ２およびＣ３についての出力と反射係数ｒｃ１とを提供する。下の式１において決定されるように、反射係数ｒｃ１＝ｋ１であり、ここで、ｍ＝１である。フィルタ係数Ｃ１およびＣ２はラティスフィルタ１０５により用いられ、フィルタ係数Ｃ３は、入力信号ｘ（ｎ）のクラッタ成分を減少させるためにＦＩＲフィルタにより用いられる。
【００２６】
ラティスフィルタ１０５は入力信号ｘ（ｎ）を受け取り、係数計算部１２０からフィルタ係数Ｃ１およびＣ２を受け取る。ラティスフィルタ１０５は、前方予測エラー
（外３）
2004532711.tif 000005
と後方予測エラー
（外４）
2004532711.tif 000006
とを生成する。前方予測エラー
（外５）
2004532711.tif 000007
はＦＩＲフィルタ１１０に入力として提供される。
【００２７】
ＦＩＲフィルタ１１０は、ラティスフィルタ１０５から前方予測エラー
（外６）
2004532711.tif 000008
を受け取り、係数計算部１０５からフィルタ係数Ｃ３を受け取る。ＦＩＲフィルタ１１０はクラッタが減少された出力ｙ１（ｎ）を生成する。
【００２８】
クラッタフィルタ１００の出力は、ｙ１（ｎ）、
（外７）
2004532711.tif 000009
およびｒｃ１である。これらのクラッタをフィルタリングされた出力、即ち、ラティスフィルタ係数計算部１２０のｙ１（ｎ）、
（外８）
2004532711.tif 000010
および／またはｒｃ１出力は、組織か血流のどちらかの速度を決定するためにダウンストリーム速度評価部により用いられることができる。
【００２９】
クラッタフィルタ１００の動作の実例として、係数計算部１２０は、次の式の１つにしたがって、ラティスフィルタ１０５の反射係数を計算する。
【００３０】
【数１】
2004532711.tif 000011
または
【００３１】
【数２】
2004532711.tif 000012
ここで、Ｎ＝フローパケットにおけるサンプル数
【００３２】
【数３】
2004532711.tif 000013
【００３３】
【数４】
2004532711.tif 000014
【００３４】
【数５】
2004532711.tif 000015
【００３５】
【数６】
2004532711.tif 000016
ｍ＝ラティスフィルタ段階（ラティスフィルタについて、ｍ＝１）
係数計算部１２０は、ｋｍについての上記の式の１つまたは所定の一組のフィルタ係数がＣ１、Ｃ２、Ｃ３のために用いられるべきであるかどうかを決定するために、プロセッサプログラマブルルックアップテーブルに加えて、入力信号ｘ（ｎ）の強度および平均周波数を用いる。
【００３６】
この例のために、ラティスフィルタ係数計算部１２０のルックアップテーブルは、入力信号ｘ（ｎ）の幾つかのパワーレベルについて、以下のように、ラティスフィルタ１０５のためのフィルタ係数、Ｃ１およびＣ２を割り当てるためにプログラムされた。大きいパワー、中程度のパワーおよび小さいパワーを定義する入力信号ｘ（ｎ）のためのパワーの絶対値は、超音波システム、超音波トランスジューサおよび画像形成される組織の種類の特定の組み合わせに依存する。しかしながら、心臓のイメージングの場合には、大きいパワーは心外膜により定義され、中程度のパワーは心筋により定義され、小さいパワーは心内膜により定義され、左心室の中央部分は非常に小さいパワーを定義する。
【００３７】
パワー領域１
ｘ（ｎ）の大きい入力パワー条件について、フィルタ係数Ｃ１、Ｃ２およびＣ３は次のような式として選択される。
【００３８】
【数７】
2004532711.tif 000017
Ｃ２＝０，およびＣ３＝Ｃ１
パワー領域２
ｘ（ｎ）の中程度の入力パワー条件について、フィルタ係数Ｃ１、Ｃ２およびＣ３は次のような式として選択される。
【００３９】
【数８】
2004532711.tif 000018
Ｃ２＝０，およびＣ３＝０
パワー領域３
ｘ（ｎ）の小さい入力パワー条件について、フィルタ係数Ｃ１、Ｃ２およびＣ３は次のような式として選択される。
【００４０】
【数９】
2004532711.tif 000019
Ｃ２＝ｋ１＊，およびＣ３＝０
パワー領域４
