KR102459053B1 - 환경에서 유체 흐름을 감지하기 위한 초음파 시스템 - Google Patents

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Abstract

환경에서 유체 흐름(fluid flow)을 감지하기 위한 초음파 시스템(Ultrasonic system)
본 발명은 환경에서 유체 흐름을 검출하기 위한 초음파 시스템에 관한 것으로, 에코 신호(echo signal)의 수신 및 환경의 초음파 음향조사(insonification)를 위해 구성된 프로브(probe), 일련의 이미지들을 구축하도록 구성되는 제어 장치(control device)를 포함한다. 에코들로부터 수신된 신호에 기초하여, 시간적 고역 통과 필터에 의해 이미지들을 필터링하고, 2개의 연속적인(successive) 이미지들 사이에 흐름의 국부 변위를 2개의 이미지들로부터 추출된 블록들 사이에 유사성(similarity)을 최대화하여 결정한다. 본 발명은 또한 환경에서 유체 흐름을 검출하기 위한 초음파 방법에 관한 것이다.

Description

환경에서 유체 흐름을 감지하기 위한 초음파 시스템{Ultrasonic system for detecting fluid flow in an environment}
본 발명은 일반적으로 초음파(ultrasound)에 관한 것이다. 보다 구체적으로는, 본 발명은 예를 들어 의료용 초음파(medical ultrasound) 조사(investigation)를 위한, 초음파 시스템들(ultrasonic systems)에 관한 것이다. 본 발명은 특히, 예를 들어 혈류(blood flow)의 방향을 자동적으로(automatically) 결정하기 위해, 환경에서 유체 흐름을 검출하기 위한 초음파 시스템들에 관한 것이다.
선행 기술에서 알려진 바와 같이, 초음파 시스템은 혈류 속도의(또는 다른 액체의) 측정 동안 도플러 각도(Doppler angle)를 결정하는데 사용될 수 있다. 도플러 각도는 흐르는 혈액의 속도 벡터 및 초음파 빔(ultrasound beam)의 축(axis) 사이의 각도이다. 도플러 방법은 일정한 속도(constant rate) 펄스 반복 주파수(Pulse Repetition Frequency, PRF)에서 방출된(released) 복수의 펄스들로부터 평균 주파수 fDoppler를 측정하고, 도플러 공식(Doppler formula)로부터 빔의 축 상에 투영된(projected) 속도 Vz를 추론하기 위해 도플러 공식을 사용하는 것으로 구성된다. Vz = c0 * fDoppler / f0 / 2 여기서 c0 는 소리의 속도이고, f0 는 전송된 음향파(acoustic wave)의 중심 주파수이다. 게다가, 절대 속도(absolute speed) Va = Vz / cos(Doppler angle) 가 계산될 수 있다. 그러나, 고전적(classical) 도플러 방법에서, 도플러 스펙트럼(Doppler spectrum)의 스케일(scale)은 단일 영역(예를 들어, 샘플링 볼륨(sampling volume)) 및 따라서 단일 빔에서 결정된다.
이 경우, 사용자는 도플러 방법을 적용하기 위하여 초음파 이미지에서 샘플링 볼륨을 수동으로(manually) 식별하고 선택해야 한다. 따라서, 각도는 혈류의 방향의 자동적 추정을 허용하지 않는 펄스 도플러(Pulsed Doppler, PD) 모드에서 사용자에 의해 수동으로 위치되어야 한다. 예를 들어, 사용자는 그레이 스케일(grayscale) 초음파 이미지를 검사(inspect)함으로써 혈관(vessel)의 방향을 시각적으로 결정하고 그 후 사용자 인터페이스를 통해 추정된 흐름의 방향을 표시한다.
예를 들어, US 6,618,493 B1은 1 < K < N 으로(종래의 컬러 도플러(color Doppler)에 상응하는 K =1으로) N의 패킷 크기(packet size)로부터 K 스펙클 이미지들("레이더(radar)")을 생성(평면파 음향조사 허용(allow)처럼)하는 것을 제시한다. 정지된 조직(stationary tissue)을 삭제(cancel)하는 매트릭스 형(matrix-type) 시간적 고역 통과 필터(temporal high-pass filter)의 적용은, 종래의(conventional) 컬러 도플러 이미징(color Doppler imaging)에 비교하여 일반적으로(typically) 인자 K만큼 증가된 속도로 컬러 파워 이미징(Color Power Imaging)의 이미지들을 사용자에게 디스플레이(display)하는 것을 가능하게 한다. 이 속도는 또한 측면으로(laterally) 움직(move)이는 스펙클(speckle)의 "흐름"을 보여주는 것을 가능하게 한다.
미국 특허 출원 US 2004/0249284 A1은 2개의 초음파 빔들을 사용함으로써 속도 벡터를 획득하여 속도의 2개의 도플러 프로젝션들(Doppler projections)을 획득 가능하게 하고, 따라서 이미징 평면(imaging plane)에서 도플러 각도를 결정하는 방법을 기술한다.
