技术领域
本发明涉及用于接收从对象产生的声波并且创建每个区域的组 织和特征分布的图像数据的图像形成设备和图像形成方法。
背景技术
作为使用声波对对象的内部产生图像数据的技术，已知例如超声 回声方法和光声层析成像（PAT）方法。超声回声方法是用于通过向 对象的内部发送超声波并且接收由对象内部的组织反射的超声波来 产生图像数据的方法。光声层析成像方法是用于通过接收由于光声效 应而从对象的内部发射的声波来产生图像数据的方法。光声效应是在 电磁脉冲（诸如可见光、近红外光和微波）被照射到对象上并且对象 由于吸收电磁波而被加热且热膨胀时产生声波（典型地，超声波）的 现象。
已知时域方法和傅里叶域方法作为用于使用超声回声方法和 PAT方法形成图像的射束形成方法。傅里叶域方法是用于通过将空间 坐标变换成波数来对时序信号进行傅里叶变换以便将变量从时间变 换成频率并且然后执行处理的方法（NPL（非专利文献）1）。傅里 叶域方法的特征在于通过使用快速傅里叶变换（FFT）的高速处理。 由于CPU速度已经提高，因此基于软件的数值处理已经变得切实可 行，并且由于近来并行处理方面的进步，基于软件的图像处理（即傅 里叶域方法）的未来是有前途的。特别是在PAT图像形成设备中， 优选的是使用傅里叶域方法。
[NPL 1]Minghua Xu和Lihong V.Wang:Photoacoustic imaging in biomedicine,Review of Scientific Instruments,Vol 77, 041101，2006年4月17日
发明内容
在传统的超声回声和PAT方法中通常使用直线（linear）型或者 扇形探头，在其中声换能器在一维上被排列并且电子地执行扫描。如 果使用这些类型的探头，则可以形成对象的截面的二维图像。然而为 了减少遗漏受影响区的出现，获得三维图像是有效的。如果使用三维 图像，则在诊断之后回顾图像和由第三方确认会更容易。例如，为了 获得三维图像，在其中声换能器被在一维上排列的探头沿与电子扫描 方向垂直的方向机械地扫描，或者使用在其中声换能器被在二维上排 列的探头。
然而形成三维图像数据使得要被处理的数据量巨大。尤其在需要 高分辨率图像时，实时处理是不可能的，这对于习惯于操作传统的设 备的操作者是无法接受的。该情形在PAT中更严重，在PAT中通常 通过软件执行图像处理，而那时，即使使用快速傅里叶域方法，产生 三维图像数据也要花费至少几十秒，换言之，为实现实时操作还需要 更多的进步。
本发明提供了通过提高在光声层析成像和超声回声方法中的基 于傅里叶域方法的图像数据产生处理的速度来使得能够实时处理高 分辨率三维图像的技术。
本发明在其第一方面中提供了一种图像形成设备，用于基于从对 象的内部发射的声波根据关于对象的内部的信息来创建图像数据，所 述图像形成设备包括：多个声换能器，所述多个声换能器接收声波并 且将所述声波转换成信号；以及图像处理单元，所述图像处理单元通 过利用傅里叶域方法处理从所述多个声换能器输出的所接收的信号， 来计算从对象内的多个区域分别发射的声波的强度，其中所述图像处 理单元包括：系数存储器，所述系数存储器存储预先计算的系数，所 述系数为在用于基于所述多个声换能器的所接收的信号确定从区域 发射的声波的强度的公式中仅仅由声换能器的位置、区域的位置和接 收声波的时间（接收时间）确定的项的值；乘法器单元，所述乘法器 单元从所述系数存储器中获得与声换能器的所接收的信号对应的系 数，并且将所接收的信号乘以系数；以及体元存储器，所述体元存储 器对于每个区域累积所述乘法器单元的乘法结果。
