JP2000342585A - 超音波診断装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】カラードプラ、カラーアンギオ、スペクトラム
ドプラを装備した超音波診断装置において、周波数解析
誤差の低減、情報欠落の低減、回路規模の縮小、レンジ
ゲートの広域化、クラッタやノイズの除去効果向上、平
均流速、パワー、分散以外の血流情報を表示すること。 【解決手段】本発明の超音波診断装置は、被検体に対し
て超音波を送受信すると共にこの送受信により得られた
エコー信号からドプラ信号を検波する送受信部２と、ド
プラ信号からフーリエ変換によりスペクトラム系列を２
次元情報として求める複素高速フーリエ変換部４３と、
任意のＲＯＩ内のスペクトラム系列を深さ方向及び方位
方向それぞれに関して重み付け積分をすることによりス
ペクトラムドプラモードに対応するスペクトラム系列を
求める後処理部４９とを具備する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、超音波診断装置に
係り、特にカラードプラ、カラーアンギオ及びスペクト
ラムドプラ処理の合体と検出能、感度、計測精度の改良
に関する。

【０００２】に関する。

【０００３】

【従来の技術】血流ドプラの信号処理に関して、生体か
らの反射信号成分は低周波でパワーの大きいクラッタ成
分が混入しており、周波数解析器で解析する際に微少な
血流成分を感度良く検出するためには、周波数解析器
（具体的には自己相関による平均流速、分散、パワーの
推定）に入力する前に、ハイパスフィルタ（ＨＰＦ）で
クラッタ成分を十分に除去する必要があった。特に、Ｈ
ＰＦではクラッタ成分を適応型を持って除去する必要が
あるため、自己相関前にクラッタ成分で変調をかけ、直
流成分（ＤＣ）をシフトするなどの大がかりな処理が必
要であった。

【０００４】図２３に、従来のカラードプラ及びカラー
アンギオの信号処理部を示している。送受信部（Ｔ＆
Ｒ）から出力されるドプラ信号（複素の直交検波成分で
送信バースト長に連動して帯域制限をした信号）を適応
型ウォールフィルタ（ＡＷＦ；Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｗａ
ｌｌ Ｆｉｌｔｅｒ）に入力し、低周波のクラッタ成分
に対して、（１）クラッタ成分の初期位相の補正（もし
くはクラッタ成分の平均周波数による変調でクラッタ自
体をＤＣに落とす）と、（２）クラッタ成分の振幅や周
波数によるＨＰＦのゲインやカットオフ周波数へのフィ
ードバック適応制御という２種類の処理を施して、アダ
プティブにクラッタ成分を除去していた。

【０００５】次の自己相関部（ＡＣ；Ａｕｔｏ Ｃｏｒ
ｒｅｌａｔｉｏｎ）では、クラッタ成分除去後のドプラ
成分のパルスペア（Ｐｕｌｓｅ Ｐａｉｒ）を計算し、
カラードプラ部で、平均流速（Ｖ）、分散（Ｔ）、パワ
ー（Ｐ）の推定値を計算する。

【０００６】また、自己相関の出力（Ｃ0 ，Ｒｅａｌ
（Ｃ1 ），Ｉｍａｇ（Ｃ1 ））は、アンギオ部に入力さ
れ、フレームメモリ（ＦＭ）により時間的な平滑処理を
受けパワーや方向付きパワー、つまりカラーアンギオデ
ータを計算し出力する。

【０００７】カラードプラ部とアンギオ処理部の出力
は、切り替えられ、独立にパワー値によるブランク、平
均流速値によるブランクがかけられ、クラッタ成分やノ
イズの強い部分が除去されてから、ディジタルスキャン
コンバータ（ＤＳＣ）部へ出力される。ディジタルスキ
ャンコンバータ部では、スキャンコンバージョン（Ｓ
Ｃ）処理やラスタ間補間、水平方向補間、フレーム間の
時間補間を行い画像を平滑化する。

【０００８】ディジタルスキャンコンバータの出力は、
カラーモード時はカラードプラデータ（平均流速、パワ
ー、分散；ＶＰＴ）であり、アンギオモード時はパワー
もしくは方向付きパワーデータ（Ｃ0 Ｃ1 ）であり、後
処理によりコントラスト、リジェクション、速度ブラン
クなどの処理を行いＲＧＢ対応のルックアップテーブル
（ＬＵＴ）でＲＧＢタイプのビデオ信号に変換する。こ
こで白黒のエコー画像のディジタルスキャンコンバータ
の出力と合成しモニタに出力する。

【０００９】従来の超音波診断装置の特にカラー／アン
ギオ信号処理部の詳細を図２４に示している。送受信部
（Ｔ＆Ｒ）からドプラ成分の検波後の出力（ＩＱの２ｃ
ｈ）がカラーデータ再配置部（ＣＤＲ；Ｃｏｌｏｒ Ｄ
ａｔａ Ｒｅａｒｒａｎｇｅｍｅｎｔ）に入力される。

【００１０】カラーデータ再配置部では、カラースキャ
ンのラスタの並べ替えと、データのバッファリングとを
行うための大容量のメモリで構成されており、ＲＤ／Ｗ
Ｒアドレスの制御によって並列同時受信ＣＨ、交互スキ
ャン段数によるデータシーケンスの並べ替えパケット化
を行う。これによりラスタ毎にかつ距離方向の画素単位
でカラースキャンのデータが単位化されて出力される。

【００１１】次に、クラッタを除去するための適応型の
ハイパスフィルタを通過する。カラーデータ再配置部出
力は、クラッタ成分が支配的なためその位相と振幅を検
出し適応制御により位相補正、IIＲで構成されるＨＰＦ
のカットオフ値や内部レジスタの初期値やゲインをダイ
ナミックに設定する。ＨＰＦの出力は自己相関処理部
（ＡＣ；Ａｕｔｏ Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）で、パワ
ーＣ0 と、複素の直交検波信号Ｃ1 （実数部Ｒｅ，虚数
部Ｉｍ；位相ベクトル）を計算し、移動平均部（ＭＡ；
ｍｏｖｉｎｇ Ａｖｅｒａｇｅ）部で距離方向の平滑化
を行う。

【００１２】次にゲイン補正をおこなったカラーアンギ
オＣ0 Ｃ1 からカラードプラ部で平均流速Ｖ（Ｖｅｌｏ
ｃｉｔｙ）、パワーＰ（Ｐｏｗｅｒ）、分散Ｔ（Ｔｕｒ
ｂｕｒａｎｃｅ）の推定計算を行い、平均速度と分散を
５ｂｉｔ程度に納め、パワーを対数的に圧縮して、カラ
ー用スキャンコンバータ（ＤＳＣ；Ｃｏｌｏｒ Ｄｉｇ
ｉｔａｌ Ｓｃａｎ Ｃｏｎｖｅｒｔｅｒ）へ出力され
る。一方、フレームメモリからカラーアンギオ処理部へ
入力され、そこでＩＩＲ型のフレームサイクル（超音波
のスキャン周期をフィルタのサンプリング周期とする）
の時間平滑フィルタで時間方向に平滑化されパワーと方
向付パワーとして出力される。パワーと方向付パワーと
に関する信号を、ここでは便宜上、パワーもしくは方向
付きパワーのカラーアンギオ（Ｃ0 Ｃ1 ）と呼ぶことに
する。このパワーもしくは方向付きパワーのカラーアン
ギオ（Ｃ0 Ｃ1 ）は、８ｂｉｔ程度に対数圧縮されカラ
ーディジタルスキャンコンバータに出力される。

【００１３】このような従来技術の欠点、問題点として
以下の３点がある。 （１）自己相関（ＡＣ）法の方式自体の欠点 ＡＣ法は、パルスペアという複素数の自己相関により、
信号の平均周波数やパワーを計算するが、その過程で計
算誤差を発生しやすい。特に、生体からのドプラ信号に
は血流成分以外に生体組織のクラッタ成分が含まれる。

