JP2025098537A - 超音波診断装置 - Google Patents

Abstract

【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

Description

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。

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。

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。

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。

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

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。

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。

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。

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。

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。

一実施形態においては、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。

一実施形態においては、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。

一実施形態においては、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。

本発明によれば、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ができる。

超音波診断装置の構成を示す図である。 トレーニング情報が機械学習部に入力される動作を示す図である。 目標情報が機械学習部に入力される動作を示す図である。 モデル適用動作を示す図である。 通常動作において超音波プローブから送信される超音波パルスの例を示す図である。 モデル適用動作において超音波プローブから送信される超音波パルスの例を示す図である。 モデル適用動作を示す図である。

本発明の各実施形態について各図を参照して説明する。複数の図面に示された同一の構成要素については同一の符号を付してその説明を省略する。図１には、本発明の実施形態に係る超音波診断装置１００の構成が示されている。超音波診断装置１００は、ビーム制御部１０、送信部１２、超音波プローブ１４、受信部２０、制御部２２、操作部２４、情報処理部２６および表示部４６を備えている。

情報処理部２６は、整相加算部２８、Ｂモード画像生成部３２、画像処理部３４、直交検波部３６、ウォールフィルタ３８、ドプラ計測部４０および機械学習部４２を備えている。情報処理部２６は、プログラムを実行することで、これらの構成要素（整相加算部２８、Ｂモード画像生成部３２、画像処理部３４、直交検波部３６、ウォールフィルタ３８、ドプラ計測部４０および機械学習部４２）の各機能を実現する１つまたは複数のプロセッサによって構成されてよい。制御部２２は、超音波診断装置１００に対する全体的な制御を行う。操作部２４は、キーボード、マウス、レバー、ボタン、音声認識装置等を含み、ユーザの操作に関する情報を制御部２２に出力する。制御部２２は、操作部２４における操作に応じて超音波診断装置１００を制御する。

操作部２４は、超音波診断装置１００を操作するためのユーザーインターフェースを表示部４６と共に構成してもよい。例えば操作部２４は、表示部４６の表示画面におけるタッチパネルを含んでもよい。また、操作部２４は、表示画面に仮想的に構成されるキーボード、レバー、ボタン等を操作する機能を有してよい。

超音波診断装置１００の動作の概略について説明する。超音波診断装置１００は、超音波プローブ１４から被検体１８に超音波を送信し、被検体１８内で反射した超音波、すなわち被検体１８内で発生した反射波を超音波プローブ１４で受信する。超音波診断装置１００は、Ｂモードおよびドプラモードによる各測定を実行する。

超音波診断装置１００は、Ｂモードの動作では、被検体１８から受信された反射波に基づいてＢモード画像データを生成し、Ｂモード画像を表示部４６に表示する。超音波診断装置１００は、ドプラモードの動作では、血流速度に応じた色彩がＢモード画像に付された画像を示すＢモードカラードプラ画像データを生成し、Ｂモードカラードプラ画像を表示部４６に表示する。

超音波診断装置１００の具体的な構成、および超音波診断装置１００が実行する具体的な処理について説明する。超音波プローブ１４は、被検体１８の表面に接触した状態とされる。超音波プローブ１４は、複数の振動素子１６を備えている。送信部１２は、ビーム制御部１０による制御に基づいて超音波プローブ１４の各振動素子１６に送信信号を出力する。これによって、超音波プローブ１４から超音波が送信される。ビーム制御部１０は送信部１２に対する制御によって、超音波プローブ１４において送信ビームを形成し、送信ビームを被検体１８に対して走査してよい。すなわち、送信部１２は、ビーム制御部１０の制御に従い各送信信号の遅延時間またはレベルを調整し、超音波プローブ１４において送信ビームを形成し、送信ビームを被検体１８に対して走査してよい。また、送信部１２は、ビーム制御部１０の制御に従い各送信信号の遅延時間またはレベルを調整し、超音波プローブ１４において複数本の送信ビームから構成される送信帯を形成してもよい。

被検体１８内で発生した反射波が超音波プローブ１４の各振動素子１６で受信されると、各振動素子１６は、受信された超音波に応じた受信信号を受信部２０に出力する。受信部２０は、ビーム制御部１０による制御に従い、各振動素子１６から出力された受信信号に対し増幅、周波数帯域制限等の処理を施して、情報処理部２６に出力する。情報処理部２６は、各構成要素（整相加算部２８、Ｂモード画像生成部３２、画像処理部３４、直交検波部３６、ウォールフィルタ３８、ドプラ計測部４０および機械学習部４２）が実行する処理を各受信信号に施す。

整相加算部２８は、複数の振動素子１６に対して受信部２０から出力された複数の受信信号を整相加算して整相後受信信号を生成する。これよって、特定の方向から受信された超音波に基づく受信信号が互いに強め合うように位相が調整され加算された整相後受信信号が生成され、その特定の方向に受信ビームが形成される。整相加算部２８は、Ｂモードでの動作時には整相後受信信号をＢモード画像生成部３２に出力する。また、整相加算部２８は、ドプラモードでの動作時には整相後受信信号を直交検波部３６に出力する。

Ｂモードでの動作について説明する。整相加算部２８は、被検体１８内で走査される受信ビームの各方向から受信された超音波に基づく各整相後受信信号を生成し、Ｂモード画像受信信号としてＢモード画像生成部３２に出力する。Ｂモード画像生成部３２は、各受信ビーム方向に対して得られた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し、画像処理部３４に出力する。送信ビームおよび受信ビーム（以下、送受信ビームという）の１回の走査に基づくＢモード画像データは１フレーム分の画像データであり、１枚のＢモード画像に対応する。

