專利名稱：用于超聲波信號(hào)的局部頻譜分析的改進(jìn)方法和設(shè)備的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種用于處理超聲波信號(hào)的方法，尤其涉及基于超聲波方法來(lái)進(jìn)行無(wú)侵害臨床測(cè)試的領(lǐng)域。此外，本發(fā)明還涉及一種用于實(shí)施超聲波信號(hào)處理方法的超聲設(shè)備。
背景技術(shù)：
超聲掃描是一種用于對(duì)人類和動(dòng)物身體的內(nèi)部器官進(jìn)行檢查的方法，此外，它還是一種用于對(duì)包括非生物和無(wú)機(jī)物結(jié)構(gòu)在內(nèi)的其他類型的結(jié)構(gòu)進(jìn)行無(wú)侵害檢查的方法。眾所周知，該掃描是以產(chǎn)生一系列超聲波信號(hào)(形成一個(gè)聲束)為基礎(chǔ)的，這些超聲波信號(hào)將被引導(dǎo)到病人體內(nèi)，并且將會(huì)激勵(lì)一個(gè)超聲波響應(yīng)信號(hào)，該響應(yīng)信號(hào)由存在于所觀察的器官內(nèi)部的散射體和/或反射體通過(guò)反射和/或散射聲波而產(chǎn)生。發(fā)射和接收超聲波信號(hào)的探測(cè)器將這個(gè)響應(yīng)信號(hào)發(fā)送到接收和處理系統(tǒng)，此后，該信號(hào)將會(huì)變換成一個(gè)二維超聲圖像。
商用的超聲掃描器提供的是與超聲波信號(hào)幅度相關(guān)的圖像，其中該超聲波信號(hào)是由受到聲束撞擊的不同組織或界面反向傳播的。
受到碰撞的不同組織或不同接觸面是基于其回聲特性而被檢測(cè)到的，所述回聲特性則由其聲阻抗決定的，而所述聲阻抗則又是密度與聲速的乘積。
常規(guī)超聲掃描器的目的是借助于時(shí)域中檢測(cè)的幅度來(lái)重構(gòu)和保持被檢查組織的空間順序，而這可以提供深度上的空間位置。針對(duì)信號(hào)所執(zhí)行的調(diào)節(jié)處理旨在將信噪比增至最大，并在深度發(fā)生變化的時(shí)候使調(diào)查靈敏度保持恒定。
當(dāng)在介質(zhì)中傳播聲波并且聲波遭遇到不均勻區(qū)域的時(shí)候，其中某些能量會(huì)朝著傳感器反向傳播，某些能量則會(huì)傳播到組織內(nèi)。
反向傳播的聲學(xué)信號(hào)包括各個(gè)反射體和/或散射體提供的時(shí)間重疊成分，由于分布的隨機(jī)特性以及散射體和反射體的不同形狀和機(jī)械特性，因此，結(jié)果得到的是一個(gè)形狀極為復(fù)雜的信號(hào)。而傳感器則會(huì)將所檢查的介質(zhì)反向傳播的聲學(xué)信號(hào)變換成被稱為射頻信號(hào)的電信號(hào)。
圖1顯示的是形成與生物組織有關(guān)的超聲描跡的射頻信號(hào)的部分。特別地，圖1顯示的是受到超聲檢查的器官的一部分返回的超聲信號(hào)描跡的一部分。在這里，橫坐標(biāo)顯示的是響應(yīng)時(shí)間，也就是產(chǎn)生傳感器得到的返回信號(hào)的散射體或反射體的深度位置。而在縱坐標(biāo)上顯示的則是信號(hào)幅度。對(duì)所檢查的器官而言，其超聲圖像是從這種軌跡或描跡集合中重構(gòu)的，其中所述軌跡或描跡集合將會(huì)形成信號(hào)幀。有時(shí)，這些描跡或軌跡也被稱為掃描線。
