(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
（ａ）電磁波エネルギーを前記サーチボリューム内へ送るような、１つまたは複数の送信機を作動する工程と、
（ｂ）それぞれが、前記サーチボリューム内の異なる伝搬経路に関連付けられる、２つ以上の信号を記録することによって、前記サーチボリュームの前記内容物が前記電磁波エネルギーの通過に与える影響を検出する工程と、
（ｃ）それぞれが、前記サーチボリューム内の異なる伝搬経路に関連付けられ、前記サーチボリューム内の所望のボクセル上に合成して集束される２つ以上の整列信号を生成するため、前記信号を整列させる工程と、
（ｄ）前記整列信号を処理して２つ以上のデータ値を生成し、前記データ値を処理して、前記整列信号におけるコヒーレンスの程度を示す品質係数を計算する工程と、
（ｅ）前記整列信号を総和して、総和信号を生成する工程と、
（ｆ）前記総和信号を処理して、前記所望のボクセル位置における前記サーチボリュームの前記内容物を示し、前記品質係数に従って変動する出力を生成する工程と、
を含み、
前記データ値の各々が、
（ｉ）１つまたは複数の前記整列信号のエネルギー、
（ｉｉ）１つまたは複数の前記整列信号の振幅、
（ｉｉｉ）１つまたは複数の周波数における１つまたは複数の前記整列信号のスペクトル成分の振幅、
（ｉｖ）１つまたは複数の周波数における１つまたは複数の時間整列信号のスペクトル成分、および
（ｖ）１つまたは複数の時間整列信号の到着時間、
のいずれか１つの特性を示すサーチボリュームの内容物を測定する方法。
【請求項２】
前記品質係数を計算するステップが、前記データ値の統計的分散の程度を示すパラメータを計算する工程を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記品質係数を計算するステップが、前記整列信号の全エネルギーの総和に対する前記総和信号の総エネルギーを査定するパラメータを計算する工程を含む、請求項１または請求項２に記載の方法。
【請求項４】
信号帯域幅の一部分からのみエネルギーが計算される、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記品質係数を計算するステップが、異なる数の前記整列信号を総和することによって生成される一連の各異なる総和信号を生成する工程と、前記異なる総和信号を処理して一連の異なるデータ値を生成する工程と、前記異なるデータ値へ曲線を当てはめる工程とを含む、請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記総和の順序を変更することによって、異なる結果が達成される、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記曲線が多項式曲線である、請求項５または請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記総和信号がエネルギーに比例し、前記曲線が二次曲線である、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記ステップ（ｂ）で記録される前記信号が等化信号である、請求項１から請求項８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記ステップ（ａ）が、２つ以上の送信機を逐次に作動する工程を備える、請求項１から請求項９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記ステップ（ｂ）は、それぞれが、前記サーチボリューム内の異なる伝搬経路に関連づけられる２つ以上の信号を逐次に記録する工程を備える、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記サーチボリュームが、ヒトまたは動物の体の一部分である、請求項１から請求項１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
前記整列信号を総和し、前記総和された信号から第１のエネルギーデータ値を生成し、前記整列信号のエネルギーを総和して第２のエネルギーデータ値を生成し、前記２つのエネルギーデータ値の比を計算することによって前記品質係数が計算される、請求項３に記載の方法。
【請求項１４】
前記ステップ（ｂ）で記録される前記信号が、前処理された信号である、請求項１から請求項１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
（ａ）電磁波エネルギーを前記サーチボリュームへおよび前記サーチボリュームから送るおよび受け取るように構成されたアンテナアレイと、
（ｂ）プロセッサと
を備え、前記プロセッサは、
（ｉ）それぞれは、前記サーチボリュームが前記電磁波エネルギーの通過に与える影響を示し、かつ前記サーチボリューム内の異なる伝搬経路に関連づけられる２つ以上の信号を記録し、
（ｉｉ）それぞれが、前記サーチボリューム内の異なる伝搬経路に関連づけられ、前記サーチボリューム内の所望のボクセル上に合成して集束される２つ以上の整列信号を生成するため、前記信号を整列させ、
（ｉｉｉ）時間整列した前記信号を処理して２つ以上のデータ値を生成し、前記データ値を処理して、前記整列信号におけるコヒーレンスの程度を示す品質係数を計算し、
（ｉｖ）前記整列信号を総和して、総和信号を生成し、
（ｖ）前記総和信号を処理して、前記所望のボクセル位置における前記サーチボリュームの前記内容物を示し、前記品質係数に従って変動する出力を生成する
