アコースティックイメージング技術の新展開論文特集

論 文

二次元収縮弛緩特性計測を目指した心筋運動の高フレームレート計測
本庄 泰徳†

長谷川英之†

金井浩††

High Frame Rate Tracking of Heart Wall Motion for Two-Dimensional
Measurement of Myocardial Contraction and Relaxation
Yasunori HONJO† , Hideyuki HASEGAWA† , and Hiroshi KANAI††

あらまし 近年，心筋の厚み変化や厚み変化速度計測に関する研究が盛んに行われている．我々は，心機能評
価に有用なスペックルトラッキング法に関するパラメータである相関窓幅について，超音波の焦域から最適値を決定した上で，心臓壁変位の高時間分解能 (フレームレート 860 Hz (時間分解能 1.2 ms)) 計測を行った．しかし，これまでに決定した最適な相関窓幅は長軸像において，心室中隔壁が一般的に存在する位置のみに対応したものであり，その他の深さや水槽実験の SN 比を考慮していない．本論文では，様々な深さにおける超音波ビームの−20 dB 幅と超音波パルスの包絡線の −20 dB 幅を計測した．また白色雑音を付加し，深さごとかつ SN 比ごとに，最適な相関窓幅を検討した．ヒト心臓の in vivo 計測では，水槽実験で算出した様々な SN 比に対応した最適な相関窓幅を決定した．超音波焦域の大きさに対して 0.8, 1.0, 1.1, 1.2 倍の領域を標準偏差とする 2 変量正規分布の相関窓幅を用いて，心室中隔壁と左室後壁の二次元方向の速度の高時間分解能計測を行ったところ，詳細
な速度波形を得ることができた．このような結果から，in vivo 計測における SN 比を算出することで，SN 比ごとに相関窓幅を決定することが可能となり，心筋の二次元的な運動の詳細な評価が行える可能性を示した．
キーワード

スペックルトラッキング法，相関窓幅，高時間分解能，in vivo 計測

1. ま え が き

臓壁の急速な動きによってフレーム間のスペックルパ

心筋の収縮弛緩特性である心筋の厚み変化や厚み変定精度が低下する．そのため，心臓壁の微小な動きを化速度のイメージングは，局所心筋機能の定量的評価

正確に追従するためには，500 Hz（時間分解能 2 ms）に有用な方法である [1]〜[4]．近年では，心臓壁の二以上のフレームレートが必要となる [1], [4]．

ターンの変化が大きくなり，心臓壁の変位・速度の推次元方向（超音波ビーム方向及び超音波ビームに直交

また，スペックルトラッキング法によって算出されする（ラテラル）方向）の変位・速度の同時推定法でる変位や速度は，パラメータである相関窓幅（ラテあるスペックルトラッキング法によって，超音波ビー

ラル方向幅 Wl × 超音波ビーム方向幅 Wa ）に依存す

ム方向のみではなく，二次元方向の心臓壁の変位や速る．Kaluzynski らは，(1.0 × 0.5) mm の窓幅を用い度から収縮弛緩の様子を計測・解析することが可能とて，15 μm の散乱体を含んだ直径 31 mm の円筒のシなった [5]〜[8]．しかし，心筋の収縮弛緩の遷移過程

リコーン板の厚み変化速度計測を行った [13]．また，の機序がいまだ不明確である．心筋の収縮弛緩の遷移

Bohs らは，(2.0 × 1.5) mm の窓幅を用いて，ワイヤの過程において，心臓壁は約 10 ms と短い時間に急速に二次元方向の速度推定を行った [14]．心臓壁の変位や速動く [4]．従来のスペックルトラッキング法は，フレー

度推定における相関窓幅は，真値が不明である心臓壁

ムレートが 50〜200 Hz 程度であるため [9]〜[12]，心†††の in vivo 実験をもとに最適値の検討を行ったり [15]〜[18]，心臓壁がもっともらしい動きとなるように，経東北大学大学院医工学研究科，仙台市
Graduate School of Biomedical Engineering, Tohoku Univer-験的な大きさとして (3.0 × 3.0) mm や (10 × 10) mm

sity, 6–6–05 Aramaki-aza-Aoba, Sendai-shi, 980–8579 Japanの窓幅が用いられている [19], [20]．しかし，研究者に

東北大学大学院工学研究科，仙台市

よって様々な相関窓幅が用いられてきたが，相関窓幅

Graduate School of Engineering, Tohoku University, 6–6–05
Aramaki-aza-Aoba, Sendai-shi, 980–8579 Japan826

