KR20220010486A

KR20220010486A - 매질의 보정된 이미지의 초음파 판정 방법 및 이를 구현하기 위한 장치

Info

Publication number: KR20220010486A
Application number: KR1020217036550A
Authority: KR
Inventors: 마티유 쿠아드
Original assignee: 수퍼소닉 이매진
Priority date: 2019-05-17
Filing date: 2020-05-14
Publication date: 2022-01-25
Also published as: CN113853164A; US20220222787A1; FR3095941A1; WO2020234530A1; JP2022533529A; US11995807B2; EP3968860A1; FR3095941B1

Abstract

본 발명은 매질의 보정된 이미지의 초음파 판정 방법으로서, 매질(I_k) 이미지의 시간적 연속을 결정하는 단계: 매질의 각 이미지에 대한 움직임을 결정하는 단계; 매질의 이미지를 기반으로 부분 변형 이미지(IΔε_k)의 시간적 연속을 결정하는 단계; 이전 움직임에 기반한 상기 부분 변형 이미지(IΔε_k)의 보상에 의해, 보정된 부분 변형 이미지(IΔε_k ^*)를 결정하는 단계; 및 이전의 보정된 부분 변형 이미지(IΔε_k ^*)를 합산하여 보정된 변형 이미지(Iε_k*)를 결정하는 단계를 포함하는 방법에 관한 것이다.

Description

매질의 보정된 이미지의 초음파 판정 방법 및 이를 구현하기 위한 장치

본 발명은 점탄성 매질의 이미지를 제공하기 위해 초음파를 이용한 이미징 방법 및 장치에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 매질의 외부면에 초음파 이미징 프로브에 의해 가해지는 압력의 변화를 고려하여 생성된 이미지를 보정하는 것을 목적으로 한다.

보다 구체적으로, 본 개시는 초음파를 사용하여 상기 초음파 압축파를 반사하는 입자를 포함하는 확산 점탄성 매질을 관찰하기 위한 이미징 방법에 관한 것이다.

상기 방법에 의해 보정된 이미지는 다양한 형태가 될 수 있으며, 상기 이미지는 예를 들어 변형 타입 또는 탄성 타입 이미지가 될 수 있다.

특허 US 2005/252295는 매질에 탄성 전단파가 발생되고, 매질의 복수의 이미지를 기록하여 이 탄성 전단파의 전파를 관찰하는 탄성 이미징 기법을 제안하고 있다. 그런 다음, 매질의 적어도 하나의 움직임 파라미터(변위, 부분 변형)의 이미지가 결정되고, 전단파 속도, 전단 계수, 영률(Young's modulus), 전단 탄성 등과 같은 전단파 전파 파라미터가 이미지에서 추정된다.

이 마지막 기법이 널리 사용된다. 그러나, 움직임 파라미터의 이미지 또는 전단파 전파 파라미터의 이미지는 초음파 이미징 프로브가 매질 표면에 가하는 압력에 민감한 것으로 밝혀졌다. 하지만, 이 프로브 압력은 의사에 의해 가해지며 검사 중에 또는 검사마다 다를 수 있다. 실제로, 의사는 관련 이미지에서 원하는 관찰을 얻기 위해 이러한 외부 압력을 바꾼다.

또한, 이러한 이미지는 가해지는 외부 압력의 변화와 관련된 변형들로 구성되어 있어 표현, 재현성 및 판정이 부정확하다.

본 발명의 목적은 특히 이미지 자체를 개선하기 위해 이러한 유형의 이미징 방법을 개선하는 것이다.

이를 위해, 본 개시는 매질의 보정된 이미지의 초음파 판정 방법으로서,

- 매질(I_k) 이미지의 시간적 연속을 결정하는 단계:

- 인덱스(k)가 1과 N 사이인 매질의 각 이미지에 대한 움직임을 결정하는 단계;

- 인덱스(k(I_k))의 매질 이미지와 인덱스(k-1(I_k-1))의 이전 매질 이미지를 기반으로 부분 변형 이미지(IΔε_k)의 시간적 연속을 결정하는 단계;

- 이전 움직임, 즉, 1과 k를 포함한 그 사이의 인덱스를 갖는 매질의 이미지와 관련된 움직임에 기반한 부분 변형 이미지(IΔε_k)의 보상에 의해, 보정된 부분 변형 이미지(IΔε_k ^*)를 결정하는 단계; 및

- 1과 k를 포함한 그 사이의 인덱스의 보정된 부분 변형 이미지(IΔε_k ^*)를 합산하여 보정된 변형 이미지(Iε_k*)를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하고,

k는 0과 N 사이의 이미지 인덱스이며, 상기 시간적 연속의 제1 이미지는 변형이 없는 것으로 가정하고,

상기 움직임은 인덱스(k(I_k))의 매질 이미지와 인덱스(k-1(I_k-1))의 매질의 이전 이미지 사이에 있는 방법을 제안한다.

이러한 수단을 통해, 생성된 이미지가 보정되었음을 확인할 수 있다.

본 개시에 따른 방법의 다양한 실시예에서, 선택적으로 다음 수단 중 하나 이상에 의지할 수도 있다.

일 양태에 따르면, 인덱스(k)에서의 움직임을 결정하는 단계는:

- 매질의 이미지와 매질의 이전 이미지 사이의 변위 필드를 결정하는 단계; 및

- 상기 변위 필드에 기초한 이미지 기하학적 변환을 결정하는 단계에 의해 수행되고,

상기 기하학적 변환은 10개 미만의 파라미터로 변위 필드를 나타낸다.

일 양태에 따르면, 변위 필드는 매질의 이미지와 매질의 이전 이미지 사이의 상호상관에 의해, 또는 매질의 이미지와 매질의 이전 이미지 사이의 서브-이미지를 추적함으로써 계산된다.

일 양태에 따르면, 추적 알고리즘은 루카스-카나데(Lucas-Kanade) 알고리즘이다.

일 양태에 따르면, 기하학적 변환은 적어도 하나의 평행이동, 또는 평행이동과 닮음변환, 또는 평행이동, 닮음변환, 및 회전이동을 포함한다.

일 양태에 따르면, 기하학적 변환(T_k)은 평행이동, 닮음변환 및 회전이동을 포함하고, 상기 기하학적 변환은 이미지 평면에서 기하학적 변환(T_k)의 하기의 파라미터:

Tx, Ty: 변환 계수,

Hx, Hz: 닮음변환 계수 및

θ: 이미지 평면에 수직인 축의 회전 각도를 이용해,

아래의 행렬 형태:

로 표현된다.

일 양태에 따르면, 기하학적 변환의 파라미터는 변위 필드의 점 그룹에 기초하여 계산되는 파라미터 모집단의 중앙값에 의해 획득된다.

일 양태에 따르면:

- 그룹은 변위 필드(u_k)의 3 내지 10개 사이의 점들로 구성되며,

- 모집단은 100 그룹보다 크다.

일 양태에 따르면, 상기 방법은:

(e1) 매질의 탄성 이미지(IE_k)를 결정하는 단계; 및

(e2) 이전 움직임, 즉 0과 k를 포함한 그 사이의 인덱스를 갖는 매질의 이미지와 관련된 움직임에 기초한 상기 탄성 이미지의 보상에 의한 보정된 탄성 이미지를 판정하는 단계를 더 포함한다.

일 양태에 따르면, 단계 (e1)에서 생성된 탄성 이미지(IE_k)는 다음 서브 단계: 즉,

(e1.1) 적어도 하나의 집속된 초음파를 방출시켜 매질에 전단파를 발생시키는 동안의 여기 단계;

(e1.2) 매질(II_j,k)의 중간 이미지의 시간적 연속을 결정하여 전단파의 전파가 관찰되는 동안의 관찰 단계(j는 0과 M 사이의 중간 이미지 인덱스임); 및

(e1.3) 탄성 이미지(IE_k)가 매질(II_j,k)의 상기 중간 이미지와 전단파 전파 모델을 기반으로 결정되는 동안의 처리 단계에 의해 생성된다.

일 양태에 따르면,

- 복수의 보정된 변형 이미지를 판정하는 단계;

- 복수의 보정된 탄성 이미지를 판정하는 단계; 및

- 상기 복수의 보정된 변형 이미지 및 상기 복수의 보정된 탄성 이미지에 기초하여 비선형성 파라미터의 이미지를 판정하는 단계가 더 수행되고,

상기 보정된 변형 이미지 및 상기 탄성 이미지는 시간적으로 인터레이스된다.

