JP4542258B2

JP4542258B2 - Ultrasonic diagnostic equipment

Info

Publication number: JP4542258B2
Application number: JP2000388435A
Authority: JP
Inventors: 好一宮坂; 烈光原田
Original assignee: Aloka Co Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2000-12-21
Filing date: 2000-12-21
Publication date: 2010-09-08
Anticipated expiration: 2020-12-21
Also published as: JP2002186615A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は超音波診断装置に関し、特に超音波画像に含まれるノイズの低減に関する。
【０００２】
【従来の技術及びその課題】
超音波診断装置は生体への超音波の送受波により超音波画像を表示する装置である。超音波画像としては、二次元白黒断層画像であるＢモード画像が周知である。かかるＢモード画像内には、生体内の構造物とは関係のない超音波波面の干渉によって生じる粒状模様のスペックルというアーチファクトが含まれる。そのようなノイズはＢモード画像の観察において障害となる無用なデータである。なお、そのようなスペックルあるいはアーチファクトはＭモード画像などの他の超音波画像においても認められる。
【０００３】
本発明は、上記従来の課題に鑑みなされたものであり、その目的は、超音波画像の画質を向上することにある。本発明の他の目的は、受信信号自体を利用してそれに含まれるノイズ成分を特定することにある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
（１）上記目的を達成するために、本発明は、超音波を送受波し、受信信号を出力する送受波手段と、前記受信信号から、第１周波数帯域の第１信号成分及び第２周波数帯域の第２信号成分を抽出する成分抽出手段と、前記第１信号成分から第１包絡線データを求める第１検波手段と、前記第２信号成分から第２包絡線データを求める第２検波手段と、前記第１包絡線データ及び前記第２包絡線データの相互相関演算を行って相互相関値を演算する相互相関演算手段と、前記相互相関値に応じて受信信号に対するフィルタリングを行うフィルタ手段と、を含むことを特徴とする。
【０００５】
上記構成によれば、検波後のエンベロープ信号としての第１包絡線データと第２包絡線データについて相互相関演算が実行され、その相互相関値に基づいて受信信号（エコーデータあるいは画像データ）に対するフィルタリングがなされる。これは生体組織からの真のエコーの場合には相互相関値が比較的大きくなり、ノイズの場合には相互相関値が比較的小さくなるという傾向を利用したものである。よって、本発明によれば、ノイズを選択的に除去、抑圧できるので、超音波画像の画質を高めることが可能となる。フィルタリングは一次元的に行うようにしてもよいが、二次元的に行うようにしてもよい。
【０００６】
望ましくは、前記第１包絡線データ及び前記第２包絡線データは時間軸上のデータであり、前記相互相関演算手段は時間軸上において第１包絡線データ及び第２包絡線データの相互相関演算を実行する。
【０００７】
望ましくは、前記第１包絡線データ及び前記第２包絡線データは周波数軸上のデータであり、前記相互相関演算手段は周波数軸上において第１包絡線データ及び第２包絡線データの相互相関演算を実行する。
【０００８】
望ましくは、前記フィルタ手段はローパスフィルタであり、前記相互相関値が大きい場合には前記ローパスフィルタのカットオフ周波数を高く設定し、前記相互相関値が小さい場合には前記ローパスフィルタのカットオフ周波数を低く設定するフィルタ特性設定手段が設けられる。この構成によれば、真のエコーデータに対するフィルタリングをできるだけ回避してノイズに対して選択的かつ能率的にフィルタリングを行える。もちろん、カットオフ周波数の可変の他、通過帯域の可変やゲイン調整を行うのもフィルタリングの一態様である。
【０００９】
（２）また、上記目的を達成するために、本発明は、超音波を送受波し、受信信号を出力する送受波手段と、前記受信信号から第１周波数帯域の第１信号成分及び第２周波数帯域の第２信号成分を抽出する成分抽出手段と、前記第１信号成分から第１包絡線データを求める第１検波手段と、前記第２信号成分から第２包絡線データを求める第２検波手段と、信号時系列に沿って一次元のウインドをスキャンさせながら、各ウインド位置において切り出される第１包絡線データ及び第２包絡線データの相互相関演算を行って相互相関値を演算する相互相関演算手段と、前記相互相関値に応じて受信信号に対するフィルタリングを行うフィルタ手段と、を含むことを特徴とする。
【００１０】
（３）また、上記目的を達成するために、本発明は、超音波ビームを走査し、各ビーム位置ごとに受信信号を出力する送受波手段と、前記受信信号から第１周波数帯域の第１信号成分及び第２周波数帯域の第２信号成分を抽出する成分抽出手段と、前記第１信号成分から第１包絡線データを求める第１検波手段と、前記第２信号成分から第２包絡線データを求める第２検波手段と、超音波ビーム上の深さ方向と超音波ビームの走査方向とによって定義される二次元座標系上において、二次元のウインドをスキャンさせながら、各ウインド位置において切り出される第１包絡線データ及び第２包絡線データの相互相関演算を行って相互相関値を演算する相互相関演算手段と、前記相互相関値に応じて受信信号に対するフィルタリングを行うフィルタ手段と、を含むことを特徴とする。この構成によれば、二次元的に相関演算を行えるので、よりノイズ判定精度を高めることができる。
【００１１】
（４）以下に、本発明の原理について説明する。超音波の送受波により得られた受信信号に含まれるノイズ（特にスペックル）を特定するため、その受信信号から互いに異なる複数の（望ましくは２つの）周波数帯域の信号成分が抽出される。
【００１２】
図１には、受信信号のスペクトル３００が示されており、符号３０２はその全体域を抽出する場合のバンドバスフィルタの通過帯域特性を示し、符号３０４及び符号３０６は、それぞれ上記のように２つの周波数帯域の信号成分を抽出するためのバンドパスフィルタの通過帯域を示している。符号３０４で示す通過帯域特性は受信信号のスペクトル３００における低域側に設定され、符号３０６で示す通過帯域特性は受信信号のスペクトル３００における高域側に設定されている。それらの通過帯域特性は実質的に分離され、一部の裾が相互にオーバーラップしている。もちろん、全体として２つの通過帯域特性に違いがあれば、各種の通過帯域特性を設定することが可能である。
【００１３】
さて、それぞれの周波数帯域の信号成分の包絡線データ相互間において相関演算を実行すると、生体内の構造体からの真のエコー成分の包絡線の形状は互いに似ているため相互相関値が大きくなり、一方、ノイズの包絡線の形状はランダムであるために相互相関値が小さくなる。よって、そのような相互相関値の大きさから、個々の受信信号が真のエコー成分（あるいはノイズ）である確率を求めることができ、あるいは、真のエコー成分かノイズかの判別を行うことができる。
【００１４】
より詳しくは、、例えば、まず受信信号から２つの周波数帯域の信号成分（データ列）が抽出され、各信号成分が検波されて包絡線（エンベロープ）データ（データ列）とされ、それぞれのデータ列が１ライン分（あるいは１フレーム分）を単位としてメモリに個別的に格納される。そして、それぞれのデータ列から、所定のウインド（図２参照）内のＮ個のデータからなる２組のデータ列（ｘ_i，ｙ_i）（但し、ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）が切り出され、そのような２組のデータ列（ｘ_i，ｙ_i）について相互相関演算がなされる。ちなみに、図２には、超音波ビーム３０８を電子走査することにより形成される走査面３０６が示され、上記のデータ列の切り出しは、各超音波ビーム３０８上において一次元のウインド３１０を設定することに相当する。なお、信号成分の抽出をデータ列の切り出し後に行うようにしてもよい。
【００１５】
相関演算は、相互相関値をＲｘｙとして以下の数式によって表される。
【００１６】
【数１】

