JPH03234247A - 超音波ドップラ流れ画像化装置の感度改善装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は超音波診断技術に関し、詳細には超音波ドツプ
ラ流れ画像化および表示システムに関する。特に本発明
は超音波カラー流れ画像化システムの流れ予測感度を改
善するための技術に関する。

〔従来の技術及びその課題〕

超音波を用いた血液の流れの生体外部での画像化を行う
ための種々の技術がこれまで用いられている。ドツプラ
超音波心臓検査法の最近の発展はその一つの例である。

本発明は他のものにも使用出来るがドツプラ超音波血流
画像化への応用について以降で説明する。

一般的な超音波血流画像化システムは診断される生体の
領域に超音波パルスを送りそして走査されている領域内
の血流により反射される超音波エコー信号を受けるため
の超音波送受信変換器を含む。超音波による一般的診断
は動脈、静脈、または心臓の血流を測定するために患者
を超音波プローブで走査して行われる。信号処理システ
ムが受信エコー信号を処理してエコー信号のドツプラシ
フト周波数を測定しそれにより血流の速度を計算しそし
てこの速度分布測定の結果をドツプラ血流画像として表
示する。

血球から入るエコーのドツプラシフトを予測するために
超音波画像システムは診断される領域の一つの位置に複
数のパルスを共通して送りそしてパルス毎にエコーの位
相変化を検出する。

血流によりドツプラシフトされたエコー信号成分は生体
の内部の動く部分の情報を含むドツプラ信号成分から抽
出される。一般にＭＴＩ（ムービング・ターゲット・イ
ンジケーション）フィルタ（同じく静止キャンセラとも
呼ばれ）が心臓または血管の壁のような静止またはゆっ
くり動く目標から反射する「クラッタ」信号を除去する
ために用いられそして血流によりドツプラシフトされた
信号成分のみが抽出される。ＭＴＩフィルタの出力は一
般に速度予測装置で処理されてドツプラ周波数情報を抽
出し、これが速度データに変換されてカラー表示され、
血流の２次元像を与える。

〔課題を解決するための手段〕

本発明はドツプラカラー流れ画像化システムの流れ予測
感度を改善するものである。本発明による技術は最大エ
ントロピスペクトル予測にもとづく。従来のパワースペ
クトル予測技術とは異り、本発明のｈ法は有限長さのサ
ンプリングされたデータシーケンスに固有の「窓」の問
題がない。本方法は速度を正確に予測するためにより少
い数のサンプルのみが必要であることによりより高速の
画像化が可能である。本方法はまたノイズにより著しく
汚染された信号における速度検出感度を改善する。本発
明は短象位相エラーに対する感度が低く、そのため速度
予測装置への入力としてこのシステムで使用されるアナ
ログ復調器における束縛が軽減される。乗算および加算
の回路はＮ２で増加する離散的ノーリエ変換技術とは異
り、シーケンス長に比例して増加し、これも本発明の利
点である。

本発明の一実施例は超音波を生体に順次送りそしてドツ
プラシフトされたエコー信号を受けるための超音波送受
ｆｔ手段を含む超音波ドツプラ流れ画像化システムの流
れ予測感度を改善する装置を提供する。この装置は生体
内の多数の点の夫々からの一連のエコー信号を処理して
それら点の夫々における予測流れ速度を表わす出力信号
を与える手段を含む。この処理手段は各点についてこの
エコー信号列を検出しそしてその振幅対周波数分布にも
とづき関連する出力スペクトルを計算する。

一実施例においてはこのスペクトルはこのエコー信号列
に１次多項式を設定する手段によりとり出されそしてピ
ーク中心周波数シフトがその結果のスペクトルにもとづ
き計算される。中心周波数シフトデータは次に、速度を
測定する点の夫々についての速度予測を表わす出力を発
生するようｉこ処理される。他の実施例では高次の多項
式が関連するパワースペクトル゛予測の計算に用いられ
る。Ｆ測速度情報は流れの２次元カラー画像として表示
される。

〔実施例〕

第１図は血流測定および画像化システムの要素を示す機
能的ブロック図であって、一般に送−受信変換器１０と
検査される生体のセクタ内の血管に向けられる超音波パ
ルスビーム１４を発生するビーム形成器１２を含む。こ
の変換器は一般に夫々診断される一つの特定の位置に向
けられる別々のパルスビームを送信し受信するエレメン
トのアレイを含む。本発明の応用の一つの例は心臓の動
脈血の流れの測定である。

