(57)【要約】【課題】誘起された組織応力におけるフレーム対フレームの変動性および不確実性を補償しながら、歪みを表示するシステムおよび方法を提供すること。【解決手段】コンピュータ（１２）による実行時に、材料から複数の圧縮状態において取得した位置データにアクセスする方法であって、これらの、異なる圧縮状態にそれぞれが対応する位置データから、複数の歪みデータ・セットを推定し、この複数の歪みデータ・セットの第１対の歪みデータ・セットをセット同士で比較させ、さらに、その比較から相関の第１の尺度を計算し、この相関の第１の尺度が相関閾値を超える場合、第１対の歪みデータ・セットのうちの第１方の歪みデータ・セットをスケーリングし、およびスケーリングされた第１方の歪みデータ・セットをユーザに表示する、というコンピュータプログラムを記憶するコンピュータ可読記憶媒体は、【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータプログラムが記憶されたコンピュータ可読記憶媒体であって、前記コンピュータプログラムが、コンピュータ（１２）による実行時に、
複数の圧縮状態において材料から取得された位置データにアクセスすること（３０）、
異なる圧縮状態にそれぞれが対応する前記位置データから、複数の歪みデータ・セットを推定すること（３０）、
前記複数の歪みデータ・セットの内の第１対の歪みデータ・セットを互いに比較すること（３２）、
前記比較から、相関の第１の尺度を計算すること（３２）、
相関の前記第１の尺度が相関閾値を超えている場合、前記第１対の歪みデータ・セットのうちの第１方の歪みデータ・セットをスケーリングすること（６４、９４、５０、１１０）、および
前記スケーリングされた第１方の歪みデータ・セットをユーザに表示すること（５６、９６）、
とを前記コンピュータ（１２）に実行させる命令セットを記憶することを特徴とするコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２】
前記命令セットは、前記第１対の歪みデータ・セットの前記第１方の歪みデータ・セットを、最後にスケーリングされたデータ・セットとして特定すること（５８）を、さらに前記コンピュータ（１２）に実行させる命令を有することを特徴とする請求項１記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項３】
前記命令セットは、  前記第１対の歪みデータ・セットのうちの第２方の歪みデータ・セットがスケーリングされたデータ・セットである場合に、相関アルゴリズムを用いて、前記第１方の歪みデータ・セットを前記第２方の歪みデータ・セットに合わせてスケーリングすること（５０）を、前記コンピュータ（１２）にさらに実行させるものであり、
前記相関アルゴリズムは、
・前記第１方と第２方の歪みデータ・セットから、対毎のデータ関連性を生成すること、
・前記対毎のデータ関連性に対して近似的な直線フィットを生成すること、
・前記直線フィットから傾きおよびオフセットを決定すること（４８）、および
・前記傾きおよび前記オフセットに基づいて、前記第１方の歪みデータ・セットをスケーリングすること、
とをさらに前記コンピュータ（１２）に実行させるものであることを特徴とする請求項１記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項４】
第１対の歪みデータ・セットを比較すること（３２）を前記コンピュータ（１２）に実行させる前記命令セットが、位置データに関して連続的に取得されたフレームの対に対応する第１対の歪みデータ・セットを比較すること（３２）を前記コンピュータ（１２）に実行させることを特徴とする請求項３記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項５】
前記命令セットは、さらに、
ｉ）前記第２方の歪みデータ・セットがスケーリングされていない場合において、前記第１方の歪みデータ・セットをヒストグラムアルゴリズム（６６）を用いてスケーリング（６４）して、ヒストグラムでスケーリングされた第１のデータ・セットを生成することであって、ここで、前記ヒストグラムアルゴリズムは、
・前記第１方の歪みデータ・セットから累積分布ヒストグラム（７０）を生成すること（６８）、
・前記累積分布ヒストグラム（７０）の部分セット（７２）を選択すること（８０）、
・表示範囲（７８）の部分セット（７６）を選択すること（８０）、および
・前記累積分布ヒストグラム（７０）の前記部分セット（７２）の上限（８２）と下限（８４）、ならびに前記表示範囲（７８）の前記部分セット（７６）の上限と下限に基づいて、前記第１方の歪みデータ・セットをスケーリングすること（９０を行うものであって、このヒストグラムアルゴリズムを用いて、前記第１方の歪みデータ・セットを前記ヒストグラムでスケーリングされた第１のデータ・セットにスケーリングすること（６４）と、
ｉｉ）前記第２方の歪みデータ・セットを、相関アルゴリズムを用いてスケーリングすること（９４）であって、ここで、前記相関アルゴリズムは、
・前記第１方と第２方の歪みデータ・セットから、対毎のデータ関連を生成すること、
・前記対毎のデータ関連性に対して近似的な直線フィットを生成すること、
・前記直線フィットから傾きおよびオフセットを決定すること（９２）、および
・前記傾きおよび前記オフセットに基づいて、前記第２方の歪みデータ・セットをスケーリングすること（９４）、
