CN110892260B - 使用局部系统识别的剪切波粘弹性成像 - Google Patents

使用局部系统识别的剪切波粘弹性成像 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种估计材料的粘弹性的系统和方法。该方法包括：‑接收在多个空间点处所测量的多个时间‑振幅曲线，其中所述时间‑振幅曲线反映传播的机械波的时间演变；‑使用在那些空间点处所测量的时间‑振幅曲线来估计材料在任何一组空间点之间的粘弹性。

Description

使用局部系统识别的剪切波粘弹性成像
发明领域
本发明涉及一种估计材料的粘弹性的系统和方法。本发明特别地涉及估计组织的粘弹性。本发明还涉及一种检测活体组织中的异常的方法。
背景技术
能够评估软组织的弹性特性的成像技术为临床医生提供了重要的有利条件以用于若干诊断应用。诸如组织纤维化和癌症的病理与组织弹性相关，这些病理的准确检测和分期对于提供适当的治疗和疾病管理至关重要。
为此，在临床常规中广泛使用手动触诊。在弹性成像的发展可能性中，存在一种特定的基于超声的解决方案，该解决方案可使用声辐射力:剪切波(SW)弹性成像来进行远程触诊。通过使用高强度聚焦式超声施加推动脉冲(push-pulse)，组织在轴向方向上局部移位，从而导致形成横向传播的SW。如果认为介质是纯弹性的，则可通过确定局部SW速度来估计介质的局部剪切模量。然而，实际上，这种假设并不适用于许多组织类型；在组织中不仅硬度而且剪切粘度也起重要作用。此外，越来越多的证据表明，粘度本身可以是恶性肿瘤检测的判别参数。
在[1]中，Hoyt等人评估了作为生物标记的前列腺癌组织的弹性特性的相关性。他们的结果揭示，癌性前列腺组织的粘度大于源自正常组织的粘度。因此，在下文描述的本发明中，我们旨在基于SW弹性成像来提供组织弹性和粘度的联合估计。最初，使用Helmholz方程的反演从时间位移数据重建SW速度[2]、[3]。然而，计算空间和时间中所需的二阶导数会使这种估计器非常容易受到体内可预料到的嘈杂信号状况的影响。最近开发的方法通过计算在一组轴向位移曲线中的波到达时间来评估SW速度。
在[4]、[5]中，通过评估横向峰值时间并利用线性回归确定整个集合上的变化率来获得SW速度。之后，开发了这种方法的更鲁棒的型式[6]，其中存在强大的异常值的情况下，采用随机样本一致性(RANSAC)算法来可靠地执行这种回归。在[7]中，Rouze等人表明，SW飞行时间还可使用Radon和变换(Radon sum transformation)来估计，得到与RANSAC算法相当的鲁棒性。一种替代方法是通过将特定位置处的位移波形与参考位置处所获得的位移波形互相关来确定局部SW速度[8]。
所有上述方法均在评估区域内的粘性分散(viscous dispersion)可忽略的明确假设下进行。为了评估源于粘度的SW分散，Nenadic等人[9]设计了一种方法，该方法将时间位移数据的二维傅里叶变换与频率依赖性的剪切波相位速度相关联。通过计算在给定时间频率下使频谱最大化的波数(空间频率)，可获得每个频率下的相位速度，然后相位速度可使用典型的粘弹性材料模型(诸如，Voigt模型)进行参数化。然而，获得足够的空间频率分辨率以执行准确且可靠的相位速度估计，需要使用相对大量的空间点。
发明内容
本发明的一个目的是改善诸如组织的材料中的弹性估计。
本发明的第一方面提供了一种估计材料的粘弹性的方法，该方法包括：
-接收在多个空间点处所测量的多个时间-振幅曲线，其中所述时间-振幅曲线反映了传播的机械波的时间演变；
-使用在那些空间点处所测量的时间-振幅曲线来估计材料在任何一组空间点之间的粘弹性。
实施方案在从属权利要求中限定。
根据本发明的第一方面的方法提供了材料中的弹性和粘度的联合估计。通过进行这种联合估计，将会提高弹性估计的准确性，这种弹性估计通常基于粘度可忽略的假设。
本发明还涉及一种用于估计材料的粘弹性的系统，该系统包括：
-接收器，用于接收在多个空间点处所测量的多个时间-振幅曲线，其中所述时间-振幅曲线反映了传播的机械波的时间演变；
-估计器，用于使用在那些空间点处所测量的时间-振幅曲线来估计材料在任何一组空间点之间的粘弹性。
本发明还涉及一种检测活体组织中的异常的方法，该方法包括：
-使用超声波辐射该活体组织的至少一部分；
-检测超声波的回波；
-使用如上所述的方法来估计活体组织的粘弹性。
附图说明
参考下文描述的实施方案，本发明的这些方面和其他方面将是显而易见的；并且本发明的这些方面和其他方面将参考下文描述的实施方案进行阐明。在附图中：
图1A、1B、1C、1D、1E示出了所提出的方法的例示性概述，示出了如何根据在两个空间位置x-Δx和x+Δx处所采样的时间位移曲线来估计点对点脉冲响应；
图2：基于[12]，对在μ0＝9kPa、ρ＝1000kg/m3和ηs＝1:5Pa_s的粘弹性材料中的剪切波(SW)传播进行仿真。在图2A中，示出了所生成的2D傅里叶域SW数据，图2B给出了时空域中所得的粒子速度。在图2C中，示出了在不同横向位置处随时间变化的若干粒子速度信号。然后，在图2D中，将所得的沿横向位置的SW速度和粘度估计值总结在箱形图中。真实值用虚线表示。为进行比较，还示出了基于互相关方法的SW速度估计的结果；
图3示出了粘弹性材料仿真中随粘度增加而变化的剪切波速度估计误差的图。图3中的条指示横向位置中估计值的标准偏差。将所提出的方法与基于相关性的飞行时间方法进行比较；