ように構成され、
前記データ値の各々が、
（１）１つまたは複数の前記整列信号のエネルギー、
（２）１つまたは複数の前記整列信号の振幅、
（３）１つまたは複数の周波数における１つまたは複数の前記整列信号のスペクトル成分の振幅、
（４）１つまたは複数の周波数における１つまたは複数の時間整列信号のスペクトル成分、および
（５）１つまたは複数の時間整列信号の到着時間、
のいずれか１つの特性を示すサーチボリュームの内容物を測定する装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電磁波エネルギーを使用してサーチボリューム（ｓｅａｒｃｈ  ｖｏｌｕｍｅ）の内容物を測定する方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
電磁エネルギーを使用してサーチボリュームの内容物を測定する方法は、特許文献１に記載されている。送信アレイの個々の送信素子は、サーチボリュームの問い合わせを行うために順番に作動される。事後受信、即ち、位相アレイビーム操縦手法を使用して送信および受信アレイのいずれかまたは双方が細胞上に集束されたならば生じたであろうシフトをシミュレートするために、反射信号が記録され、適切な位相または時間シフトが挿入される。
【０００３】
サーチボリュームの内容物を測定する他の方法は、特許文献２に記載されている。この方法は、電磁波エネルギーをサーチボリューム内へ送るような１つまたは複数の送信機を作動する工程と、１つまたは複数の受信機で、それぞれが異なる送信機／受信機の対に関連づけられる２つ以上の信号を記録することによって、サーチボリュームが電磁波エネルギーの通過に与える影響を検出する工程と、信号を前処理して、それぞれが異なる送信機／受信機の対に関連づけられる２つ以上の前処理された信号を生成するような前記信号を前処理する工程と、それぞれが異なる送信機／受信機の対に関連づけられ、サーチボリューム内の所望のボクセルに合成して集中する２つ以上の整列信号を生成するため、前処理された信号を整列させる工程と、整列信号を総和して、所望のボクセル位置におけるサーチボリュームの内部構造を示す出力を生成する工程とを含む。
【０００４】
皮膚表面のアーティファクトを除去する様々な方法は、特許文献２に記載されている。しかしながら、これらの方法は、他の影響によって引き起こされたクラッタの除去には、有効ではない。上記他の影響は、アンテナ部分、アンテナフィード、アレイ構造、および体からの単一および複数の反射を含む。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】米国特許第５９２０２８５号明細書
【特許文献２】国際公開第２００６／０８５０５２号
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の第１の態様は、サーチボリュームの内容物を測定する方法を提供する。この方法は、
（ａ）電磁波エネルギーをサーチボリューム内へ送るような１つまたは複数の送信機を作動する工程と、
（ｂ）それぞれが、サーチボリューム内の異なる伝搬経路（典型的には、単静的または双静的経路のいずれか）に関連づけられる２つ以上の信号を記録することによって、サーチボリュームが電磁波エネルギーの通過に与える影響を検出する工程と、
（ｃ）それぞれが、サーチボリューム内の異なる伝搬経路（典型的には、単静的または双静的経路のいずれか）に関連づけられ、サーチボリューム内の所望のボクセル上に合成して集束される２つ以上の整列信号を生成するため、信号を整列させる工程と、
（ｄ）整列信号を処理して２つ以上のデータ値を生成し、データ値を処理して品質係数を生成することによって、整列信号におけるコヒーレンスの程度を示す品質係数を計算する工程と、
（ｅ）整列信号を総和して、総和された信号を生成する工程と、
（ｆ）総和された信号を処理して、所望のボクセル位置におけるサーチボリュームの内部構造を示し、品質係数に従って変動する出力を生成する工程と、
を含む。
【０００７】
方法のステップ（ｂ）で記録され、かつ、ステップ（ｃ）で整列させられた信号は、生の測定されたデータ、即ち、アンテナから直接送られる未処理信号を備えてよい。代替的に、前記信号は、例えば、生の測定データ中の望ましくないバックグラウンド信号を低減または除去するため、或る方法で前処理された信号である。
【０００８】
本発明の第２の態様は、サーチボリュームの内容物を測定する装置を提供する。この装置は、
（ａ）サーチボリュームへおよびサーチボリュームから電磁波エネルギーを送るおよび受け取るように構成されたアンテナアレイ、および
（ｂ）プロセッサ
を備え、プロセッサは、
（ｉ）それぞれは、サーチボリュームが電磁波エネルギーの通過に与える影響を示し、およびサーチボリューム内の異なる伝搬経路に関連づけられる２つ以上の信号を記録し、
（ｉｉ）それぞれが、サーチボリューム内の異なる伝搬経路に関連づけられ、サーチボリューム内の所望のボクセル上に合成して集束される２つ以上の整列信号を生成するため信号を整列させ、
（ｉｉｉ）時間整列信号を処理して２つ以上のデータ値を生成し、データ値を処理して品質係数を生成することによって、整列信号におけるコヒーレンスの程度を示す品質係数を計算し
（ｉｖ）整列信号を総和して、総和信号を生成し、
（ｖ）総和信号を処理して、所望のボクセル位置におけるサーチボリュームの内部構造を示し、品質係数に従って変動する出力を生成するように構成される。
【０００９】
