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WO2013038847A1 - 超音波撮像装置 - Google Patents

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WO2013038847A1
WO2013038847A1 PCT/JP2012/070113 JP2012070113W WO2013038847A1 WO 2013038847 A1 WO2013038847 A1 WO 2013038847A1 JP 2012070113 W JP2012070113 W JP 2012070113W WO 2013038847 A1 WO2013038847 A1 WO 2013038847A1
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WO
WIPO (PCT)
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similarity
unit
calculation unit
weight
imaging apparatus
Prior art date
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Ceased
Application number
PCT/JP2012/070113
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English (en)
French (fr)
Inventor
貞一郎 池田
東　隆
鱒沢　裕
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi Healthcare Manufacturing Ltd
Original Assignee
Hitachi Medical Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi Medical Corp filed Critical Hitachi Medical Corp
Priority to US14/342,101 priority Critical patent/US9754185B2/en
Priority to JP2013533575A priority patent/JP5813776B2/ja
Priority to EP12832207.0A priority patent/EP2756805B1/en
Priority to CN201280042033.1A priority patent/CN103796594B/zh
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Ceased legal-status Critical Current

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    • G01S15/8927—Short-range imaging systems; Acoustic microscope systems using pulse-echo techniques using a static transducer configuration using a transducer array using simultaneously or sequentially two or more subarrays or subapertures

Definitions

  • the present invention relates to an ultrasound imaging technique for capturing an image in a subject using ultrasound.
  • the ultrasound imaging technique is a technique for non-invasively imaging the inside of a subject such as a human body using ultrasound (a sound wave not intended to be heard, generally a sound wave having a high frequency of 20 kHz or higher). It is.
  • a medical ultrasonic imaging apparatus will be briefly described.
  • the ultrasonic probe transmits an ultrasonic wave toward a patient's body and receives an echo signal reflected from the patient's body.
  • the received signal is subjected to signal processing in one or both of the ultrasonic probe and the ultrasonic imaging apparatus main body, and then delivered to the image display unit to display an ultrasonic image.
  • a transmission beamformer is generated in a transmission beamformer in the main body of the ultrasonic imaging apparatus, and is sent to an ultrasonic probe after passing through a transmission / reception separation circuit.
  • the ultrasonic probe transmits ultrasonic waves.
  • the ultrasonic probe receives an echo signal from the body and then transmits the signal to the imaging apparatus body.
  • the received signal passes through the transmission / reception separation circuit and the reception beamformer and is transmitted to the image processing unit.
  • various image processes such as various filters and a scan converter are executed.
  • an ultrasonic image is displayed on the image display unit.
  • a general ultrasonic diagnostic apparatus is configured by three techniques of transmission beam forming, reception beam forming, and back-end image processing.
  • the beamformer at the time of transmission and reception performs signal processing at the RF (high frequency) level
  • the beamformer algorithm and the mounting architecture determine the basic image quality of the ultrasonic image. For this reason, the beamformer is the backbone of the apparatus.
  • the receive beamformer has a delay time in which the amount of delay is distributed in a concave shape according to the relationship between the focal position and the position of the element for each received signal (received data) of a plurality of elements constituting the ultrasonic probe. Given, after focusing on a certain point in the space, the received signal data is added. This method is called phasing by the delay addition method. In this delay addition method, the delay is realized by a processing unit that multiplies reception data received by a plurality of elements of the ultrasonic diagnostic apparatus and a fixed weight vector stored in the diagnostic apparatus. The same applies to the transmission beamformer as well as the reception beamformer.
  • Patent Document 1 discloses that adaptive signal processing techniques such as the MVDR method (Minimum Variance Distortionless Response; Capon method), which has been developed in the field of mobile communications, are used for ultrasonic image processing. Has been.
  • MVDR method Minimum Variance Distortionless Response; Capon method
  • a weight vector that has been a fixed value in the past can be obtained for each sample point in the time direction of the received signal, and delayed by multiplying this by the received signal.
  • a correlation matrix in a spatial direction is sequentially generated (per sample) without performing estimation in the time direction.
  • Each channel When calculating, it becomes difficult to converge the error of energy dispersed in the time direction. For this reason, the point image in the image is blurred in the time direction (depth direction), instability of processing with respect to various noises occurs, and this causes an image noise error.
  • An object of the present invention is to accurately obtain a weight value used for phasing processing of a received signal of an ultrasonic imaging apparatus with a small amount of calculation, although it is an adaptive signal processing technique.
  • the following ultrasonic imaging apparatus That is, a plurality of elements that receive ultrasonic signals from the subject, a similarity calculation unit that calculates the similarity between the reception signals of the plurality of elements, and the similarity between the reception signals that are obtained by the similarity calculation unit are used.
  • An adaptive weight calculation unit that obtains an adaptive weight corresponding to the similarity, a phasing calculation unit that generates a phasing output using the adaptive weight and the received signal, and image data using the phasing output
  • An ultrasonic imaging apparatus having an image processing unit.
  • the similarity calculation process is performed on the received signal in advance, and the adaptive weight is calculated using the obtained similarity, thereby reducing the amount of calculation and accurately estimating the point image.
  • the similarity calculation process in the time direction, it is possible to correct the shift in the time direction with a relatively small amount of calculation and to estimate the point image more accurately.
  • blurring of the image in the time direction (depth direction) can be corrected, and a point image with a small diameter can be obtained, and an ultrasonic image with reduced false images and noise can be stably obtained.
  • FIG. 1 The perspective view which shows schematic structure of the ultrasonic imaging device of this embodiment
  • the block diagram which shows the structure of the receiving beam former of 1st Embodiment.
  • the flowchart which shows the signal processing of the receiving beam former of 1st Embodiment.
  • Explanatory drawing which shows operation
  • the flowchart which shows the signal processing of the receiving beam former of 2nd Embodiment.
  • the block diagram which shows the structure of the receiving beam former of 3rd Embodiment.
  • the block diagram which shows the structure of the receiving beam former of 4th Embodiment.
  • the block diagram which shows the structure of the receiving beam former of 5th Embodiment.
  • (A) The block diagram which shows the partial structure of the reception beam former of 6th execution form
  • (b) Explanatory drawing which shows decimation calculation processing.
  • A an image obtained by the ultrasonic imaging apparatus of the first embodiment
  • A A graph in which the luminance at the depth at which the maximum luminance point of the ultrasonic images in FIGS. 14 (a) to (d) is located is profiled along the channel direction, and (b) in FIGS. 14 (a) to (d).
  • the following ultrasonic imaging apparatus is provided. That is, a plurality of elements that receive ultrasonic signals from the subject, a similarity calculation unit that calculates the similarity between the reception signals of the plurality of elements, and the similarity between the reception signals that are obtained by the similarity calculation unit are used.
  • An adaptive weight calculation unit that obtains an adaptive weight corresponding to the similarity
  • a phasing calculation unit that generates a phasing output using the adaptive weight and the received signal
  • image data using the phasing output An ultrasonic imaging apparatus having an image processing unit.
  • the direction in which the similarity calculation unit performs the similarity calculation is preferably the time direction.
  • the adaptive weight calculation unit is configured to obtain an adaptive weight by performing adaptive signal processing using the similarity obtained by the similarity calculation unit, for example.
  • a delay unit is provided between the plurality of elements and the similarity calculation unit to delay the reception signals received by the plurality of elements in accordance with the focal position of the ultrasonic signal and align the wavefront. .
  • the similarity calculation unit can obtain the similarity of the received signal delayed by the delay unit.
  • an extraction unit that extracts a value of a predetermined index indicating the similarity feature is arranged between the similarity calculation unit and the adaptive weight calculation unit, and the adaptive weight calculation unit is an index extracted by the extraction unit.
  • a value is used as the similarity.
  • the adaptive weight calculation unit has a configuration in which, for example, a spatial covariance matrix is generated from the similarity between received signals, adaptive signal processing is performed, and adaptive weights are obtained.
  • a plurality of elements that receive ultrasonic signals can be arranged side by side.
  • the similarity calculation unit is configured to obtain the similarity between the received signals of two elements separated by a predetermined number among the plurality of elements.
  • the phasing calculation unit When the number of adaptive weights obtained by the adaptive weight calculation unit is smaller than the number of received signals, the phasing calculation unit performs a calculation to degenerate a plurality of received signals according to the number of adaptive weights, and degenerates them.
  • the phasing output may be generated using the received signal and the adaptive weight.
  • the following ultrasonic imaging apparatus is provided. That is, a plurality of elements that receive ultrasonic signals from the subject, a similarity calculation unit that calculates the similarity between the reception signals of the plurality of elements, and the similarity between the reception signals that are obtained by the similarity calculation unit are used.
  • An adaptive weight calculation unit that obtains an adaptive weight, a phasing calculation unit that generates a phasing output using the adaptive weight and the received signal, and an image processing unit that generates image data using the phasing output It is a sound wave imaging device.
  • the ultrasonic imaging apparatus having such an aspect can accurately obtain the weight value used for the phasing process of the reception signal of the ultrasonic imaging apparatus with a small amount of calculation while using the adaptive signal processing technique.
  • an extraction unit that extracts a predetermined index value indicating a feature of similarity, and an index value extracted by the extraction unit
  • the adaptive weight calculation unit can obtain the adaptive weight using the received signal delayed by the delay unit.
  • the amount of calculation is reduced by performing similarity calculation processing on the received signal in advance and calculating the adaptive weight using the obtained similarity or the received signal delayed by the obtained similarity.
  • accurate point images can be estimated. For example, by performing the similarity calculation process in the time direction, it is possible to correct the shift in the time direction with a relatively small amount of calculation and to estimate the point image more accurately. Thereby, blurring of the image in the time direction (depth direction) can be corrected, and a point image with a small diameter can be obtained, and an ultrasonic image with reduced false images and noise can be stably obtained.
  • FIG. 1A is a perspective view of the apparatus
  • FIG. 1B is a block diagram showing a schematic configuration inside.
  • the ultrasonic imaging apparatus includes an ultrasonic probe 101, an apparatus main body 102, and an image display unit 103.
  • a transmission beam former 104, a transmission / reception separation circuit 411, a reception beam former 107, and an image processing unit 108 are arranged as shown in FIG.
  • a transmission beam signal is generated in the transmission beamformer 104 and passed to the ultrasonic probe 101 through the transmission / reception separation circuit 411.
  • the ultrasonic probe 101 transmits an ultrasonic wave toward the inside of the subject 100 and the echo probe 101 receives an echo signal reflected inside the body.
  • the received signal is subjected to phasing calculation processing and the like in the reception beamformer 107 through the transmission / reception separation circuit 411.
  • the received signal after the phasing calculation processing is transferred to the image processing unit 108, and various image processing such as various filters and a scan converter is executed to generate an ultrasonic image.
  • the ultrasonic image is transferred to the image display unit 103 and displayed.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the reception beamformer 107.
  • the reception beamformer is an adaptive beamformer that applies adaptive signal processing technology to the beamformer.
  • the reception beamformer 107 includes a delay circuit 412, a similarity calculation unit 404, a sample number adjustment unit 410, an extraction unit conversion unit 413, and an adaptive phasing engine 405.
  • Each unit of the reception beamformer 107 can be configured by an independent circuit, and a configuration in which the operation of each unit is realized by a memory that stores a program in advance and a CPU or GPU that reads and executes the program. It is also possible to make it.
  • the similarity calculation unit 404 calculates the similarity in the time direction between reception data (hereinafter also referred to as reception data) of a plurality of elements constituting the ultrasonic probe 101, and is calculated based on the calculation result. Information is input to the adaptive phasing engine 405. By performing the similarity calculation process in the time direction in advance, the adaptive phasing engine 405 can correct the shift in the time direction with a relatively small amount of calculation, and can estimate a point image more accurately.
  • a delay circuit 412 is arranged as a preceding stage of the similarity calculation unit 404, and a delay time is given to each received signal of a plurality of elements constituting the ultrasonic probe according to the position of the element, and virtually A process of focusing on a certain point in space is performed.
  • the ultrasonic probe 101 includes a plurality of elements (ultrasonic transducers) 400 arranged in an array.
  • an active channel technique is employed, and elements in a part of the element 400 in the ultrasonic probe 101 that has received a reception echo for one transmission ultrasonic beam are active channels.
  • one image data (one raster) in the ultrasonic wave propagation direction is generated using the reception signal of the active channel 401.
  • a plurality of active channels 402, 401, and 403 are sequentially configured while shifting the element position little by little, and a raster is generated for each active channel 402, 401, and 403, and the results are arranged. It becomes an ultrasound image.
  • FIG. 3 is a flowchart showing processing of the reception beamformer at that time.
  • the plurality of reception data received by the active channel 401 is input to the delay circuit 412 of the reception beamformer 107 through the transmission / reception separation circuit 411.
  • step 31 the delay circuit 412 delays the received signal (received data) of the plurality of elements 400 constituting the active channel 401 to the concave surface 205 around a point 201 in the space.
  • a delay time in which the amount is distributed is given according to the position of the element, and the focus (focus) is virtually adjusted to the focus 201 (step 31).
  • the points 202 and 203 can be focused, respectively.
  • the received signal 204 of each element 400 is delayed in accordance with a desired focus, and a received signal (received data) 208 having a uniform wavefront 1000 can be obtained.
  • the K received data 208 at a certain sampling time n is represented by a vector x (n ).
