KR20210105946A - 재료들의 비선형 벌크 탄성의 초음파 추정 - Google Patents

Abstract

적어도 하나의 전송 빔 축을 따라 다수의 범위 셀들의 세트에서 비선형 전파 지연(NPD)들을 측정하고, 재료의 비선형 벌크 탄성 파라미터(NEP)들의 함수를 최소화하도록 상기 NEP들을 적응시킴으로써, NEP들의 추정을 위한 방법들 및 기기가 제공된다. 이 방법은 입력으로서 NEP들을 갖는 NPD들의 모델과 측정된 NPD들 간의 거리를 계산하고, 추정된 NEP들은 함수의 최소치에서 획득된다. 적어도 하나의 공통 저주파(LF) 및 고주파(HF) 전송 빔 축들을 따라, LF 펄스의 차이들을 갖는 LF 및 HF 펄스를 포함하는 적어도 2개의 펄스 복합체들을 전송하고, 상기 적어도 하나의 HF 전송 빔 축을 따라 다수의 깊이 범위들로부터 HF 수신 신호들을 게이팅하고, 그리고 2개의 펄스 복합체들로부터의 HF 수신 신호들을 각각의 깊이 범위에 대한 LF 펄스의 차이와 비교함으로써 NPD들이 측정된다.

Description

재료들의 비선형 벌크 탄성의 초음파 추정

본 출원은 2018년 12월 17일자로 출원된 미국 가특허출원 일련번호 제62/780,810호로부터의 우선권을 주장하며, 이 가특허출원의 전체 내용은 인용에 의해 본 명세서에 포함된다.

본 발명은 고주파(HF: high frequency) 및 저주파(LF: low frequency) 펄스로 구성된 이중 주파수 펄스 복합체들의 전송을 이용한 객체의 선형 및 비선형 전파 및 산란 파라미터들의 이미징을 위한 방법들 및 기기에 관한 것이다. 음향 압력파들을 이용한 이미징이 일례로 도시되지만, 이 방법들은 전단 탄성파들 및 가간섭성 전자파들을 이용한 이미징에도 또한 유용하다. 본 발명의 응용들은 예를 들어, 의료 이미징 및 치료, 비파괴 시험, 산업 및 생물학적 검사들, 지질학적 응용들, SONAR 및 RADAR 응용들이지만, 이에 제한되는 것은 아니다.

이미지 기반 조직 특성 규명의 기초는 먼저, 이미지들을 형성하는 데 수반되는 재료 파라미터들을 추정하고, 이어서 이러한 조직 파라미터들과 조직 타입 및 질병 간의 상관이 뒤따른다. 초음파는 운동 에너지와 탄성 에너지 간의 주기적 교환으로부터 발생하는 탄성 압력파들이다. 그러므로 탄성파들에 대한 물리적 파라미터들은 질량 밀도, 탄성 강성 파라미터들 및 전력 흡수 파라미터들이다. 탄성 에너지는 두 가지 타입들 ⅰ) p파들을 지지하는 압력 벌크 압축 강성, 및 ⅱ) s파들을 지지하는 전단/변형 강성이다.

연조직은 더 큰 생체 분자들의 구조 내에 ~65%의 물을 포함한다. 더 큰 생체 분자들의 질량 밀도들은 물의 질량 밀도에 가까우며, 따라서 질량 밀도는 서로 다른 타입들의 조직들 간에 단지 ±5%만 달라진다. 전파 속도에 영향을 주는 생체 분자들의 저 진폭 선형 벌크 강성은 또한 물의 속도에 가까우며, 따라서 속도는 ~1500㎧인 물의 속도 주위에서 단지 ±5%만 달라진다. 초음파 전력 흡수는 조직 타입들 간에 ±20%의 가장 큰 변동을 갖는다.

초음파 속도 및 흡수의 정량적 이미징은 180도 방향들로의 객체를 통한 초음파의 전송, 이어서 전파 속도 및 전력 흡수의 정량적 이미지들의 컴퓨터 단층 촬영 재구성을 필요로 한다. 이는 유방(잠재적으로는 또한 고환들)에 대해서만 가능하며, 높은 프로세싱 능력들을 요구한다. 선형 벌크 탄성 파라미터의 낮은 변동(±5%)은 조직 특성 규명을 위한 정확한 측정들을 요구하며, 이는 난제이다.

그러나 연조직들은 또한 상당한 비선형 벌크 탄성을 갖는데, 여기서 조직 압축은 초음파 전파 속도의 증가에 따라 재료를 더 강하게 만들고, 조직 확장은 속도의 감소에 따라 조직을 더 부드럽게 만든다. 1차적으로, 초음파 속도는 다음과 같이 압력에 의존하며:

여기서 c _o( r )은 선형 저 진폭 전파 속도이고, p는 국소 음압이고, β( r )은 서로 다른 타입들의 조직들 간에 ±30% 달라지는 비선형 탄성 파라미터(NEP: nonlinear elasticity parameter)이며, 이는 종래 기술인 미국 특허출원 제16/259,251호로부터의 도 1에 도시되어 있다. 압축되지 않은 재료의 질량 밀도는 ρ ₀( r )이고, 등엔트로피 체적 압축률은 κ _s ( r )이며, β _n ( r )은 비선형성 파라미터이다. A와 B는 예를 들어, 미국 특허출원 제16/259,251호에 정의된 일반적으로 사용되는 재료 파라미터들이다. 조직 내의 재료의 타입의 공간적 변동들로 인해 파라미터들은 모두 공간적 포지션 벡터( r )에 의존한다.

이 도면은 여성 유방들에서 지방(101), 선(102) 및 결합(103) 조직들에 대한 NEP의 값 분포들을 도시한다. 벡터( r )는 조직에서의 공간적 포지션을 나타낸다. A와 B는 일반적으로 정의된 벌크 탄성 파라미터들이며, κ는 조직의 벌크 압축률이다.

전단/변형 강성은 물과 같은 유체들의 경우 0이다. 그러므로 연조직의 전단 강성은 연조직을 형상화하는 생체 분자 행렬의 구조에 의해 결정되며, 서로 다른 타입들의 조직들 간의 큰 변동에 따라 낮다. 고형 종양은 종종 주변 조직보다 더 높은 전단 강성을 가져, 이를 혹처럼 느끼게 한다. 전단파 속도는 -2 내지 20㎧(±90%) 내에서 변화한다. 이미징을 위해 직접적으로 사용될 전단파들에 대해서는 낮은 속도가 적합하지 않다.

전단 강성의 추정이, 더 심부 조직의 전단 변형을 생성하기 위해 조직의 외부 푸시가 사용되는 탄성 초음파(elastography)의 타깃이다. 더 심부 조직의 움직임은 초음파로 측정되며, 이러한 움직임은 전단 강성의 공간적 변동들의 지시를 제공하는 국소 변형률을 추정하고 예를 들어, 병든 조직을 지시하는 증가된 전단 강성 영역들을 검출하는 데 사용된다. 박동하는 심장과 같은 조직 전단 변형의 내부 소스들이 또한 연구되었다.

국소 전단 응력들이 알려지지 않기 때문에, 탄성 초음파는 전단 강성의 정량적 값들을 제공하지 않는다. 전단파 속도(c _s )는 다음과 같이 전단 강성(μ)에 의존하며:

여기서 ρ( r )

10³ ㎏/㎥는 국소 조직 질량 밀도이다. 전단파 속도의 측정은 전단파 이미징으로 불리는 방법에서 전단파들의 입자 진동 속도의 초음파 이미징에 의해 이루어질 수 있다. 이 방법은 전단파들의 전파 속도의 공간적 변동 및 그에 따른 국소 영역들에서의 전단 강성의 추정을 가능하게 한다(아래 참조 리스트의 참조 [17] 참고). 괄호들[] 안에 도시된 숫자들은 아래에 나열되어 있다. 전단파들은 조직의 깊이에서의 초음파 방사력 및 조직의 외부 진동들에 의해 발생될 수 있다. 더 심부 전단파들의 발생을 위해, 심장 판막들의 신속한 폐쇄와 같은 전단파들의 내부 소스들이 또한 연구되었다. 이 방법은 유방암의 검출 및 특성 규명에서의 사용을 위해 발견되었고, 전립선암에 대한 감소된 수의 생체 검사들을 표적화하기 위해 시험되고 있지만, 결정적인 결과들은 아직 확립되지 않았다.

비선형 벌크 강성은 주로 원자/분자 거리 전위에 의해 결정되는 한편, 전단 강성은 주로 생체 분자 행렬의 구조에 의해 결정된다. 그러므로 이 두 파라미터들은 상보적이며, 여기서는 서로 다른 MR 파라미터들을 결합하는 것과 유사하게, 개선된 조직 특성 규명을 위해 조합이 흥미롭다. 예를 들어, 조기 전립선암은 전단 강성의 작은 변화들을 제공하며, 따라서 비선형 벌크 강성(β _p )의 이미징이 전립선암의 더 조기 발견에 유용할 수도 있다.

심부 조직들에서의 흡수 및 국소 탄성 강성 파라미터들에 대한 여러 비침습성 측정들이 실제 재료 파라미터들과 상당한 측정 잡음의 공간 적분들로서 발견된다. 따라서 국부적인 탄성 강성 파라미터들 그리고 또한 흡수의 추정은 잡음 측정 신호들의 미분을 필요로 하며, 이는 난제이다. 본 발명은 재료 파라미터들의 국소 추정치들을 생성하기 위해 잡음이 있는 측정들의 미분들의 추정을 위한 새로운 방법들 및 기기를 제시한다.

이러한 요약은 본 발명의 컴포넌트들의 간단한 개요를 제공하며, 본 발명의 범위에 대해서는 어떠한 제한들도 제시하지 않고, 여기서 본 발명은 오직 이에 첨부된 청구항들에 의해서만 정의된다.

본 발명의 일 실시예는, 파 전파 및 산란을 위한 재료 파라미터들이 파동장 진폭에 대한 비선형 의존성을 갖는 재료 객체에서의 선형 및 비선형 전파 및 산란 파라미터들의 추정 및 이미징을 위한 방법들 및 기기를 제공한다. 이 방법들은 이를테면, SONAR, 지진 관측술, 의료 초음파 이미징 및 초음파 비파괴 시험에서 발견되는 음향 및 전단 탄성파들, 그리고 또한, 이를테면 RADAR 및 레이저 이미징에서 발견되는 가간섭성 전자파들 모두에 대한 일반적인 응용을 갖는다. 아래의 설명에서는, 음향파들을 일례로 사용하지만, 탄성 전단파들 및 가간섭성 전자파들에 이 방법들을 적용하는 방법이 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명백하다.

