JP7356504B2 - 物質の非線形バルク弾性の超音波推定 - Google Patents
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Description
本願は、2018年12月17日に出願された米国特許仮出願第62/780,810号の優先権主張出願であり、この米国特許仮出願を参照により引用し、その記載内容全体を本明細書の一部とする。
(1)
上式において、c0(r)は、線形低振幅伝搬速度であり、pは、局所音圧であり、
は、先行技術を記載した米国特許出願第16/259,251号明細書の図1に示されている互いに異なる種類の組織相互間の±30%の変化量またはばらつきを有する非線形弾性パラメータ(NEP)である。非圧縮物質の質量密度は、
であり、等エントロピー体積圧縮性は、
であり、
は、非線形パラメータである。AおよびBは、例えば米国特許出願第16/259,251号明細書において示された通常用いられている物質パラメータである。パラメータは全て、組織中の物質の種類の空間的変化に起因した空間位置ベクトルrに依存する。
(2)
上式において、
は、局所組織質量密度である。剪断波速度の測定は、剪断波(横断波)画像化と呼ばれる方法における剪断波の粒子振動速度の超音波画像化によって実施できる。この方法は、剪断波の伝搬速度の空間変化量およびそれゆえに局所領域における剪断スチフネスの推定を可能にする(以下に列挙された参考文献中の参考文献[17]を参照されたい)。[]内に示された番号は、明細書末尾に一覧表示されている。剪断波を組織中の深いところでの超音波照射および組織の外部振動によって生じさせるのが良い。心臓弁の迅速な閉鎖のような剪断波の内部源もまた、深いところでの剪断波の生成によって研究された。この方法は、乳がんの検出および特徴化に利用されており、前立腺がんの生検の回数を減少させることを目的とするために試験されているが、最終的な結果はまだ定まっていない。
の推定値から、空間的に変化する線形伝搬速度c0(r)を推定することができるという示唆が与えられており、この空間的に変化する線形伝搬速度は、以下のように戻るべき多くの仕方で画像再構成の品質の向上のために使用でき、これについては以下において説明する。
p(r,t) = pL(r,t) + pH(r,t)
であり、この式において、pLは、LFパルスであり、pHは、HFパルスである。方程式(1)によれば、pLとpHの両方は、次式のようにHFパルスによって観測される伝搬速度に影響を及ぼす。
(4)
上式において、pLは、HFパルスの中心のところのLF圧力である。最後の項は、現行の高調波イメージングで用いられているHFパルスの高調波帯域を与えるHFパルスの自己ひずみを生じさせる。第2項について、pLは、HFパルスに沿って非常にゆっくりと変化するのでHFパルスに対するこの項の影響は、2つの現象、すなわち、i)HFパルスの重心のところのpL=pcの値によって生じる非線形伝搬遅延(NPD)、およびii)HFパルスに沿うpLの変化量によって生じる非線形パルス形状ひずみ(PFD)に分割可能である。
(5)
上式において、
は、非線形伝搬遅延(NPD)であり、
は、送信ビーム軸線である。最後の式は、
を
の微分から得ることができるが、測定された
のノイズに起因して、直接微分により、
の極めてノイズの高い推定値が生じ、本発明は、この問題に対する解決手段を提供する。
の断層撮影法による再構築を行うことができる。
により定められた送信ビーム軸線
に沿うNPDのノイズの多い測定値を与え、この場合、図6に示されているように、
は、送信ビーム軸線の原点を定め、
は、送信ビーム軸線に沿う単位ベクトルであり、zは、送信ビーム軸線に沿うその原点
からの距離である。方程式(5)から、次式のようにノイズの多いNPD測定値
を説明する。
(6)
上式において、
は、非線形弾性パラメータ(NEP)の値が所与の場合のNPEのモデルであり、
は、方程式(5)で与えられ、