  • the similarity calculation unit 404 arranged at the subsequent stage of the delay circuit 412 receives a vector x (n) composed of K pieces of received data from the delay circuit 412 as an input signal, and receives received signals of different channels (elements). Similarity calculation is performed. Specifically, the similarity calculation unit 404 calculates a similarity function between channels of the active channels (total number K), and outputs the result.
  • the similarity function any function that outputs the similarity between a plurality of signal vectors such as Mahalanobis distance, Pearson similarity function, cross-correlation function, etc. may be used.
  • the cross-correlation function is one of methods for expressing the similarity between a certain signal and another signal, and is generally represented by a function C p (n) in the following equation (2).
  • the cross-correlation function C p (n) is the received data x p for a certain channel p (n), the received data x p + q channels p + q away q channels from the channel p a (n) It is expressed by convolution with a signal x * p + q (n + ⁇ ) which is conjugated by flipping by ⁇ in the time direction.
  • the distance between the channel p and the channel p + q is arbitrarily set, and q may be any value as long as the expression (3) is satisfied.
  • C p (n) is a cross-correlation function between adjacent channels.
  • Kq cross-correlation functions are output as represented by Equation (4).
  • integration intervals ⁇ r to r indicate the interval of the cross-correlation window 1003 shown in FIG. 5A, and the received data x (n) for each sample time in the cross-correlation window 1003 The calculation (2) is performed.
  • the size of the cross-correlation window 1003 may be a predetermined fixed value, or the sample point adjustment unit 410 may be set to an arbitrary size in accordance with an instruction from the operator. It is. Specifically, in equation (2), the size of the cross-correlation window 1003 can be changed by changing the size of the integration interval r. That is, the sample point adjustment unit 410 functions as a window length adjustment unit that sets a window of an arbitrary length in the time direction of the received signal.
  • the Kq cross-correlation functions C 1 (n) to C Kq (n) calculated by the equation (2) are passed to the extraction conversion unit 413.
  • the extraction conversion unit 413 extracts a value of one or more predetermined indexes (parameters) indicating the characteristics of the cross-correlation function C p (n) as in the equations (5) and (6).
  • the parameter value is extracted every Kq cross-correlation functions C 1 (n) to C Kq (n).
  • the maximum value (peak amplitude) a p in the time direction of C p (n) the deviation ⁇ t p (n), ⁇ t p (n) from the reference time t 0 of the time at which the maximum value ap is taken, are used.
  • ⁇ p (n) converted into the phase, the maximum value ap expressed by the equation (7) and the complex number (complex data) ⁇ p (n) expressed by ⁇ p (n), the complex component I p expressed by the equation (8) and Q p set, and the real part of the complex components or only the imaginary part only, using a predetermined one or more parameters of the.
  • the value of the predetermined parameter extracted by the extraction conversion unit 413 is input to the adaptive phasing engine 405.
  • the adaptive phasing engine 405 can perform cross-correlation estimation with high accuracy by using both the phase ⁇ p (n) and the amplitude a p .
  • T represents the period of the ultrasonic wave.
  • an adaptive phasing engine 405 is disposed downstream of the extraction conversion unit 413.
  • the adaptive phasing engine 405 is a block that generates a phasing output based on a plurality of input signals, and is a main arithmetic unit of the adaptive beamformer (reception beamformer) 107.
  • the adaptive phasing engine 405 includes a matrix calculation unit 406, an adaptive weight calculation unit 407, and a phasing calculation unit 408.
  • the processing of the adaptive phasing engine 405 will be described by taking as an example the case of using the MVDR algorithm as the algorithm of the adaptive weight calculation unit 407.
  • the matrix calculation unit 406 calculates a spatial covariance matrix R (n) according to equation (9).
  • R (n) is a predetermined value of one or more of a p, ⁇ t p (n), ⁇ p (n), ⁇ p, and a set of I p and Q p extracted by the extraction conversion unit 413. Calculate using.
  • R (n) is an ensemble average of products of the complex vector ⁇ (n) represented by equation (10) and its complex transposed vector ⁇ H (n).
  • the present invention is characterized in that the similarity calculated by the similarity calculation unit 404 is used as an input (element) of R (n) in Expression (9). Since the similarity is used and the size of the reception active array 401 is K, the spatial covariance matrix R (n) is a square matrix of (Kq) ⁇ (Kq). In the case of a conventional adaptive beamformer, the input to the spatial covariance matrix uses x (n) in Equation (1), so the covariance matrix is a K ⁇ K square matrix.
  • step 35 the adaptive weight calculator 407 that receives the spatial covariance matrix R (n) calculates the weight vector w (n) using the MVDR method.
  • the weight vector by the MVDR method is obtained by Expression (11).
  • R (n) is a correlation matrix at a sample point n in the time direction generated by Expression (9), and a is a mode vector.
  • step 36 the phasing calculation unit 408 receives the complex weight vector w (n) obtained by the adaptive weight calculation unit 407, and receives the received data vector x (n) bypassed from the delay circuit 412 and the equation (12). ) To Equation (14). As a result, the phasing calculation unit 408 obtains one raster phasing output y (n) corresponding to the active channel 401.
  • Equations (12) and (13) are composed of received data vector x (n), which was K components at the time of bypass input from delay circuit 412, with elements of the number Kq of cross-correlation functions. Is a trapezoidal weight process for degenerating the vector z (n). In the conversion from the K element to the Kq element, any calculation can be performed as long as the degeneration can be performed from the K element to Kq. Therefore, it is also possible to use a linear operation different from the trapezoidal weight processing of Expression (12) and Expression (13).
  • the phasing output y (n) of one raster obtained by the equation (14) shifts on the receiving array from the active channel 401 to the active channels 402 and 403, and the image processing unit for each raster. It is delivered to 108.
  • the image processing unit 108 all rasters are arranged and generated as a two-dimensional image by a scan converter.
  • various back-end image processes such as various filter processes are performed.
  • an ultrasonic image is displayed on the image display unit 103.
  • the weight vector w (n) is obtained by calculation using the received signal for each sampling point in the time direction of the received signal x (n), and this w (n) And x (n) can be obtained as a phasing output y (n). Therefore, as shown in FIG. 6 as a comparative example, the weight vector can be adaptively changed as compared with the case where a fixed-value weight vector w is used, so that a high-definition ultrasonic image can be obtained. .
  • the adaptive phasing engine 405 corrects the shift in the time direction with a relatively small amount of calculation, and performs more accurate point image estimation. Can do. Thereby, blurring of the image in the time direction (depth direction) can be corrected, and a tighter point image can be obtained. In addition, an ultrasonic image with few false images and noise can be stably obtained.
  • FIG. 5 (c) plots the output x (n) of the delay circuit 412 of FIG. 5 (a) at a certain sample time n on the vertical axis and the channel number on the horizontal axis.
  • FIG. 5D shows the output characteristics (parameters: a p, ⁇ t p (n), ⁇ p (n), ⁇ p (n) of the calculation result C p of the similarity calculation unit 404 at a certain sample time n.
  • one of the combinations of the complex components I p and Q p is plotted on the vertical axis and the channel number is plotted on the horizontal axis on the vertical axis. .
  • the profile in the channel direction of the received signal is obtained by arranging RF sound signals (received signals) of sound waves as they are, so that there is a lot of noise and jumps to the profile due to the influence of minute scatterers and noise. May occur.
  • the influence of the jump 1009 can be blunted by taking the average in the time direction, there is a limit. Therefore, when the RF signal as shown in FIG. 5A is input to the adaptive phasing engine as it is or after taking the arithmetic average in the time direction, the obtained weight w (n) is the noise or jump 1009. to be influenced.
  • the weight w (n) is generated so as to focus on the data jump 1009. Therefore, when the object originally does not exist, the jump 1009 A false image is created at the position.
  • the similarity calculation is not performed (that is, when the time direction estimation is not performed)
  • the phase ⁇ used for the estimation of the adaptive phasing engine almost coincides with the actual phase 1010 shown in FIG. Since the fixed phase 1016 is not used, the estimation accuracy in the time direction is lowered, and the image quality of the final ultrasonic image is lowered.
  • the similarity calculation process performed by the similarity calculation unit 404 performs the matched filter process of Expression (2) by regarding the wave as one packet, and as illustrated in FIG. An averaging effect in the time direction is obtained, and a channel direction profile 1010 with reduced noise can be obtained.
  • the phase 1010 extracted by the extraction conversion unit 413 from the calculation result of the similarity calculation unit 404 it is possible to perform estimation with higher accuracy in the time direction, and the point image of the final ultrasonic image is represented in the time direction. It is effective to obtain a tightened image with a small spot diameter (in the ultrasonic wave propagation direction).
  • the subarray matrix is expressed by Expression (15) and Expression (16).
  • the correlation matrix R ⁇ (n) of 17) is obtained.
  • the weight w ⁇ (n) can be calculated by using it in place of R (n) in the above equation (11).
  • the phasing operation unit 408 outputs the phasing output y (n) using the equations (18) and (19).
  • the matrix arithmetic unit 406 performs the spatial average processing of the subarray matrix, thereby obtaining the effect of suppressing the correlation noise of the ultrasonic reception signal.
  • the spatial averaging methods for example, a known forward / backward spatial averaging process disclosed in Non-Patent Document 2 can be performed.
  • the similarity calculation unit 404 obtains the similarity between the received signals of the channels separated by q.
  • the adaptive phasing engine 405 performs the calculation.
  • the number of elements of the vectors in Equations (10) and (11) is K ⁇ 1. Therefore, before calculating the received data vector x (n) and the complex weight vector w (n), the received data vector x (n) is expressed by the cross-correlation function by the equations (12) and (13). It was necessary to degenerate the vector z (n) composed of K-1 elements.
  • any algorithm may be used for performing the beamforming based on the spatial covariance matrix R (n) in the adaptive weight calculation unit 407. That is, not only the MVDR method but also the MUSIC (Multiple Signal Classification) method, APES (Amplitude and Phase Estimation method), ESPRIT (Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technologies) method, MEM method (Maximum Entropy Method), etc. may be used. it can.
  • FIG. 7 is a block diagram of the receive beamformer 107 of the second embodiment.
  • FIG. 8 is a flowchart showing the operation of each part of the reception beamformer 107.
  • the adaptive weight calculation unit includes a weight memory unit in which a plurality of combinations of similarity distributions and weight values are stored in advance, and a weight estimation unit.
  • the weight estimation unit receives from the similarity calculation unit by selecting a combination of the similarity distribution and the weight value stored in the weight memory unit based on the plurality of similarity distributions received from the similarity calculation unit. The weight value corresponding to a plurality of similarities is selected.
  • the configuration of the adaptive phasing engine 501 of the reception beamformer 107 of the second embodiment is different from that of the reception beamformer 107 of FIG. 4 of the first embodiment.
  • Other configurations are the same as those of the first embodiment, and thus description thereof is omitted.
  • the adaptive phasing engine 501 includes a weight estimation unit 502, a weight memory unit 503, and a phasing calculation unit 504.
  • similarity calculation and adaptive weight calculation are performed for each sample (or by thinning out several points) in the time direction of the received data x (n)
  • the second embodiment is characterized in that weight calculation is not performed for each sample.
  • the weight memory unit 503 (Look Up Table: LUT) associates a presumed similarity extraction value with a weight vector w (n) for each assumed similarity extraction value. Stored in advance.
  • the weight estimation unit 502 estimates a weight from the weight vector w (n) of the weight memory unit 503.
  • the weight memory unit 503 stores in advance a weight vector w (n) previously obtained by calculation for each parameter value distribution in association with the parameter value distribution.
  • the calculation of the weight vector w (n) is obtained by an adaptive beamformer algorithm by the matrix calculation unit 406 and the adaptive weight calculation unit 407 of the first embodiment.
  • the transmission / reception separation circuit 411, the delay circuit 412, the similarity calculation unit 404, and the extraction conversion unit 413 perform delay processing in the same manner as in steps 31 to 33 of FIG. 3 of the first embodiment.
  • This predetermined parameter is the same parameter as the parameter in which the distribution in the channel direction is stored in the weight memory unit 503.
  • the weight estimation unit 502 compares the channel direction distribution of the predetermined parameter indicating the similarity received from the extraction conversion unit 413 with the data stored in the weight memory unit 503, and determines the channel direction of the parameter.
  • the storage data with the closest distribution is selected.
  • existing curve fitting algorithms such as maximum likelihood estimation, least squares, and recursive fitting algorithms using polynomial approximation can be used.
  • the weight estimation unit 502 passes the weight vector w (n) stored corresponding to the stored data of the distribution of the selected parameter in the channel direction to the phasing calculation unit 504 as the estimated weight vector.
  • step 45 the phasing calculation unit 504 calculates the estimated weight vector w (n) and the received signal x (n) received by bypass from the delay circuit 412 using the equations (14), (19), and (23). ) To obtain one raster phasing output y (n) corresponding to the active channel 401.
  • the calculation cost can be significantly reduced as compared with the case where the adaptive phasing engine 405 in FIG. 4 is used. Can be planned.
  • a signal obtained by performing similarity calculation on the received signal is input to the adaptive phasing engine 501.
