JP2023548365A - 超音波画像の質を改善するためのシステム及び方法 - Google Patents

超音波画像の質を改善するためのシステム及び方法 Download PDF

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Abstract

超音波画像の質を改善するためのシステム及び方法が提供される。幾つかの実施態様では、複数の各受信素子で受信されたエコーからデータセットを生成できる。このデータセット間のデータをマスキングして、データを含め又は排除することができる。次に該マスキングされたデータセットをビームフォーミングして、超音波画像を形成することができる。【選択図】図２

Description

(関連出願の相互参照)
本出願は、その全体が引用により本明細書中に組み込まれている、2020年11月2日出願の米国仮特許出願第63/108,809号(名称:「超音波画像の質を改善するためのシステム及び方法(Systems and Methods for Improving Ultrasound Image Quality)」)の利益を請求するものである。
本出願は又、次の米国特許出願:米国特許第8,007,439号(名称:「複数開口部を用いて超音波画像を形成する方法及び装置(Method and Apparatus to Produce Ultrasonic Images Using Multiple Apertures)」)、米国特許第9,247,926号(名称:「複数開口医療用超音波トランスデューサ(Multiple Aperture Medical Ultrasound Transducers)」;米国特許第9,146,313号(名称:「複数開口超音波画像化を用いた点源送信及び音速の修正(Point Source Transmission and Speed-of-Sound Correction Using Multi-Aperture Ultrasound Imaging)」;米国特許第9,668,714号(名称:「重み付け係数を適用して超音波画像の質を改善するシステム及び方法(Systems and Methods for Improving Ultrasound Image Quality by Applying Weighting Factors)」;米国特許第9,986,969号(名称:「超音波画像化システムメモリーアーキテクチャ(Ultrasound Imaging System Memory Architecture)」;米国特許第9,572,549号(名称:「複数開口プローブのキャリブレーション(Calibration of Multiple Aperture Probes)」;米国特許9,510,806号(名称:「超音波トランスデューサアレイ及び複数開口プローブアセンブリのアラインメント(Alignment of Ultrasound Transducer Arrays and Multiple Aperture Probe Assembly)」;米国特許9,883,848号(名称:「見かけの点源送信トランスデューサを使用する超音波画像化(Ultrasound Imaging Using Apparent Point-Source Transmit Transducer)」;米国特許10,401,493号(名称:「ネットワークベースの超音波画像化システム(Network-Based Ultrasound Imaging System)」;米国特許10,380,399号(名称:「対象物の運動を検出するための超音波画像化システム及び方法(Ultrasound Imaging Systems and Methods for Detecting Object Motion)」;並びに米国特許出願公開第2017/0209121号(名称:「疎配列の超音波画像化(Ultrasound Imaging with Sparse Arrays)」に関する。これら特許及び特許出願のそれぞれの全ての内容は、引用により本明細書中に組み込まれている。これら関連出願は、本明細書では「本出願人」の先の特許及び特許出願を指すこともある。
(引用による組み込み)
本明細書に特段の記載がない限り、本明細書で言及される全ての特許、出版物、及び特許出願は、それぞれの出版物及び特許出願が引用により特定されかつ個別に本明細書中に組み込まれると示されたかのように、引用により本明細書中に組み込まれるものとする。
(分野)
本発明は、一般に、超音波画像化に関し、より詳細には、ノイズを最小化することによって超音波画像化の質を改善するためのシステム及び方法に関する。
(背景)
従来の超音波画像化では、超音波エネルギーの集束ビームを検査するべき体組織へと送信し、戻されたエコーを検出し、プロットして画像を形成する。超音波は診断目的で広く使用されているが、従来の超音波法は、スキャニング深度、スペックルノイズ、低い横方向分解能、不明瞭な組織、及びその他のこれら問題によって大きな限界があった。
体組織へ高周波の音波を当てるためには、超音波ビームを、通常はフェーズドアレイ又は成形トランスデューサ(shaped transducer)のいずれかによって形成して集束する。フェーズドアレイ超音波法は、医学的超音波検査で画像を形成するために狭い超音波ビームを誘導して集束させる、一般的に使用されている方法である。フェーズドアレイプローブは、多数の小型超音波トランスデューサ素子を備え、それぞれの該素子を個別にパルスすることができる。超音波パルスのタイミングを変化させることにより(例えば、一列に沿って素子を1つずつ順にパルスすることによって)、建設的(強め合い)干渉パターンが設定され、選択された角度でビームが指向される。これは、ビーム誘導として知られている。このように誘導した超音波ビームは次に、検査されるべき組織又は対象物を通過し得る。次いで、複数のビームからのデータを組み合せて、対象物のスライス断面を示す視覚画像が形成される。
従来から、超音波ビームを送信するために使用されるものと同じトランスデューサ又はアレイが、戻ってくるエコーを検出するために使用されている。この設計構成は、横方向分解能が低く、医療用途での超音波画像化の使用において中心に存在する最も大きな制限の1つである。横方向分解能は、理論的には超音波プローブの開口幅を広げることによって改善できるが、開口部のサイズ拡大は実施上の問題が伴うので、開口部は小さくしなければならない。疑う余地のないことであるが、超音波画像化は、たとえこの制限があっても非常に有用である。しかしながら分解能が向上すれば更に有効となるであろう。
