JP2005318920A - 超音波診断装置 - Google Patents

Abstract

【課題】本来有効なデータが悪影響を受けた場合においてもそのデータを補正して情報の劣化を補償する。
【解決手段】ガウス分布変換部２２０は、入力されるパワーデータに対してガウス分布関数を利用して近傍データに対する補正量を算出する。そして、加算器２２２は、メモリ２２４に保存されたパワーデータに対して、そのパワーデータに対応する補正量を加算して補正を施す。その結果、例えば、クラッタ除去処理により本来の血流部分が除去あるいは極端に小さな値に変換されてしまった場合でも、補正処理によりその値が上方に補正され、補正後のサンプルデータ列から形成されるパワードプラ画像上における黒抜けの発生などが抑えられる。
【選択図】図２

Description

本発明は超音波診断装置に関し、特に超音波画像の画質を向上させる技術に関する。

超音波を送受波して得られる血流のドプラ信号からパワー情報を取得して、血流に関するパワー表示を行う超音波診断装置が知られている。このパワー表示処理は、一般に、パワードプラあるいはカラーアンギオなどと呼ばれている（特許文献１参照）。

ドプラ信号処理では、一般に、超音波を送受波して得られたエコー信号（ＲＦ信号）を直交検波し、検波の結果得られるＩ信号およびＱ信号を利用して周波数解析が行われる。ところが、生体からの反射信号には、低周波でパワーの大きいクラッタ成分が混入している。したがって、パワー表示処理などにおいては、このクラッタ成分を十分に除去する必要がある。従来においては、例えば、周波数解析を行う前に直交検波後のＩ信号およびＱ信号からハイパスフィルタを利用してクラッタ成分を除去していた。

特開２０００−３４２５８５号公報

クラッタ成分は、血流成分よりも比較的低い周波数領域に多く存在する。このため、上述したハイパスフィルタのカットオフ周波数を高い周波数に設定することにより、クラッタ成分を十分に除去することができる。しかしながら、カットオフ周波数が高すぎると血流成分をもカットしてしまう。

このように、例えば、ハイパスフィルタでクラッタ成分を十分に除去しようとすると、血流成分をも除去してしまう可能性があり、本来存在するはずの血流部分が除去され、パワー表示において黒抜けなどが発生して画質を悪化させてしまう。

そこで本発明は、本来有効なデータが悪影響を受けた場合においてもそのデータを補正して情報の劣化を補償することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の好適な態様である超音波診断装置は、対象組織を含む空間内に超音波を送受波してエコーデータを取得する送受波部と、取得されたエコーデータから得られるデータ列に基づいて対象組織に関する組織情報を生成する信号処理部と、前記組織情報から超音波画像を形成する画像処理部と、を有し、前記信号処理部は、前記データ列の各データに補正関数を適用してそのデータの近傍データに対する補正量を算出する補正量算出部と、前記算出された補正量に基づいて対応する近傍データに補正を施す補正部と、を含む、ことを特徴とする。

上記構成において、対象組織に関する組織情報とは、例えば、対象組織から得られるエコーデータの振幅情報やエコーデータから得られるドプラ情報などである。そして、組織情報から形成される超音波画像とは、例えば、振幅情報から得られる断層画像、ドプラ情報から得られるカラードプラ画像、パワードプラ画像などである。

上記構成では、例えばクラッタ等の除去処理の結果、本来有効なデータが悪影響を受けた場合においても、補正関数に基づいてデータ列内のデータに補正が施され、データの劣化を補償することができる。

望ましくは、前記補正量算出部は、前記補正関数としてガウス分布関数を適用して各データをガウス分布関数のピーク位置に設定し、そのデータの近傍データの位置に対応するガウス分布関数の値から前記補正量を決定する、ことを特徴とする。ちなみに、ガウス分布関数に換えて、例えば、三角形状関数などを利用してもよい。

また、上記目的を達成するために、本発明の好適な態様である超音波診断装置は、血流を含む空間内に超音波を送受波してエコーデータを取得する送受波部と、取得されたエコーデータから得られるドプラ情報に基づいて、前記血流に関するパワー情報を含むパワーデータ列を生成する信号処理部と、前記パワーデータ列から血流のパワー表示画像を形成する画像処理部と、を有し、前記信号処理部は、前記パワーデータ列の各データに補正関数を適用してそのデータの近傍データに対する補正量を算出する補正量算出部と、前記算出された補正量に基づいて対応する近傍データに補正を施す補正部と、を含む、ことを特徴とする。