더욱이, WO 2013/059659는 도플러 벡터를 이미징하기 위한 비 집속(non-focused)(평면의(planar)) 음향조사들을 사용하는 것, 프로젝션들을 평가하기 위해 상이한 각도들을 사용하는 것, 및 도플러 벡터를 계산하기 위해 이들 프로젝션들을 결합하는 것을 제시한다. 또한, 단일 각도가 사용될 수 있고 그 후 시공간 맵(space-time map) F(p.t)를 계산하기 위해 고역 통과 필터가 사용될 수 있으며, 여기서 p는 이미지의 픽셀들을 나타낸다. F(p,t)의 공간적 구배(spatial gradient)를 사용하는 방법은 날짜(date) t 의 각 포인트(point) p에서 속도 벡터를 계산하는 것에 사용된다.
더욱이, US 9247927 B2는 도플러 방법을 사용하여 액체(liquid)의 흐름을 시각화(visualize)하기 위한 프로세서를 포함하는 다른 초음파 시스템(ultrasonic system)을 기술한다.
또한, 필터링되지 않은(unfiltered) B 모드 데이터(B-mode data)에 대한 스펙클 추적(tracking)의 2개의 방법들을 비교하는 것이 제시된다: 공간 상호상관 지수(spatial intercorrelation index)를 최대화하는 소위(so-called) 표준 방법 및 절대차들의 합(sum of absolute differences, SAD)을 최소화하는 빠른 방법, 예를 들어:
Bohs, L. N., & Trahey, G. E. (1991). A novel method for angle independent ultrasonic imaging of blood flow and tissue motion.　IEEE Transactions on Biomedical Engineering,　38(3), 280-286.
다음 간행물(publication)은, ("고역 통과 필터를 적용한 후") 벽 필터(wall filter)의 다운스트림(downstream)에서 강도(intensity)가 계산되는, 후보 변위(candidate displacement)의 t+1/PRF에서 윈도우의(its) 윈도우 오프셋 및 t에서 윈도우 상에서 SAD를 최소화함으로써 스펙클 추적 방법(speckle tracking method)을 사용한다. 펄스들은 여기에 집중되고(focused), 2개의 연속적인 획득들(acquisitions) 사이에 너무 많은 역상관(decorrelation)을 피하는데 필요한 속도를 보장(ensure)하기 위해 B 모드와 비교하여 라인 밀도(line density)가 감소된다:
Swillens, A., Segers, P., Torp, H., & Lovstakken, L. (2010). Two-dimensional blood velocity estimation with ultrasound: speckle tracking versus crossed-beam vector Doppler based on flow simulations in a carotid bifurcation model. IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control, 57(2), 327-339.
본 발명은 앞서 언급된(aforementioned) 결점들(drawbacks)의 전부 또는 일부를 극복하고, 특히 초음파 이미지(ultrasound image)에서 하나 이상의 혈관들에서 혈액의 흐름의 방향의 자동의 추정(automatic estimation)을 허용하는 것을 목표로 한다.
이것을 위하여, 본 발명은 환경에서 유체 흐름(fluid flow)을 검출하기 위한 초음파 시스템에 있어서,
에코 신호(echo signal)의 수신 및 환경의 초음파 음향조사(insonification)를 위해 구성된 프로브(probe),
에코들로부터 수신된 신호에 기초하여 일련의 이미지들을 빌드(다시 말해 "재건(rebuild)" 또는 "구축(construct)")하고, 시간적 고역 통과 필터(temporal high-pass filter)로 이미지들을 필터링하며, 2개의 연속적인(successive) 이미지들 사이에 흐름의 국부 변위를 2개의 이미지들로부터 추출된 블록들 사이에 유사성(similarity)을 최대화하여 결정하도록 구성되는 제어 장치(control device)
를 포함하는 초음파 시스템을 제공한다.
따라서, 이러한 제어 장치로 인해, 초음파 이미지에서 하나 이상의 혈관들 내 혈액의 흐름의 방향이 자동적으로 추정될 수 있다. 특히, 시스템에 의해 구현된 방법은 도플러 각도가 예를 들어 자동적으로 결정되는, 속도 스펙트럼들(speed spectrums)을 디스플레이 가능하게 한다.
더욱이, 본 발명에 따른 시스템은 시스템에 의해 검사된(examined) 환경의 임의의 포인트(point)에서 도플러 스펙트럼들을 추정하는 것을 가능하게 한다. 이는 여러 혈관들(several vessels)의 혈류의 방향을 동시에 추정될 수 있도록 허용한다. 이에 비해, 전술한 바와 같은 종래의 도플러에서, 도플러 스펙트럼의 스케일은 단일 영역(샘플링 볼륨(sampling volume))에서 결정되며, 사용자는 초음파 이미지에서 이 볼륨(volume)을 식별하고 수동으로(manually) 선택해야 한다.