本发明在其第二方面中提供了一种图像形成方法，用于使用多个 声换能器持续预定时段地接收从对象内的多个区域发射的声波，将所 述声波转换成所接收的信号，并且利用傅里叶域方法处理所接收的信 号以便创建从区域发射的声波的强度的图像数据，所述图像形成方法 包括如下步骤：预先计算在用于基于多个声换能器的所接收的信号确 定从区域发射的声波的强度的公式中仅仅由声换能器的位置、区域的 位置和接收声波的时间确定的项的值，并且将所计算的值存储在系数 存储器中作为系数；从所述系数存储器中获得与声换能器的所接收的 信号对应的系数，并且将所接收的信号乘以系数；以及对于每个区域 将所接收的信号乘以系数的结果累积在体元存储器中。
本发明在其第三方面中提供了一种非暂时的计算机可读介质，其 存储用于使得计算机执行上述图像形成方法的步骤的程序。
根据本发明，通过提高在光声层析成像和超声回声方法中的基于 傅里叶域方法的图像数据产生处理的速度，高分辨率三维图像数据的 实时处理变得可能。
从以下参考附图的示例性实施例的描述中本发明更多的特征将 变得清晰。
附图说明
图1是描述本发明的计算算法1的流程图；
图2是描述本发明的计算算法2的流程图；
图3是描述本发明的计算算法3的流程图；
图4是描述根据本发明的第一实施例的系统配置的示图；
图5是描述根据本发明的第二实施例的系统配置的示图；
图6是描述根据本发明的第三实施例的系统配置的示图；
图7是描述在傅里叶域方法的原理的描述中的坐标系的示图；以 及
图8是描述傅里叶域方法的传统的计算算法的流程图。
具体实施方式
在描述本发明的方法之前，将根据Wang（NPL 1）的描述来描 述基于当前傅里叶域方法产生PAT图像数据的算法及其问题。Wang 描述了在其上排列有围绕对象的声换能器的三种类型的表面：球面、 平面和柱面，但是为了简化说明，这里描述了平面的情况。为了便于 说明，在一些情况下可能使用与非专利文献1不同的符号。
在图7中，101代表其上排列有声换能器的平面。在该平面101 中包括的x轴和y轴正交地相交，z轴垂直于平面101，并且对象存 在于相对于该平面101而言z为正的区域中。M个声换能器被排列在 平面101上，并且测量在区域z>0中的N个区域。102代表第i个声 换能器（i=1,2，...,M）。103代表对象内的第j个区域（j=1,2，...,N）。 当从各种类型的脉冲激光器和磁控管照射电磁脉冲并且该电磁脉冲 被区域j吸收时，区域j变热且突然膨胀，并且发射声波104。假设 声波的初始压力为p0(xj,yj,zj)。(xj,yj,zj)是第j个区域的坐标。虽然这 取决于区域的尺寸，但是通过照射电磁脉冲而产生的声波（称为“光 声波”）通常是其频率为约几百kHz到几MHz的超声波。光声波104 在对象内传播，由第i个声换能器102接收，并且作为所接收的信号 pd(xi,yi,t*)被输出。(xi，yi)是该声换能器102的坐标，并且t*(=ct)是由对 象内的声速c标准化的在照射电磁脉冲之后的逝去时间。在其中电磁 脉冲不能被局部地照射到对象内的特定区域的PAT中，pd(xi,yi,t*)是 通过将来自多个区域的光声波相加而产生的值。
将参考图8针对每个步骤来描述传统傅里叶域方法的算法。等式 编号与非专利文献1一致。假设在步骤201之前已经将变量t、u、v、 w和j等初始化。
步骤201：由M个声换能器在时间t处接收光声波，并且输出所 接收的信号pd(xi,yi,t*)。
步骤202：将所接收的信号存储在与各个声换能器对应的线存储 器中。线存储器这里指的是通常被称为FIFO（先进先出）的存储器， 在该存储器中时间序列的信息按序列的顺序被输入，并且按输入的顺 序被输出。
步骤203：在预定的时段期间重复该接收和向存储器的存储。
步骤204：确定具有波数维度的傅里叶变换的三个变量(u,v,w)。
步骤205：使用变量k对于时间执行傅里叶变换，该变量k由预 定的(u,v,w)通过k=(u2+v2+w2)1/2来确定。
P d ( x i , y i , k ) = ∫ - ∞ ∞ p d ( x i , y i , t * ) exp ( ikt * ) dt * - - - ( 14 ) ]]>
等式(14)被表示为无限区域的积分，但是实际上在有限的范围内 执行离散数值的积分。在下文中，应该以相同的方式来解释下面在本 文中出现的关于积分的描述。然后，
