(57)【要約】  流体流を検出するためのシステムおよび方法。超音波システムは、直線アレイトランスデューサーに適用される超音波ファイヤリングシーケンスを提供する信号発生器を含む。トランスデューサーが発生する超音波エネルギーは流体流に適用される。プリプロセッサは、トランスデューサーから後方散乱超音波エネルギーのＲＦ信号を受信するデジタルＲＦデータ取得要素と、ＲＦデータから画像を再構成するためのＢモード画像生成要素とを含む。ポストプロセッサは、流体流を示す速度ベクトルを発生するための粒子画像速度（ＰＩＶ）アルゴリズムを実行する。シーケンスは、三角波形を有してもよい。
2010503421.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
以下を含む、方法：
流れ場内にトレーサーを散布すること；
トレーサーを散布した流れ内の所望の流れの視野の中で、超音波ビームを掃引すること；
ビームがトレーサーを掃引するにつれて、トレーサーからの後方散乱超音波信号（ＲＦデータ）を受信すること；
ＲＦデータから輝度モード（Ｂモード）画像を得ること；および
Ｂモード画像を解析して、場内の流れを示す速度ベクトルを決定すること。
【請求項２】
トレーサーが超音波造影マイクロバブルを含み、ビームが、集束狭帯域超音波ビームまたは非集束広帯域超音波ビームの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
得ることが、ＲＦデータを解析してＢモード画像を生成するために用いる基本高調波成分を抽出することを含み、これにより、超音波Ｂモード画像を得るために用いるＲＦデータから、限定することなく低調波、超高調波、または第二高調波を含む他の高調波成分を除去または最小化する、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
Ｂモード画像を検査窓（サブウィンドウ）に分割すること；サブウィンドウ画像の相互相関により概略の速度推定を行って、トレーサーの局所変位を提供すること；相互相関をフレーム全体の全サブウィンドウに拡張し、場内の流れを示す速度ベクトル場を決定すること；をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
掃引することが、広いビーム（非集束）の超音波ビームで掃引することを含み、ここで方法が、２つの連続画像を該画像を検査窓に分割することにより解析すること；相互相関を適用して、サブウィンドウ内のマイクロバブルの平均変位を得ること；および前記２つの連続画像間の時間間隔に基づき、速度ベクトルを決定すること；をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
ＲＦデータが、ＲＦデータからＢモード画像を得る前に、テンプレート照合フィルタによりフィルタリングされる、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
ＲＦデータが、ＲＦデータからＢモード画像を得る前に、ウィーナーフィルタおよび帯域フィルタの少なくとも１つによりフィルタリングされる、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
解析することが、Ｂモード画像のハイブリッド処理およびＢモード画像の適応処理の少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
Ｂモード画像のハイブリッド処理が、
目的領域（ＲＯＩ）を選択すること；
ＲＯＩ内の粒子を検出し、該粒子の位置を検出して、第１画像を作成すること；
ＲＯＩの２つの画像間の相互相関を行って、ベクトルマップを得ること；
相互相関からの前記ベクトルマップを用いて、各粒子画像速度（ＰＩＶ）変位を推定し、結果を第１画像と比較すること；および
確率照合法を用いて粒子変位を計算し、粒子追跡速度測定（ＰＴＶ）ベクトルマップを得ること；
を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
適応処理が、
窓サイズ、オーバーラップ、窓オフセットのオプション、およびサブピクセル補間を含む、相互相関パラメータを設定すること；
ＲＯＩを選択すること；
高速フーリエ変換相互相関を実行すること；
サブピクセル補間を用いた最終相互相関を適用して、速度測定のダイナミックレンジを改善すること；
ローカルフィルタ、グローバルフィルタおよびＳＮＲフィルタの少なくとも１つを含むベクトルフィルタを適用することにより、ベクトル場を改善すること；
ベクトル場の品質レポートを出力すること；
を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
ＲＯＩを選択すること；
ＲＯＩ内で必要なエリアをマスクすること；および
マスクしたエリアの境界ファイルを保存すること；
により、エリアを選択または印付けすることをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
フィルタの閾値を設定すること、フィルタリングすること、およびフィルタリング後に補間することをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
ベクトル場の品質レポートが、
相関マップから相関ＳＮＲを計算すること；
ベクトル場の標準偏差を計算すること；
ベクトル場における異常値数および百分率を推定すること；および
品質レポートを出力すること；
により作成される、請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
ＲＦ信号が、
テンプレート信号と標的信号の間で相互相関を行って相関係数を得ること、ここで標的信号は粒子のエコー（ＲＦ）信号であり、テンプレート信号は標準ガウス型重み付けパルスであり；および
閾値または範囲を、該閾値を超えるかまたは該範囲内の指標がトレーサーに対応する信号を示すように割り当てることにより、相関係数のピークを検出すること；
により処理される、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
テンプレート信号が、
バブル散乱の線形表示であるガウス型重み付けパルス；
レイレイ−プレセット（ＲＰ）式による模擬ガウス型重み付けパルス、これはバブルの非線形性を許容する；および
測定されたバブル散乱からの測定バブル散乱パルス；
のうちの少なくとも１つを含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
相互相関によるテンプレート照合が、
標的信号とテンプレート信号に正規化相互相関を適用すること、および相関係数を得ること；
閾値を設定することにより相関係数のピークを検出すること、およびピークからバブル位置を見出すこと；ならびに
見出したバブル位置にテンプレート信号を加えること；
を含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
最大最小フィルタでＲＦデータを処理して、Ｂモード画像における粒子画像の不均一な強度分布を最小化する、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
速度ベクトルを、グローバルフィルタ、ローカルフィルタ、および補間のうちの少なくとも１つにより平滑化する、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
適応窓サイズを用いて速度場分解能を最大化すること、ならびに最大測定可能速度範囲および最小分解可能速度測定を適用することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
掃引することが、直線または曲線アレイトランスデューサーに適用する、三角波形を有する超音波ファイヤリングシーケンスを提供することを含み、前記トランスデューサーが、流れ場に適用される超音波エネルギーを発生する、請求項１に記載の方法。
【請求項２１】
掃引することが、直線または曲線アレイトランスデューサーに適用する、ガウス型または矩形／方形の波形を有する超音波ファイヤリングシーケンスを提供することを含み、前記トランスデューサーが、流れ場に適用される超音波エネルギーを発生する、請求項１に記載の方法。
【請求項２２】
トランスデューサー要素の数個の群が同時にファイヤリングされ、同時発生する数個の集束超音波ビームを作り出して流れ場を走査し、これによりフレーム率を改善する、請求項１に記載の方法。
【請求項２３】
以下のうち少なくとも１つをさらに含む、請求項１に記載の方法：
多重成分血流速度ベクトルを非侵襲的に測定すること、ならびに予後の補助としておよび／または循環器疾患および処置の進行のために、マッピングすること；
画像システムを用いて、現場でのまたは現場から離れての臨床画像法を促進すること；および／または
疾病の進行の追跡においてずり応力、渦度およびフローパターン流線などの定量的血流力学パラメータを提供し、（１）頚動脈における脆弱なプラークを評価すること、（２）血管移植における吻合部過形成を評価すること、（３）血管動脈瘤破裂のリスクを予測すること、（４）アテローム性動脈硬化症の結果としての血流力学における変化を評価すること、（５）血管狭窄の領域の血管壁ずり応力の変動を検査すること、（６）末梢血管の流れ媒介膨張試験の間の、ずり応力を含む血流力学における変化を評価すること、（７）運動および／またはストレス試験中の、冠血流力学における変化を評価すること、および／または（８）先天性心疾患を有する小児患者における、外科処置の前、最中および後での、血管壁ずり応力を含む血流力学における変化を追跡すること。
【請求項２４】
流れ場が、
導管内の流体の流れ、複合流体の流れ、多相流体の流れ、ポリマーの流れ、開放表面および結合表面近くの流れ、マイクロ製造デバイス内の流れ、およびＭＥＭＳ内の流れ、
のうち少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２５】
頚動脈血管、上腕血管、大腿血管、膝窩血管、腸骨血管、大動脈血管、腎動脈、脳血管、中心静脈および末梢静脈のうちの少なくとも１つにおいて、末梢血管画像法および／または血流速度測定を行うことをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２６】
冠血流および／または心血流速度測定を冠動脈および静脈において、および種々の心室のうち少なくとも１つにおいて行うことをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２７】
流れ内のトレーサーの位置に対応するＲＦデータを取得すること；
ＲＦデータをフィルタリングすること；
フィルタリングしたＲＦデータからＢモード画像を構成すること；
構成した画像を改善すること；
改善画像の相互相関を行うこと；
相互相関画像に基づき速度場を生成すること；および
フィルタリングまたは補間により、速度場を改善すること；
を含む、方法。
【請求項２８】
流体流を検出するシステムであって、
直線アレイトランスデューサーに適用される超音波ファイヤリングシーケンスを提供する信号発生器を含む超音波システム、ここで前記トランスデューサーは、流体流に適用される超音波エネルギーを発生し；
後方散乱超音波エネルギーのＲＦ信号をトランスデューサーから受信するデジタルＲＦデータ取得要素と、ＲＦデータから画像を構成するためのＢモード画像生成要素とを含む、プリプロセッサ要素；および
構成された画像から流体流を示す速度ベクトルを発生する、ポストプロセッサ要素；
を含む、前記システム。
【請求項２９】
超音波システムが、流れ場におけるバブルを走査し；
トランスデューサーが、流れ場の画像を表す後方散乱超音波信号を受信し；
プリプロセッサが、集束超音波ビームを流体の所望の場の視野の中で掃引することにより、輝度モード（Ｂモード）超音波造影画像を生成して、デジタルＲＦ造影に基づくバブル位置の画像をもたらし；
プリプロセッサが、フィルタリング処理の後に記録されたＲＦデータから、流体内でのマイクロバブルの動きを連続的に表す一連のＢモード画像を再構成し；
ポストプロセッサがＢモード画像を調整し、２つの連続する画像の相互相関を行って、流れ場の速度ベクトルマップを作成し；および
ポストプロセッサがベクトルデータを処理して、ベクトルの品質および精度を改善する；
請求項２８に記載のシステム。
【請求項３０】
プリプロセッサ要素が、
ＲＦデータをフィルタリングするＲＦデータフィルタリング要素；
フィルタリングされたＲＦデータからＢモード画像を構成するＢモード画像構成要素；および
Ｂモード画像を処理するための画像要素；
を含む、請求項２８に記載のシステム。
【請求項３１】
ポストプロセッサ要素が、
Ｂモード画像から推定速度を提供する相互相関要素；
推定速度から速度場を生成するための速度場要素；
推定速度からベクトル場を生成するためのベクトル要素；
を含む、請求項２８に記載のシステム。
【請求項３２】
ＲＦデータからＢモード粒子画像を構成すること；ならびに
構成された画像のエコー粒子画像速度（ＥＰＩＶ）解析を伴うハイブリッドエコー粒子追跡速度測定（ＥＰＴＶ）；および
構成された画像の適応ＥＰＩＶ解析；
のうち少なくとも１つを実行すること、
を含む、方法。
【請求項３３】
流体流を検出するシステムであって、
直線または曲線アレイトランスデューサーに適用される三角またはガウス型または矩形／方形の波形を有する超音波ファイヤリングシーケンスを提供する信号発生器を含む超音波システム、ここで前記トランスデューサーは、流体流に適用される超音波エネルギーを発生し；および
後方散乱超音波エネルギーのＲＦ信号をトランスデューサーから受信するデジタルＲＦデータ取得要素と、ＲＦデータから画像を再構成するためのＢモード画像生成要素とを含む、プロセッサ要素、ここで前記プロセッサは、流体流を示す速度ベクトルを発生する；
を含む、前記システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
政府の権利
本明細書に開示される本発明は、米国国立科学財団（ＮＳＦ）奨学金第CTS-0421461号および米国国立衛生研究所（ＮＩＨ−ＨＬＢＩ）奨学金第R21HL079868号による米国政府の支援によってなされた。したがって、米国政府は本発明に一定の権利を有する。
【背景技術】
【０００２】
大部分の循環器疾病および疾患は、血行動態の機能障害に関連する。例えば、先天性心疾患および続く外科治療による症状緩和において、内皮表面での流体ずり応力は、肺高血圧症などの疾病の進行に重要な役割を果たす。血管湾曲部、分岐、および分枝形成の領域における動脈硬化性プラークの集束分布も、流体動態および血管形状が、プラーク形成の原因において局所的な役割を果たすことを示唆する。動脈および静脈の内皮境界における流体ずり応力の正確な測定は、循環器系診断において、予後の補助ならびに疾病および処置の進行の追跡両方のために重要である。さらに、動脈分岐部および他の複雑な形状における時間分解速度場のマッピングは、再循環領域の存在およびその広がり、流れの分離、循環器系内での二次流れを正確に評価することを可能とし、これは疾病の進行を追跡すること、ステント、代用血管および人工弁などの移植人工器官の状態の検査、またはバイパスもしくは他の種類の短絡術後の流れの適応のレベルを定量化することにおいて、特に重要である。
【０００３】
ＡＭ帯域の「トップエンド」からＶＨＦテレビジョン帯域の「ボトムエンド」までの周波数は、「無線周波数」またはＲＦと呼ばれる一般範囲の一部である。一般的に適用される用語「超音波」は、可聴音の周波数を超えて送信されるものを指し、名目上２０，０００Ｈｚを超える任意の周波数を含む。医療診断用超音波に一般に用いられる周波数は、ＲＦ範囲から１〜２０ＭＨｚに広がっており、超音波トランスデューサーにより生成されている。広い種類の医療診断用途では、反射された放射のエコー（反響）時間およびドップラーシフトのどちらかまたは両方を用いて、内臓器官や構造までの距離、およびこれら構造の動きのスピードを測定する。身体表面近くでの超音波画像法は、身体内部でのそれより良好な分解能を有するが、これは分解能が、透過の深度と共に低下するからである。より長い波長の使用は低い分解能を意味し、それは、任意の画像化プロセスの最大分解能は画像化波の波長に比例するからである。超音波医療画像法は従来、例えばチタン酸ジルコン酸鉛などの圧電材料の薄いウエハーに、電気発振器の出力を適用することにより作りだされている。
