FR3078250A1

FR3078250A1 - Placement d'une région à laquelle on s'intéresse pour une imagerie quantitative à ultrasons

Info

Publication number: FR3078250A1
Application number: FR1901708A
Authority: FR
Inventors: Yassin Labyed
Original assignee: Siemens Medical Solutions USA Inc
Current assignee: Siemens Medical Solutions USA Inc
Priority date: 2018-02-27
Filing date: 2019-02-20
Publication date: 2019-08-30
Also published as: US20190261949A1; CN110192893A; CN110192893B; KR102223048B1; US11006926B2; DE102019202545A1; KR20190103048A

Abstract

Placement d'une région à laquelle on s'intéresse pour une imagerie quantitative à ultrasons Procédé de placement d’une région (ROI) à laquelle on s’intéresse dans l’imagerie quantitative à ultrasons ; on détecte (10) un repère anatomique dans une image à ultrasons ; on effectue un traitement (11) de signal ; on détermine (14) une position d’une ROI dans un champ de vision de l’image à ultrasons, la position de la ROI étant déterminée sur la base du repère anatomique et provenant du traitement (11) du signal ; on effectue une imagerie à ondes de cisaillement ; on produit (18) une image pour l’imagerie à ondes de cisaillement. Figure pour l’abrégé : Fig.

Description

[0001] Arrière-plan [0002] La présente invention se rapporte à l’imagerie quantitative à ultrasons. Dans l’imagerie quantitative à ultrasons, l’information détectée est traitée davantage, pour quantifier une caractéristique du tissu dont on a pris une image. Plutôt que de fournir simplement une image en mode B du tissu, on donne une image d’une caractéristique de ce tissu. C’est ainsi, par exemple, que l’on calcule une vitesse d’onde de cisaillement dans le tissu en utilisant une imagerie à ultrasons. D’autres exemples incluent des mesures de déformation, d’atténuation ou de rétrodiffusion.

[0003] Pour une imagerie quantitative à ultrasons, un utilisateur positionne typiquement une région (ROI) à laquelle on s’intéresse dans une image en mode B. La ROI définit la région pour laquelle la quantification est effectuée. Pour éviter des retards ou des complications de traitement pour une quantification sur tout le champ de vue (FOV) de l’image en mode B, la ROI, positionnée par l’utilisateur, définit la région du tissu pour une quantification. Cette mise en position manuelle de la ROI gêne le déroulement du travail et augmente les temps de balayage. En outre, la dépendance à l’opérateur et le positionnement sous-optimal de la ROI peut donner une qualité médiocre de l’image et des résultats non reproductibles. De nombreux utilisateurs ne positionnent pas la ROI à l’emplacement correct, en particulier lorsque l’emplacement peut être spécifique au type de quantification et d’application. Des erreurs de dimensionnement de la ROI peuvent se traduire aussi par une qualité d’image médiocre et/ou par des résultats non reproductibles.

[0004] Résumé [0005] A titre d’introduction, les modes de réalisation préférés décrits ci-dessous comprennent des procédés et des systèmes de placement de la ROI dans une imagerie quantitative à ultrasons par un scanner à ultrasons. La ROI est placée automatiquement en utilisant une détection de l’anatomie spécifique à la quantification, un traitement du signal pour un encombrement, une atténuation ou du bruit et/ou une identification de régions de fluide. Pour la quantification, on peut positionner automatiquement de multiples ROI. Le placement automatique peut améliorer la cohérence des mesures en fonction du temps et entre des sonographeurs et peut fournir une qualité d’image meilleure avec moins d’influence provenant de signaux, qui ne sont pas souhaités. Il s’ensuit que l’on peut améliorer le diagnostic et/ou le traitement.

[0006] Suivant une première facette, il est prévu un procédé de placement d’une région (ROI) à laquelle on s’intéresse dans l’imagerie quantitative à ultrasons, par un scanner à ultrasons, caractérisé en ce que :

’on détecte un repère anatomique dans une image à ultrasons ;

on effectue un traitement de signal de signaux à ultrasons en phase et en quadrature ou de fréquence radioélectrique ;

on détermine, par le scanner à ultrasons, une position d’une ROI dans un champ de vision de l’image à ultrasons, la position de la ROI étant déterminée sur la base du repère anatomique et provenant du traitement du signal ;

on effectue une imagerie à onde de cisaillement, par le scanner à ultrasons, à la position de la ROI et on produit une image pour l’imagerie à onde de cisaillement.

[0007] De préférence :

- la détection comprend détecter, par un réseau à apprentissage artificiel, ou détecter, par un traitement de l’image, et dans lequel déterminer la position comprend déterminer par un réseau à apprentissage artificiel,

- la détection comprend détecter une capsule de foie et dans lequel la détermination comprend déterminer la position de la ROI sur la base d’un emplacement de la capsule de foie,

- le traitement du signal comprend mesurer un encombrement dans les signaux à ultrasons et dans lequel la détermination comprend déterminer la position à distance des emplacements des signaux ayant l’encombrement,

- le traitement du signal comprend mesurer une atténuation dans les signaux à ultrasons et dans lequel la détermination comprend déterminer une profondeur de la position de la ROI sur la base de l’atténuation,

- le procédé comprend la détermination par le scanner à ultrasons d’une dimension et d’une forme de la ROI à la position,

- le procédé comprend, en outre, identifier, par le scanner à ultrasons, des emplacements de fluide et dans lequel la détermination de la position comprend déterminer la position de la ROI, de manière à ne pas inclure les emplacements de fluide,

- la détermination de la position comprend déterminer, par le scanner à ultrasons, la position de la ROI et d’une autre position d’une autre ROI et dans lequel la production de l’image comprend produire l’image annotée d’une mesure relative entre la ROI et l’autre ROI.

[0008] Suivant une deuxième facette, il est prévu un procédé de placement d’une région (ROI) à laquelle on s’intéresse dans une imagerie quantitative à ultrasons, par un scanner à ultrasons, caractérisé en ce que :

on détecte, par le scanner à ultrasons, un emplacement d’une capsule de foie dans une image à ultrasons ;

on détermine par le scanner à ultrasons, une position d’une ROI dans un champ de vision de l’image à ultrasons, la position de la ROI étant déterminée sur la base de l’emplacement de la capsule de foie ;

[0009] De préférence :

- la détermination de la position comprend déterminer la position à une distance minimum en profondeur de l’emplacement de la capsule de foie suivant une ligne, qui est perpendiculaire à un bord de la capsule de foie,

- le procédé comprend un traitement de signal de signaux à ultrasons en phase et en quadrature ou de fréquence radioélectrique, le traitement du signal mesurant un encombrement ou une atténuation, et dans lequel la détermination de la position comprend déterminer la position sur la base de l’emplacement de l’encombrement ou de l’atténuation.

[0010] Suivant une troisième facette, il est prévu un système de placement d’une région (ROI) à laquelle on s’intéresse dans une imagerie quantitative à ultrasons, caractérisé en ce qu’il comprend :

des formeurs de faisceau d’émission et de réception, reliés à un transducteur, configurés pour balayer par ultrasons dans un mode B et dans un mode quantitatif ;

un processeur d’image, configuré pour localiser une ROI dans un champ de vue en mode B, sur la base de données de balayage en mode B, pou faire que les formeurs de faisceau d’émission et de réception effectuent le balayage dans le mode quantitatif pour la ROI localisée, et pour produire une image à partir du scan dans le mode quantitatif ;

un affichage configuré pour afficher l’image du scan dans le mode quantitatif. [0011] De préférence :

- le mode quantitatif comprend une imagerie de force de rayonnement acoustique et le processeur d’image est configuré pour localiser la ROI sur la base d’un repère anatomique représenté dans les données du scan dans le mode B,

- le processeur d’image est configuré pour localiser la ROI sur la base d’une atténuation ou d’un encombrement déterminé à partir de signaux à ultrasons en phase et en quadrature ou de fréquence radioélectrique et basé sur les données du scan dans le mode B après détection du mode B.

[0012] Ce qui précède ne doit pas être considéré comme limitant l’invention. D’autres facettes et avantage de l’invention sont décrits ci-dessous, en liaison avec les modes de réalisation préférés.

[0013] Description succincte des dessins [0014] Les éléments et figures ne sont pas nécessairement à l’échelle, l’accent étant mis plutôt sur l’illustration des principes de l’invention. En outre, dans les figures, de mêmes repères désignent des parties correspondantes dans des vues différentes.

