(57)【要約】血流をモニタリングおよび塞栓を検出するためのパルスドップラー超音波システムおよび関連する方法が記載される。グラフィック情報ディスプレイは、同時に表示される深さモード（１０２）とスペクトル写真（１０８）のディスプレイを含む。深さモードディスプレイは、血流が検出される超音波ビーム軸に沿う様々な位置を示す。これらの位置は、１つ以上の着色領域（１０４、１０６）として示され、その色は、血流の方向を示し、かつ検出されたドップラー超音波信号振幅または検出された血流速度の関数としての強度が異なる。深さモードディスプレイは、ユーザによって位置が選択され得るポインタ（１０９）もまた含む。表示されたスペクトル写真は、ポインタ（１０９）によって識別される場所に対応する。塞栓の検出もまた提供される。【選択図】図１８
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
超音波ビームに沿って動きを感知するドップラー超音波システムで塞栓症イベントを検出する方法であって、
該超音波ビームに沿う複数の場所に関する移動情報を編集する工程であって、該移動情報は、複数の時間周期を有する時間の長さにわたって検出されたドップラーシフト信号電力および関連する速度を含む、工程と、
該時間周期の各々について、該編集された移動情報から塞栓症イベントの発生を判定する工程と
を包含する、方法。
【請求項２】
塞栓症イベントの発生を判定する工程は、
前記複数の場所の各々に関する前記編集された移動情報から、それぞれのバックグラウンド電力レベルを減算する工程と、
結果として生じる編集された該移動情報が塞栓症イベントを示すか否かを判定するために複数のバイナリ特性試験を実行する工程と
を包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記複数のバイナリ特性試験は、前記結果として生じる編集された移動情報から前記塞栓症イベントの位置を識別する工程を包含する、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記塞栓症イベントの前記位置が第１の深さと第２の深さとの間に生じるか否かを判定する工程をさらに包含する、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記塞栓症イベントの前記位置を識別する工程は、前記超音波ビームに沿って検出された最大電力の前記深さの位置を突き止める工程を包含する、請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記複数のバイナリ特性試験は、前記結果として生じる編集された移動情報が、ハイエンド血流速度を超過しない速度を有する塞栓症イベントを示すか否かを判定する工程を包含する、請求項２に記載の方法。
【請求項７】
前記ハイエンド血流速度は、毎秒約２メートルである、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記複数のバイナリ特性試験は、前記結果として生じる編集された移動情報が、最小数の時間間隔にわたって前記超音波ビームの源から離れて、またはこの源に向かって均一な動きを有する塞栓症イベントを示すか否かを判定する工程を包含する、請求項２に記載の方法。
【請求項９】
前記複数のバイナリ特性試験は、前記結果として生じる編集された潜在的塞栓症イベントの移動情報が、前記バックグラウンド電力レベルからの十分な電力の変動を有するか否かを判定する工程を包含する、請求項２に記載の方法。
【請求項１０】
ユーザが観察できるように、前記編集された移動情報を表示する工程をさらに包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
塞栓症イベントの発生を判定する工程は、前記ユーザにより視覚的に行われる、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
超音波ビームに沿って動きを感知するドップラー超音波システムで塞栓症イベントを検出する方法であって、
該超音波ビームに沿う複数の場所に関する移動情報を複数の時間周期にわたって編集する工程であって、該移動情報は、検出されたドップラーシフト信号電力および関連する速度を含む、工程と、
各時間周期および該複数の場所の各々に関する該編集された移動情報から、それぞれのバックグラウンド電力レベルを減算する工程と、
該結果として生じる編集された移動情報を表示デバイス上に表示する工程と、
該表示された編集された移動情報から塞栓症イベントの発生を視覚的に判定する工程と
を包含する、方法。
【請求項１３】
前記結果として生じる編集された移動情報を表示する工程は、該結果として生じる編集された移動情報を時間、位置および電力軸に沿って表示する工程をさらに包含する、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
塞栓症イベントの発生を視覚的に決定する工程は、該塞栓症イベントの前記位置を識別する工程を包含する、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記塞栓症イベントの前記位置は、第１の深さと第２の深さとの間に生じるか否かを判定する工程をさらに包含する、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記塞栓症イベントの前記位置を識別する工程は、少なくとも１つの時間周期について前記超音波ビームに沿って検出された最大電力の深さの位置を突き止める工程を包含する、請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
塞栓症イベントの発生を視覚的に検出する工程は、該塞栓症イベントの前記速度がハイエンド血流速度を超過しないか否かを判定する工程を包含する、請求項１３に記載の方法。
【請求項１８】
前記ハイエンド血流速度は、毎秒約２メートルである、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
塞栓症イベントの発生を視覚的に判定する工程は、該塞栓症イベントが、時間間隔にわたって前記超音波ビームの源から離れて、または該源に向かって均一な動きを有するか否かを判定する工程を包含する、請求項１３に記載の方法。
【請求項２０】
塞栓症イベントの発生を視覚的に判定する工程は、該塞栓症イベントが前記バックグラウンド電力レベルからの十分な電力の変動を有するか否かを判定する工程を包含する、請求項１３に記載の方法。
【請求項２１】
超音波ビームに沿って動きを感知するドップラー超音波システムで塞栓症イベントを検出する方法であって、
該超音波ビームに沿う複数の場所に関する移動情報を複数の時間周期にわたって編集する工程であって、該移動情報は、検出されたドップラーシフト信号電力および関連する速度を含む、工程と、
各時間周期について、速度閾値よりも小さい検出された速度を該編集された移動情報から除去する工程と、
該結果として生じる編集された移動情報を時間および位置軸に沿って表示デバイス上に表示する工程と、
該表示された結果として生じる編集された移動情報から、塞栓症イベントの発生を視覚的に判定する工程と
を包含する、方法。
【請求項２２】
塞栓症イベントの発生を視覚的に判定する工程は、該塞栓症イベントの前記位置を識別する工程を包含する、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記塞栓症イベントの前記位置が、第１の深さと第２の深さとの間に生じるか否かを判定する工程をさらに包含する、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
塞栓症イベントの発生を視覚的に判定する工程は、該塞栓症イベントの前記速度がハイエンド血流速度を超過しないか否かを判定する工程を包含する、請求項２１に記載の方法。
【請求項２５】
前記ハイエンド血流速度は、毎秒約２メートルである、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
塞栓症イベントの発生を視覚的に判定する工程は、該塞栓症イベントが、時間間隔にわたって前記超音波ビームの源から離れて、または該源に向かって均一な動きを有するか否かを判定する工程を包含する、請求項２１に記載の方法。
【請求項２７】
超音波ビームに沿って動きを感知するドップラー超音波システムで塞栓症イベントを検出する方法であって、該ドップラー超音波システムは、該超音波ビームに沿う複数の場所について検出されたドップラーシフト信号電力および関連する速度を含む移動情報を複数の時間周期にわたって編集し、該方法は、
各時間周期の移動情報に関する編集された移動情報から、速度閾値よりも小さい検出された速度を除去する工程と、
結果として生じる編集された移動情報が塞栓症イベントを示すか否かを判定するために、
各時間周期について、複数のバイナリ特性試験を実行する工程と
を包含する、方法。
【請求項２８】
前記速度閾値は、７ｃｍ／秒にほぼ等しい、請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
前記複数のバイナリ特性試験は、前記結果として生じる編集された移動情報から前記塞栓症イベントの位置を識別する工程を包含する、請求項２７に記載の方法。
【請求項３０】
前記塞栓症イベントの位置は、第１の深さと第２の深さとの間に生じるか否かを判定する工程をさらに包含する、請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
前記塞栓症イベントの位置を識別する工程は、超音波ビームに沿って検出された最大超音波電力の位置を突き止める工程を包含する、請求項２９に記載の方法。
【請求項３２】
前記複数のバイナリ特性試験は、前記結果として生じる編集された移動情報が、ハイエンド血流速度を超過しない速度を有する塞栓症イベントを示すか否かを判定する工程を包含する、請求項２７に記載の方法。
【請求項３３】
前記ハイエンド血流速度は、毎秒約２メートルである、請求項３２に記載の方法。
【請求項３４】
複数のバイナリ特性試験は、前記結果として生じる編集された移動情報が、最小数の時間間隔にわたって前記超音波ビームの源から離れて、または該源に向かって均一な動きを有する塞栓症イベントを示すか否かを判定する工程を包含する、請求項２７に記載の方法。
【請求項３５】
前記複数のバイナリ特性試験は、前記結果として生じる編集された潜在的塞栓症イベントの移動情報が、前記バックグラウンド電力レベルからの十分な電力の変動を有するか否かを判定する工程を包含する、請求項２７に記載の方法。
【請求項３６】
ユーザが観察できるように、前記編集された移動情報を表示する工程をさらに包含する、請求項２７に記載の方法。
【請求項３７】
前記バイナリ特性試験の結果を調べ直す工程と、塞栓症イベントを明確な擬陽性識別を拒絶する工程とをさらに包含する、請求項２７に記載の方法。
【請求項３８】
前記結果として生じる編集された移動情報が塞栓症イベントの特性と一致すると判定されると、カウンタを自動的にインクリメントする工程をさらに包含する、請求項３７に記載の方法。
【請求項３９】
超音波ビームに沿って動きを感知するドップラー超音波システムで塞栓症イベントを検出する方法であって、該ドップラー超音波システムは、該超音波ビームに沿う複数の場所について検出されたドップラーシフト信号電力および関連する速度を含む移動情報を複数の時間周期にわたって編集し、該方法は、
各時間周期および複数の場所の各々に関する該編集された移動情報から、それぞれのバックグラウンド電力レベルを減算する工程と、
各時間周期について、速度閾値よりも小さい検出された速度を有する移動情報を該減算された編集された移動情報から除去する工程と、
結果として生じる編集された移動情報が塞栓症イベントの発生と一致するか否かを判定するために、各時間周期についての複数のバイナリ特性試験を実行する、工程と
を包含する、方法。
【請求項４０】
前記速度閾値は、７ｃｍ／秒にほぼ等しい、請求項３９に記載の方法。
【請求項４１】
前記複数のバイナリ特性試験は、前記結果として生じる編集された移動情報から前記塞栓症イベントの位置を識別する工程を包含する、請求項３９に記載の方法。
【請求項４２】
前記塞栓症イベントの位置は、第１の深さと第２の深さとの間に生じるか否かを判定する工程をさらに包含する、請求項４１に記載の方法。
【請求項４３】
前記塞栓症イベントの位置を識別する工程は、前記超音波ビームに沿って検出された最大超音波電力の位置を突き止める工程を包含する、請求項４１に記載の方法。
【請求項４４】
前記複数のバイナリ特性試験は、前記結果として生じる編集された移動情報が、ハイエンド血流速度を超過しない速度を有する塞栓症イベントを示すか否かを判定する工程を包含する、請求項３９に記載の方法。
【請求項４５】
前記ハイエンド血流速度は、毎秒約２メートルである、請求項４４に記載の方法。
【請求項４６】
前記複数のバイナリ特性試験は、前記結果として生じる編集された移動情報が最小数の時間間隔にわたって前記超音波ビームの源から離れて、または該源に向かって均一な動きを有する塞栓症イベントを示すか否かを判定する工程を包含する、請求項３９に記載の方法。
【請求項４７】
前記複数のバイナリ特性試験は、前記結果として生じる編集された潜在的塞栓症イベントの移動情報が前記バックグラウンド電力レベルからの十分な電力の変動を有するか否かを判定する工程を包含する、請求項３９に記載の方法。
【請求項４８】
ユーザが観察できるように、移動情報を表示する工程をさらに包含する、請求項３９に記載の方法。
【請求項４９】
前記バイナリ特性試験の結果を調べ直す工程と、塞栓症イベントを明確な擬陽性識別を拒絶する工程とをさらに包含する、請求項３９に記載の方法。
【請求項５０】
前記結果として生じる編集された移動情報が塞栓症イベントの特性と一致すると判定されると、カウンタを自動的にインクリメントする工程をさらに包含する、請求項３９に記載の方法。
【請求項５１】
超音波ビームに沿って動きを感知するドップラー超音波システムで塞栓症イベントを検出する方法であって、該ドップラー超音波システムは、該超音波ビームに沿う複数の場所について検出されたドップラーシフト信号電力および関連する速度を含む移動情報を複数の時間周期にわたって編集し、該方法は、
塞栓症イベントの発生を識別するために、各時間周期について、編集された移動情報に関して塞栓症イベントを示す複数のバイナリ特性試験を実行する、工程と、
擬陽性塞栓症イベントを拒絶する工程と
を包含する、方法。
【請求項５２】
前記複数のバイナリ特性試験を実行する工程は、前記編集された移動情報から前記塞栓症イベントの位置を識別する工程を包含する、請求項５１に記載の方法。
【請求項５３】
前記塞栓症イベントの位置が第１の深さと第２の深さとの間に生じるか否かを判定する工程をさらに包含する、請求項５２に記載の方法。
【請求項５４】
前記塞栓症イベントの位置を識別する工程は、前記超音波ビームに沿って検出された最大超音波電力の位置を突き止める工程を包含する、請求項５２に記載の方法。
【請求項５５】
前記複数のバイナリ特性試験は、前記編集された移動情報が、ハイエンド血流速度を超過しない速度を有する塞栓症イベントを示すか否かを判定する工程を包含する、請求項５１に記載の方法。
【請求項５６】
