CN1240123A - 检测弹性变化的方法和用于实施该方法的回波探测装置 - Google Patents

Abstract

一种检测在软组织中弹性变化的方法,该受到沿预定轴线方向的外部压力,该方法包含的步骤有:估算在该组织中的轴向位移场,确定弹性模量估计量,包含利用有限元模型使基元弹性模量分布图像和轴向位移场之间的差距降到最小的操作,利用对角矩阵(R)对估计量的解正则化,该矩阵的系数a_ii是轴向位移(d_i)的函数并适用于基元弹性模量(e_i)的各对应值,以便保证这些基元弹性模量保持在一其中心围绕每一基元模量的平均值的均匀间隔内。本发明应用于医疗成像和医疗回波探测领域。

Description

检测弹性变化的方法和用于 实施该方法的回波探测装置

本发明涉及一种检测在沿预定轴线方向受到外部压力的软组织中的弹性变化的方法。

本发明还涉及一种装有用于实施该方法的装置的回波探测装置。

本发明用在医疗成像领域。

由F.Kallel和M.Bertrand的论文“利用线法摄动性重现(显示)组织弹性”(发表在IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING，Vol.15，No.3，1996年6月299-313页)已知一种采用线性摄动重现(显示)组织弹性的方法。所述公开文献介绍了一种根据由静止外部压力引起的位移的测量值重现(显示)受到静止外部压力的软组织的弹性模量的方法。所述方法利用一种公知的用于对于反(演)问题求解的算法，这种算法称为牛顿-拉弗森算法并利用一种借助弹性方程的有限元模型能产生一组位移场的图像的直接关系(direct relation)，以及按一最小二乘法判别采用所述直接关系，以便提供各对应的弹性模量的分布。组织的轴向位移场的组合形成基本数据，该数据是利用本适用于超声波信号的多位相关技术预先估算的。当利用一种公知的所谓的Tikhonov正则化技术(其利用单位矩阵I)时，与根据牛顿—拉弗森算法能够解决反(演)问题的矩阵相关的问题要予以考虑。采用一正则化技术以便实现在所观测的数据的可靠性和该解的先验的信息之间的权衡。利用回波探测成像模型，所述公开文献提出按从10到15的叠代(运算)的算法收敛。所引用的公开文献中的附图表示弹性模量分布的图像是在噪声数据重建的基础上通过对于每次叠代利用Tikhonov项(按I)的牛顿—拉弗森算法进行15个叠代得到的。

在对软组织的异常的医疗诊断的领域中，要将恶性肿瘤同健康组织和良性肿瘤分清，这些组织的弹性是不同的，这种不同是由于它们的结构不同。在胸癌诊断领域，特别关注的是有种非侵入式测定方法，其对于检测性肿瘤既准确又可靠，就是说，希望能诊断十分难于检测的皮下深层肿瘤和很深肿瘤以及很小尺寸的初期肿瘤。

问题在于，在软组织中的弹性模量分布是不能直接测定的。仅能测定由于软组织受压迫的位移场。然而，这些位移是极小的，使得不可能直接由医师对其测定。可是，弹性模量分布构成一组十分令人关注的数据，因为实际上这些数据提供关于组织性质状态的适当信息以及便于使用的重要的的对比并可结合由于软组织受压迫引起的位移的检测。另一个问题是弹性模量分布并不与位移场的数据以直接关系的方式相关。另一方面，位移场的数据与弹性模量分布以直接关系的方式相关，其结果是在组织中的弹性模量分布必须利用一种根据位移场的数据对反(演)问题求解的方法来计算。对反演问题求解的方法已在所引用的公开文献中介绍。问题是这种公知的方法不能准确到足以用于通过测定在组织中的弹性模量分布来检测恶性肿瘤，因为测量的位移场的数据是十分小的，在采集这种数据的过程中噪声的存在是十分明显的。

因此，本发明提出一种如在权利要求1中公开的检测方法。

这种方法能够提供在组织中弹性变化的重新构成的图像，其很少有噪声，具有更强的对比度，因此能够检测与组织的不均匀性相对应的十分小的弹性变化，所以能更好地定位这些缺陷。这就提供了更大的关于将这种方法应用于检测十分小的肿瘤的可能性。