步骤206：对于长度执行傅里叶变换。
Q ( u , v , k ) = ∫ ∫ - ∞ ∞ P d ( x i , y i , k ) exp ( iux i + ivy i ) dx i dy i - - - ( 22 ′ ) ]]>
等式(22’)在NPL 1中被示出为逆傅里叶变换(22)，但是这里，为 了方便说明使用傅里叶变换。(xi,yi)是声换能器i的坐标。等式(22’) 被表示为无限区域的积分，但是实际上被计算作为M个声换能器i 的和。
步骤207、208：针对预先设定的所有的(u,v,w)组执行步骤205 和206，然后获得一组
P 0 ( u , v , w ) = 2 wsgn ( w ) u 2 + v 2 + w 2 Q [ u , v , sgn ( w ) u 2 + v 2 + w 2 ] - - - ( 23 ) . ]]>
这里sgn(w)是在w>0时为1、在w=0时为0而在w<0时为-1的函 数。
步骤209:使用所获得的那组P0(u,v,w)对于(u,v,w)执行逆傅里 叶变换，为
p 0 ( x j , y j , z j ) = 1 ( 2 π ) 3 ∫ ∫ ∫ - ∞ ∞ P 0 ( u , v , w ) exp ( - iu x j - ivy j - iwz j ) dudvdw - - - ( 21 ) ]]>
然后，确定区域j的初始压力p0(xj,yj,zj)。
步骤210：对于对象中的N个区域重复逆傅里叶变换(21)，由此 产生整个对象的图像数据。
粗略地估计所有上述步骤所要求的乘法的次数。假设声变换器的 数量为M，在对象中要被观察的区域的数量在一维上为L个，其总共 为L3(=N)个，接收声波的次数为T次，并且用于傅里叶变换的三个变 量(u,v,w)的组的数量为F3个（在一维上为F个）。对于(u,v,w)，所 要求的乘法的次数在步骤205中为T次，在步骤206中为M次，如 果结合这些步骤则为T×M次，而如果针对所有的(u,v,w)的组执行该 处理则为T×M×F3次。对于(u,v,w)所要求的乘法的次数在步骤209 中为F3，因此如果针对所有区域执行该步骤，则要求L3×F3次乘法， 总计(T×M×F3+L3×F3)=(T×M+L3)F3次。由于设定为F≈L、T≈L以及 M≈L2对于维持精度是有效的，因此乘法的次数大约为2L6次，而如 果在一个步骤中执行一次乘法，则计算步骤的数量为2L6。快速傅里 叶变换(FFT)可以被应用于(x,y)，因此该步骤数可以被减少到大约 L2[L×log(L)]2=L4log2(L)，但是如果L被增大以便实现高分辨率，则 步骤数仍然变得巨大，这使得难以实时地重构图像。
在专心研究之后，本发明人发现了通过改造上述算法，可以并行 地执行处理的一部分，并且可以显著地减少总成像时间。在下文中， 将详细描述用于本发明的图像形成设备和图像形成方法的算法。
如果将等式(23)代入等式(21)的P0(u,v,w)，则建立了
p 0 ( x j , y j , z j ) = 1 ( 2 π ) 3 ∫ ∫ ∫ - ∞ ∞ 2 wsgn ( w ) u 2 + v 2 + w 2 Q [ u , v , sgn ( w ) u 2 + v 2 + w 2 ] ]]>
× exp ( - iux j - ivy j - i wz j ) dudvdw - - - ( 101 ) . ]]>
（上百位的编号是本说明书原始使用的编号）。
如果将等式(22’)代入等式(101)的Q，则建立了
p 0 ( x j , y j , z j ) = 1 ( 2 π ) 3 ∫ ∫ ∫ - ∞ ∞ 2 wsgn ( w ) u 2 + v 2 + w 2 [ ∫ ∫ - ∞ ∞ P d ( x i , y i , sgn ( w ) u 2 + v 2 + w 2 ) ] ]]>