ｘ（ｎ）の非常に小さい入力条件について、ラティスフィルタ１０５のための係数は、ＤＣにおいて０をもつ固定フィルタリングを提供するために選択される。このようにして、ラティスフィルタ１０５についてのフィルタ係数は、Ｃ１＝０，Ｃ２＝０であるように選択され、ＦＩＲフィルタ１１０についてのフィルタ係数は、Ｃ３＝−１であるように選択される。
【００４１】
係数計算部１２０からのフィルタ係数Ｃ１、Ｃ２およびＣ３は、ラティスフィルタ１０５およびＦＩＲフィルタ１１０に供給される。クラッタフィルタ１００の次数は、フィルタ係数をＣ３＝Ｃ１に設定することによりパワー領域１のために２次であり、フィルタ係数をＣ３＝０に設定することによりパワー領域２乃至４のためには１次である。パワー領域３のためのクラッタフィルタ１００は１次であり、そのフィルタ係数はＢｅｒｇ線形予測に基づいている。入力信号ｘ（ｎ）は、したがって、ラティスフィルタによりフィルタリングされ、その後、クラッタを減少された出力ｙ１（ｎ）および
（外９）
2004532711.tif 000020
を生成するために、ＦＩＲフィルタによりフィルタリングされる。
【００４２】
上記の例において、ラティスフィルタ１０５のためのフィルタ０は、入力ｘ（ｎ）における血流またはクラッタのドップラシフトがなされた周波数に必ずしも対応しない。特に、ｘ（ｎ）が小さいパワー信号であるパワー領域３においては、クラッタおよび血流信号は同じ振幅および異なる周波数を有することができる。これらの条件下で、ラティスフィルタ０の周波数は、実際には、血流成分のドップラシフトがなされた周波数とクラッタ成分のドップラシフトがなされた周波数との間にある。
【００４３】
従来の速度評価は、血流成分およびクラッタ成分のドップラシフトがなされた周波数の間にあるパワー領域３についての血流速度を評価する。絶対血流速度はクラッタ速度より大きいと仮定すると、パワー領域３についての血流の平均周波数のより正確な決定は、反射係数ｋｍと出力
（外１０）
2004532711.tif 000021
およびｙ（ｎ）との結合により評価されることができる。このフィルタリングおよび評価プロセスは、自己回帰信号モデリング（Ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ）として知られている。自己回帰信号モデリングは、次式のようなＬｅｖｉｎｓｉｏｎ回帰として知られている技術により自己回帰（ＡＲ）係数を提供する。
【００４４】
【数１０】
2004532711.tif 000022
ａｍ［ｉ］＝ｋｍ；  ｉ＝ｍ，  ｍ＝１，２，３．．．ｐ    （２）
ａｍ［ｉ］＝ａｍ−１［ｉ］＋ｋｍ・ａ＊ｍ−１［ｍ−ｉ］；  ｉ＝１，２．．．ｍ−１，  ｍ＝２，３．．．ｐ                （３）
ここで、ｐはモデル次数であり、ＡＲモデル係数はａｐ［１］，ａｐ［２］．．．ａｐ［ｐ］により与えられる。
【００４５】
これらのＡＲ係数は、超音波信号の血流成分および／またはクラッタ成分の平均ドップラ周波数を評価するために用いられることができる。フィルタおよび／またはモデル次数に依存して、血流速度は、結果として得られるＡＲ係数の点から評価されること、または結果として得られるＡＲシステムのルートの点から評価されることができる。付加的な例としては、２次モデル、ｐ＝２について、上記のようなＣ１、Ｃ２およびＣ３の組を用いると、結果として得られるＡＲシステムは２次多項式であり、
ＡＲｓｙｓｔｅｍ＝１＋ａ１［１］・ｚ−１＋ａ２［２］・ｚ−２    （４）
のようになる。
この２次式のルートは２次方程式により与えられ、
ｒ１，ｒ２＝（−ａ２［１］±√（ａ１［１］２＋４ａ２［２］２））／２      （５）
このようなルートの見地からクラッタ周波数および血流平均周波数を表すことができる。クラッタに関連するルートは、ＤＣに関するｒ１，ｒ２を考察することにより決定されるクラッタのルートの見地は、ドップラのルートというより、ＤＣに近いとして仮定される。血流対クラッタについての適当なルートを決定した場合、ｒ（血流）のアークタンジェントを取ることにより速度評価を行う。
【００４６】
ＢｕｒｇのＡＲモデリング方法に基づく、式１におけるｋｍについての公式化に加えて、本発明は、式６においてｋｍについての公式化を用いる。
【００４７】
【数１１】
2004532711.tif 000023
