(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検者に向けて超音波を送信するとともに、被検者から反射された超音波を受診する超音波送受信手段と、
前記超音波送受信手段が受診した超音波信号の位相成分からスペックル成分を抽出するスペックル成分抽出手段と、
前記抽出されたスペックル成分に基づいて、超音波画像データに含まれるスペックル成分を加工するスペックル成分加工手段と、
を備えたことを特徴とする超音波画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の超音波画像処理装置であって、さらに前記スペックル成分を加工した結果を表示する表示手段を有することを特徴とする超音波画像処理装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の超音波画像処理装置であって、前記スペックル成分抽出手段は、位相成分の変化量を用いて前記超音波信号の位相成分からスペックル成分を抽出することを特徴とする超音波画像処理装置。
【請求項４】
請求項１または２に記載の超音波画像処理装置であって、前記スペックル成分抽出手段は、位相成分の少なくとも２つ以上の方向の変化量を用いることを特徴とする超音波画像処理装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれかに記載の超音波画像処理装置であって、前記スペックル成分抽出手段は、スペックルを判別する判別関数を使用することを特徴とする超音波画像処理装置。
【請求項６】
請求項３または４に記載の超音波画像処理装置であって、前記スペックル成分抽出手段は、前記位相成分の変化量と比較してスペックルを判別する閾値を使用することを特徴とする超音波画像処理装置。
【請求項７】
請求項５に記載の超音波画像処理装置であって、前記判別関数は、スペックル及び非スペックルの位置がわかっている位相成分から生成された特徴量によって設定されることを特徴とする超音波画像処理装置。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれかに記載の超音波画像処理装置であって、前記スペックル成分加工手段は、画像データのスペックルノイズを除去することを特徴とする超音波画像処理装置。
【請求項９】
請求項１〜７のいずれかに記載の超音波画像処理装置であって、前記スペックル成分加工手段は、画像データのスペックルノイズを低減することを特徴とする超音波画像処理装置。
【請求項１０】
請求項８または９に記載の超音波画像処理装置であって、前記スペックル成分加工手段は、組織の境界を強調することを特徴とする超音波画像処理装置。
【請求項１１】
被検者に向けて超音波を送信するとともに、被検者から反射された超音波を受診する超音波送受信手段と、
前記超音波送受信手段が受診した超音波信号の振幅成分または包絡線成分と位相成分の組み合わせからスペックル成分を抽出するスペックル成分抽出手段と、
前記抽出されたスペックル成分に基づいて、超音波画像データに含まれるスペックル成分を加工するスペックル成分加工手段と、
を備えたことを特徴とする超音波画像処理装置。
【請求項１２】
請求項１〜１１のいずれかに記載の超音波画像処理装置であって、前記位相成分は、前記超音波信号の進行方向に垂直な方向のデータの分解能が、前記超音波受信手段と前記超音波信号の送受信を行う素子の配列間隔以上であることを特徴とする超音波画像処理装置。
【請求項１３】
被検者に向けて超音波を送信するとともに、被検者から反射された超音波を受信し、
受信した超音波信号の位相成分からスペックル成分を抽出し、
該抽出されたスペックル成分に基づいて、超音波画像データに含まれるスペックル成分を加工することを特徴とする超音波画像処理方法。
【請求項１４】
被検者に向けて超音波を送信するとともに、被検者から反射された超音波を受診する機能と、
受診した超音波信号の位相成分からスペックル成分を抽出する機能と、
前記抽出されたスペックル成分に基づいて、超音波画像データに含まれるスペックル成分を加工する機能と、
をコンピュータに実現させることを特徴とする超音波画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、超音波画像処理装置及び方法並びにプログラムに係り、特に、超音波診断装置の画像データに対し、そのデータに含まれる位相情報を利用してスペックルノイズを除去する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、超音波を用いて被検者の断層画像を取得して医療診断に供することが広く行われているが、超音波診断装置の画像データにおいて、スペックルノイズ（スペックル）と呼ばれる、被検体内の複数の反射体からの反射超音波のランダムな干渉によって生ずる低エコー情報が存在する。このスペックルノイズは、画像診断の妨げになるため、超音波診断画像からスペックルノイズを低減することが求められている。
