特開 2024-174783 超音波診断装置及び超音波信号生成方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024174783

(43)【公開日】2024-12-17

(54)【発明の名称】超音波診断装置及び超音波信号生成方法

(51)【国際特許分類】

   A61B 8/14 20060101AFI20241210BHJP

【ＦＩ】

A61B8/14

【審査請求】未請求

【請求項の数】15

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023141007

(22)【出願日】2023-08-31

(31)【優先権主張番号】18/329,070

(32)【優先日】2023-06-05

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(71)【出願人】

【識別番号】594164542

【氏名又は名称】キヤノンメディカルシステムズ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001771

【氏名又は名称】弁理士法人虎ノ門知的財産事務所

(72)【発明者】

【氏名】岩崎 亮祐

(72)【発明者】

【氏名】高橋 広樹

(72)【発明者】

【氏名】今村 智久

(72)【発明者】

【氏名】ティン シア

(72)【発明者】

【氏名】リヤン ツァイ

(72)【発明者】

【氏名】ジエン ジョウ

【テーマコード（参考）】

4C601

【Ｆターム（参考）】

4C601BB03

4C601EE04

4C601JB40

4C601JB51

4C601JC06

4C601JC15

4C601JC26

4C601JC33

(57)【要約】

【課題】飽和の影響がロバストに低減され、画質の劣化が抑制された超音波信号を得ること。
【解決手段】実施形態の超音波診断装置は、記憶部と生成部とを備える。記憶部は、飽和した信号を含む第１の超音波信号を入力データとし、前記第１の超音波信号に対して飽和の影響を低減させた第２の超音波信号を教師データとして用いることにより学習された学習済みモデルを記憶する。生成部は、飽和した信号を含む第３の超音波信号を前記学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルから出力される、前記第３の超音波信号に対して飽和の影響を低減させた第４の超音波信号を取得することにより、前記第４の超音波信号を生成する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

飽和した信号を含む第１の超音波信号を入力データとし、前記第１の超音波信号に対して飽和の影響を低減させた第２の超音波信号を教師データとして用いることにより学習された学習済みモデルを記憶する記憶部と、
飽和した信号を含む第３の超音波信号を前記学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルから出力される、前記第３の超音波信号に対して飽和の影響を低減させた第４の超音波信号を取得することにより、前記第４の超音波信号を生成する生成部と、
を備える、超音波診断装置。

【請求項2】

前記生成部は、被検体に対する超音波の送受信を行うことにより得られた超音波信号の一定値以上の信号値を一定値に抑えるクランプ処理を含むアナログ信号処理を実行することにより、前記第１の超音波信号及び前記第３の超音波信号を生成する、
請求項１に記載の超音波診断装置。

【請求項3】

前記第１の超音波信号及び前記第３の超音波信号は、整相加算処理が施された後のデータである、
請求項１に記載の超音波診断装置。

【請求項4】

前記第１の超音波信号及び前記第３の超音波信号は、デジタル信号へ変換された後のデータであり、整相加算処理が施される前のデータである、
請求項１に記載の超音波診断装置。

【請求項5】

前記教師データは、整相加算処理が施された後の前記第１の超音波信号に対して飽和の影響を低減させた前記第２の超音波信号である、
請求項１に記載の超音波診断装置。

【請求項6】

前記第２の超音波信号は、前記第１の超音波信号に含まれる飽和の影響を受けた信号に負のゲインをかけることで、前記飽和の影響を受けた信号の振幅値を下げることにより生成される、
請求項５に記載の超音波診断装置。

【請求項7】

前記教師データとしての前記第２の超音波信号は、デジタル信号へ変換された後の超音波信号であって整相加算処理が施される前の超音波信号に対して飽和の影響を低減させることにより得られる、
請求項１に記載の超音波診断装置。

【請求項8】

前記教師データとしての前記第２の超音波信号は、前記超音波信号が飽和しているか否かがチャンネル毎に判定され、判定結果に応じたチャンネル毎の重みが用いられて、チャンネル毎の超音波信号が重み付けされることにより得られる、
請求項７に記載の超音波診断装置。

【請求項9】

前記教師データとしての前記第２の超音波信号は、前記超音波信号が飽和しているか否かがチャンネル毎に判定され、飽和していると判定されたチャンネルの超音波信号の値が、飽和していないと判定されたチャンネルの超音波信号の値が用いられて推定された超音波信号の値に置換されることにより得られる、
請求項７に記載の超音波診断装置。

【請求項10】

前記教師データとしての前記第２の超音波信号は、飽和の影響を低減させる処理が施されたアナログ信号である超音波信号をデジタル信号に変換した後のデータである、
請求項１に記載の超音波診断装置。

【請求項11】

前記飽和の影響を低減させる処理は、アナログフィルタによって飽和に起因する信号成分を抑制する処理である、
請求項１０に記載の超音波診断装置。

【請求項12】

前記教師データとしての前記第２の超音波信号は、前記超音波信号の飽和の判定結果に応じたアナログゲインをかける前記処理が施された前記超音波信号をデジタル信号に変換した後のデータである、
請求項１０に記載の超音波診断装置。

【請求項13】

前記生成部は、更に、前記第４の超音波信号から奇数次の高調波成分を抽出し、抽出された奇数次の高調波成分に基づき超音波画像データを生成する、
請求項１に記載の超音波診断装置。

【請求項14】

前記生成部は、前記第３の超音波信号が飽和の影響を受けているか否かを判定し、前記第３の超音波信号が飽和の影響を受けていると判定された場合に、前記第３の超音波信号を前記学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルから出力される前記第４の超音波信号を取得することにより、前記第４の超音波信号を生成する、
請求項１に記載の超音波診断装置。

【請求項15】

飽和した信号を含む第１の超音波信号を入力データとし、前記第１の超音波信号に対して飽和の影響を低減させた第２の超音波信号を教師データとして用いることにより学習された学習済みモデルに、飽和した信号を含む第３の超音波信号を入力し、
前記学習済みモデルから出力される、前記第３の超音波信号に対して飽和の影響を低減させた第４の超音波信号を取得することにより、前記第４の超音波信号を生成する、
超音波信号生成方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本明細書及び図面に開示の実施形態は、超音波診断装置及び超音波信号生成方法に関する。

【背景技術】

【0002】

アーチファクトの少ない超音波画像データを得るために，超音波伝播の過程で発生する高調波成分（非線形信号）を用いたティシュハーモニックイメージング（ＴＨＩ）が広く使用されている。通常は、２次高調波成分が用いられるが，３次高調波成分の利用も提案されている。なお、Ｎ（Ｎは２以上の整数）次高調波成分は、単に、Ｎ次成分又は第Ｎ高調波とも称される。

【0003】

超音波診断装置のアナログ回路では、入力のダイナミックレンジが有限である。また、アナログ回路の保護のために、入力された信号の信号値が一定以上の大きさである場合には、入力された信号に対してクランプ回路が働き、入力された信号の信号値が一定値となるように波形がクリップされる。これにより、入力された信号が飽和する。そして、クリップされた信号には奇数倍の高調波成分が重畳される。このため、３次高調波成分による映像化を行うと、映像化帯域と飽和により生じる高調波の帯域が重なり、画質が劣化する。

【0004】

こうした飽和の影響を抑制するプリフィルタ等の構成やアルゴリズムも提案されている。しかしながら、回路規模の増大を招いたり、より前段での信号処理を要したり、ロバスト性を欠いたりしてしまう場合がある。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開２０１６－１１２４００号公報

【特許文献2】特開２０１７－５５８４５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

本明細書及び図面に開示の実施形態が解決しようとする課題の一つは、飽和の影響がロバストに低減され、画質の劣化が抑制された超音波信号を得ることである。ただし、本明細書及び図面に開示の実施形態により解決しようとする課題は上記課題に限られない。後述する実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を他の課題として位置付けることもできる。

【課題を解決するための手段】

【0007】

実施形態の超音波診断装置は、記憶部と生成部とを備える。記憶部は、飽和した信号を含む第１の超音波信号を入力データとし、前記第１の超音波信号に対して飽和の影響を低減させた第２の超音波信号を教師データとして用いることにより学習された学習済みモデルを記憶する。生成部は、飽和した信号を含む第３の超音波信号を前記学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルから出力される、前記第３の超音波信号に対して飽和の影響を低減させた第４の超音波信号を取得することにより、前記第４の超音波信号を生成する。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】図１は、第１の実施形態に係る超音波診断装置の構成例を示すブロック図である。

【図2】図２は、第１の実施形態に係る受信回路の構成の一例を示す図である。

【図3】図３は、第１の実施形態に係るクランプ回路の動作の一例を示す図である。

【図4】図４は、第１の実施形態に係る学習済みモデルの生成方法の一例を説明するための図である。

【図5】図５は、第１の実施形態にかかる入力データ及び教師データの生成方法の一例について説明するための図である。

【図6】図６は、第１の実施形態に係る入力データ及び教師データの一例を示す図である。

【図7】図７は、第１の実施形態に係る超音波診断装置が、学習済みモデルを用いた推論時に実行する処理の一例について説明するための図である。

【図8】図８は、第１の実施形態に係る超音波診断装置が実行する処理の一例の流れを示すフローチャートである。

【図9A】図９Ａは、第１の実施形態に係る学習時に用いられる入力データから得られるＢモード画像データに基づくＢモード画像の一例を示す図である。

【図9B】図９Ｂは、第１の実施形態に係る学習時に用いられる教師データから得られるＢモード画像データに基づくＢモード画像の一例を示す図である。

【図9C】図９Ｃは、第１の実施形態に係る推論時に学習済みモデルから出力される出力データから得られるＢモード画像データに基づくＢモード画像の一例を示す図である。

【図10】図１０は、第２の実施形態にかかる入力データ及び教師データの生成方法の一例について説明するための図である。

【図11】図１１は、第２の実施形態に係る入力データ及び教師データの一例を示す図である。

【図12】図１２は、第２の実施形態に係る超音波診断装置が、学習済みモデルを用いた推論時に実行する処理の一例について説明するための図である。

【図13】図１３は、第３の実施形態にかかる入力データ及び教師データの生成方法の一例について説明するための図である。

【図14】図１４は、第３の実施形態に係る入力データ及び教師データの一例を示す図である。

【図15】図１５は、第３の実施形態に係る超音波診断装置１が、学習済みモデルを用いた推論時に実行する処理の一例について説明するための図である。

【図16】図１６は、第４の実施形態にかかる入力データ及び教師データの生成方法の一例について説明するための図である。

【図17】図１７は、第４の実施形態に係る入力データ及び教師データの一例を示す図である。

【図18】図１８は、第４の実施形態に係る超音波診断装置が、学習済みモデルを用いた推論時に実行する処理の一例について説明するための図である。

【図19】図１９は、第５の実施形態にかかる入力データ及び教師データの生成方法の一例について説明するための図である。

【図20】図２０は、第５の実施形態に係る入力データ及び教師データの一例を示す図である。

【図21】図２１は、第５の実施形態に係る超音波診断装置が、学習済みモデルを用いた推論時に実行する処理の一例について説明するための図である。

【図22】図２２は、変形例に係る超音波診断装置１が実行する処理の一例の流れを示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下、図面を参照しながら、各実施形態及び各変形例に係る超音波診断装置及び超音波信号生成方法を説明する。

