FR3035531A1

FR3035531A1 -

Info

Publication number: FR3035531A1
Application number: FR1653593A
Authority: FR
Inventors: Dorin Comaniciu; Liexiang Fan; Francois Forlot; Ali Kamen; Tommaso Mansi; Saikiran Rapaka
Original assignee: Siemens Medical Solutions USA Inc
Current assignee: Siemens Medical Solutions USA Inc
Priority date: 2015-04-22
Filing date: 2016-04-22
Publication date: 2016-10-28
Also published as: KR101874053B1; US20160310107A1; DE102016107220A1; CN106073824A; CN106073824B; KR20160125910A; US9814446B2; DE102016107220B4

Abstract

Un procédé et un système pour une estimation automatique non invasive de module de cisaillement et de viscosité de tissu biologique à partir d'une imagerie par ondes de cisaillement sont exposés. Des images d'ondes de cisaillement sont acquises pour évaluer les propriétés mécaniques d'un organe d'un patient. Une propagation d'ondes de cisaillement dans le tissu dans les images d'ondes de cisaillement est simulée sur la base de valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu en utilisant un modèle de calcul de propagation d'ondes de cisaillement. La propagation d'ondes de cisaillement simulée est comparée à une propagation d'ondes de cisaillement observée dans les images d'ondes de cisaillement du tissu en utilisant une fonction de coût. Des valeurs de module de cisaillement et de viscosité spécifiques au patient pour le tissu sont estimées pour optimiser la fonction de coût en comparant la propagation d'ondes de cisaillement simulée à la propagation d'ondes de cisaillement observée.

Description

I ARRIERE-PLAN DE L'INVENTION La présente invention se rapporte à une estimation basée sur des images médicales de propriétés mécaniques de tissu et plus particulièrement à une estimation automatique de module de cisaillement et de viscosité de tissu à partir d'une imagerie par ondes de cisaillement. L'imagerie par ondes de cisaillement (SWI ; shear-wave imaging) est une modalité d'imagerie basée sur les ultrasons qui peut offrir des informations importantes quant à la structure et à l'intégrité d'un tissu. Dans la SWI, une sonde à ultrasons est utilisée pour générer et suivre des ondes de cisaillement en propagation dans un tissu biologique. Une force de rayonnement provenant d'une impulsion de force de rayonnement acoustique (ARFI ; acoustic radiation force impulse) génère les ondes de cisaillement dans le tissu. La vitesse de propagation des ondes de cisaillement dans le tissu est mesurée et une séquence temporelle d'images montrant le déplacement de l'onde de cisaillement est capturée par la sonde à ultrasons. Des mesures qualitatives ont été dérivées de la SWI, par exemple pour mettre en lumière des tissus plus rigides ou plus mous dans une région d'intérêt. Les applications cliniques de la SWI sont nombreuses, spécialement en oncologie, où la SWI peut être utilisée pour faire une distinction entre des lésions malignes et bénignes. Cependant, une estimation quantitative précise d'élasticité et de viscosité de tissu à partir d'une SWI demeure un défi important. Si le module d'élasticité peut être directement mis en relation avec la vitesse des ondes de cisaillement dans des solides isotropes homogènes, cette relation ne tient pas dans des milieux visqueux comme des tissus biologiques où la viscosité affecte également la vitesse de l'onde de cisaillement. Il est donc important de considérer les deux propriétés dans le processus d'estimation afin de parvenir à une évaluation précise de la mécanique tissulaire et de la constitution du tissu.

3035531 2 BREF RESUME DE L'INVENTION La présente invention propose un procédé et un système pour estimer des valeurs spécifiques à un patient pour le module de cisaillement et la 5 viscosité d'un tissu biologique à partir d'une imagerie par ondes de cisaillement (SWI). Des modes de réalisation de la présente invention couplent un modèle direct de propagation d'ondes de cisaillement dans des milieux mous avec un algorithme d'optimisation pour estimer automatiquement à la fois le module de cisaillement et la viscosité à partir d'images d'ondes de cisaillement. Le 10 déplacement d'ondes de cisaillement est calculé à partir d'un modèle direct de propagation d'ondes de cisaillement, compte tenu du module de cisaillement et de la viscosité. Une fonction de coût, qui évalue la différence entre la propagation d'ondes de cisaillement informatique et la propagation d'ondes de cisaillement observée dans les images d'ondes de cisaillement, est ensuite 15 minimisée, par exemple en utilisant un optimiseur sans gradient, pour estimer des valeurs personnalisées pour le module de cisaillement et la viscosité du tissu. Des modes de réalisation de la présente invention peuvent utiliser une approche hiérarchique, qui permet une estimation de cartes spatiales de module de cisaillement et de viscosité, qui peuvent ensuite être affichées pour 20 un utilisateur final à des fins de diagnostic. Une carte obtenue à partir d'une estimation initiale du module de cisaillement à partir de l'imagerie par ondes de cisaillement en utilisant l'approximation de tissu homogène peut être également utilisée comme initialisation de l'approche proposée, qui estime à la fois le module de cisaillement et la viscosité.

