KR102606973B1 - 초음파 신호 데이터의 깊이 의존 감쇠를 보상하는 방법 및 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 매체의 초음파 신호 데이터에서 깊이 의존적 감쇠를 보상하는 방법에 관한 것으로, 상기 방법은 처리 시스템(8)에 의해 구현되고, 이 방법은:
초음파 신호 데이터를 매체의 동위상 및 직교 위상(IQ) 데이터를 제공하기 위한 처리 유닛에 의해 처리되는 처리단계(c), 및
IQ 데이터 스펙트럼이 복수의 상이한 깊이에 걸쳐 재중심화 되도록 IQ 데이터의 위상이 매질 내의 복수의 상이한 깊이(z1, z2, zn) 각각에 대한 각각의 주파수 시프트 양의 함수로서 보상되는 감쇠 보상 단계(f)를 포함한다.
본 발명은 또한 대응하는 시스템에 관한 것이다.
초음파 신호 데이터를 매체의 동위상 및 직교 위상(IQ) 데이터를 제공하기 위한 처리 유닛에 의해 처리되는 처리단계(c), 및
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본 발명은 또한 대응하는 시스템에 관한 것이다.
Description
본 발명은 특히 의료 이미징(medical imaging)을 위한 이미징 방법 및 상기 방법을 구현하는 장치에 관한 것이다.
본 발명은 매질의 초음파 신호 데이터에서 깊이 의존 감쇠(depth-dependent attenuation)를 보상하는 방법에 관한 것이다. 방법은 예를 들어 상기 매질과 관련하여 복수의 변환기(transducer)(예를 들어, 라인 또는 어레이)와 연관된 처리 시스템(processing system)에 의해 구현될 수 있다.
고전적인 초음파 영상은 변환기에 의해 전송되는 하나 또는 여러 개의 초음파 펄스(또는 파동)가 있는 매질의 고주파 발사(insonification)로 구성된다. 이러한 펄스의 에코에 응답하여 초음파 신호 데이터는 예를 들어 동일한 변환기(transducer)를 사용하여 획득된다.
단일 고주파 발사의 후방 산란 에코(backscattered echo)를 사용하여 동적 수신 빔포밍 프로세스(dynamic receive beamforming process)를 사용하여 이미지의 전체 라인을 계산할 수 있다. 완전한 이미지를 만들기 위해 이 절차는 주어진 깊이(초점면(focal plane)이라고 함)에서 측선을 따라 스캔하는 집속된 파동(focused wave) 세트를 전송하여 반복된다. 각각의 집중된 파동에 대해 동적 빔포밍(dynamic beamforming)이 수행되고 라인 별로 구축된 완전한 이미지가 획득된다. 동적 빔포밍은 수신 모드에서 균일한 초점을 보장하는 반면, 전송 모드에서는 초점이 주어진 깊이에 고정된다. 최종 이미지는 초점면과 초점 축 길이(focal axial length)에 해당하는 매질의 제한된 영역에서 최적이다. 그러나 회절 법칙에 의해 부과되는 이 영역 외부에서는 이미지 품질이 상이한 깊이(집속된 빔의 근거리 및 원거리)에서 급격히 저하된다.
이 한계를 극복하기 위해 솔루션은 다중 초점 이미징(multi-focus imaging)을 수행하는 것이다: 다른 전송 초점 깊이가 이미지 전체에 걸쳐 균일한 품질을 얻기 위해 사용된다. 주어진 초점 깊이에서의 각 전송은 축 초점 길이(axial focal length)로 구분된 영역에서 부분 이미지를 수행할 수 있다. 다양한 깊이에 해당하는 이러한 부분 이미지의 재조합을 사용하여 최종 이미지를 얻는다. 합성 동적 전송 초점(synthetic dynamic transmit focalization)을 수행하여 이미지 품질의 개선을 구상할 수 있다. 이러한 접근 방식은 빔포밍을 통해 동적 전송 포커싱(dynamic transmit focusing)(즉, 이미지의 픽셀만큼 많은 초점 깊이)을 재합성한 다음 서로 다른 고주파 발사(insonification) 세트를 결합하는 것으로 구성된다.
상술한 기술에 기초하여, 이미징 된 매질의 2차원 단면의 음향 임피던스를 표시하는 B-모드 이미지(밝기)가 준비될 수 있다.
그러나, 일부 응용에서 바람직하게 고려되어야 하는 초음파 이미징의 추가 현상은 검사된 매질(examined medium) 내의 초음파 감쇠이다. 초음파가 조직(들)에서 전파됨에 따라 깊이 및 조직 특성의 함수로서 감쇠 효과를 받게 된다. 이로 인해 상이한 깊이에서 수신된 신호의 스펙트럼 변형(spectral deformation)이 발생한다.
따라서 감쇠는 미묘한 주파수와 깊이 의존 현상을 구성한다. 따라서 조직 감쇠를 설명하기 위해 예를 들어 시간 이득 보상에 의해 통상적으로 수행되기 때문에 결과적으로 계산된 이미지에 대한 감쇠 효과를 보상하는 것이 바람직한다.
또한, US5879303A는 송신된 기본 주파수의 고조파 에코 성분(harmonic echo component)으로부터 초음파 영상을 생성하는 초음파 진단 영상 방법(ultrasonic diagnostic imaging method)을 기술하고 있다. 제안된 감쇠 보상(attenuation compensation)은 기본 신호와 고조파 신호를 혼합하는 것으로 구성된다. 즉, 깊이의 함수로 서로 다른 주파수 응답 필터(different frequency-response filter)가 제안된다.
결과적으로, 알려진 방법은 예를 들어 감쇠의 비선형성을 무시하기 때문에 정확하지 않거나, 예를 들어 감쇠 효과를 보상하기 위해 복수의 서로 다른 필터를 의무적으로 필요로 하기 때문에 복잡한다.
현재, 상술한 문제점을 극복하고, 특히 매질의 초음파 신호 데이터에서 깊이 의존 감쇠(depth-dependent attenuation)를 안정적으로 보상하기 위한 방법 및 시스템을 제공하는 것이 바람직하며, 이는 유리하게는, 예를 들어 필요한 필터 및 계산 복잡성과 관련하여 빠르고 덜 복잡할 수 있다. 더욱이, 방법 및 시스템은 바람직하게는 예를 들어 스펙클(speckle)/클러터 감소 및/또는 증가된 선명도(sharpness)의 관점에서 개선된 이미지 품질을 제공한다.
