JP7346542B2 - 超音波コントローラユニット及び方法 - Google Patents

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Description

本発明は、妨害アーチファクトの存在下での超音波データ収集を最適化するための超音波コントローラユニットに関する。
超音波撮像は、解剖学的構造を可視化するために広く用いられている画像診断法である。撮像された構造は、通常、専門家によって解析及び解釈される。超音波の別の使用は、血管の直径又は心拍数など、構造のパラメータをモニタリングすることである。
パラメータ推定の典型的なアプローチは、入力超音波データから画像を再構成する第1のステップと、その後の再構成された画像に基づくパラメータ推定の第2のステップとを含む。画像再構成は、典型的には、ビームステアリング、1つ以上のソノフィケーション(超音波信号伝播)の信号複合化、その後の走査フォーマット変換及び画像強調を伴う。次いで、パラメータ推定プロセスは、出力再構成画像シーケンスを使用して、例えば時間の関数として、パラメータの1つ以上の値を導出する。次いで、このパラメータ推定を使用して、画像シーケンスとパラメータとのオーバーレイを出力できる。
特定の用途では、システムが強調プロセスを行って出力パラメータ推定の品質又は精度を動的に高めることが有利又は必要であり得る。これは、しばしば、例えば、システムの物理的セットアップがずれ又は変化しやすく、パラメータ推定の精度の低下につながる場合であり得る。
例えば、(例えば、超音波トランスデューサアレイが埋め込まれた身体取り付け型パッチを使用する)オペレータフリーの身体装着型超音波モニタリング用途では、長期間(例えば、数時間又は数日)にわたって測定値が取得される。この間に、(身体上の)超音波プローブの身体(典型的には皮膚)への音響結合が悪化する可能性がある。例えば、均一な音響結合を容易にするために一般的に使用される超音波ゲルは、蒸発する可能性がある。さらに、気泡が超音波ゲル層内に入り込むことがあり、気泡の位置は時間の経過と共にゆっくりと変化し、超音波信号を妨害することがある。この準最適音響結合の場合、超音波信号は干渉を受けることになる。これにより、再構成画像だけでなく、再構成画像を入力として用いるその後のパラメータ推定の品質が低下する。
準最適音響結合のこの問題は既知である。この問題に対処するために典型的に採用されるアプローチは、画像再構成を向上又は最適化するためのステップを導入することである。画像再構成ステップを最適化することにより、パラメータ推定も通常改善される。アプローチは、典型的には、しばしば超音波プローブ信号出力に適用されるアポダイゼーションプロセスのパラメータを調整することによって、画像再構成コンテンツ適応のビーム形成及びデータ複合化プロセスをレンダリングすることに基づいている。
アポダイゼーションは、超音波信号波形の形状を変化させることに基づく光学フィルタリング技術であり、しばしば強度ピークの周りの回折によって生じるエアリーディスクを除去し、焦点を改善する。エアリーディスクのサイドローブが主に画像を劣化させる原因であるため、アポダイゼーションは、サイドローブ抑制に基づくことが多い。
例えば、サイドローブ制御することにより合成開口レーダ(SAR)画像形成を改善するためにアポダイゼーションを活用することは、例えばH.C.Stankwitzらの、Nonlinear apodization for Sidelobe Control in SAR Imagery(IEEE TR.Aerospace and El.S.、V.31:1、1995年1月、267-279頁)からよく知られている。
超音波撮像では、横方向サイドローブの低減は、歪み及びアーチファクトが少ない向上された画像をもたらす。一般に、アポダイゼーションは、中央ローブの幅を増加させる代わりにサイドローブを減少するために使用され、したがって横方向解像度が減少する。
しかしながら、これに対する改良が、ヌルサブトラクション撮像(NSI)によって提供されている。これは、同じ画像の複数コピーに複数回のアポダイゼーションを適用して、サイドローブレベルを低減すると同時に横方向(及び時間的)解像度を向上させる非線形画像処理技術である(例えばJONATHAN R.REEG、Null subtraction imaging technique for biomedical ultrasound imaging、MSc Thesis、University of Illinois at Urbana-Champaign、2016を参照)。
さらなる例は、米国特許出願公開第2016/0354062号に説明されている。これは、ビーム信号を主ローブ成分とサイドローブ成分とにセグメント化して、画像を向上させることを含む方法を提案している。
しかしながら、画像再構成ステップを最適化することは典型的にはパラメータ推定を向させるが、このアプローチは、出力パラメータ推定の精度を向上させるために最適ではなく、また、処理ステップに関しても効率的ではない。
これを示すために、一例を図1に示す。図1(a)~(c)の各々は、超音波トランスデューサアレイ14による超音波信号16の被験者の身体の領域内への伝播を示す。目的は、矢印12で示す(血管障害物のない)黒い矩形構造の平均幅を推定することである。図1(a)は、トランスデューサアレイと体表面との間に理想的な音響結合がある場合を示す。超音波信号は、測定される障害物の全体にわたって広がる。
しかしながら、図1(b)は、トランスデューサアレイと皮膚表面との間に部分的な音響結合しか存在していない場合を示す。アレイの中央部分が、例えば、接触面間の気泡又は非平滑な表面領域などのアーチファクトの存在により、結合分離している。この結果、超音波アレイ下のウィンドウの一部が正しく再構成されない(白い輪郭線の内側の部分しか正しく再構成されない)。
図1(c)は、(図示されるよう)送信ビーム形状を適応させ、受信アポダイゼーションを適応させることに基づいている、部分的な結合分離に対処するための典型的なアプローチを示す。これにより、(血管閉塞12を示す)最適な画像が再構成される(画像再構成が最適化される)。
しかしながら、図1(c)に示す解決策は、超音波画像のカバレッジを改善し、画像再構成を改善するが、非閉塞領域における図1(b)と比較して、全体的な信号対雑音比は減少する。この結果、パラメータ推定の品質は、そうではない場合ほど高くはない。
生理学的パラメータを推定する際の不完全な音響結合の問題に対処するためのアプローチの改良が、一般に必要とされている。
米国特許第9668714B2号は、超音波開口部を物理的に遮断する遮蔽部分の存在下で生理学的パラメータを決定するための超音波構成を開示している。この開示は、円形駆動波を使用する際の開口部の遮断の程度に基づいて、超音波画像再構成中に、トランスデューサの各送信開口部に重み付け係数を設定することを提案している。例えば、完全に遮断されている開口部にはゼロの重み付けが適用され、影響を受けていない開口部には1の重み付けが適用され、部分的に遮断されている開口部では、重み付けは遮断の程度に比例して0と1との間である。
本発明は、請求項によって規定される。
本発明の一態様による実施例によれば、超音波データを受信及び処理して、少なくとも1つの生理学的パラメータの尺度を導出するための超音波コントローラユニットが提供される。
ユニットは、超音波トランスデューサユニットと動作可能に結合可能であり、超音波データを取得するようにトランスデューサユニットを制御し、トランスデューサユニットの複数のトランスデューサ素子それぞれの送信及び受信超音波信号に適用される増幅重み付け係数のセットを制御し、セットは、各トランスデューサ素子について少なくとも1つの重み付け係数を含む。
超音波コントローラユニットは、トランスデューサユニットから超音波データを受信し、受信したデータ内の任意のアーチファクトの存在を検出するためにアーチファクト検出を行い、任意の検出されたアーチファクトを1つ以上のトランスデューサ素子に関連付け、
少なくとも1つの生理学的パラメータ測定値のための最適化手順を行い、
最適化された重み係数で構成されている、影響を受けていないトランスデューサ素子のみを使用してさらなる超音波データを取得し、さらなる取得データに基づいて少なくとも1つの生理学的パラメータの尺度を導出し、
最適化手順は、関連付けられていないトランスデューサのみのデータから導出されるときに、関連付けられていないトランスデューサ素子の重み付け係数を調整して、導出された生理学的パラメータの測定値における予想雑音成分を最小限に抑えることを含む。
好ましくは、さらなる測定値は、画像再構成を必要とせずに、超音波データから直接導出される。例えば、パラメータ測定値は、生の超音波データ信号をパラメータ測定値に変換させる、又は測定値をデータから推論できるようにするモデルに基づく。
本発明は、アーチファクトによって影響を受けている又は妨害されているトランスデューサ素子を特定し、影響を受けていないトランスデューサ素子の重み付け係数を調整することによって、測定される生理学的パラメータの信号品質を最適化することに基づいている。影響を受けているトランスデューサ素子は、さらなる測定では、考慮から外されるか又は動作停止される。
したがって、本発明は、影響を受けていないトランスデューサ素子の重み付け係数が調整され、それらは、測定される生理学的パラメータを最適化するように調整されるという点で、先行技術とは異なる。
本発明は、トランスデューサ素子の一部(妨害されている素子)からのデータを考慮から外すことが、残りのトランスデューサ素子の収集された生データの信号品質が変化していないにもかかわらず、測定されたパラメータにおける誤差(雑音)の程度に影響を及ぼそうという重要な技術的洞察に基づいている。これは、生理学的パラメータがトランスデューサ素子のアレイ全体のデータのアンサンブルの積であるからである。
また、残りの影響を受けていないトランスデューサ素子の重み付けを調整することにより、得られたパラメータ内の雑音の程度を変えれるという洞察にも基づいている。これは、しばしば、例えば、幾何学的考察に起因する。例えば、いくつかのトランスデューサ素子、例えば、測定されたパラメータが関連する解剖学的物体とある最適な位置合わせを有するか又はある近接性を有するトランスデューサ素子の出力経路及び角度は、それらの信号データからパラメータの高品質測定値を得るのにより適している。
したがって、トランスデューサ素子の重み付け係数を調整することにより、測定中の生理的パラメータの信号対雑音の最適化に基づいて、最適化ステップを実施することにより、著しい技術上の向上を得ることができる。
重み付け係数は、増幅重み付け係数である。重み付け係数のセットは、各トランスデューサ素子に対して、少なくとも1つの(個別に構成可能である)重み付け係数を含む。いくつかの例では、各トランスデューサ素子は、送信信号及び受信信号の両方に対して独立して制御可能な増幅係数を有する。この場合、トランスデューサ素子は、少なくとも2つの増幅重み付け係数で構成可能であり得る。
所与のトランスデューサ素子に対する増幅重み付け係数のレベルは、超音波データ全体、及び最終的に導出された生理学的パラメータに対する素子による寄与の強度を少なくとも部分的に決定する。したがって、所与のトランスデューサ素子に対する重み付け係数を下げることは、その寄与を低減する。本発明の好ましい実施形態の目的は、そのデータが、生理学的パラメータ尺度全体の雑音成分に比較的大きく寄与するトランスデューサ素子に相対的に低い重み付け(逆もまた同様)を設定することである。