25 Dans un mode de réalisation de la présente invention, la propagation d'ondes de cisaillement dans un tissu d'un patient est simulée sur la base de valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu en utilisant un modèle de calcul de propagation d'ondes de cisaillement. La propagation d'ondes de cisaillement simulée est comparée à une propagation d'ondes de 30 cisaillement observée dans des images d'ondes de cisaillement du tissu en utilisant une fonction de coût. Des valeurs de module de cisaillement et de viscosité spécifiques au patient pour le tissu sont estimées pour optimiser la 3035531 3 fonction de coût en comparant la propagation d'ondes de cisaillement simulée à la propagation d'ondes de cisaillement observée. Sous un premier aspect, un procédé pour estimer un module de cisaillement et une viscosité d'un tissu d'un patient sur la base d'images 5 d'ondes de cisaillement du tissu comprend : la simulation d'une propagation d'ondes de cisaillement dans le tissu sur la base de valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu en utilisant un modèle de calcul de propagation d'ondes de cisaillement ; la comparaison de la propagation d'ondes de cisaillement simulée à une 10 propagation d'ondes de cisaillement observée dans les images d'ondes de cisaillement du tissu en utilisant une fonction de coût ; et l'estimation de valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu spécifiques au patient pour optimiser la fonction de coût en comparant la propagation d'ondes de cisaillement simulée à la propagation d'ondes de 15 cisaillement observée. En fonction des modes de réalisation, le procédé peut comprendre une ou plusieurs des caractéristiques suivantes : - visualisation des valeurs de module de cisaillement et de viscosité spécifiques au patient estimées en générant des cartes spatiales de module de 20 cisaillement et de viscosité. - la simulation d'une propagation d'ondes de cisaillement dans le tissu sur la base de valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu en utilisant un modèle de calcul de propagation d'ondes de cisaillement comprend : le calcul d'un déplacement en cisaillement du tissu dans un 25 domaine spatial correspondant à au moins une région des images d'ondes de cisaillement à chacune d'une pluralité d'étapes temporelles sur la base des valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu. - le calcul d'un déplacement en cisaillement du tissu dans un domaine spatial correspondant à au moins une région des images d'ondes de 30 cisaillement à chacune d'une pluralité d'étapes temporelles sur la base des valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu comprend : le calcul du déplacement en cisaillement du tissu dans le domaine spatial en 303 5 531 4 résolvant p&iz=iV2u+?J8V2u à chaque étape temporelle, où p est le module de cisaillement, q est la viscosité, p est une densité du tissu, et u est le déplacement en cisaillement du tissu. - la simulation d'une propagation d'ondes de cisaillement dans le tissu 5 sur la base de valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu en utilisant un modèle de calcul de propagation d'ondes de cisaillement comprend : la simulation de la propagation d'ondes de cisaillement dans le tissu en utilisant le modèle de calcul de propagation d'ondes de cisaillement avec des valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu initialisées 10 prédéterminées. - la simulation d'une propagation d'ondes de cisaillement dans le tissu sur la base de valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu en utilisant un modèle de calcul de propagation d'ondes de cisaillement comprend : le calcul d'une valeur initiale de module de cisaillement pour le tissu 15 sur la base d'une vitesse mesurée d'ondes de cisaillement dans les -images d'ondes de cisaillement avec une supposition que le tissu est non visqueux ; et la simulation d'une propagation d'ondes de cisaillement dans le tissu en utilisant le modèle de calcul de propagation d'ondes de cisaillement avec la valeur initiale calculée de module de cisaillement et une valeur initiale prédéterminée 20 de viscosité. - la simulation d'une propagation d'ondes de cisaillement dans le tissu sur la base de valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu en utilisant un modèle de calcul de propagation d'ondes de cisaillement comprend : la détermination de conditions initiales de limites pour un 25 déplacement en cisaillement dans le tissu sur la base d'un nombre de premières trames des images d'ondes de cisaillement ; et la simulation de la propagation d'ondes de cisaillement dans le tissu en partant des conditions initiales de limites pour le déplacement en cisaillement dans le tissu sur la base des valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu en utilisant le 30 modèle de calcul de propagation d'ondes de cisaillement. - la simulation d'une propagation d'ondes de cisaillement dans le tissu sur la base de valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu en 3035531 5 utilisant un modèle de calcul de propagation d'ondes de cisaillement comprend : la détermination de conditions initiales de limites pour la propagation d'ondes de cisaillement en utilisant un modèle direct d'une impulsion de force de rayonnement acoustique (ARFI) utilisée pour générer les 5 ondes de cisaillement dans les images d'ondes de cisaillement, dans lequel le modèle direct de l'ARFI est adapté à des paramètres courants de sonde d'une sonde à ultrasons utilisée pour acquérir les images d'ondes de cisaillement ; et la simulation de la propagation d'ondes de cisaillement dans le tissu en partant des conditions initiales de limites sur la base des valeurs de module de 10 cisaillement et de viscosité pour le tissu en utilisant le modèle de calcul de propagation d'ondes de cisaillement. - la comparaison de la propagation d'ondes de cisaillement simulée à une propagation d'ondes de cisaillement observée dans les images d'ondes de cisaillement du tissu en utilisant une fonction de coût comprend : la 15 comparaison directe d'un déplacement d'ondes de cisaillement simulé à un déplacement d'ondes de cisaillement observé à une trame temporelle particulière pour une pluralité d'emplacements dans un domaine spatial des images d'ondes de cisaillement en utilisant la fonction de coût. - la comparaison directe d'un déplacement d'ondes de cisaillement 20 simulé à un déplacement d'ondes de cisaillement observé à une trame temporelle particulière pour une pluralité d'emplacements dans un domaine spatial des images d'ondes de cisaillement en utilisant la fonction de coût comprend : le calcul d'une fonction de coût normalisée par corrélation croisée qui compare directement le déplacement d'ondes de cisaillement simulé au 25 déplacement d'ondes de cisaillement observé à la trame temporelle particulière pour la pluralité d'emplacements dans un domaine spatial des images d'ondes de cisaillement. - la comparaison directe d'un déplacement d'ondes de cisaillement simulé à un déplacement d'ondes de cisaillement observé à une trame 30 temporelle particulière pour une pluralité d'emplacements dans un domaine spatial des images d'ondes de cisaillement en utilisant la fonction de coût comprend : le calcul d'une somme de fonction de coût de distances au carré qui 3035531 6 compare directement le déplacement d'ondes de cisaillement simulé au déplacement d'ondes de cisaillement observé à la trame temporelle particulière pour la pluralité d'emplacements dans le domaine spatial des images d'ondes de cisaillement. 5 - la comparaison de la propagation d'ondes de cisaillement simulée à une propagation d'ondes de cisaillement observée dans les images d'ondes de cisaillement du tissu en utilisant une fonction de coût comprend : la comparaison directe d'un déplacement d'ondes de cisaillement simulé à un déplacement d'ondes de cisaillement observé pour un emplacement particulier 10 dans un domaine spatial de la trame d'images d'ondes de cisaillement à chacune d'une pluralité d'étapes temporelles en utilisant la fonction de coût. - la comparaison de la propagation d'ondes de cisaillement simulée à une propagation d'ondes de cisaillement observée dans les images d'ondes de cisaillement du tissu en utilisant une fonction de coût comprend : la 15 comparaison directe d'un déplacement d'ondes de cisaillement simulé à un déplacement d'ondes de cisaillement observé pour chacun d'une pluralité d'emplacements dans un domaine spatial de la trame d'images d'ondes de cisaillement à chacune d'une pluralité d'étapes temporelles en utilisant la fonction de coût. 20 - la comparaison de la propagation d'ondes de cisaillement simulée à une propagation d'ondes de cisaillement observée dans les images d'ondes de cisaillement du tissu en utilisant une fonction de coût comprend : le calcul d'une fonction de coût dans un espace radio-fréquentiel qui compare un décalage mesuré de radiofréquence de la propagation d'ondes de cisaillement observée 25 avec un décalage calculé de radiofréquence de la propagation d'ondes de cisaillement simulée. - l'estimation de valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu spécifiques au patient pour optimiser la fonction de coût en comparant la propagation d'ondes de cisaillement simulée à la propagation d'ondes de 30 cisaillement observée comprend : l'estimation d'une valeur initiale de module de cisaillement et d'une valeur initiale de viscosité pour le tissu dans une région cible des images d'ondes de cisaillement ; la simulation de la propagation 3035531 7 d'ondes de cisaillement en utilisant le modèle de calcul de propagation d'ondes de cisaillement avec les valeurs courantes pour le module de cisaillement et la viscosité du tissu dans la région cible ; la génération d'une carte d'erreurs montrant une distribution spatiale de valeurs d'erreurs entre la propagation 5 d'ondes de cisaillement simulée en utilisant les valeurs courantes pour le module de cisaillement et la viscosité et la propagation spatiale observée ; la segmentation de la carte d'erreurs pour identifier des sous-régions de tissu au sein de la région cible sur la base des valeurs d'erreurs entre la propagation d'ondes de cisaillement simulée en utilisant les valeurs courantes pour le 10 module de cisaillement et la viscosité et la propagation spatiale observée ; et l'estimation de valeurs de module de cisaillement et de viscosité à variations spatiales pour le tissu dans la région cible en calculant des valeurs séparées pour le module de cisaillement et la viscosité pour chacune des sous-régions de tissu identifiées pour optimiser la fonction de coût en utilisant une optimisation 15 mu lticritères. - l'estimation de valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu spécifiques au patient pour optimiser la fonction de coût en comparant la propagation d'ondes de cisaillement simulée à la propagation d'ondes de cisaillement observée comprend en outre : la répétition des étapes de 20 simulation de la propagation d'ondes de cisaillement en utilisant le modèle de calcul de propagation d'ondes de cisaillement avec les valeurs courantes pour le module de cisaillement et la viscosité du tissu dans la région cible, de génération d'une carte d'erreurs, de segmentation de la carte d'erreurs, et d'estimation de valeurs de module de cisaillement et de viscosité à variations 25 spatiales pour le tissu dans la région cible jusqu'à ce qu'un nombre des sous- régions dans la région cible converge. - la répétition des étapes de simulation d'une propagation d'ondes de cisaillement dans le tissu sur la base de valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu en utilisant un modèle de calcul de propagation 30 d'ondes de cisaillement, de comparaison de la propagation d'ondes de cisaillement simulée à une propagation d'ondes de cisaillement observée dans les images d'ondes de cisaillement du tissu en utilisant une fonction de coût, et 3035531 8 d'estimation de valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu spécifiques au patient pour optimiser la fonction de coût en comparant la propagation d'ondes de cisaillement simulée à la propagation d'ondes de cisaillement observée, jusqu'à ce que la propagation d'ondes de cisaillement 5 simulée converge jusqu'à la propagation d'ondes de cisaillement observée dans les images d'ondes de cisaillement. - les valeurs de module de cisaillement et les valeurs de viscosité pour le tissu spécifiques au patient estimées sont des valeurs de module de cisaillement et des valeurs de viscosité à variations spatiales, et la visualisation 10 des valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu spécifiques au patient estimées en générant des cartes spatiales de module de cisaillement et de viscosité comprend : la génération d'une carte en couleurs de module de cisaillement en mappant les valeurs de module de cisaillement spécifiques au patient estimées à variations spatiales sur un domaine spatial des images 15 d'ondes de cisaillement et l'attribution d'une couleur à chaque pixel dans la carte en couleurs de module de cisaillement sur la base de la valeur de module de cisaillement spécifique au patient estimée pour ce pixel ; et la génération d'une carte en couleurs de viscosité en mappant les valeurs de viscosité spécifiques au patient estimées à variations spatiales sur le domaine spatial 20 des images d'ondes de cisaillement et l'attribution d'une couleur à chaque pixel dans la carte en couleurs de viscosité sur la base de la valeur de viscosité spécifique au patient estimée pour ce pixel. Sous un autre aspect, l'invention se rapporte à un support non transitoire lisible par un ordinateur stockant des instructions de programme informatique 25 (code) pour estimer un module de cisaillement et une viscosité de tissu d'un patient sur la base d'images d'ondes de cisaillement du tissu, les instructions de programme informatique, lorsqu'elles sont exécutées par un processeur, faisant que le processeur exécute des opérations mettant en oeuvre les étapes du présent procédé.

