JP6138402B2 - 超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラム - Google Patents

Description

本発明は、超音波を用いて観測対象の組織を観測する超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラムに関する。

観測対象である生体組織または材料の特性を観測するために、超音波を適用することがある。具体的には、観測対象に超音波を送信し、その観測対象によって反射された超音波エコーに対して所定の信号処理を施すことにより、観測対象の特性に関する情報を取得する。

超音波の強度は、観測対象を伝播する際に減衰する。従来、この減衰を利用して観測対象の材料の特性を決定する技術が知られている（例えば、特許文献１を参照）。この技術では、超音波エコーに対応する電気信号を周波数ドメインの振幅スペクトルに変換し、この振幅スペクトルを所定の基準振幅スペクトルと比較することによって減衰量を算出し、この減衰量を材料の特性に依存した減衰モデルとフィッティングさせることによって材料の特性を決定している。

特表２００８−５４５１２３号公報

上述した特許文献１に記載の技術において、基準振幅スペクトルは、観測対象と同じ形状を有し、観測対象と対等の超音波速度を有する一方、超音波の減衰が実質的に生じない材料からなる基準対象（基準片）を用いて設定される。このようにして設定される基準振幅スペクトルを用いた観測対象の特性の決定方法は、規則的な構造を有する材料の場合には有効であるものの、構造自体が不規則な生体組織の場合に適用することは難しい。

また、上記特許文献１に記載の技術において、材料の特性を決定する際には、散乱や吸収などの減衰の原因に応じて異なる複数の減衰モデルを用いることにより、多くの計算を行う必要がある。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、観測対象に適合した超音波の減衰特性を簡易な計算によって求めることができるとともに、その減衰特性を利用した観測を行うことができる超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る超音波観測装置は、観測対象に対して送信した超音波が該観測対象によって反射された超音波エコーを電気信号に変換したエコー信号に基づいて生成される信号の周波数を解析することによって複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析部と、前記複数の周波数スペクトルの特徴量をそれぞれ算出し、前記超音波が前記観測対象を伝播する際の互いに異なる減衰特性を与える少なくとも三つの減衰率候補値の各々において、各周波数スペクトルの特徴量に対して前記超音波の減衰の影響を排除する減衰補正を行うことによって前記各周波数スペクトルの補正特徴量を算出し、前記減衰率候補値ごとに前記補正特徴量の統計的なばらつきを算出した後、該統計的なばらつきに基づく二次関数を生成し、該二次関数において前記統計的なばらつきが最小である減衰率候補値を最適な減衰率として設定する特徴量算出部と、前記最適な減衰率に基づく前記補正特徴量を視覚情報と関連づけて前記エコー信号から生成された超音波画像とともに表示する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成部と、を備えたことを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量算出部は、前記特徴量画像データ生成部が用いるデータのダイナミックレンジよりも広いダイナミックレンジのデータを用いて前記最適な減衰率の設定を行うことを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量算出部は、前記各周波数スペクトルをｎ次式（ｎは正の整数）で近似する処理を行うことによって前記特徴量を算出することを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量算出部は、前記周波数スペクトルにおける所定の周波数帯域を一次式で近似し、前記一次式の切片および傾き、ならびに前記周波数帯域の中間周波数における前記一次式の値であるミッドバンドフィットのうち、前記傾きおよび前記ミッドバンドフィットのいずれか一方を含む一つまたは複数を前記特徴量として算出し、前記傾きおよび前記ミッドバンドフィットのいずれか一方に基づいて前記最適な減衰率を設定することを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量算出部は、前記傾きを前記特徴量として算出する場合は前記傾きに基づいて前記最適な減衰率を設定し、前記ミッドバンドフィットを前記特徴量として算出する場合は前記ミッドバンドフィットに基づいて前記最適な減衰率を設定することを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量算出部は、前記超音波画像の全てのフレームで前記最適な減衰率を設定することを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量算出部は、前記超音波画像の１より大きい所定数のフレームごとに前記最適な減衰率を設定し、前記最適な減衰率を設定しないフレームでは、該フレーム以前で最後に設定された前記最適な減衰率を用いて前記各周波数スペクトルの特徴量を算出することを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量算出部は、前記超音波画像の全てのフレームで前記最適な減衰率に相当する最適減衰率相当値を算出し、１より大きい所定数のフレームで算出した前記最適減衰率相当値をもとに前記最適な減衰率を設定することを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量画像データは、前記最適な減衰率に関する情報を含むことを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量画像データに対応する特徴量画像を表示する表示部をさらに備えたことを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記周波数解析部が前記周波数スペクトルを算出する対象領域の設定入力を受け付ける入力部をさらに備え、前記周波数解析部は、前記対象領域で反射された前記超音波エコーをもとに前記周波数スペクトルを算出することを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置の作動方法は、観測対象に対して送信した超音波が該観測対象によって反射された超音波エコーを電気信号に変換したエコー信号に基づいて生成される信号の周波数を解析することによって複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析ステップと、特徴量算出部が、前記複数の周波数スペクトルの特徴量をそれぞれ算出し、前記超音波が前記観測対象を伝播する際の互いに異なる減衰特性を与える少なくとも三つの減衰率候補値の各々において、各周波数スペクトルの特徴量に対して前記超音波の減衰の影響を排除する減衰補正を行うことによって前記各周波数スペクトルの補正特徴量を算出し、前記減衰率候補値ごとに前記補正特徴量の統計的なばらつきを算出した後、該統計的なばらつきに基づく二次関数を生成し、該二次関数において前記統計的なばらつきが最小である減衰率候補値を最適な減衰率として設定する特徴量算出ステップと、特徴量画像データ生成部が、前記最適な減衰率に基づく前記補正特徴量を視覚情報と関連づけて前記エコー信号から生成された超音波画像とともに表示する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成ステップと、を含むことを特徴とする。

本発明に係る超音波観測装置の作動プログラムは、観測対象に対して送信した超音波が該観測対象によって反射された超音波エコーを電気信号に変換したエコー信号に基づいて生成される信号の周波数を解析することによって複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析手順と、特徴量算出部が、前記複数の周波数スペクトルの特徴量をそれぞれ算出し、前記超音波が前記観測対象を伝播する際の互いに異なる減衰特性を与える少なくとも三つの減衰率候補値の各々において、各周波数スペクトルの特徴量に対して前記超音波の減衰の影響を排除する減衰補正を行うことによって前記各周波数スペクトルの補正特徴量を算出し、前記減衰率候補値ごとに前記補正特徴量の統計的なばらつきを算出した後、該統計的なばらつきに基づく二次関数を生成し、該二次関数において前記統計的なばらつきが最小である減衰率候補値を最適な減衰率として設定する特徴量算出手順と、特徴量画像データ生成部が、前記最適な減衰率に基づく前記補正特徴量を視覚情報と関連づけて前記エコー信号から生成された超音波画像とともに表示する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成手順と、を超音波観測装置に実行させることを特徴とする。

本発明によれば、観測対象に適合した超音波の減衰特性を簡易な計算によって求めることができるとともに、その減衰特性を利用した観測を行うことができるという効果を奏する。

図１は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置を備えた超音波観測システムの構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の信号増幅部が行う増幅処理における受信深度と増幅率との関係を示す図である。 図３は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の増幅補正部が行う増幅補正処理における受信深度と増幅率との関係を示す図である。 図４は、超音波信号の１つの音線におけるデータ配列を模式的に示す図である。 図５は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の周波数解析部が算出する周波数スペクトルの例を示す図である。 図６は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の減衰補正部が補正した補正特徴量をパラメータとして有する直線を示す図である。 図７は、同じ観測対象に対して２つの異なる減衰率候補値に基づいてそれぞれ減衰補正された補正特徴量の分布例を模式的に示す図である。 図８は、減衰率候補値と、減衰率候補値に基づきそれぞれ減衰補正された補正特徴量の分散との関係を模式的に示す図である。 図９は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置が行う処理の概要を示すフローチャートである。 図１０は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置の周波数解析部が実行する処理の概要を示すフローチャートである。 図１１は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装システムの表示装置における特徴量画像の表示例を模式的に示す図である。