この相互相関値Ｒｘｙは、互いのデータ列がまったく同一であれば１となり、まったく異なれば０となる。つまり、違いが大きい程、相互相関値は小さくなる。ここで、スペックル（ノイズ）の場合には、相互相関値は非常に小さくなる。
一方、生体内の構造体からのエコー（真のエコー）の場合には、相互相関値は大きくなる。よって、相互相関値を基準としてスペックルか真のエコーかを弁別することが可能であり、更に、その相互相関値にフィルタ特性を連動させれば、スペックルに対して選択的に抑圧処理を行うことができる。例えば、真のエコーである場合には、当該データが通過するローパスフィルタ（ＬＰＦ）のカットオフ周波数を高くして当該データをそのまま通過させ、一方、スペックルである場合には、ＬＰＦのカットオフ周波数を低くして当該データが抑圧、除去されるようにする。
【００１７】
あるウインド位置において上記相互相関演算が実行されると、ウインド位置がシフトされて上記同様の相互相関演算が実行される。そして、これが繰り返されると、全データに対してノイズ低減処理を行える。
【００１８】
上記のウインドは、深さ方向（超音波ビーム方向）に沿った１次元のウインドであったが、図３に示すように、二次元のウインドであってもよい。図３において、Ｊは深さ方向（超音波ビーム方向）、Ｉは超音波ビームの走査方向あるいはＢモード画像の水平方向に対応している。二次元マトリクス３１２上において、二次元のウインド３１４がラスタースキャンされ、各スキャン位置においてデータ列が切り出される。ウインド３１４のサイズはＷＩ×ＷＪであり、その場合、以下の演算式によって相互相関値Ｒｘｙが求められる。
【００１９】
【数２】