コントローラは、トランスデューサユニットを制御し、重み付け係数のセットを制御するためにトランスデューサユニットと結合可能である。例えば、コントローラは、トランスデューサユニットと結合可能であり、重み付け係数のセットを、結合トランスデューサユニットに出力するように動作可能である。コントローラは、超音波データの取得を制御するための1つ以上の制御コマンドを出力するように動作可能であり得る。
上述のアーチファクトは、例えば、トランスデューサユニットと身体との間の結合分離によって引き起こされる、トランスデューサユニットの視野における妨害又は遮断又は閉塞を意味し得る。一例として、トランスデューサユニットと身体及び/又は1つ以上の骨構造との間の界面媒体中の気泡が挙げられる。
アーチファクトを1つ以上のトランスデューサ素子に関連付けることは、送信又は受信された信号がアーチファクトによって影響を受けているか、又はアーチファクトによって最も影響を受けている(例えば、アーチファクト(の原因)によってインターセプトされているか、又はそれによって最も顕著にインターセプトされている)トランスデューサ素子を特定することを意味し得る。
これは、アーチファクトによって信号経路が(部分的に又は完全に)遮断又は妨害されていることから、測定値への寄与が低すぎるトランスデューサ素子を特定することを意味し得る。
これは、その信号出力及び/又は入力経路(又は領域)が、アーチファクト又はアーチファクトの構造的原因をインターセプト又は包含しているか、又はそれが出力経路若しくは領域内の中心のほとんどを占めているトランスデューサ素子を特定することを意味し得る。
これは、アーチファクトと空間的に位置合わせされているトランスデューサ素子を特定することを意味し得る。
予想雑音成分を最小限に抑えることは、様々なアプローチで行うことができ、適切なアプローチは、測定されるパラメータに依存する。
1つのアプローチは、個々の超音波トランスデューサのレベルでの信号品質の最適化に基づいている。この場合、予想雑音成分は、アーチファクトの存在下で、トランスデューサ素子で受信される超音波信号内に検出される信号雑音に基づいている。
例えば、少なくとも一組の実施形態によれば、最適化手順は、アーチファクトの存在下で、素子で受信された超音波信号が高い信号対雑音比を示すトランスデューサ素子に相対的に高い振幅重み付けを適用することと、受信された超音波信号が相対的に高い雑音を示すトランスデューサ素子に相対的に高い重み付けを適用することとを含む。
同様の関連するアプローチでは、各超音波トランスデューサ素子の予想雑音成分は、アーチファクトの存在下でトランスデューサ素子において受信された超音波信号の、トランスデューサユニットのすべてのトランスデューサ素子又はそのサブセットにわたって受信された超音波信号の平均値からの決定された偏差に基づき得る。偏差が高い素子には、低い重み付け係数が割り当てられ、逆もまた同様され得る。したがって、ここでは、事実上、各トランスデューサ素子の信号中の雑音成分は、超音波素子のセット全体又はセット全体の一部にわたって取られた平均値からの超音波信号データの偏差に基づいて推定される。したがって、トランスデューサ素子のセットにわたる超音波信号の分散は最小限に抑えられる。
両方の場合において、アプローチは、トランスデューサ素子の一部からのデータを考慮から外すと、各トランスデューサ素子によって収集された生データ内の雑音に対する測定パラメータの感度が増加するという洞察に基づいている。したがって、重み付け係数を単純に調整して、アーチファクトの存在下で、その信号データの雑音が比較的多いトランスデューサ素子への重みを少なくし、そのデータの雑音が比較的少ないトランスデューサ素子への重みを比較的多くすることにより、著しい技術上の利益が得られる。
このため、この場合の最適化手順は、ソース信号内の雑音を最小限に抑えることに基づいている。
さらなるアプローチでは、最適化手順は、1つ以上のトランスデューサ素子の異なるサブセットのデータを使用して導出されるときに、少なくとも1つの生理学的パラメータの予想値及び/又は生理学的パラメータの予想雑音成分を推定するための推定手順の使用に基づき得る。例えば、影響を受けていないトランスデューサ素子の各々によって導出された生理学的パラメータに個別に、又はこれらのサブセットに寄与する雑音成分の推定値が存在し得る。
次いで、上記予想値に依存して、重み付け係数がトランスデューサ素子に割り当てられる。
高い重み付け係数が、トランスデューサ素子から導出された生理学的パラメータに低い誤差が推定されるトランスデューサ素子に適用され得る。
推定手順は、例えば、受信データに基づいてパラメータ及び/又は誤差を導出するためのモデル又は理論式に基づく。
別の組の実施例では、最適化手順は、可能な重み付けの異なるセットで構成されている、関連付けられていないトランスデューサ素子から導出される場合、少なくとも1つの生理学的パラメータの予測値及び/又は生理学的パラメータの予想雑音成分を推定するための推定手順の使用に基づき得る。つまり、予想雑音成分は、この推定手順の使用に基づいて導出される。
これは、影響を受けていないトランスデューサ素子の全セットから、又は1つ以上のサブセットから導出される場合、予想パラメータ値又は推定誤差成分を推定することができ、素子は、いずれの場合にも、重み付け係数の特定のセットで構成される。
このアプローチは、異なる重み付けの効果を直接考慮することによって、重み付けの最適化されたセットによりすぐに到達する。これは、1つ以上の重み付けの各々を用いて各素子のデータについて予想される導出パラメータ値を計算し、組み合わせることに基づくか、又は重み付けの異なるアンサンブルを用いて全体的なパラメータ値又は雑音値を決定することができる、組み合わせたモデル又は方程式又はアルゴリズムに基づき得る。
推定手順は、特定の実施例では、超音波トランスデューサユニットに対する、測定される生理学的パラメータが関連する解剖学的要素の決定された又は事前に決定された相対位置に基づいていてもよい。解剖学的要素は、例えば、血管又は器官などの特定の解剖学的身体である。それは、例えば、血管又は器官などの解剖学的身体の全体、又は血管の一部、又は例えば、心臓の1つの心室又は心室領域のような1つの部分を包含する、解剖学的領域である。
測定されたパラメータが関連する解剖学的要素に対するトランスデューサ素子の位置は、この素子を使用して取得される超音波データから導出可能であるパラメータ測定値の品質に影響を及ぼし得る。これは、特に、生理学的パラメータが、超音波画像を生成することなく(すなわち、取得された超音波データに直接基づいて、例えば、データ内のパターンに基づいて)決定される場合に当てはまる。
例えば、いくつかの超音波素子は、それらの(平面波)出力経路に関して、解剖学的要素又は関心領域と自然にうまく位置合わせされている。したがって、これらの素子から取得されたデータは、その解剖学的要素に関連する生理学的パラメータの尺度を導出するためにより優れている。
したがって、いくつかの例では、トランスデューサ素子の推定雑音成分は、関心の解剖学的要素に対するトランスデューサ素子の位置合わせの程度に比例するか、又は依存するものとして推定され得る。
さらに又はあるいは、トランスデューサ素子の推定雑音成分は、関心の解剖学的要素に対するトランスデューサ素子の近接度(例えば距離)に比例するか、又は依存すると推定されてもよい。
実施例では、解剖学的要素の相対位置は、超音波画像を生成することなく、さらなる超音波データ内のパターンの解析に基づいて決定され得る。
これは、例えば、超音波データ内に検出可能な1つ以上の特徴パターンとして表されるような要素の解剖学的モデルの使用に基づく。1つ以上の特徴パターンは、例えば、解剖学的要素の異なる構造部分を表す。例えば、パターンは、一連の異なる周波数波部分(高い周波数、低い周波数、高い周波数など)を含む。特徴パターンの部分間の遅延から、各構造部品のサイズを決定できる。
推定手順は、生理学的パラメータの以前に導出された値に関する過去データの格納データセットの使用に基づいてもよい。
過去データは、適用された重み付けの異なるセットについて、及び/又は1つ以上のトランスデューサ素子の異なるサブセットのデータについて、過去に導出されたパラメータ測定値を含み得る。過去データは、いくつかの例では、時系列のパラメータ値の過去のトレンド又はパターンを含むか、又は示し得る。
データは、様々な目的に使用することができる。過去データは、1つ以上のトランスデューサ素子の異なるサブセットの推定パラメータ値又は雑音成分を導出するための基礎として使用できる。例えば、平均の過去の値を、過去の値に基づいて特定の素子又はサブセットについて導出し、パラメータの推定値を通知するために使用する。
さらに又はあるいは、データを使用して、パラメータの推定値を独立に導出し、これらを過去のデータ又はデータのトレンドと比較することに基づいて、データ内の雑音成分の推定値を導出できる。
したがって、推定手順は、異なる重み付けのセットを使用して、又は1つ以上のトランスデューサ素子の異なるサブセットを使用して、導出された少なくとも1つのパラメータの推定値を、格納データセット内の過去データと比較することに基づいてもよく、それによって、特定された差異に基づいて、値の雑音成分の推定値を導出する。
最適化された重み付け係数を使用して生理学的パラメータ測定値を導出することは、1つ以上の超音波平面波を、生理学的パラメータが関連する解剖学的要素に指向させることを含み得る。これは、図2を参照して以下に説明される理由から、測定された生理学的パラメータのより大きな信号対雑音比につながる。
最適化された重み付け係数を使用して生理学的パラメータ測定値を導出することは、超音波画像を生成することなく、超音波データの解析に基づき得る。パラメータを測定するこのアプローチは、例えば、コンクリートの亀裂、又は車両タイヤの膨張レベルを見つけるための、他の関連のない技術分野で知られている(例えば、米国特許出願公開第2015/061852号を参照)。生理学的パラメータ測定の分野では知られていない。このアプローチは、一般に、図2を参照して以下に説明される理由から、より高い信号対雑音比をもたらし得る。
任意の実施形態によれば、さらなる測定値の導出は、関連付けられていないトランスデューサ素子の1つ以上の連続するセットのそれぞれから取得されたデータを複合化することを含み得る。
任意選択的に、複合化は、平均化(例えば加重平均)を含み得る。連続するセットとは、例えば、アーチファクト又は障害物のいずれかの側にある、素子の各中断されていないチェーン又はブロックを指す。
アーチファクト検出は、任意の実施形態によれば、受信した超音波データ及び/又は測定値を、以前に取得した測定値からのデータ又は測定値の特性偏差についてモニタリングすることを含み得る。特性偏差は、閾値サイズ若しくは大きさの偏差、又は関連する波形における特定の形状又はパターンを有する偏差を意味し得る。偏差は、特定の勾配又は(時間的な)急峻さを示すパラメータの変化を意味し得る。
本発明のさらなる態様は、
複数のトランスデューサ素子を含み、トランスデューサ素子の送信及び受信超音波信号に適用するための構成可能な増幅重み付け係数のセットを有し、セットは、各トランスデューサ素子についての少なくとも1つの構成可能な重み付け係数を含む、超音波トランスデューサユニットと、
トランスデューサユニットを制御するためにトランスデューサユニットと動作可能に結合された、上記又は下記に詳述される任意の実施例又は実施形態に記載されるか、又は本出願の請求項のいずれかに記載される超音波コントローラユニットと
を含む、身体取り付け型超音波ユニットを提供する。
トランスデューサユニットは、任意の形態をとり得る。いくつかの例では、それは内蔵型(例えば、カプセル化された、又は収容された)か、別個のユニットであってもよく、又は単に、例えば、ユニットに一体化された、又は収容された、身体取り付け型超音波ユニットに含まれるトランスデューサ素子の配置又はアセンブリからなってもよい。
