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Die
Erfindung betrifft allgemein Ultraschallbildgebung für medizinische
Diagnosezwecke. Insbesondere betrifft die Erfindung Verfahren zur
Abbildung von Gewebe und Blutstrom durch Detektion von Ultraschallechos,
die von einem gescannten interessierenden Bereich in einem menschlichen
Körper
reflektiert werden.
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Herkömmliche
Ultraschallscanner sind in der Lage, in verschiedenen Bildgebungsmodi
zu arbeiten. In einem B-Modus können
zweidimensionale Bilder erzeugt werden, in denen die Helligkeit
jedes Pixels einer Anzeige von dem Wert oder der Amplitude eines
zugehörigen
akustischen Datenabtastwertes oder samples abgeleitet wird, der
bzw. das das Echosignal repräsentiert,
das von einer jeweiligen Fokusposition in einem Scangebiet reflektiert
wird.
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Bei
der B-Modus-Bildgebung wird ein Ultraschall-Transducerarray aktiviert,
Strahlenbündel
auszusenden, die in entsprechenden Fokuspositionen in einer Scannebene
fokussiert sind. Nach jeder Sendezündung werden die von den Transducerarrayelementen
detektierten Echosignale in entsprechende Empfangskanäle eines
Empfängerstrahlformers
eingespeist, der Analogsignale in Digitalsignale umsetzt, die zweckentsprechenden
Empfangs-Fokuszeitverzögerungen
einführt
und die zeitverzögerten digitalen
Signale summiert. Für
jede Sendezündung gibt
der resultierende Vektor akustischer Rohdatensamples die gesamte
Ultraschallenergie wieder, die von einer Folge von Bereichen längs einer
Empfangsstrahlrichtung reflektiert wird. Alternativ können bei
einer Mehrweg-Akquisition im Anschluss an jede Sendezündung zwei
oder mehrere Empfangsstrahlen akquiriert werden.
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Bei
der herkömmlichen
B-Modus-Bildgebung wird auf jeden Vektor akustischer Rohdatensamples eine
Hüllkurvendemodulation
oder -gleichrichtung angewandt, wobei die sich ergebenden akustischen Daten
(z.B. unter Verwendung einer logarithmischen Kompressionskurve)
komprimiert werden. Die komprimierten akustischen Daten werden einem
Scannkonverter zugeführt,
der das akustische Datenformat in ein Videodatenformat umwandelt,
das für
eine Darstellung auf einem Monitor mit einem herkömmlichen Array
von in Zeilen und Spalten angeordneten Pixeln geeignet ist. Diese
Videodaten werden hier als „Pixelintensitätsrohdaten" bezeichnet. Die
Frames von Pixelintensitätsrohdaten
werden für
die Videodarstellung gemäß einer
Grauwertskala abgebildet (gemappt). Jeder Grauwertstufen-Bildframe,
der hier als „Grauwertstufen-Pixelintensitätsdaten" bezeichnet wird,
wird dann dem Videomonitor zur Darstellung zugeführt.
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Ein
konventionelles Ultraschallbildgebungssystem verwendet gewöhnlich eine
Anzahl von Grauwertabbildungen (Gray Maps), die einfache Übertragungsfunktionen
zwischen Pixelintensitätsrohdaten und
Grauwertstufenwerten der Darstellung bilden. Es werden mehrere Grauwertabbildung
unterstützt,
so dass in Abhängigkeit
von dem Bereich der Pixelintensitäten verschiedene Abbildungen
verwendet werden können.
Wenn z.B. eine gegebene Anwendung dazu neigt, hauptsächlich niedrige
Rohpixelintensitäten
zu erzeugen, ist eine Grauwertabbildung erwünscht, die mehr Grauwertstufenwerte
den niedrigen Rohpixelintensitätswerten
zuordnet, weil dies den Kontrast in dem Bereich verbessert. Deshalb
ist es typisch, abhängig
von der jeweiligen Anwendung jeweils eine verschiedene Grauwertabbildung
vorzugeben. Dies ist jedoch deshalb nicht immer wirksam, weil der Benutzer
bei jeder Anwendung irgendeine Anatomie scannen kann, die akustischen
Daten von Patient zu Patient verschieden sind und die Pixelintensitätsrohwerte
auch von anderen Systemeinstellungen, wie dem Dynamikbereich, abhängen. Wegen
dieser Faktoren neigen die Grauwertabbildungen dazu, in Bezug darauf,
wie viele Graustufenwerte dem vorhergesehenen primären Pixelintensitätsbereich
zugeordnet sind, konservativ zu sein.
