(57)【要約】   動きプロセッサー(118)は、予め処理されたエコーの連続するフレームのペア間の動きを反復して推定し、動き推定器(306)は、少なくとも１つの反復に基づいて、推定された動きを生成する。方法は、少なくとも1つの反復を介して、予め処理されたエコーの連続するフレームのペア間の組織動きを反復して推定することを含む。【選択図】図１
2015532848.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め処理されたエコーの連続するフレームのペア間の動きを反復的に推定する動き推定器を具備する動きプロセッサー(118)。
【請求項２】
予め処理されたエコーの連続するフレームの各ペアの包絡線を圧縮する包絡線コンプレッサー(302)と、
前記予め処理されたエコーの連続するフレームの平均周波数を推定する周波数推定器(304)とをさらに具備し、前記動き推定器は、予め処理されたエコーの連続するフレームのペア、遅れゼロ相互相関及び平均周波数に基づき最初の動き推定を生成する、
請求項１記載の動きプロセッサ。
【請求項３】
前記予め処理されたエコーの連続するフレームの各ペアは行列であり、
前記動き推定器は、
前記予め処理されたエコーの連続するフレームのペアにおける要素を要素毎に乗算し、第１の積行列を生成する乗算器(502)と、
前記第１の積行列を所定の変換で畳み込むコンボルバー(502)と、
前記畳み込み行列の位相シフトを決定する位相シフト決定器(506)と、
前記決定された位相シフトに基づいて、前記畳み込み行列の位相をアンラップするアンラッパ(508)と、
前記アンラップされた位相を前記最初の動き推定に変換する位相変換器(510)と
を具備する、請求項２記載の動きプロセッサ。
【請求項４】
前記変換は、ヒルバート変換又は2D矩形関数である、請求項３記載の動きプロセッサ。
【請求項５】
最初の動き推定に、n次の表面を最初の動き推定にフィットする表面フィルタ(308)を具備する請求項３又は請求項４のいずれかに記載の動きプロセッサ。
【請求項６】
前記表面フィルタは、ｎ次の表面を2D多項式フィッティングでフィットする請求項５記載の動きプロセッサ。
【請求項７】
少なくとも１つの表面は、最初の動き推定を滑らかにし、又は誤り変化及び雑音を除去する請求項５又は請求項６いずれかに記載の動きプロセッサ。
【請求項８】
n次表面にフィットされた最初の動き推定を量子化し、非ゼロ相互相関遅れを決定する量子化器(310)をさらに具備する請求項５乃至請求項７のいずれかに記載の動きプロセッサ。
【請求項９】
前記動き推定器は、予め処理されたエコーの連続するフレームのペア及び決定された非ゼロ相互相関遅れに基づいて、予め処理されたエコーの連続するフレームのペア間の動きを推定する、請求項８記載の動きプロセッサ。
【請求項１０】
前記非ゼロ相互相関遅れは行列であり、前記動き推定器は、
乗算器と、前記乗算器は、要素ごとに、前記予め処理されたエコーの連続するフレームのペアにおける要素及び前記非ゼロ相互相関遅れを乗算し、第２の積行列を生成し、
コンボルバーと、前記コンボルバーは、前記所定の変換で第２の積を生成し、
境界で位相推定のステップを除去するグリッチ除去器(604)と、
位相シフト決定器と、前記位相シフト推定器は、デグリッッチされた畳み込み行列の位相シフトを決定し、
アンラッパと、前記アンラッパは、前記決定された位相シフトに基づいてデグリッチされた畳み込み行列の位相をアンラップし、
位相変換器と、前記位相変換器は、アンラップされた位相を後の位相推定に変換し、
とを具備する計算機(602)
を有する請求項９記載の動きプロセッサ。
【請求項１１】
現在の動きが、停止基準に基づく反復を介して改良されるか否かを決定する決定コンポーネント(312)をさらに具備する請求項２乃至請求項１０のいずれかに記載の動きプロセッサ。
【請求項１２】
前記動きプロセッサーは、超音波画像システムの一部である請求項２乃至請求項１１のいずれかに記載の動きプロセッサ。
【請求項１３】
予め処理されたエコーの連続するフレームのペア間の組織動きを少なくとも１つの反復を通して、反復的に推定することを含む方法。
【請求項１４】
予め処理されたエコーの連続するフレームの各ペアの包絡線を圧縮し、
予め処理されたエコーの連続するフレームのペアの平均周波数を推定し、
予め処理されたエコーの連続するフレームのペア、遅れゼロ相互相関及び平均周波数に基づいて、最初の動き推定を推定すること
をさらに具備する請求項１３記載の方法。
【請求項１５】
予め処理されたエコーの連続するフレームの各ペアは行列であり、
要素ごとに、前記予め処理されたエコーの連続するフレームのペアにおける要素を乗算し、第１の積行列を生成し、
所定の変換で第１の積行列を畳み込み、
前記畳み込み行列の位相シフトを決定し、
前記決定された位相シフトに基づいて、前記畳み込み行列の位相をアンラップし、