上記の構成を採用する場合、受信信号を処理するフィルタ手段として、二次元のＬＰＦを利用するようにしてもよい。相互相関演算は時間軸上の他、周波数軸上で行うようにしてもよい。
【００２０】
なお、受信信号スペクトルは、周波数依存減衰などの影響により、反射点の深さに依存して変化するため、それに応じて図１の通過帯域特性３０４及び３０６を動的に変化させるようにするのが望ましい。
【００２１】
【発明の実施の形態】
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。
【００２２】
図４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４はその全体構成を示すブロック図である。
【００２３】
図４において、アレイ振動子１０は、図示されていない超音波探触子内に設けられるものであり、そのアレイ振動子は複数の振動素子によって構成される。そのアレイ振動子上において超音波ビームが電子走査され、これによって図２に示したような走査面３０６が形成される。
【００２４】
送信器１２はいわゆる送信ビームフォーマーとして機能するものであり、アレイ振動子を構成する複数の振動素子に対して送信信号を供給する回路である。受信器１３は、いわゆる受信ビームフォーマーとして機能するものであり、アレイ振動子を構成する複数の振動素子からの複数の受信信号に対して整相加算処理を実行し、整相加算後の受信信号を出力する回路である。この受信信号は本実施形態において３つの信号処理部１４，１６，１８に並列的に入力されている。
【００２５】
まず、信号処理部１４について説明すると、この信号処理部１４は従来の超音波診断装置においても一般的に設けられているものであり、受信信号に対して直交検波などの検波処理を実行する検波器２０と、その検波後の受信信号（複素信号）に対して振幅演算を実行する振幅演算器２２と、演算された振幅値すなわちエコーデータを超音波ビーム１本分ごとに格納するラインメモリ部２４と、で構成されている。検波器２０の具体的な構成例については後に図５及び図６を用いて説明する。また、振幅演算器２２については後に図７を用いて説明する。ラインメモリ部２４は、本実施形態において２つのラインメモリによって構成され、いわゆるデータの書き込み及び読み出しに関してそれらの２つのメモリを交互に使用するピンポン動作を行わせている。
【００２６】
フィルタ４２は本実施形態においてローパスフィルタを構成しており、カットオフ周波数が後に詳述する相互相関値によって動的に設定される。フィルタ４２から出力されたデータはスキャン変換器４４に入力され、ここで計測座標系から表示座標系への座標変換などの処理を経た後、そのデータが表示器４６に表示される。具体的には、表示器４６にはＢモード画像などの超音波画像が表示される。ちなみに、スキャン変換器４４は例えばデジタルスキャンコンバータなどによって構成される。
【００２７】
次に、信号処理部１６，１８について説明する。これらの信号処理部１６，１８は上述した信号処理部１４と同様の構成を有しており、すなわち検波器２６，２８と、振幅演算器３０，３２と、ラインメモリ部３４，３６と、によって構成されている。ただし、検波器２０，２６，２８はそれぞれ互いに異なる通過帯域特性をもったフィルタを有している。具体的に説明すると、検波器２０は、図１において符号３０２で示した全周波数帯域をカバーする通過帯域特性をもったフィルタを有している。検波器２６は図１において符号３０４で示した低域側の通過帯域特性をもったフィルタを備えている。また、検波器２８は図１において符号３０６で示した高域側の通過帯域特性をもったフィルタを備えている。各検波器はＲＦ信号を包絡線信号に変換する機能を有する。
【００２８】
したがって、振幅演算器２２では、受信信号の全周波数帯域における振幅が演算され、一方、振幅演算器３０においては低域側の信号成分の振幅が演算され、振幅演算器３２においては高域側の信号成分の振幅が演算されることになる。ラインメモリ部３４，３６には以上のようにして演算された振幅値をもったデータ列が超音波ビーム１本分ごとに格納される。
【００２９】
そして、本実施形態においては、ラインメモリ部３４，３６から、上述したようにＮ個のデータからなるデータ列が抽出され、それらの２組のデータ列に対して相互相関器４０において相互相関演算が実行される。ここで、ラインメモリ部３４，３６からのＮ個のデータの切り出しは上述したように所定のウインドの設定によってなされており、そのウインドをデータ列方向に沿ってスキャンすることにより、各ウインド位置において相互相関演算が実行される。
【００３０】
上述の説明から理解されるように、図４に示す相互相関器４０は、時間軸上において２組のデータ列間で相互相関演算を実行するものであり、その相互相関の演算式としては上述した式（１）などの数式が用いられる。その相互相関演算結果である相互相関値はフィルタ４２に出力され、その相互相関値にフィルタ４２におけるフィルタ特性が適応的に設定されることになる。これにより、ある深さにおけるエコーデータに対して、相互相関値に応じてフィルタリングを行うことができ、そのエコーデータがノイズであればそのフィルタリングによって当該ノイズを効果的に除去・低減することが可能となる。
【００３１】
図５には、図４に示した検波器２０，２６，２８の具体的な構成例が示されている。この図５に示す構成例はいわゆる直交検波器を示すものである。
【００３２】
２つのミキサ７０，７２の一方の入力端子には受信信号が入力され、他方の入力端子には参照信号が入力されている。ミキサ７２はπ／２位相シフタ６８を介して位相角が９０度ずれた参照信号が入力されており、一方、ミキサ７２は入力される参照信号がそのまま入力されている。このような２つの参照信号の位相関係によって直交検波を行うことができ、その直交検波後の信号のうちベースバンド領域の信号成分が低域通過フィルタ７４，７６によって抽出されている。この場合において、図４に示した各検波器２０，２６，２８ごとに低域通過フィルタ７４，７６の通過帯域特性が設定されており、すなわちそれぞれの通過帯域特性は図１において符号３０２，３０４，３０６で示したものが設定されている。
【００３３】
図６には、検波器２０，２６，２８の他の構成例が示されており、この図６に示す構成例はいわゆる直交サンプリング回路である。帯域通過フィルタ７８には受信信号が入力され、その帯域通過フィルタ７８を通過した受信信号がサンプリング回路８２，８４に並列的に入力される。ここで、サンプリング回路８２は、サンプリングクロックに従ってサンプリングを行うものであり、サンプリング８４はπ／２シフタ８０を介して９０度位相がずれたサンプリングクロックに従ってサンプリングを実行している。このような直交サンプリング方式により周知のように直交検波と同様の検波信号を得ることが可能となる。もちろん、検波器２０，２６，２８の相互間においては帯域通過フィルタ７８の帯域通過特性としてそれぞれ異なる特性が設定されており、具体的にはそれぞれの通過帯域特性として図１において符号３０２，３０４，３０６で示したものが設定されている。
【００３４】
図７には、振幅演算器２２，３０，３２の構成例が示されている。絶対値演算器８６は、検波器２０から出力される複素信号における実数部の二乗及び虚数部の二乗を加算し、その加算結果の平方根をとることによって絶対値を求めている。これによってエコーデータの振幅を演算することが可能となる。
【００３５】
その振幅を表すデータは対数変換器８８に入力され、その対数変換器８８において対数圧縮処理がなされる。そして、その対数圧縮後のデータに対して加算器９０に係数βが加算され、また乗算器９２において係数αが乗算される。ここで加算器９０はゲイン調整回路として機能し、乗算器９２はコントラスト回路として機能するものである。乗算器９２から出力されるデータはローパスフィルタ９４に入力され、ローパスフィルタ９４直後のデシメータ９６によるリサンプリング処理のために帯域が制限され、ローパスフィルタ９４から出力されたデータがデシメータ９６に入力され、そのデシメータ９６において表示ピクセルレートに従ったリサンプリング処理が実行される。
【００３６】
図８には、ラインメモリ部３４，３６に格納されるデータ列が概念的に示されている。ここで符号３０４Ａはラインメモリ部３４に格納されたデータ列であり、このデータ列は図１において通過帯域特性３０４によって抽出された信号成分に相当する。また図８において符号３０６Ａは、ラインメモリ部３６に格納されたデータ列を示しており、これは図１において通過帯域特性３０６によって抽出された信号成分に相当する。
【００３７】
上述したように、このような２つのデータ列からウインドによって２組のデータ列が部分的に切り出され、そのウインド内のデータ列に対して相互相関演算が実行される。
【００３８】
図９には、図４に示したフィルタ４２の構成例が示されている。
【００３９】
フィルタ特性選択テーブル９８には、相互相関値が入力されており、その相互相関値に応じたフィルタ特性を表す選択信号がフィルタ係数テーブル１００に出力される。フィルタ係数テーブル１００は例えば図１０に示すようなテーブル内容を有しており、具体的には、ローパスフィルタとしての当該フィルタ４２のカットオフ周波数を相互相関値に応じて変化させるために、複数のフィルタ特性に対応付けられたフィルタ係数列が格納されている。上記のフィルタ特性の選択信号が入力されると、フィルタ係数テーブル１００から当該選択信号によって選択選択されるフィルタ特性を表すフィルタ係数列ａ₁〜ａ_nが出力され、それぞれのフィルタ係数がそれに対応する乗算器１０４−１〜１０４−ｎの一方の入力端子に入力される。受信信号は直列接続された複数のディレイライン１０２−１〜１０２−ｎに順番に入力されており、それぞれのディレイラインの前後及び中間のポイントから出力されたデータが各乗算器１０４−１〜１０４−ｎの他方の入力端子に入力されている。そして、各乗算器１０４−１〜１０４−ｎはそれぞれのデータに対してフィルタ係数を乗算し、その乗算結果が加算器１０６において加算されている。
【００４０】
図１１には、相互相関値とローパスフィルタのカットオフ周波数との関係が示されており、本実施形態においては相互相関値が小さくなるほどカットオフ周波数が低められており、一方、相互相関値が高くなるほどカットオフ周波数が高められている。図においてはＳ字関数のような周波数変化特性が示されている。
【００４１】
図１２には、他の実施形態に係る超音波診断装置の全体構成がブロック図として示されている。なお、図４に示した構成と同様の構成には同一符号を付しその説明を省略する。
【００４２】
この図１２に示す構成例においては各信号処理部５０，５２，５４において振幅演算器２２，３０，３２の後段にスキャン変換器５６，６０，６２及びフレームメモリ部５８，６４，６６が設けられている。ここで、各スキャン変換器５６，６０，６２はそれぞれ図４に示したスキャン変換器４４に相当するものであり、すなわちスキャン変換器５６，６０，６２において送受波座標系から表示座標系への座標変換がなされる。そして、そのデータはそれぞれフレームメモリ部５８，６４，６６に１フレームごとに格納されることになる。
【００４３】
このようにフレームメモリ部６４，６６へのデータの格納がなされると図３に示した二次元のウインド３１４が利用され、そのウインド３１４をラスタースキャンさせながら各ウインド位置においてデータ列が抽出され、相互相関器４０においては２組の二次元のデータ列の相互相関値が演算される。そしてその相関値に従って、フィルタ４２がフレームメモリ部５８から出力されるデータに対してフィルタリングを実行している。
【００４４】
図１３には、図４の相互相関器４０の周波数軸上での処理構成例を示す。この構成例では、２つの一次元データ列に対してそれぞれＦＦＴ回路１１０，１１２においてＦＦＴ演算がなされ、これによりそれらのデータ列が周波数軸上のデータ列に変換される。それらのデータ列は乗算器１１３で乗算され、その乗算結果（相互相関値に相当）がＩＦＦＴ回路１１４に入力され、そこで逆ＦＦＴ演算が実行される。
【００４５】
図１４には図１２の相互相関器４０の周波数軸上での処理構成例を示す。この構成例では、２つの二次元データ列に対してそれぞれＦＦＴ回路１２８，１３０において二次元のＦＦＴ演算がなされ、これによりそれらのデータ列が周波数軸上のデータ列に変換される。それらのデータ列は乗算器１３１で乗算され、その乗算結果（相互相関値に相当）が二次元ＩＦＦＴ回路１３２に入力され、そこで二次元の逆ＦＦＴ演算が実行される。
【００４６】
以上のように、上記の各実施形態によれば、受信信号における２つの周波数成分から相互相関値を求め、その相互相関値に応じて受信信号に対するフィルタリングを実行することによりノイズ（特にスペックル）に対して効果的な除去処理を行うことが可能となる。上記の実施形態においては、２つの通過帯域特性を設定したが、それぞれの通過帯域特性が部分的にオーバーラップしていてもよい。
【００４７】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、超音波画像内におけるノイズを効果的に低減して超音波画像の画質を向上できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】受信信号のスペクトルと通過帯域特性の関係を示す図である。
【図２】走査面及び一次元のウインドを示す図である。
【図３】二次元のウインドを示す図である。
【図４】実施形態に係る超音波診断装置の全体構成を示すブロック図である。
【図５】検波器の構成例を示すブロック図である。
【図６】検波器の他の構成例を示すブロック図である。
【図７】振幅演算器の構成例を示すブロック図である。
【図８】ラインメモリ部に格納されるデータ列を示す図である。
【図９】フィルタの構成例を示すブロック図である。
【図１０】フィルタ係数テーブルの構成例を示す概念図である。
【図１１】相互相関値とカットオフ周波数との関係を示す図である。
【図１２】他の実施形態に係る超音波診断装置の全体構成を示すブロック図である。
【図１３】周波数軸上での一次元相互相関処理の構成例を示す図である。
【図１４】周波数軸上での二次元相互相関処理の構成例を示す図である。
【符号の説明】
１０アレイ振動子、１２送信器、１３受信器、１４，１６，１８信号処理部、２０，２６，２８検波器、２２，３０，３２振幅演算器、２４，３４，３６ラインメモリ部、４０相互相関器、４２フィルタ、４４スキャン変換器、４６表示器。[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an ultrasonic diagnostic apparatus, and more particularly to reduction of noise included in an ultrasonic image.