電子情報通信学会論文誌

を単に大きさとして評価しているのみであり，普遍的

c （社）電子情報通信学会 2011
A Vol. J94–A No. 11 pp. 826–835 論文／二次元収縮弛緩特性計測を目指した心筋運動の高フレームレート計測

な値をもとに系統的な検討が十分に行われていない．
我々はこれまでに，相関窓幅 (Wl × Wa ) について，
超音波の焦域の大きさに対して何倍になるかという相対的な大きさとして，その最適値を普遍的に決定した．
また，Parallel Beam Forming (PBF) [21] によって
超音波 RF 信号を高フレームレート収集し，決定した相関窓幅 (Wl0 × Wa0 ) を用いたスペックルトラッキング法により，心室中隔壁の変位計測を行った [22]．
しかし，心室中隔壁が存在する典型的な深さにおける最適な窓幅 (Wl0 × Wa0 ) を決定したものの，その窓幅が異なる深さにおいても最適なのか検討を行っていない [22]．更に，最適な窓幅を検討する際に行った水槽実験は，雑音が付加されていない条件でしか行ってFig. 1

図 1 相関窓と超音波焦域の関係図
Schematic image of relationship between correlation kernel and beam proﬁle.

いない．心室中隔壁に比べて深い位置にある左室後壁
では，超音波の反射信号は減衰などの影響で振幅が小さくなることから，様々な SN 比で検討を行う必要がある．

αopt (d) を水槽実験によって決定した．
2. 2 二次元速度推定
n フレームと (n + ΔNF ) フレーム間の心臓壁のラ

本論文では，様々な深さにおける超音波焦域の大き

テラル方向の速度 vl (n) と超音波ビーム方向の速度さを測定し，様々な深さに対応できるように，最適な

va (n) は，n フレームと (n + ΔNF ) フレームの相関相関窓幅を決定した．更に，計測した超音波 RF 信号

RF 信号間の相関係数を最大
窓 W 内における超音波

に白色雑音を付加し，SN 比が低い条件でも同様の検n , Δknとするシフト量 Δm

討を行った．また，決定した窓幅を用いて，心室中隔できる．

壁及び左室後壁の二次元方向の速度を高時間分解能で推定し，心筋の収縮弛緩特性計測を詳細に行うことがvl (n) =(Δm
n /Ml ) · δl
ΔNF · ΔT

[mm/s](1)va (n) =(Δkn /Ma ) · δd
ΔNF · ΔT

[mm/s](2)

できる可能性を示す．

2. 原理・方法から以下のように算出



2. 1 相関窓幅の設定

ここで，シフト量 Δm
n , Δkn

本論文では，心臓壁の二次元変位・速度の同時推定

る．また，相関係数分布は再構築補間法 [25] によっては無次元の整数であ法として，相互相関を用いたスペックルトラッキング

補間しており，その深さ d における隣り合う超音波法を用いる．スペックルの大きさは，深さごとの超音

ビームの間隔 δl (= 2d · sin (δθ/2)) と超音波の標本化

波焦域（ラテラル方向：超音波ビーム幅，超音波ビーム間隔 δd より小さい変位や速度計測が可能となる [22]．

方向：超音波パルス幅）に依存する [23], [24]．そこで，ΔT はフレーム間隔，Ml と Ma は，1 ピクセルのラ

深さごとに超音波ビーム幅 Δl(d) と超音波パルスの包

テラル方向及び超音波ビーム方向の分割数，δθ は隣り

絡線幅 Δd(d) をあらかじめ計測する．ここで，計測す合うビーム間角度である．

る包絡線幅は −20 dB 幅として十分小さな信号まで考慮に入れることで，−3 dB 幅などに比べて，より送受

3. 水槽実験による相関窓幅の最適化

信ビームの特性を表した超音波の焦域 (Δl(d), Δd(d))

3. 1 超音波焦域の計測とするためである．図 1 に示すように，相関窓 W の最適な相関窓幅 (Wl0 (d) × Wa0 (d)) を決定するため

形状は 2 変量正規分布とし，2 変量正規分布のラテラに，深さごとに超音波ビームの −20 dB 幅 Δl(d) と超ル方向の標準偏差 σl (d) と超音波ビーム方向の標準偏音波パルスの包絡線の −20 dB 幅 Δd(d) を計測した．

差 σa (d) は，超音波の焦域 (Δl(d), Δd(d)) と変数 α

図 2 (a) に示すように，水槽内に直径 35 μm のステンを用いて (σl (d), σa (d)) = α · (Δl(d), Δd(d)) と定義

レスワイヤを張り，超音波プローブを固定した．使用

する [22]．本論文では，深さ d ごとの最適な α の値

した超音波プローブはセクタ型電子スキャンプローブ，827電子情報通信学会論文誌 2011/11 Vol. J94–A No. 11

図 2 (a) 超音波焦域測定の実験システム．(b) ステン
レスワイヤの B モード断層像（深さ：20, 40, 60,
80 mm）
Fig. 2 (a) Schematic of system for measurement ofbeam proﬁles. (b) Cross-sectional image ofwires which made from stainless placed at
depths of 20, 40, 60 and 80 mm.

