JP2016512779A

JP2016512779A - 超音波による微小石灰化の検出のためのビームフォーミング技術

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Publication number: JP2016512779A
Application number: JP2016503742A
Authority: JP
Inventors: ロベール，ジャン−リュック; ホアン，シェン−ウェン; ジョルジェラドゥレスク，エミル; ギイジェラールマリーヴィニョン，フランソワ; クイドエルカンプ，ラモン
Original assignee: Koninklijke Philips NV
Current assignee: Koninklijke Philips NV
Priority date: 2013-03-20
Filing date: 2014-03-12
Publication date: 2016-05-09
Anticipated expiration: 2034-03-12
Also published as: EP2976017B1; JP6483659B2; US20160296202A1; CN105050505A; EP2976017A1; US10357224B2; WO2014147517A1; CN105050505B

Abstract

医用超音波捕捉及びデータ解析デバイスは、複数のチャネルにおいて受信される超音波を介してチャネルデータ（１４４）を取得し、その取得されたチャネルデータを使用して、データコヒーレンスを推定し且つチャネル共分散行列の固有値のドミナンスを導出し、推定及びドミナンスに基づき微小石灰化（１４２）をバックグラウンドと区別する。微小石灰化は、次いで、ハイライト化、着色、アノテーションなどを介して、画面上で視覚的に区別可能にされてよい。推定することに際して作用可能なチャネルデータは、ビームフォーミング遅延を受けていてよく、推定することにおいて実行されるビームフォーミングプロシージャで加算されてよい。推定すること及び導出することに際して、フィールド点ごとの複数の連続的な送信（１１６，１１８）はいずれも夫々のフィールド点のために使用されてよい。一実施形態では、推定すること及び導出することの結果は、点ごとに乗じられ、閾値処理に置かれる。

Description

本発明は、微小石灰化を識別するための医用イメージングに関し、特に、イメージングモダリティとしての超音波の使用に関する。

乳癌のスクリーニングのためのマンモグラフィの活躍は、初期段階の乳癌の重要なマーカである石灰化を確実に撮像するためのその能力に主に起因する。微小石灰化は乳癌の６０〜８０％において存在し、良性及び悪性両方の病変の信頼できる指標である。微小石灰化の重要な診断上の特徴は、それらの位置、数、サイズ、形態、分布、パターン、及び質量との関係である。それらの特徴は、悪性腫瘍の危険性を階層化するのに役立ち、しばしば癌の単なるマーカである。関連する例は、乳癌の２０％を占める非浸潤性乳管癌（Ductal Carcinoma in situ）（ＤＣＩＳ）である。

しかし、マンモグラフィは、胸の非脂肪質部分である密集した乳房組織では貧弱な性能を示す。密集した乳房組織は、若年層の女性やある地域（例えば、中国）の女性に、より一般的に見られる。

また、線量を低減するための対策にかかわらず、マンモグラフィは、患者を電離放射線にさらす。加えて、圧迫板の必要性に起因した患者快適性の問題が存在する。

非電離性であって且つ圧迫板を必要としない従来の超音波の主要な制限は、微小石灰化に対するその感度の悪さである。微小石灰化に対する感度は５０〜８０％内である。

Mallartは、媒体の散乱断面積及び送信されるエネルギのいずれにも依存しない受信集束基準の使用を通じた媒体の不均質のための超音波送信ビームの位相収差補正を開示する。R. Mallart及びM. Fink，“Adaptive focusing in scattering media through sound-speed inhomogeneities: The van Cittert Zernike approach and focusing criterion”，J. Acoust. Soc. Am.，Vol.96，no.6，pp.3721-3732，1994（非特許文献１）を参照されたい。

R. Mallart及びM. Fink，"Adaptive focusing in scattering media through sound-speed inhomogeneities: The van Cittert Zernike approach and focusing criterion"，J. Acoust. Soc. Am.，Vol.96，no.6，pp.3721-3732，1994

ここ提案されるものは、上記の懸案事項のうちの１つ以上に対処することに向けられる。

チャネルデータは、超音波受信ビームフォーミング後に得られるＢモード画像よりもずっと多くの情報を含む。従って、チャネルデータに基づくビームフォーミング技術は、画像処理技術に比べて、微小石灰化検出のためのより良い感度及び／又は特定性を提供することができる。ここで提案される新規の技術は、微小石灰化とバックグラウンド、すなわち、石灰化が存在する体内組織、通常は軟組織（例えば、密集した乳房組織）との間のコントラストを強める。

初期段階での乳癌の検出のために超音波を使用することにおける上記の利点に加えて、スクリーニング及び事後の診断プロシージャは、唯１つのモダリティを用いる医学的評価により大いに簡略化される。また、微小石灰化に対する優れた感度は、超音波誘導バイオプシーにおける腫瘍位置のより容易な識別を促す。

ここで提案されるものに従って、複数のチャネルを備える医用超音波捕捉及びデータ解析デバイスは、前記チャネルにおいて受信される超音波を介してチャネルデータを取得し、前記取得されたチャネルデータを使用して、該データのコヒーレンスを推定し且つチャネル共分散行列の固有値のドミナンスを導出し、前記推定及び前記導出されたドミナンスに基づき、微小石灰化をバックグラウンドと区別するよう構成される。

