CN105407808A - 用于对齐血管的超声数据的空间不同的子体积的方法 - Google Patents

Abstract

一种用于空间对齐血管的超声数据的不同子体积的方法，包括：利用超声换能器元件的二维阵列中的元件根据由每个换能器元件对向的空间不同的扫描深度，采集血管的时间离散信号，所述阵列在所述采集期间被定位于相对于所述血管的第一位置；对从每个换能器元件接收的所述时间离散信号进行多普勒处理，以产生由每个换能器元件对向的所述扫描深度的谱学多普勒数据；产生所述谱学多普勒数据在空间关系上到所述阵列相对于所述血管的所述位置的第一三维映射；利用所述超声换能器元件的所述二维阵列中的元件根据由每个换能器元件对向的空间不同的扫描深度，采集所述血管的时间离散信号，所述阵列在所述采集期间被定位于相对于所述血管第二位置；对从每个换能器元件接收的所述时间离散信号多普勒处理，以产生由每个换能器元件对向的所述扫描深度的谱学多普勒数据；产生所述谱学多普勒数据在空间关系上到所述阵列相对于所述血管的所述位置的第二三维映射；在两个映射的匹配和谱学多普勒数据的一个或多个区域的基础上，对齐所述第一三维映射与所述第二三维映射；并且根据所对齐的第一三维映射和第二三维映射，产生所述血管的血流的组合三维映射。

Description

用于对齐血管的超声数据的空间不同的子体积的方法

技术领域

本发明涉及医学诊断超声系统，并且尤其涉及用于对颈动脉狭窄的自动筛查的非成像多普勒探头系统。

背景技术

脑卒中是世界范围内的第三大死因。根据世界卫生组织，在2002年脑卒中导致多于550万人死亡，其中那些死亡中有约50％发生在中国和印度。尽管在发达国家发病率正下降，但在美国脑卒中仍导致163000的死亡数。据认为这些死亡中的很大一部分是颈动脉分叉中的疾病的结果。颈动脉分叉，在其处颈总动脉(CCA)分支成颈内动脉(ICA)和颈外动脉(ECA)，是动脉粥样硬化病的常见位点。ICA——向脑部供血的分支——的狭窄或变窄很久以来就已知与缺血性脑卒中的发生有关。对颈动脉狭窄的严重度的应用已演变为对脑卒中风险的替代指标。

颈动脉粥样硬化的发生和与脑卒中相关联的死亡是发展中国家日益突出的问题。在这些国家，能够在低资源环境中使用的颈动脉筛查设备将通过提供几个特征来解决该日益严重的问题。首先，在这些环境中常常缺乏技术人员，并且因此设备应当能够以最少的训练和指导来使用。第二，设备应当便宜，以便在这些环境中可负担得起。第三，设备应当能够以高度自动的方式归类颈动脉中狭窄的程度，无需使用在农村环境可能得不到的高端双超声扫描器。

发明内容

根据本发明的原理，一种用于颈动脉诊断的诊断超声系统包括简单的非成像多普勒超声探头。所述探头具有换能器元件的二维阵列，其带有低计数的相对大尺寸的元件，该相对大尺寸能够覆盖颈动脉在其分叉处的面积。所述大尺寸元件非相控地独立运行，由此降低多普勒系统的成本。本发明的所述探头和系统能够产生颈动脉血流在二维或三维中表示，并且能够通过随着探头在血管上被移动匹配颈动脉流的片段而组装流的扩展视图。在颈动脉已被定位后，通过对峰值收缩期速度和血流湍流的自动测量，来评估狭窄的程度。

