TWI569778B - 聲波散射訊號之影像強化方法與成像加速系統 - Google Patents

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Description

聲波散射訊號之影像強化方法與成像加速系統
本發明係有關一種成像方法及系統，特別是一種加速與強化聲波散射訊號之成像方法及系統。
B-mode為灰階超音波影像為臨床常用的影像模式。然而，當超音波入射波長遠大於組織內部散射子的直徑時，會發生超音波的散射現象，而逆散射訊號會在B-mode影像中出現隨機的斑紋(speckle)，其降低了超音波影像的對比度與解析度。雖然，影像處理技術諸如濾除或是平滑化可以降低斑紋存在，但會使得細微結構資訊喪失，較難反映組織特性。
分析逆散射訊號的機率分佈模式，可歸納出訊號機率與組織特性之間的對應性與規則性，以獲得射散子性質細微變化的線索，因此能反映組織特性，有利於病變組織的早期偵測。在2000年時Shanker教授提出以Nakagami統計模型的Nakagami參數來分析超音波逆散射訊號，以評估組織內部散射子分佈和結構排列情形。然而研究卻發現此技術對於越均質(homogeneous)組織，其影像解析度卻越差，仍有可能造成診斷解讀誤差。
因此，業界需要一種有效且快速的聲波散射訊號之成像方法及系統，增進均質組織之影像解析度，避免解讀誤差。有鑑於此，發明人本於多年從事相關領域開發與設計經驗，針對上述之目標，詳加設計與審慎評估後，終得一確具實用性之本發明。
本發明係為一種聲波散射訊號之成像方法及系統。聲波散射訊號之成像方法及系統可以增進均質組織之解析度，反映組織特性，輔助 醫師診斷評估。同時，本發明結合內插法(interpolation)，不但可以維持運算準確率，還可節省運算時間。若再結合不同的權重平均技術，還可強化影像解析度和平滑度，更可提升影像品質，提高醫師診斷準確率。
本發明係提供一種聲波散射訊號之成像方法，包含：取得一超音波影像訊號，超音波影像訊號包含複數個超音波訊號點，每一超音波訊號點具有一數值；係以一第一超音波訊號點為中心，統計一第一計算範圍內該些超音波訊號點之數值，取得一原始統計參數值a1x1，間隔該第一超音波訊號點一點距離得到一第二超音波訊號點，係以該第二超音波訊號點為中心，統計該第一計算範圍內該些超音波訊號點之數值，取得再一原始統計參數值a2x1；重複前述規則，間隔該點距離得到一第n超音波訊號點，係以第n超音波訊號點為中心，統計該第一計算範圍內該些超音波訊號點之數值，取得再一原始統計參數值anx1，直到取得所有超音波訊號點之原始統計參數值；加總該些原始統計參數值a1x1,a2x1,...anx1，再平均，取得一第一統計參數；重複前述規則，調整複數個計算範圍，係以不同大小之一第二計算範圍至一第m計算範圍應用於前述步驟，取得一第二統計參數至一第m統計參數；根據該些統計參數計算出一第一權重值至一第m權重值，其中該些權重值為一聲波散射統計之加權百分率；將每一該權重值分別乘以於該些統計參數中對應該第一超音波訊號點之該些原始統計參數值，再加總，取得該第一超音波訊號點之一聲波散射數值；重複前述規則，取得該第二超音波訊號點至第n超音波訊號點之該聲波散射數值；以及根據上述聲波散射數值之陣列，取得一聲波散射統計影像圖。
本發明又提供一種聲波散射訊號之成像系統，包含：一超音波影像擷取裝置，用來取得一超音波影像訊號，該超音波影像訊號包含複數個超音波訊號點，每一該超音波訊號點具有一數值；一處理單元，連接超音波影像擷取裝置，進行該超音波影像訊號處理，首先，以一第一超音波訊號點為中心，統計一第一計算範圍內該些超音波訊號點之數值，取得一原始統計參數值a1x1；再者，間隔該第一超音波訊號點一點距離得到一第二超音波訊號點，係以該第二超音波訊號點為中心，統計該第一計算範圍 內該些超音波訊號點之數值，取得再一原始統計參數值a2x1；重複前述規則，間隔該點距離得到一第n超音波訊號點，係以該第n超音波訊號點為中心，統計該第一計算範圍內該些超音波訊號點之數值，取得再一原始統計參數值anx1，直到取得所有超音波訊號點之原始統計參數值；加總該些原始統計參數值a1x1,a2x1,...anx1，再平均，取得一第一統計參數；重複前述規則，調整複數個計算範圍，係以不同大小之一第二計算範圍至一第m計算範圍實施前述步驟，取得一第二統計參數至一第m統計參數；接著，根據該些統計參數取得一第一權重值至一第m權重值，其中該些權重值為一聲波散射成像之加權百分率；並將每一權重值分別乘以該些統計參數中對應該第一超音波訊號點之該些原始統計參數值，再加總，取得該第一超音波訊號點之一聲波散射數值；重複前述規則，取得該第二超音波訊號點至該第n超音波訊號點之該聲波散射數值；以及一顯示裝置，連接處理單元，根據該些聲波散射數值之陣列，顯示出一聲波散射統計影像圖。