を前記コンピュータ（１２）に実行させるものであって、この相関アルゴリズムを用いて、前記第１方の歪みデータ・セットを、前記ヒストグラムでスケーリングされた第１方の歪みデータ・セットに合わせてスケーリングすること（９４）、
とを前記コンピュータ（１２）に実行させることを特徴とする請求項１記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項６】
前記命令セットが、
ｉ）前記複数の歪みデータ・セットからの第２対の歪みデータ・セットであって、前記第１方の歪みデータ・セットおよび最後にスケーリングされた歪みデータ・セットを含むこの第２対の歪みデータ・セットを互いに比較すること（１００）と、
ｉｉ）前記比較から相関の第２の尺度を計算すること（１００）と、
ｉｉｉ）相関の前記第２の尺度が前記相関閾値を超える場合（１０６）に、第１の相関アルゴリズムを用いて、ここで、前記第１の相関アルゴリズムが、
・前記第１方の歪みデータ・セットおよび前記最後にスケーリングされた歪みデータ・セットから、対毎の第１のデータ関連性を生成すること、
・前記対毎の第１のデータ関連性に対して第１の近似的な直線フィットを生成すること、
・前記第１の直線フィットから第１の傾きおよび第１のオフセットを決定すること（１０８）、および
・前記第１の傾きおよび前記第１のオフセットに基づいて、前記第１方の歪みデータ・セットをスケーリングすること（１１０）とを、
前記コンピュータに（１２）に実行させるものであって、この第１の相関アルゴリズムを用いて、前記第１方の歪みデータ・セットをスケーリングすること（１１０）と、
ｉｖ）前記第２方の歪みデータ・セットを、第２の相関アルゴリズムを用いてスケーリングすること（９４）であって、ここで、前記第２の相関アルゴリズムは、前記コンピュータ（１２）に、
・前記第１方の歪みデータ・セットおよび前記第２方の歪みデータ・セットから、対毎の第２のデータ関連性を生成すること、
・前記対毎の第２のデータ関連性に対して第２の近似的直線フィットを生成すること、
・前記第２の近似的直線フィットから、第２の傾きおよび第２のオフセットを決定すること（９２）、および
・前記第２の傾きと第２のオフセットに基づいて、前記第２方の歪みデータ・セットをスケーリングすること（９４）、
とを実行させるものであって、この第２の相関アルゴリズムを用いて、前記第２方の歪みデータセットを前記第１方の歪みデータ・セットに合わせてスケーリングすること（９４）と、
を実行させることを特徴とする請求項１のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項７】
前記命令セットが、
ｉ）前記複数の歪みデータ・セットからの第２対の歪みデータ・セットであって、前記第１方の歪みデータ・セットと最後にスケーリングされた歪みデータ・セットとを含むこの第２対の歪みデータ・セットを互いに比較すること、
ｉｉ）前記比較から相関の第２の尺度を計算すること、
ｉｉｉ）前記相関の第２の尺度が前記相関閾値未満である場合に、前記第１方の歪みデータ・セットを、ヒストグラムアルゴリズムを用いてスケーリングすること、ここで、前記ヒストグラムアルゴリズムは、
・前記第１方の歪みデータ・セットから、累積分布ヒストグラムを生成すること、
・前記累積分布ヒストグラムの部分セットを選択すること、
・表示範囲の部分セットを選択すること、および
・前記累積分布ヒストグラムの前記部分セットの上限および下限、ならびに前記表示範囲の前記部分セットの上限および下限に基づいて、前記第１方の歪みデータ・セットをスケーリングすること、とを前記コンピュータ（１２）に実行させるものであって、このヒストグラムアルゴリズムを用いて、前記第１方の歪みデータ・セットをスケーリングすること、
ｉｖ）前記第２方の歪みデータ・セットを、相関アルゴリズムを用いて、前記第１方の歪みデータ・セットに合わせてスケーリングすることであって、ここで、前記相関アルゴリズムは、
・前記第１方の歪みデータ・セットおよび前記第２方の歪みデータ・セットから、対毎のデータ関連性を生成すること、
・前記対毎のデータ関連性に対して近似的な直線フィットを生成すること、
・前記直線フィットから傾きおよびオフセットを決定すること、および
・前記傾きおよび前記オフセットに基づいて、前記第２方の歪みデータ・セットをスケーリングすること
を前記コンピュータ（１２）に実行させるものであって、このヒストグラムアルゴリズムを用いて、前記第２方の歪みデータ・セットを前記第１方の歪みデータ・セットに合わせてスケーリングすること、
とを前記コンピュータ（１２）に実行させることを特徴とする請求項１記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項８】
前記命令セットが、前記複数の位置データ・セットを取得することをさらに前記コンピュータ（１２）に実行させることを特徴とする請求項１記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項９】
前記命令セットが、前記コンピュータ（１２）に、
前記位置データに対応する基本画像を表示すること、および
前記基本画像上に、前記スケーリングされた第１方の歪みデータ・セットの前記表示を重畳すること
をさらに実行させることを特徴とする請求項１記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１０】
