JP2024519328A - 超解像度超音波イメージング - Google Patents

Abstract

装置（１０６）は、静止構造動き補整器（２０４）と、静止構造除去器（２０６）と、流動構造検出器（２０８）と、を含む処理パイプライン（１２４）を備える。被検者の動きに関する、静止構造および流動構造を含む一連の超音波画像内の静止構造を動き補正するように構成される。静止構造除去器は、動き補正された一連の超音波画像から静止構造を除去することで、流動構造の流動画像を生成するように構成される。流動構造検出器は、流動画像内の流動構造の最大流量を経時的に検出して、検出された最大流量の画像を生成するように構成される。検出された最大流量の画像は、超解像度超音波画像を生成するために経時的に蓄積される。【選択図】図２

Description

以下は、一般に超音波に関し、より詳細には、超解像度超音波イメージングに関する。

文献は、従来の超音波イメージングの回折限界が波長の約半分であることを示している。臨床超音波イメージングアプリケーションでは、２００ミクロン（２００μｍ）から１ミリメートル（１ｍｍ）の波長が用いられるため、微小血管系などの直径１００μｍ未満の小さな構造を撮像することができない。超解像度超音波イメージングは、従来の超音波イメージングの回折限界を超える解像度の画像を生成し、直径８μｍ以上の微小血管を可視化する。

残念ながら、超解像度超音波イメージングは、検査中にマイクロバブルをベースとした造影剤を静脈内に連続投与する侵襲的な処置である。一般に、超解像度超音波イメージングでは、個々のマイクロバブルの中心が超音波画像において経時的に追跡される。投与された造影剤中のマイクロバブルの密度はまばらで、個々のマイクロバブルが追跡されるため、密集した集団内で個々のマイクロバブルを区別することができない可能性がある。しかし、密度がまばらな場合、マイクロバブルが全循環域で分散するのに数分（例えば７分）かかることがある。

検査中、被験者は、約５０μｍの精度で数分間、静止している必要がある。残念ながら、人が数分間そのまま動かずにいることは困難である。自発的な動き加えて、取得はまた、呼吸や心拍などの無意識の動きの影響も受ける。１回の息止めで完了する従来のスキャンとは異なり、呼吸の影響を軽減するために、数分間にわたる検査で被験者に息止めを求めることは合理的ではない。自発的および無意識の動きの両方を補整するため、処理には動き補整が含まれる。長い取得時間はまた、リアルタイム表示の妨げとなる。

マイクロバブルベースの造影剤中のマイクロバブルは脆く、特定のレベルの音圧にさらされると破裂する傾向にある。破裂を防ぐため、取得シーケンスはメカニカルインデックス（ＭＩ）（キャビテーションバイオ効果の指標として用いられる）は、０．０５～０．２０に制限されてきた。米国食品医薬品局（ＵＳ ＦＤＡ）は、診断超音波イメージングのＭＩを１．９に制限している。

残念なことに、超解像度超音波イメージングで用いられる低いＭＩは、伝達エネルギーを低減させるため、信号対雑音比（ＳＮＲ）および浸透深度を低減させてしまう。

少なくとも以上のことから、超解像度超音波画像の改善されたアプローチへの未解決のニーズがある。

本出願の態様は、上記の事項およびその他に対処するものである。

一態様では、装置は処理パイプラインを備える。処理パイプラインは、被検者の動きに関する、静止構造および流動構造を含む一連の超音波画像中の静止構造を動き補正するように構成された静止構造動き補正器を備える。処理パイプラインは、動き補正された一連の超音波画像から静止構造を除去することで、流動構造の流動画像を生成するように構成された静止構造除去器をさらに備える。処理パイプラインは、流動画像中の流動構造の最大流量を経時的に検出して、検出された最大流量の画像を生成するように構成された流動構造検出器をさらに備える。検出された最大流量の画像は、高解像度超音波画像、特に超解像度超音波画像を生成するために経時的に蓄積される。

本明細書中の「超解像度超音波イメージング」という用語は、超音波画像を生成するために用いられる超音波の回折限界を超える解像度、すなわち、超音波画像の生成に用いられる超音波の波長の半分よりも小さい構造を識別するのに十分高い解像度を有する超音波画像を生成するためのプロセスを指す。本明細書中の「超解像度超音波画像」という用語は、超解像度超音波イメージングによって生成された超音波画像、すなわち、超音波画像の生成に用いられる超音波の波長の半分よりも小さい構造、例えば１００μｍより小さいサイズ、例えば５０μｍより小さいサイズ、例えば１０μｍより小さいサイズの構造を識別するのに十分高い解像度を有する超音波画像を指す。

装置は、処理パイプラインを実装するようにプログラムされた、または他の方法で構成された１以上のプロセッサを含んでもよい。プロセッサは、ＣＰＵ（central processing unit）、ＧＰＵ（graphics processing unit）、マイクロプロセッサ、および／またはその他を含んでもよい。

いくつかの実施形態では、装置は、例えば、被検者の少なくとも微小血管系の超解像度超音波イメージングを含む、超音波イメージングのために構成された撮像システムを備える。いくつかの実施形態では、撮像システムは、プローブと、プローブに動作可能に連結されたコンソールとを含む。プローブは、例えば、１次元（１Ｄ）、マトリックスまたは行－列アレイ、線形、曲線または他の形状のアレイ、完全に配列された（fully-populated）またはスパースアレイなどの、１以上のトランスデューサ要素を有するトランスデューサアレイを含んでもよい。トランスデューサ要素は、励起電気パルスを超音波圧力場に変換し、受信した超音波圧力場（エコー）を電気（例えば、無線周波数（ＲＦ））信号に変換するように構成されてもよい。エコーは、伝達された圧力場が物質、例えば赤血球、組織などと相互作用することに応答して生成される。