일 양태에 따르면, 비선형성 파라미터(INL_k)의 이미지의 각 픽셀의 값은 값 쌍의 변형 선형회귀에 의해 결정되고, 각 쌍의 제1 값은 복수 중 보정된 변형 이미지의 동일한 픽셀의 값에 해당하고 상기 쌍의 제2 값은 복수 중 탄성 이미지의 동일한 픽셀의 값에 해당하며, 복수 중 상기 보정된 변형 이미지 및 복수 중 상기 보정된 탄성 이미지는 시간적으로 연속적이거나 시간적으로 가깝고,

상기 변형 선형회귀는 변형과 탄성 사이의 다음 관계:

를 기반으로 설정되며,

E는 고려된 보정된 탄성 이미지의 픽셀의 영률(Young's modulus)이고,

E₀는 제1 보정된 탄성 이미지의 픽셀의 영률이며,

ln()은 자연 로그 함수이고,

ε는 고려된 보정된 변형 이미지의 픽셀 변형이며,

A는 상기 변형 선형회귀에 의해 결정된 상기 픽셀의 비선형성 파라미터이다.

일 양태에 따르면,

- 인덱스의 보정된 부분 변형 이미지와 인덱스의 보정된 탄성 이미지를 곱하여 보정된 부분 스트레스 이미지의 시간적 연속을 결정하는 단계; 및

- 1과 k를 포함한 그 사이의 지수를 갖는 보정된 부분 변형 이미지의 합산에 의한 보정된 스트레스 이미지를 판정하는 단계가 더 수행된다.

일 양태에 따르면,

- 복수의 보정된 스트레스 이미지를 판정하는 단계;

- 복수의 보정된 탄성 이미지를 판정하는 단계; 및

- 복수의 보정된 스트레스 이미지 및 복수의 보정된 탄성 이미지에 기초하여 비선형성 파라미터의 이미지를 판정하는 단계가 더 수행되고,

상기 변형 선형회귀는 변형과 탄성 사이의 다음 관계:

를 기반으로 설정되며,

E는 고려된 보정된 탄성 이미지의 픽셀의 영률이고,

E₀는 제1 보정된 탄성 이미지의 픽셀의 영률이며,

ln()은 자연 로그 함수이고,

ε는 고려된 보정된 변형 이미지의 픽셀 변형이며,

본 개시는 또한 상술한 바와 같은 매질의 보정된 이미지의 초음파 판정 방법을 구현하기에 적합한 초음파 프로브 및 마이크로컴퓨터를 포함하는 이미징 장치에 관한 것이다.

본 발명의 내용에 포함됨.

본 개시의 다른 특징 및 이점은 첨부 도면을 참조하여 비제한적인 예로서 주어진 다양한 실시예의 다음 설명으로부터 명백할 것이다.
도면에서:
- 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 초음파 이미지 장치의 개략도이다.
- 도 2a 및 2b는 외부 압력이 0인 상태와 매질의 외부면을 변형시키는 외부 압력 사이에서 매질 이미지의 움직임을 개략적으로 나타낸다.
- 도 2c는 도 2b의 움직임보다 더 복잡한 움직임을 나타내며, 이 움직임은 회전을 포함한다.
- 도 3은 보정된 변형 이미지를 계산하는 방법의 일 실시예를 나타내는 도면이다.
- 도 4는 보정된 탄성 이미지를 판정하는 방법을 나타내는 도면이다.
- 도 5는 보정된 비선형성 파라미터의 이미지를 판정하는 방법의 제1 실시예를 나타내는 도면이다.
- 도 6은 도 5의 방법의 예시적인 구현을 나타내는 그래프이다.
- 도 7a는 보정된 변형 이미지를 판정하는 방법을 나타내는 도면이다.
- 도 7b는 보정된 비선형성 파라미터의 이미지를 판정하기 위한 방법의 제2 실시예를 나타내는 도면이다.
- 도 8은 도 7b의 방법의 예시적인 구현을 나타내는 그래프이다.
예시로서 제공된 다양한 도면에서, 동일한 참조 번호는 동일하거나 유사한 요소를 나타낸다.

이미징 장치(1)

도 1에 도시된 이미징 장치(1)는 초음파 압축파를 산란시키고, 예를 들어 생체, 가령 의료 응용의 경우 환자의 신체(유방, 간, 복부, 등)의 일부일 수 있는 점탄성 매질(2)의 이미지를 제공하기 위한 것이다. 이 이미징 장치(1)는 또한 매질(2)의 탄성 이미지를 제공하기 위해 탄성 전단파의 전파를 연구하는 데 적합하다.

매질의 이미지는 예를 들어 마이크로컴퓨터(4)(키보드 등과 같은 입력 인터페이스(4b) 및 스크린 등과 같은 출력 인터페이스(4a)를 적어도 포함하는) 또는 외부면(3)으로부터 매질(2)에 포함된 산란 입자(5)와 상호작용하는 초음파 압축파를 매질(2)에 보내는 기타 전자 처리 장치에 의해 생성되고, 상기 입자(5)는 초음파 압축파를 반사하는 입자이다. 입자(5)는 매질(2) 내 임의의 이질성들로, 특히 의료 응용에 관한 경우 인간 조직에 있는 콜라겐 입자(이 입자는 "반점"으로 알려진 초음파 이미지에서 점을 형성함)로 구성될 수 있다.

매질(2)을 관찰하고 상기 매질의 이미지를 생성하기 위해, 관찰된 매질(2)의 외부면(3)에 대해 배치된 초음파 프로브(6)가 사용된다. 이 프로브는 예를 들어, 0.5와 100MHz 사이, 바람직하게는 0.5와 15MHz 사이, 예를 들어 약 4MHz의 주파수에서 Z축을 따라 초음파에서 일반적으로 사용되는 유형의 초음파 압축파 펄스를 보낸다.

초음파 프로브(6)는 n개의 초음파 트랜스듀서(T1, T2, ..., Ti, ..., Tn)의 어레이로 구성되고, n은 1보다 크거나 적어도 같은 정수이다.

이 프로브(6)는 예를 들어 Z축에 수직인 X축을 따라 정렬된 n = 128개의 트랜스듀서를 포함할 수 있는 선형 어레이의 형태일 수 있다. 해당 프로브는 또한 (평면 또는 비평면) 2차원 트랜스듀서 어레이일 수 있다.

트랜스듀서(T1, T2, ..., Tn)는 마이크로컴퓨터(4)에 의해, 가능하게는 가령 가요성 케이블로 프로브(6)에 연결된 전자 캐비닛(7)에 포함된 중앙 처리 장치(CPU)를 통해 서로 독립적으로 제어될 수 있다. 따라서, 트랜스듀서(T1-Tn)는:

- "평면" 초음파 압축파(이 경우, 파면이 X,Z 평면에서 직선인 파) 또는 매질(2)의 전체 시야를 비추는 임의의 다른 유형의 비집속 파, 예를 들어 다양한 트랜스듀서(T1-Tn)에 의해 랜덤한 음향 신호가 방출되도록 생성되는 파,

-또는 매질(2)의 하나 이상의 지점에 집중된 초음파 압축파를 선택적으로 방출할 수 있다.

특허 US 2009/234230은 비집속 여러 압축파, 예를 들어 다양한 각도의 평면파 유형의 파를 사용하고, 개선된 품질의 매질 이미지를 매우 빠르게 얻기 위해 이러한 평면파의 리턴파를 결합하는 합성 이미징 기술을 제안한다.

매질(I _k )의 이미지 결정

매질(I)의 이미지를 생성하기 위해, 이미징 장치는 예를 들어 다음 단계를 수행한다:

(i1) 마이크로컴퓨터(4)는 프로브(6)가 점탄성 매질 내로 적어도 하나의 비집속 초음파 압축파를 방출하게 한다.

(i2) 마이크로컴퓨터(4)는 점탄성 매질의 반사 입자(5)와 상호작용함으로써 비집속 초음파 압축파에 의해 생성된 에코를 포함하는 점탄성 매질(2)로부터 수신된 음향 신호를 실시간으로 검출하고 기록하도록 한다.

