KR20230088284A - 빔형성된 데이터를 처리하는 방법 및 시스템 - Google Patents

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수퍼소닉 이매진
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Abstract

본 발명은 매질의 빔형성된 데이터를 처리하는 방법에 관한 것이다. 빔형성된 데이터는 제1 공간 영역과 연관된, 빔형성된 데이터의 제1 세트 및 제2 공간 영역과 연관된, 빔형성된 데이터의 제2 세트를 포함하고, 방법은 제1 세트에서 제2 공간 영역에 의해 유발된 클러터를 추정하는 동작을 포함한다.

Description

빔형성된 데이터를 처리하는 방법 및 시스템 {METHOD AND SYSTEM FOR PROCESSING BEAMFORMED DATA}
본 발명은 특히 의료 이미징을 위해 빔형성된 데이터를 처리하는 방법 및 시스템에 관한 것이다. 특히, 방법은 트랜스듀서 장치에 의해 스캔된 매질의 이미지 데이터를 제공하는데 적합하다. 예를 들어, 방법은 예를 들어 초음파 시스템과 같은 장치에서 사용될 수 있다.
예를 들어, 의료 이미징(medical imaging), 레이더(radar), 소나(sonar), 지진학(seismology), 무선 통신(wireless communication)들, 전파 천문학(radio astronomy), 음향(acoustic)들 및 생체 의학(biomedicine)의 분야에서 통신(communication), 이미징 또는 스캐닝 목적들을 위해 복수의 트랜스듀서 소자들 또는 트랜시버들(예를 들어 어레이로 배치됨)를 사용하는 것은 알려져 있다. 일 예는 초음파 이미징(ultrasound imaging)을 포함한다.
초음파 이미징의 목적은 매질 반사율(medium reflectivity)을 추정하는 것이다. 종래의 초음파 이미징 방법에서, 초음파 트랜스듀서 소자(ultrasound transducer element)들의 일 세트를 가지는 초음파 트랜스듀서 장치(ultrasound transducer device)(초음파 프로브(ultrasound probe)라고도 함)를 사용할 수 있다. 이 방법에서, 하나 또는 연속적으로 다수의 초음파 빔(ultrasound beam)을 전송 단계(transmission step)에 대응하는 매질(medium)로 전송하기 위해 하나 또는 다수의 트랜스듀서들이 사용된다. 그런 다음 수신 단계(reception step)에서 후방 산란된 에코 신호(backscattered echo signal)들의 일 세트가 트랜스듀서 소자들의 일 세트에 의해 매질로부터 수신된다. 특히, 각각의 트랜스듀서 소자들은 수신된 에코 신호를 예를 들어 전기 신호(electrical signal)로 변환한다. 신호는 초음파 시스템에 의해 추가로 처리될 수 있다. 예를 들어, 그것들은 증폭되고, 필터링되고, 디지털화되고/되거나 신호 컨디셔닝 단계(signal conditioning step)가 수행될 수 있다. 트랜스듀서 소자들은 트랜스듀서 어레이(transducer array)로서 배치될 수 있다.
통상적으로, 상기 신호들은 이미지 처리 시스템(image processing system)으로 전송된다. 수신된 신호들은 예를 들어 빔형성 방법(beamforming method)을 사용하여 스캔된 매질의 이미지 데이터(image data)를 생성하도록 처리될 수 있다. 일반적으로 빔형성은 방향성 신호 전송(directional signal transmission) 또는 수신(reception)을 위한 센서 어레이(sensor array)들에서 통상적으로 사용되는 신호 처리 기술(signal processing technique)로 이해될 수 있다. 이 프로세스는 빔형성된 데이터를 생성하는 데 사용된다.
인간의 연조직(soft tissue)들과 같은 복잡한 매체(Complex media)는 셀 수 없는 산란체(uncountable scatterer)들로 구성된다. 입사 빔(incident beam)의 공간 확장(spatial extension)으로 인해, 다양한 산란체들에 의해 생성된 에코들이 초음파 장치에서 동시에 측정될 수 있다. 이는 초음파 장치에서 산란체들까지 앞뒤로(forth and back) 초음파가 이동하는 데 필요한 왕복 전파 시간(round-trip propagation time)들이 동일함을 의미한다. 측정된 신호들은 다양한 후방 산란 에코들이 중첩(superimpose)된 결과일 수 있다. 결과적으로, 매질의 공간 영역에 대응하는 빔형성된 이미지의 주어진 영역은 매질의 다른 영역에 의해 생성된 에코들에 의해 품질이 저하(degrade)될 수 있다. "클러터(clutter)"라고 하는 이 현상은 빔형성된 데이터의 품질을 크게 손상시킬 수 있으며, 디스플레이된 이미지들에 잠재적으로 영향을 미쳐 결과적으로 의료 진단들이 악화될 수 있다.
Holm, Synnev
Figure pat00001
g 및 Austeng은 "Capon Beamforming For Active Ultrasound Imaging Systems", 2009 IEEE 13th Digital Signal Processing Workshop and 5th IEEE Signal Processing Education Workshop 기사에서, 의료 초음파 이미징에 적합한 Capon 빔형성에 대해 설명한다. Capon 빔형성은 해상도(resolution), 즉 기존 빔형성기(traditional beamformer)들에 비해 서로 가까운 두 타겟들을 공간적으로 분리하는 능력이 향상되었다. Capon 빔형성은 빔형성기의 공간 해상도에 영향을 미치며, 그 결과 스펙클 통계(speckle statistics)와 이미지들의 전역적 측면(global aspect)들을 극적으로 변경한다.
Viola, Ellis 및 Walker는 그들의 기사 "Time-Domain Optimized Near-Field Estimator for Ultrasound Imaging: Initial Developments and Results", IEEE Transactions on Medical Imaging 2008에서 축외 타겟 영향(off-axis target impact)들을 줄이는 것을 목표로 하는 적응형 빔 포머(adaptive beamformer)를 제안했다. 이 빔형성기는 계산 복잡성(computational complexity)으로 인해 어려움을 겪고 있으며 스펙클 통계에도 큰 영향을 미친다.
Feder와 Weinstein은 기사 "Parameter Estimation of Superimposed Signals Using the EM Algorithm", IEEE Transactions On Acoustics, Speech, And Signal Processing 1988에서, 알고리즘을 기반으로 중첩된 신호들의 파라미터 추정을 위한 계산적으로 효율적인 알고리즘을 설명한다. 알고리즘은 관찰된 데이터(observed data)를 신호 구성요소(signal component)들로 분해한 다음 각 신호 구성요소들의 파라미터들을 개별적으로 추정한다. 알고리즘은 관찰된 데이터를 더 잘 분해(decompose)하여 다음 파라미터 추정치(parameter estimate)들의 가능성(likelihood)을 높이기 위해 현재 파라미터 추정치들을 사용하여 앞뒤로 반복한다. 다중경로 시간 지연(multipath time delay) 및 다중 소스 위치 추정 문제(multiple source location estimation problem)들에 대한 알고리즘의 적용(application)이 고려된다.
Feder와 Weinstein이 제안한 알고리즘에서 지연-합(delay-and-sum)(DAS) 빔형성기는 빔형성된 이미지의 픽셀에 대응하는 위치에서 후방 산란된 신호의 최대 우도 추정(maximum likelihood estimator)으로 제시된다. DAS 빔형성은 단일 산란체에만 적용할 수 있다. 해당 맥락에서 후방 산란 신호의 최대 우도 추정에 대한 간단한 접근 방식은 수치적으로 다루기 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해 Feder는 E-M 알고리즘을 사용할 것을 제안했다. 이 방법은 충분한 수렴 성질(convergence property)들을 가지는 것으로 알려져 있으며 이러한 문제 해결에서 효율성을 입증했다.
Feder와 Weinstein의 알고리즘은 예를 들어 SONAR와 같은 수동 이미징 방법들의 맥락에서 설명된다.
현재, 전술한 문제들을 극복하고 특히 빔형성된 데이터(beamformed data)의(제1) 선택된 세트에서 클러터를 추정 및/또는 보상하기 위해 매질의 빔형성된 데이터를 처리하는 방법 및 시스템을 제공하는 것이 여전히 바람직하다. 따라서, 예를 들어 이미지 분석을 용이하게 하고, 진단을 설정하는 것을 돕고, 진단을 더 신뢰할 수 있게 만들고/거나 의료 진단을 개선하기 위해 계산적으로 효율적인 방식으로 빔형성된 데이터의 품질을 개선할 수 있는 방법 및 시스템을 제공하는 것이 바람직하다.
따라서, 본 발명은 매질의 빔형성된 데이터 처리를 처리하는 방법에 관한 것이다. 빔형성된 데이터는, 제1 공간 영역(spatial region)과 연관된, 빔형성된 데이터의 제1 세트 및 제2 공간 영역과 연관된, 빔형성된 데이터의 제2 세트를 포함한다. 방법은: 제1 세트에서 제2 공간 영역에 의해 유발된 클러터(clutter)를 추정(estimate)하는 동작(f)을 포함한다.
일 예에서, 빔형성된 데이터가 획득될 수 있는 매질의 신호 데이터를 획득하기 위해 트랜스듀서 장치가 사용될 수 있다.
그러한 방법을 제공함으로써 빔형성된 데이터의 연관된 제1 세트에 의해 표현되는 제1 세트에서 제2 공간 영역에 의해 유발되는 클러터를 추정하는 것이 가능해진다. 이 방법은 유리하게 특히 더 신뢰할 수 있고 계산적으로 덜 복잡한 추정 기술로 이어질 수 있다.
이러한 맥락에서 다양한 빔형성 기술들, 예를 들어 DAS(지연-합(Delay and Sum)) 빔형성이 클러터에 민감하다는 점에 유의해야 한다. 제안된 방법은 실시간 이미징 또는 데이터 처리와 호환되는 처리 시간을 유지하면서 클러터를 줄이는 것을 목표로 한다.
또한 이 방법은 스펙클 통계를 보존할 수 있다.
또한, 이 방법은 빔형성된 데이터와 신호 데이터(예를 들어 트랜스듀서 장치에서 획득된 데이터) 간에 앞뒤로 반복할 필요가 없다. 대신, 방법은 단순히 빔형성된 데이터를 처리할 수 있다. 따라서, 이 방법은 신호 데이터에 빔형성된 데이터를 역투영(back-projecting)할 필요가 없기 때문에, 즉 빔형성 프로세스를 반전(inverse)시킨 다음 신호 데이터를 다시 빔형성할 필요가 없기 때문에 계산적으로 덜 복잡한다. 이러한 계산 동작들을 피하는 것은 방법이 복수의 반복들로 수행되는 경우 계산적으로 훨씬 더 유리한다. 따라서, 클러터는 예를 들어 실시간(real-time) 또는 준실시간(quasi real-time)으로 추정될 수 있다. 게다가, 그 방법은 계산적으로 더 저렴할 수 있기 때문에, 그 방법은 또한 더 적은 처리 파워(processing power) 및/또는 에너지 및/또는 계산 시간을 요구할 수 있다.
이 방법은IQ 또는 RF 빔형성된 데이터(즉, 동위상 및 직교 위상(in-phase and quadrature phase)(IQ), 및/또는 무선 주파수(radio frequency)(RF), 빔형성된 데이터)에서 동작할 수 있다. 결과적으로, 이 방법은 빔형성된 데이터를 획득하기 위해 사용되는 빔형성기(예를 들어, DAS 빔형성기)의 수정을 필요로 하지 않는다는 이점이 있다.
클러터는 수신된 파동(wave)의 진폭이나 에너지와 같이 측정 가능한 양(measurable quantity)을 의미할 수 있다. 예를 들어, 클러터는 하나 이상의 실제 값(real value)이거나 (예를 들어 방법이 빔형성된 IQ 데이터를 처리하는 경우) 하나 이상의 복소수 값(complex value)일 수 있다.
클러터는 예를 들어 기생 표류 신호(parasitic stray signal)를 나타낼 수 있다. 일반적으로 클러터는 전자 시스템(electronic system)들, 특히 트랜스듀서 장치에서 원하지 않는 에코들을 의미할 수 있다.
