JPH04268481A - パルス化された波形信号の処理方法及び装置 - Google Patents
パルス化された波形信号の処理方法及び装置Info
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- JPH04268481A JPH04268481A JP3295790A JP29579091A JPH04268481A JP H04268481 A JPH04268481 A JP H04268481A JP 3295790 A JP3295790 A JP 3295790A JP 29579091 A JP29579091 A JP 29579091A JP H04268481 A JPH04268481 A JP H04268481A
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- G01S15/02—Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems using reflection of acoustic waves
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- G01P—MEASURING LINEAR OR ANGULAR SPEED, ACCELERATION, DECELERATION, OR SHOCK; INDICATING PRESENCE, ABSENCE, OR DIRECTION, OF MOVEMENT
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- G01P5/24—Measuring speed of fluids, e.g. of air stream; Measuring speed of bodies relative to fluids, e.g. of ship, of aircraft by measuring the direct influence of the streaming fluid on the properties of a detecting acoustical wave
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- Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)
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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、一定速度ドップラー・
シフト（ｃｏｎｓｔａｎｔ ｖｅｌｏｃｉｔｙ Ｄｏｐ
ｐｌｅｒ ｓｈｉｆｔ） に帰すべきスペクトルのコン
ポネント（ｓｐｅｃｔｒａｌ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ）
を半径方向ライン（ｒａｄｉａｌ ｌｉｎｅ） に写
像（ｍａｐ） する２次元変換（ｔｗｏ−ｄｉｍｅｎｓ
ｉｏｎａｌ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ） を用いて信号標本
が処理され、変換された信号の半径方向射影（ｒａｄｉ
ａｌ ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ） が速度スペクトルを抽
出するのに用いられるところの、パルス化された波形信
号（ｐｕｌｓｅｄ ｗａｖｅ ｓｉｇｎａｌ）を処理し
て対象（ｔａｒｇｅｔ）の速度（ｖｅｌｏｃｉｔｙ）を
決定する方法に関する。
シフト（ｃｏｎｓｔａｎｔ ｖｅｌｏｃｉｔｙ Ｄｏｐ
ｐｌｅｒ ｓｈｉｆｔ） に帰すべきスペクトルのコン
ポネント（ｓｐｅｃｔｒａｌ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ）
を半径方向ライン（ｒａｄｉａｌ ｌｉｎｅ） に写
像（ｍａｐ） する２次元変換（ｔｗｏ−ｄｉｍｅｎｓ
ｉｏｎａｌ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ） を用いて信号標本
が処理され、変換された信号の半径方向射影（ｒａｄｉ
ａｌ ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ） が速度スペクトルを抽
出するのに用いられるところの、パルス化された波形信
号（ｐｕｌｓｅｄ ｗａｖｅ ｓｉｇｎａｌ）を処理し
て対象（ｔａｒｇｅｔ）の速度（ｖｅｌｏｃｉｔｙ）を
決定する方法に関する。
【０００２】本発明はまた、一定速度ドップラー・シフ
トに帰すべきスペクトルのコンポネントを半径方向ライ
ンに写像する２次元変換を用いて信号標本を処理する手
段と、速度スペクトルを変換された信号から抽出するの
に変換された信号の半径方向射影を用いる手段とを有す
るところの、パルス化された波形信号を処理して対象の
速度を決定する装置にも関する。
トに帰すべきスペクトルのコンポネントを半径方向ライ
ンに写像する２次元変換を用いて信号標本を処理する手
段と、速度スペクトルを変換された信号から抽出するの
に変換された信号の半径方向射影を用いる手段とを有す
るところの、パルス化された波形信号を処理して対象の
速度を決定する装置にも関する。
【０００３】本発明は、人または動物の身体の内部の血
液の流れ（ｂｌｏｏｄｆｌｏｗ）を測定するエコー超音
波システム（ｅｃｈｏ ｕｌｔｒａｓｏｕｎｄ ｓｙｓ
ｔｅｍｓ） に関連して特に有用である。
液の流れ（ｂｌｏｏｄｆｌｏｗ）を測定するエコー超音
波システム（ｅｃｈｏ ｕｌｔｒａｓｏｕｎｄ ｓｙｓ
ｔｅｍｓ） に関連して特に有用である。
【０００４】
【従来の技術】パルス化された（ｐｕｌｓｅｄ）ドップ
ラー超音波システムは、人または動物の身体の内部の血
液の流れを測定し、写像するのに汎く用いられている。 超音波エネルギーのパルスは、血管（ｂｌｏｏｄ ｖｅ
ｓｓｅｌｓ） 又は冠状室（ａ ｃｏｒｏｎａｒｙ ｃ
ｈａｍｂｅｒ）と交差する経路に沿って身体内に向けら
れる。パルスからの超音波エネルギーは血管又は冠状室
の内部で血液から後方散乱（ｂａｃｋｓｃａｔｔｅｒ）
してトランスデューサに戻り、そこで電気信号に変換
される。 もし血液が超音波の伝播方向に沿った速度コンポネント
を持つならば、散乱するエコーの周波数は入射する超音
波エネルギーの周波数に関してシフトされるであろう。 こうしてエコーに導入されたドップラー・シフトは、身
体内部の位置の関数として血液速度を数値的に評価した