图4A和4B示出了若干Voigt材料(硬度μ0＝9kPa，质量密度ρ＝1000kg/m3，变化的粘度ηs＝[0.1-4]Pa_s)中的频率依赖性的相位速度估计的图，并与仿真粒子速度测量的真实值相比较，将基于所提出的方法(参见图4A)的估计值与Nenadic等人[9]所描述的2D-FT方法(参见图4B)的估计值进行比较；
图5A示意性地示出了在施加骤加应力时用于超声应变测量的系统的装置；
图5B示出了所得的明胶和豆腐仿体(phantom)的蠕变曲线图，描绘了豆腐具有更高的粘性蠕变；
图6A和6C示出了包含明胶的柱状内含体的豆腐仿体的亮度模式图像，还例示了推动位置；
图6B和6D示出了使用飞行时间方法所获得的标准弹性成像速度估计结果；
图6E-6H示出了所提出的剪切波粘弹性成像方法的图片，同时得到速度和粘度。将定位在右侧的声学推动焦点所获得的结果(参见图6A、6B、6E、6F)与在另一侧推动所获得的结果(参见图6C、6D、6G、6H)进行比较；
图7：箱形图显示出使用所提出的方法(图7B和7C)所获得的明胶和豆腐仿体中的剪切波速度和粘度的分布与使用基于互相关的飞行时间方法(图7A)的速度估计值进行比较；
图8示意性地示出了估计系统的实施方案，以及
图9示出了方法的实施方案的流程图。
应注意，在不同附图中具有相同附图标记的项具有相同的结构特征和相同的功能，或为相同的信号。在已经对该项的功能和/或结构进行了解释的情况下，在详细描述中不需要对其进行重复解释。
具体实施方案
在本发明中，我们将粘弹性材料看作动态线性系统，该粘弹性材料的脉冲响应可通过SW时间-位移曲线的输入-输出(点对点)分析来进行局部识别。为此，基于局部模型的脉冲响应估计器从Navier-Stokes方程导出，然后将其以最小二乘法拟合到数据中。
SW数据获取协议和预处理步骤分别在第II-A节和第II-B节中给出。然后，给出了所采用的信号模型的细节以及粘弹性材料中的脉冲响应的分析描述(第II-C节)。然后从数据估计脉冲响应，以便于评估上述粘弹性材料模型参数，如第II-D节所述。然后使用仿真SW测量(第III-A节)和体外数据集(第III-B节)对该方法进行验证，其结果在第IV节中示出。最后，在第V节中，对这些结果进行讨论并得出结论。
II.方法
A.数据获取
实验使用Verasonics超声研究平台(Redmond,WA,USA)结合L11-4线阵换能器进行。剪切波(SW)通过声辐射力产生，其中传递到组织的机械脉冲通过声力密度和持续时间的乘积给出。因此，为了促进足够的介质位移，采用中心频率为4.5MHz的1500-周期推动脉冲(激励持续时间：333μs)，并将激励电压设置为65V的最大(过热保护)值。所得的SW使用以10kHz帧频运行的超快速成像协议跟踪。使用中心频率为6.25MHz的单周期脉冲。在动态接收射频(RF)数据的波束形成之后，重建同相正交(IQ)数据，并存储用于进行离线处理。轴向和横向的最终像素尺寸分别为0：086mm和0：208mm。
B.预处理
为了揭示横向传播的SW，我们基于公知的Loupass 2-D自相关器[10]估计其微米级的轴向位移。这种方法最初是为测量多普勒系统中的血流速度而开发的，它通过评估特定轴向范围和帧/总体范围内的IQ样本的2D自相关函数来估计每个位置处的平均轴向速度。在我们的实验中，这些值分别设置为Nax＝20个样本(1.7mm)和Nens＝5帧(500μs)。最后，使用2D高斯核对轴向速度图进行空间滤波，其中所述2D高斯核在轴向和横向方向上的标准偏差为1.2个样本。
C.剪切波信号模型
为了估计SW的传播动力学，我们考虑在两个横向间隔开的像素处所测得的位移曲线(还参见图1A)，并将其关系描述为
u(x+Δx，t)＝w(Δx，t)*tu(x-Δx，t)  (1)
其中w(Δx，t)为脉冲响应，该脉冲响应表征了描述从u(x-Δx，t)到u(x+Δx，t)过渡的系统。如果将SW的传播过程视为纯粹对流，则脉冲响应是延时的δ函数，并可写为
w(Δx，t)＝δ(t-2Δx/cS)  (2)
其中cs为SW速度。在这种情况下，模型w(Δx，t)可通过仅将两个位移曲线之间的互相关函数最大化来识别，以获得它们的时间延迟，从而获得SW速度。在粘弹性介质中，剪切波不仅以对流的方式传播；它们的形状还扩展到整个空间。Navier-Stokes方程为我们提供一种更通用的体系(framework)。采用经典的Voigt模型来描述组织的粘弹性，SW粒子位移可写为下式[11]：
Figure BDA0002308709810000061
其中ηs为粘度，ρ为质量密度，S(r，t)为激励源。然后，通过求解以下方程来获得该系统的时空脉冲响应(称为格林函数g(r，t))：
Figure BDA0002308709810000062
在一个空间维度上，方程(4)可在2D傅里叶域中写为：
Figure BDA0002308709810000063
方程(5)专门针对Voigt材料而导出。然而，可很容易地根据频率依赖性的剪切模量μ(ω)，将该方程(5)概括为用于描述其他材料模型，从而我们获得：
-ρω2G(k，ω)+μ(ω)k2G(k，ω)＝1  (6)
从中我们可直接导出以下格林函数解：
G(k，ω)＝(1/ρ)/[k2μ(ω)/ρ-ω2]  (7)