附图说明

在附图中：

图1以方框图形式图示根据本发明的原理构建的超声系统。

图2图示本发明的探头的阵列换能器中的元件的大小和尺寸。

图2a图示针对良好多普勒接收，图2的阵列中的换能器元件的角度。

图3图示本发明的超声系统的探头放置显示，其在颈动脉上的恰当探头布置中引导操作者。

图4在元件的离散的行中图示本发明的多普勒探头的操作。

图5图示由本发明的超声系统产生的二维血管图。

图6图示由本发明的超声系统产生的三维血管图。

图7图示对通过利用本发明的探头和系统进行扫描产生的三维血管图的渐进性组装。

图8图示对颈动脉中遇到的流状态的谱学多普勒显示。

图9为在本发明的系统中对湍流和峰值收缩期速度的自动评估的流程。

图10为根据本发明的流分析的基本步骤的图解。

图11图示了多普勒谱学，其中，其包络的上下极值被跟踪。

具体实施方式

首先参考图1，以方框图形式示出了根据本发明的原理构建的超声系统。超声探头10包括换能器元件的换能器阵列12，换能器元件将超声波发射到身体中并接收返回的回波信号以供多普勒处理。对超声发射和接收的控制和计时由控制系统波束形成器14的波束形成器控制器16提供。波束形成器14不是常规的延迟求和波束形成器，这是因为换能器阵列不是以相控方式来操作的。相反，每个元件被单独致动以将超声波从其正面直接发射到身体中，并各自地接收来自波的反射。波束形成器控制对每个换能器的连续发射接收间隔的计时(脉冲重复间隔或PRI)，使得由每个换能器元件在感兴趣深度范围上的连续深度处接收时间间隔回波的集合，该感兴趣深度范围为颈动脉位于其处的名义深度。回波样本的每个集合然后能够被多普勒处理，以探测在每个换能器元件前方的流状况。正交带通滤波器18将回波信号处理成正交的I和Q分量。单独的分量被多普勒角度估计器20用于估计多普勒信号在每个换能器元件前方要在其中执行多普勒询问的深度处的相移或频移。备选地可以估计多普勒功率。由多普勒角度估计器20产生的在每个换能器前方的深度处的多普勒频率或强度能够被直接映射到在那些深度位置处流的速度值或多普勒功率。该多普勒数据被耦合到流图像处理器30，流图像处理器30将数据空间处理成二维或三维图像格式，在其中速度值被颜色或强度编码。该空间多普勒血管图被显示处理器36处理并被显示在显示器52上，以通过颜色编码图示在阵列换能器下方的解剖结构中在其中发生流动的位置以及该流动的速度和方向，或者通过强度调制图示多普勒功率。多普勒数据也被耦合到谱学多普勒处理器32，谱学多普勒处理器32产生对多普勒数据的谱学分析，用于如下文描述的峰值收缩期速度和湍流分析。多普勒角度处理器40调整针对多普勒询问的角度的过程，该过程优选地如下文描述地通过倾斜由换能器元件的波发射的方向来设置。图形处理器34被提供为在所显示的图像上叠加血管图坐标与其他图形数据，例如患者姓名。体积绘制器24执行对三维血管图数据的体积绘制，以产生三维血管图，如下文所描述。整个系统由通过用户控制50来操作。

图2图示了用于本发明的探头10的换能器阵列12。该实施例为带有被布置在包含10行乘8列的二维矩阵中的总计80个元件的探头的阵列，每个元件测量有3mm乘3mm大。在这样的配置中，覆盖面积为30mm乘24mm。具有该小数目的元件以及该相对大的个体尺寸的元件的换能器阵列比间隔细密的阵列元件更容易切块，使该阵列制造简单且高产出率，并且因此相对地造价低廉。在选择元件的数目中考虑的因素包括覆盖范围、分辨率，以及提供与标准超声探头相比可接受的准确度的数目。已发现范围从3mm乘3mm至6mm乘6mm的元件尺寸对于与颈动脉的名义深度一起使用的非聚焦元件而言是可接受的。已发现40mm左右的阵列尺寸适合于覆盖颈动脉的分支。如图2中所图示，探头旨在被放置为在颈动脉上抵靠患者的颈部。当探头的孔与颈动脉纵向成一线并且动脉的分叉在视场内时，换能器将覆盖颈动脉的客观的面积，其中在一端为颈总动脉(CCA)并且在另一端为内分支(ICA)和外分支(ECA)。探头中的元件以一角度被放置为提供30-60度的多普勒角度。如周知的，当血流的方向正交于超声波的方向时，不能够获得多普勒信号，并且当波被定向为与流成一线时获得最大信号。因此，如果阵列12中的元件直接瞄准到身体中，则从直接在阵列下方的颈动脉流几乎不会或不会认识到多普勒信号。为了考虑到该方向敏感性，阵列12中的元件被成角为偏离垂直30-60度的角度，如图2a中图示。已发现30度左右的倾斜产生可接受的结果。额外的成角能够通过在扫描期间使探头相对于皮肤倾斜来提供。该图示出前四行元件中的端部元件12-1、12-2、12-3和12-4，它们通过将换能器透镜材料层11被以选定多普勒角度倾斜并被保持在适当位置中，换能器透镜材料层11一般为诸如RTV的聚合物橡胶样材料。RTV透镜的厚度能够在阵列换能器上为均匀的，或者能够在厚度上逐渐减小，以提供用于设置名义多普勒角度的倾斜中的一些或全部。元件被成角的多普勒角度能够从探头的个性化芯片被自动地，或从用户控制被手动地，输入到超声系统中，以将系统调整为考虑要被用于探头元件的多普勒角度的恰当角度校正。系统合乎期望地也可以包括通过算法控制的多普勒角度反馈指示器，其处理多普勒返回信号的强度并探测不适宜的多普勒角度，这启示用户手动地以更适宜的角度重新定位探头。

