JPH0386155A - 音響特性測定方法およびその装置 - 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、超音波を被検体、例えば生体内に送信し、生
体内からの反射波を受信して生体内組織の音響特性を測
定する音響特性測定方法およびその装置に関するもので
ある。

従来の技術 生体内の情報を超音波の利用により得る方式としては超
音波診断装置がある。この超音波診断装置としては、生
体内に超音波を送信し、生体内からの反射波より生体内
の情報を得るパルス反射法を用いるものが主流を占めて
いる。このパルス反射法は、生体内の音響インピーダン
スの差のある界面からの反射エコー強度、す々わち、振
幅値と超音波の伝搬時間とから生体内の情報を２次元的
に集めることにより、断層象を表示するようになってい
る。

近年、主に生体組織の形状診断を行う超音波診断装置に
対し、生体内組織形状以外の情報も得たいという要望も
高まっている。このよう々情報の例として生体の周波数
依存減衰係数がある。この周波数依存減衰係数を得る方
法として、例えば「ウルトラソニック　イメージングＪ
　（　Ｖｏｌ．　１　、１６一３３頁、　　１９７９）
等に記載されているスペクトルシフト法が知られている
。

この方法は超音波パルス反射法を基本原理とするもので
あり、これによれば、受信信号の短時パワースペクトル
Ｐ（Ｘ、ｆ）は次式で近似できる。

Ｐ　（Ｘ、　　ｆ）　＝Ｎ　（Ｘ、　　ｆ）　　−Ｇ　
（ｆ）ｘ　ｅ　ｘ　ｐ　（−４／　ｆ　ｘ）　　　　　
−−・−・（１）但し、Ｘ；反射体までの距離 ｆ；周波数 Ｎ（Ｘ、ｆ）；ノイズスペクトル（音波散乱特性、雑音
等に起因する項である） Ｇ（ｆ）ｉ送信パルス特性 β；周波数依存減衰係数（ＦＤＡ） この短時パワースペクトルＰ（Ｘ、ｆ）に対して平均周
波数ｆｍ（ｘｉが次式で定義される。

ｆｍ（ｘｌ＝／　ｆ　−Ｐ　（Ｘ、　ｆ）　ｄ　ｆ／ｆ
Ｐ　（Ｘ、　ｆ）　ｄ　ｆ・・・・・・（２） 以上のようにして得られた平均周波数ｆｍ（ｘｉより次
式を用いてＦＤＡであるβを求めることができる。

但し、δ”（Ｘ）；超音波パルス帯域の分散特性を表す
パラメータ（送信パルスのスペクトルがガウス特性とみ
なすことができるとき、δ８（ｘ）は送信パルスの帯域
の分散特性δ−等に等しい）発明が解決しようとする課
題 上記スペクトルシフト法では、上記（１）式で示される
ノイズスペクトルＮ（Ｘ、ｆ）の周波数依存を無視する
ことができるとの仮定のもとでＦＤＡを求める上記（３
）式を導いている。このノイズスペクトルＮ（Ｘ、ｆ）
は実際には周波数に大きく依存するため、上記（３）式
の誤差は極めて大きい。この誤差を軽減するため、従来
においては、被検体の異なる部位について多数の短時パ
ワースペクトルを得、これらのパワースペクトルを平均
し、この平均されたパワースペクトルより減衰特性を求
めていた。しかしながら、異なる部位からデータを得る
ため、測定結果の空間分解能が劣化し、また、データを
得るための時間が増加し、更には、誤差の軽減が不十分
であるなどの課題があった。

本発明は、以上のような従来技術の課題を解決するもの
で、生体組織のように複雑な音波散乱特性を有する被検
体（音波伝搬媒質）であっても、正確に周波数依存減衰
係数を求めることができるようにした音響特性測定方法
およびその装置を提供することを目的とするものである
。

課題を解決するための手段 上記目的を達成するため、本発明の音響特性測定方法は
、超音波を被検体に送信し、被検体からの反射波を受信
し、この受信信号の音響データを計測すると同時に、ノ
イズスペクトルの影響を評価するためにこの受信信号の
短時パワースペクトルの形状を評価し、上記計測した受
信信号の短時パワースペクトル分布の形状を加重して平
均処理を行うようにしたものである。

