RU2690445C2 - Оценка каротидной бляшки с применением ультразвуковой визуализации с контрастированием - Google Patents
Оценка каротидной бляшки с применением ультразвуковой визуализации с контрастированием Download PDFInfo
- Publication number
- RU2690445C2 RU2690445C2 RU2016134210A RU2016134210A RU2690445C2 RU 2690445 C2 RU2690445 C2 RU 2690445C2 RU 2016134210 A RU2016134210 A RU 2016134210A RU 2016134210 A RU2016134210 A RU 2016134210A RU 2690445 C2 RU2690445 C2 RU 2690445C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- plaque
- contrast
- area
- pixel
- perfusion
- Prior art date
Links
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 title abstract description 6
- 230000010412 perfusion Effects 0.000 claims abstract description 54
- 239000002872 contrast media Substances 0.000 claims abstract description 39
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 claims abstract description 29
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 28
- 210000001715 carotid artery Anatomy 0.000 claims abstract description 20
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 15
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims description 18
- 238000012285 ultrasound imaging Methods 0.000 claims description 16
- 239000003550 marker Substances 0.000 claims description 6
- 239000003381 stabilizer Substances 0.000 claims description 4
- 208000006011 Stroke Diseases 0.000 abstract description 8
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract description 5
- 239000003814 drug Substances 0.000 abstract 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 10
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 10
- 230000006870 function Effects 0.000 description 10
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 10
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 7
- 238000002592 echocardiography Methods 0.000 description 5
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 5
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 description 4
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 4
- 238000002607 contrast-enhanced ultrasound Methods 0.000 description 3
- 230000002792 vascular Effects 0.000 description 3
- 208000037260 Atherosclerotic Plaque Diseases 0.000 description 2
- 208000007536 Thrombosis Diseases 0.000 description 2
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 2
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 2
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 2
- 230000001427 coherent effect Effects 0.000 description 2
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 2
- 229940039231 contrast media Drugs 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 239000011859 microparticle Substances 0.000 description 2
- 230000007505 plaque formation Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 2
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 2
- 201000001320 Atherosclerosis Diseases 0.000 description 1
- 206010029113 Neovascularisation Diseases 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 230000000740 bleeding effect Effects 0.000 description 1
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 1
- 230000017531 blood circulation Effects 0.000 description 1
- 230000036770 blood supply Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 239000002961 echo contrast media Substances 0.000 description 1
- 238000010894 electron beam technology Methods 0.000 description 1
- 230000003511 endothelial effect Effects 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 238000001802 infusion Methods 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 1
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 1
- 230000010355 oscillation Effects 0.000 description 1
- 230000010349 pulsation Effects 0.000 description 1
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 1
- 238000004445 quantitative analysis Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 230000008054 signal transmission Effects 0.000 description 1
- 230000006641 stabilisation Effects 0.000 description 1
- 238000011105 stabilization Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 210000005166 vasculature Anatomy 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
- G06T7/0014—Biomedical image inspection using an image reference approach
- G06T7/0016—Biomedical image inspection using an image reference approach involving temporal comparison
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/06—Measuring blood flow
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/44—Constructional features of the ultrasonic, sonic or infrasonic diagnostic device
- A61B8/4444—Constructional features of the ultrasonic, sonic or infrasonic diagnostic device related to the probe
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/44—Constructional features of the ultrasonic, sonic or infrasonic diagnostic device
- A61B8/4483—Constructional features of the ultrasonic, sonic or infrasonic diagnostic device characterised by features of the ultrasound transducer
- A61B8/4494—Constructional features of the ultrasonic, sonic or infrasonic diagnostic device characterised by features of the ultrasound transducer characterised by the arrangement of the transducer elements
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/46—Ultrasonic, sonic or infrasonic diagnostic devices with special arrangements for interfacing with the operator or the patient
- A61B8/461—Displaying means of special interest
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/48—Diagnostic techniques
- A61B8/481—Diagnostic techniques involving the use of contrast agent, e.g. microbubbles introduced into the bloodstream
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/52—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/5215—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of medical diagnostic data
- A61B8/5223—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of medical diagnostic data for extracting a diagnostic or physiological parameter from medical diagnostic data
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/20—Analysis of motion
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/60—Control of cameras or camera modules
- H04N23/68—Control of cameras or camera modules for stable pick-up of the scene, e.g. compensating for camera body vibrations
- H04N23/682—Vibration or motion blur correction
- H04N23/683—Vibration or motion blur correction performed by a processor, e.g. controlling the readout of an image memory
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10132—Ultrasound image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10132—Ultrasound image
- G06T2207/10136—3D ultrasound image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20021—Dividing image into blocks, subimages or windows
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30101—Blood vessel; Artery; Vein; Vascular
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30101—Blood vessel; Artery; Vein; Vascular
- G06T2207/30104—Vascular flow; Blood flow; Perfusion
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Public Health (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Surgery (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Hematology (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Physiology (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Gynecology & Obstetrics (AREA)
- Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
Abstract
Группа изобретений относится к медицинской технике, а именно к средствам для оценки риска инсульта с использованием ультразвуковой визуализации. Диагностическая ультразвуковая система визуализации для оценки бляшки ультразвуком с контрастированием содержит датчик ультразвуковой визуализации с матричным преобразователем, выполненный с возможностью сбора последовательности ультразвуковых изображений области бляшки в сонной артерии во время подвода контрастного вещества, вычислитель кривых времени-интенсивности для каждого пикселя из пикселей в области бляшки на ультразвуковых изображениях последовательности, где присутствует контраст, компаратор, выполненный с возможностью определения каждого пикселя из пикселей в области бляшки, где происходит перфузия, при этом контраст в данном пикселе базируется на кривой времени-интенсивности для данного пикселя, и дисплей, выполненный с возможностью отображения степени перфузии в области бляшки. Способ оценки бляшки ультразвуком с контрастированием включает этапы сбора последовательности ультразвуковых изображений сонной артерии с бляшкой во время подвода контрастного вещества, идентификации области бляшки на ультразвуковом изображении последовательности, формирования кривой времени-интенсивности для каждого пикселя из пикселей в области бляшки, сравнения значений интенсивности каждого пикселя до и после появления контраста, определения каждого пикселя из пикселей в области бляшки на изображении с перфузией, при этом контраст в данном пикселе базируется на кривой времени-интенсивности для данного пикселя и отображения степени перфузии в области бляшки. Использование изобретений позволяет минимизировать или предотвратить возможность наступления инсульта за счет возможности идентификации бляшек. 2 н. и 13 з.п. ф-лы, 6 ил.