以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態（以下、「実施の形態」という）を説明する。

（実施の形態）
図１は、本発明の一実施の形態に係る超音波観測装置を備えた超音波観測システムの構成を示すブロック図である。同図に示す超音波観測システム１は、観測対象である被検体へ超音波を送信し、該被検体で反射された超音波を受信する超音波内視鏡２と、超音波内視鏡２が取得した超音波信号に基づいて超音波画像を生成する超音波観測装置３と、超音波観測装置３が生成した超音波画像を表示する表示装置４と、を備える。

超音波内視鏡２は、その先端部に、超音波観測装置３から受信した電気的なパルス信号を超音波パルス（音響パルス）に変換して被検体へ照射するとともに、被検体で反射された超音波エコーを電圧変化で表現する電気的なエコー信号に変換して出力する超音波振動子２１を有する。

超音波内視鏡２は、通常は撮像光学系および撮像素子を有しており、被検体の消化管（食道、胃、十二指腸、大腸）、または呼吸器（気管・気管支）へ挿入され、消化管や呼吸器、その周囲臓器（膵臓、胆嚢、胆管、胆道、リンパ節、縦隔臓器、血管等）を撮像することが可能である。また、超音波内視鏡２は、撮像時に被検体へ照射する照明光を導くライトガイドを有する。このライトガイドは、先端部が超音波内視鏡２の被検体への挿入部の先端まで達している一方、基端部が照明光を発生する光源装置に接続されている。

超音波観測装置３は、超音波内視鏡２と電気的に接続され、所定の波形および送信タイミングに基づいて高電圧パルスからなる送信信号（パルス信号）を超音波振動子２１へ送信するとともに、超音波振動子２１から電気的な受信信号であるエコー信号を受信してデジタルの高周波（ＲＦ：Radio Frequency）信号のデータ（以下、ＲＦデータという）を生成、出力する送受信部３１と、送受信部３１から受信したＲＦデータをもとにデジタルのＢモード用受信データを生成する信号処理部３２と、送受信部３１から受信したＲＦデータに対して所定の演算を施す演算部３３と、各種画像データを生成する画像処理部３４と、キーボード、マウス、タッチパネル等のユーザインタフェースを用いて実現され、各種情報の入力を受け付ける入力部３５と、超音波観測システム１全体を制御する制御部３６と、超音波観測装置３の動作に必要な各種情報を記憶する記憶部３７と、を備える。

送受信部３１は、エコー信号を増幅する信号増幅部３１１を有する。信号増幅部３１１は、受信深度が大きいエコー信号ほど高い増幅率で増幅するＳＴＣ（Sensitivity Time Control）補正を行う。図２は、信号増幅部３１１が行う増幅処理における受信深度と増幅率との関係を示す図である。図２に示す受信深度ｚは、超音波の受信開始時点からの経過時間に基づいて算出される量である。図２に示すように、増幅率β（ｄＢ）は、受信深度ｚが閾値ｚ_thより小さい場合、受信深度ｚの増加に伴ってβ_０からβ_th（＞β₀）へ線型に増加する。また、増幅率β（ｄＢ）は、受信深度ｚが閾値ｚ_th以上である場合、一定値β_thをとる。閾値ｚ_thの値は、観測対象から受信する超音波信号がほとんど減衰してしまい、ノイズが支配的になるような値である。より一般に、増幅率βは、受信深度ｚが閾値ｚ_thより小さい場合、受信深度ｚの増加に伴って単調増加すればよい。なお、図２に示す関係は、予め記憶部３７に記憶されている。

送受信部３１は、信号増幅部３１１によって増幅されたエコー信号に対してフィルタリング等の処理を施した後、Ａ／Ｄ変換することによって時間ドメインのＲＦデータを生成し、信号処理部３２および演算部３３へ出力する。なお、超音波内視鏡２が複数の素子をアレイ状に設けた超音波振動子２１を電子的に走査させる構成を有する場合、送受信部３１は、複数の素子に対応したビーム合成用の多チャンネル回路を有する。

送受信部３１が送信するパルス信号の周波数帯域は、超音波振動子２１におけるパルス信号の超音波パルスへの電気音響変換の線型応答周波数帯域をほぼカバーする広帯域にするとよい。また、信号増幅部３１１におけるエコー信号の各種処理周波数帯域は、超音波振動子２１による超音波エコーのエコー信号への音響電気変換の線型応答周波数帯域をほぼカバーする広帯域にするとよい。これらにより、後述する周波数スペクトルの近似処理を実行する際、精度のよい近似を行うことが可能となる。

送受信部３１は、制御部３６が出力する各種制御信号を超音波内視鏡２に対して送信するとともに、超音波内視鏡２から識別用のＩＤを含む各種情報を受信して制御部３６へ送信する機能も有する。

信号処理部３２は、ＲＦデータに対してバンドパスフィルタ、包絡線検波、対数変換など公知の処理を施し、デジタルのＢモード用受信データを生成する。対数変換では、ＲＦデータを基準電圧Ｖ_cで除した量の常用対数をとってデシベル値で表現する。信号処理部３２は、生成したＢモード用受信データを、画像処理部３４へ出力する。信号処理部３２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）や各種演算回路等を用いて実現される。

演算部３３は、送受信部３１が生成したＲＦデータに対して受信深度によらず増幅率βを一定とするよう増幅補正を行う増幅補正部３３１と、増幅補正を行ったＲＦデータに高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast Fourier Transform）を施して周波数解析を行うことにより周波数スペクトルを算出する周波数解析部３３２と、周波数スペクトルの特徴量を算出する特徴量算出部３３３と、を有する。演算部３３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）や各種演算回路等を用いて実現される。

図３は、増幅補正部３３１が行う増幅補正処理における受信深度と増幅率との関係を示す図である。図３に示すように、増幅補正部３３１が行う増幅処理における増幅率β（ｄＢ）は、受信深度ｚがゼロのとき最大値β_th−β₀をとり、受信深度ｚがゼロから閾値ｚ_thに達するまで線型に減少し、受信深度ｚが閾値ｚ_th以上のときゼロである。このように定められる増幅率によって増幅補正部３３１がデジタルＲＦ信号を増幅補正することにより、信号処理部３２におけるＳＴＣ補正の影響を相殺し、一定の増幅率β_thの信号を出力することができる。なお、増幅補正部３３１が行う受信深度ｚと増幅率βの関係は、信号処理部３２における受信深度と増幅率の関係に応じて異なることは勿論である。

このような増幅補正を行う理由を説明する。ＳＴＣ補正は、アナログ信号波形の振幅を全周波数帯域にわたって均一に、かつ、深度に対しては単調増加する増幅率で増幅させることで、アナログ信号波形の振幅から減衰の影響を排除する補正処理である。このため、エコー信号の振幅を輝度に変換して表示するＢモード画像を生成する場合、かつ、一様な組織を走査した場合には、ＳＴＣ補正を行うことによって深度によらず輝度値が一定になる。すなわち、Ｂモード画像の輝度値から減衰の影響を排除する効果を得ることができる。

一方、本実施の形態のように超音波の周波数スペクトルを算出して解析した結果を利用する場合、ＳＴＣ補正でも超音波の伝播に伴う減衰の影響を正確に排除できるわけではない。なぜなら、一般に減衰量は周波数によって異なるが（後述する式（１）を参照）、ＳＴＣ補正の増幅率は距離だけに応じて変化し、周波数依存性がないためである。

上述した問題、すなわち、超音波の周波数スペクトルを算出して解析した結果を利用する場合、ＳＴＣ補正でも超音波の伝播に伴う減衰の影響を正確に排除できるわけではない、という問題を解決するには、Ｂモード画像を生成する際にＳＴＣ補正を施した受信信号を出力する一方、周波数スペクトルに基づいた画像を生成する際に、Ｂモード画像を生成するための送信とは異なる新たな送信を行い、ＳＴＣ補正を施していない受信信号を出力することが考えられる。ところがこの場合には、受信信号に基づいて生成される画像データのフレームレートが低下してしまうという問題がある。

そこで、本実施の形態では、生成される画像データのフレームレートを維持しつつ、Ｂモード画像用にＳＴＣ補正を施した信号に対してＳＴＣ補正の影響を排除するために、増幅補正部３３１によって増幅率の補正を行う。