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Es
ist ein automatisches „Einberührungs"-Gewebeoptimierungsverfahren
(„One-Touch" Automatic Tissue
Optimization, ATO) bekannt, das es dem Systembenutzer erlaubt, den
Kontrast durch Drücken
eines so genannten ATO-Druckknopfs an einer Bedienerschnittstelle
einzustellen. Wenn der Benutzer die Sonde oder den Schallkopf über der
interessierenden Anatomie positioniert hat, veranlasst das Niederdrücken eines
ATO-Druckknopfs den Host-Computer in dem Ultraschallbildgebungssystem,
den gegenwärtigen
Frame von Pixelintensitätsrohdaten
zu erhalten, das Pixelintensitätshistogramm in
einem vom Benutzer spezifizierten interessierenden Bereich (Region
of Interest, ROI) zu analysieren und dann die Grauwertabbildung
(d.h. das Mapping von der Rohpixelintensität auf die Grauwertstufenpixelintensität) automatisch
derart zu skalieren und/oder zu verschieben, dass vordefinierte „optimale" obere und untere
Grauwertstufenniveaus auf irgendwelche obere und untere Grenzen
des Pixelintensitätshistogramms
abgebildet werden. Das endgültige
Ziel besteht darin, die zur Verfügung
stehenden Graustufenniveaus (256 Niveaus bei einem 8-Bit-Displaysystems)
zur Darstellung der Pixelintensitätsdaten vollständiger auszunutzen,
um auf diese Weise den Kontrast bei der Gewebedarstellung zu verbessern.
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Wenn
aber bei der One-Touch-ATO-Vorgehensweise der Schallkopf oder das
ROI zu einer anderen Stelle bewegt wird, ist es erforderlich, dass
der Benutzer den ATO-Druckknopf erneut niederdrückt, um die auf den neuen Gewebedaten
basierende Grauwertabbildung zu optimieren. Eine vollständigere
automatisierte Version dieses Merkmals ist deshalb erstrebenswert,
weil während
einer klinischen Untersuchung die die Sonographie durchführende Person
den Schallkopf häufig
ziemlich viel herumbewegen muss, um mehrere anatomische Merkmale aufzufinden
oder zu untersuchen und weil bei vielen klinischen Anwendungen,
wie etwa vaskulären
und chirurgischen Anwendungen, beide Hände der die Sonographie durchführenden
Person schon anderweitig beschäftigt
oder sterilisiert sind.
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Gemäß einem
ersten Aspekt der Erfindung ist ein Verfahren zur automatischen
Optimierung eines Satzes von Betriebsparametern in einem Ultraschallbildgebungssystem
geschaffen, das folgende Schritte aufweist: (a) Berechnen eines
jeweiligen Pixeilintensitätshistogramms
für jeden
der (N+1) unmittelbar vorhergehenden Bildframes (Bildrahmen); (b) Bestimmen,
ob eine erste Bedingung erfüllt
ist, wobei die erste Bedingung darin besteht, dass der Nte und der
(N+1)ste unmittelbar vorhergehende Bildframe Pixelintensitätshistogramme
aufweisen, die sich wenigstens in einem vorbestimmten Maße voneinander unterscheiden;
(c) wenn diese erste Bedingung erfüllt ist, Bestimmen, ob eine
zweite Bedingung erfüllt
ist, wobei die zweite Bedingung darin besteht, dass N unmittelbar
vorhergehende Bildframes jeweils ein Pixelintensitätshistogramm
aufweisen, das stabilisiert ist; und (d) Optimieren eines Satzes
von Betriebsparametern in Abhängigkeit
davon, ob die erste und die zweite Bedingungen erfüllt ist
bzw. sind.
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Ein
Satz Betriebsparameter kann Grauwertmappingwerte (grauwertabbildungswerte)
aufweisen.
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Die
Grauwertmappingwerte können
in Abhängigkeit
von einer gemessenen charakteristischen Eigenschaft wenigstens eines
stabilisierten Pixelintensitätsprogramms
optimiert werden.
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Der
Satz Betriebsparameter kann Datenkompressionswerte aufweisen.
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Der
Satz Betriebsparameter kann Strahlformungszeitverzögerungen
aufweisen.
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Der
Satz Betriebsparameter kann Skalierungswerte aufweisen.
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Das
Verfahren kann ferner den Schritt des Vergleichens von Pixelintensitätshistogrammen
unter Verwendung eines oder mehrerer statistischer Verteilungsdeskriptoren
aufweisen.
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Gemäß einem
zweiten Aspekt der Erfindung ist ein Ultraschallbildgebungssystem
geschaffen, das aufweist: Mittel zur Berechnung eines jeweiligen
Pixelintensitätshistogramms
für jeden
der (N+1) unmittelbar vorhergehenden Bildframes; Mittel zur Bestimmung,
ob eine erste Bedingung erfüllt
ist, wobei die erste Bedingung darin besteht, dass der Nte und der (N+1)ste
unmittelbar vorhergehende Bildframe Pixelintensitätshistogramme
aufweisen, die sich zumindest in einem vorbestimmten Maße voneinander unterscheiden;
Mittel zur Bestimmung, ob eine zweite Bedingung erfüllt ist,
wobei die zweite Bedingung darin besteht, dass die N unmittelbar
vorhergehenden Bildrahmen Pixelintensitätshistogramme aufweisen, die
stabilisiert sind; und Mittel, die dazu dienen, einen Satz Betriebsparameter
in Abhängigkeit
davon zu optimieren, ob die erste und die zweite Bedingung erfüllt ist
bzw. sind.
