SK87098A3 - Intravascular ultrasound enhanced image and signal processing - Google Patents

Description

Intravaskulárne ultrazvukové zobrazovacie zariadenie

Oblasť techniky

Predložený vynález sa týka zariadenia a spôsobu spracovania zosilneného obrazu a signálu intravaskulárneho ultrazvuku a špecifickejšie zariadenia a spôsobu spracovania informácie intravaskulárneho ultrazvukového obrazu a signálu, ktoré budú zvyšovať kvalitu a užitočnosť intravaskulárneho ultrazvukového zobrazovania.

Doterajší stav techniky

Intravaskulárne ultrazvukové obrazy sa odvodzujú od lúča ultrazvukovej energie premietaného pomocou prístroja, ako je menič alebo súbor meničov umiestnených okolo, pozdĺž alebo na hrote katétra vloženého v krvnej cieve. Ultrazvukový lúč z prístroja kontinuálne rotuje v krvnej cieve za vytvárania 360° obrazu vnútorného prierezu, t.j. obraz sa vytvára v priečnej rovine (X-Y). V závislosti od špecifickej konfigurácie prístroja sa obraz môže odvodzovať buď z tej istej priečnej roviny prístroja, alebo z priečnej roviny nachádzajúcej sa nepatrne v popredí (t.j. distálne) priečnej roviny prístroja. Ak sa katéter pohybuje vnútri a pcadíž krvnej cievy (t.j. pozdĺž osi Z), môžu sa vytvárať a zobrazovať rôzne segmenty (rady za sebou idúcich priečnych rezov) cie vy.

Intravaskulárny ultrazvuk sa môže používať vo všetkých typoch krvných ciev vrátane, ale bez obmedzenia, tepien, žíl a iných periférnych ciev a vo všetkých častiach tela.

Ultrazvukovým signálom, ktorý sa prijíma (deteguje), je pôvodne analógový signál. Tento signál sa spracováva za použitia analógových a digitálnych metód tak, aby sa nakoniec vytvorila množina vektorov obsahujúcich digitalizované údaje. Každý vektor predstavuje ultrazvukovú odpoveď odlišného uhlového sektora cievy, t.j. sekcie krvnej cievy. Počet dátových prvkov v každom vektore (axiálny vzorový rozklad) a počet vektorov použitých na snímanie celej priečnej sekcie (laterálny vzorový rozklad) cievy sa môže meniť v závislosti od typu použitého systému.

Digitalizované vektory sa môžu na začiatku umiestniť v dvojrozmernom poli alebo matici s polárnymi súradnicami, t.j. A(r, 0). V tejto polárnej matici napríklad os X zodpovedá súradnici r a os Y zodpovedá súradnici Θ. Každá hodnota matice je hodnotou (v rozmedzí 0 až 255, ak je systém 8-bitový) predstavujúcou intenzitu ultrazvukovej odpovede pri takej polohe.

Táto polárna matica sa obvykle neprenáša na zobrazovaciu jednotku, pretože výsledný obraz nebude môcť lekár celkom dobre vysvetľovať. Informácia uložená v polárnej matici A(r, Θ) sa obvykle podrobuje niekoľkým stupňom spracovania a interpoluje sa do karteziánskych súradníc, napríklad súradníc X a Y (A(X,Y)), ktoré môže lekár lepšie vysvetľovať. Teda osi X a Y matice A(X,Y) budú zodpovedať karteziánskemu znázorneniu prierezu cievy. Informácia v karteziánskej matici sa eventuálne podrobí ďalšiemu spracovaniu a nakoniec sa zobrazí kvôli analýze uskutočňovanej lekárom. Obrazy sa získavajú a zobrazujú variabilnou rýchlosťou v závislosti od systému. Niektoré systémy môžu získavať a zobrazovať obrazy rýchlosťou videozobrazovania, napríklad do asi 30 obrazov za sekundu.

Intravaskulárna ultrazvuková prehliadka segmentu telesného lúmenu, t.j. cievy, sa všeobecne uskutočňuje pomocou umiestnenia katétra distálne (t.j. po prúde) k segmentu, ktorý sa má prezerať, a potom sa katéter pomaly vracia späť (spätný ťah) pozdĺž telesného lúmenu (os Z) tak, že postupné obrazy, ktoré segment vytvára, sa kontinuálne zobrazujú. V mnohých prípadoch je katéter spojený s mechanickým ťažným zariadením, ktoré ťahá katéter konštantnou rýchlosťou (t.j. typická rýchlosť je približne 0,5 až 1 mm/s).

V súčasnosti sa v intravaskulárnych ultrazvukových systémoch všeobecne používa postup opísaný vyššie na zobrazovanie obrazu prierezu telesného lúmenu, napríklad krvnej cievy. Tieto systémy sú ale nedostatočné, pretože nezahŕňajú žiadnu formu stabilizácie obrazov s cieľom kompenzovať pohyby katétra a/alebo telesného lúmenu, napríklad krvnej cievy. Je dobre známe, že v priebehu intravaskulárneho ultrazvukového zobrazovania telesného lúmenu sa vždy prejavuje pohyb pomocou katétra a/alebo telesného lúmenu. Tento pohyb sa môže znázorňovať v priečnej rovine (X-Y), pozdĺž osi cievy (os Z), alebo kombinácia týchto pohybov. Zobrazovací katéter sa môže tiež nakloniť vzhľadom na cievu, takže zobrazovacia rovina nie je kolmá na os Z (tento pohyb bude označovaný ako angulácia). Tieto pohyby sú spôsobované okrem iného tepom srdca, krvi a/alebo inej tekutiny prúdiacej lúmenom, vazomo torikou, silami aplikovanými lekárom a inými silami spôsobovanými fyziológiou pacienta.

V súčasnosti v intravaskulárnych ultrazvukových systémoch, keď je zobrazovací katéter stacionárny alebo keď sa uskutočňuje pomalý manuálny alebo mechanický ťah späť, je relatívny pohyb medzi katétrom a lúmenom primárnym faktorom pre zmenu, čo sa týka vzhľadu, medzi postupnými obrazmi, t.j. ako vidieť na zobrazovacej jednotke a/alebo na filme alebo videu. Táto zmena, čo sa týka vzhľadu, nastáva, pretože rýchlosť zmeny obrazu následkom pohybov je omnoho väčšia ako rýchlosť zmeny v reálnej morfológii následkom spätného ťahu.

Stabilizácia nastáva, keď obrazy zahŕňajú kompenzáciu relatívneho pohybu medzi katétrom a lúmenom v postupných obrazoch. Pretože žiadny z intravaskulárnych ultrazvukových sytémov v súčasnosti neuskutočňuje stabilizáciu, neexistuje kompenzácia alebo korekcia relatívnych pohybov medzi katétrom a lúmenom. Výsledkom toho je, že morfologické rysy sa konštantné pohybujú alebo rotujú, t.j. na zobrazovacej jednotke a/alebo filme alebo videu. Toto sťažuje lekárovi presne interpretovať morfológiu na intravaskulárnej ultrazvukovej dynamickej zobrazovacej jednotke. Okrem toho, keď sa nestabilizované intravaskulárne ultrazvukové obrazy privádzajú ako vstup k spracovaciemu algoritmu, ako je 3D rekonštrukcia nebo rozličné typy filtra, ktorý spracováva rad postupných obrazov, toto môže viesť k degradovanému uskutočňovaniu a k chybnej diagnóze alebo k nepresným stanoveniam.

Súčasné intravaskulárne ultrazvukové zobrazovacie zariadenia alebo katétre môžu mať príležitostne zlé funkcie elektronického nebo mechanického pôvodu. Toto môže spôsobovať, že zobrazené obrazy prejavujú zistené i nezistené artefakty a skrývajú reálnu morfológiu. Bežne neexistujú automatické metódy zistenia, či obrazy predkladajú tieto typy artefaktov, ktoré prekážajú v analýze obrazov cievy alebo telesného lúmenu.

Správanie kardiovaskulárnej funkcie je všeobecne periodické. Detekcia tejto periodicity a schopnosť vytvoriť koreláciu medzi obrazom a časovou fázou v srdcovom cykle, ku ktorému patrí, sa uvádza ako srdcové hradlovanie.

Bežne sa srdcové hradlovanie uskutočňuje za použitia vonkajšieho signálu, obvykle EKG (elektrokardiogram). Ale EKG-hradlovanie vyžaduje získanie signálu EKG i jeho prekladanie (alebo synchronizáciu) s intravaskulárnym ultrazvukovým obrazom. To vyžaduje dodatočne technické vybavenie/programové vybavenie počítača.

Morfologické rysy v intravaskulárnych ultrazvukových obrazoch krvných ciev sa môžu deliť na tri všeobecné kategórie: lúmen, t.j. oblasť, ktorou prúdi krv nebo iná telesná tekutina; cievne vrstvy; a vonkajšok, t.j. tkanivo alebo morfologický vonkajšok cievy. Krv je vo väčšine intravaskulárnych ultrazvukových filmoch (obrazoch) charakterizovaná rýchlou zmenou zrkadlových obrazcov. Vonkajší povrch cievy se tiež mení s vysokou časovou frekvenciou. Časové správanie obrazových prvkov a jeho štruktúrne vlastnosti sa nemonitorujú bežne automaticky.

Vazomotorika v kontexte telesného lúmenu, napríklad krvnej cievy, sa definuje ako zmena kalibra lúmenu, naprí klad cievy. Táto zmena sa môže vyvolať prirodzenými okolnosťami alebo za navodených podmienok. Vazomotorika môže mať dynamickú zložku, t.j. dynamickú zmenu rozmerov lúmenu, napríklad kalibra cievy (kontrakcia a dilatácia) v priebehu kardiovaskulárneho cyklu, a základňovú statickú zložku, t.j. zmenu základňového kalibra lúmenu, napríklad cievy.

Vazomotorika sa môže vyjadriť ako kvantitatívne fyzio-

logické parametre udávajúce schopnosť lúmenu, napríklad cievy, meniť svoj kaliber za určitých podmienok. Tieto typy parametrov majú súčasný a možno budúci liečebný a diagnostický význam v poskytovaní informácie, pokiaľ ide o stav lúmenu, napríklad cievy, a účinok uskutočňovanej liečby.

Tntravaskulárny ultrazvuk sa môže využívať na monito-

rovanie vazomotoriky, pretože poskytuje obraz základňového kalibra lúmenu a jeho dynamických zmien. Navyše sa intravaskulárny ultrazvuk môže použiť na monitorovanie, či vazomotorika je globálna (rovnomerná), t.j. kde celá priečna sekcia lúmenu sa kontrahuje/dilatuje v rovnakej veľkosti a smere. Intravaskulárny ultrazvuk sa môže použiť aj na zistenie, či je vazomotorika nerovnomerná, čo vedie k lokálnym zmenám kalibra lúmenu, t.j. odlišné časti lúmenu prierezu sa správajú odlišne.

Všetky typy monitorovania vazomotoriky pomocou intravaskulárneho ultrazvuku sa bežne uskutočňujú manuálne. To je ťažké, časovo náročné a zabraňuje to monitorovaniu vazomotoriky v reálnom čase.

Interpretácia intravaskulárnych ultrazvukových obrazov sa dosiahne analýzou zloženia statických obrazov a monitoro vaním ich správania v čase. Väčšina intravaskulárnych ultrazvukových obrazov sa môže rozdeliť na tri základné časti. Najvnútornejšou sekciou je úsek prúdenia lúmenu, t.j. dutina, ktorou prúdi látka, t.j. krv. Okolo úseku prúdenia je aktuálna cieva, ktorá môže zahŕňať krvné cievy a akékoľvek iné telesné cievy, ktorá sa skladá z niekolkých vrstiev tkaniva (a povlaku, ak je chorá). Mimo cievy je iné tkanivo, ktoré môže prislúchať k okolitej morfológii, napríklad srdcu, v obraze koronárnej cievy.

Keď sa intravaskulárny ultrazvukový film prezerá dynamicky, t.j. vo formáte filmu, obrazové prvky zodpovedajúce látke pretekajúcej cievou a morfologickému zovňajšku cievy prejavujú odlišné správanie v čase ako cieva samotná. Napríklad vo väčšine intravaskulárnych ultrazvukových filmov je krv pretekajúca cievou charakterizovaná častým striedaním zrkadlového vzoru. Morfologický zovňajšok cievy teda prejavuje časté striedanie. Časové správanie obrazových prvkov v dynamických intravaskulárnych ultrazvukových obrazoch sa bežne nemonitoruje automaticky.

V bežných intravaskulárnych ultrazvukových zobrazovacích jednotkách, ak sa navrhujú v systéme, sa potláčajú vysokofrekvenčné časové zmeny pomocou spriemerovania počtu obrazov. Avšak toto občas zlyháva pri potláčaní výskytu charakteristík s vysokou amplitúdou, t.j. hodnôt svetlosivej farby, a má to aj efekt rozmazávania.

Veľkosť úseku prúdenia lúmenu je veľmi dôležitým diagnostickým parametrom. Keď je to potrebné na diagnózu, určuje sa manuálne, napríklad lekárom. To sa dosahuje nakreslením obrysu okrajov úseku prúdenia prekrývajúcich sa na státie kom obraze, napríklad ustálenom na videu alebo na strojovej zobrazovacej jednotke. Táto metóda manuálneho vybratia je časovo náročná, nepresná a je príčinou systematickej chyby.

Je bežné komerčné zobrazovacie spracovacie vybavenie počítača na automatické vybratie úseku prúdenia. Avšak tieto sú založené na zostavení hodnoty sivej statických obrazov a nepočítajú s prinosom odlišného časového správania materiálu, napríklad krvi prúdiacej úsekom oproti vrstvám cievy.

V priebehu liečby ciev je bežnou praxou opakovať intravaskulárne ultrazvukové vyšetrovanie pri ťahu späť v tých istých segmentoch cievy. Napríklad typickou situáciou je najprv prezrieť segment z hľadiska vyhodnotenia choroby (ak nejaká je), odstrániť intravaskulárny ultrazvukový katéter, uvážiť volby terapie, uskutočniť terapiu, napríklad PTCAbalón alebo využitie stentu a ihneď potom preskúšať ošetrený segment za použitia intravaskulárneho ultrazvuku, aby sa stanovili výsledky terapie. Aby sa náležíte vyhodnotili výsledky a úplne ocenil efekt uskutočnenej terapie, je žiaduce, aby sa porovnávali obrazy úsekov pred terapiou a po terapii, ktoré odrážajú prierezy polohy cievy v tých istých polohách pozdĺž osi Z cievy (t.j. zodpovedajúcich segmentov) . Na dosiahnutie tohto porovnávania sa musí určiť, ktoré polohy vo filme intravaskulárnych ultrazvukových obrazov pred terapiou a intravaskulárnych ultrazvukových obrazov po terapii si navzájom zodpovedajú. Tento postup, nazývaný párovanie (registrácia), umožňuje presné porovnanie intravaskulárnych ultrazvukových obrazov pred a po terapii.

Bežne sa párovanie uskutočňuje obvykle pomocou prezerania intravaskulárnych ultrazvukových filmov pri ťahu späť segmentov pred a po terapii - jeden za druhým alebo strana za stranou použitím identifikovateľných anatomických medzníkov s cieľom lokalizovať sekvencie, ktoré si navzájom vizuálne zodpovedajú. Táto metóda je extrémne nepresná a je ťažké ju úspešne uskutočniť vzhľadom na to, že obrazy sú nestabilné a často rotujú a/alebo sa pohybujú okolo na zobrazovacej jednotke kvôli absencii stabilizácie a pretože mnoho

anatomických medzníkov nájdených v intravaskulárnom ultrazvukovom filme pri ťahu späť pre segment pred terapiou sa môže rušiť alebo meniť následkom terapie uskutočnenej na cieve. Ďalej orientácia a vzhľad cievy je vhodný na to, aby sa zmenil následkom odlišných orientácií a relatívnych polôh intravaskulárneho ultrazvukového katétra vzhľadom na cievu, spôsobených jej odstránením, a znovuvloženie po terapii sa dokončí. Párovanie, ktoré sa uskutočňuje, je manuálne a v prvom rade spolieha na manuálnu vizuálnu identifikáciu, ktorá môže byť extrémne náročná na čas a nepresná.

Podstata vynálezu

Predložený vynález rieši problémy, spojené s intravaskulárnymi ultrazvukovými zobrazovacími systémami bežnými v obchode a s doterajším stavom techniky, poskytnutím presných intravaskulárnych ultrazvukových obrazov a obrazových sekvencií posudzovanej morfológie pre lekárov, a tým umožňuje presnejšiu diagnózu a vyhodnotenie.

Predložený vynález spracováva informáciu intravaskulárneho ultrazvukového obrazu a signálu s cieľom odstrániť skreslenie a nepresnosti spôsobené rozličnými typmi pohybu v katétri i v telesnom lúmene. Výsledkom toho je zvýšenie kvality i užitočnosti intravaskulárnych ultrazvukových obra zov. Výhodou poskytovanou predloženým vynálezom je to, že individuálne intravaskulárne ultrazvukové obrazy sa stabilizujú vzhľadom na predchádzajúci obraz(y), a tým sa odstránia negatívne efekty na akékoľvek neskoršie spracovanie mnohonásobných obrazov. Ak sú pohyby v každom obraze priečneho typu, potom je možné pohyb úplne kompenzovať v každom získanom obraze.

Predložený vynález umožňuje aj celkovú rekonštrukciu algoritmov na účely presnej reprodukcie morfológie, pretože pohyb telesného lúmenu je stabilizovaný. Predložený vynález je aplikovateľný a užitočný v akomkoľvek type systému, kde je potrebné stabilizovať obrazy (intravaskulárne ultrazvukové alebo iné), pretože sonda (napríklad ultrazvuková alebo iná) pohybujúca sa v lúmene koná relatívny pohyb (t.j. pohyb sondy a/alebo lúmenu).