본 발명의 가장 넓은 형태로, 본 발명은 적어도 하나의 저주파(LF) 및 고주파(HF) 전송 빔을 따라 공동 전파하는 LF 및 HF 펄스들로 구성된 적어도 2개의 펄스 복합체들의 전송에 관한 것이며, 여기서 상기 HF 펄스는 적어도 하나의 HF 전송 빔을 따라 LF 펄스의 파고(crest) 또는 파곡(trough)에 가깝게 전파되고, LF 펄스의 진폭 및 극성 중 하나는 적어도 2개의 전송된 펄스 복합체들 간에 달라지며, LF 펄스의 진폭은 펄스 복합체에 대해 0일 수 있고 상기 적어도 2개의 전송된 펄스 복합체들의 적어도 하나의 LF 펄스의 진폭은 0이 아니다.

산란된 HF 펄스 성분들은 ⅰ) HF 전송 빔과 동일한 빔 축에 근접한 HF 후방 산란 수신 빔, 및 ⅱ) HF 전송 빔 축을 따라 다수의 깊이들에서 HF 전송 빔과 교차하는 한 세트의 HF 수신 교차 빔들 중 하나 또는 둘 다에 의해 포착된다. HF 전송 빔 축을 따라 다수의 깊이들로부터의 HF 수신 신호들은 ⅰ) 상기 다수의 깊이들 주위에 HF 후방 산란 수신 신호를 게이팅(gate)하는 것, 그리고 ⅱ) 상기 다수의 깊이들에서의 HF 전송 빔의 교차부 주위에 상기 한 세트의 HF 수신 교차 빔들에 대한 HF 수신 신호들을 게이팅하는 것 중 하나 또는 둘 다에 의해 획득된다.

상기 다수의 깊이들 각각에 대해 적어도 2개의 전송된 펄스 복합체들로부터의 HF 수신 신호들이 비교되어, 상기 적어도 하나의 HF 전송 빔 축을 따라 상기 다수의 깊이들에서 비선형 전파 지연(NPD: non-linear propagation delay)의 측정된 값들을 형성한다. 측정된 NPD들은 HF 전송 빔을 따라 서로 다른 깊이들에서 HF 전송 빔과 교차하는 한 세트의 HF 수신 빔들로부터 획득된 HF 수신 신호들에 대한 다중 산란 잡음에 대해 가장 낮은 감도를 갖는다. 다중 산란 잡음이 적절히 낮을 때, HF 전송 빔을 따라 서로 다른 깊이들에서 HF 후방 산란 수신 신호를 게이팅함으로써, HF 전송 빔과 동일한 빔 축에 가까운 HF 수신 빔으로부터의 HF 후방 산란 수신 신호들로부터 NPD들을 또한 획득할 수 있다.

공간 추정 영역(SER: spatial estimation region) 내에서 상기 파라미터들의 추정치들을 제공하기 위해, 본 발명은 공간적으로 변동하는 파라미터들로부터 공간적으로 변동하는 모델 NPD들을 생성하고, 입력으로서 한 세트의 파라미터들을 이용하여, ⅰ) 공간적으로 가변적인 거리 가중치에 의해 가중된, 상기 한 세트의 파라미터들에 대한 측정된 NPD들과 상기 모델 NPD들 간의 차이의 거리 함수와, ⅱ) 공간적으로 가변적인 변동 가중치에 의해 가중된, 상기 SER 내의 상기 파라미터 값들의 국소 변동의 증감도 측정의 가중 합을 형성하는 추정 함수를 형성하고 ― 상기 거리 가중치 및 상기 변동 가중치의 국소 값들은 ⅰ) HF 수신 신호들의 국소 가간섭성의 평가, 및 ⅱ) 1차 산란된 HF 신호의 국소 크기에 대한 다수의 산란된 HF 잡음의 국소 크기의 평가 중 하나 또는 둘 다로부터 추정됨 ―, 그리고 측정된 NPD들의 주어진 세트에 대해, 상기 한 세트의 파라미터들에 대해 상기 평가 함수를 최소화하고, 상기 평가 함수를 최소화하여 상기 SER 내에서 공간적으로 변동하는 NEP들의 추정치를 형성하는 한 세트의 파라미터들을 사용하는 수학적 모델을 사용한다.

상기 거리 함수 및 상기 증감도 측정은 상기 SER의 각각의 포인트에서 상기 측정 출력들과 상기 모델 출력들 간의 차이의 값(x)의 함수들(f(x))에 기반하며, 여기서 f(x)의 미분의 부호는 x의 부호와 동일하다. 1차 산란된 HF 신호의 국소 크기에 대한 다수의 산란된 HF 잡음의 국소 크기의 상기 평가는 측정된 NPD들로부터 획득되며, 이는 HF 수신 신호에서의 다중 산란 잡음이 증가할 때 크기의 강하를 보여주는데, 예를 들어 예상 한계의 극히 일부 미만이다.

통상적으로, 파라미터들에 대한 국소 제약들, 이를테면 국소 최대 및 최소 값을 시행하면서 최소화가 이루어진다. 거리 가중치는 예를 들어, 상기 국소 포지션에 대한 수신된 HF 신호의 포락선의 좁은 영역 평균 대 더 큰 영역 평균(저역 통과 필터)의 비로서 형성될 수 있고, 상기 변동 가중치는 상기 거리 가중치의 양의 함수로서 형성되며, 여기서 상기 양의 함수의 미분은 음수이다.

본 발명의 일 실시예는 또한, 한 세트의 필터 계수들을 이용한 다수의 전송 빔들에 대한 HF 수신 신호들의 측면 필터링을 통해, 상기 다수의 깊이들에서 HF 수신 범위 셀들의 합성 측면 포커싱을 제공하며, 여기서 상기 필터 계수들은 ⅰ) 미리 계산된 필터 계수들, 및 ⅱ) 추정된 파라미터 값들로부터 계산된 필터 계수들 중 하나를 통해 분석적으로 결정된다.

측정된 NPD들은 공지된 방법들에 따라, 상기 깊이들 각각에 대해 상기 NPD들로 HF 후방 산란 수신 신호들을 보정하고, 상기 보정된 HF 후방 산란 수신 신호들을 조합함으로써, 상기 HF 후방 산란 수신 신호들에서의 다중 산란 잡음의 억제, 그리고 또한, HF 수신 신호들에서의 비선형 산란 성분들의 강화를 위해 사용될 수 있다.

따라서 본 발명의 일 실시예는 공간적으로 변동하는 재료 파라미터들의 추정들에 추가로, 다중 산란 잡음의 개선된 합성 포커싱 및 억제를 갖는 HF 후방 산란 수신 신호들을 제공한다.

본 발명의 일 실시예는 적어도 하나의 저주파(LF) 및 고주파(HF) 전송 빔을 따라 공동 전파하는 LF 및 HF 펄스들로 구성된 적어도 2개의 펄스 복합체들을 전송하기 위한 기기들을 추가로 제공하며, 여기서 상기 HF 펄스는 적어도 하나의 HF 전송 빔을 따라 LF 펄스의 파고 또는 파곡에 가깝게 전파되고, LF 펄스의 진폭 및 극성 중 하나는 적어도 2개의 전송된 펄스 복합체들 간에 달라진다. 산란된 HF 펄스 성분들은 ⅰ) HF 전송 빔과 동일한 빔 축에 근접한 HF 후방 산란 수신 빔, 및 ⅱ) HF 전송 빔 축을 따라 다수의 깊이들에서 HF 전송 빔과 교차하는 한 세트의 HF 수신 교차 빔들 중 하나 또는 둘 다에 의해 포착된다. HF 전송 빔 축을 따라 다수의 깊이들로부터의 HF 수신 신호들은 ⅰ) 상기 다수의 깊이들 주위에 HF 후방 산란 수신 신호를 게이팅하는 것, 그리고 ⅱ) 상기 다수의 깊이들에서의 HF 전송 빔의 교차부 주위에 상기 한 세트의 HF 수신 교차 빔들에 대한 HF 수신 신호들을 게이팅하는 것 중 하나 또는 둘 다에 의해 획득된다.

다채널 프런트엔드 유닛은 위에서 설명된 바와 같이, 다중 엘리먼트 프로브에 대한 HF 및 LF 구동 신호들을 제공하고, 상기 다중 엘리먼트 프로브로부터 HF 엘리먼트 수신 신호들을 수신하고, HF 전송 빔들을 따라 다수의 깊이들로부터의 HF 수신 신호들을 형성하는 HF 수신 빔 형성기에 상기 HF 엘리먼트 수신 신호들을 전달하고, 적어도 2개의 서로 다른 펄스 복합체들로부터의 상기 다수의 깊이들에 대한 HF 수신 신호들을 LF 펄스의 차이들과 비교하도록 설정된 측정 유닛으로 상기 HF 수신 신호들을 전달하여, 상기 다수의 깊이들에 대해 측정된 NPD들을 제공하고, 그리고 상기 공간 추정 영역 내에 공간적으로 변동하는 재료 파라미터들의 추정치들을 형성하는 추정 유닛에 상기 측정된 NPD들을 전달한다.

도 1은 여성 유방들에서 지방 조직, 선 조직 및 결합 조직에 대한 비선형 탄성 파라미터(NEP)인 β의 종래 기술의 측정된 값 분포들을 도시한다.
도 2는 고주파(HF) 펄스 및 저주파(LF) 펄스를 포함하는 종래 기술의 예시적인 펄스 복합체들을 도시하며, 여기서는 2개의 통상적인 형태들의 LF 펄스들이 도시된다.
도 3은 비선형 탄성 파라미터(10^-9㎩^-1)의 함수로서 선형 전파 속도(㎧)를 도시한다.
도 4는 저주파(LF) 및 고주파(HF) 전송 빔들의 x-z 단면의 개략적인 도시이다.
도 5는 본 발명에 따른 초음파 기기의 블록도이다.
도 6은 HF 전송 및 후방 산란 수신 빔들에 대한 HF 수신 교차 빔의 통상적인 포지셔닝을 도시한다.
도 7은 깊이(z)의 함수로서 통상적인 측정된 비선형 전파 지연(NPD)을 도시한다.
도 8은 공간 측정 영역(SMR: spatial measurement region) 및 공간 추정 영역(SER), 측방향 벡터 포지션( r _t ), 깊이 좌표(z) 및 방향 단위 벡터( e _t )에서 발생하는 예시적인 전송 빔을 갖는 예시적인 이미지 포맷을 도시한다.
도 9는 예시적인 거리 및 측정 함수들을 도시한다.
도 10은 고정된 샘플 간격들(1003) 및 가변 길이(1005)를 갖는 샘플 간격들로, 비선형 전파 지연(NPD)인 τ _i 의 샘플 분할, 및 비선형 탄성 파라미터(NEP)인 β _j 에 대한 샘플 분할을 도시한다.
도 11은 a)에서 주변 재료와 동일한 산란 특성들을 갖는 중간에 지방 덩어리가 있는 팬텀(phantom)의 일반 초음파 이미지를 보여주고, b)에서는 본 발명에 따라 획득된 공간적으로 변동하는 비선형 탄성 파라미터(

)의 이미지가 도시된다.

