JP6924530B2 - モデルベース画像再構成方法 - Google Patents
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Description
m=Hγ+n、
ここで、mは測定値、γは精査中の物体、またはより具体的にはその反射率関数、Hは測定モデル、nはノイズである。提案された画像形成方法は、2つの主要な柱、つまり、高速かつ行列を含まない測定モデルH、および測定値mが与えられた場合に精査中の物体γの推定値を検索することが可能になる画像再構成方法に依存している。物体は、より大きな構造の内部部品または素子である。提案された方法は、図1に示すように、USプローブ、画像形成モジュール、ならびに後処理および表示モジュールを含む標準USシステムによって実行することができる。
●パルス波の往復飛行時間のパラメトリック方程式が導出される。モデルは、後で説明するように、指定される超曲面上での積分として再計算することができることが示される。
●次に、提案された積分は、後述のように離散化され得る。
を検索することを目指している。この推定値は、
と書くことができ、
ここで、fは、ハイパーパラメータ
を備える画像再構成プロセスの関数である。本実施形態では、以下の2つの画像再構成方法について説明する。
(1)
が明示的な定式化(例えば、Hの随伴作用素を使用したバックプロパゲーションなど)を有する分析的アプローチ。
(2)
が以下の問題を解く反復アルゴリズムである、段階的アプローチ。
ここで、
は、Hγとmとの間の誤差を測定するデータ不一致項とも呼ばれる汎関数Fを含む目的関数を示し、Rは、非負の汎関数(正則化)を示し、λは、正則化パラメータを示す。この場合、
は、最小化問題を解くために使用される最適化アルゴリズムに関連するハイパーパラメータであり、例えば、反復回数、アルゴリズムの停止基準などである。
からのエコーは、
である反射率(関数)γ(r)によって特徴づけられ、センサ13によって検出される。図2は、PWイメージングの場合の特定の簡略化された測定構成を示している。以下の表記は、本記載全体を通して使用される。
[数学表記または類似表記]
ベクトルは太字で示されている。
は、ベクトル
の
lpノルムを示し、
は、実数の空間を示す。
●ヒルベルト空間Wの2乗可積分関数の空間は、L2(W)と示される。2つの関数
間の内積は、
と定義される。
●m(p,t)は、pに配置されたセンサ13によって時刻tに受信された電気信号である。言い換えると、m(p,t)は、測定格子点(p,t)において計算された測定値の連続的な集合の1つのサンプル(素子生データの1つのサンプルと同等)を定義する。
●γ(r)は、反射率格子点rにおいて計算された反射率(画像サンプルと同等)の1つの値を定義する。
●Ωは、対象となる媒体または物体、すなわち、反射率サンプルの場所の連続的な集合を示す。
●o(r,p)は、pに位置するセンサとrに位置する点と間の素子指向性である。
●a(r,p)は、pに位置する点源とrに位置する点との間の減衰の値を定義する。
●vpe(t)は、受信したパルス形状(すなわち、パルスエコー波形)である。
●tTx(r,q)は、送信伝搬遅延、すなわち、qに位置する送信デバイスまたは素子13によって送信されるパルス波がrに位置する点に到達するのにかかる時間を示す。
●tRx(r,p)は、受信伝搬遅延、すなわち、rに位置する点によって送信されるパルスエコー波がpに位置するセンサに到達するのにかかる時間を示す。
●送信素子の集合、
ここで、Neltは、送信素子の数を指し、送信機とも呼ばれる。
●受信センサの集合、
ここで、Nelrは、受信センサの数を指し、受信機とも呼ばれる。
●送信素子内の点の集合:
●受信センサ内の点の集合:
●時間サンプルの集合:
と定義されることができる。
ならば
の場合