특히, 시스템은 이미지에서 복수의 요소들(elements)(예를 들어, 혈관들(blood vessels) 상에 각도들의 평가(evaluation)를 허용한다.
따라서, 추정된 각도들의 불확실성을 평가(assess)하는 것이 가능하며, 이는 측정의 정확성 및/또는 분산(variance)을 평가하는데 유용하다.
유리하게는, 개시된 방법은 펄스들의 각도들의 세트 및 큰 애퍼처(large aperture)에 의해 형성된 코히어런트 이미지(coherent image)와 동등한 공간 해상도(spatial resolution)를 획득 가능하게 하고, 따라서 이는 수신을 위해 서브 애퍼처(sub-aperture)를 사용함으로써 획득된 것 보다 낫다.
게다가, B 모드 데이터(B-mode data) 상에서 "스펙클 추적(speckle tracking)"으로 알려진 공지된 방법들(known methods)과 비교하여, 본 발명에 따른 시스템은 유리하게 혈류에 보다 민감(sensitive)하다. 도플러 데이터(Doppler data)는 예를 들어 정지된 조직들의 억제기(suppressor) 및 혈류의 선택적 벽 필터(wall filter)에 의해 필터링될 수 있으며,
게다가, 본 발명에 따른 시스템에 의해 이용 가능한 방법은, 절대 속도 값이 모두 클수록 도플러 각도가 커지며, 진폭의 속도는 도플러 각도의 코사인의 역수에 비례하기 때문에, 다른 알려진 도플러 방법들보다, 특히 도플러 각도가 큰 경우 (및 따라서 프로젝션 오차(projection error)가 크다) 다수의 빔들(multiple beams)로 절대 속도(absolute speed)를 측정하는 것이 우수하다. 예를 들어, 검사된 혈관이 초음파 이미지 상에서 수평인 경우, 및 도플러 빔들이 거의 수직인 경우(변환기 요소들의 지향성(directivity) 및 따라서 신호대 잡음비(signal-to-noise ratio)로 인해) 도플러 각도(들)는 크고, 및 각도의 불확실성으로 인한 절대 속도 상에 오차는 높다.
시스템은 간(liver)과 같은 새로운 임상 진단 지표들(clinical diagnostic indices)을 계산하는 것을 가능하게 한다 (예를 들어, 여러 혈관들(several vessels)들 상에 복수의 각도들을 특성화함으로써 간 관류(liver perfusion)의 등방성(isotropy)/이방성(anisotropy) 평가).
이미지들은 시간적 고역 통과 필터에 의해 필터링 될 수 있으며, 예를 들어 정지된 환경(stationary environment)에서 발생한 신호를 제거하는 것이 가능하게 한다.
2개의 블록들 사이에 유사성(similarity)은 예를 들어 두 블록들 사이에 공간적 상호상관(spatial intercorrelation)에 의해 표현될 수 있다.
환경은 정지(stationary) 또는 준 정지(quasi-stationary)일 수 있다. 환경은 조직, 예를 들어, 장기(예를 들어, 간) 또는 근육 일 수 있다.
블록들은 2개의 이미지들 중 제1 이미지에서 적어도 하나의 제1 기준 블록(reference block) 및 2개의 이미지들 중 제2 이미지에서 동일한 크기(size)를 갖는 적어도 하나의 제2 비교 블록(comparison block)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 블록 매칭 알고리즘은 2개의 블록들이 될 수 있는 것을 최적으로(optimally) 결정하여 적용될 수 있다. 실제로, 이 알고리즘은 2개의 이미지들 사이에 유사한 블록들을 찾는(locate) 것을 가능하게 한다.
유사성은 예를 들어, 제2 이미지에서 제1 블록을 찾기 위해, 제2 블록의 위치를 최적화(변경)함으로써 최대화될 수 있다.
제어 장치는 결정된 국부 변위에 기초하여 유체의 평균 각도 및/또는 평균 속도를 계산하도록 구성될 수 있다.
각도는 예를 들어 프로브(probe)의 기준 축(reference axis)에 대해 정의될 수 있다.
고역 통과 필터는 고역 통과 무한 임펄스 응답 필터(high-pass infinite impulse response filter), 또는 미리 정의된 서브 스페이스(supspace) 상에 직교 프로젝션(orthogonal projection)의 매트릭스 필터(matrix filter)를 포함할 수 있다.
흐름의 국부 변위를 결정하는 것은 각 픽셀에서 국부 변위의 각도를 계산하는 것을 포함할 수 있다.
흐름의 국부 변위를 결정하는 것은 이미지를 동질 영역들로 분할하는 것을 포함할 수 있다. 각각의 영역들은 유체를 운반하는 채널에, 예를 들어 혈관에, 상응할 수 있다.