いくつかの実施形態では、コンソールは、トランスデューサ要素を励起する励起電気パルスを生成するように構成された送信回路と、トランスデューサ要素によって生成される電気信号、例えばＲＦ信号を受信し、任意で、調整および／または前処理するように構成された受信回路と、を含む。

いくつかの実施形態では、装置は、一連の超音波画像を生成するために、受信した電気信号、特に受信したＲＦ信号を処理するよう実装するように構成された回路、例えば、処理ユニットを含む。いくつかの実施形態では、装置は、本明細書に記載されているように、一連の超音波画像を処理して高解像度超音波画像、特に超解像度超音波画像を生成するための処理パイプラインを実装するように構成された回路、例えば同じまたは別の処理ユニットをさらに備える。受信した電気信号からの一連の超音波画像の生成および一連の超音波画像からの高解像度超音波画像、特に超解像度超音波画像の生成は、単一のプロセッサによって実装されてもよい単一の処理パイプラインの一部として実装されてもよいことが理解されるであろう。あるいは、異なる動作を複数のプロセッサ間で分散させてもよい。いくつかの実施形態では、処理パイプラインまたは処理パイプラインの一部を実装するプロセッサは、コンソールに含まれる。いくつかの実施形態では、処理パイプラインまたは処理パイプラインの一部は、コンソールとは別の演算装置の一部である。この実施形態では、本明細書に記載されているように、メモリに記憶されたＲＦ信号および／または、演算装置のメモリに記憶されたまたはコンソールから（例えば、適切な有線接続または無線接続を介して）受信されたビームフォーミングされた画像を、処理パイプラインでロードおよび処理してピーク検出の画像を生成することができる。

いくつかの実施形態では、処理パイプラインは、受信した電気信号、例えばＲＦ信号から、一連の高解像度画像を生成し、一連の高解像度画像を、（自発的および／または無意識の）被検者の動きによる静止構造の動きに対して動き補正し、動き補正された一連の高解像度画像から静止構造を除去して流動構造（例えば赤血球）の流動画像を生成し、流動画像において流動構造の最大流量の位置を検出し、ピーク検出の画像を経時的に蓄積するように構成される。装置は、ディスプレイをさらに備えてもよく、生成された高解像度超音波画像を表示するように構成されてもよい。ディスプレイは、コンソールに含まれてもよく、または別の演算装置に含まれてもよい。特に、一連の高解像度画像は、一連の超解像度超音波画像であってもよい。

いくつかの実施形態では、処理パイプラインは、直径１００μｍ未満、例えば、２μｍ以上の微小血管系の画像を生成するように構成される。したがって、生成された高解像度画像は、トランスデューサアレイから放出される超音波の波長の半分よりも小さい寸法の構造を識別するのに十分高い解像度を有し得るため、超解像度画像とも呼ばれる。循環中の赤血球の密度は、約５００万／ｍｍ^３であり、本アプローチでは、個々の赤血球を追跡するのではなく、数秒の検査時間でそれらの流れ全体を追跡するため、リアルタイム表示が可能であり、動き補整の要件および被検者の動きの制約が緩和され、診断超音波イメージングにおけるＵＳ ＦＤＡの限界までのＭＩが可能となり、したがって、ＳＮＲまたは深度浸透を損なうことがない。さらに、本明細書に記載のアプローチは、マイクロバブルベースのアプローチとは異なり、非侵襲的である。

したがって、流動構造は、いかなる造影剤やマイクロバブルを加えることなく、検査中の被検者の身体の流動生体物質から成り得る。特に、流動生体物質は、被検者の血液の１以上の成分、特に赤血球を含んでもよい。静止構造は、被検者の身体の組織などの静止生体物質を含んでもよい。流動構造は、静止構造に対して流動する構造であり、すなわち静止構造は、流動構造に対して静止している。しかしながら、静止構造は、例えば、被検者の身体の自発的または無意識の動きにより、データ取得中に動いている可能性があることが理解されるであろう。

いくつかの実施形態では、装置は、検出された最大流量の複数の画像にわたって検出された最大流量をリンクさせて、流動のトラックを作成するように構成されたフロートラッカを備える。いくつかの実施形態では、装置は、流動のトラックに基づいて速度情報を推定するように構成された速度推定器を備える。いくつかの実施形態では、装置は、超解像超音波画像に基づいて血管の幅を推定するように構成された血管幅推定器を備える。フロートラッカ、速度推定器、および／または血管幅推定器は、処理パイプラインを実装するプロセッサによって、例えば処理パイプラインの一部として実装されてもよいし、それとは別に実装されてもよい。あるいは、フロートラッカ、速度推定器、および／または血管幅推定器は、別のプロセッサによって実装されてもよい。

別の態様では、方法、特にコンピュータが実装する方法は、被検者の動きに関する、静止構造および流動構造を含む一連の超音波画像中の静止構造を動き補正することを備える。本方法は、動き補正された一連の超音波画像から静止構造を除去することで、流動構造の流動画像を生成することをさらに備える。本方法はさらに、流動画像中の流動構造の最大流量を経時的に検出して、検出された最大流量の画像を生成することを備える。本方法は、検出された最大流量の画像を経時的に蓄積して、高解像度超音波画像、特に超解像度超音波画像を生成することをさらに備える。

さらに別の態様では、コンピュータプログラムは、コンピュータによって実行されると、コンピュータに、被検者の動きに関する、静止構造および流動構造を含む一連の超音波画像中の静止構造を動き補正することと、動き補正された一連の超音波画像から静止構造を除去することで、流動構造の流動画像を生成することと、流動画像中の流動構造の最大流量を経時的に検出して、検出された最大流量の画像を生成することと、検出された最大流量の画像を経時的に蓄積して、高解像度超音波画像、特に超解像度超音波画像を生成することと、を行わせる命令を含む。コンピュータプログラムは、命令を記憶したコンピュータで読み取り可能な記憶媒体として、または命令を符号化したデータ信号として実装されてもよい。