  • a signal subjected to similarity calculation in advance has little noise in the channel direction profile and has high signal stability. Therefore, even when the LUT type adaptive phasing engine 501 is used as the adaptive phasing engine in the second embodiment, highly accurate weight estimation can be performed. For example, as shown in FIG. 5B, when the LUT type adaptive phasing engine 501 is used using a channel distribution 1006 with a lot of noise and jumps, the weight estimation accuracy is low.
  • the weight estimation unit 502 can perform more accurate approximation, for example, polynomial approximation, and the weight memory unit 503 is used. The accuracy of channel weight estimation is increased.
  • the adaptive weight calculation unit includes a first calculation unit and a second calculation unit.
  • the first computing unit performs adaptive signal processing using the similarity obtained by the similarity computing unit to compute an adaptive weight.
  • the second calculation unit includes a weight memory unit in which a plurality of combinations of similarity distributions and weight values are stored in advance, and a weight estimation unit.
  • the weight estimating unit selects a weight value corresponding to a plurality of similarities received from the similarity calculating unit by selecting a combination of the similarity distribution and the weight value stored in the weight memory unit.
  • the adaptive weight calculation unit selectively drives one of the output of the first calculation unit and the second calculation unit as an image processing unit, and a drive switching unit that selectively drives the first calculation unit or the second calculation unit. At least one of the output switching units to be delivered is provided.
  • FIG. 9 is a block diagram illustrating a part of the receive beamformer according to the third embodiment.
  • the receive beamformer of the third embodiment includes both the adaptive phasing engine 405 of the first embodiment and the phasing engine 501 of the second embodiment as adaptive phasing engines.
  • the adaptive phasing engine 405 of the first embodiment is referred to as a sequential adaptive phasing engine
  • the adaptive phasing engine 501 of the second embodiment is referred to as an LUT type adaptive phasing engine.
  • a switching unit 603 for selectively operating one of the two types of phasing engines 501 and 405 and a control unit 601 for controlling the switching unit 603 are provided.
  • the switching unit 603 includes a switch 602 that transfers the output of the extraction conversion unit 413 to one of the two types of phasing engines 501 and 405.
  • the operator of the ultrasonic imaging apparatus determines whether the contrast ratio of the ultrasonic image of the subject is large or small and the temporal / spatial fluctuation of the ultrasonic image is large. It is possible to instruct which of the two types of phasing engines 501 and 405 to use. Accordingly, it is possible to provide an ultrasonic image by selectively using a phasing engine suitable for the state of the subject.
  • the difference unit obtains the difference between the calculation result of the first calculation unit and the calculation result of the second calculation unit in the third embodiment, and the second difference is obtained according to the difference obtained by the difference unit.
  • the weight value stored in the weight memory unit of the calculation unit is changed by the weight changing unit.
  • FIG. 10 is a block diagram of the receive beamformer 107 of the fourth embodiment.
  • the receive beamformer 107 of the fourth embodiment is obtained by adding a feedback loop to the dual phased engines 501 and 405 of FIG. 9 of the third embodiment.
  • a difference unit 701 that calculates the difference between the phasing output y (n) of the LUT type phasing engine 501 and the phasing output y (n) of the sequential type phasing engine 405 is provided.
  • the difference output of the difference unit 701 is input to the weight memory unit 503.
  • a weight changing unit 703 is arranged in the weight memory unit 503 and changes the value of the weight w (n) stored in advance in the weight memory unit 503 based on the difference output from the difference unit 701.
  • the weight changing unit 703 stores in advance in the weight memory unit 503 so that the error is minimized by calculating according to a predetermined algorithm, with the difference output of the difference unit 701 as an error.
  • the value of the weight w (n) is changed.
  • the calculation algorithm of the weight changing unit 703 may be any algorithm as long as it minimizes the error.
  • MMSE Minimum Mean Square Error
  • MMSE algorithms include LMS (Least-Mean Squares) based on steepest descent, direct sample solution SMI (Sample Matrix Inversion), RLS (Recursive Least Square) similar to Kalman filter, etc. Either of these can be used.
  • the weight value w (n) obtained by the weight estimation by the LUT type adaptive phasing engine 501 is brought close to the weight value w (n) calculated by the sequential type adaptive phasing engine 405. Calibration can be performed. Therefore, at the start of imaging, both the LUT type adaptive phasing engine 501 and the sequential type adaptive phasing engine 405 are operated and fed back by the difference unit 701 to be weighted in the weight memory unit 503 by the LUT type adaptive phasing engine 501. Optimize the value.
  • the sequential adaptive phasing engine 405 and the difference unit 701 are stopped, and weight estimation using only the LUT type adaptive phasing engine 501 is performed, whereby the same weight w ( n) can be estimated and phased by the LUT type adaptive phasing engine 501.
  • the weight value of the weight memory unit 503 of the LUT type adaptive phasing engine 501 can be changed to the optimum weight value w (n). Therefore, it is possible to provide an ultrasonic image more suitable for the state of the subject.
  • the adaptive phasing engines 405 and 501 it is possible to input to the adaptive phasing engines 405 and 501 a signal with low noise and high stability obtained by performing similarity calculation on the received signal.
  • the accuracy of channel weight estimation is high even when the LUT type adaptive phasing engine 501 is used.
  • the perturbation of the output of the difference unit used as the error amount is reduced, and the feedback processing can be performed stably.
  • the weight changing unit 703 performs arithmetic processing for changing to a weight value that minimizes an error by MMSE or the like, it is possible to reduce the number of iterative calculations and, in turn, reduce the calculation cost.
  • FIG. 11 is a block diagram illustrating a part of the reception beamformer 107 according to the fifth embodiment.
  • the reception beamformer 107 in FIG. 11 is configured by adding phasing engine switching units 801, 802, and 803 to dual type phasing engines 501 and 405 having a feedback loop by the difference unit 701 as in the fourth embodiment. It is. Further, a switching control unit 806 that controls the switching operation of the switching units 801, 802, and 803, and a timing control unit 808 that instructs the switching control unit 806 on the switching timing are arranged.
  • the switching timing of the switching control unit 806 can be controlled by the timing control unit 808.
  • a feedback loop by the difference unit 701 is rotated, and the number of updates of the weight value in the weight memory unit 503 is increased to follow the movement.
  • the feedback loop by the difference unit 701 is not rotated, the calculation load is reduced, and the calculation cost is allocated to other image processing algorithms in the image processing unit 108. It is possible to flexibly deal with the calculation scheme of ultrasonic images and various applications.
  • FIG. 12A is a diagram illustrating a block diagram of the similarity calculation unit 404 and the extraction conversion unit 413 of the present embodiment.
  • FIG. 12B is an explanatory diagram illustrating processing of the decimating calculation unit in FIG.
  • a switching unit 902 is provided in the similarity calculation unit 404.
  • the switching unit 902 performs a similarity calculation process on the signal input from the delay circuit 403 to the similarity calculation unit 404 as in the first embodiment or the like, or transfers the signal to the extraction conversion unit 413 without performing the similarity calculation. Switch between.
  • the extraction conversion unit 413 includes an extraction calculation unit 905 that performs extraction calculation of a predetermined parameter and a decimation calculation unit 904 as in the first embodiment.
  • a switching unit (parameter (index) switching unit) 903 that switches the type of parameter extracted from the calculation result C p (n) of the similarity calculation unit is arranged.
  • the decimating calculation unit 904 thins out the output of the extraction calculation unit 903 and outputs it to the phasing engines 405 and 501.
  • an extraction parameter changing unit 901 that controls these operations is connected to the switching units 902 and 903.
  • the extraction parameter changing unit 901 switches the switching unit 902 in accordance with an instruction from the operator (surgeon), so that the signal from the delay circuit 403 input to the similarity calculation unit 404 is directly transferred to the extraction calculation unit 905 or similar. You can choose between passing the result of the calculation. Further, by switching the switching unit 903, it is possible to change which parameter the extraction calculation unit 905 extracts from the signal received from the similarity calculation unit 404. That is, the peak amplitude a p (n), the peak time difference ⁇ t p (n), the phase ⁇ , or the complex signal ( ⁇ p (n), I p (n), Q p ( n)) or can be selected and switched.
  • the decimating calculation unit 904 thins out the similarity calculation result received from the extraction calculation unit 905 or the output of the delay circuit 403 in the time direction and outputs the result. Specifically, as shown in FIG. 12B, the decimating calculation unit 904 thins out and outputs the output of the extraction calculation unit 905 at a predetermined interval. That is, the period 1014 from the sample time n to the sample time n + 4 continues to output the average of the output of the extraction operation unit 905 and the output of the sample time n + 5 at the sample time n, and the period 1015 from the sample time n + 5 to n + 9 The average of the output of n + 5 and the output of sample time n + 9 is continuously output.
  • a predetermined period for example, 5 samples
  • the processing load of the phasing engines 405 and 501 can be reduced to 1/5.
  • the processing cost of the phasing engine can be reduced to 1/5.
  • the average of the outputs of the next period as the outputs of the predetermined periods 1014 and 1015, it is possible to prevent the output from fluctuating greatly by thinning out the samples.
  • any of the first to fifth embodiments can be used as another configuration.
  • FIG. 13 shows a console 130 of the ultrasonic imaging apparatus of the present invention.
  • Some features of the embodiments described above can be placed on the console of an ultrasound diagnostic apparatus as shown in FIG.
  • the control unit 601 in FIG. 9 and the switching control unit 806 in FIG. 11 and the extraction parameter changing unit 901 in FIG. 12 for selectively operating the two types of phasing engines 405 and 501 are arranged as shown in FIG.
  • the switch unit 1103 can be arranged. Thereby, the operator can switch the type of phasing engine and the type of extraction parameter.
  • the console can be arranged on the console as knobs 1101, 1102 and the like with scales.
  • the LUT type phasing engine 501 when operated, how many times the sequential type phasing engine 405 is operated once, and the correlation sample score (r in the equation (2)). Explicitly changeable by the surgeon.
  • the surgeon can change the various parameters of the adaptive beamformer while observing the actual ultrasound image, and perform diagnosis under optimal conditions depending on the patient.
  • the set value may be displayed on a part 1104 of the display area of the image display unit 103.
  • FIGS. 14A to 14D show the echo signals of the point scatterers converted into ultrasonic images using the reception beamformers of this embodiment and the comparative example.
  • the horizontal axis is the channel direction (aperture direction) of the array-shaped element (ultrasonic transducer) 400
  • the vertical axis is the ultrasonic wave propagation direction. The direction is away from 400.
  • An ultrasound image 1203 in FIG. 14A is an image obtained in the first embodiment using the similarity calculator 404 and the adaptive phasing engine 405, and an ultrasound image 1204 in FIG. As a comparative example, it is an image obtained by a conventional delay addition method (without similarity calculation processing and adaptive phasing engine 405).
  • the ultrasonic image 1205 in FIG. 14C is obtained by removing the similarity calculation unit 404 and the extraction conversion unit 413 from the first embodiment as a comparative example, and using only an adaptive phasing engine, time direction averaging processing (averaging) Is the same as the number of thinned points in the case of the ultrasonic image 1203).
  • An ultrasonic image 1206 in FIG. 14D is an image obtained by using only the adaptive phasing engine and not performing time direction averaging.
  • FIG. 15A is a profile in which the luminance at the depth where the maximum luminance point of the ultrasonic images 1203 to 1206 in FIGS. 14A to 14D is located is profiled along the channel direction.
  • (B) is a profile of the luminance of the channel in which the maximum luminance point is located in the depth direction. In FIGS. 15A and 15B, the luminance is displayed in decibels.
  • the ultrasonic image 1203 obtained in the first embodiment is inferior to the ultrasonic image 1206 in which the adaptive weight is calculated point by point.
  • the image of the point scatterer with no image is tightened.
  • the image of the point scatterer is a small spot compared to the ultrasonic image 1205 in which the adaptive weight is calculated in the time direction.
  • the image of the point scatterer is a spot that is three or more times smaller than the conventional delayed addition type ultrasonic image 1204, and the resolution of the ultrasonic image is remarkably improved.
  • the invention can significantly improve the azimuth direction resolution as compared with the delay addition method, and is inferior to other adaptive beamforming methods. It was confirmed that there was no performance and that a tight spot image with a small spot diameter was obtained.
  • FIG. 16 is a block diagram of the receive beamformer 107 according to the seventh embodiment.
  • FIG. 17 is a flowchart showing the operation of each part of the reception beamformer 107.
  • the receive beamformer 107 of the seventh embodiment is different from the receive beamformer 107 of FIG. 2 of the first embodiment between the adaptive phasing engine 405 and the extraction conversion unit 413.
  • the delay circuit 1600 is different in configuration. Further, in the operation of the reception beamformer 107, steps 1700 and 1701 are added as shown in FIG. 17 instead of step 34 in the flow of FIG. 3 of the first embodiment. Other configurations and operations are the same as those in the first embodiment, and thus description thereof is omitted.
  • the received data x (n) is delayed again in accordance with the similarity extraction value calculated from the similarity in the extraction conversion unit 413 as shown in FIG. 17, and the wave fronts are aligned (step 1700).
  • the data x ′ (n) whose waveforms have been realigned in the second delay circuit 1600 are extracted predetermined indexes (a p , ⁇ t p (n), ⁇ p (n), ⁇ in the first embodiment.
  • p (n) instead of the complex components I p and Q p shown in the equation (8), etc.) is used as an input to the adaptive phasing engine 405 to generate a spatial covariance matrix R (n) ( Step 1701).