超音波画像化分野での著しい改善が複数開口画像化の創作によりなされ、その例は本出願者の先行特許及び特許出願に示され説明されている。複数開口画像化の方法及びシステムは、超音波信号の送信及び受信の両方を離れた開口部で行うことを可能とする。
(開示の概要)
超音波画像化におけるノイズ減少方法が提供され、該方法は、第1の非集束超音波パルスを、複数開口超音波アレイで、1以上の種類の、骨を含む組織を有する目的領域に送信すること、該複数開口超音波アレイの1以上の受信素子で該目的領域からのエコーを受信すること、該1以上の各受信素子に関して、該目的領域内の複数のピクセルのためのデジタルデータセットを形成すること、該デジタルデータセットの全ての平均化を実施すること、データを含む又は除外する、予め設定しておいた数学的条件を使用して、該デジタルデータセットからのデータ値をマスキングするために、コントロールを適用すること、マスキングされたデータセット出力を生成すること、及び、該マスキングされたデータセット出力をビームフォーミングして、1以上の超音波画像を生成すること、のステップを含む。
幾つかの実施態様では、前記予め設定しておいた数学的条件は、前記デジタルデータセットそれぞれの平均の割合(percentage)に基づいて、データをマスキングする。
別の実施態様では、前記予め設定しておいた数学的条件は、予め設定しておいた、前記平均の割合から外れるデータを排除する。
幾つかの実施態様では、前記マスキングされたデータセット出力は、1以上の3D超音波画像を生成する。
幾つかの例では、前記予め設定しておいた数学的条件は、前記デジタルデータセットそれぞれの平均の割合に基づいて、データをマスキングするものである。
1の実施態様では、前記ビームフォーミングがリアルタイムで実施され、新たなマスキングされたデータセット出力を変更又は選択するために、新たなデータを使用してもよい。
幾つかの例では、前記方法は更に、前記マスキングされたデータ値を調整することを含む。
1の実施態様では、前記方法は、第2の非集束超音波パルスを前記目的領域へ送信すること、及び、該目的領域からのエコーを1以上の受信素子で受信することを含む。
幾つかの実施態様では、前記マスキングされたデータセット出力のビームフォーミングは、前記目的領域全体又はそのサブセットの画像を生成する。
1の実施態様では、前記エコーは、同一のアレイの1以上の素子から受信されてもよい。
別の実施態様では、前記第1の非集束超音波パルスが、前記第2の非集束超音波パルスよりも多い超音波トランスデューサで送信される。
幾つかの例では、前記第2の非集束超音波パルスが、前記第1の非集束超音波パルスよりも多い超音波トランスデューサで送信される。
超音波画像化におけるノイズ減少方法が提供され、該方法は、第1の非集束超音波パルスを、複数開口超音波アレイで1以上の種類の組織を有する目的領域に送信すること、該複数開口超音波アレイの1以上の受信素子で該目的領域からのエコーを受信すること、第1受信部素子により受信されたエコーの第1デジタルデータセットを形成すること、第2受信部素子により受信されたエコーの第2デジタルデータセットを形成すること、該第1デジタルデータセット及び該第2デジタルデータセット内で類似するデータグループを特定すること、該第1デジタルデータセット及び該第2デジタルデータセット間で共通値が共有されている場合に、該類似するデータを関連付けること、共通値が共有されている場合にデータをマスキングすること、該第1デジタルデータセット及び該第2デジタルデータセット内のギャップ値を、ゼロ又は別の値まで低下させること、マスキングされたデータセット出力を生成すること、並びに、該マスキングされたデータセット出力をビームフォーミングして、1以上の超音波画像を生成すること、のステップを含む。
超音波画像化におけるノイズ減少方法が提供され、該方法は、第1の非集束超音波パルスを、複数開口超音波アレイで1以上の種類の組織を有する目的領域に送信すること、該複数開口超音波アレイの1以上の受信素子で該目的領域からのエコーを受信すること、第1受信部素子により受信されたエコーの第1デジタルデータセットを形成すること、第2受信部素子により受信されたエコーの第2デジタルデータセットを形成すること、該第1デジタルデータセット及び該第2デジタルデータセット内で類似するデータグループを特定すること、該第1デジタルデータセット及び該第2デジタルデータセット間で共通値が共有されている場合に、該類似するデータを関連付けること、共通値が共有されている場合にデータをマスキングすること、該第1デジタルデータセット及び該第2デジタルデータセット間のギャップから維持されたデータのみを保持すること、マスキングされたデータセット出力を生成すること、並びに、該マスキングされたデータセット出力をビームフォーミングして、1以上の超音波画像を生成すること;のステップを含む。
(図面の簡単な説明)
本発明の新規な特徴を、添付の特許請求の範囲で特に説明する。本発明の特徴及び利点は、本発明の原理が利用されている例示的な実施態様を説明する下記の詳細な説明、及び下記に説明される添付の図面を参照すればより良く理解できるであろう。
図1Aは、3つのトランスデューサアレイを備えた複数開口画像化プローブ及び幾つかの画像化されるべき点の概略図である。
図1Bは、3つのトランスデューサアレイの、各素子から来た受信波形の図である。
図1Cは、3つのトランスデューサアレイの、各素子と関連するチャネルでのデジタルデータ情報を表す。
図2は、目的領域を画像化する複数開口pingベースシステムから生データを収集すること、同じ送信pingからのエコーデータを受信した異なる素子からのデータを区分すること、データ内の大きな差分(differential)を特定すること、より大きな値をマスキングすること、その後その画像をビームフォーミングすること、のプロセスをマッピングした図解である。
図3は、目的領域を画像化する複数開口pingベースシステムから生データを収集すること、同じ送信pingからのエコーデータを受信する異なる素子からのデータを区分すること、データストリング間のデータ値を平均化すること、次に、データ内の平均値からの選択可能な割合から外れるデータをマスキングすること、その後、画像をビームフォーミングすること、のプロセスをマッピングした図解である。