望ましくは、前記補正量算出部は、前記補正関数としてガウス分布関数を適用して各データをガウス分布関数のピーク位置に設定し、そのデータの近傍データの位置に対応するガウス分布関数の値を前記補正量とする、ことを特徴とする。望ましくは、前記信号処理部は、前記ドプラ情報からクラッタ成分を除去するクラッタ除去部を含む、ことを特徴とする。望ましくは、前記信号処理部は、前記パワーデータ列から血流領域のデータを抽出する血流領域判定部を含み、前記血流領域のデータに対して前記補正を施す、ことを特徴とする。

本発明により、本来有効なデータが悪影響を受けた場合においてもそのデータを補正して情報の劣化を補償することができる。

以下、本発明の好適な実施形態を図面に基づいて説明する。

図１には、本発明に係る超音波診断装置の好適な実施形態が示されており、図１はその全体構成図である。

プローブ１００は、生体１０１内に超音波を送波して、生体１０１内からエコーデータを取得する超音波探触子である。このプローブ１００は、複数の振動素子を有しており、各振動素子から出力される超音波パルスの送波タイミングなどが適宜制御され、電子走査方式による超音波ビームの走査が実現される。電子走査方式としては、例えばリニア走査やセクタ走査などが挙げられる。本実施形態に係る超音波診断装置は、血流のパワー（エコー値の大きさに依存）を計測するのに適しており、計測にあたっては、超音波ビームの走査によって形成される走査面が血流を含むように、プローブ１００の生体１０１表面への当接位置や当接姿勢が調整される。

送信ビームフォーマ１０２は、プローブ１００に対して送信信号を供給する。送信信号は、送信波形生成器１０４から出力される送信パルスを利用して、走査制御部１０６による電子走査制御に基づいて生成される。また、受信ビームフォーマ１０８は、プローブ１００から出力される各振動素子ごとのエコーデータに対して増幅や整相加算などの処理を行う。受信ビームフォーマ１０８の動作は走査制御部１０６によって制御される。

走査制御部１０６は、送信ビームの形成及び受信ビームの形成を行うための送受信制御を実行する。つまり、走査制御部１０６は、送信ビームフォーマ１０２および受信ビームフォーマ１０８を制御して超音波ビームをステアリングさせて送受波の走査面を形成する。その結果、受信ビームフォーマ１０８から、走査面内の各超音波ビームごとのエコーデータ（整相加算後のエコーデータ）が出力される。

組織断層エコー処理部１１０は、受信ビームフォーマ１０８から出力されるエコーデータに基づいて、いわゆるＢモード画像を形成する。Ｂモード画像の形成処理には周知の技術が利用され、各エコーデータに対してその振幅の大きさに応じた画素値が割り当てられＢモード画像が形成される。形成されたＢモード画像は表示処理部１１６へ出力される。

カラードプラ処理部１１２は、受信ビームフォーマ１０８から出力されるエコーデータに基づいて、いわゆるカラードプラ画像を形成する。カラードプラ画像の形成処理には周知の技術が利用される。つまり、血流に対応するエコーデータから血流の速度情報が抽出され、断層画像上において、血流内の各部ごとにその速度に対応した色付け処理が施されカラードプラ画像が形成される。形成されたカラードプラ画像は表示処理部１１６へ出力される。

パワードプラ処理部１１４は、受信ビームフォーマ１０８から出力されるエコーデータに基づいて、パワードプラ画像を形成する。パワードプラ画像とは、断層画像上において、血流内の各部ごとにそのパワー値に対応した色付け処理を施したものである。パワードプラ処理部１１４内で実行される処理については、後に図２から図４を利用して詳述する。形成されたパワードプラ画像は表示処理部１１６へ出力される。

表示処理部１１６は、例えばユーザ操作に基づいて、Ｂモード画像、カラードプラ画像およびパワードプラ画像のいずれかを表示画像として選択して表示器１１８へ表示させる。もちろん、ユーザの要求などに応じて、Ｂモード画像、カラードプラ画像およびパワードプラ画像の少なくとも二つの画像を同時表示させた表示画像を形成してもよい。

図２は、パワードプラ処理部（図１の符号１１４）の内部構成を示す図である。以下、図１に示した部分には図１の符号を付して、パワードプラ処理部１１４の内部構成を説明する。