【０００４】
種々の方法が、in vivoでの血流速度成分測定のために試験された。磁気共鳴画像法（ＭＲＩ）速度測定は、良好な空間分解能の複数の速度成分を提供する；しかしこの方法は、以下の理由、すなわち患者に息を止めることを要求し、アンサンブル平均のために複数サイクルにわたってデータの収集が必要であり、時間分解能が比較的劣るために、扱いが難しい。局所速度のための超音波ドップラー測定も試験された。この方法はより良好な時間分解能を提供するが、しかし超音波ビームと局所速度ベクトルの間の角度に依存し、超音波ビームに沿った速度（１−Ｄ速度）のみを提供し、血液−血管壁の境界に近い流れを測定するのは困難である。
【０００５】
より最近開発された、超音波後方散乱を増強するマイクロバブルは、血流および他の不透明な流れの速度測定に、超音波に基づく画像法による解決の可能性を提供する。この解決法は、２つの既存の技術の合成に基づく：粒子画像速度測定法（ＰＩＶ）；および輝度モード（Ｂモード）造影超音波エコー画像法である。粒子画像速度測定法（ＰＩＶ）は、多重成分速度ベクトルを得るための、非侵入性の全視野光学測定法である。これは空気力学から生物学までの多くの分野における、成熟した流れの診断法である。しかし、現在のＰＩＶ法は、光透過性の要求のために、透明媒体における流れの測定のみに限定されている。
【０００６】
ＰＩＶとＢモード技術の合成は、出願人らの前の研究において同定されたように、エコーＰＩＶと名付けられた。ＰＩＶの非常に初期段階の適用は２０００年にCrapperらにより報告された。この刊行物は、医療用超音波スキャナーを用いた、塩水中に沈殿物を積荷した泥の流れの試験における、カオリン粒子の画像化について記載している。ＰＩＶはＢモードビデオ画像に適用され、６ｃｍ／ｓまでのスピードが得られた。２０００年のCrapperらの後、他の研究者らが、２Ｄ超音波スペックル速度計測（ＵＳＶ）を流れの画像化に用いた；これは、古典的な超音波ドップラー速度測定と２Ｄ弾性率計測法の組合せである。ＵＳＶ法は、高濃度の散乱粒子を散布した流れ場の音響スペックルパターンを解析することにより、速度ベクトルを提供することができる。しかしこの方法は、極度に速い収集システムの必要性、多分散粒子が引き起こす不均一な信号、および高濃度の散乱粒子が引き起こす高いノイズのために、制限される。特に、内在する非常に高い散乱粒子濃度の必要性は、生きている生物における血流測定に対するＵＳＶの適用を、強く制限する。
【０００７】
２、３の本出願人およびその他らは、まず、初期段階のエコーＰＩＶを市販の／従来の臨床用超音波装置を用いて得られた画像データに実装して、流れに導入した０．０１ｍｌのOptison（登録商標）マイクロバブルを用い、撹拌装置により駆動されるブレーカー内に生成された回転流れ場の速度ベクトルを作成した。従来システムの最大達成可能なフレーム率は、低減された画像窓サイズにおいて毎秒５００画像フレーム（ｆｐｓ）であった。かかるフレーム率を用い、Kimらは２００４年に、測定可能最大速度を、Crapperらの２０００年に報告された６ｃｍ／ｓから５０ｃｍ／ｓへと改善した。Kimらが２００４年に報告した初期段階の研究においては、２相のアレイトランスデューサーが用いられた。第１のトランスデューサーは３．５ＭＨｚの中心周波数と、軸方向に２．５ｍｍ、横方向に５ｍｍの平均空間分解能を有し、第２のトランスデューサーは、１．２ｍｍの軸方向（距離）分解能と１．７ｍｍの横方向（方位）分解能を有した。これらの分解能は、定常で脈動する流れにおいて２Ｄ速度ベクトルを捕らえることを可能とした。これら初期の研究により、速度範囲と空間分解能（したがって、測定可能な速度のダイナミックレンジとその最大値、過渡流れ現象を捉える能力、および得られるＰＩＶベクトル場の密度などを制限する）の両方に対して、初期段階のエコーＰＩＶは全範囲の血管血流画像法には不十分であることが示された。
【０００８】
上述の超音波スペックル速度計測（ＵＳＶ）は、もともとは多重成分ベクトルを非侵襲的に得るための手段として示唆された。ＵＳＶは、古典的な超音波画像法と２Ｄ弾性率計測法の組合せであり、１５年ほど前に提唱された。ＵＳＶ法は、流れ場内の音響後方散乱スペックルパターンにおける変化を解析することにより、速度を間接的に測定する。血液細胞を後方散乱に用いる場合の劣化した信号対ノイズ比、または後方散乱に造影剤を用いる場合の、過剰な造影粒子を散布することの必要性、および高いずりの流れの領域において相関が失われることなどを含む、幾つかの問題点が、この方法を臨床に使用することを阻んできた。
【０００９】
ドップラーは、血管血行動態を評価するための限界的定量的方法としてのみ、認められてきた。ピークまたは平均速度のドップラー測定を用いてずり応力を推定することは、ずり値を大幅に過小または過大評価する可能性がある。血管解剖はしばしば表皮表面に平行に適応されるため、血管の超音波ドップラー画像法は、超音波ビームが流れの方向に殆ど直角に向けられることにより流れの測定を非常に不正確なものにしている、理想を下回る画像窓によって、本質的に制限される。たとえドップラーを用いて正確な角度補正を行えたとしても、多重成分速度ベクトルを決定することはできない。
【００１０】
不透明な流体流内の多次元速度場を決定することは、流体研究の多くの分野における挑戦であり、その範囲は、透明媒体中に描出するのが困難な複雑な形状の流れの画像化から、通気されたサーフゾーンにおける流れの制約条件を要求することにまでわたる。ヒトの身体における血流測定の文脈において、生体でなされる測定に対するさらなる要求のために、流れ場計測のオプションおよび能力を伝統的にさらに制限してきた。
【００１１】
血流の多重速度成分の非侵襲的測定は、血行動態診断に有用である。多くの心臓血管問題の発生、例えばアテローム、内膜過形成、血栓および溶血は、動脈流の状態と緊密な関連があることが示されている。特に、流体のずり応力は、上記の問題の発生における重要なメディエーターであると考えられている。したがって、動脈における流体ずり応力の正確な測定は、予後の補助ならびに疾病および処置の進行を追跡するために、重要である。しかし現在、かかる情報を得るための、十分な精度を有する直接的な方法は存在しない。従来のドップラーは角度測定誤差の問題を有し、測定を超音波ビームに沿った速度成分に限定し、したがって超音波ビームを流れの方向に平行に揃えることが必要である。ＭＲＩは血流の多重成分を提供し高い空間分解能を有するため、血流速度測定の魅力的な方法であるが、しかしＭＲＩは、有用な画像を得るには本質的に扱いにくく、高価であり、時間分解能に劣る。したがって、良好な時間および空間分解能を有する非侵襲的な方法であって、多重速度ベクトル（およびしたがって局所ずり応力）をリアルタイムで測定できる前記方法が必要とされる。血管および心臓の検査官はかかるツールが有用であることを見い出し、また、非生物医学的環境、例えば工業用の流れ、複雑な高分子の流れ、自由表面および境界近くの流れ、および流れ場の不透明な性質が多重成分速度ベクトルを測定する能力を制限しているその他の用途において、検査を行う者もまた同様である。
【発明の概要】
【００１２】
１つの態様において、本発明は、以下を含む方法である：
流れ場内にトレーサーを散布すること；
トレーサーを散布した流れ内の所望の流れの視野の中で、超音波ビームを掃引すること；
ビームがトレーサーを掃引するにつれて、トレーサーからの後方散乱超音波信号（ＲＦデータ）を受信すること；
ＲＦデータから輝度モード（Ｂモード）画像を得ること；および
Ｂモード画像を解析して、場内の流れを示す速度ベクトルを決定すること。
【００１３】
他の態様において、本発明のシステムは流体流を検出する。超音波システムは、直線アレイトランスデューサーに適用される超音波ファイヤリングシーケンスを提供する信号発生器を含む。トランスデューサーは、流体流に適用される超音波エネルギーを発生する。プリプロセッサは、後方散乱超音波エネルギーのＲＦ信号をトランスデューサーから受信するデジタルＲＦデータ取得要素と、ＲＦデータから画像を再構成するためのＢモード画像生成要素とを含む。ポストプロセッサは、流体流を示す速度ベクトルを生成する。
【００１４】
本明細書に記載のシステムおよび関連する方法の革新的な性質に加えて、設計の柔軟性および多用途性を説明するために、以下の図を含む。本発明を従来システムおよび方法から識別する利点および特性を、容易に理解することができる。図および組み込まれた技工物は、出願人の革新的システムおよび方法を例を用いて伝えるためにのみ含まれており、本開示を限定することは全く意図しない。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】図１は本発明によるエコーＰＩＶシステムの１つの態様の概略ブロック図である。
【図２】図２は本発明による管内流のエコーＰＩＶ画像化であり、図２Ａは完全に発達した層流におけるマイクロバブルの２つの連続グレースケール粒子画像を示し、図２Ｂは完全に発達した層流に対して計算された速度ベクトルを示し、図２ＣはエコーＰＩＶと解析速度プロファイルの比較を示す。
【図３】図３は本発明のエコーＰＩＶを用いて得た回転流測定であり、図３Ａは流れ内の粒子のグレースケール粒子画像化を示し、図３Ｂは速度ベクトルおよびマップを示す。
【００１６】
【図４】図４は頚動脈狭窄（動脈径８ｍｍ、７０％狭窄）のin vitroエコーＰＩＶ検査の結果であり、図４は狭窄前（２〜１６ｍｍ上流）の２Ｄ速度ベクトルおよび大きさのマップを示し、図４Ｂは狭窄後（１６〜３０ｍｍ下流）の部分を示し、図４Ｃは狭窄後の部分の再循環ゾーンの流れパターンを示す。
【図５】図５Ａ、５Ｂは回転流場およびエコーＰＩＶ速度場内のマイクロバブルのデジタル後方散乱ＲＦデータから構成されたＢモード画像の一部を示す。
【図６Ａ】図６Ａは噴流の例の再構成されたＢモード画像であり、噴射の頭において渦輪が見られる。
【図６Ｂ】図６Ｂは図６ＡのＢモード画像のエコーＰＩＶ解析から得た速度場を示す。
【００１７】
【図７】図７は最大値であり、図７Ａは検査窓の幅Ｗｓ＝３．６ｍｍおよびＢＬＤ＝１における実現可能な最大フレーム率を示し、図７Ｂは検査窓の幅Ｗｓ＝３．６ｍｍおよびＢＬＤ＝１における実現可能な横方向速度を示し、図７Ｃは検査窓の幅Ｗｓ＝３．６ｍｍおよびＢＬＤ＝１における実現可能な最大速度を示す。
【図８】図８は回転流のセットアップの概略図である。
【図９Ａ】図９Ａはトランスデューサーの焦点深度１６ｍｍに対するマイクロバブルの１つのＢモードフレームである。
【図９Ｂ】図９Ｂは図９Ａに対応するエコーＰＩＶ速度ベクトルマップである。
【００１８】
【図１０】図１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃはバブル濃度６±２×１０３／ｍｌに対する、図１０Ｄ、１０Ｅ、１０Ｆはバブル濃度２±０．５×１０３／ｍｌに対する、図１０Ｇ、１０Ｈ、１０Ｉはバブル濃度０．２±０．１×１０３／ｍｌに対する、Ｂモードフレーム、対応する相互相関係数（ＣＣＩ）グラフ、およびエコーＰＩＶベクトルである。
【００１９】
【図１１】図１１は本発明による主プログラムのフロー図の１態様を示す。
【図１２】図１２は本発明によるフィルタ選択およびパラメータ設定のフロー図の１態様を示す。
【図１３】図１３は本発明によるハイブリッドＥＰＴＶ／ＰＩＶ解析のフロー図の１態様を示す。
【図１４】図１４は本発明による適応ＥＰＩＶ解析のフロー図の１態様を示す。
【図１５】図１５は本発明による目的領域選択のフロー図の１態様を示す。
【００２０】
【図１６】図１６は本発明によるＥＰＩＶベクトル場フィルタリングのフロー図の１態様を示す。
【図１７】図１７は本発明によるベクトル場品質レポートのフロー図の１態様を示す。
【図１８】図１８は可変バブル濃度の回転流における、デジタルＢモード画像（左）、エコーＰＴＶおよびＰＩＶ結果比較のためのエコーＰＴＶ結果（中央）およびエコーＰＩＶ結果（右）であり、図１８Ａは濃度が１５０の場合を、図１８Ｂは濃度が５００の場合を、図１８Ｃは濃度が８００の場合を示す。バブル粒子画像は、本発明の態様により、２０×２５ｍｍのエリア内に見出されたものである。
【００２１】
【図１９Ａ】図１９Ａは本発明の態様による、動脈瘤モデルの概略図を示す。
【図１９Ｂ】図１９Ｂは本発明の態様による、Ｂモード粒子画像を示す。
【図１９Ｃ】図１９Ｃは本発明の態様による、エコーＰＩＶ測定の速度ベクトルを示す。
【図１９Ｄ】図１９Ｄ本発明の態様による、ハイブリッドエコーＰＩＶ／ＰＴＶ法を用いて測定した速度ベクトルを示す。
【図２０】図２０Ａ１〜２０Ｃ１は、処理ありおよび処理なしのＢモード粒子画像の比較であり、本発明の態様により、図２０Ａ１は元の画像を、図２０Ｂ１は図２０Ａ１に対する１５×１５低域フィルタリングを、図２０Ｃ１は図２０Ｂ１に対する１５×１５高域フィルタリングを示す。図２０Ａ２〜２０Ｃ２は、処理ありおよび処理なし画像の相互相関からの速度ベクトルマップであり、本発明の態様により、図２０Ａ２は元の画像を、図２０Ｂ２は図２０Ａ２への低域フィルタリング後を、図２０Ｃ２は図２０Ｂ２への高域フィルタリング後を示す。
【００２２】
【図２１】図２１は本発明の態様によるＢモード画像中のＲＦエコー信号の部分である。
【図２２】図２２はエコー信号スペクトルの比較であり、本発明の態様により、図２２Ａはフィルタなしの場合を示し、図２２Ｂは帯域フィルタリングを示し、図２２Ｃはウィーナーフィルタリングを示す。
【図２３】図２３はエコー粒子パルスの比較であり、図２３Ａは元の図を示し、図２３Ｂは帯域フィルタリングを示し、図２３Ｃはウィーナーフィルタリングを示す。
【図２４】図２４は粒子画像の比較であり、本発明の態様により、図２４Ａは元の図を示し、図２４Ｂは帯域フィルタリングを示し、図２４Ｃはウィーナーフィルタリングを示す。
【図２５】図２５は相互相関からのベクトルマップの比較であり、これらは次に基づくものである：本発明の態様により、図２５Ａは元の画像を、図２５Ｂはウィーナーフィルタリング後の画像を示す。
【００２３】
【図２６】図２６は、元の画像を示す図２６Ａとウィーナーフィルタリング法を用いて処理した画像を示す図２６Ｂの比較および、速度の確認結果：図２６Ｃは無処理画像から、図２６Ｄは処理画像からの結果を示す。
【図２７】図２７は本発明の強度の不均一性の補正の前後におけるＢモード画像およびＳＮＲマップであり、図２７Ａと２７Ｄは元のデータを示し；図２７Ｂと２７Ｅは最大最小フィルタ後を示し；および図２７Ｃと２７Ｆは高域フィルタ後を示す。
【図２８】図２８は本発明の、グローバル平均強度に対する、列に沿った平均画像強度を示す：図２８Ａは元の図を示し；図２８Ｂは最大最小フィルタリング後を示し；図２８Ｃは最大最小フィルタリング後に高域フィルタリングを行ったものを示す。
【図２９】図２９は本発明によるＲＦ信号改善のための、相関に基づくテンプレート照合（ＣＢＴＭ）の１つの態様を示す。
【図３０】図３０は伝統的なＢモード構成法および本発明による相関に基づくテンプレート照合（ＣＢＴＭ）法を用いた、エコー粒子画像の比較を示す。
【００２４】
【図３１】図３１は回転流からの粒子画像であり、図３１Ａは、本発明による相関に基づくテンプレート照合（ＣＢＴＭ）法ありの場合、図３１Ｂはそれなしの場合である。
【図３２】図３２はエコー粒子画像に基づく速度場測定を示し、図３２Ａは本発明のＣＢＴＭあり、図３２ＢはＣＢＴＭなしの場合である。
【図３３】図３３はエコー粒子画像に基づく相関−ＳＮＲマップを示し、図３３Ａは本発明のＣＢＴＭあり、図３３ＢはＣＢＴＭなしの場合である。
【図３４】図３４は本発明の照合フィルタにおいて用いる標準ガウス型重み付けパルスであり、図３４Ａは時間履歴を、図３４Ｂは周波数応答を示す。
【図３５】図３５は本発明の照合フィルタにおいて用いる模擬バブル散乱パルスであり、図３５Ａは時間履歴を、図３５Ｂは周波数応答を示す。
【００２５】
【図３６】図３６は本発明の照合フィルタにおいて用いる測定バブル散乱パルスであり、図３６Ａは時間履歴を、図３６Ｂは周波数応答を示す。
【図３７】図３７は本発明の１つの態様による処理の前後の画像であり、図３７Ａはフィルタなしの場合を；図３７Ｂは畳み込みによるテンプレート照合を；図３７Ｃは相互相関によるテンプレート照合を示す。
【図３８】図３８は本発明による、Ｂモード画像についての相互相関からのベクトルマップであり、図３８Ａは回転流を；図３８Ｂは動脈瘤モデルを；図３８Ｃはローカルフィルタにより識別された異常値を；そして図３８Ｄはグローバルフィルタにより識別された異常値を示す。