30 Sous un autre aspect, un appareil pour estimer un module de cisaillement et une viscosité de tissu d'un patient sur la base d'images d'ondes de cisaillement du tissu comprend : 3035531 9 un moyen pour simuler une propagation d'ondes de cisaillement dans le tissu sur la base de valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu en utilisant un modèle de calcul de propagation d'ondes de cisaillement ; un moyen pour comparer la propagation d'ondes de cisaillement simulée 5 à une propagation d'ondes de cisaillement observée dans les images d'ondes de cisaillement du tissu en utilisant une fonction de coût ; et un moyen pour estimer des valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu spécifiques au patient pour optimiser la fonction de coût en comparant la propagation d'ondes de cisaillement simulée à la propagation 10 d'ondes de cisaillement observée. En fonction des modes de réalisation, l'appareil peut comprendre une ou plusieurs des caractéristiques suivantes : - un moyen pour visualiser les valeurs de module de cisaillement et de viscosité spécifiques au patient estimées en générant des cartes spatiales de 15 module de cisaillement et de viscosité. - le moyen pour simuler une propagation d'ondes de cisaillement dans le tissu sur la base de valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu en utilisant un modèle de calcul de propagation d'ondes de cisaillement comprend : un moyen pour calculer un déplacement en cisaillement du tissu 20 dans un domaine spatial correspondant à au moins une région des images d'ondes de cisaillement à chacune d'une pluralité d'étapes temporelles sur la base des valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu. - le moyen pour comparer la propagation d'ondes de cisaillement simulée à une propagation d'ondes de cisaillement observée dans les images d'ondes 25 de cisaillement du tissu en utilisant une fonction de coût comprend : un moyen pour comparer directement un déplacement d'ondes de cisaillement simulé à un déplacement d'ondes de cisaillement observé à une trame temporelle particulière pour une pluralité d'emplacements dans un domaine spatial des images d'ondes de cisaillement en utilisant la fonction de coût. 30 - le moyen pour comparer la propagation d'ondes de cisaillement simulée à une propagation d'ondes de cisaillement observée dans les images d'ondes de cisaillement du tissu en utilisant une fonction de coût comprend : un moyen 3035531 10 pour comparer directement un déplacement d'ondes de cisaillement simulé à un déplacement d'ondes de cisaillement observé pour un emplacement particulier dans un domaine spatial de la trame d'images d'ondes de cisaillement à chacune d'une pluralité d'étapes temporelles en utilisant la 5 fonction de coût. - le moyen pour comparer la propagation d'ondes de cisaillement simulée à une propagation d'ondes de cisaillement observée dans les images d'ondes de cisaillement du tissu en utilisant une fonction de coût comprend : un moyen pour comparer directement un déplacement d'ondes de cisaillement simulé à 10 un déplacement d'ondes de cisaillement observé pour chacun d'une pluralité d'emplacements dans un domaine spatial de la trame d'images d'ondes de cisaillement à chacune d'une pluralité d'étapes temporelles en utilisant la fonction de coût. - le moyen pour comparer la propagation d'ondes de cisaillement simulée 15 à une propagation d'ondes de cisaillement observée dans les images d'ondes de cisaillement du tissu en utilisant une fonction de coût comprend : un moyen pour comparer un décalage mesuré de radiofréquence de la propagation d'ondes de cisaillement observée avec un décalage calculé de radiofréquence de la propagation d'ondes de cisaillement simulée. 20 - le moyen pour estimer des valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu spécifiques au patient pour optimiser la fonction de coût en comparant la propagation d'ondes de cisaillement simulée à la propagation d'ondes de cisaillement observée comprend : un moyen pour estimer une valeur initiale de module de cisaillement et une valeur initiale de viscosité pour 25 le tissu dans une région cible des images d'ondes de cisaillement ; un moyen pour simuler la propagation d'ondes de cisaillement en utilisant le modèle de calcul de propagation d'ondes de cisaillement avec les valeurs courantes pour le module de cisaillement et la viscosité du tissu dans la région cible ; un moyen pour générer une carte d'erreurs montrant une distribution spatiale de valeurs 30 d'erreurs entre la propagation d'ondes de cisaillement simulée en utilisant les valeurs courantes pour le module de cisaillement et la viscosité et la propagation spatiale observée ; un moyen pour segmenter la carte d'erreurs 3035531 11 pour identifier des sous-régions de tissu au sein de la région cible sur la base des valeurs d'erreurs entre la propagation d'ondes de cisaillement simulée en utilisant les valeurs courantes pour le module de cisaillement et la viscosité et la propagation spatiale observée ; et un moyen pour estimer des valeurs de 5 module de cisaillement et de viscosité à variations spatiales pour le tissu dans la région cible en calculant des valeurs séparées pour le module de cisaillement et la viscosité pour chacune des sous-régions de tissu identifiées pour optimiser la fonction de coût. Ces avantages, et d'autres, de l'invention apparaîtront à ['homme de l'art 10 en référence à la description détaillée qui suit et aux dessins d'accompagnement. BREVE DESCRIPTION DES DESSINS 15 La Figure 1 illustre un procédé pour une estimation non invasive du module de cisaillement et de la viscosité d'une région cible de tissu biologique selon un mode de réalisation de la présente invention ; la Figure 2 illustre une infrastructure d'application pour estimer des valeurs de module de cisaillement et de viscosité spécifiques au patient à partir 20 d'images d'ondes de cisaillement en utilisant un modèle de calcul de propagation d'ondes de cisaillement selon un mode de réalisation de la présente invention ; la Figure 3 illustre un procédé pour estimer des valeurs de module de cisaillement et de viscosité spécifiques au patient à partir d'images d'ondes de 25 cisaillement en utilisant un modèle de calcul de propagation d'ondes de cisaillement selon un mode de réalisation de la présente invention ; la Figure 4 illustre des exemples de propagations d'ondes de cisaillement observées et simulées après une estimation de paramètres de module de cisaillement et de viscosité ; et 30 la Figure 5 est un schéma fonctionnel de haut niveau d'un ordinateur apte à mettre en oeuvre la présente invention.

3035531 12 DESCRIPTION DETAILLEE La présente invention se rapporte à une estimation automatique de module de cisaillement et de viscosité de tissu biologique à partir d'une 5 imagerie par ondes de cisaillement (SWI). Des modes de réalisation de la présente invention sont décrits ici pour donner une compréhension visuelle du procédé pour estimer des valeurs spécifiques au patient pour le module de cisaillement et la viscosité d'une région de tissu. Une image numérique est souvent composée de représentations numériques d'un ou plusieurs objet(s) 10 (ou formes). La représentation numérique d'un objet est souvent décrite ici en termes d'identification et de manipulation des objets. De telles manipulations sont des manipulations virtuelles réalisées dans la mémoire ou autres circuits/matériels d'un système informatique. En conséquence, il doit être entendu que des modes de réalisation de la présente invention peuvent être 15 mis en oeuvre au sein d'un système informatique utilisant des données stockées au sein du système informatique. Des modes de réalisation de la présente invention utilisent une approche de modélisation inverse pour estimer des valeurs de module de cisaillement et de viscosité spécifiques au patient à partir d'images d'ondes de cisaillement en 20 utilisant un modèle direct de propagation d'ondes de cisaillement. Le modèle direct de propagation d'ondes de cisaillement est employé pour calculer, compte tenu d'un ensemble de paramètres de module de cisaillement et de viscosité, et d'une condition initiale, le déplacement d'ondes de cisaillement dans un treillis en grille multidimensionnel (2D/3D) dont l'étendue couvre le 25 domaine observé. La propagation d'ondes de cisaillement calculée est ensuite comparée avec la propagation d'ondes de cisaillement observée dans les images d'ondes de cisaillement. Si la propagation d'ondes de cisaillement calculée ne correspond pas à la propagation d'ondes de cisaillement observée, en fonction d'une fonction de coût sélectionnée, un processus d'optimiseur est 30 employé pour estimer le module de cisaillement et la viscosité optimaux automatiquement. Par exemple, dans une mise en oeuvre possible, une mesure normalisée par corrélation croisée peut être utilisée comme une fonction de 3035531 13 coût pour comparer les propagations d'ondes de cisaillement calculée et observée, mais une quelconque mesure de similarité peut être utilisée. Le processus d'optimisation peut être exécuté en utilisant un optimiseur sans gradient, mais la présente invention ne s'y limite pas. Un procédé hiérarchique 5 peut être utilisé pour estimer des valeurs variant spatialement pour le module de cisaillement et la viscosité sur une région cible de tissu. Une première carte d'estimations de module de cisaillement peut être obtenue en utilisant la vitesse d'ondes de cisaillement, qui est liée au module de cisaillement dans des milieux non visqueux. Cette carte peut être utilisée pour initialiser la procédure 10 d'estimation mais également pour identifier les régions avec des propriétés biomécaniques variables. La Figure 1 illustre un procédé pour une estimation non invasive du module de cisaillement et de la viscosité d'une région cible de tissu biologique selon un mode de réalisation de la présente invention. À l'étape 102, des 15 images d'ondes de cisaillement sont reçues. Les images d'ondes de cisaillement sont acquises par une imagerie par ondes de cisaillement (SWI), qui utilise une sonde à ultrasons pour générer et suivre des ondes de cisaillement se propageant dans un tissu biologique. Une force de rayonnement d'une impulsion de force de rayonnement acoustique (ARFI) génère les ondes 20 de cisaillement dans le tissu et une séquence temporelle d'images montrant le déplacement des ondes de cisaillement dans le tissu dans le temps est capturée par la sonde à ultrasons. Les images d'ondes de cisaillement peuvent être une séquence dépendant du temps d'images bidimensionnelles (2D) ou une séquence dépendant du temps d'images tridimensionnelles (3D). Les 25 images d'ondes de cisaillement peuvent être reçues directement de la sonde à ultrasons, ou peuvent être reçues en chargeant des images d'ondes de cisaillement acquises précédemment d'une mémoire ou d'un stockage d'un système informatique ou recevant images d'ondes de cisaillement acquises précédemment sur un réseau de données. Les images d'ondes de cisaillement 30 peuvent inclure une région cible de tissu d'un patient. Par exemple, les images d'ondes de cisaillement peuvent inclure une région de tissu dans laquelle une tumeur ou une lésion est présente.