ビーム制御部１０、送信部１２、超音波プローブ１４、受信部２０、整相加算部２８およびＢモード画像生成部３２は、送受信ビームの繰り返し走査と共にＢモード画像データを次々と生成し、各Ｂモード画像データを画像処理部３４に出力する。画像処理部３４は、Ｂモード画像データに基づいて、Ｂモード画像を表示する映像信号を生成し、表示部４６に出力する。表示部４６は、映像信号に基づいてＢモード画像を表示する。

Ｂモードは、フェーズインバージョンＢモードであってもよい。フェーズインバージョンＢモードでは、位相を１８０°異らせて２回に亘って同一方向に超音波パルスが送信される。Ｂモード画像生成部３２は、２回に亘って送信された超音波パルスに応じて２回に亘って受信された反射波に基づく２つの整相後受信信号を加算して高調波受信信号を生成し、高調波受信信号に基づいてフェーズインバージョンＢモード画像データを生成する。高調波受信信号は、ドプラ周波数が０でないことに起因して２つの整相後受信信号に生じた高調波成分を示す。フェーズインバージョンＢモード画像データは、血液等、動きのある測定対象物の画像を示す。

ドプラモードでの動作について説明する。本実施形態に係るドプラモードの動作には、基本動作、学習動作およびモデル適用動作がある。基本動作では、整相後受信信号を直交検波することで得られた受信ドプラ信号に基づいて、ドプラ計測部４０がドプラ計測情報を生成する。

ドプラ計測情報にはカラードプラデータが含まれてよい。カラードプラデータは、送受信ビームが走査された領域のＢモード画像上に、血流速度を色彩によって示すデータである。カラードプラデータは、例えば、超音波プローブ１４から離れる方向に血液が流れる領域に青色を付し、超音波プローブ１４に近付く方向に血液が流れる領域に赤色を付し、さらに、血流速度が大きい領域ほど輝度を大きくするデータであってよい。

ドプラ計測部４０が生成するドプラ計測情報には、カラードプラデータの他、送受信ビームが走査された領域における血流速度に関連する様々な情報が含まれてよい。ドプラ計測情報に含まれるカラードプラデータ以外の情報については後述する。

学習動作は、機械学習のための教師データを生成し、機械学習によって機械学習部４２に機械学習モデル４４を構築する動作である。教師データは、基本動作によって生成される。モデル適用動作では、機械学習部４２が機械学習によって構築した機械学習モデル４４によってドプラ計測情報が生成される。

基本動作について説明する。基本動作では、１つの送受信ビームについてＮ回に亘って超音波パルスが送受信される。ここで、Ｎは２以上の整数である。整相加算部２８から直交検波部３６には、Ｎ個の整相後受信信号として、Ｎ個の受信パルス信号が出力される。直交検波部３６は、送信される超音波パルスの周波数を有するローカル信号で、Ｎ個の受信パルス信号を直交検波し、Ｎ個の受信ドプラ信号を生成する。直交検波部３６からウォールフィルタ３８には、Ｎ個の受信ドプラ信号が出力される。ウォールフィルタ３８は、Ｎ個の受信ドプラ信号に対して高域通過フィルタ処理を施して、高域通過フィルタ処理後のＮ個の受信ドプラ信号をドプラ計測部４０に出力する。

ドプラ計測部４０は、位置または方向が異なる複数の送受信ビームのそれぞれについて取得されたＮ個の受信ドプラ信号に基づいて、ドプラ計測情報に含まれる１つの情報としてカラードプラデータを生成する。

ドプラ計測部４０は、Ｎ個の受信ドプラ信号に基づいて、例えば、特許文献３に示されている自己相関処理に従って、送受信ビームの深さ方向の血流速度ｖ（ｒ）を求める。ここで、ｖ（ｒ）は、深さｒの位置における血流速度を示す。ドプラ計測部４０は、位置または方向が異なる複数の送受信ビームのそれぞれについて求められた各深さｒにおける深さ方向の血流速度ｖ（ｒ）に基づいて、カラードプラデータを生成し、画像処理部３４に出力する。以下、血流速度ｖ（ｒ）を求める具体的な処理について説明する。

第１番目から第Ｎ番目のうち第ｑ番目（ｑ＝１～Ｎ）に取得された受信ドプラ信号は、次の（数１）で表される。

ｒは深さ方向の座標値である。Ｉ（ｒ，ｑ）は受信ドプラ信号の同相成分を示し、Ｑ（ｒ，ｑ）は受信ドプラ信号の直交成分を示す。ｊは虚数単位である。ドプラ計測部４０は、（数２）に従い、Ｎ個の受信ドプラ信号ｚ（ｒ，１）、ｚ（ｒ，２）、・・・・・ｚ（ｒ，Ｎ）に対する自己相関値Ａ（ｒ）を求める。

ここで、上付きの「＊」は共役複素数であることを示す。ドプラ計測部４０は、自己相関値Ａ（ｒ）の実数部Ｒｅ［Ａ（ｒ）］および虚数部をＩｍ［Ａ（ｒ）］を用いて、（数３）に従って血流速度ｖ（ｒ）を求める。

ｃは、被検体１８内を伝搬する超音波パルスの伝搬速度である、ｆ_０は、超音波プローブ１４から送信される超音波パルスの周波数である。Ｔは、Ｎ個の超音波パルスを送信する時間間隔である。（数３）の右辺のうちｃ／（２ｆ_０）よりも右側の部分は、ドプラ周波数を表す。血流速度ｖ（ｒ）は、深さｒにおける血流速度の深さ方向の成分を表す。血流の方向が深さ方向に対してなす角度φが既知である場合には、ｖ（ｒ）／ｃｏｓφが血流速度である。

血流速度分布の測定を行う場合等、血流速度の絶対的な値（例えば、ＭＫＳＡ単位系での値）を求める必要がない場合、血流速度は、（数３）で求められる値に任意の定数を乗じた値としてもよい。また、血流速度に代えて、（数３）の右辺のうちｃ／（２ｆ_０）よりも右側の部分であるドプラシフト周波数測定値が用いられてもよい。