【０００３】
スペックルノイズを低減する方法として、従来、コンパウンド走査法とフィルタリング法が知られている。コンパウンド走査法は、例えば特許文献１に記載されているように、さらに空間コンパウンド法と周波数コンパウンド法に分類され、空間コンパウンド法は、被検体の同一部位に対して複数の異なる方向から超音波送受波を行い、得られた複数の画像データを加算合成して表示用の画像データを生成する方法であり、一方、周波数コンパウンド法は、被検体の同一部位に対して異なる超音波周波数によって複数枚の画像データを収集し、これらの画像データを加算合成して表示用画像データを生成するものである。
【０００４】
また、フィルタリング法は、単純には画像データに対してフィルタリングを行いスペックルノイズを低減するものであるが、フィルタリング法には様々な種類がある。例えば、画像データの基の情報となる振幅成分に対しウェーブレット変換後の高周波成分、低周波成分に対して閾値処理によってスペックルノイズの判別を行い、スペックルノイズ除去及びエッジ強調を行うもの（例えば、特許文献１等参照）や、方向性を持った２次微分フィルタと平滑化フィルタの結果からスペックルを判別して、スペックル除去やエッジ強調を行うもの（例えば、特許文献２等参照）などが知られている。
【特許文献１】特開２００５−２９６３３１号公報
【特許文献２】特開２００７−２２２２６４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、複数のデータを利用するコンパウンド走査法においては、空間コンパウンド法の場合は時間分解能が低下し、また周波数コンパウンド法の場合は空間分解能が低下するという問題がある。また、単純なフィルタを用いたフィルリング法の場合には、画像データの鮮鋭度が劣化するという問題があり、スペックルと構造を正確に判別することが必要となる。
【０００６】
また、上記各特許文献に記載されたようなフィルタリング法においては、スペックルノイズの形状が非常に複雑であり、周囲のエコーレベルによってスペックルのエコーレベルも変化するため、全てのスペックルノイズに対応する閾値やフィルタを設計することが困難であるという問題がある。
【０００７】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、スペックルの形状や周囲のエコーレベルに依存しない正確なスペックルノイズ除去を可能にした超音波画像処理装置及び方法並びにプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前記目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、被検者に向けて超音波を送信するとともに、被検者から反射された超音波を受診する超音波送受信手段と、前記超音波送受信手段が受診した超音波信号の位相成分からスペックル成分を抽出するスペックル成分抽出手段と、前記抽出されたスペックル成分に基づいて、超音波画像データに含まれるスペックル成分を加工するスペックル成分加工手段と、を備えたことを特徴とする超音波画像処理装置を提供する。
【０００９】
これにより、振幅情報だけではスペックルの形状やエコーレベルによってスペックルノイズの判別が困難な場合があったが、位相情報を用いることにより、スペックルの形状や周囲のエコーレベルに依存せずに正確なスペックルノイズ除去等のスペックル成分の加工が可能となる。
【００１０】
また、請求項２に示すように、請求項１に記載の超音波画像処理装置であって、さらに前記スペックル成分を加工した結果を表示する表示手段を有することを特徴とする。
【００１１】
このようにスペックル成分を加工した結果を表示することにより、診断への利用が促進される。
【００１２】
また、請求項３に示すように、請求項１または２に記載の超音波画像処理装置であって、前記スペックル成分抽出手段は、位相成分の変化量を用いて前記超音波信号の位相成分からスペックル成分を抽出することを特徴とする。
【００１３】
このように、位相成分の変化量を用いることによって、スペックルをより正確に抽出することができる。
【００１４】
また、請求項４に示すように、請求項１または２に記載の超音波画像処理装置であって、前記スペックル成分抽出手段は、位相成分の少なくとも２つ以上の方向の変化量を用いることを特徴とする。