[0015] La figure 1 est un organigramme schématique d’un mode de réalisation d’un procédé de placement d’une ROI dans une imagerie quantitative à ultrasons par un scanner à ultrasons ;

[0016] la figure 2 est une image en mode B donnée à titre d’exemple, alors qu’une ROI est positionnée pour une imagerie à onde de cisaillement d’un foie et [0017] la figure 3 est un schéma synoptique d’un mode de réalisation d’un système de placement d’une ROI dans une imagerie quantitative à ultrasons par un scanner à ultrasons.

[0018] Description détaillée des dessins et des modes de réalisation préférés présentement [0019] Un placement automatique d’une ROI est prévu dans une imagerie à onde de cisaillement ou autrement quantitative. Un traitement du signal, un traitement de l’image et/ou une application d’un réseau à apprentissage artificiel positionne, dimensionne et/ ou conforme automatiquement une ROI, telle que pour une imagerie à vitesse d’onde de cisaillement ou une autre imagerie à ultrasons, reposant sur une impulsion de force de rayonnement acoustique. C’est ainsi, par exemple, que dans une imagerie à ondes de cisaillement, la ROI est positionnée pour obtenir une seule mesure de vitesse d’onde de cisaillement sur la base d’une ROI ou pour une imagerie dans l’espace, en temps réel, à vitesse d’onde de cisaillement, d’une région à deux dimensions ou à trois dimensions.

[0020] La figure 1 représente un mode de réalisation d’un procédé de placement d’une ROI dans une imagerie quantitative à ultrasons, par un scanner à ultrasons. En général, un objet auquel on s’intéresse à distance de l’emplacement de la ROI, un traitement de signal de données en phase et en quadrature (EQ) ou de fréquence radioélectrique (RF), et/ou des emplacement à éviter (par exemple, des emplacements de fluide) sont utilisés pour placer automatiquement une ROI pour une imagerie quantitative à ultrasons.

[0021] Le procédé est effectué par le système représenté à la figure 3 ou par un système différent. C’est ainsi, par exemple, qu’un système d’imagerie à ultrasons de diagnostic médical détecte, traite et/ou identifie des signaux dans les actes 10, 11 et 12, un processeur d’image effectue une détermination dans l’acte 14 et le système d’imagerie effectue une imagerie quantitative et produit une image dans les actes 16 et 18. D’autres dispositifs peuvent effectuer l’un quelconque de ces actes, tels que le processeur d’image effectuant tous les actes de non balayage.

[0022] Les actes sont effectués dans l’ordre indiqué ou dans un ordre différent. On effectue, par exemple, les actes 10, 11 et 12 dans n’importe quel ordre ou simultanément.

[0023] On peut utiliser des actes supplémentaires, des actes différents ou un plus petit nombre d’actes. C’est ainsi, par exemple, que l’un ou deux de actes 10, 11 et 12 ne sont pas effectués. Comme autre exemple, l’acte 18 n’est pas effectué, lorsque la sortie est une quantification à mémoriser dans un enregistrement du patient ou dans un rapport.

[0024] Pour localiser la ROI pour l’imagerie quantitative, on fait l’acquisition d’une donnée à ultrasons représentant un patient ou correspondant à un patient. Un système d’imagerie à ultrasons ou un scanner balaie le patient. En variante, on acquiert la donnée d’un balayage précédent par le scanner, tel que par transfert d’une mémoire ou d’une archive d’image, et d’un système de communication.

[0025] Ce balayage est un balayage initial, tel qu’un premier balayage ou un balayage ultérieur une fois que l’imagerie quantitative doit être utilisée. On répète, par exemple, le balayage alors qu’un sonographeur positionne le transducteur pour balayer la région souhaitée du patient. Le FOV pour le balayage est positionné sur l’organe ou sur les organes auxquels on s’intéresse. Une fois que l’objet auquel on s’intéresse est dans le FOV, la donnée à ultrasons à utiliser, pour localiser la ROI, est disponible du balayage ou est acquise par un autre balayage.

[0026] Le balayage pour la donnée à ultrasons, pour localiser la ROI, est sur tout le FOV. L’étendue latérale ou azimutale et la profondeur du balayage définissent le FOV. Sur la base de réglages différents, on peut obtenir des dimensions différentes du FOV. L’utilisateur ou le système détermine le FOV.

[0027] Pour balayer un FOV par des ultrasons, des faisceaux d’émission et de réception sont formés par un système à ultrasons. On peut utiliser n’importe quel format de balayage, tel que par secteur, linéaire ou par Vector (marque de fabrique) et des FOV correspondants. Des lignes de balayage sont réparties par commande électrique et/ou mécanique, en une dimension, deux dimensions ou trois dimensions, ce qui donne une donnée représentant une ligne, une surface ou un volume.

[0028] Les caractéristiques du faisceau d’émission et/ou de réception peuvent être réglées ou correspondre à des valeurs de paramètre. On règle la profondeur et/ou l’étendue latérale du FOV. De même, on règle la profondeur focale du faisceau d’émission, la fréquence d’émission, la fréquence de réception, la densité de ligne, la densité d’échantillonnage (distance d’échantillonnage suivant une ligne de balayage), la forme d’onde d’émission (par exemple, nombre de cycles et/ou forme de l’enveloppe), fréquence de trame, ouverture et/ou d’autres caractéristiques de balayage. On peut régler le nombre de positions focales d’émission par ligne de balayage (par exemple, une ou deux). On peut utiliser des paramètres (par exemple, d’émission et/ou de réception) de balayage différents, supplémentaires ou en un plus petit nombre.

[0029] Par formation d’un faisceau de réception, la donné de réponse représente des échantillons dans le FOV. On détecte la donnée reçue du balayage. Un détecteur en mode A B détermine l’intensité des échos acoustiques représentée par la donnée reçue. C’est ainsi, par exemple, que les signaux de réception, avant détection, sont formatés sous la forme de données en phase et en quadrature (I/Q), mais on peut utiliser des données RF. Une racine carrée d’une somme des carrés des termes en phase et en quadrature est calculée, comme étant l’intensité de détection. On peut utiliser d’autres mesures de la grandeur de l’écho acoustique pour une détection en mode B.

[0030] On peut effectuer un autre traitement en mode B. C’est ainsi, par exemple, que la donnée détectée en mode B peut être filtrée spatialement. Comme autre exemple, on acquiert une séquence de trames à partir d’une séquence correspondante de balayage de tout le FOV. On filtre temporellement des paires différentes ou d’autres regroupements dimensionnés des trames de données obtenues en mode B.

[0031] Dans d’autres modes de réalisation, on effectue d’autres types de détection et de balayage correspondants. On utilise, par exemple, une estimation de flux de couleur (par exemple, doppler). On estime la vitesse, la puissance et/ou la variance. Comme autre exemple, on utilise un mode harmonique, tel qu’une imagerie à une deuxième fréquence harmonique d’une fréquence d’émission fondamentale. On peut utiliser des combinaisons de modes.

[0032] Après traitement, la donnée détectée est transformée par balayage, si nécessaire. On peut produire une image en deux dimensions. L’image en mode A B représente l’intensité ou la force de retour d’échos acoustiques dans le FOV en mode B. La figure 2 représente un exemple d’une image en mode B d’un foie d’un patient. Les intensités ou les données en mode B sont mises en correspondance avec une échelle de gris, dans la plage dynamique de l’affichage. L’échelle de gris peut être égale ou similaire à des valeurs de rouge, vert, bleu (RVB) utilisées par l’affichage pour commander des pixels. On peut utiliser toute correspondance de couleur ou d’échelle de gris.

[0033] La donnée utilisée pour d’autres actes provient de n’importe quel point dans le trajet de traitement. Dans un mode de réalisation, on utilise des valeurs scalaires détectées et transformées par balayage, avant toute mise en correspondance de couleur ou d’affichage. Dans d’autres modes de réalisation, on utilise des échantillons formés par faisceau (par exemple, des signaux I/Q ou RF) avant la détection, des données détectées avant la transformation par balayage ou des valeurs d’affichage après correspondance d’affichage. La donnée est dans le système de coordonnées polaires utilisé pour le balayage ou est interpolée à un réseau régulier, tel qu’un système de coordonnées cartésien.

[0034] Pendant une imagerie en direct ou en temps réel (balayage et sortie d’image en même temps ou alors que le patient a un transducteur placé sur lui), aucune interaction spéciale n’est requise en général ou attendue de l’utilisateur. L’utilisateur peut choisir une application (par exemple, imagerie quantitative à ultrasons, telle que vitesse d’onde de cisaillement), positionner le FOV, activer l’imagerie quantitative, puis la configuration restante se produit automatiquement [0035] On effectue le balayage initial ou les balayages du FOV avant de séparer des balayages de la ROI pour une imagerie quantitative. Fe balayage est configuré de manière à faire cesser des balayages du FOV du patient tout en balayant la ROI pour quantification. En variante, on entrelace une imagerie en mode B et une imagerie quantitative.