画像処理部３４は、Ｂモード画像データおよびカラードプラデータに基づいて、Ｂモード画像上に血流速度に応じた色彩を付したＢモードカラードプラ画像を示すデータを生成する。画像処理部３４は、Ｂモードカラードプラ画像データに基づいて映像信号を生成し、表示部４６に出力する。表示部４６は、映像信号に基づいてＢモードカラードプラ画像を表示する。

ドプラ計測部４０は、位置または方向が異なる複数の送受信ビームのそれぞれについて求められた各深さｒにおける自己相関値Ａ（ｒ）をドプラ計測情報の１つとしてよい。

また、ドプラ計測部４０は、位置または方向が異なる複数の送受信ビームのそれぞれについて求められた各深さｒにおける速度ｖ（ｒ）をドプラ計測情報の１つとしてよい。

ドプラ計測部４０はドプラ計測情報の１つとして、位置または方向が異なる送受信ビームのそれぞれについて求められた各深さｒにおける血流パワーＰ（ｒ）を生成してもよい。血流パワーＰ（ｒ）は、（数１）で示される受信ドプラ信号の大きさによって表される。ドプラ計測部４０が血流パワーＰ（ｒ）を求めるため、ＳＶＤ（Singular Value Decomposition）フィルタ等が適切なフィルタがウォールフィルタ３８として用いられてよい。

また、ドプラ計測部４０は、ドプラ計測情報に含まれる１つの情報として、１つの送受信ビームについてＮ回に亘って取得された受信ドプラ信号のドプラ周波数のばらつき度（以下、ドプラ周波数ばらつき度という）を生成してもよい。

ドプラ周波数ばらつき度は、血流速度ｖ（ｒ）が、上記の（数１）～（数３）に従って求められる場合、（数４）に従って求められるＮ－１個の隣接時間ドプラ周波数に基づいて求められてよい。

すなわち、ドプラ計測部４０は、（数２）の右辺で加算合計されるｚ（ｒ，ｑ）・ｚ（ｒ，ｑ＋１）^＊の実数部および虚数部を用いて、（数４）に従って、ｑ＝１～Ｎ－１のそれぞれについて、隣接時間ドプラ周波数ｆａ（ｒ，ｑ）を求める。

ドプラ計測部４０は、Ｎ－１個の隣接時間ドプラ周波数ｆａ（ｒ，１）、ｆａ（ｒ，２）、・・・・・ｆａ（ｒ，Ｎ－１）に対してドプラ周波数ばらつき度を求め、画像処理部３４に出力する。ドプラ周波数ばらつき度はＮ－１個の隣接時間ドプラ周波数についての分散、標準偏差等のばらつきを示す値であってよい。

画像処理部３４は、ドプラ周波数ばらつき度に応じて、Ｂモード画像上に付する色彩を調整してよい。例えば、超音波プローブ１４から離れる方向に血液が流れる領域に青色を付し、超音波プローブ１４に近付く方向に血液が流れる領域に赤色を付する場合には、ドプラ周波数ばらつき度が大きい程、色彩を紫色や白色に近付けてよい。

以上のように、ドプラ計測部４０が生成するドプラ計測情報には、カラードプラデータの他、位置または方向が異なる送受信ビームのそれぞれについて求められた、自己相関値Ａ（ｒ）、血流速度ｖ（ｒ）、血流パワーＰ（ｒ）、ドプラ周波数ばらつき度等がある。ドプラ計測情報は、自己相関値Ａ（ｒ）、血流速度ｖ（ｒ）、血流パワーＰ（ｒ）およびドプラ周波数ばらつき度のうち少なくとも１つを含む情報であってよい。

このように、基本動作では、ウォールフィルタ３８によって高域通過フィルタ処理が施されたＮ個の受信ドプラ信号に基づいて、ドプラ計測部４０がドプラ計測情報を生成する。直交検波部３６から出力された受信ドプラ信号には、被検体１８内の組織の動きに基づく低周波ノイズが含まれており、ドプラ計測情報に含まれる不要成分の原因となる。例えば、カラードプラデータについては、クラッタと称されるノイズが発生する原因となる。そのため、ウォールフィルタ３８によってドプラ計測情報に含まれる不要成分が抑制される。

次に、学習動作について説明する。学習動作では、各送受信ビームについてＫ回に亘って超音波パルスが送受信された場合について次のような処理が実行される。ここで、Ｋは上記のＮよりも小さい２以上の整数である。各送受信ビームについてＫ回に亘って超音波パルスが送受信されたことに伴って、直交検波部３６から機械学習部４２およびウォールフィルタ３８には、Ｋ個の受信ドプラ信号が出力される。

ウォールフィルタ３８は、Ｋ個の受信ドプラ信号に対して高域通過フィルタ処理を施して、高域通過フィルタ処理後のＫ個の受信ドプラ信号をドプラ計測部４０および機械学習部４２に出力する。ドプラ計測部４０は、位置または方向が異なる複数の送受信ビームのそれぞれについてＫ回に亘って取得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し、機械学習部４２に出力する

このように、機械学習部４２には、各送受信ビームについてＫ回に亘って超音波パルスが送受信された場合（以下、Ｋ回送受信ということがある）について、トレーニング情報として次のような情報が入力される。すなわち、ウォールフィルタ３８によって高域通過フィルタ処理が施される前の受信ドプラ信号、ウォールフィルタ３８によって高域通過フィルタ処理が施された後の受信ドプラ信号、および、ドプラ計測部４０によって生成されたドプラ計測情報が機械学習部４２入力される。

トレーニング情報は、ウォールフィルタ３８によって高域通過フィルタ処理が施される前の受信ドプラ信号、ウォールフィルタ３８によって高域通過フィルタ処理が施された後の受信ドプラ信号、およびドプラ計測部４０によって生成されたドプラ計測情報のうち少なくとも１つを含むものであってもよい。ドプラ計測情報は、ドプラ計測情報に含まれる複数種の情報のうち少なくとも１つであってよい。