따라서, 본 발명의 실시예들에 따르면, 매질의 초음파 신호 데이터의 깊이 의존 감쇠를 보상하는 방법이 제공된다. 상기 방법은, 예를 들어 (상기 매질과 관련하여 놓일 수 있는) 적어도 하나의 초음파 변환기(ultrasound transducer)와 연관된 처리 시스템(processing system)에 의해 구현된다. 이 방법은 다음 단계로 구성된다:
- 상기 매질의 동위상(in-phase) 및 직교위상(quadrature phase)(IQ) 데이터를 제공하기 위한 처리 시스템에 의해 초음파 신호 데이터(ultrasound signal data)가 처리되는 처리 단계(processing step), 및
- IQ 데이터 스펙트럼(IQ data spectrum)(즉, 보상된 IQ 데이터 스펙트럼)이 복수의 상이한 깊이에 걸쳐 재중심화 되도록, IQ 데이터의 위상이 매질 내의 복수의 상이한 깊이 각각에 대한 각각의 주파수 시프트 양(frequency shift amount)의 함수로서 보상되는 감쇠 보상 단계(attenuation compensation step).
다시 말해서, 감쇠 보상 단계는 감쇠 효과에 의해 야기된 시프트(shift)를 보상하는 매질의 상이한 깊이에 걸쳐 스펙트럼 시프트로 이어질 수 있다. 예를 들어, 저역 통과 필터의 시프트 양 및 대역폭은 깊이의 함수로 자동으로 추정될 수 있다.
이러한 방법을 제공함으로써, 초음파 신호 데이터의 감쇠 효과는 각각의 신호 데이터 처리에 의해 보상(즉, 보정)될 수 있다. 따라서 처리된 신호 데이터에 적용되는 심층 필터의 적응이 필요하지 않다.
예를 들어, 본 발명은 노이즈 감소 및 이미지 선명도 측면에서 더 나은 B-모드 이미지 품질로 이어진다. 동시에, 본 발명의 방법은 후속 필터링 단계(filtering step)에서 단일의 통상적인 필터를 사용하는 것을 허용한다. 즉, 본 발명의 방법은 감쇠 효과를 보상하기 위한 깊이 의존 스펙트럼 시프트를 달성하므로, 필터를 조정하거나 입력 데이터의 정렬되지 않은 스펙트럼과 일치시키기 위해 서로 상이한 깊이에 대해 각각 조정된 여러 필터(예를 들어, 중심이 아닌 필터)를 사용할 필요가 없다. 이는 필터 설계를 유리하게 단순화한다.
더욱이, 본 개시의 방법 및 시스템은 일반적이고 따라서 임의의 감쇠에 적용 가능하고 선형 감쇠에 제한되지 않는다.
이에 의해 본 개시는 스펙클/클러터 감소의 관점에서 개선된 이미지 품질(예를 들어, B-모드 이미지의)을 허용하고, 선명도와 동시에 깊이 의존 감쇠 보정을 위해 특정 필터를 사용하는 기존 기술보다 계산 효율적인 접근 방식이다.
특히, 깊이 의존 감쇠 보상은 스펙트럼 영역이 아닌 시간 영역에서 수행하는 것이 바람직하기 때문에, 본 개시의 방법은 계산적으로 더 효율적이다(즉, 더 적은 계산을 필요로 함).
상이한 깊이는 상이한 깊이 레벨(예를 들어, 이산 값) 또는 상이한 깊이 영역(예를 들어, 두 개의 인접 깊이 레벨 사이의 범위 또는 간격)을 의미할 수 있다.
보상된 IQ 데이터 스펙트럼은 미리 정의된 기준 주파수(reference frequency), 예를 들어 제로 주파수 또는 다른 미리 정의된 양 또는 음의 값에서 다시 중심이 잡힐 수 있다.
본 개시내용의 방법은 처리 단계 이후 및 감쇠 보상 단계 이전에 추가 단계를 포함할 수 있다: 복수의 상이한 깊이 각각에 대해 주파수 시프트 양이 미리 정의된 시프트 맵(shift map)에 기초하여 결정되는 시프트 양 결정 단계(shift amount determination step).
더욱이, 시프트 맵(shift amount determination step)은 또한 하나 이상의 상이한 초음파 변환기 유형 및/또는 하나 이상의 상이한 매질 유형의 함수로서 미리 결정될 수 있다. 예를 들어, 맵은 각 변환기 유형 및/또는 각 매질 유형에 대한 하나 또는 여러 개의 다른 계수를 포함할 수 있다.
시프트 맵은 복수의 상이한 깊이에 대한 각각의 미리 정의된 단일 감쇠 계수(single predefined attenuation coefficient) 또는 다중 감쇠 계수(multiple attenuation coefficient)로부터 유도될 수 있다. 예를 들어, 상기 감쇠 계수는 매질의 깊이 방향(dB/cm/MHz)에서 단위 거리당 주파수의 함수로서 초음파 신호 데이터에서 초음파 진폭의 감소를 지정할 수 있다.
다시 말해서, 일 실시예에서 맵은 선형 시프트 함수가 결정될 수 있는 것에 기초하여 단 하나의 감쇠 계수를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 계수는 선형 함수의 기울기(gradient)를 정의할 수 있다.
시프트 맵이 복수의 계수, 예를 들어 매질에서 각각의 깊이 범위에 대한 계수를 포함하는 것도 가능하다. 이 경우, 각각 획득된 선형 함수가 결합될 수 있다.
본 개시내용의 방법은 처리 단계 이후 및 감쇠 보상 단계 이전에 추가 단계를 포함할 수 있다:
- 매질의 서로 다른 복수의 깊이 각각에 대해 IQ 데이터의 자기 상관 함수(function determination step)를 결정하는 함수 결정 단계(function determination step),
- 복수의 상이한 깊이 각각에 대해 중심 스펙트럼 위치가 자기 상관 함수의 위상의 함수로서 추정되는 중심 추정 단계(center estimation step),
여기서, 감쇠 보상 단계에서, 각각의 상이한 깊이에 대해, 주파수 시프트 양은 각각의 중심 스펙트럼 위치(central spectral location) ωc(z)의 함수로서 결정된다.
따라서, 시프트 양은 미리 정해진 데이터(예를 들어, 미리 정의된 시프트 맵 또는 테이블)에 기초할 필요는 없지만, 본 발명의 방법에 의해 자동으로 결정될 수도 있다.
상기 자기 상관 함수는 예를 들어 1차 자기 상관 함수(order 1 auto-correlation function)일 수 있다.
감쇠 보상 단계는 최대 깊이 zmax까지 감쇠 보상 단계에 의해 처리된 입력 데이터에 대한 복수의 상이한 깊이 각각에 대한 복소 위상(complex phase)의 곱(multiplication)에 의해 시간 영역에서 수행될 수 있다. 깊이 zk에서의 복소 위상은 예를 들어 깊이 zk까지의 총 시프트 양의 함수일 수 있다. 최대 깊이 zmax는 초음파 데이터의 최대 깊이일 수 있다. 따라서, 데이터는 미리 정의된 최대 깊이 zmax까지 각 깊이에서 보정될 수 있다. 이 최대 깊이 zmax만이 바람직하게는 프로브 또는 시스템 또는 사용자에 의해 (사전) 정의된다. 즉, 깊이 z1, z2, zn의 데이터에 최대 z1, z2, zn까지 계산된 위상이 곱해질 수 있다. 일반적으로 z1, z2, zn은 0과 zmax 사이의 이산 깊이 데이터(discrete depth data)일 수 있다.