身体取り付け型超音波ユニットは、身体の表面(例えば、皮膚、例えば、接着剤の層を介して身体の表面に接着するための手段を有する)に解放可能に結合され得る。身体取り付け型ユニットは、身体の一部に、又はその周りに、例えば、手首、首、胸部、脚、又は耳に取り外し可能に取り付けられるように構成され得る。
身体取り付け型ユニットは、例えば患者の自宅で、又はそうでなければ臨床環境から離れて、長期間のモニタリングを可能にする。
特定の例では、身体取り付け型ユニットは、身体取り付け型パッチの形態である。パッチは、例えば、パッチを患者の皮膚に接着するための接着剤の層を含む。
本発明のさらなる態様は、超音波トランスデューサユニットを構成する方法を提供する。超音波トランスデューサユニットは、1つ以上の生理学的パラメータの尺度を導出するための超音波データを取得し、トランスデューサユニットの複数のトランスデューサ素子の送信及び受信超音波信号に適用される増幅重み付け係数の構成可能なセットを有し、セットは、各トランスデューサ素子について少なくとも1つの重み付け係数を含む。方法は、トランスデューサユニットから超音波データを受信するステップと、受信されたデータ内の任意のアーチファクトの存在を検出するためにアーチファクト検出を行うステップと、任意の検出されたアーチファクトをトランスデューサ素子のうちの1つ以上のトランスデューサ素子の信号データに関連付けるステップと、少なくとも1つの生理学的パラメータの尺度について最適化手順を行うステップであって、関連付けられていないトランスデューサ素子のみのデータから導出されるときに、関連付けられていないトランスデューサ素子の増幅重み付け係数を調整して、生理学的パラメータの測定値内の予想雑音成分を最小限に抑えるステップを含む、最適化手順を行うステップと、影響を受けていないトランスデューサ素子のみを使用してさらなる超音波データを取得するステップであって、トランスデューサ素子は最適化された増幅重み付け係数を用いて構成されている、取得するステップと、取得されたさらなる超音波データに基づいて、少なくとも1つの生理学的パラメータのさらなる測定値を導出するステップとを含む。
本発明のこれらの及び他の態様は、以下に記載される実施形態から明らかになり、それを参照して説明される。
本発明をより良く理解し、本発明をどのように実施することができるかをより明確に示すために、単なる例として、添付の図面を参照する。
図1は、ビームステアリングに基づいてトランスデューサ結合分離に対処し、画像再構成を最適化する既知のアプローチを示す。 図2は、平面波の伝搬に基づく、本発明による例示的なアプローチを示す。 図3は、トランスデューサユニットに動作可能に結合されるものとして示されている、本発明による例示的なコントローラユニットの構成要素を示すブロック図である。 図4は、例示的な超音波トランスデューサユニットの構成要素のブロック図を示す。 図5は、一実施形態による、例示的な身体取り付け可能な超音波ユニットを示す。 図6は、一実施形態による例示的な方法を示す。 図7は、例示的な超音波システムを示す。
本発明を、図面を参照して説明する。
詳細な説明及び特定の例は、装置、システム、及び方法の例示的な実施形態を示しているが、例示のみを目的としたものであり、本発明の範囲を限定することを意図したものではないことを理解されたい。本発明の装置、システム、及び方法のこれら及び他の特徴、態様、及び利点は、以下の説明、添付の特許請求の範囲、及び添付の図面からより良く理解されるであろう。図面は単に概略的なものであり、一定の縮尺で描かれていないことを理解されたい。また、同じ参照番号は同じ又は類似の部分を示すために、図面全体にわたって使用されることを理解されたい。
本発明は、1つ以上の生理学的パラメータ測定値を導出する目的で超音波データを取得する際に超音波プローブを制御するための超音波コントローラユニットを提供する。コントローラは、トランスデューサユニットの複数のトランスデューサ素子それぞれの送信信号及び受信信号に適用される重み付け係数を制御する。コントローラは、1つ以上のトランスデューサの出力経路に影響を及ぼしている(例えば、遮蔽している)任意のアーチファクトを受信データ内に検出し、影響を受けているトランスデューサ素子を特定する。影響を受けていないトランスデューサ素子のみを用いて導出される場合、影響を受けていないトランスデューサ素子の重み付け係数は、パラメータ測定値内の推定雑音成分を最小限に抑えるように調整される。次いで、最適化された重み付け係数で構成されている、影響を受けていないトランスデューサのみからデータを収集することによって、1つ以上のパラメータの測定値が導出される。好ましくは、パラメータ測定値は、画像再構成を行うことなく、超音波データのみに基づいて導出される。
推定雑音成分を最小限に抑えるために重み付けを調整することは、少なくとも2つの異なるやり方で取り組むことができる。1つのアプローチは、例えば、アーチファクトの存在下で戻された信号が高い雑音成分、すなわち、低いSNRを示すトランスデューサに対する重み付けを減らすことによって、各トランスデューサ信号のレベルで雑音を最小限に抑えることに基づいている。もう1つのアプローチは、例えば、パラメータ及び/又は誤差成分を推定するためのモデル又は推定アルゴリズムを使用することによって、測定されたパラメータ自体の(より高い)レベルで雑音を最小限に抑えることであり、これは、データ内の事前に導出又は観測されたパターンに基づいており、異なる重み付けが使用される場合に、予想されるパラメータ又は雑音の推定を可能にする。
図2は、例えば、1つの単純な例を概略的に示す。これは、上述した図1に示す先行技術のアプローチと対照するために提示される。図1のアプローチとは対照的に、最適なパラメータ推定のために、関心物体(この場合、関心領域12)に直接送られる平面波面が、より優れた結果をもたらす。これを図2に示す。ここでは、単純な平面波面16a、16bが、トランスデューサアレイ14の影響を受けていないトランスデューサ素子の各連続セットから関心領域12に送られる。
結果として得られる波面は、その生成及び処理に必要な計算能力に関してより効率的であり、そのより高い密度のために、図1(c)のステアリングされた波面と比較してコントラストがより高くなる。これは、パラメータ推定の目的のために、受信信号は、図1(c)に示すようなビーム角度に基づいてパルス遅延を計算する代わりに、受信トランスデューサ素子にわたって単純に平均化できるからである。
この結果、データから部分画像しか再構成できないにもかかわらず、より高い信号対雑音が、より少ない処理能力で、測定中の生理学的パラメータにおいて得られる。この出力投影は、影響を受けていないトランスデューサ素子の各々の送信信号及び受信信号の両方に適用される増幅重み付け係数を調整し、トランスデューサ素子の一定又は線形の送信及び受信(パルス)遅延を設定することによって達成できる。
トランスデューサ素子の重み付け係数は、それらのデータから導出可能であると予想されるパラメータ推定の品質、すなわち、それぞれが導出されたパラメータ測定の信号対雑音にすると予想される寄与に従って調整され得る。これは、各トランスデューサ素子のデータによる生理学的パラメータ測定値に寄与する推定雑音成分に基づき得る。
これは、部分的に、例えば、幾何学的因子から導出され得る。例えば、血管に平面波を送信する3次元トランスデューサアレイでは、いくつかのトランスデューサ素子は、より直接的又は正確に血管をインターセプト又は2等分する出力経路を有し、これらの素子のデータから得られる測定値は、当然、より高品質であり、パラメータ測定値における高い信号対雑音に寄与することになる。理想的には、これらはより高い増幅重み付けを割り当てられるべきである。対照的に、測定されたパラメータが関連する、解剖学的要素と不十分に位置合わせされているトランスデューサ素子は、導出されたパラメータ測定値に雑音を生成する。理想的には、これらはより低い増幅重み付けを割り当てられるべきである。
重み付け係数の最適化は、導出されたパラメータにおける雑音が最小限に抑えられるように重み付け係数を選択することに基づいている。一組の実施例では、これは、例えば、各トランスデューサ素子から信号を送信し、そのデータから関心パラメータの測定値を導出し、測定値の信号対雑音レベル(すなわち、測定値の品質)を決定することによって、実験的に導出され得る。重み付けは、これらのレベルに応じて設定され得る。あるいは、これは、モデルに基づいて、例えば、測定されたパラメータが関連する解剖学的要素/身体の幾何学的モデル又は形状及び/又は位置、例えば、トランスデューサユニットのトランスデューサ素子のセットに対するその位置に基づいて、解析的に導出されてもよい。これから、各トランスデューサ素子から導出されたデータの推定信号対雑音寄与を、例えば、測定されたパラメータが関連する解剖学的要素に対するそれぞれのトランスデューサ素子の位置(例えば、角度位置及び/又は距離)に基づいて導出できる。
本発明の実施形態は、超音波データを受信及び処理して、少なくとも1つの生理学的パラメータ測定値を導出するための超音波コントローラユニットを提供する。
コントローラユニットは、超音波トランスデューサユニットと動作可能に結合されて、トランスデューサユニットを制御して超音波信号データを取得する。
図3は、本発明の1つ以上の実施形態によるコントローラユニット22を含む例示的なシステムを示す。コントローラユニットは、例示的な超音波トランスデューサユニット24に動作可能に結合されるものとして示されている。コントローラは、超音波変換ユニット(例えば、プローブ)への結合用に、単独で提供されてもよい。コントローラは、結合を容易にするための接続インターフェースを含み得る。あるいは、コントローラユニットと、結合された超音波トランスデューサユニットとの両方を含むシステムが提供されてもよい。
超音波トランスデューサユニット24は、複数の超音波トランスデューサ素子26を含む。これらは、図3の例では、トランスデューサ素子のアレイとして提供されている。コントローラユニット22は、トランスデューサユニットのトランスデューサ素子の各々の送信及び受信超音波信号に適用される増幅重み付け係数のセットを制御するように動作可能である。
コントローラユニット22は、1つ以上の生理学的パラメータを測定するために、トランスデューサユニット24から超音波データを受信する。コントローラはさらに、受信データ内のアーチファクトの存在を検出するようにアーチファクト検出を行い、その後、検出されたアーチファクトを、1つ以上のトランスデューサ素子24の信号データと関連付ける。
次いで、コントローラユニット22は、少なくとも1つの生理学的パラメータ測定値について最適化手順を行い、これは、関連付けられていないトランスデューサのみのデータから導出されるときに、生理学的パラメータ測定値内の予想される雑音成分を最小限に抑えるために、関連付けられていないトランスデューサ素子24の増幅重み付け係数を調整することを含む。
増幅重み付け係数は、各素子の信号増幅器として実装される。これらは、それぞれのトランスデューサ素子の利得を規定する。送信信号に適用される係数は送信利得を定義し、受信信号に適用される係数は受信利得を定義する。
典型的には、送信利得と送信パルス遅延とを別々に定義できる。これらは合わせてビーム形状を定義する。これらを調整することで、例えば、強度ピークの周りの回折によって生じるエアリーディスク(サイドローブ)を除去して焦点を改善するために、超音波信号波形の形状を調整することもできる。
これに続いて、コントローラユニット22は、最適化された重み付け係数で構成されている、影響を受けていないトランスデューサ素子24のみを使用してさらなる超音波データを取得し、取得されたデータに基づいて少なくとも1つの生理学的パラメータのさらなる測定値を導出する。
