CN115590554A - 超声波摄像装置、信号处理方法以及信号处理程序 - Google Patents

超声波摄像装置、信号处理方法以及信号处理程序 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种能够在短时间内高精度地提取微细的血管的血流的超声波摄像装置、信号处理方法以及信号处理程序。利用多个振动器接收由被检体反射的超声波，由此生成N张帧数据。根据将帧数据的对应位置的数据排列了N帧量的矢量生成相关矩阵，计算个N个等级的每个等级的特异值以及特异矢量。将阈值等级k以上的特异矢量分别乘以多个帧数据，基于得到的多个血流分量帧数据所对应的位置zx的数据间的方差来计算第一滤波器要素。将等级1的特异矢量乘以帧数据，得到组织分量帧数据，基于此计算第二滤波器要素。通过第一和/或第二滤波器要素，对帧数据进行加权而生成杂波抑制图像。

Description

超声波摄像装置、信号处理方法以及信号处理程序
技术领域
本发明涉及超声波摄像装置，涉及在利用奇异值分解来取得生物体内的血流图像的技术中，抑制来自组织的杂波分量的技术。
背景技术
超声波摄像装置被广泛用作以数值或者图像的方式提示无法目视的生物体内的信息的医疗用检查装置。作为基本的影像法，向生物体内的摄像对象发送超声波信号(回波信号)，利用通过反射而得到的接收信号的振幅信息来显示组织的形态。另一方面，通过测量基于多普勒效应的相位变化，对血流的位置、速度进行影像化的技术也广为人知。
近年来，如专利文献1以及2那样，开发了基于主分量分析的血流影像化技术，将微细的血管网作为图像信息进行显示的技术受到关注。主分量分析是基于特异值分解、固有值分解的解析方法的统计分析的方法。在将主分量分析应用于超声波信号的情况下，将更良好地再现原始图像的信息(例如，组织的边界、实质等亮度比较高的分量)分类为上位的主分量，相反，作为信息支配率较低的信息(例如，反射率比组织低，动态的血流分量)被分类为下位的主分量。提出了利用该特性从超声波信号特异性地提取血流分量并进行影像化的方案。
专利文献1所公开的技术是对所取得的超声波信号(多普勒信号)执行主分量分析，抑制因***的变化、呼吸、心脏的搏动等引起的组织的移动的分量(杂波分量)，提高血流图像的品质的方法。例如，计算主滤波器矩阵，使得除去从与杂波分量对应的第一主分量到第三主分量，并维持与血流分量对应的第四主分量到第六主分量。通过对多普勒信号应用主滤波器矩阵，生成抑制杂波分量的图像。进而，从多普勒信号中提取第一主分量和第六主分量，将该比作为指标，对血流的功率信号进行加权。由此，适当地抑制残留的杂波分量。
此外，专利文献2所公开的技术是基于对超声波信号进行主分量分析而得到的信息，通过调整显示图像的信号强度来抑制杂波分量的方法。
在先技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2019-54938号公报
专利文献2：日本特开2020-185122号公报
发明内容
-发明所要解决的课题-
近年来，期望能够高精度地提取微细的血管的血流的超声波摄像装置。因此，发明者们着眼于需要将背景图像的杂波、容易成为高亮度的血管壁的像素抑制为现有技术以上。基于特异值分解、固有值分解的主分量分析是在提取微细的血管构造方面有效的方法，但根据组织、血流的移动速度或者亮度的大小，可能产生杂波分量的抑制不充分的情况。在该情况下，杂波分量残留在显示图像中，无法视觉辨认正确的血管构造，结果导致诊断精度的降低、读影的压力增加。
专利文献1所记载的技术通过主分量分析，从多普勒信号中提取第一特定主分量(例如第一主分量)以及第二特定主分量(例如第六主分量)，以该比为指标进行亮度的调整(加权)。例如，在以第六主分量相对于第一主分量的比率为指标的情况下，如果是位于血管内的像素，则指标接近1，如果是位于脏器组织的像素，则指标接近0。
但是，例如在脏器组织中包含高亮度分量的情况下、脏器组织剧烈移动、组织和血流的信息分散到大范围的主分量的情况下，即使是位于脏器组织的像素，上述指标也不是0而是比较高的数值。结果有可能无法完全抑制残留杂波。
另一方面，专利文献2所记载的技术对所取得的时间序列的超声波信号执行主分量分析，基于其结果计算亮度调整量，调整显示图像的亮度。即，是根据所取得的超声波信号的数据来计算残留杂波分量的方法。然而，由于超声波信号中还包含血流分量，因此，不仅有残留杂波，还存在过剩地抑制血流分量的可能性，结果有可能损害血管视觉辨认性。
通常，在通过主分量分析进行杂波抑制的情况下，通过执行多次的发送接收而得到多个超声波信号(多普勒信号)并执行主分量分析，能够提高杂波抑制的效果，但发送接收耗费时间，实时性降低。
本发明的目的在于提供一种能够在短时间内高精度地提取微细的血管的血流的超声波摄像装置。
-用于解决课题的手段-
根据本发明，提供以下那样的超声波摄像装置。
即，本发明的超声波摄像装置具有数据收集部、矩阵变换部、矩阵分析部、滤波器要素生成部以及图像处理部。数据收集部在发送了超声波的被检体的深度z方向上，接收通过利用在x方向上排列了多个振动器的阵列分别接收被依次反射的超声波而得到的多个接收信号。数据收集部反复进行将接收到的接收信号排列在zx平面上而生成帧数据的处理，生成N帧量的帧数据。矩阵变换部根据将帧数据的对应的位置zx的数据排列为N帧量的矢量生成相关矩阵。矩阵分析部对相关矩阵进行特异值分解，计算接收信号的N个等级的每个等级的特异值以及特异矢量。滤波器要素生成部生成第一滤波器要素以及第二滤波器要素中的至少一方作为滤波器要素。图像处理部根据滤波器要素生成部生成的滤波器要素，对帧数据或者根据帧数据生成的图像的像素值进行加权而生成杂波抑制图像。第一滤波器要素是基于将预先决定的阈值等级k以上的给定的等级范围的多个特异矢量分别乘以多个帧数据而得到的多个血流分量帧数据所对应的位置zx的数据间的方差而计算出的。第二滤波器要素是基于通过将小于阈值等级k的给定的等级的特异矢量乘以1以上的所述帧数据而得到的组织分量帧数据而计算出的。
-发明效果-
根据本发明，能够通过主分量分析在短时间有效地抑制来自组织的杂波分量，能够高精度地提取微细的血管的血流。
附图说明
图1是实施方式1所涉及的超声波摄像装置的框图。
图2是表示实施方式1的超声波摄像装置的血流图像生成部30的处理工序的流程图。
图3是利用图、图表对图2的各工序进行说明的流程图。
图4是表示实施方式1的超声波摄像装置的显示画面例的说明图。
图5是表示实施方式2的超声波摄像装置计算出的多个帧数据的相关值(类似性)与第二滤波器要素的系数α的关系的图表。
图6是表示实施方式2的超声波摄像装置的血流图像生成部30的处理工序的流程图。
图7的(a)以及(b)是表示实施方式2的超声波摄像装置的显示画面例的说明图。
图8是表示实施方式2的超声波摄像装置的血流图像生成部30的处理工序的另一例的流程图。
图9是表示实施方式3的超声波摄像装置的血流图像生成部30的处理工序的流程图。
图10是表示实施方式3的超声波摄像装置计算出的多个帧数据的相关值(类似性)与收集的帧数据的张数的关系的图表。
-符号说明-
1…被检体，10…探头，20…发送接收控制部，21…发送波束成形器，22…接收波束成形器，30…血流图像生成部，31…数据收集部，32…矩阵变换部，33…矩阵分析部，34…特异值解析部，35…滤波器要素生成部，36…掩模图像生成部，37…图像重构部，38…图像处理部，40…存储器，50…B模式图像生成部，60…显示处理部，70…显示装置，80…外部输入设备，100…超声波摄像装置，300…三维数据，301…帧数据，310…图表，403…区域，条…404，405…标记，501…直线图表，502，503…曲线图表，901…直线图表，902，903…曲线图表，1001…图表。
具体实施方式
使用附图对本发明的实施方式的超声波摄像装置进行说明。
《<实施方式1>》
使用图1至图3对实施方式1的超声波摄像装置100进行说明。图1是表示实施方式1的超声波摄像装置的概略结构的图，图2是表示超声波摄像装置的血流图像生成部的处理工序的流程图。图3是利用图、图表对图2的各处理工序进行说明的流程图。
使用图1，对实施方式1的超声波摄像装置100的结构进行说明。在超声波摄像装置100连接探头10、接受来自外部的指示的外部输入设备80以及显示装置70。探头10具备在x方向上排列振动器而得到的阵列。振动器通过压电元件等构成。
超声波摄像装置100具备发送接收控制部20、血流图像生成部30、存储器40、B模式图像生成部50以及显示处理部60。
发送接收控制部20具有发送波束成形器21、接收波束成形器22、以及未图示的正交检波器。发送波束成形器21生成发送信号并输出到探头10的各振动器，并向被检体1的深度方向(z方向)发送。接收波束成形器22接收通过探头10的各振动器接收由被检体1反射等的超声波并输出的接收信号，执行给定的调相处理，生成接收波束数据。正交检波器对接收波束数据进行正交检波，生成作为复信号的波束数据。
血流图像生成部30具备数据收集部31、矩阵变换部32、矩阵分析部33、特异值解析部34、滤波器要素生成部35、掩模图像生成部36以及图像重构部37。掩模图像生成部36和图像重构部37构成图像处理部38。
血流图像生成部30包括具备CPU(Central Processing Unit，中央处理单元)、GPU(Graphics Processing Unit，图形处理单元)等处理器和存储器的计算机，处理器读入预先保存在存储器中的程序并执行，由此通过软件实现上述各部分31～38的功能。另外，血流图像生成部30也能够由硬件构成其一部分以及全部。例如，也可使用ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit，专用集成电路)这样的定制IC、FPGA(Field-ProgrammableGate Array，现场可编程门阵列)这样的可编程IC进行电路设计以使得实现各部分31～38的功能。
以下，对本实施方式的超声波摄像装置100的各部分的动作进行说明。
发送波束成形器21将赋予了给定的时间延迟的发送信号分别输出到探头10的振动器。由此，探头10的振动器通过基于压电效应的电声转换等朝向成为摄像对象的生物体(被检体1)内的脏器组织照射超声波。超声波以给定的深度以连结焦点的方式在生物体内传播。在传播的过程中，超声波反复进行声阻抗不同的界面处的反射。
反射波(超声波)再次到达探头10的振动器而被接收，并被转换为接收信号(电信号)。接收波束成形器22对接收信号执行调相处理并在x方向上生成多个深度z方向的接收波束数据以使得返回在发送时设定的时间延迟。调相处理后的接收信号被发送到血流图像生成部30。其中，关于在本发明中处理的接收信号，只要是始终从摄像对象通过反射而得到的信号，则不需要对发送接收的方式特别限定，例如即使不对探头10的振动器赋予时间延迟，利用向摄像对象发送平面波而得到的信号也成立。
血流图像生成部30在生成血流图像时，对被检体1的同一摄像面反复进行N次超声波的发送接收。
接着，使用图2以及图3的流程图对血流图像生成部30的各部分31～38的处理进行说明。
<步骤201>
数据收集部31接收通过接收波束成形器22调相后的多个接收波束数据，将接收到的接收波束数据在zx平面排列，生成帧数据301。数据收集部31在通过探头10对相同的摄像范围发送以及接收超声波N次时接收信号，取得N帧量的帧数据301。数据收集部31将时间序列(N张)的帧数据301以IQ(In-Phase/Quadrature-Phase，同相/正交相位)信号的形式保存在存储器40中。由此，如图3的步骤201所示，在存储器40中保存在x、z、N方向上排列的三维数据300。
由被检体1内的血流反射的超声波很少，大部分的超声波在被检体1内的构造物的界面被反射，所以各帧数据301的大部分是由构造物反射的背景分量(杂波分量)，血流分量所占的比例非常小。因此，通过以下的处理，去除以及抑制各帧数据301的杂波分量，提取血流分量。
<步骤202>
矩阵变换部32从N张帧301的对应的像素(位置zx)分别提取帧数据301的一个像素(位置zx)的数据uzxi，并排列N帧，由此如式(1)那样生成矢量uzx。另外，i表示N方向的帧数据的编号。矢量uzx是特异值分解的集成数据。
进而，根据式(2)根据矢量uzx生成相关矩阵Rzx。
[数式1]
uzx＝[uzx1，…，uzxN]T…(1)
[数式2]
Figure BDA0003563397410000071
<步骤203>
矩阵变换部32针对多个像素(例如全部像素)分别求出相关矩阵Rzx，通过式(3)对所求出的相关矩阵进行平均，计算平均的相关矩阵R-(另外，R-的“-”表示式(3)的字符R上的“-”)。
[数式3]
Figure BDA0003563397410000072
<步骤204>
矩阵分析部33根据矩阵变换部32求出的平均相关矩阵R-，通过式(4)，按照每个等级i，即从第一主分量计算第N主分量的特异值λi和特异矢量wi(i＝1，2···N)。(在此，等级i表示通过基于特异值分解的主分量分析得到的各主分量的编号，将相当于上位的第一主分量称为等级1的主分量，将第N主分量称为等级N的主分量)。另外，式(4)是主分量分析的计算过程，但在帧数据301为方阵的情况下，作为替代方法也可以使用固有值分解。
[数式4]
Figure BDA0003563397410000073
<步骤205、206>
接着，特异值解析部34利用接收信号中包含的血流分量与杂波分量相比优势小的情况，决定将血流分量的主分量和杂波分量的主分量分开的阈值等级。
特异值解析部34计算通过特异值分解计算出的各主分量的特异值λi(矩阵Λ的对角分量)。具体而言，求出特异值λi除以特异值λi的总相加数(∑λi)而得到的λi/∑λi(步骤204)。λi/∑λi表示各主分量有助于原始数据的再现的多少，即信息支配率。
如图3的步骤205所示那样生成以λi/∑λi为纵轴，以等级i(i＝1～N)为横轴的图表310。接着，选择与预先确定的λi/∑λi的阈值对应的主分量的等级(等级阈值k)。λi/∑λi的阈值的一例为0.01，因而血流分量相对于组织分量的能量大致为1％左右。
另外，作为等级阈值k，也可以使用预先设定的值。
<步骤207、208>
等级阈值以下(等级k～N)的特异矢量(wi，i＝k～N)能够起到抑制接收信号中包含的杂波分量、提取血流分量的滤波器的作用。图像重构部37利用上述特异矢量重构提取了血流分量的血流图像。
具体而言，图像重构部37通过式(5)生成从阈值等级k至N中的给定的等级范围的多个特异矢量与特异值的积的和作为血流提取滤波器Pk(步骤207)。
接着，图像重构部37通过式(6)、(7)，对多个帧数据301(例如全部为帧数据301的三维数据U)乘以血流提取滤波器Pk，得到血流分量帧数据U^。(另外，U^的“^”表示式(6)的字符U上的“^”)。
进而，图像重构部37对所得到的三维数据(N张帧数据)U^，通过式(8)，按每个像素(位置zx)在时间轴方向(N方向)上进行加法平均，从而生成血流图像Uavg(步骤208)。
[数式5]
Figure BDA0003563397410000081
[数式6]
Figure BDA0003563397410000082
[数式7]
Figure BDA0003563397410000091
[数式8]
Figure BDA0003563397410000092
<步骤209～211>
滤波器要素生成部35生成第一滤波器要素以及第二滤波器要素中的至少一方作为滤波器要素。在本实施方式中，计算第一滤波器要素和第二滤波器要素双方。
(第一滤波器要素)
第一滤波器要素是基于将阈值等级k以上(即包含等级k的下位侧的等级)的给定等级范围的多个特异矢量(wi、i＝k～N)分别乘以多个帧数据301而得到的多个血流分量帧数据所对应的位置zx的数据间的方差而计算出的要素(步骤209)。在此，第一滤波器要素是方差的值的倒数。
具体而言，对第一滤波器要素的计算方法进行说明。滤波器要素生成部35使用等级阈值k以下所包含的特异矢量(wi，i＝k～N)，通过式(5)得到血流提取滤波器Pk，通过式(6)，对多个帧数据301(N张全部帧数据301即三维数据U)乘以血流提取滤波器Pk，得到N张血流分量帧数据U^。滤波器要素生成部35通过式(9)，针对N张血流分量帧数据U^的对应的像素(位置zx)，计算时间轴方向(N方向)的方差(var[U^])，将其倒数作为第一滤波器要素Uvar。(其中，在式(9)中，var[]表示计算时间轴方向的亮度方差的函数)。
[数式9]
Figure BDA0003563397410000093
(第二滤波器要素)
第二滤波器要素是基于通过将小于阈值等级k的给定的等级的特异矢量wi与1以上的帧数据301相乘而得到的组织分量帧数据而计算出的要素(步骤210、211)。滤波器要素生成部35使用等级1的特异矢量作为小于阈值等级k的给定等级的特异矢量。此外，第二滤波器要素是组织分量帧数据的像素的值。
具体而言，对第二滤波器要素的计算方法进行说明。滤波器要素生成部35根据主分量分析的结果，通过式(10)根据第一主分量的特异矢量w1与特异值λ1之积生成杂波提取滤波器P1(步骤210)。滤波器要素生成部35将杂波提取滤波器P1与N张帧数据301(三维数据U)相乘，通过式(11)计算N张组织分量帧数据(三维数据)U1^。
滤波器要素生成部35通过式(12)，将得到的时间序列的N张组织分量帧数据(三维数据)U1^的对应的像素在时间轴方向(N方向)上相加平均，由此求出表示以杂波分量为中心的亮度的分布的帧数据U1，将其作为第二滤波器要素。其中，在式(12)中avg[]表示计算时间轴方向(N方向)的平均的函数。
[数式10]
Figure BDA0003563397410000101
[数式11]
Figure BDA0003563397410000102
[数式12]
Figure BDA0003563397410000103
图像处理部38对由第一滤波器要素Uvar以及第二滤波器要素U1中的至少一方帧数据301或者根据帧数据生成的图像的像素值进行加权，生成杂波抑制图像。在此，图像处理部38通过第一滤波器要素Uvar以及第二滤波器要素U1对在步骤208中求出的血流图像Uavg的像素值进行加权来生成杂波抑制图像。
具体而言，掩模图像生成部36通过式(13)对第一滤波器要素Uvar和第二滤波器要素U1乘以系数β和α(权重系数α和β的相加结果为1)并加权相加，生成将其倒数的值作为像素值的掩模图像MASK(二维的系数矩阵(掩模矩阵))(步骤212)。α与β的关系性如上述那样相加而设定为1，由此具有能够使可变参数为一个，能够使用户的调整简便化的优点。其中，在优先画质的情况下，有时将α和β作为独立变量来处理是有效的，根据手术者的目的进行切换的设计是有效的。
[数式13]
Figure BDA0003563397410000111
如上所述，第一滤波器要素Uvar是血流分量帧数据的时间方向(N方向)的亮度方差的倒数。一般而言，具有立体的流动的血流分量与脏器组织的移动相比，亮度的时间变化大。因此，通过将亮度方差的倒数设为掩模的像素值，能够在被检体1的组织区域的像素生成高的数值(像素值)的掩模图像MASK。
另一方面，第二滤波器要素U1是由第一主分量的特异矢量提取的杂波分量(组织分量)帧数据(三维数据)U1^的亮度平均。杂波分量与接收信号的帧数据的亮度数据相比，空间上也在时间上稳定的信号是支配因素，不易受到血流、噪声的影响。因此，通过将第二滤波器要素U1的倒数设为掩模的像素值，能够生成能够选择性地提取脏器组织的边界、高亮度区域的掩模图像MASK。
换言之，掩模图像生成部36均使用在成为杂波源的组织区域表示高数值的第一滤波器要素和第二滤波器要素，将其倒数设定为掩模像素值，因此能够生成具有杂波抑制的效果的掩模图像MASK(步骤213)。
图像重构部37通过式(14)，对在步骤208中生成的血流图像Uavg乘以掩模图像MASK，进行图像重构，由此生成残留杂波少、血流被强调的视觉辨认性高的血流图像UMASK(步骤213)。
[数式14]
UMASK＝Uavg×MASK…(14)
图像重构部37能够生成残留杂波少、强调了血流区域的血流图像UMASK。图像重构部37将血流图像UMASK输出到显示处理部60。
另一方面，B模式图像生成部50从接收波束成形器22接收接收波束数据，生成B模式图像，并输出到显示处理部60。
显示处理部60例如如图4所示，使B模式图像和强调了血流区域的血流图像UMASK分别显示于显示装置70的画面的区域401和402。此时，为了进行比较，图像重构部37也可以将在步骤208中生成的血流图像Uavg与区域403一并显示。
此外，掩模图像生成部36也可以构成为，在显示装置70的显示画面上从用户接受通过式(13)生成掩模图像MASK时使用的、第一滤波器要素Uvar和第二滤波器要素U1的系数β和α(α+β＝1)的值。例如，显示处理部60使图4的条404显示于显示画面。用户通过鼠标等外部输入设备80使条404上的标记405向左右移动，从而设定系数α与系数β的比例。掩模图像生成部36使用所设定的系数α和系数β的比例在步骤212中生成掩模图像MASK。
本实施方式的第一特征在于，使用利用了作为组织分量(杂波分量)的第一主分量的第二滤波器要素U1。由此，不仅能够利用掩模图像来抑制脏器组织的低亮度区域，还能够利用掩模图像来抑制残留于高亮度区域的杂波分量。
即，第二滤波器要素U1是等级1(第一主分量)的图像，因此是仅组织(背景)的图像，血流分量也不包含电噪声。因此，为了去除血流图像中包含的血管壁等高亮度的分量，更适合使用原始图像(帧数据)。
此外，本实施方式的第二特征在于，使用利用了血流图像Uavg的时间方向的方差的第一滤波器要素Uvar。通过根据血流图像Uavg的时间的亮度变化，利用掩模图像调整血流图像Uavg的亮度，不仅能够期待杂波分量的抑制，还能够期待血流分量的增强效果。
即，通过使用丰富地包含血流分量的N张血流分量帧数据U^来计算第一滤波器要素Uvar，因此能够有效地取出血流。
此外，在本实施方式中，血流图像Uavg的生成也在所有主分量分析中进行第一以及第二滤波器要素的生成。因此，与为了抑制杂波分量而进行与主分量分析不同的处理的情况相比，计算效率高，能够在短时间内高精度地提取微细的血管的血流。此外，不需要另外的处理电路，能够简化装置结构。
《<实施方式2>》
对实施方式2的超声波摄像装置进行说明。实施方式2的超声波摄像装置是与实施方式1的装置相同的结构，但还具备适当地设定与第一滤波器要素Uvar和第二滤波器要素U1相乘的系数β和α(α+β＝1)的功能。即，图像处理部38计算多个帧数据301的类似性，并基于该计算结果来设定权重系数α、β。
在执行主分量分析的N张帧数据301间的相关性(类似性)高的情况下，系数β和α都是0.5附近是适当的。这是因为，在N张帧数据301彼此的相关性(类似性)高的情况下，在主分量分析中杂波分量和血流分量能够有效地分离，在第二滤波器要素U1的计算结果中，杂波分量的亮度也变高。因此，生成在第一滤波器要素Uvar和第二滤波器要素U1的加权相加后取得了倒数的掩模图像MASK，并乘以血流图像Uavg，由此得到杂波抑制效果。
另一方面，在N张帧数据301的相关性低的情况下，设想杂波分量在多个主分量中横穿地存在，第二滤波器要素U1的杂波分量的亮度成为低值的情况。在该状态下在步骤212中构成了掩模图像MASK的情况下，通过将掩模图像MASK与血流图像Uavg相乘，能够产生反而强调血流图像avg的杂波分量的现象。
为了避免该现象，在N张帧数据301的相关性低的情况下，将系数α的值设定得低，抑制第二滤波器要素U1对掩模图像MASK的贡献比例的方法是有效的。
例如，如图5所示，以N张帧数据301的相关值越低，第二滤波器要素U1的系数α越小的方式，设定直线图表501、曲线图表502、503，并保存在存储器40内。
如图6的流程所示，掩模图像生成部36执行步骤214、215，计算N张帧数据301的相关值，根据图5的图表501、502以及503中的任意一个求出与计算出的相关值对应的系数α。然后，在步骤212中，使用所求出的系数α和β(＝1-α)，通过式(13)对第二滤波器要素U1和第一滤波器要素Uvar进行加权，求出掩模图像MASK。
由此，能够在超声波摄像装置内自动地设定适当的系数α。
如图7的(a)、(b)所示，也可以将表示在步骤214中计算出的相关值的时间变化(数据的稳定度)的图表1001与在步骤213中生成的残留杂波抑制后的血流图像Uavg一起显示在显示装置70上。图7的(a)是相关值被维持得较高、数据的稳定度高的情况，系数α被设定为接近0.5的较大的值。另一方面，图7的(b)是相关值被维持得较低、数据的稳定度低的情况，系数α的比例被设定得较小。
另外，步骤214中的N张帧数据301的相关值的计算使用相互相关运算等一般已知的类似性的运算方法。
在图6的流程中，上述以外的各步骤与实施方式1的图2的流程相同，因此省略说明。
此外，如图8的流程所示，掩模图像生成部36也能够使用利用第一主分量而得到的组织分量帧数据(U1^)来判定N张帧数据301的类似性。
组织分量帧数据是以由第一主分量的特异矢量提取的组织构造为主的分量(三维数据)。如上所述，来自生物体的反射信号主要是来自脏器组织的分量，来自血流的分量为10％-1％以下。即，数据的类似性将脏器组织的分量判断为主体是妥当的。
因此，掩模图像生成部36在步骤212之前，执行步骤216、217，计算组织分量帧数据的相关值，根据图5的图表求出与计算出的相关值对应的系数α。