예를 들어, 상기 최대 깊이는 사용자에 의해 선택된 값에 대응할 수 있거나, 초음파 이미징 방법으로 스캔 된 매질 내의 영역의 최대 깊이를 나타내는 시스템에 의해 미리 정의될 수 있다. 일반적으로 말하면 깊이는 미리 정의되거나 미리 선택된 모든 종류의 값일 수 있다.
따라서, 보상 단계가 시간 영역에서 수행될 수 있기 때문에, 본 개시내용의 방법은 스펙트럼 영역에서 보상을 수행하는 것보다 계산적으로 유리하게 훨씬 더 효율적이다.
방법은 처리 단계 이후의 단계를 더 포함할 수 있다:
- 복수의 상이한 깊이 각각에 대해 각각의 스펙트럼 표준 편차(spectral standard deviation)가 IQ 데이터의 자기 상관 계수의 함수로서 추정되는 대역폭 추정 단계(bandwidth estimation step), 및
- IQ 데이터가 복수의 상이한 깊이에 걸쳐 적응적으로 필터링 되도록, 복수의 상이한 깊이 각각에 대해 필터(예를 들어, 저역통과 또는 대역통과 필터)의 주파수 대역폭이 스펙트럼 표준 편차의 함수로서 결정되는 대역폭 결정 단계(bandwidth determination step),
- 감쇠 보상 단계 후에 필터가 보상된 IQ 데이터에 적용되는 필터링 단계(filtering step).
따라서, 감쇠 보상 단계에서 스펙트럼 시프트 외에, 스펙트럼의 대역폭은 초음파 신호 데이터에 대한 대역폭의 임의의 효과를 보상하도록 적응될 수 있다.
초음파 신호 데이터(ultrasonic signal data)는 일반적으로 적어도 하나의 초음파 변환기의 복수의 초음파 라인(ultrasound line)의 데이터를 포함한다. 그 다음, 중심 추정 단계(center estimation step) 및/또는 대역폭 추정 단계(bandwidth estimation step)는 복수의 초음파 라인 각각에 대해 수행될 수 있다. 상기 단계의 출력 데이터는 미리 정의된 규칙 및 파라미터의 함수로서 선택적으로 추가적으로 초음파 라인에 걸쳐 평활화(smoothed)(예를 들어, 평균화)될 수 있다.
다시 말해서, 각 라인에 대한 중심 추정 단계 및/또는 대역폭 추정 단계에 의해 획득된 데이터는 예를 들어 각 라인에 대한 데이터 사이의 평균을 결정함으로써 결합된 데이터를 평활화 하기 위해 결합될 수 있다.
따라서, 감쇠 보상 및/또는 대역폭 보정(bandwidth correction)의 정확도가 향상될 수 있다.
또한, 출력 데이터는 추가로 미리 정의된 규칙 및 파라미터, 예를 들어 사용된 변환기의 초음파 라인의 수, 및/또는 변환기 유형, 및/또는 매질의 함수로서 초음파 라인에 걸쳐 선택적으로 평활화 될 수 있다.
중심 추정 단계 및/또는 대역폭 추정 단계의 출력 데이터는 깊이 방향의 정규화 단계(regularization step)에 의해 정규화 될 수 있다.
따라서, 보다 부드러운 깊이 의존 변화를 얻을 수 있고, 필터링의 안정성이 향상될 수 있다.
중심 추정 단계 및/또는 대역폭 추정 단계의 출력 데이터의 견고성(robustness)은 순수 노이즈 모델(pure noise model)을 가설 테스트(hypothesis-testing)함으로써 향상될 수 있다. 통계적으로 중요한 포인트만 출력 데이터에 포함될 수 있으므로 출력 데이터가 노이즈에 의해 덜 치우칠 수 있다. 예를 들어, 가설 H0: |ρ1|=0 여기서 ρ1은 1차 자기 상관 계수를 나타낸다. 순수한 잡음 가설 하에서, |ρ1| 값에 대한 임계값 T는, T보다 높은 관찰 확률 |ρ1|이 미리 정의된 유의 레벨(predefined significance level) 또는 p 값(일반적인 선택은 5% 또는 1%)을 초과하지 않도록, 유도될 수 있다. 이 경우에, (미리 정의된 유의 수준에 따라) 통계적으로 유의한 지점에서 오는 추정값만 출력 데이터에 포함될 수 있으므로 출력 데이터가 노이즈에 의해 덜 편향될 수 있다.
이 단계는, 특히 가설 테스트 단계는 중심 추정 단계 및/또는 대역폭 추정 단계 이전에서, 중심 추정 단계 및/또는 대역폭 추정 단계 이전에, 예를 들어 또한 본 개시의 처리 단계 이전에 수행될 수 있고 중심 추정 단계 및/또는 대역폭 추정 단계에서 사용되는 미리 결정된 데이터를 제공할 수 있다. 상기 언급된 단계들의 임의의 조합, 특히 라인들 사이의 결합된 출력 데이터를 평활화하고, 출력 데이터를 정규화하고, 출력 데이터의 견고성을 향상시키기 위한 단계가 결합될 수 있다.
깊이에 걸친 주파수 시프트 맵(predefined significance level)은 조각별 감쇠 함수, 예를 들어, 맵에 인접한 깊이(예를 들어, 깊이 범위 또는 깊이 방향의 영역)에 대한 선형 또는 비선형 함수를 피팅 함으로써 상이한 깊이에 대한 주파수 시프트 양에 기초하여 생성될 수 있다.
본 개시의 방법은 바람직하게는 산란 또는 후방산란 프로세스, 특히 빔포밍 프로세스(beamforming process) 방법, 예를 들어 합성 빔포밍 프로세스의 일부일 수 있다.
예를 들어, 동위상 및 직교 위상(IQ) 데이터는 산란 및/또는 후방 산란 IQ 데이터일 수 있으며, 특히 이들은 빔포밍 된 IQ 데이터일 수 있다.
대안적으로 또는 추가적으로, 본 개시의 방법은 IQ 데이터가 매질의 빔포밍 된 획득 데이터를 제공하기 위한 빔포밍 프로세스에 의해 처리되는 빔포밍 단계를 포함하는 것이 가능하다. 처리 단계, 감쇠 보상 단계 및 이들 단계 사이의 임의의 단계는 빔포밍 프로세스에서 수행될 수 있다.
빔포밍 과정을 통해 획득한 데이터의 회절 패턴을 줄이는 것이 가능해진다. 빔포밍 프로세스는 예를 들어 합성 빔포밍 프로세스일 수 있다. 이것은 유리하게는 회절 패턴을 추가로 감소시키는 것을 허용한다.
