超声波摄像装置以及图像处理装置的制作方法

1.本发明涉及超声波摄像装置，特别涉及针对生物体等复杂的组织也能生成降低了噪声的图像的装置。


背景技术：

2.已知对物体从超声波探头发送超声波并再次由超声波探头接收在物体的内部进行了散射、反射等的超声波并从得到的接收信号生成物体内的图像的装置、检查物体内有无缺陷等的装置。在这些装置中，若在取得的接收信号中包含噪声，就会出现所生成的图像画质劣化、将物体内的不是缺陷的部分误判别为是缺陷等问题。
3.因此，例如在专利文献1中提出超声波探伤装置，通过对接收信号进行小波变换来算出接收信号的特征量，根据等相位面的分布的差异对来自缺陷的回波的接收信号和不是来自缺陷的焊接部位的回波的接收信号进行识别。
4.另外，在专利文献2中公开了：通过对接收信号进行解析来求取接收信号中包含的电磁噪声信号的推定值，基于求得的推定值来修正接收信号。具体地，到达位于超声波探头的边缘区域的超声波元件的接收信号当中来自摄像对象的信号分量的相位根据通道而不同，与此相对，电磁噪声分量的相位相同，在专利文献2中通过利用这一点对边缘区域的超声波元件的接收信号进行平均，从而来求取电磁噪声分量的信号的推定值。从各通道的接收信号中减去求得的电磁噪声分量的信号的推定值，之后形成接收波束。由此，在专利文献2的技术中，可生成降低了电磁噪声信号的超声波图像。
5.现有技术文献
6.专利文献
7.专利文献1：jp特开2001
‑
165912号公报
8.专利文献2：jp特开2012
‑
55692号公报
9.生物体使各种组织复杂地纠缠而构成，各组织具有超声波的散射特性、反射特性很大不同这样的特征。因此，关于对生物体发送超声波而得到的接收信号，源自组织的接收信号的信号强度会根据发送的超声波被散射或反射的点的组织的种类、边界的形状而不同，并且噪声的振幅、频率等特征也不同。例如在对每个接收扫描线除去接收信号的噪声的情况下，对于在接收扫描线的深度方向上排列的多个组织的每一者来说，噪声的特征也不同，为了将噪声合适地除去，需要对深度方向的每个组织设定不同的噪声除去的参数值。
10.因此，若想要对包含各种组织的生物体如专利文献1、专利文献2的发明那样算出或推定出接收信号的特征量、接收信号中包含的电磁噪声并修正接收信号，则根据包含超声波被散射、反射的点的组织的种类的不同，特征量、噪声会有很大不同，接收信号的修正量也会有很大不同。
11.因此，在将生物体作为对象的情况下，需要关于发送波束的扫描方向以及深度方向在各个位置进行合适的噪声除去。
12.但是，专利文献1的技术由于是超声波探伤装置，因此是鉴别相同材料中的缺陷或
焊接的装置，所以不能对多个组织纠缠的每个生物体组织设定噪声除去的参数值。
13.在专利文献2的技术中，是如下手法：通过对位于超声波探头的边缘区域的各超声波元件的接收信号进行平均来求取电磁噪声分量的信号的推定值，在从各通道的接收信号中将其减去后，生成接收波束。因此，在专利文献2的技术中，能在何种程度上将接收信号中包含的各种频率分量的噪声去除并不明确。
14.因此，为了对在接收扫描线上排列的每个组织合适地除去噪声，需要将噪声除去处理的参数按每个组织设定合适的值。在该情况下，在组织的边界上，由于噪声除去处理的参数有很大变化，因此需要抑制会由此而产生的伪影等。


技术实现要素：

15.本发明的目的在于，提供超声波摄像装置，能从多个组织复杂地纠缠的生物体组织的接收信号中按每个组织合适地除去噪声，并且能在组织的边界也抑制伪影。
