JP2004520875A - 塞栓を検出するためのドップラー超音波方法 - Google Patents
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Abstract
【選択図】図18
Description
【0001】
(関連出願のクロスリファレンス)
本願は、現在係属中の1998年11月11日に出願された米国特許出願番号09/190,402の一部継続出願である。
【0002】
(技術分野)
本発明は、概して、医学モニタリングおよび診断上の処置およびデバイスに関し、より詳細には、血流をモニタリングするためのドップラー超音波方法および装置に関する。
【背景技術】
【0003】
(発明の背景)
ドップラー超音波は、長年の間、血流の速度を測定するために使用されてきた。公知のドップラーシフト現象は、動いているターゲットから反射される超音波信号が、超音波ビームの方向に対して平行なターゲット速度成分に直線的に比例した周波数シフトを有することを提供する。周波数シフトは、所与の速度で動いている任意の物体に対して同じであるが、検出された信号の振幅は、超音波を反射する動いている物体の音響反射率の関数である。パルスドップラー超音波システムは、通常、特定のサンプルボリュームにおいて検出される戻り信号周波数(すなわち、速度)のスペクトログラム時間の関数として生成し、このスペクトログラムは、患者の血流の特性を判定するために医者によって使用される。
【0004】
いくつかのドップラー超音波システムはまた、血流中に流れている塞栓を検出しかつ特性付ける能力を有する。塞栓検出能力を有するドップラー超音波システムの例は、米国特許番号5,348,015で権利が与えられているMoehringらの、1994年9月20日に発行された「Method And Apparatus For Ultrasonically Detecting,Counting,and/or Characterizing Emboli」のこの開示は、本明細書中で参照として援用される。このような超音波システムは、診断検査(diagnostic exams)(血管疾患または機能障害の存在および重要性)および外科処置中(塞栓または血流の変化/障害を生成する外科処置を示す)の両方で便利に使用される。
【0005】
一般的に、超音波機器のユーザは、血流がモニタされるべき所望の位置に対応する超音波ビームに沿った深さを選択する事と同様に、患者に超音波トランスデューサまたはプローブを正確に方向決めさせることおよび位置決めすることもむしろ難しいことを理解する。これは、経頭蓋ドップラー画像(TCD)のような超音波アプリケーションにおいて特に真実である。大抵共通に、TCDで観察される血管は、中央部、前部および後部の大脳動脈であり、かつ脊椎および大脳底動脈である。ドップラートランスデューサは、超音波ビームが大脳動脈に対する一時的な窓を介して、および、脊椎および大脳底動脈に対する孔筒部を介して頭蓋骨を通るために位置決めされなければならない。超音波機器のユーザは、一旦特定の窓が見つけられると、これらの特定の窓を位置合わせすることまたは超音波プローブの方向を正確にあわせることが難しいことが理解できる。
【0006】
超音波窓を位置合わせすることにおいて複雑にしている要因は、所望の血流が位置合わせされる適当な深さの決定である。共通にもユーザは、間違った深さでの正確な方向、正しい深さでの間違った方向で見ているかどうかまたは、超音波窓が血流を完全に評価するためにはあまりにも粗末であるかどうかがわからない。ドップラー超音波プローブの適当な位置および方向、および、深さパラメータの正しい設定は、一般的に試行およびエラーに依存する。これは、ドップラー超音波機器の使用を、全く不便で難しくさせるだけでなく、また、所望のサンプルボリュームが適切に位置合わせされ得ないリスクを作り、したがって、対応する診断に受け入れ難くなり、または場合によっては不適切になる。
【0007】
さらに、いくつかのドップラー超音波システムは、血管中を流れる血栓を検出しかつ特定するための能力を有するが、これらのシステムは、検出能力を比較的に限定していた。一般的に、従来のドップラー超音波システムは、一つまたは二つの近接した間隔をあけられたサンプルゲート位置でサンプリングされたドップラーシグネイチャ(signature)に依存し、これらのゲート位置にのみの検出に限定される。結果として、従来のドップラー超音波システムを使用してアーティファクト信号から塞栓信号を識別することおよび正確に位置合わせすることは、難しい仕事であることがわかる。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【0008】
(発明の要旨)
本発明によると、情報ディスプレイは血流のドップラー超音波モニタリングと連携して供給される。情報ディスプレイは、二つ同時に表示されるグラフィックディスプレイを含む。一つのグラフィックディスプレイは、血流が検出される超音波ビームの軸に沿って位置を示す血液位置ディスプレイである。血液位置ディスプレイは、選択された位置の一つに向けられたポインタなどの位置インデケータ器を含む。他のグラフィックディスプレイは、選択された位置でのモニタされた血流の速度を示すスペクトログラムである。血液位置ディスプレイは、血流が検出される位置に対応するカラー領域を含み得る。色の強度は、検出された超音波信号振幅の関数としてまたは、検出された血流の速度の関数として、変化し得る。
【0009】
血液位置ディスプレイは、ユーザが超音波ビーム軸にそって素早く血流に位置合わせすることを可能にする。血液位置ディスプレイを使用して、特定の目標の血流の位置は、目標の特定の位置において、より大きく表示された強度または、空間的な量を生成するために超音波プローブの照準(aim)をユーザが調整することによってさらに洗練され得る。ユーザは、次いで、対応するスペクトログラムを観察するためにこのポインタの位置を選択し得る。ユーザはまた、血管と一致するディスプレイ上の一時的または他の変化を検出することによって、特定の血管の位置をつきとめるために、二つ同時に表示されるグラフィックディスプレイを使用し得る。
【0010】
種々のアルゴリズム部品を含む塞栓イベントを検出するための方法が含まれる。その検出方法は、効果的な塞栓検出のためにアルゴリズム部分の全てより少ない部品を含み得る。そのアルゴリズム部品は、複数の時間周期および超音波ビーム軸に沿った位置のそれぞれに対して編集かつ検出されたドップラー超音波パワーから、それぞれのバックグランドパワーを減算するステップと、減算され編集された動き情報から速度閾値より小さい検出された速度を有する動き情報を取り除くステップと、結果として起こる編集された動き情報が、塞栓イベントの発生と合致しているかどうかを判定するための複数の2位置特性テストを実行するステップと、2位置特性テストの結果を精査するステップと、塞栓イベントの真偽識別を識別するステップとを含む。塞栓検出はまた、編集された動き情報の視覚的観察によってなされ得る。
(発明の詳細な説明)
以下に、正常の値から血流力学的に有意な偏差を検出するためにおよびマイクロ塞栓信号の発生に対する血流を評価するために血液の速度を測定することとの組み合わせるなどして、ドップラー超音波情報をユーザに供給するための新規の方法および装置を記述する。ある詳細な記述は、本発明の十分な理解を提供するためにである。しかしながら、本発明が、これらの特定の詳細なしに実行され得ることは、当業者に明らかである。他の例において、周知の回路、制御信号、タイミングプロトコルおよびソフトウェア演算は、不必要に本発明を曖昧にするのを避けるために詳細に示されなかった。
【0011】
図1は、本発明の一実施形態と関連するドップラー超音波情報の第一のディスプレイモードを示すグラフィック図である。照準モード100として参照されるこの第一のディスプレイモードにおいて、二つの識別可能な超音波ディスプレイが、ユーザに提供される。深さモードディスプレイ102は、色と共に、時間(横軸)の関数としての超音波ビーム軸(縦軸)に沿った種々の深さでの超音波プローブから離れる、または超音波プローブに向かう血流を表示する。
【0012】
深さモードディスプレイ102は、色のついた領域104および106を含む。領域104は、概して赤に色づけられ、プローブに対して向いて導かれ、および特定の深さ範囲の速度成分を有する血流を示す。領域106は、概して青に色づけられ、プローブから離れて、および特定の深さ範囲の速度成分を有する血流を示す。赤および青領域は一様な色ではなく、赤の強度のリターンのドップラー超音波信号の検出された強度の関数として変化する。当業者は、このようなディスプレイが、従来のカラーMモードディスプレイと類似していることを理解し、従来のカラーMモードディスプレイにおいて、赤および青の色合いは、検出された血流の速度における変化と関連がある。しかしながら、このようなMモードディスプレイは、スペクトログラムおよびスペクトログラムへの入力(それから診断上の決定がなされる)として血流を位置合わせするこの特定のアプリケーションと同時に使用されなかった。
【0013】
照準モード100はまた、心臓収縮心臓拡張パターンの特性を示す速度包絡線を示す図1で示されたスペクトログラム108を含む。深さモードディスプレイ102のように、スペクトログラム108は、リターン超音波信号の検出された強度の関数として変化する強度において色づけされる速度包絡線内にデータポイント(図示せず)を含む。スペクトログラム108が適用する特定のサンプルボリュームは、深さインディケータまたはポインタ109によって深さモードディスプレイ102において示された深さでのものである。この方法において、超音波システムのユーザは、スペクトログラム108を特定の深さで測定するために、特定の深さを便利に見て選択し得る。深さモードディスプレイ102は、意味のあるスペクトログラムが取得され得る適切な深さの範囲と関わる情報を容易にかつ便利に提供する。
【0014】
上述のように、領域104および106の色の強度は、好ましくは、リターン超音波信号の検出された強度の関数として変化する。図2を参照して、グラフィック図はこのような色の強度がどのように決定されるかを示す。偽情報の表示を避けるために、低速であるがきわめて強くあり得る信号(細胞の動きによるなど)は無視され、図1の深さモードディスプレイ102において表示されない。これは、クラッタフィルタリングとして参照され、図2において、閾値マグニチュードクラッタカットオフがポジティブおよびネガティブ速度を制限するとして示される。同様に、ノイズに関する低パワー信号もまた無視され、図1の深さモードディスプレイ102に表示されない。ユーザは、パワー範囲値を選択することによるカラー強度マッピングに対するパワー上限値を決定し得る。従って、パワーの上限値を越える信号は無視され、心臓環境における血流をモニタリングする際、特に役に立つ別のクラッタフィルタリングを使用する。当業者は、他のフィルタリング技術が、デルタ変調器または他の適切に適応フィルタリング技術を含み、深さモードディスプレイ画像を改良するために使用され得ることを理解する。
【0015】
深さモードディスプレイ102の現在、所望の実施形態が信号強度の関数としてマッピングする色強度を使用し、プローブに向かうかまたはプローブから離れる流れ方向に従って、赤または青にさらに使用するが、当業者は、検出された速度の関数として色強度が代わりに使用され得ることを理解する。このような場合において、図3に示されるように、色強度は、クラッタカットオフマグニチュードから1/2のパルス反復周波数(PRF)と対応する、最大速度マグニチュードに変化する。ノイズ閾値以下または選択されたパワー上限値を超えるパワーを有する検出された信号は、無視される。図4は、領域104および106の色強度が検出された速度の関数として変化する照準モードディスプレイ100を示すカラー図である。深さモードディスプレイ102およびスペクトログラム108の両方は、同じ時間軸に相対的に表示され、深さモードディスプレイは、心拍と同じ周期性を有して空間的程度および色強度の両方での変化を示す。当業者はまた、信号振幅の関数単独でまたは速度の関数単独で色強度を変える代わりに、信号振幅および速度の両方の関数で色強度を有利に変え得ることを理解する。
【0016】
図1に特に示された深さモードディスプレイ102は、一つの明確な赤領域104および一つの明確な青領域106の簡略化されたディスプレイを示す。当業者は、色づけされた領域の数および特徴が、超音波プローブの位置および方向に依存して変化することを理解する。実際に、特性の深さモードディスプレイのカタログは、特定の所望された血管が、実際に位置されていたかどうかを判定するユーザを支援するために供給され得る。一旦、ユーザが、所望の血管に対する特性の深さモードディスプレイを見つけると、次いで、ユーザは、スペクトログラム108を測定する深さを便利に決定し得る。
【0017】
照準モード100は、ユーザが頭蓋骨を通る超音波窓に近接するなどの、超音波プローブを素早く位置決めするのを可能し、これにより頭蓋骨内の血流が検出され得る。信号振幅の色付けられた表示(representation)の使用は、この目的に対して特に有利である強い信号がプローブの良い位置および方向を示しているからである。流速の色付けされた表示の使用は、血流速度が血管の断面を超えて大きく変わる場所を除いて、有利なようになり得ない。しかしながら、かなり動いている組織(例えば、クラッタカットオフ速度での心臓動作)の近くの血流をモニタすることを試みる際、流速の色付けされた表示は、好適にされ得る。
【0018】
図5を参照して、照準モード100の使用は、肺動脈または大腿静脈などの特定の血管を識別することと関連して示される。この場合において、色付けられた流速の表示は、これらの特定の血管における血液の流速の大きな変化(high variation)により深さモードディスプレイ102において有利に使用される。深さモードのディスプレイ102および対応するスペクトログラム108における一時的な変化を観察することによって、ユーザは、以下のように肺動脈の最適な位置を識別し得る。(1)肺動脈の深さモードディスプレイは、心拍と同じ周期性を有し、青色である。(2)青色領域は、一般的に4〜9cmの深さに存在する。(3)時間軸に沿って、青色信号は、ピーク速度に対応して、収縮期の中間で相対的に強い。(4)ユーザが、肺動脈の最も長い部分が収縮期の間超音波ビームと同時に整列させられるようにプローブを位置合わせしたことを示し、信号は、深さモードディスプレイにおいて最も大きい縦軸の限界(extent)を有する。ユーザは、次いで、表示されたスペクトログラム108に対するゲート深さおよびクラッタフィルタパラメータなどの他のパラメータを調整する。