プロセッサによって記録および整列させられる信号は、生の測定データ、即ち、アンテナアレイから直接送られる未処理信号を備えてよい。代替的に、前記信号は、例えば、生の測定データ中の望ましくないバックグラウンド信号を低減または除去するため、或る方法で前処理された信号であってもよい。
【００１０】
下記で説明される本発明の１つの実施形態において、各データ値は１つまたは複数の整列信号のエネルギーを示す。しかしながら、各データ値は、例えば、次のような他の特性を示してもよい。
・  １つまたは複数の整列信号の振幅
・  １つまたは複数の周波数における１つまたは複数の整列信号のスペクトル成分の振幅
・  １つまたは複数の周波数における１つまたは複数の時間整列信号のスペクトル成分
・  １つまたは複数の時間整列信号の到着時間
【００１１】
品質係数を計算するステップは、データ値の統計的分散の程度を示すパラメータを計算する工程を含んでよい。このパラメータは、例えば、標準偏差、分散、範囲、四分位範囲、平均差、平均絶対偏差、均分絶対偏差、または前述したデータ値ばらつきの同様な統計的測度である。
【００１２】
品質係数を計算するステップは、整列信号の全エネルギーの総和に対する総和信号の総エネルギーを査定するパラメータを計算する工程を含んでよい。これらのエネルギーは、全体の信号から計算されるか、もし信号の特定帯域を強調したいのであれば、信号帯域幅の一部分のみから計算されてよい。
【００１３】
品質係数を計算するステップは、異なる数の整列信号を総和することによって生成される一連の各異なる総和信号を生成する工程、および異なる総和信号を処理して品質係数を計算する工程を含んでよい。例えば、異なる総和信号は、一連の異なるデータ値（例えば、エネルギー値）を生成して、異なるデータ値へ曲線を当てはめるように処理されてよい。これは、データ値の統計的ばらつきの程度を示すパラメータと組み合わせて実行されるか、別々に実行されてよい。なお、総和の順序を変更することによって、異なる結果を得られる。
【００１４】
典型的には、曲線は多項式曲線、例えば、二次曲線である。
【００１５】
典型的には、ステップ（ａ）は２つ以上の送信機を逐次に作動する工程を備える。次いで２つ以上の信号が逐次に記録され得て、各信号は送信機のそれぞれの１つに関連づけられる。代替的に、もし所望されるならば、例えば、符号または周波数多重化といった任意の適切な多重化スキームによって、２つ以上の送信機から同時伝送が達成され得る。
【００１６】
アンテナは単静的に作動されてよい。即ち、同一アンテナで送信および受信する。代替的または追加的に、ステップ（ｂ）は、第１のアンテナで、各々が送信機のそれぞれの１つに関連づけあれる２つ以上の第１の信号を逐次または同時に記録する工程、および第２のアンテナで、各々が送信機のそれぞれの１つに関連づけられる２つ以上の第２の信号を逐次または同時に記録する工程を備えてよい。
【００１７】
典型的には、サーチボリュームは、ヒトまたは動物の体の一部分、例えば、ヒトの胸部である。
【００１８】
なお、方法の様々な要素は一連のステップ（ａ）〜（ｆ）として示されるが、これらのステップは、相互に対して任意の順序でまたは同時に実行されてもよいことが理解される。例えば、ステップ（ｄ）は、ステップ（ｅ）の前または後または同時に実行されてもよい。
【００１９】
なお、さらに、方法の様々な要素は区別可能なステップ（ａ）〜（ｆ）として示されるが、これらのステップの幾つかは算術等価物によって合併または置換されてもよいことが理解される。例えば、ステップ（ｅ）で整列信号を総和し、次いでステップ（ｆ）で総和信号と品質係数とを乗じる代わりに、個々の整列信号の各々が、総和される前に品質係数を乗じられてもよい。
【００２０】
下記の好ましい実施形態では、マイクロ波エネルギーが使用され、ヒトの胸部の内部構造を測定するが、より一般的な用語では、光周波数電磁エネルギーを含む任意のエネルギー周波数が使用されてもよい。例として、空域のレーダ撮像、セキュリティへの応用を目的とした部屋の貫通壁レーダおよび撮像が挙げられる。したがって、サーチボリュームは離散物体（例えば、ヒトまたは動物の体の一部分）またはさらに一般的なサーチボリューム、例えば、空域または海域を含んでよい。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
本発明の様々な実施形態を、添付の図面を参照して以下に説明する。
【００２２】
【図１】胸部腫瘍撮像システムのシステム概観図である。
【図２】エネルギー収集データ値の曲線の例を示す。
【図３】（ａ）標準遅延および総和（ＤＡＳ）および（ｂ）ＱＦ＝ａを用いる改善されたＤＡＳについて、１０ｍｍ球状ファントム腫瘍の検出結果を示す。
【図４】Ｚ軸に沿った異なる水平面について、標準および改善されたＤＡＳアルゴリズム、即ち、（ａ）標準ＤＡＳ，ｚ＝−１８、（ｂ）標準ＤＡＳ，ｚ＝−２７、（ｃ）改善ＤＡＳ，ｚ＝−１８、（ｄ）改善ＤＡＳ，ｚ＝−２７の場合の２Ｄ集束結果を示す。図４の２Ｄ輪郭プロットは、３Ｄボリューム内で最大に正規化された線形目盛上の信号エネルギーを示す。
【図５】焦点ＰＴ、Ｐ１、およびＰ２（図６（ａ）を参照）におけるエネルギー収集データ値の曲線、即ち、（ａ）標準ＤＡＳにおけるＰＴの曲線、（ａ）標準ＤＡＳにおけるＰ１の曲線、（ｃ）標準ＤＡＳにおけるＰ２の曲線、（ｄ）多項適合を用いる改善ＤＡＳにおけるＰＴの曲線、（ｅ）多項適合を用いる改善ＤＡＳにおけるＰ１の曲線、（ｆ）多項適合を用いる改善ＤＡＳにおけるＰ２の曲線を示す。
【図６】（ａ）標準ＤＡＳおよび（ｂ）ＱＦ＝ａを用いる改善ＤＡＳについて、７ｍｍ球状ファントム腫瘍の検出結果を示す。３Ｄの図は、散乱エネルギーの−３ｄＢ輪郭マップを示す。