Predložený vynález poskytuje detekciu ultrazvukového signálu vysielaného ultrazvukovým prístrojom do telesného lúmenu, konverziu prijímaného analógového signálu do polárnych súradníc (A(r, Θ) ), stabilizáciu v polárnom poli, konverziu stabilizovaných polárnych súradníc do karteziánskych súradníc (A(X,Y)), stabilizáciu v karteziánskom poli a potom prenos stabilizovaného obrazu ako karteziánskych súradníc na zobrazovaciu jednotku. Stabilizované obrazy, buď v polárnych, alebo karteziánskych súradniciach, sa môžu ďalej spracovať pred zobrazením alebo sa nemôžu zobrazovať. Konverzia do karteziánskych súradníc a/alebo stabilizácia v karteziánskom poli sa môže uskutočniť v akomkoľvek bode buď pred, alebo po stabilizácii v polárnom poli. Ďalej sa buď polárna, alebo karteziánska stabilizácia môže vynechať v závislosti od detegovaného posuvu na obraze a/alebo iných faktorov.

Okrem toho sa môžu zahrnúť doplnkové formy stabilizácie alebo vynechať v závislosti od detegovaného posuvu na obraze a/alebo iných faktorov.

Napríklad stabilizácia rigidného pohybu sa môže zavádzať s cieľom kompenzovať rotačný pohyb (uhlový) alebo globálnu vazomotoriku (expanzia alebo kontrakcia v smere r) v polárnom poli a/alebo karteziánske posunutie (v smere X a/alebo Y) v karteziánskom poli.

Priečny rigidný pohyb medzi znázorneniami postupných obrazov sa nazýva „posuv („shift), t.j. rovnomerný pohyb všetkých morfologických rysov v rovine obrazu. Prvým krokom, ktorý sa uskutočňuje na to, aby sa stabilizovali intravaskulárne ultrazvukové obrazy, je „vyhodnotenie a detekcia posuvu. Tu sa posuv (ak nejaký je) medzi každým párom postupných obrazov vyhodnotí a deteguje. Systém môže využívať pro cesor na uskutočňovanie operácie na páre postupných intravaskulárnych ultrazvukových obrazov na určenie, či bol posuv medzi takými obrazmi. Procesor môže využívať jediný algorit-

mus alebo môže vybrať z počtu algoritmov, ktoré sa majú použiť pri uskutočnení tohto určenia.

Systém využíva algoritmus(algoritmy) na simulovanie posuvu na obraze a potom porovnáva tento posunutý obraz s jeho predchádzajúcim obrazom. Porovnania medzi obrazmi sú známe ako operácie podobnosti (presnosti), ktoré môžu byť známe v doterajšom stave techniky ako párovanie (združovanie) . Systém uskutočňuje jedinú operáciu podobnosti pre každý posuv. Výsledky radu operácií podobnosti sa vyhodnotia na určenie polohy (smeru a veľkosti) posunutého obrazu, ktorý poskytuje najvernejšiu podobnosť s predchádzajúcim neposunutým obra zom. Obraz sa samozrejme môže porovnávať rovnakým spôsobom s jeho nasledujúcim obrazom. Po určení aktuálneho posuvu sa súčasný obraz stáva predchádzajúcim obrazom, ďalší obraz sa stáva súčasným obrazom a vyššie opísaná operácia sa opakuje.

Použitím vyhodnocovania a detekcie posuvu systém určuje typ priečneho posuvu, napríklad rotáciu, expanziu, kontrakciu, premiestnenie (karteziánske), atď. spolu so smerom a veľkosťou posuvu. Ďalším krokom je „implementácia (realizácia) posuvu. Práve tu systém uskutočňuje operáciu alebo rad operácií na postupných intravaskulárnych ultrazvukových obrazoch s cieľom stabilizovať každý obraz vzhľadom na jeho susedný predchádzajúci obraz. Táto stabilizácia využíva jeden alebo viac „reverzných posunov, ktoré smerujú k zrušeniu detegovaného posuvu. Tento systém môže zahŕňať algoritmus alebo môže vyberať z počtu algoritmov, ktorý sa má použiť na implementáciu každého „reverzného posuvu. Logika, ktorá rozhoduje o tom, aký reverzný posuv bude aktuálne implementovaný na obraze pred jeho posúvaním k ďalšiemu spracovaniu alebo zobrazovaniu, sa odvoláva na „logiku posuvu. Keď sa intravaskulárne ultrazvukové obrazy stabilizujú na žiaduce typy detegovaného pohybu, môže potom systém prenášať karteziánsku (alebo polárnu) obrazovú informáciu k ďalšiemu spracovaniu a nakoniec k zobrazovaniu, kde sa môžu prezerať výsledky stabilizácie, napríklad lekárom. Alternatívne môže byť stabilizácia pre užívateľa neviditeľná v tom zmysle, že stabilizácia sa môže použiť pred istými ďalšími krokmi spracovania, po ktorých sa výsledné obrazy premietajú na zobrazovacej jednotke v ich pôvodnom nestabilizovanom stave alebo orientácii.

Je možné, že priečny pohyb medzi obrazmi nebude rigidný, ale skôr lokálneho druhu, t.j. rozličné časti obrazu budú prejavovať pohyb v rozličných smeroch a veľkostiach. V tom prípade sa môžu implementovať stabilizačné metódy opísané vyššie alebo iné typy metód na lokálnej báze na kompenzovanie takého pohybu.

Predložený vynález poskytuje detekciu srdcovej periodicity použitím informácie odvodenej len z intravaskulárnych ultrazvukových obrazov bez nutnosti externého signálu, ako je EKG. Tento proces sa týka operácií podobnosti, ktoré sa tiež čiastočne používajú v stabilizačnom procese. Jednou z dôležitých činností detegovania periodicity (t.j. srdcové hradlovanie), keď je katéter stacionárny alebo keď sa uskutočňuje riadený intravaskulárny ultrazvukový ťah späť, je to, že umožňuje výber obrazov prislúchajúcich k tej istej fáze v postupných srdcových cykloch. Výber obrazov založený na hradlovani srdca umožní stabilizáciu všetkých typov periodických pohybov (vrátane priečneho, osi Z a zahnutia) v tom zmysle, že obrazy sa vyberajú z tej istej fázy v postupných úderoch srdca. Tieto intravaskulárne ultrazvukové obrazy sa môžu napríklad zobrazovať a akékoľvek medzery vyvolané medzi nimi sa môžu kompenzovať pomocou doplnenia a zobrazovania interpolovaných obrazov. Intravaskulárne ultrazvukové obrazy vybrané pomocou tejto operácie sa môžu aj poslať ďalej k ďalšiemu spracovaniu.

Operácie podobnosti použité na detekciu periodicity môžu byť užitočné na monitorovanie obrazovej kvality a indikovanie artefaktov spojených so zlou funkciou zobrazovacích a spracovacích prístrojov.

Operácie použité na vyhodnocovanie posuvu môžu automaticky indikovať vazomotoriku. To môže pomôcť stabilizačnému procesu, pretože vazomotorika spôsobuje, že postupné obrazy sa odlišujú následkom zmeny kalibra cievy. Ak sa obrazy stabilizuj í navzdory vazomotorike, potom sa táto zmena kompenzuje. Alternatívne sa môže informácia týkajúca sa zmeny kalibra zobraziť, pretože to môže mať fyziologický význam. Monitorovanie vazomotoriky sa uskutočňuje aplikáciou operácií podobnosti pre postupné obrazy za použitia ich polárnych

znázornení, t.j. (A(r,0)). Tieto operácie sa môžu aplikovať medzi celými obrazmi alebo medzi zodpovedajúcimi individuálnymi polárnymi vektormi (z postupných obrazov), v závislosti od typu žiaducej informácie. Pretože globálna informácia sa vyjadruje ako rovnomerná zmena kalibra lúmenu, môže sa určiť operáciou podobnosti, ktorá prijíma hodnotu celého polárneho obrazu. Všeobecne sa môže použiť akákoľvek operácia vhodná na globálnu stabilizáciu v polárnom znázornení na určenie globálnej vazomotoriky.

Za určitých podmienok počas intravaskulárneho ultrazvukového zobrazovania môže existovať nerovnomerná vazomotorika, t.j. pohyb len v určitých sekciách intravaskulárneho ultrazvukového obrazu zodpovedajúceho špecifickým polohám v telesnom lúmene. To sa môže stať napríklad tam, kde má artéria tvorbu plaku v určitej polohe, a tým umožňuje expanziu alebo kontrakciu artérie len v oblastiach bez tvorby plaku. Keď sa taký pohyb deteguje, systém je schopný rozdeliť ultrazvukové signály predstavujúce prierezy telesného lúmenu na viac segmentov, ktoré sa potom spracovávajú každý individuálne vzhľadom na zodpovedajúci segment na susednom obraze za použitia určitého algoritmu(ov). Výsledné intravaskulárne ultrazvukové obrazy sa potom môžu zobraziť. Táto forma sta bilizácie sa môže použiť individuálne alebo v kombinácii s predtým diskutovanými stabilizačnými technikami. Alternatívne sa môže informácia týkajúca sa lokálnej zmeny kalibra cievy zobraziť, pretože môže mať fyziologický význam.

Časové správanie obrazových prvkov a ich štruktúrnych vlastností môže slúžiť na: vystupňovanie zobrazovania; a automatickú segmentáciu (vybratie lúmenu). Ak sa monitoruje v prostredí stabilizovaného obrazu, potom sa môže zlepšiť uskutočnenie vystupňovania zobrazovania a procesov segmentácie .

Podía predloženého vynálezu sa môže časové správanie intravaskulárnych ultrazvukových obrazov monitorovať automaticky. Informácia získaná takým monitorovaním sa môže využiť na zlepšenie presnosti interpretácie intravaskulárneho ultrazvukového obrazu. Filtrovaním a potláčaním rýchlo sa meniacich rysov, ako látky, napríklad krvi prúdiacej cievou, a morfologického vonkajška cievy ako výsledku ich správania v čase, sa môže stupňovat ľudské vnímanie cievy na statických i dynamických obrazoch, napríklad obrazoch voľne pohybovaných vo forme filmu.

Automatická segmentácia, t.j. identifikácia cievy a látky, napríklad krvi prúdiacej cievou, sa môže uskutočňovať za použitia algoritmu, ktorý automaticky identifikuje látku, napríklad krv, na základe časového správania štruktúrnych vlastností vytváraných obrazovými prvkami nachádzajúcimi sa v ňom. Časové správanie, ktoré sa vyberie z obrazov, sa môže použiť na niekoľko účelov. Napríklad časové filtrovanie sa môže uskutočniť na zosilnenie obrazu a detekcia zmien v štruktúre obrazového prvku sa môže použiť na automatickú identifikáciu lúmenu a jeho obvodu.

Vo všetkých intravaskulárnych ultrazvukových obrazoch je najlepšie odstrániť samotný katéter (a zobrazovací prístroj) z obrazu pred uskutočňovaním stabilizácie alebo na monitorovanie. Zabudnutie odstránenia katétra môže narušiť stabilizačné techniky a monitorovanie. Odstránenie katétra sa môže uskutočňovať automaticky, pretože jeho rozmery sú známe.

Predložený vynález poskytuje aj automatickú identifikáciu (t.j. párovanie alebo registráciu) zodpovedajúcich snimkov dvoch rozličných intravaskulárnych ultrazvukových filmov s ťahom späť toho istého segmentu cievy, napríklad pred liečbou a po liečbe. Aby sa porovnal prvý intravaskulárny ultrazvukový film pri ťahu späť, t.j. prvá intravaskulárna ultrazvuková zobrazovacia sekvencia, s druhým intravaskulárnym ultrazvukovým filmom pri ťahu späť, t.j. s druhou intravaskulárnou ultrazvukovou zobrazovacou sekvenciou, toho istého segmentu telesného lúmenu zachyteného napríklad na videu, filme alebo v digitalizovanej forme, zobrazovacia sekvencia sa musí synchronizovať. Párovanie, pomocou ktorého sa bude táto synchronizácia dosahovať, zahŕňa uskutočňovanie operácií podobnosti medzi skupinami následných obrazov patriacich k 2 množinám intravaskulárnych ultrazvukových zobrazovacích sekvencií.

Z jednej zobrazovacej sekvencie sa vyberie skupina následných obrazov nazvaná referenčná skupina. Táto skupina by sa mala vybrať z časti cievy zobrazenej na obidvoch zobrazovacích sekvenciách a mala by byť časťou, na ktorej sa nebude uskutočňovať terapia, pretože morfológia cievy je vhodná na zmenu spôsobenú terapiou. Ďalšou podmienkou pre tento spôsob párovania je to, že sa získajú 2 zobrazovacie sekvencie pri známej, konštantnej a prednostne rovnakej rýchlosti ťahu späť.

Operácie podobnosti sa uskutočňujú medzi obrazmi referenčnej skupiny a obrazmi z druhej skupiny, ktorá má rovnaký počet postupných obrazov vybratých z druhej zobrazovacej sekvencie. Táto druhá skupina obrazov sa potom posunie o jediný snímok vzhľadom na referenčnú skupinu a operácie podobnosti sa opakujú. Toto sa môže opakovať pre vopred určený počet dôb a presné výsledky každého vytvoreného posuvu sa porovnajú s určenou maximálnou presnosťou. Maximálna presnosť určí posunutie snímku medzi obrazmi 2 zobrazovacích sekvencií. Toto posunutie sa môže uskutočniť v obrátenom smere v prvom alebo druhom filme, takže zodpovedajúce obrazy sa môžu automaticky identifikovať a/alebo simultánne prezerať.

Zodpovedajúce obrazy sa teda môžu prezerať napríklad s cieľom stanoviť účinnosť akejkoľvek uskutočňovanej terapie alebo zmeny v morfológii v čase. Dodatočne sa môžu implementovať rôzne typy stabilizácie diskutované vyššie v alebo medzi obrazmi v dvoch sekvenciách pred, počas alebo po tejto operácii párovania. Teda dva filmy sa môžu zobrazovať nielen synchronizovaným spôsobom, ale aj v rovnakej orientácii a stave navzájom.

Prehľad obrázkov na výkresoch

Obr. 1(a) a (b) znázorňujú dvojrozmerné pole alebo maticu obrazu usporiadaného v digitalizovaných vektoroch v polárnych a karteziánskych súradniciach.

Obr. 2 ilustruje výsledky vyhodnotenia posuvu medzi dvoma postupnými obrazmi v karteziánskych súradniciach.

Obr. 3 znázorňuje obrazy ilustrujúce výskyt fenoménu driftu v polárnych a karteziánskych súradniciach.

Obr. 4 ilustruje účinok uskutočnenia stabilizačných operácií (rotačný a karteziánsky posuv) na obraze.

Obr. 5 ilustruje globálnu kontrakciu alebo dilatáciu telesného lúmenu vyjadrenú v polárnom znázornení obrazu a v karteziánskom znázornení obrazu.

Obr. 6 znázorňuje obraz rozdelený na štyri sekcie na spracovanie podľa predloženého vynálezu.

Obr. 7 znázorňuje cievu v karteziánskych i polárnych súradniciach, v ktorej sa detegovala lokálna vazomotorika.

Obr. 8 ilustruje výsledky monitorovania lokálnej vazomotoriky v reálnej koronárnej cieve v grafickej forme.

Obr. 9 znázorňuje EKG a koeficient vzájomnej korelácie zakreslenej graficky synchrónnym spôsobom.

Obr. 10 znázorňuje tabuľku skupiny hodnôt koeficientu vzájomnej korelácie (stredný riadok) patriacich postupným obrazom (čísla od 1 do 10 znázornené v hornom riadku) a výsledky vnútorných vzájomných korelácií (dolný riadok).

Obr. 11 znázorňuje diagram koeficientu vzájomnej korelácie indikujúci artefakt v intravaskulárnych ultrazvukových obrazoch.

Obr. 12 znázorňuje intravaskulárne ultrazvukové obrazy rozdelené na tri základné časti: lúmen, ktorým prúdi kvapalina; aktuálnu cievu; a okolité tkánivo.

Obr. 13 ilustruje výsledky časovej filtrácie.

Obr. 14 znázorňuje obraz výsledkov algoritmu na automatické vyňatie lúmenu.

Obr. 15 ilustruje časovú sekvenciu prvého filmu (ľavý stĺpec), referenčný segment z druhého filmu (stredný stĺpec) a obrazy z prvého filmu, ktoré zodpovedajú (alebo sa párujú) obrazom referenčného segmentu (pravý stĺpec).

Príklady uskutočnenia vynálezu

V intravaskulárnych ultrazvukových (IVUS) zobrazovacích systémoch sa ultrazvukové signály vysielajú a prijímajú ultrazvukovým prístrojom, napríklad meničom alebo skupinou meničov, spracovávajú a nakoniec usporiadajú ako vektory obsahujúce digitalizované údaje. Každý vektor znázorňuje ultrazvukovú odpoveď odlišného uhlového sektora telesného lúmenu. Počet dátových prvkov v každom vektore (axiálny vzorový rozklad) a počet vektorov použitých na snímanie úplného prierezu (laterálny vzorový rozklad) telesného lúmenu závisí od použitého špecifického intravaskulárneho ultrazvukového systému.

Digitalizované vektory sa najprv vložia do dvojrozmerného póla alebo matice, ktorá je ilustrovaná na obr. 1(a). Všeobecne táto matica má známe polárne súradnice, t.j. sú radnice (A(r,0)). Os X matice znázornená na obr. 1(a) zodpovedá súradnici r, zatiaľ čo os Y matice zodpovedá súradnici Θ. Každá hodnota matice je všeobecne hodnotou sivej, napríklad v rozmedzí 0 až 255, ak je to 8 bitov, predstavujúcou silu ultrazvukového signálu pri zodpovedajúcej polohe v telesnom lúmene. Táto polárna matica sa môže prevádzať do kar teziánskej matice, ako znázorňuje obr. 1(b), ktorá má os X a os Y, ktoré zodpovedajú karteziánskemu znázorneniu prierezu cievy. Tento obraz sa potom spracuje a prenesie na zobrazo vaciu jednotku. Počiatočné pole i zobrazovacia jednotka môžu využiť buď polárne alebo karteziánske súradnice. Hodnoty pre maticu môžu byť iné ako hodnoty sivej, napríklad môžu byť chrominančnými hodnotami alebo inými hodnotami a môžu byť

menšie alebo väčšie ako 8 bitov.