이 방법은 제1 세트를 선택하는 동작(d) 및 연관된 제2 공간 영역의 위치(location)의 함수(function)로서 제2 세트를 결정하는 동작(e)을 더 포함할 수 있다. 일 예에서, 제2 공간 영역은, 제1 세트가 제2 공간 영역에서 생성된 클러터에 민감(susceptible)하도록 위치될 수 있다.
부가적으로 또는 대안적으로 방법은 제2 세트를 선택하는 동작(d') 및 연관된 제1 공간 영역의 위치의 함수로서 제1 세트를 결정하는 동작(e')을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 공간 영역은, 제1 세트가 제2 공간 영역에서 생성된 클러터에 민감하도록 위치될 수 있다.
즉, 선택된 제1 세트에 기초하여 하나 이상의 제2 세트를 결정할 수 있고/거나 선택된 제2 세트에 기초하여 하나 이상의 제1 세트를 결정할 수 있다. 따라서, 제1 세트와 제2 세트 모두가 제1 세트와 제2 세트 중 다른 하나를 결정하는 시작점(starting point)이 될 수 있다. 방법은 동작 (d) 및 (e), 또는 동작 (d') 및 (e'), 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 후자의 경우, 예를 들어 일부 제1 세트들(예를 들어 이미지 픽셀들)에서의 클러터 추정은 동작(d) 및 (e)를 사용하여 처리되고, 다른 제1 세트들(예를 들어 동일하거나 다른 이미지의 이미지 픽셀들)에 대해서는 동작 (d') 및 (e')를 사용하여 처리된다.
동작 (d) 및 (e)(및/또는 각각 (d') 및 (e'))는 사전에, 즉 특정한 매질의 빔형성된 데이터를 처리하기 전에 미리 결정될 수 있다. 예를 들어, 동작 (d) 및 (e)(및/또는 각각 (d') 및 (e'))는 트랜스듀서 장치의 특성들 및/또는 입사 빔의 형상의 함수로서 미리 결정될 수 있다. 각각의 결정된 계산들은 (예를 들어, 룩업 테이블 또는 아래에서 설명되는 다른 유형의 매핑 함수(mapping function)에) (미리) 저장될 수 있다. 즉, 동작 (d) 및 (e)(및/또는 각각 (d') 및 (e'))는 특정한 매질이 아니라 사용된 트랜스듀서 장치의 미리 정의된 특성들에 따라서만 다를 수 있다. 단순히 동작(f)만 매질에 따라 다를 수 있다.
그 결과, 동작 (d) 및 (e)(및/또는 각각 (d') 및 (e'))의 계산들이 데이터 저장소로부터 판독될 수 있기 때문에, 종래 기술에 비해 더 빨리 수행될 수 있다. 따라서, 클러터는 예를 들어 실시간(real-time) 또는 준실시간(quasi real-time)으로 추정될 수 있다. 더욱이, 방법은 계산적으로 더 저렴할 수 있고 따라서 더 적은 처리 파워 및/또는 에너지 및/또는 계산 시간을 필요로 할 수 있다.
일반적으로, 방법에서 처리될 빔형성된 데이터는 제1 세트 및 제2 세트를 포함할 수 있다. 즉, 빔형성된 데이터는 복수의 빔형성된 데이터의 세트들을 포함할 수 있고, 각 세트는 각각의 공간 영역과 연관된다.
빔형성된 데이터의 세트(예를 들어, 제1 세트, 제2 세트 등)는 빔형성된 데이터 내의 하나 이상의 픽셀(pixel) 및/또는 복셀(voxel)을 지칭하거나 구성할 수 있다. 픽셀들 및/또는 복셀들은 2D 이미지 데이터 또는 고차원 이미지 데이터 또는 2D 또는 고차원 이미지 데이터의 시간적 시퀀스, 즉 임의의 차원(arbitrary dimension)의 비디오 데이터로 표현될 수 있다. 빔형성된 데이터의 세트는 또한 픽셀들 또는 복셀들의 그룹 또는 클러스터를 지칭하거나 구성할 수 있다.
빔형성된 데이터의 세트의 번호 지정 "제1", "제2" 등은 단지 본 발명의 방법에서 이들의 기능(function)을 구별하기 위해 사용된다는 점에 유의한다. 하나의 실시예 또는 방법의 반복에서 제1 세트의 역할(role)을 가지는 주어진 세트는 다른 실시예 또는 방법의 반복에서 제2 세트의 역할을 가질 수 있다. 예를 들어, 세트들이 이미지의 픽셀들을 구성한다고 가정하면 각 픽셀에서 클러터를 추정하는 것이 바람직할 수 있다. 그러나 주어진 픽셀의 클러터는 동일한 이미지의 다른 픽셀들의 함수로서 추정된다. 따라서, 동일한 픽셀은 일 실시예 또는 방법의 반복에서는 "제1 세트"일 수 있지만, 다른 실시예 또는 방법의 반복에서는 "제2 세트"일 수 있다. 따라서, 용어 "제1 세트" 및 "제2 세트"는 본 개시에서 교환될 수도 있다.
제1 및/또는 제2 공간 영역(들)은 매질의 영역들일 수 있거나 매질의 영역들과 연관될 수 있다. 그러나, 제1 및/또는 제2 공간 영역(들)은 또한 사용된 트랜스듀서 장치의 함수로서 정의될 수 있다. 후자의 경우, 영역들은 특정한 매질과 독립적으로 정의될 수 있지만 단순히 트랜스듀서 장치, 특히 트랜스듀서 어레이의 기하학적 구조의 함수로서 정의될 수 있다.
즉, 공간 영역은 매질에서 산란체(scatterer)(들) 또는 반사체(reflector)(들)의 물리적 영역에 대응할 수 있는 반면, 빔형성된 데이터의 세트는 이미지 데이터의 위치(position)에 대응할 수 있다.
본 발명은 단일 제2 영역에 위치한 산란체가 제1 세트에서 클러터를 직접 유발하는 시나리오를 커버할 수 있다. 이러한 현상은 제1 공간 영역 및 제2 공간 영역이 동일한 왕복 전파 시간(round trip propagation time)을 특징으로 하는 경우에 발생할 수 있다. 이 시간은 전송된 전파 시간(즉, 주어진 입사 빔이 초음파 장치에서 관심 공간 영역으로 이동하는 데 필요한 지연) 및 수신된 전파 시간(즉, 이 관심 공안 영역에서 생성된 에코들이 초음파 장치의 주어진 트랜스듀서 소자로 다시 이동하는 데 필요한 지연)의 합으로 정의된다.
그러나, 또한 다수의 산란 시나리오(scattering scenario)들이 본 개시에 의해 커버될 수 있다. 이러한 시나리오들에서, 다수의 제2 공간 영역들에 위치한 다수의 산란체들은 여러 번 산란된 에코들을 생성할 수 있고 제1 세트에서 클러터를 유발할 수 있다. 즉, 이러한 에코들은 제1 공간 영역과 연관된 에코들과 동일한 전파 시간을 가지는 다수의 산란된 경로(scattered path)를 따른다.
예시적인 매질들은 불활성 물질(inert material)들뿐만 아니라 인간 또는 동물의 간(liver), 유방(breast), 근육(muscle)들(근육 섬유(muscle fibre)들)과 같은 신체 부위(들)를 포함한다. 특히, 매질 인터페이스(medium interface)들(예: 기관(organ)들의 벽(wall)들)과 같은 강한 반사체(strong reflector)들은 증가된 반사율(increased reflectivity)을 의미할 수 있으며, 이는 다시 다른 영역들에서 클러터를 초래할 수 있다.
이 방법은 모든 형태의 방출파에 적용할 수 있다. 특히 집속파(focused wave), 발산파(diverging wave), 평면파(plane wave)에 적용할 수 있다. 평면파와 발산파에 의해 생성된 클러터는 일반적으로 더 중요하다.
빔형성은 트랜스듀서 장치의 신호 데이터를 처리하기 위해 사용되는 신호 처리 기술이라고 할 수 있다. 빔형성은 특히 예를 들어 인간 조직(human tissue)과 같은 매질의 이미지 데이터를 획득하기 위해 매질의 공간 모델을 생성하기 위해 트랜스듀서 장치의 RF 신호 데이터를 처리하는 데 사용될 수 있다.
따라서 빔형성된 데이터는 매질을 나타내는 공간 도메인, 특히 2차원(2D) 또는 3차원(3D) 공간 도메인의 데이터일 수 있다. 트랜스듀서 장치에 의해 획득된 신호 데이터는 시간 도메인 및/또는 시공간 도메인에 있을 수 있다. 예를 들어, 신호 데이터는 두 가지 차원들에 따라 설명될 수 있으며, 여기서 하나의 차원은 획득 시간(acquisition time)을 반영하고 다른 하나는 신호를 획득한 초음파 장치의 트랜스듀서 소자의 공간 위치(spatial location)를 반영한다.
방법은: 제1 세트에서, 추정된 클러터를 보상(compensate)하는 동작(g); 및/또는 제1 세트에서 클러터를 제거(remove)하는 동작(g')을 더 포함할 수 있다.
방법 동작 (g) 및/또는 (g')를 포함함으로써, 제1 세트에서, 추정된 클러터를 보상하고/거나 제1 세트에서 클러터를 제거하는 것이 가능해진다. 이를 통해 클러터의 영향을 제거하여 빔형성된 데이터의 품질을 개선할 수 있다. 이는 예를 들어 진단들을 용이하게 하고, 진단들을 더 신뢰할 수 있게 만들고/하거나 의료 진단들을 개선할 수 있다.
클러터는 제1 공간 영역의 위치 및/또는 제2 공간 영역의 위치의 함수로서 추정될 수 있다. 예를 들어, 제1 공간 영역과 제2 공간 영역 모두의 위치가 고려된다면, 이들 영역들 사이의 상대적인 거리(relative distance)도 결정될 수 있다.
일 예에서, 제1 공간 영역의 위치 및/또는 제2 공간 영역의 위치는 사용된 트랜스듀서 장치의 위치와 관련하여 정의될 수 있다.
클러터는, 제2 세트의 진폭 및/또는 제2 세트의 함수로서 추정된다. 예를 들어, 증가된 진폭(즉, 증가된 강도(intensity) 또는 에너지 레벨)은 증가된 클러터의 추정으로 이어질 수 있다.
일반적으로, 제2 공간 영역은 제2 세트와 연관될 수 있다. 따라서, 제2 공간 영역은 제2 세트로 표현될 수 있다. 따라서, 제1 세트에서의 클러터는 제2 세트의 함수로서 결정될 수 있다.
특히, 제2 세트의 진폭이 미리 정의된 임계 값(predefined threshold)을 초과하는 경우, (바람직하게는 오직) 클러터를 추정하기 위해 제2 세트가 고려될 수 있다. 따라서, 동작 (e)는 증가된 진폭을 가지는 제2 세트의 사전 선택(pre-selection) 및/또는 필터링을 포함할 수 있다. 이는 미리 결정된 임계 값을 초과하는 반사율을 가지는 제2 영역들(예를 들어 아래에 설명된 바와 같이)만이 제1 영역을 나타내는 빔형성된 데이터에서 클러터에 상당히 기여하는 것이 가능하기 때문에 방법을 단순화하고 유사하거나 약간만 더 나쁜 결과에서 계산 비용들을 줄일 수 있다. 다른 영역들은 추정 동작(f)에서 무시될 수 있다. 또한 임계 값을 초과하는 제1 세트(및/또는 우선순위 지정(prioritize))를 고려하는 것이 가능하다. 선택적으로, 예를 들어 추정된 클러터를 더 정확하게 렌더링하기 위해 다른 제2 세트들이 이후에 (및/또는 낮은 우선순위(less priority)로) 고려될 수 있다.
빔형성된 데이터의 제2 세트는, 제1 세트와 연관된 매질로부터 수신된 신호 데이터와 등시성(isochronous)인 매질로부터 수신된 신호 데이터(signal data)와 연관될 수 있다. 신호 데이터는 시간 도메인에 있을 수 있다. 따라서 신호 데이터는 RF 신호 데이터일 수 있다.