(i3) 매질(I)의 하나 이상의 이미지를 판정하기 위해, 마이크로컴퓨터(4)가 서브-단계(i2) 동안 점탄성 매질(2)로부터 수신된 음향 신호를 처리하는 동안의 처리 단계.

비집속 초음파 압축파는 매우 높은 전파 속도, 예를 들어 인체에서 약 1500m/s로 매질(2)에서 전파하고 반사 입자(5)와 상호 작용하여 상기 신호에 에코 또는 기타 유사한 간섭을 발생하며, 이는 "스펙클 노이즈"라는 이름으로 초음파 분야에서 그 자체로 알려져 있다.

이러한 "스펙클 노이즈"는 비집속 초음파 압축파를 방출한 후 서브-단계 (i2) 동안 트랜스듀서(T1, ..., Tn)에 의해 캡처된다. 따라서, 각 트랜스듀서(Ti)에 의해 캡처된 신호 si(t)는 먼저 고주파수(예를 들어, 30 ~ 100MHz)로 샘플화되고 캐비닛(7)의 일부이며 각각 E1, E2, ... En인 이 트랜스듀서에 각각 연결된 샘플러에 의해 실시간으로 디지털화된다.

이렇게 샘플화되고 디지털화된 신호 si(t)는 또한 실시간으로 캐비넷(7)의 일부이고 트랜스듀서(Ti)에 특정한 메모리(Mi)에 저장된다.

각 메모리(Mi)는 예를 들어 약 128MB의 용량을 가지며 수신된 모든 신호 si(t)를 포함한다.

모든 신호 si(t)를 저장한 후, 중앙 처리 장치(CPU)는 이러한 신호가 서브-단계 (i3)에 대응하는 종래의 빔포밍 프로세스에 의해 캐비닛(7)의 일부인 가산기 회로(S)에 의해 재처리되도록 한다(또는 이 처리 자체를 수행하거나 그렇지 않으면 해당 처리가 마이크로컴퓨터(4)에서 수행될 수 있다).

따라서 신호 S(x, z)가 생성되며, 이들 신호는 각각 비집속 초음파의 발사 후 매질의 시야의 이미지에 해당한다.

예를 들어, 신호 S(t)는 다음 수식으로 결정될 수 있다:

여기서,

si는 초음파 압축파 발사 후 트랜스듀서(번호 i)가 감지한 원시 신호이고,

t(x,z)는 초음파 압축파가 시야의 좌표(x,z)에 있는 지점에 도달하는 데 걸리는 시간이며, 방출이 시작될 때 t = 0이고,

di(x,z)는 시야의 좌표(x,z)에 있는 점과 트랜스듀서(번호 i) 사이의 거리 또는 이 거리의 근사값이며,

V는 관찰된 점탄성 매질에서 초음파 음향 압축파의 평균 전파 속도이고,

αi(x,z)는 아포다이제이션 법칙을 통합한 가중 계수이다(실제로, 많은 경우에 αi(x,z) = 1로 간주될 수 있다).

위 수식은 시야가 3차원(트랜스듀서의 2차원 배열)인 경우 평면(x,z)의 공간 좌표를 공간 좌표(x,y,z)로 대체하여 필요한 수정을 가하여 적용된다.

선택적 빔포밍 단계 후에, 중앙 처리 장치(CPU)는 캐비닛(7)의 일부인 중앙 메모리(M)에 마지막 발사에 해당하는 이미지 신호 S(x,z)를 저장한다. 이 신호는 마이크로컴퓨터(4)에도 저장할 수 있어 자체적으로 매질(I)의 이미지 계산을 수행한다.

합성 이미징 기술과 같은 매질(I)의 이미지를 생성하는 다른 기술이 있다. 매질의 이미지를 얻을 수 있는 모든 이미징 기술을 사용할 수 있다. 바람직하게는 고속으로 이미지를 얻을 수 있는 기술이 사용된다.

본 개시에 따른 이미징 장치(1) 및 방법은 외부면(3)에 가해진 외부 압력(P)의 변화를 추적하기 위해 매질의 이미지의 시간적 연속성을 획득한다. 따라서, 매질의 이미지의 N+1개가 연속적인 시간 인스턴트로 캡처되며, 이러한 시간 인스턴스는 반드시 일정한 주기로 구분될 필요가 없다는 것을 고려할 것이다. 따라서, 매질의 이미지는 0과 N 사이의 이미지 인덱스(k)로 식별할 수 있다.

그러므로, 매질의 이미지는 I_k 표기로 식별할 것이다.

이 인덱스(k)는 인덱스(k)의 매질 이미지와 가능하게는 매질의 이전 이미지를 기반으로 결정된 임의의 다른 이미지 또는 수량에 사용된다. 따라서, 이 인덱스는 인덱스(k)의 매질의 이 이미지와 관련된 시간 인스턴스를 위치 파악하는 데 사용될 수 있다.

또한, 관례에 따라, 이 연속된 이미지의 제1 이미지는 인덱스(0)의 매질 이미지로 표시된다. 이 제1 이미지의 경우, 외부 압력(P)이 낮거나 0이며 유도된 외부면(3) 상의 변형률은 낮거나 0인 것으로 가정한다. 이 제1 이미지는 예를 들어 도 2a에 도시되어 있다.

도 2a 내지 도 2c는 본 개시에 의해 해결된 문제를 예시한다.

도 2a에서, 프로브(6)가 외부면(3)에 낮거나 0인 외부 압력(P)을 가하는 이미징 장치(1)의 사용이 도시되어 있다. 외부면(3)은 실질적으로 수평(X 방향)으로 유지된다. 매질의 이미지(I₀)는, 예를 들어, 외부면(3)에 대해 깊이(Z₁)에서 포함물(2i)을 포함한다.

도 2b에서는 외부면(3)을 매질(2) 내에서 Z 방향으로 안쪽으로 변형시키는 P보다 큰 외부 압력(P')으로 도 2a의 것보다 늦은 시간에 이미징 장치(1)의 사용이 도시되어 있다. 이미징 장치(1)는 도 2a에서 생성된 이미지(I₀)와 동일한 크기의 매질의 이미지(I₁)를 생성하지만, 포함물(2i) 위의 매질의 상부층은 자연적으로 하부 매질(2)의 하부층보다 더 압축되므로, 도 2b의 매질의 이 이미지(I₁)에서의 포함물(2i)이 도 2a의 제1 이미지(I₀)에 비해 프로브(6)를 향해 변위된다. 다시 말해, 포함물(2i)은 제1 이미지(I₀)의 깊이(Z1)보다 작은 외부면(3)에 대해 깊이(Z2)에 있다.

따라서, 외부 압력이 변화하는 동안, 상기 매질(2)의 탄성으로 인해 매질의 내부 요소가 매질의 이미지 내에서 변위된다. 따라서, 정확한 추적 및 이러한 내부 요소의 특성 분석을 수행하기 위해서는 이러한 일반적인 움직임을 알아야 한다.

도 2a 및 2b의 예는 Z 방향으로의 평행이동이 적절한 보정을 제공할 수 있음을 보여준다.

도 2c에서, 다른 시간 인스턴트에서 이미징 장치(1)의 사용이, 예를 들어 도 2a 및 2b에 도시된 이전 시간 인스턴트에 후속하고, 상이한 외부 압력(P), 및 무엇보다도 수직 방향(Z)에 대한 프로브(6)의 경사(상기 경사는 이 도 2c에서 과장되어 있음)와 함께 도시되어 있다. 외부면(3)은 Z 방향으로 변형되고 각도(θ)로 기울어져 있다. 이미징 장치(1)는 동일한 크기의 매질(I₂)의 이미지를 생성하지만 매질의 상부층도 압축되고 포함물(2i)은 이미지에서 측면으로 변위된다. 즉, 프로브(6)의 기울기에 의해 X 방향으로 변위된다.

따라서, 외부면(3)에서 프로브(6)의 위치와 압력의 변화는 매질의 이미지 내에서 매질의 내부 요소를 변위시키고, 내부 요소의 특성에 대한 정확한 분석을 수행하기 위해 매질의 캡처된 이미지에서 이러한 요소를 추적 및/또는 보상하기 위해 (초음파에 비해 매우 느린) 이러한 일반적인 움직임을 알 필요가 있는 것처럼 보인다.