深さ d ごとの超音波ビームの −20 dB 幅 Δl (d) と超音波パルスの包絡線の −20 dB 幅 Δd (d)Fig. 3 Measurement of the −20 dB widths of lateralamplitude proﬁle and pulse envelope.

図3

中心周波数 3.75 MHz，波長が 410 μm である．本論
文では，PBF によって平面波を 7 回送信し，同時受信したプローブ各素子の信号から，その平面波内に16 本の受信ビームを形成させた．フレームレートは860 Hz，隣り合うビーム間角度 δθ は 0.375 度である．
図 2 (b) に示すように，ステンレスワイヤを深さ 20,

40, 60, 80 mm に設置した．図 3 は，計測された超音波焦域 (Δl (d) , Δd (d)) の分布である．

3. 2 ファントム実験
3. 2. 1 実 験 概 要

Fig. 4図 4 水槽実験模式図
Schematic of phantom experiment.

最適な相関窓幅 (Wl0 (d) × Wa0 (d))，すなわち最適
な係数 αopt (d, SNR) を決定するために，シリコーン

プローブを用いて，超音波 RF 信号を高フレームレー板を用いた水槽実験を行った．図 4 に水槽実験の模ト収集した．RF 信号の標本化周波数 fs は 15 MHz，式図を示す．水槽内にグラファイト粉末を混入させたシリコーン板の音速 cs は 990 m/s，フレームレート

シリコーン板（モメンティブ・パフォーマンス・マテ

860 Hz，ビーム間角度 δθ は 0.375 度である．本論文

リアルズ・ジャパン社製：TSE3503）を設置し，移動では，図 5 に示すように，様々な深さで最適な相関窓

速度を X-Y ステージで制御して，axial-lateral 平面

幅 (Wl0 (d) × Wa0 (d)) を決定するために，シリコーン

内で図 4 中の矢印方向のような二次元運動を発生さ

板を深さ 20, 40, 60, 80 mm に設置した．

せた．自動ステージに設定したシリコーン板のラテラ

3. 2. 2 白色雑音の付加

ル方向の速度 vl0 と超音波ビーム方向の速度 va0 は共PBF によって取得した RF 信号 rf (l, d) に，任意にに 5 mm/s である．心筋の速度は，50 mm/s 程度と速振幅を変化させて白色雑音 ηw (l, d) を計算機内で付加い運動を行う [26]．そこで，心筋の速度 (50 mm/s) とさせた．水槽実験における SN 比 SNR は，装置由来

同様な速度に設定するために，相関係数を算出するフの RF 信号に重畳する雑音 η0 (l, d)，付加した白色雑レーム間隔 ΔNF をファントム実験と in vivo 計測で

音 ηw (l, d)，白色雑音 ηw (l, d) の振幅を決める変数 β

は，異なる値に設定することで同様なフレーム間変位と RF 信号 rf (l, d) を用いて以下のように表される．

を実現する．ファントム実験では ΔNF = 10，in vivo
計測では ΔNF = 1 と設定することで，相関係数を算出するフレーム間変位（瞬時速度）を対応させた．超音波焦域の大きさの計測と同じセクタ型電子スキャン
828



SNR = 10 log10 E [rf (l, d)]2

− 10 log10 E (η0 (l, d) + β · ηw (l, d))2

= 10 log10 E [rf (l, d)]2



論文／二次元収縮弛緩特性計測を目指した心筋運動の高フレームレート計測
N −1

2

(rf n (l, d) − rf (l, d)

(4)

n=0

rf (l, d) =

N −1

1
N

rf n (l, d)

(5)

n=0

ここで，N はフレーム数である．また，図 5 に示す
ように，シリコーン板の断層像内にある，ビーム番号l0 ∼ l6 (41 ∼ 71 本目) が含まれる黄枠の領域内の SN
比 SNR は，以下のように表される．