× exp ( iux i + ivy i ) dx i dy i ] exp ( - iux j - ivy j - iwz j ) dudvdw - - - ( 102 ) . ]]>
如果将等式(14)代入等式(102)的Pd，则建立了
p 0 ( x j , y j , z j ) = ∫ ∫ ∫ - ∞ ∞ A ( x j , y j , z j : x i , y i , t * ) p d ( x i , y i , t * ) dx i dy i dt * - - - ( 103 ) , ]]>其中
A ( x j , y j , z j : x i , y i , t * ) = 1 ( 2 π ) 3 ∫ ∫ ∫ - ∞ ∞ 2 wsgn ( w ) u 2 + v 2 + w 2 exp { i [ u ( x i - x j ) + v ( y i - y j ) - wz j ]]>
+ sgn ( w ) u 2 + v 2 + w 2 t * ] } dudvdw - - - ( 104 ) ]]>
等式(103)是用于基于多个声换能器的所接收的信号来确定由区 域j发射的声波的强度p0的公式。等式(103)中的项A(xj,yj,zj:xi,yi,t*) 不包括pd(xi,yi,t*)，如等式(104)所示，并且对于(u,v,w)的积分在该表 达式内被全部完成。因此如果已知声换能器的位置(xi,yi)、对象中的其 图像数据被产生的区域的位置(xj,yj,zj)（或者声换能器与该区域的相对 位置）以及来自所有区域的声波的到达时间（接收时间），则可以使 用等式(104)预先计算系数A。
（算法1）
将参考图1描述用于使用所获得的系数A确定对于所有区域 (xj,yj,zj)(j=0,1，...,N)的初始压力p0(xj,yj,zj)的算法的示例。在后面的 描述中，“()”中的编号是被分配给将在稍后描述的图4中示出的设 备的组成元件的编号。在系数存储器(408)中,存储与所有预先计算的 i、j和t*的组合对应的系数A。假设在步骤701之前已经将体元存储 器(410)、变量t、i等初始化。
步骤701：使用选择单元(407)选择一个声换能器(405)i，接收声 波，并且输出所接收的信号pd(xi,yi,t*)。
步骤702：从系数存储器(408)中读取在“声换能器i，时间t＊”中 与各个区域j(j=0,1，...,N)对应的N个系数A(xj,yj,zj:xi,yi,t*)，并且使 用N个乘法器单元(409)将pd(xi,yi,t*)分别乘以各个系数A。这些N 个处理被同时（并行地）执行。
步骤703：将N个乘法结果A(xj,yj,zj:xi，yi，t＊)·pd(xi,yi,t*)分别累积 （加）到N个体元存储器(410)中。这些N个处理也被同时（并行 地）执行。
步骤704:顺序地选择M个声换能器i并且重复步骤701～703 中的处理。结果，初始压力p0在时间t*处的瞬时值（即， ∫∫A(xj,yj,zj:xi,yi,t＊)·pd(xi,yi,t*)dxidyi）被存储在各个体元存储器(410)中。
步骤705：在从各个区域接收声波的整个时段期间重复步骤 701～704中的处理，由此由等式(103)表达的各个区域j的初始压力 p0(xj,yj,zj)的值被累积在各个体元存储器(410)中。因此产生关于对象的 内部的三维图像数据。
(算法2)
图2示出了用于产生图像数据的算法的另一个示例。虽然图1 中的算法1并行地执行用于根据来自一个声换能器的所接收的信号来 确定N个区域的相应值的处理，但是图2中的算法2并行地执行用 于根据来自M个声换能器的相应的所接收的信号来确定一个区域的 值的处理。在后面的描述中，“()”中的编号是被分配给将在稍后描 述的图6中示出的装置的组成元件的编号。在系数存储器(609)中，存 储与所有预先计算的i、j和t*的组合对应的系数A。假设在步骤801 之前已经将体元存储器(612)、变量t、j等初始化。