であるため、同値の右側の方程式は、rの反射率パラメトリック方程式を定義する。測定値またはサンプルごとに反射率パラメトリック方程式の1つの集合がある場合は留意する必要がある。さらに、反射率パラメトリック方程式の集合を描画することにより、超曲面を取得することができる。反射率パラメトリック方程式の集合の上記定式化を備えているため、以下ように測定モデルHの連続パラメトリック定式化を導出することができる。
ここで、
と定義される。
によって示され、ここで、
である。それは、例えば、Πiの中心の点の座標であり得る。
と書くことができる。結果として得られた測定値は、Πiによって定義されたトランスデューサ面に沿って積分することにより取得される。m(p,t)を定義する方程式を上記の積分に統合すると、次の関係、
が成り立つ。
が導かれる。
と定義することができ、
それは、離散座標ξiについてのみ定義されている。本記載の残りの部分では、以下
が成り立つ。
を定義するパラメータαのいくつかの離散値αPを選択することを意味する。パラメータαの離散値の選択が、次にNα点
によってのみ記載される超曲面Γ(p,q,t)の離散化をもたらすことがわかる。図4は、離散領域における測定構成を概略的に例解し、反射率超曲面も示している。測定モデルのパラメトリック定式化の離散化は、
として表現することができ、
ここで、
は、測定格子の各時間サンプルにおいて評価されるパルス形状であり、
であり、
であり、
ここで、w(qk),u(αp)およびz(pn)は、積分の重み(連続積分の離散化に関連する)である。送信素子の各点qkについて、上記式は、反射率超曲面の点上に推定される、超曲面反射率サンプルまたは値と呼ばれる、反射率の集合
を含むことに気づくことができる。
であるような補間カーネル
を導入する。
であるような作用素
を定義する場合、Hの随伴作用素
は、
と定義される。
である。したがって、以下の方程式、
を有し、
ここで、w(qk)およびZ(pn)は、積分の重みであり、
は、各時間サンプルで評価したパルス形状の整合フィルタである。上記の方程式は、超曲面測定サンプルまたは値と呼ばれる、測定超曲面上にある、畳み込み測定サンプルの集合
を含むことに気付くことができる。
であるような、補間カーネル
を導入する。
を生成するために使用することができる。同様に、反射率の推定値
を使用して、前記の測定モデルを使用して、mに等しくない測定値の推定値
を生成することができる。したがって、測定値の推定値と反射率の推定値と間の関係がわかる。
を検索することを目的とする。測定値と未知の反射率との関係は、以下の線形逆問題、
によって定義され、
それは、測定格子の各点で推定される測定モデルに対応する。
は、γに対して線形であるため(所与の格子点において測定モデルを評価するときに表わされた式から推定することができる)、
m=Hγであるような行列
(線形作用素Hに関連付けられている)が存在し、それは、
逆問題を定義する。
として表現され、
ここで、J(γ,m)は、最適化問題に関与する目的関数を示し、F(Hγ,m)は、データ不一致項を考慮する下半連続汎関数であり、測定値の推定値Hγと測定値mとの間の距離を測定し、R(γ)は、任意選択の事前分布項を記述する下半連続汎関数であり、それは、反射率に関する特定の統計的挙動など追加情報を考慮し、λ>0は、正則化パラメータである。
●
ノルムのp乗、
、
●p<1の場合、それは、γのスパース性の尺度である。
●p∈[1,2]の場合、それは、データが一般化ガウス分布(GGD)にどれだけ適合するかについての尺度である。
●所与のモデル
における
ノルムのp乗:
●ψは、ウェーブレット変換またはフーリエ変換など一般的な変換であり得る。
●ψは、学習された辞書であり得る。
である。この場合、以下の解
を有し、ここで、
は、単位行列、つまり、主対角線上は1、他の場所はゼロである、Nγ×Nγ正方行列である。
ここで、
は、Rに関連付けられた近接作用素を示し、近接作用素は、P.Combettes and J.-C.Pesquet,"Proximal Splitting Methods in Signal Processing", Fixed-Point Algorithms for Inverse Problems in Science and Engineering,p.185-212,2011によって導入されている。上記の方程式は、方程式の両側に