直交検波器２００は、受信ビームフォーマ１０８から出力されるエコーデータに対して直交検波処理を施す。受信ビームフォーマ１０８から出力されるエコーデータは、超音波ビームごとのエコーデータ（ＲＦ信号）である。直交検波器２００は、エコーデータに対して検波処理を行い、直交関係にあるＩ信号およびＱ信号を抽出する。

ハイパスフィルタ（ＨＰＦ）２０２，２０４は、それぞれ、Ｉ信号およびＱ信号に対応したウォールモーションフィルタ（ＷＭＦ）として機能し、Ｉ信号およびＱ信号それぞれの低速度成分を抑圧する。一般に、ＷＭＦは低周波領域に存在するクラッタを抑圧するたために設けられる。クラッタを効率よく抑圧するためには、ＨＰＦ２０２，２０４それぞれのカットオフ周波数を高域側（高い周波数側）に設定することが望ましい。しかしながら、エコーデータ内に血流部分が含まれる場合、カットオフ周波数を高域側に設定すると、カットオフ周波数よりも低域側（低い周波数側）の血流速度成分が抑圧されてしまう。このため、実際には血流が存在するにも関わらずクラッタと誤認され、パワードプラ画像上において血流部分に「黒抜け」を生じさせる可能性がある。本実施形態では、後述する処理においてこの「黒抜け」の発生が抑えられるため、ＨＰＦ２０２，２０４それぞれのカットオフ周波数を、クラッタを効率よく除去できる程度に、高域側に設定することができる。

パワー演算部２０６は、Ｉ信号およびＱ信号の二乗和を算出する。ＨＰＦ２０２，２０４それぞれにおいて低域成分が抑圧されて主に血流部分が抽出されているため、Ｉ信号およびＱ信号の二乗和は、血流部分より抽出されたパワー情報（血流パワー情報）として出力される。

リジェクタ２０８は、パワーの大きいノイズ成分（高パワーノイズ成分）を除去する。パワー演算部２０６から出力される血流パワー情報には、ＨＰＦ２０２，２０４を通過してしまうクラッタ成分が含まれている可能性がある。リジェクタ２０８は、例えば閾値処理によって、高パワーのクラッタ成分を除去する。高パワーのクラッタ成分を効率よく除去するためには、閾値を小さく設定することが望ましい。しかしながら、閾値を小さくしすぎると、血流の高いパワー部分も除去されてしまう可能性があり、その結果、実際には血流が存在するにも関わらず、クラッタと誤認されパワードプラ画像上において「黒抜け」を生じる可能性がある。本実施形態では、後述する処理においてこの「黒抜け」の発生が抑えられるため、リジェクタ２０８の閾値を、クラッタを効率よく除去できる程度に小さく設定することができる。なお、リジェクタ２０８は、本実施形態において必ずしも必須の構成ではない。

リジェクタ２０８から出力される閾値処理後のパワー情報（リジェクタ２０８が存在しない場合にはパワー演算部２０６から出力されるパワー情報）は、処理領域選択部２１０および切替部２１６へ出力される。パワー情報は、各超音波ビームごとに次々に出力される。パワー情報はアナログ信号として連続的に出力されてもよく、所定のサンプリング間隔ごとのデジタルデータとして出力されてもよい。以降の説明では、パワー情報がデジタルデータとして出力されるものとして説明する。

処理領域選択部２１０は、リジェクタ２０８が出力するパワー情報からなる画像データ内に処理領域を設定する。リジェクタ２０８は、所定間隔のパワーデータを各超音波ビームごとに出力する。パワー情報からなる画像データとは、走査面内の全ての超音波ビームのパワーデータのデータ集合である。

図３は、処理領域選択部（図２の符号２１０）で設定される処理領域３０２を説明するための図である。図３には、パワー情報からなる画像データ３０４が示されている。画像データ３０４は、各超音波ビームごとに次々に出力されるパワーデータを二次元上にプロットした画像（メモリ内などに記憶された仮想的な画像）であり、ＨＰＦ（図２の符号２０２，２０４）の作用により、血流３００部分のパワーが強調されている。