利用一种构成为非侵入式的诊断工具的回波探测仪可便利地实施本方法。

下文参照示意性的附图详细介绍本发明。其中：

图1表示实施用于检测组织中的不均匀性的方法中的步骤的***的方块图；

图2表示实施用于根据位移场的重现(显示)弹性模量分布的功能性步骤的***的方块图；

图3表示根据在压迫被检查的组织的过程中采集的回波探测信号的基础上计算的位移场的等位移线；

图4表示在组织中由于两种不均匀性的弹性模量变化的图像；

图5A、5B表示利用根据本发明的正则化方法分别在信噪比等于50、20的情况下按照单一叠代和以与图4相一致方式正则化的线性牛顿—拉弗森法得到的弹性模量变化的图像；

图6A、6B表示利用Tikhonov法分别在信噪比等于50和20的情况下按照正则化的牛顿—拉弗森法以及以与图4相一致的方式得到的弹性模量变化的图像，以便与图5A、5B相比较。

本发明涉及一种处理回波探测信号的方法，以便检测在被检测的介体中的不均匀性，就是说，由回波探测装置向介体发射并接收超声波。本发明基于对回波探测信号的处理，同时利用一种适用于在所述介体中测量的位移场的数据的正则化的反演求解法，以便确定在被检测的介体中的弹性模量分布。本发明通过确定在组织中的弹性模量分布可以非常有吸引力地适用于检测恶性肿瘤，以及用于确定这种肿瘤的大小。

在图1中的介体例如是被称为肌理(组织)11的胸部组织。一连续变化的压力P加到胸部组织上，通过使该组织的一个区域受到超声波信号的激励和对超声波信号应用一种互相关方法确定位移场。更具体地说，利用电动机13驱动的压迫器12施加连续增加的压力P。受到压迫的胸部组织的区域11的一固定面F1上施放一回波探测装置100的探头10，以及沿垂直的方向压迫器的压力P施加到一平行面F2上。在如图1所示的根据本发明的装置中，压迫器12中施加到面F2上的移动壁沿面F1的方向按指定的速度

移动。在沿与面F2平行方向激励的过程中，施加于固定面F1的探头10向肌理11施加KF信号。沿Z轴的激励线沿与面F1和F2垂直的方向并与压迫器的加压方向平行的方向延伸。由回波探测装置100产生激励作用，该装置包含***110，在沿与轴线Z平行的方向将RF信号聚焦在组织11上并通过利用与平行于面F1延伸的轴线X相平行的直线性的激励信号RF进行扫描。具有一循环周期T沿指定数目N的激励线进行按X轴的扫描。当已完成平行于Z轴的由1到N的N行激励时，探头重新开始对于指定的激励行按照周期NT的由1到N的N行激励。探头依次接收由肌理11来的回波探测信号，并将该信号提供到弹性变化检测***200。比较可取的是，探头由发射循环激励(信号)的各直线排列探测器的阵列组成，该***200包含1-比特时间相关***210，用于对由探头发射的和来自肌理11指定位置的每个信号进行实时相关。相关***210将与探头的两次连续激励相应的信号和来自一指定位置的信号进行信号相关，并提供探头在每一激励行所检测的结构11中的每一点位移的幅度。在操作压迫器12的过程中，这一方法连续地实时方式提供形成肌理11的结构的位移场的图像。

为此，将在所检测的肌理11的区域内的位移场的图像离散化。由探头的不同扫描产生的信号不予存储。这些信号由1-比特时间相关***210直接进行相关处理，该***提供该结构的每一点的位移图像，例如以如图3中所示的等位移线的形式提供。本方法还涉及一些专门方式，用于使所确定抗噪声的弹性模量分布，以便与按实时实现的弹性模量分布的重现(显示)相结合，实现比根据现有技术所得到具有更低噪声的重现(显示)。

应注意，由相关***210计算的位移是由利用回波探测装置检测的区域中的结构的位移的直接测量值得到的。这些位移是径向的，平行于压力P，并且是在所述外部压力P作用在组织n上的作用下得到的。