[0002]
[Prior art and problems]
An ultrasonic diagnostic apparatus is an apparatus that displays an ultrasonic image by transmitting and receiving ultrasonic waves to and from a living body. As an ultrasonic image, a B-mode image which is a two-dimensional black and white tomographic image is well known. The B-mode image includes an artifact called speckles having a granular pattern caused by the interference of the ultrasonic wavefront that is not related to the structure in the living body. Such noise is useless data that obstructs the observation of the B-mode image. Such speckles or artifacts are also observed in other ultrasonic images such as M-mode images.
[0003]
The present invention has been made in view of the above-described conventional problems, and an object thereof is to improve the image quality of an ultrasonic image. Another object of the present invention is to specify a noise component included in a received signal itself.
[0004]
[Means for Solving the Problems]
(1) In order to achieve the above-described object, the present invention provides transmission / reception means for transmitting / receiving an ultrasonic wave and outputting a reception signal, and a first signal component and a second frequency in a first frequency band from the reception signal. Component extracting means for extracting a second signal component of the band; first detecting means for obtaining first envelope data from the first signal component; and second detecting means for obtaining second envelope data from the second signal component. Cross-correlation calculating means for calculating a cross-correlation value by performing a cross-correlation calculation of the first envelope data and the second envelope data, and a filter means for filtering a received signal according to the cross-correlation value , Including.
[0005]
According to the above configuration, the cross-correlation calculation is performed on the first envelope data and the second envelope data as the envelope signal after detection, and the received signal (echo data or image data) is filtered based on the cross-correlation value. Is made. This utilizes the tendency that the cross-correlation value is relatively large in the case of a true echo from a living tissue, and the cross-correlation value is relatively small in the case of noise. Therefore, according to the present invention, noise can be selectively removed and suppressed, so that the image quality of the ultrasonic image can be improved. Filtering may be performed one-dimensionally or two-dimensionally.
[0006]
Preferably, the first envelope data and the second envelope data are data on a time axis, and the cross-correlation calculating means calculates a cross-correlation between the first envelope data and the second envelope data on the time axis. Execute.
[0007]
Preferably, the first envelope data and the second envelope data are data on the frequency axis, and the cross-correlation calculating means calculates the cross-correlation of the first envelope data and the second envelope data on the frequency axis. Execute.
[0008]
Preferably, the filter means is a low-pass filter, and when the cross-correlation value is large, the cutoff frequency of the low-pass filter is set high, and when the cross-correlation value is small, the cutoff frequency of the low-pass filter is set. Filter characteristic setting means for setting a low value is provided. According to this configuration, it is possible to perform filtering on noise selectively and efficiently while avoiding filtering on true echo data as much as possible. Of course, in addition to changing the cut-off frequency, changing the passband and adjusting the gain are also aspects of filtering.
[0009]
(2) In order to achieve the above object, the present invention includes a transmission / reception unit that transmits / receives an ultrasonic wave and outputs a reception signal, a first signal component in a first frequency band and a second signal from the reception signal. Component extraction means for extracting a second signal component in the frequency band, first detection means for obtaining first envelope data from the first signal component, and second detection for obtaining second envelope data from the second signal component And cross-correlation for calculating a cross-correlation value by performing a cross-correlation operation between the first envelope data and the second envelope data cut out at each window position while scanning a one-dimensional window along a signal time series. Computation means, and filter means for filtering the received signal in accordance with the cross-correlation value are included.
[0010]
(3) In order to achieve the above object, the present invention scans an ultrasonic beam and outputs a reception signal for each beam position; and a first frequency band first from the reception signal. Component extraction means for extracting a signal component and a second signal component in the second frequency band, first detection means for obtaining first envelope data from the first signal component, and second envelope data from the second signal component Are cut out at each window position while scanning a two-dimensional window on a two-dimensional coordinate system defined by a second detection means for determining the depth direction on the ultrasonic beam and the scanning direction of the ultrasonic beam. A cross-correlation calculating means for calculating a cross-correlation value by performing a cross-correlation calculation of the first envelope data and the second envelope data, and a filter for filtering the received signal according to the cross-correlation value Characterized in that it comprises a motor means. According to this configuration, since the correlation calculation can be performed two-dimensionally, the noise determination accuracy can be further increased.
[0011]
(4) The principle of the present invention will be described below. In order to identify noise (particularly speckle) included in the received signal obtained by transmitting and receiving ultrasonic waves, signal components of a plurality of (preferably two) frequency bands different from each other are extracted from the received signal.
[0012]
FIG. 1 shows a spectrum 300 of a received signal. Reference numeral 302 indicates a passband characteristic of a bandpass filter when the entire band is extracted.

