(57)【要約】  本発明は、超音波画像を生成するための方法及びシステムを提供する。一方法において、超音波画像の生成は、チャンネルデータを取得することであって、チャンネルデータがイメージング点の集合を規定する、取得することと、各イメージング点に対して、チャンネルデータを分離することと、分離されたチャンネルデータに対して空間スペクトル推定を実施することと、空間スペクトル推定チャンネルデータを選択的に減弱させることにより、フィルタ処理されたチャンネルデータを生成することと、フィルタ処理されたチャンネルデータを加算することにより、フィルタ処理された超音波画像を形成することとを含む。いくつかの例において、本方法は、アパチャー外挿を含む。アパチャー外挿は、超音波画像の方位分解能を改善する。他の例において、本方法は、送信外挿を含む。送信外挿は、画像のコントラストを改善する。加えて、送信外挿は、フレームレートを改善し、超音波画像における運動アーチファクトを減らす。さらなる例において、アパチャー及び送信外挿が組み合わされ得る。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
超音波画像において軸外クラッターフィルタ処理を実施する方法であって、前記方法は、
イメージング点の集合を規定する超音波プローブからチャンネルデータを取得するステップであって、前記超音波プローブが、トランスデューサー要素のアレイを備える、取得するステップと、
関心領域内における各イメージング点に対して、
前記イメージング点に関係した前記チャンネルデータを分離するステップと、
分離された前記チャンネルデータの１つ又は複数の空間周波数成分を特定するように、前記分離されたチャンネルデータの空間スペクトル推定を実施するステップと、
前記空間スペクトル推定に基づいて減弱係数により、前記分離されたチャンネルデータの前記１つ又は複数の空間周波数成分を選択的に減弱させるステップにより、フィルタ処理されたチャンネルデータを生成することと、
前記イメージング点の集合の各前記イメージング点に関係した前記フィルタ処理されたチャンネルデータを加算するステップにより、フィルタ処理された超音波画像を生成することと、
を有する、方法。
【請求項２】
前記チャンネルデータの分離は、前記イメージング点の複数の観測結果を処理することを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記空間スペクトル推定は、前記チャンネルデータを複素指数関数の有限個の和に分解することを有する、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記複素指数関数は、
第１のモデルパラメータと
第２のモデルパラメータとを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記第１のモデルパラメータは、複素数である、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記第２のモデルパラメータは、前記超音波プローブの隣接するトランスデューサー要素間の距離に逆比例する、請求項４又は５に記載の方法。
【請求項７】
前記第１のモデルパラメータ及び前記第２のモデルパラメータは、前記空間スペクトル推定により推定される、請求項４から６の何れか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記減弱係数は、ガウシアンである、請求項１から７の何れか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記減弱係数は深さに依存する、請求項１から８の何れか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記減弱係数は、前記第２のモデルパラメータに依存する、請求項４から９の何れか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記減弱係数は受信ビームパターンの幅の半分に前記チャンネルデータを減弱させる、請求項１から１０の何れか一項に記載の方法。
【請求項１２】
前記空間スペクトル推定は、自己回帰モデルに基づく、請求項１から１１の何れか一項に記載の方法。
【請求項１３】
コンピュータにおいて動作させられるとき、請求項１から１２の何れか一項に記載の方法を実施するように適応されたコンピュータプログラムコード手段を含む、コンピュータプログラム。
【請求項１４】
超音波画像において軸外クラッターのフィルタ処理を制御するための制御装置であって、前記制御装置が、
イメージング点の集合を規定する超音波プローブからチャンネルデータを取得することと、
関心領域内における各イメージング点に対して、
イメージング点に関係した前記チャンネルデータを分離することと、
分離された前記チャンネルデータの１つ又は複数の空間周波数成分を特定するように、前記分離されたチャンネルデータの空間スペクトル推定を実施することと、
前記空間スペクトル推定に基づいて減弱係数により、前記分離されたチャンネルデータの前記１つ又は複数の空間周波数成分を選択的に減弱させることにより、フィルタ処理されたチャンネルデータを生成することと、
前記イメージング点の集合の各前記イメージング点に関係した前記フィルタ処理されたチャンネルデータを加算することにより、フィルタ処理された超音波画像を生成することと、
をする、制御装置。
【請求項１５】
超音波システムであって、前記超音波システムは、
トランスデューサー要素のアレイを備える超音波プローブと、
請求項１４に記載の制御装置と、
フィルタ処理された超音波画像を表示するためのディスプレイデバイスと、
を備える、超音波システム。
【請求項１６】
超音波画像を生成する方法であって、前記方法は、
超音波プローブによりチャンネルデータを取得するステップと、
前記チャンネルデータの各チャンネルに対して、前記チャンネルデータの軸方向イメージング深さに基づいて前記チャンネルデータをセグメント分けするステップと、
セグメント分けされたチャンネルデータの各セグメントに対して、
前記セグメント分けされたチャンネルデータに基づいてフィルタ次数をもつ外挿フィルタを推定するステップと、
前記外挿フィルタに基づいて、前記セグメント分けされたチャンネルデータを、外挿乗数を使用して外挿することにより、外挿されたチャンネルデータを生成するステップと、
すべてのセグメントにわたり前記外挿されたチャンネルデータを加算することにより、前記超音波画像を生成するステップと、
を有する、方法。
【請求項１７】
前記チャンネルデータの各軸方向セグメントに対して、前記チャンネルデータの前記軸方向セグメントに対してフーリエ変換を適用するステップと、
前記外挿されたチャンネルデータに対して逆フーリエ変換を実施するステップと、
をさらに有する、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記軸方向セグメントは、深さにおいて４波長未満である、請求項１６又は１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記外挿乗数は１０倍以下である、請求項１６から１８の何れか一項に記載の方法。
【請求項２０】
前記外挿フィルタの推定は、自己回帰モデルを使用して実施される、請求項１６から１９の何れか一項に記載の方法。
【請求項２１】
前記外挿フィルタの推定は、Ｂｕｒｇ技術を使用して実施される、請求項１６から１９の何れか一項に記載の方法。
【請求項２２】
前記フィルタ次数は５以下である、請求項１６から２１の何れか一項に記載の方法。
【請求項２３】
外挿は、アパチャー領域においてアジマス方向に発生する、請求項１６から２２の何れか一項に記載の方法。
【請求項２４】
コンピュータにおいて動作させられるとき、請求項１６から２３の何れか一項に記載の方法を実施するように適応されたコンピュータプログラムコード手段を含む、コンピュータプログラム。
【請求項２５】
超音波画像の生成を制御するための制御装置であって、前記制御装置が、
超音波プローブによりチャンネルデータを取得することと、
前記チャンネルデータの各チャンネルに対して、前記チャンネルデータの軸方向イメージング深さに基づいて前記チャンネルデータをセグメント分けすることと、
セグメント分けされたチャンネルデータの各セグメントに対して、
前記セグメント分けされたチャンネルデータに基づいてフィルタ次数をもつ外挿フィルタを推定することと、
前記外挿フィルタに基づいて、前記セグメント分けされたチャンネルデータを、外挿乗数を使用して外挿することにより、外挿されたチャンネルデータを生成することと、
すべてのセグメントにわたり前記外挿されたチャンネルデータを加算することにより、前記超音波画像を生成する、制御装置。
【請求項２６】
トランスデューサー要素のアレイを備える、超音波プローブと、
請求項２５に記載の制御装置と、
超音波画像を表示するためのディスプレイデバイスと、
を備える、超音波システム。
【請求項２７】
ユーザー入力を含むユーザーインターフェースをさらに備える、請求項２６に記載の超音波システム。
【請求項２８】
前記ユーザー入力は、軸方向セグメントの軸方向深さを調節する、請求項２７に記載の超音波システム。
【請求項２９】
前記ユーザー入力で外挿乗数を変更する、請求項２７又は２８に記載のシステム。
【請求項３０】
前記ユーザー入力でフィルタ次数を変更する、請求項２７から２９の何れか一項に記載のシステム。
【請求項３１】