別の態様によれば、本明細書で開示されるのは、本明細書に記載の方法の動作を実行するように構成されたデータ処理システムの実施形態である。特に、データ処理システムは、データ処理システムによって実行されると、データ処理システムに本明細書に記載の方法のステップを実行させるように適合されたプログラムコードを格納してもよい。データ処理システムは、単一のコンピュータとして、または複数のコンピュータを含む分散システム、例えば、クライアントサーバシステム、クラウドベースのシステムなどとして具現化されてもよい。

当業者は、添付の記載を読み、理解すれば、本出願のさらに他の態様を認識するであろう。

本出願は、添付図面によって限定されることなく例示され、これらの図において、同様の参照符号は同様の要素を示す。

本明細書の一実施形態による例示的な撮像システムを図式的に示す。 本明細書に記載の一実施形態による、図１のシステムのための例示的な処理パイプラインを図式的に示す。 本明細書に記載の一実施形態による、フロートラッカを含む図２の処理パイプラインの変形例を図式的に示す。 本明細書に記載の一実施形態による、フロートラッカおよび速度推定器を含む図１の処理パイプラインの別の変形形態を図式的に示す。 本明細書に記載の一実施形態による、血管幅推定器を含む図１のシステムの変形例を図式的に示す。 血管幅推定のための位置を識別するインジケータが重ね合わされた超解像度超音波画像の一部である。 図６に示す血管について図５の血管幅推定器によって推定された血管幅のグラフである。 本明細書の一実施形態による例示的な方法である。 ｔ１秒後の図１のシステムによって生成された超解像度超音波画像の蓄積を示す。 ｔｉ秒後の図１のシステムによって生成された超解像度超音波画像の蓄積を示す。 ｔｎ秒後の図１のシステムによって生成された超解像度超音波画像の蓄積を示す。 図１のシステムによって生成された超解像度超音波画像である。 図１２の画像と同じ組織のコンピュータ断層撮影画像を示す。 図１２の超解像度超音波画像と図１３のコンピュータ断層撮影画像の融合を示す。

以下に、マイクロバブルベースの超解像度超音波イメージングの上述の欠点の１以上を軽減する非侵襲的な超解像度超音波イメージングアプローチを説明する。一般に、このアプローチは、超音波画像を処理して、赤血球等の流動構造のみの／流動構造メインの画像を作成し、画像内の経時的に検出された流動構造のピークの蓄積を表示し、超解像度超音波画像を生成するように構成された処理パイプラインを含む。

図１は、例えば、少なくとも被検者の微小血管系の超解像度超音波イメージングを含む、超音波イメージングのために構成された、例示的な撮像システム１０２を図示する。撮像システム１０２は、プローブ１０４およびコンソール１０６を含み、これらは、適切な補完ハードウェア（例えば、図示する電気機械式コネクタ１０８および１１０、ならびにケーブル１１２等である）および／または無線インターフェース（不図示）を介して互いに連動する。

プローブ１０４は、１以上のトランスデューサ要素１１６を含むトランスデューサアレイ１１４を有する。トランスデューサアレイ１１４は、１次元（１－Ｄ）、マトリックスまたは行－列アレイ、線形、曲線または他の形状のアレイ、完全に配列された（fully-populated）またはスパースアレイなどを含む。トランスデューサ要素１１６は、励起電気パルスを超音波圧力場に変換し、受信された超音波圧力場（エコー）を電気（例えば、無線周波数（ＲＦ））信号に変換するように構成される。エコーは、伝達された圧力場が物質、例えば赤血球、組織などと相互作用することに応答して生成される。

コンソール１０６は、トランスデューサ要素１１６を励起する励起電気パルスを生成するように構成された送信回路（ＴＸ）１１８と、トランスデューサ素子１１６によって生成されたＲＦ信号を受信するように構成された受信回路（ＲＸ）１２０とを有する。

一実施形態では、ＲＸ１２０（または他の回路）はまた、ＲＦ信号の調整または前処理、例えば、増幅、デジタル化などを行うように構成される。図示される実施形態では、スイッチ（ＳＷ）１２２は、送信および受信動作のためにＴＸ１１８とＲＸ１２０との間で切り替えるように構成される。代替の実施形態では、分離されたスイッチが用いられる。

一実施形態では、ＴＸ１１８およびＲＸ１２０は、各放射における全てのイメージラインを同時に取得するように制御される。例えば、要素のサブセット（すなわち、１つまたはサブグループ）を励起して、集束ビームを一緒に放出する圧力場を同時に生成することができ、要素のすべてを用いてエコーを受信することができる。これは、複数の異なるサブセットに対して繰り返すことができ、各放射／受信は、低解像度の画像を生成するためのデータを提供し、高解像度の画像は、低解像度の画像を組み合わせることで生成することができる。好適なシーケンスの例は、Jensen et al., “Synthetic aperture ultrasound imaging,” Ultrasonics, vol. 44, pp. e5-el5, 2006に記載されている。平面波を使用する別の例は、Tanter et al., “Ultrafast imaging in biomedical ultrasound, IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control, 2014, 61, 1, pp. 102-119にて言及されている。

