定秩剪切數的理論需要與超聲波掃描所進行的部 位相應地進行優(yōu)化。例如濾波器矩陣計算部142利用圖4所示的閾值和圖5所示的算法確 定秩剪切數。圖5所示的算法是基于第2大的本征值除以第1大的本征值而得的值確定秩 剪切數的算法。圖4以及圖5是用于說明第1實施方式的秩剪切數的確定處理的一個例子 的圖。
[0096] 首先，濾波器矩陣計算部142在按照從大到小的順序排列相關矩陣"Rxx"的本征值 而成的排列之中，將第k個本征值定義為"eig(k)"。"k"是"1彡k彡L"的整數。而且，濾 波器矩陣計算部142利用以下的式（6)計算值"eigdB(k) "，該值"eigdB(k) "是以dB為單 位表示第k大的本征值除以第1大的本征值"eig(l) "而得的值。
[0097]【式6】
[0098]eigdB(k) = 10*log10(abs(eig(k))/abs(eig(1)))…（6)
[0099] 此外，在式（6)中，"abs"是運算絕對值的函數。在式（6)中，采用"k= 2"的 "eigdB(2) "是以dB為單位表示第2大的本征值除以第1大的本征值"eig(l)而得的值的 值。
[0100] 另外，濾波器矩陣計算部142因獲得L個本征值而使用秩剪切數確定用的L個閾 值（THi，1 <i<L)。1?被設定為根據i的值而變化的值。例如，在"L= 8 "的情況下，8 個閾值THS"如圖4所示那樣設定。在圖4中，1?以及^2被設定為"1000000dB"。 另外，在圖4中，現被設定為"20dB"，TH^設定為"15dB"。另外，在圖4中，^5被設定為 "10(^"，1'!16被設定為"5(^"。另外，在圖4中，1'!1 7以及1'!18被設定為"一1(^"。在使用圖4 所例示的閾值的情況下，秩剪切數通過以下說明的圖5的算法成為2以上6以下的值。在 圖5中，將秩剪切數表示為"RankCut"。
[0101] 首先，濾波器矩陣計算部142設定為"RankCut= 0"（步驟S1)，并設定為"i= 1"（步驟S2)。然后，濾波器矩陣計算部142判斷"i"是否比"L"大或者"一eigdB(2)" 是否比"ΤΗ/'大（步驟S3)。這里，在"i"為"L"以下、并且"一eigdB⑵"是"ΤΗ/'以下 的情況下（步驟S3否定），濾波器矩陣計算部142將秩剪切數遞增而成為"RankCut= RankCut+1"（步驟S4)。
[0102] 然后，濾波器矩陣計算部142設定為"i=i+Γ'（步驟S5)，進行步驟S3的判斷處 理。此外，例如，在最初的步驟S5的處理之后在步驟S3的判斷處理中使用的"一eigdB⑵" 成為：在將最大的本征值從以從大到小的順序排列L個本征值而成的排列中除去后的排列 中的如下值乘以"一 1"而得的值，該如下值以dB為單位表示第2大的本征值除以最大的本 征值"eig(l)"而得的值。
[0103] 另一方面，在"i"比"L"大的情況下，或者"一eigdB(2)」"比"TH/'大的情況下 (步驟S3肯定），濾波器矩陣計算部142將最新的"RankCut"確定為要減少的秩數（步驟 S6)。例如，濾波器矩陣計算部142在圖4的條件下eigdB(2) = - 12dB的情況下，將秩剪 切數確定為4。
[0104] 此外，根據本征值的大小適應性地確定秩剪切數的算法除了上述的算法以外能夠 通過各種算法來進行。這些算法例如能夠與拍攝部位相應地進行選擇。
[0105] 濾波器矩陣計算部142利用圖5例示的算法在各顯示幀中確定秩剪切數，計算MTI 濾波器矩陣"W"。