【0010】

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る超音波診断装置１の構成例を示すブロック図である。図１に例示するように、第１の実施形態に係る超音波診断装置１は、装置本体１００と、超音波プローブ１０１と、入力装置１０２と、ディスプレイ１０３とを有する。

【0011】

超音波プローブ１０１は、例えば、複数の素子（圧電振動子、圧電素子）を有する。これら複数の素子は、装置本体１００が有する送受信回路１１０の送信回路１１１から供給される駆動信号に基づき超音波を発生する。具体的には、複数の素子は、送信回路１１１により電圧（送信駆動電圧）が印加されることにより送信駆動電圧に応じた波形の超音波を発生する。駆動信号が示す送信駆動電圧の波形が、複数の素子に印加される電圧の波形である。すなわち、超音波プローブ１０１は、印加された送信駆動電圧の大きさに応じた超音波を送信する。また、超音波プローブ１０１は、被検体Ｐからの反射波を受信し、受信された反射波を電気信号である反射波信号に変換し、反射波信号を装置本体１００に出力する。反射波信号は、超音波信号の一例である。また、超音波プローブ１０１は、例えば、素子に設けられる整合層と、素子から後方への超音波の伝播を防止するバッキング材等を有する。なお、超音波プローブ１０１は、装置本体１００と着脱自在に接続される。

【0012】

超音波プローブ１０１から被検体Ｐに超音波が送信されると、送信された超音波は、被検体Ｐの体内組織における音響インピーダンスの不連続面で次々と反射され、反射波として超音波プローブ１０１が有する複数の素子にて受信される。受信される反射波の振幅は、超音波が反射される不連続面における音響インピーダンスの差に依存する。なお、送信された超音波パルスが、移動している血流や心臓壁等の移動体の表面で反射された場合の反射波は、ドプラ効果により、移動体の超音波送信方向に対する速度成分に依存して、周波数偏移を受ける。そして、超音波プローブ１０１は、反射波信号を後述する送受信回路１１０の受信回路１１２に出力する。

【0013】

超音波プローブ１０１は、装置本体１００と着脱可能に設けられる。被検体Ｐ内の２次元領域の走査（２次元走査）を行なう場合、操作者は、例えば、複数の素子が一列で配置された１Ｄアレイプローブを超音波プローブ１０１として装置本体１００に接続する。１Ｄアレイプローブの種類としては、リニア型超音波プローブ、コンベックス型超音波プローブ、セクタ型超音波プローブ等が挙げられる。また、被検体Ｐ内の３次元領域の走査（３次元走査）を行なう場合、操作者は、例えば、メカニカル４Ｄプローブや２Ｄアレイプローブを超音波プローブ１０１として装置本体１００と接続する。メカニカル４Ｄプローブは、１Ｄアレイプローブのように一列で配列された複数の素子を用いて２次元走査が可能であるとともに、複数の素子を所定の角度（揺動角度）で揺動させることで３次元走査が可能である。また、２Ｄアレイプローブは、マトリックス状に配置された複数の素子により３次元走査が可能であるとともに、超音波を集束して送信することで２次元走査が可能である。

【0014】

入力装置１０２は、例えば、マウス、キーボード、ボタン、パネルスイッチ、タッチコマンドスクリーン、フットスイッチ、トラックボール、ジョイスティック等の入力手段により実現される。入力装置１０２は、超音波診断装置１の操作者からの各種設定要求を受け付け、受け付けた各種設定要求を装置本体１００に転送する。

【0015】

ディスプレイ１０３は、例えば、超音波診断装置１の操作者が入力装置１０２を用いて各種設定要求を入力するためのＧＵＩ（Graphical User Interface）を表示したり、装置本体１００において生成された超音波画像データに基づく超音波画像等を表示したりする。ディスプレイ１０３は、液晶モニタやＯＬＥＤ（Organic Light Emitting Diode）モニタ等によって実現される。ディスプレイ１０３は、表示部の一例である。

【0016】

装置本体１００は、超音波プローブ１０１から送信された反射波信号に基づいて超音波画像データを生成する。なお、超音波画像データは、超音波信号の一例であり、画像データの一例でもある。装置本体１００は、超音波プローブ１０１から送信された被検体Ｐの２次元領域に対応する反射波信号に基づいて２次元の超音波画像データを生成可能である。また、装置本体１００は、超音波プローブ１０１から送信された被検体Ｐの３次元領域に対応する反射波信号に基づいて３次元の超音波画像データを生成可能である。図１に示すように、装置本体１００は、送受信回路１１０と、バッファメモリ１２０と、Ｂモード処理回路１３０と、ドプラ処理回路１４０と、画像生成回路１５０と、画像メモリ１６０と、記憶回路１７０と、制御回路１８０とを有する。

【0017】

送受信回路１１０は、制御回路１８０による制御を受けて、超音波プローブ１０１から超音波を送信させるとともに、超音波プローブ１０１に超音波の反射波を受信させる。すなわち、送受信回路１１０は、超音波プローブ１０１を介して走査を実行する。なお、走査は、スキャン、超音波スキャン又は超音波走査とも称される。送受信回路１１０は、送受信部の一例である。送受信回路１１０は、送信回路１１１と受信回路１１２とを有する。送信回路１１１は送信部の一例であり、受信回路１１２は受信部の一例である。

【0018】

送信回路１１１は、制御回路１８０による制御を受けて、超音波プローブ１０１に駆動信号を供給することにより、超音波プローブ１０１に超音波を送信させる。送信回路１１１は、レートパルサ発生回路と、送信遅延回路と、送信パルサとを有する。送信回路１１１は、被検体Ｐ内の２次元領域を走査する場合、超音波プローブ１０１から２次元領域を走査するための超音波ビームを送信させる。また、送信回路１１１は、被検体Ｐ内の３次元領域を走査する場合、超音波プローブ１０１から３次元領域を走査するための超音波ビームを送信させる。

【0019】

レートパルサ発生回路は、制御回路１８０による制御を受けて、所定のパルス繰り返し周波数（ＰＲＦ：Pulse Repetition Frequency）で、送信超音波（送信ビーム）を形成するためのレートパルスを繰り返し発生する。レートパルスが送信遅延回路を経由することで、異なる送信遅延時間を有した状態で送信パルサに電圧が印加される。例えば、送信遅延回路は、超音波プローブ１０１から発生される超音波をビーム状に集束して送信指向性を決定するために必要な素子ごとの送信遅延時間を、レートパルサ発生回路により発生される各レートパルスに対して与える。送信パルサは、レートパルスに基づくタイミングで、超音波プローブ１０１に駆動信号（駆動パルス）を供給する。すなわち、送信パルサは、かかるレートパルスに基づくタイミングで、超音波プローブ１０１に駆動信号が示す波形の電圧（送信駆動電圧）を印加する。なお、送信遅延回路は、各レートパルスに与える送信遅延時間を変化させることで、素子面からの超音波の送信方向を任意に調整する。

【0020】

駆動パルスは、送信パルサからケーブルを介して超音波プローブ１０１内の素子まで伝達された後に、素子において電気信号から機械的振動に変換される。すなわち、素子に電圧が印加されることによって、素子は機械的に振動する。この機械的振動によって発生した超音波は、生体内部（被検体Ｐの内部）に送信される。ここで、素子ごとに異なる送信遅延時間を持った超音波は、集束されて、所定方向に伝搬していく。

【0021】

なお、送信回路１１１は、制御回路１８０による制御を受けて、所定の走査シーケンスを実行するために、送信周波数、送信駆動電圧等を瞬時に変更可能な機能を有する。特に、送信駆動電圧の変更は、瞬間に送信駆動電圧の値を切り替え可能なリニアアンプ型の発信回路、または、複数の電源ユニットを電気的に切り替える機構によって実現される。なお、送信周波数とは、例えば、送信される超音波の中心周波数である。

【0022】

超音波プローブ１０１により送信された超音波の反射波は、超音波プローブ１０１内部の素子まで到達した後、素子において、機械的振動から電気的信号（反射波信号）に変換され、反射波信号が受信回路１１２に入力される。

【0023】

受信回路１１２は、超音波プローブ１０１から送信された反射波信号に対して各種処理を行なって反射波データを生成する。そして、受信回路１１２は、生成した反射波データをバッファメモリ１２０に格納する。なお、反射波データは、超音波信号の一例である。

【0024】

図２は、第１の実施形態に係る受信回路１１２の構成の一例を示す図である。図２に示すように、受信回路１１２は、アナログフロントエンド１１３、Ａ／Ｄ（Analog to Digital）変換回路（Ａ／Ｄ変換器）１１４、ビームフォーマ１１５及び飽和低減処理回路１１６を備えている。

【0025】

アナログフロントエンド１１３には、超音波プローブ１０１から反射波信号が入力される。アナログフロントエンド１１３は、入力された反射波信号に対して公知のアナログ処理（アナログ信号処理）を行い、アナログ処理が施されたアナログ信号である反射波信号をＡ／Ｄ変換回路１１４に出力するアナログ回路である。例えば、アナログフロントエンド１１３が実行する一部の処理について説明すると、アナログフロントエンド１１３は、例えば、プリアンプを備え、プリアンプが反射波信号をチャンネル毎に増幅してゲイン調整（ゲイン補正）を行う。

【0026】

また、アナログフロントエンド１１３は、クランプ回路１１３ａを備える。図３は、第１の実施形態に係るクランプ回路１１３ａの動作の一例を示す図である。例えば、図３に示すように、クランプ回路１１３ａは、プリアンプに入力される反射波信号１１３ｂの振幅が所定の許容範囲１１３ｃ内に収まるように、反射波信号１１３ｂを反射波信号１１３ｄに変換し、反射波信号１１３ｄをプリアンプに入力する。例えば、クランプ回路１１３ａは、反射波信号１１３ｂの一定値以上の振幅を一定値にクリップ（固定）することにより、反射波信号１１３ｄを生成する。そして、クランプ回路１１３ａは、プリアンプに向けて反射波信号１１３ｄを出力する。これにより、アナログフロントエンド１１３内の回路であるプリアンプが反射波信号の過大な高圧パルスから保護される。

【0027】

このように、クランプ回路１１３ａは、被検体Ｐに対する超音波の送受信を行うことにより得られた反射波信号１１３ｂの一定値以上の信号値を一定値に抑えるクランプ処理を実行する。クランプ処理により反射波信号１１３ｄが得られる。このようなクランプ処理は、アナログ処理に含まれる処理の一例である。