(詳細な説明)
様々な実施態様を、添付の図面を参照して詳細に説明する。特定の例及び実施についての言及は、例示目的であり、本発明の範囲又は特許請求の範囲を限定することを意図するものではない。
本開示は、標的の画像点(即ち、所与のピクセル若しくはボクセル)内のノイズを軽減又は排除することによって、pingベースの複数開口画像化(「PMA」画像化)システムによって生成される超音波画像の質を改善するためのシステム及び方法を提供するものであり、そのノイズは、標的の画像点とは非常に異なったエコー源性特性を有し、時間的に隣接する構造によって引き起こされる。そのようなノイズは、本明細書では「隣接ノイズ(neighbor noise)」と称することがある。
下記並びに本出願人の先の特許及び特許出願に更に詳細に記載されているように、PMA画像化は、超音波「ping」の送信を含み、そのエコーは、送信部からある程度離れた位置にある受信素子によって受信され得る。各受信エコー信号は、送信部及び受信部の位置並びにping送信及びエコー受信間の時間間隔によって定義される楕円に沿って存在する。このような楕円(即ち、データサンプル)を、それらの交点が強調されるように組み合せることによって、画像を形成することができる。各交点は、二次元画像又は三次元画像の画像点でもよい。しかし、1の誤った楕円が、同一の画像点に寄与する他のものよりも実質的に高い又は低い値を有する場合、その誤った楕円の値が支配的になり、その画像点は、その画像点によって表される実際の対象物より明るく又は暗くなるであろう。
明るい対象物及び暗い対象物の両方が同時的な楕円(即ち、「隣接する楕円」)上にあるとき、誤った楕円が画像点に寄与することがある。これは、送信部、反射対象物、及び受信部間の経路における材料の相違若しくは異なる構造を原因として、又は、画像化された目的領域内で互いに近傍に位置する明るい反射体及び暗い反射体を原因として生じる可能性がある。この現象は例えば、硬膜外腔のすぐ内側にあって椎骨の強力な反射体に囲まれている脊髄を画像化する場合に問題を生じるであろう。同様に、PMAシステムを用いて頭蓋骨内を画像化する場合に、脳室が頭蓋骨の内側表面に隣接していると、(相対的に暗い)脳室が(相対的に明るい)頭蓋骨から区別できないことがある。これら及び他の多くの画像化シナリオにおいて、所与の反射体を表す所与の画像点の総和には、その所与の反射体とは実質的に異なるエコー源性特性(即ち、実質的により明るい又はより暗い)を有する隣接する構造を表す1以上の楕円が、意図せずに含まれる可能性がある。この「隣接ノイズ」現象は、境界を曖昧にし、そうでなければ画像中に視認可能であろう実際の構造を不明瞭にする効果を生じ得る。
幾つかの実施態様では、隣接ノイズは、画像又は画像領域に寄与するデータサンプルを評価して、許容できない程度の隣接ノイズを含むデータサンプルを特定することによって、軽減又は除去することができる。この特定がなされると、最終画像に対するその隣接ノイズデータサンプルの影響を最小化し得る。幾つかの実施態様では、サブビジュアルデータ解析を使用して、実質的な隣接ノイズを有するデータサンプルを含む可能性がある、データサンプル、データサンプルグループ、又は画像点領域を特定することができる。
ノイズを含むデータサンプルは、一般に、収集された全データサンプルをそれぞれの画像点(例えば、ピクセル若しくはボクセル)にマッピングすること、次に、各画像点について、その画像点に寄与するデータサンプルセットをまとめて評価すること、そしてそのセットに関して許容不能な高レベルノイズを含む個々のデータサンプルを特定すること、によって特定し得る。この特定がなされると、最終画像に対するノイズを含むデータサンプルの影響は、そのノイズを含むデータサンプルの値を調整する、重み付けする、無視するか、又は改変することによって、軽減若しくは排除し得る。このような方法の様々な例及び実施態様が、本明細書で説明される。
様々な実施態様が、様々な解剖学的構造又はインプラントされた医療機器の超音波画像化に関して本明細書で説明されるが、本明細書に示され、説明される多くの方法並びに装置を、他の用途、例えば非解剖学的構造及び対象物の、画像化及び評価にも使用することができることが理解されるであろう。
(pingベースの複数開口画像化)
本明細書に記載のシステム及び方法の幾つかの実施態様は、pingベースの複数開口画像化(「PMA」画像化)と称される独特な画像化モダリティに基づく。pingベースの複数開口画像化の入門的説明を下記に提供する。pingベースの複数開口画像化の実施に有用な方法及び構造の更なる詳細、例、実施態様、及び用途は、上記で言及した本出願人の先の特許出願に記載されている。
簡潔には、PMA画像化は、一連の非集束二次元又は三次元「ping」を媒体へ、「送信開口部」(これは、1つの変換構造若しくは協調して動作するトランスデューサ群から構成されてもよい)から送信すること、次に各pingのエコー及び／又は通過伝送(through-transmission)によって生成される信号を受信すること、並びに保存することを含む。信号は、「開口部」へグループ分けし得る多くの「受信素子」(それぞれ、1以上の変換構造で構成される)によって受信できる。受信トランスデューサは、そのトランスデューサに衝突するエネルギー強度に比例する振幅を有する時変アナログ信号を生成する。このアナログ信号は、サンプリングレートでデジタルサンプリングされてもよく、その後、そのデジタルサンプルが保存されてもよい。各デジタルサンプル値は、受信した超音波の強度に比例し得る。各デジタルサンプルは、媒体の幾らかの反射的構造又は透過的構造の「エコー」を表す場合がある。単一の受信トランスデューサ素子により受信されたデジタルサンプルは、本明細書の幾つかの実施態様で記載されるように、「サブストリング」に細分化可能な、データサンプルの「ストリング」に組織化し得る。そのサンプルを、画像化された媒体の位置にマッピングし、各画像点(例えば、ピクセル若しくはボクセル)に輝度(及び／又は色)値を、寄与するデータサンプルの値に比例させて割り当てることによって画像を形成することができる。