Description
Данное изобретение относится к диагностическим ультразвуковым системам визуализации и, в частности, к применению ультразвуковой визуализации с контрастированием для оценки риска инсульта.
Развитие бляшки в сосудистой системе, в частности атеросклероза в сонной артерии, - обычное явление у многих пациентов. Бляшка может вырасти настолько, что может произойти частичная и даже полная закупорка кровеносных сосудов. Фигура 1 изображает кровеносный сосуд 10 с частично вырезанной стенкой 18 сосуда для представления внутренней части просвета 16, в котором показано образование бляшки 24. Поскольку бляшка 24 заполнила большую часть просвета в точке ее наибольшей толщины, то бляшка частично закупорила кровоток по сосуду. Бляшка не только ограничивает доставку свежей крови к ткани и органам вниз по потоку от закупорки, но может также задерживать сгустки крови в суженном просвете, блокируя весь кровоток. Дополнительное, равным образом опасное явление может возникать из-за каротидной бляшки (бляшки в сонной артерии). Поскольку сонные артерии обеспечивают кровоснабжение головного мозга, то частицы в кровотоке в сонных артериях могут вызывать риск закупорки краниальных сосудов и, потенциально, инсульт. Частицы бляшки могут отрываться от эндотелиальной выстилки каротидных артерий и протекать в головной мозг, где они могут закупоривать краниальные кровеносные сосуды разных размеров и функционального назначения, в зависимости от размера частиц бляшки и их пути течения. Желательно было бы иметь способность идентификации бляшек с такой возможностью, чтобы можно было выполнять вмешательство для минимизации или предотвращения потенциала для инсульта.
В соответствии с принципами настоящего изобретения, описаны диагностическая ультразвуковая система визуализации и способ визуализации, которые обеспечивают оценку риска инсульта вследствие образования бляшки в сонной артерии. Каротидные атеросклеротические бляшки имеют зоны неоваскуляризации и перфузии бляшек. Для различения пациентов с симптомами заболевания и пациентов без симптомов заболевания проводили исследование с использованием изображений от двадцати четырех пациентов на основе рисунков перфузии бляшек. В ходе данного исследования перфузию каротидных бляшек оценивали как качественно, так и количественно, чтобы исследовать различия в перфузии между пациентами с симптомами заболевания и пациентами без симптомов заболевания. Пациентам делали инъекцию 2 мл препарата Соновью (Sonovue) (Bracco s.p.a., Milan, Italy), микропузырькового контрастного вещества для ультразвуковой визуализации, и получали, и сохраняли одноминутные кинопетли ультразвуковых изображений по мере того, как контрастное вещество протекало по сонной артерии и микроциркуляторному руслу (новообразованным сосудам) бляшки. Ультразвуковые изображения могут быть получены визуализацией в B-режиме, которая показывают нарастающую интенсивность сигнала от микропузырьков, которые перфузируют через бляшку. Предпочтительно, изображения получают цветовым доплеровским картированием с тем, чтобы движение микропузырьков можно было одновременно обнаруживать вместе с интенсивностью сигнала. Сигналы, обнаруживающие высокоинтенсивный гармонический эхо-сигнал, совместно с движением, измеренным методом Доплера, в одном и том же местоположении указывают на движение микропузырьков в данном местоположении. Данную корреляцию можно использовать, чтобы отличать и отфильтровывать возвратные сигналы от ярких статических отражателей, которые часто являются артефактами. Результатом является определение динамического микропотока контрастного вещества в сосудистой сети бляшки.
Поскольку последовательность ультразвуковых изображений с контрастированием должна применяться для вычисления кривых времени-интенсивности контраста (T-I кривых) в каждой точке в бляшке, то датчик визуализации важно удерживать неподвижно, насколько возможно с тем, чтобы бляшка на изображениях пространственно коррелировала по всей последовательности изображений. Пространственную корреляцию можно повысить с использованием стабилизации изображения, например, и/или посредством обнаружения и компенсации общего движения на изображениях, которое может происходить вследствие движения датчика или физиологического движения, обусловленных пульсационным движением или движением пациента.
Для оценки перфузии контрастного вещества через бляшку, вокруг бляшки на изображениях вычерчивается область, представляющая интерес (ROI). Данная область очерчивает бляшки без включения какого-либо участка сигнала из просвета с тем, чтобы сигналы с потенциально высокими амплитудами, отражающиеся от контрастного вещества, протекающего в просвете сонной артерии, исключались из анализа. В одной реализации возможно использование сигнала интенсивности от отдельных точек (пикселей) в бляшке или агрегирование групп пикселей и использование средней интенсивности сигналов от агрегированных групп пикселей. В другой реализации сигнал средней интенсивности от контрастного вещества изнутри области ROI, содержащей бляшку, дискретизируется по времени от изображения к изображению для образования кривых времени-интенсивности каротидной бляшки. Эти и другие методы можно применять для анализа сигнала интенсивности внутри бляшки. Данные интенсивности сигнала оценивают путем сравнения уровней сигнала с пороговым уровнем шума и оценки распределения значений интенсивности до и после появления контраста. Если имеет место существенное различие и распределение значений, характеризующих нарастание контраста, то пиксель идентифицируется как указывающий на перфузию. Средняя амплитуда сигнала кривой T-I после появления микропузырьков в области ROI бляшки вычисляется для каждого пикселя. Качественное изображение амплитуд сигнала средней интенсивности от пикселей можно отобразить в виде цветов или интенсивностей диапазона значений, чтобы качественно показать васкуляризацию бляшки.
В соответствии с дополнительным аспектом настоящего изобретения, количественная оценка перфузии выполняется по данным пикселей. Общее число пикселей, которые демонстрируют перфузию, делится на общее число пикселей в очерченном изображении бляшки. В одной реализации к этому результату деления применяется двоичная система оценки. Ноль представляет менее, чем 50% зону каротидной бляшки, содержащую движущиеся микрочастицы, а1 представляет более, чем 50% зону каротидной бляшки, содержащую движущиеся микрочастица. Оказалось, что для исследованных пациентов сигнал средней интенсивности от контрастного вещества из бляшек был значительно выше для пациентов без симптомов заболевания (пациентов без предыдущих данных об отрыве частиц бляшек), чем для пациентов с симптомами заболевания (пациентов с предыдущими данными о частицах бляшек в кровотоке). Результаты количественного анализа данных исследования показали, что только 25% (3/12) пациентов без симптомов заболевания имели количественный показатель 0 по сравнению с 67% (8/12) пациентов с симптомами заболевания.