そのようなデバイスのために、コンピュータ可読媒体又は、代替的に、一時的な伝搬信号は、ここで提案されるものの一部である。後述されるようにコンピュータ可読媒体内で具現されるか、あるいは、代替的に、一時的な伝搬信号内で具現されるコンピュータプログラムは、取得されたチャネルデータを使用して、該データのコヒーレンスを推定し且つチャネル共分散行列の固有値のドミナンスを導出する動作と、前記推定及び前記導出されたドミナンスに基づき、微小石灰化をバックグラウンドと区別する動作とを実行するようにプロセッサによって実行可能な命令を有する。

新規の、超音波による微小石灰化識別の技術の詳細は、下記の図面並びに下記の公式用紙及びフローチャートを用いて以下で開示される。なお、図面は実寸通りではない。

本発明に従う超音波による微小石灰化識別デバイスの概略図である。本発明に従う、例となる数学的定義及び関係の組である。本発明に従う例となる超音波による微小石灰化識別プロセスのフローチャートである。本発明に従う例となる超音波による微小石灰化識別プロセスのフローチャートである。本発明に従う例となる超音波による微小石灰化識別プロセスのフローチャートである。本発明に従う例となる超音波による微小石灰化識別プロセスのフローチャートである。本発明に従う例となる超音波による微小石灰化識別プロセスのフローチャートである。本発明に従う例となる超音波による微小石灰化識別プロセスのフローチャートである。本発明に従う例となる超音波による微小石灰化識別プロセスのフローチャートである。本発明に従う例となる超音波による微小石灰化識別プロセスのフローチャートである。

図１は、実例となる、制限されない例として、超音波による微小石灰化識別デバイス１００として特徴付けられ得る医用超音波捕捉及びデータ解析デバイスを表す。

デバイス１００は、トランスデューサ要素１０６のアレイ１０４を備える超音波イメージングプローブ１０２を含む。プローブ１０２は、乳房組織１０７との音響的接触へと押し込まれる。

デバイス１００は、要素１０６と接続しているチャネル１０８を更に含む。チャネルは、夫々のサンプル遅延要素１１０を備える。サンプル遅延要素１１０はコヒーレント加算器１１２へ接続し、加算器１１２及び受信遅延要素１１０はまとまって受信ビームフォーマ１１４を構成する。遅延要素１１０は、振幅重み付けを更に適用するように拡張されてよい。送信ビーム１１６，１１８を導き且つ集束させるための遅延要素が実装可能であるが、図示されない。複数の送信ビーム１１６，１１８は平行であってよく、あるいは、異なる角度をつけられてもよい（すなわち、ステアリング）。

デバイス１００には更に、コヒーレンス係数（coherence factor）（ＣＦ）決定モジュール１２０、固有値ドミナンス決定モジュール１２２、微小石灰化識別モジュール１２４、信号及び画像プロセッサ１２６、ディスプレイ１２８、並びにスキャニングコントローラ１３０が含まれる。コントローラ１３０は、図１において反対方向に向けられた方向矢印１３２，１３４によって示されるスキャニングと、図１に示されているデバイス１００の他の構成要素とを制御する。

微小石灰化検出のためのビームフォーミングのストラテジは、空間分解能（例えば、その撮像デプス１４０での方位分解能１３８）よりも小さい点目標１３６に有利に働くチャネルデータベースのパラメータを必要とすべきである。微小石灰化１４２は、音響上そのような目標１３６に似ている。

微小石灰化１４２は、その分解能セルにおけるドミナント散乱体であり、等方散乱を引き起こす。コヒーレンス係数及び固有値ドミナンス基準は、いずれもここでは以下で論じられており、微小石灰化の等方散乱及びドミナンスを夫々評価するのに利用される。バックグラウンド組織には、単一の等方散乱体のそのようなドミナンスが存在しない。

然るべくここで提案される二分法の２つの部分は、複数の送信ビームを用いるコヒーレンス推定と、固有値を取り出すための共分散行列解析とである。

より一般的に、最初に、ビームフォーミングを適用した後だがコヒーレント加算より前のチャネルデータ、すなわち、“遅延後チャネルデータ”１４４は、加算器１１２によって出力されることが知られる。これは、図１に示されるように、すなわち、データの実数及び虚数成分が非零であることができるように、“ａ＋ｂｉ”の形を一般的にとる複素データである。チャネルデータ１４４は、固有値ドミナンス決定モジュール１２２へ送られる。同じデータ１４４は、ＣＦモジュール１２０へ、そこで加算するために転送可能であるが、加算は、代替的に、又は追加的に、図１における代替の経路１４５から分かるように、加算器１１２において実行され得る。また、ＣＦモジュール１２０によって行われるビームフォーミングは、信号及び画像プロセッサ１２６における更なる画像処理のためにフィールド点を形成することにおいてスタンドアローンであることができる。あるいは、代替的に、又は追加的に、加算器１１２の加算出力は、例えば、加算器において振幅重み付けを受けてよく、信号及び画像プロセッサ１２６による処理を受けることができる。いずれの場合にも、信号及び画像プロセッサ１２６は、例えば周波数合成、対数圧縮及びスキャン変換などの機能を実行しながら、ビームフォーミングされたデータを表示のために準備する。

