JP7747548B2 - 超音波診断装置及び表示制御方法 - Google Patents

Description

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表示制御方法に関する。

超音波診断装置において、血流の速度を観察するための技術として、カラーフローマッピングがある。ここで、ユーザが複数の血流を観察する場合に、カラーフローマッピングが用いられる場合について説明する。複数の血流の中には、比較的速度が速い血流や、比較的速度が遅い血流が含まれる場合がある。すなわち、複数の血流の中に、様々な速度の血流が含まれる場合がある。このような場合に、複数の血流のうち、いずれか１つの血流が観察可能なように超音波条件（例えば、パルス繰り返し周波数（ＰＲＦ（Pulse Repetition Frequency））等）が設定された場合、設定された超音波条件が他の血流にとって不適切な条件となることがある。このため、ユーザが複数の血流を同時に精度よく観察することは困難である。そこで、複数の血流に対して適切な超音波条件が設定されることが望まれるが、複数の血流に対して適切な超音波条件を設定することは、ユーザにとって煩雑であり、時間がかかってしまう。

そこで、複数の異なる超音波条件（超音波送受条件）で取得された複数のエコー信号を用いて、所定の指標を用いてドプラ速度のＳＮ比低下領域を判定する技術がある。判定結果は、ドプラ速度推定に用いられる超音波条件を変更するために用いられる。しかしながら、この技術では、複数の異なる超音波条件で複数の超音波を送信するため、超音波の送信回数が比較的多くなる。このため、リアルタイム性が低下する場合がある。

このため、リアルタイム性の低下を抑制しつつ、簡易な方法で血流毎に折り返しが抑えられた血流情報を提示することが望まれる。

特開２０１８－１８６９２３号公報 特開平２－６３４４７号公報

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、リアルタイム性の低下を抑制しつつ、簡易な方法で血流毎に折り返しが抑えられた血流情報を提示することである。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。

実施形態の超音波診断装置は、収集部と、生成部と、適用部と、表示制御部とを備える。収集部は、単一の超音波条件で送信された超音波の反射波に基づく、第１の時間間隔で時間軸方向に並ぶデータにより構成される第１の時系列データを収集する。生成部は、第１の時系列データに基づいて、第２の時間間隔で時間軸方向に並ぶデータにより構成される第２の時系列データを生成する。適用部は、第１の時系列データ及び第２の時系列データの両方に描出される複数の血流のそれぞれに対して、第１の時系列データに基づく第１の速度スケール及び第２の時系列データに基づく第２の速度スケールのうち、第１の進行方向に進む血流に対する第２の進行方向に進む血流の割合が閾値以下となる速度スケールを適用する。表示制御部は、速度スケールが適用された複数の血流に関する血流情報を表示部に表示させる。

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は、第１の実施形態に係るドプラ処理回路の構成の一例を示す図である。 図３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流れの一例を示すフローチャートである。 図４は、第１の実施形態における速度の推定方法の一例について説明するための図である。 図５Ａは、第１の実施形態における速度の推定方法の一例について説明するための図である。 図５Ｂは、第１の実施形態における速度の推定方法の一例について説明するための図である。 図６は、第１の実施形態に係るステップＳ１０８でデータ補間機能が実行する処理の具体例について説明するための図である。 図７は、第１の実施形態に係るステップＳ１１０で画像生成回路が実行する処理の具体例について説明するための図である。 図８は、他のカラーマップの一例を説明するための図である。 図９は、第１の実施形態に係るディスプレイの表示例である。 図１０は、第１の実施形態に係るディスプレイの表示例である。

以下、図面を参照しながら、実施形態及び変形例に係る超音波診断装置及び表示制御方法を説明する。

（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。

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）が印可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、複数の素子に印可される電圧の波形である。すなわち、超音波プローブ１０１は、印可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受信信号（反射波信号）に変換し、受信信号を装置本体１００に出力する。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。

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、受信信号を後述する送受信回路１１０の受信回路１１２に出力する。

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。

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。

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ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）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。

装置本体１００は、超音波プローブ１０１から送信された受信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、画像データの一例である。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受信信号に基づいて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受信信号に基づいて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、処理回路１８０と、制御回路１９０とを有する。

送受信回路１１０は、制御回路１９０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。

送信回路１１１は、制御回路１９０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。

レートパルサ発生回路は、制御回路１９０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）を印可する。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。

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、素子に電圧が印可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。

なお、送信回路１１１は、制御回路１９０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。

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（受信信号）に変換され、受信信号が受信回路１１２に入力される。受信回路１１２は、プリアンプと、Ａ／Ｄ（Analog to Digital）変換器と、直交検波回路等を有し、超音波プローブ１０１から送信された受信信号に対して各種処理を行なって反射波データ（受信データ）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。

プリアンプは、受信信号をチャンネルごとに増幅してゲイン調整（ゲイン補正）を行なう。Ａ／Ｄ変換器は、ゲイン補正された受信信号をＡ／Ｄ変換することでゲイン補正された受信信号をデジタル信号に変換する。直交検波回路は、デジタル信号に変換された受信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、直交検波回路は、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。

受信回路１１２は、超音波プローブ１０１から送信された２次元の受信信号から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次元の受信信号から３次元の反射波データを生成する。

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。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。

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。

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。

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。

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、対数増幅及び包絡線検波処理等を施して、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。

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。

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。

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。

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。

ここで、ドプラ処理回路１４０の構成の一例について説明する。図２は、第１の実施形態に係るドプラ処理回路１４０の構成の一例を示す図である。図２に示すように、ドプラ処理回路１４０は、ウォールフィルタ機能１４０ａと、自己相関値算出機能１４０ｂと、血流情報推定機能１４０ｃと、ブランキング処理機能１４０ｄと、パーシスタンス機能１４０ｅとを有する。ドプラ処理回路１４０の構成要素であるウォールフィルタ機能１４０ａ、自己相関値算出機能１４０ｂ、血流情報推定機能１４０ｃ、ブランキング処理機能１４０ｄ及びパーシスタンス機能１４０ｅの各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で超音波診断装置１の記憶装置（例えば、記憶回路１７０）に記録されている。ドプラ処理回路１４０は、各プログラムを記憶装置から読み出し、読み出された各プログラムを実行することで各プログラムに対応する各処理機能を実現するプロセッサである。換言すると、各プログラムを読み出した状態のドプラ処理回路１４０は、図２のドプラ処理回路１４０内に示された各処理機能を有することとなる。

ウォールフィルタ機能１４０ａは、バッファメモリ１２０から、複数の反射波データを取得し、取得された複数の反射波データをウォールフィルタ（ＭＴＩフィルタ）にかけることにより、複数の反射波データから、クラッタ信号成分が抑制され血流信号成分が支配的な血流信号（血流ドプラ信号）を抽出する。ここで、ウォールフィルタ機能１４０ａによる処理の対象となる複数の反射波データは、時間方向にアンサンブル数（アンサンブルサイズ、パケットサイズ）分並んだ反射波データ群（時系列データ、反射波データ列）であり、被検体Ｐに対する複数回の超音波の送受信により得られる。なお、ウォールフィルタ機能１４０ａにより抽出される血流信号は、上述したように、血流信号成分が支配的であるものの、クラッタ信号成分が含まれてしまう場合がある。

