JP2022515810A - コントラスト強調画像のためのシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

コントラスト強調画像についてマイクロバブルを視覚化するシステム及び方法が、本明細書に記載される。マイクロバブルは、個々のマイクロバブルを識別しローカライズすることによって、複数ピクセルスポットによって視覚化されることができる。動き補償が、ローカライズされたマイクロバブルに対し、又はマイクロバブルの識別及びローカライズに先立ってコントラスト画像に対し提供されることができる。ユーザは、フィルタを調節することによって、例えばフィルタの閾値を調節することによって、複数ピクセルスポットのサイズを決定することができる。複数ピクセルスポットのサイズを変更すると、解像度が変わりうる。ピクセル数が増加するほど、解像度が低下するが、取得時間も短くなり得る。ピクセル数が減少するほど、解像度が増大するが、取得時間も長くなり得る。

Description

本出願は、コントラスト強調画像に関する。より具体的には、本出願が血管イメージングのためのコントラスト強調超音波に関する。

コントラスト強調画像では、領域又はボリュームからより高い信号強度を提供するために、又は高いコントラスト濃度で領域又はボリュームからの信号を選択的に強調するために、造影剤が、撮像されるべき領域又はボリュームに提供される。例えば、コントラスト強調超音波（contrast-enhanced ultrasound、ＣＥＵＳ）では、マイクロバブルが被検体の血流に注入され、被検体の血管系の超音波画像が取得されることができる。マイクロバブルがなければ、血管によって信号がほとんど又は全く提供されないことがある。

コントラスト累積イメージング（contrast accumulation imaging、ＣＡＩ）では、複数のコントラスト強調画像（例えば、複数の画像フレーム）が取得され、組み合わされ及び／又は正規化されて、最終画像を形成し、これを使用して、造影剤の進行をマッピングし、血管のトポロジー及び被視認性を強調することができる。ＣＥＵＳの時間累積画像は商業化されており、血管分布の可視化に広く使用されている。しかし、ＣＥＵＳは、コントラストモードにおける点拡がり関数（ＰＳＦ）のサイズが大きいため、空間解像度が制限される。ＰＳＦは、撮像システムによる点源のぼけ又は広がりの尺度である。また、ＣＥＵＳは、強い残差クラッタアーチファクト、並びに最終画像を形成するために複数の画像フレームを組み合わせることによる患者により引き起こされる運動に対する脆弱性を有する可能性がある。

図７は、循環マイクロバブルを有する２分岐フローファントムの例（ａ）ＣＥＵＳ及び（ｂ）ＣＡＩ画像を示す。図７（ａ）に見られるように、ＣＥＵＳ画像は、マイクロバブルが単一の画像取得中に血管系のあらゆる点に存在しないので、血管系の視覚化に「孔」を有する。血管系のより完全な画像は、図７（ｂ）のＣＡＩ画像に見ることができる。しかしながら、ＣＡＩ画像は、空間解像度が低いという欠点がある。原則として、ＣＡＩはＣＥＵＳと同様の空間解像度を有するが、実際にはその解像度は、組織の動き及びクラッタアーチファクトのためにより悪い。クラッタアーチファクトは、マイクロバブル及び／又は血管系に対する偽陽性として生じる。例えば、ＣＡＩ画像では、矢印１００及び１０２によってそれぞれ示されるように、画像の左側境界及び右境界にヘイズとして現れる目に見える残差クラッタがある。更に、ＣＥＵＳ画像及びＣＡＩ画像の両方において、白い矢印１０４及び１０６によって示されるように、線状の残差クラッタが存在し、これは、血管分岐について偽陽性として作用する。従って、より高い空間解像度及び低減されたアーチファクトを有する改良されたコントラスト強調累積イメージング技術が望まれる。

臓器又は疾患の様々な血管レベルの視覚化を意図した様々な臨床用途に合わせて適応されることができる、調整可能な解像度及び取得時間を有するイメージング技術を実行するシステム及び方法が提供される。本開示は、複数のピクセルを戦略的に選択して、画像内でローカライズ(localize、位置特定)される１つ又は複数のマイクロバブルを表す、改良された撮像性能を提供することができる、コントラスト累積イメージング技術を記載する。本明細書に記載されるシステム及び方法は特に、より特徴的な特性をもつ各マイクロバブルをローカライズすることができ、ＣＡＩよりも優れた空間解像度、調整可能な空間解像度、及び／又はＣＡＩよりも少ない残差クラッタを提供することができ、それにより高いコントラスト対組織比（ＣＴＲ）を与えることができる。本明細書に記載されるシステム及び方法は、超解像イメージング（Super-resolution imaging）と比較して、より短いデータ収集時間（例えば、約２０秒）で、規則的なＣＥＵＳフレームレート（例えば、１５～２５Ｈｚ）で、コントラスト強調画像を提供することができる。

本明細書に開示される少なくとも１つの例によれば、超音波イメージングシステムは、複数の送受信イベントに関する超音波信号を受信する超音波プローブと、超音波プローブと通信する少なくとも１つのプロセッサと、を有することができ、前記少なくとも１つのプロセッサは、複数の送受信イベントに関する超音波信号においてマイクロバブルを識別するステップと、識別されたマイクロバブルの個々のマイクロバブルを複数のピクセルとして表現するステップであって、識別されたマイクロバブルの個々のマイクロバブルの個々のピクセルが、超音波イメージングシステムの点広がり関数より小さい、ステップと、複数の送受信イベントに関する表現されたマイクロバブルを有する超音波信号を組み合わせて、コントラスト強調累積画像を形成するステップと、を実行するよう構成される。

本明細書に開示される少なくとも１つの例によれば、方法は、複数の超音波画像を受け取るステップと、複数の超音波画像の個々の超音波画像においてマイクロバブルを識別するステップと、識別されたマイクロバブルを複数のピクセルとして表現するステップであって、識別されたマイクロバブルの個々のマイクロバブルの個々のピクセルが、点拡がり関数より小さい、ステップと、複数の超音波画像の個々の超音波画像のうち少なくとも２つを組み合わせて、コントラスト強調累積画像を提供するステップと、を有することができる。

本開示のいくつかの例に従って構成された超音波イメージングシステムのブロック図。 本開示のいくつかの例による例示的なプロセッサを示すブロック図。 本開示のいくつかの例による方法のフローチャート。 本開示のいくつかの例による方法のフローチャート。 本開示のいくつかの例に従った、フローファントムにおけるコントラスト強調画像の例を示す図。 本開示のいくつかの例による、肝臓のインビボコントラスト強調画像の例を示す。 例示的なコントラスト強調画像を示す。

特定の例示的な実施例の以下の説明は、本質的に単に例示的なものであり、本発明又はその応用又は使用を限定することを意図するものではない。本システム及び方法の例の以下の詳細な説明において、本明細書の一部を形成する添付の図面が参照され、それらの図面には、記述されるシステム及び方法が実施されることができる特定の例が例示として示される。これらの例は、当業者がここに開示されるシステム及び方法を実施することを可能にするに十分詳細に記載されており、更に、他の例が利用されてもよく、構造的及び論理的な変更が、本システムの精神及び範囲から逸脱することなくなされることができることが理解されるべきである。更に、明確さのために、特定の特徴の詳細な説明は、本システムの説明を不明瞭にしないように、当業者に明らかである場合には記述されない。従って、以下の詳細な説明は、限定的な意味で解釈されるべきではなく、本システムの範囲は、添付の特許請求の範囲によってのみ規定される。