16.为了达成上述目的，本发明的超声波摄像装置具有：评价器，接受在从超声波探头对被检测体发送超声波后由超声波探头接收来自被检测体的超声波而得到的1个以上的时间序列的超声波信号，对于超声波信号的时间序列的方向或者在排列有多个所述超声波信号的二维以上的信号空间内设定的给定的方向或区域，关于所述方向或区域生成对除去超声波信号中包含的噪声的滤波器的特性值进行设定的滤波器控制信号；滤波处理部，通过基于滤波器控制信号设定了特性值的滤波器，来对对应的信号特性值的超声波信号进行处理而将噪声除去；和图像处理部，使用由滤波处理部除去了噪声的超声波信号来生成图像。在评价器与滤波处理部之间以及/或者滤波处理部与图像处理部之间配置有对所述方向或区域中的滤波器控制信号的分布以及/或者滤波处理后的超声波信号的分布进行平滑化处理的平滑化处理部。
17.发明效果
18.根据本发明，能从多个组织复杂地纠缠的生物体组织的接收信号中按每个组织合适地除去噪声，且能在组织的边界也抑制伪影。
附图说明
19.图1是本发明的实施方式1的超声波摄像装置的立体图。
20.图2是表示实施方式1的超声波摄像装置的结构的框图。
21.图3(a)是实施方式1的超声波摄像装置的主要部分的框图，(b
‑
1)～(b
‑
3)是表示评价器107以及平滑化处理部108
‑
1的处理的说明图。
22.图4是表示实施方式1的超声波摄像装置的动作的流程图。
23.图5(a)是实施方式2的超声波摄像装置的主要部分的框图，(b
‑
1)～(b
‑
3)是表示评价器107以及平滑化处理部108
‑
2的处理的说明图。
24.图6(a)是表示实施方式2的平滑化处理部108
‑
2所使用的权重的说明图，(b)是表示平滑化处理部108
‑
2的处理的框图。
25.图7是实施方式3的超声波摄像装置的主要部分的框图。
26.图8是实施方式4的超声波摄像装置的主要部分的框图。
27.图9(a)是表示实施方式5的超声波摄像装置的预扫描的动作的流程图，(b)是表示
unit，图形处理器)等处理器和存储器的计算机等构成，通过cpu将存放于存储器的程序读入并执行，而由软件来实现这些功能。另外，评价器107、平滑化处理部108
‑
1、滤波处理部106、平滑化处理部108
‑
2以及图像处理部109还能由硬件来实现其一部分或全部。例如可以使用asic(application specific integrated circuit，特定用途集成电路)这样的定制ic、fpga(field
‑
programmable gate array，现场可编程门阵列)这样的可编程ic来构成信号处理部7，并进行电路设计以便实现信号处理部7的各部的功能。
55.评价器107从接收波束形成器105接受1个以上的超声波信号201(步骤401)。然后，评价器107将超声波信号201的时间方向(深度方向)以给定的单位(长度)进行划分，按每个划分算出超声波信号201的信号特性值，由此如图3(b
‑
1)那样求取信号特性值的分布(步骤402)。例如作为信号特性值的一例，能举出信号强度、频率。
56.这时，由于被检测体151是生物体，由多个组织复杂地纠缠而构成，因此超声波信号201的信号特性值(例如频率)在位于不同组织的边界附近的划分的边界上有很大变化。例如在图3(b
‑
1)的示例中，在接收扫描线上存在5个组织，在各个组织中，超声波信号201的信号特性值(例如频率)有很大不同，因此在划分的边界上，信号特性值有很大变化。
57.评价器107对应于步骤402中求得的信号特性值，如图3(b
‑
2)那样关于超声波信号201的方向(深度方向)生成对除去超声波信号中包含的噪声的滤波器的特性值进行设定的滤波器控制信号(步骤403)。作为除去超声波信号201中包含的噪声的滤波器的特性值，例如能使用滤波处理的强度、滤波处理的频率特性(带通滤波器的中心频率、窗的宽度等)。
58.这时，由于超声波信号201的信号特性值(例如频率)沿着接收扫描线有很大不同，因此如图3(b
‑
2)那样设定对特性值有很大不同的滤波器进行选择的滤波器控制信号。
59.在将按照该滤波器控制信号选择出的滤波器直接运用在超声波信号(接收波束)的情况下，在组织的边界的两侧对超声波信号201运用滤波器特性值有很大不同的滤波器。在该情况下，在组织的边界上，滤波处理后的超声波信号201变得不连续，有可能会在生成的图像中产生伪影。