더욱이, 본 개시의 방법에서 초음파 데이터의 처리는 IQ 데이터 리페이징을 포함하는 빔포밍 프로세스의 처리 단계들에서 수행될 수 있다. 따라서, 본 개시의 방법은 어떠한 상당한 추가 계산 비용을 의미하지 않는다.
방법은 적어도 하나의 초음파 변환기와 연관되거나 연결된 처리 시스템에 의해 구현될 수 있다. 방법은 처리 단계 이전에 추가 단계를 포함할 수 있다:
- 적어도 하나의 펄스가 변환기에 의해 매질에서 전송되는 전송 단계(transmission step), 및
- 펄스에 응답하여 변환기에서 초음파 신호 데이터를 획득하는 수신 단계(reception step).
방법은 다음 단계 중 적어도 하나를 추가로 포함할 수 있다:
- 저역 통과 필터가 보상된 IQ 데이터 스펙트럼에 적용되고, 동일한 필터가 복수의 상이한 깊이에 적용되는 필터링 단계, 및/또는
- 필터링 된 보상된 IQ 데이터의 엔벨로프가 출력되는 엔벨로프 검출 단계(envelope detection step).
필터링 단계는 단일 저역통과 필터 및/또는 대역통과 필터를 사용하는 것을 포함할 수 있다. 그것은 또한 복수의 저역통과 필터 및/또는 대역통과 필터를 사용하는 것을 포함할 수 있다. 바람직하게는 필터에 입력된 입력 신호 데이터가 이미 중심 집중된 스펙트럼을 가지고 있기 때문에 복수의 상이한 깊이에 적용되는 하나의 필터만 사용될 수 있다. (즉, 감쇠는 이미 입력 신호 데이터의 스펙트럼 시프트에 의해 보상되었다). 여러 필터를 사용하는 것도 가능하다. 예를 들어, 각 깊이 수준에 대해 서로 다른 대역폭을 가진다.
따라서, 감쇠 효과를 보상하기 위한 깊이 종속 스펙트럼 시프트를 위해 자체적으로 구성되지 않은 하나의 필터(예를 들어, 저역통과 또는 대역통과 필터)만이 사용될 수 있다. 필터에 입력된 신호 데이터는 이미 감쇠 효과에 대해 보상(즉, 보정)되어 있기 때문에 이것은 필요하지 않다. 필터는 미리 정의될 수 있거나 변환기 및/또는 매질의 기능으로 미리 정의된 목록에서 선택되거나 방법이 수행될 때 적응할 수 있다(예를 들어, 필터는 방법에 의해 추정된 것들의 평균 대역폭을 갖도록 결정될 수 있다).
사용된 필터는 위에서 설명된 바와 같이 깊이 의존 대역폭 적응을 위해 적응될 수 있다. 즉, 복수의 깊이에 대해 각각 복수의 필터가 존재할 수도 있다. 각 필터는 적응되고 가능한 다른 대역폭(들)을 가질 수 있다. 그러나 필터의 중심은 정렬될 수 있다. 따라서, 상기 스펙트럼 시프트는 감쇠 보상 단계에서 이미 달성되기 때문에 필터는 반드시 다른 중심 주파수를 가질 필요는 없다.
본 개시내용은 또한 데이터 처리 시스템에 의해 실행될 때 데이터 처리 시스템이 위에서 설명된 바와 같은 매질의 초음파 신호 데이터에서 깊이 의존 감쇠를 보상하기 위한 방법을 수행하게 하는 컴퓨터 판독가능 명령을 포함하는 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다.
또한, 본 발명은 초음파 영상을 촬영하는 방법에 관한 것으로, 영상 처리 시 상술한 바와 같이 감쇠 효과를 보상한 것이다. 그런 다음 이미지(들)는 동일하거나 유사한 기간 및/또는 위치 동안 로컬 또는 원격에 관계없이 관련 디스플레이에 표시될 수 있다.
본 발명은 또한 매질의 초음파 신호 데이터에서 깊이 의존 감쇠를 보상하기 위한 시스템에 관한 것으로, 이 시스템은 다음과 같이 구성된 처리 시스템을 포함한다:
- 매질의 동위상 및 직교위상(IQ) 데이터를 제공하기 위해 초음파 신호 데이터를 처리하고,
- 매질 내의 복수의 상이한 깊이 각각에 대한 각각의 주파수 시프트 양의 함수로서 IQ 데이터의 위상을 보상하고, IQ 데이터 스펙트럼이 복수의 상이한 깊이에 걸쳐 재중심화 되도록 한다.
시스템은 또한 예를 들어 적어도 하나의 변환기를 포함하는 초음파 데이터 획득 시스템을 선택적으로 포함할 수 있다. 그러나 현재의 시스템이 이 옵션에 제한되지 않을 수도 있다. 그것은 또한 가능하다 시스템은 예를 들어 인터넷, '클라우드', 4G 또는 5G 프로토콜, WIFI, 로컬 네트워크 또는 기타 데이터 접촉 또는 비접촉 연결을 통해 본 발명의 시스템에 연결할 수 있는 외부 획득 시스템으로부터 초음파 신호 데이터를 수신하도록 구성될 수 있다.
적어도 하나의 변환기는 펄스를 송신하고 조직 응답을 수신하도록 구성된 단일 변환기일 수 있다. 예를 들어, 오목한 형태 또는 각각의 렌즈를 갖는 초점화 된 변환기이다. 단일 변환기를 스위핑 하는 것도 가능하다.
복수의 변환기 및/또는 변환기 어레이를 사용하는 것도 가능하다. 예를 들어, 선형 어레이는 일반적으로 축 X(수평 또는 어레이 방향 X)를 따라 병치된 수십 개의 변환기(예를 들어, 100 내지 300)를 포함하여 제공될 수 있다. 3D 프로브 또는 임의의 다른 프로브가 또한 본 개시내용의 구현을 위해 사용될 수 있다.
동일한 변환기를 사용하여 펄스를 전송하고 응답을 수신하거나 다른 변환기를 전송 및 수신에 사용할 수 있다.
본 개시는 또한, 상기 프로그램이 컴퓨터에 의해 실행될 때, 전술한 방법들 중 적어도 하나의 단계를 실행하기 위한 명령을 포함하는 컴퓨터 프로그램에 관한 것일 수 있다.
또한, 본 발명은 상기 프로그램이 컴퓨터에 의해 실행될 때, 전술한 방법 중 적어도 하나의 단계를 수행하기 위한 명령을 포함하는 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 관한 것일 수 있다.
본 개시 내용 및 그 실시예는 인간, 동물 전용 의료 기기의 맥락에서 사용될 수 있지만, 금속 조각, 자갈, 자갈 등과 같이 고려되는 임의의 재료도 사용될 수 있다.
