KR101746435B1 - 실시간 관류 이미지화 및 정량화 - Google Patents

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Abstract

진단 애플리케이션에 대한 해법이 제안된다. 특히, 대응하는 진단 시스템은 시간에 걸쳐 조영제가 관류되는 신체부위를 나타내는 복수의 입력 신호를 제공하는(A1-A3) 수단(903-906); 및 선택된 위치의 선택된 입력 신호로부터 복수의 필터링된 신호를 생성하는(A4.1-A4.3) 수단(909-930);을 포함하고, 상기 입력 신호는 각각 아마도 조영제를 포함하는 신체부위의 대응하는 위치의 인테로게이팅 스티뮬러스에 대한 응답을 나타내고, 시간에 걸쳐 각각의 인스탠트에서의 각각의 상기 필터링된 신호는 상기 인스탠트를 포함하는 상기 선택된 입력 신호의 일부분에 따라 대응하는 선택된 입력 신호로부터 생성되고, 상기 대응하는 선택된 위치의 인테로게이팅 스티뮬러스에 대한 응답에서 피크를 탐지하기 위해 각각의 필터링된 신호를 모니터링하는(A4.4-A4.6) 수단(933-939);을 더 포함하고, 상기 피크는 상기 필터링된 신호의 대응하는 부분에 의한 안정화 조건의 충족에 응답하여 탐지된다.

Description

실시간 관류 이미지화 및 정량화{REAL-TIME PERFUSION IMAGING AND QUANTIFICATION}
본 발명의 실시예에 따른 해법은 의료기기 분야에 관한 것이다. 더욱 상세하게는, 이 해법은 진단 시스템 분야에 관한 것이다.
의료용 테스트는 통상적으로 다양한 질병의 진단을 위한 도구로서 사용된다. 예컨대, 대응하는 증상의 리포트가 뒤따른다. 이러한 목적을 위해, 다양한 기술이 이 분야에서 사용가능하다.
예를 들어, (예컨대, 전립선, 간, 및 유방에서의) 암 진단을 위한 골드 표준 기술은 생체검사인데, 여기서, 관련 조직의 샘플(일반적으로 코어라 함)은 검사할 환자로부터 제거된다. 그러나, 생체검사는 매우 해롭고 고비용의 수술이다. 또한, 생체검사는 특정 애플리케이션에서 비교적 정확하지 못하다(예컨대, 전립선 암 검사에서 더 많은 개수의 코어를 기초로 하는 새로운 전략과 함께하더라도 그 성공률은 단지 70%이다).
조영제-증강된 초음파 분석은 동일한 분야에서 증가하는 애플리케이션을 찾은 다른 진단 기술이다. 일반적으로, 이 진단 기술은 환자에게 초음파 조영제(UCA), 예컨대, 인지질-안정화된 가스 충진된 미세소낭(microvesicle)(또는 미세기포(microbubble)의 서스펜션을 투여하는 것을 기초로 한다. 이러한 조영제 미세기포는 효과적인 초음파 반사기로서 역할을 하고, 초음파를 적용하고, 그에 대한 응답으로 되돌아오는 에코 신호를 측정함으로써 쉽게 탐지될 수 있다. 조영제는 환자 몸속의 적혈구 세포와 동일한 속도로 흐르기 때문에, 그 탐지 및 추적은 (그로부터 그 상태에 대한 정보가 유도될 수 있는) 분석 받는 신체부위 내의 혈액 관류(perfusion)에 대한 정보를 제공한다.
특히, 이미지화 접근법에서, 관류 프로세스 동안 신체부위 내에서 조영제의 에볼루션을 나타내는 이미지 시퀀스가 생성된다(여기서, 이미지 내의 각각의 픽셀의 값은 그 신체부위의 대응하는 위치에 대하여 시간에 걸쳐 기록된 에코 신호의 강도를 나타낸다). 그러므로, (예컨대, 모니터에 디스플레이되는) 이러한 이미지 시퀀스의 검사는 단지 신체부위 내의 혈액 관류의 양적 지시만 제공한다.
역으로, 양적 접근법에서, 전체 관류 프로세스 동안 기록되는 에코 신호는 (예컨대, WO-A-2004/110279에 개시된) 수학적 모델 함수에 의해 맞춤된다. 이렇게 획득되는 예시적인 모델 함수는 (와시 인(wash-in) 속도, 와시 아웃(wash-out) 속도 등과 같은) 다른 관류 파라미터를 계산하기 위해 사용될 수 있다. 임의의 관류 파라미터는 하나 이상의 픽셀을 포함하는 소정의 관심영역(ROI)에서 획득된 글로벌 에코 신호로부터 계산될 수 있다(그 다음, 이 관류 파라미터는 하나의 값으로 표현된다). 대안으로서, 임의의 관류 파라미터는 각각의 픽셀의 에코 신호로부터 각각 계산될 수 있고, 그 다음 파라미터 이미지는 (바람직하게는 색상-코딩된 표현으로) 각각의 대응하는 픽셀에 대한 관류 파라미터의 값을 도식적으로 나타냄으로써 생성된다. 이러한 관류 파라미터는 그 신체부위 내의 혈액 펄스 폭 변조의 양적 평가를 제공한다(이 파라미터 이미지는 그 신체부위에 걸친 관류 파라미터의 공간적 맵을 나타낸다).
특히 전립선 암 진단에 관하여, 조영제 증강된 초음파 가이던스 하에서 타겟팅된 생체검사를 사용하는 연구는 (필요 코어의 개수를 줄이는 가능성과 함께) 성공률의 증가를 보여 주였다. 또한, 조영제 증강된 초음파 분석은 (부작용, 비용, 및 환자 질병률의 급격한 감소와 함께) 전립선 암 진단에서 제1 선택으로서 생체검사를 대체할 수도 있다.
이러한 목적으로, 전립선 암의 진단을 위한 도구로서 조영제 증강된 초음파 분석의 사용은 신체부위 내의 대응하는 병변(lesion)의 탐지 및 특징화를 필요로 한다. 더욱 상세하게는, 이 병변은 정상적인 실질(parenchymal) 조직과 비교되는 관류 키네틱스의 차이(즉, 조영제의 더 빠른 또는 더 이른 와시 인 및 와시 아웃)에 따라 탐지된다. 이 병변은 그 다음 혈관 속성(대응하는 미세혈관 네트워크의 밀도 및/또는 구조)의 차이에 따라 (양성 병변을 악성 병변으로부터 구별하기 위해) 특징화될 수 있다.
파라미터 분석은 병변을 탐지하기 위해 사용될 수 있다. 실제로, 대응하는 (와시 인 속도 및 와시 아웃 속도와 같은) 관류 파라미터를 기초로 하는 파라미터 이미지의 검사는 높은 값의 와시 인 및 와시 아웃 속도를 가진 신체부위 내의 영역을 국소화시킴으로써 병변을 검출하는 것을 가능하게 한다. 그러나, 신뢰성 있는 파라미터 분석은 일반적으로 공간적으로 서브-샘플링된 이미지를 필요로 한다. 즉, 이웃 픽셀의 그룹의 픽셀 값은 저역 통과 필터링된 후, 그 다음 맞춤 오퍼레이션이 수행되는 대응하는 셀에 대한 셀 값을 산출하기 위해, (서브-샘플링 팩터에 따라) 서브-샘플링된다. 이러한 방식으로 신호대잡음비(SNR)를 증가시키는 것이 가능하고(통상적으로 오리지널 에코 신호는 매우 낮다), (통상적으로 맞춤 오퍼레이션의 복잡도와 픽셀의 많은 개수로 인해 매우 긴) 계산 시간을 줄이는 것이 가능하다. 그러나, 공간적인 서브-샘플링은 (병변에 대한 특성화에 최적화되지 않은) 나쁜 해상도를 가진 파라미터 이미지를 생성한다. 또한, 에코 신호는 맞춤 오퍼레이션의 수용가능한 견고함을 보장하기 위해 (그리고 그 후 신뢰성 있는 관류 파라미터 추정을 위해), (와시 인 단계 및 와시 아웃 단계의 상당한 부분을 포함하는) 연장된 기간동안 기록되어야 한다. 그러므로, 에코 신호는 통상적으로 (쉽게 3-8분을 초과할 수 있는 후처리 시간과 함께) 오프-라인으로 프로세싱되는데, 이러한 방식으로 진행하는 것은 그 신체부위의 임의의 실시간 검사를 불가능하게 한다.
그 대신, 이미지 분석은 병변을 특징화하기 위해 사용될 수 있다. 실제로, (풀 해상도로) 신체부위 내의 혈액 관류를 나타내는 이미지의 검사는 그 혈관 속성을 판정하는데 유용하다. 그러나, 국부적인 조영제 밀도가 매우 낮을 수 있기 때문에 (캐필러리와 같은) 작은 혈액 용기의 식별은 도전과제이다(이 혈액 용기는 이미지화될 때 하나의 조영제 미세기포만 포함할 수도 있다).
이러한 문제를 해결하기 위해 주지된 해법은, 예컨대, US-B-6,676,606에 개시된 바와 같은) 이미지에 대한 최대 강도 투영(MIP)의 애플리케이션을 포함한다. 특히, 각각의 픽셀에 대하여, 최대 강도 투영 알고리즘은 시간에 따른 최대값에 대하여 상이한 이미지 내의 대응하는 값을 보유한다. 이러한 방식으로, 조영제 입자의 궤적은 대응하는 혈액 용기 모폴로지를 강조하기 위해 공간적으로 투영된다. 그러나, 이러한 방법으로 이미지는 조영제가 병변을 둘러싼 실질 조직을 관류하기 시작하자마자 분산되고, 그러므로 그 병변의 혈관 속성의 리프리젠테이션은 흐려지고, 시인성이 떨어진다(그로 인해, 병변 특성화를 위한 이미징 분석의 효율이 상당히 감소한다).
또한, 최소 강도 투영(mIP) 알고리즘이 주지되어 있다. 이 경우, 각각의 픽셀에 대하여, 최소 강도 투영 알고리즘은 시간에 따른 최소값에 대하여 상이한 이미지 내의 대응하는 값을 보유한다. 최소 강도 투영 알고리즘은 (예를 들어, US B-6,436,049에서 제안된 바와 같이) 배경 클러터를 억제하고, 조영제의 시각성을 향상시키기 위해 조영제가 이미지에 도달하기 전에 사용될 수 있다. 그러나, 이 알고리즘은 앞서 언급한 문제에 대해서는 완전히 비효율적이다.
최대 강도 투영 알고리즘을 기반으로 하는 이미징 분석은, 예컨대, 와시 인 단계 동안 조영제의 조기 강화를 나타내는 신체 부위의 위치에서, 병변의 양적 탐지를 수행하기 위해 사용될 수도 있음을 이해해야 한다. 그러나, 그 병변 및 실질 조직에 대한 에코 신호의 최대값은 유사할 수 있어, 그들의 리프리젠테이션은 최대 강도 투영 알고리즘의 적용 후 그들의 대응하는 피크에 도달한 후에 유사해질 수 있고, 그러므로 이러한 접근법은 와시 인 단계의 짧은 시간 동안에만 관류 키네틱스의 차이를 강조하기 위해 유용하다. 임의의 경우에, (픽셀 값이 그들의 피크에 도달한 후 일정하게 유지되기 때문에) 와시 아웃 단계에 대한 임의의 정보는 완전히 손실된다.
일반적으로 말하자면, 본 발명의 실시예에 따른 해법은 신호 모니터링 기술의 아이디어를 기초로 한다.
특히, 본 발명의 하나의 형태는 진단 시스템(예컨대, 초음파 스캐너 또는 초음파 스캐너와 연결된 컴퓨터)을 제안한다. 본 시스템은 복수의 입력 신호를 제공하는 수단을 포함하고, 이 입력 신호는 시간이 흐름에 따라 조영제로 관류되는 신체부위를 나타낸다. 특히, 각각의 입력 신호는 아마도 조영제를 포함하는 신쳉부위의 대응하는 위치의 인테로케이팅 스티뮬러스(interrogating stimulus)에 대한 응답(예컨대, 초음파 펄스로부터의 에코 신호)을 나타낸다. 본 시스템은 또한 선택된 위치(예컨대 관심 영역 내)의 선택된 입력 신호로부터 복수의 필터링된 신호를 생성하는 수단을 포함하고, 시간에 걸쳐 각각의 인스탠트에서의 각각의 필터링된 신호는 (예컨대, 최대 강도 투영 알고리즘을 적용함으로써) 상기 인스탠트를 포함한 선택된 입력 신호의 일부분에 따라 대응하는 선택된 입력 신호로부터 생성된다. 본 발명의 하나의 실시예에 따른 해법에서, 대응하는 선택된 위치의 인테로케이팅 스티뮬러스에 대한 응답에서 피크를 탐지하기 위해 각각의 필터링된 신호를 모니터링하는 수단이 제공된다. 이 피크는 안정화 조건이 필터링된 신호의 대응하는 부분에 의해 충족될 때(예컨대, 필터링된 신호가 소정의 기간 동안 일정하게 유지될 때) 탐지된다.
본 발명의 하나의 실시예에서, 각각의 필터링된 신호를 모니터링하는 수단은 하나의 세트의 모니터링 인스탠트에서(예컨대, 대응하는 입력 신호의 각각의 획득 인스탠트에서) 시간에 걸친 안정화 조건을 검증하는 수단을 포함한다. 상기 검증은 안정화 조건이 충족된 후 정지된다. 그 다음, 안정화 조건이 충족된 모니터링 인스탠트에 따라 피크를 탐지하기 위한 평균값(mean)이 제공된다.
본 발명의 하나의 실시예에서, 본 시스템은 필터링된 신호가 모니터링 인스탠트 이전의 안정화 시간-윈도우에서 일정하게 유지되었는지 여부를 (각각의 모니터링 인스탠트에서) 검증하는 수단을 포함한다. 그 다음, 본 시스템은 안정화 조건이 안정화 시간-윈도우에 의해 충족된 모니터링 인스탠트 이전의 인스탠트에서 피크를 탐지하는 수단을 포함한다.
본 발명의 하나의 실시예에서, 본 시스템은 대응하는 피크(예컨대, 와시 인 속도)에 따라 각각의 선택된 위치의 관류를 나타내는 하나 이상의 관류 파라미터를 계산하는 수단을 더 포함한다.
본 발명의 하나의 실시예에서, 본 시스템은 각각의 선택된 입력 신호로부터 선형화된 입력 신호를 생성하는 수단을 포함한다. 각각의 인스탠트에서 선형화된 입력 신호는 상기 인스탠트에서 대응하는 선택된 위치 내의 조영제의 농도에 실질적으로 비례한다. 본 시스템은 또한 모니터링하는 수단에 의해 판정된 하나 이상의 인스탠트에서, 대응하는 선형화된 입력 신호에 따라 각각의 관류 파라미터를 계산하는 수단을 포함한다.
본 발명의 하나의 실시예에서, 본 시스템은 입력 이미지의 시퀀스를 제공하는 수단을 포함한다. 각각의 입력 이미지는 대응하는 인스탠트에서의 신체부위의 디지털 리프리젠테이션을 포함한다. 특히, 각각의 입력 이미지는 대응하는 각각이 인스탠트에서 대응하는 위치의 인테로게이팅 스티뮬러스에 대한 응답을 나타내는 복수의 입력 값을 포함한다. 본 시스템은 또한 입력 이미지로부터 필터링된 이미지의 시퀀스를 생성하는 수단을 포함한다. 각각의 선택된 위치에 대하여, 각각의 필터링된 이미지는 선택된 입력 이미지의 세트 내의 선택된 위치에 대응하는 입력 값에 따라 생성되는 필터링된 값을 포함하고, 이 선택된 입력 이미지의 세트는 대응하는 입력 이미지, 및 하나 이상의 이전 입력 이미지로 이루어진다. 이러한 경우, 본 시스템은 각각의 선택된 위치의 필터링된 값을 모니터링하는 수단을 포함한다.