【００１５】
このように、複数方向の変化量を利用することで、スペックルの抽出精度を高めることができる。
【００１６】
また、請求項５に示すように、請求項１〜４のいずれかに記載の超音波画像処理装置であって、前記スペックル成分抽出手段は、スペックルを判別する判別関数を使用することを特徴とする。
【００１７】
これにより、スペックル抽出の目的に応じた判別関数を使用することができる。
【００１８】
また、請求項６に示すように、請求項３または４に記載の超音波画像処理装置であって、前記スペックル成分抽出手段は、前記位相成分の変化量と比較してスペックルを判別する閾値を使用することを特徴とする。
【００１９】
これにより、閾値と比較してスペックルの判別ができる場合には、スペックル抽出が容易となる。
【００２０】
また、請求項７に示すように、請求項５に記載の超音波画像処理装置であって、前記判別関数は、スペックル及び非スペックルの位置がわかっている位相成分から生成された特徴量によって設定されることを特徴とする。
【００２１】
これにより、スペックル抽出処理に応じた特徴量を用いて判別関数を作成することができる。
【００２２】
また、請求項８に示すように、請求項１〜７のいずれかに記載の超音波画像処理装置であって、前記スペックル成分加工手段は、画像データのスペックルノイズを除去することを特徴とする。
【００２３】
また、請求項９に示すように、請求項１〜７のいずれかに記載の超音波画像処理装置であって、前記スペックル成分加工手段は、画像データのスペックルノイズを低減することを特徴とする。
【００２４】
このように、スペックル抽出結果によりスペックルを除去あるいは低減することで、超音波画像診断の精度をより向上させることが可能となる。
【００２５】
また、請求項１０に示すように、請求項８または９に記載の超音波画像処理装置であって、前記スペックル成分加工手段は、組織の境界を強調することを特徴とする。
【００２６】
これにより、組織を正確に認識することができ、超音波画像診断が容易となる。
【００２７】
また、同様に前記目的を達成するために、請求項１１に記載の発明は、被検者に向けて超音波を送信するとともに、被検者から反射された超音波を受診する超音波送受信手段と、前記超音波送受信手段が受診した超音波信号の振幅成分または包絡線成分と位相成分の組み合わせからスペックル成分を抽出するスペックル成分抽出手段と、前記抽出されたスペックル成分に基づいて、超音波画像データに含まれるスペックル成分を加工するスペックル成分加工手段と、を備えたことを特徴とする超音波画像処理装置を提供する。
【００２８】
このように、位相情報にさらに振幅情報を組み合わせることによって、さらにスペックル抽出精度を向上させることができる。
【００２９】
また、請求項１２に示すように、請求項１〜１１のいずれかに記載の超音波画像処理装置であって、前記位相成分は、前記超音波信号の進行方向に垂直な方向のデータの分解能が、前記超音波受信手段と前記超音波信号の送受信を行う素子の配列間隔以上であることを特徴とする。
【００３０】
これによれば、分解能が良くなり、さらにスペックルの抽出精度が向上する。
【００３１】
また、同様に前記目的を達成するために、請求項１３に記載の発明は、被検者に向けて超音波を送信するとともに、被検者から反射された超音波を受信し、受信した超音波信号の位相成分からスペックル成分を抽出し、該抽出されたスペックル成分に基づいて、超音波画像データに含まれるスペックル成分を加工することを特徴とする超音波画像処理方法を提供する。
【００３２】
これにより、振幅情報だけではスペックルの形状やエコーレベルによってスペックルノイズの判別が困難な場合があったが、位相情報を用いることにより、スペックルの形状や周囲のエコーレベルに依存せずに正確なスペックルノイズの除去等のスペックル成分の加工が可能となる。
【００３３】
また、同様に前記目的を達成するために、請求項１４に記載の発明は、被検者に向けて超音波を送信するとともに、被検者から反射された超音波を受診する機能と、受診した超音波信号の位相成分からスペックル成分を抽出する機能と、前記抽出されたスペックル成分に基づいて、超音波画像データに含まれるスペックル成分を加工する機能と、をコンピュータに実現させることを特徴とする超音波画像処理プログラムを提供する。
【００３４】
これにより、位相情報を用いることにより、スペックルの形状や周囲のエコーレベルに依存せずに正確なスペックルノイズ除去等のスペックル成分の加工が可能となる。
【発明の効果】
【００３５】