これより、二分法の第１の部分であるコヒーレンス推定を参照すると、Ｓ（ｍ，ｎ，ｔｘ，ｒｘ）が複素ＲＦチャネルデータ（すなわち“遅延されたデータ”）１４４、すなわち、ビームフォーミング遅延及び任意に振幅重み付けを適用した後を表すものとする。ここで、ｍは撮像デプス／時間カウンタ又はインデックスであり、ｎはチャネルインデックスであり、ｔｘは送信ビームインデックスであり、ｒｘは受信ビームインデックスである。空間上の点（ｍ，ｒｘ）又はフィールド点１４６でのコヒーレンス係数（ＣＦ）又は“集束基準”は、次の通りである：

この式で、Ｎはチャネル１０８の数である。項
（外１）

はＩ_ｃ（ｍ，ｒｘ）として表される。なお、それは点（ｍ，ｒｘ）でのチャネルにわたる平均コヒーレント強さととして解釈され得るので、下付き文字“ｃ”はコヒーレント（coherent）を表す。右手にある分母は、次のように表され得る：

項
（外２）

はＩ_ｉｎｃ（ｍ，ｒｘ）として表される。なお、下付き文字“ｉｎｃ”はインコヒーレント（incoherent）を表す。これは、Ｉ_ｉｎｃ（ｍ，ｒｘ）が（送信に関する集束品質によって決定される（ｍ，ｒｘ）の周囲における）インコヒーレント信号の平均強さを反映しており、チャネルデータ１４４が完全にコヒーレントである場合に零であるためである。項を代入すると：

従って、ＣＦ_０（ｍ，ｒｘ）は、点（ｍ，ｒｘ）がその周囲よりもどの程度明るいかを示す。ＣＦ_０は０から１の範囲をとり、それは、チャネルデータ１４４が完全にコヒーレントであるとき且つそのときに限り最大値に達する。完全コヒーレンスは、Ｓ（ｍ，１，ｒｒｘ，ｒｘ）＝Ｓ（ｍ，２，ｒｘ，ｒｘ）＝・・・＝Ｓ（ｍ，Ｎ，ｒｘ，ｒｘ）を意味する。強い点目標又は反射体の周りでは、ＣＦ_０の値は高い。

バックグラウンド組織１４８に含まれる微小石灰化１４２が音響上似ている点目標を平面反射体と区別するよう、複数の送信ビーム１１６，１１８はＣＦ推定に組み込まれ得る。ＣＦは、それによって、次のように再定義可能である：

この定義は、以下と同様に、図２において繰り返される。

上述されたように、空間上の点（ｍ，ｒｘ）１４６は、関連する受信ビームｒｘ１５０及び空間デプス１４０又は時間の両方の関数である。推定することは、加算することによって、遅延されたデータ１４４に作用し、それによってビームフォーミングを実行する。ＣＦ（ｍ，ｒｘ）推定、又は推定することの結果２０４は、複数の送信ビーム１１６，１１８にわたって二乗振幅関数２０６及び二乗ビームサム２０８（すなわち、ビームフォーミングの加算された結果）を足し合わせることによって、ＣＦの空間合成を含む。関数２０６及びビームサム２０８は、チャネル１０８にわたって加算することによっていずれも形成される。

これより、二分法の第２の部分を参照すると、Ｒ（ｍ，ｒｘ）が、時間又は空間デプス１４０の範囲２１４にわたる時間平均化によって得られる点（ｍ，ｒｘ）での共分散行列又は“相関／共分散行列”２１０を表すとする：

Ｒ（ｍ，ｒｘ）が半正定値であるとき、その固有値２１２の全ては実数且つ非負である。γ_ｉ≧γ_ｉ＋１として、固有値を｛γ_ｉ（ｍ，ｒｘ）｝_ｉ＝１ ^Ｎによって表す。その場合に、Ｒ（ｍ，ｒｘ）のトレースは次の通りである：

第１の固有値２１８のドミナンス２１６は、次のように表される：

それは、Ｔｒ｛Ｒ（ｍ，ｒｘ）｝＝γ_１（ｍ，ｒｘ）として、ｉ≧２についてγ_ｉ（ｍ，ｒｘ）＝０である場合に（すなわち、Ｒ（ｍ，ｒｘ）のランクが１である場合に）無限であり、それ以外の場合に有限である。複数の送信１１６，１１８にわたって加算すること（ビーム平均化）は、次のように、相関行列解析においても適用されてよい：

送信を結合する他の方法は、集束送信ビームを回顧的に再現するアルゴリズムによって生成されるデータから共分散行列を形成することできる。例として、回顧的な動的送信（retrospective dynamic transmit）（ＲＤＴ）フォーカシングを利用することは、次の通りであり、例えば平面波イメージング（G. Montaldo，M. Tanter，J. Bercoff，N. Benech，及びM. Fink，“Coherent plane-wave compounding for very high frame rate ultrasonography and transient elastography”，IEEE Trans. Ultrason. Ferroelectr. Freq. Control，vol.56，no.3，pp.489-506，2009を参照）及び合成開口ビームフォーミング（J. A. Jensen，S. I. Nikolov，K. L. Gammelmark，及びM. H. Pedersen，“Synthetic aperture ultrasound imaging”，Ultrasonics，vol.44，supplement，pp.e5-e15，2006を参照）などの他のそのようなアルゴリズムについては、同様の固有値ドミナンス計算が適用される：

