JP6385992B2 - 超音波カラーフローにおけるスパークルアーチファクトの検出 - Google Patents

超音波カラーフローにおけるスパークルアーチファクトの検出 Download PDF

Info

Publication number
JP6385992B2
JP6385992B2 JP2016172630A JP2016172630A JP6385992B2 JP 6385992 B2 JP6385992 B2 JP 6385992B2 JP 2016172630 A JP2016172630 A JP 2016172630A JP 2016172630 A JP2016172630 A JP 2016172630A JP 6385992 B2 JP6385992 B2 JP 6385992B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
locations
doppler
color flow
motion
value
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2016172630A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2017051617A5 (ja
JP2017051617A (ja
Inventor
ヒュン セオ チー
ヒュン セオ チー
ユエン ウォング キン
ユエン ウォング キン
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Siemens Medical Solutions USA Inc
Original Assignee
Siemens Medical Solutions USA Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Siemens Medical Solutions USA Inc filed Critical Siemens Medical Solutions USA Inc
Publication of JP2017051617A publication Critical patent/JP2017051617A/ja
Publication of JP2017051617A5 publication Critical patent/JP2017051617A5/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6385992B2 publication Critical patent/JP6385992B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/52Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/5269Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving detection or reduction of artifacts
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00Pattern recognition
    • G06F18/20Analysing
    • G06F18/22Matching criteria, e.g. proximity measures
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/06Measuring blood flow
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/52Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/5207Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of raw data to produce diagnostic data, e.g. for generating an image
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S15/00Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems
    • G01S15/88Sonar systems specially adapted for specific applications
    • G01S15/89Sonar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
    • G01S15/8906Short-range imaging systems; Acoustic microscope systems using pulse-echo techniques
    • G01S15/8979Combined Doppler and pulse-echo imaging systems
    • G01S15/8988Colour Doppler imaging
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/52Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S15/00
    • G01S7/52017Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S15/00 particularly adapted to short-range imaging
    • G01S7/52019Details of transmitters
    • G01S7/5202Details of transmitters for pulse systems
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/52Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S15/00
    • G01S7/52017Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S15/00 particularly adapted to short-range imaging
    • G01S7/52023Details of receivers
    • G01S7/52025Details of receivers for pulse systems
    • G01S7/52026Extracting wanted echo signals
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/52Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S15/00
    • G01S7/52017Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S15/00 particularly adapted to short-range imaging
    • G01S7/5205Means for monitoring or calibrating
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/52Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S15/00
    • G01S7/52017Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S15/00 particularly adapted to short-range imaging
    • G01S7/52053Display arrangements
    • G01S7/52057Cathode ray tube displays
    • G01S7/52071Multicolour displays; using colour coding; Optimising colour or information content in displays, e.g. parametric imaging
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00Image enhancement or restoration
    • G06T5/70Denoising; Smoothing
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/20Analysis of motion
    • G06T7/254Analysis of motion involving subtraction of images
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20Image preprocessing
    • G06V10/30Noise filtering
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/46Ultrasonic, sonic or infrasonic diagnostic devices with special arrangements for interfacing with the operator or the patient
    • A61B8/461Displaying means of special interest
    • A61B8/463Displaying means of special interest characterised by displaying multiple images or images and diagnostic data on one display
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/48Diagnostic techniques
    • A61B8/488Diagnostic techniques involving Doppler signals
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/52Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/5215Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of medical diagnostic data
    • A61B8/5223Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of medical diagnostic data for extracting a diagnostic or physiological parameter from medical diagnostic data
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10132Ultrasound image
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V2201/00Indexing scheme relating to image or video recognition or understanding
    • G06V2201/03Recognition of patterns in medical or anatomical images
    • G06V2201/031Recognition of patterns in medical or anatomical images of internal organs

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
  • Physiology (AREA)