1
A

SNR = 10 log10
図 5シリコーン板の B モード断層像（赤点：設定したトラッキング点．超音波ビーム位置 li は，深さ d ごとにビーム 5 本間隔で 7 本設定．(li =41, 46, · · · , 71 (i = 0, 1, · · · , 6))，深さ d は 20 mm
間隔で 4 点設定．(d = 20, 40, 60, 80 mm)
Fig. 5 Cross-sectional images of silicone rubber.
Two-dimensional (2-D) displacements of thesilicone rubber at the red points were estimated. The beam number li was set at intervals of ﬁve beams from 41 (i = 0) to 71(i = 6). Depth d were set at intervals of
20 mm from 20 to 80 mm.

l6

l=l0



1
N

2

N −1



rf n (l, d)n=0−10 log10 E η0 (l, d)2
1
+
A

l6

β
N

l=l0

2

N −1



ηw (l, d)

(6)

n=0

(A = (l6 − l0 + 1))
3. 2. 3 最適な相関窓幅の決定
相関窓幅に関する変数 α と雑音の振幅を決める変− 10 log10 E η0 (l, d) + (β · ηw (l, d))
2

2

(3)
E[·] は時間に関する平均操作である．本論文で用いる
SNR は，深さ d における装置由来の RF 信号に重畳す

数 β によって SN 比を変化させ，図 5 中のシリコーン板の断層像内にある赤点 (li , d) (i = 0, 1, · · · , 6) の瞬時変位を推定した．推定した n フレームにおける瞬時変位（ラテラル方向 xl (n; α, SNR, li , d)，超音波
ビーム方向 xa (n; α, SNR, li , d)）と真値（ラテラル方る雑音 η0 (l, d) と，付加した白色雑音 ηw (l, d) の振幅

向 xl0 (n)，超音波ビーム方向 xa0 (n)）の差で表されを決める変数 β で変化する．ここで，装置由来の RF 信

る 2 乗平均平方根 (RMS) 誤差  (α, SNR, d) を算出

号に重畳する雑音 η0 (l, d) と付加した白色雑音 ηw (l, d)

した．

は無相関であるため，E [η0 (l, d) · ηw (l, d)] = 0 となる．また，深さ d における装置由来の RF 信号に重畳2

する雑音の平均パワー E η0 (l, d)

は，静止時におけるシリコーン板からの反射信号のフレーム間での分散 (α, SNR, d)



=

1
7N

6

N −1



Xl2 (n; α, SNR, li , d)i=0 n=0

をラテラル方向に平均して推定する．図 5 と同じ深さ 20, 40, 60, 80 mm にそれぞれシリコーン板を設置



 12

+Xa2 (n; α, SNR, li , d)(7)

した．図 5 と同じように，シリコーン板の断層像内にあるトラッキングを行う赤点（超音波ビーム番号 li ，
深さ d) (i = 0, 1, · · · , 6: 対応するビーム番号 li = 41,

46,· · ·, 71）が含まれる黄枠の領域内の装置由来の雑音E η0 (l, d)2 を以下のように定義した．

E η0 (l, d)2 =1
l 6 − l0 + 1

l6

l=l0

1
N

Xl (n; α, SNR, li , d)
= xl (n; α, SNR, li , d) − xl0 (n)(8)

Xa (n; α, SNR, li , d)
= xa (n; α, SNR, li , d) − xa0 (n) (9)図 6 は，深さ d が 20, 40, 60, 80 mm における変数

α と SNR をそれぞれ変化させたときの RMS 誤差分
829

電子情報通信学会論文誌 2011/11 Vol. J94–A No. 11

布  (α, SNR, d) である．変数 α は 0.3 ∼ 2.5，SNR

比 が 低 い と き で は RMS 誤 差  (α, SNR, d) が 最 小

は 5∼35 dB まで変化させた．

と な る 変 数 α が 大 き く なった ．こ れ は ，相 関 窓 幅

変数 α の値が小さいとき，RMS 誤差  (α, SNR, d)(Wl (d) × Wa (d)) を大きく設定することで，スペッは非常に大きくなった．これは，相関窓幅 (Wl (d) ×