5.1 본 발명에 적용 가능한 측정 타입들

비선형 탄성 파라미터는 이중 주파수 초음파로 이미징될 수 있으며, 여기서 각각의 빔 방향에 대한 주파수 초음파가 중첩하는 고주파(HF) 및 저주파(LF) 펄스들을 포함하는 적어도 2개의 이중 대역 펄스 복합체들을 전송한다. 그러한 펄스 복합체들의 두 가지 예들이 도 2에 도시되며, 여기서 201은 HF 펄스를 도시하고 202는 LF 펄스를 도시한다. HF:LF 비는 통상적으로 ~ 5:1 - 30:1이다. LF 펄스는 HF 펄스에 의해 관측되는 초음파 산란 및 전파 속도를 비선형적으로 조작하는 데 사용되며, 산란된 HF 신호가 프로세싱되어 이미지들을 생성한다. LF 펄스는 전송된 펄스 복합체들 간에 진폭 및/또는 극성이 달라진다. LF 펄스는 하나의 펄스 복합체에 대해서는 0일 수 있지만, 적어도 하나의 펄스 복합체에 대해서는 0이 아니어야 한다. 도 2a는 HF 펄스의 위치에서 양(positive)이며 재료를 압축하는 LF 펄스를 도시하므로, HF 펄스는 증가된 전파 속도로 증가된 재료 강성을 관측한다. 도 2b는 LF 펄스의 극성의 변화를 도시하므로, LF 펄스는 HF 펄스의 위치에서 음(negative)이고, 이는 재료를 팽창시키고 HF 펄스가 더 낮은 전파 속도로 더 연질의 재료를 관측하게 한다.

도 3은 표 I의 재료들에 대한 β = β _n ĸ _s 에 대해 플롯팅된 c _o의 값들을 도시한다. 데이터는 다음과 같이 곡선(301)에 의해 맞춰진다:

이는 식들(16, 21)에서

의 추정된 값으로부터, 여러 가지 방법들에서 이미지 재구성의 개선된 품질을 위해 사용될 수 있는 공간적으로 변동하는 선형 전파 속도(c _o( r )를 추정할 수 있다는 제안을 한다.

HF 및 LF 펄스 복합체들은 빔들을 따라 전송되며, 여기서는 일례가 도 4에 도시된다. 예를 들어, 미국 특허 제8,038,616호 및 제9,291,493호 그리고 미국 특허출원 제16/258,251호에서 다른 예들이 주어진다. LF 및 HF 빔들 둘 다 평면형일 수 있다. 중요한 것은, LF 펄스가 공동 전파하는 HF 펄스에 의해 관측되는 전파 속도를 비선형적으로 조작하는 공간 측정 영역(SMR)에서 HF 및 LF 빔들이 중첩된다는 것이다.

표 I. 도 3에 사용되며, β = β _n ĸ를 증가시킴으로써 정렬되는 재료 파라미터들[11, 12]

따라서 SMR에서의 총 전송 펄스 압력은 p( r ,t) = p _L ( r ,t) + p _H ( r ,t)이며, 여기서 p _L 은 LF이고 p _H 는 HF 펄스이다. 식(1)에 따르면, p _L 과 p _H 둘 다 HF 펄스에 의해 관측되는 전파 속도에 다음과 같이 영향을 주며:

여기서 p _L 은 HF 펄스의 중심에서의 LF 압력이다. 마지막 항은 현재 고조파 이미징에서 사용되는 HF 펄스의 고조파 주파수 대역들을 제공하는 HF 펄스의 자기 왜곡을 생성한다. 두 번째 항의 경우, p _L 은 HF 펄스를 따라 매우 느리게 변화하여, HF 펄스에 대한 이 항의 영향이 2개의 현상들: ⅰ) HF 펄스의 중력 중심에서 p _L = p _c 의 값에 의해 생성되는 비선형 전파 지연(NPD), 및 ⅱ) HF 펄스를 따라 p _L 의 변동에 의해 생성되는 비선형 펄스 형태 왜곡(PFD: pulse form distortion)으로 나뉠 수 있다.

HF 전파 속도의 LF 조작으로 인해, HF 펄스는 다음과 같이 깊이(z)까지의 전파 시간 지연을 획득하며:

여기서 τ _□(z)는 비선형 전파 지연(NPD)이고 Γ( r )은 전송 빔 축이다. 마지막 공식은, β( r )이 τ _p ( r )의 미분으로부터 획득될 수 있지만, 측정된 τ _p ( r )에서의 잡음으로 인해, 직접 미분은 β( r )의 매우 잡음이 있는 추정치들을 생성함을 지시하며, 여기서 본 발명은 이 문제에 대한 솔루션들을 제시한다.

유방 및 고환들과 같이 빔들을 따라 펄스 복합체들의 관통 전송을 허용하는 객체들의 경우, 서로 다른 LF 펄스들, 예를 들어 양의 LF 펄스(p = 1) 및 제로 LF 펄스(p = 0), 또는 양의 LF 펄스(p = 1) 및 음의 LF 펄스(p = -1)를 갖는 2개의 전송된 펄스 복합체들로부터의 첫 번째 HF 펄스의 도달 시간의 차이로부터 τ _p 를 측정할 수 있다. 180도의 방향들로 빔들이 각각의 측정 체적을 가로지르게 되도록, 서로 다른 방향들로 관통 전송 빔들을 측방향 스캐닝하면, [15] - [19]에서 설명되는 공지된 방법들에 따라 β( r )의 단층 촬영 재구성을 수행할 수 있다.

그러나 대부분의 의료 객체들에 대해서는, 설명된 바와 같이, 전송 빔과 수신 빔 간에 제한된 각도를 갖는 산란 측정들, 예를 들어 교차하는 전송 및 수신 빔들을 사용하는 각도 산란 또는 직접 후방 산란에 의존해야 한다. 그 다음, 첫 번째 산란에서, LF 펄스의 진폭이 너무 많이 강하하여, 산란된 HF 펄스의 전파 속도에 대한 LF 펄스의 비선형 영향을 무시할 수 있는 근사치를 사용할 수 있다.

본 발명의 실시예의 방법들을 설명하기 위한 더 양호한 참조를 위해, 본 발명에 따른 이미징을 실행하기 위한 예시적인 기기의 블록도를 도 5에 도시한다. 500은 화살표들(506)에 의해 지시된 방위각 방향으로 M개의 LF 엘리먼트들 및 N개의 HF 엘리먼트들의 세트를 갖는 이중 주파수 선형 어레이(501)를 포함하는 3D 초음파 프로브를 예로서 도시한다. 예를 들어, [5] 미국 특허 제7,727,156호에 설명된 바와 같은 공지된 방법들에 따라 이중 주파수 대역 선형 어레이가 만들어질 수 있다. 어레이의 LF 및 HF 엘리먼트들은 각각의 LF 어레이 엘리먼트를 LF 전송 증폭기들에 연결하고, HF 전송 증폭기 및 HF 수신 증폭기를 포함하는 HF 전송/수신 회로들에 각각의 HF 엘리먼트를 연결하는 전송/수신 유닛(503)에 케이블(502)을 통해 연결되며, 여기서는 공지된 방법들에 따라, HF 수신 증폭기의 출력이 모든 HF 수신 엘리먼트들로부터의 HF 수신 신호들의 디지털 표현을 제시하는 아날로그-디지털(A/D: analog to digital) 변환기에 추가로 연결된다. 수정된 실시예에서, AD 변환기는 공지된 방법들에 따라, 무선 주파수(RF: radio frequency) HF 신호와 동일한 정보를 나타내는 각각의 HF 엘리먼트로부터 HF 수신 신호들의 I-Q 성분들의 디지털 표현들을 제시할 수 있다.

초음파 빔들의 3D 스캐닝을 위해, 선형 어레이(501)는 이 예시적인 실시예에서 장축(504)을 중심으로 회전될 수 있으며, 이는 화살표들(505)에 의해 지시된 고도 방향으로 LF/HF 빔의 기계적 스캐닝을 제공한다. 어레이의 각각의 고도 포지션에 대해, 전송 LF 및 HF 엘리먼트들의 전자 선택을 통해, 그리고 선택된 빔 방향들 및 포커스로, 도 2에 도시된 것과 유사한 조합된 LF/HF 펄스 복합체들을 전송하여, 화살표들(506)로 지시된 방위각 방향으로 조합된 LF/HF 전송 빔의 전자 스캐닝을 수행한다. 예시적인 HF 전송 빔은 전체 3D 스캔 체적(509) 내에서 주어진 고도 포지션을 갖는 2D 방위각 평면(508) 내에서 507로서 개략적으로 예시된다. 측방향 이동과 같은 어레이의 대안적인 고도 이동들은 공지된 방법들에 따라, 그러한 이동에 이용 가능한 공간 및 객체의 형상에 의존하여 동등하게 행해질 수 있다. 빔의 순수한 2D 스캐닝, 및 심지어 단일 빔 방향을 따른 측정들이 또한 본 발명의 범위 내에 있다.

예를 들어, 도 2에 예시된 바와 같이, 서로 다른 LF 펄스들을 갖는 적어도 2개의 펄스 복합체들이 각각의 전송 빔 방향에 대해 전송된다. LF 펄스는 HF 전송 빔당 하나의 펄스 복합체에서는 0일 수도 있지만, 각각의 HF 전송 빔에 대한 적어도 하나의 펄스 복합체에 대해서는 0이 아니어야 한다.

기기의 두 가지 버전들이 유용한데, 여기서 첫 번째 버전(503)에서는 2D 스캔 평면(508)에서 514로 예시된 HF 수신 교차 빔들, 및 HF 전송 빔(507)과 동일한 축을 갖는 HF 후방 산란 수신 빔들에 대한 빔 형성기를 포함한다. 바람직한 실시예에서, HF 후방 산란 수신 빔은, 미국 특허 제9291493호에서 논의된 바와 같이, HF 후방 산란 수신 신호에서의 다중 산란 잡음의 억제를 개선하기 때문에, HF 전송 빔과 동일하고, 합성 깊이 최적화된 포커스는 HF 수신 신호들의 측면 필터링을 통해 획득된다. 스캔 동안, HF 교차 빔 및 후방 산란 수신 신호들은 저장 및 추가 프로세싱을 위해 고속 버스(510)를 통해 프로세서(511)에 전달된다.