60.因此，在本实施方式中，在评价器107与滤波处理部106之间配置平滑化处理部108
‑
1，在平滑化处理部108
‑
1中进行平滑化，使得滤波器控制信号202如图3(b
‑
3)那样平滑地进行变化(步骤404)。
61.滤波处理部106从平滑化处理部108如图3(b
‑
3)那样接受平滑化后的滤波器控制信号203，并从预先存放于所连接的滤波器组110的滤波器206中选择与滤波器控制信号的值对应的滤波器特性值(权重)的滤波器(步骤405)。
62.接下来，滤波处理部107通过按每个深度选择出的滤波器来对超声波信号201进行处理(步骤406)。
63.平滑化处理部108
‑
2根据需要对步骤406中进行了滤波处理的超声波信号204进一步进行平滑化处理(步骤407)。
64.图像处理部109将步骤407中进行了平滑化后的超声波信号205在横向方向上进行排列等，来生成超声波图像206，并使显示装置104显示(步骤408)。
65.根据本实施方式的超声波摄像装置，是评价器107对应于超声波信号201来生成适应性的滤波器控制信号的结构，并且如图3(b
‑
3)那样，通过对组织的边界上的滤波器控制信号的不连续性进行平滑化处理来校正成平滑的变化。由此，可抑制由于滤波处理后的超
声波信号中的不连续性而产生的伪影，能提供易于进行诊断的图像。另外，能从多个组织复杂地纠缠的生物体组织的接收信号中按每个组织合适地除去噪声。
66.另外，在上述的实施方式中，也可以设为仅具备平滑化处理部108
‑
1以及平滑化处理部108
‑
2中任意一方的结构。
67.另外，也可以如图3(a)那样，将接收扫描线上的超声波信号(接收波束)201在横向方向以及/或者帧方向上排列而在二维以上的信号空间内生成。在该情况下，评价器107关于信号空间内的给定的方向或区域而划分成算出超声波信号的信号特性值的分布的单位(横向方向上的预先确定的长度、帧方向上的预先确定的时间长度、二维以上的空间中的预先确定的面积或体积)，按每个划分对应于信号特性值来求取除去超声波信号中包含的噪声的滤波器的特性值，并按每个划分来生成滤波器控制信号。例如上述给定的方向能设定成在不同的时间关于被检测体的相同位置得到的帧所排列的方向(帧方向)。
68.由此，在不仅在深度方向上而且也在任意的区域、帧方向上设定了以算出超声波信号的信号特性的单位分割出的划分的情况下，也可通过在该划分的边界上对滤波器控制信号进行平滑化，从而来抑制滤波器特性的不连续性所引起的滤波处理后的超声波信号中的不连续性，能提供易于进行诊断的图像。
69.另外，在本实施方式中，也可以取代平滑化处理或除了平滑化处理以外进行插补处理。
70.另外，在本实施方式中，按以单位分割出的每个划分来求取信号特性值，但也可以设为如下结构：通过使单位极小来关于给定的方向、区域大致连续地求取信号特性值，基于其来大致连续地生成滤波器控制信号，并对生成的滤波器控制信号以及/或者滤波处理后的超声波信号进行平滑化处理。
71.在上述的实施方式1中，评价器107是算出超声波信号201的信号特性并根据信号特性由软件来算出滤波器控制信号的结构，但还能由机器学习、深度学习的学习模型(例如cnn(convolution neural network，卷积神经网络)来构成评价器107。使用将预先求得的大量的超声波信号作为输入数据并将与其对应的合适的滤波器控制信号作为输出数据的示教数据来使该学习模型进行学习，设定cnn内的节点的加权。由此，由于能通过将超声波信号201输入到学习完毕的学习模型来输出合适的滤波器控制信号，因此能由学习模型来构成评价器107。在该情况下，不算出超声波信号201的信号特性就能得到滤波器控制信号。