別の実施形態では、ＴＸ１１８とＲＸ１２０は、一度に１つのイメージラインを順次取得するように制御される。例えば、要素のサブセット（すなわち、１つまたはサブグループ）を励起して、集束ビームを一緒に放出する圧力場を同時に生成することができ、次いで、サブセットは、それに応答して一本の線のエコーを受信することができる。これを複数の異なるサブセットについて繰り返して、画像を形成する複数のイメージラインを順次取得する。上記の３つのシーケンスは非限定的であり、２－Ｄ、３－Ｄおよび／または４－Ｄ撮像のための既知のシーケンスを含む他の取得シーケンスも本明細書で企図されることを理解されたい。

コンソール１０６は、処理パイプライン１２４をさらに有する。処理パイプライン１２４は、本明細書に記載の動作を実行するために、符号化された、またはメモリ１２６などのコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に埋め込まれた、コンピュータで読み取り可能な命令を実行するように構成された１以上のプロセッサ（例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）、画像処理装置（ＧＰＵ）、マイクロプロセッサ等である。）を含むことができる。一般に、処理パイプライン１２４は、ＲＦ信号を処理して画像のセットを作成し、画像を組み合わせて超解像度超音波画像を生成するように構成される。

以下でより詳細に説明されるように、一例では、処理パイプライン１２４は、ＲＦ信号を用いて一連の超解像度画像を生成し、被検者の（自発的および／または無意識の）動きによる静止構造の動きについて一連の超解像度画像を動き補正し、流動構造（例えば、赤血球）の流動画像を生成するために、動き補正された一連の超解像度画像から静止構造を除去し、流動画像中の流動構造の最大流量の位置を検出し、ピーク検出の画像を経時的に蓄積する。

一例では、これは、直径１００μｍ未満、例えば、直径２μｍ以上の微小血管系の画像を生成することを含んでもよい。循環中の赤血球の密度は、約５００万／ｍｍ^３であり、本アプローチでは、個々の赤血球を追跡するのではなく、数秒の検査時間でそれらの流れ全体を追跡するため、リアルタイム表示が可能であり、動き補整の要件および被検者の動きの制約が緩和され、診断超音波イメージングにおける米国食品医薬品局（ＵＳ ＦＤＡ）の限界までのＭＩが可能となり、したがって、ＳＮＲまたは深度浸透を損なうことがない。さらに、本明細書に記載のアプローチは、マイクロバブルベースのアプローチとは異なり、非侵襲的である。

コンソール１０６は、スキャンコンバータ１２８およびディスプレイ１３０をさらに含む。スキャンコンバータ１２８は、例えば、画像をディスプレイ１３０の座標系に変換することで、表示用に各画像をスキャン変換するように構成されている。次いで、（２Ｄおよび／または３Ｄ）超解像度超音波画像は、最新の処理済み画像を現在表示されている画像に追加することで、経時的に構築される。画像はさらに処理することができ、例えば、動き推定の不正確さ、サブサンプル登録、および／または検出の疎密を明らかにするために、ガウスカーネル（Gaussian kernel）または他のカーネルで平滑化すること、および／または他の方法で処理することができる。

コンソール１０６は、１以上の入力装置（例えば、ボタン、タッチパッド、タッチスクリーンなど）および１以上の出力装置（例えば、ディスプレイスクリーン、スピーカ等）を含んだユーザインターフェース１３２をさらに含む。コンソール１０６は、送信回路１１８、受信回路１２０、スイッチ１２２、処理パイプライン１２４、スキャンコンバータ１２８、ディスプレイ１３０、および／またはユーザインターフェース１３２のうちの１以上を制御するように構成された制御部１３４をさらに含む。

図２は、処理パイプライン１２４の非限定的な例を図式的に示す。図示される処理パイプライン１２４は、受信回路１２０からＲＦ信号を入力として受信し、組み合わせられることで超解像度超音波画像を提供する画像を出力する。この例では、取得は、静止構造（例えば、臓器、血管など）と流動構造（例えば、赤血球）の両方を含み、出力された画像は、流動構造の検出されたピークの画像である。

図示の処理パイプライン１２４は、ビームフォーマ２０２を有する。ビームフォーマ２０２は、ＲＦ信号をビームフォーミングし、一連の画像を出力するように構成される。

適切なビームフォーミングの非限定的な例は、Stuart et al., “Real-time volumetric synthetic aperture software beamforming of row-column probe data,” IEEE Trans. Ultrason., Ferroelec., Freq. Contr., April 8, 2021に記載されている。本明細書では、他のビームフォーミングアプローチも考えられる。

図示の処理パイプライン１２４は、静止構造動き補正器２０４をさらに有する。静止構造動き補正器２０４は、例えば、被検者の無意識のおよび／または自発的な動きによる静止構造の動きについて、一連の画像を補正するように構成される。一例として、静止構造の画像と画像の位置を合わせるために、一連の画像を回転させたり、平行移動させたりすることが含まれる。スペクル相関を用いてエンベロープデータから静止構造の動きを推定する好適なアプローチは、Trahey et al., “Angle independent ultrasonic detection of blood flow,” IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. BME-34, no. 12, pp. 965-967, 1987に記載されている。

このアプローチでは、局所的な動き推定のために、各画像は部分的に重なり合う複数のサブ領域に分割され、そのうちの1つの画像が参照画像として識別される。好適なサブ領域サイズの例としては、１×１平方ミリメートル（ｍｍ^２）、１０×１０ｍｍ^２、これ以上、これ以下、非正方形などが挙げられるが、これらに限定されない。好適な参照画像の例は、最初のＢモード画像、中間のＢモード画像、最終のＢモード画像、または一連のＢモード画像の他のＢモード画像である。別の例では、複数の参照画像が利用される。