クルパターンが複雑となり，唯一なパターンとなるた

Wa (d)) を小さく設定した場合，相関窓 W に含まれめ雑音の影響が小さくなっていると考えられる．

るスペックルパターンが少なすぎるため，相関演算を

図 7 には，RMS 誤差  (α, SNR, d) が最小となった

行う 2 フレーム間で，類似したスペックルパターンをときの変数 αopt (d, SNR) を深さ d ごとに示した．図 7

もつ領域が複数存在してしまうためと考えられる [27]．

が示すように，変数 αopt (d, SNR) の値は深さによらまた，窓幅を必要以上に大きくするほど，空間分解能

ずほぼ一定の値を示していることが分かる．このことが低下するため，RMS 誤差  (α, SNR, d) は大きくなから，相関窓幅の最適な大きさ (Wl0 (d) × Wa0 (d))

る [28], [29]．

は，あらかじめ超音波の焦域の大きさを測定しておき，一方，変数 α は SN 比が高いときに比べて，SN

SN 比によって窓幅を最適に変化させて決定できる．

4. in vivo 計測
4. 1 in vivo 計測における相関窓幅の決定
図 8 に，心臓の模式図と超音波 RF 信号取得領域及び 23 歳健常者の心臓の長軸断面を示す．超音波 RF
信号は，水槽実験と同様の条件で取得した．フレーム
レートは 860 Hz，ビーム間角度 Δθ は 0.375 度である．断層像内の心室中隔壁 (IVS) 及び左室後壁 (PW)に設定した 6 点ずつ（赤枠黄色の点）の心臓壁速度を二次元トラッキングによって推定した．
水槽実験で検討した相関窓幅を用いるためには，心室中隔壁及び左室後壁の SN 比 SNR を算出する必
図 6

各深さにおける相関窓幅係数 α，SNR と RMS 誤差  (α, SNR, d) の関係
Fig. 6 RMS errors  (α, SNR, d) at depths of 20 ∼80 mm in response to the correlation window
width coeﬃcient α and SNR.

要がある．しかし，in vivo 計測では，装置由来の雑音 η0 (l, d) を算出することが困難である．そのため，本論文では，水槽実験で算出した SN 比 5∼35 dB の範囲中に in vivo 計測における SN 比が存在すると仮定して，複数の SN 比 (10, 15, 20, 35 dB) に対応する変数 αopt (d, SNR) を用いた．対応する相関窓幅

図 8

図 7

SN 比ごとの変数 α の最適値 αopt (d, SNR) と深さ d の関係
Fig. 7 Relationships between optimum value αopt (d, SNR)of α and depth d at diﬀerent signal-to-noise
rations.

830(a) 心臓の模式図と超音波 RF 信号取得領域．(b)23 歳健常者の左室長軸断層像．(c) 心室中隔壁及び左室後壁のトラッキング点 (1)∼(6)
Fig. 8 (a) Acquisition area of RF signals in thelongitudinal-axis view. (b) Cross-sectional
image obtained from a healthy 23-year-old
male. (c) Tracking points (1) ∼ (6) for estimation of 2-D velocities of interventricular
septum (IVS) and posterior wall (PW).

論文／二次元収縮弛緩特性計測を目指した心筋運動の高フレームレート計測

図9

心室中隔壁のラテラル方向 (i) 及び超音波ビーム方向 (ii) の推定速度．(a) αopt (d, SNR)=0.8. (b)αopt (d, SNR)=1.0. (c) αopt (d, SNR)=1.1. (d)αopt (d, SNR)=1.2.
Fig. 9 Estimated velocity in the lateral (i) and axial(ii) direction in the IVS using various valuesof αopt (d, SNR). (a) 0.8, (b) 1.0, (c) 1.1 and(d) 1.2.

図 10

左室後壁のラテラル方向 (i) 及び超音波ビーム
方 向 (ii) の 推 定 速 度 ．(a) αopt (d, SNR)=0.8.
(b) αopt (d, SNR)=1.0. (c) αopt (d, SNR)=1.1.
(d) αopt (d, SNR)=1.2.
Fig. 10 Estimated velocity in the lateral (i) and axial(ii) direction in the PW using various valuesof αopt (d, SNR). (a) 0.8, (b) 1.0, (c) 1.1 and(d) 1.2.