は、遅延推定方法と遅延推定のために用いられるHF受信信号中のノイズの両方から生じるノイズ項である。
が図7において符号700で与えられている。HF受信信号よりも深さrからの一次散乱信号にランダム電子ノイズを加えたもののほうが大きい場合、ノイズ
は、ゼロ平均値に近い状態で
周りに振動する。この状況は、符号701として示されている。
なので、
は、(-p)によって与えられた深さにつれて微分を有し、
は、この
周りに振動挙動を有する。例えば、嚢胞および血管から、一次散乱HF信号は、低く、この場合、受信信号よりも、残響と呼ばれる多重散乱ノイズ、典型的には、米国特許第9,291,493号明細書に示されているように、非線形伝搬遅延
を有する三次多重散乱ノイズの方が大きい場合がある。それゆえ、三次散乱ノイズがHF受信信号よりも大きい領域における測定NPD
は、符号702として示された落ち込み
を生じさせる。
は、この領域における
の推定には有用ではなく、本発明の推定手順は、この問題に対する解決策を提供する。
における高いノイズ/信号比に起因して、zについての
の直接微分により、
の極めてノイズの高い推定値が生じ、これは、残量によって支配される領域について微分
の潜在的なノイズのある非ゼロオフセットをも含む。それゆえ、課題は、適当な低ノイズ/不確実性を有する
の適当な推定値を提供することにあり、本発明は、空間測定領域(SMR)中の
について、測定済み非線形伝搬遅延(NPD)
からの空間推定領域(SER)中の
について、非線形弾性パラメータ(NEP)
を推定する堅牢な方法を提供する。
として深さzのところにおけるビーム軸線
上の一点を定める場所r tで始まる軸線805を有する。SERおよびSMRの代表的な例が符号806,807で示されている符号701は、図7に示された測定済みNPDとほぼ同じ測定済みNPD
を示している。推定値
は、符号808で示され、この場合、プラーク内において、特に高い
値809が得られ、符号810は、動脈の血液領域内の低い
を示している。
は、方程式(6)に従って展開し、HF散乱信号から得られた
よりも血液領域中の多重散乱ノイズの方が大きい。しかしながら、zが強く散乱しているプラークに入ると、一次散乱が再び開始してHF受信信号よりも大きくなり、
は、再び、
を反映する。zが動脈に入る直前の
をzが動脈を出た直後の
と比較することにより、例えば以下に説明するW=0という概念を用いて動脈内の血液に関してβを推定することができる。プラーク中のベータの大きな値に起因して、τyは、プラーク内で増大した導関数を有し、その後平均化して、動脈周りの組織についての導関数になる。
および他のパラメータに対する推定関数(EF)の最小化である。推定関数(EF)は、
i)SER内の所与の組み合わせNEP推定値の場合、測定済みNPD
とモデルNPD
との差の距離関数
Fτ(・)(τyと
の両方は、方程式(6)で与えられている)と、
ii)SER周りのNEP推定値の局所変化量の測定関数Fg(・)との重み付け組み合わせである。
の変化量についてのペナルティを管理する空間距離重み付け項であり、
は、NEP推定値
中の迅速変化についてのペナルティを管理する空間変化量重み付け項である。
の減少は、例えばNEP推定値中の大きな勾配が、例えば強い反射を与える2つの物質相互間の相当に平面状のインターフェースのところで予想される領域内において平滑性要件を緩和する。互いに異なる音響インピーダンスを有する物質相互間のかなり平面状のインターフェースのところにおいて、反射SNRは大きく、
が予想される。
が望ましいかかる場所では、NEP推定値βの変化につれて新たな物質中への移行に近い可能性がある。これとは対照的に、領域が高いインコヒーレントのHF受信信号を有する場合、SNRが低いと見込まれ、その結果、検査についてのペナルティを緩和することができ、すなわち、Wは0に向かって動き、Vは大きな値ηに向かって動き、その結果、V・Fg[∇β]は、H中において支配的となり、NEP推定値β中の迅速変化を抑制する。
(10)
上式において、