72.另外，滤波处理部106能设为在通过滤波器206对超声波信号201进行处理时将滤波器206的参数值加权并与超声波信号201进行卷积运算的结构。在该情况下，可以设为还具备通过机器学习、深度学习的学习模型来生成对滤波器206的参数值进行加权的权重的权重设定部的结构。使学习模型将预先求得的大量超声波信号以及滤波器控制信号与能合适地除去噪声的情况下的权重的组合作为示教数据来进行学习。由此，能通过权重设定部的学习模型生成合适的权重。滤波处理部106将滤波器206的参数值加权并与超声波信号201进行卷积运算，能得到除去了噪声的超声波信号。
73.<实施方式2>
74.使用图5(a)、(b
‑
1)～(b
‑
3)以及图6(a)、(b)来说明实施方式2的超声波摄像装置。
75.实施方式2的超声波摄像装置的结构如图5(a)所示那样与实施方式1同样，但评价器107在设定生成信号特性值以及滤波器控制信号202的划分时，如图5(b
‑
1)那样设定成相
邻的划分有一部分重合，这一点与实施方式1不同。
76.滤波处理部106对每个划分基于滤波器控制信号202来选择滤波器206，对对应的划分的超声波信号进行处理，由此如图5(a)以及图5(b
‑
2)那样得到滤波处理后超声波信号(以下称作滤波后超声波信号)207。滤波后超声波信号207由于是按每个划分得到的，因此在相邻的划分重叠的部分会得到由不同的滤波器206进行了处理的不同值的2个信号。
77.平滑化处理部108
‑
2通过对划分相重合的部分的2个滤波后超声波信号207以图6(a)所示那样的根据预先确定的深度而不同的权重进行加权并进行加法运算，从而将其平滑化，得到平滑化后超声波信号208。
78.图像处理部109使用平滑化后超声波信号208来生成超声波图像206。
79.实施方式2的超声波摄像装置与实施方式1同样，可抑制滤波器特性的不连续性所引起的滤波后超声波信号中的不连续性，能提供易于进行诊断的图像。
80.另外，在上述说明中，是由平滑化处理部108
‑
2对滤波处理后的超声波信号207进行加权并进行加法运算的结构，但也可以由图2以及图3的平滑化处理部108
‑
1对图5(b
‑
1)的滤波器控制信号进行加权并进行加法运算。
81.<实施方式3>
82.使用图7来说明实施方式3的超声波摄像装置。
83.实施方式3的超声波摄像装置具备对超声波信号201和滤波后超声波信号204进行加权并合成的合成处理部111。
84.图像处理部109使用合成处理部111的合成后的超声波信号来生成图像。
85.另外，在合成处理部111连接控制台103，用户能从控制台103所具备的触控面板、鼠标等用户接口输入将信号合成时的权重。
86.由此，与实施方式1同样，在是评价器107对应于超声波信号来生成适应性的滤波器控制信号的结构的同时，能对应于用户的喜好来调整将滤波处理后的超声波信号204反映于显示图像的强度。
87.其他结构由于与实施方式1同样，因此省略说明。
88.<实施方式4>
89.使用图8来说明实施方式4的超声波摄像装置。
90.实施方式4的超声波摄像装置是与实施方式1同样的结构，但在使滤波后超声波信号204反馈到评价器107这一点上与实施方式1不同。
91.评价器107求取超声波信号201与被反馈的滤波后超声波信号204的差分或相关特性、或者超声波信号201与滤波后超声波信号204的频率特性的差分或相关特性，基于求得的差分或相关特性来生成判定滤波处理部106的滤波处理的妥当性的评价值。所谓判定滤波处理的妥当性，是指判定是否从超声波信号201有效地除去了噪声、是否未在噪声以上除去超声波信号。评价器107使生成的评价值反映在滤波器控制信号202的生成中，并进行反馈控制来提高评价值。
92.平滑化处理部108
‑
1根据直至最近为止的多帧的超声波信号的处理时所使用的滤波器控制信号来生成平滑化后滤波器控制信号。例如通过算出直至最近为止的多帧的滤波器控制信号的平均值来生成针对当前帧的平滑化后滤波器控制信号。由于若进行这样的处理，在平滑化后滤波器控制信号的生成中就不需要针对当前帧的滤波器控制信号，因此能