달리 모순되는 경우를 제외하고, 상술된 요소들과 명세서 내의 것들의 조합이 이루어질 수 있음을 의도한다.
전술한 일반적인 설명 및 다음의 상세한 설명 모두는 예시적이고 설명을 위한 것일 뿐이며, 예시 목적으로 제공되며 청구된 바와 같이 개시 내용을 제한하지 않는다는 것을 이해해야 한다.
본 명세서에 통합되고 본 명세서의 일부를 구성하는 첨부 도면은 설명과 함께 본 개시의 실시예를 예시하고, 그 원리를 지원하고 예시하는 역할을 한다.
도 1은 본 개시의 실시예들에 따른 초음파 장치를 도시하는 개략도를 나타낸다; 및
도 2는 도 1의 장치의 일부를 나타내는 블록도를 나타낸다:
도 3은 본 개시내용에 따른 매질의 초음파 신호 데이터의 깊이 의존 감쇠를 보상하기 위한 방법의 흐름도를 나타낸다;
도 4는 본 개시내용에 따른 방법의 제1 예시적인 실시예(미리 정의된 계수/맵 사용)의 다이어그램을 나타낸다;
도 5는 본 발명에 따른 방법의 제2 예시적인 실시예(자동 시프트 양 결정을 사용하는)의 다이어그램을 나타낸다;
도 6은 본 개시내용에 따른 방법의 제3 예시적인 실시예(추가로 자동 대역폭 보정을 사용하는)의 다이어그램을 나타낸다;
도 7a는 감쇠 보상이 없는 초음파 영상의 깊이 의존 스펙트럼의 제1 예를 나타낸다;
도 7b는 감쇠 보상이 있는 제1 예를 나타낸다;
도 8a는 감쇠 보상이 없는 초음파 영상의 깊이 의존 스펙트럼의 제2 예를 나타낸다; 및
도 8b는 감쇠 보상이 있는 제2 예를 나타낸다.
도 2는 도 1의 장치의 일부를 나타내는 블록도를 나타낸다:
도 3은 본 개시내용에 따른 매질의 초음파 신호 데이터의 깊이 의존 감쇠를 보상하기 위한 방법의 흐름도를 나타낸다;
도 4는 본 개시내용에 따른 방법의 제1 예시적인 실시예(미리 정의된 계수/맵 사용)의 다이어그램을 나타낸다;
도 5는 본 발명에 따른 방법의 제2 예시적인 실시예(자동 시프트 양 결정을 사용하는)의 다이어그램을 나타낸다;
도 6은 본 개시내용에 따른 방법의 제3 예시적인 실시예(추가로 자동 대역폭 보정을 사용하는)의 다이어그램을 나타낸다;
도 7a는 감쇠 보상이 없는 초음파 영상의 깊이 의존 스펙트럼의 제1 예를 나타낸다;
도 7b는 감쇠 보상이 있는 제1 예를 나타낸다;
도 8a는 감쇠 보상이 없는 초음파 영상의 깊이 의존 스펙트럼의 제2 예를 나타낸다; 및
도 8b는 감쇠 보상이 있는 제2 예를 나타낸다.
이제 본 개시내용의 예시적인 실시예를 상세히 참조할 것이며, 그 예는 첨부 도면에 예시되어 있다. 가능하면 도면 전체에 걸쳐 동일한 참조 번호를 사용하여 동일하거나 유사한 부품을 언급할 것이다.
도 1에 도시된 장치는 매질(medium)의 영역(1), 예를 들어 살아있는 조직, 특히 환자 또는 동물 또는 식물의 인간 조직의 이미징에 적합하다. 장치는 본 개시의 시스템에 대응할 수 있다. 장치는 예를 들어 다음을 포함할 수 있다:
변환기 어레이를 제어하고 그로부터 신호를 획득하는 전자 베이(electronic bay)(3);
전자 베이(3)를 제어하고 전자 베이에서 얻은 이미지를 보기 위한 마이크로컴퓨터(4)(변형에서, 단일 전자 장치는 전자 베이(3) 및 마이크로컴퓨터(4)의 모든 기능을 수행할 수 있다). 마이크로컴퓨터는 예를 들어 PC일 수 있다.
변환기가 전자 베이(3) 및/또는 마이크로컴퓨터(4) 외부에 있을 수도 있다. 예를 들어, 변환기는 전자 베이(3) 및/또는 마이크로컴퓨터(4)에 원격으로 연결될 수 있다. 하나의 예시적인 실시예에서 변환기는 IOT 장치이고 및/또는 IOT 장치 및/또는 스마트폰에 연결 가능하다. 변환기는 인터넷, '클라우드(cloud)', 4G 또는 5G 프로토콜, WIFI, 로컬 네트워크 또는 기타 데이터 접촉 또는 원격 연결을 통해 전자 베이(3) 및/또는 마이크로컴퓨터(4)에 연결될 수 있다.
전자 베이(3)와 마이크로컴퓨터(4)는 예를 들어 인터넷, '클라우드', 4G 또는 5G 프로토콜, WIFI, 임의의 로컬 네트워크 또는 임의의 다른 데이터 접촉 또는 원격 연결을 통해 원격으로 연결될 수 있는 것도 가능하다.
장치는 초음파 영상을 보여주기 위한 디스플레이를 더 포함할 수 있다. 상기 디스플레이는 마이크로컴퓨터(4)에 연결되거나 이에 포함될 수 있다. 디스플레이가 예를 들어 인터넷, '클라우드', 4G 또는 5G 프로토콜, WIFI, 로컬 네트워크 또는 기타 데이터 접촉 또는 원격 연결을 통해 전자 베이(3) 및/또는 마이크로컴퓨터(4)에 원격으로 연결될 수도 있다.
도 1의 Z 축은 X 축에 수직인 축이고, 일반적으로 어레이의 변환기에 의해 생성된 초음파 빔의 방향, 예를 들어 검사된 매질의 깊이 방향이다. 이 방향은 본 문서에서 수직 또는 축 방향으로 지정된다.
도 2에 도시된 바와 같이, 전자 베이(3)는 예를 들어 다음을 포함할 수 있다:
변환기 어레이(transducer array)(2)의 L 변환기(T1-TL)에 개별적으로 연결된 L 아날로그/디지털 변환기(analog/digital converter)(5)(A/Di-A/DL);
n개의 아날로그/디지털 변환기 (5)에 각각 연결된 L 버퍼 메모리(buffer memory)(6)(Bi-Bn),
예를 들어 버퍼 메모리(6) 및 마이크로컴퓨터(4)와 통신하는 중앙 처리 유닛(central processing unit)(8a)(CPU) 및/또는 그래픽 처리 유닛(graphical processing unit)(8b)(GPU)를 포함하는 처리 시스템(8),
중앙 처리 시스템(central processing system)(8)에 연결된 메모리(memory)(9)(MEM);
중앙 처리 시스템(8)에 연결된 디지털 신호 프로세서(digital signal processor)(10)(DSP).