3035531 14 À l'étape 104, des valeurs de module de cisaillement et de viscosité spécifiques au patient pour un tissu dans une région cible sont estimées sur la base des images d'ondes de cisaillement en utilisant un modèle de calcul pour une propagation d'ondes de cisaillement. La région cible de tissu peut faire 5 référence à la totalité du tissu dans les images d'ondes de cisaillement ou peut faire référence à une région particulière d'intérêt au sein des images d'ondes de cisaillement. La Figure 2 illustre une infrastructure d'application pour estimer les valeurs de module de cisaillement et de viscosité spécifiques au patient à partir des images d'ondes de cisaillement en utilisant un modèle de calcul de 10 propagation d'ondes de cisaillement selon un mode de réalisation de la présente invention. Comme montré sur la Figure 2, le modèle 202 est un modèle de calcul direct de propagation d'ondes de cisaillement. Compte tenu de valeurs pour le module de cisaillement et la viscosité (p', rin) de tissu dans la région cible, et d'une condition initiale, le modèle 202 génère une simulation 15 206 de propagation d'ondes de cisaillement dans la région cible. L'infrastructure d'application d'estimation de module de cisaillement et de viscosité est initialisée avec des valeurs initiales de module de cisaillement et de viscosité Po, rio. Une fonction de coût 204 compare la simulation 206 avec une propagation de module de cisaillement de réalité de terrain 208 observée dans 20 les images d'ondes de cisaillement, et envoie le résultat de la comparaison à un optimiseur 210. L'optimiseur 210 calcule de nouvelles valeurs de paramètres pour le module de cisaillement et la viscosité pour minimiser la fonction de coût 204 et envoie les nouvelles valeurs de paramètres pour le module de cisaillement et la viscosité au modèle 202, qui génère une autre simulation 206 25 en utilisant les nouvelles valeurs de paramètres. Lorsque, sur la base du résultat de la comparaison calculé par la fonction de coût 204, l'optimiseur 210 détermine que les valeurs optimales pour le module de cisaillement et la viscosité ont été trouvées, qui minimisent la fonction de coût 204, l'optimiseur 210 délivre en sortie les valeurs optimales pour le module de cisaillement et la 30 viscosité. Le modèle 202, la fonction de coût 204 et l'optimiseur 210 sont décrits plus en détails dans la description pour le procédé de la Figure 3.

3035531 15 La Figure 3 illustre un procédé pour estimer des valeurs de module de cisaillement et de viscosité spécifiques au patient à partir d'images d'ondes de cisaillement en utilisant un modèle de calcul de propagation d'ondes de cisaillement selon un mode de réalisation de la présente invention. Le procédé 5 de la Figure 3 peut être utilisé pour mettre en oeuvre l'étape 104 de la Figure 1. À l'étape 302, une propagation d'ondes de cisaillement est simulée dans la région cible en utilisant un modèle de calcul de propagation d'ondes de cisaillement. Le modèle de calcul de propagation d'ondes de cisaillement calcule le déplacement d'ondes de cisaillement pour un module de cisaillement 10 et une viscosité donnés. À cette fin, l'équation différentielle partielle suivante pour des ondes transversales peut être utilisée : paru = peu + nateu où p est le module de cisaillement, q est la viscosité, p est la densité (qui peut 15 être supposée égale à 1 070 kg/m3 dans des tissus biologiques), et u est le déplacement en cisaillement de tissu. L'onde se propage dans un espace en 1, 2 ou 3 dimensions en fonction de conditions de limites de Neumann, 0-Dirichlet, ou d'absorption définies en fonction du paramétrage de l'acquisition SWI. Dans une mise en oeuvre possible, des conditions de limites de Neumann ou 20 d'absorption peuvent être employées par défaut. Dans un autre mode de réalisation, l'organe d'intérêt est segmenté à partir d'une image par ultrasons en mode B. Les limites résultantes sont utilisées pour fixer des conditions de limites d'ondes de cisaillement appropriées (par exemple Neumann), tandis que dans les zones de SWI où aucune limite n'est visible, des conditions de limites 25 d'absorption sont utilisées. Les images en mode B et SW sont alignées par conception si la sonde ne bouge pas entre les deux acquisitions. Cela peut être réalisé de manière complètement transparente pour l'utilisateur par le matériel. Le modèle de calcul peut calculer le déplacement d'ondes de cisaillement sur un réseau en grille multidimensionnel (2D/3D) dont l'étendue couvre le domaine 30 de la région cible de tissu dans. les images d'ondes de cisaillement. Comme décrit ci-dessus, la région cible de tissu peut être la totalité de l'image d'ondes 3035531 16 de cisaillement ou une région d'intérêt définie dans les images d'ondes de cisaillement. Dans une mise en oeuvre possible, des valeurs génériques, telles que des valeurs provenant de la littérature ou des valeurs moyennes stockées dans 5 une base de données à partir de cas connus, peuvent être utilisées pour des valeurs initiales pour le module de cisaillement et la viscosité du tissu. Dans une autre mise en oeuvre possible, le module de cisaillement peut être estimé directement à partir de la vitesse de l'onde de cisaillement dans les images d'ondes de cisaillement. Dans ce cas, la viscosité peut se voir donner une 10 valeur initiale de zéro ou une valeur générique, telle qu'une valeur provenant de la littérature ou une valeur moyenne dans une base de données de cas connus. Les conditions initiales de limites sont déterminées pour le calcul de propagation d'ondes de cisaillement. Dans un mode de réalisation avantageux, les N premières trames des images d'ondes de cisaillement acquises sont 15 utilisées pour établir les conditions initiales (par exemple N = 2). En particulier, le déplacement de l'onde de cisaillement observée dans les N premières trames des images d'ondes de cisaillement donne une condition de limite initiale, et ensuite le modèle de calcul est employé pour une propagation simulée de l'onde de cisaillement. Cela garantit que l'onde de cisaillement 20 observée de réalité de terrain dans les images d'ondes de cisaillement et l'onde de cisaillement calculée commencent exactement au même état, et protège contre un décalage temporel entre l'onde de cisaillement observée et l'onde de cisaillement calculée. Dans un autre mode de réalisation possible, un modèle direct de l'impulsion ARFI est employé pour déterminer les conditions initiales 25 de la propagation d'ondes de cisaillement. Dans ce mode de réalisation, les paramètres de la sonde à ultrasons sont directement utilisés pour calculer la force due à l'impulsion ARFI. Dans une mise en oeuvre avantageuse, le procédé par éléments finis (FEM ; finite element method) peut être utilisé pour calculer la propagation 30 d'ondes de cisaillement sur l'espace en 1, 2 ou 3 dimensions. Une approche par pas de temps implicites peut être utilisée pour une plus grande stabilité. Cependant, il doit être entendu que la présente invention n'est pas limitée au 3035531 17 procédé FEM avec une approche par pas de temps implicites pour calculer la propagation d'ondes de cisaillement, et que d'autres procédés, tels que des procédés FEM explicite ou par différences finies, peuvent être utilisés également pour calculer la propagation d'ondes de cisaillement. De plus, la 5 présente invention n'est pas limitée à l'utilisation de l'équation différentielle décrite ci-dessus pour une onde transversale comme le modèle de propagation d'ondes de cisaillement, et d'autres modèles de propagation d'ondes de cisaillement basés sur des modèles plus complexes de matériaux viscoélastiques peuvent être également utilisés.