超音波ローカライゼーションマイクロスコピー（ultrasound localization microscopy、ＵＬＭ）としても知られる超解像イメージング（Super-resolution imaging、ＳＲＩ）は、血管系イメージング及び定量化のための別のイメージング技術である。ＳＲＩはいくつかの利点を有する：（１）高い空間解像度（～８μｍ×１０μｍまで、ほとんど赤血球のサイズに近い）；（２）通常のＣＥＵＳと同じ浸透深さ；（３）大きさ及び方向の両方における血流の定量化（また、任意的に、伝播速度）；（４）非毒性マイクロバブルベースの造影剤を用いた非侵襲性；（５）既存の臨床スキャナに対するハードウェア変更なし。一般的なＳＲＩ技術では、各超解像画像は、（１）各々の分離可能なマイクロバブルの中心をローカライズし、次いで（２）何千もの取得にわたってこれらの中心を累積する、という２つのステップによって得られる。各マイクロバブルの位置は、各マイクロバブル強度プロファイルの極大値をとることによって得られる。これは、各々のマイクロバブルの中心が単一ピクセルドットとして見られ、表されることができることを意味する。ローカライゼーションの最中、各マイクロバブルの中心は以下の方法でも得られることができる：（１）画像ドメイン内の各分離可能なマイクロバブルのピーク（最大強度）を直接見つける；又は（２）マイクロバブル画像を２Ｄ／３Ｄガウス関数にフィッティングし、ピークを求める；又は（３）マイクロバブル画像をイメージングシステムのＰＳＦにフィッティングし、ピークを求める。「最大ピクセル投影技術」という語は、複数の取得（例えば、複数の画像フレーム）からの中心位置の累積を指すために使用される。マイクロバブルの中心位置の累積は、マイクロバブルの確率密度マッピングであり、これは、微小血管系の超解像画像である。

ＳＲＩは、典型的には従来のコントラスト超音波スキャンと比較して、非常に高い撮像フレームレート（多くの場合＞５００Ｈｚ）と非常に長い取得時間（例えば、数分）との組み合わせに対応する、数十又は数十万の個々のコントラスト撮像フレームを必要とする。通常のＣＥＵＳフレームレート（例えば、１５～２５Ｈｚ）及び短い取得時間（例えば、２０秒）で許容可能な超解像画像を達成することは非常に困難である。ＳＲＩにおける高い撮像フレームレートは、（１）個々のマイクロバブルの良好な分離、（２）マイクロバブルの十分な累積、及び（３）適切な動き補償、のために好ましい。低フレームレート（従来のＣＥＵＳのように～２５Ｈｚ）のＳＲＩは、動きアーチファクトによって制限され、長い取得時間（＞３０分）を必要とする。取得時間が十分でない場合、部分的な充填及び多数の「孔」のために、超解像画像が適切に形成されない可能性がある。血流力学的には、大きな血管（直径＞１００μｍ）の方が潅流が速くなる。従って、それらを再構成するために必要な取得時間は、非常に小さい血管（～２０μｍ以下）の場合よりもはるかにより短くなり得る。ＳＲＩは小さな構造、例えば、直径２０μｍ未満の毛細管を主に撮像するために開発された技術であるので、データ取得時間は、そのような微小血管を再構成するのに十分長くなければならない。

ＳＲＩの空間解像度及び時間解像度は、この技術がそれらの中のローカライズされたソース（例えば、マイクロバブル）に基づいて微小血管を再構成すると仮定すると、マイクロバブルの局所的な濃度に関連することができる（例えば、単一ピクセルドットは、累積のための各マイクロバブルを表すために使用される）。例えば、１，０００，０００イベント（例えば、マイクロバブル）を生じる高濃度のマイクロバブル及び７５，０００画像の累積（例えば、５００Ｈｚのフレーム速度で１５０秒の取得時間）を用いて、１０μｍの空間解像度を有する１つの超解像画像を生成することができる。

本開示は、臓器又は疾患の様々な血管レベルの視覚化を意図した様々な臨床用途に合わせて適応されることができる、調整可能な解像度及び取得時間を有するイメージング技術を実行するシステム及び方法に向けられる。本開示は、ＣＡＩの一般的なＰＳＦ又はＳＲＩの単一ピクセル表現に関連する多数のピクセルとは対照的に、画像内でローカライズされた１つ又は複数のマイクロバブルを表すために複数のピクセルを戦略的に選択するコントラスト累積イメージング技法を説明する。マイクロバブルを表すピクセルは複数のピクセルが画像データ内のマイクロバブルを表すように、画像データにフィルタを適用することによって選択されることができる。いくつかの例において、フィルタは、識別されたマイクロバブルに関連付けられる最大ピクセル強度と最小ピクセル強度との間の値の強度閾値を有することができる。他の例では、フィルタは、平均信号強度よりも大きい強度をもつピクセルの或るパーセンテージを選択することができる。更に他の例では、フィルタは、マイクロバブルを表すピクセルを選択するための他の閾値又はアルゴリズムを有することができる。フィルタのピクセル強度値は、既存の画像データに基づいて算出され又はプリセットされることができる。このフィルタリングされる技術は、複数の異なる強度値のマイクロバブルが、後続の撮像フレームにおいてローカライズされ累積されることを可能にし、それにより、高解像度画像（例えば、強調ＣＡＩ画像）を達成することができる。本明細書で説明される技法は、「強調ＣＡＩ」と呼ばれることがある。

マイクロバブルなどの造影剤が被検体内に存在する場合、超音波信号からコントラスト強調画像が生成されることができる。いくつかの例において、超音波イメージングシステムが、信号を分離することで、コントラスト画像を生成し、造影剤及び組織画像を視覚化し、組織構造を視覚化することができる。いくつかの例において、超音波イメージングシステムは、超音波信号及び／又は画像中のマイクロバブルを識別するように構成される少なくとも１つのプロセッサを有することができる。識別後、少なくとも１つのプロセッサは、識別されたマイクロバブルをフィルタに通すことによって、複数のピクセルによって識別された各マイクロバブルを表すことによって、マイクロバブルをローカライズすることができる。ピクセルの数は、フィルタの閾値に依存することができる。複数の超音波信号（例えば、複数の送受信イベントから受信されたエコーに基づく信号）及び／又は少なくとも１つのプロセッサによって処理された複数の画像フレームは、最終的なコントラスト強調累積画像を形成するために組み合わされることができる。いくつかの例において、少なくとも１つのプロセッサは、画像を累積する前に動き推定及び補償を実行することができる。任意には、いくつかの例において、少なくとも１つのプロセッサは、超音波信号及び／又は画像を１つ又は複数のクラッタ除去フィルタに通すことができる。