[0036] Dans l’acte 10, le scanner à ultrasons, en utilisant un processeur d’image, détecte un ou plusieurs repères anatomiques dans une image à ultrasons ou une autre donnée à ultrasons (par exemple, une donnée en mode B). On détecte l’objet à partir de la donnée du balayage initiale ou subséquente. On traite en image la donnée représentant le patient pour détecter l’objet. La détection est automatique pendant l’imagerie en direct. Plutôt que d’exiger une entrée d’utilisateur d’un emplacement ou d’emplacement de l’objet, le processeur applique un filtrage, une détection de bord, une correspondance de configuration, une correspondance de modèle ou une autre classification assistée par ordinateur pour détecter l’objet dans la donnée. On peut utiliser tout traitement d’image. Le processeur détecte sans entrée d’utilisateur d’un emplacement ou d’emplacements.

[0037] Dans un mode de réalisation, on applique un réseau à apprentissage artificiel par le processeur d’image (par exemple, unité centrale de traitement ou unité graphique de traitement). On calcule des caractéristiques de Haar, de gradient, de direction, de commande, d’apprentissage profond ou autres, à partir de la donnée à ultrasons et on les entre dans le réseau à apprentissage artificiel. Le réseau à apprentissage artificiel indique, sur la base de l’apprentissage de données ayant une vraie distinction connue entre l’objet et d’autre tissu, fluide ou dispositif, si l’objet est représenté par la donnée et où il l’est.

[0038] On peut utiliser tout apprentissage artificiel, tel qu’un arbre suramplificateur probabiliste, un réseau bayésien, un réseau neuronal, l’apprentissage profond ou une machine à vecteur de support. On peut utiliser n’importe quel jeu de caractéristique. Dans un mode de réalisation, des arbres de suramplification probabiliste à apprentissage d’espace marginal forment un classificateur reposant sur les caractéristiques de Haar et pouvant être commandé. Dans un autre mode de réalisation, on utilise pour la formation une régression de forêt aléatoire. Dans encore un autre mode de réalisation, on utilise un apprentissage profond pour définir les caractéristiques et apprendre comment mettre les caractéristiques en relation avec une détection d’objet.

[0039] L’objet à localiser est tout objet, tel qu’une anatomie ou un dispositif. On localise, par exemple, une valvule. Des parties d’un foie ou d’autres emplacements anatomiques ou des lésions peuvent être localisés. Dans d’autres modes de réalisation, des dispositifs, tels que des instruments chirurgicaux ou des implants (par exemple, un cathéter, un manche d’outil, une aiguille ou un dispositif chirurgical, tel qu’un anneau ou une valvule prothétique) sont détectés, au lieu d’une anatomie. On peut détecter à la fois une anatomie et des dispositifs à ajouter. Des détecteurs différent ou le même détecteur détectent une anatomie et/ou des dispositifs différents. L’objet et toute région anatomique, cathéter (par exemple, lasso) ou outil qu’un détecteur à apprentissage artificiel ou autre détecte.

[0040] Dans un exemple d’imagerie à onde de cisaillement, l’objet est une capsule de foie. On détecte l’emplacement de la capsule de foie dans une image à ultrasons. La figure 2 représente l’emplacement (par exemple, flèche pointant sur la capsule 20 de foie) de la capsule 20 de foie dans une image en mode B. On peut détecter d’autres caractéristiques anatomiques, telles que le bord de la capsule 20 du foie.

[0041] L’anatomie ou le dispositif détecté a n’importe quelle étendue spatiale. L’anatomie s’étend, par exemple, suivant plusieurs pixels, dans une direction ou dans plusieurs directions. L’anatomie a n’importe quelle forme, telle qu’une forme incurvée variant doucement. Des parties dentelées ou planes peuvent se produire. Un dispositif peut avoir une surface lisse. La détection procure un emplacement de l’objet (par exemple, repère) auquel on s’intéresse. On peut trouver des caractéristiques, des surfaces et/ou des parties intérieures de l’objet. On peut utiliser des caractéristiques représentées par la donnée, mais n’appartenant pas à l’objet, pour localiser l’objet.

[0042] Dans l’acte 11, le scanner à ultrasons, en utilisant le formeur de faisceau de réception, le dispositif de commande de formeur de faisceau ou un processeur d’image, traite des signaux d’ultrasons. On traite la donnée I/Q ou RL, produite par le formeur de faisceau de réception, avant la détection en mode B, l’estimation doppler ou une autre détection.

[0043] Le traitement de signal permet une détection de caractéristiques réfléchies dans le phasage relatif ou d’autres contenus de signal entre des emplacements. Le montant d’encombrement, d’atténuation, de rétrodiffusion et/ou de bruit est, par exemple, différent pour des emplacements différents. Dans un mode de réalisation, on mesure le niveau d’encombrement dans les signaux à ultrasons. On met en corrélation la donnée I/Q ou RL avec des lignes de balayage différentes. Le niveau de corrélation (par exemple, le coefficient de corrélation) indique le montant de l’encombrement. Une donnée, qui n’est pas bien corrélée à des lignes de balayage voisines, peut être soumise à un encombrement. L’encombrement peut interférer avec une quantification. On peut utiliser toute mesure d’encombrement connue actuellement ou qui sera mise au point ultérieurement.

[0044] Dans un autre mode de réalisation, on mesure l’atténuation. On mesure la vitesse de décroissance en fonction de la profondeur pour divers emplacements, après prise en compte du gain de profondeur et/ou des effets de système. La diminution en amplitude des signaux, en fonction de la profondeur ou en s’éloignant du transducteur, peut être différente pour des tissus différents et/ou des réglages de balayage différents. La vitesse de décroissance du signal en fonction de la profondeur (c’est-à-dire l’atténuation) correspond à moins de signal ou à un rapport signal à bruit. La quantification peut être moins précise lorsque l’atténuation est plus grande. On peut utiliser toute mesure d’atténuation connue actuellement ou qui sera trouvée ultérieurement. [0045] Dans l’acte 12, le scanner à ultrasons identifie un ou plusieurs emplacements de fluide. On effectue un balayage doppler. En raison du filtrage, les estimations doppler de la vitesse, de l’énergie et/ou de la variance indiquent une réaction de fluide aux ultrasons. En variante, on effectue le traitement d’image de l’acte 10 pour identifier du fluide entourant une structure de tissu ou du fluide, qui peut apparaître sous la forme d’un retour sombre ou faible dans le mode B.

[0046] Un groupage, un traitement d’image (par exemple, détection de bord ou détection de seuil), un classificateur à apprentissage artificiel ou une autre technique est appliqué aux estimations doppler pour identifier des régions de fluide. On peut appliquer un filtrage passe bas pour éliminer de petits profils de réponse de fluide. Un seuil de longueur de surface ou de volume peut être appliqué pour éliminer un seul groupe ou de petits groupes d’emplacements, en laissant des emplacements plus grands de fluide. [0047] Les régions de fluide correspondent à du sang, à des kystes ou à d’autres fluides. La figure 2 représente certaines régions 26 de fluide correspondant à des vaisseaux dans le foie. Les kystes incluent une teneur en fluide suffisante pour réagir comme un fluide aux ultrasons. En raison de la différence de réaction aux ultrasons d’un fluide par rapport à un tissu, une quantification ne peut pas s’effectuer correctement ou bien dans des régions de fluide. Mesurer des onde de cisaillement dans un kyste, par exemple, s’avérerait imprécis.

[0048] De même, de l’os, des dispositifs médicaux ou d’autres objets solides peuvent être identifiés par rapport à du tissu mou. Une définition par rapport à un seuil ou un autre traitement d’image de données de mode B peut indiquer des emplacements d’os. Après filtration ou autre regroupement, on identifie des emplacements d’os. L’os peut avoir une réaction acoustique différente et peut ainsi interférer avec une quantification.