前記アンラップされた位相を前記最初の動作推定に変換すること
を含む請求項１４記載の方法。
【請求項１６】
表面を最初の動き推定にフィッティングすることをさらに具備する請求項１５記載の方法。
【請求項１７】
前記表面にフィットされた前記最初の動き推定を量子化し、非ゼロ相互相関遅れを決定することをさらに具備する請求項１６記載の方法。
【請求項１８】
予め処理されたエコーの連続するフレームのペア及び前記決定された非ゼロ相互相関遅れに基づいて、後の動き推定を決定することをさらに具備する請求項１７記載の方法。
【請求項１９】
前記非ゼロ相互相関遅れは行列であり、前記動き推定器は、
要素ごとに、前記予め処理されたエコーの連続するフレームのペアにおける要素及び前記非ゼロ相互相関遅れを乗算し、第２の積行列を生成し、
前記所定の変換で第２の積を畳み込み、
境界で位相推定のステップを除去し、デグリッチされた畳み込み行列を生成し、、
前記デグリッチされた畳み込み行列の位相シフトを決定し、
前記決定された位相シフトに基づいて前記デグリッチされた畳み込み行列の位相をアンラップし、
アンラップされた位相を第2の動き推定に変換することを具備する請求項１８記載の動きプロセッサ。
【請求項２０】
コード化されたコンピューター実行可能な命令を有するコンピューター可読記録媒体であって、前記命令は、プロセッサーによって実行された場合に、前記プロセッサーに、
予め処理されたエコーの連続する圧縮されたフレームのペア、遅れゼロ相互相関及び平均周波数に基づいて、最初の動き推定を決定させ、
前記最初の動き推定に基づいて非ゼロ相互相関遅れを決定させ、
前記予め処理されたエコーの圧縮された連続するフレームのペアにおける要素を非ゼロ相互相関遅れで要素毎に乗算させ、積行列を生成させ、
2D重み関数で前記積行列を畳み込みさせ、
境界での位相推定における非連続を除去させ、デグリッチされた畳み込み行列を生成させ、
前記デグリッチされた畳み込み行列の位相シフトを決定させ、
前記決定された位相シフトに基づき、前記デグリッチされた畳み込み行列の位相をアンラップさせ、
前記アンラップされた位相を前記動き推定に変換させる、
コンピューター可読記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
以下は、一般に画像に関し、より具体的には、画像組織動作推定に関し、ここでは特に、超音波画像について記述される。
【背景技術】
【０００２】
超音波(ＵＳ)画像のような画像は、検査対象の内部の特性について有用な情報を提供してきた。組織動作推定は、エラストグラフィー（組織弾性画像法：elastography）のような画像に関連して使用されており、歪み画像(strain imaging)、歪み率画像(strain rate imaging)および弾力画像(elasticity imaging）とも呼ばれる。そのような画像では、軟組織の硬直(stiffness)または歪み(strain)の画像が、健康か正常な軟組織の周囲に比べてより硬直した不健康な組織(腫瘍、壊死組織など)を検出し、分類するために使用される。これについては、機械的圧縮又は振動が関心領域に適用され、歪み(strain)が周囲の組織よりも少ないので、不健康な組織は周囲の組織よりも圧縮が少ない。
【０００３】
軸の動き(motion)(超音波ビームの方向に沿った動き)で、ブロック一致、位相シフトおよび周波数推定は、動きを推定するために使用される。スペックル(speckle)トラッキングとして知られているタイムシフト技術が、ブロック一致に使用される。スペックルトラッキングで使用されるデータは、包絡線検出されたデータ(位相情報なし)又は無線周波数(RF)データである。RFデータは包絡線検出の前に現れれるデータである。これについては、データ(カーネル)の１次元(1D)又は２次元（２Ｄ）の組が、最初のフレームから選ばれる。このカーネルは、予め定義されたサーチ範囲内で次のフレームからの同じサイズのデータセットと比較される。ベストな一致が見つけられた場合、置換(displacement)が、2つの領域の位置の差から推定される。
【０００４】
異なる一致アルゴリズムは、ブロック一致と使用される。一致アルゴリズムの例は、絶対差の合計、2乗差の合計及び最大相互相関を含む。望ましくないことに、これらの技術は、高いサンプリング周波数(例えば、8倍の搬送周波数)を要求し、それはナイキスト要求の4倍である。更に、絶対差の合計のアプローチ、及び２乗差の合計のアプローチは、最小誤り識別の影響を受け易く、特に、相互相関がＲＦデータ上で行なわれる場合に、最大相互相関アプローチは、誤りピーク識別の影響を受け易い。
【０００５】