프로세서(511)는 SW 프로그래밍 가능한 멀티 코어 중앙 프로세싱 유닛(CPU: central processing unit) 및 그래픽 프로세서 유닛(GPU: graphics processor unit)을 포함한다. 프로세서는 공지된 방법들에 따라 동작하는 사용자/조작자 입력 유닛(513)으로부터 사용자 입력들을 수신하고, 공지된 방법들에 따라, 조합된 디스플레이 및 오디오 유닛(512)을 통해 사용자/조작자와의 통신에 필요한 이미지 데이터 및 다른 정보를 디스플레이한다.

두 번째 버전에서, 각각의 HF 수신 엘리먼트들 및 각각의 전송된 펄스 복합체로부터의 디지털 HF 수신 신호들은 저장 및 추가 프로세싱을 위해 고속 버스(510)를 통해 프로세서(511)에 전달된다. 두 번째 버전에서의 2D 이미징을 위해, 프로세서(511)의 SW 프로그램은 다수의 HF 수신 엘리먼트들로부터의 HF 수신 신호들을 조합하고, 예를 들어 아래 도 5에 보다 상세히 도시되는 바와 같이, 2D 세트의 각각의 HF 전송 빔과 교차하는 한 세트의 HF 수신 교차 빔들을 생성한다. SW 프로그램은 또한, HF 전송 빔들과 동일한 축을 갖고, 바람직하게는 또한 HF 전송 빔들과 동일한 HF 후방 산란 수신 빔들로부터 한 세트의 HF 후방 산란 수신 신호들을 생성한다.

교차 빔들인 HF 수신 신호들의 주된 용도는 HF 전송 빔을 따라 다수의 깊이들에서 비선형 전파 지연을 추정하는 것이다. 후방 산란 HF 수신 신호에서의 다중 산란 잡음의 레벨이 1차 산란된 신호들에 비해 낮은 이미징 상황들을 가질 때, HF 전송 빔을 따라 다수의 깊이들에서의 비선형 전파 지연이 후방 산란 HF 수신 신호로부터 획득될 수 있으며, HF 수신 교차 빔들에 대한 빔 형성기는 덜 중요하고 생략될 수 있다.

예시적인 HF 전송 및 수신 빔들이 도 6에 도시되며, 여기서 601은 조합된 HF 전송 빔(H _t ) 및 동일한 HF 후방 산란 수신 빔(H _br )을 예로서 도시한다. HF 전송 빔 및 HF 후방 산란 수신 빔의 공간 주파수 응답들은 H _t ( r - r _t ,ω) 및 H _br ( r - r _t ,ω)이다. 포지션 벡터( r _t (i,j))는 HF 전송 및 후방 산란 수신 빔 축들의 원점을 정의하며, 여기서 i는 방위각 개구 중심 엘리먼트 포지션을 정의하고, j는 3D 스캔에서의 2D 스캔 평면 고도 포지션을 정의한다. 602는 깊이(z _k )에서 HF 전송 빔 축에 포커싱된 예시적인 HF 수신 교차 빔(H _cr ( r - r _r ,ω))을 도시하며, 여기서 r _r (i,j,k)는 HF 수신 교차 빔 축들의 원점을 정의하고, i, j는 방위각 및 고도 포지션을 정의하며, k는 또한 H _cr 의 포커스 포인트인 교차 이미지 포인트(z _k )의 깊이를 정의한다. 603은 HF 전송 빔과 HF 수신 교차 빔 간의 교차 영역에 의한 교차 빔 관측 셀을 도시하고, 604는 전체 교차 영역으로부터의 HF 교차 빔 수신 신호의 지시를 도시한다. 이 HF 수신 신호의 제한된 간격을 선택함으로써, 관측 셀의 유효 범위가 교차 빔 축을 따라 해치된 영역(605)으로 감소된다. HF 후방 산란 관측 셀의 개략적인 형태는 HF 조합된 전송 및 후방 산란 수신 빔들(601)을 따라 해치된 영역(606)으로서 도시된다. 미국 특허 제9,291,493호 및 미국 특허출원 제16/258,251호에 도시된 바와 같이, 관측 셀들의 치수들은 HF 수신 신호들의 공간 필터링에 의해 감소될 수 있다.

프로세싱의 특수한 버전들의 경우, 방위각 방향으로 대략 평면인 LF/HF 빔들을 전송하기 위해 모든 LF/HF 어레이 엘리먼트들을 또한 사용할 수도 있다. 여러 방향들로 방위각 평면파들을 전송하는 것은, 공지된 방법들[4]에 따라, 2D 평면 내의 서로 다른 위치들에 포커싱된 합성 전송 빔들을 생성하기 위해 서로 다른 방향들로부터 수신된 신호들을 조합할 수 있다. 단일 방위각 방향 평면파를 이용하여, 여러 병렬의 동적으로 포커싱된 수신 빔들의 규칙적인 후방 산란 등록을 갖는 공간 분해능을 획득할 수 있는데, 여기서 모두 공지된 방법들에 따라, 산란된 펄스들의 도달 시간은 각각의 수신 빔의 깊이를 따라 공간 분해능을 생성하는 한편, 수신 빔 포커싱은 측방향 공간 분해능을 생성한다. 그러나 이 방법은 설명된 교차 빔 방법보다 다중 산란 잡음에 더 민감하다.

NPD의 추정치들은 1차 후방 산란된 신호의 레벨과 관련하여 낮은 레벨의 다중 산란 잡음에 대해, 전송 빔을 따라 다수의 깊이들(z)에서 후방 산란된 HF 신호로부터 직접적으로 획득될 수 있다. 그러한 상황은 종종 내시경 프로브들에서 발생한다. 그런 다음, 수신을 위해, 도 6에서 601로 도시된 HF 후방 산란 수신 빔(H _br )만을 사용하는 것으로 충분하다. 이는 그러한 응용들을 위한 보다 간단한 기기를 가능하게 한다. 경피 이미징에서 통상적으로 발견되는 더 높은 레벨들의 다중 산란 잡음으로, 도 6에서 602로서 도시된 수신 HF 교차 빔으로 획득된 HF 교차 빔 신호들을 또한 사용하는 것이 장점이다. 이는, 위에서 설명된 빔 형성의 두 번째 버전에서 소프트웨어로 구현될 수 있는 추가된 수신 HF 교차 빔 형성기를 필요로 한다.

그 다음, 예를 들어 ⅰ) 식(5)에 따라 음수인 τ ₊가 주어지면, 양의 LF 펄스와 제로 LF 펄스를 갖는 펄스 복합체들로부터의 HF 수신 신호들 간의 교차 상관, 또는 ⅱ) 식(5)에 따라 양수인 τ _-가 주어지면, 음의 LF 펄스와 제로 LF 펄스를 갖는 펄스 복합체들로부터의 HF 수신 신호들 간의 교차 상관, 그리고 ⅲ) 식(5)에 따라 대략 2τ ₊가 주어지면, 양의 LF 펄스 및 음의 LF 펄스를 갖는 펄스 복합체들로부터의 HF 수신 신호들 간의 교차 상관을 통해, 각각의 전송 빔 방향을 따라 여러 관측 셀들에서 HF 수신 신호들로부터 NPD의 추정치들이 획득될 수 있다. 항은 대략, LF 파면이 어떤 HF 파면 수차를 생성할 수 있다는 것으로부터 발생한다. 이 HF 파동 수차는 양의 LF 펄스와 음의 LF 펄스에 대해 다소 상이하다.

관측 셀로부터 수신된 신호는 랜덤 산란기들로부터의 신호들 간의 간섭으로부터 발생하며, 이는 NPD의 상관 추정치들에서 잡음을 생성한다. 이러한 간섭은 HF 전송 빔과 관련하여 HF 수신 빔의 방향에 따라 달라진다. 이어서, 서로 다른 방향들을 갖는 HF 수신 빔들로부터의 추정된 NPD들의 평균이 HF 전송 빔을 따라 각각의 깊이에 대한 NPD에서의 추정치들을 감소시키기 위해 사용될 수 있다. 낮은 레벨의 다중 산란 잡음으로, 후방 산란 및 교차 빔 HF 수신 신호들로부터의 추정치들을 또한 조합할 수 있다.

이 프로시저는 벡터( r ( r _t ,z) = r _t + z e _t )에 의해 정의된 전송 빔 축(Γ( r ))을 따라 NPD의 잡음이 있는 측정을 제공하며, 여기서는 도 6에 도시된 바와 같이, r _t 는 전송 빔 축의 원점을 정의하고, e _t 는 전송 빔 축을 따라 단위 벡터이며, z는 전송 빔 축을 따라 그 원점( r _t )으로부터의 거리이다. 식(5)으로부터, 잡음이 있는 NPD 측정인 τ _y ( r _t ,z)를 다음과 같이 기술하며:

여기서

는 식(5)에서 주어진 비선형 탄성 파라미터(NEP)의 주어진 값들인 β( r _t ,z)에 대한 NPD들의 모델이고, n( r _t ,z)는 지연 추정 방법으로부터 그리고 또한, 지연 추정에 사용된 HF 수신 신호들에서의 잡음으로부터 발생하는 잡음 항이다.

τ _y ( r _t ,z)의 통상적인 형태가 도 7에서 700으로 주어진다. HF 수신 신호가 깊이( r )로부터의 1차 산란된 신호 + 랜덤 전자 잡음에 의해 좌우될 때, 잡음 n( r _t ,z)은 제로 평균 값에 가깝게 τ _y ( r _t ,z) 주위에서 진동한다. 이 상황은 701로서 도시된다. β( r ) > 0일 때,

는 (-p)로 주어진 차동성을 갖고, τ _y ( r _t ,z)는 이

주위에서 진동 거동을 갖는다. 예를 들어, 낭종들 및 혈관들로부터, 1차 산란된 HF 신호는 낮고, 수신된 신호는 다음에, 잔향들로 지칭되는 다중 산란 잡음, 통상적으로는 미국 특허 제9,291,493호에 도시된 바와 같이, 비선형 전파 지연(τ _n ( r ) ~ τ _y ( r )/2)을 갖는 3차 다중 산란 잡음에 의해 지배될 수 있다. 그러므로 3차 산란 잡음이 HF 수신 신호를 지배하는 영역에서 측정된 NPD(τ _y ( r _t ,z))는 702로서 도시된 τ _y ( r _t ,z)의 강하를 생성한다. τ _y ( r _t ,z)는 이 영역에서 β( r )의 추정에 유용하지 않으며, 본 발명에 따른 추정 프로시저가 이러한 문제에 대한 솔루션들을 제시한다.