즉, 빔형성된 데이터의 제2 세트는 제1 세트와 연관된 매질로부터 수신된 신호 데이터에 대한 특정한 시간 관계(temporal relation)를 공유하는, 예를 들어 등시성인 매질로부터 수신된 신호 데이터와 연관될 수 있다.
따라서, 등시성이라는 용어는 제1 공간 영역에 대해 제2 세트로부터의 신호가 등시성일 수 있고 따라서 동일한 전파 시간을 공유할 수 있음을 기술할 수 있다. 상기 전파 시간은 즉, 트랜스듀서 장치에 의한 신호 전송과 응답 신호 수신 사이의 시간 기간(time period)일 수 있다. 특히, 상기 전파 시간은 하나 또는 복수의 트랜스듀서 소자에 의한 펄스 방출(pulse emission)과 트랜스듀서 소자들에 의해 매질 내의 산란체로부터 에코 신호의 수신 사이의 시간 기간을 지칭할 수 있다. 예를 들어, 각 수신 트랜스듀서 소자는 개별적으로 고려될 수 있다. 제1 세트 및 제2 세트와 연관된 신호들은 동일한 전파 시간을 가질 수 있는데, 즉 수신 트랜스듀서 소자(receiving transducer element)에서 등시적이다. 따라서, 제2 세트와 연관된 신호는 제1 세트에서 클러터를 유발할 수 있으며, 즉,제1 세트는 제2 영역에서 생성된 클러터에 민감할 수 있다.
초음파 측정들을 수행하는 것은 초음파의 방출된 시퀀스(emitted sequence)(ES)를 매질로 전송하는 것, 매질로부터 초음파의 응답 시퀀스(response sequence)(RS)를 수신하는 것을 포함할 수 있으며, 여기서 초음파 신호 데이터(ultrasound signal data)는 초음파들의 응답 시퀀스(RS)에 기초할 수 있다.
빔형성된 데이터의 제2 세트가 제1 세트와 연관된 매질로부터 수신된 신호 데이터와 등시성인 매질로부터 수신된 신호 데이터와 연관될 수 있는 경우, 이는 방출된 초음파 시퀀스와 연관된 클러터를 추정할 수 있게 할 수 있다.
빔형성된 데이터의 제2 세트를 결정하는 동작(e)은, 제1 세트가 복수의 제2 공간 영역들에서 생성된 클러터에 민감하도록 위치된 제2 공간 영역들과 각각 연관된 빔형성된 데이터의 복수의 제2 세트들을 결정하는 동작(e)을 포함할 수 있다.
예를 들어, 선택된 제1 세트(예를 들어, 이미지 픽셀)에 기초하여, 복수의 제2 세트들(예를 들어, 더 인접한 픽셀(adjacent pixel)들)이 결정될 수 있다.
제1 세트에서 클러터를 추정하는 동작(f)은, 제2 세트들과 각각 연관된 복수의 클러터 기여도(clutter contribution)들을 추정하는 동작(f)을 포함할 수 있고, 제1 세트에서의 클러터는 복수의 클러터 기여도들의 함수이다.
특히, 복수의 제2 공간 영역들은 상이할 수 있고 즉, 매질의 상이한 위치들에 있을 수 있다. 따라서, 매질의 다른 (제2) 영역에 의해 유발된 클러터 기여도는 전체 또는 합산된 클러터를 추정하기 위해 고려될 수 있다.
또한, 이는 복수의 제2 공간 영역들, 예를 들어 제1 세트에서 클러터를 유발할 수 있도록 위치된 제2 공간 영역들의 일부 또는 전부의 클러터 기여도들을 포함하는 클러터 추정을 허용한다.
제1 세트에서의 (전체 또는 합산된) 클러터는 복수의 클러터 기여도들의 선형 조합(linear combination)에 의해 추정될 수 있다. 예를 들어, 제1 영역으로부터 더 멀리 있는(farer away) 제2 공간 영역으로부터의 클러터 기여도는 제1 영역으로부터 더 가까운(closer) 제2 공간 영역으로부터의 클러터 기여도보다 덜 가중(weight)될 수 있다. 더 가까운 제2 영역은 즉 더 강한 영향력을 가질 수 있다. 따라서 전체 클러터의 추정 결과가 더 정확해질 수 있다.
예를 들어, 선형 조합
Figure pat00002
는 다음 수학식 1로 표현될 수 있다:
Figure pat00003
여기서
Figure pat00004
는 선택된 제2 공간 영역을 의미하고,
Figure pat00005
는 공간 영역(
Figure pat00006
)과 연관된 계산된 클러터 기여도를 나타내고,
Figure pat00007
는 각각의 가중된 계수(weighted coefficient)를 나타낸다.
추가 예에 따르면, 가중된 계수들은 관련된 물리 법칙 및/또는 트랜스듀서 장치 및/또는 매질 및/또는 방출된 신호 및/또는 수신된 신호와 관련된 측면들과 같은 데이터 수집의 측면들을 설명하는 파라미터들에 기초할 수 있는 수학적 모델에 기초하여 결정될 수 있다.
상응하는 방식으로, 특히 동작 (d') 및 (e')를 참조하여, 빔형성된 데이터의 제1 세트를 결정하는 동작(e')은: 각각의 제1 세트가 제2 공간 영역들에서 생성된 클러터 기여도에 민감하도록 위치된 복수의 제1 공간 영역들과 각각 연관된 빔형성된 데이터의 복수의 제1 세트들을 결정하는 동작(e)를 포함할 수 있다.
각각의 제1 세트에서 클러터 기여도를 추정하는 단계(f')는 제1 세트들에 각각 연관된 복수의 클러터 기여도들을 추정하는 단계(f')를 포함할 수 있다. 따라서, 선택된 제2 세트에 기초하여, 상기 제2 세트와 연관된 제2 공간 영역에 의해 유발된 클러터 기여도는 관련된(concerned) 제1 세트에서 결정될 수 있다. 제1 세트 중 임의의 하나에서의 전체 클러터는 상이한 제2 공간 영역들에 의해 유발된 클러터 기여도를 합산함으로써 계산될 수 있다.
제1 세트 및/또는 제2 세트를 선택하는 동작(d, d') 전에: 빔형성된 데이터를 획득하기 위해 매질의 초음파 신호 데이터(ultrasound signal data)를 처리하는 동작(c)을 더 포함할 수 있다. 초음파 신호 데이터 대신에 트랜스듀서 장치에서 발생하는 다른 유형의 신호 데이터도 사용될 수 있다.
방법은 초음파 신호 데이터를 처리하는 동작(c) 또는 빔형성된 데이터를 선택하는 동작(d) 전에: 초음파(ultrasound wave)들(We)의 방출된 시퀀스(emitted sequence)(ES)를 매질(11)로 전송하는 동작(a), 및 매질로부터 초음파들(Wr)의 응답 시퀀스(response sequence)(RS)를 수신하는 동작(b)을 더 포함할 수 있다. 초음파 신호 데이터는, 초음파들(Wr)의 응답 시퀀스(RS)에 기초할 수 있다.
제1 세트 및/또는 제2 세트를 결정하는 동작(e) 및/또는 클러터를 추정하는 동작(f)은 다음 중 적어도 하나에 더 기초할 수 있다:
빔형성된 데이터가 기반으로 하는 매질의 데이터를 획득하는 데 사용되는 트랜스듀서 장치(transducer device)의(특히 그 트랜스듀서 어레이의) 기하학적 구조(geometry),
트랜스듀서 장치의 단일 트랜스듀서 소자(single transducer element)들의 배치(arrangement) 및/또는 크기(size) (예: 폭(width)),
트랜스듀서 소자들의 추가 미리 정의된 특성들, 예를 들어 각각의 피에조 소자(piezo element)들의 미리 정의된 특성들,
트랜스듀서 장치의 방출 및/또는 수신 개구(emission and/or receive aperture),
방출 지속 기간(emission duration),
빔형성된 데이터가 기반으로 하는 방출 펄스(emission pulse)(또는 각각의 방출파 또는 각각의 음향 빔)의 파장(wavelength) 및/또는 유형(type),
방출된 파면(emitted wave front)(예를 들어 방출 트랜스듀서 장치에 대한 방출된 평면파의 각도)의 미리 정의된 특성들(예를 들어 기하학적 구조), 및
빔형성 프로세스에 사용된 매질의 사운드 모델(sound model)의 미리 결정된 속도(predetermined speed).
위에서 언급된 특성들은 획득 시퀀스의 미리 정의된 파라미터들이라고도 할 수 있다. 이것은 클러터의 보다 정확하고/거나 보다 정밀한 추정을 획득하도록 허용할 수 있다. 특히, 획득 시퀀스의 미리 정의된 파라미터들 중 적어도 하나를 고려함으로써, 임의의 선택된 제1 세트에 대해, 모든 제2 세트들이 (미리) 결정되고 예를 들어 룩업 테이블 등에 저장될 수 있다.
빔형성된 데이터의 각 세트는 적어도 하나의 픽셀 또는 복셀과 연관될 수 있다.
빔형성된 데이터는 빔형성된 IQ 데이터(즉, 동위상 및 직교 위상, IQ, 데이터) 및/또는 빔형성된 RF 데이터(즉, 무선 주파수, RF, 데이터)일 수 있다.
따라서, 빔형성된 데이터의 세트는 예를 들어 동위상 및 직교 위상 값 중 적어도 하나의 세트를 포함하거나 구성될 수 있다.
빔형성된 데이터가 2차원 또는 3차원 매트릭스(matrix) 형태로 배치되는 경우, 각 픽셀(2차원) 또는 각 복셀(각각 3차원)은 각각의 빔형성된 데이터의 세트를 포함하거나 이에 의해 정의될 수 있다.
제1 세트 및/또는 제2 세트 및/또는 제1 공간 영역 및/또는 제2 공간 영역은 미리 결정될 수 있다. 예를 들어, 제1 공간 영역 및/또는 제2 공간 영역은 획득 시퀀스(예를 들어 그 기하학적 구조)의 위에서 언급한 임의의 파라미터들의 함수로서 미리 결정될 수 있다.
제1 공간 영역과 제2 공간 영역 사이의 관계(즉, 선택된 제1 공간 영역에 대한 제2 공간 영역(들)의 위치(들))는 각각의 매핑 함수, 예를 들어 룩업 테이블에 저장될 수 있다. 다시 말해서, 동작 (d) 및 (e) (및/또는 각각 동작 (d') 및 (e'))는 매질의 특정한 빔형성된 데이터와 독립적으로 미리 결정된/미리-계산된 및 예를 들어 룩업 테이블들/매핑 함수들에 저장될 수 있다. 방법이 특정한 매질에 적용되는 경우, 주어진 제1 세트에 대한 제2 공간 영역의 선택 및/또는 주어진 제2 세트에 대한 제1 공간 영역의 선택은 상기 매핑 함수를 사용하여 결정될 수 있다.
방법은 복수의 제1 세트들에 대해 병렬(parallel)로 및/또는 직렬(series)로 수행될 수 있다.
이는 예를 들어 빔형성된 데이터의 일부 또는 전체에 대해 복수의 제1 세트들에서 클러터를 추정하게 할 수 있다. 일부는 예를 들어 빔형성된 데이터의 관심 영역(region of interest)일 수 있다. 추정 후 클러터는 제1 세트들에서 보상될 수 있다. 이러한 개선된(ameliorated) 빔형성된 데이터는 그래픽적으로 표현되고/거나 더 처리될 수 있다.
방법은 제1 공간 영역(또는 전술한 바와 같이 복수의 제1 세트들)에 대해 여러 번의 반복하여 수행될 수 있다. 각각의 반복에서, 수정된 빔형성된 데이터는 특히 복수의 제1 세트들에서, 추정된 클러터를 보상함으로써 획득될 수 있다. 제1 반복에서 획득된, 수정된 빔형성된 데이터는, 후속의 제2 반복에서 사용된다. 제1 기본 예(default example)에서, 방법은 하나 이상의 반복을 포함할 수 있다. 추가 예에서, 방법은 2 내지 7 범위의 복수의 반복들을 포함할 수 있다. 두 번의 반복들로, 추정이 이미 향상되었을 수 있으며 7번 이상의 반복들은 추가 계산 비용들을 고려할 때 반드시 상당한 개선으로 이어지지는 않는다. 더 구체적인 예에서, 방법은 3번의 반복들을 포함할 수 있고, 클러터 추정의 최적화와 필요한 계산 비용들의 제한 사이의 유리한 트레이드오프(advantageous tradeoff)인 것으로 보인다.