藉由本發明的實施，可以完成快速且解析度高的聲波散射統 計影像圖。本發明之實施例證明在此技術下可以大幅節省運算的時間，亦能保持至少八成以上之準確率，以及改善影像解析度。
為了使任何熟習相關技藝者了解本發明之技術內容並據以實施，且根據本說明書所揭露之內容、申請專利範圍及圖式，任何熟習相關技藝者可輕易地理解本發明相關之目的及優點，因此將在實施方式中詳細敘述本發明之詳細特徵以及優點。
10‧‧‧超音波影像擷取裝置
30‧‧‧處理單元
50‧‧‧顯示裝置
S100‧‧‧聲波散射訊號之成像方法
S10~S60‧‧‧步驟
a1‧‧‧第一超音波訊號點
a2‧‧‧第二超音波訊號點
a3‧‧‧第三超音波訊號點
a4‧‧‧第四超音波訊號點
a5‧‧‧第五超音波訊號點
x1‧‧‧第一計算範圍
x2‧‧‧第二計算範圍
d1‧‧‧水平點距離
d2‧‧‧垂直點距離
第1圖為本發明實施例之一種聲波散射訊號之成像系統；第2圖為本發明實施例之一種聲波散射訊號之成像方法；第3圖為本發明實施例之一種第一超音波訊號點與第一計算範圍之示意圖；第4圖為本發明實施例之一種第二超音波訊號點與第一計算範圍之示意圖；第5圖為本發明實施例之一種計算範圍移動示意圖；第6圖為本發明實施例之一種第一超音波訊號點與第二計算範圍之示意圖；第7圖為本發明實施例之一種第二超音波訊號點與第二計算範圍之示意圖； 第8圖為本發明實施例之一種內插法之示意圖；第9圖為本發明實施例之一種聲波散射訊號之聲波散射統計影像圖(Nakagami所取得之統計參數且m=4)；第10圖為本發明實施例之一種聲波散射訊號之聲波散射統計影像圖((Median-mean)/std所取得之統計參數且m=4)；第11圖為本發明實施例之一種聲波散射訊號之聲波散射統計影像圖(Nakagami所取得之統計參數且m=7)；第12圖為本發明實施例之一種聲波散射訊號之聲波散射統計影像圖((Median-mean)/std所取得之統計參數且m=7)；第13圖為本發明實施例之一種聲波散射訊號之聲波散射統計影像圖(Nakagami所取得之統計參數且m=7)；第14圖為本發明實施例之一種聲波散射訊號之聲波散射統計影像圖((Median-mean)/std所取得之統計參數且m=4)；第15a圖至第15d圖分別為本發明實施例之一種重合度>95%、重合度75%、重合度50%及重合度25%之聲波散射統計影像圖((Median-Percentile(5))/(Percentile(95)-Percentile(5))所取得之統計參數)；第15e圖至第15g圖分別為本發明實施例之一種重合度75%、重合度50%及重合度25%使用內插法後之聲波散射統計影像圖((Median-Percentile(5))/(Percentile(95)-Percentile(5))所取得之統計參數)；第15h圖至第15j圖分別為本發明實施例之第15e圖至第15g圖與第15b圖至第15d圖相減之聲波散射統計影像圖((Median-Percentile(5))/(Percentile(95)-Percentile(5))所取得之統計參數)；第16a圖至第16c圖分別為本發明實施例之一種重合度>95%分別與重合度75%、重合度50%及重合度25%之原始統計參數值的曲線比較圖；第16d圖至第16f圖分別為本發明實施例之一種重合度>95%分別與重合度75%、重合度50%及重合度25%之原始統計參數值的微分曲線比較圖；第16g圖至第16i圖分別為本發明實施例之一種重合度>95%分別與重合度75%、重合度50%及重合度25%之原始統計參數值的相關係數比較圖；第17a圖至第17d圖分別為本發明實施例之一種重合度>95%、重合度75%、重合度50%及重合度25%之聲波散射統計影像圖(Nakagami所取得之統計 參數)；第17e圖至第17g圖分別為本發明實施例之一種重合度75%、重合度50%及重合度25%使用內插法後之聲波散射統計影像圖(Nakagami所取得之統計參數)；第17h圖至第17j圖分別為本發明實施例之第17e圖至第17g圖與第17b圖至第17d圖相減之聲波散射統計影像圖(Nakagami所取得之統計參數)；第18a圖至第18c圖分別為本發明實施例之一種重合度>95%分別與重合度75%、重合度50%及重合度25%之原始統計參數值的曲線比較圖；第18d圖至第18f圖分別為本發明實施例之一種重合度>95%分別與重合度75%、重合度50%及重合度25%之原始統計參數值的微分曲線比較圖；以及第18g圖至第18i圖分別為本發明實施例之一種重合度>95%分別與重合度75%、重合度50%及重合度25%之原始統計參數值的相關係數比較圖。
為讓鈞院貴審查委員及習於此技術人士，對本發明之功效完全了解，茲配合圖示及圖號，就本發明較佳之實施例說明如下：本發明實施例中所揭露的聲波散射訊號之成像方法可以應用在超音波裝置，或是應用在可以連接至超音波裝置之電腦系統或微處理器系統中。本發明實施例之執行步驟可以寫成軟體程式，軟體程式可以儲存於任何微處理單元辨識、解讀之記錄媒體，或包含有上述紀錄媒體之物品及裝置。不限定為任何形式，上述物品可以為硬碟、軟碟、光碟、ZIP、磁光裝置(MO)、IC晶片、隨機存取記憶體(RAM)，或任何熟悉此項技藝者所可使用之包含有上述紀錄媒體的物品。
