前章で領域分割フィルタを用いた分割の結果について記述した．
本章では，領域別フィルタを用いた高分解能C-SWE法の分解能の評価を行ったので報告す る．
6-1 シミュレーションによる分解能評価
領域別フィルタを用いた高分解能C-SWE法での分解能を評価するためにシミュレーシ ョンを行った．
汎用の超音波映像装置をモデルとして，1ピクセルの大きさを0.13[mm]，ROIを縦185 ピクセル，横170ピクセルとした．ROI内には速度の異なる上下2層の物体を仮定し，2層 間の速度遷移領域の幅から分解能を求める．分解能は，伝播速度の異なる二層の物体を測定 したと仮定して，z 方向の速度変化をとったときに，推定した速度の誤差が 10％に収まる 範囲を分解能として定義した．
推定した速度の誤差が 10%以内に収まる幅を分解能 R として定義した．分解能の定義を Fig.6-1-1に示す．
Fig.6-1-1 分解能の定義
仮定した物体(Fig.6-1-2)は，上の層の伝播速度を2.0[m/s]，下の層の伝播速度を3.0[m/s]
とした．
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Fig.6-1-2 仮定した物体
この物体に対して，従来法シミュレーションにて出力した速度図と伝播図をFig.6-1-3に 示す．
Fig.6-1-3 従来法での速度図と伝播図
また，仮定した物体の中心のラインで取得した速度変化を表すグラフをFig.6-1-4に示 す．
Fig.6-1-4 従来法での速度変化
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Fig.6-1-4より，従来法での分解能Rは3.68[mm]と算出された．
次に，提案手法である領域別フィルタを用いた高分解能C-SWEによるシミュレーション 結果を示す．速度図と伝播図をFig.6-1-5に，同じラインでの速度変化をFig.6-1-6に示 す．
Fig.6-1-5 提案手法での速度図と伝播図
Fig.6-1-6 提案手法での速度変化
Fig.6-1-6より，提案手法での分解能Rは2.11[mm]と算出された．
このことから，シミュレーションにおいて
従来法の分解能：3.68[mm]，提案手法の分解能：2.11[mm]となり，提案手法では分解能 を従来法の約1.7倍程度に向上できることが確認できた．
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6-2 二層ファントム測定による分解能評価
次に，弾性の異なる二層ファントムを作成し，それを用いて実際に分解能を評価した．
ファントムは，上の層の伝播速度が約3.0[m/s]，下の層の伝播速度が約3.4[m/s]のファント ムを作成した．
この二層ファントムについて，従来法で解析を行った時の分解能と提案手法で解析を行っ た時の分解能を算出し比較を行った．解析には 5 測定分のデータを使用し，その平均値と 標準偏差を算出した．例として1例紹介する．
測定した，二層ファントムのBモードをFig.6-2-1に示す．
Fig.6-2-1 二層ファントムBモード
従来法で二層ファントムを測定したときのせん断波伝播図，速度図をFig.6-2-2に示す．
Fig.6-2-2 二層ファントム従来法結果
また，提案手法で解析したときのせん断波伝播図，速度図をFig.6-2-3に示す．
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二層ファントムでは，Bモード上で二層の境界が筋膜のように明瞭に現れていないため，領 域分割には位相図を用いた．
Fig.6-2-3 二層ファントム提案手法結果
次に，Fig.6-2-2，Fig.6-2-3で示した速度図の黄点線ライン上（中央のライン）での速度変 化をFig.6-2-4，Fig.6-2-5に示す．
Fig.6-2-4 従来法での速度変化
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Fig.6-2-5 提案手法での速度変化
Fig.6-2-4，Fig.6-2-5より分解能をそれぞれ算出すると，
従来法3.81[mm] ，高分解能C-SWE2.50[mm]となった．
5測定分の平均値と標準編差を算出すると，
従来法：4.21±0.47[mm]
高分解能C-SWE：2.74±0.19[mm]
となり，高分解能C-SWEでは分解能を従来法の約1.5倍程度に向上できることが確認でき た．
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6-3 分解能評価まとめ
本章では，シミュレーションによる分解能評価と，二層ファントムを用いた分解能評価を 行った．
二つの方法で，算出した分解能をFig.6-3-1に示す．二層ファントムを測定して算出した 実測値は5測定の平均値を表示している．
Fig.6-3-1 シミュレーションと実測値による分解能
Fig.6-3-1より，シミュレーション，実測値それぞれにおいて提案手法では分解能が向上し
ていることが確認できる．
今回のシミュレーションではノイズを加えていないため，分解能は実測値の方が低く現れ ていると考えられる．
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