横振動を用いて軸方向成分および横方向成分の両方を決定する別の好適なアプローチは、「Estimation of vector velocity」と題した2001年11月9日出願のJensenの米国特許第6,859,659号に記載されており、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。指向性ビームフォーミングを用いる別のアプローチは、「Vector velocity estimation using directional beam forming and cross correlation」と題した2002年1月25日出願のJensenの米国特許第6,725,076号に記載されており、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

動きの推定は、代替的に、その全体が参照により本明細書に組み込まれる、「3-d flow estimation using row-column addressed transducer arrays」と題した2015年1月19日出願のChristensenらの米国特許出願公開第2016/0206285号に記載されるように、３Ｄデータに対して行うこともできる。これらのアプローチでは、動きは、全取得にわたる参照画像との相対関係で決定される。すべての画像は、その後、参照フレームに共同登録され、時間の経過とともに同じ空間位置に整列された一連の画像を得るために、例えば、スプライン補間などの補間を介して整列させられる。

参照画像中の各サブ領域は、他の画像の対応するサブ領域と相互相関があり、軸方向および横方向の動きが推定される。各サブ領域の推定された動きは、対応するサブ領域の中心（および／または他の位置）に割り当てられ、画像の動き推定の集合体は、その画像を通して離散的なモーションフィールドを提供する。推定された変位は、空間的および時間的に変化する。モーションフィールドにスプラインなどの補間を用いることで、任意の画像（すなわち、空間および／または時間）の任意の点における動きを推定することができる。そして、すべての画像は、静止構造除去器２０６の前に、参照フレームとそれらのコンテンツを整列させるために、この動きで補正される。

図示の処理パイプライン１２４は、静止構造除去器２０６をさらに備える。静止構造除去器２０６は、動き補正された画像から静止構造を除去し、例えば、赤血球である流動構造のみの、または流動構造メインの画像を生成するように構成されている。一般に、これは、画像から静止構造を差し引き、流動構造を残すことで達成できるものである。

静止構造を除去するための好適なアプローチには、特異値分解（ＳＶＤ）、フィルタリング、主成分分析（ＰＣＡ）、および／または他のアプローチが含まれる。好適なアプローチの例は、Demene et al., “Spatiotemporal clutter filtering of ultrafast ultrasound data highly increases Doppler and fUltrasound sensitivity,” IEEE Trans. Med. Imag., vol. 34, no. 11, pp. 2271-2285, 2015に記載されている。

１つのアプローチでは、カサロッティマトリクス（Casarotti matrix）は、ＮｚＮｘ×Ｎｔのサイズを有するデータから形成されることができるものであって、Ｎｚは軸方向のサンプルの数であり、Ｎｘは横方向のラインの数であり、Ｎｔは時間サンプルの数である。処理する計算回数は、０｛｛ＮｚＮｘ｝Ｎｔ^２｝に比例する。画像は、ピクセルの境界線が隣接するパッチに重なる、ピクセルの重なり合うパッチ（例えば、１８０×１８０ピクセル）に分割することができる。次いで、これらのパッチの特異値が計算される。静止構造を表す特異値はゼロに設定することができる。ノイズの大部分を表す特異値も除去することができる。

流動構造の画像は、次いで、残りの非ゼロ特異値から再構築することができる。好適な再構築器の例は、Baranger et al., “Adaptive spatiotemporal SVD clutter filtering for ultrafast Doppler imaging using similarity of spatial singular vectors,” IEEE Trans. Med. Imag., vol. 37, no. 7, pp. 1574-1586, July 2018に記載されている。別の例では、静止組織構造は、Torp, “Clutter rejection filters in color flow imaging: A theoretical approach,” IEEE Trans. Ultrason., Ferroelec., Freq. Contr., vol. 44, pp. 417-424, 1997に記載のようなフィルタを用いた他のエコーキャンセリングアプローチを用いて、および／または、Yu et al., “Eigen-based clutter filter design for ultrasound color flow imaging: A review,” IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control, 57(5), 5456258, 2010に記載のような他の類似の方法を用いて、除去される。

図示の処理パイプライン１２４は、流動構造検出器２０８をさらに備える。流動構造検出器２０８は、流動画像中の流動構造（例えば、赤血球）を検出するように構成されている。一例では、流動構造検出器２１０は、パッチの各々における局所ピークの位置を検出する。多くの赤血球が存在し、血管内のすべての散乱体の複素和は、血管内でピーク位置を有する。個々のマイクロバブルを検出する必要があるマイクロバブルアプローチとは異なり、個々の赤血球は検出することはできず、また検出する必要もない。

このアプローチについては、エンベロープデータは、ログ圧縮され、第１の画像内の全てのパッチの標準偏差に対して正規化されることができる。最初の（又は他の）画像の最大値からマイナス３０デシベル（－３０ｄＢ）の閾値を上回るピークが、関心のある流動（すなわち、赤血球）の位置として識別される。ピークのサブサンプル位置は、ピーク位置の周りの多項式補間などの補間から見つけることができる。パッチの中央領域の周りの所定のウィンドウ（例えば、１００×１００ピクセル）の外側で検出されたものは廃棄され、ウィンドウの内側で検出されたもののみが保持される。これは、一連の画像の内のすべてのパッチおよびすべてのフレームに対して実行することができる。

この場合も、処理パイプライン１２４の出力は、検出された最大流量の一連の画像であり、この例では、流れている赤血球に対応する。本明細書に記載されているように、スキャンコンバータ１２８は、各画像を表示用にスキャン変換し、個々の画像を経時的に蓄積することディスプレイ上に超解像超音波画像を生成する。