また、本発明の音響特性測定装置は、超音波を被検体に
送信し、被検体からの反射波を受信する手段と、上記受
信信号の音響データを計測する手段と、上記受信信号の
短時パワースペクトル分布の形状を評価する手段と、上
記音響データに対し上記評価した値を加重して平均処理
を行う手段を備えたものである。

作用 したがって、本発明によれば、音響特性を求める際に混
入するノイズスペクトルの影響を受信信号の短時パワー
スペクトルの形状から評価し、この評価値を受信信号か
ら計測された音響データに対して加重して平均処理を行
うので、このように平均処理された音響データはノイズ
スペクトルの影響を大幅に減少することができる。

実施例 以下、本発明の実施例について図面を参照しながら説明
する。

まず、第１図（ａ）ないしくｄ）を参照しながら本発明
に用いる音響特性測定方法の原理について説明する。

以下の説明では、受信信号の短時パワースペクトルを受
信信号の音響データに対応するものとする。この短時パ
ワースペクトルｐ（ｘ、ｆ）は以下のようにして求める
ことができる。第１図（ａｌに示すように超音波トラン
スデユーサ１より送信した超音波パルスは、被検体（生
体）２の内部を距離Ｘ方向へ伝搬し、被検体２中に多数
分布する音波散乱体により次々散乱され、反射波として
逆方向に伝搬して超音波トランスデユーサ１で受信され
る。第１図（ｂ）は典型的な受信信号ｈ　（ｔｌの例を
示している。

次に、受信信号ｈ　ｔｔ＞から短時パワースペクトルを
求めるため、関心領域（以後、ＲＯＩと呼ぶ）３に対応
する区間の受信信号を窓関数により抜き取る。深さＸ−
のＲＯ１３に相当する部分からの受信信号をｈｌ（ｔｌ
（第１図（ｃ）参照）とすると、そのパワースペクトル
Ｐ（ＸＩ、ｆ）が受信信号ｈ　（ｔｌの短時パワースペ
クトルになる（第１図（ｄｌ参照）。

この短時パワースペクトルの形状は、一般に上記（１）
式に示すノイズスペクトルの影響により送信ノくルスの
スペクトルＧ山からずれる。しかし、ノイズスペクトル
の周波数依存がない場合には、短時パワースペクトルの
形状は送信ノ〈ルスのスペクトルの形状の下方シフトに
相当する。

このように、ノイズスペクトルの影響がない場合、短時
パワースペクトルから得られる音響特性例えば、上記（
３）式で得られる周波数依存減衰係数（ＦＤＡ）の精度
は高い。すなわち、短時・くワースベクトルの形状が送
信パルスのスペクトル形状に近いほど音響特性の測定精
度は高い。短時パワースペクトルの形状は、例えば以下
のようにして評価することができる。

次式は短時パワースペクトル形状の誤差ΔＥを求める例
である。

ΔＥ＝ｆ　（ｐｎ　（ｘ、　ｆ）　−ｅｘｐ　（ｆ−ｆ
ｍ　（ｘ））ンδ・”）　”　ｄ　ｆ　　　　　　　　
　　　　・・・・・・（４）但し、ｐｍ（ｘ、ｆ）は正
規化短時パワースペクトルであり、ガウス関数について
は次式の関係がある。

ｆ　ｅＸｐ　（−ｆ　７　ａ　”）　ｄｆ　＝Ｊ７ｐ−
−（５）したがって、正規化短時パワースペクトルｐｍ
（ｘ、　　ｆ）は次式で定義することができる。

Ｐｍ　（Ｘ、　　ｆ）　＝ＣＸＰ　（Ｘ、　　ｆ）　　
　　　　−・・−・（６）但し、 Ｃ＝　ｖ′；Ｔ”／／　Ｐ　（ｘ、　　ｆ）　ｄ　ｆ　
　　　　　・・・・・・（７）すｋわち、上記（４）、
（６）、（７）式から明らかなように、短時パワースペ
クトルがガウス特性であり、その帯域の分散特性δ！（
Ｘ）が送信パルスの帯域の分散特性δ・１に等しい場合
、誤差△Ｅは最小値、零となる。

