[0144]另外，"多項式擬合數(shù)據(jù)"以及"本征向量數(shù)據(jù)"的速度圖像大致相同，與"間隔剔 除數(shù)據(jù)"的速度圖像相比，成為混疊大幅度減少的圖像。另外，"多項式擬合數(shù)據(jù)"以及"本 征向量數(shù)據(jù)"的速度圖像顯示出與"原始數(shù)據(jù)"的速度圖像相當(dāng)接近的圖像。
[0145]另外，如圖7所示，在"原始數(shù)據(jù)"、"間隔剔除數(shù)據(jù)"以及"多項式擬合數(shù)據(jù)"的功率 圖像中，在某一塊中混入有運動偽影。另一方面，在"本征向量數(shù)據(jù)"的功率圖像中，未混入 運動偽影，而是顯示出高精細(xì)的血流圖像。同樣，在"原始數(shù)據(jù)"、"間隔剔除數(shù)據(jù)"以及"多 項式擬合數(shù)據(jù)"的速度圖像中，也在某一塊中混入有運動偽影，但在"本征向量數(shù)據(jù)"的速度 圖像未混入運動偽影。此外，與運動較少時相同，與"間隔剔除數(shù)據(jù)"的速度圖像相比，"本 征向量數(shù)據(jù)"的速度圖像成為混疊大幅度減少的圖像。
[0146] 接下來，使用圖8對第1實施方式的超聲波診斷裝置所進(jìn)行的處理的一個例子進(jìn) 行說明。圖8是用于說明第1實施方式的超聲波診斷裝置所進(jìn)行的處理的一個例子的流程 圖。此外，圖8所例示的流程圖是說明第1實施方式的超聲波診斷裝置所進(jìn)行的多普勒圖 像數(shù)據(jù)的生成顯示處理的流程圖。
[0147] 如圖8所示，第1實施方式的超聲波診斷裝置的控制部18首先判斷是否已輸入1 幀量的非等間隔數(shù)據(jù)串（步驟S101)。這里，控制部18在判斷為已輸入1幀量的非等間隔 數(shù)據(jù)串的情況下（步驟S101，是），移至步驟S102。另一方面，控制部18在未判斷為已輸入 1幀量的非等間隔數(shù)據(jù)串的情況下（步驟S101，否），重復(fù)執(zhí)行步驟S101。
[0148]接下來，相關(guān)矩陣計算部141計算掃描范圍的相關(guān)矩陣（步驟S102)，濾波器矩陣 計算部142根據(jù)相關(guān)矩陣計算L組的本征值以及本征向量（步驟S103)。
[0149] 然后，濾波器矩陣計算部142根據(jù)L個本征值的大小關(guān)系，確定要減少的秩數(shù)（步 驟S104)，計算MTI濾波器矩陣（步驟S105)。然后，MTI濾波器處理部143進(jìn)行MTI濾波 器處理（步驟S106)，推定部144使用在MTI濾波器處理中輸出的輸出數(shù)據(jù)，進(jìn)行自相關(guān)運 算處理（步驟S107)。然后，推定部144根據(jù)自相關(guān)運算處理的結(jié)果，推定血流信息（步驟 S108)〇
[0150] 然后，圖像生成部15根據(jù)血流信息，生成彩色多普勒圖像數(shù)據(jù)（步驟S109)，監(jiān)視 器2通過控制部18的控制顯示彩色多普勒圖像數(shù)據(jù)（步驟S110)，結(jié)束處理。
[0151] 如上述那樣，在第1實施方式中，與非等間隔數(shù)據(jù)串掃描的高幀頻超聲波掃描組 合地進(jìn)行使用了本征向量型MTI濾波器的血流信息的推定處理。由此，在第1實施方式中， 能夠在整個掃描范圍計算一個相關(guān)矩陣，對圖像整體施加同一個本征向量型MTI濾波器。 由此，在第1實施方式中，能夠提供對非等間隔數(shù)據(jù)串利用使用了本征向量的適應(yīng)型MTI濾 波器而大幅度地減少了運動偽影的圖像。而且，通過根據(jù)非等間隔數(shù)據(jù)串的數(shù)據(jù)間隔最短 的脈沖對的時滯1的自相關(guān)性函數(shù)來計算速度，能夠顯示混疊速度較高的速度。