여기에 개시된 장치는 초음파 이미징을 위한 장치이며, 변환기는 초음파 변환기이고, 구현된 방법은 영역(1)에 대한 초음파 감쇠 파라미터를 추정하고 선택적으로 영역(1)의 초음파 이미지를 생성할 수 있다.
그러나, 장치는 초음파 이외의 다른 파동(초음파 파장과 다른 파장을 갖는 파동)을 사용하는 임의의 이미징 장치일 수 있으며, 변환기 및 전자 베이 구성요소는 상기 파동에 적응된다.
도 3은 본 발명에 따른 매질의 초음파 신호 데이터에서 깊이 의존 감쇠를 보상하는 방법의 흐름도를 도시한다. 상기 방법은 도 1의 장치에서 구현될 수 있다.
방법 단계는 주로 예를 들어 중앙 처리 유닛(8a) 및/또는 GPU(8b)를 포함하는 처리 시스템(8)에 의해 궁극적으로 디지털 신호 프로세서(10) 또는 임의의 다른 수단에 의해 제어될 수 있다. 이 방법에는 다음과 같은 주요 단계가 포함된다:
- 적어도 하나의 펄스가 변환기에 의해 매질에서 전송되는 선택적 전송 단계(optional transmission step)(a), 및
- 펄스에 응답하여 변환기에 의해 초음파 신호 데이터가 획득되는 선택적 수신 단계(optional reception step)(b)
- 초음파 신호 데이터가 매질의 동위상 및 직교위상(IQ) 데이터를 제공하기 위한 처리 시스템에 의해 처리되는 처리 단계(processing step)(c),
○ 도 5와 관련하여 설명된 바와 같은 선택적 시프트 양 결정 단계(shift amount determination step)(d1),
또는
○ 도 6과 관련하여 설명된 바와 같은 선택적 함수 결정 단계(function determination step)(d2) 및 선택적 중심 추정 단계(center estimation step)(e2),
○ 도 7과 관련하여 설명된 선택적 대역폭 추정 단계(bandwidth estimation step)(d2') 및 선택적 대역폭 결정 단계(bandwidth determination step)(e2'),
- IQ 데이터 스펙트럼이 복수의 다른 깊이에 걸쳐 재중심화 되도록, 상기 매질 내의 서로 다른 복수의 깊이(z1, z2, zn) 각각에 대한 주파수 시프트 양에 따라 IQ 데이터의 위상을 보상하는 감쇠 보상 단계 attenuation compensation step)(f),
- (예를 들어 단일) 필터가 보정된 보상된 IQ 데이터 스펙트럼에 적용되는 선택적 예를 들어, 저역 통과 9 필터링 단계(low-pass-9 filtering step)(g) - 동일한 필터가 복수의 서로 상이한 깊이(z1, z2, zn)에 적용됨 - , 및
- 필터링된 보상된 IQ 데이터의 엔벨로프가 출력되는 선택적 엔벨로프 검출 단계(optional envelop detection step)(h).
방법은 처리 단계(c), 감쇠 보상 단계(f) 및 (c)와 (f) 사이의 임의의 단계를 포함하는 선택적 빔포밍 단계(c-f)를 더 포함할 수 있고, 선택적 빔포밍 단계에서 IQ 데이터는 매질의 빔포밍 된 획득 데이터를 제공하기 위한 빔포밍 프로세스에 의해 처리된다.
방법은, 예를 들어 단계(h)에서 단계(a)로의 루프에 의해 반복적으로 수행될 수 있다. 이러한 방식으로 반복적인 초음파 데이터 획득 및/또는 초음파 이미징이 예를 들어 실시간 또는 준 실시간으로 가능하게 된다.
도 4는 본 개시내용에 따른 방법의 (미리 정의된 계수/맵을 사용하는) 제1 예시적인 실시예의 다이어그램을 도시한다. 도 4에 도시된 바와 같이, 상기 방법은 복수의 상이한 깊이(z1, z2, zn) 각각에 대해 미리 정의된 시프트 맵에, 예를 들어 프로브 유형의 함수에, 기초하여 주파수 시프트 양이 결정되는 선택적 시프트 양 결정 단계(shift amount determination step)(d1)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 입력에 의해 또는 추정에 의해, 미리 정의된 시프트 맵, 예를 들어 감쇠 계수는 깊이의 함수로서 주파수 시프트의 양을 계산하기 위해 획득될 수 있다. 주파수 시프트는 입력 IQ 데이터에 적용된다. 보정은 시프트 양에 대응하는 입력 데이터에 대한 복소 위상의 곱에 의해 시간 영역에서 수행될 수 있다. 수정된 데이터는 엔벨로프 검출로 전송되기 전에 노이즈를 줄이기 위해 저역 통과 필터링 된다.
도 5는 본 개시내용에 따른 방법의 (자동 시프트 양 결정을 사용하는) 예시적인 제2 실시예의 다이어그램을 도시한다. 도 5에 도시된 바와 같이, 방법은 매질의 복수의 상이한 깊이(z1, z2, zn) 각각에 대해 IQ 데이터의 자기 상관 함수가 결정되는 선택적 함수 결정 단계(d2)를 포함할 수 있다. 더욱이, 방법은 복수의 상이한 깊이(z1, z2, zn) 각각에 대해 중심 스펙트럼 위치 ωc(z)가 자기 상관 함수의 위상의 함수로서 추정되는 후속 선택적 중심 추정 단계(e2)를 포함할 수 있다. 이 예시적인 실시예에서 각각의 상이한 깊이(z1, z2, zn)에 대한 감쇠 보상 단계(f)는 주파수 시프트 양이 각각의 중심 스펙트럼 위치 ωc(z)의 함수로서 결정된다.
더욱이, 주파수 시프트는 IQ 데이터에 대한 1차 자기 상관에 의해 자동으로 추정될 수 있다. 1차 자기 상관 함수 R1(z) 및 계수 ρ1(z)는 각 깊이에서 IQ로부터 계산될 수 있다. 각 깊이 z에서 중심 스펙트럼 위치 ωc(z)는 R1의 위상에 의해 다음과 같이 추정된다:
(1)
각 깊이에서의 IQ 데이터 위상은 이 추정된 위치를 사용하여 보상(정정)되어 수정된 데이터 스펙트럼이 제로(zero) 주파수에서 재중심화 될 수 있다.