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Der
Satz Betriebsparameter kann Grauwertmappingwerte aufweisen.
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Die
Grauwertmappingwerte können
in Abhängigkeit
von einem gemessenen charakteristischen Merkmal wenigstens eines
stabilisierten Pixelintensitätshistogramms
optimiert werden.
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Der
Satz Betriebsparameter kann Datenkompressionswerte aufweisen.
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Somit
ist die Erfindung durch ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Optimierung
von Betriebsparametern in einem Ultraschallbildgebungssystem in
Abhängigkeit
vom Auftreten vorbestimmter Veränderungen
in den Pixelintensitätshistogrammen
aufeinander folgender Bildframes gebildet. Im Verlauf der Optimierung
können,
basierend auf den von dem Computer bestimmten charakteristischen
Merkmalen des jeweiligen Pixelintensitätshistogramms, Mapping-, Kompressions-,
Skalierungs- oder Strahlformungsparameter angepasst werden.
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Das
erfindungsgemäße Verfahren
beinhaltet bei einer bevorzugten Ausführungsform die Schritte einer Überwachung
von Veränderungen
in dem Pixelintensitätshistogramm
aufeinander folgender Bildframes, die auf Schallkopfbewegungen hinweisen können, und,
wenn dies geeignet ist, eine automatische Auslösung einer Optimierung der
Betriebsparameter. Die Annahmen sind folgende: (1) Solange sich das
Pixelintensitätshistogramm
verändert
(der Ultraschallkopf bewegt wird), nimmt die die Sonographie ausführende Person
lediglich eine allgemeine Übersicht
vor; und (2) wenn sich das Pixelintensitätshistogramm für eine vorbestimmte
Zeitspanne zu einer neuen stabilen Form entwickelt hat (der Schallkopf wird
wieder ruhig gehalten), hat die die Sonographie ausführende Person
etwas gefunden, das zu be trachten interessant ist. In Abhängigkeit
von der Erfüllung
dieser beiden Bedingungen werden die relevanten Betriebsparameter
optimiert. Gemäß einer bevorzugten
Ausführungsform
werden die Kompressionskurve und/oder die Grauwertabbildung automatisch
optimiert (d.h. auf Werte eingestellt, die den Kontrast in dem dargestellten
Bild optimieren). Gemäß anderen
bevorzugten Ausführungsformen
können
die Strahlformungsparameter oder die Skalierungsparameter automatisch
so eingestellt werden, dass ein Bild im Zoom-Modus dargestellt wird.
Gemäß den bevorzugten
Ausführungsformen
werden die Analyse der Intensitätshistogramme
und die Optimierung der Betriebsparameter in Abhängigkeit von den Ergebnissen
der Histogrammanalyse von dem Host-Computer durchgeführt, der
in dem Ultraschallbildgebungssystem enthalten ist.
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Es
ist darauf hinzuweisen, dass in der Praxis eine Schallkopfbewegung
nicht immer große
Unterschiede in dem Pixelintensitätshistogramm hervorruft, insbesondere
wenn die Sonde in gutem Kontakt mit der Hautoberfläche bleibt
und die darunter liegenden Gewebeeigenschaften zufällig weitgehend gleichförmig sind.
Wenn sich aber das Pixelintensitätshistogramm
stark verändert
hat, ist dies ein Indiz dafür,
dass eine signifikante Schallkopfbewegung stattgefunden hat. Demgemäß basiert
der Auslösemechanismus
für die
Bildoptimierung auf Veränderungen
des Pixelintensitätshistogramms
und nicht auf der Schallkopfbewegung als solcher. Im Falle der Datenkompressionskurve
und der Grauwertabbildung besteht, solange das Pixelintensitätshistogramm
verhältnismäßig unverändert bleibt,
unabhängig
von einer Schallkopfbewegung, keine Notwendigkeit einer neuen Optimierung.
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Die
Erfindung erleichtert die Benutzung von Ultraschallbildgebungssystemen.
Untersuchungszeiten werden verkürzt,
weil weniger Totzeit mit der Optimierung der Mappingparameter verbracht
wird. Die Erfindung erleichtert auch die Standardisierung oder die
Reproduzierbarkeit von Untersuchungen, die von verschiedenen, jeweils
eine Sonographie durchführenden
Personen vorgenommen wurden. Schließlich erlaubt die Erfindung
ein Scannen „frei
von Händen" während chirurgischer,
vaskulärer
und sonstiger Anwendungen, bei denen beide Hände bereits beschäftigt oder
steril sind.