自己相関値算出機能１４０ｂは、ウォールフィルタ機能１４０ａにより抽出された血流信号から、公知の技術を用いて、血流情報を推定される際に用いられる自己相関値（自己相関係数）を算出する。例えば、自己相関値算出機能１４０ｂは、特開２０１５－１４２６０８号公報に記載されている方法を用いて、自己相関値Ｃ０、Ｃ１を算出する。

血流情報推定機能１４０ｃは、自己相関値算出機能１４０ｂにより算出された自己相関値を用いて、公知の技術を用いて血流情報を推定する。例えば、血流情報推定機能１４０ｃは、特開２０１５－１４２６０８号公報に記載されている方法を用いて、血流情報を推定する。血流情報は、血流の速度（平均速度）、パワー（平均パワー値）及び分散（平均分散値）等を含む。

ブランキング処理機能１４０ｄは、血流情報推定機能１４０ｃにより推定された血流情報に対して、クラッタ信号成分を除去するためのブランキング処理を実行する。例えば、ブランキング処理により、クラッタ信号成分の速度の値が０に設定される。また、ブランキング処理機能１４０ｄは、ブランキング処理が施された血流情報に対して、空間方向のフィルタ処理である平滑化フィルタ処理を施す。

パーシスタンス機能１４０ｅは、ブランキング処理機能１４０ｄによりブランキング処理及び平滑化フィルタ処理が施された血流情報に対して、時間方向に平滑化するフィルタ処理を施す。そして、フィルタ処理が施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。また、パーシスタンス機能１４０ｅは、フィルタ処理が施された血流情報を示すカラードプラデータをＰＲＦ算出機能１８０ａにも出力する。

図１の説明に戻り、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。

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モードデータ又はドプラ処理回路１４０から出力されたドプラデータから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。

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。

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（走査コンバート）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、走査コンバート以外に種々の画像処理として、例えば、走査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。

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。

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。

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。

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。

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。

処理回路１８０は、各種の処理を実行する。処理回路１８０は、図１に示すように、ＰＲＦ算出機能１８０ａと、データ補間機能１８０ｂと、スケール調整機能１８０ｃと、表示モード選択機能１８０ｄとを有する。処理回路１８０の構成要素であるＰＲＦ算出機能１８０ａ、データ補間機能１８０ｂ、スケール調整機能１８０ｃ及び表示モード選択機能１８０ｄの各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で超音波診断装置１の記憶装置（例えば、記憶回路１７０）に記録されている。処理回路１８０は、各プログラムを記憶装置から読み出し、読み出された各プログラムを実行することで各プログラムに対応する各処理機能を実現するプロセッサである。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路１８０は、図１の処理回路１８０内に示された各処理機能を有することとなる。ＰＲＦ算出機能１８０ａ、データ補間機能１８０ｂ、スケール調整機能１８０ｃ及び表示モード選択機能１８０ｄが実行する処理については後述する。

制御回路１９０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１９０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、画像生成回路１５０及び処理回路１８０の処理を制御する。また、制御回路１９０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１９０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１９０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。制御回路１９０は、表示制御部又は制御部の一例である。制御回路１９０は、例えば、プロセッサにより実現される。超音波画像は、画像の一例である。

また、制御回路１９０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。

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、処理回路１８０及び制御回路１９０）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、処理回路１８０及び制御回路１９０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。

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、リアルタイム性の低下を抑制しつつ、簡易な方法で血流毎に折り返しが抑えられた血流情報を提示することができるように、以下に説明する処理を実行する。

図３は、第１の実施形態に係る超音波診断装置１が実行する処理の流れの一例を示すフローチャートである。図３に示すように、ＰＲＦ算出機能１８０ａは、１心拍分の血流情報を取得する（ステップＳ１０１）。例えば、ＰＲＦ算出機能１８０ａは、ドプラ処理回路１４０のパーシスタンス機能１４０ｅから出力された１心拍分の血流情報を示す１心拍分のカラードプラデータを取得する。かかる血流情報は、超音波診断装置１により観察対象である被検体Ｐに対するスキャン時に設定されたＲＯＩ（Region Of Interest：関心領域）内の血流情報である。ＲＯＩ内には、ユーザが観察したい複数の血流が含まれる。また、ＲＯＩの全領域のうち、パワー値が所定値以下の領域には、速度の値として「０」が設定されている。これは、血流の速度のみを表示させるためである。

ここで、ステップＳ１０１で取得されたカラードプラデータには、モザイクパターンが含まれている。モザイクパターンとは、例えば、ある領域内で、超音波プローブ１０１に向かう方向に進む血流を示す赤系色の画素（画像）と、超音波プローブ１０１から離れる方向に進む血流を示す青系色の画素（画像）とが混在しているパターンである。

そして、ＰＲＦ算出機能１８０ａは、取得されたカラードプラデータに含まれる複数の血流の領域のうち、最も速度が速い血流の領域のモザイクパターンの比率を算出する（ステップＳ１０２）。

ステップＳ１０２でＰＲＦ算出機能１８０ａが実行する処理の具体例について説明する。例えば、ＰＲＦ算出機能１８０ａは、公知の領域抽出（セグメンテーション）の技術を用いて、カラードプラデータから、ＲＯＩ内の複数の血流の領域を抽出する。そして、ＰＲＦ算出機能１８０ａは、複数の血流の領域の中から、最も速度が速い血流の領域を特定する。そして、ＰＲＦ算出機能１８０ａは、特定された最も速度が速い血流の領域を構成する複数の画素の中から、赤系色の画素及び青系色の画素を特定する。そして、ＰＲＦ算出機能１８０ａは、赤系色の画素の数に対する青系色の画素の数の割合、または、青系色の画素の数に対する赤系色の画素の数の割合を、最も速度が速い血流のモザイクパターンの比率として算出する。すなわち、ＰＲＦ算出機能１８０ａは、超音波プローブ１０１に向かう方向に進む血流に対する超音波プローブ１０１から離れる方向に進む血流の割合、又は、超音波プローブ１０１から離れる方向に進む血流に対する超音波プローブ１０１に向かう方向に進む血流の割合を、モザイクパターンの比率として算出する。超音波プローブ１０１に向かう方向を第１の進行方向とすると、超音波プローブ１０１から離れる方向は第２の進行方向となる。また、超音波プローブ１０１から離れる方向を第１の進行方向とすると、超音波プローブ１０１に向かう方向は第２の進行方向となる。