关于k的(7)的傅里叶逆变换由下式给出
Figure BDA0002308709810000064
根据(8)，从一个空间点到另一空间点的脉冲响应w(Δx；t)可在频域中描述为
Figure BDA0002308709810000071
D.剪切波系统识别
为了从(1)和(9)局部地估计Voigt模型
Figure BDA0002308709810000072
中的粘弹性模型参数，我们制定了以下非线性最小二乘问题：
Figure BDA0002308709810000073
其中U(x-Δx，ω)为u(x-Δx，t)的时间傅里叶变换。这种u(x-Δx，t)和w(Δx，t)之间的卷积的傅里叶域实施避免了混叠(aliasing)，所述混叠可在时域而不是频域中对脉冲响应w(Δx，t)进行采样时产生，并且允许通过快速傅里叶变换进行高效计算。方程(10)使用Nelder-Mead单纯形算法以迭代方式进行数值求解。
图1A-1E给出了所提出的方法的例示性概述。图1B示意性地示出了待识别的系统w。图1C示出在横向位置x-Δx和x+Δx处的两条时间-位移曲线。图ID例示了模型拟合过程，该过程旨在确定与数据最佳拟合(最小均方误差)的模型。这种与数据拟合的模型的示例在图1E中给出。
III.验证方法
A.仿真研究
首先，对所提出的方法进行仿真数据集测试，所述测试通过基于在如[12]中所述的高斯激励之后在粘弹性介质中的SW传播的分析描述生成粒子速度测量值。柱对称高斯激励具有以下形式：
Figure BDA0002308709810000074
其中
Figure BDA0002308709810000081
为轴向方向上的单位矢量，σ＝1mm给出宽度，W(t)确定激励的时间曲线；长度为T＝333μs的矩形窗口。
我们采用了具有硬度μ0和粘度ηs的Voigt材料模型，并生成了在具有不同粘度水平的材料中的SW粒子速度测量的9种实现方法。然后，数据集如第II-A至II-D节中所述进行处理，以获得随横向位置x而变化的SW速度和粘度。Δx设置为1.25mm。将结果与用于SW速度估计的采用基于标准互相关的飞行时间方法[8]以及用于频率依赖性的相位速度测量的二维傅里叶变换(2D-FT)方法[9]所获得的结果进行比较。二维傅里叶变换(2D-FT)方法首先计算整个时空SW信号的2D-FT，然后通过定位2D-FT最大化的空间频率c(f)＝f＝kmax(f)来读取特定时间频率下的平均相位速度。
B.体外研究
1)仿体设计：在我们的实验中，市售豆腐(Unicurd Food Company Pte Ltd.，Singapore)用作典型的高粘度材料。因为其弹性成像和回波成像特性类似于某些软组织的特性，这种基于大豆的多孔弹性产品已被用作模拟粘性组织的仿体[13]。为了模拟低粘度的组织，制备了基于水的8重量％的明胶[14]、[15]。它由20g明胶、9.95g石墨散射粉和225mL水组成。我们总共由这些材料制备了3种仿体：两种均质仿体(一种豆腐，一种明胶)和一种具有柱状明胶内含体的豆腐仿体(直径为9mm)。
2)SW实验：SW实验如第II-A节所述进行。然后，数据根据第II-A至II-D节进行处理，其中Δx设置为1.25mm。
3)机械表征：材料的粘弹性行为可最直接地通过评估其蠕变曲线(即，施加恒定载荷时随时间变化的应变行为)来揭示[13]。对压缩的瞬时响应Navier-Stokes被认为是纯弹性的，而随后的蠕变曲线则归因于粘性[14]。将豆腐和明胶仿体切成类似尺寸(6cm×5cm×2cm)的块，并施加约0.35N的预压缩力。然后，在施加约200g(2N)的骤加压缩载荷后，对其轴向应变进行监测。对于压缩过程中的应变成像，以50Hz的帧频获取超声图像。通过对数压缩的B模式帧的逐块互相关(斑点跟踪)来估计较大的帧到帧速度(＞1个样本/帧)，并通过使用Loupass 2-D自相关器从IQ数据中估计轴向速度来捕获精细的子样本位移[10]。总体范围和轴向范围分别设置为5帧和30个样本。然后使用Kalman滤波器[16]跟踪随时间的轴向帧到帧位移，从而在速度估计后在固定深度处测量相对应变。
IV.结果
A.仿真结果
图2显示了基于[12]的仿真数据集的示例。SW速度cs和材料粘度ηs是基于所提出的方法沿横向方向x估计的，它们的分布总结于箱形图(图2D)中。可以看出，估计值非常接近真实值(cs＝3m/s，ηs＝1.5kPa)。此外，相对于使用基于相关性的飞行时间方法[8]所获得的SW速度，SW速度估计值似乎略有提高。
从图3中也可看出，在估计方法中考虑粘度改善了仿真数据中的SW速度的估计值。与在飞行时间方法中所获得的SW速度估计相比，基于所提出的脉冲响应识别方法的SW速度估计产生更低的误差，特别是对于高粘度。
在图4中，我们示出了各种粘度水平如何导致SW相位速度分散。为此，以下列方式[12]从ηs和cs沿横向方向x的中值估计中计算出频率依赖性的相位速度：
Figure BDA0002308709810000091
其中，硬度
Figure BDA0002308709810000092
从图4A中可看出，针对所有仿真，估计值都非常接近真实相位速度，即“真实”和“估计”的线在整个范围内重叠。图4B示出了应用于完整时空数据的2D-FT方法[9]的结果。此处，所估计的相位速度与真实值略有偏差，特别是对于更高的频率和粘度。
B.体外结果