Description

本発明は、超音波カラーフローイメージングにおけるスパークルの検出に関する。後方散乱エコーに相関損失があるときに、カラーフローイメージングは、アーチファクトの影響を受けやすい。相関損失は、表面粗さにより、腎臓結石のような潜在的な生理機能を示すことができる。相関損失は、位相ノイズまたは反響ノイズのようなシステムの不完全性に起因するものとみなされることがある。通常、ゲインまたは送信パワーは、感度の低下によるコスト削減のためではなく、このスパークルアーチファクトを低減するために低下される。カラーフローの空間的な分散を使用してスパークルを識別することができるが、アーチファクトと同様に、誤認された流れまたは乱流を低減することもできる。
初めに、好ましい実施形態が、カラーフローイメージングにおけるスパークルの検出のための方法、システム、コンピュータ可読媒体、及び導入手順について、以下に記載されている。カラーフローデータは、異なるパルス繰り返し周波数(PRF)で特定される。異なるPRFで特定されたカラーフローデータを関係付けることによって、スパークルが識別される。カラーフローイメージは、スパークル領域(例えば、腎臓結石イメージング)を維持している時にモーションを低減するように、又はモーション(例えば、システムノイズとしてスパークルを除去すること)を維持している時にスパークル領域を減少させるように、フィルタリングされてもよい。
第1の要点として、カラーフローにおけるスパークルアーチファクトを検出するための方法が提供される。患者の体内のロケーションを表す第1のカラーフローデータが生成される。第1のカラーフローデータが、第1のパルス繰り返し周波数で生成される。患者の体内のロケーションを表す第2のカラーフローデータが生成される。第2のカラーフローデータが、第2のパルス繰り返し周波数で生成される。第1および第2のカラーフローデータ間の類似性の程度が、ロケーションのそれぞれに対して画定される。カラーフロー画像が、ロケーションの関数として類似性の程度に基づいてフィルタリングされる。フィルタリングされたカラーフロー画像が表示される。
第2の要点として、非一時的コンピュータ可読媒体には、その内部にドップラーイメージングにおけるスパークルを防止するためにプログラムされたプロセッサによって実行可能な手順を表すデータが記録されている。記録媒体は、超音波により複数のロケーションをスキャンするステップであって、リターンサンプルのフローサンプルカウントを提供するロケーションのそれぞれをスキャンするステップと、フローサンプルカウントのリターンサンプルを使用するロケーションのための第1のドップラー値を特定するステップと、フローサンプルカウントのリターンサンプルのサブサンプリングを使用してロケーションの第2のドップラー値を特定するステップと、サブサンプリングの関数であるファクタによって第1のドップラー値が乗算されるステップと、乗算された第1のドップラー値を第2のドップラー値に関係付けるステップと、関係付けるステップの結果から、スパークルを検出するステップと、を含んでいる。
第3の要点として、システムは、フローイメージのスパークルに基づくプロセスを実行するために提供される。トランスデューサ及びビームフォーマは、スキャン領域をスキャンするために提供される。ドップラーエスティメータは、スキャンニングにより、スキャン領域のロケーションを表す第1のモーション値と、スキャン領域のロケーションを表す第2のモーション値を特定するように構成されている。第1のモーション値は、第2のモーション値のものとは異なるスキャンのサンプル数により特定される。プロセッサは、第1および第2のモーション値の比較からスパークルを有するロケーションを識別するように構成されている。
本発明は、以下に記載されたように規定され、いかなる場合にも、それらの記載に限定されるものと解釈してはならない。本発明のさらなる要点および利点は、好ましい実施形態として以下に記載されている。
構成及び形状は、必ずしも一定の縮尺によるものではなく、その代わりに本発明の原理を強調するように描かれている。しかも、図面において、符号は、異なる方向から見たときの部分に関連付けて明示している。
図1は、モーションイメージングのスパークル検出のための方法に関する一実施形態のフローチャートを示している。 図2A−Dは、類似性の関数としてフィルタリングするための重みの例を示すグラフである。 図3A及び3Bは、異なるPRFで生成された速度イメージの例を示し、図3Cは、移動するスパークルのバイナリフィルタ又はマスクであり、図3Dは、図3Cのフィルタリングを行った後の図3Aのフローイメージである。 図4A及び4Bは、異なるPRFで生成された速度イメージの例を示し、図4Cは、バイナリフィルタ又はマスクであり、図4Dは、スパークリング領域を拡張するためにフィルタリングした後の図4Aのフローイメージである。 図5は、フローイメージのスパークルに基づくプロセスの実行のためのシステムの一実施形態のブロックダイアグラムである。
スパークリングアーチファクトは、超音波イメージングで検出される。スパークルは、トゥインクル(twinkle)ともいい、流体又は組織のモーションよりもよりランダムである。パルス繰り返し周波数(PRF)の変化は、スパークルアーチファクトのための異なる情報を作り出すことがある。一般に、血流から特定された速度は、PRFに依存しない。異なるPRFにおける2つのイメージを生成するとともに、正規化相互相関を採用することによって、重み付けマトリックスは、低減されたスパークル(例えば、フローのみ又はより鮮明なフローイメージ)で、又は低減されたフロー(例えば、アーチファクトのみ又は石の強調)でイメージを作り出すように適用され得る。PRFの変化を使用することによって、スパークルアーチファクトが、感度に影響されることなく検出される。
図1は、カラーフローにおけるスパークルアーチファクトを検出するための方法の一実施形態を示している。カラーフローは、流体又は組織のモーションのような、空間的なモーションイメージングを示すために使用される。「カラー」は、スペクトルドップラーイメージングと区別するために使用され、そこではレンジゲートのためのパワースペクトルが特定される。カラー「フロー」データは、流体モーションでなくとも(例えば、組織のモーションであっても)、および/または、カラーを表さなくとも(例えば、スカラであっても)よい。スパークルアーチファクトは、石からのリターンを強調するために、またはカラーフローイメージングのためシステムノイズを低減するために検出される。
方法は、図5の超音波イメージングシステム10、プロセッサ24、又は異なるシステム、フィルタ、および/またはプロセッサによって実行される。例えば、超音波イメージングシステム10は、複数のアクトを実行する。他の例では、プロセッサ24は、アクト30においてスキャンするためのビームフォーマを制御し、アクト32〜36においてドップラーエスティメータによってモーションデータの生成をもたらし、アクト46においてスキャンコンバータ、グラフィックスメモリ、及び/又はディスプレイによってイメージの生成をもたらし、アクト40においてそれ自身で類似性を画定し、アクト42においてスパークルを検出し、アクト44においてフィルタリングを行う。さらに他の例では、分割フィルタが、アクト44を実行する。
図1のアクトは、図示の順序で又は異なる順序で実行される。例えば、アクト34及び36は、図示の順序で、またはその逆の順序で実行される。さらに他の例では、1つのPRFのためのアクト30及び32が、もう1つのPRFのためのアクト30及び32が実行された後で繰り返される。
図1に示された例に対して、付加的な、異なる又はより少ない構成要素が使用され得る。例えば、アクト42は、分割して実行されることはないが、アクト44のフィルタリングに代えて、類似性が検出としてのスパークルロケーションを示すところで実行される。他の例では、イメージは、アクト46では生成されない。アクト34及び36は、アクト32を実行するための一実施形態であるが、他の実施形態も提供され得る。
アクト30において、患者のスキャン領域内の様々なロケーションが、超音波を用いてスキャンされる。超音波システムを使用する一実施形態では、患者すなわち領域が、イメージングを用いてリアルタイムでスキャンされる。スキャンされた領域は、患者のようなオブジェクトの内部である。スキャンは、ボリューム、面、または線の領域で行われる。面のスキャンニングは、異なるロケーション又は面の複数のサンプルを表すデータを提供する。領域を表すデータは、オブジェクトの空間的なサンプリングから形成される。空間的なサンプルは、音響サンプリンググリッドにおいて分配されたロケーションのためのものである。
カラーフロースキャンのための領域は、1つの視野又は視野全体よりも狭い関心領域である。超音波システムは、Bモードイメージングを使用して視野をスキャンしてもよい。カラーフロー領域は、視野のサブセットである。使用者またはプロセッサは、カラーフロースキャンを行う関心領域を画定する。代替的に、カラーフロー領域は、視野全体であってもよい。
1又は2以上のスキャンラインに沿った空間的なサンプルが受信される。送信ビームが1つの受信スキャンライン上に当てられるところでは、1つのスキャンラインに沿ったリターンまたはエコーサンプルが受信される。送信ビームが複数の受信スキャンライン上に当てられるところでは、複数のスキャンラインに沿ったサンプルが受信される。同時に異なる受信ビームのサンプルを生成するため、平行な受信ビーム形成が実行される。例えば、システムは、2またはそれ以上、数十、または数百の受信ビームを並列に形成することができる。代替的に、エレメントから受信された信号は、記憶され、連続的に処理される。空間サンプルが、1つおよび/または連続する複数の送信ビームに応答して、関心領域において複数の受信ラインのために取得される。
スキャンニングは、領域をカバーするため複数回実行される。アクトは、関心領域の異なる箇所をスキャンするように繰り返される。代替的に、関心領域全体のデータを得るように、一回のスキャンが実行される。