Počas intravaskulárneho ultrazvukového zobrazovacieho postupu pri ťahu späť môže telesný lúmen, ďalej uvádzaný ako cieva, a/alebo zobrazovací katéter uskutočniť niekoľko spôsobov relatívneho pohybu. Tieto typy pohybu zahŕňajú: (1) rotáciu v rovine obrazu, t.j. posuv v súradnici Θ polárneho obrazu; karteziánske posunutie, t.j. posuv v súradnici X a/alebo Y v karteziánskom obraze; (3) globálnu vazomotoriku charakterizovanú radiálnou kontrakciou a expanziou celej cievy, t.j. rovnomerný posuv v súradnici r polárneho obrazu;

(4) lokálnu vazomotoriku charakterizovanú radiálnou kontrakciou a expanziou rozličných častí cievy s odlišnými veľkosťami a smermi, t.j. lokálne posuvy v súradnici r polárneho obrazu; (5) lokálny pohyb charakterizovaný rozličným pohybom tkaniva, ktorý sa mení v závislosti od presnej polohy na obraze; a (6) priechodný pohyb rovinou, t.j. pohyby, ktoré sú kolmé alebo takmer kolmé (zahnutie do uhla) na rovinu obrazu.

Stabilizácia postupných nespracovaných obrazov je pou-

žiteľná v prvých 5 typoch pohybu, opísaných vyššie, pretože pohyb je obmedzený v priečnej rovine. Tieto typy pohybu sa môžu kompenzovať a môže sa dosiahnuť stabilizácia pomocou transformácie každého súčasného obrazu tak, aby sa maximali zovala jeho podobnosť s jeho predcházajúcim obrazom. Prvé 3 typy pohybu sa môžu stabilizovať použitím operácií podobnosti, ktoré porovnávajú celé alebo veľké časti obrazov navzájom. To je kvôli tomu, že pohyb je globálny alebo rigidný.

4. a 5. typ pohybu sa stabilizuje aplikáciou operácií podobnosti na lokalizovanej báze, pretože rozličné časti obrazu prejavujú rozličný pohyb. 6. typ pohybu sa môže stabilizovať

len čiastočne aplikáciou operácii podobnosti na lokalizovanej báze. Je to preto, že pohyb nie je obmedzený v priečnej rovine. Tento typ pohybu sa môže stabilizovať za použitia detekcie kardiovaskulárnej periodicity.

Ďalšie oddiely budú opisovať metódy globálnej stabilizácie, nasledovanej opisom metód lokálnej stabilizácie. Stabilizácia za použitia detekcie kardiovaskulárnej periodicity bude opisovať detekciu periodicity diskutovanú v oddieloch.

Na dosiahnutie globálnej stabilizácie sa uskutoční vyhodnotenie posuvu použitím určitého typu operácie podobnosti. Operácia podobnosti meria podobnosť medzi dvoma obrazmi. Vyhodnotenie posuvu sa uskutoční transformovaním prvého obrazu a meraním jeho vernosti, t.j. podobnosti s jeho predcházajúcim druhým obrazom. Transformácia sa môže dosiahnuť napríklad posunutím celého prvého obrazu pozdĺž osi alebo kombináciou osí (karteziánske súradnice X a/alebo Y alebo r a/alebo Θ v polárnych súradniciach) pomocou jediného obrazového prvku (alebo viacerých). Keď sa transformácia, t.j. posuv ukončí, porovná sa transformovaný prvý obraz s predchádzajúcim druhým obrazom použitím vopred definovanej funkcie. Táto transformácia sa opakuje v každom čase posunutím prvého obrazu o doplnkový obrazový prvok (alebo viac) pozdĺž tej istej a/alebo inej osi a porovnaním transformovaného obrazu s predchádzajúcim druhým obrazom použitím vopred definovanej funkcie. Po vyhodnotení všetkých posuvov bude poloha globálneho extrému porovnaní použitím vopred definovanej funkcie indikovať smer a velkosť pohybu medzi prvým obrazom a jeho predchádzaj júcim druhým obrazom.

Napríklad obr. 2 ilustruje výsledky vyhodnotenia posuvu medzi dvoma postupnými obrazmi v karteziánskych súradni ciach. Obraz A je predchádzajúcim obrazom znázorňujúcim mo del, t.j. prierez cievy, ktorého stred je umiestnený v dolnom pravom kvadrante matice. Obraz B je súčasným obrazom znázorňujúcim ten istý model, ale pohybujúci sa smerom nahor a dolava a umiestnený v hornom ľavom kvadrante matice. Veľ kosť a smer pohybu stredu cievy sa udáva pomocou šípky. Dolná matica je matica C(posuv X, posuv Y), která je výslednou maticou po uskutočnení vyhodnotenia posuvu použitím určitého typu operácie podobnosti.

Existuje mnoho rozličných algoritmov alebo matematických funkcii, ktoré sa môžu použiť na uskutočňovanie operácii podobnosti. Jednou z nich je vzájomná korelácia možná použitím Fourierovej tranformácie. Práve tu súčasný a predchádzajúci obraz, každý obsahujúci napríklad 256 x 256 obrazových prvkov, sa transformujú pomocou Fourierovej transformácie použitím algoritmu FFT. Konjugát FFT súčasného obrazu sa násobí FFT predchádzajúceho obrazu. Výsledok sa inverzne transformuje podľa Fouriera použitím algoritmu IFFT. Vzorec na vzájomnú koreláciu použitím Forierovej transformácie sa

môže znázorniť nasledujúcim spôsobom:

C = real(ifft2((fft2(A)) * conj(fft2(B)))) kde

A = matica predchádzajúceho obrazu (napríklad 256 x 256); B = matica súčasného obrazu (napríklad 256 x 256) ;

fft2 = dvojrozmerný FFT;

ifft2 = dvojrozmerný inverzný FFT;

conj =	= konjugát;
reál =	= reálna časť komplexného výrazu;

* = násobenie prvku prvkom; a C = matica vzájomnej korelácie.

Vyhodnotenie presnosti použitím vzájomnej korelácie implementovanej pomocou Fourierovej transformácie je vlastne aproximáciou. Je to preto, že matematický vzorec pre Fourierovu transformáciu sa týka nekonečných alebo periodických funkcií alebo matíc, zatiaľ čo v skutočnosti majú matice (alebo obrazy) konečnú veľkosť a nie sú nutne periodické. Keď implementácia vzájomnej korelácie využíva FFT, metóda predpokladá periodicitu na obidvoch osiach.

Výsledkom je, že tento vzorec je dobrou aproximáciou a odráža skutočnú situáciu na osi θ polárneho znázornenia obrazu, ale neodráža skutočnú situáciu na osi r polárneho znázornenia alebo na osi X alebo X karteziánskeho znázornenia obrazu.

Existuje rad výhod vzájomnej korelácie využívajúcej

FFT. Po prvé všetky hodnoty matice vzájomnej korelácie

C(posuv X, posuv Y) sa vypočítajú pomocou základnej operácie. Ďalej existuje jednoúčelové technické vybavenie počítača na účinnú implementáciu operácie FFT, t.j. čipy pre Fourierovu transformáciu alebo dosky DSP.

Iný algoritmus, ktorý sa môže použiť na uskutočnenie operácie podobnosti, je priama vzájomná korelácia normalizovaná alebo nenormalizovaná. To sa uskutoční násobením každého obrazového prvku v súčasnom posunutom obraze jeho zodpovedajúcim obrazovým prvkom v predchádzajúcom obraze a sčítaním všetkých výsledkov a normalizáciou v prípade normalizovanej vzájomnej korelácie. Výsledkom každého posuvu je súčet a skutočný posuv sa naznačí pomocou najvyššieho súčtu z vyhodnotených posuvov. Vzorec pre vzájomnú koreláciu sa môže znázorniť pomocou nasledujúceho vzorca:

C(shiftX, shiftY) = § ^B(X ‘ ^shi/íX' ^y~^shi™ ‘ y)

Vzorec pre normalizovanú vzájomnú koreláciu je

C(shiftX, shiftY) = £ B(x-shiftX, y-shift Y)* A(x, y) I >/£ (B(x-shiftX, y-shifiY) * B(x-shiftX, y-shi/tY)) ,/£ (A(x, j) * A(x, .y)) *-y x.y kde

A = matica predchádzajúceho obrazu;

B = matica súčasného obrazu;

* = násobenie obrazového prvku zodpovedajúcim obrazovým prvkom;

Σ = súčet všetkých obrazových prvkov v matici;

C = matica obsahujúca výsledky pre všetky uskutočnené posuvy;

shift = posuv.

Použitím tejto priamej metódy vzájomnej korelácie

C(posuv X, posuv Y) sa môžu vyčísliť všetky možné hodnoty posuvu X a posuvu Y. Napríklad, ak pôvodné matice A a B majú každá po 256 x 256 obrazových prvkov, potom pri hodnotách posuvu X a posuvu Y, každá v rozmedzí od -127 do +128, ktoré by sa mali vyhodnotiť, by sa malo uskutočniť celkom 256 x 256 = 65 536 vyhodnotení posuvu, aby sa pre C(posuv X, posuv Y) vypočítali všetky možné hodnoty posuvu X a posuvu Y. Po dokončení tohto vyhodnotenia sa stanoví globálne maximum matice.

Priama vzájomná korelácia sa môže implementovať účinnejšie pri zmenšení počtu žiadaných aritmetických operácii.

Aby sa detegoval skutočný posuv medzi obrazmi, nie je nutné vyhodnotenie každého možného posuvu X a posuvu Y. Postačujúce je nájsť polohu najväčšieho C(posuv X, posuv Y) všetkých možných posuvov X a posuvov Y.

Tretím algoritmom, který sa môže použiť na uskutočnenie operácií podobnosti je sčítanie absolútnych rozdielov (SAD sum of absolute differences). To sa uskutoční odčítaním každého obrazového prvku v jednom obraze od jeho zodpovedajúce ho obrazového prvku v inom obraze, vytvorením ich absolútnej hodnoty a sčítaním všetkých výsledkov. Výsledkom každého posuvu je súčet a aktuálny posuv sa bude indikovať najnižším súčtom. Vzorec pre súčet absolútnych hodnôt (SAD) môže byť znázornený takto:

SAD = absolute(A - B)

Tento vzorec sa môže znázorniť aj takto:

C(shiftX, shiftY) =

- shiftX, y - shiftY) - A (x, >))

x.r kde:

A = matica predchádzajúceho obrazu;

B = matica súčasného obrazu;

abs = absolútna hodnota;

- = odčítanie prvku od prvku;

Σ = súčet všetkých rozdielov; shift = posuv.

Zatial čo presnosť každého z týchto algoritmov/vzorcov se môže nepatrne meniť v závislosti od špecifického typu pohybu nasadených a systémových nastavení, je samozrejmé, že samotný vzorec nemôže a priori byť klasifikovaný ako poskytujúci najlepšie alebo najpresnejšie výsledky. Dodatočne existujú početné variácie vzorcov opísaných vyššie a iné algoritmy/vzorce, ktoré sa môžu využiť na uskutočňovanie vyčíslenia posuvu a ktoré môžu nahradiť algoritmy/vzorce uvedené vyššie. Tieto algoritmy/vzorce zahŕňajú aj operácie známe v doterajšom stave techniky na použitie ako operácie párovania.

S odkazom znovu na obr. 2, ak sa operácia podobnosti uskutočňuje vo vzájomnej korelácii, potom C(posun X, posun Y) sa nazýva maticou vzájomnej korelácie a jej globálne maximum (označované čiernou bodkou v hornom ľavom kvadrante) bude umiestnené vo vzdialenosti a smere od stredu matice (šípka v matici C), ktoré sú rovnaké ako vzdialenosť stredu cievy na obr. B a stredu cievy na obr. A (šípka na obr. B).

Ak by bola uskutočňovaná operácia podobnosti sčítaním

absolútnych hodnôt, potom by čierna bodka označovala globálne minimum, ktoré bude umiestnené vo vzdialenosti a smere od stredu matice (šípka v matici C), ktoré sú rovnaké ako vzdialenosť stredu cievy na obr. B a stredu cievy na obr. A (šípka na obr. B).

Rotačný pohyb sa vyjadruje ako posuv pozdĺž súčasného polárneho obrazu na súradnici Θ vzhľadom na jeho predchodcu. Rotačný posuv v súčasnom obraze sa deteguje maximalizovaním vernosti medzi súčasným polárnym obrazom a jeho predchodcom. Maximálna vernosť sa získa, keď sa súčasný obraz reverzi-

bilne posunie pri presnej veľkosti skutočného posuvu. Napríklad v obraze o 256 x 256 obrazových prvkov bude hodnota rozdielu (v obrazových prvkoch) medzi 128 a súradnicou Θ maxima na obraze so vzájomnou koreláciou (minimum v obraze so súčtom absolútnych rozdielov) udávať smer (kladný alebo záporný) a veľkosť rotácie.

Globálna vazomotorika je charakterizovaná expanziou a kontrakciou celého prierezu cievy. V polárnom obraze sa tento typ pohybu vyjadruje ako pohyb smerom dovnútra a von z cievy pozdĺž osi r. Vazomotorika sa môže kompenzovať uskutočňovaním opačnej vazomotorickej akcie na súčasnom polárnom obraze vzhľadom na jeho predchádzajúci polárny obraz použitím jedného zo vzorcov diskutovaných vyššie alebo iného vzorca. V protiklade k uhlovej stabilizácii nemení vazomotorická stabilizácia orientáciu obrazu, ale aktuálne transformuje obraz pomocou rozťahovania a stlačovania.

Karteziánske posunutie sa vyjadruje ako posuv na osi X a/alebo osi Y v karteziánskom zobrazení vzhľadom na jeho predchodcu. Tento typ pohybu sa eliminuje posunutím karteziánskeho zobrazenia v opačnom smere vzhľadom na skutočný posuv. Teda karteziánske posunutie sa môže uskutočniť v podstate rovnakými aritmetickými operáciami použitými na stabilizáciu rotácie a vazomotoriky v polárnom znázornení.

Počet vyčíslení posuvu potrebných na lokalizáciu globálneho extrému (maxima alebo minima, v závislosti od funkcie podobnosti) C(posuv X, posuv Y) sa môže redukovať použitím rozličných výpočtových techník. Napríklad jedna technika má výhodu v tom, že pohyb medzi postupnými intravaskulárnymi ultrazvukovými obrazmi je všeobecne relatívne malý vzhľadom na celkové rozmery polárnej a/alebo karteziánskej matice. To znamená, že C(posuv X, posuv Y) sa môže vyčísliť len v relatívne malej časti okolo stredu matice, t.j. asi posuv X = 0, posuv Y= 0. Extrém tejto časti je nepochybne globálny extrém matice C(posuv X, posuv Y) zahŕňajúci väčšie hodnoty posuvu X a posuvu Y. Veľkosť minimálnej časti, ktorá bude zaisťovať, že extrém detegovaný vnútri je skutočne globálnym extrémom meniacim sa v závislosti od nastavení systému. Počet nutných vyhodnocovacích operácii sa môže ďalej znižovať spoliehaním sa na hladkosť a jednotvárnosť predpokladanú pri matici C (obzvlášť v okolí globálneho extrému). Preto ak je hodnota matice C(posuv X, posuv Y) v určitej polohe lokálnym extrémom (napríklad okolie 5x5 obrazových prvkov), potom je to pravdepodobne globálny extrém všetkých matíc C(posuv X, posuv Y).

Implementácia tohto zníženia počtu nutných vyhodnotení sa môže dosiahnuť najprv hľadaním od stredu matice (posuv X = 0, posuv Y = 0) a kontrolou malého okolia, napríklad 5x5 obrazových prvkov okolo stredu. Ak sa lokálny extrém nájde vnútri tohto okolia, potom je to pravdepodobne globálny extrém celej matice C(posuv X, posuv Y) a vyhľadávanie sa môže ukončiť. Ak sa ale lokálny extrém nachádza na okrajoch tohto okolia, napríklad posuv X = -2, posuv X = 2, posuv Y = -2 alebo posuv Y = 2, potom sa vyhľadávanie opakuje okolo obrazového prvku, kým sa nenájde hodnota C(posuv X, posuv Y), ktorá je väčšia (menšia) ako všetky jej uzavreté okolia. Pretože v značnom počte obrazu nie je žiadny pohyb medzi obrazmi, počet vyhodnotení potrebných na lokalizáciu globálneho extrému v týchto prípadoch bude približne 5 x 5 = 25 miesto 65 536 pôvodných hodnôt.

Počet nevyhnutných operácií vyhodnotenia sa môže znížiť pomocou výberu obrazov. Napríklad, ak sa z rozsahu 256 x 256 obrazov vyberie každý druhý obrazový prvok, potom sa zredukujú na matice s veľkosťou 128 x 128. V tomto prípade priama vzájomná korelácia alebo súčet absolútnych rozdielov medzi takými maticami zahŕňa 128 x 128 operácií namiesto 256 x 256 operácií, kedykoľvek sa obrazy navzájom posunú. Výber ako metóda zníženia počtu operácií vyhodnotenia posuvu sa môže prekladať s inými vyššie opísanými metódami znižovania.

S odkazom na obr. 2 indikovaný posuv X ako výsledok operácie podobnosti bude mať kladnú hodnotu a posuv Y zápor nú hodnotu. Aby sa obraz B stabilizoval, t.j. aby sa kompenzovali posuvy v smere X a Y, logika posuvu bude reverzovať posuvy, t.j. meniť ich znamienko, ale nie ich veľkosť, a implementovať tieto posuvy v matici zodpovedajúceho obrazu

B. Toto bude umelo obracať posuv na obraze B a spôsobovať, že obraz B nebude posunutý vzhľadom na obraz A.

Aktuálne hodnoty použité v presných výpočtoch nemusia byť nutne pôvodnými hodnotami matice dodanej zobrazovacím systémom. Napríklad zlepšené výsledky sa môžu dosiahnuť, keď sa pôvodné hodnoty umocnia na druhú, tretiu alebo štvrtú alebo spracujú nejakými inými metódami.

Zobrazovací katéter a uzavreté puzdro sa javia ako konštantné artefakty na všetkých intravaskulárnych ultrazvukových obrazoch. Tento znak zatieňuje operácie podobnosti uskutočňované medzi obrazmi, pretože to nie je časťou morfológie cievy. Preto je nezvyhnutné eliminovať katéter a aso-

ciovať objekty z každého obrazu pred uskutočňovaním operácii podobnosti, t.j. jeho obrazovým prvkom sa priradí hodnota 0. Eliminácia týchto objektov z obrazu sa môže uskutočňovať automaticky, pretože rozmery katétra sú známe.