결과적으로, 제어 장치는 이미지들에서 동질 영역들(homogeneous regions)을 분할(segmenting)함으로써 유체를 운반(carry)하는 환경에서 하나 이상의 채널들을 검출하도록 구성될 수 있다.
제어 장치는 각각의 채널들에 대한 유체의 평균 각도 및/또는 평균 속도를 계산하도록 구성될 수 있다.
분할(segmentation)은 고역 통과 필터링된 신호들의 진폭 및/또는 평균 주파수 상에 미리 정의된(predefined) 결정 규칙(decision rule)에 기초할 수 있다.
흐름의 국부 변위를 결정하는 것은 예를 들어 2개의 연속적인 이미지들 사이에 유사한 블록들을 찾음(locate)으로써, 블록 매칭 알고리즘의 사용을 포함할 수 있다. 블록 매칭 알고리즘은 예를 들어 미리 정의된 블록 크기 및 미리 정의된 픽셀 진행 단계를 사용할 수 있다.
블록 매칭 알고리즘은 2개의 연속적인 필터링된 이미지들의 2개의 윈도우들(windows) 사이에 공간적 상호상관을 최대화하도록 구성될 수 있다.
블록 매칭 알고리즘은 픽셀들의 세트(예를 들어, 채널에서 픽셀들의 세트)에서 국부 변위를 결정하기 위해, 2개의 연속적인 이미지들 사이에 필터링된 도플러 신호들(Doppler signals)의 포락선의 증가 함수(increasing function)를 사용할 수 있다.
블록 매칭 알고리즘은 픽셀들의 세트(예를 들어, 채널에서 픽셀들의 세트)에서 국부 벡터 변위를 결정하기 위해 2개의 연속적인 이미지들 사이에 필터링된 신호들의 포락선을 사용하도록 구성될 수 있다.
블록 매칭 알고리즘은 다음 알고리즘들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다:
- 2차원(2D) 공간적 상호상관 함수를 추정하고 그 후 2차원 공간적 상호상관 함수를 최대화하기 위한 시간적 및/또는 공간적 평균화(averaging), 및
- 절대차들(absolute differences)의 합 함수의 최소화(minimization), 및
제어 장치는 픽셀들의 세트(예를 들어, 채널에서 픽셀들의 세트) 상에 결정된 국부 변위에 기초하여 흐름의 각도의 원형 분산을 계산하도록 구성될 수 있다.
픽셀 세트는 채널에서 픽셀들의 세트이거나 이미지들 상에서 채널을 형성하는 픽셀일 수 있다.
프로브는 예를 들어 초당 적어도 500 펄스들의, 보다 바람직하게는 초당 적어도 3000 펄스들의, 속도로 초고속 음향조사(ultra-fast insonification)를 위해 구성될 수 있다.
프로브는 상이한 각도들에서 음향조사를 위해 구성될 수 있다.
프로브는 일련의 가변적 소스 포인트들(variable source points)로부터 발사하는 초음파 원통파(ultrasonic cylindrical wave) 또는 가변적 각도들로부터 발사(fire)하는 초음파 평면파(ultrasonic plane wave)의 음향조사를 위해 구성될 수 있다.
제어 장치는 예를 들어 적어도 500Hz, 보다 바람직하게는 예를 들어 적어도 3000Hz의 전형적인 발사 반복률(repetition rate)를 위해 일련의 복조된 기저대역(baseband) 이미지들을 구축하도록 구성될 수 있다.
프로브는 초음파 변환기들(ultrasonic transducers)의 어레이 및/또는 초음파 변환기들의 어레이를 포함할 수 있다.
본 발명은 또한 환경에서 유체 흐름을 검출하기 위한 초음파 방법을 제공하며, 다음 단계들을 포함한다:
- 환경으로 초음파 음향조사하고 에코 신호를 수신하는 단계,
- 에코들로부터 수신된 신호를 기초로 일련의 이미지들을 빌딩(building)하는 단계,
- 시간적 고역 통과 필터에 의해 이미지들을 필터링하는 단계, 및
2개의 연속적인 이미지들 사이에 흐름의 국부 변위를 2개의 이미지들로부터 추출된 블록들 사이에 유사성을 최대화하여 결정하는 단계.
비 한정적인 예시로만 제공되며, 첨부 도면들을 참조하여 제조되는 본 발명의 특징들 및 장점들은 다음의 설명을 읽을 때 나타날 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 초음파 시스템의 구조(architecture)의 개략도(schematic view)이다.
도 2는 본 발명에 따른 환경에서 유체 흐름(fluid flow)을 결정하기 위해 구축된 초음파 데이터를 처리(process)하기 위한 방법의 개략도이다.
도 3은 시간 t에서 혈관(vessel)에서 결정된 블록의 예시를 개략적으로 설명한다.
도 4는 시간 t+1/PRF에서 도 3의 블록의 국부 변위(local displacement)의 계산(calculation)을 개략적으로 설명한다.