图5A示意性地示出了在施加骤加应力时用于超声应变测量的系统的装置。借助于L11-4v线阵超声换能器52施加例如2N的力51。图5A还示出了水池53、模拟组织54的仿体和天平55。
图5B示出了所得的明胶和豆腐仿体的蠕变曲线图，描绘了豆腐仿体具有更高的粘性蠕变。图5B中显示的蠕变曲线表明明胶和豆腐仿体如何显示出不同的时间应变行为。当受到骤加压力时，明胶会立即压缩并且几乎没有蠕变，而豆腐仿体则蠕变显著并且明显表现出更多的粘性行为。
图7总结了当使用所提出的方法时，所获得的两种仿体基于像素的SW速度和粘度分布。将SW速度估计值与使用互相关方法所测得的速度进行比较。与机械表征相一致，豆腐的估计粘度显著高于明胶的估计粘度，而速度(从而硬度)没有显著差异。与明胶仿体相比，豆腐仿体中的估计值的散布和范围更高。最后，在明胶的柱状内含体的豆腐仿体上进行粘弹性成像。使用2D中值滤波器(核尺寸：1mm×3.5mm)以及随后使用的2D高斯滤波器(标准偏差：0.2mm×0.6mm)对图像进行后处理。从图6中可看出，粘度图确实揭示了粘度较低的明胶内含体，而速度图像(描绘了纯弹性行为)不能显示。在推动焦点位于成像域的任一侧所获得的结果(图6A和6B)在图像的中心区域定性地显示出很大相似性的情况下，还可注意到估计值非常接近推动位置，而在远端没有该程度的一致性。
图8示意性地示出了本发明的实施方案的用于估计材料的粘弹性的系统80。系统80包括超声换能器86，所述超声换能器86用于将超声波发送到材料中并用于测量多个时间-振幅曲线，如上所述。该系统还包括接收器85，所述接收器85用于接收在多个空间点处所测量的多个时间-振幅曲线。接收器85可为计算机接口，所述计算机接口被布置为接收输入信号并将所述输入信号转换为待在处理器中处理的信号。时间-振幅曲线反映了传播的机械波(例如，超声波)的时间演变。时间-振幅曲线可由换能器86创建，该换能器86被布置为向主体87的一部分发送波并接收由主体87的该部分中的组织所返回的回波。
系统80还包括估计器，该估计器使用在那些空间点处所测得的时间-振幅曲线来估计材料在任何一组空间点之间的粘弹性。估计器可包括材料位移估计器83和材料参数估计器84。材料位移估计器83被布置为用于检测轴向材料位移/使用相位估计方法。材料参数估计器84被布置为使用系统识别通过最小二乘脉冲响应拟合来估计粘弹性材料参数。材料位移估计器83和材料参数估计器84可在处理单元(如，CPU 82)中实现或由处理单元(如，CPU 82)实现。
在图8的示例中，系统80还包括显示器81，显示器81用于显示指示材料的粘弹性的2D或3D图。优选地，这些图为指示粘性和弹性参数的彩色图。图6E-6H中示出了这种图的示例(以灰度等级)。临床医生可使用这些图来检测组织(如，脂肪肝)中的异常。
图9示出了本发明的实施方案的估计方法的流程图。在步骤94中，测试是否需要另一时间帧来获取完整的机械波。在步骤98中，测试是否需要重新定位局部核。在不需要重新定位来覆盖感兴趣区域的情况下，可在参数图中得到粘度或弹性参数。
V.结果与讨论
在此项工作中，展示了一种基于SW弹性成像来确定组织粘弹性的新方法。所提出的方法通过使用系统识别方法来局部地表征SW传播，不仅可映射组织弹性，还可映射粘度。所开发的技术通过估计横向采样时间-位移曲线之间的动力学，而不是仅仅估计它们的时间延迟，超越了基于飞行时间的典型方法。将所开发的算法首先在仿真数据集上进行测试，验证了其关于明确定义的基础事实的技术正确性。正如其他人所注意到的那样，粘弹性材料中的粘度可忽略的假设导致基于飞行时间的SW速度估计不足。相反，通过联合估计SW速度和材料粘度，所提出的方法可适当地评估这两个方面(图2)。粘度对飞行时间SW速度估计值的影响在一系列粘性材料的仿真范围(ηs＝0.1Pa s至ηs＝4Pa s)内进行了进一步的研究。如所期望的，粘度的存在影响了飞行时间的估计值，沿横向位置产生高的标准偏差。通过对粘度对SW传播的影响进行充分建模，所提出的方法受到的影响小得多。
在相同范围的粘性材料上，由所估计的材料特性得出的相位速度非常符合真实值(图4)。有趣的是，我们注意到用于相位速度分散表征的2D-FT方法显示出偏差，特别是对于较高的频率(接近500Hz)和粘度。在[12]中Rouze等人也注意到了这种偏差。关于这一点，我们希望指出，_的仿真范围涵盖了组织中的预期粘度的实际范围。在[17]中，Wang和Insana通过提取和表征剪切-速度分散曲线研究了大鼠纤维腺瘤和癌的粘弹性。基于Kelvin-Voigt模型，他们报告的粘度值范围为η＝0.56-3.54Pa s。在体外SW数据上，我们发现该方法得到了这样的材料性能估计值，所述估计值证实了基于机械材料表征的观察结果；豆腐和明胶材料具有相似的硬度，但粘度非常不同。如第IV-B节所述，与明胶仿体相比，豆腐仿体的估计值的散布和范围更高。这可能源于豆腐中大量的材料异质性，而材料异质性在明胶中则不太明显。此外，豆腐的信噪比水平下降(其由更高的剪切衰减引起)可能已经影响了估计精度，从而影响了其方差。
通过对柱状豆腐内含体的明胶仿体进行成像，我们表明该方法能够生成揭示内含体的粘度图。使用超声SW弹性成像法得到这种粘度图的最终可能性在[11]中进行了讨论，其中Bercoff等人考虑到在SW成像中增加粘度图对于肿瘤表征可具有重要意义。