次に、各送受信ビームについてＪ回に亘って超音波パルスが送受信された場合（以下、Ｊ回送受信ということがある）について、目標情報として次のような情報が機械学習部４２に入力される。ここで、Ｊは、Ｋよりも大きい２以上の整数である。Ｊ回送受信の場合は、Ｋ回送受信の場合に比べて、ウォールフィルタ３８のタップ係数が多くなる。そのため、Ｊ回送受信の場合はＫ回送受信の場合に比べて、低域通過フィルタ特性が急峻となり、高域では減衰量が小さく低域では減衰量が大きくなるという特性が顕著となる。

ウォールフィルタ３８によって高域通過フィルタ処理が施される前の受信ドプラ信号、ウォールフィルタ３８によって高域通過フィルタ処理が施された後の受信ドプラ信号、さらには、ドプラ計測部４０によって生成されたドプラ計測情報が機械学習部４２に入力される。ただし、Ｊ回送受信の場合について超音波パルスが送受信される領域（測定対象物）は、Ｋ回送受信の場合について超音波パルスが送受信される領域（測定対象物）と同一とされる。目標情報としてのドプラ計測情報は、ドプラ計測情報に含まれる複数種の情報のうち少なくとも１つであってよい。

学習動作では、異なる複数の測定対象物、例えば、異なる複数の観測部位における血流に対して、上記のＫ回送受信とＪ回送受信が行われる。機械学習部４２は、異なる複数の被検体１８や異なる複数の観測部位について、Ｋ回送受信によって生成されたトレーニング情報と、Ｊ回送受信によって生成された目標情報との組を教師データとして取得して、機械学習モデル４４を構築する。異なる複数の測定対象物のうち少なくとも１つについては、目標情報として少なくともドプラ計測情報を含む。学習動作は、ＣＮＮ、ＡｄａＢｏｏｓｔ、ＳＶＮ等の機械学習アルゴリズムを用いて行われてよい。機械学習アルゴリズムは深層学習アルゴリズムを含んでよい。

構築される機械学習モデル４４は、各送受信ビームについてＫ回に亘って超音波パルスが送受信された場合に、以下の入力情報が入力された場合に、Ｊ回送受信の場合と同等のドプラ計測情報を生成するモデルである。すなわち、機械学習モデル４４は、Ｋ回に亘って超音波パルスが送受信された場合において、仮にＪ回に亘って超音波パルスが送受信されたならば得られるであろうドプラ計測情報を予測するモデルである。

入力情報は、ウォールフィルタ３８によって高域通過フィルタ処理が施される前の受信ドプラ信号、ウォールフィルタ３８によって高域通過フィルタ処理が施された後の受信ドプラ信号、および、ドプラ計測部４０によって生成されたドプラ計測情報のうち少なくとも１つであってよい。ドプラ計測情報は、ドプラ計測情報に含まれる複数種の情報のうち少なくとも１つであってよい。

次に、モデル適用動作について説明する。モデル適用動作では、被検体１８の観測部位で超音波ビームが走査され、位置または方向が異なる複数の送受信ビームについて超音波パルスが送受信される。各送受信ビームについては、Ｋ回に亘って超音波パルスが送受信され、直交検波部３６からウォールフィルタ３８および機械学習モデル４４には、Ｋ個の受信ドプラ信号が出力される。

ウォールフィルタ３８は、Ｋ個の受信ドプラ信号に対して高域通過フィルタ処理を施して、高域通過フィルタ処理後のＫ個の受信ドプラ信号をドプラ計測部４０および機械学習モデル４４に出力する。ドプラ計測部４０は、位置または方向が異なる複数の送受信ビームのそれぞれについてＫ回に亘って取得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し、機械学習モデル４４に出力する。

これによって、機械学習モデル４４には、各送受信ビームについてＫ回に亘って超音波パルスが送受信された場合について入力情報が入力され、機械学習モデル４４は、入力情報に対してＪ回送受信の場合と同等のドプラ計測情報を生成する。

ドプラ計測情報にカラードプラデータが含まれている場合、機械学習モデル４４は、画像処理部３４にカラードプラデータを出力する。画像処理部３４は、Ｂモード画像データおよびカラードプラデータに基づいて、Ｂモードカラードプラ画像を示すデータを生成する。画像処理部３４は、Ｂモードカラードプラ画像データに基づいて、Ｂモードカラードプラ画像を表示する映像信号を生成し、表示部４６に出力する。表示部４６は、映像信号に基づいてＢモードカラードプラ画像を表示する。

なお、画像処理部３４は、通常動作によって得られたＢカラードプラ画像データに基づく画像と、モデル適用動作によって得られたＢカラードプラ画像データに基づく画像とを並べて表示する合成画像データを生成してもよい。また、画像処理部３４は、通常動作によって得られたＢカラードプラ画像データに基づく画像と、モデル適用動作によって得られたＢカラードプラ画像データに基づく画像について、一方を他方を透かして見通されるような画像を示す合成画像データを生成してもよい。画像処理部３４は、合成画像データに基づいて、合成画像を表示する映像信号を生成し、表示部４６に出力する。表示部４６は、映像信号に基づいて合成画像を表示する。

このように、本実施形態に係る超音波診断装置１００は、送信部１２、受信部２０および情報処理部２６を備えている。送信部１２は、超音波プローブ１４によって超音波パルスをＮ回に亘って送信する。受信部２０は、測定対象物でＮ回に亘って生じた反射波を超音波プローブ１４によって受信する。情報処理部２６は、Ｎ回に亘って生じた反射波に応じて、受信部２０から出力されるＮ個の受信パルス信号から、直交検波部３６によってＮ個の受信ドプラ信号を生成し、Ｎ個の受信ドプラに対する処理を実行する。本実施形態における測定対象物は、被検体１８において血液が流れている観測部位である。