周波数解析部３３２は、増幅補正部３３１が増幅補正した各音線のＲＦデータ（ラインデータ）を所定の時間間隔でサンプリングし、サンプルデータを生成する。周波数解析部３３２は、サンプルデータ群にＦＦＴ処理を施すことにより、ＲＦデータ上の複数の箇所（データ位置）における周波数スペクトルを算出する。

図４は、超音波信号の１つの音線におけるデータ配列を模式的に示す図である。同図に示す音線ＳＲ_kにおいて、白または黒の長方形は、１つのサンプル点におけるデータを意味している。また、音線ＳＲ_kにおいて、右側に位置するデータほど、超音波振動子２１から音線ＳＲ_kに沿って計った場合の深い箇所からのサンプルデータである。音線ＳＲ_kは、送受信部３１が行うＡ／Ｄ変換におけるサンプリング周波数（例えば５０ＭＨｚ）に対応した時間間隔で離散化されている。図４では、番号ｋの音線ＳＲ_kの８番目のデータ位置を受信深度ｚの方向の初期値Ｚ^(k) ₀として設定した場合を示しているが、初期値の位置は任意に設定することができる。周波数解析部３３２による算出結果は複素数で得られ、記憶部３７に格納される。

図４に示すデータ群Ｆ_j（ｊ＝１、２、・・・、Ｋ）は、ＦＦＴ処理の対象となるサンプルデータ群である。一般に、ＦＦＴ処理を行うためには、サンプルデータ群が２のべき乗のデータ数を有している必要がある。この意味で、サンプルデータ群Ｆ_j（ｊ＝１、２、・・・、Ｋ−１）はデータ数が１６（＝２⁴）で正常なデータ群である一方、サンプルデータ群Ｆ_Kは、データ数が１２であるため異常なデータ群である。異常なデータ群に対してＦＦＴ処理を行う際には、不足分だけゼロデータを挿入することにより、正常なサンプルデータ群を生成する処理を行う。この点については、周波数解析部３３２の処理を説明する際に詳述する（図９を参照）。

図５は、周波数解析部３３２が算出する周波数スペクトルの例を示す図である。ここでいう「周波数スペクトル」とは、サンプルデータ群をＦＦＴ処理を施すことによって得られた「ある受信深度ｚにおける強度の周波数分布」を意味する。また、ここでいう「強度」とは、例えばエコー信号の電圧、エコー信号の電力、超音波エコーの音圧、超音波エコーの音響エネルギー等のパラメータ、これらパラメータの振幅や時間積分値やその組み合わせのいずれかを指す。

図５では、横軸が周波数ｆである。また、図５では、縦軸が、強度Ｉ₀を基準強度Ｉ_c（定数）で除した量の常用対数（デシベル表現）Ｉ＝１０ｌｏｇ₁₀（Ｉ₀／Ｉ_c）である。図５に示す直線Ｌ₁₀については後述する。なお、本実施の形態において、曲線および直線は、離散的な点の集合からなる。

図５に示す周波数スペクトルＣ₁において、以後の演算に使用する周波数帯域の下限周波数ｆ_Lおよび上限周波数ｆ_Hは、超音波振動子２１の周波数帯域、送受信部３１が送信するパルス信号の周波数帯域などをもとに決定されるパラメータである。以下、図５において、下限周波数ｆ_Lおよび上限周波数ｆ_Hによって定まる周波数帯域を「周波数帯域Ｕ」という。

一般に、周波数スペクトルは、観測対象が生体組織である場合、超音波が走査された生体組織の性状によって異なる傾向を示す。これは、周波数スペクトルが、超音波を散乱する散乱体の大きさ、数密度、音響インピーダンス等と相関を有しているためである。ここでいう「生体組織の性状」とは、例えば悪性腫瘍（癌）、良性腫瘍、内分泌腫瘍、粘液性腫瘍、正常組織、嚢胞、脈管などのことである。

特徴量算出部３３３は、複数の周波数スペクトルの特徴量をそれぞれ算出し、超音波が観測対象を伝播する際の互いに異なる減衰特性を与える複数の減衰率候補値の各々において、各周波数スペクトルの特徴量（以下、補正前特徴量という）に対して超音波の減衰の影響を排除する減衰補正を行うことによって各周波数スペクトルの補正特徴量を算出し、該補正特徴量を用いて複数の減衰率候補値の中から観測対象に最適な減衰率を設定する。

特徴量算出部３３３は、周波数スペクトルを直線で近似することによって周波数スペクトルの補正前特徴量を算出する近似部３３３ａと、近似部３３３ａが算出した補正前特徴量に対して複数の減衰率候補値の各々に基づいた減衰補正を行うことによって補正特徴量を算出する減衰補正部３３３ｂと、減衰補正部３３３ｂがすべての周波数スペクトルに対して算出した補正特徴量の統計的なばらつきに基づいて複数の減衰率候補値の中から最適な減衰率を設定する最適減衰率設定部３３３ｃと、を有する。

近似部３３３ａは、所定周波数帯域における周波数スペクトルの回帰分析を行って周波数スペクトルを一次式（回帰直線）で近似することにより、この近似した一次式を特徴付ける補正前特徴量を算出する。例えば、図５に示す周波数スペクトルＣ₁の場合、近似部３３３ａは、周波数帯域Ｕで回帰分析を行い周波数スペクトルＣ₁を一次式で近似することによって回帰直線Ｌ₁₀を得る。換言すると、近似部３３３ａは、回帰直線Ｌ₁₀の傾きａ₀、切片ｂ₀、および周波数帯域Ｕの中心周波数ｆ_M＝（ｆ_L＋ｆ_H）／２の回帰直線上の値であるミッドバンドフィット（Mid-band fit）ｃ₀＝ａ₀ｆ_M＋ｂ₀を補正前特徴量として算出する。

３つの補正前特徴量のうち、傾きａ₀は、超音波の散乱体の大きさと相関を有し、一般に散乱体が大きいほど傾きが小さな値を有すると考えられる。また、切片ｂ₀は、散乱体の大きさ、音響インピーダンスの差、散乱体の数密度（濃度）等と相関を有している。具体的には、切片ｂ₀は、散乱体が大きいほど大きな値を有し、音響インピーダンスの差が大きいほど大きな値を有し、散乱体の数密度が大きいほど大きな値を有すると考えられる。ミッドバンドフィットｃ₀は、傾きａ₀と切片ｂ₀から導出される間接的なパラメータであり、有効な周波数帯域内の中心におけるスペクトルの強度を与える。このため、ミッドバンドフィットｃ₀は、散乱体の大きさ、音響インピーダンスの差、散乱体の数密度に加えて、Ｂモード画像の輝度とある程度の相関を有していると考えられる。なお、特徴量算出部３３３は、回帰分析によって二次以上の多項式で周波数スペクトルを近似するようにしてもよい。

減衰補正部３３３ｂが行う補正について説明する。一般に、超音波の減衰量Ａ（ｆ，ｚ）は、超音波が受信深度０と受信深度ｚとの間を往復する間に生じる減衰であり、往復する前後の強度変化（デシベル表現での差）として定義される。減衰量Ａ（ｆ，ｚ）は、一様な組織内では周波数に比例することが経験的に知られており、以下の式（１）で表現される。
Ａ（ｆ，ｚ）＝２αｚｆ ・・・（１）
ここで、比例定数αは減衰率と呼ばれる量である。また、ｚは超音波の受信深度であり、ｆは周波数である。減衰率αの具体的な値は、観測対象が生体である場合、生体の部位に応じて定まる。減衰率αの単位は、例えばｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚである。本実施の形態において、減衰補正部３３３ｂは、最も適合する減衰率（最適な減衰率）をそれぞれ設定するために、複数の減衰率候補値に対してそれぞれ減衰補正を行う。複数の減衰率候補値の詳細については、図８を参照して後述する。

減衰補正部３３３ｂは、近似部３３３ａが抽出した補正前特徴量（傾きａ₀、切片ｂ₀、ミッドバンドフィットｃ₀）に対し、以下に示す式（２）〜（４）にしたがって減衰補正を行うことにより、補正特徴量ａ、ｂ、ｃを算出する。
ａ＝ａ₀＋２αｚ ・・・（２）
ｂ＝ｂ₀ ・・・（３）
ｃ＝ｃ₀＋Ａ（ｆ_M，ｚ）＝ｃ₀＋２αｚｆ_M（＝ａｆ_M＋ｂ）・・・（４）
式（２）、（４）からも明らかなように、減衰補正部３３３ｂは、超音波の受信深度ｚが大きいほど、補正量が大きい補正を行う。また、式（３）によれば、切片に関する補正は恒等変換である。これは、切片が周波数０（Ｈｚ）に対応する周波数成分であって減衰の影響を受けないためである。