[0049] A l’acte 14, le scanner à ultrasons, par exemple en utilisant un processeur d’image ou une unité de commande, détermine une position d’une ROI dans un EOV de l’image à ultrasons. Dans un mode de réalisation, on applique un réseau à apprentissage artificiel. On peut utiliser n’importe quel apprentissage artificiel, tel que mentionné cidessus. Le réseau à apprentissage artificiel associe des caractéristiques d’entrée, telles que l’emplacement d’un repère, des niveaux d’encombrement par emplacement et/ou des emplacements de fluide au placement de la ROI. On utilise des ROI placées par un expert comme vérité de base pour l’apprentissage. La machine apprend à utiliser les entrées désignées (par exemple, de l’information provenant des actes 10, 11 et/ou 12) pour placer la ROI sur la base de la vérité de base. Dans d’autres modes de réalisation, l’image en mode B est aussi entrée ou est entrée au lieu du repère et/ou des emplacements de fluide. L’apprentissage artificiel apprend à placer la ROI une fois donnés l’image d’entrée et les emplacements d’encombrement, d’atténuation ou d’autres sorties de traitement du signal. L’application du réseau à apprentissage artificiel sort une position pour la ROI. En variante, de multiples positions possibles sont sorties et on utilise des règles pour sélectionner la position de la ROI, telles que sur la base d’éviter des encombrements ou du fluide.

[0050] Dans un mode de réalisation en variante, la détermination utilise des règles. La ROI est mise en position, par exemple, par rapport à un repère, mais à distance de celui-ci, tout en évitant aussi un encombrement et du fluide. Les règles peuvent indiquer une orientation précise et une distance au repère avec des tolérances d’orientation et de distance, pour tenir compte du fait que l’on évite un encombrement et du fluide. On peut utiliser une logique floue.

[0051] On détermine la position à partir de l’information recueillie dans l’un ou plusieurs des actes 10, 11 et/ou 12. Le repère ou les repères, l’atténuation, l’encombrement et/ou d’autres emplacements de fluide sont utilisés pour mettre la ROI en position. La ROI définit une région de balayage pour la quantification. Des emplacements à l’extérieur de la ROI, mais dans le FOV, ne sont pas utilisés ou sont utilisés avec une densité moindre que dans la ROI.

[0052] Dans l’exemple de la figure 2, on mesure une vitesse d’onde de cisaillement dans le foie. On met la ROI 24 en position par rapport à la capsule 20 du foie. Le bord de la capsule 20 du foie est un repère. On définit une ligne 22 perpendiculaire au bord. Diverses lignes sont possibles. On utilise une ligne passant par le centre de la capsule 20 du foie ou centrée dans le FOV. Fa ROI 24 doit être, suivant la ligne 22, éloignée d’une distance minimum du bord de la capsule 20 du foie. Fa ROI 24 doit être, par exemple, éloignée d’au moins 2 cm du bord de la capsule 20 du foie. Plutôt que de détecter un objet ou un repère sur lequel la ROI 24 doit être localisée, on utilise le repère pour mettre la ROI 24 à un emplacement à distance du repère. Dans des variantes de réalisation, on met la ROI 24 sur l’objet ou de manière à ce qu’elle inclut l’objet.

[0053] On peut mettre la ROI 24 en position sur la base des résultats du traitement du signal et/ou de l’identification de fluide. Des emplacements ayant un encombrement relativement grand, des emplacements ayant une atténuation relativement grande et/ou des emplacements de fluide sont utilisés pour mettre la ROI 24. On peut mettre la ROI 24 de manière à éviter ces emplacements. La ROI 24 a, par exemple, divers emplacements possibles répartis dans le FOV et des priorités de défaut assignées. En utilisant la liste de priorité, on teste chaque emplacement de ROI possible jusqu’à trouver un emplacement de ROI, qui évite l’encombrement et du fluide. En variante, on met la ROI 24 en position, de manière à inclure un de ces emplacement ou plusieurs de ces emplacements.

[0054] Pour une imagerie par onde de cisaillement du foie, on peut mettre la ROI 24 en position sur la base de la capsule 20 du foie et pour éviter du fluide 26 et un encombrement relativement grand. La ROI 24 a divers emplacements possibles étant donné les règles mettant en rapport la ROI 24 au bord de la capsule 20 du foie. Des lignes et/ou des profondeurs différentes, étant donné les tolérances, procurent les emplacements possibles. On vérifie chaque emplacement pour éviter du fluide et un encombrement relativement grand. On met la ROI 24 en position à l’emplacement ayant l’encombrement le plus petit et pas de fluide. On peut utiliser un ordre de priorité pour les emplacements possibles. En variante, on utilise une fonction de coût, telle qu’en pondérant des emplacements possibles plus loin d’un centre du FOV comme plus coûteux.

[0055] Dans un autre mode de réalisation, on détecte du tissu de fibre musculaire comme repère. On utilise la direction de la fibre musculaire pour mettre la ROI 24 en position. On met la ROI 24 en position de manière à ce que le balayage pour l’imagerie quantitative soit le long des fibres musculaires plutôt qu’à travers elle.

[0056] On peut utiliser certaines informations pour placer positivement la ROI 24 plutôt que pour indiquer ce que l’on doit éviter. On utilise la capsule 24 du foie pour placer positivement dans les exemples ci-dessus. Une atténuation peut indiquer une profondeur de placement. L’atténuation peut, par exemple, être relativement uniforme dans le tissu auquel on s’intéresse. Le niveau d’atténuation indique la profondeur. Lorsqu’il y a une atténuation plus grande dans le tissu, la profondeur est moins profonde, de sorte que plus de signal atteint la ROI 24. Lorsqu’il y a une atténuation plus petite dans le tissu, la profondeur peut être plus grande pour satisfaire la distance au repère.

[0057] Le scanner à ultrasons identifie la ROI comme région à balayer. La région à balayer est conformée sur la base de la répartition des lignes de balayage. Pour des balayages linéaires, les lignes de balayage sont parallèles. La région de balayage qui s’ensuite est une boîte carrée ou rectangulaire. Pour des balayages par secteur ou Vector, les lignes de balayage divergent d’un point sur la face du transducteur ou d’un point virtuel placé derrière le transducteur, respectivement. Les formats de balayage de secteur et Vector de balayage de lignes balayent dans une région en forme d’éventail. Le balayage Vector peut être une région en forme d’éventail, sans inclure le point d’origine, telle que ressemblant à un trapézoïde (par exemple, un triangle tronqué). On peut utiliser d’autres formes de régions de balayage.

[0058] La ROI 24 a une forme et une orientation de défaut. Dans un mode de réalisation, le scanner à ultrasons détermine une forme de la ROI à la position déterminée. On peut utiliser n’importe quelle forme. On peut déterminer la forme pour éviter du fluide, de l’encombrement et/ou un repère. La position place, par exemple, la ROI près d’emplacements de fluide. La forme de la ROI peut être modifiée pour éviter les emplacements de fluide. Plutôt qu’un rectangle, on utilise un carré ou un rectangle ayant des parties coupées. En variante ou en plus, on peut déterminer la forme pour inclure des emplacements.

[0059] On peut déterminer aussi l’orientation pour qu’elle inclut ou évite certains emplacements. On peut fonder l’orientation sur les limites de commande, à partir d’un transducteur, sur des repères détectés, qui peuvent provoquer un obscurcissement acoustique et/ou sur une réaction directionnelle du tissu quantifié.

[0060] La ROI 24 a une dimension de défaut. La région peut avoir n’importe quelle dimension, telle que 5 mm en latéral et 10 mm en axial. Dans un mode de réalisation, le scanner à ultrasons détermine une dimension de la ROI 24 à la position. La ROI 24 est dimensionnée pour éviter des emplacements de fluide ou un encombrement relativement grand. En variante, la ROI 24 est dimensionnée pour inclure des emplacements ou une rétrodiffusion relativement grande (par exemple, un encombrement assez petit et un bruit assez petit).

[0061] Le balayage de quantification peut être affecté par la dimension de la ROI 24. Pour une imagerie par onde de cisaillement et d’autres balayages de quantification, la quantification s’en remet à un balayage répétitif de la ROI 24. En donnant à la ROI une dimension plus petite, on peut augmenter la vitesse de balayage, ce qui rend la quantification moins susceptible à un artéfact de déplacement. En donnant à la ROI une dimension plus grande, on peut obtenir un échantillonnage plus représentatif pour la quantification. La ROI est dimensionnée comme il est approprié pour le type de quantification. On peut sélectionner diverses dimensions sur la base d’une priorité et en évitant des emplacements, qui peuvent contribuer à des imprécisions ou à des artéfacts.

[0062] La ROI 24 définissant la région de balayage pour une imagerie quantitative est plus petite que tout le FOV de l’image en mode B. La figure 2 représente une ROI 24 rectangulaire, qui représente moins de 10% de la superficie du FOV dans l’image en mode B.