図１は、本開示の原理に従って構成される超音波イメージングシステム２００のブロック図を示す。本開示による超音波イメージングシステム２００は、超音波プローブ２１２、例えば、外部プローブ又は血管内超音波（ＩＶＵＳ）カテーテルプローブなどの内部プローブに含められることができるトランスデューサアレイ２１４を有することができる。他の例において、トランスデューサアレイ２１４は、撮像される被検体（例えば、患者）の表面に共形的に適用されるように構成される可撓性アレイの形態でありうる。トランスデューサアレイ２１４は、超音波信号（例えば、ビーム、波）を送信し、送信された超音波信号に応答するエコー（例えば、受信超音波信号）を受信するように構成される。様々なトランスデューサアレイ、例えば、線形アレイ、湾曲アレイ、又は位相アレイが使用されることができる。例えば、トランスデューサアレイ２１４は、２Ｄ及び／又は３Ｄ画像のための仰角寸法及び方位角寸法の両方でスキャンする能力をもつトランスデューサ素子の２次元アレイ（図示のよう）を有することができる。一般に知られているように、軸方向は、アレイの面に垂直な方向であり（湾曲したアレイの場合、軸方向は扇状に広がる）、方位角方向は一般に、アレイの長手方向寸法によって規定され、仰角方向は方位角方向を横断する方向である。

いくつかの例において、トランスデューサアレイ２１４は、マイクロビームフォーマ２１６に結合されることができ、マイクロビームフォーマ２１６は、超音波プローブ２１２内に配置されることができ、アレイ２１４内のトランスデューサ素子による信号の送受信を制御することができる。いくつかの例において、マイクロビームフォーマ２１６は、アレイ２１４内の能動素子（例えば、所与の時点に能動アパーチャを規定するアレイの能動的な素子のサブセット）による信号の送受信を制御することができる。

いくつかの例において、マイクロビームフォーマ２１６は、例えば、プローブケーブルによって、又は無線によって、送信／受信（Ｔ／Ｒ）スイッチ２１８に結合されることができ、このスイッチ２１８は、送信と受信を切り替え、主ビームフォーマ２２２を高エネルギー送信信号から保護する。いくつかの例において、例えば携帯型超音波システムでは、Ｔ／Ｒスイッチ２１８及びシステム内の他の構成要素は、画像処理電子機器を収容しうる超音波システムベース内ではなく、超音波プローブ２１２内に含められることができる。超音波システムベースは、典型的には信号処理及び画像データ生成のための回路、並びにユーザインタフェースを提供するための実行可能命令を有するソフトウェア及びハードウェアコンポーネントを有する。

トランスデューサアレイ２１４からの超音波信号の送信は、マイクロビームフォーマ２１６の制御下で、送信コントローラ２２０によって方向付けられ、送信コントローラ２２０は、Ｔ／Ｒスイッチ２１８及び主ビームフォーマ２２２に結合されることができる。送信コントローラ２２０は、ビームがステアされる方向を制御することができる。ビームは、トランスデューサアレイ２１４から真っすぐ前方に（トランスデューサアレイ２１４に直交する方向に）ステアされ、又はより広い視野にわたって複数の異なる角度にステアされることができる。送信コントローラ２２０はまた、ユーザインタフェース２２４に結合されることができ、ユーザ制御部のユーザ操作からの入力を受信することができる。ユーザインタフェース２２４は、１つ又は複数の機械的制御（例えば、ボタン、エンコーダなど）、タッチ感知制御（例えば、トラックパッド、タッチスクリーンなど）、及び／又は他の公知の入力デバイスを含み得る、コントロールパネル２５２などの１つ又は複数の入力デバイスを有することができる。

いくつかの例において、マイクロビームフォーマ２１６によって生成された部分的にビーム成形された信号は、主ビームフォーマ２２２に結合されることができ、主ビームフォーマ２２２では、トランスデューサ素子の個々のパッチからの部分的にビーム成形された信号が組み合わされて、完全にビーム成形された信号を与えることができる。いくつかの例において、マイクロビームフォーマ２１６は省略され、トランスデューサアレイ２１４が、ビームフォーマ２２２の制御下にあり、ビームフォーマ２２２が、信号の全てのビームフォーミングを行う。マイクロビームフォーマ２１６を有する及び有しない例において、ビームフォーマ２２２のビームフォーミングされた信号は、処理回路２５０に結合され、処理回路２５０は、ビームフォーミングされた信号（すなわち、ビームフォーミングされたＲＦデータ）から超音波画像を生成するように構成される１つ又は複数のプロセッサ（例えば、信号プロセッサ２２６、Ｂモードプロセッサ２２８、ドップラプロセッサ２６０、及び１つ又は複数の画像生成及び処理コンポーネント２６８）を有することができる。

信号プロセッサ２２６は、バンドパスフィルタリング、デシメーション、Ｉ及びＱコンポーネント分離、及び高調波信号分離のような様々な方法で、ビームフォーミングされた受信ＲＦデータを処理するように構成されることができる。信号プロセッサ２２６は更に、スペックル低減、信号合成、及び電子ノイズ除去のような追加の信号強化を行うことができる。処理された信号（Ｉ及びＱコンポーネント又はＩＱ信号とも呼ばれる）は、画像生成のために追加の下流信号処理回路に結合されることができる。ＩＱ信号は、システム内の複数の信号経路に結合されることができ、その各信号経路は異なるタイプの画像データ（例えば、Ｂモード画像データ、ドップラ画像データ）を生成するのに適した信号処理コンポーネントの特定の配置に関連付けることができる。例えば、システムは、Ｂモード画像データを生成するために、信号プロセッサ２２６からの信号をＢモードプロセッサ２２８に結合するＢモード信号経路２５８を有することができる。

本開示の原理によるいくつかの例において、信号プロセッサ２２６は、ＲＦデータ及び／又はＩＱ信号を解析して、信号中のマイクロバブルを識別し、ローカライズすることができる。処理された信号は、強調ＣＡＩ画像の累積及び生成のために、Ｂモードプロセッサ２２８及び他の処理回路（例えば、スキャンコンバータ、２３０、画像プロセッサ２３６）に供給されることができる。いくつかの例において、信号プロセッサ２２６は、複数の送信／受信イベントにわたって信号を累積して、合成信号を生成し、合成信号は、Ｂモードプロセッサ２２８及び他の処理回路によって更に処理されて、強調ＣＡＩ画像が生成されることができる。

Ｂモードプロセッサ２２８は、体内の構造の撮像のために振幅検出を使用することができる。本開示の原理によれば、Ｂモードプロセッサ２２８は、組織画像及び／又はコントラスト画像のための信号を生成することができる。マイクロバブルは、周囲の組織よりもはるかに高い強度のエコーを生成することができるので、マイクロバブルからの信号は、別のコントラスト画像を形成するために、Ｂモード信号から抽出されることができる。同様に、より低い強度の組織信号が、組織画像を生成するためにマイクロバブル信号から分離されることもできる。Ｂモードプロセッサ２２８によって生成された信号は、スキャンコンバータ２３０及び／又はマルチプラナリフォーマッタ２３２に結合されることができる。スキャンコンバータ２３０は、エコー信号を、それらが受信された際の空間関係から所望の画像フォーマットに構成するように構成されることができる。例えば、スキャンコンバータ２３０は、エコー信号を、２次元（２Ｄ）セクタ形状フォーマット、又はピラミッド形又は他の形状の３次元（３Ｄ）フォーマットに構成することができる。本開示の別の例では、スキャンコンバータ２３０は、エコー信号を、横並びのコントラスト強調画像及び組織画像に構成することができる。以下で更に説明するように、いくつかの例において、画像プロセッサ２３６は、マイクロバブルの識別、ローカライゼーション、及び累積を実行する。