第一種針對(duì)所述射頻信號(hào)所執(zhí)行的簡(jiǎn)單處理操作是借助于包絡(luò)提取操作來(lái)提取信號(hào)幅度。在圖2中，字母I表示的是對(duì)圖1所示的射頻信號(hào)執(zhí)行包絡(luò)操作所得到的結(jié)果。應(yīng)該指出的是，包絡(luò)信號(hào)跟隨的是射頻信號(hào)的正值波峰，由此提供了信號(hào)幅度的估計(jì)。
當(dāng)前，在所有的超聲成像技術(shù)中都使用了包絡(luò)操作，該操作構(gòu)成了單獨(dú)描跡的A模式顯示(其中A代表幅度)以及合成圖像的B模式顯示(其中B代表亮度)的基礎(chǔ)，其中每一個(gè)單獨(dú)的A模式描跡的幅度都是依照灰度或色標(biāo)來(lái)進(jìn)行編碼的。
在現(xiàn)代的超聲掃描器中，其中使用了超聲波信號(hào)的包絡(luò)，也就是說(shuō)，檢測(cè)到的信號(hào)是在A模式、B模式以及M模式描跡中描繪的。
對(duì)這種解決方案而言，包含在射頻信號(hào)中的信息是有損耗的，也就是說(shuō)，在接收傳感器產(chǎn)生的形式中包含載波頻率與所述接收傳感器頻帶的中心頻率近似相等的信號(hào)，其中該信號(hào)經(jīng)過(guò)了具有相位階躍(頻率峰值)的調(diào)頻(非對(duì)稱頻譜)，并且在介質(zhì)呈現(xiàn)出非線性效應(yīng)(諧波頻譜的產(chǎn)物)的情況下具有因?yàn)榉蔷€性失真所導(dǎo)致的形態(tài)。
圖3顯示的是圖1的射頻描跡在常規(guī)A模式顯示中所具有的包絡(luò)信號(hào)。應(yīng)該指出的是，這其中不可挽回地?fù)p耗了關(guān)于原始信號(hào)頻率和相位的信息。
特別地，如果通過(guò)包絡(luò)提取操作而消除了射頻那么下列信息將會(huì)丟失●從超聲和生物組織(局部聲阻抗，該阻抗依取決于介質(zhì)密度，所述密度又取決于入射超聲波強(qiáng)度、對(duì)比劑中存在的氣泡在諧波和次諧波上的次級(jí)輻射等等)之間的非線性交互中獲取的信息；●從線性交互中獲取的信息，也就是因?yàn)檫x擇性吸收、尤其是依賴于深度的選擇性吸收以及軸向變化(scalloping)效應(yīng)(在由于不連續(xù)性而被反向散射的信號(hào)中呈現(xiàn)的幅度頻譜形狀的缺口(indentation)，其中所述不連續(xù)性包括空間中周期性分布的點(diǎn)類型的不連續(xù)性)所導(dǎo)致的信號(hào)頻譜的修正。
因此，用于醫(yī)療診斷的常規(guī)超聲掃描系統(tǒng)是以觀察A模式描跡或B模式圖像為基礎(chǔ)的，但是該圖像只顯示了與所遭遇的不同組織結(jié)構(gòu)相關(guān)聯(lián)的回聲信號(hào)的幅度。
由此存在這樣一種情況，其中發(fā)現(xiàn)常規(guī)方法因?yàn)殪`敏度低或是特異性差而無(wú)法獲取可靠的病狀診斷，由此將會(huì)受到限制。但是，射頻信號(hào)不僅包含了與幅度有關(guān)的信息，而且還包含了頻率和相位信息(該信息與回聲因?yàn)樯⑸潴w個(gè)體差異而延遲到達(dá)傳感器的時(shí)延相關(guān)聯(lián))。
最新的信號(hào)處理方法傾向于提取用于表征信號(hào)的所有參數(shù)，尤其是通常所說(shuō)的頻譜內(nèi)容。在從傳感器返回回聲信號(hào)的時(shí)候，直接施加于射頻信號(hào)的頻譜分析可以從回聲信號(hào)的所有特征中提取信息。
用于“讀取”頻域中的信號(hào)的頻譜分析方法可以提供特征值，以便對(duì)不同類型的信號(hào)加以區(qū)分，進(jìn)而對(duì)與之交互的生物結(jié)構(gòu)加以區(qū)分。