НА ЧЕРТЕЖАХ:
Фигура 1 – изображение кровеносного сосуда, содержащего бляшку.
Фигура 2 – блок-схема ультразвуковой системы, выполненной в соответствии с принципами настоящего изобретения.
Фигура 3 – кривая времени-интенсивности контраста.
Фигуры 4a и 5a – ультразвуковые изображения, на которых очерчены бляшки в каротидных артериях.
Фигуры 4b и 5b иллюстрируют изменение интенсивности сигналов в зонах бляшек по фигурам 4a и 5a с поступлением потоков контрастного вещества в бляшки.
Фигура 6 – блок-схема, иллюстрирующая этапы способа по настоящему изобретению.
Фигура 7 иллюстрирует четыре качественных изображения зон атеросклеротических бляшек с разными процентными показателями перфузии.
В некоторых вариантах осуществления настоящее изобретение предлагает ультразвуковые системы визуализации, например, диагностические ультразвуковые системы визуализации для оценки бляшки ультразвуком с контрастированием. Системы могут включать в себя датчик ультразвуковой визуализации, содержащий матричный преобразователь, который собирает последовательность ультразвуковых изображений бляшки во время подвода контрастного вещества. В некоторых вариантах осуществления системы могут быть выполнены с возможностью включения в них процессоров, памяти и других структур, которые могут служить в качестве вычислителей кривых времени-интенсивности, которые формируют кривую времени-интенсивности для каждой точки на изображении бляшки, где присутствует контраст, и компаратора, который идентифицирует пиксели на изображении бляшки, где происходит перфузия. В некоторых вариантах осуществления компаратор может быть предназначен для сравнения значений интенсивности пикселей до и после появления контраста в бляшке. Системы могут дополнительно включать в себя дисплей, который отображает степень перфузии в бляшке. В некоторых вариантах осуществления системы могут включать в себя процессор изображений, который воспроизводит анатомическую карту бляшки, показывающую, где происходит перфузия. Кроме того, системы могут быть выполнены с возможностью включения в них процессоров, памяти и других структур, которые могут служить в качестве квантификатора перфузии, который количественно измеряет процентное содержание пикселей на изображении бляшки, демонстрирующем перфузию. В некоторых вариантах осуществления системы могут включать в себя память кадров, которая сохраняет собранную последовательность ультразвуковых изображений. В некоторых вариантах осуществления системы могут быть выполнены с возможностью включения в них процессоров, памяти и других структур, которые могут служить в качестве стабилизатора изображений, реагирующего на изображения, сохраненные в памяти кадров, который компенсирует межкадровое движение. В некоторых вариантах осуществления системы могут быть выполнены с возможностью включения в них процессоров, памяти и других структур, которые могут служить в качестве разметчика бляшки, который очерчивает бляшку на изображении сонной артерии. В некоторых вариантах осуществления разметчиком бляшки можно управлять с помощью пользовательского элемента управления на панели управления ультразвуковой системы так, что пользователь может вручную размечать бляшку, показанную на дисплее.
В некоторых вариантах осуществления системы по настоящему изобретению могут быть выполнены с возможностью сбора, с помощью ультразвукового датчика, последовательности ультразвуковых изображений бляшки во время подвода контрастного вещества, вычисления кривой времени-интенсивности для каждой точки на изображении бляшки, где присутствует контраст, идентификации пикселей на изображении бляшки, где происходит перфузия, и отображения степени перфузии в бляшке. В системе могут содержаться разные аппаратные компоненты для выполнения различных функций. Например, автономный процессор, выполненный с возможностью приема данных, выполнения некоторых функций с данными и затем выдачи обработанных данных. В качестве альтернативы, система может включать в себя несколько аппаратных компонентов (например, процессоров), которые работают совместно в соответствии с закодированными протоколами программного обеспечения для выполнения различных этапов. Такие программное обеспечение и структуры для выполнения функций будут вполне очевидны обычному специалисту в данной области техники.
Ультразвуковая система, выполненная в соответствии с принципами настоящего изобретения, показана на фигуре 2 в форме блок-схемы. Ультразвуковой датчик 12 включает в себя матрицу 14 элементов ультразвукового преобразователя, которая излучает и принимает ультразвуковые сигналы. Матрица 14 может быть одномерной линейной или криволинейной матрицей для двумерной визуализации или может быть двумерной (2-мерной) матрицей преобразовательных элементов для управления электронным пучком в трех измерениях. Матрица 14 может быть также одномерной матрицей, которая механически развертываться вперед-назад ультразвуковым датчиком 12 для сканирования трехмерного объема тела. Ультразвуковые преобразователи в матрице 14 излучают ультразвуковую энергию и принимают эхоимпульсы, отраженные в ответ на данное излучение. К ультразвуковым преобразователям в матрице 14 подсоединен переключатель 22 режимов излучения/приема («T/R»), чтобы селективно вводить эхо-сигналы из преобразовательных элементов в аналого-цифровые (А/Ц) преобразователи 30 во время приемной фазы операции. Моменты времени, в которые матрицу 14 включают на передачу сигналов, можно синхронизировать с внутрисистемным тактовым генератором или можно синхронизировать с функцией организма, такой как кардиоцикл, для чего электрокардиографическим (ЭКГ) устройством 26 обеспечивается форма сигнала кардиоцикла. Когда сердечное сокращение находится в требуемой фазе своего цикла, как определено формой сигнала, обеспеченной ЭКГ устройством 26, в ультразвуковой датчик 12 подается команда на получение ультразвукового изображения. В ходе выполнения способа по настоящему изобретению собирается непрерывная последовательность кадров изображения сонной артерии в режиме реального времени, по мере того, как кровь, содержащая контрастное вещество, начинает протекать по сосудистой сети бляшек в сонной артерии.