以上説明したように、本発明によれば、位相情報を用いることにより、スペックルの形状や周囲のエコーレベルに依存せず正確なスペックルノイズ除去が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３６】
以下、添付図面を参照して、本発明に係る超音波画像処理装置及び方法並びにプログラムについて詳細に説明する。
【００３７】
図１は、本発明に係る超音波画像処理装置を含む超音波診断装置の一実施形態の概略構成を示すブロック図である。この超音波診断装置は、超音波を用いて被検者の診断部位について超音波画像を撮影して表示するものであり、主に、超音波用探触子１０、信号処理部２０、画像処理部３０及び表示部４０を含んで構成されている。
【００３８】
超音波用探触子１０は、被検者の体内の診断部位に向けて超音波を送信するとともに、被検者の体内で反射してきた超音波を受診するものである。すなわち、超音波は構造物の境界のように音響インピーダンスが異なる領域の境界において反射されるため、超音波ビームを人体等の被検体内に送信して被検体内において生じた超音波エコーを受信し、超音波エコーが生じた反射点や反射強度を求めることにより、被検体内に存在する構造物の輪郭を検出することができる。
【００３９】
超音波用探触子１０は、例えば１次元の超音波トランスデューサアレイを構成する複数の超音波トランスデューサを備え、各超音波トランスデューサは、例えばＰＺＴ等の圧電素子の両端に電極を形成した振動子によって構成されるが、特に限定されるものではない。例えば、このように複数の超音波トランスデューサが１次元に配列されたリニアアレイプローブの他、被検体内を扇状に走査するセクタプローブ、複数の超音波トランスデューサが凸面上に配列されたコンベックスアレイプローブや、あるいは複数の超音波トランスデューサが２次元に配列された２次元アレイプローブを用いてもよい。またあるいは超音波内視鏡においてラジアル走査を行うメカニカルラジアルプローブでもよい。
【００４０】
超音波用探触子１０は、図示を省略した制御部の制御により超音波ビームを被検者内に送信し、リニア走査や、セクタ走査や、コンベックス走査や、ラジアル走査等の走査方式で被検者を走査する。超音波用探触子１０が発生した超音波は被検者体内に存在する反射体によって反射され、反射した超音波は超音波用探触子１０で受信される。超音波用探触子１０で受信された超音波受信信号は、電気信号に変換された後、図示を省略した送受信部を介して信号処理部２０に引き渡される。
【００４１】
信号処理部２０は、入力された受信信号に対し所定の信号処理を施すとともに、受け取った超音波受信信号から複数の受信データに遅延をかけて加算する位相整合加算、受信データをＩＱデータ（複素信号）に分離するＩＱ検波などの処理を行いＩＱデータを作成して画像処理部３０に出力する。
【００４２】
なお、ＩＱデータから次の式によって受信データの振幅Ａ及び位相θが算出される。
【００４３】
Ａ＝√（Ｉ２＋Ｑ２）、θ＝arctan（Ｑ／Ｉ）
ここで、記号√（Ｘ）は、Ｘの平方根を表す。また、受信データの波形の包絡線をとる場合には、その振幅は上記値を２倍して２√（Ｉ２＋Ｑ２）としなければならない。
【００４４】
なお、信号処理部２０は、１ライン毎にデータを生成する手法でもよいが、例えば特開２００３−１８０６８８号公報に記載されたような、全素子の受信データをメモリに保存しておき、後処理でデータを生成する手法でもよい。この手法であれば、さらに方位分解能（素子方向の分解能）を向上させることができる。例えば、超音波信号の進行方向に垂直な方向に位相情報の分解能が素子間隔以上のデータを利用するように、超音波信号の進行方向に垂直な方向に高分解能な位相情報を利用することで、スペックルのランダムな位相変化をより正確に区別することができる。
【００４５】
また、一般的な超音波Ｂモード画像では、振幅から画像を生成し、位相情報は利用しないため、既存の超音波画像処理技術（Ｂモード）における超音波画像データは振幅データを指している。
【００４６】
次に信号の干渉と位相の関係について図を用いて説明する。干渉には、強め合う干渉と打ち消し合う干渉がある。強め合う干渉は波と波の位相差が小さい場合に生じ、弱め合う干渉は位相差がπに近い場合に生じる。
【００４７】
図２に、強め合う干渉の例を示す。図２（ａ）は干渉前を表し、基準波に対して位相差０．２（ｒａｄ）、位相差０．４（ｒａｄ）及び位相差０．６（ｒａｄ）という位相差の小さな３つの波を干渉させるようにしている。図２（ｂ）は干渉後を表し、破線で表された基準波に対し干渉波が実線で表されている。このように位相差が小さい場合には、強め合う干渉波が得られる。また、図２（ｂ）からわかるように、干渉波の山のピークは基準波の山のピークと近く、位相差が小さい干渉の波は、干渉後も基準波との位相差が小さくなる。