最適化された重み付け係数を使用して生理学的パラメータ測定値を導出することは、いくつかの例では、1つ以上の超音波平面波を、生理学的パラメータが関連する解剖学的要素(例えば血管)に指向させることを含み得る。これは、図2を参照して上述した理由により、測定された生理学的パラメータのより大きな信号対雑音比をもたらす。
最適化された重み付け係数を使用して生理学的パラメータ測定値を導出することは、超音波画像を生成することなく行われる超音波データの解析に基づき得る。上述したように、パラメータを測定するこのアプローチは、例えば、コンクリートの亀裂、又は車両タイヤの膨張レベルを見つけるための、他の関連のない技術分野で知られている(例えば、米国特許出願公開第2015/061852号を参照)。生理学的パラメータ測定の分野では知られていない。このアプローチは、一般に、図2を参照して以下に説明される理由から、より高い信号対雑音比をもたらし得る。
非限定的な例として、測定のための1つ以上の生理学的パラメータは、血管又は心腔(例えば、心室)などの生理学的構造のサイズもしくは寸法、又は骨の直径を含む。パラメータは、血流、心拍数、脈拍数又は脈容量、血中酸素レベル(例えばSpO)又は呼吸数を含む。
アーチファクト検出は、いくつかの実施例によれば、受信した超音波データ及び/又は測定値を、以前に取得したデータ又は測定値からの特定の偏差に対応する、データ又は測定値における特定の偏差特性についてモニタリングすることを含み得る。例えば、コントローラユニット22は、特定の閾値サイズ又は大きさについてモニタリングされているパラメータの値の変化をモニタリングする。さらに又はあるいは、コントローラユニット22は、閾値の突然さ(すなわち、時間変化率)であるパラメータ値の変化、例えば5秒の期間内の5%を超える変化をモニタリングすることができる。
アーチファクトを1つ以上のトランスデューサ素子に関連付けることは、トランスデューサユニットを使用してスキャンを行って、アーチファクトによって破損している可能性のある素子を特定することを含み得る。
例えば、スキャンは、探査される一般的な領域に超音波パルスを送信することを含む。これから、単純な画像が再構成され、再構成された画像に基づいて、物理的な閉塞の位置を決定できる。例えば、探査される一般的な領域に平面波が送信される。低強度のエコーしか受け取らないトランスデューサ素子が、例えば、アーチファクトと位置合わせしているなどの影響を受けているトランスデューサであり得る。
アーチファクトは、例えば、トランスデューサユニットと身体表面又は骨構造との間のゲル界面内に入り込んだ、素子を遮蔽する1つ以上の気泡を含む。
アーチファクト検出ステップ中に、潜在的なアーチファクトが検出されない場合、パラメータ値の測定された変化は、本物の変化と見なされ、障害物を示すものではない。アーチファクトが検出される場合、その後の測定は、アーチファクトによって破損されていないトランスデューサ素子の連続する領域又は部分の各々から取得された超音波データを使用して行われる。影響を受けているトランスデューサ素子は、将来の測定のための信号を生成するためにコントローラによって作動されることはないか、又はこれらの素子から収集されたデータは考慮から外される。
簡単に上述したように、測定される生理学的パラメータ内の雑音成分を最小限に抑えるための最適化ステップは、様々なやり方で行うすることができる。少なくとも2つの重要なアプローチがある。
1つのアプローチは、例えば、アーチファクトの存在下で戻された信号が高い雑音成分、すなわち、低いSNRを示すトランスデューサに対する重み付けを減らすことによって、個々のトランスデューサ信号のレベルで雑音を最小限に抑えることに基づいている。これは、パラメータ測定値内の予想される雑音成分が、基礎となる超音波トランスデューサ信号内の雑音に関連することを前提としている。もう1つのアプローチは、例えば、パラメータ及び/又はその誤差成分を推定するためのモデル又は推定アルゴリズムを使用することによって、測定されたパラメータ自体の(より高い)レベルで雑音を最小限に抑えることであり、これは、例えば、データ内の事前に導出又は観測されたパターンに基づいており、異なる重み付けが使用される場合に、予想されるパラメータ又は雑音の推定を可能にする。
例えば、第1のアプローチによれば、最適化手順は、アーチファクトの存在下で、素子で受信された超音波信号が相対的に低い雑音を示すトランスデューサ素子に、相対的に高い振幅重み付けを適用することと、受信された超音波信号が相対的に高い雑音を示すトランスデューサ素子に、相対的に低い重み付けを適用することとを含む。
例として、コントローラユニットは、血管を通る血流の生理学的パラメータを測定する。この場合、最適化手順は、各トランスデューサ素子を制御してドップラー信号を送信することと、各トランスデューサ素子について、受信ドップラー波形の受信品質を決定することとを含み得る。この結果、高い受信品質(低い雑音レベル)で反射ドップラー(バースト)を受信する素子について、重み付け係数は相対的に高レベルに設定され、逆もまた同様にされ得る。
この第1のアプローチによる同様の可能な方法は、例えば、各トランスデューサ素子で受信された超音波データを、すべてのトランスデューサ素子(又は少なくともそれらのサブセット)にわたって受信された超音波データの平均値と比較することを含む。各トランスデューサ素子について、平均値からの偏差が決定され、推定される雑音成分は、その偏差に関連すると仮定され得る。特に、受信した超音波データ又は信号が平均値からの偏差が大きいトランスデューサ素子は、低い重み付け係数が割り当てられ、逆もまた同様にされ得る。
例えば、(例えば、何らかの遮断、影、又は関心の解剖学的領域との不十分な位置合わせに起因する)偏差応答を与えるラインは、平均ラインからの大きな絶対(二乗)差を示す。これは、そのトランスデューサ素子からのデータに基づいて導出される任意のパラメータ測定値において、予想される雑音成分が高いことを示すものであると考えられる。
第2のアプローチによれば、さらに別の選択肢がある。
最適化手順は、少なくとも1つの生理学的パラメータの予想値及び/又は生理学的パラメータの予想雑音成分を推定する推定手順の使用に基づき得る。
具体例では、推定手順は、1つ以上の関連付けられていないトランスデューサ素子の異なるサブセットから取得されたデータを使用して導出されたときに、パラメータ又は雑音成分の予想値を推定することに基づいていてもよい。したがって、これから、測定されたパラメータに対する素子の異なるサブセットによって寄与される雑音レベルを決定でき、これによって、どの素子をより高く重み付けすべきか(推定される雑音寄与が低い素子)及びどの素子をそれよりも低く重み付けすべきか(推定される雑音寄与が高い素子)を知らせることができる。
他の例では、推定手順は、可能な重み付けの異なるセットで構成されている、関連付けられていないトランスデューサ素子から導出された場合に、パラメータ又は雑音成分の予想値を推定することに基づいていてもよい。
次いで、重み付けの最良のセットを、パラメータ値において最も低い推定雑音成分を生成するものと特定できる。次いで、この重み付けのセットを、トランスデューサ素子に適用する最適化された重み付けとして選択できる。
異なるトランスデューサ素子(又はそのサブセット)又は異なる重み付けについてパラメータ値及び/又は雑音成分を推定することは、パラメータ挙動のモデルに基づいていても、及び/又はパラメータ(の挙動/パターン)の事前知識に基づいていてもよい。
例えば、一組の実施形態によれば、例えば、パラメータについて過去に導出された測定値(例えば、平均パラメータ測定値)に基づいて、所与のパラメータの予想測定値を決定するモデルを使用できる。次いで、各トランスデューサ素子の雑音成分を、トランスデューサ素子からのデータを使用して計算された導出又は予想パラメータ測定値を、モデル化された予測測定値と比較することに基づいて決定できる。予想測定値からの偏差が大きい(例えば、(二乗)絶対差が高い)トランスデューサ素子には、低い重み付け係数が割り当てられ、逆もまた同様にされ得る。
1つ以上の例によれば、推定手順(すなわち、異なるトランスデューサ素子(又はそのサブセット)によって寄与される雑音成分を推定すること)は、超音波トランスデューサユニットに対する、測定される生理学的パラメータが関連する解剖学的要素の相対位置及び/又は幾何学的形状の決定された又は事前に決定された知識に基づいている。
したがって、推定は、測定された生理学的パラメータが関連する解剖学的身体に関する幾何学的考慮事項に基づき得る。
例えば、一例として、システムは、血管壁の脈動又は血管を通る相対的血流など、血管の解剖学的要素に関連する生理学的特性を測定する。好ましくは、画像からの画像処理でこれらのパラメータを決定する代わりに、上述したように、(信号対雑音を最大化する理由から)、トランスデューサ出力経路内にアーチファクトがある場合に、(影響を受けていないトランスデューサを使用して)血管壁に垂直なパルスを生成し、受信する方がよい。次いで、血管に関連するパラメータは、画像再構成なしに超音波信号から直接決定できる。
上述したように、トランスデューサ素子の重み付け係数は、それらのデータから導出可能であると予想されるパラメータ推定の品質、すなわち、それぞれが導出されたパラメータ測定の信号対雑音にすると予想される寄与に従って調整され得る。さらに、これは、部分的に、幾何学的要因から導出され得る。例えば、血管に平面波を送信する3次元トランスデューサアレイでは、いくつかのトランスデューサ素子は、より直接的又は正確に血管をインターセプト又は2等分する出力経路を有し、これらの素子のデータから得られる測定値は、当然、より高品質であり、パラメータ測定値における高い信号対雑音に寄与することになる。理想的には、これらはより高い増幅重み付けを割り当てられるべきである。対照的に、測定されたパラメータが関連する、解剖学的要素と不十分に位置合わせされているトランスデューサ素子は、導出されたパラメータ測定値に雑音を生成する。理想的には、これらはより低い増幅重み付けを得るべきである。
異なるトランスデューサ素子が寄与する雑音成分の推定値は、モデルに基づいて、例えば、測定されたパラメータが関連する解剖学的要素/身体の形状及び/又は位置の幾何学的モデル(例えば、トランスデューサユニットのトランスデューサ素子に対するその位置を含む)に基づいて導出され得る。これから、各トランスデューサ素子から導出されたデータの推定信号対雑音寄与を、例えば、測定されたパラメータが関連する解剖学的要素に対するそれぞれのトランスデューサ素子の位置(例えば、角度位置及び/又は距離)に基づいて導出できる。
測定された生理学的パラメータが関連する解剖学的要素(例えば血管)の位置は、場合によっては、超音波画像再構成を使用して導出され得る。しかしながら、あるいは、例えば、血管を特定の向き及び深さを有する単純な管としてモデル化する幾何学的モデルを使用してもよい。
この幾何学的モデルは、対応する超音波信号モデルと関連付けられ得る。例えば、血管パラメータを解析するとき、(平面波を仮定する)各トランスデューサ素子のモデルは、(血管の上の組織に対応する)高強度のある持続時間と、(血管に対応する)低強度のある持続時間と、それに続く(血管の下の組織に対応する)高強度のある持続時間とからなるパターンを含む。
次いで、受信超音波データを解析し、データ内のこの特徴パターンを特定することに基づいて、管の深さ及び向きが導出され得る。
あるいは、例えば、血流を特定し、血流範囲を特定するためのカラードップラー超音波データを使用して、血管の幾何学的位置及び/又はサイズが導出され得る。血流範囲は、血管を表す上述のような管に適合するためのマスクとして使用され得る。
測定されるパラメータが導出された解剖学的要素の位置及び任意の寸法が導出されると、例えば、血管に対する各トランスデューサ素子の相対位置に基づいて、各トランスデューサ素子によって生成されたデータによる、測定されたパラメータに寄与した予想雑音レベルが推定され得る。