次に、変形例について説明する。

一変形例では、処理パイプライン１２４は、異なる演算装置の一部である。この実施形態では、メモリに記憶されたＲＦ信号および／またはメモリに記憶されたビームフォーミングされた画像を、処理パイプライン１２４でロードおよび処理して、本明細書に記載のピーク検出の画像を生成することができる。そのような装置は、超解像度超音波画像を構築し、視覚的に表示するためのスキャンコンバータおよびディスプレイを備えることができる。代替として、または加えて、ピーク検出の画像は、超分解能超音波画像を構築し、視覚的に表示するために、システム１０２、別の超音波システム、および／または別の演算装置に伝達されることができる。

別の変形例では、処理パイプライン１２４は、たとえば図３に示すように、フロートラッカ３０２をさらに有する。フロートラッカ３０２は、フレームからフレームへの流動構造をリンクするトラックを生成するように構成される。好適なアプローチとして、最近傍、マルチフレームデータ構造、ダイナミックプログラミング、組合せ論（combinatorial）、多重仮説（multi hypothesis）、明示的動作モデル（例えば、カルマンフィルタリング）、学習ベース、および／または他の技法のアプローチが挙げられるが、これらに限定されない。流れの方向、体積流量、ならびに／または圧力勾配、抵抗指数、乱流および／もしくは灌流などといった導出量等の流動情報を視覚的に示すために、色分けおよび／または他の画像処理を用いることができる。流動の追跡の一例は、「Ultrasound Super Resolution Imaging」と題した2020年7月15日出願のJensenらの米国特許出願第16/929,398号に記載されており、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

別の変形例では、処理パイプライン１２４は、たとえば図４に示すように、フロートラッカ３０２および速度推定器４０２をさらに備える。速度推定器４０２は、トラックの位置を処理して、平均速度、ピーク速度などの速度を推定するように構成される。非限定的な例として、軸方向速度と横方向速度の両方をもたらすトラック位置の時間導関数を決定するように、速度推定器４０２を構成することができる。流れ方向および／または他の流動情報に加えて、またはその代わりに、流速を視覚的に示すために、色分けおよび／または他の画像処理を用いることができる。流動の追跡から速度を推定する例は、「Ultrasound Super Resolution Imaging」と題した2020年7月15日出願のJensenらの米国特許出願第16/929,398号に記載されている。

別の変形例では、システム１０２は、例えば、図５に示されるように、血管幅推定器５０２を備える。血管幅推定器５０２は、超解像度超音波画像に基づいて血管の幅を推定するように構成される。一例では、ユーザが、ＵＩ１３２および／または他の方法で、血管幅を推定したい場所を画像上で指示すると、幅が推定されて表示される。これについて、例を図６および図７に示し、次に説明する。

図６は、血管６０４、血管６０６、および血管６０８を含むいくつかの関心のある血管にわたってユーザがインジケータ６０２を配置した超解像度超音波画像の一部を示す。図示のインジケータ６０２は直線である。しかしながら、本明細書においては他の形状も考えられる。図７は、インジケータ６０２上の空間距離（第２軸７０６）の関数としての検出密度（第１軸７０４）のグラフ７０２を示す。この例では、推定幅７０８、７１０、７１２は、それぞれ血管６０４、６０６、６０８の－３ｄＢ幅を表す。

別の変形例では、血液の別の成分（例えば、白血球、血小板、血漿など）は、本明細書に記載されるアプローチを用いて追跡される。

図８は、本明細書の一実施形態による例示的な方法を示す。

以下の動作の順序は説明のためであり、限定的なものではない。このように、１以上の動作を、同時を含むがこれに限定されない、異なる順序で実行することができる。さらに、１以上の動作を省略してもよく、および／または１以上の他の動作を追加してもよい。

８０２では、本明細書でおよび／または他の方法で説明されるように、超音波データが取得される。

８０４では、本明細書でおよび／または別の方法で説明されるように、超音波データをビームフォーミングして画像が生成される。

動作８０２および８０４は省略できることを理解されたい。例えば、別の例では、以前に取得され記憶された画像がメモリから取り出される。

８０６では、本明細書でおよび／または別の方法で説明されるように、画像内の被検者の動きに関する静止構造が補正される。

８０８では、本明細書でおよび／または別の方法で説明されるように、流動画像を生成する画像から静止構造が除去される。

８１０では、本明細書でおよび／または別の方法で説明されるように、流動画像内で流動構造のピークの位置が検出される。

８１２では、本明細書でおよび／または別の方法で説明されるように、検出された最大流量の画像を加算することにより、超解像超音波画像が生成され、表示される。

任意で、方向、体積流量などの流動情報、および／または圧力勾配、抵抗指数、乱流および／または灌流などの導出量を、本明細書および／または他の方法に記載のように、推定および視覚化することができる。

任意で、平均速度、ピーク速度等の速度情報を、本明細書および／または他の方法に記載のように、推定および視覚化することができる。

一実施形態では、上記は、２Ｄイメージングのために実装される。

代替的に、あるいは追加的に、上記は、例えば、体積イメージング用のマトリックスプローブおよび／または行－列アレイを用いて、例えば、体積の全量を得るための、３Ｄ超音波イメージングのために実装される。

上記は、符号化された、またはメモリ１２６（すなわち、一時的媒体を除いたコンピュータで読み取り可能な記憶媒体）上に埋め込まれた、コンピュータで読み取り可能な命令によって実装されてもよく、コンピュータで読み取り可能な命令は、コンピュータプロセッサによって実行されると、本明細書に記載の動作をプロセッサに実行させる。追加的に、または代替的に、コンピュータで読み取り可能な命令のうちの少なくとも１つは、信号、搬送波、または他の一時的媒体（コンピュータで読み取り可能な記憶媒体ではない）によって送られる。