도 5는 도 4의 블록의 국부 변위로부터 발생한 국부 속도(local speed)의 계산을 개략적으로 설명한다. 즉, 도 5는 도 3 및 도 4에 설명된 2개의 윈도우들(windows) 사이에 상호상관 함수(intercorrelation function)를 개략적으로 설명한다.
도 6은 국부 속도들 및 각도들의 계산의 예시를 개략적으로 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 초음파 시스템(1)의 구조의 개략도이다. 시스템(1)은 특히 전자 디스플레이 시스템(electronic display system)일 수 있고, 시스템(1)은 예를 들어 의료용 초음파 조사(medical ultrasound investigation) 동안 도플러 각도(Doppler angle)를 결정하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 시스템(1)은 혈류의 방향을 자동적으로 추정할 수 있다.
시스템(1)은 환경의 초음파 음향조사(I) 및 에코 신호(E)의 수신을 위해 구성되는 프로브(3)를 포함한다. 프로브(3)는 초음파 변환기들(ultrasound transducers)의 매트릭스 및/또는 초음파 변환기들의 어레이(array)를 포함할 수 있다.
게다가, 시스템은 프로브(3)을 사용하여 일련의 환경의 이미지들을 캡처(capture)할 수 있고, 프로브(3)와 결합된 제어 장치(2)를 포함한다. 사용의 예시에서 장치(2)는, 에코들로부터 수신된 신호에 기초하여 이미지들의 시퀀스(sequence)를 구축(또는 재구축)하고, 시간적 고역 통과 필터에 의해 이미지들을 필터링(filtering)하며, 2개의 연속적인(successive) 이미지들 사이에 흐름의 국부 변위(local displacement)를 2개의 이미지들로부터 추출된 블록들 사이에 유사성을 최대화함으로써 결정할 수 있다. 유리하게는, 장치는 따라서 프로브를 사용하여 획득된 초음파 이미지들 중 하나에서 하나 이상의 혈관들 내에서 액체(예를 들어, 혈액)의 흐름의 방향을 자동적으로 추정할 수 있다. 특히, 본 개시에 따른 장치는 도플러 각도가 예를 들어 자동적으로 결정되는, 속도 스펙트럼들(speed spectrums)을 디스플레이 가능하게 한다.
더욱이, 시스템은 제1 스크린(4) 및 선택적으로(optionally) 터치 스크린(touchscreen)일 수 있는 다른 제2 스크린(5)을 포함할 수 있다. 스크린(5)는 원터치(one-touch) 또는 멀티터치(multi-touch) 스크린 일 수 있다. 적어도 하나의 스크린들은 속도 스펙트럼들(speed spectrums)을 디스플레이 할 수 있다.
개시된 시스템은 다음 단계들을 수행할 수 있다:
1. 상이한 각도들(일반적으로 예를 들어, 3개의 각도들, 예를 들어 9000Hz에 대한 속도로 음향조사)에서 초음파 평면파들 또는 상이한 소스 포인트들(source points)에서 원통형 초음파들(cylindrical ultrasonic waves)에 의한 환경의 음향조사(바람직하게는 매우 빠른) 및 프로브(3)에 의한 수신, 그 후,
다음 단계들은 제어 장치(2)에 의해 수행된다.
2. 예를 들어 3000Hz의 전형적인 PRF 속도에 대한 일련의 IQ 이미지들의 구축
3. 정지된 조직들로부터 생겨난 신호를 제거하기 위해 벽 필터(wall filter)로 필터링
4. 픽셀들의 세트(블록들의 중심들인)에서 국부 변위를 결정하는 2개의 연속적인 순간들(successive instants) 사이에 필터링된 도플러 신호들의 포락선을 사용하여 블록 매칭(block-matching)
5. (선택적인) 국부 변위의 각도의 각 픽셀에서 계산, 및
6. (선택적인) 평균 각도(1개의 혈관 영역으로 제한되는 공간적 평균), 평균 속도, 및/또는 평균 속도 벡터의 각 혈관 상에 계산
단계 2 내지 단계 6은 도 2의 콘텍스트(context)에서 더 상세하게 기술될 것이다.
도 2는 본 발명에 따른 환경에서 유체 흐름을 결정하기 위해 구축된 초음파 데이터를 처리하는 방법의 개략도이다. 방법은 다음 단계들 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
단계 S1에서, 에코 신호에 기초하여 구축된 일련의 이미지들이 획득된다. 이 단계는 다음의 하위 단계들을 포함할 수 있다.