エラストグラフィーは、また、推定のサブサンプルの精密性を要求する。これについて、多項式近似が、最大相互相関関数又は絶対差の合計関数にフィットされる。全ての行列が乗算される場合、相互相関の1つの実例は最も速く、その結果(それも行列である)は、一時的なマトリックスと比較される。相互相関に内挿(intepolation)を加えることは、異なる遅れの結果がメモリに維持されることを意味し、それはRAMのニーズを増加させる。メモリアクセスは、しばしな現代のシステムのボトルネックである。高精度置換推定のためのブロック一致を使用することは、大量のデータの転送を必要とする。
【０００６】
位相シフト推定は、RFデータ信号又は複素数値(complex-valued)ベースバンド信号で行なわれ、同相(in-phase)及び直交位相信号としても知られている。位相シフト置換推定の基礎は、測定された信号が狭周波数帯であり、x(t) = a(t) exp(-jωt)、角周波数ω=2πfとして記述されることができるという仮定である。超音波信号の周波数ｆは、しばしば組織における送信されたパルスの搬送周波数である。時間tはカレントラインの放射のスタートから測定される。古典的推定手続きは、フレーム1およびフレーム2からの同じ深さからサンプルをとることである。2つのフレーム間の違いだけが動きによると仮定される。
【０００７】
さらに、フレーム2からの信号x2(t)が、フレーム1からの信号x1(t)の時間シフトバージョン、すなわち、x2(t) = x1(t-tm) であると仮定される。tmがポジティブな場合には、動きは、変換器(transducer)から離れている。狭帯域モデルを x1(t) = a(t)と仮定する。x1(t)とx2(t)との間の遅れゼロ相互相関は、
【数１】
2015532848.tif 000003
【０００８】
として推定されることができる。その結果は、
【数２】
2015532848.tif 000004
【０００９】
である。包絡線a(t)は、典型的にはゆっくり変化する関数であり、時間シフトは、複素相関関数R12(0):φm = <(R12(0)) = -jωtm  の位相から得られる。深さと時間の関係は、t = 2z/ cによって与えられ、ここでtは時間、zは深さ、cは音の速度である。
【００１０】
位相シフトφmに対応する深さuの置換は、u = (-c/4πf)φm である。周波数は一定で選ばれるが、高精度な推定については、所与の深さでの信号の瞬時平均(mean)周波数を反映しなければならない。実際、R12(0)の推定は、フレーム内の同じ場所に位置した、推定カーネルの内部のフレーム2からのすべてのサンプルに推定カーネルの内部のフレーム1からのすべてのサンプルを乗算することにより行なわれる。次に、最終的な積は共に加えられる。アークタンジェントは位相シフトを決定するために使用される。不運にも、位相シフト方法は、エイリアシングの影響を受け易い。位相はπ周辺をラップする(wrap)。したがって、ロバスト位相アンラッピングアルゴリズムが必要とされる。
【００１１】
この方法の別の問題は、推定の変化(variance)が動きにつれて増加するということである。すなわち、小さい動きは確実に検出されるが、大きな動きは確実に検出されない。2つのフレームからのIQ信号の位相が引かれる場合、変化(variants)は、R12のゼロ位相サーチ及ぶ位相分離を含んでいる。これらの変化は、エイリアシングの問題を克服し、変化を減少しようとする。変換器表面からスタートするそれらの推定は、次に、蓄積された位相シフトの軌跡を追う。しかしながら、間違いが1つの深さで起こった場合、そのエラーはフレームの終了まで伝搬する。
【００１２】
組み合わされた自己相関アプローチは、ブロック一致および位相推定に基づいて推定する。ブロック一致および位相推定の双方について、推定が必要な場合、相互相関関数は画素毎に推定される。第１のフレームからの相関ウィンドウは、第２のフレームとは異なる置換での相関ウィンドウに対してマッチされる。すべての置換 (k, l) について、標準化された相互相関関数が推定される。R12(k,l)の最大値は維持される。
【００１３】
置換の合計は、推定された相互相関が(k, l)の遅れ時であり、その遅れ時での相互相関の位相から得られ、
【数３】
2015532848.tif 000005
【００１４】
であり、ここで、fsはサンプリング周波数、kは深さでの例である。このアプローチは、R12が、正しい期間の倍数内のサンプルで最大を持つことが期待されるので、エイリアシングを克服するために使用されることができる。しかしながら、R12の正しいピークの検出は、広帯域のパルスを必要とし、信頼できるφの推定は、狭帯域パルスを必要とし、誤ったピークが選択された場合、その結果は、画像に現われ、このアプローチは、”包絡線圧縮”の利点を利用することができない。
【００１５】