본 발명의 하나의 실시예에서, 본 시스템은 (예컨대, 최대 강도 투영 알고리즘을 적용함으로써 획득되는) 대응하는 피크가 탐지될 때까지 선택된 입력 이미지 내의 대응하는 선택된 위치의 인테로게이팅 스티뮬러스에 대한 최대 응답을 나타내는 값으로, 각각의 필터링된 이미지의 각각의 필터링된 값을 설정하는 수단을 포함한다. 옵션으로서, 필터링된 값은 (예컨대, 최소 강도 투영 알고리즘을 적용함으로써 획득되는) 대응하는 피크가 탐지된 후 선택된 입력 이미지 내의 대응하는 선택된 위치의 인테로게이팅 스티뮬러스에 대한 최소 응답을 나타내는 것일 수 있다.
본 발명의 하나의 실시예에서, 본 시스템은 필터링된 값을, 대응하는 피크가 탐지될 때까지의 비교 값과 이전 필터링된 이미지 내의 선택된 위치의 필터링된 값 사이의 인테로게이팅 스티뮬러스에 대한 최대 응답을 나타내는 값으로 설정하는 수단을 포함한다. 이 비교 값은 (대응하는 입력 이미지를 포함하는) 하나의 세트의 비교 입력 이미지 내의 선택된 위치의 하나의 세트의 입력 값을 기초로 한다. 옵션으로서, 필터링된 값은 또한 대응하는 피크 값이 탐지된 후 비교 값과 이전 필터링된 이미지 내의 선택된 위치의 필터링된 값 사이의 인테로게이팅 스티뮬러스에 대한 최소 응답을 나타내는 값으로 설정될 수도 있다.
본 발명의 하나의 실시예에서, 이 비교 값은 대응하는 입력 이미지 내의 선택된 위치의 입력 값으로 이루어진다. 본 발명의 대안의 실시예에서, 비교 입력 이미지는 대응하는 입력 이미지 및 하나 이상의 이전 입력 이미지로 이루어지고, 이러한 경우에, 본 시스템은 비교 입력 이미지 내의 선택된 위치의 입력 값에 평탄화 함수(예컨대, 중앙값 함수(median function))를 적용함으로써 비교 값을 계산하는 수단을 포함한다.
본 발명의 하나의 실시예에서, 본 시스템은 하나 이상의 동적 파라미터 이미지의 시퀀스를 생성하는 수단을 더 포함하고, 각각의 선택된 위치에 대하여, 각각의 파라미터 이미지는 대응하는 관류 파라미터가 계산되기 전에 널 값을 포함하고, 계산 후 대응하는 관류 파라미터를 나타내는 값(예컨대, 색상 코딩된 리프리젠테이션)을 포함한다.
본 발명의 하나의 실시예에서, 본 시스템은 대응하는 관류 파라미터의 계산 후에도, 이러한 관류 파라미터가 임계값에 도달하지 않은 때, 각각의 동적 파라미터 이미지의 각각의 선택된 위치에 대하여 널 값을 유지하는 수단을 포함한다.
본 발명의 하나의 실시예에서, 본 시스템은 각각의 동적 파라미터 이미지의 시퀀스에 대하여 오버레이된 이미지 시퀀스를 생성하는 수단을 더 포함하고, 이 오버레이된 이미지는 대응하는 필터링된 이미지에 각각의 동적 파라미터 이미지를 오버레이함으로써 생성된다.
본 발명의 하나의 실시예에서, 본 시스템은 (필터링된 신호가 중요값에 도달한 인스탠트를 나타내는) 도착 인스탠트를 탐지하는 수단, 및 (피크 탐지의 인스탠트를 나타내는) 피크 인스탠트를 탐지하는 수단을 포함하고, 본 시스템은 피크 인스탠트에서 대응하는 선택된 위치의 인테로게이팅 스티뮬러스에 대한 응답을 나타내는 피크 값을 판정하는 수단을 포함한다. 옵션으로서, 본 시스템은 또한 필터링된 신호가 감소 값에 도달하는 인스탠트를 나타내는 감소 인스탠트를 탐지하는 수단을 포함할 수 있는데, 이 감소 값은 피크 값의 소정의 분수(예컨대, 하프-피크 값)이다.
본 발명의 하나의 실시예에서, 본 시스템은 (피크 인스탠트와 도착 인스탠트 사이의 차이와, 피크 값 사이의 비율에 따른) 와시 인 속도를 계산하는 수단, (감소 인스탠트와 피크 인스탠트 사이의 차이와, 감소 값 사이의 비율에 따른) 와시 아웃 속도를 계산하는 수단, 와시 인 속도와 와시 아웃 속도 사이의 곱, 또는 이들의 임의의 다른 수학적 조합을 계산하는 수단을 포함한다.
본 발명의 하나의 실시예에서, 본 시스템은 (조영제의 실질적인 파괴를 일으키기 위해) 신체부위에 파괴 펄스를 적용하는 수단을 더 포함하고, 본 시스템은 앞서 언급한 오퍼레이션을 수행하는 수단의 작동을 한번 이상 반복하는 수단을 포함한다.
본 발명의 다른 형태는 대응하는 데이터 프로세싱 방법을 제안한다. 특히, 본 데이터 프로세싱 방법은 복수의 입력 신호를 제공하는 단계를 포함한다. 이 입력 신호는 시간이 흐름에 따라 조영제가 관류되는 신체부위를 나타낸다. 각각의 입력 신호는 아마도 조영제를 포함하는 신체부위의 대응하는 위치의 인테로게이팅 스티뮬러스에 대한 응답을 나타낸다. 본 방법은 또한 선택된 위치의 선택된 입력 신호로부터 복수의 필터링된 신호를 생성하는 단계를 포함한다. 시간에 걸친 각각의 인스탠트에서 각각의 필터링된 신호는 상기 인스탠트를 포함하는 선택된 입력 신호의 일부분에 따라 대응하는 선택된 입력 신호로부터 생성된다. 본 발명의 하나의 실시예에 따른 해법에서, 각각의 필터링된 신호는 대응하는 선택된 위치의 인테로게이팅 스티뮬러스에 대한 응답에서 피크를 탐지하기 위해 모니터링된다. 이 피크는 안정화 조건이 필터링된 신호의 대응하는 부분에 의해 충족될 때 탐지된다.
진단 시스템에 관하여 앞서 서술된 동일한 추가적인 특징들은 (단독으로 또는 서로 조합하여) 데이터 프로세싱 방법에 치환가능하게 적용된다.
본 발명의 다른 형태는 대응하는 컴퓨터 프로그램을 제안한다. 특히, 이 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터 프로그램이 시스템 상에서 실행될 때 앞서 언급한 데이터 프로세싱 방법의 단계를 데이터 프로세싱 시스템이 수행하게 하는 코드 수단을 포함한다.
본 발명의 또 다른 형태는 대응하는 컴퓨터 프로그램 프로덕트를 제안한다. 특히, 본 컴퓨터 프로그램 프로덕트는 컴퓨터 프로그램을 내장한 컴퓨터 사용가능한 매체를 포함하고, 이 컴퓨터 프로그램은 데이터 프로세싱 시스템에서 실행될 때 시스템이 동일한 데이터 프로세싱 방법을 수행하게 한다.
본 발명의 하나 이상의 실시예에 따른 해법은 물론 그 해법의 다른 특징 및 장점들은 단지 제한하지 않는 예로서 제공된 아래의 상세한 설명을 첨부된 도면과 함께 읽음으로써 가장 잘 이해될 것이다.
도 1은 본 발명의 하나의 실시예에 따른 해법이 적용가능한 의료용 이미지 시스템의 도면이다.
도 2a-2b는 본 발명의 하나의 실시예에 따른 해법의 하나의 예시적인 애플리케이션을 도시한다.
도 3a-3b는 본 발명의 다른의 실시예에 따른 해법의 하나의 예시적인 애플리케이션을 도시한다.
도 4a-4b는 본 발명의 또 다른의 실시예에 따른 해법의 하나의 예시적인 애플리케이션을 도시한다.
도 5a-5a' 및 도 5b-5b'는 본 발명의 하나의 실시예에 따른 해법의 하나의 예시적인 애플리케이션 시나리오를 도시한다.
도 6a-6b는 각각 주지된 최대 강도 투영 알고리즘 및 최소 강도 투영 알고리즘의 하나의 예시적인 애플리케이션을 도시한다.
도 7a-7d는 주지된 기술과 비교되는 본 발명의 하나의 실시예에 따른 해법의 생체내 애플리케이션의 하나의 예를 도시한다.
도 8a-8c 는 주지된 기술과 비교되는 본 발명의 하나의 실시예에 따른 해법의 생체내 애플리케이션의 다른 예를 도시한다.
도 9a-9b는 본 발명의 하나의 실시예에 따른 해법을 구현하기 위해 사용될 수 있는 주요 컴포넌트의 역할을 나타내는 도면을 도시한다.
특히 도 1을 참조하면, 초음파 스캐너(100)로 이루어진 의료용 이미징 시스템이 도시되어 있다. 스캐너(100)는 본 발명의 하나의 실시예에 따른 해법으로서 환자(103)의 신체부위(102)를 분석하기 위해 사용될 수 있다. 초음파 스캐너(100)는 중앙 유닛(105) 및 (예컨대, 어레이 타입의) 휴대용 송수신 이미징 프루브(110)를 포함한다. 이미징 프루브(110)는 (예컨대, 1 내지 50MHz의 중심 주파수를 가진) 펄스 시퀀스로 이루어진 초음파를 전송하고, 신체부위(102)에 의한 초음파 펄스의 반사로 인한 무선주파수(RF)의 에코 신호를 수신한다. 이러한 목적으로, 이미징 프루브(110)는 앞서 언급한 펄스-에코 모드에서 이미징 프루브(110)를 사용할 수 있게 하는 송/수신 멀티플렉서와 함께 제공된다.
중앙 유닛(105)은 초음파 스캐너(100)의 동작을 제어하는 전자 회로(예컨대, 마이크로 프로세서, 작업 메모리, 및 하드디스크 드라이브)가 설치된 마더보드(115)를 하우징한다. 또한, 하나 이상의 소형보드(120)가 마더보드(115)에 플러그인 된다. 소형보드(120)는 이미징 프루브(110)를 구동시키고, 수신된 에코 신호를 프로세싱하기 위한 전자회로를 제공한다. 초음파 스캐너(100)는 또한 (CD-ROM 또는 DVD-ROM과 같은) 제거가능한 디스크(130)를 판독하기 위한 드라이브(125)가 장착될 수 있다. 모니터(135)는 진행중인 분석 프로세스에 관한 이미지를 디스플레이 한다. 초음파 스캐너(100)의 동작은 종래의 방식으로 중앙 유닛(105)에 연결된 키보드(140)를 수단으로 하여 제어되는데, 바람직하게는 이 키보드(140)는 모니터(135)의 스크린 상의 (도면에 도시되지 않은) 포인트의 위치를 조종하기 위해 사용되는 트랙볼(145)과 함께 제공된다.
신체부위(102)의 분석 동안, (효율적인 초음파 반사기로서 역할을 하는) 조영제가 환자(103)에게 투여된다. 예를 들어, 조영제는 액체 캐리어 내의 가스 기포의 서스펜션으로 이루어지고, 전형적으로 이 가스 기포는 환자의 캐필러리를 기포가 통과할 수 있도록 0.1-5μm의 직경을 가진다. 이 가스 기포는 일반적으로 유화제, 오일, 시커너(thickener), 당류, 단백질, 또는 폴리머를 포함하는, 다양한 시스템으로 가스 또는 그 전구체(precursor)를 혼입하거나 인캡슐레이팅함으로써 안정화된다. 이 안정화된 가스 기포는 일반적으로 가스 충진된 미세소낭이라 칭한다. 이 미세소낭은 수용 매질에 산재된 가스 기포를 포함하고, 계면활성제, 즉, 양친매성 재료를 포함하는 매우 얇은 인벨로프에 의해 가스/액체 인터페이스에서 바운딩된다(미세기포라고도 함). 대안으로서, 미세소낭은 지질 또는 천연 또는 합성 폴리머로 형성된 고체 재료에 의해 둘러싸인 가스 기포를 포함한다(미세벌룬, 또는 미세캡슐이라고도 함). 다른 종류의 조영제는 미세입자의 구멍 내에 갇힌 가스 기포를 전달하는 다공성 미세입자의 서스펜션의 폴리머 또는 다른 고체를 포함한다. 미세소낭, 특히 미세기포 및 미세벌룬의 적합한 수용성 서스펜션의 예, 및 그 준비는 EP-A-0458745, WO-A-91/15244, EP-A-0554213, WO-A-94/09829, 및 WO-A-95/16467에 서술되어 있다. 가스 충진된 미세소낭을 포함하는 상용 조영제의 예는 브라코 인터내셔널 BV의 SonoVue®이다.
바람직하게는, 이 조영제는 환자(103)에게 정맥내로 하나의 볼러스(a bolus), 즉, (2-20초 정도의) 짧은 시간에 걸쳐 주사기로 제공되는 1회 용량이 투여된다. 이 조영제는 신체부위(102)를 관류하기 위해 환자(103)의 혈관 시스템 내를 순환한다. 이와 동시에, 이미징 프루브(110)는 신체부위(102)의 영역 내에 환자(103)의 피부와 접촉하도록 놓여진다. 신체부위(102)는 그 다음 (연속적인 초음파 펄스 사이의 그 국부적인 농도의 5% 미만, 및 바람직하게는 1% 미만과 같은)조영제의 부정적인 파괴를 포함하기 위해, 낮은 어쿠스틱 에너지(예컨대, 기계적 인덱스 MI=0.01-0.1)를 가진 일련의 초음파 펄스를 적용함으로써 인소네이팅된다. (선택된 스캐닝 플랜에서 신체부위(102)의 각각의 위치에 대하여) 시간에 따라 초음파 펄스에 응답하여 기록되는 에코 신호는 분석 프로세스 동안 - 가능하다면, 조영제를 포함하여 - 신체부위(102)의 대응하는 영역(즉, 슬라이스)의 리프리젠테이션을 제공한다.
이러한 에코 신호는 그 다음 대응하는 연속적인 획득 인스탠트에서 신체부위(102)를 나타내는 표준 밝기 모드(B-모드)로 디지털 이미지의 시퀀스(또는 프레임)로 변환된다(예컨대, 프레임 속도 FR=초당 10-30 이미지). 각각의 이미지는 각각의 시각화 엘리먼트, 즉, 각각이 신체부위(102)의 위치에 대응하는 기본적인 픽처 엘리먼트(픽셀)에 대한 값의 매트릭스(예컨대, M=512행, 및 N=512열)에 의해 형성된다. 전형적으로, 각각의 픽셀 값은 픽셀의 밝기를 정의하는 (예컨대, 8비트로 코딩되는) 그레이-스케일 레벨로 이루어진다. 이 픽셀 값은 (신체부위의 대응하는 위치에서 어쿠스틱 응답을 나타내는) 대응하는 에코 신호의 강도의 함수로서 0(흑)에서 255(백)까지 증가한다.
이러한 에코 신호 및 대응하는 이미지는 일반적으로 조영제 및 둘러싸는 조직에 의해 생성된 상이한 기여율의 중첩으로 야기된다. 바람직하게는, 초음파 스캐너(100)는 조영제의 (비선형) 기여율에 대하여, 에코 신호 내의 조직의 도미넌트 (선형) 기여율을 실질적으로 제거하기 위해, 또는 적어도 줄이기 위해 조영제 특정된 이미징 모드로 동작한다. 조영제 특정된 이미징 모드의 예는 예컨대, "라프터 등의 이미징 테크놀로지 및 테크닉, 카디올로지 클리닉 22(2004), 페이지 181-197"에 서술된 바와 같은, 하모닉 이미징(HI), 펄스 인버젼(PI), 파워 모듈레이션(PM), 및 조영제 펄스 시퀀싱(CPS) 기술을 포함한다.