- 초음파 변환기들의 매트릭스 또는 어레이에 의해 방출(emit)되는 가변적인 어피스들(apices)(파면(wavefront)들의 곡률의 중심)을 갖는 초음파 원통파들(ultrasonic cylindrical waves)의 또는 가변적 각도들로부터 초음파 평면파들의 일련의 EL 펄스들(succession of EL pulses)에 의한, 예를 들어 0.5 내지 10kHz의 전형적인 PRF 속도에서 환경의 주기적 음향조사
- 환경에 의해 후방 산란(backscatter)된 파동들의 수신 및 샘플링 (증폭 및 관련된 필터링)
- 일련의 복합 이미지들(complex images) IQ(z,x,t)을 획득하기 위하여, 각도들 또는 어피스들(apices) 상에서 간섭성의 합(coherent summation), 복수의 복조된 이미지들(demodulated images)의 구축, 여기서 슬로우 시간(slow time)은 주파수 PRF에서 샘플링되고, 획득된 복조된 이미지들의 수는, 앙상블 길이(Ensemble Length) 또는 "패킷 크기(packet size)"인, EL에 의해 지정된다.
단계 S2에서, 이미지들은 고역 통과 필터(예를 들어, 시간적 "벽 필터")에 의해 필터링된다. 이 단계는 다음의 하위 단계들을 포함할 수 있다.
- 새로운 시퀀스 WFIQ(z,x,t)를 획득하기 위해 고정된(fixed) 또는 준 고정된(quasi-fixed) 에코들의 제거를 위한 이미지 시퀀스의 고역 통과 ("벽(wall)") 필터링. 이 필터링은 EL * EL 픽셀 종속 변환 매트릭스(pixel-dependent transformation matrix)의 형태로 특징되는 선형 연산의 형태를 취할 수 있습니다.
Figure 112020078400397-pat00001
(eq. 1)
M(z,x)는 유한 또는 무한 임펄스 응답을 갖는 불변 선형 필터(invariant linear filter)의 임펄스 응답으로부터 획득할 수 있거나, C EL(고정 차수(fixed order) 위의 다항식들의 차수들, 삼각 다항식들 등)의 서브 스페이스 상에 프로젝션 매트릭스로 정의될 수 있으며, 이 서브 스페이스(subspace)는 흐르는 혈액의 초음파 에코들을 특징화한다. M(z,x)는 픽셀 (z,x) 와 함께 가변적(variable)이거나 이미지에서 일정할 수 있다.
단계 S3에서, 평균 속도 맵(map) 및 평균 진폭 맵이 계산된다. 이 단계는 다음의 하위 단계들을 포함할 수 있다.
- 벡터 [WFIQ(z,x,1) ... WFIQ (z,x,EL)] 로부터 좌표들 (z,x)의 각 픽셀에서 평균 진폭 CPI(z,x) (컬러 파워 이미지) 및 평균 주파수 CFI(z,x) (컬러 흐름 이미지)의 추출. 이 평균 주파수 및 이 평균 진폭은 예를 들어 다음 관계들(relationships)로부터 계산될 수 있다. (*는 복소 공액(complex conjugate)을 나타내며, arg는 복소수의 [-pi, pi]에 대한 아규먼트(argument)를 나타낸다):
[Math. 1]
Figure 112020078400397-pat00002
(eq. 2)
Figure 112022051494539-pat00011
(eq. 3)
그런 다음 따라서 획득된 2개의 CFI 및 CPI 맵들은 혈관들을 라벨링하고 분할하는 것을 가능하게 하는데 사용된다. | CFI (z, x) | 및 CPI (z, x)가 클수록, (z,x)가 혈관에 있을 확률이 큽니다.
단계 S4에서, 혈관(예를 들어, 혈관(blood vessel))가 평균 속도 맵에 배치된다. 이 단계는 다음 단계를 포함할 수 있다:
- CPI 및 CFI의 값들에 따라 동질 영역들 Lk, k=1 ... Nk (하나의 픽셀로 감소될 수 있음)로의 분할(segmentation)하는 단계, 각각의 영역들은 혈관과 상응함. 사용될 수 있는 분할 방법은 CPI 이미지를 미리 정의된 임계값들(thresholds) 위의 | CFI (z, x) | 및 CPI 값 (z,x)를 포함하는 관련된 구성요소들로 나누는 것이다.
단계 S5에서, 예를 들어 블록 매칭 알고리즘을 사용하여, 혈관(예를 들어, 혈관(blood vessel))에서 각각의 픽셀에 대한 국부 변위가 결정된다. 이 단계는 다음의 하위 단계들을 포함할 수 있다:
- 각 동질 영역 Lk의 각 픽셀 (z,x), 및 시간 쌍 t1<t2에 대해, 국부 속도 벡터 v = (dz, dx)*1/(t1-t2)의 계산은 아래와 같이 정의된 상관 지수 C(dz, dx)를 최대화함으로써 수행될 수 있다.
[Math. 2]
Figure 112020078400397-pat00004
여기서 "윈도우(window)"는 (z,x)에서 크기(size)가 미리 정의된, (z,x)에 중심이 있는 윈도우를 지시한다.