프로브(6)는 Z 방향으로의 단순한 평행이동 또는 평행이동과 회전이동의 조합보다 더 복잡한 움직임을 가질 수 있다. 그런 후 필요한 보정 움직임이 더 복잡해질 것이다. 이러한 움직임을 결정하는 세부사항을 본 개시에서 아래에서 더 설명할 것이다.

변위 필드(u _k )의 결정

매질(I_k)의 이미지는 2x2, 즉 인덱스(k)(I_k)의 매질 이미지와 인덱스(k-1)(I_k-1)의 매질 이미지 사이의 상관 및 상호상관에 의해 처리될 수 있다. .

상호상관은 예를 들어 캐비닛(7)의 일부인 특수 전자 회로(DSP)에서 수행되거나 중앙 처리 장치(CPU) 또는 마이크로컴퓨터(4)에 프로그래밍될 수 있다.

이러한 상호상관 과정 동안, 초음파 에코를 발생시키는 각 입자(5)가 겪는 변위를 결정하기 위해 상호상관 함수 <　S _k-1 (x,z)　,S _k (x,z)　> 가 최대화된다.

이러한 상호상관 계산의 예는 최신 기술, 특히 다음 문서에 나와 있다:

- "Internal displacement and strain imaging using speckle tracking", O'Donnell et al, IEEE transactions on ultrasonic, ferroelectrics, and frequency control, vol. 41, no. 3, May 1994, p. 314-325,

- "Elastography: a quantitative method for imaging the elasticity of biological tissues", Ophir et al., Ultrasound imaging, Vol. 13, p.111-134, 1991, and

- "Pyramidal Implementation of the Lucas Kanade Feature Tracker. Description of the algorithm.", J-Y Bouguet, Intel Corp.

따라서, 변위 필드, 즉 매질(2)의 각 위치(x,z)에서 변위 벡터 세트 또는 u(x,z,t)를 얻고, 이는 이미지 인덱스(k)에 의한 시간 인스턴트(t)의 이러한 변수를 대체함으로써 u_k(x,z)를 나타낼 수 있다.

이들 변위 벡터는 선택적으로 단일 구성 요소 또는 두 개 또는 세 개의 구성 요소로 축소될 수 있다. 고려된 예에서, 이미지 인덱스(k)에서 변위 필드(u_k)는 다음과 같다:

이 변위 필드(변위 벡터 세트)는 메모리(M) 또는 마이크로컴퓨터(4)에 저장된다.

변위 필드(Iu_k)의 이미지가 구성될 수 있고, 매질 이미지의 시간적 연속에 대응하는 변위 필드(Iu_k)의 이미지 세트가 특히 마이크로컴퓨터의 스크린(4a)에 의해, 예를 들어, 변위 값이 그레이 스케일 또는 유채색 스케일과 같은 광학 파라미터로 나타내어지는 슬로우 모션 필름의 형태로 보여질 수 있다.

부분 변형 이미지(IΔε _k )의 결정

그런 다음, 매질(2)의 각 지점에서 부분 변형(Δε)을 계산할 수 있다. 즉, 구성 요소가 공간 변수(고려된 예에서 X,Z 좌표)에 대해 각각 상대적인 변위 벡터 구성 요소의 도함수인 벡터, 즉 다음과 같다:

선택적으로, 하나의 예시적인 구현에 따르면, Z 방향으로 단축된 변형/부분 변형만이 계산된다. 실제로, 프로브의 외부 압력과 관련된 압축은 주로 이 방향이다. 같은 방식으로, 후속 스트레스 계산에서, Z 방향의 단축 스트레스/부분 스트레스만 선택적으로 계산된다. 따라서, 계산이 단순화된다.

변위 벡터의 경우와 마찬가지로, 부분 변형 이미지(IΔε_k)는 X-Z 평면(이미지 평면)의 좌표(x,z)의 임의의 지점에서 계산된 부분 변형 세트로부터 구성될 수 있다.

이러한 부분 변형 벡터 또는 부분 변형 이미지(IΔε_k)는 특히 마이크로컴퓨터의 스크린(4a)을 통해 슬로우 모션 필름 형태로 보여질 수 있다.

외부 압력에 의한 매질의 움직임 판정

외부면(3)에 가해지는 외부 압력(P)의 변화와 관련된 매질(2)의 변형은 느리고 거의 균일한 탄성 변형이다. 이 변형은 점탄성 매질(2) 내부로 전파되어 입자(5)와 매질(2)에 포함된 요소의 변위를 유발한다.

이 변위는 매질 이미지의 다양한 지점의 특성 분석, 및 특히 이러한 지점의 변형 및/또는 이러한 지점의 탄성을 평가하는 데 해롭다.

따라서, 본 개시는 이러한 움직임을 보상하기 위해 이미지를 보정하는 것을 고려하며, 이는 입자 및/또는 매질(2)의 내부 요소를 이미지의 거의 일정한 위치에 유지하는 것을 가능하게 하여 그들의 특성을 보다 정확하게 연구할 수 있게 한다.

외부 압력(P)에 의한 외부 변형은 인덱스(k(I_k))의 매질의 이미지와 인덱스(k-1(I_k-1))의 매질의 이전 이미지 사이에서 움직임을 일으키는 것으로 볼 수 있다.

그 다음, 움직임은 인덱스(k)의 매질의 이미지와 인덱스(k-1) 매질의 이전 이미지 사이의 변위 필드(u_k)에 의해 결정될 수 있다.

특히, 이 움직임은 일반적이고 간단한 방식으로 매우 적은 수의 파라미터(예를 들어, 10개 미만)로 이미지 인덱스(k)의 단계에서 변위 필드의 모든 변위 u_k(x,z)를 나타내는 인덱스(k)의 기하학적 변환(T_k)에 의해 모델링될 수 있다.

그런 다음, 이전 움직임을 기반으로 하는 모든 유형의 이미지에 대한 보상은 위의 기하학적 변환을 적용함으로써, 즉 인덱스(i)가 1에서 k까지 변하는 기하학적 변환(T_i)을 적용함으로써 수행될 수 있다.

제1 변형에 따르면, 기하학적 변환(T_k)은 도 2a 및 도 2b 사이에 도시된 바와 같이 평행이동을 포함한다.

제2 변형에 따르면, 기하학적 변환(T_k)은 평행이동 및 닮음변환을 포함한다.

두 번째 변형에 따르면, 기하학적 변환(T_k)은 평행이동, 닮음변환 및 회전이동을 포함한다.

따라서, X-Z 평면(이미지 평면)에서, 기하학적 변환은 기하학적 변환(T_k)에 대해 다음 파라미터:

Tx, Ty: 이미지 평면의 평행이동 계수,

Hx, Hz: 이미지 평면의 닮음변환 계수,

θ: 이미지 평면에 수직인 축의 회전 각도로

아래 유형의 행렬 형태로 둘 수 있다:

따라서, 이미지의 세 점(P1, P2 및 P3)을 각각의 좌표 (x1,z1), (x2,z2), (x3,z3)로 취하면 다음 관계가 있다:

여기서,

dx1　=　u_x1 dz1　=　u_z1

dx2　=　u_x2 dz2　=　u_z2

dx3　=　u_x3 dz3　=　u_z3로

점(P1, P2 및 P3)의 변위 벡터의 성분(X 및 Z)의 표기법을 다시 통합한다.

또한, 위의 행렬 A와 B, 즉 이미지에서 세 점의 좌표에 해당하는 행렬 A와 이 점의 변위(움직임)과 동일한 세 점의 좌표에 해당하는 행렬 B를 기초로 기하학적 변환(T_k)을 계산할 수 있게 하는 관계를 갖는다. 따라서, 기하학적 변환의 행렬은 행렬 B의 행렬 곱셈과 행렬 A의 역행렬에 의해 얻어진다:

이 관계를 적용하면 세 점(P1, P2, P3)에서 기하학적 변환(T_k)을 계산할 수 있다.

반대로, 기하학적 변환(T_k)이 설정되면 이 관계를 통해 역 관계에 의해 임의의 점(P)의 좌표(x, z)를 알 수 있다.

그런 다음, 이전 기하학적 변환의 행렬 곱셈, 즉 인덱스(i)가 1에서 k까지 변하는 기하학적 변환(T_i)의 행렬 곱셈에 의해 이전 움직임을 기반으로 하는 모든 유형의 이미지에 대해 보상이 수행될 수 있다.