도 2a에서, 시간(초)의 함수로 대응하는 에코 신호의 파워(arbitrary unit 또는 a.u.)를 나타내는, 신체부위의 제너릭 위치의 초음파에 대한 예시적인 응답으로서, 시간-강도 곡선(205)(실선)이 도시되어 있다. 곡선(205)은 에코 신호가 (조영제가 도착하기 전) 0에서부터 그것의 투여 후, 그 신체부위를 관류하는 조영제의 와시 인 단계의 결과로서 피크를 향해 증가하는 초기 부분을 가지고, 에코 신호는 피크에서 그 절대적인 최대값에 도달한 후, (예컨대, 폐 및/또는 간에 의해) 환자 몸 밖으로 걸러지는 조영제의 와시 아웃 단계의 결과로서 0으로 감소하기 시작한다.
이러한 에코 신호는 곡선(210)(점선)으로 도면에 도시된 필터링된 신호를 생성하기 위해 최초 필터링된다. 아래에 상세하게 서술된 바와 같이, 각각의 인스탠트에서, 이 필터링된 신호는 동일한 인스탠트를 포함하는 에코 신호의 대응하는 부분에 따라 에코 신호로부터 생성된다. 예를 들어, 시작시 필터링된 신호는 에코 신호가 시간에 걸쳐 최대값으로 유지되는 최대 강도 투영 알고리즘을 적용함으로써 생성된다. 이러한 방식으로, 곡선(210)의 대응하는 부분(210a)은 에코 신호가 단조롭게 증가할 때 곡선(205)을 정확하게 팔로우잉한다. 그러나, 에코 신호가 (예컨대, 국부적인 조영제 농도의 자연적인 변동 또는 노이즈로 인해) 순간적으로 감소한다면, 그 마지막 최대값은 에코 신호의 더 높은 값이 탐지될 때까지 보존된다.
필터링된 신호는 에코 신호의 기록과 동시에(또는 매우 짧은 딜레이를 가지고 거의 동시에) 임의의 인스탠트에서 생성될 수 있다. 예를 들어, 최대 강도 투영 알고리즘은 단지 (필터링된 신호가 이미 사용가능한 정보에 따라 실시간으로 생성될 수 있도록 하는) 대응하는 인스탠트까지 에코 신호의 정보를 필요로 할 뿐이다.
본 발명의 하나의 실시예에 따른 해법에서, 필터링된 신호는 특히 이 피크가 필터링된 에코 신호의 대응하는 부분이 안정화 조건을 충족할 때, (필터링된 신호가 피크 값 Ip에 도달하는 피크 인스탠트 tp에서) 그 피크를 탐지하기 위해 추후에 모니터링된다. 예를 들어, 이것은 필터링된 신호가 소정의 기간 동안 일정하게 유지될 때 발생한다. 그러므로, 이 피크는 그것이 발생하자마자(안정화 조건을 충족시키기 위해 요구되는 짧은 딜레이와 함께) 탐지된다.
에코 신호의 필터링은 비교적 단순하고, 비싼 계산 리소스를 필요로 하지 않으므로, (이미지의 임의의 공간적 서브-샘플링없이) 픽셀 레벨로 수행될 수 있다. 그럼에도 불구하고, 필터링된 신호는 (필터링 전에 대응하는 에코 신호의 임의의 큰 변동을 제거함으로써) 상당히 매끄럽고, 그로 인해 신뢰적인 방법으로 피크의 탐지를 가능케 한다. 결과적으로, 제안된 프로세싱은 수용할 수 있는 신뢰도로 풀 이미지 해상도로 수행될 수 있다.
이와 동시에, 제안된 해법은 실질적으로 실시간으로 원하는 결과를 획득할 수 있게 한다. 이는 본 분석 프로세스가 신체부위가 이미지화되는 동안 수행되고 있음을 의미한다. 즉, 필요한 계산으로 인해 피크의 탐지로부터 약간의 딜레이는 있지만, 이미징 프로세스가 완료되기를 기다릴 필요는 없다.
부가적으로 또는 대안으로서, 피크의 탐지 후, 필터링 오퍼레이션은 에코 신호가 시간이 흐름에 따라 최소값으로 유지되는 최소 강도 투영 알고리즘으로 스위칭된다. 이러한 방식으로, 곡선(210)의 대응하는 부분(210b)은 에코 신호가 (조영제 와시 아웃 단계동안) 단조롭게 감소할 때 곡선(205)을 정확하게 팔로우잉하지만, 에코 신호가 (조영제 농도의 자연적 변동 또는 노이즈로 인해) 순간적으로 증가하면, 마지막 최소 값은 더 낮은 값의 에코 신호가 탐지될 때까지 보존된다.
이러한 방식으로, 와시 아웃 단계에 대한 정보는 잘 보존된다. 이와 동시에, 신체부위의 추가적인 검사는 또한 풀-레졸루션 이미지로 실질적으로 실시간으로 수행될 수 있다.
피크의 탐지에 관한 정보는 다른 목적으로 사용될 수도 있다. 특히, 도 2b에 도시된 바와 같이, 본 발명의 하나의 실시예에서, 이러한 정보는 (그 신체부위의 대응하는 위치에서의 혈액 관류를 나타내는) 하나 이상의 관류 파라미터를 계산하기 위해 사용된다. 예를 들어, 아래의 식을 사용하여 (대응하는 점선으로 2b에 표시된) 와시 인 속도 Wi를 계산하는 것이 가능하다.
Figure 112011035424116-pct00001
여기서, Δti=tp-ta는 (조영제의 도착 인스탠트 ta에서 피크 인스탠트 tp까지의) 와시 인 단계의 기간을 측정한다. 도착 인스탠트 ta는 필터링된 신호가 소정의 임계값을 초과하는 중요 값 Ia에 도달한 인스탠트로 정의된다. 이러한 와시 인 속도 Wi는 조영제의 투여 인스탠트와 완전히 독립적이므로, 매우 신뢰성 있음을 이해해야 한다.
부가적으로 또는 대안으로서, 필터링된 신호는 필터링된 신호가 하프-피크 값 Ip/2 아래로 떨어지는 하프-피크 인스탠트 tr을 탐지하기 위해 모니터링된다. 그 다음, 아래의 식을 사용하여 (대응하는 점직선으로 도 2b에 표시된) 와시 아웃 속도 Wo를 계산하는 것이 가능하다.
Figure 112011035424116-pct00002
여기서, Δto=tr-tp는 (피크 인스탠트 tp에서 하프-피크 인스탠트 tr까지) 와시 아웃 단계의 기간을 측정한다. 물론 이러한 경우, 와시 아웃 속도 Wo는 또한 조영제 투여의 인스탠트에 완전히 독립적으로, 매우 신뢰성 있다.
본 발명의 실시예에서, 상기 서술된 방법은 신체부위를 나타내는 (오리지널) 이미지로부터 필터링된 이미지의 시퀀스를 생성하기 위해 사용된다. 특히, 각각의 픽셀에 대하여, 상이한 필터링된 이미지 내의 대응하는 픽셀 값은 피크 인스탠트 tp 이전에 최대 강도 투영 알고리즘, 및 피크 인스탠트 이후에 최소 강도 투영 알고리즘을 적용함으로써 획득된다.
더욱 공식적으로, 피크 인스탠트 tp 이전에, 필터링된 이미지의 각각의 픽셀 값은 대응하는 오리지널 이미지 내의 동일한 픽셀에 대한 픽셀 값과, 프로세스의 이전의 반복의 결과인 이전 오리지널 이미지 내의 동일한 픽셀에 대한 픽셀 값의 현재(running) 최대값 사이의 최대값으로 설정된다. 즉,
Figure 112011035424116-pct00003
여기서, OP(x,y,k)는 (이미지 번호 k에 의해 곱해진 오리지널 이미지의 프레임 속도의 역수인 인스탠트 t로 얻어지는, 즉, t=k/FR) 번호 k와 함께, 필터링된 이미지 내의 공간적 좌표 x,y(각각 행 번호 및 열 번호)에 의해 식별되는 픽셀의 픽셀값이다. IP(x,y,k) 및 OP(x,y,k-1)는 각각 (인스탠트 t에서 얻어진) 동일한 번호 k를 가진 대응하는 오리지널 이미지 및 (인스탠트(k-1)/FR에서 얻어진) 번호 k-1을 가진 이전 필터링된 이미지 내의 동일한 픽셀(x,y)의 픽셀 값이고, MAX[]은 인수 들 중 최대 값을 반환하는 함수이다. 피크 인스탠트 tp 후, 대신, 필터링된 이미지의 각각의 픽셀 값이 대응하는 오리지널 이미지 내의 동일한 픽셀에 대한 픽셀 값과, 프로세스의 이전 반복의 결과인 (피크 포워드로부터) 이전 오리지널 이미지 내의 동일한 픽셀에 대한 픽셀값의 현재 최소값 사이의 최소값으로 설정된다. 즉,
Figure 112011035424116-pct00004
여기서, MIN[]은 인수들 중 최소값을 반환하는 함수이다.
일반적으로, 필터링된 이미지의 각각의 픽셀값은 아래의 필터링 함수를 적용함으로써 계산될 수 있다.
Figure 112011035424116-pct00005
여기서, L(L>0)은 안정화 길이이고, 이는 피크를 탐지하기 위해 사용되는 필터링된 이미지의 개수를 나타내고, kp(kp>L)는 이미지 번호에 대하여 피크 인스탠트 tp(tp=kp/FR)를 표현하는 피크 번호이다. 특히, 피크 번호 kp는 아래와 같이 정의된 안정화 조건을 충족시키는 이미지 번호 k로 설정된다.
Figure 112011035424116-pct00006
즉, 피크는 필터링된 이미지 내의 픽셀 값이 안정화 길이 L에 의해(즉, 오리지널 이미지의 프레임 속도의 역수와 안정화 길이 L의 곱에 의해 주어지는 안정화 시간-윈도우 내에) 형성된 다수의 필터링된 이미지에 대하여 동일한 값으로 유지되자마자 탐지된다. 안정화 길이 L의 값(및 안정화 시간-윈도우의 값)은 분석 프로세스의 높은 정밀도 및 빠른 응답의 다른 요구사항에 따라 조정된다. 더욱 상세하게는, 더 높은 값의 안정화 길이 L는 대응하는 에코 신호가 (예컨대, 1 또는 2 오리지널 이미지에 대응한 기간 동안) 순간적으로 증가할 때 피크의 잘못된 검출을 피할 수 있게 하고, 결과적인 필터링된 신호는 에코 신호가 다시 증가할 때까지 평평한 부분을 나타내지만, 안정화 길이 L를 증가시키는 것은 피크가 탐지되는 인스탠트를 지연시킨다. 예를 들어, 안정화 길이 L의 전형적인 값은 (초당 10 오리지널 이미지의 프레임 속도에 대하여 0.3-1.2의 안정화 시간-윈도우에 대응하는) 3-12이다.
앞서 서술한 필터링 알고리즘은 (가장 실제적인 상황에서 신뢰성있는 관류 파라미터를 제공하지만), 도 3a에 인스탠트에 대하여 도시된 바와 같이, 크리티컬한 조건에서(예컨대, 에코 신호가 매우 낮은 SNR을 나타낼 때) 몇가지 제한을 나타낸다. 특히, 곡선(205')으로 표시된 에코 신호가 와시 인 단계에서 순간적으로 증가할 때(스퓨리어스(spurious) 양의 스파이크), 또는 (예컨대, 모션 아티팩트(motion artifact)로 인해) 와시 아웃 단계에서 순간적으로 감소할 때(스퓨리어스 음의 스파이크), 곡선(210')으로 표시된 필터링된 신호는 에코 신호가 더 이상 실제 트렌드를 정확하게 팔로우잉하지 않는다. 실제로, 각각의 양의 스파이크에 대하여, 필터링 알고리즘은 필터링된 신호를 에코 신호가 유지된 값을 초과할 때까지 그 스파이크 값에서 유지한다. 이와 마찬가지로, 각각의 음의 스파이크에 대하여, 필터링 알고리즘은 필터링된 신호를 에소 신호가 유지된 값 아래로 떨어질 때까지 스파이크 값에서 유지한다. 이러한 문제는 특히 피크 값 Ip보다 큰 값을 가진 양의 스파이크가 피크 인스탠트 tp 이전에 발생할 때 심각하다. 이러한 경우에, 잘못된 피크가 피크 인스탠트 tp'<tp에서 탐지될 수 있고, 필터링된 신호는 피크 값 Ip'>Ip에 도달한다.
도 3b에 도시된 바와 같이, 이러한 에러는 바람직한 관류 파라미터의 계산으로 전파된다(즉, 더 높은 와시 인 속도 Wi', 더 이른 하프-피크 인스탠트 tr', 이때 필터링된 신호는 본 예에서 문제가 되는 더 높은 하프-피크 값 Ip'/2, 및 잘못된 와시 아웃 속도 Wo'에 도달한다). 스퓨리어스 음의 스파이크가 하프-피크 인스탠트의 발생 이전에, 와시 아웃 단계 동안, 에코 신호에 발생하고, 상기 음의 스파이크가 하프-피크 값보다 낮은 값을 가질 때, 유사한 고려사항이 적용된다.
그러나, 상기 문제는 앞서 언급한 방법에 따라 에코 신호를 필터링하기 전에 에코 신호를 평탄화함으로써 해소될 수 있다. 특히 와시 인 단계에 대하여, 픽셀 값의 러닝 최대값은 대응하는 오리지널 이미지 내의, 그리고 하나 이상의 이전의 오리지널 이미지 내의 동일한 픽셀에 대한 픽셀 값의 평탄화 세트를 기초로 하는 평탄화된 값과 비교된다.
Figure 112011035424116-pct00007
여기서, SP(x,y,k)는 번호 k를 가지는 오리지널 이미지 내의 픽셀(x,y)에 대한 평탄화된 값이다. 이 평탄화된 값은 픽셀 값의 평탄화 세트에 평탄화 함수를 적용함으로써 차례로 정의된다.
Figure 112011035424116-pct00008
여기서 SMT[]는 픽셀 값의 평탄화 세트 내의 쇼트(양 또는 음의) 스파이크를 제거하도록, 또는 적어도 감소시키도록 조절된 평탄화 함수이고, m(m≥2)은 오리지널 이미지의 프레임 속도의 역수와 평탄화 길이 m의 곱에 의해 주어지는 평탄화 시간-윈도우에 대응하는, 평탄화 세트 내의 픽셀 값의 개수를 나타내는 평탄화 길이이다. 이러한 목적에 잘 부합하는 평탄화 함수의 전형적인 예는 중앙값 함수이다. (여기서, 평탄화된 값은 오름차순으로 배열된 평탄화 픽셀 값의 세트 내의 중앙값을 나타낸다.) 평탄화 길이 m의 값은 분석 프로세스의 높은 정밀도 및 빠른 응답의 다른 요구사항에 따라 조정된다. 더욱 상세하게는, 더 높은 값의 평탄화 길이 m는 (평탄화 시간-윈도우의 절반까지 지속되는) 대응하는 에코 신호 내에 더 긴 기간을 가진 스파이크를 제거할 수 있게 한다. 그러나, 평탄화 길이 m를 증가시키는 것은 (평탄화된) 이미지가 필터링에 사용가능한 인스탠트를 지연시킨다. 예를 들어, 평탄화 길이 m의 전형적인 값은 (초당 10 오리지널 이미지의 동일한 프레임 속도에 대하여 0.2-0.6s의 평탄화 시간-윈도우에 대응하는) 2-6이다.
동일한 평탄화 알고리즘은 또한 와시 아웃 단계에 적용될 수 있다. 이러한 경우에, 픽셀 값의 현재 최소값은 (동일한 픽셀 값의 평탄화 세트를 기초로 하는)평탄화된 값과 유사한 방식으로 비교된다.
Figure 112011035424116-pct00009
그러므로, 전체 필터링 함수는 이제 아래와 같이 된다.