【0019】
照準モード100はまた、パルスドップラーサンプルゲートの深さをセットするための場所をユーザに示し、ゆえに、スペクトログラム108は、所望された血流の信号からドップラーシフトを処理する。ユーザが特定の血流と関連するパラメータを観察かつ測定することを可能にし、その血流の血流力学的な有意義な偏りを示差し得る情報を供給するので、スペクトログラム108こそが、主な臨床の目標である。深さモードディスプレイ102およびこれに対応して選択されたスペクトログラム108のほかに、ユーザに表示された情報はまた、一般的に、スペクトログラムと関連する、平均ピーク心臓収縮の速度、平均エンド心臓拡張の速度、心拍インデックス、および、平均ピーク心臓収縮速度オーバータイムにおける相対的変化のなどのスペクトログラムと関連する周知の数値的なパラメータを含む。当業者は、他のモニタリングデバイスによって供給されるEKGまたはEEG関連情報などのデータを含み、他のパラメータおよびディスプレイもまた供給されることを理解する。
【0020】
図1の照準モード100はまた、ドップラー超音波プローブを位置決めし方向決めするのに特に役に立ち、第一にスペクトログラム108を測定するための深さ位置を選択するのに役に立つ。プローブ位置、方向および範囲ゲート選択に続いて、ユーザは、一般的に臨床的に価値のあるスペクトログラム108を強調する情報ディスプレイを有することを望む。図6を参照して、第二ディスプレイモードは、スペクトルモード110として参照される。このモードにおいて、スペクトログラム108は、より大きいディスプレイエリアを占める。完全な深さモードディスプレイ102の代わりに、圧縮された深さモードディスプレイ112が供給される。この圧縮された深さモードディスプレイは112、短縮された時間スケールで、スペクトログラム108が取られたサンプルボリュームの深さおよびサンプルボリュームにおけるプローブへまたはプローブからの血流の状態に関する情報を供給する。従って、ユーザに、所望のサンプルボリューム深さおよび関連された血流と関することが連続的に知らせる。このことは、プローブの動きによるなどの血流に関する所望のサンプルボリュームの位置における任意の変化の素早い理解および補正を可能にする。このことはまた、臨床的な重要なスペクトログラム108上に主に焦点をあわせる間でさえも超音波システムのユーザがサンプルボリューム深さを微調整することを可能にする。
【0021】
図7は、色彩毎におけるスペクトルモード110の2つの異なる表示を示す。一方の画面では、圧縮深さモード表示112においてポインタ109によって示された選択された深さは、血液が流れる場所ではなく、結果として、表示されたスペクトルグラム108には血流信号はない。他の画面では、ポインタ109によって示された選択された深さは、血流に一致し、対応するスペクトルグラム108が表示されている。図7に示される特定の実施形態において、領域104の色彩強度は、検出された速度の関数として変化し、血管断面を横切る血流速度の変化、超音波ビーム軸に関する検出された血流位置合わせ上の深さ変化、または、両変化に関連し得る特性色彩変化を示す。
【0022】
当業者は、図1、4、6および7に示される診断情報表示によって提供される重要な利点を認識する。表示されたスペクトルグラム108はそれ自体新しくはないが、Bモード能力を有さない今日のパルスドップラー超音波システムは、超音波プローブを首尾良くかつ信頼して配置しかつ方向付ける手段、および、適切なサンプルボリューム深さ(この深さで目標の血流を検出する)を決定する手段を欠いている。また、色彩Mモード表示等の、血流方向、スピードまたは信号振幅の色分け表現は、当該分野において周知であるが、このような表示は、超音波プローブを向ける目的に、または、同時に起こるスペクトル解析用ために特定のサンプルボリューム深さを選択する際には用いられていない。
【0023】
図8を参照して、深さモード表示102およびスペクトルグラム108を同時に提示することによっても、塞栓症信号を検出するための、および、非塞栓症のアーティファクトからのこのような信号を微分するための重要な情報が提供され得る。図8は、A、BおよびCの3つのイベントを示している。イベントAでは、この深さモード表示102は、垂直ではない傾斜(すなわち、異なる時間、異なる深さで起こる高強度信号)を有する特に高強度の信号を示す。イベントAでは、信号は、色分けされた血流領域104および106のうちのひとつだけの境界内に存在する。スペクトルグラム108において、特に高強度の信号は、心拍サイクル内の短い一時的な領域において、速度が異なり、最大流速によって跳ね上がっていることが示される。イベントAは、選択されたサンプルボリューム近くの血流領域を通過する塞栓症に関する強力な証拠である。
【0024】
イベントBは、塞栓症の別の有力な候補である。この場合、深さモード表示102で示される高強度信号は、垂直ではないが、血液が流れている深さの領域内に排他的には現れない。この信号が、深さモード表示102の血流マージン外に現れる十分強い、および/または、十分長い後方散乱を有している一方で、スペクトルグラム表示108は、依然として、塞栓症に関連する特性の高強度過渡信号を示している。イベントBは、また、塞栓症の証拠でもあるが、イベントAに関連する証拠とは性質が異なる塞栓症である可能性が高い。様々な塞栓症の特定の信号特性が深さモード表示でまだ完全に調査されてはいないが、イベントAとイベントBとの差異は、異なる塞栓症のタイプの差異である可能性が高い。例えば、イベントAは、粒状塞栓症に関連し得るが、イベントBが気体性塞栓症に関連し得る。気泡の異なる音響的性質によって、特定の長い後方散乱信号が起こり、かつ、この発生が示された血流マージン外で起こるように見える。
【0025】
イベントCは、プローブの動きか何らかの他の非塞栓症のイベントかのいずれかに関係するアーティファクトである。イベントCは、深さモード表示102で垂直線として現れ、高強度信号がプローブの動きに関連する特性か他のアーティファクトかと正確に同じ時間に全深さ場所で検出されたことを意味する。同様に、スペクトルグラム表示108で表示された高強度信号は、正確に同じ時間に(正および負の両速度、ならびに、最大血流速度を越える速度を含む)広い速度領域で検出された高強度信号を示す垂直線である。これにより、イベントCは、アーティファクト信号として容易に特性化され、イベントCは、塞栓症の性質ではない。
【0026】
当業者は、深さモード表示102とスペクトルグラム108との同時のグラムが所望の資料体積を配置する便利な手段を提供するだけではなく、アーティファクト信号から塞栓症信号を区別する特定の有効な技術を提供し、おそらく、異なる塞栓症信号を特性付ける有効な技術を提供するということでさえ認識している。このような塞栓症検出および特性付けは、操作者によって容易に観察されるが、超音波装置によって自動的に実行かつ記録されることも可能である。
【0027】
塞栓症の自動検出は、同時に血流内の二つ以上の試料ゲートの活動を観察することによってなされる。システムは、次の二つの異なる検出仮説を区別する。
(1)信号が塞栓症の信号である場合、複数の試料ゲートで連続的に異なる時間で、信号は、信号自体を提示する。
(2)信号がプローブの動きのアーティファクトである場合、複数の試料ゲートで同時に、信号は、信号自体を提示する。
これらの二つの仮説は、相互に排他的であり、「ドップラーマイクロ塞栓症信号の基本特定基準」(例えば、Stroke、26巻、1123頁、1995、を参照)を合格し、異なる試料ゲートにおける塞栓症信号の(時系列解析または他の適切な技術による)連続検出が適切な時間に異なる点で行われて、時間遅れが血流方向に一致していることを検証した後に、イベントが塞栓症のものであると断言される。アーティファクト信号からの塞栓症のものの微分が血流外の一つ以上の資料ゲートにおける活動を観察することによってもさらに確認され得る。
【0028】
図9は、本発明の実施形態による超音波システム150を示す機能ブロック図である。超音波システム150は、統合フラットパネル表示152、または、表示インタフェースコネクタ154を介する他の所望の表示フォーマット上の図1〜8と関連して上記された様々な表示モードを生成する。ドップラー超音波システム150の信号処理のコアは、マスターパルスドップラー回路156、および、スレイブパルスドップラー回路158である。ドップラープローブ160は、プローブスイッチング回路162によって他のシステムコンポーネントに接続される。プローブスイッチング回路162は、例えば、プローブケーブルで用いられた符号化抵抗器を検出することによって、または、他の従来のプローブタイプの検出によって、存在検出機能と様々なプローブを区別する能力との両方を提供する。マスタードップラー回路156およびスレイブドップラー回路158の両方を提供することによって、二つの別の超音波プローブ160が用いられ得、このことにより、一方向または(脳の基本動脈血液速度の双方経頭蓋計測等)双方向の超音波感知能力を提供する。マスタードップラー回路156およびスレイブドップラー回路158は、以下で詳細に記述するように、各プローブ160によって検出された超音波信号を受信し、信号およびデータ処理演算を実行する。まず、データは、データの格納および表示を提供する汎用ホストコンピュータ164に伝送される。適切なホストコンピュータ164は、ディスプレイ、キーボード、内部ハードディスク、および、外部格納制御部を有する200MHzのPentium(登録商標)プロセッサベースのシステムであるが、適切に適応する任意の様々なコンピュータシステムが用いられ得る。
【0029】
超音波システム150は、オーディオスピーカ166を介する、および、代替的な媒体を介する格納用のまたは出力用のオーディオライン168を介するドップラーオーディオ出力も提供する。超音波システム150は、ユーザによって入力された可聴情報を受け取るためのマイクロフォン170も含む。次いで、この情報は、外部格納装置に出力され得る、または、音声ライン172を介して再生され得る。ユーザは、ホストコンピュータ164に接続されたキーボードを介して主に介する超音波システム150とインタフェースし、または他の遠隔入力制御ユニット174を介してインタフェースする。
【0030】
図10および11は、マスターパルスドップラー回路156およびスレイブパルスドップラー回路158を特に詳細に示す。図10および11は、類似した回路構造および相互接続を示しているので、両図で用いられる同一の参照符号を一度だけ用いて説明される。図10はまた、マイクロフォン170、スピーカ166、および、オーディオ出力ライン168&172を介し、超音波システム150への入出力に対するオーディオ入出力に関しても詳細に示し、これらの動作は、マスターパルスドップラー回路156によって制御される。
【0031】
トランスデューサ入力/出力ステージにおいて、パルスドップラー回路156および158の各々は、タイミングおよび制御回路176の(マスターパルスドップラー回路156のタイミングおよび制御回路176によって制御されている特定のタイミングによる)制御の下で動作する伝送/受信スイッチ回路175を含む。タイミングおよび制御回路176は、ドップラープローブ160(図9を参照)に超音波を放射させる出力ドライブ信号を提供する伝送回路178の動作も制御する。タイミングおよび制御回路176は、受信回路182によって伝送/受信スイッチ175に接続されたアナログデジタル変換回路180も制御する。回路175〜182の機能および動作は、当業者に周知であり、これ以上の説明は必要とされない。
【0032】
パルスドップラー回路156および158の主な信号処理機能は、4つのデジタル信号プロセッサP1〜P4によって実行される。P1は、前部にあり、受信器182からアナログデジタル変換回路180およびデータバッファ回路またはFIFO186を介してデジタル化されたトランスデューサデータを受信する。P4は、後部にあり、最終的な表示の準備等のより高レベルのタスクを実行する。P1用の適切なデジタル信号プロセッサは、Texas Instruments TMS320LC549整数型プロセッサであり、P2〜P4用の適切なデジタル信号プロセッサは、Texas Instruments TMS320C31浮動小数型プロセッサである。しかし、他のデジタル信号処理回路が本発明に従う同じ機能を実質的に実行するために用いられ得る。
【0033】
受信された超音波信号は、最初、デジタル信号プロセッサP1によって処理され、次いで、デジタル信号プロセッサP2、P3およびP4の信号処理パイプラインを通過する。以下で詳細に説明されるように、デジタル信号プロセッサP1は、受信されたデジタルデータから直交ベクトルを構成し、フィルタリング演算を実行し、そして、33の異なる領域のゲート位置に関連するドップラーシフト信号を出力する。デジタル信号プロセッサP2は、全てのゲート深さにおいてクラッター除去を実行する。デジタル信号プロセッサP3は、自己相関、位相および電力計算を含む様々な計算を実行する。P3はまた、ステレオオーディオ出力用の直交データの準備を行う。デジタル信号プロセッサP4は、スペクトルグラムエンベロープの計算、収縮期検出を含むスペクトルグラム表示に関連する計算の大部分を実行し、また、照準表示の準備に関連する最終的な計算を準備する。
【0034】