[0063] Le scanner à ultrasons peut déterminer automatiquement des positions, des dimensions, des formes et/ou des orientations pour une, deux ou plusieurs ROI 24. On peut comparer les mesures de chaque ROI 24 pour faciliter le diagnostic ou le traitement. On peut combiner pour chacun la donnée de balayage pour fournir une quantification, telle qu’en utilisant une ROI 24 comme ligne de base et en quantifiant sur la base d’une différence de mesure entre deux ROI 24.

[0064] Une vitesse relative d’onde de cisaillement peut indiquer, par exemple, que le tissu du foie est graisseux. En positionnant une ROI 24 dans le foie et une autre ROI 24 dans le rein, un rapport de vitesse d’onde de cisaillement, entre les deux ROI 24, indique si le foie est graisseux. Le rapport est proche de 1,0 si le foie n’est pas graisseux. Comme autre exemple, on utilise une imagerie d’impulsion à force de rayonnement acoustique (ARFI) pour mesurer une rigidité ou une élasticité du tissu. La rigidité ou l’élasticité relative entre des ROIs 24 multiples peut indiquer des régions, qui nécessitent d’être étudiées davantage. Comme autre exemple, une déformation relative (par exemple, un rapport de déformation) peut indiquer des emplacements intéressants pour le diagnostic. Dans un autre exemple encore, des rapports de déplacement maximum du tissu en réaction à des transmissions ARFI peuvent être utiles. On peut calculer un rapport d’échogénicité hepto-rénal en utilisant de multiples ROI 24.

[0065] Dans l’acte 16, le scanner à ultrasons effectue l’imagerie quantitative. La ROI 24 ou les ROIs 24, telles que déterminées, définissent les emplacements de balayage pour l’imagerie quantitative. On effectue, par exemple, une imagerie à onde de cisaillement par la caméra à ultrasons en balayant la position de la ROI 24. On peut utiliser une imagerie à onde de cisaillement pour quantifier de l’information utile pour le diagnostic, telle que la vitesse de l’onde de cisaillement dans le tissu, le module d’Young ou une propriété viscoélastique. L’imagerie par onde de cisaillement est un type d’imagerie ARFI où on utilise ARFI pour produire l’onde de cisaillement, mais on peut utiliser d’autres sources de contrainte et/ou d’autres types d’imagerie ARFI (par exemple, à élasticité). On peut utiliser d’autres types d’imagerie quantitative, telles qu’à déformation, élasticité, rétrodiffusion ou atténuation.

[0066] Pour l’imagerie à vitesse d’onde de cisaillement, le scanner à ultrasons mesure des vitesses d’onde de cisaillement à des emplacements différents du tissu d’un patient. On mesure les vitesses sur la base d’une distance parcourue et d’un temps de l’onde de cisaillement se propageant d’une origine à des emplacements différents de la ROI. L’imagerie par vitesse d’onde de cisaillement est effectuée avec des valeurs distinctes de vitesse d’onde de cisaillement mesurées pour des emplacements différents ou en les combinant pour fournir une vitesse pour la ROI.

[0067] Les vitesses d’onde de cisaillement reposent sur des déplacements de tissu. Le système à ultrasons acquiert des déplacements de tissu en fonction du temps (par exemple, des profils de déplacement), pour chaque emplacement dans la ROI, mais on peut utiliser un déplacement du tissu en fonction de l’emplacement, pour chaque instant différent. Un ARFI (par exemple, une incitation par impulsion de poussée ou par impulsion de rayonnement acoustique) ou une autre source de contrainte, produit une onde de cisaillement dans le tissu, dans la ROI ou près de celle-ci. Au fur et à mesure que l’onde de cisaillement se propage dans le tissu à la ROI, le tissu se déplace. En balayant le tissu par de l’ultrason, on acquiert la donnée pour calculer les déplacements en fonction du temps. En utilisant une corrélation ou une mesure semblable, on détermine les déplacements représentés par les balayages acquis à des instants différents. Le déplacement maximum et/ou le déphasage entre des profils de déplacement indique le temps où se produit l’onde de cisaillement à l’emplacement ou entre des emplacements. Le temps et la distance à l’origine de l’onde de cisaillement sont utilisés pour résoudre la vitesse de l’onde de cisaillement à cet emplacement. On peut utiliser toute imagerie à onde de cisaillement connue maintenant ou qui sera trouvée ultérieurement.

[0068] Pour une ARFI, un formeur de faisceau produit des signaux électriques pour une transmission d’une façon focalisée et un transducteur transforme les signaux électriques en des signaux acoustiques pour transmettre l’impulsion de poussée du transducteur. Une excitation acoustique est transmise au patient. L’excitation acoustique agit comme excitation par impulsion pour provoquer un déplacement. Une forme d’onde d’émission de 400 cycles, ayant des niveaux de puissance ou d’amplitude de pic semblables ou inférieurs à des transmissions en mode B pour donner une image du tissu, est émise sous la forme d’un faisceau acoustique. On peut utiliser toute séquence d’imagerie ARFI ou à onde de cisaillement. On peut utiliser d’autres sources de contrainte, telles qu’à d’impact mécanique ou à source de vibration. L’excitation par impulsion produit une onde de cisaillement à l’emplacement dans l’espace.

[0069] On suit les emplacements du tissu. Le système à ultrasons, tel qu’un processeur d’image du système, suit les déplacements en réaction à l’impulsion de poussée. Pour chaque pluralité d’emplacements, on suit le déplacement provoqué par l’onde de cisaillement qui se propage. Le suivi est axial (c’est-à-dire, on suit des déplacements suivant une dimension suivant la ligne de balayage), mais il pourrait être un suivi à deux dimensions ou à trois dimensions. On trouve les déplacements du tissu pour chaque emplacement, pour n’importe quel nombre d’échantillonnages temporels sur une durée pendant laquelle on s’attend à ce que l’onde se propage à l’emplacement. En la suivant à des emplacements multiples, on obtient des profils de déplacement du tissu en fonction du temps, pour les emplacements différents.

[0070] Pour suivre, un transducteur et un formeur de tissu acquièrent une donnée d’écho à des instants différents pour déterminer le déplacement du tissu. On détecte le déplacement par un balayage à ultrasons. On effectue, par exemple, des balayages en mode B pour détecter un déplacement du tissu. Pendant un temps donné, on émet des ultrasons vers le tissu ou vers une région à laquelle on s’intéresse. On utilise, par exemple, des impulsions d’une durée de 1 à 5 cycles d’une intensité de moins de 720 mW/cm². On peut utiliser des impulsions ayant d’autres intensités. On effectue le balayage pour n’importe quel nombre de lignes de balayage. Huit ou seize faisceaux de réception, répartis suivant deux dimensions, sont formés, par exemple, en réaction à chaque transmission. Après ou tandis que l’on applique une contrainte, on effectue des transmissions en mode B de manière répétitive, suivant une ligne de balayage d’émission unique et des réceptions, suivant des lignes de balayage de réception voisines.

[0071] L’intensité en mode B peut varier en raison du déplacement du tissu en fonction du temps. Pour les lignes de balayage surveillées, il est prévu une séquence de données représentant un profil en fonction du temps du mouvement du tissu provenant de la contrainte. En effectuant des temps multiples d’émission et de réception, on reçoit une donnée représentant la région à des instants différents. En balayant de manière répétée par de l’ultrason, on détermine la position du tissu à des instants différents.

[0072] On détecte le déplacement pour chacun des multiples emplacements dans l’espace. On détecte, par exemple, la vitesse, la variance, le décalage dans la configuration d’intensité (par exemple, en suivant la granulation) ou une autre information à partir de la donnée reçue, comme étant le déplacement entre deux instants. On peut détecter une apparition de séquence de déplacements pour chacun des emplacements.

[0073] Dans un mode de réalisation utilisant la donnée en mode B, la donnée provenant de différents balayages est corrélée axialement en fonction du temps. Pour chaque profondeur ou position d’échantillonnage dans l’espace, on effectue une corrélation sur une pluralité de profondeurs ou de positions d’échantillonnage dans l’espace (par exemple, noyau de 64 profondeurs, la profondeur centrale étant le point où le profil est calculé). Un jeu présent de données est, par exemple, mis en corrélation plusieurs fois avec un jeu de référence de données. On identifie l’emplacement d’un sous-jeu de données, centré à un emplacement donné dans le jeu de référence, dans le jeu présent. Des translations relatives différentes entre les deux jeux de données sont effectuées.

