WO2016151951A1 - 超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラム - Google Patents

Abstract

　本発明にかかる超音波観測装置は、超音波信号の周波数を解析することによって該超音波信号の受信深度および受信方向に応じた複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析部と、複数の周波数スペクトルの特徴量をそれぞれ算出する特徴量算出部と、超音波画像の関心領域とは異なる領域であって特徴量を補正する演算に使用する領域である演算用領域の減衰率を設定する減衰率設定部と、減衰率設定部が設定した減衰率を用いて特徴量の減衰補正を行うことによって、超音波画像の関心領域におけるサンプリング点の補正特徴量を算出する特徴量補正部と、を備える。

Description

超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラム

　本発明は、超音波を用いて観測対象の組織を観測する超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラムに関する。

　従来、超音波を用いて観測対象の組織を観察する超音波観測装置において、受信信号に対して生体組織の周波数依存減衰を補償するために補正を行う技術が知られている（例えば、特許文献１を参照）。この技術では、被検体からの反射波に対して受信点の深さに応じた動的な補正処理およびパルス圧縮処理を順次行った受信信号を用いて超音波画像を形成する。

特開２０１０－２４６６４０号公報

　しかしながら、上述した特許文献１に記載の技術では、超音波を送受信するプローブ表面から離れた関心領域の受信信号を補正する際、その関心領域までの深度方向の減衰率の変化は考慮されていない。このため、観測対象の減衰率が均一である場合にしか正確な補正を行うことができず、減衰率が不均一な観測対象の組織性状を精度よく鑑別することは困難であった。

　本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、減衰率が不均一である観測対象の組織性状を精度よく鑑別することを可能にする超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラムを提供することを目的とする。

　上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る超音波観測装置は、観測対象へ超音波を送信し、該観測対象で反射された超音波を受信する超音波振動子を備えた超音波プローブが取得した超音波信号に基づいて超音波画像を生成する超音波観測装置であって、前記超音波信号の周波数を解析することによって該超音波信号の受信深度および受信方向に応じた複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析部と、前記複数の周波数スペクトルの特徴量をそれぞれ算出する特徴量算出部と、前記超音波画像の関心領域とは異なる領域であって前記特徴量を補正する演算に使用する領域である演算用領域の減衰率を設定する減衰率設定部と、前記減衰率設定部が設定した減衰率を用いて前記特徴量の減衰補正を行うことによって、前記超音波画像の関心領域におけるサンプリング点の補正特徴量を算出する特徴量補正部と、を備えたことを特徴とする。

　本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記減衰率設定部は、前記超音波画像の関心領域の減衰率を設定し、前記特徴量補正部は、前記減衰率設定部が設定した前記関心領域および前記演算用領域の減衰率に基づいて、前記サンプリング点における単位周波数あたりの累積減衰率を算出し、該累積減衰率を用いて前記特徴量の減衰補正を行うことによって前記サンプリング点の補正特徴量を算出することを特徴とする。

　本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記演算用領域は、前記超音波振動子の表面と前記関心領域との間に位置する領域であることを特徴とする。

　本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記減衰率設定部は、超音波が前記観測対象を伝播する際の互いに異なる減衰特性を与える複数の単位長さおよび単位周波数あたりの減衰率候補値の各々を用いることにより、各周波数スペクトルの特徴量に対して前記超音波の影響を排除する減衰補正を施すことによって前記減衰率候補値ごとの前記各周波数スペクトルの予備補正特徴量を算出し、この算出結果をもとに前記複数の減衰率候補値の中から前記観測対象に最適な減衰率を設定することを特徴とする。

　本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記減衰率設定部は、前記演算用領域を複数の分割領域に分割し、各分割領域において前記減衰率を設定することを特徴とする。

　本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記減衰率設定部は、前記関心領域を複数の分割領域に分割し、各分割領域において前記減衰率を設定することを特徴とする。

　本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記減衰率設定部は、前記演算用領域の減衰率を定数として設定することを特徴とする。

　本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記減衰率設定部は、前記関心領域の減衰率として、超音波が前記観測対象を伝播する際の互いに異なる減衰特性を与える複数の単位長さおよび単位周波数あたりの減衰率候補値の各々を用いることにより、各周波数スペクトルの特徴量に対して前記超音波の影響を排除する減衰補正を施すことによって前記減衰率候補値ごとの前記各周波数スペクトルの予備補正特徴量を算出し、この算出結果をもとに前記複数の減衰率候補値の中から前記観測対象に最適な減衰率を設定することを特徴とする。

　本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記減衰率設定部は、所定の固定値を前記関心領域の減衰率として設定することを特徴とする。

　本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記減衰率を設定する情報の入力を受け付ける入力部をさらに備え、前記減衰率設定部は、前記入力部が入力を受け付けた情報に基づいて前記減衰率を設定することを特徴とする。

　本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、深度方向に沿って隣接する２つの前記分割領域は、前記超音波振動子から遠い方における前記深度方向の長さが、前記超音波振動子から近い方の深度方向の長さ以上であることを特徴とする。

　本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記減衰率設定部は、前記減衰率候補値ごとに前記予備補正特徴量の統計的なばらつきを算出し、該統計的なばらつきが最小である減衰率候補値を前記最適な減衰率とすることを特徴とする。

　本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記補正特徴量に関する情報を前記超音波画像とともに表示する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成部をさらに備えたことを特徴とする。

　本発明に係る超音波観測装置の作動方法は、観測対象へ超音波を送信し、該観測対象で反射された超音波を受信する超音波振動子を備えた超音波プローブが取得した超音波信号に基づいて超音波画像を生成する超音波観測装置の作動方法であって、周波数解析部が、前記超音波信号の周波数を解析することによって該超音波信号の受信深度および受信方向に応じた複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析ステップと、特徴量算出部が、前記複数の周波数スペクトルの特徴量をそれぞれ算出する特徴量算出ステップと、減衰率設定部が、前記超音波画像の関心領域とは異なる領域であって前記特徴量を補正する演算に使用する領域である演算用領域の減衰率を設定する減衰率設定ステップと、特徴量補正部が、前記減衰率設定ステップで設定された減衰率を用いて前記特徴量の減衰補正を行うことによって、前記超音波画像の関心領域におけるサンプリング点の補正特徴量を算出する特徴量補正ステップと、を有することを特徴とする。

　本発明に係る超音波観測装置の作動プログラムは、観測対象へ超音波を送信し、該観測対象で反射された超音波を受信する超音波振動子を備えた超音波プローブが取得した超音波信号に基づいて超音波画像を生成する超音波観測装置に、周波数解析部が、前記超音波信号の周波数を解析することによって該超音波信号の受信深度および受信方向に応じた複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析ステップと、特徴量算出部が、前記複数の周波数スペクトルの特徴量をそれぞれ算出する特徴量算出ステップと、減衰率設定部が、前記超音波画像の関心領域とは異なる領域であって前記特徴量を補正する演算に使用する領域である演算用領域の減衰率を設定する減衰率設定ステップと、特徴量補正部が、前記減衰率設定ステップで設定された減衰率を用いて前記特徴量の減衰補正を行うことによって、前記超音波画像の関心領域におけるサンプリング点の補正特徴量を算出する特徴量補正ステップと、を実行させることを特徴とする。

　本発明によれば、超音波画像の関心領域とは異なる領域であって特徴量を補正する演算に使用する領域である演算用領域の減衰率を設定し、この設定結果を用いて特徴量の減衰補正を行うことによって超音波画像の関心領域におけるサンプリング点の補正特徴量を算出するため、減衰率が不均一な観測対象であっても不均一さを考慮した補正特徴量を算出することができる。したがって、本発明によれば、減衰率が不均一である観測対象の組織性状を精度よく鑑別することが可能となる。

図１は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置を備えた超音波診断システムの機能構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の信号増幅部が行う増幅処理における受信深度と増幅率との関係を示す図である。 図３は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の増幅補正部が行う増幅補正処理における受信深度と増幅率との関係を示す図である。 図４は、超音波信号の１つの音線におけるデータ配列を模式的に示す図である。 図５は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の周波数解析部が算出した周波数スペクトルの例を示す図である。 図６は、本発明の実施の形態１における超音波画像の関心領域および演算用領域の設定例を模式的に示す図である。 図７は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の減衰率設定部が補正した予備補正特徴量をパラメータとして有する直線を示す図である。 図８は、同じ観測対象に対して２つの異なる減衰率候補値に基づいてそれぞれ減衰補正された予備補正特徴量の分布例を模式的に示す図である。 図９は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置が行う処理の概要を示すフローチャートである。 図１０は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の周波数解析部が実行する処理の概要を示すフローチャートである。 図１１は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置の減衰率設定部が行う処理の概要を示す図である。 図１２は、本発明の実施の形態１の変形例１－１における関心領域および演算用領域の設定例を模式的に示す図である。 図１３は、本実施の形態１の変形例１－２に係る超音波観測装置の減衰率設定部が行う最適な減衰率の別な設定方法の概要を示す図である。 図１４は、本発明の実施の形態２に係る超音波観測装置を備えた超音波診断システムの機能構成を示すブロック図である。 図１５は、本発明の実施の形態２における超音波画像の関心領域および演算用領域の設定例を模式的に示す図である。 図１６は、本発明の実施の形態２の変形例２－１における超音波画像の関心領域および演算用領域の設定例を模式的に示す図である。 図１７は、本発明のその他の実施の形態に係る超音波観測装置が演算用領域を使用しないモードに設定されている場合の表示装置における関心領域の表示例を模式的に示す図である。 図１８は、本発明のその他の実施の形態に係る超音波観測装置が演算用領域を使用するモードに設定されている場合の表示装置における関心領域の別な表示例を示す図である。