阵列换能器中的元件利用激励脉冲被激励而以脉冲波的模式运行。在脉冲波模式中，有可能提供多普勒信号的深度分辨率。例如，为3mm乘3mm的元件尺寸一般提供足以在带有狭窄的颈动脉中产生的高速射流的窄的区域中采样并获得速度的分辨率。非相控换能器阵列12中的元件在受波束形成器14的控制下，以可定制的发射序列，同时地或独立地被发射。

本发明的探头和系统的操作如下进行。元件的序列(整个探头的小的子部分)被同时发射。用于在每个元件前方的多普勒流询问的样本体积被顺序地增大，以覆盖一范围的深度。在图4的实施例中——在其中探头包含为96个元件的阵列，能够同时激活4行，例如，如在该图中所示的行#1、#5、#8和#12。从这些行中的每个中的8个元件中的每个连续地采集多普勒谱。在采集了多普勒流数据的至少3次循环之后，流图像处理器30计算总和绘图(sum-plot)(对特定频带中的多普勒功率的积分，例如300Hz至1500Hz)。求和绘图值的大小使得能够识别直接在血管以上的元件。例如，换能器元件12-25不在颈动脉的一部分之上并且将感测不到流(将产生可忽略的功率多普勒信号)。另一方面，换能器元件12-61直接在颈动脉以上并且将产生显著的功率多普勒信号。流图像处理器30然后能够产生在探头之下的颈动脉分支的位置和位置的网格状图，如图4和图5中指示的。当由对应的换能器元件探测到显著的多普勒信号时，则利用亮度或颜色填充8乘12显示网格中的每个框，并且当基本上没有探测到多普勒信号时，则显示网格不被照亮。在图4中，例如，网格中的第一行的第三、第四、第七和第八个框响应于由该行中的那些元件(它们在那些颈动脉分支上)检测到ICA和ECA中的流而被照亮。从行5中的元件34、35、38和39获得类似的结果。对应于行8的元件59-63的框由于它们探测到在颈动脉分叉以下的CCA中的流而被照亮，这也是针对对应于行12中的元件92-94的框的情况。如图4图示的，这将提供在阵列换能器之下的颈动脉中的流的简单二维网格血管图。也能够在深度维度上获得类似的结果，如图5中所示。该图示出来自对来自在阵列12的顶行和底行中的元件以下的六个离散深度的多普勒信号样本进行深度选通的结果。在阵列图示右边的横向图示出在六个深度处的被微弱照明的方块，其中，顶行中的第二、第三、第七和第八个元件已探测到在ICA和ECA中的流。下文的图示出更宽的被更多地照明的深度方块的集，其中底行元件中的中心三个元件已探测到在该行元件之下的CCA中的较强的流。如果期望的话，每一列中的这些垂直深度方块的值能够以各种方式被组合，以获得针对被示于横向图左边的纵向显示中的框的显示值。