  • the extraction conversion unit 413 can extract the deviation ⁇ t p (n) from the reference time by the cross-correlation process from Expression (6).
  • the delay circuit 1600 utilizes the deviation amount Delta] t p, align the wavefront over a delay to the received signal x (n) again (step 1700).
  • Data x ′ (n) whose wavefronts are aligned by the delay circuit 1600 is expressed by Expression (24).
  • ⁇ p (n) in the equation (24) is the number of delay sample points obtained by converting the scale of the deviation ⁇ t p (n) from the reference time in accordance with the sampling frequency of the received data. Equation (24) shows an embodiment in which the Kth channel is taken as the reference point, but the channel serving as the reference point may be any channel element from 1 to K.
  • the seventh embodiment can be applied by appropriately degenerating data between channels, such as re-sampling received data in the channel direction.
  • the data x ′ (n) whose wavefronts are aligned by the second delay circuit 1600 is input to the adaptive phasing engine 405, and the matrix calculation unit 406 calculates a spatial covariance matrix (step 1701).
  • the spatial covariance matrix R ′ (n) is expressed by Equation (25), and adaptive weight calculation and phasing calculation are performed using this spatial covariance matrix R ′ (n).
  • the subsequent configuration and signal processing procedure are the same as those in the first embodiment.
  • the shift amount Delta] t p represents the difference in arrival time between channels of the receiving element, corresponding to the time shift amount generated by the influence of the wavefront distortion in the subject.
  • the channel weight estimation accuracy in the adaptive phasing engine is improved.

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Abstract

　超音波撮像装置の受信信号の整相処理に用いる重み値を、適応信号処理の手法でありながら、少ない演算量で精度よく求める。　被検体からの超音波信号を複数の素子４０１で受信し、受信信号x(n)間の類似度を類似度演算部４０４により求める。類似度演算部４０４の求めた受信信号間の類似度C(n)を用いて、類似度に対応した適応重みw(n)を適応重み演算部４０７により求める。適応重みw(n)と受信信号x(n)とを用いて整相出力を整相演算部４０８により生成する。整相出力を用いて画像データを画像処理部１０８が作成する。例えば、類似度演算部４０４は、時間方向について類似度の演算を行う。

Description

超音波撮像装置
　本発明は、超音波を用いて被検体内の画像を撮像する超音波撮像技術に関する。
　超音波撮像技術とは、超音波（聞くことを意図しない音波、一般的には２０ｋＨｚ以上の高周波数の音波）を用いて人体をはじめとする被検体の内部を非侵襲的に画像化する技術である。一つの例として、医用超音波撮像装置について簡単に説明する。超音波探触子は、超音波を患者の体内に向けて送信し、患者体内から反射されるエコー信号を受信する。受信信号は、超音波探触子および超音波撮像装置本体の一方またはその双方において信号処理を施された後、画像表示部に受け渡され、超音波画像が表示される。より詳しく説明すると、例えば超音波撮像装置本体中の送信ビームフォーマにおいて送信ビームの信号が生成され、送受信分離回路を経た後に、超音波探触子に送られる。超音波探触子は、超音波を発信する。超音波探触子は、体内からのエコー信号を受信した後、撮像装置本体に信号を伝達する。撮像装置本体中で、受信信号は送受信分離回路および受信ビームフォーマを通り、画像処理部に伝達される。画像処理部では、各種フィルタ、スキャンコンバータなど様々な画像処理が実行される。最終的に画像表示部に超音波画像が表示される。
　このように一般的な超音波診断装置は、送信ビームフォーミング、受信ビームフォーミングおよびバックエンドの画像処理の３つの技術によって構成されている。特に送信時および受信時のビームフォーマは、ＲＦ（高周波）レベルでの信号処理を行うため、ビームフォーマのアルゴリズムや実装アーキテクチャが超音波画像の基本画質を決定する。このため、ビームフォーマは、装置の基幹部である。
　受信ビームフォーマは、超音波探触子を構成する複数素子の各受信信号（受信データ）に対して、焦点位置と素子の位置との関係に応じて凹面型に遅延量が分布する遅延時間を与え、仮想的に空間のある一点に焦点（フォーカス）をあわせた後、受信信号データを加算する。この方法は、遅延加算方式による整相と呼ばれている。この遅延加算方式では、超音波診断装置の複数素子で受信された受信データと診断装置に蓄えられた固定の重みベクトルとを乗算するという処理手段によって遅延を実現している。これは受信ビームフォーマのみならず、送信ビームフォーマでも同様である。
　一方、超音波撮像装置の基本的な問題として方位方向分解能の制約があることが知られている。超音波の送受信は、有限の開口径を持つアレイによって行われるため、開口部エッジの回折の影響が発生する。無限に長いアレイを用意すれば深さ方向と同様に無限の分解能向上の可能性があるが、現実的には送受アレイの長さ、という装置設計上の物理的な制約があるため、方位方向の分解能向上が妨げられてきた。近年になって、ビームフォーマの遅延加算時に遅延のために用いる前述の固定の重みベクトルを、時系列の送受信データの一つ一つに対して適応的に変化させることにより、より高精細な超音波画像を得る試みが注目を集めている。これにより、ビームフォーミング技術における本質的な課題の一つ方位方向の分解能が格段に向上する可能性がある。
　特に近年では、移動体通信の分野で発達してきたＭＶＤＲ法（Minimum　Variance　Distortionless　Response;　Capon法）をはじめとした適応信号処理の技術を、超音波画像処理に利用することが例えば特許文献１に開示されている。適応的手法を用いることにより、従来、固定値であった重みベクトルを受信信号の時間方向のサンプル点ごとに求め、これを受信信号に乗算することにより遅延させることができる。
米国特許出願公開第１０／６７６７７７号明細書
　超音波診断装置において、ＭＶＤＲ法をはじめとした適応信号処理の技術をビームフォーマに適用する技術（アダプティブビームフォーマ）において、時間方向に推定を行わずに、空間方向の相関行列を逐次（毎サンプル・毎チャンネル）計算をすると、時間方向に分散してしまったエネルギーの誤差を収束させることが困難になる。このため、画像中の点像が時間方向（深さ方向）へぼやけ、各種雑音に対する処理の不安定さが生じ、画像ノイズ・エラーの原因となる。
　一方、時間方向の推定と空間方向の推定の双方を適応信号処理で行った場合、莫大な処理負荷になり、実装コストが増大する。これらの、処理能力と推定処理負荷のトレードオフは、実装への大きな障壁となる。
　本発明の目的は、超音波撮像装置の受信信号の整相処理に用いる重み値を、適応信号処理の手法でありながら、少ない演算量で精度よく求めることにある。
　上記目的を達成するために、本発明によれば以下のような超音波撮像装置が提供される。すなわち、被検体からの超音波信号を受信する複数の素子と、複数の素子の受信信号間の類似度を求める類似度演算部と、類似度演算部の求めた受信信号間の類似度を用いて、当該類似度に対応した適応重みを求める適応重み演算部と、適応重みと受信信号とを用いて整相出力を生成する整相演算部と、整相出力を用いて画像データを生成する画像処理部とを有する超音波撮像装置である。
　本発明では、あらかじめ受信信号について類似度演算処理を行い、求めた類似度を用いて適応重みを演算することにより、演算量を低減し、正確な点像の推定を行うことができる。例えば、時間方向の類似度演算処理を行うことによって、比較的少ない演算量で時間方向のずれを補正し、より正確な点像の推定を行うことができる。これにより、時間方向（深さ方向）の画像のぼけを修正し、径の小さい点像が得られるとともに、偽像や雑音も低減した超音波画像を安定的に得ることができる。
（ａ）本実施形態の超音波撮像装置の概略構成を示す斜視図、（ｂ）ブロック図。 第１の実施形態の受信ビームフォーマの構成を示すブロック図。 第１の実施形態の受信ビームフォーマの信号処理を示すフローチャート。 第１の実施形態の受信ビームフォーマの動作を示す説明図。 （ａ）第１の実施形態の遅延回路４１２の処理により波面がそろった受信信号２０８を示す説明図、（ｂ）類似度演算部４０４により求められた類似度関数と、抽出変換部４１３の抽出する指標値の例を示す説明図、（ｃ）波面がそろった受信信号のサンプル時間ｎにおける出力の、チャンネル方向の分布を示すグラフ、（ｄ）類似度関数のサンプル時間ｎにおける指標（φ）の、チャンネル方向の分布を示すグラフ。 比較例の受信ビームフォーマの動作を示す説明図。 第２の実施形態の受信ビームフォーマの構成を示すブロック図。 第２の実施形態の受信ビームフォーマの信号処理を示すフローチャート。 第３の実施形態の受信ビームフォーマの構成を示すブロック図。 第４の実施形態の受信ビームフォーマの構成を示すブロック図。 第５の実施形態の受信ビームフォーマの構成を示すブロック図。 （ａ）第６の実施形態の受信ビームフォーマの一部構成を示すブロック図、（ｂ）デシメート演算処理を示す説明図。 本実施形態の超音波撮像装置のコンソールの斜視図。 （ａ）第１の実施形態の超音波撮像装置で得た画像、（ｂ）従来型の遅延加算方式（類似度演算処理と適応整相エンジン４０５なし）で得た比較例の画像、（ｃ）適応整相エンジンのみを用い、時間方向平均化処理して得た比較例の画像、（ｄ）適応整相エンジンのみを用い、時間方向平均化を行わずに得た比較例の画像。 （ａ）図１４（ａ）～（ｄ）の超音波画像の最大輝度点が位置する深さの輝度をチャンネル方向に沿ってプロファイルしたグラフ、（ｂ）図１４（ａ）～（ｄ）の超音波画像の最大輝度点が位置するチャンネルの輝度を深さ方向にプロファイルしたグラフ。 第７の実施形態の受信ビームフォーマの構成を示すブロック図。 第７の実施形態の受信ビームフォーマの信号処理を示すフローチャート。
　本発明の第１の態様によれば以下のような超音波撮像装置が提供される。すなわち、被検体からの超音波信号を受信する複数の素子と、複数の素子の受信信号間の類似度を求める類似度演算部と、類似度演算部の求めた受信信号間の類似度を用いて、当該類似度に対応した適応重みを求める適応重み演算部と、適応重みと受信信号とを用いて整相出力を生成する整相演算部と、整相出力を用いて画像データを生成する画像処理部とを有する超音波撮像装置である。このような構成とすることにより、超音波撮像装置の受信信号の整相処理に用いる重み値を、適応信号処理の手法を用いながら、少ない演算量で精度よく求めることができる。
　類似度演算部が類似度演算を行う方向は、時間方向であることが好ましい。
　適応重み演算部は、例えば、類似度演算部の求めた類似度を用いて適応信号処理を行うことにより適応重みを求める構成とする。
　複数の素子と類似度演算部との間には、超音波信号の焦点位置に応じて複数の素子が受信した受信信号をそれぞれ遅延させて波面をそろえる遅延部がさらに配置されていることが好ましい。これにより類似度演算部は、この遅延部が遅延させた受信信号の類似度を求めることができる。
　また、例えば、類似度演算部と適応重み演算部との間に、類似度の特徴を示す所定の指標の値を抽出する抽出部を配置し、適応重み演算部は、抽出部が抽出した指標値を類似度として用いる構成とする。