比较可取的是，进行几个序列的扫描，同时使在其间利用压迫器的面F2的相等的压迫或位移1等于 ，接着对由相关***210提供的数据进行平均。这种方法能够在采集位移场的这一步骤210中达到高的精度。

在步骤210中，对于利用相关法得到的离散化的超声波(信号)图像的每一像素，按基元位移d₁，…d_i，…d_n的形式计算位移场的数据。各基元位移数据构成位移数据矢量d。

这一位移矢量d利用一直接关系F关联于所谓的弹性模量矢量(或杨氏模量)e，F表示如(1)：

d＝F(e)            (1)弹性模量矢量e是通过利用与离散化的图像中每一像素P₁，…P_i，…P_n相关的各自的基元位移相对应的基元弹性模量e₁，…e_i，…e_n形成的。已知F(e)是利用基元弹性模量分布的有限元模型获得的图像。就是说，由矢量e获得的。有限元模型是一种计算技术，可适用于弹性方程，这对本技术领域的技术人员是公知的。

需要很好地解决的问题是确定该提供在已形成位移场的检测区内的弹性模量分布的矢量e。矢量e的确定能够形成由与离散化的图像的每一像素有关的基元模量形成的弹性模量分布的图像。

在关系式(1)的基础上，根据关系式(2)：

ê＝arg min[‖d-F(e)‖²]    (2a)解反演问题，得到矢量e的数值。

其中ê是e的估计量。弹性模量e的估计量使利用在图1中的步骤210中的测量值得到的数据d和利用有限元模型获得的图像F(e)之间的差距‖d-F(e)‖²降到最小。估计量ê能够确定一旦已***到有限元模型中时的矢量e，产生尽可能接近在步骤210中测量的矢量d的该矢量d的数值。

关系式(2a)由在介绍现有技术时所引用的公开文献可知，并被称为牛顿—拉弗森算法。这种算法能够按叠代方式例如利用根据所述的现有技术10或15次叠代计算差距‖d-F(e)‖²的最小值。牛顿—拉弗森算法采用叠代式差距最小化，其表示如下：[d-F(e)]^T[d-F(e)]        (2b)通过F的连续的一阶线性近似实现这种最小化。这种算法的第一次叠代能够使矢量e的线性估值的问题通过解与该正(演)问题相关的问题的反(演)问题来处理，该正(演)问题的方程式为：

d＝Se+b              (3)其中S是所谓的灵敏度矩阵，在介绍现有技术时所引用的公开文献中介绍了对此的计算方法，S是d的函数，以及其中b是高斯白噪声。因此，以与如下关系式(4)相一致按新颖的方式写出牛顿—拉弗森算法的第一次叠代：

ê＝arg min[d-Se]^T[d-Se]    (4)这种公知的算法公认有些缺点，主要的问题涉及算法的收敛和有一些与解的不稳定性相关的问题，这些问题与通常在由超声波得到的位移分布的图像中很明显的噪声相关。一种其解由于噪声而不稳定的反(演)问题还是一种适定问题。根据在评述现有技术时引用的公开文献，这一问题的解决是利用Tikhonov正则化法解决的，该法在于根据关系式(5)：

^T(d-Se)+λe^TIe]    (5a)对于牛顿—拉弗森算法(4)施加一正则(化)项。该Tikhonov正则(化)项表示如下：

λeI^Te并且是一用于牛顿—拉弗森算法以便降低噪声影响的“平滑的”收缩。通过将完全相等的正则系数施加于各基元弹性模量e₁，…e_i，…e_n，这一项平滑了估计量的解。换句话说，在该正则项中，该正则矩阵是单位矩阵I，各完全相等的系数指定到其上。这意味着，在方程式(3)中，其中的估计量计算最小值；间距，以及正则(化)项两者必须尽可能地小。Tikhonov正则(化)项可以按照在本技术领域的技术人员公知的方式表示： $\mathrm{\λ}e{I}^{T}e=\mathrm{\λ}[e_1^2+e_2^2+\…e_i^2+\…{+e}_n^2]\mathrm{\λ}\underset{i=1}{\overset{i=n}{\mathrm{\Σ}}}{e}_i^2----\left(7a\right)$ 其中数值e_i是矢量e的基元模量e₁到e_n。在每次叠代过程中，将Tikhonov正则化运用于牛顿—拉弗森算法，该算法选择该其中利用相同的力朝零推动所有e_i的解。根据这种正则化方法，假定包含在e的基元e_i的弹性模量相关的位移场中的信息是与e_i的位置无关的，而该位置是利用系数i具体确定的。然而，遗憾的是，这种理想的解是绝不会达到的。