そして、ＰＲＦ算出機能１８０ａは、折り返しが発生しないか、または、折り返しが抑えられた状態における最高流速を推定可能（検出可能）なＰＲＦを算出する（ステップＳ１０３）。ここで、折り返しが発生しないということは、モザイクパターンが発生しないということである。また、折り返しが抑えられるということは、モザイクパターンが発生する領域の大きさが抑えられるということである。

ステップＳ１０３でＰＲＦ算出機能１８０ａが実行する処理の具体例について説明する。例えば、記憶回路１７０には、上述した最高流速を推定可能なＰＲＦを算出するためのＰＲＦ算出用テーブルが記憶されている。ＰＲＦ算出用テーブルには、部位と、モザイクパターンの比率と、その部位及びそのモザイクパターンに対応する上述した最高流速を推定可能なＰＲＦとが対応付けられて、被検体ごとに登録されている。すなわち、ＰＲＦ算出用テーブルには、被検体毎に、部位とモザイクパターンの比率とＰＲＦとの組が登録された複数のレコードが登録されている。

そして、ＰＲＦ算出機能１８０ａは、ＲＯＩ内に含まれる部位を特定する。例えば、ＰＲＦ算出機能１８０ａは、ステップＳ１０１で取得されたカラードプラデータを生成する際にスキャンされた部位を、ＲＯＩ内に含まれる部位として特定する。

そして、ＰＲＦ算出機能１８０ａは、ＰＲＦ算出用テーブルを参照し、特定された部位、及び、ステップＳ１０２で算出されたモザイクパターンの比率が登録されたレコードを、観察対象である被検体Ｐに対応する複数のレコードの中から特定する。そして、ＰＲＦ算出機能１８０ａは、特定されたレコードに登録されているＰＲＦを、上述した最高流速を推定可能なＰＲＦとして取得する。このようにして、ＰＲＦ算出機能１８０ａは、最高流速を推定可能なＰＲＦを算出する。

なお、ＰＲＦ算出機能１８０ａは、ＰＲＦを変更し、ステップＳ１０１において変更後のＰＲＦに基づく１心拍分の血流情報を取得し、ステップＳ１０２及びステップＳ１０３の処理を実行することを、ステップＳ１０２で算出されるモザイクパターンの比率が０となるか又は０より大きい所定値以下となるまで繰り返し行ってもよい。そして、ＰＲＦ算出機能１８０ａは、ステップＳ１０２で算出されるモザイクパターンの比率が０となるか又は０より大きい所定値以下となる場合のＰＲＦを、上述した最高流速を推定可能なＰＲＦとして算出してもよい。

そして、制御回路１９０は、ステップＳ１０５以降の処理（ステップＳ１０５～Ｓ１１０の処理）であるスケール調整処理を実行するためのボタンがユーザにより押下されたか否かを判定する（ステップＳ１０４）。かかるボタンは、入力装置１０２に含まれている。ボタンが押されていない場合（ステップＳ１０４：Ｎｏ）には、制御回路１９０は、再び、ステップＳ１０４で上述した判定を行う。一方、ボタンが押された場合（ステップＳ１０４：Ｙｅｓ）、制御回路１９０は、ステップＳ１０５に進む。なお、制御回路１９０は、ステップＳ１０４の判定処理を行わずに、ステップＳ１０３からステップＳ１０５へ進んでもよい。

ステップＳ１０５では、制御回路１９０は、ステップＳ１０３で算出されたＰＲＦを超音波プローブ１０１に設定する。このように、制御回路１９０は、単一の超音波条件として、観察対象である被検体Ｐの部位に含まれる複数の血流の速度のうち、最も速い速度（最も高い速度）に対応するＰＲＦを設定する。制御回路１９０は、設定部の一例でもある。すなわち、制御回路１９０は、ステップＳ１０３で算出されたＰＲＦで超音波を送信することを開始するように、送信回路１１１を介して、超音波プローブ１０１を制御する。具体的には、制御回路１９０は、送信回路１１１に、ステップＳ１０３で算出されたＰＲＦで超音波の送信を開始させるための指示を送信する。かかる指示を受信した送信回路１１１は、ステップＳ１０３で算出されたＰＲＦで超音波を送信することを開始するように超音波プローブ１０１を制御する。

そして、データ補間機能１８０ｂは、設定されているアンサンブル数（アンサンブルサイズ、パケットサイズ）が、ＲＯＩ内に含まれる部位に対して通常使用されるアンサンブル数（標準的に使用されるアンサンブル数）よりも小さいか否かを判定する（ステップＳ１０６）。例えば、心臓に対して標準的に使用されるアンサンブル数は８であり、腹部に対して標準的に使用されるアンサンブル数は１６である。

例えば、フレームレートを高くするために、アンサンブル数が、ＲＯＩ内に含まれる部位に対して通常使用されるアンサンブル数よりも低く設定される場合がある。このような場合、ステップＳ１０７以降の処理で得られる血流情報の精度が低くなってしまう場合がある。そこで、設定されているアンサンブル数が、ＲＯＩ内に含まれる部位に対して通常使用されるアンサンブル数よりも小さい場合（ステップＳ１０６：Ｙｅｓ）、データ補間機能１８０ｂは、設定されるアンサンブル数が、ＲＯＩ内に含まれる部位に対して通常使用されるアンサンブル数となるように、アンサンブル数を大きくする（ステップＳ１０７）。具体的には、データ補間機能１８０ｂは、ＲＯＩ内に含まれる部位に対して通常使用されるアンサンブル数をウォールフィルタ機能１４０ａに設定させる。これにより、ウォールフィルタ機能１４０ａは、ＲＯＩ内に含まれる部位に対して通常使用されるアンサンブル数を設定する。一方、設定されているアンサンブル数が、ＲＯＩ内に含まれる部位に対して通常使用されるアンサンブル数以上である場合（ステップＳ１０６：Ｎｏ）、データ補間機能１８０ｂは、ステップＳ１０８に進む。なお、データ補間機能１８０ｂは、ステップＳ１０６及びステップＳ１０７の処理を行わずに、ステップＳ１０５からステップＳ１０８に進んでもよい。

そして、データ補間機能１８０ｂは、データ間隔が異なる複数の時系列データを取得する（ステップＳ１０８）。ステップＳ１０８でデータ補間機能１８０ｂが実行する処理の具体例について説明するが、かかる説明の前に、本実施形態における速度の推定方法の一例について説明する。図４、図５Ａ及び図５Ｂは、本実施形態における速度の推定方法の一例について説明するための図である。

図４において、横軸が実軸であり、縦軸が虚軸である。例えば、アンサンブル数が３である場合、図４に示すように、３つのベクトル１１～１３のそれぞれと、実軸との成す角度θ１、θ２及びθ３の平均値が速度成分として推定される。すなわち、カラーフローマッピングにおいて、３つのベクトル１１～１３の和であるベクトル１４と実軸との成す角度θｖが速度として推定される。