関心領域の全体が、連続して複数回スキャンされる。連続する異なる回数のスキャンニングにより、モーションに関連した空間サンプルが得られる。公知の又は将来開発されるパルスシーケンスが使用されてもよい。少なくとも2つの(フローサンプルカウント)送信のシーケンスが、それぞれスキャンラインに沿って提供される。例えば、フローサンプルカウントが10〜20のとき、その結果それぞれのロケーションに対して10〜20のサンプルになる。パルス繰り返し周波数(例えば、ロケーションのためのサンプリングレート)、フローサンプルカウント(例えば、ロケーションのため、又は特定のために使用されるサンプルカウント)、及びパルス繰り返しインターバル(例えば、ロケーションのための各サンプルを取得する間の時間)のいずれが使用されてもよい。
シーケンス又はリターンサンプルの送信に対するエコー応答は、所定時間内における、速度、エネルギ(電力)、および/又は分散を特定するのに使用される。ラインに沿った送信は、別のラインに沿った送信とインターリーブすることができる。インターリーブとともにまたはインターリーブなしで、与えられた時間のための空間サンプルが異なる時間からの送信を使用して取得される。異なるスキャンラインからの特定は連続的に取得されてもよいが、ユーザの視点からは同時に表示するためには十分な速さである。複数のスキャンが、異なる時間の特定値を取得するために実行される。
異なるPRF又はフローサンプルカウントに応答するデータを生成するために、サンプルが、1つのPRF又はフローサンプルカウントでスキャンすることにより取得されるようにしてもよい。これらのサンプルのサブセットが、より低いPRFで特定するために使用されてもよい。代替的に、スキャンが繰り返し行われてもよい。1回目の繰り返しのため、リターンサンプルは、1つのPRFで取得される。その後の繰り返しのため、リターンサンプルは、他のPRFで取得される。異なるフローサンプルカウントでリターンサンプルを取得するため異なるPRFでの連続送信によって、異なるPRFでフローを特定するためのサンプルが取得される。
代替実施形態において、リターンサンプル又はフローの特定は、ネットワーク上での転送またはメモリからのローディングによって取得される。スキャンによってあらかじめ取得されたデータが取得される。
アクト32において、エスティメータ又はディテクタが、患者のロケーションを表すカラーフローデータを生成する。カラーフローデータは、速度、エネルギ(例えば、電力)、及び/又は分散の特定を含む。一実施形態において、少なくとも速度が特定される。カラーフローデータは、液体又は組織のいずれのためのものであってもよい。速度、エネルギ、及び/又は組織のモーションの分散の特定が、生成されてもよい。液体のモーションであるかまたは組織のモーションであるかに関わらず、いずれのモーションデータが取得されてもよい。カラーフローデータは、液体のモーションとして以下のサンプルで使用されるが、代替的に又は付加的に組織のモーションデータであってもよい。
受信された空間的サンプルが、クラッタフィルタリングされてもよい。クラッタフィルタは、液体であって組織のモーションでないものに関連する周波数、又は組織のモーションであって液体でないものに関連する周波数を通過する。クラッタフィルタリングは、所定の時間でのモーションを特定するためのパルスシーケンスの信号のフィルタリングである(例えば、フローサンプルカウントのサンプル)。与えられた信号が、クラッタフィルタリング及び特定のためのムービングウインドウに関するような、異なる時間の表示を特定のために使用されてもよい。異なるフィルタ出力は、異なる時間におけるロケーションのためのモーションを特定するために使用される。
カラーフローデータは、空間的なサンプルから生成される。自己相関のようなドップラープロセスが使用されてもよい。他の実施形態において、一時的相関が使用されてもよい。カラーフローデータを特定するために、他のプロセスが使用されてもよい。カラードップラーパラメータ値(例えば、速度、エネルギ又は分散の値)が、異なる時間において得られた空間的サンプルから特定される。異なる時間における同じロケーションでの2つのサンプル間の周波数の変化(例えば、ドップラーシフト)は、速度を示す。2つまたはそれ以上のサンプルのシーケンス(例えば、フローサンプルカウント)は、カラードップラーパラメータ値を特定するために使用されてもよい。特定値は、完全に分離された又は独立のグルーピング、又は重なり合ったグルーピングのような、受信信号の異なるグルーピングのために形成される。それぞれのグルーピングのための特定値は、所定の時間における空間ロケーションを表している。
特定は、異なるサンプリングされた空間ロケーションのために実行される。例えば、平面上の異なるロケーションの速度は、スキャンに応じたエコーから特定される。カラーフローデータの複数のフレームが、それぞれ異なる時間における関心領域を表すために所得されてもよい。
特定値が、閾値であってもよい。閾値は、速度及び/又は電力に対して適用される。例えば、低速度の閾値が適用される。閾値を下回る速度は、削除されるか、例えば0のような他の値に設定される。その他の例としては、エネルギが閾値を下回るとき、同じ空間ロケーションの速度値は、削除されるか、例えば0のような他の値に設定される。代替的に、特定された速度は、閾値に関係なく使用される。
取得されたモーション又はカラーフローデータは、フローサンプルカウントを越える受信信号から特定されているにもかかわらず、データのフレーム又は所定の時間における患者を表すイメージである。Bモードデータのような他のデータが生成されてもよい。Bモードイメージは、カラードップラー速度を示す関心領域と重なりあっているか、またはその関心領域と関連性を持っている。関心領域内において、流れのないロケーションは、Bモードデータとして示される。
スパークルを検出するため、異なるPRFにおける同じロケーションを表すデータの2以上のフレームが生成される。同じデータからフレームを生成することによって、ロケーションも同じになる。フレームが連続的なスキャンで生成されるところで、同じロケーションは、トランスデューサ及び/又は組織のモーションに全く同じにはならないかもしれないが、一般には同じである。
アクト34及び36は、異なるPRFの2つのフレームが2つのファクタを使用して生成される一実施形態を示す。アクト34において、データの1つのフレームが、1つのPRFに対して生成される。例えば、ドップラー値が、1つのサンプルカウント(例えば、16)のリターンサンプルを使用して特定される。速度または他のモーション値が、PRFを用いて、フローサンプル値に関連して、かつフローサンプルカウントに対応してそれぞれのロケーションについて特定される。
フローピクセルの実速度vは、次のように表すことができる。
ここで、zはカラーアンサンブルサンプル、vはドップラー速度特定値、iはサンプルのインデックス、nは整数、及び−π≦v≦πである。速度イメージ、即ち速度値のフレームは、次のように表すことができる。
速度値のフレームの他の数式が使用されてもよい。
値が、同じフローサンプルカウントから特定される場合には、フレームのうちの1つに対するPRFは、取得されたサンプルの所与の最大PRFを提供し、フローサンプルの全てである。代替的に、サブサンプリングが使用される(例えば、フローサンプルカウントとして20のサンプルが取得されるが、使用するのは16だけ)。
より大きいPRFを有するデータのフレームのため、特定された速度が、ファクタによって乗算される。ファクタは、他のPRFのサブサンプリングの量に関連しているかまたは同じであるか、またはPRFの違いを反映している。例えば、ファクタ2によるフローサンプルカウントのサブサンプリングは、得られた速度値を2倍することになる。より正確な比較のため、十分な又はより大きいフローサンプルカウント(例えば、PRFの2倍)を使用する速度の特定は、2で乗算される。{2vd}mod 2πは、2によって乗算されたオリジナルイメージを単純化し、2πによってラップされている。
特定された速度をファクタで乗算するように、いずれの乗算を使用してもよい。一実施形態において、ラッピングがオーバーフロー時に固有のものであるように(例えば、もし元の速度が8ビット2sの補完であるならば、2sで2によって乗算を行う補完演算が自動的に所望の乗算を実行する。)、有限精度演算を使用して速度は2で乗算される。ファクタが2以外では、乗算式は次のように表すことができる。
代替的に、特定された速度はファクタで乗算されない。スパークル検出のための相関関係は、ロケーションによる変化に依存しており、それぞれのロケーションに対して類似の大きさを有することが、ラッピングのないいくつかのケースでは必要とされない。
1つのPRFとモーションデータとを比較するため、モーションデータが、アクト36において他のPRFで生成される。ドップラーエスティメータが、患者の体内のロケーションを表すカラーフローデータの第2のフレームを生成する。カラーフローデータの第2のフレームが、第2のパルス繰り返し周波数で生成される。異なるフローサンプルカウントが使用される。リターンサンプルの同じセットまたはリターンサンプルの異なるセットが使用される。異なるセットからドップラー値を特定するため、異なるセットは、異なるフローサンプルカウントおよび/またはPRFを有している。同じセットからドップラー値を特定するため、サブサンプリングが使用される。同じリターンサンプルが、PRFを減少させるとともにフローサンプルカウントを低減するように、サブサンプリングされる。
任意の減少またはサブサンプリングを使用することができる。例えば、フローサンプルカウントは、半分にすなわち2分の1に減少される。他の全部(例えば、サンプル1−16が、1つのフレームのために使用され、偶数又は奇数の番号のサンプルだけが、他のフレームのために使用される。)または他のグルーピングは、リターンサンプルの半分を使用する結果になる。3分の1毎、又は全てよりも少ない、半分よりも少ない、及び/又は速度値の他のフレームのため使用されるよりも少ない他のグルーピングが使用されてもよい。任意の整数または実数値のサブサンプリングファクタを使用することができる。
1つの代表例として、サブサンプリングされたイメージvelsubsampledが次のように作成されます。
実際の血流に対して、ファクタ2を使用するサブサンプリングされたイメージは、実際の速度の2倍になり、次のように表される。
この近似式をサブサンプリングされたイメージに適用すると、次式が得られる。
これは、速度が、サブサンプリングファクタによる実際の速度よりも大きいことを示している。PRFの2倍に特定された速度は、結果としてPRFで特定された速度の2倍の値になる。