【図３９】図３９は本発明による回転流からのベクトルマップであり、図３９ＡはＳＮＲフィルタにより検出された異常値を；図３９Ｂは相互相関からのＳＮＲマップを；そして図３９Ｃは図３９Ａからの補間ベクトルマップを示す。
【図４０】図４０は本発明による異なる窓サイズに対する回転流のベクトル場マップであって、１０個のＢモード画像の平均から得たものであり：図４０Ａは窓サイズ５６×５６、図４０Ｂは４０×４０、図４０Ｃは３２×３２、図４０Ｄは２４×２４、図４０Ｅは１６×１６、そして図４０Ｆは８×８の場合を示す。
【００２６】
【図４１】図４１は異なる検査窓サイズについて、回転流場の垂直中心線の速度に関して光学ＰＩＶと本発明のエコーＰＩＶの比較を示す。
【図４２】図４２は本発明による異なる窓サイズでの平均化に対する、速度データの標準偏差を示す。
【図４３】図４３は本発明による、離散的窓オフセットおよび小さい窓サイズの従来の相互相関を用いたベクトルマップの比較であり、図４３Ａは１６×１６のＤＷＯ、図４３Ｂは１６×１６のＳＣＣ、図４３Ｃは８×８のＤＷＯ、図４３Ｄは８×８のＳＣＣの場合を示す。
【図４４】図４４は本発明による動脈瘤モデル実験の流線および速度の等高線の比較であり、図４４Ａは動脈瘤モデルのサイズを；図４４Ｂおよび図４４Ｃはそれぞれ、サブピクセル補間の前と後を示す。
【図４５】図４５は本発明の態様による、３Ｄ計算ＡＡＡモデルのメッシュ格子を示す。
【００２７】
【図４６】図４６は定常流状態における本発明の態様によるＡＡＡモデルに対するＰＩＶ結果を示し、図４６Ａは、計算流体力学（ＣＦＤ）でシミュレーションした速度ベクトルおよび速度の大きさであり；図４６ＢはエコーＰＩＶで測定した速度ベクトルおよび速度の大きさであり；図４６ＣはＣＦＤシミュレーションから得た流線であり；図４６ＤはエコーＰＩＶ測定から得た流線である。
【図４７】図４７は本発明の態様による、ＣＦＤシミュレーションとエコーＰＩＶ結果の比較であり、図４７ＡはＡＡＡモデルのＣＦＤ格子メッシュおよびＡ−Ａ線の位置を；図４７ＢはＣＦＤシミュレーションおよびエコーＰＩＶ測定からの速度プロファイルを示す。
【００２８】
【図４８】図４８は本発明の態様による、時間および周波数ドメインにおける３サイクル５ＭＨｚの三角波を示す。
【図４９】図４９は本発明の態様による、焦点における模擬圧力波形を示す。
【図５０】図５０は本発明の態様による、励起用に焦点における圧力を用いた、レイレイ−プレセット（ＲＰ）式による模擬バブル後方散乱を示す。
【図５１】図５１は本発明の態様による、大きいＦＯＶの中での４本の平行集束ビームの走査を示す。
【図５２】図５２はＢモードマイクロバブル画像からのＰＳＦの推定であり、本発明の態様により、図５２Ａはマイクロバブル画像を；図５２Ｂは図５２Ａの丸印のバブルからのエコーパルスを；そして図５２Ｃは図５２Ｂにおけるエコーパルスのスペクトルを示す。
【００２９】
図面を通じて、対応する参照記号は対応する部分を示す。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
詳細な説明
一般に、本発明は、造影剤を用いる超音波画像法と、超音波造影画像法に対し特定の問題を扱うために特別に開発された粒子画像速度測定（ＰＩＶ）法とを組み合わせた方法を用いるシステムであって、哺乳動物の血液などの不透明な流体の流れを特徴付けるための前記システムに関する。より具体的には、本発明は、ＰＩＶと超音波造影画像法とを組み合わせた、改善されたハイブリッド超音波速度測定法およびシステム、すなわちエコーＰＩＶに関し、これは、例えばマイクロバブル／球および、造影剤（流れトレーサー）として従来から（最近になってさらに）用いられている他のかかる中空粒子などの造影剤の、高調波無線周波数（ＲＦ）後方散乱成分の利点を、超音波ＰＩＶ用に利用するような様式で組み合わせたものである。ハードウェアおよびソフトウェアの両方／製造方法について、要素および特徴の組合せは本明細書に意図するように開示され、システムおよび関連する方法は、臨床医に対して追加のより非侵襲的な診断および処置用のツールを提供するだけでなく、不透明構造内の速度場を非侵入的に決定することが求められる非臨床的画像法用途に対しても有用である。かかる用途は、限定することなく以下を含む：流体のパイプ流、多相流体やポリマーなどの複合流体の流れ、自由面および境界面近くの流れ、およびマイクロ製造デバイス、例えばマイクロマシンシステム（ＭＥＭＳ）など。
したがって、医学／獣医学の診断および患者の処置に関連する広範囲の用途内での使用に加えて−例えば循環系の一部の特徴付け（以下にさらに説明するように）などに加えて−、本方法は、産業用不透明流の画像法用途の広い範囲に有用であり、例えば：石油の加工、飲料の製造および加工（例えばビールおよびシャンパンを含む炭酸飲料、ワイン、ジュース、牛乳、豆乳、ソフトドリンクなど）、香水、インキ、給水、染料、ペースト、接着剤、およびある種のプラスチック；化学溶液のモニタリング、海岸工学研究および解析用；河口および沿岸の環境管理などである。さらに、高周波数の超音波を用いることにより、本方法は不透明なマイクロ流体画像測定法のために、またマイクロ流体バイオシステムの技術分野の開発において用いることができる。
【００３１】
１つの態様において、本発明は、エコーＰＩＶを用いた、末梢血管画像法用の多重成分血流速度測定のための改善された方法に関する。開発されたエコーＰＩＶシステムは、空間分解能の増加および測定可能速度のダイナミックレンジの増加の機会を提供する。エコーＰＩＶの性能は、本明細書において、広い範囲の血流および他の用途をカバーするためにエコーＰＩＶを最適化するよう、定量化および特徴付けされる。従来のＰＩＶは光学画像の数学的操作を中心とするが、本明細書に記載され考察されたシステム要素の組合せは、トランスデューサーデバイス（例えば、狭帯域超音波信号を送信して、検査する流れ内でマイクロバブル／造影剤を付勢し、ＲＦ放出／後方散乱を広帯域受信器トランスデューサーを用いて受信する、すなわち、トランスデューサーは狭帯域信号を送信して広帯域信号を受信するように特別に設計されている）を、関連するファイヤリングシーケンスならびに、造影剤（例えばマイクロバブル）の高調波ＲＦ超音波後方散乱成分の、関連するＰＩＶ解析等と共に利用する。
【００３２】
１つの態様において、本発明のシステムおよび関連する方法は、エコーＰＩＶを用いた、末梢血管画像法用の多重成分血流速度測定法をもたらす。図１は、エコーＰＩＶシステム１０および方法の全般的な要素を示す。超音波システム１１、直線アレイトランスデューサー１２、およびコンピュータ１９を介して生成されるなどの集束超音波ビームを所望の視野の中で掃引することにより、Ｂモード画像フレーム１６を初めに得る。トランスデューサー１２は、狭帯域超音波信号を送信して、検査する流れ内でマイクロバブル／造影剤を付勢し、ＲＦ放出／後方散乱を広帯域受信器トランスデューサーとして受信する、広帯域受信器／送信器デバイスである。トランスデューサーは、狭帯域信号を送信し、広帯域信号を、関連するファイヤリングシーケンスと、造影剤（例えばマイクロバブル）の高調波ＲＦ超音波後方散乱成分の、関連するＰＩＶ解析と共に受信するよう、特別に設計されている。
【００３３】
超音波ビームは、その浮力特性のため流れ場１４の優れたトレーサーである造影マイクロバブルにより、散乱される。マイクロバブルと周囲の流体（参照記号１４により集合的に言及される）との間のインピーダンスの差が大きいため、および圧力が誘発する非線形共振のために、バブルは盛大に散乱される。これがＲＦデータ１５をもたらし、該データはフィルタリングされて、粒子位置が再構成されたＢモード画像フレーム１６を示す。２つの連続画像フレーム１６は１６Ａにおいて改善され、続いてＰＩＶ解析される：画像は検査窓（サブウィンドウ）に分割される；相互相関１７による粗い速度推定がサブウィンドウ画像上で行われ、粒子の局所変位を提供する；相互相関をフレーム全体にわたり全てのサブウィンドウに拡張することにより、画像間の時間（Δｔ）が既知であるために、速度ベクトル場１８を決定することが可能となる。
【００３４】
１つの態様において、方法は、流れトレーサー（例えば超音波造影マイクロバブル）を流れ場内で識別し、追跡すること、および相互相関アルゴリズムを用いて局所速度ベクトルを計算することを含む。粒子画像は、集束超音波ビームを流体の所望の視野の中で掃引することにより得られる。ＲＦ後方散乱データの処理は、好ましくは、空間および時間におけるある点での信号強度を生成するために統合されたＲＦデータを用いて実現される；ＲＦデータを解析および処理によりフィルタリングして基本高調波成分のみを抽出し、これを次に、Ｂモード画像を作成するために用いて、限定なしに低調波、超高調波、または第二高調波を含む他の高調波成分を除去または最小化する。
【００３５】
他の態様において、不透明な流れ内で超音波放出を用いて、多重成分ベクトル速度を得る方法および関連するシステムは、以下を含む：流れトレーサー（超音波造影マイクロバブルまたは他の粒子状造影剤）を不透明な流れ場内で識別および追跡すること；デジタルＲＦデータを用いて粒子画像を構成すること、および粒子の変位を計算して、検査エリアにわたって局所速度ベクトルを得ること、および検査粒子画像に適用される２次元（２Ｄ）ドメイン相互相関関数（例えばＦＦＴ）を用いること。この方法は、検査エリアの解剖学的図を生成するために照合可能な多重成分速度データを提供することにより、統合された解剖学的および機能的検査をもたらす。さらに粒子追跡は、高周波数において超音波システム画像法と共に用いる場合に、粒子速度測定の代わりに個別の痕跡を追うために用いることができる。
【００３６】
上で指摘したように、超音波ビームは「造影剤」により散乱され、該造影剤は、例えば、流体に散布された気体のマイクロバブルを含むことができる。バブルと流体の間の、音響インピーダンスの大きなミスマッチのために、バブルは激しく散乱し、超音波場において音響的に「輝いて」、粒子位置の明確なデジタル無線周波数（ＲＦ）後方散乱を、優れた信号対ノイズ比（ＳＮＲ）を有してもたらす。これらのＲＦデータを処理して、この特定の走査時間シーケンスに対する画像フレームを生成する。
【００３７】
ＲＦ後方散乱データの処理は、次のあるものを用いて実施するのが好ましい：ＲＦデータを統合して、空間および時間のある点における信号強度を生成する；ＲＦデータを解析して基本高調波成分のみを抽出し、これを次に用いてＢモード画像を作成する；ＲＦデータを処理して、限定なしに低調波、超高調波、または第二高調波を含む高調波成分のいずれかを抽出する。造影マイクロバブルの使用はＲＦ信号に高調波痕跡を生成し、これは、組織からの後方散乱とは別に、バブルからの後方散乱を描写する。用語「高調波エコーＰＩＶ」は、ＲＦの高調波成分を用いる用途を指すために用いられる。
【００３８】
かかる２つの連続粒子画像は、次に、速度測定解析に付される：画像を検査サブウィンドウに分割し、２つの画像それぞれの中の対応する検査窓に対し、次に２Ｄフーリエ空間内で相互相関を行う。２つの画像間の相互相関は粒子の変位を与え、速度ベクトル場を画像間の時間に基づいて決定することを可能にする。超音波速度測定システムは、高いフレーム率（１秒当たり２０００フレームまで）を扱うよう設計され、２ｍ／ｓまでの大きなダイナミック速度レンジで、リアルタイムで多重成分流速ベクトルを測定することができる。エコーＰＩＶ法はまた、解剖学的構造についての情報を提供し、これによって、解剖の増幅エコー画像上に重ねた多重成分速度データを示すことにより、構造的および機能的両方の画像化を可能とする。
【００３９】
図２Ａ、２Ｂおよび２Ｃは、管内流のエコーＰＩＶ画像法を示す。図２Ａは、完全に発達した層流におけるマイクロバブルの、２つの連続するグレースケール粒子画像を示す。図２Ｂは、完全に発達した層流について計算された速度ベクトルを示す。図２Ｃは、エコーＰＩＶと解析的速度プロファイルの比較を示す。
図３Ａおよび３Ｂは、エコーＰＩＶを用いた回転流の測定を示す。図３Ａは、流れの中の粒子のグレースケール粒子画像法を、図３Ｂは速度ベクトルおよびそれらの位置のマップを示す。ベクトルは、周辺部に沿った７．３８ｃｍ／ｓから、中心近くでの２６．６３ｃｍ／ｓへと変化している。
図４Ａ、４Ｂおよび４Ｃは、頚動脈狭窄（動脈直径８ｍｍ、７０％狭窄）のin vitroでのエコーＰＩＶ検査結果を示し、図４Ａに狭窄前（２〜１６ｍｍ上流）の、図４Ｂに狭窄後の部分（１６〜３０ｍｍ下流）の、２Ｄ速度ベクトルおよび大きさマップを示す。図４Ｃは、狭窄後部分の再循環ゾーンのフローパターンを示す。
【００４０】
本発明の相互相関システムおよび方法は、以前に特許第6,725,076号に提唱された、方向性ビーム形成から受信するＲＦ信号の相互相関を用いる２次元超音波速度測定とは異なる。この従来方法は、相互相関を後方散乱ＲＦデータに（再構成された画像にでなく）直接適用して、速度ベクトルを得る。この従来方法はまた、造影バブルなどの音響的に最適化されたトレーサー粒子の利点に注目または利用しない。従来方法はさらに、実施する最適粒子画像速度測定に対して、トランスデューサーを具体的に制御するために必要なファイヤリングおよび受信プロトコルの種類を示さない。ＲＦ後方散乱データの高調波成分の使用を示唆しない。フーリエ空間での検査粒子画像の２Ｄ相互相関を用いる速度測定アルゴリズムおよび、解剖像と正確に照合できる速度データを用いない。また、任意のハイブリッド速度測定法、例えば粒子追跡と粒子画像速度測定の組合せなどを利用しない。さらに、速度ベクトルデータの質を最適化するために特別に開発された、種々の前処理および後処理法を利用しない。さらに、従来方法は、超音波造影剤（マイクロバブル）を多重成分速度測定画像法のための流れのトレーサーとして用いる、２Ｄ超音波多重成分速度測定画像法ではない。最後に、従来方法は、高いフレーム率（１秒当たり２０００フレームまで）を有し、２ｍ／ｓまでの大きなダイナミック速度レンジにて多重成分流速ベクトルをリアルタイムで測定できる、超音波多重成分速度測定システムではない。
【００４１】
心臓血管血流画像法への応用
心臓血管放射線医、介入医、外科医、ならびに成人および小児集団両方にサービス提供する画像診断の専門家は、本発明をツールとして用いることができる：１）本発明の方法およびシステムは多重成分血流速度ベクトルのリアルタイムの非侵襲的測定およびマッピングを提供し、これは予後の補助として、また多くの循環器疾患および処置の進行に、必要不可欠である；２）本発明の方法は、現場またはオフサイトでの臨床的画像法を促進するための、コンパクトで／小さな設置面積を有する画像システムへの組込みに好適である；３）本発明の方法は、ずり応力、速度およびフローパターン流線などの定量的血行動態パラメータを提供するために適応可能であり、これらは疾病の進行を追跡して、頚動脈の脆弱なプラーク、血管移植片における吻合部過形成を評価し、血管動脈瘤の破裂リスクを予測するために有用である。
【００４２】
一般の不透明流画像法分野
本発明のシステムおよび関連する方法は、さらなるより非侵襲的診断および処置用のツールを臨床医に提供し、これらは、不透明構造内の速度場を非侵入的に決定することが求められる、非臨床用の画像化用途においても有用である。本発明のかかる用途は、以下を含むがこれらに限定はされない：流体の導管（コンジット）（例えばパイプ）の流れ、多相流体やポリマー等の複合流体の流れ、自由表面および境界表面近くの流れ、およびＭＥＭＳなどのマイクロ製造デバイス内の流れ。
以下の非限定的例を、本発明の態様をさらに説明するために提供する。
【００４３】
例１
従来の市販システムの画像化の限界は、空間的精度および分解能、ならびに本質的に低いフレーム率を中心に展開しており、これらは測定可能な速度範囲、過渡流現象を捉える能力、および得られるＰＩＶベクトル場の密度を制限する。エコーＰＩＶシステム全体の概略を図１に示すが、これは多くの側面を含む：ファイヤリングシーケンスの自動制御（例えばＰＣなどのコンピュータデバイスを介して）；０．３ｍｍの要素ピッチおよび７３％の帯域幅を有する、７．８ＭＨｚ、１２８要素の直線アレイトランスデューサー；ＲＦデータ取得；Ｂモード画像生成；およびＲＦ由来のＢモードデータを解析するための速度測定アルゴリズム。エコーＰＩＶシステムは、従来の医療用超音波システムよりもはるかに高い範囲のフレーム率（２０００ｆｐｓまで）を選択する自由度を提供し、また、視野（ＦＯＶ）（３０〜９０ｍｍ）、超音波ビームを作るために用いるトランスデューサー要素の数（６〜４８要素）、画像化窓幅（４〜３８ｍｍ）、多焦点ゾーンの範囲（５〜７５ｍｍ）および電力レベル（ＭＩ：０．２〜１．２）を選択するより高い自由度を提供する。超音波造影マイクロバブル（Optison（登録商標）ブランドの造影剤を例示の検査に用いた）を流れトレーサーとして用いて、流れ内に散布した。Optison（登録商標）造影剤は、心エコー検査のために臨床的に用いられてきた：この剤は、ヒト血清アルブミンを被覆したマイクロバブルにオクタフルオロプロパンを充填したものからなり、５．０〜８．０×１０８バブル／ｍｌの濃度を有する；これらのマイクロバブルは、平均直径が２．０〜４．５μｍである。他の超音波造影剤、例えばDefinity（登録商標）ブランドで販売されているものなども、用いてよい。