り血液速度の写像を生成したりするために、解析するこ
とができる。
ラー超音波システムは、人または動物の身体の内部の血
液の流れを測定し、写像するのに汎く用いられている。 超音波エネルギーのパルスは、血管（ｂｌｏｏｄ ｖｅ
ｓｓｅｌｓ） 又は冠状室（ａ ｃｏｒｏｎａｒｙ ｃ
ｈａｍｂｅｒ）と交差する経路に沿って身体内に向けら
れる。パルスからの超音波エネルギーは血管又は冠状室
の内部で血液から後方散乱（ｂａｃｋｓｃａｔｔｅｒ）
してトランスデューサに戻り、そこで電気信号に変換
される。 もし血液が超音波の伝播方向に沿った速度コンポネント
を持つならば、散乱するエコーの周波数は入射する超音
波エネルギーの周波数に関してシフトされるであろう。 こうしてエコーに導入されたドップラー・シフトは、身
体内部の位置の関数として血液速度を数値的に評価した
り血液速度の写像を生成したりするために、解析するこ
とができる。
【０００５】米国特許第 ４，９３０，５１３号は、超
音波Ａライン（ｕｌｔｒａｓｏｕｎｄ Ａ−ｌｉｎｅ）
に沿ったエコーの振幅を、ナイキスト周波数（Ｎｙｑ
ｕｉｓｔ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ） より高い速度（ｒａ
ｔｅ）で離散的な時点に（ａｔ ｄｉｓｃｒｅｔｅ ｔ
ｉｍｅｓ） 標本化するシステムを記述している。継起
的なＡラインから選定された範囲（ａ ｓｅｌｅｃｔｅ
ｄ ｒａｎｇｅ）での、身体のある領域を通る同一方向
でとられた無線周波（Ｒ．Ｆ．）標本ベクトルは、２次
元マトリクスを形成し、この２次元マトリクスのエレメ
ントの配置は、そのＡラインに沿ったデータ標本の範囲
を特定する１番目の高速時間変数（ａ ｆｉｒｓｔ，ｆ
ａｓｔ−ｔｉｍｅ，ｖａｒｉａｂｌｅ）と、収集された
Ａラインの群（ａ ｇｒｏｕｐ ｏｆ ｃｏｌｌｅｃｔ
ｅｄ Ａ−ｌｉｎｅｓ）の内部でＡラインの位置を特定
する２番目の低速時間変数（ａ ｓｅｃｏｎｄ，ｓｌｏ
ｗ−ｔｉｍｅ，ｖａｒｉａｂｌｅ） とによって記述さ
れている。該データ・マトリクスは、高速時間変数と低
速時間変数とに関してなされた２次元の離散的フーリエ
変換（ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｆｏｕｒｉｅｒ ｔｒａｎｓ
ｆｏｒｍ）で処理されて、この変換によりデータの集合
は離散的な２次元フーリエ周波数空間に写像され、該空
間では一定速度ドップラー・シフトが半径方向ライン上
に現れ、この半径方向ラインが縦軸となす角は速度（ｖ
ｅｌｏｃｉｔｙ）の関数である。低速時間軸は２次元フ
ーリエ周波数空間の低速周波数（ドップラー周波数）軸
に対応し、高速時間軸は２次元フーリエ周波数空間の高
速周波数（無線周波数）軸に対応する。移動する対象（
ｍｏｖｉｎｇ ｔａｒｇｅｔ） から散乱する広帯域パ
ルスのエコーは、２次元フーリエ空間では一般的に楕円
形に写像される。楕円の主軸と座標軸とのなす角は散乱
している媒体の品質の高い測度（ｈｉｇｈ ｑｕａｌｉ
ｔｙ ｍｅａｓｕｒｅ）である。２次元フーリエ周波数
空間内のスペクトルの角度分布は（従って対象の領域の
速度コンポネントは）変換されたデータ・アレイの半径
方向射影（ｒａｄｉａｌ ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ） を
計算することにより推定される。
音波Ａライン（ｕｌｔｒａｓｏｕｎｄ Ａ−ｌｉｎｅ）
に沿ったエコーの振幅を、ナイキスト周波数（Ｎｙｑ
ｕｉｓｔ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ） より高い速度（ｒａ
ｔｅ）で離散的な時点に（ａｔ ｄｉｓｃｒｅｔｅ ｔ
ｉｍｅｓ） 標本化するシステムを記述している。継起
的なＡラインから選定された範囲（ａ ｓｅｌｅｃｔｅ
ｄ ｒａｎｇｅ）での、身体のある領域を通る同一方向
でとられた無線周波（Ｒ．Ｆ．）標本ベクトルは、２次
元マトリクスを形成し、この２次元マトリクスのエレメ
ントの配置は、そのＡラインに沿ったデータ標本の範囲
を特定する１番目の高速時間変数（ａ ｆｉｒｓｔ，ｆ
ａｓｔ−ｔｉｍｅ，ｖａｒｉａｂｌｅ）と、収集された
Ａラインの群（ａ ｇｒｏｕｐ ｏｆ ｃｏｌｌｅｃｔ
ｅｄ Ａ−ｌｉｎｅｓ）の内部でＡラインの位置を特定
する２番目の低速時間変数（ａ ｓｅｃｏｎｄ，ｓｌｏ
ｗ−ｔｉｍｅ，ｖａｒｉａｂｌｅ） とによって記述さ
れている。該データ・マトリクスは、高速時間変数と低
速時間変数とに関してなされた２次元の離散的フーリエ
変換（ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｆｏｕｒｉｅｒ ｔｒａｎｓ
ｆｏｒｍ）で処理されて、この変換によりデータの集合
は離散的な２次元フーリエ周波数空間に写像され、該空
間では一定速度ドップラー・シフトが半径方向ライン上
に現れ、この半径方向ラインが縦軸となす角は速度（ｖ
ｅｌｏｃｉｔｙ）の関数である。低速時間軸は２次元フ
ーリエ周波数空間の低速周波数（ドップラー周波数）軸
に対応し、高速時間軸は２次元フーリエ周波数空間の高
速周波数（無線周波数）軸に対応する。移動する対象（
ｍｏｖｉｎｇ ｔａｒｇｅｔ） から散乱する広帯域パ
ルスのエコーは、２次元フーリエ空間では一般的に楕円
形に写像される。楕円の主軸と座標軸とのなす角は散乱
している媒体の品質の高い測度（ｈｉｇｈ ｑｕａｌｉ
ｔｙ ｍｅａｓｕｒｅ）である。２次元フーリエ周波数
空間内のスペクトルの角度分布は（従って対象の領域の
速度コンポネントは）変換されたデータ・アレイの半径
方向射影（ｒａｄｉａｌ ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ） を
計算することにより推定される。
【０００６】離散的フーリエ変換はその性質が周期的で
ある。その結果、高速度散乱により生成されるスペクト
ル・コンポネントはフーリエ周波数空間内の単位セル（
ｕｎｉｔ ｃｅｌｌｓ）を「包み込む（ｗｒａｐ ａｒ
ｏｕｎｄ） 」傾向がある。 これがすべての標本化信号のフーリエ変換に付随するよ
く知られた「エイリアス化（ａｌｉａｓｉｎｇ）」問題
である。その故に、移動する媒体からのパルス・エコー
により生成される２次元スペクトルの典型的な半径方向
射影は、様々な速度で多くのピークを持つであろう。一
般的に最も大きい最大値と最も小さい幅とをもつピーク
は、散乱する媒体の真の速度スペクトルに対応する。エ
イリアス項（ａｌｉａｓ ｔｅｒｍｓ） であるその他
のピークは一般的により小さな最大値とより大きな幅と
を持つ。血液からの超音波散乱はその性質がランダム（
ｒａｎｄｏｍ）であるから、エイリアス項が真の速度ス