このために、測定される生理学的パラメータが関連する解剖学的要素の位置及び/又は幾何学的形状と、トランスデューサユニットのトランスデューサ素子のセットのうちの各トランスデューサ素子から導出されるパラメータの推定雑音レベルとの関係を定義するより包括的なモデルが使用され得る。このモデルは、トランスデューサ素子の位置及び幾何学的形状に基づいて、解剖学的要素に対する各トランスデューサ素子の相対距離及び角度位置を考慮し得る。モデルは、パラメータ測定値への各トランスデューサ素子の推定雑音寄与を出力として提供し得る。
さらなる例によれば、トランスデューサ素子の推定雑音成分は、信号コントラストなどの受信超音波信号の信号特性に基づいて推定され得る。ここで、より低い信号コントラストは、生理学的パラメータ測定値に対する高い推定雑音寄与と関連付けられ、したがって、低い増幅重み付けが割り当てられ得る。
例えば、測定され得る1つのパラメータは、部分的に詰まった血管の直径の連続的な推定である。トランスデューサユニットの開口部及び素子遅延は、部分開口部のセットが作成され、各部分開口部について、血管直径測定が行われるように設定される。導出された測定値の雑音が低い素子については、測定された信号コントラスト、例えば、基礎となるモデル又は相互測定の一貫性に基づいて、素子の重み付け係数が調整され、その結果、高品質の測定値を生成する素子には、より低い重みを有する直径推定値よりも大きな重みが割り当てられる。
別の例では、ドップラー画像(カラードップラー)が最初に生成されて、解剖学的要素(例えば血管)の位置が、その血管を通る検出された流れに基づいて決定される。トランスデューサ素子の重み付けは、素子の血管への近接度に従って設定され得る。例えば、近い素子には高い重み付けが割り当てられる。
過去データは、適用された重み付けの異なるセットについて、及び/又は1つ以上のトランスデューサ素子の異なるサブセットのデータについて、過去に導出されたパラメータ測定値を含み得る。過去データは、いくつかの例では、時系列のパラメータ値の過去のトレンド又はパターンを含むか、又は示し得る。
データは、様々な目的に使用することができる。過去データは、1つ以上のトランスデューサ素子の異なるサブセットの推定パラメータ値又は雑音成分を導出するための基礎として使用できる。例えば、平均の過去の値を、過去の値に基づいて特定の素子又はサブセットについて導出し、パラメータの推定値を通知するために使用する。
さらに又はあるいは、データを使用して、パラメータの推定値を独立に導出し、これらを過去のデータ又はデータのトレンドと比較することに基づいて、データ内の雑音成分の推定値を導出できる。
したがって、推定手順は、異なる重み付けのセットを使用して、又は1つ以上のトランスデューサ素子の異なるサブセットを使用して、導出された少なくとも1つのパラメータの推定値を、格納データセット内の過去データと比較することに基づいてもよく、それによって、特定された差異に基づいて、値の雑音成分の推定値を導出する。
任意の実施形態によれば、さらなる測定値の導出は、影響を受けていないトランスデューサ素子の1つ以上の連続するセットのそれぞれから取得されたデータを複合化することを含み得る。
任意選択的に、複合化は、平均化(例えば加重平均)を含み得る。連続するセットとは、例えば、アーチファクト又は障害物のいずれかの側にある、素子の各中断されたチェーン又はブロックを指す。
一組の実施例によれば、影響を受けていないトランスデューサ素子の別個の連続したセットを、別個に(逐次的に)最適化し得る。一例として、128個の素子のアレイの素子51~89が、例えば、気泡によって遮られている場合、パラメータ測定は、最初に、素子1~50のみを用いて行われ、その後、これらの素子の重み付けが、上述の例示的な手順のいずれかに従って最適化される。続いて、素子90~128について同様のことが行われる。このプロセスは、モニタリングの信頼性に影響を与えないように、高速で完了できる。最適化された重み付け係数が構成された後、関心の生理学的パラメータのモニタリングが継続され得る。異なる素子領域から得られた測定値は、組み合わされて得る(例えば、各領域内の素子数に従って重み付けされ、次いで平均化される)。結果は、いくつかの例では、視覚ディスプレイに出力され得る。
本明細書で説明される革新的な解決策は、超音波診断画像において依然として主に使用されている超音波アレイを、臨床医が時間の経過に伴う生理学的パラメータの変化の追跡を使用して、患者のリアルタイムの状態を評価するモニタリング領域において適用することを可能にする。プロセッサによって行われる少なくとも1つの生理学的パラメータ尺度の最適化手順は、最も最適な生理学的パラメータ取得のための超音波トランスデューサユニットの自動制御が、ユーザからの干渉を低減することを可能にする。これは、超音波画像診断における熟練度が低いユーザによって基本的にサポートされている非侵襲的モニタリング分野において超音波技術のより広い受け入れを可能にする。
単一の超音波信号入力から複数の生理学的パラメータが測定される場合、パラメータ最適化手順は、好ましくは両方のパラメータを考慮に入れるように構成される。いくつかの例では、(例えば、臨床医からのユーザ入力に基づいて)各パラメータの相対的な臨床的重要性/重みが構成されても、又はパラメータの優先順位が設定されてもよい。トランスデューサ素子の重み付けが、パラメータのそれぞれに対して最適化される(すなわち、1つのパラメータの品質を、別のパラメータの品質を犠牲にして向上させる)度合いが構成されてもよい。これは、例えば、ユーザ入力を介して構成可能であるか、又は相対的な優先順位が予め設定されていてもよい。
図4は、トランスデューサユニット24の様々な構成要素を含む、図3の例示的なシステムの構成要素をより詳細に概略的に示す。トランスデューサユニットは、トランスデューサ素子26を含む。これらは、送信回路ブロック(「Tx回路」)34及びパルサーブロック32を含む送信電子機器によって駆動され、トランスデューサユニットはさらに、トランスデューサ素子26の切り替えを制御するための高電圧スイッチ36及び受信回路(「Rx回路」)38を含む受信電子機器を含む。受信電子機器及び送信電子機器は共に、動作可能に結合されたコントローラ22を介して制御される。コントローラはまた、超音波データを処理して画像を構成する。
図4の送信電子機器34及び受信電子機器38は、コントローラ22から受信した同期された制御入力に従って、送信信号及び受信信号の両方に適用するための重み付け係数を設定する。重み付け係数は、コントローラの制御入力に基づいて、トランスデューサ素子又はチャネルごとに設定される。
送信電子機器は、例えば、送信重み付け係数を構成し、これらをパルサー32に出力して、トランスデューサ素子26に送信するための重み付け信号パルスを発生させる。送信電子機器はまた、ビームフォーミングを構成するために、トランスデューサ素子のパルス遅延時間を構成する。
受信電子機器ブロック38はさらに、受信重み付け係数を構成し、これらを受信超音波信号に適用してから、1つ以上の生理学的パラメータを推定するために、結果として得られるデータをコントローラユニット22に出力する。
本発明のさらなる態様は、超音波トランスデューサユニットと、結合されたコントローラとを含む、身体取り付け型超音波ユニットを提供する。
図5に、一例を概略的に示す。この例では、身体取り付け型超音波ユニットは、被験者44の皮膚に取り外し可能に結合するための身体取り付け型パッチユニット42の形態である。図5は、超音波ユニット42(この例ではパッチ)の構成要素をより詳細に概略的に示す。超音波ユニットは、この例では、トランスデューサ素子のアレイとして構成されている、複数の超音波トランスデューサ素子26を含む超音波トランスデューサユニット24に動作可能に結合されたコントローラユニット22を含む。素子は、他の構成、例えば、線形又は2次元配列を有する構成をとってもよい。
トランスデューサユニット24のトランスデューサ素子26は、パッチが被験者の身体上の取り付け位置にあるときに、被験者44の皮膚と音響結合する。例えば、トランスデューサ素子は、パッチの身体接触面と音響結合する(例えば、パッチの身体接触面で露出した)音響出力/入力面又は部品を有する。身体接触面は、パッチが身体に取り付けられたときに身体に接触する面である。身体接触面は、パッチを患者の皮膚に接着するための接着層によって部分的又は完全に覆われ得る。接着層は、皮膚との音響結合を妨げないように、トランスデューサアレイの周りに延在していてもよい。
図5の例では、身体取り付け型ユニットは、身体取り付け型パッチの形態であるが、これは一例に過ぎない。他の例では、身体取り付け型ユニットは、身体の一部、例えば、身体の表面又は身体の四肢又は構造のいずれかに取り外し可能に取り付けられる又は付着可能である任意のユニットであり得る。例えば、ユニットは、手首、胸部、脚、頭部、腕、耳、又は身体の任意の他の部分のいずれかに取り付けられる。ユニットは、装着型ユニット、例えば、手首装着型ユニットであってもよい。
本発明のさらなる態様は、超音波トランスデューサユニットを構成する方法を提供し、ユニットは、1つ以上の生理学的パラメータの尺度を導出するための超音波データを取得し、トランスデューサユニットの複数のトランスデューサ素子それぞれの送信及び受信超音波信号に適用される増幅重み付け係数の構成可能なセットを有する。
図6に、1つ以上の実施形態による例示的な方法60をブロック図形式で示す。
方法は、最初に、トランスデューサユニットから超音波データを受信するステップ62を含む。これに続いて、受信データ内のアーチファクトの存在を検出するためにアーチファクト検出ステップ(64)が行われる。このステップはさらに、任意の検出されたアーチファクトを、1つ以上のトランスデューサ素子の信号データに関連付けるステップを含む。
アーチファクト検出に続いて、方法60は、少なくとも1つの生理学的パラメータ測定値のための最適化手順を行うステップ66を含み、関連付けられていないトランスデューサのみのデータから導出されるときに、生理学的パラメータ測定値における予想雑音成分を最小限に抑えるように、関連付けられていないトランスデューサ素子の増幅重み付け係数を調整することを含む。
最適化手順に続いて、方法はさらに、最適化された重み付け係数で構成されている、影響を受けていないトランスデューサ素子のみを使用してさらなる超音波データを取得するステップ68と、取得されたデータに基づいて、少なくとも1つの生理学的パラメータのさらなる測定値を導出するステップとを含む。
これらのステップのために行われる手順は、上記で詳細に説明した本発明の装置の態様における同等のプロセスについて提供された説明に照らして理解されるべきである。本発明の超音波コントローラユニット22の態様に関連して説明されすべてのオプション及び実施形態は、本発明のこの方法の態様に等しく適用されて、本発明による方法の実施形態の同等のセットが提供される。
上述したように、本発明の超音波コントローラユニット22は、より上位の超音波システムの一部として、システムの超音波トランスデューサ素子を構成するために提供され得る。
さらなる詳細な説明として、図7を参照して、例示的な超音波システムの一般的な動作をここで説明するが、本発明はトランスデューサアレイによって測定される信号の処理に関するので、システムの信号処理機能に着目して説明する。
システムは、超音波を送信し、エコー情報を受信するためのトランスデューサアレイ106を有するアレイトランスデューサプローブ104を含む。トランスデューサアレイ6は、CMUTトランスデューサ、PZT若しくはPVDFなどの材料で形成された圧電トランスデューサ、又は任意の他の適切なトランスデューサ技術を含み得る。この例では、トランスデューサアレイ106は、関心領域の2D平面又は3次元ボリュームのいずれかをスキャンできるトランスデューサの2次元アレイ108である。別の例では、該トランスデューサアレイが1Dアレイであってもよい。