도 6은 본 개시내용에 따른 방법의 제3 예시적인 실시예(추가로 자동화된 대역폭 보정을 사용함)의 다이어그램을 도시한다. 도 6에 도시된 바와 같이, 방법은 복수의 상이한 깊이(z1, z2, zn) 각각에 대해 각각의 스펙트럼 표준 편차가 IQ 데이터의 자기 상관 계수의 함수로서 추정되는 선택적 대역폭 추정 단계(e2')를 더 포함할 수 있다. 방법은 IQ 데이터가 복수의 상이한 깊이에 걸쳐 적응적으로 필터링 되도록 복수의 상이한 깊이(z1, z2, zn) 각각에 대해 필터의 주파수 대역폭이 스펙트럼 표준 편차의 함수로서 결정되는 후속 선택적 대역폭 결정 단계(f2'')를 더 포함할 수 있다. 감쇠 보상 단계(f) 후에 필터가 보상된 IQ 데이터에 적용되는 필터링 단계(g)가 수행될 수 있다.
따라서 동일한 자기 상관 함수를 통해 추정하여 필터 대역폭을 조정할 수도 있다. 스펙트럼 표준 편차는 다음과 같이 각 깊이에서 추정할 수 있다:
(2)
두 추정값(주파수 시프트 및 대역폭)은 여러 초음파 라인에서 추정값을 평활화하여 정확도가 더욱 향상될 수 있다. 두 추정값은 또한 깊이의 함수로서 더 부드러운 변화를 기지도록 깊이에서 정규화되어 필터링의 안정성을 향상시킬 수 있다. 두 추정기(estimator)의 견고성은 순수 노이즈 모델(예를 들어, H0: |ρ1 |=0)을 가설 테스트하여 향상될 수 있다. 통계적으로 유의미한 포인트만 추정에 포함되어 추정이 노이즈에 의해 덜 편향된다.
도 7a는 감쇠 보상이 없는 초음파 영상의 깊이 의존 스펙트럼의 첫 번째 예를 나타낸다. 도 7b는 감쇠 보상이 있는 동일한 첫 번째 예, 선형 감쇠 계수가 있는 팬텀의 깊이 함수로서 자동 스펙트럼 보정(automatic spectrum correction)의 예를 보여준다.
상기 예에서 초음파 신호 스펙트럼은 깊이 전파될 때 감쇠에 의해 왜곡된다. 본 발명에 따른 방법은 주파수 중심 및 각 깊이에서의 대역폭을 자동으로 추정할 수 있다. 이를 통해 스펙트럼을 중심에 배치하고 초음파 신호 데이터를 적응적으로 저역 통과 필터링하여 감쇠 왜곡(attenuation distortion)을 보상할 수 있다. 이 방법은 비선형 감쇠에도 적용할 수 있다. 도 7b에서는 스펙트럼의 각 깊이 레벨에 대해 단일 저역 통과 필터가 사용될 수 있음을 예시적이고 개략적으로 보여준다. 이는 감쇠 보상을 위한 깊이 의존 스펙트럼 시프트가 이미 본 발명의 방법에 의해 수행되었기 때문에 가능하다.
도 8a는 감쇠 보상이 없는 초음파 이미지의 깊이 종속 스펙트럼의 두 번째 예를 보여주고, 도 8b는 감쇠 보상이 있는 다른 예를 보여준다. 상기 두 번째 예에 도시된 바와 같이, 감쇠는 반드시 선형일 필요는 없다. 상기 예는 생체 내 예시 및 개시된 바와 같은 자동 보정의 결과를 예시한다. 도 8b에서는 스펙트럼의 복수의 깊이 레벨 각각에 대해 대역폭을 일치시키는 복수의 필터가 사용될 수 있음을 예시적이고 개략적으로 도시하였다. 예시된 예에서는 두 개의 필터만 표시되지만 두 개 이상의 필터(예를 들어, 10 또는 20)가 사용될 수 있다. 상기 필터는 저역 통과 필터일 수 있다. 중심과 관련하여 동일할 수 있다. 다시 말해서, 필터는 초음파 신호 데이터의 스펙트럼 시프트와 일치할 필요가 없을 수 있다. 감쇠 보상을 위한 깊이 의존 스펙트럼 시프트(즉, 재중심화)가 본 개시의 방법에 의해 이미 수행되었기 때문에 이것은 필요하지 않다. 필터는 대역폭에 따라 다를 수 있다. 다시 말해서, 필터는 깊이에 걸쳐 다양한 대역폭을 가질 수 있다. 따라서 서로 상이한 깊이에 걸쳐 서로 다른 매칭 대역폭의 필터를 사용하는 것이 가능해진다. 상기 대역폭은 예를 들어 위에서 설명된 바와 같이 단계 d2' 및 e2'에서 계산될 수 있다.
청구범위를 포함하는 설명 전반에 걸쳐, "~을 포함하는(comprising a)"이라는 용어는 달리 언급되지 않는 한 "적어도 하나를 포함하는(comprising at least one)"과 동의어로 이해되어야 한다. 또한, 청구범위를 포함하여 설명에 명시된 모든 범위는 달리 명시되지 않는 한 최종 값(들)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 설명된 요소에 대한 특정 값은 해당 기술 분야의 숙련자에게 알려진 허용된 제조 또는 산업 허용 오차 내에서 이해되어야 하고, "실질적으로" 및/또는 "대략적으로" 및/또는 "일반적으로"라는 용어의 사용은 허용된 허용 오차 범위 내에 있음을 의미하는 것으로 이해해야 한다.
본 개시내용은 특정 실시예를 참조하여 설명되었지만, 이들 실시예는 단지 본 개시의 원리 및 적용을 예시하는 것임을 이해해야 한다.
명세서 및 실시예는 단지 예시적인 것으로 간주되어야 하며, 본 개시내용의 진정한 범위는 다음 청구범위에 의해 표시된다.
요약하면, 전술한 바와 같은 본 개시에 따른 방법은 보다 정확한 감쇠 추정을 가능하게 하고 더 적은 계산 비용을 의미하며, 이는 특히 실시간 계산 모드를 개선한다. 또한, 증가된 정밀도로 인해 분산이 감소하고 따라서 증가된 재현성이 달성될 수 있다.
Claims (17)
- 매질의 초음파 신호 데이터에서 깊이 의존 감쇠를 보상하기 위한 방법에 있어서,
상기 방법은 처리 시스템(8)에 의해 구현되고,
상기 방법은:
초음파 신호 데이터가 상기 매질의 동위상 및 직교 위상(IQ) 데이터를 제공하기 위한 상기 처리 시스템에 의해 처리되는 처리 단계(c), 및
상기 IQ 데이터 스펙트럼이 복수의 상이한 깊이에 걸쳐 재중심화 되도록, 상기 IQ 데이터의 위상이 상기 매질 내의 복수의 상이한 깊이(z1, z2, zn) 각각에 대한 각각의 주파수 시프트 양의 함수로서 보상되는 감쇠 보상 단계(f)
를 포함하는
방법.
- 제1항에 있어서,
상기 IQ 데이터 스펙트럼은 미리 정의된 기준 주파수에서 재중심화 되는 것인 방법.