前記ハイエンド血流速度は、毎秒約２メートルである、請求項５５に記載の方法。
【請求項５７】
前記複数のバイナリ特性試験は、前記編集された移動情報が、最小数の時間間隔にわたって前記超音波ビームの源から離れて、または該源に向かって均一な動きを有する塞栓症イベントを示すか否かを判定する工程を包含する、請求項５１に記載の方法。
【請求項５８】
前記複数のバイナリ特性試験は、前記編集された潜在的塞栓症イベントの該編集された移動情報が、前記バックグラウンド電力レベルからの十分な電力の変動を有するか否かを判定する工程を包含する、請求項５１に記載の方法。
【請求項５９】
ユーザが観察できるように、前記編集された移動情報を表示する工程をさらに包含する、請求項５１に記載の方法。
【請求項６０】
前記結果として生じる編集された移動情報が塞栓症イベントの特性と一致すると判定されると、カウンタを自動的にインクリメントする工程をさらに包含する、請求項５１に記載の方法。
【請求項６１】
超音波ビームに沿って動きを感知するドップラー超音波システムで塞栓症イベントを検出する方法であって、該ドップラー超音波システムは、該超音波ビームに沿う複数の場所について検出されたドップラーシフト信号電力および関連する速度を含む移動情報を複数の時間周期にわたって編集し、該方法は、
各時間周期におよび複数の場所の各々について編集された移動情報から、それぞれのバックグラウンド電力レベルを減算する工程と、
塞栓症イベントの発生を識別するために、各時間周期について、結果として生じる該編集された移動情報について塞栓症イベントを示す複数のバイナリ特性試験を実行する、工程と、
擬陽性塞栓症イベントを拒絶する工程と
を包含する、方法。
【請求項６２】
前記複数のバイナリ特性試験を実行する工程は、前記結果として生じる編集された移動情報から前記塞栓症イベントの位置を識別する工程を包含する、請求項６１に記載の方法。
【請求項６３】
前記塞栓症イベントの位置は、第１の深さと第２の深さとの間に生じるか否かを判定する工程をさらに包含する、請求項６２に記載の方法。
【請求項６４】
前記塞栓症イベントの位置を識別する工程は、前記超音波ビームに沿って検出された最大超音波電力の位置を突き止める工程を包含する、請求項６２に記載の方法。
【請求項６５】
前記複数のバイナリ特性試験は、前記結果として生じる編集された移動情報が、ハイエンド血流速度を超過しない速度を有する塞栓症イベントを示すか否かを判定する工程を包含する、請求項６１に記載の方法。
【請求項６６】
前記ハイエンド血流速度は、毎秒約２メートルである、請求項６５に記載の方法。
【請求項６７】
前記複数のバイナリ特性試験は、前記結果として生じる編集された移動情報が、
最小数の時間間隔にわたって前記超音波ビームの源から離れて、またはこの源に向かって均一な動きを有する塞栓症イベントを示すか否かを判定する工程を包含する、請求項６１に記載の方法。
【請求項６８】
前記複数のバイナリ特性試験は、前記結果として生じる編集された潜在的塞栓症イベントの移動情報が、前記バックグラウンド電力レベルからの十分な電力の変動を有するか否かを判定する工程を包含する、請求項６１に記載の方法。
【請求項６９】
ユーザが観察できるように、前記編集された移動情報を表示する工程をさらに包含する、請求項６１に記載の方法。
【請求項７０】
前記結果として生じる編集された移動情報が塞栓症イベントの特性と一致すると判定されると、カウンタを自動的にインクリメントする工程をさらに包含する、請求項６１に記載の方法。
【請求項７１】
超音波ビームに沿って動きを感知し、および塞栓症イベントを検出するドップラー超音波システムであって、該システムは、
超音波信号を検出し、かつこれに応答して、対応する電気信号を生成するように動作可能な超音波トランスデューサと、
該トランスデューサと結合された信号処理回路であって、該電気信号を受け取り、該超音波ビームに沿う複数の場所について検出されたドップラーシフト信号電力および関連する速度を含む移動情報を複数の時間周期にわたって編集する、信号処理回路と、
該編集された移動情報を該信号処理回路から受け取るように結合され、かつ各時間間隔について複数のバイナリ特性試験を実行するように動作可能である検出回路であって、該編集された移動情報は、塞栓症イベントの発生と一致するか否かを判定する、検出回路と
を備える、ドップラー超音波システム。
【請求項７２】
前記検出回路は、複数の場所の各々および時間周期について前記編集された検出されたドップラー超音波電力から、それぞれのバックグラウンド電力レベルを減算するようにさらに動作可能である、請求項７１に記載のシステム。
【請求項７３】
各時間周期について、前記検出回路は、速度閾値よりも小さい検出された速度を有する移動情報を前記減算された編集された移動情報から除去するようにさらに動作可能である、請求項７２に記載のドップラー超音波システム。
【請求項７４】
前記速度閾値は、７ｃｍ／秒にほぼ等しい、請求項７３に記載のドップラー超音波システム。
【請求項７５】
前記検出回路は、前記複数のバイナリ特性試験の結果を調べ直す、かつ塞栓症イベントの擬陽性識別を拒絶するようにさらに動作可能である、請求項７１に記載のドップラー超音波システム。
【請求項７６】
前記信号処理回路および前記検出回路と結合されて、前記編集された移動情報をユーザに表示する表示デバイスをさらに備える、請求項７１に記載のドップラー超音波システム。
【請求項７７】
前記検出回路は、塞栓症であると判定されたイベントの数を数えるようにさらに動作可能である、請求項７１に記載のドップラー超音波システム。
【請求項７８】
前記複数のバイナリ特性試験は、前記超音波ビームに沿う前記複数の場所の各々について、最大電力の位置を突き止めることによって、前記塞栓症イベントの位置を識別する工程を含む、請求項７１に記載のドップラー超音波システム。
【請求項７９】
前記複数のバイナリ特性試験は、前記塞栓症イベントの位置が、第１の深さと第２の深さとの間に生じるか否かを判定する工程をさらに含む、請求項７８に記載のシステム。
【請求項８０】
前記複数のバイナリ特性試験は、前記編集された移動情報がハイエンド血流速度を超過しない速度を有する塞栓症イベントと一致するか否かを決定する工程を含む、請求項７１に記載のドップラー超音波システム。
【請求項８１】
前記ハイエンド血流速度は、毎秒約２メートルである、請求項８０に記載のドップラー超音波システム。
【請求項８２】
前記複数のバイナリ特性試験は、前記編集された移動情報が、最小数の時間間隔にわたって前記超音波トランスデューサから離れて、または該トランスデューサに向かって均一な動きを有する塞栓症イベントを示すか否かを判定する工程を包含する、請求項７１に記載のドップラー超音波システム。
【請求項８３】
前記複数のバイナリ特性試験は、潜在的塞栓症イベントの前記編集された移動情報が、前記バックグラウンド電力レベルからの十分な電力の変動を有するか否かを判定する工程を包含する、請求項７１に記載のドップラー超音波システム。
【請求項８４】
塞栓症イベントを検出するコンピュータ実行可能プログラムを有するコンピュータにより読み出し可能な媒体であって、該コンピュータプログラムはインストラクションを含み、該インストラクションは、超音波ビームに沿う銅さを感知するドップラー超音波システムによって実行されると、
該超音波ビームに沿う複数の場所についての移動情報を複数の時間周期にわたって編集する工程であって、該移動情報は、検出されたドップラーシフト信号電力および関連する速度を含む、工程と、
該編集された移動情報が塞栓症イベントの発生を示すか否かを判定するために、各時間周期についての複数のバイナリ特性試験を実行する、工程と
を実行する、コンピュータにより読み出し可能な媒体。
【請求項８５】
前記複数の場所および時間周期の各々について、前記編集された検出されたドップラー超音波電力から、それぞれのバックグラウンド電力レベルを減算する工程をさらに包含する、請求項８４に記載のコンピュータにより読み出し可能な媒体。
【請求項８６】
速度閾値よりも小さい検出された速度を有する移動情報を、前記減算された各時間周期についての編集された移動情報から除去する工程をさらに包含する、請求項８５に記載のコンピュータにより読み出し可能な媒体。
【請求項８７】
前記速度閾値は、７ｃｍ／秒にほぼ等しい、請求項８６に記載のコンピュータにより読み出し可能な媒体。
【請求項８８】
前記バイナリ特性試験の結果を調べ直す工程と、塞栓症イベントの擬陽性識別を拒絶する工程とをさらに包含する、請求項８４に記載のコンピュータにより読み出し可能な媒体。
【請求項８９】
前記複数のバイナリ特性試験は、前記編集された移動情報から前記塞栓症イベントの位置を識別する工程を包含する、請求項８４に記載のコンピュータにより読み出し可能な媒体。
【請求項９０】
前記複数のバイナリ特性試験は、前記塞栓症イベントの位置が、第１の深さと第２の深さとの間に生じるか否かを判定する工程を包含する、請求項８９に記載のコンピュータにより読み出し可能な媒体。
【請求項９１】
前記塞栓症イベントの位置を識別する工程は、複数の時間セグメントにわたって、前記超音波ビームに沿って検出された最大電力の深さの位置を突き止める工程を包含する、請求項８９に記載のコンピュータにより読み出し可能な媒体。
【請求項９２】
前記複数のバイナリ特性試験は、前記編集された移動情報が、ハイエンド血流速度を超過しない速度を有する塞栓症イベントと一致するか否かを判定する工程を包含する、請求項８４に記載のコンピュータにより読み出し可能な媒体。
【請求項９３】
前記ハイエンド血流速度は、毎秒約２メートルを含む、請求項９２に記載のコンピュータにより読み出し可能な媒体。
【請求項９４】
前記複数のバイナリ特性試験は、前記編集された移動情報が、最小数の時間間隔にわたって前記超音波ビームの源から離れて、または該源に向かって均一な動きを有する塞栓症イベントを示すか否かを判定する工程を包含する、請求項８４に記載のコンピュータにより読み出し可能な媒体。
【請求項９５】
前記複数のバイナリ特性試験は、前記編集された潜在的塞栓症イベントの移動情報が、前記バックグラウンド電力レベルからの十分な電力の変動を有するか否かを判定する工程を包含する、請求項８４に記載のコンピュータにより読み出し可能な媒体。
【請求項９６】
ユーザが観察できるように、前記編集された移動情報を表示する工程をさらに包含する、請求項８４に記載の方法。
【請求項９７】
前記結果として生じる編集された移動情報が塞栓症イベントの特性と一致すると判定されると、カウンタを自動的にインクリメントする工程をさらに包含する、請求項８４に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願のクロスリファレンス）
本願は、現在係属中の１９９８年１１月１１日に出願された米国特許出願番号０９／１９０，４０２の一部継続出願である。
【０００２】
（技術分野）
本発明は、概して、医学モニタリングおよび診断上の処置およびデバイスに関し、より詳細には、血流をモニタリングするためのドップラー超音波方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００３】
（発明の背景）
ドップラー超音波は、長年の間、血流の速度を測定するために使用されてきた。公知のドップラーシフト現象は、動いているターゲットから反射される超音波信号が、超音波ビームの方向に対して平行なターゲット速度成分に直線的に比例した周波数シフトを有することを提供する。周波数シフトは、所与の速度で動いている任意の物体に対して同じであるが、検出された信号の振幅は、超音波を反射する動いている物体の音響反射率の関数である。パルスドップラー超音波システムは、通常、特定のサンプルボリュームにおいて検出される戻り信号周波数（すなわち、速度）のスペクトログラム時間の関数として生成し、このスペクトログラムは、患者の血流の特性を判定するために医者によって使用される。
【０００４】
いくつかのドップラー超音波システムはまた、血流中に流れている塞栓を検出しかつ特性付ける能力を有する。塞栓検出能力を有するドップラー超音波システムの例は、米国特許番号５，３４８，０１５で権利が与えられているＭｏｅｈｒｉｎｇらの、１９９４年９月２０日に発行された「Ｍｅｔｈｏｄ  Ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  Ｆｏｒ  Ｕｌｔｒａｓｏｎｉｃａｌｌｙ  Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ，Ｃｏｕｎｔｉｎｇ，ａｎｄ／ｏｒ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｉｎｇ  Ｅｍｂｏｌｉ」のこの開示は、本明細書中で参照として援用される。このような超音波システムは、診断検査（ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ  ｅｘａｍｓ）（血管疾患または機能障害の存在および重要性）および外科処置中（塞栓または血流の変化／障害を生成する外科処置を示す）の両方で便利に使用される。
【０００５】
一般的に、超音波機器のユーザは、血流がモニタされるべき所望の位置に対応する超音波ビームに沿った深さを選択する事と同様に、患者に超音波トランスデューサまたはプローブを正確に方向決めさせることおよび位置決めすることもむしろ難しいことを理解する。これは、経頭蓋ドップラー画像（ＴＣＤ）のような超音波アプリケーションにおいて特に真実である。大抵共通に、ＴＣＤで観察される血管は、中央部、前部および後部の大脳動脈であり、かつ脊椎および大脳底動脈である。ドップラートランスデューサは、超音波ビームが大脳動脈に対する一時的な窓を介して、および、脊椎および大脳底動脈に対する孔筒部を介して頭蓋骨を通るために位置決めされなければならない。超音波機器のユーザは、一旦特定の窓が見つけられると、これらの特定の窓を位置合わせすることまたは超音波プローブの方向を正確にあわせることが難しいことが理解できる。
【０００６】
超音波窓を位置合わせすることにおいて複雑にしている要因は、所望の血流が位置合わせされる適当な深さの決定である。共通にもユーザは、間違った深さでの正確な方向、正しい深さでの間違った方向で見ているかどうかまたは、超音波窓が血流を完全に評価するためにはあまりにも粗末であるかどうかがわからない。ドップラー超音波プローブの適当な位置および方向、および、深さパラメータの正しい設定は、一般的に試行およびエラーに依存する。これは、ドップラー超音波機器の使用を、全く不便で難しくさせるだけでなく、また、所望のサンプルボリュームが適切に位置合わせされ得ないリスクを作り、したがって、対応する診断に受け入れ難くなり、または場合によっては不適切になる。
【０００７】
さらに、いくつかのドップラー超音波システムは、血管中を流れる血栓を検出しかつ特定するための能力を有するが、これらのシステムは、検出能力を比較的に限定していた。一般的に、従来のドップラー超音波システムは、一つまたは二つの近接した間隔をあけられたサンプルゲート位置でサンプリングされたドップラーシグネイチャ（ｓｉｇｎａｔｕｒｅ）に依存し、これらのゲート位置にのみの検出に限定される。結果として、従来のドップラー超音波システムを使用してアーティファクト信号から塞栓信号を識別することおよび正確に位置合わせすることは、難しい仕事であることがわかる。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００８】