Ｓ_ＲＤＴ（ｐ，ｎ，ｒｘ）は、原のチャネルデータＳ（ｍ，ｎ，ｔｘ，ｒｘ）に対して回顧的な動的送信（ＲＤＴ）フォーカシングを実行することで得られる動的に送信ビームフォーミングされた複素ＲＦチャネルデータである。米国特許第８３１７７１２号明細書（Burcher et al.）を参照されたい。なお、この特許文献の全文は、参照により本願に援用される。

上記の二分法において、ＣＦ_０（ｍ，ｒｘ）又はＣＦ（ｍ，ｒｘ）は、ドミナンスのように、時間又は空間デプス１４０の範囲２１４にわたる時間平均化によって同じく得られる。コヒーレンス係数は、次のように、動的に送信ビームフォーミングされたチャネルデータを用いても推定され得る：

J. R. Robert及びM. Fink，“Green’s function estimation in speckle using the decompotision of the time reversal operator: Application to aberration correction in medical imaging”，J. Acoust. Soc. Am.，vol.123，no.2，pp.866-877，2008に従って、第１の固有値ｅｖ_ｄ（ｍ，ｒｘ）のドミナンスは１／（１−ＣＦ_１（ｍ，ｒｘ））によって近似され得る。このとき、ＣＦ_１（ｍ，ｒｘ）は、チャネルデータＳ（ｍ，ｎ，ｔｘ，ｒｘ）から得られるコヒーレンス係数である。時間平均化２３０、複数の送信ビーム１１６，１１８にわたる平均化、及び／又はＲＤＴは、ＣＦ_１（ｍ，ｒｘ）を計算することにおいて適用され得る。逆に、コヒーレンス係数は、適切な平均化により導出される固有値ドミナンスによって近似され得る。

図３Ａ〜３Ｄは、メトリック計算までの超音波による微小石灰化識別プロセスの部分に関する。後述されるプロシージャは、ライブの、動的な、又は実時間のイメージングの例であるが、それは、区別される石灰化を伴う単一Ｂモード画像を返すように単純化され得る。

図３Ａに示されるスキャニングプロセス３０２に従って、送信１１６，１１８が発せられる（ステップＳ３０２）。これは、例えばＲＤＴスキャニングシーケンスを用いて、受信ビーム１５０の中心１５２の周りの範囲における送信に関して連続的に行われ得る。夫々の送信について、複数の受信ビームが存在することができ、受信ビームごとの複数の送信をもたらす。あるいは、単一送信１１６が、ビーム平均化によらない推定であるＣＦ_０（ｍ，ｒｘ）の推定のために行われるように、受信ビーム１５０ごとに発せられてよい。単一送信の場合に、又は複数送信の場合に、夫々の送信について、受信ビーム１５０を介した受信が存在するか（ステップＳ３０４）、あるいは、複数の受信が存在する。送信１１５及び受信１５０は、スキャニングが完了するまで続行し、そうでない場合は中断される（ステップＳ３０６）。

図３Ｂに示される並行するチャネルデータ捕捉サブプロセス３０４は、複素チャネルデータを取得し（ステップＳ３０８）、チャネルごとにデータサンプルを遅延させる（ステップＳ３１０）。これは、スキャニングが完了するまで繰り返し起こり、そうでない場合は中断される（ステップＳ３１２）。

図３Ｃに示される並行するコヒーレンス係数推定サブプロセス３０６において、チャネルごとに異なるサンプルが得られる（ステップＳ３１４）。それらはコヒーレントに加算されて、ビームフォーミングプロシージャを完了する（ステップＳ３１６）。夫々のサンプルの振幅は、チャネルごとに計算される（ステップＳ３１８）。インタロゲートされている現在の空間上の点１４６について、ビーム平均化のために、次の送信１１６が存在する場合は（ステップＳ３２０）、送信カウンタがインクリメントされ（ステップＳ３２２）、処理はサンプル取得ステップＳ３１４へ戻る。そうではなく、次の送信１１６が存在しない場合は（ステップＳ３２０）、送信カウンタはリセットされる（ステップＳ３２４）。ビームフォーミングの加算及びサンプル振幅の加算は、現在の空間上の点１４６について全ての送信１１６にわたって実行される（ステップＳ３２６）。コヒーレンス係数ＣＦ２０４が計算される（ステップＳ３２８）。

一方で、図３Ｄの並行するドミナンス導出サブプロセス３０８において、チャネルごとに変化するチャネルが取得される（ステップＳ３３０）。チャネルによって順序付けられたサンプルの列行列の共役転置２２０が形成される（ステップＳ３３２）。積２２２は２つの行列から成る（ステップＳ３３４）。ビーム平均化のための次の送信１１６が現在の空間上の点１４６について存在する場合は（ステップＳ３３６）、送信カウンタがインクリメントされ（ステップＳ３３８）、処理はサンプル取得ステップＳ３３０へ戻る。そうではなく、次の送信１１６が存在しない場合は（ステップＳ３３６）、送信カウンタはリセットされる（ステップＳ３４０）。次いで、時間平均化のための次の隣接点２２４が存在するかどうかに関して、クエリが行われる（ステップＳ３４２）。次の隣接点２２４が存在する場合は（ステップＳ３４２）、隣接点カウンタがインクリメントされ（ステップＳ３４６）、処理はサンプル取得ステップＳ３３３０へ戻る。そうではなく、次の隣接点２２４が存在しない場合は（ステップＳ３４２）、隣接点カウンタはリセットされる（ステップＳ３４８）。ステップＳ３３４から積行列は、送信１１６及び隣接点２２４にわたって加算される（ステップＳ３５０）。図２における定義２から分かるように、ビーム平均化２２６による共分散行列は、加算された積２２２に基づき計算される（ステップＳ３５２）。固有値２１２の組は、当該技術でよく知られている方法によって、共分散行列２２６について計算される（ステップＳ３５４）。固有値の中の最大値２１８が見つけられる（ステップＳ３５６）。それは組と比較２２８される（ステップＳ３５８）。ドミナンス２１６が計算される（ステップＳ３６０）。

推定及び導出サブプロセス３０６，３０８は、図４Ａで提示されるスキャニングサブプロセス４０２に関連して実行される。最初のステップで、メトリックは、現在の空間上の点１４６について計算される（ステップＳ４０２）。ステップＳ４０２は、推定又は導出サブプロセス３０６，３０８のいずれかに対応する。然るに、コヒーレンス係数（ＣＦ）決定モジュール１２０及び固有値ドミナンス決定モジュール１２２は、即時のスキャニングサブプロセス４０２を呼び出す。空間デプスよりもむしろ時間が時間追跡のためにインデックスを付されており（ステップＳ４０４）、次の時間が現在の受信ビーム１５０について存在する（ステップＳ４０６）場合は、時間カウンタはインクリメントされ（ステップＳ４０８）、そして、ステップＳ４０２に戻る。同様に、時間に代えて、空間デプスが時間追跡のためにインデックスを付されており（ステップＳ４０４）、次の空間デプスが現在の受信ビーム１５０について存在する（ステップｓ４１０）場合は、空間デプスカウンタはインクリメントされ（ステップＳ４１４）、そして、ステップＳ４０２に戻る。他方で、次の時間又は空間デプスが存在しない（ステップＳ４０６，Ｓ４１０）場合は、相応に、時間又は空間デプスカウンタはリセットされる（ステップＳ４１６，Ｓ４１８）。この時点で、次の受信ビーム１５０が現在のフレーム又はスキャンにおいて存在する場合は（ステップＳ４２０）、受信ビームカウンタはインクリメントされる（ステップＳ４２２）。そうではなく、次の受信ビーム１５０が存在しない場合は（ステップＳ４２０）、受信カウンタはリセットされる（Ｓ４２４）。次のフレームが存在する場合は（ステップＳ４２５）、処理は次のフレームを指し示し（ステップＳ４２６）、そして、メトリック計算ステップＳ４０２に戻る。

微小石灰化識別モジュール１２４は、図４Ｂに示される微小石灰化マッピングサブプロセスの第１のバージョン４０４を同時に実行する。最初に、ＣＦ２０４及びドミナンス２１６は、乗算のように、結合される（ステップＳ４２７）。積が結合閾値を満足するほど十分に大きい場合は（ステップＳ４２８）、夫々の（及び現在の）空間上の点１４６は、現在のイメージングフレームのための微小石灰化マップに加えられる（ステップＳ４３０）。従って、微小石灰化１４２は、バックグラウンド１４８から区別されている。フレーム内に次の点が存在する場合は（ステップＳ４３２）、処理は次の点を指し示し（ステップＳ４３４）、そして、サブプロセス４０４の開始に戻る。そうではなく、現在のフレーム内に次の点が存在しない（ステップＳ４３２）が、処理すべき次のフレームが存在する（ステップＳ４３６）場合は、処理は次の点を指し示し（ステップＳ４３４）、そして、サブプロセス４０４の開始に戻る。

代替的に、又は追加的に、微小石灰化識別モジュール１２４は、図４Ｃから分かるように、微小石灰化マッピングサブプロセスの第２のバージョン４０６を同時に実行する。第１のコヒーレンス閾値が満足される、すなわち、ＣＦ２０４がそれを満足するほど十分に大きい場合は（ステップＳ４４０）、現在の空間上の点１４６は、現在のイメージングフレームの微小石灰化マップに加えられる（ステップＳ４４２）。他方で、第１のコヒーレンス閾値が満足されない（ステップＳ４４０）が、ＣＦ２０４が他の、すなわち、第２の所定のコヒーレンス閾値を満足するほど十分に大きく（ステップＳ４４４）且つドミナンス２１６がドミナンス閾値を満足するほど十分に大きい（ステップＳ４４６）場合でさえ、現在の空間上の点１４６は微小石灰化マップに加えられる（ステップＳ４４２）。次の点が現在のフレーム内に存在する場合は（ステップＳ４４８）、処理は次の点を指し示し（ステップＳ４５０）、そして、ステップＳ４４０に戻る。他方で、第１のコヒーレンス閾値が満足されない（ステップＳ４４０）とともに、第２のコヒーレンス閾値又はドミナンス閾値のいずれか一方が同様に満足されないか、あるいは、両方が満足されない場合（ステップＳ４４４，Ｓ４４６）、且つ、次の点が存在する場合（ステップＳ４４８）は、処理はその次の点を指し示し（ステップＳ４５０）、そして、ステップＳ４４０に戻る。いずれの場合にも、現在のフレーム内に次の点が存在しない場合に（ステップＳ４４８）、次のフレームが存在するときは（ステップＳ４５２）、処理はその次のフレームを指し示し（ステップＳ４５４）、そして、ステップＳ４４０に戻る。