マルチプラナリフォーマッタ２３２は、例えば米国特許第６，４４３，８９６号（Detmer）明細書に記載されているように、身体のボリュメトリック領域内の共通平面内の点から受け取ったエコーを、その平面の超音波画像（例えば、Ｂモード画像）に変換することができる。スキャンコンバータ２３０及びマルチプラナリフォーマッタ２３２は、いくつかの例において１つ又は複数のプロセッサとして実現されることができる。

ボリュームレンダラ２３４は例えば、米国特許第６，５３０，８８５号（Entrekin他）明細書に記載されているように、所与の基準点から見た３Ｄデータセットの画像（投影、レンダリング、又は描画とも呼ばれる）を生成することができる。ボリュームレンダラ２３４は、いくつかの例において、１つ又は複数のプロセッサとして実現されることができる。ボリュームレンダラ２３４は、表面レンダリング及び最大強度レンダリングなどの任意の既知の又は将来の既知の技法によって、ポジティブレンダリング又はネガティブレンダリングなどのレンダリングを生成することができる。

いくつかの例において、システムは、信号プロセッサ２２６からの出力をドップラプロセッサ２６０に結合するドップラ信号経路２６２を有することができる。ドップラプロセッサ２６０は、ドップラシフトを評価し、ドップラ画像データを生成するように構成されることができる。ドップラ画像データは、表示のためにＢモード（すなわち、グレースケール）画像データとオーバーレイされるカラーデータを含むことができる。ドップラプロセッサ２６０は例えば、ウォールフィルタを使用して、不要な信号（すなわち、移動していない組織に関連する雑音又はクラッタ）をフィルタ除去するように構成されることができる。ドップラプロセッサ２６０は更に、既知技術に従って速度及びパワーを推定するように構成されることができる。例えば、ドップラプロセッサは、自己相関器のようなドップラ評価器を有することができ、そこで、ラグワン自己相関関数の引数に基づいて速度（ドップラ周波数）推定を行い、ラグゼロ自己相関関数の大きさに基づいてドップラパワー推定を行うものであってもよい。動きは、既知の位相領域（例えば、ＭＵＳＩＣ、ＥＳＰＲＩＴ等のパラメトリック周波数推定器）又は時間ドメイン（例えば、相互相関）信号処理技術によって推定されこともできる。速度推定器の代わりに、又は速度推定器に加えて、加速度又は時間及び／又は空間速度微分の推定器など、速度の時間又は空間分布に関連する他の推定器が使用されることもできる。いくつかの例において、速度とパワーの推定値は、ノイズを更に低減するために更なる閾値検出を受けることができ、また、セグメンテーション並びに充填及び平滑化のような後処理を受けることができる。次に、速度推定値及びパワー推定値は、カラーマップに従ってディスプレイカラーの所望の範囲にマッピングされることができる。次いで、ドップラ画像データとも呼ばれるカラーデータは、スキャンコンバータ２３０に結合されることができ、そこでドップラ画像データは、所望の画像フォーマットに変換され、組織構造のＢモード画像上にオーバーレイされて、カラードップラ又はパワードップラ画像を形成することができる。例えば、ドップラ画像データは、組織構造のＢモード画像上にオーバーレイされることができる。

スキャンコンバータ２３０、マルチプラナリフォーマッタ２３２、及び／又はボリュームレンダラ３３４からの出力（例えば、Ｂモード画像、ドップラ画像）は、画像ディスプレイ２３８上に表示される前に、更なる強調、バッファリング、及び一時記憶のために、画像プロセッサ２３６に結合されることができる。

本開示の原理によれば、いくつかの例において、画像プロセッサ２３６は、１つ又は複数の画像を分析して、マイクロバブル当たり複数のピクセルに基づいて、画像内の１つ又は複数のマイクロバブルを識別し、ローカライズすることができる。いくつかの例において、マイクロバブルを識別することは、（例えば、ＰＳＦを使用して）一般的なマイクロバブル領域を識別することと、次いで、一般的なマイクロバブル領域に１つ又は複数のフィルタを適用して１つ又は複数の特定のマイクロバブルを識別することとを有することができる。いくつかの例において、フィルタの閾値より大きい強度を有するピクセルが、マイクロバブルとして分類される。１つ又は複数のフィルタを更に使用して、マイクロバブルの中心を複数のピクセルとして表すことによってマイクロバブルをローカライズすることができる。フィルタは（例えば、検査タイプ及び／又は造影剤タイプに基づいて）プリセットされてもよく、又は画像のマイクロバブル領域に示される強度レンジに基づいて設定されることができる。他の例では、フィルタは、ユーザ入力によって設定されることができる。いくつかの例において、フィルタは、どのピクセルを視覚化すべきかを決定するために、閾値及び／又は他の選択アルゴリズムを適用することができる。いくつかの例において、閾値は強度値でありうる。従って、いくつかの例では、閾値は、マイクロバブルの最大強度（例えば、８０％、９０％）よりも小さく、最小強度（例えば、５０％、６０％）よりも大きい強度閾値であり、それゆえ、マイクロバブルの表現は、１ピクセルよりも大きいがピクセルの範囲がマイクロバブル全体（例えば、ＰＳＦ）よりも小さい複数ピクセルスポットとなる。最大強度のパーセンテージが増加すると、各マイクロバブルを表すピクセル数が減少し、解像度が増加する。この技術を使用することによって、複数のマイクロバブルをＰＳＦ内でローカライズさせることができ、いくつかの例において、各マイクロバブルは、それ自体の強度又はピクセルシグネチャを有することができる。ローカライゼーションの後、画像プロセッサ２３６は、複数の画像フレーム及び／又は送受信イベントにわたって、ローカライズされたマイクロバブルを累積することができる。

任意には、画像プロセッサ２３６は、マイクロバブルを識別しローカライズする前に、１つ又は複数の画像にクラッタ除去フィルタを適用することができる。画像プロセッサ２３６は、マイクロバブルを識別及びローカライズする前に、代替的に又は追加的に、平滑化、ディテール強調、及び／又は追加的なノイズ抑制を含む、他の前処理ステップを適用することができる。

グラフィックスプロセッサ２４０は、画像と共に表示するためのグラフィックオーバーレイを生成することができる。これらのグラフィックオーバーレイは、例えば、患者名、画像の日時、撮像パラメータ等の標準の識別情報を有することができる。これらの目的のために、グラフィックプロセッサは、タイプされた患者名又は他の注釈などの入力をユーザインタフェース２２４から受信するように構成されることができる。ユーザインタフェース２４４は、マルチプラナリフォーマット（ＭＰＲ）画像の表示の選択及び制御のために、マルチプラナリフォーマット装置２３２に結合されることもできる。

システム２００は、ローカルメモリ２４２を有することができる。ローカルメモリ２４２は、任意の適切な非一時的なコンピュータ可読媒体（例えば、フラッシュドライブ、ディスクドライブ）として実現されることができる。ローカルメモリ２４２は、Ｂモード画像、マスク、実行可能命令、ユーザインタフェース２２４を介してユーザによって提供される入力、又はシステム２００の動作に必要なその他の情報を有する、システム２００によって生成されたデータを記憶することができる。