따라서 각 반복마다 클러터가 점점 더 보상될 수 있다.
적용된 반복들의 수는 고정될 수 있고 및/또는 미리 정의된 수렴 규칙(converging rule) 및/또는 임계 값은 반복들의 수를 결정하거나 중지 기준(stop criteria)을 정의하는 데 사용될 수 있다.
예를 들어 신경망과 같은 기계 학습 모델과 같은 AI(인공 지능(artificial intelligence)) 기반 모델은 추정된 클러터를 기반으로 트레이닝(train)될 수 있다. 기계 학습 모델은 예를 들어 제1 공간 영역 및/또는 제2 공간 영역의 위치, 제2 공간 영역의 반사율, 빔형성된 데이터가 기반으로 하는 매질의 데이터를 획득하는 데 사용되는 트랜스듀서 장치(transducer device)의 기하학적 구조(geometry), 트랜스듀서 장치의 단일 트랜스듀서 소자(single transducer element)들의 배치(arrangement), 트랜스듀서 장치의 방출 및/또는 수신 개구(emission and/or receive aperture), 빔형성된 데이터가 기반으로 하는 방출 펄스(emission pulse)의 파장(wavelength) 및/또는 유형(type), 방출된 파면(emitted wave front)의 기하학적 구조, 및 클러터가 생성된 영역들을 저장하는 룩업 테이블 등과 같이 위에서 설명한 방법의 임의의 필수 및/또는 선택적 특징에 기초하여 더 트레이닝(train)될 수 있다.
AI 기반 모델은 클러터 추정 및/또는 추정된 클러터 보상 및/또는 제거에 사용될 수 있다.
클러터 추정 및/또는 추정된 클러터 보상 및/또는 제거를 위해 AI 기반 모델을 사용하면 감소된 계산 비용들로 유사한 품질의 결과를 제공할 수 있다.
매질을 스캐닝하기 위한 평면파들과 연관된 빔형성된 데이터를 입력 데이터로서 사용하고, AI 모델의 출력 데이터와 동일한 매질을 스캐닝하기 위한 집속파(focalized wave)들과 연관된 빔형성된 데이터를 출력 데이터로서 비교하여 트레이닝된 AI 기반 모델이 평가될 수 있다. 집속파(focalized wave)들과 연관된 빔형성된 데이터는 클러터의 영향을 덜 받기 때문에 AI 기반 모델의 출력 데이터에 대한 좋은 참조를 제공할 수 있다.
일반적으로, 매질의 두 가지 유형들의 획득들은 각각 두 가지 유형들의 빔형성된 데이터, 즉 (1) 평면파들을 사용한 획득 및 (2.) 동일한 매질의 집속파(focalized wave)들을 사용한 획득과 연관된 빔형성된 데이터를 획득하는 데 사용될 수 있다.
일례로, 본 발명의 방법은 (1.)과 (2.) 모두의 빔형성된 데이터에 적용될 수 있다. 추정된 클러터의 결과 및 특히 클러터 보상의 결과는 예를 들어 방법의 효율성을 평가하기 위해 비교될 수 있다. 이 경우 클러터의 보상은 (1.)에서 훨씬 더 중요해야 하며 (2.)의 빔형성된 데이터 쪽으로 수렴해야 한다.
또한 동일한 매질의 (1.)과 (2.)의 여러 번 빔형성된 데이터를 획득할 수도 있다. (2.)의 빔형성된 데이터는 (1)의 여러 빔형성된 데이터를 보상하는 보상 방법을 보정 및/또는 검증(validate)하는데 사용될 수 있다.
본 개시는 추가로, 데이터 처리 시스템에 의해 실행되는 경우 데이터 처리 시스템이 방법을 수행하게 하는 컴퓨터 판독가능 명령들을 포함하는 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다.
본 발명은 또한 매질의 빔형성된 데이터를 처리하는 시스템에 관한 것이다. 빔형성된 데이터는, 제1 공간 영역과 연관된, 빔형성된 데이터의 제1 세트 및 제2 공간 영역과 연관된, 빔형성된 데이터의 제2 세트를 포함한다. 시스템은, 제1 세트에서 제2 공간 영역에 의해 유발된 클러터를 추정(f)하도록 구성된 처리 유닛(processing unit)을 포함한다.
시스템은 트랜스듀서 장치를 포함할 수 있다. 시스템은 특히 트랜스듀서 장치(들)를 포함할 수 있는 프로브(probe)(예를 들어, 초음파 프로브)를 포함할 수 있다.
시스템은 초음파 시스템일 수 있다.
시스템은 추가의 기능적 특성들을 포함할 수 있고 및/또는 전술한 방법 동작들에 대응하여 구성될 수 있다.
본 개시 및 그의 실시예는 인간, 식물 또는 동물 전용의 의료 시스템뿐만 아니라 고려될 임의의(무생물) 연질 물질의 맥락에서 사용될 수 있다.
달리 모순되는 경우를 제외하고 위에서 설명한 요소와 사양 내의 요소의 조합을 만들 수 있다.
전술한 일반 설명과 다음 세부 설명은 모두 예시적이고 설명적일 뿐이며 예시 목적으로 제공되며 청구된 대로 공개를 제한하지 않는다는 것을 이해해야 한다.
본 명세서에 포함되고 일부를 구성하는 첨부 도면들은 예시 목적으로 제공되며, 설명과 함께 개시의 실시예를 예시하고, 그 원리를 뒷받침하고 예시하는 역할을 한다.
도 1은 본 개시의 실시예들에 따른 방법의 예시적인 실시예를 도시한다.
도 2는 본 개시의 예시적인 실시예에 따른 방법을 수행하는 시스템을 도시한다.
도 3은 3개의 반사체들을 가지는 매질의 RF 신호 데이터의 예를 도시한다.
도 4는 도 3의 RF 신호 데이터의 빔형성된 데이터를 도시한다.
도 5는 클러터를 보상하는 방법의 제1 예의 원리들을 도시한다.
도 6은 본 개시에 따른 클러터를 보상하는 방법의 제2 개선된 예시적 실시예의 원리들을 도시한다.
이제 본 개시의 예시적인 실시예들이 참조될 것이고, 그 예들은 첨부된 도면들에 예시된다. 가능하면 도면 전체에 동일한 참조 번호가 사용되어 동일하거나 유사한 파트를 참조한다. 더욱이, 특정한 실시예의 맥락에서 설명되는 특징들, 예를 들어 도 1 중 하나는 다르게 설명되지 않는 한 적절한 경우 다른 실시예들 중 어느 하나에도 적용된다.
도 1은 본 개시의 실시예들에 따른 방법의 예시적인 실시예를 도시한다. 방법은 시스템(1), 특히 초음파 시스템(20)에 의해 수행될 수 있다. 초음파 시스템의 예는 도 2와 관련하여 설명된다.
방법은 초음파 시스템에 의해 수행되는 초음파 방법일 수 있다. 가능한 초음파 방법들은 B-모드 이미징, 전단파 탄성계 이미징(shear wave elastography imaging)(출원자가 개발한 ShearWave® 모드 등), Doppler 이미징, M 모드 이미징, CEUS 이미징, ultrafast?? Doppler 이미징 또는 Angio P.L.U.S ?? 초음파 이미징 또는 기타 초음파 이미징 모드로 명명된 혈관 모드를 포함한다. 따라서, 빔형성된 데이터가 결정될 수 있는 신호 데이터를 획득하기 위해 다양한 획득 모드들이 사용될 수 있다. 방법은 위에서 언급된 방법들 중 임의의 것의 일부일 수 있거나 이들 방법들 중 임의의 것과 조합될 수 있다.
그러나, 본 발명에 따른 방법은 초음파 검사(ultrasound examination) 이외의 다른 기술 분야들에도 적용될 수 있다. 특히, 검사된 매질이나 환경의 데이터/신호들을 획득하기 위해 복수의 트랜스듀서 소자들을 사용하고/거나 수집된 데이터/신호들을 기반으로 빔형성 기술을 사용할 수 있는 임의의 기술 분야가 가능하다. 예들은 레이더 시스템, 소나 시스템, 지진학 시스템, 무선 통신 시스템, 전파 천문 시스템, 음향 시스템, 비파괴 검사( Non-Destructive Testing)(NDT) 시스템 및 생체 의학 시스템 또는 액티브 이미징 분야의 기타 기술을 사용하는 방법들을 포함한다. 액티브 이미징의 원리, 즉 하나 이상의 소자들(소스들)을 통해 매질로 펄스들을 방출하고 하나 이상의 소자들(수신기)을 통해 응답 펄스(response pulse)들을 수신하고 클러터를 추정 및/또는 보상하는 원리는 초음파 트랜스듀서의 기능들과 유사하다.
따라서, 본 개시에 따른 방법은 이들 각각의 경우들에 예를 들어 빔형성된 데이터에서 바람직하지 않은 클러터를 보상하는 전술한 것과 동일한 긍정적인 기술적 효과들을 달성할 수 있다. 다만, 본 개시의 단순한 예시 목적들을 위해 이하에서는 초음파 방법을 예로 들어 설명한다.
방법은 예를 들어 매질의 빔형성된 데이터에서 클러터를 보상하는 방법일 수 있고, 보다 일반적으로는 빔형성된 데이터를 처리하는 방법일 수 있다.
선택적 동작(a)에서 적어도 하나의 펄스가 매질로 전송된다. 예를 들어, 전송 단계는 주어진 지점(given point)에 집속하는 원통파(cylindrical wave) 및/또는 상이한 각도들의 평면파(plane wave)들로 매질의 고주파 발생(insonification)을 포함할 수 있다. 특히, 전송 단계에서 복수의 초음파들은 이미지화된 영역(imaged region)으로 전송될 수 있다.
일반적으로, 본 개시에서 펄스는 트랜스듀서 소자에 의해 방출되는 음향 또는 전기 신호에 대응할 수 있다. 펄스는 예를 들어 다음 중 적어도 하나에 의해 정의될 수 있다: 펄스 지속 기간(pulse duration), 결과 파동(resulting wave)의 주파수, 주어진 주파수에서의 사이클들 수, 펄스의 극성(polarity of the pulse) 등. 파동은 하나 이상의 트랜스듀서 소자에 의해(즉, 각각 방출된 펄스에 의해) 생성된 파면(wavefront)에 대응할 수 있다. 파동은 상이한, 사용된 트랜스듀서 소자들 사이의 방출 지연(emission delay)에 의해 제어될 수 있다. 예들은 평면파(plane wave), 집속파(focused wave) 및 발산파(divergent wave)를 포함한다. 빔은 (예: 매질에서) 파동에 의해 고주파가 발생된(insonified) 물리적 영역(physical area)에 대응할 수 있다. 따라서 빔은 파동과 관련이 있을 수 있지만 시간적 개념(temporal notion)이 적거나 없을 수 있다. 예를 들어, 집속된 빔(focused beam)의 피사계 심도(depth of field)가 관심 대상(of interest)인 경우 빔이라고 지칭될 수 있다.
선택적 동작(optional operation)(b)에서 응답 시퀀스는 트랜스듀서 소자(들)의 일 세트에 의해 매질로부터 수신된다. 응답 시퀀스는 동작(a)의 고주파 발생의 후방 산란 에코들을 포함할 수 있다. 응답 시퀀스는 또한 신호 데이터, 특히 초음파 신호 데이터 및/또는 RF 및/또는 IQ 신호 데이터로 지칭될 수 있다. 신호 데이터는 예를 들어 아래에서 더 자세히 설명되는 바와 같이 시간 도메인(time domain), 특히 시공간 도메인(spatio-temporal domain)에 있을 수 있다. 일 예에서, 응답 시퀀스는 하나 이상의 주파수 범위만을 유지하기 위해 대역 통과 필터링(bandpass filtering)에 의해 처리될 수 있다.