電腦系統可以包含顯示裝置、處理器、記憶體、輸入裝置及儲存裝置。其中，輸入裝置可以用以輸入影像、文字、指令等資料至電腦系統。儲存裝置係例如為硬碟、光碟機或藉由網際網路連接之遠端資料庫，用以儲存系統程式、應用程式及使用者資料等，亦可以儲存本發明實施例所寫成的軟體程式。記憶體係用以暫存資料或執行之程式。處理器用以運算及處理資料等。顯示裝置則用以顯示輸出之資料。當電腦系統執行本發 明實施例一聲波散射訊號之成像方法時，對應之程式便被載入記憶體，以配合處理器執行本發明實施例之成像方法。最後，再將結果顯示於顯示裝置或儲存於儲存裝置。
如第1圖所示，本發明實施例中所揭露的聲波散射訊號之成像方法，可以應用在本發明實施例之一種聲波散射訊號之成像系統中。本發明實施例之一種聲波散射訊號之成像系統包含：一超音波影像擷取裝置10、一處理單元30及一顯示裝置50。
請同時參考第2圖，超音波影像擷取裝置10可以為一超音波探頭，用來執行本發明實施例一聲波散射訊號之成像方法S100的第一步驟，也就是取得一超音波影像訊號(步驟S10)。聲波散射訊號之成像系統透過超音波影像擷取裝置10得到一超音波影像訊號。超音波影像訊號包含複數個超音波訊號點(以a1.....an表示之)，每一超音波訊號點具有一數值。其中，複數個超音波訊號點可以排列成一矩陣。
處理單元30可以為微處理器或是電腦系統的處理單元，其可以電性連接超音波影像擷取裝置10，用以處理超音波影像訊號。處理單元30可以計算一第一統計參數(步驟S20)。
請同時參考第3圖，步驟S20詳述如下。首先，以一第一超音波訊號點a1為中心，統計一第一計算範圍x1內所有超音波訊號點a之數值，取得一原始統計參數值a1x1。第一計算範圍x1可以為一方陣大小，又稱為視窗(block)，其長寬比例可以預先設定為超音波影像擷取裝置10發射入射脈衝長度之倍數，以灰階超音波影像左上角為起始位置開始掃描，一開始的中心點為第一超音波訊號點a1，先計算第一計算範圍x1內所有涵蓋超音波訊號點a之數值的原始統計參數值a1x1。第一計算範圍x1內有九個超音波訊號點a，因此原始統計參數值a1x1是以九個超音波訊號點a數值計算而取得。
其中，原始統計參數值a1x1可為一種或多種數值的計算組合，統計所有超音波訊號點a之一平均數(mean)、一標準差(standard deviation)、一中位數(median)、眾數(mode)或其百分位數(percentile)。
在一具體實施例中，原始統計參數值a1x1可以是反映組織內部散射子之統計參數，也就是Nakagami所取得之統計參數。
再一具體實施例中，原始統計參數值a1x1也可以是計算範圍x1內所有超音波訊號點a之中位數減掉計算範圍x1內所有超音波訊號點a之平均數後再除以計算範圍x1內所有超音波訊號點a之標準差所得到的原始統計參數值a1x1，其可以表示為((Median-mean)/std)。
再一具體實施例中，原始統計參數值a1x1也可以是計算範圍x1內所有超音波訊號點a之中位數減掉計算範圍內所有超音波訊號點a之第五百分位數後，再除以計算範圍內所有超音波訊號點a之第九十五百分位數減掉計算範圍內所有超音波訊號點a之第五百分位數)，其可以表示為(Median-Percentile(5))/(Percentile(95)-Percentile(5))。
請同時參考第4圖及第5圖，算出原始統計參數值a1x1之後，視窗可以再往右移動一水平點距離d1(或是可以往下移動一垂直點距離d2)而得到一第二超音波訊號點a2。第4圖中是間隔第一超音波訊號點a1一點距離以得到第二超音波訊號點a2。同樣地，計算超音波影像訊號中以第二超音波訊號點a2為中心之第一計算範圍x1內所有超音波訊號點a之數值，取得一原始統計參數值a2x1。
如此一來，不停重複前述規則，直到所有超音波訊號點a都被計算過或是被視窗涵蓋過，就可以得到一系列相同計算範圍x1卻不同中心超音波訊號點a的原始統計參數值a1x1,a2x1,...,an-1x1。最後，取得第n超音波訊號點an，係以第n超音波訊號點an為中心，統計該第一計算範圍x1內所有超音波訊號點a之數值，取得一原始統計參數值anx1。
加總相同計算範圍的這些原始統計參數值a1x1,a2x1,...anx1，再平均，取得一第一統計參數w1。
處理單元30計算一第二統計參數w2至第n組原始統計參數值wn(步驟S30)。詳細步驟如下：同樣地遵循前述規則，調整計算範圍x之視窗大小後，如第6圖及第7圖所示，先以一第二計算範圍x2作為一個視窗來掃描超音波影像訊號，例如先從超音波影像訊號的左上角開始掃描，計算超音波影像訊號中以第一超音波訊號點a1為中心之第二計算範圍x2內所有超音波訊號點數值以取得一原始統計參數值a1x2。接著，仍然以第二計算範圍x2在不同超音波訊號點為中心以取得一系列的原始統計參數值a2x2,a3x2,...anx2，每次移動間隔一點距離。