【0028】

ここで、反射波信号１１３ｂの一定値以上の振幅を一定値にクリップすることは、矩形波を畳み込みすることと等価である。このため、反射波信号１１３ｄには、奇数次の高調波成分（例えば、３次高調波成分、５次高調波成分等）が重畳されてしまう。すなわち、反射波信号１１３ｂに含まれる中心周波数（基本波の周波数）をｆ０とすると、反射波信号１１３ｄには、奇数次の高調波成分（例えば、周波数３ｆ０に対応する３次高調波成分、周波数５ｆ０に対応する５次高調波成分等）が含まれてしまう。

【0029】

このため、このような反射波信号１１３ｄに基づいて、３次高調波による映像化を行うと、映像化帯域と飽和により生じる高調波の帯域とが重なり、画質が劣化してしまう。すなわち、反射波信号１１３ｄは、飽和の影響を受けているため、反射波信号１１３ｄに基づく超音波画像データの画質が劣化してしまう。そこで、第１の実施形態に係る超音波診断装置１は、以下に説明するように、３次高調波による映像化を行っても、画質が劣化しないような超音波信号を生成することができるように構成されている。

【0030】

図２の説明に戻り、Ａ／Ｄ変換回路１１４には、アナログフロントエンド１１３から出力された反射波信号が入力される。Ａ／Ｄ変換回路１１４は、反射波信号をＡ／Ｄ変換することで反射波信号をデジタル信号に変換し、デジタル信号に変換された反射波信号をビームフォーマ１１５に出力する。

【0031】

ビームフォーマ１１５には、Ａ／Ｄ変換回路１１４から出力された反射波信号が入力される。ビームフォーマ１１５は、入力された反射波信号に整相加算処理を施す。例えば、ビームフォーマ１１５は、デジタル信号である反射波信号に受信指向性を決定するのに必要な受信遅延時間を与える。そしてビームフォーマ１１５は、受信遅延時間が与えられた反射波信号の加算処理を行う。ビームフォーマ１１５の加算処理により、反射波信号の受信指向性に応じた方向からの反射成分が強調される。

【0032】

そして、ビームフォーマ１１５は、整相加算処理が施された反射波信号をベースバンド帯域の同相信号（Ｉ信号、Ｉ：In-phase）と直交信号（Ｑ信号、Ｑ：Quadrature-phase）とに変換する。そして、ビームフォーマ１１５は、Ｉ信号及びＱ信号（ＩＱ信号）を反射波データとしてバッファメモリ１２０に格納する。ビームフォーマ１１５は、例えば、プロセッサを含む処理回路により実現される。

【0033】

飽和低減処理回路１１６は、後述する学習装置２００により学習済みモデル１７０ａが生成される際に用いられる入力データ及び教師データが生成される場合、すなわち、学習時の場合に動作する処理回路である。飽和低減処理回路１１６には、学習時に、ビームフォーマ１１５を経由してＢモード処理回路１３０から出力された反射波データが入力される。ここで飽和低減処理回路１１６に入力される反射波データは、後述する３次高調波成分を含む信号データである。飽和低減処理回路１１６は、入力された反射波データよりも飽和の影響が低減された反射波データを生成し、生成された反射波データを教師データとして後述する学習装置２００に送信する。飽和低減処理回路１１６が実行する処理の詳細については後述する。

【0034】

図１の説明に戻り、受信回路１１２は、超音波プローブ１０１から送信された２次元の反射波信号から２次元の反射波データを生成する。また、受信回路１１２は、超音波プローブ１０１から送信された３次元の反射波信号から３次元の反射波データを生成する。

【0035】

本実施形態では、超音波診断装置１は、リアルタイムで各種の処理を行うことができる。例えば、超音波プローブ１０１は、１フレーム分の反射波信号を次々に受信回路１１２に送信する。受信回路１１２は、超音波プローブ１０１から送信された１フレーム分の反射波信号を受信するたびに、１フレーム分の反射波信号から１フレーム分の反射波データを生成する。受信回路１１２は、１フレーム分の反射波データを生成するたびに、１フレーム分の反射波データをバッファメモリ１２０に格納する。

【0036】

バッファメモリ１２０は、送受信回路１１０により生成された反射波データを一時的に記憶するメモリである。例えば、バッファメモリ１２０は、所定数のフレーム分の反射波データを記憶することが可能なように構成されている。そして、バッファメモリ１２０は、所定数のフレーム分の反射波データを記憶している状態で、新たに１フレーム分の反射波データが受信回路１１２により生成された場合、受信回路１１２による制御を受けて、生成された時間が最も古い１フレーム分の反射波データを破棄し、新たに生成された１フレーム分の反射波データを記憶する。例えば、バッファメモリ１２０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子によって実現される。

【0037】

Ｂモード処理回路１３０は、バッファメモリ１２０から反射波データを読み出し、読み出された反射波データに対して各種の信号処理を施し、各種の信号処理が施された反射波データをＢモードデータとして画像生成回路１５０に出力する。Ｂモード処理回路１３０は、例えば、プロセッサにより実現される。Ｂモード処理回路１３０は、Ｂモード処理部の一例である。また、Ｂモードデータは、超音波信号の一例である。

【0038】

例えば、Ｂモード処理回路１３０は、バッファメモリ１２０に、新たに１フレーム分の反射波データが格納される度に、新たにバッファメモリ１２０に格納された１フレーム分の反射波データを読み出す。そして、Ｂモード処理回路１３０は、読み出された１フレーム分の反射波データに対して各種の信号処理を施すことにより、新たに１フレーム分のＢモードデータを生成する。そして、Ｂモード処理回路１３０は、１フレーム分のＢモードデータを生成する度に、新たに生成された１フレーム分のＢモードデータを画像生成回路１５０に出力する。以下、Ｂモード処理回路１３０実行する各種の信号処理の一例を説明する。

【0039】

例えば、Ｂモード処理回路１３０は、バッファメモリ１２０から読み出した反射波データに対して、直交検波し、包絡線検波処理及び対数増幅処理等を施して、サンプル点ごとの信号強度（振幅強度）が輝度の明るさで表現されるＢモードデータを生成する。そして、Ｂモード処理回路１３０は、生成したＢモードデータを画像生成回路１５０に出力する。

【0040】

ここで、Ｂモード処理回路１３０の機能を用いて、超音波診断装置１は、反射波データ（受信信号）から３次高調波成分を抽出し、抽出された３次高調波成分に基づくＢモード画像データを生成することができる。例えば、超音波診断装置１は、特開２０１６－１１２４００号公報に記載された技術を用いて、反射波データから３次高調波成分を抽出する。例えば、送信回路１１１は、送信する超音波の位相（送信する超音波に含まれる中心周波数成分の位相）が互いに１２０度異なる３回の超音波送信を超音波プローブ１０１に実行させる。受信回路１１２は、３回の超音波送信によって得られた複数の反射波信号を基に、共通の受信走査線に関する３つの反射波データを生成する。Ｂモード処理回路１３０は、３つの反射波データのうち２以上の反射波データに対して位相回転処理を含む処理を実行することで、２次高調波成分を抽出し、３つの反射波データを加算して、３次高調波成分を抽出する。例えば、送信回路１１１は、第１の位相の超音波送信と、第１の位相から位相を１２０度進ませた第２の位相の超音波送信と、第１の位相から位相を２４０度進ませた第３の位相の超音波送信とを超音波プローブ１０１に実行させる。換言すると、送信回路１１１は、第１の位相の単一の中心周波数成分を有する第１の超音波の送信と、第１の位相から位相が実質的に１２０度進んだ第２の位相の単一の中心周波数成分を有する第２の超音波の送信と、第１の位相から位相が実質的に２４０度進んだ第３の位相の単一の中心周波数成分を有する第３の超音波の送信とを超音波プローブに実行させる。ここで、「実質的に」とは、（１）誤差を許容する意味（２）負の方向に位相を進めることを許容する意味（例えば、第１の位相の第１の超音波の送信と、第１の位相から１２０度遅れた第２の位相の第２の超音波の送信と、第１の位相から位相が２４０度遅れた第３の超音波の送信を超音波プローブ１０１に実行される場合を含む。）（３）Ｎ度の位相回転とＮ＋３６０度の位相回転を同一視することを許容する意味（例えば、１２０度の位相回転と、４８０度の位相回転、－２４０度の位相回転を許容する意味）のいずれをも含む。

【0041】

そして、例えば、受信回路１１２は、第１の位相の超音波送信に対応する第１の反射波データと、第２の位相の超音波送信に対応する第２の反射波データと、第３の位相の超音波送信に対応する第３の反射波データとを生成する。Ｂモード処理回路１３０は、第１の反射波データと、第２の反射波データの位相を１２０度進ませた反射波データと、第３の反射波データの位相を２４０度進ませた反射波データとを加算して、２次高調波成分を抽出する。また、Ｂモード処理回路１３０は、第１の反射波データと第２の反射波データと第３の反射波データを加算して、３次高調波成分を抽出する。換言すると、Ｂモード処理回路１３０は、２次高調波成分の位相が実質的に揃っている第１の反射波データと、第２の反射波データと、第３の反射波データとを加算して、２次高調波成分を抽出する。また、Ｂモード処理回路１３０は、３次高調波成分の位相が実質的に揃っている第１の反射波データと、第２の反射波データと、第３の反射波データとを加算して、３次高調波成分を抽出する。ここで、例えば、「実質的に揃っている」というのは、小さな誤差を許容する意味である。

【0042】

ここで、詳細については後述するが、Ｂモード処理回路１３０が抽出する３次高調波成分は、後述する入力データとして用いられる反射波データである。そして、Ｂモード処理回路１３０は、このような入力データに対して後述する学習済みモデル１７０ａを適用することにより、飽和の影響が低減された反射波データを得る。すなわち、Ｂモード処理回路１３０は、入力データから飽和の影響が低減された３次高調波成分を抽出する。なお、Ｂモード処理回路１３０は、第１の位相の超音波送信により得られる第１の反射波データから、第１の位相から位相を反転させた第４の位相の超音波送信により得られる第４の反射波データを減じることにより３次高調波成分を抽出してもよい。そして、このようにして抽出された３次高調波成分が、後述する入力データとして用いられてもよい。また、ビームフォーマ１１５により生成された反射波データに対して後述する学習済みモデル１７０ａを適用することにより３次高調波成分を抽出してもよい。

【0043】

Ｂモード処理回路１３０は、上述したような方法を用いて、２次高調波成分及び３次高調波成分を抽出する。このような２次高調波成分及び３次高調波成分を抽出する機能を有するＢモード処理回路１３０は、抽出部の一例であると言える。

【0044】

そして、Ｂモード処理回路１３０は、抽出された２次高調波成分に基づくＢモードデータを生成し、生成されたＢモードデータを画像生成回路１５０に出力する。また、Ｂモード処理回路１３０は、抽出された３次高調波成分に基づくＢモードデータを生成し、生成されたＢモードデータを画像生成回路１５０に出力する。