情報処理部２６は、Ｎ個の受信ドプラ信号に対して高域通過フィルタ処理を施すウォールフィルタ３８（フィルタ）と、高域通過フィルタ処理が施されたＮ個の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４０と、教師データに基づいて構築された機械学習モデル４４とを含んでいる。

教師データは、トレーニング情報および目標情報を含む。トレーニング情報は、ＮをＫとして各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としたときにドプラ計測部４０が生成するドプラ計測情報のうち少なくとも一方である。ここで、受信特性情報は、高域通過フィルタ処理が施される前の受信ドプラ信号、および高域通過フィルタ処理が施された後の受信ドプラ信号のうち少なくとも一方を含む。

目標情報は、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Ｊとしたときにドプラ計測部４０が生成するドプラ計測情報のうち少なくとも一方である。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、ＮをＫとして各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としたときにドプラ計測部４０が生成するドプラ計測情報のうち少なくとも一方である。

上記のように、ＮをＪとしたＪ回送受信の場合は、ＮをＫとしたＫ回送受信の場合に比べて、ウォールフィルタ３８のタップ係数が多くなる。そのため、Ｊ回送受信の場合はＫ回送受信の場合に比べて、低域通過フィルタ特性が急峻となり、高域では減衰量が小さく低域では減衰量が大きくなるという特性が顕著となる。したがって、Ｊ回送受信の方が、Ｋ回送受信に比べて、ドプラ計測情報に含まれる不要成分が大きく抑制される。ドプラ計測情報に含まれるカラードプラデータについては、Ｊ回送受信の方が、Ｋ回送受信に比べて、クラッタが抑制される効果が大きい。

本実施形態に係る超音波診断装置１００によれば、機械学習モデル４４を適用することで、Ｋ回送受信の場合についても、Ｊ回送受信の場合と同等のドプラ計測情報が得られる。これによって、超音波パルスの送信回数が比較的少ない場合であっても、ウォールフィルタ３８によってドプラ計測情報に含まれる不要成分が抑制される。Ｂモードカラードプラ画像を表示する場合については、超音波パルスの送信回数が比較的少ない場合であっても、ウォールフィルタ３８によってクラッタが抑制される。

また、本実施形態に係る超音波診断装置１００では、ドプラ計測情報に含まれる不要成分を抑制する効果を維持しながら、超音波パルスの送信回数を少なくすることで、カラードプラデータを生成するときのフレームレートが大きくなる。

図２には、トレーニング情報が機械学習部４２に入力される動作が示されている。この図には、Ｊ＝３Ｋが成立し、Ｊ回の一連の超音波パルスの送受信に対し、トレーニング情報が３回に亘って機械学習部４２に入力されることが示されている。すなわち、Ｊ個の超音波パルスが超音波プローブ１４から送信され、Ｊ個の反射波が超音波プローブ１４で受信されることに伴って、Ｊ個の受信ドプラ信号が、ウォールフィルタ３８および機械学習部４２に入力される。

ウォールフィルタ３８、ドプラ計測部４０および機械学習部４２は、Ｋ個の受信ドプラ信号ごとにトレーニング情報を機械学習部４２に入力する。すなわち、ウォールフィルタ３８は、Ｋ個の受信ドプラ信号が入力されるごとに、高域通過フィルタ処理後のＫ個の受信ドプラ信号をドプラ計測部４０および機械学習部４２に出力する。ドプラ計測部４０は、高域通過フィルタ処理後のＫ個の受信ドプラ信号が入力されるごとに、ドプラ計測情報を機械学習部４２に出力する。このように、Ｋ個の受信ドプラ信号、高域通過フィルタ処理前のＫ個の受信ドプラ信号、高域通過フィルタ処理後のＫ個の受信ドプラ信号、Ｋ個の受信ドプラ信号に応じて生成されたドプラ計測情報が入力されることで、Ｋ回送受信に対応するトレーニング情報が、３回に亘って機械学習部４２に入力される。

図３には、目標情報が機械学習部４２に入力される動作が示されている。この図には、Ｊ回の一連の超音波パルスの送受信に対し、目標情報が機械学習部４２に１回入力されることが示されている。すなわち、Ｊ個の超音波パルスが超音波プローブ１４から送信され、Ｊ個の反射波が超音波プローブ１４で受信されることに伴って、Ｊ個の受信ドプラ信号が、ウォールフィルタ３８および機械学習部４２に入力される。図３に示されたＪ個の受信ドプラ信号は、図２に示されたＪ個の受信ドプラ信号と同一であってよい。すなわち、トレーニング情報が機械学習部４２に入力される動作におけるＪ＝３Ｋ回の送受信によって得られたＪ個の受信ドプラ信号が、機械学習部４２に目標情報が入力される動作に用いられてよい。

ウォールフィルタ３８、ドプラ計測部４０および機械学習部４２は、Ｊ個の受信ドプラ信号に基づく目標情報を機械学習部４２に入力する。すなわち、ウォールフィルタ３８は、Ｊ個の受信ドプラ信号に基づいて、高域通過フィルタ処理後のＪ個の受信ドプラ信号をドプラ計測部４０および機械学習部４２に出力する。ドプラ計測部４０は、高域通過フィルタ処理後のＪ個の受信ドプラ信号が入力されたことに応じて、ドプラ計測情報を機械学習部４２に出力する。このように、Ｊ個の受信ドプラ信号、高域通過フィルタ処理前のＪ個の受信ドプラ信号、高域通過フィルタ処理後のＪ個の受信ドプラ信号、Ｊ個の受信ドプラ信号に応じて生成されたドプラ計測情報が、Ｊ回送受信に対応する目標情報として
機械学習部４２に入力される。

図２および図３に示される動作が、異なる複数の被検体１８や異なる複数の観測部位について行われ、機械学習部４２は、複数回に亘って入力されたトレーニング情報、および複数回に亘って入力された目標情報に基づいて、機械学習モデル４４を構築する。