τ _y ( r _t ,z)의 측정에서의 높은 잡음/신호 비로 인해, z에 의한 τ _y ( r _t ,z)의 직접 미분은 β( r _t ,z)의 잡음이 매우 많은 추정치를 생성하며, 잔향들에 의해 지배되는 영역들에 대해서는 차동

에 잠재적으로 잡음이 있는 비제로 오프셋이 또한 있다. 따라서 난제는 적절한 낮은 잡음/불확실성을 갖는 β( r _t ,z)의 적절한 추정치를 제공하는 것이며, 본 발명은 공간 측정 영역(SMR)에서의 ( r _t ,z)에 대해 측정된 비선형 전파 지연(NPD)(τ _y ( r _t ,z))으로부터 공간 추정 영역(SER)에서의 ( r _t ,z)에 대한 비선형 탄성 파라미터(NEP)(β( r _t ,z))를 추정하는 견고한 방법을 고안한다.

도 8은, 800이 동맥 경화성 플라크(803)를 갖는 분기 동맥(802)을 포함하는 조직 영역(801)의 표면에서 선형 어레이를 도시하는 측정 상황의 예시적인 예시를 제공한다. 804는 깊이(z)에서의 빔 축(Γ( r )) 상의 포인트를 r ( r _t ,z) = r _t + z e _t 로서 정의하는, 축(805)이 위치( r _t )에서 발생하는 HF 전송 빔을 도시한다. SER 및 SMR의 통상적인 예는 806 및 807로서 도시된다. 701은 도 7에 도시된 것과 유사한 측정된 NPD(τ _y ( r _t ,z))를 예시한다. 추정된 값들(

)은 808로 지시되며, 여기서는 플라크 내에서 특별히 높은

값(809)을 획득하는 한편, 810은 동맥의 혈액 영역 내부에서 낮은

를 보여준다.

동맥 내의 HF 수신 신호는 도 7에 관한 논의에 따라 감소된 τ _y 를 제공하는 다중 산란 잡음에 의해 지배되며, 여기서 본 발명에 따른 추정은 아래에서 논의되는 바와 같이, τ _y 의 값이 강하하는 혈액으로부터 잡음 지배적 신호에 진입하기 전의 τ _y 의 값을, τ _y 가 1차 산란에 의해 HF 수신 신호가 지배되는 높은 값에 도달하는 이 영역을 떠날 때의 τ _y 의 값과 비교함으로써, 균질한 혈액 영역에 대한 추정치를 제시한다. 혈액 영역을 통한 순방향 전파는 혈액의 전파 속도와 NEP를 가지며, 그러므로

는 식(6)에 따라 발생하는 한편, HF 산란 신호로부터 획득된 τ _y ( r _t ,z)는 혈액 영역에서의 다중 산란 잡음에 의해 지배된다. 그러나 z가 강한 산란 플라크에 진입하면, 1차 산란이 다시 시작되어 HF 수신 신호를 지배하고, τ _y ( r _t ,z)는 다시

를 반사한다. z가 동맥에 진입하기 직전의 τ _y ( r _t ,z)를 z가 동맥을 떠난 직후의 τ _y ( r _t ,z)와 비교하는 것은 예를 들어, 아래에서 논의되는 바와 같이 W = 0의 아이디어들을 사용하여 동맥 내부의 혈액에 대한 β를 추정할 수 있게 한다. 플라크에서의 높은 β 값으로 인해, τ _y 는 동맥 주위의 조직에 대한 유도체로 수평화되기 전에, 플라크 내에서 증가된 유도체를 갖는다.

5.2 비선형 탄성 파라미터의 추정

이 방법의 중심 부분은 β( r ) 및 다른 파라미터들에 대한 추정 함수(EF: estimation functional)의 최소화이다. 추정 함수(EF)는 다음의 가중 조합이다:

ⅰ) 상기 SER들에서 주어진 세트의 NEP 추정치들에 대해, 상기 측정된 NPD들(τ _y ( r _t ,z))과 모델 NPD들(

) 간의 차이의 거리 함수 F _τ (·), 여기서 τ _y 와

둘 다 식(6)에서 주어짐, 그리고

ⅱ) 상기 SER들 주위의 상기 NEP 추정치들의 국소 변동의 측정 함수 F _g (·).

그러한 추정 함수의 일례는 다음과 같다:

제약 조건들: β _min < β( r _t ,z) < β _max

거리 및 측정 함수들은 다음의 요건들 및 예들을 충족시키며:

F _k 의 통상적인 형태들은 다음과 같다:

거리 및 측정 함수들의 예들이 도 9에 주어지며, 여기서 901은 F _k (x) = |x|, 즉 p = 1을 보여주고, 902는 F _k (x) = |x|², 즉 p = 2를 보여주고, 903은 F _k (x)의 마지막 형태를 보여주며, 여기서 x ₁ = 1, p ₁ = 1 그리고 p ₂ = 2이다.

W( r _t ,z)는 측정된 NPD(τ _y )로부터의 모델 NPD(

)의 편차에 대한 패널티를 관리하는 공간 거리 가중 항인 한편, V( r _t ,z)는 NEP 추정치(β( r _t ,z))의 급속한 변동들에 대한 패널티를 관리하는 공간 변동 가중 항이다. V( r _t ,z)의 감소는 예를 들어, 강한 반사를 제공하는 2개의 재료들 간의 상당히 평면인 계면에서, 예를 들어 NEP 추정치의 큰 증감도가 예상되는 영역에서 평활도 요건들을 완화한다. 서로 다른 음향 임피던스를 가진 재료들 간의 이러한 매우 평평한 계면에서, 반사된 SNR은 높으며 τ _y ( r _t ,z)

를 예상한다. NEP 추정치(β)의 변화에 따라 새로운 재료로의 전환에 가까울 가능성이 있으므로, 그러한 위치들에서 W

1 및 V

0을 원한다. 이에 반해, 영역이 상당히 비간섭성 HF 수신 신호를 갖는다면, SNR이 더 낮을 것으로 예상하고, 결과적으로 편차에 대한 패널티를 완화할 수 있는데, 즉 W는 0을 향해 이동하는 한편, V는 높은 값(η)을 향해 이동하므로 V·F _g [▽β]는 H가 우세하게 되어, NEP 추정치(β)의 급속한 변동들을 억제한다.

이러한 가중치들은 측방향 및 축방향 빔 방향들 모두에 적용될 수 있다. W의 역할은 통상적으로 2개의 재료들 간의 계면으로부터 발생하는 강한 산란기들, 예컨대 거울 반사들을 검출하는 것이다. 유용한 공식들은 다음과 같고:

여기서 e ₀( r _t ,z)는 제로 LF 전송(p = 0)에 대한 수신 RF 데이터의 포락선이고, h _Tλ 및 h _{T 3 λ} 는 각각 ~1개 및 3개의 파장들에 대한 평균 저역 통과 필터들의 임펄스 응답들이다. 포락선의 이러한 2개의 저역 통과 필터링된 버전들의 비는 고역 통과 필터로서 작용하여, 국소 산란이 주변 확산 산란으로부터 벗어나는 영역들을 식별한다. 각각의 전송에 대해 가중 팩터가 정규화되어, 각각의 수신 라인을 따라 최대 값을 W _max = 1로 스케일링한다. 그런 다음, 이 실험에서 식(10b)으로부터 V( r _t ,z)가 획득되며, 여기서 가중 팩터(η)는 최상의 성능을 위해 조작자에 의해 조정된다. 일 실시예는 또한, 기계 학습 기법들을 사용하여 η의 컴퓨터 적응 조정을 위한 방법을 제시한다.

일 실시예는 또한, 함수 가중치들(W( r _t ,z), V( r _t ,z))의 평가에서 측정된 τ _y ( r _t ,z)의 사용을 제시한다. 예를 들어, 식(9b)에 따라 V( r _t ,z)를 증가시키면서 W( r _t ,z)를 감소시키기 위해 τ _y ( r _t ,z)의 예상치 못한 느린 증가가 사용될 수 있다. 도 7, 도 8에서 입증된 바와 같이, z에 따른 τ _y ( r _t ,z)의 예상치 못한 강하에 의해 낭종 또는 혈관 내부로부터와 같이 HF 수신 신호가 다중 산란 잡음에 의해 지배되는 영역들(Ω)이 검출될 수 있다. 그러므로 L _z 는 짧은 저역 통과 필터, 예컨대 중앙값 필터이고, k ~ 1.5는 파라미터인 경우, τ _y ( r _t ,z) < k·L _z {τ _y ( r _t ,z/2)}라면, W( r _t ,z) = 0을 설정한다.

도 10에서, 1001은 도시된 바와 같이, 측정된 NPD(τ _y ( r _t ,z))가 전송 빔을 따라 간격(Z)에 대해 이산 세트의 간격들(i·dz)로 어떻게 샘플링되는지를 도시하며, 여기서 1002로서 도시된 i = 1, 2, …, I이다. 그런 다음, 측정된 NPD들은 다음과 같이 차원 I의 벡터로 표현된다:

통상적으로 dz ~ λ _H /4 - λ _H 를 가지며, 여기서 λ _H 는 HF 파장이고, NPD에 대한 측정 포인트들의 수는 통상적으로 I ~ 256 - 1024이다.

프로시저들의 일 변형에서, 간격(Z)은 동일한 길이의 J개의 하위 간격들로 추가로 분할되고, 1003으로 도시된 j = 1, 2, … , J로 라벨링되며, 여기서 NEP 파라미터(β _j )는 1004로 예시된 각각의 하위 간격을 따라 일정하다고 가정한다. 하위 간격들의 최소 길이는 통상적으로 전송 빔의 축을 따라 측정 분해능으로 주어지며, 이는 통상적으로 대략 HF 펄스 길이 ~ 3 - 4λ _H 이고, 이는 J ~ 64 - 256을 의미한다. 각각의 하위 간격에서는, 각각의 구간에서 비선형 탄성 파라미터(NEP)의 상수 추정치(β _j )(j = 1, 2, … , J)를 찾는다. i-좌표 번호들에서의 각각의 j-간격의 종단점은 I(j) = j·I/J이며, 시작점 I(0) = 0이다. 그러므로 각각의 간격 #j 내에서의 NPD 모델은 다음과 같이 주어지며:

파라미터 벡터를 다음과 같이 정의한다:

식(7)에서 z에 대한 정의된 β의 증감도에 대해, 예를 들어 j번째 간격의 중심 근처에 위치된 값들(β _j ) 간의 좌표 #i에 대한 선형 보간을 가정할 수 있다. 따라서 벡터 함수 G ( a )로 증감도를 표현할 수 있다.