선택적 동작(c)에서 응답 시퀀스는 빔형성된 데이터를 획득하기 위해 처리된다. 빔형성된 데이터는 매질의 특성들을 나타내는 공간 도메인, 특히 2차원 또는 3차원 공간 도메인(three-dimensional spatial domain)의 데이터일 수 있다. 예를 들어, B-모드 이미징의 경우, 빔형성된 데이터는 매질 반사율의 추정치이다. 일 예에서, (위에서 설명된 바와 같이) 복수의 주파수 범위(plurality of frequency range)들 각각에 대해 복수의 빔형성된 데이터 컬렉션(beamformed data collection)들이 획득되는 경우, 빔형성된 데이터는 주파수의 함수로서 정의될 수 있다.
동작 (a) 내지 (c)는 동작 (d) 내지 (f)에 사용된 시스템 이외의 임의의 다른 시스템에 의해 또는 다른 시간에 수행될 수도 있기 때문에 선택적이라는 점에 유의한다. 데이터는 시뮬레이션 장치들, 팬텀(phantom)의 고주파 발생 등과 같은 다른 기능들에 의해 제공될 수도 있다. 빔형성된 데이터가 미리 저장되고 예를 들어 데이터 저장소(data storage), 통신 인터페이스 등에 의해 제공/판독되는 것도 가능하다.
선택적 동작(d)에서, 매질의 제1 공간 영역과 연관된, 빔형성된 데이터의 제1 세트가 선택된다. 선택적 동작(d')에서 매질의 제2 공간 영역과 연관된, 빔형성된 데이터의 제2 세트를 선택하는 것도 가능하다. 상기 선택은 예를 들어 아래에서 더 상세히 설명되는 바와 같이 미리 정의된 선택 알고리즘에 의해 제어될 수 있다.
선택적 동작(e)(특히 다음 동작(d))에서, 매질의 제2 공간 영역과 연관된, 빔형성된 데이터의 제2 세트가 결정된다. 상기 제2 영역은 제1 세트에서 클러터를 유발할 수 있도록, 즉 제1 세트가 제2 공간 영역에서 생성된 클러터에 민감하도록 위치된다. 따라서, 제1 및 제2 공간 영역의 위치에 기초하여, 동작 (e)에서, (제2) 영역이 일반적으로 제1 세트에서 클러터를 유발할 수 있는지 여부가 결정될 수 있다. 동작(d)이 동작(d')으로 대체되는 경우, 선택적 동작(e')에서 매질의 제1 공간 영역과 연관된, 빔형성된 데이터의 제1 세트를 결정하는 것이 더 가능하다. 방법의 추가 기능들은 각각 조정(adapt)될 수 있다.
선택적으로, 동작 (d) 및 (e) 또는 이들 모두는 미리 수행될 수 있다. 다시 말해, 이들 동작들은 주어진 트랜스듀서 장치, 주어진 획득 시퀀스 및 주어진 빔형성 프로세스에 대해 한 번 수행될 수 있으며 그런 다음 임의의 매질에 대해 유효할 수 있다. 이러한 동작들은 특정한 매질의 특성들에 의존하지 않기 때문에 가능하다. 따라서 이러한 동작들의 계산들은 특정한 트랜스듀서 장치, 획득 시퀀스 및 빔형성 프로세스에 대해 저장될 수 있다. 이 방법이 특정한 매질에 적용되면 이러한 동작 (d) 및 (e)의 계산들은 데이터 저장소에서부터 판독될 수 있다. 다른 유형들의 트랜스듀서 장치들에 대한 각각의 계산들을 저장하는 것도 가능하다.
일 예에서, 각각의 제1 영역에 대해 각각의 (미리)결정된 제2 영역들은 룩업 테이블(look-up table) 또는 다른 형태의 매핑(mapping)에 저장될 수 있다. 룩업 테이블은 결정 직후 또는 미래에 국부적으로(locally) 또는 원격으로(remotely) 사용 가능할 수 있다.
동작 (f)에서, 제1 세트에서 제2 공간 영역에 의해 유발된 클러터가 추정된다. 따라서, 이 동작에서, 제2 공간 영역이 실제로 클러터를 유발하는지 여부 및 선택적으로 또한 어느 정도(즉, 클러터의 진폭(amplitude) 및/또는 양(amount))가 추정된다.
전술한 바와 같이, 빔형성 프로세스에 사용되는 주어진 제1 공간 영역 및 사운드 모델(sound model)의 경우, 주어진 방출 및 주어진 수신 트랜스듀서에 대해 제1 세트에서 클러터를 유발하기 쉬운 다수의 제2 공간 영역들이 있을 수 있다. 일부 빔형성 프로세스에서, 다수의 방출파들에 의해 생성되고 다수의 트랜스듀서들에 의해 측정된 신호들을 사용하여 빔형성된 데이터의 제1 세트를 생성한다. 이 경우, 다수의 제2 공간 영역으로부터 발생하는 클러터 기여도(clutter contribution)는 제1 세트를 빔형성하는 데 사용되는 각각의 방출파들 및 수신된 트랜스듀서에 대해 추정될 수 있다.
제1 옵션에 따르면, 동작 (e) 및 (f)는 주어진 방출파들 및 수신된 트랜스듀서에 대해 공간적 제2 영역들에 걸쳐 루프(L1)을 통해 반복될 수 있고 따라서 여러 반복들 동안 수행될 수 있다. 각각의 반복에서 상이한 제2 공간 영역이 동작(e)에서 결정될 수 있고 상기 제2 영역의 각각의 클러터 기여도가 동작(f)에서 추정될 수 있다. 따라서, 일례에서, 제1 세트에서의 전체(total) 또는 합산된(summed) 클러터는 복수의 클러터 기여도들의 선형 조합(linear combination)에 의해 추정될 수 있다.
제2 옵션에 따르면, 동작 (e) 및 (f)는 수신 트랜스듀서 소자들에 대해 추가 루프(L2)를 통해 반복될 수 있고 따라서 여러 반복들 동안 수행될 수 있다. 각각의 반복에서, 빔형성된 데이터의 제1 세트를 결정하기 위해 사용되는 트랜스듀서 장치의 주어진(상이한, 수신하는) 트랜스듀서 소자에 대해 제2 공간 영역의 앙상블(ensemble)이 결정될 수 있다. 동작 (e) 및 (f)에서 상기 트랜스듀서 소자에 대해 각각의 클러터가 추정될 수 있다. 도 2에 도시된 바와 같이, 방법은 즉 단일 트랜스듀서 소자에 적용될 수 있다. 따라서 이 방법은 복수의 트랜스듀서 소자들을 고려하기 위해 반복될 수 있다. 상기 복수의 트랜스듀서 소자들은 트랜스듀서 장치의 모든 트랜스듀서 소자들 또는 신호 데이터가 빔형성된 데이터의 제1 세트를 결정하는 데 사용되는 트랜스듀서 소자들만을 포함할 수 있다. 루프(L2)는 루프(L1)을 포함할 수 있다. 즉, 루프(L2)의 각 반복에는 루프(L1)에 따른 반복들이 포함될 수 있다.
제3 옵션에 따르면, 동작 (e) 및 (f)는 방출파들에 대해 루프(L3)을 통해 반복될 수 있고 따라서 예를 들어 합성 빔형성(synthetic beamforming)의 경우 여러 반복들 동안 수행될 수 있다. 각 반복에서 다른 방출파가 고려될 수 있다. 따라서, 동작 (e) 및 (f)는 제1 세트를 빔형성하는 데 사용되는 전송파(transmitted wave)들의 수에 걸쳐 반복될 수 있다. 파동은 하나 이상의 트랜스듀서 소자에 의해 생성될 수 있다. 예를 들어, 트랜스듀서 장치는 상이한 미리 정의된 방출 각도(emission angle)들을 가지는 평면 방출파(planar emission wave)들을 생성할 수 있다. 빔은 트랜스듀서 장치에서 방출되는 사운드 에너지(sound energy)가 이동하는 영역이라고도 할 수 있다. 루프(L3)은 루프(L1) 및 루프(L2) 중 적어도 하나 또는 모두를 포함할 수 있다. 즉, 루프(L3)의 각 반복에는 루프(L1) 및 루프(L2)에 따른 반복들이 포함될 수 있다.
루프(L1, L2, L3)는 루프(L1, L2, 및 L3)에 의해 결정된 제2 공간 영역들 각각에 의해 생성된 클러터 기여도들의 조합으로부터 발생하는 제1 세트에서의 전체 클러터를 추정하기 위해 다양한 순서로 처리되고 조합될 수 있다.
루프(L1 내지 L3) 중 적어도 하나는 동작(e)에서 동작(f)으로의 반복 대신에 동작(e)에서 동작(g)(또는 대안적으로 (g'))으로의 반복을 포함하는 것도 가능하다. 따라서, 각 반복에서, 추정된 클러터는 동작 (g),(g')에서 보상되고/거나 제거될 수 있다.
선택적 동작(g)에서 추정된 클러터는 빔형성된 데이터에서 보상된다. 특히, 선택적 동작(g')에서 클러터는 빔형성된 데이터에서 제거될 수 있다. 그러나 클러터가 부분적으로만 보상되는 것도 가능하다.
제4 옵션에 따르면, 동작 (d) 내지 (g)(또는 대안적으로 (g'))는 루프(L4)를 통해 반복될 수 있고 따라서 여러 반복들 동안 수행될 수 있다. 각각의 반복에서 각각 상이한 제1 공간 영역과 연관된 상이한 제1 세트가 동작(d)에서 선택될 수 있다. 결정된 제2 공간 영역에 의해 유발되는 각각의 클러터는 동작 (f)에서 추정되고 동작 (g), (g')에서 보상되고/거나 제거될 수 있다. 예를 들어, 미리 정의된 선택 알고리즘은 예를 들어 계단식 방식(stepwise manner)으로, 빔형성된 데이터의 좌표계(coordinate system)에서 상이한 제1 영역들을 선택할 수 있다. 이러한 방식으로, 클러터는 빔형성된 데이터의 관심 공간 영역(spatial region of interest)에 걸쳐 또는 빔형성된 데이터의 완전한 공간 확장(complete spatial extension)에 걸쳐 추정될 수 있다. 루프(L4)는 루프(L1) 내지 루프(L3) 중 적어도 하나 또는 모두를 포함할 수 있다. 즉, 루프(L4)의 각 반복에는 루프(L1) 내지 루프(L3)에 따른 반복들이 포함될 수 있다.
루프(L4)가 동작(e)에서 동작(g)으로의 반복 대신에 동작(e)에서 동작(f)으로의 반복을 포함하는 것도 가능하다. 따라서 루프(L4)의 각 반복에서 추정된 클러터는 동작 (f)에서만 추정될 수 있다. 복수의 제1 세트들에 대해 (예를 들어, 빔형성된 데이터 전체에 대해) 클러터가 추정되면, 동작 (g), (g')에서 클러터는 복수의 제1 세트들 각각에 대해 보상되고/거나 제거될 수 있다.
루프(L1) 내지 루프(L4) 중 적어도 하나의 반복이 병렬로 처리되는 것도 또한 가능하다.
동작 (d) 및 (e)가 동작 (d') 및 (e')로 대체되는 경우, 루프(L1) 내지 루프(L4)의 반복들은 제1 세트를 제2 세트로, 제2 세트를 제1 세트로 각각 교환함으로써 조정될 수 있다.
선택적 동작(h)에서 처리된 빔형성된 데이터가 획득될 수 있다. 루프(L1) 내지 루프(L4)의 반복들(최소한 하나 또는 모두)이 종료되면 특히 그럴 수 있다. 그 결과, 빔형성된 데이터 전체가 처리될 수 있다. 예를 들어, 처리된 빔형성된 데이터는 (예를 들어, 도 2와 관련하여 설명된 시스템의 사용자에게) 디스플레이될 수 있고/있거나 더 처리될 수 있다. 예를 들어, 처리된 빔형성된 데이터는 다른 시스템 또는 모듈, 예를 들어 알고리즘 또는 AI 기반 모델에 제공될 수 있다.