が現れるため、固定点方程式として示される。したがって、収束基準に達するまで、以下の反復、
を実行することによって問題を解く。
ノルムに関連付けられた近接作用素は、
と定義され、ここで、ソフト閾値作用素は、素子ごとにsign(xi)max(|xi|−τ、0)と定義され、ここで、sign(xi)は、xi>0の場合は1、xi=0の場合は0、それ以外の場合は−1である。
が、初期化として測定値mについての測定モデルの随伴作用素を推定することにより計算される。ステップ41では、変数
が、図8のフローチャートに従って計算または推定される。ステップ43では、導関数
が、計算される。特定の実装例では、ステップ45において、随伴作用素を使用してデータ不一致項の導関数を計算する。例えば、
の場合、F(Hγ,M)の導関数は、
として表現され、測定モデルの随伴作用素の計算を含む。ステップ47では、画像事前分布項の近接作用素が計算される。ステップ49では、
が更新される。ステップ50では、収束基準が満たされているか否かが判定される。肯定の場合、プロセスは、終了する。基準が満たされていない場合、プロセスは、ステップ41に続く。
が、図8のフローチャートに従って、各測定格子点に対して計算される。ステップ63では、残差rn=vn−mが計算される。ステップ65では、残差
についての測定モデルの随伴作用素が図10のフローチャートに従って推定される。ステップ67では、値
が計算される。ステップ69では、画像事前分布項への射影
が計算される。ステップ70では、収束基準が満たされているかどうかが判定される。肯定の場合、プロセスは、終了する。基準が満たされてない場合、プロセスは、ステップ61に続く。
Claims (14)
- 少なくとも部分的に画像を再構成すべき物体に対し、送信素子を用いてパルス波を送信するステップと、
反射率格子点を含む反射率格子上に定義された反射率を用いて特徴付けられた前記物体から反射され、測定格子点を含む測定格子上に定義された測定値を定義するエコー波形を、センサを用いて受信するステップと、
測定モデルを用いて前記測定値から反射率推定値を取得するための逆問題を定義するステップと、
前記逆問題を、データ不一致項を有する目的関数を含む最適化問題として表現するステップと、
前記最適化問題を、前記データ不一致項の寄与を含む連立方程式として表現するステップと、
前記連立方程式において所定の収束閾値に到達するまで反復を実行することにより、前記反射率の推定値を取得する取得ステップと、
を含むパルス波画像再構成方法であって、
前記反復のうちの少なくともいくつかは、前記測定格子点のそれぞれに対応する前記測定値の推定、および前記反射率格子点のそれぞれに対応する前記反射率の推定を少なくとも含み、
前記取得ステップは、
超曲面反射率を含む反射率超曲面を定義する、前記送信素子とセンサとの間の経路ごとに、反射率パラメトリック方程式を生成し、前記超曲面反射率を、前記反射率超曲面のそれぞれにおいて積分して、前記測定モデルから、前記測定格子点のそれぞれに対応する前記測定値の推定値を取得するステップと、
超曲面測定値を含む測定超曲面を定義する、前記送信素子とセンサとの間の経路ごとに、測定パラメトリック方程式を生成し、前記超曲面測定値を、前記測定超曲面のそれぞれにおいて積分して、前記測定モデルの随伴作用素から、前記反射率格子点のそれぞれに対応する前記反射率の推定値を取得するステップと、
を含むパルス波画像再構成方法。 - 前記送信素子のそれぞれは、送信点とみなされ、前記センサのそれぞれは、受信点とみなされる、請求項1に記載のパルス波画像再構成方法。
- 前記超曲面反射率を積分する前に、
前記反射率超曲面のそれぞれを離散化して前記超曲面反射率を導きだし、前記反射率格子点と略一致するように前記超曲面反射率を補間する請求項1または2に記載のパルス波画像再構成方法。 - 前記超曲面測定値を積分する前に、前記測定超曲面のそれぞれを離散化して前記超曲面測定値を導き出し、前記測定格子点と実質的に一致するように前記超曲面測定値を補間する請求項1〜3のいずれか1項に記載のパルス波画像再構成方法。