デジタル信号プロセッサP1〜P4の各々は、ホストバス187、および、対応するFIFO188(1)〜188(4)等の制御データバッファ回路を介してホストコンピュータ164(図9を参照)に接続される。このバッファ回路によって、デジタル信号プロセッサP1〜P4の初期化およびプログラムローディング、ならびに、デジタル信号プロセッサP1〜P4とホストコンピュータとの間の他の演算用通信が可能となる。デジタル信号プロセッサP2〜P4の各々は、関連する信号処理用のプログラムおよびデータメモリとして機能する、関連の高速メモリまたはSRAM190(2)〜190(4)に接続される。図10または11の特に示された信号処理チェーンにおいて、デジタル信号プロセッサP1は、十分な内部メモリを有し、外部のプログラムまたはデータメモリは、提供される必要がない。あるデジタル信号プロセッサから次のデジタル信号プロセッサへのデータ伝送は、データバッファまたはFIFO回路192(2)〜194(4)を挟んで提供される。デジタル信号プロセッサP4によって処理された超音波データは、デュアルポートSRAM194等のデータバッファ回路を介してホストコンピュータ164に提供される。
【0035】
図10を参照する。マスターパルスドップラー回路156のデジタル信号プロセッサP4は、また、マイクロフォン170を介して入力されたオーディオを処理し、かつ、スピーカ166およびオーディオ出力ライン168、172へのオーディオ出力信号の供給を制御する。P4は、オーディオ制御回路196の演算を制御することによってオーディオ出力信号を制御する。このオーディオ制御回路196は、マスターパルスドップラー回路156およびスレイブパルスドップラー回路158の両回路からオーディオ信号を受信する。
【0036】
図12〜16に示される処理フローチャートを参照する。マスターパルスドップラー回路156とスレイブパルスドップラー回路158との両回路に含まれるデジタル信号プロセッサP1〜P4の各々で実行される演算の詳細な説明は、ここで提供される。特定の詳細な計算および数値情報は、本発明の現在の実施形態を開示するために提供されるが、当業者は、これらの詳細が例示的なものであり、本発明の他の実施形態に含まれる必要なないことを認識している。
【0037】
図12を参照する。デジタル信号プロセッサP1の演算を以下に示す。
生データのデジタル化(DIGITIZATION OF RAW DATA)。入力A/Dから一連のN個の14ビット値、A(1:N)を読み出す。この値は、4Xドップラーキャリア周波数(8MHz)で値が変換され、伝送バーストのスタートを同期して開始する。ドップラーパルス反復周波数(PRF)が8kHzである場合、N=1000であり、ドップラーPRFが6.25kHzである場合、N=1280であり、そして、ドップラーPRFが5kHzである場合、N=1600である。
直交ベクトルの構築(QUADRATURE VECTOR CONSTRUCTION)。N/4個の点を用いて二つのベクトルを構築する。各々は、次のルールに従う。それらのルールとは、Br(1:N/4)=A(1:4:N−3)−A(3:4:N−1)およびBi(1:N/4)=A(2:4:N−2)−A(4:4:N)である。BrおよびBiは、一連のN/4個の異なるゲート深さに対するデジタルで復調された直交ドップラー値である。ここでの引算は、データからDCバイアスを取り除いている。
ローパスフィルタ係数(LOW−PASS FILTER COEFFICIENTS)。BrおよびBiは、キャリア周波数に等しく、かつ、DCで中心とした帯域幅内の周波数を含み、ドップラー伝送バーストの帯域幅外のノイズを取り除くためにさらにフィルタリングされる必要がある。このローパスフィルタリングを達成するための係数は、MATLAB等の標準的なデジタルフィルタ設計ソフトウェアを用いて、35階のローパスFIRフィルタを生成することによって決定される。このフィルタの正規化されたカットオフは、2/(T*fs)であり、ここで、Tは、伝送バーストの継続時間であり、そして、fsは、BrおよびBiのデータのサンプリングレート(2MHz)である。このフィルタをC(1:35)と呼ぶ。このフィルタの係数は、伝送バースト長さがユーザによって変更されるにつれて変化し、フィルタ係数のいくつかの異なるセットのバンクは、これに従って、メモリに格納される。
アレイにインデックスを付ける(INDEX ARRAYS)。33個のレンジゲート位置からのデータが処理され、P2に渡される。グラフィック表示を容易にするために、これらのレンジゲート位置は、2mm離して選択される。しかし、直交ベクトルBrおよびBiは、2mmの間隔を空けた要素を含まない(これらは、0.385mm離されている)。従って、BrおよびBiを1mmのサンプリング増分でBrおよびBiを間引く手段として、2mmの倍数に最も近い値に対応するBrおよびBi内のインデックスが用いられる。8kHzのPRF用の深さ22:86mmに対応するインデックスD1(1:33)、6.25kHzおよび5kHzのPRFまたはこれらより深い深さ領域に対応するインデックスD2(1:33)およびD3(1:33)の予め格納されたアレイを有することによって、このことがなされる。
直交データのローパスフィルタおよび間引き(LOW−PASS FILTER AND DETERMINATION OF QUADRATURE DATA)。BrおよびBiアレイは、以下のルールによってフィルタリングされ、かつ、次のルールによって33個のゲートまで間引かれる(<a,b>の記述は、ベクトルaおよびbの32ビットの累算整数内積である)。
結果をP2に渡す(PASS RESULT TO P2)。ErおよびEiの併せて66個の値は、約2mmの間隔を空けた64個の異なるサンプルゲートのセットじゅうで、1パルス反復周期に対するドップラーシフトデータを含む。これらのアレイは、各々のアレイが新規の伝送バーストで、P2に渡される。
【0038】
図13を参照すると、デジタル信号プロセッサP2の演算は、以下のようになる。
1.入力データの蓄積(ACCUMULATE INPUT DATA)。8msの周期にわたってバッファのM ErおよびEiベクトルをP1から収集し、浮動小数点マトリクスFrおよびFiに入れる。[8,6.25,5]kHzのPRFでは、マトリクスFrおよびFiは、それぞれ、M=[64,50,40]ベクトルを含む。それぞれの行き先でのj番目のErおよびEiベクトルは、Fr(1:33,j)およびFi(1:33、j)によって示される(これらは、列ベクトルである)。Mの集められたベクトルにわたるk番目のゲート深さは、Fr(k,1:M)およびFi(k,1:M)によって指標とされる(これらは、行ベクトルである)。
2.「選択された」ゲート深さでの生データの保存(PRESERVATION OF RAW DATA AT ‘‘CHOSEN’’GATA DEPTH)。ユーザ選択ゲート深さkでの生データを分離バッファ内に保存する。このゲート深さで、ドップラースペクトログラムが処理される。この行ベクトルデータであるGr(1:M)=Fr(k,1:M)およびGi(1:M)=Fi(k,1:M)は、P3に、そして、最終的には、記録目的のためのホストに前方に通される。
3.クラッターキャンセレーション(CLUTTER CANCELLATION)。第4のオーダーのクラッタキャンセレーションフィルタをFrおよびFiの各行に適用する。Hr(1:33,1:M)およびHi(1:33,1:M)は、フィルタリングされたFr(1:33,1:M)およびFi(1:33,1:M)データの行先マトリクスである。このフィルタを連続に適用することは、状態変数およびいくつかの過去のFrおよびFiベクトルを保持することを要求する。クラッタフィルタの係数は、0〜600Hzにおいて25Hz増分(increment)で遮断周波数のユーザの選択に応じて変化する。これらの係数は、上記オプションからユーザ選択に与えられる、プロセッサRAMにあるルックアップテーブルによって利用可能である。
4.P3への結果伝送(PASS RESILT TO P3)
Gr、Gi、HrおよびHiがさらなる処理のためにP3に送られる。
【0039】
図14を参照すると、デジタル信号プロセッサP3の演算は、以下の通りである。
1.入力データを蓄積する(ACCUMULATE INPUT DATA)。P2からGr、Gi、HrおよびHiを受け取る。
2.自己相関を演算する(COMPUTE AUTOCORRELATION)。オーバータイムで各ゲートの第1のデータの自己相関を演算する。この計算において各ゲートでのすべてのM値を使用する。これは、各ゲートごとに一つの、33の複素数の値のアレイを生成する。k番目のゲート深さに対して、P=Hr(k,1:M)+jHi(k,1:M)とする。その後、この深さに対する第1の遅延自己相関は、AC(k)=<P(1:M−1),P(2:M)>である(なお、複素数の値の内積では、第2のベクトルが共役である。また、なお、これとP2、P3、またはP4における内積は、不動小数点計算である)。この方法で、複素数のベクトルAC(1:33)を構築する。
3.各AC値に対する位相を演算する(COMPUTE PHASE FOR AC VALVE)。各自己相関値に対して、複素数の値の位相を決定するために4象限のアークタンジェントルックアップを使用する。具体的には、ANGLE(k)=arctan(img(AC(k)),real(AC(k))である。ANGLE(k)値は、ゲート深さkでの平均フロー速度に比例する。
4.塞栓特性(embolus characterization)(例えば、泡からパーティクルを区別する)の機能が可能にされる場合、本方法は、図16と結び付けて以下に記載されるサブルーチンにルーティングする。
5.パワーを演算する(COMPUTE POWER)。信号パワーを演算する。この計算での各ゲートにおいてすべてのM値を使用する。これは、各ゲートごとに1つの値として、33の実数値のアレイを生成する。k番目のゲート深さに対して、再度、P=Hr(k,1:M)+jHi(k,1:M)とする。次いで、この深さに対するパワー演算は、POWER(k)=<P(1:M),P(1:M)>である(なお、複素数値の内積では、第2のベクトルが共役される)。このようにして、実数ベクトルPOWER(1:33)を構築する。
6.圧縮パワーの対数圧縮(LOG COMPRESS POWER)。パワーをデシベルに変換する。すなわち、POWERd(1:33)=10*log10(POWER(1:33))
7.塞栓検出のためのパワートレースを計算する。4つのプリセットゲート深さのそれぞれに対して(1つはユーザが選択した深さであり、他の3つは、対応して計算された深さである)、窓のMの異なる位置における60ポイント移動ウインドウからパワーを計算する。なお、特定のゲート深さにおけるいくつかのデータの履歴が8msごとに消費している、新しいデータからの割込みなしで計算を維持する必要がある。特に、ゲートnに対して、POWER_TRACEn(i)=<Hr(n,i−59:i)+jHi(n,i−59:i),Hr(n,i−59:i)+jHi(n,i−59:i)>である。なお、3つのパワートレースは、血流内部に置かれたサンプル量を含む領域から取られる一方で、第4のパワートレースは、血流外部にある十分なサンプル量から取られる。
8.オーディオ出力準備において使用するための複合バンドパスフィルタ(COMPLEX BANDPASS FILTER FOR USE IN AUDIO OUTPUT PREPARATION)。スペクトログラムの内のユーザによって特定されたスペクトラムアンラッピング(unwrapping)から得られる最小および最大周波数は、オーディオ出力音声をスペクトログラムディスプレイ上に示されたものと一致させるための複合バンドパスフィルタを決定するために使用される。例えば、アンラッピングが[−1,7]kHzで発生する場合、従って,オーディオ複合バンドパスフィルタが−1kHzおよび+7kHzでエッジを有する。異なるアンラップ範囲に対応する複合バンドパスフィルタ係数のいくつかのセットのバンクがオフラインで生成され、メモリ内に置かれる。各係数セットは、ユーザが使用し得るアンラッピング選択の内の1つに対応する。フィルタ係数の動作的セットをUWa(l:O)およびUWb(l:O)と呼ぶ。Oは、フィルタの次数に1を足したものである。
9.オーディオ出力準備(AUDIO OUTPUT PREPARATION):再サンプリング(RESAMPLE)。ユーザによって選択されたゲート深さkにおいて,ドップラーシフト信号がオーディオスピーカーから出る(play out)ことになる。このようにする前に、いくつかのオーディオ信号の準備は、ユーザによって選択されたスペクトラルアンラッピングと一致することが重要である。0で各アレイをPRFの2倍で多重化することによって、オーディオ信号Hr(k,l:M)およびHi(k,l:M)を再サンプリングする。すなわち、Qr(k,l,2M)={Hr(k,l),0,Hr(k,2),0,Hr(k,3),0,...,Hr(k,M),0}、およびQi(k,l,2M)={Hi(k,l),0,Hi(k,2),0,Hi(k,3),0,...,Hi(k,M),0}である。
10.音声出力準備:複合バンドパス(AUDIO OUTPUT PREPARATION:COMPLEX BANDPASS)。0でデータを多重化することによって導入され他余分な画像を除去するために、複合バンドパスフィルタをQr+jQiに適用する。
【0040】
【数1】
11.音声出力準備:ヒルベルト変換(AUDIO OUTPUT PREPARATION:Hilbert TRANSFORM)。シーケンスR(n)におけるオーディオデータは、直交フォーマットで存在し、オペレータに再生するために左右のステレオ方式に変換される必要がある。これは、ヒルベルト変換で処理され、95のポイントの変換H(1:95)がこの作業で使用される。すなわち、この係数は、文献における式またはMATLAB等のソフトウエアを処理する標準的な信号を用いて達成され得る。ヒルベルト変換のデータシーケンスへの適用は、FIRフィルタのように為される。R(n)からステレオ分離された信号RLおよびRRの構築は、[RL=Hilbert(Rr)+Delay(Ri),RR=Hilbert(Rr)−Delay(Ri)]に従って為される。Delayは、Rの虚数成分の(Nh+l)/2刻み(step)の遅延であり、Nhは、ヒルベルトフィルタ(95)のサイズである。
12.さらなる処理のために、Gr、Gi、ANGLE、POWERd、POWER_TRACE1、POWER_TRACE2、POWER_TRACE3、POWER_TRACE4、Rr、Ri、RLおよびRRをP4に送る。
