JP5503412B2 - 歪み画像データをスケーリングするためのコンピュータプログラムが記憶されたコンピュータ可読記憶媒体 - Google Patents
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Description
Ai=オフセット+傾き×Ri (式2)
の式を有する線54への最小二乗法フィットが、歪みデータに対して行われ、線54のオフセットおよび傾きを決定する、式中、AiはフレームFCに対するROIにおける歪み値を表し、RiはフレームFPに対するROIにおける歪み値を表す。相関係数を計算する場合と同様に、最小二乗法フィットは、例えば、超音波フレームの中心領域など、歪みデータの信頼性がより高い可能性のあるROIからの歪みデータを用いて計算することができる。一実施形態では、線54への最小二乗法フィットは、オフセット値がゼロであると仮定して計算することもできる。
offset_mod=wt×オフセット (式4)
式中、wt=(corr_coef)2であり、corr_coefが正であるときunity_slope=1、corr_coefが負であるときunity_slope=-1である。オフセットおよび傾き値への変更は、相関係数の大きさが1から閾値へと減少すると(すなわち、当てはめられた傾きおよびオフセットの信頼度が減少すると)、そのオフセットをゼロの方向へ、かつ直線フィットの傾きを(正しい符号を用いて)1の方向へとバイアスさせる。式3および4以外のオフセットおよび傾きに対する代替の変更形態、および重み付け係数に対する他の関数形式を使用できることも企図される。代替として、経験的に観察される変更の有用性に応じて、変更を除外することもできる。
A_scaledi=(Ai-offset_mod)/slope_mode (式5)
を用いて、フレームFCの各歪みデータ点に対して計算され、それにより、フレームFCをフレームFPへとスケーリングする。式5は、仮定された直線形式、式2からの観察された傾きおよびオフセットを除外している。直線フィットの傾きおよびオフセットを用いてフレームFCをスケーリングすることにより、相関スケーリングアルゴリズムは、2つの連続するフレーム間の未知の応力差の影響を最小化する。
cutoff_hi=(1+data_fraction)/2 (式6)
式5および6は、0.5の中心歪みデータ値74を使用する。選択されたdisplay_fraction76を用いて、ステップ88で、最小の表示される歪み値またはstrain_min、および最大の表示される歪み値またはstrain_maxが、以下の式により計算される。
strain_min=data_mid−(data_hi−data_lo)/(2×display_fraction) (式8)
式中、data_mid=(data_lo+data_hi)/2であり、data_loおよびdata_hiは、それぞれ累積分布における値cutoff_loおよびcutoff_hiに対応するデータ値である。
display_value=(歪み−strain_min)/(strain_max−strain_min) (式9)
を用いて、フレーム中の各歪みデータ値または歪みを、正規化された表示値またはdisplay_valueにスケーリングする。
12 コンピュータ
14 トランスデューサプローブ
16 プロセッサ
18 ディスプレイ
20 トランスデューサパルス制御器
22 ディスク
24 プリンタ
26 キーボード/カーソル
28 技法
52 散布図
53 1の線
54 線
70 ヒストグラム図
72 中心部分またはdata_fraction
74 中心の歪みデータ値
76 中心部分またはdisplay_fraction
78 正規化された表示値の組
82 上限
84 下限
Claims (10)
- コンピュータプログラムが記憶されたコンピュータ可読記憶媒体であって、前記コンピュータプログラムが、コンピュータ(12)による実行時に、
複数の圧縮状態において材料から取得された位置データにアクセスすること(30)、
異なる圧縮状態にそれぞれが対応する前記位置データから、複数の歪みデータ・セットを推定すること(30)、
前記複数の歪みデータ・セットの内の第1対の歪みデータ・セットを互いに比較すること(32)、
前記比較から、相関の第1の尺度を計算すること(32)、