[0152] 另外，通過使用非等間隔數(shù)據(jù)串，能夠以較少的數(shù)據(jù)數(shù)且以較低的截止頻率構(gòu)成 肩特性的陡峭的MTI濾波器，S卩，能夠?qū)崿F(xiàn)一種能夠以高幀頻（=較少的數(shù)據(jù)數(shù)）檢測低流 速（=較低的截止頻率下的肩特性的陡峭的MTI濾波器）的系統(tǒng)。
[0153] 另外，在第1實施方式中，使用通過根據(jù)本征值的大小適應(yīng)性地確定出的秩剪切 數(shù)而計算出的本征向量型MTI濾波器，由此能夠使MTI濾波器的特性與組織的運動相應(yīng)地 變化。其結(jié)果，在第1實施方式中，能夠更大幅度地抑制運動偽影。
[0154](第2實施方式）
[0155] 在第1實施方式中，在1幀內(nèi)計算了一個相關(guān)矩陣，也可以分割為區(qū)域并按照每個 該區(qū)域計算相關(guān)矩陣來計算MTI濾波器矩陣，從而進(jìn)行處理。據(jù)此，在第2實施方式中，說明 通過分割為區(qū)域并按照每個該區(qū)域計算相關(guān)矩陣來計算MTI濾波器矩陣從而非進(jìn)行處理、 從而進(jìn)一步提高使用了本征向量型MTI濾波器的多普勒圖像數(shù)據(jù)的畫質(zhì)的方法。
[0156] 第2實施方式的超聲波診斷裝置成為與使用圖1說明的第1實施方式的超聲波診 斷裝置相同的結(jié)構(gòu)。但是，第2實施方式的多普勒處理部14利用以下說明處理計算MTI濾 波器矩陣。
[0157] 在第1實施方式中，在顯示血流整個掃描范圍內(nèi)計算一個相關(guān)矩陣，對圖像整體 施加同一個MTI濾波器。另一方面，在顯示血流的掃描范圍內(nèi)，在因場所的不同導(dǎo)致組織的 運動大為不同的情況下，期望的是將該掃描范圍分割為多個處理塊，在各處理塊中計算本 征向量型MTI濾波器，從而在各處理塊中施加最佳的MTI濾波器。但是，在該情況下，因濾 波器的特性差異，導(dǎo)致在多普勒圖像數(shù)據(jù)中的處理塊之間產(chǎn)生不連續(xù)的交界。
[0158] 因此，在第2實施方式中，通過在空間上對在各處理塊中計算的相關(guān)矩陣進(jìn)行插 補，從而計算本征向量型MTI濾波器的系數(shù)。
[0159] 首先，第2實施方式的相關(guān)矩陣計算部141分別在將進(jìn)行了超聲波收發(fā)的掃描范 圍分割而成的多個范圍（多個處理塊）內(nèi)計算相關(guān)矩陣。并且，相關(guān)矩陣計算部141通過 使用了多個處理塊各自的相關(guān)矩陣的插補處理，計算分別將多個處理塊進(jìn)一步細(xì)分化而得 的多個細(xì)分化范圍（多個細(xì)分化處理塊）各自的相關(guān)矩陣。
[0160] 并且，第2實施方式的濾波器矩陣計算部142根據(jù)多個細(xì)分化處理塊各自的相關(guān) 矩陣，計算各細(xì)分化處理塊的濾波器系數(shù)。具體而言，濾波器矩陣計算部142根據(jù)多個細(xì)分 化處理塊各自的相關(guān)矩陣，計算各細(xì)分化處理塊的濾波器矩陣。并且，第2實施方式的MTI 濾波器處理部143使用各細(xì)分化處理塊的濾波器系數(shù)，提取各采樣點的血流信號。具體而 言，MTI濾波器處理部143使用各細(xì)分化處理塊的濾波器矩陣，提取各采樣點的血流信號。 并且，第2實施方式的推定部144基于多個細(xì)分化范圍各自的來自移動體的信號的數(shù)據(jù)串， 推定移動體信息。例如，第2實施方式的推定部144推定各采樣點的血流信息。由此，圖像 生成部15根據(jù)使用多個細(xì)分化處理塊各自的濾波器系數(shù)而推定出的血流信息，生成超聲 波圖像數(shù)據(jù)（多普勒圖像數(shù)據(jù)）。具體而言，圖像生成部15根據(jù)使用多個細(xì)分化處理塊各 自的濾波器矩陣而推定出的血流信息，生成超聲波圖像數(shù)據(jù)（多普勒圖像數(shù)據(jù)）。