【0041】
図15を参照すると、デジタル信号プロセッサP4の演算は、以下のようである。
1.入力データの蓄積(ACCUMULATE INPUT DATA)。Gr、Gi、ANGLE、POWERd、POWER_TRACE1、POWER_TRACE2、POWER_TRACE3、POWER_TRACE4、Rr、Ri、RLおよびRRをP3から受け取る。
2.スペクトログラムの計算(CALCULATE SPECTROGRAM)。パワースペクトラムを以下のステップによって計算する。a)互いに128のポイントが存在する古いポイントを有するRr+jRiシーケンスの新しいポイントを連結するステップ、b)128ポイントのハニング(Hanning)窓に128のポイントシーケンスを乗算するステップ、c)128のポイントシーケンスのFFTであるPを計算するステップ、d)Pd=10*log10(P)を計算するステップ、およびe)DCがその中心にあるようにPdシーケンスをFFTSHIFTするステップである。
3.包絡(ENVELOPE)。最大周波数フォロワー(follower)または「包絡線」関数E(j)を計算し、これは、スペクトログラムにおけるフロー信号の上部エッジを示し、これは、0〜63の整数であり、FET計算によってインデックス付けされる。すなわち、各スペクトラム線計算に対してEの内の1つの値が存在する。当業者は、この計算を行うための種々のアルゴリズムを理解する。
4.収縮検出(SYSTOLE DETECTION)。最大周波数フォロワーに基づいて、収縮の開始を検出する。収縮の開始が判定された場合、SYSTOLE_FLAG=TRUEを設定する。末端収縮速度値VEND、ピーク収縮速度値VPEAK、および平均速度VMEANをさらに計算する。
5.照準ディスプレイ準備(AIMING DISPLAY PREPARATION)。以下のステップによって照準ディスプレイを準備する。a)POWERdアレイからユーザによって設定された「照準ノイズ(aim noise)」パラメータセットの値を減算するステップ(すなわちPOWERd2=POWERd−aim_moise)。b)ユーザによって設定された「照準範囲(aim range)」パラメータセットの値によって割られる64(色合いの数)のファクタをPOWERd2に乗算する(すなわち、POWERd3=POWERd2*64/aim_range)ステップ、c)結果のパワーデータを低末端上の0および高末端上の63にクリッピングする。この値は、64の値の赤または青のテーブルにおけるエントリに対応し、その結果をアレイPOWERd4に置くステップ、d)関連付けられたANGLE値が「フィルタカットオフパラメータ」より大きいか、絶対値においてフィルタカットオフパラメータよりも小さいか、または負のフィルタカットオフパラメータよりも小さいかどうかに依存して、1、0、または−1を各パワー値のそれぞれを乗算するステップである。これは、[−64、+63]の範囲において64の値(ゲート深さ当たり1つ)を生じる。この改変された照準アレイPOWERd5は、ホストコンピュータへの送信の後、容易に表示される。
6.スペクトログラム表示の準備(SPECTROGRAM DISPLAY PREPARATION)。以下のステップによってスペクトログラムディスプレイを準備する。a)ユーザによって選択されたノイズフロアパラメータをアレイPd(Pd2=Pd−spectral_noise)から減算するステップ、b)ユーザによって特定化されたダイナミック範囲(Pd3=Pd2*256/spectral_range)にわたって256色を含むようにスペクトラルデータを再スペクトル変換するステップ、c)0〜255の範囲の整数値(Pd=min(255,floor(Pd3))であるデータを切り捨て/クリップするステップ、d)データを8ビット(Pd5=8ビットtruncate(Pd4))に切り捨て/クリップするステップである。
7.オーディオ出力(AUDIO OUTPUT)。右および左のスピーカーオーディオ出力であるアレイRRおよびRLをポート書き込みを介してスピーカに送信する。
8.入力マクロフォン(INPUT MICROPHONE)。入力マイクロフォンポートからベクトルMICにM値をサンプリングする(Mは、8ms周期内の伝達パルス反復の番号(#)である)。
9.塞栓検出:パワートレースにおけるバックグランドパワー(EMBOLUS DETECTION:BACKGROUND POWER IN POWER TRACES)。4つのパワートレースに対して、4つのプリセットゲート深さに対応するPOWER_TRACE1..POWER_TRACE4はバックグランドパワーレベルを計算する。なお、POWER_TRACEnがM値を含む。ただしMは、8ms周期内の伝達パルス反復の番号(#)である。バックグランドパワー値は、各トレースに対してデルタフォロワーによって獲得され、δ1、δ2、δ3、およびdδ4によって表される。
【0042】
【数2】
バックグランド値におけるこの更新は、各Mのパワー値または各8msごとに1回行われる。
10.塞栓検出:放物線フィット(EMBOLUS DETECTION:PARABOLIC FIT)。放物線フィットアルゴリズムを各ゲートのパワートレースに適用し、イベントが8ms周期の間に発生するかどうかを判定する。このフィットは、せいぜい1msだけ離れて配置された連続的なデータウインドウに適用されなければならない。放物線フィットが下に凹(concave down)であり、ゲート深さに対して6dB(任意の閾値)だけバックグランドパワーを超えるピークを有する場合、イベントが検出される。
11.塞栓検出:時間決定(EMBOLUS DETECTION:TIME DETERMINATION)。任意の単一ゲートイベントに対して、イベントのピークパワーのいずれかの側上の−6dBポイント間のパワートレースを解析することによってイベントの正確な時間を計算する。現在のイベントが過去のイベントと比較され得るようにイベント結果および時間を記録する。
12.塞栓検出:ハイレベルな計算(EMBOLUS DETECTION:HIGH LEVEL CALCULATION)。以下の条件が真である場合、DETECTION=TRUEを設定する。すなわち、a)血流に隣接する3つのゲートの内の少なくとも2つのゲートは、40msの時間ウインドウ内のイベントを示し、b)血流外部のゲートは、検出を示さず、c)イベントのタイミングは、血流の方向における進行を示す(すなわち、塞栓は、上流にスイミング(swimming)しない)。
13.さらなる処理のために、Gr、Gi、POWERd5、Pd5、SYSTOLE_FLAG、VEND、VMEAN、VPEAK、MIC、およびDETECTIONをホストに送る。
【0043】
図16を参照する。デジタルプロセッサP3の塞栓症サブルーチン演算を以下に示す。
【0044】
4A.Hr+jHiのマトリクス要素の大きさを計算する。
【0045】
Hmag(1:64,1:M)=10*log10(Hr.^2+Hi.^2)
4B.参照バックグラウンドパワーレベルPbを計算する。
【0046】
Hmean=sum(sum(Hmag(1:64,1:M)))/(64*M)。IF PbOLD>Hmean THEN、Pb=PbOLD−0.1dB、ELSE、Pb=PbOLD+0.1dB(これは、バックグラウンドパワーレベルのデルタホロワである)。
【0047】
4C.特性化に用いられる定数、R1およびR2を決定する。T1=マイクロ秒単位の伝送バースト長さである。T2=マイクロ秒単位の反復周期である。我々は、T2=Hk(1:64)の要素が深さの1mmの増分で付けられるというアプリオリを知っている。次に、R1=mmの軸分解能=c*T1/2である。ここで、c=1.54mm/マイクロ秒、および、R2=2*R1である。例えば、2MHzキャリア周波数における20周期伝送バーストは、R1=7.2mmを有する。ここで、R2=14.4mmである。
【0048】
4D.Hmag(1:64,1:M)の各列を試験し、かつ、データの最長の接触セグメントを決定することによって、接触セグメントの各要素がPb+XdB(例えば、X=3)よりも大きくなるように、塞栓症シグネチャを検出する。より詳細には、Hk(1:64)=Hmag(1:64,k)とする。i1<=i<=i2の場合にHk(i)>Pb+Xとなるように、インデックスHk(i1:i2)を開始して、かつ、終了することによって分離された、Hk内に最長のシーケンスを置く。次いで、このシーケンスの長さは、パラボラでHk(i1:i2)の第1の3つの点をフィッティング(fitting)し、横軸z1上の最も左の点を見つけることによって決定される(ここで、パラボラは、Pbの縦軸を横切る)。パラボラがラインy=Pbと交差しない場合、z1=i1である。同様に、Hk(i1:i2)の最後の3つの点は、パラボラによってフィッティング(fitting)され、z2が配置される。パラボラがラインy=Pbと交差しない場合、z2=i2である。Hk(i1:i2)の長さは、z2−z1である。z2−z1<R1の場合、塞栓症が存在しない。R1<z2−z1<R2である場合、粒子が存在する。z2−z1>R2である場合、バブルが存在する。
【0049】
4E.この情報をP4に渡す。塞栓症が検出されていることにP4が了承する場合、特性化の情報を付ける。
【0050】
上記されたような塞栓症の検出および特徴化の方法に加えて、ドップラー超音波システムは、以下で説明されるように、図17および18で示された塞栓症検出の代替的な方法を実行するようにプログラムされ得る。
【0051】
上記されたように、従来のドップラー超音波デバイスにおける塞栓症の検出は、通常、1つまたは2つの深さゲートでサンプリングされたドップラーシグネチャに依存している。結果として、塞栓症検出能力は、より制限される。しかし、本発明の実施形態において、塞栓症は、深さモード表示102の深さの範囲でトラッキングされ得、長期間に渡って深さの範囲を横断する塞栓症のシグネチャに基づいてカウントかつ記録され得る。結果として、本発明の塞栓症のための方法は、アーティファクト信号からの塞栓症のシグネチャをポジティブに区別するためのより説得力のある意見をユーザに提供する。
【0052】
図17および18で示された塞栓症検出方法は、4つのアルゴリズム部で概して説明され得る。全ての4つのアルゴリズム部を含むように、図17および18が以下で説明され、より詳細に以下で考察されるが、効果的な塞栓症検出は、また、全ての4つのアルゴリズム部より少ないアルゴリズム部を有する塞栓症検出方法によって達成され得る。さらに、塞栓症検出は、ソフトウェアプログラミングかドップラー超音波システム設計かのいずれかによって自動的に行われ得、または、代替的には、表示された情報の視覚的な観察によって行われ得る。塞栓症アルゴリズムの第1部は、各ゲート深さにおいて、比較的一定したドップラーパワーを提示する非過渡信号を取り除く。これらのタイプの信号の例は、経頭蓋ドップラーアプリケーションで検出される大脳血流信号である。非過渡信号は、mモード画像を含む各深さのバックグラウンドパワーを追跡し続けるプロセス、およびパワーの過渡周期変動のみが残るようにこのバックグラウンドレベルを差引くプロセスによって取り除かれる。これらの残りの過渡信号は、通常、塞栓症イベント、または予期せぬクラッタ、または動きアーティファクトを示す。
【0053】
第2の部分は、深さモードディスプレイ102からの低速度クラッター信号を除去する。単一のゲートパルスドップラーに基づく塞栓検出を有するドップラー超音波システムにおいて偽の正の識別を生じさせ得る低速度クラッターアーティファクト信号の例は、ドップラートランスデュサーと同側かつ反対側のヘッドタップ(head tap)、頭の表および裏の、および顎の噛み合わせ(jaw clench)である。しかし、本発明の実施形態では、以前に説明されたような運動アーティファクト信号は、速度閾値よりも小さい速度を有する信号をフィルタリングすることによって除去される。マイクロエンボリ(microemboli)とは異なり、運動アーティファクトは、正および負のドップラーシフト周波数の両方にわたるブロードバンドドップラー特徴信号(signature)を有する傾向がある。これは、ゼロまたはゼロ付近(速度閾値よりも小さい)の平均速度を生じる。従って、速度閾値よりも小さい速度を有する信号をフィルタリングすることは、塞栓性質のためにテストされる信号のセットからアーティファクトを効率的に除去し得る。その結果、ほとんどの部分の運動アーティファクトは、黒色のバックグランドに戻る一方、塞栓イベントは高いコントラストで現れる。信号を除去するための速度閾値が種々の値に設定され得るが、7cm/s(約200Hzドップラーシフト)以下の速度閾値を設定することは、経頭蓋のドップラーのために十分な結果を提供する。
【0054】
塞栓検出アルゴリズムの第三部分は、「候補」イベントがある塞栓と一致する態様で挙動するかどうかをマイクロエンボリの先験的な物理的理解から決定することを目的とするバッテリ問題の検討からなる。このようなテストの例は以下を含む。(1)各4msで8mmを超えない増分(2m/s以下の速度)で塞栓が移動するのか(すなわち、塞栓がより高い公知の血液速度近くにとどまり、この点でマップから飛び越えないか)、および(2)塞栓の3つの連続した照準の任意の群において、塞栓がトランスデューサに向かって、またはトランスデューサから離れるいずれかの方向に一様に移動するか。全バッテリのテストが確認できる場合、このイベントは、塞栓状態であるとラベル付けられる。多くの異なる問題がバッテリのテストにおいて含まれ得ることが理解される。その結果、現在公知のまたは以後開発されるテストの包含または省略は、本発明の範囲を制限しない。
【0055】
第4のアルゴリズム部分は、アーティファクト信号をさらに除去するために、さらなる演算を実行することによって高い特異性でもって塞栓イベントをフラグを立てるように実行される。いくつかの例は、持続時間が200msを超える信号を除去すること、および公知のアーティファクトに密接に近接して検出された候補イベントを無視することを含む。エンボリおよびアーティファクトの各々が稀なイベントであるために、密接した一時的な近接で発生するイベントの機会は小さいように考えられる。これらのさらなるテストに合格する場合、候補イベントは、塞栓イベントとしてラベル付けされ、ユーザに報告される。