超音波画像を生成する方法であって、前記方法は、
超音波プローブによりビーム加算されたデータを取得するステップであって、前記ビーム加算されたデータが、複数の操縦角を含む、取得するステップと、
前記ビーム加算されたデータの各操縦角に対して、チャンネルデータの軸方向イメージング深さに基づいて、前記ビーム加算されたデータをセグメント分けするステップと、
セグメント分けされたビーム加算されたデータの各セグメントに対して、
前記セグメント分けされたビーム加算されたデータに基づいてフィルタ次数をもつ外挿フィルタを推定するステップと、
前記外挿フィルタに基づいて、前記セグメント分けされたビーム加算されたデータを、外挿乗数を使用して外挿することにより、外挿されたビーム加算されたデータを生成するステップと、
すべてのセグメントにわたる前記外挿されたビーム加算されたデータをコヒーレントにコンパウンディングすることにより、前記超音波画像を生成するステップと、
を有する、方法。
【請求項３２】
前記ビーム加算されたデータの各軸方向セグメントに対して、前記ビーム加算されたデータの前記軸方向セグメントにフーリエ変換を適用するステップと、
前記外挿されたビーム加算されたデータに逆フーリエ変換を実施するステップと、
をさらに有する、請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
前記ビーム加算されたデータは、平面波イメージングと分散波イメージングとのうちの少なくとも１つにより取得される、請求項３１又は３２に記載の方法。
【請求項３４】
前記軸方向セグメントは、深さにおいて４波長未満である、請求項３１から３３の何れか一項に記載の方法。
【請求項３５】
前記複数の操縦角は、２０個未満の角度である、請求項３１から３４の何れか一項に記載の方法。
【請求項３６】
前記フィルタ次数は、操縦角の数の半分以下である、請求項３１から３５の何れか一項に記載の方法。
【請求項３７】
前記外挿乗数は、１０倍以下である、請求項３１から３６の何れか一項に記載の方法。
【請求項３８】
前記外挿フィルタの推定は、自己回帰モデルを使用して実施される、請求項３１から３７の何れか一項に記載の方法。
【請求項３９】
前記外挿フィルタの推定は、Ｂｕｒｇ技術を使用して実施される、請求項３１から３７の何れか一項に記載の方法。
【請求項４０】
外挿は、送信方向に発生する、請求項３１から３９の何れか一項に記載の方法。
【請求項４１】
コンピュータにおいて動作させられるとき、請求項３１から４０の何れか一項に記載の方法を実施するように適応されたコンピュータプログラムコード手段を含む、コンピュータプログラム。
【請求項４２】
超音波画像の生成を制御するための制御装置であって、前記制御装置が、
超音波プローブによりビーム加算されたデータを取得することであって、前記ビーム加算されたデータが、複数の操縦角を含む、取得することと、
前記ビーム加算されたデータの各操縦角に対して、前記ビーム加算されたデータの軸方向深さに基づいて前記ビーム加算されたデータをセグメント分けすることと、
セグメント分けされたビーム加算されたデータの各セグメントに対して、
前記セグメント分けされたビーム加算されたデータに基づいてフィルタ次数をもつ外挿フィルタを推定することと、
前記外挿フィルタに基づいて、セグメント分けされた前記ビーム加算されたデータを、外挿乗数を使用して外挿することにより、外挿されたビーム加算されたデータを生成することと、
すべてのセグメントにわたる前記外挿されたビーム加算されたデータをコヒーレントにコンパウンディングすることにより、前記超音波画像を生成する、制御装置。
【請求項４３】
超音波プローブと、
請求項４２に記載の制御装置と、
超音波画像を表示するためのディスプレイデバイスと、
を備える、超音波システム。
【請求項４４】
ユーザー入力を含むユーザーインターフェースをさらに備える、請求項４３に記載の超音波システム。
【請求項４５】
ユーザー入力は、
軸方向セグメントの軸方向深さと
外挿乗数と
フィルタ次数
とのうちの少なくとも１つを調節する、請求項４３に記載の超音波システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、超音波イメージングの分野に関し、特に、超音波画像フィルタ処理の分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
超音波イメージングは、様々な異なる用途において益々多く使用されている。超音波システムにより生成された画像は、走査される対象者の現実に即した解釈をユーザーに与えるために、できる限り明確かつ正確であることが重要である。これは特に、問題の対象者が医療超音波走査を受ける患者である場合に妥当である。この場合、正確な診断を行う医師の能力は、超音波システムにより生成された画像の品質に依存する。
【０００３】
軸外クラッターは、超音波における画像の劣化の重大な要因である。画像品質の改善を達成するために超音波イメージングに対して、適応型ビーム形成技術、例えば最小分散（ＭＶ）ビーム形成が開発及び適用されているが、空間共分散行列の反転が画像の各ピクセルに対して必要なので、ＭＶビーム形成は演算的に負荷がかかる。加えて、ＭＶビーム形成が主に空間分解能の改善のために開発され、軸外クラッターを減らすために理想的ではない場合であっても、その性能は、空間分解能を改善するという観点から多くの場合、サブアレイ寸法を小さくすることにより犠牲にされる必要がある。別のやり方をとる場合には、信号キャンセルに起因して、スペックルに画像アーチファクトが発生する。
【０００４】
適応型重み付け技術、例えば、コヒーレンス因子（ＣＦ）、一般化コヒーレンス因子（ＧＣＦ）、位相コヒーレンス因子（ＰＣＦ）、及び、短ラグ空間コヒーレンス（ＳＬＳＣ）が提案されているが、すべて、画像に適用される重み付けマスクを演算するためにチャンネルごとのデータへのアクセスを必要とする。さらに、これらの方法は、集束型送信ビームを使用した従来のイメージングに対して機能するのみであり、数回の送信しか伴わない平面波イメージング（ＰＷＩ）、又は、分散波イメージング（ＤＷＩ）には適さない。
【０００５】
加えて、超音波画像における空間分解能、特に、方位分解能は、多くの場合、最適ではない。焦点深度における−６ｄＢの横方向ビーム幅は、次式により決定される。
【数１】
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ここで、λは波長であり、ｚは送信焦点深度であり、Ｄはアパチャーサイズである。波長が短いほど（又は、中心周波数が高いほど）、方位分解能がより良くなるが、より短い波長は、侵入深さを犠牲にして達成される。その一方で、より大きいアパチャーサイズＤが、より良い方位分解能を達成するために必要とされるが、アパチャーサイズは、ヒトの解剖学的構造、ハードウェア的な検討、及びシステムコストにより制限されることが多い。
【０００６】
適応型ビーム形成技術、例えば前述の最小分散（ＭＶ）ビーム形成は、活発な研究の題材となっている。これらの方法は、回折限界を越えた方位分解能をもたらすアポダイゼーション関数を適応的に推定することを狙ったデータ依存ビーム形成方法である。
【０００７】
標準的な超音波イメージング技術に加え、フェーズドアレイの場合、平面波イメージング（ＰＷＩ）又は分散波イメージング（ＤＷＩ）が１ｋＨｚより高い、場合によっては数ｋＨｚの非常に高フレームレートにおいてイメージングを実施する可能性のある比較的新しいイメージング技術である。これらの技術は、さらに、従来の集束型送信ビームを使用して以前には不可能であった、異なる用途のための多くの新しい可能なイメージングモードを利用可能にしている。この理由により、それは、近年、学究的な世界において最も活発に研究されている題材のいくつかに該当している。
【０００８】
ＰＷＩ／ＤＷＩは、異なる角度における広い送信ビームから取得された画像をコヒーレントにコンパウンディングすることにより高フレームレートを達成し得る。ＰＷＩ／ＤＷＩにおける空間分解能は、概して、集束型送信ビームを使用した従来のイメージングと比べてわずかに悪いだけか、又は同等であることが知られているので、その主な欠点は、送信角度の数に直接関係した、画像コントラストの劣化である。ＰＷＩ／ＤＷＩにおける数の少ない送信角度に対して画像コントラストが概して低く、したがって、集束型送信ビームを使用した従来のイメージングの画像品質と同等の画像品質を維持するために、多くの送信角度が必要とされる。
【０００９】
個々の画像ピクセルは異なる送信ビームからの信号から構築されるので、ＰＷＩ／ＤＷＩは、さらに、特に心臓などの速く動く臓器をイメージングするとき、運動アーチファクトの影響を受ける。送信角度の数が増えるにつれて、運動の影響はより深刻になり、したがって、ＰＷＩ／ＤＷＩシステムにおけるジレンマが明確となり、すなわち、より多くの送信角度が高画像コントラストを達成するために必要とされるが、画像品質を劣化させる、より多くの運動アーチファクトを結果的にもたらすことにもなる。
【００１０】
さらに、送信角度の数に関わらず、ＰＷＩ／ＤＷＩは、基本Ｂモード超音波画像における画像品質の劣化の主因のうちの１つである残響クラッターを減らさない。
【００１１】
米国特許出願公開第２００５／０３３１６５（Ａ１）号の文献は、受信された超音波データの処理が過剰な格子ローブエネルギーの検出に応じて変更される、超音波イメージングにおける格子ローブの適応的抑制のための技術を説明している。特に、受信ビーム形成器における個々のトランスデューサー要素の利得は、任意の検出された格子ローブエネルギーの関数として変調される。