相関の前記第1の尺度が相関閾値を超えている場合、前記第1対の歪みデータ・セットのうちの第1方の歪みデータ・セットをスケーリングすること(64、94、50、110)、および
前記スケーリングされた第1方の歪みデータ・セットをユーザに表示すること(56、96)、
とを前記コンピュータ(12)に実行させる命令セットを記憶することを特徴とするコンピュータ可読記憶媒体。 - 前記命令セットは、前記第1対の歪みデータ・セットの前記第1方の歪みデータ・セットを、最後にスケーリングされたデータ・セットとして特定すること(58)を、さらに前記コンピュータ(12)に実行させる命令を有することを特徴とする請求項1記載のコンピュータ可読記憶媒体。
- 前記命令セットは、 前記第1対の歪みデータ・セットのうちの第2方の歪みデータ・セットがスケーリングされたデータ・セットである場合に、相関アルゴリズムを用いて、前記第1方の歪みデータ・セットを前記第2方の歪みデータ・セットに合わせてスケーリングすること(50)を、前記コンピュータ(12)にさらに実行させるものであり、
前記相関アルゴリズムは、
・前記第1方と第2方の歪みデータ・セットから、対毎のデータ関連性を生成すること、
・前記対毎のデータ関連性に対して近似的な直線フィットを生成すること、
・前記直線フィットから傾きおよびオフセットを決定すること(48)、および
・前記傾きおよび前記オフセットに基づいて、前記第1方の歪みデータ・セットをスケーリングすること、
とをさらに前記コンピュータ(12)に実行させるものであることを特徴とする請求項1記載のコンピュータ可読記憶媒体。 - 第1対の歪みデータ・セットを比較すること(32)を前記コンピュータ(12)に実行させる前記命令セットが、位置データに関して連続的に取得されたフレームの対に対応する第1対の歪みデータ・セットを比較すること(32)を前記コンピュータ(12)に実行させることを特徴とする請求項3記載のコンピュータ可読記憶媒体。
- 前記命令セットは、さらに、
i)前記第2方の歪みデータ・セットがスケーリングされていない場合において、前記第1方の歪みデータ・セットをヒストグラムアルゴリズム(66)を用いてスケーリング(64)して、ヒストグラムでスケーリングされた第1のデータ・セットを生成することであって、ここで、前記ヒストグラムアルゴリズムは、
・前記第1方の歪みデータ・セットから累積分布ヒストグラム(70)を生成すること(68)、
・前記累積分布ヒストグラム(70)の部分セット(72)を選択すること(80)、
・表示範囲(78)の部分セット(76)を選択すること(80)、および
・前記累積分布ヒストグラム(70)の前記部分セット(72)の上限(82)と下限(84)、ならびに前記表示範囲(78)の前記部分セット(76)の上限と下限に基づいて、前記第1方の歪みデータ・セットをスケーリングすること(90を行うものであって、このヒストグラムアルゴリズムを用いて、前記第1方の歪みデータ・セットを前記ヒストグラムでスケーリングされた第1のデータ・セットにスケーリングすること(64)と、
ii)前記第2方の歪みデータ・セットを、相関アルゴリズムを用いてスケーリングすること(94)であって、ここで、前記相関アルゴリズムは、
・前記第1方と第2方の歪みデータ・セットから、対毎のデータ関連を生成すること、
・前記対毎のデータ関連性に対して近似的な直線フィットを生成すること、
・前記直線フィットから傾きおよびオフセットを決定すること(92)、および
・前記傾きおよび前記オフセットに基づいて、前記第2方の歪みデータ・セットをスケーリングすること(94)、
を前記コンピュータ(12)に実行させるものであって、この相関アルゴリズムを用いて、前記第1方の歪みデータ・セットを、前記ヒストグラムでスケーリングされた第1方の歪みデータ・セットに合わせてスケーリングすること(94)、
とを前記コンピュータ(12)に実行させることを特徴とする請求項1記載のコンピュータ可読記憶媒体。 - 前記命令セットが、
i)前記複数の歪みデータ・セットからの第2対の歪みデータ・セットであって、前記第1方の歪みデータ・セットおよび最後にスケーリングされた歪みデータ・セットを含むこの第2対の歪みデータ・セットを互いに比較すること(100)と、
ii)前記比較から相関の第2の尺度を計算すること(100)と、
iii)相関の前記第2の尺度が前記相関閾値を超える場合(106)に、第1の相関アルゴリズムを用いて、ここで、前記第1の相関アルゴリズムが、