Vyhodnotenie posuvu a implementácia môžu byť modulované. Teda vyhodnotenie posuvu a implementácia sa môžu obmedzovať individuálne buď na polárne súradnice, alebo karteziánske súradnice alebo vyhodnotenie posuvu a implementácia sa môžu realizovať postupne pre polárne súradnice a karteziánske súradnice. Súčasne je nevhodnejšie, pretože zobrazovanie v intravaskulárnych ultrazvukových systémoch je všeobecne upravené prednostne pomocou využitia polárnych súradníc a potom konverziou do karteziánskych súradníc, uskutoč ňovať vyhodnotenie posuvu a implementáciu v rovnakom poradí. Ale poradie sa môže upraviť alebo zmeniť bez akýchkoľvek negatívnych účinkov alebo výsledkov.

Proces vyhodnotenia posunu sa môže uskutočňovať pozdĺž jednej alebo dvoch osí. Všeobecne sa uprednostňuje dvojrozmerné vyhodnocovanie posuvu,dokonca aj keď pohyb smeruje pozdĺž jednej osi. Implementácia posuvu sa môže obmedzovať na dve osi, jednu os alebo žiadnu os.

Nie je nevyhnutná zhodnosť medzi oblasťou na obraze použitom na vyhodnotenie posuvu a medzi oblasťou, v ktorej sa uskutočňuje implementácia posuvu. Napríklad vyhodnotenie posuvu sa môže uskutočňovať použitím relatívne malej oblasti na obraze, zatiaľ čo implementácia posuvu bude posúvať celý obraz podľa posuvu indikovaného touto oblasťou.

V triviálnej logike posuvu má posuv implementovaný na každom obraze (a tým vytváraný a stabilizovaný obraz) opačný smer a veľkosť rovnajúcu sa vyhodnotenému posuvu. Výsledkom

takej logiky však môže byť proces definovaný ako drift (kolísanie nuly). Drift je proces, v ktorom implementované posuvy sa akumulujú a produkujú rastúci posuv, ktorého roz mery sú významné vzhľadom na celý obraz alebo zobrazovaciu jednotku. Drift môže byť výsledkom nepresného vyhodnotenia posuvu alebo nepriečneho pohybu medzi obrazmi v určitej časti kardiovaskulárneho cyklu. Keď sa implementuje karteziánska stabilizácia, môže drift spôsobovať napríklad posúvanie relatívne veľkej čajsti obrazu mimo zobrazovacej jednotky. Keď sa implementuje rotačná stabilizácia, môže drift spôsobovať zvýšenie rotácie obrazu v určitom smere.

Obr. 3 je obrazom ilustrujúcim výskyt driftu v polárnych a karteziánskych súradniciach. Ľavý obraz je pôvodným zobrazením obrazu, zatiaľ čo pravý obraz je tým istým obrazom po uskutočnení polárnej a karteziánskej stabilizácie. Je treba si všimnúť, ako je pravý obraz otočený proti smeru otáčania hodinových ručičiek vo veľkom uhle a posunutý dolu vzhľadom na ľavý obraz. V tomto prípade implementácia rotačného a karteziánskeho posuvu nekompenzuje aktuálny posuv na obraze, ale skôr vzniká z nepresného vyhodnotenia posuvu.

Logika posuvu musí byť schopná zaoberať sa týmto drif tom tak, že implementácia chybne vyhodnotených posuvov bude minimálna. Jednou z metód na zabránenie alebo aspoň obmedzenie driftu je pomocou nastavenia obmedziť veľkosť prípustných posuvov. Toto bude minimalizovať drift, ale za cenu nekompenzovania určitého aktuálneho posuvu. Môžu sa použiť doplnkové metódy na zabránenie alebo minimalizovanie driftu. Tieto sa môžu možno prekladať s metódami detekcie kardiovaskulárnej periodicity diskutovanými neskôr.

Obrazy znázornené na obr. 4 ilustrujú účinok uskutočnení stabilizačných operácii (rotačný a karteziánsky posuv) na obraze. Ľavý obraz je intravaskulárny ultrazvukový obraz koronárnej artérie, ako by vyzeral na veľkej časti regulárnej obrazovej jednotky (s odstráneným katétrom), zatiaľ čo pravý obraz znázorňuje, ako by sa ľavý obraz zobrazil po implementovani stabilizačných operácií.

Pri presnom pohľade na ľavý a pravý obraz na obr. 4 sa môžu pozorovať isté rozdiely. Po prvé pravý obraz je nepatrne otočený v smere otáčania hodinových ručičiek (t.j. o niekoľko stupňov) vzhľadom na ľavý obraz. To je výsledkom ro tačnej stabilizácie. Ďalej pravý obraz je všeobecne posunutý smerom doľava vzhľadom na ľavý obraz. To sa môže zistiť sledovaním vzdialenosti lúmenu (medzery) od okrajov obrázka na každom obraze. Toto je výsledkom stabilizačných operácií karteziánskeho posuvu.

Výhody stabilizácie na zobrazených obrazoch sa nemôžu oceniť prezeraním jednotlivých obrazov, ako znázorňuje obr.

4. Ale prezeranie filmu takých obrazov by ľahko ilustrovalo tieto výhody. Na zobrazovacej jednotke, ktorá nezahŕňa sta-

bilizáciu, by bola poloha katétra vždy situovaná v strede zobrazovacej jednotky a morfologické rysy by sa pohybovali okolo a rotovali na displeji. Naopak na stabilizovanej zobrazovacej jednotke by sa poloha katétra pohybovala okolo, zatiaľ čo morfologické rysy by zostávali v zásade stacionár ne. Stabilizácia sa nemusí nevyhnutne prejaviť na aktuálnej zobrazovacej jednotke. Môže byť neviditeľná pre užívateľa v tom zmysle, že stabilizácia bude zosilňovať nasledujúce stupne spracovania, ale aktuálna zobrazovacia jednotka bude ukazovať výsledné spracované obrazy v ich pôvodnom (nestabilizovanom) stave a orientácii.

Obr. 5 ilustruje globálnu kontrakciu alebo dilatáciu cievy vyjadrenú v polárnom znázornení obrazu ako pohyb rysov pozdĺž osi r, t.j. pohyb pozdĺž polárnych vektorov. Obr. 5 znázorňuje aj globálnu kontrakciu alebo dilatáciu v karteziánskom znázornení obrazu. Obr. 5 (a) znázorňuje základňový vzhľad prierezu cievy v polárnom i karteziánskom znázornení. Obr. 5 (b) znázorňuje vzťah základňovej kontrakcie cievy.

Obr. 5(c) znázorňuje vzťah základňovej rovnomernej dilatácie cievy.

Pretože globálna vazomotorika sa vyjadruje ako rovnomerná zmena kalibra cievy, môže sa použiť akákoľvek operácia vhodná na stabilizáciu v polárnom znázornení na stanovenie globálnej vazomotoriky, napríklad sa môže stanoviť pomocou operácie podobnosti spracujúcej celé polárne zobrazenie.

Po uskutočnení dvojrozmerného vyhodnotenia posuvu, ako bolo diskutované vyššie, sa využije lokalizácia maxima v matici C(posuv X, posuv Y) na osi Θ pre rotačnú stabilizá ciu. Toto umožňuje lokalizáciu extrému na osi r, ktorá sa

môže použiť ako indikácia globálnej vazomotoriky. Teda monitorovanie globálnej vazomotoriky je vedľajším produktom dvojrozmerného vyhodnocovania posuvu v polárnom zobrazení.

Každý pár postupných obrazov vytvára hodnotu svedčiacu o vazomotorike. Veľkosť i znamienko výsledného posuvu medzi obrazmi charakerizuje zmenu cievy, t.j. vazomotoriku. Záporné posuvy označujú dilatáciu a kladné posuvy označujú kontrakciu. Veľkosť hodnoty označuje veľkosť vazomotorickej zmeny.

Za určitých okolností nemôže byť pohyb alebo vazomoto rika rovnomerná/rigidná, aj keď obmezená na rovine obrazu,

t.j. priečne. Aby sa stanovil typ pohybu alebo vazomotoriky, môže sa obraz rozdeliť na sekcie a globálne vyhodnotenie stabilizácie sa môže uskutočniť na každej z týchto sekcií. Pomocou skúmania indikovaných posuvov týchto sekcií vzhľadom na zodpovedajúce sekcie v predchádzajúcom obraze sa môže stanoviť typ pohybu. Napríklad, ako znázorňuje obr. 6, obraz na obr. 6(b) sa môže rozdeliť na štyri sekcie, ako znázorňuje obr. 6(b). Vyhodnotenie posuvu sa môže uskutočniť oddelene na každej zo štyroch sekcií. Porovnanie výsledkov výhod notenia posuvu pre každú zo štyroch sekcii môže možno identifikovať typ aktuálneho pohybu. Teda typ aplikovanej stabilizácie sa môže meniť v závislosti od typu detegovaného pohybu.

Stabilizácia lokálneho pohybu sa dosiahne uskutočňovaním operácií podobnosti na lokalizovanej báze. Malé časti predchádzajúceho obrazu A („šablónové oblasti) a malé časti súčasného obrazu B (oblasti „vyhľadávania) sa zúčastňujú

stabilizačného procesu. Niekedy je najlepšie uskutočniť lokálnu stabilizáciu po uskutočnení globálnej stabilizácie.

Počas lokálnej stabilizácie sa posunú šablónové oblasti v predchádzajúcom obraze (A) na oblasti vyhľadávania a porovnávajú použitím operácií podobnosti, aby sa šablónovali dimenzované oblasti v súčasnom obraze (B). Každý obrazový prvok v (novo) vytvorenom stabilizovanom obraze (B') bude udávať novú hodnotu založenú na výsledkoch uskutočnení vyhľadávania a presného vyhodnotenia.

Lokálna stabilizácia sa ilustruje nasledujúcim príkladom, v ktorom šablónová oblasť je oblasť obrazových prvkov 1 x 1, t.j. jediný obrazový prvok, oblasť vyhľadávania je oblasť 3x3 obrazových prvkov a operácia podobnosti je súčet absolútnych rozdielov. Obrazový prvok s hodnotou 3 v A a obrazový prvok s hodnotou 9 v B v nasledujúcom diagrame sú zodpovedajúcimi prvkami. Taktiež sa ilustruje okolie 3x3 prvkov obrazového prvku s hodnotou 9.

Obrazový prvok v A

Obrazové prvky v B

B' („šablónová oblasť) (3x3 oblasť „vyhľadávania)

1010

950

760

V tomto príklade sa podľa podmienok opísaných vyššie porovnáva „šablónový obrazový prvok s hodnotou 3 použitím súčtu absolútnych rozdielov so všetkými obrazovými prvkami nachádzajúcimi sa v oblasti vyhľadávania 3x3 okolo obrazového prvku s hodnotou 9. Prvok s hodnotou 1 v ľavom hornom rohu oblasti vyhľadávania bude dosahovať minimálnu hodnotu súčtu absolútnych rozdielov (|1—3| =2) zo všetkých možností v oblasti vyhľadávania. Následkom toho bude v novo vytvorenom stabilizovanom obraze (B') obrazový prvok zodpovedajúci polohou obrazovým prvkom s hodnotou 3 a 9 prideľovať hodnotu

1.

Všeobecne sa rozmery šablónovej oblasti a oblasti vyhľadávania môžu meniť súčasne s použitými operáciami podobnosti. Aktuálna hodnota, ktorá sa priradí obrazovému prvku novo vytvoreného stabilizovaného obrazu (B'), nemusí byť nevyhnutne aktuálnou hodnotou obrazového prvku zo súčasného obrazu B (ako je ilustrované v príklade), ale nejakou funkciou hodnôt obrazového prvku. Je dôležité si povšimnúť, že ako výsledok lokálnej stabilizácie, ako oponuje globálnym/rigidným metódam, sa mení „kompozícia obrazu, t.j. vnútorný vzťah medzi obrazmi a ich distribúcia v stabilizovanom obraze, vzhľadom na pôvodný obraz. Lokálna stabilizácia sa môže implementovať v polárnom i v karteziánskom znázornení obrazu.

Obr. 7 znázorňuje cievu v polárnych i v karteziánskych súradniciach, v ktorej sa detegovala vazomotorika. Keď sa deteguje lokálna vazomotorika, znamená to, že nejaké časti prierezu cievy sa správajú odlišne ako iné časti prierezu.

Obr. 7(a) znázorňuje základňový obrázok cievy pred lokálnou vazomotorikou. Obr. 7(b) znázorňuje na príklade lo kálnu vazomotoriku. Ako sa naznačuje v polárnom i v karteziánskom znázornení, štyri odlišné časti cievy sa správajú

odlišne: dva segmenty cievy nemenia kaliber alebo sa nepohybujú vzhľadom na ich zodpovedajúce segmenty v predchádzajúcom obraze; jeden segment se sťahuje alebo pohybuje nahor; a jeden segment sa rozširuje alebo pohybuje nadol.

Ako sa môže pozorovať, metódy vyhodnotenia globálnej vazomotoriky nie sú vhodné na vyhodnotenie lokálnej vazomotoriky, pretože cieva sa nespráva rovnomerným spôsobom. Ak sa aplikovalo vyhodnotenie globálnej vazomotoriky, napríklad na príklade znázornenom na obr. 7, môže sa detegovať celková nulová vazomotorika, t.j. kontrakcia a dilatácia by rušila jedna druhú.

Preto sa musia použiť metódy vyhodnotenia lokálnej vazomotoriky. To sa môže uskutočniť oddeleným vyhodnotením vazomotoriky v každom polárnom vektore, t.j. v každom vektore Θ (nebo Y). Operácie podobnosti sa aplikujú použitím jednorozmerných posuvov v zodpovedajúcich polárnych vektoroch. Napríklad, ak sa použije presnosť so vzájomnou koreláciou, potom nasledujúca operácia ilustruje, ako sa to dosiahne použitím jednorozmerných posuvov.

C (posuv X, Y) = Σ (B(x-posuv X,y) *ň(x,y) kde

A = matica predchádzajúceho obrazu;

B = matica súčasného obrazu;

* = násobenie obrazového prvku zodpovedajúcim obrazovým prvkom;

Σ = súčet obrazových prvkov v matici polárneho vektora;

C = dvojrozmerná matica korelačného koeficientu.

Ako je možné vidieť, posunutie sa uskutočňuje pozdĺž jednej osi (osi X alebo r) pre každý polárny vektor (vektor Θ alebo Y) . Hodnoty určené v každom vektore na vyhodnotenie posuvu nesmú byť aktuálnymi hodnotami obrazov, ale napríklad každý obrazový prvok vo vektore sa môže udávať ako priemer jeho laterálnych okolí, t.j. A(X, Y) bude udávať napríklad priemer A(X, Y-l), A(X, Y) a A(X, Y+l). To isté platí pre B(posuv X, Y). Toto môže robiť proces vzájomnej korelácie silnejším voči šumu.

Vytvorí sa dvojrozmerná matica (C(X, Y)). Každý stĺpec v matici vkladá výsledky operácií presnosti/podobnosti uskutočnených medzi zodpovedajúcimi polárnymi vektormi zo súčas ného obrazu a predchádzajúceho obrazu. Táto operácia by sa mohla realizovať aj použitím FFT.

Po vytvorení matice, sa deteguje poloha extrému (maximum v operácii vzájomnej korelácie) v každom stĺpci. Táto poloha extrému naznačuje párovanie medzi súčasným polárnym vektorom a jeho predchodcom. Teda v každom vektore sa môže charakterizovať vazomotorika, t.j. radiálny pohyb v každom špecifickom uhlovom sektore cievy.

Táto informácia sa môže použiť na zobrazovanie lokálnej vazomotoriky, môže sa sčítať z niektorého alebo všetkých polárnych vektorov a urobiť priemer na stanovenie priemernej hodnoty pre vazomotoriku alebo sa to môže využiť na iné účely. Preto sa môže pomocou lokálnej vazomotoriky vyhodnotiť lokálna i globálna vazomotorika.

Kvôli efektívnemu použitiu a/alebo vyjadreniu ako kvantitatívne fyziologické parametre sa musí veľkosť vazomotori ky nejakým spôsobom vzťahovať na aktuálny kaliber cievy.

Teda meranie monitorovania vazomotoriky by sa malo všeobecne použiť spoločne s automatickými alebo manuálnymi meraniami kalibra cievy.

Okrem toho skutočná vazomotorika, karteziánske posunutie sa môže detegovať aj ako vazomotorika. Je to preto, že karteziánske posunutie, keď sa vyjadruje v polárnych súradniciach, má za následok posuvy pozdĺž osi Θ i osi r. Na rozlišovanie skutočnej vazomotoriky od karteziánskeho posunutia musí vyhodnotenie posuvu v karteziánskom zobrazení indikovať žiadny alebo malý pohyb. Ak sa deteguje karteziánske posunutie, potom sa musí najprv stabilizovať. Potom sa karteziánske súradnice môžu konvertovať späť do polárnych súradníc na vyhodnotenie vazomotoriky. Toto bude umožňovať väčšiu úspešnosť a poskytovať presnejšie výsledky pri stanovení aktuálnej vazomotoriky.

Grafy na obr. 8 ilustrujú výsledky monitorovania lokálnej vazomotoriky v ľudskej koronárnej cieve in vivo. Monito rovanie lokálnej vazomotoriky sa uskutočnilo dvakrát približne v tom istom segmente cievy a pozostávalo zo 190 postupných obrazov, ako znázorňuje obr. 8(a) a B(b) (os X). Rozdiel medzi dvoma grafmi je preto, že vyhodnotenie vazomotoriky znázornené na obr. 8(a) sa uskutočnilo pred liečbou artérie, t.j. pred zákrokom, zatiaľ čo vyhodnotenie vazomotoriky znázornené na obr. 8(b) sa uskutočnilo po liečbe artérie, t.j. po zákroku.