【0045】

ドプラ処理回路１４０は、バッファメモリ１２０から反射波データを読み出し、読み出された反射波データに対して各種の信号処理を施し、各種の信号処理が施された反射波データをドプラデータとして画像生成回路１５０に出力する。ドプラ処理回路１４０は、例えば、プロセッサにより実現される。ドプラ処理回路１４０は、ドプラ処理部の一例である。

【0046】

例えば、ドプラ処理回路１４０は、バッファメモリ１２０に、新たに１フレーム分の反射波データが格納される度に、新たにバッファメモリ１２０に格納された１フレーム分の反射波データを読み出す。そして、ドプラ処理回路１４０は、読み出された１フレーム分の反射波データに対して各種の信号処理を施すことにより、新たに１フレーム分のドプラデータを生成する。そして、ドプラ処理回路１４０は、１フレーム分のドプラデータを生成する度に、新たに生成された１フレーム分のドプラデータを画像生成回路１５０に出力する。以下、ドプラ処理回路１４０が実行する各種の信号処理の一例を説明する。

【0047】

例えば、ドプラ処理回路１４０は、バッファメモリ１２０から読み出した反射波データを周波数解析することで、ドプラ効果に基づく移動体（血流や組織、造影剤エコー成分等）の運動情報を反射波データから抽出し、抽出した運動情報を示すドプラデータを生成する。例えば、ドプラ処理回路１４０は、移動体の運動情報として、平均速度、平均分散値及び平均パワー値等を多点に渡り抽出し、抽出した移動体の運動情報を示すドプラデータを生成する。ドプラ処理回路１４０は、生成したドプラデータを画像生成回路１５０に出力する。

【0048】

上記のドプラ処理回路１４０の機能を用いて、超音波診断装置１は、カラーフローマッピング（ＣＦＭ：Color Flow Mapping）法とも呼ばれるカラードプラ法を実行可能である。カラーフローマッピング法では、超音波の送受信が複数の走査線上で複数回行なわれる。そして、カラーフローマッピング法では、同一位置のデータ列に対してＭＴＩ(Moving Target Indicator)フィルタを掛けることで、同一位置のデータ列から、静止している組織、或いは、動きの遅い組織に由来する信号（クラッタ信号）を抑制して、血流に由来する信号（血流信号）を抽出する。そして、カラーフローマッピング法では、この血流信号から血流の速度（平均速度）、血流の分散（平均分散値）、血流のパワー（平均パワー値）等の血流情報を推定する。ドプラ処理回路１４０は、カラーフローマッピング法により推定された血流情報を示すカラードプラデータを画像生成回路１５０に出力する。なお、カラードプラデータは、ドプラデータの一例である。

【0049】

Ｂモード処理回路１３０及びドプラ処理回路１４０は、２次元の反射波データ及び３次元の反射波データの両方の反射波データを処理可能である。

【0050】

画像生成回路１５０は、Ｂモード処理回路１３０から出力されたＢモードデータ、２次高調波成分、３時高調波成分及びドプラ処理回路１４０から出力されたドプラデータから各種の超音波画像データを生成する。画像生成回路１５０は、プロセッサにより実現される。

【0051】

例えば、画像生成回路１５０は、Ｂモード処理回路１３０が生成した２次元のＢモードデータから反射波の強度を輝度で表した２次元Ｂモード画像データを生成する。また、画像生成回路１５０は、ドプラ処理回路１４０が生成した２次元のドプラデータ又はドプラカラーデータから運動情報又は血流情報が映像化された２次元ドプラ画像データ又は２次元カラー画像データを生成する。なお、運動情報が映像化された２次元ドプラ画像データ及び血流情報が映像化された２次元カラー画像データは、速度画像データ、分散画像データ、パワー画像データ、又は、これらを組み合わせた画像データである。

【0052】

ここで、画像生成回路１５０は、一般的には、超音波走査の走査線信号列を、テレビ等に代表されるビデオフォーマットの走査線信号列に変換（スキャンコンバート）し、表示用の超音波画像データを生成する。例えば、画像生成回路１５０は、Ｂモード処理回路１３０及びドプラ処理回路１４０から出力されたデータに対して、超音波プローブ１０１による超音波の走査形態に応じて座標変換を行なうことで、表示用の超音波画像データを生成する。また、画像生成回路１５０は、スキャンコンバート以外に種々の画像処理として、例えば、スキャンコンバート後の複数の画像フレームを用いて、輝度の平均値画像を再生成する画像処理（平滑化処理）や、画像内で微分フィルタを用いる画像処理（エッジ強調処理）等を行なってもよい。また、画像生成回路１５０は、超音波画像データに、種々のパラメータの文字情報、目盛り、ボディーマーク等を合成してもよい。

【0053】

更に、画像生成回路１５０は、Ｂモード処理回路１３０により生成された３次元のＢモードデータに対して座標変換を行なうことで、３次元Ｂモード画像データを生成する。また、画像生成回路１５０は、ドプラ処理回路１４０により生成された３次元のドプラデータに対して座標変換を行なうことで、３次元ドプラ画像データを生成する。すなわち、画像生成回路１５０は、「３次元のＢモード画像データ及び３次元ドプラ画像データ」を「３次元超音波画像データ（ボリュームデータ）」として生成する。そして、画像生成回路１５０は、ボリュームデータをディスプレイ１０３にて表示するための各種の２次元画像データを生成するために、ボリュームデータに対して様々なレンダリング処理を行なう。

【0054】

画像生成回路１５０が行なうレンダリング処理としては、例えば、断面再構成法（ＭＰＲ：Multi Planer Reconstruction）を用いてボリュームデータからＭＰＲ画像データを生成する処理がある。また、画像生成回路１５０が行なうレンダリング処理としては、例えば、３次元の情報を反映した２次元画像データを生成するボリュームレンダリング（ＶＲ：Volume Rendering）処理がある。画像生成回路１５０は、画像生成部の一例である。

【0055】

Ｂモードデータ及びドプラデータは、走査コンバート処理前の超音波画像データであり、画像生成回路１５０が生成するデータは、走査コンバート処理後の表示用の超音波画像データである。なお、Ｂモードデータ及びドプラデータは、生データ（Raw Data）とも呼ばれる。

【0056】

また、画像生成回路１５０は、２次高調波成分に基づくＢモードデータをＢモード処理回路１３０から受信した場合、２次高調波成分に基づくＢモードデータに基づいてＢモード画像データを生成する。同様に、画像生成回路１５０は、３次高調波成分に基づくＢモードデータをＢモード処理回路１３０から受信した場合、３次高調波成分に基づくＢモードデータに基づいてＢモード画像データを生成する。

【0057】

画像メモリ１６０は、画像生成回路１５０により生成された各種の画像データを記憶するメモリである。また、画像メモリ１６０は、Ｂモード処理回路１３０及びドプラ処理回路１４０により生成されたデータも記憶する。画像メモリ１６０が記憶するＢモードデータやドプラデータは、例えば、診断の後に操作者が呼び出すことが可能となっており、画像生成回路１５０を経由して表示用の超音波画像データとなる。例えば、画像メモリ１６０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク又は光ディスクによって実現される。

【0058】

記憶回路１７０は、走査（超音波の送受信）、画像処理及び表示処理を行なうための制御プログラムや、診断情報（例えば、患者ＩＤ、医師の所見等）や、診断プロトコルや各種ボディーマーク等の各種データを記憶する。また、記憶回路１７０は、必要に応じて、画像メモリ１６０が記憶するデータの保管等にも使用される。例えば、記憶回路１７０は、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク又は光ディスクによって実現される。

【0059】

また、本実施形態に係る記憶回路１７０は、学習済みモデル１７０ａを記憶する。記憶回路１７０は、超音波診断装置１の納品時に学習済みモデル１７０ａを記憶していてもよいし、超音波診断装置１の納品後に外部の装置等から取得された学習済みモデル１７０ａを記憶していてもよい。記憶回路１７０は、例えば、記憶部の一例である。学習済みモデル１７０ａについては後述する。

【0060】

制御回路１８０は、超音波診断装置１の処理全体を制御する。具体的には、制御回路１８０は、入力装置１０２を介して操作者から入力された各種設定要求や、記憶回路１７０から読込んだ各種制御プログラム及び各種データに基づき、送信回路１１１、受信回路１１２、Ｂモード処理回路１３０、ドプラ処理回路１４０及び画像生成回路１５０の処理を制御する。また、制御回路１８０は、画像メモリ１６０に記憶された表示用の超音波画像データに基づく超音波画像を表示するようにディスプレイ１０３を制御する。例えば、制御回路１８０は、Ｂモード画像データに基づくＢモード画像又はカラー画像データに基づくカラー画像を表示するようにディスプレイ１０３を制御する。また、制御回路１８０は、Ｂモード画像にカラー画像を重畳させて表示するようにディスプレイ１０３を制御する。

【0061】

また、制御回路１８０は、２次高調波成分に基づくＢモードデータに基づいて生成されたＢモード画像データに基づくＢモード画像と、３次高調波成分に基づくＢモードデータに基づいて生成されたＢモード画像データに基づくＢモード画像とを合成することにより合成画像を生成する。そして、制御回路１８０は、生成された合成画像を表示するようにディスプレイ１０３を制御する。

【0062】

制御回路１８０は、表示制御部又は制御部の一例である。制御回路１８０は、例えば、プロセッサにより実現される。

【0063】

また、制御回路１８０は、送受信回路１１０を介して超音波プローブ１０１を制御することで、超音波走査の制御を行なう。

【0064】

なお、説明において用いられる「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）、若しくは、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）、又は、フィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。プロセッサは、記憶回路１７０に保存されたプログラムを読み出し、読み出されたプログラムを実行することで機能を実現する。なお、記憶回路１７０にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成しても構わない。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのプロセッサとして構成し、その機能を実現するようにしてもよい。更に、図１における複数の回路（例えば、Ｂモード処理回路１３０、ドプラ処理回路１４０、画像生成回路１５０及び制御回路１８０）を１つのプロセッサへ統合してその機能を実現するようにしてもよい。すなわち、Ｂモード処理回路１３０、ドプラ処理回路１４０、画像生成回路１５０及び制御回路１８０は、プロセッサにより実現される１つの処理回路に統合されてもよい。なお、送受信回路１１０、Ｂモード処理回路１３０、ドプラ処理回路１４０、画像生成回路１５０及び制御回路１８０が、プロセッサを含む１つの処理回路に統合されてもよい。

【0065】

以上、第１の実施形態に係る超音波診断装置１の全体構成について説明した。超音波診断装置１は、上述した構成のもと、飽和の影響がロバストに低減され、画質の劣化が抑制された超音波信号を得ることができるように、以下に説明する処理を実行する。