式６における反射係数についての、そして上記のパワー領域１およびパワー領域２において用いられる公式化は、ラティスフィルタ１０５およびＦＩＲフィルタ１１０の０が単位円上にあるように制約する。この公式化は、心臓壁のような大きいパワーで動くクラッタの条件下で用いられる。０が単位円上にあるように制限することは、大きいパワーの子ヒーレントなクラッタ信号にフィルタの０を設定する。上記の例は、動作しているクラッタフィルタ１００のモードを説明している。フィルタの次数およびフィルタ係数の公式化の両方は、入力パワーｘ（ｎ）に基づいて修正される。ラティスフィルタ係数計算部１２０はｘ（ｎ）の入力パワーを計算する。パワー領域１は、動いているクラッタ信号の非常に積極的なフィルタリングを提供する２次クラッタフィルタを示している。パワー領域３は、動いているクラッタ信号のそれ程積極的でないフィルタリングを提供する１次クラッタフィルタを示している。パワー領域３は、心臓の心内膜の近くのクラッタフィルタリングに適応する。
【００４８】
入力信号を４つの異なるパワー領域に分割する上記の例は、本発明のフィルタアーキテクチャの柔軟性を示しているが、フィルタアーキテクチャを用いるための唯一の方法ではない。ラティスフィルタ係数計算部１２０はまた、入力信号ｘ（ｎ）の平均周波数を計算する。入力信号ｘ（ｎ）のパワーレベルと関連する、この平均周波数情報は、１次フィルタ（パワー領域２、３または４）または２次フィルタ（パワー領域１）が用いられる条件をさらに適確にするために使用されることができる。さらに、式１、式６またはパワー領域４が用いられるような固定フィルタリングにおける条件をさらに定義することができる。入力信号ｘ（ｎ）のこの平均周波数はまた、入力信号が閾値を超えた場合に用いられるフィルタリングの量を制限するために使用されることが可能である。この特徴は、例えば、心臓の左心室における非常に小さいクラッタ条件において、有用である。クラッタフィルタ１００は、入力信号ｘ（ｎ）の平均周波数が周波数の閾値より小さいときに、式１または式６に基づいて適応可能であるようにフィルタリングされるために設定されることができ、または、入力信号がその周波数の閾値に等しいかまたはそれより大きいとき、上記のパワー領域４のような固定的な非適応性フィルタリングを用いる。
【００４９】
クラッタフィルタ１００はまた、ｐ次のフィルタにカスケードされることができる。ｐ次のフィルタにおいて、各々のフィルタ段階について、前方予測エラーおよび後方予測エラーは次のフィルタ段階に供給されることが可能であり、または、それらはダウンストリーム速度予測部により用いられることが可能である。速度予測部は、簡単な遅れ１自己相関部、または式２乃至５において表される２次ＡＲモデルのようなより複雑なｐ次のＡＲモデルとすることができる。より高次のＡＲ速度評価は、複数の信号成分を含むクラッタの存在の下で血流速度をより正確に評価するために用いられることが可能である。これらの複数の信号成分は、超音波イメージングビームのサイドローブによりサンプリングされる心臓壁の動きと心臓弁の動きとによることとなる。このようにして、図１に示すように、クラッタフィルタ１００と、以下に説明する図２のカスケード化されたバージョンは、幾つかの速度評価アルゴリズムに関連して、用いられることができる。
【００５０】
図２は、本発明に従った線形予測ラティスクラッタフィルタ２００の好適な実施形態のブロック図である。フィルタ２００は、クラッタフィルタ１００のカスケード化の具体化であり、それらの各々はフィルタ部２２０として表されている。フィルタ２００は、ｐ個の１次ラティスフィルタ部２０５（図１における参照番号１０５参照）、ｐ個の１次ＦＩＲフィルタブ２０６（図１における参照番号１１０参照）およびｐ個のラティスフィルタ係数計算部２１０（図１における参照番号２１０参照）を有する。各々の区分２２０において、係数計算部２１０はラティスフィルタ２０５とＦＩＲフィルタ２０６とを制御する。
【００５１】
各々の係数計算部２１０は、第１入力、第２入力および第３入力を有する。第１入力は、各々の係数計算部２１０内のルックアップテーブル（下の図４の説明参照）をプログラミングするためのプロセッサ接続に対応している。ルックアップテーブルへのコマンドは、上記のパワー領域１乃至４における説明のようなフィルタ構成および式１と式６が用いられる、入力パワーレベルと入力平均周波数を決定する。第２入力と第３入力は、図１について上記したように、入力