프로시저들의 다른 변형에서는, 전송 빔을 따라 각각의 NEP 파라미터에 대해 J개의 하위 간격들의 가변 길이를 사용하며, 각각의 하위 간격에 대한 하위 간격 연결 포인트들과 NEP 파라미터들(β _j ) 모두를 변화시켜 측정들(τ _y )에 대한 모델(

)의 최상의 적응을 찾기를 원한다. NPD 측정들(τ _y )에 대한 전체 샘플 간격이 다음과 같이 간격(I _Z ) 내에 있는 개략적인 예가 1005로서 도시된다:

다음에, 전체 파라미터 벡터를 다음과 같이 정의하는데:

즉, 총 K = 2J - 1개의 파라미터들이다. G ( a )를 주로 a 의 β 부분의 증감도로서 정의하지만, 증감도 항에 연결 포인트들(I(j))(j = 1, 2, …, J-1)을 또한 잠재적으로 포함한다. 다음에, 식(7, 8)이 다음과 같이 변환된다:

H( a + h )를 h 에서 2차로 평가하는 것은 다음을 제공하며,

여기서 1차 도함수는 벡터이고 2차 도함수는 행렬이다. 미분의 세부사항들은 다음 식을 제공한다:

미분들은 수치상 그리고 분석적으로도 또한 획득될 수 있다. h 에 대한 H( a + h )의 근사화를 미분하고 0과 같게 하면 다음과 같고:

0과 같게 하면 다음과 같이 잘 알려진 Newton-Raphson 반복 프로시저가 된다:

제약 조건들: β _min < α _{n +1, j} < β _max j = 1, 2, …, J

파라미터의 관측 가능성은 2차 도함수 행렬

의 반전 가능성에 의해 결정된다.

Using 예를 들어, 거리 및 증감도 측정들에 대해 L ² 노름(norm)들, 즉 F _d (x) = F _g (x) = x ²을 사용하면, 이산 형태의 식(7)은 다음과 같을 수 있고:

여기서 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 식(8, 9)에 따라 다른 노름들을 도입할 수 있다. H( a )를 최소화하기 위한 프로시저에서, start with a 파라미터 벡터( a )로 시작하고 변동 벡터( h )를 더하는데, 너무 작아 다음과 같이 1차 테일러 확장을 사용할 수 있다:

h 에 대한 H( a + h )의 근사화를 미분하고 0과 같게 하면 다음과 같고:

여기서 S _τ ( a ) 및 S _G ( a )는 NPD 모델 및 파라미터 벡터의 변동들에 대한 증감도 모델의 감도 행렬들이다. 간격들 간의 연결 포인트들이 파라미터들의 일부일 때, 감도 행렬들은 편리하게 수치로 추정된다. h 에 대해 식(23)이 풀리는데, 이는 다음과 같은 반복 추정 방식을 발생시키는 반복 방식을 제공한다:

제약 조건들: β _min < α _{n +1, j} < β _max j = 1, 2, …, J

여기서 α _{n +1, j} 는 α _j = β _j 의 (n+1)번째 추정치이다.

파라미터 벡터( α )의 관측 가능성은 행렬 S _τ ( a ) ^T WS _τ ( a )+S _G ( a ) ^T VS _G ( a )의 반전 가능성에 의해 결정되는데, 이는 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 알려진 표준 분석이다. 도 3으로부터, 연조직 추정치들에 대한 적절하게 광범위한 제약들이 β _min

1.5 그리고 β _max

3.1임을 확인한다.

τ _y ( r _t ,z)를 결정하기 위해 사용되는 HF 수신 신호들의 저잡음으로, 식(20, 24) 둘 다에서의 제약들에 기댈 수 있다. HF 수신 신호들이 다중 산란 잡음에 의해 지배될 때, 위의 논의에 따라 W = 0임을 알 수 있다.

간격들(I(j)) 간의 연결 포인트들을 일정하게 유지하는 것은 위의 알고리즘의 단순화된 버전을 제공한다. 이 경우, 파라미터 벡터는 a = {β _j }, j = 1…, J로 감소하고, NPD 모델과 증감도 모델들은 선형 행렬 연산자들

( a ) = A a 및 G ( a ) = G a 로서 작성될 수 있으며, 민감도 행렬들은 S _τ ( a ) = A 및 S _G ( a ) = G이다.

위의 내용은 식(7, 16, 21)의 함수들이 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일련의 이산 알고리즘들에 의해 최소화될 수 있음을 예시한다. 이웃하는 전송 빔들에 대한 결과들을 평균하는 것이 또한 유용하다. 식(16, 19)의 함수들은 또한, 식(7)에서 R _t 에 대한 적분에 의해 주어진 바와 같이 이웃하는 전송 빔들을 포함하도록 확장될 수 있다. H( a )를 최소화하기 위한 여러 다른 알고리즘들이 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 도입될 수 있다. 식(15)의 파라미터 벡터에 파라미터 간격들의 전환점들을 포함시켰다. 이는 일부 상황들에서, 고정된 세트의 간격들을 유지함으로써 보다 안정적인 최적화를 제공할 수 있고, 잠재적으로는 더 많은 수(J)의 간격들을 허용할 수 있다. 예를 들어, 식(15)의 파라미터 벡터를 다음과 같이 확장함으로써, 최적화의 일부가 될 파라미터로서 파라미터 간격들의 수(J)를 도입할 수 있다:

그런 다음, 파라미터 간격들의 수(J)는 위의 추정 알고리즘들의 부분들로서 최적화될 수 있다. 이는 한 세트의 주어진 J 값들에 대해 식(15)의 파라미터 벡터의 최적화를 실행하고, 계산 시간을 고려하여 가장 낮은 값의 H( a )를 제공하는 J 값을 선택하는 것을 도울 수 있다.

예를 들어, 미국 특허들 제7641613호, 제8038616호, 제8550998호, 제9291493호에서 설명되는 바와 같이, 교차하는 전송 및 수신 빔들로 추정된 NPD는 또한 다중 산란 잡음을 억제하고 수신된 HF 후방 산란 신호들에 대한 비선형 산란을 추정하도록, HF 전송 빔 축을 따라 또는 HF 전송 빔 축에 근접하게 HF 수신 빔 축으로 획득된 후방 산란된 HF 신호들의 프로세싱에 사용될 수 있음을 주목한다. 후방 산란 이미지들은 범위에서 더 양호한 공간 분해능을 가지며, 또한 현재 일반적으로 사용되는 이미지들의 타입인 한편, 교차 빔 방법은 다중 산란 잡음으로부터의 더 적은 영향으로 NPD 및 PFD의 공간 변동의 보다 정확한 추정을 제공한다.

HF 후방 산란 수신 신호들에서 다중 산란 잡음의 양호한 억제를 위해, 미국 특허 제9291493호에서 설명되는 바와 같이, 동일한 HF 전송 및 후방 산란 수신 빔들을 사용하는 것이 유리하다. 이미지 픽셀 깊이(z _k = ct _k /2 ― 여기서 t _k 는 해당 픽셀에 대한 신호의 도달 시간임 ―)에 대한 1차 HF 후방 산란 수신 신호의 짧은 깊이 간격의 시간적 푸리에 변환은 다음과 같이 모델링될 수 있으며:

여기서 도 6에 601로서 도시된 HF 후방 산란 수신 빔과 HF 전송 빔들은 동일하기 때문에, 조합된 HF 후방 산란(H _be ) 및 HF 전송(H _t )은 H _t H _br = H _t ²이 된다. z 방향으로의 후방 산란 관측 셀은 HF 펄스 길이에 의해 정의되고, 그러므로 짧다.

이어서, HF 후방 산란 수신 신호의 매우 유용한 합성 포커싱이 다음과 같이 고정된 깊이에서 HF 후방 산란 수신 신호 이미지의 횡단 필터링에 의해서만 획득될 수 있다:

횡 방향( r _t )으로의 H _f 의 폭을 최소화하기 위해, 횡 방향으로의 푸리에 변환(H _f )의 위상 증감도가 0이 되도록 필터 커널(W _rt )을 선택했다. F _rt {}에 의해 횡 방향 좌표들로 푸리에 변환을 표기하면, 컨볼루션은 다음과 같고:

여기서 k _t 는 횡단면에서의 푸리에 좌표들이고, A _rt 는 사이드 로브(side-lobe)들을 감소시키기 위한 아포디제이션(apodization) 함수이다. 특히, 소위 Wiener 타입 필터 및 정합 필터는 다음과 같고:

여기서 μ는 실제 상황에서 양호한 성능을 위해 조정될 잡음 파라미터이다. 식(28, 29)는 위상 보정과 아포디제이션 모두를 포함한다.

식(20, 24)으로부터 추정된

( r )로부터, 도 5의 프로세싱 유닛(511)에서 식(3)의 선형 전파 속도(

)의 공간적으로 변동하는 추정치로 H _t (z _k , r _t ,ω)를 시뮬레이션할 수 있다. 이어서, 다중 산란 잡음의 억제와 측방향 필터링을 통한 파면 수차들의 보정들 모두를 갖는 합성하여 포커싱된 HF 후방 산란 수신 신호를 생성하기 위해, 식들(28, 29)의 필터 커널들이 식(27)에 적용될 수 있다.

식(3)으로부터의

의 추정된 값으로부터, 이러한 값들을 사용하여, HF 전송 및 HF 교차 빔 그리고 후방 산란 수신 빔들 모두에 대해 이종 매질에서 생성된 파면 수차들에 대한 어레이 엘리먼트 신호 지연 및 진폭 보정들을 추정할 수 있다[8, 9]. 어레이 개구(S _rf )로부터 초점 포인트( r _f )로 전송 및/또는 수신 빔을 포커싱하기 위한 지연 및 진폭 보정들의 추정을 위한 두 가지 방법들을 설명한다. S _rf 는 어레이의 엘리먼트들의 총 개수 중 한 세트의 K개의 엘리먼트들을 포함한다고 가정하며, 여기서 r _k 는 어레이 엘리먼트 #k의 중심이다.

첫 번째 방법에서는, 공간적으로 변동하는 전파 속도(c _o( r ))를 갖는 이종 객체를 통한, r _f 에서의 초점 포인트의 포인트 소스로부터 실제 어레이 개구로의 파동 전파의 수치 시뮬레이션으로 시작한다. 어레이 엘리먼트 #k의 중심( r _k )에서의 시뮬레이션된 파동 함수를 g( r _k , r _f ,ω)로서 기록하며, 여기서 ω는 초점 포인트( r _f )에서의 포인트 소스의 각도 주파수이다. g( r _k , r _f ,ω)가 r _f 에서의 포인트 소스에 대한 Greens 함수임을 주목한다. 그런 다음, 다음과 같이 필터에 의해 각각의 엘리먼트에 대한 전송 펄스를 필터링하며:

여기서 A( r _k , r _f )는 실제 개구(S _rf )에 걸친 전송 펄스의 선택된 진폭 아포디제이션 함수이다. g의 위상은 균질한 매질에서의 빔 형성을 위한 표준 포커싱 지연, 그리고 g의 진폭과 함께 공간적으로 변동하는 전파 속도로 인한 파면 수차들에 대한 최적의 진폭 및 지연 보정 모두를 나타낸다[8, 9]. 그러나 이 필터의 주요 성분은 파면 수차들에 대한 지연 보정을 나타내는 위상의 선형 성분이다.