（発明の要旨）
本発明によると、情報ディスプレイは血流のドップラー超音波モニタリングと連携して供給される。情報ディスプレイは、二つ同時に表示されるグラフィックディスプレイを含む。一つのグラフィックディスプレイは、血流が検出される超音波ビームの軸に沿って位置を示す血液位置ディスプレイである。血液位置ディスプレイは、選択された位置の一つに向けられたポインタなどの位置インデケータ器を含む。他のグラフィックディスプレイは、選択された位置でのモニタされた血流の速度を示すスペクトログラムである。血液位置ディスプレイは、血流が検出される位置に対応するカラー領域を含み得る。色の強度は、検出された超音波信号振幅の関数としてまたは、検出された血流の速度の関数として、変化し得る。
【０００９】
血液位置ディスプレイは、ユーザが超音波ビーム軸にそって素早く血流に位置合わせすることを可能にする。血液位置ディスプレイを使用して、特定の目標の血流の位置は、目標の特定の位置において、より大きく表示された強度または、空間的な量を生成するために超音波プローブの照準（ａｉｍ）をユーザが調整することによってさらに洗練され得る。ユーザは、次いで、対応するスペクトログラムを観察するためにこのポインタの位置を選択し得る。ユーザはまた、血管と一致するディスプレイ上の一時的または他の変化を検出することによって、特定の血管の位置をつきとめるために、二つ同時に表示されるグラフィックディスプレイを使用し得る。
【００１０】
種々のアルゴリズム部品を含む塞栓イベントを検出するための方法が含まれる。その検出方法は、効果的な塞栓検出のためにアルゴリズム部分の全てより少ない部品を含み得る。そのアルゴリズム部品は、複数の時間周期および超音波ビーム軸に沿った位置のそれぞれに対して編集かつ検出されたドップラー超音波パワーから、それぞれのバックグランドパワーを減算するステップと、減算され編集された動き情報から速度閾値より小さい検出された速度を有する動き情報を取り除くステップと、結果として起こる編集された動き情報が、塞栓イベントの発生と合致しているかどうかを判定するための複数の２位置特性テストを実行するステップと、２位置特性テストの結果を精査するステップと、塞栓イベントの真偽識別を識別するステップとを含む。塞栓検出はまた、編集された動き情報の視覚的観察によってなされ得る。
（発明の詳細な説明）
以下に、正常の値から血流力学的に有意な偏差を検出するためにおよびマイクロ塞栓信号の発生に対する血流を評価するために血液の速度を測定することとの組み合わせるなどして、ドップラー超音波情報をユーザに供給するための新規の方法および装置を記述する。ある詳細な記述は、本発明の十分な理解を提供するためにである。しかしながら、本発明が、これらの特定の詳細なしに実行され得ることは、当業者に明らかである。他の例において、周知の回路、制御信号、タイミングプロトコルおよびソフトウェア演算は、不必要に本発明を曖昧にするのを避けるために詳細に示されなかった。
【００１１】
図１は、本発明の一実施形態と関連するドップラー超音波情報の第一のディスプレイモードを示すグラフィック図である。照準モード１００として参照されるこの第一のディスプレイモードにおいて、二つの識別可能な超音波ディスプレイが、ユーザに提供される。深さモードディスプレイ１０２は、色と共に、時間（横軸）の関数としての超音波ビーム軸（縦軸）に沿った種々の深さでの超音波プローブから離れる、または超音波プローブに向かう血流を表示する。
【００１２】
深さモードディスプレイ１０２は、色のついた領域１０４および１０６を含む。領域１０４は、概して赤に色づけられ、プローブに対して向いて導かれ、および特定の深さ範囲の速度成分を有する血流を示す。領域１０６は、概して青に色づけられ、プローブから離れて、および特定の深さ範囲の速度成分を有する血流を示す。赤および青領域は一様な色ではなく、赤の強度のリターンのドップラー超音波信号の検出された強度の関数として変化する。当業者は、このようなディスプレイが、従来のカラーＭモードディスプレイと類似していることを理解し、従来のカラーＭモードディスプレイにおいて、赤および青の色合いは、検出された血流の速度における変化と関連がある。しかしながら、このようなＭモードディスプレイは、スペクトログラムおよびスペクトログラムへの入力（それから診断上の決定がなされる）として血流を位置合わせするこの特定のアプリケーションと同時に使用されなかった。
【００１３】
照準モード１００はまた、心臓収縮心臓拡張パターンの特性を示す速度包絡線を示す図１で示されたスペクトログラム１０８を含む。深さモードディスプレイ１０２のように、スペクトログラム１０８は、リターン超音波信号の検出された強度の関数として変化する強度において色づけされる速度包絡線内にデータポイント（図示せず）を含む。スペクトログラム１０８が適用する特定のサンプルボリュームは、深さインディケータまたはポインタ１０９によって深さモードディスプレイ１０２において示された深さでのものである。この方法において、超音波システムのユーザは、スペクトログラム１０８を特定の深さで測定するために、特定の深さを便利に見て選択し得る。深さモードディスプレイ１０２は、意味のあるスペクトログラムが取得され得る適切な深さの範囲と関わる情報を容易にかつ便利に提供する。
【００１４】
上述のように、領域１０４および１０６の色の強度は、好ましくは、リターン超音波信号の検出された強度の関数として変化する。図２を参照して、グラフィック図はこのような色の強度がどのように決定されるかを示す。偽情報の表示を避けるために、低速であるがきわめて強くあり得る信号（細胞の動きによるなど）は無視され、図１の深さモードディスプレイ１０２において表示されない。これは、クラッタフィルタリングとして参照され、図２において、閾値マグニチュードクラッタカットオフがポジティブおよびネガティブ速度を制限するとして示される。同様に、ノイズに関する低パワー信号もまた無視され、図１の深さモードディスプレイ１０２に表示されない。ユーザは、パワー範囲値を選択することによるカラー強度マッピングに対するパワー上限値を決定し得る。従って、パワーの上限値を越える信号は無視され、心臓環境における血流をモニタリングする際、特に役に立つ別のクラッタフィルタリングを使用する。当業者は、他のフィルタリング技術が、デルタ変調器または他の適切に適応フィルタリング技術を含み、深さモードディスプレイ画像を改良するために使用され得ることを理解する。
【００１５】
深さモードディスプレイ１０２の現在、所望の実施形態が信号強度の関数としてマッピングする色強度を使用し、プローブに向かうかまたはプローブから離れる流れ方向に従って、赤または青にさらに使用するが、当業者は、検出された速度の関数として色強度が代わりに使用され得ることを理解する。このような場合において、図３に示されるように、色強度は、クラッタカットオフマグニチュードから１／２のパルス反復周波数（ＰＲＦ）と対応する、最大速度マグニチュードに変化する。ノイズ閾値以下または選択されたパワー上限値を超えるパワーを有する検出された信号は、無視される。図４は、領域１０４および１０６の色強度が検出された速度の関数として変化する照準モードディスプレイ１００を示すカラー図である。深さモードディスプレイ１０２およびスペクトログラム１０８の両方は、同じ時間軸に相対的に表示され、深さモードディスプレイは、心拍と同じ周期性を有して空間的程度および色強度の両方での変化を示す。当業者はまた、信号振幅の関数単独でまたは速度の関数単独で色強度を変える代わりに、信号振幅および速度の両方の関数で色強度を有利に変え得ることを理解する。
【００１６】
図１に特に示された深さモードディスプレイ１０２は、一つの明確な赤領域１０４および一つの明確な青領域１０６の簡略化されたディスプレイを示す。当業者は、色づけされた領域の数および特徴が、超音波プローブの位置および方向に依存して変化することを理解する。実際に、特性の深さモードディスプレイのカタログは、特定の所望された血管が、実際に位置されていたかどうかを判定するユーザを支援するために供給され得る。一旦、ユーザが、所望の血管に対する特性の深さモードディスプレイを見つけると、次いで、ユーザは、スペクトログラム１０８を測定する深さを便利に決定し得る。
【００１７】
照準モード１００は、ユーザが頭蓋骨を通る超音波窓に近接するなどの、超音波プローブを素早く位置決めするのを可能し、これにより頭蓋骨内の血流が検出され得る。信号振幅の色付けられた表示（ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ）の使用は、この目的に対して特に有利である強い信号がプローブの良い位置および方向を示しているからである。流速の色付けされた表示の使用は、血流速度が血管の断面を超えて大きく変わる場所を除いて、有利なようになり得ない。しかしながら、かなり動いている組織（例えば、クラッタカットオフ速度での心臓動作）の近くの血流をモニタすることを試みる際、流速の色付けされた表示は、好適にされ得る。
【００１８】
図５を参照して、照準モード１００の使用は、肺動脈または大腿静脈などの特定の血管を識別することと関連して示される。この場合において、色付けられた流速の表示は、これらの特定の血管における血液の流速の大きな変化（ｈｉｇｈ  ｖａｒｉａｔｉｏｎ）により深さモードディスプレイ１０２において有利に使用される。深さモードのディスプレイ１０２および対応するスペクトログラム１０８における一時的な変化を観察することによって、ユーザは、以下のように肺動脈の最適な位置を識別し得る。（１）肺動脈の深さモードディスプレイは、心拍と同じ周期性を有し、青色である。（２）青色領域は、一般的に４〜９ｃｍの深さに存在する。（３）時間軸に沿って、青色信号は、ピーク速度に対応して、収縮期の中間で相対的に強い。（４）ユーザが、肺動脈の最も長い部分が収縮期の間超音波ビームと同時に整列させられるようにプローブを位置合わせしたことを示し、信号は、深さモードディスプレイにおいて最も大きい縦軸の限界（ｅｘｔｅｎｔ）を有する。ユーザは、次いで、表示されたスペクトログラム１０８に対するゲート深さおよびクラッタフィルタパラメータなどの他のパラメータを調整する。
【００１９】
照準モード１００はまた、パルスドップラーサンプルゲートの深さをセットするための場所をユーザに示し、ゆえに、スペクトログラム１０８は、所望された血流の信号からドップラーシフトを処理する。ユーザが特定の血流と関連するパラメータを観察かつ測定することを可能にし、その血流の血流力学的な有意義な偏りを示差し得る情報を供給するので、スペクトログラム１０８こそが、主な臨床の目標である。深さモードディスプレイ１０２およびこれに対応して選択されたスペクトログラム１０８のほかに、ユーザに表示された情報はまた、一般的に、スペクトログラムと関連する、平均ピーク心臓収縮の速度、平均エンド心臓拡張の速度、心拍インデックス、および、平均ピーク心臓収縮速度オーバータイムにおける相対的変化のなどのスペクトログラムと関連する周知の数値的なパラメータを含む。当業者は、他のモニタリングデバイスによって供給されるＥＫＧまたはＥＥＧ関連情報などのデータを含み、他のパラメータおよびディスプレイもまた供給されることを理解する。
【００２０】
図１の照準モード１００はまた、ドップラー超音波プローブを位置決めし方向決めするのに特に役に立ち、第一にスペクトログラム１０８を測定するための深さ位置を選択するのに役に立つ。プローブ位置、方向および範囲ゲート選択に続いて、ユーザは、一般的に臨床的に価値のあるスペクトログラム１０８を強調する情報ディスプレイを有することを望む。図６を参照して、第二ディスプレイモードは、スペクトルモード１１０として参照される。このモードにおいて、スペクトログラム１０８は、より大きいディスプレイエリアを占める。完全な深さモードディスプレイ１０２の代わりに、圧縮された深さモードディスプレイ１１２が供給される。この圧縮された深さモードディスプレイは１１２、短縮された時間スケールで、スペクトログラム１０８が取られたサンプルボリュームの深さおよびサンプルボリュームにおけるプローブへまたはプローブからの血流の状態に関する情報を供給する。従って、ユーザに、所望のサンプルボリューム深さおよび関連された血流と関することが連続的に知らせる。このことは、プローブの動きによるなどの血流に関する所望のサンプルボリュームの位置における任意の変化の素早い理解および補正を可能にする。このことはまた、臨床的な重要なスペクトログラム１０８上に主に焦点をあわせる間でさえも超音波システムのユーザがサンプルボリューム深さを微調整することを可能にする。
【００２１】
図７は、色彩毎におけるスペクトルモード１１０の２つの異なる表示を示す。一方の画面では、圧縮深さモード表示１１２においてポインタ１０９によって示された選択された深さは、血液が流れる場所ではなく、結果として、表示されたスペクトルグラム１０８には血流信号はない。他の画面では、ポインタ１０９によって示された選択された深さは、血流に一致し、対応するスペクトルグラム１０８が表示されている。図７に示される特定の実施形態において、領域１０４の色彩強度は、検出された速度の関数として変化し、血管断面を横切る血流速度の変化、超音波ビーム軸に関する検出された血流位置合わせ上の深さ変化、または、両変化に関連し得る特性色彩変化を示す。
【００２２】
当業者は、図１、４、６および７に示される診断情報表示によって提供される重要な利点を認識する。表示されたスペクトルグラム１０８はそれ自体新しくはないが、Ｂモード能力を有さない今日のパルスドップラー超音波システムは、超音波プローブを首尾良くかつ信頼して配置しかつ方向付ける手段、および、適切なサンプルボリューム深さ（この深さで目標の血流を検出する）を決定する手段を欠いている。また、色彩Ｍモード表示等の、血流方向、スピードまたは信号振幅の色分け表現は、当該分野において周知であるが、このような表示は、超音波プローブを向ける目的に、または、同時に起こるスペクトル解析用ために特定のサンプルボリューム深さを選択する際には用いられていない。
【００２３】
図８を参照して、深さモード表示１０２およびスペクトルグラム１０８を同時に提示することによっても、塞栓症信号を検出するための、および、非塞栓症のアーティファクトからのこのような信号を微分するための重要な情報が提供され得る。図８は、Ａ、ＢおよびＣの３つのイベントを示している。イベントＡでは、この深さモード表示１０２は、垂直ではない傾斜（すなわち、異なる時間、異なる深さで起こる高強度信号）を有する特に高強度の信号を示す。イベントＡでは、信号は、色分けされた血流領域１０４および１０６のうちのひとつだけの境界内に存在する。スペクトルグラム１０８において、特に高強度の信号は、心拍サイクル内の短い一時的な領域において、速度が異なり、最大流速によって跳ね上がっていることが示される。イベントＡは、選択されたサンプルボリューム近くの血流領域を通過する塞栓症に関する強力な証拠である。
【００２４】
