BR112017008162B1

BR112017008162B1 - Método e dispositivo para selecionar área de detecção, e sistema de detecção de elasticidade

Info

Publication number: BR112017008162B1
Application number: BR112017008162-8A
Authority: BR
Inventors: Jinhua Shao; Jin Sun; Houli Duan
Original assignee: Wuxi Hisky Medical Technologies Co., Ltd
Priority date: 2014-10-21
Filing date: 2015-06-18
Publication date: 2023-02-14
Also published as: CN104398272B; US10925582B2; RU2695619C2; JP6588087B2; JP2017536856A; RU2017117301A3; KR20170041879A; US20170202540A1; RU2017117301A; KR101913976B1; AU2015335554B2; WO2016062107A1; CN104398272A; EP3210541A1; BR112017008162A2; EP3210541A4; AU2015335554A1

Abstract

Trata-se de um método e um dispositivo para selecionar uma área de detecção e um sistema de detecção de elasticidade. O método compreende: dividir informações de tecido de órgão a serem reconhecidas em uma pluralidade de subáreas de detecção e calcular um valor de característica das informações de tecido de órgão na subárea de detecção (11); determinar uma área de limite de tecido de órgão de acordo com as informações de tecido de órgão a serem reconhecidas (12); e determinar uma área de limite de tecido de órgão de acordo com a área de limite de tecido de órgão e uma condição de valor de característica predefinida (13). O método pode determinar o limite de tecido de órgão de acordo com as informações de tecido de órgão e, automaticamente, e ajustar a área de detecção de acordo com o limite de tecido de órgão.

Description

CAMPO DA TÉCNICA

[0001] As modalidades da presente invenção se referem ao campo de tecnologia de processamento de imagem médica, em particular, a um método e um dispositivo para selecionar uma área de detecção e a um sistema de detecção de elasticidade.

ANTECEDENTES

[0002] A imaginologia médica tradicional, que inclui imaginologia por ultrassom, imaginologia por ressonância magnética (MRI), tomografia computadorizada (CT), etc., é aplicada em muitas aplicações clínicas para posicionar uma área de detecção de um tecido de órgão, tais como detecção de elasticidade e exame por ultrassom com Doppler em cores, etc.

[0003] No momento, uma área de detecção de tecido de órgão é principalmente selecionada das duas maneiras a seguir: primeiro, o tecido de órgão em uma faixa de profundidade fixa se parece com a área de detecção; segundo a área de detecção de tecido de órgão é artificialmente selecionada.

[0004] No primeiro método, embora uma profundidade de detecção seja fixa, entretanto, para pessoas diferentes, ou posições diferentes em uma pessoa, a posição e o formato do tecido podem ser diferentes. Por exemplo, em relação ao dispositivo no mercado atual para detectar a elasticidade instantânea, a faixa de detecção da mesma é fixa, ou seja, o tecido de órgão de 2,5 a 6,5 cm subcutâneos, para pessoas comuns, embora para indivíduos grandes ou obesos, 3,5 cm subcutâneos podem, ainda, ser corticais. Por essa razão, o método de faixa de detecção fixa irá levar a erros para alguns indivíduos.

[0005] O segundo método, que emprega seleção manual da área de detecção, exige que o operador esteja muito familiarizado com a estrutura e as informações de imagem do tecido de órgão, de modo que o limite do tecido de órgão possa ser precisamente selecionado, enquanto resulta em uma alta exigência do operador; entretanto, visto que um processo de seleção artificial é introduzido no processo de detecção, o tempo de detecção se torna mais longo.

[0006] Em suma, um método para ajustar automaticamente a área de detecção é necessário.

SUMÁRIO

[0007] O objetivo da presente invenção é propor um método e um dispositivo para selecionar uma área de detecção e um sistema de detecção de elasticidade, ajustando, desse modo, automaticamente, uma área de detecção.

[0008] Em um aspecto, a presente invenção fornece um método para selecionar uma área de detecção, que inclui: determinar um limite de tecido de órgão de acordo com informações de tecido de órgão a serem reconhecidas e determinar uma área circundada pelo limite de tecido de órgão como uma área de tecido de órgão; dividir as informações de tecido de órgão a serem reconhecidas em uma pluralidade de subáreas de detecção e calcular os valores de característica das informações de tecido de órgão nas subáreas de detecção; determinar uma área de limite de tecido de órgão de acordo com as informações de tecido de órgão a serem reconhecidas; determinar uma área de detecção de tecido de órgão, de acordo com a área de limite de tecido de órgão e a condição de valor de característica predefinida.

[0009] Em outro aspecto, a presente invenção fornece um dispositivo para selecionar uma área de detecção, que inclui: uma unidade de divisão de área configurada para dividir informações de tecido de órgão a serem reconhecidas em uma pluralidade de subáreas de detecção; uma unidade de cálculo de valor de característica configurada para calcular valores de característica das informações de tecido de órgão nas subáreas de detecção; uma unidade de reconhecimento de área de limite, configurada para determinar uma área de limite de tecido de órgão de acordo com as informações de tecido de órgão a serem reconhecidas; e uma unidade de determinação de área de detecção configurada para determinar uma área de detecção de tecido de órgão de acordo com a área de limite de tecido de órgão e uma condição de valor de característica predefinida.

[0010] Ainda, em outro aspecto, a presente invenção fornece um sistema de detecção de elasticidade, que inclui: um dispositivo de aquisição de informações, um dispositivo de imagem de elasticidade, um dispositivo de ajuste de sonda, um dispositivo de processamento e um dispositivo de exibição, e que inclui adicionalmente um dispositivo para selecionar uma área de detecção, fornecido em qualquer modalidade da presente invenção. Em que, o dispositivo de aquisição de informações é configurado para adquirir informações de tecido de órgão a serem reconhecidas; o dispositivo de ajuste de sonda é configurado para ajustar uma posição de uma sonda no dispositivo de imagem de elasticidade, de modo que uma faixa de detecção da sonda inclua uma área de detecção determinada pelo dispositivo para selecionar a área de detecção; o dispositivo de imagem de elasticidade é configurado para adquirir informações de elasticidade do tecido de órgão; e o dispositivo de exibição é configurado para exibir as informações de elasticidade na área de detecção.

[0011] O método e o dispositivo para selecionar a área de detecção bem como o sistema de detecção de elasticidade fornecido na modalidade da presente invenção têm capacidade de ajustar automaticamente uma área de detecção de tecido de órgão. O método para selecionar a área de detecção fornecida na modalidade da presente invenção determina a área de limite de tecido de órgão de acordo com as informações de tecido de órgão a serem reconhecidas, e determina a área de detecção de tecido de órgão de acordo com a área de limite de tecido de órgão e a condição de valor de característica predefinida. Nesse método, as posições e os tamanhos das áreas de detecção são diferentes quando as informações de tecido de órgão são diferentes, ou seja, o método pode ajustar a posição e o tamanho da área de detecção órgão.