Na každom obraze sa stanovila vazomotorika lokálne v každom polárnom vektore a potom sa sčítali všetky detegované individuálne posuvy a spriemerovali na vytvorenie jednotlivej indikácie globálnej vazomotoriky (os Y) pre každý obraz, t.j. indikácie aktivity vazomotoriky.

Jednotky na osi Y nemajú priamy fyziologický význam, pretože aktuálny kaliber cievy sa nevypočítal, ale vzťah medzi hodnotami na obr. 8(a) a 8(b) má význam, pretože sa vybrali z tej istej cievy. Teda z týchto obrázkov sa môže odvodiť dôležitá informácia. Je treba si povšimnúť, ako sa zvyšuje vazomotorika po liečbe (maximálna vazomotorika od približne 40 do približne 150) . Preto práve aj keď nebola vazomotorika úplne kvantifikovaná, demonštrovala sa zmena vo fyziológii (pravdepodobne spojená s liečbou).

Kardiovaskulárna periodicita sa môže monitorovať len na základe informácie vloženej do intravaskulárnych ultrazvukových obrazov, a tým sa eliminuje potreba signálu EKG alebo akéhokoľvek iného externého signálu. To znamená, že medzi každým obrazom a jeho príslušnou časovou fázou v kardiovaskulárnom cykle sa môže zaviesť nadväznosť bez potreby externého signálu. Len čo sa toto spojenie zavedie, monitorovanie môže nahradiť signál EKG vo velkom počte využití, ktoré vyžadujú srdcové hradlovanie. Toto monitorovanie sa môže uskutočňovať použitím operácií presnosti medzi postupnými obrazmi. Okrem toho rovnaké operácie podobnosti môžu produkovať informáciu týkajúcu sa kvality intravaskulárnych ultrazvukových obrazov a ich správania.

Srdcový cyklus samotný prejavuje cyklické správanie určitých parametrov, ktoré sú vyňaté z intravaskulárnych ultrazvukových obrazov. Ak sa správanie týchto parametrov monitoruje, potom sa môže stanoviť periodicita srdcového cyklu. Poznanie rádového prírastku rýchlosti umožňuje aj stanovenie kardiovaskulárneho cyklu ako časovej kvantity.

Podobnosť medzi postupnými intravaskulárnymi ultrazvukovými obrazmi je parametrom, ktorý sa správa zreteľne v periodických vzoroch. To je výsledkom periodicity väčšiny typov medziobrazového pohybu, ktoré predstavujú. Môže sa vytvoriť funkcia podobnosti, v ktorej je každá hodnota výsledkom operácie podobnosti medzi párom postupných obrazov. Napríklad súbor desiatich obrazov bude vytvárať deväť postupných podobných hodnôt.

Funkcia podobnosti sa môže odvodiť z operácie typu vzájomnej korelácie, operácie súčtu absolútnych rozdielov alebo akéhokoľvek iného typu operácie, ktorá produkuje typ funkcie podobnosti. Normalizovaná vzájomná korelácia produkuje veľmi dobré výsledky, keď sa použije na monitorovanie periodicity.

Nasledujúci vzorec znázorňuje vzorec pre koeficient vzájomnej korelácie (ako funkcie N-tého obrazu) na výpočet funkcie podobnosti:

Korelácia_funkcia (N) = .£ B(.r, y) * A(x_ry) / / (Σ A(x,y)² * Σ B(x,y)^: »

*.> jt.y x. y kde

Korelácia-funkcia(N) = jednorozmerná funkcia produkujúca jednu hodnotu pre každý pár obrazov;

A = matica predchádzajúceho obrazu (N-tý obraz);

B = matica súčasného obrazu ((N+l)-tý obraz);

* = násobenie obrazového prvku zodpovedajúcim obrazovým prvkom;

Σ =aúčet všetkých obrazových prvkov v matici.

Korelačný faktor je vedľajším produktom stabilizačného procesu, pretože stredná hodnota (posuv X = 0, posuv Y = 0) normalizovanej matice vzájomnej korelácie (C(posuv X, posuv Y)) sa vždy vypočíta. Toto je pravdivé pre všetky typy funkcií podobnosti použitých na stabilizáciu. Stredná hodnota matice podobnosti (C(posuv X = 0, posuv Y = 0)) buď vzájomnej korelácie, alebo iného typu operácie použitej na stabilizáciu sa môže vždy použiť na produkovanie funkcie podobnosti.

Funkcia podobnosti sa môže vypočítať aj z obrazov, ktoré sa posunú navzájom, t.j. hodnota použitá na vytvorenie funkcie je (C (posuv X, posuv Y)), kde posuv X a posuv Y sa nerovnajú nule. Funkcia podobnosti sa nemusí nutne vytvoriť z celých obrazov, ale môže sa tiež vypočítať z častí obrazov buď zodpovedajúcich alebo navzájom posunutých.

Obr. 9 znázorňuje EKG a koeficient vzájomnej korelácie zakreslený graficky synchrónnym spôsobom. Obidve krivky sa vzťahujú na ten istý súbor obrazov. Obr. 9(a) znázorňuje graf signálu EKG a obr. 9(b) znázorňuje graf koeficientu vzájomnej korelácie odvodený z postupných intravaskulárnych ultrazvukových obrazov. Vodorovná os zobrazuje počet obrazov (celkom 190 postupných obrazov). Ako sa môže pozorovať, funkcia koeficientu vzájomnej korelácie na obr. 9(b) znázorňuje periodický vzor a jeho periodicita je taká istá, ako je zobrazená pomocou signálu EKG na obr. 9(a) (obidve znázorňujú približne šesť úderov srdca).

Monitorovanie periodicity funkcie podobnosti sa môže komplikovať, pretože funkcia podobnosti nemá typický tvar, môže sa v čase meniť, je závislá od typu použitej funkcie podobnosti a môže sa meniť od segmentu cievy k segmentu a od subjektu k subjektu.

Monitorovanie periodicity funkcie podobnosti môže automaticky a kontinuálne využívať rozmanité metódy. Jednou metódou napríklad je metóda prahového typu. Táto metóda monitoruje hodnotu funkcie podobnosti pri určitej hodnote známej ako prah. Len čo sa táto hodnota deteguje, metóda monitoruje, keď sa prah znovu prekročí. Perióda sa stanoví ako rozdiel v čase medzi prekročením prahu. Príklad tejto metódy je znázornený na obr. 10 ako tabuľka. Tabuľka znázorňuje skupinu hodnôt koeficientu vzájomnej korelácie (stredný riadok) náležiacich postupným obrazom (čísla 1 až 10 znázornené v hornom riadku). Ak sa prah položí napríklad na hodnote 0,885, potom sa prah prekročí najprv v úseku od obrazu #2 do obrazu #3. Prah sa prekročí po druhý raz v úseku od obrazu #6 do obrazu #7. Teda časový úsek periodicity je čas potrebný na získanie 7-3=4 obrazov.

Ďalšou metódou, která sa môže použiť na vyňatie srdcovej periodicity z krivky podobnosti, je vnútorná vzájomná korelácia. Táto metóda využíva segment funkcie podobnosti, t.j. skupinu postupných hodnôt. Napríklad v tabulke znázor-

nenej na obr. 10 môže segment obsahovať prvé štyri postupné obrazy, t.j. obrazy #1 až #4. Keď sa zvolí segment, podrobí sa vzájomnej korelácii sám so sebou za vytvorenia hodnoty vzájomnej korelácie 1. Ďalej tento segment sa podrobí vzájomnej korelácii so segmentom s rovnakou veľkosťou vyňatým z funkcie podobnosti, ale posunutým o jeden obraz vpred. Toto sa opakuje so segmentom posunutým o dva obrazy vpred a tak ďalej. V príklade znázornenom na obr. 10 by sa segment {0,8; 0,83; 0,89; 0,85} podrobil vzájomnej korelácii so segmentom posunutým o jeden obraz {0,83; 0,89; 0,85; 0,82}, potom segment {0,8; 0,83; 0,89; 0,85} by sa podrobil vzájomnej korelácii so segmentom posunutým o dva obrazy {0,89; 0,85; 0,82; 0,87} a tak ďalej. Dolný riadok v tabulke na obr. 10 znázorňuje výsledky tejto vnútornej vzájomnej korelácie. Prvá hodnota 1 je výsledkom vzájomnej korelácie segmentu so sebou samým. Tieto hodnoty vzájomnej korelácie sa skúmajú s

cieľom stanoviť polohu lokálnych maxím. V tomto príklade sa lokalizujú v obraze #1 a obraze #5 (ich hodnoty sa zobrazujú tučné). Výsledná periodicita je rozdielom medzi polohou lokálneho maxima a polohou, od ktorej začalo vyhľadávanie (t.j. obraz #1). V tomto príklade je periodicita časom, ktorý uplynie od získania obrazu #1 do obrazu #5, ktorý je 5 1=4 obrazy. Keď sa detegoval čas, znovu začne vyhľadávanie použitím segmentu v okolí lokálneho maxima, napríklad obrazu #5. V tomto príklade napríklad nový segment by mohol byť skupinou hodnôt podobnosti patriacich obrazu #4 až #7.

Kvôli povahe typu zahrnutého výpočtu vyžaduje operácia vnútornej vzájomnej korelácie v určitom bode v čase hodnoty podobnosti obrazu získané v budúcom čase. Teda na rozdiel od prahovej metódy metóda podobnosti vyžaduje vloženie obrazov (do pamäti) a detekcia periodicity sa uskutočňuje retrospektívne. Srdcová periodicita sa môže monitorovať aj transformáciou krivky podobnosti do oboru časovej frekvencie pomocou Fourierovej transformácie. V obore frekvencie by sa mala periodicita vyjadriť ako pík zodpovedajúci periodicite. Tento pík sa môže detegovať použitím spektrálnej analýzy.

Funkcia podobnosti môže poskytovať prídavnú dôležitú informáciu o intravaskulárnych ultrazvukových obrazoch, ktoré sa nemôžu vyňať z externých signálov, ako je EKG, ktoré nie sú odvodené z aktuálnych obrazov. Správanie tejto funkcie môže naznačovať určité stavy v intravaskulárnych ultrazvukových obrazoch alebo častiach obrazu použitých na vytváranie funkcie podobnosti. Dôležitými rysmi vo funkcii podobnosti, svedčiacimi o stave intravaskulárnych ultrazvukových obrazov, sú prítomnosť periodicity a „nerovnosť funkcie podobnosti. Normálne intravaskulárne ultrazvukové obrazy by mali prejavovať relatívne hladkú a periodickú funkciu podobnosti, ako sa zobrazuje napríklad na obr. 9 (b) .

Ale ak sa nevyskytuje „nerovnosť a/alebo periodicita, potom toto môže indikovať určitý problém v informácii intravaskulárnych ultrazvukových obrazov, t.j. prítomnosť artefaktu v zobrazenom útvare spôsobený napríklad mechanickou alebo elektronickou zlou funkciou. Nasledujúci obrázok to pomáha ilustrovať. Obr. 11 znázorňuje graf koeficientu vzájomnej korelácie odvodeného z postupných intravaskulárnych ultrazvukových obrazov. Tento graf je analogický v jeho informácii zakreslenej vzájomnej korelácie na obr. 9(b), ale v tomto príklade je vytvorený pomocou odlišného zobrazovacieho katétra použitého v odlišnom subjekte.

V tomto príklade je jasné, že funkcia podobnosti neprejavuje jasnú periodicitu ani nemá hladký vzhlad, ale skôr nerovný alebo špicatý vzhlad. V tomto prípade správanie grafu podobnosti bolo spôsobené nerovnomernosťou rotácie intravaskulárneho ultrazvukového meniča zodpovedného za vysielanie/hromadenie ultrazvukových signálov zobrazených na obraze. Tento typ artefaktu sa niekedy vyskytuje v intravaskulárnych ultrazvukových zostavách katéter-menič, v ktorých sa pohybujú mechanické časti.

Funkcia podobnosti môže slúžiť ďalším účelom, keď sa uvažuje na odrážanie normálnych zobrazovacích podmienok. Toto je spojené s lokalizáciou maxima v každom cykle funkcie podobnosti. Lokalizácia týchto maxím môže byť dôležitá pre algoritmy spracovania obrazu, ktoré spracovávajú niekoľko postupných obrazov dohromady. Obrazy nachádzajúce sa blízko maxím obrazov majú sklon k vysokej presnosti a malému medziobrazovému pohybu navzájom. Dodatočne, ak sa vyžaduje vybrať obrazy náležiace k tej istej fáze postupných srdcových cyklov, je obvykle najlepšie vybrať ich použitím maxím (funkcia podobnosti) v každom cykle.

Napríklad v jednej zobrazovacej metóde sa tieto obrazy premietajú nahor na zobrazovaciu jednotku a medzery sa vyplňujú interpolovanými obrazmi. Pomocou tejto zobrazovacej metódy sa môžu stabilizovať všetky typy periodického pohybu.

Stupeň logiky posuvu v stabilizačnom procese sa môže uskutočniť aj použitím monitorovania kardiovaskulárnej periodicity. Ak sa má zabrániť driftu, akumulovaný posuv po každom (jednotlivom) srdcovom cykle by mal byť malý alebo rovný nule, t.j. výsledkom súčtu všetkých posuvov v priebehu cyklu by mala byť nula alebo by mal byť blízko nuly. To znamená, že fenomén driftu sa môže obmedziť pomocou využitia logiky posuvu, ktorá je spojená s monitorovaním periodicity.

S odkazom na obr. 12 väčšina intravaskulárnych ultrazvukových obrazov sa môže rozdeliť na tri základné časti. Centrálnou oblasťou (okolo katétra) označenou' na obr. 12 ako lúmen, je aktuálny lúmen alebo vnútrajšok priechodu (dutiny) , ktorým prúdi kvapalina, napríklad krv. Okolo lúmenu je aktuálna cieva označená na obr. 12 ako „cieva, skladajúca sa z niekoľkých vrstiev tkaniva a povlaku (ak je chorá). Okolo cievy je iná označená na obr. 12, ako „vonkajšok, t.j. svalové alebo orgánové tkanivo, napríklad srdce v obraze koronárnej cievy.

Keď sa intravaskulárne ultrazvukové obrazy prezerajú dynamicky (t.j. vo filmovom formáte), zobrazovacia jednotka vnútrajška, kde prúdi krv, a vonkajška v susedstve cievy obvykle znázorňuje odlišné správanie v čase ako cieva samotná.

Automatické monitorovanie časového správania obrazových prvkov v intravaskulárnych ultrazvukových obrazoch by umožňovalo použitie informácie vyňatej pri spracovaní s cieľom napomáhať interpretácii intravaskulárnych ultrazvukových obrazov. Táto informácia sa môže použiť na stupňovanie intravaskulárnych ultrazvukových zobrazovaní filtráciou alebo potláčaním výskytu rýchle sa meniacich rysov, ako je kvapalina, napríklad krv, a okolité tkanivo, pri prínose ich časového správania. Táto informácia sa môže použiť na automatickú segmentáciu s cieľom stanoviť veľkosti lúmenu automaticky pri stanovení kapaliny, napríklad krvi a okolitého tkaniva, založenom na časovom správaní štruktúrnych vlastností tvorených ich tvoriacimi obrazovými prvkami.

Aby sa uskutočnilo automatické monitorovanie časového správania, musí sa vyhodnotiť vzťah medzi vlastnosťami vytvorenými zodpovedajúcimi obrazovými prvkami náležiacimi k

postupným obrazom. Vyňatie časového správania sa podobá metódam použitým na operáciu podobnosti na lokalizovanej báze, ako sa opisuje predtým.

Veľké časové zmeny sa charakterizujú pomocou relatívne

veľkých relatívnych zmien hodnôt sivej zodpovedajúcich obrazových prvkov, keď sa prechádza od jedného obrazu k druhému. Tieto rýchle časové zmeny sa môžu potláčať na zobrazovacej jednotke vyjadrením týchto zmien vytvorením masky, ktorá násobí pôvodný obraz. Táto maska odráža časové zmeny v hodnotách obrazových prvkov. Problémom, ktorý vystupuje pri tomto vyhodnotení je stanovenie, či zmeny hodnoty sivej v zodpovedajúcich hodnotách obrazových prvkov sú spôsobené prúdením alebo zmenou v látke alebo pohybmi cievy/katétra. Uskutočňovaním tohto vyhodnotenia na stabilizovaných obrazoch sa prekonáva alebo aspoň minimalizuje tento problém.

Používajú sa nasledujúce definície:

B = súčasný (terajší) (stabilizovaný alebo nestabilizovaný) obraz;

A = predchádzajúci (stabilizovaný alebo nestabilizovaný) obraz;

C = nasledujúci (stabilizovaný alebo nestabilizovaný) obraz; abs = absolútna hodnota.

Použité matice môžu byť v karteziánskej alebo v polárnej forme.

Nasledujúca operácia, ktorých výsledkom je matica Dl, bude definovaná takto: Dl je matica, v ktorej každý obrazový prvok so súradnicami X, Y je súčtom absolútnych rozdielov jeho malého obklopujúceho okolia, napríklad 9 prvkov (X - 2: X + 2, Y-2:Y+2- dvojmocnina 3x3) vyňatý z obrazov A

Napríklad nasledujúca ilustrácia znázorňuje zodpovedajúce obrazové prvky (tučné) a ich blízke okolie v maticiach A a B.

A	B
1 4 51	3 6
6 7 15	3 4
3 5 83	2 1

Dl

190

Obrazový prvok v matici Dl s polohou zodpovedajúcou obrazovým prvkom s hodnotou 4 (v B) a 7 (v A) bude určovať nasledujúcu hodnotu:

u /-7 . ®^bs^^-3) ^{+ abs} (⁴'⁶) ⁺ abs(51 -8) + abs(6-3) + abs(7-4) + abs(15-70) + abs(3-2) + abs(5-1) + abs(83-6) - .190

D2 je definovaná podobne, ale pre matice B a C.

Dl a D2 sú skutočne odlišnými maticami, ktoré sa spriemerujú použitím okolia 3x3, aby sa obmezili lokálne fluktuácie alebo poruchy. Veľké zmeny hodnoty sivej medzi obrazmi A a B alebo medzi B a C budú vyjadrené ako pomerne veľké hodnoty v maticiach Dl a D2.