2以外の他のファクタによるサブサンプリングが使用しているので、サブサンプリングされた速度データの1以上のフレームが生成されてもよい。例えば、モーションデータが、2又は3のファクタでサブサンプリングされて生成されてもよい。得られたフレームは平均化または他の方法で組み合わされてもよい。velsubsampledの複数のバージョンは、相関関係付けを実行する前に、実際の速度の精度を高めるために平均化される。例えば、velsubsampledAVGを生成するようにargΣiz(2i)×z*(2i−2)とargΣiz(2i−1)×z*(2i−1)の平均をとってもよい。平均は、より一般化すると次のようになる。
ここに、δはサブサンプルファクタである。
アクト40において、プロセッサが、異なるPRFで特定されたカラーフローデータとフローサンプルカウントの間の類似性の程度を画定する。速度のフレームのようなデータの2つのフレームが、類似性を画定するために比較される。
血流を表すエリアであるveltimes2={2vd}mod 2πに対して、velsubsampledとveltimes2が高度の空間的相関を有していなければならない。スパークルのような本質的にランダムに存在するアーチファクトに対して、それらの空間的相関は低い。
類似性は、ロケーションの関数として画定される。異なるフレームのデータ間の類似性は、ロケーションのそれぞれに対して画定される。類似性が異なっていてもよい。代替的に、類似性は、各ロケーションの中心における任意のサイズ(例えば、5軸及び3ラテラル又は2Dカーネルサイズが、{軸方向サンプル2A+1}×{横方向サンプル2B+1}である。)のカーネルに基づいている。類似性は、ロケーションの関数として画定される。
類似性の任意の測定が使用されてもよい。一実施形態において、絶対的な相違の最小和が使用される。他の実施形態において、相互相関のような相関が使用される。例えば、サブサンプリングされた特定からのドップラー値が、サブサンプリングファクタによって乗算された全特定からのドップラー値で関係付けられる。相互相関または他の類似性が、正規化されてもよい。類似性の程度は、2つの信号velsubsampledAVG及びveltimesδ間の正規化相互相関(NCC)を使用して定量化されてもよい。ゼロ遅れにおける軸方向および横方向に沿ったデータのセグメントを使用する2D正規化相互相関が、次のように実行される。
ゼロ遅れにおける正規化相互相関係数ρ(i、j)は、全てのサンプルについて計算される。他の相関、又は異なるPRF又はフローサンプルカウントで特定されたデータのフレーム間の類似性の測定が、使用されてもよい。
アクト42において、プロセッサは、類似性からスパークルを検出する。異なるPRFを有するデータ間の高い相関を持つロケーションは、スパークルではなく、モーションである。低い相関を持つロケーションは、スパークルである。相関の結果は、低い相関を持つロケーションを識別する。与えられたイメージングアプリケーションのための実験的に開発された閾値のような任意の閾値が、モーションからスパークルを区別するために使用されてもよい。
代替的な実施形態において、プロセッサは、スパークル又はスパークルを有するロケーションを特別に検出するものではない。ロケーションの関数としての類似性は、スパークルとして与えられたロケーションを特に識別することなくロケーションを示すことがある。検出が、ロケーションの関数として類似性の創出によって提供される。
アアクト44において、プロセッサ又はフィルタが、カラーフローイメージをフィルタリングする。カラーフローイメージは、速度もしくはイメージ(例えば、スカラ特定値又はドップラー値)を生成するために使用される他のモーションデータであるか、またはRGBもしくは他のディスプレイのためのデータである。カラーイメージは、フルサンプルカウントで生成された速度のように、より大きなPRFで生成された特定値から作成される。代替的に、カラーフローイメージは、サブサンプリングから創出される。他の代替案において、カラーフローイメージは、サンプルの異なるスキャンから創出され、類似性の画定のために使用されたデータから創出されるのではない。
フィルタリングは、ロケーションの関数として類似性の程度に基づいてなされる。スパークルを抑制するため、フィルタリングは、類似性の低いロケーションにおける値をより強く減少させる。スパークルを高めるため、フィルタリングは、類似性の高いロケーションにおける値をより強く減少させる。フィルタリングは、いくつかのドップラー値の変更を回避するが、他の値は減少させる。代替的に、フィルタリングは、結果的に全ての値の大きさを変更する。
速度値について、減少は、速度がゼロに近づくことである。負または正の速度は、その方向を維持しつつ、低い負または正の速度に減少される。エネルギ値については、特定値は符号(正負)に関係しない。減少は、特定値をゼロに近づけることである。
減少させるため、又はフィルタリングするため、モーションデータは重みで乗算される。重みは、0と1の間の小数値である。重みを加算、減算、除算するような、他の重み付けがされてもよい。カラーフローイメージまたは他のモーションデータが、ロケーションの関数としての重みによって重み付けされる。
重みは、類似性の程度によってマッピングされる。ピクセルバイピクセルまたはロケーション特定重み付けマトリックス(location specific weighting matrix)が、創出される。それぞれのロケーションに対する類似性の程度は、そのロケーションに対する重みにマッピングされる。結果として、重み付けは、ターゲットに依存する。重みは、類似性のレベルの関数として変化し、モーション信号を通過し、スパークルアーチファクトを削除するかまたは減少させるように、スパークルの関数としての減少のために提供される。
減少の任意の総量を提供することができる。2−D相互相関について、正規化相互相関係数は、−1〜1、または0〜1の範囲であってもよい。相互相関係数は1であれば、2つの信号は同一であり、相関関係係数がゼロに近いかまたはゼロ以下である場合、それらは相関関係がないとみなされる。正規化された値の範囲内の任意の閾値を使用することができる。一実施形態において、閾値は、バイナリ重みのために使用される。閾値を超えると、重みは1又は0である。閾値を下回ると、重みは他方の0又は1である。閾値に等しいときは、0又は1にマッピングすることができる。その結果、フィルタとしてのバイナリマスクである。スパークルに関連する値は、残された値のみ、またはバイナリマスクでフィルタリングされた後に除去された値のみである。スパークルに関連しない値は、除去されるかまたは残されたままである。
一実施形態において、正規化相関関係係数が、閾値がε>0のセットよりも大きいかまたは等しいとき、サンプル値は0で乗算される。もしも相関関係係数が閾値εよりも小さければ、サンプル値は1で乗算される。この場合は、スパークルが所望の情報を示す腎臓結石または胆石をエンハンスするために使用することができる。より高い類似性に関連する(例えば、モーションに関連する)ロケーションは、除去されるかまたは減少される。
他の実施形態では、係数が設定された閾値ε>0よりも大きいか等しいときに、サンプル値は1で乗算される。係数が閾値εよりも小さいときは、サンプル値は0で乗算される。低い類似性に関連する(例えば、スパークルに関連する)ロケーションのモーションデータは、モーションロケーションのモーションデータが維持されている間に、削除されるか減少される。
バイナリマスク以外の他の重みマッピングを使用してもよい。重み付けマトリックスは、0又は1のマスクを使用する代わりに、一般化してもよい。重み付けマッピングの類似性のサンプルを図2AからDに示す。正規化相互相関係数は、重みにマッピングされる。図2AからDのマップは、スパークルのロケーションにおける速度または他のモーションデータを低減するためのものである。図2AからDの重みを適用することによって、より大きい類似性のロケーションが、より小さい類似性のロケーションよりも強く重み付けされ、スパークルのロケーションのためのドップラー値が減少する。逆マッピングを使用して、スパークル以外のロケーションのためのドップラー値を低減するため、より大きい類似性を有するロケーションよりも、より小さい類似性を持つロケーションに、より強く重み付けしてもよい。重み付けするための類似性の、他の線形又は非線形マッピングを使用してもよい。
アクト46において、フィルタリングされたカラーフローイメージが表示される。超音波システムが、イメージを創出するためのデータのフィルタリングされたフレームを加工する。空間的フィルタリング、一時的フィルタリング、スキャンコンバージョン又は他のイメージプロセスが実行される。スカラ値が、速度スケールを使用するカラー値にマッピングするように、ディスプレイ値にマッピングされる。その結果としての画像は表示のためにバッファリングされる。ディスプレイ値は、ディスプレイに対するバッファリングによって提供される。
カラーフロー(例えば、ドップラーエネルギ又はドップラー速度)、ドップラー組織モーションまたは他のモーションイメージが生成される。イメージは、他の情報が含まれていてもよい。例えば、イメージは、Bモードデータ上にカラーフローデータを重ね合わせる。組織のないロケーション又は十分な流れに関連するロケーションでは、カラーフローデータ(例えば、速度)は、表示のための色を画定するために使用される。組織ロケーション又は流れが少ないか全くないロケーションでは、Bモードデータが使用される。
イメージは、スパークルアーチファクト又は粗い面に関連しないモーション情報を削除するかまたは減少されて、変更されたモーション値(例えば、速度またはエネルギ)を含んでいる。速度イメージのようなカラーフローイメージが、類似性に基づいてフィルタリングされた後のドップラー値から生成される。その結果として、カラーフローイメージは、他のモーション情報のない石または他の粗面ターゲット、またはスパークルアーチファクトの少ない流れを色付けする。例えば、腎臓結石または胆石のイメージが表示される。他の例としては、流体イメージの速度が表示される。