ここで、図５Ａにおいて、左側に示すように対象物１５の位置が角度θ１だけ移動する場合を基準とすると、右側に示すように、同じ時間観測しても対象物１５がほとんど動いていないと血流の速度として比較的遅い速度が推定される。

また、図５Ｂにおいて、左側に示すように対象物１５の位置が角度θ１だけ移動する場合を基準とすると、右側に示すように、同じ時間観測しても対象物１５が大きく動いていれば、血流の速度として比較的速い速度が推定される。

次に、ステップＳ１０８でデータ補間機能１８０ｂが実行する処理の具体例について説明する。図６は、第１の実施形態に係るステップＳ１０８でデータ補間機能１８０ｂが実行する処理の具体例について説明するための図である。図６に示すように、データ補間機能１８０ｂは、ステップＳ１０３で算出されたＰＲＦで送信された超音波の反射波に基づいて得られる複数の反射波データ２０により構成される反射波データ群２１をバッファメモリ１２０から取得する。なお、反射波データ群２１に含まれる反射波データ２０を、他の反射波データ群に含まれる反射波データと区別するために、「反射波データ２１ａ」と表記する。

反射波データ群２１は、時系列順に並ぶ複数の反射波データ２１ａにより構成される時系列データである。時間軸方向に隣接する２つの反射波データ２１ａの時間間隔を「Ｔ」とする。反射波データ群２１は、基準となる時系列データである。反射波データ群２１は、単一の超音波条件で送信された超音波の反射波に基づく第１の時系列データであって、第１の時間間隔「Ｔ」で時間軸方向に並ぶデータにより構成される第１の時系列データの一例である。また、反射波データ群２１は、観察対象である被検体Ｐの複数の血流を含む部位に対して送信された超音波の反射波に基づく時系列データである。超音波プローブ１０１及び送受信回路１１０が、このような反射波データ群２１を収集する。超音波プローブ１０１及び送受信回路１１０は、収集部の一例である。

そして、データ補間機能１８０ｂは、基準となる反射波データ群２１に対して反射波データ２０を挿入して、反射波データ群２２を生成する。例えば、データ補間機能１８０ｂは、パルスウェーブドプラ（Pulse Wave Doppler）信号を用いて、時間軸方向において隣接する２つの反射波データ２１ａの間における反射波データ２０を推定する。具体的には、例えば、記憶回路１７０には、被検体ＰのステップＳ１０３において特定された部位をスキャンすることにより過去に収集されたパルスウェーブドプラ信号が示す波形の変化と、このパルスウェーブドプラ信号に基づいて得られたカラードプラデータ（カラー信号）との関係を示す関係情報が記憶回路１７０に記憶されている。この場合、データ補間機能１８０ｂは、記憶回路１７０に記憶された関係情報を参照し、関係情報が示す関係から、時間軸方向において隣接する２つの反射波データ２１ａの間における反射波データ２０を推定する。なお、データ補間機能１８０ｂは、他の方法により、時間軸方向において隣接する２つの反射波データ２１ａの間における反射波データ２０を推定してもよい。例えば、データ補間機能１８０ｂは、時間軸方向において隣接する２つの反射波データ２１ａの平均を反射波データ２０として推定してもよい。また、データ補間機能１８０ｂは、２つの反射波データ２１ａのそれぞれに対応する血流の加速度に応じて、２つの反射波データ２１ａを重み付け加算する場合に用いられる２つの重みを決定し、決定された２つの重みを用いて２つの反射波データ２１ａを重み付け加算することにより、２つの反射波データ２１ａの間における反射波データ２０を推定してもよい。なお、２つの反射波データ２１ａのそれぞれに対応する血流の加速度は、２つの反射波データ２１ａのそれぞれから得られるカラードプラデータにより示される血流の速度から計算される。例えば、データ補間機能１８０ｂは、２つの反射波データ２１ａに対応する２つの血流の加速度が同じ値である場合、２つの重みを同じにする。また、データ補間機能１８０ｂは、２つの血流の加速度が異なる値である場合、小さい方の加速度に対応する重みを、大きい方の加速度に対応する重みよりも大きくする。

そして、データ補間機能１８０ｂは、推定された反射波データ２０を時間軸方向において隣接する２つの反射波データ２１ａの間に挿入することにより、反射波データ群２２を生成する。反射波データ群２２は、時系列データである。なお、反射波データ群２２に含まれる反射波データ２０を、他の反射波データ群に含まれる反射波データと区別するために、「反射波データ２２ａ」と表記する。時間軸方向に隣接する２つの反射波データ２２ａの時間間隔は「Ｔ／２」である。

また、データ補間機能１８０ｂは、反射波データ群２２から反射波データ２２ａを間引きして、反射波データ群２３を生成する。反射波データ群２３は、時系列データである。なお、反射波データ群２３に含まれる反射波データ２０を、他の反射波データ群に含まれる反射波データと区別するために、「反射波データ２３ａ」と表記する。時間軸方向に隣接する２つの反射波データ２３ａの時間間隔は「（３Ｔ）／２」である。

同様に、データ補間機能１８０ｂは、反射波データ群２２から反射波データ２２ａを間引きして、反射波データ群２４，２５も生成する。反射波データ群２４，２５は、時系列データである。なお、反射波データ群２４に含まれる反射波データ２０を、他の反射波データ群に含まれる反射波データと区別するために、「反射波データ２４ａ」と表記する。時間軸方向に隣接する２つの反射波データ２４ａの時間間隔は「２Ｔ」である。また、反射波データ群２５に含まれる反射波データ２０を、他の反射波データ群に含まれる反射波データと区別するために、「反射波データ２５ａ」と表記する。時間軸方向に隣接する２つの反射波データ２５ａの時間間隔は「３Ｔ」である。

このようにして、ステップＳ１０８において、データ補間機能１８０ｂは、データ間隔が異なる複数の時系列データ２１～２５を取得する。また、データ補間機能１８０ｂは、時系列データ２１に基づいて、時系列データ２２～２５を生成する。具体的には、データ補間機能１８０ｂは、時系列データ２１に対してデータを補間する補間処理、及び、時系列データ２２からデータを間引く間引き処理のうち少なくとも１つの処理を行うことにより時系列データ２２～２５を生成する。時系列データ２２～２５のそれぞれは、第２の時間間隔で時間軸方向に並ぶデータにより構成される第２の時系列データの一例である。データ補間機能１８０ｂは、生成部の一例である。なお、データ補間機能１８０ｂは、時系列データ２１からデータを間引く間引き処理を行うことによりステップS１０９以降のステップにおける処理で用いられる時系列データを生成してもよい。すなわち、データ補間機能１８０ｂは、時系列データ２１に基づく時系列データからデータを間引く間引き処理を行うことによりステップS１０９以降のステップにおける処理で用いられる時系列データを生成してもよい。このようにして生成される時系列データも、第２の時系列データの一例である。