図４にはモデル適用動作が示されている。この図には、Ｋ回の一連の超音波の送受信に対し、高域通過フィルタ処理が施される前のＫ個の受信ドプラ信号と、高域通過フィルタ処理が施された後のＫ個の受信ドプラ信号と、ドプラ計測情報が機械学習モデル４４に１回入力されることが示されている。すなわち、Ｋ個の超音波パルスが超音波プローブ１４から送信され、Ｋ個の反射波が超音波プローブ１４で受信されることに伴って、Ｋ個の受信ドプラ信号が、ウォールフィルタ３８および機械学習モデル４４に入力される。ウォールフィルタ３８は、Ｋ個の受信ドプラ信号に基づいて、高域通過フィルタ処理後のＫ個の受信ドプラ信号をドプラ計測部４０および機械学習モデル４４に出力する。ドプラ計測部４０は、高域通過フィルタ処理後のＫ個の受信ドプラ信号が入力されることで、ドプラ計測情報を機械学習モデル４４に出力する。このように、高域通過フィルタ処理前のＫ個の受信ドプラ信号、高域通過フィルタ処理後のＫ個の受信ドプラ信号、Ｋ個の受信ドプラ信号に応じて生成されたドプラ計測情報が、入力情報として機械学習モデル４８に入力され、機械学習モデル４８は、入力情報に基づいてＪ回送受信の場合と同等のドプラ計測情報を生成する。

図５には、通常動作において超音波プローブ１４から送信される超音波パルスの例が示されている。超音波プローブ１４が備える複数の振動素子１６が、図５の左右方向に配列されている。縦軸方向は時間を表す。図５に示される実施形態では、左右方向に配列された複数の振動素子１６によって、横方向の異なる位置に４つの送信帯ＴＸ１～ＴＸ４が形成されている。各送信帯ＴＸ１～ＴＸ４は、複数の送信ビームによって形成される。各送信帯ＴＸ１～ＴＸ４では、Ｎ個の超音波パルスが送信され、被検体１８で反射して生じたＮ個の反射波が受信される。一連のＮ個の超音波パルスを超音波パルス群として、超音波パルス群が所定の時間間隔で送信される。

隣接する送信帯ＴＸ１およびＴＸ２では、超音波パルスが交互に送信され、各送信帯ＴＸ１およびＴＸ２のそれぞれにおいて、Ｎ個の超音波パルスが送信される。隣接する送信帯ＴＸ３およびＴＸ４でも同様に、超音波パルスが交互に送信され、各送信帯ＴＸ３およびＴＸ４のそれぞれにおいて、Ｎ個の超音波パルスが送信される。

隣接する送信帯ＴＸ１およびＴＸ２で超音波パルス群ＳＰ１が送信された後に、隣接する送信帯ＴＸ３およびＴＸ４で超音波パルス群ＳＰ２が送信される。隣接する送信帯ＴＸ１およびＴＸ２での超音波パルス群ＳＰ１の送信と、隣接する送信帯ＴＸ３およびＴＸ４での超音波パルス群ＳＰ２の送信とが交互に繰り返される。以下の説明では、隣接する送信帯ＴＸ１およびＴＸ２は送信帯ペアＰＴＸ１と称され、隣接する送信帯ＴＸ３およびＴＸ４は送信帯ペアＰＴＸ２と称される。

送信帯ペアＰＴＸ２で超音波パルス群ＳＰ２が送信されてから、送信帯ペアＰＴＸ１で超音波パルス群ＳＰ２が送信されるまでの間、超音波プローブ１４では、Ｂモード画像生成用の超音波パルスが送信され、Ｂモード画像生成用の反射波が受信される。図５に示される実施形態では、送信帯ＴＸ１～ＴＸ４のそれぞれの幅の半分の幅で、Ｂモード画像生成用のハーフ送信帯が形成されている。送信帯ＴＸ１内で隣接する２つのハーフ送信帯のそれぞれでＢモード画像生成用の２つの超音波パルスが送信され、送信帯ＴＸ１内で隣接する２つのハーフ送信帯でＢモード画像生成用の超音波パルスが交互に送信される。本実施形態では、ＢモードはフェーズインバージョンＢモードであり、各ハーフ送信帯で送信される２つのＢモード画像生成用の超音波パルスの位相差は、１８０°である。

本実施形態では、送信帯ＴＸ１、ＴＸ２、ＴＸ２、ＴＸ４の順に、各送信帯における２つのハーフ送信帯でＢモード画像生成用の超音波パルスが交互に送信される動作が実行される。図５では、送信帯ＴＸ１、ＴＸ２、ＴＸ３およびＴＸ４のそれぞれにおける２つのハーフ送信帯で、Ｂモード画像生成用の超音波パルスが交互に送信されるときのＢモード画像用の超音波パルス群が、超音波パルス群ＰＩＢと示されている。

送信帯ペアＰＴＸ１で超音波パルス群ＳＰ１が送信され、送信帯ペアＰＴＸ２で超音波パルス群ＳＰ２が送信され、送信帯ＴＸ１、ＴＸ２、ＴＸ２およびＴＸ４のそれぞれで超音波パルス群ＰＩＢが送信され、各超音波パルス群によって生じた反射波に対する受信処理によって、１フレームＦＲ分の処理が実行される。１フレームＦＲ分の処理は、１枚のカラードプラ画像に対応するドプラ計測情報を生成する処理に相当する。

各送信帯ＴＸ１～ＴＸ４については、１フレームＦＲ分の処理において、Ｎ個の超音波パルスが送信され、被検体１８で反射して生じたＮ個の反射波が受信された場合の通常動作が実行され、ドプラ計測部４０は、機械学習モデル４４によらないドプラ計測情報を生成する。

