"カラードップラ映像を提供する超音波システムであって、当該超音波システムは、超音波信号を対象体に送信し、前記対象体から反射される超音波エコー信号を受信して、前記カラードップラ映像に対応する超音波データを取得する超音波データ取得部と、前記超音波データ取得部に連結され、自己回帰モデルauto-gressivemodelを用いて前記超音波データに対応する複数の周波数成分を検出し、前記超音波データに対応する平均周波数成分を検出し、前記複数の周波数成分および前記平均周波数成分を用いてクラッタ信号に対応する周波数成分を検出し、前記クラッタ信号に対応する周波数成分を用いて前記超音波データにクラッタフィルタリングを行うプロセッサとを備えることを特徴とする超音波システム。前記自己回帰モデルは、mmは1以上の整数次関数で表され、前記プロセッサは、前記自己回帰モデルを用いて前記超音波データに対して、前記m次関数の複数の極点に対応する前記複数の周波数成分を検出することを特徴とする請求項1に記載の超音波システム。前記プロセッサは、前記複数の周波数成分のそれぞれと予め定められたドップラしきい値とを比較し、前記複数の周波数成分のうち少なくとも1つの周波数成分が前記ドップラしきい値以下であると判断されれば、前記複数の周波数成分のそれぞれと予め定められたクラッタしきい値とを比較し、前記複数の周波数成分のうち少なくとも1つの周波数成分が前記クラッタしきい値以上であると判断されれば、前記複数の周波数成分のそれぞれと前記平均周波数成分とを比較して、前記平均周波数成分に近接した周波数成分を前記クラッタ信号に対応する周波数成分として検出することを特徴とする請求項1または2に記載の超音波システム。前記プロセッサは、前記複数の周波数成分が前記クラッタしきい値より小さいと判断されれば、前記平均周波数成分を前記クラッタ信号に対応する周波数成分として検出することを特徴とする請求項1ないし3のいずれかに記載の超音波システム。前記プロセッサは、前記クラッタ信号に対応する周波数成分を周波数ダウンミキシングfrequencydownmixing周波数として設定し、前記周波数ダウンミキシング周波数に基づいて前記超音波データに周波数ダウンミキシング処理を行い、前記周波数ダウンミキシング処理された超音波データに前記クラッタフィルタリングを行うことを特徴とする請求項1ないし4のいずれかに記載の超音波システム。a超音波信号を対象体に送信し、前記対象体から反射される超音波エコー信号を受信して、カラードップラ映像に対応する超音波データを取得する段階と、b自己回帰モデルauto-gressivemodelを用いて前記超音波データに対応する複数の周波数成分を検出する段階と、c前記超音波データに対応する平均周波数成分を検出する段階と、d前記複数の周波数成分および前記平均周波数成分を用いてクラッタ信号に対応する周波数成分を検出する段階と、e前記クラッタ信号に対応する周波数成分を用いて前記超音波データにクラッタフィルタリングを行う段階とを備えることを特徴とする適応的クラッタフィルタリング方法。前記自己回帰モデルは、mmは1以上の整数次関数で表され、前記段階bは、前記自己回帰モデルを用いて前記超音波データに対して、前記m次関数の複数の極点に対応する前記複数の周波数成分を検出する段階を備えることを特徴とする請求項6に記載の適応的クラッタフィルタリング方法。前記段階dは、d1前記複数の周波数成分のそれぞれと予め定められたドップラしきい値とを比較する段階と、d2前記複数の周波数成分のうち少なくとも1つの周波数成分が前記ドップラしきい値以下であると判断されれば、前記複数の周波数成分のそれぞれと予め定められたクラッタしきい値とを比較する段階と、d3前記複数の周波数成分のうち少なくとも1つの周波数成分が前記クラッタしきい値以上であると判断されれば、前記複数の周波数成分のそれぞれと前記平均周波数成分とを比較して、前記平均周波数成分に近接した周波数成分を前記クラッタ信号に対応する周波数成分として検出する段階とを備えることを特徴とする請求項6または7に記載の適応的クラッタフィルタリング方法。前記段階dは、前記複数の周波数成分が前記クラッタしきい値より小さいと判断されれば、前記平均周波数成分を前記クラッタ信号に対応する周波数成分として検出する段階を備えることを特徴とする請求項6ないし8のいずれかに記載の適応的クラッタフィルタリング方法。前記段階eは、前記クラッタ信号に対応する周波数成分を周波数ダウンミキシングfrequencydownmixing周波数として設定する段階と、前記周波数ダウンミキシング周波数に基づいて前記超音波データに周波数ダウンミキシング処理を行う段階と、前記周波数ダウンミキシング処理された超音波データに前記クラッタフィルタリングを行う段階とを備えることを特徴とする請求項6ないし9のいずれかに記載の適応的クラッタフィルタリング方法。