10 À l'étape 304, la propagation d'ondes de cisaillement simulée est comparée à la propagation d'ondes de cisaillement observée dans les images d'ondes de cisaillement en utilisant une fonction de coût. Le module de cisaillement et la viscosité sont estimés en minimisant une fonction de coût qui calcule une similarité (ou une différence) entre la propagation d'ondes de 15 cisaillement calculée (simulée) et la propagation d'ondes de cisaillement mesurée (observée) dans les images d'ondes de cisaillement. Dans un premier mode de réalisation, la propagation d'ondes de cisaillement calculée est directement comparée avec le déplacement d'ondes de cisaillement observé dans les images d'ondes de cisaillement. Selon une mise en oeuvre 20 avantageuse, une corrélation croisée normalisée (NCC; normalized cross correlation) peut être utilisée comme une fonction de coût qui mesure une similarité entre les propagations d'ondes de cisaillement calculée et observée. Cependant, la présente invention n'est pas limitée à la NCC et toute autre fonction de coût, telle qu'une somme de distance élevée au carré, peut être de 25 façon similaire employée pour mesurer la similarité entre les propagations d'ondes de cisaillement calculée et observée. La fonction de coût NCC peut être exprimée comme : (f(x, Y) - (t(x, Y) - 3035531 18 où at est l'écart-type de la propagation d'ondes de cisaillement mesurée t(x,y), o-f est l'écart-type de la propagation d'ondes de cisaillement calculée f(X,y), est la moyenne de l'ensemble de données mesurées, f est la moyenne de l'ensemble de simulation, et n est le nombre d'éléments comparés. Dans une 5 mise en oeuvre possible, la NCC est calculée à une trame de temps définie par l'utilisateur (ou sélectionnée automatiquement), sur la totalité du domaine de la région cible. Dans ce cas, n fait référence à un nombre d'emplacements (pixels/voxels), dénotés comme (x,y) dans l'équation ci-dessus, auxquels comparer le déplacement d'ondes de cisaillement simulé au déplacement 10 d'ondes de cisaillement observé à un certain point dans le temps. Dans une autre mise en oeuvre, la NCC peut être calculée à une position dans l'espace définie par l'utilisateur (ou sélectionnée automatiquement) sur la totalité du domaine temporel. Dans ce cas, n fait référence au nombre de pas temporels auxquels comparer le déplacement d'ondes de cisaillement simulé 15 au déplacement d'ondes de cisaillement observé pour un emplacement spatial particulier. Dans une autre mise en oeuvre possible, la NCC peut être calculée sur la totalité du domaine spatiotemporel. Dans un deuxième mode de réalisation, à titre d'alternative pour la fonction de coût comparant directement les propagations d'ondes de 20 cisaillement simulée et observée, une estimation indirecte peut être exécutée en travaillant directement dans l'espace radio-fréquentiel (RF). De façon intuitive, le déplacement d'ondes de cisaillement est capturé par un décalage dans le signal de radiofréquence. En suivant ce décalage dans le temps, le déplacement d'ondes de cisaillement peut être estimé et ensuite affiché pour 25 l'utilisateur. Dans ce mode, le module de cisaillement et la viscosité peuvent être estimés en minimisant les différences entre le décalage RF mesuré et un décalage RF calculé obtenu comme la différence dans l'amplitude du déplacement en cisaillement simulé en un emplacement spécifique. Un avantage de travailler directement dans l'espace RF est que la fonction de coût 30 n'est pas affectée par un quelconque post-traitement exécuté sur le signal RF lors de l'estimation du déplacement d'ondes de cisaillement. Un autre avantage de travailler directement dans l'espace RF est que le déplacement d'ondes de 3035531 19 cisaillement mesuré peut être automatiquement lissé par l'intermédiaire du modèle ajusté après estimation du module de cisaillement et de la viscosité (à savoir une fois que la propagation d'ondes de cisaillement simulée converge vers la propagation d'ondes de cisaillement mesurée).

5 À l'étape 306, il est déterminé si la propagation d'ondes de cisaillement simulée a convergé jusqu'à la propagation d'ondes de cisaillement observée. par exemple, une valeur de différence entre les propagations d'ondes de cisaillement simulée et observée, telle que calculée par la fonction de coût, peut être comparée à une valeur de seuil prédéterminée. Il est déterminé que la 10 propagation d'ondes de cisaillement simulée a convergé jusqu'à la propagation d'ondes de cisaillement observée lorsque la valeur de différence est inférieure à la valeur de seuil. Sinon, il est déterminé que la propagation d'ondes de cisaillement simulée n'a pas convergé jusqu'à la propagation d'ondes de cisaillement observée. De plus, dans une mise en oeuvre possible, la 15 propagation d'ondes de cisaillement simulée peut être considérée avoir convergé jusqu'à la propagation d'ondes de cisaillement observée si un nombre maximum prédéterminé d'itérations est atteint. S'il est déterminé que la propagation d'ondes de cisaillement simulée n'a pas convergé jusqu'à la propagation d'ondes de cisaillement observée, le procédé passe à l'étape 308.