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Die
Erfindung ist im Folgenden in größerer Einzelheit
beispielhaft unter Bezugnahme auf die Zeichnung beschrieben, in
der zeigen:
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1 ein
Blockschaltbild, das allgemein ein Ultraschallbildgebungssystem
veranschaulicht,
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2 eine
graphische Darstellung, die ein Pixelintensitätshistogramm wiedergibt, wobei
die Pixelintensitätswerte
auf der horizontalen Achse aufgetragen sind, während die Zahl der Ereignisse
in jedem Lager auf der vertikalen Achse aufgetragen ist;
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3 ein
Blockschaltbild zur Veranschaulichung eines Ultraschallbildgebungssystems
in größeren Einzelheiten;
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4 ein
Flussdiagramm, das die Schritte eines dynamischen Bildoptimierungsalgorithmus
gemäß der bevorzugten
Ausführungsform
der Erfindung veranschaulicht,
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5 eine
graphische Darstellung, die eine dem Pixelintensitätshistogramm
nach 2 überlagerte
gebräuchliche
Grauwertabbildung veranschaulicht,
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6 eine
graphische Darstellung, die eine dem gleichen Pixelintensitätshistogramm überlagerte adaptiv
erzeugte Grauwertabbildung veranschaulicht.
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Bezug
nehmend auf 1 weist ein Ultraschallbildgebungssystem
ein Transducerarray 2, einen Strahlformer 4, einen
B-Modus-Bildprozessor 6, einen Computer 8 und
einen Anzeigemonitor 10 auf. Das Transducerarray 2 weist
mehrere Transducerelemente auf, die von einem Sender in dem Strahlformer 4 aktiviert
werden, um einen Ultraschallstrahl in einer Sende-Fokusposition zu
fokussieren. Die zurückkehrenden
HF-Signale werden von den Transducerelementen detektiert und dann
dynamisch in aufeinander folgenden Bereichen längs einer Scannlinie von einem
Empfänger
in dem Strahlformer 4 so fokussiert, dass sie einen Empfangsvektor
akustischer Rohdatensamples (Abtastwerte) bilden. Die Ausgangsdaten
(I/Q oder HF) des Strahlformers werden für jede Scannlinie jeweils durch
den B-Mode Bildprozessor 6 durchlaufen lassen, der die
akustischen Rohdaten zu Pixelbilddaten in einem Format verarbeitet,
das zur Darstellung auf dem Anzeigemonitor 10 geeignet
ist.
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Die
Systemsteuerung konzentriert sich auf einen Computer 8,
der über
eine (nicht dargestellte) Bedienerschnittstelle Bedienereingaben
empfängt, die
akquirierten Daten analysiert und die verschiedenen Untersysteme
auf der Grundlage der Bedienereingaben und der Ergebnisse der Datenanalyse steuert.
Gemäß den bevorzugten
Ausführungsformen
führt der
Host-Computer 8 eine oder mehrere der folgenden Funktionen
aus: (1) Liefern von Sende- und Strahlformungsparametern an den
Strahlformer 4; (2) Übermitteln
einer neuen Grauwertabbildung (Grauwertmap) an den B-Modus-Bildprozessor 6;
(3) Entnehmen eines Bildframes aus dem Speicher, Neuskalieren des
Bildframes und anschließend Übersenden
des neuskalierten Bildes an den Anzei gemonitor zur Darstellung in
einem Zoom-Mode; und (4) Liefern einer neuen Datenkompressionskurve
an den B-Modus-Bildprozessor 6. Die Gauwertabbildung, die
Stahlformungsparameter und die Kompressionskurven werden vorzugsweise
in Gestalt von Nachschlagetabellen (Look-up Tables) zur Verfügung gestellt,
die in einem Speicher mit wahlfreiem Zugriff (Random Access Memory,
RAM) gespeichert sind. Obwohl 1 getrennte
Pfade für
die Kommunikation zu und von dem Host-Computer 8 veranschaulicht,
so ist doch leicht zu erkennen, dass diese Kommunikation auch über einen
gemeinsamen Kanal oder Systembus stattfinden kann.
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Der
Computer ist derart programmiert, dass er aufeinander folgende Bildframes
von Pixelintensitätsrohdaten
von dem Bildprozessor 6 gewinnt und dann für jeden
Bildframe ein eigenes Histogramm berechnet. Ein typisches Pixelintensitätshistogramm
ist in 2 dargestellt. Das Berechnen eines Histogramms
beinhaltet die Schritte der Unterteilung des Bereichs möglicher
Pixelintensitätswerte
in eine Reihe von einander nicht überlappenden Lagern oder Beständen (Bins)
gleicher Länge,
Zuordnen jedes Pixelintensitätswerts
in dem Bildframe zu einem jeweiligen Bestand, der diesen Wert hat
und Zählen
der Zahl der Pixel in jedem Bestand für den jeweiligen Bildframe. 2 zeigt
eine graphische Darstellung der Zahl der Ereignisse als Funktion
der Pixelintensitätswerte.
Aufeinander folgende Histogramme werden in einem Pufferspeicher
in dem Computer 8 gespeichert. Der Computer vergleicht
wiederholt das gegenwärtige
Histogramm mit dem vorhergehenden Histogramm. Wenn ein großer Unterschied
zwischen einem Histogramm und dem nächstfolgenden Histogramm vorliegt
und sich daran eine vorbestimmte Zahl von Bildframes anschließt, die
ein stabilisiertes Pixelitensitätshistogramm
zeigen, optimiert der Computer automatisch die Abbildung und/oder
die Kompressionsparameter von Neuem und sendet diese erneut optimierten
Parameter zu dem Bildprozessor 6. Der Bildprozessor 6 verwendet
dann diese Mappingparameter, wenn er nachfolgende Bildframes akustischer
Daten verarbeitet.
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Eine
andere Ausführungsform
ist in 3 veranschaulicht, die einen Signalpfad eines
B-Modus-Ultraschallbildgebungssystems zeigt. Die empfangenen HF-(oder
dessen äquivalentes I/Q-Paar-)Daten,
die von dem Strahlformer 4 ausgegeben werden, werden von
dem Detektor 12 auf einer Vektorbasis (Vektor-um-Vektor)
hüllkurvendemoduliert.
Die detektierten Daten werden dann in einem Datenkompressionsblock 14 (der
vorzugsweise eine Nachschlagtabelle aufweist, die von dem Computer 8 in
einen Speicher mit wahlfreiem Zugriff geladen wird) komprimiert,
um den Dynamikbereich für
eine Pixelwertdarstellung (von typischerweise 8 Bits) zu verringern.
Ein Schalllinienspeicher (Acoustic Line Memory, ALM) 16 akkumuliert
Vektoren komprimierter akustischer Daten bei einer Abtastbewegung über das
Array, um ein zweidimensionales Bild zu erzeugen. Ein Scannkonverter 18 transformiert
das akustische Datenformat R-θ oder
X-Y in ein X-Y-Pixel- oder Videodatenformat, womit er die Pixelintensitätsdaten bildet.
Bei der bevorzugten Ausführungsform
liegen die zu analysierenden Bilddaten bereits in dem X-Y-Format vor. Die
Pixelintensitätsdaten
werden dann von der Grauwertmap 20 zur Darstellung auf dem
Monitor 10 in Grauwertstufenwerte abgebildet. Die Grauwertmap
beinhaltet vorzugsweise ebenfalls eine Nachschlagtabelle, die von
dem Computer in den Speicher mit wahlfreiem Zugriff geladen wird.
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4 veranschaulicht
ein Flussdiagramm mit den Schritten des Verfahrens gemäß der bevorzugten
Ausführungsform
der Erfindung. Bei dem ersten Schritt 22 wird ein neuer
Bildframe von dem Systemcomputer entweder direkt aus dem X-Y-Anzeigespeicher
in den Scannkonverter (wie in 3 dargestellt) oder
durch einen (in 3 nicht gezeigten) Filmspeicher
ausgelesen. In dem zweiten Schritt 24 wird das Bildpixelintensitätshistogramm
in einem vordefinierten ROI (d.h. einem großen zentralen ROI in dem Bildframe)
dadurch berechnet, dass die Anzahl der Pixel gezählt wird, die in jeden Pixelwertbestand (Bin)
fallen. Bei einer 8-Bit-Pixelanzeige ist der kleinste Pixelwert
Null, und der größte Pixelwert
beträgt
255. Um die statistische Variabilität zu verringern, kann die Pixelbestandsgröße des Pixelintensitätshistogramms
größer als
eins (z.B. 5 ) eingestellt sein. Das Pixelintensitätshistogramm
dieses neuen Bildframes wird in einem Pufferspeicher gespeichert (Schritt 26),
der bereits die Pixelintensitätshistogramme
für vorhergehenden
Bildframes speichert.
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Der
nächste
Schritt in dem Verfahrensablauf besteht darin, das Histogramm des
neuen Bildframes mit dem Histogramm wenigstens eines vorhergehenden
Bildframes zu vergleichen (Schritt 28). Dies kann unter
Verwendung eines beliebigen der üblichen
statistischen Verteilungsdeskriptoren geschehen, einschließlich der
mittleren Standardabweichung, Verschiebung und Wölbung. Der pte Perzentilpunkt
des Pixelintensitätshistogramms
ist auch ein zweckdienliches Kennzeichen. Z.B. kann der fünfte Perzentilpunkt
des Pixelintensitätshistogramms
sehr empfindlich auf Bilddatenausfälle (d.h. viele Pixel werden null)
sein, die auftreten, wenn der Schallkopf von der Hautoberfläche abgehoben
wird. In der Regel kann eine Kombination verschiedener Histogrammdeskriptoren
verwendet werden, oder es kann selbst das gesamte Histogramm verwendet
werden um zu erkennen (Schritt 30), wenn vorbestimmte Veränderungen
zwischen dem Pixelintensitätshistogramm
(PIH) wenigstens eines vorhergehenden Bildframes und dem Pixelintensitätshistogramm
des neuen Bildframes aufgetreten sind. Wenn die Veränderungen
in ausgewählten
charakteristischen Histogrammeigenschaften (z.B. der 5te und der
90ste Perzentilpunkt) irgendeinen vorbestimmten Grenzwert oder irgendwelche
vorbestimmte Grenzwerte nicht überschritten haben,
kehrt die Routine zum Schritt 22 zurück, und der Verfahrensablauf
nimmt wieder die Schrittfolge für
den nächsten
Bildrahmen auf. Wenn die Veränderungen
in den ausgewählten
charakteristischen Histogrammeigenschaften den vorbestimmten Grenzwert
oder die vorbestimmten Grenzwerte übersteigen, wird angenommen,
dass sich das Bild wegen einer Relativbewegung zwischen dem Schallkopf
und der interessierenden Anatomie verändert hat. Dies löst die nächste Schrittfolge
(beginnend mit Schritt 32 in 4) aus,
die darauf abzielt zu detektieren, wann das Bildpixelintensitätshistogramm
wieder stabil wird (d.h. die Schallkopfbewegung aufgehört hat).
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Im
Schritt 32 wird ein neuer Bildframe von dem Systemcomputer
ausgelesen. Das Bildpixelintensitätshistogramm in dem vorbestimmten
ROI wird wiederum in der unter Bezugnahme auf Schritt 24 vorstehend
beschriebenen Weise berechnet (Schritt 34). Das sich ergebende
Pixelintensitätshistogramm wird
wiederum in dem Pufferspeicher gespeichert (Schritt 36).
Dieses Histogramm wird dann in dem Schritt 38 mit dem Histogramm
des vorhergehenden Bildframes verglichen, wobei irgendeine der im
Vorstehenden im Zusammenhang mit dem Schritt 28 beschriebenen
Techniken verwendet wird. Es kann eine Kombination verschiedener
Histogrammdeskriptoren verwendet werden, oder es kann sogar das
gesamte Histogramm verwendet werden um zu detektieren (Schritt 40),
wann das Pixelintensitätshistogramm des
neuen Bildframes bezüglich
des Pixelintensitätshistogramms
des vorhergehenden Bildframes ohne größere Ausfälle stabilisiert ist. Wenn
die Veränderungen
den ausgewählten
Histogrammattributen (z.B. der 5te und der 90ste Perzentilpunkt)
nicht innerhalb irgendeiner vorbestimmten Toleranz (die sich vorzugsweise
von dem in Schritt 30 verwendeten Grenzwert unterscheidet)
liegen, kehrt die Routine zu dem Schritt 32 zurück, und
der Verfahrensablauf beginnt wieder mit der nachfolgenden Schrittfolge
für den
nächsten
Bildframe. Wenn die Veränderungen
in den ausgewählten
Histogrammattributen innerhalb der vorbestimmten Toleranz liegen,
wird anschließend
ein Schritt 42 ausgeführt
um zu bestimmen, ob der Schallkopf sich nicht bewegt.
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Das
Kriterium zur Auslösung
einer Bildneuoptimierung, die in dem Schritt 42 verwendet
wird, besteht darin, dass die N unmittelbar vorhergehenden Frames
alle die gleiche Pixelintensitätshistogrammstatistik
innerhalb einer vordefinierten Toleranz (oder vorbestimmter Toleranzen)
aufweisen, wobei N eine positive ganze Zahl größer als 2 ist. Der Wert von
N kann auf der Framewiederholungsrate und einer vordefinierten Zeitspanne
(z.B. 2 Sekunden) basieren. Wenn das Stabilitätskriterium erfüllt ist,
wird eine Neuoptimierung der Grauwertmapping- oder Grauwertabbildungsfunktion
durchgeführt.
Die Grauwertabbildung kann z.B. skaliert/verschoben werden, um die
obere und untere Grenze des Pixelintensitätshistogramms auf ein optimales
oberes bzw. unteres Grauwertniveau zu übertragen. Eine solche Anpassung
der Grauwertmap ist grundsätzlich
an sich bekannt, soll jedoch der Vollständigkeit halber im Nachfolgenden
im Detail beschrieben werden.
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Außerdem kann
die Mappingfunktion auch die auf jeden Datenvektor in dem Block 14 (vgl. 3)
angewandte Datenkompressionskurve beinhalten. Diese ist typischerweise
eine logarithmische Funktion. Wenn sich z.B. herausstellt, dass
sich der 90ste Perzentilpunkt des Pixelintensitätshistogramms dem Wert 255
annähert,
ist die Bildanzeige wahrscheinlich mit überstrahlenden weißen Pixeln gesättigt. In
diesem Fall kann der Eingabe-Dynamikbereich der Kompressionskurve
automatisch erhöht werden,
um die großen
Pixelwerte zu berücksichtigen,
bevor Einstellungen der Grauwertmap vorgenommen werden.
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5 veranschaulicht
ein Rohdatenhistogramm (angezeigt durch die gezackte ausgezogene Linie)
mit einer diesem überlagerten
typischen Grauwertabbildung oder -map (angedeutet durch die gestrichelte
Linie). Diese typische Grauwertabbildung liefert einen Grauwertstufenwert,
der gleich dem Eingabewert ist. Bei gegebenen Rohdaten und der Grauwertabbildung,
wie sie in 5 dargestellt sind, werden,
grob gesagt, 171 (20 bis 190) Graustufenwerte aus 256 (0 bis 255)
benutzt. Bei diesem Beispiel werden 67% der Grauwertstufenwerte
genutzt. Die ATO-Funktion
ist so ausgelegt, dass sie unter diesen Umständen ein optimaleres Grauwertmapping
ergibt.
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Gemäß der bevorzugten
Ausführungsform wird
die ATO-Funktion durch dem Computer automatisch in Abhängigkeit
von der Detektierung einer Folge von Pixelintensitätshistogrammen
aktiviert, die den vorgenannten Bedingungen genügen. Wenn ATO eingeschaltet
ist, wird das Grauwertmapping auf der Basis bestimmter charakteristischer
Eigenschaften eines oder mehrerer Pixelintensitätshistogramme neu optimiert.
Dann werden die Pixelintensitätsrohdaten
bezüglich
des Kontrasts eingestellt, indem jeder Wert in den entsprechenden
Grauwertstufenwert umgewandelt wird, der durch die neu optimierte
Abbildung erstellt wurde. Die Pixelintensitätsrohwerte außerhalb
des Eingabebereiches der neuen Grauwertabbildung werden auf einen
minimalen (0) oder einen maximalen (255) Grauskalastufenwert abgebildet.
Als Ergebnis wird der Kontrast der am meisten interessierenden Pixelintensitätsrohdaten
erhöht.
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Um
das vorstehend Beschriebene zu erreichen, kann der Computer 8 die
letzten M Pixelintensitätshistogramme
verwenden, die unter Ausführung des
in 4 dargestellten Algorithmus berechnet wurden,
wobei M eine beliebige positive ganze Zahl ist. Alternativ kann
der Computer ein neues Pixelintensitätshistogramm auf der Grundlage
der Pixelintensitätsdaten
eines neuen Bildframes konstruieren. Der Computer bestimmt dann
die Endpunkte des Histogramms, indem er von jeder Richtung aus sucht. Der
Bereich der Pixelintensitätsrohwerte
zwischen den Endpunkten bildet den Eingabebereich der Abbildung.
Der Computer komprimiert (oder expandiert) dann eine vorhandene
Grauwertabbildung, um den neuen Eingabebereich der Abbildung anzupassen, indem
z.B. die Endpunkte 0 und 255 des Graustufenwertbereiches mit den
Endpunkten des Eingabebereichs der Abbildung korreliert werden.
Jeder Pixelintensitätsrohwert
wird dann entsprechend dieser neu erzeugten Grauwertabbildung einem
Graustufenwert zugeordnet. Alternativ kann anstatt der Suche nach dem
absoluten Ende (ersten Eingabebestand ungleich null) von jeder Seite
aus, die Suche von jedem Ende aus so lange fortgesetzt werden bis
ein gewisser Prozentsatz der Pixelintensitätsrohdaten gefunden ist. Wenn
an dem unteren und dem oberen Ende verschiedene Kriterien verwendet
werden, ist es möglich,
die Pixelintensitätsrohdaten,
die die niedrigsten und die höchsten
Werte haben, weg zu schneiden. Gemäß weiterer Varianten können die Endpunkte
des Histogramms dadurch festgelegt werden, dass die Standardabweichung
der Daten berechnet und die einer speziellen Zahl von Standardabweichungen
zugeordneten Endpunkte aufgefunden werden. Anstatt der Umwandlung
der alten Abbildung in die neue Abbildung unter Verwendung der Endpunkte
des Eingabebereiches der neuen Abbildung, ist es möglich, eine
vollständig
neue Abbildung zwischen den Endpunkten des Eingabebereichs der neuen
Abbildung zu generieren. Alternativ können mehrere Grauwertabbildungen
in einem Speicher gespeichert werden, wobei der Computer aus den
gespeicherten Abbildungen die zweckdienlichste heraussucht und diese
dem Prozessor übergibt,
der das Grauwertmapping vornimmt.
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Wie
oben erwähnt,
kann eine neue Grauwertabbildung dadurch erzeugt werden, dass eine
alte Grauwertabbildung, die eine Tabelle von Eingabe- und Ausgabewerten
enthält,
transformiert wird. In dem Fall, in dem die alte Abbildung eine
lineare Funktion ist (wie in 6 durch
die gestrichelte Linie angezeigt), ist die neue Abbildung ebenfalls
eine lineare Funktion (wie in Figur durch die ausgezogene gerade
Linie angezeigt). Alternativ ist, falls die alte Abbildung eine
nichtlineare Funktion ist, die aus der alten Abbildung erzeugte
neue Abbildung ebenfalls eine nichtlineare Funktion. Wenn z.B. die
alte Grauwertabbildung eine nichtlineare Funktion darstellt, wird
ein Maptransformationsalgorithmus verwendet, um die nichtlineare
Funktion derart zu komprimieren (oder zu expandieren), dass sie
in den Eingabebereich der neuen Abbildung passt, z.B. in dem Bereich von
A nach B in 6.
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Mehr
im Einzelnen wird jeder Eingabewert x
neu der
neuen Abbildung so verarbeitet, dass sich ein entsprechender Ausgangswert
y
neu der neuen Abbildung ergibt. Der Computer
führt folgende
Schritte aus:
Wenn x
neu < A, dann y
neu = 0.
Wenn x
neu > B, dann y
neu =
255
Wenn A < x
neu < B,
dann y
neu = y
alt(I)
wobei
I ein Index ist, der von der CPU basierend auf der folgenden Gleichung
berechnet wird:
wobei die Zahl 256 den Eingabebereich
der alten Abbildung und (B-A) den Eingabebereich der neuen Abbildung
repräsentieren.
Der Ausgangswert y
neu der neuen Abbildung
wird dadurch erhalten, dass der Index I in die alte Grauwertabbildung
eingegeben wird, um den entsprechenden Ausgangswert der alten Abbildung
zu erhalten. Dieser letztgenannte Wert wird dann in die neue Abbildung übertragen.
Dieser Vorgang wird so lange wiederholt bis Ausgangswerte für alle Eingabewerte
der neuen Abbildung zwischen den Endwerten A und B aus der alten
Abbildung abgeleitet sind. Unter Benutzung dieser Technik kann die
alte Abbildung so komprimiert (oder expandiert) werden, dass sie
in den Eingabebereich der neuen Abbildung passt, der von dem Rohdatenhistogramm bestimmt
wurde.
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Anstatt
nach dem absoluten Ende (dem erste Eingabebestand, der nicht Null
ist) von jeder Seite aus zu suchen, kann die Suche von jedem Ende
aus so lange fortgesetzt werden, bis ein bestimmter Prozentwert
Rohdaten gefunden ist. Wenn an dem oberen und dem unteren Ende unterschiedliche
Kriterien verwendet werden, erlaubt es dies, bspw. die untersten
5% Rohdaten und die obersten 0,3% Rohdaten weg zu schneiden. Diese
Technik kann bei der Transformation einer alten Grauwertabbildung
(unter Verwendung des oben beschriebenen Abbildungs-Transformationsalgorithmus)
oder bei der Erzeugung einer neuen Grauwertabbildung angewandt werden.
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Alternativ
können
die Endpunkte dadurch bestimmt werden, dass die Standardabweichung
der Rohdaten berechnet und dann die einer speziellen Zahl Standardabweichungen
zugeordneten Endpunke aufgefunden werden. Es gibt keine Beschränkung, dass
an jedem Ende die gleichen Kriterien benutzt werden müssen.
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Wenngleich
die bevorzugten Ausführungsformen
im Zusammenhang mit der Grauwertmaperzeugung durch einen Host-Computer
beschrieben wurden, so versteht sich doch, dass alternativ die neue
Grauwertmap auch von einer speziell hierfür vorgesehenen Hardware erzeugt
werden könnte.
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Gemäß einer
weiteren bevorzugten Ausführungsform
wird die Datenkompressionskurve automatisch optimiert (z.B. auf
Werte eingestellt, die den Kontrast in dem dargestellten Bild optimieren).
Dies geschieht vorzugsweise durch Einschreiben einer neuen Datenkompressionsnachschlagtabelle
in den Speicher mit wahlfreiem Zugriff in dem Datenkompressionsblock.
Der Host-Computer
kann aus einer Mehrzahl im Voraus abgespeicherter Tabellen eine geeignete
Datenkompressionsnachschlagtabelle aussuchen oder eine neue Datenkompressionsnachschlagtabelle
erzeugen. Die Datenkompressionskurve kann für sich oder in Kombination
mit einer Optimierung der Grauwertstufen-Mappingfunktion optimiert
werden.
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Die
Erfindung ist aber nicht auf die Optimerung der Mapping- oder Datenkompressionsparameter
in Abhängigkeit
von der Erfassung einer Schallkopfbewegung mit nachfolgender Schallkopfstabilisierung
beschränkt.
Der Bildgebungsmodus kann auch in dieser Weise gesteuert werden.
So kann z.B. jedes Mal ein Zoom-Modus in Gang gesetzt werden, wenn
die Pixelintensitätshistogramme
anzeigen, dass sich der Schallkopf stabilisiert hat. Es wird angenommen,
dass eine solche Stabilisierung bedeutet, dass die die Sonographie
ausführende
Person ein interessierendes anatomisches Gebiet gefunden hat. Abhängig von
der Detektion einer Schallkopfstabilisierung passt der Host- Computer die Sendeparameter
derart an, dass ein größenmäßig verkleinerter interessierender
Bereich gescannt wird, indem bspw. die Vektordichte vergrößert und/oder
die Zahl der Sende-Fokuszonen
pro Einheitstiefe in dem interessierenden Bereich vergrößert wird
und kein Scannen außerhalb
des interessierenden Gebiets stattfindet. Der Computer kann so programmiert
sein, dass er das System automatisch in einen Nicht-Zoom-Modus zurückführt, wenn
wieder eine Schallkopfbewegung einsetzt. Alternativ kann der Zoomeffekt
auch dadurch erreicht werden, dass ein interessierendes Bereich
in einem Bildframe skaliert wird.
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In
dem in den Ansprüchen
verwendeten Sinne bedeutet der Ausdruck „(N+1) unmittelbar vorhergehende
Bildframes" (N+1)
Bildframes, die zeitlich aufeinander folgend akquiriert werden,
wobei der älteste
Bildframe der (N+1)ste unmittelbar vorhergehende Bildframe und der
neueste Bildframe der erste unmittelbar vorhergehende Bildframe
sind.