イベントＢは、塞栓症の別の有力な候補である。この場合、深さモード表示１０２で示される高強度信号は、垂直ではないが、血液が流れている深さの領域内に排他的には現れない。この信号が、深さモード表示１０２の血流マージン外に現れる十分強い、および／または、十分長い後方散乱を有している一方で、スペクトルグラム表示１０８は、依然として、塞栓症に関連する特性の高強度過渡信号を示している。イベントＢは、また、塞栓症の証拠でもあるが、イベントＡに関連する証拠とは性質が異なる塞栓症である可能性が高い。様々な塞栓症の特定の信号特性が深さモード表示でまだ完全に調査されてはいないが、イベントＡとイベントＢとの差異は、異なる塞栓症のタイプの差異である可能性が高い。例えば、イベントＡは、粒状塞栓症に関連し得るが、イベントＢが気体性塞栓症に関連し得る。気泡の異なる音響的性質によって、特定の長い後方散乱信号が起こり、かつ、この発生が示された血流マージン外で起こるように見える。
【００２５】
イベントＣは、プローブの動きか何らかの他の非塞栓症のイベントかのいずれかに関係するアーティファクトである。イベントＣは、深さモード表示１０２で垂直線として現れ、高強度信号がプローブの動きに関連する特性か他のアーティファクトかと正確に同じ時間に全深さ場所で検出されたことを意味する。同様に、スペクトルグラム表示１０８で表示された高強度信号は、正確に同じ時間に（正および負の両速度、ならびに、最大血流速度を越える速度を含む）広い速度領域で検出された高強度信号を示す垂直線である。これにより、イベントＣは、アーティファクト信号として容易に特性化され、イベントＣは、塞栓症の性質ではない。
【００２６】
当業者は、深さモード表示１０２とスペクトルグラム１０８との同時のグラムが所望の資料体積を配置する便利な手段を提供するだけではなく、アーティファクト信号から塞栓症信号を区別する特定の有効な技術を提供し、おそらく、異なる塞栓症信号を特性付ける有効な技術を提供するということでさえ認識している。このような塞栓症検出および特性付けは、操作者によって容易に観察されるが、超音波装置によって自動的に実行かつ記録されることも可能である。
【００２７】
塞栓症の自動検出は、同時に血流内の二つ以上の試料ゲートの活動を観察することによってなされる。システムは、次の二つの異なる検出仮説を区別する。
（１）信号が塞栓症の信号である場合、複数の試料ゲートで連続的に異なる時間で、信号は、信号自体を提示する。
（２）信号がプローブの動きのアーティファクトである場合、複数の試料ゲートで同時に、信号は、信号自体を提示する。
これらの二つの仮説は、相互に排他的であり、「ドップラーマイクロ塞栓症信号の基本特定基準」（例えば、Ｓｔｒｏｋｅ、２６巻、１１２３頁、１９９５、を参照）を合格し、異なる試料ゲートにおける塞栓症信号の（時系列解析または他の適切な技術による）連続検出が適切な時間に異なる点で行われて、時間遅れが血流方向に一致していることを検証した後に、イベントが塞栓症のものであると断言される。アーティファクト信号からの塞栓症のものの微分が血流外の一つ以上の資料ゲートにおける活動を観察することによってもさらに確認され得る。
【００２８】
図９は、本発明の実施形態による超音波システム１５０を示す機能ブロック図である。超音波システム１５０は、統合フラットパネル表示１５２、または、表示インタフェースコネクタ１５４を介する他の所望の表示フォーマット上の図１〜８と関連して上記された様々な表示モードを生成する。ドップラー超音波システム１５０の信号処理のコアは、マスターパルスドップラー回路１５６、および、スレイブパルスドップラー回路１５８である。ドップラープローブ１６０は、プローブスイッチング回路１６２によって他のシステムコンポーネントに接続される。プローブスイッチング回路１６２は、例えば、プローブケーブルで用いられた符号化抵抗器を検出することによって、または、他の従来のプローブタイプの検出によって、存在検出機能と様々なプローブを区別する能力との両方を提供する。マスタードップラー回路１５６およびスレイブドップラー回路１５８の両方を提供することによって、二つの別の超音波プローブ１６０が用いられ得、このことにより、一方向または（脳の基本動脈血液速度の双方経頭蓋計測等）双方向の超音波感知能力を提供する。マスタードップラー回路１５６およびスレイブドップラー回路１５８は、以下で詳細に記述するように、各プローブ１６０によって検出された超音波信号を受信し、信号およびデータ処理演算を実行する。まず、データは、データの格納および表示を提供する汎用ホストコンピュータ１６４に伝送される。適切なホストコンピュータ１６４は、ディスプレイ、キーボード、内部ハードディスク、および、外部格納制御部を有する２００ＭＨｚのＰｅｎｔｉｕｍ（登録商標）プロセッサベースのシステムであるが、適切に適応する任意の様々なコンピュータシステムが用いられ得る。
【００２９】
超音波システム１５０は、オーディオスピーカ１６６を介する、および、代替的な媒体を介する格納用のまたは出力用のオーディオライン１６８を介するドップラーオーディオ出力も提供する。超音波システム１５０は、ユーザによって入力された可聴情報を受け取るためのマイクロフォン１７０も含む。次いで、この情報は、外部格納装置に出力され得る、または、音声ライン１７２を介して再生され得る。ユーザは、ホストコンピュータ１６４に接続されたキーボードを介して主に介する超音波システム１５０とインタフェースし、または他の遠隔入力制御ユニット１７４を介してインタフェースする。
【００３０】
図１０および１１は、マスターパルスドップラー回路１５６およびスレイブパルスドップラー回路１５８を特に詳細に示す。図１０および１１は、類似した回路構造および相互接続を示しているので、両図で用いられる同一の参照符号を一度だけ用いて説明される。図１０はまた、マイクロフォン１７０、スピーカ１６６、および、オーディオ出力ライン１６８＆１７２を介し、超音波システム１５０への入出力に対するオーディオ入出力に関しても詳細に示し、これらの動作は、マスターパルスドップラー回路１５６によって制御される。
【００３１】
トランスデューサ入力／出力ステージにおいて、パルスドップラー回路１５６および１５８の各々は、タイミングおよび制御回路１７６の（マスターパルスドップラー回路１５６のタイミングおよび制御回路１７６によって制御されている特定のタイミングによる）制御の下で動作する伝送／受信スイッチ回路１７５を含む。タイミングおよび制御回路１７６は、ドップラープローブ１６０（図９を参照）に超音波を放射させる出力ドライブ信号を提供する伝送回路１７８の動作も制御する。タイミングおよび制御回路１７６は、受信回路１８２によって伝送／受信スイッチ１７５に接続されたアナログデジタル変換回路１８０も制御する。回路１７５〜１８２の機能および動作は、当業者に周知であり、これ以上の説明は必要とされない。
【００３２】
パルスドップラー回路１５６および１５８の主な信号処理機能は、４つのデジタル信号プロセッサＰ１〜Ｐ４によって実行される。Ｐ１は、前部にあり、受信器１８２からアナログデジタル変換回路１８０およびデータバッファ回路またはＦＩＦＯ１８６を介してデジタル化されたトランスデューサデータを受信する。Ｐ４は、後部にあり、最終的な表示の準備等のより高レベルのタスクを実行する。Ｐ１用の適切なデジタル信号プロセッサは、Ｔｅｘａｓ  Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ  ＴＭＳ３２０ＬＣ５４９整数型プロセッサであり、Ｐ２〜Ｐ４用の適切なデジタル信号プロセッサは、Ｔｅｘａｓ  Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ  ＴＭＳ３２０Ｃ３１浮動小数型プロセッサである。しかし、他のデジタル信号処理回路が本発明に従う同じ機能を実質的に実行するために用いられ得る。
【００３３】
受信された超音波信号は、最初、デジタル信号プロセッサＰ１によって処理され、次いで、デジタル信号プロセッサＰ２、Ｐ３およびＰ４の信号処理パイプラインを通過する。以下で詳細に説明されるように、デジタル信号プロセッサＰ１は、受信されたデジタルデータから直交ベクトルを構成し、フィルタリング演算を実行し、そして、３３の異なる領域のゲート位置に関連するドップラーシフト信号を出力する。デジタル信号プロセッサＰ２は、全てのゲート深さにおいてクラッター除去を実行する。デジタル信号プロセッサＰ３は、自己相関、位相および電力計算を含む様々な計算を実行する。Ｐ３はまた、ステレオオーディオ出力用の直交データの準備を行う。デジタル信号プロセッサＰ４は、スペクトルグラムエンベロープの計算、収縮期検出を含むスペクトルグラム表示に関連する計算の大部分を実行し、また、照準表示の準備に関連する最終的な計算を準備する。
【００３４】
デジタル信号プロセッサＰ１〜Ｐ４の各々は、ホストバス１８７、および、対応するＦＩＦＯ１８８（１）〜１８８（４）等の制御データバッファ回路を介してホストコンピュータ１６４（図９を参照）に接続される。このバッファ回路によって、デジタル信号プロセッサＰ１〜Ｐ４の初期化およびプログラムローディング、ならびに、デジタル信号プロセッサＰ１〜Ｐ４とホストコンピュータとの間の他の演算用通信が可能となる。デジタル信号プロセッサＰ２〜Ｐ４の各々は、関連する信号処理用のプログラムおよびデータメモリとして機能する、関連の高速メモリまたはＳＲＡＭ１９０（２）〜１９０（４）に接続される。図１０または１１の特に示された信号処理チェーンにおいて、デジタル信号プロセッサＰ１は、十分な内部メモリを有し、外部のプログラムまたはデータメモリは、提供される必要がない。あるデジタル信号プロセッサから次のデジタル信号プロセッサへのデータ伝送は、データバッファまたはＦＩＦＯ回路１９２（２）〜１９４（４）を挟んで提供される。デジタル信号プロセッサＰ４によって処理された超音波データは、デュアルポートＳＲＡＭ１９４等のデータバッファ回路を介してホストコンピュータ１６４に提供される。
【００３５】
図１０を参照する。マスターパルスドップラー回路１５６のデジタル信号プロセッサＰ４は、また、マイクロフォン１７０を介して入力されたオーディオを処理し、かつ、スピーカ１６６およびオーディオ出力ライン１６８、１７２へのオーディオ出力信号の供給を制御する。Ｐ４は、オーディオ制御回路１９６の演算を制御することによってオーディオ出力信号を制御する。このオーディオ制御回路１９６は、マスターパルスドップラー回路１５６およびスレイブパルスドップラー回路１５８の両回路からオーディオ信号を受信する。
【００３６】
図１２〜１６に示される処理フローチャートを参照する。マスターパルスドップラー回路１５６とスレイブパルスドップラー回路１５８との両回路に含まれるデジタル信号プロセッサＰ１〜Ｐ４の各々で実行される演算の詳細な説明は、ここで提供される。特定の詳細な計算および数値情報は、本発明の現在の実施形態を開示するために提供されるが、当業者は、これらの詳細が例示的なものであり、本発明の他の実施形態に含まれる必要なないことを認識している。
【００３７】
図１２を参照する。デジタル信号プロセッサＰ１の演算を以下に示す。
生データのデジタル化（ＤＩＧＩＴＩＺＡＴＩＯＮ  ＯＦ  ＲＡＷ  ＤＡＴＡ）。入力Ａ／Ｄから一連のＮ個の１４ビット値、Ａ（１：Ｎ）を読み出す。この値は、４Ｘドップラーキャリア周波数（８ＭＨｚ）で値が変換され、伝送バーストのスタートを同期して開始する。ドップラーパルス反復周波数（ＰＲＦ）が８ｋＨｚである場合、Ｎ＝１０００であり、ドップラーＰＲＦが６．２５ｋＨｚである場合、Ｎ＝１２８０であり、そして、ドップラーＰＲＦが５ｋＨｚである場合、Ｎ＝１６００である。
直交ベクトルの構築（ＱＵＡＤＲＡＴＵＲＥ  ＶＥＣＴＯＲ  ＣＯＮＳＴＲＵＣＴＩＯＮ）。Ｎ／４個の点を用いて二つのベクトルを構築する。各々は、次のルールに従う。それらのルールとは、Ｂｒ（１：Ｎ／４）＝Ａ（１：４：Ｎ−３）−Ａ（３：４：Ｎ−１）およびＢｉ（１：Ｎ／４）＝Ａ（２：４：Ｎ−２）−Ａ（４：４：Ｎ）である。ＢｒおよびＢｉは、一連のＮ／４個の異なるゲート深さに対するデジタルで復調された直交ドップラー値である。ここでの引算は、データからＤＣバイアスを取り除いている。
ローパスフィルタ係数（ＬＯＷ−ＰＡＳＳ  ＦＩＬＴＥＲ  ＣＯＥＦＦＩＣＩＥＮＴＳ）。ＢｒおよびＢｉは、キャリア周波数に等しく、かつ、ＤＣで中心とした帯域幅内の周波数を含み、ドップラー伝送バーストの帯域幅外のノイズを取り除くためにさらにフィルタリングされる必要がある。このローパスフィルタリングを達成するための係数は、ＭＡＴＬＡＢ等の標準的なデジタルフィルタ設計ソフトウェアを用いて、３５階のローパスＦＩＲフィルタを生成することによって決定される。このフィルタの正規化されたカットオフは、２／（Ｔ＊ｆｓ）であり、ここで、Ｔは、伝送バーストの継続時間であり、そして、ｆｓは、ＢｒおよびＢｉのデータのサンプリングレート（２ＭＨｚ）である。このフィルタをＣ（１：３５）と呼ぶ。このフィルタの係数は、伝送バースト長さがユーザによって変更されるにつれて変化し、フィルタ係数のいくつかの異なるセットのバンクは、これに従って、メモリに格納される。
アレイにインデックスを付ける（ＩＮＤＥＸ  ＡＲＲＡＹＳ）。３３個のレンジゲート位置からのデータが処理され、Ｐ２に渡される。グラフィック表示を容易にするために、これらのレンジゲート位置は、２ｍｍ離して選択される。しかし、直交ベクトルＢｒおよびＢｉは、２ｍｍの間隔を空けた要素を含まない（これらは、０．３８５ｍｍ離されている）。従って、ＢｒおよびＢｉを１ｍｍのサンプリング増分でＢｒおよびＢｉを間引く手段として、２ｍｍの倍数に最も近い値に対応するＢｒおよびＢｉ内のインデックスが用いられる。８ｋＨｚのＰＲＦ用の深さ２２：８６ｍｍに対応するインデックスＤ１（１：３３）、６．２５ｋＨｚおよび５ｋＨｚのＰＲＦまたはこれらより深い深さ領域に対応するインデックスＤ２（１：３３）およびＤ３（１：３３）の予め格納されたアレイを有することによって、このことがなされる。
直交データのローパスフィルタおよび間引き（ＬＯＷ−ＰＡＳＳ  ＦＩＬＴＥＲ  ＡＮＤ  ＤＥＴＥＲＭＩＮＡＴＩＯＮ  ＯＦ  ＱＵＡＤＲＡＴＵＲＥ  ＤＡＴＡ）。ＢｒおよびＢｉアレイは、以下のルールによってフィルタリングされ、かつ、次のルールによって３３個のゲートまで間引かれる（＜ａ，ｂ＞の記述は、ベクトルａおよびｂの３２ビットの累算整数内積である）。
2004520875.tif 000003
結果をＰ２に渡す（ＰＡＳＳ  ＲＥＳＵＬＴ  ＴＯ  Ｐ２）。ＥｒおよびＥｉの併せて６６個の値は、約２ｍｍの間隔を空けた６４個の異なるサンプルゲートのセットじゅうで、１パルス反復周期に対するドップラーシフトデータを含む。これらのアレイは、各々のアレイが新規の伝送バーストで、Ｐ２に渡される。
【００３８】
図１３を参照すると、デジタル信号プロセッサＰ２の演算は、以下のようになる。
１．入力データの蓄積（ＡＣＣＵＭＵＬＡＴＥ  ＩＮＰＵＴ  ＤＡＴＡ）。８ｍｓの周期にわたってバッファのＭ  ＥｒおよびＥｉベクトルをＰ１から収集し、浮動小数点マトリクスＦｒおよびＦｉに入れる。［８，６．２５，５］ｋＨｚのＰＲＦでは、マトリクスＦｒおよびＦｉは、それぞれ、Ｍ＝［６４，５０，４０］ベクトルを含む。それぞれの行き先でのｊ番目のＥｒおよびＥｉベクトルは、Ｆｒ（１：３３，ｊ）およびＦｉ（１：３３、ｊ）によって示される（これらは、列ベクトルである）。Ｍの集められたベクトルにわたるｋ番目のゲート深さは、Ｆｒ（ｋ，１：Ｍ）およびＦｉ（ｋ，１：Ｍ）によって指標とされる（これらは、行ベクトルである）。