【００４８】
また、図３に、弱め合う干渉の例を示す。図３（ａ）は干渉前を表し、この場合基準波に対して位相差０．２（ｒａｄ）の他に位相差３．０（ｒａｄ）及び位相差３．２（ｒａｄ）という、位相差がπ（ｒａｄ）に近く、大きい波を干渉させている。このとき図３（ｂ）に示すように、破線で表された基準波に対して、実線で表されるように弱め合う干渉波が得られる。このように位相差が大きい波を干渉させると、弱め合う干渉波が得られる。また、図３（ｂ）からわかるように、干渉波の山のピークは基準波の山のピークと離れており、位相差が大きい干渉の波は、干渉後も基準波との位相差が大きい。
【００４９】
前にスペックルノイズは、被検体内の複数の反射体からの反射超音波のランダムな干渉によって生ずると言ったが、図３に示すような位相差が大きい干渉が、スペックルノイズを発生させる干渉となる。
【００５０】
また、ＩＱデータから得られる位相は干渉後の波と検波の波との位相差を表すが、ＩＱ検波の位相は誤差を含むため、干渉後の波から、位相差が大きい干渉の結果か、小さい干渉の結果かを確認するには、ＩＱデータの連続的な位相変化（例えば、隣接する画素間の差分）を見れば良い。これは、位相差が小さい波が連続すると位相変化は小さく、スペックルノイズ部になると位相が急変化し位相変化が大きくなるからである。
【００５１】
このように、位相が急に変化するという特徴を用いることでスペックルノイズを判別することができる。
【００５２】
画像処理部３０は、信号処理部２０で得られたＩＱデータに画像処理を施して、表示部４０に表示する。画像処理部３０における処理の中心は、信号処理部２０のＩＱデータから位相情報を抽出してスペックルの判別を行いスペックルを抽出し、スペックル抽出結果に基づいて振幅画像データからスペックルを除去して、スペックルが除去された表示用の画像を作成することである。そのため画像処理部３０は、後述するようにスペックル抽出部及びスペックル除去部等を有している。
【００５３】
図４に、画像処理部３０における、位相情報を利用したスペックル抽出処理の流れを示す。
【００５４】
図４に示すように、画像処理部３０は、位相変化量抽出部３２とスペックル判別部３４から構成されるスペックル抽出部３５を有している。
【００５５】
信号処理部２０で得られたＩＱデータから位相データが位相変化量抽出部３２に入力される。位相は、前述したように、式θ＝arctan（Ｑ／Ｉ）で与えられる。位相変化量抽出部３２は、位相データから位相変化量を抽出する。抽出された位相変化量データはスペックル判別部３４に入力される。スペックル判別部３４は、位相変化量データを用いてスペックルを抽出し、スペックル抽出結果を出力する。
【００５６】
図５に、位相変化量抽出部３２における処理の一例を示す。
【００５７】
位相変化量抽出部３２は、位相データを得ると、まず方位方向（横方向）の位相変化量及び距離方向（深さ方向）の位相変化量、すなわちそれぞれの方向における画素の差分（方位方向差分及び距離方向差分）を算出する。
【００５８】
２次元のＢモード画像の場合、このように方位方向及び距離方向の位相変化量を求めることが望ましい。これは、スペックルノイズが方位方向または距離方向のどちらかに平行に存在する場合、その方向では位相変化が小さいが、それと直交する方向では位相変化が大きくなるためである。
【００５９】
次に、検波のずれによる一定量の位相変化を除去する。なお、スペックルの位相変化は他の部分に比べて急に変化するので、フィルタ（ローパスフィルタ、メディアンフィルタ）との差分データや位相データの２次微分など、変化量が大きくなる成分のみを抽出することによって、よりスペックルの判別をし易い特徴を持つデータを得ることができる。
【００６０】
そして、各方向で位相が急変化する成分が抽出され、各方向での位相変化量データが算出される。変化量は各方向の画素間の差分によって求められる。このとき隣接画素間における差分を用いることが最も好ましいが、適宜間引いた画素間における差分を用いてもよい。
【００６１】
このように、縦方向、横方向それぞれに対し、一定量の位相変化量を取り除いた結果の情報を基にしてスペックル／信号の判定を行うことができる。
【００６２】
なお、位相変化量は、この情報に限らず、複数画素の差分平均や斜め方向の差分を用いてもよい。さらに、別々の変化量ではなく、ベクトル成分のような一つのデータに変換してもよい。
【００６３】