は、ゼロLF透過率(p=0)に関する受信RFデータの包絡線であり、hTλおよびhT3λは、それぞれ約1波長分および3波長分のための平均化低域フィルタのインパルス応答である。エンベロープのこれら2つの低域フィルタリング形態の比は、高域フィルタとして働き、局所散乱が周りの拡散型散乱から逸脱する領域を識別する。重み付け係数は、各透過率について標準化され、最大値を各受信ラインに沿ってWmax=1にスケール変更する。この場合、V(Rt,z)は、この実験では、方程式(10b)から得られており、重み付け係数ηは、最適性能を得るためにオペレータによって調節される。実施形態はまた、機械学習技術を用いてηのコンピュータ適合調節を行う方法を提供する。
および
の評価における測定された
の使用をもたらす。
の予想しないゆっくりとした増加を用いると、
を減少させることができ、他方、例えば方程式(9b)に従って
を増大させることができる。嚢胞または血管の内側からのようにHF受信信号よりも多重散乱ノイズの方が大きい領域Ωを図7および図8に示されているように、zを含む予想していない落ち込み
によって検出することができる。それゆえ、
の場合(Lzは、短い低域フィルタ、例えば、メジアンフィルタでありかつ約1.5のkが一パラメータである)、
=0が成り立つ。
が図示のように送信ビームに沿う空間zについて別個の組をなす区間i・dzでどのようにサンプリングされるかを示しており、符号1002で示されているように、i=1,2,……,Iである。この場合測定NPDは、次のように次元ベクトルIで表される。
(11)
(12)
そして、パラメータベクトルを次式のように定める。
(13)
によって勾配を表すことができる。
の最適適応を見出そうとする。概略的な例が符号1005で示されており、この場合、NPD測定値τyに関する全サンプル区間は、区間Iz内において、以下の通りである。
(14)
(15)
すなわち、全部でK=2J-1個のパラメータである。
を主としてaのβ部分の勾配として定義するが、潜在的には、勾配の項中の連結点I(j),j=1,2,……,J-1をさらに含む。この場合、方程式(7,8)は、次式に変換される。
(16)
の上記近似をhに対して微分するとともにゼロに等化することにより次式が与えられる。
(19)
ゼロに等化することにより、周知のニュートン‐ラプソン反復法が与えられる。
(20)
受ける制約条件は次の通りであり、すなわち、βmin<αn+1,j<βmax、ただし、j=1,2,……,Jである。
(21)
上式において、当業者であれば方程式(8,9)に従って他のノルムを導入することができる。
を最小にするための手順において、パラメータベクトルaで始め、そして次式のように一次テイラー展開を利用することができるほど小さい変化量ベクトルhを追加する。
(22)
(23)
上式において、
および
は、パラメータベクトル中の変化量に対するNPDモデルおよび勾配モデルの感度行列である。空間相互間の連結点がパラメータの部分である場合、感度マトリックスを好都合には数字的に推定する。方程式(23)は、hについて解が求められ、それにより、繰り返し方式が与えられ、それにより、次式のように繰り返し推定方式が生じる。
(24)
受ける制約条件は次の通りであり、すなわち、βmin<αn+1,j<βmax、ただし、j=1,2,……,Jである。この式において、αn+1,jは、αj=βjの(n+1)番目の推定値である。
まで減少し、NPDモデルおよび勾配モデルを線形行列演算子
および
と書き表すことができ、感度行列は、
および
である。
を当業者であれば導入することができる。
(25)
の最も小さな値を与えるJ値を選択するのを助けることができる。
(26)
上式において、組み合わせ状態のHF後方散乱HbeとHF送信Htは、HtHbr=Ht 2であり、というのは、HF後方散乱受信ビームとHF送信ビームは、図6の符号601で示されているように等しいからである。z方向における後方散乱観測セルは、HFパルス長さによって定められ、それゆえに短い。
(28)