本发明的实施方式的目标是为用户提供实时反馈，使得用户在将探头放置在颈部时得到引导，使得探头覆盖颈动脉的分叉。由于这是非基于图像的系统，反馈能够提供屏幕上的指示符的集合而被给予用户，该指示符的集合引导用户在合适的方向上移动探头。在该范例中，探头的理想放置是在流图像探测器在网格显示的箭头8和12处探测到单个血管分支(CCA)，并且在如图4中所示的网格的行1和5中探测到两个单独的血管分支(ICA和ECA)时。这些行中的元件连续地发射并且流图像处理器实时地计算由每个元件接收到的信号的累积多普勒功率。响应于显著多普勒信号而被照亮的网格方块向系统返回对要获得良好的探头放置所需要的放置调节的告知。如果放置为良好的，则在图3的探头引导显示中高亮显示“OK”指示符。若否，则在引导显示中高亮显示箭头中合适的一个，以在探头放置中引导用户。当示出深度累积多普勒能量的显示网格(图4)指示颈动脉分叉中的血管片段的分离时，实现对探头的最优定位。在引导显示底部处的“探头放置”和“血管映射”显示按钮告诉用户当前的操作模式，或为探头放置或为血管映射。如果用户处于血管映射模式中并且想要重新调节探头在颈动脉上的定位，则用户轻叩探头放置显示按钮以使系统返回到该模式，并且探头放置按钮通过照亮作出响应。由于针对单次迭代需要大致3秒的多普勒数据，因此能够在3秒的时间里确定并更新引导指示。用于实现探头在颈动脉上的可接受的放置的最大时间取决于要将探头成功放置在恰当位置中以供颈动脉狭窄探测所需要的迭代的数目。

探头被放置后，接下来的步骤是从探头阵列中的全部元件获得超声多普勒数据，并根据探测到流的元件来映射血管。如上文联合图5描述地计算针对感兴趣深度的累积多普勒功率，以生成颈动脉血管的3D表示。3D表示是根据由全部元件探测到的深度值来产生的，并被体积绘制器24处理成3D显示图。如图6中所示，显示分叉血管的3D显示图60。

根据在二维(图4)或三维(图6)中的血管映射，从元件中的全部采集多普勒数据以提取峰值收缩期速度，其能够辅助对狭窄的归类。额外地，如果期望的化，能够在疑似狭窄的点处提取多普勒谱，以进一步辅助诊断，如下文所描述。

当探头10具有小的孔时，可能不能在单次采集中采集到颈动脉、其分支和分叉的足够大小的部分。在这样的情况中，采用多体积采集，以通过探头沿颈部的移动，在子区或子体积中采集颈动脉的片段，然后将较小的片段拼接在一起以形成期望的血管图。探头的手动移动意味着没有校准，交叠区域可以在两次相继的采集之间变化，并且还存在信号采集的角度和质量上可能的变化。因此，代替在一个体积中采集全部数据，在多个子体积中采集数据以覆盖整个颈动脉解剖结构。根据多次采集，颈动脉血管解剖结构必须被重建以确认是否整个颈动脉解剖结构都被扫描到，并且因此子体积必须被拼接在一起。这通过将相继采集的、空间不同的，但交叠的子体积“拼接”在一起来完成，拼接是通过在交叠区域中对齐它们的匹配数据来完成的。根据对获得的个体换能器元件的时域多普勒的匹配，确定每个子体积的交叠区域。作为简单的范例，一个子体积可以具有一列体素，其具有为0、3、5、3和0cm/sec的流速值。当在交叠的子体积中发现具有相同或相似多普勒值的体素的匹配的列时，在对顺序的体素值的该识别的基础上对齐子体积。代替或额外于速度的其他多普勒谱学特性能够被用于进行匹配。该拼接纯粹基于信号特性来执行，因为探头相对于颈部的相对位置不容易获得。

为重建血管解剖结构以估计在探头的一次扫过时声波作用在多个体积上的角度，准确的血管拼接是重要的。这实现了对解剖结构上的峰值收缩期速度的确定。峰值收缩期速度是根据以下共识准则用于为狭窄分级的临床上接受的诊断指标：

狭窄的程度	PSV(cm/s)
		正常或<50％	<125
50％-69％	125-230
		>70％	>230
完全阻塞	无流动

由于探头10是非成像的，因此对用户而言难以理解调查中的动脉丛中有多少已被探头的扫掠覆盖。难以根据对典型采样的子体积中的任一个的重建，例如图7的(a)(b)或(c)，解释动脉结构是否已被覆盖以来自单个体积的解剖学线索。因此，来自多个体积的数据被拼接在一起，以完整重建血管解剖结构，并提供用于动脉识别的解剖学基础。来自对子体积所生成的血管图的解剖学线索与信号特性一起被用于完成血管解剖结构重建。当多普勒信号具有足以获得在脉动的流中的完整解剖学重建的信噪比，并且探头均匀地在调查中的动脉结构上被移动时，根据本发明可以采用以下步骤重建完整解剖结构。首先，将探头10放置在位置L1中，引起对样本体积V1的采集。将探头手动移动到位置L2，邻近L1，使得得到的新采集样本体积V2部分地与V1交叠。该范例中的每个体积均为包含返回的超声回波数据的三维矩阵。接下来，以相同的方式采集另外的样本体积Vn，使得完全覆盖感兴趣的血管结构。由于这是非成像的途径，因此在处理结束之前知晓血管图重建的完成不可行的。