【図７】Ｚ軸に沿った異なる水平面について、標準および改善ＤＡＳアルゴリズム、即ち、（ａ）標準ＤＡＳ，ｚ＝−９、（ｂ）標準ＤＡＳ，ｚ＝−２７、（ｃ）標準ＤＡＳ，ｚ＝−３３、（ｄ）改善ＤＡＳ，ｚ＝−６、（ｅ）改善ＤＡＳ，ｚ＝−２７、（ｆ）改善ＤＡＳ，ｚ＝−３３の２Ｄ集束結果を示す。図７の２Ｄ輪郭プロットは、３Ｄボリューム内で最大に正規化された線形目盛上の信号エネルギーを示す。
【図８】焦点ＰＴ、Ｐ１、およびＰ２（図６（ａ）を参照）におけるエネルギー収集データ値の曲線、即ち、（ａ）標準ＤＡＳにおけるＰＴの曲線、（ａ）標準ＤＡＳにおけるＰ１の曲線、（ｃ）標準ＤＡＳにおけるＰ２の曲線、（ｄ）多項適合を用いる改善ＤＡＳにおけるＰＴの曲線、（ｅ）多項適合を用いる改善ＤＡＳにおけるＰ１の曲線、（ｆ）多項適合を用いる改善ＤＡＳにおけるＰ２の曲線を示す。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
実施形態の詳細な説明
図１に示される胸部癌検出用実開口合成組織レーダ（ａ  ｒｅａｌ  ａｐｅｒｔｕｒｅ  ｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｌｌｙ  ｏｒｇａｎｉｓｅｄ  ｒａｄａｒ）は、胸部１と接近または接触するＮ個（例えば、３個）のアンテナのアレイ２を採用することによって作動する。各アンテナは、順番に作動されて電磁波エネルギーのパルスを胸部１内へ送り、胸部が電磁波エネルギーの通過に与える影響が、他のアンテナの各々で反射信号ｙｉ（ｔ）を受け取って信号ｙｉ（ｔ）を記録することによって検出される。したがって、各信号ｙｉ（ｔ）は、アンテナのｉ番目の送信機／受信機の対、したがって、胸部１内の異なる伝搬経路に関連づけられる。パルス生成器８および検出器９は、図１に示されるように、切り換えマトリックス５によって時分割されてよい。任意の送信または受信経路増幅（６、７）も同様である。
【００２４】
検出器９は、以下に説明される様々な信号処理ステップを実行するように構成されたプロセッサを含む。信号処理の最初のステップは、生の測定データ中の望ましくないバックグラウンド信号の低減または削除を取り扱う。このプロセスは、等化および３Ｄ集束アルゴリズムが適用される前に実行されなければならない。単静的合成開口レーダが胸部癌検出に使用されるとき、腫瘍抽出は強い皮膚反射を測定データから除去することを目的とする。これは、通常、平均皮膚反射信号からの単純減法によって実行されるか（Ｅ．  Ｆｅａｒ，  Ｘ．  Ｌｉ，  Ｓ．  Ｃ．  Ｈａｇｎｅｓｓ，  ａｎｄ  Ｍ．  Ｓｔｕｃｈｌｙ，  “Ｃｏｎｆｏｃａｌ  ｍｉｃｒｏｗａｖｅ  ｉｍａｇｉｎｇ  ｆｏｒ  ｂｒｅａｓｔ  ｃａｎｃｅｒ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ：  Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｕｍｏｒｓ  ｉｎ  ｔｈｒｅｅ  ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓ，”  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，  ｖｏｌ．  ４９，  ｎｏ．  ８，  ｐｐ．  ８１２−８２２，  Ａｕｇｕｓｔ  ２００２を参照）、またはＥ．  Ｊ．  Ｂｏｎｄ，  Ｘ．  Ｌｉ，  Ｓ．  Ｃ．  Ｈａｇｎｅｓｓ，  ａｎｄ  Ｂ．  Ｄ．  Ｖａｎ  Ｖｅｅｎ，  “Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ  ｉｍａｇｉｎｇ  ｖｉａ  ｓｐａｃｅ−ｔｉｍｅ  ｂｅａｍｆｏｒｍｉｎｇ  ｆｏｒ  ｅａｒｌｙ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ｂｒｅａｓｔ  ｃａｎｃｅｒ，”  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ａｎｔｅｎｎａｓ  ａｎｄ  Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ，  ｖｏｌ．  ５１，  ｎｏ．  ８，  ｐｐ．  １６９０−１７０５，  Ａｕｇｕｓｔ  ２００３で示されるような、より複雑なアルゴリズムによって実行される。
【００２５】
望ましくないバックグラウンド信号を低減または除去するために、図１のシステムで使用される方法は異なる。多静的実開口アレイ２において、測定された応答は、強い皮膚反射だけでなく、アレイの他の機械的な部分からの反射並びにアンテナ結合信号を含む。全てのこれらの望ましくない信号は、通常、腫瘍応答よりも大きい振幅である。全ての望ましくない信号を減じるため、アンテナアレイ２は物理的に回転させられ、第２のレーダ測定が実行される。この標的変位方法は、望ましくない信号を減じるためレーダ断面積測定で一般的に使用される。例えば、次の文献を参照されたい。