【００４４】
本発明のエコーＰＩＶシステムおよび方法は、従来の超音波造影画像法で用いるよりはるかに低い濃度のマイクロバブルを用いる。本方法に対するマイクロバブルの濃度は、１〜２×１０３バブル／ｍｌが可能であり、市販の濃度で従来用いられるより、およそ１０５倍低い濃度である。図５Ａは、エコーＰＩＶシステムを用いて、回転流場内でのマイクロバブルのデジタル後方散乱ＲＦデータから構成されたＢモード画像の一部である。図５Ｂの、Ｂモード画像に対する流れ場は、流体を充填した円筒プラスチックタンク（直径４２ｍｍ）内に置いた磁石棒を用い、磁気撹拌装置で駆動することにより作成した。粒子画像は、焦点深度１６ｍｍおよびＦＯＶ４０ｍｍで、６８本の超音波ビームを用いて、フレーム率１９２ｆｐｓにて得た。数個のフレームに対応する一連のＲＦデータセットを得た。これらのＲＦデータを、画像フレームに再構成し、次に２つの連続画像をＰＩＶ解析に付した。画像を検査窓（１６×１６ピクセル）に分割し、画像化フレーム全体にわたって２つの検査窓に相互相関を適用して粒子の変位を決定し、その結果図５Ｂに示す速度場を得た。噴流内の渦輪、層流および高速パイプ流を含む他の流れ構造も、この方法により同様に定量化した。
【００４５】
過渡的に突然発生する渦輪も、本発明のエコーＰＩＶシステムおよび方法を用いて画像化した。かかる過渡流は、超音波ドップラーまたはＭＲＩ速度測定などの従来の不透明流速度測定法を用いて捉えるのは困難であり、その理由は、流れの本質的に過渡的な性質および多重成分速度ベクトルの存在のためである。図６Ａは、再構成された噴流のＢモード画像化を示す；噴流の頭における渦輪が明確に見られる。この流れ場からのＲＦデータセットは、焦点深度２４ｍｍおよびＦＯＶ４０ｍｍで、１０４本の超音波ビームを用いて、フレーム率９０ｆｐｓにて得た。サブウィンドウサイズは２０×２０ピクセルであった。図６Ｂに見られるように、エコーＰＩＶは２つの渦輪内の明確な速度の描写を提供した。
【００４６】
例２
図１のシステムは、目的のエコーＰＩＶの２つの要素に焦点を当てている：全視野（ＦＯＶ）にわたる、均一で細かい空間分解能および広いダイナミック速度レンジである。良好な空間分解能は、バブル画像がＢモード画像１６（図１）において不鮮明に現れることを防ぎ、個々のバブル画像の品質を最大化する。これにより、ＰＩＶ解析中の相互相関の質が改善され、マップ１８を生成するための速度ベクトル計算の精度を増加させる。しかし、特定の画像化用途に対する最適な空間分解能の正確な値は、測定すべき速度範囲、容器の直径、および測定目的、例えばずりが発生するかどうかなどの仕様に依存する。これらの値に基づき、一定のトランスデューサー動作パラメータ、例えば画像化周波数、パルス長、焦点深度、送信および受信に用いる要素の数、要素のファイヤリングの指令等を設定することができる。
【００４７】
エコーＰＩＶシステムのダイナミック速度レンジは、システムが測定可能な最大および最小血流速度の差として定義される。血流速度は循環系の周囲および１つの血管内の両方で大きく変化するため、異なる血管速度測定用途におけるより最適な性能のために、「広い」ダイナミック速度レンジを有するのが好ましい。ダイナミック速度レンジは、フレーム率および空間分解能の両方に関連する。フレーム率の増加は、より高い速度の測定を許容し、一方空間分解能の増加は、低い速度および高い空間速度勾配を識別することを許容し、これは、例示の末梢血管画像法用途との関連で、以下にさらに詳述される。
【００４８】
末梢血管エコーＰＩＶのための仕様
末梢血管画像法は、頚動脈、上腕動脈、大腿動脈、膝窩動脈、腸骨動脈、大動脈、および腎動脈、および中心静脈および末梢静脈などの血管での血流速度測定を含む。エコーＰＩＶを用いた末梢血管画像法は、図１に示すシステムにより実施することができる。トランスデューサー１２は目的の血管にほぼ直角に配置し、標的の血管は組織試料内（例えば１４において）の〜５ｃｍ深さに配置されるものとする。長方形の視野が望ましく、したがって直線アレイトランスデューサー１２を用いる。これらの一般特性から、血管直径、総ＦＯＶ、および血管で観察されるピーク速度に基づき、ある特定の画像化パラメータを標的血管に採用する。血管直径は、良好なエコーＰＩＶデータ品質に必要な軸方向分解能を決定する。速度プロファイルおよびずり応力を測定するために、好ましくは〜１０〜１５の速度ベクトルを血管内腔にわたり測定する（Kim et al., 2004）。したがって、１．０ｃｍの血管に対して必要な最小の軸方向分解能は１ｍｍであり、０．５ｃｍの血管に対して必要な最小の軸方向分解能は０．５ｍｍである。さらに、１つの検査窓内での高いずり値の存在は、相互相関の質を低下させ、正確な測定を妨害する。トランスデューサーのファイヤリング特性、例えばパルス長、帯域幅等は、空間分解能の要求に関連する。良好な横方向分解能は、より高い品質の画像をもたらし、同様に、低い横方向分解能は、低速度の識別を制限する。総ＦＯＶを、どの程度の血管形状が特定目的であるかに基づいて設定する。曲がったまたは分枝状の血管については、局所形状の変化による速度ベクトル変化を説明するために、高いＦＯＶが要求されるであろう。より大きなＦＯＶの使用はフレーム率に影響し、これは測定可能な速度のダイナミックレンジにも関係する。
【００４９】
空間分解能
軸方向および横方向分解能の両方が、エコーＰＩＶデータの品質に影響する。軸方向分解能は、トランスデューサーの帯域幅を含む、システムの帯域幅に大きく依存する。横方向分解能はビーム幅により決定され、ビーム幅は、超音波周波数、トランスデューサーの開口のサイズ、焦点の程度および画像化深度により決定される。上に述べたように、好ましい最小の軸方向分解能は血管直径の約１／１０である；しかし、軸方向分解能を最大化することが有利であり、その理由は、これが血管内のエコーＰＩＶベクトル密度を増加させ、ずり応力などの導関数計算の精度を増加させるためである。一般の血管エコーＰＩＶ画像化特性に対しては〜２００μｍの軸方向分解能が目標とされて、良好なエコーＰＩＶデータ密度および広範囲の血管サイズへの応用の両方を提供する。このレベルの分解能は、高い周波数（＞５ＭＨｚ）、広い帯域幅（＞５０％）のトランスデューサーによって得られる。
【００５０】
ダイナミック速度レンジ
本発明のエコーＰＩＶシステムおよび方法との関連で本明細書において用いられるダイナミック速度レンジは、装置パラメータの固定のセットに対する、最大分解能と最小分解能の速度測定の間で実現可能な速度範囲として、定義される。出願人らの第一世代エコーＰＩＶシステムとの関連で同定されたように、６０ｃｍ／ｓのダイナミック速度レンジが報告された；これは、一般の血管画像化に用いるには低すぎる。上で同定されたように、ダイナミック速度レンジは、エコーＰＩＶシステムのフレーム率と空間分解能によって決定される。フレーム率は、次に議論されるように、システムパラメータのフレキシブルな制御を通して操作される。フレーム率および空間分解能を与えると、エコーＰＩＶの速度計算アルゴリズムを用いて、ダイナミック速度レンジの良好な予測値が導かれる。光学的ＰＩＶ解析と同様に、エコーＰＩＶ解析は、ＦＦＴアルゴリズムを用いた相互相関法に基づく。光学的ＰＩＶに適用されるある基準が、エコーＰＩＶにも用いられる。そのほかは、モンテカルロシミュレーションを実施して、最適な光学ＰＩＶ性能を生成するために必要な実験パラメータについての要件を決定する。推奨されるのは、粒子画像の面内変位が、検査窓の直径の４分の１以下であることである（４分の１則）。４分の１則は、ＰＩＶ解析を行う２つの連続画像フレームでの粒子の変位の上限を設定し、したがってあるフレーム率のもとでの、システムが測定可能な最大速度を決定する。その後、第二の窓を移動させて後の時間での粒子位置を捉える、別のアルゴリズムが導かれた。これらの「窓オフセット」法は、流れそれ自体の相関長により制限される。本エコーＰＩＶシステムおよび関連する方法は、かかる方法を用いない。
【００５１】
１つの態様において、図１に示すエコーＰＩＶシステムは、以下の部分を含む：１２８要素の１Ｄ直線超音波アレイトランスデューサー、制御および受信器システム、信号処理、エコーＰＩＶ処理、およびディスプレイ。１Ｄ直線超音波アレイトランスデューサーの使用は、ＦＯＶ全体にわたってより均一な軸方向および横方向分解能を提供し、特に、従来用いられているフェーズアレイトランスデューサーと比較した場合にそうである。このシステムは、７．８ＭＨｚの中心周波数と７３％の部分帯域幅（６ｄＢ）を有する直線アレイトランスデューサーを用い、〜５〜１０ＭＨｚの選択された周波数範囲において超音波パルスの効率よい送信および受信を可能とする。１つの要素の幅は０．３ｍｍである。コンピュータ処理ユニットは、画像化窓のサイズ、焦点深度、画像化周波数、ビーム線密度（ＢＬＤ、詳細は後述）、出力レベル等のシステムパラメータの柔軟な制御を許容し、フレーム率の容易な操作を可能として、高品質エコーＰＩＶデータを実現する。実時間Ｂモード画像の表示を可能とするのに加えて、システムは、合わせたＲＦ信号を高分解能（１６ビット）データ収集（ＤＡＱ）カード（例えば、Gage Applied Technologies, Inc., Canadaから市販されているものなど）へ別々に取得することを可能とする。Ｂモード画像は、エコーＰＩＶ解析用に選択的に生成することができる。
【００５２】
図１は、ブロック図の様式で、エコーＰＩＶシステムについての信号収集および処理手順を示す。ＲＦデータフィルタリングにおいて、直線アレイトランスデューサーは、超音波パルスを順次送信および受信することにより、視野を走査する。後方散乱超音波を次にトランスデューサー要素により受信して、電圧信号に変換し、これを増幅、減衰補正（ＴＧＣ）およびデジタル化（アナログ−デジタル変換）に付す。次に、エコー電圧（ＲＦデータ）が集束機能用のデジタル遅延線を通り、合計されて結果としての走査線を生成する。データ収集（ＤＡＱ）カードは選択された合計ＲＦデータを保存し、これは次に、ＰＩＶ解析用のＢモード画像を生成するために用いられる。
【００５３】
空間分解能
大きな視野内での画像の鮮明度を改善する目的で、超音波画像法において動的集束が採用されたが、エコーＰＩＶを用いた血流速度測定のためには、動的集束は用いられていなかった。動的集束は最大フレーム率を低下させる。血管の直径は画像化深度に比べて比較的小さいため、また横方向分解能は、血管が位置する規定焦点における深度において極めて均一であるため、動的集束のさらなる調査が、エコーＰＩＶに対するその有用性を決定するために必要である。焦点における横方向分解能のおよその測度は、ビームピークから最初のゼロ点までの距離を与える、レイレイ分解能基準であり、これは以下に等しく、
【数１】
2010503421.tif 000003
ここでｆ＃は焦点深度を開口幅で除した値として定義される（Oakley, 1991）。式（１）において
【数２】
2010503421.tif 000004
を用いて、異なる焦点深度における直線アレイトランスデューサーの横方向分解能が計算でき、これは約０．５ｍｍ〜１ｍｍの範囲である。軸方向分解能Δは、一般に入射超音波ビームの波長λと励振パルスにおけるサイクル数Ｎにより決定される：Δ＝λＮ／２。我々のエコーＰＩＶシステムについて、Ｎ＝２の場合、軸方向分解能は、トランスデューサーがその中心周波数７．８ＭＨｚで動作する場合に約０．２３ｍｍである。
【００５４】
時間分解能
エコーＰＩＶシステムのフレーム率は、ＦＯＶおよび、ビーム線密度（ＢＬＤ）およびシステムハードウェア応答時間Ｔｈを含む幾つかの他のシステムパラメータにより決定される。ＢＬＤは、Ｂモード画像で１つのトランスデューサー要素幅（Ｗｅｌｅ）内に発生される走査線の数である。ＢＬＤが大きいほど、１つの画像を構成する走査線の数は多くなり、横方向空間分解能はより良好になる。しかしここにはトレードオフがあり、高いＢＬＤは１つの画像を生成するのに長い時間を必要とするため、フレーム率の低下が生じる。
【００５５】
１つの好ましい態様において、エコーＰＩＶシステムのＢＬＤのオプションは、０．５、１、２および４である。ハードウェア応答時間Ｔｈは、最も遠いエコーの受信から次のビームの送信までの間の時間である。例えば、エコーＰＩＶシステムはＴｈ＝３μｓを有する。直線アレイトランスデューサーのＦＯＶは長方形の形状である。ＦＯＶの幅（ＷFOV）は、Ｗeleおよび活性化されたトランスデューサー要素の数（Ｎele）により決定され、これは１６〜１２８の範囲であり、狭いかまたは広い画像を作成する。ＦＯＶの長さは必要な画像深度（Ｄ）により決定され、３０ｍｍ〜９０ｍｍの範囲である。フレーム率はＦＯＶに直接影響されるが、これは、各超音波ビームの走査線の数と走査時間Ｔｔの積に逆比例するためであり、ここで走査時間は、深度増加に従って７０μｓ〜１２０μｓの範囲である。１つの画像化フレームを生成するための時間は：
【数３】
2010503421.tif 000005
であり、フレーム率（ＦＲ）は、
【数４】
2010503421.tif 000006
である。式（３）からフレーム率は、図７Ａに示すように、ＮeleおよびＴｔにより、ＦＯＶの幅および長さに直接関連することを指摘する。したがって、エコーＰＩＶシステムのこの態様について、ＦＯＶ＝３０ｍｍ×４．８ｍｍの場合、ＢＬＤ＝０．５で最大ＦＲは１７８６ｆｐｓ、ＢＬＤ＝１では８９３ｆｐｓと計算される。
【００５６】
ダイナミック速度レンジ
２Ｄ流れ場モデルにおいて、速度ベクトルは軸方向および横方向に成分を有することができる。血流速度測定に対して横方向速度成分の精度が重要であり、なぜならば、血管は通常、トランスデューサーの走査方向にほぼ平行だからである。すなわち、血流速度主成分は通常横方向である。横方向ダイナミック速度レンジの導出は以下に従う；同じ原理が軸方向にも適用される。以下の解析は、単一の検査窓に対して画像の幅全体を用いる。４分の１則を適用すると、２つの連続フレーム中の粒子の最大横方向変位はＷFOV／４である。フレーム率を与えると、エコーＰＩＶシステムのこの態様により測定可能な最大横方向速度は、次のようになる。
【数５】
2010503421.tif 000007
図７Ｂは、異なるＢＬＤを用いて、窓オフセット法なしのアルゴリズムに基づく、Ｄ＝３０ｍｍ〜９０ｍｍに対する、最大測定可能横方向速度のグラフ表示である。ＢＬＤ＝０．５の場合の最も高いＶlmaxは２．１４ｍ／ｓであり、ＢＬＤ＝１の場合は１．０７ｍ／ｓである。この値は、画像間の距離が流れの最大相関距離を超えない限り、選択された実際の幅に依存しないことを指摘する。
【００５７】
あるフレーム率を仮定し、横方向の最小検出可能速度Ｖlminについての控えめな推定値を、同様に導出する。このように粒子画像は、検出すべき変位について、第二フレームにおける異なるビーム線内に現れなければならない；Ｖlminは、２つの隣接するビーム線の間隔により実際に決定される：
【数６】
2010503421.tif 000008
軸方向の最小検出可能速度はＶlminより小さく、これは、軸方向の粒子変位が、ビーム線により離散化されないからである。
【００５８】
上の導出は、全ＦＯＶが相互相関解析のための検査窓として用いられるケースについてであり、検査窓内に１つのみの速度ベクトルが生成され、これは、この範囲の平均粒子速度を表す。場全体にわたって局所速度を知ることが望ましく、これにより、流れ場の詳細な速度ベクトルマップが作成される。エコーＰＩＶは、かかるマップを、ＦＯＶを多数のサブウィンドウに分割することにより、作成することができる。サブウィンドウのサイズは、流れの特性およびベクトルマップに必要な分解能のレベルにより決定される。これらの事柄は、各サブウィンドウ内での十分な粒子数に対する要求により、オフセットされる。我々が用いた典型的な検査窓のサイズは、１．８ｍｍ×１．８ｍｍ、２．７ｍｍ×２．７ｍｍ、３．６ｍｍ×３．６ｍｍ、３．６ｍｍ×１．８ｍｍ等である。好ましくは、５〜１０の粒子画像が、各検査窓で必要とされる。