本発明の課題は、自己回帰モデルauto-gressivemodelを用いてクラッタ信号に対応する周波数成分を検出し、その周波数成分を用いて適応的クラッタフィルタリングを行う超音波システムおよび方法を提供することにある。本発明における超音波システムは、超音波信号を対象体に送信し、前記対象体から反射される超音波エコー信号を受信して、カラードップラ映像に対応する超音波データを取得する超音波データ取得部と、前記超音波データ取得部に連結され、自己回帰モデルauto-gressivemodelを用いて前記超音波データに対応する複数の周波数成分を検出し、前記超音波データに対応する平均周波数成分を検出し、前記複数の周波数成分および前記平均周波数成分を用いてクラッタ信号に対応する周波数成分を検出し、前記クラッタ信号に対応する周波数成分を用いて前記超音波データにクラッタフィルタリングを行うプロセッサとを備える。また、本発明における適応的クラッタフィルタリング方法は、a超音波信号を対象体に送信し、前記対象体から反射される超音波エコー信号を受信して、カラードップラ映像に対応する超音波データを取得する段階と、b自己回帰モデルauto-gressivemodelを用いて前記超音波データに対応する複数の周波数成分を検出する段階と、c前記超音波データに対応する平均周波数成分を検出する段階と、d前記複数の周波数成分および前記平均周波数成分を用いてクラッタ信号に対応する周波数成分を検出する段階と、e前記クラッタ信号に対応する周波数成分を用いて前記超音波データにクラッタフィルタリングを行う段階とを備える。本発明は、限定された超音波データ即ち、アンサンブルデータensembledataからクラッタ信号に対応する周波数成分を正確に推定し、その周波数成分に基づいて超音波データにクラッタフィルタリングを行ってクラッタ信号を除去することができ、さらに正確なカラードップラ映像を提供することができる。以下、添付した図面を参照して本発明の実施例を説明する。図1は、本発明の実施例における超音波システムの構成を示すブロック図である。図1を参照すると、超音波システム100は、ユーザ入力部110、超音波データ取得部120、プロセッサ130、格納部140およびディスプレイ部150を備える。ユーザ入力部110は、ユーザの入力情報を受信する。本実施例において、入力情報は、図2に示すように、Bモードbrightnessmode映像BIに関心領域ROIを設定するための入力情報を含む。関心領域ROIは、カラードップラ映像を得るためのカラーボックスcolorboxを含む。しかし、関心領域ROIは、必ずしもこれに限定されない。ユーザ入力部110は、コントロールパネルcontrolpanel、マウスmouse、キーボードkeyboardなどを備える。超音波データ取得部120は、超音波信号を対象体に送信し、対象体から反射される超音波信号即ち、超音波エコー信号を受信して超音波データを取得する。図3は、本発明の実施例における超音波データ取得部の構成を示すブロック図である。図3を参照すると、超音波データ取得部120は、超音波プローブ310、送信部320、受信部330および超音波データ形成部340を備える。超音波プローブ310は、電気的信号と超音波信号を相互変換する複数の電気音響変換素子transducerelement:以下単に変換素子と呼ぶ図示せずを含む。超音波プローブ310は、超音波信号を対象体に送信し、対象体から反射される超音波エコー信号を受信して受信信号を形成する。受信信号は、アナログ信号である。超音波プローブ310は、コンベックスプローブconvexprobe、リニアプローブlinearprobeなどを含む。送信部320は、超音波信号の送信を制御する。また、送信部320は、変換素子および集束点を考慮して、超音波映像を得るための電気的信号以下、送信信号というを形成する。本実施例において、送信部320は、Bモード映像BIを得るための送信信号以下、第1の送信信号というを形成する。従って、超音波プローブ310は、送信部320から第1送信信号が提供されると、第1の送信信号を超音波信号に変換して対象体に送信し、対象体から反射される超音波エコー信号を受信して第1の受信信号を形成する。また、送信部320は、平均化回数ensemblenumberに基づいて、関心領域ROIに対応するカラードップラ映像を得るための送信信号以下、第2の送信信号というを形成する。平均化回数は、1つのスキャンラインscan-lineに対応するドップラ信号を得るために超音波信号を送受信する回数を示す。従って、超音波プローブ310は、送信部320から第2の送信信号が提供されると、第2の送信信号を超音波信号に変換して対象体に送信し、対象体から反射される超音波エコー信号を受信して第2の受信信号を形成する。