図６は、減衰補正部３３３ｂが補正した補正特徴量ａ、ｂ、ｃをパラメータとして有する直線を示す図である。直線Ｌ₁の式は、
Ｉ＝ａｆ＋ｂ＝（ａ₀＋２αｚ）ｆ＋ｂ₀ ・・・（５）
で表される。この式（５）からも明らかなように、直線Ｌ₁は、減衰補正前の直線Ｌ₁₀と比較して、傾きが大きく（ａ＞ａ₀）、かつ切片が同じ（ｂ＝ｂ₀）である。

最適減衰率設定部３３３ｃは、減衰補正部３３３ｂがすべての周波数スペクトルに対して減衰率候補値ごとに算出した補正特徴量の統計的なばらつきが最小である減衰率候補値を最適な減衰率として設定する。本実施の形態では、統計的なばらつきを示す量として分散を適用する。この場合、最適減衰率設定部３３３ｃは、分散が最小となる減衰率候補値を最適な減衰率として設定する。上述した３つの補正特徴量ａ、ｂ、ｃのうち独立なのは２つである。加えて、補正特徴量ｂは減衰率に依存しない。したがって、補正特徴量ａ、ｃに対して最適な減衰率を設定する場合、最適減衰率設定部３３３ｃは、補正特徴量ａおよびｃのいずれか一方の分散を算出すればよい。

ただし、最適減衰率設定部３３３ｃが最適な減衰率を設定する際に用いる補正特徴量は、特徴量画像データ生成部３４２が特徴量画像データを生成する際に用いる補正特徴量と同じ種類であることが好ましい。すなわち、特徴量画像データ生成部３４２が補正特徴量として傾きを用いて特徴量画像データを生成する場合は補正特徴量ａの分散を適用し、特徴量画像データ生成部３４２が補正特徴量としてミッドバンドフィットを用いて特徴量画像データを生成する場合は補正特徴量ｃの分散を適用するのがより好ましい。これは、減衰量Ａ（ｆ，ｚ）を与える式（１）があくまで理想的なものに過ぎず、現実には以下の式（６）の方が適切であることによる。
Ａ（ｆ，ｚ）＝２αｚｆ＋２α₁ｚ ・・・（６）
式（６）の右辺第２項のα₁は、超音波の受信深度ｚに比例して信号強度が変化する大きさを表す係数であり、観測対象の組織が不均一であることや、ビーム合成時のチャンネル数の変更などに起因して発生する信号強度の変化を表す係数である。式（６）の右辺第２項が存在するため、補正特徴量としてミッドバンドフィットを用いて特徴量画像データを生成する場合は、補正特徴量ｃの分散を用いて最適な減衰率を設定した方が正確に減衰を補正することができる（式（４）を参照）。一方、周波数ｆに比例する係数である傾きを用いて特徴量画像データを生成する場合は、補正特徴量ａの分散を用いて最適な減衰率を設定した方が、右辺第２項の影響を排除して正確に減衰を補正することができる。例えば、減衰率αの単位がｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚである場合、係数α₁の単位はｄＢ／ｃｍである。

ここで、統計的なばらつきに基づいて最適な減衰率を設定することができる理由を説明する。観測対象に最適な減衰率を適用した場合、観測対象と超音波振動子２１との距離に関わらず、特徴量は観測対象に固有の値へ収束し、統計的なばらつきが小さくなると考えられる。その一方で、観測対象に適合しない減衰率候補値を最適な減衰率とした場合、減衰補正が過剰であるかまたは不足するため、超音波振動子２１との距離に応じて特徴量にずれが生じ、特徴量の統計的なばらつきが大きくなると考えられる。したがって、統計的なばらつきが最も小さい減衰率候補値が、観察対象にとって最適な減衰率であるということができる。

図７は、同じ観測対象に対して２つの異なる減衰率候補値に基づいてそれぞれ減衰補正された補正特徴量の分布例を模式的に示す図である。図７では、横軸を補正特徴量とし、縦軸を頻度としている。図７に示す２つの分布曲線Ｎ₁、Ｎ₂は、頻度の総和が同じである。図７に示す場合、分布曲線Ｎ₁は、分布曲線Ｎ₂と比較して特徴量の統計的なばらつきが小さく（分散が小さく）、山が急峻な形状をなす。したがって、最適減衰率設定部３３３ｃは、この２つの分布曲線Ｎ₁、Ｎ₂に対応する２つの減衰率候補値から最適な減衰率を設定する場合、分布曲線Ｎ₁に対応する減衰率候補値を最適な減衰率として設定する。

一般に、減衰率候補値と、減衰率候補値ごとに算出した補正特徴量の統計的なばらつきである分散とは、フレームごとに一つの二次関数が決まることが知られている。本実施の形態では、最適減衰率設定部３３３ｃは、複数（本実施の形態では３つ）の減衰率候補値に基づきそれぞれ減衰補正された補正特徴量ｃの分散をもとに生成された二次関数において最小となる値（極値）を求め、該極値に応じた減衰候補値を最適な減衰率として設定する。これは、観測対象が一様と仮定した場合、減衰率の真値と、ばらつきを最小とする減衰率αとが等しいという性質を利用して、極値に基づき最適な減衰率を設定するものである。なお、減衰率候補値は、四つ以上設定されるものであってもよいが、演算処理による負荷軽減の観点から、三つであることが好ましい。

本実施の形態では、三つの減衰候補値（減衰率候補値α₁，α₂，α₃）が予め記憶部３７に記憶され、最適減衰率設定部３３３ｃは、この三つの減衰率候補値を用いて最適な減衰率の設定を行う。減衰率候補値α₁，α₂，α₃は、０．０以上の値であって、観測対象が生体組織である場合、生体組織の減衰率は一般に０．６付近であるため、三つの減衰候補値のうち最も小さい減衰率候補値が０．６以下であり、かつ最も大きい値が０．６以上であることが好ましい。

図８は、減衰率候補値α₁，α₂，α₃と、この減衰率候補値α₁，α₂，α₃に基づきそれぞれ減衰補正された補正特徴量の分散Ｓ（α₁），Ｓ（α₂），Ｓ（α₃）をもとに生成された二次関数Ｑとの関係を模式的に示す図である。最適減衰率設定部３３３ｃは、予め設定されている減衰率候補値α₁，α₂，α₃に基づきそれぞれ減衰補正された補正特徴量ｃの分散Ｓ（α₁），Ｓ（α₂），Ｓ（α₃）を求め、得られた分散Ｓ（α₁），Ｓ（α₂），Ｓ（α₃）を通過する二次関数Ｑを生成する。この際に得られる二次関数は、下に凸の関数である。最適減衰率設定部３３３ｃは、生成した二次関数Ｑの極値を求め、該極値に応じた減衰率候補値α_Sを最適な減衰率として設定する。

ここで、同一フレームのＲＦデータにおいて、複数の減衰候補値に基づく分散が、同一の二次関数上に存在し、かつこの二次関数が下に凸となる理由について説明する。以下の説明では、補正特徴量ｃ（ミッドバンドフィット）の分散を例に説明する。補正特徴量ｃの分散をＶ_c（α）とすると、上記式（４）より、下式（７）が導出される。式（７）において、ｉはサンプル点を識別する添え字であり、各補正特徴量ｃ_iとこれらの補正特徴量の相加平均との差の二乗の和を求めることで、分散Ｖ_c（α）を算出する。