次式は誤差△Ｅを考慮した重み係数Ｗにより多数の短時
パワースペクトルを加重平均処理する例である。

重み係数Ｗは、例えば誤差ΔＥの関数として次式で示さ
れる。

Ｗ＝Ａ／　（△Ｅ＋Ｂ）　　　　　　　　　　・・・・
・・（９）但し、係数Ａ、Ｂは適当な定数であり、小さ
な誤差△Ｅに対して重み係数Ｗが大きく、大き々誤差Δ
Ｅに対して重み係数Ｗが小さくなるように選ばれる。こ
の重み係数Ｗを与える関数としては様々なものが可能で
あり、その関数の最適化の方法として、最小的に得られ
る音響特性の分散値が最小となるように関数を選ぶ方法
が可能である。上記加重平均処理はパワースペクトル以
外の音響データ、例えば平均周波数、あるいは減衰係数
に適用しても良い。

以上説明した短時パワースペクトル形状の評価方法と音
響データの加重平均方法、すなわち音響特性測定方法を
その装置と共に、図面を参照しながら説明する。

第２図は本発明の一実施例における音響特性測定装置を
示す機能ブロック図である。

本実施例においては、いわゆるエコー信号を受信する超
音波パルス反射法を基本原理としている。

第２図において、１は超音波パルスの送信と受信を行う
超音波トランスデユーサ、４は超音波トランスデユーサ
１に対して駆動パルスを加えるパルス駆動器、５は超音
波トランスデー−サｌの受信出力を増幅するプリアンプ
、６はプリアンプ５の出力を増幅、検波する検波部、７
はプリアンプ５の出力から短時スペクトルモーメントを
計算する信号処理部、８は信号処理部７の出力である短
時スペクトルモーメントから平均周波数、周波数依存減
衰係数（ＦＤＡ）を計算する音響特性部、９は信号処理
部７の出力である短時スペクトルモーメントと、音響特
性部８の出力である平均周波数から重み係数を計算する
係数発生部、１０は係数発生部９の出力である重み係数
により音響特性部８の出力であるＦＤＡを加重平均処理
する平均処理部、１１は検波部６の出力と平均処理部１
０の出力を表示する表示部、１２はシステム全体を制御
する制御部である。

第３図は上記信号処理部７の好ましい実施例を示す機能
ブロック図である。第３図において、７０はプリアンプ
５の出力を増幅する増幅器、７１は増幅器７０の出力を
デジタルデータに変換するＡ／Ｄコンバータ、７２はＡ
／Ｄコンバータ７１ノ出力ヲ記憶するメモリ、７３はメ
モリ７２の内部に対してパワースペクトルを計算し、音
響特性部８と係数発生部９へ出力するパワースペクトル
部である。

゛第４図は上記音響特性部８の好ましい実施例を示す機
能ブロック図である。第４図において、８０は信号処理
部７のパワースペクトル部７３で計算した短時パワース
ペクトルから零次モーメントを計算する零次モーメント
部、８１は信号処理部７のパワースペクトル部７３で計
算した短時パワースペクトルから１次モーメントを計算
する１次モーメント部、８２は零次モーメントと１次モ
ーメントの比を計算し、平均周波数を求め、係数発生部
９へ出力する平均周波数部、８３は平均周波数部８２の
平均周波数出力を記憶するメモリ、８４はメモリ８３に
記憶された平均周波数から周波数依存減衰係数（ＦＤＡ
）を求め、平均処理部１０へ出力する減衰係数部である
。

第５図は上記係数発生部９の好ましい実施例を示す機能
ブロック図である。第５図において、９０は信号処理部
７のパワースペクトル部７３で計算した短時パワースペ
クトルと音響特性部８の平均周波数部８２で求めた平均
周波数をもとに正規化パワースペクトルを計算する正規
化部、９１は正規化部の９０の出力をもとに誤差ΔＥを
計算する誤差演算部、９２は誤差演算部９１の出力から
重み係数を計算し、平均処理部１０へ出力する重み係数
演算部である。