Эхоимпульсы от передаваемой ультразвуковой энергии принимаются преобразовательными элементами матрицы 14, которые генерируют эхо-сигналы, которые вводятся через T/R-переключатель 22 и оцифровываются аналого-цифровыми («А/Ц») преобразователи 30, когда система использует цифровой формирователь пучка. В качестве альтернативы можно использовать аналоговые формирователи пучка. А/Ц преобразователи 30 дискретизируют принятые эхо-сигналы с частотой дискретизации, управляемой сигналом fs, генерируемым центральным контроллером 28. Требуемая частота дискретизации, обусловленная теорией дискретизации, равна по меньшей мере двукратной наибольшей частоте принимаемой полосе пропускания и может быть порядка 30-40 МГц. Желательны также частоты дискретизации выше, чем минимальная требуемая частота. Управление ультразвуковой системой и настройка различных параметров для визуализации, такие как выбор датчика, осуществляются посредством манипуляции пользователем элементами управления пользовательского интерфейса панели 20 управления, которая связана с центральным контроллером 28 и управляет через него.
Отсчеты эхо-сигналов из отдельных преобразовательных элементов матрицы 14 задерживаются и суммируются формирователем 32 пучка для формирования цифровых когерентных эхо-сигналов. Для 3D визуализации с помощью двумерной матрицы, целесообразно разделение формирователя 32 пучка на формирователь микропучков, расположенный в ультразвуковом датчике 12, и основной формирователь пучка в центральном системном компьютере, как описано в патенте США 6013032 (Savord) и патенте США 6375617 (Fraser). Затем цифровые когерентные эхо-сигналы фильтруются цифровым фильтром 34. В этом варианте осуществления управление частотой излучения датчика и частотой приема осуществляется по-отдельности так, что формирователь 32 пучка может принимать полосу частот, которая отличается от полосы частот излучаемой полосы, например, полосы частот гармонических колебаний для обнаружения контрастных веществ гармонического изображения. Цифровой фильтр 34 выполняет полосовую фильтрацию сигналов и может также сдвигать полосу частот в нижний частотный диапазон или диапазон частот модулирующего сигнала. Цифровой фильтр 34 может быть фильтром типа, раскрытого, например, в патенте США № 5833613 (Averkiou et al.). Фильтрованные эхо-сигналы из сканирований последовательных кадров изображения сохраняются в памяти 42 кадров. Поскольку для вычисления точных кривых времени-интенсивности важно, чтобы пиксели последовательных кадров изображения были пространственно совмещенными, стабилизатором 44 изображений выполняется регистрация последовательных кадров. Данная пространственная корреляция предпочтительно выполняется с помощью стабилизатора изображений, который описан в патенте США 6589176 (Jago et al.).
Пространственно совмещенные кадры изображения выводятся из памяти 42 кадров в процессор 36 B-режима для обычной обработки в B-режиме и формирования 2-мерных изображений в B-режиме. Кадры изображения и, в частности, содержимое их сигнала контрастного вещества гармонических изображений, отраженного от микропузырьков, вводятся в процессор 38 сигналов контрастного вещества. Процессор 38 сигналов контрастного вещества предпочтительно разделяет эхоимпульсы, отраженные от контрастных веществ гармонического изображения, методом инвертирования импульсов, при котором эхоимпульсы, образующиеся в результате излучения многочисленных импульсов в местоположение изображения, объединяют для устранения основных составляющих сигнала и усиления гармонических составляющих. Предпочтительный метод инвертирования импульсов описан в патенте США 6186950 (Averkiou et al.)
Фильтрованные эхо-сигналы из памяти 42 кадров подаются также в доплеровский процессор 40 для обычной доплеровской обработки с получением скорости и/или изображений в энергетическом Доплере. Выходные сигналы из этих трех процессоров 36, 38, 40 могут подвергаться сканирующему преобразованию и отображаться в виде плоских 2-мерных изображений, для чего их выходные сигналы выводятся к процессору 50 изображений для дисплея 52. Их выходные изображения, при выполнении 3-мерного сканирования, могут также представляться как трехмерные (3-мерные) изображения, которые также могут обрабатываться для отображения на дисплее 52.
После того, как последовательность кадров изображения собрана во время подвода контрастного вещества и сохранена в памяти 42 кадров, пользователь может просмотреть изображения в B-режиме, примеры которых показаны на фигурах 4a и 5a. Данные изображения являются изображениями сонных артерий, содержащих бляшку. Большие яркие зоны 62 на изображениях являются областями кровотока, содержащего контрастное вещество, которое отражает особенно сильные (и, следовательно, ярко отображаемые) эхо-сигналы. На фигуре 4a отчетливо показана стенка 18 сосуда с ее сосудистой сетью, перфузированной контрастным веществом. Способный к распознаванию пользователь может также обнаруживать бляшки на изображениях. В отличие от просвета сосуда, микроциркуляторное русло бляшек будет содержать намного меньше контрастного вещества и, следовательно, будет представляться в виде более темных зон на изображениях. Бляшка может быть размечена множеством способов. Например, система может включать в себя разметчик бляшек, который можно автоматически или с ручным управлением использовать для разметки бляшки, отображаемой на экране. Например, пользователь может размечать или очерчивать данные бляшки, когда они обнаружены, и данные очерченные зоны бляшек обрабатываются, как описано ниже. Разметчик бляшек может содержаться в системе в виде автономного процессора, выполненного с возможностью приема данных, выполнения некоторых функций с данными и затем вывода обработанных данных. В качестве альтернативы, система может включать в себя несколько аппаратных компонентов (например, процессоров), которые работают совместно в соответствии с закодированными протоколами программного обеспечения для выполнения различных этапов, выполняемых вычислителем кривых времени-интенсивности (T-I). Такие программное обеспечение и структуры для выполнения функций будут вполне очевидны обычному специалисту в данной области техники. Фигуры 4a и 5a содержат, каждая, бляшку 60, которая очерчена пользователем с использованием элемента управления на панели 20 управления, такого как трекбол или мышь.