・  Ｒ．  Ａ．  Ｍａｒｒ，  Ｕ．  Ｈ．  Ｗ  Ｌａｍｍｅｒｓ，  Ｔ．  Ｂ．  Ｈａｎｓｅｎ，  Ｔ．  Ｊ．  Ｔａｎｉｇａｗａ，  Ｒ．  Ｖ．  ＭｃＧａｈａｎ，  “Ｂｉｓｔａｔｉｃ  ＲＣＳ  Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｓ  Ｆｒｏｍ  Ｃｙｌｉｎｄｒｉｃａｌ  Ｎｅａｒ−Ｆｉｅｌｄ  Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ  −  Ｐａｒｔ  ＩＩ：  Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ”，  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ａｎｔｅｎｎａｓ  ａｎｄ  Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ，  Ｖｏｌｕｍｅ  ５４，  Ｉｓｓｕｅ  １２，  Ｄｅｃ．  ２００６  Ｐａｇｅ（ｓ）：  ３８５７−３８６４
・  Ｉ．  Ｊ．  ＬａＨａｉｅ  ａｎｄ  Ｍ．  Ａ．  Ｂｌｉｓｃｈｋｅ，  “Ｍｉｔｉｇａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｍｕｌｔｉｐａｔｈ  ａｎｄ  ｇｒｏｕｎｄ  ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｓ  ｉｎ  ＲＣＳ  ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ  ｕｓｉｎｇ  ａ  ｓｉｎｇｌｅ  ｔａｒｇｅｔ  ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ”，  ｉｎ  Ｐｒｏｃ．  ２３ｒｄ  Ａｎｎｕａｌ  Ｍｅｅｔｉｎｇ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ａｎｔｅｎｎａ  Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ  （ＡＭＴＡ  ０１），  Ｄｅｎｖｅｒ，  ＣＯ，  ２００１，  ｐｐ．  ４１１−４１６
【００２６】
回転によって測定データの２つの集合が与えられる。これらの２つの集合において、望ましくない信号、例えば、アンテナカップリング、または皮膚反射は、ほとんど同じであり、同じ時間位置に現れる。したがって、それらの信号は削除され得る。対照的に、腫瘍応答は、これらの２つの測定集合内で異なる時間位置に現れる（腫瘍応答が回転軸上に存在しない限り）。この手法の応用性は、回転によって規定される所与の角度内の胸部の均質性に依存する。したがって、アレイ回転の角度内で、（ａ）アンテナ２と皮膚との間の距離は不変に維持されること、（ｂ）皮膚の特性および厚さは同じであること、（ｃ）正常な胸部組織の特性は変化しないことが仮定される。
【００２７】
以下に説明される集束アルゴリズムを適用する前に、通常、前処理ステップが実行される。このプロセスは、異なるアンテナ対について散乱腫瘍応答を等化することを目的とする。理想的な前処理は、全ての受信パルスが、同じ形状、振幅になり、完全に時間整列する結果をもたらす。前処理において、次のステップ、即ち、１．減法によって測定データからバックグラウンド信号を低減または削除する、２．組織欠損を等化する、３．球面波面の放射方向広がりを等化する、４．特許文献２に記載されるように皮膚アーティファクトを除去する各ステップが実行される。この後の説明では、簡明にするため、組織欠損の周波数依存性およびアンテナの周波数依存放射パターンを考慮に入れないことにする。
【００２８】
遅延および総和（ＤＡＳ）ビーム形成は、基本的および周知の手法である。例えば、次の文献を参照されたい。
・  Ｗｅｎｙｉ  Ｓｈａｏ；  Ｂｅｉｂｅｉ  Ｚｈｏｕ；  Ｚｈａｏｗｅｎ  Ｚｈｅｎｇ；  Ｇａｎｇ  Ｗａｎｇ；  “ＵＷＢ  Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ  ｆｏｒ  Ｂｒｅａｓｔ  Ｔｕｍｏｒ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｉｎ  Ｉｎｈｏｍｏｇｅｎｅｏｕｓ  Ｔｉｓｓｕｅ”，  ２００５．  ＩＥＥＥ−ＥＭＢＳ  ２７ｔｈ  Ａｎｎｕａｌ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ  ｉｎ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ  ａｎｄ  Ｂｉｏｌｏｇｙ  Ｓｏｃｉｅｔｙ，  Ｐａｇｅ（ｓ）：  １４９６−１４９９
・  Ｗ．  Ｚｈｉｓｏｎｇ，  Ｌ．  Ｊｉａｎ，  Ｗ．  Ｒｅｎｂｉａｏ；  “Ｔｉｍｅ−ｄｅｌａｙ−  ａｎｄ  ｔｉｍｅ−ｒｅｖｅｒｓａｌ−ｂａｓｅｄ  ｒｏｂｕｓｔ  ｃａｐｏｎ  ｂｅａｍｆｏｒｍｅｒｓ  ｆｏｒ  ｕｌｔｒａｓｏｕｎｄ  ｉｍａｇｉｎｇ”，  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｉｍａｇｉｎｇ，  Ｖｏｌｕｍｅ  ２４，  Ｉｓｓｕｅ  １０，  Ｏｃｔ．  ２００５  Ｐａｇｅ（ｓ）：  １３０８  −  １３２２
【００２９】
まず、上記で説明された前処理ステップが実行される。これらのステップは、任意的にステップ４における皮膚アーティファクトの除去を含む。次に、全ての受信信号について適切な時間遅延Ｔｉが計算される。所与の送信機／受信機の対に対する時間遅延Ｔｉは、アンテナの位置、焦点の位置ｒ＝（ｘ；ｙ；ｚ）、並びに平均波動伝搬速度の推定値に基づいて計算される。波動伝搬速度は、本ケースでは、帯域に渡って一定であると単純に仮定される。
【００３０】
本質的に、胸部ボリューム内の所与の焦点における散乱エネルギーは、次式によって表され得る。
【００３１】
【数１】
0005417337.tif 000002
【００３２】