Figure 112011035424116-pct00010
앞서 서술된 해법은 또한 조영제의 하나의 볼러스의 주입과 함께 그 신체부위의 복수의 영역을 분석하는 것을 가능하게 한다. 실제로, 이러한 분석 프로세스는 원하는 관류 파라미터가 계산된 후(즉, 와시 인 속도에 대한 피크 인스탠트 이후, 또는 와시 아웃 속도에 대한 하프 피크 인스탠트 이후) 종료한다. 그러나, 상당한 양의 조영제는 여전히 환자 몸속에서 순환하고 있을 것이다. 예를 들어, 전형적인 애플리케이션에서, 이 피크는 30-40s 이후 탐지되고, 와시 아웃 단계는 60-90s 이후만 종료한다.
그러므로, 도 4a에 도시된 바와 같이, 원하는 관류 파라미터를 계산하기 위해 필요한 정보가 획득되면(예컨대, 워시 인 속도 Wi가 계산된 후 플래시 인스탠트 tf>tp+L에서), 신체부위에 높은 어쿠스틱 에너지(플래시)를 가진 하나 이상의 초음파 펄스를 적용함으로써 나머지 순환하는 조영제를 파괴하는 것이 가능하다. 이 어쿠스틱 에너지는 나머지 순환하는 조영제의 상당량(예컨대, 플래시의 적용 이전에 그 국부적인 농도의 적어도 50%)을 파괴시킬 수 있을 만큼 충분해야(예컨대, 1-2의 기계적 인덱스를 가져야) 한다. 순환하는 조영제는 그 다음 신체부위를 보충한다. 그러므로, 이미징 프로브가 다른 스캐닝 평면으로 이동되면, 플래시 인스탠트 tf 이후 기록된 에코 신호는 그 신체부위의 다른 관련 영역의 재관류(re-persusion)를 나타낸다. 특히, 새로 분석 받는 신체부위의 제너릭 위치의 새로운 에코 신호는 (오리지널) 에코 신호에 대한 곡선(205)의 패턴과 유사한 패턴(즉, 새로운 와시 인 단계 동안 0에서 낮은 피크를 향해 증가하고, 그 다음 새로운 와시 아웃 단계동안 0으로 감소하는 패턴)을 가지는 곡선(205f)으로 표현된다. 앞서 서술된 동일한 오퍼레이션(즉, 곡선(201f)으로 표현된 새로운 필터링된 신호를 얻기 위해 새로운 에코 신호를 필터링하고, 그 피크를 탐지하기 위해 새로운 필터링된 신호를 모니터하고, 그리고 그것을 기초로 하나 이상의 관류 파라미터를 계산하는 오퍼레이션)은 신체부위의 이 위치에 대하여 반복될 수 있다.
예를 들어, 도 4b에 도시된 바와 같이, (조영제의 파괴 바로 후) 새로운 도착 인스탠트 taf 및 새로운 와시 인 속도
Figure 112011035424116-pct00011
(
Figure 112011035424116-pct00012
)를 계산하기 위한 새로운 피크 값 Ipf을 가지는 새로운 피크 인스탠트 tpf를 탐지하는 것이 가능하다. 부가적으로 또는 대안으로서, 또한 새로운 와시 아웃 속도
Figure 112011035424116-pct00013
(
Figure 112011035424116-pct00014
)를 계산하기 위해, 필터링된 신호가 새로운 하프-피크 값 Ipf/2 아래로 떨어질 때인, 새로운 하프 피크 인스탠트 trf를 탐지하는 것이 가능하다. 물론, 동일한 프로세스가 (충분한 양의 조영제 잔여물이 환자 몸속을 순환하는 한) 한번 이상 반복될 수 있다.
앞서 서술된 해법은 전립선 암 진단을 위해 특히 유리하다. 실제로, 도 5a-5a'에 도시된 바와 같이, 건강한(실질(parenchymal)) 조직과 전립선 암에 대한 에코 신호는 상당히 상이한 패턴을 가진다. 특히, 도 5a는 건강한 조직에 관한 위치의 (곡선(205h)으로 표시된) 에코 신호 및 (곡선(210h)으로 표시된) 대응하는 필터링된 에코 신호를 도시한다. 그 대신, 도 5a'는 암에 의한 영향을 받는 위치의 (곡선(205c)으로 표시된) 에코 신호 및 (곡선(210c)으로 표시된) 대응하는 필터링된 에코 신호를 도시한다. 도시된 바와 같이, 암 조직의 에코 신호(도 5a')는 건강한 조직(도 5a)의 에코 신호와 비교하여, 더 빠르고 더 신속한 와시 인 및 와시 아웃을 나타내다.
그러므로, 도 5b에 도시된 바와 같이, 건강한 조직에 제안된 해법을 적용하는 것은 피크 인스탠트 tph에서의 피크를 피크값 Iph로 탐지하는 것을 가능하게 한다. 또한 와사 인 속도
Figure 112011035424116-pct00015
(
Figure 112011035424116-pct00016
) 및 와시 아웃 속도
Figure 112011035424116-pct00017
(
Figure 112011035424116-pct00018
)를 계산하기 위해, 도착 인스탠트 tah, 및 하프 피크 인스탠트 trh를 탐지하는 것이 가능하다. 이와 마찬가지로, 도 5b'에 도시된 바와 같이, 암 조직에 제안된 해법을 적용하는 것은 피크 인스탠트 tpc에서의 피크를 피크값 Ipc로 탐지하는 것을 가능하게 한다. 또한 와시 인 속도
Figure 112011035424116-pct00019
(
Figure 112011035424116-pct00020
) 및 와시 아웃 속도
Figure 112011035424116-pct00021
(
Figure 112011035424116-pct00022
)를 계산하기 위해, 도착 인스탠트 tac, 및 하프 피크 인스탠트 trc를 탐지하는 것이 가능하다. 도시된 바와 같이, 암 조직이 더 높은 와시 인 속도 및 더 높은 와시 아웃 속도를 제공하기 때문에, 암 조직은 건강한 조직과 용이하게 구별될 수 있다(즉, Wih=53, Woh=12에 비해 높은 Wic=118, Woc=72).
다른 개선으로서, 그들의 곱에 의해 주어지는 새로운 관류 파라미터로 와시 인 속도와 와시 아웃 속도를 결합하는 것이 가능하다는 점이다. 이러한 건강한 조직에 대한 곱과 암조직에 대한 곱은 각각 Wh=Wih·Woh=53·12=639이고, Wc=Wic·Woc=118·72=8,469이다. 고안된 새로운 관류 파라미터는 또한, 와시 인/와시 아웃 속도 곱에서 그 차이가 강화되므로(Wh=639인데 비해 Wc=8,469), 건강한 조직으로부터 암 조직을 구별하는 것을 용이하게 한다.
더욱 일반적으로, 제안된 해법은 (치료 목적의 진단이, 엄밀히 말하자면, 항상 의사에 의해, 이루어진다 하더라도) 의사에게 원하는 진단을 수행하는 것을 도울 수 있는 즉각적인 결과를 제공함으로써, 의사의 업무를 용이하게 한다.
앞서 서술한 결과가 최대강도 투영 알고리즘 또는 최소 강도 투영 알고리즘을 단독으로 적용함으로써 획득될 수 없음을 이해해야 한다.
특히, 도 6a는 (다시 곡선(205)으로 표시된) 도 2a에 도시된 동일한 에코 신호에 최대 강도 투영 알고리즘을 단독으로 적용한 것을 도시한다. 이러한 경우, 오퍼레이션은 현재 곡선(610a)(점선)으로 표시된 필터링된 신호를 생성한다. 앞서와 같이, 곡선(610a)은 그것이 (에코 신호의 임의의 큰 변동을 필터링함으로써) 에코 신호의 피크에 도달할 때까지 곡선(205)을 정확하게 팔로우잉한다. 그러나, 피크 인스탠트 이후, 필터링된 신호는 그 최대 값을 유지하여, 곡선(610a)은 일정하게 유지된다. 그러므로, 와시 아웃 단계에 대한 임의의 정보는 완전히 손실된다.
그 대신, 도 6b는 (다시 곡선(205)으로 표시된) 도 2a에 도시된 동일한 에코 신호에 최소 강도 투영 알고리즘을 단독으로 적용한 것을 도시한다. 이러한 경우, 오퍼레이션은 현재 곡선(610b)(점선)으로 표시된 필터링된 신호를 생성한다. 보여지는 바와 같이, 필터링된 신호는 조영제의 도달 이전에 값에 대응하는 베이스라인 값을 항상 유지한다. 그 결과 곡선(610b)은 이 베이스라인 값에서 간단한 수평선이다. 그러므로, 관류 프로세스에 대한 임의의 정보는 (와이인 단계 및 와시 아웃 단계 모두) 완전히 손실된다.
종래의 기술과 비교되는 본 발명의 하나의 실시예에 따른 해법의 생체내(in-vivo) 적용의 예는 도 7a-7d에 도시되어 있다. 이러한 목적으로, 사람의 전립선은 앞서 언급한 SonoVue® 조영제의 한 볼러스를 투여한 후 상용 초음파 스캐너를 수단으로 분석된다.
특히, 도 7a는 분석 프로세스 동안 상이한 인스탠트에서의 전립선을 나타내는 일련의 오리지널 이미지를 도시한다. 제1 이미지(A.1)는 초기 와시 인 단계에 관한 것이고, 제2 이미지(A.2)는 후기 와시 인 단계에 관한 것이고, 제3 이미지(A.3)는 초기 와시 아웃 단계에 관한 것이고, 제4 이미지(A.4)는 후기 와시 아웃 단계에 관한 것이다. 이미지(A.1 및 A.2)에 도시된 바와 같이, 와시 인 단계동안, 조영제는 나타나고, 전립선의 매우 혈관 발달된 중심 존을 강조하고, 이러한 부분에서 조영제의 전형적인 대칭적 증강을 보인다. 초기 조영제 증강을 보여주는 다른 영역은 화살표로 지시된(즉, 이미지 내의 우측 하단의) 전립선의 좌측 둘레 존에서 볼 수 있다. 그 대신, 유사한 패턴의 조영제 증강을 보여주는 영역은 전립선의 반대 측부 - 즉, (이미지의 촤즉 하단의) 전립선의 우측 둘레 존에는 존재하지 않는다. 특히 전립선의 둘레 존에서의, 이러한 비대칭 강화 패턴은 의심 영역의 전형적인 지시이고, 암과 관련될 수 있다. 이미지(A.3)로 이동하면, 의심 영역 내의 이러한 전형적인 초기 강화 패턴은 의심 영역 내의 와시 아웃이 시작하고, 조영제가 그 둘레의 실질 조직을 관류하기 시작할 때(수상한 영역이 둘레의 실질 조직과 달리 동질-반향성(iso-echoic)이 될 때) 신속하게 사라진다. (이미지(A.4)에 도시된 바와 같이) 전립선 내의 전체 와시 아웃 단계가 시작된 후, 의심 영역에 관련된 전형적인 증강 패턴은 사라지고 그 위치에 대한 정보는 완전히 손실된다.
도 7b는 오리지널 이미지에 최대 투영 알고리즘을 적용함으로써 획득된 일련의 최대값-홀드 이미지를 도시하고, 이러한 이미지(B.1, B.2, B3. B.4)는 앞서와 같은 동일한 인스탠트에서 획득된다. 이미지(B.1 및 B.2)에 도시된 바와 같이, 의심 영역 내의 조영제의 초기 강화는 (각각의 픽셀의 최대 값이 피크 인스탠트 이후에도 시간에 걸쳐 보존되므로) 전체 와시 인 단계 동안 가시적으로 남는다. 그러므로, 의심 영역은 대응하는 오리지널 이미지와 비교하여 더 잘 형성되고 기술된다. 또한, 이미지(B.1 및 B.2)는 또한 (조영제의 궤적이 투영되므로) 전립선의 미세혈관 네트워크의 미세한 세부모습을 도시한다. 이는 특성화를 위한 의심 영역의 검사를 용이하게 한다. 그러나, 와시 아웃 단계 동안, 이미지(B.3 및 B.4)는 분산되는데, 이는 가능한 유사한 최대 값에 도달하고 유지하는 둘레의 패렌시멀 조직의 강화로 인한 것이다. 그로 인해, 의심 영역의 가시성(conspicuity)을 감소시킨다.
이제 도 7c를 참조하면, 본 발명의 하나의 실시예에 따른 해법을 적용함으로써 얻어진 일련의 동적 파라미터 이미지가 도시되어 있고, 이러한 이미지(C.1, C.2, C.3, 및 C.4)는 앞서와 동일한 인스탠트에서 얻어진다. 특히, 각각의 픽셀은 앞서 서술한 바와 같은 대응하는 위치에 대하여 계산된 와시 인 속도를 나타내는 값을 가진다(픽셀의 밝기는 로컬 와시 인 속도에 비례한다). 픽셀은 와시 인 속도가 계산될 때까지, 즉, 대응하는 피크의 탐지까지 (검게 표현되는) 널 값을 유지한다.
그러므로, 이미지(C.1 및 C.2)는 와시 인 단계 동안 아직 사용가능한 와시 인 속도가 없으므로, 완전히 검다. 그러나, 이미지(C.3 및 C.4)에 도시된 바와 같이, 의심 영역은 (그들이 매우 상이한 와시 인 속도를 가지므로) 실질 조직에 대하여 선명하게 식별된다. 또한, 이러한 차이는 (이미지(C.4)에 도시된 바와 같이) (후기) 와시 아웃 단계 동안에도 유지된다. 그러므로, 이는 전체 분석 프로세스에 걸처 의미 영역의 가시성을 강화한다. 이와 동시에, 이미지(C.3-C.4)의 높은 해상도는 또한 전립선의 미세혈관 네트워크의 미세한 상세한 모습을 드러낸다. 이는 이미지(C.3-C.4)가 실시간으로 전립선 내의 임의의 병변을 탐지하고 특성화하기 위해 사용될 수 있음을 의미한다.
도 7d는 대응하는 최대값-홀드 이미지 상에 동적 파라미터 이미지를 오버레이함으로써 획득되는 (동일한 인스탠트에 대한 D.1, D.2, D.3, D.4로 지시된) 일련의 오버레이드 이미지를 도시한다. 특히, 각각의 픽셀은 대응하는 최대값-올드 이미지에서 형성된 값을 가지고, 이 값은 대응하는 와시 인 속도가 계산되자마자(그리고, 바람직하게는 그것이 소정의 임계값을 초과한다면), 그 대응하는 와시 인 속도의 리프리젠테이션으로 교체된다.
그러므로, 이미지(D.1 및 D.2)는 조영제의 초기 강화, 및 와시 인 단계 동안 의심 영역에 대한 전형적인 미세혈관 네트워크의 미세한 상세모습을 선명하게 보여준다. 와시 아웃 단계 동안, 이미지(D.3 및 D.4)는 의심 영역 에서의 와시 인 속도의 파라미터 정보를 높은 해상도로(미세혈관 네트워크의 미세한 상세모습을 유지함으로써) 제공한다. 그 결과, 전립선의 임의의 병변이 와시 인 단계 동안 실시간으로 탐지될 수 있는데, 대응하는 와시 인 속도는 그 특성화를 위해 후속하여 사용될 수 있는 와시 아웃 단계 동안 나타난다. 또한, 분석 프로세스의 끝에서 얻어진 최종적인 이미지는 임의의 병변의 향상된 탐지 및 특징화를 위해 전립선의 혈관 특성 및 관류 키네틱스의 개요 또는 요약을 제공한다.
종래의 기술과 비교되는 본 발명의 하나의 실시예에 따른 해법의 생체내 적용의 예는 (이 또한 전립선 암 진단을 위한) 도 8a-8c에 도시되어 있다. 특히, 도 8a는 전립선의 일련의 오리지널 이미지를 도시하고, 도 8b는 일련의 대응하는 최대값 홀드 이미지를 도시하고, 도 8c는 일련의 대응하는 동적 파라미터 이미지를 도시한다. 도 8a, 8b, 및 8c의 각각의 이미지는 분석 프로세스의 동일한 인스탠트에서 획득된다. 더욱 상세하게는, 제1 세트의 이미지(A.1', B.1' 및 C.1')는 초기 와시 인 단계에 관한 것이고, 제2 세트의 이미지(A.2', B.2' 및 C.2')는 후기 와시 인 단계에 관한 것이고, 제3 세트의 이미지(A.3', B.3' 및 C.3')는 후기 와시 아웃 단계에 관한 것이다.