【0066】

図４は、第１の実施形態に係る学習済みモデル１７０ａの生成方法の一例を説明するための図である。学習済みモデル１７０ａは、入力データと教師データとに基づいて、モデル学習プログラムに従い機械学習モデルに機械学習を行わせることにより得られた学習済みの機械学習モデルである。学習済みモデル１７０ａは、学習装置２００により生成される。

【0067】

学習装置２００は、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Convolution Neural Network）等の機械学習モデルを含む。学習装置２００は、被検体の同一位置（同一断面、同一部位）に対する超音波検査に関する入力データと教師データとに基づく学習（教師あり学習）を行うことにより、学習済みモデル１７０ａを生成する。学習済みモデル１７０ａは、推論時において、入力データに相当するデータが入力されると、教師データに相当するデータ（出力データ）を出力するように機能付けられている。なお、超音波診断装置１が学習装置２００の機能と同様の機能を備え、学習装置２００に代えて超音波診断装置１が学習済みモデル１７０ａを生成してもよい。

【0068】

機械学習モデルがＣＮＮである場合について説明する。この場合、学習装置２００では、入力データが機械学習モデルであるＣＮＮに入力される。学習装置２００は、入力データにＣＮＮを適用して、出力データを生成する。そして、出力データが、ＣＮＮから出力される。学習装置２００において、出力データは、評価機能に入る。また、学習装置２００において、教師データも評価機能に入力される。学習装置２００は、入力データに基づいてＣＮＮで生成された出力データと、教師データとを評価機能により評価する。評価機能は、例えば、生成された出力データを教師データと比較して、誤差逆伝播法によりＣＮＮの係数（重みとバイアス等のネットワークパラメータ）を修正する。評価機能による評価は、ＣＮＮにフィードバックされる。学習装置２００は、被検体の同一位置に対して取得された入力データと教師データとに基づくこのような一連の教師あり学習を、例えば、出力データと教師データとの間の誤差が所定の閾値以下になるまで、繰り返す。学習装置２００は、学習した機械学習モデルを学習済みモデルとして出力可能である。

【0069】

例えば、ＣＮＮにおいては、入力データ及び教師データが与えられると、入力データの特徴から教師データに変換されるような係数が生成される。機械学習に用いられる入力データ及び教師データの数は多いほどよく、例えば、数千以上のデータが望ましい。

【0070】

学習装置２００での機械学習に用いられる入力データ及び教師データの生成方法について図５を参照して説明する。図５は、第１の実施形態にかかる入力データ及び教師データの生成方法の一例について説明するための図である。なお、図５では、ビームフォーマ１１５の後段に接続されているＢモード処理回路１３０の図示が省略されている。

【0071】

図５に示すように、超音波プローブ１０１による被検体Ｐの所定位置に対するスキャンにより得られた反射波信号は、アナログフロントエンド１１３及びＡ／Ｄ変換回路１１４を経由し、ビームフォーマ１１５により反射波データとなる。そして、Ｂモード処理回路１３０により、上述したように、第１の反射波データと第２の反射波データと第３の反射波データとが加算されることにより、３次高調波成分が得られる。この反射波データとしての３次高調波成分（整相加算処理が施された後のデータ）が入力データとなる。また、入力データである反射波データの飽和の影響を低減させる飽和低減処理が飽和低減処理回路１１６により施される。

【0072】

第１の実施形態に係る飽和低減処理回路１１６が実行する飽和低減処理の一例について説明する。例えば、飽和低減処理回路１１６は、整相加算処理後の反射波データ（入力データ）に含まれる、飽和の影響を受けた信号（部分）に負のゲインをかけることで、飽和の影響を受けた信号の振幅値を下げる飽和低減処理を実行する。

【0073】

飽和低減処理が施された反射波データでは、入力データとしての反射波データよりも飽和の影響が低減されている。このような飽和低減処理が施された反射波データが教師データとなる。すなわち、飽和低減処理回路１１６は、飽和低減処理を実行することにより、教師データを生成する。

【0074】

そして、超音波診断装置１は、このようにして生成された入力データ及び教師データを学習装置２００に送信する。

【0075】

なお、入力データ及び教師データは、上述した反射波データに限られない。例えば、ビームフォーマ１１５から出力された反射波データは、Ｂモード処理回路１３０によりＢモードデータとなる。このＢモードデータが入力データとなってもよい。例えば、入力データは、３次高調波成分に基づくＢモードデータである。この場合、入力データの元となる反射波データに対して飽和低減処理が飽和低減処理回路１１６により施される。そして、飽和低減処理が施された反射波データは、Ｂモード処理回路１３０によりＢモードデータとなる。このような、飽和低減処理が施された反射波データに基づくＢモードデータでは、入力データとしてのＢモードデータよりも飽和の影響が低減されている。このような飽和低減処理が施されることにより得られた反射波データに基づくＢモードデータが、教師データとなる。

【0076】

また、例えば、ビームフォーマ１１５から出力された反射波データは、Ｂモード処理回路１３０を経由して、画像生成回路１５０によりＢモード画像データとなる。このＢモード画像データが入力データとなってもよい。例えば、入力データは、３次高調波成分に基づくＢモード画像データである。この場合、入力データの元となる反射波データに対して飽和低減処理が飽和低減処理回路１１６により施される。そして、飽和低減処理が施された反射波データは、Ｂモード処理回路１３０を経由して、画像生成回路１５０によりＢモード画像データとなる。このような、飽和低減処理が施された反射波データに基づくＢモード画像データでは、入力データとしてのＢモード画像データよりも飽和の影響が低減されている。このような飽和低減処理が施されることにより得られた反射波データに基づくＢモード画像データが、教師データとなる。

【0077】

入力データとなる反射波データ、Ｂモードデータ及びＢモード画像データは、飽和した信号を含む第１の超音波信号の一例である。また、教師データとなる反射波データ、Ｂモードデータ及びＢモード画像データは、入力データに対して飽和の影響を低減させた第２の超音波信号の一例である。また、第１の超音波信号及び第２の超音波信号を生成する各回路（各部）は、例えば、生成部の一例である。本実施形態以外の実施形態においても同様である。

【0078】

学習装置２００は、上述したような方法で生成された入力データ及び教師データを用いて、学習モデルに学習させ、学習済みモデル１７０ａを生成する。この際、学習装置２００は、スキャン対象となる部位毎に、学習済みモデル１７０ａを生成する。そして、超音波診断装置１は、学習装置２００から部位毎に生成された学習済みモデル１７０ａを取得し、取得された部位毎の学習済みモデル１７０ａを記憶回路１７０に記憶させる。

【0079】

図６は、第１の実施形態に係る入力データ及び教師データの一例を示す図である。入力データ２０には飽和の影響を受けている信号（飽和信号）２０ａが含まれている。一方、入力データ２０の飽和信号２０ａの信号値が低減されることで、教師データ２１が得られる。教師データ２１の信号２１ａの信号値は、飽和信号２０ａの信号値よりも低減されている。

【0080】

図７は、第１の実施形態に係る超音波診断装置１が、学習済みモデルを用いた推論時に実行する処理の一例について説明するための図である。超音波診断装置１は、推論時に、スキャン対象の部位に対応する学習済みモデル１７０ａを記憶回路１７０から取得し、取得された学習済みモデル１７０ａを用いて入力データに対応する出力データを推論し、推論された出力データを出力する。

【0081】

図７に示すように、例えば、超音波診断装置１は、学習時に用いられる入力データと同様の方法で、推論時に用いられる入力データを生成する。推論時に用いられる入力データは、整相加算処理が施された後のデータであり、飽和した信号を含む第３の超音波信号の一例である。

【0082】

学習済みモデル１７０ａは、推論時に用いられる入力データが入力されると、入力データに対応する出力データを生成し、生成された出力データを出力する。出力データは、例えば、推論時に用いられる入力データよりも飽和の影響が低減されたデータである。すなわち、出力データは、推論時に用いられる入力データに対して飽和の影響を低減させたデータである。出力データは、第４の超音波信号の一例である。

【0083】

なお、第３の超音波信号及び第４の超音波信号を生成する各回路（各部）は、例えば、生成部の一例である。本実施形態以外の実施形態においても同様である。

【0084】

ここで、推論時に用いられる入力データは、上述したように、反射波データ、Ｂモードデータ又はＢモード画像データであるが、以下、推論時に用いられる入力データが反射波データである場合について説明する。

【0085】

この場合、Ｂモード処理回路１３０は、記憶回路１７０に記憶された部位ごとの学習済みモデル１７０ａの中から、スキャン対象の部位に対応する学習済みモデル１７０ａを取得する。そして、Ｂモード処理回路１３０は、推論時に用いられる入力データを、取得された学習済みモデル１７０ａに入力する。例えば、Ｂモード処理回路１３０は、上述したように、３回の超音波送信によって得られた３つの反射波データを加算して３次高調波成分を抽出し、抽出された３次高調波成分を入力データとして学習済みモデル１７０ａに入力する。

【0086】

そして、Ｂモード処理回路１３０は、学習済みモデル１７０ａから出力された出力データを取得する。ここで、学習済みモデル１７０ａから出力された出力データは、飽和の影響が低減された３次高調波成分を含む信号データである。そして、Ｂモード処理回路１３０は、出力データに基づいてＢモードデータを生成し、画像生成回路１５０は、Ｂモードデータから超音波画像データとしてＢモード画像データを生成する。

【0087】

したがって、第１の実施形態に係る超音波診断装置１によれば、飽和の影響がロバストに低減され、画質の劣化が抑制された超音波画像データを得ることができる。

【0088】

なお、推論時に用いられる入力データがＢモードデータである場合には、Ｂモード処理回路１３０が、同様の処理を行う。具体的には、Ｂモード処理回路１３０は、Ｂモードデータを入力データとして学習済みモデル１７０ａに入力する。そして、Ｂモード処理回路１３０は、学習済みモデル１７０ａから出力された出力データを取得する。ここで、学習済みモデル１７０ａから出力された出力データは、飽和の影響が低減されたＢモードデータである。そして、Ｂモード処理回路１３０は、取得された出力データ（飽和の影響が低減されたＢモードデータ）を画像生成回路１５０に送信する。画像生成回路１５０は、飽和の影響が低減されたＢモードデータから超音波画像データとして飽和の影響が低減されたＢモード画像データを生成する。

【0089】

また、推論時に用いられる入力データがＢモード画像データである場合には、画像生成回路１５０が、同様の処理を行う。具体的には、画像生成回路１５０は、Ｂモード画像データを入力データとして学習済みモデル１７０ａに入力する。そして、画像生成回路１５０は、は、学習済みモデル１７０ａから出力された出力データを取得する。ここで、学習済みモデル１７０ａから出力された出力データは、飽和の影響が低減されたＢモード画像データである。このようにして、画像生成回路１５０は、学習済みモデル１７０ａを用いて、入力データから、飽和の影響が低減されたＢモード画像データを生成する。