上式において、k tは、横平面内におけるフーリエ座標であり、Artは、サイドローブを減少させるためのアポディゼーションである。特に、いわゆるウィーナー型フィルタおよび適合フィルタは、次式によって表される。
(29)
上式において、μは、実際の状況における良好な性能を得るために調節されるべきノイズパラメータである。方程式(28,29)は、位相補正とアポディゼーションの両方を含む。
から、図5の処理ユニット511において、方程式(3)の線形伝搬速度
の空間的に変化する推定値により
をシミュレートすることができる。次に、方程式(28,29)のフィルタカーネルを当業者が方程式(27)において適用すると、多重散乱ノイズの抑制と横フィルタリングによる波面収差の修正の両方により合成的に集束されたHF後方散乱受信信号を生じさせることができる。
の推定値から、これらの値を用いてHF送信およびHFクロスビームおよび後方散乱受信ビームの両方から不均一媒体中に生じる波面収差のためのアレイ素子信号遅延および振幅修正値を推定することができる[8,9]。アレイアパーチュアSrfからの送信および/または受信ビームを焦点r f上に集束させるために遅延および振幅修正値を推定する2つの方法を説明する。r kがアレイ素子#kの中心にある場合、Srfがアレイ中の素子の総数からの1組のK個の素子から成ると仮定する。
として書き表し、この場合、ωは、焦点r fのところでの点源の角度周波数である。
は、r fのところでの点源のグリーン関数であることに注目されたい。この場合、送信パルスをフィルタによって各素子につき以下のようにフィルタリングする。
(30)
上式において、
は、実際のアパーチュアSrfを横切る送信パルスの選択された振幅アポディゼーション関数である。gの位相は、均質媒体中のビーム形成のための標準集束遅延とともにgの振幅と一緒に、空間的に変化する伝搬速度に起因した波面収差のための最適振幅および遅延修正を表している[8,9]。しかしながら、このフィルタの主要成分は、波面収差のための遅延修正を表す位相の線形成分である。
をアレイの前の実際の領域にわたって
の空間平均値として定める。音響波面に垂直に通る音線r(s)のための周知の微分方程式は、[18]において次式として与えられている。
(31)
上式において、sは、光線に沿うアーク長であり(すなわち、r(s)は、光線のタクサメータ(taxameter)表示である)、n(r)は、物質の空間的に変化する屈折率である。送信または受信ビームを焦点r f上に集束させるため、焦点r fからアレイ素子#kの中心r kまでの音線r fk(s)について方程式(31)を数値的にシミュレートする。次に、素子#kのためのビームステアリング遅延を次のように計算する。
(32)
上式において、
は、r fからr kまでの音線r fk(s)の音響長さである。
Claims (18)
- 空間推定領域(SER)内における物質の局所的に変化する非線形弾性パラメータ(NEP)を、前記物質の前記SER内の位置の関数として1組の測定済み非線形伝搬遅延(NPD)から、前記SER内の空間的に変化するNEP値から前記SER内の空間的に変化するモデルNPDを生じさせる数学モデルの利用により推定する方法であって、前記方法は、
a)前記NPDを前記SER内の位置の関数として測定するステップを含み、前記測定は、
‐オーバーラップした低周波(LF)および高周波(HF)パルスで構成された少なくとも2つのパルス複合体を、少なくとも前記SER内でオーバーラップするLFおよびHF伝送ビームに沿って伝送し、
‐前記HF伝送ビームに沿う互いに異なるLFパルスを有する少なくとも2つの伝送パルス複合体からの前記SER内のHF伝送ビームに沿う1組の深さ領域内の物体構造からの散乱HFパルスからのHF受け取り信号を記録し、
‐前記HF伝送ビームに沿う前記1組の深さ領域から、互いに異なるLFパルスを有するパルス複合体の前記HFパルスから散乱したHF受け取り信号を比較して前記SER内の前記HF伝送ビームに沿う前記1組の深さ領域のところで前記NPDの推定値を生じさせることにより実施され、