前述した装置２００は、ユーザインタフェース２２４を有する。ユーザインタフェース２２４は、ディスプレイ２３８及びコントロールパネル２５２を有することができる。ディスプレイ２３８は、ＬＣＤ、ＬＥＤ、ＯＬＥＤ、又はプラズマディスプレイ技術などの、種々の既知のディスプレイ技術を用いて実施されるディスプレイ装置を有することができる。いくつかの例において、ディスプレイ２３８は、複数のディスプレイを具備することができる。コントロールパネル２５２は、ユーザ入力（例えば、検査タイプ、マイクロバブルローカライゼーションのためのフィルタ値）を受信するように構成されることができる。コントロールパネル２５２は、１つ又は複数のハードコントロール（例えば、ボタン、ノブ、ダイヤル、エンコーダ、マウス、トラックボール等）を有することができる。いくつかの例において、コントロールパネル２５２が追加的に、又は代替的に、タッチセンシティブディスプレイ上に提供されるソフトコントロール（例えば、ＧＵＩ制御要素、又は単に、ＧＵＩコントロール）を有することができる。いくつかの例において、ディスプレイ２３８は、コントロールパネル２５２の１つ又は複数のソフトコントロールを有するタッチセンシティブディスプレイとすることができる。

本開示の原理によれば、いくつかの例において、ユーザは、ユーザインタフェース２２４を介して、マイクロバブルをローカライズするためにフィルタの閾値を設定することができる。上述したように、閾値を調整することによって、コントラスト累積画像の解像度を調整することができる。従って、閾値を設定することによって、ユーザは、解像度及び／又は必要な取得時間を制御することができる。いくつかの例において、ユーザは、所望の解像度及び／又は取得時間を選択することができ、イメージングシステム２００はフィルタの対応する閾値を計算することができる。いくつかの例において、閾値は、検査の種類、造影剤の種類、及び／又は画像の特性（例えば、ダイナミックレンジ）に基づいてプリセットされることができる。

いくつかの例において、図２に示す様々なコンポーネントが、組み合わせられることができる。例えば、画像プロセッサ２３６及びグラフィックスプロセッサ２４０は、単一のプロセッサとして実現されることができる。別の例では、スキャンコンバータ２３０及びマルチプラナリフォーマッタ２３２は、単一のプロセッサとして実現されることができる。いくつかの例において、図２に示される様々なコンポーネントは、別個のコンポーネントとして実現されることができる。例えば、信号プロセッサ２２６は、各撮像モード（例えば、Ｂモード、ドップラ）ごとに別個の信号プロセッサとして実現されることができる。いくつかの例において、図２に示される様々なプロセッサのうちの１つ又は複数は、指定されたタスクを実行するように構成される汎用プロセッサ及び／又はマイクロプロセッサによって実現されることができる。いくつかの例において、様々なプロセッサのうちの１つ又は複数は、特定用途向け回路として実現されることができる。いくつかの例において、様々なプロセッサ（例えば、画像プロセッサ２３６）の１つ又は複数は、１つ又は複数のグラフィカル処理ユニット（ＧＰＵ）と共に実現されることができる。

図２は、本開示の原理による例示的なプロセッサ３００を示すブロック図である。プロセッサ３００は、本明細書に記載される１つ又は複数のプロセッサ、例えば、図１に示される画像プロセッサ２３６を実現するために使用されることができる。プロセッサ３００は、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、フィールドプログラマブルゲートアレイがプロセッサを形成するようにプログラムされているフィールドプログラマブルゲートアレイ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）、グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）、ＡＳＩＣがプロセッサを形成するように設計されている特定用途向け回路（ＡＳＩＣ）、又はそれらの組み合わせを含むが、それらに限定されない、任意の適切なプロセッサタイプであってもよい。

プロセッサ３００は、１つ又は複数のコア３０２を有することができる。コア３０２は、１つ又は複数の算術論理ユニット（ＡＬＵ）８０４を有することができる。いくつかの例において、コア３０２は、ＡＬＵ３０４に加えて、又はその代わりに、浮動小数点論理ユニット３０６及び／又はデジタル信号処理ユニット３０８を有することができる。

プロセッサ３００は、コア３０２に通信可能に結合された１つ又は複数のレジスタ３１２を有することができる。レジスタ３１２は、専用の論理ゲート回路（例えば、フリップフロップ）及び／又は任意のメモリ技術を使用して実現されることができる。いくつかの例において、レジスタ３１２は、スタティックメモリを使用して実現されることができる。レジスタは、データ、命令、及びアドレスをコア３０２に提供することができる。

いくつかの例において、プロセッサ３００は、コア３０２に通信可能に結合された１つ又は複数のレベルのキャッシュメモリ３１０を有することができる。キャッシュメモリ３１０は、実行のためにコア３０２にコンピュータ可読命令を提供することができる。キャッシュメモリ８１０は、コア３０２による処理のためのデータを提供することができる。いくつかの例において、コンピュータ可読命令は、ローカルメモリ、例えば、外部バス３１６に接続されたローカルメモリによってキャッシュメモリ３１０に提供されることができる。キャッシュメモリ３１０は、任意の適切なキャッシュメモリタイプ、例えば、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、及び／又は任意の他の適切なメモリ技術を用いて実現されることができる。

プロセッサ３００は、コントローラ３１４を有することができ、コントローラ３１４は、システムに含まれる他のプロセッサ及び／又はコンポーネント（例えば、図１に示されるコントロールパネル２５２及びスキャンコンバータ２３０）からプロセッサ３００への入力、及び／又はプロセッサ３００からシステムに含まれる他のプロセッサ及び／又はコンポーネント（例えば、図１に示されるディスプレイ２３８及びボリュームレンダラ２３４）への出力を制御することができる。コントローラ３１４は、ＡＬＵ３０４、ＦＰＬＵ３０６及び／又はＤＳＰＵ３０８内のデータパスを制御することができる。コントローラ３１４は、１つ又は複数の状態マシン、データパス及び／又は専用制御ロジックとして実現されることができる。コントローラ３１４のゲートは、スタンドアロンゲート、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ、又は任意の他の適切な技術として実現されることができる。

レジスタ３１２及びキャッシュメモリ３１０は、内部接続３２０Ａ、３２０Ｂ、３２０Ｃ及び３２０Ｄを介してコントローラ３１４及びコア３０２と通信することができる。内部接続は、バス、マルチプレクサ、クロスバースイッチ、及び／又は任意の他の適切な接続技術として実現されることができる。

プロセッサ３００の入力及び出力は、１つ又は複数の導電線を有することができるバス３１６を介して提供されることができる。バス３１６は、プロセッサ３００の１つ又は複数のコンポーネント、例えば、コントローラ３１４、キャッシュメモリ３１０、及び／又はレジスタ３１２に通信可能に結合されることができる。バス３１６は、前述の表示２３８及びコントロールパネル２５２など、装置の１つ又は複数のコンポーネントに結合されることができる。