検査窓がＷｓの幅を有すると仮定すると、測定可能な横方向の最大速度は以下である。
【数７】
2010503421.tif 000009
したがって、Ｖslmaxは、単一窓の推定値から、用いられるサブウィンドウの数に等しい係数だけ減少する。図７Ｃは、検査窓の幅Ｗｓ＝３．６ｍｍおよびＢＬＤ＝１において、最大測定可能速度をプロットした図である。理論的には、画像化深度Ｄを３０ｍｍに設定し（ビーム当たりの時間Ｔｔ＝７０μｍ）、画像化に１６個のトランスデューサー要素を活性化した場合（画像化窓幅ＷFOV＝４．８ｍｍ）、最大速度０．８ｍ／ｓが測定可能である。
【００５９】
図８は、測定値を収集するために用いた回転流装置を描いた概略図であり、以下のようである：回転流は、薄いプラスチックビーカー内で磁気棒を磁気撹拌機（HI 190M, HANNA Instruments）で撹拌して発生させた。高さ９０ｍｍのビーカーの直径は５５ｍｍであり、これを長方形のプラスチック水槽に入れた。直線アレイトランスデューサーを画像化のために水槽内に浸したが、これは防水プラスチック膜により保護されている。市販の超音波造影マイクロバブル、Optison（登録商標）（Amersham, UK）を０．０１２ｍｌ容量で、各測定のためにビーカーに注入した。Optison（登録商標）は心エコー検査に臨床的に用いられている造影剤であり、ヒト血清アルブミンを被覆したマイクロバブルにオクタフルオロプロパンを充填したものからなり、濃度は５．０〜８．０×１０８バブル／ｍｌである。マイクロバブルは平均直径が２．０〜４．５μｍの範囲であり、速度測定法に対する主要な必要条件を満たしている：これらは流れの軌跡に良好に追従し、解析に十分な後方散乱を生成する。マイクロバブルは数回の心臓周期の間続くほど十分安定であるが、しかし最終的には破壊される。次に説明するように、焦点深度およびバブル濃度の、エコーＰＩＶベクトルの品質への影響を検討する。
【００６０】
焦点深度
図９Ａは、焦点深度１６ｍｍでの、マイクロバブルの１つのＢモードフレームである。図９Ｂは、検査窓のサイズ３ｍｍ×３ｍｍで６０％のオーバーラップを用いて得られた、エコーＰＩＶ速度ベクトルマップを示す。図９Ａおよび９Ｂは、焦点深度がエコーＰＩＶの結果に影響することを示す。焦点領域内およびこれに近接したバブルは鮮明に画像化され、良好な質の速度ベクトルがこれらの領域に成功して生成される。一方、焦点ゾーンから離れた場のバブルは十分な鮮明度で解像されておらず、その結果擬似的エコーＰＩＶ速度ベクトルが得られた。比較的大きいＦＯＶ内で正確な速度ベクトルを生成するために、焦点深度は、画像化エリアの中心またはやや離れた位置に設定して、ほとんどのバブルがエコーＰＩＶに対して十分に解像されるようにすべきである。
【００６１】
バブル濃度
本発明の１つの態様にしたがって、相互相関関数により生成された相互相関係数（ＣＣＩ）を用いる（２つのサブウィンドウ間のパターン照合の有効性を示すため）。高品質ＰＩＶデータのための正常なＣＣＩ値は、０．２〜０．８の範囲内である。図１０は、ＲＦ構成Ｂモード画像および解析されたサブウィンドウ、対応するＣＣＩグラフおよび得られた速度ベクトルを示す。図１０Ａ、１０Ｂおよび１０Ｃの初期データは、バブル濃度（６±２×１０３／ｍｌ）において得た。ＣＣＩグラフはフラットでピーク値約０．０７であり；この画像に対するエコーＰＩＶ速度ベクトルの質は低い。バブル濃度が図１０Ｄ、１０Ｅおよび１０Ｆに示すように２±０．５×１０３／ｍｌまで低下すると、ＣＣＩグラフは値が０．４付近でより鮮明なピークを示す；エコーＰＩＶベクトルの質は大幅に改善された。最後に、バブル濃度を図１０Ｇ、１０Ｈおよび１０Ｉに示すように、さらに０．２±０．１×１０３／ｍｌまで低下させた。ＣＣＩグラフは再度フラットになり、ピーク値は０．１付近であり、得られたベクトルの質は低い。かかる試験の一連の結果は、約１〜２×１０３／ｍｌの最適局所バブル濃度に対する「スイートスポット」を示唆する。この濃度は、従来の造影画像法に対して示唆された臨床的上限値より約１００倍低い。ＣＣＩはまた、in vivo画像法の間の最適バブル濃度についての、実時間指標としても用いることができる；ＣＣＩプロットが最適濃度に到達したことを示したときに、エコーＰＩＶデータ取得を始めることができる。
【００６２】
その結果、本発明によるシステムは、態様に応じて以下の１または２以上を提供する：
ａ）Ｂモード画像に対する、低い信号対ノイズ比（ＳＮＲ）。スペックルノイズは光学ＰＩＶおよびエコーＰＩＶの両方でノイズレベルに寄与するが、エコーＰＩＶに対して、特に、スペックルアーチファクトがマイクロバブルおよび組織からの超音波後方散乱の干渉から生じる、組織画像法において、より重要な原因であるように見える。さらに、他のアーチファクト、特にエコーＰＩＶに対するもの、例えば信号式アーチファクト、切片厚さアーチファクト、回折格子ローブ、ミラー範囲、および範囲のあいまいさもまた、Ｂモードバブル画像の質を低下させる。
ｂ）各検査窓のバブル画像対の数の少なさ。光学ＰＩＶにおいて、検査窓内の粒子画像の数は、ポアソン確率分布をとる確率変数である。典型的には、検査窓当たり平均１０個の粒子画像により、９５％の確率で少なくとも４つの粒子画像対を見出すことが可能である。エコーＰＩＶに対しては、バブル濃度の制限のために、通常こうはならない。事実、バブル濃度は、２つの連続Ｂモード画像間の相互相関の質に緊密に関連する。最適バブル濃度の値は、我々が用いた直径範囲２〜５μｍのOptison（登録商標）（Amersham, UK）マイクロバブルについて、典型的に約２±０．５×１０３／ｍｌである（この濃度が適用可能であるのは、従来の造影画像法に対して示唆された臨床的上限より約１００倍低いためである）。この最適濃度に対して、２４×２４〜３６×３６ピクセルのサイズの検査窓の各々に、一般に４〜６個のバブル画像が見出される。各検査窓のバブル画像数は窓のサイズを拡大することにより増加できるが、これは速度ベクトルマップの分解能の低下を引き起こし、その結果推定速度の精度を低下させる；これについては、以下に詳細に議論する。
【００６３】
ｃ）トランスデューサー動作周波数および他のパラメータに起因する、空間分解能における固有の制限。エコーＰＩＶシステムの７．５ＭＨｚ直線アレイトランスデューサーは、約０．２３ｍｍの軸方向分解能を有し、これは主に、動作周波数および駆動パルス長により決定される。横方向分解能は多くの因子に依存し、該因子は動作周波数、トランスデューサー開口のサイズ、集束度合いおよび画像化深度を含む。末梢血管への適用については、横方向分解能は我々のシステムにおいて０．５ｍｍに最適化できた。バブル直径（一般に２〜５μｍの範囲）および画像分解能を比較することにより、個別のバブルを画像化することが不可能であることを、我々は知っている。Ｂモード画像に見られるバブル画像は、数個のマイクロバブルの集団である可能性が高く、集団内のバブルの数は流体流のために常に変化しており、１つのＢモードフレーム内に見られる集団が、他の連続するＢモード画像に見られるものと全く同じに見えることは、起こりそうもないことではないにしても、非常に困難である。このシステムの次の世代において、より高い動作周波数（＞１０ＭＨｚ）のトランスデューサーアレイが用いられ、これはよりよい分解能を可能とし、これによってＢモード画像を改善する。
【００６４】
ｄ）Ｂモード画像の不均一な強度。Ｂモード画像の不均一性に対する最も重要な理由は、集束ビーム線の不均一性である。縦方向において、ビーム線は焦点領域には良好に集束されるが、近いかまたは遠い場ではそうではない。横軸に沿って、超音波の大きさはガウス曲線として表され、最大値は中央点である。Ｂモード画像は多くのビーム線を含むため、各ビーム線の不均一な大きさは、Ｂモード画像強度の不均一性をもたらす。さらに、液体内の渦およびずり力の効果による、流れ内の不均一なバブル分散もまた、Ｂモード画像の不均一な特性に寄与する。
【００６５】
上に述べたいくつかの、または全ての要因のために、Ｂモードマイクロバブル画像の相互相関係数は、光学ＰＩＶのそれより大幅に低い可能性があり、これは、標準の相互相関を直接適用する場合に、誤った速度ベクトルをもたらし得る。本発明の１つの態様において、前処理および後処理および改善アルゴリズムは、エコーＰＩＶ法の精度を改善する。
１つの態様において、エコーＰＩＶ解析は、一次解析（例えば図１１）および２つの二次解析オプション（例えば図１２、１３および１４）を含む。
【００６６】
図１１の一次解析は、無線周波数データからＢモード粒子画像を再構成し、適応ＥＰＩＶ（エコー粒子画像速度）またはハイブリッドＥＰＴＶ／ＥＰＩＶ（ハイブリッドエコー粒子追跡速度測定／エコー粒子画像速度解析）を実施するように機能する。画像構成の前に、ＲＦデータをフィルタリングしてノイズを減少させる（例えば図１２）。粒子画像の不均一な強度を必要に応じて補正し、ハイブリッドＥＰＴＶ／ＥＰＩＶまたは適応ＥＰＩＶ解析を、ユーザーの選択に基づき実施する。
図１２に示すように、３種類のフィルタのうちの任意の１種または２種以上を、ＲＦデータのフィルタリング１５（図１）に用いて、ＲＦデータのノイズを減少させることができた。１番目はテンプレート照合フィルタである。このフィルタは、テンプレート信号とマイクロバブルからの後方散乱信号の間の相互相関を用いて、ＲＦ信号のＳＮＲを改善する。設定すべきパラメータは、相関閾値およびテンプレート信号を含む。２番目はウィーナーフィルタであり、ここでは周波数のみが必要とされる。３番目は帯域フィルタであり、このパラメータはフィルタ種類（ＩＩＲまたはＦＩＲ）、フィルタ順序および周波数帯域を含む。
【００６７】
１つの態様において、ハイブリッドＥＰＴＶ／ＥＰＩＶ解析は、図１３に示すように、後処理用に用いることができる：
ａ）１３３０において目的領域（ＲＯＩ）を初めに選択する；
ｂ）１３３２でパラメータを設定し、１３３４で画像処理（例えば最小／最大フィルタリングまたは高域フィルタリング）を実施して、ＲＯＩ内に粒子を検出し、１３３６で位置を検出し、第一画像を作成する：
ｃ）同時に、バブル変位を推定するために、１３３８において比較的大きな窓サイズで２つの画像間の相互相関を行い、これは異常値の数を低いレベルに維持する。１３４０で平滑化を行った後、ベクトル場がベクトルのドロップアウト、擬似ベクトルを含む場合、および／またはベクトル場が一般に低品質である場合は、１３４２で相関パラメータを調整し、良好なベクトルマップ（第二画像）を得るまで、相関を再度実施する；
【００６８】
ｄ）相互相関からのベクトルマップを用いて、１３４４で各粒子画像速度（ＰＩＶ）の変位を推定することができる；この粒子変位の推定値は、第二画像で粒子の位置を前シフトするために用いることができ、１３４６において結果を第一画像と比較する；
ｅ）正確な粒子変位は１３４８で確率照合法を用いて計算し、次に１３５０において、粒子追跡速度測定（ＰＴＶ）ベクトルマップを得る；
ｆ）１３５２において、必要に応じて、ベクトル平滑化アルゴリズム（例えば最小／最大フィルタリングまたは高域フィルタリング）によりベクトルマップを改善する；
ｇ）１３５４でベクトル場品質レポートを出力する；
ｈ）１３５６においてベクトルマップがある領域で十分高品質ではないと決定された場合、ユーザーは１３３０に戻ってＲＯＩおよび相関パラメータを再設定するか、または１３３２に戻ってフィルタパラメータを再設定し、画像を再処理することができる；および
ｉ）１３５６で良好なベクトルマップが得られた場合は、１３５８でデータを出力し、プログラムを終了する。
【００６９】
他の態様において、図１４に示すように適応ＥＰＩＶ解析を用いてもよい：
ａ）１４４０で相関パラメータを設定する；これには、窓サイズ、オーバーラップ、窓オフセットのオプション、サブピクセル補間を含む；
ｂ）１４４２で正確なＲＯＩを選択するが、これは例えば、必要に応じて、図１５に示すものなどの、１４４４での画像マスク法により行う（画像中に粒子を検出するためには、最大最小フィルタおよび高域フィルタを用いる。これは、粒子画像の質を改善し、２つの画像間の確率照合の精度を増加させる）。
ｃ）１４４６において、高速フーリエ変換相互相関を実行する；
ｄ）１４４８において窓サイズが適当でない場合は、１４５０で窓サイズおよびオーバーラップを再設定し、窓オフセットアルゴリズムを適用する；
ｅ）１４５２でサブピクセル補間付き最終相互相関を適用し、速度測定のダイナミックレンジを改善する；
【００７０】
ｆ）１４５４において、図１６に示すようなローカルフィルタ、グローバルフィルタおよびＳＮＲフィルタを含むベクトルフィルタを適用することにより、ベクトル場を改善する：
ｉ）規則的な格子を用いてベクトル場を生成する；
ｉｉ）ＰＴＶベクトルを規則的ベクトル場内の隣接格子上にマッピングする；
ｉｉｉ）ベクトルフィルタを、規則的ベクトル場に適用する；
ｉｖ）平滑化したベクトルを、もとのＰＴＶ格子上にマッピングし直す；
ｇ）１４５６でベクトル場品質レポートを出力し、図１７に示すようにベクトルマップを評価する；
ｈ）１４５８でベクトル場が高品質でない場合、３つのオプションが利用可能である。第一に、１４４０で相関パラメータを再設定する；第二に、１４４４でＲＯＩを再設定する；第三に、１４５４でフィルタパラメータを再設定し、ベクトルフィルタを再適用する；
ｉ）良好なベクトルマップが得られた場合は、１４６０でずり率と渦マップを計算する；および
ｊ）１４６２でデータを出力する。
【００７１】
１つの態様において、エリアを選択またはマークすることは、図１５に示すようにして達成される：
ａ）目的領域を選択する；
ｂ）例えば動脈瘤または狭窄症などの特定の場の領域について、ＲＯＩ内に必要なエリアは必要に応じてマスクすることができ；および
ｃ）境界ファイルをさらなる使用のために保存する。
【００７２】
１つの態様において、図１６に示すように、ベクトルフィルタを適用してもよい：
ａ）グローバルフィルタを用いる場合は、グローバルフィルタ閾値を設定する。ベクトル場をフィルタリング後に補間する；
ｂ）ローカルフィルタが必要な場合は、ローカルフィルタの種類（中央または平均）を選択し、閾値を設定する。フィルタリング後にベクトル補間を行う；および
ｃ）必要な場合はＳＮＲフィルタの閾値を設定し、ベクトル補間を適用する。
１つの態様において、図１７に示すように、ベクトル場品質レポートを作成してもよい：
ａ）相関ＳＮＲを計算する（相関マップから得る）；
ｂ）ベクトル場の標準偏差を計算する；
ｃ）ベクトル場内の異常値の数および百分率を推定する；および
ｄ）品質レポートを出力する。
【００７３】
幾つかの態様においては、数個の改善領域が見られる。第一に、エコーＰＩＶは相関に基づく方法であるため、局所的なマイクロバブル濃度に対して感度が高い；検査窓内のマイクロバブル数は相互相関の質に、したがって導出される速度の精度に影響を及ぼす。第二に、従来のＰＩＶは比較的低いダイナミックレンジを有する。これは適応的窓オフセットおよびサブピクセルまたは超分解能法の使用などの改良法を用いて改善可能であるが、これらのアルゴリズムは時間がかかる。
エコーＰＴＶを、in vitroで回転流を用いて、および血管動脈瘤のモデルにおいて評価した。その結果、提唱されたエコーＰＴＶ法は、エコーＰＩＶと比べてバブル濃度の影響を受けにくく、より大きなダイナミックレンジを有することが示された。
【００７４】
ＲＦデータから速度マップまでの詳細な手順の１つの態様は、以下を含む：（１）ＲＦデータを前処理して、ノイズを最小化すること；（２）処理されたＲＦデータからＢモード粒子画像を再構成すること；（３）大きい窓サイズを用いる相互相関を介した画像改善および初期速度推定、およびベクトル異常値補正；（４）種々のフィルタを適用して、局所バブル画像を精製すること、（５）サブピクセル分解能で、２つの連続画像におけるバブル位置を推定すること；（６）以前に推定された情報を用いて、第二画像中のマイクロバブルを前シフトすること、および２つの画像間のバブル位置を照合することにより、最終バブル変位を得ること。
【００７５】
バブル濃度のＥＰＩＶおよびＥＰＴＶへの効果
可変バブル濃度は、エコーＰＩＶおよびエコーＰＴＶ両方の結果に影響する。以下は、ＰＴＶおよびＰＩＶの性能比較のための、回転流中で制御される回転流モデルに関する。