　以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態（以下、「実施の形態」という）を説明する。

（実施の形態１）
　図１は、本発明の実施の形態１に係る超音波観測装置を備えた超音波診断システムの機能構成を示すブロック図である。同図に示す超音波診断システム１は、観測対象である被検体へ超音波を送信し、該被検体で反射された超音波を受信する超音波内視鏡２と、超音波内視鏡２が取得した超音波信号に基づいて超音波画像を生成する超音波観測装置３と、超音波観測装置３が生成した超音波画像を表示する表示装置４と、を備える。

　超音波内視鏡２は、その先端部に、超音波観測装置３から受信した電気的なパルス信号を超音波パルス（音響パルス）に変換して被検体へ照射するとともに、被検体で反射された超音波エコーを電圧変化で表現する電気的なエコー信号に変換して出力する超音波振動子２１を有する。超音波振動子２１は、コンベックス振動子、リニア振動子およびラジアル振動子のいずれでも構わない。超音波内視鏡２は、超音波振動子２１をメカ的に走査させるものであってもよいし、超音波振動子２１として複数の素子をアレイ状に設け、送受信にかかわる素子を電子的に切り替えたり、各素子の送受信に遅延をかけたりすることで、電子的に走査させるものであってもよい。以下、本実施の形態１では、説明の便宜上、超音波振動子２１がコンベックス振動子であるものとする。

　超音波内視鏡２は、通常は撮像光学系および撮像素子を有しており、被検体の消化管（食道、胃、十二指腸、大腸）または呼吸器（気管、気管支）へ挿入され、消化管、呼吸器やその周囲臓器（膵臓、胆嚢、胆管、胆道、リンパ節、縦隔臓器、血管等）を撮像することが可能である。また、超音波内視鏡２は、撮像時に被検体へ照射する照明光を導くライトガイドを有する。このライトガイドは、先端部が超音波内視鏡２の被検体への挿入部の先端まで達している一方、基端部が照明光を発生する光源装置に接続されている。

　超音波観測装置３は、超音波内視鏡２と電気的に接続され、所定の波形および送信タイミングに基づいて高電圧パルスからなる送信信号（パルス信号）を超音波振動子２１へ送信するとともに、超音波振動子２１から電気的な受信信号であるエコー信号を受信してデジタルの高周波（ＲＦ：Radio　Frequency）信号のデータ（以下、ＲＦデータという）を生成、出力する送受信部３１と、送受信部３１から受信したＲＦデータをもとにデジタルのＢモード用受信データを生成する信号処理部３２と、送受信部３１から受信したＲＦデータに対して所定の演算を施す演算部３３と、各種画像データを生成する画像処理部３４と、キーボード、マウス、タッチパネル等のユーザインタフェースを用いて実現され、各種情報の入力を受け付ける入力部３５と、超音波診断システム１全体を制御する制御部３６と、超音波観測装置３の動作に必要な各種情報を記憶する記憶部３７と、を備える。

　送受信部３１は、エコー信号を増幅する信号増幅部３１１を有する。信号増幅部３１１は、受信深度が大きいエコー信号ほど高い増幅率で増幅するＳＴＣ（Sensitivity　Time　Control）補正を行う。図２は、信号増幅部３１１が行う増幅処理における受信深度と増幅率との関係を示す図である。図２に示す受信深度ｚは、超音波の受信開始時点からの経過時間に基づいて算出される量である。図２に示すように、増幅率β（ｄＢ）は、受信深度ｚが閾値ｚ_thより小さい場合、受信深度ｚの増加に伴ってβ_０からβ_th（＞β₀）へ線型に増加する。また、増幅率β（ｄＢ）は、受信深度ｚが閾値ｚ_th以上である場合、一定値β_thをとる。閾値ｚ_thの値は、観測対象から受信する超音波信号がほとんど減衰してしまい、ノイズが支配的になるような値である。より一般に、増幅率βは、受信深度ｚが閾値ｚ_thより小さい場合、受信深度ｚの増加に伴って単調増加すればよい。図２に示す関係は、予め記憶部３７に記憶されている。

　送受信部３１は、信号増幅部３１１によって増幅されたエコー信号に対してフィルタリング等の処理を施した後、Ａ／Ｄ変換することによって時間ドメインのＲＦデータを生成し、信号処理部３２および演算部３３へ出力する。超音波内視鏡２が複数の素子をアレイ状に設けた超音波振動子２１を電子的に走査させる構成を有する場合、送受信部３１は、複数の素子に対応したビーム合成用の多チャンネル回路を有する。

　送受信部３１が送信するパルス信号の周波数帯域は、超音波振動子２１におけるパルス信号の超音波パルスへの電気音響変換の線型応答周波数帯域をほぼカバーする広帯域にするとよい。また、信号増幅部３１１におけるエコー信号の各種処理周波数帯域は、超音波振動子２１による超音波エコーのエコー信号への音響電気変換の線型応答周波数帯域をほぼカバーする広帯域にするとよい。これらにより、後述する周波数スペクトルの近似処理を実行する際、精度のよい近似を行うことが可能となる。

　送受信部３１は、制御部３６が出力する各種制御信号を超音波内視鏡２に対して送信するとともに、超音波内視鏡２から識別用のＩＤを含む各種情報を受信して制御部３６へ送信する機能も有する。

　信号処理部３２は、ＲＦデータに対してバンドパスフィルタ、包絡線検波、対数変換など公知の処理を施し、デジタルのＢモード用受信データを生成する。対数変換では、ＲＦデータを基準電圧で除した量の常用対数をとってデシベル値で表現する。信号処理部３２は、生成したＢモード用受信データを、画像処理部３４へ出力する。信号処理部３２は、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）等の汎用プロセッサ、またはＡＳＩＣ（Application　Specific　Integrated　Circuit）もしくはＦＰＧＡ（Field　Programmable　Gate　Array）等の特定の機能を実行する専用の集積回路等を用いて実現される。

　演算部３３は、送受信部３１が出力したＲＦデータに対して受信深度によらず増幅率を一定とするよう増幅補正を行う増幅補正部３３１と、増幅補正を行ったＲＦデータに高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast　Fourier　Transform）を施して周波数解析を行うことにより超音波信号の受信深度および受信方向に応じた複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析部３３２と、各周波数スペクトルの特徴量を算出する特徴量算出部３３３と、超音波画像の関心領域および該関心領域とは異なる領域であって特徴量を補正する演算に使用する領域である演算用領域の減衰率を設定する減衰率設定部３３４と、減衰率設定部３３４が関心領域および演算用領域に対してそれぞれ設定した減衰率を用いて関心領域におけるサンプリング点の補正特徴量を算出する特徴量補正部３３５と、を有する。演算部３３は、ＣＰＵ等の汎用プロセッサ、またはＡＳＩＣもしくはＦＰＧＡ等の専用の集積回路等を用いて実現される。

　図３は、増幅補正部３３１が行う増幅補正処理における受信深度と増幅率との関係を示す図である。図３に示すように、増幅補正部３３１が行う増幅補正処理における増幅率β（ｄＢ）は、受信深度ｚがゼロのとき最大値β_th－β₀をとり、受信深度ｚがゼロから閾値ｚ_thに達するまで線型に減少し、受信深度ｚが閾値ｚ_th以上のときゼロである。なお、図３に示す関係は、予め記憶部３７に記憶されている。増幅補正部３３１が図３に示す関係に基づいてデジタルＲＦ信号を増幅補正することにより、信号増幅部３１１におけるＳＴＣ補正の影響を相殺し、一定の増幅率β_thの信号を出力することができる。なお、増幅補正部３３１が行う受信深度ｚと増幅率βの関係は、信号増幅部３１１における受信深度と増幅率の関係に応じて異なることは勿論である。

　このような増幅補正を行う理由を説明する。ＳＴＣ補正は、アナログ信号波形の振幅を全周波数帯域にわたって均一に、かつ、深度に対しては単調増加する増幅率で増幅させることで、アナログ信号波形の振幅から減衰の影響を排除する補正処理である。このため、エコー信号の振幅を輝度に変換して表示するＢモード画像を生成する場合、かつ、一様な組織を走査した場合には、ＳＴＣ補正を行うことによって深度によらず輝度値が一定になる。すなわち、Ｂモード画像の輝度値から減衰の影響を排除する効果を得ることができる。

　一方、本実施の形態１のように超音波の周波数スペクトルを算出して解析した結果を利用する場合、ＳＴＣ補正でも超音波の伝播に伴う減衰の影響を正確に排除できるとは限らない、という問題がある。なぜなら、一般に減衰量は周波数によって異なるが（後述する式（１）を参照）、ＳＴＣ補正の増幅率は距離だけに応じて変化し、周波数依存性がないためである。

　上述した問題を解決するには、Ｂモード画像を生成する際にＳＴＣ補正を施した受信信号を出力する一方、周波数スペクトルに基づいた画像を生成する際に、Ｂモード画像を生成するための送信とは異なる新たな送信を行い、ＳＴＣ補正を施していない受信信号を出力することが考えられる。ところがこの場合には、受信信号に基づいて生成される画像データのフレームレートが低下してしまうという問題がある。

　そこで、本実施の形態１では、生成される画像データのフレームレートを維持しつつ、Ｂモード画像用にＳＴＣ補正を施した信号に対してＳＴＣ補正の影響を排除するために、増幅補正部３３１によって増幅率の補正を行う。

　周波数解析部３３２は、増幅補正部３３１が増幅補正した各音線のＲＦデータ（ラインデータ）を所定の時間間隔でサンプリングし、サンプルデータを生成する。周波数解析部３３２は、サンプルデータ群にＦＦＴ処理を施すことにより、ＲＦデータ上の複数の箇所（データ位置）における周波数スペクトルを算出する。