ペクトル項よりも更に大きな最大値又は更に狭い幅を持
つことも時にはあり得る。しかし、エイリアス項が真の
項よりも大きな最大値と狭い幅とを共に有することは極
めて稀である。従って、プロットされた半径方向射影を
観察する人が、半径方向射影の中で散乱する媒体からの
真の速度スペクトルに対応する項を識別することは、ほ
とんど常に可能である。
ある。その結果、高速度散乱により生成されるスペクト
ル・コンポネントはフーリエ周波数空間内の単位セル（
ｕｎｉｔ ｃｅｌｌｓ）を「包み込む（ｗｒａｐ ａｒ
ｏｕｎｄ） 」傾向がある。 これがすべての標本化信号のフーリエ変換に付随するよ
く知られた「エイリアス化（ａｌｉａｓｉｎｇ）」問題
である。その故に、移動する媒体からのパルス・エコー
により生成される２次元スペクトルの典型的な半径方向
射影は、様々な速度で多くのピークを持つであろう。一
般的に最も大きい最大値と最も小さい幅とをもつピーク
は、散乱する媒体の真の速度スペクトルに対応する。エ
イリアス項（ａｌｉａｓ ｔｅｒｍｓ） であるその他
のピークは一般的により小さな最大値とより大きな幅と
を持つ。血液からの超音波散乱はその性質がランダム（
ｒａｎｄｏｍ）であるから、エイリアス項が真の速度ス
ペクトル項よりも更に大きな最大値又は更に狭い幅を持
つことも時にはあり得る。しかし、エイリアス項が真の
項よりも大きな最大値と狭い幅とを共に有することは極
めて稀である。従って、プロットされた半径方向射影を
観察する人が、半径方向射影の中で散乱する媒体からの
真の速度スペクトルに対応する項を識別することは、ほ
とんど常に可能である。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、パル
ス化されたドップラー・システムからの２次元フーリエ
変換データを処理して、自動的に半径方向射影の真の速
度コンポネントを識別し、エイリアス項を消去する装置
及び方法を提供することである。
ス化されたドップラー・システムからの２次元フーリエ
変換データを処理して、自動的に半径方向射影の真の速
度コンポネントを識別し、エイリアス項を消去する装置
及び方法を提供することである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】この目的のために、本発
明による方法はエイリアス項を消去するために、次の諸
ステップ、すなわちスペクトル項を一様に（ｅｖｅｎｌ
ｙ）分割する平均データ標本の所在を見出すことと、該
平均データ標本の周りにスペクトル・ウィンドウを一様
に分配（ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅ）することと、各ウィン
ドウ内部のスペクトル・データ標本をグループ化するこ
と（ｇｒｏｕｐｉｎｇ）とにより、個々のスペクトル項
を表す速度スペクトルのデータ標本を識別するステップ
、各ウィンドウの内部で、各スペクトル・データ項の最
大値と幅とを計算するステップ、大きな最大値と小さな
幅とにより最大化されるような関数を最大化するところ
のウィンドウ内部のデータ標本のグループを、真の速度
スペクトル項として選定するステップ、及び選定された
真の速度スペクトル項の中にはないところのすべてのデ
ータ標本を消去する（ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｎｇ） ステ
ップを有することを特徴とする。
明による方法はエイリアス項を消去するために、次の諸
ステップ、すなわちスペクトル項を一様に（ｅｖｅｎｌ
ｙ）分割する平均データ標本の所在を見出すことと、該
平均データ標本の周りにスペクトル・ウィンドウを一様
に分配（ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅ）することと、各ウィン
ドウ内部のスペクトル・データ標本をグループ化するこ
と（ｇｒｏｕｐｉｎｇ）とにより、個々のスペクトル項
を表す速度スペクトルのデータ標本を識別するステップ
、各ウィンドウの内部で、各スペクトル・データ項の最
大値と幅とを計算するステップ、大きな最大値と小さな
幅とにより最大化されるような関数を最大化するところ
のウィンドウ内部のデータ標本のグループを、真の速度
スペクトル項として選定するステップ、及び選定された
真の速度スペクトル項の中にはないところのすべてのデ
ータ標本を消去する（ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｎｇ） ステ
ップを有することを特徴とする。
【０００９】また、上記目的のために、本発明による装
置は、スペクトル項を一様に分割する平均データ標本の
所在を見出すことと、該平均データ標本の周りにスペク
トル・ウィンドウを一様に分配することと、各ウィンド
ウ内部のスペクトル・データ標本をグループ化すること
とにより、個々のスペクトル項を表す速度スペクトルの
データ標本を識別する手段、各ウィンドウの内部で、各
スペクトル・データ項の最大値と幅とを計算する手段、
大きな最大値と小さな幅とにより最大化されるような関
数を最大化するところのウィンドウ内部のデータ標本の
グループを、真の速度スペクトル項として選定する手段
、及び選定された真の速度スペクトル項の中にはないす
べてのデータ標本を消去する手段を更に有することを特
徴とする。
置は、スペクトル項を一様に分割する平均データ標本の
所在を見出すことと、該平均データ標本の周りにスペク
トル・ウィンドウを一様に分配することと、各ウィンド
ウ内部のスペクトル・データ標本をグループ化すること
とにより、個々のスペクトル項を表す速度スペクトルの
データ標本を識別する手段、各ウィンドウの内部で、各
スペクトル・データ項の最大値と幅とを計算する手段、
大きな最大値と小さな幅とにより最大化されるような関
数を最大化するところのウィンドウ内部のデータ標本の
グループを、真の速度スペクトル項として選定する手段
、及び選定された真の速度スペクトル項の中にはないす
べてのデータ標本を消去する手段を更に有することを特
徴とする。
【００１０】この方法は、半径方向射影中の各項の最大
値と（例えば分散−ｖａｒｉａｎｃｅ−のような）幅の
測度（ａ ｗｉｄｔｈ ｍｅａｓｕｒｅ） との加重組
合せ（ｗｅｉｇｈｔｅｄ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ）を
用いて真の速度に対応する項を識別するアルゴリズムに
基づくものである。そうするためには、半径方向射影中
の各項を適切に孤立させて最大値と幅とを計算できるよ
うにする必要がある。
値と（例えば分散−ｖａｒｉａｎｃｅ−のような）幅の
測度（ａ ｗｉｄｔｈ ｍｅａｓｕｒｅ） との加重組