【００１２】
その一方で、米国特許出願公開第２０１４／３１６２７４（Ａ１）号では、物体に超音波信号を送信することと、オブジェクトで反射された反射信号を受信することと、反射信号を構成する複数のＤｏｐｐｌｅｒ信号に対して特異値分解（ＳＶＤ）を実施することと、ＳＶＤを実施することの結果に従ってオブジェクトの表現を複数の領域に分割することと、異なる方法に従って複数の領域のカットオフ周波数を決定することと、決定されたカットオフ周波数を使用することにより複数の領域に対してクラッターフィルタ処理を実施することとを有するクラッターフィルタ処理方法を開示している。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
したがって、大幅な追加的なハードウェアを必要とせずに超音波システム内において軸外クラッターフィルタ処理を実施する手段が必要とされる。加えて、大幅な追加的なハードウェアを必要とせずに超音波画像の空間分解能を改善する手段が必要とされる。大幅な追加的なハードウェアを必要とせずに超音波システムにおける画像コントラストを改善する手段も必要とされる。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明は、請求項により規定される。
【００１５】
本発明の一態様の例によると、超音波画像において軸外クラッターフィルタ処理を実施する方法が提供され、本方法は、
イメージング点の集合を規定する超音波プローブからチャンネルデータを取得することであって、超音波プローブが、トランスデューサー要素のアレイを備える、取得することと、
関心領域内における各イメージング点に対して、
イメージング点に関係したチャンネルデータを分離することと、
分離されたチャンネルデータの１つ又は複数の空間周波数成分を特定するように、分離されたチャンネルデータの空間スペクトル推定を実施することと、
空間スペクトル推定に基づいて減弱係数により、分離されたチャンネルデータの１つ又は複数の空間周波数成分を選択的に減弱させることにより、フィルタ処理されたチャンネルデータを生成することと、
イメージング点の集合の各イメージング点に関係したフィルタ処理されたチャンネルデータを加算することにより、フィルタ処理された超音波画像を生成することと、
を有する。
【００１６】
この方法は、超音波画像において軸外クラッターフィルタ処理を実施する。チャンネルデータの空間スペクトル推定を実施することにより分離されたチャンネルデータの周波数成分（すなわち、１つ又は複数の空間周波数成分）を特定することが可能である。典型的には、軸外クラッター信号は、チャンネルデータの空間スペクトル推定において特定される高い空間周波数を保有する。このように、高い空間周波数をもつ信号を選択的に減弱させることにより、最終的な超音波画像における軸外クラッター信号を低減及び／又は除去することが可能である。
【００１７】
画像点集合の各イメージング点は、好ましくは、チャンネルデータの軸方向セグメントである。
【００１８】
好ましくは、チャンネルデータの分離は、チャンネルデータの軸方向イメージング深さに基づく。
【００１９】
一実施形態において、チャンネルデータの分離は、イメージング点の複数の観測結果を処理することを有する。
【００２０】
このように、複数の測定結果にわたって平均化されたチャンネルデータに対して空間スペクトル推定を実施することが可能である。このように、チャンネルデータの正確さ、したがって、最終的な超音波画像の正確さが高まる。
【００２１】
一構成において、空間スペクトル推定は、チャンネルデータを複素指数関数の有限個の和に分解することを有する。
【００２２】
チャンネルデータを複素指数関数の有限個の和に分解することにより、高い空間周波数をもつ成分を特定することが単純となり、それにより、超音波画像において軸外クラッター信号を減弱させることをより容易にする。
【００２３】
さらなる構成において、複素指数関数は、第１のモデルパラメータと第２のモデルパラメータとを含む。
【００２４】
さらなる一実施形態において、第１のモデルパラメータは、複素数である。
【００２５】
さらに異なるさらなる実施形態において、第２のモデルパラメータは、超音波プローブの隣接するトランスデューサー要素間の距離に逆比例する。
【００２６】
第１のモデルパラメータ及び第２のモデルパラメータは、チャンネルデータの性質を説明するために使用される。第１のモデルパラメータが複素数である場合、虚数成分は信号の位相に関し、実数の正の数である絶対値は信号の振幅に関係する。第２のモデルパラメータは、信号の空間周波数に関係する。
【００２７】
さらに違う異なるさらなる構成において、第１のモデルパラメータ及び第２のモデルパラメータは、空間スペクトル推定により推定される。
【００２８】
いくつかの設計において、減弱係数は、ガウシアンである。
【００２９】
このように、より高い空間周波数に近づく信号に対して減弱を実施しやすい。フィルタ処理のアグレッシブ性は、使用されるガウシアンの幅を変更することにより調整される。
【００３０】
一実施形態において、減弱係数は深さに依存する。
【００３１】
減弱係数を深さに依存させることにより、異なる深さに対して軸外クラッター信号フィルタ処理の量を制御することが可能である。
【００３２】
一構成において、減弱係数は、第２のモデルパラメータに依存する。
【００３３】
このように、減弱係数は、信号の空間周波数に直接依存し、減弱係数がユーザーからの入力を必要とするのではなく、個々に信号に適応することを意味する。
【００３４】
いくつかの実施形態において、減弱係数は受信ビームパターンの幅の半分にチャンネルデータを減弱させるように適応される。
【００３５】
このように、方位分解能を改善することと、フィルタ処理された超音波画像における軸外クラッターを減らすこととの両方をすることが可能である。
【００３６】
いくつかの構成において、空間スペクトル推定は、自己回帰モデルに基づく。
【００３７】
本発明のさらなる一態様の例によると、コンピュータプログラムがコンピュータにおいて動作させられたときに上述の方法を実施するように適応されるコンピュータプログラムコード手段を含むコンピュータプログラムが提供される。
【００３８】
本発明のさらなる一態様の例によると、超音波画像において軸外クラッターのフィルタ処理を制御するための制御装置が提供され、制御装置が、
イメージング点の集合を規定する超音波プローブからチャンネルデータを取得することと、
関心領域内における各イメージング点に対して、
イメージング点に関係したチャンネルデータを分離することと、
分離されたチャンネルデータの１つ又は複数の空間周波数成分を特定するように、分離されたチャンネルデータの空間スペクトル推定を実施することと、
空間スペクトル推定に基づいて減弱係数により、分離されたチャンネルデータの１つ又は複数の空間周波数成分を選択的に減弱させることにより、フィルタ処理されたチャンネルデータを生成することと、
イメージング点の集合の各イメージング点に関係したフィルタ処理されたチャンネルデータを加算することにより、フィルタ処理された超音波画像を生成することと、
をするように適応される。
【００３９】
本発明のさらなる一態様の例によると、超音波システムが提供され、本システムは、
超音波プローブであって、超音波プローブが、トランスデューサー要素のアレイを備える、超音波プローブと、
上記のように規定された制御装置と、
フィルタ処理された超音波画像を表示するためのディスプレイデバイスと、
を備える。
【００４０】
本発明のさらなる一態様の例によると、超音波画像を生成する方法が提供され、本方法は、
超音波プローブによりチャンネルデータを取得することと、
チャンネルデータの各チャンネルに対して、チャンネルデータの軸方向イメージング深さに基づいてチャンネルデータをセグメント分けすることと、
セグメント分けされたチャンネルデータの各セグメントに対して、
セグメント分けされたチャンネルデータに基づいて外挿フィルタを推定することであって、外挿フィルタが、フィルタ次数をもつ、推定することと、
外挿フィルタに基づいて、セグメント分けされたチャンネルデータを、外挿乗数を使用して外挿することにより、外挿されたチャンネルデータを生成することと、
すべてのセグメントにわたり外挿されたチャンネルデータを加算することにより、超音波画像を生成することと、
を有する。
【００４１】
この方法は、チャンネルデータに対してアパチャー外挿を実施することにより、超音波画像の方位分解能を高める。セグメント分けされたチャンネルデータに基づいて外挿フィルタを推定することにより、外挿フィルタは、チャンネルデータに直接対応する。このように、セグメント分けされたチャンネルデータに対して実施される外挿の正確さが高められる。言い換えると、この方法は、既存のチャンネルデータを外挿することにより超音波プローブ内に物理的に存在しないトランスデューサー要素からのチャンネルデータを予測する。
【００４２】
一実施形態において、本方法は、
チャンネルデータの各軸方向セグメントに対して、チャンネルデータの軸方向セグメントに対してフーリエ変換を適用することと、
外挿されたチャンネルデータに対して逆フーリエ変換を実施することと、
をさらに有する。
【００４３】
時間周波数領域において、セグメント分けされたチャンネルデータの外挿を実施することにより、外挿されたチャンネルデータの正確さが、さらに高められる。
【００４４】
一構成において、軸方向セグメントは、深さにおいて４波長未満、例えば、深さにおいて２波長以下である。