前記命令セットが、生物学的組織から取得された位置データにアクセスすることを前記コンピュータ（１２）に実行させることを特徴とする請求項１記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、生体軟組織を調べるための超音波の使用法に関し、より詳細には、組織の弾性的な特性を測定することに関する。
【背景技術】
【０００２】
組織の健康な、または病理学的状態と、その硬さとの間には相関があるため、生物学的組織の機械的な特性（例えば、弾性のパラメータ）を決定することは、臨床診断では基本的な関心事である。いくつかの癌は、正常な組織よりも硬いことが知られている。これは、乳房自己検査および精巣自己検査と同様に、これらの疾患を診断するために医師により使用される触診の基礎である。これらのより初歩的な技法以上に、様々な組織の相対的な硬さを決定できる撮像モダリティもまた、生体軟組織における癌の診断に非常に有益なものとなるはずである。
【０００３】
近年、生物学的組織の弾性的特性における空間的変動を検出するために超音波が使用されてきた。その能力により、超音波弾性撮像、または超音波歪み撮像として知られる新しい撮像技法が生まれてきている。超音波歪み撮像では、超音波データは、関心領域（ＲＯＩ）内の弾性に関係する変位または歪みプロファイルの画像を生成するために使用される。得られた歪みプロファイルの画像は、従来のＢモード画像では視認できない、または検出するのが困難でありうる構造を明らかにすることがよくある。
【０００４】
歪みは位置変化の関数であるため、組織の位置情報を含むデータの少なくとも２つのフレームが、超音波歪み撮像における歪み推定ごとに使用される。一方法では、オペレータは、超音波トランスデューサを、被験者の皮膚上でほぼ正弦波状のプッシュプル式運動を行って操作することにより、歪み推定に使用されるデータを生成する。トランスデューサの動きは、組織を周期的に圧縮および圧縮解除することにより患者の組織中の応力を変化させる。トランスデューサにより生ずる組織の変位は、異なる（または未知の）応力レベルのフレームを比較することにより推定される。歪みは、次いで、推定された組織の変位から推定することができる。
【０００５】
超音波歪み撮像の１つの困難さは、歪みそれ自体は組織の特性ではなく、トランスデューサが動くにつれて絶えず変動する加えられた応力と共に変化することである。弾性率、すなわち、応力に対する歪みの比は、組織の特性である。この変化するスケーリング因子を取り除く、またはその影響を低減する何らかの方法を見出すことができた場合、観察された歪みは、しばしば、弾性率に対する有用な代替となるはずである。第２の困難さは、組織の変位が、いくつかのフレーム間で非常に小さい可能性のあることである。例えば、各プッシュ／プルストロークの終わりにおいて、隣接するＢモードフレーム間で変位の変化が小さいかまたは全くないことがある。変位が等しいかまたはほぼゼロであるため、これらの隣接するフレームに基づいて推定された歪みデータおよび得られた画像は、かなりの量のノイズおよび／またはアーティファクトを含む可能性が高くなる。さらに、トランスデューサが受ける角度、位置、圧力の変動は、推定される歪みデータおよび／またはその中に存在するノイズの程度に影響を与える可能性があり、したがって、いくつかのフレームに関して、無用のまたは「不良」データを生成することになる。前述した問題およびアーティファクトはまた、組織変位を生ずるために手動で行う技法を利用しない歪み推定システムにおいても存在する。これらの問題およびアーティファクトは、磁気共鳴撮像など、歪みを推定するために使用できる超音波以外の撮像法においても存在する。
【０００６】
推定された歪みデータ表示の有用性を改善するための知られた一技法は、フレームの選択された部分に対して測定された歪みを正規化することを含む。このような技法は、例えば、フレームの関心領域（ＲＯＩ）の中心で平均歪みを計算し、次いで、フレーム中の歪みデータのすべてを、計算された平均歪みで除算して、歪みデータをスケーリングすることができる。しかし、このような技法は、トランスデューサをユーザが操作することにおける不整合性を補償することはなく、またはプッシュ／プルストロークのそれぞれの終わりにおける歪みデータから生ずる可能性のあるノイズおよび／またはアーティファクトを補償することはない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】米国特許第７，２２３，２４１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
したがって、測定された歪み表示の有用性を改善し、かつ表示された歪み画像におけるノイズおよびアーティファクトを低減する必要性がなお存在する。
【０００９】
したがって、誘起された組織応力のフレーム間での変動性および不確実性を補償しながら、歪みを表示するシステムおよび方法を有することは望ましいはずである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、歪み画像データをスケーリングするためのシステムおよび方法を対象とする。
【００１１】