圖4中的圖示(A)再次顯示了圖1中的頻譜，而圖示(B)和(C)顯示的則是與圖4A中的描跡的兩個(gè)部分有關(guān)的信號(hào)的頻譜內(nèi)容，由此顯示了組織中的結(jié)構(gòu)差異如何導(dǎo)致產(chǎn)生不同類型的超聲波脈沖，進(jìn)而產(chǎn)生相應(yīng)頻譜中的不同頻率變化。圖4B和4C所顯示的信號(hào)的這兩個(gè)部分的頻譜內(nèi)容是從0Hz延伸到12MHz的。應(yīng)該指出的是，這兩個(gè)頻譜具有鄰近4MHz(該信號(hào)涉及的是用標(biāo)稱頻率為5MHz的超聲波探測(cè)器實(shí)施的掃描操作)的大致相同的中心頻率(可以發(fā)現(xiàn)峰值的頻率)，但卻具有不同的頻率變化，這是因?yàn)榈谝粋€(gè)圖形具有成分(大于5MHz)，這些成分在信號(hào)的其他部分中較少出現(xiàn)。
在實(shí)踐中，由于傳播路徑存在差異，因此，從微觀結(jié)構(gòu)反向散射的超聲波信號(hào)會(huì)在接收傳感器表面以一種破壞性或建設(shè)性方式產(chǎn)生干涉，由此導(dǎo)致圖像中出現(xiàn)“斑點(diǎn)”效應(yīng)。對(duì)取決于干涉類型的回聲信號(hào)幅度差異、即回聲特性(echogenicity)同樣會(huì)受到組織反射率的影響，而所述反射率是由微觀結(jié)構(gòu)成分的機(jī)械特性、密度以及彈性確定的；其中舉例來(lái)說(shuō)，含量很高的膠原質(zhì)將會(huì)增大局部機(jī)械阻抗，由此將會(huì)提升回聲特性。因此，以下特性有助于展現(xiàn)典型的超聲波圖像確定斑點(diǎn)特性的微觀結(jié)構(gòu)的空間結(jié)塊，以及用于確定回聲特性的微觀結(jié)構(gòu)的機(jī)械特性。這樣一來(lái)，受隨機(jī)構(gòu)成的各種形態(tài)因素的影響，空間上的平均幅度變化似乎并沒有提供組織的單義特征。
如果可以在斑點(diǎn)上提取有關(guān)空間周期性(空間頻率)的信息，那么可以獲取與被檢查結(jié)塊的任何空間周期性有關(guān)的信息。
射頻超聲波信號(hào)在超聲波信號(hào)的特定幅度和相位調(diào)制方面將會(huì)受到圖像斑點(diǎn)所產(chǎn)生的信息的影響。
在時(shí)域中存在的信息在頻域中被保留，并且斑點(diǎn)的影響將會(huì)轉(zhuǎn)變成軸向變化效應(yīng)，這種效應(yīng)包含了依照?qǐng)D4D所示圖示的幅度變化。實(shí)際上，以超聲波束碰撞N個(gè)散射體或反射體(它們是結(jié)合超聲波信號(hào)波長(zhǎng)來(lái)區(qū)分的，但是這種區(qū)別并不是非常明確的)為例，對(duì)依照傅立葉變換所計(jì)算的接收回聲信號(hào)而言，其功率譜密度|X(ω)|2可以表示如下|X(ω)|2=|S(ω)|2[Σi=1Nri2+2Σi=1N-1Σj=i+1Nrirjcosω(2(li-lj)/c)]]]>其中S(ω)|2所傳送的信號(hào)的功率譜密度ri第i個(gè)反射體的反射系數(shù)li第一個(gè)與第i個(gè)反射體之間的距離c超聲速度如果只有兩個(gè)反射體并且這兩個(gè)反射體之間的距離等于1，那么該表達(dá)式可以采用一種更簡(jiǎn)單的形式|X(ω)|2=|S(ω)|2[r12+r22+2r1r2cos(2ωl/c)]]]>T=2πΔω=2lc]]>是由兩個(gè)反射體反向傳播的信號(hào)的峰值之間的時(shí)間距離。
從這個(gè)示意性公式中可以看出，頻譜是用周期與反射體的距離成比例的余弦函數(shù)來(lái)加權(quán)的；這樣則可以確定頻譜功率密度的最大和最小值。這種效應(yīng)被稱為軸向變化，在圖4D中為兩個(gè)在超聲波束傳播方向上相互距離(用S0、S1、S2表示)可變的反射體示意性顯示了這種效應(yīng)。