図１８に示すように、左側に示すデジタルＢモード画像から、エコーＰＩＶ結果（右）は、バブル濃度に対し、エコーＰＴＶ結果（中央）よりもはるかに感度が高い。図１８Ａにおいて、低いバブル濃度では、バブル画像対の照合における欠陥のために、幾つかの擬似ベクトルが速度ベクトルマップの中央および右角に現れる。対照的に、エコーＰＩＶマップの低領域内には非常に少ない擬似ベクトルしか見出されず、ここでバブル濃度はＰＩＶ解析用に適当であると見られる。図１８Ａに見られるように、対応するエコーＰＴＶマップは、はるかに少数の擬似ベクトルを示し、サブ標準マイクロバブル濃度の存在下においてさえも、よりよい性能を示す。バブル濃度が増加すると、エコーＰＩＶは継続して擬似速度ベクトルを生成し（図１８Ｂおよび１８Ｃ）、一方エコーＰＴＶ結果は一定の品質を維持する。表１は、エコーＰＴＶが多くのより堅固な速度ベクトルをエコーＰＩＶと同じ流れ場内に生成する能力があることを示す。
【００７６】
【表１】
2010503421.tif 000010
従来の粒子追跡法は、速度測定においてより小さいダイナミックレンジを有する。これは、本発明のＰＩＶおよびＰＴＶアプローチを組み合わせて、ハイブリッドエコーＰＩＶ／ＰＴＶ法を作製することにより解決することができ、これは、エコーＰＴＶに見られる速度ベクトル測定における堅固性を、エコーＰＩＶに見られるより大きなダイナミックレンジを有して維持するものである。このハイブリッド法を、血管動脈瘤モデル内で速度ベクトルを測定するのに用いたが、この方法は、流れ場内で広い範囲の速度の大きさ（０．１〜１０ｃｍ／ｓ）を含んでいる。図１９Ａは、動脈瘤モデルの概略図を示す。図１９Ｂは、エコーＰＩＶ法のみからのＢモード粒子画像を示す；より大きな速度が鮮明に識別できるが、動脈瘤内のより小さい速度は得られない。対照的に、図１９Ｄに示すハイブリッドエコーＰＩＶ／ＰＴＶ法（左側に速度ベクトル、および右側に区切られ拡大された部分）は、動脈瘤内により小さいベクトルの鮮明な測定、および、主流れ場におけるより大きな速度ベクトルの測定を可能とする。
【００７７】
ＲＦデータフィルタリング法
図２０を参照すると、図２０Ａ１は回転流実験からの一連のＢモードマイクロバブル画像の１フレームの１つの態様を示し、これは、６８本の超音波ビームを焦点深度２４ｍｍおよび視野（ＦＯＶ）５０ｍｍで用いて、フレーム率１９２ｆｐｓで得たものである。この画像を検討すると、以下が見出される：第一に、バブル画像のサイズおよび形状の両方は均一ではなく、幾つかは丸く、幾つかは楕円形で、幾つかは極めて不規則である；第二に、バブル画像は、高いノイズレベル、超音波の低い出力、および焦点ゾーンから遠い部分における、トランスデューサーの低い空間分解能などのために、Ｂモード画像の下部の領域において認識不能に一緒に集団化される。かかる画像への相互相関の適用は、一般に、多くの誤りベクトルを有する速度ベクトルマップを生成する。本発明の１つの態様による、我々の前処理の１つの目的は、ノイズ効果を減少または除去して粒子画像を改善し、これにより相互相関ベクトルマップを改善することである。
【００７８】
幾つかの従来の画像フィルタを用いて粒子画像の質を強化することができ、これらには、例えば画像の平滑化によりノイズを減少する低域フィルタ（中央値、移動平均またはウィーナーフィルタ）、粒子の境界を強調するための高域フィルタを含む。しかし我々は、かかる従来の画像フィルタは、超音波に基づく画像化に固有の高いノイズレベルのために、エコーＰＩＶ粒子画像の処理には効果的に作用できないことを見出した。
【００７９】
図２０Ａ１〜２０Ｃ１を含む図２０は、処理および無処理のＢモード粒子画像の比較を示す：本発明の態様により、２０Ａ１は元の画像であり；２０Ｂ１は２０Ａ１に１５×１５の低域フィルタリングしたものを示し；２０Ｃ１は２０Ｂ１に１５×１５の高域フィルタリングしたものを示す。図２０Ａ２〜２０Ｃ２は、処理および無処理の画像の相互相関からの速度ベクトルマップを示す：本発明の態様により、２０Ａ２は元の画像であり；２０Ｂ２は、２０Ａ２に低域フィルタリングした後を示し；２０Ｃ２は、２０Ｂ２に高域フィルタリングした後を示す。マイクロバブル画像のサイズに基づき、１５次（１５×１５ピクセル）低域フィルタを用いてノイズを減少させた。目視検査によれば、画像は平滑化されているように見える。しかし、ノイズレベルはまだ高い。フィルタの次数を上げると、画像はより不鮮明となる。次のステップで１５×１５高域フィルタを用いて、図２０Ｂ１の不鮮明な画像を強化して粒子の境界を探す。図２０Ｃ１の背景ノイズは大幅に減少し、粒子が鮮明に見える。
【００８０】
画像処理の我々の目的は、速度ベクトルマップを改善することであり、画像それ自体の改善ではない。多くの画像処理法が、超音波画像の質を改善するために超音波画像法に用いられた；しかし、これらは必ずしも、エコーＰＩＶを用いて速度ベクトルの質を増加させるものではない。相互相関アルゴリズムを適用することにより、我々は実際、ベクトルマップは、低域フィルタによっても高域フィルタによっても改善しないことを見出した。図２０Ａ２、２０Ｂ２および２０Ｃ２は、それぞれ図２０Ａ１、２０Ｂ１および２０Ｃ１からの速度ベクトルマップを示す。図２０Ａ３および２０Ｃ３は、それぞれ図２０Ａ２、および２０Ｃ２の分解部分である。逆に、高域フィルタリング後の幾つかの領域において、ベクトルマップはより劣化する。これは、高域フィルタによる境界の強調が、図２０Ｂ１の高ノイズレベル部においていくつかの不正確な情報を生成したためである。言い換えれば、図２０Ｃ１の信号対ノイズレベルは高いが、特に画像の右下の部分において、幾つかのノイズ情報が粒子情報として誤って認識されている。
【００８１】
従来の画像処理法はエコー粒子画像に良好に作用しないため、エコーＰＩＶ法のためにＢモード粒子画像を改善する、よりよい方法を見出すことが必要である。知られているように、従来の速度測定法、例えばデジタルＰＩＶ（ＤＰＩＶ）またはＯＰＩＶなどについての画像は、デジタルビデオカメラから直接取り込まれる；しかし、エコーＰＩＶ用の画像は超音波ＲＦデータから再構成され、ここで、多量の付加的情報が含められる。この特徴が、最適化画像処理を通して速度ベクトル品質を改善するための、より柔軟な方法を提供する。
【００８２】
ＢモードＲＦ信号処理において一般に用いられるフィルタは、帯域フィルタである。マイクロバブルからのエコーパルスのスペクトルは、トランスデューサーの励振信号周波数周りのある範囲の周波数を含み、この帯域の外側のノイズは、帯域フィルタの適用により除去できる。しかし、この種類のフィルタの欠点は、帯域内のノイズが影響されないことである。したがって我々は、我々のエコーＰＩＶ画像の前処理のために、ウィーナーフィルタを提唱する（設計の詳細は付録Ａ参照）。このフィルタの性能を理解するために、ウィーナーフィルタと帯域フィルタの性能を比較した。このウィーナーフィルタの特定の特性は、エコーＰＩＶ速度ベクトルを最適化するためであり、超音波画像それ自体を最適化するためではないことは、再度、理解されるべきである。
【００８３】
図２１は、隣接する走査線（ビーム線）から得たＲＦエコーデータの部分を示し、これらは、図１９の区分され拡大された領域内に位置していた。各走査線は、多くの超音波パルスから構成され、その各々は、走査線上のマイクロバブルに遭遇した場合に、超音波のエコー応答を示す。図２２Ａに示すこれらのエコー信号（フィルタなし）の周波数スペクトル（１つのＢモード画像中平均６８ビーム線）を調べて、我々は、２つの強いピークが６ＭＨｚおよび７．５ＭＨｚにそれぞれ存在することを見出した。７．５ＭＨｚのピークはマイクロバブルによる超音波の反射から来たものであり、一方６ＭＨｚのピークはおそらく、ノイズの導入またはマイクロバブル間の干渉によるものであった。
【００８４】
３次のバターワース帯域フィルタ（６．５〜８ＭＨｚ）およびウィーナーフィルタをそれぞれＲＦ信号に適用した。帯域フィルタ適用後のＲＦ信号のスペクトルを図２２Ｂに、ウィーナーフィルタ適用後のＲＦ信号のスペクトルを図２２Ｃに示す。帯域フィルタおよびウィーナーフィルタともに、６ＭＨｚピークを消去することができたが、しかし得られたスペクトルは異なることがわかった：帯域フィルタリングは、規定帯域外の周波数の信号を単純に消去するが、帯域内ではスペクトルが不変のまま残る；ウィーナーフィルタはしかし、全スペクトル帯域内でノイズ効果をキャンセルする傾向があり、損害された信号を多くの程度まで回復する。
【００８５】
差はまた、図２３に示すように、粒子エコー信号からも見ることが出来る。図２３Ａは、Ｂモード画像中の１つのビーム線からのＲＦデータ部分を示す。ノイズがバブルからのエコーパルスに混ざっていることがわかる；したがって、Ｂモード画像上にバブル画像を再構成することは不可能である。しかし、フィルタリングの後には、図２３Ｂの帯域フィルタリング後に、および図２３Ｃのウィーナーフィルタリング後に見られるように、幾つかのバブル反射信号が検出できた。２３Ｂと２３Ｃを比較して、帯域フィルタイリングと比べたウィーナーフィルタリングの利点も見出すことができる。第一に、ウィーナーフィルタは元のノイズのある信号からより多くのバブル反射信号を抽出できる。第二に、各バブル反射信号について、ウィーナーフィルタにより回復されたパルスは、より小さい時間的パルス長を有し、これはバブル画像のよりよい軸方向分解能をもたらす。
【００８６】
これらは、それぞれ図２３Ａ、２３Ｂおよび２３Ｃに対応する図２４Ａ、２４Ｂおよび２４Ｃの粒子画像を比較することにより、さらに証明できた。２４Ｃのウィーナーフィルタリングからのバブル画像は、より鮮明であり、背景ノイズはより少ない。バブル画像のサイズは小さく、帯域フィルタリングからの画像中に見られる不鮮明効果は全く観察されない。フィルタリングの後、図２４の画像の下の部分での改造はより明白であり、この部分では、２４Ａの元の画像中ではマイクロバブルはほとんど認識されない。
バブル画像の改善は、相互相関から得られるベクトルマップの精度の改善ももたらし、それは図２５Ａの元の画像ベクトルマップおよび、図２５Ｂのウィーナーフィルタリング後のマップに示すとおりである。改善されたベクトル場には幾つかの明白な異常値がまだ存在し、特に中央領域に存在することを指摘する。これらの異常値は強い速度勾配から生じたものであり、このためにあるバブルは画像面の外に移動し、他の新しいバブルが入ってきた。かかるベクトル誤差の源への対策は前処理ステップでは行うことができず、しかし、ベクトル場への専用の後処理により実施でき、これについては以下の部分で議論する。
【００８７】
我々のウィーナーフィルタリング法の、ベクトル場を改善する性能を定量的に評価するために、層流実験を行った。管の直径は約１０ｍｍで、流れのピーク速度は約１０ｃｍ／ｓである。処理なしおよび処理されたＢモード画像を、図２６Ａおよび２６Ｂにそれぞれ示す。２０個のフレームの平均化から得たエコーＰＩＶ実験結果を、図２６Ｃおよび２６Ｄに示すように、それぞれ無処理および処理画像の解析による層流速度（ｃｍ／ｓ）と比較した。平均速度および標準偏差は共に、特に壁近くの領域で改善された。
図２７は、本発明の、強度の不均一性の補正の前および後のＢモード画像およびＳＮＲマップを示す：２７Ａと２７Ｄは元の画像とＳＮＲマップを；２７Ｂと２７Ｅは最大最小フィルタ後の、および２７Ｃと２７Ｆは高域フィルタ後の画像とＳＮＲマップとを示す。
図２８は、本発明の全域平均強度に対する、列に沿った平均画像強度を示す：２８Ａは元の強度であり；２８Ｂは最大最小フィルタリングの後；２８Ｃは最大最小フィルタリングと高域フィルタリングの後を示す。
【００８８】
エコー粒子画像の再構成：相関に基づくテンプレート照合（ＣＢＴＭ）背景
エコーＰＩＶ法においては、マイクロバブルを流れに散布し、超音波Ｂモード画像法により追跡し、これからの連続マイクロバブル画像を相互相関して、フローパターンを示す速度ベクトルを生成する。初期のin vitro研究により、種々の不透明流において２次元速度ベクトルを正確に測定する、この方法の実用性が示された。この方法は有望であるように見えるが、幾つかの問題点も存在する。その１つは、超音波画像の高いノイズレベルである。エコーＰＩＶ法は超音波粒子画像間の相関に基づくため、画像の信号対ノイズ比（ＳＮＲ）はこの方法の測定精度に大きく影響する。超音波画像のＳＮＲを改善するための多数のフィルタリング法があり、例えば、帯域フィルタ、照合フィルタ、逆フィルタまたはデコンボリューション法などであるが、エコー粒子画像はマイクロバブルの強い干渉および非線形振動のために、依然として高いノイズレベルにある。１つの態様において、相関に基づくテンプレート照合（ＣＢＴＭ）を用いるフィルタなどの、相関に基づくテンプレート照合フィルタを用いて、エコー粒子画像のＳＮＲを改善する。
【００８９】
相関に基づくテンプレート照合（ＣＢＴＭ）法は、デジタル通信の分野から来たものであり、そこでは、照合フィルタ（テンプレート信号と受信したノイズ付き信号との畳み込み）を用いて、受信したノイズ付き信号における受信パルスを検出する。しかしＣＢＴＭ法においては、畳み込みより、むしろテンプレート信号と標的信号の間の相互相関が関与する。図２９に示すように、標的信号は粒子のエコー（ＲＦ）信号であり、テンプレート信号は標準ガウス型重み付けパルスである。信号振幅の相関係数への影響を考慮して、正規化相互相関を用いる。得られた相関係数を次に、閾値を超える係数またはある範囲内の係数がトレーサーに対応する信号を示すように閾値または範囲を割り付けることにより、ピーク検出する。この方法により粒子位置の情報を得て、これから、標準信号バブルエコー信号を対応する位置に加えることにより、改善されたパルスエコー信号を発生させる。ピーク検出の間、閾値は信号の再構成に重要な役割を果たす：閾値が高すぎる場合は、幾つかの粒子情報が失われ；閾値が低いと、「偽の」粒子が粒子画像中に混合される。エコー粒子画像についての一般の範囲は、ＲＦ信号中のノイズレベルに依存して０．８〜０．８５である。
本発明の初期の段階において、我々は標準ガウス信号のみをテンプレートとし、マイクロバブルの非線形効果を考慮しなかった。しかし、別の態様として、粒子のエコーパルスをより正確に提示するために、測定されたバブルエコー信号を用いることも可能であった。
【００９０】
静止マイクロバブルの結果
図３０は、伝統的な方法およびＣＢＴＭ法を用いて得た、エコー粒子画像を示す。Ｂモード構成を用いる伝統的な画像において（図３０Ａ）、粒子画像は不鮮明で、強度は全く不均一である。対照的に、ＣＢＴＭ画像（図３０Ｂ）は、幾つかの重要な改善、例えば、ＳＮＲの強化、不均一な粒子強度の補正、および粒子形状とサイズの規則化などを示す。ＣＢＴＭ法は、周辺の他の散乱体の存在下で１つの粒子を抽出する能力を示すことも指摘し、これは、図３１Ａ（ＣＢＴＭなし）と比較した図３１Ｂ（ＣＢＴＭあり）においてさらに明確に示される。
【００９１】
移動するマイクロバブルの結果
図３１は、回転流実験から記録された粒子画像を示す。ＣＢＴＭ法を用いない画像はノイズが多く、右下の領域では、トランスデューサーの空間分解能の限界のため、集団のバブルが個別に識別できなかった。画像はＣＢＴＭ法を用いることにより明確に改善され、より多くのバブルがノイズから識別される。この改善により、図３２Ｂ（ＣＢＴＭなし）と比較して図３２Ａ（ＣＢＴＭあり）に示すように、速度場測定での精度が強化され、特に、元の画像に多くのノイズがある右下領域においてそうである。これはまた、図３１Ｂ（ＣＢＴＭなし）と比較した図３３Ａ（ＣＢＴＭあり）の相関ＳＮＲマップからも見ることができる。図３３Ｂの低い相関ＳＮＲ領域は、図３１Ｂの粒子画像のノイズの多い領域、および図３２Ｂの低い精度のベクトルマップに対応する。図３２Ａの改善されたベクトル場は、ＣＢＴＭ法がエコー粒子画像を改善するのに効果的であることを示す。
【００９２】
ＣＢＴＭ法は粒子画像のＳＮＲを改善するだけでなく、さらなる粒子の識別も可能とし、これはさらに、速度測定の精度に貢献する。図３３Ｂ（ＣＢＴＭなし）において、低い粒子数のため、相互相関マップは非常に広くそのため相関ＳＮＲは低いが、ただし相関係数は高いままである。対照的に、図３３Ａ（ＣＢＴＭあり）において、改善された粒子画像はより多くの識別されたマイクロバブルを有し、これは狭い相関ピークおよび高い相関ＳＮＲの、良好な相関マップを生成した。
図３２Ａ（ＣＢＴＭあり）における中心の速度測定の精度は高信頼性ではなく、これは、この領域にはるかに少ない粒子しか見出されないためである。
本発明の１つの態様によるＣＢＴＭ法を、エコー粒子画像の改善のために記載する。初期の研究は、粒子画像のＳＮＲおよび空間分解能を強化するその能力、およびノイズの多い信号からより多くの粒子情報を明らかにする能力を示す。単純な回転流実験は、改善された粒子画像からくるエコーＰＩＶ測定精度の改善を実証する。