歪み(strain)は、動きの一次微分であるので、エラストグラフィーは、特に、動きの推定の変化に敏感である。カーネル(相関ウィンドウ)内の動きは一様ではない。推定手続きは、相関ウィンドウの中心の動きを推定することを意図する。ウィンドウの端に強い散乱がある場合、それは動作推定を支配する。周期的な変化が、動きに推定おいて存在し、周期的な変化は、歪み画像における”ゼブラ”アーティファクトとして知られているアーティファクトを引き起こす。ゼブラアーティファクトの影響を低減するために、文献は、推定に先立ってRF信号の包絡線を圧縮することを示唆する。文献から知られている圧縮関数は、以下の通りである。xc(t) = sgn(s(t))×log10(1+cs×abs(x(t))  ここで、sgn(x)は、値の符号(sign)を返し、csは圧縮のレベルを制御する定数である。
【発明の概要】
【００１６】
本願のアスペクトは、上記及びその他の問題に取り組む。１つのアスペクトでは、動きプロセッサー(118)は、予め処理されたエコーの連続するフレームのペア間の動きを反復して推定する動き推定器(306)を含み、動き推定器(306)は、少なくとも1つの反復に基づいた、推定された動きを生成する。
【００１７】
他のアスペクトでは、方法は、少なくとも1つの反復を通して、予め処理されたエコーの連続するフレームのペア間の組織の動きを反復的に推定することを含む。
【００１８】
他のアスペクトでは、コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータ実行可能な命令でエンコードされ、プロセッサによって実行された場合に、プロセッサに、予め処理されたエコーの連続する圧縮されたフレームのペアと、遅れ−ゼロ相互相関及び平均(mean)周波数に基づいて、最初の動き推定を決定させ、初期動き推定に基づいて非ゼロ相互相関遅れを決定させ、要素ごとに、非ゼロ相互相関遅れでの予め処理されたエコーの圧縮された連続するフレームのペアにおける要素を乗算させ、積行列を生成させ、前記積行列を２Ｄ重みづけ関数で畳み込ませ、端での同相推定における非連続を取り除かせ、デグリッチされた畳み込み行列を生成させ、デグリッチされた畳み込み行列の位相シフトを決定させ、決定された位相シフトに基づいて、デグリッチされた畳み込み行列の位相をアンラップ(unwrap)させ、アンラップされた位相を動き推定に変換させる。
【００１９】
当業者は、添付された記述を読み理解することにより、本願の他のアスペクトを認識することができる。
【００２０】
本願は、例示によって図示されており、添付図面の図に限定されるものではなく、同様の参照は、同様の要素を示している。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】図1は、動きプロセッサーを有する超音波画像システムの例を概略的に示す。
【図２】図2は、超音波画像システムのプリ・プロセッサを概略的に示す。
【図３】図3は、動きプロセッサーの動き推定器を概略的に示す。
【図４】図4は、動き推定器の位相アンラッパを概略的に示す。
【図５】図5は、最初の動き推定のための動き推定器の例を概略的に示す。
【図６】図6は、その後の反復動き推定のための動き推定器の例を概略的に示す。
【図７】図7は、後の反復動き推定のためのグリッチ除去を有する位相アンラッパの例を概略的に示す。
【図８】図8は、反復アプローチを介する動き推定を決定する方法の例を概略的に示す。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
図1は、超音波画像システムのような画像システム102の例を概略的に示す。図示された画像システム102は、コンソール106とインターフェイスされた変換器アレイ104を含む。変換器アレイ104は、超音波信号を視界に送信し、かつ視界における組織に対する送信超音波信号の相互作用に応じて生成されたエコー信号を受け取るように構成された多くの変換器要素(見えない)を含む。変換器アレイ104は、線形、曲げられ、及び／又は、形作られ、完全に密集され、希薄化され、及び／又は、それらのコンビネーション、1次元(1D)又は2次元(2D)などであっても良い。
【００２３】
コンソール106は、超音波信号を送信するために変換器要素を動作させる送信回路108を含む。1つの実例では、これは、異なる機械的振動を、エラストグラフィー応用のために、少なくとも2つのフレームの視界領域における組織に適用するために変換器要素を動作することを含んでいる。受信回路110は、送信された超音波信号に応じて生成されたエコーの組を受信する。このエコーは、一般に、視界の走査範囲で発せられた超音波信号と組織(例えば器官、腫瘍など)との間の相互作用の結果である。エラストグラフィーについては、エコーは、データのフレーム間の組織の動き又は置換情報を含む。ビームフォーマ112は、受信エコーを処理し、例えば、エコーに時間遅れと重みづけを適用し、そのエコー結果を加算して、RF信号を生成又はラインを走査する。フレームは、視界の2D画像をともに形成する走査ラインの組から成る。
【００２４】