【００１４】クラッタ成分のパワーが血流成分に対して
強い場合には信号の平均流速がＤＣ（クラッタ成分の低
周波）側にひっぱられるため、ＡＣ処理の入力前でＡＷ
Ｆなどでクラッタ成分を十分に除去する必要がある。

【００１５】クラッタ成分を十分に除去できない場合に
は血流信号がＤＣにひっぱられ、あたかもそこには血液
が流れていないかのように表示されてしまう。また、適
応型ウォールフィルタＡＷＦでも診断部位によってはク
ラッタを除去できない場合が多々ある。

【００１６】（２）カラードプラのブランク処理の欠点 カラードプラのパワーブランク処理（Ｐ−ＢＬＫ）と速
度ブランク処理（Ｖ−ＢＬＫ）後に、ディジタルスキャ
ンコンバータで時間空間的な平滑化をしているが、十分
なダイナミックレンジがないため、飽和や切り捨てによ
り画質／感度の両面で劣化して、情報が欠落してしま
う。これは、現在、カラーモードのパワー表示とカラー
アンギオ表示とが別在していることからもわかる。

【００１７】（３）カラードプラとカラーアンギオの回
路実現規模が大きい。 上記に絡むがアンギオとカラーの信号処理を現在２系統
独立して持っているが、同じパワーの時間平滑化をディ
ジタルスキャンコンバータのフレームメモリ（ＦＭ）で
Ｃｏｌｏｒ Ｐｅｒｓｉｓｔｅｎｃｅで実現すると同時
に、アンギオ用フレームメモリでカラーアンギオとして
実現している。ＡＣ処理以降はカラードプラ処理と全く
同じ（ダイナミックレンジは異なるが）処理をアンギオ
信号処理でも並列に実行している。すなわち、カラー処
理とディジタルスキャンコンバータのフレームメモリ、
アンギオ処理とアンギオフレームメモリは全く同じ機能
である。

【００１８】

【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、カラ
ードプラ、カラーアンギオ、スペクトラムドプラを装備
した超音波診断装置において、周波数解析の計算誤差を
減らすこと、平滑化処理の際に低いダイナミックレンジ
に起因する情報の欠落を低減すること、スペクトラムド
プラ、カラードプラ、カラーアンギオの回路規模を小さ
くすること、スペクトラムドプラのレンジゲートを２次
元的に広域化すること、クラッタやノイズの除去効果を
向上すること、平均流速、パワー、分散以外の血流情報
を表示することにある。

【００１９】

【課題を解決するための手段】本発明による超音波診断
装置は、被検体に対して超音波を送受信する手段と、前
記送受信により得られたエコー信号からドプラ信号を検
波する手段と、前記ドプラ信号からフーリエ変換により
スペクトラム系列を２次元情報として求める手段と、任
意のＲＯＩ内のスペクトラム系列を深さ方向及び方位方
向それぞれに関して重み付け積分をすることによりスペ
クトラムドプラモードに対応するスペクトラム系列を求
める手段とを具備することを特徴としている。

【００２０】本発明による超音波診断装置は、被検体に
対して超音波を送受信する手段と、前記送受信により得
られたエコー信号からドプラ信号を検波する手段と、前
記ドプラ信号からフーリエ変換によりスペクトラム系列
を２次元情報として求める手段と、前記スペクトラム系
列から血流に関する平均速度、パワー、分散を２次元情
報として求める手段と、前記ドプラ信号に対して自己相
関処理及びローパスフィルタをかけてクラッタ成分に関
する平均速度、パワー、分散を２次元情報として求める
手段と、前記クラッタ成分に関する平均速度、パワー、
分散の少なくとも１つを、前記血流に関する平均速度、
パワー、分散の少なくとも１つと比較して、血流信号と
クラッタ成分とノイズとを判別する手段と、前記クラッ
タ成分又はノイズと判別された点をブランクする手段と
を具備することを特徴としている。

【００２１】本発明による超音波診断装置は、被検体に
対して超音波を送受信する手段と、前記送受信により得
られたエコー信号からドプラ信号を検波する手段と、前
記ドプラ信号からフーリエ変換によりスペクトラム系列
を２次元情報として求める手段と、前記ドプラ信号に対
して自己相関処理及びローパスフィルタをかけてクラッ
タ成分に関する平均速度、パワー、分散を２次元情報と
して求める手段と、前記クラッタ成分に関する平均速
度、パワー、分散に基づいてクラッタ成分のスペクトラ
ム系列正規分布モデルを計算し、前記スペクトラム系列
から減算する手段と、前記減算されたスペクトラム系列
から血流に関する平均速度、パワー、分散を２次元情報
として求める手段とを具備することを特徴としている。

【００２２】本発明による超音波診断装置は、被検体に
対して超音波を送受信する手段と、前記送受信により得
られたエコー信号からドプラ信号を検波する手段と、前
記ドプラ信号からフーリエ変換によりスペクトラム系列
を２次元情報として求める手段と、前記スペクトラム系
列から血流に関する平均速度、パワー、分散を２次元情
報として求める手段と、前記ドプラ信号に対して自己相
関処理及びローパスフィルタをかけてクラッタ成分に関
する平均速度、パワー、分散を２次元情報として求める
手段と、前記クラッタ成分に関する平均速度とパワーと
深さとに応じた平滑化関数に従って前記血流に関する平
均速度、パワー、分散を空間的且つ時間的に平滑化する
手段とを具備することを特徴としている。

【００２３】本発明による超音波診断装置は、被検体に
対して超音波を送受信する手段と、前記送受信により得
られたエコー信号からドプラ信号を検波する手段と、前
記ドプラ信号からフーリエ変換によりスペクトラム系列
を２次元情報として求める手段と、前記スペクトラム系
列から血流に関する平均速度を２次元情報として求める
手段と、前記２次元関心領域内の複数点の平均速度を重
み付け加算して血流インデックスを計算する手段とを具
備することを特徴としている。

【００２４】本発明による超音波診断装置は、被検体に
対して超音波を送受信する手段と、前記送受信により得
られたエコー信号からドプラ信号を検波する手段と、前
記ドプラ信号からフーリエ変換によりスペクトラム系列
を２次元情報として求める手段と、前記スペクトラム系
列から血流に関する平均速度を２次元情報として求める
手段と、前記２次元関心領域内の複数点の平均速度の中
の最大値を血流インデックスとして抽出する手段とを具
備することを特徴としている。

【００２５】本発明による超音波診断装置は、被検体に
対して超音波を送受信する手段と、前記送受信により得
られたエコー信号からドプラ信号を検波する手段と、前
記ドプラ信号からフーリエ変換によりスペクトラム系列
を２次元情報として求める手段と、前記スペクトラム系
列から血流に関する平均速度を２次元情報として求める
手段と、前記２次元関心領域内の複数点の平均速度のバ
ラツキを血流インデックスを計算する手段とを具備する
ことを特徴としている。

【００２６】本発明による超音波診断装置は、被検体に
対して超音波を送受信する手段と、前記送受信により得
られたエコー信号からドプラ信号を検波する手段と、前
記ドプラ信号からフーリエ変換によりスペクトラム系列
を２次元情報として求める手段と、前記スペクトラム系
列から血流に関するパワーＰ(i) を求める手段と、平均
速度ＶFFT を、 ＶFFT ＝Ｐ１／Ｐ０ ただし、Ｐ１は、パワーＰ(i) の重み付け加算値 Ｐ０は、トータルパワー により計算する手段とを具備し、 前記パワーＰ(i) にかける重み付け関数は、変数ｉの多
次方程式で与えられることを特徴としている。