【００４５】
このように、外挿されるチャンネルデータのセグメント数に大きく依存するシステムの性能が、軸方向セグメントの寸法に逆比例する画像の方位分解能の改善を維持しながら、改善される。
【００４６】
一実施形態において、外挿乗数は１０倍以下、例えば８倍以下である。
【００４７】
このように、画像内におけるスペックルテクスチャを保持しながら、超音波画像の方位分解能の大幅な改善を達成することが可能である。
【００４８】
いくつかの設計において、外挿フィルタの推定は、自己回帰モデルを使用して実施される。
【００４９】
一構成において、外挿フィルタの推定は、Ｂｕｒｇ技術を使用して実施される。
【００５０】
このように、外挿フィルタは、相当な量の処理パワーを必要とせずに簡単に推定される。
【００５１】
いくつかの実施形態において、フィルタ次数は５以下、例えば４以下である。
【００５２】
このように、画像内におけるスペックルテクスチャを保持しながら、超音波画像の方位分解能の大幅な改善を達成することが可能である。
【００５３】
一実施形態において、外挿は、アパチャー領域においてアジマス方向に発生する。
【００５４】
本発明のさらなる一態様の例によると、コンピュータプログラムがコンピュータにおいて動作させられたときに上記のように規定された方法を実施するように適応されるコンピュータプログラムコード手段を含むコンピュータプログラムが提供される。
【００５５】
本発明のさらなる一態様の例によると、超音波画像の生成を制御するための制御装置が提供され、制御装置が、
超音波プローブによりチャンネルデータを取得することと、
チャンネルデータの各チャンネルに対して、チャンネルデータの軸方向イメージング深さに基づいてチャンネルデータをセグメント分けすることと、
セグメント分けされたチャンネルデータの各セグメントに対して、
セグメント分けされたチャンネルデータに基づいて外挿フィルタを推定することであって、外挿フィルタが、フィルタ次数をもつ、推定することと、
外挿フィルタに基づいて、セグメント分けされたチャンネルデータを、外挿乗数を使用して外挿することにより、外挿されたチャンネルデータを生成することと、
すべてのセグメントにわたり外挿されたチャンネルデータを加算することにより、超音波画像を生成することと、
をするように適応される。
【００５６】
本発明のさらなる一態様の例によると、超音波システムが提供され、本システムは、
超音波プローブと、
上記のように規定された制御装置と、
超音波画像を表示するためのディスプレイデバイスと、
を備える。
【００５７】
一実施形態において、本システムは、ユーザー入力を含むユーザーインターフェースをさらに備える。
【００５８】
このように、ユーザーが超音波システムに命令を提供することが可能である。
【００５９】
一構成において、ユーザー入力は、軸方向セグメントの軸方向深さを調節するように適応される。
【００６０】
さらなる構成において、ユーザー入力は、外挿乗数を変更するように適応される。
【００６１】
さらに異なるさらなる構成において、ユーザー入力は、フィルタ次数を変更するように適応される。
【００６２】
このように、ユーザーは、それらの主観的見解に従って画像品質を最大化するために、外挿方法の様々なパラメータを経験的に適応させる。
【００６３】
本発明のさらなる一態様の例によると、超音波画像を生成する方法が提供され、本方法は、
超音波プローブによりビーム加算されたデータを取得することであって、ビーム加算されたデータが、複数の操縦角を含む、取得することと、
ビーム加算されたデータの各操縦角に対して、チャンネルデータの軸方向イメージング深さに基づいて、ビーム加算されたデータをセグメント分けすることと、
セグメント分けされたビーム加算されたデータの各セグメントに対して、
セグメント分けされたビーム加算されたデータに基づいて外挿フィルタを推定することであって、外挿フィルタが、フィルタ次数をもつ、推定することと、
外挿フィルタに基づいて、セグメント分けされたビーム加算されたデータを、外挿乗数を使用して外挿することにより、外挿されたビーム加算されたデータを生成することと、
すべてのセグメントにわたる外挿されたビーム加算されたデータをコヒーレントにコンパウンディングすることにより、超音波画像を生成することと、
を有する。
【００６４】
この方法は、ビーム加算されたデータに対して送信外挿を実施することにより、超音波画像のコントラストを改善する。ビーム加算データは、関心点において重なるいくつかの送信ビームに対するアパチャーにわたって加算されたデータに対応する。加えて、この方法は、実際の送信事象をより少なくするとともにコントラスト及び分解能を維持することにより、最終的な超音波画像における超音波画像フレームレートの増加、及び、運動アーチファクトの減少を提供する。セグメント分けされたビーム加算されたデータに基づいて外挿フィルタを推定することにより、外挿フィルタは、ビーム加算されたデータに直接対応する。このように、セグメント分けされたビーム加算されたデータに対して実施された外挿の正確さが高められる。言い換えると、この方法は、外挿により元のビーム加算されたデータを取得するために使用された角度範囲の外側において送信角度からビーム加算されたデータを予測する。
【００６５】
一実施形態において、本方法は、ビーム加算されたデータの各軸方向セグメントに対して、ビーム加算されたデータの軸方向セグメントにフーリエ変換を適用することと、
外挿されたビーム加算されたデータに逆フーリエ変換を実施することと、
をさらに有する。
【００６６】
時間周波数領域において、セグメント分けされたビーム加算されたデータの外挿を実施することにより、外挿されたビーム加算されたデータの正確さがさらに高められる。
【００６７】
一構成において、ビーム加算されたデータは、平面波イメージングと分散波イメージングとのうちの少なくとも１つにより取得される。
【００６８】
このように、画像コントラスト及びフレームレートの高い超高速超音波イメージング方法を提供することが可能である。
【００６９】
いくつかの実施形態において、軸方向セグメントは、深さにおいて４波長未満、例えば深さにおいて２波長以下である。
【００７０】
このように、軸方向セグメントの寸法に逆比例する画像品質の改善を維持しながら、外挿されるビーム加算されたデータのセグメント数に大きく依存するシステムの性能が改善される。
【００７１】
いくつかの構成において、複数の操縦角は、２０個未満の角度、例えば１０個以下の角度を含む。
【００７２】
このように、使用される操縦角の数に比例した最終的な超音波画像の細部を維持しながら、処理する操縦角がより少ないので、超音波システムの演算性能が改善される。
【００７３】
いくつかの設計において、フィルタ次数は、操縦角の数の半分以下である。
【００７４】
一実施形態において、外挿乗数は、１０倍以下、例えば８倍以下である。
【００７５】
このように、画像内におけるスペックルテクスチャを保持しながら、超音波画像のコントラスト分解能の大幅な改善を達成することが可能である。
【００７６】
一構成において、外挿フィルタの推定は、自己回帰モデルを使用して実施される。
【００７７】
一実施形態において、外挿フィルタの推定は、Ｂｕｒｇ技術を使用して実施される。
【００７８】
このように、外挿フィルタは、相当な量の処理パワーを必要とせずに簡単に推定される。
【００７９】
一構成において、外挿は、送信方向に発生する。
【００８０】
本発明のさらなる一態様の例によると、コンピュータプログラムがコンピュータにおいて動作させられたときに上記のように規定された方法を実施するように適応されるコンピュータプログラムコード手段を含むコンピュータプログラムが提供される。
【００８１】
本発明のさらなる一態様の例によると、超音波画像の生成を制御するための制御装置が提供され、制御装置が、
超音波プローブによりビーム加算されたデータを取得することであって、ビーム加算されたデータが、複数の操縦角を含む、取得することと、
ビーム加算されたデータの各操縦角に対して、ビーム加算されたデータの軸方向深さに基づいてビーム加算されたデータをセグメント分けすることと、
セグメント分けされたビーム加算されたデータの各セグメントに対して、
セグメント分けされたビーム加算されたデータに基づいて外挿フィルタを推定することであって、外挿フィルタが、フィルタ次数をもつ、推定することと、
外挿フィルタに基づいて、セグメント分けされたビーム加算されたデータを、外挿乗数を使用して外挿することにより、外挿されたビーム加算されたデータを生成することと、
すべてのセグメントにわたる外挿されたビーム加算されたデータをコヒーレントにコンパウンディングすることにより、超音波画像を生成することと、
をするように適応される。
【００８２】
本発明のさらなる一態様の例によると、超音波システムが提供され、本システムは、
超音波プローブと、
上記のように規定された制御装置と、
高コントラスト超音波画像を表示するためのディスプレイデバイスと、
を備える。
【００８３】
一実施形態において、システムは、ユーザー入力を含むユーザーインターフェースをさらに備える。
【００８４】
このように、ユーザーが超音波システムに命令を提供することが可能である。
【００８５】
さらなる一実施形態において、ユーザー入力は、軸方向セグメントの軸方向深さと外挿乗数とフィルタ次数とのうちの少なくとも１つを調節するように適応される。
【００８６】
このように、ユーザーは、それらの主観的見解に従って画像品質を最大化するために外挿方法の様々なパラメータを経験的に適応させる。