図６には、モデル適用動作において超音波プローブ１４から送信される超音波パルスの例が示されている。図６に示される実施形態においても、図５に示された実施形態と同様、左右方向に配列された複数の振動素子１６によって、超音波パルスについて、横方向の異なる位置に４つの送信帯ＴＸ１～ＴＸ４が形成されている。

隣接する送信帯ＴＸ１およびＴＸ２のそれぞれにおいて２つの超音波パルスが送信され、隣接する送信帯ＴＸ１およびＴＸ２において超音波パルスが交互に送信される。同様に、隣接する送信帯ＴＸ３およびＴＸ４のそれぞれにおいて２つの超音波パルスが送信され、隣接する送信帯ＴＸ３およびＴＸ４において超音波パルスが交互に送信される。このように、送信帯ＴＸ１、ＴＸ２、ＴＸ３およびＴＸ４のそれぞれにおいて、それぞれが２つの超音波パルスからなる超音波パルス群ＳＰ１が送信される。同様にして、送信帯ＴＸ１、ＴＸ２、ＴＸ３およびＴＸ４のそれぞれにおいて、それぞれが２つの超音波パルスからなる超音波パルス群ＳＰ２、ＳＰ３、ＳＰ４が時間経過と共に順に送信される。

本実施形態では、送信帯ＴＸ１、ＴＸ２、ＴＸ３およびＴＸ４のそれぞれにおいて、超音波パルス群ＳＰ１～ＳＰ４が時間経過と共に順に送信される一連の送信処理が繰り返される。送信帯ＴＸ１、ＴＸ２、ＴＸ３およびＴＸ４のそれぞれにおいて、超音波パルス群ＳＰ１～ＳＰ４が送信されることで、送信帯ＴＸ１、ＴＸ２、ＴＸ３およびＴＸ４のそれぞれで、Ｋ個の超音波パルスが送信される。図６に示されている例では、Ｋ＝８である。

図６の最初の一連の超音波パルス群ＳＰ１～ＳＰ４の送信に伴って送信されるＢモード画像生成用の超音波の送信について説明する。送信帯ＴＸ４で超音波パルス群ＳＰ１が送信されてから、送信帯ＴＸ１で超音波パルス群ＳＰ２が送信されるまでの間、送信帯ＴＸ１の左側のハーフ送信帯でＢモード画像生成用の超音波パルス群ＰＩＢ１が送信される。送信帯ＴＸ４で超音波パルス群ＳＰ２が送信されてから、送信帯ＴＸ１で超音波パルス群ＳＰ３が送信されるまでの間、送信帯ＴＸ１の右側のハーフ送信帯でＢモード画像生成用の超音波パルス群ＰＩＢ２が送信される。

送信帯ＴＸ４で超音波パルス群ＳＰ３が送信されてから、送信帯ＴＸ１で超音波パルス群ＳＰ４が送信されるまでの間、送信帯ＴＸ２の左側のハーフ送信帯でＢモード画像生成用の超音波パルス群ＰＩＢ３が送信される。送信帯ＴＸ４で超音波パルス群ＳＰ４が送信されてから、送信帯ＴＸ１で超音波パルス群ＳＰ１が送信されるまでの間、送信帯ＴＸ２の右側のハーフ送信帯でＢモード画像生成用の超音波パルス群ＰＩＢ４が送信される。

図６の第２番目の一連の超音波パルス群ＳＰ１～ＳＰ４の送信に伴って送信されるＢモード画像生成用の超音波の送信について説明する。送信帯ＴＸ４で超音波パルス群ＳＰ１が送信されてから、送信帯ＴＸ１で超音波パルス群ＳＰ２が送信されるまでの間、送信帯ＴＸ３の左側のハーフ送信帯でＢモード画像生成用の超音波パルス群ＰＩＢ５が送信される。送信帯ＴＸ４で超音波パルス群ＳＰ２が送信されてから、送信帯ＴＸ１で超音波パルス群ＳＰ３が送信されるまでの間、送信帯ＴＸ３の右側のハーフ送信帯でＢモード画像生成用の超音波パルス群ＰＩＢ６が送信される。送信帯ＴＸ４で超音波パルス群ＳＰ３が送信されてから、送信帯ＴＸ１で超音波パルス群ＳＰ４が送信されるまでの間、送信帯ＴＸ４の左側のハーフ送信帯でＢモード画像生成用の超音波パルス群ＰＩＢ７が送信される。送信帯ＴＸ４で超音波パルス群ＳＰ４が送信されてから、送信帯ＴＸ１で超音波パルス群ＳＰ１が送信されるまでの間、送信帯ＴＸ４の右側のハーフ送信帯でＢモード画像生成用の超音波パルス群ＰＩＢ８が送信される。

以降、図６の奇数番目の一連の超音波パルス群ＳＰ１～ＳＰ４の送信に伴って、最初の一連の超音波パルス群ＳＰ１～ＳＰ４の送信に伴って送信された超音波パルス群ＰＩＢ１～ＰＩＢ４と同様のタイミングで、超音波パルス群ＰＩＢ１～ＰＩＢ４が送信される。また、図６の偶数番目の一連の超音波パルス群ＳＰ１～ＳＰ４の送信に伴って、第２番目の一連の超音波パルス群ＳＰ１～ＳＰ４の送信に伴って送信された超音波パルス群ＰＩＢ５～ＰＩＢ８と同様のタイミングで、超音波パルス群ＰＩＢ５～ＰＩＢ８が送信される。

送信帯ＴＸ１～ＴＸ４のそれぞれにおいて超音波パルス群ＳＰ１～ＳＰ４が送信され、各超音波パルス群によって生じた反射波に対する受信処理によって、カラードプラデータの１フレームＦＲ分の処理が実行される。１フレームＦＲ分の処理は、１枚のカラードプラ画像に対応するドプラ計測情報を生成する処理に相当する。

