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公開番号2025098537
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-02
出願番号2023214738
出願日2023-12-20
発明の名称超音波診断装置
出願人富士フイルム株式会社
代理人弁理士法人YKI国際特許事務所
主分類A61B 8/06 20060101AFI20250625BHJP(医学または獣医学;衛生学)
要約【課題】本発明の目的は、ドプラ計測によって得られる情報に含まれる不要成分を抑制しながらも、ドプラ計測において超音波パルスを送信する回数を減らすことである。
【解決手段】情報処理部26は、ウォールフィルタ38から出力された受信ドプラ信号に基づいてドプラ計測情報を生成するドプラ計測部40と、トレーニング情報および目標情報に基づいて構築された機械学習モデル44とを含む。トレーニング情報は、K個の受信ドプラ信号から得られる情報である。目標情報は、K個の受信ドプラ信号から得られたときと同一の測定対象物について、J個の受信ドプラ信号から得られる情報である。ここで、JおよびKは2以上の整数であり、JはKよりも大きい。機械学習モデル44は、入力情報に基づいてドプラ計測情報を生成する。入力情報は、被検体18における測定対象物に対して、K個の受信ドプラ信号から生成される情報である。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
Ｎを２以上の整数として、
超音波プローブによって超音波パルスをＮ回に亘って送信する送信部と、
測定対象物でＮ回に亘って生じた反射波を前記超音波プローブによって受信する受信部と、
測定対象物でＮ回に亘って生じた反射波に応じて、前記受信部から出力されるＮ個の受信パルス信号からＮ個の受信ドプラ信号を生成し、各前記受信ドプラに対する処理を実行する情報処理部と、を備え、
前記情報処理部は、
Ｎ個の前記受信ドプラ信号に対して高域通過フィルタ処理を施すフィルタと、
前記高域通過フィルタ処理が施されたＮ個の前記受信ドプラ信号に基づいて、測定対象物のドプラ計測情報を生成するドプラ計測部と、
教師データに基づいて構築された機械学習モデルとを含み、
ＪおよびＫを２以上の整数とし、ＪがＫよりも大きいという条件の下で、
前記教師データは、
ＮをＫとして各前記受信ドプラ信号から導き出される受信特性情報、および、ＮをＫとしたときに前記ドプラ計測部が生成する前記ドプラ計測情報のうち少なくとも一方であるトレーニング情報と、
ＮをＫとしたときと同一の測定対象物に対して、ＮをＪとして各前記受信ドプラ信号から導き出される前記受信特性情報、および、ＮをＪとしたときに前記ドプラ計測部が生成する前記ドプラ計測情報のうち少なくとも一方である目標情報と、を含み、
前記機械学習モデルは、
被検体における測定対象物に対して、ＮをＫとして各前記受信ドプラ信号から導き出される前記受信特性情報、および、ＮをＫとしたときに前記ドプラ計測部が生成する前記ドプラ計測情報のうち少なくとも一方である入力情報に基づいて、前記ドプラ計測情報を生成することを特徴とする超音波診断装置。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
請求項１に記載の超音波診断装置であって、
前記受信特性情報は、
前記高域通過フィルタ処理前のＮ個の前記受信ドプラ信号、および、
前記高域通過フィルタ処理後のＮ個の前記受信ドプラ信号のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項３】
請求項１に記載の超音波診断装置であって、
前記ドプラ計測情報は、
前記高域通過フィルタ処理後のＮ個の前記受信ドプラ信号の自己相関値、
前記高域通過フィルタ処理後のＮ個の前記受信ドプラ信号から求められる測定対象物の速度、
前記高域通過フィルタ処理後のＮ個の前記受信ドプラ信号についてのドプラ周波数ばらつき度、および、
前記高域通過フィルタ処理後のＮ個の前記受信ドプラ信号の大きさを示す値、のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする超音波診断装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の超音波診断装置であって、
前記送信部は、前記超音波プローブによってＢモード画像生成用の超音波を送信し、
前記受信部は、測定対象物で生じたＢモード画像生成用の反射波を前記超音波プローブによって受信し、
前記情報処理部は、
Ｂモード画像生成用の反射波に応じて、前記受信部から出力されるＢモード画像受信信号に基づいて、Ｂモード画像データを生成するＢモード画像生成部を備え、
Ｂモード画像生成用の反射波に応じて、前記受信部から出力されるＢモード画像受信信号が、前記受信部から出力されるＮ個の前記受信パルス信号のうちいずれかとして援用されることを特徴とする超音波診断装置。
【請求項５】
請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の超音波診断装置であって、
前記送信部は、前記超音波パルスについて、異なる位置または異なる方向に複数の送信帯を形成し、
隣接する２つの送信帯について、一方の送信帯で前記超音波パルスが送信されていない間に、他方の送信帯で前記超音波パルスが送信されるように、交互に前記超音波パルスが送信され、
隣接する２つの送信帯をそれぞれが含む、隣接する２つの送信帯ペアについて、１つの送信帯ペアが含む２つの送信帯で交互に送信される一連の前記超音波パルスを超音波パルス群として、一方の送信帯ペアで超音波パルス群が送信されていない間に、他方の送信帯ペアで超音波パルス群が送信されるように、交互に超音波パルス群が送信され、