Reference numerals

304 and 306 indicate 2 as described above. The bandpass of the bandpass filter for extracting the signal component of one frequency band is shown. The passband characteristic indicated by reference numeral 304 is set on the low band side in the spectrum 300 of the received signal, and the passband characteristic indicated by reference numeral 306 is set on the high band side in the spectrum 300 of the received signal. Their passband characteristics are substantially separated and some skirts overlap each other. Of course, if there is a difference between the two passband characteristics as a whole, various passband characteristics can be set.
[0013]
Now, when the correlation calculation is performed between the envelope data of the signal components in each frequency band, the shape of the envelope of the true echo component from the structure in the living body is similar to each other, so the cross-correlation value increases. On the other hand, since the shape of the noise envelope is random, the cross-correlation value becomes small. Therefore, it is possible to determine the probability that each received signal is a true echo component (or noise) from the magnitude of such a cross-correlation value, or to determine whether it is a true echo component or noise. it can.
[0014]
More specifically, for example, first, signal components (data sequences) of two frequency bands are extracted from the received signal, each signal component is detected to be envelope data (data sequence), and each data sequence is detected. Are individually stored in the memory in units of one line (or one frame). From each data string, two sets of data strings (x _i , y _i ) consisting of N data in a predetermined window (see FIG. 2) (where i = 1, 2,..., N ) Are cut out, and a cross-correlation operation is performed on these two sets of data strings (x _i , y _i ). Incidentally, FIG. 2 shows a scanning plane 306 formed by electronic scanning of the ultrasonic beam 308, and the above-described data sequence cutout sets a one-dimensional window 310 on each ultrasonic beam 308. It corresponds to that. The signal component may be extracted after the data string is cut out.
[0015]
The correlation calculation is represented by the following mathematical formula with the cross-correlation value as Rxy.
[0016]
[Expression 1]

The cross-correlation value Rxy is 1 if the data strings are exactly the same, and is 0 if they are completely different. That is, the greater the difference, the smaller the cross correlation value. Here, in the case of speckle (noise), the cross-correlation value becomes very small.
On the other hand, in the case of an echo (true echo) from a structure in the living body, the cross-correlation value increases. Therefore, it is possible to discriminate between speckles and true echoes based on the cross-correlation value. Furthermore, if the filter characteristics are linked to the cross-correlation value, the speckles can be selectively suppressed. It can be carried out. For example, in the case of a true echo, the cutoff frequency of a low pass filter (LPF) through which the data passes is increased to pass the data as it is. On the other hand, in the case of speckle, the cutoff of the LPF The frequency is lowered so that the data is suppressed and removed.
[0017]
When the cross-correlation calculation is executed at a certain window position, the window position is shifted and the same cross-correlation calculation is executed. If this is repeated, noise reduction processing can be performed on all data.
[0018]
The above window is a one-dimensional window along the depth direction (the ultrasonic beam direction), but may be a two-dimensional window as shown in FIG. In FIG. 3, J corresponds to the depth direction (ultrasonic beam direction), and I corresponds to the scanning direction of the ultrasonic beam or the horizontal direction of the B-mode image. On the two-dimensional matrix 312, the two-dimensional window 314 is raster-scanned, and a data string is cut out at each scan position. The size of the window 314 is WI × WJ. In this case, the cross-correlation value Rxy is obtained by the following arithmetic expression.
[0019]
[Expression 2]