　適応重み演算部は、例えば、受信信号間の類似度から空間共分散行列を生成し、適応信号処理を行い、適応重みを求める構成とする。
　超音波信号を受信する複数の素子は、並べて配置することができる。この場合、類似度演算部は、複数の素子のうち所定の数だけ離れた２つの素子の受信信号間の類似度を求める構成とする。
　適応重み演算部が求めた適応重みの数が受信信号の数よりも少ない場合には、整相演算部が、適応重みの数に合わせて複数の受信信号を縮退させる演算を行って、縮退させた受信信号と適応重みを用いて整相出力を生成してもよい。
　本発明の第２の態様によれば、以下のような超音波撮像装置が提供される。すなわち、被検体からの超音波信号を受信する複数の素子と、複数の素子の受信信号間の類似度を求める類似度演算部と、類似度演算部の求めた受信信号間の類似度を用いて適応重みを求める適応重み演算部と、適応重みと受信信号とを用いて整相出力を生成する整相演算部と、整相出力を用いて画像データを生成する画像処理部とを有する超音波撮像装置である。このような態様の超音波撮像装置は、超音波撮像装置の受信信号の整相処理に用いる重み値を、適応信号処理の手法を用いながら、少ない演算量で精度よく求めることができる。
　上記第２の態様において、類似度演算部と前記適応重み演算部との間には、類似度の特徴を示す所定の指標値を抽出する抽出部と、抽出部で抽出された指標値に基づいて複数の素子の受信信号をそれぞれ遅延させて波面をそろえる遅延部を配置することができる。この場合、適応重み演算部は、遅延部が遅延させた受信信号を用いて適応重みを求めることができる。
　このように、本発明では、あらかじめ受信信号について類似度演算処理を行い、求めた類似度もしくは、求めた類似度により遅延させた受信信号を用いて適応重みを演算することにより、演算量を低減し、正確な点像の推定を行うことができる。例えば、時間方向の類似度演算処理を行うことによって、比較的少ない演算量で時間方向のずれを補正し、より正確な点像の推定を行うことができる。これにより、時間方向（深さ方向）の画像のぼけを修正し、径の小さい点像が得られるとともに、偽像や雑音も低減した超音波画像を安定的に得ることができる。
　本発明の一実施形態の具体例について説明する。
　（第１の実施形態）
　上述した本発明の第１の態様の超音波撮像装置を第１の実施形態として具体的に説明する。
　まず、図１（ａ）、（ｂ）を用いて超音波撮像装置の全体構成について説明する。図１（ａ）は装置の斜視図、図１（ｂ）は内部の概略構成を示すブロック図である。
　図１（ａ）のように、超音波撮像装置は、超音波探触子１０１と装置本体１０２と画像表示部１０３とを備えている。装置本体１０２内には、図１（ｂ）のように送信ビームフォーマ１０４と、送受信分離回路４１１と、受信ビームフォーマ１０７と、画像処理部１０８が配置されている。
　送信ビームフォーマ１０４において送信ビーム用の信号が生成され、送受信分離回路４１１を経て、超音波探触子１０１に受け渡される。超音波探触子１０１は、超音波を被検体１００の体内に向けて送信し、体内で反射されたエコー信号を超音波探触子１０１で受信する。受信信号は、送受信分離回路４１１を経て受信ビームフォーマ１０７において整相演算処理等が施される。整相演算処理後の受信信号は、画像処理部１０８に受け渡され、各種フィルタ、スキャンコンバータなど様々な画像処理が実行され、超音波画像が生成される。超音波画像は、画像表示部１０３に受け渡され、表示される。
　図２は、受信ビームフォーマ１０７の構成を示すブロック図である。この受信ビームフォーマは、適応信号処理の技術をビームフォーマに適用するアダプティブビームフォーマである。図２のように、受信ビームフォーマ１０７は、遅延回路４１２と、類似度演算部４０４と、サンプル数調整部４１０と、抽出部変換部４１３と、適応整相エンジン４０５とを含む。これら受信ビームフォーマ１０７の各部は、それぞれを独立した回路で構成することも可能であるし、予めプログラムを格納したメモリと、そのプログラムを読み込んで実行するＣＰＵやＧＰＵにより各部の動作を実現する構成にすることも可能である。
　類似度演算部４０４は、超音波探触子１０１を構成する複数の素子の受信データ（以下、受信データともいう）同士の時間方向の類似度を演算により求め、演算結果に基づいて計算された情報を適応整相エンジン４０５の入力とする。あらかじめ時間方向の類似度演算処理を行うことによって、適応整相エンジン４０５では、比較的少ない演算量で時間方向のずれを補正でき、より正確な点像の推定を行うことができる。なお、類似度演算部４０４の前段として、遅延回路４１２を配置し、超音波探触子を構成する複数素子の各受信信号に対して、素子の位置に応じて遅延時間を与え、仮想的に空間のある一点に焦点（フォーカス）をあわせる処理を行う。
　超音波探触子１０１は、アレイ状に配列した複数の素子（超音波振動子）４００を備えている。本実施形態では、アクティブチャンネル技術を採用しており、１本の送信超音波ビームに対する受信エコーを受信した超音波探触子１０１のうち、素子４００の中の一部の領域の素子をアクティブチャンネル４０１とし、アクティブチャンネル４０１の受信信号を用いて超音波伝搬方向の１本の画像データ（１ラスター）を生成する。図２のように、素子の位置を少しずつずらしながら複数のアクティブチャンネル４０２、４０１、４０３と順次構成し、それぞれのアクティブチャンネル４０２、４０１、４０３についてラスターを生成し、その結果を並べたものが超音波画像となる。
　以下の説明では、１回の送受信に対応した１つのアクティブチャンネル４０１の各素子の受信データを適応整相処理することにより、１ラスターを生成する際の各部の動作を説明する。図３は、その際の受信ビームフォーマの処理を示すフローである。
　アクティブチャンネル４０１で受信された複数の受信データは、送受信分離回路４１１を通して、受信ビームフォーマ１０７の遅延回路４１２に入力される。
　ステップ３１において、遅延回路４１２は、図４に示すように、アクティブチャンネル４０１を構成する複数素子４００の各受信信号（受信データ）に対して、空間内の一点２０１を中心に凹面型２０５に遅延量が分布する遅延時間を、素子の位置に応じて与え、仮想的に焦点２０１に焦点（フォーカス）をあわせる（ステップ３１）。凹面型２０５の形状を例えば凹面型２０６、２０７に変えることにより、点２０２、２０３にそれぞれ焦点を合わせることができる。これにより、所望の焦点に合わせて、各素子４００の受信信号２０４を遅延させ、波面１０００のそろった受信信号（受信データ）２０８を得ることができる。
　図５（ａ）のように、アクティブチャンネル４０１を構成する素子数（チャンネル数）がＫ個であれば、あるサンプル時刻ｎにおけるＫ個の受信データ２０８は下記式（１）のベクトルｘ(ｎ)として表すことができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　ステップ３２において、遅延回路４１２の後段に配置された類似度演算部４０４は、遅延回路４１２からＫ個の受信データからなるベクトルｘ(ｎ)を入力信号として受けとり、異なるチャンネル（素子）の受信信号間の類似度演算を行う。具体的には、類似度演算部４０４では、アクティブチャンネル(総数Ｋ)のチャンネル間での類似度関数を計算し、その結果を出力する。類似度関数としてはマハラノビス距離、ピアソン類似度関数、相互相関関数などの複数の信号ベクトル間の類似度を出力するいかなる関数を用いてもよい。
　ここでは類似度演算の一例として、相互相関関数を用いた演算について説明する。相互相関関数は、ある信号と他の信号との類似度を表す手法の一つであり、一般的に次の式（２）の関数Ｃｐ(ｎ)で表される。式（２）のように、相互相関関数Ｃｐ(ｎ)は、あるチャンネルｐの受信データｘｐ(ｎ)と、チャンネルｐからｑチャンネル分離れたチャンネルｐ＋ｑの受信データｘｐ＋ｑ(ｎ)を時間方向にτだけフリップして共役をとった信号ｘ＊ ｐ＋ｑ(ｎ＋τ)とのたたみ込みで表される。ここで、チャンネルｐとチャンネルｐ＋ｑとがいくつ離れているように設定するかは任意であり、ｑは式（３）を満たしていればどのような値でもよい。たとえばｑ＝１であれば、Ｃｐ(ｎ)は隣接チャンネル間の相互相関関数となる。総チャンネル数がＫである時に、式（４）で表されるように、Ｋ－ｑ個の相互相関関数が出力される。たとえば、ｑ＝３では３チャンネル離れたチャンネルとの相関を取ることになり、(ch.1,ch.4),(ch2,ch5)…(ch.K-3,ch.K)の全部で（Ｋ－３）組の相互相関関数Ｃ１(ｎ)～ＣＫ－ｑ(ｎ)が出力される。また、式（２）において、積分区間－ｒからｒは、図５（ａ）に示す相互相関窓１００３の区間を示し、相互相関窓１００３内のサンプル時刻ごとの受信データｘ(ｎ)について式（２）の演算を行う。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　式（２）により求めた相互相関関数Ｃ１(ｎ)～ＣＫ－ｑ(ｎ)を図５（ｂ）に示す。ただし、図５（ｂ）では、ｑ＝１の場合を例示している。
　なお、相互相関窓１００３の大きさは、予め定めた固定値であってもよいし、サンプル点調整部４１０が、操作者の指示に応じて任意の大きさに設定する構成とすることも可能である。具体的には、式（２）において、積分区間ｒの大きさを変化させることにより相互相関窓１００３の大きさを変更することができる。すなわち、サンプル点調整部４１０は、受信信号の時間方向について、任意の長さの窓を設定する窓長さ調整部として機能する。
　式（２）により演算されたＫ－ｑ個の相互相関関数Ｃ１(ｎ)～ＣＫ－ｑ(ｎ)は、抽出変換部４１３に受け渡される。ステップ３３において、抽出変換部４１３は、式（５）および式（６）のように、相互相関関数Ｃｐ（ｎ）の特徴を示す所定の１以上の指標（パラメータ）の値を抽出する。パラメータ値は、Ｋ－ｑ個の相互相関関数Ｃ１(ｎ)～ＣＫ－ｑ(ｎ)ごとに抽出する。パラメータとしては、Ｃｐ（ｎ）の時間方向の最大値（ピーク振幅）ａｐ、最大値ａｐを取る時刻の基準時刻ｔ０からのずれ分Δｔｐ（ｎ）、Δｔｐ（ｎ）を位相に変換したφｐ（ｎ）、式（７）で示す最大値ａｐとφｐ（ｎ）で表した複素数（複素データ）ξｐ(ｎ)、式（８）で示す複素成分ＩｐとＱｐの組、および、複素成分の実部のみまたは虚部のみ、のうちの所定の１以上のパラメータを用いる。
　抽出変換部４１３が抽出した所定のパラメータの値は、適応整相エンジン４０５の入力とする。パラメータとして複素データを用いた場合、位相φｐ（ｎ）と振幅ａｐの双方を利用することにより、適応整相エンジン４０５において精度の高い相互相関推定を行うことができる。なお、式（７）におけるＴは超音波の周期を表す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
　図２に示すように、抽出変換部４１３の後段には、適応整相エンジン４０５が配置されている。適応整相エンジン４０５は、複数の入力信号に基づき整相出力を生成するブロックであり、アダプティブビームフォーマ（受信ビームフォーマ）１０７の主演算部となっている。図２のように適応整相エンジン４０５は、行列演算部４０６、適応重み演算部４０７および整相演算部４０８を備えている。本実施形態では、適応重み演算部４０７のアルゴリズムとして、ＭＶＤＲアルゴリズムを用いる場合を例に、適応整相エンジン４０５の処理について説明する。
　ステップ３４において、行列演算部４０６は、式（９）により空間共分散行列Ｒ(ｎ)を計算する。Ｒ(ｎ)は、抽出変換部４１３の抽出したａｐ、Δｔｐ（ｎ）、φｐ（ｎ）、ξｐ、および、ＩｐとＱｐの組、のうちの所定の１以上の値を用いて演算する。ここでは、複素データξｐを用いて、式（９）の空間共分散行列Ｒ(ｎ)を求める場合を例に説明する。式（９）のようにＲ(ｎ)は、式（１０）であらわされる複素ベクトルξ(n)と、その複素転置ベクトルξＨ(n)との積のアンサンブル平均をとったものである。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
　本発明は、式（９）のＲ(ｎ)の入力（要素）として、類似度演算部４０４により演算した類似度を利用することに特徴がある。類似度を用いるため、受信のアクティブアレイ４０１の大きさをＫとすると、空間共分散行列Ｒ(ｎ)は、（Ｋ－ｑ）×（Ｋ－ｑ）の正方行列となる。従来のアダプティブビームフォーマであれば、空間共分散行列への入力は、式（１）のｘ（ｎ）を用いるため、共分散行列は、Ｋ×Ｋの正方行列となる。
　なお、式（９）において、アンサンブル平均数Ｎは、対象サンプル点ξ(ｎ)の前後Ｓサンプルずつの合計Ｎ=２Ｓ＋１点として、式（９）の最右辺のように一様平均とする。
　ステップ３５において、空間共分散行列Ｒ(ｎ)を受け取った適応重み演算部４０７では、ＭＶＤＲ法を用いて重みベクトルｗ(ｎ)を計算する。ＭＶＤＲ法による重みベクトルは、ここでは式（１１）により求める。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
　式（１１）においてＲ(ｎ)は、式（９）により生成した、時間方向のあるサンプル点nにおける相関行列であり、ａはモードベクトルである。
　例えば、ＭＶＤＲ法をリニアスキャンのある１時刻の受信信号サンプルに対して適用する場合、到来方向q ＝０°を関心方向として得られた複素重みベクトルｗ(ｎ)は、関心方向以外の方向の応答を最小化する適応フィルタであり、方位方向の分解能向上が期待できる。本実施形態では、上述のように遅延回路４１２において遅延処理を施しているため、入力信号はq ＝０°方向に波面１０００が揃ったデータとなっている。このため、式（９）において、モードベクトルａは、簡単にａ=[1，1，…，1]Tとすることができる。