【0090】

図８は、第１の実施形態に係る超音波診断装置１が実行する処理の一例の流れを示すフローチャートである。図８に示す処理は、超音波診断装置１が、３次高調波成分を抽出し、３次高調波成分に基づくＢモード画像データを生成し、生成されたＢモード画像データに基づくＢモード画像を表示する処理である。

【0091】

図８に示すように、超音波診断装置１は、学習済みモデル１７０ａを用いて、飽和の影響がロバストに低減され、画質の劣化が抑制されたＢモード画像データを生成する（ステップＳ１０１）。

【0092】

そして、超音波診断装置１は、Ｂモード画像データに基づくＢモード画像をディスプレイ１０３に表示させる（ステップＳ１０２）。

【0093】

そして、超音波診断装置１の制御回路１８０は、スキャンを続行させるか否かを判定する（ステップＳ１０３）。スキャンを続行させる場合（ステップＳ１０３：Ｙｅｓ）には、超音波診断装置１は、ステップＳ１０１に戻り、ステップＳ１０１～ステップＳ１０３の各処理を再び実行する。なお、ステップＳ１０１～ステップＳ１０３の各処理は、ディスプレイ１０３に表示されるＢモード画像の１フレーム毎に実行される。これにより、Ｂモード画像がディスプレイ１０３に動画として表示される。

【0094】

スキャンを続行させない場合（ステップＳ１０３：Ｎｏ）には、超音波診断装置１は、図８に示す処理を終了する。

【0095】

図９Ａは、第１の実施形態に係る学習時に用いられる入力データから得られるＢモード画像データに基づくＢモード画像の一例を示す図である。図９Ｂは、第１の実施形態に係る学習時に用いられる教師データから得られるＢモード画像データに基づくＢモード画像の一例を示す図である。図９Ｃは、第１の実施形態に係る推論時に学習済みモデル１７０ａから出力される出力データから得られるＢモード画像データに基づくＢモード画像の一例を示す図である。

【0096】

図９Ａに示す学習時に用いられる入力データに基づくＢモード画像２２における矢印に示される箇所（飽和領域）は、飽和の影響を受けている。飽和領域では、飽和領域の周囲よりも過剰にコントラストが付けられている。

【0097】

図９Ｂに示す学習時に用いられる教師データに基づくＢモード画像２３では、図９Ａの飽和領域に対応する領域の輝度が下げられ、見た目の目障りさが軽減されている。

【0098】

図９Ｃに示す推論時に学習済みモデル１７０ａから出力される出力データに基づくＢモード画像２４では、Ｂモード画像２３と同様に、飽和の影響が低減されている。

【0099】

以上、第１の実施形態に係る超音波診断装置１について説明した。超音波診断装置１によれば、上述したように、飽和の影響がロバストに低減され、画質の劣化が抑制された超音波画像データを得ることができる。

【0100】

（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態に係る超音波診断装置１について説明する。第２の実施形態に係る超音波診断装置１の説明では、第１の実施形態に係る超音波診断装置１と異なる点について主に説明し、第１の実施形態に係る超音波診断装置１と同様の構成についての説明は省略する場合がある。

【0101】

第２の実施形態における学習装置２００での機械学習に用いられる入力データ及び教師データの生成方法について図１０を参照して説明する。図１０は、第２の実施形態にかかる入力データ及び教師データの生成方法の一例について説明するための図である。なお、図１０では、ビームフォーマ１１５の後段に接続されているＢモード処理回路１３０の図示が省略されている。

【0102】

図１０に示すように、第２の実施形態に係る学習時に用いられる入力データを生成する方法は、第１の実施形態に係る学習時に用いられる入力データを生成する方法と同様である。

【0103】

一方、第２の実施形態に係る学習時に用いられる教師データを生成する方法は、第１の実施形態に係る学習時に用いられる教師データを生成する方法と異なる。この点について具体的に説明する。

【0104】

例えば、図１０に示すように、超音波プローブ１０１による被検体Ｐの所定位置に対するスキャンにより得られた反射波信号は、アナログフロントエンド１１３を経由して、Ａ／Ｄ変換回路１１４によりデジタル信号となる。そして、このデジタル信号である反射波信号の飽和の影響を低減させる飽和低減処理が飽和低減処理回路１１６により施される。そして、飽和の影響が低減された反射波信号が、ビームフォーマ１１５及びＢモード処理回路１３０を経由して、上述した第１の実施形態において３次高調波成分を得る処理と同様の処理が実行されることにより、３次高調波成分が得られる。第２の実施形態では、この３次高調波成分に基づく反射波データ、３次高調波成分に基づくＢモードデータ、又は、３次高調波成分に基づくＢモード画像データが教師データとして用いられる。すなわち、教師データは、デジタル信号へ変換された後の反射波信号であって整相加算処理が施される前の反射波信号に対して飽和の影響を低減させることにより得られる。

【0105】

第２の実施形態に係る飽和低減処理回路１１６が実行する飽和低減処理の一例について説明する。例えば、飽和低減処理回路１１６は、特開２０１７－５５８４５号公報に記載された技術と同様の技術を用いて、反射波信号の飽和の影響を低減させる。例えば、飽和低減処理回路１１６は、チャンネル毎に、反射波信号が飽和しているか否かを判定する。具体例を挙げて説明すると、飽和低減処理回路１１６は、Ａ／Ｄ変換回路１１４から出力された反射波信号の値がデジタルの正の上限又は負の下限になることを利用して飽和を検出する。なお、飽和低減処理回路１１６は、反射波信号の値が所定の閾値以上である場合に、当該反射波信号が飽和していると判定し、反射波信号の値が所定の閾値未満である場合に、当該反射波信号が飽和していないと判定してもよい。そして、飽和低減処理回路１１６は、飽和していると判定されたチャンネルの反射波信号の値に１未満の係数を乗算することにより、乗算の結果得られた反射波信号（飽和していると判定されたチャンネルの反射波信号）をビームフォーマ１１５に出力する。一方、飽和低減処理回路１１６は、飽和していないと判定されたチャンネルの反射波信号をそのままビームフォーマ１１５に出力する。したがって、教師データは、反射波信号が飽和しているか否かがチャンネル毎に判定され、判定結果に応じたチャンネル毎の係数が重みとして用いられて、チャンネル毎の反射波信号が重み付けされることにより得られる。

【0106】

また、飽和低減処理回路１１６は、反射波信号に対して他の飽和低減処理を施してもよい。例えば、飽和低減処理回路１１６は、チャンネル毎に、反射波信号が飽和しているか否かを判定する。そして、飽和低減処理回路１１６は、飽和していると判定されたチャンネルの反射波信号の値を、飽和していないと判定されたチャンネルの反射波信号の値を用いた補間処理により推定する。そして、飽和低減処理回路１１６は、飽和していると判定されたチャンネルの反射波信号の値を、推定された反射波信号の値に置換する。そして、飽和低減処理回路１１６は、飽和していると判定されたチャンネルの反射波信号の置換後の値をビームフォーマ１１５に出力する。一方、飽和低減処理回路１１６は、飽和していないと判定されたチャンネルの反射波信号をそのままビームフォーマ１１５に出力する。したがって、教師データは、反射波信号が飽和しているか否かがチャンネル毎に判定され、飽和していると判定されたチャンネルの反射波信号の値が、飽和していないと判定されたチャンネルの反射波信号の値が用いられて推定された反射波信号の値に置換されることにより得られる。

【0107】

飽和低減処理が施された反射波信号では、飽和低減処理が施されていない反射波信号よりも飽和の影響が低減されている。このような飽和低減処理が施された反射波信号に基づく教師データは、第２の超音波信号の一例である。

【0108】

そして、超音波診断装置１は、このようにして生成された入力データ及び教師データを学習装置２００に送信する。

【0109】

学習装置２００は、上述したような方法で生成された入力データ及び教師データを用いて、学習モデルに学習させ、学習済みモデル１７０ｂ（図１２参照）を生成する。この際、学習装置２００は、スキャン対象となる部位毎に、学習済みモデル１７０ｂを生成する。そして、超音波診断装置１は、学習装置２００から部位毎に生成された学習済みモデル１７０ｂを取得し、取得された部位毎の学習済みモデル１７０ｂを記憶回路１７０に記憶させる。

【0110】

図１１は、第２の実施形態に係る入力データ及び教師データの一例を示す図である。入力データ２５ａには飽和の影響を受けている信号（飽和信号）２５ｃが含まれている。また、入力データ２５ａの元となる反射波信号２５には、飽和信号２５ｃに対応する飽和信号が含まれている。

【0111】

一方、反射波信号２５の飽和信号の信号値が低減されることで、教師データ２６ｂが得られる。具体的には、反射波信号２５の飽和信号の信号値が低減されることで、反射波信号２６が生成される。反射波信号２５の飽和信号に対応する反射波信号２６の信号２６ａでは、飽和の影響が低減されている。したがって、教師データ２６ｂの信号２６ｃの信号値は、飽和信号２５ｃの信号値よりも低減されている。

【0112】

図１２は、第２の実施形態に係る超音波診断装置１が、学習済みモデル１７０ｂを用いた推論時に実行する処理の一例について説明するための図である。超音波診断装置１は、推論時に、スキャン対象の部位に対応する学習済みモデル１７０ｂを記憶回路１７０から取得し、取得された学習済みモデル１７０ｂを用いて入力データに対応する出力データを推論し、推論された出力データを出力する。

【0113】

図１２に示すように、例えば、超音波診断装置１は、学習時に用いられる入力データと同様の方法で、推論時に用いられる入力データを生成する。

【0114】

学習済みモデル１７０ｂは、推論時に用いられる入力データが入力されると、入力データに対応する出力データを生成し、生成された出力データを出力する。出力データは、例えば、推論時に用いられる入力データよりも飽和の影響が低減されたデータである。すなわち、出力データは、推論時に用いられる入力データに対して飽和の影響を低減させたデータである。出力データは、第４の超音波信号の一例である。

【0115】

推論時において、第２の実施形態に係る超音波診断装置１は、第１の実施形態に係る超音波診断装置１が実行する処理と同様の処理を実行する。

【0116】

したがって、第２の実施形態に係る超音波診断装置１によれば、第１の実施形態と同様に、飽和の影響がロバストに低減され、画質の劣化が抑制された超音波画像データを得ることができる。

【0117】

（第３の実施形態）
次に、第３の実施形態に係る超音波診断装置１について説明する。第３の実施形態に係る超音波診断装置１の説明では、上述した各実施形態に係る超音波診断装置１と異なる点について主に説明し、上述した各実施形態に係る超音波診断装置１と同様の構成についての説明は省略する場合がある。

【0118】

第３の実施形態における学習装置２００での機械学習に用いられる入力データ及び教師データの生成方法について図１３を参照して説明する。図１３は、第３の実施形態にかかる入力データ及び教師データの生成方法の一例について説明するための図である。