以上の構成において、以下、測定方法について説明する
。

超音波トランスデー−サ１が発生する超音波パルスは被
検体２中を伝搬し、被検体２中に多数分布する音波散乱
体により散乱され、この反射波が超音波トランスデユー
サ１により受信されて受信信号に変換される。この受信
信号はプリアンプ５で増幅された後、その一部は検波部
６で検波され表示部１１に例えば断層像として表示され
る。プリアンプ５の出力の一部は、信号処理部７の増幅
器７０で増幅された後、Ａ／Ｄコンバータ７１へ送られ
デジタルデータに変換される。Ａ／Ｄコンバータ７１の
分解能としては、例えば１２ピクト、変換速度としては
、超音波パルスの中心周波数の４倍程度以上、例えば中
心周波数３ＭＨ２に対して２０　Ｍ　ＨｚＱ変換速度は
十分な精度と分解能を有する。Ａ／Ｄ変換されたデータ
はメモリ７２に記憶される。被検体２の深さＬｏａｎ程
度の区間に相当するデータを記憶する場合、被検体１２
の音速が水中の音速と等しい場合には、受信信号の長さ
は約１３０マイクロ秒となり２０　Ｍ　ＨｚでＡ／Ｄ変
換すると、２６００点のデータが発生し、−回の送、受
信につきこの数のデータをメモリ７２に記憶する必要が
ある。メモリ７２に記憶されたデータは短時パワースペ
クトルを計算するため、ＲＯＩ３の長さに相当する窓区
間について読出される。例えば、ＲＯＩ３の寸法が１ｃ
ｍ程度とすると、読出されるデータの数は約２６０点と
なる。パワースペクトル部７３では、この窓区間のデー
タに対して短時パワースペクトルが計算される。この短
時パワースペクトルの計算法としては、読出されたデー
タに対して適当な窓関数を乗じ、離散フーリエ変換を行
い、フーリエ変換結果カラパワースペクトルを計算する
のが一般的である。音響特性部８では、信号処理部７で
計算された短時パワースペクトルから音響特性が計算さ
れる。す々わち、零次モーメント部８０では、次式に基
づき短時パワースペクトルから零次モーメントＭ、が計
算される。

Ｍ、＝／Ｐ（Ｘ、　　ｆ）ｄｆ　　　　　　　　　　・
・・−・−Ｑ＊１次モーメント部８１では、次式に基づ
き短時パワースペクトルから１次モーメントＭ、が計算
される。

Ｍ、　＝ｆｆＰ　（Ｘ、　　ｆ）　ｄ　ｆ　　　　　　
　　　−・・−・−（１１）平均周波数部８２では、上
記（ト）式で計算された零次モーメン）Ｍ・と上記ＣＡ
１）式で計算された１次モーメントＭ１の比から平均周
波数ｆｍ（ｘ）が計算される。

ｆ　ｍ　（Ｘｉ　＝　Ｍ、／Ｍ、　　　　　　　　　　
　　・・・・・・（２）以上のようにして得られた平均
周波数ｆｍｉｘｌは、メモリ８３に記憶される。減衰係
数部間では、上記（３）式に基づき周波数依存減衰係数
（ＦＤＡ）が計算される。なお、上記（３）式の数値微
分は、例えば次式のような差分に置き換えられる。

但し、ＸＩ　　ｉ受信データに対する窓区間の位置続い
て係数発生部９では、上記のようにして信号処理部７の
パワースペクトル部７３と音響特性部８の平均周波数部
８２でそれぞれ得られた受信信号の短時パワースペクト
ルと平均周波数ｆｍ（ｘｌを用いて重み係数を計算する
。まず、正規化部９０では上記（６）式に基づき、信号
処理部７のメモリ７２に記憶された短時パワースペクト
ルに対し、パワースペクトルＰ（Ｘ、ｆ）に係数Ｃを乗
じる。係数Ｃは上記（７）式で計算される。送信パルス
のスペクトルがガラス特性とみ八すことができる場合、
帯域の分散特性δ８（ｘ）は一定値δ−となる。その場
合、上記（７）式の分子は定数となる。次に、誤差演算
部９１では、既に音響特性部８の平均周波数部８２で求
められた平均周波数ｆｍ（ｘｉと、正規化部９０で求め
られた正規化パワースペクトルｐｍ（ｘ、ｆ）を用い、
上記（４）式に基づいて誤差ΔＥが計算される。