【0056】
ここで上記4つのステップがより詳細に説明される。第1および第2のステップは、図17に示され、第3および第4のステップは、図18に示される。本説明は、8kHzのパルス反復周波数を利用するが、他のPRFが同様に使用され得ることが当業者に理解される。任意の塞栓検出活動の前に、全ての深さにおけるドップラーパワーおよびドップラーシフト周波数(すなわち、速度)は、塞栓検出のための予備的なステップとして計算される。
【0057】
0番目および第1の遅れ自己相関技術がパワーおよび速度計算のための本実施形態で使用されるが、当業者は、高次自動回帰移動平均(higher order auto−regressive moving average)(ARMA)パラメトリックモデルをデータに適用する等の他のビークル(vehicle)が使用され得ることが理解される。より高次のARMAモデルは、クラッター、塞栓、および血流信号を互いから分離するように適用され得る。所定の流れの条件は、経頭蓋のドップラーにおいて発生し得、m−モードディスプレイは、上述の自己相関シナリオにおいて黒に色付けされる。例えば、ビームに沿った所定の場所は、前大脳動脈および内頸動脈が同時に見られるサンプル量の位置に対応し得る。この二重フロー条件の下で、平均速度がほぼゼロであり、上記速度閾値によってフィルタリングされた場合、流れ条件は、暗いバックグランドとして存在する。この状況では、斑点の青色バックグランドおよび赤色バックグランドは、ユーザにより情報を与える。この状況を解決する自己相関とは異なるアプローチまたはこれに加えたアプローチは、各ゲート深さにおけるドップラー直交時系列データにヒルベルト変換を適用することであり、ステレオの分離された信号を生成し、その信号の内の一方は、プローブから離れて移動する散乱体から生じる信号であり、他の信号はプローブに向かって移動する散乱体から生じる信号である。次いで解析が各ゲート深さにおいて以下のことを決定するために行われ得る。すなわち、(1)ステレオに分離された信号の各々は、アーティファクトを意味する過渡コンポーネントを有するかどうか、(2)ステレオに分離された信号の内の1つのみが、塞栓を示す過渡コンポーネントを有するかどうか、または、(3)ステレオに分離された信号の一方または両方は、実際の血流を有する。後者の状況の下で、およびエンボリまたはアーティファクトのない場合では、青色または赤色のいずれか、あるいはスペックルかまたは第3の色、そしていずれかの強度を用いて、関連付けられた深さでm−モードディスプレイを塗りつぶすかどうかについての決定が為され得る。
【0058】
全ての深さにおけるパワーおよび速度は、深さモードのディスプレイを生成するために使用され、以下に説明されたように計算され得る。同様なステップが図12〜図15を参照して既に説明されてきたが、いくつかのステップは、以下に繰り返され、代替の塞栓検出方法を説明する目的のために図17および図18において説明されてきた。各ステップに関連付けられた特定のプロセッサは、上述のようにP1〜P4にラベル付けされる。
【0059】
1.塞栓検出のための準備:深さモードディスプレイにおいて利用された全てのゲート深さにわたるパワーおよび速度の計算
a.生のデータのデジタル化(DIGITIZATION OF RAW DATA )(P1)。音響エコー振幅は、超音波パルスの出射の後の全体の周期の間に、および超音波パルスの次の出射の前にデジタルメモリにロードされる。当業者に理解されるようにデータのN値は、ベースバンド信号を直交させる高速な復調を可能にするためにキャリア周波数の4倍でサンプリングされる。特に、入力A/DからのA(1:N)の一連の14ビットの値を読み出す。この値は、ドップラーキャリア周波数(8MHz)に4倍の周波数で変換され、送信バーストの開始と同期して開始する。N=1000の場合、与えられたドップラーパルス反復周波数(PRF)は8kHzである。
【0060】
b.直交ベクトル構成(QUADRATURE VECTOR CONSTRUCTION)(P1)。ドップラーシフト信号の同相(I)および直交(Q)ベースバンドサンプルは、キャリア周波数の4倍でサンプリングされた音響エコーから構成される。これは、この音響エコーのサンプリング周期と同じ時間スパンに従って一連の(I,Q)対を生成するが、そのキャリア周波数のレートでサンプリングされる。その(I,Q)対は、サンプルの各連続した4個の(quartet)サンプルに対して、第1のサンプルと第3のサンプルとの間の差(Iを作成するために)、および第2のサンプルと第4のサンプルとの間の差(Qを作成するために)を考慮することによって構成される。特に、2つのベクトルBr(同相)およびBi(直交)は、以下の規則に従ってN/4ポイントで構成される。すなわち、Br(1:N/4)=A(1:4:N−3)−A(3:4:N−1)およびBr(1:N/4)=A(2:4:N−2)−A(4:4:N)である。BrおよびBiは、一連のN/4の異なるゲート深さに対するデジタルに復調された直交ドップラー値である。
【0061】
c.ローパスフィルタ設計(LOW PASS FILTER DESIGN)。ベースバンド(I,Q)信号は、深さモードディスプレイを作成するために使用されたサンプリング深さの数に間引きされる。ベースバンド(I,Q)信号をサブサンプリングし、キャリア周波数に等しい全体の帯域幅にわたってノイズを保持するよりも、FIRローパスフィルタ(伝達バーストの帯域幅に等しい帯域幅を有する)が(I,Q)サンプルの新しくより小さいセットを構成するように利用される。(I,Q)サンプルの新しいセットは、ドップラーパルス反復周期のサブレンジに従って一様に最終的に分散される。特に、このローパスフィルタリングを達成するための係数は、35次ローパスFIRフィルタをMATLAB等の標準的なデジタルフィルタ設計ソフトウエアによって作成することにより決定される。このフィルタの正規化されたカットオフは、2/(T*fs)であり、Tは、伝達バーストの持続時間であり、fsは、BrおよびBi(2MHz)のデータのサンプリングレートである。このフィルタC(1:35)を呼び出す。このフィルタの係数は、伝達バースト長さがユーザによって変更されるにつれて変動し、フィルタ係数のいくつかの異なるセットのバンクは、それに従ってメモリに格納される。
【0062】
d.インデックスアレイ(INDEX ARRAYS)。上述の間引きフィルタリングは、深さモードパワーおよび速度データを構築する際に使用されるように各所望されたゲート深さにおいてなされる。本実施形態では、33のゲート位置からのデータが処理されることになる。グラフィカルディスプレイの簡単のために、これらのレンジゲート位置は、2mm離れるように選択される。特に、この処理ステージに対する入力直交ベクトルBrおよびBiは、2mm離れるように配置される要素を含まない。これらは、0.385mm離れている。従って、FIR間引きローパスフィルタの適用は、2mmの倍数(multiple)に最も近くに含まれる値に対応するBrおよびBiアレイにおける位置においてなされる。これは、8kHzPRFに与えられた深さ22:2:86mmに対応する予め格納されたインデックスのアレイD1(1:33)を有することによってなされる。
【0063】
e.直交データのローパスフィルタおよび間引き(LOW−PASS FILTER AND DECIMATION OF QUADRATURE DATA)(P1)。上述の間引きフィルタの実際の適用は、フィルタに適用されるパルス反復周期に沿ったフィルタ係数および時間位置を知ることによって行われる。特に、BrおよびBiアレイは、以下の規則(なお、<a,b>は、ベクトルaおよびbの36ビットの蓄積された整数の内積である)によって33ゲートにローパスフィルタリング処理され間引きされる。
【0064】
Er(j)=<C,Br(D1(j+(−17:17))>
Ei(j)=<C,Bi(D1(j+(−17:17))>、およびj=1:33
併せて66個の値であるErおよびEiは、約2mm離れた33の異なるサンプルゲートのセットにわたって、1つのパルス反復周期のためのドップラーシフトデータを含む。
【0065】
f.蓄積入力データ(ACCUMULATE INPUT DATA)(P2)。1つのパルス反復周期に沿った生のデータ(ドップラーシフト信号サンプル)が獲得される。本実施形態では、4msにわたるデータのこのような値のパルス周期32は、33のゲート深さのそれぞれにおけるパワーの1つの値および速度の1つの値を計算するために使用される。特に、32のErおよびEiベクトルのバッファは、4ms周期にわたって浮動小数点マトリクスFrおよびFiに収集される。j番目のErおよびEi列ベクトルは、Fr(1:33,j)およびFi(1:33,j)に格納される。M=32に収集されたベクトルにわたるk番目のゲート深さは、Fr(k、l:M)およびFi(k,l:M)(ロウベクトル)によってインデックス付けされる。なお、ストレージおよび以後の計算が浮動小数点である。
【0066】
g.クラッターキャンセレーション(CLUTTER CANCELLATION)(P2)。収集されたデータがフィルタリングされる。各深さは、クラッター信号を除去するように分離して各深さにフィルタリングされる。なお、これは、データ中に依然として存在している信号から大部分のクラッター信号を完全には取り除くわけではなく、これは、以下の塞栓検出ステップにおいて分解される。特に、第4の次数のクラッターキャンセレーションフィルタは、FrおよびFiの各ロウに適用される。Hr(1:33,1:M)およびHi(1:33,1:M)は、フィルタリングされたFr(1:33,1:M)およびFi(1:33,1:M)データの目標マトリクスである。M=32(すなわち4ms)である。時間連続性を有するこのフィルタの適用は、状態変数およびいくつかの以前のFrおよびFi値を保持することを必要とする。このクラッターフィルタの係数は、フィルタカットオフ周波数のユーザ選択に依存して変動する(すなわち、25Hzの増分で25Hz〜600Hz)。これらの係数は、上述のオプションからのユーザ選択が与えられた場合、プロセッサRAMのテーブルルックアップによって利用可能である。
【0067】
h.各深さにおける速度の計算(COMPUTE VELOCITY AT EACH DEPTH)(P3):ステップ1。本実施形態における速度は、各ゲート深さにおいて第1の遅れの自己相関を実行することによって計算される。特に、4msの全時間増分にわたって各ゲートにおけるデータの自己相関の第1の遅れを計算する。k番目のゲート深さに対して、P=Hr(k,l:M)+jHi(k,l:M)とする。次いで、この深さに対する第1の遅れの自己相関は、AC(k)=<P(1:M−1),P(2:M)>である(なお、複素数の内積において、第2のベクトルが共役である)。この態様では、複素数ベクトルAC(1:33)が構成される。
【0068】
i.各深さにおける計算速度(COMPUTE VELOCITY AT EACH DEPTH)(P3):ステップ2。第1の遅れの自己相関は、各深さにおいて計算され、各深さにおける位相は抽出するための値であり、なぜならその位相はその深さにおいて検出された速度に正比例するためである。特に、各自己相関値に対して、第4象限アークタンジェントルックアップが複素数の位相を決定するために使用される。VELOC(k)=arctan(imag(AC(k)),real(AC(k)))である。各VELOC(k)値は、ゲート深さkにおける平均流速に比例する。
【0069】
j.各深さにおけるパワーを計算する(COMPUTE POWER AT EACH DEPTH)(P3)。0番目の遅れの自己相関は、各深さにおけるドップラー信号パワーを獲得するために計算される。深さを介する上述の速度値およびパワー値のこのセットは、塞栓検出アルゴリズムへの一次入力である。特に、上記で定義された4msの周期のそれぞれに対して信号パワーを計算する。信号パワーの計算は、各ゲート深さにおいて行われ、ベクトルパワーを生成し、それぞれのパワーは、33の値を有する。k番目のゲート深さに対して、再度、P=Hr(k,l:M)+jHi(k,l:M)とする。この深さに対する生じたパワー値は、POWER(k)=<P(1:M),P(1:M)>(なお、複素数の内積において第2のベクトルが共役である)。この態様で、実数ベクトルPOWER(1:33)を構成する。
【0070】
k.パワーの対数圧縮(LOG COMPRESS POWEER)(P3)。大きいおよび小さい信号が合理的なサイズのスケールで共に観測され得るように、計算されたパワーがデシベルに変換される。特にパワーをデシベルに変換するには、
POWERd(1:33)=10*log10(POWERd(1:33))
(2.塞栓検出パート1:変数定義および非過渡信号の除去)
a.以下は、パワーおよび速度データ(P4)に基づいた塞栓検出のために改変されるコンピュータ環境における定数および静的アレイである。
【0071】
定数:
AWINDOW 50,50*4=200msバッファ長である。偶数整数でなければならない。
【0072】
EWINDOW 20,20*4=80msバッファ長である。偶数整数でなければならない。
【0073】
FCLUTTER,0.05*3.1415926,クラッターカットオフ、ここでナイキスト=piである
ABSTHRESH100.アーティファクトのための閾値。
【0074】
DBTHRESH6.0.放物線フィットにおけるデータを含むための閾値。
【0075】
EMARGIN25.同じ塞栓のためのシグネイチャ(signature)信号間の許容されたマージン(25*4=100ms)。
【0076】
AMARGIN50.同じアーティファクトのためのシグネイチャ信号間の許容されたマージン。
【0077】
POWER_THRESH40.候補塞栓イベントをフラグ付けするための放物線フィットの下で統合されたパワーのための閾値。
【0078】
CLUT_THRESH27.クラッター速度が超えられず、塞栓検出が一時的にディセーブルされるmモード位置の数。
【0079】
Ngates=33.