処理領域３０２は、画像データ３０４上に設定され、その大きさは、例えば、超音波ビーム３本分（図３において方位方向に三列分）で、各超音波ビームごとに超音波ビーム方向に２０データ分（図３において深さ方向に２０データ分）の領域（６０個分のパワーデータからなる領域）として形成される。処理領域３０２は、リジェクタ（図２の符号２０８）から次々に出力される各パワーデータが中心に位置するように設定される。処理領域３０２が超音波ビーム３本分で各超音波ビームごとに２０データ分の領域である場合、対象となるパワーデータが、中央の超音波ビームの深さ方向で１０番目あるいは１１番目のデータとなるように処理領域３０２の位置が設定される。処理領域３０２は、リジェクタから次々に出力される各パワーデータごとに設定されるため、結果として、画像データ３０４内の全域を移動する。

図２に戻り、平均値演算部２１２は、処理領域選択部２１０で設定された処理領域内において、各点のパワーデータの平均値Ａを演算する。処理領域が６０個分のパワーデータからなる場合、その６０個のパワーデータの平均が平均値Ａとして算出される。平均値処理部２１２は、移動設定される処理領域ごとに平均値Ａを算出する。

判定部２１４は、平均値演算部２１２から出力される平均値Ａと閾値Ｔｈとの比較に基づいて出力値Ｂを設定する。つまり、移動設定される処理領域ごとに算出される平均値Ａと閾値Ｔｈを次々に比較して、平均値Ａが閾値Ｔｈ以上の場合は出力値Ｂを「１」とし、また、平均値Ａが閾値Ｔｈよりも小さい場合は出力値Ｂを「０」として出力する。

切替部２１６は、判定部２１４からの出力値Ｂが「１」の場合には、リジェクタ２０８から出力されるパワーデータをエンハンステーブル２１８へ出力し、出力値Ｂが「０」の場合には、リジェクタ２０８から出力されるパワーデータを加算器２２２へ出力する。

処理領域は画像データ（図３の符号３０２）内の全域を移動して設定される。画像データは、血流部分のパワーが強調されたデータであるため、血流部分がまったく存在しない領域、あるいは、血流部分が少ない領域に処理領域が設定されている場合には平均値Ａが小さく、逆に、血流部分を多く含む領域に処理領域が設定されている場合には平均値Ａが大きくなる。つまり、平均値Ａの大きさは、処理領域が血流部分に存在する（あるいは血流部分を多く含む）か否かの指標となる。そこで、平均値Ａが所定の閾値Ｔｈ以上の場合はその中心の対象パワーデータが血流部分のものであり、逆に、平均値Ａが閾値Ｔｈよりも小さい場合はその対象パワーデータが血流部分以外のものと判断される。

このように、処理領域選択部２１０、平均値演算部２１２、判定部２１４および切替部２１６の作用により、リジェクタ２０８から出力されるパワーデータが血流部分の場合にはエンハンステーブル２１８へ出力され、リジェクタ２０８から出力されるパワーデータが血流部分以外の場合には加算器２２２へ出力される。

エンハンステーブル２１８は、血流部分のパワーを強調する（大きくする）ものであり、入力される血流部分に相当するパワーデータを強調する。なお、エンハンステーブル２１８は、後段のガウス分布変換部２２０の補助的な役割を担うものであり、本実施形態において必ずしも必須の構成ではない。

ガウス分布変換部２２０は、入力されるパワーデータに対してガウス分布関数を利用して近傍データに対する補正量を算出する。そして、加算器２２２は、メモリ２２４に保存されたパワーデータに対して、そのパワーデータに対応する補正量を加算して補正を施す。以下、ガウス分布変換部２２０、加算器２２２およびメモリ２２４の作用によるパワーデータの補正処理について詳述する。

図４は、パワーデータの補正処理を説明するための図である。以下、図２に示した部分には図２の符号を付して説明する。

図４（ａ）のデータサンプル列は、ガウス分布変換部２２０に入力されるパワーデータのデータ列を示している。つまり、エンハンステーブル２１８を介して（エンハンステーブル２１８が存在しない場合には切替部２１６から直接）入力してくるパワーデータの時系列データに相当する。パワーデータは、超音波ビームごとのエコーデータから生成されるため、図４（ａ）のデータサンプル列は、例えば、ある超音波ビーム内において深さ方向に並んだパワーデータのデータ列に相当する。データサンプル列は、図４（ａ）に示す０から４の順番でガウス分布変換部２２０へ入力される。

ガウス分布変換部２２０は、次々に入力してくるデータサンプル列の各データを対象データとして、その対象データをガウス分布関数のピーク位置に設定し、その対象データの近傍データの位置に対応するガウス分布関数の値をその近傍データに対する補正量として算出する。図４（ｂ）のガウス分布変換は、この補正量の算出過程を示したものである。