　ステップ３６において、整相演算部４０８は、適応重み演算部４０７で求めた複素重みベクトルｗ(ｎ)を受け取り、遅延回路４１２からバイパスさせて受け取った受信データベクトルｘ(ｎ)と、式（１２）～式（１４）のように演算する。これにより、整相演算部４０８は、アクティブチャンネル４０１に対応した１ラスターの整相出力ｙ(ｎ)を得る。
　式（１２）、式（１３）は、遅延回路４１２からバイパス入力した時点ではＫ個の成分であった受信データのベクトルｘ（ｎ）を、相互相関関数の個数Ｋ－ｑの要素で構成されるベクトルｚ(ｎ)に縮退させる台形重み処理である。このＫ要素からＫ－ｑ要素への変換においては、Ｋ要素からＫ－ｑに縮退させることができればどのような演算であってもよい。よって、式（１２）、式（１３）の台形重み処理とは異なる線形演算を用いることも可能である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000012
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000013
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000014
　式（１４）によって得られた１ラスターの整相出力ｙ(ｎ)は、アクティブチャンネル４０１からアクティブチャンネル４０２、４０３へと受信アレイ上をシフトしていくに伴って、１ラスターごとに画像処理部１０８に受け渡される。画像処理部１０８においては、スキャンコンバータにより、全ラスターを並べ２次元画像として生成する。また、各種フィルタ処理等の様々なバックエンド画像処理がなされる。最終的に、画像表示部１０３に超音波画像が表示される。
　このように、本実施形態では、適応的手法では、受信信号ｘ(ｎ)の時間方向のサンプル点ごとに、受信信号を用いて演算により重みベクトルｗ(ｎ)を求め、このｗ（ｎ）とｘ（ｎ）と演算処理することにより整相出力ｙ(ｎ)に得ることができる。よって、比較例として図６に示すように、固定値の重みベクトルｗを用いる場合と比較して、適応的に重みベクトルを変化させることができるため、高精細な超音波画像を得ることができる。
　しかも、本実施形態では、あらかじめ時間方向の類似度演算処理を行うため、適応整相エンジン４０５では、比較的少ない演算量で時間方向のずれを補正し、より正確な点像の推定を行うことができる。これにより、時間方向（深さ方向）の画像のぼけを修正し、より締まった点像を得ることができる。また偽像や雑音が少ない超音波画像を安定的に得ることができる。
　類似度演算処理を行う効果について、図５（ｃ）、（ｄ）を用いてさらに説明する。図５（ｃ）は、あるサンプル時刻ｎにおける、図５（ａ）の遅延回路４１２の出力ｘ(ｎ)を縦軸に、チャンネル番号を横軸にプロットしたものである。図５（ｄ）は、あるサンプル時刻ｎにおける、類似度演算部４０４の演算結果Ｃｐの出力の特徴（パラメータ：ａｐ、Δｔｐ（ｎ）、φｐ（ｎ）、ξｐ(ｎ)もしくは、複素成分ＩｐとＱｐの組のいずれか、ここでは一例としてφｐ（ｎ））を抽出変換部４１３で抽出した値を縦軸に、チャンネル番号を横軸にプロットしたものである。
　図５（ｃ）のように、受信信号のチャンネル方向のプロファイルは、音波のＲＦ信号（受信信号）をそのまま並べたものであるのでノイズが多く、微小散乱体やノイズの影響でプロファイルに飛び１００９が生じる場合もある。時間方向に平均をとることによって飛び１００９の影響を鈍らせることはできるものの、限界がある。よって、図５（ａ）のようなＲＦ信号をそのまま、もしくは時間方向に算術平均をとった上で、適応整相エンジンに入力する場合、得られる重みｗ（ｎ）は、ノイズや飛び１００９の影響を受ける。特に、ＭＶＤＲ法などの適応ビームフォーミングをＲＦ信号に適用した場合、データの飛び１００９にフォーカスをあわせるように重みｗ(ｎ)が生成されるため、本来は物体が存在しない場合に、飛び１００９の位置に偽像をつくってしまう。例えば、類似度演算を行わない場合（すなわち時間方向推定を行っていない場合）に、適応整相エンジンの推定に用いる位相φは、図５（ｄ）に示した実際の位相１０１０とはほとんど一致しない固定位相１０１６を用いざるを得ないため、時間方向の推定精度が低下し、最終的な超音波画像の画質が低下する。
　一方、本実施形態では、類似度演算部４０４が行う類似度演算処理は、波を一つのパケットと見なして式（２）のマッチドフィルタ処理を行うため、図５（ｂ）に示すように、時間方向への平均化作用が得られ、ノイズを低減したチャンネル方向プロファイル１０１０を得ることができる。例えば、類似度演算部４０４の演算結果から抽出変換部４１３で抽出した位相１０１０を用いることにより、時間方向により精度の高い推定を行うことができ、最終的な超音波画像の点像を時間方向（超音波伝搬方向）のスポット径の小さい引き締まった像とすることに効果がある。
　なお、上述した行列演算部４０６における演算アルゴリズムの別の手法の一つとして、サブアレイ行列を用いた空間平均演算を行うことも可能である。サブアレイ行列は、式（１５）、式（１６）で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000015
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000016
　サブアレイ行列の主対角成分を相関行列R(n)の主対角成分に一致させて1サンプルずつずらしてゆくと、(K-q)-L+1個のサブアレイ行列の空間平均処理となり、式（１７）の相関行列Ｒ＾(ｎ)が得られる。この相関行列Ｒ＾(ｎ)を適応重み演算部４０６で演算する際に、上記式（１１）のＲ(ｎ)と置き換えて用いることにより、重みｗ＾(ｎ)を演算することができる。整相演算部４０８では、式（１８）、式（１９）を用いて整相出力ｙ(ｎ)を出力する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000017
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000018
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000019
　このように、行列演算部４０６において、サブアレイ行列の空間平均処理を行うことにより、超音波受信信号の相関性の雑音を抑制する効果が得られる。また、空間平均法のひとつとして、例えば非特許文献２に開示されている公知の前向き／後向き空間平均処理を行うことも可能である。
　上述してきた本実施形態では、類似度演算部４０４においてｑ個離れたチャンネルの受信信号間での類似度を求める例について説明を行った。例えば、ｑ＝１の隣接チャンネル間で受信信号の類似度を求めるケースの場合には、Ｋ－１個の相互相関関数が類似度演算部４０４から出力されるため、適応整相エンジン４０５において演算する式（１０）、式（１１）のベクトルの要素数もＫ－１個となる。そのため、受信データベクトルｘ(ｎ)と、複素重みベクトルｗ(ｎ)を演算処理する前に、式（１２）および式（１３）により、受信データのベクトルｘ（ｎ）を、相互相関関数の個数Ｋ－１の要素で構成されるベクトルｚ(ｎ)に縮退させる必要があった。そこで、式（１２）、（１３）の演算を避けるために、類似度演算部４０４において、式（２０）のように、Ｋチャンネル目の入力データｘＫ（ｎ）の自己相関関数を求め、類似度ｑ＝１のときにＫ個目の相互相関関数として、これをＣＫ（ｎ）として用いることも可能である。
　これにより、式（２１）、式（２２）のように、チャンネル数Ｋを保持したまま式（１０）以降のベクトルを用意することが可能になり、バイパス入力の受信信号ｘ（ｎ）を縮退させることなく用いることができる。最終的には、式（２３）により整相出力が得ることができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000020
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000021
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000022
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000023
　上述してきたように、本実施形態では、アダプティブビームフォーミングのアルゴリズムとして、受信アレイの複数の素子からの受信信号の類似度演算を行い、その演算結果を用いて空間共分散行列Ｒ(ｎ)を生成することに特徴がある。よって、適応重み演算部４０７で、空間共分散行列Ｒ(ｎ)に基づいたビームフォーミングを行うアルゴリズムは、どのようなアルゴリズムであってもよい。すなわち、ＭＶＤＲ法のみならず、例えばＭＵＳＩＣ（Multiple　Signal　Classification）法、ＡＰＥＳ（Amplitude　and　Phase　Estimation法、ＥＳＰＲＩＴ（Estimation　of　Signal　Parameters　via　Rotational　Invariance　Techniques）法、ＭＥＭ法（Maximum　Entropy　Method）などを用いることができる。
　（第２の実施形態）
　図７を用いて、本発明の第２の実施形態の超音波撮像装置について説明する。図７は、第２の実施形態の受信ビームフォーマ１０７のブロック図である。図８は、受信ビームフォーマ１０７の各部の動作を示すフローチャートである。
　第２の実施形態では、適応重み演算部は、類似度の分布と重み値との組合わせが予め複数種類格納された重みメモリ部と、重み推定部を有する構成とする。重み推定部は、類似度演算部から受け取った複数の類似度の分布に基づき、重みメモリ部内に格納された類似度の分布と重み値との組み合わせを選択することにより、類似度演算部から受け取った複数の類似度に対応する重み値を選択する構成とする。
　具体的には、図７に示すように、第２の実施形態の受信ビームフォーマ１０７は、第１の実施形態の図４の受信ビームフォーマ１０７とは適応整相エンジン５０１の構成が異なっている。他の構成は、第１の実施形態と同様であるので説明を省略する。
　第２の実施形態では、図７のように、適応整相エンジン５０１は、重み推定部５０２と重みメモリ部５０３、整相演算部５０４とを備えて構成される。第１の実施形態の図４の適応整相エンジン４０５においては、受信データｘ(ｎ)の時間方向の１サンプルごと（もしくは数点ずつ間引いて）に、類似度演算と適応重み演算を行い、逐次適応整相を行う構成であったが、第２の実施形態では、サンプルごとに重み演算を行わないことに特徴がある。第２の実施形態では、重みメモリ部５０３（Look　Up　Table:　LUT）には、予め想定した類似度抽出値と、その想定した類似度抽出値ごとの重みベクトルｗ（ｎ）とが対応付けて予め格納されている。重み推定部５０２は、重みメモリ部５０３の重みベクトルｗ（ｎ）から重みを推定する。
　具体的には、重みメモリ部５０３には、予め想定した、受信信号ｘ（ｎ）の類似度の所定パラメータ（ａｐ、Δｔｐ（ｎ）、φｐ（ｎ）、ξｐ(ｎ)、および、複素成分ＩｐとＱｐの組、のうちの所定の１以上）の値（例えば、φｐ(ｎ)）のチャンネル方向の分布（例えばｎ＝１～（Ｋ－ｑ））が、事前のオフライン処理によって格納されている。また、重みメモリ部５０３には、上記パラメータ値の分布ごとに、予め演算により求めた重みベクトルｗ（ｎ）が、パラメータ値の分布と対応付けて予め格納されている。この重みベクトルｗ（ｎ）の演算は、第１の実施形態の行列演算部４０６および適応重み演算部４０７によるアダプティブビームフォーマのアルゴリズムで求めたものである。
　本実施形態の受信ビームフォーマ１０７の動作を説明する。図８のステップ３１～３３において、送受信分離回路４１１、遅延回路４１２、類似度演算部４０４および抽出変換部４１３は、第１の実施形態の図３のステップ３１～３３と同様に、遅延処理により波面をそろえた受信信号ｘ（ｎ）について類似度を演算し、類似度から所定のパラメータ（例えばφｐ(ｎ)、ｎ＝１～（ｋ－ｑ））を抽出する。この所定のパラメータは、重みメモリ部５０３にチャンネル方向の分布が格納されているパラメータと同じパラメータである。
　ステップ４４において、重み推定部５０２は、抽出変換部４１３から受け取った、類似度を示す所定のパラメータのチャンネル方向の分布を、重みメモリ部５０３に格納されているデータと比較し、パラメータのチャンネル方向の分布がもっとも近い格納データを選択する。パラメータのチャンネル方向の分布が最も近い格納データを選択する際には、最尤推定、最小2乗法、多項式近似による再帰的フィッティングアルゴリズムなど既存のカーブフィッティングアルゴリズムを用いることが可能である。重み推定部５０２は、選択したパラメータのチャンネル方向の分布の格納データに対応して格納されている重みベクトルｗ(ｎ)を、推定重みベクトルとして整相演算部５０４に受け渡す。
　ステップ４５において、整相演算部５０４は、推定重みベクトルｗ（ｎ）と、遅延回路４１２からバイパスして受け取った受信信号ｘ(ｎ)とを式（１４）、式（１９）、式（２３）のいずれかを用いて演算し、アクティブチャンネル４０１に対応した１ラスターの整相出力ｙ(ｎ)を得る。
　第２の実施形態の構成では、図７の適応整相エンジン５０１を用いることで、逐次重みを計算しないため、図４の適応整相エンジン４０５を用いる場合と比べて格段の演算コストの低減を図ることができる。