「明るい」及び「暗い」等の用語が、本明細書で画像点及びデータサンプルに関して使用されるが、当業者は、表示された画像の輝度又はコントラストは調整され得るため、かかる用語が絶対的ではないことを認識するであろう。その代わりに、これらの用語は相対的な意味で使用され、通常は必ずしも「明るい」とは言われないが高い反射性又は「エコー源性」構造を表すこれらデータサンプル及び画像点を、通常は必ずしも「暗い」とは言われないが最小の反射性構造のものから識別する。勿論、幾つかの画像化システムでは、より大きなエネルギー強度のサンプルが暗点として表示される一方、より低いエネルギー強度のサンプルがより明るい点として表示されるような、逆の規定を設定することもできる。いずれの規定においても、本明細書に記載のシステム及び方法の文脈では、用語「明るい」は、(そのエネルギーが、画像化構造からの反射後に受信されたか、又は画像化構造を通過伝送後に受信されたかにかかわらず)より大きな受信エネルギー強度の点を表現することを意図し、その一方、「より暗い」点は、相対的に低い受信エネルギー強度のものである。
(pingベースの複数開口画像化システムからのビームフォーミング画像)
媒体の全サブ画像を、各受信素子によって生成された信号から得てもよい。1の共通開口部の複数素子から得られたサブ画像を互いに組み合せて、「第1レベル」画像を生成してもよい。複数のping送信(同一若しくは異なる送信開口部から送信されたもの)からのサブ画像及び／又は第1レベル画像を組み合せて、「第2レベル」画像を生成してもよい。複数の受信開口部からの第2レベル画像を組み合せて、「第3レベル」画像を生成してもよい。画像層の結合順序は多くの並べ替えが可能であり、そのためサブ、第1、第2、及び第3レベル画像は、必ずしもその名前の順番で形成される必要はない。
送信素子及び／又は受信素子が二次元又は三次元において互いに間隔がある場合、「画像」(サブ画像を含む)は、三次元ボクセルで構成された三次元ボリュームでもよい。そのようなボリュームの二次元断面はいずれも、二次元ピクセルのマトリックスとして選択されて表示できる。用語「画像点」は、二次元又は三次元画像の個別の構成要素(例えば、ピクセル若しくはボクセル)を指すために使用できる。
トランスデューサ素子によって信号が受信されると、その信号はデジタルデータシーケンスへ変換され、揮発性及び／又は不揮発性メモリ装置に保存されてもよい。このデータシーケンスエントリ内の各エントリは、「データサンプル」と称することもある。用語「データサンプル」は又、複数のデータエントリを集成すること(例えば、平均化すること、最小値若しくは最大値を取ること等)により得られる値、又は2以上のデータエントリ間を内挿することによって得られる値を指してもよい。
収集データサンプルからサブ画像を形成するためには、各サンプル(個別の、集成された、又は内挿されたもの)は、本明細書では「ビームフォーミング」と称するプロセスを通じて画像内での可能な位置にマッピングされる必要がある。各データサンプルは、送信素子及び受信素子の位置、ping送信時と信号受信時との時間差、並びに画像化される媒体を通る音速によって決まる、画像内での可能な位置(軌跡)の範囲を表す。
送信部が受信部と異なるポイントに位置する複数開口画像化システムでは、各サンプルの可能な位置の軌跡は二次元楕円又は三次元楕円体の形状をとり、その楕円又は楕円体の焦点には送信素子及び受信素子が位置する;参考米国特許第9,146,313号(名称:「複数開口超音波画像化を用いた点源送信及び音速の修正(Point Source Transmission and Speed-of-Sound Correction Using Multi-Aperture Ultrasound Imaging)」。用語「軌跡(locus)」(及びその複数形「軌跡(loci)」)を、楕円又は楕円体のいずれかを表すために使用してもよい。本画像化システムでは、同一の画像点で交差する軌跡を有する複数のデータサンプルを加算することにより、各画像点の正しい位置へ収束する。一つの画像点に貢献する各データサンプルは、その画像点に対する「コントリビュータ」と称することもある。楕円又は楕円体が交差する点は増強され(即ち、その個別のコントリビュータも大きな合計輝度を有する)、その点の表示され又は記録されるべき正しい位置を表す。
本プロセスは、本明細書で隣接ノイズと称される独特な形のエラーの影響を受けやすい。特定のデータサンプルが、その軌跡が或る画像点へ他のコントリビュータよりも実質的により明るくする高度のノイズを含む場合、隣接ノイズサンプルのより大きな領域が表示されて、その軌跡の形状にノイズアーチファクトを生じさせることがある。このような個々の隣接ノイズサンプルは、画像化された媒体の物理的構造に対応しない領域を強調するために、画像に有意な歪みを発生し得る。隣接ノイズによって生じる歪みは、多数の技術のいずれか（その幾つかを下記に説明する）によって特定し得る。一旦特定されれば、隣接ノイズは、画像形成時に本明細書に記載の1以上の技術によって最小化することができる。
(平均化による隣接ノイズデータサンプルの特定)
同じ画像点に対する他のコントリビュータよりも実質的により明るい、高度にエコー源性の反射体は、隣接ノイズを生じ得る問題となる。この場合、他のコントリビュータを圧倒する「明るすぎる」コントリビュータは、明るいアーチファクト又は他の偽情報を生じる可能性があるだろう。これは、データサンプル内に位置する強いエコー源性反射体がなければ、相対的に「暗い」であろう画像点において特に問題である。それに関連するが逆の様式では、より低いエコー源性反射体は、同じ画像点に対する他のコントリビュータが「暗すぎる」コントリビュータの効果を打ち消す傾向があることから予測されるよりも、はるかに暗いものとして誤って表示されることがある。従って、どちらの場合でも、隣接ノイズを表すデータサンプル(又は楕円)を特定することが有益であろう。
一般に、単一の画像点のための、送信されたping及び受信素子の異なる組み合せから生じるデータサンプルは、経路長、ルックアングル、障害物、材料、ping送信時間、又は他の要因の違いにより、反射体のより明るい若しくはより暗いエコーを明らかにするであろう。それにもかかわらず、通常の条件下で、そのような変動の程度は、経験的な試験及び/又は数学的モデリング/シミュレーションに基づいて決定されてもよい予測可能な範囲内にとどまると予測できる。このような予測範囲から有意に外れるエコー値は、ノイズ又はエラーの他の形であり得る。従って、「異常に明るい」値を体系的に定義し、任意の画像点の「異常に明るい」値へ寄与するデータサンプルを特定し、そしてその異常に明るいサンプルの有害な作用を最小化することが望ましいであろう。