【0119】

図１３に示すように、第３の実施形態に係る学習時に用いられる入力データを生成する方法は、第１の実施形態に係る学習時に用いられる入力データを生成する方法と同様である。

【0120】

一方、第３の実施形態に係る学習時に用いられる教師データを生成する方法は、第１の実施形態に係る学習時に用いられる教師データを生成する方法と異なる。この点について具体的に説明する。

【0121】

例えば、図１３に示すように、超音波プローブ１０１による被検体Ｐの所定位置に対するスキャンにより得られた反射波信号に対して、アナログフロントエンド１１３により各種のアナログ処理が施される。そして、各種のアナログ処理が施されたアナログ信号である反射波信号の飽和の影響を低減させる飽和低減処理が飽和低減処理回路１１６により施される。

【0122】

第３の実施形態に係る飽和低減処理回路１１６が実行する飽和低減処理の一例について説明する。例えば、飽和低減処理回路１１６は、プリフィルタ等の公知のアナログフィルタを用いて、反射波信号の飽和の影響を低減させる。例えば、飽和低減処理回路１１６は、プリフィルタを用いて、反射波信号に含まれる飽和に起因する信号成分（飽和由来成分）を抑制する処理を飽和低減処理として実行する。そして、飽和低減処理回路１１６は、飽和低減処理が施された反射波信号をＡ／Ｄ変換回路１１４に出力する。

【0123】

また、飽和低減処理回路１１６は、反射波信号に対して他の飽和低減処理を施してもよい。例えば、飽和低減処理回路１１６は、反射波信号が飽和しているか否かを判定する。そして、飽和低減処理回路１１６は、飽和していると判定された反射波信号にアナログゲインをかけて反射波信号の振幅値を下げる。そして、飽和低減処理回路１１６は、アナログゲインがかけられた反射波信号をＡ／Ｄ変換回路１１４に出力する。一方、飽和低減処理回路１１６は、飽和していないと判定された反射波信号をそのままＡ／Ｄ変換回路１１４に出力する。

【0124】

Ａ／Ｄ変換回路１１４には、飽和低減処理回路１１６から出力された反射波信号が入力される。Ａ／Ｄ変換回路１１４は、入力された反射波信号をデジタル信号に変換し、飽和の影響が低減されたデジタル信号である反射波信号をビームフォーマ１１５に出力する。

【0125】

そして、飽和の影響が低減されたデジタル信号である反射波信号が、ビームフォーマ１１５及びＢモード処理回路１３０を経由して、上述した第１の実施形態において３次高調波成分を得る処理と同様の処理が実行されることにより、３次高調波成分が得られる。第３の実施形態では、この３次高調波成分に基づく反射波データ、３次高調波成分に基づくＢモードデータ、又は、３次高調波成分に基づくＢモード画像データが教師データとして用いられる。

【0126】

このような教師データは、第２の超音波信号の一例である。このように、教師データは、飽和の影響を低減させる飽和低減処理が施されたアナログ信号である反射波信号をデジタル信号に変換した後のデータである。また、教師データは、反射波信号の飽和の判定結果に応じたアナログゲインをかける飽和低減処理が施された反射波信号をデジタル信号に変換した後のデータである。

【0127】

そして、超音波診断装置１は、このようにして生成された入力データ及び教師データを学習装置２００に送信する。

【0128】

学習装置２００は、上述したような方法で生成された入力データ及び教師データを用いて、学習モデルに学習させ、学習済みモデル１７０ｃ（図１５参照）を生成する。この際、学習装置２００は、スキャン対象となる部位毎に、学習済みモデル１７０ｃを生成する。そして、超音波診断装置１は、学習装置２００から部位毎に生成された学習済みモデル１７０ｃを取得し、取得された部位毎の学習済みモデル１７０ｃを記憶回路１７０に記憶させる。

【0129】

図１４は、第３の実施形態に係る入力データ及び教師データの一例を示す図である。図１４に示すように、アナログフロントエンド１１３は、反射波信号２７の一定値以上の振幅を一定値にクリップすることにより、反射波信号２７ａを生成する。そして、Ａ／Ｄ変換回路１１４は、アナログ信号である反射波信号２７ａをデジタル信号である反射波信号２７ｂに変換する。そして、超音波診断装置１は、反射波信号２７ｂから入力データ２７ｃを生成する。

【0130】

入力データ２７ｃには飽和の影響を受けている信号（飽和信号）２７ｄが含まれている。

【0131】

一方、飽和低減処理回路１１６は、プリフィルタを用いて、反射波信号２７ａに含まれる飽和に起因する信号成分を抑制する飽和低減処理を実行する。これにより、飽和低減処理が施された反射波信号２８が生成される。そして、Ａ／Ｄ変換回路１１４は、アナログ信号である反射波信号２８をデジタル信号である反射波信号２８ａに変換する。そして、超音波診断装置１は、反射波信号２８から教師データ２８ｂを生成する。

【0132】

教師データ２８ｂの信号２８ｃの信号値は、入力データ２７ｃの信号２８ｃに対応する信号２７ｄの信号値よりも低減されている。

【0133】

図１５は、第３の実施形態に係る超音波診断装置１が、学習済みモデル１７０ｃを用いた推論時に実行する処理の一例について説明するための図である。超音波診断装置１は、推論時に、スキャン対象の部位に対応する学習済みモデル１７０ｃを記憶回路１７０から取得し、取得された学習済みモデル１７０ｃを用いて入力データに対応する出力データを推論し、推論された出力データを出力する。

【0134】

図１５に示すように、例えば、超音波診断装置１は、学習時に用いられる入力データと同様の方法で、推論時に用いられる入力データを生成する。

【0135】

学習済みモデル１７０ｃは、推論時に用いられる入力データが入力されると、入力データに対応する出力データを生成し、生成された出力データを出力する。出力データは、例えば、推論時に用いられる入力データよりも飽和の影響が低減されたデータである。すなわち、出力データは、推論時に用いられる入力データに対して飽和の影響を低減させたデータである。出力データは、第４の超音波信号の一例である。

【0136】

推論時において、第３の実施形態に係る超音波診断装置１は、第１の実施形態に係る超音波診断装置１が実行する処理と同様の処理を実行する。

【0137】

したがって、第３の実施形態に係る超音波診断装置１によれば、第１の実施形態等と同様に、飽和の影響がロバストに低減され、画質の劣化が抑制された超音波画像データを得ることができる。

【0138】

（第４の実施形態）
次に、第４の実施形態に係る超音波診断装置１について説明する。第４の実施形態に係る超音波診断装置１の説明では、上述した各実施形態に係る超音波診断装置１と異なる点について主に説明し、上述した各実施形態に係る超音波診断装置１と同様の構成についての説明は省略する場合がある。

【0139】

第４の実施形態における学習装置２００での機械学習に用いられる入力データ及び教師データの生成方法について図１６を参照して説明する。図１６は、第４の実施形態にかかる入力データ及び教師データの生成方法の一例について説明するための図である。

【0140】

図１６に示すように、超音波プローブ１０１による被検体Ｐの所定位置に対するスキャンにより得られた反射波信号は、アナログフロントエンド１１３を経由し、Ａ／Ｄ変換回路１１４によりデジタル信号に変換される。このデジタル信号の反射波信号が入力データとなる。このような入力データである反射波信号は、飽和した信号を含む第１の超音波信号の一例である。また、このような入力データである反射波データは、デジタル信号へ変換された後のデータであり、整相加算処理が施される前のデータである。

【0141】

また、入力データであるデジタル信号の反射波信号の飽和の影響を低減させる飽和低減処理が飽和低減処理回路１１６により施される。第４の実施形態に係る飽和低減処理回路１１６は、第２の実施形態に係る飽和低減処理回路１１６が実行する飽和低減処理と同様の飽和低減処理を反射波信号に対して施す。

【0142】

飽和低減処理が施された反射波信号では、入力データとしての反射波信号よりも飽和の影響が低減されている。このような飽和低減処理が施された反射波信号が教師データとなる。飽和低減処理が施された反射波信号は、入力データに対して飽和の影響を低減させた第２の超音波信号の一例である。

【0143】

そして、超音波診断装置１は、このようにして生成された入力データ及び教師データを学習装置２００に送信する。

【0144】

学習装置２００は、上述したような方法で生成された入力データ及び教師データを用いて、学習モデルに学習させ、学習済みモデル１７０ｄ（図１８参照）を生成する。この際、学習装置２００は、スキャン対象となる部位毎に、学習済みモデル１７０ｄを生成する。そして、超音波診断装置１は、学習装置２００から部位毎に生成された学習済みモデル１７０ｄを取得し、取得された部位毎の学習済みモデル１７０ｄを記憶回路１７０に記憶させる。

【0145】

図１７は、第４の実施形態に係る入力データ及び教師データの一例を示す図である。入力データ２９には飽和の影響を受けている飽和信号が含まれている。

【0146】

一方、入力データ２９の飽和信号の信号値が低減されることで、教師データ３０が得られる。入力データ２９の飽和信号に対応する教師データ３０の信号３０ａでは、飽和の影響が低減されている。したがって、教師データ３０の信号３０ａの信号値は、入力データ２９の飽和信号の信号値よりも低減されている。

【0147】

図１８は、第４の実施形態に係る超音波診断装置１が、学習済みモデル１７０ｄを用いた推論時に実行する処理の一例について説明するための図である。超音波診断装置１は、推論時に、スキャン対象の部位に対応する学習済みモデル１７０ｄを記憶回路１７０から取得し、取得された学習済みモデル１７０ｄを用いて入力データに対応する出力データを推論し、推論された出力データを出力する。

【0148】

図１８に示すように、例えば、超音波診断装置１は、学習時に用いられる入力データと同様の方法で、推論時に用いられる入力データを生成する。ここで、入力データはチャンネル毎に生成される。推論時に用いられる入力データは、飽和した信号を含む第３の超音波信号の一例である。また、このような入力データは、デジタル信号へ変換された後のデータであり、整相加算処理が施される前のデータである。

【0149】

学習済みモデル１７０ｄは、推論時に用いられる入力データが入力されると、入力データに対応する出力データを生成し、生成された出力データを出力する。出力データは、例えば、推論時に用いられる入力データよりも飽和の影響が低減されたデータである。すなわち、出力データは、推論時に用いられる入力データに対して飽和の影響を低減させたデータである。出力データは、第４の超音波信号の一例である。

【0150】

Ａ／Ｄ変換回路１１４は、記憶回路１７０に記憶された部位ごとの学習済みモデル１７０ｄの中から、スキャン対象の部位に対応する学習済みモデル１７０ｄを取得する。そして、Ａ／Ｄ変換回路１１４は、チャンネル毎に、推論時に用いられる入力データを、取得された学習済みモデル１７０ｄに入力する。