[0106] 而且，MTI濾波器處理部143使用濾波器系數提取第2數據串，該第2數據串是第 1數據串所包含的、來自于被存在于同一掃描線上的移動體反射的超聲波的反射波的反射 波數據的集合。換言之，MTI濾波器處理部143輸出：從根據相同位置（相同采樣點）的連 續(xù)的反射波數據的數據串中使用濾波器系數將雜波成分被抑制且而來自于血流的血流信 號加以提取而成的數據串。在本實施方式中，MTI濾波器處理部143輸出：從相同位置（相 同采樣點）的連續(xù)的反射波數據的數據串中使用濾波器矩陣將雜波成分被抑制而來自于 血流的血流信號加以提取而成的數據串。具體而言，MTI濾波器處理部143將位置"m"的 列向量"X/作為輸入數據，利用以下的式（7)，根據輸入數據與MTI濾波器矩陣"W"，計算 作為位置"m"的輸出數據的列向量"y/'。列向量"y/'的長度成為"L"。
[0107]【式7】
[0108]ym=Wxm...(7)
[0109]MTI濾波器處理部143分別對"Μ"個采樣點進行式（7)的計算。由此，MTI濾波器 處理部143將"M"個采樣點各自的輸出數據輸出到推定部144。
[0110] 推定部144基于所提取的來自移動體的信號的數據串，推定移動體的移動體信 息。例如，推定部144根據作為位置"m"的輸出數據的列向量"y/'，進行自相關運算處理以 及速度?方差?功率推定處理，來推定位置"m"的血流信息。首先，推定部144根據列向量 "y/，進行時滯〇以及時滯1的自相關值的運算。若將時滯〇設為"C。"，將時滯1設為"C/'， 則推定部144利用以下的式（8)計算時滯0 "C。"。
[0111]【式8】
[0113] 另外，推定部144在時滯1 "C/'的計算中使用非等間隔數據串中最短的脈沖對。 例如，在圖3 (A)所示的情況下，第3個接收信號與第4個接收信號的數據間隔、第4個接收 信號與第5個接收信號的數據間隔、以及第5個接收信號與第6個接收信號的數據間隔是 T，成為最短的脈沖對。在該情況下，推定部144通過以下的式（9)計算時滯1。
[0114]【式9】
[0116] 另外，在圖3(B)所示的情況下，由于圖3(B)的最短的脈沖對與圖3(A)的最短的 脈沖對相同，因此成為與上述相同的式（9)。此外，由于MTI濾波器的特性，速度的精度在較 短的脈沖對的端部下降。因此，推定部144也可以僅使用式（9)中的i= 4時的一個脈沖 對來減小MTI濾波器的影響。此外，在該情況下，加法下的穩(wěn)定性下降。
[0117]另外，例如，關于推定部144,在圖3(C)所示的情況下，第1個接收信號與第2個接 收信號的數據間隔、第2個接收信號與第3個接收信號的數據間隔、第4個接收信號與第5 個接收信號的數據間隔、第5個接收信號與第6個接收信號的數據間隔、第7個接收信號與 第8個接收信號的數據間隔、以及第8個接收信號與第9個接收信號的數據間隔是T，成為 最短的脈沖對。在該情況下，推定部144利用以下的式（10)計算時滯1。
[0118]【式10】
[0120] 同樣，關于推定部144,由于圖3 (D)的最短的脈沖對與圖3 (C)的最短的脈沖對相 同，因此成為與上述相同的式（10)。此外，推定部144也可以通過使用式（10)的i= 4、5 時的兩個脈沖對來減小MTI濾波器的影響。
[0121] 此外，在式（8)~式（10)中，省略了表示列向量"y/的位置的下角標"m"，取而代 之將列向量"y/的要素"i"以下角標的方式加以表示。另外，在式（9)以及式（10)中，上 標的星號" "表示復共輒。推定部144計算"M"個采樣點各自的"C。"以及"C/'。
[0122] 然后，推定部144利用以下的式（11)根據"C。"以及"C/'計算速度"V"。即，推定 部144根據第2數據串的間隔較短的脈沖對，計算移動體的速度作為移動體信息。
[0123]【式11】
[0124]V=atan2(imag(c^ ,real(c^) ··· (11)
[0125] 另外，推定部144利用以下的式（12)根據"C。"以及"C/'，計算方差"T"，利用以下 的式（13)根據"C。"，計算功率"P"。此外，推定部144也可以使用來自移動體的信號的數 據串的至少一部分，計算移動體的功率作為移動體信息。