When the above configuration is adopted, a two-dimensional LPF may be used as filter means for processing the received signal. The cross-correlation calculation may be performed on the frequency axis in addition to the time axis.
[0020]
The received signal spectrum changes depending on the depth of the reflection point due to the influence of frequency-dependent attenuation or the like, so that the

passband characteristics

304 and 306 in FIG. 1 are dynamically changed accordingly. Is desirable.
[0021]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
DESCRIPTION OF EXEMPLARY EMBODIMENTS Hereinafter, preferred embodiments of the invention will be described with reference to the drawings.
[0022]
FIG. 4 shows a preferred embodiment of the ultrasonic diagnostic apparatus according to the present invention, and FIG. 4 is a block diagram showing the overall configuration thereof.
[0023]
In FIG. 4, an array transducer 10 is provided in an ultrasonic probe (not shown), and the array transducer is constituted by a plurality of transducer elements. An ultrasonic beam is electronically scanned on the array transducer, thereby forming a scanning surface 306 as shown in FIG.
[0024]
The transmitter 12 functions as a so-called transmission beam former, and is a circuit that supplies a transmission signal to a plurality of vibration elements constituting the array transducer. The receiver 13 functions as a so-called reception beamformer, performs phasing addition processing on a plurality of reception signals from a plurality of oscillating elements constituting the array transducer, and performs reception after phasing addition. This circuit outputs a signal. This received signal is input in parallel to the three

signal processors

14, 16, and 18 in this embodiment.
[0025]
First, the signal processing unit 14 will be described. The signal processing unit 14 is generally provided in a conventional ultrasonic diagnostic apparatus, and performs detection processing such as quadrature detection on a received signal. 20, an amplitude calculator 22 that performs amplitude calculation on the received signal (complex signal) after detection, and a line memory unit that stores the calculated amplitude value, that is, echo data for each ultrasonic beam 24. A specific configuration example of the detector 20 will be described later with reference to FIGS. 5 and 6. The amplitude calculator 22 will be described later with reference to FIG. The line memory unit 24 is configured by two line memories in the present embodiment, and performs a ping-pong operation that alternately uses the two memories for so-called data writing and reading.
[0026]
The filter 42 forms a low-pass filter in the present embodiment, and the cutoff frequency is dynamically set by a cross-correlation value that will be described in detail later. The data output from the filter 42 is input to the scan converter 44, where the data is displayed on the display 46 after undergoing processing such as coordinate conversion from the measurement coordinate system to the display coordinate system. Specifically, an ultrasonic image such as a B-mode image is displayed on the display unit 46. Incidentally, the scan converter 44 is constituted by a digital scan converter, for example.
[0027]
Next, the

signal processing units

16 and 18 will be described. These

signal processing units

16 and 18 have the same configuration as the signal processing unit 14 described above, that is, by the

detectors

26 and 28, the

amplitude calculators

30 and 32, and the line memory units 34 and 36. It is configured. However, the

detectors

20, 26 and 28 have filters having different passband characteristics. More specifically, the detector 20 has a filter having passband characteristics that covers the entire frequency band indicated by reference numeral 302 in FIG. The detector 26 includes a filter having a low-pass band characteristic indicated by reference numeral 304 in FIG. The detector 28 includes a filter having a high-pass band characteristic indicated by reference numeral 306 in FIG. Each detector has a function of converting an RF signal into an envelope signal.
[0028]
Therefore, the amplitude calculator 22 calculates the amplitude of the received signal in the entire frequency band, while the amplitude calculator 30 calculates the amplitude of the low frequency side signal component, and the amplitude calculator 32 calculates the high frequency side. The amplitude of the signal component is calculated. In the line memory units 34 and 36, a data string having the amplitude value calculated as described above is stored for each ultrasonic beam.
[0029]
In the present embodiment, as described above, a data string composed of N pieces of data is extracted from the line memory units 34 and 36, and the cross-correlator 40 performs a cross-correlation operation on these two sets of data strings. Is executed. Here, extraction of N pieces of data from the line memory units 34 and 36 is performed by setting a predetermined window as described above, and by scanning the window along the data string direction, each window position is obtained. A cross correlation operation is performed.
[0030]
As can be understood from the above description, the cross-correlator 40 shown in FIG. 4 performs a cross-correlation operation between two sets of data strings on the time axis. A mathematical formula such as the formula (1) is used. The cross-correlation value, which is the cross-correlation calculation result, is output to the filter 42, and the filter characteristic in the filter 42 is adaptively set to the cross-correlation value. As a result, the echo data at a certain depth can be filtered according to the cross-correlation value, and if the echo data is noise, the noise can be effectively removed and reduced by the filtering. It becomes.
[0031]
FIG. 5 shows a specific configuration example of the

detectors

20, 26, and 28 shown in FIG. The configuration example shown in FIG. 5 shows a so-called quadrature detector.
[0032]
A reception signal is input to one input terminal of the two

mixers

70 and 72, and a reference signal is input to the other input terminal. The mixer 72 receives a reference signal whose phase angle is shifted by 90 degrees via the π / 2 phase shifter 68, while the mixer 72 receives the input reference signal as it is. Quadrature detection can be performed based on the phase relationship between the two reference signals, and signal components in the baseband region are extracted by the low-

pass filters

74 and 76 from the signal after the quadrature detection. In this case, the pass band characteristics of the low pass filters 74 and 76 are set for each of the

detectors

20, 26 and 28 shown in FIG. 4, that is, the pass band characteristics are denoted by

reference numerals

302 and 304 in FIG. , 306 are set.
[0033]
FIG. 6 shows another configuration example of the

detectors

20, 26 and 28. The configuration example shown in FIG. 6 is a so-called orthogonal sampling circuit. A reception signal is input to the band pass filter 78, and the reception signal that has passed through the band pass filter 78 is input to the

sampling circuits

82 and 84 in parallel. Here, the sampling circuit 82 performs sampling according to the sampling clock, and the sampling 84 performs sampling according to the sampling clock whose phase is shifted by 90 degrees via the π / 2 shifter 80. Such a quadrature sampling method makes it possible to obtain a detection signal similar to quadrature detection as is well known. Of course, different characteristics are set as band pass characteristics of the band pass filter 78 between the

detectors

20, 26, and 28. Specifically, as the pass band characteristics,

reference numerals

302, 304, What is indicated by reference numeral 306 is set.
[0034]
FIG. 7 shows a configuration example of the