２．「選択された」ゲート深さでの生データの保存（ＰＲＥＳＥＲＶＡＴＩＯＮ  ＯＦ  ＲＡＷ  ＤＡＴＡ  ＡＴ  ‘‘ＣＨＯＳＥＮ’’ＧＡＴＡ  ＤＥＰＴＨ）。ユーザ選択ゲート深さｋでの生データを分離バッファ内に保存する。このゲート深さで、ドップラースペクトログラムが処理される。この行ベクトルデータであるＧｒ（１：Ｍ）＝Ｆｒ（ｋ，１：Ｍ）およびＧｉ（１：Ｍ）＝Ｆｉ（ｋ，１：Ｍ）は、Ｐ３に、そして、最終的には、記録目的のためのホストに前方に通される。
３．クラッターキャンセレーション（ＣＬＵＴＴＥＲ  ＣＡＮＣＥＬＬＡＴＩＯＮ）。第４のオーダーのクラッタキャンセレーションフィルタをＦｒおよびＦｉの各行に適用する。Ｈｒ（１：３３，１：Ｍ）およびＨｉ（１：３３，１：Ｍ）は、フィルタリングされたＦｒ（１：３３，１：Ｍ）およびＦｉ（１：３３，１：Ｍ）データの行先マトリクスである。このフィルタを連続に適用することは、状態変数およびいくつかの過去のＦｒおよびＦｉベクトルを保持することを要求する。クラッタフィルタの係数は、０〜６００Ｈｚにおいて２５Ｈｚ増分（ｉｎｃｒｅｍｅｎｔ）で遮断周波数のユーザの選択に応じて変化する。これらの係数は、上記オプションからユーザ選択に与えられる、プロセッサＲＡＭにあるルックアップテーブルによって利用可能である。
４．Ｐ３への結果伝送（ＰＡＳＳ  ＲＥＳＩＬＴ  ＴＯ  Ｐ３）
Ｇｒ、Ｇｉ、ＨｒおよびＨｉがさらなる処理のためにＰ３に送られる。
【００３９】
図１４を参照すると、デジタル信号プロセッサＰ３の演算は、以下の通りである。
１．入力データを蓄積する（ＡＣＣＵＭＵＬＡＴＥ  ＩＮＰＵＴ  ＤＡＴＡ）。Ｐ２からＧｒ、Ｇｉ、ＨｒおよびＨｉを受け取る。
２．自己相関を演算する（ＣＯＭＰＵＴＥ  ＡＵＴＯＣＯＲＲＥＬＡＴＩＯＮ）。オーバータイムで各ゲートの第１のデータの自己相関を演算する。この計算において各ゲートでのすべてのＭ値を使用する。これは、各ゲートごとに一つの、３３の複素数の値のアレイを生成する。ｋ番目のゲート深さに対して、Ｐ＝Ｈｒ（ｋ，１：Ｍ）＋ｊＨｉ（ｋ，１：Ｍ）とする。その後、この深さに対する第１の遅延自己相関は、ＡＣ（ｋ）＝＜Ｐ（１：Ｍ−１），Ｐ（２：Ｍ）＞である（なお、複素数の値の内積では、第２のベクトルが共役である。また、なお、これとＰ２、Ｐ３、またはＰ４における内積は、不動小数点計算である）。この方法で、複素数のベクトルＡＣ（１：３３）を構築する。
３．各ＡＣ値に対する位相を演算する（ＣＯＭＰＵＴＥ  ＰＨＡＳＥ  ＦＯＲ  ＡＣ  ＶＡＬＶＥ）。各自己相関値に対して、複素数の値の位相を決定するために４象限のアークタンジェントルックアップを使用する。具体的には、ＡＮＧＬＥ（ｋ）＝ａｒｃｔａｎ（ｉｍｇ（ＡＣ（ｋ）），ｒｅａｌ（ＡＣ（ｋ））である。ＡＮＧＬＥ（ｋ）値は、ゲート深さｋでの平均フロー速度に比例する。
４．塞栓特性（ｅｍｂｏｌｕｓ  ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ）（例えば、泡からパーティクルを区別する）の機能が可能にされる場合、本方法は、図１６と結び付けて以下に記載されるサブルーチンにルーティングする。
５．パワーを演算する（ＣＯＭＰＵＴＥ  ＰＯＷＥＲ）。信号パワーを演算する。この計算での各ゲートにおいてすべてのＭ値を使用する。これは、各ゲートごとに１つの値として、３３の実数値のアレイを生成する。ｋ番目のゲート深さに対して、再度、Ｐ＝Ｈｒ（ｋ，１：Ｍ）＋ｊＨｉ（ｋ，１：Ｍ）とする。次いで、この深さに対するパワー演算は、ＰＯＷＥＲ（ｋ）＝＜Ｐ（１：Ｍ），Ｐ（１：Ｍ）＞である（なお、複素数値の内積では、第２のベクトルが共役される）。このようにして、実数ベクトルＰＯＷＥＲ（１：３３）を構築する。
６．圧縮パワーの対数圧縮（ＬＯＧ  ＣＯＭＰＲＥＳＳ  ＰＯＷＥＲ）。パワーをデシベルに変換する。すなわち、ＰＯＷＥＲｄ（１：３３）＝１０＊ｌｏｇ１０（ＰＯＷＥＲ（１：３３））
７．塞栓検出のためのパワートレースを計算する。４つのプリセットゲート深さのそれぞれに対して（１つはユーザが選択した深さであり、他の３つは、対応して計算された深さである）、窓のＭの異なる位置における６０ポイント移動ウインドウからパワーを計算する。なお、特定のゲート深さにおけるいくつかのデータの履歴が８ｍｓごとに消費している、新しいデータからの割込みなしで計算を維持する必要がある。特に、ゲートｎに対して、ＰＯＷＥＲ＿ＴＲＡＣＥｎ（ｉ）＝＜Ｈｒ（ｎ，ｉ−５９：ｉ）＋ｊＨｉ（ｎ，ｉ−５９：ｉ），Ｈｒ（ｎ，ｉ−５９：ｉ）＋ｊＨｉ（ｎ，ｉ−５９：ｉ）＞である。なお、３つのパワートレースは、血流内部に置かれたサンプル量を含む領域から取られる一方で、第４のパワートレースは、血流外部にある十分なサンプル量から取られる。
８．オーディオ出力準備において使用するための複合バンドパスフィルタ（ＣＯＭＰＬＥＸ  ＢＡＮＤＰＡＳＳ  ＦＩＬＴＥＲ  ＦＯＲ  ＵＳＥ  ＩＮ  ＡＵＤＩＯ  ＯＵＴＰＵＴ  ＰＲＥＰＡＲＡＴＩＯＮ）。スペクトログラムの内のユーザによって特定されたスペクトラムアンラッピング（ｕｎｗｒａｐｐｉｎｇ）から得られる最小および最大周波数は、オーディオ出力音声をスペクトログラムディスプレイ上に示されたものと一致させるための複合バンドパスフィルタを決定するために使用される。例えば、アンラッピングが［−１，７］ｋＨｚで発生する場合、従って，オーディオ複合バンドパスフィルタが−１ｋＨｚおよび＋７ｋＨｚでエッジを有する。異なるアンラップ範囲に対応する複合バンドパスフィルタ係数のいくつかのセットのバンクがオフラインで生成され、メモリ内に置かれる。各係数セットは、ユーザが使用し得るアンラッピング選択の内の１つに対応する。フィルタ係数の動作的セットをＵＷａ（ｌ：Ｏ）およびＵＷｂ（ｌ：Ｏ）と呼ぶ。Ｏは、フィルタの次数に１を足したものである。
９．オーディオ出力準備（ＡＵＤＩＯ  ＯＵＴＰＵＴ  ＰＲＥＰＡＲＡＴＩＯＮ）：再サンプリング（ＲＥＳＡＭＰＬＥ）。ユーザによって選択されたゲート深さｋにおいて，ドップラーシフト信号がオーディオスピーカーから出る（ｐｌａｙ  ｏｕｔ）ことになる。このようにする前に、いくつかのオーディオ信号の準備は、ユーザによって選択されたスペクトラルアンラッピングと一致することが重要である。０で各アレイをＰＲＦの２倍で多重化することによって、オーディオ信号Ｈｒ（ｋ，ｌ：Ｍ）およびＨｉ（ｋ，ｌ：Ｍ）を再サンプリングする。すなわち、Ｑｒ（ｋ，ｌ，２Ｍ）＝｛Ｈｒ（ｋ，ｌ），０，Ｈｒ（ｋ，２），０，Ｈｒ（ｋ，３），０，．．．，Ｈｒ（ｋ，Ｍ），０｝、およびＱｉ（ｋ，ｌ，２Ｍ）＝｛Ｈｉ（ｋ，ｌ），０，Ｈｉ（ｋ，２），０，Ｈｉ（ｋ，３），０，．．．，Ｈｉ（ｋ，Ｍ），０｝である。
１０．音声出力準備：複合バンドパス（ＡＵＤＩＯ  ＯＵＴＰＵＴ  ＰＲＥＰＡＲＡＴＩＯＮ：ＣＯＭＰＬＥＸ  ＢＡＮＤＰＡＳＳ）。０でデータを多重化することによって導入され他余分な画像を除去するために、複合バンドパスフィルタをＱｒ＋ｊＱｉに適用する。
【００４０】
【数１】
2004520875.tif 000004
１１．音声出力準備：ヒルベルト変換（ＡＵＤＩＯ  ＯＵＴＰＵＴ  ＰＲＥＰＡＲＡＴＩＯＮ：Ｈｉｌｂｅｒｔ  ＴＲＡＮＳＦＯＲＭ）。シーケンスＲ（ｎ）におけるオーディオデータは、直交フォーマットで存在し、オペレータに再生するために左右のステレオ方式に変換される必要がある。これは、ヒルベルト変換で処理され、９５のポイントの変換Ｈ（１：９５）がこの作業で使用される。すなわち、この係数は、文献における式またはＭＡＴＬＡＢ等のソフトウエアを処理する標準的な信号を用いて達成され得る。ヒルベルト変換のデータシーケンスへの適用は、ＦＩＲフィルタのように為される。Ｒ（ｎ）からステレオ分離された信号ＲＬおよびＲＲの構築は、［ＲＬ＝Ｈｉｌｂｅｒｔ（Ｒｒ）＋Ｄｅｌａｙ（Ｒｉ），ＲＲ＝Ｈｉｌｂｅｒｔ（Ｒｒ）−Ｄｅｌａｙ（Ｒｉ）］に従って為される。Ｄｅｌａｙは、Ｒの虚数成分の（Ｎｈ＋ｌ）／２刻み（ｓｔｅｐ）の遅延であり、Ｎｈは、ヒルベルトフィルタ（９５）のサイズである。
１２．さらなる処理のために、Ｇｒ、Ｇｉ、ＡＮＧＬＥ、ＰＯＷＥＲｄ、ＰＯＷＥＲ＿ＴＲＡＣＥ１、ＰＯＷＥＲ＿ＴＲＡＣＥ２、ＰＯＷＥＲ＿ＴＲＡＣＥ３、ＰＯＷＥＲ＿ＴＲＡＣＥ４、Ｒｒ、Ｒｉ、ＲＬおよびＲＲをＰ４に送る。
【００４１】
図１５を参照すると、デジタル信号プロセッサＰ４の演算は、以下のようである。
１．入力データの蓄積（ＡＣＣＵＭＵＬＡＴＥ  ＩＮＰＵＴ  ＤＡＴＡ）。Ｇｒ、Ｇｉ、ＡＮＧＬＥ、ＰＯＷＥＲｄ、ＰＯＷＥＲ＿ＴＲＡＣＥ１、ＰＯＷＥＲ＿ＴＲＡＣＥ２、ＰＯＷＥＲ＿ＴＲＡＣＥ３、ＰＯＷＥＲ＿ＴＲＡＣＥ４、Ｒｒ、Ｒｉ、ＲＬおよびＲＲをＰ３から受け取る。
２．スペクトログラムの計算（ＣＡＬＣＵＬＡＴＥ  ＳＰＥＣＴＲＯＧＲＡＭ）。パワースペクトラムを以下のステップによって計算する。ａ）互いに１２８のポイントが存在する古いポイントを有するＲｒ＋ｊＲｉシーケンスの新しいポイントを連結するステップ、ｂ）１２８ポイントのハニング（Ｈａｎｎｉｎｇ）窓に１２８のポイントシーケンスを乗算するステップ、ｃ）１２８のポイントシーケンスのＦＦＴであるＰを計算するステップ、ｄ）Ｐｄ＝１０＊ｌｏｇ１０（Ｐ）を計算するステップ、およびｅ）ＤＣがその中心にあるようにＰｄシーケンスをＦＦＴＳＨＩＦＴするステップである。
３．包絡（ＥＮＶＥＬＯＰＥ）。最大周波数フォロワー（ｆｏｌｌｏｗｅｒ）または「包絡線」関数Ｅ（ｊ）を計算し、これは、スペクトログラムにおけるフロー信号の上部エッジを示し、これは、０〜６３の整数であり、ＦＥＴ計算によってインデックス付けされる。すなわち、各スペクトラム線計算に対してＥの内の１つの値が存在する。当業者は、この計算を行うための種々のアルゴリズムを理解する。
４．収縮検出（ＳＹＳＴＯＬＥ  ＤＥＴＥＣＴＩＯＮ）。最大周波数フォロワーに基づいて、収縮の開始を検出する。収縮の開始が判定された場合、ＳＹＳＴＯＬＥ＿ＦＬＡＧ＝ＴＲＵＥを設定する。末端収縮速度値ＶＥＮＤ、ピーク収縮速度値ＶＰＥＡＫ、および平均速度ＶＭＥＡＮをさらに計算する。
５．照準ディスプレイ準備（ＡＩＭＩＮＧ  ＤＩＳＰＬＡＹ  ＰＲＥＰＡＲＡＴＩＯＮ）。以下のステップによって照準ディスプレイを準備する。ａ）ＰＯＷＥＲｄアレイからユーザによって設定された「照準ノイズ（ａｉｍ  ｎｏｉｓｅ）」パラメータセットの値を減算するステップ（すなわちＰＯＷＥＲｄ２＝ＰＯＷＥＲｄ−ａｉｍ＿ｍｏｉｓｅ）。ｂ）ユーザによって設定された「照準範囲（ａｉｍ  ｒａｎｇｅ）」パラメータセットの値によって割られる６４（色合いの数）のファクタをＰＯＷＥＲｄ２に乗算する（すなわち、ＰＯＷＥＲｄ３＝ＰＯＷＥＲｄ２＊６４／ａｉｍ＿ｒａｎｇｅ）ステップ、ｃ）結果のパワーデータを低末端上の０および高末端上の６３にクリッピングする。この値は、６４の値の赤または青のテーブルにおけるエントリに対応し、その結果をアレイＰＯＷＥＲｄ４に置くステップ、ｄ）関連付けられたＡＮＧＬＥ値が「フィルタカットオフパラメータ」より大きいか、絶対値においてフィルタカットオフパラメータよりも小さいか、または負のフィルタカットオフパラメータよりも小さいかどうかに依存して、１、０、または−１を各パワー値のそれぞれを乗算するステップである。これは、［−６４、＋６３］の範囲において６４の値（ゲート深さ当たり１つ）を生じる。この改変された照準アレイＰＯＷＥＲｄ５は、ホストコンピュータへの送信の後、容易に表示される。
６．スペクトログラム表示の準備（ＳＰＥＣＴＲＯＧＲＡＭ  ＤＩＳＰＬＡＹ  ＰＲＥＰＡＲＡＴＩＯＮ）。以下のステップによってスペクトログラムディスプレイを準備する。ａ）ユーザによって選択されたノイズフロアパラメータをアレイＰｄ（Ｐｄ２＝Ｐｄ−ｓｐｅｃｔｒａｌ＿ｎｏｉｓｅ）から減算するステップ、ｂ）ユーザによって特定化されたダイナミック範囲（Ｐｄ３＝Ｐｄ２＊２５６／ｓｐｅｃｔｒａｌ＿ｒａｎｇｅ）にわたって２５６色を含むようにスペクトラルデータを再スペクトル変換するステップ、ｃ）０〜２５５の範囲の整数値（Ｐｄ＝ｍｉｎ（２５５，ｆｌｏｏｒ（Ｐｄ３））であるデータを切り捨て／クリップするステップ、ｄ）データを８ビット（Ｐｄ５＝８ビットｔｒｕｎｃａｔｅ（Ｐｄ４））に切り捨て／クリップするステップである。
７．オーディオ出力（ＡＵＤＩＯ  ＯＵＴＰＵＴ）。右および左のスピーカーオーディオ出力であるアレイＲＲおよびＲＬをポート書き込みを介してスピーカに送信する。
８．入力マクロフォン（ＩＮＰＵＴ  ＭＩＣＲＯＰＨＯＮＥ）。入力マイクロフォンポートからベクトルＭＩＣにＭ値をサンプリングする（Ｍは、８ｍｓ周期内の伝達パルス反復の番号（＃）である）。
９．塞栓検出：パワートレースにおけるバックグランドパワー（ＥＭＢＯＬＵＳ  ＤＥＴＥＣＴＩＯＮ：ＢＡＣＫＧＲＯＵＮＤ  ＰＯＷＥＲ  ＩＮ  ＰＯＷＥＲ  ＴＲＡＣＥＳ）。４つのパワートレースに対して、４つのプリセットゲート深さに対応するＰＯＷＥＲ＿ＴＲＡＣＥ１．．ＰＯＷＥＲ＿ＴＲＡＣＥ４はバックグランドパワーレベルを計算する。なお、ＰＯＷＥＲ＿ＴＲＡＣＥｎがＭ値を含む。ただしＭは、８ｍｓ周期内の伝達パルス反復の番号（＃）である。バックグランドパワー値は、各トレースに対してデルタフォロワーによって獲得され、δ１、δ２、δ３、およびｄδ４によって表される。
【００４２】
【数２】
2004520875.tif 000005
バックグランド値におけるこの更新は、各Ｍのパワー値または各８ｍｓごとに１回行われる。
１０．塞栓検出：放物線フィット（ＥＭＢＯＬＵＳ  ＤＥＴＥＣＴＩＯＮ：ＰＡＲＡＢＯＬＩＣ  ＦＩＴ）。放物線フィットアルゴリズムを各ゲートのパワートレースに適用し、イベントが８ｍｓ周期の間に発生するかどうかを判定する。このフィットは、せいぜい１ｍｓだけ離れて配置された連続的なデータウインドウに適用されなければならない。放物線フィットが下に凹（ｃｏｎｃａｖｅ  ｄｏｗｎ）であり、ゲート深さに対して６ｄＢ（任意の閾値）だけバックグランドパワーを超えるピークを有する場合、イベントが検出される。
１１．塞栓検出：時間決定（ＥＭＢＯＬＵＳ  ＤＥＴＥＣＴＩＯＮ：ＴＩＭＥ  ＤＥＴＥＲＭＩＮＡＴＩＯＮ）。任意の単一ゲートイベントに対して、イベントのピークパワーのいずれかの側上の−６ｄＢポイント間のパワートレースを解析することによってイベントの正確な時間を計算する。現在のイベントが過去のイベントと比較され得るようにイベント結果および時間を記録する。
１２．塞栓検出：ハイレベルな計算（ＥＭＢＯＬＵＳ  ＤＥＴＥＣＴＩＯＮ：ＨＩＧＨ  ＬＥＶＥＬ  ＣＡＬＣＵＬＡＴＩＯＮ）。以下の条件が真である場合、ＤＥＴＥＣＴＩＯＮ＝ＴＲＵＥを設定する。すなわち、ａ）血流に隣接する３つのゲートの内の少なくとも２つのゲートは、４０ｍｓの時間ウインドウ内のイベントを示し、ｂ）血流外部のゲートは、検出を示さず、ｃ）イベントのタイミングは、血流の方向における進行を示す（すなわち、塞栓は、上流にスイミング（ｓｗｉｍｍｉｎｇ）しない）。
１３．さらなる処理のために、Ｇｒ、Ｇｉ、ＰＯＷＥＲｄ５、Ｐｄ５、ＳＹＳＴＯＬＥ＿ＦＬＡＧ、ＶＥＮＤ、ＶＭＥＡＮ、ＶＰＥＡＫ、ＭＩＣ、およびＤＥＴＥＣＴＩＯＮをホストに送る。
【００４３】
図１６を参照する。デジタルプロセッサＰ３の塞栓症サブルーチン演算を以下に示す。
【００４４】
４Ａ．Ｈｒ＋ｊＨｉのマトリクス要素の大きさを計算する。
【００４５】
Ｈｍａｇ（１：６４，１：Ｍ）＝１０＊ｌｏｇ１０（Ｈｒ．＾２＋Ｈｉ．＾２）
４Ｂ．参照バックグラウンドパワーレベルＰｂを計算する。
【００４６】