受信部330は、超音波プローブ310から提供される受信信号をアナログデジタル変換してデジタル信号を形成する。また、受信部330は、変換素子および集束点を考慮して、デジタル信号を受信集束させて受信集束信号を形成する。本実施例において、受信部330は、超音波プローブ310から第1の受信信号が提供されると、第1の受信信号をアナログデジタル変換して第1のデジタル信号を形成する。受信部330は、変換素子および集束点を考慮して、第1のデジタル信号を受信集束させて第1の受信集束信号を形成する。また、受信部330は、超音波プローブ310から第2の受信信号が提供されると、第2の受信信号をアナログデジタル変換して第2のデジタル信号を形成する。受信部330は、変換素子および集束点を考慮して、第2のデジタル信号を受信集束させて第2の受信集束信号を形成する。超音波データ形成部340は、受信部330から提供される受信集束信号を用いて、超音波映像に対応する超音波データを形成する。また、超音波データ形成部340は、超音波データを形成するのに必要な様々な信号処理例えば、利得gain調節等を受信集束信号に行うこともできる。本実施例において、超音波データ形成部340は、受信部330から第1の受信集束信号が提供されると、第1の受信集束信号を用いてBモード映像BIに対応する第1の超音波データを形成する。第1の超音波データはRFradiofrequencyデータを含む。しかし、第1超音波データは、必ずしもこれに限定されない。また、超音波データ形成部340は、受信部330から第2の受信集束信号が提供されると、第2の受信集束信号を用いて関心領域ROIのカラードップラ映像に対応する第2の超音波データ即ち、アンサンブルデータensembledataを形成する。第2の超音波データは、IQin-phase/quadratureデータを含む。しかし、第2の超音波データは、必ずしもこれに限定されない。再び図1を参照すると、プロセッサ130は、ユーザ入力部110および超音波データ取得部120に連結される。プロセッサ130は、CPUcentralprocessingunit、マイクロプロセッサmicroprocessorまたはGPUgraphicprocessingunitを含む。しかし、プロセッサ130は、必ずしもこれに限定されない。図4は、本発明の実施例によって、カラードップラ映像を形成する順序を示すフローチャートである。図4を参照すると、プロセッサ130は、超音波データ取得部120から提供される第1超音波データを用いて、Bモード映像BIを形成するS402。Bモード映像BIは、ディスプレイ部150に表示される。従って、ユーザは、ユーザ入力部110を用いてディスプレイ部150に表示されたBモード映像BIに関心領域ROIを設定することができる。プロセッサ130は、ユーザ入力部110から入力情報が提供されると、入力情報に基づいてBモード映像BIに関心領域ROIを設定するS404。従って、超音波データ取得部120は、関心領域ROIに対応する第2超音波データ即ち、アンサンブルデータを取得する。プロセッサ130は、自己回帰モデルauto-regressivemodel以下、ARモデルというを用いて、超音波データ取得部120から提供される第2超音波データに対する複数の周波数成分および第1の大きさまたはパワー値を検出するS406。一般に、m次ARモデルの関数Hzは、下の式1のように定義される。なお、mは、1以上の整数を表す。式1式1において、分子は最小化された分散値eで示し、極点値は分母の根であって、線形予測係数akとzの多項式の形で示すことができる。式1の線形予測係数akの値を推定するために、線形予測linearpredictionが用いられる。線形予測は、現在与えられている信号の過去値の線形和で現在値を予測する方法である。N個の離散信号Xnn∈[0,N]が提供されるとき、一般に公知の前方線形予測forwardlinearprediction値yn、式2を参照と後方線形予測backwardlinearprediction値zn、式2を参照は、k個の係数を有する線形予測係数ann∈[1,k]で示すことができる。式2式3式3において、Fkは最小化された誤差二乗和であり、前方線形予測を示す。一般に、線形予測係数ann∈[1,k]は、最小誤差二乗和を最小化する形で選択される。式4式4において、Bkは最小化された誤差二乗和であり、後方線形予測を示す。前方線形予測Fkまたは後方線形予測Bkの誤差を最小化する線形予測係数ann∈[1,k]値を推定するために、レビンソンダービンLevinson―Durbin回帰法を応用して初期状態変数がバグの回帰法で安定化する。レビンソンダービン回帰法を応用して初期状態変数をバグの回帰法で安定化させた自己回帰モデルの線形予測係数を導出すれば、式1の分母の全ての極点値を導出することができる。