因此，本发明提出了一种新颖的具有很强抗噪声能力的正则化的方法，并意在应用于牛顿—拉弗森算法。在意在由本发明求解的问题中，有这样一种实际情况，即由直接关系式(1)得到的与弹性摩量矢量相关连的位移场的测量值受到噪声影响，以及这一测量值取决于已采集的检测区中的范围；因此，来源于不同检测范围的数据不能按照无差别的方式处理。因此，根据本发明的正则化法，基于这样一事实，即被检测的区域包含一些其包含的电平(远高于在其它范围内的)信息的范围。因而，根据本发明的正则化法基于确定要指定到弹性模量矢量中的每一基元的系数或权重，以便考虑位移测量值的变化和来源于这些测量值由于它们的电平和由于在检测的区域内它们的位置的与这些信息相联系的可靠性的变化。

在根据所述现有技术的公式(5a)中，利用Tikhonov项实施的牛顿—拉弗森算法在每次叠代过程中实行价值函数C的最小化，C表示如下：

C＝[(d-Se)^T(d-Se)+λe^TIe]    (6)由Tikhonov项正则化的牛顿-拉弗森算法能以新的形式表达为：

ê_i＝arg min[S^TS+λI]^-1S^Td    (5b)

在已知的牛顿—拉弗森算法的公式ê_i(5b)中的Tikhonov正则(化)项λI(8a)根据本发明转变为新的正则矩阵，其表达如下：

     R    (8b)

根据本发明，通过应用与乘以Tikhonov常数λ的单位矩阵I不同的矩阵R以及通过直接地计算这一新的正则矩阵(R)的系数α_i来形成正则(化)项。在正则矩阵I中的系数是按照关系式(6)给定的情况下，由于Tikhonov正则化先前形成的偏差都是相等的。因此，根据本发明，这正则矩阵R的所有系数α_i都可能不同，以便与所检测的区域中的每个像素测量的位移场的数据d_i相一致，由此通过特定的适应于位移场的对应数据d_i的弹性模量矢量基元α_ie_i形成弹性模量分布的重现图像中的每个点e_i。

在根据本发明的正则化的牛顿—拉弗森算法中的这一结果，以与如下公式(9a)：

ê_R＝arg min[(d-Se)^T(d-Se)+e^TRe]    (9a)相一致的方式写出，其可写成式(9b)的形式：ê_R＝arg min[S^TS+R]^-1S^Td    (9b)根据本发明，因此可以将正则化项R以与关系式(7b)相一致的方式写入，同时利用关系式(7a)的写入方式，因此得到： $e^{T}Re={\mathrm{\α}}_1{e}_1^2+{\mathrm{\α}}_2{e}_2^2+\·\·\·{\mathrm{\α}}_i{e}_1^2\·\·\·+{\mathrm{\α}}_n{e}_n^2=\underset{i=1}{\overset{i=n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_i{e}_i^2----\left(7b\right)$ 这一关系式(7b))表达了矩阵R中的对角线上的诸元构成适用于弹性模量矢量e中所有各个基元e_i的系数α_i。

参阅图2，本发明提出一种电子***200，其与回波探测装置相关并可按实时操作，以便实施确定所述系数α_i的方法，形成应用于基元e_i的系数或权重。***200执行：