【００２７】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して、本発明を
好ましい実施形態により詳細に説明する。まず、自己相
関法（ＡＣ法）とＦＦＴ法とのノイズに対する耐性等の
特性について比較検討する。図１（ａ）に自己相関法
（ＡＣ法）の計算ブロックを示し、図１（ｂ）に高速フ
ーリエ変換法（ＦＦＴ法）の計算ブロックを示してい
る。ここでは平均速度ω、分散σ、パワーＰについての
み比較する。結論としては、方式的にＦＦＴ法がＡＣ法
に比べ計算精度が高い。その理由を理解するために、各
々の計算手順について説明する。

【００２８】まず、周波数解析器への入力信号Ｘ（ｔ）
は、次の（１）式で与えられる。

【００２９】

【数１】

【００３０】（自己相関法）自己相関法では、入力Ｘ
（ｔ）の複素共役ＸＣ（ｔ）と掛け合わせて自己相関関
数Ｃ（τ）を得る。

【００３１】

【数２】

【００３２】自己相関関数Ｃ（τ）を１回微分したもの
をＣ１（τ）とすると、

【００３３】

【数３】

【００３４】となる。Ｃ１（τ）の１次モーメントが得
られるので、自己相関法の平均角周波数ωＡＣは、
（５）式で定義される。

【００３５】

【数４】

【００３６】実際の計算を簡略化するために、自己相関
関数Ｃ（τ）を実数部と虚数部とに分けて（６）式のよ
うに表現する。

【００３７】

【数５】

【００３８】上記成分で０次モーメントＱ０、１次モー
メントＱ１、２次モーメントＱ２を定義し、分散σＡＣ
を近似的に求めると、（１０）式が得られる。

【００３９】

【数６】

【００４０】（ＦＦＴ法）（１）式の入力信号Ｘ（ｔ）
に対してフーリエ変換を行うと、（１１）式で示す複素
数のスペクトラムＹ（ｊ．ωｋ）が得られる。ここで、
ｋは、周波数軸の目盛りに相当する。

【００４１】

【数７】

【００４２】また、パワースペクトラムは、Ｙ（ｊ．ω
ｋ）と複素共役なＹＣ（ｊ．ωｋ）を掛けて、（１２）
式のＡｋ系列で表現できる。

【００４３】

【数８】

【００４４】平均速度ωＦＦＴは、パワースペクトラム
の系列を使って、（１３）式のように定義される。

【００４５】

【数９】

【００４６】パワースペクトラムを使って、０次モーメ
ントＰ０、１次モーメントＰ１、２次モーメントＰ２を
定義し、ＦＦＴ法による分散σＦＦＴを（１７）式で表
現することができる。

【００４７】

【数１０】

【００４８】自己相関法とＦＦＴ法とでは、トータルパ
ワーについては同じであり差異はないが、図２（ａ）、
図２（ｂ）、図３（ａ）、図３（ｂ）、図４に示すよう
に、平均流速と分散に関しては計算精度を比較するの
に、クラッタ（低周波成分）による影響の度合いと、ノ
イズ成分による影響の度合いは、差異がある。

【００４９】図５に、本実施形態に係るカラードプラ／
カラーアンギオ／スペクトラムドプラの３つのモードを
装備した超音波診断装置の概略的な構成を示している。
図５に示すように、超音波プローブ（Ｐｒｏｂｅ）１に
は送受信部（Ｔ＆Ｒ）２が双方向接続されている。超音
波プローブ１を介して受信されたエコーは、送受信部２
で整相加算され、そして直交検波にかけられる。この直
交検波信号は、カラードプラ／カラーアンギオ／スペク
トラム信号処理ユニット３に供給される。この信号処理
ユニット３は、カラードプラデータ（平均速度、パワ
ー、分散）ＶＰＴと、カラーアンギオデータＣ0 Ｃ1
と、スペクトラムデータとを生成するために、前処理部
（Ｐｒｅ Ｐｒｏｃ．）３１と、複素高速フーリエ変換
部（ＦＦＴ）３２と、適応型後処理部（Ａｄａｐｔｉｖ
ｅ Ｐｏｓｔ Ｐｒｏｃ．）３３と、適応型制御部（Ａ
ｄａｐｔｉｖｅ Ｃｏｎｔｒｏｌｌ）３４と、アンギオ
処理部（Ａｎｇｉｏ）３５と、アンギオ用フレームメモ
リ（ＦＭ）３６と、ＶＰＴ計算部（ＶＰＴ ＣＡＬ）３
７とから構成されている。

【００５０】カラードプラデータ（平均速度、パワー、
分散）ＶＰＴと、カラーアンギオデータＣ0 Ｃ1 とは、
カラー用ディジタルスキャンコンバータ（ＤＳＣ）４
と、ＲＧＢ対応ルックアップテーブル（ＲＧＢＬＵＰ）
４とを介してディスプレイ（Ｄｉｓｐｌａｙ）７に送ら
れる。また、スペクトラムデータは、白黒用ディジタル
スキャンコンバータ（ＤＳＣ）５と、ＲＧＢ対応ルック
アップテーブル４とを介してディスプレイ７に送られ
る。

【００５１】なお、本実施形態に係る超音波診断装置
は、図５の構成に代えて、図６のように構成してもよ
い。両構成の大きな相違点としては、図５では、アンギ
オ用フレームメモリ３６とディジタルスキャンコンバー
タ４内のフレームメモリとの両方が存在するが、アンギ
オ用フレームメモリ３６にはスペクトラム系列データＰ
ｍ、ディジタルスキャンコンバータ４のフレームメモリ
には血流パラメータとして抽出されたカラードプラデー
タＶＰＴと、パワーもしくは方向付きパワーデータとし
てのカラーアンギオデータＣ0 Ｃ1 と、スペクトラムド
プラのピリオドグラムのイメージの情報が貯えられる。

【００５２】一方、図６では、アンギオ機能をディジタ
ルスキャンコンバータ（ＤＳＣ）８に持たせているた
め、アンギオ用フレームメモリ３６の代わりに、ディジ
タルスキャンコンバータ８内のフレームメモリで処理す
る。ディジタルスキャンコンバータ８のフレームメモリ
には、スペクトラム系列データＰｍ、適応制御により得
られたクラッタ成分のカラードプラデータ（平均速度、
パワー、分散）の推定値ＶＰＴが貯えられ、ディジタル
スキャンコンバータ８のフレームメモリ出力に基づいて
ＶＰＴ計算部（ＶＰＴ ＣＡＬ）３７でカラードプラデ
ータＶＰＴを計算したり、スペクトラムドプラのパワー
表示の計算を行うようになっている。なお、図６では、
ディジタルスキャンコンバータ５は、Ｂモード画像（断
層像）のためだけに用いられ、この断層像データはマル
チプレクサ（ＭＵＸ）１０を介してＲＧＢルックアップ
テーブル６に供給される。

【００５３】図７には、図５のカラードプラ／カラーア
ンギオ／スペクトラムドプラ信号処理ユニット３の詳細
な構成を示している。送受信部３からＩチャンネルとＱ
チャンネルで出力されるドプラ信号に対して、カラーデ
ータ再配置部（ＣＤＲ；Ｃｏｌｏｒ Ｄａｔａ Ｒｅａ
ｒｒａｎｇｅｍｅｎｔ）４１でデータバッファリングと
並べ替えとを行う。カラーデータ再配置部４１ではカラ
ーのスキャンに応じた並べ替えの他、パルスドプラ（Ｐ
Ｗ）や連続波ドプラ（ＣＷ）のデータのバッファリング
とカラードプラ／スペクトラムドプラ同時モード時のＣ
ＤＲ出力の制御を行う。このカラーデータ再配置部４１
の出力にはヘッダ情報がつけられ後段での処理に応じて
パケット化を行い出力される。