したがって、本発明の一態様によれば、コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータにより実行されたとき、複数の圧縮状態で材料から取得された位置データにアクセスすることをコンピュータに実行させる命令セットを含むコンピュータプログラムをその上に記憶する。命令セットはまた、異なる圧縮状態にそれぞれが対応する、位置データからの複数の歪みデータ・セットを推定すること、および複数の歪みデータ・セットの第１対の歪みデータ・セットを互いに比較することをコンピュータに実行させる。命令セットは、その比較から相関の第１の尺度(measure)を計算すること、相関の第１の尺度が相関閾値を超える場合、第１対の歪みデータ・セットのうちの第１方の歪みデータ・セットをスケーリングすること、およびスケーリングされた第１方の歪みデータ・セットをユーザに表示することをさらにコンピュータに実行させる。
【００１２】
本発明の他の態様によれば、方法は、第１の組の位置データにアクセスするステップと、第２の組の位置データにアクセスするステップと、第１の組の位置データから第１の組の歪みデータを推定するステップとを含む。方法はまた、第２の組の位置データから第２の組の歪みデータを推定するステップと、第１の組の歪みデータを第２の組の歪みデータと比較するステップとを含む。方法は、その比較から相関の第１の尺度を計算するステップと、相関の第１の尺度が相関閾値を超える場合、第１の組の歪みデータをスケーリングするステップと、スケーリングされた第１の組の歪みデータをユーザに表示するステップとをさらに含む。
【００１３】
本発明のさらに他の態様によれば、システムは、複数の位置データ・セットを取得するように構成された撮像装置を含み、各位置データ・セットが、圧縮およびコンピュータの各状態における材料の位置データを含む。コンピュータは、複数の位置データ・セットにアクセスし、複数の位置データ・セットの第１の位置データ・セットから第１の組の歪みデータを推定し、かつ複数の位置データ・セットの第２の位置データ・セットから第２の組の歪みデータを推定するようにプログラムされた１つまたは複数のプロセッサを含む。１つまたは複数のプロセッサは、第１の組の歪みデータを第２の組の歪みデータと比較し、その比較に基づいて相関の第１の尺度を決定し、相関の第１の尺度が相関閾値を超える場合、第１の組の歪みデータをスケーリングし、かつスケーリングされた第１の組の歪みデータの画像をディスプレイ上に表示するようにさらにプログラムされる。
【００１４】
本発明の様々な他の特徴および利点は、以下の詳細な説明および図面から明らかとなろう。
【００１５】
図面は、本発明の諸実施形態を実施するために現在企図される諸実施形態を示している。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の実施形態による撮像システムの概略図である。
【図２】本発明の実施形態による歪み撮像のプロセスを記載する流れ図である。
【図３】本発明の実施形態に従って生成された歪みデータの散布図である。
【図４】本発明の実施形態によるヒストグラム・スケーリングのプロセスを記載した流れ図である。
【図５】本発明の実施形態に従って生成された歪みデータの累積ヒストグラムである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
本発明の諸実施形態は、材料の歪みを撮像するためのシステムおよび方法を対象とする。複数の画像フレームに対応する歪みデータは、フレーム間でデータをスケーリングするために、かつノイズおよびアーティファクトを減少させるために、相互に関係付けられる。複数の画像フレームのそれぞれは、材料の別個の圧縮状態に対応する。
【００１８】
図１は、本発明の実施形態を組み込む超音波撮像システム１０の概略図を示す。超音波システムまたはマシン１０は、超音波を生成し、かつ受信するトランスデューサプローブ１４に動作可能に接続されたコンピュータ（すなわち、中央演算処理装置）１２を含む。コンピュータ１２は、１つまたは複数のプロセッサ１６を含む。従来の構成によれば、トランスデューサプローブは、圧電結晶、ｃＭＵＴ、ｐＭＵＴ、ＰＶＤＦ、単結晶、または撮像すべきオブジェクトに向けて外方向に進む音波を生成するために、電流により付勢されたとき、急速に形状を変化させる当技術分野で知られた他の材料を用いて、音波を生成し、かつ受信する。それとは反対に、音波または圧力波が圧電結晶に当たったとき、結晶は、コンピュータにより処理され、かつ再構成されて、コンピュータモニタまたはディスプレイ１８上で表示される画像を形成できる電流を放出する。超音波システム１０はさらに、オペレータが、超音波パルスの周波数および持続期間、ならびに超音波マシンの走査モードを設定し、変更できるようにするトランスデューサパルス制御器２０を含む。オペレータからのコマンドは、トランスデューサの圧電素子に加えられる変動電流へと変換される。
【００１９】
コンピュータ１２は、トランスデューサプローブに電流を送って音波を放出し、さらに、返ってくるエコーから生成されたプローブからの電気的パルスを受信する。コンピュータ１２はまた、画像再構成のために受信したデータ、ならびに実施された他の測定の処理に含まれる必要な計算を行う。生データが処理された後、コンピュータ１２は、画像をモニタ１８上に形成する。コンピュータ１２はまた、処理されたデータおよび／または画像をディスク２２に記憶することができるが、あるいは画像の複製をプリンタ２４で印刷させることができる。コンピュータ１２はまた、入力装置として動作するキーボード／カーソル２６と通信して、オペレータがメモを付加することおよびデータから測定値を得ることを可能にする。
【００２０】