BREVE DESCRIÇÃO DOS DESENHOS

[0012] Os desenhos descritos no presente documento são destinados a fornecer uma compreensão adicional de modalidades da presente invenção e a formar uma parte das modalidades da presente invenção, enquanto não devem ser interpretados como limitantes das modalidades da presente invenção. Nos desenhos:

[0013] A Figura 1 é um fluxograma de implantação de um método para selecionar uma área de detecção fornecida na primeira modalidade da presente invenção;

[0014] A Figura 2 é um fluxograma de implantação de um método para selecionar uma área de detecção fornecida em uma segunda modalidade da presente invenção;

[0015] A Figura 3 é uma vista de efeito de uma seleção de uma área de detecção com base em um sinal ultrassônico do tipo M de um tecido de órgão na segunda modalidade da presente invenção;

[0016] A Figura 4 é uma vista esquemática do módulo de elasticidade quantitativo de um tecido de órgão na segunda modalidade da presente invenção;

[0017] A Figura 5 é um fluxograma de implantação de um método para selecionar uma área de detecção fornecida em uma terceira modalidade da presente invenção;

[0018] A Figura 6 é uma vista de efeito de uma seleção de uma área de detecção com base em um sinal ultrassônico do tipo B de um tecido de órgão na terceira modalidade da presente invenção;

[0019] A Figura 7 é uma vista esquemática de um módulo de elasticidade quantitativo do tecido de órgão na terceira modalidade da presente invenção;

[0020] A Figura 8 é um fluxograma de implantação de um método para selecionar uma área de detecção fornecida em uma quarta modalidade da presente invenção;

[0021] A Figura 9 é uma vista de efeito de um limite de imagem tridimensional com base em um tecido de órgão na quarta modalidade da presente invenção;

[0022] A Figura 10 é uma vista de efeito de uma seleção de uma área de detecção com base em uma imagem tridimensional de um tecido de órgão na quarta modalidade da presente invenção;

[0023] A Figura 11 é uma vista esquemática de um módulo de elasticidade quantitativo de um tecido de órgão na quarta modalidade da presente invenção;

[0024] A Figura 12 é uma vista estrutural esquemática de um dispositivo para selecionar uma área de detecção fornecida em uma quinta modalidade da presente invenção; e

[0025] A Figura 13 é uma vista estrutural esquemática de uma sonda de detecção de elasticidade de acordo com uma modalidade da presente invenção;

DESCRIÇÃO DE MODALIDADES

[0026] As modalidades da presente invenção serão, agora, descritas em mais detalhes em conjunto com os desenhos anexos e as modalidades específicas. Deve ser compreendido que as modalidades específicas descritas no presente documento são apenas com o propósito de explicar as modalidades da presente invenção e não se destinam a limitar as modalidades da presente invenção. Também deve ser observado que, para facilitar a descrição, apenas parte, ao invés de todas as modalidades da presente invenção, são mostradas nos desenhos anexos.

A PRIMEIRA MODALIDADE:

[0027] A Figura 1 é um fluxograma de implantação de um método para selecionar uma área de detecção fornecida na primeira modalidade da presente invenção. O método pode ser realizado por um dispositivo para selecionar a área de detecção. Conforme mostrado na Figura 1, o fluxo de implantação inclui:

[0028] Etapa 11: dividir informações de tecido de órgão a serem reconhecidas em uma pluralidade de subáreas de detecção e calcular um valor de característica das informações de tecido de órgão em cada subárea de detecção.

[0029] No presente documento, as informações de tecido de órgão a serem reconhecidas podem incluir uma imagem por ultrassom unidimensional, bidimensional ou tridimensional do tecido de órgão e também pode incluir um sinal de ultrassom unidimensional, bidimensional ou tridimensional do tecido de órgão, tais como as informações de tecido de órgão podem ser um sinal de ultrassom do tipo A do tecido de órgão, um sinal de ultrassom do tipo M do tecido de órgão, um sinal de ultrassom do tipo B do tecido de órgão, uma imagem de CT do tecido de órgão ou uma imagem de MRI do tecido de órgão. Em que o valor de característica das informações de tecido de órgão pode ser um valor médio das informações de tecido de órgão ou um desvio-padrão das informações de tecido de órgão.

[0030] Etapa 12: determinar uma área de limite de tecido de órgão de acordo com as informações de tecido de órgão a serem reconhecidas.

[0031] A área de limite de tecido de órgão pode ser determinada de acordo com o valor de característica das informações de tecido de órgão em cada subárea de detecção calculado na etapa 11. A área de limite de tecido de órgão das informações de tecido de órgão também pode ser reconhecida com uso da técnica de processamento de imagem ou a técnica de processamento de sinal com característica do tecido de órgão que corresponde às informações de tecido de órgão e à característica do limite de tecido de órgão.

[0032] Por exemplo, quando as informações de tecido de órgão são um sinal ultrassônico unidimensional do tecido de órgão ou uma imagem ultrassônica bidimensional do tecido de órgão, a área de limite de tecido de órgão é determinada com base no valor de característica das informações de tecido de órgão na subárea de detecção; e quando as informações de tecido de órgão são um sinal ultrassônico tridimensional do tecido de órgão, a área de limite de tecido de órgão nas informações de tecido de órgão é reconhecida com base na característica do tecido de órgão e na característica do limite de tecido de órgão.

[0033] Etapa 13: determinar uma área de detecção de tecido de órgão, de acordo com a área de limite de tecido de órgão e uma condição de valor de característica predefinida.

[0034] Em que a condição de valor de característica predefinida pode ser: uma distância da área de limite de tecido de órgão está dentro de uma faixa de profundidade predefinida. Ou seja, as informações de tecido de órgão dentro da faixa de profundidade predefinida a partir da área de limite de tecido de órgão podem ser determinadas como a área de detecção das informações de tecido de órgão. Em que a faixa de profundidade predefinida pode ser de 2,6 cm a 6,5 cm.

[0035] No presente documento, se as informações de tecido de órgão forem uma imagem ou sinal unidimensional, bidimensional tridimensional de um tecido de órgão, a condição de valor de característica predefinida pode ser: o valor médio e o desvio-padrão que são correspondentes ao valor de intensidade da imagem ou do sinal dentro de cada subárea de detecção satisfazem a faixa predefinida.

[0036] Por exemplo, se as informações de tecido de órgão forem um sinal ultrassônico unidimensional do tecido de órgão, a área de detecção de tecido de órgão pode ser determinada com base na área de limite de tecido de órgão e na condição de valor de característica predefinida, que pode incluir: se o desvio-padrão, que corresponde ao valor de intensidade do sinal ultrassônico em cada uma dentre uma pluralidade de subáreas contínuas de detecção dentro da área de limite de tecido de órgão, é menor do que um limiar de desvio-padrão, a pluralidade de subáreas de detecção contínuas é determinada como a área de detecção de tecido de órgão.

[0037] Por exemplo, se as informações de tecido de órgão forem uma imagem ultrassônica bidimensional do tecido de órgão ou uma imagem tridimensional do tecido de órgão, a área de detecção de tecido de órgão pode ser determinada com base na área de limite de tecido de órgão e na condição de valor de característica predefinida, que pode incluir: se o valor médio, que corresponde ao valor de intensidade da imagem em cada uma dentre uma pluralidade de subáreas de detecção contínuas dentro da área de limite de tecido de órgão, for menor do que um limiar de valor médio, e se o desvio-padrão, que corresponde ao valor de intensidade da imagem em cada uma dentre uma pluralidade de subáreas de detecção contínuas dentro da área de limite de tecido de órgão, for menor do que um limiar de desvio-padrão, então a pluralidade de subáreas de detecção contínuas serão determinadas como a área de detecção de tecido de órgão.