3개의 점으로 설정된 위의 관계는 이미지의 점 그룹으로 일반화될 수 있으며, 상기 점의 그룹은 이미지의 3, 4, 5 또는 6개의 점으로 구성된다. 점 그룹은 이미지의 3 내지 10개 점으로 구성된다.

또한, 일 변형에서, 이미지의 (점 그룹의) 3점의 모집단이 유리하게 취해지며, 상기 모집단은 고가(high value)의 점 그룹의 수(Ng)를 포함한다. 예를 들어, 이 모집단의 크기, 점 그룹의 수(Ng)는 100보다 크다.

그런 다음, 기하학적 변환(T_k)의 파라미터는 이미지의 점 그룹의 모집단에서 계산된 파라미터의 중앙값에 의해 획득된다.

특히, 이 기법은 인덱스(k)의 매질 이미지와 인덱스(k-1)의 매질의 이전 이미지 사이의 움직임을 추정하기 위해 변위 필드(u_k)의 이미지에 적용될 수 있다.

점 그룹의 모집단을 사용하여 인덱스(k)의 매질의 이미지와 인덱스(k-1)의 매질의 이전 이미지 사이의 움직임을 보다 일반적으로 나타내는 기하학적 변환을 결정할 수 있다.

유리하게는, 각 그룹의 점 선택은 이미지에서 무작위로 이루어진다. 이러한 수단으로 인해, 이미지 간의 움직임을 보다 일반적으로 그리고 보다 신뢰할 수 있는 방식으로 나타내는 기하학적 변환을 결정할 수 있다.

보정된 부분 변형 이미지(IΔε _k *)의 판정

그런 다음, 부분 변형 이미지(IΔε_k)는 이러한 이미지를 매질의 제1 이미지(I₀)에 따른 상황으로 되돌리기 위해 보정되어, 이러한 부분 변형 이미지(IΔε_k)에서 외부 압력(P)의 변형으로 인한 움직임을 제거한다.

이 보정은 이미지 인덱스(k)의 각 부분 변형 이미지(IΔε_k)에 대해 매질의 각 이미지 사이에서 결정된 일반적인 움직임 세트를 사용하여 수행된다. 보다 정확하게는, 제1 이미지(I₀)의 상황으로 돌아가기 위해서는 반대 움직임을 가해야 한다.

다시 말해서, 보정된 부분 변형 이미지(IΔε_k ^*)는 보정된 부분 변형(Δε_k ^*)을 포함하고 1과 k를 포함한 그 사이의 인덱스를 갖는 매질의 이미지와 관련된 움직임을 기반으로 상기 부분 변형 이미지(IΔε_k)의 보상에 의해 계산된다.

보정된 변형 이미지(Iε _k *)의 판정

변형 ε_k(x,z)은 연속적인 부분 변형을 합산하여 얻는다. 즉:

.

현재의 경우, 변형 ε_k(x,z)(보정된 변형률)은 보정된 연속 부분 변형률 (Δε_k ^*)를 합산하여 얻는다:

XZ 평면(이미지 평면)에서 좌표(x,z)를 갖는 임의의 지점에서 계산된 보정된 변형 세트 ε_k(x,z) 로부터 보정된 변형 이미지(IΔε_k*)를 구성할 수 있다.

이러한 보정된 변형 이미지(Iε_k*)를 슬로우 모션 움직임으로 볼 수 있다.

보정된 이미지를 판정하는 방법

요약하면, 본 개시에 따른 도 3에 도시된 방법의 제1 실시예에 따르면, 구현된 방법은 다음 단계를 포함한다:

(d1) 매질(I_k) 이미지의 시간적 연속을 결정하는 단계:

(d2) 인덱스(k)가 1과 N 사이인 매질의 각 이미지에 대한 움직임을 결정하는 단계;

(d3) 인덱스(k)(I_k)의 매질 이미지와 인덱스(k-1)(I_k-1)의 이전 매질 이미지를 기반으로 부분 변형 이미지(IΔε_k)의 시간적 연속을 결정하는 단계;

(d4) 이전 움직임, 즉, 1과 k를 포함한 그 사이의 인덱스를 갖는 매질의 이미지와 관련된 움직임에 기반한 부분 변형 이미지(IΔε_k)의 보상에 의해, 보정된 부분 변형 이미지(IΔε_k ^*)를 결정하는 단계; 및

(d5) 1과 k를 포함한 그 사이의 인덱스의 보정된 부분 변형 이미지(IΔε_k ^*)를 합산하여 보정된 변형 이미지(Iε_k*)를 결정하는 단계를 포함하고,

상기 움직임은 인덱스(k(I_k))의 매질 이미지와 인덱스(k-1(I_k-1))의 매질의 이전 이미지 사이에 있다.

이미지의 합 또는 합산은 상기 이미지에서 동일한 공간 좌표를 갖는 픽셀의 값이 합산되어(즉, 함께 더해져) 결과 이미지에서 대응하는 픽셀의 값을 형성함을 의미하는 것으로 이해된다.

이러한 수단으로, 매질(2)의 보정된 변형 이미지(Iε_n*)가 얻어지며 이는 외부 압력(P)에 의해 유도된 변형 및 움직임에 의해 영향을 받지 않거나 약간만 영향을 받아, 종래 기술에서보다 더 정확하고 더 정밀한 변형 값을 얻을 수 있다.

매질(IE _k )의 탄성 이미지의 판정

특허 US 2005/252295는 점탄성 매질(2)의 탄성을 이미징하기 위한 기술을 제안한다. 이미징 장치(1)는 이 매질에서 탄성 전단파의 전파를 연구한다. 탄성 전단파의 움직임은 위에서 설명한 수단, 및 특히 마이크로컴퓨터(4)에 의해 추적된다.

이는 여러 단계로 수행된다:

(e1.1) 마이크로컴퓨터(4)가, 점탄성 매질에 집속된 적어도 하나의 초음파가 프로브(6)에 의해 방출되게 함으로써, 점탄성 매질(2)에 전단파가 발생되게 하는 동안의 여기 단계;

(e1.2) 전단파의 전파가 점탄성 매질(2)내 시야에 있는 여러 점들에 동시에 관찰되는 동안 관찰 단계; 이 단계는 매질(II_j,k)의 복수의 시간적 연속 중간 이미지가 생성되는 동안의 서브-단계를 포함하고, j는 0과 M 사이의 중간 이미지 인덱스이고, M+1은 생성된 중간 이미지의 수이다.

매질의 각각의 중간 이미지는 예를 들어 상술한 매질(I_k)의 이미지를 판정하기 위한 방법에 의해 생성되며, 여기서 비집속 초음파 압축파의 적어도 하나의 발사가 프로브(6)에 의해 방출되고, 수신된 음향 신호가 프로브(6)에 의해 검출되고 기록되며, 이러한 음향 신호는 매질(II_j,k)의 중간 이미지를 구성하기 위해 처리된다.

단계 (e1)에서 방출된 집속된 초음파의 포커싱과 타이밍 뿐만 아니라 단계 (e2)에서 방출된 비집속 초음파의 타이밍은 이 시야의 전단파의 전파 동안 비집속 초음파가 시야에 도달하도록 적용된다. 따라서, 전단파는 매질(II_j,k)의 생성된 중간 이미지에서 볼 수 있다.

그런 다음, 아래의:

(e1.3) 매질(IE_k)의 탄성 이미지를 판정하기 위해 매질의 중간 이미지를 처리하는 단계로 진행한다.

매질(II_j,k)의 중간 이미지는 예를 들어 위와 같은 상관 또는 상호상관에 의해, 예를 들어, 인덱스(j(II_j,k))의 매질의 중간 이미지와 인덱스(j-1(I_j-1,k))의 매질의 중간 이미지 간의 상호상관에 의해 변위 필드(u_j,k)를 계산하도록 처리된다. 결정된 변위 벡터는 영화의 형태로 전단파의 전파를 시각화하는 데 사용할 수 있다. 선택적으로, 변위 필드를 기반으로 매질(2)의 각 지점에서 부분 변형(Δε)을 더 계산할 수 있다.

변위 또는 변형 필드에 기초하여, 마이크로컴퓨터(4)는 유리하게는 그 동안 시야에서 시간에 따른 움직임 파라미터(변위 또는 부분 변형)의 진화에 기초하여 선택한 시야의 특정 지점에서 또는 전체 시야에서 전단파의 적어도 하나의 전파 파라미터가 계산되는 동안 매핑 단계로 진행할 수 있다.