以下でより詳細に述べるように、超音波システム１０のコンピュータ１２はさらに、歪み撮像を行うために、取得された超音波データを解析するように構成される。すなわち、コンピュータ１２は、異なる圧縮状態における生物学的または非生物学的な弾性組織または材料から受信された超音波データを解析する。モニタ１８は、組織のＢモード画像を、その上に重畳された推定の歪みデータのマップと共に表示することができる。さらに、このようなマップを、単独で表示し、プリンタ２４で印刷し、かつ／またはディスク２２に記憶することができる。
【００２１】
図２を次に参照すると、一実施形態では、図１のコンピュータ１２などのコンピュータの１つまたは複数のプロセッサが、歪み撮像手順から取得されたスケーリングされていない歪みデータをスケーリングするために、技法２８を実施するようにプログラムされている。本明細書で使用する際は、スケーリングされていない歪みデータという用語は、加えられた未知の応力を用いて行われた１組の歪み推定を指す。技法２８は、歪みデータの２つのフレームにおける未知のスケーリング係数に影響されない方法を用いて、２つのフレーム中のデータに良好な相関関係があるかどうかを判定するために、推定される歪みデータの隣接する（すなわち、連続的に取得された）フレームの対を１ステップずつ実行する。２つの隣接するフレーム中のデータに良好な相関関係がある場合、技法２８は、ヒストグラム・スケーリングアルゴリズム、相関スケーリングアルゴリズム、またはその組合せを用いて、歪みデータをスケーリングする。隣接するフレームのデータに良好な相関関係がない場合、技法２８は、フレームの一方または両方が、有用ではないデータを含んでいると仮定して、スケーリングを何も行わない。
【００２２】
技法２８は、ステップ３０で開始し、歪みデータの１対の連続するフレームの第１のまたは現在のフレームＦＣ、および第２のまたは前のフレームＦＰにアクセスする。技法２８は、記憶されたフレームデータに記憶データベースからアクセスすることができるが、あるいは例えば、超音波システム１０（図１）などの撮像システムからの実時間の画像データにアクセスし、そこから歪みデータを推定することができる。ステップ３０で、技法２８はまた、スケーリングされた歪みデータの最後のフレームに相当する前にスケーリングされたフレーム、または最後にスケーリングされたフレームＦＬＳの値を、未定義値を表す値に設定する。
【００２３】
次に、技法２８は、ステップ３２で、フレームＦＣとＦＰにおける歪みデータ間の相関係数を決定する。相関係数は、フレームＦＣの歪みデータと、フレームＦＰの歪みデータとの間の線形相関の定量的尺度である。ステップ３２が技法２８のいくつかの繰返しで行われる場合、フレームＦＰ中の歪みデータは、スケーリングされていない歪みデータであることもある。ステップ３２が、技法２８の他の繰返しで行われる場合、フレームＦＰ中の歪みデータは、前の繰返しで技法２８によりスケーリングされた歪みデータである可能性もある。
【００２４】
一実施形態では、歪みデータのフレーム間の相関性の数値的表現は、ピアソン相関係数であり、それは、１組の値ＡｉとＲｉの間の線形関係の尺度を提供する、ただし、Ａｉは、位置ｉにおけるフレームＦＣに対する歪み値を表し、またＲｉは、同じ位置ｉにおけるフレームＦＰに対する歪み値を表す。一実施形態では、一方または両方のフレームにおける位置ｉは、フレーム間における被験者またはトランスデューサの動きなどの影響を補償するために、あるいは加えられた応力による推定される組織の変位を補償するために変更することができる。具体的には、ピアソン相関係数corr_coefは、次式により決定することができる、
【００２５】
【数１】
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【００２６】
ただし、総和は位置ｉに対してであり、＜Ａ＞および＜Ｒ＞は、それぞれ、位置ｉに対する値ＡｉおよびＲｉの平均を表す。ピアソン相関係数は、区間−１から＋１に存在する。したがって、−１および＋１の相関係数は、ＡｉとＲｉの間の完全な負相関または完全な正相関をそれぞれ示している。相関係数０は相関性のないことを示す。一実施形態では、相関係数は、空間的な関心領域（ＲＯＩ）における歪みデータの部分セットを用いて決定される。ＲＯＩを、例えば、超音波フレームの中心領域など、歪みデータがより正確である可能性の高い空間領域として選択することができる。
【００２７】
ステップ３４で、技法２８は、相関係数corr_coefの絶対値を、相関閾値と比較する。一実施形態によれば、相関閾値は０．７である。相関係数の絶対値が、閾値よりも大きい場合３６、以下で詳細に述べるように、技法２８は、フレームＦＣおよびＦＰ中の歪みデータに良好な相関関係があると仮定して、相関スケーリングアルゴリズム、ヒストグラム・スケーリングアルゴリズム、またはその組合せを用いてフレームＦＣをスケーリングする。しかし、相関係数の絶対値が閾値を超えない場合３８、技法２８は、フレームＦＣとＦＰ中の歪みデータによい相関関係がないと仮定し、この繰返しではフレームＦＣをスケーリングせず、技法２８は、以下で述べるように、ステップ６０で、連続するフレームＦＣおよびＦＰの新しい対にアクセスする。技法２８が、ステップ３４で、相関係数の絶対値が閾値よりも大きいと判定した場合３６、ステップ４０で、技法２８は、フレームＦＬＳの値が定義されているかどうかを検査することによって、前のいずれかのフレームがスケーリングされているかどうかを判定する。フレームＦＬＳが定義されている場合４２、技法２８は、ステップ４４で、フレームＦＰが最後にスケーリングされたフレームＦＬＳであるかどうかを判定する。フレームＦＬＳがフレームＦＰである場合４６、技法２８はステップ４８に進む。