步骤801：由M个声换能器(603)接收相应的声波，并且输出所 接收的信号pd(xi,yi,t*)。
步骤802：选择区域j，并且从系数存储器(609)中读取在“区域j， 时间t＊”中与各个声换能器i(i=0,1,...,M)对应的M个系数 A(xj,yj,zj:xi,yi,t＊)。使用M个乘法器单元(608)将对应的所接收的信号 pd(xi,yi,t*)分别乘以系数A。这些M个处理被同时（并行地）执行。
步骤803：使用累积单元(610)将M个乘法结果A(xj,yj,zj:xi,yi,t*) ·pd(xi,yi,t*)相加，并且使用选择单元(611)将结果累积（加）到与区域 j对应的体元存储器(612)中。
步骤804：顺序地选择N个区域j并且重复步骤802和803中的 处理。结果，初始压力p0在时间t*处的瞬时值（即， ∫∫A(xj,yj,zj:xi,yi,t＊)·pd(xi,yi,t*)dxidyi）被存储在各个体元存储器(612)中。
步骤805：在从各个区域接收声波的整个时段期间重复步骤 801～804中的处理，由此由等式(103)表达的各个区域j的初始压力 p0(xj,yj,zj)的值被累积在各个体元存储器(612)中。以这种方式，产生关 于对象的内部的三维图像数据。
（算法3）
图3示出了用于产生图像数据的算法的另一个示例。在上述的算 法1和2中，针对各个时间步长Δt计算所有区域的压力p0的瞬时值， 但是在图3中的算法3中，对于各个区域顺序地执行用于根据整个时 段中所接收的信号确定初始压力p0的值的处理。该算法优选地可以被 应用于执行发送束聚焦的超声回声设备。在下面的描述中，“()”中 的编号是被分配给将在稍后描述的图6中示出的设备的组成元件的编 号。在系数存储器(609)中，存储与所有预先计算的i、j和t*的组合对 应的系数A。假设在步骤901之前已经将体元存储器(612)、变量t、j 等初始化。
步骤901：由M个声换能器(603)接收相应的声波，并且输出所 接收的信号pd(xi,yi,t*)。
步骤902：选择区域j，并且从系数存储器(609)中读取在“区域j， 时间t＊”中与各个声换能器i(i=0,1,...,M)对应的M个系数 A(xj,yj,zj:xi,yi,t＊)。使用M个乘法器单元(608)将对应的信号pd(xi,yi,t*) 分别乘以系数A。如果执行发送束聚焦，则选择位于发送的声波的焦 点处的区域j。这些M个处理被同时（并行地）执行。
步骤903：使用累积单元(610)将M个乘法结果A(xj,yj,zj:xi,yi,t*) ·pd(xi,yi,t*)相加，并且使用选择单元(611)将结果累积（加）到与区域 j对应的体元存储器j(612)中。
步骤904：在从区域j接收信号的整个时段期间重复步骤901～ 903中的处理。结果，由等式(103)表达的区域j的初始压力p0(xj,yj,zj) 的值被累积在与区域j对应的体元存储器j中。
步骤905：对于所有区域j（也就是说，在发送声波使得聚焦在 各个区域j上的同时）重复步骤901～904中的处理，由此在体元存储 器(612)中产生关于对象的内部的三维图像数据。
一般，在超声回声设备的情况下，超声波被发送为顺序地聚焦在 各个区域j上，并且顺序地处理从区域j反射的反射波，以便增强信 号强度。根据图3中示出的算法3，该顺序可以由图6中的设备执行。 因此图6中示出的一个设备配置可以被用于超声回声图像的产生（图 3中的算法3）和PAT图像的产生（图2中的算法2）两者。
(这些算法的优点)