제5 옵션에 따르면, 동작 (d) 내지 (h)는 루프(L5)를 통해 반복될 수 있고 따라서 여러 반복들 동안 수행될 수 있다. 각 반복에서 동작(d) 및 (h)에 따른 빔형성된 데이터의 처리가 반복될 수 있다. 따라서, 루프(L5)는 루프(L1) 내지 루프(L4) 중 적어도 하나 또는 모두를 포함할 수 있다. 즉, 루프(L5)의 각 반복에는 루프(L1) 내지 루프(L4)에 따른 반복들이 포함될 수 있다. 각 반복에서, 수정된 빔형성된 데이터는 이전 반복에서 획득된 빔형성된 데이터를 처리하는 것에 의해 획득될 수 있다. 즉, 제1 반복에서 획득된, 수정된 빔형성된 데이터는 후속의 제2 반복에서 사용될 수 있다. 따라서 각 반복마다 클러터가 보다 정확하게 추정되고 보상될 수 있다.
방법은 또한 루프(L1) 내지 루프(L5)의 임의의 조합을 사용하여 수행될 수 있다.
도 2는 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 방법을 수행하는 시스템을 도시한다.
시스템(100)은 예를 들어 매질(11)의 빔형성된 데이터를 획득하고 처리하도록 구성될 수 있거나, 또는 예를 들어 매질(11) 내의 영역을 이미징하기 위해 구성될 수 있다.
매질(11)은 예를 들어 생체, 특히 인간 또는 동물의 신체이거나 임의의 다른 생물학적 또는 물리-화학적 매질(예를 들어 시험관내 매질)일 수 있다. 매질은 물리적 성질들의 변화들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 매질은 간, 유방, 근육들(근육 섬유들), 특히 매질의 임의의 인터페이스들(예: 기관들의 벽들)을 포함할 수 있다. 이러한 인터페이스들은 즉 반사율이 증가하여 다른 영역에서 클러터을 초래할 수 있다.
시스템(100)은 적어도 트랜스듀서 장치, 예를 들어 초음파 트랜스듀서 장치를 포함하는 프로브(12)를 포함할 수 있다. 상기 트랜스듀서 장치는 예를 들어 x-축을 따라 배치된 트랜스듀서 어레이 형태의 하나 또는 복수의 트랜스듀서 소자(20)를 포함할 수 있다. 각각의 트랜스듀서 소자(20)는 신호를 초음파로 변환(transform)(방출) 및/또는 초음파를 신호로 변환(수신)하도록 조정될 수 있다.
시스템(100)은 전자 처리 유닛(electronic processing unit)(13)을 더 포함할 수 있다. 동일한 프로브가 방출/수신에 사용되는 경우 상기 유닛은 임의의 모드(수신 및/또는 방출)에서 프로브의 트랜스듀서들을 선택적으로 제어할 수 있다. 방출/수신 또는 스캔된 매질에 대한 적절한 조정(adaptation)을 위해 상이한 프로브들이 사용될 수 있다. 방출 및 수신 트랜스듀서 소자들은 하나의 단일 프로브 또는 다른 프로브들에 있는 다른 것들이거나 동일한 것일 수 있다.
또한, 유닛(13)은 초음파 신호 데이터를 처리하고, 매질의 특성들 및/또는 상기 특성들의 이미지들을 결정할 수 있다.
프로브(12)는 z축 방향으로 프로브 전방의 미리 결정된 위치에 초음파 집속(ultrasound focusing)을 수행하도록 만곡된 트랜스듀서(curved transducer)를 포함할 수 있다. 프로브(12)는 또한 트랜스듀서의 선형 어레이를 포함할 수 있다. 또한, 프로브(12)는 2차원(2D) 평면으로 초음파 집속을 수행하기 위해 x축을 따라 병치된(juxtaposed) 수십 개에서 수천개(예를 들어, 128, 256 또는 8 내지 2064)까지의 트랜스듀서 소자들을 포함할 수 있다. 프로브(12)는 삼차원(3D) 볼륨(volume)으로 초음파 집속을 수행하기 위해 이차원 어레이(bi-dimensional array)를 포함할 수 있다. 더욱이, 프로브는 예를 들어 방출을 위한 적어도 하나와 수신을 위한 적어도 하나의 여러 트랜스듀서 장치들을 포함할 수도 있다. 다른 예에서, 프로브(12)는 단일 트랜스듀서 소자를 포함할 수 있다. 다른 예에서, 프로브(12)는 매트릭스 형태의 트랜스듀서 장치를 포함할 수 있다(이 경우 예를 들어 수천 개까지의 트랜스듀서 소자들을 포함함).
처리 유닛(13) 및 프로브(12)는 예를 들어 트랜스듀서 소자(20)의 미리 정의된 그룹 또는 하나의 트랜스듀서 소자들(20)을 사용하여 초음파들(We)의 방출된 시퀀스(ES)를 매질(11)로 전송하도록 구성될 수 있다. 처리 유닛(13) 및 프로브(12)는 예를 들어 트랜스듀서 소자(20)의 미리 정의된 그룹 또는 하나의 트랜스듀서 소자(20)(방출에 사용된 것과 동일하거나 다른 것)를 사용하여 매질로부터 초음파들의 수신된 시퀀스(RS)(즉, 초음파 신호 데이터)를 수신하도록 더 구성될 수 있다.
위치를 향하고 위치로부터의 초음파들(We, Wr)은 집속파(focused wave) (빔)일 수도 있고 비집속된(non-focused) 빔일 수도 있다. 이와 관련하여 미리 정의된 빔형성 방법이 사용될 수 있고, 예를 들어: 방출된 초음파(We)는, 지연되고 트랜스듀서 어레이의 각 트랜스듀서로 전송되는 복수의 트랜스듀서 신호들에 의해 생성될 수 있다. 수신된 초음파(Wr)는 수신 시퀀스(RS)를 생성하기 위해 지연 및 합산에 의해 결합된 복수의 트랜스듀서 신호들로 구성될 수 있다.
도 1의 방법의 가능한 실시예에서 특정한 트랜스듀서 소자(20a)가 고려될 수 있다. 제1 공간 영역(r1)과 연관된 빔형성된 데이터의 제1 세트에서 제2 공간 영역(r2)에 의해 유발된 클러터가 추정될 수 있다.
도 2에 도시된 바와 같이, 주어진 방출파(또는 각각의 음향 빔)에 대해 영역들(r1 및 r2) 모두로부터의 에코 신호는 수신된 트랜스듀서 소자(20a)에 대해 동일한 왕복 전파 시간을 가질 수 있다. 따라서, 제1 영역(r1)에서 수신되는 신호 데이터는 제2 영역(r2)에서 수신되는 신호 데이터와 등시적일 수 있다. 따라서, 각각의 제1 세트 및 제2 세트와 연관된 신호들은 트랜스듀서 소자(20a)에 대해 동일한 전파 시간을 갖기 때문에, 제2 세트와 연관된 신호들은 잠재적으로 제1 세트에서 클러터를 유발할 수 있다. 단순화된 방식으로, 영역(r2)는 주어진 트랜스듀서 소자 및 주어진 방출파에 대해 영역(r1)과 등시적이라고 말할 수 있다.
이러한 등시성 특성으로 인해, 제2 공간 영역(r2)과 연관된, 빔형성된 데이터의 제2 세트는 제1 세트가 제2 공간 영역(r2)에서 생성된 클러터에 민감하도록 위치된다. 즉, 제1 세트에서 클러터를 생성할 수 있는 임의의 제2 영역들이 위치하는 영역(또는 위치)이 결정될 수 있다. 일 예에서, 상기 영역은 (예를 들어, 평면 방출파의 경우) 포물선(parabola)(p1)의 형태를 가질 수 있다. 그러나 영역은 예를 들어, 타원과 같은 임의의 다른 형태일 수도 있다. 일반적으로, 영역은 선택된 제1 세트, 고려되는 트랜스듀서 소자, 트랜스듀서 장치(또는 더 특히 그 트랜스듀서 어레이)의 기하학적 구조, 방출파(또는 각각의 음향 빔), 및 매질의 미리 결정된 전파 속도 모델 중 적어도 하나의 함수로서 결정될 수 있다.
일 예에서, 전파 속도(c)는 매질에서 일정하다고 가정할 수 있다. 다른 예에서, 전파 속도(c)는 전파 속도 모델에 의해 결정될 수 있다 . 예를 들어 매질이 알려진 경우 속도 값들은 매질의 다른 영역들(예: 근육 등)에 기인할 수 있다.
본 개시에서 트랜스듀서 소자의 크기는 방출파들의 파장 및/또는 그들의 공간 펄스 길이(spatial pulse length)에 비해 상대적으로 작을 수 있다고 가정할 수 있다. 방출파의 공간 펄스 길이는 또한 위에서 언급한 영역, 즉 제2 영역들이 위치하는 예시적인 포물선(p1)의 폭을 결정할 수 있다.
클러터를 추정하기 위해(특히 r2에 의해 유발된 클러터가 실제로 존재하는지 여부를 평가하기 위해), r2와 연관된 빔형성된 데이터의 제2 세트, 특히 상기 제2 세트의 진폭(또는 에너지 레벨)이 고려될 수 있다. 즉, 클러터는 제2 세트의 진폭 및/또는 제2 세트의 함수로서 추정될 수 있다. r1 및 r2의 위치를 고려하는 것이 더 가능하다. 예를 들어, 그것들이 서로 더 가깝게 위치될수록 및/또는 제2 영역(r2)이 고려되는 트랜스듀서 소자(z 방향으로) 바로 앞의 지점에 더 가까울수록, 상기 제2 영역(r2)의 클러터 기여도는 더 가중될 수 있다. 또한, 제2 세트의 진폭이 미리 정의된 임계 값을 초과하지 않는 경우, r2는 추정 동작에서 완전히 무시될 수 있다. 일반적으로, r1 및 r2의 특성들(예를 들어, 각각의 진폭 또는 위치)은 연관된, 빔형성된 데이터, 즉 빔형성된 데이터의 제1 세트 및 제2 세트에서 결정될 수 있다.
트랜스듀서 소자(20b)와 관련된 포물선(p2)에 위치하는 공간 영역들(r1 및 r3)의 관점에서 트랜스듀서 소자(20b)에 대한 대응하는 예시적인 시나리오가 도시되어 있다. 따라서, 트랜스듀서 소자(20b)에 대해 제3 공간 영역(r3)에 의해 유발된 클러터는 제1 세트에서 추정될 수 있다. 즉, 제1 세트에서의 클러터를 추정하기 위해서는 복수의 트랜스듀서 소자들(20a, 20b)이 고려될 수 있다. 상기 복수의 트랜스듀서 소자들은 트랜스듀서 장치의 모든 트랜스듀서 소자들 또는 신호 데이터가 빔형성된 데이터의 제1 세트를 결정하는 데 사용되는 트랜스듀서 소자들만을 포함할 수 있다(또한 위에서 설명한 바와 같이 루프(L2)에 대한 반복 참조).
도 3은 3개의 반사체들로 구성된 매질의 RF 신호 데이터의 예를 도시한다. RF 신호들은 선형 어레이에 의해 이 예에서 측정되었으며 초음파 어레이와 관련하여 0과 동일한 입사각(incident angle)의 평면파로 이 매질의 고주파 발생 결과이다. 이 예에서 RF 신호 데이터는 2차원 매트릭스 형태이다. 신호 데이터는 시간 도메인에 있을 수 있고, 특히 시공간 도메인에 있을 수 있다. 따라서 신호 데이터는 2개의 차원들을 가질 수 있는데, 하나의 차원(도 3에서 수직축)은 획득 시간을 반영하고 다른 차원(도 3에서 수평축)은 사용된 트랜스듀서 장치의 트랜스듀서 어레이의 공간 축(즉, 도 2에서 X축)을 반영한다. 도 3의 상기 신호 데이터는 예를 들어 도 2에 도시된 바와 같이 트랜스듀서 장치에 의해 획득될 수 있다.
도 3의 예는 3개의 아치형 신호 응답(arched signal response)들(31a, 31b, 31c)으로 이어지는 3개의 지점 반사체(point reflector)들을 가지는 매질로부터 수신된 신호 데이터를 도시한다.