【００５４】カラーデータ再配置部４１の出力は、前処
理部４２に入力される。ここでは主に３種類の信号処理
を行う。まず前段ハイパスフィルタでＤＣ（直流成分）
や振幅の大きな低周波のクラッタ成分を除去し、後段の
ダイナミックレンジを狭くとっても飽和が起こり難くす
る。ただし、後段のダイナミックレンジが十分あれば不
要である。なお、前段ハイパスフィルタの出力をドプラ
のオーディオ処理に入力する可能性がありそこでは時間
軸上の処理で広いダイナミックレンジがとれないため必
要であり、後段の適応制御部４４の入力としてＤＣ成分
を落としておいたほうが良い。

【００５５】前処理部４２において、前段ハイパスフィ
ルタを通過した信号は外挿補間部で実際の入力データよ
りも外挿により多くのデータを出力する。カラーの１画
素の血流情報を得るためのデータ数をＮとすると後段の
窓処理で重み付けされるため端部の情報の欠落を補うた
めにあらかじめ外挿し、例えば２×Ｎ個にして出力す
る。この際、中心部は真のデータＮであるが端部は中心
部から外挿関数によって推定した値を埋め込む。

【００５６】この外挿補間部の出力は、次のウインドウ
処理部（窓関数処理部）に入力される。ここではハニン
グ（Ｈａｎｎｉｎｇ）、ハミング（Ｈａｍｍｉｎｇ）、
ブラックマン（Ｂｌａｃｋｍａｎｎ）、カイザー（Ｋａ
ｉｓｅｒ）などの一般的な窓関数を自由に設定できる機
能があり、入力データに窓関数を掛ける。これによりス
ペクトラムドプラのサイドローブを落とす効果がある。

【００５７】前処理部４２の出力は、複素高速フーリエ
変換部（ＣＦＦＴ；ＣｏｍｐｌｅｘＦａｓｔ Ｆｏｕｒ
ｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）４３と、適応制御部４４
とに入力される。適応制御部４４は、ローパスフィルタ
（ＬＰＦ）と自己相関処理部（ＡＣ）とを有し、自己相
関によるクラッタ成分の平均速度Ｖａｃと、自己相関に
よるクラッタ成分の分散Ｔａｃと、自己相関によるクラ
ッタ成分のパワーＰａｃとを計算し出力する。

【００５８】複素高速フーリエ変換部４３では、カラー
のデータ数Ｎに対して外挿、窓関数によって処理された
２×Ｎ個よりも大きな２のべき乗データでのフーリエ変
換処理を行う。このとき２のべき乗データのデータのな
い部分は０を挿入し、ＦＦＴデータ数を補う。複素高速
フーリエ変換部４３からは、パワースペクトラム系列の
データが出力される。パワースペクトラム系列の出力以
外に複素数のスペクトラムドプラを出力することも可能
である。

【００５９】複素高速フーリエ変換部４３の出力は、適
応型後段ハイパスフィルタ（Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｐｏｓ
ｔ ＨＰＦ）４５に入力される。ここではもうひとつの
入力である自己相関によるクラッタ成分の平均速度Ｖａ
ｃ，自己相関によるクラッタ成分のパワーＰａｃ，自己
相関によるクラッタ成分の分散Ｔａｃのパラメータによ
り、クラッタ成分のパワースペクトラムを正規分布にモ
デル化し、複素高速フーリエ変換部４３のスペクトラム
系列から引き算することによって、周波数空間上でクラ
ッタ成分をダイナミックに除去することが可能である。
つまり、スペクトラム（周波数空間）上でクラッタ成分
をダイレクトに除去することが可能である。適応型後段
ハイパスフィルタ４５からは、クラッタ成分を高精度で
除去した対象（血流）に関するパワースペクトラム（も
しくは複素スペクトラムドプラ）の系列Ｐｍが出力され
る。複素高速フーリエ変換部４３の出力段ではスペクト
ラムの距離方向の平滑化を行い、距離方向に滑らかなス
ペクトラム系列を得る。

【００６０】複素高速フーリエ変換部４３から出力され
るスペクトラム系列Ｐｍと、自己相関によるクラッタ成
分の平均速度Ｖａｃ，自己相関によるクラッタ成分のパ
ワーＰａｃ，自己相関によるクラッタ成分の分散Ｔａｃ
と、制御用のパケットのヘッダー情報とが、次のアンギ
オ処理部（Ａｎｇｉｏ）４６に入力される。アンギオ処
理部４６は、アンギオ用フレームメモリ４７を持ち、ス
ペクトラム系列データＰｍ，自己相関によるクラッタ成
分の平均速度Ｖａｃ，自己相関によるクラッタ成分のパ
ワーＰａｃ，自己相関によるクラッタ成分の分散Ｔａｃ
を独立な次元の値として処理する。

【００６１】図８（ｃ）に、アンギオ用フレームメモリ
４７の１画素単位のデータの構成を示した。図８（ｂ）
が従来装置のアンギオ用フレームメモリのデータである
が、本発明のアンギオ用フレームメモリ４７のデータの
構成は図８（ｃ）に示すようにスペクトラム系列データ
Ｐｍ，自己相関によるクラッタ成分の平均速度Ｖａｃ，
自己相関によるクラッタ成分のパワーＰａｃ，自己相関
によるクラッタ成分の分散Ｔａｃ，ＩＰ（ヘッダ情報の
一部で画素の深さ方向のアドレスＹ、方位方向のアドレ
スＸ、時間方向のアドレスＴ、スキャンモードデータな
ど）で構成されている。データの型も、本例では、単精
度フローティングを使用しているが、ダイナミックレン
ジに応じて如何様にもできる。なお、図８（ａ）は従来
装置のＤＳＣのフレームメモリの画素単位のカラードプ
ラのデータ構成を示している。

【００６２】これらのスペクトラム系列データＰｍ，自
己相関によるクラッタ成分の平均速度Ｖａｃ，自己相関
によるクラッタ成分のパワーＰａｃ，自己相関によるク
ラッタ成分の分散Ｔａｃのそれぞれに対して空間的且つ
時間的な平滑化を行う。その関数はグリーン関数で、そ
の係数はプローブ１やパルス繰り返し周波数（ＰＲＦ）
や送信条件（フォーカス、送信波形等）で設定がかわ
り、距離方向とクラッタ成分の情報とに対して、ダイナ
ミックに変化させることが可能で画質の均質化と感度を
最適化するために用いる。

【００６３】上記グリーン関数の係数とは具体的に空間
方向は２次元のカーネルフィルタの重み付け、時間軸方
向にはフィルタの応答（時定数）を変化させる。クラッ
タ成分のパワーが大きい時には空間的にも時間的にも平
滑化の度合いを小さくすることでクラッタを低減させ
る。

【００６４】アンギオ処理部４６からスペクトラム／Ｖ
ＰＴ計算部（Ｓｐｅｃｔ．ＶＴＰｃａｌ）４８には、平
滑化（アベレージング）されたスペクトラム系列データ
ＡＰｍが出力され、また後処理部（Ｐｏｓｔ Ｐｒｏ
ｃ．）４９には、平滑化された自己相関によるクラッタ
成分のパワーＡＰａｃと、平滑化された自己相関による
クラッタ成分の平均速度ＡＶａｃと、平滑化された自己
相関によるクラッタ成分の分散ＡＴａｃとが出力され
る。スペクトラム／ＶＰＴ計算部４８では、平滑化（ア
ベレージング）されたスペクトラム系列データＡＰｍか
ら血流成分の平均流速Ｖｆｆｔ、血流成分のパワーＰｆ
ｆｔ、血流成分の分散Ｔｆｆｔを計算し出力する。

【００６５】上記以外にスペクトラムドプラ計算の特質
を生かしてＶ+ ，Ｖ- ，Ｐ+ ，Ｐ-表示や前段のアンギ
オ処理部４６と連動してＰＩ，ＲＩの計算が可能であ
る。