コンソール106は、さらに、RF信号を予め処理するプリ・プロセッサ114を含む。プリ・プロセッサ114の制限しない例が、図2に示される。この例において、プリ・プロセッサ114は、例えば、バンドパス・スライディングフィルタを介して、RF信号をフィルタするフィルタ202を含む。一般に、そのようなフィルタは信号対雑音比を最大にし、RF信号の特性と一致するように、深さの関数としてその特性を変更する。変換器204は、ヒルバート(Hilbert)又は他の変換を適用し、実際の入力から複素信号を作り出す。周波数シフタ206は、例えば、複素信号を所定の混合周波数と混合することにより、ベースバンド(ゼロヘルツ、又は0.0 Hz)に向けて複素信号のスペクトルをシフトする。デシメータ208は、情報の損失をすることなく、データレートを維持しながら、この信号(例えば2以上のファクタにより)をデシメートする。プリ・プロセッサ114は、複素ベースバンド信号を出力する。
【００２５】
図1に戻り、動きプロセッサー118は、複素ベースバンド信号の隣接したフレームのペアを処理する。そのような処理は、データのフレーム間の組織の動きを推定することを含む。下記に詳細に述べるように、1つの実例では、処理は、相互相関を使用する位相シフト推定を通した動き推定の反復改善を含む。このようなアプローチは、低減されたデータセットで高精度を実現しながら、滑らかな動きマップ（すなわち、組織の動き推定の減少した変化)、低減されたノイズアーティファクト、及び／又は、エラストグラフィーを有する増大したコントラスト（すなわち、構造の検出性）、及び／又は他の画像に導く。動き推定器306は、コンソール106の一部として示されているが、動き推定器306は、例えば、コンピューター及び／又は他のコンピューティング装置の一部として、コンソール106から、択一的に遠隔にあっても良いことが認識される。
【００２６】
レンダリングエンジン120は、処理されたフレームに基づいて、エラストグラフィー又は他の画像を少なくとも生成するように構成される。エラストグラフィー画像は、ディスプレイ122及び／又は他のディスプレイを介して視覚的に示され、他の装置に送られて格納され、及び／又は使用される。ユーザ・インターフェース(UI)124は、1つ以上の入力装置(例えば、マウス、キーボードなど)を含み、システム102とのユーザ相互作用を可能にする。コントローラー126は、画像システム102の種々のコンポーネントを制御する。例えば、そのような制御は、Aモード、Bモード、C-プレーン、及び／又は他のデータ取得モードのために変換器アレイ104の変換器要素の個々又はグループを動作し又は駆動し、送信され及び／又は受信された信号を、ステアリング及び／又はフォーカスすることなどを含む。
【００２７】
コンソール106は、物理メモリーおよび他の非一時的媒体のようなコンピューター可読記憶媒体上でエンコードされ、又は埋め込まれた1つ以上のコンピューター可読命令を実行する1台以上のプロセッサー(例えば、中央演算ユニット(CPU)、グラフィック処理ユニット(GPU)など)を含んでも良い。付加的又は択一的に、命令は信号、搬送波、および他の一時的又は非一時的コンピュータ可読媒体に伝送されることができる。1つの実例では、命令の実行は、1台以上のプロセッサーに関連して、画像システム102のビームフォーマ112、プリ・プロセッサ114、動き推定器306、レンダリングエンジン120及び／又は画像システム102の他のコンポーネントの1つ以上を実行する。
【００２８】
簡潔に上に議論したように、動きプロセッサー118は、複素ベースバンド信号の隣接したフレームのペアを処理し、反復アプローチを使用してフレーム間の組織の動きを推定する。図3は、動きプロセッサー118の例を概略的に示す。
【００２９】
包絡線コンプレッサー302は、入力として、複素ベースバンド信号xi(m,n)及びxj(m,n)の２つの隣接するフレームを受信し、ここで、i及びjは２つの隣接するフレーム（例えば、フレーム1及びフレーム2、フレーム2及びフレーム3、など）のフレームインデックスであり、mは走査ラインに沿ったサンプルインデックスであり、nは、走査ラインインデックスである。xi(m,n)及びxj(m,n)は、行列として処理され、ベクトル及び／又は個々の要素として、mは行列の行のインデックス、nは行列の列のインデックスである。包絡線コンプレッサー302は、位相を維持し、xi(m,n)及びxj(m,n)を生成する一方、包絡線を圧縮し、ここで、cは、圧縮されたことを示す、それは”ゼブラ”アーティファクトを減少することを容易にする。
【００３０】
限定されない例として、入力信号は複素サンプルから作られ、x = xr + jxi  であり、ここで、xrは実（同相）成分であり、xiは虚（直交）成分である。圧縮された信号は、xc = xcr + jxci  として、
【数４】
2015532848.tif 000006
【００３１】