Ďalej sa vytvorí nová matica, Dmax, v ktorej každý obrazový prvok je maximum zodpovedajúcich obrazových prvkov v maticiach Dl a D2:

Dmax = max(Dl,D2) kde max(Dl, D2) = každý obrazový prvok v Dmax je najväčším z dvoch zodpovedajúcich obrazových prvkov v Dl a D2.

Teda najmä samotná matica Dmax stupňuje veľké zmeny obrazových prvkov medzi maticami A, B a C. Maskovacia matica (MD) sa potom vytvorí z Dmax pomocou normalizácie, t.j. každý obrazový prvok v Dmax sa delí maximálnou hodnotou z Dmax. Preto hodnoty obrazových prvkov masky MD sú v rozmedzí od 0 do 1.

Funkciou masky je znásobiť súčasný obraz B nasledujúcim spôsobom, vytvorením novej matice alebo obrazu definovaného ako BOUT:

BOUT = (1-MD)*B kde

B = pôvodný súčasný obraz;

BOUT = nový obraz;

^η = každý obrazový prvok v matici MD sa zväčšuje s mocninou n. n je všeobecne číslo s hodnotou napríklad 2 až 10;

- MD = matica, v ktorej každá hodnota obrazového prvku je jedna mínus hodnota príslušného obrazového prvku v MD.

Odčítaním 1 - MD sa malé hodnoty MD, ktoré odrážajú pomalé zmeny rysov, stávajú velkými hodnotami v 1 - MD. Okrem toho pravdepodobnosť, že len pomalé zmeny rysov budú mať velké hodnoty, sa zvyšuje následkom predchádzajúceho zvýšenia vysokých hodnôt MD (vytvorením MD ako maxima medzi maticami Dl a D2).

Násobenie masky (1 - MD) súčasným obrazom B, vytvára nový obraz BOUT, na ktorom sa zvyšuje výskyt pomaly sa meniacich obrazových prvkov, zatial čo hodnoty rýchlo sa meniacich obrazových prvkov sa znižujú. Číslo n určuje, ako silné potlačovanie rýchlo sa meniacich rysov bude vidieť na zobrazovacej jednotke.

Obr. 13 ilustruje výsledky časovej filtrácie. Ľavý obraz je pôvodným intravaskulárnym ultrazvukovým obrazom (t.j. matice B) koronárnej cievy, ako by ju bolo vidieť na bežnej zobrazovacej jednotke. Pravý obraz sa podrobil krokom spracovania opísaným vyššie, t.j. časovej filtrácii (matica BOUT). Je treba si všimnúť na pravom obraze, že krv a okoA lité tltnivo sa filtruje (potláča) a okraje lúmenu a cievy možno omnoho lahšie identifikovať.

Automatická segmentácia diferencuje kvapalinu, t.j. krv, a vonkajšok od steny cievy na základe rozdielov medzi časovým správaním štruktúrnej kvality. Ako v prípade časovej filtrácie táto metóda sa odvádza od vzájomného vzťahu medzi zodpovedajúcimi obrazovými prvkami z počtu postupných obrazov. Ak sa hodnoty obrazových prvkov menia následkom medziobrazového pohybu, potom sa uskutočnenie algoritmu degraduje. Uskutočnenie stabilizácie pred automatickou segmentáciou bude prekonávať alebo aspoň minimalizovať tento problém.

Budú sa aplikovať nasledujúce definície ako v prípade časovej filtrácie:

B = súčasný (terajší) (stabilizovaný alebo nestabilizovaný) obraz;

A = predchádzajúci (stabilizovaný alebo nestabilizovaný) obraz;

C = nasledujúci (stabilizovaný alebo nestabilizovaný) obraz.

Matice môžu byť v karteziánskej alebo v polárnej forme.

Štruktúrna kvalita sa môže definovať takto: Za predpokladu, že štyri najbližšie okolia obrazového prvku s hodnotou „a, sú „b, „c, „d a „e, potom klasifikácia „a bude závislá od jeho vzťahu s „b, „c, „d a „e. To sa môže znázorniť nasledujúcou ilustráciou:

Teraz sa môžu vytvárať nasledujúce kategórie:

Vo vertikálnom smere:

ak a>b a a>e, potom „a sa klasifikuje ako prislúchajúce ku kategórii I;

ak a>b a a<e, potom „a sa klasifikuje ako prislúchajúce ku kategórii II;

ak a<b a a<e, potom „a sa klasifikuje ako prislúchajúce ku kategórii III;

ak a<b a a>e, potom „a sa klasifikuje ako prislúchajúce ku kategórii IV;

ak a=b alebo a=e, potom „a sa klasifikuje ako prislúchajúce ku kategórii V.

V horizontálnom smere:

•	ak a>c a a>d, kategórii I;	potom „a	sa	klasifikuje	ako	prislúchajúce	ku
	ak a>c a a<d,	potom „a	sa	klasifikuje	ako	prislúchajúce	ku
	kategórii II;
	ak a<c a a<d,	potom „a	sa	klasifikuje	ako	prislúchajúce	ku
	kategórii III	f
	ak a<c a a>d,	potom „a	sa	klasifikuje	ako	prislúchajúce	ku

kategórii IV;

ak a=c nebo a=d, potom „a sa klasifikuje ako prislúchajúce ku kategórii V.

Vertikálne a horizontálne kategórie sa ďalej kombinujú s cieľom vytvoriť novú kategóriu. Následkom toho môže teraz obrazový prvok „a patriť k 5 x 5 = 25 možným kategóriám. To znamená, že štruktúrna kvalita „a je charakterizovaná pomocou jeho prináležitosti k jednej z týchto (25) kategórii.

Napríklad v tomto okolí:

10 14

Obrazový prvok „a = 10 sa klasifikuje ako patriaci ku kategórii, ktorá zahŕňa kategóriu I vertikálne (pretože 10>7 £ a 10>3) a kategriu V horizontálne (pretože 10=10). Ale ak by obrazový prvok „a bol umiestnený v tomto okolí:

10 14

bol by klasifikovaný ako náležiaci k odlišnej kategórii, o‘ pretože jeho horizontálnou kate^ŕiou je teraz kategória III (10<ll a 10<14) .

Pomocou určenia vzťahu každého obrazového prvku k jeho blízkemu okoliu sa vytvorila štruktúrna kvalita, ktorá klasifikuje každý obrazový prvok do 25 možných kategórií. Počet kategórií sa môže meniť (zvyšovať alebo znižovať), napríklad zmenou podmienok kategorizácie, čo môže počet blízkych susedov, napríklad sa môže miesto 4 použiť 8 blízkych susedov.

Základným pojmom, pomocou ktorého sa využívajú štruktúrne zmeny na odlišovanie kvapaliny, napríklad krvi, od cievy, je monitorovanie zmeny v kategóriách zodpovedajúcich obrazových prvkov v postupných obrazoch. Aby sa toto uskutočnilo, určí sa kategória v každom obrazovom prvku v maticiach A, B a C. Ďalej zodpovedajúce prvky sa testujú kvôli zisteniu, či sa kategória zmenila. Ak áno, potom obrazový prvok sa pokladá za obrazový prvok kvapaliny, napríklad krvi, alebo okolitého tkaniva. Ak sa nezmenila, potom sa obrazový prvok pokladá za obrazový prvok cievy.

Nasledujúci príklad znázorňuje tri zodpovedajúce obrazové prvky (s hodnotami 8, 12 a 14) a ich okolie v postupných maticiach A, B a C.

A

8 11

B

12 13

100

C.

14 17

V tomto príklade kategória s hodnotu 12 (v B) je rovnaká ako v A a C, teda bude klasifikovaná ako obrazový prvok s vyššou pravdepodobnosťou, že je obrazovým prvkom steny cievy. Ak ale bude situácia vyzerať tak, ako sa znázorňuje nižšie (20 v C sa mení na 13):

A

8 11 ¹⁹ 12 13 21 14 17

100 i ς potom obrazové prvky 8 v A a 12 v B majú rovnaké kategórie,

ale 14 v C má odlišnú kategóriu ako v predchádzajúcom príklade'. Výsledkom je to, že obrazový prvok 12 v B bude klasifikovaný ako obrazový prvok s vyššou pravdepodobnosťou, že je obrazovým prvkom kvapaliny (lúmenu), napríklad krvi, alebo vonkajšieho tkaniva.

Klasifikačná metóda, doteraz opisovaná, monitoruje zmenu štruktúry alebo vzoru spojenú s malým okolím okolo každého obrazového prvku. Keď sa táto zmena stanoví, ako sa opisuje vyššie, každý obrazový prvok môže udávať dvojkovú hodnotu. Napríklad hodnotu 0, ak sa obrazový prvok pokladá za obrazový prvok cievy, alebo hodnotu 1, ak je pokladaný za obrazový prvok krvi alebo obrazový prvok patriaci vonkajšku cievy. Dvojkový obraz slúži ako vstup pre proces identifikácie lúmenu a pôvodné hodnoty obrazového prvku prestávajú hrať úlohu v procese segmentácie.

Identifikácia lúmenu použitím dvojkového obrazu je založená na dvoch predpokladoch, ktoré všeobecne platia v intravaskulárnych ultrazvukových zobrazovaniach spracovaných sposobom opísaným vyššie. Prvým je to, že oblasti na obraze, ktorý obsahuje krv, alebo sa nachádzajú vo vonkajšku cievy, sa charakterizujú vysokou hustotou obrazových prvkov s dvojkovou hodnotou 1 (alebo s malou hustotou obrazových prvkov s hodnotou 0). Termín hustota je potrebný, pretože vždy existujú obrazové prvky, ktoré sú chybne klasifikované. Druhým predpokladom je z morfologického hladiska to, že spojené oblasti s vysokou hustotou obrazových prvkov s hodnotou 1 (lúmen) by sa mali nachádzať okolo katétra a obklopené spojenými oblasťami s malou hustotou obrazových prvkov s hodnotou 1 (cieva), ktoré sú zasa naopak obklopené spojenými oblasťami^ vysokou hustotou obrazových prvkov s hodnotou 1 (vonkajšok cievy). Dôvodom tohto predpokladu je typické morfologické usporiadanie očakávané od krvnej cievy.

Tieto dva predpoklady tvoria základ nasledujúceho algoritmu spracovania, ktorý vyberá aktuálnu cievu spojenú s lúmenom mimo dvojkový obraz. Tento algoritmus môže využiť známe techniky spracovania obrazu, ako je prahovanie hustoty znakov v lokalizovaných oblastiach (na rozlišovanie krvi/vonkajšku od cievy), a morfologické operátory, ako je dilatácia, alebo viazanie spojením a vytvorenie spojených oblastí, ktoré by mali predstavovať aktuálny lúmen nachádzajúci sa v obmedzeniach cievnej steny.

Obr. 14 znázorňuje obraz výsledkov algoritmu na automatické vyňatie lúmenu. Obraz je pôvodným intravaskulárnym obrazom (napríklad ako sa opisuje vyššie, ako obraz B) a okraje lúmenu sú položené ako jasná čiara. Algoritmus na vyňatie okrajov lúmenu bol založený na monitorovaní zmeny štruktúrnej kvality opísanom vyššie, použitím troch postupných obrazov.

Vyššie opísané príklady časovej filtrácie a automatickej segmentácie zahŕňajú použitie 2 doplnkových obrazov (napríklad ako sa opisuje vyššie ako obrazy A a C) dodatočne k súčasnému obrazu (napríklad ako sa opisuje vyššie ako obraz B). Ale obidve tieto metódy by sa mohli modifikovať s cieľom využiť menej (t.j. len jeden doplnkový obraz) alebo viac doplnkových obrazov.

Uskutočnenie dvoch metód opísaných vyššie bude značne vystupňované, pokus sa kombinuje s monitorovaním kardiovas-

kulárnej periodicity. Toto sa využíva najmä pri postupných obrazoch, v ktorých monitorovanie kardiovaskulárnej periodi city produkuje vysoké medziobrazové presné hodnoty. Tieto obrazy nemajú obvykle žiadny medziobrazový pohyb. Teda naj spoľahlivejšie výsledky sa môžu očakávať, keď postupné obra zy s maximálnou medziobrazovou podobnosťou sa privádzajú ako vstupy pre časovú filtráciu alebo automatickú segmentáciu.

Počas liečby cievy použitím katetrizácie je bežnou praxou opakovať intravaskulárny ultrazvukový ťah späť v tom istom úseku cievy. Napríklad typickou situáciou je najprv prezerať segment z hľadiska vyhodnotenia choroby (ak nejaká je), odstrániť intravaskulárny ultrazvukový katéter, uvážiť voľby liečby, uskutočniť liečbu a potom ihneď po (v priebehu toho istého semestra) prezrieť ošetrený segment vždy použitím intravaskulárneho ultrazvuku s cieľom stanoviť výsledok liečby.

Aby sa náležíte ocenili výsledky takej liečby, zodpovedajúce segmenty pred terapiou a segmenty po terapii, ktoré sú v rovnakej polohe pozdĺž dĺžky cievy, t.j. zodpovedajúce

segmenty, by sa mali porovnať. Nasledujúca metóda poskytuje párovanie, t.j. automatickú identifikáciu (registráciu) zod povedajúcich segmentov.

Na uskutočnenie párovania zodpovedajúcich segmentov sa aplikovali operácie presnosti/podobnosti medzi obrazmi náležiacimi k prvej skupine postupných obrazov, t.j. referenčný segment, prvému filmu s ťahom späť a obrazmi náležiacimi k druhej skupine postupných obrazov, t.j. druhému filmu s ťa-

hom späť. Párovanie referenčného segmentu v prvom filme s jeho zodpovedajúcim segmentom v druhom filme sa získa, keď sa maximalizujú určité kritériá funkcie.

Vyberie sa referenčný segment z jedného alebo z dvoch filmov. Referenčný segment môže byť skupinou postupných obrazov predstavujúcich napríklad niekoľko sekúnd filmu intravaskulárneho ultrazvukového obrazu. Je dôležité vybrať referenčný segment z polohy v cieve, ktorá je v dvoch filmoch a nebola podrobená žiadnej zmene ako výsledku určitého postupu, t.j. referenčný segment je proximálny alebo distálny k ošetrovanému segmentu.

Ako príklad pomáha tabuľka na obr. 15 objasňovať metódu párovania zodpovedajúcich segmentov.

Ľavý stĺpec znázorňuje časovú sekvenciu prvého filmu, v tomto prípade film obsahuje 20 postupných obrazov. Stredný stĺpec znázorňuje referenčný segment, ktorý je zvolený z druhého filmu a obsahuje 10 postupných obrazov. Pravý stĺpec obsahuje 10 postupných obrazov z prvého filmu (#5 až # 14),

ktoré aktuálne zodpovedajú (alebo párujú) obrazom referenčného segmentu z druhého filmu (#1 až #10). Účelom procesu párovania je aktuálne odhaliť túto zhodu.

Keď sa zvolí referenčný segment, posunie sa pozdĺž iného filmu jeden obraz (alebo viac) kedykoľvek a uskutoční sa stabilizácia a operácia podobnosti medzi zodpovedajúcimi segmentmi v každom segmente. Smer posuvu závisí od relatívnej polohy referenčného segmentu v časovej sekvencii dvoch filmov. Všeobecne ale, ak to nie je známe, posuv sa môže uskutočniť v oboch smeroch.

Napríklad kde r = referenčný segment; a f = prvý film, prvý rad operácií sa uskutoční medzi obrazmi obsahujúcimi nasledujúce páry:

r#l-f#l, r#2-f#2,, r#3-f#3,...,r#10-f#10.

Druhá množina operácií sa uskutoční medzi obrazmi obsahujúcimi nasledujúce páry:

r#l-f#2, r#2-f#3,, r#3-f#4,...,r#10-f#11.

Tretia množina operácii sa uskutočni medzi obrazmi obsahujúcimi nasledujúce páry:

r#l-f#3, r#2-f#4, r#3-f#5,...,r#10-f#12 a tak ďalej. Ako sa môže sledovať v tomto príklade, posunutie sa uskutočňuje pri jednom obraze kedykoľvek a len v jednom smere.

Napríklad sa môžu uskutočniť následujúce operácie medzi obrazmi v každom páre. Po prvé obraz z referenčného segmentu sa stabilizuje pre rotačný a karteziánsky pohyb vzhľadom na jeho náprotivok v prvom filme. Potom sa uskutoční operácia podobnosti medzi obrazmi v každom páre. Táto operácia môže byť napríklad normalizovanou vzájomnou koreláciou (diskutovanou vyššie vzhľadom na detekciu periodicity). Každá taká operácia produkuje presnú hodnotu podobnosti, napríklad koeficient vzájomnej korelácie, keď sa využíva normalizovaná vzájomná korelácia. Množina takých operácií bude produkovať istý počet hodnôt vzájomnej korelácie. V príklade znázornenom v tabuľke 15 kedykoľvek sa referenčný segment posunie, produkujú sa nové koeficienty vzájomnej korelácie.

Hodnoty podobnosti produkované množinou operácií sa potom môžu premietnúť do niektorého typu funkcie podobnosti napríklad funkcie priemerovania. Použitím vyššie uvedeného príkladu sa sčítajú koeficienty vzájomnej korelácie a potom delia počtom párov, t.j. 10. Výsledkom každej množiny operácií je preto jediná hodnota, t.j. spriemerovaná podobnosť, ktorá by mala predstavovať stupeň podobnosti medzi referen čným segmentom a jeho dočasným náprotivkom v prvom filme. Teda výsledkom prvej množiny operácií bude jediná hodnota, výsledkom druhej množiny operácii bude iná hodnota atď.

Môžeme očakávať, že maximálna priemerná podobnosť sa bude vyskytovať ako výsledok operácii uskutočnených medzi segmentmi, ktoré sú veľmi podobné, t.j. zodpovedajúce alebo párované segmenty.

Vo vyššie uvedenom príklade by mali byť tieto segmenty v priebehu 5 množín operácií, ktoré sa uskutočnia medzi obrazmi zahŕňajúcimi nasledujúce páry: r#l-f#5, r#2-f#6, r#3-f#7,...,r#10-f#14.