도 4는 도 3의 RF 신호 데이터의 빔형성된 데이터를 도시한다. 빔형성된 데이터는 공간 도메인에 있다. 빔형성된 데이터는 2개의 차원들을 가질 수 있는데, 하나의 차원(도 4에서 수직축)은 매질의 깊이 방향(depth direction)(즉, 도 2에서 Z축)을 반영하고, 다른 차원(도 4에서 수평축)은 사용된 트랜스듀서 장치의 트랜스듀서 어레이의 축(즉, 도 2에서 X축)에 대응한다.
빔형성된 데이터는 수학식 2에 나타낸 바와 같이 DAS(Delay And Sum) 빔형성기에 의해 획득될 수 있다:
Figure pat00008
여기서,
Figure pat00009
는 입사파(incident wave)가 지점 (x,z)으로 이동하고 트랜스듀서 소자(n)을 향해 역전파(back-propagate)하는 추정된 왕복 전파 시간이고,
Figure pat00010
는 (x, z) 및 트랜스듀서 소자(n)에 연결된 아포다이제이션 계수(apodization coefficient)이다.
빔형성된 데이터의 최적 결과의 예가 도 4에 도시되어 있으며, 이는 3개의 빔형성된 픽셀들(40a, 40b, 40c)(각각은 원으로 강조 표시됨)을 도시하며, 이는 매질의 반사체들을 나타낸다.
그러나 DAS 빔형성기는 단일점 반사체만 있는 경우에 최적이다. 따라서, 도 3의 예에서, 다중(즉, 도 3에서 3개) 지점 반사체들은 클러터 블러링 이미지(clutter blurring image)들을 생성하고 콘트라스트(contrast)를 저하시킨다. 이것은 특히 아치 신호(arch signal)들(31a, 31b, 31c)의 중첩 섹션(overlapping section)들(30)로 인한 것일 수 있다. 결과적으로, 도 4의 빔형성된 데이터는 클러터에 의해 실제로 저하될 것이다.
도 5는 클러터를 보상하는 방법의 제1 예의 원리들을 도시한다. 특히, 도 5는 클러터를 보상하기 위한 예시적인 기대치 극대화(Expectation-Maximization)(E-M) 방법의 네 단계들을 도시한다. 사용된 E-M 알고리즘은 우도 최대화의 다루기 힘든 문제를 병렬의 쉬운 우도 최대화들로 분리할 수 있다.
단계 S1에서 빔형성된 데이터가 도시되며(예를 들어 도 1의 방법의 동작(c)에서 획득됨) 원하지 않는 클러터를 포함할 수 있다.
단계 S2에서 빔형성된 데이터는 다시 RF 신호 데이터로 변환될 수 있다. 따라서, 빔형성된 데이터 매트릭스의 픽셀들은 RF 데이터 매트릭스로 역투영될 수 있고, 즉, 빔형성 프로세스를 반전시킬 수 있다.
단계 S3에서, 복수의 상이한 공간 영역들에 대해 또는 매질의 각각의 공간 영역에 대해, 수정된 RF 신호 데이터는 다른(또는 모든 다른) 공간 영역들의 기여도를 제거함으로써 구축될 수 있다. 상기 동작은 E(추정(estimation)) 단계로서 지칭될 수 있다. 도 5의 예에서, 픽셀들(40a, 40c), 즉 아치들(31a, 31c)과 연관된 반사체들의 기여도는 "제거"된다.
단계(S4)에서 수정된 RF 신호 데이터는 절연된 픽셀(40b)의 빔형성된 데이터를 획득하기 위해 빔형성된다. 이를 위해 레귤러(regular) DAS 빔형성기가 사용될 수 있다. 상기 동작은 또한 M(최대화(Maximisation)) 단계로 지칭될 수 있다.
E-단계 및 M-단계는 복수의 반복들로 반복적으로 수행될 수 있다. 제1 반복의 시작점으로 제1 E-단계는 기존의 빔형성된 데이터(단계 S1 참조)를 사용할 수 있으며, 후속의 E-단계는 이전 M-단계(단계 S4 참조)에서 획득된 빔형성된 데이터를 기반으로 할 수 있다.
방법의 모든 반복은 수정된 RF 데이터 매트릭스에서 동작되는 레귤러 DAS 빔형성(단계 S4 참조)이 뒤따르는 현재 이미지 추정(current image estimate)에 기초하여 수정된 RF 데이터 매트릭스 구축 단계(building step)(단계 S3 참조)를 초래할 수 있다.
도 5의 방법은 비축 신호(off-axis signal)들을 N개의 개별 최대 우도 최적화(maximum likelihood optimization)들(N은 공간 영역들의 전체 수(number)임)로 고려하면서 이미지 빔형성의 복잡한 다중 파라미터 최적화 문제를 분리할 수 있다. 그러나, 도 5의 방법은 빔형성된 데이터(즉, 파라미터 추정치들)와 RF 신호 데이터(즉, 관찰된 데이터) 사이에서 앞뒤로 반복되며, 이는 계산 비용이 많이 든다.
도 6은 본 개시에 따른 클러터를 보상하는 방법의 제2 개선된 예시적 실시예의 원리들을 도시한다.
도 6의 실시예에서, 방법은 빔형성된 데이터(즉, 파라미터 추정치들)와 RF 신호 데이터(즉, 관찰된 데이터) 사이에서 앞뒤로 반복할 필요가 없고 따라서 계산적으로 덜 비쌀 수 있다(예를 들어, 필요한 시간, 리소스들, 메모리, 파워 등의 관점에서). 특히, 이 방법은 빔형성된 데이터만을 처리할 수 있고 즉, 빔형성된 데이터만으로 동작할 수 있다.
빔형성은 선형 프로세스이기 때문에 빔형성된 데이터와 RF 신호 데이터 사이를 반복 하는 것을 피할 수 있다. 따라서 빔형성된 데이터에서 신호의 선형 조합을 제거하는 것은 RF 데이터에서 특정한 신호를 제거하는 것과 같다. 또한, 트랜스듀서 장치의 미리 결정된 또는 알려진 특성들(예: 트랜스듀서 어레이의 기하학적 구조, 파동의 유형 등)에 대해 어떤 반사체들이 특정한 픽셀에 영향을 미칠 것인지, 또는 일반적으로 어떤 제2 특수 영역이 제1 영역과 연관된, 빔형성된 데이터의 제1 세트에 클러터를 유발할 수 있는지 예측하는 것이 가능하다.
도 6의 실시예의 개선은 빔형성된 데이터에 대해 도 5의 E-M 방법을 구현하는 것으로 구성될 수 있다. E 단계는 제1 공간 영역(예를 들어 관심 픽셀(pixel of interest))에 클러터를 생성할 수 있도록 위치된 제2 공간 영역들(예를 들어 픽셀들)의 선형 조합을 제거할 수 있다. 따라서 M 단계와 E 단계를 결합하여 빔형성과 역빔형성(inverse beamforming)의 계산적으로 비용이 많이 드는 앞뒤 처리(back and forth processing)를 피할 수 있다.
따라서, 도 6의 실시예는 픽셀들을 이미지로부터 RF 데이터 매트릭스로 역투영할 필요가 없음을 의미하기 때문에, 즉 빔형성 프로세스를 역으로 할 필요가 없기 때문에 상당한 양의 계산 동작들을 절약할 수 있다.
도 6은 2개의 트랜스듀서 소자들(20c, 20d) 및 각각의 등시성 수신 영역들(예시적인 포물선들(60a, 60b)에 의해 개략적으로 지시됨)을 개략적으로 도시한다. 추가로 도시된 바와 같이, 매질 내의 각각의 영역과 연관된 픽셀(40a)은 포물선(60a) 상에 놓이고, 매질 내의 각각의 영역과 연관된 픽셀(40c)은 포물선(60b) 상에 놓이며, 매질 내의 각각의 영역과 연관된 픽셀(40b)은 포물선들(60a 및 60b)의 중첩 섹션에 놓인다. 클러터를 추정하는 원리들은 도 2와 관련하여 전술한 것에 대응할 수 있다. 그러나, 도 6의 맥락에서 그것은 빔형성된 데이터, 즉 본 개시에 따른 빔형성된 데이터의 제1 세트 및 제2 세트를 지칭한다. 도 6의 예에서, 이들 제1 세트 및 제2 세트는 각각의 픽셀(40a, 40b)일 수 있다.
예를 들어, 제1 픽셀(40a)과 연관된 제1 영역으로부터 수신된 신호 데이터는 제2 픽셀(40b)과 연관된 제2 영역으로부터 수신된 신호 데이터에 대해 등시성일 수 있다. 따라서, 각각의 제1 빔형성된 픽셀 및 제2 빔형성된 픽셀과 연관된 신호들은 트랜스듀서 소자(20c)에서 동일한 전파 시간을 가질 수 있기 때문에, 제2 픽셀과 연관된 신호들은 제1 빔형성된 픽셀에서 클러터를 유발할 수 있다.
보다 일반적으로, 포물선(60a)에 위치한 임의의 픽셀은 (선택된) 제1 픽셀(40a)에 대한 등시성 신호 데이터를 의미할 수 있다. 따라서, 이들 픽셀들은 제1 픽셀(40a)에서 클러터를 유발할 수 있도록 위치된 매질의 제2 공간 영역들과 연관되는 것으로 결정될 수 있다.
이들 픽셀들 각각에 대해 클러터 기여도는 포물선(60a) 상의 결정된 픽셀들의 진폭 또는 강도의 함수로서 추정될 수 있다.
추가 옵션에서, 계산적인 파워를 감소시키기 위해, 포물선(60a)에 위치한 이러한 픽셀들만이 클러터를 추정하기 위해 고려될 수 있으며, 클러터의 진폭은 미리 정의된 임계 값을 초과한다. 이는 방법을 단순화하고 계산 비용을 유리하게 줄일 수 있다.
또한, 클러터를 더 줄이기 위해, 보상 방법은 복수의 반복들로 수행될 수 있다.
단일 픽셀들 대신 픽셀들의 그룹들 또는 클러스터(cluster)들도 방법에서 빔형성된 데이터의 세트로서 간주될 수 있다.
픽셀들(40a, 40c)이 트랜스듀서 소자(20d)와 관련된 포물선(60b) 상에 위치한다는 관점에서 트랜스듀서 소자(20d)에 대한 대응하는 예시적인 시나리오가 도시되어 있다. 따라서, 트랜스듀서 소자(20b)에 대해 픽셀(40c)과 연관된 제3 영역에 의해 유발된 클러터는 픽셀(40a)에서 추정될 수 있다. 즉, 픽셀(40a)에서의 클러터를 추정하기 위해 복수의 트랜스듀서 소자들(20c, 20d)이 고려될 수 있다. 상기 복수의 트랜스듀서 소자들은 트랜스듀서 장치의 모든 트랜스듀서 소자들 또는 신호 데이터가 픽셀(40a)을 결정하는 데 사용되는 트랜스듀서 소자들만을 포함할 수 있다(또한 위에서 설명한 바와 같이 루프(L2)에 대한 반복 참조).
도 6의 실시예는 도 1 및 2와 관련하여 설명된 방법에 대응할 수 있고 도 1 및 2와 관련하여 설명된 임의의 특징들을 포함할 수 있다.
제2 공간 영역들은 또한 다음 예에 따라 결정될 수 있다. 상기 예에서, 매질은 다양한 입사각으로 연속적인 평면파들을 생성하는 선형 어레이에 의해 고주파가 발생된다. 또한, 선형 트랜스듀서 어레이에 의해 수신된 매질의 응답 시퀀스는 2차원 빔형성된 데이터를 획득하기 위해 처리된다. 즉, 빔형성은 2차원 매트릭스의 픽셀들의 형태일 수 있다. 각각의 픽셀은 본 개시에 따른 빔형성된 데이터의 세트(예를 들어, 동위상 및 직교위상, IQ 값)에 대응할 수 있다.
Figure pat00011
는 본 발명에 따른 제1 빔형성 IQ 데이터 세트와 연관된 제1 공간 영역일 수 있다. 그런 다음,
Figure pat00012
는 이 제1 공간 영역과 연관된 픽셀을 지칭한다. 그런 다음, 첫 번째에서 클러터를 유발할 수 있는 제2 공간 영역들의 위치이다.