・前記第1方の歪みデータ・セットおよび前記最後にスケーリングされた歪みデータ・セットから、対毎の第1のデータ関連性を生成すること、
・前記対毎の第1のデータ関連性に対して第1の近似的な直線フィットを生成すること、
・前記第1の直線フィットから第1の傾きおよび第1のオフセットを決定すること(108)、および
・前記第1の傾きおよび前記第1のオフセットに基づいて、前記第1方の歪みデータ・セットをスケーリングすること(110)とを、
前記コンピュータに(12)に実行させるものであって、この第1の相関アルゴリズムを用いて、前記第1方の歪みデータ・セットをスケーリングすること(110)と、
iv)前記第2方の歪みデータ・セットを、第2の相関アルゴリズムを用いてスケーリングすること(94)であって、ここで、前記第2の相関アルゴリズムは、前記コンピュータ(12)に、
・前記第1方の歪みデータ・セットおよび前記第2方の歪みデータ・セットから、対毎の第2のデータ関連性を生成すること、
・前記対毎の第2のデータ関連性に対して第2の近似的直線フィットを生成すること、
・前記第2の近似的直線フィットから、第2の傾きおよび第2のオフセットを決定すること(92)、および
・前記第2の傾きと第2のオフセットに基づいて、前記第2方の歪みデータ・セットをスケーリングすること(94)、
とを実行させるものであって、この第2の相関アルゴリズムを用いて、前記第2方の歪みデータセットを前記第1方の歪みデータ・セットに合わせてスケーリングすること(94)と、
を実行させることを特徴とする請求項1のコンピュータ可読記憶媒体。 - 前記命令セットが、
i)前記複数の歪みデータ・セットからの第2対の歪みデータ・セットであって、前記第1方の歪みデータ・セットと最後にスケーリングされた歪みデータ・セットとを含むこの第2対の歪みデータ・セットを互いに比較すること、
ii)前記比較から相関の第2の尺度を計算すること、
iii)前記相関の第2の尺度が前記相関閾値未満である場合に、前記第1方の歪みデータ・セットを、ヒストグラムアルゴリズムを用いてスケーリングすること、ここで、前記ヒストグラムアルゴリズムは、
・前記第1方の歪みデータ・セットから、累積分布ヒストグラムを生成すること、
・前記累積分布ヒストグラムの部分セットを選択すること、
・表示範囲の部分セットを選択すること、および
・前記累積分布ヒストグラムの前記部分セットの上限および下限、ならびに前記表示範囲の前記部分セットの上限および下限に基づいて、前記第1方の歪みデータ・セットをスケーリングすること、とを前記コンピュータ(12)に実行させるものであって、このヒストグラムアルゴリズムを用いて、前記第1方の歪みデータ・セットをスケーリングすること、
iv)前記第2方の歪みデータ・セットを、相関アルゴリズムを用いて、前記第1方の歪みデータ・セットに合わせてスケーリングすることであって、ここで、前記相関アルゴリズムは、
・前記第1方の歪みデータ・セットおよび前記第2方の歪みデータ・セットから、対毎のデータ関連性を生成すること、
・前記対毎のデータ関連性に対して近似的な直線フィットを生成すること、
・前記直線フィットから傾きおよびオフセットを決定すること、および
・前記傾きおよび前記オフセットに基づいて、前記第2方の歪みデータ・セットをスケーリングすること
を前記コンピュータ(12)に実行させるものであって、このヒストグラムアルゴリズムを用いて、前記第2方の歪みデータ・セットを前記第1方の歪みデータ・セットに合わせてスケーリングすること、
とを前記コンピュータ(12)に実行させることを特徴とする請求項1記載のコンピュータ可読記憶媒体。 - 前記命令セットが、前記複数の位置データ・セットを取得することをさらに前記コンピュータ(12)に実行させることを特徴とする請求項1記載のコンピュータ可読記憶媒体。
- 前記命令セットが、前記コンピュータ(12)に、
前記位置データに対応する基本画像を表示すること、および
前記基本画像上に、前記スケーリングされた第1方の歪みデータ・セットの前記表示を重畳すること
をさらに実行させることを特徴とする請求項1記載のコンピュータ可読記憶媒体。 - 前記命令セットが、生物学的組織から取得された位置データにアクセスすることを前記コンピュータ(12)に実行させることを特徴とする請求項1記載のコンピュータ可読記憶媒体。
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