上記式（７）より、下式（８）が導出される。なお、下式（８）では、往復距離をＬ（Ｌ＝２ｚ）としている。

式（８）において、Ｖ_c（α）におけるα²の係数は、正の値となる。したがって、Ｖ_c（α）は、下に凸の二次関数となる。

また、補正特徴量ａの分散についても、補正特徴量ａの分散をＶ_a（α）とすると、上記式（２）より、下式（９）が導出される。

上記式（９）より、上述した分散Ｖ_c（α）と同様に計算すると、下式（１０）が導出される。

式（１０）において、Ｖ_a（α）におけるα²の係数は、正の値となる。したがって、Ｖ_a（α）についても、下に凸の二次関数となる。

画像処理部３４は、エコー信号の振幅を輝度に変換して表示する超音波画像であるＢモード画像データを生成するＢモード画像データ生成部３４１と、最適減衰率設定部３３３ｃが設定した最適な減衰率に基づく特徴量を視覚情報と関連づけてＢモード画像とともに表示する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成部３４２と、を有する。

Ｂモード画像データ生成部３４１は、信号処理部３２から受信したＢモード用受信データに対してゲイン処理、コントラスト処理等の公知の技術を用いた信号処理を行うとともに、表示装置４における画像の表示レンジに応じて定まるデータステップ幅に応じたデータの間引き等を行うことによってＢモード画像データを生成する。Ｂモード画像は、色空間としてＲＧＢ表色系を採用した場合の変数であるＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の値を一致させたグレースケール画像である。

Ｂモード画像データ生成部３４１は、信号処理部３２からのＢモード用受信データに走査範囲を空間的に正しく表現できるよう並べ直す座標変換を施した後、Ｂモード用受信データ間の補間処理を施すことによってＢモード用受信データ間の空隙を埋め、Ｂモード画像データを生成する。Ｂモード画像データ生成部３４１は、生成したＢモード画像データを特徴量画像データ生成部３４２へ出力する。

特徴量画像データ生成部３４２は、特徴量算出部３３３が算出した特徴量に関連する視覚情報をＢモード画像データにおける画像の各画素に対して重畳することによって特徴量画像データを生成する。特徴量画像データ生成部３４２は、例えば図４に示す１つのサンプルデータ群Ｆ_j（ｊ＝１、２、・・・、Ｋ）のデータ量に対応する画素領域に対し、そのサンプルデータ群Ｆ_jから算出される周波数スペクトルの特徴量に対応する視覚情報を割り当てる。特徴量画像データ生成部３４２は、例えば上述した傾き、切片、ミッドバンドフィットのいずれか一つに視覚情報としての色相を対応付けることによって特徴量画像を生成する。なお、特徴量画像データ生成部３４２が、傾き、切片、ミッドバンドフィットから選択される２つの特徴量の一方に色相を対応付けるとともに、他方に明暗を対応付けることによって特徴量画像データを生成するようにしてもよい。特徴量に関連する視覚情報としては、例えば色相、彩度、明度、輝度値、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）などの所定の表色系を構成する色空間の変数を挙げることができる。

制御部３６は、演算および制御機能を有するＣＰＵ（Central Processing Unit）や各種演算回路等を用いて実現される。制御部３６は、記憶部３７が記憶、格納する情報を記憶部３７から読み出し、超音波観測装置３の作動方法に関連した各種演算処理を実行することによって超音波観測装置３を統括して制御する。なお、制御部３６を信号処理部３２および演算部３３と共通のＣＰＵ等を用いて構成することも可能である。

記憶部３７は、減衰率候補値α₁，α₂，α₃、減衰補正部３３３ｂが減衰率候補値に応じて周波数スペクトルごとに算出した複数の特徴量、および該複数の特徴量の統計的なばらつきを与える分散を減衰率候補値と対応づけて記憶する特徴量情報記憶部３７１を有する。

記憶部３７は、上記以外にも、例えば増幅処理に必要な情報（図２に示す増幅率と受信深度との関係）、増幅補正処理に必要な情報（図３に示す増幅率と受信深度との関係）、減衰補正処理に必要な情報（式（１）参照）、周波数解析処理に必要な窓関数（Hamming、Hanning、Blackman等）の情報等を記憶する。

また、記憶部３７は、超音波観測装置３の作動方法を実行するための作動プログラムを含む各種プログラムを記憶する。作動プログラムは、ハードディスク、フラッシュメモリ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して広く流通させることも可能である。なお、上述した各種プログラムは、通信ネットワークを介してダウンロードすることによって取得することも可能である。ここでいう通信ネットワークは、例えば既存の公衆回線網、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）などによって実現されるものであり、有線、無線を問わない。

以上の構成を有する記憶部３７は、各種プログラム等が予めインストールされたＲＯＭ（Read Only Memory）、および各処理の演算パラメータやデータ等を記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）等を用いて実現される。

本実施の形態において、減衰補正部３３３ｂでは、補正特徴量のダイナミックレンジが、画像処理部３４が行うゲイン処理、コントラスト処理等で設定可能な範囲に応じて設定されていることが好ましい。具体的には、減衰率候補値α₁，α₂，α₃は、特徴量画像として表示する特徴量が、上述したゲイン処理、コントラスト処理等で設定可能な範囲に応じた表示に係るダイナミックレンジ内となるように、０．０〜２．０の間で設定される三つの値である。例えば、減衰候補値が２．０より大きいと、算出した補正特徴量が、ダイナミックレンジを超えてしまい、補正特徴量として保持することができない場合が生じる。これにより、統計的なばらつきの値が異なるものとなってしまい、例えば分散に基づき生成される関数が二次関数とならず、減衰率を最適な値に設定することができなくなる。すなわち、本実施の形態に係る減衰率候補値α₁，α₂，α₃は、０．０〜２．０の範囲において設定される値であって、三つの減衰候補値のうち最も小さい減衰率候補値が０．６以下であり、かつ最も大きい値が０．６以上であることが好ましい。特に、観測対象が生体組織であって、固有小数点方式を用いる場合、クリップによる計算精度の低下を抑制するため、三つの減衰候補値が０．６付近の値にそれぞれ設定されることがさらに好ましい。

図９は、以上の構成を有する超音波観測装置３が行う処理の概要を示すフローチャートである。まず、超音波観測装置３は、超音波内視鏡２から超音波振動子２１による観測対象の測定結果としてのエコー信号を受信する（ステップＳ１）。

超音波振動子２１からエコー信号を受信した信号増幅部３１１は、そのエコー信号の増幅を行う（ステップＳ２）。ここで、信号増幅部３１１は、例えば図２に示す増幅率と受信深度との関係に基づいてエコー信号の増幅（ＳＴＣ補正）を行う。

続いて、Ｂモード画像データ生成部３４１は、信号増幅部３１１が増幅したエコー信号を用いてＢモード画像データを生成して、表示装置４へ出力する（ステップＳ３）。Ｂモード画像データを受信した表示装置４は、そのＢモード画像データに対応するＢモード画像を表示する（ステップＳ４）。

増幅補正部３３１は、送受信部３１から出力された信号に対して受信深度によらず増幅率が一定となる増幅補正を行う（ステップＳ５）。ここで、増幅補正部３３１は、例えば図３に示す増幅率と受信深度との関係が成立するように増幅補正を行う。

増幅補正後、周波数解析部３３２は、ＦＦＴ演算による周波数解析を行うことによって特徴量画像データを生成する領域である関心領域内の全てのサンプルデータ群に対する周波数スペクトルを算出する（ステップＳ６：周波数解析ステップ）。図１０は、ステップＳ６において周波数解析部３３２が実行する処理の概要を示すフローチャートである。以下、図１０に示すフローチャートを参照して、周波数解析処理を詳細に説明する。

まず、周波数解析部３３２は、解析対象の音線を識別するカウンタｋをｋ₀とする（ステップＳ２１）。

続いて、周波数解析部３３２は、ＦＦＴ演算用に取得する一連のデータ群（サンプルデータ群）を代表するデータ位置（受信深度に相当）Ｚ^(k)の初期値Ｚ^(k) ₀を設定する（ステップＳ２２）。例えば、図４では、上述したように、音線ＳＲ_kの８番目のデータ位置を初期値Ｚ^(k) ₀として設定した場合を示している。

その後、周波数解析部３３２は、サンプルデータ群を取得し（ステップＳ２３）、取得したサンプルデータ群に対し、記憶部３７が記憶する窓関数を作用させる（ステップＳ２４）。このようにサンプルデータ群に対して窓関数を作用させることにより、サンプルデータ群が境界で不連続になることを回避し、アーチファクトが発生するのを防止することができる。