同樣地，依照前述計算該第一統計參數w1的方式，根據相同第二計算範圍x2的這些原始統計參數值a1x2,a2x2,...anx2加總後，再平均，取得一第二統計參數w2。依此類推，調整計算範圍x之視窗大小後，使用第三計算範圍x3至第m計算範圍xm相對應取得第三統計參數w3至第m統計參數wm。
如第8圖所示，該超音波訊號點距離，不論是水平點距離d1或是垂直點距離d2皆可以為一個超音波訊號點。本發明可以加速成像的速度並且維持八成以上之準確率，方法就是將點距離設定為大於一個超音波訊號點。處理單元30判斷點距離是否大於一個超音波訊號點，當點距離大於一個超音波訊號點時，例如第8圖中之點距離為兩個超音波訊號點，會先在a1、a3及a5取得原始統計參數值a1x1,a3x1及a5x1，接著將所取得之該些原始統計參數值進行一內插函數計算以取得完整之該些原始統計參數值。也就是說，將原始統計參數值a1x1及a3x1進行一內插函數計算得到a2x1，將原始統計參數值a3x1及a5x1進行一內插函數計算得到a4x1。如此一來，只要先取得一半的原始統計參數值，就可以利用簡單的內插快速地計算出完整的原始統計參數值，而不需將每個原始統計參數值算出，大幅節省了計算時間。
處理單元30根據上述統計參數得計算出一第一權重值α1至一第m權重值αm(步驟S40)，其中上述權重值α1,α2,...,αm為一聲波散射成像的加權百分率。
處理單元30計算第一超音波訊號點a1至第n超音波訊號點an之聲波散射數值(步驟S50)，詳述如下：於第一超音波訊號點a1將每一權重值α1,α2,...,αm分別乘以第一超音波訊號點a1對應之計算範圍的原始統計參數值a1x1,a1x2,...,a1xm，其可以表示為α1*a1x1,α2*a1x2,...,αm*a1xm。再加總，取第一超音波訊號點a1之聲波散射數值，也就是說第一超音波訊號點a1之聲波散射數值可以表示為α1*a1x1+α2*a1x2+...+αm*a1xm。重複前述規則以取得第二超音波訊號點a2至第n超音波訊號點an之聲波散射數值(α1*a2x1+α2*a2x2+...+αm*a2xm),(α1*a3x1+α2*a3x2+...+αm*a3xm),...,(α1*anx1+α2*anx2+...+αm*anxm)。
顯示裝置50與處理單元30電性連接，其可以是電腦螢幕、 超音波儀器之螢幕或是手持裝置之螢幕。顯示裝置50係用以根據上述聲波散射數值顯示出一聲波散射統計影像圖(步驟S60)。聲波散射統計量值可以以常用的色階表示方式來顯示。
本發明實施例中可以有多種計算權重值的方法，用以強化影像解析度。在一具體實施例中，選擇上述統計參數w1,w2,...,wm之一者作為一背景參數值(reference)，假設以第一統計參數w1為背景參數值，將上述統計參數w1,w2...wm分別除以背景參數值以得到複數個修正統計參數w1’,w2’,...,wm’；例如第一修正統計參數表示為w1’=w1/w1，第二修正統計參數表示為w2’=w2/w1，第三修正統計參數表示為w3’=w3/w1，以此類推。則上述權重值α1,α2,...,αm可為對應一該修正統計參值除以該些比較值之總和；例如第一權重值表示為α1=w1’/(w1’+w2’+...+wm’)，第二權重值表示為α2=w2’/(w1’+w2’+...+wm’)，第三權重值表示為α3=w3’/(w1’+w2’+...+wm’)，以此類推。
再一具體實施例中，選擇上述統計參數w1,w2,...,wm之一者作為一背景參數值(reference)，例如下表1所示，假設以第二統計參數w2為背景參數值，將上述統計參數w1,w2...wm分別除以背景參數值以得到複數個修正統計參數w1’,w2’,...,wm’；例如第一修正統計參數表示為w1’=w1/w2，第二修正統計參數表示為w2’=w2/w2，第三修正統計參數表示為w3’=w3/w2，以此類推。若修正統計參數大於1，還可以選擇進一步使用公式：比較值w”=2-修正統計參數w’。若修正統計參數小於1，則比較值w”為修正統計參數w’。無論是否修正，接著都可以將每一比較值w”除以上述比較值之總和w1”+w2”+...+wm”以計算上述權重值α。舉例來說，第一權重值α1=w1”/(w1”+w2”+...+wm”)，第二權重值α2=w2”/(w1”+w2”+...+wm”)，第三權重值α3=w3”/(w1”+w2”+...+wm”)，以此類推。
如第9圖所示，使用者可以自行設定多m個視窗，也就是m個不同的計算範圍x。以Nakagami所取得之統計參數w且計算範圍數目m=4為例，比較值Wm”依序為0.534,1.000,0.795,0.667。重新計算比例並使其權重值總和為1後，最後所得之權重值α依序為0.1782,0.3338,0.2654,0.2226。