当从SW近场中的数据来估计模型参数时，在粘度图中产生伪影(artefact)，这些伪影出现在接近声学推动焦点(第IV-B节)的位置。我们推测这些伪影源自：
1)非平面波在近场中的传播；我们的1D模型不适用的状况。
2)推动脉冲不是空间中的δ-狄拉克函数这一事实，导致在两个横向位置之间存在一个额外的表观“源”，从中可评估脉冲响应。这违反了以下假设：这两个点仅记录了通过的SW，并且所有测得的轴向位移均源自该传播的波。
在远端，我们还注意到估计伪影的存在。本文中，波像差和低信噪比可能会使估计值下降。上述伪影可通过组合使用不同横向推动焦点所获得的若干SW测量的估计值来减轻；本文中，仅使用得到可靠估计值的那些部分(segment)。可靠性可基于位置(例如，靠近推动焦点的位置)和信号质量来评估。这种多焦点策略还可在轴向上实施，以覆盖较宽的空间范围。
与旨在通过SW测量来评估粘度的其他方法相比，我们要强调的是，所提出的方法能够以基于像素的点对点方式生成估计值。这种方法能够生成SW图，所述SW图的横向分辨率主要由这些点之间所采用的间距(在该研究中为2Δx)确定。选择合适的Δx相当于一种权衡。
减小Δx产生精确的估计值，所述估计值接近于US获取的横向分辨率。但是，增加Δx会导致局部材料特性对两点之间动力学的影响更明显，从而在噪声的存在下适应更鲁棒的估计方法。
合适的值取决于应用；对于肿瘤定位，需要毫米级的分辨率[18]，而弥漫性肝脂肪变性的表征可允许使用更大的数量级进行评估[19]。为了能够证实所提出的方法的实用性，应在真实组织上进行广泛测试。这种测试最初可进行体外实验，但最终应进行体内实验。在这些情况下，应仔细研究噪声、衍射、像差以及其他干扰的影响。尽管此项工作中所提出的方法适用于从单个推动脉冲所获得的SW数据，但是可想象到，体内的高需求需要例如超音速SW生成和SW复合的策略[3]。超音速SW生成通过生成剪切波产生强信号源，所述剪切波对马赫锥具有建设性的干涉，以提高信噪比。SW复合使多个剪切波的结果相组合，以提高估计值的可靠性。所提出的方法可以以这种方式直接应用。
除使用高质量的SW数据集来改善方法的可靠性外，我们还可诉诸于基于最大似然估计器的更先进的系统识别技术，所述估计器充分利用预期的噪声统计数据来得到鲁棒的参数估计值。这种方法需要仔细设计用于SW位移信号的噪声模型，并考虑到从推动源到(Loupass)位移估计器的完整获取链以及任何后续预处理。
本文中所展示的结果是在假设Voigt材料模型的情况下获得的，该方法可很容易地推广用于促进其他粘弹性材料模型(诸如，通常采用的麦克斯韦或3-参数模型)的表征。然后，仅需要选择适当的频率依赖性的剪切模量μ(ω)，并解决用于相应的材料参数的方程(10)中所述的最小化问题。然而，应注意，具有2个硬度常数的3-参数模型的优化程序最有可能比2-参数Maxwell和Voigt模型的优化程序更具挑战性。如果所提出的方法的适用性在体内得到证实，则原则上可在任何SW装置上容易地实现，而无需更改硬件。然后，一个引人注目的应用在于肿瘤定位表征领域，而且对脂肪肝疾病过程(诸如，脂肪变性、纤维化和肝硬化)的评估也有意义。
软组织弹性的估计在多种临床应用中是有意义的。例如，众所周知地，与良好的组织相比，肿瘤和纤维性病变是僵硬的。完全定量的病变硬度测量可通过剪切波弹性成像技术而获得，剪切波弹性成像技术是使用声辐射力来产生横向传播的剪切波的方法，所述剪切波可被跟踪以获得速度，而速度又与杨氏模量有关。然而，不仅弹性而且粘度在剪切波的传播过程中起重要作用。实际上，粘度本身为可用于检测和表征恶性病变的参数。
在上述实施方案中，描述了一种新方法，该方法能够通过基于局部模型的系统识别从剪切波弹性成像中使粘度成像。通过在仿真数据集上测试该方法并进行体外实验，可以表明，所提出的技术能够通过剪切波测量来局部表征粘弹性材料的特性，为无创伤性的组织表征开辟了新的可能性。
应注意，上述实施方案例示而非限制本发明，并且本领域技术人员将能够设计许多替代实施方案。
在权利要求中，置于括号内的任何参考符号不应被解释为限制权利要求。动词“包括(comprise)”及其变形的使用不排除权利要求中所述的要素或步骤之外的要素或步骤的存在。要素前的冠词“一(a)”或“一(an)”不排除多个这种要素的存在。本发明可通过包括若干不同要素的硬件以及通过适当编程的计算机来实现。在列举若干装置的设备权利要求中，这些装置中的若干可由同一件硬件项来体现。在互不相同的从属权利要求中限定某些措施的事实并不意味着不能有利地使用这些措施的组合。
参考文献
[1]Kenneth Hoyt,Benjamin Castaneda,Man Zhang,Priya Nigwekar,P Anthonydi Sant’Agnese,Jean V Joseph,John Strang,Deborah J Rubens,and Kevin JParker.Tissue elasticity properties as biomarkers for prostate cancer.CancerBiomarkers,4(4-5):213–225,2008.
[2]Kathryn Nightingale,Stephen McAleavey,and Gregg Trahey.Shearwavegeneration using acoustic radiation force:in vivo and ex vivoresults.Ultrasound in medicine&biology,29(12):1715–1723,2003.