続いて、周波数解析部３３２は、データ位置Ｚ^(k)のサンプルデータ群が正常なデータ群であるか否かを判定する（ステップＳ２５）。図４を参照した際に説明したように、サンプルデータ群は、２のべき乗のデータ数を有している必要がある。以下、正常なサンプルデータ群のデータ数を２ⁿ（ｎは正の整数）とする。本実施の形態では、データ位置Ｚ^(k)が、できるだけＺ^(k)が属するサンプルデータ群の中心になるよう設定される。具体的には、サンプルデータ群のデータ数は２ⁿであるので、Ｚ^(k)はそのサンプルデータ群の中心に近い２ⁿ／２（＝２^n-1）番目の位置に設定される。この場合、サンプルデータ群が正常であるとは、データ位置Ｚ^(k)の前方に２^n-1−１（＝Ｎとする）個のデータがあり、データ位置Ｚ^(k)の後方に２^n-1（＝Ｍとする）個のデータがあることを意味する。図４に示す場合、サンプルデータ群Ｆ_j（ｊ＝１、２、・・・、Ｋ−１）はともに正常である。なお、図４ではｎ＝４（Ｎ＝７，Ｍ＝８）の場合を例示している。

ステップＳ２５における判定の結果、データ位置Ｚ^(k)のサンプルデータ群が正常である場合（ステップＳ２５：Ｙｅｓ）、周波数解析部３３２は、後述するステップＳ２７へ移行する。

ステップＳ２５における判定の結果、データ位置Ｚ^(k)のサンプルデータ群が正常でない場合（ステップＳ２５：Ｎｏ）、周波数解析部３３２は、不足分だけゼロデータを挿入することによって正常なサンプルデータ群を生成する（ステップＳ２６）。ステップＳ２５において正常でないと判定されたサンプルデータ群（例えば図４のサンプルデータ群Ｆ_K）は、ゼロデータを追加する前に窓関数が作用されている。このため、サンプルデータ群にゼロデータを挿入してもデータの不連続は生じない。ステップＳ２６の後、周波数解析部３３２は、後述するステップＳ２７へ移行する。

ステップＳ２７において、周波数解析部３３２は、サンプルデータ群を用いてＦＦＴ演算を行うことにより、振幅の周波数分布である周波数スペクトルを得る（ステップＳ２７）。図５に示す周波数スペクトルＣ₁は、ステップＳ２７の結果として得られる周波数スペクトルの一例である。

続いて、周波数解析部３３２は、データ位置Ｚ^(k)をステップ幅Ｄで変化させる（ステップＳ２８）。ステップ幅Ｄは、記憶部３７が予め記憶しているものとする。図４では、Ｄ＝１５の場合を例示している。ステップ幅Ｄは、Ｂモード画像データ生成部３４１がＢモード画像データを生成する際に利用するデータステップ幅と一致させることが望ましいが、周波数解析部３３２における演算量を削減したい場合には、ステップ幅Ｄとしてデータステップ幅より大きい値を設定してもよい。

その後、周波数解析部３３２は、データ位置Ｚ^(k)が音線ＳＲ_kにおける最大値Ｚ^(k) _maxより大きいか否かを判定する（ステップＳ２９）。データ位置Ｚ^(k)が最大値Ｚ^(k) _maxより大きい場合（ステップＳ２９：Ｙｅｓ）、周波数解析部３３２はカウンタｋを１増加させる（ステップＳ３０）。これは、処理をとなりの音線へ移すことを意味する。一方、データ位置Ｚ^(k)が最大値Ｚ^(k) _max以下である場合（ステップＳ２９：Ｎｏ）、周波数解析部３３２はステップＳ２３へ戻る。このようにして、周波数解析部３３２は、音線ＳＲ_kに対して、［（Ｚ^(k) _max−Ｚ^(k) ₀＋１）／Ｄ＋１］個のサンプルデータ群に対するＦＦＴ演算を行う。ここで、［Ｘ］は、Ｘを超えない最大の整数を表す。

ステップＳ３０の後、周波数解析部３３２は、カウンタｋが最大値ｋ_maxより大きいか否かを判定する（ステップＳ３１）。カウンタｋが最大値ｋ_maxより大きい場合（ステップＳ３１：Ｙｅｓ）、周波数解析部３３２は一連の周波数解析処理を終了する。一方、カウンタｋが最大値ｋ_max以下である場合（ステップＳ３１：Ｎｏ）、周波数解析部３３２はステップＳ２２に戻る。この最大値ｋ_maxは、術者等のユーザが入力部３５を通じて任意に指示入力した値、もしくは、記憶部３７にあらかじめ設定された値とする。

このようにして、周波数解析部３３２は、解析対象領域内の（ｋ_max−ｋ₀＋１）本の音線の各々について複数回のＦＦＴ演算を行う。ＦＦＴ演算の結果は、受信深度および受信方向とともに記憶部３７に格納される。

なお、以上の説明では、設定された関心領域内においてのみ周波数解析処理を行うものとしたが、周波数解析部３３２が超音波信号を受信したすべての領域に対して周波数解析処理を行うようにすることも可能である。

以上説明したステップＳ６の周波数解析処理に続いて、特徴量算出部３３３は、複数の周波数スペクトルの補正前特徴量をそれぞれ算出し、超音波が観測対象を伝播する際の互いに異なる減衰特性を与える複数の減衰率候補値の各々において、各周波数スペクトルの補正前特徴量に対して超音波の減衰の影響を排除する減衰補正を行うことによって各周波数スペクトルの補正特徴量を算出し、該補正特徴量を用いて各減衰率候補値ごとの分散を算出し、減衰率候補値と分散との関係を示す二次関数を生成して極値を求めることで観測対象に最適な減衰率を設定する（ステップＳ７〜Ｓ１２：特徴量算出ステップ）。以下、ステップＳ７〜Ｓ１２の処理を詳細に説明する。

ステップＳ７において、近似部３３３ａは、周波数解析部３３２が算出した複数の周波数スペクトルをそれぞれ回帰分析することにより、減衰率設定対象の分割領域の各周波数スペクトルに対応する補正前特徴量を算出する（ステップＳ７）。具体的には、近似部３３３ａは、各周波数スペクトルを回帰分析することによって一次式で近似し、補正前特徴量として傾きａ₀、切片ｂ₀、ミッドバンドフィットｃ₀を算出する。例えば、図５に示す直線Ｌ₁₀は、近似部３３３ａが周波数帯域Ｕの周波数スペクトルＣ₁に対し回帰分析によって近似した回帰直線である。

この後、最適減衰率設定部３３３ｃは、後述する減衰補正を行う際に適用する減衰率候補値の値を所定の設定値α₁，α₂，α₃に設定する。この設定値α₁，α₂，α₃の値は、予め特徴量情報記憶部３７１が記憶しておき、最適減衰率設定部３３３ｃが特徴量情報記憶部３７１を参照するようにすればよい。

続いて、減衰補正部３３３ｂは、近似部３３３ａが各周波数スペクトルに対して近似した補正前特徴量に対し、設定値α₁，α₂，α₃を減衰率候補値として減衰補正を行うことにより、補正特徴量をそれぞれ算出し、設定値α₁，α₂，α₃とともに特徴量情報記憶部３７１に格納する（ステップＳ８）。図６に示す直線Ｌ₁は、減衰補正部３３３ｂが減衰補正処理を行うことによって得られる直線の例である。

ステップＳ８において、減衰補正部３３３ｂは、上述した式（２）、（４）における受信深度ｚに、超音波信号の音線のデータ配列を用いて得られるデータ位置Ｚ＝（ｆ_sp／２ｖ_s）Ｄｎを代入することによって補正特徴量を算出する。ここで、ｆ_spはデータのサンプリング周波数、ｖ_sは音速、Ｄはデータステップ幅、ｎは処理対象のサンプルデータ群のデータ位置までの音線の１番目のデータからのデータステップ数である。例えば、データのサンプリング周波数ｆ_spを５０ＭＨｚとし、音速ｖ_sを１５３０ｍ／ｓｅｃとし、図６に示すデータ配列を採用してステップ幅Ｄを１５とすると、Ｚ＝０．２２９５ｎ（ｍｍ）となる。