Arrays:
Msum[1..EWINDOW]、各値が、特定のmモードラインのための絶対的値のバックグランド減算された、デクラッタされた(decluttered)パワーの合計である。
【0080】
Mwork[1..EWINDOW]、すなわち、ユーティリティアレイ、80msの履歴。
【0081】
ClutCount、すなわち、カレントのmモードラインにおけるその速度がクラッター速度閾値CLUT_THRESHよりも小さい複数の値の数。
【0082】
MEPosition[1..EWINDOW]、すなわち、各値は、特定のmモードラインのための塞栓の位置である。
【0083】
MPLocal[1..EWINDOW]、すなわち、各値は、特定のmモードラインのための塞栓の近傍におけるパワーである。
【0084】
MQ[1..EWINDOW]、すなわち、各値は、特定のmモードラインのための塞栓の位置であり、「寒栓候補信号」の状態を有する。
【0085】
DELTA[1..ngates]、すなわち、各値は、所与のゲート深さにおける信号パワーのデルタフォロワーである。
【0086】
MsumA[1..AWINDOW]、すなわち、各値は、特Msumアレイにおける以前のEWINDOW値の合計である。この値は、アーティファクト信号の存在において劇的に上昇する。
【0087】
b.相対的に一定の信号(P4)を除去することは、各深さにおけるバックグランドパワーレベルをトラッキングし、各深さにおいてパワーレベルを現在観測されたパワーから減算することである。この減算の出力は、別個のバッファに格納され、塞栓検出を実行するための一次データバッファとなる。特に、各深さにおいておよび同時にデシベルパワートレースをデルタフォロー(delta follow)し、ゲート深さがk=1:33によってインデックス付けされるバックグランド減算されたベクトルSIGMA(k)を作成する。
【0088】
【数3】
(3.塞栓検出パート2:クラッター信号(P4)の除去)
a.クラッター除去は、クラッターが発生する場合、非常に低い平均速度として現れる傾向があるという事実を利用する。スペクトラムグラムでは、クラッターは、ゼロ平均速度(すなわち、ゼロ平均ドップラーシフト周波数)を有するように直感的に理解される垂直ストリーク高強度品質(ブロードバンド)を有し得る。速度を計算するための第1の遅れの自己相関法が平均速度を生じるために、次いで、クラッター除去方法は、速度が閾値よりも小さくなるm−モードラインのいずれにおいてパワーレベルをゼロに設定する。特に、4msパワーおよび速度データのセットは、ルーチンDeClutter:(DeClutter(VELOC,SIGMA))を用いて処理される。このルーチンDeClutter(VELOC,sigma)は、以下の演算を実行する。
【0089】
【数4】
4.塞栓症検出部 3:残りの信号をレビューして、塞栓症が存在するかどうかを決定する(P4)。
【0090】
a.デクラッタリングアルゴリズムの上記のコール後、塞栓症の存在を決定するために、以下の解析がなされる。第1に、塞栓症が存在すると仮定して、Mモードライン内の塞栓症の場所、および、塞栓症近傍の関連パワーを計算する。血流中を移動する塞栓症のアプリオリ理解に基づく多くの質問でデータをレビューする。特に、Detectルーチン:Detect(VELOC,SIGMA)をコールすることによって4msデータセットを処理する。このルーチンDetect(VELOC,sigma)は、上記のグローバル変数に対して以下の演算を実行する。
【0091】
i.絶対値のバックグラウンド差引きデクラッタパワーを合計する。この値が持続期間を超えるとき、アーティファクトは、存在する。詳細には、Msum[Acounter]=sum(abs(sigma[I]))である(ここで、I={1..nゲート})。Acounterは、A WINDOWにおける最大値を有するリングバッファカウンタであり、検出ルーチンの最後にインクリメントされる。
【0092】
ii.mモードラインにおける最大バックグラウンド差引きデクラッタパワーの値および場所を決定する。詳細には、[Y,Imax]=max(sigma[J])である(ここで、J={1..nゲート})。つまり、Yは、バッファシグマの最大値であり、インデックスImaxに置かれる。
【0093】
iii.最大パワーの場所で開始し、深さがより浅い方向に移動し、そして、バックグラウンド差引きデクラッタパワーが6dBより下に落ち込む場所を決定する。これは、仮の塞栓症信号近傍のパワーを統合するための1つの境界を設定する。詳細には、Imax−1で開始し、アレイsigma[1..Imax−1]に沿ってより深さが浅い方向に移動し、sigma[index]が6dBより下に落ち込む場所で、IShallow=indexを決定する。
【0094】
iv.最大パワーの場所を開始し、深い方向に移動し、そして、バックグラウンド差引きデクラッタパワーが6dBより下に落ち込む場所を決定する。これは、仮の塞栓症信号近傍のパワーを統合するための第2の境界を設定する。詳細には、Imax+1で開始し、アレイsigma[Imax+1..nゲート]に沿って深さがより深い方向に移動し、sigma[index]が6dBより下に落ち込む場所で、IDeep=indexを決定する。
【0095】
v.パラボラを6dBの点の間のパワーデータにフィッティングして、ピークパワーのより正確な場所を決定する。詳細には、アレイsigma[]のnpts=Ideep−Ishallow+1値によって、最良のパラボリックフィット係数[MP2,MP1,MP0](最小二乗誤差)を決定する。ここで、MP2は、2階の係数である。
【0096】
vi.パラボリックフィット係数を用いることによって、所与のmモードラインにおけるバックグラウンド差引きデクラッタパワーの最大値のより正確な場所を計算する。塞栓症が存在する場合、これが塞栓症の場所を最良の推測となる。詳細には、MEPosition[Ecounter]=28+2*IShallow−MP1/MP2である。各ゲート増分が2mmの深さ変化に対応するため、2の余因子が用いられる。MP2=0の場合、または、パラボリックフィットのnptsが3より小さい場合、MEPositon[ENcounter]=BUST=0をデフォルトとする。Ecounterは、EWINDOWにおける最大値を有するリングバッファカウンタであり、検出ルーチンの最後でインクリメントされる。
【0097】
vii.ピークの6dBの点内において、mモードラインのバックグラウンド差引きデクラッタパワーを統合する。これは、塞栓症を区別するために用いられる「ローカルパワー」を生じる。「ローカルパワー」は、バックグラウンド血流から大きくローカライズされたパワーを有することを想定している。詳細には、MPLocal[Ecounter]=sum(sigma[j])である(ここで、j={Ishallow..Ideep})。
【0098】
viii.プローブまたは患者の動き等のアーティファクトから塞栓症信号を分離するためにいくつかのさらなるグラウンドワークを行う。これは、各mモードラインにおいて統合された絶対値バックグラウンド差引きデクラッタパワーの履歴を見ることによって、および、そのパワーが増加を維持していることを示しているかどうかを見ることによってなされる。詳細には、Msum[]アレイの過去の50個の値(200ms)のメジアン値を決定する。これは、アーティファクトの存在を決定する際に用いられる測定である。すなわち、実質的なエネルギー変動が異常に長い期間続く場合である。通常、塞栓症信号は、大脳動脈では数十ミリセカンド続く過渡的なものである。メジアン値は、Msumアレイ全体のメジアンを取ることによって達成される。メジアン値は、長さが200ms(50個の値)であるように設計されるからである。MsumA[Acounter]=median(Msum)。
【0099】
ix.一連のバイナリテストを実行して、塞栓症イベントが起こっているかどうかを決定する。これらのテストの結果がTRUEである場合、塞栓症の場所がMQ[]アレイに書き込まれる。詳細には、MQ[Ecounter]=0に設定することにより開始する。リングバッファにある系列を容易に参照するために、Tminus1=Ecounter−1,Tminus2=Ecounter−2,Tminus3=Ecounter−3,および、Tminus4=Ecounter−4,を割り当てる。これらの任意のユーティリティ値が0以下である場合、バッファの他端をラッピングする:TminusXX<=0の場合、TminusXX=TminusXX+EWINDOWである。また、テストを行う前に、テスト結果を負にデフォルトする:T0=T1=T2=T3=T4=T5=T6=T7=T8=0。
【0100】
01.テスト1:塞栓症に一致する、バックグラウンドパワーにおいて大きな変動があるか。特に、MPLocal[Ecounter]>POWER_THRESHの場合、T0=1である。
【0101】
02.テスト2:4msの現在の時間周期において、非常にハイエンドな血流速度(2m/s)に一致するスピードで移動する塞栓症であるか。具体的には、abs(MEPosition[Ecounter]−MEPosition[Tminusl])<4ミリメータの場合、T1=1である。
【0102】
03.テスト3:4msの最後から2番目の時間周期において、非常にハイエンドな血流速度に一致するスピード(2m/s)で移動する塞栓症であるか。具体的には、abs(MEPosition[Tminus1]−MEPosition[Tminus2])<4mmの場合T2=1である(塞栓症は、以前の時間周期で2m/sより遅く移動する)。
【0103】
04.テスト4:現在の時間周期に対するパラボリックフィットは、いずれの表示エッジに5mmよりも近づいていない塞栓症の場所を示すか。具体的には、MEPosition[Ecounter]>27mm、かつ、MEPosition[Ecountrt]<81mmの場合、T3=1である。
【0104】
05.テスト5:以前の時間周期に対するパラボリックフィットは、いずれの表示エッジに5mmよりも近づいていない塞栓症の場所を示すか。具体的には、MEPosition[Tminus1]>27mm、かつ、MEPosition[Tminusl]<81mmの場合、T4=1である。
【0105】
06.テスト6:二つの時間周期前に対するパラボリックフィットは、いずれの表示エッジに5mmよりも近づいていない塞栓症の場所を示すか。具体的には、MEPosition[Tminus2]>27mm、かつ、MEPosition[Tminus2]<81mmである場合、T5=1である。
【0106】
07.テスト7:三つの時間周期前に対するパラボリックフィットは、いずれの表示エッジに5mmよりも近づいていない塞栓症の場所を示すか。具体的には、MEPosition[Tminus3]>27mm、かつ、MEposition[Tminus3]<81mmである場合、T8=1である。
【0107】
08.テスト8:塞栓症は、現在および以前の二つの時間周期において、トランスデューサから離れる動きの均一の方向を示すか。具体的には、MEPosition[Tminus2]<=MEPosition[Tminus1]、かつ、MEPosition[Tminus1]<=MEPosition[Encounter]の場合、T6=1である。
【0108】
09.テスト9:塞栓症は、現在および以前の二つの時間周期において、トランスデューサに向かっての動きの均一の方向を示すか。具体的には、MEPosition[Tminus2]>=MEPosition[Tminus1]、かつ、MEPosition[Tminus1]>=MEPosition[Encounter]の場合、T7=1である。
【0109】
10.テスト10:Test1=TRUE、かつ、Test2=TRUE、かつ、Test3=TRUE、かつ、Test4=TRUE、かつ、Test5=TRUE、かつ、Test8=TRUE、かつ、(Test6=TRUE、または、Test7=TRUE)の場合、候補のイベントは、塞栓症と考えられる。具体的には、T0=1、かつ、T1=1、かつ、T2=1、かつ、T3=1、かつ、T4=1、かつ、T5=1、かつ、T8=1、かつ、(T6=1、または、T7=1)の場合、MQ[Ecounter]=MEPosition[Ecounter]、MQ[Tminus1]=MEPosition[Tminus1]、および、MQ[Tminus2]=MEPosition[Tminus2]である。
【0110】
x.アーティファクト信号が特定されて、正の塞栓症検出結果を除外することを必要とするかどうか、または、塞栓症信号が進行中であり、塞栓症がビームを通して通過したことをホストシステムが通知される前に適宜、処理が完了されるべきであるかどうかという広い観点で上記の計算およびテストの結果をレビューする。詳細には、このセクションの目標は、Edetectに設定するべきかAdetectに設定するべきかを決定することである(それぞれ、塞栓症かアーティファクトかのどちらが起こったかをホストに知らせることである)。
【0111】
01.アーティファクトステータスに対する第1のデータレビュー(FIRST REVIEW DATA FOR ARTIFACT STATUS)。アーティファクト信号が進行中である場合、または、アーティファクトが塞栓症信号を妨害している場合、塞栓症信号がフラッグされることを防止する。詳細には、アーティファクト信号が検出されているかどうかを決定する2つの主な要因は、MsumA長時間エネルギー検出器が閾値を超えているかどうか、または、異常な信号の数によって非常に低速度となっている(プローブまたは患者が物理的に叩かれるまたは衝突する場合にこのことが起きる)かどうかである。
このアーティファクト検出が新規のアーティファクトである場合、適切なフラッグを初期値に設定する。
【0112】
【0113】
【0114】
【0115】
【0116】
【0117】
02.塞栓症ステータスに対する第2のデータレビュー(SECOND REVIEW DATA FOR EMBOLUS STATUS)。アーティファクトが塞栓症をフラッギングする場合、塞栓症としてのイベントをフラッグするかどうかを決定するために証拠がレビューされる。詳細には、塞栓症用の主なインジケータは、MQ[Ecounter]が妥当な深さ(27と81mmとの間で、ゼロではない)に設定され、かつ、アーティファクトが進行しない(Aflag false)かどうかである。後者の必要条件は、直前のセクションでレビューされ、これにより、進行中のアーティファクトは、存在している(上の)塞栓症イベントを無効にし、(下の)塞栓症イベントのさらなる宣言を防止する。
【0118】
【0119】