　図４は、超音波信号の１つの音線におけるデータ配列を模式的に示す図である。同図に示す音線ＳＲ_kにおいて、白または黒の長方形は、１つのサンプル点におけるデータを意味している。また、音線ＳＲ_kにおいて、右側に位置するデータほど、超音波振動子２１から音線ＳＲ_kに沿って計った場合の深い箇所からのサンプルデータである（図４の矢印を参照）。音線ＳＲ_kは、送受信部３１が行うＡ／Ｄ変換におけるサンプリング周波数（例えば５０ＭＨｚ）に対応した時間間隔で離散化されている。図４では、番号ｋの音線ＳＲ_kの８番目のデータ位置を受信深度ｚの方向の初期値Ｚ^(k) ₀として設定した場合を示しているが、初期値の位置は任意に設定することができる。周波数解析部３３２による算出結果は複素数で得られ、記憶部３７に格納される。

　図４に示すデータ群Ｆ_j（ｊ＝１、２、・・・、Ｋ）は、ＦＦＴ処理の対象となるサンプルデータ群である。一般に、ＦＦＴ処理を行うためには、サンプルデータ群が２のべき乗のデータ数を有している必要がある。この意味で、サンプルデータ群Ｆ_j（ｊ＝１、２、・・・、Ｋ－１）はデータ数が１６（＝２⁴）で正常なデータ群である一方、サンプルデータ群Ｆ_Kは、データ数が１２であるため異常なデータ群である。異常なデータ群に対してＦＦＴ処理を行う際には、不足分だけゼロデータを挿入することにより、正常なサンプルデータ群を生成する処理を行う。この点については、周波数解析部３３２の処理を説明する際に詳述する（図１０を参照）。

　図５は、周波数解析部３３２が算出した周波数スペクトルの例を示す図である。ここでいう「周波数スペクトル」とは、サンプルデータ群にＦＦＴ処理を施すことによって得られた「ある受信深度ｚにおける強度の周波数分布」を意味する。また、ここでいう「強度」とは、例えばエコー信号の電圧、エコー信号の電力、超音波エコーの音圧、超音波エコーの音響エネルギー等のパラメータ、これらパラメータの振幅や時間積分値やその組み合わせのいずれかを指す。

　図５では、横軸に周波数ｆを取っている。また、図５では、縦軸に、強度Ｉ₀を基準強度Ｉ_c（定数）で除した量の常用対数（デシベル表現）Ｉ＝１０ｌｏｇ₁₀（Ｉ₀／Ｉ_c）を取っている。図５において、受信深度ｚは一定である。図５に示す直線Ｌ₁₀については後述する。なお、本実施の形態１において、曲線および直線は、離散的な点の集合からなる。

　図５に示す周波数スペクトルＣ₁において、以後の演算に使用する周波数帯域の下限周波数ｆ_Lおよび上限周波数ｆ_Hは、超音波振動子２１の周波数帯域、送受信部３１が送信するパルス信号の周波数帯域などをもとに決定されるパラメータであり、例えばｆ_L＝３ＭＨｚ、ｆ_H＝１０ＭＨｚである。以下、図５において、下限周波数ｆ_Lおよび上限周波数ｆ_Hによって定まる周波数帯域を「周波数帯域Ｕ」という。

　一般に、周波数スペクトルは、観測対象が生体組織である場合、超音波が走査された生体組織の性状によって異なる傾向を示す。これは、周波数スペクトルが、超音波を散乱する散乱体の大きさ、数密度、音響インピーダンス等と相関を有しているためである。ここでいう「生体組織の性状」とは、例えば悪性腫瘍（癌）、良性腫瘍、内分泌腫瘍、粘液性腫瘍、正常組織、嚢胞、脈管などのことである。

　特徴量算出部３３３は、所定周波数帯域における周波数スペクトルに対して回帰分析を行って一次式で近似することにより、この近似した一次式を特徴付ける特徴量を算出する。例えば、図５に示す周波数スペクトルＣ₁の場合、特徴量算出部３３３は、周波数帯域Ｕで回帰分析を行うことによって近似直線Ｌ₁₀を得る。以下、近似直線Ｌ₁₀を周波数ｆの一次式Ｉ＝ａ₀ｆ＋ｂ₀で表すと、特徴量算出部３３３は、直線Ｌ₁₀に対応する特徴量として、傾きａ₀、切片ｂ₀、および周波数帯域Ｕの中心周波数ｆ_M＝（ｆ_s＋ｆ_e）／２における強度Ｉの値であるミッドバンドフィット（Mid-band　fit）ｃ₀＝ａ₀ｆ_M＋ｂ₀を算出する。なお、特徴量算出部３３３が、回帰分析によって二次以上の多項式で周波数スペクトルを近似するようにしてもよい。

　３つの補正前特徴量のうち、傾きａ₀は、超音波の散乱体の大きさと相関を有し、一般に散乱体が大きいほど傾きが小さな値を有すると考えられる。また、切片ｂ₀は、散乱体の大きさ、音響インピーダンスの差、散乱体の数密度（濃度）等と相関を有している。具体的には、切片ｂ₀は、散乱体が大きいほど大きな値を有し、音響インピーダンスの差が大きいほど大きな値を有し、散乱体の数密度が大きいほど大きな値を有すると考えられる。また、ミッドバンドフィットｃ₀は、傾きａ₀と切片ｂ₀から導出される間接的なパラメータであり、有効な周波数帯域内の中心におけるスペクトルの強度を与える。このため、ミッドバンドフィットｃ₀は、散乱体の大きさ、音響インピーダンスの差、散乱体の数密度に加えて、Ｂモード画像の輝度とある程度の相関を有していると考えられる。

　減衰率設定部３３４は、超音波画像に対して設定される関心領域および演算用領域において、超音波が観測対象を伝播する際の互いに異なる減衰特性を与える複数の単位長さおよび単位周波数あたりの減衰率候補値の各々を用いることにより、各周波数スペクトルの特徴量に対して超音波の影響を排除する減衰補正を施すことによって減衰率候補値ごとの各周波数スペクトルの予備補正特徴量を算出し、この算出結果をもとに複数の減衰率候補値の中から観測対象に最適な減衰率を設定する。

　図６は、超音波画像における関心領域および演算用領域の設定例を模式的に示す図である。なお、図６では超音波画像自体を省略して記載している。超音波画像自体を省略して記載する点は、後述する超音波画像の図面においても同様である。また、図６では１つの音線（音線１０２）のみを例示しているが、複数の音線が走査角方向に沿って所定間隔で設定されていることはいうまでもない。

　図６に示す超音波画像１００には、関心領域１１１と、超音波振動子２１の表面位置１０１と関心領域１１１との間に位置する演算用領域１１２とが設定されている。関心領域１１１は、表面位置１０１からの深度方向に沿ってそれぞれ直線状に延びる２つの境界線と、走査角方向に沿ってそれぞれ弧状をなす２つの境界線の計４つの境界線によって囲まれた領域である。演算用領域１１２は、表面位置１０１および関心領域１１１と接している。また、演算用領域１１２の境界線のうち、表面位置１０１からの深度方向に沿ってそれぞれ直線状に延びる２つの境界線は、関心領域１１１で表面位置１０１からの深度方向に沿ってそれぞれ直線状に延びる２つの境界線のいずれかと同じ直線に含まれる。表示装置４に超音波画像を表示させる際、関心領域１１１の境界線（図６の実線）は表示される一方、演算用領域１１２は表示されない。ただし、図６に示すように演算用領域１１２を関心領域１１１と区別可能な態様で表示装置４に表示させることも可能である。

　図６では、関心領域１１１と演算用領域１１２は接しているが、一部が交わりを有するように設定することも可能である。例えば、関心領域１１１のうち深度が小さい部分と、演算用領域１１２のうち深度が大きい部分とが、走査角方向に沿って帯状の重なりを有するように２つの領域を設定してもよい。

　一般に、超音波の減衰量Ａ（ｆ，ｚ）は、超音波が受信深度０と受信深度ｚとの間を往復する間に生じる減衰であり、往復する前後の強度変化（デシベル表現での差）として定義される。減衰量Ａ（ｆ，ｚ）は、一様な組織内では周波数に比例することが経験的に知られており、以下の式（１）で表現される。
　　Ａ（ｆ，ｚ）＝２αｚｆ　　・・・（１）
ここで、比例定数αは減衰率と呼ばれる量であり、単位長さおよび単位周波数あたりの超音波の減衰量を与える。また、ｚは超音波の受信深度であり、ｆは周波数である。減衰率αの具体的な値は、観測対象が生体である場合、生体の部位に応じて定まる。減衰率αの単位は、例えばｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚである。

　減衰率設定部３３４は、複数の減衰率候補値の中から最適な減衰率を設定する。この際、減衰率設定部３３４は、減衰率候補値αを用いて、特徴量算出部３３３が算出した特徴量（傾きａ₀、切片ｂ₀、ミッドバンドフィットｃ₀）に対し、以下に示す式（２）～（４）にしたがって減衰補正を行うことにより、予備補正特徴量ａ、ｂ、ｃを算出する。
　　ａ＝ａ₀＋２αｚ　　・・・（２）
　　ｂ＝ｂ₀　　・・・（３）
　　ｃ＝ｃ₀＋Ａ（ｆ_M，ｚ）＝ｃ₀＋２αｚｆ_M（＝ａｆ_M＋ｂ）・・・（４）
式（２）、（４）からも明らかなように、減衰率設定部３３４は、超音波の受信深度ｚが大きいほど、補正量が大きい補正を行う。また、式（３）によれば、切片に関する補正は恒等変換である。これは、切片が周波数０（Ｈｚ）に対応する周波数成分であって減衰の影響を受けないためである。