図3AからD及び図4AからCは、2つのサンプルを示している。図3A、B及び図4A、Bは、Bモードと組み合わせた速度イメージを示している。速度情報は、色でマッピングされている。これらのイメージの速度部分は、モーションデータのフレームを表している。図3A及び4Aにおいて、イメージは、フルフローサンプル値又はより高いPRFからの特定値を使用する。図3B及び4Bにおいて、イメージは、ファクタ2による同じリターンサンプルのサブサンプリングからの特定値(例えば、フルフローサンプル値のひとつおきのサンプルを使用する速度の特定値)を使用する。図3B及び4Bは、より低いPRFで特定されたモーションデータからのものである。
図3Cは、スパークルが検出されなかい2つのホワイト領域を示している。閾値を下回る相関を有する流れ領域は、0で重み付けされ、その結果図3Cのクリーンフローを通過するためマスク内に存在する。図3Cのマスクを図3Aのイメージに適用することにより、図3Dの速度イメージが得られる。このイメージでは、削除されたかまたは減少されたスパークルを有している。Bモード情報は、非モーションロケーションのために提供されてもよい。
図4Aは、カラーフローイメージを示している。スパークルに関連するロケーションが通過する(例えば、1を重み付けする)またはスパークルに関連しないフロー情報の削除するバイナリマスク(図4C参照)は、図4A及び4Bのモーション情報の相関によって作成される。得られたバイナリマスクを図4Aに適用することによって、カラーフロー又はスパークルに関連するロケーションのためのモーション情報が、他のロケーションのためのモーション情報を削除している間、維持される。結果として図4Dは、血液の流れ又は組織のモーションのない腎臓結石を表すスパークルとしての色情報を示している。Bモード情報は、動きのないロケーションのために提供されてもよい。
図5は、フローイメージにおける(例えば、カラーフロー、組織のモーション又は他のモーションイメージングにおける)、スパークルに基づくプロセスのためのシステム10の一実施形態を示している。システム10は、図1の方法または他の方法を実行する。異なるPRFでモーションデータを特定することによって、モーションデータが、スパークルを表示するために比較されてもよい。比較の結果は、検出されたスパークルロケーションに基づいて、プロセス、フィルタリング又は他のイメージングに使用される。
システム10は、送信ビームフォーマ12、トランスデューサ14、受信ビームフォーマ16、メモリ18、フィルタ20、フォローエスティメータ22、他のメモリ28、プロセッサ24及びディスプレイ27を含んでいる。付加的な、代替的な又はより少ない構成であってもよい。例えば、システムは、Bモード検出器を含んでいる。その他の例としては、フローエスティメータ22およびプロセッサ24は、送受信ビームフォーマ12,16のような、フロントエンド要素がなくともよい。さらに他の例としては、メモリ18及び28が1つの部品として構成されてもよい。
一実施形態では、システム10は、医用診断超音波システムである。他の実施形態では、システム10は、コンピュータまたはワークステーションである。さらに別の実施形態では、フローエスティメータ22は、医用診断超音波システムまたは他の医用イメージングシステムの一部であり、プロセッサ24は、超音波イメージングシステムを形成する、別体のワークステーションまたはリモートシステムである。
トランスデューサ14は、複数のエレメントから構成されたアレイである。エレメントは、ピエゾ電気式又は静電容量式のエレメントである。アレイは、1次元アレイ、2次元アレイ、1.5次元アレイ、1.25次元アレイ、1.75次元アレイ、環状アレイ、多次元アレイ、蛇行(wobbler)アレイ、それらの組み合わせ、又は、他の現在公知のもしくは今後開発されるアレイで構成されている。トランスデューサエレメントは、音響的および電気的エネルギを交互に変換する。トランスデューサ14は、送受信スイッチを介して送信ビームフォーマ12および受信ビームフォーマ16と接続されるが、他の実施形態において、接続されないで使用されてもよい。
送信ビームフォーマ12および受信ビームフォーマ16は、トランスデューサ14で患者の領域をスキャンするためのビームフォーマである。送信ビームフォーマ12は、トランスデューサ14を使用して、領域をスキャンするために1つまたは2以上のビームを送信する。ベクタ(Vector:登録商標)、セクタ、リニア又は他のスキャンフォーマットが使用されてもよい。受信ラインおよび/または送信ビームは、スキャン領域に割り当てられる。受信ビームフォーマ16は、異なる深さにおいて受信ビームをサンプリングする。異なる時間における同じロケーションのサンプリングは、フローを特定するためのシーケンスが得られる。
送信ビームフォーマ12は、プロセッサ、遅延器、フィルタ、波形発生器、メモリ、位相回転器、ディジタル・アナログ・コンバータ、増幅器、それらの組み合わせ、または、他の現在公知の又は今後開発される送信ビームフォーマコンポーネントである。一実施形態において、送信ビームフォーマ12は、エンベロープサンプルをディジタル的に生成する。フィルタリング、遅延、位相回転、ディジタルアナログ変換、及び増幅を使用することによって、所望の送信波形が形成される。スイッチングパルサまたは波形発生メモリのような、他の波形発生器が使用されてもよい。
送信ビームフォーマ12は、トランスデューサ14上に送信アパーチャのそれぞれのエレメントに対して送信波形の電気信号を生成するための複数のチャネルとして形成されている。波形は、所望の中心周波数、又は1サイクル、複数のサイクルおよび/または分数倍サイクルのユニポーラ、バイポーラ、ステップ、正弦波又は他の波形である。波形は、音響エネルギのフォーカシングのための、遅延及び/又は位相整合及び増幅の関連性を有する。送信ビームフォーマ12は、アパーチャ(例えば、動作中のエレメントの数)、複数のチャネルを横断するアポダイゼーションプロファイル(例えば、形状または重心)、複数のチャネルを横断する遅延プロファイル、複数のチャネルを横断する位相プロファイル、中心周波数、周波数帯域、波形形状、サイクル数及び/又はそれらの組み合わせを変更するためのコントローラを有する。送信ビームフォーカスは、これらのビーム形成パラメータに基づいて生成される。
受信ビームフォーマ16は、プリアンプ、フィルタ、位相回転器、遅延器、サマー(summer)、ベースバンドフィルタ、プロセッサ、バッファ、メモリ、それらの組み合わせまたは他の現在公知の又は今後開発される受信ビームフォーマコンポーネントである。受信ビームフォーマ16は、トランスデューサ14上に衝突するエコー又は音響エネルギを表す電気信号を受信するための複数のチャネル内に形成されている。トランスデューサ14内の受信アパーチャのそれぞれのエレメントからのチャネルは、アンプ及び/又は遅延器に接続されている。アナログ・ディジタル・コンバータは、増幅されたエコー信号をディジタル化する。データを受信したディジタルラジオ周波数は、ベースバンド周波数に復調される。動的受信遅延のような受信遅延及び/又は位相回転は、増幅器及び/又は遅延器によってそこに適用される。ディジタル又はアナログサマーは、1つまたは複数の受信ビームのためのリターンサンプルを形成するように受信アパーチャの異なるチャネルからのデータを結合する。サマーは、シングルサマー又はカスケード接続されたサマーである。一実施形態において、ビームフォーマサマーは、位相情報が形成されたビームのために維持されるように、複雑な方法でインフェーズと直交チャネルデータを加算するように構成されている。代替的に、ビームフォーマサマーは、位相情報を維持することなく、データ増幅又は強度を加算する。
受信ビームフォーマ16は、送信ビームに応答して受信ビームを形成するように構成されている。例えば、受信ビームフォーマ16は、それぞれの送信ビームに応じて1、2または3以上の受信ビームを受信する。受信ビームは、送信ビームに対して、同一直線上、平行及びオフセットまたは非平行である。受信ビームフォーマ16は、スキャンした領域の異なる空間ロケーションを表す空間サンプルを出力する。一度、チャネルデータが、スキャンライン11に沿って空間ロケーションを表すようにビーム形成され、又は組み合わされると、データは、チャネルドメインからイメージデータドメインへ変換される。位相回転器、遅延器、及び/又はサマーは、平行受信ビーム形成のために繰り返されてもよい。1又は2以上の平行受信ビームフォーマが、初期増幅を分割するように、チャネルの部分を分割してもよい。
組織モーションまたは流体速度のようなイメージングモーションに対して、複数の送信および対応する受信が、複数の実質的に同じ空間ロケーションのそれぞれに対して実行される。それぞれ与えられたロケーションに対する異なる受信イベント間の位相変化が、組織または流体の速度を示す。速度サンプルグループは、複数のスキャンライン11のそれぞれについて、複数の送信に対応する。スキャンライン11のような、実質的に同じ空間ロケーションが、速度サンプルグループ内でスキャンされた回数は、速度またはフローサンプルカウントである。異なるスキャンラインのための送信、異なる速度サンプルグルーピング又はイメージングの異なるタイプが、インターリーブされてもよい。速度サンプルカウント内の実質的に同じスキャンライン11への送信する間の合計時間は、パルス繰り返しインターバルである。パルス繰り返しインターバルは、パルス繰り返し周波数又はその逆を特定する。
メモリ18は、ビデオランダムアクセスメモリ、ランダムアクセスメモリ、リムーバブル記録媒体(例えば、ディスケット又はコンパクトディスク)、ハードドライブ、データベース、コーナーターニングメモリ(corner turning memory)、またはデータまたはビデオ情報を記録する他の記憶装置である。一実施形態において、メモリ18は、モーションパラメータ特定軌道のコーナーターニングメモリである。メモリ18は、実質的に同一のスキャンラインに沿って複数の送信に応答する信号を記憶するように構成されている。メモリ22は、音響グリッド、デカルトグリッド、デカルト座標グリッドと音響グリッドの両方、または3Dグリッド内のボリュームを表す超音波データでフォーマットされた超音波データを記憶するように構成されている。複数のロケーションのそれぞれに対するフローサンプルカウントのリターンサンプルが記憶される。