血流により反射される超音波パルスビームは信号処理シ
ステムに送られてその位置における血流の速度を測定す
るように処理される。第１図は３つの平行技術を示して
おり、そのいずれを超音波パルスビーム１４の処理のた
めに選んでもよい。

一つの技術は従来の復調検出技術１６によるものであり
、第２はドツプラアナログ信号プロセサ１８とドツプラ
ディジタル信号プロセサ２０を用いるものであり、第３
は本発明によるものであってカラー７ナログブロセサ２
２とカラーディジタルプロセサ２４合用いるものである
。カラーディジタルプロセサには本発明により用いられ
る速度′ｆ−測アルゴリズムを含む多数のアルゴリズム
がある。第１図の制御機能２６は実時間コントローラお
よび過度タイミングを含む。上記三つの技術のいずれか
から・よじるすべての出力信号２８は同じ形状であり、
本キャンコンバータを含むビデオプロセサ３０の入力と
なる。速度情報はＴＶモニタ３２上に表示されるカラー
画像で示される。

第２図は速度予測を行うための技術を一般的に示すカラ
ーディジタルプロセサ２４内でのディジタル処理を示す
、ビーム形成器の出力１４（第１図）はカラーアナログ
プロセサ２２で復調されそしてそのアナログ出力がカラ
ーディジタルプロセサ２４に送られる。複数の超音波パ
ルスビームが診断される領域内の多数の位置の夫々にお
いて生体に送られそして各位置について複数のエコー信
号が次々の予定の時間インターバルにおいて受信される
。夫々のエコー信号は一般に本質的に静止の組織から反
射される静止成分と血流のように動きが検出される領域
から反射されるドツプラ成分を有する。これらエコー信
号はその順に静止信号獲得モードおよびドツプラ信号獲
得モードを夫々の流れ測定シーケンスにおいて有するキ
ャンセラ内で処理される。静止モードでは超音波ベース
ラインがまず送信されそしてそのエコーが受信され、ア
ナログ−ディジタル変換器３３でディジタル化されそし
て第２図のラインバッファ３４に記憶される。このシス
テムは次にドツプラモードに切換わりそして以降のパル
スの夫々について記憶されたラインザンブルがラインバ
ッファ３４からとり出され、ディジタル−アナログ変換
器３６でアナログ化されそして加算点３８において以降
のエコー信号から減算される。差４０はその信号の利得
を上げるために増幅されそしてこの信号がアナログ−デ
ィジタル変換器３３によりディジタル化される。結果と
してのドツプラ音響パルスの分布を示すディジタル信号
は血流速度の予測のために更に処理される。

アナログ−ディジタル変換器３３からのディジタル信号
のｌおよびＱ成分は夫々第３図に概略的に示す別のコー
ナーターニングメモリ　（ｃｏｒｎｅｒｔａｒｎｉｎｇ
　ａ＋ｅｉｏｒｙ）　４４に送られる。図示の例ではこ
のコーナーターニングメモリは垂直方向が書込み、水平
が読取方向であるに行×Ｎ列×Ｂビット深さのカラー２
次元スキャンおよびコーナーターニングランダムアクセ
スメモリを含む。各スキャンラインからのデータはこの
メモリの別々の列に書込まれそして後の時間インターバ
ルでのスキャンラインについてのデータが第２列に書込
まれ、以下同様である。与えられた行Ｎから読出された
データは空間的な与えられた一つの点についてのデータ
サンプルを与える。

コーナーターニングメモリ４４から読出された音響ライ
ンデータは静止または動きのゆるやかな目標物からの信
号を表わす直流成分の除去のために静止キャンセラ４６
に送られる。

これらデータ信号のＩおよびＱ成分は次に速度予測装置
４８に送られる。この予測装置は速度を測定する空間的
な各点における速度予測の決定のための本発明の最大エ
ントロピ技術（後述）を用いる。最大エントロピ技術は
スキャンラインが指向する各点からのデータから平均ま
たは中心周波数シフトを計算することにより周波数シフ
トを測定するために用いられる。周波数シフトデータは
次に補間回路５０により処理されてピーク周波数成分を
計算する。例えば周波数データは周波数軸に沿って間隔
をおいていくつかのピーク振幅の形をとることが出来る
。最大平均ピーク周波数は入力データに示す２つの最高
ピーク周波数間でピークラインに生じうる。補間技術は
２つのピーク周波数データ点間にある、最大平均ピーク
周波数値の最良の予測を与える１個のピーク周波数を計
算する。この補間回路からのデータはその予測が有効か
どうかについての決定を行うためにセグメンテーション
プロセサ５２に送られる。セグメンテーションプロセサ
の出力はビデオプロセサ３０に送られてＴＶスクリーン
３２にカラーの流れ画像を発生する。