トランスデューサアレイ106は、トランスデューサ素子による信号の受信を制御するマイクロビームフォーマ112に結合されている。マイクロビームフォーマは、米国特許第5,997,479号(Savord他)、同第6,013,032号(Savord)、及び同第6,623,432号(Powers他)に記載されているように、一般にトランスデューサの「グループ」又は「パッチ」と呼ばれるサブアレイによって受信される信号の少なくとも部分的なビーム形成が可能である。
マイクロビームフォーマは、一般に完全にオプションであることに留意されたい。さらに、システムは、送受信(T/R)スイッチ116を含み、該スイッチは、マイクロビームフォーマ112に結合され、アレイを送信モードと受信モードとの間で切り替えて、マイクロビームフォーマが使用されず、トランスデューサアレイがメインシステムビームフォーマによって直接作動される場合に、メインビームフォーマ120を高エネルギー送信信号から保護する。トランスデューサアレイ106からの超音波ビームの送信は、T/Rスイッチ116及びメイン送信ビームフォーマ(図示せず)によってマイクロビームフォーマに結合されたトランスデューサコントローラ118により指示され、メイン送信ビームフォーマは、ユーザインターフェース又は制御パネル138のユーザ操作から入力を受け取る。コントローラ118は、送信モード中にアレイ106のトランスデューサ素子を(直接に又はマイクロビームフォーマを介して)駆動する送信回路を含み得る。
この例示的なシステムにおける制御パネル138の機能は、本発明の一実施形態による超音波コントローラユニットによって容易にされ得る。
典型的なライン・バイ・ライン撮像シーケンスにおいて、プローブ内のビーム形成システムは、以下のように動作し得る。送信中は、ビームフォーマ(実装形態に応じて、マイクロビームフォーマ又はメインシステムビームフォーマであり得る)は、トランスデューサアレイ又はトランスデューサアレイの部分開口部を作動させる。部分開口部は、トランスデューサの1次元ラインでもよいし、より大きなアレイ内のトランスデューサの2次元パッチでもよい。送信モードでは、アレイ又はアレイの部分開口部によって生成された超音波ビームのフォーカシング及びステアリングは、以下に説明するように制御される。
被験者から後方散乱エコー信号を受信すると、受信信号は(以下に説明するように)受信ビーム形成処理を受け、受信信号を位置合わせする。また、部分開口部が使用されている場合は、部分開口部が、例えば1トランスデューサ素子だけシフトされる。次いで、シフトされた部分開口部が作動し、このプロセスは、トランスデューサアレイのすべてのトランスデューサ素子が作動するまで繰り返される。
各ライン(又は部分開口部)について、最終的な超音波画像の関連するラインを形成するために使用される全受信信号は、受信期間中に所与の部分開口部のトランスデューサ素子によって測定された電圧信号の合計である。以下のビーム形成処理に続いて得られるライン信号は、通常、無線周波数(RF)データと呼ばれる。様々な部分開口部によって生成される各ライン信号(RFデータセット)は、次いで、追加の処理を受けて、最終的な超音波画像のラインが生成される。時間に伴うライン信号の振幅の変化は、深度に伴う超音波画像の輝度の変化に寄与し、高振幅ピークは、最終画像における明るいピクセル(又はピクセルの集合)に対応する。ライン信号の開始付近に現れるピークは、浅い構造からのエコーを表す一方、ライン信号において次第に遅く現れるピークは、被験者内の深さが増大する構造からのエコーを表す。
トランスデューサコントローラ118によって制御される機能の1つは、ビームがステアリングされ、フォーカシングされる方向である。ビームは、トランスデューサアレイから(トランスデューサアレイに直交して)真っ直ぐ前に、又はより広い視野のために異なる角度でステアリングされ得る。送信ビームのステアリング及びフォーカシングは、トランスデューサ素子の作動時間の関数として制御され得る。
一般的な超音波データ収集では、平面波撮像と「ビームステアリング」撮像との2つの方法が区別される。これら2つの方法は、送信モード(「ビームステアリング」撮像)及び/又は受信モード(平面波撮像及び「ビームステアリング」撮像)におけるビーム形成の存在によって区別される。
最初に、フォーカシング機能を見ると、すべてのトランスデューサ素子を同時に作動させることによって、トランスデューサアレイは、被験者内を通過するにつれて発散する平面波を生成する。この場合、超音波のビームは、フォーカシングされていないままである。トランスデューサの作動に位置依存時間遅延を導入することによって、ビームの波面を焦点ゾーンと呼ばれる所望の点に収束させることが可能である。焦点ゾーンは、横方向ビーム幅が送信ビーム幅の半分未満である点として定義される。このようにして、最終的な超音波画像の横方向解像度が改善される。
例えば、時間遅延によって、トランスデューサ素子が、トランスデューサアレイの最も外側の素子から始まり中心素子で終了して連続的に作動される場合、焦点ゾーンは、中心素子に整列してプローブから所与の距離に形成される。プローブからの焦点ゾーンの距離は、各後続回のトランスデューサ素子作動の間の時間遅延に応じて変化する。ビームは、焦点ゾーンを通過した後に発散し始め、遠視野撮像領域を形成する。トランスデューサアレイの近くに位置する焦点ゾーンについては、超音波ビームは、遠視野においてすぐに発散し、最終画像においてビーム幅アーチファクトをもたらすことに留意されたい。典型的に、トランスデューサアレイと焦点ゾーンとの間に位置する近接場は、超音波ビームの重複が大きいために、詳細をほとんど示さない。したがって、焦点ゾーンの位置を変化させることは、最終画像の品質に著しい変化をもたらす可能性がある。
送信モードでは、超音波画像が複数の焦点ゾーン(それぞれが異なる送信焦点を有し得る)に分割されない限り、1つの焦点のみが定義され得ることに留意されたい。
さらに、被験者内部からのエコー信号を受信する際に、上述のプロセスの逆を行って受信フォーカシングを行うことができる。換言すれば、到来信号は、トランスデューサ素子によって受信され、信号処理のためにシステムに渡される前に電子的な時間遅延を受ける。この最も単純な例は、遅延和ビーム形成と呼ばれる。トランスデューサアレイの受信フォーカシング処理を時間の関数として動的に調整することが可能である。
次に、ビームステアリングの機能を見ると、トランスデューサ素子に時間遅延を正しく適用することによって、トランスデューサアレイを離れるときの超音波ビームに所望の角度を付与することが可能である。例えば、トランスデューサアレイの第1の側のトランスデューサを作動し、続いて、残りのトランスデューサをアレイの反対側で終了するシーケンスで作動することによって、ビームの波面は、第2の側に向かって角度が付けられることになる。トランスデューサアレイの法線に対するステアリング角度の大きさは、後続のトランスデューサ素子の作動間の時間遅延の大きさに依存する。
さらに、ステアリングされたビームをフォーカシングすることが可能であり、その場合、各トランスデューサ素子に適用される総時間遅延は、フォーカシング時間遅延及びステアリング時間遅延の両方の和である。この場合、トランスデューサアレイは、フェーズドアレイと呼ばれる。
作動にDCバイアス電圧を必要とするCMUTトランスデューサの場合、トランスデューサコントローラ118は、トランスデューサアレイのためのDCバイアス制御部145を制御するために結合され得る。DCバイアス制御部145は、CMUTトランスデューサ素子に印加されるDCバイアス電圧を設定する。
トランスデューサアレイの各トランスデューサ素子に対して、典型的にはチャネルデータと呼ばれるアナログ超音波信号が、受信チャネルを介してシステムに入る。受信チャネルでは、マイクロビームフォーマ112によって、チャネルデータから部分的にビーム形成された信号が生成され、次いで、メイン受信ビームフォーマ120に渡され、ここで、トランスデューサの個々のパッチからの部分的にビーム成形された信号は、無線周波数(RF)データと呼ばれるフルにビーム形成された信号に組み合わされる。各ステージで行われるビーム形成処理は、上述のように実行されても、又は追加の機能を含んでもよい。例えば、メインビームフォーマ120は、128個のチャネルを有し、それぞれ、数十個又は数百個のトランスデューサ素子からなるパッチから部分的にビーム形成された信号を受信する。このようにして、トランスデューサアレイの数千のトランスデューサによって受信された信号は、単一のビーム形成された信号に効率的に寄与することができる。
ビーム形成された受信信号は、信号プロセッサ122に結合される。信号プロセッサ122は、受信したエコー信号を、帯域通過フィルタリング、デシメーション、I及びQ成分分離、及び高調波信号分離(組織及びマイクロバブルから返された非線形(基本周波数の高次高調波)エコー信号の識別を可能にするために線形信号及び非線形信号を分離するように作用する)などの様々なやり方で処理することができる。信号プロセッサはまた、スペックル低減、信号複合化、及び雑音除去などの追加の信号強化を行ってもよい。信号プロセッサ内の帯域通過フィルタは、追跡フィルタとすることができ、その通過帯域はエコー信号が増加する深度から受信されるにつれて、より高い周波数帯域からより低い周波数帯域へとスライドし、それによって、典型的に解剖学的情報を欠くより大きな深度からのより高い周波数の雑音を排除する。
送信及び受信用のビームフォーマは、異なるハードウェアで実装され、異なる機能を有することができる。当然ながら、受信ビームフォーマは、送信ビームフォーマの特性を考慮に入れて設計される。図7では、簡潔とするために、受信ビームフォーマ112、120のみが示されている。完全なシステムでは、送信マイクロビームフォーマ及びメイン送信ビームフォーマを有する送信チェーンも存在する。
マイクロビームフォーマ112の機能は、アナログ信号経路の数を減らすために、最初の信号の組合せを提供することである。これは、典型的にはアナログ領域で行われる。
最終的なビーム形成は、メインビームフォーマ120において、典型的にはデジタル化後に行われる。
送信チャネル及び受信チャネルは、固定の周波数帯域を有する同じトランスデューサアレイ106を使用する。しかしながら、送信パルスが占める帯域幅は、使用される送信ビーム形成に応じて変化し得る。受信チャネルは、トランスデューサ帯域幅全体を捕捉できる(これは古典的なアプローチである)か、又は、帯域通過処理を使用することによって、所望の情報を含む帯域幅(例えば、主高調波の高調波)のみを抽出できる。
次いで、RF信号は、Bモード(すなわち、輝度モード、又は2D撮像モード)プロセッサ126及びドップラープロセッサ128に結合され得る。Bモードプロセッサ126は、器官組織及び血管などの身体内の構造の撮像のために、受信された超音波信号に対して振幅検出を行う。ライン・バイ・ライン撮像の場合、各ライン(ビーム)は、関連付けられたRF信号によって表され、その振幅を使用して、Bモード画像内のピクセルに割り当てられるべき輝度値が生成される。画像内のピクセルの正確な位置は、RF信号に沿った関連付けられた振幅測定の位置と、RF信号のライン(ビーム)番号によって決まる。このような構造のBモード画像は、米国特許第6,283,919号(Roundhill他)及び米国特許第6,458,083号(Jago他)に記載されているように、高調波モード若しくは基本画像モード、又は両方の組合せで形成できる。ドップラープロセッサ28は、画像フィールド内の血球の流れなどの動く物質の検出のために、組織の動き及び血流から生じる時間的に異なる信号を処理する。ドップラープロセッサ28は、典型的には、身体内の選択された種類の材料から返されるエコーを通過させるか又は拒絶するように設定されたパラメータを有するウォールフィルタを含む。