合せ（ｗｅｉｇｈｔｅｄ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ）を
用いて真の速度に対応する項を識別するアルゴリズムに
基づくものである。そうするためには、半径方向射影中
の各項を適切に孤立させて最大値と幅とを計算できるよ
うにする必要がある。
【００１１】半径方向射影中のある項の幅を計算するた
めには、各項の中心に位置し両側の隣の項の方へ途中ま
で延びる「ウィンドウ（ｗｉｎｄｏｗ）」の中にあるデ
ータ標本のみを使用する必要がある。もしこのデータ・
ウィンドウの中心が正しく位置していないと、隣の項か
らの寄与（ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）が、計算された
幅に対して重大な誤差を生じさせることも起こり得る。
めには、各項の中心に位置し両側の隣の項の方へ途中ま
で延びる「ウィンドウ（ｗｉｎｄｏｗ）」の中にあるデ
ータ標本のみを使用する必要がある。もしこのデータ・
ウィンドウの中心が正しく位置していないと、隣の項か
らの寄与（ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）が、計算された
幅に対して重大な誤差を生じさせることも起こり得る。
【００１２】ウィンドウの位置をきめる１つのやり方は
、ピーク値の周りにその中心を置くことであるが、不都
合なことには、散乱はその性質がランダムであるからス
ペクトル項は不揃いで非対称になりがちである。従って
、半径方向射影中の各項の平均値の方が、ウィンドウの
中心として使用するのにはより適切な点である。しかし
、ある項に対し平均値を算出するためには、ウィンドウ
の中心を適切に位置させることが必要で、さもなければ
平均値の計算に隣の項からの寄与による悪影響が生じる
であろう。これに代わるアプローチとしては、ウィンド
ウの縁（ｅｄｇｅｓ） として用いるために項の間の窪
み（ｔｒｏｕｇｈｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ｔｅｒ
ｍｓ） の位置を見出すことである。 このことは、スペクトル項の周期性及び各項中のエネル
ギーがその分布は異なるけれどもやはり同じく近似的に
周期性を持つという事実を利用して達成できる。そして
それは、スペクトルの平均値により項が一様に（ｅｖｅ
ｎｌｙ）分割されるように、この平均値の所在を繰り返
し計算によって逐次近似して実現することができる。
、ピーク値の周りにその中心を置くことであるが、不都
合なことには、散乱はその性質がランダムであるからス
ペクトル項は不揃いで非対称になりがちである。従って
、半径方向射影中の各項の平均値の方が、ウィンドウの
中心として使用するのにはより適切な点である。しかし
、ある項に対し平均値を算出するためには、ウィンドウ
の中心を適切に位置させることが必要で、さもなければ
平均値の計算に隣の項からの寄与による悪影響が生じる
であろう。これに代わるアプローチとしては、ウィンド
ウの縁（ｅｄｇｅｓ） として用いるために項の間の窪
み（ｔｒｏｕｇｈｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ｔｅｒ
ｍｓ） の位置を見出すことである。 このことは、スペクトル項の周期性及び各項中のエネル
ギーがその分布は異なるけれどもやはり同じく近似的に
周期性を持つという事実を利用して達成できる。そして
それは、スペクトルの平均値により項が一様に（ｅｖｅ
ｎｌｙ）分割されるように、この平均値の所在を繰り返
し計算によって逐次近似して実現することができる。
【００１３】本発明の一つの好適実施例は、スペクトル
中には偶数個（ａｎ ｅｖｅｎ ｎｕｍｂｅｒ）の項が
あるということのみを仮定するアルゴリズムを用いる。 ある項の一部分がスペクトルの反対側に所在する時とい
えども、項の所在位置は問題ではない。実際にはこのア
ルゴリズムは極めて急速に収束し、僅かに数回の繰り返
しで平均値は正確な値に達することが判っている。
中には偶数個（ａｎ ｅｖｅｎ ｎｕｍｂｅｒ）の項が
あるということのみを仮定するアルゴリズムを用いる。 ある項の一部分がスペクトルの反対側に所在する時とい
えども、項の所在位置は問題ではない。実際にはこのア
ルゴリズムは極めて急速に収束し、僅かに数回の繰り返
しで平均値は正確な値に達することが判っている。
【００１４】先ず最初に、スペクトル中の１番目のデー
タから始めて平均値が計算される。もし算出された平均
値がスペクトルの中心にあれば、出発点は見出されたの
であって、そのとき各項の幅と最大値とは算出できる。 しかし、最初に計算された平均値は、半径方向射影中の
項の包み込みの故に、スペクトルの中心には来ないこと
がしばしばあろう。この場合には最初に算出された平均
値が中心に来るようにデータを回転し、この回転したス
ペクトルの平均値が再計算される。この過程、すなわち
平均値を計算し、データを回転し、また平均値を計算し
、データを回転し、…という過程を、算出された平均値
がデータの中心に来るまで繰り返すのである。算出され
た平均値がデータの中心に来たときに、平均値は正確に
位置したことになる。
タから始めて平均値が計算される。もし算出された平均
値がスペクトルの中心にあれば、出発点は見出されたの
であって、そのとき各項の幅と最大値とは算出できる。 しかし、最初に計算された平均値は、半径方向射影中の
項の包み込みの故に、スペクトルの中心には来ないこと
がしばしばあろう。この場合には最初に算出された平均
値が中心に来るようにデータを回転し、この回転したス
ペクトルの平均値が再計算される。この過程、すなわち
平均値を計算し、データを回転し、また平均値を計算し
、データを回転し、…という過程を、算出された平均値
がデータの中心に来るまで繰り返すのである。算出され
た平均値がデータの中心に来たときに、平均値は正確に
位置したことになる。
【００１５】平均値の所在が一旦決まれば、次にこの方
法では、半径方向射影を同じ大きさの隣り合うが重なり
合わないウィンドウに分割して、各項に対し１つのウィ
ンドウが対応し、最初のウィンドウは平均値で始めるよ
うにする。各ウィンドウの内部で最大値と幅とを算出し
、続いてそれらは半径方向射影中の各ウィンドウ項に対
してスコア（以下これを記号”ｓｃｏｒｅ” で表す）
を計算するのに用いられる。この計算は、大きな最大値
と小さな幅とにより最大化されるような関数に従ってな
される、すなわち、βを、最大値（以下これを記号”ｍ
ａｘ” で表す）と分散（以下これを記号”ｖａｒｉａ
ｎｃｅ”で表す）とに与えられた相対的加重（ｒｅｌａ
ｔｉｖｅ ｗｅｉｇｈｔ） を制御するパラメータとし