最大エントロピ技術を次に説明する。前述のように血流
の速度を予測するめたには多数のパルスを組織に送らね
ばならない。この超音波が動いている血球に接すると、
そのパルスの周波数はシフトされる。このシフトの向き
と量は流速の関数である。このシフトをドツプラ周波数
シフトと云う。

速度予測の測定の精度は測定されたドツプラ周波数シフ
トの精度に直接に比例する。血流の速度は式（１）で示
されるドツプラ式によりドツプラ周波数に関係づけられ
る。

但しフ　は予測された血液の速度 ω　は測定されたドツプラ周波数シフトω　は送信プロ
ーブ周波数 Ｃは生体内の超音波速度 θ　は血流の方向に対する送信超音波波面の角度 である。

スペクトル分析の最大エントロピ法（ＭＥＭ）は地震、
レーダーおよびソナーに用いられている。

これら応用は１次より高い予測を用いており、本発明に
ついて意図されるよりかなり長いシーケンス長を有する
。この方法の複雑性は高速実時間システムでのその利用
性を制限する。最大エントロピスペクトル分析は従来の
スペクトル予測技術と比較してすぐれた周波数分解能を
有する。

血液速度の測定は多くの因子により複雑となる。

主たる困難性はノイズで著しく汚染された非常に数の少
いデータ点（４−１６個）からドツプラ周波数シフトを
測定する際に生じる。これら制限下では離散的フーリエ
変換（ＤＦＴ）、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）および相
間のような技術にもとづく速度予測はそれらが用いる窓
機能によりその精度に制限を受ける。窓機能をデータに
用いられないとしても有限のデータ長がボックスカー窓
機能を導入する。

時系列自己相関関数Ｒ（ｔ）、Ｍｔ≦Ｎからのスペクト
ルの予測は自己相関関数のフーリエ変換として示しであ
る。この自己相関関数についての通常の仮定はその値が
既知の値のインターバルの外側すなわちｌｔｌ＞Ｎで○
であるとするものである。この方法は自己相関関数のま
わりに矩形の窓を置くものである。このようにこの窓を
つけられた関数をフーリエ変換することにより、結果と
しての予測スペクトルは真のスペクトルと窓関数のフー
リエ変換のエンベロープである。適当な窓関数の選択は
周波数分解能と一つのスペクトル成分の他の成分による
汚染との間の合致を含む。

最大エントロピスペクトル分析は上記既知の値と一致す
る自己相関関数を有する最もランダムなあるいは最も予
測し難い時系列に対応するスペクトルの選択にもとづく
。この仮定は自己相関関数の未知値に関し、最高にあり
得ないものである。

云い換えると、ｌｔｌ＞ＮについてＲ（ｔ）−０を選ぶ
代りにこれら自己相関値が時系列のサンプル当りのエン
トロピを最大にするように選ばれる。

複合時系列のスペクトルを予測するための最大エントロ
ピの原理は次のように説明出来る。

Ｐ　（ｆ）がＮ個の機能的測定式 を満足する制約下で値 を最大にするパワースペクトルＰ　（ｆ）を見い出す。

この時系列はＷ−１／（２Δｔ）−ナイキスト周波数と
してΔｔの均一のペリオドにおいてサンプリングされる
ものとしそしてこの時系列のパワースペクトルは±Ｗに
その帯域が制限されるでいるものとする。Ｇ　　（ｆ）
はテスト関数でありｇ　はｎ 結果としての測定値である。

与えられたパワースペクトルについてのエントロピはそ
のスペクトルの対数の積分に比例する。

それ故、最大エントロピの時系列は式（３）の条件下で
式（２）を最大にするスペクトルを有する時系列である
。

入力データのＰＳＤ　（パワースペクトルデンシティ）
はＭＥＭを用いて見い出される係数を有する周波数の関
数としてオールポール（ａｌｌ　ｐｏｌｅ）フィルタを
評価することにより見い出される。