【００８７】
本発明の例が、添付図面を参照しながら以下で詳細に説明される。
【図面の簡単な説明】
【００８８】
【図１】概括的な動作を説明するための超音波診断イメージングシステムを示す図である。
【図２】超音波画像のチャンネルデータを選択的に減弱させる方法を示す図である。
【図３】図２の方法の実施態様の例を示す図である。
【図４】超音波画像に対してアパチャー外挿を実施する方法を示す図である。
【図５】図４の方法の例を示す図である。
【図６】図４の方法の実施態様の例を示す図である。
【図７】図４の方法の実施態様の例を示す図である。
【図８】図４の方法の実施態様の例を示す図である。
【図９】図４の方法の実施態様の例を示す図である。
【図１０】超音波画像に対して送信外挿を実施する方法を示す図である。
【図１１】図１０の方法の例を示す図である。
【図１２】図１０の方法の実施態様の例を示す図である。
【図１３】図１０の方法の実施態様の例を示す図である。
【図１４】図１０の方法の実施態様の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００８９】
本発明は、超音波画像を生成するための方法及びシステムを提供する。一方法において、超音波画像の生成は、チャンネルデータを取得することであって、チャンネルデータが、イメージング点の集合を規定する、取得することと、各イメージング点に対して、チャンネルデータを分離することと、分離されたチャンネルデータに対して空間スペクトル推定を実施することと、空間スペクトル推定チャンネルデータを選択的に減弱させることにより、フィルタ処理されたチャンネルデータを生成することと、フィルタ処理されたチャンネルデータを加算することにより、フィルタ処理された超音波画像を形成することとを有する。
【００９０】
いくつかの例において、本方法は、アパチャー外挿を有する。アパチャー外挿は、超音波画像の方位分解能を改善する。他の例において、本方法は、送信外挿を有する。送信外挿は、画像のコントラストを改善する。加えて、送信外挿は、フレームレートを改善し、超音波画像において運動アーチファクトを減らす。さらなる例において、アパチャー及び送信外挿が組み合わされる。
【００９１】
例示的な超音波診断イメージングシステムの概括的な動作が、まず図１を参照して説明され、本発明はトランスデューサーアレイにより測定された信号の処理に関するので、システムの信号処理機能に重点が置かれる。
【００９２】
本システムは、超音波を送信する、及び、エコー情報を受信するためのＣＭＵＴトランスデューサーアレイ１００を含むアレイトランスデューサープローブ１０を備える。トランスデューサーアレイ１００は、代替的にＰＺＴ又はＰＶＤＦなどの材料から形成された圧電トランスデューサーを含む。トランスデューサーアレイ１００は、２Ｄ平面において、又は、３Ｄイメージングのために三次元において走査することが可能なトランスデューサー１１０の二次元アレイである。別の例において、トランスデューサーアレイは、１Ｄアレイである。
【００９３】
トランスデューサーアレイ１００は、ＣＭＵＴアレイセル又は圧電要素による信号の受信を制御するプローブにおけるマイクロビーム形成器１２に結合される。米国特許第５，９９７，４７９号（Ｓａｖｏｒｄら）、第６，０１３，０３２号（Ｓａｖｏｒｄ）、及び第６，６２３，４３２号（Ｐｏｗｅｒｓら）において説明されているように、マイクロビーム形成器は、トランスデューサーのサブアレイ（又は、「グループ」又は「パッチ」）により受信された信号の少なくとも部分的なビーム形成をすることが可能である。
【００９４】
マイクロビーム形成器は、完全に任意選択的であることに留意されたい。以下の例は、アナログビーム形成ではないと仮定する。
【００９５】
マイクロビーム形成器１２は、送信／受信（Ｔ／Ｒ）スイッチ１６にプローブケーブルにより結合され、送信／受信（Ｔ／Ｒ）スイッチ１６は、送信と受信との間でスイッチングし、マイクロビーム形成器が使用されずに、トランスデューサーアレイが主システムビーム形成器により直接操作されるとき、高エネルギー送信信号から主ビーム形成器２０を保護する。トランスデューサーアレイ１０からの超音波ビームの送信は、Ｔ／Ｒスイッチ１６によりマイクロビーム形成器に結合されたトランスデューサー制御装置１８、及び、ユーザーインターフェース又は制御パネル３８のユーザーの操作から入力を受信する主送信ビーム形成器（図示されていない）により方向付けされる。
【００９６】
トランスデューサー制御装置１８により制御される機能のうちの１つが、ビームが操縦される、及び集束させられる方向である。ビームは、トランスデューサーアレイからまっすぐに（トランスデューサーアレイに直交して）、又は、より幅の広い視野のために異なる角度で操縦される。トランスデューサー制御装置１８は、ＣＭＵＴアレイに対してＤＣバイアス制御部４５を制御するように結合され得る。ＤＣバイアス制御部４５は、ＣＭＵＴセルに適用されるＤＣバイアス電圧を設定する。
【００９７】
受信チャンネルにおいて、部分的にビーム形成された信号が、マイクロビーム形成器１２により生成され、主受信ビーム形成器２０に結合され、主受信ビーム形成器２０において、トランスデューサーの個々のパッチからの部分的にビーム形成された信号が完全にビーム形成された信号へと組み合わされる。例えば、主ビーム形成器２０は、１２８個のチャンネルを含み、その各々が、何十もの、又は何百ものＣＭＵＴトランスデューサーセル又は圧電要素のパッチから部分的にビーム形成された信号を受信する。このように、トランスデューサーアレイの何千ものトランスデューサーにより受信された信号が、単一のビーム形成された信号に効果的に寄与し得る。
【００９８】
ビーム形成された受信信号は、信号プロセッサ２２に結合される。信号プロセッサ２２は、帯域通過フィルタ処理、デシメーション、Ｉ成分とＱ成分との分離、及び、組織及びマイクロバブルから戻された非線形の（基本周波数より高い高調波の）エコー信号の特定を可能にするために、線形及び非線形信号を分離するように機能する高調波信号分離などの様々な手法により、受信されたエコー信号を処理し得る。信号プロセッサは、スペックル低減、信号コンパウンディング、及びノイズ除去などの追加的な信号強調をさらに実施する。信号プロセッサにおける帯域通過フィルタは、エコー信号が次第に深くなる深さから受信されるにつれて、その通過帯域をより高い周波数帯域からより低い周波数帯域にスライドさせるトラッキングフィルタであり得、それにより深い深さからのより高い周波数であって、これらの周波数が解剖学的情報を含まない周波数におけるノイズを阻止する。
【００９９】
送信のための、及び受信のためのビーム形成器は、異なるハードウェアにおいて実施され、及び、異なる機能をもち得る。もちろん、受信器ビーム形成器は、送信ビーム形成器の特性を考慮するように設計される。図１では、簡潔さを目的として受信器ビーム形成器１２、２０のみが示される。完全なシステムでは、送信マイクロビーム形成器及び主送信ビーム形成器を含む送信チェーンがさらに存在する。
【０１００】
マイクロビーム形成器１２の機能は、アナログ信号路の数を減らすために、信号の初期コンビネーションを提供することである。これは典型的には、アナログ領域において実施される。
【０１０１】
最終的なビーム形成は、主ビーム形成器２０において行われ、典型的にはデジタル化後である。
【０１０２】
送信及び受信チャンネルは、固定の周波数帯域をもつ同じトランスデューサーアレイ１０’を使用する。しかし、送信パルスが占有する帯域幅は、使用された送信ビーム形成に応じて異なり得る。受信チャンネルはトランスデューサー帯域幅全体を捕捉し得る（これは、これまでのアプローチである）か、又は、帯域通過処理を使用することにより、受信チャンネルは、有用な情報を含む帯域幅（例えば、主高調波の高調波）のみを抽出し得る。
【０１０３】
処理された信号は、Ｂモード（すなわち、明度モード、又は２Ｄイメージングモード）プロセッサ２６及びドップラープロセッサ２８に結合される。Ｂモードプロセッサ２６は、体内における臓器の組織及び脈管などの体内における構造物のイメージングのために、受信された超音波信号の振幅の検出を使用する。体の構造物のＢモード画像は、米国特許第６，２８３，９１９号（Ｒｏｕｎｄｈｉｌｌら）及び米国特許第６，４５８，０８３号（Ｊａｇｏら）において説明されているように、高調波画像モード若しくは基本波画像モード、又は、両方の組合せにおいて形成される。ドップラープロセッサ２８は、画像フィールド内の血液細胞の流れなどの物質の運動の検出のために、組織の動き及び血流からの時間的に区別される信号を処理する。ドップラープロセッサ２８は、典型的には体内における選択された種類の物質から戻されたエコーを通過させる、及び／又は阻止するように設定されるパラメータをもつウォールフィルタを含む。
【０１０４】
Ｂモード及びドップラープロセッサにより生成された構造的な信号及び運動信号は、スキャンコンバーター３２及び多面リフォーマッタ４４に結合される。スキャンコンバーター３２は、エコー信号を所望の画像形式で、エコー信号が受信された元の空間的関係により配置する。例えば、スキャンコンバーターは、二次元（２Ｄ）セクター形の形式、又は、ピラミッド形三次元（３Ｄ）画像にエコー信号を配置する。スキャンコンバーターは、画像フィールド内に組織の運動及び血流を描写したカラードップラー画像を生成するように、それらのドップラー推定速度をもつ画像フィールド内の点における運動に対応した色を、Ｂモード構造画像に重ね得る。多面リフォーマッタは、米国特許第６，４４３，８９６号（Ｄｅｔｍｅｒ）において説明されているように、体のボリュメトリック領域における共通面における点から受信されたエコーを、その平面の超音波画像に変換する。ボリュームレンダラー４２は、３Ｄデータ集合のエコー信号を、米国特許第６，５３０，８８５号（Ｅｎｔｒｅｋｉｎら）において説明されているように所与の基準点から見られる投影された３Ｄ画像に変換する。