幾つかの実施態様では、高ノイズに関する媒体内の全ての画像点を評価する代わりに、評価する画像点のセットを画像点の候補セットに削減することができる。例えば、幾つかの実施態様では、予め設定した値(例えば、0.0～1.0のスケールで≦0.9)未満の輝度値を有する画像点を、隣接ノイズコントリビュータ検出分析のために選択してもよい。他の実施態様では、予め設定した低い値(例えば、0.0～1.0のスケールで0.1)より大きいが、予め設定した高い値(例えば、0.8)未満の輝度値を有する画像点を、隣接ノイズコントリビュータ検出分析のために選択してもよい。
幾つかの実施態様では、隣接ノイズデータサンプルの存在に関して評価するべき画像点は、隣接する画像点、又は領域内の画像点の分析に基づいて特定し得る。例えば、全てのコントリビュータを適用した後、特定の画像点が、全ての隣接する画像点又は領域内の全ての画像点よりも実質的により高い輝度値を有する場合、その画像点は、隣接ノイズコントリビュータの可能性のあるものとしてコントリビュータ評価のために選択してもよい。他の実施態様では、隣接ノイズデータサンプルの存在に関して評価するべき画像点は、或る領域内の相対的により暗い画像点及びより明るい画像点の間の「境界」を検出するために、その領域内の画像点のグループに寄与するデータサンプルを評価することによって特定できる。このようなプロセスの例を、下記セクションで説明する。
上述の方法によって選択された全画像点又は画像点のサブセットのいずれを評価するかどうかにかかわらず、特定の画像点に対する隣接ノイズコントリビュータを特定するために、様々なプロセスを使用できる。1の例示的な実施態様では、そのようなプロセスは、送信開口部からpingを送信すること、pingからの反射信号及び／又は伝送された信号を受信すること、デジタル化すること及び受信信号を表すサンプル化したデジタルデータを保存すること、並びに保存したデータをビームフォーミングしてデータサンプルを画像点にマッピングすること、を含み得る。次に、評価すべき各画像点について、画像点に寄与するデータサンプルセットの集成値(aggregate value)を決定すること、及び、隣接ノイズコントリビュータを、期待される分散よりも大きく集成値から変動する値を有するデータサンプルとして特定すること、によって評価する。
様々な実施態様では、データサンプルを評価して隣接ノイズコントリビュータを特定するステップは、上記で言及され、引用により本明細書中に組み込まれている様々な出願に記載のように、様々なコヒーレント若しくはインコヒーレント加算ステップの前及び／又は後に実行してもよい。例えば、幾つかの実施態様では、境界領域又は他の識別可能な特徴を、データ加算後に可能であろうよりはるかに高い詳細度で検出するために、生データサンプルを任意のデータ加算ステップの前に評価してもよい。
様々な実施態様では、特定の画像点に寄与するデータサンプルセットの「集成値」は、算術平均(単純平均)、中央値(セットの全サンプル値の中間点)、最頻値(セットの最も頻出する値)、最大値(セットの最大値)、最小値(セットの最小値)、又はデータサンプルセットを記述する若しくはデータサンプルセットから得られる他の値でもよい。
様々な実施態様では、隣接ノイズデータサンプルを定義する集成値からの分散は、多く方法で定義できる。例えば、分散は、固定数値、集成値の倍数、集成値からの変化割合(パーセント)、集成値を上回る標準偏差の数、画像点に寄与するデータサンプルセットのパーセンタイル、又は、集成値からの分散の他の測定基準値でもよい。
幾つかの実施態様では、画像点への隣接ノイズコントリビュータは、その画像点に対するコントリビュータセットの平均値、中央値、最頻値、最大値、又は、他の集成値、よりも少なくともN倍大きい輝度値を有するサンプルとして定義してもよい。そのような実施態様では、Nは、少なくとも約1.0で、最大で約2.0又はそれ以上でもよい。
他の実施態様では,隣接ノイズコントリビュータは、画像点に対するコントリビュータの平均値よりもNを超える標準偏差の輝度値を有するサンプルとして定義し得る。他の実施態様では、隣接ノイズコントリビュータは、コントリビュータセットの最大値より大きな、又は最大値のN倍の、又は最大値よりM％を超えて大きな輝度値を有するサンプルとして定義し得る。他の実施態様では、隣接ノイズコントリビュータは、最頻値のN倍よりも大きい輝度値を有するサンプルとして定義してもよく、その場合、「最頻値」は、その画像点に寄与するデータサンプルセット内で最も頻繁に生じる値として定義される。幾つかの実施態様では、最頻値は、データサンプルの丸められた値に基づいて(例えば、セットの各値を予め設定した桁数に丸めてから、最も頻繁な値を決定することによって)決定してもよい。
幾つかの実施態様では、PMAシステムから複数のトランスデューサ素子によって収集された生データサンプルの数学的評価又は他の評価を、画像ビームフォーミングの前に行なって、調整されるべきデータサンプルを特定してもよい。幾つかの実施態様では、そのようなビームフォーミング前の評価は、対象物認識又はその他のような他の分析のために使用し得る。
(境界検出による隣接ノイズデータサンプルの特定)
pingベースの複数開口画像化(PMA)システムの限界は、硬組織の反射体又は反射体群が軟組織の反射体又は反射体群に隣接している場合に生じる。そのような場合、硬組織又は高エコー源性反射体(即ち、「明るい」反射体画像点)を表すピクセル若しくはボクセルに寄与するエコーデータサンプルは、硬い反射体に隣接する軟組織又は低エコー源性反射体(即ち、相対的に「暗い」画像点)を表すエコーデータサンプルよりもグレースケールで有意に強い値を割り当てられることがある。このノイズは、複数開口トランスデューサアレイ上の超音波受信素子に関して、同時間的楕円上に位置するより強いエコー信号及びより弱いエコー信号の両方によって生じ得る。従って、硬い(より明るい)反射体及び相対的に軟質の(より暗い)反射体の間の境界をより正確に検出する能力は、最終的に表示される画像においてそれらの境界を強調するために使用し得る。このような「境界検出」技術は又、画像生成前であっても、生のエコーデータの自動分析を可能にして実行可能な情報を作成することにも有用であり得る。