フィルタ20は、クラッタフィルタ、有限インパルス応答フィルタ、無限インパルス応答フィルタ、アナログフィルタ、ディジタルフィルタ、それらの組み合わせまたは他の現在公知の又は今後開発されるフィルタである。一実施形態において、フィルタ20には、ベースバンドに信号をシフトするミキサーと、ベースバンドから離れた周波数において、情報の削除または最小化のためのプログラマブルローパスフィルタが含まれている。他の実施形態では、フィルタ20は、ローパスフィルタ、ハイパスフィルタ、又はバンドパスフィルタである。フィルタ20は、流体から速度を低下させるか、その代わりに流体からの速度情報を維持しながら、組織のデータの影響を減少させる。フィルタ20は、セットレスポンスを持っているか、または信号のフィードバックや他の適用過程の機能としてのモーションを変更するように、プログラムされていてもよい。さらに他の実施形態では、メモリ18及び/又はフィルタ20は、フローエスティメータ22の一部であってもよい。
ドップラー又はフローエスティメータ22は、カラーフローデータを特定するドップラープロセッサ又は相関関係プロセッサである。代替的な実施形態では、速度、パワー(例えば、エネルギ)、及び/又はいずれの又は様々なインプットデータからのバリアンスを特定するための現在公知の又は今後開発される他のデバイスが提供されてもよい。エスティメータ22は、異なる時間における実質的に同じロケーションに関連する複数の信号を受信し、同じロケーションからの連続した信号間の位相における変化又は変化の平均に基づいてドップラーシフト周波数を特定する。速度が、ドップラーシフト周波数から計算される。代替的に、ドップラーシフト周波数は、速度として使用される。電力又はバリアンス(variance)が、計算されてもよい。
カラーフローデータ(例えば、速度、電力、及び/又はバリアンス)が、ビーム形成されたスキャンサンプルからスキャン領域における空間ロケーションに対して特定される。例えば、フローデータは、平面における異なる複数のロケーションを表している。カラーフローデータは、組織及び/又は流体のモーションデータである。
フローエスティメータ22は、十分なモーション情報を識別するための1つまたは2以上の閾値を適用してもよい。例えば、速度を識別するための速度及び/又は電力の閾値化が使用されてもよい。代替的な実施形態では、分離型プロセッサ又はフィルタに閾値が適用される。他の実施形態では、閾値化は、例えばプロセッサ24によって、いずれかのモーション抑制後に適用される。
フローエスティメータ22は、異なる時間でのスキャン領域を表すデータのフレームを出力する。与えられたフローサンプルカウントのためのビーム形成されたサンプルが、時間を特定するために使用される。データのオーバーラップを有するムービングウィンドウが、他の時間の特定に使用される。異なる時間でのそれぞれのロケーションの速度が出力される。
2又は3以上のフレームが、同じロケーションのスキャンニングにより特定される。フレームは、同じ又は異なる時間のためのものである。連続的なスキャンニングに対して、フレームは、異なる時間でのロケーションを表している。同じフローサンプルカウントのためのサンプルがフレームを特定するために使用されるところで、フレームは同じ時間を表している。
2又は3以上のフレームが、異なるように特定される。それぞれのフレームの特定に使用されたサンプル数は異なっている。PRF又は特定におけるフローサンプルカウントは、フレーム毎に異なっている。例えば、16個のサンプルが得られ、1つのフレームにおける速度を特定するために使用される。すべての他のサンプル(例えば、8個のサンプル)が、他のフレームにおける速度を特定するために使用される。他フレームのサブサンプリングファクタは2である。異なる数のサンプルが、2つのフレームの速度を特定するために使用される。
フローエスティメータ22またはプロセッサ24は、2又は3以上のフレームのモーションデータを正規化するように構成されている。サブサンプリングによって、フルフローサンプルカウントから特定されたフレームに関して2倍にされた自動相関の結果を導くファクタ2によるサブサンプリングのように、速度の特定が異なっていてもよい。フルフローサンプルカウントからのモーションデータが正規化のために乗算される。代替的に乗算又は正規化が実行されず、フレームは異なる大きさの範囲を有するにもかかわらず使用される。
プロセッサ24は、ディジタルシグナルプロセッサ、汎用プロセッサ、特定用途向け集積回路、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ、制御プロセッサ、ディジタル回路、アナログ回路、グラフィックス・プロセッサ・ユニット、フィルタ、それらの組み合わせ、又は現在公知の又は今後開発される計算、アリゴリズム、プログラミングまたは他の機能のためのデバイスである。プロセッサ24は、メモリ28、又はスパークルに基づくイメージプロセシングのための他のメモリに設けられた命令に基づいて作動する。付加的な又は複数のプロセッサが使用されてもよい。プロセッサ24は、ソフトウェア、ファームウェア、及び/又はハードウェアによって構成される。
プロセッサ24は、フローエスティメータ22、メモリ28、及び/又は他のソースからカラーフローデータを受信する。受信したモーションデータを使用して、プロセッサ24は、特定値でスパークルに対応するスキャン領域のロケーションであるかを識別するように構成されている。プロセッサ24は、異なるフレームのモーション値を比較するように構成されている。例えば、フレームのデータ間の空間的な相関関係が実行される。相関関係は、異なるPRFフレーム間の類似性のレベルを示している。類似性が、フレームにおいて表される複数のロケーションのそれぞれに対して画定される。異なるPRFから特定されたモーション値間の小さい相関を有するロケーションは、スパークルのロケーションである。大きい相関を有するロケーションは、スパークルよりもむしろ実際のモーションである。
プロセッサ24は、特にスパークルのロケーションを特定する。代替的に又は付加的に、プロセッサ24は、フィルタリング又は他の画像処理のための類似性のレベルによって提供されるスパークルの表示を使用している。類似性のレベルは、重みをフィルタリングするためにマッピングされてもよい。重みは、より多くのサンプルを使用して特定されたフレームに対するように、モーション値のフレームに対して適用される。マッピング及び関連する重み付けは、スパークルに関連しないロケーション又はスパークルに関連するロケーションを減少させる。他のロケーションは、同じに維持され、増加され、またはできるだけ減少されない。重みマトリックス及び/又はスパークルのロケーションが、ローパスフィルタを用いるように、外れ値のロケーションを削除するまたは外れ値の重みを低減するように、フィルタリングされてもよい。
プロセッサ24または他のコンポーネントが、イメージを生成するためにフィルタリングされたモーション値を使用する。フレームは、スキャン変換又はカラーマッピングされる。得られたカラー値は、重ね合わせるようにまたは単独で使用するように、Bモードイメージに加えられる。カラー値は、ディスプレイ27上にイメージを表示するため、ディスプレイバッファに置かれる。
ディスプレイ27は、CRT、LCD、プラズマ、プロジェクタ、モニタ、プリンタ、タッチスクリーン、または他の現在公知の又は今後開発されるディスプレイデバイスである。ディスプレイ27は、RGB、他のカラー値、または他のモーション値を受信するとともに、イメージを出力する。イメージは、グレースケール又はカラーイメージであってもよい。イメージは、ビームフォーマ及びトランスデューサ14によってスキャンされた患者の領域を表しているが、除去された、低減された、または他のロケーションに対するリターンを減少させる間に維持されたスパークルロケーションからのリターンを有している。ディスプレイ27は、フィルタリングされるようにモーション値のドップラー又は他のカラーイメージを表示する。結果としてのイメージが、流体流れ又は組織モーションからの少ない情報を有しないかまたは有する、石のような粗い表面を表してもよい。代替的に、結果としてのイメージが、スパークルアーチファクトから少ない情報を有しないかまたは有する、流体流れ又は組織モーションを表してもよい。
メモリ28は、ビデオランダムアクセスメモリ、ランダムアクセスメモリ、リムーバブル記録媒体(例えば、ディスケット又はコンパクトディスク)、ハードドライブ、データベース、又はカラーフロー又はモーションデータを記憶するための他のメモリデバイスである。記憶されたデータは、保存されたデータは、極性フォーマット又はデカルト座標フォーマットである。メモリ28は、様々なフィルタリング、検出、識別、相関、計算または他の動作のためプロセッサ24によって使用される。
上記のプロセス、方法及び/又は技術を実施するための命令が、キャッシュ、バッファ、RAM、リムーバブルメディア、ハードドライブまたは他のコンピュータ可読型記録媒体等のコンピュータ可読型記録媒体またはメモリ上に提供される。メモリ28または他のメモリが、ドップラーイメージングでスパークルの検出のための命令が格納されている。非一時的コンピュータ可読記録媒体が、様々な揮発性又は不揮発性の記録媒体を含んでいる。図面又は本書に記載された機能、アクト又はタスクは、コンピュータ可読型記録媒体に記憶された1又は2以上の命令に応じて実行される。機能、アクト又はタスクは、特別な形式の命令セット、記録媒体、プロセッサ又はプロセシング・ストラテジから独立しており、ソフトウェア、ハードウェア、集積回路、ファームウェア、マイクロコードまたはそれらの組み合わせによって実行されてもよい。同様に、プロセシング・ストラテジが、マルチプロセッシング、マルチタスキング、並列プロセシング、またはそれらと同様のものを含んでいてもよい。一実施形態において、命令が、ローカル又はリモートシステムによって読み出すためリムーバブル・メディア・デバイス上に記憶されている。他の実施形態では、命令が、コンピュータネットワークまたは他の電話回線を介して送信するためリモートロケーション上に記憶されている。さらに他の実施形態では、命令が、所望のコンピュータ、CPU、GPUまたはシステム内に記憶されている。
本発明について、上記の様々な実施形態を参照して説明したが、多くの変更および修正が本発明の範囲から逸脱することなくなされ得ることが理解されるべきである。したがって、上記の詳細な説明は、これに限定されるものではなく例示と見なされることが意図されてものであり、そして本発明の思想と範囲を規定することを意図する全ての均等物を含む以下の請求の範囲であることが理解されるべきである。