(Wl0 (d) × Wa0 (d)) は，超音波焦域 (Δl (d) , Δd (d))

類似した結果が得られた．一般的に心室中隔壁についに対して 0.8, 1.0, 1.1, 1.2 倍の領域を標準偏差とするては，収縮期の速度は心尖部方向及び左室に近づく成

2 変量正規分布として設定した．

分となり，拡張期の速度は心基部方向及び右室に近づ

図 9，図 10 に，心室中隔壁及び左室後壁の速度波形

く成分となる．また，左室後壁の収縮期の速度は，心を示す．図 9，図 10 (a)，(b)，(c)，(d) は，相関窓幅

尖部方向及び左室に近づく成分となり，拡張期に心基(Wl0 (d) × Wa0 (d)) を，超音波焦域 (Δl (d) , Δd (d))

部方向及び心外膜に近づく成分となる [4]．本論文におに対してそれぞれ αopt (d, SNR) = 0.8, 1.0, 1.1, 1.2

いて推定された心室中隔壁及び左室後壁の二次元方向倍の領域を標準偏差とする 2 変量正規分布を用いたとの速度は同様の傾向を示している．

きの速度波形を示している．また，(i) はラテラル方向

4. 2 心室中隔壁と左室後壁の二次元速度推定の速度，(ii) は超音波ビーム方向の速度を表す．図 9，等容性収縮期である心 I 音付近で，心室中隔壁及び図 10 (1)∼(6) は，図 8 (c) の心臓壁の部位 (1)∼(6) と左室後壁のラテラル方向の速度は，心基部に近づく成対応している．

分となった．この運動は，心 I 音のタイミングである

心室中隔壁及び左室後壁の速度の推定結果は，変数ことから，僧帽弁や心房の動きに起因していると考え

αopt (d, SNR) を 0.8, 1.0, 1.1, 1.2 と変化させたとき，られる．また，心室中隔壁の超音波ビーム方向の速度831

電子情報通信学会論文誌 2011/11 Vol. J94–A No. 11

は，右室に近づく速度成分となった．これは，心尖部小さくなった．これは，図 11，図 12 に示すように，側の壁によって，血液が心基部側に押し出されたこと

変数 α が大きいときに比べて小さいときの方が，相関で，心基部側の壁が右心室側に動いたものだと考えら

係数の値が低下していることが分かる．更に，推定れる [30]．左室後壁では，心外膜に近づく速度成分がした速度波形のピーク位置（R 波から 0.5 秒後）にお見られた．これは，心室中隔壁が右室側に近づく成分

ける相関係数分布の半値幅 (wl × wd ) を α ごとに計が見られた原因だと考えられる血液の一部が，左室後測した．表 1 が示すように，速度波形のピーク位置

壁に向かって流れたことが原因だと考えられる [30]．

における相関係数分布の半値幅 (wl × wd ) は，α が大駆出期では，心室中隔壁のラテラル方向の速度は，きくなるにつれて，急峻な分布になることが分かる．

心基部側（図 9 (i-1)）に近づくほど大きい．そのため，

そのため，α が大きいときに比べて α が小さいとき

心室中隔壁は，心尖部に向かって収縮していることがに心筋の速度が小さくなったのは，推定精度が悪く誤分かる．また，左室後壁では心室中隔壁とは逆に，心推定したためであり，特に速度波形のピーク位置付近

尖部側（図 10 (i-6)）に近づくほど速い．左室後壁は，心基部に向かって収縮していることが分かる．
大動脈弁が閉鎖後，急速に血液が左心室内に流入して来る急速流入期では，心室中隔壁及び左室後壁ともに，心筋が心基部方向に非常に速く動く．緩徐流入期
では，中隔壁及び左室後壁ともに収縮期に比べて非常に小さい速度となった．
図 9，図 10 に示すように，変数 αopt (d, SNR) を

0.8, 1.0, 1.1, 1.2 と変化させて推定した速度結果は，速度波形の概形は類似しているが，それぞれ振幅が異なっている．
一般的に，相関窓幅を大きくすることは，速度情報の平滑化を行うことになるため，α を大きくすると推定される速度は小さくなる．しかし，本論文で推定された速度波形は，相関窓幅に関する変数 α が大きいときに比べて小さいときの方が，速度波形のピーク値が

図 12

左室後壁の速度推定における 1 心拍間の相互相関係数分布．(a) αopt (d, SNR)=0.8. (b)αopt (d, SNR)=1.0.
(c) αopt (d, SNR)=1.1.
(d) αopt (d, SNR)=1.2.
Fig. 12 Distribution of correlation coeﬃcient during
a cardiac cycle in the estimation of PW using
various values of αopt (d, SNR). (a) 0.8, (b)1.0, (c) 1.1 and (d) 1.2.