スペックル判別部３４では、得られた位相変化量データに対し、スペックルノイズかどうかという２値的な判別や、どの程度スペックルノイズが含まれているかという多値的な判別を行い、その結果が目的に応じて出力される。もちろん、位相変化量そのものを、スペックルらしさを示すデータとして出力するようにしてもよい。
【００６４】
位相変化量抽出部３２によって抽出された方位方向位相変化量データ及び距離方向位相変化量データはスペックル判別部３４に入力される。スペックル判別部３４は、これらの位相情報データに基づいてスペックルの判別を行う。
【００６５】
図６に、スペックル判別部３４の一構成例を示す。
【００６６】
図６に示すように、スペックル判別部３４は、判別関数作成部３４１を備えている。判別関数作成部３４１は、位相変化量データに対し、スペックルノイズかどうかを判別するための判別関数を作成するものである。
【００６７】
判別関数作成部３４１は、振幅画像においてスペックルまたは非スペックルの位置がわかっている位相データを予め用意しておき、その位相変化量から作成した特徴量を元に判別関数を作成する。すなわち、スペックルであることがわかっている位相変化量データ３４４ａ及び非スペックルであることがわかっている位相変化量データ３４４ｂとから、それぞれ所定の特徴量が特徴量変換部３４２において算出され、これからスペックル判別関数が作成される。
【００６８】
ここで、特徴量は、位相変化量のデータの単一画素でも良い。ただし、単一画素の場合、差分をとって位相変化量を求めた場合には画素の僅かなずれが生じる、縦横方向から位相変化量を求めた場合には十字に交差する部分の中心の位相変化は大きくならないなどの問題があるため、注目画素の近傍画素の値や近傍画素との演算結果等、複数のデータを使用するのが望ましい。このとき、複数のデータは多次元となるため、閾値を設計し易いようにＰＣＡ（主成分分析）などを行って次元を下げるようにしても良い。
【００６９】
図９に、スペックル判別関数の一例を示す。
【００７０】
ここでは、縦方向位相変化量及び横方向位相変化量をそれぞれ特徴量（１）及び特徴量（２）とし、非スペックルノイズを〇で表し、スペックルノイズを×で表している。図９に示す例では、非スペックルノイズ〇とスペックルノイズ×の領域を分離する直線として判別関数が設定される。このように特徴量に変換した結果を基にしてスペックルノイズと非スペックルノイズを判別する関数（あるいは閾値）が設計される。なお、判別関数はこのような線形のものに限定されるものではない。
【００７１】
また、判別関数の設定方法は特に限定されるものではなく、例えば、ＳＶＭ（サポートベクターマシン）などの既知のデータ（学習データ）を利用した統計的手法（例えば、参考文献としてネロ・クリスティアニーニ、ジョン・テーラー著「サポートベクターマシン入門」共立出版などが挙げられる。）などの公知のクラス分類に使用される線形あるいは非線形の判別関数を用いることができる。もちろん、特徴量毎に閾値を与えるだけで判別可能であれば、閾値だけでスペックルを判別してもよい。また、位相変化量に変換することなく、連続的な位相データの画素といった位相変化がわかるデータを特徴量とした判別関数を設定してもよい。
【００７２】
図７に、ＳＶＭ（サポートベクターマシン）を使用した特徴量変換部３４２におけるスペックル抽出の判別関数生成処理の一例を示す。
【００７３】
図７に示すように、まずファントム画像から手作業でスペックル部分及び非スペックル部分をラベリングし、スペックル判別関数を作成するための既知データを作成する。なお、スペックル及び非スペックル部分をラベリングする際、曖昧な箇所についてはラベリングは行わなくてよい。次に、この既知データのスペックル部分及び非スペックル部分からスペックルの判別に用いる特徴量を抽出する。
【００７４】
ここでは特徴量として、図８に示すように、３×３画素の中央の画素ｃを注目画素とし、注目画素ｃとその上下左右の４つの近傍画素ａ、ｂ、ｄ、ｅに関し、それぞれ縦（距離）方向位相変化及び横（方位）方向位相変化の計１０個の特徴量を使用する。
【００７５】
次に、この縦方向及び横方向それぞれのラベリングされた画素（注目画素及びその近傍）の計１０箇所の位相変化量を特徴量としてＳＶＭ（サポートベクターマシン）を適用し、判別関数（スペックル判別器）を生成する。もちろん、ラベリングに使用するデータや特徴量は、判別結果が最適となるように変更しても良い。
【００７６】
このように、判別関数作成部３４１において、予めスペックル及び非スペックルであることがわかっている既知のデータから特徴量を抽出してスペックル判別関数を作成しておく。そして、実際の超音波診断において、超音波用探触子１０の走査によって得られたデータから信号処理部２０によって生成されたＩＱデータから得られた位相情報に基づいてスペックル抽出が行われる。