Идентификация зоны 60 очертания бляшки вводится в вычислитель 46 кривых T-I, как показано на фигуре 2. Как показано, вычислитель кривых времени-интенсивности может быть включен в состав системы в виде автономного процессора, выполненного с возможностью приема данных, выполнения некоторых функций с данными и затем выдачи обработанных данных. В качестве альтернативы, система может включать в себя несколько аппаратных компонентов (например, процессоров), которые работают совместно в соответствии с закодированными протоколами программного обеспечения для выполнения различных этапов, выполняемых вычислителем кривых T-I. Такие программное обеспечение и структуры для выполнения функций будут вполне очевидны обычному специалисту в данной области техники. Затем вычислитель кривых T-I обрабатывает пиксели бляшек в последовательности кадров изображения с образованием кривой времени-интенсивности для каждой точки в бляшке. Когда контрастное вещество протекает в конкретной точке в бляшке во время подвода контрастного вещества, контрастное вещество будет накапливаться после момента времени его первоначального поступления, как показано на фигурах 4b и 5b, которые соответствуют точкам на фигурах 4a и 5a, соответственно. Вычислитель кривых T-I обрабатывает это накопление интенсивности сигнала контрастного вещества с образованием кривой времени-интенсивности, как описано в патентной публикации США № US2012/0253190 (Gauthier et al.) и патенте США 8460194 (Averkiou et al.). Идеализированная кривая 60 времени-интенсивности показана на фигуре 3. Как видно, данная кривая начинает возрастать после первоначального поступления контрастного вещества в момент времени t0, нарастает до максимальной амплитуды A в момент времени максимальной перфузии контрастного вещества, затем постепенно снижается по мере того, как контрастное вещество вытекает из данной области тела.
Компаратор 48 выполняет несколько проверок данных кривой времени-интенсивности, чтобы верифицировать, что контрастное вещество действительно присутствует в каждой точке, для которой получена кривая времени-интенсивности. Как показано, компаратор может содержаться в системе в виде автономного процессора, выполненного с возможностью приема данных кривой и верификации присутствия контрастного вещества. В качестве альтернативы, система может включать в себя несколько аппаратных компонентов (например, процессоров), которые работают совместно в соответствии с закодированными протоколами программного обеспечения для выполнения различных этапов, выполняемых компаратором. Такие программное обеспечение и структуры для выполнения функций будут вполне очевидны обычному специалисту в данной области техники. (Если в точке отсутствует поток контрастного вещества, то для данной точки не будет кривой времени-интенсивности). Одна проверка состоит в сравнении распределения значений интенсивности до поступления контрастного вещества (т.е. распределения шумов) с распределением значений после поступления контрастного вещества. В одной реализации используют двух выборочный критерий Колмогорова-Смирнова. Для сравнения распределения интенсивности можно также применить дополнительные статистические исследования или методы. Если распределение значений интенсивности до поступления контрастного вещества, т.е. шум, статистически отличается от распределения значений после поступления контрастного вещества, то данный пиксель или группа пикселей считается перфузируемым(и). В другой реализации амплитуду кривой времени-интенсивности сравнивают с порогом шума. Резкие скачки амплитуды вследствие артефактов в данных изображения тем самым исключаются из рассмотрения в качестве контраста. Другая проверка состоит в сравнении области максимальной амплитуды кривой 60 с порогом контраста. Данный порог представляет собой уровень, который кривая контрастного вещества должна превышать в течение длительного периода времени. Когда кривая времени-интенсивности из точки в области бляшки отвечает обоим приведенным критериям, подтверждается, что в точке присутствует поток контрастного вещества.
После этого можно сформировать качественное изображение перфузии для области бляшки. Амплитуды A с максимальной интенсивностью или среднюю интенсивность сигнала кривых времени-интенсивности, или статистическую вероятность перфузии в точках, где присутствовал контраст, могут быть нанесены на карту в соответствующих цветах цветовой карты, и цветовая карта может отображаться в виде параметрической накладной схемы на изображении в B-режиме области бляшки, как описано в патенте США 6692438 (Skyba et al.). Например, область перфузии контрастного вещества может отображаться в изменяющихся оттенках красного, и зоны без перфузии могут отображаться черным цветом. Таким образом, пользователь может наблюдать степень перфузии бляшки, степень, до которой бляшка содержит васкуляризацию. Фигура 7 иллюстрирует четыре области бляшки 70 с изменяющимися степенями перфузии, при этом каждая показана на черном фоне. Внутри каждой области бляшки, точки, которые перфузированы, показаны белым цветом, а точки без перфузии показаны черным цветом. На фигуре 7a область 70 бляшки перфузирова на на 100%. На фигуре 7b область 70 бляшки перфузирована на 76%. На фигуре 7c область 70 бляшки перфузирована на 38%, и на фигуре 7d область 70 бляшки перфузирована только на 26%.
В соответствии с дополнительным аспектом настоящего изобретения, общая перфузия бляшки количественно измеряется квантификатором 54 перфузии. Как показано, компаратор перфузии может быть включен в состав системы в виде автономного процессора, выполненного с возможностью приема данных и количественного измерения перфузии бляшки. В качестве альтернативы, система может включать в себя несколько аппаратных компонентов (например, процессоров), которые работают совместно в соответствии с закодированными протоколами программного обеспечения для выполнения различных этапов, выполняемых квантификатором перфузии. Такие программное обеспечение и структуры для выполнения функций будут вполне очевидны обычному специалисту в данной области техники. Общее число пикселей в зоне 70 бляшки, которая имеет перфузию, делится на суммарное число пикселей в изображении бляшки. В одной реализации, после этого к данному результату применяется бинарная система оценки. Ноль представляет менее, чем 50% зоны 70 каротидной бляшки, содержащей движущиеся микропузырьки, а1 представляет более, чем 50% зоны каротидной бляшки, содержащей движущиеся микропузырьки. Порог, по которому определяются ноль и 1, может изменяться вместе с методом обнаружения перфузии, чувствительностью метода, статистической вероятностью, считающейся значимой, и любыми последующими экспериментальными или клиническими исследованиями, проводимыми для определения оптимального клинического порога. Для повышения надежности данных результатов, квантификатор перфузии принимает доплеровскую карту потоков бляшки. Каждая точка, в которой обнаружена достоверная кривая времени-интенсивности контраста, должна также обнаруживаться демонстрирующей движение в соответствующей точке на доплеровской карте потоков, поскольку в данной точке должно протекать контрастное вещество. Наличие движения, идентифицированного доплеровским методом, в точке, в которой обнаружены контраст и кривая времени-интенсивности, подтверждает для точки присутствие контрастного вещества. Тем самым производится и отображается на дисплее 52высоконадежное количественное определение перфузии. Обнаружено, что средний сигнал интенсивности контрастного вещества от бляшки значительно выше для пациентов без симптомов заболевания (пациентов без предыдущих данных об отрыве частиц бляшек), чем для пациентов с симптомами заболевания, т.е. пациентов с предыдущими данными о частицах бляшек в кровотоке. Классификация риска инсульта может дополнительно усложняться в случаях, когда имеет место кровотечение между бляшками, наличие тромбов или любого нарушения микроциркуляторного русла бляшки. Клинические факторы предсказания инсульта следует оценивать и исследовать на основе методов обнаружения перфузии, изложенных здесь.