表 1 相関窓幅に関する変数 α と推定された速度波形のピーク位置（R 波から 0.5 秒後）の相関係数分布の半値幅 (wl × wd ) との関係
Table 1 Relationship between value of α at peak position of estimated velocity and half maxima
of the correlation coeﬃcient (wl × wd ).
変数 α

心室中隔壁
図 11

心室中隔壁の速度推定における 1 心拍間の 相 互 相 関 係 数 分 布 ．(a) αopt (d, SNR)=0.8.
(b) αopt (d, SNR)=1.0. (c) αopt (d, SNR)=1.1.
(d) αopt (d, SNR)=1.2.
Fig. 11 Distribution of correlation coeﬃcient during
a cardiac cycle in the estimation of IVS using
various values of αopt (d, SNR). (a) 0.8, (b)1.0, (c) 1.1 and (d) 1.2.

832

左室後壁

相関係数分布の半値幅(wl × wd ) [mm]0.8(0.74 × 0.076)

1.0(0.66 × 0.076)

1.1(0.65 × 0.076)

1.2(0.64 × 0.075)

0.8(1.64 × 0.082)

1.0(1.50 × 0.081)

1.1(1.45 × 0.081)

1.2(1.21 × 0.082)

論文／二次元収縮弛緩特性計測を目指した心筋運動の高フレームレート計測の相関係数の値が低下したことと，相関係数分布の比に対応した最適な相関窓幅 (Wl0 (d) × Wa0 (d)) を半値幅 (wl , wd ) が大きいことが原因であると考えら決定する必要がある．

れる．
本論文では，in vivo 計測における雑音 η0 (l, d) を算出し SN 比を求めることが困難であるため，SN 比謝辞 本研究科は日本学術振興会・特別研究員奨励費（課題番号：21·3798）の助成を受けたものである．
ここに謝意を表する．

を仮定して複数の速度推定を行った．今後は，in vivo
計測における雑音 η0 (l, d) の算出方法の提案と，SN

文[1]

M. Tanaka, “Noninvasive evaluation of local myocar-比に対応した最適な相関窓幅 (Wl0 (d) × Wa0 (d)) を

dial thickening and its color-coded imaging,” IEEE

決定する必要がある．

5. む す びTrans. Ultrason. Ferroelectr. Freq. Control, vol.44,
no.4, pp.752–768, 1997.
[2]

Med. Imaging, vol.21, no.9, pp.1022–1030, 2002.
[3]

A new approach to quantifying regional myocar-

今後は平均値と標準偏差について考慮しなければな

dial function,” J. Amer. Soc. Echocardiogr., vol.17,

らない．更に，本論文ではワイヤを用いて超音波ビー

pp.788–802, 2004.
[4]

and relaxation in the heart walls at high temporal res-の影響により点目標からの信号と比較すると，低周波

olution,” Jpn. J. Appl. Phys., vol.46, no.7B, pp.4889–

成分が強調され，距離が離れるに従い増強される．今4896, 2007.
[5]

S. Langeland, J. D’hooge, H. Torp, B. Bijnens, and P.
Suetens, “Comparison of time-domain displacementある．

estimators for two-dimensional RF tracking,” Ultra-

変数 α の最適値 αopt (d, SNR) は，SN 比に依存し，sound Med. Biol., vol.29 pp.1177–1186, 2003.
[6]

L.N. Bohs, B.J. Geiman, M.E. Anderson, S.C.
Gebhart, and G.E. Trahey, “Speckle tracking for

窓幅は，深さが変化しても超音波焦域に対して常に

multi-dimensional

αopt (d, SNR) 倍の領域を標準偏差とする正規分布と

ﬂow

estimation,”

Ultrasonics,

vol.38, pp.369–375, 2000.
[7]

S. Langeland, J. D’hooge, T. Claessens, P. Claus,
P. Verdonck, P. Suetens, G.R. Sutherland, and B.

焦域と SN 比をあらかじめ算出しておくことで，最適

Bijnens, “RF-based two-dimensional cardiac strain

な大きさを決定することが可能であることが分かった．

estimation: a validation study in a tissue-mimicking

また，in vivo 計測では，水槽実験で算出した様々

phantom,” IEEE Trans. Ultrason. Ferroelectr. Freq.

な SN 比 SNR に 対 応 す る 変 数 αopt (d, SNR) を 用
いて相関窓幅を決定した．相関窓幅に関する変数

H. Yoshiara, H. Hasegawa, H. Kanai, and M. Tanaka,“Ultrasonic imaging of propagation of contractionのため，ワイヤの超音波ビーム方向における同相加算

なる．これより，相関窓幅の最適な大きさは，超音波

G.R. Sutherland, G.D. Salvo, P. Claus, J. D’hooge,
and B. Bijnens, “Strain and strain rate imaging:

細に行った．ここで，超音波の焦域の大きさに関して，深さごとではほぼ一定の値となった．すなわち，相関“Echocardio-

to study regional myocardial function,” IEEE Trans.