図９～１２は、ｔ１秒、ｔｉ秒、およびｔｎ秒における超解像度超音波画像の時間発展を示す。この例では、より大きい血管が図９に描かれているが、直径１００～２００μｍの小さい血管はほとんど見えない。これは、図１０および１１に示すように、より多くの画像からの情報が追加されるにつれて、時間の経過とともに徐々に改善される。図１０では、直径１００μｍの血管が識別可能である。図１２では、直径が１００μｍ未満の、例えば２８μｍの血管、ならびに対になった動脈および静脈も区別することが可能である。

図１２～１４は、造影剤ベースのマイクロコンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャンから生成された画像に対する本明細書に記載のアプローチの比較である。超解像度超音波画像とＣＴ画像は、いずれも腎臓の画像である。図１２は、超解像度超音波画像である。この画像には、直径約２０μｍの長く真っすぐな髄質の直腸と、大脳皮質と髄質の境界にある一対の弧状動脈と静脈が明確に描かれている。

図１３は、最大強度投影（ＭＩＰ）アルゴリズムによる後処理後の同じ組織のＣＴ画像を示し、最大強度投影では、最も高い減衰値を有するボクセル（voxel）のみを投影して画像を生成する。図１４は、図１２の超解像度超音波画像と図１３のＣＴ画像との融合を示す。

図１４は、超解像度超音波画像とマイクロＣＴ画像における構造間の良好な対応を示す。

本明細書で開示される少なくともいくつかの実施形態および／または態様は、以下のように要約されてもよい。

実施形態１：被検者の動きに関する、静止構造および流動構造を含む一連の超音波画像内の静止構造を動き補正するように構成された静止構造動き補正器と、動き補正された一連の超音波画像から静止構造を除去することで、流動構造の流動画像を生成するように構成された静止構造除去器と、流動画像内の流動構造の最大流量を経時的に検出して、検出された最大流量の画像を生成するように構成され、検出された最大流量の画像は、超解像度超音波画像を生成するために経時的に蓄積される、流動構造検出器と、を含む処理パイプラインを備える、装置。

実施形態２：流動構造は、赤血球を含み、検出されたピークは、赤血球の流れに対応し、高解像度超音波画像は、血管系を視覚的に示す、実施形態１に記載の装置。

実施形態３：静止構造動き補整器は、被検者の動きを補正するように、一連の超音波画像にわたって静止構造を整列させる、実施形態１から２のいずれかに記載の装置。

実施形態４：静止構造動きは、静止構造を時間的に、空間的に、または時間的および空間的に整列させるために、モーションフィールドを採用する、実施形態３に記載の装置。

実施形態５：被検者の動きは、自発的な被検者の動き、無意識的な被検者の動き、または自発的および無意識的両方の被検者の動きを含む、実施形態３から４のいずれかに記載の装置。

実施形態６：静止構造除去器は、流動画像を生成するために、動き補整された一連の超音波画像から静止構造を差し引く、実施形態３から５のいずれかに記載の装置。

実施形態７：処理パイプラインは、１秒から１０秒で高解像度超音波画像を生成するように構成される、実施形態１から６のいずれかに記載の装置。

実施形態８：検出された最大流量の複数の画像にわたって検出された最大流量をリンクさせて、流動のトラックを作成するように構成されたフロートラッカをさらに備える、実施形態１から７のいずれかに記載の装置。

実施形態９：フロートラッカは、流動のトラックに基づいて流量情報を決定するように構成される、実施形態８に記載の装置。

実施形態１０：流動のトラックに基づいて速度情報を推定するように構成された速度推定器をさらに備える、実施形態８から９のいずれかに記載の装置。

実施形態１１：高解像度超音波画像は、２Ｄ画像または３Ｄ画像である、実施形態１から９のいずれかに記載の装置。

実施形態１２：被検者の動きに関する、静止構造および流動構造を含む一連の超音波画像内の静止構造を動き補正することと、動き補正された一連の超音波画像から静止構造を除去することで、流動構造の流動画像を生成することと、流動画像内の流動構造の最大流量を経時的に検出して、検出された最大流量の画像を生成することと、超解像度超音波画像を生成するために検出された最大流量の画像を経時的に蓄積することと、を備える、方法。

実施形態１３：流動構造は赤血球を含み、検出されたピークは赤血球の流れに対応し、超解像度超音波画像は微小血管系を視覚的に示す、実施形態１２に記載の方法。

実施形態１４：動き補整することは、被検者の動きを補整するように、一連の超音波画像にわたって静止構造を整列させることを含む、実施形態１２から１３のいずれかに記載の方法。

実施形態１５：静止構造を整列させることは、静止構造を時間的および空間的に整列させるためにモーションフィールドを適用することを含む、実施形態１４に記載の方法。

実施形態１６：静止構造を除去することは、動き補整された一連の超音波画像から静止構造を差し引くことを含む、実施形態１４から１５のいずれかに記載の方法。

実施形態１７：１秒から１０秒で高解像度超音波画像を生成することをさらに含む、実施形態１５から１６のいずれかに記載の方法。

実施形態１８：検出された最大流量に基づいて流動情報を推定することをさらに含む、実施形態１２～１７のいずれかに記載の方法。

実施形態１９：検出された最大流量に基づいて速度情報を推定することをさらに含む、実施形態１８に記載の方法。

実施形態２０：命令を記憶するコンピュータで読み取り可能な記憶媒体であって、命令は、コンピュータによって実行されると、コンピュータに、被検者の動きに関する、静止構造および流動構造を含む一連の超音波画像内の静止構造を動き補正することと、動き補正された一連の超音波画像から静止構造を除去することで、流動構造の流動画像を生成することと、流動画像内の流動構造の最大流量を経時的に検出して、検出された最大流量の画像を生成することと、高解像度超音波画像を生成するために検出された最大流量の画像を経時的に蓄積することと、を行わせる記憶媒体。