특히 도 8a(오리지널 이미지)를 참조하면, 이 경우 조영제의 초기 강화된 의심 영역은 (이미지의 좌측 하단에 화살표로 지시된) 전립선의 우측 둘레 존에서 와시 인 단계 동안(이미지(A.1' 및 A.2')) 잘 보여질 수 있다. 의심 영역에서의 초기 강화는 와시 아웃 단계(이미지(A.3')동안 신속하게 사라져, 그 위치에 대한 임의의 정보는 완전히 손실된다.
도 8b(최대값-홀드 이미지)로 이동하여, 의심 영역은 와시 인 단계(이미지(B.1' 및 B.2') 동안 더 잘 정의되고 기술된다. 특히, 의심 영역은 초기 와시 인 단계(B.1') 동안 이미 나타나게 되는데, 이는 그 대응하는 오리지널 이미지(도 8a의 A.1')에서는 매우 보기 힘든 것이다. 그러나, 와시 아웃 단계 동안 이미지(B.3')는 분산되고, 의심 영역은 가시성이 낮아진다.
이제 도 8c(동적 파라미터 이미지)를 참조하면, 이미지(C.1' 및 C.2')는 또한 와시 인 단계 동안 완전히 검다. 역으로, 이미지(C.3')에 도시된 바와 같이, 의심 영역은 와시 아웃 단계 동안 패렌시멀 조직에 대하여 선명하게 식별되고, 그 후기 단계에서도 가시성을 유지한다. 이와 동시에, 이미지(C.3')의 높은 해상도는 또한 (향상된 탐지 및 특성화를 위해 사용될 수 있는) 의심 영역의 미세혈관 네트워크의 미세한 상세모습을 드러낸다.
본 발명의 하나의 실시예에 따른 해법을 구현하기 위해 사용될 수 있는 메인 소프트웨어 및/또는 하드웨어 컴포넌트를 나타내는 협력도가 도 9a-9b에 도시되어 있다. 이러한 컴포넌트는 전체가 참조번호(900)로 지정되어 있고, 특히, 정보(프로그램 및 데이터)는 전형적으로 하드디스크에 저장되고, 프로그램이 실행될 때, 데이터 프로세싱 시스템(예를 들어, 초음파 스캐너 또는 별개의 퍼스널 컴퓨터)의 작업 메모리로 운영체제 및 (도면에 도시되지 않은) 다른 애플리케이션 프로그램와 함께 (적어도 부분적으로) 로딩된다. 이러한 프로그램은 최초에, 예컨대, DVD-ROM으로부터 하드 디스크로 인스톨된다. 더욱 상세하게는, 본 도면은 시스템의 (대응하는 컴포넌트를 수단으로 하는) 정적 구조와, (각각이 대응하는 액션을 나타내고 심볼 "A"가 앞선 시퀀스 넘버로 지정된, 일련의 교환되는 메시지를 수단으로 하는) 그 동적 동작을 설명한다.
특히, 입력 모듈(903)은 이미징 프로브를 제어하는 드라이버를 포함한다. 예를 들어, 이미징 프로브 드라이버는 분석되는 신체부위에 적용될 초음파 펄스를 생성하기 위한 펄서(pulser) 및 트랜스미트 빔 포머와 함께 제공된다. 이미징 프로브는 선택된 스캔 평면에서 그 신체부위의 각각의 위치에 의해 반사되는 (아날로그 RF) 에코 신호를 수신한다. RF 아날로그 에코 신호는 아날로그 RF 에코 신호를 사전 증폭시키고, 사전 시간-이득 보상(TGC)을 적용하는 수신 프로세서에 공급된다. 그 다음, 아날로그 RF 에코 신호는 아날로그-투-디지털 컨버터(ADC)에 의해 디지털 값으로 변환되고, 수신 빔 포머를 통해 포커싱된 빔 신호로 결합된다. 이렇게 획득된 디지털 신호는 디지털 알고리즘 및 다른 선형 또는 비선형 신호 조절기(예컨대, 사후 빔 형성 TGC)를 통해 프로세싱되는 것이 바람직하다. 특히, 수신 프로세서는 (앞서 언급한 HI, PI, PM, 또는 CPS 기술을 기초로 하는) 조직의 영향을 억제하기 위해 조영제 특정 알고리즘을 적용한다. 그 다음, 디지털 신호는 복조되고, (잘 밸런싱된 컨트라스트를 가진 이미지를 얻기 위해) 로그-압축되고, 비디오 포맷으로 스캔-변환된다. 이러한 프로세스는 대응하는 저장소(906)에 저장되는 (비디오) 이미지의 시퀀스를 생성한다. 이하, 상이한 메모리 구조 및 그 컨텐츠가 단순함을 위해 동일한 참조번호로 지정될 수도 있다.
이러한 분석 프로세스의 시작에서, 초음파 스캐너의 조종자는 이미지 프로부를 기동시키고, (임의의 조영제를 투입하기 전에) 그것을 분석 받을 신체부위 주변으로 이동시킨다. 실시간 화면을 얻기 위해 대응하는 비디오 이미지(906)가 획득되자마자 디스플레이 모듈(907)에 연속적으로 제공된다(액션 "A1_초기화"). 오퍼레이터는 (바람직하게는 의심 영역을 포함하는) 분석 받을 신체부위의 영역을 나타내는 스캔 평면을 선택하고, 이미지 프로부를 고정 위치로 유지한다. 선택기(909)는 (예를 들어, 트랙 볼을 사용하여 그 둘레에 선을 그림으로써) 대응하는 비디오 이미지(906) 내의 관심 영역을 선택하기 위해 운전자에 의해 사용된다. 이러한 오퍼레이션은 한계 마스크(912)를 생성한다(액션 "A2_선택"). 한계 마스크(912)는 비디오 이미지(906)와 동일한 크기를 가지는 이진 값의 매트릭스로 이루어진다. 관심 영역 내의 픽셀에 대한 모든 이진 값은 논리값 1로 할당되고, 관심 영역 외부의 픽셀에 대한 이진 값은 논리값 0으로 할당된다.
그 다음, 조영제가 환자에게 투여되고, 초음파 스캐너는 신체부위의 선택된 스캔 평면에서 관류 프로세스를 나타내는 일련의 추가적인 비디오 이미지(906)를 획득한다(액션 "A3_분석"). 디리미터(915)는 각각의 현재 비디오 이미지(906)에 픽셀-바이-픽셀로 경계 마스크(912)를 곱셈한다. 이러한 오퍼레이션은 대응하는 경계가 정해진 이미지를 생성한다. 이 경계가 정해진 이미지는 (경계 마스크(912)에 의해 한정된) 관심 영역 내부의 픽셀에 대한 대응하는 비디오 이미지(906)의 픽셀 값을 포함하고, 다른 픽셀 값은 0으로 리셋된다. 이 경계가 정해진 이미지는 저장소(918)에 삽입된다(액션 "A4.1_경계설정"). 저장소(918)는 평탄화 길이 m과 동일한 깊이를 가지는 쉬프트 레지스터로 이루어지고, 그러므로 저장소(918)로 삽입되는 각각의 새로운 경계 결정된 이미지에 대하여, (초기 트랜지션 기간 이후에) m-1과 동등한 개수의 앞선 경계 결정된 이미지를 이미 포함한다.
경계결정된 이미지(918)의 저장소는 (저장소(918)로 바로 삽입되는) 각각의 현재 경계결정된 이미지에 평탄화 알고리즘을 적용하는 평탄화기(921)에 의해 액세스된다. 이 오퍼레이션은 각각의 새로운 경계결정된 이미지(918)에 대하여 지속적으로 오버라이드되는 대응하는 평탄화된 이미지(924)를 생성한다(액션 "A4.2_평탄화"). 특히, 평탄화된 이미지(924)는 경계 마스크(912) 내의(즉, 관심 영역 내부의) 0과 상이한 값을 가지는 경계결정된 이미지(918)의 각각의 픽셀에 대하여 평탄화 함수를 적용함으로써 획득된다.
필터(927)는 저장소(930)에 연속적으로 더해지는 대응하는 필터링된 이미지를 생성하기 위해, 각각의 새로운 버전의 평탄화된 이미지(924)에 필터링 알고리즘을 적용한다(액션, "A4.3_필터링"). 이러한 목적으로, 필터(927)는 또한 비디오 이미지(906)와 동일한 크기를 가지는 이진 값의 매트릭스로 이루어진 피크 마스크(933)를 액세스한다. 각각의 픽셀에 대하여, 피크 마스크(933)는 대응하는 피크의 탐지 이전에 로컬 값 0을 가지는 플래그를 포함하고, 탐지된 이후에 로컬 값 1이 할당된다(분석 프로세스의 시작시 모든 픽셀의 플래그는 로컬 값 0으로 리셋된다). 필터(927)는 피크 마스크(933)의 내용에 따라 최대 강도 투영 알고리즘 또는 최소 강도 투영 알고리즘을 적용할 수 있다. 특히, 경계 마스크 내의 (912)(즉, 관심 영역 내의) 0과 상이한 값을 가지는 평탄화된 이미지(924)의 각각의 픽셀에 대하여, 필터(927)는 평탄화된 이미지(924) 내의 픽셀 값과 이전의 필터링된 이미지(930) 내의 픽셀 값 사이의 (피크 마스크(933) 내의 대응하는 플래그가 논리 값 0을 가질 때) 최대값 또는 (피크 마스크(933) 내의 대응하는 플래그가 논리 값 1을 가질 때) 최소값을 계산한다.
필터링된 이미지(930)의 저장소는 (관심 인스탠트를 탐지하기 위한) 디텍터(936)에 의해 액세스된다. 특히, 디텍터(936)는 조영제의 도착을 탐지하기 위해 각각의 현재 필터링된 이미지(930)를 검증한다. 디텍터(936)는 그에 따라 도착 맵(937)을 갱신한다(액션 "A4.4_스타트"). 도착 맵(937)은 비디오 이미지(906)와 동일한 크기를 가지는 값의 매트릭스로 구성된다. 각각의 픽셀에 대하여, 도착 맵(937) 내의 값은 대응하는 도착 인스탠트를 나타낸다(분석 프로세스의 시작시 모든 픽셀의 값은 0으로 리셋된다). 이러한 목적으로, 경계 마스크(912) 내의(즉, 관심 영역 내부의) 0과 상이한 값을 가지는 필터링된 이미지(930)의 각각의 픽셀, 및 도착 맵(937) 내의 픽셀 값이 0과 같은(즉, 도착 인스탠트가 아직 탐지되지 않은) 픽셀에 대하여, 디텍터(936)는 필터링된 이미지(930) 내의 픽셀 값이 소정의 임계값(대응하는 위치 내에 상당량의 조영제의 존재를 나타내는 - 예컨대, 최대 허용값의 1-5%)을 초과하였는지 여부를 검증한다. 초과하였다면, 도착 맵(937) 내의 값은 대응하는 시퀀스 내의 필터링된 이미지(930)의 이미지 번호로 설정된다. 이러한 방식으로, 대응하는 위치에 조영제의 도달의 탐지 후, 도착 맵(937)의 각각의 값은 이미지 번호에 관하여 도착 인스탠트를 나타내는 도착 번호를 포함할 것이다(이 도작 인스탠트는 도착 번호에 비디오 이미지(906)의 프레임 속도의 역수를 곱한 값과 같다).
저장소(930)가 안정화 길이 L와 동등한 개수의 필터링된 이미지를 포함할 때, 디텍터(936)는 또한 에코 신호의 피크를 탐지하기 위해 필터링된 이미지의 모니터링을 시작한다. 이러한 오퍼레이션은 각각의 새로운 필터링된 이미지에 대하여 지속적으로 오버라이드되는 피크 탐지 맵(939)을 생성한다(액션 "A4.5_탐지"). 피크 탐지 맵(939)은 비디오 이미지(906)와 동일한 크기를 가진 값의 매트릭스로 이루어진다. 각각의 픽셀에 대하여, 피크 탐지 맵(939) 내의 값은 그것의 탐지에 응답하여 대응하는 피크 인스탠트를 나타내거나, 그렇지 않다면 0이다. 이러한 목적으로, 경계 마스크(912) 내의(즉, 관심 영역 내부의) 0과 상이한 값을 가지는 필터링된 이미지(930)의 각각의 픽셀, 및 피크 마스크(933) 내의 픽셀 플래그가 논리값 0을 가지는(즉, 피크가 아직 탐지되지 않은) 픽셀에 대하여, 디텍터(936)는 안정화 조건이 필터링된 이미지(930)에서 충족되는지 여부를 검증한다. 충족된다면, 피크 탐지 맵(939) 내의 값은 대응하는 시퀀스 내의 필터링된 이미지(930)의 이미지 번호에서 안정화 길이 L-1를 뺀 값으로 설정된다. 이러한 방식으로, 대응하는 위치 내의 에코 신호의 피크의 탐지시, 피크 탐지 맵(939)의 각각의 값은 (이미지 번호에 관하여 피크 인스탠트를 나타내는) 피크 번호를 포함할 것이다.
그 다음, 디텍터(936)는 그에 따라 피크 마스크(933)의 내용을 갱신한다(액션 "A4.6_갱신"). 특히, 0과 상이한 피크 탐지 맵(939) 내의 대응하는 값을 가진 각각의 픽셀에 대하여(즉, 피크가 막 탐지된), 디텍터(936)는 피크 마스크(933) 내의 대응하는 플래그에 논리값 1을 할당한다. 그 결과, 피크 마스크(933)는 (새로운 필터링된 이미지(930)가 프로세싱될 때 피크 탐지 맵(939)의 오버라이드로 인한 손실을 막기 위해) 디텍터(936)에 의해 상이한 필터링된 이미지(930) 내의 피크의 탐지를 누적할 것이다. 그러므로, 각각의 픽셀의 피크가 탐지되자마자(그리고 피크 마스크(933) 내의 대응하는 플래그가 논리값 1로 설정되자 마자), 이러한 픽셀에 대하여, 필터(927)는 최소 강도 투영 알고리즘으로 스위칭하고, 그 픽셀은 새로운 필터링된 이미지(930)를 프로세싱할 때 디텍터(936)에 의해 폐기된다.
이와 동시에, 각각의 현재 비디오 이미지(906)에 대하여, 선형화기(945)는 저장소(948)에 연속적으로 더해지는 대응하는 선형화된 이미지를 생성한다(액션 "A4.1_선형화"). 선형화된 이미지(948)의 각각의 픽셀 값은 그 값을 조영제의 국부적인 농도에 직접적으로 비례하게 함으로써, 비디오 이미지(906)의 대응하는 픽셀 값으로부터 획득된다. 예를 들어, 이러한 결과는 (예컨대, WO-A-2004/110279에 서술된 바와 같이) 인버스 로그-압축을 적용하고, 그 후 그렇게 획득된 값을 제곱함으로써 달성될 수 있다.