【００２８】
ステップ４８および５０で、技法２８は、フレームＦＣ中のスケーリングされていない歪みデータをフレームＦＰ中のスケーリングされたデータに合わせてスケーリングするために、相関スケーリング技法を実施する。スケーリング係数を決定するために、技法２８は、まずフレームＦＣおよびＦＰに対応する歪みデータの散布図を生成する。図３で示すように、フレームＦＣおよびＦＰからの歪みデータが散布図５２上にプロットされており、プロットされた各点は、超音波画像中の同じ場所で推定された２つの歪み値に対応する。所与のプロットされた点のｘ座標は、１つのフレーム中の歪み値であり、その点のｙ座標は、他のフレームの同じ位置における歪み値である。図３のｘ軸およびｙ軸が、フレームＦＣおよびフレームＦＰにそれぞれ対応するものとして示されているが、各フレームが割り当てられる軸は任意である。その選択は、散布図から導出されるスケーリング係数の解釈に影響を与えるだけである。技法２８では、ｘ座標値とｙ座標値の対が必要であるに過ぎないことを理解されたい。図３で示されたものなど、実際の散布図を生成する必要はない。
【００２９】
図２および３を参照すると、フレームＦＣおよびＦＰ中の歪み値が、スケーリング係数だけ異なるに過ぎない場合、散布図５２中でプロットされた点は、散布図５２中のどの点のｘ座標およびｙ座標もスケーリング係数だけ異なっているに過ぎないので、線に沿って並ぶことになる。スケーリング係数が１（ｕｎｉｔｙ）である場合、プロットされた点は、傾き１を有し、かつｙ切片がゼロである線５３に沿って並ぶことになる。スケーリング係数が、１以外の値である場合、プロットされた点は、１ではない傾きを有する線の周囲に集まるはずである。ステップ４８で、散布図５２中の点は、線５４への当てはめが行われて、フレームＦＰ中の歪みデータの関数として、フレームＦＣ中の歪みデータに対する最小二乗法の直線フィットによる傾きおよびオフセットを決定する。具体的には、
Ａｉ＝オフセット＋傾き×Ｒｉ                            （式２）
の式を有する線５４への最小二乗法フィットが、歪みデータに対して行われ、線５４のオフセットおよび傾きを決定する、式中、ＡｉはフレームＦＣに対するＲＯＩにおける歪み値を表し、ＲｉはフレームＦＰに対するＲＯＩにおける歪み値を表す。相関係数を計算する場合と同様に、最小二乗法フィットは、例えば、超音波フレームの中心領域など、歪みデータの信頼性がより高い可能性のあるＲＯＩからの歪みデータを用いて計算することができる。一実施形態では、線５４への最小二乗法フィットは、オフセット値がゼロであると仮定して計算することもできる。
【００３０】
オフセットおよび傾き値に基づいて、ステップ４８で、変更されたオフセット値offset_mod、および変更された傾き値slope_modが、次式を用いて計算される。
【００３１】
slope_mod＝wt×傾き＋(1-wt)×unity_slope  （式３）
offset_mod=wt×オフセット                                （式４）
式中、wt=(corr_coef)2であり、corr_coefが正であるときunity_slope=1、corr_coefが負であるときunity_slope=-1である。オフセットおよび傾き値への変更は、相関係数の大きさが１から閾値へと減少すると（すなわち、当てはめられた傾きおよびオフセットの信頼度が減少すると）、そのオフセットをゼロの方向へ、かつ直線フィットの傾きを（正しい符号を用いて）１の方向へとバイアスさせる。式３および４以外のオフセットおよび傾きに対する代替の変更形態、および重み付け係数に対する他の関数形式を使用できることも企図される。代替として、経験的に観察される変更の有用性に応じて、変更を除外することもできる。
【００３２】
最後に、スケーリングされた歪み値A_scalediが、ステップ５０で、
A_scaledi=(Ai-offset_mod)/slope_mode  （式５）
を用いて、フレームＦＣの各歪みデータ点に対して計算され、それにより、フレームＦＣをフレームＦＰへとスケーリングする。式５は、仮定された直線形式、式２からの観察された傾きおよびオフセットを除外している。直線フィットの傾きおよびオフセットを用いてフレームＦＣをスケーリングすることにより、相関スケーリングアルゴリズムは、２つの連続するフレーム間の未知の応力差の影響を最小化する。
【００３３】
図２をさらに参照すると、ステップ５６で、スケーリングされたフレームＦＣが表示される。ステップ５８で、フレームＦＣは、最後にスケーリングされたフレームＦＬＳとして特定される。技法２８は、次いで、ステップ６０で、フレームＦＣおよびフレームＦＰとして、連続するフレームの新しい対にアクセスする。フレームの新しい対にアクセスするために、技法２８は、連続するフレームの新しい対が、ＦＰおよびＦＣとしてそれぞれ再度名前が付けられた、フレームＦＣとその直後に続くフレームとを含むように、時間で１フレームだけ進める。ステップ３２で、フレームＦＣとＦＰの新しい対の間の相関係数が計算され、技法２８は上記で述べたように進む。
【００３４】
ステップ４０に戻って参照すると、ＦＬＳが定義されていない（すなわち、これまで、どのフレームもスケーリングされていない）場合６２、技法２８は、ステップ６４で、ヒストグラム・スケーリングアルゴリズムを用いてフレームＦＣをスケーリングするが、それを、図４および５に関して以下で述べる。