b)入力としての1組のNEPと共に、
i)空間的に可変の距離重みによって重み付けられた前記NEP値についての前記測定済みNPDと前記モデルNPDとの差の距離関数と、
ii)空間的に可変の変化量重みによって重み付けられた前記SER内の前記NEP値の局所変化量の測定値との加重和を与える推定関数(EF)を生成するステップを含み、
c)所与の組をなす測定済みNPDについて、前記EFを前記1組のNEPに対して最小にし、前記EFを最小にする前記1組のNEPを用いて前記SER内の空間的に変化するNEPの推定値を生じさせるステップを含む、方法。 - 前記距離重みおよび前記変化量重みの局所値は、i)前記受信HF信号中の強力な局所レフレクタの評価と、ii)一次散乱HF信号の局所大きさに対する多重散乱HFノイズの局所大きさの評価のうちの一方または両方から推定される、請求項1記載の方法。
- 前記EFは、前記推定局所NEPに対するi)最大値制約と、ii)最小値制約のうちの一方または両方を受ける前記1組のNEPに対して最小にされ、前記最大および前記最小値制約を受ける前記EFを最初にする前記1組のNEPを用いて前記SER内の空間的に変化するNEPの推定値を生じさせる、請求項1記載の方法。
- 前記距離重みは、前記SER内の前記受信HF信号のエンベロープの狭い領域平均値と広い領域の平均値の比として生成され、前記変化量重みは、前記距離重みの正の関数として生成され、前記正の関数の微分は負である、請求項1記載の方法。
- 前記一次散乱HF信号の前記局所大きさに対する多重散乱HFノイズの局所大きさの前記評価は、前記測定済みNPDから得られる、請求項1記載の方法。
- 前記一次散乱HF信号の前記局所大きさに対する多重散乱HFノイズの前記局所大きさの前記評価は、前記測定済みNPDの前記値から得られ、予想限度の何分の一か未満である、請求項5記載の方法。
- 前記NPDを測定する前記HF受信信号は、i)前記HF送信ビームに沿う互いに異なる深さのところでの前記HF送信ビームを横切る1組のHF受信ビームと、ii)前記HF送信ビームとほぼ同一のビーム軸線を有するHF受信信号を用い、前記HF送信ビームに沿う互いに異なる深さのところでHF後方散乱受信信号の区間をゲートすることのうちの一方または両方から得られる、請求項1記載の方法。
- 前記距離関数は、前記SERの各点における前記測定出力と前記モデル出力との差の値xの関数f(x)に基づき、f(x)の微分の符号は、xの符号に等しい、請求項1記載の方法。
- 前記測定済みNPDは、各送信ビームのための修正後、HF受信信号を生じさせるよう各送信ビームについて前記HF受信信号の修正のためにさらに処理されるとともに用いられ、少なくとも2つの修正済みHF受信信号は、i)多重散乱ノイズの抑制を含むHF受信信号と、ii)線形散乱が抑制され、非線形散乱が促進されるHF受信信号の一方または両方を生じさせるよう組み合わされた各送信ビームについてのものである、請求項1記載の方法。
- 前記HF受信レンジセルの合成側方集束は、1組のフィルタ係数を用いた多数の送信のための前記HF受信信号の側方フィルタリングによって多数の深さのところで得られ、前記フィルタ係数は、i)空間の定数、およびii)前記空間的に変化するNEPの推定値の関数のうちの一方である超音波伝搬速度を用いる前記HF送信ビームおよび前記HF受信ビームの積の計算により求められる、請求項1記載の方法。
- 前記距離重みおよび前記変化量重みの決定は、研究対象の物質物体の形式に対する前記受信HF信号に対する微分プログラミングの形態による機械学習により行われる、請求項1記載の方法。
- 空間推定領域(SER)内の物質の局所的に変化する非線形弾性パラメータ(NEP)を前記物質の前記SER内の位置の関数として1組の測定済み非線形伝搬遅延(NPD)から、前記SER内の空間的に変化するNEP値から前記SER内の空間的に変化するモデルNPDを生じさせる数学モデルの利用により推定する器械であって、前記器械は、
a)多素子超音波プローブであって、