amplitude calculators

22, 30 and 32. The absolute value calculator 86 adds the square of the real part and the square of the imaginary part in the complex signal output from the detector 20 and obtains the absolute value by taking the square root of the addition result. This makes it possible to calculate the amplitude of the echo data.
[0035]
Data representing the amplitude is input to a logarithmic converter 88, which performs logarithmic compression processing. Then, the coefficient β is added to the adder 90 to the logarithmically compressed data, and the coefficient α is multiplied by the multiplier 92. Here, the adder 90 functions as a gain adjustment circuit, and the multiplier 92 functions as a contrast circuit. The data output from the multiplier 92 is input to the low pass filter 94, the band is limited for resampling processing by the decimator 96 immediately after the low pass filter 94, and the data output from the low pass filter 94 is input to the decimator 96, The decimator 96 executes resampling processing according to the display pixel rate.
[0036]
FIG. 8 conceptually shows data strings stored in the line memory units 34 and 36. Here, reference numeral 304A denotes a data string stored in the line memory unit 34, and this data string corresponds to the signal component extracted by the passband characteristic 304 in FIG. 8 indicates a data string stored in the line memory unit 36, which corresponds to the signal component extracted by the passband characteristic 306 in FIG.
[0037]
As described above, two sets of data strings are partially cut out from the two data strings by the window, and a cross-correlation operation is performed on the data strings in the window.
[0038]
FIG. 9 shows a configuration example of the filter 42 shown in FIG.
[0039]
A cross-correlation value is input to the filter characteristic selection table 98, and a selection signal representing the filter characteristic corresponding to the cross-correlation value is output to the filter coefficient table 100. The filter coefficient table 100 has table contents as shown in FIG. 10, for example. Specifically, in order to change the cutoff frequency of the filter 42 as a low-pass filter in accordance with the cross-correlation value, a plurality of filter coefficient tables 100 are provided. A filter coefficient sequence associated with the filter characteristics is stored. When the selection signal of the filter characteristics is inputted, the filter coefficient sequence a ₁ ~a _n representing the filter characteristic selected selected from the filter coefficient table 100 by the selection signal is output, each of the filter coefficients corresponding The signal is input to one input terminal of the multipliers 104-1 to 104-n. Received signals are sequentially input to a plurality of delay lines 102-1 to 102-n connected in series, and data output from the front and rear and middle points of each delay line are the multipliers 104-1 to 104-104. -N is input to the other input terminal. Each multiplier 104-1 to 104-n multiplies each data by a filter coefficient, and the multiplication result is added by the adder 106.
[0040]
FIG. 11 shows the relationship between the cross-correlation value and the cut-off frequency of the low-pass filter. In this embodiment, the cut-off frequency is lowered as the cross-correlation value decreases, while the cross-correlation value is The higher the cutoff frequency, the higher the cutoff frequency. In the figure, a frequency change characteristic such as an S-shaped function is shown.
[0041]
FIG. 12 is a block diagram showing the overall configuration of an ultrasonic diagnostic apparatus according to another embodiment. In addition, the same code | symbol is attached | subjected to the structure similar to the structure shown in FIG. 4, and the description is abbreviate | omitted.
[0042]
In the configuration example shown in FIG. 12, in each

signal processing unit

50, 52, 54,

scan converters

56, 60, 62 and

frame memory units

58, 64, 66 are provided after the

amplitude calculators

22, 30, 32. ing. Here, each of the

scan converters

56, 60, and 62 corresponds to the scan converter 44 shown in FIG. 4, that is, the

scan converters

56, 60, and 62 convert the transmission / reception coordinate system to the display coordinate system. Coordinate transformation is performed. The data is stored in the

frame memory units

58, 64 and 66 for each frame.
[0043]
When data is stored in the

frame memory units

64 and 66 in this way, the two-dimensional window 314 shown in FIG. 3 is used, and a data string is extracted at each window position while raster scanning the window 314. The cross-correlator 40 calculates cross-correlation values of two sets of two-dimensional data strings. Then, according to the correlation value, the filter 42 performs filtering on the data output from the frame memory unit 58.
[0044]
FIG. 13 shows a processing configuration example on the frequency axis of the cross correlator 40 of FIG. In this configuration example, FFT operations are performed on the two one-dimensional data strings in the

FFT circuits

110 and 112, respectively, thereby converting the data strings into data strings on the frequency axis. These data strings are multiplied by the multiplier 113, and the multiplication result (corresponding to the cross-correlation value) is input to the IFFT circuit 114, where an inverse FFT operation is executed.
[0045]
FIG. 14 shows a processing configuration example on the frequency axis of the cross correlator 40 of FIG. In this configuration example, two-dimensional FFT operations are performed on the two two-dimensional data strings in the

FFT circuits

128 and 130, respectively, and these data strings are converted into data strings on the frequency axis. These data strings are multiplied by a multiplier 131, and the multiplication result (corresponding to a cross-correlation value) is input to a two-dimensional IFFT circuit 132, where a two-dimensional inverse FFT operation is performed.
[0046]
As described above, according to each of the embodiments described above, noise (particularly speckle) is obtained by obtaining a cross-correlation value from two frequency components in a received signal and performing filtering on the received signal according to the cross-correlation value. Therefore, it is possible to perform an effective removal process. In the above embodiment, two passband characteristics are set, but the respective passband characteristics may partially overlap.
[0047]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, it is possible to effectively reduce the noise in the ultrasonic image and improve the image quality of the ultrasonic image.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram showing a relationship between a spectrum of a received signal and a passband characteristic.
FIG. 2 is a diagram showing a scanning plane and a one-dimensional window.
FIG. 3 is a diagram showing a two-dimensional window.
FIG. 4 is a block diagram showing an overall configuration of the ultrasonic diagnostic apparatus according to the embodiment.
FIG. 5 is a block diagram illustrating a configuration example of a detector.
FIG. 6 is a block diagram showing another configuration example of the detector.
FIG. 7 is a block diagram illustrating a configuration example of an amplitude calculator.
FIG. 8 is a diagram showing a data string stored in a line memory unit.
FIG. 9 is a block diagram illustrating a configuration example of a filter.
FIG. 10 is a conceptual diagram illustrating a configuration example of a filter coefficient table.
FIG. 11 is a diagram illustrating a relationship between a cross-correlation value and a cutoff frequency.
FIG. 12 is a block diagram showing an overall configuration of an ultrasonic diagnostic apparatus according to another embodiment.
FIG. 13 is a diagram illustrating a configuration example of one-dimensional cross-correlation processing on a frequency axis.
FIG. 14 is a diagram illustrating a configuration example of two-dimensional cross-correlation processing on a frequency axis.
[Explanation of symbols]
10 array transducers, 12 transmitters, 13 receivers, 14, 16, 18 signal processing units, 20, 26, 28 detectors, 22, 30, 32 amplitude calculators, 24, 34, 36 line memory units, 40 mutual Correlator, 42 filter, 44 scan converter, 46 indicator.