時間軸方向において隣接する２つの反射波データの時間間隔が長くなるほど、より遅い血流速度を精度よく推定することができる。また、時間軸方向において隣接する２つの反射波データの時間間隔が短くなるほど、より速い血流速度を精度よく推定することができる。

また、図６に示すように、ドプラ処理回路１４０が反射波データ群２１を用いて速度の推定を行う場合の速度スケール（速度レンジ）３１の上限値を「基準速度」とする。この場合、ドプラ処理回路１４０が反射波データ群２２を用いて速度の推定を行う場合の速度スケール３２の上限値は、「基準速度」の２倍となる。なお、速度スケールは、例えば、折り返しが発生しない状態において推定可能な速度の範囲である。

また、ドプラ処理回路１４０が反射波データ群２３を用いて速度の推定を行う場合の速度スケール３３の上限値は、「基準速度」の（２／３）倍となる。また、ドプラ処理回路１４０が反射波データ群２４を用いて速度の推定を行う場合の速度スケール３４の上限値は、「基準速度」の（１／２）倍となる。また、ドプラ処理回路１４０が反射波データ群２５を用いて速度の推定を行う場合の速度スケール３５の上限値は、「基準速度」の（１／３）倍となる。

そして、スケール調整機能１８０ｃは、複数の時系列データ２１～２５を用いて、各血流の領域のモザイクパターンの比率を算出する（ステップＳ１０９）。ステップＳ１０９でスケール調整機能１８０ｃが実行する処理の具体例について説明する。

例えば、スケール調整機能１８０ｃは、時系列データ２１をウォールフィルタ機能１４０ａに送信する。すると、ウォールフィルタ機能１４０ａは、時系列データ２１から血流信号を抽出する。すなわち、ウォールフィルタ機能１４０ａは、時系列データ２１に対してフィルタ処理を行う。ウォールフィルタ機能１４０ａは、フィルタ処理部の一例である。そして、自己相関値算出機能１４０ｂは、血流信号から自己相関値を算出する。そして、血流情報推定機能１４０ｃは、自己相関値を用いて血流情報を推定する。そして、スケール調整機能１８０ｃは、推定された血流情報を示すカラードプラデータを取得する。このようにして、スケール調整機能１８０ｃは、時系列データ２１に基づく血流情報を示すカラードプラデータを取得する。

スケール調整機能１８０ｃは、時系列データ２２～２５のそれぞれに対しても同様の処理を行う。すなわち、スケール調整機能１８０ｃは、時系列データ２２に基づく血流情報を示すカラードプラデータ、時系列データ２３に基づく血流情報を示すカラードプラデータ、時系列データ２４に基づく血流情報を示すカラードプラデータ、及び、時系列データ２５に基づく血流情報を示すカラードプラデータを取得する。

そして、スケール調整機能１８０ｃは、ステップＳ１０２においてＰＲＦ算出機能１８０ａが複数の血流の領域を抽出する方法と同様の方法で、時系列データ２１に基づく血流情報を示すカラードプラデータから複数の血流の領域を抽出する。そして、スケール調整機能１８０ｃは、ステップＳ１０２においてＰＲＦ算出機能１８０ａが特定された領域におけるモザイクパターンの比率を算出する方法と同様の方法で、複数の血流の領域のそれぞれにおけるモザイクパターンの比率を算出する。

スケール調整機能１８０ｃは、時系列データ２２～２５のそれぞれに基づく血流情報を示すカラードプラデータに対しても同様の処理を行う。すなわち、スケール調整機能１８０ｃは、時系列データ２２に基づく血流情報を示すカラードプラデータから複数の血流の領域を抽出し、抽出された複数の血流の領域のそれぞれにおけるモザイクパターンの比率を算出する。また、スケール調整機能１８０ｃは、時系列データ２３に基づく血流情報を示すカラードプラデータから複数の血流の領域を抽出し、抽出された複数の血流の領域のそれぞれにおけるモザイクパターンの比率を算出する。また、スケール調整機能１８０ｃは、時系列データ２４に基づく血流情報を示すカラードプラデータから複数の血流の領域を抽出し、抽出された複数の血流の領域のそれぞれにおけるモザイクパターンの比率を算出する。また、スケール調整機能１８０ｃは、時系列データ２５に基づく血流情報を示すカラードプラデータから複数の血流の領域を抽出し、抽出された複数の血流の領域のそれぞれにおけるモザイクパターンの比率を算出する。

以下、時系列データ２１～２５のそれぞれに基づく血流情報を示すカラードプラデータから３つの血流の領域Ａ～Ｃが抽出される場合について説明する。すなわち、時系列データ２１に基づく血流情報を示すカラードプラデータから抽出される領域Ａと、時系列データ２２に基づく血流情報を示すカラードプラデータから抽出される領域Ａと、時系列データ２３に基づく血流情報を示すカラードプラデータから抽出される領域Ａと、時系列データ２４に基づく血流情報を示すカラードプラデータから抽出される領域Ａと、時系列データ２５に基づく血流情報を示すカラードプラデータから抽出される領域Ａとは、同一の領域となる。領域Ｂ及び領域Ｃについても同様である。

そして、スケール調整機能１８０ｃは、領域毎に、モザイクパターンの比率が閾値Ｘ以下となる速度スケールのうち、速度の上限値が最も低い速度スケールを適用し、画像生成回路１５０は、各領域に対応するカラーマップを適用し、制御回路１９０は、適用された結果をディスプレイ１０３に表示させる（ステップＳ１１０）。ステップＳ１１０でスケール調整機能１８０ｃ、画像生成回路１５０及び制御回路１９０が実行する処理の具体例について説明する。

例えば、領域Ａについて、複数の速度スケール３１～３５のうち、速度スケール３１～３３がモザイクパターンの比率が閾値Ｘ以下となる場合について説明する。この場合、スケール調整機能１８０ｃは、領域Ａについて、モザイクパターンの比率が閾値Ｘ以下となる速度スケール３１～３３のうち、速度の上限値が最も低い速度スケール３３を適用する。すなわち、スケール調整機能１８０ｃは、領域Ａに対して速度スケール３３に対応する時系列データ２３を適用する。これにより、閾値Ｘが「０」である場合、領域Ａにおいて折り返しが発生せず、かつ、より細かい粒度で速度を推定することができる。また、閾値Ｘが「０」より大きい場合、発生する折り返しが閾値Ｘに対応する分に抑えられ、かつ、より細かい粒度で速度を推定することができる。

また、例えば、領域Ｂについて、複数の速度スケール３１～３５のうち、速度スケール３２のみがモザイクパターンの比率が閾値Ｘ以下となる場合について説明する。この場合、スケール調整機能１８０ｃは、領域Ｂについて、モザイクパターンの比率が閾値Ｘ以下となる速度スケール３２を適用する。すなわち、スケール調整機能１８０ｃは、領域Ｂに対して速度スケール３２に対応する時系列データ２２を適用する。これにより、閾値Ｘが「０」である場合、領域Ｂにおいて折り返しが発生せず、かつ、より高い速度を推定することができる。また、閾値Ｘが「０」より大きい場合、発生する折り返しが閾値Ｘに対応する分に抑えられ、かつ、より高い速度を推定することができる。