バス３１６は、１つ又は複数の外部メモリに結合されることができる。外部メモリは、読み出し専用メモリ３３２を有することができる。ＲＯＭ３３２は、マスクされたＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Electronically Programmable Read Only Memory）、又はその他の適切な技術とすることができる。外部メモリは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）３３３を有することができる。ＲＡＭ３３３は、スタティックＲＡＭ、バッテリバックアップされたスタティックＲＡＭ、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、又は任意の他の適切な技術であり得る。外部メモリは、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）３３５を有することができる。外部メモリは、フラッシュメモリ３３４を有することができる。外部メモリは、ディスク３３６などの磁気記憶装置を有することができる。いくつかの例において、外部メモリは、図２に示す超音波イメージングシステム２００などのシステムに含められることができ、例えばローカルメモリ２４２に含めることができる。

図３及び図４は、本開示の例による方法を実行するために、図１に示す画像プロセッサ２３６などの画像処理装置によって実行される方法のステップを示すフローチャート４００、５００である。両方のフローチャート４００、５００のステップは同じであるが、以下に詳細に説明するように、異なる順序で実行することができる。

いくつかの例において、ブロック４０２及び５０２によって示されるように、従来の横並びのコントラスト画像及び組織画像のマルチフレームループ（フォーマットはＤＩＣＯＭ、ＡＶＩ、ＷＭＶ、ＪＰＥＧなどであり得る）が、信号プロセッサへの入力として使用されることができる。画像ドメインベースの処理は、いくつかの例においてオフライン処理機能として実現されることができる。いくつかのアプリケーションでは、画像は、制限されたダイナミックレンジで対数圧縮されることができ、したがって、強調ＣＡＩの画像ドメイン実現は、制限された性能を有することがある。いくつかの例において、強調ＣＡＩは、図３及び図４に示されるようなマルチフレームループではなく、ＩＱドメイン（入力はＩＱデータである）又はＲＦドメイン（入力はＲＦデータである）で実現されることができる。いくつかのアプリケーションでは、ＩＱデータ及び／又はＲＦデータは、マイクロバブルローカライゼーション及びクラッタ除去のより良好な性能を提供することができる。ＩＱ及び／又はＲＦデータを使用する例では、画像プロセッサは、図１に示す信号プロセッサ２２６及び／又はビームフォーマ２２２などの信号プロセッサ及び／又はビームフォーマからデータを受信することができる。代替として、これらの例では、図３及び図４に示されるステップが、信号プロセッサによって実行されることができる。

ブロック４０４及び５０４において、画像プロセッサは、画像フォーマッティングを実行することができる。いくつかの例において、マルチフレームループは、ブロック４０６及び５０６並びにブロック４１４及び５１４によって示されるように、組織画像及びコントラスト画像を分離するように処理され、組織画像及びコントラスト画像が独立して処理されることができるようにすることができる。組織画像及びコントラスト画像は、後続の処理ブロックのために適切にフォーマットされることができる。例えば、赤－緑－青（ＲＧＢ）画像は、所望のダイナミックレンジ（例えば、０から１までの値に正規化された）を有するグレースケール画像（又はインデックス画像）に変換されることができる。マルチフレームループではなくＲＦデータ及び／又はＩＱデータに対して強調ＣＡＩが実行される例では、画像フォーマッティングは、造影剤から得られる信号と組織から得られる信号とを分離することを含むことができる。

任意に、ブロック４０８及び５０８において、クラッタ除去フィルタリングが、時間的累積に先立って、コントラスト画像に対して実行されることができ、これは、固定のエコー（特に近接場において）、リバーブなどの影響を低減することができる。クラッタ除去フィルタは、有限インパルス応答（ＦＩＲ）、十分な数の係数遅延対（例えば、タップ）を有する無限インパルス応答（ＩＩＲ）ベースのハイパスフィルタ、多項式最小二乗曲線フィッティングフィルタ、及び／又は特異値分解（ＳＶＤ）ベースのハイパスフィルタとして実現することができる。フィルタパラメータは、残差クラッタの大部分を抑制するが、コントラスト信号の大部分を保持するように最適化されることができる。いくつかの例において、ブロック４０８及び５０８が省略されることもできる。

ブロック４１０及び５１０において、マイクロバブル識別が実行されることができる。分離可能な個々のマイクロバブルは、このステップにおいて識別されることができる。いくつかの例において、画像ピクセルサイズを所望の解像度（例えば、５０μｍ×５０μｍ）にするために、任意の補間ステップが実行されることができる。次に、バックグラウンドノイズを除去するために、強度ベースの閾値処理が実行されることができる。例えば、閾値（例えば、最大強度の３５％）未満の正規化強度は、バックグラウンドノイズとみなされ、ゼロに設定されることができる。付加的に、マイクロバブルの位置を見つけるために、極大値探索が実行されることができる。いくつかの例において、識別されたマイクロバブルが分離可能であり、クラスタ化されていないことを確実にするために、任意のＰＳＦ領域（例えば、マイクロバブル領域）内で１つのマイクロバブル（例えば、最大強度を有するマイクロバブル）のみが識別されることができる。いくつかの例において、マイクロバブルは、ＳＲＩ画像を生成することに関して上述したものと同様の方法によって識別されることができる。

ブロック４１２及び５１２において、マイクロバブルのローカライゼーションが実行されることができる。ローカライゼーションは、識別された各マイクロバブル（例えば、マルチピクセルスポット）の視覚的表現を生成することを指し、これは、このステップにおいて確立されることができる。識別されたマイクロバブルは、マイクロバブルのうち可視化するピクセルを選択するための閾値又は他のアルゴリズムを適用するフィルタを通過される。閾値を有するフィルタの例において、閾値を超えるマイクロバブルのピクセルのみが視覚化されることができる。閾値（例えば、マイクロバブルの最大強度の７０％、８０％、９０％）は、異なる撮像セッティング又は検査タイプに基づくプリセットに基づいて、予め規定されることができる。典型的には、閾値は、マイクロバブルの最大強度の１００％より小さく、５０％より大きい。この閾値は、空間解像度を調整するために使用されることができる。より高い空間解像度（例えば、より少ないピクセル）の場合、より長い取得時間が使用されることができる。より低い空間解像度（例えば、より多くのピクセル）の場合、より短い取得時間が使用されることができる。マイクロバブル領域（例えば、ＰＳＦ）内で、強度比（例えば、最大強度に対して正規化された）が閾値より大きい場合、ピクセルは、マイクロバブルの表現として規定されることができる。他の例では、フィルタは、視覚化するピクセルを選択するための他のアルゴリズム又は演算子を有することができる。例えば、フィルタは、その強度がマイクロバブル、全てのマイクロバブル、又は画像の平均信号強度よりも大きいピクセルのあるパーセンテージを選択してもよい。

いくつかの例において、異なる強度値が、マイクロバブル表現（例えば、視覚化）の異なるピクセルに割り当てられてもよい。いくつかの例において、マイクロバブル表現内のピクセル強度は不変のままであり、マイクロバブルピクセル強度の残り（例えば、視覚化されていないマイクロバブルの部分）は、ゼロに設定されることができる。他の例では、値割り当てのための異なるアルゴリズムが実施されることができる。例えば、いくつかの例において、閾値を上回るマイクロバブルの全てのピクセルが、均一な強度値に設定されることができる。均一強度は、いくつかの例において閾値を上回るピクセルの平均強度、又は閾値を上回るピクセルの最大強度に基づくことができる。