Claims

超音波を送受波し、受信信号を出力する送受波手段と、
前記受信信号から、第１周波数帯域の第１信号成分及び第２周波数帯域の第２信号成分を抽出する成分抽出手段と、
前記第１信号成分から第１包絡線データを求める第１検波手段と、
前記第２信号成分から第２包絡線データを求める第２検波手段と、
前記第１包絡線データ及び前記第２包絡線データの相互相関演算を行って相互相関値を演算する相互相関演算手段と、
前記相互相関値に応じて受信信号に対するフィルタリングを行うフィルタ手段と、
を含むことを特徴とする超音波診断装置。A transmission / reception means for transmitting / receiving ultrasonic waves and outputting a reception signal;
Component extraction means for extracting a first signal component in a first frequency band and a second signal component in a second frequency band from the received signal;
First detection means for obtaining first envelope data from the first signal component;
Second detecting means for obtaining second envelope data from the second signal component;
Cross-correlation calculating means for calculating a cross-correlation value by performing a cross-correlation calculation of the first envelope data and the second envelope data;
Filter means for filtering a received signal according to the cross-correlation value;
An ultrasonic diagnostic apparatus comprising:

請求項１記載の装置において、
前記第１包絡線データ及び前記第２包絡線データは時間軸上のデータであり、前記相互相関演算手段は時間軸上において第１包絡線データ及び第２包絡線データの相互相関演算を実行することを特徴とする超音波診断装置。The apparatus of claim 1.
The first envelope data and the second envelope data are data on the time axis, and the cross-correlation calculation means executes a cross-correlation calculation of the first envelope data and the second envelope data on the time axis. An ultrasonic diagnostic apparatus.

請求項１記載の装置において、
前記第１包絡線データ及び前記第２包絡線データは周波数軸上のデータであり、
前記相互相関演算手段は周波数軸上において第１包絡線データ及び第２包絡線データの相互相関演算を実行することを特徴とする超音波診断装置。The apparatus of claim 1.
The first envelope data and the second envelope data are data on the frequency axis,
The ultrasonic diagnostic apparatus characterized in that the cross-correlation calculating means executes a cross-correlation calculation of the first envelope data and the second envelope data on the frequency axis.

請求項１記載の装置において、
前記フィルタ手段はローパスフィルタであり、
前記相互相関値が大きい場合には前記ローパスフィルタのカットオフ周波数を高く設定し、前記相互相関値が小さい場合には前記ローパスフィルタのカットオフ周波数を低く設定するフィルタ特性設定手段が設けられたことを特徴とする超音波診断装置。The apparatus of claim 1.
The filter means is a low-pass filter;
When the cross-correlation value is large, filter characteristic setting means for setting the cutoff frequency of the low-pass filter high and when the cross-correlation value is small, filter characteristic setting means for setting the cutoff frequency of the low-pass filter low is provided. An ultrasonic diagnostic apparatus characterized by the above.

超音波を送受波し、受信信号を出力する送受波手段と、
前記受信信号から第１周波数帯域の第１信号成分及び第２周波数帯域の第２信号成分を抽出する成分抽出手段と、
前記第１信号成分から第１包絡線データを求める第１検波手段と、
前記第２信号成分から第２包絡線データを求める第２検波手段と、
信号時系列に沿って一次元のウインドをスキャンさせながら、各ウインド位置において切り出される第１包絡線データ及び第２包絡線データの相互相関演算を行って相互相関値を演算する相互相関演算手段と、
前記相互相関値に応じて受信信号に対するフィルタリングを行うフィルタ手段と、
を含むことを特徴とする超音波診断装置。A transmission / reception means for transmitting / receiving ultrasonic waves and outputting a reception signal;
Component extraction means for extracting a first signal component in a first frequency band and a second signal component in a second frequency band from the received signal;
First detection means for obtaining first envelope data from the first signal component;
Second detecting means for obtaining second envelope data from the second signal component;
Cross-correlation calculating means for calculating a cross-correlation value by performing a cross-correlation calculation of the first envelope data and the second envelope data cut out at each window position while scanning a one-dimensional window along the signal time series ,
Filter means for filtering a received signal according to the cross-correlation value;
An ultrasonic diagnostic apparatus comprising:

超音波ビームを走査し、各ビーム位置ごとに受信信号を出力する送受波手段と、
前記受信信号から第１周波数帯域の第１信号成分及び第２周波数帯域の第２信号成分を抽出する成分抽出手段と、
前記第１信号成分から第１包絡線データを求める第１検波手段と、
前記第２信号成分から第２包絡線データを求める第２検波手段と、
超音波ビーム上の深さ方向と超音波ビームの走査方向とによって定義される二次元座標系上において、二次元のウインドをスキャンさせながら、各ウインド位置において切り出される第１包絡線データ及び第２包絡線データの相互相関演算を行って相互相関値を演算する相互相関演算手段と、
前記相互相関値に応じて受信信号に対するフィルタリングを行うフィルタ手段と、
を含むことを特徴とする超音波診断装置。A wave transmitting / receiving means for scanning an ultrasonic beam and outputting a reception signal for each beam position;
Component extraction means for extracting a first signal component in a first frequency band and a second signal component in a second frequency band from the received signal;
First detection means for obtaining first envelope data from the first signal component;
Second detecting means for obtaining second envelope data from the second signal component;
First envelope data and second data cut out at each window position while scanning a two-dimensional window on a two-dimensional coordinate system defined by the depth direction on the ultrasonic beam and the scanning direction of the ultrasonic beam. A cross-correlation calculating means for calculating a cross-correlation value by performing a cross-correlation calculation of the envelope data;
Filter means for filtering a received signal according to the cross-correlation value;
An ultrasonic diagnostic apparatus comprising: