DE69530686T2

DE69530686T2 - Gerät zur gewebecharakterisierung mittels ultraschall

Info

Publication number: DE69530686T2
Application number: DE69530686T
Authority: DE
Inventors: J. Steven EVANS; L. Scott ROTH; M. Harold HASTINGS
Original assignee: HOFSTRA UNIVERSITY HEMPSTEAD; HOFSTRA UNIVERSITY; Long Island Jewish Medical Center
Current assignee: HOFSTRA UNIVERSITY HEMPSTEAD; HOFSTRA UNIVERSITY; Long Island Jewish Medical Center
Priority date: 1994-02-04
Filing date: 1995-02-01
Publication date: 2004-03-25
Anticipated expiration: 2015-02-02
Also published as: EP0760625A4; DK0760625T3; WO1995020912A1; US5417215A; AU1869895A; ES2199241T3; EP0760625B1; ATE239422T1; DE69530686D1; EP0760625A1

Description

Gebiet der Erfindung
Die Erfindung bezieht sich auf die medizinische Klassifizierung von Körpergewebe als normal oder abnormal. Insbesondere betrifft die Erfindung ein Ultraschallsystem zur Bestimmung des Typs und des Ausmaßes der Gewebeabnormität in numerischen Werten, die errechnet werden können um quantitative, qualitative und visuelle Analysen des Grades und des Typs der Abnormalität zu erhalten, und um so die Diagnose verschiedener Krankheiten zu erleichtern.
Hintergrund der Erfindung
Ultraschallenergie wird von makroskopischen Gewebegrenzflächen, die Spiegelreflexionen ergeben, zum Beispiel der Grenzfläche zwischen Blut und Muskel und von mikroskopischen Komponenten (Streuflächen) wie beispielsweise Zellwänden reflektiert. Sowohl die makroskopischen Grenzflächen als auch die mikroskopischen Streuflächen repräsentieren akustische Impedanzänderungen, die Ultraschallenergie reflektieren. Konventionelle Ultraschallbilder zeigen primär Spiegelreflektionen. Jedoch ist die Analyse der Charakteristika von Ultraschallenergie, die von mikroskopischen Streuflächen reflektiert werden, die in Beziehung mit dem Gewebetyp stehen, für diagnostische Zwecke bevorzugt.
Konstruktive und destruktive Interferenz zwischen Schallwellen, die von verschiedenen Streuflächen reflektiert, worden sind, erzeugt eine Amplitudenmodulation des zurückkehrenden Ultraschallsignals. Bisherige Systeme können diese Amplitudenmodulation in kleinräumigen Maßstäben nicht messen.
Obgleich es beim Stand der Technik möglich ist bestimme rohe morphologische Züge des Gewebes zu identifizieren wie zum Beispiel die Größe, die Dicke und die Form (siehe Feigenbaum, H.; Echocardiography, 4e, Lea & Febiger (Philadelphia, 1986)), basiert diese Identifikation auf Spiegelreflektionen. Beim Stand der Technik ist aber in den meisten Fällen eine genaue und adequate Charakterisierung der verschiedenen Streuflächen innerhalb des Gewebes in ausreichendem Detail zur Erstellung einer genauen Diagnose der zugrunde liegenden Pathologie nicht möglich. So ist beispielsweise der einzige Weg, um festzustellen, dass der Herzmuskel geschädigt worden sein kann, bisher der gewesen, dass man die Muskeldicke und die Form des schlagenden Herzens beobachtete. Die gegenwärtig übliche Ultraschalltechnologie erlaubt keine klare Unterscheidung zwischen normalem und abnormalem Herzgewebe und ermöglicht auch keine Diskriminierung der Abnormalitätsgrade. Es ist daher beispielsweise schwierig, einen Herzmuskel als normal, beschädigt oder nicht lebend zu charakterisieren.
Ein weiteres Beispiel einer beträchtlichen klinischen Bedeutung besteht in der nicht invasiven Klassifizierung von Brustmassen als entweder gutartiges fasriges Gewebe oder Tumor.
Der Stand der Technik benutzt analoge Ultraschallradiofrequenzdaten durch Anwendung grundlegender Analogsignalverarbeitungstechniken. Diese Techniken transformieren die analogen Signaldaten in ein visuelles Bild für eine klinische Interpretation. Die Quantifizierung kann nur im Hinblick auf Form, Größe und Dicke dessen, was auf dem visuellen Bild zu sehen, ist erfolgen. Aus diesem Grund ist viel Information über die innere Charakteristika der mikroskopischen Streuflächen innerhalb eines gegebenen Gewebes oder eines Gewebegebiets durch Verwendung der herkömmlichen Techniken nicht erhältlich.
Andere herkömmliche Systeme verwenden Ultraschallradiofrequenzdaten durch Anwendung verschiedener mathematischer Methoden auf das Radiofrequenzsignal, um eine Zahl abzuleiten, die den gesamten Betrag der reflektierten Ultraschallenergie repräsentiert, die den Wandler erreicht (integrierte Rückstreuung). Bei einem Test am lebenden Objekt kann die integrierte Rückstreuung (IB) eng in Beziehung stehen mit der Reflektivität des Gewebes und scheint einen nützlichen Diskriminator zu liefern (Miller JG, Perez JE, Sobel BE. „Ultrasonic characterization of myocardium." Progress In Cardiovascular Disease, 28: 85–110, 1985). Die IB hängt jedoch in klinischen Situationen sehr stark vom Betrag der Energie ab, die das Gewebe erreicht und vom Betrag der reflektierten Energie, die den Wandler erreicht. Beide Faktoren hängen in kritischer Weise von unbekannten Variablen ab (zum Beispiel Schwächung und Streuung im Gewebe zwischen dem Wandler und dem interessierenden Bereich). Um eine Messung der IB klinisch anwendbar zu machen ist eine Kalibrierung mit einem äußeren Referenzstandard notwendig (beispielsweise einem Stahlplattenreflektor). Da eine äußere Kalibrierung nicht auf eine Situation bei Messung am lebenden Objekt angewandt werden kann, müssen viele Annahmen und Schätzungen gemacht werden, die die Gewebeabsorption betreffen, was wiederum die Nützlichkeit der IB-Analyse begrenzt. Das US-Patent 4,817,015 von Insana et al. schafft ein Verfahren zur Unterscheidung zwischen verschiedenen Gewebetexturen mit Hilfe konventionell bearbeiteter Analogbilder der rückkehrenden Ultraschallsignale. Insana nimmt eine einzige wohl definierte räumliche Texturskala, fügt statistische Terme linearer und höherer Ordnung zu und substrahiert eine geschätzte Rauschkurve zur Lokalisierung von Merkmalen in einem vierdimensionalen Merkmalsraum. Die beim Insana-System getroffenen Annahmen schaffen ein hohes Potential für Irrtümer.
Das im US-Patent Re-Issue-Nr. Re 33,672 von Miwa offenbarte System liefert eine Analyse der Ultraschallwellen von wenigstens drei übertragenen Schallfrequenzen zur Gewebecharakterisierung, es benötigt aber Annahmen über die Werte verschiedener Schlüsselvariablen einschließlich der Schwächung und der Qualität der akustischen Kupplung an der Gewebe-Wandler-Grenzfläche und beides für jede der übertragenen Zentralfrequenzen. Darüber hinaus benötigt das Miwa-System die Übertragung und die Analyse einer Vielzahl von Ultraschallsignalen mit unterschiedlich übertragenen Zentralfrequenzen, wobei die Gewebecharakterisierung auf der Energie basiert als Funktion der Sender der übertragenen Frequenzen und der Verhältnisse zwischen den verschiedenen Energien.
Autor, G. Guinta, in „Spectral Noise And Ultrasonic Tissue Characterization", Frontiers In Medical And Biological Imaging, Vol. 4, pages 209–217, 1992, lehrt eine Modifikation des Miwa-Verfahrens. Guinta betrachtet einen Breitbandultraschallimpuls umfassend einen Frequenzbereich und benutzt eine Fourier-Transformation um das Rückkehrsignal in entsprechende Komponenten aufzuteilen. Die übertragene Energie bei jeder Frequenz ist bestimmt durch Anwendung der gleichen Technik der Reflektion von einer metallischen Referenzfläche. Für jede Frequenz erhält Guinta ein normalisiertes Echosignal durch Teilen der kor respondierenden Fourier-Energie (Koeffizient im Energiespektrum) im rückgestreuten Signal vom Gewebe, mit dem vom Referenzglied ein Verfahren äquivalent zur Normalisierung jedes von Miwa's Rückkehrsignalen mit der entsprechenden übertragenen Energie. Das Guinta-Verfahren benötigt nach wie vor eine Referenzplatte und unterliegt bei Änderungen in der Wandler-Gewebe-Kopplung und in der Schwächung im Körper über den Bereich der verwendeten Frequenzen. Anstrengungen, diese Abhängigkeit durch Verkleinerung des Frequenzbereichs zu reduzieren limitieren gleichzeitig aber die Menge der erhaltenen Daten.
Guinta benutzt Fourier-Techniken zur Ermöglichung der Transmission und zur Detektion einer Mehrzahl von übertragenen Frequenzen, die in einem Einzelimpuls enthalten sind. Diese Verfahren schaffen keine Möglichkeit einer Direktmessung der Reflexion durch Eigenkalibrierung und so ergeben sich bei Untersuchungen am lebenden Objekt bei Miwa und in integrierten Rückstrahlverfahren nach wie vor Kalibrierprobleme.
Ein anderes Verfahren des Standes der Technik von den Autoren Sommer, Joynt, Carroll and Macovski („Ultrasound characterization of abdominal tissues via digital analysis of backscattered wavefronts", Radiology, 141: 811–7, 1981) verwendete eine Frequenzdomain (Fourier-)Analyse zur Bestimmung des mittleren Abstandes der Streuflächen in der Leber und Milz. Sommer et al. studierten auch die mittlere Amplitude und die Veränderung der Amplitude („Amplituden-Domain-Analyse"). Sie boten aber keine Lösung für das Problem der anzunehmenden Werte für Schlüsselvariablen. Die Amplitude in der Analyse bei Sommer et al. hängt sehr stark von den Variablen der akustischen Effizienz des Wandlers und der Gewebeabsorption ab, geradeso wie bei der IB-Analyse.
Sommer beschreibt ein Gerät zur Charakterisierung von Gewebe umfassend Einrichtungen zur Erzeugung von Ultraschallimpulsen, Wandlereinrichtungen zur Zuführung dieser Ultraschallimpulse zu einem interessierenden Gewebebereich und zum Aufnehmen der zurückkehrenden Ultraschallimpulse von diesem Bereich, Einrichtungen zur Digitalisierung der rückkehrenden Ultraschallimpulse und Berechnungseinrichtungen zur Berechnung des Energiespektrums durch eine schnelle Fourier-Transformation der digitalisierten rückkehrenden Ultraschallimpulse. Zur Klassifizierung des Gewebes enthält dieses Gerät darüber hinaus Einrichtungen zur Autokorrelierung des Energiespektrums der rückkehrenden Ultraschallimpulse und zum Ableiten einer Periodizität der Streuflächen daraus.
Es ist daher ein Ziel der vorliegenden Erfindung ein verbessertes Ultraschallgewebecharakterisierungssystem zur Quantifizierung und Klassifizierung der direkten Ultraschalldaten zu schaffen.
Ein weiteres Ziel der Erfindung ist die Schaffung eines Ultraschallgewebecharakterisierungssystems, welches weder einen externen Referenzpunkt noch Annahmen über kritische Variablen erfordert.
Zusammenfassung der Erfindung
Gemäß der vorliegenden Erfindung wird ein Gerät entsprechend den Ansprüchen 1 und 7 vorgeschlagen. Weitere Ausgestaltungsmöglichkeiten des Geräts nach Anspruch 1 sind in den Patentansprüchen 2–6 beschrieben.
Die Messung und die Analyse der spektralen (zum Beispiel Fourier) Charakteristika der Amplitudenmodulation eines zurückkehrenden Ultraschallsignals ermöglicht die Bestimmung des Typs und der Beziehungen zwischen den Streuflächen innerhalb des Gewebebereichs. Der relative Betrag der Amplitudenmodulation als Funktion einer räumlichen Skala kann sehr rasch bestimmt werden ohne externe Kalibrierung oder getrennte Annahmen oder Schätzungen der Gewebeabsorption der Reflexionsstärke und der Schwächung. Es kann eine numerische Unterscheidung zwischen normalem und abnormalem Gewebe erreicht werden. Verschiedene Grade der Abnormalität können identifiziert werden.
Kurze Beschreibung der Zeichnungen
Die Erfindung soll nachstehend im Einzelnen anhand der beigefügten Zeichnungen beschrieben werden, wobei:
1 ein Blockschaltbild des erfindungsgemäßen Ultraschallsystems darstellt,
2 eine Illustration des erfindungsgemäßen Ultraschallsystems zeigt, das zusätzlich mit einem kolorierten Ultraschallbild versehen ist.
3 den Prozessfluss zeigt, der beim Verarbeiten der Ultraschalldaten und beim Charakterisieren des Gewebes gemäß der vorliegenden Erfindung verwendet wird und
4 eine schematische Darstellung eines Herzmuskelbereichs mit normalem und abnormalem Gewebe zeigt.
5A u. 5B eine Tabelle repräsentativer Ultraschallgewebecharakterisierungsresultate zeigen, die mit und ohne Verwendung einer Schlüsselfunktion bei der vorliegenden Erfindung jeweils erhalten wurden.
Detaillierte Beschreibung eines bevorzugten Ausführungsbeispiels
In 1 ist gezeigt wie ein Wandler 9 auf oder innerhalb des Körpers des Patienten 10 platziert wird und mit einem Standardultraschallgerät 1 verbunden wird. Der Prozessor 19 der vorliegenden Erfindung klassifiziert Gewebe basierend auf der Analyse des rohen Ultraschallrückkehrsignals vom RF-Verstärker 3 des Ultraschallgeräts 1 anstelle einer Pixelskala visuellen Charakterisierung eines Videobildes am Bild 6, das notwendigerweise keine Informationen von unterhalb der Pixelgröße liegenden Gewebeteilen liefern kann. Konventionelle Ultraschallbilder werden von der von makroskopischen Grenzflächen zwischen Geweben mit unterschiedlicher akustischer Impedanz (Spiegelreflektion) reflektierten Energie produziert. Wie oben diskutiert wird die Ultraschallenergie zusätzlich von Impedanzvariationen mikroskopischer Komponenten innerhalb des Gewebebereichs reflek tiert, wobei diese Komponenten im Folgenden als Streuflächen bezeichnet werden sollen. Es ist zu bemerken, dass sehr viel größer bemessene makroskopischen Grenzflächen die bei konventionellen und Ultraschallbildern betrachtet werden ebenso als Streuflächen dienen. Im Zusammenhang mit der Verwendung im Bereich der medizinischen Ultraschalluntersuchung soll der Ausdruck „Streuflächen" exklusiv für die kleineren (mikroskopischen) Impedanzänderungen innerhalb der Geweberegion verwendet werden. Konstruktive und destruktive Interferenz zwischen den Schallwellen, die von verschiedenen Streuflächen reflektiert werden, produzieren eine Amplitudenmodulation des zurückkehrenden Ultraschallsignals. Das erfindungsgemäße Verfahren misst die spektrale Charakteristik dieser Amplitudenmodulation zur Bestimmung der räumlichen Beziehungen zwischen den Streuflächen und so zur Klassifizierung des Gewebes innerhalb eines Gewebebereichs.
Bezug nehmend auf 1 sendet der RF-Generator 2 des Ultraschallgeräts 1 ein RF-Signal 7 zum Wandler 9. Der Wandler emittiert den Ultraschallimpuls, der längs der Scan-Linie 11 in das interessierende Gewebe 14 im Körper 10 eindringt. Das erzeugte Signal y_G (t), das vom RF-Generator erzeugt wird, ist wiedergegeben durch die Formel:
wobei y_G angegeben ist in Volt oder Millivolt, f (Mittelfrequenz) in Megaherz, t (Zeit) in Mikrosekunden und ΔT (die Pulsdauer) in Mikrosekunden. Der emittierte Ultraschallimpuls wird notwendigerweise geschwächt bevor er die interessierende Region 13 im Gewebe 14 erreicht, wobei der Effekt dieser Schwächung weiter unten noch im Einzelnen beschrieben wird.
Mehrere Stellen können aufeinanderfolgend im interessierenden Bereich 13 examiniert werden mit Streuflächen, die an jeder dieser Stellen vorhanden sind und die die Amplitude des Ultraschalls reflektieren und modulieren. Das reflektierte Ultraschallsignal von jeder Stelle kehrt längs der gleichen Scan-Linie 11 zum Wandler 9 zurück. Was am Wandler 9 als Ultraschallrückkehrsignal y_r erhalten wird ist das geschwächte reflektierte Ultraschallsignal, das wiedergegeben wird durch die Formel: yr(t) =∫du yg(t – u)(e0a0(u)eiai(u))R(u) wobei e₀ die Ausgangswandlereffizienz vom RF-Generator zum Ultraschallgerät wiedergibt, e; die Wandlereffizienz vom Ultraschallgerät zurück zum RF-Verstärker bedeutet, a₀ Schwächung in der Ausgangsrichtung und a_i die Schwächung in der Ankommrichtung bedeutet. All diese vorgenannten Variablen e₀, e_i, a₀(u) und a_i(u) sind Variablen, deren Werte in der Vergangenheit geschätzt oder einfach angenommen worden sind. Für den Zweck der vorliegenden Erfindung wird das Produkt dieser Variablen ausgedrückt als unbekannter Kollektivwert E(u). R(u) in der vorgehenden Formel ist die Reflektivität von Streuflächen oder Grenzflächen in einer Tiefe von (v/2)u Mikrometern, wobei v die Durchschnittsgeschwindigkeit des Schalls längs der Scan-Linie in Metern pro Sekunde oder äquivalent in Mikrometern pro Mikrosekunde ist.
Der Wandler 9 wandelt ein geschwächtes reflektiertes Ultraschallsignal in ein RF-Signal 8, welches dann vom Wandler 9 dem RF-Verstärker 3 zugeführt wird. Beim Stand der Technik würde dieses RF-Signal benutzt werden, um ein Bild auf dem Display 6 für eine visuelle Analyse zu erzeugen. Beim bevorzugten Ausführungsbeispiel jedoch wird der Ausgang vom RF-Verstärker 3, das heißt das verstärkte RF-Signal des Ultraschallrückkehrsignals, einem Analog-Digital-Konverter 20 zugeführt. Der Analog-Digital-Konverter erzeugt ein digitalisiertes verstärktes Ultraschallsignal, das im Computerspeicher 25 gespeichert oder sofort für eine Weiterverarbeitung dem Prozessor 19 zugeführt werden kann. Da aufeinanderfolgende Wellenformen am Computerspeicher ankommen, können sie demoduliert und mit gespeicherten vorhergehenden Wellenformen von dergleichen Gewebestelle verglichen werden oder für eine nachfolgende Verarbeitung in dem Prozessor 19 eingegeben werden. Die Digitalisierung, die Demodulierung, die Mittelwertbildung und weitere Verarbeitungen können, wie es für einen Fachmann ersichtlich ist, durch eine einzige „Verarbeitungseinrichtung" durchgeführt werden, die in der Lage ist, die aufeinanderfolgenden „Stufen" durchzuführen.
Ein zusätzlicher Ausblendkreis 18 kann an einem oder mehreren Punkten des Gesamtsystems (zum Beispiel am RF-Generator 2 oder am RF-Verstärker 3) und dem Patienten 10 angebracht sein, um eine Sammlung von Daten zu spezifischen Zeitpunkten zu ermöglichen, wie beispielsweise als Mehrfachsammlung in Serie an einem festen Punkt während eines oder mehrerer Herzzyklen oder Atemzyklen.
Die Verarbeitung der Ultraschallrückkehrdaten von jeder interessierenden Region 13 soll unter Bezugnahme auf den Prozessfluss beschrieben werden, der in 3 dargestellt ist. Die digitalisierten Wellenformen, die im Computerspeicher 25 angekommen und gespeichert worden sind, werden wiedergewonnen am Block 101 im Format ({y_r (i, j, t)}). Für jede interessierende Region gibt es viele Stellen, die durch die Indizes „i = 1...i_max" bezeichnet sind. An jeder Stelle gibt es viele getrennte digitalisierte Wellenformen, die durch „j = 1.. j_max" indiziert sind. Aufeinanderfolgende Zeitstufen jeder Wellenform sind durch die Indizes „t = 1 ..t_max" charakterisiert. Für jedes vorgegebene i₀ und j₀ repräsentiert {y_r(i₀, j₀, t)} die j₀-ste digitalisierte Wellenform von der Stelle i₀. Wie oben erwähnt können die Wellenformen direkt vom Konverter 20 zum Prozessor 19 im gleichen Format geliefert werden.
Es bedarf keiner Erwähnung, dass vor der Stufe 101 ein zusätzlicher Schritt durchgeführt werden kann entsprechend den bekannten Techniken des Standes der Technik um die Effekte der Nicht-Periodizität im Ultraschallrückkehrsignal reduzieren.
Für alle Stellen in jeder interessierenden Region 13 in 1 werden die korrespondierenden digitalisierten Wellenformen Vollwellen-gleichgerichtet oder in anderer Weise demoduliert und zwar bei 102, um so die Amplitudenmodulation in der digitalisierten Wellenform entsprechend den konstruktiven und destruktiven Interferenzen zwischen Schallwellen, die von verschiedenen Streuflächen reduziert worden sind, zu gewinnen. Darüber hinaus werden zur Reduzierung des Rauschens, wie oben erwähnt, die vielen gleichgerichteten digitalisierten Wellenfor men mit den Indizes (j = 1..j_max) von jeder Stelle Idealerweise bei 103 gemittelt, so dass gemittelte gleichgerichtete digitalisierte Wellenformen erhalten werden. Diese gemittelten gleichgerichteten und digitalisierten Wellenformen werden dann durch Stellenindizes (i = 1..i_max) bezeichnet. Die Mittelwertbildung reduziert die Effekte zufälliger Fluktuationen in der Amplitudenmodulation der übertragenen Wellenform durch Streuflächen, wobei solche Fluktuationen innerhalb des Systems auftreten könnten an akustischen Grenzflächen oder im Körper zum Beispiel als Ergebnis kleinräumiger (zum Beispiel 1 mm) Bewegungen. Die Mittelwertbildung reduziert darüber hinaus auch die Effekte von allem anderen Rauschen. Auf diese Art und Weise ist die aktuelle gemittelte, gleichgerichtete und digitalisierte (empfangene) Wellenform näher an ihrem theoretischen Wert als separate Komponenten (gleichgerichtete, digitalisierte (empfangene) Wellenformen) der Mittelwertbildung und wird daher bei der Beschreibung der bevorzugten Ausführungsbeispiele ausführlicher behandelt.
Eine Mehrzahl von gemittelten, gleichgerichteten digitalisierten Wellenformen kann von einer Mehrzahl von Stellen in jeder interessierenden Region 13 erhaltenen werden. Zusätzlich kann eine Mehrzahl von interessierenden Bereichen 13 des interessierenden Gewebes automatisch oder unter Operatorkontrolle eingescant werden. Die Verarbeitung der Wellenformen von jeder Stelle oder jeder Region 13 kann zu jedem Zeitpunkt erfolgen, nachdem die Wellenform von dieser Stelle oder dieser Region erhaltenen worden ist.
Die Vorrichtung bestimmt als nächstes die Energie in jeder einer Vielzahl von ausgewählten Frequenzbändern des Energiespektrums der digitalisierten Impulse. Für diese Darstellung wird in Stufe 104 eine Fourier-Analyse auf die gemittelten, gleichgerichteten, digitalisierten Wellenformen von jeder Stelle der interessierenden Region durchgeführt, was die Energieamplituden und Phasen der verschiedenen Fourier-Komponenten ergibt.
Die Anwendung der Fourier-Transformation gemäß unserer erfinderischen Idee einer Vollwellengleichrichtung oder äquivalenten Demodulation ergibt eine Fourier-Dekomposition der Amplitudenmodulation des Ultraschallrückkehrsignals in Folge konstruktiver und destruktiver Interferenz; demgegenüber ist die Anwendung der Transformation auf das Ultraschallrückkehrsignal äquivalent zur Benutzung eines korrespondierenden Bereichs übertragener Mittelfrequenzen.
Nachdem die Fourier-Analyse durchgeführt worden ist und das Energiespektrum (zum Beispiel die Summe der Quadrate der Amplituden der korrespondieren Fourier-Koeffizienten) erhalten worden ist, errechnet das erfindungsgemäße System relative Energiebeträge für die ausgewählten Frequenzbänder. Die Stufe 105 bildet Verhältnisse der Energiespektren, die mit zwei oder mehr ausgewählten Frequenzbändern assoziiert sind, in diesem Ausführungsbeispiel, relative Fourier-Energien. Die relativen Energien in ausgewählten Frequenzbändern entsprechen Fluktuationen der Amplitude des gemittelten, gleichgerichteten, digitalisierten Ultraschallrückkehrsignals von der interessierenden Region an entsprechenden räumlichen Skalierungen. Bei einem Ausführungsbeispiel der Erfindung wird die Energie jedes ausgewählten Frequenzbandes (zum Beispiel Niedrig-, Mittel- oder Hochfrequenz) mit der Gesamtenergie in allen Bändern verglichen, was zu einer relativen Verteilung der Energie als Funktion der Frequenz der Fourier-Komponenten führt.
Die Stufe 105 wird als Selbstkalibrierungsstufe bezeichnet. Beim Errechnen der relativen Beträge der Energie kürzt sich die unbekannte Variable, E², welche die Übertragerqualität und die Schwächung in der Ausgangs- und Eingangsrichtung repräsentiert, aus dem Verhältnis heraus, wie dies in den Formeln demonstriert ist, die weiter oben angegeben wurden. Es besteht daher demzufolge auch keine Notwendigkeit, das System basierend auf geschätzter Abschwächung und geschätzten Effizienzwerten zu kalibrieren, da diese Variablen sich nicht auf die Resultate des Gewebe-Charakterisierungsverfahrens auswirken. Die Charakterisierung des Gewebes kann daher direkt auf die „rohe" Ultraschalldaten unter Benutzung der Fourier-Komponenten in der gemittelten, gleichgerichteten, digitalisierten Wellenform angewendet werden, welche die räumlichen periodischen Komponenten in der Amplitudenmodulation des RF-Signals repräsentieren. Die räumlichen periodischen Komponenten entsprechen Ultraschallrückkehrsignalvariationen, die lediglich abhängen von der Reflektivität und der Geometrie der Streuflä chen als Indikator der Zusammensetzung des Gewebes. Die vorstehend beschriebene Bestimmung der Energie in jedem gegebenen Frequenzband kann von einem Mikroprozessor durchgeführt werden oder kann auch durchgeführt werden durch Anwendung eines geeigneten Zeit-Domain-Filters auf die Bemittelte, gleichgerichtete, digitalisierte Wellenform, gefolgt von einer Integration des Quadrats des Ausgangs des Filters. Wie weiter unten noch diskutiert werden soll, kann das Verhältnis jeder homogenen Funktion der Rückkehrwellenform durchgeführt werden mit dem Resultat einer Selbstkalibrierung, da die unbekannten Variablen sich aus dem Verhältnis herauskürzen; so dass die relativen Energiewerte zur Benutzung bei der Gewebecharakterisierung übrig bleiben.
Die Mittelwertbildung der relativen Fourier-Energien in ausgewählten Frequenzbändern wie dies für die relativen Fourier-Energien bei 106 durchgeführt wird, kann erfolgen um die Effekte zufälliger Schwankungen oder Variationen an den Stellen in einem geeigneten kleinen interessierenden Gebiet weiter zu reduzieren, das heißt in einem Gebiet, die klein genug ist, um vernünftig klassifiziert oder kategorisiert zu werden.
Anschließend werden die numerischen Klassifikationsparameter für das gegebene interessierende Gebiet in der Stufe 107 errechnet. Ein Verfahren zur Errechnung dieser Parameter findet die Mittelung relativer Energiebeträge in den ausgewählten Frequenzbändern im Energiespektrum der Bemittelten, gleichgerichteten, digitalisierten Ultraschallrückkehrsignale von den interessierenden Regionen. Die Daten dieser Berechnung in Stufe 107 werden dann mit einer Tabelle von Werten bei 108 verglichen, um eine Gewebeklassifizierung zu ermöglichen. Dies erlaubt eine akkuratere und präzisere Diagnose der vorhandenen anatomischen und physiologischen Pathologie.
Bei der Illustrierung der obigen Verfahrensschritte in relevanten Formeln erhalten wir Folgendes:
dann, theoretisch Yr(t) = ∫duyg(t – u)(e0a0(u)eiai(u))R(u) = ∫duyg(t – u) E(u) R(u) wobei R(u) die Reflektivität der Streuflächen in der Tiefe (v/2)u Mikrometer ist und j = 1..j_max, E(u) das e₀a₀(u)e_ia_i(u) ist, repräsentiert die Gesamteffektivität des Systems in der Tiefe (v/2)u Mikrometer und v ist die Durchgangsgeschwindigkeit des Schalls im Gewebe längs der Scan-Linie in Metern pro Sekunde oder äquivalent in Mikrometern pro Mikrosekunde. Im Gewebe ist v typischerweise etwa 1540 Meter pro Sekunde.
Die digitalisierte Wellenform ist
y(k) = ∫du y_g(t_k– u)E(u)R(u), k = 1..k_max
wobei t₁, t₂,..., t_k _max gleichmäßig beabstandete diskrete Zeitpunkte sind. Die Zeitstufe Δt = t_k+1 – t_k ist das Inverse der Sample-Frequenz. In unserem Fall zum Beispiel mit einer repräsentativen Sample-Frequenz von 50 MHz, ist Δt 0,02 Mikrosekunden.
Im bevorzugten Ausführungsbeispiel muss die Sample-Frequenz groß sein verglichen mit der höchsten im übertragenen Ultraschallsignal vorhandenen Frequenz. Die Nyquist-Grenze erfordert wenigstens einen Faktor 2, wobei noch größere Faktoren bevorzugt sind. Wenn ein solches Sampling nicht möglich ist, kann eine andere Ausführung verwendet werden, bei welcher die Gleichrichtung direkt auf die Ultraschallwellenform im Analogkreis (zum Beispiel mit einem Standardpräzisionsvollwellengleichrichterkreis) angewandt wird gefolgt von einem Tiefpassfilter mit einer Abschneidfrequenz, die klein ist verglichen mit der Sampling-Frequenz. Wie oben erfordert die Nyquist-Grenze wenigstens einen Faktor 2 zwischen der Sampling-Frequenz und der Abschneidfrequenz, wobei größere Faktoren bevorzugt sind.
Eine Mehrzahl von digitalisierten Wellenformen wird von jeder einer Mehrzahl von Stellen innerhalb eines interessierenden Bereichs erhalten. Jede Stelle liegt auf einer Scan-Linie, jedoch können auf einer Scan-Linie mehrere Stellen liegen. In diesem Fall ist der Bereich der Werte von k über 1..k_max bis zu einem Bereich 1..K, wobei y_g ausgedrückt ist in Volt oder Millivolt, f_c (Mittelfrequenz) ausgedrückt in MHz, t (Zeit) ausgedrückt in Mikrosekunden und Δt die Pulsdauer, wiederum in Mikrosekunden repräsentiert. Die j₀-ste digitalisierte Wellenform von der i₀-sten Stelle kann dann bezeichnet werden mit {(y(i0,70,k))∣⁣k = 1..kmax}, gefolgt von einem Fensterprozess (Auswählen eines Untersatzes von k_max folgenden Werten von y(i₀, j₀, k), k = k₀ + 1..k₀ + k_max vom Bereich 1..K) und reindizieren, so dass die reindizierten Werte von k den Bereich 1..k_max überdecken.
Man kann auch optional jede einer Vielzahl zusätzlicher Fenstertechniken (Hamming, Hanning, usw.) anwenden, die y (i₀, j₀, k) glatt auf 0 hin abnehmen lassen, sobald k sich einem der Endwerte 1 oder k_max nähert. Dies reduziert die Effekte der Nicht-Periodizität in dem Ultraschallrückkehrsignal.
Schließlich erfordert der schnelle Fourier-Transformationsalgorithmus, dass k_max eine Potenz von 2 für eine höchst effiziente Implementierung der Fourier-Transformation aufweist. Wir verwendeten k_max = 256 für unsere Tests am lebenden Objekt. Älternativ, wenn k_max nicht eine Potenz von 2 ist, kann man Hamming, Hanning oder ähnliche Fenstertechniken anwenden, die das Signal glatt auf 0 bei k = 1 und k = k_max, abnehmen lassen und folgt das Signal mit genügend 0's zum Erhalten eines Längensignals bei der nächsten Potenz von 2.
Allgemeiner wird der Satz aller Wellenformen von allen Stellen wie folgt bezeichnet:
{Y(i, j, k)∣⁣i = 1..i_mag, j = 1..j_max, k = 1..k_max∣⁣},
wobei die Stellen indiziert sind durch i = 1..i_max und die Wellenformen innerhalb jeder Stelle indiziert sind durch j = 1..j_max.
Die j₀-ste gleichgerichtete digitalisierte Wellenform von der i₀-sten Stelle ist bezeichnet mit: {abs(y(i0, j0, k))∣⁣k = 1..kmax},∣⁣ und hat den folgenden theoretischen Wert:
abs(y(i₀ , j₀, k)) = abs(∫duy_g(t_k – u)E(u)R(u.)), k = k_max
Obgleich E(u) signifikant zwischen benachbarten Linien, wie sie durch verschiedene Typen von Gewebe gehen, variieren kann, variiert dieser Wert nur wenig (verglichen mit der Größe einer Stelle) längs einer einzelnen Linie. Zum Beispiel benutzte unsere Testdurchführung am lebenden Objekt gemittelte, gleichgerichtete, digitalisierte Wellenformen {z(i0, k)∣⁣k = 1..kmax} bestehend aus k_max oder 256 Punkten mit einer Sampling-Rate von 50 MHz. Dies entspricht einem Gesamtzeitintervall von 5,12 Mikrosekunden an der Stelle und, unter der Annahme einer durchschnittlichen Schallgeschwindigkeit von 1540 m/Sekunde = 1,54 mm/Mikrosekunde im Gewebe einer angenäherten Tiefe von 4 mm für die Stelle. Zusätzlich für unseren übertragenen Ultraschallimpuls von 1,5 Zyklen bei 7,5 MHz zentrierte sich yg (s) = 0 außerhalb eines Zeitintervalls der Halbwerisbreite 0,1 Mikrosekunden um die Zeit 0. Auf diese Art und Weite korrespondiert jeder Wert z (i₀, k) einer Bemittelten, gleichgerichteten, digitalisierten Wellenform mit einem räumlichen Fenster, das eine Halbwertsbreite von ungefähr 77 Mikrometern aufweist. Darüber hinaus liegen alle Punkte an einer Stelle innerhalb 2 mm vom Zentrum der Stelle längs einer einzelnen Scan-Linie und alle Rückkehrsignale kommen von einem etwas größerem räumlichen Fenster der Halbwertsbreite von ungefähr 2,1 mm.
Verfolgt man dieses Ausführungsbeispiel weiter, so ergibt sich im Allgemeinen, dass alle Punkte einer Stelle von einer sehr schmalen Nachbarschaft des Mittelpunkts dieser Stelle herkommen und alle Rückkehrsignale von einem etwas größeren Nachbarbereich dieser Zentrums. Für jede Stelle, indiziert durch i₀, können wir daher E(u) in dem obigen Integral durch ihren Durchschnittswert in dieser Stelle ersetzen, bezeichnet mit E_avg(i₀), wodurch man den einfacheren Ausdruck erhält, der den theoretischen Wert von abs(y(i₀, j₀, k)) sehr genau angenähert wiedergibt, nämlich:
E_avg(i₀)abs(∫ du y_g(t_k– u) R(u)), k = 1..k_max.
Ersetzt man die Variable u durch s = u – tk ergibt sich
E_avg(i₀)abs(∫du y_g(t_k– u)R(u)) = E_avg(i₀)abs(∫dsy_g(–s)R(t_k+ s)), k = 1..k_max
Es sei daran erinnert, dass
und demzufolge y_g(–s) ist Null außerhalb des schmalen Nachbarbereichs von 0, {s∣⁣–Δt/2 ≤ s ≤ Δt/2 } und besitzt eine Amplitude y₀ innerhalb dieses Nachbarbereichs. Wir teilen daher durch Faktoren entsprechend der Amplitude und der Dauer des übertragenen Ultraschallimpulses und definieren die effektive Reflektivität in der Tiefe (v/2)t_k als: Reff(tk) = (1/(y0Δt))abs(∫dsyg(–s)R(tk + s)).
Man beachte dabei insbesondere, dass R_eff (tk) unabhängig von der Gesamteffizienz des Systems E(u) ist. Der angenäherte theoretische Wert der gleichgerichteten digitalisierten Wellenform abs(y(i0, j0, k)) = abs (∫dsyg(–s)R(tk + s)), kann nun geschrieben werden als
E_avg(i₀)y₀ΔtR_eff(t_k).
Die Anwendung der schnellen Fourier-Transformation (FFT) auf die gemittelte optional gefensterte, digitalisierte gleichgerichtete Wellenform ergibt: FFT{z(i0, k)∣⁣}(f) ≃ FFT{[Eavg(i0)y0Δt]Reff(tk)}(f).
Da die FFT linear ist können wir den Faktor [ E_avg(i₀)y₀Δt] aus der FFT herausziehen und erhalten: FFT{z(i0, k)∣⁣}(f) ≃ [Eavg(i0)y0Δt]FFT{Reff(tk)}(f).
Das mit einem gegebenen Frequenzband assoziierte Energiespektrum ist gerade der Summe der Quadrate der Amplituden der korrespondierenden Fourier-Koeffizienten, das heißt
∑_f im, Frequenzband ∥⁣FFT{z{i₀ , k)∣⁣}(f)∥⁣² = [E_avg(i₀)y₀Δt]² × ∑_f im Frequenzband ∥⁣FFT{R_eff(t_k)}(f)∥⁣².
Das Verhältnis der Energiespektren, die mit zwei Frequenzbändern 1 und 2 assoziert sind, ist wiedergegeben durch
[∑_f in Band ₁∥⁣FFT{z{i₀, k)∣⁣}(f)∥⁣²]/ [∑_f in Band ₂∥⁣FFT{z(i₀, k)∣⁣}(f)∥⁣²], und reduziert sich auf das Verhältnis:
[∑_f in Band ₁∥⁣FFT{R_eff(t_k)}(f)∣⁣²]/ [∑_f in Band ₂∥⁣FFT{R_eff(t_k)}(f)∣⁣²]
Die unbekannten Faktoren E² haben sich herausgekürzt. Dies ist die Selbstkalibrierung in Stufe 105. Man beachte dabei, dass die Selbstkalibrierung sich bei jedem Verhältnis homogener funktionale (zum Beispiel linear, quadratisch, usw.) der Rückkehrwellenformen des gleichen Grades r ergibt, wo ein Funktional T vom Satz {w} der Wellenform zum Satz der realen Zahlen „homogen vom Grad r" genannt wird, wenn für einen festen ganzen Wert von r und jede reelle Zahl c T(cw) = c^r T(w).
Zum Beispiel sind die Funktionale
[∑_f in Band ₁∥⁣FFT{ }(f)∥⁣²
und
[∑_f in Band ₂∥⁣FFT{ }(f)∥⁣²
beide homogen vom Grad 2.
Die Selbstkalibrierung kann so mit einer Wavelet-Analyse oder einer ähnlichen Analyse kombiniert werden, ebenso wie mit der vorstehend beschriebenen Fourier-Analyse. Für einen Fachmann ist es klar, dass die Selbstkalibrierung im ein-, zwei-, drei- oder multidimensionalen Raum auch auf Resultate der Wavelet-Analyse oder einer ähnlichen Analysevariante angewendet werden kann, wobei die Streichformel der oben erwähnten Gleichungen auf jedes Verhältnis homogener Funktionen in den rückgekehrten Wellenformen angewendet werden kann.
Wie oben erwähnt wurde, können die numerischen Klassifikationsparameter die vom Gewebe in der interessierenden Region produziert worden sind, mit einer Tabelle von Werten für entsprechendes Gewebe verglichen werden. Die Tabelle der Werte, die in einem Register oder einem anderen Computerspeicher für einen automatischen Zugang und Vergleich oder auch sonst wo für einen Offline-Vergleich der numerischen Klassifikationen gespeichert ist, umfasst Daten, die für eine Kategorie von Gewebe mit dem ausdrücklichen Zweck der Schaffung einer Kontrolldatenbasis für Vergleichszwecke gesammelt und korreliert worden sind. Werte für bekannte normale Gewebezusammensetzungen, bekannte Gewebe mit Abnormalitäten wie sie traditionell auftreten und von einem bekannten Grad (malignes Gewebe, reparierbar geschädigtes Herzgewebe, irreparabel geschädigtes Herzgewebe) und bekannte Nicht-Gewebe-Komponenten, die üblicherweise mit diesem Typ von Gewebe in Beziehung stehen (zum Beispiel Plack in den Coronar-aterien) werden erzeugt und gespeichert zusammen mit der bekannten Diagnose, mit welcher der Wert jedes numerischen Klassifikationsparameters korreliert. Durch Vergleich der numerischen Werte des getesteten Gewebes mit den bekannten Werten kann somit eine Charakterisierung des getesteten Gewebes erfolgen unter Benutzung der diagnostischen Resultate, die mit den bekannten Werten verbunden sind. Die Tabelle der bekannten Werte kann auch Werte einschließen, die während früherer Testverfahren des gleichen Gewebes beim gleichen Patienten sowie beim gleichen Testen verschiedener Gewebe dieses Patienten oder beim Testen der gleichen Kategorie von Gewebe bei mehreren Patienten bestimmt worden sind.