【００９３】
代表的なテンプレートの説明
我々の開発したテンプレート照合フィルタにおいて用いることができる、数種類のテンプレートがある。（中心周波数は７．５ＭＨｚ）。
ａ）図３４に示すような標準ガウス型重み付けパルス：図３４Ａの時間履歴および図３４Ｂの周波数応答を含む。このテンプレートはバブル散乱の線形表示である。
ｂ）図３５に示す模擬バブル散乱パルス：図３５Ａの時間履歴および３５Ｂの周波数応答を含む。このテンプレートは、修正レイレイ−プレセット（ＲＰ）式を用いる模擬バブル散乱であり、これは、バブルの非線形性を考慮することを許容する。これを図３５Ｂに示す。
ｃ）図３６に示す測定バブル散乱パルス：図３６Ａの時間履歴および図３６Ｂの周波数応答を含む。このテンプレートは測定されたバブル散乱からのものである。非線形性は図３６Ｂからも見出される。
【００９４】
畳み込みおよび相互相関アプローチの例
図３８は、本発明によるＢモード画像の相互相関からのベクトルマップを示す：図３８Ａは回転流；図３８Ｂは動脈瘤モデル；図３８Ｃはローカルフィルタにより識別された異常値；および図３８Ｄはグローバルフィルタにより識別された異常値を示す。
上で述べたように、相互相関によるテンプレート照合の手順は：
ａ）標的信号とテンプレート信号の間に正規化相互相関を適用し、相関係数を得る。
ｂ）相関係数は閾値適用により検出されるピークであり、ピークからバブル位置が見出される。
ｃ）１つのバブル散乱信号には、ピーク検出からのバブル位置情報が伴う。
【００９５】
上に述べたように、畳み込み操作を標的信号とテンプレート信号の間に適用する。
畳み込みおよび相互相関によるテンプレート照合フィルタで処理した画像を、元の画像と比較する。畳み込みおよび相互相関の両方は、バブル画像を改善することができる。畳み込み法の後、バブル画像（図３７Ｂ）それ自体は良好に見えるが、しかし背景ノイズレベルは高い。相関法はバブル画像を改善し、かつ画像のＳＮＲを増加することができる。
【００９６】
不均一な強度分布の補正
光学ＰＩＶと同様、超音波画像もまた不均一な強度分布の問題を有し、これは主に、ビーム線の不均一性により引き起こされる。軸方向において、ビーム線は焦点領域に良好に焦点合わせされ、強い音響エネルギーを導入する；しかし、焦点領域より近い領域または遠い領域では、エネルギーは横方向に沿って分散される。かかるＢモード粒子画像を図２７Ａに示す。多くの状況で典型的に、これは実際の問題ではない。しかし、視野（ＦＯＶ）が大きく、そのため焦点領域より近い領域または遠い領域においてマイクロバブル画像の低い強度を引き起こす場合には、これらの領域における低いＳＮＲ比は（マイクロバブル画像の強度がノイズレベルと比較して低いため）、相互相関の精度に影響する。光学ＰＩＶにおけるように、最大最小フィルタを用いてこの問題を解決した。
【００９７】
しかしながら、列に沿って平均画像強度を調べることにより、我々は、最大最小フィルタリング法が、図２８に示すようにこの問題を完全には解決できないことを見出した；そのため、高域画像フィルタリング法を最大最小フィルタリングの後に用いた。強度補正のＳＮＲへの影響を示すために、相互相関を行って、ＳＮＲ（最大相関ピーク値の２番目に高い相関ピーク値に対する比率）を各検査窓について計算した。ＳＮＲマップを図２７Ｄ〜２７Ｆに示す。明らかに、最大最小フィルタリングおよび高域フィルタリングの後に、ＳＮＲは、図２７Ｄの１〜２．２から図２７Ｆの１．１〜３．５へと大幅に改善された。ＳＮＲの改善は、相関マップでの正確なピークを見出す確率を増加させ、これによって相関精度をある程度増加させる。しかし、どの方法を用いるにしても、中央領域のＳＮＲおよびベクトルマップは、検査窓における高い速度勾配およびマイクロバブルパターンのねじれのために改善できないことも、指摘する必要がある。ベクトルマップは、不正確なベクトルを検出してこれを補間値で置き換えることにより平滑化でき、これについては次の節で議論する。
【００９８】
後処理：ベクトル場の改善
後処理のタスクは、速度測定精度、ダイナミック速度レンジおよび速度マップの分解能を増加させることである。過去２０年間、従来のまたはデジタルＰＩＶ分野において多くの研究が存在し、得られる速度ベクトルの質を大幅に改善した。しかしこれらは、光学画像法に見られる高品質な画像源に依存している。興味深いのは、エコーＰＩＶ法およびエコーＰＩＶベクトル場がどのようにして、またどれほど、改善できるかである。この節では、エコーＰＩＶ速度マップの改善に影響する要因を組織的に検討するために、従来のＰＩＶ法を我々のエコーＰＩＶ法に適応し、例および、例えば回転流、管内流および腹部大動脈瘤（ＡＡＡ）モデルを通る流れなどの数種類の流れを用いて、この方法を改善する可能性について実証する。
【００９９】
速度ベクトル精度の改善
前節で述べたように、Ｂモード画像の前処理は、測定精度をある程度改善することができる。しかし、幾つかの明らかに不正確なベクトルがベクトル場に残り、測定された流れの速度に誤差を導入する。これらの異常値を除去するために、ベクトル場を多数の特化された近傍フィルタにより平滑化し、ついで補間法を行う。
図３８Ａおよび３８Ｂは、２つの実験、すなわち回転流モデルおよび動脈瘤モデルそれぞれからの２つのベクトルマップを示す。これら２つのマップにおいて不連続性は明らかである：回転流マップには、その近傍とは全く異なる一定の異常値が存在する；同様に、動脈瘤モデルの上部の渦流れにおいて、幾つかの値は不可能な位に大きい。これらの種類の異常値はそれぞれ、局所的誤差およびグローバルな誤差による。実際の流れ場において、近傍の速度ベクトル間の速度差はある閾値より小さいとの仮定に基づき、これら２種類の異常値を除去するために、グローバルフィルタおよびローカルフィルタを設計する（詳細は付録Ｂ参照）；異常値識別を図３８Ｃおよび３８Ｄにそれぞれ示す。閾値を適切に調節することにより、これらのフィルタはさらに少ない異常値を発生させる。
【０１００】
グローバルフィルタおよびローカルフィルタを用いることにより幾つかの異常値は発見できたが、これら２つのフィルタが全ての不正確なベクトルを検出するには十分でないことは明らかである。一般に、異常値の発生は相互相関マップのＳＮＲとよく関連し、そのためＳＮＲフィルタを設計して、ノイズ相関マップ付きのベクトルを識別する。設計の詳細は付録Ｂに詳説する。
図３９は、回転流からのベクトルマップの改善を示す：図３９ＡはＳＮＲフィルタにより除去された異常値を示す；図３９Ｂは相互相関からのＳＮＲマップを示す；図３９Ｃは図３９Ａから補間されたベクトルマップを示す。
【０１０１】
速度場分解能の強化
２つの画像の相互相関の精度はエコーＰＩＶについての多数の要因に依存し、これには、２つの画像の空間分解能、ノイズレベル、バブル濃度、速度勾配、および検査窓のサイズも含まれる。全ての要因の中で、検査窓サイズは相互相関の質に非常に重要であり、その理由は、有効なまたは擬似ベクトルどちらかの検出は、検査エリア内の粒子画像の数および分布に直接依存するからである。エコーＰＩＶ画像に対して、一般に、各検査窓内に１０個の粒子画像および４個の適合する画像対を見つけることは常に可能ではなく、その理由は、低いバブル濃度が要求されるからである。大きな検査窓のサイズはより多くの粒子画像対をもたらし、これにより相互相関の精度は幾分か改善される。しかし、これは常に真であるとは限らない。大きな速度勾配の領域では、異なる方向の局所速度が、小さな平均値として現れる可能性があり、または大きな標準偏差を有する無速度として現れる場合もある。このような場合、速度測定の精度は一般に低下する。反対に、ベクトル場の空間分解能を最大化するには、窓サイズはできるだけ小さくあるべきである。しかし、窓サイズを減少しすぎると、各検査エリア内に十分な画像対が提供されない；したがってベクトルマップの質も劣化する。このように、最適な窓サイズは、十分なベクトル精度と十分なベクトル場分解能の間のトレードオフで決まる。
【０１０２】
異なる検査窓サイズの、ベクトル分解能およびベクトル精度に対する効果を、回転流モデルを用いて検討し、ここで光学ＰＩＶおよびエコーＰＩＶ両方を、エコーＰＩＶの結果を実証するために同時に測定した。
図４０は、本発明による異なる窓サイズに対する回転流のベクトル場マップであって、平均して１０個のＢモード画像からのものを示す：図４０Ａは５６×５６、図４０Ｂは４０×４０、図４０Ｃは３２×３２、図４０Ｄは２４×２４、図４０Ｅは１６×１６、および図４０Ｆは８×８を示す。相互相関Ｂモード粒子画像のサイズは約１８０×１６０ピクセルであり、１ピクセルの変位は速度約５ｃｍ／ｓを表す。この回転流の最大速度は約３０ｃｍ／ｓである。２４×２４より大の検査窓サイズに対して、ベクトルマップは非常に均一であるように見えることを指摘する。１６×１６の窓サイズを用いる場合も、ベクトルマップは外側の領域ではまだ良好に見えるが、大きな速度勾配が存在する中央においては、多くの不正確なベクトルを有する。最後に、８×８の窓サイズについては、ベクトルマップは大幅に劣化している。その理由は、相互相関からの最大信頼変位が、検査サイズのおよそ４分の１であるためである。したがって、検査窓サイズが１６×１６の場合、４ピクセルまでの変位が正確に測定され、これは、２０ｃｍ／ｓまでの速度に対応する。同様に、８×８の窓サイズについては、１０ｃｍ／ｓまでの速度のみが正確に測定できる。
【０１０３】
図４１は、異なる検査窓サイズに対する、光学ＰＩＶとエコーＰＩＶの結果を比較する。エコーＰＩＶ結果は１４群のデータの平均であり、標準偏差を図４２に示す。光学ＰＩＶ（例えばTSI System, Shoreview, MN）データは、回転流にポリスチレンの微細球（直径；１００〜５００μｍ）を散布することにより得た。垂直の中心線（図４１の右下角に示す）に沿った速度の水平成分のみがここでは比較されており、これは、この線に沿った垂直成分が非常に小さいためである。図４１は、測定精度とベクトル場分解能との間のトレードオフに関して最適検査窓サイズが存在するとの我々の結論をさらに強化する。例えば７２×７２および５６×５６などのより大きな窓サイズを選択した場合、ベクトルマップは良好に見えるが、精度は光学ＰＩＶ結果に比べて劣化しており、これは、大きな勾配領域（例えば流れの中心における）における速度が、大きな窓サイズのために平均化されるためである；したがって、最大速度は光学ＰＩＶに見られるものより小さい。例えば１６×１６および８×８などのより小さい窓サイズに対しては、各検査窓内のバブル数の少なさによる悪化した相互相関のために、測定値は光学ＰＩＶの結果から大幅に偏る。
【０１０４】
従来のＰＩＶ解析では、良好な測定精度を維持しつつベクトル場の分解能を改善することができなかったので、進歩した方法を導入する。一般にＰＩＶ技術において用いられるが、超音波画像法のより高いＳＮＲおよび低い分解能のために適合された適応窓サイズおよび離散的窓オフセットアルゴリズムを、我々のエコーＰＩＶ法の精度および分解能両方を改善するために用いる。結果を図４３に示す。図４３は、本発明による離散的窓オフセットおよび小さな窓サイズでの従来の相互相関を用いたベクトルマップの比較を示す：図４３Ａは１６×１６、ＤＷＯ；図４３Ｂは１６×１６、ＳＣＣ；図４３Ｃは８×８、ＤＷＯ；および図４３Ｄは８×８、ＳＣＣを示す。離散的窓オフセット（ＤＷＯ）を用いた後、ベクトルマップは、窓サイズ１６×１６または８×８（マップの一部のみを示す）を用いた場合でも、標準の相互相関（ＳＣＣ）からの結果と比べて大幅に改善された。したがって我々は、エコーＰＩＶ法の分解能は、高度なＰＩＶ解析を用いた場合に、大幅に強化できると結論する。
【０１０５】
ダイナミック速度レンジの改善
速度測定法を評価するための他の重要な基準は、ダイナミック速度レンジ（ＤＶＲ）である。ＤＶＲは、最大測定可能速度レンジと最小分解可能速度測定の間の比率として定義される。従来の相互相関アルゴリズムについては、比率は検査窓サイズにより決定される。例えば３２×３２ピクセルの窓サイズを選択した場合、正確に測定できる最大変位は約４〜５ピクセル（窓サイズの約４分の１）であり、また最小変位は１ピクセルである。したがって、ＤＶＲは約４〜５であり、これは速度測定法には低すぎる。しかし、相関面においてピーク補間スキームを用いる場合、サブピクセルの精度を得ることができる。したがって、ＤＶＲは約４０〜５０までの値に強化することができた。このＤＶＲは一般に、医療のin vivo用途には十分である。
【０１０６】
動脈瘤モデルを通る例示の流れを用いて、ＤＶＲをサブピクセル補間アルゴリズムを適用する前後で比較した。図４４Ａは動脈瘤モデルのサイズを示し、結果を図４４Ｂおよび４４Ｃに示し、これらはそれぞれサブピクセル補間アルゴリズムの前後である。この実験において、動脈瘤中心のピーク速度値は約１１ｃｍ／ｓであるが、拡張部分の速度は０．１〜１ｃｍ／ｓの範囲である。サブピクセル補間なしでは、ダイナミック速度レンジが低すぎるために、従来の相互相関は低速度を測定できなかった。サブピクセル補間の後は、拡張部分の速度分布が得られたことが、はっきりと示されている。
【０１０７】
腹部大動脈瘤モデルでのエコーＰＩＶ測定の例
腹部大動脈瘤（ＡＡＡ）は、腹部大動脈の腎臓下の部分で腎動脈と腸骨分岐の間に一般に見出される、局所的な風船形状の膨張である。腹部大動脈瘤破裂は人口の３％〜９％に起こると推定され、米国における１３番目に多い死因であり、年間１０，０００人が死亡している。したがって、瘤の成長および破裂の重要な要因を決定することは、重要な臨床目的である。生物医学的視点から、ＡＡＡ破裂のリスクは、ある機械的および血流力学的要因に関連し、これは例えば局所的流れ場および流速パターン、および瘤構造内および流体内での流れが誘発する応力などである。異なるレベルの乱れた流れパターンもまた、細胞間の通信機構を変化させることにより、中側層および外膜層内の応答を引き起こすことが見出された。このように、ＡＡＡ形成に対して、近位、内部、および遠位の局所的血流力学は、疾患の過程を調節するのに重要な役割を果たし、これらの複雑な血流力学を特徴付け定量化するための非侵襲的で実装の容易な方法は、非常に有用である。腹部大動脈瘤モデルでのエコーＰＩＶ測定。
【０１０８】
実験方法
特別に設計されたエコーＰＩＶシステムを、定常流状態のもとでin vitro紡錘状ＡＡＡモデルに適用した。遠心分離ポンプを用いて、固定水頭差を有する２つの容器間のプラスチック製動脈瘤モデルを通して水を循環させ、ここで流速はシャント弁を用いて０．２〜０．６Ｌ／分に調節した。動脈瘤モデルは組織ファントム内に埋め込んだ。これは、拡張していない注入管および排出管（直径８ｍｍおよび長さ２００ｍｍ）と、長さ２８ｍｍおよび最大直径２４ｍｍの膨隆部とを有する。超音波トランスデューサーは、走査面が容器の中心線に一致するよう、良好に配列した。超音波造影マイクロバブル（Optison（登録商標）、Amersham, UK）を流れトレーサーとして用いて、流れ内に散布した。Ｂモード粒子画像は、フレーム率１５０ｆｐｓ、焦点深度２４ｍｍおよびＦＯＶ４０ｍｍ（深さ）および２７ｍｍ（幅）にてシステムから得た。
【０１０９】
同時に、類似寸法の３Ｄ計算動脈瘤モデルをSOLIDWORKS（Solidwaorks Corp., MA）を用いて構築した。動脈瘤領域に入る前に良好に発達した流れを維持するため、および下流での流れの乱れを最小化するために、動脈瘤の近位と遠位に直径８ｍｍで長さが１５０ｍｍの容器を作った。動脈瘤の最大直径は２４ｍｍであり、これを、結合エリアにおいてフィレットを用いて、まっすぐな容器にスムーズに変形させた。この固体モデルをつぎにＩＣＥＭ−ＣＦＤ（ANSYS Inc. PA）に移入し、３５，０００個の６面体要素を用いてメッシュ化した。詳細なメッシュ分布を図４５に示す。定常状態計算流体力学解析を行い、シミュレーション結果をin vitro測定と比較した。用いた流速が低いために層流を仮定したこと、ならびに一定速度および一定圧力を、注入口および排出口でそれぞれ用いたことを指摘する。
【０１１０】
結果