微小石灰化識別モジュール１２４はまた、図５で表される視覚的な石灰化区別サブプロセス５０２を同時に呼び出している。表示のための現在のフレームに対して、対応する微小石灰化マップが適用される（ステップＳ５０２）。現在のフレーム内の全ての空間上の点１４６、例えばボクセルは、微小石灰化マッピングサブプロセスの第１又は第２のバージョン４０４，４０６のいずれかにおいて処理されている。現在の微小石灰化マップのエントリは、微小石灰化１４２を表しており、オンスクリーンでの提示のために視覚的に区別されるべきである（ステップＳ５０４）。これは、ハイライト化、着色又は色分け、ラベル及び／又はスクリーンポインタによるアノテーションなどによって行われ、且つ、オーバーレイ、グレイレベルの調整、又は何らかの他の既知の及び適切な手段を用いて行われる。区別された石灰化を含む画像が表示される（ステップＳ５０６）。次のフレームが存在する場合は（ステップＳ５０８）、処理はその次のフレームを指し示し（ステップＳ５１０）、マップ適用ステップＳ５０２へ戻る。

医用超音波捕捉及びデータ解析デバイスは、複数のチャネルにおいて受信される超音波を介してチャネルデータを取得し、そのようにして取得されたチャネルデータを使用して、データコヒーレンスを推定し且つチャネル共分散行列の固有値のドミナンスを導出し、その推定及びドミナンスに基づき微小石灰化をバックグラウンドと区別する。次いで、微小石灰化は、ハイライト化、着色、アノテーションなどを介して、画面上で視覚的に区別可能にされてよい。推定することに際して作用可能なチャネルデータは、ビームフォーミング遅延を受けていてよく、推定することにおいて実行されるビームフォーミングプロシージャで加算されてよい。推定すること及び導出することに際して、フィールド点ごとの複数の連続的な送信はいずれも夫々のフィールド点のために使用されてよい。一実施形態では、推定すること及び導出することの結果は、点ごとに乗じられ、閾値処理に置かれる。

本発明は、図面及び前述の記載において詳細に図解及び説明されているが、そのような図解及び説明は、限定ではなく実例又は例と見なされるべきであり、本発明は、開示されている実施形態に制限されない。

例えば、ここで提案されているものの意図された適用範囲内には、後述されるようなコンピュータ可読媒体、例えば、微小石灰化区別のための上記のサブプロセス３０６，３０８，４０４，４０６，５０２を実行するように実行可能な命令を有するコンピュータプログラムを具現する集積回路などが含まれる。機能は、ソフトウェア、ハードウェア及びファームウェアのあらゆる組み合わせによっても実装される。

開示されている実施形態に対する他の変形は、図面、本開示、及び添付の特許請求の範囲の検討から、請求されている発明を実施することにおいて当業者によって理解及び達成され得る。特許請求の範囲において、語“有する（comprising）”は他の要素又はステップを除外せず、単称（冠詞“a”又は“an”）は複数を除外しない。特許請求の範囲中の如何なる参照符号も、適用範囲を制限するものとして解釈されるべきではない。

コンピュータプログラムは、例えば光学記憶媒体又はソリッドステート媒体などの適切なコンピュータ可読媒体において一瞬に、一時的に、又は長期にわたって記憶され得る。そのような媒体は、単に、一時的な伝搬信号でないという意味において、非一時的であるが、例えばレジスタメモリ、プロセッサキャッシュ、ＲＡＭ及び他の揮発性メモリなどの他の形態のコンピュータ可読媒体を含む。

単一のプロセッサ又は他のユニットは、特許請求の範囲において挙げられている複数の項目の機能を満たしてよい。ある手段が相互に異なる従属請求項において挙げられているという単なる事実は、それらの手段の組み合わせが有利に使用され得ないことを示すものではない。

［関連出願の相互参照］
本願は、２０１３年３月２０日付けで出願された米国特許仮出願第６１／８０３６３４号及び２０１３年１１月２１日付けで出願された米国特許仮出願第６１／９０７０２２号の優先権を主張する。それらの出願は、参照により本願に援用される。