の焦域の大きさ (Δl (d) , Δd (d)) と変数 α によって定後は，ワイヤの計測方法について今後検討する必要がand P. Suetens,

graphic strain and strain-rate imaging: A new tool

ラメータである相関窓幅 (Wl (d) × Wa (d)) を超音波

ム幅及び超音波パルスの包絡線幅を計測している．そJ. D’hooge, B. Bijnens, J. Thoen, F. van de Werf,
G.R. Sutherland,

本論文では，スペックルトラッキング法に関するパ

義し，α の最適値 αopt (d, SNR) についての検討を詳献H. Kanai, H. Hasegawa, N. Chubachi, Y. Koiwa, andControl, vol.51 no.11, pp.1537–1546, 2004.
[8]

H. Geyer, G. Caracciolo, H. Abe, S. Wilansky, S.
Carerj, F. Gentile, H.J. Nesser, B. Khandheria, J.

αopt (d, SNR) を 0.8, 1.0, 1.1, 1.2 と変化させて，心Narula, and P.P. Sengupta, “Assessment of myocar-

室中隔壁と左室後壁の二次元方向の速度の高時間分解

dial mechanics using speckle tracking echocardiog-

能計測を行ったところ，詳細な速度波形が得ることがraphy: Fundamentals and clinical applications,” J.

できた．このような結果から，in vivo 計測におけるAmerican Society of Echocardiography, vol.23, no.4,

SN 比を算出することで，SN 比ごとに相関窓幅を決定

pp.351–369, 2010.
[9]

J. D’hooge, E. Konofagou, F. Jamal, A. Heimdal, L.

することが可能となり，心筋の二次元的な運動の詳細

Barrios, B. Bijnens, J. Thoen, F. van de Werf, G.R.

な評価が行える可能性を示した．

Sutherland, and P. Suetens, “Two-dimensional ultrasonic strain rate measurement of the human heart in

しかし，推定された速度波形の概形は類似している

vivo,” IEEE Trans. Ultrason. Ferroelectr. Freq. Con-が，振幅が異なっていた．そのため，in vivo 計測における雑音 η0 (l, d) を算出し SN 比を求めて，その SN

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834

本庄

泰徳

平 19 東北大・工卒，平 21 同大大学院
博士前期課程了．平 21 同大学院博士後期課程在学中．平 21 日本学術振興会特別研究員 (DC1)，現在に至る．平 22 第 31 回
超音波エレクトロニクスの基礎と応用に関するシンポジウム超音波シンポジウム奨励賞，平 22 日本超音波医学会第 11 回奨励賞，平 21 東北地区若手研究者研究発表会優秀発表賞受賞．日本超音波医学会，日本音響学会各会員．

論文／二次元収縮弛緩特性計測を目指した心筋運動の高フレームレート計測

長谷川英之 （正員）
平 8 東北大・工卒，平 13 同大大学院博士後期課程了．博士（工学）．平 13 日本学術振興会特別研究員 (PD)，平 14 同大学
院工学研究科助手，講師を経て，平 19 東北大学大学院工学研究科准教授，平 21 東北大学大学院医工学研究科准教授，現在に至る．循環器の非侵襲診断を目指したディジタル信号処理と超音波による医用生体計測に関する研究に従事．平 19 日本超音波医学会第 21 回菊池賞（論文賞），平 18 第 26 回超音波エレクトロニクスの基礎と応用に関するシンポジウム超音波シンポジウム奨励賞，平 16 日本音響学会第 21 回粟屋潔学術奨励賞，
平 14 日本超音波医学会第 3 回奨励賞など受賞．IEEE，日本
超音波医学会，日本音響学会各会員．

金井

浩 （正員）

昭 56 東北大・工卒，昭 61 同大大学院博士課程了．工博．昭 61 同大学院助手，講師を経て，平 9 同大学院工学研究科助教授，
平 13 同大学大学院工学研究科教授，現在に至る．この間，超音波による医用生体計
測と音響振動に関するディジタル信号処理に関する研究に従事．平 21 中谷賞，平 20 日本超音波医学会
松尾賞，平 19 市村学術賞，平 17 文部科学大臣表彰科学技術賞（研究部門），平 15 科学計測振興会賞，平 13 IBM 科学賞などを受賞．著書： 音・振動のスペクトル解析  単著（コロナ社）など．IEEE，日本超音波医学会，日本音響学会，日本循
環器学会，日本生体医工学会各会員．

835