図1Aは、アレイ12、14、及び16を有する、皮膚表面Sに対するpingベース複数開口プローブ100を実際に示す。各アレイ内のサブアレイ又は多くの場合に個々の素子は、点a、b、c、d、e、f、g、h及びiとして示される。但し、サブアレイは、アレイ間の物理的なギャップを越えて配置されてもよく、個々のアレイ上の個々の素子に限定して考えるべきではない。ping送信は、アレイ12上の「a」にある送信開口部によって生成される波面13(破線の波面(複数可))により表され、複数の小波で示される。媒体又は組織20内の点Aは、硬い構造(例えば、アテローム性動脈硬化由来のカルシウム若しくは硬化したプラーク、又は骨等の他の硬い対象物)を表すことを意図しており、それは送信された波面13を複数の方向へ直接的に反射又は分散させ、反射された波面15(実線の波面(複数可))としてここで表される。点Aから発散された反射波面は、アレイ12、14、及び16の受信素子へ、相対的に明るい信号を提供するであろう。送信された波面13は又、媒体又は組織20を、無エコー性構造(例えば、血管若しくは他の軟組織)を表すことを意図している点Bまで通過し続け、その無エコー性構造はアレイ12、14、及び16上の素子に戻る相対的に弱い反射波面17を提供するであろう。
図1Bは、図1Aの各3つのアレイ12、14、16上の受信部a、b、c、d、e、f、g、h、及びiに戻ってくる、波面13及び17それぞれの振幅及び時間を表す波形の図である。図1Bに示されるが、対象物A及びBからの反射の振幅が観取できる。Bでの対象物の振幅は、その対象物の境界でより強く、ほとんど無エコー性の対象物内部ではより弱くなることに留意すべきである。この反射は、各受信素子から対象物までの距離に基づいて、アレイ上で異なる時間に受信される。例えば、反射が時間t＋1に受信されるので、アレイ12上の素子aは対象物Aに近いことが分かる。対照的に、対象物Aから最も遠いアレイ16上の素子iは、時間t＋4まで反射を受信しない。同じことが対象物Bについても見られ、素子b、c、及びdは対象物Bから最も近くにあり、素子iは最も遠い。
図1Cは、pingの送信に関して各受信部のデータチャネルから由来して保存される信号強度に関するデジタルデータサンプル値を示す表である。図1Cで囲まれているデータサンプルは、強い反射体Aがアレイ12素子aの近くに位置すること、そしてその信号の振幅は、プローブを横切って配置されている素子で受信されるために初めから終わりまでマッピングできることを示唆する。図示されるように、このデータは媒体20内の点Aを表しているが、たとえビームフォーミング無しでも、そして、発生源又は反射体から受信されるエコーの反射強度が更に低下しても、デジタル領域にある限り、この点はマッピング可能でありかつ追跡可能であることは明らかである。言い換えれば、たとえビームフォーミング及び画像表示が無かったとしても、点Aはデータサンプルの分析によって検出及び識別可能であろう。
更に図1Cでは、アレイ12素子aにおいて、時間が進むにつれt＋10で小信号が構築され、そしてt＋11でほとんど無信号となり、次にt＋12で再び小信号があり、その後ほとんど無信号となる。このデータは、B点から画像をビームフォーミングしたであろう場合の、B点を表すであろう。しかしながら、若干異なる時間に受信されているものの、弱い信号を挟む小信号の同様なパターンが、プローブデータ全体にわたり下っているチャネルに現れている。このパターンは、アレイ12素子b及びcへ最も近く出現し、アレイ14及び16に向かって移動する時に更に遠くなる。
図1B及び図1Cで観察される個々のping送信に関係なく、現在のpingベースの複数開口システムは、現時点で、選択可能なpingシーケンス(例えば、13、15・・・n)からの全データ及び、全ての受信部からの関連する反射データビームフォーミングされていない生データを複合して、単一のデータセットを生成する。次にこのデータセットが、ピクセル化画像へとビームフォーミングされる。その次の複合化ビームフォーミングは、弱い標的に隣接している強い標的からノイズを発生させる可能性がある。
(隣接ノイズデータサンプルの軽減)
一旦特定されれば、画像点に対する隣接ノイズコントリビュータの影響は、様々な方法で軽減し得る。幾つかの実施態様では、明るい高ノイズを含むと特定されたデータサンプルは、予め設定した小数の調整係数によって重み付けしてもよい。例えば、隣接ノイズデータサンプルの輝度は、約0.5から0.001又はそれ未満までの調整係数を乗じてもよい。調整係数の例は、0.50、0.45、0.40、0.35、0.30、0.25、0.20、0.15、0.10、0.05、0.04、0.03、0.02、0.01、0.005、0.001又はそれ未満の重みを含み得る。他の実施態様では、隣接ノイズデータサンプルは、その共コントリビュータの集成値と等しくなるように再設定してもよい。例えば、隣接ノイズデータサンプルは、特定された隣接ノイズサンプルを含むコントリビュータセットの分析から得られる中央値、平均値、最頻値、最小値、又は他の値と等しくなるように再設定してもよい。他の例では、隣接ノイズデータサンプルは、平均値、中央値、最頻値、又は他の集成値からの標準偏差の、予め設定した数に等しい若しくはそれ未満に再設定してもよい。更に他の実施態様では、隣接ノイズデータサンプルは、ゼロ又は予め設定した最小値の輝度値に再設定してもよい。幾つかの実施態様では、画像全体又は画像領域のための調整係数セットは、本明細書では、画像又は領域に適用される「マスク(マスキング)」と称されることがある。このようなマスクは、単に、画像若しくは画像領域を形成するために使用される画像点及び／又はデータサンプルに対応する調整係数のアレイでもよい。
1の実施態様では、隣接ノイズは、図2に例示されるプロセス200のようなデータマスキング技術を使用することによって実質的に低減できる。ステップ202は、ユーザがPMAシステムをその標準データ収集フォーマットで使用して目的領域を画像化することを示す。これは、PMAシステムから1以上の非集束超音波パルスを目的領域に送信することを含み得る。幾つかの実施態様では、目的領域は、骨を含む1以上の種類の組織を含み得る。PMAシステムは、リアルタイムでビームフォーミングを使用してユーザに画像を提示し得る一方で、PMAシステムは又、データセットを連続的に収集することもできる。実際、画像化セッション中に提示される画像は、画像へビームフォーミングするために利用可能な、単なるデータのサブセットでもよく、ユーザによってシステム上でのリアルタイムで、又はクラウド操作を介してリモートで、純粋に選択可能でもよい。従って、ステップ204で注目すべきことは、PMAシステムが、提示された画像だけでなく目的領域全体から、データセットを収集することである。これは、組織からエコーを受信すること、及びそのエコーを1以上のチャネル上のデジタルチャネルデータへ変換することを含み得る。