如第10圖所示，以(Median-mean)/std所取得之統計參數且計算範圍數目m=4為例，其比較值Wm”依序為0.709,1.000,0.844,0.743。 重新計算比例並使其權重值總和為1後，最後將其數值正規化所得之權重值依序為0.2151,0.3034,0.2561,0.2254。
再一具體實施例中，可以使用主成分分析(principle component analysis,PCA)原理求得權重值α。使用者可根據以上述統計參數w1,w2...wm，先列出多組統計參數之一維陣列後，以其特徵值(eigenvalue)及特徵向量計算權重值α1,α2,...αm。詳細步驟如下。
分別將上述原始統計參數值排列成複數個不同的一維矩陣，也就是(a1x1,a2x1,...anx1),(a1x2,a2x2,...anx2),(a1x3,a2x3,...anx3),...(a1xm,a2xm,...anxm)。為簡化表示，以I代表每一計算範圍內之原始統計參數值， 也就是說一個二維影像矩陣(寬度g點、高度為h點)： 可以將矩陣調整寫成一維矩陣：，其中I11=a1,I1,2=a2,...,Ig,h=an。如果 有三種不同計算範圍x，則可以得到三個一維矩陣：
接著並將每一原始統計參數值係減去該些原始統計參數值 的平均值，再除以該些原始統計參數值的標準差，取得一相關係數矩陣 (correlation coefficient matrix)：，相關係數矩陣包含複 數個任意兩個上述一維矩陣的相關係數(correlation coefficient)，其中Cwlw2代表第一組原始統計參數值(如a1x1,a2x1,...anx1)對應之一維矩陣與第二組原始統計參數值(如a1x2,a2x2,...anx2)對應的一維矩陣之間的相關係數。相關係數的算法可以參照一般的公式：第一組原始統計參數值矩陣與第二組原始 統計參數值矩陣之相關係數為來計算。其 中，xi為第一組原始統計參數值矩陣之元素，yi為第二組原始統計參數值矩陣之元素，i從1到n，n為該矩陣之元素個數。
計算完相關係數矩陣後，根據相關係數矩陣計算一最大特徵值λ(eigenvalue)，計算公式如下，其中λ為A的最大特徵值，A為相關係數矩陣：
接著，根據最大特徵值計算出一特徵向量(eigenvector)作為上述權重值(αm)。根據下述公式，將最大特徵值λ代入後，即可求出權重值 α1,α2及α3。
如第11圖所示，以Nakagami所取得之統計參數且計算範圍數目m=7為例，使用者可以選出第一原始統計參數值至第七原始統計參數值，其係分別根據第一計算範圍x1至第七計算範圍x7計算出，並且分別排列成一維矩陣，根據其超音波訊號點計算相關係數矩陣，其最大特徵值計算後為4.61，其特徵向量為0.153,0.342,0.410,0.432,0.427,0.404,0.399，再重新計算比例並使其權重值總和為1後，最後所得之七組權重值α1,α2...α7為0.06,0.133,0.160,0.168,0.166,0.157,0.155。最後可以畫成如第11圖的影像。
如第12圖所示，以(Median-mean)/std所取得之統計參數且計算範圍數目m=7為例，經過前述的計算後，其最大特徵值計算後為4.651，其特徵向量為0.1269,0.3269,0.4123,0.4373,0.4352,0.4025,0.4054，再重新計算比例並使其權重值總和為1後，最後所得之權重值0.0498,0.1284,0.1619,0.1717,0.1709,0.1581,0.1592。最後可以畫成如第12圖的影像。
如第13圖及第14圖所示，再一具體實施例中，使用者可自行設定m個不同大小之視窗。針對不同的計算範圍x計算對應之統計參數後，上述權重值α1,α2,...,αm皆可為一計算範圍數量(m)之倒數。公式如下：α1=α2=...=αm=1/m。亦即第一超音波訊號點a1之聲波散射數值可以表示為(1/m*a1x1+1/m*a1x2+...+1/m*a1xm)。重複前述規則以取得第二超音波訊號點a2至第n超音波訊號點an之聲波散射數值(1/m*a2x1+1/m*a2x2+...+1/m*a2xm),(1/m*a3x1+1/m*a3x2+...+1/m*a3xm),...,(1/m*anx1+1/m*anx2+...+1/m*anxm)。此種方法亦稱為視窗調控複合(window-modulated Compounding)技術。第13圖為以Nakagami所取得之統計參數且計算範圍數目m=7為例，繪出的聲波散射訊號之聲波散射統計影像圖。第14圖為以(Median-mean)/std所取得之統計參數且計算範圍數目m=4為例，繪出的聲波散射訊號之聲波散射統計影像圖。