В некоторых вариантах осуществления настоящее изобретение включает в себя способы оценки бляшки. Например, настоящее изобретение включает в себя способы оценки бляшки с помощью ультразвука с контрастированием. Способы могут включать в себя сбор последовательности ультразвуковых изображений сонной артерии с бляшкой во время подвода контрастного вещества, идентификацию бляшки на ультразвуковом изображении, сравнение значений интенсивности в местоположениях в бляшке до и после появления контраста, идентификацию точек на изображении, демонстрирующих перфузию, и отображение степени перфузии в бляшке. В некоторых вариантах осуществления идентификация бляшки может включать в себя очерчивание бляшки на одном из ультразвуковых изображений. В некоторых вариантах осуществления способы могут включать в себя формирование кривой времени-интенсивности в каждой точке в бляшке, в которой присутствует контраст. Способы могут включать в себя формирование анатомической карты бляшки, которая показывает точки, где была идентифицирована перфузия, и/или количественное определение процентного содержания точек на изображении бляшки, которые демонстрируют перфузию. В некоторых вариантах осуществления способы могут включать в себя компенсацию межкадрового движения в последовательности ультразвуковых изображений и/или корреляцию точек на изображении бляшки, где была идентифицирована перфузия, с точками на изображении бляшки, где происходит движение. Способы могут также включать в себя формирование кривой времени-интенсивности среднего сигнала изнутри бляшки, чтобы идентифицировать поступление контрастного вещества в бляшку.
Фигура 6 является блок-схемой способа по настоящему изобретению. На этапе 100 собирают последовательность изображений сонной артерии, обычно в течение по меньшей мере минуты после инфузии контрастного вещества. Это охватывает изображения любого микропотока в бляшке, содержащего контрастное вещество. На этапе 102 компенсируют межкадровое движение с использованием методов компенсации движения с тем, чтобы бляшка была бы зарегистрирована одними и теми же пикселями по всей последовательности изображений. На этапе 104 очерчивают область бляшки на изображениях, например, путем разметки. На этапе 106 формируют кривую времени-интенсивности для каждого пикселя в области бляшки. Момент времени появления контраста можно оценить на основании заданного повышения средней интенсивности в пределах всей бляшки, групп пикселей или отдельных пикселей над уровнем шума. На этапе 108 сравнивают значения интенсивности в каждой точке, в которой присутствует контраст, до и после появления контраста и, если имеет место значительное различие, пиксель идентифицируют как демонстрирующий перфузию. Данную идентификацию перфузии выполняют для каждого пикселя или группы пикселей (этап 110). На этапе 112 количественно измеряют процентное содержание общего числа пикселей в бляшке, демонстрирующих перфузию. Данное определение производят делением общего числа пикселей, которые демонстрируют перфузию, на общее число пикселей в изображении бляшки. На этапе 114 качественный результат представляют формированием анатомической карты процентной доли бляшки, которая перфузирована, как показано на фигуре 7.
Claims (25)
1. Диагностическая ультразвуковая система визуализации для оценки бляшки ультразвуком с контрастированием, содержащая:
датчик (12) ультразвуковой визуализации с матричным преобразователем (14), выполненный с возможностью сбора последовательности ультразвуковых изображений области (60, 70) бляшки в сонной артерии во время подвода контрастного вещества;
вычислитель (46) кривых времени-интенсивности, выполненный с возможностью формирования кривой времени-интенсивности для каждого пикселя из пикселей в области бляшки на ультразвуковых изображениях последовательности, где присутствует контраст;
компаратор (48), выполненный с возможностью определения каждого пикселя из пикселей в области бляшки, где происходит перфузия, при этом контраст в данном пикселе базируется на кривой времени-интенсивности для данного пикселя; и
дисплей (52), выполненный с возможностью отображения степени перфузии в области бляшки.
2. Диагностическая ультразвуковая система визуализации по п. 1, дополнительно содержащая процессор (50) изображений, выполненный с возможностью создания анатомической карты области бляшки, показывающей, где происходит перфузия.
3. Диагностическая ультразвуковая система визуализации по п. 1, дополнительно содержащая квантификатор (54) перфузии, выполненный с возможностью количественного измерения процентного содержания пикселей в области бляшки, демонстрирующих перфузию.
4. Диагностическая ультразвуковая система визуализации по п. 1, дополнительно содержащая память (42) кадров, выполненную с возможностью сохранения собранной последовательности ультразвуковых изображений.
5. Диагностическая ультразвуковая система визуализации по п. 4, дополнительно содержащая стабилизатор (44) изображений, выполненный с возможностью компенсации межкадрового движения.
6. Диагностическая ультразвуковая система визуализации по п. 1, дополнительно содержащая разметчик бляшки, который очерчивает бляшку на изображении сонной артерии.
7. Диагностическая ультразвуковая система визуализации по п. 6, в которой разметчик бляшки дополнительно содержит пользовательский элемент управления панели управления ультразвуковой системы.
8. Диагностическая ультразвуковая система визуализации по п. 1, в которой компаратор дополнительно предназначен для сравнения значений интенсивности пикселей до и после появления контраста в области бляшки.
9. Способ оценки бляшки ультразвуком с контрастированием, содержащий:
сбор (100) последовательности ультразвуковых изображений сонной артерии с бляшкой во время подвода контрастного вещества;
идентификацию (104) области бляшки на ультразвуковом изображении последовательности;
формирование (106) кривой времени-интенсивности для каждого пикселя из пикселей в области бляшки;
сравнение (108) значений интенсивности каждого пикселя до и после появления контраста;
определение (110) каждого пикселя из пикселей в области бляшки на изображении с перфузией, при этом контраст в данном пикселе базируется на кривой времени-интенсивности для данного пикселя; и
отображение (114) степени перфузии в области бляшки.
10. Способ по п. 9, в котором идентификация области бляшки дополнительно содержит очерчивание области бляшки на одном из ультразвуковых изображений.
11. Способ по п. 9, дополнительно содержащий формирование анатомической карты области бляшки, которая показывает пиксели, где была идентифицирована перфузия.