[3]Jérémy Bercoff,Mickael Tanter,and Mathias Fink.Supersonic shearimaging:a new technique for soft tissue elasticity mapping.IEEE transactionson ultrasonics,ferroelectrics,and frequency control,51(4):396–409,2004.
[4]Mark L Palmeri,Michael H Wang,Jeremy J Dahl,Kristin D Frinkley,andKathryn R Nightingale.Quantifying hepatic shear modulus in vivo usingacoustic radiation force.Ultrasound in medicine&biology,34(4):546–558,2008.
[5]Michael H Wang,Mark L Palmeri,Cynthia D Guy,Liu Yang,Laurence WHedlund,Anna Mae Diehl,and Kathryn R Nightingale.In vivo quantification ofliver stiffness in a rat model of hepatic fibrosis with acoustic radiationforce.Ultrasound in medicine&biology,35(10):1709–1721,2009.
[6]Michael H Wang,Mark L Palmeri,Veronica M Rotemberg,Ned C Rouze,andKathryn R Nightingale.Improving the robustness of time-of-flight based shearwave speed reconstruction methods using ransac in human liver invivo.Ultrasound in medicine&biology,36(5):802–813,2010.
[7]Ned C Rouze,Michael H Wang,Mark L Palmeri,and Kathryn RNightingale.Robust estimation of time-of-flight shear wave speed using aradon sum transformation.IEEE transactions on ultrasonics,ferroelectrics,andfrequency control,57(12),2010.
[8]Joyce McLaughlin and Daniel Renzi.Shear wave speed recovery intransient elastography and supersonic imaging using propagatingfronts.Inverse Problems,22(2):681,2006.
[9]Ivan Nenadic,Matthew W Urban,Bo Qiang,Shigao Chen,and JamesGreenleaf.Model-free quantification of shear wave velocity and attenuation intissues and its in vivo application.The Journal of the Acoustical Society ofAmerica,134(5):4011–4011,2013.
[10]Thanasis Loupas,JT Powers,and Robert W Gill.An axial velocityestimator for ultrasound blood flow imaging,based on a full evaluation of theDoppler equation by means of a two-dimensional autocorrelation approach.IEEEtransactions on ultrasonics,ferroelectrics,and frequency control,42(4):672–688,1995.
[11]Jérémy Bercoff,
Figure BDA0002308709810000161
Tanter,Marie Muller,and Mathias Fink.Therole of viscosity in the impulse diffraction field of elastic waves inducedby the acoustic radiation force.IEEE transactions on ultrasonics,ferroelectrics,and frequency control,51(11):1523–1536,2004.