그런 다음 시야의 다양한 지점에서 전단파 전파 파라미터 세트에 해당하는 탄성 이미지(IE_k)를 구성할 수 있다.

매질의 이러한 탄성 이미지(IE_k)는 특히 전파 파라미터의 값이 그레이 스케일 또는 유채색 스케일과 같은 광학 파라미터에 의해 예시되는 마이크로컴퓨터의 스크린(4a)에 의해 볼 수 있다.

매핑 단계 동안 계산되는 전단파 전파 파라미터는 예를 들어 다음 중에서 선택된다:

- 전단파의 속도 Cs, 또는

- 전단 계수 μ, 또는

- 영률(E)=3μ, 또는

- 전단파의 감쇠 α, 또는

- 전단 탄성 μ1, 또는

- 전단 점도 μ2, 또는

- 매질 조직의 기계적 이완 시간 τs.

예를 들어, 시야의 다른 지점에서 다음을 계산할 수 있다:

- 조직의 경도에 접근을 제공하는 전단파의 속도(Cs) 값,

- 매질의 로컬 점도의 특성인 조직의 기계적 이완 시간(τs) 값.

이를 위해, 매질의 각 위치(r)에서 전단파에 의해 생성된 변위(u)가 따르는 하기의 전파 방정식으로 표현되는 전단파 전파 모델을 사용한다:

여기서,

ρ는 조직의 밀도,

τS는 조직의 기계적 이완 시간,

cS는 하기의 관계:

에 의해 조직의 영률(E)과 직접적으로 관련된 전단파의 속도이다.

이 전파 방정식을 변위(u) 세트로 풀면 위에서 언급한 전파 파라미터(cS, τS)를 얻을 수 있다.

전파 파라미터 계산 시 변형이 가능하다. 특히, 파동 방정식은 예를 들어 주파수 대역에 걸쳐 값을 평균화함으로써 푸리에 도메인에서 사용될 수 있다. 변위 대신 부분 변형을 사용할 수도 있다.

다른 전단파를 사용하여 전파 파라미터, 즉 탄성 이미지의 맵을 설정할 수도 있다. 그런 다음, 더 정확한 매핑을 얻기 위해 예를 들어 이들을 평균화하여 이들을 결합하는 것이 가능한다.

매질(2)에서 전단파의 전파 속도는 탄성 이미지 IE(전단파 전파 파라미터)를 결정하기 위한 매질의 복수의 이미지(중간 이미지)가 캡처되는 동안 이 과정에서 외부면(3)에 가해지는 외부 압력(P)의 변화가 없음을 고려할 만큼 충분히 크다. 따라서, 이러한 매질의 이미지는 매질의 움직임에 대해 보정되지 않는다.

다른 한편으로, 매질의 탄성 이미지(IE_k)는 매질의 초기 이미지(I₀)와 비교 또는 보정된 변형 이미지(Iε_k*)와 비교를 허용하기 위해 고려되는 시간 인스턴트 또는 가까운 시간 인스턴트(인덱스(k)로 표시됨)의 움직임에 대해 보정되어야 한다.

보정된 탄성 이미지(IEk*)의 판정

그 다음, 탄성 이미지(IE_k)는 도 4에 나타낸 방법으로 보정된다. 도 4에서, 목표는 외부 압력(P)으로부터의 변형으로 인해 야기된 움직임을 제거하기 위해 이 탄성 이미지(IE_k)를 매질의 제1 이미지((I₀))에 따른 상황으로 되돌리는 것이다.

이 보정은 이미지 인덱스(k)의 각 탄성 이미지(IE_k)에 대해 매질의 각 이미지 사이에서 결정된 일반적인 움직임 세트를 사용하여 수행된다. 보다 구체적으로, 제1 이미지((I₀))의 상황으로 돌아가기 위해서는 반대 움직임을 가해야 한다.

다시 말해, 이 방법은 다음 단계를 포함한다:

(e1) 탄성 이미지(IE_k)의 결정,

(e2) 1과 k를 포함한 그 사이의 인덱스를 갖는 매질의 이미지와 연관된 이전 움직임에 기초한 탄성 이미지(IE_k)의 보상에 의한 보정된 탄성 이미지(IEk*)의 결정.

비선형성 파라미터(INL _k )의 이미지 결정

선형 탄성 영역에서, 매질(2)은 스트레스(σ)에 비례하여 변형되며 Hooke의 법칙을 따른다.

여기서,

E₀는 선형 영역의 영률이고,

ε는 변형률이다.

비선형 탄성 영역에서, 이 비례는 더 이상 유효하지 않다. 대부분의 경우, 매질(2)의 재료의 영률(E)은 압축에 따라 증가한다.

그런 다음, 탄성 계수 또는 영률(E)을 스트레스-스트레인 곡선의 기울기로 정의한다. 즉:

[수학식 1]

여기서,

E는 영률이고,

Δσ는 로컬 스트레스 변동, 즉 부분 스트레스이며,

Δε는 로컬 변형률 변화, 즉 부분 변형률이다.

탄성의 비선형성 파라미터는 예를 들어 하기 참조 문헌에서 언급된 3차 탄성 계수(A)라고 하는 란다우(Landau) 계수일 수 있다:

- "Acoustoelasticity in soft solids: Assessment of the non-linear shear modulus with the acoustic radiation force", Gennisson et Al., J. Acoust. Soc. Am (122), December 2007, p. 3211 3219, and

- "Quantitative Imaging of Nonlinear Shear Modulus by Combining Static Elastography and Shear Wave Elastography", H. Latorre-Ossa et al., IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control, Vol. 51, no. 4, p. 833-839.

특히, 마지막 참조 문헌의 수학식(1)은 탄성(영률)(E)과 스트레스(σ) 사이의 관계식(R1)의 형태로 다시 쓸 수 있다:

[수학식 2]

여기서,

E는 영률 또는 탄성 계수이고,

E₀는 선형 영역의 영률, 즉 압축이 없는 매질의 영률이므로, 이미지의 시간적 연속에서 제1 보정된 탄성 이미지이며,

σ는 스트레스 및 예를 들어 프로브(6)의 사용자에 의해 가해지는 외부 압력에 의해 유도된 압축에 실질적으로 대응하는 Z 방향(수직)의 단축 스트레스(σ_z)이고,

A는 원하는 비선형성 파라미터이다.

이전 관계식(R1)을 미분하여 다음을 얻는다:

수학식(수학식 1)에서 영률의 정의와 적분으로 나누어, 탄성(영률)(E)과 변형률(ε)사이의 관계식(R2)을 얻는다. 이는 다음과 같다:

[수학식 3]

여기서,

E는 영률이고,

ln()은 자연 로그 함수이고,

ε는 변형률이고,

A는 결정될 비선형성 파라미터이다.

변형 이미지 및 탄성 이미지에 기초하여 도 5에 도시된 방법의 제1 변형(NLa)에 따르면, 마이크로컴퓨터(4)에 의해 구현되는 방법은 다음 단계를 더 포함한다:

(NL1a) 상술한 바와 같이 복수의 보정된 변형 이미지(Iε_k*)를 결정하는 단계;

(NL2a) 상술한 바와 같이 복수의 보정된 탄성 이미지(IEk*)를 결정하는 단계; 및

(NL3a) 복수의 보정된 변형 이미지(Iε_k*) 및 복수의 보정된 탄성 이미지(IEk*)에 기초하여 비선형성 파라미터(INL_k)의 이미지를 결정하는 단계를 더 포함하고,

사실, 이미지에 있는 픽셀의 비선형성 파라미터는 해당 픽셀에 대한 보정된 변형률 및 보정된 탄성 값의 세트(복수)에 의해 결정된다.

예를 들어, 이 비선형성 파라미터는 이 복수의 값 쌍의 선형회귀에 의해 결정된다. 이 선형회귀를 변형 선형회귀라고 한다.

각 값 쌍은 이미지의 픽셀에 대해 형성되며 다음을 포함한다:

- 보정된 변형 이미지에서 동일한 픽셀의 제1 값; 및

- 보정된 탄성 이미지에서 동일한 픽셀의 제2 값.