乳癌のスクリーニングのためのマンモグラフィの活躍は、初期段階の乳癌の重要なマーカである石灰化を確実に撮像するためのその能力に主に起因する。微小石灰化は乳癌の６０〜８０％において存在し、良性及び悪性両方の病変の信頼できる指標である。微小石灰化の重要な診断上の特徴は、それらの位置、数、サイズ、形態、分布、パターン、及び質量との関係である。それらの特徴は、悪性腫瘍の危険性を階層化するのに役立ち、しばしば癌の単なるマーカである。関連する例は、乳癌の２０％を占める非浸潤性乳管癌（Ductal Carcinoma in situ）（ＤＣＩＳ）である。
I. Christoyianniによって書かれた論文“Computer aided diagnoses of breast cancer in digitized mammograms”，Computerized Medical Imagingand Graphics，Vol.26，no.5，1 September 2002，pages 309-319，XP055131857，ISSN:0895-6111（非特許文献２）は、デジタルマンモグラムにおいて疑わしい部位を性格に示すことができる乳癌認識用ＣＡＤシステムの実施を開示する。独立コンポーネント解析が使用されており、腫瘍組織と健康な組織とを区別することができる。
米国特許出願公開第２００６／０１７１５７３（Ａ１）号明細書は、その後の検査のための範囲の正確な表示を提供するためのコンピュータ支援検出（ＣＡＤ）システム出力表示の使用を開示する。デジタルマンモグラム画像では、群生した微小石灰化が検出される。群生した微小石灰化は分類されて表示される。ＣＡＤシステム出力は、癌に関連した部位の検出のための感度及び特定性を改善するために使用される。

Sheng-Wen Huang et al.によって書かれた論文“Ultrasonic computed tomography reconstruction of the attenuation coefficient using a linear array”，IEEE Transactions on ultrasonics，ferroelectrics and frequency control，IEEE，US，vol.52，no.11，1 November 2005，pages 2011-2022（非特許文献３）は、音速が脂肪よりも癌組織において速く且つ減衰係数が嚢胞においてよりも癌組織において高いために、従来のＢモード超音波に加えて、胸部における音速分布及び減衰係数分布が診断において使用され得ることを開示する。減衰係数分布のための再構成方法は、角スペクトル方法及び再構成された音速分布に基づき開示されている。
Mallartは、媒体の散乱断面積及び送信されるエネルギのいずれにも依存しない受信集束基準の使用を通じた媒体の不均質のための超音波送信ビームの位相収差補正を開示する。R. Mallart及びM. Fink，“Adaptive focusing in scattering media through sound-speed inhomogeneities: The van Cittert Zernike approach and focusing criterion”，J. Acoust. Soc. Am.，Vol.96，no.6，pp.3721-3732，1994（非特許文献１）を参照されたい。

米国特許出願公開第２００６／０１７１５７３（Ａ１）号明細書 R. Mallart及びM. Fink，"Adaptive focusing in scattering media through sound-speed inhomogeneities: The van Cittert Zernike approach and focusing criterion"，J. Acoust. Soc. Am.，Vol.96，no.6，pp.3721-3732，1994 I. Christoyianni，"Computer aided diagnoses of breast cancer in digitized mammograms"，Computerized Medical Imagingand Graphics，Vol.26，no.5，1 September 2002，pages 309-319，XP055131857，ISSN:0895-6111 Sheng-Wen Huang et al.，"Ultrasonic computed tomography reconstruction of the attenuation coefficient using a linear array"，IEEE Transactions on ultrasonics，ferroelectrics and frequency control，IEEE，US，vol.52，no.11，1 November 2005，pages 2011-2022

Ｓ_ＲＤＴ（ｐ，ｎ，ｒｘ）は、原のチャネルデータＳ（ｍ，ｎ，ｔｘ，ｒｘ）に対して回顧的な動的送信（ＲＤＴ）フォーカシングを実行することで得られる動的に送信ビームフォーミングされた複素ＲＦチャネルデータである。米国特許第８３１７７１２号明細書（Burcher et al.）を参照されたい。