【００３５】
ヒストグラムアルゴリズムは、歪みデータを所望の表示値にマップする線形関数を計算することにより、歪みデータの他のフレームを参照することなく歪みデータの単一フレームをスケーリングする。正規化された表示値は、通常、０から１までの範囲にわたるものと仮定される。一般に、正規化された表示値ゼロは、グレーレベルディスプレイ上で黒レベルを表し、また正規化された表示値１は、白レベルを表す。ヒストグラム・スケーリング法は、マップすべきデータが、中心値の周りに多少密集して分布している場合に最も有用である。線形関数は、データ値の大部分が、表示範囲の中央に中心が存在する表示範囲の所望の部分セットにマップされるように選択される。
【００３６】
図４および５を参照すると、ヒストグラム・スケーリングアルゴリズム６６は、ステップ６８で、まずフレームＦＣのスケーリングされていない歪みデータを用いて、累積ヒストグラムを生成する。一実施形態では、画像の中心に位置するＲＯＩに対応する歪みデータが、ヒストグラム・スケーリング用として使用される。累積ヒストグラムは、歪みデータのヒストグラム図７０が、ゼロから１の範囲にわたるように、１に正規化される。したがって、フレームＦＣの累積ヒストグラムは、そのフレームの歪み値の累積分布を近似している。歪み値の中心部分またはdata_fraction７２は、例えば、中央値０．５など、中心の歪み値７４に関して対称的になるように中心が選択される。data_fraction７２に含まれる歪みデータは、１組の正規化された表示値７８の中心部分またはdisplay_fraction７６に含まれるようにスケーリングされる。言い換えると、ヒストグラムアルゴリズムは、データの選択された中心の部分セットが、表示値の選択された中心部分を占めるように歪みデータをスケーリングする。
【００３７】
ステップ８０で、ヒストグラムアルゴリズム６６は、data_fraction７２およびdisplay_fraction７６の両方の事前に選択された値にアクセスする。一実施形態では、data_fraction７２およびdisplay_fraction７６は、例えば、それぞれ、０．９５および０．２５とすることができる。data_fraction７２の選択された値に基づいて、ステップ８６で、累積分布の歪みデータに対する上限またはcutoff_hi８２および下限またはcutoff_lo８４が、以下の式を用いて計算される。
【００３８】
cutoff_lo＝（１−data_fraction）／２          （式５）
cutoff_hi＝（１＋data_fraction）／２          （式６）
式５および６は、０．５の中心歪みデータ値７４を使用する。選択されたdisplay_fraction７６を用いて、ステップ８８で、最小の表示される歪み値またはstrain_min、および最大の表示される歪み値またはstrain_maxが、以下の式により計算される。
【００３９】
strain_max＝data_mid＋（data_hi−data_lo）／（２×display_fraction）          （式７）
strain_min＝data_mid−（data_hi−data_lo）／（２×display_fraction）          （式８）
式中、data_mid＝（data_lo＋data_hi）／２であり、data_loおよびdata_hiは、それぞれ累積分布における値cutoff_loおよびcutoff_hiに対応するデータ値である。
【００４０】
strain_minおよびstrain_maxが計算されると、ステップ９０で、ヒストグラムアルゴリズム６６は、
display_value＝（歪み−strain_min）／（strain_max−strain_min）        （式９）
を用いて、フレーム中の各歪みデータ値または歪みを、正規化された表示値またはdisplay_valueにスケーリングする。
【００４１】
計算されたdisplay_valueが、ゼロ未満である場合、display_valueはゼロに設定される。計算されたdisplay_valueが１を超える場合、display_valueは１に設定される。
【００４２】
図２を参照すると、ステップ６４で、ヒストグラムアルゴリズム６６を用いて、フレームＦＣがスケーリングされた後、技法２８は、ステップ９２および９４で、フレームＦＰをヒストグラムでスケーリングされたフレームＦＣへとスケーリングする。技法２８は、ステップ９６で、スケーリングされたフレームＦＰを表示し、またステップ５６で、スケーリングされたフレームＦＣを表示する。次に、技法２８は進んで、ステップ５８で、フレームＦＬＳをフレームＦＣに等しく設定し、ステップ６０で、フレームＦＣとＦＰの新しい対にアクセスする。
【００４３】