보정된 변형 및 탄성 이미지는 시간적으로 연속적이거나 시간적으로 가까운 이미지이다. 이러한 이미지는 동일하거나 유사한 이미지 인덱스를 가질 수 있다.

선택적으로 변형 이미지와 탄성 이미지는 서로 다른 이미지 인덱스를 가질 수 있으며 위에서 설명한 바와 같이 시간적으로 연속적이거나 시간적으로 가까운 인스턴트에 해당하는 인덱스를 갖는 이미지를 취할 필요가 있다. 즉, 시간과 고려된 각 이미지의 인덱스 간에 일치가 이루어진다.

도 6은 이미지 픽셀에 대한 복수의 점들(Pa)의 표현이며, 각각의 점(Pa)은 그러한 값 쌍(E_k, ε_k))에 대응한다. 이 모든 점(Pa)은 가로좌표에 대해 (이 픽셀에 대해) 보정된 변형 값(ε)을 갖고 세로 좌표에 대해 (이미지의 이 동일한 픽셀에 대해) 영률(E) 값의 자연 로그를 갖는 그래프에서 직선(Da)을 따라 실질적으로 정렬된다.

그런 다음, 변형 선형회귀는 탄성(영률) E와 변형 ε(수학식 3) 사이의 관계 R2를 사용한다.

[수학식 3]

여기서, 보다 구체적으로 현재의 경우:

E는 고려된 보정탄성 이미지의 픽셀의 영률이고,

E₀는 제1 보정된 탄성 이미지의 픽셀의 영률이며,

ln()은 자연 로그 함수이고,

ε는 고려된 보정 변형 이미지의 픽셀 변형이며,

A는 상기 변형 선형회귀에 의해 상기 픽셀에 대해 결정된 비선형성 파라미터이다.

복수의 보정된 변형 이미지(Iε_k*) 및 보정된 탄성 이미지(IE_k*)에서 추출된 값 쌍에 대한 이 변형 선형회귀의 해상도는 이미지의 각 픽셀에 대한 비선형성 파라미터(A)의 값을 제공한다.

이러한 계산을 통해, 보정된 이미지를 사용하는 매질(2)의 비선형성 파라미터(INL_k)의 이미지를 얻는다. 이 이미지에는 선행 기술의 보정되지 않은 이미지의 아티팩트가 없다. 이 이미지는 외부 압력(P)에 의해 유도된 변형 및 움직임에 의해 영향을 받지 않거나 약간만 영향을 받는다. 선행 기술의 방법보다 더 정확하고 정밀한 비선형성 파라미터 값(A)가 획득된다.

변형 이미지 및 탄성 이미지에 기초하여, 도 7a 및 도 7b에 도시된 방법(NLb)의 제2 변형에 따르면, 마이크로컴퓨터(4)에 의해 구현되는 방법은:

- 부분 변형 이미지가 보정된 변형 이미지로 변환되는 동안의 제1 단계,

- 비선형성 파라미터의 이미지가 판정되는 동안의 제2 단계를 포함한다.

도 7a에 도시된 제1 단계 동안,

(c1) 인덱스(k)의 보정된 부분 변형 이미지(IΔε_k*)와 인덱스(k)의 보정된 탄성 이미지(IE_k*)를 곱하여 보정된 부분 스트레스 이미지(IΔσ_k*)의 시간적 연속 결정; 및

(c2) 1과 k를 포함한 그 사이의 인덱스를 갖는 보정된 부분 변형 이미지(IΔσ_k*)의 합산에 의한 보정된 스트레스 이미지(Iσ_k*)*)의 결정이 수행된다.

여기에서 이미지의 곱셈은 결과 이미지의 대응하는 픽셀의 값을 형성하기 위해 상기 이미지에서 동일한 공간 좌표를 갖는 픽셀의 값이 곱해지는(즉, 함께 곱해지는) 것을 의미하는 것으로 이해된다. 따라서, 여기서 상술하고 도 3에 도시된 방법의 단계에 의해 계산된 보정된 부분 변형률 값(Δε^*)을 상술하고 도 4에 도시된 방법의 단계에 의해 계산된 보정된 탄성값 E*(보정된 영률)으로 곱하여 상기 픽셀에 대한 보정된 스트레스 값(Δσ^*)을 얻는다.

따라서, 부분 스트레스는 다음과 같이 이미지의 각 픽셀에서 계산된다:

이는 다음을 의미한다:

이 수식은 보정된 변형 이미지(Iσ_k*)를 구성하기 위해 이미지의 모든 픽셀에 적용된다.

도 7b에 도시된 제2 단계 동안,

(NLb1) 복수의 보정된 변형 이미지(Iσ_k*)의 결정;

(NLb2) 복수의 보정된 탄성 이미지(IEk*)의 결정;

(NLb3) 복수의 보정된 변형 이미지(Iε_k*) 및 복수의 보정된 탄성 이미지(IEk*)에 기초하여 비선형성 파라미터(INL_k)의 이미지 결정이 수행되고,

실제로, 이미지의 픽셀의 비선형성 파라미터는 해당 픽셀에 대한 보정된 스트레스 및 보정된 탄성 값의 세트(복수)에 의해 결정된다.

예를 들어, 이 비선형성 파라미터는 이 복수의 값 쌍의 선형회귀에 의해 결정된다. 이 선형회귀를 스트레스 선형회귀라고 한다.

각 값 쌍은 이미지의 픽셀에 대해 형성되며:

- 보정된 스트레스 이미지의 이 동일한 픽셀의 제1 값; 및

- 보정된 탄성 이미지의 이 동일한 픽셀의 제2 값을 포함하고,

보정된 스트레스 및 탄성 이미지는 시간적으로 연속적이거나 시간적으로 가까운 이미지이다. 이러한 이미지는 동일하거나 유사한 이미지 인덱스를 가질 수 있다.

선택적으로, 변형 이미지와 탄성 이미지는 서로 다른 이미지 인덱스를 가질 수 있으며 위에서 설명한 바와 같이 시간적으로 연속적이거나 시간적으로 가까운 인스턴트에 해당하는 인덱스를 갖는 이미지를 취할 필요가 있다. 즉, 시간과 고려되는 각 이미지의 인덱스 간에 일치가 이루어진다.

도 8은 이미지 픽셀에 대한 복수의 점들(Pb)의 표현이며, 각 점(Pb)은 한 쌍의 값(Ek, σ_k)에 해당한다. 이 모든 점(Pb)은 가로 좌표에 대해 (이 픽셀에 대해) 보정된 스트레스 값(σ)을 갖고 세로 좌표에 대해 (이미지의 이 동일한 픽셀에 대해) 영률(E) 값을 갖는 그래프에서 직선(Db)을 따라 실질적으로 정렬된다.

그런 다음, 스트레스 선형회귀는 탄성(영률) E와 스트레스 σ(수학식 2) 사이의 관계식(R1)을 사용한다:

여기서, 보다 구체적으로 현재의 경우:

E는 고려된 보정탄성 이미지의 픽셀의 영률이고,

E₀는 제1 보정된 탄성 이미지의 픽셀의 영률이며,

ln()은 자연 로그 함수이고,

ε는 고려된 보정 변형 이미지의 픽셀 변형이며,

A는 상기 스트레스 회귀에 의해 상기 픽셀에 대해 결정된 비선형성 파라미터이다.

복수의 보정된 스트레스 이미지(Iσ_k*) 및 보정된 탄성 이미지(IE_k*)에서 추출된 값 쌍에 대한 이 스트레스 선형회귀의 해상도는 이미지의 각 픽셀에 대한 비선형성 파라미터(A)의 값을 제공한다.

이러한 계산을 통해, 보정된 이미지를 사용하는 매질(2)의 비선형성 파라미터(INL_k)의 이미지를 얻는다. 이 이미지에는 선행 기술의 보정되지 않은 이미지의 아티팩트가 없다. 이 이미지는 외부 압력(P)에 의해 유도된 변형 및 움직임에 의해 영향을 받지 않거나 약간만 영향을 받는다. 선행 기술보다 더 정확하고 더 정밀한 비선형성 파라미터 값(A)이 획득된다.