Ｂモード画像を、ＡＡＡモデルの流れについて得られたＲＦデータから構成し、これらの画像について相互相関を行って、流れ場内の局所速度を計算した。図４６Ａおよび４６Ｂは、ＡＡＡモデル内の定常流状態のもとでの、ＣＦＤシミュレーションによる、およびエコーＰＩＶ測定による速度ベクトルを示す。これら２つの図４６Ａおよび４６Ｂにおいて、速度の大きさは、速度ベクトルの長さではなく色の濃度により示されているが、これは、ＡＡＡモデル内の流れ場が高い速度勾配を有するからである。速度ベクトルの長さによって速度の大きさを表す場合、多くのベクトル、特に動脈壁および渦輪近くのものは、それらの大きさが小さいために見えなくなる可能性がある。したがって図４６Ａおよび４６Ｂにおいては、速度ベクトルは等しい長さを有し、ＡＡＡモデル内部での流れパターンを明確に示す。図４６Ｃおよび４６Ｄは、速度のＣＦＤシミュレーションおよびエコーＰＩＶ測定から得られる流線を示す。エコーＰＩＶシステムの性能を確認するため、ＣＦＤシミュレーションからＡ−Ａ線に沿った速度プロファイルも抽出し（図４７Ａ参照）、ここでこの線は、実験のＡＡＡ膨隆の中心（ＡＡＡモデルが最大直径を有するところ）を通るトランスデューサーの走査線に対応する；そしてこれを、測定結果から得た速度プロファイルと比較する。図４７Ｂは、ＣＦＤシミュレーションとエコーＰＩＶ測定からの速度プロファイルの比較を示し、ここでエコーＰＩＶプロファイルは、７個の連続Ｂモード画像対から計算した平均結果である。
【０１１１】
エコーＰＩＶ用のトランスデューサーおよび高度トランスデューサーの駆動方法
エコーＰＩＶを用いた末梢血管画像法、例えば頚動脈画像法などのためには、血管の直径は約０．５〜１ｃｍであり、最大血流速度は約１ｍ／ｓであり、画像深度は通常５ｃｍより小さい。血管境界および造影剤の鮮明な画像を得るためには、高周波数トランスデューサー（中心周波数がおよそ１０ＭＨｚ）が良好な空間分解能を実現するには好ましい。また、トランスデューサーの帯域幅は大きくあるべきで（≧７０％）、これにより高度な画像法、例えば二次高調波画像法、低調波画像法および超高調波画像法を用いて、組織構造内でのバブルの検出を最大化することができる。
【０１１２】
組織は比較的非圧縮性で、超音波に対し線形に応答する。超音波造影剤の非線形な振舞いは、非常に圧縮性のバブルを、入射周波数の低調波およびより高い高調波において重要成分を有する活性な散乱物として作用させる。したがって高調波周波数の検討により、マイクロバブルによるエコー信号を、組織によるそれらから分離することができる。広い帯域幅のトランスデューサーは、広い周波数レンジにおいて効率的に動作でき、したがって送信された超音波パルスの低または二次高調波成分の受信を許容して、バブルの検出を改善することができる。
【０１１３】
ここで、我々はエコーＰＩＶ高調波画像法のための駆動方法を導入する：三角パルス駆動である。四角パルスは一般に超音波トランスデューサー用の入力信号として用いられ、これはそれらが容易に、ハードウェアにより実装できるからである。三角パルスは四角パルスより少ない電力を運び、これによりバブル破裂の可能性を最小化し、超音波強度を特に高いフレーム率において減少させる。また、三角パルスは強い後方散乱を造影剤から引き出すのに非常に効率的であり、特に、低および高い高調波成分においてそうである。図４８は、時間および周波数ドメイン両方における３サイクル、５ＭＨｚの三角パルスを示す。直線アレイ超音波トランスデューサーモデルは、その性能が水中を伝播する集束超音波ビームをシミュレートするようモデル化されている。図４９は、２．２ｃｍ深さの焦点において、三角パルスを入力信号として用いた模擬圧力波形を示す。マイクロバブルからの非線形の音響発信を、単一バブルの後方散乱を記述する修正レイレイ−プレセット（ＲＰ）式に基づき試験した。ＲＰ式は、任意の厚さ、密度および粘性の封入シェルの包含を許容する形式に拡張した。図５０は、励起用の焦点における圧力を用いて計算したバブル後方散乱を示す。非常に強い低調波および超高調波成分が生成され、二次高調波は比較的弱かった。これは、後方散乱信号の低調波および超高調波成分に焦点をあてた後方散乱法が、血液中のバブル検出に有用であり、特に、例えば組織の境界などの境界近くで有用であることを示す。
【０１１４】
大きなＦＯＶにおいてエコーＰＩＶフレーム率を改善するための平行ビーム走査法
超音波画像法のフレーム率を改善するために一般に用いられる方法は、画像深度および走査線の数を低減することであり、これは、組織媒体での超音波速度がパルス繰り返し周波数を制限し、少数の走査線は、後方散乱データ取得に必要とする時間が少ないためである。この方法は、末梢血管画像法には良好に作用し、その理由は、血管の位置が比較的浅く、小さな窓でのバブル画像が、エコーＰＩＶ測定の成功に対して十分な情報を提供できるためである。しかし、心臓の画像化および深い血管の画像化については、必要な視野（ＦＯＶ）は比較的大きいため、フレーム率を増加する代替の方法が提唱されるべきである。
【０１１５】
ここで、我々は平行ビーム走査の概念をエコーＰＩＶに導入して、フレーム率を改善する。従来の直線アレイに対して、ある数のトランスデューサー要素を順番にファイヤリングして集束超音波ビームを形成し、全ＦＯＶを走査する。平行ビーム走査においては、トランスデューサー要素の幾つかの群を同時にファイヤリングし、幾つかの集束超音波ビームを同時に発生させて比較的小さなＦＯＶを走査し、フレーム率を同時ビーム数の係数だけ改善する。図５１は、４本の平行集束ビームが大きなＦＯＶを走査するのを示し、これは係数４でフレーム率を改善し得る。
【０１１６】
付録Ａ：Ｂモードマイクロバブル画像を改善するためのウィーナーフィルタの設計
典型的なＢモードマイクロバブル画像を図５Ａおよび９Ａに示す。バブル画像は、多数のマイクロバブルからの一連のエコーパルスであるＲＦ信号から再構成される。残念なことには、これらのエコーパルスは、ノイズ効果および近接するバブル間の干渉によりくずされている。
我々の特別設計ウィーナーフィルタの目的は、信号をくずすノイズをフィルタリングして除去することである。一般に、ウィーナーフィルタは周波数ドメインで設計され、ここでは従来の形式をとる：
【数８】
2010503421.tif 000011
式中、Ｈ（ｗ）は点ひろがり関数（ＰＳＦ）のフーリエ変換であり、Ｐｓ（ｗ）およびＰｎ（ｗ）はそれぞれ、信号およびノイズの自動相関のフーリエ変換をとることにより得た、信号およびノイズプロセスのパワースペクトルである。
【０１１７】
したがって一般に、元の信号およびノイズのスペクトル特性は既知であることが仮定される。しかし、得られたＲＦエコー信号においては、信号およびノイズのスペクトル特性を正確に推定することは困難である。したがって、ウィーナーフィルタを以下の形式で設計する：
【数９】
2010503421.tif 000012
式中、σは、周波数に依存しない信号−ノイズ係数である。
ウィーナーフィルタリングは一般に、多くの反射物体を有するＢモード画像の再構成には用いられないが、エコーＰＩＶ画像における利点は、マイクロバブル画像が類似の特性を有する多くのバブルを含むこと、すなわち、バブルからのエコーパルスが似ていることである。
ＰＳＦを、ノイズ効果およびバブル間の干渉を最大限度低減させるように、非常に低いマイクロバブル濃度を有する定常流からエコーパルスを推定することにより近似した。エコーパルスおよびそのスペクトルを図５２に示す。図５２は、Ｂモードマイクロバブル画像からのＰＳＦの推定を示す：本発明の態様により、図５２Ａはマイクロバブル画像を示す；図５２Ｂは、図５２Ａの丸で囲んだバブルからのエコーパルスを示す；図５２Ｃは、図５２Ｂのエコーパルスのスペクトルを示す。
この方法により、式Ａ２から近似ウィーナーフィルタを得る；これは、信号−ノイズ係数σ（エコーＰＩＶ画像に対しては典型的には１〜１００の間）に依存する。
【０１１８】
付録Ｂ：ベクトル場を改善するためのフィルタの設計
グローバルフィルタ
実際の流れ場については、一般に、近接する速度ベクトル間の速度差は次のある閾値εthreshより小さいと仮定でき、
【数１０】
2010503421.tif 000013
式中、Ｕ（ｉ，ｊ）は各位置（ｉ，ｊ）における速度であり、Ｕavgは、流れ場内の全ベクトルの平均値であり、εthresh＝Ｃｇ・Ｕstdであって、ここでＣｇは定数（ユーザーが割り当てる）、およびＵstdは流れ場内のベクトル値の標準偏差である。
【０１１９】
ベクトルは、その値Ｕ（ｉ，ｊ）が式Ｂ１の要件を満たす場合に、異常値と識別される。したがって、グローバルフィルタは、範囲［Ｕavg−Ｃ・Ｕstd、Ｕavg＋Ｃ・Ｕstd］を超えて位置する全ての不可能なデータを除去するための、物理的限界値を適用する。定数Ｃｇは速度分布および相互相関の質に依存し、推奨される値を表Ｂ１に挙げる。
【表２】
2010503421.tif 000014
定数Ｃの値を割り当てるのに加えて、上限および下限もまた、ｕ−ｖベクトルマップ上に４つの点（速度のｕおよびｖ成分に対する限界値）を選択することにより、手動で決定することができる。この方法は、幾つかの流れの情報が先験的に既知である場合に、例えば、ｕおよび／またはｖ成分がある領域において正または負の値のみを有する場合に、より良好に働く。
【０１２０】
ローカルフィルタ
ローカルフィルタは、グローバルフィルタでは検出できなかったが（すなわち、これらの値は可能性のある範囲に存在する）、幾つかの正しいベクトルに囲まれた誤ったベクトルを検出することを目的とする。典型的に、８個の最も近いベクトルを有する３×３ピクセル近傍、または２４個の隣接物を有する５×５ピクセルを選択する。速度ベクトルは、次の条件が満たされれば誤りと判定され、棄却される：
【数１１】
2010503421.tif 000015
式中、ｎはベクトル場でのｎ番目のユニットを表し、Ｕ（ｉ，ｊ）はユニット内の位置（ｉ，ｊ）において検出されたベクトルの値であり、Ｕｎは、ベクトル（ｉ，ｊ）の周辺ベクトルの平均値または中央値であり、そしてεn,threshはｎ番目のユニットについての閾値であって、εn,thresh＝Ｃｌ・Ｕn,stdで定義され、この式中Ｃｌは、ユーザーにより選択される定数であり（推奨値範囲については表Ｂ１参照）、Ｕn,stdは隣接ベクトルの標準偏差である。典型的に、Ｕｎの定義に依存して、ローカルフィルタは２つの種類を有する：ローカル平均フィルタと、ローカル中央フィルタである。
【０１２１】
信号対ノイズフィルタ
ほとんどの場合、グローバルフィルタおよびローカルフィルタはベクトル場の全ての誤ったベクトルを検出することはできず、例えば、幾つかの異常値が一緒になった領域がある場合にそうである。このために、信号対ノイズフィルタ（ＳＮＦ）を設計して、ノイズまたは粒子の誤照合による不良な相互相関から生じた、これらの誤ったベクトルの群を、特別に検出する。ベクトルは、次の基準が満たされれば、異常値として再分類される：
【数１２】
2010503421.tif 000016
式中、Ｃpeakは相互相関マップにおけるピーク値であり、これから粒子の動きの変位が決定され、およびＣ’peakは最も高いピーク領域を除いた領域のピーク値であり（Ｃpeakに近い小さな領域、検査窓サイズにより典型的には４×４〜６×６ピクセル）、εSNFは閾値であり、一般の値の範囲は表Ｂ１に挙げられている。
【０１２２】
事実、相互相関の質が相互相関マップのピーク値とピークプロファイル形状の両方に関連するという事実を考慮すると、ＳＮＦを次のように定義することもできる：
【数１３】
2010503421.tif 000017
式中、ＣpeakおよびＣ’peakは式（Ｂ３）におけるものと同じであり、Ｒareaは、相互相関値がピーク値の半分より高いピクセルエリアの、相互相関マップにおける全ピクセルエリアに対する比率である。
本発明の特徴を説明する目的で代表的な態様および詳細を示したが、当業者は、本明細書に具体的または明示的に識別されているかどうかに関わらず、これらの代表的態様に対して、本技術開示の中心部となる教示または範囲から逸脱することなく、種々の修正を行えることを容易に理解する。したがって、かかる修正の全ては、本クレームの範囲内に含めることが意図される。一般に用いられる節「〜のステップを含む」を本明細書中の方法クレームにおいて用いるであろうが、出願人は、その革新に対する権利を過度に制限するような様式で、３５Ｕ．Ｓ．Ｃ．§１１２¶６を行使することを意図しない。さらに、本明細書に提出される任意のクレームにおいて、用いられているかまたは後に存在が見出される全ての方法プラス機能条項は、列挙された機能を実施するとして本明細書に記載された少なくとも全ての構造、および構造的均等物のみでなく、均等な構造をも包含することを意図する。
【０１２３】
本発明の要素またはその好ましい態様を導入する場合に、冠詞「１つの（a）」、「１つの（an）」「その（the）」および「前記の（said）」は、１または２以上の要素が存在することを意味することを意図する。用語「含む（comprising）」「含む（including）」および「有する（having）」は、包含的であることを意図し、リストされた要素以外にも追加の要素が存在してもよいことを意味する。
上記を考慮して、本発明の幾つかの目的が達成され他の有利な結果が得られることが理解される。
上記の構造、製品および方法に対して、本発明の範囲から逸脱することなく種々の変更が行えるため、上の記載に含まれ付属の図面に示される全ての事柄は、説明目的であり、限定的ではないと解釈される。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
2010503421.tif 000024
【図７】
2010503421.tif 000025
【図８】
2010503421.tif 000026
【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１９Ａ】
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【図１９Ｂ】
2010503421.tif 000037
【図１９Ｃ】
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【図１９Ｄ】
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【図２１】
2010503421.tif 000040
【図２２】
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【図２３】
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【図２５】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３２】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【図４７】
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【図４８】
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【図４９】
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【図５０】
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【図５１】
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【図５２】
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【図１０】
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【図１８】
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【図２０】
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【図２４】
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【図２６】
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【図２７】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３３】
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【図３７】
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【国際調査報告】
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