このような、血流の領域毎に折り返しが発生しない速度スケール（時系列データ）を適用する技術は、カラーフローマッピング以外の血流の速度を観察するための技術にも適用することができる。

そして、スケール調整機能１８０ｃは、折り返しが発生しない速度スケールが血流の領域毎に適用されたカラードプラデータをブランキング処理機能１４０ｄに出力する。

スケール調整機能１８０ｃは、時系列データ２１～２５の全てに描出される複数の血流のそれぞれに対して、複数の時系列データ２１～２５に基づく複数の速度スケールのうち、モザイクパターンの比率が閾値以下となる速度スケールを適用する。なお、時系列データ２１に基づく速度スケールは、第１の速度スケールの一例である。また、時系列データ２２～２５のそれぞれに基づく速度スケールは、第２の速度スケールの一例である。スケール調整機能１８０ｃは、適用部の一例である。

ブランキング処理機能１４０ｄは、カラードプラデータに対して、クラッタ信号成分を除去するためのブランキング処理を実行する。また、ブランキング処理機能１４０ｄは、ブランキング処理が施されたカラードプラデータに対して、空間方向のフィルタ処理である平滑化フィルタ処理を施す。

パーシスタンス機能１４０ｅは、ブランキング処理機能１４０ｄによりブランキング処理及び平滑化フィルタ処理が施されたカラードプラデータに対して、時間方向に平滑化するフィルタ処理を施す。そして、フィルタ処理が施されたカラードプラデータを画像生成回路１５０に出力する。

図７は、第１の実施形態に係るステップＳ１１０で画像生成回路１５０が実行する処理の具体例について説明するための図である。図７の左側には、カラーマップ４０が示されている。ただし、図７に示す例では、カラーマップ４０は、赤系色に対応するカラーマップであり、青系色に対応するカラーマップの図示が省略されている。実際は、青系色に対応するカラーマップは、横軸を軸として赤系色に対応するカラーマップ４０と線対称となるように存在する。本実施形態では、制御回路１９０が、図７に示すカラーマップ４０をディスプレイ１０３に表示させる。

例えば、カラーマップ４０は、血流の速度と、速度スケール３１～３５の各速度スケールに対応する色と、表示されるカラー画像データの画素値（階調）との対応関係を示すマップである。

例えば、カラーマップ４０において規定されている血流の速度の範囲は、「０」から基準速度の２倍の速度までの範囲である。また、カラーマップ４０では、速度スケール３１～３５に互いに異なる色が割り当てられている。例えば、速度スケール３１に黄色が割り当てられ、速度スケール３２に青色が割り当てられ、速度スケール３３に緑色が割り当てられ、速度スケール３４に橙色が割り当てられ、速度スケール３５に紫色が割り当てられている。

例えば、画像生成回路１５０は、カラーマップ４０に基づいて、血流の速度に対応する色及び画素値をカラー画像データの画素毎に取得する。そして、画像生成回路１５０は、取得した色及び画素値をカラー画像データの画素に割り当てることによりカラー画像データを生成する。そして、制御回路１９０は、カラー画像データに基づくカラー画像と、Ｂモード画像とを重畳させた重畳画像をディスプレイ１０３に表示させる。すなわち、制御回路１９０は、速度スケールが適用された複数の血流に関する血流情報をディスプレイ１０３に表示させる。

なお、画像生成回路１５０は、カラーマップ４０ではなく、図７の右側に示す速度スケール３１～３５に基づいて、カラー画像データを生成してもよい。この場合、制御回路１９０が、図７の右側に示す速度スケール３１～３５をディスプレイ１０３に表示させる。ただし、図７の右側に示す速度スケール３１～３５は、赤系色に対応する速度スケールであり、青系色に対応する速度スケールの図示が省略されている。実際は、青系色に対応する速度スケールは、横軸を軸として赤系色に対応する速度スケール３１～３５と線対称となるように存在する。

例えば、図７の右側に示す速度スケール３１～３５には、カラーマップ４０における速度スケール３１～３５と同様に、互いに異なる色が割り当てられている。なお、図７の右側に示す速度スケール３１～３５のそれぞれの上限値は、上述した値と同一の値である。

そして、図７の右側に示す速度スケール３１～３５には、血流の速度と画素値との対応関係がより細かい粒度で規定されている。画像生成回路１５０は、このような速度スケール３１～３５に基づいて、カラー画像データを生成してもよい。すなわち、画像生成回路１５０は、このような速度スケール３１～３５を１つのカラーマップとしてみなし、このような１つのカラーマップに基づいて、カラー画像データを生成してもよい。例えば、画像生成回路１５０は、血流の領域毎に、複数の速度スケール３１～３５の中からスケール調整機能１８０ｃにより適用された速度スケールを用いてカラー画像データを生成する。より具体的には、画像生成回路１５０は、カラー画像データの画素毎に、適用された速度スケールに基づいて、血流の速度に対応する画素値を取得する。そして、画像生成回路１５０は、取得した画素値及び適用された速度スケールに対応する色をカラー画像データの画素に割り当てることによりカラー画像データを生成する。

第１の実施形態では、複数の超音波条件に基づく超音波送信により得られた複数の時系列データではなく、１つの超音波条件に基づく超音波の送信により得られた１つの時系列データ２５から、複数の速度スケール３１～３５が得られる。そして、第１の実施形態では、血流の領域毎に、複数の速度スケール３１～３５の中から適切な速度スケールが適用される。これにより、リアルタイム性の低下を抑制しつつ、簡易な方法で血流毎に折り返しが抑えられた血流情報を提示することができる。

なお、画像生成回路１５０は、他のカラーマップを用いてもよい。図８は、他のカラーマップの一例を説明するための図である。例えば、図８に示すように、画像生成回路１５０は、速度が閾値αよりも低い血流に対しては、低速用のカラーマップに基づいて、血流の速度に対応する色をカラー画像データの画素毎に取得する。また、画像生成回路１５０は、速度が閾値αよりも高い閾値βよりも高い血流に対しては、高速用のカラーマップに基づいて、血流の速度に対応する色をカラー画像データの画素毎に取得する。そして、画像生成回路１５０は、取得した色をカラー画像データの画素に割り当てることによりカラー画像データを生成する。そして、制御回路１９０は、カラー画像データに基づくカラー画像と、Ｂモード画像とを重畳させた重畳画像をディスプレイ１０３に表示させる。

この場合、画像生成回路１５０は、速度が閾値αよりも低い血流を含むカラー画像データと、速度が閾値βよりも高い血流を含むカラー画像データとを別々に生成してもよい。この場合、制御回路１９０は、２つのカラー画像データに基づく２つのカラー画像を別々にディスプレイ１０３に表示させる。