Claims

매질의 보정된 이미지의 초음파 판정 방법으로서,
- 매질(I_k) 이미지의 시간적 연속을 결정하는 단계:
- 인덱스(k)가 1과 N 사이인 매질의 각 이미지에 대한 움직임을 결정하는 단계;
- 인덱스(k(I_k))의 매질 이미지와 인덱스(k-1(I_k-1))의 이전 매질 이미지를 기반으로 부분 변형 이미지(IΔε_k)의 시간적 연속을 결정하는 단계;
- 이전 움직임, 즉, 1과 k를 포함한 그 사이의 인덱스를 갖는 매질의 이미지와 관련된 움직임에 기반한 부분 변형 이미지(IΔε_k)의 보상에 의해, 보정된 부분 변형 이미지(IΔε_k ^*)를 결정하는 단계; 및
- 1과 k를 포함한 그 사이의 인덱스의 보정된 부분 변형 이미지(IΔε_k ^*)를 합산하여 보정된 변형 이미지(Iε_k*)를 결정하는 단계를 포함하고,
k는 0과 N 사이의 이미지 인덱스이며, 상기 시간적 연속의 제1 이미지는 변형이 없는 것으로 가정하고,
상기 움직임은 인덱스(k(I_k))의 매질 이미지와 인덱스(k-1(I_k-1))의 매질의 이전 이미지 사이에 있는 방법.
제1항에 있어서,
인덱스(k)에서의 움직임을 결정하는 단계는:
- 매질의 이미지(I_k)와 매질의 이전 이미지(I_k-1) 사이의 변위 필드(u_k)를 결정하는 단계; 및
- 상기 변위 필드(u_k)에 기초한 이미지 기하학적 변환(T_k)을 결정하는 단계에 의해 수행되고,
상기 기하학적 변환은 10개 미만의 파라미터로 변위 필드(u_k)를 나타내는 방법.
제2항에 있어서,
변위 필드는 매질의 이미지(I_k)와 매질의 이전 이미지(I_k-1) 사이의 상호상관에 의해, 또는 매질의 이미지(I_k)와 매질의 이전 이미지(I_k-1) 사이의 서브-이미지를 추적함으로써 계산되는 방법.
제3항에 있어서,
추적 알고리즘은 루카스-카나데(Lucas-Kanade) 알고리즘인 방법.
제2항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
기하학적 변환(T_k)은 적어도 하나의 평행이동, 또는 평행이동과 닮음변환, 또는 평행이동, 닮음변환, 및 회전이동을 포함하는 방법.
제 2 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
기하학적 변환(T_k)은 평행이동, 닮음변환 및 회전이동을 포함하고, 상기 기하학적 변환은 이미지 평면에서 기하학적 변환(T_k)의 하기의 파라미터:
Tx, Ty: 변환 계수,
Hx, Hz: 닮음변환 계수 및
θ: 이미지 평면에 수직인 축의 회전 각도를 이용해,
아래의 행렬 형태:

로 표현되는 방법.
제2항에 있어서,
기하학적 변환(T_k)의 파라미터는 변위(u_k) 필드의 점 그룹에 기초하여 계산되는 파라미터 모집단의 중앙값에 의해 획득되는 방법.
제7항에 있어서,
- 그룹은 변위 필드(u_k)의 3 내지 10개 사이의 점들로 구성되며,
- 모집단은 100 그룹보다 큰 방법.
제1항에 있어서,
(e1) 매질의 탄성 이미지(IE_k)를 결정하는 단계; 및
(e2) 이전 움직임, 즉 0과 k를 포함한 그 사이의 인덱스를 갖는 매질의 이미지와 관련된 움직임에 기초한 상기 탄성 이미지(IE_k)의 보상에 의한 보정된 탄성 이미지(IE_k*)를 결정하는 단계를 더 포함하는 방법.
제9항에 있어서,
단계 (e1)에서 생성된 탄성 이미지(IE_k)는 다음 서브 단계: 즉,
(e1.1) 적어도 하나의 집속된 초음파를 방출시켜 매질에 전단파를 발생시키는 동안의 여기 단계;
(e1.2) 매질(II_j,k)의 중간 이미지의 시간적 연속을 결정하여 전단파의 전파가 관찰되는 동안의 관찰 단계(j는 0과 M 사이의 중간 이미지 인덱스임); 및
(e1.3) 탄성 이미지(IE_k)가 매질(II_j,k)의 상기 중간 이미지와 전단파 전파 모델을 기반으로 결정되는 동안의 처리 단계에 의해 생성되는 방법.
제9항에 있어서,
- 복수의 보정된 변형 이미지(Iε_k*)를 결정하는 단계;
- 복수의 보정된 탄성 이미지(IEk*)를 결정하는 단계; 및
- 상기 복수의 보정된 변형 이미지(Iε_k*) 및 상기 복수의 보정된 탄성 이미지(IEk*)에 기초하여 비선형성 파라미터(INL_k)의 이미지를 판정하는 단계가 더 수행되고,
상기 보정된 변형 이미지 및 상기 탄성 이미지는 시간적으로 인터레이스되는 방법.
제11항에 있어서,
비선형성 파라미터(INL_k)의 이미지의 각 픽셀의 값은 값 쌍의 변형 선형회귀에 의해 결정되고, 각 쌍의 제1 값은 복수 중 보정된 변형 이미지의 동일한 픽셀의 값에 해당하고 상기 쌍의 제2 값은 복수 중 탄성 이미지의 동일한 픽셀의 값에 해당하며, 복수 중 상기 보정된 변형 이미지 및 복수 중 상기 보정된 탄성 이미지는 시간적으로 연속적이거나 시간적으로 가깝고,
상기 변형 선형회귀는 변형과 탄성 사이의 다음 관계:

를 기반으로 설정되며,
E는 고려된 보정된 탄성 이미지의 픽셀의 영률(Young's modulus)이고,
E₀는 제1 보정된 탄성 이미지의 픽셀의 영률이며,
ln()은 자연 로그 함수이고,
ε는 고려된 보정된 변형 이미지의 픽셀 변형이며,
A는 상기 변형 선형회귀에 의해 결정된 상기 픽셀의 비선형성 파라미터인 방법.
제9항에 있어서,
- 인덱스(k)의 보정된 부분 변형 이미지(IΔε_k*)와 인덱스(k)의 보정된 탄성 이미지(IEk*)를 곱하여 보정된 부분 스트레스 이미지(Iσ_k*)의 시간적 연속을 결정하는 단계; 및
- 1과 k를 포함한 그 사이의 지수를 갖는 보정된 부분 변형 이미지(IΔσ_k ^*) 의 합산에 의한 보정된 스트레스 이미지(Iσ_k*)를 결정하는 단계가 더 수행되는 방법.
제13항에 있어서,
- 복수의 보정된 스트레스 이미지(Iσ_k*)를 결정하는 단계;
- 복수의 보정된 탄성 이미지(IEk*)를 결정하는 단계; 및
- 복수의 보정된 스트레스 이미지(Iε_k*) 및 복수의 보정된 탄성 이미지(IEk*)에 기초하여 비선형성 파라미터(INL_k)의 이미지를 판정하는 단계가 더 수행되고,
상기 보정된 변형 이미지 및 상기 탄성 이미지는 시간적으로 인터레이스되는 방법.
제14항에 있어서,
비선형성 파라미터(INL_k)의 이미지의 각 픽셀의 값은 값 쌍의 변형 선형회귀에 의해 결정되고, 각 쌍의 제1 값은 복수 중 보정된 변형 이미지의 동일한 픽셀의 값에 해당하고 상기 쌍의 제2 값은 복수 중 탄성 이미지의 동일한 픽셀의 값에 해당하며, 복수 중 상기 보정된 변형 이미지 및 복수 중 상기 보정된 탄성 이미지는 시간적으로 연속적이거나 시간적으로 가깝고,
상기 변형 선형회귀는 변형과 탄성 사이의 다음 관계:

를 기반으로 설정되며,
E는 고려된 보정된 탄성 이미지의 픽셀의 영률이고,
E₀는 제1 보정된 탄성 이미지의 픽셀의 영률이며,
ln()은 자연 로그 함수이고,
ε는 고려된 보정된 변형 이미지의 픽셀 변형이며,
A는 상기 변형 선형회귀에 의해 결정된 상기 픽셀의 비선형성 파라미터인 방법.
제1항 내지 제15항 중 어느 한 항에 따른 매질(2)의 보정된 이미지의 초음파 판정 방법을 구현하기에 적합한 초음파 프로브(6) 및 마이크로컴퓨터(4)를 포함하는 이미징 장치(1).