ここで、Ｍ＝Ｎ（Ｎ−１）／２であり（Ｎはアレイ内のアンテナの数である）、ｗｉは前処理中に計算された場所依存加重であり、ｙｉは測定されたレーダ信号であり、Ｔｉは場所（ｘ，ｙ，ｚ）への双静的経路に沿った時間遅延である。
【００３３】
画像形成の間、焦点は胸部内で１つの位置から他の位置へと移動する。各位置で、全ての時間シフトされた応答がコヒーレントに総和され積分される。積分は、窓内の信号について実行され、積分窓の長さはシステム帯域幅に従って選ばれる。散乱エネルギーの３次元（３Ｄ）マップは、このようにして形成される。ＤＡＳアルゴリズムの主な利点は、その単純性、ロバスト性、および短い計算時間である。
【００３４】
改善されたＤＡＳアルゴリズムは、上記の式（１）で表された標準ＤＡＳと対比される追加の加重係数ＱＦ（品質係数）を使用する。ＱＦは、コヒーレント集束アルゴリズムの品質係数として解釈され得る。１つの可能な実現において、それは３つのステップで計算される。まず、各焦点について、累積エネルギー収集曲線がコヒーレント信号総和の間にプロットされる。腫瘍応答を含む焦点でのそのような測定曲線の例は、図２に示される。
【００３５】
図２の曲線のＸ軸は、上記の式（１）のＭに対するそれぞれの値を表し、Ｙ軸は、Ｍのその値に対するＦｒ（ｘ，ｙ，ｚ）を表す。言い換えれば、曲線を形成する第１のデータ値は（ここでＭ＝１）、１つの送信機／受信機の対のみからのエネルギーを表し、中点（ここでＭ＝６０）は、送信機／受信機の対の半分からの信号の総和からのエネルギーを表し、最後のデータ値（ここでＭ＝１２０）は、全ての送信機／受信機の対からの信号の完全総和からのエネルギーを表す。したがって、全レーダ信号の総和の後に取得されたこの最後のデータ値は、上記の式（１）における集束エネルギーＦｒ（ｘ，ｙ，ｚ）に等しい。
【００３６】
次に、図２のエネルギー収集曲線は、総和で使用された全レーダ信号について、エネルギーの標準偏差σｅへ正規化されることによって再スケールされる。正規化は１／（１＋σｅ）による乗法を使用して実際に実行される。なぜならば、全ての（等化された）測定レーダ信号でエネルギーが等しい理想的なケースでは、σｅ＝０だからである。これは、等化に続いて、等しいエネルギーの所望のケースに一層よく似る信号へより大きい加重を与えるためのデータのヒューリスティックスケーリング（ａ  ｈｅｕｒｉｓｔｉｃ  ｓｃａｌｉｎｇ）と考えられる。このヒューリスティック加重（ｔｈｉｓ  ｈｅｕｒｉｓｔｉｃ  ｗｅｉｇｈｔｉｎｇ）の利用性は、次のセクションで示される結果から証明される。
【００３７】
最後のステップで、プロセッサは二次多項式（ｙ＝ａｘ２＋ｂｘ＋ｃ）の係数を推定する。これはコヒーレントなエネルギー収集の正規化曲線の最小二乗誤差適合である。二次多項式の選択は、完全コヒーレント信号総和の間の累積エネルギー収集曲線が二次曲線に倣うという事実によってもたらされる。次いで、プロセッサはＱＦ＝ａと仮定する。
【００３８】
従って、改善されたＤＡＳアルゴリズムの特性方程式は、次式のように表される。
【００３９】
【数２】
0005417337.tif 000003
【００４０】
ここで、
・  ｙｉ（ｔ）は、ｉ番目の測定されたレーダ信号である。
・  τは、積分窓の持続時間であり、帯域幅の逆数に略等しい。
・  ｗｉ（ｘ，ｙ，ｚ）ｙｉ（ｔ）は、時間ｔにおけるｉ番目の送信機／受信機の対に関連づけられた前処理信号である。
・  ｗｉ（ｘ，ｙ，ｚ）ｙｉ（ｔ−Ｔｉ（ｘ，ｙ，ｚ））は、時間（ｔ−Ｔｉ（ｘ，ｙ，ｚ））に、位置ｘ，ｙ，ｚにおけるサーチボリュームの所望のボクセル上に合成して集束され、ｉ番目の送信機／受信機の対に関連づけられた時間整列信号である。
・  ＱＦ（ｘ，ｙ，ｚ）は、時間整列信号を処理して、図２に示されるエネルギーデータ値曲線を生成し、エネルギーデータ値曲線を処理して品質係数ＱＦを生成することによって計算された品質係数である。品質係数ＱＦは、位置ｘ，ｙ，ｚにおける整列信号のコヒーレンスの程度を示す。
【００４１】
下記のセクションＡおよびＢは、湾曲アンテナアレイおよび３Ｄ胸部ファントムを使用する腫瘍検出の実験的結果を示す。標準ＤＡＳアルゴリズムの集束結果は、改善されたＤＡＳの集束結果と比較され、双方のアルゴリズムの差が議論される。結果は、２つの異なるサイズの、異なる位置にある腫瘍、即ち、（ａ）位置ＰＴ（ｘ＝２０，ｙ＝２０，ｚ＝−２０）にある１０ｍｍ球状腫瘍、（ｂ）位置ＰＴ（ｘ＝２０，ｙ＝１０，ｚ＝−１０）にある７ｍｍ球状腫瘍について示される。全ての座標はｍｍで引用される。
【００４２】
セクションＡ．１０ｍｍ球状ファントム腫瘍
図３ａおよび図３ｂは、位置ＰＴ（ｘ＝２０，ｙ＝２０，ｚ＝−２０）にある１０ｍｍ球状ファントム腫瘍の３Ｄ集束結果を示す。具体的には、これらの図面は散乱エネルギーの−３ｄＢ輪郭マップを提示し、散乱エネルギーは位置ｘ，ｙ，ｚにおける所望のボクセル位置でサーチボリュームの内部構造を示すものと仮定される。図３ａおよび図３ｂは、方程式１の標準ＤＡＳアルゴリズム（図３（ａ））および方程式２の改善ＤＡＳアルゴリズム（図３（ｂ））の出力を対比する。図３（ａ）で分かるように、標準ＤＡＳアルゴリズムを使用して集束するとき、画像内に幾つかの散乱体が存在する。３Ｄボリューム全体の中で最も強い散乱体は位置ＰＴ（ｘ＝１５，ｙ＝１８，ｚ＝−１８）にあり、これは腫瘍応答に関連づけられる。図３ａは、位置Ｐ１（ｘ＝−２１，ｙ＝９，ｚ＝−１８）およびＰ２（ｘ＝−１８，ｙ＝−２１，ｚ＝−２７）にある２つの他の強い散乱体の場所も示す。図４（ａ）および図４（ｂ）は、クラッタに関連づけられたＰＴ、Ｐ１（双方ともにｚ＝−１８）およびＰ２（ｚ＝−２７）信号を含む水平面（Ｚ軸）における標準ＤＡＳの２Ｄ集束結果を示す。２Ｄ輪郭プロットは、３Ｄボリューム全体で最大に正規化された線形目盛上の信号エネルギーを示す。各平面における皮膚の場所は、黒い円として示される。腫瘍を含む平面の図４（ａ）から、集束された腫瘍応答（ＰＴ）が比較的容易に認識することができ、近くに双子の腫瘍応答が存在する（ｘ＝１８、ｙ＝９の位置；  双子の標的応答は、バックグラウンド減法方法、つまり１０度の機械的アレイ回転に起因する）。図４ａは、位置Ｐ１における強いクラッタ、および不完全なバックグラウンド減法から起こる他の位置での弱いクラッタを更に示す。図４（ｂ）は、Ｐ２における強いクラッタ散乱体を含む平面（ｚ＝−２７）を介する２Ｄ集束結果を示す。