　本実施形態では、受信信号に類似度演算を施した信号を適応整相エンジン５０１に入力する構成である。第１の実施形態において図５（ｄ）を用いて説明したように、予め類似度演算を施した信号は、チャンネル方向プロファイルに雑音が少なく、信号の安定性が高い。このため、第２の実施形態において適応整相エンジンとして、ＬＵＴ型の適応整相エンジン５０１を用いた場合であっても、精度の高い重み推定を行うことができる。例えば、図５（ｂ）のように、雑音や飛びの多いチャンネル分布１００６を用いて、ＬＵＴ型の適応整相エンジン５０１を用いた場合、重み推定の精度は低いものとなるが、本実施形態のように類似度演算部４０４において相互相関処理を行った分布を利用することによって、重み推定部５０２においてより正確な近似、例えば多項式近似を行うこと可能になり、重みメモリ部５０３を利用した、チャンネル重み推定の精度が高まる。
　（第３の実施形態）
　第３の実施形態では、適応重み演算部が、第１演算部と第２演算部とを有する構成とする。第１演算部は、類似度演算部の求めた類似度を用いて適応信号処理を行って適応重みを演算する。第２演算部は、類似度の分布と重み値との組み合わせが予め複数種類格納された重みメモリ部と、重み推定部とを備える。重み推定部は、重みメモリ部内に格納された、類似度の分布と重み値との組み合わせを選択することにより、類似度演算部から受け取った複数の類似度に対応する重み値を選択するようにする。また、適応重み演算部は、第１演算部または第２演算部を選択的に駆動させる駆動切り替え部、および、第１演算部および第２演算部の出力の一方を選択的に画像処理部に受け渡す出力切り替え部、の少なくとも一方を備えるようにする。
　以下、図９を用いて、本発明の第３の実施形態の超音波撮像装置について具体的に説明する。図９は、第３の実施形態の受信ビームフォーマの一部を示すブロック図である。第３の実施形態の受信ビームフォーマは、図９のように、適応整相エンジンとして、第１の実施形態の適応整相エンジン４０５と、第２の実施形態の整相エンジン５０１の両方を備えたデュアル型整相エンジンの受信ビームフォーマである。第１の実施形態の適応整相エンジン４０５を逐次型適応整相エンジンと呼び、第２の実施形態の適応整相エンジン５０１を、ＬＵＴ型適応整相エンジンと呼ぶ。
　第３の実施形態においては、２種類の整相エンジン５０１、４０５のいずれかに選択的に動作させるための切り替え部６０３と、切り替え部６０３を制御する制御部６０１とを備えている。切り替え部６０３は、抽出変換部４１３の出力を２種類の整相エンジン５０１、４０５のいずれかに受け渡すスイッチ６０２を備える。
　整相エンジン５０１、４０５のそれぞれの構成及び動作は、第１および第２の実施形態で説明したものと同じであるので、ここでは説明を省略する。
　第３の実施形態の構成においては、超音波撮像装置の術者が、被検体の超音波画像のコントラスト比の大小や、超音波画像の時間的／空間的な変動の大小から、整相エンジンの切り替えを判断し、制御部６０１に２種類の整相エンジン５０１、４０５のいずれを用いるかを指示することができる。これにより、被検体の状態に適した整相エンジンを選択的に用いて超音波画像を提供することが可能となる。
　（第４の実施形態）
　第４の実施形態では、第３の実施形態における第１演算部の演算結果と、第２演算部の演算結果との差分を差分部が求め、差分部の求めた差分に応じて、第２演算部の重みメモリ部内に格納された重み値を重み変更部によって変更するように構成する。
　以下図１０を用いて、本発明の第４の実施形態の超音波撮像装置について具体的に説明する。図１０は、第４の実施形態の受信ビームフォーマ１０７のブロック図である。
　第４の実施形態の受信ビームフォーマ１０７は、図１０のように、第３の実施形態の図９のデュアル型整相エンジン５０１、４０５にさらにフィードバックループを付加したものとなっている。具体的には、ＬＵＴ型整相エンジン５０１の整相出力ｙ(n)と、逐次型整相エンジン４０５の整相出力ｙ(n)の差分を計算する差分部７０１が備えられている。差分部７０１の差分出力は、重みメモリ部５０３に入力される。重みメモリ部５０３には、重み変更部７０３が配置され、差分部７０１からの差分出力に基づいて重みメモリ部５０３に予め格納されている重みｗ(n)の値を変更する。具体的には、重み変更部７０３は、予め定められたアルゴリズムに従って演算することにより、差分部７０１の差分出力を誤差として、誤差が最小になるように、重みメモリ部５０３内に予め格納されている重みｗ(n)の値を変更する。
　重み変更部７０３の演算アルゴリズムは、誤差を最小にするアルゴリズムであればいかなるものであっても良いが、例えばＭＭＳＥ（Minimum　Mean　Square　Error：最小誤差2乗法）に類するアルゴリズムを利用することが好ましい。ＭＭＳＥのアルゴリズムとしては、最急降下法基づくＬＭＳ（Least-Mean　Squares）、サンプル値の直接解法ＳＭＩ（Sample　Matrix　Inversion）、カルマンフィルタに類するＲＬＳ（Recursive　Least　Square：再帰的最小２乗法）などの手法のうちのいずれかを用いることができる。
　このように第４の実施形態では、ＬＵＴ型適応整相エンジン５０１による重み推定で求められる重み値ｗ(n)を、逐次型適応整相エンジン４０５で演算される重み値ｗ(n)に近付けるキャリブレーションを行うことができる。したがって、撮像開始時には、ＬＵＴ型適応整相エンジン５０１と逐次型適応整相エンジン４０５の両方を動作させ、差分部７０１によりフィードバックして、ＬＵＴ型適応整相エンジン５０１による重みメモリ部５０３内の重み値を最適化する。最適化したならば、逐次型適応整相エンジン４０５と差分部７０１を停止させ、ＬＵＴ型適応整相エンジン５０１のみによる重み推定を行うことにより、逐次型適応整相エンジン４０５と同様の重みｗ(n)を、ＬＵＴ型適応整相エンジン５０１で推定して整相演算することができる。
　これにより、第２の実施形態と比較して、計算負荷は多少上昇するものの、ＬＵＴ型適応整相エンジン５０１の重みメモリ部５０３の重み値を最適な重み値ｗ(n)に変更することができるため、より被検体の状態に適した超音波画像を提供することが可能となる。
　本実施形態では、受信信号に類似度演算を施した、雑音が少なく安定性が高い信号を適応整相エンジン４０５、５０１に入力することができる。これにより、第２の実施形態でも述べたようにＬＵＴ型の適応整相エンジン５０１を用いた場合であっても、チャンネル重み推定の精度が高い。このため、本実施形態において、フィードバックループを利用したデュアル型の適応整相エンジンの構成において、誤差量として利用する差分部の出力の摂動が小さくなり、フィードバック処理を安定して行うことができる。さらに、重み変更部７０３において、ＭＭＳＥ等により誤差を最小にする重み値に変更する演算処理を行う際に、反復計算回数の低減を図ることができ、ひいては、演算コストを低減できる。
　（第５の実施形態）
　図１１を用いて、本発明の第５の実施形態の超音波撮像装置について説明する。図１１は、第５の実施形態の受信ビームフォーマ１０７の一部を示すブロック図である。
　図１１の受信ビームフォーマ１０７は、第４の実施形態と同様に差分部７０１によるフィードバックループをもつデュアル型整相エンジン５０１、４０５に、整相エンジンの切り替え部８０１、８０２、８０３を付加した構成である。また、切り替え部８０１、８０２、８０３の切り替え動作を制御する切り替え制御部８０６と、切り替え制御部８０６に切り替えタイミングを指示するタイミング制御部８０８とが配置されている。
　図１１の構成では、切り替え制御部８０６からの制御信号に応じて、切り替え部８０１のスイッチ８０４、８０５および切り替え部８０２、８０３を切り替えることにより、逐次型整相エンジン４０５の整相出力、ＬＵＴ型整相エンジン５０１の整相出力、または、差分部７０１によるフィードバックループを経たＬＵＴ型整相エンジン５０１からの整相出力、を選択的に画像処理部１０８に伝達することができる。
　また、図１１の構成では、切り替え制御部８０６の切り替えタイミングをタイミング制御部８０８により制御することができる。これにより、例えば術中の被検体（患者）の動きが大きい場合などは、差分部７０１によるフィードバックループを回し、重みメモリ部５０３中の重み値の更新回数を多くして動きに追従する。一方、被検体の動きが少ない場合には、差分部７０１によるフィードバックループは回さずに、計算負荷を低減し、画像処理部１０８における他の画像処理アルゴリズムに計算コストを振り分ける、などのアダプティブな超音波画像の演算スキームや様々なアプリケーションへの柔軟な対応が可能になる。
　（第６の実施形態）
　本発明の第６の実施形態について図１２（ａ）、（ｂ）を用いて説明する。図１２（ａ）は、本実施形態の類似度演算部４０４、および抽出変換部４１３のブロック図を説明する図である。図１２（ｂ）は、図１２（ａ）のデシメート演算部の処理を示す説明図である。
　図１２（ａ）のように、本実施形態では、類似度演算部４０４内に切替部９０２を備えている。切替部９０２は、遅延回路４０３から類似度演算部４０４に入力した信号を、第１の実施形態等と同様に類似度演算処理するか、類似度演算することなくそのまま抽出変換部４１３に受け渡すかの切り替えを行う。
　また、抽出変換部４１３は、第１の実施形態等と同様に所定パラメータの抽出演算を行う抽出演算部９０５と、デシメート演算部９０４を備えている。抽出演算部９０５内には、類似度演算部の演算結果Ｃｐ（ｎ）から抽出するパラメータの種類を切り替える切替部（パラメータ（指標）切り替え部）９０３が配置されている。デシメート演算部９０４は、抽出演算部９０３の出力を間引き処理して、整相エンジン４０５、５０１に出力する。
　また、切替部９０２、９０３には、これらの動作を制御する抽出パラメータ変更部９０１が接続されている。
　抽出パラメータ変更部９０１が、切替部９０２を操作者（術者）の指示に従って切り替えることにより、類似度演算部４０４へ入力した遅延回路４０３からの信号をそのまま抽出演算部９０５に受け渡すか、類似度演算した結果を受け渡すかのいずれかを選択できる。また、切替部９０３を切り替えることにより、類似度演算部４０４から受け取った信号からどのパラメータを抽出演算部９０５が抽出するかを変更できる。すなわち、ピーク振幅aｐ(n)とするか、ピークの時刻ずれΔtｐ(n)とするか、位相φとするか、複素信号（ξｐ(n)、Ｉｐ(n)、Ｑｐ(n)）とするか、を選択して切り替えることができる。
　デシメート演算部９０４は、抽出演算部９０５から受け取った類似度演算結果または遅延回路４０３の出力を時間方向に間引いて出力する。具体的には、デシメート演算部９０４は、図１２（ｂ）のように、抽出演算部９０５の出力を、所定の間隔で間引いて出力する。すなわち、サンプル時刻ｎからサンプル時刻ｎ＋４までの期間１０１４は、サンプル時刻ｎの抽出演算部９０５の出力とサンプル時刻ｎ＋５の出力の平均を出力し続け、サンプル時刻ｎ＋５からｎ＋９の期間１０１５は、サンプル時刻ｎ＋５の出力とサンプル時刻ｎ＋９の出力との平均を出力し続ける。このように、サンプル時刻の所定の期間（例えば５サンプル）１０１４、１０１５内は、同じ値を出力し続けることにより、後段の整相エンジン４０５、５０１の演算処理の負荷を低減することができる。例えば、出力を５サンプルおきに間引くことにより、整相エンジンの処理コストを５分の１に低減できる。また、所定の期間１０１４、１０１５の出力として、次の期間の出力との平均を用いることにより、サンプルを間引くことによって出力が大きく変動することを防止できる。
　第６の実施形態において、他の構成は、第１～第５の実施形態のいずれかを用いることができる。
　（超音波診断装置のコンソール）
　図１３には本発明の超音波撮像装置のコンソール１３０を示す。上述してきた実施形態のいくつかの特徴は、図１３に示すように、超音波診断装置のコンソールに配置することができる。例えば、２種類の整相エンジン４０５、５０１を選択的に動作させるための図９の制御部６０１および図１１の切り替え制御部８０６、図１２の抽出パラメータ変更部９０１は、図１３のようにコンソールのスイッチ部１１０３として配置できる。これにより、整相エンジンの種類や抽出パラメータの種類を術者が切り替えることができる。図１１の切り替えタイミング制御部８０８や、図２、図７、図１０、図１２のサンプル点調整部４０１は、目盛りをともなったつまみ部１１０１、１１０２等としてコンソールに配置することができる。これにより、例えばＬＵＴ型整相エンジン５０１を何回稼働させた場合に、逐次型整相エンジン４０５を１回稼働させるかという繰り返しタイミング値や、相関サンプル点数（式（２）中のr）を明示的に術者が変化させることができる。これによって、術者は実際の超音波画像を見ながら、適応ビームフォーマの各種パラメータを変更して、患者依存の最適な条件で診断を行うことができる。また、設定した値を画像表示部１０３の表示領域の一部１１０４に表示する構成にすることもできる。
　（上述の実施形態の効果の例示）
　図１４（ａ）～（ｄ）を用いて、上述してきた実施形態の効果を説明する。図１４（ａ）～（ｄ）は、点散乱体のエコー信号を本実施形態および比較例の受信ビームフォーマ等を用いて、超音波画像にしたものである。図１４（ａ）～（ｄ）において、画像は全て横軸が、アレイ状の素子（超音波振動子）４００のチャンネル方向（口径方向）、縦軸が超音波伝搬方向であり、下向きに素子４００から遠ざかる方向となっている。
　図１４（ａ）の超音波画像１２０３は、類似度演算部４０４と適応整相エンジン４０５を用いた第１の実施形態で得た画像であり、図１４（ｂ）の超音波画像１２０４は、比較例として従来型の遅延加算方式（類似度演算処理と適応整相エンジン４０５なし）で得た画像である。図１４（ｃ）の超音波画像１２０５は、比較例として第１の実施形態から類似度演算部４０４と抽出変換部４１３を取り外し、適応整相エンジンのみを用い、時間方向平均化処理（平均化の点数は、超音波画像１２０３の場合の間引き点数と同じ）して得た画像である。図１４（ｄ）の超音波画像１２０６は、適応整相エンジンのみを用い、時間方向平均化を行わずに得た画像である。