粗略地估计上述算法1-3中的每一个所要求的乘法的次数。假设 系数A已经被预先计算和存储在系数存储器中。在算法1的情况下， 步骤702中的N次乘法在步骤704的循环中被重复M次，并且然后 在步骤705的循环中被重复T次。结果，乘法的次数是N×M×T次， 并且如果如上所述地设定N=L3，T×M≈L3，则要求大约L6次乘法。 以相同的方式，在算法2的情况下，步骤802中的M次乘法在步骤 804的循环中被重复N次，并且然后在步骤805的循环中被重复T次， 因此乘法的次数是M×N×T≈L6次。在算法3的情况下，步骤902中的 M次乘法在步骤904的循环中被重复T次，并且然后在步骤905的循 环中被重复N次，因此乘法的次数是M×T×N≈L6次。
乘法次数(L6)大约是传统傅里叶域方法的次数(2L6)的一半。此 外，该算法的显著之处在于，步骤702、802和902中的处理具有使 得能够被容易地并行处理的形式。例如，如果在算法1中并行地处理 步骤702中的N次乘法，则计算步骤的数量为L3。此外，如果在算法 2或3中并行地处理步骤802或902中的M次乘法，则计算步骤的 数量为L4。这些步骤数比在传统的傅里叶域方法中使用快速傅里叶变 换的情况中的步骤数L4log2(L)少得多。因此，根据本算法，通过傅里 叶域方法的图像形成处理可以显著地更快，并且可以实时地处理高分 辨率三维图像数据。
声换能器的位置(xi,yi)由探头的结构确定，并且也可以通过根据 预期的用途和所需的分辨率从多个图案中选择出一个图案来预先确 定测量区域的坐标(xj，yj，zj)和测量时间步长t*。结果，可以预先计算系 数A。
在上面的描述中，假设到达声换能器的声波的所接收的信号 pd(xi,yi,t*)完全实时地被处理。然而，直到来自所有区域的声波完全到 达的时间（诸如100微秒）对于人类感觉而言非常地短，因此来自各 个声换能器i的输出可以被一度存储在缓冲存储器中，使得所存储的 数据以比接收的时间长的间隔按接收的顺序被输出和处理。在该情况 下，即使间隔被延长到1000倍，处理也在100ms中完成，其被人类 感觉感知为几乎实时处理。另一方面，信号处理（例如，步骤701～ 705）可以具有1000倍的基于时间的余量（margin）。在该情况下， 缓冲存储器的内容可以仅仅被读取一次，并且基本上不需要重复。
为了执行上述算法，用于存储系数A的存储器（系数存储器） 的容量可能变得巨大。系数A的数量为T×M×N(≈L6)，因此如果在一 维上获得1000个数据（L=1000），并且如果一个系数A为4个字 节，则要求4×1018个字节的存储器容量。然而，系数存储器的容量 可以通过下面的手段来减少。
手段1)系数A的等式(104)关于(u,v)是对称的。因此，如果对 由(u,v)产生的平面的一半进行积分，则可以通过使结果加倍来确定等 式(104)。
手段2)如果对象内部的其图像数据被产生的区域的x、y阵列 与声换能器的x、y阵列匹配，则这些变量在等式(104)中简单地表现 为相对值(xi-xj)和(yi-yj)，因此L2个系数A具有相同的值。换句话说， 通过对于L2个具有相同的(xi-xj)和(yi-yj)的计算使用一个系数A，存储 器容量可以被减少到1/L2。
为了简化，上面描述了声换能器被排列在平面上的情况。但是本 发明不仅可以被应用于声换能器被排列在平面上的情况而且可以被 应用于声换能器沿着曲面排列的情况。
现在，为了展示本发明的效果，将描述图像形成设备的系统配置 及其操作，其是用于实现本发明的优选的模式。下面的图像形成设备 是基于从对象的内部发射的声波来产生关于对象的内部的信息的图 像数据的设备，并且被用于光声层析成像(PAT)和超声回声诊断设备。 由图像形成设备产生的图像数据作为三维图像被显示在未示出的显 示单元（监视器）上。
<实施例1>
图4是描述根据实施例1的图像形成设备的系统配置的示图。本 实施例是在上述的算法1被应用于产生光声层析成像(PAT)中的图像 数据时的示例。本系统具有电磁波脉冲源403、具有M个声换能器405 的声探头以及图像处理单元，该图像处理单元基于由声换能器405 持续预定时段地接收的光声波的所接收的信号来确定从对象内部的 各个区域发射的光声波的强度。本实施例的图像处理单元具有选择单 元407、系数存储器408、N个乘法器单元409以及N个体元存储器 410。使用该系统，确定对象401内部的N个区域j 402的初始压力， 并且产生三维图像数据。