[12]Ned C Rouze,Mark L Palmeri,and Kathryn R Nightingale.An analytic,Fourier domain description of shear wave propagation in a viscoelastic mediumusing asymmetric Gaussian sources.The Journal of the Acoustical Society ofAmerica,138(2):1012–1022,2015.
[13]Raffaella Righetti,Mariapaola Righetti,Jonathan Ophir,and ThomasA Krouskop.The feasibility of estimating and imaging the mechanical behaviorof poroelastic materials using axial strain elastography.Physics in medicineand biology,52(11):3241,2007.
[14]Mallika Sridhar and Michael F Insana.Ultrasonic measurements ofbreast viscoelasticity.Medical physics,34(12):4757–4767,2007.
[15]Michael F Insana,Claire Pellot-Barakat,Mallika Sridhar,and KarenK Lindfors.Viscoelastic imaging of breast tumor microenvironment withultrasound.Journal of mammary gland biology and neoplasia,9(4):393–404,2004.
[16]Rudolph Emil Kalman et al.A new approach to linear filtering andprediction problems.Journal of basic Engineering,82(1):35–45,1960.
[17]Yue Wang and Michael F Insana.Viscoelastic properties of rodentmammary tumors using ultrasonic shear-wave imaging.Ultrasonic imaging,35(2):126–145,2013.
[18]Thomas A Stamey,Fuad S Freiha,John E McNeal,Elise A Redwine,AliceS Whittemore,and Hans-Peter Schmid.Localized prostate cancer,relationship oftumor volume to clinical significance for treatment of prostatecancer.Cancer,71(S3):933–938,1993.
[19]Thomas Deffieux,Jean-Luc Gennisson,Laurence Bousquet,MarionCorouge,Simona Cosconea,Dalila Amroun,Simona Tripon,Benoit Terris,VincentMallet,Philippe Sogni,et al.Investigating liver stiffness and viscosity forfibrosis,steatosis and activity staging using shear wave elastography.Journalof hepatology,62(2):317–324,2015.

Claims (11)

1.一种使用超声估计材料的粘弹性的方法，该方法包括：
-接收在多个空间点处所测量的多个时间-振幅曲线，其中所述时间-振幅曲线反映传播的机械波的时间演变，所述传播的机械波是通过施加超声所生成的剪切波；
-使用在那些空间点处所测量的时间-振幅曲线来估计材料在任何一组空间点之间的粘弹性；
-其中估计粘弹性的步骤包括：
ο确定描述所述空间点之间的材料对机械波的响应的模型；以及
ο使用系统识别来获得所述模型的模型参数，其中所述系统识别基于最大似然或最小二乘脉冲响应拟合；以及
-通过如下步骤估计用于系统识别的脉冲响应：
ο将在一个空间点处所测量的时间-振幅曲线限定为输入时间-振幅曲线；
ο将在另一空间点处所测量的时间-振幅曲线限定为输出时间-振幅曲线；
ο限定脉冲响应，该脉冲响应描述所述输入时间-振幅曲线和所述输出时间-振幅曲线之间的关系；以及
ο从所述输入时间-振幅曲线和所述输出时间-振幅曲线估计脉冲响应。
2.根据权利要求1所述的方法，其中对所述脉冲响应的估计使用以下的参数模型来进行：
-用于粘弹性材料模型的Navier-Stokes方程的两点格林函数，描述了机械波从一个点到另一点的传播；
-对流扩散模型。
3.根据权利要求1所述的方法，其中所述方法还包括生成粘度或弹性的2D或3D图，其中生成粘度或弹性的图包括：
-迭代地执行以下步骤直到已经覆盖了感兴趣区域：
ο限定局部集，该局部集包括多个空间点；
ο将局部核放置在一个空间位置处，所述空间位置对应于所述局部集，所述空间位置位于所述感兴趣区域内；以及
ο重复估计所述空间位置处的所述材料的粘弹性的步骤，并且将所述局部核移动到所述感兴趣区域内的下一空间位置；以及
ο在2D或3D图像中渲染所估计的粘度或弹性。
4.根据权利要求1所述的方法，其中所述方法还包括生成2D或3D张量图，其中生成张量包括：
-将所述空间点之间的多个所估计的模型参数映射到张量；
-其中所述映射通过对描述模型参数、空间点和张量之间的关系的一组方程求解而获得。
5.根据权利要求4的方法，其中所述张量为描述局部机械波传播方向和速度大小的矢量。
6.根据权利要求4所述的方法，其中所述方法还包括将张量图在2D或3D图像中进行可视化。
7.根据权利要求5所述的方法，其中所述方法还包括在2D或3D图像中渲染所述矢量图。
8.一种使用超声估计材料的粘弹性的系统(80)，该系统包括：
-接收器(85)，所述接收器(85)被配置用于接收在多个空间点处所测量的多个时间-振幅曲线，其中所述时间-振幅曲线反映传播的机械波的时间演变，所述传播的机械波是通过施加超声所生成的剪切波；
-估计器(83、84)，所述估计器(83、84)被配置为使用在那些空间点处所测量的时间-振幅曲线来估计材料在任何一组空间点之间的粘弹性，所述估计器被配置为通过以下步骤来估计所述材料的粘弹性：
ο确定描述所述空间点之间的材料对机械波的响应的模型；以及
ο使用系统识别来获得所述模型的模型参数，其中所述系统识别基于最大似然或最小二乘脉冲响应拟合；以及
-其中所述估计器被配置为通过如下步骤估计用于系统识别的脉冲响应：
ο将在一个空间点处所测量的时间-振幅曲线限定为输入时间-振幅曲线；
ο将在另一空间点处所测量的时间-振幅曲线限定为输出时间-振幅曲线；
ο限定脉冲响应，该脉冲响应描述所述输入时间-振幅曲线和所述输出时间-振幅曲线之间的关系；以及
ο从所述输入时间-振幅曲线和所述输出时间-振幅曲线估计脉冲响应。
9.根据权利要求8所述的系统，其中所述系统还包括超声换能器(86)，所述超声换能器(86)被配置用于将超声波发送到材料中并用于测量多个时间-振幅曲线。
10.根据权利要求8或9所述的系统，其中所述系统还包括显示器(81)，所述显示器(81)被配置用于显示指示所述材料的粘弹性的2D或3D图。