　また、図１５（ａ）は、図１４（ａ）～（ｄ）の超音波画像１２０３～１２０６の最大輝度点が位置する深さの輝度をチャンネル方向に沿ってプロファイルしたものであり、図１５（ｂ）は、最大輝度点が位置するチャンネルの輝度を深さ方向にプロファイルしたものである。図１５（ａ）、（ｂ）において、輝度はデシベル表示されている。
　図１４および図１５（ａ）、（ｂ）から明らかなように、第１の実施形態で得た超音波画像１２０３は、一点一点で適応重みを計算した超音波画像１２０６と比べて遜色のない、点散乱体の像が締まった画像となっている。また、時間方向に適応重みを計算した超音波画像１２０５と比べて、点散乱体の像が小さなスポットになっていることがわかる。また従来型の遅延加算方式の超音波画像１２０４と比べると、点散乱体の像が３倍以上小さなスポットになっており、超音波画像の分解能を格段に向上させていることがわかる。
　このように、図１４および図１５（ａ）、（ｂ）により、発明が、遅延加算方式と比べて、格段に方位方向分解能を向上でき、また他の適応ビームフォーミング手法と比べても遜色のない性能と、スポット径の小さい締まった点像が得られることを確認できた。
　以上のように、上述してきた実施形態では、類似度演算の結果を、適応整相エンジンの入力とすることによって、時間方向の点像をスポット径が小さく引き締めることができ、さらに偽像や雑音が少ない、超音波画像を低コストで安定的に得ることがでる。これにより高画質と高い安定性を兼ね備えた適応超音波撮像装置を実現することができる。
（第７の実施形態）
　上述した本発明の第２の態様の超音波撮像装置を第７の実施形態として具体的に説明する。
　図１６を用いて、本発明の第７の実施形態の超音波撮像装置について説明する。図１６は、第７の実施形態の受信ビームフォーマ１０７のブロック図である。図１７は、受信ビームフォーマ１０７の各部の動作を示すフローチャートである。
　図１６に示すように、第７の実施形態の受信ビームフォーマ１０７は、第１の実施形態の図２の受信ビームフォーマ１０７とは適応整相エンジン４０５と抽出変換部４１３の間に、第２の遅延回路１６００が配置されている点に構成の違いがある。また、受信ビームフォーマ１０７の動作は、第1の実施形態の図３のフローのステップ３４に代えて、図１７に示すようにステップ１７００、１７０１が加わっている。他の構成および動作は、第１の実施形態と同様であるので説明を省略する。
　第７の実施形態では、図１７のように抽出変換部４１３において類似度から算出された類似度抽出値に従って、受信データｘ(ｎ)に再度遅延を施し、波面をそろえる（ステップ１７００）。第２の遅延回路１６００において再度波形をそろえられたデータx’(n)は第１の実施形態における、抽出された所定の指標（ａｐ，Δｔｐ（ｎ），φｐ（ｎ），ξｐ(ｎ)、式（８）で示す複素成分ＩｐとＱｐの組など）に代わって、適応整相エンジン４０５への入力とされ、空間共分散行列Ｒ(ｎ)が生成される（ステップ１７０１）。
　具体的には、第１の実施形態で述べたように抽出変換部４１３は、式（６）から相互相関処理によって基準時刻からのずれ分Δｔｐ(ｎ)を抽出することができる。ここで、遅延回路１６００においてはこのずれ分Δｔｐを利用して、再度受信信号ｘ(ｎ)に遅延をかけて波面をそろえる（ステップ１７００）。遅延回路１６００によって波面がそろえられたデータｘ’(ｎ)は式（２４）で表される。ここで式（２４）におけるΔτp(ｎ)は、基準時刻からのずれ分Δｔｐ(ｎ)を受信データのサンプリング周波数に合わせてスケールを変換した遅延サンプル点数である。式（２４）は第K番目のチャンネルを基準点と取ったときの実施例を示しているが、基準点となるチャンネルは1～Kのどのチャンネル素子でもかまわない。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000024
　式（２４）は本実施形態において、特に好ましい態様として、式（３）、式（４）におけるq=1の場合を示している。しかしながら、qが1で無いときにも、受信データをチャンネル方向にリサンプルするなど、チャンネル間でデータを適当に縮退させることで第７の実施形態を適用できる。
　第２の遅延回路１６００により波面がそろえられたデータｘ’(ｎ)は適応整相エンジン４０５に入力され、行列演算部４０６では空間共分散行列を計算する（ステップ１７０１）。したがって第７の実施形態において空間共分散行列R’(n)は式（２５）となり、この空間共分散行列R’(n)を用いて、適応重み演算、整相演算を行う。以降の構成および信号処理手順は第１の実施形態と同様である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000025
　このように、第７の実施形態の構成では、固定パラメータをもつ遅延回路ではそろえきれなかった受信データの位相をそろえることができる。図５（ｂ）に示すように、ずれ分Δｔｐは受信素子のチャンネル間での到来時刻の差異をあらわしており、被検体内部での波面歪みの影響で発生した時刻ずれ分に対応する。再度波面をそろえた受信データx’(n)を利用することによって、適応整相エンジンにおけるチャンネル重みの推定において、より、正確な値を用いることが可能となる。
　よって、本実施形態によれば、図１６の第２の遅延回路１６００の出力を適応整相エンジンの入力として用いることで、適応整相エンジンにおけるチャンネル重みの推定精度が向上する。
１００　被検体
１０１　超音波探触子
１０２　超音波撮像装置
１０３　画像表示部
１０４　送信ビームフォーマ
１０７　受信ビームフォーマ
１０８　画像処理部
１３０　コンソール
２０１、２０２、２０３　空間内のある一点
２０５、２０６、２０７　遅延凹面型
２０８　波面の揃った受信信号
４００　アレイ状の素子（超音波振動子）
４０１、４０２、４０３　アクティブチャンネル
４０４　類似度演算部
４０５　逐次型適応整相エンジン
４０６　行列演算部
４０７　適応重み演算部
４０８　整相演算部
４１０　サンプル点調整部
４１１　送受信分離回路
４１２　遅延回路
４１３　抽出変換部
５０１　ＬＵＴ型適応整相エンジン
５０２　重み推定部
５０３　重みメモリ部
５０４　整相演算部
６０１　制御部
６０２　スイッチ
７０１　差分部
７０３　重み変更部
８０１、８０２、８０３　切り替え部
８０４、８０５　スイッチ
８０６　整相エンジン切り替え制御部
８０８　切り替えタイミング制御部
９０１　抽出パラメータ変更部
９０２、９０３　切替部
９０４　デシメート演算部
９０５　抽出演算部
１０００　波面
１００３　相互相関窓
１００６　通常の受信信号のチャンネル方向プロファイル
１００９　プロファイル中の飛びデータ
１０１０　相互相関処理を行った信号のチャンネル方向プロファイル
１０１１、１０１５　期間
１０１６　固定位相
１１０１、１１０２　目盛りを伴ったつまみ部
１１０３　スイッチ部
１１０４　表示領域の一部
１２０３　第１の実施形態で得た超音波画像
１２０４　遅延加算方式の超音波画像
１２０５　適応整相エンジンのみを用い、時間方向平均化を行った場合の超音波画像
１２０６　適応整相エンジンのみを用い、時間方向の平均化を行わない場合の超音波画像
１６００　第２の遅延回路

 

Claims (19)

  1. 　被検体からの超音波信号を受信する複数の素子と、前記複数の素子の受信信号間の類似度を求める類似度演算部と、前記類似度演算部の求めた前記受信信号間の類似度を用いて、前記類似度に対応した適応重みを求める適応重み演算部と、前記適応重みと前記受信信号とを用いて整相出力を生成する整相演算部と、前記整相出力を用いて画像データを生成する画像処理部とを有することを特徴とする超音波撮像装置。
  2. 　請求項１に記載の超音波撮像装置において、前記類似度演算部は、時間方向について前記類似度の演算を行うことを特徴とする超音波撮像装置。
  3. 　請求項１に記載の超音波撮像装置において、前記適応重み演算部は、前記類似度演算部の求めた前記類似度を用いて適応信号処理を行うことにより前記適応重みを求めることを特徴とする超音波撮像装置。
  4. 　請求項１に記載の超音波撮像装置において、前記複数の素子と前記類似度演算部との間には、前記超音波信号の焦点位置に応じて前記複数の素子が受信した受信信号をそれぞれ遅延させて波面をそろえる遅延部をさらに有し、
    　前記類似度演算部は、前記遅延部が遅延させた前記受信信号の類似度を求めることを特徴とする超音波撮像装置。
  5. 　請求項１に記載の超音波撮像装置において、前記類似度演算部と前記適応重み演算部との間には、前記類似度の特徴を示す所定の指標値を抽出する抽出部が配置され、前記適応重み演算部は、前記抽出部が抽出した指標値を前記類似度として用いることを特徴とする超音波撮像装置。
  6. 　請求項３に記載の超音波撮像装置において、前記適応重み演算部は、前記受信信号間の前記類似度から空間共分散行列を生成し、適応信号処理を行うことにより前記適応重みを求めることを特徴とする超音波撮像装置。
  7. 　請求項１に記載の超音波撮像装置において、前記複数の素子は並べて配置され、前記類似度演算部は、前記複数の素子のうち所定の数だけ離れた２つの素子の受信信号間の類似度を求めることを特徴とする超音波撮像装置。
  8. 　請求項１に記載の超音波撮像装置において、前記適応重み演算部が求めた前記適応重みの数が前記受信信号の数よりも少ない場合、前記整相演算部は、前記適応重みの数に合わせて前記複数の受信信号を縮退させる演算を行い、縮退させた受信信号と前記適応重みを用いて前記整相出力を生成することを特徴とする超音波撮像装置。
  9. 　請求項１に記載の超音波撮像装置において、前記適応重み演算部は、類似度の分布と重み値との組合わせが予め複数種類格納された重みメモリ部と、前記類似度演算部から受け取った複数の類似度の分布に基づき、前記重みメモリ部内に格納された前記類似度の分布と重み値との組み合わせを選択することにより、前記類似度演算部から受け取った複数の類似度に対応する重み値を選択する重み推定部とを有することを特徴とする超音波撮像装置。
  10. 　請求項１に記載の超音波撮像装置において、前記適応重み演算部は、第１演算部と、第２演算部とを有し、
    　前記第１演算部は、前記類似度演算部の求めた前記類似度を用いて適応信号処理を行って前記適応重みを演算し、
    　前記第２演算部は、類似度の分布と重み値との組合わせが予め複数種類格納された重みメモリ部と、前記類似度演算部から受け取った複数の類似度の分布に基づき、前記重みメモリ部内に格納された前記類似度の分布と重み値との組み合わせを選択することにより、前記類似度演算部から受け取った複数の類似度に対応する重み値を選択する重み推定部とを備えることを特徴とする超音波撮像装置。
  11. 　請求項１０に記載の超音波撮像装置において、前記第１演算部の演算結果と、第２演算部の演算結果との差分を求める差分部と、前記差分部の求めた差分に応じて、前記第２演算部の重みメモリ部内に格納された重み値を変更する重み変更部とをさらに有することを特徴とする超音波撮像装置。
  12. 　請求項１０に記載の超音波撮像装置において、前記適応重み演算部は、前記第１演算部または第２演算部を選択的に駆動させる駆動切り替え部、および、前記第１演算部および第２演算部の出力の一方を選択的に前記画像処理部に受け渡す出力切り替え部の少なくとも一方を有することを特徴とする超音波撮像装置。
  13. [規則91に基づく訂正 24.09.2012]　
    　請求項１２に記載の超音波撮像装置において、前記駆動切り替え部および前記出力切り替え部の切り替えタイミングを制御するタイミング制御部を有することを特徴とする超音波撮像装置。
  14. 　請求項２に記載の超音波撮像装置において、前記受信信号の時間方向について、任意の長さの窓を設定する窓長さ調整部をさらに有し、
    　前記類似度演算部は、前記窓長さ調整部によって設定された前記窓内の受信信号について、前記受信信号間の類似度を求めることを特徴とする超音波撮像装置。
  15. 　請求項５に記載の超音波撮像装置において、前記類似度は関数であり、前記類似度の特徴を示す所定の前記指標値は、振幅、位相、前記振幅と前記位相を用いた複素数、前記複素数の実部のみ、および、前記複素数の虚部のみ、のうちの１以上であることを特徴とする超音波撮像装置。
  16. 　請求項５に記載の超音波撮像装置において、前記抽出部は、前記類似度の特徴を示す前記指標値として、振幅、位相、前記振幅と前記位相を用いた複素数、前記複素数の実部のみ、および、前記複素数の虚部のみ、のうちの１以上を任意に切り替えて抽出させる指標切り替え部を有することを特徴とする超音波撮像装置。
  17. 　請求項１に記載の超音波撮像装置において、前記類似度演算部は、求めた前記類似度を時間方向に間引いて出力するデシメート演算部を有することを特徴とする超音波撮像装置。
  18. 　被検体からの超音波信号を受信する複数の素子と、前記複数の素子の受信信号間の類似度を求める類似度演算部と、前記類似度演算部の求めた前記受信信号間の類似度を用いて適応重みを求める適応重み演算部と、前記適応重みと前記受信信号とを用いて整相出力を生成する整相演算部と、前記整相出力を用いて画像データを生成する画像処理部とを有することを特徴とする超音波撮像装置。
  19. 　請求項１８に記載の超音波撮像装置において、前記類似度演算部と前記適応重み演算部との間には、前記類似度の特徴を示す所定の指標値を抽出する抽出部と、前記抽出部で抽出された指標値に基づいて前記複数の素子の受信信号をそれぞれ遅延させて波面をそろえる遅延部が配置され、前記適応重み演算部は、前記遅延部が遅延させた前記受信信号を用いて前記適応重みを求めることを特徴とする超音波撮像装置。
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