なお、超音波診断装置１は、速度が閾値αよりも低い血流の領域に対して、反射波データ群２２から反射波データ２２ａを極端に間引くことで得られた時系列データを適用してもよい。そして、超音波診断装置１は、クラッタ信号を検出し、検出されたクラッタ信号を用いてクラッタ評価を行ってもよい。

次に、表示モード選択機能１８０ｄが実行する処理の一例について説明する。図９及び図１０は、第１の実施形態に係るディスプレイ１０３の表示例である。表示モード選択機能１８０ｄは、血流の領域に適用される速度スケールが異なる複数の重畳画像を表示させるための指示を入力装置１０２を介してユーザにより受け付ける。そして、表示モード選択機能１８０ｄは、受け付けた指示に基づいて、血流の領域に適用される速度スケールが異なる複数の重畳画像を表示させるモードを設定する。

図９は、表示モード選択機能１８０ｄが、血流の領域に適用される速度スケールが異なる２つの重畳画像を表示させるための指示を、入力装置１０２を介してユーザから受け付けた場合の表示例を示す。この場合、表示モード選択機能１８０ｄは、血流の領域に適用される速度スケールが異なる２つの重畳画像を表示させるモードを設定する。

制御回路１９０は、設定されたモードにしたがって、図９に示すように、２つの重畳画像５０及び重畳画像５５を横に並べてディスプレイ１０３に表示させる。重畳画像５０は、Ｂモード画像５１にカラー画像５２が重畳された画像である。カラー画像５２は、処理回路１８０による図３に示す処理は関与せずに、ドプラ処理回路１４０及び画像生成回路１５０による処理によって生成されたカラー画像データに基づくカラー画像である。

カラー画像５２に含まれる血流５２ａには折り返し５２ｂが発生しており、血流５２ｃ及び血流５２ｄは、暗く表示されており不明瞭な表示となっている。

重畳画像５５は、Ｂモード画像５６にカラー画像５７が重畳された画像である。カラー画像５７は、処理回路１８０による図３に示す処理によって生成されたカラー画像データに基づくカラー画像である。

カラー画像５７に含まれる血流５７ａには折り返し５７ｂが発生している。これは、図３に示すステップＳ１１０においてモザイクパターンの比率と比較される閾値Ｘが０より大きい値であるからである。

また、血流５７ｃ及び血流５７ｄは、明るく表示されており明瞭な表示となっている。ここで、カラー画像５２を生成する際に用いられるカラーマップは、速度スケール３１に対応するカラーマップである。一方、カラー画像５７を生成する際に用いられるカラーマップは、速度スケール３１の２倍の速度スケール３２に対応するカラーマップである。このように、カラー画像５２とカラー画像５７では、カラーマップが異なる。すなわち、カラー画像５２では、血流５２ｃ及び血流５２ｄの速度が低いにも関わらず、上限値が「基準速度」という比較的高流速の血流を推定可能な速度スケール３１及び速度スケール３１に対応するカラーマップが用いられているため、血流５２ｃ及び血流５２ｄは、暗く不明瞭に表示されてしまう。一方、カラー画像５７では、血流５７ｃ及び血流５７ｄにおいて折り返しが発生しない程度の適切な速度スケール３２及び速度スケール３２に対応するカラーマップが用いられているため、血流５２ｃ及び血流５２ｄは、明るく明瞭に表示される。

図１０は、表示モード選択機能１８０ｄが、血流の領域に適用される速度スケールが異なる３つの重畳画像と、３つの重畳画像のうち折り返しが発生していない１つの重畳画像の赤系色と青系色とを入れ替えた１つの重畳画像を表示させるための指示を、入力装置１０２を介してユーザから受け付けた場合の表示例を示す。この場合、表示モード選択機能１８０ｄは、４つの重畳画像を表示させるモードを設定する。

制御回路１９０は、設定されたモードにしたがって、図１０に示すように、４つの重畳画像５０、重畳画像５５、重畳画像６０及び重畳画像６５が、縦×横が２×２になるように並べてディスプレイ１０３に表示させる。このように、制御回路１９０は、互いに異なる速度スケールが適用された複数の血流に関する複数の血流情報をディスプレイ１０３に表示させる。重畳画像６０は、Ｂモード画像６１にカラー画像６２が重畳された画像である。カラー画像６２は、処理回路１８０による図３に示す処理によって生成されたカラー画像データに基づくカラー画像である。

カラー画像６２に含まれる血流６２ａ、血流６２ｂ及び血流６２ｃには折り返しが発生していない。これは、閾値Ｘが０であるからである。

重畳画像６５は、Ｂモード画像６６にカラー画像６７が重畳された画像である。カラー画像６７は、カラー画像６２の赤系色と青系色とが入れ替えられた画像である。すなわち、血流６７ａと血流６２ａとは同一の血流であるが、血流６２ａが青系色であるのに対して血流６７ａが赤系色となっている。また、血流６７ｂと血流６２ｂとは同一の血流であるが、血流６２ｂが赤系色であるのに対して血流６７ｂが青系色となっている。また、血流６７ｃと血流６２ｃとは同一の血流であるが、血流６２ｃが赤系色であるのに対して血流６７ｃが青系色となっている。

ここで、ユーザは、４つの重畳画像５０，５５，６０，６５の中からディスプレイ１０３に表示される画像を絞りこむことができる。例えば、入力装置１０２がタッチパネルである場合について説明する。この場合、ユーザの手７０が、表示される重畳画像上のタッチパネルをタッチすることにより、タッチされたタッチパネルの部分に対応する重畳画像が表示される画像として絞り込まれる。図１０の例は、重畳画像５０及び重畳画像６０が表示される画像として絞り込まれた場合を示す。この場合、制御回路１９０は、図１０の右上側に示すように、重畳画像５０及び重畳画像６０を横に並べてディスプレイ１０３に表示させてもよいし、図１０の右下側に示すように、重畳画像５０及び重畳画像６０を縦に並べてディスプレイ１０３に表示させてもよい。このように、制御回路１９０は、ディスプレイ１０３に表示された複数の血流情報のうち、指定された血流情報が表示されるように、ディスプレイ１０３の表示を更新する。

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。第１の実施形態に係る超音波診断装置１によれば、リアルタイム性の低下を抑制しつつ、簡易な方法で血流毎に折り返しが抑えられた血流情報を提示することができる。

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憶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等の記憶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。

以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、リアルタイム性の低下を抑制しつつ、簡易な方法で血流毎に折り返しが抑えられた血流情報を提示することができる。