[0038] Deve ser observado que, o limiar de valor médio pode ser 20% do valor máximo de intensidade do sinal ultrassônico ou imagem em cada subárea de detecção, e o limiar de desvio-padrão pode ser 5% do valor máximo de intensidade do sinal ultrassônico ou imagem em cada subárea de detecção. Por exemplo, a faixa de intensidade da imagem de CT na subárea de detecção de tecido de fígado pode ser de 0 HU a 300 HU (unidade de Hounsfield), o limiar médio da mesma pode ser 60 HU e o limiar de desvio-padrão da mesma pode ser 15 HU.

[0039] Em que, após a determinação da área de detecção de tecido de órgão com base na área de limite de tecido de órgão e na condição de valor de característica predefinida, o método pode incluir adicionalmente: calcular um valor de elasticidade de um tecido de órgão na área de detecção de tecido de órgão. Ou seja, calcular o valor de elasticidade do tecido de órgão na área de detecção de tecido de órgão determinada, de modo a realizar a detecção ultrassônica do tecido de órgão.

[0040] O método para selecionar uma área de detecção fornecida na primeira modalidade da presente invenção divide as informações de tecido de órgão em uma pluralidade de subáreas de detecção e calcula os valores de característica das informações de tecido de órgão em cada subárea de detecção, determina a área de limite de tecido de órgão de acordo com as informações de tecido de órgão e determina a área de detecção de tecido de órgão de acordo com a área de limite de tecido de órgão e a condição de valor de característica predefinida, ou seja, o método tem capacidade de selecionar automaticamente a área de detecção. Visto que, no método para selecionar uma área de detecção fornecida na primeira modalidade da presente invenção, quando as informações de tecido de órgão são diferentes, a área de detecção é diferente. A saber, na primeira modalidade da presente invenção, as posições e os tamanhos da área de detecção podem ser automaticamente ajustados de acordo com as características de informações de tecido de órgão em diferentes indivíduos.

A SEGUNDA MODALIDADE:

[0041] A Figura 2 é um fluxograma de implantação de um método para selecionar uma área de detecção fornecida em uma segunda modalidade da presente invenção, que é aplicável a um sinal ultrassônico unidimensional de um tecido de órgão. A Figura 3 é uma vista de efeito de uma seleção de uma área de detecção com base em um sinal ultrassônico do tipo M de um tecido de órgão na segunda modalidade da presente invenção; a Figura 4 é uma vista esquemática do módulo de elasticidade quantitativo de um tecido de órgão na segunda modalidade da presente invenção. Em conjunto com a Figura 2 a Figura 4, em que o método inclui adicionalmente:

[0042] Etapa 21: dividir o sinal de ultrassom do tecido de órgão, em uma pluralidade de subáreas de detecção Si.

[0043] O sinal unidimensional de ultrassom do tecido de órgão pode ser um sinal de ultrassom do tipo A do tecido de órgão ou um sinal ultrassônico do tipo M do tecido de órgão. Presume-se que um sinal ultrassônico contém pontos de amostragem n, e o sinal ultrassônico do tecido de órgão correspondente tem uma profundidade de varredura d (unidade: mm), e então os pontos n/d estão incluídos em 1 mm por profundidade. Os pontos de amostragem n são divididos em vários segmentos de subáreas de detecção Si, e a profundidade de varredura que corresponde às subáreas de detecção Si é di, em que i é um número inteiro, e a profundidade de varredura di pode ser um valor médio ou um valor final das profundidades de subáreas de detecção Si, no presente documento, a profundidade de varredura di é o valor final.

[0044] Por exemplo, os pontos de amostra n são divididos em vários segmentos de subáreas de detecção Si em intervalos de z, visto que o fundo máximo da imagem (isto é, que corresponde à porção mais profunda da profundidade de varredura) na imaginologia por ultrassom usualmente não contém o alvo de detecção, desse modo, as informações no fundo máximo da imagem pode ser ignorado, no presente documento, i=1,2,...,[d/z]-1, z é o comprimento de intervalo (unidade: mm) da subárea de detecção, e [] é a operação de arredondamento para cima. Nesse caso, os pontos de amostragem [zn/d] estão incluídos em cada segmento de subárea de detecção. Por exemplo, quando a profundidade de varredura d do sinal ultrassônico é 20 mm e o comprimento intervalo z é 3 mm, os pontos de amostragem n são divididos em [d/z]-1=6 segmentos de subárea de detecção, a saber, S1 a S6, em que S1 corresponde ao intervalo de 0~3 mm, S2 corresponde ao intervalo de 3~6 mm, ..., S6 corresponde ao intervalo de 15~18 mm e o fundo máximo da imagem (isto é, que corresponde ao intervalo de 18~20 mm) é usualmente ignorado devido ao fato de não conter o alvo de detecção.

[0045] Etapa 22: calcular um valor de distribuição de Nakagami mi de um sinal ultrassônico Ri do tecido de órgão em cada subárea de detecção Si.

[0046] No presente documento, o modelo estatístico de Nakagami é uma das técnicas de caracterização de tecido ultrassônica. Especificamente, o valor de distribuição de Nakagami mi do sinal ultrassônico Ri que corresponde à imagem do tecido de órgão em cada subárea de detecção Si é calculado de acordo com a fórmula a seguir,

[0047] Em que, a função de densidade de probabilidade da distribuição de Nakagami é:

[0048] Em que, E(.) é função de valor médio, Г(.) representa função Gama, Q=E(r2), U(.) representa função de etapa de unidade, m é o valor de distribuição de Nakagami e r é variável dependente da função de distribuição de probabilidade f(r), r>0 e m>0; para cada subárea de detecção Si, mi é valor m na área Si e Ri é o valor de envelope do sinal ultrassônico.

[0049] Um sinal de ultrassom unidimensional do tecido de órgão segue a distribuição pré-Rayleigh quando m está na faixa de (0, 1); o sinal de eco de ultrassom unidimensional segue a distribuição de Rayleigh quando m se iguala a 1; e o sinal de eco de ultrassom unidimensional segue a distribuição pós-Rayleigh quando m for maior do que 1.

[0050] Etapa 23: calcular um peso Wi de cada subárea de detecção Si de acordo com a fórmula a seguir, e determinar uma subárea de detecção que corresponde a um peso máximo como a área de limite de tecido de órgão:

[0051] Em que, di é a profundidade de varredura que corresponde às subáreas de detecção Si, e di pode ser obtido como o valor médio ou valor final de profundidade das subáreas de detecção Si. O peso Wi de cada subárea de detecção pode ser ultrapassado, e a subárea de detecção que corresponde ao peso máximo é obtida como a área de limite de tecido de órgão.

[0052] Etapa 24: se o desvio-padrão, que corresponde ao valor de intensidade do sinal ultrassônico unidimensional em cada uma dentre uma pluralidade de subáreas de detecção contínua dentro da área de limite de tecido de órgão, for menor do que um limiar de desvio-padrão, a pluralidade de subáreas de detecção contínua é determinada como a área de detecção de tecido de órgão.