このようにして得られた誤差ΔＥを用い、重み係数演算
部９２では、例えば上記（９）式に基づいて重み係数が
計算される。上記（９）式における係数Ａ、　Ｂはあら
かじめ用意した値を使用しても良い。

以上のようにして得られた重み係数を用い、平均処理部
１０では、音響特性部８の減衰係数部８４で求められた
周波数依存減衰係数（ＦＤＡ）に対して加重平均処理が
行われる。加重平均された音響特性、この場合、周波数
依存減衰係数（ＦＤＡ）は表示部１１に表示される。

制御部１２は上記システム全体のタイミングを制御する
もので超音波トランスデー−サ１に依存する帯域の分散
特性δ０！を各ブロックに伝え、重み係数を計算する式
、例えば上記（９）式の係数を重み係数演算部９２に伝
える。

々お、以上の説明では、音響特性を求める基本となるア
ルゴリズムはスペクトルシフト法であったが、他の方法
、例えばｒ　Ｉ　Ｅ　Ｅ　Ｅ　　Ｔｒａｎｓ、　５ｏｎ
ｉｃｓ　Ｕｌｔｒａｓｏｎｉｃｓ　Ｊ　Ｓ　Ｕ　−２６
，３５３−３６２頁（１９７９）等に記載されているス
ペクトルディファレンス法、あるいは「Ｊ　Ｊ　Ａ　Ｐ
　Ｊ　Ｖｏｌ、２７　Ｓｕｌ）ｐＩｅｍｅｎｔ　２７−
１　。

７０−７２頁（１９８８年）等に記載されている測定法
を適用することができる。

このように上記実施例によれば、受信信号の短時パワー
スペクトルの形状を評価し、評価した結果をもとに重み
係数を得、この重み係数を用い、受信信号の音響データ
に対して加重平均処理を行うので、受信信号に含まれる
ノイズスペクトルの影響が軽減され、精度の高い音響特
性を測定することができる。

発明の効果 以上述べたように本発明によれば、音響特性を求める際
に混入するノイズスペクトルの影響を受信信号の短時パ
ワースペクトルの形状から評価し、この評価値を受信信
号から計測された音響データに対して加重して平均処理
を行うので、このように平均処理された音響データはノ
イズスペクトルの影響を大幅に減少することができ、し
たがって精度の高い音響特性を測定することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図（ａｌないしくｄｉは本発明の一実施例における
音響特性測定方法の原理説明用で、同図（ａｌは超音波
トランスデユーサによる被検体に対する超音波パルスの
送受信動作説明図、同図（ｂ）は受信信号の波形図、同
図（Ｃ１は関心領域の受信信号の波形図、同図（ｄ）は
受信信号の短時パワースペクトル分布図、第２図ないし
第５図は本発明の一実施例における音響特性測定装置を
示し、第２図は全体の機能ブロック図、第３図は信号処
理部の詳細な機能ブロック図、第４図は音響特性部の詳
細な機能ブロック図、第５図は係数発生部の詳細な機能
ブロック図である。 １・・・超音波トランスデユーサ、２・・・被検体、４
・・・パルス駆動器、５・・・プリアンプ、６・・・検
波部、７・・・信号処理部、８・・・音響特性部、９・
・・係数発生部、１０・・・平均処理部、１１・・・表
示部。

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）超音波を被検体に送信し、被検体からの反射波を
   受信し、この受信信号の音響データを計測すると同時に
   、この受信信号の短時パワースペクトル分布形状を評価
   し、上記計測した音響データに対し、上記評価した値を
   加重して平均処理を行うことを特徴とする音響特性測定
   方法。
2. （２）超音波を被検体に送信し、被検体からの反射波を
   受信する手段と、上記受信信号の音響データを計測する
   手段と、上記受信信号の短時パワースペクトル分布の形
   状を評価する手段と、上記音響データに対し、上記評価
   した値を加重して平均処理を行う手段を備えたことを特
   徴とする音響特性測定装置。