各送信帯でＫ個の前記超音波パルスが送信されるごとに、前記機械学習モデルは、各送信帯につき１フレーム分の前記ドプラ計測情報を生成することを特徴とする超音波診断装置。
【請求項６】
請求項５に記載の超音波診断装置であって、
１フレーム分の前記ドプラ計測情報が生成される間に、隣接する２つの送信帯ペアについて、交互に超音波パルス群が送信される動作が複数回に亘って行われることを特徴とする超音波診断装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、超音波診断装置に関し、特に、ドプラ計測を行う装置に関する。
続きを表示（約 2,200 文字）【背景技術】
【０００２】
超音波の送受信によって被検体を観測する超音波診断装置が広く用いられている。超音波診断装置の動作モードには、観測部位での血流速度を計測するドプラモードがある。ドプラモードでの計測では、超音波パルスが複数回に亘って被検体に送信され、被検体で複数回に亘って生じた反射波が受信される。複数回に亘って受信された反射波に基づく複数の受信パルス信号からドプラ周波数成分を有する複数の受信信号（以下、受信ドプラ信号という）が生成される。さらに、複数の受信ドプラ信号に対して高域通過フィルタ処理（ウォールフィルタ処理）が施され、高域通過フィルタ処理後の複数の受信ドプラ信号に基づいて、超音波パルスが形成する超音波ビーム上に設定された関心領域での血流速度が求められる。
【０００３】
高域通過フィルタにはＦＩＲフィルタ（Finite Impulse Response Filter）やＩＩＲフィルタ（Infinite Impulse Response Filter））等のフィルタが用いられる。高域通過フィルタ処理対象の受信ドプラ信号の数が多い程、高域通過フィルタのタップ係数の数を増加させることができる。そのため、高域通過フィルタ処理対象の受信ドプラ信号の数が多い程、フィルタ特性を急峻とし、高域の通過周波数帯域を確保しながらも低域の減衰量を大きくすることができる。これによって、表示される超音波画像におけるクラッタ等のノイズが抑制される。
【０００４】
なお、本願発明に関連する技術として、以下の特許文献１～３には、ドプラモードで動作する超音波診断装置が記載されている。特許文献４～６には、ウォールフィルタに関する記載がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特開２００５－１０２７１８号公報
特開平８－１５４９３５号公報
特開２０１６－８７３０２号公報
特開２００９－５７３７号公報
特開平０７－１６２２７号公報
特表２００４－５３２７１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記のように、ドプラ計測では超音波パルスを送信する回数が多い程、受信ドプラ信号の数が多くなり、フィルタ特性を急峻とし、クラッタ等の不要成分を抑制する効果を大きくすることができる。しかし、超音波パルスを送信する回数が多い程、フレームレートが小さくなり、一定時間当たりに表示される超音波画像の枚数が少なくなる。
【０００７】
本発明の目的は、ドプラ計測によって得られる情報に含まれる不要成分を抑制しながらも、ドプラ計測において超音波パルスを送信する回数を減らすことである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明に係る超音波診断装置は、Ｎを２以上の整数として、超音波プローブによって超音波パルスをＮ回に亘って送信する送信部と、測定対象物でＮ回に亘って生じた反射波を前記超音波プローブによって受信する受信部と、測定対象物でＮ回に亘って生じた反射波に応じて、前記受信部から出力されるＮ個の受信パルス信号からＮ個の受信ドプラ信号を生成し、各前記受信ドプラに対する処理を実行する情報処理部と、を備え、前記情報処理部は、Ｎ個の前記受信ドプラ信号に対して高域通過フィルタ処理を施すフィルタと、前記高域通過フィルタ処理が施されたＮ個の前記受信ドプラ信号に基づいて、測定対象物のドプラ計測情報を生成するドプラ計測部と、教師データに基づいて構築された機械学習モデルとを含み、ＪおよびＫを２以上の整数とし、ＪがＫよりも大きいという条件の下で、前記教師データは、ＮをＫとして各前記受信ドプラ信号から導き出される受信特性情報、および、ＮをＫとしたときに前記ドプラ計測部が生成する前記ドプラ計測情報のうち少なくとも一方であるトレーニング情報と、ＮをＫとしたときと同一の測定対象物に対して、ＮをＪとして各前記受信ドプラ信号から導き出される前記受信特性情報、および、ＮをＪとしたときに前記ドプラ計測部が生成する前記ドプラ計測情報のうち少なくとも一方である目標情報と、を含み、前記機械学習モデルは、被検体における測定対象物に対して、ＮをＫとして各前記受信ドプラ信号から導き出される前記受信特性情報、および、ＮをＫとしたときに前記ドプラ計測部が生成する前記ドプラ計測情報のうち少なくとも一方である入力情報に基づいて、前記ドプラ計測情報を生成することを特徴とする。
【０００９】
一実施形態においては、受信特性情報は、前記高域通過フィルタ処理前のＮ個の前記受信ドプラ信号、および、前記高域通過フィルタ処理後のＮ個の前記受信ドプラ信号のうち少なくとも１つを含む。
【００１０】
一実施形態においては、前記ドプラ計測情報は、前記高域通過フィルタ処理後のＮ個の前記受信ドプラ信号の自己相関値、前記高域通過フィルタ処理後のＮ個の前記受信ドプラ信号から求められる測定対象物の速度、前記高域通過フィルタ処理後のＮ個の前記受信ドプラ信号についてのドプラ周波数ばらつき度、および、前記高域通過フィルタ処理後のＮ個の前記受信ドプラ信号の大きさを示す値、のうち少なくとも１つを含む。
（【００１１】以降は省略されています）

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