通过利用组织分量帧数据计算N张帧数据301的相关值，能够排除对主分量分析造成影响的组织移动、噪声的影响，更有效地判定相关性。由此，能够在超声波摄像装置内自动地设定适当的系数α。另外，在此将α和β作为从属变量(α+β＝1)进行处理，但该限定只不过是侧重于操作的简便性的设定，在维持记载的装置方式的状态下，不对将两者以独立变量(换句话说0＜＝α＜＝1，0＜＝β＜＝1)进行处理的情况进行限制。
在图8的流程中，上述以外的各步骤与实施方式1的图2的流程相同，因此省略说明。
此外，实施方式2的超声波摄像装置的上述以外的结构、动作以及效果与实施方式1相同，因此省略说明。
《〈实施方式3>》
对实施方式3的超声波摄像装置进行说明。实施方式3的超声波摄像装置是与实施方式1的装置相同的结构，但还具备判定N张帧数据301间的相关性(类似性)并调整数据的取得张数的功能。
在矩阵变换部32、矩阵分析部33、特异值解析部34以及滤波器要素生成部35中，在主分量分析中使用的帧数据301的张数N多的情况下，被区分的主分量增加，杂波与血流的分离精度变高。但是，血流图像生成部30内的计算负载变重，可能导致帧率的降低。
因此，在实施方式3中，在帧数据301间的相关性充分高的情况下，通过减少取得张数N，兼顾杂波抑制和帧率提高的效果。
具体而言，如图9的流程所示，在收集N张帧数据301的步骤201之前，执行设定收集的帧数据301的张数N的步骤200。
在步骤200中，接收在上次的步骤216中计算出的组织分量帧数据的相关值，例如按照图10那样表示预定的相关值与帧张数的关系的图表901、902或者903等，设定适当的帧张数N。组织分量帧数据的相关值如在实施方式2中说明的那样，与N张帧数据301的相关值对应。
如图10所示，设定直线图表901、曲线图表902、903，以使得N张帧数据301的相关值越高，取得的帧张数N越小。这些图表901～903保存在存储器40内。
通过使用图9的流程，能够使用在上次的步骤216中计算出的组织分量帧数据的相关值，将在本次的主分量分析中使用的帧数据301的张数N设定为适当的张数。
另外，作为计算N张帧数据301的相关值的方法，除了计算组织分量帧数据的相关值的方法以外，也可以通过图6的流程的步骤214，从帧数据301直接计算相关值。
另外，在每次进行主分量分析时适当的帧张数N的值大幅变化的情况下，在显示的血流图像的切换的定时发生亮度的闪烁，有可能损害作为动态图像的视觉辨认性。为了抑制该情况，例如具备在连续的帧间的数据数量的变动为2帧以下等的限制措施是有效的。
此外，实施方式3的超声波摄像装置的上述以外的结构、动作以及效果与实施方式1、2相同，因此省略说明。

Claims (14)

1.一种超声波摄像装置，其特征在于，具有：
数据收集部，在发送了超声波的被检体的深度z方向上，接收通过利用在x方向上排列了多个振动器的阵列分别接收被依次反射的超声波而得到的多个接收信号，并反复在zx平面上排列所述接收信号来生成帧数据的处理，生成N帧量的帧数据；
矩阵变换部，根据将所述帧数据的对应的位置zx的数据排列了N帧量而得到的矢量来生成相关矩阵；
矩阵分析部，对所述相关矩阵进行特异值分解，计算所述接收信号的N个等级的每个等级的特异值以及特异矢量；
滤波器要素生成部，生成第一滤波器要素以及第二滤波器要素中的至少一方作为滤波器要素；以及
图像处理部，使用所述滤波器要素生成部生成的滤波器要素，对所述帧数据或者根据所述帧数据生成的图像的像素值进行加权而生成杂波抑制图像，
第一滤波器要素是基于通过将预先决定的阈值等级k以上的给定的等级范围的多个特异矢量分别乘以多个所述帧数据而得到的多个血流分量帧数据所对应的位置zx的数据间的方差而计算出的，
所述第二滤波器要素是基于通过将小于所述阈值等级k的给定的等级的特异矢量乘以1以上的所述帧数据而得到的组织分量帧数据而计算出的。
2.根据权利要求1所述的超声波摄像装置，其特征在于，
所述第一滤波器要素是所述方差的值的倒数。
3.根据权利要求1所述的超声波摄像装置，其特征在于，
所述超声波摄像装置还具有图像重构部，所述图像重构部重构提取了血流分量的血流图像，
所述图像重构部将从所述阈值等级k到N中的给定的等级范围的多个特异矢量作为血流提取滤波器来乘以多个所述帧数据而得到多个血流分量帧数据，生成将得到的多个血流分量帧数据按每个位置zx进行了平均而得到的数据作为像素值的所述血流图像，
所述图像处理部通过所述第一滤波器要素以及第二滤波器要素中的至少一方对所述血流图像的像素值进行加权来生成所述杂波抑制图像。