であり、ここで、｜x｜は、信号の包絡線（大きさ）であり、
【数５】
2015532848.tif 000007
【００３２】
として表わされる。1つの実例では、定数1(1)は、ゼロによる除算を防ぐために付け加えられる。CPU及び／又はGPUの内蔵命令は、平方根を計算するために使用されることができる。
【００３３】
周波数推定器304は、入力として、圧縮されたxic(m,n)を受信し、平均周波数f(m)を、例えば、各深さに基づいて、推定する。超音波の減衰は、周波数依存であり、したがって、深さの関数として、平均(中心)周波数は変化する。結果の中心周波数は、送信パルスの中心周波数、変換器のインパルス応答、周波数依存の減衰及びスライディングフィルタの特性の関数である。スキャナは、アプリケーションに依存して、異なる送信パルス及びスライディングフィルタを使用する。更に、周波数依存の減衰は、走査されている組織の関数である。
【００３４】
一般に、新しいフレームが入力されるごとに、中間周波数f(m)が走査された組織及びシステムセットアップと一致するように推測される。入力は、行列を示す離散複素信号xic(m,n)であり、ここで、インデックスmは軸方向（深さ）であり、インデックスnは横方向である。周波数の推定は、遅れ１の複素自己相関関数
【数６】
2015532848.tif 000008
【００３５】
の位相から行なわれ、ここで、Rii(m,n;1,0)は画素／位置(m,n)での複素自己相関であり、遅れ1は軸方向(mに沿う）、遅れ0は、横方向(nに沿う）である。
【００３６】
平均ウィンドウは、V行(サンプル)及びW列(ライン)からなり、上付き文字＊は、複素共役を示す。自己相関関数は、複素であり、Rii(m,n;1,0) = Riir(m,n;1,0) + jRiii(m,n;1,0)である。 画素(m、n)の瞬時周波数は、
【数７】
2015532848.tif 000009
【００３７】
として推定される。位相は、標準又は他のアンラップ手続き(その一例は、図4に関して下記に述べられる)を使用してアンラップされる。Φ = unwrap(Φ)、ここで、Φは位相推定の全体の行列を示し、
【数８】
2015532848.tif 000010
【００３８】
である。 推定は、雑音があり、信号(スペックル)の強さに依存して変わる。fの滑らかな推定を得るために、推定
【数９】
2015532848.tif 000011
【００３９】
は、最初に平均化され、次に、f(m)がn次(例えば、2nd, 3rdなど)として得られ、多項式が最小2乗エラーフィッティングを介して得られる。
【００４０】
図4は、位相アンラップアプローチの例を示す。図4では、位相アンラップは、位相アンラッパ 400によって実現される。位相アンラッパ 400は、入力として、入力マトリクスΦiを受信し、マトリックスΦ0を出力する。この例において、処理はカラム毎に行なわれる。しかしながら、他のアプローチ(例えば、行、要素、マトリックス全体などによって)も、ここでは考えられる。微分器402は、入力位相φi(m,n)を微分する。ここで、Δφ(m,n) = φi(m,n) - φi(m-1,n)である。コンパレーター404は、エイリアシングを決定するために、結果を所定のしきい値と比較する。1つの実例では、しきい値は±βπであり、ここで、βは１以下の定数（β≦１）である。コンパレーター404の出力は、エイリアシングを示す。エイリアシングが表われるごとに、差の符号に依存して、±２πの値が位相に加えられなければならない。積分器406は、調節値を積分する。加算器408は、積分値及び入力位相を加算する。
【００４１】
図3に戻り、動き推定器306は、位相シフト推定を使用し、平均周波数推定f(m)を介して位相を動きに変換して、xic(m,n)及びxjc(m,n)に基づいて、動きul(m,n)を推定する（ここで、lは、0から1,2,3,5,17,100などのようなまでの反復インデックスである。）。より詳しく以下に記述されるように、1つの実例では、最初(l=0)の動作推定u0(m,n)は、遅れ(0,0)、0個のサンプル及び0ラインオフセットで、反復(l = 1, 2, 3など）毎に、相互相関を使用し、動き推定器306は、遅れkl(m,n)で2つのフレーム間の位相シフトを見つけ、この位相シフトを使用して、新しい動きul(m,n)を推定し、より改善され又は正確な動き推定ul(m,n)を生成する。相互相関推定は、複素数値であり、相互相関関数の角度(位相)は動きに一致する。
【００４２】