Bモードプロセッサ及びドップラープロセッサによって生成された構造信号及び動き信号は、スキャンコンバータ132及びマルチプレーナリフォーマッタ144に結合される。スキャンコンバータ132は、エコー信号を、それらが受信された空間関係で、所望の画像フォーマットに配置する。換言すれば、スキャンコンバータは、RFデータを、円筒座標系から、超音波画像を画像ディスプレイ140に表示するのに適した直交座標系に変換するように作用する。Bモード撮像の場合、所与の座標におけるピクセルの明るさは、その位置から受信されるRF信号の振幅に比例する。例えば、スキャンコンバータは、エコー信号を2次元(2D)扇形フォーマット又は角錐状の3次元(3D)画像に配置することができる。スキャンコンバータは、Bモード構造画像に画像フィールド内の各点における動きに対応するカラーをオーバーレイすることができ、そこでは、ドップラー推定された速度が所与のカラーを生成する。組み合わされたBモード構造画像及びカラードップラー画像は、構造画像フィールド内の組織及び血流の動きを描写する。マルチプレーナリフォーマッタは、米国特許第6,443,896号(Detmer)に記載されているように、身体内のボリュメトリック領域内の共通平面内の点から受け取ったエコーを、その平面の超音波画像に変換する。ボリュームレンダラ142が、米国特許第6,530,885号(Entrekin他)に記載されているように、3Dデータセットのエコー信号を、所与の基準点から見た投影3D画像に変換する。
2D画像又は3D画像は、スキャンコンバータ132、マルチプレーナリフォーマッタ144、及びボリュームレンダラ142から画像プロセッサ130に結合され、画像ディスプレイ140に任意選択で表示するために、さらに強調、バッファリング、及び一時記憶される。画像プロセッサは、最終的な超音波画像から、例えば、強い減衰部又は屈折によって引き起こされる音響シャドーイング、例えば、弱い減衰部によって引き起こされる後方増強、例えば、高反射性組織界面が近接して位置する場合の残響アーチファクトなどの特定の撮像アーチファクトを除去できる。さらに、画像プロセッサは、特定のスペックル低減機能を取り扱って、最終的な超音波画像のコントラストを向上させることもできる。
ドップラープロセッサ128によって生成された血流値及びBモードプロセッサ126によって生成された組織構造情報は、画像化に使用されることに加えて、定量化プロセッサ134に結合される。定量化プロセッサは、器官のサイズ及び妊娠期間などの構造的測定値に加えて、血流のボリュームレートなどの異なる流れ状態の尺度を生成する。定量化プロセッサは、測定が行われるべき画像の解剖学的構造内の点などの入力をユーザ制御パネル138から受け取り得る。より好ましくは、本発明の実施形態では、本発明の実施形態のコントローラユニット22が、関心の生理学的パラメータの推定値を導出するための定量化プロセッサを含み得る。
定量化プロセッサからの出力データは、ディスプレイ140に画像と共に測定グラフィックス及び値を再現するために、また、ディスプレイデバイス140から音声を出力するために、グラフィックスプロセッサ136に結合される。グラフィックスプロセッサ136はまた、超音波画像と共に表示するためのグラフィックオーバーレイを生成できる。これらのグラフィックオーバーレイは、患者名、画像の日時、撮像パラメータなどの標準的な識別情報を含むことができる。このために、グラフィックスプロセッサは、患者名などの入力をユーザインターフェース138から受け取る。ユーザインターフェースはまた、トランスデューサアレイ6からの超音波信号の生成、したがって、トランスデューサアレイ及び超音波システムによって生成される画像の生成を制御するために、送信コントローラ18に結合される。コントローラ118の送信制御機能は、行われる機能のうちの1つに過ぎない。コントローラ118はまた、(ユーザによって与えられる)動作モード、対応する必要な送信構成及び受信アナログ/デジタル変換器における帯域通過構成も考慮する。コントローラ118は、固定状態を有するステートマシンとすることができる。
ユーザインターフェースはまた、マルチプレーナリフォーマッタ144に結合されて、複数のマルチプレーナリフォーマット(MPR)された画像の面の選択及び制御をし、これは、MPR画像の画像フィールド内の定量化された尺度を行うように使用できる。
有利には、Bモードプロセッサ126、ドップラープロセッサ128、スキャンコンバータ132、マルチプレーナリフォーマッタ144、ボリュームレンダラ142、画像プロセッサ130、定量化プロセッサ134、及び/又はグラフィックスプロセッサ136は、本発明の1つ以上の実施形態における超音波コントローラユニット22に含まれて、画像再構成及び関心の生理学的パラメータの推定を容易にすることができる。
上述のように、実施形態は、コントローラ(ユニット)を利用する。コントローラ(ユニット)は、必要とされる様々な機能を行うために、ソフトウェア及び/又はハードウェアを用いて、様々なやり方で実装できる。プロセッサは、必要な機能を行うためにソフトウェア(例えば、マイクロコード)を用いてプログラムされ得る1つ以上のマイクロプロセッサを採用するコントローラの一例である。しかしながら、コントローラは、プロセッサを用いて又は用いずに実装でき、また、いくつかの機能を行うための専用ハードウェアと、他の機能を行うためのプロセッサ(例えば、1つ以上のプログラムされたマイクロプロセッサ及び関連する回路)との組合せとして実装されてもよい。
本開示の様々な実施形態において採用され得るコントローラコンポーネントの例としては、従来のマイクロプロセッサ、特定用途向け集積回路(ASIC)、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)が挙げられるが、これらに限定されない。
様々な実装形態において、プロセッサ又はコントローラは、RAM、PROM、EPROM、及びEEPROM(登録商標)などの揮発性及び不揮発性コンピュータメモリなどの1つ以上の記憶媒体に関連付けられていてもよい。記憶媒体は、1つ以上のプロセッサ及び/又はコントローラ上で実行されると、必要な機能を行う1つ以上のプログラムで符号化されていてもよい。様々な記憶媒体は、プロセッサ又はコントローラ内で固定されていても、又は、その上に記憶された1つ以上のプログラムをプロセッサ又はコントローラにロードできるように、移送可能であってもよい。
開示された実施形態に対する変形は、図面、開示、及び添付の特許請求の範囲の検討から、特許請求される発明を実施する際に当業者によって理解され、実施することができる。特許請求の範囲において、「含む」という用語は、他の要素又はステップを排除するものではなく、単数形は、複数を排除するものではない。単一のプロセッサ又は他のユニットが、特許請求の範囲に列挙されるいくつかのアイテムの機能を果たすことができる。特定の手段が相互に異なる従属請求項に記載されているという単なる事実は、これらの手段の組合せを有利に使用することができないことを示すものではない。コンピュータプログラムは、他のハードウェアと共に、又はその一部として供給される光記憶媒体又はソリッドステート媒体などの適切な媒体上に記憶/分配することができるが、インターネット又は他の有線もしくは無線電気通信システムなどを介して、他の形態で分配することもできる。特許請求の範囲におけるいかなる参照符号も、範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。

Claims (15)

  1. 超音波データを受信及び処理して、少なくとも1つの生理学的パラメータの尺度を導出するための超音波コントローラユニットであって、
    前記超音波コントローラユニットは、超音波トランスデューサユニットと動作可能に結合可能であり、前記超音波データを取得するように前記超音波トランスデューサユニットを制御し、前記超音波トランスデューサユニットの複数のトランスデューサ素子それぞれの送信超音波信号及び受信超音波信号に適用される増幅重み付け係数のセットを制御し、前記セットは、前記複数のトランスデューサ素子それぞれについて少なくとも1つの増幅重み付け係数を含み、
    前記超音波コントローラユニットは、
    前記超音波トランスデューサユニットから超音波データを受信し、
    受信した前記超音波データ内のアーチファクトの存在を検出するためにアーチファクト検出を行い、検出されたアーチファクトを前記複数のトランスデューサ素子のうちの1つ以上のトランスデューサ素子の信号データに関連付け、
    前記少なくとも1つの生理学的パラメータの尺度のための最適化手順を行い、
    最適化された前記増幅重み付け係数で構成されている、影響を受けていない前記トランスデューサ素子のみを使用してさらなる超音波データを取得し、取得された前記さらなる超音波データに基づいて前記少なくとも1つの生理学的パラメータの尺度を導出し、
    前記最適化手順は、関連付けられていない前記トランスデューサ素子のみのデータから導出されるときに、関連付けられていない前記トランスデューサ素子の前記増幅重み付け係数を調整して、導出された前記少なくとも1つの生理学的パラメータの尺度における予想雑音成分を最小限に抑えることを含む、
    超音波コントローラユニット。
  2. 前記予想雑音成分は、前記アーチファクトの存在下で、前記複数のトランスデューサ素子において受信された超音波信号内の検出された信号雑音に基づいている、請求項1に記載の超音波コントローラユニット。
  3. 前記最適化手順は、前記アーチファクトの存在下で、受信された超音波信号が相対的に低い雑音を示すトランスデューサ素子に、相対的に高い重み付けを適用することと、受信された超音波信号が相対的に高い雑音を示すトランスデューサ素子に、相対的に低い重み付けを適用することと、を含む、請求項2に記載の超音波コントローラユニット。
  4. 前記予想雑音成分は、前記少なくとも1つの生理学的パラメータの予測値及び/又は前記少なくとも1つの生理学的パラメータの前記予想雑音成分を推定するための推定手順の使用に基づいて導出される、請求項1に記載の超音波コントローラユニット。
  5. 前記推定手順は、
    関連付けられていない前記トランスデューサ素子のうちの1つ以上のトランスデューサ素子の異なるサブセットのデータを使用して導出されるとき、及び/又は、
    可能な重み付けの異なるセットで構成されている、関連付けられていない前記トランスデューサ素子から導出される場合に、
    前記少なくとも1つの生理学的パラメータの前記予測値又は前記予想雑音成分を推定することに基づいている、請求項4に記載の超音波コントローラユニット。
  6. 前記推定手順は、前記超音波トランスデューサユニットに対する、測定される前記少なくとも1つの生理学的パラメータが関連する解剖学的要素の決定された又は既知の相対位置に基づいており、任意選択で、前記解剖学的要素の前記相対位置は、前記さらなる超音波データから超音波画像を生成することなく行われる、前記さらなる超音波データ内のパターンの解析に基づいて決定される、請求項4又は5に記載の超音波コントローラユニット。
  7. 前記推定手順は、前記少なくとも1つの生理学的パラメータの以前に導出された値に関連する過去データの格納データセットの使用に基づいており、任意選択で、前記過去データは、適用された重み付けの異なるセットについての、及び/又は、前記複数のトランスデューサ素子のうちの1つ以上のトランスデューサ素子の異なるサブセットのデータについての、過去に導出されたパラメータ測定値を含む、請求項4から6のいずれか一項に記載の超音波コントローラユニット。