（外１１）
2004532711.tif 000024
および
（外１２）
2004532711.tif 000025
に対応する。
【００５２】
フィルタ２００の第１区分２２０、ｍ＝１における係数計算部２１０のために、２つの入力
（外１３）
2004532711.tif 000026
および
（外１４）
2004532711.tif 000027
が入力信号ｘ（ｎ）から得られる。  その後の区分２２０、ｍ＝２，３．．．ｐにおける係数計算部２１０のために、入力
（外１５）
2004532711.tif 000028
および
（外１６）
2004532711.tif 000029
は、前のフィルタ区分２２０の出力、ｙｍ−２（ｎ）と
（外１７）
2004532711.tif 000030
（図１参照）からそれぞれ得られる。
【００５３】
各々の係数計算部２１０は、対応するラティスフィルタ２０５およびＦＩＲフィルタ２０６にフィルタ係数出力を提供する。これらのフィルタ係数は、図１のために説明したように、フィルタ係数Ｃ１、Ｃ２およびＣ３に対応する。さらに、係数計算部２１０は、式１にしたがって計算された反射係数ｒｃｍを提供し、ここで、ｒｃｍ＝ｋｍ、ｍ＝１，２，３，．．．，ｐであり、ｐはダウンストリーム評価部により用いるためのフィルタの次数である。
【００５４】
各々の係数計算部２１０は、式１と、反射係数ｋｍのための式６とを計算する。プログラマブルルックアップテーブルにしたがって、および入力
（外１８）
2004532711.tif 000031
および
（外１９）
2004532711.tif 000032
のパワーと平均周波数に依存して、それぞれのフィルタ区分２２０のために用いられる係数を選択する。これらのフィルタ係数は、半経験的に決定されることが可能である上記のパワー領域１乃至４のシナリオまたは何らかの他のレシピに基づいて、計算されることができる。
【００５５】
最後のフィルタ区分２２０は、出力ｙｐ（ｎ）を提供する。この出力ｙｐ（ｎ）は、取り除かれるクラッタをもつ血流信号を表している。式２、３、４および５にしたがって上記したような血流ドップラ周波数を決定するために、ダウンストリーム速度評価部は、遅れ１自己相関により速度を直接評価するためにｙｐ（ｎ）を用いるか、または、係数計算部２１０からのｒｃｐによりｒｃ１との組み合わせにおいて用いることができる。このアーキテクチャの柔軟性は、クラッタフィルタが複数のアプリケーションのために最適化されることを可能にする。
【００５６】
図３は、本発明にしたがった血流信号成分とクラッタ信号成分とを有するサンプルストリームからのクラッタの適応可能なフィルタリングのための方法のフロー図である。要約すれば、本発明の方法は、（ａ）サンプルストリームの信号強度を評価する段階、並びに、（ｂ）信号強度評価と信号強度閾値との間の関係に基づいてフィルタの次数を決定する段階、を有する。そのフィルタは、サンプルストリームを受け取り、血流信号成分に相対してクラッタ信号成分の減少されたレベルを有する出力ストリームを提供する。
【００５７】
本方法は、式１または式６から、或いは固定されたフィルタ値から、フィルタの次数とフィルタ係数の公式化を決定するために、信号パワーを用いる。本方法は、段階３０５から開始する。
【００５８】
段階３０５において、本方法は、組織および血流のデータのパケット
【００５９】
【数１２】
2004532711.tif 000033
を得る。次いで、本方法は段階３１０に進む。段階３１０において、本方法は、データの信号強度を評価する。
【００６０】
【数１３】
2004532711.tif 000034
次いで、本方法は段階３１５に進む。
【００６１】
段階３１５において、本方法は、信号強度が０より大きいかまたは０に等しく且つ第１閾値（Ｔ１）より小さいかどうかを決定する。
０≦パワー＜Ｔ１
信号強度が０より大きいかまたは０に等しく且つ第１閾値（Ｔ１）より小さい場合、本方法は段階３２０に進む。信号強度が０より大きくないかまたは０に等しくなく且つ第１閾値（Ｔ１）より小さい場合、本方法は段階３２５に進む。
【００６２】
段階３２０において、本方法は、Ｋ１＝−１に設定する。フィルタは１次フィルタとして構成される。
【００６３】
ｋｍ＝−１；  ｍ＝１