[0161] 圖9是表示第2實施方式的相關(guān)矩陣計算部所進(jìn)行的處理的一個例子的圖。例如， 如圖9所例示，掃描范圍被分割成4個處理塊（Rl、R2、R3、R4)。此外，掃描范圍的分割數(shù)或 各處理塊能夠任意地設(shè)定。相關(guān)矩陣計算部141分別在處理塊R1~R4中進(jìn)行使用了在第 1實施方式中說明的式（2)的計算處理。由此，相關(guān)矩陣計算部141計算處理塊R1的相關(guān) 矩陣"R/'、處理塊R2的相關(guān)矩陣"R2"、處理塊R3的相關(guān)矩陣"R3"、以及處理塊R4的相關(guān)矩 陣"R4"。這里，如圖9所示，使處理塊R1的中心坐標(biāo)為（Xl，yi)，使處理塊R2的中心坐標(biāo)為 (X2,yi)，使處理塊R3的中心坐標(biāo)為（Xpy2)，使處理塊R4的中心坐標(biāo)為（x2,y2)。
[0162]例如，在多個細(xì)分化處理塊分別被設(shè)定為掃描范圍內(nèi)的各個采樣點的情況下，相 關(guān)矩陣計算部141通過使用了以下的式（16)的雙線性（bilinear)插補來計算采樣點R(x， y)的相關(guān)矩陣。
[0163]【式16】
[0165] 并且，濾波器矩陣計算部142通過式（5)，使用Μ個采樣點各自的相關(guān)矩陣，計算Μ 個采樣點各自的MTI濾波器矩陣。此外，濾波器矩陣計算部142與本征值的大小相應(yīng)地在Μ個采樣點分別確定秩剪切數(shù)。然后，濾波器處理部143使用相應(yīng)的MTI濾波器矩陣提取各 采樣點的血流信號，推定部144推定各采樣點的血流信息。
[0166] 圖10是用于說明第2實施方式的效果的圖。圖10所例示的左圖是在將進(jìn)行血流 顯示的掃描范圍分割成16個處理塊、并在各處理塊中計算MTI濾波器矩陣的情況下顯示的 多普勒圖像數(shù)據(jù)。另一方面，圖10所例示的右圖是在將進(jìn)行血流顯示的掃描范圍分割成16 個處理塊、并通過插補處理計算各采樣點的相關(guān)矩陣、進(jìn)而在各采樣點計算MTI濾波器矩 陣的情況下顯示的多普勒圖像數(shù)據(jù)。
[0167] 如圖10的左圖所例示，在不進(jìn)行上述插補處理的"無插補"的多普勒圖像數(shù)據(jù)中， 在16個處理塊之間產(chǎn)生不連續(xù)的交界。另一方面，如圖10的右圖所例示，在進(jìn)行了上述的 插補處理的"有插補"的多普勒圖像數(shù)據(jù)中，16個處理塊之間未產(chǎn)生不連續(xù)的交界。
[0168] 此外，在上述說明了細(xì)分化處理塊由一個采樣點形成的情況。但是，第2實施方式 也可以為了減少處理負(fù)荷而例如以10個采樣點分別在分割掃描范圍而成的多個細(xì)分化處 理塊中計算MTI濾波器矩陣。
[0169] 接下來，使用圖11對第2實施方式的超聲波診斷裝置所進(jìn)行的處理的一個例子進(jìn) 行說明。圖11是用于說明第2實施方式的超聲波診斷裝置所進(jìn)行的處理的一個例子的流 程圖。此外，圖11所例示的流程圖是說明第2實施方式的超聲波診斷裝置所進(jìn)行的多普勒 圖像數(shù)據(jù)的生成顯示處理的流程圖。另外，在圖11中，例示了細(xì)分化處理塊被設(shè)定為一個 采樣點的情況。