·步骤210，用于由探头发射的RF信号的1-比特时间相关采集位移场或位移矢量d；

·步骤220，用于估算弹性模量矢量e，包含：

·操作221，用于按已知方式例如由所使用的公开文献公知的方式计算灵敏度矩阵S；

·操作222，用于计算正则矩阵R，包含：

用于将灵敏度矩阵S截断分解为各单一数值的细化操作。回顾该用于将矩阵分解各单一数值的操作在于在实际矢量的基础上写入一相关矩阵，正如本技术领域的技术人员公知的那样。这种分解按照参考矩阵V的变化和由诸元δ_ii形成的对角矩阵Δ定义新的矩阵。根据本发明，用于实现截断分解的截断程度已以经验方式确定，并已发现最好其量级为0.2到10％。对角矩阵Δ用于构成新的对角矩阵K，它的对角线上的诸元素与如下公式(11a)相一致的方式计算的：

K_ii＝(Δ_ii/cte))-Δ_ii ²    (11a)

用于根据本发明的正则矩阵R的实际计算的细化操作，作为一对角矩阵，它的对角线诸元α_ii(也称为α_i)是矩阵J的对角线上的诸元，矩阵J不必是对角矩阵，并可由下式得到：

J＝VKV^T    (11b)

根据本发明，利用矩阵R的对角线上系数形成的矢量，正则化项使弹性模量基元的分布平滑，因此，迫使图像中指定的各像素具有的各基元比其它(基元)更强地趋于零。根据本发明的正则化函数定义一均匀间隔并迫使每一数值e_i维持在这一个其中心围绕e_i的特定平均值e_Mi。因此，根据本发明的正则矩阵R的定义能使由距e_i平均值的距离形成的矢量维持均匀。通过应用e的估计量ê这种正则化法能够得到该目标的模量分布的重构的图像，估计量ê的对噪声的灵敏度均匀地分布在由e中的e₁到e_n的所有部分(component)e_i之间。该正则矩阵R的对角线系数按与该各部分的位置i的函数可能不同的方式对各个基元部分e_i加权。这种正则化方法是强抗噪声的。根据本发明，定义均匀间隔和利用在如图1中所示的***200中实行的简单矩阵计算(如上所述)由灵敏度矩阵S得到该正则矩阵R。

在用于计算矩阵R的操作222结束时，与回波探测装置相关的电子***200执行：

操作223，用于以与如下关系式：

M＝[S^TS+R]^-1S^T    (10)，相一致的方式根据关系式(9b)计算e的估计量的矩阵M，

接着是步骤224，用于实现矩阵M与矢量d的矩阵乘法。

根据本发明，在位移矢量d的基础上为了得到弹性模量e的重构图像单次叠代就足够了，同时利用图1中的各功能块表示的和由与图1中回波探测装置10，100相关联的电子***200来实施的方法。因此将正则化项应用于这种单一叠代。这样就如与图1相关联的图2所示的以简单方式实现本发明。

图4、5A、5B和6A、6B表示利用根据本发明的方法得到的结果。这些图可以利用一显示***6来显示，该***6包含一与回波探测装置100相关联的监视器以及可能还有记录装置。这种显示***例如是与经过成像***120能够显示和记录回波探测图像的相同***。

图4表示沿方向X宽度为5厘米、沿Z方向乙厚度为5厘米的离散表示的检测的组织的区域。该组织包含两种内含物或不均，导致以千帕斯卡按∑e表示的弹性模量的变化，并以两种规则的模突起的形式出现。

图5A和5B是根据本发明利用该正则矩阵R及根据利用图1和图2表示的回波探测方法确定的位移数据得到的重新构成的图像，是在位移数据包含噪声的情况下利用相同的单位对于弹性模量的变化δe表示的。图5A是按照信噪比等于50时构成的，图5B按信噪比等于20时构成的。

图6A和6B是以与图5A和5B相同的条件按另外方式利用Tikhonov正则化项重构的图像。

将在图5A和6A(信噪比等于50)中的不均匀性之间的均匀组织区相比较，揭示了根据本发明的方法能够在这些区域内实现全部噪声抑制，而当用Tikhconov正则化法时这些区是有强噪声的。