為了呈現超音波訊號點距離與成像速度及成像品質的關 係，在一實施例中，將視窗移動之點距離設定成四種，分別為重合度>95%(over 95)、重合度75%(over 75)、重合度50%(over 50)及重合度25%(over 25)，重合度越低代表著超音波訊號點移動間距距離越大。
請參考表3，以本發明使用之超音波影像擷取裝置10之二倍入射脈衝長度對應之視窗大小12x72為例。根據上述定義，當視窗移動之水平點距離d1與移動之垂直點距離d2皆為1個超音波影像訊號點時，即重合度>95%；當視窗移動之水平點距離d1與移動之垂直點距離d2分別為3個超音波影像訊號點與18個超音波影像訊號點時，重合度75%時；當視窗移動之水平點距離d1與移動之垂直點距離d2分別為6個超音波影像訊號點與36個超音波影像訊號點時，重合度50%；當視窗移動之水平點距離d1與移動之垂直點距離d2分別為9個超音波影像訊號點與54個超音波影像訊號點時，重合度25%。
如第15a圖到第15j圖所示，以(Median-Percentile(5))/(Percentile(95)-Percentile(5))統計參數為例。第15a圖至第15d圖分別為重合度>95%、重合度75%、重合度50%及重合度25%之統計參數值所顯現的聲波散射統計影像圖。如表3所示，第15a圖的統計參數值之陣列為244 x 1739超音波訊號點，而第15b圖至第15d圖因為是使用比較低的重合度，每次間隔較多點，雖然完成所有計算可以較第15a圖節省較多時間，但統計參數值之陣列則相對較小。
接著，將得到統計參數值之陣列利用內插法將其放大到與重合度>95%同樣大小，並以常用色階來呈現統計參數值之陣列，顯現其影像，如此就可以比較不同重合度下使用內插法後，對解析度的影響程度。
如第15e圖至第15g圖所示，其係將第15b圖至第15d圖進行內插法，直到統計參數值的陣列與第15a圖大小相同。由於第15a圖為視窗移動之水平點距離d1與移動之垂直點距離d2皆為1個超音波訊號點，所以是最能反應出組織內部資訊，故以第15a圖做為參考圖(reference)。因此，如第15h圖至第15j圖所示，其係將第15e圖至第15g圖之各個超音波訊號點數值分別減去第15a圖相對應的各個超音波訊號點數值所得到，可以反映不同重合度的誤差率分別為5.04%,8.76%,11.31%。同時，運算時間也整理於表4，可以發現在此技術下可以大幅節省運算的時間，亦能保持至 少八成以上之準確率。誤差率的計算公式如下： 其中，Iref(i,j)=重合度>95%之統計參數值，影像大小為寬度g點及高度為h點。 I(i,j)=其他重合度下(例如重合度75%、重合度50%或重合度25%)之統計參數值，影像大小為寬度g點及高度為h點。
如第16a圖至第16c圖所示，為了說明影像解析度之改善，在重合度>95%的統計參數值陣列上縱向選取例如第800行之超音波訊號 點，並在第16a圖至第16c圖分別與其他重合度(重合度75%、重合度50%或重合度25%)位置相對應之統計參數值畫成曲線比對圖，藍色代表重合度>95%的統計參數值，紅色分別代表其他重合度的統計參數值。在圖中可以發現在其他重合度的波形跳動幅度較重合度>95%來的少，也表示影像超音波訊號點之間變化較為平滑，解析能力較好。
如第16d圖至第16f圖所示，為了更進一步確認影像解析度和平滑度之差異，將每一行超音波訊號點繪製出的每一條統計參數值曲線取微分，再進行加總並正規化最大值，最後得到的總微分值可代表整體跳動幅度。同樣地，藍色為重合度>95%之結果，而第16d圖至第16f圖中的紅色分別代表重合度75%、重合度50%及重合度25%之結果。換句話說，總微分值愈低代表影像愈平滑。在圖中可以發現在其他重合度的波形跳動幅度較重合度>95%來的低，也表示影像超音波訊號點之間變化較為平滑，解析能力較好。
如第16g圖至第16i圖所示，另一方法為將前後二行(例如第800行與第801行)超音波訊號點取相關係數，最後得到的總相關係數值代表其相關性。同樣地，藍色為重合度>95%之結果，而第16g圖至第16i圖中的紅色分別代表重合度75%、重合度50%及重合度25%之結果。換句話說，總相關係數值愈高代表影像愈平滑。在圖中可以發現在其他重合度的波形跳動幅度較重合度>95%來的明顯，也表示影像超音波訊號點之間變化較為平滑，解析能力較好。
利用上述三種方法皆能說明不同重合度之跳動幅度較為平滑，亦反應影像解析度有改善。
同樣地，在一實施例中又以Nakagami所取得之統計參數例，重複上述實驗，亦能解釋在此技術下可以大幅節省運算的時間，亦能保持至少八成以上之準確率，以及改善影像解析度。