【0120】
【0121】
【0122】
EFlag=FALSE 塞栓症イベントフラッグをオフにする。我々がアーティファクトを発見したことをホストに知らせ、このフラッグメッセージがホストに送られることをリセットしない。
【0123】
03.インクリメントAcounterおよびEcouterの増分を一つずつ調節する(Adjust Increment Acounter and Ecounter by one)。AcounterがAWINDOWを超える場合、Acounterを1にリセットする。EcounterがEWINDOWを超える場合、Ecounterを1にリセットする。
【0124】
04.ユーザのために塞栓症カウンタを更新し、表示に適切にマーキングする(Update embolus counter for user and mark the display appropriately)。
【0125】
当業者は、本発明が図9〜11と関連して特に示され、かつ、説明された特定の回路以外の回路によって完成され得ることを認識する。これらの図は、本発明によるドップラー超音波システムの多くの可能なインプリメンテーションのうちの1つを示す。同様に、本発明は、図12〜18と関連して特に示され、かつ、説明された処理ステップ以外の処理ステップを用いて達成され得る。
【0126】
さらに、以前に説明したように、有効な塞栓症検出が4つのアルゴリズム部の全てより少ないアルゴリズム部を含む塞栓症検出法を用いて達成され得ることが認識される。例えば、塞栓症検出は、各ゲート深さにおいて比較的一定のドップラーパワーを示すドップラーシステム非過渡信号によって編集されたデータから取り除く塞栓症検出アルゴリズムであって、次いで、バイナリ特性化テストのバッテリーを行って、残りのデータが塞栓症イベントの挙動に一致するかどうかを決定する塞栓症検出アルゴリズムをインプリメントすることによって達成され得る。4つのアルゴリズム部よりも少ないアルゴリズム部が検出アルゴリズムで用いられるが、塞栓症検出は、以前として行われ得る。検出方法の精度は、このような検出アルゴリズムによって影響され得る。しかし、精度の影響は、塞栓症検出アルゴリズムの全体の効率を損なう程大きくはないかもしれないが、処理時間、または、検出アルゴリズムの複雑さを減少させるという所望される利点を有する。従って、上述された4つのアルゴリズム部よりも多いまたは少ないアルゴリズム部を有する検出アルゴリズムは、本発明の範囲内であることが認識される。
【0127】
検出アルゴリズムが自動化塞栓症検出についての実施形態に関して説明されてきたが、代替的に、塞栓症検出は、上述のいくつかのまたは全てのアルゴリズムを適用することによって、表示デバイスに結果の情報を表示し、かつ、塞栓症イベントの発生をユーザに視覚的に検出させることによって行われ得る。塞栓症イベントを視覚的に検出する方法は、上述のドップラー超音波システムの実施形態の支援を用いて行われ得る。しかし、塞栓症検出方法の実施形態は、添付した特許請求の範囲に規定された範囲であれば、特定のドップラー超音波システムに限定されないことが認識される。
【0128】
また、当業者は、その機能および相互接続が図9〜11と関連して説明された回路のそれぞれが当該技術で公知のタイプであることを認識している。従って、当業者は、本発明を実施するために、説明された組み合わせでこのような回路を容易に適応可能である。これらの回路の特別な詳細は、本発明にとって重要ではなく、内部回路の詳細な動作の説明は、提供される必要がない。同様に、図12〜18と関連して説明された処理ステップの各々は、当業者に理解され、当業者が本発明を実施するために詳細に説明される必要のない、それ自体で一連の演算であり得る。
【0129】
図示するために本発明の特定の実施形態が説明されてきたが、本発明の意図および範囲を逸脱することなく様々な修正がなされ得ることは認識される。例えば、本発明によるユーザインタフェースは、プリンタ等のビデオ表示または他の視覚的な表示デバイス以外の手段によって提供され得る。当業者は、上記されたこれらの回路およびプロセスに関連する多くの利点が他の回路構成およびプロセスによって提供され得ることも認識する。従って、本発明は、上記の特定の開示によって限定されず、その代わりに、本発明の範囲は、添付した特許請求の範囲によって決定される。
【図面の簡単な説明】
【0130】
【図1】図1は、本発明の実施形態に従って、第一のドップラー超音波システムディスプレイモードを示すグラフィック図である。
【図2】図2は、図1のディスプレイモードの準備において使用された速度および信号パワーパラメータを示すグラフィック図である。
【図3】図3は、図1のディスプレイモードの代替的な実施形態の準備において使用された速度および信号パワーパラメータを示すグラフィック図である。
【図4】図4は、カラーで図1のディスプレイモードの代替的な実施形態を示す。
【図5】図5は、図4のディスプレイモードおよび肺動脈を識別するためのその使用を示すグラフィック図である。
【図6】図6は、本発明の実施形態に従った第二のドップラー超音波システムディスプレイモードを示すグラフィック図である。
【図7】図7は、カラーで図6のディスプレイモードの二つの図を示す。
【図8】図8は、図1に示されたディスプレイモードのグラフィック図であり、a−ティクラフト信号からの塞栓の信号を区別する。
【図9】図9は、本発明の一実施形態に従った、ドップラー超音波システムを示す、機能的なブロック図である。
【図10】図10は、図9のドップラー超音波システムに含まれるパルスドップラー信号処理回路の特定の詳細を示す機能的なブロック図である。
【図11】図11は、図9のドップラー超音波システムに含まれるパルスドップラー信号処理回路の特別な詳細を示す機能的なブロック図である。
【図12】図12は、図10および11のパルスドップラー信号処理回路によって実行される特定の動作を示す処理フローチャートである。
【図13】図13は、図10および11のパルスドップラー信号処理回路によって実行される特定の動作を示す処理フローチャートである。
【図14】図14は、図10および11のパルスドップラー信号処理回路によって実行される特定の動作を示す処理フローチャートである。
【図15】図15は、図10および11のパルスドップラー信号処理回路によって実行される特定の動作を示す処理フローチャートである。
【図16】図16は、図10および11のパルスドップラー信号処理回路によって実行される特定の動作を示す処理フローチャートである。
【図17】図17は、図10および11のパルスドップラー信号処理回路によって実行される特定の動作を示す処理フローチャートである。
【図18】図18は、図10および11のパルスドップラー信号処理回路によって実行される特定の動作を示す処理フローチャートである。
Claims (97)
- 超音波ビームに沿って動きを感知するドップラー超音波システムで塞栓症イベントを検出する方法であって、
該超音波ビームに沿う複数の場所に関する移動情報を編集する工程であって、該移動情報は、複数の時間周期を有する時間の長さにわたって検出されたドップラーシフト信号電力および関連する速度を含む、工程と、
該時間周期の各々について、該編集された移動情報から塞栓症イベントの発生を判定する工程と
を包含する、方法。 - 塞栓症イベントの発生を判定する工程は、
前記複数の場所の各々に関する前記編集された移動情報から、それぞれのバックグラウンド電力レベルを減算する工程と、
結果として生じる編集された該移動情報が塞栓症イベントを示すか否かを判定するために複数のバイナリ特性試験を実行する工程と
を包含する、請求項1に記載の方法。 - 前記複数のバイナリ特性試験は、前記結果として生じる編集された移動情報から前記塞栓症イベントの位置を識別する工程を包含する、請求項2に記載の方法。
- 前記塞栓症イベントの前記位置が第1の深さと第2の深さとの間に生じるか否かを判定する工程をさらに包含する、請求項3に記載の方法。
- 前記塞栓症イベントの前記位置を識別する工程は、前記超音波ビームに沿って検出された最大電力の前記深さの位置を突き止める工程を包含する、請求項3に記載の方法。
- 前記複数のバイナリ特性試験は、前記結果として生じる編集された移動情報が、ハイエンド血流速度を超過しない速度を有する塞栓症イベントを示すか否かを判定する工程を包含する、請求項2に記載の方法。
- 前記ハイエンド血流速度は、毎秒約2メートルである、請求項6に記載の方法。
- 前記複数のバイナリ特性試験は、前記結果として生じる編集された移動情報が、最小数の時間間隔にわたって前記超音波ビームの源から離れて、またはこの源に向かって均一な動きを有する塞栓症イベントを示すか否かを判定する工程を包含する、請求項2に記載の方法。
- 前記複数のバイナリ特性試験は、前記結果として生じる編集された潜在的塞栓症イベントの移動情報が、前記バックグラウンド電力レベルからの十分な電力の変動を有するか否かを判定する工程を包含する、請求項2に記載の方法。
- ユーザが観察できるように、前記編集された移動情報を表示する工程をさらに包含する、請求項1に記載の方法。
- 塞栓症イベントの発生を判定する工程は、前記ユーザにより視覚的に行われる、請求項10に記載の方法。
- 超音波ビームに沿って動きを感知するドップラー超音波システムで塞栓症イベントを検出する方法であって、
該超音波ビームに沿う複数の場所に関する移動情報を複数の時間周期にわたって編集する工程であって、該移動情報は、検出されたドップラーシフト信号電力および関連する速度を含む、工程と、
各時間周期および該複数の場所の各々に関する該編集された移動情報から、それぞれのバックグラウンド電力レベルを減算する工程と、
該結果として生じる編集された移動情報を表示デバイス上に表示する工程と、
該表示された編集された移動情報から塞栓症イベントの発生を視覚的に判定する工程と
を包含する、方法。 - 前記結果として生じる編集された移動情報を表示する工程は、該結果として生じる編集された移動情報を時間、位置および電力軸に沿って表示する工程をさらに包含する、請求項12に記載の方法。
- 塞栓症イベントの発生を視覚的に決定する工程は、該塞栓症イベントの前記位置を識別する工程を包含する、請求項13に記載の方法。
- 前記塞栓症イベントの前記位置は、第1の深さと第2の深さとの間に生じるか否かを判定する工程をさらに包含する、請求項14に記載の方法。
- 前記塞栓症イベントの前記位置を識別する工程は、少なくとも1つの時間周期について前記超音波ビームに沿って検出された最大電力の深さの位置を突き止める工程を包含する、請求項14に記載の方法。
- 塞栓症イベントの発生を視覚的に検出する工程は、該塞栓症イベントの前記速度がハイエンド血流速度を超過しないか否かを判定する工程を包含する、請求項13に記載の方法。
- 前記ハイエンド血流速度は、毎秒約2メートルである、請求項17に記載の方法。
- 塞栓症イベントの発生を視覚的に判定する工程は、該塞栓症イベントが、時間間隔にわたって前記超音波ビームの源から離れて、または該源に向かって均一な動きを有するか否かを判定する工程を包含する、請求項13に記載の方法。
- 塞栓症イベントの発生を視覚的に判定する工程は、該塞栓症イベントが前記バックグラウンド電力レベルからの十分な電力の変動を有するか否かを判定する工程を包含する、請求項13に記載の方法。
- 超音波ビームに沿って動きを感知するドップラー超音波システムで塞栓症イベントを検出する方法であって、
該超音波ビームに沿う複数の場所に関する移動情報を複数の時間周期にわたって編集する工程であって、該移動情報は、検出されたドップラーシフト信号電力および関連する速度を含む、工程と、
各時間周期について、速度閾値よりも小さい検出された速度を該編集された移動情報から除去する工程と、
該結果として生じる編集された移動情報を時間および位置軸に沿って表示デバイス上に表示する工程と、
該表示された結果として生じる編集された移動情報から、塞栓症イベントの発生を視覚的に判定する工程と
を包含する、方法。 - 塞栓症イベントの発生を視覚的に判定する工程は、該塞栓症イベントの前記位置を識別する工程を包含する、請求項21に記載の方法。
- 前記塞栓症イベントの前記位置が、第1の深さと第2の深さとの間に生じるか否かを判定する工程をさらに包含する、請求項22に記載の方法。
- 塞栓症イベントの発生を視覚的に判定する工程は、該塞栓症イベントの前記速度がハイエンド血流速度を超過しないか否かを判定する工程を包含する、請求項21に記載の方法。
- 前記ハイエンド血流速度は、毎秒約2メートルである、請求項24に記載の方法。
- 塞栓症イベントの発生を視覚的に判定する工程は、該塞栓症イベントが、時間間隔にわたって前記超音波ビームの源から離れて、または該源に向かって均一な動きを有するか否かを判定する工程を包含する、請求項21に記載の方法。
- 超音波ビームに沿って動きを感知するドップラー超音波システムで塞栓症イベントを検出する方法であって、該ドップラー超音波システムは、該超音波ビームに沿う複数の場所について検出されたドップラーシフト信号電力および関連する速度を含む移動情報を複数の時間周期にわたって編集し、該方法は、
各時間周期の移動情報に関する編集された移動情報から、速度閾値よりも小さい検出された速度を除去する工程と、
結果として生じる編集された移動情報が塞栓症イベントを示すか否かを判定するために、
各時間周期について、複数のバイナリ特性試験を実行する工程と
を包含する、方法。 - 前記速度閾値は、7cm/秒にほぼ等しい、請求項27に記載の方法。
- 前記複数のバイナリ特性試験は、前記結果として生じる編集された移動情報から前記塞栓症イベントの位置を識別する工程を包含する、請求項27に記載の方法。
- 前記塞栓症イベントの位置は、第1の深さと第2の深さとの間に生じるか否かを判定する工程をさらに包含する、請求項29に記載の方法。
- 前記塞栓症イベントの位置を識別する工程は、超音波ビームに沿って検出された最大超音波電力の位置を突き止める工程を包含する、請求項29に記載の方法。
- 前記複数のバイナリ特性試験は、前記結果として生じる編集された移動情報が、ハイエンド血流速度を超過しない速度を有する塞栓症イベントを示すか否かを判定する工程を包含する、請求項27に記載の方法。
- 前記ハイエンド血流速度は、毎秒約2メートルである、請求項32に記載の方法。
- 複数のバイナリ特性試験は、前記結果として生じる編集された移動情報が、最小数の時間間隔にわたって前記超音波ビームの源から離れて、または該源に向かって均一な動きを有する塞栓症イベントを示すか否かを判定する工程を包含する、請求項27に記載の方法。