도 5의 예시에서 나타난 바와 같이, t2 - t1이 일정하도록 쌍(pairs) t1 및 t2를 고려하여, 상관 지수(correlation index)는 시간 t1 및 t2에 걸쳐 및 공간적으로 둘 다로(both) 이 값들을 평균화(averaging)함으로써 더 강인하게(robustly) 추정될 수 있다.
도 6에서 예시에서 도시된 바와 같이, 최대화된(maximized) 상관 지수(correlation index)가 미리 정의된 임계 값을 초과하지 않는 경우, 국부 변위의 추정치(예를 들어, 도 6에 지시된 각 화살표(arrow))는 열등 품질(poor quality)일 수 있고, 국부 속도 [Vz(z,x) Vx(z,x)]는 예를 들어 특정 통계들(certain statistics)의 계산을 위해 다음에서 고려되지 않을 수 있다. 따라서, 미리 정의된 임계 값은 이상값들(outliers)을 제거함으로써 평균 속도 및 각도의 추정을 유리하게 개선시킨다.
선택적인 단계 S6에서, 각각의 동질 영역 Lk에 대해, 원형 분산(circular variance) vark 뿐만 아니라 평균 각도 계산 αk도 추출될 수 있다. 이러한 값들은 예를 들어 다음 공식들을 사용하여 계산될 수 있다:
e(z,x) = [Vx(z,x) + i Vz(z,x)] / |Vx(z,x) + i Vz(z,x)| (eq. 4)
αk = arg(<e(z,x)>k) (eq. 5)
vark = 1 - |<e(z,x)> k |, (eq. 6)
여기서, 평균화 <>k는 동질 영역 Lk 상에 배치된다.
이 컨텍스트(context)에서, 예시는 도 3 내지 도 6에서 도시된다.
도 3 및 도 4는 시간 t에서 혈관에서 결정된 블록의 예시 및 시간 t+1/PRF에서 블록의 국부 변위의 계산을 개별적으로(respectively) 개략적으로 도시한다. 특히, 도 3은 시간 t1에서 포인트에서 경사진 혈관(inclined vessel)의 도플러 이미지(Doppler image)의 진폭의 이미지를 도시한다. 흰색 사각형(white rectangle)은 선택된 크기의 윈도우 F1(즉, 예를 들어 블록 매칭 알고리즘에 의해 결정된 블록)을 나타낸다. 도 4는 예를 들어 시간 t2 = t1 + 5.7ms(또는 다른 미리 정의된 값)에서 포인트에서 경사진 혈관의 도플러 이미지의 진폭의 이미지를 도시한다. 흰색 사각형은 F1 및 오프셋 윈도우(offset window) 사이의 공간적 상관관계를 최대화하는 윈도우 F2(dz, dx)를 나타낸다. F1의 중심에서 평가된 변위는 흰색 벡터(white vector)와 상응한다.
도 5는 도 4의 블록의 국부 변위로부터 발생한 국부 속도의 계산을 개략적으로 도시한다. 즉, 도 3 및 도 4에 설명된 2개의 윈도우들(windows) 사이에 상호상관 함수(intercorrelation function)이다. 특히, 도 5는 F1 및 F2 (dz, dx) 사이의 공간적 상호상관(spatial intercorrelation)(및 그것의 레벨 라인들(level lines))의 이미지를 도시한다. 공간적 상호상관은 예를 들어 0.97의 지수에 대해 예를 들어 dx = 3.4mm 및 dz = 0.3mm 에 의해 최대화된다. 공간적 상호상관은 F1의 중심에서 t1 및 t2 사이의 변위 벡터(displacement vector)의 추정값(estimator)이다.
도 6은 국부 속도들 및 각도들의 계산의 예시를 개략적으로 도시한다. 특히, 도 6은 경사진(inclined) 혈관의 픽셀 그리드(pixel grid) 상에 계산된 속도 벡터들의 이미지를 도시한다.