Ｈｍｅａｎ＝ｓｕｍ（ｓｕｍ（Ｈｍａｇ（１：６４，１：Ｍ）））／（６４＊Ｍ）。ＩＦ  ＰｂＯＬＤ＞Ｈｍｅａｎ  ＴＨＥＮ、Ｐｂ＝ＰｂＯＬＤ−０．１ｄＢ、ＥＬＳＥ、Ｐｂ＝ＰｂＯＬＤ＋０．１ｄＢ（これは、バックグラウンドパワーレベルのデルタホロワである）。
【００４７】
４Ｃ．特性化に用いられる定数、Ｒ１およびＲ２を決定する。Ｔ１＝マイクロ秒単位の伝送バースト長さである。Ｔ２＝マイクロ秒単位の反復周期である。我々は、Ｔ２＝Ｈｋ（１：６４）の要素が深さの１ｍｍの増分で付けられるというアプリオリを知っている。次に、Ｒ１＝ｍｍの軸分解能＝ｃ＊Ｔ１／２である。ここで、ｃ＝１．５４ｍｍ／マイクロ秒、および、Ｒ２＝２＊Ｒ１である。例えば、２ＭＨｚキャリア周波数における２０周期伝送バーストは、Ｒ１＝７．２ｍｍを有する。ここで、Ｒ２＝１４．４ｍｍである。
【００４８】
４Ｄ．Ｈｍａｇ（１：６４，１：Ｍ）の各列を試験し、かつ、データの最長の接触セグメントを決定することによって、接触セグメントの各要素がＰｂ＋ＸｄＢ（例えば、Ｘ＝３）よりも大きくなるように、塞栓症シグネチャを検出する。より詳細には、Ｈｋ（１：６４）＝Ｈｍａｇ（１：６４，ｋ）とする。ｉ１＜＝ｉ＜＝ｉ２の場合にＨｋ（ｉ）＞Ｐｂ＋Ｘとなるように、インデックスＨｋ（ｉ１：ｉ２）を開始して、かつ、終了することによって分離された、Ｈｋ内に最長のシーケンスを置く。次いで、このシーケンスの長さは、パラボラでＨｋ（ｉ１：ｉ２）の第１の３つの点をフィッティング（ｆｉｔｔｉｎｇ）し、横軸ｚ１上の最も左の点を見つけることによって決定される（ここで、パラボラは、Ｐｂの縦軸を横切る）。パラボラがラインｙ＝Ｐｂと交差しない場合、ｚ１＝ｉ１である。同様に、Ｈｋ（ｉ１：ｉ２）の最後の３つの点は、パラボラによってフィッティング（ｆｉｔｔｉｎｇ）され、ｚ２が配置される。パラボラがラインｙ＝Ｐｂと交差しない場合、ｚ２＝ｉ２である。Ｈｋ（ｉ１：ｉ２）の長さは、ｚ２−ｚ１である。ｚ２−ｚ１＜Ｒ１の場合、塞栓症が存在しない。Ｒ１＜ｚ２−ｚ１＜Ｒ２である場合、粒子が存在する。ｚ２−ｚ１＞Ｒ２である場合、バブルが存在する。
【００４９】
４Ｅ．この情報をＰ４に渡す。塞栓症が検出されていることにＰ４が了承する場合、特性化の情報を付ける。
【００５０】
上記されたような塞栓症の検出および特徴化の方法に加えて、ドップラー超音波システムは、以下で説明されるように、図１７および１８で示された塞栓症検出の代替的な方法を実行するようにプログラムされ得る。
【００５１】
上記されたように、従来のドップラー超音波デバイスにおける塞栓症の検出は、通常、１つまたは２つの深さゲートでサンプリングされたドップラーシグネチャに依存している。結果として、塞栓症検出能力は、より制限される。しかし、本発明の実施形態において、塞栓症は、深さモード表示１０２の深さの範囲でトラッキングされ得、長期間に渡って深さの範囲を横断する塞栓症のシグネチャに基づいてカウントかつ記録され得る。結果として、本発明の塞栓症のための方法は、アーティファクト信号からの塞栓症のシグネチャをポジティブに区別するためのより説得力のある意見をユーザに提供する。
【００５２】
図１７および１８で示された塞栓症検出方法は、４つのアルゴリズム部で概して説明され得る。全ての４つのアルゴリズム部を含むように、図１７および１８が以下で説明され、より詳細に以下で考察されるが、効果的な塞栓症検出は、また、全ての４つのアルゴリズム部より少ないアルゴリズム部を有する塞栓症検出方法によって達成され得る。さらに、塞栓症検出は、ソフトウェアプログラミングかドップラー超音波システム設計かのいずれかによって自動的に行われ得、または、代替的には、表示された情報の視覚的な観察によって行われ得る。塞栓症アルゴリズムの第１部は、各ゲート深さにおいて、比較的一定したドップラーパワーを提示する非過渡信号を取り除く。これらのタイプの信号の例は、経頭蓋ドップラーアプリケーションで検出される大脳血流信号である。非過渡信号は、ｍモード画像を含む各深さのバックグラウンドパワーを追跡し続けるプロセス、およびパワーの過渡周期変動のみが残るようにこのバックグラウンドレベルを差引くプロセスによって取り除かれる。これらの残りの過渡信号は、通常、塞栓症イベント、または予期せぬクラッタ、または動きアーティファクトを示す。
【００５３】
第２の部分は、深さモードディスプレイ１０２からの低速度クラッター信号を除去する。単一のゲートパルスドップラーに基づく塞栓検出を有するドップラー超音波システムにおいて偽の正の識別を生じさせ得る低速度クラッターアーティファクト信号の例は、ドップラートランスデュサーと同側かつ反対側のヘッドタップ（ｈｅａｄ  ｔａｐ）、頭の表および裏の、および顎の噛み合わせ（ｊａｗ  ｃｌｅｎｃｈ）である。しかし、本発明の実施形態では、以前に説明されたような運動アーティファクト信号は、速度閾値よりも小さい速度を有する信号をフィルタリングすることによって除去される。マイクロエンボリ（ｍｉｃｒｏｅｍｂｏｌｉ）とは異なり、運動アーティファクトは、正および負のドップラーシフト周波数の両方にわたるブロードバンドドップラー特徴信号（ｓｉｇｎａｔｕｒｅ）を有する傾向がある。これは、ゼロまたはゼロ付近（速度閾値よりも小さい）の平均速度を生じる。従って、速度閾値よりも小さい速度を有する信号をフィルタリングすることは、塞栓性質のためにテストされる信号のセットからアーティファクトを効率的に除去し得る。その結果、ほとんどの部分の運動アーティファクトは、黒色のバックグランドに戻る一方、塞栓イベントは高いコントラストで現れる。信号を除去するための速度閾値が種々の値に設定され得るが、７ｃｍ／ｓ（約２００Ｈｚドップラーシフト）以下の速度閾値を設定することは、経頭蓋のドップラーのために十分な結果を提供する。
【００５４】
塞栓検出アルゴリズムの第三部分は、「候補」イベントがある塞栓と一致する態様で挙動するかどうかをマイクロエンボリの先験的な物理的理解から決定することを目的とするバッテリ問題の検討からなる。このようなテストの例は以下を含む。（１）各４ｍｓで８ｍｍを超えない増分（２ｍ／ｓ以下の速度）で塞栓が移動するのか（すなわち、塞栓がより高い公知の血液速度近くにとどまり、この点でマップから飛び越えないか）、および（２）塞栓の３つの連続した照準の任意の群において、塞栓がトランスデューサに向かって、またはトランスデューサから離れるいずれかの方向に一様に移動するか。全バッテリのテストが確認できる場合、このイベントは、塞栓状態であるとラベル付けられる。多くの異なる問題がバッテリのテストにおいて含まれ得ることが理解される。その結果、現在公知のまたは以後開発されるテストの包含または省略は、本発明の範囲を制限しない。
【００５５】
第４のアルゴリズム部分は、アーティファクト信号をさらに除去するために、さらなる演算を実行することによって高い特異性でもって塞栓イベントをフラグを立てるように実行される。いくつかの例は、持続時間が２００ｍｓを超える信号を除去すること、および公知のアーティファクトに密接に近接して検出された候補イベントを無視することを含む。エンボリおよびアーティファクトの各々が稀なイベントであるために、密接した一時的な近接で発生するイベントの機会は小さいように考えられる。これらのさらなるテストに合格する場合、候補イベントは、塞栓イベントとしてラベル付けされ、ユーザに報告される。
【００５６】
ここで上記４つのステップがより詳細に説明される。第１および第２のステップは、図１７に示され、第３および第４のステップは、図１８に示される。本説明は、８ｋＨｚのパルス反復周波数を利用するが、他のＰＲＦが同様に使用され得ることが当業者に理解される。任意の塞栓検出活動の前に、全ての深さにおけるドップラーパワーおよびドップラーシフト周波数（すなわち、速度）は、塞栓検出のための予備的なステップとして計算される。
【００５７】
０番目および第１の遅れ自己相関技術がパワーおよび速度計算のための本実施形態で使用されるが、当業者は、高次自動回帰移動平均（ｈｉｇｈｅｒ  ｏｒｄｅｒ  ａｕｔｏ−ｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ  ｍｏｖｉｎｇ  ａｖｅｒａｇｅ）（ＡＲＭＡ）パラメトリックモデルをデータに適用する等の他のビークル（ｖｅｈｉｃｌｅ）が使用され得ることが理解される。より高次のＡＲＭＡモデルは、クラッター、塞栓、および血流信号を互いから分離するように適用され得る。所定の流れの条件は、経頭蓋のドップラーにおいて発生し得、ｍ−モードディスプレイは、上述の自己相関シナリオにおいて黒に色付けされる。例えば、ビームに沿った所定の場所は、前大脳動脈および内頸動脈が同時に見られるサンプル量の位置に対応し得る。この二重フロー条件の下で、平均速度がほぼゼロであり、上記速度閾値によってフィルタリングされた場合、流れ条件は、暗いバックグランドとして存在する。この状況では、斑点の青色バックグランドおよび赤色バックグランドは、ユーザにより情報を与える。この状況を解決する自己相関とは異なるアプローチまたはこれに加えたアプローチは、各ゲート深さにおけるドップラー直交時系列データにヒルベルト変換を適用することであり、ステレオの分離された信号を生成し、その信号の内の一方は、プローブから離れて移動する散乱体から生じる信号であり、他の信号はプローブに向かって移動する散乱体から生じる信号である。次いで解析が各ゲート深さにおいて以下のことを決定するために行われ得る。すなわち、（１）ステレオに分離された信号の各々は、アーティファクトを意味する過渡コンポーネントを有するかどうか、（２）ステレオに分離された信号の内の１つのみが、塞栓を示す過渡コンポーネントを有するかどうか、または、（３）ステレオに分離された信号の一方または両方は、実際の血流を有する。後者の状況の下で、およびエンボリまたはアーティファクトのない場合では、青色または赤色のいずれか、あるいはスペックルかまたは第３の色、そしていずれかの強度を用いて、関連付けられた深さでｍ−モードディスプレイを塗りつぶすかどうかについての決定が為され得る。
【００５８】
全ての深さにおけるパワーおよび速度は、深さモードのディスプレイを生成するために使用され、以下に説明されたように計算され得る。同様なステップが図１２〜図１５を参照して既に説明されてきたが、いくつかのステップは、以下に繰り返され、代替の塞栓検出方法を説明する目的のために図１７および図１８において説明されてきた。各ステップに関連付けられた特定のプロセッサは、上述のようにＰ１〜Ｐ４にラベル付けされる。
【００５９】
１．塞栓検出のための準備：深さモードディスプレイにおいて利用された全てのゲート深さにわたるパワーおよび速度の計算
ａ．生のデータのデジタル化（ＤＩＧＩＴＩＺＡＴＩＯＮ  ＯＦ  ＲＡＷ  ＤＡＴＡ  ）（Ｐ１）。音響エコー振幅は、超音波パルスの出射の後の全体の周期の間に、および超音波パルスの次の出射の前にデジタルメモリにロードされる。当業者に理解されるようにデータのＮ値は、ベースバンド信号を直交させる高速な復調を可能にするためにキャリア周波数の４倍でサンプリングされる。特に、入力Ａ／ＤからのＡ（１：Ｎ）の一連の１４ビットの値を読み出す。この値は、ドップラーキャリア周波数（８ＭＨｚ）に４倍の周波数で変換され、送信バーストの開始と同期して開始する。Ｎ＝１０００の場合、与えられたドップラーパルス反復周波数（ＰＲＦ）は８ｋＨｚである。
【００６０】
ｂ．直交ベクトル構成（ＱＵＡＤＲＡＴＵＲＥ  ＶＥＣＴＯＲ  ＣＯＮＳＴＲＵＣＴＩＯＮ）（Ｐ１）。ドップラーシフト信号の同相（Ｉ）および直交（Ｑ）ベースバンドサンプルは、キャリア周波数の４倍でサンプリングされた音響エコーから構成される。これは、この音響エコーのサンプリング周期と同じ時間スパンに従って一連の（Ｉ，Ｑ）対を生成するが、そのキャリア周波数のレートでサンプリングされる。その（Ｉ，Ｑ）対は、サンプルの各連続した４個の（ｑｕａｒｔｅｔ）サンプルに対して、第１のサンプルと第３のサンプルとの間の差（Ｉを作成するために）、および第２のサンプルと第４のサンプルとの間の差（Ｑを作成するために）を考慮することによって構成される。特に、２つのベクトルＢｒ（同相）およびＢｉ（直交）は、以下の規則に従ってＮ／４ポイントで構成される。すなわち、Ｂｒ（１：Ｎ／４）＝Ａ（１：４：Ｎ−３）−Ａ（３：４：Ｎ−１）およびＢｒ（１：Ｎ／４）＝Ａ（２：４：Ｎ−２）−Ａ（４：４：Ｎ）である。ＢｒおよびＢｉは、一連のＮ／４の異なるゲート深さに対するデジタルに復調された直交ドップラー値である。
【００６１】
ｃ．ローパスフィルタ設計（ＬＯＷ  ＰＡＳＳ  ＦＩＬＴＥＲ  ＤＥＳＩＧＮ）。ベースバンド（Ｉ，Ｑ）信号は、深さモードディスプレイを作成するために使用されたサンプリング深さの数に間引きされる。ベースバンド（Ｉ，Ｑ）信号をサブサンプリングし、キャリア周波数に等しい全体の帯域幅にわたってノイズを保持するよりも、ＦＩＲローパスフィルタ（伝達バーストの帯域幅に等しい帯域幅を有する）が（Ｉ，Ｑ）サンプルの新しくより小さいセットを構成するように利用される。（Ｉ，Ｑ）サンプルの新しいセットは、ドップラーパルス反復周期のサブレンジに従って一様に最終的に分散される。特に、このローパスフィルタリングを達成するための係数は、３５次ローパスＦＩＲフィルタをＭＡＴＬＡＢ等の標準的なデジタルフィルタ設計ソフトウエアによって作成することにより決定される。このフィルタの正規化されたカットオフは、２／（Ｔ＊ｆｓ）であり、Ｔは、伝達バーストの持続時間であり、ｆｓは、ＢｒおよびＢｉ（２ＭＨｚ）のデータのサンプリングレートである。このフィルタＣ（１：３５）を呼び出す。このフィルタの係数は、伝達バースト長さがユーザによって変更されるにつれて変動し、フィルタ係数のいくつかの異なるセットのバンクは、それに従ってメモリに格納される。
【００６２】
ｄ．インデックスアレイ（ＩＮＤＥＸ  ＡＲＲＡＹＳ）。上述の間引きフィルタリングは、深さモードパワーおよび速度データを構築する際に使用されるように各所望されたゲート深さにおいてなされる。本実施形態では、３３のゲート位置からのデータが処理されることになる。グラフィカルディスプレイの簡単のために、これらのレンジゲート位置は、２ｍｍ離れるように選択される。特に、この処理ステージに対する入力直交ベクトルＢｒおよびＢｉは、２ｍｍ離れるように配置される要素を含まない。これらは、０．３８５ｍｍ離れている。従って、ＦＩＲ間引きローパスフィルタの適用は、２ｍｍの倍数（ｍｕｌｔｉｐｌｅ）に最も近くに含まれる値に対応するＢｒおよびＢｉアレイにおける位置においてなされる。これは、８ｋＨｚＰＲＦに与えられた深さ２２：２：８６ｍｍに対応する予め格納されたインデックスのアレイＤ１（１：３３）を有することによってなされる。
【００６３】
ｅ．直交データのローパスフィルタおよび間引き（ＬＯＷ−ＰＡＳＳ  ＦＩＬＴＥＲ  ＡＮＤ  ＤＥＣＩＭＡＴＩＯＮ  ＯＦ  ＱＵＡＤＲＡＴＵＲＥ  ＤＡＴＡ）（Ｐ１）。上述の間引きフィルタの実際の適用は、フィルタに適用されるパルス反復周期に沿ったフィルタ係数および時間位置を知ることによって行われる。特に、ＢｒおよびＢｉアレイは、以下の規則（なお、＜ａ，ｂ＞は、ベクトルａおよびｂの３６ビットの蓄積された整数の内積である）によって３３ゲートにローパスフィルタリング処理され間引きされる。
【００６４】
Ｅｒ（ｊ）＝＜Ｃ，Ｂｒ（Ｄ１（ｊ＋（−１７：１７））＞
Ｅｉ（ｊ）＝＜Ｃ，Ｂｉ（Ｄ１（ｊ＋（−１７：１７））＞、およびｊ＝１：３３
併せて６６個の値であるＥｒおよびＥｉは、約２ｍｍ離れた３３の異なるサンプルゲートのセットにわたって、１つのパルス反復周期のためのドップラーシフトデータを含む。