- 前記複数のバイナリ特性試験は、前記結果として生じる編集された潜在的塞栓症イベントの移動情報が、前記バックグラウンド電力レベルからの十分な電力の変動を有するか否かを判定する工程を包含する、請求項27に記載の方法。
- ユーザが観察できるように、前記編集された移動情報を表示する工程をさらに包含する、請求項27に記載の方法。
- 前記バイナリ特性試験の結果を調べ直す工程と、塞栓症イベントを明確な擬陽性識別を拒絶する工程とをさらに包含する、請求項27に記載の方法。
- 前記結果として生じる編集された移動情報が塞栓症イベントの特性と一致すると判定されると、カウンタを自動的にインクリメントする工程をさらに包含する、請求項37に記載の方法。
- 超音波ビームに沿って動きを感知するドップラー超音波システムで塞栓症イベントを検出する方法であって、該ドップラー超音波システムは、該超音波ビームに沿う複数の場所について検出されたドップラーシフト信号電力および関連する速度を含む移動情報を複数の時間周期にわたって編集し、該方法は、
各時間周期および複数の場所の各々に関する該編集された移動情報から、それぞれのバックグラウンド電力レベルを減算する工程と、
各時間周期について、速度閾値よりも小さい検出された速度を有する移動情報を該減算された編集された移動情報から除去する工程と、
結果として生じる編集された移動情報が塞栓症イベントの発生と一致するか否かを判定するために、各時間周期についての複数のバイナリ特性試験を実行する、工程と
を包含する、方法。 - 前記速度閾値は、7cm/秒にほぼ等しい、請求項39に記載の方法。
- 前記複数のバイナリ特性試験は、前記結果として生じる編集された移動情報から前記塞栓症イベントの位置を識別する工程を包含する、請求項39に記載の方法。
- 前記塞栓症イベントの位置は、第1の深さと第2の深さとの間に生じるか否かを判定する工程をさらに包含する、請求項41に記載の方法。
- 前記塞栓症イベントの位置を識別する工程は、前記超音波ビームに沿って検出された最大超音波電力の位置を突き止める工程を包含する、請求項41に記載の方法。
- 前記複数のバイナリ特性試験は、前記結果として生じる編集された移動情報が、ハイエンド血流速度を超過しない速度を有する塞栓症イベントを示すか否かを判定する工程を包含する、請求項39に記載の方法。
- 前記ハイエンド血流速度は、毎秒約2メートルである、請求項44に記載の方法。
- 前記複数のバイナリ特性試験は、前記結果として生じる編集された移動情報が最小数の時間間隔にわたって前記超音波ビームの源から離れて、または該源に向かって均一な動きを有する塞栓症イベントを示すか否かを判定する工程を包含する、請求項39に記載の方法。
- 前記複数のバイナリ特性試験は、前記結果として生じる編集された潜在的塞栓症イベントの移動情報が前記バックグラウンド電力レベルからの十分な電力の変動を有するか否かを判定する工程を包含する、請求項39に記載の方法。
- ユーザが観察できるように、移動情報を表示する工程をさらに包含する、請求項39に記載の方法。
- 前記バイナリ特性試験の結果を調べ直す工程と、塞栓症イベントを明確な擬陽性識別を拒絶する工程とをさらに包含する、請求項39に記載の方法。
- 前記結果として生じる編集された移動情報が塞栓症イベントの特性と一致すると判定されると、カウンタを自動的にインクリメントする工程をさらに包含する、請求項39に記載の方法。
- 超音波ビームに沿って動きを感知するドップラー超音波システムで塞栓症イベントを検出する方法であって、該ドップラー超音波システムは、該超音波ビームに沿う複数の場所について検出されたドップラーシフト信号電力および関連する速度を含む移動情報を複数の時間周期にわたって編集し、該方法は、
塞栓症イベントの発生を識別するために、各時間周期について、編集された移動情報に関して塞栓症イベントを示す複数のバイナリ特性試験を実行する、工程と、
擬陽性塞栓症イベントを拒絶する工程と
を包含する、方法。 - 前記複数のバイナリ特性試験を実行する工程は、前記編集された移動情報から前記塞栓症イベントの位置を識別する工程を包含する、請求項51に記載の方法。
- 前記塞栓症イベントの位置が第1の深さと第2の深さとの間に生じるか否かを判定する工程をさらに包含する、請求項52に記載の方法。
- 前記塞栓症イベントの位置を識別する工程は、前記超音波ビームに沿って検出された最大超音波電力の位置を突き止める工程を包含する、請求項52に記載の方法。
- 前記複数のバイナリ特性試験は、前記編集された移動情報が、ハイエンド血流速度を超過しない速度を有する塞栓症イベントを示すか否かを判定する工程を包含する、請求項51に記載の方法。
- 前記ハイエンド血流速度は、毎秒約2メートルである、請求項55に記載の方法。
- 前記複数のバイナリ特性試験は、前記編集された移動情報が、最小数の時間間隔にわたって前記超音波ビームの源から離れて、または該源に向かって均一な動きを有する塞栓症イベントを示すか否かを判定する工程を包含する、請求項51に記載の方法。
- 前記複数のバイナリ特性試験は、前記編集された潜在的塞栓症イベントの該編集された移動情報が、前記バックグラウンド電力レベルからの十分な電力の変動を有するか否かを判定する工程を包含する、請求項51に記載の方法。
- ユーザが観察できるように、前記編集された移動情報を表示する工程をさらに包含する、請求項51に記載の方法。
- 前記結果として生じる編集された移動情報が塞栓症イベントの特性と一致すると判定されると、カウンタを自動的にインクリメントする工程をさらに包含する、請求項51に記載の方法。
- 超音波ビームに沿って動きを感知するドップラー超音波システムで塞栓症イベントを検出する方法であって、該ドップラー超音波システムは、該超音波ビームに沿う複数の場所について検出されたドップラーシフト信号電力および関連する速度を含む移動情報を複数の時間周期にわたって編集し、該方法は、
各時間周期におよび複数の場所の各々について編集された移動情報から、それぞれのバックグラウンド電力レベルを減算する工程と、
塞栓症イベントの発生を識別するために、各時間周期について、結果として生じる該編集された移動情報について塞栓症イベントを示す複数のバイナリ特性試験を実行する、工程と、
擬陽性塞栓症イベントを拒絶する工程と
を包含する、方法。 - 前記複数のバイナリ特性試験を実行する工程は、前記結果として生じる編集された移動情報から前記塞栓症イベントの位置を識別する工程を包含する、請求項61に記載の方法。
- 前記塞栓症イベントの位置は、第1の深さと第2の深さとの間に生じるか否かを判定する工程をさらに包含する、請求項62に記載の方法。
- 前記塞栓症イベントの位置を識別する工程は、前記超音波ビームに沿って検出された最大超音波電力の位置を突き止める工程を包含する、請求項62に記載の方法。
- 前記複数のバイナリ特性試験は、前記結果として生じる編集された移動情報が、ハイエンド血流速度を超過しない速度を有する塞栓症イベントを示すか否かを判定する工程を包含する、請求項61に記載の方法。
- 前記ハイエンド血流速度は、毎秒約2メートルである、請求項65に記載の方法。
- 前記複数のバイナリ特性試験は、前記結果として生じる編集された移動情報が、
最小数の時間間隔にわたって前記超音波ビームの源から離れて、またはこの源に向かって均一な動きを有する塞栓症イベントを示すか否かを判定する工程を包含する、請求項61に記載の方法。 - 前記複数のバイナリ特性試験は、前記結果として生じる編集された潜在的塞栓症イベントの移動情報が、前記バックグラウンド電力レベルからの十分な電力の変動を有するか否かを判定する工程を包含する、請求項61に記載の方法。
- ユーザが観察できるように、前記編集された移動情報を表示する工程をさらに包含する、請求項61に記載の方法。
- 前記結果として生じる編集された移動情報が塞栓症イベントの特性と一致すると判定されると、カウンタを自動的にインクリメントする工程をさらに包含する、請求項61に記載の方法。
- 超音波ビームに沿って動きを感知し、および塞栓症イベントを検出するドップラー超音波システムであって、該システムは、
超音波信号を検出し、かつこれに応答して、対応する電気信号を生成するように動作可能な超音波トランスデューサと、
該トランスデューサと結合された信号処理回路であって、該電気信号を受け取り、該超音波ビームに沿う複数の場所について検出されたドップラーシフト信号電力および関連する速度を含む移動情報を複数の時間周期にわたって編集する、信号処理回路と、
該編集された移動情報を該信号処理回路から受け取るように結合され、かつ各時間間隔について複数のバイナリ特性試験を実行するように動作可能である検出回路であって、該編集された移動情報は、塞栓症イベントの発生と一致するか否かを判定する、検出回路と
を備える、ドップラー超音波システム。 - 前記検出回路は、複数の場所の各々および時間周期について前記編集された検出されたドップラー超音波電力から、それぞれのバックグラウンド電力レベルを減算するようにさらに動作可能である、請求項71に記載のシステム。
- 各時間周期について、前記検出回路は、速度閾値よりも小さい検出された速度を有する移動情報を前記減算された編集された移動情報から除去するようにさらに動作可能である、請求項72に記載のドップラー超音波システム。
- 前記速度閾値は、7cm/秒にほぼ等しい、請求項73に記載のドップラー超音波システム。
- 前記検出回路は、前記複数のバイナリ特性試験の結果を調べ直す、かつ塞栓症イベントの擬陽性識別を拒絶するようにさらに動作可能である、請求項71に記載のドップラー超音波システム。
- 前記信号処理回路および前記検出回路と結合されて、前記編集された移動情報をユーザに表示する表示デバイスをさらに備える、請求項71に記載のドップラー超音波システム。
- 前記検出回路は、塞栓症であると判定されたイベントの数を数えるようにさらに動作可能である、請求項71に記載のドップラー超音波システム。
- 前記複数のバイナリ特性試験は、前記超音波ビームに沿う前記複数の場所の各々について、最大電力の位置を突き止めることによって、前記塞栓症イベントの位置を識別する工程を含む、請求項71に記載のドップラー超音波システム。
- 前記複数のバイナリ特性試験は、前記塞栓症イベントの位置が、第1の深さと第2の深さとの間に生じるか否かを判定する工程をさらに含む、請求項78に記載のシステム。
- 前記複数のバイナリ特性試験は、前記編集された移動情報がハイエンド血流速度を超過しない速度を有する塞栓症イベントと一致するか否かを決定する工程を含む、請求項71に記載のドップラー超音波システム。
- 前記ハイエンド血流速度は、毎秒約2メートルである、請求項80に記載のドップラー超音波システム。
- 前記複数のバイナリ特性試験は、前記編集された移動情報が、最小数の時間間隔にわたって前記超音波トランスデューサから離れて、または該トランスデューサに向かって均一な動きを有する塞栓症イベントを示すか否かを判定する工程を包含する、請求項71に記載のドップラー超音波システム。
- 前記複数のバイナリ特性試験は、潜在的塞栓症イベントの前記編集された移動情報が、前記バックグラウンド電力レベルからの十分な電力の変動を有するか否かを判定する工程を包含する、請求項71に記載のドップラー超音波システム。
- 塞栓症イベントを検出するコンピュータ実行可能プログラムを有するコンピュータにより読み出し可能な媒体であって、該コンピュータプログラムはインストラクションを含み、該インストラクションは、超音波ビームに沿う銅さを感知するドップラー超音波システムによって実行されると、
該超音波ビームに沿う複数の場所についての移動情報を複数の時間周期にわたって編集する工程であって、該移動情報は、検出されたドップラーシフト信号電力および関連する速度を含む、工程と、
該編集された移動情報が塞栓症イベントの発生を示すか否かを判定するために、各時間周期についての複数のバイナリ特性試験を実行する、工程と
を実行する、コンピュータにより読み出し可能な媒体。 - 前記複数の場所および時間周期の各々について、前記編集された検出されたドップラー超音波電力から、それぞれのバックグラウンド電力レベルを減算する工程をさらに包含する、請求項84に記載のコンピュータにより読み出し可能な媒体。
- 速度閾値よりも小さい検出された速度を有する移動情報を、前記減算された各時間周期についての編集された移動情報から除去する工程をさらに包含する、請求項85に記載のコンピュータにより読み出し可能な媒体。
- 前記速度閾値は、7cm/秒にほぼ等しい、請求項86に記載のコンピュータにより読み出し可能な媒体。
- 前記バイナリ特性試験の結果を調べ直す工程と、塞栓症イベントの擬陽性識別を拒絶する工程とをさらに包含する、請求項84に記載のコンピュータにより読み出し可能な媒体。
- 前記複数のバイナリ特性試験は、前記編集された移動情報から前記塞栓症イベントの位置を識別する工程を包含する、請求項84に記載のコンピュータにより読み出し可能な媒体。
- 前記複数のバイナリ特性試験は、前記塞栓症イベントの位置が、第1の深さと第2の深さとの間に生じるか否かを判定する工程を包含する、請求項89に記載のコンピュータにより読み出し可能な媒体。
- 前記塞栓症イベントの位置を識別する工程は、複数の時間セグメントにわたって、前記超音波ビームに沿って検出された最大電力の深さの位置を突き止める工程を包含する、請求項89に記載のコンピュータにより読み出し可能な媒体。
- 前記複数のバイナリ特性試験は、前記編集された移動情報が、ハイエンド血流速度を超過しない速度を有する塞栓症イベントと一致するか否かを判定する工程を包含する、請求項84に記載のコンピュータにより読み出し可能な媒体。
- 前記ハイエンド血流速度は、毎秒約2メートルを含む、請求項92に記載のコンピュータにより読み出し可能な媒体。
- 前記複数のバイナリ特性試験は、前記編集された移動情報が、最小数の時間間隔にわたって前記超音波ビームの源から離れて、または該源に向かって均一な動きを有する塞栓症イベントを示すか否かを判定する工程を包含する、請求項84に記載のコンピュータにより読み出し可能な媒体。
- 前記複数のバイナリ特性試験は、前記編集された潜在的塞栓症イベントの移動情報が、前記バックグラウンド電力レベルからの十分な電力の変動を有するか否かを判定する工程を包含する、請求項84に記載のコンピュータにより読み出し可能な媒体。
- ユーザが観察できるように、前記編集された移動情報を表示する工程をさらに包含する、請求項84に記載の方法。
- 前記結果として生じる編集された移動情報が塞栓症イベントの特性と一致すると判定されると、カウンタを自動的にインクリメントする工程をさらに包含する、請求項84に記載の方法。
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