Claims (19)

  1. カラーフローにおけるスパークルアーチファクトを検出するための方法であって、
    患者の体内の複数のロケーションを表す第1のカラーフローデータを生成するステップであって、前記第1のカラーフローデータが、第1のパルス繰り返し周波数で生成されるステップと、
    患者の体内の複数のロケーションを表す第2のカラーフローデータを生成するステップであって、前記第2のカラーフローデータが、前記第1のパルス繰り返し周波数とは異なる第2のパルス繰り返し周波数で生成されるステップと、
    前記複数のロケーションのそれぞれについて前記第1および第2のカラーフローデータ間の類似性の程度を画定するステップと、
    カラーフロー画像をフィルタリングするステップであって、ロケーションの関数として前記類似性の程度に基づいてフィルタリングするステップと、
    前記フィルタリングされたカラーフロー画像を表示するステップと、を有し、
    前記第1のカラーフローデータを生成するステップが、前記第1のパルス繰り返し周波数で送信するステップを含み、
    前記第の2カラーフローデータを生成するステップが、前記送信するステップからの反射をサブサンプリングするステップを含む方法。
  2. 前記第1のカラーフローデータを生成するステップおよび前記第2のカラーフローデータを生成するステップが、それぞれ前記第1および第2のパルス繰り返し周波数で連続的に送信するステップを含むことを特徴とする請求項1記載の方法。
  3. 前記第1のカラーフローを生成するステップが、前記反射から速度を特定するステップと、特定された速度を2で乗算するステップを含み、
    前記サブサンプリングするステップが、ファクタ2によってサブサンプリングするステップを含むことを特徴とする請求項記載の方法。
  4. 前記画定するステップが、第1および第2のカラーフローデータ間の正規化相互相関を実行するステップを含むことを特徴とする請求項1記載の方法。
  5. 前記フィルタリングするステップが、
    ロケーションによる類似性の程度の関数として重みをマッピングするステップと、
    重みを有するロケーションの関数としてカラーフロー画像を重み付けするステップとを含むことを特徴とする請求項1記載の方法。
  6. 前記フィルタリングするステップが、高い類似性を有するロケーションよりも、低い類似性を有するロケーションに、より強く重み付けするステップを含み、
    前記表示するステップが、腎臓結石または胆石の画像を表示するステップを含むことを特徴とする請求項1記載の方法。
  7. 前記フィルタリングするステップが、低い類似性を有するロケーションよりも高い類似性を有するロケーションに、より強く重み付けするステップを含み、
    前記表示するステップが、流体画像の速度を表示するステップを含むことを特徴とする請求項1記載の方法。
  8. 前記フィルタリングするステップが、類似性の程度の関数としてバイナリ重みを適用するステップを含むことを特徴とする請求項1記載の方法。
  9. ドップラーイメージングでスパークルを検出するためのプログラムされたプロセッサによって実行可能な命令を表すデータを内部に格納した非一時的なコンピュータ可読記録媒体であって、
    超音波により複数のロケーションをスキャンするステップであって、リターンサンプルのフローサンプルカウントを提供するロケーションのそれぞれをスキャンするステップと、
    前記フローサンプルカウントの前記リターンサンプルを使用する前記ロケーションの第1のドップラー値を特定するステップと、
    前記フローサンプルカウントの前記リターンサンプルのサブサンプリングを使用して前記ロケーションの第2のドップラー値を特定するステップと、
    前記サブサンプリングの関数であるファクタによって、前記第1のドップラー値が乗算されるステップと、
    前記第2のドップラー値を前記乗算された第1のドップラー値に関係付けるステップと、
    前記関連付けるステップの結果から前記スパークルを検出するステップと、
    を実行するための命令を含む非一時的なコンピュータ可読記録媒体。
  10. 前記第1のドップラー値を特定するステップが、前記フローサンプルカウントの全ての前記リターンサンプルで第1の速度を特定するステップを含み、
    前記第2のドップラー値を特定するステップが、前記フローサンプルカウントの半分又はそれよりも少ない前記リターンサンプルで第2の速度を特定するステップと、
    を含むことを特徴とする請求項記載の非一時的なコンピュータ可読記録媒体。
  11. 前記ファクタが2であり、
    前記乗算するステップが、前記第1の速度に2を乗算するステップを含み、
    前記第2の速度を特定するステップが、ひとつおきの前記リターンサンプルで特定するステップを含むことを特徴とする請求項10記載の非一時的なコンピュータ可読記録媒体。
  12. 前記関係付けるステップが、正規化相関を関係付けるステップを含むことを特徴とする請求項記載の非一時的なコンピュータ可読記録媒体。
  13. 前記検出するステップが、他のロケーションよりも相関関係の低いロケーションを識別するステップを含むことを特徴とする請求項記載の非一時的なコンピュータ可読記録媒体。
  14. スパークルの前記複数のロケーションの前記第1のドップラー値を低減するステップと、
    前記低減するステップの後で、前記第1のドップラー値からドップラーイメージを生成するステップと、
    を含むことを特徴とする請求項記載の非一時的なコンピュータ可読記録媒体。
  15. 前記スパークル以外に前記複数のロケーションのための前記第1のドップラー値を低減するステップと、
    前記低減するステップの後で、前記第1のドップラー値からドップラーイメージを生成するステップと、
    を含むことを特徴とする請求項記載の非一時的なコンピュータ可読記録媒体。
  16. スキャン領域をスキャンするためのトランスデューサ及びビームフォーマと、
    前記スキャンにより、前記スキャン領域の複数のロケーションを表す第1のモーション値と、前記スキャン領域の複数のロケーションを表す第2のモーション値とを特定するドップラーエスティメータであって、前記第1のモーション値が、前記第2のモーション値とは異なる数の前記スキャンのサンプルにより特定されたドップラーエスティメータと、
    前記第1および第2のモーション値の比較により、スパークルを有する前記ロケーションを識別するように構成されたプロセッサと、
    を有することを特徴とするフロー画像におけるスパークルベースのプロセシングのためのシステム。
  17. 前記ドップラーエスティメータが、異なるパルス繰り返し周波数を有する異なる速度値として、前記第1および第2のモーション値を特定するように構成されていることを特徴とする請求項16記載のシステム。
  18. 前記プロセッサが、前記比較から相互相関を識別するように構成されており、
    前記第1および第2のモーション値を持つ前記複数のロケーションが、前記スパークを有する前記ロケーションである他のロケーションよりも相関関係が低いことを特徴とする請求項16記載のシステム。
  19. スパークルを有する前記複数のロケーションの関数としてフィルタリングされた前記第1のモーション値からドップラーイメージを表示するように構成されたディスプレイをさらに含むことを特徴とする請求項16記載のシステム。
JP2016172630A 2015-09-10 2016-09-05 超音波カラーフローにおけるスパークルアーチファクトの検出 Active JP6385992B2 (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US14/850,707 2015-09-10
US14/850,707 US11096671B2 (en) 2015-09-10 2015-09-10 Sparkle artifact detection in ultrasound color flow