从超声波信号的取得时间点起没有追加的延迟地结束针对当前帧的超声波信号的滤波处理。即，甚至于图像显示都可保持高的实时性。
93.在本实施方式中，评价器107通过比较滤波前后的信号来掌握作为噪声而除去的信号，从而能直接进行评价，能进行更符合被检测体的特性的噪声除去。
94.其他结构由于与实施方式1同样，因此省略说明。
95.<实施方式5>
96.使用图9(a)、(b)来说明实施方式5的超声波摄像装置。
97.实施方式5的超声波摄像装置在实施方式1的图4的流程所示的摄像动作前根据图9(a)的流程通过预扫描序列进行超声波的收发，并预先进行滤波器控制信号的调整，这一点与实施方式1不同。
98.在预扫描序列中，如图9(b)例示的那样，多次重复进行相同发送波束的发送，算出信号分量和噪声分量，对应于其特性来设定滤波器控制信号。例如，对于通过多次重复相同发送波束的发送来进行发送时接收的数据，能将在各发送间没有变动的分量辨别为是信号分量，将有变动的分量辨别为是噪声分量。只要进行重复发送的间隔比观察对象由于身体活动而典型地进行发送超声波的波长程度的活动的时间短，就能通过这里叙述的手法来辨别包含身体活动的噪声分量和信号分量。
99.如此地，通过时间上连续地重复发送相同的发送波束，从而在噪声、信号推定时就难以受到身体活动的影响，能生成能有效地除去噪声的滤波器控制信号。
100.使用图9(a)的流程来具体说明预扫描序列。
101.若控制部92接受到用户按下了配置于控制台103的操作部93的自动降噪调整按钮这一情况(步骤901)，则控制部92就执行依次发送图9(b)中确定的发送波束的预扫描序列，根据接收信号生成超声波信号(接收波束)(步骤902)。评价器107通过与图4的步骤401～403同样的手法生成滤波器控制信号(步骤903)。
102.由此，控制部92结束降噪调整，将通过步骤903设定的滤波器控制信号用作被初始设定的滤波器控制信号，执行图4的流程的步骤401～408，通过通常摄像生成超声波图像(步骤904、905)。
103.在上述步骤902中，如图9(b)那样，向相同位置以相同强度各重复发送3次具有相同频率特性的发送波束(发送波束编号相同的发送波束)，每次评价器107都生成滤波器控制信号202。由此，能生成对难以受到被检测体的身体活动的影响且能有效地除去噪声的滤波器进行选择的滤波器控制信号。其中，图9(b)所示的发送波束的序列次数、编号等只是示例，通过任意的发送波束设定以及次数，能期待与本实施例所示同样的效果。
104.其他结构由于与实施方式1同样，因此省略说明。
105.<实施方式6>
106.使用图10(a)、(b)来说明实施方式6的超声波摄像装置。
107.实施方式6的超声波摄像装置如图10(a)示出结构那样，在评价器107将发送参数控制信号210对发送波束形成器91输出这一点上与实施方式1不同。该发送参数控制信号210是设定用于降低超声波信号201的噪声的发送波束的参数的信号，通过预扫描序列求得。
108.使用图10(b)的流程来具体说明预扫描序列。
109.若控制部92接受到用户按下了配置于操作部93的自动降噪调整按钮这一情况(步骤1001)，则控制部92就执行预扫描序列，发送发送波束，根据得到的接收信号来生成超声波信号(接收波束)(步骤1002)。
110.评价器107例如算出根据不同的发送波束的参数得到的信号的信噪比，推断出能得到一定值以上的信噪比的发送参数，由此决定降低超声波信号的噪声的发送参数(例如发送频率)，生成发送参数控制信号(步骤1003)。
111.由此，控制部92结束降噪调整，评价器107在将通过步骤1003设定的发送参数控制信号对发送波束形成器输出的同时，执行图4的流程的步骤401～408，通过通常摄像来生成超声波图像(步骤1004、1005)。