【００４３】
本明細書で示される改善ＤＡＳアルゴリズムを使用して、著しく良好な検出結果が得られる。改善ＤＡＳの３Ｄおよび２Ｄ集束結果は、図３（ｂ）および図４（ｃ）〜図４（ｄ）に示される。図３ｂに示される散乱エネルギーの３Ｄ輪郭マップは、腫瘍応答（ＰＴ）および双子の腫瘍応答のみを含む。標準ＤＡＳを使用して得られた図３ａの画像とは異なり、他のクラッタ散乱体は見られない。単一の３−Ｄデータセット内の最強クラッタエネルギーに対する腫瘍応答エネルギーの比として定義される信号対クラッタ比は、標準ＤＡＳの１．２５ｄＢから改善ＤＡＳの３．９ｄＢへ改善された（２．６５ｄＢの改善）。
【００４４】
図４（ｃ）および図４（ｄ）に示される２Ｄ結果では、同じく改善された性能が見られる。図４ｃに示されるように、ＰＴを含む水平面では、腫瘍応答が明瞭に目立ち、クラッタは画像内にほとんど存在しない。図４ｄに示されるように、Ｐ２を含む平面では、クラッタも著しく抑えられる。標準ＤＡＳと対比して、図３および図４に示される結果は、追加の加重ＱＦを使用する新規のＤＡＳアルゴリズムの改善された腫瘍検出を示す。
【００４５】
次のセクションは、改善されたＤＡＳアルゴリズムのこの特定の変形例を分析し、この変形例が良好な結果を提供する理由を解明する。これを行うために、前に言及された３つの焦点（ＰＴ，Ｐ１，Ｐ２）で、新規のアルゴリズムの全ステップを検討する。測定されたデータから（機械的アレイ回転によって）バックグラウンド信号を減じた後、結果の信号は前処理および時間整列される。この初期ステップは、標準および改善ＤＡＳアルゴリズムの双方で同じである。次いで、全ての前処理および時間整列された信号（アレイ２について１２０の信号）は、コヒーレントに総和され、１２０のスカラエネルギー量を与える。
【００４６】
このプロセスの間に、集束ボリューム内の各焦点で、累積エネルギー収集データ値の曲線が得られる。この曲線は、焦点ＰＴ、Ｐ１、Ｐ２について、それぞれ図５（ａ）、図５（ｂ）、図５（ｃ）に示される。図５ａ〜図５ｃのデータ値は、図２に示されるデータ値と同様の方法で生成される。即ち、各データ値は、Ｍの所与の値についてＦｒ（ｘ，ｙ，ｚ）を表す。もし標準ＤＡＳアルゴリズムを使用して腫瘍場所ＰＴのために集束されたエネルギーが単位Ｆｓ（ＰＴ）＝１であると仮定すれば、焦点Ｐ１およびＰ２で集束されたエネルギー値は、それぞれＦｓ（Ｐ１）＝０．８８およびＦｓ（Ｐ２）＝０．８５である。次に、改善されたＤＡＳアルゴリズムは、全レーダ信号についてエネルギーの標準偏差σｅを計算し、σｅに正規化することによってエネルギー収集曲線を再計算する。そのように行う根本的理由は、初期前処理等化ステップの後、全レーダ信号が同様のエネルギーを有するという事実に基づく。
【００４７】
図５ｄ〜図５ｆ（実曲線）は、それぞれの場所ＰＴ、Ｐ１、およびＰ２の再スケール（正規化）された曲線を示す。この正規化の後、結果の改善をみることができる。なぜならば、Ｐ１およびＰ２の曲線は、ＰＴよりも著しく小さい振幅を有するからである。クラッタ信号は完全に無相関であると考えることはできないので、σｅを加重係数として単純に使用することはせず、次のようにレーダ信号のコヒーレント総和に関連した追加規準を適用する。
【００４８】
まず、理想的な場合、累積エネルギー収集曲線は放物線（ｙ＝ｘ２）に倣うと仮定する。放物線に倣うのは、例えば、もしｎ個の同相単位振幅シヌソイドが総和されるならば、結果としてのシヌソイドは振幅ｎを有するからである。エネルギーは二乗に比例するから、エネルギーはｎ２と共に大きくなる。しかしながら、クラッタを含む曲線は放物線に倣わない。なぜなら、シヌソイドは同じ位相を有しないからである。例えば、もしｎ個の位相が異なるシヌソイドが加算されるならば、結果としてのシヌソイドの振幅はｎよりも小さい。更なる例として、もしｎ＋１番目の信号が前のｎ個の信号の平均に対して逆位相であれば、それは実際に増分よりもむしろ累積エネルギーの低減を生じる結果となる。
【００４９】
したがって、システムにおけるレーダ信号のコヒーレント加法の「品質」をチェックするため、プロセッサは測定エネルギー収集曲線への二次多項式（ｙ＝ａｘ２＋ｂｘ＋ｃ）適合を（最小二乗の意味で）実行する。このプロセスは、正規化された曲線上で実行される。多項式当てはめの結果は図５（ｄ）〜図５（ｆ）（点曲線）に示され、ｘ２に関連づけられた定数ａは、ＰＴについてａ＝０．１６７であり、Ｐ１についてａ＝０．０７１であり、Ｐ２についてａ＝０．０２８である。故に、ＱＦ＝ａと仮定すれば（方程式２を参照）、この例において改善ＤＡＳを使用して集束されたエネルギーは、Ｆｓ（ＰＴ）＝１、Ｆｓ（Ｐ２）＝０．３８、およびＦｓ（Ｐ１）＝０．１４である。
【００５０】
セクションＢ．７ｍｍ球状ファントム腫瘍