4.根据权利要求3所述的超声波摄像装置，其特征在于，
所述图像处理部按每个所述位置zx生成将所述第一滤波器要素和所述第二滤波器要素分别乘以权重系数并相加平均而得到的值作为像素值的掩模图像，将与所述血流图像的像素值对应的位置的所述掩模图像的像素值相乘，由此生成所述杂波抑制图像。
5.根据权利要求1所述的超声波摄像装置，其特征在于，
所述滤波器要素生成部使用从所述阈值等级k到等级N的等级范围的多个特异矢量作为血流分量滤波器，计算第一滤波器要素。
6.根据权利要求1所述的超声波摄像装置，其特征在于，
所述滤波器要素生成部使用等级1的特异矢量作为小于所述阈值等级k的给定等级的特异矢量来生成第二滤波器要素。
7.根据权利要求1所述的超声波摄像装置，其特征在于，
所述矩阵变换部针对多个位置zx分别求出所述相关矩阵，并求出对所述相关矩阵进行了平均的相关矩阵，
所述矩阵分析部根据所述矩阵变换部求出的平均的相关矩阵来计算所述特异值和特异矢量。
8.根据权利要求4所述的超声波摄像装置，其特征在于，
所述第一滤波器要素的权重系数与所述第二滤波器要素的权重系数之和为1。
9.根据权利要求1所述的超声波摄像装置，其特征在于，
所述超声波摄像装置还具备特异值解析部，所述特异值解析部分析所述特异值，计算所述阈值等级k。
10.根据权利要求4所述的超声波摄像装置，其特征在于，
所述图像处理部计算多个所述帧数据的类似性，并基于该计算结果来设定所述权重系数。
11.根据权利要求10所述的超声波摄像装置，其特征在于，
所述图像处理部通过计算所述组织分量帧数据的类似性来计算多个所述帧数据的类似性。
12.根据权利要求4所述的超声波摄像装置，其特征在于，
所述数据收集部计算多个所述帧数据的类似性，基于该计算结果设定收集的帧数据的张数N。
13.一种信号处理方法，其特征在于，具有：
数据收集步骤，在发送了超声波的被检体的深度z方向上，接收通过利用在x方向上排列了多个振动器的阵列分别接收被依次反射的超声波而得到的多个接收信号，并反复在zx平面上排列所述接收信号来生成帧数据的处理，生成N帧量的帧数据；
矩阵变换步骤，根据将所述帧数据所对应的位置zx的数据排列了N帧量而得到的矢量来生成相关矩阵；
矩阵分析步骤，对所述相关矩阵进行特异值分解，计算所述接收信号的N个等级的每个等级的特异值以及特异矢量；
滤波器要素生成步骤，生成第一滤波器要素以及第二滤波器要素中的至少一方作为滤波器要素；以及
图像处理步骤，使用所述滤波器要素生成部生成的滤波器要素，对所述帧数据或者根据所述帧数据生成的图像的像素值进行加权而生成杂波抑制图像，
在滤波器要素生成步骤中，
第一滤波器要素是基于通过将预先决定的阈值等级k以上的给定的等级范围的多个特异矢量分别乘以多个所述帧数据而得到的多个血流分量帧数据所对应的位置zx的数据间的方差而计算出的，
所述第二滤波器要素是基于通过将小于所述阈值等级k的给定的等级的特异矢量乘以1以上的所述帧数据而得到的组织分量帧数据而计算出的。
14.一种信号处理程序，其特征在于，使计算机执行以下步骤：
数据收集步骤，在发送了超声波的被检体的深度z方向上，接收通过利用在x方向上排列了多个振动器的阵列分别接收被依次反射的超声波而得到的多个接收信号，并反复在zx平面上排列所述接收信号来生成帧数据的处理，生成N帧量的帧数据；
矩阵变换步骤，根据将所述帧数据所对应的位置zx的数据排列了N帧量而得到的矢量来生成相关矩阵；
矩阵分析步骤，对所述相关矩阵进行特异值分解，计算所述接收信号的N个等级的每个等级的特异值以及特异矢量；
滤波器要素生成步骤，生成第一滤波器要素以及第二滤波器要素中的至少一方作为滤波器要素；以及
图像处理步骤，使用所述滤波器要素生成部生成的滤波器要素，对所述帧数据或者根据所述帧数据生成的图像的像素值进行加权而生成杂波抑制图像，
在滤波器要素生成步骤中，
第一滤波器要素是基于通过将预先决定的阈值等级k以上的给定的等级范围的多个特异矢量分别乘以多个所述帧数据而得到的多个血流分量帧数据所对应的位置zx的数据间的方差而计算出的，
所述第二滤波器要素是基于通过将小于所述阈值等级k的给定的等级的特异矢量乘以1以上的所述帧数据而得到的组织分量帧数据而计算出的。
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