、また記号”ｍａｘｍａｘ”を全スペクトルの最大値と
するときに、例えば次の数式： ｓｃｏｒｅ ＝ ｖａｒｉａｎｃｅ ＋β（ｍａｘｍａ
ｘ − ｍａｘ）に従って計算される。最も低いスコア
をもつウィンドウが真の速度スペクトルを含有するウィ
ンドウとされ、その他のウィンドウ中のスペクトルはエ
イリアスとされて消去される。
法では、半径方向射影を同じ大きさの隣り合うが重なり
合わないウィンドウに分割して、各項に対し１つのウィ
ンドウが対応し、最初のウィンドウは平均値で始めるよ
うにする。各ウィンドウの内部で最大値と幅とを算出し
、続いてそれらは半径方向射影中の各ウィンドウ項に対
してスコア（以下これを記号”ｓｃｏｒｅ” で表す）
を計算するのに用いられる。この計算は、大きな最大値
と小さな幅とにより最大化されるような関数に従ってな
される、すなわち、βを、最大値（以下これを記号”ｍ
ａｘ” で表す）と分散（以下これを記号”ｖａｒｉａ
ｎｃｅ”で表す）とに与えられた相対的加重（ｒｅｌａ
ｔｉｖｅ ｗｅｉｇｈｔ） を制御するパラメータとし
、また記号”ｍａｘｍａｘ”を全スペクトルの最大値と
するときに、例えば次の数式： ｓｃｏｒｅ ＝ ｖａｒｉａｎｃｅ ＋β（ｍａｘｍａ
ｘ − ｍａｘ）に従って計算される。最も低いスコア
をもつウィンドウが真の速度スペクトルを含有するウィ
ンドウとされ、その他のウィンドウ中のスペクトルはエ
イリアスとされて消去される。
【００１６】
【実施例】以下、本発明を図面により説明する。なお茲
では米国特許第 ４，３９０，５１３号を参照文献とす
る。
では米国特許第 ４，３９０，５１３号を参照文献とす
る。
【００１７】図１は、本発明による超音波血液速度測定
システムを示している。送信機１００ が、ＴＲスイッ
チ１２０ を介して超音波トランスデューサ１１０ を
励起し、超音波エネルギーの広帯域パルスを狭いビーム
１４０ に沿って身体１３０ 内へ送出する。ビーム中
の超音波エネルギーは、身体中の組織（ｓｔｒｕｃｔｕ
ｒｅ） から、例えば動脈１５０中の血液の流れから後
方散乱（ｂａｃｋｓｃａｔｔｅｒ） してエコーを生成
し、それがトランスデューサ１１０ に戻って検出され
る。 ビーム１４０ の軸方向に移動している身体中の組織か
ら散乱する超音波信号の周波数は、トランスデューサに
より生成される超音波信号の周波数に関してドップラー
方程式（Ｄｏｐｐｌｅｒ ｅｑｕａｔｉｏｎ）に従って
シフトされるであろう。 トランスデューサにより生成されるエコー信号はＴＲス
イッチ１２０を介して受信機１６０ に結合され、其処
で増幅される。受信機の出力は無線周波計数化器（ｄｉ
ｇｉｔｉｚｅｒ）１７０に接続され、そこでエコー信号
の標本を抽出しディジタル化する。計数化器の出力は、
距離及び方向（ｒａｎｇｅ ａｎｄ ｌｉｎｅ）ゲート
１８０ の入力に接続される。送出された各無線周波パ
ルスはＡライン信号を生成して、これがビーム１４０
に沿って信号到着時間（ｓｉｇｎａｌ ａｒｒｉｖａｌ
ｔｉｍｅ） 中へ距離（ｒａｎｇｅ） を写像（ｍａ
ｐ） する。制御回路１９０ が距離ゲート１８０ を
作動させて、範囲（ｒａｎｇｅ） Ｒ及びビーム１４０
の内部に生じる信号標本を選択する。計数化器１７０
は、Ａラインの無線周波信号を、信号中の最高のコン
ポネントの周波数の少なくとも２倍の速度で周期的に標
本化する。各Ａラインに沿った範囲Ｒの内部にある継起
的な標本は、メモリ２００ 内のマトリクス・アレイの
列ベクトル（ｃｏｌｕｍｎ ｖｅｃｔｏｒ） として記
憶される。継起的なＡラインはマトリクスの連続した列
に記憶されるので、マトリクスの各行（ｒｏｗ） は継
起的なＡラインに沿って対応する範囲でとられた標本を
表すことになる。こうすることによって、メモリ２００
中にマトリクス型に記憶された個々の元（ｅｌｅｍｅ
ｎｔ） は、（各Ａラインに沿って標本を、従ってマト
リクス中では行を識別するところの）「高速時間（ｆａ
ｓｔ−ｔｉｍｅ） 」インデクスとこれに伴う（該特定
のＡラインを、従ってマトリクス中では列を識別すると
ころの）「低速時間（ｓｌｏｗ−ｔｉｍｅ） 」インデ
クスによって、識別され、アドレスされる。
システムを示している。送信機１００ が、ＴＲスイッ
チ１２０ を介して超音波トランスデューサ１１０ を
励起し、超音波エネルギーの広帯域パルスを狭いビーム
１４０ に沿って身体１３０ 内へ送出する。ビーム中
の超音波エネルギーは、身体中の組織（ｓｔｒｕｃｔｕ
ｒｅ） から、例えば動脈１５０中の血液の流れから後
方散乱（ｂａｃｋｓｃａｔｔｅｒ） してエコーを生成
し、それがトランスデューサ１１０ に戻って検出され
る。 ビーム１４０ の軸方向に移動している身体中の組織か
ら散乱する超音波信号の周波数は、トランスデューサに
より生成される超音波信号の周波数に関してドップラー
方程式（Ｄｏｐｐｌｅｒ ｅｑｕａｔｉｏｎ）に従って
シフトされるであろう。 トランスデューサにより生成されるエコー信号はＴＲス
イッチ１２０を介して受信機１６０ に結合され、其処
で増幅される。受信機の出力は無線周波計数化器（ｄｉ
ｇｉｔｉｚｅｒ）１７０に接続され、そこでエコー信号
の標本を抽出しディジタル化する。計数化器の出力は、
距離及び方向（ｒａｎｇｅ ａｎｄ ｌｉｎｅ）ゲート
１８０ の入力に接続される。送出された各無線周波パ
ルスはＡライン信号を生成して、これがビーム１４０
に沿って信号到着時間（ｓｉｇｎａｌ ａｒｒｉｖａｌ
ｔｉｍｅ） 中へ距離（ｒａｎｇｅ） を写像（ｍａ
ｐ） する。制御回路１９０ が距離ゲート１８０ を
作動させて、範囲（ｒａｎｇｅ） Ｒ及びビーム１４０
の内部に生じる信号標本を選択する。計数化器１７０
は、Ａラインの無線周波信号を、信号中の最高のコン
ポネントの周波数の少なくとも２倍の速度で周期的に標
本化する。各Ａラインに沿った範囲Ｒの内部にある継起
的な標本は、メモリ２００ 内のマトリクス・アレイの
列ベクトル（ｃｏｌｕｍｎ ｖｅｃｔｏｒ） として記
憶される。継起的なＡラインはマトリクスの連続した列
に記憶されるので、マトリクスの各行（ｒｏｗ） は継
起的なＡラインに沿って対応する範囲でとられた標本を
表すことになる。こうすることによって、メモリ２００
中にマトリクス型に記憶された個々の元（ｅｌｅｍｅ
ｎｔ） は、（各Ａラインに沿って標本を、従ってマト
リクス中では行を識別するところの）「高速時間（ｆａ
ｓｔ−ｔｉｍｅ） 」インデクスとこれに伴う（該特定
のＡラインを、従ってマトリクス中では列を識別すると
ころの）「低速時間（ｓｌｏｗ−ｔｉｍｅ） 」インデ
クスによって、識別され、アドレスされる。
【００１８】メモリ２００ 中に記憶されたアレイは、
２次元離散フーリエ変換プロセッサ２１０ で処理され