Nachdem dieser Zyklus beendet ist oder auch zu jeder anderen Zeit kann der Ultraschallwandler automatisch oder unter der Kontrolle eines Operators bewegt werden, um einen anderen Bereich zu scannen und der Prozess beginnt von vorne. Auf diese Weise kann die Quantifizierung und akkuratere Diagnose von Erkrankungen durch das Vermessen aufeinanderfolgender Bereiche des Gewebes in gleichen Organen und/oder in verschiedenen Organen erreicht werden.
Obgleich die Prozessstufen und die Prozessoreinrichtungen zur Durchführung dieser Stufen unabhängig voneinander beschrieben worden sind, ist es für einen Fachmann klar, dass man die erfindungsgemäße Idee auch in einer Vielzahl von unterschiedlichen Ausgestaltungen anwenden kann, einschließlich der Verwendung von Kreiskomponenten, die in der Lage sind, zwei oder mehrere der getrennt besprochenen Stufen in einer einzelnen Funktion durchzuführen. Darüber hinaus kann der Einzelprozessor, der in den 1 und 2 mit 19 bezeichnet worden ist, auch in Komponenten aufgeteilt werden, ohne die wirksame Funktionalität zu ändern.
Die potenzielle räumliche Auflösung für eine Gewebecharakterisierung entsprechend der vorliegenden Erfindung ist deutlich besser als die Lösung wie sie von Systemen beim Stand der Technik erreicht wurde, die auf einer analogen Bildverarbeitung basiert. Ein Puls von c-Zyklen eines Signals mit einer Mittelfrequenz f_c MHz hat eine Dauer von c/f_c Mikrosekunden. Es besteht eine gewisse Unsicherheit in der Größe von c/f_c Mikrosekunden, der Dauer für den Umlauf der Ultraschallenergie vom Wandler zu Streuflächen an einer Stelle in einer interessierenden Region und zurück. Nimmt man an, dass die Schallgeschwindigkeit im Gewebe ungefähr 1540 Meter pro Sekunde (oder 0,154 cm/Mikrosekunde) beträgt, so ist die kalkulierte zeitliche Unsicherheit entsprechend einer räumlichen Unsicherheit von 0,077 c/f_c cm. Mit der Anzahl von Zyklen, die typischerweise im Bereich von 1,5 liegt und einer realistischen Mittelfrequenz von 7,5 MHz, können dann Fluktuationen in der Verteilung von Streuflächen in einem räumlichen Bereich so klein wie 150 Mikrometer gemessen werden. Eine derartige potentielle räumliche Auflösung ist mit der vorher zur Verfügung stehenden Technologie nicht erreichbar.
Ein weiterer Vorteil der vorliegenden Erfindung wird dadurch realisiert, dass die numerische Analyse für eine Gewebecharakterisierung unabhängig vom Wert der Mittelfrequenz des übertragenen Ultraschallsignals ausgeführt wird. Die übertragene Mittelfrequenz kann dann so gewählt werden, um das Eindringen und die räumliche Auflösung im spezielle Gewebe und Medium zu optimieren. Im Gegensatz dazu benötigen viele bekannte Systeme die Verwendung spezifischer Mittelfrequenzen, von denen wenigstens einige kleiner sein können als die optimal für ein gegebenes Verfahren oder ein gegebenes Gewebe notwendige Frequenz.
Darüber hinaus erleichtern die Rauschreduktion durch Mittelwertbildung und die Eliminierung unbekannter Parameter, die sich auf die Wirksamkeit und die Ab schwächung beziehen durch Selbstkalibrierung gemeinsam die Analyse sehr schwacher Rückkehrsignale. Dies erlaubt die Verwendung höherer übertragener Mittelfrequenzen als dies beim Stand der Technik der Fall ist.
Bezug nehmend auf 2 erzeugt ein konventionelles Ultraschallgerät ein Bild 6 von der Amplitude der reflektierten Energie aus der Region entsprechend jedem Pixel unter Verwendung einer konventionellen analogen Bildverarbeitung 5. Die Amplitude wird in einen Grauskalawert für das relevante Pixel konvertiert unter Benutzung eines algorithmischen Kompressionsalgorithmus. Diese konventionelle Einrichtung der Erzeugung eines Ultraschallbildes 6 kann mit der erfindungsgemäßen Gewebeklassifizierungseinrichtung kombiniert werden, um ein koloriertes Bild 17 (dargestellt in 4) einer Geweberegion zu erzeugen, anstelle des vorstehend beschriebenen konventionellen Ultraschallbildes. Im kolorierten Bild 17 entspricht die Farbe jedes Unterbereichs oder Pixels seiner Klassifizierung als normal oder abnormal. Eine Abstufung der Farbe kann ebenfalls angewandt werden um unbestimmte Pixel anzuzeigen oder um Zwischenzustände zwischen „höchstwahrscheinlich normal" und „höchstwahrscheinlich abnormal" wiedergeben zu können. Die Klassifizierung kann auf einem Gewebebereich beschränkt werden, entsprechend zum Beispiel einem Teil eines Organs, zum Beispiel der Herzwand, die ausgewählt worden ist unter Verwendung eines konventionellen Ultraschallbildes 6, das vom gleichen Gerät erhalten worden ist. 4 illustriert eine schematische Wiedergabe von Stellen des Herzgewebes, das sowohl normale (13) als auch abnormale (13') Geweberegionen aufweist.
Die in den 5A und 5B gezeigten Tabellen illustrieren die Wirksamkeit des erfindungsgemäßen Geräts zur Gewebecharakterisierung. Die Tabellen sind für die gleichen Herzgewebeproben erstellt worden, und schließen Bereiche mit normalem Gewebe und mit durch Infarkt geschädigtem Gewebe ein, wobei 5A die Resultate zeigt, wenn das Selbstkalibrierverfahren verwendet wird und 5B die Resultate, die erhalten werden, wenn man ein nicht selbst kalibrierendes Verfahren verwendet. Es sei daran erinnert, dass die Verfahren nach dem Stand der Technik, wie beispielsweise das im vorstehend erwähnten Miwa-Patent, alle nicht selbstkalibrierend sind. Da ein sehr großes Maß an Variabilität hinsichtlich der Ab sorption des absoluten Reflexionsvermögens und der akustischen Impedanz zwischen normalem und infarktgeschädigtem Herzgewebe vorhanden ist und die entsprechenden Variationen in den zurückkehrenden Ultraschallsignalen zwischen benachbarten Scan-Bereichen gemessen werden, führt das Fehlen der Kalibrierung zu in starkem Maße unexakten Diagnoseresultaten wie dies aus 5B ersichtlich ist. Die Resultate in 5A wurden erhalten durch Anwendung der Stufen in 3 bei Probemessungen des Herzgewebes am lebenden Körper, wobei auch wiederum das Herzgewebe sowohl normale als auch infarktgeschädigte Regionen aufwies. Die Resultate in 5B wurden erhalten durch Anwendung aller Stufen in 3 außer der Stufe 105 für die Selbstkalibrierung. Die Selbstkalibrierung wurde in diesem Fall weggelassen, das heißt, die separaten Energiespektren von separaten Stellen 30 innerhalb eines interessierenden Bereichs 16, die bei 104 errechnet wurden, wurden ermittelt zur Bildung eines Mittelwertenergiespektrums für die Region. Ansonsten wurden die gleichen Eingangsdaten und Verfahrensschritte zur Erstellung der Tabellen nach 5A und 5B verwendet. Die Resultate der 5A und 5B können wie folgt zusammengefasst werden.
c/a Verhältnis (relative Energie in Hochfrequenzbändern)/(relative Energie in Niederfrequenzbändern)
Das Selbstkalibrierverfahren führt zu einer klaren Trennung zwischen normalen und infarktgeschädigtem Gewebe und zu einem Bereich von möglichen klaren diagnostischen Schnittpunkten. Die Energieverhältnisse beim nichtselbstkalibrierenden Verfahren sind fast ununterscheidbar und, wenn überhaupt, von kleiner diagnostischer Bedeutung.