[0074] On calcule le niveau de similarité ou de corrélation de la donnée à chacune des positions décalées différentes. La translation ayant la corrélation la plus grande représente le déplacement ou le décalage pour le temps associé à la donnée présente comparée à la référence.

[0075] On utilise les déplacements en fonction du temps et/ou de l’espace pour le calcul. Dans un mode de réalisation, on combine les déplacements pour des profondeurs différentes, en laissant des déplacements à distance en azimut. On fait, par exemple, la moyenne en fonction de la profondeur des déplacements pour une ligne de balayage ou un emplacement latéral donné. En variante au calcul de la moyenne, on utilise un maximum ou un autre critère de sélection pour déterminer le déplacement pour un emplacement latéral donné. On peut utiliser des déplacements pour seulement une profondeur. On peut utiliser des déplacements pour des profondeurs différentes, indépendamment.

[0076] On peut estimer une vitesse d’onde de cisaillement distincte pour chaque emplacement, telle qu’en fonction d’une distance latérale à une origine de l’onde de cisaillement. La vitesse de l’onde de cisaillement repose sur les déplacements en fonction du temps et/ou de l’emplacement. On estime la valeur de la vitesse de l’onde de cisaillement pour chaque emplacement à partir du profil ou des profils de déplacement. Pour estimer la valeur dans un mode de réalisation, on détermine le pic ou l’amplitude maximum du profil de déplacement. Su la base d’une distance de l’emplacement (par exemple, centre de sous-région, point de début ou point final) à la source de la contrainte (par exemple, position focale de l’ARFI ou origine de l’onde de cisaillement), une différence de temps, entre l’application de la contrainte et l’amplitude de pic, indique une vitesse. Suivant une variante, on met les profils de déplacement d’emplacements différents en corrélation pour trouver un retard ou un déphasage entre les emplacements. Ce déphasage peut être utilisé pour calculer la vitesse entre les emplacements associés aux profils mis en corrélation. Dans d’autres modes de réalisation, on calcule une donnée analytique à partir du profil de déplacement et un déphasage est utilisé pour déterminer l’élasticité. Une différence de phase en fonction du temps des déplacements de sous-régions différentes, ou un passage par zéro de la phase pour une sous-région donnée, indique une vitesse. Dans un autre mode de réalisation encore, le déplacement, en fonction d’un emplacement pendant un temps donné, indique un emplacement de déplacement maximum. La distance de l’origine de l’onde de cisaillement à cet emplacement et le temps donnent la vitesse. On répète cela pour d’autres temps, afin de trouver la vitesse maximum à chaque emplacement.

[0077] Le scanner à ultrasons peut déclencher automatiquement le balayage pour l’imagerie quantitative. Pour éviter un artéfact de déplacement, on utilise un cadençage par rapport au cycle respiratoire et/ou cardiaque. Un capteur de respiration ou d’électrocardiogramme procure l’information de cycle. Le scanner utilisé d’information de cycle, pour sélectionner des temps de balayage où le tissu est soumis à moins de déplacement. En variante, l’utilisateur demande au patient de retenir sa respiration et déclenche manuellement le balayage quantitatif.

[0078] D’autres caractéristiques du balayage quantitatif peuvent être commandées sur la base de la position de la ROI, de sa dimension, de sa forme et/ou orientation. On commande, par exemple, la position focale pour qu’elle soit à une profondeur centrale de la ROI pour l’impulsion de poussée ou de transmission de suivi. La plus grande profondeur de la ROI peut être utilisée pour sélectionner la poussée et/ou la fréquence de suivi. On sélectionne le F# pour fournir une impulsion de poussée uniforme ou une contrainte d’ARFI uniforme dans la ROI (par exemple, grande ou courte distance focale).

[0079] Dans l’acte 18, le scanner à ultrasons produit une image pour l’imagerie à onde de cisaillement. On affiche l’image produite sur un dispositif d’affichage. Le processeur d’image, le dispositif de rendu ou un autre dispositif produit une image à partir de l’imagerie quantitative pour la ROI ou les ROIs.

[0080] L’image comprend une ou plusieurs quantités représentant des caractéristiques du tissu. On peut prévoir une représentation alphanumérique au graphique d’une quantité ou de plusieurs quantités, telle qu’une vitesse V_s d’onde de cisaillement pour la ROI, superposée, sous la forme d’une annotation, à une image en mode B (voir la figure 2). En variante ou en plus, on affiche les quantités pour des emplacements différents. Les quantités pour des emplacements différents dans la ROI modulent, par exemple, la brillance et/ou la couleur, de sorte qu’une représentation dans l’espace de la quantité est fournie dans l’image. On peut superposer ou inclure la représentation dans l’espace dans une image en mode B ou autre. La quantité ou les quantités peuvent être fournies sans autre type d’imagerie ou peuvent être ajoutées ou superposées à d’autres types d’imagerie à ultrasons.

[0081] La ROI 24 peut être présentée sur une image avant, après ou pendant une imagerie quantitative. La ROI 24 est représentée, par exemple, sous la forme d’une image graphique ou d’une image en mode B, pour l’utilisateur, afin de vérifier le placement correct et/ou de visualiser le placement.

[0082] L’image peut comprendre des annotations ou des représentations de mesures relatives. De la graisse de foie est indiquée, par exemple, par un rapport d’élasticité entre le foie et le rein. On peut ou non représenter les ROIs 24 dans l’image.

[0083] On utilise l’imagerie à ultrasons pour le diagnostic et pour le traitement. Une imagerie quantitative, améliorée, plus cohérente et/ou plus précise, en raison d’un placement correct de la ROI donne un diagnostic et/ou un traitement meilleur par un médecin. Le médecin et le patient bénéficient du perfectionnement, puisque la sortie de la quantification est probablement plus précise.

[0084] La figure 3 représente un mode de réalisation du système 30 de placement d’une ROI dans une imagerie quantitative à ultrasons. L’utilisateur configure le système 30 pour une imagerie quantitative, tel qu’en sélectionnant une application pour une imagerie par vitesse d’onde de cisaillement dans le foie. L’utilisateur peut modifier des valeurs d’un préréglage ou de plusieurs préréglages, comme il le souhaite. Un fois que le balayage débute et que le FOV est mis en position, comme souhaité, le système 30 détecte automatiquement les repères, traite les signaux d’encombrement ou d’atténuation et/ou identifie des emplacements de fluide. On met la ROI, pour une quantification, en place et le système 30 produit une image ou des images montrant des quantifications du tissu à la ROI.

[0085] Le système 30 est un dispositif d’imagerie par ultrasons ou un scanner. Dans un mode de réalisation, le scanner à ultrasons est un système d’imagerie à ultrasons de diagnostic médical. Dans d’autres modes de réalisation, le dispositif d’imagerie à ultrasons est un ordinateur personnel, un poste de travail, un poste PACS ou un autre agencement au même endroit ou réparti sur un réseau pour une imagerie en temps réel ou un poste acquisition.

[0086] Le système 30 met en œuvre le procédé de la figure 1 ou d’autres procédés. Le système 30 comprend un formeur 31 de faisceau d’émission, un transducteur 32, un formeur 33 d’émission de faisceau de réception, un processeur 34 d’image, un affichage 35, une unité 36 de commande de formeur de faisceau et une mémoire 37. On peut prévoir des éléments supplémentaires différents ou un moins grand nombre d’éléments. On peut prévoir, par exemple, un filtre spatial, un convertisseur de balayage, un processeur de mise en corrélation pour régler une plage dynamique et/ou un amplificateur pour l’application d’un gain. On peut prévoir, comme autre exemple, une entrée d’utilisateur.

[0087] Le formeur 31 de faisceau d’émission est un émetteur d’ultrasons, une mémoire, un pulseur, un circuit analogique, un circuit numérique ou leurs combinaisons. Le formeur 31 de faisceau d’émission est configuré pour produire des formes d’onde pour une pluralité de canaux, ayant des amplitudes, retards et/ou déphasage différent ou relatif, afin de focaliser un faisceau résultant à une ou à plusieurs profondeurs. Les formes d’onde sont produites et appliquées à une réseau de transducteur suivant n’importe quelle cadence ou fréquence de répétition des impulsions. Le formeur 31 de faisceau d’émission produit, par exemple, une séquence d’impulsions pour différentes régions latérales et/ou de bord. Les impulsions ont une fréquence centrale.