20 S'il est déterminé que la propagation d'ondes de cisaillement simulée a convergé jusqu'à la propagation d'ondes de cisaillement observée, le procédé passe à l'étape 310. À l'étape 308, les paramètres de module de cisaillement et de viscosité du tissu dans la région cible sont estimés en minimisant la fonction de coût. Un 25 optimiseur sans gradient peut être utilisé pour calculer des nouvelles valeurs pour le module de cisaillement et la viscosité qui minimisent la fonction de coût. Dans un mode de réalisation avantageux, les valeurs de module de cisaillement et de viscosité du tissu dans la région cible peuvent être calculées en utilisant une approche hiérarchique de grossier à fin pour estimer des paramètres à 30 variations spatiales pour le module de cisaillement et la viscosité. Dans une telle approche hiérarchique, à une première étape, il est supposé que le tissu dans la région cible est homogène et une valeur unique est calculée pour 3035531 20 chacun du module de cisaillement et de la viscosité pour la totalité de la région cible. Ensuite, le domaine spatial de la région cible est divisé en sous-régions sur la base de la distribution spatiale d'une erreur de simulation (par exemple somme de distances élevées au carré ou mesure d'erreurs NCC entre les 5 propagations d'ondes de cisaillement calculée et mesurée à chaque point dans le domaine spatial), des valeurs de module de cisaillement et de viscosité sont estimées séparément pour chacune des sous-régions. En particulier, après l'estimation initiale du module de cisaillement et de la viscosité avec la supposition d'un tissu homogène, une autre simulation de propagation d'ondes 10 de cisaillement est exécutée par le modèle de calcul en utilisant les valeurs de module de cisaillement et de viscosité mises à jour et l'erreur (par exemple somme de différence élevée au carré ou NCC) entre les propagations d'ondes de cisaillement calculée et observée. Dans une mise en oeuvre avantageuse, la même mesure que celle utilisée pour calculer la fonction de coût (par exemple 15 NCC, somme de différence élevée au carré, etc.) peut être utilisée pour calculer l'erreur, mais la présente invention ne s'y limite pas, et il est également possible que des mesures différentes puissent être utilisées pour l'évaluation de fonction de coût et le calcul d'erreurs à cette étape. Une carte d'erreurs peut être générée en mappant la valeur d'erreur calculée à chaque point dans le domaine 20 spatial sur une image du domaine spatial. Par exemple, la carte d'erreurs peut être une image dans laquelle l'intensité ou la couleur à chaque pixel dépend de l'erreur calculée à ce pixel. La carte d'erreurs est segmentée pour identifier des régions de la carte d'erreurs ayant des valeurs d'erreurs similaires. La carte d'erreurs peut être segmentée en utilisant une quelconque technique de 25 segmentation d'image automatisée ou semi-automatisée, telle que la création d'un seuil d'intensité, une croissance de région, des coupes graphiques, une segmentation aléatoire de Walker, etc. Une fois que les différentes régions sont identifiées dans la carte d'erreurs, une optimisation multicritères peut être utilisée pour estimer différents paramètres de module de cisaillement et de 30 viscosité de chacune des régions spatiales identifiées pour minimiser au mieux la fonction de coût qui compare la propagation d'ondes de cisaillement calculée à la propagation d'ondes de cisaillement observée. Dans une mise en oeuvre 3035531 21 possible, cette optimisation peut n'être effectuée que pour des régions ayant des valeurs élevées d'erreurs (par exemple supérieures à un seuil). Les étapes de génération d'une carte d'erreurs, de segmentation de la carte d'erreurs pour identifier des régions ayant des valeurs d'erreurs différentes, et de calcul des 5 paramètres de module de cisaillement et de viscosité pour les régions identifiées peuvent être répétées, et à chaque itération, des régions identifiées à l'itération précédente peuvent être divisées en régions plus petites. Ces étapes peuvent être itérées jusqu'à ce que le nombre de régions différentes identifiées dans le domaine spatial converge, à savoir que l'erreur globale 10 moyenne ou maximum soit inférieure à un certain seuil. Une fois que les paramètres de module de cisaillement et de viscosité spatialement variables pour le tissu dans la région cible sont estimés, le procédé revient à l'étape 302, et 302, 304 et 306 sont répétées avec les paramètres de module de cisaillement et de viscosité mis à jour. En particulier, 15 le modèle de calcul est utilisé pour simuler la propagation d'ondes de cisaillement avec les valeurs de module de cisaillement et de viscosité mises à jour (étape 302), la propagation d'ondes de cisaillement simulée est comparée à la propagation d'ondes de cisaillement observée dans les images d'ondes de cisaillement en utilisant la fonction de coût (étape 304), et il est déterminé si la 20 propagation d'ondes de cisaillement simulée a convergé jusqu'à la propagation d'ondes de cisaillement observée (étape 306). À l'étape 310, une fois qu'il est déterminé que la propagation d'ondes de cisaillement simulée a convergé jusqu'à la propagation d'ondes de cisaillement observée dans les images de cisaillement, le procédé de la Figure 3 se termine 25 et les valeurs estimées finales des paramètres de module de cisaillement et de viscosité sont renvoyées. Pour en revenir à la Figure 1, à l'étape 106, les valeurs de module de cisaillement et de viscosité estimées pour la région cible sont délivrées en sortie. Les valeurs de module de cisaillement et de viscosité estimées peuvent 30 être délivrées en sortie en visualisant les valeurs de module de cisaillement et de viscosité sur des cartes en 1, 2 ou 3 dimensions, qui peuvent être affichées sur un dispositif d'affichage d'un système informatique. Par exemple, les 3035531 22 valeurs de module de cisaillement identifiées pour chaque emplacement dans le domaine spatial de la région cible de tissu peuvent être mappées sur une image de la région cible, qui est affichée sur le dispositif d'affichage. Les valeurs de module de cisaillement et les valeurs de viscosité peuvent être 5 visualisées en utilisant des cartes en couleurs respectives, dans lesquelles la couleur (ou l'intensité) à chaque pixel ou voxel dans le domaine spatial dépend de la valeur de module de cisaillement ou de la valeur de viscosité calculée à cet emplacement. Dans une mise en oeuvre possible, les cartes d'erreurs générées à l'étape 308 de la Figure 3 peuvent être utilisées pour générer ces 10 cartes en couleurs, puisqu'elles sont déjà divisées en régions pour lesquelles des valeurs communes de module de cisaillement et de viscosité ont été calculées. Les cartes spatiales de module de cisaillement et de viscosité peuvent être affichées pour un utilisateur (par exemple médecin, technicien etc.) à des 15 fins de diagnostic. Par exemple, dans des applications en oncologie, la région cible dans les images d'ondes de cisaillement peut inclure une lésion ou une tumeur et les valeurs de module de cisaillement et de viscosité spécifiques au patient estimées pour la lésion ou la tumeur peuvent permettre à l'utilisateur de diagnostiquer la lésion ou la tumeur comme maligne ou bénigne. Dans une 20 application possible, les valeurs du module de cisaillement et de la viscosité pour une lésion ou une tumeur et/ou la région environnante peuvent être utilisées comme caractéristiques et alimentées dans un classificateur formé à base d'apprentissage machine, tel qu'une machine à vecteurs de support (SVM ; support vector machine), qui peut ensuite classer automatiquement la 25 lésion ou la tumeur. Par exemple, sur la base des valeurs de module de cisaillement et de viscosité estimées, le classificateur formé à base d'apprentissage machine peut classer la lésion ou la tumeur comme maligne ou bénigne, peut classer la lésion/tumeur comme un type particulier de lésion/tumeur, ou peut classer la lésion/tumeur pour attribuer un grade 30 particulier à la lésion/tumeur. Il doit être entendu que les applications d'oncologie décrites ici ne visent pas à limiter la ,présente invention, et que le procédé de la Figure 1 peut également être appliqué à d'autres applications.

3035531 23 Outre les cartes spatiales de module de cisaillement et de viscosité, la propagation d'ondes de cisaillement simulée et les images d'ondes de cisaillement montrant la propagation d'ondes de cisaillement observée peuvent être également affichées, par exemple sur un dispositif d'affichage d'un 5 système informatique, ainsi que les cartes d'erreurs générées à l'étape 308 de la Figure 3. La Figure 4 illustre des exemples de propagations d'ondes de cisaillement observée et simulée. Comme montré sur la Figure 4, l'image 402 montre la propagation d'ondes de cisaillement mesurée (observée) dans les images d'ondes de cisaillement pour la totalité du domaine spatial des images 10 d'ondes de cisaillement, et l'image 404 montre la propagation d'ondes de cisaillement mesurée (observée) pour une région d'intérêt utilisé&e pour une évaluation de fonction de coût. l'image 406 montre la propagation d'ondes de cisaillement simulée dans la totalité du domaine spatial et l'image 408 montre la propagation d'ondes de cisaillement simulée dans la région d'intérêt utilisé&e 15 pour une évaluation de fonction de coût. Dans l'exemple de la Figure 4, les deux premières trames des images d'ondes de cisaillement sont utilisées comme conditions initiales pour la simulation de propagation d'ondes de cisaillement, et seule une partie de l'espace (région d'intérêt) est utilisée pour évaluer la fonction de coût pour minimiser les effets des conditions de limites.

20 La réalité de terrain pour les propriétés du tissu dans la région d'intérêt est un module de cisaillement de 4 kPa et une viscosité de 0 Pa.s. Les résultats de l'estimation en utilisant les procédés des Figures 1 et 3 pour cet exemple sont un module de cisaillement de 4,01 kPa et une viscosité de 4,4 e-1° Pa.s. L'espace total (images 402 et 406 de la Figure 4) montre une différence pour la 25 propagation des ondes, mais le procédé parvient néanmoins à estimer des valeurs proches des valeurs de réalité de terrain puisque l'évaluation a été effectuée dans une région d'intérêt (images 404 et 408 de la Figure 4) éloignée des conditions de limites. Les procédés décrits ci-dessus pour une estimation non invasive de 30 valeurs de module de cisaillement et de viscosité spécifiques au patient pour un tissu biologique basée sur une imagerie par ondes de cisaillement (SWI) peuvent être mis en oeuvre sur un ordinateur en utilisant des processeurs 3035531 24 informatiques, des unités de mémoire, des dispositifs de stockage, des logiciels informatiques, et autres composants bien connus. Un schéma fonctionnel de haut niveau d'un tel ordinateur est illustré sur la Figure 5. L'ordinateur 502 contient un processeur 504, qui commande tout le fonctionnement de 5 l'ordinateur 502 en exécutant des instructions de programme informatique qui définissent un tel fonctionnement. Les instructions de programme informatique peuvent être stockées dans le dispositif de stockage 512 (par exemple un disque magnétique) et chargées dans la mémoire 510 lorsqu'une exécution des instructions de programme informatique est désirée. Ainsi, les étapes des 10 procédés des Figures 1, 2 et 3 peuvent être définies par les instructions de programme informatique stockées dans la mémoire 510 et/ou le stockage 512 et commandées par le processeur 504 exécutant les instructions de programme informatique. Un dispositif d'acquisition à ultrasons 520, tel qu'une sonde à ultrasons, peut être connecté à l'ordinateur 502 pour acquérir des images 15 d'ondes de cisaillement et entrer les images d'ondes de cisaillement dans l'ordinateur 502. Il est possible que le dispositif d'acquisition à ultrasons 520 et l'ordinateur 502 communiquent sans fil par l'intermédiaire d'un réseau. Dans un mode de réalisation possible, l'ordinateur 502 peut être situé à distance du dispositif d'acquisition à ultrasons 520, et les étapes de procédé peuvent être 20 exécutées par l'ordinateur 502 comme une partie d'un service basé sur un serveur ou le nuage. L'ordinateur 502 inclut également une ou plusieurs interface(s) réseau 506 pour communiquer avec d'autres dispositifs par l'intermédiaire d'un réseau. L'ordinateur 502 inclut également d'autres dispositifs d'entrée/sortie 508 qui permettent une interaction d'utilisateur avec 25 l'ordinateur 502 (par exemple un afficheur, un clavier, une souris, des haut- parleurs, des boutons, etc.). De tels dispositifs d'entrée/sortie 508 peuvent être utilisés en conjonction avec un ensemble de programmes informatiques comme un outil d'annotation pour annoter des volumes reçus du dispositif d'acquisition à ultrasons 520. L'homme de l'art reconnaîtra que la mise en oeuvre d'un 30 ordinateur réel peut également contenir d'autres composants, et que la Figure5 est une représentation de haut niveau de certains des composants d'un tel ordinateur à des fins d'illustration.