表面フィルタ308は、表面を動き推定ul(m,n)にフィットし、変化を減らし、アウトライアーを取り除き、その結果、雑音動きが動き推定を推定し、滑らかにする。1つの実例では、表面が最小二乗2D多項式フィッティングを使用してフィルタされ、ここで、多項式係数はP = Gul、Gは３次の表面に対しての最小二乗フィットを解くことから導出された行列である。多項式の他の順序(例えばn次)は、正確及び計算上の要求の間のトレードオフに依存して、使用される。ここで、ulは、動きの推定を備えたマトリックスである。その表面は、ufit(m,n) = P(0) + P(1)n + P(2)m + P(3)n2 + P(4)mn + P(5)m2 + P(6)n3 + P(7)n2m + P(8)nm2 + P(9)m3 として表わされる。表面のフィルタ210は、さらに異なる遅れ間の滑らかな端を識別し、それは、下記に議論されるように、位相アンラップを容易にする。
【００４３】
量子化器310は、フィットされた動き推定を量子化し、２つのフレーム間の相互相関がul(m,n)よりも正確な推定を与えるk(m,n)の遅れを見つける。例として、フィットされた表面が量子化され、次の反復で相互相関を計算する場所での遅れを与える。
【数１０】
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【００４４】
決定コンポーネント212は、入力として、現在の遅れ及び新しい遅れを受信し、動き推定は反復を通して改善されたか、或いは最終的な動き推定ul(m,n)が種々の停止基準に基づいて出力されたかを決定する。このような基準は、これに限定されるものではないが、所定数の反復（例えば、l = 1 又は１つの反復及び動き推定）、現在及び新しい遅れの間の予め決定された差異、予め決定されたタイムインターバル、オンデマンドベースのユーザ入力及び／又は他の停止基準を含んでも良い。
【００４５】
上記概略的に述べたように、動き推定器306は動きul(m,n)を推定する。図5は、反復l=0における最初の動きを推定するサンプルコンポーネントを示し、図6は、l-1, ... Sにおける続く移動推定を推定するサンプルコンポーネントを示す。
【００４６】
図5では、動きの推定は、２つのフレーム間の遅れ-0相互相関に基づく。
【数１１】
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【００４７】
乗算器502は、2つの入力行列xic(m,n)及びxjc(m,n)を要素毎に乗算し、Pij(m,n)を生成する。コンボルバー 504は、平均ウィンドウH(v,w)でPij(m,n)を畳み込み(convolve)する。平均ウインドウ H(v,w)が2Dの長方形関数である場合、畳み込みは、サンプル当たり、4つの(4)加算及び2つの(2)減算に減らされる-移動平均の再帰的実行。位相シフト決定器506は、画素(m、n)で、
【数１２】
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【００４８】
として、位相シフトを決定する。アンラッパ 508は、上述のアプローチを使用する位相をアンラップし、ここで、Φ = unwrap(Φ)  及び／又は他のアプローチである。位相変換器510は、位相を
【数１３】
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【００４９】
としての最初の動き推定に変換する。
【００５０】
図6に戻り、反復l=1, ... s  での動き推定は、遅れでの相互相関が行なわれることを除き、際その動き推定についてのものと同様である。
【数１４】
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【００５１】
図6では、計算機602は、本例において見えていないが、乗算器502及びコンボルバー 504を含む。乗算器502は、要素毎に、遅れ(k,m)に基づいて、2つの入力行列xic(m,n)及びxjc(m,n)を乗算する。このために、k(m,n)の最小値及び最大値が決定される。乗算器502は、miin(k(m,n))からmax(k(m,n))まで繰り返す。全ての遅れχについて、全ての要素xicが、それぞれの遅れχについて、xjcの要素の複素共役によって乗算される。コンボルバー 504は、フィルタH(w,v)で出力行列Pを畳み込みし、Rijにおける位置(m,n)での要素では、k(m,n) = χ が更新される。
【００５２】
一旦、相互相関が見つかれば、位相シフト決定器506は、
【数１５】
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【００５３】
として、各相互相関の位相を決定する。グリッチ除去器604は、その要素がk(m,n)である遅れKを有する行列の推移を検出し、取り除くことにより、グリッチを削除する。Φtmp2= unwrap_with_lags(Φtmp1, K)k(m,n)において遷移が発生する境界では、エイリアシングによらず、アンラップアルゴリズムによって捕らえられないステップがあることに留意すべきである。位相アンラッパ 508は、ここに記述された、アンラップアプローチ及び／又は他のアプローチを使用して、位相をアンラップする。遅れの推移が間違った画素にある場合、遅れは同じであるが、位相ラップが生ずる。そのため、ここに議論された、アンラップアルゴリズムが適用される。Φ1 = unwrap(Φtmp2)位相から距離への変換器510は、