【００７７】
すなわち、図６において、方位（横）方向位相変化量データ３４６ａ及び距離（縦）方向位相変化量データ３４６ｂが入力されると、特徴量変換部３４３ではこれをスペックル判別に用いる特徴量に変換し、判別関数作成部３４１で予め作成されたスペックル判別関数３４７を用いてスペックルであるかどうか判別し、スペックル抽出が行われる。そして、スペックル抽出結果３４８が出力される。
【００７８】
判別結果は、２値的にスペックルであるかどうかを示すだけでなく、閾値との差を多値的にどの程度スペックルノイズが含まれているかを示すスペックルらしさとして出力してもよい。また、多値的に出力する場合には、ＬＵＴ（ルックアップテーブル）などでさらに値を調整してもよい。
【００７９】
なお、スペックル判別関数は、超音波の送受信の条件などによって変化するため、実際の装置の場合には条件毎に判別関数を設定するのが望ましい。
【００８０】
以上説明したように、本実施形態においては、振幅情報ではなく位相情報を用いてスペックルを抽出するようにしているが、振幅ではスペックルの形状、エコーレベルによっては、スペックルの判別が困難な場合があるため正確にスペックルを抽出できない場合があるが、位相情報を用いることにより、スペックルの形状や周囲のエコーレベルに依存しないスペックルの抽出が可能となった。
【００８１】
このように、位相情報のみでスペックルを抽出することができるが、振幅情報を特徴量に加えるなど、振幅情報（振幅成分あるいはその包絡線成分）と位相情報を組み合わせてスペックルを抽出するようにしてもよい。この場合、例えば図６において、位相情報（方位方向位相変化量データ３４６ａ、距離方向位相変化量データ３４６ｂ）が特徴量変換部３４３に入力されているが、これらのデータとともに振幅情報をも特徴量変換部３４３に入力して、振幅情報（画素値）も加えて特徴量の次元（図９に示す例では２次元）を増加して、スペックル抽出を行うようにしてもよい。
【００８２】
このように、振幅情報と位相情報の両方を用いてスペックル抽出を行うことで、より正確なスペックル抽出が可能となる。
【００８３】
次に、画像処理部３０は、スペックル抽出結果に基づいて振幅画像（振幅データ）からスペックルを除去する。
【００８４】
図１０に、画像処理部３０におけるスペックル除去処理の流れを示す。すなわち、ここでは、位相データを用いてスペックル抽出を行い、スペックル抽出結果に基づいて振幅データからスペックル除去を行い、スペックルが除去されたデータから表示用の画像データが作成される。
【００８５】
図１０に示すように、画像処理部３０は、スペックル抽出部３５及びスペックル除去部３７を有している。スペックル抽出部３５は、図４に示すように位相変化量抽出部３２とスペックル判別部３４で構成される。
【００８６】
信号処理部２０から入力されたＩＱデータは位相データと振幅データに分けられ、位相データはスペックル抽出部３５に入力されるとともに、振幅データはスペックル除去部３７に入力される。
【００８７】
スペックル抽出部３５において、前述したように、位相データを用いてスペックルが抽出される。スペックル抽出結果はスペックル除去部３７に入力される。
【００８８】
スペックル除去部３７は、このスペックル抽出結果を元にしたスペックル除去を振幅データに適用する。このとき、スペックル除去だけでなく、組織の境界の強調を行ってもよい。また、スペックル除去を適用するのはＩＱデータから求めた振幅データでなく、受信された波形データ（ＲＦデータ）から包絡線を抽出したデータでもよい。
【００８９】
図１１に、スペックル抽出結果の一例を示す。
【００９０】
図１１の左側に示したものは振幅データ３５２であり、その一部分を抜き出して右側に拡大して示す領域３５４のようにスペックル抽出結果は画素毎に得られる。この領域３５４は今７×７画素から成っているが、画素数はこれに限定されるものではない。その中心の黒く塗り潰された画素３５４ａは注目画素であり、対角線上に並んだグレーで表された画素３５４ｂはスペックルであり、その他の白く表された画素３５４ｃはスペックル以外の情報、つまり生体組織の情報を表している。
【００９１】
また、スペックル除去方法は様々な手法が考えられ、例えば次のような手法が例示される。
【００９２】
すなわち、注目画素がスペックルであった場合、組織の部分のみのデータ、またはスペックル判別結果に応じて画素の重み付けを行ったデータで補間する方法、あるいは従来のようなスペックル除去画像を作成しておき、スペックル抽出結果に応じて原画像と置換したり、重み付き加算する方法、またあるいは振幅データではなく、ＩＱデータに対して今述べたような方法で処理を行うなどの手法が考えられる。また、スペックル除去だけでなく、構造境界を強調するような処理を同時又はスペックル除去後に行なってもよい。例えば、スペックル抽出結果から組織の部分のみの振幅情報を統計的に解析し，境界が明瞭になるような方向に平滑化処理を適用するなどが考えられるが、公知の境界を強調する手法で構わない。