【0151】

Ａ／Ｄ変換回路１１４は、学習済みモデル１７０ｄから出力される出力データを取得することにより、出力データを反射波信号としてチャンネル毎に生成する。そして、Ａ／Ｄ変換回路１１４は、生成された反射波信号をビームフォーマ１１５に出力する。ビームフォーマ１１５は、入力された反射波信号に対して整相加算処理を施すことにより反射波データを生成する。

【0152】

超音波診断装置１が３次高調波成分を抽出する場合、受信回路１１２は、３回の超音波送信によって得られた複数の反射波信号に基づいて、上述したような学習済みモデル１７０ｄを用いる方法を用いて、共通の受信走査線に関する３つの反射波データを生成する。そして、Ｂモード処理回路１３０は、３つの反射波データを加算して、３次高調波成分を抽出する。すなわち、Ｂモード処理回路１３０は、学習済みモデル１７０ｄから出力された出力データに基づく反射波データから３の倍数次の高周波成分として３次高調波成分を抽出する。

【0153】

ここで、３次高調波成分を抽出する際に用いられる３つの反射波データは、飽和の影響が低減されたデータである。したがって、第４の実施形態に係る超音波診断装置１によれば、第１の実施形態等と同様に、飽和の影響がロバストに低減され、画質の劣化が抑制された超音波画像データを得ることができる。

【0154】

（第５の実施形態）
次に、第５の実施形態に係る超音波診断装置１について説明する。第５の実施形態に係る超音波診断装置１の説明では、上述した各実施形態に係る超音波診断装置１と異なる点について主に説明し、上述した各実施形態に係る超音波診断装置１と同様の構成についての説明は省略する場合がある。

【0155】

第５の実施形態における学習装置２００での機械学習に用いられる入力データ及び教師データの生成方法について図１９を参照して説明する。図１９は、第５の実施形態にかかる入力データ及び教師データの生成方法の一例について説明するための図である。

【0156】

図１９に示すように、第５の実施形態に係る学習時に用いられる入力データを生成する方法は、第４の実施形態に係る学習時に用いられる入力データを生成する方法と同様である。

【0157】

第５の実施形態に係る学習時に用いられる教師データを生成する方法について説明する。

【0158】

例えば、図１９に示すように、超音波プローブ１０１による被検体Ｐの所定位置に対するスキャンにより得られた反射波信号に対して、アナログフロントエンド１１３により各種のアナログ処理が施される。そして、各種のアナログ処理が施されたアナログ信号である反射波信号の飽和の影響を低減させる飽和低減処理が飽和低減処理回路１１６により施される。

【0159】

第５の実施形態に係る飽和低減処理回路１１６が実行する飽和低減処理の一例について説明する。例えば、飽和低減処理回路１１６は、反射波信号に対して、第３の実施形態に係る飽和低減処理回路１１６が実行する飽和低減処理と同様の飽和低減処理を施す。そして、飽和低減処理回路１１６は、飽和低減処理が施された反射波信号をＡ／Ｄ変換回路１１４に出力する。

【0160】

Ａ／Ｄ変換回路１１４には、飽和低減処理回路１１６から出力された反射波信号が入力される。Ａ／Ｄ変換回路１１４は、入力された反射波信号をデジタル信号に変換する。

【0161】

飽和低減処理が施されたデジタル信号である反射波信号では、入力データとしての反射波信号よりも飽和の影響が低減されている。このような飽和低減処理が施されたデジタル信号である反射波信号が教師データとなる。このような教師データとなる反射波信号は、第２の超音波信号の一例である。このように、教師データは、飽和の影響を低減させる飽和低減処理が施されたアナログ信号である反射波信号である。また、教師データは、反射波信号の飽和の判定結果に応じたアナログゲインをかける飽和低減処理が施された反射波信号である。

【0162】

そして、超音波診断装置１は、このようにして生成された入力データ及び教師データを学習装置２００に送信する。

【0163】

学習装置２００は、上述したような方法で生成された入力データ及び教師データを用いて、学習済みモデルに学習させ、学習済みモデル１７０ｅ（図２１参照）を生成する。この際、学習装置２００は、スキャン対象となる部位毎に、学習済みモデル１７０ｅを生成する。そして、超音波診断装置１は、学習装置２００から部位毎に生成された学習済みモデル１７０ｅを取得し、取得された部位毎の学習済みモデル１７０ｅを記憶回路１７０に記憶させる。

【0164】

図２０は、第５の実施形態に係る入力データ及び教師データの一例を示す図である。図２０に示すように、アナログフロントエンド１１３は、反射波信号３１の一定値以上の振幅を一定値にクリップすることにより、反射波信号３１ａを生成する。そして、Ａ／Ｄ変換回路１１４は、アナログ信号である反射波信号３１ａをデジタル信号である反射波信号３１ｂに変換する。この反射波信号３１ｂが入力データとなる。入力データには飽和の影響を受けている飽和信号が含まれている。

【0165】

一方、飽和低減処理回路１１６は、プリフィルタを用いて、反射波信号３１ａに含まれる飽和に起因する信号成分を抑制する飽和低減処理を実行する。これにより、飽和低減処理が施された反射波信号３２が生成される。そして、Ａ／Ｄ変換回路１１４は、アナログ信号である反射波信号３２をデジタル信号である反射波信号３２ａに変換する。この反射波信号３２ａが教師データとなる。

【0166】

教師データである反射波信号３２ａの信号（反射波信号３１ｂの飽和信号に対応する信号）の信号値は、入力データである反射波信号３１ｂの飽和信号の信号値よりも低減されている。

【0167】

図２１は、第５の実施形態に係る超音波診断装置１が、学習済みモデル１７０ｅを用いた推論時に実行する処理の一例について説明するための図である。超音波診断装置１は、推論時に、スキャン対象の部位に対応する学習済みモデル１７０ｅを記憶回路１７０から取得し、取得された学習済みモデル１７０ｅを用いて入力データに対応する出力データを推論し、推論された出力データを出力する。

【0168】

図２１に示すように、例えば、超音波診断装置１は、学習時に用いられる入力データと同様の方法で、推論時に用いられる入力データを生成する。

【0169】

学習済みモデル１７０ｅは、推論時に用いられる入力データが入力されると、入力データに対応する出力データを生成し、生成された出力データを出力する。出力データは、例えば、推論時に用いられる入力データよりも飽和の影響が低減されたデータである。すなわち、出力データは、推論時に用いられる入力データに対して飽和の影響を低減させたデータである。出力データは、第４の超音波信号の一例である。

【0170】

Ａ／Ｄ変換回路１１４は、記憶回路１７０に記憶された部位ごとの学習済みモデル１７０ｅの中から、スキャン対象の部位に対応する学習済みモデル１７０ｅを取得する。そして、Ａ／Ｄ変換回路１１４は、チャンネル毎に、推論時に用いられる入力データを、取得された学習済みモデル１７０ｄに入力する。

【0171】

Ａ／Ｄ変換回路１１４は、学習済みモデル１７０ｄから出力される出力データを取得することにより、出力データを反射波信号としてチャンネル毎に生成する。そして、Ａ／Ｄ変換回路１１４は、生成された反射波信号をビームフォーマ１１５に出力する。ビームフォーマ１１５は、入力された反射波信号に対して整相加算処理を施すことにより反射波データを生成する。

【0172】

超音波診断装置１が３次高調波成分を抽出する場合、受信回路１１２は、３回の超音波送信によって得られた複数の反射波信号に基づいて、上述したような学習済みモデル１７０ｅを用いる方法を用いて、共通の受信走査線に関する３つの反射波データを生成する。そして、Ｂモード処理回路１３０は、３つの反射波データを加算して、３次高調波成分を抽出する。すなわち、Ｂモード処理回路１３０は、学習済みモデル１７０ｅから出力された出力データに基づく反射波データから３の倍数次の高周波成分として３次高調波成分を抽出する。

【0173】

ここで、３次高調波成分を抽出する際に用いられる３つの反射波データは、飽和の影響が低減されたデータである。したがって、第５の実施形態に係る超音波診断装置１によれば、第１の実施形態等と同様に、飽和の影響がロバストに低減され、画質の劣化が抑制された超音波画像データを得ることができる。

【0174】

（変形例）
次に、変形例に係る超音波診断装置１について説明する。図２２は、変形例に係る超音波診断装置１が実行する処理の一例の流れを示すフローチャートである。上述した各実施形態において、図２２に示すように、超音波診断装置１の制御回路１８０は、３次高調波成分を抽出する場合、推論時に用いられる入力データが飽和の影響を受けているか否かを判定する（ステップＳ２０１）。そして、超音波診断装置１は、推論時に用いられる入力データが飽和の影響を受けていると判定された場合（ステップＳ２０１：Ｙｅｓ）に、上述したステップＳ１０１～Ｓ１０３の処理を実行してもよい。例えば、ステップＳ１０１では、超音波診断装置１は、学習済みモデル（学習済みモデル１７０ａ，１７０ｂ，１７０ｃ，１７０ｄ，１７０ｅ）を用いて上述した処理を行うことにより、３次高調波成分を抽出し、抽出された３次高調波成分に基づくＢモード画像データを生成する。

【0175】

一方、超音波診断装置１は、推論時に用いられる入力データが飽和の影響を受けていないと判定された場合（ステップＳ２０１：Ｎｏ）に、学習済みモデルを用いずに３次高調波成分を抽出し、抽出された３次高調波成分に基づくＢモード画像データを生成する（ステップＳ２０２）。例えば、ステップＳ２０２において、Ｂモード処理回路１３０が３次高調波成分を抽出する場合に用いられる３つの反射波データは、学習済みモデルが用いられずにビームフォーマ１１５により生成された反射波データである。そして、超音波診断装置１は、ステップＳ１０２に進む。

【0176】

なお、プロセッサによって実行されるプログラムは、ＲＯＭ（Read Only Memory）や記憶回路等に予め組み込まれて提供される。なお、このプログラムは、これらの装置にインストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ（Compact Disk）－ＲＯＭ、ＦＤ（Flexible Disk）、ＣＤ－Ｒ（Recordable）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な非一過性の記録媒体に記録されて提供されてもよい。また、このプログラムは、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納され、ネットワーク経由でダウンロードされることによって提供又は配布されてもよい。例えば、このプログラムは、上述した各処理機能を含むモジュールで構成される。実際のハードウェアとしては、ＣＰＵが、ＲＯＭ等の記録媒体からプログラムを読み出して実行することにより、各モジュールが主記憶装置上にロードされて、主記憶装置上に生成される。

【0177】

以上説明した少なくとも一つの実施形態及び少なくとも一つの変形例によれば、飽和の影響がロバストに低減され、画質の劣化が抑制された超音波信号を得ることができる。

【0178】

いくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

【符号の説明】

【0179】

１ 超音波診断装置
１１２ 受信回路
１３０ Ｂモード処理回路
１５０ 画像生成回路
１７０ 記憶回路
１７０ａ 学習済みモデル

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9A】

【図9B】

【図9C】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】

【図21】

【図22】