因此，根据本发明重构的图像具有更好的对比度，由于组织中的各内含物或不均匀性引起的弹性变化能更好地定位和更易于检测。

此外，将图5B和6B中的不均匀性之间的均匀组织区相比较(信噪比等于20)，揭示根据本发明的方法在不同区域之间仍能呈现优良的对比度，而Tikhonow正则化法呈现较低的对比度；在目的在于检测肿瘤的场合这是一个缺点。

装有用于实施图1和2中所示方法的装置的回波探测装置因此构成一种优异的非侵入(体内)式装置，用以检测肿瘤，特别是用于检测胸部肿瘤。

Claims (10)

1.一种检测软组织中的弹性变化的方法，对该组织沿预定轴向进行外部压迫，包含的步骤有：

估算在组织中的轴向位移场，

确定弹性模量估计量，包含利用有限元模型使基元弹性模量的分布的图像和轴向位移场之间的差距降到最小的操作，

以及，利用对角矩阵(R)将估计量的解正则化，该矩阵的系数α_ii是施加于基元弹性模量(e_i)的各对应数值的轴向位移(d_i)的函数，以便保证这些基元弹性模量数值维持在一其中心围绕每一基元弹性模量为特定的平均值的均匀间隔内部。

2.如权利要求1所述的方法，其中利用按如下公式表示的：M＝[S^TS+R]^-1S^T，矩阵(M)计算弹性模量估计量，其中R是对角正则矩阵，S是灵敏度矩阵，是轴向位移的函数，以及是通过实行将所述矩阵(M)与位移场矢量(d)相乘的矩阵乘法计算该弹性模量估计量。

3.如权利要求2所述的方法，使软组织耦合到与回波探测装置相关联的超声波探头上，所述探头发射和接收与该组织的轴向压迫方向平行的回波探测信号，以及通过对回波检测信号应用1-比特时间相关技术估算在该组织中的轴向位移场矢量。

4.一种用于检测在软组织中的弹性变化的回波探测装置，包含：探头和用于使探头聚焦和扫描的装置，该探头结合到组织的一个基准表面并发射和接收与该组织的轴向方向平行的回波探测信号，以及用于对回波探测信号进行1-比特相关的装置，该检测装置包含：

一装置，用于向该组织沿与径向平行的方向施加连续可变的外部压力，

一装置，用于估算在该组织中的轴向位移场，

一***，用于估算弹性模量，以便利用有限元模型实行使基元弹性模量分布的图像和轴向位移场之间的差距降到最小的操作，

以及一***，通过利用对角矩阵(R)对估计量的解正则化，该矩阵的系数(α_ii)是轴向位移(d_i)的函数并适用于各对应的基元弹性模量(e_i)。

5.如权利要求4所述的装置，包含用于通过利用按如下公式：

M＝[S^TS+R]^-1S^T，表示的矩阵计算弹性模量估值式的电子***，其中R是对角正则矩阵，其中S是灵敏度矩阵，为轴向位移的函数，以及该***用于实现所述矩阵(M)与位移场矢量(d)的矩阵乘法。

6.如权利要求5所述的装置，包含一用于处理由探头发射和接收的回波探测信号的电子***，以便实行对这些信号的1-比特时间相关和产生沿轴线方向受到外部压迫的软组织中的轴向位移场。

7.如权利要求6所述的装置，其中的探头是发射循环激励信号的直线排列的检测器的阵列。

8.如权利要求4至7中之一所述的装置，包含一***，用于形成回波探测图像，以便根据回波探测信号构成医疗用图像，一图像显示***，用于显示该组织的医疗用图像和用于显示受到连续可变压缩的组织的位移变化的测量值的图像，以及在该组织中的弹性模量分布的重现图像，以便目测在该组织中的弹性变化。

9.如权利要求8所述的装置，意在用作诊断在组织中的肿瘤的器具，该肿瘤可能与出现强对比的弹性变化的弹性模量的重现图像的对应区域相关。

10.如权利要求9所述的装置，意在用作诊断胸癌的器具，其中的压迫器装有用于压迫胸部的装置，同时向该组织的表面施加径向压力，该组织的另一个平行表面用作关于径向位移的参考面。

Images