第17a圖至第17d圖分別為重合度>95%、重合度75%、重合度50%及重合度25%之Nakagami統計參數值所顯現的聲波散射統計影像圖。如表3所示，第17a圖的統計參數值之陣列為244 x 1739超音波訊號點。如第17e圖至第17g圖所示，其係將第17b圖至第17d圖進行內插法，直到統計參數值的陣列與第17a圖相同大小。由於第17a圖為視窗移動之水 平點距離d1與移動之垂直點距離d2皆為1個超音波訊號點，所以是最能反應出組織內部資訊，故以第17a圖做為參考圖(reference)。因此，如第17h圖至第17j圖所示，其係將第17e圖至第17g圖之各個超音波訊號點數值分別減去第17a圖位置相對應的各個超音波訊號點數值所得到，可以反映不同重合度的誤差率與運算時間於表5，可以發現在此技術下可以大幅節省運算的時間，亦能保持至少八成以上之準確率。
如第18a圖至第18c圖所示，為了說明影像解析度之改善，在重合度>95%的統計參數值陣列上縱向選取例如第800行之超音波訊號點，並在第18a圖至第18c圖分別與其他重合度(重合度75%、重合度50%或重合度25%)的相對應之統計參數值畫成曲線比對圖，藍色代表重合度>95%的統計參數值，紅色分別代表其他重合度的統計參數值。在圖中可以發現在其他重合度的波形跳動幅度較重合度>95%來的少，也表示影像超音波訊號點之間變化較為平滑，解析能力較好。
如第18d圖至第18f圖所示，為了更進一步確認影像解析度和平滑度之差異，將每一行超音波訊號點繪製出的每一條統計參數值曲線取微分，再進行加總並正規化最大值，最後得到的總微分值可代表整體跳動幅度。同樣地，藍色為重合度>95%之結果，而第18d圖至第18f圖中的紅色分別代表重合度75%、重合度50%及重合度25%之結果。換句話說，總微分值愈低代表影像愈平滑。在圖中可以發現在其他重合度的波形跳動幅度較重合度>95%來的低，也表示影像超音波訊號點之間變化較為平滑， 解析能力較好。
如第18g圖至第18i圖所示，另一方法為將前後二行(例如第800行與第801行)超音波訊號點取相關係數，最後得到的總相關係數值代表其相關性。同樣地，藍色為重合度>95%之結果，而第18g圖至第18i圖中的紅色分別代表重合度75%、重合度50%及重合度25%之結果。換句話說，總相關係數值愈高代表影像愈平滑。在圖中可以發現在其他重合度的波形跳動幅度較重合度>95%來的明顯，也表示影像超音波訊號點之間變化較為平滑，解析能力較好。
同樣地，利用上述三種方法皆能說明不同重合度之跳動幅度較為平滑，亦反應影像解析度有改善。
本發明實施例所提出之聲波散射訊號的成像方法及系統，係藉由應用多種不同統計分布方式於超音波逆散射回音訊號，進而以正常肝臟為例，評估肝組織內部散射子分佈和結構排列之情況，結合不同權重(weighting)平均技術，可強化影像平滑度和解析度，以提升影像品質，並增進解析均質組織之能力。此外，將視窗移動之固定點距離需大於1個超音波訊號點，並利用內插方法以取得完整之該些統計參數值，可維持運算準確率，並證實能大幅降低計算時間。此技術可用於超音波影像診斷系統，可協助提供不同的臨床資訊，提高診斷準確度。本發明實施例中所提供之不同權重值的演算方法，可供醫療人員針對不同病灶的診斷而選用不同的權重值，提升影像品質，增進解析均質組織之能力，可予以確認組織與病灶間的相對位置，協助醫療人員正確地進行病灶的診斷。
上述實施例僅係為了方便說明而舉例而已，本發明所主張之權利範圍自應以申請專利範圍所述為準，而非僅限於上述實施例。
S100‧‧‧聲波散射訊號之成像方法
S10~S60‧‧‧步驟

Claims (14)

  1. 一種聲波散射訊號之成像方法，包含：a).取得一超音波影像訊號，該超音波影像訊號包含複數個超音波訊號點，每一該超音波訊號點具有一數值；b).係以一第一超音波訊號點為中心，統計一第一計算範圍內該些超音波訊號點之數值，取得一原始統計參數值a1x1；c).間隔該第一超音波訊號點一點距離得到一第二超音波訊號點，係以該第二超音波訊號點為中心，統計該第一計算範圍內該些超音波訊號點之數值，取得再一原始統計參數值a2x1；d).重複步驟c)，間隔該點距離得到一第n超音波訊號點，係以該第n超音波訊號點為中心，統計該第一計算範圍內該些超音波訊號點之數值，取得再一原始統計參數值anx1，直到取得所有超音波訊號點之原始統計參數值；e).加總該些原始統計參數值a1x1,a2x1,...anx1，再平均，取得一第一統計參數；f).重複步驟b)至e)，係以不同大小之一第二計算範圍至一第m計算範圍實施前述步驟，取得一第二統計參數至一第m統計參數；g).係由該些統計參數取得一第一權重值至一第m權重值，其中該些權重值為一聲波散射統計之加權百分率；h).將每一該權重值分別乘以於該些統計參數中對應該第一超音波訊號點之該些原始統計參數值，再加總，取得該第一超音波訊號點之一聲波散射數值；i).重複步驟h)，取得該第二超音波訊號點至該第n超音波訊號點之該聲波散射數值；以及j).係由該些聲波散射數值之陣列，取得一聲波散射統計影像圖。
  2. 如申請專利範圍第1項之成像方法，其中該點距離大於一個超音波訊號點時，所取得之該些原始統計參數值再進行一內插函數計算，取得所有超音波訊號點之原始統計參數值。