12. Способ по п. 9, дополнительно содержащий количественное определение процентного содержания пикселей на изображении области бляшки, которые демонстрируют перфузию.
13. Способ по п. 9, дополнительно содержащий компенсацию межкадрового движения в последовательности ультразвуковых изображений.
14. Способ по п. 9, дополнительно содержащий корреляцию пикселей на изображении области бляшки, где была идентифицирована перфузия, с пикселями на изображении области бляшки, где происходит движение.
15. Способ по п. 9, дополнительно содержащий формирование кривой времени-интенсивности среднего сигнала из области бляшки, чтобы идентифицировать поступление контрастного вещества в область бляшки.
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201461930655P | 2014-01-23 | 2014-01-23 | |
US61/930,655 | 2014-01-23 | ||
PCT/IB2015/050452 WO2015110961A1 (en) | 2014-01-23 | 2015-01-21 | Evaluation of carotid plaque using contrast enhanced ultrasonic imaging |
Publications (3)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2016134210A RU2016134210A (ru) | 2018-02-28 |
RU2016134210A3 RU2016134210A3 (ru) | 2018-09-21 |
RU2690445C2 true RU2690445C2 (ru) | 2019-06-03 |
Family
ID=52630425
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2016134210A RU2690445C2 (ru) | 2014-01-23 | 2015-01-21 | Оценка каротидной бляшки с применением ультразвуковой визуализации с контрастированием |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (2) | US10163208B2 (ru) |
EP (1) | EP3097538B1 (ru) |
JP (1) | JP6382995B2 (ru) |
CN (1) | CN105940431B (ru) |
RU (1) | RU2690445C2 (ru) |
WO (1) | WO2015110961A1 (ru) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2729733C1 (ru) * | 2019-12-18 | 2020-08-11 | ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "РОССИЙСКИЙ НАУЧНЫЙ ЦЕНТР РАДИОЛОГИИ И ХИРУРГИЧЕСКИХ ТЕХНОЛОГИЙ ИМЕНИ АКАДЕМИКА А.М. ГРАНОВА" МИНИСТЕРСТВА ЗДРАВООХРАНЕНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ / ФГБУ "РНЦРХТ им. академика А.М. Гранова" Минздрава России | Способ прогнозирования опасности эмбологенного разрыва каротидной атеросклеротической бляшки |
Families Citing this family (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7953277B2 (en) | 2006-09-05 | 2011-05-31 | Williams Robert C | Background separated images for print and on-line use |
JP6382995B2 (ja) * | 2014-01-23 | 2018-08-29 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. | コントラスト強調超音波撮像を用いた頸動脈プラークの評価 |
JP6929689B2 (ja) * | 2016-04-26 | 2021-09-01 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 医用画像処理装置及び医用画像診断装置 |
CN108158607A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-06-15 | 深圳开立生物医疗科技股份有限公司 | 一种超声造影检查提示方法、装置及超声设备 |
EP3777699A4 (en) * | 2018-03-30 | 2021-05-26 | FUJIFILM Corporation | ULTRASONIC DIAGNOSTIC DEVICE AND CONTROL METHOD FOR ULTRASONIC DIAGNOSTIC DEVICE |
CN110575198B (zh) * | 2018-06-08 | 2022-07-01 | 佳能医疗***株式会社 | 解析装置及解析方法 |
US11529116B2 (en) * | 2018-06-19 | 2022-12-20 | Fujifilm Sonosite, Inc. | Ultrasound imaging system with automatic image saving |
RU2696072C1 (ru) * | 2018-10-15 | 2019-07-30 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева-КАИ" (КНИТУ-КАИ) | Способ выявления и прогнозирования момента отрыва атеросклеротического образования и устройство для его осуществления |
WO2024067948A1 (en) * | 2022-09-26 | 2024-04-04 | University College Dublin | Method and apparatus |
JP2024085845A (ja) * | 2022-12-15 | 2024-06-27 | 国立大学法人 東京大学 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2216273C1 (ru) * | 2003-02-04 | 2003-11-20 | Центральный научно-исследовательский рентгено-радиологический институт | Способ выявления стеноза висцеральных и почечных артерий при тромбированных аневризмах брюшной аорты |
Family Cites Families (25)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5570430A (en) * | 1994-05-31 | 1996-10-29 | University Of Washington | Method for determining the contour of an in vivo organ using multiple image frames of the organ |
US5833613A (en) | 1996-09-27 | 1998-11-10 | Advanced Technology Laboratories, Inc. | Ultrasonic diagnostic imaging with contrast agents |
US6013032A (en) | 1998-03-13 | 2000-01-11 | Hewlett-Packard Company | Beamforming methods and apparatus for three-dimensional ultrasound imaging using two-dimensional transducer array |
US6186950B1 (en) | 1999-11-04 | 2001-02-13 | Atl Ultrasound | Ultrasonic pulse inversion harmonic separation with reduced motional effects |
US6468216B1 (en) | 2000-08-24 | 2002-10-22 | Kininklijke Philips Electronics N.V. | Ultrasonic diagnostic imaging of the coronary arteries |
US6589176B2 (en) | 2001-12-05 | 2003-07-08 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Ultrasonic image stabilization system and method |
US6692438B2 (en) | 2001-12-18 | 2004-02-17 | Koninklijke Philips Electronics Nv | Ultrasonic imaging system and method for displaying tissue perfusion and other parameters varying with time |
US20040116807A1 (en) * | 2002-10-17 | 2004-06-17 | Roni Amrami | Blood vessels wall imaging catheter |
US20040265235A1 (en) * | 2003-06-26 | 2004-12-30 | Uzgiris Egidijus Edward | Magnetic resonance contrast-enhancing agents and method for detecting and imaging artherosclerotic plaque |
CA2535942A1 (en) * | 2003-08-21 | 2005-03-10 | Ischem Corporation | Automated methods and systems for vascular plaque detection and analysis |