【００６５】
ｆ．蓄積入力データ（ＡＣＣＵＭＵＬＡＴＥ  ＩＮＰＵＴ  ＤＡＴＡ）（Ｐ２）。１つのパルス反復周期に沿った生のデータ（ドップラーシフト信号サンプル）が獲得される。本実施形態では、４ｍｓにわたるデータのこのような値のパルス周期３２は、３３のゲート深さのそれぞれにおけるパワーの１つの値および速度の１つの値を計算するために使用される。特に、３２のＥｒおよびＥｉベクトルのバッファは、４ｍｓ周期にわたって浮動小数点マトリクスＦｒおよびＦｉに収集される。ｊ番目のＥｒおよびＥｉ列ベクトルは、Ｆｒ（１：３３，ｊ）およびＦｉ（１：３３，ｊ）に格納される。Ｍ＝３２に収集されたベクトルにわたるｋ番目のゲート深さは、Ｆｒ（ｋ、ｌ：Ｍ）およびＦｉ（ｋ，ｌ：Ｍ）（ロウベクトル）によってインデックス付けされる。なお、ストレージおよび以後の計算が浮動小数点である。
【００６６】
ｇ．クラッターキャンセレーション（ＣＬＵＴＴＥＲ  ＣＡＮＣＥＬＬＡＴＩＯＮ）（Ｐ２）。収集されたデータがフィルタリングされる。各深さは、クラッター信号を除去するように分離して各深さにフィルタリングされる。なお、これは、データ中に依然として存在している信号から大部分のクラッター信号を完全には取り除くわけではなく、これは、以下の塞栓検出ステップにおいて分解される。特に、第４の次数のクラッターキャンセレーションフィルタは、ＦｒおよびＦｉの各ロウに適用される。Ｈｒ（１：３３，１：Ｍ）およびＨｉ（１：３３，１：Ｍ）は、フィルタリングされたＦｒ（１：３３，１：Ｍ）およびＦｉ（１：３３，１：Ｍ）データの目標マトリクスである。Ｍ＝３２（すなわち４ｍｓ）である。時間連続性を有するこのフィルタの適用は、状態変数およびいくつかの以前のＦｒおよびＦｉ値を保持することを必要とする。このクラッターフィルタの係数は、フィルタカットオフ周波数のユーザ選択に依存して変動する（すなわち、２５Ｈｚの増分で２５Ｈｚ〜６００Ｈｚ）。これらの係数は、上述のオプションからのユーザ選択が与えられた場合、プロセッサＲＡＭのテーブルルックアップによって利用可能である。
【００６７】
ｈ．各深さにおける速度の計算（ＣＯＭＰＵＴＥ  ＶＥＬＯＣＩＴＹ  ＡＴ  ＥＡＣＨ  ＤＥＰＴＨ）（Ｐ３）：ステップ１。本実施形態における速度は、各ゲート深さにおいて第１の遅れの自己相関を実行することによって計算される。特に、４ｍｓの全時間増分にわたって各ゲートにおけるデータの自己相関の第１の遅れを計算する。ｋ番目のゲート深さに対して、Ｐ＝Ｈｒ（ｋ，ｌ：Ｍ）＋ｊＨｉ（ｋ，ｌ：Ｍ）とする。次いで、この深さに対する第１の遅れの自己相関は、ＡＣ（ｋ）＝＜Ｐ（１：Ｍ−１），Ｐ（２：Ｍ）＞である（なお、複素数の内積において、第２のベクトルが共役である）。この態様では、複素数ベクトルＡＣ（１：３３）が構成される。
【００６８】
ｉ．各深さにおける計算速度（ＣＯＭＰＵＴＥ  ＶＥＬＯＣＩＴＹ  ＡＴ  ＥＡＣＨ  ＤＥＰＴＨ）（Ｐ３）：ステップ２。第１の遅れの自己相関は、各深さにおいて計算され、各深さにおける位相は抽出するための値であり、なぜならその位相はその深さにおいて検出された速度に正比例するためである。特に、各自己相関値に対して、第４象限アークタンジェントルックアップが複素数の位相を決定するために使用される。ＶＥＬＯＣ（ｋ）＝ａｒｃｔａｎ（ｉｍａｇ（ＡＣ（ｋ）），ｒｅａｌ（ＡＣ（ｋ）））である。各ＶＥＬＯＣ（ｋ）値は、ゲート深さｋにおける平均流速に比例する。
【００６９】
ｊ．各深さにおけるパワーを計算する（ＣＯＭＰＵＴＥ  ＰＯＷＥＲ  ＡＴ  ＥＡＣＨ  ＤＥＰＴＨ）（Ｐ３）。０番目の遅れの自己相関は、各深さにおけるドップラー信号パワーを獲得するために計算される。深さを介する上述の速度値およびパワー値のこのセットは、塞栓検出アルゴリズムへの一次入力である。特に、上記で定義された４ｍｓの周期のそれぞれに対して信号パワーを計算する。信号パワーの計算は、各ゲート深さにおいて行われ、ベクトルパワーを生成し、それぞれのパワーは、３３の値を有する。ｋ番目のゲート深さに対して、再度、Ｐ＝Ｈｒ（ｋ，ｌ：Ｍ）＋ｊＨｉ（ｋ，ｌ：Ｍ）とする。この深さに対する生じたパワー値は、ＰＯＷＥＲ（ｋ）＝＜Ｐ（１：Ｍ），Ｐ（１：Ｍ）＞（なお、複素数の内積において第２のベクトルが共役である）。この態様で、実数ベクトルＰＯＷＥＲ（１：３３）を構成する。
【００７０】
ｋ．パワーの対数圧縮（ＬＯＧ  ＣＯＭＰＲＥＳＳ  ＰＯＷＥＥＲ）（Ｐ３）。大きいおよび小さい信号が合理的なサイズのスケールで共に観測され得るように、計算されたパワーがデシベルに変換される。特にパワーをデシベルに変換するには、
ＰＯＷＥＲｄ（１：３３）＝１０＊ｌｏｇ１０（ＰＯＷＥＲｄ（１：３３））
（２．塞栓検出パート１：変数定義および非過渡信号の除去）
ａ．以下は、パワーおよび速度データ（Ｐ４）に基づいた塞栓検出のために改変されるコンピュータ環境における定数および静的アレイである。
【００７１】
定数：
ＡＷＩＮＤＯＷ  ５０，５０＊４＝２００ｍｓバッファ長である。偶数整数でなければならない。
【００７２】
ＥＷＩＮＤＯＷ  ２０，２０＊４＝８０ｍｓバッファ長である。偶数整数でなければならない。
【００７３】
ＦＣＬＵＴＴＥＲ，０．０５＊３．１４１５９２６，クラッターカットオフ、ここでナイキスト＝ｐｉである
ＡＢＳＴＨＲＥＳＨ１００．アーティファクトのための閾値。
【００７４】
ＤＢＴＨＲＥＳＨ６．０．放物線フィットにおけるデータを含むための閾値。
【００７５】
ＥＭＡＲＧＩＮ２５．同じ塞栓のためのシグネイチャ（ｓｉｇｎａｔｕｒｅ）信号間の許容されたマージン（２５＊４＝１００ｍｓ）。
【００７６】
ＡＭＡＲＧＩＮ５０．同じアーティファクトのためのシグネイチャ信号間の許容されたマージン。
【００７７】
ＰＯＷＥＲ＿ＴＨＲＥＳＨ４０．候補塞栓イベントをフラグ付けするための放物線フィットの下で統合されたパワーのための閾値。
【００７８】
ＣＬＵＴ＿ＴＨＲＥＳＨ２７．クラッター速度が超えられず、塞栓検出が一時的にディセーブルされるｍモード位置の数。
【００７９】
Ｎｇａｔｅｓ＝３３．
Ａｒｒａｙｓ：
Ｍｓｕｍ［１．．ＥＷＩＮＤＯＷ］、各値が、特定のｍモードラインのための絶対的値のバックグランド減算された、デクラッタされた（ｄｅｃｌｕｔｔｅｒｅｄ）パワーの合計である。
【００８０】
Ｍｗｏｒｋ［１．．ＥＷＩＮＤＯＷ］、すなわち、ユーティリティアレイ、８０ｍｓの履歴。
【００８１】
ＣｌｕｔＣｏｕｎｔ、すなわち、カレントのｍモードラインにおけるその速度がクラッター速度閾値ＣＬＵＴ＿ＴＨＲＥＳＨよりも小さい複数の値の数。
【００８２】
ＭＥＰｏｓｉｔｉｏｎ［１．．ＥＷＩＮＤＯＷ］、すなわち、各値は、特定のｍモードラインのための塞栓の位置である。
【００８３】
ＭＰＬｏｃａｌ［１．．ＥＷＩＮＤＯＷ］、すなわち、各値は、特定のｍモードラインのための塞栓の近傍におけるパワーである。
【００８４】
ＭＱ［１．．ＥＷＩＮＤＯＷ］、すなわち、各値は、特定のｍモードラインのための塞栓の位置であり、「寒栓候補信号」の状態を有する。
【００８５】
ＤＥＬＴＡ［１．．ｎｇａｔｅｓ］、すなわち、各値は、所与のゲート深さにおける信号パワーのデルタフォロワーである。
【００８６】
ＭｓｕｍＡ［１．．ＡＷＩＮＤＯＷ］、すなわち、各値は、特Ｍｓｕｍアレイにおける以前のＥＷＩＮＤＯＷ値の合計である。この値は、アーティファクト信号の存在において劇的に上昇する。
【００８７】
ｂ．相対的に一定の信号（Ｐ４）を除去することは、各深さにおけるバックグランドパワーレベルをトラッキングし、各深さにおいてパワーレベルを現在観測されたパワーから減算することである。この減算の出力は、別個のバッファに格納され、塞栓検出を実行するための一次データバッファとなる。特に、各深さにおいておよび同時にデシベルパワートレースをデルタフォロー（ｄｅｌｔａ  ｆｏｌｌｏｗ）し、ゲート深さがｋ＝１：３３によってインデックス付けされるバックグランド減算されたベクトルＳＩＧＭＡ（ｋ）を作成する。
【００８８】
【数３】
2004520875.tif 000006
（３．塞栓検出パート２：クラッター信号（Ｐ４）の除去）
ａ．クラッター除去は、クラッターが発生する場合、非常に低い平均速度として現れる傾向があるという事実を利用する。スペクトラムグラムでは、クラッターは、ゼロ平均速度（すなわち、ゼロ平均ドップラーシフト周波数）を有するように直感的に理解される垂直ストリーク高強度品質（ブロードバンド）を有し得る。速度を計算するための第１の遅れの自己相関法が平均速度を生じるために、次いで、クラッター除去方法は、速度が閾値よりも小さくなるｍ−モードラインのいずれにおいてパワーレベルをゼロに設定する。特に、４ｍｓパワーおよび速度データのセットは、ルーチンＤｅＣｌｕｔｔｅｒ：（ＤｅＣｌｕｔｔｅｒ（ＶＥＬＯＣ，ＳＩＧＭＡ））を用いて処理される。このルーチンＤｅＣｌｕｔｔｅｒ（ＶＥＬＯＣ，ｓｉｇｍａ）は、以下の演算を実行する。
【００８９】
【数４】
2004520875.tif 000007
４．塞栓症検出部  ３：残りの信号をレビューして、塞栓症が存在するかどうかを決定する（Ｐ４）。
【００９０】
ａ．デクラッタリングアルゴリズムの上記のコール後、塞栓症の存在を決定するために、以下の解析がなされる。第１に、塞栓症が存在すると仮定して、Ｍモードライン内の塞栓症の場所、および、塞栓症近傍の関連パワーを計算する。血流中を移動する塞栓症のアプリオリ理解に基づく多くの質問でデータをレビューする。特に、Ｄｅｔｅｃｔルーチン：Ｄｅｔｅｃｔ（ＶＥＬＯＣ，ＳＩＧＭＡ）をコールすることによって４ｍｓデータセットを処理する。このルーチンＤｅｔｅｃｔ（ＶＥＬＯＣ，ｓｉｇｍａ）は、上記のグローバル変数に対して以下の演算を実行する。
【００９１】
ｉ．絶対値のバックグラウンド差引きデクラッタパワーを合計する。この値が持続期間を超えるとき、アーティファクトは、存在する。詳細には、Ｍｓｕｍ［Ａｃｏｕｎｔｅｒ］＝ｓｕｍ（ａｂｓ（ｓｉｇｍａ［Ｉ］））である（ここで、Ｉ＝｛１．．ｎゲート｝）。Ａｃｏｕｎｔｅｒは、Ａ  ＷＩＮＤＯＷにおける最大値を有するリングバッファカウンタであり、検出ルーチンの最後にインクリメントされる。
【００９２】
ｉｉ．ｍモードラインにおける最大バックグラウンド差引きデクラッタパワーの値および場所を決定する。詳細には、［Ｙ，Ｉｍａｘ］＝ｍａｘ（ｓｉｇｍａ［Ｊ］）である（ここで、Ｊ＝｛１．．ｎゲート｝）。つまり、Ｙは、バッファシグマの最大値であり、インデックスＩｍａｘに置かれる。
【００９３】
ｉｉｉ．最大パワーの場所で開始し、深さがより浅い方向に移動し、そして、バックグラウンド差引きデクラッタパワーが６ｄＢより下に落ち込む場所を決定する。これは、仮の塞栓症信号近傍のパワーを統合するための１つの境界を設定する。詳細には、Ｉｍａｘ−１で開始し、アレイｓｉｇｍａ［１．．Ｉｍａｘ−１］に沿ってより深さが浅い方向に移動し、ｓｉｇｍａ［ｉｎｄｅｘ］が６ｄＢより下に落ち込む場所で、ＩＳｈａｌｌｏｗ＝ｉｎｄｅｘを決定する。
【００９４】
ｉｖ．最大パワーの場所を開始し、深い方向に移動し、そして、バックグラウンド差引きデクラッタパワーが６ｄＢより下に落ち込む場所を決定する。これは、仮の塞栓症信号近傍のパワーを統合するための第２の境界を設定する。詳細には、Ｉｍａｘ＋１で開始し、アレイｓｉｇｍａ［Ｉｍａｘ＋１．．ｎゲート］に沿って深さがより深い方向に移動し、ｓｉｇｍａ［ｉｎｄｅｘ］が６ｄＢより下に落ち込む場所で、ＩＤｅｅｐ＝ｉｎｄｅｘを決定する。
【００９５】
ｖ．パラボラを６ｄＢの点の間のパワーデータにフィッティングして、ピークパワーのより正確な場所を決定する。詳細には、アレイｓｉｇｍａ［］のｎｐｔｓ＝Ｉｄｅｅｐ−Ｉｓｈａｌｌｏｗ＋１値によって、最良のパラボリックフィット係数［ＭＰ２，ＭＰ１，ＭＰ０］（最小二乗誤差）を決定する。ここで、ＭＰ２は、２階の係数である。
【００９６】
ｖｉ．パラボリックフィット係数を用いることによって、所与のｍモードラインにおけるバックグラウンド差引きデクラッタパワーの最大値のより正確な場所を計算する。塞栓症が存在する場合、これが塞栓症の場所を最良の推測となる。詳細には、ＭＥＰｏｓｉｔｉｏｎ［Ｅｃｏｕｎｔｅｒ］＝２８＋２＊ＩＳｈａｌｌｏｗ−ＭＰ１／ＭＰ２である。各ゲート増分が２ｍｍの深さ変化に対応するため、２の余因子が用いられる。ＭＰ２＝０の場合、または、パラボリックフィットのｎｐｔｓが３より小さい場合、ＭＥＰｏｓｉｔｏｎ［ＥＮｃｏｕｎｔｅｒ］＝ＢＵＳＴ＝０をデフォルトとする。Ｅｃｏｕｎｔｅｒは、ＥＷＩＮＤＯＷにおける最大値を有するリングバッファカウンタであり、検出ルーチンの最後でインクリメントされる。
【００９７】
ｖｉｉ．ピークの６ｄＢの点内において、ｍモードラインのバックグラウンド差引きデクラッタパワーを統合する。これは、塞栓症を区別するために用いられる「ローカルパワー」を生じる。「ローカルパワー」は、バックグラウンド血流から大きくローカライズされたパワーを有することを想定している。詳細には、ＭＰＬｏｃａｌ［Ｅｃｏｕｎｔｅｒ］＝ｓｕｍ（ｓｉｇｍａ［ｊ］）である（ここで、ｊ＝｛Ｉｓｈａｌｌｏｗ．．Ｉｄｅｅｐ｝）。
【００９８】
ｖｉｉｉ．プローブまたは患者の動き等のアーティファクトから塞栓症信号を分離するためにいくつかのさらなるグラウンドワークを行う。これは、各ｍモードラインにおいて統合された絶対値バックグラウンド差引きデクラッタパワーの履歴を見ることによって、および、そのパワーが増加を維持していることを示しているかどうかを見ることによってなされる。詳細には、Ｍｓｕｍ［］アレイの過去の５０個の値（２００ｍｓ）のメジアン値を決定する。これは、アーティファクトの存在を決定する際に用いられる測定である。すなわち、実質的なエネルギー変動が異常に長い期間続く場合である。通常、塞栓症信号は、大脳動脈では数十ミリセカンド続く過渡的なものである。メジアン値は、Ｍｓｕｍアレイ全体のメジアンを取ることによって達成される。メジアン値は、長さが２００ｍｓ（５０個の値）であるように設計されるからである。ＭｓｕｍＡ［Ａｃｏｕｎｔｅｒ］＝ｍｅｄｉａｎ（Ｍｓｕｍ）。
【００９９】
ｉｘ．一連のバイナリテストを実行して、塞栓症イベントが起こっているかどうかを決定する。これらのテストの結果がＴＲＵＥである場合、塞栓症の場所がＭＱ［］アレイに書き込まれる。詳細には、ＭＱ［Ｅｃｏｕｎｔｅｒ］＝０に設定することにより開始する。リングバッファにある系列を容易に参照するために、Ｔｍｉｎｕｓ１＝Ｅｃｏｕｎｔｅｒ−１，Ｔｍｉｎｕｓ２＝Ｅｃｏｕｎｔｅｒ−２，Ｔｍｉｎｕｓ３＝Ｅｃｏｕｎｔｅｒ−３，および、Ｔｍｉｎｕｓ４＝Ｅｃｏｕｎｔｅｒ−４，を割り当てる。これらの任意のユーティリティ値が０以下である場合、バッファの他端をラッピングする：ＴｍｉｎｕｓＸＸ＜＝０の場合、ＴｍｉｎｕｓＸＸ＝ＴｍｉｎｕｓＸＸ＋ＥＷＩＮＤＯＷである。また、テストを行う前に、テスト結果を負にデフォルトする：Ｔ０＝Ｔ１＝Ｔ２＝Ｔ３＝Ｔ４＝Ｔ５＝Ｔ６＝Ｔ７＝Ｔ８＝０。
【０１００】
０１．テスト１：塞栓症に一致する、バックグラウンドパワーにおいて大きな変動があるか。特に、ＭＰＬｏｃａｌ［Ｅｃｏｕｎｔｅｒ］＞ＰＯＷＥＲ＿ＴＨＲＥＳＨの場合、Ｔ０＝１である。
【０１０１】
０２．テスト２：４ｍｓの現在の時間周期において、非常にハイエンドな血流速度（２ｍ／ｓ）に一致するスピードで移動する塞栓症であるか。具体的には、ａｂｓ（ＭＥＰｏｓｉｔｉｏｎ［Ｅｃｏｕｎｔｅｒ］−ＭＥＰｏｓｉｔｉｏｎ［Ｔｍｉｎｕｓｌ］）＜４ミリメータの場合、Ｔ１＝１である。