【００６６】後処理部４９では、血流成分の平均流速Ｖ
ｆｆｔと、血流成分のパワー速Ｐｆｆｔと、血流成分の
分散Ｔｆｆｔと、平滑化されたクラッタ成分の平均速度
ＡＶａｃと、平滑化されたクラッタ成分のパワーＡＰａ
ｃと、平滑化されたクラッタ成分の分散ＡＴａｃと、平
滑化されたスペクトラム系列データＡＰｍとを入力し、
移動平均処理（Ｍｏｖｉｎｇ ＡＶ）、ＰＷドプラ用の
レンジゲート積分処理（ＰＷ ＲＧ．）、ブランク処理
（Ｂｌａｎｋ）などを行う。

【００６７】移動平均処理では、カラードプラやカラー
アンギオの信号に対してブランク信号処理と連動して、
クラッタやノイズ成分を除去する処理を行い、またＰＷ
ドプラ信号に対しては距離方向、方位方向に対して２次
元的な重み付け積分を行い、レンジゲート（ＲＧ）を従
来のような１次元ではなく距離方向と方位方向とに拡が
ったＲＯＩ化（広域化）して、その形状をサンプリング
する生体部位にマッチさせることができる。ブランク信
号処理は、血流成分のＶｆｆｔ，Ｐｆｆｔ，Ｔｆｆｔの
情報以外に、クラッタ成分の平均速度ＡＶａｃ、クラッ
タ成分のパワーＡＰａｃ、クラッタ成分の分散ＡＴａｃ
の情報を基に、クラッタとノイズの除去をより明確にで
き、クラッタやノイズ成分をブランクする。

【００６８】後処理部４９の出力は、出力バッファマル
チプレクサ（ＯＢ ＭＵＸ）５０に入力され、操作者指
示に応じた表示モード（カラードプラ／カラーアンギオ
／スペクトラムドプラ）にあわせて出力データを切り替
える。また、後段のディジタルスキャンコンバータ４、
５に転送するタイミングをあわせるため時間緩衝の機能
を持つ。

【００６９】以上のように、ＦＦＴ法（高速フーリエ変
換法）を、カラードプラ／カラーアンギオ／スペクトラ
ムドプラで共有させて、スペクトラム系列を２次元で取
得することができるので、時間軸で適応処理していたク
ラッタフィルタの信号処理を、周波数空間上で行い、フ
レームメモリ４７にスペクトラム系列（パワースペクト
ラムもしくは複素数のスペクトラム）のフォームで保存
し、周波数単位でパワーを計算し、そしてその結果を基
に平均速度等の推定を行うことができるため、血流信号
がクラッタに引っ張られることなく、しかも信号処理途
中にデータの切り捨てがなく滑らかな画像が得られる。
しかもカラードプラ／カラーアンギオ／スペクトラムド
プラ信号処理を、ＦＦＴという同一の系で同一の信号処
理で実現できるため、ハードやプロセッサの負担が軽く
なる。

【００７０】また、従来では、図９（ａ）に示すよう
に、ＰＷドプラでのレンジゲートは１本のラスタ上の１
次元範囲に制限されていたが、本実施形態では、アンギ
オ用フレームメモリ４７にはスペクトラム系列Ｐｍが２
次元情報として蓄えられているため、後処理部４９にお
いて、図９（ｂ）に示すように、レンジゲートを深さ方
向及び方位方向それぞれに関して任意の幅に設定して、
つまり任意の位置に任意の大きさで関心領域ＲＯＩとし
て設定し、両方向に２次元的に重み付け積分をかけて、
スペクトラムドプラモードのスペクトラム系列を得るこ
とができる（レンジゲートのＲＯＩ化）。しかもその範
囲内の血流成分のパワーＰｆｆｔ（ｘ，ｙ）に対して任
意の重み付けを両方向にかけて加算し、プローブ１の送
受信音場による感度補正等をすることができる。

【００７１】図１０には、本実施形態で採用可能な２次
元的なレンジゲートとその感度分布について示してい
る。図１０（ａ）は従来同様の１次元のレンジゲートマ
ークで、同図（ｂ）にその感度分布を示している。この
１次元のレンジゲートでは深さ方向に１次元的なサンプ
リングのため、マークは深さ方向の幅のみを示し、その
深さに応じた送受信の音場により感度分布が一意に決ま
ってしまう。その形状は概ねティアドロップ状でフォー
カスの影響でレンジゲートの場所によっては方位方向の
感度が広がって、スペクトラム成分のブロードニング等
の悪影響を及ぼすこともあった。

【００７２】本実施形態では、スペクトラム情報が２次
元で得られるので、２次元のレンジゲートを採用するこ
とができる。図１０（ｃ）、図１０（ｅ）、図１０
（ｇ）、図１０（ｉ）に２次元のレンジゲートの一例
（球形、ピラミッド形、均一方形、均一円形）を示し、
それぞれの感度分布を図１０（ｄ）、図１０（ｆ）、図
１０（ｈ）、図１０（ｊ）に示している。実際の計算と
しては、後処理部３３で、

【００７３】

【数１１】

【００７４】の重み付け加算処理を行う。ここで、（ｘ
0 、ｙ0 ）は、レンジゲートマークの表示座標の中心点
であり、Ｐｉはフレームメモリ４７から出力されるＰｍ
（パワースペクトラム系列）、ＳＰｉは重み付けされた
スペクトラムデータである。Ｗ（ｘ、ｙ）は重み付け関
数であり、位置に応じて重み係数を変えられるようにな
っている。適当な重み付け関数により、送受信音場の影
響を補正することも可能である。Ｗ（ｘ、ｙ）は、（２
ｍ＋１）×（２ｎ＋１）画素分の大きさを持つため、
ｍ、ｎのパラメータを変化させ、レンジゲートマークの
大きさを深さ方向と方位方向とに任意に変更することが
できる。

【００７５】ここで、スペクトラムドプラの新規なイン
デックスとして、後処理部４９でＶFFT が２次元で得ら
れているので、それらをドプラのレンジゲート形状で重
み付け加算すれば、ＳＶmean（ＶFFT の空間的平均流
速）、ＳＶmax （ＶFFT のレンジゲート内最大流速）、
ＶＶ（ＶFFT のレンジゲート内のばらつき）を、

【００７６】

【数１２】

【００７７】として計算することができる。（１９）式
のＳＶmeanの重み付け関数Ｗ（ｘ、ｙ）は、（１８）式
と同じであり、表示座標（ｘ0 ，ｙ0 ）を中心とした
（２ｍ＋１）×（２ｎ＋１）サイズのカーネル部分であ
る。（２０）式のｍａｘ（）関数は、（２ｍ＋１）×
（２ｎ＋１）領域の中のＶFFT の最大値を抽出する関数
である。目的によっては、Ｗ（ｘ、ｙ）の重み関数を掛
けるようにしてもよい。

【００７８】（１９）式のＳＶmeanと、（２０）式のＳ
Ｖmax は、従来のスペクトラムドプラのインデックスＶ
mean、Ｖmax が、レンジゲート積分後の１次元情報から
得たインデックスであるのに対して、２次元情報から得
たインデックスであるので、計測精度が格段に向上す
る。

【００７９】これら新規なインデックスＳＶmean（ＶFF
T の空間的平均流速）、ＳＶmax （ＶFFT のレンジゲー
ト内最大流速）、ＶＶ（ＶFFT のレンジゲート内のばら
つき）は、後処理部４９で計算された２次元のＶFFT を
使って計算される。図２に示した自己相関とＦＦＴとに
比較結果から分かるように、ノイズが小さいときには、
ＶFFT は、ＶACに比べて、小さな値になってしまう。こ
のときＶFFT は平均流速という意味では、正確に計算さ
れているが、見かけ上の感度では、ＶFFT よりも、自己
相関によるＶACの方が、値としては高いので、観察者に
実力以上に好印象を与えることもある。