【０１０５】
２Ｄ又は３Ｄ画像は、画像ディスプレイ４０における表示のためのさらなる強調、バッファリング、及び、一時的な記憶のために、スキャンコンバーター３２、多面リフォーマッタ４４、及びボリュームレンダラー４２から、画像プロセッサ３０に結合される。イメージングのために使用されることに加えてドップラープロセッサ２８により生成された血流値、及び、Ｂモードプロセッサ２６により生成された組織構造情報は、定量化プロセッサ３４に結合される。定量化プロセッサは、血流の体積流量などの異なる流れの状態の尺度、及び、臓器の寸法及び妊娠期間などの構造上の測定結果を生成する。定量化プロセッサは、測定が行われる画像の解剖学的構造における点などの、ユーザー制御パネル３８からの入力を受信する。定量化プロセッサからの出力データは、ディスプレイ４０における画像を伴う測定結果のグラフィック及び値の再現のために、及び、ディスプレイデバイス４０からの音声出力のためにグラフィックプロセッサ３６に結合される。グラフィックプロセッサ３６は、超音波画像を使用した表示のためにグラフィックオーバーレイをさらに生成し得る。これらのグラフィックオーバーレイは、例えば、患者名、画像の日時、イメージングパラメータなどの標準的な識別情報を含み得る。これらの目的のために、グラフィックプロセッサは、ユーザーインターフェース３８から患者名などの入力を受信する。ユーザーインターフェースは、トランスデューサーアレイ１０’からの超音波信号、及び結果として、トランスデューサーアレイ及び超音波システムにより生成される画像の生成を制御する送信制御装置１８にも結合される。制御装置１８の送信制御機能は、実施される機能のうちの１つにすぎない。制御装置１８は、（ユーザーにより与えられた）動作モード、及び、受信器アナログ・デジタル（ａｎａｌｏｇ  ｔｏ  ｄｉｇｉｔａｌ）コンバーターにおける、対応する要求される送信器構成及び帯域通過構成をさらに考慮する。制御装置１８は、固定の状態をもつステートマシンであり得る。
【０１０６】
ユーザーインターフェースは、ＭＰＲ画像の画像フィールド内において定量化された測定を実施するのに使用される複数の多面リフォーマット（ＭＰＲ）画像の平面の選択及び制御のために、多面リフォーマッタ４４にも結合される。
【０１０７】
図２は、超音波画像に選択的減弱を実施する方法２００を示す。
【０１０８】
ステップ２１０において、超音波プローブからチャンネルデータが取得される。チャンネルデータは、関心領域内におけるイメージング点の集合を規定する。
【０１０９】
ステップ２２０において、所与のイメージング点に対してチャンネルデータが分離され、このことは、それが残りのチャンネルデータとは無関係に処理されることを意味する。
【０１１０】
ステップ２３０において、分離されたチャンネルデータに対して、空間スペクトル推定が実施される。例えば、チャンネルデータは、以下のように複素指数関数の有限個の和に分解される。
【数２】
2020523143.tif 000004
ここで、ｘは超音波プローブのトランスデューサー要素のアレイに沿った横方向の座標であり、Ｓ（ｘ）はｘにおける測定されたチャンネルデータ信号であり、Ｎはチャンネルデータを説明するために使用される正弦関数成分の数であるモデル次数であり、ａｉは第１のモデルパラメータであり、ｋｉは第２のモデルパラメータである。分離されたチャンネルデータに対して、任意の空間スペクトル推定方法が実施される。例えば、フーリエ変換は、トータルバリエーション法と組み合わされて実施される。別の例において、複素数Ｌ１／Ｌ２最小化は、軸外及び範囲外成分のスパースな和としてチャンネルデータ信号を分解するために使用される。上述の例において、自己回帰モデルが使用される。
【０１１１】
この場合、ａｉは複素数パラメータであり、位相は−πからπの間であり、絶対値はチャンネルデータ信号の強度を示す実数の正の数である。
【０１１２】
ｋｉも理論上は複素数であるが、この例ではｋｉは実数である。ｋｉは理論上は−∞から∞までの範囲であるが、実際には、サンプリングの制約に起因してｋｉは、
【数３】
2020523143.tif 000005
から
【数４】
2020523143.tif 000006
までの範囲にある。ここで、ｄｘは超音波プローブのトランスデューサーアレイにおける要素間隔である。
【０１１３】
この例において、第１のモデルパラメータ及び第２のモデルパラメータは、スペクトル推定技術の分野における任意の知られた方法を通して推定される。例えば、パラメータは、ノンパラメトリックな方法、例えば、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）又は離散フーリエ変換（ＤＦＴ）、又はパラメトリックな方法、例えば、自己回帰（ＡＲ）又は自己回帰移動平均（ＡＲＭＡ）法により推定される。
【０１１４】
ステップ２４０において、チャンネルデータは上述の式に減弱係数を含めることにより選択的に減弱させられる。
【数５】
2020523143.tif 000007
ここで、Ｓｆ（ｘ）はｘにおけるフィルタ処理されたチャンネルデータ信号であり、ｗ（ｋｉ）は減弱係数であり、ｗ（ｋｉ）は、実数≦１である。
ｗ（ｋｉ）はｋｉに逆比例し、このことは、より高い空間周波数において、ｗ（ｋｉ）の値が小さくなることにより、高空間周波数クラッター信号を減弱させることを意味する。言い換えると、減弱係数は、チャンネルデータの空間周波数に依存する。減弱係数がチャンネルデータの空間周波数スペクトル全体にわたって適用されることにより、チャンネルデータ内に含まれる任意の高い空間周波数の信号を減弱させる。ｗ（ｋｉ）は、次式に示されるように形状という観点において例えばガウシアンである。
【数６】
2020523143.tif 000008
ここで、ｋ０は、ガウシアンの幅、したがって、高い空間周波数の信号の減弱のアグレッシブ性を決定付ける追加的なパラメータである。より低い値のｋ０に対して、ガウシアンはより細く、したがって、クラッターフィルタ処理はよりアグレッシブである。より大きい値のｋ０に対して、ガウシアンの幅が大きくされて、アグレッシブ性のより低いクラッターフィルタ処理につながり、結果として、より多くの信号が最終的な超音波画像に寄与することを可能にする。この例において、ｋ０の値は、アパチャーサイズの逆数の大きさ程度であるように選択される。例えば、
【数７】
2020523143.tif 000009
ここで、ａは、アパチャーサイズである。加えて、ｋ０の値は、現在のチャンネルデータセグメントの軸方向深さに応じて変更される。
【０１１５】
代替的な関数がさらに減弱係数として使用される。例えば、重み付けマスクとして使用するために、例えばシミュレーションを通して、角度送信、又は往復、チャンネルデータのビームパターンを推定することが可能である。さらに、矩形関数が使用されてよく、関数の幅はカットオフ周波数を決定付け、カットオフ周波数より高い周波数ですべての信号が阻止される。さらに依然として、指数関数的減衰関数も使用されてよい。
【０１１６】
ステップ２２０から２４０は、チャンネルデータの各軸方向セグメントに対して繰り返される。チャンネルデータの最終的なセグメントが選択的減弱を受けた場合、本方法はステップ２５０に進む。
【０１１７】
ステップ２５０において、フィルタ処理されたチャンネルデータが加算されて、最終的なクラッターのフィルタ処理された超音波画像を形成する。
【０１１８】
図３は、図２を参照した上述の方法における様々な段階における心臓の超音波画像間の比較を示す。
【０１１９】
第１の画像２６０は、生のチャンネルデータから捕捉された元の超音波画像を示す。見てわかるように、画像は、ハイレベルのノイズを含み、詳細は判別することが難しい。
【０１２０】
第２の画像２７０は、方法のステージ２３０における超音波画像を示し、画像は、上述のようにスパース正弦関数分解を使用して再構成されている。この例において、モデルの次数Ｎ＝４は、各深さにおけるチャンネルデータが４次の正弦関数の和としてモデル化されることを意味する。画像の鮮明さの改善が既に観測され得るが、信号は依然としてノイズを含み、細部は、特に画像の上部に向かって、大幅に不鮮明なままである。
【０１２１】
第３の画像２８０は、選択的減弱の適用により最高の空間周波数を含む正弦信号を除去した後における、方法のステージ２５０における超音波画像を示す。画像から確認され得るように、信号ノイズは高い空間周波数の信号の減弱により大幅に小さくされている。
【０１２２】
図４は、超音波画像にアパチャー外挿を適用する方法３００を示す。
【０１２３】
ステップ３１０において、超音波プローブによりチャンネルデータが取得される。
【０１２４】
ステップ３２０において、チャンネルは、軸方向データの軸方向イメージング深さに基づいてセグメント分けされる。
【０１２５】
セグメント分けされたチャンネルデータの軸方向のウィンドウサイズは、ユーザーの視覚的な好みに適するように経験的に決定される。例えば、１〜２波長の範囲内の軸方向ウィンドウサイズが、好ましい画像品質の改善をもたらす。より大きい軸方向ウィンドウは、画像品質のより信頼可能な改善、及び、スペックルテクスチャのより良い保持を提供するが、それは超音波画像の軸方向分解能に悪影響を及ぼす。