ＰＳＤ用の式は次の通りである。

但しＰＭ＋１と８Ｍ、には見い出されるべき係数である
。式（４）は自己相関Ｐ　と係数α。１．の間に線形の
関係を与える。これれらは次の行列式を満足する。

式（５）の行列式はφ１とα□、が複素数である対称テ
ブリッツ行列式である。テブリッッ行列式は（Ｍ　Ｘ　
Ｍ）次であり、最大エントロピ法は自己相関値φＭ＋１
の予測を与える。未知の複数の計算用の効果的なアルゴ
リズムはブルク（Ｂｕｒｇ）により与えられており、そ
してそれをここに示す。

まずＮを入力データレコード長としてダミーパラメータ
ｂＭｋ、ｂ’　Ｍｋ；に−１，２，−、Ｎ−Ｍを次のよ
うに計算する。

ｂＭｋ−ｂＬｌ、に−α紅１１，１・ｂり１．、　　　
（６）　　−ｂ Ｍｋ　　！＋−１，に＋Ｉ　　Ｍ−１，旧’　ｂＭ−１
，に＋１　　　（７）但し、ｂＭ−１，ｋ　’　　ｂＭ
−１，には予め限定された値である。

ここでαＭ−ｋ を次のように計算する。

ａＭｋ”　ａＭ−１，に ＊ ａ１４）’ｌ　”Ｈ−１＋Ｍ−に １≦に５Ｍ−１ （９） 及び ＰＭ＋１″″ＰＭ （１− ａＭＭ１２） （１０） 初期値は次の通りである。

１１ｘｋ ｋ−１゜ ２゜ −１ ｂｌｋ”　Ｘｋ＋１ に−１゜ ２゜ −１ αＮ０−−１ αＭｋ−０゜ ｋ＞Ｍ および 式（６）と（７）はＭ−１には用いられない。

式（４）は係数αＭｋのパワースペクトル密度関係を示
す。式（４）は２つの多項式でありｖｔ Ｚ−ｅ　　　である。式（４）の分母１１２の内側を展
開することにより次式が得られる。

（１２） 但しＭは予知エラーフィルタの長さぞしてＮは入力デー
タレコードの長さでありＭ＜Ｎである。

スペクトル分析のこのタイプ（自己回帰）は、分析され
るべきデータを入力し、ホワイトノイズを出力とするフ
ィードフォワード（オールゼロ）フィルタを設計するこ
とが出来るとすれば、入力データのパワースペクトルは
そのフィルタのパワー伝達関数の逆数により与えられる
という理想にもとづいている。このフィルタは入力信号
に固有の予知のすべての可能性を考慮しそしてその出力
には唯一の予知不可能なホワイトノイズを有する。

このフィルタは予知エラーフィルタ（ＰＥＦ）と呼ばれ
る。

最大エントロピ法はデータから直接にこれらＰＥＦ係数
をとり出すものであり、未知データについての不要な仮
定を行う必要がない。

変化しつるパラメータは予測の順序である。この順序は
予知エラーフィルタ内の極の数に対応する。超音波信号
のいくつかの明らかな知識は仮定しうるから、すなわち
ある帯域幅および付加的ノイズを有する正弦波であると
することは出来るから、１次子測が用いられる。１次子
測はこの予測についてのいくつかの非常に望ましい性質
を有する。第１に、パワースペクトルに１個のピークし
かないからピーク検出アルゴリズムを容易にする。

このピークは入力シーケンスに含まれる平均周波数で生
じる。第１次予測を用いると、計算の負担が軽くなるこ
とを含めて多くのアルゴリズム上の簡略化が行いうる。

ＰＥＦの係数が決定されてしまうと、任意の数の周波数
成分はパワースペクトルがその点で完全に特徴づけられ
るから決定しつる。

第４図は速度を測定する各点についての流れ速度予測を
決定するために用いられる中心周波数シフトを計算する
ための最大エントロピ速度予測装置の機能的ブロック図
である。

第５図は離散的フーリエ変換と最大エントロピ注との比
較を示す。プロット群は２−２０Ｈｚの帯域幅をもつ短
象正弦波形を発生することにより形成された。下側のプ
ロット群は最大エントロピ法であり、上側のプロット群
はＤＦＴである。トーンの中心周波数はすべての場合２
０Ｈｚであった。

これら周波数は正規化されそして２０〇−２０００Ｈｚ
の帯域幅をもつ中心周波数２０００Ｈｚとなるように較
正される。ＭＥＭによれば周波数の独立性が増大するこ
とは明らかである。