광선 음향 기법들로 덜 컴퓨터 집약적인 접근 방식이 획득될 수 있다.

를 어레이 앞의 실제 영역에 대한 c ₀ ( r )의 공간 평균으로서 정의한다. 음향 파면들에 수직으로 통과하는 음향 광선( r (s))에 대한 잘 알려진 미분 방정식이 [18]에서 다음과 같이 주어지며:

여기서 s는 광선을 따르는 아크 길이이고(즉, r (s)는 광선의 택시미터(taxameter) 표현임) n( r )은 재료의 공간적으로 변동하는 굴절률이다. 전송 또는 수신 빔들을 초점 포인트( r _f ) 상에 포커싱하기 위해, 초점 포인트( r _f )로부터 어레이 엘리먼트 #k의 중심( r _k )까지 음향 광선( r _fk (s))에 대해 수치적으로 식(31)을 시뮬레이션한다. 이어서, 엘리먼트 #k에 대한 빔 조향 지연이 다음과 같이 계산되며:

여기서 al( r _k , r _f )는 r _f 에서 r _k 까지의 음향 광선( r _fk (s))의 음향 길이이다.

최상의 결과들을 위해, 위에서 설명된 바와 같이, c _o( r )의 3D 이미지들을 획득하기 위해 빔들의 3D 스캐닝을 수행해야 한다. 파면 수차들의 보정들을 위해, 어레이는 기계적 고도 스캐닝에서 빔 포커싱 및 수차 보정들을 위해 사용되는 고도 방향으로 더 큰 엘리먼트들을 갖는 1.75D 타입이어야 한다. 전체 행렬 어레이의 경우, 방위각 및 고도 방향들 모두에서 전자 포커싱 및 빔 조향을 획득한다.

식들(27-29)에서의 합성 포커싱을 이용하면, HF 수신 신호 이미지의 필터링을 통해 합성 포커싱이 이루어지기 때문에, 방위각 및 고도 방향 둘 모두에서 고정된 포커스 HF 전송 및 수신 빔들을 사용할 수 있음을 주목한다. 공간적으로 변동하는 c _o( r ) 추정치들은 또한, 예를 들어 단층 촬영 방법들[13-17]에 따라, 공간적으로 변동하는 선형 파동 전파 속도 및 흡수를 추정하기 위해 반복적인 "굴곡 광선" 추정 프로시저들에서 시작 파라미터들로서 사용될 수 있다

위에서 설명된 방법들 및 기기는 조직 질병들, 이를테면 암 및 동맥 경화성 플라크들의 개선된 검출을 위해 개방되는 정량적 조직 이미지들을 제공한다. 이는 또한, 병든 조직 및 일부 주변 조직의 3D 데이터가 이용 가능할 때, 그러한 질병들의 인공 지능(AI: artificial intelligence) 검출 및 특성 규명을 위해 개방된다.

이와 같이, 본 발명의 바람직한 실시예들에 적용되는 것과 같은 본 발명의 기본적인 신규 특징들이 도시 및 설명되고 지적되었지만, 예시된 디바이스들의 형태 및 세부사항들에서의, 그리고 이들의 동작에서의 다양한 생략들과 대체들 그리고 변경들이 본 발명의 사상에서 벗어나지 않으면서 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자들에 의해 이루어질 수 있다고 이해될 것이다.

동일한 결과들을 달성하기 위해 실질적으로 동일한 방식으로 실질적으로 동일한 기능을 수행하는 그러한 엘리먼트들 및/또는 방법 단계들의 모든 조합들이 본 발명의 범위 내에 있다는 것이 또한 명시적으로 의도된다. 더욱이, 본 발명의 임의의 개시된 형태 또는 실시예와 관련하여 도시 및/또는 설명된 구조들 및/또는 엘리먼트들 및/또는 방법 단계들은 일반적인 설계 선택의 문제로서 임의의 다른 개시 또는 설명되거나 제안된 형태 또는 실시예에 통합될 수 있다고 인식되어야 한다. 따라서 본 명세서에 첨부된 청구항들의 범위에 의해 지시된 대로만 제한되는 것이 의도이다.

참조들:

[1] US patent 7 641 613,

[2] US patent 8 038 616,

[3] US patent 8 550 998,

[4] US Patent 9 291 493,

[5] US Patent 7 727 156,

[6] US Patent 8 182 428,

[7] US Pat appl 15/821 211

[8] US Patent 6 905 465,

[9] US Patent 7 273 455,

[10] US Pat appl 16/258 251,

[11] Hasgall PA, Di Gennaro F, Baumgartner C, Neufeld E, Gosselin MC, Payne D, Klingenbock A, Kuster N, "IT'IS Database for thermal and electromagnetic parameters of biological tissues," Version 3.0, September 01st, 2015, DOI: 10.13099/VIP21000-030. www.itis.ethz.ch/database

https://www.itis.ethz.ch/virtual-population/tissue-properties/overview/

[12] Hartmann B: "Potential energy effects on the sound speed in liquids" J. Acoust. Soc. Am. 65(6), June 1979:1392-1396.

[13] Kvam J, Solberg S, Myhre O F, Rodrigues-Morales, Angelsen B A J: "Nonlinear bulk elasticity imaging using dual frequency ultrasound". JASA 146.4(2019: 2492-2500

[14] Kvam J, Holm S, Angelsen B: "Exploiting Balou's rule for Better Tissue Classification". Proceeding Acoust Soc Am, May 14, 2018, http://dx.doi.org(DOI number)

[15] Hormati A, Jovanovi I, Roy O, Vetterli M: "Robust Ultrasound Travel-time Tomography Using the Bent Ray Model" Medical Imaging 2010: Ultrasonic Imgaing, Tomography, and Therapy, Ed: J D'Hooge, S A McAleavey, Proc SPIE Vol. 7629, 76290I

[16] Li C, Duric N, Littrup P, Huang L: "In Vivo Breast Sound-Speed Imaging with Ultrasound Tomography", Ultrasound Med Biol. 2009 Oct; 35(10) 1615 - 1628

[17] Opielinski K J, Pruchnicki P, Gudra T, Podgorski P, Krasnicki T, Kurcz J, Sasiadek M: "Ultrasound Transmission Tomography Imaging of Structure of Breast Elastography Phantom Compared to US, CT, and MRI."

Archives of Acoustics, Vol. 38, No. 3, pp. 321-334 (2013)

[18] Opielinski K J, Pruchnicki P, Szymanowski P, Szeoieniec W K, Szweda H, Swis E, Jozwik M, Tenderenda M, Bulkowski M: "Multimodal ultrasound computer assisted tomography: An approach to the recognition of breast lesions."

Computerized Medical Imaging and Graohics 65 (2018) 102-114

[19] Huang L, Shin J, Chen T, Lin Y, Intrator M, Hanson K, Epstein K, Sandoval D, Williamson M: "Breast ultrasound tomography with two parallel transducer arrays: Preliminary clinical results". Medical Imaging 2015: Ultrasound Imaging and Tomography, Ed: J. G. Bosch, N Duric, Proc. of SPIE Vol. 941916.

[20] Angelsen B A J:"Ultrasound Imaging - Waves, Signal, and Signal Processing".

Emantec AS, Tmdheim, Norway, April 30, 2000

Claims (16)