[0053] O desvio-padrão SDi que corresponde ao valor de intensidade do sinal ultrassônico Ri em cada subárea de detecção Si dentro da área de limite de tecido de órgão é calculado, e cada subárea de detecção dentro da área de limite de tecido de órgão é atravessada, se o desvio-padrão que corresponde aos valores de intensidade de sinais de ultrassom unidimensionais em cada uma dentre uma pluralidade de subáreas de detecção contínuas for menor um limiar desvio-padrão de uma certa subárea de detecção, então a pluralidade de subáreas de detecção contínuas serão determinadas como a área de detecção de tecido de órgão, ou seja, que conclui a seleção automática da área de detecção de tecido de órgão.

[0054] Conforme mostrado na Figura 4, as informações de elasticidade quantitativas podem incluir um valor numérico das informações de elasticidade quantitativas do tecido de órgão dentro da área de detecção determinada na Etapa 23, e o valor numérico é medido pelo dispositivo de medição de elasticidade, usualmente na unidade de kPa. Em que o eixo geométrico vertical representa a profundidade de varredura e o eixo geométrico horizontal representa o tempo. As informações de elasticidade quantitativas também podem incluir a imagem de trajetória de vibrações instantâneas que se propagam ao longo do tempo ao longo da profundidade durante o processo de imaginologia elástica transiente. A imagem também contém o segmento de linha AB que indica a propagação das vibrações instantâneas. Além disso, de acordo com as informações de elasticidade quantitativas do tecido de órgão mostradas na Figura 4, o módulo de elasticidade do tecido de órgão pode ser calculado calculando-se a velocidade de propagação da onda de cisalhamento gerado pela vibração instantânea na área indicada pela marca de indicação.

[0055] O método para selecionar uma área de detecção fornecida na segunda modalidade da presente invenção pode automaticamente selecionar uma área de detecção de tecido de órgão através de um sinal de ultrassom do tipo A ou do tipo M do tecido de órgão. Além disso, o algoritmo possui alta eficiência de reconhecimento para o limite de tecido de órgão, devido a sua baixa complexidade, realizando, desse modo, uma localização automática em tempo real do limite de tecido de órgão.

A TERCEIRA MODALIDADE:

[0056] A Figura 5 é um fluxograma de implantação de um método para selecionar uma área de detecção fornecida em uma terceira modalidade da presente invenção; a Figura 6 é uma vista de efeito de uma seleção de uma área de detecção com base em um sinal ultrassônico do tipo B de um tecido de órgão na terceira modalidade da presente invenção; a Figura 7 é uma vista esquemática de um módulo de elasticidade quantitativo do tecido de órgão na terceira modalidade da presente invenção. Em referência à Figura 5 à Figura 7, o método inclui:

[0057] Etapa 31: dividir a imagem de ultrassom bidimensional do tecido de órgão, em uma pluralidade de subáreas de detecção retangulares Rij, em que i e j são números naturais para indicar a fileira e o número de coluna de cada subárea de detecção.

[0058] A imagem de ultrassom bidimensional do tecido de órgão pode ser um sinal de ultrassom do tipo B de um tecido de órgão. Presumindo-se que o tamanho do sinal de ultrassom do tipo B é w*h, em que w é uma largura da imagem de ultrassom bidimensional do tecido de h é uma da imagem de ultrassom bidimensional do tecido de órgão (w e h estão, ambos, na unidade de pixel), e a profundidade de varredura correspondente é d (unidade: mm), então h/d pixels estão contidos em uma profundidade de 1 mm em uma linha de varrimento na direção de profundidade. A imagem do tipo B que tem um tamanho de w*h é dividida em uma pluralidade de subáreas de detecção retangulares Rij.

[0059] Por exemplo, uma imagem do tipo B que tem um tamanho de w*h é dividida em uma pluralidade de subáreas de detecção quadradas Rij com um comprimento lateral de z, que é similar à primeira modalidade. Visto que o fundo máximo da imagem (isto é, que corresponde à porção mais profunda da profundidade de varredura) e a borda máxima na direção de largura na imaginologia por ultrassom usualmente não contêm o alvo de detecção, as informações no fundo máximo da imagem e a borda máxima na direção de largura podem ser ignorados, no presente documento i=1,2,...,

, j=1,2,...,

, em que z é o comprimento lateral (unidade: mm) da subárea de detecção quadrada e [] é a operação de arredondamento para cima. Nesse momento, tanto a largura quanto a altura de cada subárea de detecção quadrada Rij são [zh/d] pixels.

[0060] Etapa 32: calcular um peso Wij de cada subárea de detecção Rij, e determinar uma subárea de detecção que corresponde a um peso máximo como a área de limite de tecido de órgão. Aqui, a fim de reduzir a carga de computação, apenas uma metade dos pesos de subárea de detecção é calculada. Por exemplo, a imagem de ultrassom bidimensional pode ser dividida m duas ao longo de uma linha central, e apenas o peso Wkj (k=imax/2) de cada subárea de detecção Rkj em uma metade da imagem de ultrassom bidimensional acima da linha central é calculada, de modo a encontrar uma subárea de limite acima da linha central, e então a subárea de limite é estendida na direção de largura (direção lateral) para obter a área de limite inteira. Em que, o peso Wkj pode ser calculado de acordo com a fórmula a seguir:

[0061] Em que, Mkj é um valor médio de escala de cinza da imagem de ultrassom bidimensional do tecido de órgão nas subáreas de detecção Rkj, SDkj é um desvio-padrão de escala de cinza da imagem de ultrassom bidimensional do tecido de órgão nas subáreas de detecção Rkj, e dkj é uma profundidade de varredura das subáreas de detecção Rkj. De acordo com k=imax/2, quando a imagem de ultrassom bidimensional do tecido de órgão é dividida em áreas retangulares com comprimentos laterais de z,

k é um número inteiro, e imax é o valor máximo de i.

[0062] Por exemplo, visto que a área de cápsula de fígado exibe um eco alto homogêneo em um sinal de ultrassom do tipo B, o valor médio de escala de cinza da área de limite de tecido de órgão é grande; além disso, visto que a área de cápsula de fígado possui uniformidade no sinal de ultrassom do tipo B, o desvio-padrão de escala de cinza é pequeno. A fim de evitar uma área de fundo escura em ambos os lados do sinal de ultrassom do tipo B em formato de ventilador quando a sonda de matriz convexa é varrida, uma busca é realizada a partir das subáreas de detecção localizadas na linha central do sinal de ultrassom do tipo B. Se a subárea de detecção Rk1 for a única que tem o peso maior em várias dentre a área de detecção Rkj, a subárea de detecção Rk1 é determinada como um limite área do tecido de fígado.

[0063] Etapa 33: se um valor médio, que corresponde ao valor de intensidade da imagem em cada uma dentre uma pluralidade de subáreas de detecção contínua dentro da área de limite de tecido de órgão, é menor do que um limiar de valor médio, e um desvio-padrão, que corresponde aos valores de intensidade das imagens em cada subárea de detecção for menor do que um limiar de desvio-padrão, então a pluralidade de subáreas de detecção contínua é determinada como a área de detecção de tecido de órgão.

[0064] Partindo de uma certa subárea de detecção, se um valor médio dos valores de intensidade das imagens em cada uma dentre uma pluralidade de subáreas de detecção contínuas for menor do que um limiar de valor médio, e um desvio-padrão dos valores de intensidade das imagens for menor do que um limiar de desvio-padrão, então a pluralidade de subáreas de detecção contínua é determinada como uma área de detecção, ou seja, que conclui a seleção automática da área de detecção.