また個々のトーンの帯域幅がピークに関し対称となるこ
とも明らかである。これによりスペクトルに変化が容易
に測定しうるようになる。スペクトル変化は他の重要な
診断上の目安となる血液の乱れを示すものである。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の原理によるカラー速度予測装置を含む
血流測定および画像化システムを示す機能的ブロック図
、第２図は第１図のカラーディジタルプロセサの要素を
示す機能ブロック図、第３図は第２図のシステムに用い
られるコーナーターニングメモリの動作を示す概略図、
第４図は本発明の原理による最大エントロピ速度予測装
置を示す機能的ブロック図、第５図は同じ入力データに
対する離散的フーリエ変換と本発明の最大エントロピ技
術のスペクトルの比較を示すグラフである。 １６・・・復調検出、１８・・・ドツプラアナログ信号
プロセサ、２０・・・ドツプラディジタル信号プロセサ
、２２・・・カラーアナログプロセサ、２４・・・カラ
ーディジタルプロセサ、３０・・・ビデオプロセサ、３
２・・・ＴＶモニタ、３３・・・アナログ−ディジタル
変換器、３４・・・ラインバッファ、４４・・・コーナ
ーターニングメモリ、４６・・・静止キャンセラ、４８
・・・速度予測装置、５０・・・補間回路、５２・・・
セグメンテーションプロセサ。 〜亡 ｍ虜＃Ｘ（Ｈｚｌ