프로세서(951)는 (와시 인 속도를 계산하기 위해) 도착 맵(937), 각각의 세로운 버전의 피크 탐지 맵(939), 및 선형화된 이미지(948)의 저장소를 액세스한다. 이러한 목적으로, 0과 상이한 피크 탐지 맵(939) 내의 대응하는 값을 가진(즉, 피크가 방금 탐지된) 각각의 픽셀에 대하여, 프로세서(951)는 피크 탐지 맵(939) 내의 값과 동일한 번호(즉, 피크 번호)를 가진 선형화된 이미지(948) 내의 대응하는 픽셀 값을 검색한다. 이 픽셀 값은 그 다음 (조영제의 농도에 직접적으로 비례되도록 선형화된) 상기 픽셀에 대한 피크 값을 나타낸다. 이 정보는 (선형화된 이미지(948)로부터의) 피크 값과 와시 인 기간 사이의 비율인, 대응하는 와시 인 속도를 계산하기 위해 사용된다. 와시 인 기간은 비디오 이미지(906)의 프레임 속도의 역수로 곱해진, 피크 탐지 맵(939) 내의 값(즉, 피크 번호)과 도착 맵(937) 내의 값(즉, 도착 번호) 간의 차이로 획득된다. 이러한 오퍼레이션은 각각의 새로운 필터링된 이미지에 대하여 지속적으로 오버라이드되는 와시 인 이미지(954)를 생성한다(액션 "A4.7_계산"). 각각의 픽셀에 대하여, 와시 인 이미지(954)는 피크의 탐지에 응답하여 계산된 대응하는 와싱인 속도를 포함하거나, 그렇지 않다면 0의 값을 가진다. 프로세서(951)는 옵션으로서 (예컨대, 가능한 이득 팩터를 적용함으로써, 모든 픽셀의 최소값 및 최대값 사이에 균일하게 분포된 64 또는 128개의 레벨로 구성된) 대응하는 이산 값으로 각각의 와시 인 속도를 표현한다. 이러한 경우, 프로세서(951)는 또한 (바람직하게는 레벨이 증가할수록 더 밝은) 모든 가능한 레벨을 대응하는 색상의 리프리젠테이션과 연관시키는, (도면에 도시되지 않은) 색상 룩업 테이블을 액세스한다. 예컨대, 각각의 색상은 색상의 실제 상세를 담고 있는 팔래트 내의 위치에 액세스하기 위한 인덱스에 의해 정의된다. 와시 인 속도는 와시 인 이미지(954)에 추가되기 전에 대응하는 색상 리프리젠테이션으로 대체될 수 있다.
임계처리기(957)는 (중요한 정보만 보유하기 위해) 각각의 새로운 버전의 와시 인 이미지(954)를 액세스한다. 특히, 임계처리기(957)는 대응하는 임계 이미지(960)를 생성한다(액션 "A4.8_임계처리"). 임계 이미지(960)는 소정의 임계값(예컨대, 와시 인 이미지(954) 내의 최대 허용가능한 픽셀 값의 1-5% 범위)보다 낮은 각각의 픽셀 값을 (0으로) 리셋함으로써 와시 인 이미지(954)로부터 획득된다. 이러한 방식으로, (예컨대, 모션 아티팩트로 인한) 중요하지 않은 와시 인 속도를 폐기하는 것이 가능하다. 임계값은 결과적인 이미지의 퀄리티를 최적화하기 위해 조정될 수 있다. 그러나, 이러한 임계처리 오퍼레이션의 적용이 (와시 인 이미지(954)와 정확히 동일한 임계 이미지(960)를 얻기 위해) 임계 값을 단순히 0으로 설정함으로써 회피될 수도 있음을 이해해야 한다.
각각의 새로운 버전의 임계 이미지(960)에 대하여, 제너레이터(963)는 저장소(966)에 연속적으로 더해지는 대응하는 동적 파라미터 이미지를 생성한다(액션 "A4.9_생성"). 동적 파라미터 이미지(966)는 (새로운 와시 인 이미지(954)가 생성될 때, 그것의 오버라이드로 인한 임의의 정보 손실을 방지하기 위해) 이전 버전의 임계 이미지(960)로부터 획득된 결과를 누적한다. 특히, 동적 파라미터 이미지(966)의 각각의 픽셀은 대응하는 와시 인 속도가 계산될 때까지 0의 값으로 유지되고, 계산된 후에는 그 값을 유지한다.
오버레이어(969)는 (동일한 인스탠트에 획득된) 대응하는 필터링된 이미지(930)에 각각의 현재의 동적 파라미터 이미지(966)를 오버레이한다. 이 오퍼레이션은 저장소(972)에 연속적으로 더해지는 오버레이드 이미지를 생성한다(액션 "A4.10_오버레이"). 특히, 오버레이 마스크는 동적 파라미터 이미지(966)로부터 생성된다. 오버레이 마스크는 동적 파라미터 이미지(966)와 동일한 크기를 가지는 이진 값의 매트릭스로 이루어지고, 오버레이 마스크의 각각의 이진 값은 동적 파라미터 이미지(966) 내의 대응하는 픽셀 값이 엄격하게 0보다 크다면(그러므로 그것이 대응하는 와시 인 이미지(954)에 수행되는 임계 오퍼레이션 이후에 엄격하게 임계값보다 더 높다면), 논리값 0이 할당되고, 그렇지 않다면 논리값 1이 할당된다. 이러한 포인트에서, 오버레이어(969)는 (동적 파라미터 이미지(966) 내에 포함되지 않는 필터링된 이미지(930)의 픽셀 값을 유지하고, 다른 픽셀 값을 0으로 리셋하기 위해) 픽셀-바이-픽셀로 오버레이 마스크에 의해 필터링된 이미지(930)를 곱셈함으로써 마스킹된 필터링된 이미지를 생성한다. 오버레이어(969)는 그 다음 픽셀-바이-픽셀로 동적 파라미터 이미지(966)와 마스킹된 필터링된 이미지를 더함으로써 오버레이된 이미지(972)를 생성한다. 이러한 방식으로, 필터링된 이미지(930) 내의 픽셀 값은 (임계값 위의 값에 대하여) 대응하는 와시 인 속도가 계산되자마자 그 값으로 교체된다.
이와 동시에, 인버터(975)는 (논리값 0과 1을 교환함으로써) 경계 마스크(912)로부터 인버팅된 경계 마스트를 생성한다. 이러한 포인트에서, 인버터(975)는 (관심 영역 외부의 현재 비디오 이미지(906)의 정보만 유지하기 위해) 픽셀-바이-픽셀로 인버팅된 경계 마스크에 의해 현재 비디오 이미지(906)를 곱셈함으로써 마스킹된 비디오 이미지(978)를 생성한다.
결합기(981)는 (동일한 인스탠트에 얻어진) 대응하는 마스킹된 비디오 이미지(978)에 각각의 현재 오버레이된 이미지(972)를 오버레이한다. 이 오퍼레이션은 저장소(984)에 연속적으로 더해지는 대응하는 결합된 이미지를 생성한다(액션, "A5_결합"). 이러한 목적으로, (관심 영역 내에만 0과 상이한 픽셀 값을 가지는) 오버레이된 이미지(972)는 픽셀 바이 픽셀로 (관심 영역 외부에만 0과 상이한 픽셀 값을 가지는 마스킹된 비디오 이미지(978)에 더해진다. 그 결과, 결합된 이미지(984)는 관심 영역 외부의 비디오 이미지(906)의 정보를 포함하고, 관심 영역 내부 대신에, 결합된 이미지(984)는 필터링된 이미지(930)의 정보를 포함할 것이고, 상기 정보는 와시 인 속도가 계산된 후 와시 인 속도로 교체된다. 결합된 이미지(984)는 실시간으로 그들의 화면을 획득하기 위해, 생성되자마자 디스플레이 모듈(907)로 연속적으로 제공된다(액션 "A6_디스플레이").
(간략함을 위해 도면에 도시되지 않은) 유사한 구조는 또한 에코 신호가 그 각각의 하프 피크 값에 도달한 인스탠트를 탐지하기 위해 필터링된 이미지를 모니터링하기 위해 사용될 수 있다. 특히, 디텍터(936)는 각각의 새로운 필터링된 이미지(930)에 대하여 지속적으로 오버라이드되는 하프 피크 탐지 맵을 생성한다. 이 하프 피크 탐지 맵은 비디오 이미지(906)와 동일한 크기를 가지는 값의 매트릭스로 이루어진다. 각각의 픽셀에 대하여, 하프 피크 탐지 맵 내의 값은 탐지에 응답하여 대응하는 하프 피크 인스탠트를 나타내고, 그렇지 않다면 0이다. 앞서와 마찬가지로, 이것은 (비디오 이미지(906)와 동일한 크기를 가지는 이진 값의 매트릭스로 이루어진) 하프-피크 마스크를 필요로 한다. 각각의 픽셀에 대하여, 하프 피크 마스트는 대응하는 하프 피크의 탐지 이전에 논리값 0을 가지고, 탐지 후에 논리값 1이 할당되는 프래그를 포함한다(분석 프로세스의 시작시 모든 픽셀의 플래그는 논리값 0으로 리셋된다). 특히, 경계 마스크(912) 내의 (즉, 관심 영역 내부의) 0이 아닌 값을 가진 필터링된 이미지(930)의 각각의 픽셀에 대하여, 피크 마스크(933) 내의 플래그가 논리값 1을 가지는(즉, 피크가 이미 탐지된) 픽셀에 대하여, 그리고 하프 피크 마스크 내의 플래그가 논리값 0을 가지는(즉, 하프 피크가 아직 탐지되지 않은) 픽셀에 대하여, 디텍터(936)는 그 필터링된 이미지(930) 내의 픽셀 값이 (피크가 탐지된 때 대응하는 캡에 디텍터(936)에 의해 저장된) 대응하는 하프 피크 값보다 낮은지 여부를 검증한다. 그러하다면, 하프 피크 탐지 맵 내의 값은 대응하는 시퀀스 내의 필터링된 이미지(930)의 이미지 번호로 설정된다. 이러한 방식으로, 대응하는 위치에서 에코 신호의 하프 피크 값의 도달시, 하프 피크 탐지 맵의 각각의 값은 이미지 번호에 관하여 하프 피트 인스탠트를 나타내는 하프 피크 번호를 포함한다(하프 피크 인스탠트는 비디오 이미지(906)의 프레임 속도의 역수가 곱해진 하프 피크 번호와 동등하다).
디텍터(936)는 그 다음 그에 따라 하프 피크 마스트의 내용을 갱신한다. 특히, 0이 아닌 하프 피크 탐지 뱁 내의 대응하는 값을 가진(즉, 하프 피크가 금방 탐지된) 각각의 픽셀에 대하여, 디텍터(936)는 하프 피크 마스트 내의 대응하는 플래그에 논리값 1을 할당한다. 그 결과, 하프 피크 마스크는 (새로운 필터링된 이미지(930)가 프로세싱될 때 하프 피크 탐지 맵의 오버라이드로 인한 손실을 막기 위해) 디텍터(936)에 의해 상이한 필터링된 이미지(930) 내의 하프 피크의 탐지를 축적한다. 그러므로, 각각의 픽셀의 하프 피크가 탐지되자마자(그리고 하프 피크 마스트 내의 대응하는 플래그가 논리값 1로 설정되자마자), 그 픽셀은 새로운 필터링된 이미지(930)를 프로세싱할 때 디텍터(936)에 의해 폐기된다.
프로세서(951)는 (와시 아웃 속도를 계산하기 위해) 각각의 새로운 버전의 하프 피크 탐지 맵 및 선형화된 이미지(948)의 저장소를 액세스한다. 이러한 목적으로, 0이 아닌 하프 피크 탐지 맵 내의 대응하는 값을 가진(즉, 하프 피크가 막 탐지된) 각각의 픽셀에 대하여, 프로세서(951)는 피크 탐지 맵(939) 내의 값과 동등한 번호를 가지는 선형화된 이미지(948) 내의 대응하는 픽셀 값(즉, 하프 피크 넘버)를 검색한다. 이 픽셀 값은 그 다음 상기 픽셀에 대한 (선형화된) 하프 피크 값을 나타내고, 이 정보는 (선형화된 이미지(948)로부터의) 하프 피크 값과 와시 아웃 기간 사이의 비율인, 대응하는 와시 아웃속도를 계산하기 위해 사용된다. 이 와시 아웃 기간은 (피크가 탐지된 때 대응하는 맵 내에 디텍터(936)에 의해 저장된) 피크 값과, 하프 피크 탐지 맵 내의 값(즉, 하프 피크 번호) 사이의 차이로서 획득된다. 이 오퍼레이션은 각각의 새로운 필터링된 이미지에 대하여 지속적으로 오버라이드되는 와시 아웃 이미지를 생성한다. 각각의 픽셀에 대하여, 와시 아웃 이미지는 그 하프 피크의 탐지에 응답하여 계산된 대응하는 와시 아웃 속도를 포함하고, 그렇지 않다면 0의 값을 가진다. 그 다음, 와시 아웃 이미지는 상기 서술된 와시 인 이미지와 유사한 방식으로 프로세싱된다.
변형
본래, 로컬 요구사항 및 특정한 요구사항을 충족시키기 위해, 당업자들은 앞서 서술된 해법에 다양한 논리적 및/또는 물리적 변형 및 변경을 적용할 수 있다. 더욱 상세하게는, 해법이 그 바람직한 실시예에 대하여 다소 특정하게 서술되어 있으나, 형태 및 세부사항의 다양한 생략, 교체, 및 변경은 물론 다른 실시예가 가능함을 이해해야 한다. 특히, 동일한 해법은 더 전체적인 이해를 제공하기 위해 앞선 설명에 나열된 (수치적 예와 같은) 특정한 세부사항 없이도 실시될 수 있다. 역으로, 주지된 피처는 불필요한 세부사항으로 인해 설명을 불명료하게 하지 않기 위해 생략되거나 간략화되었을 수 있다. 또한, 개시된 해법의 임의의 실시예와 관련지어 서술된 특정 엘리먼트 및/또는 방법 단계들은 일반적인 설계 선택으로서 임의의 다른 실시예에서 통합될 수 있도록 분명하게 의도된 것이다.
특히, 초음파 스캐너가 상이한 구조를 가지거나, 다른 유닛을 포함한다면(예를 들어, 선형 어레이 타입, 볼록한 어레이 타입, 위상식 어레이 타입, 또는 매트릭스 어레이 타입의 이미지 프루브를 가진다면), 유사한 고려사항이 적용된다. 대안으로서, 제안된 해법은 초음파 스캐너를 구성하는 의료용 이미지 시스템 및 별개의 컴퓨터(또는 임의의 동등한 데이터 처리 시스템)에 적용된다. 이려한 경우, 기록된 정보는 초음파 스캐너로부터 프로세싱을 위해 컴퓨터로 (예컨대, 디지털, 아날로그, 또는 네트워크 연결을 통해) 전달된다. 어떠한 경우든, 예컨대, 자기공명영상법(MRI) 또는 엑스선 전산화단층촬영법(CT)을 기초로 하는 임의의 의료용 이미징 시스템에 적용하는 것은 제안된 해법의 범위 내에 속한다. 또한, 앞선 설명에서 전립선 암 진단에 대하여 참조하였으나, 이는 제한적인 방식으로 의도된 것이 아니며, 동일한 해법이 다른 타입의 암 진단에 적용(예컨대, 간 및 유방), 또는 더욱 일반적으로 임의의 의료 검사에 적용될 수 있다.
제안된 해법은 동등한 조영제와 함께 실시되는 것이 적합하다. 예를 들어, 조영제는 자기공명영상법 및 엑스레이 전산화단층찬ㄹ영법을 강화하기 위해 특정될 수 있다. 대안으로서, 조영제는 동맥내에, 림프내에, 피하에, 근육내에, 피내에(intradermal), 복막내, 세포사이에, 수강내에(intrathecal), 또는 종양내에, (파괴적인 플래쉬의 적용 없이, 또는 그와 함께) 연속적인 주입으로서, (예컨대, 위장관을 이미징하기 위해) 구강으로, 공기통로로의 네불라이저(nebulizer)를 통해 주입될 수 있다. 비디오 이미지가 (예컨대, 모션 계산 알고리즘을 적용함으로써) 임의의 다른 방식으로 획득된다면, 유사한 고려사항이 적용될 수 있다. 또한, 3-D 비디오 이미지에 제안된 해법을 적용하는 것, (임의의 관심영역 선택없이) 전체 비디오 이미지에 제안된 해법을 적용하는 것 등에 대한 아무런 제한이 없다.
대안으로서, 피크는 상이한 모니터링 오퍼레이션과 함께 탐지될 수 있고, 또는 더욱 일반적으로 (변동 또는 불변을 포함하여) 시간에 따른 필터링된 신호의 진행을 기록, 수집, 검증 및/또는 비교할 목적의 임의의 오퍼레이션가 함께 탐지될 수 있다. 예를 들어, 이러한 오퍼레이션은 안정화 조건의 연속적인 또는 불연속적인 검증과 함께 구현될 수 있고, 상기 검증은 규칙적인 시간 간격, 또는 가변 시간 간격으로 수행될 수 있다(즉, 모니터링 인스탠트가 비디오 이미지의 획득 인스탠트와 반드시 동일할 필요는 없다). 임의의 경우에, 제안된 기술이 실시간 사용을 위해 특별하게 설계되었으나, (예를 들어, 제거가능한 디스크 또는 메모리 키를 통해 초음파 스캐너로부터 컴퓨터로 기록된 정보를 전달한 후) 획득된 결과의 오프라인 검사도 본 발명의 하나의 실시예에 따른 해법의 범위 내에 속한다.