Maximálna priemerná podobnosť by preto mala indikovať zodpovedajúce segmenty, pretože každý pár obrazov predstavu je v skutočnosti zodpovedajúce obrazy, t.j. tieto znázorňujú rovnakú morfológiu. Ale kritéria' nemôžu byť podľa tohto al goritmu. To môže vziať do úvahy napríklad vytváranie funkcie podobnosti odvodenéj z mnohých posunutých polôh segmentu miesto použitia len jednej hodnoty, ktorá ukazuje, že je maximom.

Keď sa zodpovedajúce segmenty identifikujú, úplný prvý a druhý film sa môžu synchronizovať navzájom. To bude výsledkom vhodného posuvu snímkov objaveného sa v procese párovania, realizovaného v jednom filme vzhľadom na druhý. Teda, keď sa prezerajú dva filmy strana za stranou, objaví sa segment pred terapiou súčasne s úsekom po terapii.

Okrem toho na synchronizáciu zodpovedajúcich segmentov vyššie uvedená operácia aj stabilizuje zodpovedajúce segmenty navzájom. Toto ďale zvyšuje schopnosť porozumieť zmenám v morfológii. Teda dokonca, keď sa katéter znova vloží do cievy, jeho poloha a orientácia sú vhodné na zmeny, aj keď obrazy vo filmoch pred terapiou a po terapii sa budú navzájom stabilizovať.

Počet obrazov použitých pre referenčný segment sa môže meniť. Bude to viac obrazov použitých v procese párovania, viac robustných a menej náchylných k lokálnym chybám. Ale výmena vyžaduje viac výpočtového času na výpočty pre každý proces párovania, pretože počet párov stúpa.

Pri získavaní filmov pri ťahu späť je dôležité, aby ťah späť zostával stabilný a bol známy. Uprednostňuje sa, aby rýchlosť ťahu späť bola totožná v dvoch získaniach.

Je možných mnoho rozličných variácií predloženého vynálezu. Rôzne znaky opísané vyššie sa môžu individuálne a nezávisle od seba zlúčiť. Tieto znaky se môžu aj kombinovať v rôznych zoskupeniach.

Claims (144)

1. PATENTOVÉ NÁROKY

   1. Intravaskulárne ultrazvukové zobrazovacie zariadenie obsahujúce:

   vysielač a detektor ultrazvukového signálu umiestnený v telesnom lúmene; a procesor spojený s vysielačom a detektorom ultrazvukového signálu, pričom

   a) odvodzovanie procesor je programovaný na: prvého obrazu z detegovaných ultrazvukových

   b) signálov, odvodzovanie druhého obrazu z detegovaných ultrazvukových signálov, porovnávanie druhého obrazu s prvým obrazom,

   d) spracovanie prvého a druhého obrazu.
2. 2. Zariadenie podľa nároku 1, vyznačujúce sa t ý m , že porovnávanie druhého obrazu s prvým obrazom zahŕňa vyhodnocovanie druhého obrazu vzhľadom na prvý obraz.
3. 3. Zariadenie podľa nároku 1, vyznačujúce sa t ý m , že procesor programovaný na odvodzovanie zahŕňa aspoň spracovanie alebo digitalizáciu.
4. 4. Zariadenia podľa vaciu jednotku spojenú s nároku 1 ďalej obsahujúce zobrazoprocesorom.
5. 5. Zariadenie podľa nároku 1, vyznačujúce sa t ý m , že odvodzovanie zahŕňa konf igurovanie dvojrozmerného poľa.
6. 6. Zariadenie podlá nároku 5, vyznačujúce sa t ý m , že dvojrozmerné pole sa konfiguruje aspoň v polárnych alebo karteziánskych súradniciach.
7. 7. Zariadenie podlá nároku 5, vyznačujúce sa t ý m , že dvojrozmerné pole sa konfiguruje v polárnych a karteziánskych súradniciach.
8. 8. Zariadenie podlá nároku 5, vyznačujúce sa t ý m , že dvojrozmerné pole má množinu prvkov, každý z množiny prvkov predstavuje detegovaný ultrazvukový signál z vopred určenej priestorovej polohy.
9. 9. Zariadenie podlá nároku 2, vyznačujúce sa t ý m , že vyhodnocovanie druhého obrazu vzhľadom na prvý obraz zahŕňa vyhodnotenie posuvu.
10. 10. Zariadenie podlá nároku 2, vyznačujúce sa t ý m , že vyhodnocovanie druhého obrazu vzhladom na prvý obraz zahŕňa aspoň jednu operáciu podobnosti.
11. 11. Zariadenie podlá nároku 10, vyznačujúce sa t ý m , že aspoň jedna operácia podobnosti zahŕňa aspoň jednu operáciu zo súboru zahŕňajúceho vzájomnú koreláciu, normalizovanú vzájomnú koreláciu a súčet absolút nych rozdielov.
12. 12. Zariadenie podlá nároku 11, vyznačujúce sa t ý m , že vzájomná korelácia zahŕňa aspoň priamu vzájomnú koreláciu alebo Fourierovu transformáciu.
13. 13. Zariadenie podlá nároku 2, vyznačujúce sa t ý m , že vyhodnotenie druhého obrazu vzhľadom na prvý obraz sa uskutočňuje použitím aspoň karteziánskych súradníc alebo polárnych súradníc.
14. 14. Zariadenie podľa nároku 2, vyznačujúce sa t ý m , že vyhodnotenie druhého obrazu vzhľadom na prvý obraz sa uskutočňuje aspoň v jednom rozmere.
15. 15. Zariadenie podľa nároku 1, vyznačujúce sa t ý m , že procesor je ďalej programovaný na detekciu aspoň jedného pohybu zo súboru zahŕňajúceho karteziánske posunutie, rotačný pohyb a vazomotoriku.
16. 16. Zariadenie podľa nároku 15, vyznačujúce sa t ý m , že aspoň jeden pohyb zo súboru zahŕňajúceho karteziánske posunutie a rotačný pohyb je rigidný.
17. 17. Zariadenie podľa nároku 15, vyznačujúce sa t ý m , že aspoň jeden pohyb zo súboru zahŕňajúceho karteziánske posunutie a rotačný pohyb je lokálny.
18. 18. Zariadenie podľa nároku tým, že vazomotorika je

    15, vyznačujúce globálna.
19. 19. Zariadenie podľa nároku tým, že vazomotorika je

    15, vyznačujúce lokálna.

    1, vyznačujúce
20. 20. Zariadenie podľa nároku tým, že procesor je ďalej programovaný na automatické monitorovanie zmeny v detegovaných ultrazvukových signáloch na aspoň zosilnenie obrazu alebo identifikáciu lú menu.
21. 21. Zariadenie podľa nároku 20, vyznačujúce sa t ý m , že spracovanie zahŕňa aspoň klasifikáciu časovej zmeny štruktúry alebo časovú filtráciu.
22. 22. Zariadenie podľa nároku 1, vyznačujúce sa tým, že procesor je ďalej programovaný na automatické monitorovanie kardiovaskulárnej periodicity.
23. 23. Zariadenie podľa nároku 1, vyznačujúce sa t ý m , že procesor je ďalej programovaný na automa- tické monitorovanie kvality obrazu.
24. 24. Intravaskulárne ultrazvukové zobrazovacie zariade nie obsahujúce:

    vysielač a detektor ultrazvukového signálu umiestnený v telesnom lúmene; a procesor spojený s vysielačom a detektorom ultrazvukového signálu, pričom procesor je programovaný na:

    a) odvodzovanie prvého obrazu z prvej množiny detegovaných ultrazvukových signálov,

    b) odvodzovanie druhého obrazu z druhej množiny detego- vaných ultrazvukových signálov,

    c) porovnávanie druhého obrazu s prvým obrazom,

    d) automatické monitorovanie zmeny v detegovaných ultrazvukových signáloch,

    e) automatické monitorovanie kardiovaskulárnej periodi city, a

    f) stabilizáciu druhého obrazu vzhľadom na prvý obraz.
25. 25. Intravaskulárne ultrazvukové zobrazovacie zariadenie obsahujúce:

    vysielač a detektor ultrazvukového signálu umiestnený v telesnom lúmene a pohybujúci sa úsekom telesného lúmenu;

    procesor spojený s vysielačom a detektorom ultrazvukového signálu, pričom procesor je programovaný na:

    a) odvodzovanie prvého obrazu z ultrazvukových signálov detegovaných počas prvého pohybu vysielača a detektora ultrazvukového signálu úsekom,

    b) odvodzovanie druhého obrazu z ultrazvukových signálov detegovaných počas druhého pohybu vysielača a detektora ultrazvukového signálu úsekom,

    c) porovnávanie druhého obrazu s prvým obrazom, a

    d) spracovanie prvého a druhého obrazu; a zobrazovaciu jednotku spojenú s procesorom, kde procesor reguluje zobrazovanie druhého obrazu založené na porovnaní.
26. 26. Intravaskulárne ultrazvukové zobrazovacie zariade nie obsahujúce:

    vysielač a detektor ultrazvukového signálu umiestnený v telesnom lúmene a pohybujúci sa úsekom telesného lúmenu;

    vého signálu, pričom

    a) odvodzovanie procesor spojený s vysielačom a detektorom ultrazvukoprocesor je programovaný na:

    prvého obrazu z ultrazvukových signálov časti úseku, detegovaných z prvej

    b) odvodzovanie druhého obrazu z ultrazvukových signá lov detegovaných z druhej časti úseku,

    c) porovnávanie druhého obrazu s prvým obrazom, a

    d) spracovanie prvého a druhého obrazu; a zobrazovaciu jednotku spojenú s procesorom, kde procesor reguluje zobrazovanie druhého obrazu založené na porovnaní.
27. 27. Intravaskulárne ultrazvukové zobrazovacie zariadenie obsahujúce:

    vysielač a detektor ultrazvukového signálu umiestnený v telesnom lúmene; a procesor spojený s vysielačom a detektorom ultrazvukového signálu, pričom procesor je programovaný na:

    a) odvodzovanie prvého obrazu z prvej množiny detegovaných ultrazvukových signálov,

    b) odvodzovanie druhého obrazu z druhej množiny detegovaných ultrazvukových signálov,

    c) uskutočnenie automatického monitorovania, a

    d) vyhodnotenie druhého obrazu vzhľadom na prvý obraz.
28. 28. Zariadenie podľa nároku 27, vyznačuj úce sa t ý m , že procesor automaticky monitoruje prvý obraz a druhý obraz pre vazomotoriku.
29. 29. Zariadenie podľa nároku 28, vyznačujúce sa t ý m , že vazomotorikou je aspoň lokálna vazomotorika alebo globálna vazomotorika.
30. 30. Zariadenie podľa nároku 27, vyznačujúce sa t ý m , že procesor je ďalej programovaný na vytváranie funkcie podobnosti.
31. 31. Zariadenie podľa nároku 30, vyznačuj úce sa t ý m , že funkcia podobnosti sa vytvára použitím aspoň jednej operácie zo súboru zahŕňajúceho vzájomnú koreláciu, normalizovanú vzájomnú koreláciu a súčet absolútnych rozdielov.
32. 32. Zariadenie podľa nároku 30, vyznačuj úce sa t ý m , že procesor automaticky monitoruje funkciu podobnosti pre kardiovaskulárnu periodicitu.
33. 33. Zariadenie podlá nároku 32, vyznačujúce sa t ý m , že procesor automaticky monitoruje funkciu podobnosti pre kardiovaskulárnu periodicitu použitím aspoň jednej operácie zo súboru zahŕňajúceho prahové kríženie, vnútornú podobnosť, Fourierovu transformáciu a spektrálnu analýzu.
34. 34. Zariadenie podlá nároku 30, vyznačujúce sa t ý m , že funkcia podobnosti sa analyzuje na kvalitu obrazu.
35. 35. Zariadenie podlá nároku 30, vyznačujúce sa t ý m , že vyhodnotenie zahŕňa vyhodnotenie posuvu.
36. 36. Intravaskulárne ultrazvukové zobrazovacie zariade nie obsahujúce:

    vysielač a detektor ultrazvukového signálu umiestnený v telesnom lúmene; a procesor spojený s vysielačem a detektorom ultrazvukového signálu, pričom procesor je programovaný na:

    a) odvodzovanie prvého obrazu z prvej množiny detegova- ných ultrazvukových signálov,

    b) odvodzovanie druhého obrazu z druhej množiny detegovaných ultrazvukových signálov,

    c) vyhodnotenie druhého obrazu vzhladom na prvý obraz,

    d) stabilizáciu druhého obrazu vzhladom na prvý obraz.
37. 37. Zariadenie podlá nároku 36 ďalej obsahujúce zobrazovaciu jednotku spojenú s procesorom na zobrazovanie prvého obrazu a stabilizovaného druhého obrazu.

    ΊΟ
38. 38. Zariadenie podľa nároku 36, vyznačuj úce sa t ý m , že stabilizácia druhého obrazu vzhľadom na prvý obraz sa uskutočňuje použitím aspoň karteziánskych súradníc alebo polárnych súradníc.
39. 39. Zariadenie podľa nároku 36, vyznačujúce sa t ý m , že stabilizácia druhého obrazu vzhľadom na prvý obraz sa uskutočňuje aspoň v jednom rozmere.
40. 40. Zariadenie podľa nároku 36, vyznačujúce sa t ý m , že stabilizácia zahŕňa stabilizáciu aspoň jedného pohybu zo súboru zahŕňajúceho karteziánske posunutie, rotačný pohyb a vazomotoriku.
41. 41. Zariadenie podľa nároku 40, vyznačujúce sa t ý m , že stabilizácia zahŕňa stabilizáciu aspoň jedného pohybu zo súboru zahŕňajúceho globálny, lokálny a rigidný pohyb.
42. 42. Zariadenie podľa nároku 36, sa t ý m , že stabilizácia zahŕňa množiny polôh na druhom obraze.

    vyznačujúc stabilizáciu každej
43. 43. Zariadenie podľa nároku 36, sa t ý m , že stabilizácia zahŕňa vyzná posunutie druhého obrazu.
44. 44. Zariadenie podľa nároku 36, sa t ý m , že stabilizácia zahŕňa obrazu založené na vyhodnotení.

    č u j ú c nastavenie druhého vyzná
45. 45. Zariadenie podľa nároku 36, vyznačuj úce sa t ý m , že procesor je ďalej programovaný na obmedzovanie driftu.
46. 46. Zariadenie podlá nároku 43, vyznačuj úce sa t ý m , že procesor je ďalej programovaný na obmedzovanie driftu nastavovaním posunutia druhého obrazu použitím informácie odvodenej z monitorovania kardiovaskulárnej periodicity.
47. 47. Spôsob intravaskulárneho ultrazvukového zobrazovania zahŕňajúci kroky:

    umiestnenie vysielača a detektora ultrazvukového signálu v telesnom lúmene;

    detekciu ultrazvukových signálov;

    odvodenie prvého obrazu z detegovaných ultrazvukových signálov;

    odvodenie druhého obrazu z detegovaných ultrazvukových signálov;

    porovnanie druhého obrazu s prvým obrazom; a spracovanie prvého obrazu a druhého obrazu.
48. 48. Spôsob podlá nároku 47, ďalej zahŕňajúci krok zobrazovania prvého obrazu a druhého obrazu.
49. 49. Spôsob podlá nároku 47, vyznačujúci sa tým, že porovnanie zahŕňa vyhodnotenie druhého obrazu vzhľadom na prvý obraz.
50. 50. Spôsob podlá nároku 47, vyznačujúci sa tým, že odvodzovanie zahŕňa aspoň spracovanie alebo digitalizáciu.
51. 51. Spôsob podlá nároku 47, vyznačujúci sa tým, že odvodzovanie zahŕňa konfiguráciu v dvojrozmernom poli.
52. 52. Spôsob podlá nároku 51, vyznačujúci sa tým, že dvojrozmerné pole sa konfiguruje aspoň v polárnych súradniciach alebo karteziánskych súradniciach.
53. 53. Spôsob podlá nároku 51, vyznačujúci sa tým, že dvojrozmerné pole má množinu prvkov, každý z tejto množiny prvkov predstavuje detegovaný ultrazvukový signál z vopred určenej priestorovej polohy.
54. 54. Spôsob podlá nároku 49, vyznačujúci sa tým, že vyhodnocovanie zahŕňa vyhodnotenie posuvu.
55. 55. Spôsob podlá nároku 49, vyznačujúci sa tým, že vyhodnocovanie zahŕňa aspoň jednu operáciu podobnosti .
56. 56. Spôsob podlá nároku 55, vyznačujúci sa tým, že aspoň jedna operácia podobnosti zahŕňa aspoň jednu operáciu zo súboru zahŕňajúceho vzájomnú koreláciu, normalizovanú vzájomnú koreláciu a súčet absolútnych rozdielov.
57. 57. Spôsob podlá nároku 56, vyznačujúci sa tým, že vzájomná korelácia zahŕňa aspoň priamu vzájomnú koreláciu alebo Fourierovu transformáciu.
58. 58. Spôsob podlá nároku 49, vyznačujúci t ý m , že vyhodnotenie sa uskutočňuje použitím aspoň karteziánskych súradníc alebo polárnych súradníc.
59. 59. Spôsob podľa nároku 49, vyznačujúci sa tým, že vyhodnotenie sa uskutočňuje aspoň v jednom rozmere .
60. 60. Spôsob podľa nároku 47, ďalej zahŕňajúci krok detekcie aspoň jedného pohybu za súboru zahŕňajúceho karteziánske posunutie, rotačný pohyb a vazomotoriku.
61. 61. Spôsob podľa nároku 60, vyznačujúci sa tým, že aspoň jeden pohyb zo súboru zahŕňajúceho karteziánske posunutie a rotačný pohyb je rigidný.
62. 62. Spôsob podľa nároku 60, vyznačujúci sa tým, že aspoň jeden pohyb zo súboru zahŕňajúceho karteziánske posunutie a rotačný pohyb je lokálny.
63. 63. Spôsob podľa nároku 60, vyznačujúci sa tým, že vazomotorika je globálna.
64. 64. Spôsob podľa nároku 60, vyznačujúci sa tým, že vazomotorika je lokálna.
65. 65. Spôsob podľa nároku 47 ďalej zahŕňajúci krok automatického monitorovania zmeny v detegovaných ultrazvukových signáloch.
66. 66. Spôsob podľa nároku 65, vyznačujúci sa tým, že ďalej zahŕňa krok zosilnenia obrazu.
67. 67. Spôsob podlá nároku 65, vyznačujúci sa tým, že ďalej zahŕňa krok identifikácie lúmenu.
68. 68. Spôsob podlá nároku 47, vyznačujúci sa tým, že ďalej zahŕňa krok automatického monitorovania kardiovaskulárnej periodicity.
69. 69. Spôsob podlá nároku 47, vyznačujúci sa tým, že ďalej zahŕňa krok automatického monitorovania kvality obrazu.
70. 70. Spôsob intravaskulárneho ultrazvukového zobrazovania zahŕňajúci kroky:

    umiestnenie vysielača a detektora ultrazvukového signálu v telesnom lúmene;

    detekciu ultrazvukových signálov;

    odvodenie prvého obrazu z prvej množiny detegovaných ultrazvukových signálov;

    odvodenie druhého obrazu z druhej množiny detegovaných ultrazvukových signálov;

    automatické monitorovanie;

    vyhodnotenie druhého obrazu vzhladom na prvý obraz;

    spracovanie prvého obrazu a druhého obrazu.
71. 71. Spôsob podľa nároku 70, vyznačujúci sa tým, že ďalej zahŕňa krok vytvárania funkcie podobnosti.
72. 72. Spôsob podlá nároku 71, vyznačujúci sa tým, že funkcia podobnosti sa vytvára použitím aspoň jednej operácie zo súboru zahŕňajúceho vzájomnú koreláciu, normalizovanú vzájomnú koreláciu a súčet absolútnych rozdielov.
73. 73. Spôsob podľa nároku 70, v y tým, že automatické monitorovanie druhý obraz pre vazomotoriku.