、その結果は２番目のメモリ２２０ に記憶される。シ
ステムの速度及びデータの制限に依存して、プロセッサ
２１０ は、汎用ディジタルコンピュータ又はマイクロ
プロセッサのッソフトウェアのルーティンで行ってもよ
いし、又はその代わりに専用の（ｄｅｄｉｃａｔｅｄ）
高速フーリエ変換プロセッサ・チップを用いてもよい
。
２次元離散フーリエ変換プロセッサ２１０ で処理され
、その結果は２番目のメモリ２２０ に記憶される。シ
ステムの速度及びデータの制限に依存して、プロセッサ
２１０ は、汎用ディジタルコンピュータ又はマイクロ
プロセッサのッソフトウェアのルーティンで行ってもよ
いし、又はその代わりに専用の（ｄｅｄｉｃａｔｅｄ）
高速フーリエ変換プロセッサ・チップを用いてもよい
。
【００１９】プロセッサ２１０ の出力はデータ・エレ
メントのアレイであって、これらのデータ・エレメント
は、一組のデータ中の個々のＡライン・ベクトルを識別
する１番目の（低速時間）変数と、各Ａラインに沿った
離散的な標本位置を表す２番目の（高速時間）変数とに
関して標本化されたＡライン・データの変換を表す。メ
モリ２２０ 中の該アレイは、受信したエコー信号の無
線周波スペクトルに対応する高速周波数変数及びドップ
ラー周波数コンポネントに対応する低速周波数変数に関
する２次元周波数スペクトル表示と理解することができ
る。
メントのアレイであって、これらのデータ・エレメント
は、一組のデータ中の個々のＡライン・ベクトルを識別
する１番目の（低速時間）変数と、各Ａラインに沿った
離散的な標本位置を表す２番目の（高速時間）変数とに
関して標本化されたＡライン・データの変換を表す。メ
モリ２２０ 中の該アレイは、受信したエコー信号の無
線周波スペクトルに対応する高速周波数変数及びドップ
ラー周波数コンポネントに対応する低速周波数変数に関
する２次元周波数スペクトル表示と理解することができ
る。
【００２０】２次元離散フーリエ変換データは、距離ゲ
ートＲに対応する領域中の散乱媒体の速度（ｖｅｌｏｃ
ｉｔｙ）に関する情報を提供する。もし距離ゲート内の
媒体が速度ｖで送信機の方に向かって移動しているなら
ば、２次元離散フーリエ変換データは図２に示すように
一般的に楕円形の形状Ｔを持つであろう。典型的なパラ
メータ値に対して、この楕円の主軸は、２次元周波数平
面の原点を通り縦軸とは角θをなす、但し角θは、ｃを
身体１３０ 内の音の速度とするとき ｔａｎθ＝２ｖ
／ｃ で定義される。メモリ２２０に記憶されたスペク
トルのデータは解析器２３０ で処理されて速度情報が
抽出される。好適実施例では、速度スペクトルは２次元
フーリエ周波数空間内の半径方向射影（ｒａｄｉａｌ
ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ） により決定される。角θは、
従って速度ｖは、米国特許第 ４，９３０，５１３号の
教示するように、２次元フーリエ変換の大きさ（ｍａｇ
ｎｉｔｕｄｅ） の半径方向射影を計算することにより
推定される。
ートＲに対応する領域中の散乱媒体の速度（ｖｅｌｏｃ
ｉｔｙ）に関する情報を提供する。もし距離ゲート内の
媒体が速度ｖで送信機の方に向かって移動しているなら
ば、２次元離散フーリエ変換データは図２に示すように
一般的に楕円形の形状Ｔを持つであろう。典型的なパラ
メータ値に対して、この楕円の主軸は、２次元周波数平
面の原点を通り縦軸とは角θをなす、但し角θは、ｃを
身体１３０ 内の音の速度とするとき ｔａｎθ＝２ｖ
／ｃ で定義される。メモリ２２０に記憶されたスペク
トルのデータは解析器２３０ で処理されて速度情報が
抽出される。好適実施例では、速度スペクトルは２次元
フーリエ周波数空間内の半径方向射影（ｒａｄｉａｌ
ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ） により決定される。角θは、
従って速度ｖは、米国特許第 ４，９３０，５１３号の
教示するように、２次元フーリエ変換の大きさ（ｍａｇ
ｎｉｔｕｄｅ） の半径方向射影を計算することにより
推定される。
【００２１】もし速度のコンポネントが十分に高いなら
ば、メモリ２２０ 中の２次元フーリエ変換のデータは
、真のスペクトル・コンポネントＴばかりでなくエイリ
アス・スペクトル・コンポネントＡを含むであろう（図
２参照）。一般的には、エイリアス・コンポネントＡの
半径方向射影ａは、真のスペクトルＴの半径方向射影ｔ
よりもその大きさは小さく、幅は広いであろう。このこ
とが更に図３に描かれており、これは半径方向射影速度
スペクトルを直交座標にプロット（ｃａｒｔｅｓｉａｎ
ｐｌｏｔ）したものである。実際のシステムでは、エ
イリアス・コンポネントが近接していることは必ずしも
必要ではない。図４に示すように、エイリアス・コンポ
ネントのうちの１つａ＊ がスペクトルの終端を包み込
むこともあり得る。
ば、メモリ２２０ 中の２次元フーリエ変換のデータは
、真のスペクトル・コンポネントＴばかりでなくエイリ
アス・スペクトル・コンポネントＡを含むであろう（図
２参照）。一般的には、エイリアス・コンポネントＡの
半径方向射影ａは、真のスペクトルＴの半径方向射影ｔ
よりもその大きさは小さく、幅は広いであろう。このこ
とが更に図３に描かれており、これは半径方向射影速度
スペクトルを直交座標にプロット（ｃａｒｔｅｓｉａｎ
ｐｌｏｔ）したものである。実際のシステムでは、エ
イリアス・コンポネントが近接していることは必ずしも
必要ではない。図４に示すように、エイリアス・コンポ
ネントのうちの１つａ＊ がスペクトルの終端を包み込
むこともあり得る。
【００２２】エイリアス・スペクトル・コンポネントを
消去するために（図１にある）解析器２３０ は、項（
ｔｅｒｍｓ） の間の窪み（ｔｒｏｕｇｈｓ） をウィ
ンドウの縁として用いて、半径方向速度スペクトルをウ
ィンドウＷ１，… ，Ｗｎ に分割（図５参照）するプ
ログラムを含む。このことは、項を一様に（ｅｖｅｎｌ
ｙ）分割するようにスペクトルの平均値Ｍの在処を逐次
近似する反復計算によって成し遂げられる。先ず初めに
、スペクトル中の最初のデータ標本から始めて平均値を
計算する。もし計算された平均値がスペクトルの中心に
あるならば、出発点は見出されたのである。もし平均値
が中心にないならば、初めに計算された平均値が中心に
来るようにスペクトルを回転し、この回転したスペクト
ルの新しい平均値を計算する。この計算処理を回転した
スペクトルの平均値が中心に来るまで繰り返す。
消去するために（図１にある）解析器２３０ は、項（
ｔｅｒｍｓ） の間の窪み（ｔｒｏｕｇｈｓ） をウィ
ンドウの縁として用いて、半径方向速度スペクトルをウ