接下来，针对每个体积Vi，通过在如图7中所示的血管的3D空间中高亮显示不同的片段，识别体积中的信号。血管图识别被用于识别给定体积中的血管片段。设VM＝使用前一步骤识别的唯一血管片段的列表。在样本体积间比较血管片段VM_i的数目。这使用来自重建的解剖信息，帮助清楚地识别样本体积中的交叠的区域，其中区域的数目是非均匀的，例如包含颈动脉的分叉点的体积。其也给出对在哪里搜索匹配信号数据的指示，例如，图7(b)与图7(c)之间的交叠仅能够为图7(b)中存在两个不同血管的地方。

按次序提取来自一个样本体积的每列的最顶行的全部良好谱学的数据，并将该数据与随后的(邻近的)列的行中的每一个的数据相关。在行k处相关的尖峰指示来自行k到探头的最后一行的全部数据均在交叠区域中。由于噪声的影响在信号上是不可预测的，因此可能发生对交叠体积的采集中的一个比另一个受更多噪声污染。在该情况中，交叠区被对齐到在其中该区具有更多可分析谱学的体积。在这样的谱学的数目相等的情况中，交叠区域能够被对齐到任一体积。

设存在匹配解剖学线索(或切片中的区域的数目)的p行。设这p行上的每个换能器在全部深度处示出脉动流的信号(来自血流的信号)为T_ij。设换能器的第i行的脉动信号为R_i：

$R_i={\mathrm{\Σ}}_{j=1}^C{T}_{ij}---\left(i\right)$

其中，c为列数。行信号的矩阵RM被获得为：

RM＝[R₁R₂R₃···R_k··R_P](ii)

设前一体积的第一行上的信号为FS：

$FS={\mathrm{\Σ}}_{j=1}^C{T}_{1j}---\left(iii\right)$

其中，c为列数。交叠区域的开始是通过如下使行信号矩阵与FS互相关来获得的：

CV＝互相关(RM,FS)

$CV={\mathrm{\Σ}}_{n=-inf}^{inf}RM{(i+n)}^{\′}FS\left(k\right)---\left(iv\right)$

其中，RM(i+k)为 $\left[\begin{array}{c}{R}_1(i+k)\\ R_2(i+k)\\ R_3(i+k)\\ .\\ .\\ .\\ R_p(i+k)\end{array}\right]$

CV为互相关的向量

k＝Max(|(CV)|)(v)

并且R_k为对应于指数下标k的行。由于假设运动的方向是均匀的并且执行相关操作以寻找交叠区域的开始，因此我们知道R_k至R_p为交叠区域。来自R_k至R_p的体积数据被分配到对应的体积。这得到要被拼接为S₁、S₂和S₃的体积。在运动的方向上叠放要被拼接的体积并通过插值和/或平滑化连接它们。

颈动脉中的血流可能为层流或湍流。层流是均匀的，全部血细胞以相对相同的速度并且在相同的方向上移动。湍流的特征是随机的混沌漩涡，在其中血管内的血细胞在许多方向上移动但通常具有净前向流。层流的多普勒谱学表现为谱线的展宽以及对谱窗的填充。湍流模式表现为具有在基线以下的分量的谱学展宽。谱学展宽是被应用于表示湍流的波形改变的术语。其被定义为多普勒谱学中存在的频率的增加的分布，如由图8的多普勒流谱图所图示的。在颈动脉中，这种类型的湍流存在于分叉点处(即，从流特性的观点看等效于颈动脉球)以及在血管的变窄或狭窄处。

区分这两种情况的湍流的主要方式是通过对峰值收缩期速度(PSV)的测量。狭窄的存在通常以伴随湍流的抬高的PSV为特征。危险水平的斑块的标准一般与狭窄的百分数相关；狭窄的程度也如下通过血液的峰值流速来确定：