[0065] Conforme mostrado na Figura 7, as informações de elasticidade quantitativas incluem um valor numérico (em unidade de kPa) das informações de elasticidade quantitativas do tecido de órgão na área de detecção mostrada na vista estrutural do tecido de órgão obtida pela medição de elasticidade. As informações de módulo de elasticidade incluem uma distribuição de módulo de elasticidade da estrutura de tecido de órgão na área de detecção. Em que a distribuição de módulo de elasticidade pode ser codificada em cores, com cores diferentes que representam um módulo de elasticidade diferente; a distribuição de módulo de elasticidade também pode ser representada em escala de cinza ou outras formas de codificação, ou seja, a codificação em escala de cinza de codificação de cor ou outras formas de codificação pode ser aplicada para representar os valores de intensidade da imagem de ultrassom bidimensional do tecido de órgão dentro da subárea de detecção. De maneira correspondente, a distribuição de módulo de elasticidade inclui adicionalmente um escalograma que representa a codificação de módulo de elasticidade.

[0066] O método para selecionar uma área de detecção fornecida na terceira modalidade da presente invenção pode selecionar automaticamente uma área de detecção de tecido de órgão por meio de um sinal de ultrassom do tipo B de um tecido de órgão. Além disso, o algoritmo possui alta eficiência de reconhecimento para o limite de tecido de órgão, devido a sua baixa complexidade, realizando, desse modo, uma localização automática em tempo real do limite de tecido de órgão.

A QUARTA MODALIDADE:

[0067] A Figura 8 é um fluxograma de implantação de um método para selecionar uma área de detecção fornecida em uma quarta modalidade da presente invenção; a Figura 9 é uma vista de efeito de um limite de imagem tridimensional com base em um tecido de órgão na quarta modalidade da presente invenção; a Figura 10 é uma vista de efeito de uma seleção de uma área de detecção com base em uma imagem tridimensional de um tecido de órgão na quarta modalidade da presente invenção; e a Figura 11 é uma vista esquemática de um módulo de elasticidade quantitativo de um tecido de órgão na quarta modalidade da presente invenção. Em referência à Figura 8 à Figura 11, o método inclui:

[0068] Etapa 41: extrair uma imagem binária de uma pele e uma imagem binária de um osso em uma imagem de CT do tecido de órgão ou uma imagem de MRI do tecido de órgão, com uso de um método de segmentação de crescimento de área.

[0069] Primeiro, a imagem binária da pele é extraída. O pixel com coordenada de imagem de (0, 0) é usado como um ponto de semente, e a imagem binária da pele é extraída com uso do método de segmentação de crescimento de área, em que o critério de crescimento de área de valor de CT de ar é [-1024, -500]HU (unidade de Hounsfield, Heinz).

[0070] Posteriormente, a imagem binária do osso é extraída, que inclui uma imagem binária da vértebra e uma imagem binária da costela. A segmentação de limiar com uma faixa de limiar de [350,1024]HU é realizada na imagem inteira para extrair a imagem binária de osso.

[0071] Etapa 42: calcular um centroide da imagem binária do osso e calcular um ponto na imagem binária da pele próximo ao centroide.

[0072] O centroide PC da imagem binária do osso é calculado. Visto que as costelas são, em geral, simétricas ao redor da vértebra e a vértebra tem uma proporção grande na imagem de osso, o centroide da imagem de osso é o centroide PC da vértebra.

[0073] Um ponto na imagem binária da pele que é próximo ao centroide PC é denotado como PN, partindo do centroide de vértebra PC.

[0074] Etapa 43: dividir as informações de tecido de órgão em quatro quadrantes com base no centroide e no ponto próximo ao centroide.

[0075] A imagem de CT é dividida em quatro quadrantes com uso do centroide PC e do ponto PN próximo ao centroide, ou seja, uma linha reta que passa no centroide PC e no ponto PN próximo ao centroide PC é obtida como um eixo geométrico vertical, e uma linha reta que passa no centroide PC e perpendicularmente ao eixo geométrico vertical é obtida como o eixo geométrico horizontal. Tomando o tecido de fígado como um exemplo, a maior área do fígado está no segundo quadrante de fígado.

[0076] Etapa 44: encaixar cada ponto de costela no segundo quadrante para adquirir uma curva de encaixe de costela.

[0077] Cada ponto de costela no segundo quadrante é encaixada com uma curva estriada em B ou uma curva de pele para obter uma curva de encaixe de costela.

[0078] Etapa 45: mover a curva de encaixe de costela em direção a um primeiro quadrante por um valor predefinido para que seja uma curva de limite, e determinar uma área entre a curva de limite e a curva de encaixe de costela como a área de limite de tecido de órgão.

[0079] Visto que a curva de costela é próxima à cápsula hepática, a curva de costela é movida para dentro por um valor predefinido e tomada como uma curva de limite, e a área entre a curva de limite e a curva de encaixe de costela é determinada como a área de limite de tecido de órgão.

[0080] No presente documento, o valor predefinido pode ser 5 mm.

[0081] Etapa 46: determinar uma área circundada pela área de limite de tecido de órgão como uma área de tecido de órgão.

[0082] Etapa 47: dividir a área de tecido de órgão em uma pluralidade de subáreas de detecção.

[0083] Etapa 48: calcular um desvio-padrão que corresponde aos valores de intensidade e a um valor médio que corresponde aos valores de intensidade de uma imagem de ultrassom bidimensional do tecido de órgão em cada subárea de detecção.

[0084] Etapa 49: se um valor médio, que corresponde ao valor de intensidade da imagem em cada uma dentre uma pluralidade de subáreas de detecção contínuas dentro da área circundada pela área de limite de tecido de órgão, for menor do que um limiar de valor médio, e um desvio-padrão que corresponde aos valores de intensidade das imagens em cada subárea de detecção for menor do que um limiar de desvio-padrão, então a pluralidade de subáreas de detecção contínuas serão determinadas como a área de detecção de tecido de órgão.

[0085] Cada subárea de detecção dentro do fígado é procurada partindo do limite do tecido de fígado, e se um valor médio dos valores de intensidade das imagens em cada uma dentre uma pluralidade de subáreas de detecção contínuas for menor do que um limiar de valor médio, e um desvio- padrão dos valores de intensidade das imagens for menor do que um limiar de desvio-padrão, então a pluralidade de subáreas de detecção contínuas serão determinadas como uma área de detecção, ou seja, que conclui a seleção automática da área de detecção.

[0086] Conforme mostrado na Figura 11, as informações de elasticidade quantitativas incluem um valor numérico (em unidade de kPa) das informações de elasticidade quantitativas do tecido de órgão mostrado na vista estrutural do tecido de órgão obtida pela medição de elasticidade. Em que, as informações de módulo de elasticidade também incluem uma distribuição de módulo de elasticidade do tecido na área indicada por uma marca de indicador em uma vista estrutural de tecido. Em que a imagem de distribuição pode ser codificada em cores, em que as cores diferentes representam um módulo de elasticidade diferente; a imagem de distribuição também pode ser representada em escala de cinza ou outras formas de codificação. De maneira correspondente, a distribuição de módulo de elasticidade inclui adicionalmente um escalograma que representa a codificação de módulo de elasticidade.

[0087] Deve ser observado que, quando o reconhecimento automático da área de limite de tecido de órgão e o ajuste automático da posição e do tamanho da área de detecção são realizados com uso de uma imagem de CT ou uma imagem de MRI, a área de detecção automaticamente selecionada pode ser de geometria 3D.