또한, 안정화 길이는 상이한 값으로 설정될 수도 있고, 또는 (예컨대, 조영제의 추정된 흐름 속도에 따라) 동적으로 결정될 수도 있다. 어떠한 경우든, 대안의 안정화 조건의 사용은 배제되지 않는다. 예를 들어, 필터링 오퍼레이션이 평균값(mean) 함수를 기반으로 할 때, 필터링된 신호의 변동이 안정화 윈도우 내의 소정의 범위 이내로 유지될 때 피크를 탐지하는 것이 가능하다.
이미 지적한 바와 같이, 피크의 탐지에 관한 정보는 다양한 목적으로 사용될 수 있다. 예를 들어, 제안된 솔루션의 상이한 실시예에서, (임의의 관류 파라미터의 계산 없이) 필터링된 이미지만 생성된다. 필터링된 이미지는 관류 프로세스의 강화된 시각적 인식을 제공하기 위해 디스플레이된다(가능하다면 비디오 이미지 상에 오버레이된다). 특히, 피크 인스탠트 이전에 최대 강도 투영 알고리즘의 적용은 (조영제의 초기 강화가 풀 해상도로 더 잘 정의되고 경계지어지므로) 임의의 의심 영역의 탐지 및 특성화를 용이하게 한다. 이와 동시에, 피크 인스탠트 이후에 최소 강도 투영 알고리즘의 적용은 와시 아웃 단계에 관한 유용한 정보를 제공한다. 이는 전체 분석 프로세스 동안 의심 영역의 가시적인 리프리젠테이션을 보존하는 것을 가능하게 한다.
비디오 이미지는 다양한 방식으로 선형화될 수 있다. 예컨대, 선형화된 이미지는 (예컨대, 파라미터 분석이 구현될 때) 다른 목적으로 이미 사용가능할 수 있다. 이러한 경우에, 임의의 추가적인 선형화 오퍼레이션 없이 사용가능한 정보를 이용하는 것이 가능하다. 어떠한 경우든, 선형화된 이미지에 직접적으로 필터링 알고리즘의 적용하는 것, 또는 비디오 이미지를 단독으로 사용하는 것은 배제되지 않는다.
비디오 이미지에 필터링 함수를 적용하는 것은 제한적인 방식으로 해석되지 않는다. 실제로, (아날로그 도메인에서도) 유사한 방식으로 원래의(raw) 에코 신호를 필터링하는 것을 제한하는 것은 없다.
상기 서술된 구현은 에코 신호의 강도와 각각의 대응하는 픽셀 값 사이의 직접적인 관계를 가정한다(즉, 더 큰 강도의 에코 신호는 더 밝은 픽셀을 야기한다). 역으로, (에코 신호의 강도에 따라 픽셀 값이 감소하는) 네거티브 이미지를 기반으로 하는 시스템에서, 앞서 주어진 모든 식은 리버스 로직을 반영하도록 수정될 필요가 있다. 물론, 와시 인 속도만 계산되어야 할 때는, (피크의 탐지까지) 최대 강도 투영 알고리즘만 적용하는 것이 가능하다).
대안으로서, (전체 분석 프로세스를 통해 동일한 타입의) 유사한 필터링 함수가 사용될 수 있다. 예를 들어, 필터링된 이미지 내의 각각의 픽셀 값을 한 세트의 비디오 이미지 내의 대응하는 픽셀 값의 평균으로 계산하는 것이 가능하다. 이러한 비디오 이미지는 현재 인스탠트에서 취해진 이미지, 이전 인스탠트 및/또는 이후 인스탠트에서 취해진 하나 이상의 다른 비디오 이미지를 포함한다.
평탄화 길이는 상이한 값으로 설정될 수도 있고, 또는 (예컨대, 비디오 이미지의 추정된 퀄리티에 따라) 동적으로 결정될 수 있다. 어떠한 경우든, 동등한 평탄화 함수의 사용이 실시가능하다(예컨대, 평균값 함수). 그러나, (필터링 알고리즘의 적용 이전에) 비디오 이미지에 평탄화 알고리즘의 적용은 엄격하게 필수적인 것은 아니고, 특정 시나리오에서(예컨대, 비디오 이미지의 퀄리티가 비교적 높을 때) 생략될 수도 있다.
계산된 관류 파라미터는 다양한 방법으로 디스플레이 될 수 있다. 예를 들어, 모든 관심 픽셀에 대하여 계산된 후 각각의 관류 파라미터에 대한 하나의(정적) 파라미터 이미지를 생성하는 것이 가능하다.
임계 값은 다양한 값으로 설정될 수도 있고, (예컨대, 와시 인 속도의 추정된 최대값에 따라) 동적으로 결정될 수 있다. 어떠한 경우든, 이러한 특징은 엄격하게 필수적인 것은 아니고, 제안된 해법의 간단한 구현에서 생략될 수 있다(운전자에게 대응하는 중요도의 평가를 남겨두기 위해 모든 와시 인 속도가 그 값의 동적 파라미터 이미지 내에 포함된 때).
획득된 결과를 디스플레이하는 방법의 선택은 또한 운전자의 선호도로 남겨진다. 예를 들어, (마스킹된 비디오 이미지와 결합되지 않고) 오버레이된 이미지만 디스플레이하는 것이 가능하고, (필터링된 이미지와 결합되지 않고) 동적 파라미터 이미지만 디스플레이하는 것이 가능하고, (개선된 컨트라스트를 위한 관심 영역 내의 검은 배경에 대하여 관류 파라미터를 디스플레이 하기 위해) 마스킹된 비디오 이미지와 결합된 동적 파라미터 이미지를 디스플리하는 것이 가능하다. 대안으로서, 필터링된 이미지는 직접적으로 에코 신호로부터 획득되는 기본적인 B-모드 이미지와 같은, (오리지널) 논-컨트라스트 특정 이미지와 결합될 수도 있다.
본래, 필터링된 신호의 모니터링은 원하는 관류 파라미터를(예컨대, 와시 인 속도에 대한 피크 인스탠트와 더불어 도착 인스탠트만을) 계산하기 위해 요구되는 인스탠트의 탐지로 제한될 수 있다. 또한, 와시 아웃 속도의 계산은 필터링된 신호가 피크 값의 상이한 퍼센트(예컨대, 그 값의 40-60%)에 도달할 때 다른 인스탠트의 탐지를 기초로 할 수 있다.
제안된 해법의 상이한 애플리케이션에서, 제안된 관류 파라미터 중 일부만(즉, 와시 인 속도, 와시 아웃 속도, 또는 와시 인 및 와시 아웃 속도의 프로덕트만) 계산하는 것이 가능하다. 더욱 일반적으로, 임의의 다른 추가 및/또는 대안의 관류 파라미터(예컨대, 혈액 부피, 평균 속도, 최대 강도, 시간 대 피크, 와시 인 시간, 도착 시간, 와시 인 기간의 제곱으로 나눈 피크 값의 제곱근 등)를 계산하는 것이 가능하다.
조영제의 하나의 볼러스 주입으로 신체부위의 복수의 영역에 제안된 해법의 적용은 다양한 방식으로(예컨대, 하프 피크의 탐지 후에만 플래쉬를 적용함으로써) 구현될 수 있다. 임의의 경우에, 이러한 피처는 단지 옵션일 뿐이다(전체 분석 프로세스 동안 통상적으로 한번의 검사가 수행된다).
제안된 해법은 (유사한 단계를 사용하고, 필수적이지 않은 몇몇 단계를 제거하고, 또는 추가적인 옵션의 단계를 추가함으로써) 동등한 방법으로 실시되는 것이 적합하다. 또한, 이 단계들은 상이한 순서로, 동시에, 또는 (적어도 일부) 인터리브된 방식으로 수행될 수 있다.
이러한 해법은 동일한 제어 프로그램에 직접적인 초음파 스캐너의 기존 제어 프로그램에 대한 플러그-인으로서, 또는 (별개의 컴퓨터 상에서 실행하거나 네트워크 서비스로서 제공되더라도) 스탠드-얼론 애플리케이션으로서 구현될 수 있다.
(본 발명의 각각의 실시예를 구현하기 위해 사용될 수 있는)이 프로그램이 다양한 방식으로 구성되어 있다면, 또는 추가적인 모듈 또는 함수가 제공된다면, 유사한 고려사항이 적용된다. 이와 마찬가지로, 메모리 구조는 다른 타입의 것일 수 있고, 또는 (반드시 물리적인 저장 매체로 이루어질 필요는 없는) 동등한 엔티티로 교체될 수 있다. 임의의 경우에, 프로그램은 임의의 데이터 프로세싱 시스템에 의해, 또는 (예컨대 가상 머신 내에서) 그에 연결되어 사용되기에 적합한 임의의 형태를 취할 수 있다. 특히, 이 프로그램은 외부 소프트웨어 또는 상주 소프트웨어, 펌웨어, 또는 마이크로코드(예컨대, 오브젝트 코드 또는 컴파일되거나 해석될 소스 코드) 형태일 수 있다. 또한, 이 프로그램을 임의의 컴퓨터 사용가능한 기록매체에 제공하는 것이 가능하다. 이 기록매체는 프로그램을 포함하고, 저장하하기에 적합한 임의의 엘리먼트일 수 있다. 예를 들어, 이 기록매체는 전기적, 자기적, 광학적, 전자기적, 적외선, 또는 반도체 타입일 수 있고, 이러한 기록매체의 예는 (프로그램이 미리 로딩될 수 있는) 고정 디스크, 제거가능한 디스크, 테이프, 카드 등이다. 임의의 경우에, 본 발명의 하나의 실시예에 따른 해법은 심지어 (예컨대, 반도체 재료의 칩에 통합된) 하드웨어 구조로 구현되는 것도 가능하다.
앞서 서술된 해법은 물론, 그 임의의 변형은 종래의 진단 방법에서 유리하게 사용될 수 있다. 이 진단 방법은 전형적으로 신체부위에 조영제를 투여하는 것, 및 제안된 오퍼레이션의 실행을 위해 그 신체부위로부터 입력 신호를 획득하는 것을 포함한다. 앞서 언급한 바와 같이, 조영제의 투여는 전형적으로 정맥내에, 바람직하게는 하나의 볼러스 주입이 수행된다. 또한, 입력 신호의 획득은 (소정의 중심 전달 주파수를 가지는 펄스식 초음파를 발생시키는 초음파 스캐너에 의해) 신체부위를 초음파에 노출시킴으로써, 신체부위로부터 발생하는 에코 신호를 수신함으로써, 그리고 동일한 신체 부위를 나타내는 이미지를 생성하기 위한 하나의 방법으로 그 신호를 프로세싱함으로써 수행된다. 이러한 진단 방법은 또한 조영제의 실질적인 파괴를 일으키기 위해 신체부위에 적어도 하나의 파괴 펄스를 적용하는 추가적인 단계를 포함할 수 있다. 일반적으로, 파괴 펄스를 적용하는 각각의 단계는 앞서 서술한 바와 같이 신체 부위를 초음파에 노출시키는 단계, 대응하는 에코 신호를 수신하는 단계, 및 에코 신호를 처리하는 단계의 추가적인 각각의 시리즈가 뒤따른다.

Claims (35)

  1. 진단 시스템으로서,
    시간에 걸쳐 조영제가 관류되는 신체부위를 나타내는 복수의 입력 신호를 제공하는 수단; 및
    선택된 위치의 선택된 입력 신호로부터 복수의 필터링된 신호를 생성하는 수단;을 포함하고,
    상기 입력 신호 각각은 조영제를 포함하는 상기 신체부위의 대응하는 위치의 인테로게이팅 스티뮬러스에 대한 응답을 나타내고,
    시간에 걸쳐 각각의 인스탠트에서의 상기 필터링된 신호 각각은 시간에 걸쳐 감소된 변동으로 상기 입력 신호의 추이를 따르도록 상기 인스탠트까지 상기 선택된 입력 신호의 일부분에 따라 대응하는 선택된 입력 신호로부터 생성되고,
    시간에 걸쳐 연속하는 모니터링 인스탠트에서 안정화 조건을 검증하기 위해 상기 필터링된 신호 각각을 모니터링하는 수단; 및
    상기 대응하는 선택된 위치의 상기 인테로게이팅 스티뮬러스에 대한 상기 응답 내에서 피크를 탐지하는 수단을 더 포함하고,
    상기 안정화 조건은 상기 모니터링 인스탠트와 상기 모니터링 인스탠트 이전의 적어도 하나의 인스탠트에 의해 형성되는 안정화 시간-윈도우에서 상기 필터링된 신호의 변동이 미리 결정된 범위내에 유지될 때 상기 모니터링 인스탠트에서 충족되고,
    상기 피크는 상기 안정화 조건이 충족되는 상기 모니터링 인스탠트에 따라서 탐지되는 것을 특징으로 하는 진단 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 필터링된 신호 각각을 모니터링하는 수단은
    상기 안정화 조건이 충족된 후에 모니터링을 정지하는 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 진단 시스템.
  3. 제 2 항에 있어서, 상기 필터링된 신호 각각을 모니터링하는 수단은
    상기 필터링된 신호가 상기 안정화 시간-윈도우에서 일정하게 유지되는지 여부를 각각의 모니터링 인스탠트에서 검증하는 수단을 더 포함하고,
    상기 피크를 탐지하는 수단은 상기 안정화 시간-윈도우에 의해 상기 안정화 조건이 충족되는 상기 모니터링 인스탠트 이전의 인스탠트에서 피크를 탐지하는 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 진단 시스템.
  4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 대응하는 피크에 따라 각각의 선택된 위치의 관류를 나타내는 적어도 하나의 관류 파라미터를 계산하는 수단;을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 진단 시스템.
  5. 제 4 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 관류 파라미터를 계산하는 수단은
    각각의 선택된 입력 신호로부터 선형화된 입력 신호를 생성하는 수단; 및
    상기 모니터링하는 수단에 의해 결정된 하나 이상의 인스탠트에서 상기 대응하는 선형화된 입력 신호에 따라 각각의 관류 파라미터를 계산하는 수단;을 포함하고,
    각각의 인스탠트에서, 상기 선형화된 입력 신호는 상기 인스탠트에서 상기 대응하는 선택된 위치 내의 상기 조영제의 농도에 실질적으로 비례하는 것을 특징으로 하는 진단 시스템.
  6. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 복수의 입력 신호를 제공하는 수단은 입력 이미지의 시퀀스를 제공하는 수단;을 포함하고, 상기 입력 이미지 각각은 대응하는 인스탠트에서 상기 신체부위의 디지털 리프리젠테이션을 포함하고, 상기 입력 이미지 각각은 복수의 입력 값을 포함하고, 상기 입력 값 각각은 상기 대응하는 인스탠트에서 대응하는 위치의 인테로게이팅 스티뮬러스에 대한 응답을 나타내고,
    상기 복수의 필터링된 신호를 생성하는 수단은 상기 입력 이미지로부터 필터링된 이미지의 시퀀스를 생성하는 수단을 포함하고, 각각의 선택된 위치에 대하여, 상기 필터링된 이미지 각각은 대응하는 입력 이미지와 적어도 하나의 이전 입력 이미지로 이루어진 하나의 세트의 선택된 입력 이미지에 선택된 위치의 입력 값에 따라 생성되는 필터링된 값을 포함하고,
    상기 필터링된 신호 각각을 모니터링하는 수단은 각각의 선택된 위치의 필터링된 값을 모니터링하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 진단 시스템.