つまり、ガウス分布変換部２２０は、まず、０番目のデータを対象データとして、０番目のデータに対してガウス分布関数を適用する。この様子が図４（ｂ）の（１）に示されている。ただし、０番目のデータは閾値未満のため補正量をゼロ（算出されず）とし、元の値のままになっている。

次に、１番目のデータを対象データとして、１番目のデータに対してガウス分布関数４００を適用する。この様子が図４（ｂ）の（２）に示されている。そして、１番目のデータをガウス分布関数４００のピーク位置に設定し、そのデータの近傍データの位置に対応するガウス分布関数４００の値をその近傍データに対する補正量として算出する。図４（ｂ）の（２）では、１番目のデータの両隣のデータである、０番目のデータと２番目のデータの補正量が得られる。

同様に、２番目のデータを対象データとして、２番目のデータに対してガウス分布関数４００を適用する。この様子が図４（ｂ）の（３）に示されている。図４（ｂ）の（３）では、２番目のデータの近傍データである、０番目、１番目、３番目および４番目のデータの補正量が得られる。さらに、図４（ｂ）の（４）および（５）には、３番目のデータおよび４番目のデータを対象データとした場合の補正量の算出処理の様子が示されている。算出処理の手法は（１）から（３）と同じであるため説明は省略する。

ガウス分布変換部２２０で算出された補正量は、加算器２２２において各データに加算される。図４（ｃ）の加算処理は、この補正量の加算処理過程を示したものである。

加算器２２２には、まず、０番目のデータを対象データとしてガウス分布関数を適用した場合の適用結果である図４（ｂ）の（１）が入力され、この時点ではメモリ２２４にデータが蓄積されていないため、加算処理は行われず、図４（ｂ）の（１）がそのままメモリ２２４に記録される。図４（ｃ）の（６）はメモリ２２４に記憶されるデータ列を示している。

次に、加算器２２２には、１番目のデータを対象データとしてガウス分布関数４００を適用した場合の適用結果である図４（ｂ）の（２）が入力され、この時点でメモリ２２４に記憶されているデータ列である図４（ｃ）の（６）との加算が実行される。その結果得られるデータ列を示したのが図４（ｃ）の（７）である。図４（ｃ）の（７）では、０番目のデータに対して図４（ｂ）の（２）で算出された補正量が加算されている。そして、加算処理の結果得られる図４（ｃ）の（７）がメモリ２２４に記憶される。

さらに次の時点では、加算器２２２に図４（ｂ）の（３）が入力され、この時点でメモリ２２４に記憶されているデータ列である図４（ｃ）の（７）との加算が実行される。その結果得られるデータ列を示したのが図４（ｃ）の（８）である。さらに次の時点では、加算器２２２に図４（ｂ）の（４）が入力され、この時点でメモリ２２４に記憶されているデータ列である図４（ｃ）の（８）との加算が実行される。さらに次の時点では、加算器２２２に図４（ｂ）の（５）が入力され、この時点でメモリ２２４に記憶されているデータ列である図４（ｃ）の（９）との加算が実行され、図４（ｃ）の（１０）のデータ列が補正後のサンプルデータ列としてデータ加算器２２２から出力される。

補正前のサンプルデータ列である図４（ａ）と補正後のサンプルデータ列である図４（ｃ）の（１０）とを比較すると、補正前においては閾値よりも小さい値であった０番目のデータと３番目のデータが、補正後において閾値と同じあるいは閾値よりも大きな値に補正されている。このように、例えば、クラッタ除去処理の結果、本来の血流部分が除去あるいは極端に小さな値に変換されてしまった場合でも、本実施形態による補正処理により、その値が上方に補正される。その結果、補正後のサンプルデータ列から形成されるパワードプラ画像上における黒抜けの発生などが抑えられる。

図４（ｃ）に示した加算処理は、例えば、処理領域選択部２１０で設定された処理領域を単位として実行される。例えば、図４（ａ）に示すデータサンプル列が、ある処理領域内のデータ列であると仮定する。つまり、矩形の処理領域（図３の符号３０２）内のいずれかの超音波ビーム上のデータサンプルと仮定する。画像データ（図３の符号３０４）内における処理領域の大きさや位置などの情報は、処理領域情報として処理領域選択部２１０からガウス分布変換部２２０に供給され、ガウス分布変換部２２０は処理領域の大きさや位置に基づいて、その処理領域内におけるデータサンプル列に補正処理を実行する。