本出願は、様々な実施形態を参照して説明されている。修正および変更は、本出願を読んだ他者に思い浮かぶものであろう。本発明は、添付の特許請求の範囲及びその均等物の範囲内に入る限りにおいて、全てのそのような修正及び変更を含むと解釈されることが意図される。

図示の処理パイプライン１２４は、流動構造検出器２０８をさらに備える。流動構造検出器２０８は、流動画像中の流動構造（例えば、赤血球）を検出するように構成されている。一例では、流動構造検出器２０８は、パッチの各々における局所ピークの位置を検出する。多くの赤血球が存在し、血管内のすべての散乱体の複素和は、血管内でピーク位置を有する。個々のマイクロバブルを検出する必要があるマイクロバブルアプローチとは異なり、個々の赤血球は検出することはできず、また検出する必要もない。

実施形態３：静止構造動き補正器は、被検者の動きを補正するように、一連の超音波画像にわたって静止構造を整列させる、実施形態１から２のいずれかに記載の装置。

実施形態４：静止構造動き補正器は、静止構造を時間的に、空間的に、または時間的および空間的に整列させるために、モーションフィールドを採用する、実施形態３に記載の装置。

Claims (17)

1. 被検者の動きに関する、静止構造および流動構造を含む一連の超音波画像内の前記静止構造を動き補正するように構成された静止構造動き補正器（２０４）と、
   動き補正された前記一連の超音波画像から前記静止構造を除去することで、前記流動構造の流動画像を生成するように構成された静止構造除去器（２０６）と、
   前記流動画像内の前記流動構造の最大流量を経時的に検出して、検出された最大流量の画像を生成するように構成され、前記検出された最大流量の画像は、超解像度超音波画像を生成するために経時的に蓄積される、流動構造検出器（２０８）と、
   を含む処理パイプライン（１２４）を備える、
   装置（１０６）。
2. 前記流動構造は赤血球を含み、前記検出されたピークは前記赤血球の流れに対応し、前記超解像度超音波画像は血管系を視覚的に示す、
   請求項１に記載の装置。
3. 前記静止構造動き補正器は、前記被検者の動きを補整するように、前記一連の超音波画像にわたって前記静止構造を整列させる、
   請求項１から２のいずれかに記載の装置。
4. 前記静止構造動き補正器は、前記静止構造を時間的に、空間的に、または時間的および空間的に整列させるために、モーションフィールドを採用する、
   請求項３に記載の装置。
5. 前記被検者の動きは、自発的な被検者の動き、無意識的な被検者の動き、または自発的および無意識的両方の被検者の動きを含む、
   請求項３から４のいずれかに記載の装置。
6. 前記静止構造除去器は、前記流動画像を生成するために、前記動き補整された一連の超音波画像から前記静止構造を差し引く、
   請求項３から５のいずれかに記載の装置。
7. 前記処理パイプラインは、１秒から１０秒で前記超解像度超音波画像を生成するように構成される、
   請求項１から６のいずれかに記載の装置。
8. 前記検出された最大流量の複数の画像にわたって前記検出された最大流量をリンクさせて、流動のトラックを作成するように構成されたフロートラッカ（３０２）をさらに備える、
   請求項１から７のいずれかに記載の装置。
9. 前記フロートラッカは、流動のトラックに基づいて流量情報を決定するように構成される、
   請求項８に記載の装置。
10. 前記流動のトラックに基づいて速度情報を推定するように構成された速度推定器（４０２）をさらに備える、
    請求項８から９のいずれかに記載の装置。
11. 前記超解像度超音波画像は、２Ｄ画像または３Ｄ画像である、
    請求項１から９のいずれかに記載の装置。
12. 超音波を放射する１以上のトランスデューサ要素を有するトランスデューサアレイを備え、
    前記超解像度超音波画像は、前記トランスデューサアレイによって放出される前記超音波の波長の半分よりも小さい寸法の構造を区別するのに十分高い解像度を有する、
    先の請求項のいずれか一項に記載の装置。
13. 被検者の動きに関する、静止構造および流動構造を含む一連の超音波画像内の前記静止構造を動き補正することと、
    動き補正された前記一連の超音波画像から前記静止構造を除去することで、前記流動構造の流動画像を生成することと、
    前記流動画像内の前記流動構造の最大流量を経時的に検出して、検出された最大流量の画像を生成することと、
    超解像度超音波画像を生成するために検出された最大流量の画像を経時的に蓄積することと、
    を備える、
    方法。
14. 前記流動構造は赤血球を含み、前記検出されたピークは前記赤血球の流れに対応し、前記超解像度超音波画像は微小血管系を視覚的に示す、
    請求項１３に記載の方法。
15. 前記動き補正することは、前記被検者の動きを補整するように、前記一連の超音波画像にわたって前記静止構造を整列させることを含む、
    請求項１３から１４のいずれかに記載の方法。
16. 前記超解像度超音波画像は、前記一連の超音波画像を生成するために用いられる前記超音波の波長の半分よりも小さい寸法の構造を区別するのに十分高い解像度を有する、
    請求項１３から１５のいずれかに記載の方法。
17. 命令を記憶するコンピュータで読み取り可能な記憶媒体であって、前記命令は、前記コンピュータによって実行されると、前記コンピュータに、
    被検者の動きに関する、静止構造および流動構造を含む一連の超音波画像内の前記静止構造を動き補正することと、
    動き補正された前記一連の超音波画像から前記静止構造を除去することで、前記流動構造の流動画像を生成することと、
    前記流動画像内の前記流動構造の最大流量を経時的に検出して、検出された最大流量の画像を生成することと、
    超解像度超音波画像を生成するために検出された最大流量の画像を経時的に蓄積することと、
    を行わせる記憶媒体。
    
    
    

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