    značuj úc monitoruje prvý obraz
74. 74. Spôsob podľa nároku 73, v y značujúc tým, že vazomotorikou je aspoň lokálna vazomotorika globálna vazomotorika.

    alebo
75. 75. Spôsob podľa nároku 71, vyznačujúci tým, že automatické monitorovanie monitoruje funkciu podobnosti pre kardiovaskulárnu periodicitu.
76. 76. Spôsob podľa nároku 75, vyznačujúci s tým, že automatické monitorovanie zahŕňa aspoň jednu operáciu zo súboru zahŕňajúceho prahové kríženie, vnútornú podobnosť, Fourierovu transformáciu a spektrálnu analýzu.
77. 77.

    tým,

    Spôsob podľa nároku 71, že funkcia podobnosti sa vyzná analyzuje pre j ú c i kvalitu obrazu.
78. 78.

    tým,

    Spôsob podľa nároku 70, že vyhodnocovanie zahŕňa vyzná vyhodnotenie posuvu.
79. 79. Spôsob intravaskulárneho ultrazvukového zobrazovania zahŕňajúci kroky:

    umiestnenie vysielača a detektora ultrazvukového signálu v telesnom lúmene;

    detekciu ultrazvukových signálov;

    odvodenie prvého obrazu z prvej množiny detegovaných ultrazvukových signálov;

    odvodenie druhého obrazu z druhej množiny detegovaných ultrazvukových signálov;

    vyhodnotenie druhého obrazu vzhľadom na prvý obraz; a stabilizáciu druhého obrazu vzhľadom na prvý obraz.
80. 80. Spôsob podľa nároku 79, vyznačujúci sa tým, že ďalej zahŕňa krok zobrazovania prvého obrazu a stabilizovaného druhého obrazu.
81. 81. Spôsob podľa nároku 79, vyznačujúci sa tým, že stabilizácia sa uskutočňuje použitím aspoň karteziánskych súradníc alebo polárnych súradníc.
82. 82. Spôsob podľa nároku 79, vyznačujúci sa tým, že stabilizácia sa uskutočňuje aspoň v jednom rozmere.
83. 83. Spôsob podľa nároku 79, vyznačujúci sa tým, že stabilizácia zahŕňa stabilizáciu aspoň jedného pohybu zo súboru zahŕňajúceho karteziánske posunutie, rotačný pohyb a vazomotoriku.
84. 84. Spôsob podľa nároku 83, vyznačujúci sa tým, že stabilizácia zahŕňa stabilizáciu aspoň jedného pohybu zo súboru zahŕňajúceho globálny, lokálny a rigidný pohyb.
85. 85. Spôsob podľa nároku 79, vyznačujúci sa tým, že stabilizácia zahŕňa stabilizáciu každej z množiny polôh na druhom obraze.
86. 86. Spôsob podľa nároku 79, vyznačuj úci tým, že stabilizácia zahŕňa posunutie druhého obrazu.
87. 87. Spôsob podľa nároku 36, vyznačujúci sa tým, že stabilizácia zahŕňa nastavenie druhého obrazu založené na vyhodnotení.
88. 88. Spôsob podľa nároku 79, vyznačujúci sa tým, že ďalej zahŕňa krok obmedzenia driftu.
89. 89. Spôsob podľa nároku 86, ďalej zahŕňajúci krok obmedzovania driftu, vyznačujúci sa tým, že obmedzovanie zahŕňa nastavenie posunutia druhého obrazu použitím informácie odvodenej z monitorovania kardiovaskulárnej periodicity.
90. 90. Spôsob intravaskulárneho ultrazvukového zobrazova nia zahŕňajúci kroky:

    umiestnenie vysielača a detektora ultrazvukového signálu v telesnom lúmene;

    detekciu ultrazvukových signálov;

    odvodenie prvého obrazu z množiny detegovaných ultrazvukových signálov;

    odvodenie druhého obrazu z množiny detegovaných ultrazvukových signálov;

    porovnanie druhého obrazu s prvým obrazom;

    automatické monitorovanie zmeny v detegovaných ultrazvukových signáloch;

    automatické monitorovanie kardiovaskulárnej periodici ty; a stabilizáciu druhého obrazu vzhľadom na prvý obraz.
91. 91. Spôsob intravaskulárneho ultrazvukového zobrazovania zahŕňajúci kroky:

    umiestnenie vysielača a detektora ultrazvukového signálu v telesnom lúmene;

    vysielač a detektor ultrazvukového signálu pohybujúci sa v úseku telesného lúmenu;

    detekciu ultrazvukových signálov;

    odvodenie prvého obrazu z ultrazvukových signálov detegovaných počas prvého pohybu vysielača a detektora ultrazvukového signálu úsekom;

    odvodenie druhého obrazu z ultrazvukových signálov detegovaných počas druhého pohybu vysielača a detektora ultrazvukového signálu úsekom;

    porovnanie druhého obrazu s prvým obrazom;

    nastavenie druhého obrazu; a zobrazenie nastaveného druhého obrazu.
92. 92. Spôsob intravaskulárneho ultrazvukového zobrazovania zahŕňajúci kroky:

    umiestnenie vysielača a detektora ultrazvukového signálu v telesnom lúmene;

    vysielač a detektor ultrazvukového signálu pohybujúci se úsekom telesného lúmenu;

    detekciu ultrazvukových signálov;

    odvodenie prvého obrazu z ultrazvukových signálov detegovaných z prvej časti úseku;

    odvodenie druhého obrazu z ultrazvukových signálov detegovaných z druhej časti úseku;

    porovnanie druhého obrazu s prvým obrazom;

    nastavenie druhého obrazu; a zobrazenie nastaveného druhého obrazu.
93. 93. Spôsob intravaskulárneho ultrazvukového zobrazovania zahŕňajúci kroky:

    umiestnenie vysielača a detektora ultrazvukového signálu v telesnom lúmene;

    detekciu ultrazvukových signálov;

    odvodenie prvej série obrazov z prvej množiny detegovaných ultrazvukových signálov;

    odvodenie druhej série obrazov z druhej množiny detegovaných ultrazvukových signálov;

    porovnanie prvej série obrazov s druhou sériou obrazov;

    automatické párovanie prvej série obrazov s druhou sériou obrazov.
94. 94. Spôsob podlá nároku 93, vyznačujúci sa tým, že párovanie zahŕňa identifikáciu zodpovedajúcich obrazov.
95. 95. Spôsob podlá nároku 93, vyznačujúci sa tým, že aspoň jedna časť prvej série obrazov je referenčným segmentom a že aspoň jedna časť druhej série obrazov je nereferenčným segmentom.
96. 96. Spôsob podlá nároku 95, vyznačujúci sa tým, že párovanie zahŕňa nereferenčný segment, ktorý je posunutý v obraze vzhľadom na referenčný segment.
97. 97. Spôsob podlá nároku 95, vyznačujúci sa tým, že párovanie zahŕňa nereferenčný segment, ktorý je stabilizovaný vzhladom na referenčný segment.
98. 98. Spôsob podľa nároku 97, vyznačujúci sa t ý m , že stabilizácia sa uskutočňuje individuálne na každom zo zodpovedajúcich obrazov z referenčných a nereferenčných segmentov.
99. 99. Spôsob podľa nároku 97,vyznačujúci sa tým, že stabilizácia sa uskutočňuje individuálne na každom zo zodpovedajúcich obrazov z prvej série a druhej série obrazov.
100. 100. Spôsob podľa nároku 93, vyznačujúci sa tým, že párovanie zahŕňa operáciu podobnosti.
101. 101. Spôsob podľa nároku 100, vyznačujúci sa t ý m , že operácia podobnosti zahŕňa vzájomnú koreláciu alebo normalizovanú vzájomnú koreláciu.
102. 102. Spôsob podľa nároku 93, vyznačujúci sa t ý m , že prvá séria obrazov sa odvodzuje z prvého pohybu vysielača a detektora ultrazvukového signálu pozdĺž prvého úseku telesného lúmenu a že druhá séria obrazu sa odvodzuje z druhého pohybu vysielača a detektora ultrazvukového signálu pozdĺž druhého úseku telesného lúmenu.
103. 103. Spôsob podľa nároku 102, vyznačujúci sa t ý m , že prvý úsek a druhý úsek telesného lúmenu sú približne koextenzívne.
104. 104. Spôsob podľa nároku 93, vyznačujúci sa t ý m , že porovnávanie zahŕňa vyhodnotenie druhého obrazu vzhľadom na prvý obraz.
105. 105. Intravaskulárne ultrazvukové zobrazovacie zariade nie obsahujúce:

     vysielač a detektor ultrazvukového signálu umiestnený v telesnom lúmene; a procesor spojený s vysielačom a detektorom ultrazvukového signálu, pričom procesor je programovaný na:

     odvodzovanie prvej série obrazov z prvej množiny detegovaných ultrazvukových signálov;

     odvodzovanie druhej série obrazov z druhej množiny detegovaných ultrazvukových signálov;

     porovnávanie prvej série obrazov s druhou sériou obrazov, a automatické párovanie prvej série obrazov a druhej série obrazov.
106. 106. Zariadenie podľa nároku 105, vyznačujúce sa t ý m , že porovnávanie druhého obrazu s prvým obrazom zahŕňa vyhodnotenie druhého obrazu vzhľadom na prvý obraz.

     cich
107. 107. Zariadenie podľa tým, že párovanie obrazov.
108. 108. Zariadenie podľa nároku zahŕňa

     105, v y z n identifikáciu zodpovedajúnároku

     105, vyznačujúce tým, že aspoň jedna časť prvej série obrazov je referenčným segmentom a že aspoň jedna časť druhej série obrazu je nereferenčným segmentom.
109. 109. Zariadenie podľa nároku 108, vyznačuj úce sa t ý m , že párovanie zahŕňa nereferenčný segment, ktorý je posunutý v obraze vzhľadom na referenčný segment.
110. 110. Zariadenie podľa nároku 108, vyznačujúce sa t ý m , že párovanie zahŕňa nereferenčný segment, ktorý je stabilizovaný vzhľadom na referenčný segment.
111. 111. Zariadenie podľa nároku 110, vyznačujúce sa t ý m , že stabilizácia sa uskutočňuje individuálne na každom zo zodpovedajúcich obrazov z referenčného segmentu a nereferenčného segmentu.
112. 112. Zariadenie podľa nároku 110, vyznačujúce sa t ý m , že stabilizácia sa uskutočňuje individuálne na každom zo zodpovedajúcich obrazov z prvej série a druhej série obrazov.
113. 113. Zariadenie podľa nároku 105, vyznačuj úce sa t ý m , že párovanie zahŕňa operáciu podobnosti.
114. 114. Zariadenie podľa nároku 113, vyznačujúce sa t ý m , že operácia podobnosti zahŕňa vzájomnú koreláciu alebo normalizovanú vzájomnú koreláciu.
115. 115. Zariadenie podľa nároku 105, vyznačuj úce sa t ý m , že prvá séria obrazov sa odvodzuje z prvého pohybu vysielača a detektora ultrazvukového signálu pozdĺž prvnej sekcie telesného lúmenu a že druhá séria obrazov sa odvodzuje z druhého pohybu vysielača a detektora ultrazvukového signálu pozdĺž druhej sekcie telesného lúmenu.
116. 116. Zariadenie podľa nároku 115, vyznačuj úce sa t ý m , že prvý úsek a druhý úsek telesného lúmenu sú približne koextenzivne.
117. 117. Zariadenie podlá nároku 1, vyznačujúce sa t ý m , že ďalej zahŕňa sondu spojenú s vysielačom a detektorom ultrazvukového signálu.
118. 118. Zariadenie podlá nároku 117, vyznačuj úce sa t ý m , že ďalej sondou je aspoň katéter alebo vodiaci drôt.
119. 119. Zariadenie podlá nároku 1, vyznačujúce sa t ý m , že vysielač a detektor ultrazvukového signálu zahŕňa nezávislý vysilač a nezávislý detektor.
120. 120. Zariadenie podlá nároku 25, vyznačuj úce sa t ý m , že ďalej zahŕňa sondu spojenú s vysielačom a detektorom ultrazvukového signálu a že pohybuje vysielačom a detektorom po úseku.
121. 121. Zariadenie podlá nároku 120, vyznačuj úce sa t ý m , že sondou je aspoň katéter alebo vodiaci drôt.
122. 122. Zariadenie podlá nároku 25, vyznačuj úce sa t ý m , že vysielač a detektor ultrazvukového signálu zahŕňa nezávislý vysielač a nezávislý detektor.
123. 123. Zariadenie podlá nároku 26, vyznačuj úce sa t ý m , že ďalej zahŕňa sondu spojenú s vysielačom a detektorom ultrazvukového signálu a že pohybuje vysielačom a detektorom po úseku.
124. 124. Zariadenie podlá nároku 123, vyznačuj úce sa t ý m , že sondou je aspoň katéter alebo vodiaci drôt.
125. 125. Zariadenie podlá nároku 26, vyznačuj úce sa t ý m , že vysielač a detektor ultrazvukového signálu zahŕňa nezávislý vysielač a nezávislý detektor.
126. 126. Zariadenie podlá nároku 27, vyznačujúce sa t ý m , že vysielač a detektor ultrazvukového signálu zahŕňa nezávislý vysielač a nezávislý detektor.
127. 127. Zariadenie podľa nároku 36, vyznačuj úce sa t ý m , že vysielač a detektor ultrazvukového signálu zahŕňa nezávislý vysielač a nezávislý detektor.
128. 128. Spôsob podlá nároku 47, vyznačujúci sa t ý m , že vysielač a detektor ultrazvukového signálu je spojený so sondou.
129. 129. Spôsob podlá nároku 128, vyznačuj úci sa t ý m , že sondou je aspoň katéter alebo vodiaci drôt.
130. 130. Spôsob podlá nároku 47, vyznačujúci sa t ý m , že vysielač a detektor ultrazvukového signálu zahŕňa nezávislý vysielač a nezávislý detektor.
131. 131. Spôsob podlá nároku 70, vyznačujúci sa t ý m , že vysielač a detektor ultrazvukového signálu zahŕňa nezávislý vysielač a nezávislý detektor.
132. 132. Spôsob podlá nároku 79, vyznačujúci sa t ý m , že vysielač a detektor ultrazvukového signálu zahŕňa nezávislý vysielač a nezávislý detektor.
133. 133. Spôsob podlá nároku 91, vyznačujúci sa t ý m , že vysielač a detektor ultrazvukového signálu je spojený so sondou a že sonda pohybuje vysielačom a detektorom ultrazvukového signálu.
134. 134. Zariadenie podľa nároku 133, vyznačuj úce sa t ý m , že sondou je aspoň katéter nebo vodiaci drôt.
135. 135. Spôsob podľa nároku 91, vyznačujúci sa t ý m , že vysielač a detektor ultrazvukového signálu zahŕňa nezávislý vysielač a nezávislý detektor.
136. 136. Spôsob podľa nároku 92, vyznačujúci sa t ý m , že vysielač a detektor ultrazvukového signálu je spojený so sondou a že sonda pohybuje vysielačom a detektorom ultrazvukového signálu.
137. 137. Zariadenie podľa nároku 136, vyznačuj úce tým, že sondou je aspoň katéter alebo vodiaci drôt.
138. 138. Spôsob podľa nároku 92, vyznačujúci sa t ý m , že vysielač a detektor ultrazvukového signálu zahŕňa nezávislý vysielač a nezávislý detektor.
139. 139. Spôsob podľa nároku 102, vyznačujúci sa t ý m , že vysielač a detektor ultrazvukového signálu je spojený so sondou a že sonda pohybuje vysielačom a detektorom ultrazvukového signálu.
140. 140. Spôsob podľa nároku 139, vyznačujúci tým, že sondou je aspoň katéter alebo vodiaci drôt.
141. 141. Spôsob podľa nároku 93, vyznačujúci sa t ý m , že vysielač a detektor ultrazvukového signálu zahŕňa nezávislý vysielač a nezávislý detektor.
142. 142. Spôsob podľa nároku 115, vyznačujúci sa t ý m , že ďalej zahŕňa sondu spojenú s vysielačom a detektorom ultrazvukového signálu a pohybujúcu vysielačom a detektorom ultrazvukového signálu cez úsek.
143. 143. Zariadenie podľa nároku 142, vyznačuj úce sa t ý m , že sondou je aspoň katéter alebo vodiaci drôt.
144. 144. Spôsob podľa nároku 105, vyznačujúci sa t ý m , že vysielač a detektor ultrazvukového signálu zahŕňa nezávislý vysielač a nezávislý detektor.