[0170] 如圖11所示，第2實施方式的超聲波診斷裝置的控制部18首先判斷是否已輸入 1幀量的非等間隔數(shù)據(jù)串（步驟S201)。這里，控制部18在判斷為已輸入1幀量的非等間 隔數(shù)據(jù)串的情況下（步驟S201，是），移至步驟S202。另一方面，控制部18在未判斷為已輸 入1幀量的非等間隔數(shù)據(jù)串的情況下（步驟S201，否），重復(fù)執(zhí)行步驟S201。
[0171]接下來，相關(guān)矩陣計算部141在各處理塊中計算相關(guān)矩陣（步驟S202)，通過插補 處理計算各采樣點的相關(guān)矩陣（步驟S203)。然后，濾波器矩陣計算部142對每個采樣點根 據(jù)相關(guān)矩陣計算L組的本征值以及本征向量（步驟S204)。
[0172]然后，濾波器矩陣計算部142對每個采樣點確定要減少的秩數(shù)（步驟S205)，并對 每個采樣點計算MTI濾波器矩陣（步驟S206)。然后，MTI濾波器處理部143進(jìn)行MTI濾波 器處理（步驟S207)，推定部144使用在MTI濾波器處理中輸出的輸出數(shù)據(jù)，進(jìn)行自相關(guān)運 算處理（步驟S208)。然后，推定部144根據(jù)自相關(guān)運算處理的結(jié)果推定血流信息（步驟 S209)。
[0173] 然后，圖像生成部15根據(jù)血流信息，生成彩色多普勒圖像數(shù)據(jù)（步驟S210)，監(jiān)視 器2通過控制部18的控制顯示彩色多普勒圖像數(shù)據(jù)（步驟S211)，并結(jié)束處理。
[0174] 如上述那樣，在第2實施方式中，通過使用了各處理塊的相關(guān)矩陣的插補處理，計 算各細(xì)分化處理塊的相關(guān)函數(shù)，由此能夠計算在各細(xì)分化處理塊中優(yōu)化后的MTI濾波器矩 陣。其結(jié)果，在第2實施方式中，即使在組織的運動因場所的不同而大為不同的情況下，也 能夠生成顯示運動偽影被大幅度地抑制后的多普勒圖像數(shù)據(jù)。
[0175] 此外，在進(jìn)行在第2實施方式中說明的插補處理的情況下，多普勒用的第1超聲波 掃描也可以通過除高幀頻用超聲波掃描以外的掃描方式來執(zhí)行。即，第2實施方式只要能 夠收集可推定血流信息的反射波數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)串即可，能夠應(yīng)用任意的掃描方式。例如，即使 在執(zhí)行交互掃描的情況下，通過進(jìn)行在第2實施方式中說明的插補處理，也能夠大幅度地 抑制掃描塊以及處理塊所引起的偽影的產(chǎn)生。
[0176] 在該情況下，相關(guān)矩陣計算部141將通過任意的掃描方式進(jìn)行了超聲波收發(fā)的掃 描范圍分割成多個處理塊，根據(jù)在各范圍內(nèi)收集的相同位置的反射波數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)串，計算 多個處理塊各自的相關(guān)矩陣。并且，相關(guān)矩陣計算部141進(jìn)一步通過使用了多個處理塊各 自的相關(guān)矩陣的插補處理，計算多個細(xì)分化處理塊各自的相關(guān)矩陣。然后，濾波器矩陣計算 部142在各細(xì)分化范圍內(nèi)使用相應(yīng)的相關(guān)矩陣進(jìn)行主成分分析，在多個上述細(xì)分化范圍內(nèi) 分別計算用于通過將雜波成分作為主成分進(jìn)行近似并減少的矩陣運算來抑制來自組織的 雜波的濾波器系數(shù)。具體而言，濾波器矩陣計算部142計算各細(xì)分化處理塊中相應(yīng)的相關(guān) 矩陣的本征值以及與該本征值所對應(yīng)的本征向量，將