次いで、本方法は段階３４５に進む。
【００６４】
段階３２５において、本方法は、信号強度が第１閾値Ｔ１より大きいかまたは等しく且つ第２閾値Ｔ２より小さいかどうかを決定する。
Ｔ１≦パワー＜Ｔ２
信号強度が第１閾値Ｔ１より大きいかまたは等しく、且つ第２閾値Ｔ２より小さい場合、本方法は段階３３０に進む。信号強度が第１閾値Ｔ１より大きくないかまたは等しくなく且つ第２閾値Ｔ２より小さい場合、本方法は段階３３５に進む。
【００６５】
段階３３０において、フィルタは１次フィルタとして構成される。ｋ１は次の式にしたがって線形予測を用いて計算される。
【００６６】
【数１４】
2004532711.tif 000035
次いで、本方法は段階３４５に進む。
【００６７】
段階３３５において、本方法は、信号強度が第２閾値Ｔ２より大きいかまたは等しく且つ第３閾値Ｔ３より小さいかどうかを決定する。
Ｔ２≦パワー＜Ｔ３
信号強度がＴ２より大きいかまたは等しく且つＴ３より小さい場合、本方法は段階３４０に進む。信号強度がＴ２より大きくないかまたは等しくなく且つＴ３より小さい場合、本方法は段階３５０に進む。
【００６８】
段階３４０において、フィルタは１次フィルタとして構成される。ｋ１は、次の式にしたがって、単位円上の適応可能なフィルタ係数になるように計算される。
【００６９】
【数１５】
2004532711.tif 000036
次いで、本方法は段階３４５に進む。
【００７０】
段階３４５において、本方法は、次式
【００７１】
【数１６】
2004532711.tif 000037
のフィルタ係数を用いて入力信号
（外２０）
2004532711.tif 000038
を含めることにより、出力信号
（外２１）
2004532711.tif 000039
を決定する。次いで、本方法は段階３６５に進む。
【００７２】
段階３５０においては、信号強度は最大閾値Ｔ３より大きい。フィルタは２次フィルタとして構成される。ｋ１は、次の式にしたがって計算される。
【００７３】
【数１７】
2004532711.tif 000040
次いで、本方法は段階３５５に進む。
【００７４】
段階３５５において、
（外２２）
2004532711.tif 000041
は［１，ｋ１］を含められ、したがって、中間結果
（外２３）
2004532711.tif 000042
が次式
【００７５】
【数１８】
2004532711.tif 000043
のように生成される。次いで、本方法は段階３６０に進む。
【００７６】
段階３６０において、本方法は、中間結果
（外２４）
2004532711.tif 000044
を含めることにより、フィルタリングされた出力信号
（外２５）
2004532711.tif 000045
は次式
【００７７】
【数１９】
2004532711.tif 000046
のようなフィルタ係数を用いて決定される。次いで、本方法は段階３６５に進む。
【００７８】
段階３６５において、本方法は計算結果
（外２６）
2004532711.tif 000047
を生成する。
【００７９】
図４は、本発明にしたがったクラッタフィルタを実行するための方法についての他の実施形態のフロー図である。本方法においては、入力信号の平均周波数は、フィルタの次数を決定するために信号強度と組み合わせて用いられる。本方法は、（ｉ）信号強度とサンプリストリームの周波数を評価する段階、並びに（ｉｉ）信号強度の評価と信号強度の閾値との間の関係（ａ）と周波数の評価と周波数の閾値との間の関係（ｂ）に基づいてフィルタの次数を決定する段階、を有する。本方法は段階４０５から開始する。
【００８０】
段階４０５において、本方法は、組織および血流のデータのパケット
【００８１】
【数２０】
2004532711.tif 000048
を得る。次いで、本方法は段階４１０および段階４１５に進む。段階４１０は段階４１５と並行して実行される。段階４１０において、本方法は、データの信号強度を評価する。
【００８２】
【数２１】
2004532711.tif 000049
次いで、本方法は段階４２０に進む。
【００８３】
段階４１５は、段階４１０と並行して実行される。段階４１５において、本方法は、入力信号ｘ（ｎ）の遅れ１自己相関 の、“ｉｍ”が虚数部分であり、“ｒｅ”が実数部分である次式にしたがって、超音波入力信号ｘ（ｎ）のドップラシフト周波数を決定する。