[0088] Tomando as imagens sequenciais de CT como um exemplo, para cada quadro das imagens de CT, a área de detecção da imagem no quadro da imagem de tecido de órgão é automaticamente selecionada com uso do método para selecionar a área de detecção fornecida na presente modalidade. E, então, uma geometria tridimensional, isto é, área de detecção tridimensional, é reconstruída com uso de cada área de detecção que corresponde a cada quadro de imagens. A sonda de detecção de elasticidade é usada para detectar as informações de elasticidade na área de detecção bidimensional de cada quadro de imagens de CT e reconstruir a distribuição de elasticidade tridimensional do tecido de órgão, obtendo, desse modo, as informações de elasticidade tridimensionais do tecido de órgão.

[0089] O método para selecionar uma área de detecção fornecida na quarta modalidade da presente invenção pode automaticamente selecionar uma área de detecção de tecido de órgão por uma imagem tridimensional de um tecido de órgão, por exemplo, a imagem de CT do tecido de órgão ou a imagem de MRI do tecido de órgão. Além disso, o algoritmo possui alta eficiência de reconhecimento para o limite de tecido de órgão, devido a sua baixa complexidade, realizando, desse modo, uma localização automática em tempo real do limite de tecido de órgão.

A QUINTA MODALIDADE:

[0090] A Figura 12 é uma vista estrutural esquemática de um dispositivo para selecionar uma área de detecção fornecida em uma quinta modalidade da presente invenção. Conforme mostrado na Figura 12, o dispositivo para selecionar a área de detecção descrito na presente modalidade pode incluir: uma unidade de divisão de área 51 configurada para dividir as informações de tecido de órgão a serem reconhecidas em uma pluralidade de subáreas de detecção; uma unidade de cálculo de valor de característica 52 configurada para calcular um valor de característica das informações de tecido de órgão na subárea de detecção; uma unidade de reconhecimento de área de limite 53 configurada para determinar uma área de limite de tecido de órgão de acordo com as informações de tecido de órgão a serem reconhecidas; e uma unidade de determinação de área de detecção 54 configurada para determinar uma área de detecção de tecido de órgão de acordo com a área de limite de tecido de órgão e uma condição de valor de característica predefinida.

[0091] Em que, o dispositivo pode incluir adicionalmente: uma unidade de cálculo de valor de elasticidade, configurada para calcular um valor de elasticidade de um tecido de órgão na área de detecção de tecido de órgão.

[0092] Em que a condição de valor de característica predefinida pode ser de modo que uma distância a partir da área de limite de tecido de órgão esteja dentro de uma faixa de profundidade predefinida.

[0093] Em que, se as informações de tecido de órgão forem uma imagem ou sinal unidimensional, bidimensional ou tridimensional do tecido de órgão, a condição de valor de característica predefinida pode ser de modo que tanto um valor médio quanto um desvio-padrão que corresponde aos valores de intensidade da imagem ou sinal em cada subárea de detecção satisfaçam uma faixa predefinida.

[0094] Em que, se as informações de tecido de órgão forem um sinal de ultrassom unidimensional de um tecido de órgão, a unidade de reconhecimento de área de limite 53 pode incluir: uma subunidade de cálculo configurada para calcular um valor de distribuição de Nakagami mi de um sinal de ultrassom unidimensional Ri do tecido de órgão em cada subárea de detecção Si; e uma subunidade de reconhecimento de área configurada para calcular um peso Wi de cada subárea de detecção Si de acordo com a fórmula a seguir e determinar uma subárea de detecção que corresponde a um peso máximo como a área de limite de tecido de órgão:

[0095] Em que, di é uma profundidade de varredura que corresponde à subárea de detecção Si.

[0096] Em que, se as informações de tecido de órgão forem uma imagem de ultrassom bidimensional do tecido de órgão, a unidade de divisão de área 51 pode ser especificamente configurada para calcular o peso Wkj de cada subárea de detecção Rkj de acordo com a fórmula a seguir e determinar uma subárea de detecção que corresponde a um peso máximo como a área de limite de tecido de órgão:

[0097] Em que, Mkj é um valor médio de escala de cinza da imagem de ultrassom bidimensional do tecido de órgão na subárea de detecção Rkj; SDkj é um desvio-padrão de escala de cinza da imagem de ultrassom bidimensional do tecido de órgão na subárea de detecção Rkj; dkj é uma profundidade de varredura que corresponde à subárea de detecção Rkj; e k = imax/2.

[0098] A imagem de ultrassom bidimensional do tecido de órgão é dividida em uma pluralidade de subáreas de detecção retangulares Rij; a unidade de reconhecimento de área de limite 53 pode ser especificamente configurada para calcular um peso Wkj de cada subárea de detecção Rkj de acordo com a fórmula a seguir, e determinar uma subárea de detecção que corresponde a um peso máximo como a área de limite de tecido de órgão:

[0099] Em que, Mkj é um valor médio de escala de cinza da imagem de ultrassom bidimensional de um tecido de órgão na subárea de detecção Rkj; SDkj é um desvio-padrão de escala de cinza da imagem de ultrassom bidimensional do tecido de órgão na subárea de detecção; dkj é uma profundidade de varredura que corresponde à subárea de detecção, e k = imax/2.

[0100] Em que, se as informações de tecido de órgão forem uma imagem de CT do tecido de órgão ou uma imagem de MRI do tecido de órgão, a unidade de reconhecimento de área de limite 53 pode especificamente incluir: uma subunidade de aquisição de imagem binária configurada para extrair uma imagem binária de uma pele e uma imagem binária de um osso na imagem de CT do tecido de órgão ou a imagem de MRI do tecido de órgão com uso de um método de segmentação de imagem; e uma subunidade de determinação de ponto de característica configurada para calcular um centroide da imagem binária do osso, e calcular um ponto na imagem binária da pele próximo ao centroide; uma subunidade de divisão de imagem, configurada para dividir a imagem do tecido de órgão em quatro quadrantes de acordo com o centroide e o ponto próximo ao centroide; uma subunidade de encaixe de curva, configurada para encaixar cada ponto de costela no segundo quadrante para adquirir uma curva de encaixe de costela; e uma subunidade de determinação de área de limite configurada para mover a curva de encaixe de costela em direção a um primeiro quadrante por um valor predefinido para que seja uma curva de área de limite, e determinar uma área entre a curva de área de limite e a curva de encaixe de costela como a área de limite de tecido de órgão.

[0101] Um dispositivo para selecionar uma área de detecção fornecida na quinta modalidade da presente invenção divide as informações de tecido de órgão a serem reconhecidas em uma pluralidade de subáreas de detecção, calcula um valor de característica das informações de tecido de órgão nas subáreas de detecção, determina uma área de limite de tecido de órgão de acordo com as informações de tecido de órgão a serem reconhecidas, e determina uma área de detecção de tecido de órgão de acordo com a determinada área de limite de tecido de órgão e uma condição de valor de característica predefinida. Nesse dispositivo, a posição e o tamanho da área de detecção são diferentes quando as informações de tecido de órgão são diferentes, isto é, o dispositivo pode ajustar a posição e o tamanho da área de detecção.