- 前記データ不一致項は、前記測定格子点のそれぞれについて前記測定値と前記測定値の推定値との間の距離を評価する正の汎関数として表わされる、請求項1〜4のいずれか1項に記載のパルス波画像再構成方法。
- 前記正の汎関数は、微分可能な正の汎関数である、請求項5に記載のパルス波画像再構成方法。
- 前記目的関数は、前記データ不一致項と少なくとも1つの画像事前分布項との組み合わせとして表わされ、前記画像事前分布項は、前記反射率に関する事前情報を含む、請求項1〜6のいずれか1項に記載のパルス波画像再構成方法。
- 前記パルス波は、パルス音響波または電磁放射波である、請求項1〜8のいずれか1項に記載のパルス波画像再構成方法。
- 前記パルス波は、偏向平面波または発散波を含む、請求項1〜9のいずれか1項に記載のパルス波画像再構成方法。
- 前記パルス波は、電気信号によって励起される少なくとも1つの電気機械変換装置によって生成され、前記測定値は、少なくとも1つの相互電気機械変換装置によって生成される電気信号から取得される、請求項1〜10のいずれか1項に記載のパルス波画像再構成方法。
- 前記電気機械変換装置は、
略1波長ピッチを有する多素子構造を備え、直線、凸状線または凹状線に沿って整列されたリニアアレイプローブ、
略半波長ピッチを有する多素子構造を備え、直線、凸状線または凹状線に沿って整列されたフェーズドアレイプローブ、
略1波長ピッチを有する多素子構造を備え、平面上に整列されたマトリクスアレイプローブ、または、
略半波長ピッチを有する多素子構造を備え、平面上に整列されたマトリクスアレイプローブ、に空間的に配置される請求項11に記載のパルス波画像再構成方法。 - 前記取得ステップにおいて、
前記超曲面測定値を積分する際、または前記超曲面反射率を積分する際には、数値積分を行ない、
前記測定格子点のそれぞれについて、取得された前記測定値の推定値を、先に取得された前記測定値の推定値に加算して、測定値推定値の累積値を取得し、
前記累積値を、送信された前記パルス波のパルス形状と畳み込む、請求項1〜12のいずれか1項に記載のパルス波画像再構成方法。 - 物体の画像を再構成する画像処理装置であって、
少なくとも部分的に再構成すべき物体に対し、送信素子を用いてパルス波を送信する送信部と、
反射率格子点を含む反射率格子上に定義された反射率を用いて特徴付けられた前記物体から反射され、測定格子点を含む測定格子上に定義された測定値を定義するエコー波形を、センサを用いて受信する受信部と、
測定モデルを用いて前記測定値から反射率推定値を取得するための逆問題を定義する定義部と、
前記逆問題を、データ不一致項を有する目的関数を含む最適化問題として表現する第1表現部と、
前記最適化問題を、前記データ不一致項の寄与を含む連立方程式として表現する第2表現部と、
前記連立方程式において所定の収束閾値に到達するまで反復を実行することにより、前記反射率の推定値を取得する取得部と、
を備え、
前記反復のうちの少なくともいくつかは、前記測定格子点のそれぞれに対応する前記測定値の推定、および前記反射率格子点のそれぞれに対応する前記反射率の推定を少なくとも含み、
前記取得部は、
超曲面反射率を含む反射率超曲面を定義する、前記送信素子とセンサとの間の経路ごとに、反射率パラメトリック方程式を生成し、前記超曲面反射率を、前記反射率超曲面のそれぞれにおいて積分して、前記測定モデルから、前記測定格子点のそれぞれに対応する前記測定値の推定値を取得する第1取得部と、
超曲面測定値を含む測定超曲面を定義する、前記送信素子とセンサとの間の経路ごとに、測定パラメトリック方程式を生成し、前記超曲面測定値を、前記測定超曲面のそれぞれにおいて積分して、前記測定モデルの随伴作用素から、前記反射率格子点のそれぞれに対応する前記反射率の推定値を取得する第2取得部と、
を備えた画像処理装置。
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