【数１６】
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【００５４】
として、動きを決定する。
【００５５】
図7は、グリッチ削除アプローチを有する適切な位相アンラップの例を示す。図7は、702で示されるような遅れの包含を備えた図4と同様である。遅れを有する位相アンラップは、同じラインに沿って得られるデータで動作する。ラインインデックスは、簡潔さのために省略される。入力は、推定された位相Φi(m)及び推定された位相での遅れk(m)である。示されるように、遅れと位相の両方が微分される。遅れは整数であり、必要な情報は変化の大きさである。そのような変化が検出される場合、このステップはその推移での位相ジャンプと等しい。メインパスは、位相差をしきい値と比較することにより、位相ラップを検出する。その結果は、位相がラップする位置及び位相ラップの大きさを示す一連のパルスである。これら一連のインパルスは積分され、階段状の位相補償関数を生成し、入力位相に加えられる。
【００５６】
図８は、エラストグラフィー画像に関連する動きを推定する方法を示す。
【００５７】
以下の動作の順番は、例示的な目的のためであり、限定されないいないことに注意すべきである。
【００５８】
そのため、１つ以上の動作は、異なる順番で行なわれることができ、限定されるものではないが、同時に行なわれることも含まれる。更に、1つ以上の動作は省略することができ、及び／又は、1つ以上の他の動作を加えることができる。
【００５９】
一般に、最初の動き推定(l=0)は、ゼロ(0)へセットされた全ての遅れk(m,n)を有する、その後の動き推定(l>0)の特定のケースである。最初の及び後の動き推定のためのデータは、同じ又は異なるモジュールによって処理されることができる。
【００６０】
800では、k(m,n), Rij(m,n),φ(m,n),ul(m,n)及びl がゼロ(0)に初期化される。
【００６１】
802では、ここで述べられたように、f(m)が決定される。
【００６２】
804では、ここで述べられたように、Rij(m,n;kl(m,n))が決定される。
【００６３】
806では、ここで述べられたように、φ(m,n)が決定される。
【００６４】
810では、ここで述べられたように、φ(m,n)がアンラップされる。
【００６５】
812では、ここで述べられたように、ul(m,n)が決定される。
【００６６】
814では、表面ufit(m,n)がul(m,n)にフィットされる。
【００６７】
816では、ここで述べられたように、新しい遅れkl+1(m,n)が決定される。
【００６８】
818では、停止基準がチェックされる。この例では、停止基準は、ここで述べられたように、遅れkl(m,n)と新しい遅れkl+1(m,n)との間の絶対差に基づく。
【００６９】
820では、止まる基準が満たされない場合、ここで述べられたように、k(m,n)は新しい遅れkl+1(m,n)にセットされ、動作804-816が繰り返される。
【００７０】
822では、停止基準が満たされる場合、ul(m,n)が最終動き推定として出力される。最終動き推定は、エラストグラフィー及び／又は他の画像を生成するために使用されることができる。
【００７１】
上記のものはコンピューター可読命令により実行されることができ、コンピューター可読命令は、コンピューター可読記録媒体上でエンコードされ、埋め込まれ、コンピュータープロセッサーによって実行された場合に、プロセッサーに述べられた動作を実行させる。さらに、又は択一的に、コンピューター可読命令の少なくとも1つは、信号、搬送波又は他の一時的媒体によって実行される。
【００７２】
本願は、様々の実施形態に関して記述されている。修正と代用が、本願を読むことで他者に生ずる。本願発明は、そのような全ての修正及び代用が含まれ、添付された請求項及びそれらの均等物の範囲内の限りのものを含むように構成されることが意図されている。
【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６】
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【図７】
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【図８】
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【国際調査報告】
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