最適減衰率設定部３３３ｃは、減衰補正部３３３ｂが各周波数スペクトルに対して減衰補正することによって得られた複数の補正特徴量のうち代表となる補正特徴量の分散を算出し、設定値α₁，α₂，α₃と対応づけて特徴量情報記憶部３７１へ格納する（ステップＳ９）。補正特徴量が傾きａ、ミッドバンドフィットｃである場合、上述した図８のように、最適減衰率設定部３３３ｃは、例えば、補正特徴量ｃの分散を算出する。ステップＳ１９において、最適減衰率設定部３３３ｃは、特徴量画像データ生成部３４２が、傾きを用いて特徴量画像データを生成する場合は補正特徴量ａの分散を適用し、ミッドバンドフィットを用いて特徴量画像データを生成する場合は補正特徴量ｃの分散を適用するのが好ましい。

この後、最適減衰率設定部３３３ｃは、設定値α₁，α₂，α₃に基づきそれぞれ減衰補正された補正特徴量ｃの分散をもとに二次関数を生成する（ステップＳ１０）。最適減衰率設定部３３３ｃは、生成された二次関数の極値を求め（ステップＳ１１）、該極値に応じた減衰率候補値を最適な減衰率として設定する（ステップＳ１２）。

最適減衰率設定部３３３ｃは、図８に示したように、減衰率候補値α_Sが０．６５（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）のときに分散が極値Ｓ（α）_minをとる場合、α＝０．６５（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）を最適な減衰率として設定する。

特徴量画像データ生成部３４２は、Ｂモード画像データ生成部３４１が生成したＢモード画像データにおける各画素に対し、ステップＳ１２で特定された最適な減衰率に基づく補正特徴量に関連づけた視覚情報（例えば色相）を重畳するとともに、最適な減衰率の情報を加えることによって特徴量画像データを生成する（ステップＳ１３：特徴量画像データ生成ステップ）。

この後、表示装置４は、制御部３６の制御のもと、特徴量画像データ生成部３４２が生成した特徴量画像データに対応する特徴量画像を表示する（ステップＳ１４）。図１１は、表示装置４における特徴量画像の表示例を模式的に示す図である。同図に示す特徴量画像２０１は、Ｂモード画像に特徴量に関する視覚情報が重畳された画像を表示する重畳画像表示部２０２と、観測対象の識別情報および最適な減衰率として設定された減衰率候補値の情報を表示する情報表示部２０３とを有する。なお、情報表示部２０３に、特徴量の情報、近似式の情報、設定値α₁，α₂，α₃に基づきそれぞれ減衰補正された補正特徴量の分散をもとに生成された二次関数の情報、ゲインやコントラスト等の画像情報等をさらに表示するようにしてもよい。また、特徴量画像に対応するＢモード画像を特徴量画像と並べて表示してもよい。また、減衰率候補値の情報を表示するか否かの指示信号を入力部３５が受け付け可能な構成としてもよい。

以上説明してきた一連の処理（ステップＳ１〜Ｓ１４）において、ステップＳ４の処理とステップＳ５〜Ｓ１２の処理とを並行して行うようにしてもよい。

以上説明した本発明の一実施の形態によれば、予め設定された三つの設定値（設定値α₁，α₂，α₃）を減衰率候補値として減衰補正を行うことにより、補正特徴量をそれぞれ算出し、補正特徴量の分散をもとに生成した二次関数の極値を求め、該極値に応じた減衰候補値を最適な減衰率として設定するようにしたので、観測対象に適合した超音波の減衰特性を簡易な計算によって高速に求めることができるとともに、その減衰特性を利用した観測を行うことができる。

また、本実施の形態によれば、各周波数スペクトルを減衰補正した補正特徴量の統計的なばらつきに基づいて最適な部分減衰率を設定するため、複数の減衰モデルとフィッティングを行う従来技術と比較して、計算量を削減することができる。

また、本実施の形態によれば、観測対象に適合する減衰率が未知の場合であっても、最適な減衰率を設定することができる。

また、本実施の形態によれば、減衰率候補値としての設定値α₁，α₂，α₃を、０．０以上の値であって、三つの減衰候補値のうち最も小さい減衰率が０．６以下であり、かつ最も大きい値が０．６以上とすることによって、一般に０．６付近の減衰率である生体組織を観測対象とした際の最適な減衰率の算出精度を向上することができる。

また、本実施の形態によれば、二次関数の極値に応じた減衰率を最適な減衰率として設定するようにしたので、予め設定されている減衰率候補値よりも桁数の大きな数値を減衰率として設定することが可能となり、最適な減衰率の算出精度を向上することができる。

また、本実施の形態によれば、減衰率候補値α₁，α₂，α₃を、特徴量画像として表示する特徴量がダイナミックレンジ内となるように、０．０〜２．０の間で設定することで、生体組織を観測対象とした際の最適な減衰率の算出精度を向上することができる。

また、本実施の形態によれば、情報表示部２０３に、設定値α₁，α₂，α₃に基づきそれぞれ減衰補正された補正特徴量の分散をもとに生成された二次関数の情報をさらに表示させることによって、二次関数の生成において生じたエラーなどをユーザが確認し、把握することができる。

（実施の形態の変形例）
次に、本発明の実施の形態の変形例について説明する。本変形例では、最適減衰率設定部３３３ｃが、特徴量画像として表示する際のダイナミックレンジよりも広いダイナミックレンジで最適な減衰率を設定する。

具体的には、特徴量画像データ生成部３４２が生成する画像の表示ダイナミックレンジを７０ｄＢとすると、特徴量算出部３３３は、このダイナミックレンジ（７０ｄＢ）よりも大きなダイナミックレンジ（例えば１００ｄＢ）で減衰演算処理を行なう。例えば、特徴量画像データ生成部３４２が、８ｂｉｔの固定小数点方式を用いるのに対し、特徴量算出部３３３は、３２ｂｉｔの浮動小数点方式を用いて特徴量の算出から最適な減衰率の設定までを含む減衰演算処理を行なう。

本変形例によれば、固定小数点方式を用いた減衰演算処理と比して、演算精度を向上させることができる。補正前特徴量の演算から分散に基づく二次関数の生成を一層高精度に行うことで、最適な減衰率を高精度に算出することができる。

ここまで、本発明を実施するための形態を説明してきたが、本発明は上述した実施の形態によってのみ限定されるべきものではない。例えば、最適減衰率設定部３３３ｃは、超音波画像の全てのフレームで最適な減衰率に相当する最適減衰率相当値をそれぞれ算出し、最新のフレームにおける最適減衰率相当値を含む所定数の最適減衰率相当値の平均値、中央値または最頻値を最適な減衰率として設定してもよい。この場合には、各フレームで最適な減衰率を設定する場合と比較して、最適な減衰率の変化が少なくなってその値を安定させることができる。

また、最適減衰率設定部３３３ｃは、超音波画像の所定のフレーム間隔で最適な減衰率を設定するようにしてもよい。これにより、計算量を大幅に削減することができる。この場合には、次に最適な減衰率を設定するまでの間、最後に設定した最適な減衰率の値を使用すればよい。

また、統計的なばらつきを算出する対象領域を音線ごととしてもよいし、受信深度が所定値以上の領域としてもよい。これらの領域の設定を入力部３５が受け付け可能な構成としてもよい。

また、入力部３５が減衰率候補値の設定値α₁，α₂，α₃の設定変更の入力を受け付け可能な構成としてもよい。

また、統計的なばらつきを与える量として、例えば標準偏差、母集団における特徴量の最大値と最小値の差、特徴量の分布の半値幅のいずれかを適用することも可能である。なお、統計的なばらつきを与える量として分散の逆数を適用する場合も考えられるが、この場合には、その二次関数が上に凸となり、その極値に応じた減衰率候補値が最適な減衰率となることはいうまでもない。

また、最適減衰率設定部３３３ｃが、複数種類の補正特徴量の統計的なばらつきをそれぞれ算出し、統計的なばらつきに基づき生成された二次関数の極値に応じた減衰率候補値を最適な部分減衰率として設定することも可能である。

また、超音波プローブとして、光学系のない細径の超音波ミニチュアプローブを適用してもよい。超音波ミニチュアプローブは、通常、胆道、胆管、膵管、気管、気管支、尿道、尿管へ挿入され、その周囲臓器（膵臓、肺、前立腺、膀胱、リンパ節等）を観察する際に用いられる。