[0126]【式12】
[0128]【式13】
[0129]P= 101og10(c。）…（13)
[0130] 此外，式（11)的"atan2"是輸出直到"一31~+JT"的角度的"反正切函數"， "imag"是從復數僅輸出虛數部分的函數，"real"是從復數僅輸出實數部分的函數。功率被 通過自相關運算作為時滯0而求出，速度以及方差通過對自相關運算的結果進行頻率解析 而求出。通過式（11)獲得的速度以直至一Jr~+31的角度表現，但為了將其修正為m/s 單位的速度V'，在使非等間隔數據串最短的脈沖對的間隔為T時，成為式（14)。另外，C是 超聲波的生物體的音速，f。是超聲波的中心頻率。混疊速度V' _成為式（15)。
[0131]【式14】
[0135] 這里，例如若使圖3㈧中全部的數據間隔為第1個與第2個的數據間隔，則周期 成為4T。在該情況下，通過式（15)，混疊速度成為1/4。這里，如圖3(A)所示的第3個與第 4個的數據間隔、第4個與第5個的數據間隔、第5個與第6個的數據間隔那樣，插入周期T的數據，從而能夠將混疊速度提高到周期4Τ的4倍。
[0136]另外，為了將數據間隔保持為Τ地維持圖3(A)的數據長度，需要相當于圖3(A)所 示的格段的數量的23個數據。由于圖3(A)的實際的數據數是8個，因此能夠在相同的觀 測時間內減少至1/2.875的數據數。這樣，減少數據數有助于幀頻（framerate)提高。
[0137]另外，觀測時間越長，在使橫軸為m/s的速度的情況下，越能夠構成陡峭的肩特性 的MTI濾波器。即，能夠進一步抑制雜波。換句話說，例如通過進行圖2A那種非等間隔數 據串的掃描，能夠滿足高幀頻、高流速檢測能力、低流速檢測能力這三個相反的要求。
[0138] 推定部144計算"M"個采樣點各自的"V、T、P"。并且，推定部144將"M"個采樣 點各自的"V、T、P"作為1幀量的多普勒數據輸出到圖像生成部15。
[0139]并且，圖像生成部15基于移動體信息生成超聲波圖像數據。換言之，圖像生成部 15根據使用濾波器系數推定的血流信息（多普勒數據），生成超聲波圖像數據（彩色多普 勒圖像數據）。在本實施方式中，圖像生成部15根據使用MTI濾波器矩陣推定的血流信息 (多普勒數據），生成超聲波圖像數據（彩色多普勒圖像數據）。然后，控制部18使超聲波 圖像數據（彩色多普勒圖像數據）顯示于監(jiān)視器2。
[0140] 圖6以及圖7是表示第1實施方式的超聲波圖像數據的一個例子的圖。在圖6以 及圖7中表示腎臟血流的一個例子。另外，在圖6中，示出腎臟的運動較少的情況下的圖像， 在圖7中，示出腎臟的運動較大的情況下的圖像。
[0141] 在圖6以及圖7中，在上段示出功率圖像，在下段示出速度圖像。另外，從列的左 側依次示出"原始數據（originaldata) "、"間隔剔除數據"、"多項式擬合數據"、"本征向量 數據"。這里，"原始數據"是32個數據的等間隔數據串。另外，"間隔剔除數據"是對等間 隔的32個數據的數據串每隔4個數據等間隔地進行間隔剔除抽取而使用8個數據進行運 算所得的圖像。
[0142] "多項式擬合數據"是用3次多項式近似出非等間隔數據串并從原信號中減去而得 的圖像。"本征向量數據"是用第1實施方式的本征向量型MTI濾波器處理數據長度為8的 非等間隔數據串而得的圖像。這里，在"多項式擬合數據"以及"本征向量數據"中，使用僅 在中央密集地進行間隔剔除而成的、數據長度為8且為圖3(A)所示的掃描圖案的非等間隔 數據串。此外，本征向量型MTI濾波器的秩剪切數被固定為4。
[0143] 如圖6所示，在"原始數據"的速度圖像中，利用血流的方向顯示血管的分支。此 外，用標尺表示速度圖像中的血流方向與速度。另一方面，在"間隔剔除數據"中，混疊速度 成為"原始數據"的1/4,因此在速度圖像中產生混疊。因此，不能正確地再現血流的方向， 血管的分支未被顯示。