画像システムの空間解像度とは、空間的に離れた2点を識別する能力として定義されます。 空間分解能は、mmなどの距離の単位で測定されます。 空間分解能が高いほど、識別できる距離が小さくなります。
空間分解能は、一般に軸方向分解能と横方向分解能にさらに分類されます。
軸分解能は、縦分解能、深さ分解能、または線分解能としても知られており、超音波ビームに平行な方向での分解能です。 ビームに沿ったどの点でも解像度は同じであるため、軸方向の解像度はイメージングの深さに影響されません。
軸分解能=空間パルス長/2または(パルス内のサイクル数×波長)/2
明らかに、上記の式から、超音波パルスの長さを短縮するあらゆる手段が軸分解能を向上させることがわかります。 例えば、パルスのサイクル数を減らすか、パルスの周波数を上げると、軸方向の分解能が向上します。
対照的に、横方向の分解能は、超音波ビームの方向に垂直な方向の2点を識別するシステムの能力として定義されます。 アジマス分解能とも呼ばれる。 横分解能は、ビームの幅と撮影深度に影響されます。 幅の広いビームは一般的に遠距離でさらに発散し、どの超音波ビームもより深いところで発散するため、横分解能が低下します。 したがって、横分解能は浅い深さで最もよく、深いイメージングでは悪くなります。
時間分解能は、オブジェクトが時間と共に移動したことを検出する能力です。 医療用超音波の目的では、時間分解能はフレームレートと同義である。 エコーイメージングシステムにおける一般的なフレームレートは30~100Hzです。 時間分解能またはフレームレート=1/(1フレームをスキャンする時間)である。 フレームレートを向上させる一般的な方法としては、1)イメージングセクターを狭くし、1フレームのスキャンにかかる時間を短縮する 2)深さを浅くし、PRPを減少させる 3)ライン密度を低くし、1フレームのスキャンに必要なライン数を減らす(空間分解能を犠牲にする) 4)多焦点を回し、ラインごとに必要なパルスの数を減少させる、がある。 以下にいくつかの例を示します。