動き補償が、マイクロバブル累積の前に実行されることができる。破線のボックス４０１及び５０１によって示されるように、動き補償は、本開示の様々な例において、強調ＣＡＩのプロセス中の異なる時点に提供されることができる。いくつかの例において、組織画像４１４及び５１４が動き補償のために使用されることができる。すなわち、組織画像４１４及び５１４内の組織構造の動きを使用して、動きによる変位を推定することができる。いくつかの例において、コントラスト画像のみに対して動き補償が使用されることができる。マルチフレームループ４０２にあまり動きがない場合、コントラスト画像は、図３に示されるようにボックス４０１で組織画像経路をバイパスして、強調ＣＡＩのために単独で使用されることができる。しかしながら、いくつかのアプリケーションでは、コントラスト画像のみを使用することは信頼性が低い場合がある。

図３に図示する例では、動き補償が、マイクロバブルローカライゼーションの後に実行される。ブロック４１６において、組織画像４１４から変位推定が実行される。ブロック４１８では、ブロック４１６で計算された推定変位は、ブロック４１２に示すマイクロバブルローカライゼーションステップの出力において動きを補償するために使用されることができる。

代替として、図４に示されるように、動き補償は、マイクロバブル識別に先立って実行されることができる。図４の破線のボックス５０１は、ブロック５１０でマイクロバブルのローカライゼーションが実行される前に、ブロック５１６で計算された組織画像５１４からの推定変位が、ブロック５１８でコントラスト画像上の動きを補償するために使用されることを示す。図４に示される方法は、動き補償されたコントラスト画像の表示を可能にすることができる。しかしながら、図３に示される方法は、動き補償の計算コストを低減することができるが、表示のために動き補償されたコントラスト画像を提供しないという犠牲を払うことになりうる。

動き補償の後、ブロック４１０及び５２０において、マイクロバブル累積が実施される。高解像度画像４２２及び５２２は、累積ステップから出力される。いくつかの例において、累積は、マルチフレームループからの複数の画像フレーム、例えば、連続する画像フレームを合計することによって実施されることができる。いくつかの例において、複数のフレームが合計され、その後に正規化ステップが続くことができる。いくつかの例において、複数フレームを解析して、画像内の各位置に対する最大ピクセル強度が決定されることができ、最大ピクセル強度値が、最終画像５２２を生成するために使用されることができる。マイクロバブルの識別及びローカライゼーションが、ＩＱ及び／又はＲＦデータを処理することによって実行される例では、複数の送信／受信イベントからの処理された超音波信号が、合計されることができ、又は他のやり方で組み合わされることができる。次いで、組み合わされた超音波信号は、最終画像を生成するための他の処理コンポーネント（例えば、Ｂモードプロセッサ、スキャンコンバータ）に供給されることができる。

図５は、フローファントムの例示的なＣＡＩ、強調ＣＡＩ、及びＳＲＩ画像を示す。従来のＣＡＩ画像を、ペイン（ａ）に示す。本開示の例による強調ＣＡＩ画像は、ペイン（ｂ）に示され、ＳＲＩはペイン（ｃ）に示される。データ収集時間は１８０ｓ、フレームレートは１２Ｈｚであった。ペイン（ｂ）における強調ＣＡＩ画像は、ペイン（ａ）における従来のＣＡＩと比較して、より良好な空間解像度及びより良好なＣＴＲを示す。加えて、データ取得時間内に累積されたローカライズされたマイクロバブルの数が不十分であるために、ペイン（ｃ）に示されるＳＲＩ画像は、ファントム血管の視覚化において多くの「孔」を有しており、ファントム血管は、完全には充填されていない。

図６は、ヒト肝臓のインビボ画像の例を示す。ペイン（ａ）は、並べられたコントラスト画像（左側）及び組織画像（右側）を示す。ペイン（ｂ）は、従来のＣＡＩ画像を示し、ペイン（ｃ）は、本明細書で説明する例による強調ＣＡＩ画像を示し、ペイン（ｄ）は、ＳＲＩ画像を示す。データ収集時間は１７ｓ、フレームレートは１７Ｈｚであった。この例では、肝臓の有意な呼吸運動が認められた。ペイン（ｃ）に見られるように、強調ＣＡＩ画像は、ペイン（ｂ）に示される従来のＣＡＩと比較して、より良好な空間解像度を示す。更に、不十分なデータ取得時間のために、ペイン（ｄ）に示されるＳＲＩ画像は、多くの「孔」による不良充填のために適切に形成されていない。

図５及び図６に提供される例は、本明細書で説明される提案されるシステム及び方法の潜在的な利点（例えば、強調ＣＡＩ）、すなわち、従来のＣＡＩと比較してより良好な空間解像度、通常のＣＥＵＳフレームレートを使用する能力、及び／又はＳＲＩと比較してより短いデータ取得時間を実現する。更に、本明細書に記載されるシステム及び方法は、ユーザが、画像の空間解像度を制御するために、マイクロバブルの表現（例えば、ピクセルの数）を調整することを可能にする。これにより、ユーザは、解像度と取得時間との間のトレードオフをより制御することができる。

コンポーネント、システム、及び／又は方法がコンピュータベースのシステム又はプログラマブルロジックなどのプログラマブルデバイスを使用して実現される様々な例では、上述のシステム及び方法が、「Ｃ」、「Ｃ＋＋」、「ＦＯＲＴＲＡＮ」、「パスカル」、「ＶＨＤＬ」などの様々な既知の又は後に開発されるプログラミング言語のいずれかを使用して実現されうることを理解されたい。従って、上述のシステム及び／又は方法を実施するようにコンピュータなどのデバイスに指示することができる情報を有することができる、磁気コンピュータディスク、光ディスク、電子メモリなどの様々な記憶媒体が準備されることができる。適切な装置が記憶媒体に含まれる情報及びプログラムにアクセスできると、記憶媒体は、情報及びプログラムを装置に提供することができ、したがって、装置は、本明細書に記載するシステム及び／又は方法の機能を実行することができる。例えば、ソースファイル、オブジェクトファイル、実行可能ファイルなどの適切な材料を含むコンピュータディスクがコンピュータに提供された場合、コンピュータは、情報を受け取り、それ自体を適切に構成し、様々な機能を実行するために、上記の図及びフローチャートに概説された様々なシステム及び方法の機能を実行することができる。すなわち、コンピュータは、上述のシステム及び／又は方法の異なる要素に関連する情報の様々な部分をディスクから受信し、個々のシステム及び／又は方法を実現し、上述の個々のシステム及び／又は方法の機能を調整することができる。

本開示を考慮して、本明細書で説明される様々な方法及びデバイスは、ハードウェア、ソフトウェア、及び／又はファームウェアで実現されることができることに留意されたい。更に、様々な方法及びパラメータは、例としてのみ含まれ、いかなる限定的な意味においても含まれない。本開示に鑑み、当業者は、本発明の範囲内にとどまりつつ、独自の技術及びこれらの技術に影響を与えるために必要な装置を決定する際に、本発明の教示を実現することができる。本明細書で説明されるプロセッサのうちの１つ又は複数の機能は、より少ない数又は単一の処理ユニット（例えば、ＣＰＵ）に組み込まれてもよく、実行可能命令に応答して本明細書で説明される機能を実行するためにプログラムされる特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）又は汎用処理回路を使用して実現されることができる。