【０１０２】
０３．テスト３：４ｍｓの最後から２番目の時間周期において、非常にハイエンドな血流速度に一致するスピード（２ｍ／ｓ）で移動する塞栓症であるか。具体的には、ａｂｓ（ＭＥＰｏｓｉｔｉｏｎ［Ｔｍｉｎｕｓ１］−ＭＥＰｏｓｉｔｉｏｎ［Ｔｍｉｎｕｓ２］）＜４ｍｍの場合Ｔ２＝１である（塞栓症は、以前の時間周期で２ｍ／ｓより遅く移動する）。
【０１０３】
０４．テスト４：現在の時間周期に対するパラボリックフィットは、いずれの表示エッジに５ｍｍよりも近づいていない塞栓症の場所を示すか。具体的には、ＭＥＰｏｓｉｔｉｏｎ［Ｅｃｏｕｎｔｅｒ］＞２７ｍｍ、かつ、ＭＥＰｏｓｉｔｉｏｎ［Ｅｃｏｕｎｔｒｔ］＜８１ｍｍの場合、Ｔ３＝１である。
【０１０４】
０５．テスト５：以前の時間周期に対するパラボリックフィットは、いずれの表示エッジに５ｍｍよりも近づいていない塞栓症の場所を示すか。具体的には、ＭＥＰｏｓｉｔｉｏｎ［Ｔｍｉｎｕｓ１］＞２７ｍｍ、かつ、ＭＥＰｏｓｉｔｉｏｎ［Ｔｍｉｎｕｓｌ］＜８１ｍｍの場合、Ｔ４＝１である。
【０１０５】
０６．テスト６：二つの時間周期前に対するパラボリックフィットは、いずれの表示エッジに５ｍｍよりも近づいていない塞栓症の場所を示すか。具体的には、ＭＥＰｏｓｉｔｉｏｎ［Ｔｍｉｎｕｓ２］＞２７ｍｍ、かつ、ＭＥＰｏｓｉｔｉｏｎ［Ｔｍｉｎｕｓ２］＜８１ｍｍである場合、Ｔ５＝１である。
【０１０６】
０７．テスト７：三つの時間周期前に対するパラボリックフィットは、いずれの表示エッジに５ｍｍよりも近づいていない塞栓症の場所を示すか。具体的には、ＭＥＰｏｓｉｔｉｏｎ［Ｔｍｉｎｕｓ３］＞２７ｍｍ、かつ、ＭＥｐｏｓｉｔｉｏｎ［Ｔｍｉｎｕｓ３］＜８１ｍｍである場合、Ｔ８＝１である。
【０１０７】
０８．テスト８：塞栓症は、現在および以前の二つの時間周期において、トランスデューサから離れる動きの均一の方向を示すか。具体的には、ＭＥＰｏｓｉｔｉｏｎ［Ｔｍｉｎｕｓ２］＜＝ＭＥＰｏｓｉｔｉｏｎ［Ｔｍｉｎｕｓ１］、かつ、ＭＥＰｏｓｉｔｉｏｎ［Ｔｍｉｎｕｓ１］＜＝ＭＥＰｏｓｉｔｉｏｎ［Ｅｎｃｏｕｎｔｅｒ］の場合、Ｔ６＝１である。
【０１０８】
０９．テスト９：塞栓症は、現在および以前の二つの時間周期において、トランスデューサに向かっての動きの均一の方向を示すか。具体的には、ＭＥＰｏｓｉｔｉｏｎ［Ｔｍｉｎｕｓ２］＞＝ＭＥＰｏｓｉｔｉｏｎ［Ｔｍｉｎｕｓ１］、かつ、ＭＥＰｏｓｉｔｉｏｎ［Ｔｍｉｎｕｓ１］＞＝ＭＥＰｏｓｉｔｉｏｎ［Ｅｎｃｏｕｎｔｅｒ］の場合、Ｔ７＝１である。
【０１０９】
１０．テスト１０：Ｔｅｓｔ１＝ＴＲＵＥ、かつ、Ｔｅｓｔ２＝ＴＲＵＥ、かつ、Ｔｅｓｔ３＝ＴＲＵＥ、かつ、Ｔｅｓｔ４＝ＴＲＵＥ、かつ、Ｔｅｓｔ５＝ＴＲＵＥ、かつ、Ｔｅｓｔ８＝ＴＲＵＥ、かつ、（Ｔｅｓｔ６＝ＴＲＵＥ、または、Ｔｅｓｔ７＝ＴＲＵＥ）の場合、候補のイベントは、塞栓症と考えられる。具体的には、Ｔ０＝１、かつ、Ｔ１＝１、かつ、Ｔ２＝１、かつ、Ｔ３＝１、かつ、Ｔ４＝１、かつ、Ｔ５＝１、かつ、Ｔ８＝１、かつ、（Ｔ６＝１、または、Ｔ７＝１）の場合、ＭＱ［Ｅｃｏｕｎｔｅｒ］＝ＭＥＰｏｓｉｔｉｏｎ［Ｅｃｏｕｎｔｅｒ］、ＭＱ［Ｔｍｉｎｕｓ１］＝ＭＥＰｏｓｉｔｉｏｎ［Ｔｍｉｎｕｓ１］、および、ＭＱ［Ｔｍｉｎｕｓ２］＝ＭＥＰｏｓｉｔｉｏｎ［Ｔｍｉｎｕｓ２］である。
【０１１０】
ｘ．アーティファクト信号が特定されて、正の塞栓症検出結果を除外することを必要とするかどうか、または、塞栓症信号が進行中であり、塞栓症がビームを通して通過したことをホストシステムが通知される前に適宜、処理が完了されるべきであるかどうかという広い観点で上記の計算およびテストの結果をレビューする。詳細には、このセクションの目標は、Ｅｄｅｔｅｃｔに設定するべきかＡｄｅｔｅｃｔに設定するべきかを決定することである（それぞれ、塞栓症かアーティファクトかのどちらが起こったかをホストに知らせることである）。
【０１１１】
０１．アーティファクトステータスに対する第１のデータレビュー（ＦＩＲＳＴ  ＲＥＶＩＥＷ  ＤＡＴＡ  ＦＯＲ  ＡＲＴＩＦＡＣＴ  ＳＴＡＴＵＳ）。アーティファクト信号が進行中である場合、または、アーティファクトが塞栓症信号を妨害している場合、塞栓症信号がフラッグされることを防止する。詳細には、アーティファクト信号が検出されているかどうかを決定する２つの主な要因は、ＭｓｕｍＡ長時間エネルギー検出器が閾値を超えているかどうか、または、異常な信号の数によって非常に低速度となっている（プローブまたは患者が物理的に叩かれるまたは衝突する場合にこのことが起きる）かどうかである。
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このアーティファクト検出が新規のアーティファクトである場合、適切なフラッグを初期値に設定する。
【０１１２】
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【０１１３】
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【０１１４】
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【０１１５】
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【０１１６】
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【０１１７】
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０２．塞栓症ステータスに対する第２のデータレビュー（ＳＥＣＯＮＤ  ＲＥＶＩＥＷ  ＤＡＴＡ  ＦＯＲ  ＥＭＢＯＬＵＳ  ＳＴＡＴＵＳ）。アーティファクトが塞栓症をフラッギングする場合、塞栓症としてのイベントをフラッグするかどうかを決定するために証拠がレビューされる。詳細には、塞栓症用の主なインジケータは、ＭＱ［Ｅｃｏｕｎｔｅｒ］が妥当な深さ（２７と８１ｍｍとの間で、ゼロではない）に設定され、かつ、アーティファクトが進行しない（Ａｆｌａｇ  ｆａｌｓｅ）かどうかである。後者の必要条件は、直前のセクションでレビューされ、これにより、進行中のアーティファクトは、存在している（上の）塞栓症イベントを無効にし、（下の）塞栓症イベントのさらなる宣言を防止する。
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【０１１８】
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【０１１９】
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【０１２０】
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【０１２１】
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【０１２２】
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ＥＦｌａｇ＝ＦＡＬＳＥ  塞栓症イベントフラッグをオフにする。我々がアーティファクトを発見したことをホストに知らせ、このフラッグメッセージがホストに送られることをリセットしない。
【０１２３】
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０３．インクリメントＡｃｏｕｎｔｅｒおよびＥｃｏｕｔｅｒの増分を一つずつ調節する（Ａｄｊｕｓｔ  Ｉｎｃｒｅｍｅｎｔ  Ａｃｏｕｎｔｅｒ  ａｎｄ  Ｅｃｏｕｎｔｅｒ  ｂｙ  ｏｎｅ）。ＡｃｏｕｎｔｅｒがＡＷＩＮＤＯＷを超える場合、Ａｃｏｕｎｔｅｒを１にリセットする。ＥｃｏｕｎｔｅｒがＥＷＩＮＤＯＷを超える場合、Ｅｃｏｕｎｔｅｒを１にリセットする。
【０１２４】
０４．ユーザのために塞栓症カウンタを更新し、表示に適切にマーキングする（Ｕｐｄａｔｅ  ｅｍｂｏｌｕｓ  ｃｏｕｎｔｅｒ  ｆｏｒ  ｕｓｅｒ  ａｎｄ  ｍａｒｋ  ｔｈｅ  ｄｉｓｐｌａｙ  ａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅｌｙ）。
【０１２５】
当業者は、本発明が図９〜１１と関連して特に示され、かつ、説明された特定の回路以外の回路によって完成され得ることを認識する。これらの図は、本発明によるドップラー超音波システムの多くの可能なインプリメンテーションのうちの１つを示す。同様に、本発明は、図１２〜１８と関連して特に示され、かつ、説明された処理ステップ以外の処理ステップを用いて達成され得る。
【０１２６】
さらに、以前に説明したように、有効な塞栓症検出が４つのアルゴリズム部の全てより少ないアルゴリズム部を含む塞栓症検出法を用いて達成され得ることが認識される。例えば、塞栓症検出は、各ゲート深さにおいて比較的一定のドップラーパワーを示すドップラーシステム非過渡信号によって編集されたデータから取り除く塞栓症検出アルゴリズムであって、次いで、バイナリ特性化テストのバッテリーを行って、残りのデータが塞栓症イベントの挙動に一致するかどうかを決定する塞栓症検出アルゴリズムをインプリメントすることによって達成され得る。４つのアルゴリズム部よりも少ないアルゴリズム部が検出アルゴリズムで用いられるが、塞栓症検出は、以前として行われ得る。検出方法の精度は、このような検出アルゴリズムによって影響され得る。しかし、精度の影響は、塞栓症検出アルゴリズムの全体の効率を損なう程大きくはないかもしれないが、処理時間、または、検出アルゴリズムの複雑さを減少させるという所望される利点を有する。従って、上述された４つのアルゴリズム部よりも多いまたは少ないアルゴリズム部を有する検出アルゴリズムは、本発明の範囲内であることが認識される。
【０１２７】
検出アルゴリズムが自動化塞栓症検出についての実施形態に関して説明されてきたが、代替的に、塞栓症検出は、上述のいくつかのまたは全てのアルゴリズムを適用することによって、表示デバイスに結果の情報を表示し、かつ、塞栓症イベントの発生をユーザに視覚的に検出させることによって行われ得る。塞栓症イベントを視覚的に検出する方法は、上述のドップラー超音波システムの実施形態の支援を用いて行われ得る。しかし、塞栓症検出方法の実施形態は、添付した特許請求の範囲に規定された範囲であれば、特定のドップラー超音波システムに限定されないことが認識される。
【０１２８】
また、当業者は、その機能および相互接続が図９〜１１と関連して説明された回路のそれぞれが当該技術で公知のタイプであることを認識している。従って、当業者は、本発明を実施するために、説明された組み合わせでこのような回路を容易に適応可能である。これらの回路の特別な詳細は、本発明にとって重要ではなく、内部回路の詳細な動作の説明は、提供される必要がない。同様に、図１２〜１８と関連して説明された処理ステップの各々は、当業者に理解され、当業者が本発明を実施するために詳細に説明される必要のない、それ自体で一連の演算であり得る。
【０１２９】
図示するために本発明の特定の実施形態が説明されてきたが、本発明の意図および範囲を逸脱することなく様々な修正がなされ得ることは認識される。例えば、本発明によるユーザインタフェースは、プリンタ等のビデオ表示または他の視覚的な表示デバイス以外の手段によって提供され得る。当業者は、上記されたこれらの回路およびプロセスに関連する多くの利点が他の回路構成およびプロセスによって提供され得ることも認識する。従って、本発明は、上記の特定の開示によって限定されず、その代わりに、本発明の範囲は、添付した特許請求の範囲によって決定される。
【図面の簡単な説明】
【０１３０】
【図１】図１は、本発明の実施形態に従って、第一のドップラー超音波システムディスプレイモードを示すグラフィック図である。
【図２】図２は、図１のディスプレイモードの準備において使用された速度および信号パワーパラメータを示すグラフィック図である。
【図３】図３は、図１のディスプレイモードの代替的な実施形態の準備において使用された速度および信号パワーパラメータを示すグラフィック図である。
【図４】図４は、カラーで図１のディスプレイモードの代替的な実施形態を示す。
【図５】図５は、図４のディスプレイモードおよび肺動脈を識別するためのその使用を示すグラフィック図である。
【図６】図６は、本発明の実施形態に従った第二のドップラー超音波システムディスプレイモードを示すグラフィック図である。
【図７】図７は、カラーで図６のディスプレイモードの二つの図を示す。
【図８】図８は、図１に示されたディスプレイモードのグラフィック図であり、ａ−ティクラフト信号からの塞栓の信号を区別する。
【図９】図９は、本発明の一実施形態に従った、ドップラー超音波システムを示す、機能的なブロック図である。
【図１０】図１０は、図９のドップラー超音波システムに含まれるパルスドップラー信号処理回路の特定の詳細を示す機能的なブロック図である。
【図１１】図１１は、図９のドップラー超音波システムに含まれるパルスドップラー信号処理回路の特別な詳細を示す機能的なブロック図である。
【図１２】図１２は、図１０および１１のパルスドップラー信号処理回路によって実行される特定の動作を示す処理フローチャートである。
【図１３】図１３は、図１０および１１のパルスドップラー信号処理回路によって実行される特定の動作を示す処理フローチャートである。
【図１４】図１４は、図１０および１１のパルスドップラー信号処理回路によって実行される特定の動作を示す処理フローチャートである。
【図１５】図１５は、図１０および１１のパルスドップラー信号処理回路によって実行される特定の動作を示す処理フローチャートである。
【図１６】図１６は、図１０および１１のパルスドップラー信号処理回路によって実行される特定の動作を示す処理フローチャートである。
【図１７】図１７は、図１０および１１のパルスドップラー信号処理回路によって実行される特定の動作を示す処理フローチャートである。
【図１８】図１８は、図１０および１１のパルスドップラー信号処理回路によって実行される特定の動作を示す処理フローチャートである。
【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１１】
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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１７】
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【図１８】
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【国際公開パンフレット】
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2004520875.tif 000115
【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
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2004520875.tif 000117
【国際調査報告】
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