為了區(qū)別兩個(gè)無(wú)法以其他方式加以區(qū)分的反射體，也就是說(shuō)，這兩個(gè)反射體的距離小于所傳送的脈沖的持續(xù)時(shí)間，我們可以在頻譜域中評(píng)估最小值之間的距離。對(duì)多個(gè)反射體而言，初始信號(hào)頻譜被周期不同的重疊振蕩加權(quán)。此外，上述公式還包括確定反向散射信號(hào)幅度的反射體的反射系數(shù)。
從上述公式中可以看出，時(shí)域中存在的信息影響頻譜形狀，因此應(yīng)該將關(guān)于時(shí)域幅度分布變化的精確描述提供給那些用于區(qū)分生物結(jié)構(gòu)的部件。
如這些示范性考慮因素所示，射頻信號(hào)的頻譜分析是一種借助相關(guān)超聲波信號(hào)來(lái)表征組織的強(qiáng)有力手段。
近年來(lái)，隨著新型信號(hào)處理算法的開發(fā)，有可能依照反射信號(hào)中感應(yīng)的頻譜變化來(lái)調(diào)查組織與超聲波束之間的交互，由此獲取更多的組織信息。實(shí)際上，目前已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，病癥結(jié)構(gòu)可以依照其選擇性頻率過(guò)濾作用的差別來(lái)識(shí)別。
然而，迄今為止，已開發(fā)的方法尚未被證實(shí)有效，這其中的原因要么是因?yàn)檫@些方法不適合可靠地表征組織，要么是因?yàn)樗盟惴ㄐ枰^(guò)多的計(jì)算能力，這樣則無(wú)法以一種能夠?qū)崟r(shí)顯示的方式來(lái)執(zhí)行所述算法，由此不允許那些將數(shù)據(jù)輸出速率作為基本需要的臨床應(yīng)用。
EP-A-1,341,003描述了一種用于對(duì)超聲波信號(hào)進(jìn)行頻譜分析的全新方法，該方法克服了現(xiàn)有技術(shù)中的限制和缺陷，并且允許提取產(chǎn)生圖像斑點(diǎn)的信息。在本說(shuō)明書中，這個(gè)在先公開出版物的內(nèi)容將被全部引入并構(gòu)成說(shuō)明書的一個(gè)構(gòu)成部分。

發(fā)明內(nèi)容
由EP-A-1,341,003描述的方法開始，本發(fā)明的目的是改進(jìn)和擴(kuò)展這類頻譜分析所提供的可能性，從而獲取與被檢查結(jié)構(gòu)有關(guān)的更重要和更精確的信息。
實(shí)質(zhì)上，對(duì)于這里描述的發(fā)明而言，該發(fā)明的前提即為EP-A-1,341,003中描述的方法的基礎(chǔ)。這里描述的發(fā)明允許借助以下處理來(lái)改進(jìn)頻譜描述恰當(dāng)選擇母小波(wavelet)和/或選擇將信號(hào)的整個(gè)譜帶分解為數(shù)量可變并具有任意寬度和位置的子帶，由此從被調(diào)查的采樣中提取盡可能多的信息和/或更加有效使用局部頻譜描述中的系數(shù)特性。