【００８０】ＶFFT の計算式は、

【００８１】

【数１３】

【００８２】で１次モーメントを意味しているので、こ
の重み付け関数ｆ（ｉ）を、図１１（ａ）のＰ１（オリ
ジナル）を、図１１（ｂ）のガンマ様曲線に変形するよ
うに、例えば、ｆ（ｉ）＝α・ｉ³ を与えることで、ド
プラ信号の感度が十分なときにはクラッタに引っ張られ
ない特性を得ることができる。図１１（ｃ）にシュミレ
ーション結果を示した。これから本発明の妥当性が分か
る。なお、図１１（ｃ）は、ＶFFT とＶACと１次モーメ
ント補正Ｖ1FFTの比較であり、２周波数入力モデルでク
ラッタ成分と信号成分とのパワー差による計算精度への
影響を調査した結果である。なお、縦軸において、ＶF
は、ＦＦＴ法により得た平均流速であり、ＶA はＡＣ法
により得た平均流速であり、Ｖ1Fは１次モーメントに補
正をかけたＦＦＴ法による平均流速を示している。ここ
では、クラッタ成分の周波数はπ／６４とし、信号成分
の周波数は１５・π／６４とした。また、横軸におい
て、１ステップ１ｄＢで信号パワー／クラッタパワーの
比を＋３０ｄＢから−２０ｄＢまでスィープしている。
また、目盛り２０で信号パワーとクラッタパワーが同じ
レベル（０ｄＢ）になる。このパワー比０ｄＢを境に、
ＡＣ法による平均流速計算では、ＦＦＴ法に比べて、ク
ラッタパワーが増大するにつれ低いほうへ引っ張られて
しまう。ｆ（ｉ）＝α・ｉ³ なるカーブをＶ_1Fで使用し
た例で、実際には、α＝１．２２程度の補正を使用し
た。

【００８３】また、図１２，図１３に示すように、適応
型制御部４４の出力Ｖａｃ、Ｐａｃ、Ｔａｃはハイパス
フィルタ４５を通っていないため、クラッタ成分の平均
速度／パワー／分散に対応するが、計算部４８の出力Ｖ
ｆｆｔ、Ｐｆｆｔ、Ｔｆｆｔはハイパスフィルタ４５を
通過しているので、血流成分の平均速度／パワー／分散
に対応している。つまり、必ずＰａｃ≧Ｐｆｆｔとな
り、また多くの場合、Ｖｆｆｔ≧Ｖａｃとなる。従っ
て、α・Ｖａｃ以下（αはプリセットされた係数）にな
る点だけを、高確率でクラッタ成分が支配的である点と
してブランクすることができる。これにより従来のＤＳ
Ｃ４前でのブランク処理で欠落していた情報が欠落せ
ず、最終のＲＧＢルックアップテーブル６まで保存され
るので、感度のよい画像が得られる。

【００８４】また、適応型後ＨＰＦ４５では、図１４
（ａ）に示す理想的なフィルタ特性に、図１４（ｂ）に
示すＦＦＴ４３のデータ数Ｎの時間窓の影響を考慮した
特性をコンボリューションした図１４（ｃ）に示すフィ
ルタ特性に従ってフィルタすることにより、低周波数成
分の広がりも最適化することができる。

【００８５】また、適応型後ＨＰＦ４５において、図１
５（ｂ）に示す自己相関により得たクラッタ成分のＶａ
ｃ，Ｐａｃ，Ｔａｃから正規分布のクラッタモデルを計
算し、それを図１５（ａ）に示すＦＦＴ４３からのスペ
クトラム系列から減算する、つまり自己相関結果から計
算したクラッタモデルをスペクトラム系列から周波数空
間上でダイレクトに引き算することにより、図１５
（ｃ）に示すように平均速度等のクラッタ成分によるＤ
Ｃ側への引っ張られがなくなり、またクラッタ成分を高
精度に除去した血流成分に関するスペクトラム系列が高
精度で得られる。

【００８６】ここで、図１６（ａ）に示すように、クラ
ッタ成分が十分大きいときには、図１６（ｂ）の自己相
関結果から正規分布で近似するクラッタモデルは比較的
信頼性が高く、図１６（ｃ）に示すようにクラッタ除去
特性は良好で、血流成分のみを比較的高精度に抽出でき
る。しかし、腹部血流等では、図１６（ｄ）に示すよう
に、クラッタが比較的小さく、この場合には、図１６
（ｅ）に示すように、その自己相関結果から正規分布で
近似するクラッタモデルは実際には血流成分のモデルに
近似的になってしまうので、図１６（ｆ）に示すよう
に、血流成分が消去されてしまう可能性がある。

【００８７】これを回避するために、例えば図１７に示
すようなＶACの絶対値に応じて変動する補正関数Ｗ（｜
ＶAC｜）で図１６（ｇ）のようにクラッタモデルＰ′
（ｆ）を補正することで、

【００８８】

【数１４】

【００８９】図１６（ｈ）のように血流成分が消去され
てしまう事態を回避することができる。

【００９０】また、アンギオ処理部４６は、図１８に示
すように、アンギオ用フレームメモリ４７として方位方
向、深さ方向、時間軸方向に関する３次元バッファを持
っているので、例えば個の３軸に関するＶａｃの積分に
よる線形な平滑化処理を考えた場合、例えば深さ方向に
深くなるに従い、その平滑化関数の積分定数を大きくす
ることで、つまり、クラッタ成分に関する平均速度とパ
ワーと深さとに応じた平滑化関数に従って血流に関する
平均速度、パワー、分散をフレーム平滑化することで、
黒ヌケのない滑らかな画像を得ることができる。また、
自己相関によるクラッタ成分のパワーＰａｃが大きいと
き、その位置での積分定数を小さくして、クラッタ成分
の表示面積、残存時間を小さく且つ短くすることができ
る。Ｖａｃ、Ｐａｃに応じて積分定数を変化させるよう
にしてもよい。

【００９１】本発明は、上述した実施形態に限定される
ことなく、種々変形して実施可能である。従来のカラー
ドプラやカラーアンギオでは、自己相関法による平均流
速やパワー（トータルパワー）が正側成分／負側成分が
混在した状態で計算されていた。例えば、本実施形態で
は、パワースペクトラムが２次元で得られているので、
任意の周波数成分を取り出して、平均流速やパワー（ト
ータルパワー）を計算することができる。従って、ゼロ
シフト量に応じた正側のパワー成分、負側のパワー成分
のみを選択的に抽出することができる。

【００９２】図１９（ａ）にオリジナルのスペクトラム
分布を示している。自己相関法では、上述した（７）式
より、Ｑ０なるトータルパワーが得られるが、（３）式
に示す計算仮定上、正負を区別できずに混在してしま
う。また、自己相関法では、（８）式のＱ１なる平均速
度においても、（４）式の計算過程上、正負両方のベク
トルの合成として計算されるため、ドプラの感度が低
く、ノイズに埋もれた血流信号では血流抽出が困難にな
る。

【００９３】そこで、図１９（ｂ）、図１９（ｃ）に示
すように、ＦＦＴ法ではスペクトラムが得られるので、
正側速度、正側パワー、負側速度、負側パワーを分離で
きる。これにより、正側速度Ｖ₊ 、正側パワーＰ₊ 、負
側速度Ｖ_- 、負側パワーＰ_-を、

【００９４】

【数１５】

【００９５】のように計算することができる。

【００９６】こうして得られた正側速度Ｖ₊ 、正側パワ
ーＰ₊ 、負側速度Ｖ_- 、負側パワーＰ_- を、本来のＶFF
T やＰFFT の代わりに切り換えて表示する。この切り換
え条件を、図２０に示す。これにより図２に示すよう
に、従来の自己相関法でクラッタに平均流速が引っ張ら
れることも、ＦＦＴ法でノイズに平均流速が引っ張られ
ることもなくなり、微弱な血流信号の検出が可能とな
り、カラードプラやアンギオの診断能が向上する。