【００８４】
【数２２】
2004532711.tif 000050
次いで、本方法は段階４２０に進む。
【００８５】
段階４２０において、本方法は、段階４１０からのパワーとルックアップテーブルに対するインデックスとして段階４１５からの周波数とを用いる。ルックアップテーブルの出力は、パワーおよび周波数の組み合わせを４つのケースの１つ、即ちルックアップテーブル（ＬＵＴ）のケース０、１、２または３に分類される。
ケース＝０の場合、本方法は段階４２５に枝分かれする。
ケース＝１の場合、本方法は段階４３０に枝分かれする。
ケース＝２の場合、本方法は段階４３５に枝分かれする。
ケース＝３の場合、本方法は段階４４５に枝分かれする。
下の表１は、段階４２０のルックアップテーブルについての可能なセットアップを示している。ルックアップテーブルは、２つのクラッタ周波数のカテゴリと４つのクラッタパワーのカテゴリを有している。低い周波数のクラッタカテゴリにおいて、段階４２５、４３０、４３５または４４５は、クラッタパワーのレベルに応じて選択される。高い周波数のクラッタカテゴリにおいては、段階４２５と４４５の１つはクラッタパワーに応じて選択される。高い周波数のクラッタカテゴリは、大きいおよび中程度のクラッタパワーレベルは心臓弁のような速く動いている組織に対応し、段階４０５からのクラッタ＋血流信号の非常に積極的なフィルタリングを提供する。高い周波数のクラッタカテゴリについての小さいおよび非常に小さいパワーレベルは、段階４０５からの信号は主として血流であり、消極的なフィルタリングを提供する。
【００８６】
【表１】
2004532711.tif 000051
段階４２５において、本方法は、ｋ１＝−１を設定する。フィルタは１次フィルタとして構成される。
【００８７】
ｋｍ＝−１；  ｍ＝１
次いで、本方法は段階４４０に進む。
【００８８】
段階４３０において、フィルタは１次フィルタとして構成される。本方法は次式にしたがってｋ１を計算する。
【００８９】
【数２３】
2004532711.tif 000052
次いで、本方法は段階４４０に進む。
【００９０】
段階４３５において、フィルタは１次フィルタとして構成される。本方法は次式にしたがってｋ１を計算する。
【００９１】
【数２４】
2004532711.tif 000053
次いで、本方法は段階４４０に進む。
【００９２】
段階４４０において、本方法は出力信号
（外２７）
2004532711.tif 000054
を次式のようなフィルタ係数を含めることにより決定する。
【００９３】
【数２５】
2004532711.tif 000055
次いで、本方法は段階４６０に進む。
【００９４】
段階４４５において、フィルタは２次フィルタとして構成される。本方法は次式にしたがってｋ１を計算する。
【００９５】
【数２６】
2004532711.tif 000056
次いで、本方法は段階４５０に進む。
【００９６】
段階４５０において、
（外２８）
2004532711.tif 000057
は［１，ｋ１］を含み、それ故、中間結果
（外２９）
2004532711.tif 000058
が次式のように生成する。
【００９７】
【数２７】
2004532711.tif 000059
段階４５５において、本方法は、最終的なフィルタリング出力信号
（外３０）
2004532711.tif 000060
を、中間結果
（外３１）
2004532711.tif 000061
により、次式にしたがってフィルタ係数を用いて、決定する。次いで、本方法は段階４６０に進む。
【００９８】
【数２８】
2004532711.tif 000062
段階４６０において、本方法は計算結果
（外３２）
2004532711.tif 000063
を与える。
【００９９】
図６は、図１における係数計算部１２０か図２における係数計算部２１０のどちらかとして機能することが可能である係数計算部６００の好適な実施形態のブロック図である。係数計算部６００は、図３および図４のどちらかと関連する上記の方法の段階を効果的に実行する。係数計算部６００は、信号強度評価部６０５、信号周波数評価部６１０、閾値ルックアップテーブル６１５およびフィルタ係数計算部６２０のためのモジュールを有する。
【０１００】