  8. 前記推定手順は、重み付けの異なるセットを使用して、又は1つ以上のトランスデューサ素子の異なるサブセットを使用して、前記少なくとも1つの生理学的パラメータの導出された推定値を、前記格納データセット内の過去データと比較し、それによって、特定された差異に基づいて、前記値の雑音成分の推定値を導出することに基づいている、請求項7に記載の超音波コントローラユニット。
  9. 前記最適化された増幅重み付け係数を使用して前記少なくとも1つの生理学的パラメータの前記尺度を導出することは、前記少なくとも1つの生理学的パラメータが関連する解剖学的要素に向けて1つ以上の超音波平面波を指向させることを含む、請求項1から8のいずれか一項に記載の超音波コントローラユニット。
  10. 前記最適化された増幅重み付け係数を使用して前記少なくとも1つの生理学的パラメータの尺度を導出することは、超音波画像を生成することなく、前記超音波データの解析に基づいている、請求項1から9のいずれか一項に記載の超音波コントローラユニット。
  11. 前記少なくとも1つの生理学的パラメータの尺度の前記導出は、関連付けられていない前記トランスデューサ素子の1つ以上の連続するセットの各々から取得されたデータを複合化することを含む、請求項1から10のいずれか一項に記載の超音波コントローラユニット。
  12. 前記アーチファクト検出は、以前に取得された値からの超音波データ又は生理学的パラメータの特性偏差について、受信された超音波データ及び/又は導出された生理学的パラメータをモニタリングすることを含む、請求項1から11のいずれか一項に記載の超音波コントローラユニット。
  13. 複数のトランスデューサ素子を含み、前記複数のトランスデューサ素子の送信超音波信号及び受信超音波信号に適用するための構成可能な増幅重み付け係数のセットを有する超音波トランスデューサユニットであって、前記セットは、各トランスデューサ素子について少なくとも1つの構成可能な増幅重み付け係数を含む、超音波トランスデューサユニットと、
    前記超音波トランスデューサユニットを制御するために前記超音波トランスデューサユニットと動作可能に結合された、請求項1から12のいずれか一項に記載の超音波コントローラユニットと、
    を含む、身体取り付け型超音波ユニット。
  14. 身体取り付け型パッチの形態である、請求項13に記載の身体取り付け型超音波ユニット。
  15. 超音波トランスデューサユニットを構成する方法であって、
    前記超音波トランスデューサユニットは、少なくとも1つの生理学的パラメータの尺度を導出するための超音波データを取得し、前記超音波トランスデューサユニットの複数のトランスデューサ素子の送信超音波信号及び受信超音波信号に適用される増幅重み付け係数の構成可能なセットを有し、前記セットは、各トランスデューサ素子について少なくとも1つの増幅重み付け係数を含み、
    前記方法は、
    前記超音波トランスデューサユニットから超音波データを受信するステップと、
    受信された前記超音波データ内のアーチファクトの存在を検出するためにアーチファクト検出を行うステップと、検出されたアーチファクトを前記複数のトランスデューサ素子のうちの1つ以上のトランスデューサ素子の信号データに関連付けるステップと、
    前記少なくとも1つの生理学的パラメータの尺度について最適化手順を行うステップであって、関連付けられていない前記トランスデューサ素子のみのデータから導出されるときに、関連付けられていない前記トランスデューサ素子の前記増幅重み付け係数を調整して、前記少なくとも1つの生理学的パラメータの尺度内の予想雑音成分を最小限に抑えるステップを含む、最適化手順を行うステップと、
    影響を受けていない前記トランスデューサ素子のみを使用してさらなる超音波データを取得するステップであって、前記トランスデューサ素子は前記最適化された増幅重み付け係数を用いて構成されている、取得するステップと、
    取得された前記さらなる超音波データに基づいて、前記少なくとも1つの生理学的パラメータのさらなる尺度を導出するステップと、
    を含む、方法。
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Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113367671A (zh) 2015-08-31 2021-09-10 梅西莫股份有限公司 无线式病人监护系统和方法
KR20210153684A (ko) 2019-04-17 2021-12-17 마시모 코오퍼레이션 환자 모니터링 시스템, 디바이스 및 방법
USD921202S1 (en) 2019-08-16 2021-06-01 Masimo Corporation Holder for a blood pressure device
USD985498S1 (en) 2019-08-16 2023-05-09 Masimo Corporation Connector
USD917704S1 (en) 2019-08-16 2021-04-27 Masimo Corporation Patient monitor
USD919094S1 (en) 2019-08-16 2021-05-11 Masimo Corporation Blood pressure device
USD919100S1 (en) 2019-08-16 2021-05-11 Masimo Corporation Holder for a patient monitor
USD927699S1 (en) 2019-10-18 2021-08-10 Masimo Corporation Electrode pad
USD933232S1 (en) 2020-05-11 2021-10-12 Masimo Corporation Blood pressure monitor
USD979516S1 (en) 2020-05-11 2023-02-28 Masimo Corporation Connector
EP3968274A1 (en) * 2020-09-14 2022-03-16 Tata Consultancy Services Limited Method and system for asset inspection using unmanned aerial vehicles

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015512301A (ja) 2012-03-26 2015-04-27 マウイ イマギング,インコーポレーテッド 重み付け係数を適用することによって超音波画像の質を改善するためのシステム及び方法

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6283919B1 (en) 1996-11-26 2001-09-04 Atl Ultrasound Ultrasonic diagnostic imaging with blended tissue harmonic signals
US6458083B1 (en) 1996-11-26 2002-10-01 Koninklijke Philips Electronics N.V. Ultrasonic harmonic imaging with adaptive image formation
US6013032A (en) 1998-03-13 2000-01-11 Hewlett-Packard Company Beamforming methods and apparatus for three-dimensional ultrasound imaging using two-dimensional transducer array
US5997479A (en) 1998-05-28 1999-12-07 Hewlett-Packard Company Phased array acoustic systems with intra-group processors
US6530885B1 (en) 2000-03-17 2003-03-11 Atl Ultrasound, Inc. Spatially compounded three dimensional ultrasonic images
US6443896B1 (en) 2000-08-17 2002-09-03 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method for creating multiplanar ultrasonic images of a three dimensional object
US6468216B1 (en) 2000-08-24 2002-10-22 Kininklijke Philips Electronics N.V. Ultrasonic diagnostic imaging of the coronary arteries
KR101388333B1 (ko) * 2007-03-16 2014-04-22 제너럴 일렉트릭 캄파니 빔형성 시간 지연 교정 방법과 빔형성 시간 지연을추정하는 초음파 시스템
CN102753104B (zh) 2009-11-09 2016-03-09 索诺赛特公司 增强波束的系统和方法
EP2769241B1 (en) * 2011-10-19 2015-09-23 Verasonics, Inc. Estimation and display for vector doppler imaging using plane wave transmissions
US9733119B2 (en) * 2011-11-02 2017-08-15 Seno Medical Instruments, Inc. Optoacoustic component utilization tracking
WO2014021105A1 (ja) * 2012-07-30 2014-02-06 日立アロカメディカル株式会社 超音波診断装置
CN103832223A (zh) 2012-11-20 2014-06-04 傅黎明 一种tpms技术缺陷改进方案
US11116474B2 (en) * 2013-07-23 2021-09-14 Regents Of The University Of Minnesota Ultrasound image formation and/or reconstruction using multiple frequency waveforms
US10058305B2 (en) * 2014-03-03 2018-08-28 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Color doppler imaging with line artifact reduction
GB2557913A (en) * 2016-12-16 2018-07-04 Imperial Innovations Ltd Ultrasonic imaging device

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015512301A (ja) 2012-03-26 2015-04-27 マウイ イマギング,インコーポレーテッド 重み付け係数を適用することによって超音波画像の質を改善するためのシステム及び方法

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