ステップ４４に戻って参照すると、最後にスケーリングされたフレームであるフレームＦＬＳがフレームＦＰではない場合９８、技法２８は、ステップ１００で、ステップ３２に関して述べたピアソン相関係数計算を用いて、フレームＦＣとＦＬＳの間の相関係数を計算する。ステップ１０２で、フレームＦＣとＦＬＳの間の相関係数が、相関係数閾値よりも大きくない場合１０４、技法２８は、２つのフレーム中の歪みデータに良好な相関関係がないと判定し、図４および５に関して述べたように、ステップ６４で、ヒストグラム・スケーリングアルゴリズムを用いてフレームＦＣをスケーリングする。フレームＦＣとＦＬＳの間の相関係数が、閾値よりも大きい場合１０６、ステップ１０８で、変更された傾きおよびオフセットが計算され、ステップ１１０で、フレームＦＣは、図３に関して上記で述べた相関スケーリングアルゴリズムを用いて、フレームＦＬＳにスケーリングされる。技法２８は次いで、ステップ９２および９４で、フレームＦＰをフレームＦＣへとスケーリングする。フレームＦＰおよびＦＣは、それぞれステップ９６およびステップ５６で表示される。技法２８は進んで、上記で述べたように、ステップ５８および６０で、フレームＦＬＳをフレームＦＣに等しく設定し、フレームＦＣおよびＦＰの新しい対にアクセスする。
【００４４】
技法２８を通して、スケーリングされたフレームだけがユーザに表示される。失われたフレームは、当業者にはよく知られた方法を用いて補間され、または複製されたフレームにより置換することができる。さらに、本発明の一実施形態によれば、表示されるスケーリングされた歪みデータは、実時間の画像取得を１つまたは複数のフレームだけ遅らせることができる。代替的には、スケーリングされた歪みデータは、処置後の解析および／または表示のために記憶することもできる。
【００４５】
超音波撮像システムを上記で述べたが、本発明の諸実施形態は、例えば、ＭＲ撮像システムなど、材料が異なる圧縮状態にある場合に画像データを取得することのできる任意のタイプの撮像システムを対象にできることが企図される。さらに、本発明の諸実施形態は、ライブ撮像に対して、ならびに画像記憶データベースから取得された位置および歪み画像に対しても等しく適用可能である。
【００４６】
したがって、本発明の一実施形態によれば、コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータにより実行されたとき、複数の圧縮状態で材料から取得された位置データにアクセスすることをコンピュータに実行させる命令セットを含むコンピュータプログラムをその上に記憶する。命令セットはまた、異なる圧縮状態にそれぞれが対応する、位置データからの複数の歪みデータ・セットを推定すること、および複数の歪みデータ・セットの第１対の歪みデータ・セットを互いに比較することをコンピュータに実行させる。命令セットは、その比較から相関の第１の尺度を計算すること、相関の第１の尺度が相関閾値を超える場合、第１対の歪みデータ・セットのうちの第１方の歪みデータ・セットをスケーリングすること、およびスケーリングされた第１方の歪みデータ・セットをユーザに表示することをさらにコンピュータに実行させる。
【００４７】
本発明の他の実施形態によれば、方法は、第１の組の位置データにアクセスするステップと、第２の組の位置データにアクセスするステップと、第１の組の位置データから第１の組の歪みデータを推定するステップとを含む。方法はまた、第２の組の位置データから第２の組の歪みデータを推定するステップと、第１の組の歪みデータを第２の組の歪みデータと比較するステップとを含む。方法はまた、その比較から相関の第１の尺度を計算するステップと、相関の第１の尺度が相関閾値を超える場合、第１の組の歪みデータをスケーリングするステップと、スケーリングされた第１の組の歪みデータをユーザに表示するステップとを含む。
【００４８】
本発明のさらに他の実施形態によれば、システムは、複数の位置データ・セットを取得するように構成された撮像装置を含み、各位置データ・セットが、圧縮およびコンピュータの各状態における材料の位置データを含む。コンピュータは、複数の位置データ・セットにアクセスし、複数の位置データ・セットの第１の位置データ・セットから第１の組の歪みデータを推定し、かつ複数の位置データ・セットの第２の位置データ・セットから第２の組の歪みデータを推定するようにプログラムされた１つまたは複数のプロセッサを含む。１つまたは複数のプロセッサは、第１の組の歪みデータを第２の組の歪みデータと比較し、その比較に基づいて相関の第１の尺度を決定し、相関の第１の尺度が相関閾値を超える場合、第１の組の歪みデータをスケーリングし、かつスケーリングされた第１の組の歪みデータの画像をディスプレイ上に表示するようにさらにプログラムされる。
【００４９】
開示されたシステムおよび方法の技術的な貢献は、材料の歪みを撮像するためのコンピュータで実施される方法を提供することである。
【００５０】
本発明を、好ましい実施形態に関して述べてきたが、明示的に述べたもの以外の均等な形態、代替形態、および変更形態も可能であり、添付の特許請求の範囲に含まれることを理解されたい。
【符号の説明】
【００５１】
１０  超音波撮像システム
１２  コンピュータ
１４  トランスデューサプローブ
１６  プロセッサ
１８  ディスプレイ
２０  トランスデューサパルス制御器
２２  ディスク
２４  プリンタ
２６  キーボード／カーソル
２８  技法
５２  散布図
５３  １の線
５４  線
７０  ヒストグラム図
７２  中心部分またはdata_fraction
７４  中心の歪みデータ値
７６  中心部分またはdisplay_fraction
７８  正規化された表示値の組
８２  上限
８４  下限
【図２】
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【図１】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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