Figure pat00013
는 이러한 제2 공간 영역들을 지칭한다. 구성에 의해,
Figure pat00014
및
Figure pat00015
은 주어진 전송된 각도의 평면파(transmitted angled plane wave)(
Figure pat00016
)와 주어진 수신 트랜스듀서 소자(
Figure pat00017
)에 대해 동일한 전파 시간을 공유한다. 다음에서 사운드의 매질 속도는 일정하고
Figure pat00018
와 같다고 가정한다. 다음 설명(demonstration)은 위의 조건들을 검증하는 지점(
Figure pat00019
)의 좌표들(
Figure pat00020
)을 계산하는 것을 목표로 한다.
각도(
Figure pat00021
)의 평면파가 지점(
Figure pat00022
)에 도달하는 데 필요한 전송 전파 시간(
Figure pat00023
)은 수학식(3)을 참조하여 다음과 같이 표현될 수 있다:
Figure pat00024
지점(
Figure pat00025
)에서 생성된 에코들이 트랜스듀서(
Figure pat00026
)에 도달하는 데 필요한 수신 전파 시간(
Figure pat00027
)은 수학식(4)를 참조하여 다음과 같이 표현될 수 있다:
Figure pat00028
지점(
Figure pat00029
)에서 생성되고 트랜스듀서(
Figure pat00030
)에 의해 측정된 에코들의 왕복 비행 시간(round-trip time of flight)(
Figure pat00031
)은 수학식(5)를 참조하여 다음과 같이 표현될 수 있다:
Figure pat00032
정의에 따르면,
Figure pat00033
은 픽셀(
Figure pat00034
)에서 클러터를 생성한다. 따라서,
Figure pat00035
및
Figure pat00036
는 등시적이며, 이는 주어진 평면파(
Figure pat00037
)과 수신된 트랜스듀서(
Figure pat00038
)에 대해 동일한 왕복 전파 시간을 공유함을 의미한다. 결과적으로 좌표들(
Figure pat00039
)은 다음 수학식 (6)의 솔루션(solution)이다:
Figure pat00040
개발 후, (수학식(6))은 수학식 (7)을 참조하여 다음과 같이 표현될 수 있다:
Figure pat00041
이 수학식은 2차 곡선(quadratic curve)에 대응한다. 수학식(8)을 참조하여 2차 행렬(matrix of the quadratic)(
Figure pat00042
)의 행렬식(determinant)을 null로 계산할 수 있다:
Figure pat00043
이 특성은 2차 곡선이 포물선임을 보장한다.
제1 예시적인 경우, 평면파의 각도(
Figure pat00044
)가 0인 경우, (수학식(7))이 단순화될 수 있고, 제2 영역의
Figure pat00045
좌표는 다음의 수학식(9)를 통해
Figure pat00046
좌표의 함수로서 결정될 수 있다:
Figure pat00047
이 수학식은 포물선 곡선에 대응한다. 좌표가 위의 수학식(9)를 검증하는 지점(
Figure pat00048
)만이 공간 영역(
Figure pat00049
)에 대응하는 제1 데이터 세트에서 클러터의 잠재적인 소스(potential source)로서 간주되어야 한다.
제2 예시에서는 일반적인 문제가 고려될 수 있다. 먼저 좌표들의 변경이 수행될 수 있다. 좌표계는 각도
Figure pat00050
만큼 회전할 수 있고, 수학식 (10) 및 (11)을 참조하여 설명될 수 있는 새로운 좌표계
Figure pat00051
가 획득될 수 있다:
Figure pat00052
Figure pat00053
이러한 새로운 좌표들을 사용하여, 수학식(7)이 단순화될 수 있고,
Figure pat00054
는 수학식(12)를 참조하여
Figure pat00055
의 함수로서 표현될 수 있다:
Figure pat00056
일단
Figure pat00057
및
Figure pat00058
가 결정되면, 필요한 경우 각도 -
Figure pat00059
의 회전에 의해
Figure pat00060
및
Figure pat00061
로 되돌릴 수 있다.
청구항을 포함한, 설명 전체에서 "포함하는"이라는 용어는 달리 명시되지 않는 한 "적어도 하나를 포함하는"과 동의어로 이해되어야 한다. 또한, 청구범위를 포함하여 명세서에 기재된 모든 범위는 달리 언급되지 않는 한 최종 값을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 설명된 소자들에 대한 특정한 값은 당업자의 기술 중 하나에 알려진 허용된 제조 또는 산업 허용 오차 범위 내에 있는 것으로 이해되어야 하며, "실질적으로" 및/또는 "대략" 및/또는 "일반적으로"라는 용어를 사용하는 것은 그러한 허용된 범위 내에 속하는 것으로 이해되어야 한다.
본 명세서의 본 개시가 특정한 실시예들을 참조하여 설명되었지만, 이들 실시예들은 단지 본 개시의 원리 및 적용을 예시하는 것임을 이해해야 한다.
상세한 설명 및 예는 예시적인 것으로만 간주되며, 본 개시의 실제 범위는 다음 청구항에 의해 지시된다.
여기에서 특허 문서 또는 선행 기술로 확인된 기타 사항에 대한 참조는 문서 또는 기타 문제가 알려졌거나 문서에 포함된 정보가 청구항의 우선권에 일반적인 일반 지식의 일부였다는 것을 인정하는 것으로 간주되지 않는다.

Claims (17)

  1. 매질의 빔형성된 데이터를 처리하는 방법에 있어서,
    상기 빔형성된 데이터는,
    제1 공간 영역과 연관된, 빔형성된 데이터의 제1 세트 및
    제2 공간 영역과 연관된, 빔형성된 데이터의 제2 세트
    를 포함하고,
    상기 방법은,
    상기 제1 세트에서 상기 제2 공간 영역에 의해 유발된 클러터를 추정하는 동작(f)
    을 포함하는,
    방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 세트를 선택하는 동작(d) 및 상기 연관된 제2 공간 영역의 위치의 함수로서 상기 제2 세트를 결정하는 동작(e) - 상기 제2 공간 영역은, 상기 제1 세트가 상기 제2 공간 영역에서 생성된 클러터에 민감하도록 위치됨 -; 및/또는
    상기 제2 세트를 선택하는 동작(d') 및 상기 연관된 제1 공간 영역의 위치의 함수로서 상기 제1 세트를 결정하는 동작(e') - 상기 제1 공간 영역은, 상기 제1 세트가 상기 제2 공간 영역에서 생성된 클러터에 민감하도록 위치됨 -; 및/또는
    상기 제1 세트에서 상기 클러터를 보상하는 동작(g); 및/또는
    상기 제1 세트에서 상기 클러터를 제거하는 동작(g')
    을 더 포함하는,
    방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 클러터는,
    상기 제1 공간 영역의 위치 및/또는 상기 제2 공간 영역의 위치의 함수로서 추정되고/되거나,
    상기 클러터는,
    상기 제2 세트의 진폭 및/또는 상기 제2 세트의 함수로서 추정되고/되거나,
    상기 제2 세트는,
    상기 제2 세트의 상기 진폭이 미리 정의된 임계 값을 초과하는 경우, 상기 클러터를 추정하기 위해 고려되는,
    방법.
  4. 제1항에 있어서,
    빔형성된 데이터의 상기 제2 세트는,
    상기 제1 세트와 연관된 상기 매질로부터 수신된 신호 데이터와 등시성인 상기 매질로부터 수신된 신호 데이터와 연관되는,
    방법.
  5. 제1항에 있어서,
    빔형성된 데이터의 상기 제2 세트를 결정하는 동작(e)은,
    상기 제1 세트가 복수의 제2 공간 영역들에서 생성된 클러터에 민감하도록 위치된 상기 제2 공간 영역들과 각각 연관된 빔형성된 데이터의 복수의 제2 세트들을 결정하는 동작(e)
    을 포함하고,
    상기 제1 세트에서 상기 클러터를 추정하는 동작(f)은,
    상기 제2 세트들과 각각 연관된 복수의 클러터 기여도들을 추정하는 동작(f) - 상기 제1 세트에서의 상기 클러터는 상기 복수의 클러터 기여도들의 함수임 -;
    을 포함하는,
    방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 제1 공간 영역에서의 상기 클러터는,
    상기 제1 공간 영역에서의 복수의 클러터 기여도들의 선형 조합에 의해 추정되는,
    방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 제1 세트 및/또는 상기 제2 세트를 선택하는 동작(d, d') 전에:
    상기 빔형성된 데이터를 획득하기 위해 상기 매질의 초음파 신호 데이터를 처리하는 동작(c)
    을 더 포함하는,
    방법.
  8. 제1항에 있어서,
    초음파 신호 데이터를 처리하는 동작(c) 또는 빔형성된 데이터를 선택하는 동작(d) 전에:
    초음파들(We)의 방출된 시퀀스(ES)를 상기 매질(11)로 전송하는 동작(a), 및
    상기 매질로부터 초음파들(Wr)의 응답 시퀀스(RS)를 수신하는 동작(b)
    을 더 포함하고,
    상기 초음파 신호 데이터는,
    초음파들(Wr)의 상기 응답 시퀀스(RS)에 기초하는,
    방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 빔형성된 데이터가 기반으로 하는 상기 매질의 데이터를 획득하는 데 사용되는 트랜스듀서 장치의 기하학적 구조,
    상기 트랜스듀서 장치의 단일 트랜스듀서 소자들의 배치 및/또는 크기,
    상기 트랜스듀서 장치의 방출 및/또는 수신 개구,
    방출 지속 기간,
    상기 빔형성된 데이터가 기반으로 하는 방출 펄스의 파장 및/또는 유형,
    방출된 파면의 기하학적 구조, 및
    상기 매질의 사운드 모델의 미리 결정된 속도
    중 적어도 하나의 함수로서, 상기 제1 세트 및/또는 제2 세트가 더 결정되고/되거나 상기 클러터가 더 추정되는,
    방법.
  10. 제1항에 있어서,
    빔형성된 데이터의 각 세트는,
    적어도 하나의 픽셀 또는 복셀과 연관되고/되거나,
    상기 빔형성된 데이터는,
    동위상 및 직교 위상(IQ) 데이터 및/또는 무선 주파수(RF) 데이터인,
    방법.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 제1 세트 및/또는 상기 제2 세트 및/또는 상기 제1 공간 영역 및/또는 상기 제2 공간 영역은,
    미리 결정되는,
    방법.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 방법은,
    상기 매질의 복수의 제1 공간 영역에 대해 병렬로 및/또는 직렬로 수행되는,
    방법.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 방법은,
    상기 제1 공간 영역에 대해 여러 번 반복하여(in several iterations) 수행되고,
    각 반복에서, 수정된 빔형성된 데이터는,
    상기 추정된 클러터를 보상하는 것에 의해 획득되고,
    제1 반복에서 획득된, 상기 수정된 빔형성된 데이터는,
    후속의 제2 반복에서 사용되는,
    방법.
  14. 제1항 내지 제13항 중 어느 한 항에 따라 추정된 클러터에 기초한 인공 지능(AI) 기반 모델을 트레이닝하는 방법.
  15. 매질의 빔형성된 데이터를 처리하는 방법에 있어서,
    클러터의 양(amount clutter)을 추정하고 및/또는 추정된 클러터를 보상하기 위해 제14항의 상기 AI 기반 모델을 사용하는 동작
    을 포함하는,
    방법.
  16. 데이터 처리 시스템에 의해 실행되는 경우 데이터 처리 시스템이 제1항 내지 제13항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하게 하는 컴퓨터 판독가능 명령들을 포함하는 컴퓨터 프로그램.
  17. 매질의 빔형성된 데이터를 처리하는 시스템에 있어서,
    상기 빔형성된 데이터는,
    제1 공간 영역과 연관된, 빔형성된 데이터의 제1 세트, 및
    제2 공간 영역과 연관된, 빔형성된 데이터의 제2 세트
    를 포함하고,
    상기 시스템은,
    상기 제1 세트에서 상기 제2 공간 영역에 의해 유발된 클러터를 추정(f)하도록 구성된 처리 유닛을 포함하는,
    시스템.
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