[发明专利]利用自适应和固定波束形成的超声装置

说明书

技术领域

本发明涉及通过使用从被检体接收的超声信号获取生物信息的超声装置，特别地，它涉及对接收的信号执行自适应信号处理的超声装置。

背景技术

作为通过从被检体的内部接收超声波以获取被检体中的生物信息(例如，层析图像或三维图像)的技术，存在超声回波和光声层析成像法(PAT)等。超声回波是将超声波传送到被检体并且接收其反射的波的方法。光声层析成像法是向被检体的内部传送光学能量并且接收作为由于光学能量的吸收导致的被检体的绝热膨胀的结果产生的弹性波(超声波)的方法。

另一方面，还存在在雷达领域等中开发的自适应信号处理。作为自适应信号处理方案中的一种的方向约束功率最小化规范(directionally constrained minimization of power，DCMP)是这样的技术，即，当通过多个元件接收信号时，由此接收的多个信号被操作处理以在沿某方向(例如，想要获得信号的方向)的灵敏度被固定的状态下使信号功率最小化。在自适应信号处理中，用于各接收的信号的处理参数被适应性地变化(非专利文献(NPL)1)。这种自适应信号处理在提高空间分辨率方面、特别是沿方位方向的分辨率方面是有效的。NPL 2描述通过组合这种自适应信号处理与超声波获得的改进的分辨率的结果，并且NPL 3描述通过组合自适应信号处理与光声获得的成像的结果。如NPL 2和NPL 3所述，首先从接收的信号计算相关矩阵，然后从中提取子矩阵，使得通过使用通过平均化子矩阵获得的子相关矩阵来实施自适应处理。这是NPL 4中的被示为空间平滑化的技术。

以下，将描述DCMP的处理，然后将描述使用空间平滑化的必要性。

假定已通过具有K个接收元件的阵列接收信号。由第k个元件接收的信号被设为x_k(t)。在这种情况下，由K个元件接收的信号组可由X(t)表示。这里注意，信号均为解析式。

X(t)＝[x₁(t)，x₂(t)，…，x_K(t)]^T

这里注意，上标“T”意味着转置(tranposition)。为了合成这些信号以产生输出，接收的信号乘以复权重矢量W。

W＝[w₁，w₂，…，w_K]^T

这样，获得输出y(t)。

y(t)＝W^HX(t)＝X^T(t)W^*

这里注意，上标“H”意味着复共轭转置，并且，上标“＊”意味着复共轭。通过根据输入信号将该复权重矢量变为最佳的一个，获得以自适应方式经受信号处理的输出y。

为了计算最佳的复权重矢量，首先基于输入信号计算相关矩阵如下。

R_xx＝E[X(t)X^H(t)]

这里，E [.]意味着计算时间平均值。

在这种状态下，计算以下条件下的W。

在W^Ha＝1下

minW(WHRxxW)]]>

这些条件意味着在希望方向(想要获得信号的方向)的灵敏度被固定的状态下使输出功率最小化。这里注意，“a”是导向矢量(steering vector)并且规定希望的方向。

当在这些条件下计算最佳权重Wopt时，获得以下的结果。