电磁波脉冲源403是电磁波脉冲照射单元，其以几纳秒到几十纳 秒的脉冲宽度照射可见光、其波长为约700到1160nm的近红外光和 其频率为2.45GHz的微波的脉冲。当该脉冲被照射到对象401上并 且部分能量由区域j吸收时，由于光声效应而从区域j发射光声波 404。由M个光声换能器405将光声波404转换成电信号（所接收的 信号）。在图4中，声换能器405被示出为好像一维地排列一样，但 是实际上声换能器405被二维地排列。虽然没有示出，但是预放大器 可以被连接到各个声换能器。A/D转换单元可以被连接到各个声换能 器。采样保持单元也可以被连接到各个声换能器。在下文中，包括这 些单元的声换能器也被简称为“声换能器”。
各个声换能器405的输出被连接到选择单元407。在一定的时间 t*处，选择单元407从M个声换能器405中选择出第i个声换能器， 并且将其输出（即所接收的信号pd(xi,yi,t*)）同时输出给与N个区域 402对应的所有的N个乘法器单元409。与此同步，系数 A(xj,yj,zj:xi,yi,t*)被从系数存储器408中读取到第j个乘法器单元 409。乘法器单元409计算声换能器405的输出pd与系数A的乘积， 即A(xj,yj,zj:xi,yi,t＊)·pd(xi,yi,t＊)。该结果被存储在与各个乘法器单元对 应的体元存储器410中。M个声换能器405的输出被顺序地处理， 并且计算在时间t*处的∫∫A(xj,yj,zj:xi,yi,t*)·pd(xi,yi,t*)dxidyi。然后，以 相同的方式处理声换能器在下一个时间t*+Δt*处的pd(xi,yi,t*+Δt*)信 号。通过在预定时段期间重复上面的处理，针对所有的体元获得由等 式(103)表达的初始声压p0(xj,yj,zj)。
根据本实施例，可以并行地处理N次乘法，因此计算步骤的次 数变为M×T(=L3)次。与由传统傅里叶域方法执行相同的计算的情况 （其要求L6个步骤）相比，通过本实施例的配置显著地减少了计算 时间。
<实施例2>
图5是描述根据实施例2的系统配置的示图。本实施例的系统在 声换能器405与选择单元407之间具有用于缓冲声换能器405的输 出信号的线存储器406。与实施例1中相同的其它组成元件由与图4 相同的附图标记表示。
线存储器406是FIFO存储器，用于顺序地存储从各个声换能器 405输出的所接收的信号，并且按接收（输入）的顺序将存储的所接 收的信号输出到选择单元407。选择单元407之后的功能与实施例1 中的相同。线存储器406的输出信号的间隔可以被适当地设定。通过 将从线存储器406中输出信号的第二间隔设定为比将信号存储在线存 储器406中的第一间隔长，图像处理单元（例如，乘法器单元409） 的操作时钟可以比实施例1的操作时钟慢。
通常，声波花费大约100微秒从对象中的较深的区域到达。如果 对于100微秒以每1微秒获得所接收的信号，则100个信号被存储在 线存储器406中。即使以1000倍的间隔读取这些信号，也仅仅花费 大约100毫秒来从线存储器406中输出所有信号。这种时间被人类感 觉感知为实时操作。如果输出信号的间隔像这样地增大，则可以在额 外的余量的情况下执行处理，诸如扫描、系数的读取、乘法以及由选 择单元407向体元存储器的写入。这是在设计电路时的优点。
<实施例3>
图6是描述根据实施例3的系统配置的示图。本实施例是应用上 述算法3来产生超声回声的图像数据的示例。该系统具有发送电路 604、具有M个声换能器603的声探头、M个乘法器单元608、系数 存储器609、累积单元610、选择单元611以及N个体元存储器612。 如虚线所示，如有必要，线存储器607可以被插入在声换能器603与 乘法器单元608之间，以便执行与实施例2相同的处理。