‐少なくとも前記SER内で互いにオーバーラップする低周波(LF)および高周波(HF)送信ビームに沿って互いにオーバーラップしているLFパルスとHFパルスを送信し、
‐各HF送信ビームに沿う互いに異なるLFパルスを有する少なくとも2つの送信パルス複合体からの前記SER内の物体構造体から散乱したHFパルスからHF素子受信信号を記録するための多素子超音波プローブを有し、
b)前記前記LFおよび前記HFパルス複合体を送信し、前記多素子プローブからHF素子受信信号を受信するために前記多素子プローブのためのHFおよびLF駆動信号を提供するマルチチャネルフロントエンドユニットを有し、前記マルチチャネルフロントエンドユニットは、前記HF素子受信信号を
c)HF受信ビーム‐フォーマに伝達し、前記HF受信ビーム‐フォーマは、前記HF送信ビームに沿う多数の深さからHF受信信号を生成し、前記HF受信信号を
d)測定ユニットセットアップに伝達し、前記測定ユニットセットアップは、少なくとも2つの互いに異なるパルス複合体からの各HF送信ビームに沿う前記多数の深さのためのHF受信信号を前記LFパルスの差と比較して前記HF送信ビームに沿う前記多数の深さについての測定済みNPDを提供し、前記測定済みNPDを
e)推定ユニットに伝達し、前記推定ユニットは、前記測定済みNPEからの前記空間推定領域内の前記空間的に変化するNEPの推定値を生成し、前記推定ユニットは、
‐入力としての1組のNEPと共に、i)空間的に可変の距離重みによって重み付けられた前記NEP値についての前記測定済みNPDと前記モデルNPDとの差の距離関数と、ii)空間的に可変の変化量重みによって重み付けられた前記SER内の前記NEP値の局所変化量の測定値との加重和を与える推定関数(EF)を生成し、
‐所与の組をなす測定済みNPDについて、前記EFを前記1組のNEPに対して最小にし、前記EFを最小にする前記1組のNEPを用いて前記SER内の空間的に変化するNEPの推定値を生じさせるよう構成されている、器械。 - 前記推定ユニットは、i)前記受信HF信号中の強力な局所レフレクタの評価と、ii)一次散乱HF信号の局所大きさに対する多重散乱HFノイズの局所大きさの評価のうちの一方または両方から前記距離重みおよび前記変化量重みの局所値を生じさせるよう構成されている、請求項12記載の方法。
- 前記HF受信ビーム‐フォーマユニットは、前記HF送信ビームに沿う多数の深さから前記HF受信信号をi)前記多数の深さのところでの前記HF送信ビームと交差する1組のHF受信ビームから、ii)前記送信ビームの前記ビーム軸線の近くに位置するビーム軸線を備えたHF受信ビームからの後方散乱HF信号の前記多数の深さのところでの区間をゲートすることの一方または両方により得る、請求項12記載の器械。
- 前記測定済みNPDは、各送信ビームについての前記HF受信信号を修正して、各送信ビームについて修正済みHF受信信号を生じさせるためにさらに処理されるとともに用いられ、少なくとも2つの修正済みHF受信信号は、i)多重散乱ノイズの抑制を含むHF受信信号と、ii)線形散乱が抑制され、非線形散乱が促進されるHF受信信号の一方または両方を生じさせるよう組み合わされた各送信ビームのためである、請求項12記載の器械。
- i)前記HF受信ビーム‐形成ユニット、ii)前記測定ユニット、およびiii)前記推定ユニットのうちの少なくとも1つは、プログラム可能コンピュータのソフトウェアとして具体化される、請求項12の器械。
- 前記HF受信レンジセルの合成集束が多数の送信ビームのための前記HF受信信号の側方フィルタリングにより多数の深さのところで得られるようにするユニットをさらに有する、請求項11記載の器械。
- 前記距離重みおよび前記変化量重みの決定は、研究対象の物質物体の形式に対する前記受信HF信号に対する微分プログラミングの形態で機械学習により行われる、請求項12記載の器械。
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