　図７は、減衰率設定部３３４が補正した予備補正特徴量ａ、ｂ、ｃをパラメータとして有する直線を示す図である。直線Ｌ₁の式は、
　　Ｉ＝ａｆ＋ｂ＝（ａ₀＋２αｚ）ｆ＋ｂ₀　　・・・（５）
で表される。この式（５）からも明らかなように、直線Ｌ₁は、減衰補正前の直線Ｌ₁₀と比較して、傾きが大きく（ａ＞ａ₀）、かつ切片が同じ（ｂ＝ｂ₀）である。

　減衰率設定部３３４は、関心領域および演算用領域の各々において、減衰率候補値ごとに算出した予備補正特徴量の統計的なばらつきが最小である減衰率候補値を最適な減衰率として設定する。本実施の形態１では、統計的なばらつきを示す量として分散を適用する。この場合、減衰率設定部３３４は、分散が最小となる減衰率候補値を最適な減衰率として設定する。上述した３つの予備補正特徴量ａ、ｂ、ｃのうち独立な予備補正特徴量は２つである。加えて、予備補正特徴量ｂは減衰率に依存しない。したがって、予備補正特徴量ａ、ｃに対して最適な減衰率を設定する場合、減衰率設定部３３４は、予備補正特徴量ａおよびｃのいずれか一方の分散を算出すればよい。

　ただし、減衰率設定部３３４が最適な減衰率を設定する際に用いる予備補正特徴量は、特徴量画像データ生成部３４２が特徴量画像データを生成する際に用いる補正特徴量と同じ種類であることが好ましい。すなわち、特徴量画像データ生成部３４２が補正特徴量として傾きを用いて特徴量画像データを生成する場合は予備補正特徴量ａの分散を適用するのが好ましい一方、特徴量画像データ生成部３４２が補正特徴量としてミッドバンドフィットを用いて特徴量画像データを生成する場合は予備補正特徴量ｃの分散を適用するのが好ましい。これは、減衰量Ａ（ｆ，ｚ）を与える式（１）があくまで理想的なものに過ぎず、現実には以下の式（６）の方が適切であることによる。
　　Ａ（ｆ，ｚ）＝２αｚｆ＋２α₁ｚ　　・・・（６）
式（６）の右辺第２項のα₁は、超音波の受信深度ｚに比例して信号強度が変化する大きさを表す係数であり、観測対象の組織が不均一であることや、ビーム合成時のチャンネル数の変更などに起因して発生する信号強度の変化を表す係数である。式（６）の右辺第２項が存在するため、補正特徴量としてミッドバンドフィットを用いて特徴量画像データを生成する場合は、予備補正特徴量ｃの分散を用いて最適な減衰率を設定した方が正確に減衰を補正することができる（式（４）を参照）。一方、周波数ｆに比例する係数である傾きを補正特徴量として用いることによって特徴量画像データを生成する場合は、予備補正特徴量ａの分散を用いて最適な減衰率を設定した方が、式（６）の右辺第２項の影響を排除して正確に減衰を補正することができる。

　ここで、統計的なばらつきに基づいて最適な減衰率を設定することができる理由を説明する。観測対象に最適な減衰率を適用した場合、観測対象と超音波振動子２１との距離に関わらず、特徴量は観測対象に固有の値へ収束し、統計的なばらつきが小さくなると考えられる。その一方で、観測対象に適合しない減衰率候補値を最適な減衰率とした場合、減衰補正が過剰であるかまたは不足するため、超音波振動子２１との距離に応じて特徴量にずれが生じ、特徴量の統計的なばらつきが大きくなると考えられる。したがって、統計的なばらつきが最も小さい減衰率候補値が、観測対象にとって最適な減衰率であるということができる。

　図８は、同じ観測対象に対して２つの異なる減衰率候補値に基づいてそれぞれ減衰補正された予備補正特徴量の分布例を模式的に示す図である。図８では、横軸を予備補正特徴量とし、縦軸を頻度としている。図８に示す２つの分布曲線Ｎ₁、Ｎ₂は、頻度の総和が同じである。図８に示す場合、分布曲線Ｎ₁は、分布曲線Ｎ₂と比較して特徴量の統計的なばらつきが小さく（分散が小さく）、山が急峻な形状をなす。したがって、減衰率設定部３３４は、この２つの分布曲線Ｎ₁、Ｎ₂に対応する２つの減衰率候補値から最適な減衰率を設定する場合、分布曲線Ｎ₁に対応する減衰率候補値を最適な減衰率として設定する。

　特徴量補正部３３５は、関心領域および演算用領域に対してそれぞれ設定した最適な減衰率を用いてサンプリング点における単位周波数あたりの累積減衰率（以下、単に累積減衰率ともいう）を算出し、該累積減衰率を用いて特徴量の減衰補正を行う。具体的には、例えば図６に示す音線１０２において、関心領域１１１内で超音波振動子２１に近い側の境界線からの距離がｈであるサンプリング点Ｓｐ（ｈ）における累積減衰率γ（ｈ）は、
　　γ（ｈ）＝２Ｈ・α_C＋２ｈ・α_ROI　　・・・（７）
と表される。ここで、右辺第１項は、超音波振動子２１の表面位置１０１から関心領域１１１までの深度方向の超音波の往復距離２Ｈ（演算用領域１１２における超音波の往復距離）と演算用領域１１２における最適な減衰率α_Cとの積である。また、右辺第２項は、関心領域１１１内での深度方向の超音波の往復距離２ｈと関心領域１１１における最適な減衰率α_ROIとの積である。このようにして、特徴量補正部３３５は、超音波振動子２１の表面からの減衰率を累積していくことによって累積減衰率を算出する。最適な減衰率の単位をｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚとする場合、累積減衰率の単位はｄＢ／ＭＨｚである。

　特徴量補正部３３５は、累積減衰率を用いてサンプリング点における特徴量を補正する。具体的には、特徴量補正部３３５は、例えば図６に示すサンプリング点Ｓｐ（ｈ）における特徴量を、そのサンプリング点Ｓｐ（ｈ）における累積減衰率γ（ｈ）を用いて次式（８）～（１０）のように減衰補正することによって補正特徴量ａ（ｈ）、ｂ（ｈ）、ｃ（ｈ）をそれぞれ算出する。
　　ａ（ｈ）＝ａ₀＋２γ（ｈ）　　・・・（８）
　　ｂ（ｈ）＝ｂ₀　　・・・（９）
　　ｃ（ｈ）＝ｃ₀＋２ｆ_Mγ（ｈ）　　・・・（１０）

　画像処理部３４は、エコー信号の振幅を輝度に変換して表示する超音波画像であるＢモード画像データを生成するＢモード画像データ生成部３４１と、特徴量算出部３３３が算出した特徴量に関する情報を表示する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成部３４２と、を有する。

　Ｂモード画像データ生成部３４１は、信号処理部３２から受信したＢモード用受信データに対してゲイン処理、コントラスト処理等の公知の技術を用いた信号処理を行うとともに、表示装置４における画像の表示レンジに応じて定まるデータステップ幅に応じたデータの間引き等を行うことによってＢモード画像データを生成する。Ｂモード画像は、色空間としてＲＧＢ表色系を採用した場合の変数であるＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の値を一致させたグレースケール画像である。

　Ｂモード画像データ生成部３４１は、Ｂモード用受信データに走査範囲を空間的に正しく表現できるよう並べ直す座標変換を施した後、Ｂモード用受信データ間の補間処理を施すことによってＢモード用受信データ間の空隙を埋め、Ｂモード画像データを生成する。Ｂモード画像データ生成部３４１は、生成したＢモード画像データを特徴量画像データ生成部３４２へ出力する。

　特徴量画像データ生成部３４２は、特徴量算出部３３３が算出した特徴量に関連する視覚情報をＢモード画像データにおける画像の各画素に対して重畳することによって特徴量画像データを生成する。特徴量画像データ生成部３４２は、例えば図４に示す１つの振幅データ群Ｆ_j（ｊ＝１、２、・・・、Ｋ）のデータ量に対応する画素領域に対し、その振幅データ群Ｆ_jから算出される周波数スペクトルの特徴量に対応する視覚情報を割り当てる。特徴量画像データ生成部３４２は、例えば上述した傾き、切片、ミッドバンドフィットのいずれか一つに視覚情報としての色相を対応付けることによって特徴量画像データを生成する。なお、特徴量画像データ生成部３４２が、傾き、切片、ミッドバンドフィットから選択される２つの特徴量の一方に色相を対応付けるとともに、他方に明暗を対応付けることによって特徴量画像データを生成するようにしてもよい。特徴量に関連する視覚情報としては、色相や明暗（明度）のほか、彩度、輝度値、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）などの所定の表色系を構成する色空間の変数を挙げることができる。

　制御部３６は、演算および制御機能を有するＣＰＵ等の汎用プロセッサ、またはＡＳＩＣもしくはＦＰＧＡ等の専用の集積回路等を用いて実現される。制御部３６が汎用プロセッサまたはＦＰＧＡによって実現される場合は、記憶部３７が記憶する各種プログラムや各種データを記憶部３７から読み出し、超音波観測装置３の作動方法に関連した各種演算処理を実行することによって超音波観測装置３を統括して制御する。制御部３６がＡＳＩＣを用いて構成される場合は、各種処理を単独で実行してもよいし、記憶部３７が記憶する各種データ等を用いることによって各種処理を実行してもよい。なお、制御部３６を信号処理部３２および演算部３３と共通の汎用プロセッサまたは専用の集積回路等を用いて構成することも可能である。

　記憶部３７は、周波数解析部３３２が算出した周波数スペクトルの情報を受信深度および受信方向とともに記憶するスペクトル情報記憶部３７１と、特徴量算出部３３３が算出する特徴量および特徴量補正部３３５が補正した補正特徴量に関する情報を記憶する特徴量情報記憶部３７２と、減衰率設定部３３４が関心領域および演算用領域の各々に対して設定する最適な減衰率および特徴量補正部３３５が算出する関心領域内のサンプリング点毎の累積減衰率に関する情報を記憶する減衰率情報記憶部３７３と、を有する。