このセクションは、より小さい７ｍｍの球状腫瘍ファントムの検出を示す。図６では、位置ＰＴ（ｘ＝２０，  ｙ＝１０，  ｚ＝−１０）にある６ｍｍ球状ファントム腫瘍について、３Ｄ集束結果が示される。図６ａおよび図６ｂは、標準ＤＡＳアルゴリズム（図６（ａ））および改善ＤＡＳアルゴリズム（図６（ｂ））を使用して集束が実行されたときの散乱エネルギーの−３ｄＢ輪郭マップを示す。
【００５１】
図６（ａ）で分かるように、標準ＤＡＳアルゴリズムを使用すると、画像内に多数の散乱体が存在する。１０ｍｍ腫瘍についてセクションＡで前に説明したように、次の分析もまた３つの焦点に集中される。即ち、ＰＴ（ｘ＝２１，  ｙ＝９，  ｚ＝−６）に位置する球状ファントム腫瘍、Ｐ１（ｘ＝−２４，  ｙ＝−１５，  ｚ＝−２７）に位置する最強クラッタ散乱体、およびＰ２（ｘ＝１８，  ｙ＝−９，  ｚ＝−３３）に位置する他の強いクラッタである。図６（ｂ）では、改善ＤＡＳアルゴリズムについて、ＰＴに明瞭に見える腫瘍散乱体を有し、他のクラッタ標的を有しない著しく良好な画像が示される。信号対クラッタ比は、標準ＤＡＳの０．８ｄＢから改善ＤＡＳの５．２ｄＢへ改善され、提案されたアルゴリズムを使用すると４．４ｄＢのより良好な性能を提供した。
【００５２】
標準ＤＡＳの全ての２Ｄ集束画像を見ると、クラッタ強度は、一般的に皮膚へ近づくと増加することが観察される。この観察は、上記で精査された焦点の場所を見るときに確認される。３Ｄ胸部ファントムでは、２ｍｍ皮膚層は半径ｒｓｋｉｎ＝５９ｍｍを有する。ＰＴにおける真の腫瘍応答は、皮膚から３５ｍｍ離れたところに位置し（ｒＰＴ＝２４ｍｍ）、Ｐ１における最強クラッタ信号は皮膚から２０ｍｍ離れたところに位置し（ｒＰ１＝３９ｍｍ）、Ｐ２における他の強いクラッタも皮膚から２０ｍｍ離れたところに位置する（ｒＰ２＝３９ｍｍ）。このように、全ての強いクラッタ信号は、腫瘍よりも皮膚の近くに位置する。
【００５３】
図８では、焦点ＰＴ、Ｐ１、Ｐ２について累積エネルギー収集曲線が示される。標準ＤＡＳアルゴリズムに関連づけられたプロットは、焦点ＰＴ、Ｐ１、Ｐ２についてそれぞれ図８（ａ）、図８（ｂ）、および図８（ｃ）に示される。全レーダ信号の総和の後に得られる値は、標準ＤＡＳにおける集束エネルギーＦｅに等しい。次に、改善ＤＡＳアルゴリズムにおいて、プロセッサは全レーダ信号についてエネルギー標準偏差σｅを計算し、σｅへ正規化することによってエネルギー収集曲線を再計算する。場所ＰＴ、Ｐ１、およびＰ２の結果の正規化曲線は、それぞれ図８（ｄ）、図８（ｅ）、および図８（ｆ）で描かれる（実曲線）。
【００５４】
正規化の後、Ｐ１およびＰ２に対する曲線はＰＴと比較して著しく減少したことが観察される。これはレーダ信号のエネルギー成分の標準偏差の一層高い値に起因する。次に、プロセッサは正規化エネルギー収集曲線上で二次多項式適合を実行し、加重係数ＱＦ＝ａを得る。多項式適合の結果は、図８（ｄ）〜図８（ｆ）に点曲線として示される。ｘ２に関連づけられた定数ａは、ＰＴについてａ＝０．０９４、Ｐ１についてａ＝０．０１、Ｐ２についてａ＝０．０４９である。興味深いことに、焦点距離Ｐ１およびＰ２に対する非コヒーレント信号総和のため、ａは、ＰＴの場合よりも低い絶対値を有するだけでなく、負の符号を有することもある。（方程式２におけるように）改善ＤＡＳアルゴリズムを使用する集束エネルギーＦｅは、焦点について負となって、ＱＦ＝ａ＜０であり、さらに撮像結果を改善する。
【００５５】
代替の配列は、下記の方程式（３）に記述されるように品質係数ＱＦを評価することによって得られる。
【００５６】
【数３】
0005417337.tif 000004
【００５７】
したがって、この場合、Ｍ個の整列信号を総和して、総和信号から第１のエネルギーデータ値Ｅ１を生成することによって、品質係数は次のように計算される。
【００５８】
【数４】
0005417337.tif 000005
【００５９】
Ｍ個の整列信号のエネルギーを総和して、第２のエネルギーデータ値Ｅ２を生成する。
【００６０】
【数５】
0005417337.tif 000006
【００６１】
次いで比Ｅ１／Ｅ２を計算する。
【００６２】
この品質係数は、信号におけるコヒーレンスの程度の測度であることも分かる。したがって、上記の改善ＤＡＳ方法で提示された結果と同様の結果を産出する。
【００６３】
本発明は、これまで１つまたは複数の好ましい実施形態を参照して説明されたが、添付された特許請求の範囲で規定される発明の範囲から逸脱することなく、様々な変更または修正が行われてもよいことが理解されるであろう。
【図１】
0005417337.tif 000007
【図２】
0005417337.tif 000008
【図３ａ】
0005417337.tif 000009
【図３ｂ】
0005417337.tif 000010
【図４ａ】
0005417337.tif 000011
【図４ｂ】
0005417337.tif 000012
【図４ｃ】
0005417337.tif 000013
【図４ｄ】
0005417337.tif 000014
【図５】
0005417337.tif 000015
【図６ａ】
0005417337.tif 000016
【図６ｂ】
0005417337.tif 000017
【図７ａ】
0005417337.tif 000018
【図７ｂ】
0005417337.tif 000019
【図７ｃ】
0005417337.tif 000020
【図７ｄ】
0005417337.tif 000021
【図７ｅ】
0005417337.tif 000022
【図７ｆ】
0005417337.tif 000023
【図８】
0005417337.tif 000024