信号強度評価部６０５は、前方予測エラー、ｅｆ０（ｎ）および逆予測エラー、ｅｂ０（ｎ）を有するサンプルストリームを受け取る。それは、サンプルストリームの信号強度評価を提供する。信号強度評価は閾値ルックアップテーブル６１５への入力として提供される。
【０１０１】
信号周波数評価部６１０は、前方予測エラー、ｅｆ０（ｎ）および逆予測エラー、ｅｂ０（ｎ）を有するサンプルストリームを受け取る。それは、サンプルストリームの周波数評価を提供する。周波数評価は閾値ルックアップテーブル６１５への入力として提供される。
【０１０２】
閾値ルックアップテーブル６１５は、１つまたはそれ以上の信号強度閾値並びに１つまたはそれ以上の周波数閾値を用いて閾値ルックアップテーブル６１５がプログラムされることが可能である外付けソースからのプロセッサ入力を有する。閾値ルックアップテーブル６１５は、信号強度評価部６０５から信号強度評価を、および信号周波数評価部６１０から周波数評価を受け取る。それは、信号強度評価を信号強度閾値と比較し、且つ周波数評価を周波数閾値と比較する。閾値ルックアップテーブル６１５は、その比較結果を表す指数を生成する。
【０１０３】
フィルタ係数計算部６２０はルックアップテーブル６１５からその指数を受け取る。フィルタ係数計算部６２０は、フィルタの次数、０および中心周波数を規定するＣ１、Ｃ２、Ｃ３およびｒｃ１に割り当てられる値とｋｍについての公式化を決定するためにこの指数を用いる。
【０１０４】
図５は、上記のような、クラッタフィルタを実行するための方法を順次実施するプログラムの実行のために適切であるコンピュータシステム５００のブロック図である。特に、コンピュータシステム５００は、血流信号とクラッタ信号とを有するサンプルストリームからのクラッタを適応フィルタリングのためのプログラムを実行する。実行中、そのプログラムは、（１）サンプルストリームの信号強度と平均周波数を評価する段階、（２）信号強度評価、周波数評価、Ｋ入力信号強度閾値およびＬ入力信号周波数閾値からフィルタ係数を生成する段階、並びに（３）Ｋ入力信号強度閾値とＬ入力信号周波数閾値とに基づいてフィルタの次数を選択する段階、を実行する。
【０１０５】
コンピュータシステム５００は、プロセッサ５１０、超音波インタフェース５１５、メモリ５２０、ユーザインタフェース５２５および通信バス５３０を有する。コンピュータシステム５００は、パーソナルコンピュータのような一般目的コンピュータ、または個別ハードウェアあるいはファームウェアにおける特定目的装置において実行されることができる。ここではスタンドアロンシステムとして表したが、コンピュータシステム５００は長音オアシステム（図示せず）に統合されることができる。
【０１０６】
プロセッサ５１０はプログラム命令を実行するためのコンピュータ処理ユニット（ＣＰＵ）である。プロセッサ５１０は、コンピュータシステム５００の他の構成要素との間におけるデータの処理および交換を制御する。
【０１０７】
超音波インタフェース５１５は、超音波システムからコンピュータシステム５００の構成要素にデータを転送することが可能である。そのようなデータは、患者の体を走査することにより得られる組織および血流の画像を表す。
【０１０８】
メモリ５２０は、プロセッサ５１０による実行のためであって、データおよび命令、特にここで説明した方法を実行するための命令を記憶するためのものである。メモリ５２０は、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ハードドライブおよび読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）のような従来のメモリの何れかの形態をとることができる。
【０１０９】
ユーザインタフェース５２５は、ユーザがデータを入力しまたはコンピュータシステム５００にパラメータを制御し、そしてユーザがコンピュータシステム５００からの処理結果を観察することができる、１つまたはそれ以上の構成要素である。ユーザインタフェース５２５は、例えば、キーボードおよび表示装置を有することができる。そのような表示装置は、超音波データから生成される画像を表示するための何れかの従来のアナログまたはデジタル表示装置とすることができる。
【０１１０】