　記憶部３７は、上記以外にも、例えば増幅処理に必要な情報（図２に示す増幅率と受信深度との関係）、増幅補正処理に必要な情報（図３に示す増幅率と受信深度との関係）、減衰補正処理に必要な情報（式（１）参照）、周波数解析処理に必要な窓関数（Hamming、Hanning、Blackman等）の情報等を記憶する。

　また、記憶部３７は、超音波観測装置３の作動方法を実行するための作動プログラムを含む各種プログラムを記憶する。作動プログラムは、ハードディスク、フラッシュメモリ、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、フレキシブルディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して広く流通させることも可能である。なお、上述した各種プログラムは、通信ネットワークを介してダウンロードすることによって取得することも可能である。ここでいう通信ネットワークは、例えば既存の公衆回線網、ＬＡＮ（Local　Area　Network）、ＷＡＮ（Wide　Area　Network）などによって実現されるものであり、有線、無線を問わない。

　以上の構成を有する記憶部３７は、各種プログラム等が予めインストールされたＲＯＭ（Read　Only　Memory）、および各処理の演算パラメータやデータ等を記憶するＲＡＭ（Random　Access　Memory）等を用いて実現される。

　図９は、以上の構成を有する超音波観測装置３が行う処理の概要を示すフローチャートである。具体的には、超音波観測装置３が超音波内視鏡２からエコー信号を受信する以降の処理の概要を示すフローチャートである。以下、図９を参照して、超音波観測装置３が行う処理を説明する。まず、超音波観測装置３は、超音波内視鏡２から超音波振動子２１による観測対象の測定結果としてのエコー信号を受信する（ステップＳ１）。

　超音波振動子２１からエコー信号を受信した信号増幅部３１１は、そのエコー信号の増幅を行う（ステップＳ２）。ここで、信号増幅部３１１は、例えば図２に示す増幅率と受信深度との関係に基づいてエコー信号の増幅（ＳＴＣ補正）を行う。

　続いて、Ｂモード画像データ生成部３４１は、信号増幅部３１１が増幅したエコー信号を用いてＢモード画像データを生成して、表示装置４へ出力する（ステップＳ３）。Ｂモード画像データを受信した表示装置４は、そのＢモード画像データに対応するＢモード画像を表示する。

　増幅補正部３３１は、送受信部３１から出力されたＲＦデータに対して受信深度によらず増幅率が一定となるように増幅補正を行う（ステップＳ４）。ここで、増幅補正部３３１は、例えば図３に示す増幅率と受信深度との関係に基づいて増幅補正を行う。

　この後、周波数解析部３３２は、増幅補正後の各音線のＲＦデータに対してＦＦＴによる周波数解析を行うことによって全てのサンプルデータ群に対する周波数スペクトルを算出し、スペクトル情報記憶部３７１へ格納する（ステップＳ５）。図１０は、ステップＳ５において周波数解析部３３２が行う処理の概要を示すフローチャートである。以下、図１０に示すフローチャートを参照して、周波数解析処理を詳細に説明する。

　まず、周波数解析部３３２は、解析対象の音線を識別するカウンタｋをｋ₀とする（ステップＳ２１）。

　続いて、周波数解析部３３２は、ＦＦＴ演算用に生成した一連のデータ群（サンプルデータ群）を代表するデータ位置（受信深度に相当）Ｚ^(k)の初期値Ｚ^(k) ₀を設定する（ステップＳ２２）。例えば、図４では、上述したように、音線ＳＲ_kの８番目のデータ位置を初期値Ｚ^(k) ₀として設定した場合を示している。

　その後、周波数解析部３３２は、サンプルデータ群を取得し（ステップＳ２３）、取得したサンプルデータ群に対し、記憶部３７が記憶する窓関数を作用させる（ステップＳ２４）。このようにサンプルデータ群に対して窓関数を作用させることにより、サンプルデータ群が境界で不連続になることを回避し、アーチファクトが発生するのを防止することができる。

　続いて、周波数解析部３３２は、データ位置Ｚ^(k)のサンプルデータ群が正常なデータ群であるか否かを判定する（ステップＳ２５）。図４を参照した際に説明したように、サンプルデータ群は、２のべき乗のデータ数を有している必要がある。以下、正常なサンプルデータ群のデータ数を２ⁿ（ｎは正の整数）とする。本実施の形態１では、データ位置Ｚ^(k)が、できるだけＺ^(k)が属するサンプルデータ群の中心になるよう設定される。具体的には、サンプルデータ群のデータ数は２ⁿであるので、Ｚ^(k)はそのサンプルデータ群の中心に近い２ⁿ／２（＝２^n-1）番目の位置に設定される。この場合、サンプルデータ群が正常であるとは、データ位置Ｚ^(k)より浅部側に２^n-1－１（＝Ｎとする）個のデータがあり、データ位置Ｚ^(k)より深部側に２^n-1（＝Ｍとする）個のデータがあることを意味する。図４に示す場合、サンプルデータ群Ｆ_j（ｊ＝１、２、・・・、Ｋ－１）は正常である。なお、図４ではｎ＝４（Ｎ＝７，Ｍ＝８）の場合を例示している。

　ステップＳ２５における判定の結果、データ位置Ｚ^(k)のサンプルデータ群が正常である場合（ステップＳ２５：Ｙｅｓ）、周波数解析部３３２は、後述するステップＳ２７へ移行する。

　ステップＳ２５における判定の結果、データ位置Ｚ^(k)のサンプルデータ群が正常でない場合（ステップＳ２５：Ｎｏ）、周波数解析部３３２は、不足分だけゼロデータを挿入することによって正常なサンプルデータ群を生成する（ステップＳ２６）。ステップＳ２５において正常でないと判定されたサンプルデータ群（例えば図４のサンプルデータ群Ｆ_K）は、ゼロデータを追加する前に窓関数が作用されている。このため、サンプルデータ群にゼロデータを挿入してもデータの不連続は生じない。ステップＳ２６の後、周波数解析部３３２は、後述するステップＳ２７へ移行する。

　ステップＳ２７において、周波数解析部３３２は、サンプルデータ群を用いてＦＦＴ演算を行うことにより、振幅の周波数分布である周波数スペクトルを得る（ステップＳ２７）。

　続いて、周波数解析部３３２は、データ位置Ｚ^(k)をステップ幅Ｄで変化させる（ステップＳ２８）。ステップ幅Ｄは、記憶部３７が予め記憶しているものとする。図４では、Ｄ＝１５の場合を例示している。ステップ幅Ｄは、Ｂモード画像データ生成部３４１がＢモード画像データを生成する際に利用するデータステップ幅と一致させることが望ましいが、周波数解析部３３２における演算量を削減したい場合には、ステップ幅Ｄとしてデータステップ幅より大きい値を設定してもよい。

　その後、周波数解析部３３２は、データ位置Ｚ^(k)が音線ＳＲ_kにおける最大値Ｚ^(k) _maxより大きいか否かを判定する（ステップＳ２９）。データ位置Ｚ^(k)が最大値Ｚ^(k) _maxより大きい場合（ステップＳ２９：Ｙｅｓ）、周波数解析部３３２はカウンタｋを１増加させる（ステップＳ３０）。これは、処理をとなりの音線へ移すことを意味する。一方、データ位置Ｚ^(k)が最大値Ｚ^(k) _max以下である場合（ステップＳ２９：Ｎｏ）、周波数解析部３３２はステップＳ２３へ戻る。

　ステップＳ３０の後、周波数解析部３３２は、カウンタｋが最大値ｋ_maxより大きいか否かを判定する（ステップＳ３１）。カウンタｋがｋ_maxより大きい場合（ステップＳ３１：Ｙｅｓ）、周波数解析部３３２は一連の周波数解析処理を終了する。一方、カウンタｋがｋ_max以下である場合（ステップＳ３１：Ｎｏ）、周波数解析部３３２はステップＳ２２に戻る。この最大値ｋ_maxは、術者等のユーザが入力部３５を通じて任意に指示入力した値、もしくは、記憶部３７に予め設定された値とする。

　このようにして、周波数解析部３３２は、解析対象領域内の（ｋ_max－ｋ₀＋１）本の音線の各々について複数回のＦＦＴ演算を行う。ＦＦＴ演算の結果として得られる周波数スペクトルは、受信深度、受信方向とともにスペクトル情報記憶部３７１に格納される。

　なお、以上の説明では、周波数解析部３３２が超音波信号を受信したすべての領域に対して周波数解析処理を行うものとしたが、入力部３５が特定の深度幅および音線幅で区切られる部分領域の設定入力を受け付け可能な構成とし、設定された部分領域内においてのみ周波数解析処理を行うようにすることも可能である。

　以上説明したステップＳ５の周波数解析処理に続いて、特徴量算出部３３３は、関心領域および演算用領域にそれぞれ含まれるサンプリング点で周波数スペクトルの特徴量を算出する（ステップＳ６）。具体的には、特徴量算出部３３３は、所定の周波数帯域の周波数スペクトルに対して回帰分析を行うことによって一次式Ｉ＝ａ₀ｆ＋ｂ₀で近似し、特徴量として傾きａ₀、切片ｂ₀、ミッドバンドフィットｃ₀を算出する。例えば、図５に示す直線Ｌ₁₀は、特徴量算出部３３３が周波数帯域Ｕの周波数スペクトルＣ₁に対し回帰分析によって近似した回帰直線である。

　この後、減衰率設定部３３４は、後述する減衰補正を行う際に適用する減衰率候補値αの値を所定の初期値α₀に設定する（ステップＳ７）。この初期値α₀の値は、予め減衰率情報記憶部３７３が記憶しておくようにすればよい。