3035531 25 La description détaillée qui précède doit s'entendre comme étant sous tous ses aspects illustrative et à titre d'exemple, mais non restrictive. Il doit être entendu que les modes de réalisation montrés et décrits ici ne sont qu'illustratifs des principes de la présente invention et que diverses modifications peuvent 5 être mises en oeuvre par l'homme de l'art sans se départir de l'esprit de l'invention. L'homme de l'art peut mettre en oeuvre diverses autres combinaisons de caractéristiques sans se départir de l'esprit de l'invention.

Claims

REVENDICATIONS1. Procédé d'estimation de module de cisaillement et de viscosité de tissu d'un patient sur la base d'images d'ondes de cisaillement du tissu, comprenant : la simulation d'une propagation d'ondes de cisaillement dans le tissu sur la base de valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu en utilisant un modèle de calcul de propagation d'ondes de cisaillement ; la comparaison de la propagation d'ondes de cisaillement simulée à une propagation d'ondes de cisaillement observée dans les images d'ondes de cisaillement du tissu en utilisant une fonction de coût ; et l'estimation de valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu spécifiques au patient pour optimiser la fonction de coût en comparant la propagation d'ondes de cisaillement simulée à la propagation d'ondes de cisaillement observée.
2. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre : la visualisation des valeurs de module de cisaillement et de viscosité spécifiques au patient estimées en générant des cartes spatiales de module de cisaillement et de viscosité.
3. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la simulation d'une propagation d'ondes de cisaillement dans le tissu sur la base de valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu en utilisant un modèle de calcul de propagation d'ondes de cisaillement comprend : le calcul d'un déplacement en cisaillement du tissu dans un domaine spatial correspondant à au moins une région des images d'ondes de cisaillement à chacune d'une pluralité d'étapes temporelles sur la base des valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu.
4. Procédé selon la revendication 3, dans lequel le calcul d'un déplacement en cisaillement du tissu dans un domaine spatial correspondant à au moins une région des images d'ondes de cisaillement à chacune d'une pluralité d'étapes 3035531 27 temporelles sur la base des valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu comprend : le calcul du déplacement en cisaillement du tissu dans le domaine spatial en résolvant peu -= !feu + riatV2u à chaque étape temporelle, où p est le 5 module de cisaillement, q est la viscosité, p est une densité du tissu, et u est le déplacement en cisaillement du tissu.
5. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la simulation d'une propagation d'ondes de cisaillement dans le tissu sur la base de valeurs de 10 module de cisaillement et de viscosité pour le tissu en utilisant un modèle de calcul de propagation d'ondes de cisaillement comprend : la simulation de la propagation d'ondes de cisaillement dans le tissu en utilisant le modèle de calcul de propagation d'ondes de cisaillement avec des valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu initialisées 15 prédéterminées.
6. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la simulation d'une propagation d'ondes de cisaillement dans le tissu sur la base de valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu en utilisant un modèle de 20 calcul de propagation d'ondes de cisaillement comprend : le calcul d'une valeur initiale de module de cisaillement pour le tissu sur la base d'une vitesse mesurée d'ondes de cisaillement dans les images d'ondes de cisaillement avec une supposition que le tissu est non visqueux ; et la simulation d'une propagation d'ondes de cisaillement dans le tissu en 25 utilisant le modèle de calcul de propagation d'ondes de cisaillement avec la valeur initiale calculée de module de cisaillement et une valeur initiale prédéterminée de viscosité.
7. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la simulation d'une 30 propagation d'ondes de cisaillement dans le tissu sur la base de valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu en utilisant un modèle de calcul de propagation d'ondes de cisaillement comprend : 3035531 28 la détermination de conditions initiales de limites pour un déplacement en cisaillement dans le tissu sur la base d'un nombre de premières trames des images d'ondes de cisaillement ; et la simulation de la propagation d'ondes de cisaillement dans le tissu en 5 partant des conditions initiales de limites pour le déplacement en cisaillement dans le tissu sur la base de valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu en utilisant le modèle de calcul de propagation d'ondes de cisaillement. 10
8. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la simulation d'une propagation d'ondes de cisaillement dans le tissu sur la base de valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu en utilisant un modèle de calcul de propagation d'ondes de cisaillement comprend : la détermination de conditions initiales de limites pour la propagation 15 d'ondes de cisaillement en utilisant un modèle direct d'une impulsion de force de rayonnement acoustique (ARFI) utilisée pour générer les ondes de cisaillement dans les images d'ondes de cisaillement, dans lequel le modèle direct de l'ARFI est adapté à des paramètres courants de sonde d'une sonde à ultrasons utilisée pour acquérir les images d'ondes de cisaillement ; et 20 la simulation de la propagation d'ondes de cisaillement dans le tissu en partant des conditions initiales de limites sur la base des valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu en utilisant le modèle de calcul de propagation d'ondes de cisaillement. 25
9. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la comparaison de la propagation d'ondes de cisaillement simulée à une propagation d'ondes de cisaillement observée dans les images d'ondes de cisaillement du tissu en utilisant une fonction de coût comprend : la comparaison directe d'un déplacement d'ondes de cisaillement simulé 30 à un déplacement d'ondes de cisaillement observé à une trame temporelle particulière pour une pluralité d'emplacements dans un domaine spatial des images d'ondes de cisaillement en utilisant la fonction de coût. 3035531 29
10. Procédé selon la revendication 9, dans lequel la comparaison directe d'un déplacement d'ondes de cisaillement simulé à un déplacement d'ondes de cisaillement observé à une trame temporelle particulière pour une pluralité d'emplacements dans un domaine spatial des images d'ondes de cisaillement 5 en utilisant la fonction de coût comprend : le calcul d'une fonction de coût normalisée par corrélation croisée qui compare directement le déplacement d'ondes de cisaillement simulé au déplacement d'ondes de cisaillement observé à la trame temporelle particulière pour la pluralité d'emplacements dans un domaine spatial des images d'ondes 10 de cisaillement.
11. Procédé selon la revendication 9, dans lequel la comparaison directe d'un déplacement d'ondes de cisaillement simulé à un déplacement d'ondes de cisaillement observé à une trame temporelle particulière pour une pluralité d'emplacements dans un domaine spatial des images d'ondes de cisaillement 15 en utilisant la fonction de coût comprend : le calcul d'une somme de fonction de coût de distances au carré qui compare directement le déplacement d'ondes de cisaillement simulé au déplacement d'ondes de cisaillement observé à la trame temporelle particulière pour la pluralité d'emplacements dans le domaine spatial des images d'ondes 20 de cisaillement.
12. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la comparaison de la propagation d'ondes de cisaillement simulée à une propagation d'ondes de cisaillement observée dans les images d'ondes de cisaillement du tissu en 25 utilisant une fonction de coût comprend : la comparaison directe d'un déplacement d'ondes de cisaillement simulé à un déplacement d'ondes de cisaillement observé pour un emplacement particulier dans un domaine spatial de la trame d'images d'ondes de cisaillement à chacune d'une pluralité d'étapes temporelles en utilisant la 30 fonction de coût. 303 5 5 3 1 30
13. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la comparaison de la propagation d'ondes de cisaillement simulée à une propagation d'ondes de cisaillement observée dans les images d'ondes de cisaillement du tissu en utilisant une fonction de coût comprend : 5 la comparaison directe d'un déplacement d'ondes de cisaillement simulé à un déplacement d'ondes de cisaillement observé pour chacun d'une pluralité d'emplacements dans un domaine spatial de la trame d'images d'ondes de cisaillement à chacune d'une pluralité d'étapes temporelles en utilisant la fonction de coût. 10
14. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la comparaison de la propagation d'ondes de cisaillement simulée à une propagation d'ondes de cisaillement observée dans les images d'ondes de cisaillement du tissu en utilisant une fonction de coût comprend : 15 le calcul d'une fonction de coût dans un espace radio-fréquentiel qui compare un décalage mesuré de radiofréquence de la propagation d'ondes de cisaillement observée avec un décalage calculé de radiofréquence de la propagation d'ondes de cisaillement simulée. 20
15. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l'estimation de valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu spécifiques au patient pour optimiser la fonction de coût en comparant la propagation d'ondes de cisaillement simulée à la propagation d'ondes de cisaillement observée comprend : 25 l'estimation d'une valeur initiale de module de cisaillement et d'une valeur initiale de viscosité pour le tissu dans une région cible des images d'ondes de cisaillement ; la simulation de la propagation d'ondes de cisaillement en utilisant le modèle de calcul de propagation d'ondes de cisaillement avec les valeurs 30 courantes pour le module de cisaillement et la viscosité du tissu dans la région cible ; 3035531 31 la génération d'une carte d'erreurs montrant une distribution spatiale de valeurs d'erreurs entre la propagation d'ondes de cisaillement simulée en utilisant les valeurs courantes pour le module de cisaillement et la viscosité et la propagation spatiale observée ; 5 la segmentation de la carte d'erreurs pour identifier des sous-régions de tissu au sein de la région cible sur la base des valeurs d'erreurs entre la propagation d'ondes de cisaillement simulée en utilisant les valeurs courantes pour le module de cisaillement et la viscosité et la propagation spatiale observée ; et 10 l'estimation de valeurs de module de cisaillement et de viscosité à variations spatiales pour le tissu dans la région cible en calculant des valeurs séparées pour le module de cisaillement et la viscosité pour chacune des sous-régions de tissu identifiées pour optimiser la fonction de coût en utilisant une optimisation multicritères. 15
16. Procédé selon la revendication 15, dans lequel l'estimation de valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu spécifiques au patient pour optimiser la fonction de coût en comparant la propagation d'ondes de cisaillement simulée à la propagation d'ondes de cisaillement observée 20 comprend en outre : la répétition des étapes de simulation de la propagation d'ondes de cisaillement en utilisant le modèle de calcul de propagation d'ondes de cisaillement avec les valeurs courantes pour le module de cisaillement et la viscosité du tissu dans la région cible, de génération d'une carte d'erreurs, de 25 segmentation de la carte d'erreurs, et d'estimation de valeurs de module de cisaillement et de viscosité à variations spatiales pour le tissu dans la région cible jusqu'à ce qu'un nombre des sous-régions dans la région cible converge.
17. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre : 30 la répétition des étapes de simulation d'une propagation d'ondes de cisaillement dans le tissu sur la base de valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu en utilisant un modèle de calcul de propagation 3035531 32 d'ondes de cisaillement, de comparaison de la propagation d'ondes de cisaillement simulée à une propagation d'ondes de cisaillement observée dans les images d'ondes de cisaillement du tissu en utilisant une fonction de coût, et d'estimation de valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu 5 spécifiques au patient pour optimiser la fonction de coût en comparant la propagation d'ondes de cisaillement simulée à la propagation d'ondes de cisaillement observée, jusqu'à ce que la propagation d'ondes de cisaillement simulée converge jusqu'à la propagation d'ondes de cisaillement observée dans les images d'ondes de cisaillement. 10
18. Procédé selon la revendication 2, dans lequel les valeurs de module de cisaillement et les valeurs de viscosité pour le tissu spécifiques au patient estimées sont des valeurs de module de cisaillement et des valeurs de viscosité à variations spatiales, et la visualisation des valeurs de module de cisaillement 15 et de viscosité pour le tissu spécifiques au patient estimées en générant des cartes spatiales de module de cisaillement et de viscosité comprend : la génération d'une carte en couleurs de module de cisaillement en mappant les valeurs de module de cisaillement spécifiques au patient estimées à variations spatiales sur un domaine spatial des images d'ondes de 20 cisaillement et l'attribution d'une couleur à chaque pixel dans la carte en couleurs de module de cisaillement sur la base de la valeur de module de cisaillement spécifique au patient estimée pour ce pixel ; et la génération d'une carte en couleurs de viscosité en mappant les valeurs de viscosité spécifiques au patient estimées à variations spatiales sur 25 un domaine spatial des images d'ondes de cisaillement et l'attribution d'une couleur à chaque pixel dans la carte en couleurs de viscosité sur la base de la valeur de viscosité spécifique au patient estimée pour ce pixel.
19. Appareil pour estimer un module de cisaillement et une viscosité de tissu 30 d'un patient sur la base d'images d'ondes de cisaillement du tissu, comprenant : 3035531 33 un moyen pour simuler une propagation d'ondes de cisaillement dans le tissu sur la base de valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu en utilisant un modèle de calcul de propagation d'ondes de cisaillement ; un moyen pour comparer la propagation d'ondes de cisaillement simulée 5 à une propagation d'ondes de cisaillement observée dans les images d'ondes de cisaillement du tissu en utilisant une fonction de coût ; et un moyen pour estimer des valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu spécifiques au patient pour optimiser la fonction de coût en comparant la propagation d'ondes de cisaillement simulée à la propagation 10 d'ondes de cisaillement observée.
20. Appareil selon la revendication 19, comprenant en outre : un moyen pour visualiser les valeurs de module de cisaillement et de viscosité spécifiques au patient estimées en générant des cartes spatiales de 15 module de cisaillement et de viscosité.
21. Appareil selon la revendication 19, dans lequel le moyen pour simuler une propagation d'ondes de cisaillement dans le tissu sur la base de valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu en utilisant un modèle de 20 calcul de propagation d'ondes de cisaillement comprend : un moyen pour calculer un déplacement en cisaillement du tissu dans un domaine spatial correspondant à au moins une région des images d'ondes de cisaillement à chacune d'une pluralité d'étapes temporelles sur la base des valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu. 25
22. Appareil selon la revendication 19, dans lequel le moyen pour comparer la propagation d'ondes de cisaillement simulée à une propagation d'ondes de cisaillement observée dans les images d'ondes de cisaillement du tissu en utilisant une fonction de coût comprend : 30 un moyen pour comparer directement un déplacement d'ondes de cisaillement simulé à un déplacement d'ondes_ de cisaillement observé à une trame temporelle particulière pour une pluralité d'emplacements dans un 3035531 34 domaine spatial des images d'ondes de cisaillement en utilisant la fonction de coût.
23. Appareil selon la revendication 19, dans lequel le moyen pour comparer 5 la propagation d'ondes de cisaillement simulée à une propagation d'ondes de cisaillement observée dans les images d'ondes de cisaillement du tissu en utilisant une fonction de coût comprend : un moyen pour comparer directement un déplacement d'ondes de cisaillement simulé à un déplacement d'ondes de cisaillement observé pour un 10 emplacement particulier dans un domaine spatial de la trame d'images d'ondes de cisaillement à chacune d'une pluralité d'étapes temporelles en utilisant la fonction de coût.
24. Appareil selon la revendication 19, dans lequel le moyen pour comparer 15 la propagation d'ondes de cisaillement simulée à une propagation d'ondes de cisaillement observée dans les images d'ondes de cisaillement du tissu en utilisant une fonction de coût comprend : un moyen pour comparer directement un déplacement d'ondes de cisaillement simulé à un déplacement d'ondes de cisaillement observé pour 20 chacun d'une pluralité d'emplacements dans un domaine spatial de la trame d'images d'ondes de cisaillement à chacune d'une pluralité d'étapes temporelles en utilisant la fonction de coût.
25. Appareil selon la revendication 19, dans lequel le moyen pour comparer 25 la propagation d'ondes de cisaillement simulée à une propagation d'ondes de cisaillement observée dans les images d'ondes de cisaillement du tissu en utilisant une fonction de coût comprend : un moyen pour comparer un décalage mesuré de radiofréquence de la propagation d'ondes de cisaillement observée avec un décalage calculé de 30 radiofréquence de la propagation d'ondes de cisaillement simulée. 3035531
26. Appareil selon la revendication 19, dans lequel le moyen pour estimer des valeurs de module de cisaillement et de viscosité pour le tissu spécifiques au patient pour optimiser la fonction de coût en comparant la propagation d'ondes de cisaillement simulée à la propagation d'ondes de cisaillement 5 observée comprend : un moyen pour estimer une valeur initiale de module de cisaillement et une valeur initiale de viscosité pour le tissu dans une région cible des images d'ondes de cisaillement ; un moyen pour simuler la propagation d'ondes de cisaillement en 10 utilisant le modèle de calcul de propagation d'ondes de cisaillement avec les valeurs courantes pour le module de cisaillement et la viscosité du tissu dans la région cible ; un moyen pour générer une carte d'erreurs montrant une distribution spatiale de valeurs d'erreurs entre la propagation d'ondes de cisaillement 15 simulée en utilisant les valeurs courantes pour le module de cisaillement et la viscosité et la propagation spatiale observée ; un moyen pour segmenter la carte d'erreurs pour identifier des sous-régions de tissu au sein de la région cible sur la base des valeurs d'erreurs entre la propagation d'ondes de cisaillement simulée en utilisant les valeurs 20 courantes pour le module de cisaillement et la viscosité et la propagation spatiale observée ; et un moyen pour estimer des valeurs de module de cisaillement et de viscosité à variations spatiales pour le tissu dans la région cible en calculant des valeurs séparées pour le module de cisaillement et la viscosité pour 25 chacune des sous-régions de tissu identifiées pour optimiser la fonction de coût.
27. Support non transitoire lisible par ordinateur stockant des instructions de programme informatique pour, lorsque les instructions de programme 30 informatique sont exécutées par un ordinateur, mettre en oeuvre le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 18.