Claims

複数のチャネルを備える医用超音波捕捉及びデータ解析デバイスであって、
前記チャネルにおいて受信される超音波を介してチャネルデータを取得し、
前記取得されたチャネルデータを使用して、該データのコヒーレンスを推定し且つチャネル共分散行列の固有値のドミナンスを導出し、
前記推定及び前記導出されたドミナンスに基づき、微小石灰化をバックグラウンドと区別する
よう構成される医用超音波捕捉及びデータ解析デバイス。
ディスプレイを有し、該ディスプレイ上に前記区別された微小石灰化を超音波ビューにおいて表示するよう更に構成される
請求項１に記載の医用超音波捕捉及びデータ解析デバイス。
前記区別の結果に基づき前記微小石灰化を前記バックグラウンドと視覚的に区別する提示において、前記微小石灰化を前記ディスプレイ上に表示するよう更に構成される
請求項２に記載の医用超音波捕捉及びデータ解析デバイス。
前記使用することは、ａ）関連する受信ビーム及びｂ）空間デプス又は時間の両方を夫々有する複数の空間上の点に対して個別的に前記データのコヒーレンスを推定するように前記チャネルデータを使用することを有する、
請求項１に記載の医用超音波捕捉及びデータ解析デバイス。
前記使用することは、前記複数の点に対して点ごとに別々に前記導出することにおいて前記チャネルデータを使用することを有する、
請求項４に記載の医用超音波捕捉及びデータ解析デバイス。
前記複数の点について点ごとに前記推定及び前記導出されたものを組み合わせるよう更に構成される
請求項４に記載の医用超音波捕捉及びデータ解析デバイス。
前記組み合わせることは、前記複数の点について点ごとに前記推定に前記導出されたものを乗じることを有する、
請求項６に記載の医用超音波捕捉及びデータ解析デバイス。
前記組み合わせることは、個別の値をもたらし、
当該医用超音波捕捉及びデータ解析デバイスは、前記値を閾値処理するよう更に構成され、該閾値処理の出力は、前記微小石灰化を空間的に識別する、
請求項６に記載の医用超音波捕捉及びデータ解析デバイス。
前記推定することは、複数の送信ビームにわたってａ）所与の受信ビーム及びｂ）所与の空間デプス又は時間に対する前記データの関数を加算することによって、コヒーレンス係数の空間合成を有する、
請求項１に記載の医用超音波捕捉及びデータ解析デバイス。
前記推定することは、前記関数を前記チャネルにわたって加算することを更に有する、
請求項９に記載の医用超音波捕捉及びデータ解析デバイス。
前記取得されたチャネルデータの中のデータが、前記推定すること及び前記導出することのための使用に際して、複素数であって、その実数及び虚数の両部分が非零であるように更に構成され、前記データは、前記使用に際して、ビームフォーミング遅延を受けている、
請求項１に記載の医用超音波捕捉及びデータ解析デバイス。
前記使用することは、前記取得されたチャネルデータにビームフォーミング遅延を受けさせることを有する、
請求項１に記載の医用超音波捕捉及びデータ解析デバイス。
当該医用超音波捕捉及びデータ解析デバイスは、前記推定することが加算することによって前記遅延されたデータに作用し、それによってビームフォーミングを実行するように更に構成される、
請求項１２に記載の医用超音波捕捉及びデータ解析デバイス。
当該医用超音波捕捉及びデータ解析デバイスは、前記導出することがチャネルごとに別々に前記遅延されたデータに作用するように更に構成される、
請求項１２に記載の医用超音波捕捉及びデータ解析デバイス。
前記行列は複数の固有値を有し、該複数の固有値の間に前記固有値があり、前記ドミナンスは、前記固有値と前記複数の固有値との間の比較を表すメトリックであり、
当該医用超音波捕捉及びデータ解析デバイスは、前記取得されたチャネルデータから前記行列を生成するよう構成され、
前記導出することは、前記固有値を計算することを有する、
請求項１に記載の医用超音波捕捉及びデータ解析デバイス。
前記チャネルデータは、前記導出するに際して、ビームフォーミング遅延が適用されている複素無線周波数チャネルデータであり、
前記導出することは、前記チャネルの行列の共役転置をとることを有し、該共役転置はチャネルごとに異なる、
請求項１に記載の医用超音波捕捉及びデータ解析デバイス。
前記導出することは、
前記チャネルデータの前記行列に前記共役転置を乗じて、積行列を形成することと、
所与の空間上の点に対応する前記ドミナンスを導出するように空間デプス又は時間の範囲にわたって前記積行列を平均することと
を有する、請求項１６に記載の医用超音波捕捉及びデータ解析デバイス。
前記導出することは、
前記チャネルデータの前記行列に前記共役転置を乗じて、積行列を形成することと、
複数回の送信にわたって前記積行列を平均することと
を有する、請求項１６に記載の医用超音波捕捉及びデータ解析デバイス。
前記複素無線周波数チャネルデータを生成することにおいて、集束送信ビームを回顧的に再現するアルゴリズムを使用するよう構成される
請求項１６に記載の医用超音波捕捉及びデータ解析デバイス。
前記区別することは、前記推定することの結果へのコヒーレンス閾値の適用に基づき、微小石灰化が所与の空間上の点にあると決定することを有する、
請求項１に記載の医用超音波捕捉及びデータ解析デバイス。
前記区別することは、前記決定が、微小石灰化が前記所与の空間上の点にあること以外である場合に、前記結果及び前記導出されたドミナンスが他のコヒーレンス閾値及びドミナンス閾値を夫々満足するかどうかを確認することを有する、
請求項２０に記載の医用超音波捕捉及びデータ解析デバイス。
前記取得することは、空間分解能よりも小さい微小石灰化粒子のために該空間分解能により実行される、
請求項１に記載の医用超音波捕捉及びデータ解析デバイス。
前記バックグラウンドは、前記微小石灰化が存在する体内組織である、
請求項１に記載の医用超音波捕捉及びデータ解析デバイス。
医用超音波捕捉及びデータ解析のためのプログラムを担持するコンピュータ可読媒体であって、
前記プログラムは、複数の動作を実行するようにプロセッサによって実行可能な命令を有し、
前記複数の動作の中には、
複数のチャネルにおいて受信される超音波を介してチャネルデータを取得する動作と、
前記取得されたチャネルデータを使用して、該データのコヒーレンスを推定し且つチャネル共分散行列の固有値のドミナンスを導出する動作と、
前記推定及び前記導出されたドミナンスに基づき、微小石灰化をバックグラウンドと区別する動作と
がある、コンピュータ可読媒体。