从声换能器603将声波（超声波）发送到对象601中的区域j 602。 使用压电元件和电容耦合的声换能器603不仅可以被用于接收声波， 而且可以被用于发送。该配置不限于图6中的配置，而是超声发送单 元可以与声换能器603分开地布置。由发送电路604向各个声换能器 603（或超声发送单元）发送被适当地延迟的发送信号，并且结果， 发送会聚在区域j上的超声波。如果区域j具有与周围组织不同的声 学特性，则具有与差对应的强度的超声波被反射且由声换能器603接 收。
声换能器603或线存储器607在时间t*处的输出pd(xi,yi,t*)被输 入到与各个声换能器603对应的乘法器单元608。在每个乘法器单元 608中，从系数存储器609中读取与区域j对应的系数A。乘法器单 元608计算声换能器603的输出pd与系数A的乘积，即， A(xj,yj,zj:xi,yi,t＊)·pd(xi,yi,t＊)。由累积单元610将M个乘法器单元608 的输出相加，并且确定∫∫A(xj,yj,zj:xi,yi,t＊)·pd(xi,yi,t*)dxidyi。这经由选 择单元611被加到与区域j对应的体元存储器612。如果重复该处理 持续预定时段，则获得由等式(103)表达的对于区域j的反射强度 p0(xj,yj,zj)。然后超声波被发送以便会聚在另一区域j’上，并且执行上 述处理以便获得区域j’的反射强度。通过对于所有区域执行该处理， 在对象内部中的超声反射强度的分布可以被产生作为图像数据。
根据本实施例，可以并行地处理M个乘法，因此计算步骤的个 数变为N×T(=L4)个。与由传统傅里叶域方法执行相同的计算的情况 （其要求L6个步骤）相比，通过本实施例的配置显著地减少了计算 时间。
本实施例的系统配置也可以被应用于PAT。在该情况下，优选 的是使用上述的算法2，并且在每个时间t*处扫描区域j。同样在该 情况下，可以通过多个（L4个）计算步骤（即，比传统傅里叶域方法 少得多的个数）来产生图像数据。
本实施例的另一个优点在于，可以使用相同的系统配置来产生 PAT的图像数据和超声回声的图像数据。例如，如果PAT的图像和 超声回声的图像可以被叠加在显示器上，则可以获得关于对象的内部 的状态的更详细的信息。
在上述实施例中，乘法器单元、累积单元、选择单元、系数存储 器、体元存储器等由专用电路构成，但是这些功能和处理也能够通过 计算机的软件（程序）来实现。换句话说，系数存储器和体元存储器 的功能通过计算机的存储设备（存储器）来运行，并且诸如从声换能 器接收的数字信号的乘法、加法和选择之类的处理由程序执行。具体 而言，上述的功能和处理通过经由网络或各种存储介质向系统或设备 供应用于实现上述实施例的功能的软件（程序）并且让系统或设备的 计算机（或CPU或MPU）读取和执行该程序来实现。在该情况下， 通过使用可以执行并行处理的CPU或者通过使用多个CPU执行并行 处理可以显著地减少计算时间。
虽然已经参考示例性实施例描述了本发明，但是应当理解，本发 明不限于所公开的示例性实施例。以下权利要求的范围将被给予最宽 的解释从而包括所有这样的修改、等同的结构与功能。
本发明的方面还可以通过读出并且执行记录在存储装置上的用 于执行上述实施例（多个实施例）的功能的程序的设备或系统的计算 机（或诸如CPU或MPU之类的装置）以及通过其步骤由设备或系统 的计算机通过例如读出并且执行记录在存储装置上的用于执行上述 实施例（多个实施例）的功能的程序而执行的方法来实现。出于此目 的，例如经由网络或者从用作存储装置的各种类型的记录介质（例如， 非暂时的计算机可读介质）向计算机提供程序。
本申请要求2009年11月17日提交的日本专利申请No. 2009-261898、2010年9月2日提交的日本专利申请No.2010-196429 和2010年11月1日提交的日本专利申请No.2010-245390的权益， 上述申请的全部内容通过参考被并入于此。