- 제1항 또는 제2항에 있어서,
상기 처리 단계(c) 이후 및 상기 감쇠 보상 단계(f) 이전에 추가 단계인:
복수의 상이한 깊이(z1, z2, zn) 각각에 대해 주파수 시프트 양이 미리 정의된 시프트 맵에 기초하여 결정되는 시프트 양 결정 단계(d1)
를 더 포함하는
방법.
- 제3항에 있어서,
상기 시프트 맵은 상기 복수의 상이한 깊이 각각에 대해 미리 정의된 단일 감쇠 계수 또는 다중 감쇠 계수로부터 유도되고,
상기 감쇠 계수는 상기 매질의 깊이 방향(dB/cm/MHz)의 단위 거리당 주파수의 함수로서 초음파 신호 데이터의 초음파 진폭의 감소를 지정하는
방법.
- 제1항 내지 제2항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 방법은 상기 처리 단계(c) 이후 및 상기 감쇠 보상 단계(f) 이전에 추가 단계:
상기 매질의 복수의 서로 상이한 깊이(z1, z2, zn) 각각에 대해 상기 IQ 데이터의 자기 상관 함수가 결정되는 함수 결정 단계(d2),
복수의 상이한 깊이(z1, z2, zn) 각각에 대해 중심 스펙트럼 위치 ωc(z)가 상기 자기 상관 함수의 위상의 함수로서 추정되는 중심 추정 단계(e2)를 더 포함하고,
각각의 상이한 깊이(z1, z2, zn)에 대한 상기 감쇠 보상 단계(f)에서 상기 주파수 시프트 양은 각각의 상기 중심 스펙트럼 위치의 함수 ωc(z)로서 결정되는
방법.
- 제1항 내지 제2항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 감쇠 보상 단계(f)는 최대 깊이(zmax)까지 상기 감쇠 보상 단계(f)에 의해 처리된 입력 데이터 상의 상기 복수의 상이한 깊이(z1, z2, zn) 각각에 대해 복소 위상의 곱에 의해 시간 도메인에서 이행되고,
깊이(zk)에서의 상기 복소 위상은 상기 깊이(zk) 까지의 총 시프트 양의 함수인
방법.
- 제5항에 있어서,
상기 방법은 상기 처리 단계(c) 이후에 추가 단계:
복수의 상이한 깊이(z1, z2, zn) 각각에 대해 각각의 스펙트럼 표준 편차가 상기 IQ 데이터의 자기 상관 계수의 함수로서 추정되는 대역폭 추정 단계(d2'), 및
상기 IQ 데이터가 상기 복수의 상이한 깊이를 가로질러 적응적으로 필터링 되도록, 상기 복수의 상이한 깊이(z1, z2, zn) 각각에 대해 필터의 주파수 대역폭이 상기 스펙트럼 표준 편차의 함수로 결정되는 대역폭 결정 단계(e2'), 및
상기 감쇠 보상 단계(f) 이후 상기 필터가 보상된 IQ 데이터에 적용되는 필터링 단계(g)를 더 포함하는
방법.
- 제7항에 있어서,
상기 초음파 신호 데이터는 초음파 변환기의 복수의 초음파 라인의 데이터를 포함하고,
상기 중심 추정 단계(e2) 및/또는 상기 대역폭 추정 단계(d2')는 상기 복수의 초음파 라인 각각에 대해 수행되고 상기 단계(e2, e2')의 출력 데이터는 상기 초음파 라인에 걸쳐 평활화 되는
방법.
- 제7항에 있어서,
상기 중심 추정 단계(e2) 및/또는 상기 대역폭 추정 단계(d2')의 출력 데이터는 깊이 방향의 정규화 단계에 의해 정규화 되는
방법.
- 제7항에 있어서,
상기 중심 추정 단계(e2) 및/또는 상기 대역폭 추정 단계(d2')의 출력 데이터의 견고성은 순수 노이즈 모델, 즉 H0: |ρ1|=0의 가설 테스트에 의해 향상되고, 상기 출력 데이터가 노이즈에 의해 덜 편향되도록 통계적으로 중요한 포인트만이 상기 출력 데이터에 포함되는
방법.
- 제1항 내지 제2항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 깊이에 걸친 주파수 시프트 맵은 인접한 깊이(z1, z2)에 대한 조각별 감쇠 함수를 상기 맵에 피팅 함으로써 상기 상이한 깊이(z1, z2, zn)에 대한 주파수 시프트 양에 기초하여 생성되는
방법.
- 제1항 내지 제2항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 동위상 및 직교 위상(IQ) 데이터는 산란 및/또는 후방 산란 IQ 데이터 및/또는 빔포밍 된 IQ 데이터인
방법.
- 제1항 내지 제2항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 IQ 데이터가 상기 매질의 빔포밍 된 획득 데이터를 제공하기 위한 빔포밍 프로세스에 의해 처리되는 빔포밍 단계(cf)를 더 포함하고,
상기 처리 단계(c), 상기 감쇠 보상 단계(f) 및 (c)와 (f) 사이의 모든 단계는 상기 빔포밍 프로세스에서 수행되는
방법.
- 제1항 내지 제2항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 방법은 적어도 하나의 초음파 변환기(2)와 연관된 처리 시스템(8)에 의해 구현되고,
상기 방법은 상기 처리 단계(c) 이전에 추가 단계:
적어도 하나의 펄스가 변환기에 의해 매질에서 전송되는 전송 단계(a), 및
초음파 신호 데이터가 상기 펄스에 응답하여 변환기에 의해 획득되는 수신 단계(b)를 더 포함하는
방법.
- 제1항 내지 제2항 중 어느 한 항에 있어서,
필터는 상기 보상된 IQ 데이터 스펙트럼에 필터가 적용되는 필터링 단계(g) - 동일한 필터가 상기 복수의 상이한 깊이(z1, z2, zn)에 적용됨 -, 및/또는
상기 필터링 된 보상된 IQ 데이터의 엔벨로프가 출력인 엔벨로프 검출 단계(h)
를 더 포함하는
방법.
- 데이터 처리 시스템에 의해 실행될 때, 데이터 처리 시스템으로 하여금 제1항 내지 제2항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하게 하는 컴퓨터 판독 가능 명령을 포함하는, 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 기록된, 컴퓨터 프로그램.
- 매질의 초음파 신호 데이터의 깊이 의존 감쇠를 보상하는 시스템에 있어서,
처리 시스템(8)을 포함하고, 상기 처리 시스템은:
상기 매질의 동위상 및 직교위상(IQ) 데이터를 제공하기 위해 초음파 신호 데이터를 처리하고,
IQ 데이터 스펙트럼이 복수의 상이한 깊이에 걸쳐 재중심화 되도록, 상기 매질에서 복수의 상이한 깊이(z1, z2, zn) 각각에 대한 각각의 주파수 시프트 양의 함수로서 상기 IQ 데이터의 위상을 보상하도록 하는
장치.
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