[0088] Le formeur 31 de faisceau d’émission relie le transducteur 32, tel que par un interrupteur d’émission/réception. Après émission d’ondes acoustiques par le transducteur 32 en réaction aux ondes produites, un ou plusieurs faisceaux sont formés pendant un évènement d’émission donné. Les faisceaux sont pour une imagerie en mode B, en mode quantitative (par exemple, ARLI ou imagerie à onde de cisaillement) ou en un autre mode. On peut utiliser des formats secteur, Vector (marque de fabrique), linéaires ou d’autres formats de balayage. On balaie la même région plusieurs fois pour produire une séquence d’images ou pour la quantification. Les faisceaux formés ont une ouverture, une origine sur le transducteur 32 et font un angle avec le transducteur 32. Les faisceaux dans le LOV ont une densité et un format de ligne souhaités.

[0089] Le transducteur 32 est un réseau à 1 dimension, 1,25 dimension, 1,5 dimension, 1,75 dimension ou deux dimensions d’éléments à membrane piézoélectrique ou capacitifs.

Le transducteur 32 comprend une pluralité d’éléments pour passer entre des énergies acoustiques et électriques. Le transducteur 32 est, par exemple, un réseau PZT unidimensionnel, ayant environ 64 à 256 éléments. Comme autres exemples, le transducteur 32 est un réseau d’échocardiographie transoesophagien (TEE), un réseau d’échocardiographie intracardiaque en volume (ICE) ou un réseau d’écho transthoracique (TTE).

[0090] Le transducteur 32 peut être connecté de manière amovible au formeur 31 de faisceau d’émission, pour transformer des formes d’onde électrique en des formes d’onde acoustiques, et au formeur 33 de faisceau de réception, pour transformer des échos acoustiques en des signaux électriques. Le transducteur 32 comprend une fiche, qui peut être enfichée dans un système d’imagerie ou communique sans fil avec le système d’imagerie. Le transducteur 32 transmet le faisceau démission où les formes d’onde ont une fréquence et sont focalisées sur une région du tissu ou en un placement auquel on s’intéresse dans le patient. Les formes d’onde acoustique sont produites en réaction à l’application des formes d’onde électrique aux éléments du transducteur. Le transducteur 32 transmet l’énergie acoustique et reçoit des échos. Les signaux reçus sont produits en réaction à de l’énergie ultrasonore (échos) arrivant sur les éléments du transducteur 32.

[0091] Le formeur 33 de faisceau de réception comprend une pluralité de canaux ayant des amplificateurs, des retards et/ou des rotateurs de phase et un ou plusieurs sommateurs. Chaque canal est relié à un ou à plusieurs éléments du transducteur. Le formeur 33 de faisceau de réception applique des retards, des phases et/ou des apodisations relatives pour former un ou plusieurs faisceaux de réception, en réaction à chaque transmission pour une détection. On peut prévoir une focalisation dynamique à la réception. Le formeur 33 de faisceau de réception sort une donnée représentant des emplacements dans l’espace, en utilisant les signaux acoustiques reçus. Les retards relatifs et/ou des déphasages et une sommation de signaux provenant d’éléments différents donnent une formation de faisceau. L’intensité d’échantillonnage par le formateur 33 de faisceau de réception est donnée pour une plage de profondeur. On utilise un cadencement pour sélectionner la plage de profondeur sur laquelle se produit l’échantillonnage. Les faisceaux de réception ont une densité de ligne de balayage souhaitée à une orientation ou à des orientations utilisant une ouverture.

[0092] Le formeur 33 de faisceau de réception peut comprendre un filtre, tel qu’un filtre pour isoler de l’information à un deuxième harmonique ou à une autre bande de fréquence par rapport à la bande de fréquence d’émission. Une information de ce genre peut comprendre plus probablement de l’information souhaitée sur le tissu, un agent de contraste et/ou un écoulement. Dans un autre mode de réalisation, le formeur 33 de faisceau de réception comprend une mémoire ou un tampon et un filtre ou un addi20 donneur. On combine deux ou plusieurs faisceaux de réception pour isoler de l’information à une bande de fréquence souhaitée, telle qu’un deuxième harmonique, un fondamental cubique ou une autre bande. On peut, en variante, utiliser la bande de fréquence fondamentale.

[0093] Pour l’imagerie à onde de cisaillement ou ARFI, on utilise de l’information reçue en parallèle. Pour des déplacements de suivi, on émet un faisceau d’émission recouvrant la ROI. On forme deux ou plusieurs, (par exemple 8, 16, 32 ou 64 faisceaux de réception répartis uniformément ou non uniformément dans la ROI en réaction à chaque faisceau d’émission.

[0094] Le formeur 33 de faisceau de réception sort une donnée sommée de faisceau représentant des emplacements dans l’espace. La donnée sommée de faisceau est dans un format I/Q ou RF. On sort des signaux d’ultrasons.

[0095] L’unité 36 de commande de formeur de faisceau et/ou un autre processeur configure les formeurs 12, 16 de faisceau. L’unité 36 de commande de formeur de faisceau est un processeur, un circuit intégré spécifique à une application, un circuit pré-diffusé programmable par l’utilisateur, un circuit numérique, un circuit analogique, une mémoire, un tampon, leurs combinaisons ou un autre dispositif de configuration des formeurs 12, 16 de faisceau d’émission et de réception. L’unité 36 de commande de formeur de faisceau peut utiliser la mémoire 37 pour acquérir et/ou des valeurs de tampon pour différents paramètres de formeur de faisceau. On peut utiliser n’importe quelle structure de commande ou format de commande pour établir la séquence d’imagerie pour l’imagerie quantitative, y compris un balayage en mode B avant et/ou entrelacé avec un balayage quantitatif. On fait en sorte que les formeurs 12, 16 de faisceau acquièrent une donnée pour l’imagerie quantitative.

[0096] Le processeur 34 d’image détecte, tel qu’en détectant une intensité, à partir des échantillons formés par faisceau. On peut utiliser n’importe quelle détection, telle qu’une détection en mode B et/ou d’un flux de couleur. Dans un mode de réalisation, un détecteur en mode B est un processeur général, un circuit intégré spécifique à une application ou un réseau pré-diffusé programmable par l’utilisateur. On peut prévoir une compression logarithmique par le détecteur en mode B, de manière à ce que la plage dynamique de la donnée en mode B corresponde à la plage dynamique de l’affichage. Le processeur 34 d’image peut ou non inclure un transformateur de balayage.

[0097] Le processeur 34 d’image comprend une unité de commande, un processeur général, un circuit intégré spécifique à une application, un réseau pré-diffusé programmable par l’utilisateur, une unité de traitement graphique ou un autre processeur pour localiser une ROI et effectuer une imagerie quantitative à ultrasons sur la base de la ROI. Le processeur 34 d’image comprend l’unité 36 de commande de formeur de faisceau ou interagit avec elle pour balayer la ROI dans le balayage quantitatif. Le processeur 34 d’image est configuré en matériel, logiciel et/ou en micro programme.

[0098] Le processeur 34 d’image peut être configuré pour localiser une ROI dans un LOV en mode B sur la base d’une donnée détectée par le balayage dans le mode B. La ROI est localisée sur la base d’un ou de plusieurs repères anatomiques représentés dans la donnée, à partir du balayage dans le mode B. On peut utiliser d’autres modes de balayage. La détection s’effectue par application d’un réseau d’apprentissage artificiel et/ou par un traitement d’image. On peut utiliser le repère pour guider le placement de la ROI loin du repère, par rapport au repère et/ou sur le repère.

[0099] Le processeur 34 d’image peut être configuré pour identifier des emplacements de fluide ou des kystes. Des estimations doppler produites par la donnée de formation de faisceau indiquent des emplacements de fluide ou de kystes. En variante, des tissus bordés de régions de fluide sont localisés dans la donnée en mode B pour identifier les régions de fluide.

[0100] Le processeur 34 d’image est configuré pour localiser la ROI dans le LOV en mode B sur la base de l’atténuation ou de l’encombrement. Des signaux d’ultrasons EQ ou RE, sortis par le formeur de faisceau, sont traités en signal pour mesurer l’encombrement et/ou l’atténuation.

[0101] Le processeur 34 d’image utilise un ou plusieurs emplacements de repère, une atténuation, un encombrement et/ou de région de fluide pour déterminer l’emplacement de la ROI ou des ROIs. On peut utiliser n’importe quelle règle fixée (par exemple, par algorithme ou par un réseau à apprentissage artificiel). On détermine la position, la dimension, la forme et l’orientation de la ROI ou des ROIs.