11.一种检测活体组织中的异常的方法，该方法包括：
-使用超声波辐射活体组织的至少一部分；
-检测超声波的回波；
-使用权利要求1-7中的任一项所述的方法来估计活体组织的粘弹性。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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US9726647B2 (en) * 2015-03-17 2017-08-08 Hemosonics, Llc Determining mechanical properties via ultrasound-induced resonance
CN110927252B (zh) * 2019-10-30 2023-05-12 深圳大学 一种靶向剪切波弹性成像检测方法
CN111814382B (zh) * 2020-07-23 2023-09-22 中国工程物理研究院总体工程研究所 非平面波在多胞材料中传播的波阵面识别方法
EP4024077A1 (en) * 2021-01-04 2022-07-06 Aptiv Technologies Limited Methods and system for compressing radar data
CN116528769A (zh) * 2021-01-04 2023-08-01 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 粘弹性测量方法和超声成像系统
CN113499097B (zh) * 2021-07-09 2022-12-09 西安交通大学 一种无创三维经颅脑组织黏弹性和流性成像装置及方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102724917A (zh) * 2009-07-31 2012-10-10 超声成像 通过传播剪切波来测量哺乳动物软组织物理参数的方法和装置

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3485841B2 (ja) * 1999-07-02 2004-01-13 紀壽 中川 粘弾性特性値測定装置及び粘弾性特性値測定方法
FR2844178B1 (fr) * 2002-09-06 2005-09-09 Dispositif et procede pour la mesure de l'elasticite d'un organe humain ou animal et l'etablissement d'une representation a deux ou trois dimensions de cette elasticite
CN100515345C (zh) * 2003-06-12 2009-07-22 伯拉考开发股份有限公司 通过超声造影成像中的补给曲线拟合进行的血液流动估计
GB0707129D0 (en) * 2007-04-13 2007-05-23 Bioinnovel Ltd Fermenter monitor
US9043156B2 (en) * 2008-10-28 2015-05-26 The University Of North Carolina At Chapel Hill Methods, systems, and computer readable media for monitored application of mechanical force to samples using acoustic energy and mechanical parameter value extraction using mechanical response models
US8394026B2 (en) * 2008-11-03 2013-03-12 University Of British Columbia Method and apparatus for determining viscoelastic parameters in tissue
EP2619542A4 (en) * 2010-09-26 2016-06-29 Ct Hospitalier De L Université De Montréal DEVICE, SYSTEM AND METHOD FOR DYNAMICALLY MEASURING THE VISCOELASTICITY OF A MATERIAL USING SHEAR WAVE-INDUCED RESONANCE
JP2012083130A (ja) * 2010-10-07 2012-04-26 Fujitsu Ltd 超音波検査方法及び超音波検査装置
US8469891B2 (en) * 2011-02-17 2013-06-25 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Viscoelasticity measurement using amplitude-phase modulated ultrasound wave
JP6446444B2 (ja) 2013-06-10 2018-12-26 メイヨ フォンデーシヨン フォー メディカル エジュケーション アンド リサーチ 弾性イメージングのための音響放射力クリープ−リカバリーおよびせん断波伝搬のためのシステムおよび方法
WO2015027336A1 (en) * 2013-08-27 2015-03-05 Rheolution Inc., System and method for the measurements of visoelastic parameters in soft materials
CN105078515B (zh) * 2014-05-22 2018-05-01 曹艳平 一种软组织超弹性特征表征方法
US9726647B2 (en) * 2015-03-17 2017-08-08 Hemosonics, Llc Determining mechanical properties via ultrasound-induced resonance
CN105455851B (zh) * 2015-12-24 2018-03-13 无锡海斯凯尔医学技术有限公司 粘弹性介质的粘弹性参数检测方法和设备
CN106175831B (zh) * 2016-09-28 2018-10-26 重庆理工大学 一种基于剪切波幅度和相位检测的组织粘弹性测量方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102724917A (zh) * 2009-07-31 2012-10-10 超声成像 通过传播剪切波来测量哺乳动物软组织物理参数的方法和装置

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Estimating the local viscoelastic properties from dispersive shear waves using time–frequency ridge analysis;Alexia Giannoula 等;《Ultrasonics》;全文 *
基于正交频率脉冲编码激励的软组织粘弹性定量测量;林浩铭;《中国生物医学工程学报》;全文 *

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