本実施例において、プロセッサ130は、2次ARモデルを用いて第2の超音波データに対する2つの極点を検出し、検出された2つの極点それぞれに対応する周波数成分および大きさを検出する。しかし、ARモデルは、必ずしもこれに限定されない。ここで、2次ARモデルは、次の式のように定義される。式5式5において、p1は2次ARモデル関数Hzの最初の極点値であり、p2は2番目の極点値を示す。プロセッサ130は、抽出された2つの極点値を用いて、下の式のように第2の超音波データの2つの極点のそれぞれに対応する周波数成分ω1、ω2を検出する。式6一方、プロセッサ130は、自己相関autocorrelationを用いて、第2の超音波データに対応する平均周波数成分ω3および第2の大きさまたはパワー値を検出するS408。他の実施例において、プロセッサ130は、FFTfastFouriertransformなどを用いて、第2の超音波データに対応する平均周波数成分ω3および第2の大きさまたはパワー値を検出することもできる。プロセッサ130は、周波数成分ω1、ω2および平均周波数成分ω3を用いて、クラッタ信号に対応する周波数成分を検出するS410。段階S410については、図5を参照してさらに詳細に説明する。図5は、本発明の実施例によって、クラッタ信号に対応する周波数成分を検出する順序を示すフローチャートである。図5を参照すると、プロセッサ130は、2次ARモデルを用いて検出された周波数成分ω1、ω2と予め定められたドップラしきい値DopplerthresholdDthとを比較するS502。ここで、ドップラしきい値Dthは、複数の臨床データを用いて推定した任意の値であり、対象体内の臓器の部位別に相違した値に設定される。段階S502において周波数成分ω1、ω2がドップラしきい値Dthより大きいと判断されると、プロセッサ130は、ドップラ信号にクラッタ信号が存在しないと判断し、クラッタ信号に対応する周波数成分の検出を行わない。一方、段階S502において周波数成分ω1、ω2のうち少なくとも1つの周波数成分がドップラしきい値Dth以下であると判断されると、プロセッサ130は、周波数成分ω1、ω2と予め定められたクラッタしきい値clutterthresholdCthとを比較するS504。段階S504において周波数成分ω1、ω2がクラッタしきい値Cthより小さいと判断されると、プロセッサ130は、周波数成分ω1、ω2がノイズおよびクラッタ信号に該当する周波数成分であると判断し、平均周波数成分ω3をクラッタ信号に対応する周波数成分として検出するS506。一方、段階S504において周波数成分ω1、ω2のうち少なくとも1つの周波数成分がクラッタしきい値Cth以上であると判断されると、プロセッサ130は、周波数成分ω1、ω2と平均周波数成分ω3とを比較してS508、平均周波数成分ω3に近接した周波数成分をクラッタ信号に対応する周波数成分として検出するS510。再び図4を参照すると、プロセッサ130は、クラッタ信号に対応する周波数成分を用いて、第2の超音波データにフィルタリング処理を行うS412。本実施例において、プロセッサ130は、クラッタ信号に対応する周波数成分を周波数ダウンミキシングfrequencydownmixing周波数として設定する。プロセッサ130は、設定された周波数ダウンミキシング周波数に基づいて、第2の超音波データに周波数ダウンミキシング処理を行う。プロセッサ130は、周波数ダウンミキシング処理された第2の超音波データにクラッタフィルタリングを行う。プロセッサ130は、クラッタフィルタリングされた第2の超音波データを本来の周波数に復元させる。一方、プロセッサ130は、クラッタ信号に対応する周波数成分が検出されないと、第2の超音波データに対応する第1の大きさおよび第2の大きさに基づいて、第2の超音波データにノイズの除去処理を行う。ノイズの除去処理は、公知の様々な方法が用いられるため、本実施例では詳細に説明しない。プロセッサ130は、フィルタリング処理された第2の超音波データを用いてカラードップラ映像を形成するS414。再び図1を参照すると、格納部140は、超音波データ取得部120で取得された超音波データ第1の超音波データおよび第2の超音波データを格納する。また、格納部140は、ドップラしきい値Dthおよびクラッタしきい値Cthを格納することもできる。また、格納部140は、プロセッサ130でクラッタフィルタリングされた第2の超音波データを格納することもできる。ディスプレイ部150は、プロセッサ130で形成されたBモード映像BIを表示する。また、ディスプレイ部150は、プロセッサ130で形成されたカラードップラ映像を表示する。本発明は、望ましい実施例によって説明および例示をしたが、当業者であれば添付した特許請求の範囲の事項および範疇を逸脱することなく、様々な変形および変更が可能である。"