Das hohe c/a-Verhältnis im infarktgeschädigten Herzgewebe in 5A entspricht einer sehr geringen Dichte von Streuflächen im Niederfrequenzraumgebiet, verglichen mit der Dichte im Hochfrequenzgebiet.
Die Raumfrequenz f_Raum, in Zyklen pro Zentimeter verbunden mit einer Frequenzkomponenten f_Zeit in der Amplitudenmodulation der erhaltenen Wellenform steht in inverser Beziehung zu einem räumlichen Maßstab von Streuflächen oder Variationen in der Dichte. Der Maßstab ist wiedergegeben durch
1/f_Raum = (v/2)1/f_Zeit (cm)
worin v die Geschwindigkeit des Schalls in Zentimeters pro Mikrosekunde und f_Zeit die Frequenz der Amplitudenmodulation in MHz ist
= 0,77 × 2ⁿ/f_s (cm)
worin f die Fourier-Frequenz (Index der Fourier-Komponente) in Zyklen pro Sampling-Fenster von 2ⁿ = k_max Punkten pro Wellenform ist, und s die Sampling-Rate in MHz.
Unser „Niederfrequenz-Band" umfassend Fourier-Frequenzen f von 5 bis 20 Zyklen pro Fenster von 256 Punkten (2ⁿ = 256, oder n = 8) bei einer Sampling-Rate von 50 MHz entspricht somit einem räumlichen Maßstab von 0,020 cm (für f = 20) bis 0,079 cm (für f = 5), das heißt ungefähr 200 bis 800 Mikrometer.
Auf diese Weise ist es klar, dass mehr als eine Breitbandklassifizierung von normal oder abnormal für kleine definierte interessierende Bereiche realisiert werden kann. Beispiele der spezifischen Diagnose, die gemacht werden kann, umfasst das Folgende:
Im Wesentlichen nicht-invasive Diagnose von Herzmuskelerkrankungen einschließlich der Bestimmung, ob geschädigtes Gewebe repariert werden kann oder nicht;
Differenzierung zwischen Plack und Thrombus in Koronararterien während einer Angioplastik;
Unterscheidung zwischen bösartigen und gutartigen Tumoren und Diagnose von infiltrativen gegenüber entzündlichen Erkrankungen

Claims

Gerät zur Gewebeklassifizierung in einem interessierenden Bereich, umfassend: eine Einrichtung (2) zum Erzeugen von Ultraschallimpulsen; Wandler (9) um die genannten Ultraschallimpulse an den genannten interessierenden Bereich anzulegen und um zurückkehrende Ultraschallimpulse von diesem interessierenden Bereich zu empfangen; eine Einrichtung (20) zum Digitalisieren der zurückkehrenden Ultraschallimpulse; eine Einrichtung (19) zum Demodulieren der rückkehrenden Ultraschallimpulse durch Vollwellengleichrichtung um die Amplitudenmodulation in diesen digitalisierten rückkehrenden Ultraschallimpulsen zu erhalten; eine Berechnungseinrichtung (19} zum Berechnen des Leistungsspektrums durch eine schnelle Fourier-Transformation auf die besagten gleichgerichteten digitalisierten Impulse; eine Einrichtung (19) die geeignet sind, die Fourier-Energie in jeder einer Mehrzahl von ausgewählten Fourier-Frequenzbändern in diesem Leistungsspektrum zu bestimmen; eine Einrichtung zum selektiven Vergleichen der Fourier-Energien für die besagten ausgewählten Fourier-Frequenzbänder des besagten Leistungsspektrums und zum Erhalten wenigstens eines Energievergleichs und eine Korrelationseinrichtung zum korrelieren des wenigstens einen Energievergleichs mit wenigstens einer Gewebeklassifikation.
Vorrichtung nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die genannte Einrichtung zum selektiven Vergleichen eine Einrichtung enthält, um Verhältnisse zwischen Energien in den ausgewählten Frequenzbändern zu erhalten.
Vorrichtung nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass er weiter eine Speichereinrichtung (25) zum Speichern der genannten digitalisierten Impulse enthält.
Vorrichtung nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass er eine Mittel bildende Einrichtung zur Mittlung der gespeicherten digitalisierten Impulse enthält.
Vorrichtung nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass die Einrichtung zum selektiven Energievergleich in jedem einer Mehrzahl von ausgewählten Frequenzbändern eine Einrichtung enthält, um wenigstens einen numerischen Wert zuzuweisen, der den genannten relativen Betrag der Energie repräsentiert.
Vorrichtung nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass er darüber hinaus eine Tabellenspeichereinrichtung enthält und wobei die genannte Korrelationseinrichtung eine Einrichtung umfasst, um den wenigstens einen numerischen Wert, der den genannten relativen Energiebetrag repräsentiert, mit wenigstens einer gespeicherten Tabelle bekannter numerischer Klassifikationswerte von normierten Daten zu vergleichen.
Gerät zur Gewebeklassifizierung in einem interessierenden Bereich, umfassend: eine Einrichtung (2) zum Erzeugen von Ultraschallimpulsen; Wandler (9) um die genannten Ultraschallimpulse an den genannten interessierenden Bereich anzulegen und um zurückkehrende Ultraschallimpulse von diesem interessierenden Bereich zu empfangen; eine Einrichtung (20) zum Digitalisieren der zurückkehrenden Ultraschallimpulse; eine Einrichtung (19) zum Demodulieren der rückkehrenden Ultraschallimpulse um die Amplitudenmodulation in diesen digitalisierten rückkehrenden Ultraschallimpulsen zu erhalten; eine Berechnungseinrichtung (19) zum Berechnen des Leistungsspektrums durch eine schnelle Fourier-Transformation auf die besagten demodulierte digitalisierten Impulse; eine Einrichtung (19) die geeignet ist, die Fourier-Energie in jeder einer Mehrzahl von ausgewählten Fourier-Frequenzbändern in diesem Leistungsspektrum zu bestimmen; eine Einrichtung (19) zum selektiven Vergleichen der Fourier-Energien für jedes einer Mehrzahl ausgewählter Fourier-Frequenzbändern des besagten Leistungsspektrums und zum Erhalten wenigstens eines Energievergleichs und eine Korrelationseinrichtung (19) zum korrelieren des wenigstens einen Energievergleichs mit wenigstens einer Gewebeklassifikation.