【０１２６】
ステップ３３０において、セグメント分けされたチャンネルデータに基づいて、次数ｐの外挿フィルタａｊが推定され、ここで、１≦ｊ≦ｐである。この場合、外挿フィルタは、自己回帰（ＡＲ）パラメータ推定のためのよく知られたＢｕｒｇ技術により推定される。
【０１２７】
ステップ３４０において、セグメント分けされたチャンネルデータがステップ３３０において推定された外挿フィルタを使用して外挿される。この場合、１ステップ線形予測外挿器が、次に示されるように外挿フィルタと前のｐ個のサンプルとを使用して、第１の前方外挿されたサンプルＸＮ＋１を取得する。
【数８】
2020523143.tif 000010
ここで、ＸＮは現在のサンプルであり、ＸＮ＋１は前方外挿されたサンプルであり、ｐは外挿フィルタａｊの次数である。
【０１２８】
前方外挿は、次のように一般化される。
【数９】
2020523143.tif 000011
、ｋ＞Ｎ  （前方外挿）、
ここで、ｋは実施される前方外挿の数である。
【０１２９】
フィルタ次数を反転させ、及び、フィルタ係数の複素共役をとることにより、最初のｐ個のチャンネルの線形結合として第ｋのチャンネルまで値を後方外挿することが可能である。
【数１０】
2020523143.tif 000012
、ｋ＜１  （後方外挿）
【０１３０】
前方外挿の式と後方外挿の式との両方を使用することにより、セグメント分けされたチャンネルデータを完全に外挿することが可能である。ステップ３３０及びステップ３４０は、セグメント分けされたチャンネルデータの各軸方向セグメントに対して繰り返される。
【０１３１】
ステップ３５０において、完全に外挿されたチャンネルデータセグメントは、ビーム加算信号を取得するように、及び、最終的な超音波画像を生成するように加算される。
【０１３２】
図５は、図４の方法の一実施形態の例４００を示す。
【０１３３】
ステップ４１０において、超音波プローブによりチャンネルデータが取得される。プロットは、所与の軸方向深さにおける各チャンネルに対する、シェーディングによる信号強度を示す。ステップ４１０、４４０、４５０及び４６０のプロットにおいて、横軸は、測定されるチャンネルを表し、縦軸は、測定されたチャンネルデータの軸方向深さを表し、軸方向深さは、縦軸の高さに逆比例する。ステップ４２０及び４３０のプロットにおいて、横軸は測定されるチャンネルを表し、縦軸はチャンネルデータの時間周波数を表す。
【０１３４】
ステップ４２０において、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）がチャンネルデータに適用されることにより、チャンネルデータを時間周波数領域に変換する。この場合、外挿フィルタは、さらに時間周波数領域において推定される。推定は、この場合も、Ｂｕｒｇ技術により実施される。
【０１３５】
ステップ４３０において、推定された外挿フィルタが、利用可能なアパチャーを越えて時間周波数領域チャンネルデータを外挿するために使用される。外挿されたデータは、プロットにおいて、前方外挿されたチャンネルデータを表す右側の、及び、後方外挿されたチャンネルデータを表す左側のボックスにより強調表示される。
【０１３６】
ステップ４４０において、逆フーリエ変換が外挿された時間周波数チャンネルデータに適用されることにより、空間チャンネルデータを生成する。プロットから理解され得るように、チャンネルデータは、本例では、ステップ４１０の場合より幅の広いアパチャーをカバーする。
【０１３７】
ステップ４５０において、軸方向ウィンドウが新しい軸方向セグメントに動かされて、ステップ４２０からステップ４４０までが繰り返される。
【０１３８】
ステップ４６０において、完全に外挿されたチャンネルデータが取得される。これは、次に、最終的な超音波画像を生成するために使用される。
【０１３９】
図６から図１１は、図４の方法の実施形態の実施態様の例を示す。
【０１４０】
図６は、図４の方法の２つの実施形態の実施態様の前及び後における超音波画像間の比較を示す。図６から図８において、画像の横軸は、信号のｍｍで測定された横位置を表し、縦軸は、信号のｍｍで測定された軸方向位置を表す。階調のある目盛りは、所与の信号位置における信号強度を示す。
【０１４１】
第１の画像５００は、シミュレーションによるファントムの従来の遅延和（ＤＡＳ）ビーム形成画像を示す。この場合、３２−要素アパチャーが、送信ステップと受信ステップとの両方において使用された。画像から確認され得るように、２つのシミュレーションによる嚢胞が超音波画像において激しい散乱を誘発し、多量のノイズをもたらす。これは、嚢胞が不明瞭な輪郭をもち不鮮明に現れることを結果的にもたらす。
【０１４２】
第２の画像５１０は、上述のアパチャー外挿技術の適用後における同じ超音波画像を示す。この場合、受信アパチャーが４次の外挿フィルタを使用して乗数を２として外挿された。画像から理解され得るように、外挿が、スペックルテクスチャの品質を維持しながら、画像の方位分解能を大幅に改善した。
【０１４３】
第３の画像５２０も上述のアパチャー外挿技術の適用後における同じ超音波画像を示すが、この場合、受信アパチャーは４次の外挿フィルタを使用して乗数を４として外挿された。画像から理解され得るように、このさらなる乗数による外挿は、超音波画像の方位分解能をさらに高めた。
【０１４４】
図７及び図８は、上述のアパチャー外挿方法の適用前及び後における超音波画像間の比較を示す。画像は、６０ｄＢのダイナミックレンジにより示される。
【０１４５】
両方の場合において、上の画像５７０及び５９０は、従来のＤＡＳビーム形成による心臓画像を示す。下の画像５８０及び６００は、乗数を８としたアパチャー外挿後における超音波画像を示す。両方の図において、アパチャー外挿が方位分解能と画像コントラストとの両方の改善につながることが確認され得る。
【０１４６】
図９は、上述のアパチャー外挿方法の適用前及び後における足の超音波画像間の比較を示す。画像は、６０ｄＢのダイナミックレンジにより示される。
【０１４７】
第１の画像６１０は、従来のＤＡＳビーム形成による超音波画像を示す。第２の画像６２０は、上述のアパチャー外挿方法の適用後における同じ超音波画像を示す。アパチャーは、乗数を８として外挿された。第２の画像から確認され得るように、アパチャー外挿は超音波画像の方位分解能の改善につながる。
【０１４８】
図６から図９は、幅広い様々なイメージングシナリオにおける、アパチャー外挿方法に起因した方位分解能の改善を示す。
【０１４９】
図１０は、超音波画像に送信外挿を適用する方法７００を示す。
【０１５０】
ステップ７１０において、超音波プローブにより、ビーム加算されたデータが取得され、ビーム加算されたデータは、複数の操縦角を含む。
【０１５１】
ステップ７２０において、ビーム加算されたデータが、ビーム加算されたデータの軸方向深さに基づいて各操縦角に対してセグメント分けされる。
【０１５２】
ステップ７３０において、次数ｐの外挿フィルタａｊが、セグメント分けされたビーム加算されたデータに基づいて推定され、ここで、１≦ｊ≦ｐである。この場合、外挿フィルタは、自己回帰（ＡＲ）パラメータ推定に対するよく知られたＢｕｒｇ技術により推定される。
【０１５３】
ステップ７４０において、セグメント分けされたビーム加算されたデータが、ステップ７３０において推定された外挿フィルタを使用して外挿される。この場合、１ステップ線形予測外挿器は、次に示されるように、外挿フィルタと利用可能な送信角度の前のｐ個のサンプルとを使用して、第１の前方外挿されたサンプルＸＮ＋１を取得する。
【数１１】
2020523143.tif 000013
ここで、ＸＮは現在のサンプルであり、ＸＮ＋１は前方外挿されたサンプルであり、ｐは外挿フィルタａｊの次数である。
【０１５４】
前方外挿は、次のように一般化される。
【数１２】
2020523143.tif 000014
、ｋ＞Ｎ  （前方外挿）
ここで、ｋは、実施される前方外挿の数である。
【０１５５】
フィルタ次数を反転させること、及び、フィルタ係数の複素共役をとることにより、最初のｐ個の送信角度の線形結合として、第ｋの送信角度まで値を後方外挿することが可能である。
【数１３】
2020523143.tif 000015
、ｋ＜１  （後方外挿）
【０１５６】
前方外挿の式と後方外挿の式との両方を使用することにより、セグメント分けされたビーム加算されたデータを完全に外挿することが可能である。セグメント分けされたビーム加算されたデータの各軸方向セグメントに対して、ステップ７３０及びステップ７４０が繰り返される。
【０１５７】
ステップ７５０において、完全に外挿されたビーム加算されたデータセグメントが、コヒーレントにコンパウンディングされて、最終的なビーム加算信号を取得し、最終的な超音波画像を生成する。
【０１５８】
上述の方法において使用される送信スキームは、平面型、発散型、単一要素型、又は集束型である。
【０１５９】
図１１は、図１０の方法の例を示す。複数の操縦角７５２の各々に対して、低コントラスト超音波画像７５４が取得される。複数の低コントラスト超音波画像をコヒーレントにコンパウンディングすること（７５６）により、単一の高コントラスト超音波画像７５８を生成することが可能である。画像コントラストの改善は、使用される操縦角の数、したがって、高コントラスト超音波画像を生成するためにコヒーレントにコンパウンディングされた低コントラスト超音波画像の数に比例するが、初期操縦角の数の多さは、超音波システムの演算性能の低下を結果的にもたらす。少数の初期操縦角から外挿することにより、超音波システムの性能を大幅に低下させることなく、画像コントラストを高めることが可能である。