また、送信帯ＴＸ１～ＴＸ４のそれぞれによって形成されるハーフ送信帯から、Ｂモード画像生成用の超音波パルス群ＰＩＢ１～ＰＩＢ８が送信され、各超音波パルス群によって生じた反射波に対する受信処理によって、フェーズインバージョンＢモードデータの１フレームＦＲＢ分の処理が実行される。１フレームＦＲＢ分の処理は、１枚のフェーズインバージョンＢモード画像に対応するフェーズインバージョンＢモードデータを生成する処理に相当する。

図５に示される通常動作における超音波パルスの送信では、１フレームＦＲ分の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ＰＴＸ１およびＰＴＸ２について、交互に超音波パルス群が送信される動作が１回だけ行われる。

これに対し、図６に示されるモデル適用動作では、１フレームＦＲ分の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ＰＴＸ１およびＰＴＸ２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。図６に示されている例では、１フレームＦＲ分の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ＰＴＸ１およびＰＴＸ２について、交互に超音波パルス群が送信される動作が４回に亘って行われる。

したがって、図５に比べて１フレームＦＲにおいて超音波パルス群が送信される時間間隔が大きくなり、１フレームＦＲにおいて得られる複数の受信ドプラ信号の位相変化が十分に大きくなる。すなわち、（数２）で示される自己相関値Ａ（ｒ）の位相角（複素数の偏角）が十分に大きくなる。これによって、ドプラ計測情報の計測精度が高められる。さらに、隣接する２つの送信帯ペアＰＴＸ１およびＰＴＸ２について、交互に超音波パルス群が送信されることで、一定時間当たりにドプラ測定情報が取得される領域が広くなる。さらに、図５に比べて１フレームＦＲ分のドプラ計測情報を生成する時間が短くなり、フレームレートが大きくなる。

ここでは、直線状に配列された複数の振動素子１６を超音波プローブ１４が備え、複数の送信帯が振動素子１６の配列方向に対し垂直方向に形成される実施形態が示された。複数の振動素子１６は、超音波プローブ１４の先端部において曲線状に配列されてもよい。この場合、超音波プローブ１４の先端部から放射状に延びるように複数の送信帯が形成されてもよい。

図７には、図６に従って超音波プローブ１４から超音波パルスが送信された場合におけるモデル適用動作が示されている。この図には、１フレームＦＲ分のＫ回の一連の超音波の送受信に対し、高域通過フィルタ処理が施される前のＫ個の受信ドプラ信号と、高域通過フィルタ処理が施された後のＫ個の受信ドプラ信号と、ドプラ計測情報が機械学習モデル４４に１回入力されることが示されている。すなわち、Ｋ個の超音波パルスが超音波プローブ１４から送信され、Ｋ個の反射波が超音波プローブ１４で受信されることに伴って、Ｋ個の受信ドプラ信号が、ウォールフィルタ３８および機械学習モデル４４に入力される。ウォールフィルタ３８は、高域通過フィルタ処理後のＫ個の受信ドプラ信号をドプラ計測部４０および機械学習モデル４４に出力する。ドプラ計測部４０は、高域通過フィルタ処理後のＫ個の受信ドプラ信号が入力されることで、ドプラ計測情報を機械学習モデル４４に出力する。このように、Ｋ個の受信ドプラ信号、高域通過フィルタ処理前のＫ個の受信ドプラ信号、高域通過フィルタ処理後のＫ個の受信ドプラ信号、Ｋ個の受信ドプラ信号に応じて生成されたドプラ計測情報が、入力情報として機械学習モデル４４に入力される。機械学習モデル４４は、入力情報に基づいて、Ｊ回送受信の場合と同等のドプラ計測情報を生成する。Ｋ個の受信ドプラ信号における各隣接する受信パルス信号の時間間隔のうち少なくとも１つについては、ドプラ周波数が検出可能な時間間隔が用いられてもよい。

なお、図５に示されている超音波パルス群ＰＩＢや、図６に示されている超音波パルス群ＰＩＢ１～ＰＩＢ８は、Ｂモードの他、ドプラモードのための超音波パルス群として援用されてもよい。この場合、超音波パルス群ＰＩＢまたは超音波パルス群ＰＩＢ１～ＰＩＢ８に属する超音波パルスの送受信に応じて、整相加算部３０から出力される受信パルス信号は、Ｂモード画像生成部３２のみならず直交検波部３６にも出力される。例えば、Ｂモードとドプラモードについて同一の波形を有する超音波パルスを用いることで、Ｂモードでの超音波パルスをドプラモードで用いることができる。フェーズインバージョンを用いる超音波パルスについては、２つの超音波パルスに基づく２つの受信ドプラ信号に、直交検波部３６が１８０°の位相差を与える。

Ｂモード画像生成用の反射波に応じて、受信部２０から出力される整相後受信信号（Ｂモード画像受信信号）としての受信パルス信号が、受信部２０から出力されるＫ個の受信パルス信号のうちいずれかとして、ドプラモードにおける動作に援用される。超音波パルス群ＰＩＢまたは超音波パルス群ＰＩＢ１～ＰＩＢ８が、Ｂモードに加えて、ドプラモードのための超音波パルス群として援用されることで、ドプラモードの動作において送受信パルスの送受信回数を増加させた場合と同等の効果が得られる。

［本発明の構成］
構成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。
構成２：
構成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。
構成３：
構成１または構成２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。
構成４：
構成１から構成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。
構成５：
構成１から構成４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。
構成６：
構成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。

１０ ビーム制御部、１２ 送信部、１４ 超音波プローブ、１６ 振動素子、１８ 被検体、２０ 受信部、２２ 制御部、２４ 操作部、２６ 情報処理部、３０ 整相加算部、３２ Ｂモード画像生成部、３４ 画像処理部、３６ 直交検波部、３８ ウォールフィルタ、４０ ドプラ計測部、４２ 機械学習部、４４ 機械学習モデル、４６ 表示部、１００ 超音波診断装置。

Claims (6)

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。
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。
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。
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。
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。
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。