ィンドウＷ１，… ，Ｗｎ に分割（図５参照）するプ
ログラムを含む。このことは、項を一様に（ｅｖｅｎｌ
ｙ）分割するようにスペクトルの平均値Ｍの在処を逐次
近似する反復計算によって成し遂げられる。先ず初めに
、スペクトル中の最初のデータ標本から始めて平均値を
計算する。もし計算された平均値がスペクトルの中心に
あるならば、出発点は見出されたのである。もし平均値
が中心にないならば、初めに計算された平均値が中心に
来るようにスペクトルを回転し、この回転したスペクト
ルの新しい平均値を計算する。この計算処理を回転した
スペクトルの平均値が中心に来るまで繰り返す。
【００２３】そうすれば、各区間の最大値と幅とが算出
され、検定（ｔｅｓｔ）されて、それにより真のスペク
トル項（ｔｒｕｅ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｔｅｒｍ）ｔが
識別される、そしてエイリアス項（ａｌｉａｓ ｔｅｒ
ｍｓ） は消去される。
され、検定（ｔｅｓｔ）されて、それにより真のスペク
トル項（ｔｒｕｅ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｔｅｒｍ）ｔが
識別される、そしてエイリアス項（ａｌｉａｓ ｔｅｒ
ｍｓ） は消去される。
【図１】図１は、本発明による超音波検査システムの概
略図である。
略図である。
【図２】図２は、２次元フーリエ周波数空間におけるエ
イリアス化された（ａｌｉａｓｅｄ） 信号の半径方向
射影を説明する図である。
イリアス化された（ａｌｉａｓｅｄ） 信号の半径方向
射影を説明する図である。
【図３】図３は、血液の流れの速度を示す２次元ドップ
ラー・スペクトルの半径方向射影の一例を表す図である
。
ラー・スペクトルの半径方向射影の一例を表す図である
。
【図４】図４は、１つの項の一部が既にその中に包みこ
まれている２次元ドップラー・スペクトルの半径方向射
影を表す図である。
まれている２次元ドップラー・スペクトルの半径方向射
影を表す図である。
【図５】図５は、各スペクトル・コンポネントの平均値
及び幅を計算するために正確に位置しているウィンドウ
をもつ半径方向射影を表す図である。
及び幅を計算するために正確に位置しているウィンドウ
をもつ半径方向射影を表す図である。
１００ 送信機
１１０ 超音波トランスデューサ
１２０ ＴＲスイッチ
１３０ 身体（人または動物の）
１４０ ビーム
１５０ 動脈
１６０ 受信機
１７０ 無線周波計数化器（ディジタイザ）１８０
距離及び方向（ｒａｎｇｅ ＆ ｌｉｎｅ）ゲー
ト１９０ 制御回路 ２００ メモリ ２１０ ２次元離散フーリエ変換プロセッサ２２０
２番目のメモリ ２３０ 解析器
距離及び方向（ｒａｎｇｅ ＆ ｌｉｎｅ）ゲー
ト１９０ 制御回路 ２００ メモリ ２１０ ２次元離散フーリエ変換プロセッサ２２０
２番目のメモリ ２３０ 解析器
Claims (8)
- 【請求項１】 一定速度ドップラー・シフトに帰せら
るべきスペクトルのコンポネントを半径方向ラインに写
像する２次元変換を用いて信号標本が処理され、変換さ
れた信号の半径方向射影が速度スペクトルを抽出するの
に用いられるところの、パルス化された波形信号を処理
して対象の速度を決定する方法において、エイリアス項
を消去するために、次の諸ステップ、すなわちスペクト
ル項を一様に分割する平均データ標本の所在を見出すこ
とと、該平均データ標本の周りにスペクトル・ウィンド
ウを一様に分配することと、各ウィンドウ内部のスペク
トル・データ標本をグループ化することとにより、個々
のスペクトル項を表す速度スペクトルのデータ標本を識
別するステップ、各ウィンドウの内部で、各スペクトル
・データ項の最大値と幅とを計算するステップ、大きな
最大値と小さな幅とにより最大化されるような関数を最
大化するところのウィンドウ内部のデータ標本のグルー
プを、真の速度スペクトル項として選定するステップ、
及び選定された真の速度スペクトル項の中にはないとこ
ろのすべてのデータ標本を消去するステップを有するこ
とを特徴とするパルス化された波形信号を処理して対象
の速度を決定する方法。 - 【請求項２】 スペクトル項を一様に分割する平均デ
ータ標本の所在を見出すステップは、次の諸ステップ、
すなわち先ず最初に、速度スペクトルの１番目のデータ
標本から始めて平均値を計算するステップ、及びもし以
前に計算された平均値が速度スペクトルの中心にないな
らば、前に算出した平均値がスペクトルの中心に来るよ
うにスペクトルを回転し、それからこの回転したスペク
トルの平均値を再計算して、再計算された平均値が回転
したスペクトルの中心にあるようになるまで、該回転及
び再計算を繰り返すステップを有することを特徴とする
請求項１に記載の方法。 - 【請求項３】 パルス化された波形信号は超音波パル
スであることを特徴とする請求項１又は２に記載の方法
。 - 【請求項４】 上記変換とは、２次元フーリエ変換で
あることを特徴とする請求項１に記載の方法。 - 【請求項５】 上記関数とは、記号”ｍａｘ” をウ
ィンドウ内部のデータ標本の最大値とし、記号”ｍａｘ
ｍａｘ”を全速度スペクトルのデータ標本の最大値とし
、またβを加重因数とするとき、 ｓｃｏｒｅ ＝ ｖａｒｉａｎｃｅ ＋β（ｍａｘｍａ
ｘ − ｍａｘ）であることを特徴とする請求項１に記
載の方法。 - 【請求項６】 一定速度ドップラー・シフトに帰せら
るべきスペクトルのコンポネントを半径方向ラインに写
像する２次元変換を用いて信号標本を処理する手段と、
速度スペクトルを変換された信号から抽出するのに変換
された信号の半径方向射影を用いる手段とを有して成る
パルス化された波形信号を処理して対象の速度を決定す
る装置において、スペクトル項を一様に分割する平均デ
ータ標本の所在を見出すことと、該平均データ標本の周
りにスペクトル・ウィンドウを一様に分配することと、
各ウィンドウ内部のスペクトル・データ標本をグループ
化することとにより、個々のスペクトル項を表す速度ス
ペクトルのデータ標本を識別する手段、各ウィンドウの
内部で、各スペクトル・データ項の最大値と幅とを計算
する手段、大きな最大値と小さな幅とにより最大化され
るような関数を最大化するところのウィンドウ内部のデ
ータ標本のグループを、真の速度スペクトル項として選
定する手段、及び選定された真の速度スペクトル項の中
にはないすべてのデータ標本を消去する手段を更に有す
ることを特徴とするパルス化された波形信号を処理して
対象の速度を決定する装置。 - 【請求項７】 スペクトル項を一様に分割する平均デ
ータ標本の所在を見出す手段は、速度スペクトルの１番
目のデータ標本から始めて平均値を計算する手段、及び