つまり、図４（ａ）に示すデータサンプル列が、ある処理領域内のデータ列であると仮定した場合に、その処理領域に対する補正処理として、図４の（ａ）から（ｃ）に示す処理が実行され、その処理領域に対する補正処理結果として、図４（ｃ）の（１０）のデータ列が生成され、加算器２２２から表示処理部（図１の符号１１６）へ出力される。処理領域は、処理領域選択部２１０の作用によって、画像データ内の全域を移動して設定されるため、移動設定される処理領域の各移動位置ごとに、図４（ｃ）の（１０）に相当する補正後のデータ列が出力される。

ちなみに、移動設定された処理領域が、血流を多く含む領域ではない場合、つまり、切替部２１６において「Ｂ＝０」へ切替られている場合には、サンプルデータ列に対して補正処理が実行されず、したがって、加算器２２２において補正量が加算されることなくサンプルデータ列の各データが表示処理部へ出力される。

なお、図４の（ａ）に相当する補正処理の対象となるデータサンプル列は、必ずしも超音波ビームの深さ方向のデータ列に限定されない。例えば、処理領域（図３の符号３０２）内において、方位方向に並んだデータ列をサンプルデータ列としてもよい。さらに、サンプルデータ列として、例えば処理領域内の全てのデータ、つまり二次元のサンプルデータ集合を用いて、二次元のガウス分布関数を適用して補正処理を実行してもよい。

以上、本発明の好適な実施形態を説明したが、上述した実施形態は、あらゆる点で単なる例示にすぎず、本発明の範囲を限定するものではない。

本発明に係る超音波診断装置の全体構成図である。 パワードプラ処理部の内部構成を示す図である。 処理領域選択部で設定される処理領域を説明するための図である。 パワーデータの補正処理を説明するための図である。

符号の説明

１１４ パワードプラ処理部、２１０ 処理領域選択部、２１２ 平均値演算部、２１４ 判定部、２２０ ガウス分布変換部。

Claims (6)

1. 対象組織を含む空間内に超音波を送受波してエコーデータを取得する送受波部と、
   取得されたエコーデータから得られるデータ列に基づいて対象組織に関する組織情報を生成する信号処理部と、
   前記組織情報から超音波画像を形成する画像処理部と、
   を有し、
   前記信号処理部は、
   前記データ列の各データに補正関数を適用してそのデータの近傍データに対する補正量を算出する補正量算出部と、
   前記算出された補正量に基づいて対応する近傍データに補正を施す補正部と、
   を含む、
   ことを特徴とする超音波診断装置。
2. 請求項１に記載の超音波診断装置において、
   前記補正量算出部は、前記補正関数としてガウス分布関数を適用して各データをガウス分布関数のピーク位置に設定し、そのデータの近傍データの位置に対応するガウス分布関数の値から前記補正量を決定する、
   ことを特徴とする超音波診断装置。
3. 血流を含む空間内に超音波を送受波してエコーデータを取得する送受波部と、
   取得されたエコーデータから得られるドプラ情報に基づいて、前記血流に関するパワー情報を含むパワーデータ列を生成する信号処理部と、
   前記パワーデータ列から血流のパワー表示画像を形成する画像処理部と、
   を有し、
   前記信号処理部は、
   前記パワーデータ列の各データに補正関数を適用してそのデータの近傍データに対する補正量を算出する補正量算出部と、
   前記算出された補正量に基づいて対応する近傍データに補正を施す補正部と、
   を含む、
   ことを特徴とする超音波診断装置。
4. 請求項３に記載の超音波診断装置において、
   前記補正量算出部は、前記補正関数としてガウス分布関数を適用して各データをガウス分布関数のピーク位置に設定し、そのデータの近傍データの位置に対応するガウス分布関数の値を前記補正量とする、
   ことを特徴とする超音波診断装置。
5. 請求項４に記載の超音波診断装置において、
   前記信号処理部は、
   前記ドプラ情報からクラッタ成分を除去するクラッタ除去部を含む、
   ことを特徴とする超音波診断装置。
6. 請求項５に記載の超音波診断装置において、
   前記信号処理部は、
   前記パワーデータ列から血流領域のデータを抽出する血流領域判定部を含み、
   前記血流領域のデータに対して前記補正を施す、
   ことを特徴とする超音波診断装置。

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