本システムは、超音波イメージングシステムを特に参照して説明されてきたが、本システムは１つ又は複数の画像が系統的な方法で得られる他の医療用イメージングシステムに拡張されることができることも想定される。従って、本システムは、腎臓、精巣、乳房、卵巣、子宮、甲状腺、肝臓、肺、筋骨格、脾臓、心臓、動脈及び血管系、並びに超音波誘導介入に関連する他の画像応用に限定されるものではないが、画像情報を取得及び／又は記録するために使用されることができる。更に、本システムは、本システムの特徴及び利点を提供することができるように、従来の撮像システムと共に使用されることができる１つ又は複数のプログラムを有することもできる。本開示の特定の追加の利点及び特徴は、本開示を検討することにより当業者に明らかになり得るか、又は本開示の新規なシステム及び方法を採用する当業者によって経験されることができる。本システム及び方法の別の利点は、従来の医用画像システムを容易にアップグレードして、本システム、装置、及び方法の特徴と利点を組み込むことができることである。

当然ながら、本明細書に記載されている実施例、例、又はプロセスのいずれか１つが、１つ又は複数の他の実施例、例、及び／又はプロセスと組み合わされてもよく、本システム、装置、及び方法に従って、別々の装置又は装置部分の間で分離され及び／又は実行されてもよいことを理解されたい。

最後に、上記の説明は、本システム及び方法を単に例示することを意図しており、添付の特許請求の範囲を任意の特定の例示又は例示のグループに限定するものとして解釈されるべきではない。従って、本システムを例示的な例を参照して特に詳細に説明したが、当業者であれば、以下の特許請求の範囲に記載される本システム及び方法のより広く意図された精神及び範囲から逸脱することなく、多数の修正及び代替例を考案することができることも理解されたい。従って、本明細書及び図面は例示的なものであり、添付の請求項の範囲を限定することを意図したものではない。

Claims (22)

1. 超音波イメージングシステムであって、
   複数の送受信イベントに関する超音波信号を受信する超音波プローブと、
   前記超音波プローブと通信する少なくとも１つのプロセッサと、
   を有し、前記プロセッサが、
   前記複数の送受信イベントに関する前記超音波信号においてマイクロバブルを識別するステップと、
   前記識別されたマイクロバブルの個々のマイクロバブルを複数のピクセルとして表現するステップであって、前記識別されたマイクロバブルの個々のマイクロバブルに対する前記複数のピクセルは、前記超音波イメージングシステムの点拡がり関数より小さい、ステップと、
   前記複数の送受信イベントに関する前記表現されたマイクロバブルを含む前記超音波信号を組み合わせて、コントラスト強調累積画像を形成するステップと、
   を実行するよう構成される、超音波イメージングシステム。
2. 前記複数のピクセルの数は、前記超音波信号に適用されるフィルタに少なくとも部分的に基づく、請求項１に記載の超音波イメージングシステム。
3. 前記フィルタが閾値を有し、前記閾値は、前記識別されたマイクロバブルを表現するために使用される前記複数のピクセルの数を決定する、請求項１に記載の超音波イメージングシステム。
4. ユーザ入力を受信するユーザインタフェースを更に有し、前記ユーザ入力が前記閾値を有する、請求項３に記載の超音波イメージングシステム。
5. 前記少なくとも１つのプロセッサは、前記複数の送受信イベントの前記超音波信号に対応する複数の超音波画像を形成するよう構成され、前記少なくとも１つのプロセッサは、前記超音波信号が前記複数の超音波画像を形成するために使用された後に、前記超音波信号内のマイクロバブルを識別するように構成される、請求項１に記載の超音波イメージングシステム。
6. 前記少なくとも１つのプロセッサは、マイクロバブルを識別する前に、前記複数の超音波画像を分析して、組織構造から生じる超音波信号と、前記マイクロバブルから生じる超音波信号とを分離するように構成される、請求項５に記載の超音波イメージングシステム。
7. 前記少なくとも１つのプロセッサは更に、前記超音波信号にクラッタ除去フィルタを適用するよう構成される、請求項１に記載の超音波イメージングシステム。
8. 前記クラッタ除去フィルタは、有限インパルス応答ハイパスフィルタ、無限インパルス応答ハイパスフィルタ、多項式最小二乗曲線フィッティングフィルタ、又は特異値分解ハイパスフィルタのうちの少なくとも１つを有する、請求項７に記載の超音波イメージングシステム。
9. 前記少なくとも１つのプロセッサは、動き補償を実行するように構成される、請求項１に記載の超音波イメージングシステム。
10. 前記動き補償が、前記表現されたマイクロバブルに対して実行される、請求項９に記載の超音波イメージングシステム。
11. 前記少なくとも１つのプロセッサは、前記複数の送受信イベントの前記超音波信号に対応する複数の超音波画像を形成するように構成され、前記動き補償が、前記複数の超音波画像に対して実行される、請求項９に記載の超音波イメージングシステム。
12. 複数の超音波画像を受信するステップと、
    前記複数の超音波画像の個々の超音波画像においてマイクロバブルを識別するステップと、
    前記識別されたマイクロバブルを複数のピクセルとして表現するステップであって、前記識別されたマイクロバブルの個々のマイクロバブルの前記複数のピクセルが点拡がり関数より小さい、ステップと、
    前記複数の超音波画像の個々の超音波画像の少なくとも２つを組み合わせて、コントラスト強調累積画像を提供するステップと、
    を有する方法。
13. 前記複数のピクセルが閾値に基づいており、前記閾値を上回る識別されたマイクロバブルのピクセルのみが、前記複数の超音波画像の個々の超音波画像において表される、請求項１２に記載の方法。
14. 前記閾値をユーザ入力に基づいて設定するステップを更に有する、請求項１３に記載の方法。
15. 前記マイクロバブルを識別するステップが、前記複数の超音波画像の個々の超音波画像に対して極大値探索を実行することを含む、請求項１２に記載の方法。
16. 前記マイクロバブルを識別するステップが、前記複数の超音波画像の個々の超音波画像に対して強度に基づく閾値処理を実行することを更に含む、請求項１５に記載の方法。
17. 前記点拡がり関数によって規定される領域内に１つの極大値のみが見つけられることができる、請求項１５に記載の方法。
18. 前記複数の超音波画像の個々の超音波画像をクラッタ除去フィルタに通すステップを更に有する、請求項１２に記載の方法。
19. 前記識別されたマイクロバブルを表現した後に、動きによる変位を推定するステップと、
    前記推定された変位に基づいて、前記表現されたマイクロバブルの位置を調整するステップと、
    を更に有する、請求項１２記載の方法。
20. 前記複数の超音波画像の個々の超音波画像においてマイクロバブルを識別する前に、動きによる変位を推定するステップと、
    前記推定された変位に基づいて、前記複数の超音波画像の個々の超音波画像を調整するステップと、
    を有する、請求項１２に記載の方法。
21. 前記複数の超音波画像の個々の超音波画像における組織構造の動きが、前記変位を推定するために使用される、請求項２０に記載の方法。
22. 前記複数の超音波画像のコントラスト画像から前記複数の超音波画像の組織画像を分離するように、前記複数の超音波画像をフォーマットするステップを更に有し、前記複数の超音波画像の個々の超音波画像は、前記コントラスト画像に対応する、請求項１２に記載の方法。

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