図2のステップ206では次に、目的領域内のデータを分析するプロセスを開始する。アナログからデジタルへの変換後に収集されるデータが、第1受信部素子のためのデータストリングに保存される。この受信部素子は、アレイの一部でもよいし、無指向性受信部として使用される独立した素子でもよい。リアルタイムでデータを収集して複合化するために、他の素子と連動させて使用する必要はない。従って、ステップ208で注目すべきことは、第2受信部素子を使用して、ステップ206で受信部素子データを受信部へ提供するために使用されるのと同一のpingから生じる第2のデータストリングを生成することである。同様に、206及び208と同一のping送信から生じるエコーデータが、ステップ210で記載される第3受信部素子で使用される。
次に、プロセッサがステップ212で使用され、全データストリングについて全データセット値の平均化を実行する。幾つかの実施では、データストリングは、目的領域全体(即ち、長いサンプル期間)にわたって収集してもよい。他の実施では、データは、特定のピクセル(即ち、特定のサンプル期間)のみについて収集してもよい。次にユーザは、ステップ214に記載のように、各ストリングの平均データの割合に基づいてデータをマスキングするためのコントロールを選択し得る。マスキングは、平均範囲の割合から外れるデータを、高いものも低いものも、排除する。逆に、マスキングを利用して、平均値範囲の割合内のデータを排除し、「外れ値」を残すこともできる。ステップ216では、残ったデータを使用して、ビームフォーミングプロセスでピクセル化画像を作成する。3D画像化の場合、同一のプロセスを使用してボクセル画像を作成できる。ステップ218は、このプロセスが繰り返し可能であることを示す。リアルタイム画像化の場合、新たなデータを使用して新たなマスク値を変更又は選択することができる。保存データセット又は静的データセットを扱う場合、調整マスク値は、既存のデータセットを調整可能である。
1の実施態様では、隣接ノイズは、図3のプロセス300で概説されるようにデジタルデータをグループ化することによって実質的に低減できる。ステップ302は、ユーザがPMAシステムをその標準データ収集フォーマットで使用して目的領域を画像化することを示す。ステップ304で注目すべきことは、PMAシステムが、提示された画像だけでなく、目的領域全体からデータセットを収集することである。ステップ306では、人工知能を使用して、異なるデータストリング上の類似する値のデータを既知の対象物位置にグループ化する。これは、図1及び図1Bに最もよく示されている。図1Bは、時間t＋1からt＋20の間の、異なるアレイ12、14及び16にわたる素子a～iのデジタルデータストリングを表す。異なるデータストリング中の異なる時間に現れるが、強い反射体(A)の存在の相関性は、各データストリング内に顕著に存在する。その存在は、周囲の反射体と比較すると、図1の点Aから更に離れた受信部素子にエコーが到達するにつれて識別力が弱くなることが明らかであるにも拘わらず、認識される。同様に、図1の点Bを表すと推定されるデータストリング内では、中程度の信号強度が現れた後、弱い信号が現れ、その次に再び強くなって鞍型形状となることが確認される。この反射体の振幅はより弱く動的であるが、受信時が異なっているにも拘らず、受信部データストリング内で形成され得る明確な相関性が存在する。
図3のステップ306は、データ相関性又は人工知能を使用して、類似のデータパターンをグループ又は基準として指定し、それは最終的に1の画像内に一緒に表示される。データストリング段階では、それらは名前付けされ又は番号を振られたグループ又は基準となる。ステップ308及び310は、同一のプロセスが第2及び第3受信部素子のための素子において行われることを示す。ステップ312では、本システムが、自動又は手動のいずれかで、ラベル付けされたグループ又は基準グループの間のギャップをゼロへと低減することを可能としている。逆に、ステップ314では、本システムが、ラベル付けされたグループ又は基準グループをマスキングし、基準グループ間のギャップから維持されたデータのみを保持することを可能としている。システムのコントロールは、方法312と314との間を自動的に交替するように設定でき、又はユーザがステップ312若しくはステップ314を選択可能とするように設定することもできる。
ステップ316は、このフィルタリングしたデータを使用して、画像へとビームフォーミングする。ステップ318は、新たなデータを得るプロセスを開始する。画像データは又、ステップ316の後に保存され、メモリに記憶され、次にその他のフィルタ経路を使用するデータへ追加してもよい。
どの前述の実施態様も、任意の所望の構造の複数開口画像化プローブと組み合せて使用することができる。複数開口超音波画像化プローブの例は、本明細書で言及された本出願人の先の特許出願中に提示されている。
上記説明されたシステム及び方法の実施態様は又、点源送信パルス(ping)ではなく集束フェーズドアレイ送信パルスを利用する複数開口超音波画像化システムにも有利に適用することができる。同様に、上記説明されたシステム及び方法の実施態様は又、ping送信のために複数のサブ開口部を使用する単一開口画像化システムにも有利に適用することができる。より更なる実施態様では、上述の方法は又、単一開口プローブからのフェーズドアレイ送信を用いる従来の超音波システムにも適用することができる。
本発明は、特定の好ましい実施態様及び実例の文脈で開示されているが、当業者であれば、本発明が、特別に開示された実施態様だけではなく他の代替的実施態様並びに/又は本発明及びその明らかな改変や等価物の使用にまで拡大されることを理解されよう。上記実施態様の様々な改変は、当業者には容易に明らかであり、本明細書で定義される一般原理を、本発明の趣旨又は範囲から逸脱することなく他の実施態様に適用し得る。従って、本明細書で開示される本発明の範囲は、上記の特定の開示された実施態様によって限定されるべきものではなく、下記特許請求の範囲の正しい解釈によってのみ決定されるべきである。