  7. 제 6 항에 있어서, 상기 필터링된 이미지의 시퀀스를 생성하는 수단은
    각각의 필터링된 이미지의 각각의 필터링된 값을, 대응하는 피크의 탐지까지 상기 선택된 입력 이미지 내의 대응하는 선택된 위치의 인테로게이팅 스티뮬러스에 대한 최대 응답을 나타내는 값으로, 그리고 옵션으로서 대응하는 피크의 탐지 후 상기 선택된 입력 이미지 내의 대응하는 선택된 위치의 인테로게이팅 스티뮬러스에 대한 최소 응답을 나타내는 값으로, 설정하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 진단 시스템.
  8. 제 7 항에 있어서, 상기 각각의 필터링된 이미지의 각각의 필터링된 값을 설정하는 수단은
    상기 필터링된 값을, 이전의 필터링된 이미지에서의 선택된 위치의 필터링된 값과 대응하는 피크의 탐지까지 상기 대응하는 입력 이미지를 포함하는 하나의 세트의 비교 입력 이미지에서 선택된 위치의 입력 값의 세트를 기초로 하는 비교 값 사이의 인테로게이팅 스티뮬러스에 대한 최대 응답을 나타내는 값으로, 그리고 옵션으로서 상기 대응하는 피크의 탐지 후에 상기 이전에 필터링된 이미지 내의 선택된 위치의 필터링된 값과 상기 비교 값 사이의 인테로게이팅 스티뮬러스에 대한 최소 응답을 나타내는 값으로 설정하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 진단 시스템.
  9. 제 8 항에 있어서, 상기 비교 입력 이미지는 상기 대응하는 입력 이미지 및 적어도 하나의 이전 입력 이미지로 이루어지고,
    상기 필터링된 값을 설정하는 수단은 상기 비교 입력 이미지 내의 상기 선택된 위치의 상기 입력 값에 대하여 평탄화 함수를 적용함으로써 상기 비교 값을 계산하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 진단 시스템.
  10. 제 4 항에 있어서,
    각각의 선택된 위치에 대하여, 동적 파라미터 이미지의 적어도 하나의 시퀀스를 생성하는 수단을 더 포함하고,
    상기 동적 파라미터 이미지 각각은 대응하는 관류 파라미터의 계산 이전에 널(null) 값, 및 상기 대응하는 관류 파라미터의 계산 이후에 상기 대응하는 관류 파라미터를 나타내는 값을 포함하는 것을 특징으로 하는 진단 시스템.
  11. 제 10 항에 있어서, 상기 동적 파라미터 이미지의 적어도 하나의 시퀀스를 생성하는 수단은 상기 대응하는 관류 파라미터가 임계값에 도달하지 않을 때 상기 대응하는 관류 파라미터의 계산 후 각각의 동적 파라미터 이미지의 각각의 선택된 위치에 대하여 상기 널 값을 유지하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 진단 시스템.
  12. 제 10 항에 있어서,
    동적 파라미터 이미지의 각각의 시퀀스에 대하여 오버레이된 이미지의 시퀀스를 생성하는 수단을 더 포함하고,
    상기 오버레이된 이미지는 대응하는 필터링된 이미지 상에 각각의 동적 파라미터 이미지를 오버레이 함으로써 생성되는 것을 특징으로 하는 진단 시스템.
  13. 제 4 항에 있어서,
    상기 필터링된 신호 각각을 모니터링하는 수단은 상기 필터링된 신호에 의한 중요 값의 도달의 인스탠트를 나타내는 도달 인스탠트를 탐지하는 수단, 및 상기 피크의 탐지의 인스탠트를 나타내는 피크 인스탠트를 탐지하는 수단을 포함하는 피크를 탐지하는 수단을 포함하고,
    상기 적어도 하나의 관류 파라미터를 계산하는 수단은 상기 피크 인스탠트에서 상기 대응하는 선택된 위치의 상기 인테로게이팅 스티뮬러스에 대한 응답을 나타내는 피크 값을 결정하는 수단을 포함하고,
    상기 필터링된 신호 각각을 모니터링하는 수단은 아마도 상기 필터링된 신호에 의해, 상기 피크 값의 사전 결정된 퍼센트인 감소 값의 도달의 인스탠트를 나타내는 감소 인스탠트를 탐지하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 진단 시스템.
  14. 제 13 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 관류 파라미터를 계산하는 수단은
    상기 피크 인스탠트와 상기 도달 인스탠트 간의 차이와, 상기 피크 값 사이의 비율에 따라 와시 인 속도를 계산하는 수단,
    상기 감소된 인스탠트와 상기 피크 인스탠트 간의 차이와, 상기 감소된 값 사이의 비율에 따라 와시 아웃 속도를 계산하는 수단, 및
    상기 와시 인 속도와 상기 와시 아웃 속도 사이의 곱을 계산하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 진단 시스템.
  15. 제 13 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 관류 파라미터를 계산하는 수단은
    상기 피크 인스탠트와 상기 도달 인스탠트 간의 차이와, 상기 피크 값 사이의 비율에 따라 와시 인 속도를 계산하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 진단 시스템.
  16. 제 13 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 관류 파라미터를 계산하는 수단은
    상기 감소된 인스탠트와 상기 피크 인스탠트 간의 차이와, 상기 감소된 값 사이의 비율에 따라 와시 아웃 속도를 계산하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 진단 시스템.
  17. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 조영제의 실질적인 파괴를 일으키기 위해 상기 신체부위에 파괴 펄스를 적용하는 수단, 및
    상기 대응하는 파괴 펄스의 적용 후, 상기 복수의 입력 신호를 제공하는 수단, 상기 복수의 필터링된 신호를 생성하는 수단, 및 필터링된 신호 각각을 모니터링하는 수단 및 피크를 탐지하는 수단의 작동을 적어도 한번 반복하는 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 진단 시스템.
  18. 데이터 프로세싱 방법으로서,
    시간에 걸쳐 조영제가 관류되는 신체부위를 나타내는 복수의 입력 신호를 제공하는 단계;
    선택된 위치의 선택된 신호로부터 복수의 필터링된 신호를 생성하는 단계;를 포함하고,
    상기 입력 신호 각각은 아마도 상기 조영제를 포함하는 상기 신체부위의 대응하는 위치의 인테로게이팅 스티뮬러스에 대한 응답을 나타내고,
    시간에 걸쳐 각각의 인스탠트에서의 상기 필터링된 신호 각각은 시간에 걸쳐 감소된 변동으로 상기 입력 신호의 추이를 따르도록 상기 인스탠트까지 상기 선택된 입력 신호의 일부분에 따라 대응하는 선택된 입력 신호로부터 생성되고,
    시간에 걸쳐 연속하는 모니터링 인스탠트에서 안정화 조건을 검증하기 위해 상기 필터링된 신호 각각을 모니터링하는 단계; 및
    상기 대응하는 선택된 위치의 상기 인테로게이팅 스티뮬러스에 대한 상기 응답 내에서 피크를 탐지하는 단계를 더 포함하고,
    상기 안정화 조건은 상기 모니터링 인스탠트와 상기 모니터링 인스탠트 이전의 적어도 하나의 인스탠트에 의해 형성되는 안정화 시간-윈도우에서 상기 필터링된 신호의 변동이 미리 결정된 범위내에 유지될 때 상기 모니터링 인스탠트에서 충족되고,
    상기 피크는 상기 안정화 조건이 충족되는 상기 모니터링 인스탠트에 따라서 탐지되는 것을 특징으로 하는 데이터 프로세싱 방법.
  19. 제 18 항에 있어서, 상기 필터링된 신호 각각을 모니터링하는 단계는
    상기 안정화 조건이 충족된 후에 모니터링을 정지하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 프로세싱 방법.
  20. 제 19 항에 있어서, 상기 필터링된 신호 각각을 모니터링하는 단계는
    상기 필터링된 신호가 상기 안정화 시간-윈도우에서 일정하게 유지되는지 여부를 각각의 모니터링 인스탠트에서 검증하는 단계를 더 포함하고,
    상기 피크를 탐지하는 단계는 상기 안정화 시간-윈도우에 의해 상기 안정화 조건이 충족되는 상기 모니터링 인스탠트 이전의 인스탠트에서 피크를 탐지하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 프로세싱 방법.
  21. 제 18 항 내지 제 20 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 대응하는 피크에 따라 각각의 선택된 위치의 관류를 나타내는 적어도 하나의 관류 파라미터를 계산하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 프로세싱 방법.
  22. 제 21 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 관류 파라미터를 계산하는 단계는
    각각의 선택된 입력 신호로부터 선형화된 입력 신호를 생성하는 단계, 및
    모니터링하는 수단에 의해 결정되는 하나 이상의 인스탠트에서의 상기 대응하는 선형화된 입력 신호에 따라 각각의 관류 파라미터를 계산하는 단계를 포함하고,
    각각의 인스탠트에서 상기 선형화된 입력 신호는 상기 인스탠트에서 상기 대응하는 선택된 위치 내의 상기 조영제의 농도에 실질적으로 비례하는 것을 특징으로 하는 데이터 프로세싱 방법.
  23. 제 18 항 내지 제 20 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 복수의 입력 신호를 제공하는 단계는 입력 이미지의 시퀀스를 제공하는 단계를 포함하고, 상기 입력 이미지 각각은 대응하는 인스탠트에서 상기 신체부위의 디지털 리프리젠테이션을 포함하고, 상기 입력 이미지 각각은 복수의 입력 값을 포함하고, 상기 입력 값 각각은 상기 대응하는 인스탠트에서 대응하는 위치의 상기 인테로게이팅 스티뮬러스에 대한 응답을 나타내고,
    상기 복수의 필터링된 신호를 생성하는 단계는 상기 입력 이미지로부터 필터링된 이미지의 시퀀스를 생성하는 단계를 포함하고, 각각의 선택된 위치에 대하여 상기 필터링된 이미지 각각은 대응하는 입력 이미지 및 적어도 하나의 이전 입력 이미지로 이루어진 선택된 입력 이미지의 세트 내의 선택된 위치의 입력 값에 따라 생성되고,
    상기 필터링된 신호 각각을 모니터링하는 단계는 각각의 선택된 위치의 필터링된 값을 모니터링하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 프로세싱 방법.
  24. 제 23 항에 있어서, 상기 필터링된 이미지의 시퀀스를 생성하는 단계는
    각각의 필터링된 이미지의 각각의 필터링된 값을, 상기 대응하는 피크의 탐지까지 상기 선택된 입력 이미지 내의 상기 대응하는 선택된 위치의 상기 인테로게이팅 스티뮬러스에 대한 최대 응답을 나타내는 값으로, 그리고 옵션으로서 상기 대응하는 피크의 탐지 이후에 상기 선택된 입력 이미지 내의 상기 대응하는 선택된 위치의 상기 인테로게이팅 스티뮬러스에 대한 최소 응답을 나타내는 값으로, 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 프로세싱 방법.
  25. 제 24 항에 있어서, 상기 각각의 필터링된 이미지의 각각의 필터링된 값을 설정하는 단계는
    상기 필터링된 값을, 상기 대응하는 피크의 탐지까지 상기 대응하는 입력 이미지를 포함하는 비교 입력 이미지의 세트 내의 상기 선택된 위치의 입력 값의 세트를 기초로 하는 비교 값과 이전의 필터링된 이미지 내의 선택된 위치의 필터링된 값 사이의 인테로게이팅 스티뮬러스에 대한 최대 응답을 나타내는 값으로, 그리고 옵션으로서 상기 대응하는 피크의 탐지 이후 상기 비교 값과 이전의 필터링된 이미지 내의 상기 선택된 위치의 필터링된 값 사이의 인테로게이팅 스티뮬러스에 대한 최소 응답을 나타내는 값으로, 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 프로세싱 방법.
  26. 제 25 항에 있어서, 상기 비교 입력 이미지는 상기 대응하는 입력 이미지 및 적어도 하나의 이전 입력 이미지로 이루어지고,
    상기 필터링된 값을 설정하는 단계는 상기 비교 입력 이미지 내의 상기 선택된 위치의 상기 입력 값에 평탄화 함수를 적용함으로써 상기 비교 값을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 프로세싱 방법.
  27. 제 21 항에 있어서, 적어도 하나의 동적 파라미터 이미지의 시퀀스를 생성하는 단계를 더 포함하고, 각각의 선택된 위치에 대하여, 각각의 동적 파라미터 이미지는 대응하는 관류 파라미터의 계산 이전에 널(null) 값을 포함하고, 상기 대응하는 관류 파라미터의 계산 이후에 상기 대응하는 관류 파라미터를 나타내는 값을 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 프로세싱 방법.
  28. 제 27 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 동적 파라미터 이미지의 시퀀스를 생성하는 단계는
    상기 대응하는 관류 파라미터의 계산 이후, 상기 대응하는 관류 파라미터가 임계값에 도달하지 않을 때, 각각의 동적 파라미터 이미지의 각각의 선택된 위치에 대한 상기 널 값을 유지하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 프로세싱 방법.
  29. 제 27 항에 있어서, 각각의 동적 파라미터 이미지의 시퀀스에 대하여 오버레이된 이미지의 시퀀스를 생성하는 단계를 더 포함하고,
    상기 오버레이된 이미지는 대응하는 필터링된 이미지 상에 각각의 동적 파라미터 이미지를 오버레이함으로써 생성되는 것을 특징으로 하는 데이터 프로세싱 방법.
  30. 제 21 항에 있어서,
    상기 필터링된 신호 각각을 모니터링하는 단계는 상기 필터링된 신호에 의해 중요 값의 도달의 인스탠트를 나타내는 도달 인스탠트를 탐지하는 단계, 및 상기 피크의 검출의 인스탠트를 나타내는 피크 인스탠트를 탐지하는 것을 포함하는 피크를 탐지하는 단계를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 관류 파라미터를 계산하는 단계는 상기 피크 인스탠트에서 상기 대응하는 선택된 위치의 인테로게이팅 스티뮬러스에 대한 응답을 나타내는 피크 값을 판정하는 단계를 포함하고,
    상기 필터링된 신호 각각을 모니터링하는 단계는 아마도 상기 필터링된 신호에 의해 감소 값의 도달의 인스탠트를 나타내는 감소 인스탠트를 탐지하는 단계를 포함하고,
    상기 감소 값은 상기 피크 값의 사전 결정된 퍼센트인 것을 특징으로 하는 데이터 프로세싱 방법.
  31. 제 30 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 관류 파라미터를 계산하는 단계는
    상기 도달 인스탠트와 상기 피크 인스탠트 간의 차이와 상기 피크 값 사이의 비율에 따라 와시 인 속도를 계산하는 단계,
    상기 감소 인스탠트와 상기 피크 인스탠트 간의 차이와 상기 감소 값 사이의 비율에 따라 와시 아웃 속도를 계산하는 단계, 및
    상기 와시 인 속도와 상기 와시 아웃 속도의 곱을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 프로세싱 방법.
  32. 제 30 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 관류 파라미터를 계산하는 단계는
    상기 도달 인스탠트와 상기 피크 인스탠트 간의 차이와 상기 피크 값 사이의 비율에 따라 와시 인 속도를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 프로세싱 방법.
  33. 제 30 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 관류 파라미터를 계산하는 단계는
    상기 감소 인스탠트와 상기 피크 인스탠트 간의 차이와 상기 감소 값 사이의 비율에 따라 와시 아웃 속도를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 프로세싱 방법.
  34. 제 18 항 내지 제 20 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 조영제의 실질적인 파괴를 일으키기 위해 상기 신체부위에 대응하는 파괴 펄스의 적용 후,
    상기 복수의 입력 신호를 제공하는 단계,
    상기 복수의 필터링된 신호를 생성하는 단계,
    상기 필터링된 신호 각각을 모니터링하는 단계 및
    피크를 탐지하는 단계를 적어도 한번 반복하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 프로세싱 방법.
  35. 컴퓨터 프로그램이 시스템 상에서 실행될 때 청구항 제 18 항 내지 제 20 항 중 어느 하나의 방법의 단계를 데이터 프로세싱 시스템이 수행하게 하는 코드 수단을 포함하는 컴퓨터 프로그램를 저장하고 있는 컴퓨터 판독 기록매체.
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