  3. 如申請專利範圍第1項之成像方法，其中該第一權重值至該第m權重值 均為一計算範圍數量之倒數。
  4. 如申請專利範圍第1項之成像方法，係以其一該統計參數作為一背景參數值，將該些統計參數分別除以該背景參數值，取得複數個比較值，該第一權重值至該第m權重值均對應一該比較值除以該些比較值之總和。
  5. 如申請專利範圍第1項之成像方法，係以其一該統計參數作為一背景參數值，將該些統計參數分別除以該背景參數值，若該值大於一，以二減去該值作為一比較值；若該值小於或等於一，以該值作為該比較值，取得複數個比較值，該第一權重值至該第m權重值均對應一該比較值除以該些比較值之總和。
  6. 如申請專利範圍第1項之成像方法，係將該些原始統計參數值進行一特徵值(eigenvalue)計算，取得複數個特徵向量(eigenvector)，該第一權重值至該第m權重值均對應一該特徵向量。
  7. 如申請專利範圍第6項之成像方法，其中該特徵值(eigenvalue)與特徵向量(eigenvector)計算，包含：g1).分別將該些統計參數相對應之該些原始統計參數值排列成複數個一維矩陣後，將每一該原始統計參數值係減去該些原始統計參數值的平均值，再除以該些原始統計參數值的標準差：g2).取得一相關係數矩陣，該相關係數矩陣包含複數個任意兩個該些一維矩陣的相關係數；g3).係以該相關係數矩陣計算一最大特徵值；以及g4).係以該最大特徵值計算出一該特徵向量作為該些權重值。
  8. 一種聲波散射訊號之成像系統，包含：一超音波影像擷取裝置，用來a)取得一超音波影像訊號，該超音波影像訊號包含複數個超音波訊號點，每一該超音波訊號點具有一數值；一處理單元，連接該超音波影像擷取裝置，進行該超音波影像訊號處理，b)係以一第一超音波訊號點為中心，統計一第一計算範圍內該些超音波訊號點之數值，取得一原始統計參數值a1x1，c)並間隔該第一超音波訊號點一點距離得到一第二超音波訊號點，係以該第二超音波訊號點為中心，統計該第一計算範圍內該些超音波訊號點之數值，取得再一原始統計參數值a2x1，d)重複步驟c)，間隔該點距離得到 一第n超音波訊號點，係以該第n超音波訊號點為中心，統計該第一計算範圍內該些超音波訊號點之數值，取得再一原始統計參數值anx1，直到取得所有超音波訊號點之原始統計參數值，e)加總該些原始統計參數值a1x1,a2x1,...anx1，再平均，取得一第一統計參數，f)重複步驟b)至e)，係以不同大小之一第二計算範圍至一第m計算範圍實施前述步驟，取得一第二統計參數至一第m統計參數，g)係由該些統計參數取得一第一權重值至一第m權重值，其中該些權重值為一聲波散射成像之加權百分率，再者，h)將每一該權重值分別乘以於該些統計參數中對應該第一超音波訊號點之該些原始統計參數值，再加總，取得該第一超音波訊號點之一聲波散射數值，i)重複步驟h)，取得該第二超音波訊號點至該第n超音波訊號點之該聲波散射數值；以及一顯示裝置，連接該處理單元，j)係由該些聲波散射數值之陣列，顯示一聲波散射統計影像圖。
  9. 如申請專利範圍第8項之成像系統，其中該點距離大於一個超音波訊號點時，該處理單元所取得之該些統計參數值再進行一內插函數計算，取得所有超音波訊號點之原始統計參數值。
  10. 如申請專利範圍第8項之成像系統，其中該第一權重值至該第m權重值均為一計算範圍數量之倒數。
  11. 如申請專利範圍第8項之成像系統，該處理單元係以其一該統計參數作為一背景參數值，將該些統計參數分別除以該背景參數值，取得複數個比較值，該第一權重值至該第m權重值均對應一該比較值除以該些比較值之總和。
  12. 如申請專利範圍第8項之成像系統，該處理單元係以其一該統計參數作為一背景參數值，將該些統計參數分別除以該背景參數值，若該值大於一，以二減去該值作為一比較值；若該值小於或等於一，以該值作為該比較值，取得複數個比較值，該第一權重值至該第m權重值均對應一該比較值除以該些比較值之總和。
  13. 如申請專利範圍第8項之成像系統，該處理單元係將該些原始統計參數值進行一特徵值(eigenvalue)計算，取得複數個特徵向量(eigenvector)， 該第一權重值至該第m權重值均對應一該特徵向量。
  14. 如申請專利範圍第13項之成像系統，其中該特徵值(eigenvalue)與特徵向量(eigenvector)計算，包含：g1).分別將該些統計參數相對應之該些原始統計參數值排列成複數個一維矩陣後，將每一該原始統計參數值係減去該些原始統計參數值的平均值，再除以該些原始統計參數值的標準差：g2).取得一相關係數矩陣，該相關係數矩陣包含複數個任意兩個該些一維矩陣的相關係數；g3).係以該相關係數矩陣計算一最大特徵值；以及g4).係以該最大特徵值計算出一該特徵向量作為該些權重值。
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