特に、材料及び製造技術は、当業者のレベルの範囲内で利用することができる。更に又、単数のアイテムの言及は、同じアイテムが複数存在する可能性があることを含む。より具体的には、本明細書及び添付の特許請求の範囲で使用される単数形「1つの(a)」、「及び(and)」、「前記(said)」、並びに「その(the)」は、文脈上明らかに他の意味に解釈するべき場合を除き、複数の指示対象を含む。特段の明示的記載がない限り、本明細書で使用される用語「又は」は、提示される全ての代替物を含み、一般的に使用される句「及び/又は」と本質的に同じ意味である。特許請求の範囲は、任意のいずれかの構成要素を排除するように起草できることに更に留意されたい。従って、この陳述は、請求項の構成要素の記述に関連する「だけ(solely)」及び「のみ(only)」等の排他的な語の使用、又は「否定的な」限定の使用のための、予めの基礎として役立てることを目的とする。本明細書に特段の記載がない限り、本明細書で使用される全ての技術用語及び科学用語は、本発明の属する分野の当業者が一般に理解する意味と同じ意味を有する。

Claims (14)

  1. 超音波画像化におけるノイズ減少方法であって:
    第1の非集束超音波パルスを、複数開口超音波アレイで、1以上の種類の、骨を含む組織を有する目的領域に送信すること;
    該複数開口超音波アレイの1以上の受信素子で該目的領域からのエコーを受信すること;
    該1以上の各受信素子に関して、該目的領域内の複数のピクセルのためのデジタルデータセットを形成すること;
    該デジタルデータセットの全ての平均化を実施すること;
    データを含む又は除外する、予め設定しておいた数学的条件を使用して、該デジタルデータセットからのデータ値をマスキングするために、コントロールを適用すること;
    マスキングされたデータセット出力を生成すること;及び、
    該マスキングされたデータセット出力をビームフォーミングして、1以上の超音波画像を生成すること;のステップを含む、前記方法。
  2. 前記予め設定しておいた数学的条件は、前記デジタルデータセットそれぞれの平均の割合に基づいて、データをマスキングするものである、請求項1に記載の方法。
  3. 前記予め設定しておいた数学的条件は、予め設定しておいた、前記平均の割合から外れるデータを排除するものである、請求項1に記載の方法。
  4. 前記マスキングされたデータセット出力のビームフォーミングは、1以上の3D超音波画像を生成する、請求項1に記載の方法。
  5. 前記予め設定しておいた数学的条件は、前記デジタルデータセットそれぞれの平均の割合に基づいて、データをマスキングするものである、請求項4に記載の方法。
  6. 前記ビームフォーミングがリアルタイムで実施され、新たなマスキングされたデータセット出力を変更又は選択するために、新たなデータを使用してもよい、請求項1に記載の方法。
  7. 更に、前記マスキングされたデータ値を調整することを含む、請求項1に記載の方法。
  8. 更に、第2の非集束超音波パルスを前記目的領域へ送信すること、及び、該目的領域からのエコーを1以上の受信素子で受信することを含む、請求項1に記載の方法。
  9. 前記マスキングされたデータセット出力のビームフォーミングは、前記目的領域全体又はそのサブセットの画像を生成する、請求項1に記載の方法。
  10. 前記エコーは、同一のアレイの1以上の素子から受信されてもよい、請求項1に記載の方法。
  11. 前記第1の非集束超音波パルスが、前記第2の非集束超音波パルスよりも多い超音波トランスデューサで送信される、請求項8に記載の方法。
  12. 前記第2の非集束超音波パルスが、前記第1の非集束超音波パルスよりも多い超音波トランスデューサで送信される、請求項8に記載の方法。
  13. 超音波画像化におけるノイズ減少方法であって:
    第1の非集束超音波パルスを、複数開口超音波アレイで1以上の種類の組織を有する目的領域に送信すること;
    該複数開口超音波アレイの1以上の受信素子で該目的領域からのエコーを受信すること;
    第1受信部素子により受信されたエコーの第1デジタルデータセットを形成すること;
    第2受信部素子により受信されたエコーの第2デジタルデータセットを形成すること;
    該第1デジタルデータセット及び該第2デジタルデータセット内で類似するデータグループを特定すること;
    該第1デジタルデータセット及び該第2デジタルデータセット間で共通値が共有されている場合に、該類似するデータを関連付けること;
    共通値が共有されている場合にデータをマスキングすること;
    該第1デジタルデータセット及び該第2デジタルデータセット内のギャップ値を、ゼロ又は別の値まで低下させること;
    マスキングされたデータセット出力を生成すること;並びに、
    該マスキングされたデータセット出力をビームフォーミングして、1以上の超音波画像を生成すること;のステップを含む、前記方法。
  14. 超音波画像化におけるノイズ減少方法であって:
    第1の非集束超音波パルスを、複数開口超音波アレイで、1以上の種類の、骨を含む組織を有する目的領域に送信すること;
    該複数開口超音波アレイの1以上の受信素子で該目的領域からのエコーを受信すること;
    第1受信部素子により受信されたエコーの第1デジタルデータセットを形成すること;
    第2受信部素子により受信されたエコーの第2デジタルデータセットを形成すること;
    該第1デジタルデータセット及び該第2デジタルデータセット内で類似するデータグループを特定すること;
    該第1デジタルデータセット及び該第2デジタルデータセット間で共通値が共有されている場合に、該類似するデータを関連付けること;
    共通値が共有されている場合にデータをマスキングすること;
    該第1デジタルデータセット及び該第2デジタルデータセット間のギャップから維持されたデータのみを保持すること;
    マスキングされたデータセット出力を生成すること;並びに、
    該マスキングされたデータセット出力をビームフォーミングして、1以上の超音波画像を生成すること;のステップを含む、前記方法。
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