探头由增加的速度引起的多普勒移位能够确定是否存在危险斑块。

将颈动脉的分叉的特性与狭窄的特性进行区分能够如下地完成：

状况/特征	PSV	湍流(谱学展宽)
			分叉(颈动脉球)	正常	高
狭窄	高	高

该关系显示，通过在谱学展宽和PSV方面估计湍流，能够在针对PSV和谱学展宽的合适阈值的帮助下，容易地识别感兴趣的片段(如分叉和狭窄喷射)。本发明使用该信息来检测感兴趣的片段，无需对颈动脉的任何成像。另外，本发明提供了用于以有区分的程度的狭窄来表征颈动脉丛中存在的湍流的自动方法。实验结果已显示，对感兴趣片段中的狭窄的该估计，连同湍流与峰值收缩期速度的组合一起，提供了用于评价狭窄的稳健技术。

谱学多普勒超声测速仪涉及对构成多普勒信号的频率谱的系统性分析。针对临床应用获得的多普勒信号由具有变化的幅度含量的频率的范围构成。因此，在计算多普勒频移之前需要进行系统性处理。图9的系统性处理估计了用于狭窄评价要被估计的两个最重要的参数，PSV和湍流。

在方框72中，如上文描述的从颈动脉的体积区域采集多普勒信号，并预处理(74)多普勒信号以去除不想要的有噪声的信号分量。血管定位步骤74识别所采集的多普勒信号是否包含血管信息(CCA、ICA、ECA或分叉点)。这是利用针对多普勒功率的预定义功率阈值的帮助来完成的。针对颈动脉的样本体积中的全部，计算时域上的功率(全部值的平方和除以信号长度)。然后，从全部样本体积计算平均功率。最终，将呈现在平均值以上的最高功率的样本体积视为具有血管信息的片段。

在步骤82的谱学曲线提取涉及两个步骤：(i)使用谱学多普勒处理器32来计算谱图，以及(ii)处理谱图(平滑化、阈值化、噪声去除等)，以获得良好的谱学曲线。使用基于快速傅立叶变换(FFT)的功率谱，利用20毫秒的Hamming窗口使用256个数据点和50％的交叠，获得谱图。在这之后，从所生成的谱图提取平滑且可再现的最大频率包络。为了获得高质量的最大频率包络，首先将一阶无限脉冲响应(IIR)滤波器应用到所获得的谱图。接下来，将2D中值滤波器应用到从IIR滤波器获得的脉冲波形。中值滤波器的输出被用于提取谱学频率包络。

为了在步骤88中估计PSV，首先在步骤78中从如前文描述的所识别的血管信息创建3D血管图。在步骤86中，通过对从血管图获得的颈动脉血管结构的几何质心的分段线性拟合，根据血管图估计多普勒角度。以从所估计的谱学曲线计算最大多普勒频移。

在步骤88中，使用标准多普勒方程来根据多普勒角度和最大多普勒位移，估计峰值收缩期速度。

v＝(F_s×c)/(2×F_t×cosθ)，

其中F_s为多普勒频移，c为声音在身体中的速度(假设名义地为1540m/s)，F_t为入射波束的频率，并且θ为波束入射与流动方向的角度。

湍流以谱学展宽为特征，其常见于在血管的分支处或在小直径血管中存在高流速时。谱学展宽能够通过估计谱学的带宽——也被称作谱学宽度——来估计。湍流通过估计谱学宽度以及因此提取谱图的包络的上下迹线来表征。在本发明的实施方式中，湍流是通过使用在上下谱学迹线之间的面积作为在上谱学迹线之下的面积的比例来估计的，如图10所描述的。该图5图示涉及到的计算步骤，并且在图11中示出对跟踪的多普勒谱图的图示。该标准具有增加的优点，即，在相对于它们的峰的相同基础上放置三个动脉——颈总动脉、颈内动脉和颈外动脉。其抵消了峰高度对谱学宽度的估计的影响。如果仅使用在上下包络之间的宽度，则这可能因颈外动脉和颈总动脉具有比颈内动脉更高的峰，而导致错误估计。因此，湍流通过以下来估计：