【００９７】さらに、カラードプラやアンギオのゼロシ
フトを定義し直すと、ゼロシフト時に、従来に比べて、
パワーと平均流速の正確性が向上する。従来のカラード
プラのゼロシフトは、周波数解析後のＶAC（自己相関に
よる平均流速）を、ディジタルスキャンコンバータで表
示する際の色付けを行うＬＵＴ（ルックアップテーブ
ル）で色調と流速との対応付けを変化させているため、
順流と逆流とが混在する信号の場合、それが折り返りを
起こす流速で発生したものなのか、単純に順逆が混在し
ているのか何れであるかを判別し難かった。

【００９８】本方式によると、ゼロシフトに応じて、
（１５）式に示すように、１次モーメントの荷重をナイ
キスト（ｆs ／２、−ｆs ／２；ｆs はサンプリング周
波数）より長くしてかけることができるので、平均流速
の計算精度が向上する。図２１（ａ）はゼロシフトをか
けないときの例であり、（１５）式のように、正負対称
の１次モーメントによる重みがかかり、計算範囲は−ｆ
s ／２から＋ｆs ／２までの範囲になる。一方、図２１
（ｂ）は、ゼロシフトを＋ｆz を与えたときの計算範囲
を示していて、それは、−ｆs ／２＋ｆz から＋ｆs ／
２＋ｆz の範囲であり、ゼロシフト時の平均流速ＶFFT
は、

【００９９】

【数１６】

【０１００】となり、図２１（ｅ）に示したように、折
り返りを考慮した正確なＶFFT が得られる。この図２１
（ｅ）は、ＶFFT とＶACとで＋π／２のゼロシフトの比
較を示しており、周波数スィープで０から２・πまで周
波数を変化させた。縦軸において、ＶF は、ＦＦＴ法に
よる平均流速、ＶA はＡＣ法による平均流速、Ｖ0Fは＋
π／２のゼロシフトしたＦＦＴ法による平均流速を表し
ている。一方、横軸において、周波数スィープは０から
２・π（０からｆs まで）とした。ＦＦＴ法のゼロシフ
トでは、＋π／２シフトさせた量に応じて平均流速が＋
０．５を越えて、＋０．７５まで延びる。

【０１０１】なお、図２１（ｃ）にはゼロシフトのない
ときの図２１（ａ）の重みに対応する１次モーメントを
示し、図２１（ｄ）にはゼロシフト＋ｆz のないときの
図２１（ｂ）の重みに対応する１次モーメントを示して
いる。これにより、従来の自己相関法の平均流速ＶACが
表示色の対応付けの変更で、ゼロシフトを実現していた
のに対して、本方式では、全く正解な計算結果が得られ
るため、折り返し血流の判別が正確にできる。従来は、
乱流領域は、ノイズ領域と同じで、順逆の区別がつかな
かったが、本方式により、より明確に順逆の血流を判別
することができる。

【０１０２】また、ＥＣＧ（心電信号）で心拍同期をと
ってインデックスＰＩ(PulsatilityIndex) 、ＲＩ(Resi
stance Index)を計算し、それをカラーマッピングする
ことも考えられる。スペクトラムが２次元で得られてい
ることをベースとして、発展させることができる。後処
理部４９で、ＥＣＧのＲ波をトリガにして、２次元マッ
プ上の各点のスペクトラムのＥＣＧトリガ時のＶFFT 値
をＶＥＤ、次のＥＣＧトリガがくるまでのＶFFT の最大
値をＶps、最小値をＶMINとし、比較計算し、各点の代
表的な値を逐次蓄えておく機能と、それを基にしてＰ
Ｉ，ＲＩをＥＣＧトリガ毎に出力し、表示する機能を持
たせてもよい。

【０１０３】図２２のＥＣＧトリガｔ１で、トリガがか
かり、次のトリガｔ２までの時間をＴ２とし、ｔ１時点
でのＶFFT をＶED、ｔ１からｔ２までの期間のＶFFTの
最大値をＶps、最小値をＶMINとした場合、

【０１０４】

【数１７】

【０１０５】を逐次蓄えておき、それらを基にインデッ
クスＰＩ，ＲＩを逐次計算し、２次元マッピングする。

【０１０６】

【数１８】

【０１０７】（３５）式、（３７）式のインデックスは
ＶEDをベースとしたＰＩ，ＲＩであり、（３５）式、
（３７）式のインデックスはＶMIN をベースとしたＰ
Ｉ，ＲＩである。

【０１０８】なお、（３０）式乃至（３４）式を計算す
る際に、ＶFFT(t)の時間変化の値を利用した方が、特に
平均流速以外にスペクトラムの最大パワーをプロットし
た最大流速の波形を基にしたものでもよい。それには様
々なバリエーションが考えられ、ＰＩ，ＲＩ以外に、例
えば、ＳＡＴ(Systolic Acceleration Ratio) 、図２２
中のＴ１に相当するものや、ＳＡＲ(Systolic Accelera
tion Ratio) がある。

【０１０９】

【数１９】

【０１１０】この（３９）式のような収縮期の加速度を
パラメータ化したものや、ＡＴＩ(Acceleration Time I
ndex)

【０１１１】

【数２０】

【０１１２】のような加速期間をパラメータとしたもの
がバリエーションとして考えられる。

【０１１３】上記ＰＩ，ＲＩ，ＳＡＴ，ＳＡＲ，ＡＴＩ
等の血流インデックスの２次元カラーマッピング化によ
り血管狭窄の重症度判定や末梢血管抵抗性判定が容易に
なり、従来、スペクトラムドプラで１点の波形解析をし
ていたところが、２次元でＥＣＧ同期のリアルタイムで
可視化することができる。

【０１１４】

【発明の効果】本発明によれば、フーリエ変換によりス
ペクトラム系列を２次元情報として取得するので、カラ
ードプラ／カラーアンギオ／スペクトラムドプラを同一
の系で同一の信号処理で実現でき、ハードやプロセッサ
の負担が軽くなる。

【０１１５】また、従来ではＰＷドプラでのレンジゲー
トは１本のラスタ上の１次元範囲に制限されていたが、
本発明では、レンジゲートをＲＯＩ化することができ
る。

【０１１６】また、本発明では、自己相関及びローパス
フィルタの出力は、ハイパスフィルタを通っていないた
め、クラッタ成分の平均速度／パワー／分散に対応す
る。なお、必ず、クラッタ成分のパワー≧ＦＦＴによる
血流のパワーとなり、また多くの場合、ＦＦＴによる血
流の平均速度≧クラッタ成分の平均速度となるので、こ
れに基づいて、血流に関するパワーがクラッタ成分に関
するパワー以上になる点、血流に関する平均速度がクラ
ッタ成分に関する平均速度以下になる点をクラッタ成分
が支配的である点として高精度でブランクすることがで
きる。

【０１１７】また、本発明では、自己相関により得たク
ラッタ成分の平均速度、パワー、分散からクラッタ成分
のスペクトラム系列を正規分布としてモデル化すること
ができる。従って、ＦＦＴで求めたスペクトラム系列か
ら、クラッタ成分のスペクトラム系列正規分布モデルを
減算することにより、平均速度等のクラッタ成分による
ＤＣ側への引っ張られがなくなり、またクラッタ成分を
高精度に除去した血流成分に関するスペクトラム系列が
高精度で得られる。

【０１１８】また、本発明によれば、クラッタ成分に関
する平均速度とパワーと深さとに応じた平滑化関数に従
って血流に関する平均速度、パワー、分散をフレーム平
滑化するので、クラッタ成分の表示面積、残存時間を小
さく且つ短くして、黒ヌケのない滑らかな画像を得るこ
とができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明において、自己相関法（ＡＣ法）とＦＦ
Ｔ法との計算ブロックを示す図。