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。

以上の実施形態に関し、発明の一側面及び選択的な特徴として以下の付記を開示する。
（付記１）
単一の超音波条件で送信された超音波の反射波に基づく第１の時系列データであって、第１の時間間隔で時間軸方向に並ぶデータにより構成される第１の時系列データを収集する収集部と、
前記第１の時系列データに基づいて、第２の時間間隔で時間軸方向に並ぶデータにより構成される第２の時系列データを生成する生成部と、
前記第１の時系列データ及び前記第２の時系列データの両方に描出される複数の血流のそれぞれに対して、前記第１の時系列データに基づく第１の速度スケール、及び、前記第２の時系列データに基づく第２の速度スケールのうち、第１の進行方向に進む血流に対する第２の進行方向に進む血流の割合が閾値以下となる速度スケールを適用する適用部と、
前記速度スケールが適用された前記複数の血流に関する血流情報を表示部に表示させる表示制御部と、
を備える、超音波診断装置。
（付記２）
前記生成部は、前記第１の時系列データに対してデータを補間する補間処理、及び、前記時系列データからデータを間引く間引き処理のうち少なくとも１つの処理を行うことにより前記第２の時系列データを生成してもよい。
（付記３）
前記第１の時系列データは、被検体の前記複数の血流を含む部位に対して送信された超音波の反射波に基づく時系列データであってもよいし、
前記収集部は、前記単一の超音波条件として前記部位に対応するＰＲＦで送信された超音波の反射波に基づく前記第１の時系列データを収集してもよい。
（付記４）
前記超音波診断装置は、前記単一の超音波条件として、前記部位に含まれる前記複数の血流の速度のうち、最も高い速度に対応する前記ＰＲＦを設定する設定部を更に備えてもよい。
（付記５）
前記超音波診断装置は、前記第１の時系列データ及び前記第２の時系列データに対してフィルタ処理を行うフィルタ処理部を更に備えてもよいし、
前記適用部は、前記フィルタ処理後の前記第１の時系列データ及び前記第２の時系列データの両方に描出される前記複数の血流のそれぞれに対して、前記第１の速度スケール及び前記第２の速度スケールのうち、前記割合が前記閾値以下となる速度スケールを適用してもよいし、
前記フィルタ処理部は、前記フィルタ処理を行う際のアンサンブル数を前記部位に対応するアンサンブル数に設定してもよい。
（付記６）
前記表示制御部は、互いに異なる速度スケールが適用された前記複数の血流に関する複数の血流情報を前記表示部に表示させてもよい。
（付記７）
前記表示制御部は、前記表示部に表示された複数の血流情報のうち、指定された血流情報が表示されるように、前記表示部の表示を更新してもよい。
（付記８）
コンピュータが、
単一の超音波条件で送信された超音波の反射波に基づく第１の時系列データであって、第１の時間間隔で時間軸方向に並ぶデータにより構成される第１の時系列データに基づいて、第２の時間間隔で時間軸方向に並ぶデータにより構成される第２の時系列データを生成する処理と、
前記第１の時系列データ及び前記第２の時系列データの両方に描出される複数の血流のそれぞれに対して、前記第１の時系列データに基づく第１の速度スケール、及び、前記第２の時系列データに基づく第２の速度スケールのうち、第１の進行方向に進む血流に対する第２の進行方向に進む血流の割合が閾値以下となる速度スケールを適用する処理と、
前記速度スケールが適用された前記複数の血流に関する血流情報を表示部に表示させる処理とを実行する表示制御方法。

１ 超音波診断装置
１８０ａ ＰＲＦ算出機能
１８０ｂ データ補間機能
１８０ｃ スケール調整機能
１８０ｄ 表示モード選択機能

Claims (8)

1. 単一の超音波条件で送信された超音波の反射波に基づく第１の時系列データであって、第１の時間間隔で時間軸方向に並ぶデータにより構成される第１の時系列データを収集する収集部と、
   前記第１の時系列データに基づいて、第２の時間間隔で時間軸方向に並ぶデータにより構成される第２の時系列データを生成する生成部と、
   前記第１の時系列データ及び前記第２の時系列データの両方に描出される複数の血流のそれぞれに対して、前記第１の時系列データに基づく第１の速度スケール、及び、前記第２の時系列データに基づく第２の速度スケールのうち、第１の進行方向に進む血流に対する第２の進行方向に進む血流の割合が閾値以下となる速度スケールを適用する適用部と、
   前記速度スケールが適用された前記複数の血流に関する血流情報を表示部に表示させる表示制御部と、
   を備える、超音波診断装置。
2. 前記生成部は、前記第１の時系列データに対してデータを補間する補間処理、及び、前記第１の時系列データに基づく時系列データからデータを間引く間引き処理のうち少なくとも１つの処理を行うことにより前記第２の時系列データを生成する、
   請求項１に記載の超音波診断装置。
3. 前記第１の時系列データは、被検体の前記複数の血流を含む部位に対して送信された超音波の反射波に基づく時系列データであり、
   前記収集部は、前記単一の超音波条件として前記部位に対応するＰＲＦで送信された超音波の反射波に基づく前記第１の時系列データを収集する、
   請求項１又は２に記載の超音波診断装置。
4. 前記単一の超音波条件として、前記部位に含まれる前記複数の血流の速度のうち、最も高い速度に対応する前記ＰＲＦを設定する設定部
   を更に備える、請求項３に記載の超音波診断装置。
5. 前記第１の時系列データ及び前記第２の時系列データに対してフィルタ処理を行うフィルタ処理部を更に備え、
   前記適用部は、前記フィルタ処理後の前記第１の時系列データ及び前記第２の時系列データの両方に描出される前記複数の血流のそれぞれに対して、前記第１の速度スケール及び前記第２の速度スケールのうち、前記割合が前記閾値以下となる速度スケールを適用し、
   前記フィルタ処理部は、前記フィルタ処理を行う際のアンサンブル数を前記部位に対応するアンサンブル数に設定する、
   請求項３又は４に記載の超音波診断装置。
6. 前記表示制御部は、互いに異なる速度スケールが適用された前記複数の血流に関する複数の血流情報を前記表示部に表示させる、
   請求項１～５のいずれか１つに記載の超音波診断装置。
7. 前記表示制御部は、前記表示部に表示された複数の血流情報のうち、指定された血流情報が表示されるように、前記表示部の表示を更新する、
   請求項６に記載の超音波診断装置。
8. コンピュータが、
   単一の超音波条件で送信された超音波の反射波に基づく第１の時系列データであって、第１の時間間隔で時間軸方向に並ぶデータにより構成される第１の時系列データに基づいて、第２の時間間隔で時間軸方向に並ぶデータにより構成される第２の時系列データを生成する処理と、
   前記第１の時系列データ及び前記第２の時系列データの両方に描出される複数の血流のそれぞれに対して、前記第１の時系列データに基づく第１の速度スケール、及び、前記第２の時系列データに基づく第２の速度スケールのうち、第１の進行方向に進む血流に対する第２の進行方向に進む血流の割合が閾値以下となる速度スケールを適用する処理と、
   前記速度スケールが適用された前記複数の血流に関する血流情報を表示部に表示させる処理とを実行する表示制御方法。