【００９３】
スペックル除去部３７においてスペックル除去が行われたスペックル除去データは、スペックル除去部３７からスキャンコンバータ３９に入力される。スキャンコンバータ３９は、入力されたスペックル除去データから、表示部４０で表示するための画像データを形成する。
【００９４】
スキャンコンバータ３９では、ＤＲ（ダイナミックレンジ）圧縮、ゲイン、ＳＴＣ（深さ重み付け）調整、あるいは階調処理などの従来の装置と同様の処理が行われる。
【００９５】
なお、振幅データは最終的には対数圧縮が施されるが、対数圧縮は、スペックル除去前でもスペックル除去後のどちらで行ってもよい。
【００９６】
スキャンコンバータ３９から出力された画像データは表示部４０で表示される。
【００９７】
このように、本実施形態においては、位相データによりスペックルを抽出した後、このスペックル抽出結果に基づいて振幅データからスペックル除去を行い表示するようにしている。振幅ではスペックルの形状やエコーレベルによってはスペックルノイズの判別が困難な場合があり正確にスペックルノイズが抽出できない場合があるが、上述したように、位相情報を用いることにより、スペックルの形状や周囲のエコーレベルに依存しない正確なスペックルノイズの除去が可能となる。
【００９８】
また、本実施形態の超音波画像処理装置は、図示を省略した制御部に付属したメモリに格納された超音波画像処理プログラムによって制御される。すなわち、制御部によってメモリから超音波画像処理プログラムが読み出され、該超音波画像処理プログラムに従って、被検者に向けて超音波を送信するとともに、被検者から反射された超音波を受診する機能と、受診した超音波信号の位相成分からスペックル成分を抽出する機能と、前記抽出されたスペックル成分に基づいて、画像データのスペックルノイズの除去やスペックルノイズの低減あるいは組織の境界を強調するなどの超音波画像データに含まれるスペックル成分を加工する機能が実行される。
【００９９】
なお、超音波画像処理プログラムは、このように制御部に付属のメモリに格納されるものに限定されず、該超音波画像処理プログラムを例えばＰＣカードやＣＤ−ＲＯＭなど、本超音波画像処理装置に着脱可能に構成されるメモリ媒体（リムーバブル媒体）に記録しておき、リムーバブル媒体に対応するインターフェイスを介して本装置に読み込むように構成してもよい。
【０１００】
以上、本発明の超音波画像処理装置及び方法並びにプログラムについて詳細に説明したが、本発明は、以上の例には限定されず、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、各種の改良や変形を行ってもよいのはもちろんである。
【図面の簡単な説明】
【０１０１】
【図１】本発明に係る超音波画像処理装置を含む超音波診断装置の一実施形態の概略構成を示すブロック図である。
【図２】強め合う干渉の例を示すグラフであり、（ａ）は干渉前を表し、（ｂ）は干渉後を表す。
【図３】弱め合う干渉の例を示すグラフであり、（ａ）は干渉前を表し、（ｂ）は干渉後を表す。
【図４】画像処理部における位相情報を利用したスペックル抽出処理の流れを示すブロック図である。
【図５】位相変化量抽出部における処理の一例を示すブロック図である。
【図６】スペックル判別部の一構成例を示すブロック図である。
【図７】特徴量変換部におけるＳＶＭ（サポートベクターマシン）を使用したスペックル抽出の判別関数生成処理の一例を示すブロック図である。
【図８】特徴量として用いる画素の例を示す説明図である。
【図９】スペックル判別関数の例を示す説明図である。
【図１０】画像処理部におけるスペックル除去処理の流れを示すブロック図である。
【図１１】スペックル抽出結果の一例を示す説明図である。
【符号の説明】
【０１０２】
１０…超音波用探触子、２０…信号処理部、３０…画像処理部、４０…表示部、３２…位相変化量抽出部、３４…スペックル判別部、３５…スペックル抽出部、３７…スペックル除去部、３９…スキャンコンバータ、３４１…判別関数作成部、３４２、３４３…特徴量変換部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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