　続いて、減衰率設定部３３４は、特徴量算出部３３３が各周波数スペクトルに対して近似した特徴量に対し、減衰率候補値をαとして減衰補正を行うことにより、予備補正特徴量を算出し、減衰率候補値αとともに特徴量情報記憶部３７２に格納する（ステップＳ８）。図７に示す直線Ｌ₁は、減衰率設定部３３４が減衰補正処理を行うことによって得られる直線の例である。

　ステップＳ８において、減衰率設定部３３４は、上述した式（２）、（４）における受信深度ｚに、超音波信号の音線のデータ配列を用いて得られるデータ位置Ｚ＝（ｆ_sp／２ｖ_s）Ｄｎを代入することによって算出する。ここで、ｆ_spはデータのサンプリング周波数、ｖ_sは音速、Ｄはデータステップ幅、ｎは処理対象の振幅データ群のデータ位置までの音線の１番目のデータからのデータステップ数である。例えば、データのサンプリング周波数ｆ_spを５０ＭＨｚとし、音速ｖ_sを１５３０ｍ／ｓｅｃとし、図４に示すデータ配列を採用してステップ幅Ｄを１５とすると、ｚ＝０．２２９５ｎ（ｍｍ）となる。

　減衰率設定部３３４は、減衰率設定部３３４が各周波数スペクトルに対して減衰補正することによって得られた複数の予備補正特徴量から選択した１つの予備補正特徴量の分散を算出し、減衰率候補値αと対応づけて特徴量情報記憶部３７２へ格納する（ステップＳ９）。例えば、予備補正特徴量が傾きａ、ミッドバンドフィットｃである場合、上述したように、減衰率設定部３３４は、予備補正特徴量ａおよびｃのいずれか一方の分散を算出する。上述したように、この後の処理で特徴量画像データ生成部３４２が補正特徴量ａ（ｈ）を用いて特徴量画像データを生成する場合は、関心領域および演算用領域における予備補正特徴量ａの分散を適用し、補正特徴量ｃ（ｈ）を用いて特徴量画像データを生成する場合は関心領域および演算用領域における予備補正特徴量ｃの分散を適用するのが好ましい。なお、分散を算出する予備補正量は予め設定しておいてもよいし、ユーザが所望の予備補正特徴量を入力部３５によって設定するようにしてもよい。

　この後、減衰率設定部３３４は、減衰率候補値αの値をΔαだけ増加させ（ステップＳ１０）、増加後の減衰率候補値αと所定の最大値α_maxとの大小を比較する（ステップＳ１１）。ステップＳ１１における比較の結果、減衰率候補値αが最大値α_maxより大きい場合（ステップＳ１１：Ｙｅｓ）、超音波観測装置３はステップＳ１２へ移行する。一方、ステップＳ１１における比較の結果、減衰率候補値αが最大値α_max以下である場合（ステップＳ１１：Ｎｏ）、超音波観測装置３はステップＳ８へ戻る。なお、本実施の形態１では、関心領域および演算用領域がともに同じ増加量Δαおよび最大値α_maxを有するとしているが、関心領域および演算用領域に対して個別に増加量および／または最大値を設定してもよい。

　ステップＳ１２において、減衰率設定部３３４は、関心領域および演算用領域の各々に対し、特徴量情報記憶部３７２が記憶する減衰率候補値ごとの予備補正特徴量の分散を参照し、該分散が最小である減衰率候補値を最適な減衰率として設定する（ステップＳ１２）。

　図１１は、減衰率設定部３３４が行う処理の概要を示す図である。α₀＝０（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）、α_max＝１．０（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）、Δα＝０．２（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）とした場合の減衰率候補値αと分散Ｓ（α）との関係の例を示す図である。図１１に示す場合、減衰率候補値αが０．２（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）のときに分散が最小値Ｓ（α）_minをとる。したがって、図１１に示す場合、減衰率設定部３３４は、α＝０．２（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）を最適な減衰率として設定する。

　この後、特徴量補正部３３５は、減衰率設定部３３４が関心領域および演算用領域に対してそれぞれ設定した最適な減衰率α_ROIおよびα_Cを用いて、関心領域内のサンプリング点における累積減衰率を算出する（ステップＳ１３）。例えば、図６に示す関心領域１１１のサンプリング点Ｓ（ｈ）における累積減衰率γ（ｈ）は、式（７）で与えられる。

　続いて、特徴量補正部３３５は、累積減衰率を用いて関心領域内のサンプリング点の特徴量を減衰補正することによって補正特徴量を算出する（ステップＳ１４）。例えば、特徴量補正部３３５は、図６に示す関心領域１１１のサンプリング点Ｓ（ｈ）における傾きａ₀、切片ｂ₀、ミッドバンドフィットｃ₀の補正特徴量ａ（ｈ）、ｂ（ｈ）、ｃ（ｈ）を、式（８）～（１０）にしたがってそれぞれ算出する。

　特徴量画像データ生成部３４２は、Ｂモード画像データ生成部３４１が生成したＢモード画像データにおける各画素に対し、ステップＳ１４で算出された補正特徴量と関連づけた視覚情報（例えば色相）を重畳することによって特徴量画像データを生成する（ステップＳ１５）。特徴量画像データ生成部３４２は、生成した特徴量画像データを表示装置４へ送信する。特徴量画像データを受信した表示装置４は、受信した特徴量画像データに対応する特徴量画像を表示する。

　ステップＳ１５の後、超音波観測装置３は一連の処理を終了する。超音波観測装置３は、ステップＳ１～Ｓ１５の処理を周期的に繰り返し実行する。

　なお、演算部３３によるステップＳ４～Ｓ１４の演算は、Ｂモード画像データ生成部３４１が行う座標変換後のデータを用いて行ってもよいし、座標変換前のＲＡＷデータで行ってもよい。座標変換後のデータを用いる場合には、特徴量の精度をより向上させることができる一方、座標変換前のデータを用いる場合には、データ補間していない状態で処理を行うことができるため、演算速度を速くすることができる。

　以上説明した本発明の実施の形態１によれば、超音波画像の関心領域とは異なる領域であって特徴量を補正する演算に使用する領域である演算用領域の減衰率を設定し、この設定結果を用いて特徴量の減衰補正を行うことによって超音波画像の関心領域におけるサンプリング点の補正特徴量を算出するため、減衰率が不均一な観測対象であっても不均一さを考慮した補正特徴量を算出することができる。したがって、本実施の形態１によれば、減衰率が不均一である観測対象の組織性状を精度よく鑑別することが可能となる。

　また、本実施の形態１によれば、超音波画像の関心領域の減衰率を設定し、関心領域および演算用領域の減衰率に基づいて、関心領域内のサンプリング点における単位周波数あたりの累積減衰率を算出し、該累積減衰率を用いて前記特徴量の減衰補正を行うことによってそのサンプリング点の補正特徴量を算出するため、超音波振動子の表面からサンプリング点に至るまでの途中の減衰率を適切に設定することができ、不均一である観測対象の組織性状を一段と精度よく鑑別することが可能となる。

（変形例１－１）
　図１２は、本実施の形態１の変形例１－１における関心領域および演算用領域の設定例を模式的に示す図である。同図に示す超音波画像１２０で設定される関心領域１３１は楕円形をなしている。演算用領域１３２は、超音波振動子２１の表面位置１２１および関心領域１３１と接している。このため、演算用領域１３２における関心領域１３１との境界線は、深度が小さい方向へ窪んだ楕円弧状をなしている。

　なお、関心領域は、楕円形状以外の形状、例えば円形状や台形状をなしてもよい。この場合にも、演算用領域が関心領域の形状に応じた形状をなすことは言うまでもない。

（変形例１－２）
　図１３は、本実施の形態１の変形例１－２において、減衰率設定部３３４が行う最適な減衰率の別な設定方法の概要を示す図である。図１３では、α₀＝０（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）、α_max＝１．０（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）、Δα＝０．２（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）とした場合の減衰率候補値αと分散Ｓ（α）との関係の例を示しており、減衰率候補値α＝０、０．２、０．４、０．６、０．８、１．０（いずれもｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）における分散Ｓ（α）の値は、図１１とそれぞれ同じである。本変形例１－２では、減衰率設定部３３４が最適な減衰率を設定する前に、特徴量算出部３３３が回帰分析を行うことによって減衰率候補値αにおける分散Ｓ（α）の値を補間する曲線Ｒを算出する。その後、減衰率設定部３３４は、この曲線Ｒに対し、０（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）≦α≦１．０（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）における最小値Ｓ’（α）_minを算出し、そのときの減衰率候補値の値α’を最適な減衰率として設定する。したがって、本変形例１－２において、最適な減衰率α’は、０（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）と０．２（ｄＢ／ｃｍ／ＭＨｚ）の間の値となる。

（実施の形態２）
　図１４は、本発明の実施の形態２に係る超音波観測装置を備えた超音波診断システムの機能構成を示すブロック図である。同図に示す超音波診断システム５は、超音波内視鏡２と、超音波観測装置６と、表示装置４と、を備える。なお、図１４において、実施の形態１で説明した超音波診断システム１と同様の構成については、超音波診断システム１と同じ符号を付している。

　超音波観測装置６は、送受信部３１、信号処理部３２、演算部３３、画像処理部３４、制御部３６および記憶部６１を有する。記憶部６１は、スペクトル情報記憶部３７１、特徴量情報記憶部３７２、減衰率情報記憶部３７３に加えて、演算用領域を分割した分割領域に関する情報を記憶する分割領域情報記憶部６１１を有する。