GB2445322B (en) * | 2004-08-13 | 2008-08-06 | Stichting Tech Wetenschapp | Intravasular ultrasound techniques |
US8358819B2 (en) * | 2005-06-24 | 2013-01-22 | University Of Iowa Research Foundation | System and methods for image segmentation in N-dimensional space |
US8131336B2 (en) * | 2006-06-01 | 2012-03-06 | University Of Washington | Automated in vivo plaque composition evaluation |
JP2011509790A (ja) | 2008-01-23 | 2011-03-31 | ミカラキス アヴェルキオウ | 超音波造影剤を用いる呼吸同期治療評価 |
US20110208061A1 (en) * | 2008-11-11 | 2011-08-25 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Ultrasonic lesion identification using temporal parametric contrast images |
CN102573647A (zh) | 2009-10-01 | 2012-07-11 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 用于监测肝脏治疗的肝脏血流的对比增强超声评估 |
JP5412242B2 (ja) * | 2009-11-05 | 2014-02-12 | 伸治 久米 | 超音波断層画像の処理装置 |
JP5476569B2 (ja) * | 2010-03-26 | 2014-04-23 | 国立大学法人 千葉大学 | 画像処理装置及び方法 |
JP5765823B2 (ja) * | 2010-03-26 | 2015-08-19 | 国立大学法人徳島大学 | 頸動脈プラークのエコー画像生成方法及び評価装置 |
US9017263B2 (en) * | 2010-06-24 | 2015-04-28 | Mayo Foundation For Medical Education And Research | Intravascular ultrasound detection of blood-flow distribution in an arterial wall |
US9216008B2 (en) * | 2012-01-30 | 2015-12-22 | Technion Research & Development Foundation Limited | Quantitative assessment of neovascularization |
CN102855623A (zh) * | 2012-07-19 | 2013-01-02 | 哈尔滨工业大学 | 基于经验模态分解的心肌超声造影图像生理参数测量方法 |
WO2014111860A2 (en) * | 2013-01-17 | 2014-07-24 | Koninklijke Philips N.V. | Eliminating motion effects in medical images caused by physiological function |
JP6382995B2 (ja) * | 2014-01-23 | 2018-08-29 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. | コントラスト強調超音波撮像を用いた頸動脈プラークの評価 |
CN107506791B (zh) * | 2017-08-07 | 2020-11-10 | 哈尔滨医科大学 | 一种对动脉粥样硬化斑块进行分类的*** |
-
2015
- 2015-01-21 JP JP2016547943A patent/JP6382995B2/ja active Active
- 2015-01-21 RU RU2016134210A patent/RU2690445C2/ru active
- 2015-01-21 US US15/112,290 patent/US10163208B2/en active Active
- 2015-01-21 WO PCT/IB2015/050452 patent/WO2015110961A1/en active Application Filing
- 2015-01-21 EP EP15708585.3A patent/EP3097538B1/en active Active
- 2015-01-21 CN CN201580005450.2A patent/CN105940431B/zh active Active
-
2018
- 2018-11-14 US US16/190,462 patent/US10482601B2/en active Active
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2216273C1 (ru) * | 2003-02-04 | 2003-11-20 | Центральный научно-исследовательский рентгено-радиологический институт | Способ выявления стеноза висцеральных и почечных артерий при тромбированных аневризмах брюшной аорты |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
Pin-tong Huang et al, Contrast-enhanced sonographic characteristics of neovascularization in carotid atherosclerotic plaques, JOURNAL OF CLINICAL ULTRASOUND, VOL.36, NO.6, 2008, pages 346-351. * |
Zeynettin Akkus et al. New Quantification Methods for Carotid Intra-plaque Neovascularization Using Contrast-Enhanced Ultrasound, Ultrasound in Med. & Biology, January 2014, Volume 40, Issue 1, Pages 25-36. * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2729733C1 (ru) * | 2019-12-18 | 2020-08-11 | ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "РОССИЙСКИЙ НАУЧНЫЙ ЦЕНТР РАДИОЛОГИИ И ХИРУРГИЧЕСКИХ ТЕХНОЛОГИЙ ИМЕНИ АКАДЕМИКА А.М. ГРАНОВА" МИНИСТЕРСТВА ЗДРАВООХРАНЕНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ / ФГБУ "РНЦРХТ им. академика А.М. Гранова" Минздрава России | Способ прогнозирования опасности эмбологенного разрыва каротидной атеросклеротической бляшки |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US10482601B2 (en) | 2019-11-19 |
WO2015110961A1 (en) | 2015-07-30 |
EP3097538A1 (en) | 2016-11-30 |
US20190087958A1 (en) | 2019-03-21 |
RU2016134210A (ru) | 2018-02-28 |
CN105940431B (zh) | 2019-10-01 |
EP3097538B1 (en) | 2018-09-26 |
US10163208B2 (en) | 2018-12-25 |
JP2017503603A (ja) | 2017-02-02 |
US20160343134A1 (en) | 2016-11-24 |
RU2016134210A3 (ru) | 2018-09-21 |
CN105940431A (zh) | 2016-09-14 |
JP6382995B2 (ja) | 2018-08-29 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
RU2690445C2 (ru) | Оценка каротидной бляшки с применением ультразвуковой визуализации с контрастированием | |
US11635514B2 (en) | Imaging methods and apparatuses for performing shear wave elastography imaging | |
JP5150267B2 (ja) | 肝臓の障害を検出する超音波診断イメージングシステム | |
US8460192B2 (en) | Ultrasound imaging apparatus, medical image processing apparatus, display apparatus, and display method | |
JP4842933B2 (ja) | 画像診断装置 | |
JP5680654B2 (ja) | 超音波診断装置及び超音波画像表示方法 | |
US20110208061A1 (en) | Ultrasonic lesion identification using temporal parametric contrast images | |
US20090067699A1 (en) | Optimization of velocity scale for color tissue doppler imaging | |
US20120253190A1 (en) | Contrast-enhanced ultrasound assessment of liver blood flow for monitoring liver therapy | |
JP7041147B2 (ja) | 造影剤流の肝灌流を特徴付けるシステム及び方法 | |
US8956301B2 (en) | Optimization of lines per second for medical diagnostic ultrasound contrast agent imaging | |
JP2001518342A (ja) | 超音波撮像のストレインをリアルタイムで計算し、表示する方法および装置 | |
CN114466620A (zh) | 用于超声灌注成像的***和方法 | |
Kier et al. | Cerebral perfusion imaging with bolus harmonic imaging | |
JP2022543539A (ja) | ウォッシュイン、ウォッシュアウト時のシステム動作の変更を伴うコントラスト強調超音波撮像 | |
JP2021500168A (ja) | 血管狭窄の超音波測定 | |
Macé et al. | High sensitivity brain angiography using Ultrafast Doppler | |
CN110167448B (zh) | 基于时间的参数对比增强超声成像***和方法 | |
AbuRahma et al. | Duplex scanning of the carotid arteries |