また、超音波プローブとして、被検体の体表から超音波を照射する体外式超音波プローブを適用してもよい。体外式超音波プローブは、通常、腹部臓器（肝臓、胆嚢、膀胱）、乳房（特に乳腺）、甲状腺を観察する際に用いられる。

また、超音波振動子は、リニア振動子でもラジアル振動子でもコンベックス振動子でも構わない。超音波振動子がリニア振動子である場合、その走査領域は矩形（長方形、正方形）をなし、超音波振動子がラジアル振動子やコンベックス振動子である場合、その走査領域は扇形や円環状をなす。また、超音波内視鏡は、超音波振動子をメカ的に走査させるものであってもよいし、超音波振動子として複数の素子をアレイ状に設け、送受信にかかわる素子を電子的に切り替えたり、各素子の送受信に遅延をかけたりすることで、電子的に走査させるものであってもよい。

このように、本発明は、請求の範囲に記載した技術的思想を逸脱しない範囲内において、様々な実施の形態を含みうるものである。

以上のように、本発明にかかる超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラムは、観測対象に適合した超音波の減衰特性を簡易な計算によって求めるとともに、その減衰特性を利用した観測を行うのに有用である。

１ 超音波観測システム
２ 超音波内視鏡
３ 超音波観測装置
４ 表示装置
２１ 超音波振動子
３１ 送受信部
３２ 信号処理部
３３ 演算部
３４ 画像処理部
３５ 入力部
３６ 制御部
３７ 記憶部
２０１ 特徴量画像
２０２ 重畳画像表示部
２０３ 情報表示部
３３１ 増幅補正部
３３２ 周波数解析部
３３３ 特徴量算出部
３３３ａ 近似部
３３３ｂ 減衰補正部
３３３ｃ 最適減衰率設定部
３４１ Ｂモード画像データ生成部
３４２ 特徴量画像データ生成部
３７１ 特徴量情報記憶部
Ｃ₁ 周波数スペクトル

Claims (14)

1. 観測対象に対して照射した超音波が該観測対象によって反射された超音波エコーを電気信号に変換したエコー信号に基づいて生成される信号の周波数を解析することによって複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析部と、
   前記複数の周波数スペクトルの特徴量をそれぞれ算出する近似部と、
   前記超音波が前記観測対象を伝播する際の互いに異なる減衰特性を与える少なくとも三つの減衰率候補値のそれぞれによって、各周波数スペクトルの特徴量に対して前記超音波の減衰の影響を排除する減衰補正をそれぞれ行い、前記複数の周波数スペクトルの補正特徴量を算出する減衰補正部と、
   前記減衰率候補値ごとに前記補正特徴量の統計的なばらつきを算出した後、前記統計的なばらつきに基づく二次関数を生成し、前記二次関数において前記統計的なばらつきが最小である減衰率候補値を最適な減衰率として設定する最適減衰率設定部と、
   前記最適減衰率設定部が設定した前記最適な減衰率によって前記減衰補正部が算出した前記補正特徴量に基づく特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成部と、
   を備えたことを特徴とする超音波観測装置。
2. 前記最適な減衰率に基づく前記補正特徴量を視覚情報と関連づけて前記エコー信号から生成された超音波画像とともに表示部に表示させる制御部をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
3. 前記最適減衰率設定部は、前記特徴量画像データ生成部が用いるデータのダイナミックレンジよりも広いダイナミックレンジのデータを用いて前記最適な減衰率の設定を行うことを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
4. 前記近似部は、
   前記各周波数スペクトルをｎ次式（ｎは正の整数）で近似する処理を行うことによって前記特徴量を算出することを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
5. 前記近似部は、前記周波数スペクトルにおける所定の周波数帯域を一次式で近似し、前記一次式の切片および傾き、ならびに前記周波数帯域の中間周波数における前記一次式の値であるミッドバンドフィットのうち、前記傾きおよび前記ミッドバンドフィットのいずれか一方を含む一つまたは複数を前記特徴量として算出し、
   前記最適減衰率設定部は、前記傾きおよび前記ミッドバンドフィットのいずれか一方に基づいて前記最適な減衰率を設定することを特徴とする請求項４に記載の超音波観測装置。
6. 前記最適減衰率設定部は、
   前記傾きを前記特徴量として算出する場合は前記傾きに基づいて前記最適な減衰率を設定し、前記ミッドバンドフィットを前記特徴量として算出する場合は前記ミッドバンドフィットに基づいて前記最適な減衰率を設定することを特徴とする請求項５に記載の超音波観測装置。
7. 前記最適減衰率設定部は、
   前記超音波画像の全てのフレームで前記最適な減衰率を設定することを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
8. 前記最適減衰率設定部は、前記超音波画像の１より大きい所定数のフレームごとに前記最適な減衰率を設定し、
   前記減衰補正部は、前記最適な減衰率を設定しないフレームでは、該フレーム以前で最後に設定された前記最適な減衰率を用いて前記各周波数スペクトルの補正特徴量を算出することを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
9. 前記最適減衰率設定部は、
   前記超音波画像の全てのフレームで前記最適な減衰率に相当する最適減衰率相当値を算出し、１より大きい所定数のフレームで算出した前記最適減衰率相当値をもとに前記最適な減衰率を設定することを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
10. 前記特徴量画像データは、前記最適な減衰率に関する情報を含むことを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
11. 前記特徴量画像データに対応する特徴量画像を表示する表示部をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
12. 前記周波数解析部が前記周波数スペクトルを算出する対象領域の設定入力を受け付ける入力部をさらに備え、
    前記周波数解析部は、前記対象領域で反射された前記超音波エコーをもとに前記周波数スペクトルを算出することを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
13. 周波数解析部が、観測対象に対して照射した超音波が該観測対象によって反射された超音波エコーを電気信号に変換したエコー信号に基づいて生成される信号の周波数を解析することによって複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析ステップと、
    近似部が、前記複数の周波数スペクトルの特徴量をそれぞれ算出する特徴量算出ステップと、
    減衰補正部が、前記超音波が前記観測対象を伝播する際の互いに異なる減衰特性を与える少なくとも三つの減衰率候補値のそれぞれによって、各周波数スペクトルの特徴量に対して前記超音波の減衰の影響を排除する減衰補正をそれぞれ行い、前記複数の周波数スペクトルの補正特徴量を算出する減衰補正ステップと、
    最適減衰率設定部が、前記減衰率候補値ごとに前記補正特徴量の統計的なばらつきを算出した後、該統計的なばらつきに基づく二次関数を生成し、該二次関数において前記統計的なばらつきが最小である減衰率候補値を最適な減衰率として設定する最適減衰率設定ステップと、
    特徴量画像データ生成部が、前記最適減衰率設定部が設定した前記最適な減衰率によって前記減衰補正部が算出した前記補正特徴量に基づく特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成ステップと、
    を含むことを特徴とする超音波観測装置の作動方法。
14. 周波数解析部が、観測対象に対して照射した超音波が該観測対象によって反射された超音波エコーを電気信号に変換したエコー信号に基づいて生成される信号の周波数を解析することによって複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析手順と、
    近似部が、前記複数の周波数スペクトルの特徴量をそれぞれ算出する特徴量算出手順と、
    減衰補正部が、前記超音波が前記観測対象を伝播する際の互いに異なる減衰特性を与える少なくとも三つの減衰率候補値のそれぞれによって、各周波数スペクトルの特徴量に対して前記超音波の減衰の影響を排除する減衰補正をそれぞれ行い、前記複数の周波数スペクトルの補正特徴量を算出する減衰補正ステップと、
    最適減衰率設定部が、前記減衰率候補値ごとに前記補正特徴量の統計的なばらつきを算出した後、該統計的なばらつきに基づく二次関数を生成し、該二次関数において前記統計的なばらつきが最小である減衰率候補値を最適な減衰率として設定する最適減衰率設定手順と、
    特徴量画像データ生成部が、前記最適減衰率設定部が設定した前記最適な減衰率によって前記減衰補正部が算出した前記補正特徴量に基づく特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成手順と、
    を超音波観測装置に実行させることを特徴とする超音波観測装置の作動プログラム。

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