112.根据本实施方式，能发送能降低超声波信号的噪声的发送波束，通过与实施方式1中说明的超声波信号的滤波处理时的噪声降低效果的相互作用，能在很大范围下兼顾信号sn和分辨率。
113.其他结构由于与实施方式1同样，因此省略说明。
114.在预扫描序列中，可以如图9(b)所示那样，通过连续发送相同发送波束来在将噪声分量和信号分量分离的基础上设定发送参数控制信号210，也可以通过连续发送不同的发送波束来解析不同的发送波束间的信号的差异，设定发送参数控制信号210。
115.<实施方式7>
116.使用图11(a)、(b)来说明实施方式7的超声波摄像装置。
117.图11(a)的装置在滤波处理部106的后级具备图像前处理部114，将图像前处理部114所输出的中间图像数据210对评价器107输入，在这一点上与实施方式1不同。
118.图像前处理部114通过进行针对滤波后超声波信号204的图像前处理而输出中间图像数据210。在图像前处理中例如包含从超声波信号向图像的坐标变换处理、检波处理、插补处理。
119.评价器107通过算出中间图像数据210的图像特性值，并基于该图像特性值来设定滤波器控制信号，从而生成并输出滤波器控制信号202，其中，上述滤波器控制信号对除去超声波信号中包含的噪声的滤波器的特性值进行设定。作为图像特性值的示例，有某中间图像数据210中的某区域的频率特性、信号强度。
120.如此地，通过使用分别对评价器和滤波处理部而言合适的输入信号，能兼顾噪声除去效果的最大化和运算规模的最小化。
121.另外，在图11(a)中图示为对评价器107仅输入中间图像数据210，但也可以进一步输入超声波信号201，基于分别根据中间图像数据210、超声波信号201算出的图像特性值、信号特性值这两者来设定滤波器控制信号，其中，该滤波器控制信号对滤波器的特性值进行设定。
122.图11(b)的装置在接收波束形成器105的后级具备图像前处理部114，滤波处理部106对图像前处理部114所输出的中间图像数据210进行处理，在这一点上与实施方式1不同。
123.信号前处理部115通过对针对超声波信号201的信号进行信号处理，来输出中间超声波信号数据211。这里的信号处理例如有频率滤波处理。
124.评价器107通过算出中间超声波信号数据211的信号特性值，并基于该信号特性值
来设定滤波器控制信号，从而生成并输出滤波器控制信号202，其中，上述滤波器控制信号对用于除去超声波信号中包含的噪声的滤波器特性值进行设定。
125.如此地，通过使用分别对评价器和滤波处理部而言合适的输入信号，能兼顾噪声除去效果的最大化和运算规模的最小化。
126.<实施方式8>
127.使用图12来说明实施方式8的超声波摄像装置。
128.在图12的装置中，滤波处理部106通过对相同的超声波信号201实施多种类的滤波处理，来生成多种类的滤波后超声波信号204。
129.评价器107对多种类的滤波后超声波信号204分别与实施方式1同样地进行信号特性的评价，来算出合成处理控制信号212。具体地，根据超声波信号与滤波后超声波信号的差分或相关来评价滤波处理妥当性，并根据该评价值来生成合成处理控制信号。合成处理控制信号是与多个滤波后超声波信号的合成处理相关的参数，例如是各个滤波后超声波信号相对于各信号区域的权重，多张合成处理部114按照其权重来对各个滤波后超声波信号进行加法运算。
130.平滑化处理部108
‑
1对滤波器控制信号203分别进行平滑化处理。
131.合成处理部114的特征在于，通过基于滤波器控制信号对多个滤波后超声波图像进行例如基于多个滤波后超声波信号的加权加法运算的合成处理、利用了小波变换的合成处理，来生成合成超声波信号209。
132.图像处理部109使用合成超声波信号209来生成超声波图像304。
133.如此地，在本实施方式的结构中，由于不需要基于评价器的评价结果再次进行滤波处理，因此能将噪声除去效果没有延迟地反映到超声波图像。