通信バス５３０はコンピュータシステム５００の他の構成要素のそれぞれと接続されるものである。それは、他の構成要素がデータを交換することができるチャンネルを提供する。
【０１１１】
動作中、プロセッサ５３０は超音波インタフェース５１５から超音波データを受け取る。プロセッサ５１０は、ここで説明した方法にしたがってでーたからクラッタをフィルタリングし、且つユーザインタフェース５２５に処理結果を送る。
【０１１２】
ここで本発明が実行するために必要とする手順はメモリにすでにロードされたものとして述べたが、それらは、メモリ５２０に後にロードするためのデータメモリ５３５のような記憶媒体において構成されるものとすることが可能である。データメモリ５３５は、磁気テープ、光記憶媒体、コンパクトディス、またはフロッピー（Ｒ）ディスクのような何れかの従来の記憶媒体とすることができる。また、データメモリ５３５は、遠隔地の記憶システムにロードされるランダムアクセスメモリ、または他のタイプの電子記憶装置とすることができる。
【０１１３】
医療用イメージングシステムのコンテキストにおいて上記したが、本発明の教示するところは必ずしも医療用イメージングに限定されるものではないことを当業者は認識しているであろう。本発明は、クラッタのような相互関連するノイズ成分を有する他の信号のフィルタリングに適用されることが可能である。
【０１１４】
このように、以上の説明は本発明を単に例示するものであることが理解される必要がある。当業者は、本発明の範囲から逸脱することなく、種々の変形または修正を考案することが可能である。したがって、本発明は、本発明の請求項の範囲に入る代替、修正および変形すべてを含むことを意図されるものである。
【図面の簡単な説明】
【０１１５】
【図１】本発明にしたがったクラッタフィルタのブロック図である。
【図２】本発明にしたがったクラッタフィルタの好適な実施形態のブロック図である。
【図３】本発明にしたがって実行される適応クラッタフィルタのフロー図である。
【図４】本発明にしたがって実行される適応クラッタフィルタの他の実施形態のフロー図である。
【図５】本発明にしたがったクラッタフィルタを実行するプログラムを実行するために適切であるコンピュータシステムのブロック図である。
【図６】ラティスフィルタ係数計算部の好適な実施形態のブロック図である。
【図１】
2004532711.tif 000064
【図２】
2004532711.tif 000065
【図３】
2004532711.tif 000066
【図４】
2004532711.tif 000067
【図５】
2004532711.tif 000068
【図６】
2004532711.tif 000069
【国際公開パンフレット】
2004532711.tif 000070
2004532711.tif 000071
2004532711.tif 000072
2004532711.tif 000073
2004532711.tif 000074
2004532711.tif 000075
2004532711.tif 000076
2004532711.tif 000077
2004532711.tif 000078
2004532711.tif 000079
2004532711.tif 000080
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2004532711.tif 000082
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2004532711.tif 000084
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2004532711.tif 000098
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2004532711.tif 000100
【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
2004532711.tif 000101
【国際調査報告】
2004532711.tif 000102
2004532711.tif 000103
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