图9的方法的最后确定是向用户报告对颈动脉分叉点的发现(92)、对狭窄的指示(90)、或正常颈动脉(96)。这些确定是通过在比较步骤98a、98b和98c中将来自步骤84的对谱学宽度SW的湍流估计和来自步骤88的PSV估计与湍流阈值T_s和速度阈值T_p进行比较，来做出的。名义速度阈值T_p为125cm/sec，并且名义湍流标准为0.5。然后在显示屏上向用户呈现这些比较的结果。

总之，本发明的实施方式提供了一种无需对血管的任意成像，用于探测和表征颈动脉中的感兴趣片段的方法。本发明的技术利用上文描述的非成像二维阵列多普勒探头和前文描述的血管定位的方法，连同多普勒角度估计一起，用于探测狭窄并估计其严重度。本发明的主要要素包括计算在颈动脉结构中的各个点处的湍流并利用有区分性的狭窄的程度来表征湍流；组合对湍流和PSV的估计以识别颈动脉中的感兴趣片段；并组合湍流和PSV估计，以在狭窄的程度方面自动表征血管片段的狭窄。

Claims (12)

1.一种用于空间对齐血管的超声数据的不同子体积的方法，包括：

利用超声换能器元件的二维阵列中的元件根据由每个换能器元件对向的空间不同的扫描深度，采集血管的时间离散信号，所述阵列在所述采集期间被定位于相对于所述血管的第一位置；

对从每个换能器元件接收的所述时间离散信号进行多普勒处理，以产生由每个换能器元件对向的所述扫描深度的谱学多普勒数据；

产生所述谱学多普勒数据在空间关系上到所述阵列相对于所述血管的所述位置的第一三维映射；

利用所述超声换能器元件的所述二维阵列中的元件根据由每个换能器元件对向的空间不同的扫描深度，采集所述血管的时间离散信号，所述阵列在所述采集期间被定位于相对于所述血管的第二位置；

对从每个换能器元件接收的所述时间离散信号进行多普勒处理，以产生由每个换能器元件对向的所述扫描深度的谱学多普勒数据；

产生所述谱学多普勒数据在空间关系上到所述阵列相对于所述血管的所述位置的第二三维映射；

在两个映射的匹配的谱学多普勒数据的一个或多个区域的基础上，对齐所述第一三维映射与所述第二三维映射；以及

根据所对齐的第一三维映射和第二三维映射，产生所述血管的血流的组合三维映射。

2.如权利要求1所述的方法，还包括：

当所述阵列被定位于相对于所述血管的额外的位置时，利用所述二维阵列采集所述血管的额外的时间离散信号；

对所述额外的信号进行多普勒处理，以产生额外的谱学多普勒数据；

产生所述额外的谱学多普勒数据在空间关系上到所述阵列相对于所述血管的所述额外位置的额外的三维映射；

在匹配的谱学多普勒数据的基础上，对齐所述额外的三维映射中的每个与至少一个其他三维映射；并且

根据所述第一三维映射、所述第二三维映射和所述额外的三维映射，产生组合三维映射。

3.如权利要求1所述的方法，其中，所述匹配的谱学多普勒数据还包括时域多普勒数据。

4.如权利要求3所述的方法，其中，所述时域多普勒数据还包括峰值收缩期速度数据。

5.如权利要求1所述的方法，其中，产生的每个三维映射还包括在每个换能器元件前方的深度维度上延伸的多个体素。

6.如权利要求5所述的方法，其中，在所述深度维度上延伸的多个体素还包括一列体素，每个体素均具有多普勒流值。

7.如权利要求6所述的方法，其中，对齐还包括匹配一个三维映射中具有多普勒流值的一列体素与另一三维映射中具有相似多普勒流值的一列体素。

8.如权利要求6所述的方法，其中，所述多普勒流值还包括流速值。

9.如权利要求1所述的方法，其中，对齐三维映射还包括在空间基础上将一个三维映射的所述数据与另一三维映射的所述数据相关。

10.如权利要求1所述的方法，其中，采集还包括利用非成像二维阵列中的元件来采集血管的时间离散信号。

11.如权利要求1所述的方法，其中，产生第一三维映射和第二三维映射还包括产生部分空间交叠的第一三维映射与第二三维映射。

12.如权利要求1所述的方法，还包括对经对齐的第一三维映射与第二三维映射进行插值或平滑化。