　図１５は、本実施の形態２における超音波画像の関心領域および演算用領域の設定例を模式的に示す図である。同図に示す超音波画像２００は、関心領域２１１と、演算用領域２１２とを有する。関心領域２１１は、超音波振動子２１の表面位置２０１からの深度方向に沿ってそれぞれ直線状に延びる２つの境界線と、走査角方向に沿ってそれぞれ弧状をなす２つの境界線の計４つの境界線によって囲まれた領域である。演算用領域２１２は、表面位置２０１および関心領域２１１と接している。また、演算用領域２１２の境界線のうち、表面位置２０１からの深度方向に沿ってそれぞれ直線状に延びる２つの境界線は、関心領域２１１で表面位置２０１からの深度方向に沿ってそれぞれ直線状に延びる２つの境界線のいずれかと同じ直線に含まれる。演算用領域２１２は、深度方向に沿って３つに分割された分割領域２２１、２２２および２２３を有する。分割領域２２１、２２２および２２３の深度方向の幅（高さ）は、それぞれＨ₁、Ｈ₂およびＨ₃である。高さＨ₁、Ｈ₂およびＨ₃は互いに独立に設定可能である。本実施の形態２においても、表示装置４が超音波画像２００を表示する際には、少なくとも関心領域２１１が表示されればよい。

　図１５に示す場合、音線２０２上のサンプリング点であって関心領域２１１内で関心領域２１１と演算用領域２１２の境界からの深度方向の距離がｈであるサンプリング点Ｓｐ（ｈ）における累積減衰率γ（ｈ）は、
　　γ（ｈ）＝［Σ_j=1,2,3２Ｈ_j・α_C（ｊ）］＋２ｈ・α_ROI　　・・・（１１）
と表される。ここで、右辺のΣ_j=1,2,3はｊ＝１～３の和を取ることを意味する。右辺第１項の２Ｈ_jおよびα_C（ｊ）は、超音波振動子２１の表面位置２０１から数えてｊ番目の分割領域における超音波の往復距離および最適な減衰率をそれぞれ表している。図１５に示す場合、ｊ＝１が分割領域２２１に対応し、ｊ＝２が分割領域２２２に対応し、ｊ＝３が分割領域２２３に対応している。より一般に、演算用領域２１２をＪ個に分割した場合には、式（１１）の右辺第１項における和をｊ＝１～Ｊとして計算すればよい。

　分割領域に関する情報は、予め分割領域情報記憶部６１１に記憶させておいてもよいし、ユーザが入力部３５によって分割領域の設定を行い、分割領域情報記憶部６１１に記憶させるようにしてもよい。

　なお、演算用領域を分割する際には、超音波振動子２１から遠方の分割領域ほど面積が大きくなるように分割すればより好ましい。これにより、遠方におけるＳ／Ｎ比を向上させることができる。

　超音波観測装置６は、関心領域内のサンプリング点における補正特徴量を算出する際、関心領域および分割領域ごとに最適な減衰率を設定し、この最適な減衰率を用いて関心領域内のサンプリング点における単位周波数あたりの累積減衰率を算出し、この累積減衰率を用いて特徴量の減衰補正を行うことにより、補正特徴量を算出する。分割領域ごとの最適な減衰率の設定方法は、実施の形態１で説明した関心領域および演算用領域における最適な減衰率の設定方法と同様である。

　以上説明した本発明の実施の形態２によれば、演算用領域を複数の分割領域に分割することにより、演算用領域における減衰率が不均一である観測対象であっても、その不均一さを考慮した補正特徴量を算出することができる。したがって、本実施の形態２によれば、実施の形態１と同様、減衰率が不均一である観測対象の組織性状を精度よく鑑別することが可能となる。

（変形例２－１）
　図１６は、本実施の形態２の変形例２－１における超音波画像の関心領域および演算用領域の設定例を模式的に示す図である。本変形例２－１において、図１６に示す超音波画像２２０は、演算用領域２１２に加えて、関心領域２１３も２つの分割領域２３１、２３２に分割されている。分割領域２３１および２３２の深度方向の幅（高さ）は、それぞれＲ₁およびＲ₂である。高さＲ₁およびＲ₂は互いに独立に設定可能である。この場合、分割領域２３１における音線２０２上のサンプリング点であって超音波振動子２１に近い側の分割領域２３１の境界線からの深度方向の距離がｈ₁であるサンプリング点Ｓｐ（ｈ₁）の累積減衰率γ（ｈ₁）は、
　　γ（ｈ₁）＝［Σ_j=1,2,3２Ｈ_j・α_C（ｊ）］＋２ｈ₁・α_ROI（１）
                                                  　・・・（１２）
で与えられる。ここで、右辺第２項のα_ROI（１）は、関心領域２１３内で深度が小さい順に数えて１番目の分割領域２３１における最適な減衰率である。また、分割領域２３２に含まれるサンプリング点Ｓｐ（ｈ₂）の累積減衰率γ（ｈ₂）は、
γ（ｈ₂）＝［Σ_j=1,2,3２Ｈ_j・α_C（ｊ）］＋２Ｒ₁・α_ROI（１）＋２ｈ₂・α_ROI（２）
                                                   ・・・（１３）
で与えられる。ここで、右辺第２項の２Ｒ₁は、分割領域２３１における往復距離であり、右辺第３項のα_ROI（２）は、関心領域２１３内で深度が２番目に小さい分割領域２３２における最適な減衰率である。

　より一般に、関心領域内で深度が小さい順に数えてＫ番目の分割領域に含まれるサンプリング点ｈ_Kにおける累積減衰率γ（ｈ_K）は、
　γ（ｈ_K）＝［Σ_j=1,…,J２Ｈ_j・α_C（ｊ）］＋［Σ_k=1,…,K-1２Ｒ_k・α_ROI（ｋ）］
　　　　　　　　　　　　　　　＋２ｈ_K・α_ROI（Ｋ）　　・・・（１４）
で与えられる。

　超音波観測装置６は、関心領域内のサンプリング点における補正特徴量を算出する際、関心領域および演算用領域における分割領域ごとに最適な減衰率を設定し、この最適な減衰率を用いて関心領域内のサンプリング点における単位周波数あたりの累積減衰率を算出し、この累積減衰率を用いて特徴量の減衰補正を行うことにより、補正特徴量を算出する。

　以上説明した本実施の形態２の変形例２－１によれば、関心領域内の組織が不均一な場合に一段と精度よく観測対象の組織性状を鑑別することが可能となる。

　なお、本変形例２－１において、関心領域を分割する際、遠方におけるＳ／Ｎ比を向上させるために、超音波振動子２１から遠方の分割領域ほど面積が大きくなるように分割すればより好ましい。

　また、本変形例２－１において、関心領域に対してのみ分割領域を設定し、演算用領域は実施の形態１と同様に１つの領域として処理を行うようにしてもよい。

（実施の形態３）
　本発明の実施の形態３は、演算用領域の減衰率を所定の定数とすることを特徴とする。本実施の形態３に係る超音波システムの構成は、実施の形態１で説明した超音波診断システム１の構成と同様である。

　本実施の形態３では、図６に示す音線１０２において、関心領域１１１内で超音波振動子２１に近い側の境界からの距離がｈであるサンプリング点Ｓｐ（ｈ）における累積減衰率γ’（ｈ）は、
　　γ’（ｈ）＝２Ｈ・α_C’＋２ｈ・α_ROI　　・・・（１５）
で与えられる。ここで、右辺第１項のα_C’は、演算用領域１１２における減衰率であり、予め定められた定数である。

　以上説明した本発明の実施の形態３によれば、観測対象によっては演算用領域が均一であり、深度によらず一定の減衰率を有するとした方が好ましい場合に、より精度よく組織性状を鑑別することが可能となる。

　なお、観測対象によっては、関心領域の減衰率を一定とする方が好ましい場合もある。このような場合には、演算用領域に対して最適な減衰率を算出する一方、関心領域に対しては減衰率を一定としてもよい。

　また、観測対象によっては、関心領域および演算用領域の減衰率をともに一定とする方が好ましい場合もある。このような場合には、関心領域および演算用領域の減衰率を一定としてもよい。

（その他の実施の形態）
　ここまで、本発明を実施するための形態を説明してきたが、本発明は上述した実施の形態１～３によってのみ限定されるべきものではない。例えば、入力部３５からの入力により、演算用領域を使用するモードのオン／オフを選択可能な構成としてもよい。このような構成とすることにより、演算用領域を使用しないモードでは、演算部３３の計算量が少なく高速で処理することが可能となり、フレームレートを向上させることができる。

　また、演算用領域を使用するモードのオン／オフに応じて、表示装置４の表示態様を変更してもよい。図１７は、演算用領域を使用しないモードに設定されている場合の表示装置４における関心領域の表示例を模式的に示す図である。同図に示す超音波画像３００は、関心領域３０１を破線で表示している。これに対して、図６に示す超音波画像１００における関心領域１１１は実線で表示されており、演算用領域１１２を使用するモードに設定されている場合に対応している。このように演算用領域を使用するモードのオン／オフに応じて表示装置４における関心領域の表示態様を変更することにより、ユーザは設定されている処理モードを直感的に把握することができる。なお、関心領域の色や線の太さ等を変えることによって表示態様を変更してもよい。また、演算用領域を使用するモードに設定されている場合、表示装置４が、超音波画像における演算用領域を関心領域と識別可能な態様で表示してもよい。

　図１８は、演算用領域を使用するモードに設定されている場合の表示装置４における関心領域の別な表示例を示す図である。同図に示す超音波画像４００は、超音波画像表示部４０１と、モード表示部４０２とを有する。超音波画像表示部４０１には関心領域４１１が表示されている。モード表示部４０２は、「演算用領域使用モードオン」と記載されている。これに対して、演算用領域を使用するモードが設定されていない場合、モード表示部４０２が「演算用領域使用モードオフ」と表示するようにしてもよいし、モード表示部４０２自体を表示しないようにしてもよい。また、モード表示部４０２が、演算用領域を使用するモードのオンまたはオフに合わせて、単純に「オン」または「オフ」と表示するようにしてもよい。ここで説明した場合にも、ユーザが設定されている処理モードを直感的に把握することができる。