1. 재료의 공간 추정 영역(SER: spatial estimation region)에서의 공간적으로 변동하는 비선형 탄성 파라미터(NEP: nonlinear elastic parameter) 값들로부터 상기 SER에서 공간적으로 변동하는 모델 비선형 전파 지연(NPD: nonlinear propagation delay)들을 생성하는 수학적 모델을 이용하여, 상기 재료의 상기 SER에서의 포지션의 함수로서 한 세트의 측정된 NPD들로부터, 상기 재료의 상기 SER에서의 국소적으로 변동하는 NEP들의 추정을 위한 방법으로서,
   a) 상기 SER에서의 포지션의 함수로서 상기 NPD들을 측정하는 단계 ― 상기 NPD들을 측정하는 단계는,
   - 중첩하는 저주파(LF: low frequency) 및 고주파(HF: high frequency) 펄스들로 구성된 적어도 2개의 펄스 복합체들을, 적어도 상기 SER 내에서 중첩하는 LF 및 HF 전송 빔들을 따라 전송하는 단계,
   - 동일한 HF 전송 빔을 따라 서로 다른 LF 펄스들을 갖는 적어도 2개의 전송된 펄스 복합체들로부터 상기 SER 내의 HF 전송 빔들을 따라 한 세트의 깊이 영역들 내의 객체 구조들로부터 산란된 HF 펄스들로부터의 HF 수신 신호들을 기록하는 단계, 및
   - 상기 SER 내의 상기 HF 전송 빔들을 따라 상기 한 세트의 깊이 영역들에서 상기 NPD들의 추정치들을 생성하도록, 동일한 HF 전송 빔을 따라 상기 한 세트의 깊이 영역들로부터 펄스 복합체들의 상기 HF 펄스들로부터 산란된 HF 수신 신호들을 서로 다른 LF 펄스들과 비교하는 단계를 통해 이루어짐 ―,
   b) 추정 함수(EF: estimation functional)를 형성하는 단계 ― 상기 EF는 입력으로서 한 세트의 NEP들을 이용하여,
   ⅰ) 공간적으로 가변적인 거리 가중치에 의해 가중된, 상기 NEP 값들에 대한 상기 측정된 NPD들과 상기 모델 NPD들 간의 차이의 거리 함수, 및
   ⅱ) 공간적으로 가변적인 변동 가중치에 의해 가중된 상기 SER들 내의 상기 NEP 값들의 국소 변동의 측정
   의 가중 합을 제공하고,
   c) 상기 거리 가중치 및 상기 변동 가중치의 국소 값들은 ⅰ) 수신된 HF 신호들에서의 강한 국소 반사기들의 평가, 및 ⅱ) 1차 산란된 HF 신호의 국소 크기에 대한 다수의 산란된 HF 잡음의 국소 크기의 평가 중 하나 또는 둘 다로부터 추정됨 ―, 및
   d) 측정된 NPD들의 주어진 세트에 대해, 상기 한 세트의 NEP들에 대해 상기 EF를 최소화하고, 상기 EF를 최소화하여 상기 SER 내에서 공간적으로 변동하는 NEP들의 추정치를 형성하는 한 세트의 NEP들을 사용하는 단계를 포함하는,
   재료의 공간 추정 영역(SER)에서의 국소적으로 변동하는 비선형 탄성 파라미터(NEP)들의 추정을 위한 방법.
2. 제1 항에 있어서,
   상기 EF는, 추정된 국소 NEP들에 대한 ⅰ) 최대 및 ⅱ) 최소 값 제약 중 하나 또는 둘 다를 조건으로 상기 한 세트의 NEP들에 대해 최소화되고, 상기 값 제약들을 조건으로 상기 EF를 최소화하는 한 세트의 NEP들을 사용하여, 상기 SER 내에서 공간적으로 변동하는 NEP들의 추정치를 형성하는,
   재료의 공간 추정 영역(SER)에서의 국소적으로 변동하는 비선형 탄성 파라미터(NEP)들의 추정을 위한 방법.
3. 제1 항에 있어서,
   상기 거리 가중치는 상기 SER 내에서 수신된 HF 신호의 포락선의 좁은 영역 평균 대 더 큰 영역 평균의 비로서 형성되고,
   상기 변동 가중치는 상기 거리 가중치의 양의 함수로서 형성되며,
   상기 양의 함수의 미분은 음수인,
   재료의 공간 추정 영역(SER)에서의 국소적으로 변동하는 비선형 탄성 파라미터(NEP)들의 추정을 위한 방법.
4. 제1 항에 있어서,
   1차 산란된 HF 신호의 국소 크기에 대한 다수의 산란된 HF 잡음의 국소 크기의 상기 평가는 측정된 NPD들로부터 획득되는,
   재료의 공간 추정 영역(SER)에서의 국소적으로 변동하는 비선형 탄성 파라미터(NEP)들의 추정을 위한 방법.
5. 제4 항에 있어서,
   1차 산란된 HF 신호의 국소 크기에 대한 다수의 산란된 HF 잡음의 국소 크기의 상기 평가는 측정된 NPD들의 값으로부터 획득되며, 예상 한계의 극히 일부 미만인,
   재료의 공간 추정 영역(SER)에서의 국소적으로 변동하는 비선형 탄성 파라미터(NEP)들의 추정을 위한 방법.
6. 제1 항에 있어서,
   상기 NPD들을 측정하기 위한 HF 수신 신호들은, ⅰ) 상기 HF 전송 빔을 따라 서로 다른 깊이들에서 상기 HF 전송 빔들과 교차하는 한 세트의 HF 수신 빔들, 및 ⅱ) 상기 HF 전송 빔과 동일한 빔 축에 가까운 HF 수신 빔을 사용하고, 상기 HF 전송 빔을 따라 서로 다른 깊이들에서 HF 후방 산란 수신 신호의 간격들을 게이팅(gate)하는 것 중 하나 또는 둘 다로부터 획득되는,
   재료의 공간 추정 영역(SER)에서의 국소적으로 변동하는 비선형 탄성 파라미터(NEP)들의 추정을 위한 방법.
7. 제1 항에 있어서,
   상기 거리 함수는 상기 SER의 각각의 포인트에서 상기 측정 출력들과 상기 모델 출력들 간의 차이의 값(x)의 함수들(f(x))에 기반하며, f(x)의 미분의 부호는 x의 부호와 동일한,
   재료의 공간 추정 영역(SER)에서의 국소적으로 변동하는 비선형 탄성 파라미터(NEP)들의 추정을 위한 방법.
8. 제1 항에 있어서,
   상기 측정된 NPD들은 각각의 전송 빔에 대한 보정된 HF 수신 신호들을 생성하기 위해 각각의 전송 빔에 대한 상기 HF 수신 신호들의 보정들을 위해 사용되고,
   적어도 2개의 보정된 HF 수신 신호들은 각각의 전송 빔에 대해, ⅰ) 다중 산란 잡음의 억제를 갖는 HF 수신 신호들, 및 ⅱ) 선형 산란이 억제되고 비선형 산란이 강화되는 HF 수신 신호들 중 하나 또는 둘 다를 형성하도록 조합되는,
   재료의 공간 추정 영역(SER)에서의 국소적으로 변동하는 비선형 탄성 파라미터(NEP)들의 추정을 위한 방법.
9. 제1 항에 있어서,
   한 세트의 필터 계수들을 사용하여 다수의 전송 빔들에 대한 HF 수신 신호들의 측방향 필터링을 통해 다수의 깊이들에서 HF 수신 범위 셀의 합성 측방향 포커싱이 획득되며,
   상기 필터 계수들은 ⅰ) 공간에 일정한 초음파 전파 속도, 및 ⅱ) 상기 공간적으로 변동하는 NEP들의 함수인 초음파 전파 속도 중 하나인 초음파 전파 속도를 사용하여 상기 HF 전송 및 수신 빔들의 곱의 계산들을 통해 결정되는,
   재료의 공간 추정 영역(SER)에서의 국소적으로 변동하는 비선형 탄성 파라미터(NEP)들의 추정을 위한 방법.
10. 제1 항에 있어서,
    상기 거리 가중치 및 상기 변동 가중치의 결정은 연구된 재료 객체의 타입과 관련하여 상기 수신된 HF 신호들에 대한 차동 프로그래밍의 형태로 기계 학습을 통해 이루어지는,
    재료의 공간 추정 영역(SER)에서의 국소적으로 변동하는 비선형 탄성 파라미터(NEP)들의 추정을 위한 방법.
11. 재료의 공간 추정 영역(SER)에서의 공간적으로 변동하는 비선형 탄성 파라미터(NEP) 값들로부터 상기 SER에서 공간적으로 변동하는 모델 비선형 전파 지연(NPD)들을 생성하는 수학적 모델을 이용하여, 상기 재료의 상기 SER에서의 포지션의 함수로서 한 세트의 측정된 NPD들로부터, 상기 재료의 상기 SER에서의 국소적으로 변동하는 NEP들을 추정하기 위한 기기로서,
    a) 다중 엘리먼트 초음파 프로브 ― 상기 다중 엘리먼트 초음파 프로브는,
    - 중첩하는 저주파(LF) 및 고주파(HF) 펄스들을 적어도 상기 SER 내에서 중첩하는 LF 및 HF 전송 빔들을 따라 전송하고, 그리고
    - 각각의 HF 전송 빔을 따라 서로 다른 LF 펄스들을 갖는 적어도 2개의 전송된 펄스 복합체들로부터 상기 SER 내의 객체 구조들로부터 산란된 HF 펄스들로부터의 HF 엘리먼트 수신 신호들을 기록함 ―, 및
    b) 다채널 프런트엔드 유닛을 포함하며,
    상기 다채널 프런트엔드 유닛은, 상기 LF 및 HF 펄스 복합체들을 송신하기 위한 상기 다중 엘리먼트 프로브에 대한 HF 및 LF 구동 신호들을 제공하고, 상기 다중 엘리먼트 프로브로부터 HF 엘리먼트 수신 신호들을 수신하고, 상기 HF 엘리먼트 수신 신호들을,
    c) 상기 HF 전송 빔들을 따라 다수의 깊이들로부터의 HF 수신 신호들을 형성하는 HF 수신 빔 형성기에 전달하고, 상기 HF 수신 신호들을
    d) 적어도 2개의 서로 다른 펄스 복합체들로부터 각각의 HF 전송 빔을 따라 상기 다수의 깊이들에 대한 HF 수신 신호들을 LF 펄스의 차이들과 비교하도록 설정된 측정 유닛으로 전달하여, 상기 HF 전송 빔들을 따라 상기 다수의 깊이들에 대해 측정된 NPD들을 제공하고, 그리고 상기 측정된 NPD들을,
    e) 제1 항에 따른 방법을 사용하여 상기 측정된 NPD들로부터 상기 공간 추정 영역 내에 상기 공간적으로 변동하는 NEP들의 추정치들을 형성하는 추정 유닛에 전달하는,
    재료의 공간 추정 영역(SER)에서의 국소적으로 변동하는 비선형 탄성 파라미터(NEP)들을 추정하기 위한 기기.
12. 제11 항에 있어서,
    상기 HF 수신 빔 형성기는, ⅰ) 상기 다수의 깊이들에서 상기 HF 전송 빔들과 교차하는 한 세트의 HF 수신 빔들로부터, 그리고 ⅱ) 상기 전송 빔들의 빔 축에 가까운 빔 축을 사용하여 HF 수신 빔으로부터 후방 산란된 HF 신호의 간격들을 다수의 깊이들에서 게이팅하는 것 중 하나 또는 둘 다를 통해 상기 다수의 깊이들로부터 상기 HF 수신 신호들을 획득하는,
    재료의 공간 추정 영역(SER)에서의 국소적으로 변동하는 비선형 탄성 파라미터(NEP)들을 추정하기 위한 기기.
13. 제11 항에 있어서,
    상기 측정된 NPD들은 각각의 전송 빔에 대한 보정된 HF 수신 신호들을 생성하기 위해 각각의 전송 빔에 대한 상기 HF 수신 신호들의 보정들을 위해 사용되고,
    적어도 2개의 보정된 HF 수신 신호들은 각각의 전송 빔에 대해, ⅰ) 다중 산란 잡음의 억제를 갖는 HF 수신 신호들, 및 ⅱ) 선형 산란이 억제되고 비선형 산란이 강화되는 HF 수신 신호들 중 하나 또는 둘 다를 형성하도록 조합되는,
    재료의 공간 추정 영역(SER)에서의 국소적으로 변동하는 비선형 탄성 파라미터(NEP)들을 추정하기 위한 기기.
14. 제11 항에 있어서,
    ⅰ) 상기 HF 수신 빔 형성 유닛, ⅱ) 상기 측정 유닛 및 ⅲ) 상기 추정 유닛 중 적어도 하나는 프로그래밍 가능 컴퓨터에서 소프트웨어로서 구현되는,
    재료의 공간 추정 영역(SER)에서의 국소적으로 변동하는 비선형 탄성 파라미터(NEP)들을 추정하기 위한 기기.
15. 제11 항에 있어서,
    다수의 전송 빔들에 대한 HF 수신 신호들의 측면 필터링을 통해 다수의 깊이들에서 HF 수신 범위 셀의 합성 포커싱이 획득되는,
    재료의 공간 추정 영역(SER)에서의 국소적으로 변동하는 비선형 탄성 파라미터(NEP)들을 추정하기 위한 기기.
16. 제11 항에 있어서,
    상기 거리 가중치 및 상기 변동 가중치의 결정은 연구된 재료 객체의 타입과 관련하여 상기 수신된 HF 신호들에 대한 차동 프로그래밍의 형태로 기계 학습을 통해 이루어지는,
    재료의 공간 추정 영역(SER)에서의 국소적으로 변동하는 비선형 탄성 파라미터(NEP)들을 추정하기 위한 기기.

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