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、超音波ドップラ流れ画像化システムの流れ予測感度
   を改善するための下記要件を含む装置：（ａ）生体に超
   音波を順次送信しそしてその反射ドップラシフトを受け
   たエラー信号を受信するための超音波送受信手段； （ｂ）（ｉ）生体内の多数の点についてのエコー信号列
   を検出しこの信号列の振幅対周波数分布にもとづき関連
   するパワースペクトルを上記エコー信号列にＮ次多項式
   を設定しそしてそれから夫々の点について検出されたデ
   ータに関連するピーク中心周波数シフトを検出する最大
   エントロピ手段により計算する手段および （ｉｉ）上記夫々の点について計算されたピーク中心周
   波数シフト情報から速度予測を表わす出力を発生する手
   段を含む、上記夫々の点における予測流れ速度を表わす
   出力信号を発生する手段； （ｃ）予測速度を表わす上記出力信号を更に処理して測
   定中の流れの２次元カラー画像を発生する手段。 ２、測定される流れは血流である請求項１記載の装置。 ３、前記エコー信号から静止エコー信号成分を除去し、
   前記予測速度を発生させるために前記処理手段内で処理
   されるべきドップラシフトを受けた成分を発生する手段
   を含む請求項１記載の装置。 ４、前記静止エコー成分を除去する前にデータを読出す
   ためのコーナーターニングメモリを含む請求項１記載の
   装置。 ５、ピーク周波数成分を計算するための補間回路とこの
   補間回路から予測される最大平均ピーク周波数値を受け
   てその速度予測が有効かどうかを計算するためのセグメ
   ンテーションプロセサを含む請求項１記載の装置。 ６、超音波ドップラ流れ画像化システムの流れ予測感度
   を改善するための、下記要件を含む装置： （ａ）生体に超音波を順次送りそしてそのドップラシフ
   トされたエコー信号を受けるための超音波送受信手段； （ｂ）（ｉ）生体内の多数の点についてのエコー信号列
   を検出し、この信号列の振幅対周波数分布にもとづき関
   連するパワースペクトルを上記エコー信号列に対し１次
   多項式を設定しそしてそれから夫々の点について検出さ
   れたデータに関連するピーク中心周波数シフトを検出す
   る最大エントロピ手段により計算する手段および （ｉｉ）上記夫々の点について計算されたピーク中心周
   波数シフト情報から速度予測を表わす出力を発生する手
   段を含む、上記夫々の点における予測流れ速度を表わす
   出力信号を発生する手段； （ｃ）予測速度を表わす上記出力信号を更に処理して測
   定中の流れの２次元カラー画像を発生する手段。 ７、前記ピーク中心周波数シフトはスペクトル分析の最
   大エントロピ法により決定されるごとくなった請求項６
   記載の装置。 ８、前記測定される流れは血流である請求項６記載の装
   置。 ９、前記エコー信号から静止エコー信号成分を除去し前
   記速度予測をつくるために前記処理手段により処理され
   るドップラシフトを受けた成分を発生する手段を含む請
   求項８記載の装置。 １０、前記静止エコー成分の除去前にデータの読出しを
   行うコーナターニングメモリを含む請求項９記載の装置
   。 １１、ピーク周波数成分を計算するための補間回路とこ
   の補間回路から予測される最大平均ピーク周波数値を受
   けてその速度予測が有効かどうかを計算するためのセグ
   メンテーションプロセサを含む請求項６記載の装置。 １２、超音波ドップラ流れ画像化システムの流れ予測感
   度を改善するための、下記要件を含む装置： （ａ）生体に超音波を順次送信しそのドップラシフトさ
   れたエコー信号を受けるための超音波送受信手段； （ｂ）生体内の多数の点についてのエコー信号列を検出
   し、パワースペクトル分析の最大エントロピ手段を用い
   て平均周波数シフトを計算しそしてそれから上記各点に
   ついて計算された平均周波数シフト情報から速度予測を
   表わす出力を発生するための手段を含む、上記夫々の点
   における予測流れ速度を表わす出力信号を発生する手段
   ； （ｃ）予測速度を表わす上記出力信号を更に処理して測
   定される流れの２次元カラー画像を発生する手段。 １３、出力スペクトルは前記エコー信号列に１次多項式
   を設定するプロセサ手段により計算されるごとくなった
   請求項１２記載の装置。 １４、前記エコー信号から静止エコー信号成分を除去し
   、前記予測速度を発生させるために前記処理手段内で処
   理されるべきドップラシフトを受けた成分を発生する手
   段を含む請求項１２記載の装置。 １５、前記静止エコー成分を除去する前にデータを読出
   すためのコーナーターニングメモリを含む請求項１４記
   載の装置。 １６、ピーク周波数成分を計算するための補間回路とこ
   の補間回路が予測された最大平均ピーク周波数値を受け
   てその速度予測が有効かどうかを計算するセグメンテー
   ションプロセサを含む請求項１２記載の装置。 １７、超音波ドップラ流れ画像化システムの流れ予測感
   度を改善するための、下記要件を含む装置： （ａ）生体に超音波を順次送りそしてそのドップラシフ
   トされたエコー信号を受けるための超音波送受信手段； （ｂ）生体内の多数の点についてのエコー信号列を検出
   し、この信号列の振幅対周波数分布にもとづき関連する
   パワースペクトルを上記エコー信号列を処理して各点に
   ついて最大平均周波数シフトの予測に用いられる予知エ
   ラーフィルタの伝達関数を得るための最大エントロピ手
   段により計算するための手段とこれら各データ点につい
   て計算された平均周波数シフト情報から速度予測を表わ
   す出力を発生する手段を含む、上記夫々の点における予
   測流れ速度を表わす出力信号を発生する手段； （ｃ）予測速度を表わす上記出力信号を更に処理して測
   定中の流れの２次元カラー画像を発生する手段。 １８、前記エコー信号から静止エコー信号成分を除去し
   前記速度予測をつくるために前記処理手段により処理さ
   れるドップラシフトされた成分を発生する手段を含む請
   求項１７記載の装置。 １９、前記静止エコー成分の除去前にデータの読出しを
   行うコーナーターニングメモリを含む請求項１８記載の
   装置。 ２０、前記予知エラーフィルタの入力は分析されるエコ
   ー信号列であり、出力はホワイトノイズに制限されるご
   とくなった請求項１７記載の装置。 ２１、前記フィルタはオールポールフィルタでありこの
   フィルタの伝達関数の１以上の係数を計算するために前
   記最大エントロピ手段を用いるようになった請求項１７
   記載の装置。 ２２、超音波ドップラ流れ画像化システムの流れ予測感
   度を改善するため、下記要件を含む装置： （ａ）生体に超音波を順次送りそしてドップラシフトさ
   れたエコー信号を受けるための超音波送受信手段； （ｂ）生体内の多数の点についてのエコー信号列を検出
   し、この信号列の振幅対周波数分布にもとづき関連する
   出力スペクトルを回帰パラメータ予測手段により計算す
   るための手段及びこれら各データ点についてパワースペ
   クトルからとり出される速度予測を表わす出力を発生す
   る手段を含む、上記夫々の点における予測流れ速度を表
   わす出力信号を発生する手段； （ｃ）予測速度を表わす上記出力信号を更に処理して測
   定中の流れの２次元カラー画像を発生する手段。 ２３、上記回帰パラメータ予測手段は自己回帰フィルタ
   を含む請求項２２記載の装置。 ２４、前記回帰パラメータ予測手段はオールポールフィ
   ルタを含む、請求項２２記載の装置。