以前に計算された平均値が速度スペクトルの中心にない
か否かを判定し、もしそうならば、前に算出した平均値
がスペクトルの中心に来るようにスペクトルを回転し、
それからこの回転したスペクトルの平均値を再計算して
、再計算された平均値が回転したスペクトルの中心にあ
るようになるまで、該回転及び再計算を繰り返す手段を
有することを特徴とする請求項６に記載の装置。 - 【請求項８】 パルス化された波形信号を生成するた
めに、エコー超音波走査手段を更に有することを特徴と
する請求項６又は７に記載の装置。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US07/614351 | 1990-11-15 | ||
| US07/614,351 US5048528A (en) | 1990-11-15 | 1990-11-15 | Alias suppression in pulsed doppler systems |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04268481A true JPH04268481A (ja) | 1992-09-24 |
| JP2991552B2 JP2991552B2 (ja) | 1999-12-20 |
Family
ID=24460877
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3295790A Expired - Lifetime JP2991552B2 (ja) | 1990-11-15 | 1991-11-12 | パルス化された波形信号の処理方法及び装置 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5048528A (ja) |
| EP (1) | EP0486096B1 (ja) |
| JP (1) | JP2991552B2 (ja) |
| DE (1) | DE69131194T2 (ja) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5188114A (en) * | 1990-10-31 | 1993-02-23 | Hewlett-Packard Company | Method and apparatus for elimination of mirroring in signal processing system |
| US5349525A (en) * | 1993-01-08 | 1994-09-20 | General Electric Company | Color flow imaging system utilizing a frequency domain wall filter |
| US5386830A (en) * | 1993-10-25 | 1995-02-07 | Advanced Technology Laboratories, Inc. | Ultrasonic pulsed doppler flow measurement system with two dimensional autocorrelation processing |
| US11298110B2 (en) | 2016-02-26 | 2022-04-12 | Omar MANSOUR | Doppler measurement system and method |
| US20230194705A1 (en) * | 2021-12-20 | 2023-06-22 | Aptiv Technologies Limited | Movement Compensation for Multi-Dimensional Radar Signal Processing |
Family Cites Families (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| FR2562675B1 (fr) * | 1984-04-06 | 1989-10-13 | Cgr Ultrasonic | Procede de levee d'ambiguite de la mesure par effet doppler de la vitesse d'un mobile |
| US4607642A (en) * | 1984-04-19 | 1986-08-26 | Advanced Technology Laboratories | Unaliased quadrature audio synthesizer |
| JPS6443238A (en) * | 1987-08-12 | 1989-02-15 | Toshiba Corp | Ultrasonic blood flow imaging apparatus |
| JPH0613031B2 (ja) * | 1987-08-12 | 1994-02-23 | 株式会社東芝 | 超音波血流イメ−ジング装置 |
| US4955386A (en) * | 1987-11-27 | 1990-09-11 | Hitachi, Ltd. | Pulse doppler flow speed meter |
| US4930513A (en) * | 1988-07-26 | 1990-06-05 | U.S. Philips Corporation | Two dimensional processing of pulsed Doppler signals |
-
1990
- 1990-11-15 US US07/614,351 patent/US5048528A/en not_active Expired - Fee Related
-
1991
- 1991-11-07 EP EP91202895A patent/EP0486096B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1991-11-07 DE DE69131194T patent/DE69131194T2/de not_active Expired - Fee Related
- 1991-11-12 JP JP3295790A patent/JP2991552B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| DE69131194T2 (de) | 1999-11-11 |
| EP0486096A1 (en) | 1992-05-20 |
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