【０１６０】
図１２は、送信外挿の実施の前及び後における超音波画像と基準画像との間の比較を示す。
【０１６１】
第１の画像７６０は、直径４０ｍｍの無エコー嚢胞病変を含むシミュレーションによるファントムの基準画像を示す。ファントムはスペックルバックグラウンドにおける４つの強い点散乱体、及び、無エコー病変の内側における４つの弱い点散乱体を含む。画像は、２４個の分散波を使用して形成された。
【０１６２】
第２の画像７７０は、基準画像の２４個の操縦角のうちの６つの中央の角度のみから形成された、同じシミュレーションによるファントムの画像を示す。２４個の操縦角は、−４５°から４５°の間に一様に離隔しており、このことは、中央の６つの操縦角が３．９１°の角度だけ分離されていることを意味する。より少ない数の操縦角がより低い画像コントラストを結果的にもたらすことがこの画像から確認されることが明らかである。
【０１６３】
第３の画像７８０は、第２の画像７７０に上述のように送信外挿を適用した結果を示す。この場合、送信角度の数に乗数４を乗じるように外挿するために、３次の外挿フィルタが使用された。外挿からの１８個の予測されたビーム加算データを使用して、最初の６つの送信角度からのデータをコヒーレントにコンパウンディングすることにより、画像が生成された。第３の画像から確認され得るように、コントラストが第２の画像から大幅に改善されており、基準画像のコントラストと同等である。加えて、コントラストの強調は、無エコー病変の内側における弱い点散乱体を抑制するアーチファクトを一切もたらさない。
【０１６４】
図１３は、送信外挿の実施の前及び後における超音波画像と基準画像との間の比較を示す。
【０１６５】
第１の画像７９０は、患者からの心臓の心尖部四腔像の基準画像を示す。画像は、２４個の分散波を使用して形成された。
【０１６６】
第２の画像８００は、６つの分散波のみを使用して形成された同じデータ集合の画像を示す。前述のように、６つの分散波は、２４個の操縦角の中央の６つとして選択された。画像から確認され得るように、第２の画像の画像コントラストは、第１の画像の画像コントラストより大幅に低い。
【０１６７】
第３の画像８１０は、上述のように第２の画像に送信外挿を適用した結果を示す。この場合、操縦角の数に乗数４を乗じるように外挿するために、３次の外挿フィルタが使用された。同様に、画像は、外挿からの１８個の予測されたビーム加算データを使用して、最初の６つの送信角度からのデータをコヒーレントにコンパウンディングすることにより生成される。画像コントラストが送信外挿により改善されていることが第３の画像から確認されることが明らかである。
【０１６８】
図１４は、送信外挿の実施の前及び後における超音波画像と基準画像との間の比較を示す。
【０１６９】
第１の画像８２０は、図１３とは異なる患者からの心臓の心尖部四腔像の基準画像を示す。画像は、２４個の分散波を使用して形成された。図１３と異なり、この患者に対する初期基準画像は、低水準の画像コントラストをもつ。
【０１７０】
第２の画像８３０は、６つの分散波のみを使用して形成された同じデータ集合の画像を示す。前述のように、６つの分散波が２４個の操縦角の中央の６つとして選択された。画像から確認され得るように、第２の画像の画像コントラストは、第１の画像のものより大幅に低く、第２の画像はこの場合、多くの細部を非常に不鮮明にレンダリングする。
【０１７１】
第３の画像８４０は上述のように第２の画像に送信外挿を適用した結果を示す。この場合、３次の外挿フィルタが、操縦角の数に乗数４を乗じるように外挿するために使用された。同様に、画像は、外挿からの１８個の予測されたビーム加算データを使用して、最初の６つの送信角度からのデータをコヒーレントにコンパウンディングすることにより生成される。画像コントラストが送信外挿により改善されていることが第３の画像から確認されることが明らかである。
【０１７２】
外挿乗数及び外挿フィルタ次数の任意の組合せが上述の方法のうちの任意のものに使用されてよいことが留意されなければならない。加えて、任意の数の操縦角が、最終的な方法において選択されてよい。
【０１７３】
いくつかの超音波システムにおいて、最終的な超音波画像の画像品質をさらに高めるために、上記の方法の組合せが使用されてよい。
【０１７４】
例えば、図４から図９を参照して説明されるアパチャー外挿方法がチャンネルデータの集合に対して実施された後、図１０から図１４を参照して説明される送信外挿方法が続いてよい。この場合、アパチャー外挿が、超音波プローブの各送信信号、及び、アパチャーにわたって加算された外挿されたチャンネルデータに対して実施されることにより、アパチャー外挿されたチャンネルデータの集合を生成する。加算に続いて、送信外挿がアパチャー外挿されたチャンネルデータに対して実施される。このように、最終的な超音波画像の方位分解能及び画像コントラストが改善される。加えて、ＰＷＩ及びＤＷＩ超音波システムに対して、送信外挿方法の使用が、超音波画像のフレームレートの増加を可能にする。
【０１７５】
別の例において、送信外挿方法は、アパチャー外挿方法の前に実施されてよい。この場合、送信外挿が、超音波プローブの各トランスデューサー要素、及び、すべての送信角度にわたって加算された外挿されたチャンネルデータに対して実施されることにより、送信外挿されたチャンネルデータの集合を生成する。次に、アパチャー外挿方法が、送信外挿されたチャンネルデータにわたって実施される。
【０１７６】
両方の場合において、図２及び図３を参照しながら説明される選択的減弱方法が、最終的な超音波画像における軸外クラッターの量を減らすために使用されてよい。この方法は高い空間周波数を保有する信号を簡単に減弱させるので、この方法は、アパチャー外挿及び送信外挿方法を使用して任意の順序で実施されてよい。代替的に、選択的減弱方法は、アパチャー外挿方法又は送信外挿方法のみと組み合わされてよい。
【０１７７】
チャンネル（及びビーム加算された）データを形成するために使用される信号は、上述の方法を実施する前に幾何学的に位置合わせさてよいことが留意されなければならない。
【０１７８】
上述のように、実施形態は、データ処理ステップを実施するために制御装置を使用する。
【０１７９】
制御装置は、必要とされる様々な機能を実施するために、ソフトウェア及び／又はハードウェアを使用して多くの手法により実施され得る。プロセッサは、要求される機能を実施するようにソフトウェア（例えば、マイクロコード）を使用してプログラムされる１つ又は複数のマイクロプロセッサを使用する制御装置の一例である。制御装置は、しかし、プロセッサを使用して、又は使用せずに実施されてよく、いくつかの機能を実施する専用ハードウェア、及び、他の機能を実施するプロセッサ（例えば、１つ又は複数のプログラムされたマイクロプロセッサ及び関係する回路）の組合せとして実施されてもよい。
【０１８０】
本開示の様々な実施形態において使用される制御装置コンポーネントの例として、従来のマイクロプロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、及びフィールドプログラム可能ゲートアレイ（ＦＰＧＡ）が挙げられるが、これらに限定されない。
【０１８１】
様々な実施態様において、プロセッサ又は制御装置は、１つ又は複数の記憶媒体、例えば、揮発性及び不揮発性コンピュータメモリ例えば、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、及びＥＥＰＲＯＭ（登録商標）と関連付けられてよい。記憶媒体は、１つ又は複数のプロセッサ及び／又は制御装置において実行されたとき、要求される機能において実施する１つ又は複数のプログラムを使用して符号化されてよい。様々な記憶媒体は、プロセッサ又は制御装置内に固定されてよく、又は、記憶媒体に記憶された１つ又は複数のプログラムがプロセッサ又は制御装置にロードされ得るように、移動可能であってよい。
【０１８２】
開示される実施形態に対する他の変形例が、図面、本開示、及び添付の特許請求の範囲の考察により、請求項に記載された発明を実施する当業者により理解及び実現され得る。特許請求の範囲において、「備える（含む、有する、もつ）」という用語は、他の要素もステップも排除せず、単数形の表現は、複数を排除しない。単に特定の手段が相互に異なる従属請求項に記載されているということが、利点を得るためにこれらの手段の組合せが使用不可能なことを示すわけではない。特許請求の範囲における参照符号は、いずれも特許請求の範囲を限定するように解釈されてはならない。
【図１】
2020523143.tif 000016
【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】
2020523143.tif 000023
【図９】
2020523143.tif 000024
【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
2020523143.tif 000027
【図１３】
2020523143.tif 000028
【図１４】
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【国際調査報告】
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