A SEXTA MODALIDADE:

[0102] A Figura 13 é uma vista estrutural esquemática de uma sonda de detecção de elasticidade de acordo com uma modalidade da presente invenção. Conforme mostrado na Figura 13, o sistema de detecção de elasticidade descrito pela presente modalidade pode incluir um dispositivo de aquisição de informações 61, um dispositivo de imagem de elasticidade 63, um dispositivo de ajuste de sonda 64, um dispositivo de processamento 65, e um dispositivo de exibição 66 inclui adicionalmente um dispositivo para selecionar a área de detecção 62 fornecida na quinta modalidade da presente invenção, em que o dispositivo de aquisição de informações 61 é configurado para adquirir informações de tecido de órgão a serem reconhecidas; o dispositivo de ajuste de sonda 64 é configurado para ajustar uma posição de uma sonda no dispositivo de imagem de elasticidade de modo que a faixa de detecção da sonda inclua uma área de detecção determinada pelo dispositivo para selecionar a área de detecção; o dispositivo de imagem de elasticidade 63 é configurado para adquirir informações de elasticidade de um tecido de órgão; o dispositivo de processamento 65 é configurado para processar as informações de elasticidade adquiridas pelo dispositivo de imagem de elasticidade, adquirindo, assim, as informações de elasticidade na área de detecção; e o dispositivo de exibição 66 é configurado para exibir as informações de elasticidade na área de detecção.

[0103] O sistema de detecção de elasticidade fornecido na sexta modalidade da presente invenção tem capacidade de reconhecer automaticamente a área de limite de tecido de órgão e ajustar automaticamente a posição e o tamanho da área de detecção, economizando, desse modo, o tempo de detecção de elástico, reduzindo a diferença de operação dentre operadores diferentes e o mesmo operador, com operações diferentes, e realizando uma detecção de elasticidade altamente reproduzível, rápida e precisa do tecido de órgão.

[0104] As descrições anteriores são meramente modalidades preferenciais da presente invenção, porém, não se destinam a limitar as modalidades da presente invenção. Várias modificações e mudanças podem ser realizadas nas modalidades da presente invenção por aqueles versados na técnica. Quaisquer modificações, substituições equivalentes, aprimoramentos e similares dentro do espírito e do princípio das modalidades da presente invenção devem estar abrangidos no escopo de proteção das modalidades da presente invenção.

Claims

1. Método para selecionar uma área de detecção, CARACTERIZADO pelo fato de que compreende: dividir (11) informações de tecido de órgão a serem reconhecidas em uma pluralidade de subáreas de detecção, e calcular um valor de característica das informações de tecido de órgão em cada subárea de detecção; determinar (12) uma área de limite de tecido de órgão de acordo com as informações de tecido de órgão a serem reconhecidas; e determinar (13) uma área de detecção de tecido de órgão de acordo com a área de limite de tecido de órgão e uma condição de valor de característica predefinida, em que se as informações de tecido de órgão forem uma imagem ou sinal unidimensional, bidimensional ou tridimensional de um tecido de órgão, e a condição de valor de característica predefinida é: um valor médio e um desvio- padrão correspondentes a valores de intensidade da imagem ou do sinal em cada subárea de detecção satisfaz uma faixa predefinida, se as informações de tecido de órgão forem um sinal ultrassônico unidimensional do tecido de órgão, a determinação (13) de uma área de detecção de tecido de órgão de acordo com a área de limite de tecido de órgão e uma condição de valor de característica predefinida compreendem: se o desvio-padrão, correspondente ao valor de intensidade do sinal ultrassônico em cada uma dentre uma pluralidade de subáreas de detecção contínuas dentro da área de limite de tecido de órgão, for menor do que um limiar de desvio-padrão, a pluralidade de subáreas de detecção contínuas é determinada como a área de detecção de tecido de órgão, e se as informações de tecido de órgão forem uma imagem ultrassônica bidimensional do tecido de órgão ou uma imagem tridimensional do tecido de órgão, a determinação (13) de uma área de detecção de tecido de órgão de acordo com a área de limite de tecido de órgão e uma condição de valor de característica predefinida compreendem: se o valor médio, correspondente ao valor de intensidade da imagem em cada uma dentre uma pluralidade de subáreas de detecção contínuas dentro da área de limite de tecido de órgão, for menor do que um limiar de valor médio, e se o desvio-padrão, correspondente ao valor de intensidade da imagem em cada uma dentre uma pluralidade de subáreas de detecção contínuas dentro da área de limite de tecido de órgão, for menor do que um limiar de desvio-padrão, a pluralidade de subáreas de detecção contínuas é determinada como a área de detecção de tecido de órgão.

2. Método, de acordo com a reivindicação 1, CARACTERIZADO pelo fato de que após a determinação de uma área de detecção de tecido de órgão de acordo com a área de limite de tecido de órgão e uma condição de valor de característica predefinida, compreendendo adicionalmente: calcular um valor de elasticidade de um tecido de órgão na área de detecção de tecido de órgão.

3. Método, de acordo com a reivindicação 1 ou 2, CARACTERIZADO pelo fato de que se as informações de tecido de órgão forem um sinal ultrassônico unidimensional do tecido de órgão, a determinação (12) de uma área de limite de tecido de órgão de acordo com as informações de tecido de órgão a serem reconhecidas, compreende: calcular (22) um valor de distribuição de Nakagami mi de um sinal ultrassônico unidimensional Ri do tecido de órgão em cada subárea de detecção Si; calcular (23) um peso Wi de cada subárea de detecção Si de acordo com a fórmula a seguir, e determinar uma subárea de detecção que corresponde a um peso máximo como a área de limite de tecido de órgão:

em que di é uma profundidade de varredura que corresponde às subáreas de detecção Si, e i é um número natural; ou, em que se as informações de tecido de órgão forem uma imagem de ultrassom bidimensional do tecido de órgão, a divisão (11) de informações de tecido de órgão a serem reconhecidas em uma pluralidade de subáreas de detecção compreende: dividir (31) a imagem ultrassônica bidimensional do tecido de órgão em uma pluralidade de subáreas de detecção retangulares Rij, em que i e j são números naturais; a determinação (12) de uma área de limite de tecido de órgão de acordo com as informações de tecido de órgão a serem reconhecidas compreende: calcular (32) um peso Wij de cada subárea de detecção Rij de acordo com a fórmula a seguir, e determinar uma subárea de detecção que corresponde a um peso máximo como a área de limite de tecido de órgão:

em que Mkj é um valor médio de escala de cinza da imagem de ultrassom bidimensional do tecido de órgão nas subáreas de detecção Rkj, SDkj é um desvio-padrão de escala de cinza da imagem de ultrassom bidimensional do tecido de órgão nas subáreas de detecção Rkj, dkj é uma profundidade de varredura que corresponde às subáreas de detecção Rkj, k=imax/2, k é número natural, e imax é o valor máximo de i; ou, em que se as informações de tecido de órgão forem uma imagem de CT do tecido de órgão ou uma imagem de MRI do tecido de órgão, a determinação (12) de uma área de limite de tecido de órgão de acordo com as informações de tecido de órgão a serem reconhecidas compreende: extrair (41) uma imagem binária de uma pele e uma imagem binária de um osso na imagem de CT do tecido de órgão ou da imagem de MRI do tecido de órgão com uso de um método de segmentação de imagem; calcular (42) um centroide da imagem binária do osso, e calcular um ponto na imagem binária da pele próximo ao centroide; dividir (43) a imagem de CT do tecido de órgão ou a imagem de MRI do tecido de órgão em quatro quadrantes de acordo com o centroide e o ponto mais próximo ao centroide; encaixar (44) cada ponto de costela no segundo quadrante para adquirir uma curva de encaixe de costela; mover (45) a curva de encaixe de costela em direção a um primeiro quadrante por um valor predefinido para que seja uma curva de área de limite, e determinar uma área entre a curva de área de limite e a curva de encaixe de costela como a área de limite de tecido de órgão.