Claims (16)

  1. 환경에서 유체 흐름을 검출하기 위한 초음파 시스템에 있어서,
    에코 신호의 수신 및 상기 환경의 초음파 음향조사(insonification)를 위해 구성된 프로브; 및
    에코들로부터 수신된 상기 신호에 기초하여 이미지들의 시퀀스를 빌드(build)하고, 시간적 고역 통과 필터(temporal high-pass filter)로 상기 이미지들을 필터링하며, 2개의 연속적인(successive) 이미지들 사이에 상기 흐름의 국부 변위를 상기 2개의 연속적인 이미지들로부터 추출된 블록들 사이에 유사성(similarity)을 최대화하여 결정하도록 구성되는 제어 장치
    를 포함하는,
    환경에서 유체 흐름을 검출하기 위한 초음파 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 블록들은 상기 2개의 연속적인 이미지들 중 제1 이미지에서 적어도 하나의 제1 기준 블록(reference block) 및 상기 2개의 연속적인 이미지들 중 제2 이미지에서 동일한 크기(size)를 가지는 적어도 하나의 제2 비교 블록을 포함하고,
    상기 유사성은 상기 제2 비교 블록의 위치를 최적화(optimize)하여 최대화되는,
    초음파 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제어 장치는,
    상기 결정된 국부 변위에 기초하여 상기 유체의 평균 속도 및 평균 각도 중 적어도 하나를 계산하도록 구성되며,
    상기 각도는 상기 프로브의 기준 축(reference axis)에 대하여 정의되는,
    초음파 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 고역 통과 필터는,
    고역 통과 무한 임펄스 응답 필터(infinite impulse response filter), 또는 미리 정의된 부분 공간(subspace)상의 직교 프로젝션(orthogonal projection)의 매트릭스 필터를 포함하는,
    초음파 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 흐름의 상기 국부 변위의 상기 결정은,
    각 화소(pixel)에서 상기 국부 변위의 각도를 계산하는 단계를 포함하는,
    초음파 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 제어 장치는 상기 이미지들에서 동질 영역들(homogeneous regions)을 분할(segmenting)함으로써 상기 유체를 운반(carry)하는 상기 환경에서 하나 이상의 채널들을 검출하도록 구성되고,
    상기 제어 장치는 상기 채널들의 각각에 대하여 상기 유체의 평균 속도 및 평균 각도 중 적어도 하나를 계산하도록 구성되는,
    초음파 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 분할(segmentation)은 신호들의 평균 주파수 및 진폭 중 적어도 하나 상에 미리 정의된 결정 규칙(decision rule)에 기초하고, 상기 신호들은 고역 통과 필터링된 이미지들의 상기 시퀀스를 구성하는,
    초음파 시스템.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 흐름의 상기 국부 변위의 상기 결정은, 2개의 연속적인 이미지들 사이에 유사한 블록들을 찾아서(locate) 블록 매칭 알고리즘(block-matching algorithm)의 사용을 포함하는,
    초음파 시스템.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 블록 매칭 알고리즘은 2개의 연속적인 필터링된 이미지들의 2개의 윈도우들(windows) 사이에 공간적 상호상관(spatial intercorrelation)을 최대화하도록 구성되는,
    초음파 시스템.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 블록 매칭 알고리즘은,
    화소들의 세트에서 국부 변위를 결정하기 위해, 2개의 연속적인 이미지들 사이에 필터링된 도플러 신호들(Doppler signals)의 포락선(envelope)의 증가 함수(increasing function)를 사용하는,
    초음파 시스템.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 블록 매칭 알고리즘은,
    화소들의 세트에서 국부 벡터 변위(local vector displacement)를 결정하기 위해, 2개의 연속적인 이미지들 사이에 필터링된 도플러 신호들의 포락선을 사용하도록 구성되는,
    초음파 시스템.
  12. 제8항에 있어서,
    상기 블록 매칭 알고리즘은,
    2차원 공간적 상호상관 함수를 추정하고 그 후 상기 2차원 공간적 상호상관 함수를 최대화하기 위하여 시간적 및 공간적 평균화(averaging), 및 절대 차들(absolute differences)의 합 함수의 최소화의 알고리즘들 중 적어도 하나를 포함하는,
    초음파 시스템.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 제어 장치는,
    화소들의 세트에 걸쳐(over) 결정된 상기 국부 변위에 기초하여 흐름의 각도의 원형 분산(circular variance)을 계산하도록 구성되는,
    초음파 시스템.
  14. 제10항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 화소들의 세트는,
    채널 내의 화소들의 세트인,
    초음파 시스템.
  15. 제1항에 있어서,
    상기 프로브는,
    초당 적어도 500 펄스들의 속도(rate)로 초고속 음향조사(ultra-fast insonification), 상이한 각도들에서 음향조사, 및 가변적 각도들로부터 발사(fire)하는 초음파 평면파들(ultrasonic plane waves)의 또는 가변적 소스들(sources)로부터 발사하는 초음파 원통파들(ultrasonic cylindrical waves)의 일련의 펄스들(a succession of pulses)로 음향조사 중 적어도 하나를 위해 구성되고,
    상기 제어 장치는, 적어도 500Hz의 펄스들의 반복률(repetition rate)을 위해 일련의 복조된 기저대역(baseband) 이미지들을 구축하도록 구성되는,
    초음파 시스템.
  16. 환경에서 유체 흐름을 검출하기 위한 초음파 방법에 있어서,
    상기 환경으로 초음파 음향조사하고 에코 신호를 수신하는 단계,
    에코들로부터 수신된 상기 신호를 기반으로 일련의 이미지들을 구축하는 단계,
    시간적 고역 통과 필터로 상기 이미지들을 필터링하는 단계, 및
    2개의 연속적인 이미지들로부터 추출된 블록들 사이에 유사성을 최대화하여 상기 2개의 연속적인 이미지들 사이에 상기 흐름의 국부 변위를 결정하는 단계를 포함하는,
    환경에서 유체 흐름을 검출하기 위한 초음파 방법
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