　また、減衰率設定部３３４が、超音波画像の全てのフレームで最適な減衰率に相当する最適減衰率相当値をそれぞれ算出し、最新のフレームにおける最適減衰率相当値を含む所定数の最適減衰率相当値の平均値、中央値または最頻値を最適な減衰率として設定してもよい。この場合には、各フレームで最適な減衰率を設定する場合と比較して、最適な減衰率の変化が少なくなってその値を安定させることができる。

　また、減衰率設定部３３４は、超音波画像の所定のフレーム間隔で最適な減衰率を設定するようにしてもよい。これにより、計算量を大幅に削減することができる。この場合には、次に最適な減衰率を設定するまでの間、最後に設定した最適な減衰率の値を使用すればよい。

　また、入力部３５が減衰率候補値の初期値α₀の設定変更の入力を受け付け可能な構成としてもよい。

　また、統計的なばらつきを与える量として、例えば標準偏差、母集団における特徴量の最大値と最小値の差、特徴量の分布の半値幅のいずれかを適用することも可能である。なお、統計的なばらつきを与える量として分散の逆数を適用する場合も考えられるが、この場合には、その値が最大となる減衰率候補値が最適な減衰率となることはいうまでもない。

　また、減衰率設定部３３４が複数種類の予備補正特徴量の統計的なばらつきをそれぞれ算出し、統計的なばらつきが最小である場合の減衰率候補値を最適な減衰率として設定することも可能である。

　また、減衰率設定部３３４が複数の減衰率候補値を用いて周波数スペクトルを減衰補正し、減衰補正後の周波数スペクトルに対して回帰分析を行うことによって予備補正特徴量を算出するようにしてもよい。

　また、超音波内視鏡以外の超音波プローブに対しても適用することが可能である。超音波プローブとして、例えば光学系のない細径の超音波ミニチュアプローブを適用してもよい。超音波ミニチュアプローブは、通常、胆道、胆管、膵管、気管、気管支、尿道、尿管へ挿入され、その周囲臓器（膵臓、肺、前立腺、膀胱、リンパ節等）を観察する際に用いられる。また、超音波プローブとして、被検体の体表から超音波を照射する体外式超音波プローブを適用してもよい。体外式超音波プローブは、通常、腹部臓器（肝臓、胆嚢、膀胱）、乳房（特に乳腺）、甲状腺を観察する際に用いられる。

　このように、本発明は、請求の範囲に記載した技術的思想を逸脱しない範囲内において、様々な実施の形態を含みうるものである。

　以上のように、本発明にかかる超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラムは、減衰率が不均一である観測対象の組織性状を精度よく鑑別するのに有用である。

　１、５　超音波診断システム
　２　超音波内視鏡
　３、６　超音波観測装置
　４　表示装置
　２１　超音波振動子
　３１　送受信部
　３２　信号処理部
　３３　演算部
　３４　画像処理部
　３５　入力部
　３６　制御部
　３７、６１　記憶部
　１００、１２０、２００、２２０、３００、４００　超音波画像
　１０１、１２１　表面位置
　１１１、１３１、２１１、２１３、３０１、４１１　関心領域
　１１２、１３２、２１２　演算用領域
　２２１、２２２、２２３、２３１、２３２　分割領域
　３１１　信号増幅部
　３３１　増幅補正部
　３３２　周波数解析部
　３３３　特徴量算出部
　３３４　減衰率設定部
　３３５　特徴量補正部
　３４１　Ｂモード画像データ生成部
　３４２　特徴量画像データ生成部
　３７１　スペクトル情報記憶部
　３７２　特徴量情報記憶部
　３７３　減衰率情報記憶部
　４０１　超音波画像表示部
　４０２　モード表示部
　６１１　分割領域情報記憶部

Claims (15)

1. 　観測対象へ超音波を送信し、該観測対象で反射された超音波を受信する超音波振動子を備えた超音波プローブが取得した超音波信号に基づいて超音波画像を生成する超音波観測装置であって、
   　前記超音波信号の周波数を解析することによって該超音波信号の受信深度および受信方向に応じた複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析部と、
   　前記複数の周波数スペクトルの特徴量をそれぞれ算出する特徴量算出部と、
   　前記超音波画像の関心領域とは異なる領域であって前記特徴量を補正する演算に使用する領域である演算用領域の減衰率を設定する減衰率設定部と、
   　前記減衰率設定部が設定した減衰率を用いて前記特徴量の減衰補正を行うことによって、前記超音波画像の関心領域におけるサンプリング点の補正特徴量を算出する特徴量補正部と、
   　を備えたことを特徴とする超音波観測装置。
2. 　前記減衰率設定部は、
   　前記超音波画像の関心領域の減衰率を設定し、
   　前記特徴量補正部は、
   　前記減衰率設定部が設定した前記関心領域および前記演算用領域の減衰率に基づいて、前記サンプリング点における単位周波数あたりの累積減衰率を算出し、該累積減衰率を用いて前記特徴量の減衰補正を行うことによって前記サンプリング点の補正特徴量を算出することを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
3. 　前記演算用領域は、前記超音波振動子の表面と前記関心領域との間に位置する領域であることを特徴とする請求項２に記載の超音波観測装置。
4. 　前記減衰率設定部は、
   　超音波が前記観測対象を伝播する際の互いに異なる減衰特性を与える複数の単位長さおよび単位周波数あたりの減衰率候補値の各々を用いることにより、各周波数スペクトルの特徴量に対して前記超音波の影響を排除する減衰補正を施すことによって前記減衰率候補値ごとの前記各周波数スペクトルの予備補正特徴量を算出し、この算出結果をもとに前記複数の減衰率候補値の中から前記観測対象に最適な減衰率を設定することを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
5. 　前記減衰率設定部は、
   　前記演算用領域を複数の分割領域に分割し、各分割領域において前記減衰率を設定することを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
6. 　前記減衰率設定部は、
   　前記関心領域を複数の分割領域に分割し、各分割領域において前記減衰率を設定することを特徴とする請求項２に記載の超音波観測装置。
7. 　前記減衰率設定部は、
   　前記演算用領域の減衰率を定数として設定することを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
8. 　前記減衰率設定部は、
   　前記関心領域の減衰率として、超音波が前記観測対象を伝播する際の互いに異なる減衰特性を与える複数の単位長さおよび単位周波数あたりの減衰率候補値の各々を用いることにより、各周波数スペクトルの特徴量に対して前記超音波の影響を排除する減衰補正を施すことによって前記減衰率候補値ごとの前記各周波数スペクトルの予備補正特徴量を算出し、この算出結果をもとに前記複数の減衰率候補値の中から前記観測対象に最適な減衰率を設定することを特徴とする請求項７に記載の超音波観測装置。
9. 　前記減衰率設定部は、所定の固定値を前記関心領域の減衰率として設定することを特徴とする請求項２に記載の超音波観測装置。
10. 　前記減衰率を設定する情報の入力を受け付ける入力部をさらに備え、
    　前記減衰率設定部は、前記入力部が入力を受け付けた情報に基づいて前記減衰率を設定することを特徴とする請求項７～９のいずれか一項に記載の超音波観測装置。
11. 　深度方向に沿って隣接する２つの前記分割領域は、前記超音波振動子から遠い方における前記深度方向の長さが、前記超音波振動子から近い方の深度方向の長さ以上であることを特徴とする請求項５または６に記載の超音波観測装置。
12. 　前記減衰率設定部は、
    　前記減衰率候補値ごとに前記予備補正特徴量の統計的なばらつきを算出し、該統計的なばらつきが最小である減衰率候補値を前記最適な減衰率とすることを特徴とする請求項４に記載の超音波観測装置。
13. 　前記補正特徴量に関する情報を前記超音波画像とともに表示する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成部をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の超音波観測装置。
14. 　観測対象へ超音波を送信し、該観測対象で反射された超音波を受信する超音波振動子を備えた超音波プローブが取得した超音波信号に基づいて超音波画像を生成する超音波観測装置の作動方法であって、
    　周波数解析部が、前記超音波信号の周波数を解析することによって該超音波信号の受信深度および受信方向に応じた複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析ステップと、
    　特徴量算出部が、前記複数の周波数スペクトルの特徴量をそれぞれ算出する特徴量算出ステップと、
    　減衰率設定部が、前記超音波画像の関心領域とは異なる領域であって前記特徴量を補正する演算に使用する領域である演算用領域の減衰率を設定する減衰率設定ステップと、
    　特徴量補正部が、前記減衰率設定ステップで設定された減衰率を用いて前記特徴量の減衰補正を行うことによって、前記超音波画像の関心領域におけるサンプリング点の補正特徴量を算出する特徴量補正ステップと、
    　を有することを特徴とする超音波観測装置の作動方法。
15. 　観測対象へ超音波を送信し、該観測対象で反射された超音波を受信する超音波振動子を備えた超音波プローブが取得した超音波信号に基づいて超音波画像を生成する超音波観測装置に、
    　周波数解析部が、前記超音波信号の周波数を解析することによって該超音波信号の受信深度および受信方向に応じた複数の周波数スペクトルを算出する周波数解析ステップと、
    　特徴量算出部が、前記複数の周波数スペクトルの特徴量をそれぞれ算出する特徴量算出ステップと、
    　減衰率設定部が、前記超音波画像の関心領域とは異なる領域であって前記特徴量を補正する演算に使用する領域である演算用領域の減衰率を設定する減衰率設定ステップと、
    　特徴量補正部が、前記減衰率設定ステップで設定された減衰率を用いて前記特徴量の減衰補正を行うことによって、前記超音波画像の関心領域におけるサンプリング点の補正特徴量を算出する特徴量補正ステップと、
    　を実行させることを特徴とする超音波観測装置の作動プログラム。

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