4. Dispositivo para selecionar uma área de detecção, CARACTERIZADO pelo fato de que compreende: uma unidade de divisão de área (51), configurada para dividir informações de tecido de órgão a serem reconhecidas em uma pluralidade de subáreas de detecção; uma unidade de cálculo de valor de característica (52), configurada para calcular um valor de característica das informações de tecido de órgão em cada subárea de detecção; uma unidade de reconhecimento de área de limite (53), configurada para determinar uma área de limite de tecido de órgão de acordo com as informações de tecido de órgão a serem reconhecidas; e uma unidade de determinação de área de detecção (54), configurada para determinar uma área de detecção de tecido de órgão de acordo com a área de limite de tecido de órgão e uma condição de valor de característica predefinida, em que se as informações de tecido de órgão forem uma imagem ou sinal unidimensional, bidimensional ou tridimensional de um tecido de órgão, e a condição de valor de característica predefinida é: um valor médio e um desvio- padrão correspondentes a valores de intensidade da imagem ou do sinal em cada subárea de detecção satisfaz uma faixa predefinida, se as informações de tecido de órgão forem um sinal ultrassônico unidimensional do tecido de órgão, a determinação de uma área de detecção de tecido de órgão de acordo com a área de limite de tecido de órgão e uma condição de valor de característica predefinida compreendem: se o desvio- padrão, correspondente ao valor de intensidade do sinal ultrassônico em cada uma dentre uma pluralidade de subáreas de detecção contínuas dentro da área de limite de tecido de órgão, for menor do que um limiar de desvio-padrão, a pluralidade de subáreas de detecção contínuas é determinada como a área de detecção de tecido de órgão, e se as informações de tecido de órgão forem uma imagem ultrassônica bidimensional do tecido de órgão ou uma imagem tridimensional do tecido de órgão, a determinação de uma área de detecção de tecido de órgão de acordo com a área de limite de tecido de órgão e uma condição de valor de característica predefinida compreendem: se o valor médio, correspondente ao valor de intensidade da imagem em cada uma dentre uma pluralidade de subáreas de detecção contínuas dentro da área de limite de tecido de órgão, for menor do que um limiar de valor médio, e se o desvio-padrão, correspondente ao valor de intensidade da imagem em cada uma dentre uma pluralidade de subáreas de detecção contínuas dentro da área de limite de tecido de órgão, for menor do que um limiar de desvio-padrão, a pluralidade de subáreas de detecção contínuas é determinada como a área de detecção de tecido de órgão.

5. Dispositivo, de acordo com a reivindicação 4, CARACTERIZADO pelo fato de que compreende adicionalmente: uma unidade de cálculo de valor de elasticidade, configurada para calcular um valor de elasticidade de um tecido de órgão na área de detecção de tecido de órgão.

6. Dispositivo, de acordo com a reivindicação 4 ou 5, CARACTERIZADO pelo fato de que se as informações de tecido de órgão forem um sinal ultrassônico unidimensional do tecido de órgão, a unidade de reconhecimento de área de limite (53) compreende: uma subunidade de cálculo, configurada para calcular um valor de distribuição de Nakagami mi de um sinal ultrassônico unidimensional Ri do tecido de órgão em cada subárea de detecção Si; uma subunidade de reconhecimento de área, configurada para calcular um peso Wi de cada subárea de detecção Si de acordo com a fórmula a seguir, e determinar uma subárea de detecção que corresponde a um peso máximo como a área de limite de tecido de órgão:

em que di é uma profundidade de varredura que corresponde à subárea de detecção Si, e i é um número natural; ou, em que se as informações de tecido de órgão forem uma imagem de ultrassom bidimensional do tecido de órgão, a unidade de divisão de área (51) é especificamente configurada para dividir a imagem ultrassônica bidimensional do tecido de órgão em uma pluralidade de subáreas de detecção retangulares Rij, em que i e j são números naturais; a unidade de reconhecimento de área de limite (53) é especificamente configurada para: calcular, um peso Wkj de cada subárea de detecção Rkj de acordo com a fórmula a seguir, e determinar, uma subárea de detecção que corresponde a um peso máximo como a área de limite de tecido de órgão:

em que Mkj é um valor médio de escala de cinza da imagem ultrassônica bidimensional do tecido de órgão na subárea de detecção Rkj, SDkj é um desvio-padrão de escala de cinza da imagem ultrassônica bidimensional do tecido de órgão na subárea de detecção Rkj, dkj é uma profundidade de varredura que corresponde à subárea de detecção Rkj, k = imax/2, k é um número natural, e imax é um valor máximo de i; ou, em que se as informações de tecido de órgão forem uma imagem de CT do tecido de órgão ou uma imagem de MRI do tecido de órgão, a unidade de reconhecimento de área de limite (53) especificamente compreende: uma subunidade de aquisição de imagem binária, configurada para extrair uma imagem binária de uma pele e uma imagem binária de um osso na imagem de CT do tecido de órgão ou da imagem de MRI do tecido de órgão com uso de um método de segmentação de imagem; uma subunidade de determinação de ponto de característica, configurada para calcular um centroide da imagem binária do osso, e calcular um ponto na imagem binária da pele mais próximo ao centroide; uma subunidade de divisão de imagem, configurada para dividir a imagem de CT do tecido de órgão e a imagem de MRI do tecido de órgão em quatro quadrantes de acordo com o centroide e o ponto mais próximo ao centroide; uma subunidade de encaixe de curva, configurada para encaixar cada ponto de costela no segundo quadrante para adquirir uma curva de encaixe de costela; e uma subunidade de determinação de área de limite, configurada para mover a curva de encaixe de costela em direção a um primeiro quadrante por um valor predefinido para que seja uma curva de área de limite, e determinar uma área entre a curva de área de limite e a curva de encaixe de costela como a área de limite de tecido de órgão.

7. Sistema de detecção de elasticidade, CARACTERIZADO pelo fato de que compreende: um dispositivo de aquisição de informações (61), um dispositivo de geração de imagem de elasticidade (63), um dispositivo de ajuste de sonda (64) e um dispositivo de exibição (66), e que compreende adicionalmente um dispositivo para selecionar uma área de detecção, conforme definido em qualquer uma das reivindicações 4 a 6, em que o dispositivo de aquisição de informações (61) é configurado para adquirir informações de tecido de órgão a serem reconhecidas; o dispositivo de ajuste de sonda (63) é configurado para ajustar uma posição de uma sonda no dispositivo de geração de imagem de elasticidade, de modo que uma faixa de detecção da sonda compreenda uma área de detecção determinada pelo dispositivo para selecionar a área de detecção; o dispositivo de geração de imagem de elasticidade (64) é configurado para adquirir informações de elasticidade de um tecido de órgão; e o dispositivo de exibição (66) é configurado para exibir as informações de elasticidade na área de detecção.