【図２】本発明において、自己相関法（ＡＣ法）とＦＦ
Ｔ法との平均流速に関する比較と、分散に関する比較と
を示す図。

【図３】図２に対応するシュミレーション結果を示す
図。

【図４】図２に対応するシュミレーション結果を示す
図。

【図５】本発明の一実施形態に係る超音波診断装置の構
成を示すブロック図。

【図６】本発明の一実施形態に係る超音波診断装置の他
の構成を示すブロック図。

【図７】図５のカラードプラ／カラーアンギオ／スペク
トラム処理ユニットの詳細な構成を示すブロック図。

【図８】図５のアンギオ用フレームメモリの１画素単位
のデータ構成を示す図。

【図９】図７の後処理部におけるスペクトラムドプラの
レンジゲートのＲＯＩ化を示す図。

【図１０】本実施形態における様々なレンジゲートマー
クとそれぞれの感度分布を示す図。

【図１１】本実施形態において、１次モーメントＰ1 の
重みカーブを示す図。

【図１２】図７の後処理部の入出力を示す図。

【図１３】図７の後処理部のブランク処理の説明図。

【図１４】図７の適応型後ＨＰＦのフィルタ特性を示す
図。

【図１５】図７の適応型後ＨＰＦにおけるクラッタ成分
の除去処理の説明図。

【図１６】本実施形態において、クラッタ除去の問題点
とその解決法の説明図。

【図１７】図１６の解決法で用いる補正カーブの一例を
示す図。

【図１８】図７のアンギオ用フレームメモリのデータ構
造を示す模式図。

【図１９】本実施形態において、新規な血流インデック
スの説明図。

【図２０】図１９の血流インデックスの表示例を示す
図。

【図２１】本実施形態において、ゼロシフトの有無それ
ぞれのスペクトラム計算領域を示す図。

【図２２】本実施形態において、ＥＣＧトリガ同期内の
Ｖ_ED、Ｖ_PS、Ｖ_MIN の表示例を示す図。

【図２３】従来のカラードプラ／カラーアンギオ対応の
超音波診断装置の構成図。

【図２４】従来のカラードプラ／カラーアンギオ対応の
超音波診断装置の他の構成図。

【符号の説明】

１…超音波プローブ、 ２…送受信部、 ３…カラードプラ／カラーアンギオ／スペクトラムドプ
ラ信号処理ユニット、 ４…カラー用ディジタルスキャンコンバータ、 ５…白黒用ディジタルスキャンコンバータ、 ６…ＲＧＢルックアップテーブル、 ７…ディスプレイ、 ３１…前処理部、 ３２…複素高速フーリエ変換部、 ３３…適応型後処理部、 ３４…適応型制御部、 ３５…アンギオ処理部、 ３６…アンギオ用フレームメモリ、 ３７…ＶＰＴ計算部。

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 被検体に対して超音波を送受信する手段
   と、 前記送受信により得られたエコー信号からドプラ信号を
   検波する手段と、 前記ドプラ信号からフーリエ変換によりスペクトラム系
   列を２次元情報として求める手段と、 任意のＲＯＩ内のスペクトラム系列を深さ方向及び方位
   方向それぞれに関して重み付け積分をすることによりス
   ペクトラムドプラモードに対応するスペクトラム系列を
   求める手段とを具備することを特徴とする超音波診断装
   置。
2. 【請求項２】 被検体に対して超音波を送受信する手段
   と、 前記送受信により得られたエコー信号からドプラ信号を
   検波する手段と、 前記ドプラ信号からフーリエ変換によりスペクトラム系
   列を２次元情報として求める手段と、 前記スペクトラム系列から血流に関する平均速度、パワ
   ー、分散を２次元情報として求める手段と、 前記ドプラ信号に対して自己相関処理及びローパスフィ
   ルタをかけてクラッタ成分に関する平均速度、パワー、
   分散を２次元情報として求める手段と、 前記クラッタ成分に関する平均速度、パワー、分散の少
   なくとも１つを、前記血流に関する平均速度、パワー、
   分散の少なくとも１つと比較して、血流信号とクラッタ
   成分とノイズとを判別する手段と、 前記クラッタ成分又はノイズと判別された点をブランク
   する手段とを具備することを特徴とする超音波診断装
   置。
3. 【請求項３】 被検体に対して超音波を送受信する手段
   と、 前記送受信により得られたエコー信号からドプラ信号を
   検波する手段と、 前記ドプラ信号からフーリエ変換によりスペクトラム系
   列を２次元情報として求める手段と、 前記ドプラ信号に対して自己相関処理及びローパスフィ
   ルタをかけてクラッタ成分に関する平均速度、パワー、
   分散を２次元情報として求める手段と、 前記クラッタ成分に関する平均速度、パワー、分散に基
   づいてクラッタ成分のスペクトラム系列正規分布モデル
   を計算し、前記スペクトラム系列から減算する手段と、 前記減算されたスペクトラム系列から血流に関する平均
   速度、パワー、分散を２次元情報として求める手段とを
   具備することを特徴とする超音波診断装置。
4. 【請求項４】 被検体に対して超音波を送受信する手段
   と、 前記送受信により得られたエコー信号からドプラ信号を
   検波する手段と、 前記ドプラ信号からフーリエ変換によりスペクトラム系
   列を２次元情報として求める手段と、 前記スペクトラム系列から血流に関する平均速度、パワ
   ー、分散を２次元情報として求める手段と、 前記ドプラ信号に対して自己相関処理及びローパスフィ
   ルタをかけてクラッタ成分に関する平均速度、パワー、
   分散を２次元情報として求める手段と、 前記クラッタ成分に関する平均速度とパワーと深さとに
   応じた平滑化関数に従って前記血流に関する平均速度、
   パワー、分散を空間的且つ時間的に平滑化する手段とを
   具備することを特徴とする超音波診断装置。
5. 【請求項５】 被検体に対して超音波を送受信する手段
   と、 前記送受信により得られたエコー信号からドプラ信号を
   検波する手段と、 前記ドプラ信号からフーリエ変換によりスペクトラム系
   列を２次元情報として求める手段と、 前記スペクトラム系列から血流に関する平均速度を２次
   元情報として求める手段と、 前記２次元関心領域内の複数点の平均速度を重み付け加
   算して血流インデックスを計算する手段とを具備するこ
   とを特徴とする超音波診断装置。
6. 【請求項６】 被検体に対して超音波を送受信する手段
   と、 前記送受信により得られたエコー信号からドプラ信号を
   検波する手段と、 前記ドプラ信号からフーリエ変換によりスペクトラム系
   列を２次元情報として求める手段と、 前記スペクトラム系列から血流に関する平均速度を２次
   元情報として求める手段と、 前記２次元関心領域内の複数点の平均速度の中の最大値
   を血流インデックスとして抽出する手段とを具備するこ
   とを特徴とする超音波診断装置。
7. 【請求項７】 被検体に対して超音波を送受信する手段
   と、 前記送受信により得られたエコー信号からドプラ信号を
   検波する手段と、 前記ドプラ信号からフーリエ変換によりスペクトラム系
   列を２次元情報として求める手段と、 前記スペクトラム系列から血流に関する平均速度を２次
   元情報として求める手段と、 前記２次元関心領域内の複数点の平均速度のバラツキを
   血流インデックスを計算する手段とを具備することを特
   徴とする超音波診断装置。
8. 【請求項８】 被検体に対して超音波を送受信する手段
   と、 前記送受信により得られたエコー信号からドプラ信号を
   検波する手段と、 前記ドプラ信号からフーリエ変換によりスペクトラム系
   列を２次元情報として求める手段と、 前記スペクトラム系列から血流に関するパワーＰ(i) を
   求める手段と、平均速度ＶFFT を、 ＶFFT ＝Ｐ１／Ｐ０ ただし、Ｐ１は、パワーＰ(i) の重み付け加算値 Ｐ０は、トータルパワー により計算する手段とを具備し、 前記パワーＰ(i) にかける重み付け関数は、変数ｉの多
   次方程式で与えられることを特徴とする超音波診断装
   置。