[0102] Le processeur 34 d’image est configuré pour faire que les formeurs 31, 33 de faisceau d’émission et de réception effectuent le balayage dans le mode quantitatif pour la ROI localisée. Sur la base de la position, de la dimension, de la forme et de l’orientation de la ROI ou des ROIs, on balaye la ROI ou les ROIs pour le mode quantitatif d’imagerie. Une image est produite à partir du scan dans le mode quantitatif, telle qu’une image de vitesse d’onde de cisaillement.

[0103] L’affichage 20 est un CRT, LCD, moniteur, plasma, projecteur, imprimante ou autre dispositif pour afficher une image ou une séquence d’images. On peut utiliser n’importe quel affichage 20 connu maintenant ou qui sera mis au point ultérieurement. L’affichage 20 affiche une image en mode B, une image en mode quantitatif (par exemple, annotation ou modulation en couleur sur une image en mode B) ou d’autres images. L’affichage 20 affiche une image ou plusieurs images représentant la ROI ou des caractéristiques de tissu dans la ROI.

[0104] L’unité 36 de commande de formeur de faisceau, le processeur 34 d’image et/ou le système 10 à ultrasons fonctionnent suivant des instructions misent en mémoire dans la mémoire 37 ou dans une autre mémoire. Les instructions configurent le système pour effectuer les actes de la figure 1. Les instructions configurent pour que se produise un fonctionnement par charge dans une unité de commande, en faisant que soit chargée une table de valeurs (par exemple, séquence d’imagerie par élasticité) et/ou en étant exécutées. La mémoire 37 est un support de mémoire non transitoire déchiffrable par ordinateur. Les instructions de mise en œuvre des opérations, méthodes et/ou techniques mentionnées dans le présent mémoire sont prévues sur les supports ou mémoires déchiffrables par ordinateur, tels que cache, tampon, RAM, support amovible, disque dur ou autre support déchiffrable par ordinateur. Les supports déchiffrables par ordinateur comprennent divers types de mémoire volatile et non volatile. Les fonctions, actes ou tâches illustrés dans les figures ou décrits dans le présent mémoire sont exécutés en réaction à un ou plusieurs jeux d’instructions mémorisés dans des supports de mémoire déchiffrables par ordinateur ou sur ceux-ci. Les fonctions, actes ou tâches sont indépendants du type particulier de jeu d’instructions, de support de mémoire, de processeur ou de stratégie de traitement et peuvent être effectués par logiciel, matériel, circuit intégré, micro programme, micro code et analogue, opérant seul ou en combinaison. De même, des stratégies de traitement peuvent comprendre un multitraitement, effectuer des taches multiples, un traitement parallèle et analogue. Dans un mode de réalisation, des instructions sont mémorisées sur un dispositif de support amovible pour lecture par des systèmes locaux ou éloignés. Dans d’autres modes de réalisation, les instructions sont mémorisées dans un emplacement éloigné pour transfert par l’intermédiaire d’un réseau d’ordinateur ou sur des lignes téléphoniques. Dans d’autres modes de réalisation encore, les instructions sont mémorisées dans un ordinateur donné, une CPU, une GPU ou un système.

[0105] Bien que l’invention ait été décrite ci-dessus, en se reportant à divers modes de réalisation, il va de soi que l’on peut y apporter de nombreux changements et modifications sans sortir de la portée de l’invention. La description précédente détaillée doit donc être considérée comme illustrative plutôt que limitative.

Claims

Revendications

Procédé de placement d’une région (ROI) à laquelle on s’intéresse dans l’imagerie quantitative à ultrasons, par un scanner (30) à ultrasons, caractérisé en ce que :

on détecte (10) un repère anatomique dans une image à ultrasons ;

on effectue un traitement (11) de signal de signaux à ultrasons (a) en phase et en quadrature ou (b) de fréquence radioélectrique ;

on détermine (14), par le scanner (30) à ultrasons, une position d’une ROI dans un champ de vision de l’image à ultrasons, la position de la ROI étant déterminée sur la base du repère anatomique et provenant du traitement (11) du signal ;

on effectue (16) une imagerie à ondes de cisaillement, par le scanner (30) à ultrasons, à la position de la ROI et on produit (18) une image pour l’imagerie à ondes de cisaillement. Procédé suivant la revendication 1, caractérisé en ce que la détection (10) comprend détecter (10), par un réseau à apprentissage artificiel, ou détecter (10), par un traitement (11) de l’image, et dans lequel déterminer (14) la position comprend déterminer (14) par un réseau à apprentissage artificiel.

Procédé suivant la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que la détection (10) comprend détecter (10) une capsule de foie et dans lequel la détermination (14) comprend déterminer (14) la position de la ROI sur la base d’un emplacement de la capsule de foie.

Procédé suivant l’une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que le traitement (11) du signal comprend mesurer un encombrement dans les signaux à ultrasons et dans lequel la détermination (14) comprend déterminer (14) la position à distance des emplacements des signaux ayant 1 ’ encombrement.

Procédé suivant l’une des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que le traitement (11) du signal comprend mesurer une atténuation dans les signaux à ultrasons et dans lequel la détermination (14) comprend déterminer (14) une profondeur de la position de la ROI sur la base de l’atténuation.

Procédé suivant l’une des revendications précédentes, caractérisé, en outre, en ce qu’il comprend la détermination (14) par le scanner (30) à ultrasons, d’une dimension et d’une forme de la ROI à la position. Procédé suivant l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce [Revendication 8] [Revendication 9] [Revendication 10] [Revendication 11] [Revendication 12] qu’il comprend, en outre, identifier (12), par le scanner (30) à ultrasons, des emplacements de fluide et dans lequel la détermination (14) de la position comprend déterminer (14) la position de la ROI, de manière à ne pas inclure les emplacements de fluide.

Procédé suivant l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la détermination (14) de la position comprend déterminer (14), par le scanner (30) à ultrasons, la position de la ROI et d’une autre position d’une autre ROI et dans lequel la production (18) de l’image comprend produire (18) l’image annotée d’une mesure relative entre la ROI et l’autre ROI.

Procédé de placement d’une région (ROI) à laquelle on s’intéresse dans une imagerie quantitative à ultrasons, par un scanner (30) à ultrasons, caractérisé en ce que :

on détecte (10), par le scanner à ultrasons, un emplacement d’une capsule de foie dans une image à ultrasons ;

on détermine (14) par le scanner (30) à ultrasons, une position d’une ROI dans un champ de vision de l’image à ultrasons, la position de la ROI étant déterminée sur la base de l’emplacement de la capsule de foie ;

on effectue (16) une imagerie à ondes de cisaillement, par le scanner (30) à ultrasons, à la position de la ROI et on produit (18) une image pour l’imagerie à ondes de cisaillement. Procédé suivant la revendication 9, dans lequel la détermination (14) de la position comprend déterminer (14) la position à une distance minimum en profondeur de l’emplacement de la capsule de foie suivant une ligne, qui est perpendiculaire à un bord de la capsule de foie. Procédé suivant la revendication 9 ou 10, caractérisé, en outre, en ce qu’il comprend un traitement (11) de signal de signaux à ultrasons (a) en phase et en quadrature ou (b) de fréquence radioélectrique, le traitement (11) du signal mesurant un encombrement ou une atténuation, et dans lequel la détermination (14) de la position comprend déterminer (14) la position sur la base de l’emplacement de l’encombrement ou de l’atténuation.

Système de placement d’une région (ROI) à laquelle on s’intéresse dans une imagerie quantitative à ultrasons, caractérisé en ce qu’il comprend : des formeurs (31, 33) de faisceau d’émission et de réception, reliés à un transducteur, configurés pour balayer par un ultrason dans un mode B et dans un mode quantitatif ;

[Revendication 13] [Revendication 14] un processeur (34) d’image, configuré pour localiser une ROI dans un champ de vue en mode B, sur la base de données du balayage en mode B, pour faire que les formeurs (31, 33) de faisceau d’émission et de réception effectuent le balayage dans le mode quantitatif pour la ROI localisée, et pour produire une image à partir du scan dans le mode quantitatif ;

un affichage (35) configuré pour afficher l’image du scan dans le mode quantitatif.

Système suivant la revendication 12, dans lequel le mode quantitatif comprend une imagerie de force de rayonnement acoustique et dans lequel le processeur (34) d’image est configuré pour localiser la ROI sur la base d’un repère anatomique représenté dans les données du scan dans le mode B.

Système suivant la revendication 12 ou 13, caractérisé en ce que le processeur (34) d’image est configuré pour localiser la ROI sur la base d’une atténuation ou d’un encombrement déterminé à partir de signaux à ultrasons (a) en phase et en quadrature ou (b) de fréquence radioélectrique et basé sur les données du scan dans le mode B après détection du mode B.