Publications (3)

Publication Number Publication Date
JP2017051617A JP2017051617A (ja) 2017-03-16
JP2017051617A5 JP2017051617A5 (ja) 2018-04-05
JP6385992B2 true JP6385992B2 (ja) 2018-09-05

Family

ID=58160924

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2016172630A Active JP6385992B2 (ja) 2015-09-10 2016-09-05 超音波カラーフローにおけるスパークルアーチファクトの検出

Country Status (5)

Country Link
US (1) US11096671B2 (ja)
JP (1) JP6385992B2 (ja)
KR (1) KR102041433B1 (ja)
CN (1) CN106529561B (ja)
DE (1) DE102016116658A1 (ja)

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6604272B2 (ja) * 2016-06-06 2019-11-13 コニカミノルタ株式会社 超音波診断装置及び超音波信号処理方法
RU2728836C2 (ru) 2016-10-28 2020-07-31 Ппг Индастриз Огайо, Инк. Покрытия для увеличения расстояния обнаружения до объекта, обнаруживаемого с помощью электромагнитного излучения ближнего инфракрасного диапазона
US11419584B2 (en) 2017-06-28 2022-08-23 Tokitae, LLC Devices, systems, and methods for diagnosis of pulmonary conditions through detection of b-lines in lung sonography
US11839515B2 (en) * 2017-08-21 2023-12-12 Koninklijke Philips N.V. Detection, presentation and reporting of B-lines in lung ultrasound
JP7052313B2 (ja) * 2017-11-20 2022-04-12 コニカミノルタ株式会社 超音波信号処理装置、超音波診断装置、および、超音波信号処理方法
JP7022217B2 (ja) * 2017-12-20 2022-02-17 ベラソン インコーポレイテッド 超音波システムのためのエコー窓のアーチファクト分類及び視覚的インジケータ
CN111436971B (zh) * 2020-04-20 2022-06-10 汕头市超声仪器研究所股份有限公司 一种超声混响伪像抑制方法
CN112256474B (zh) * 2020-09-11 2022-12-13 安徽中科新辰技术有限公司 一种针对软件实时同步的双机热备份系统

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5961462A (en) 1998-05-18 1999-10-05 Atl Ultrasound Ultrasonic doppler imaging at high frame rates of display
US6123672A (en) 1998-12-31 2000-09-26 General Electric Company Color flow imaging for enhancing segmentation and flow dynamics
US7288068B2 (en) 2003-12-15 2007-10-30 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Automatic optimization for ultrasound medical imaging
US7946990B2 (en) * 2005-09-30 2011-05-24 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Ultrasound color flow imaging at high frame rates
AU2006311026B2 (en) 2005-11-10 2012-08-02 Bracco Suisse S.A. Detection of immobilized contrast agent in medical imaging applications based on flow dynamics analysis
JP2008171472A (ja) * 2007-01-09 2008-07-24 Fuji Electric Device Technology Co Ltd 情報記録媒体用ガラス基板の製造方法、磁気記録ディスクの製造方法および磁気記録ディスク
US20100185085A1 (en) * 2009-01-19 2010-07-22 James Hamilton Dynamic ultrasound processing using object motion calculation
US8235905B2 (en) 2009-05-26 2012-08-07 General Electric Company System and method for automatic ultrasound image optimization
CN102113900B (zh) * 2010-01-05 2015-07-15 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 彩色血流动态帧相关方法和装置
US9204859B2 (en) 2010-04-22 2015-12-08 University Of Washington Through Its Center For Commercialization Ultrasound based method and apparatus for stone detection and to facilitate clearance thereof
US8684933B2 (en) * 2010-08-17 2014-04-01 Imsonic Medical, Inc. Handheld ultrasound color flow imaging system with mechanically scanned, mechanically focused multi-element transducers
KR101595672B1 (ko) 2011-08-09 2016-02-18 도요타지도샤가부시키가이샤 전지 및 전지의 제조 방법
CN103123721B (zh) 2011-11-17 2016-04-27 重庆海扶医疗科技股份有限公司 一种实时减少图像中伪影的方法以及装置
US9420997B2 (en) 2012-06-14 2016-08-23 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Motion artifact suppression in ultrasound diagnostic imaging
US9320498B2 (en) 2014-02-17 2016-04-26 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Twinkle artifact suppression in ultrasound color flow
US20150320383A1 (en) * 2014-05-06 2015-11-12 University Of Washington Methods and Systems for Estimating a Size of an Object in a Subject with Ultrasound

Also Published As

Publication number Publication date
CN106529561A (zh) 2017-03-22
US11096671B2 (en) 2021-08-24
KR102041433B1 (ko) 2019-11-06
DE102016116658A1 (de) 2017-03-16
US20170071577A1 (en) 2017-03-16
CN106529561B (zh) 2020-03-17
KR20170035796A (ko) 2017-03-31
JP2017051617A (ja) 2017-03-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6385992B2 (ja) 超音波カラーフローにおけるスパークルアーチファクトの検出
JP6367261B2 (ja) 知識ベース超音波画像強調
JP5721311B2 (ja) 造影エンハンス超音波診断イメージング方法、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体および造影エンハンス超音波診断イメージング装置
US9554770B2 (en) High pulse repetition frequency for detection of tissue mechanical property with ultrasound
US11391828B2 (en) Methods and systems for filtering ultrasound image clutter
US9420997B2 (en) Motion artifact suppression in ultrasound diagnostic imaging
US9028413B2 (en) Prediction-based flow estimation for ultrasound diagnostic imaging
US8425422B2 (en) Adaptive volume rendering for ultrasound color flow diagnostic imaging
US10945701B2 (en) Segment-based flash suppression in ultrasound color flow
KR20140112453A (ko) 적응 시간 인스턴스를 이용한 초음파 arfi 변위 이미징
US9081097B2 (en) Component frame enhancement for spatial compounding in ultrasound imaging
US8394027B2 (en) Multi-plane/multi-slice processing for 2-D flow imaging in medical diagnostic ultrasound
US9320498B2 (en) Twinkle artifact suppression in ultrasound color flow
US10813626B2 (en) Spectral doppler detection
JP6305470B2 (ja) 改善されたドップライメージング
JP2000149015A (ja) 画像のエッジ強調方法及びイメ―ジング装置
WO2018099867A1 (en) Methods and systems for filtering ultrasound image clutter
US11141138B2 (en) Kalman filtering for flash artifact suppression in ultrasound imaging
US10624611B2 (en) Dynamic power doppler imaging in ultrasound
WO2021099320A1 (en) Reduction of reverberation artifacts in ultrasound images and associated devices, systems, and methods
EP3382423A1 (en) Methods and systems for filtering ultrasound image clutter
JP2023109051A (ja) 超音波診断装置、超音波診断方法、及び超音波診断プログラム
Khodadadi Ultrasound elastography: Direct strain estimation

Legal Events

Date Code Title Description
A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20170712

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20170822

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20171122

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20180119

A524 Written submission of copy of amendment under article 19 pct

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A524

Effective date: 20180220

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20180222

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20180717

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20180808

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6385992

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250