在實(shí)踐中，依照第一個(gè)方面，本發(fā)明是以一種組合局部估計(jì)量的思想為基礎(chǔ)的，在下文中也將這些局部估計(jì)量稱為局部頻譜參數(shù)，并且所述局部估計(jì)量可以借助于一種與EP-A-1,341,003中的描述相類似的過(guò)程，使用與所述局部估計(jì)量的各數(shù)值類別中的分布直方圖形狀相關(guān)的信息來(lái)獲取。在實(shí)踐中，根據(jù)從被檢查的結(jié)構(gòu)收集的射頻信號(hào)幀，獲取局部頻譜參數(shù)或局部估計(jì)量的一個(gè)或多個(gè)幀或矩陣。隨后，通過(guò)沿局部估計(jì)量的矩陣來(lái)移動(dòng)具有預(yù)先確定的尺寸的窗口，可以對(duì)這些估計(jì)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理，以便確定局部估計(jì)量在不同數(shù)值類別中的分布直方圖。與它們的形狀有關(guān)的參數(shù)則是從這些直方圖中獲取的，其中舉例來(lái)說(shuō)，該參數(shù)可以是標(biāo)準(zhǔn)偏差。然后，局部估計(jì)量連同分布直方圖的形狀參數(shù)將會(huì)組合在一起，其中所述組合可以是相乘、相除或是其他方式的處理。這樣則可以獲取一個(gè)新的局部加權(quán)估計(jì)量矩陣，以便允許將估計(jì)量的數(shù)值區(qū)間與所調(diào)查的采樣的均勻區(qū)域相關(guān)聯(lián)。然后，這些區(qū)域?qū)?huì)通過(guò)組織學(xué)分析來(lái)標(biāo)識(shí)。原始超聲幀的這些區(qū)域的顯示是借助于重疊在常規(guī)B模式圖像上的色碼來(lái)進(jìn)行的。
本發(fā)明的方法可以縮寫成RULES方法(射頻超聲波局部估計(jì)量)，因?yàn)樵摲椒ㄊ且允褂镁植抗烙?jì)量為基礎(chǔ)的，其中所述局部估計(jì)量包含了與被檢查的結(jié)構(gòu)所返回的超聲波射頻信號(hào)相關(guān)的頻譜信息。
從下文中可以清楚了解，局部估計(jì)量是用恰當(dāng)次數(shù)例如四次或五次內(nèi)插多項(xiàng)式的系數(shù)來(lái)表示的，估計(jì)為先前細(xì)分?jǐn)?shù)字化采樣射頻信號(hào)的不同頻帶所獲取的系數(shù)。作為選擇，局部估計(jì)量也可以包括內(nèi)插多項(xiàng)式中不同次數(shù)的系數(shù)的組合。所述不同次數(shù)的系數(shù)的組合可以在用分布直方圖的形狀因數(shù)加權(quán)每一個(gè)系數(shù)之前執(zhí)行，也可以在其后執(zhí)行。
依照本發(fā)明的一個(gè)不同方面，本發(fā)明包括對(duì)內(nèi)插多項(xiàng)式的系數(shù)進(jìn)行處理，以便在沒有使用分布直方圖的形狀參數(shù)來(lái)對(duì)系數(shù)進(jìn)行加權(quán)的情況下，從所述多項(xiàng)式的不同次數(shù)的兩個(gè)或多個(gè)系數(shù)的組合中獲取局部估計(jì)量。此外，與現(xiàn)有技術(shù)中的方法相比，由于在這種情況下使用了內(nèi)插多項(xiàng)式的若干個(gè)組合系數(shù)而不是單個(gè)系數(shù)，因此可以獲取更多的信息。
對(duì)細(xì)分到頻帶、也就是分解到頻帶或子頻帶中的處理而言，該處理可以結(jié)合不同的準(zhǔn)則來(lái)實(shí)現(xiàn)。此外，對(duì)局部估計(jì)量的分布直方圖而言，其形狀參數(shù)可以用多種方式進(jìn)行選擇。特別地，其中可以1.使用不同的母小波來(lái)適配所調(diào)查的組織的典型斑點(diǎn)；2.使用不同的分解等級(jí)來(lái)獲取不同的空間分辨率以及使用可以組合獲取的整個(gè)頻譜的不同細(xì)分；3.借助于通過(guò)特定參數(shù)來(lái)對(duì)直方圖進(jìn)行針對(duì)性調(diào)查，使用內(nèi)插多項(xiàng)式的系數(shù)組合，其中所述系數(shù)由涉及它們的統(tǒng)計(jì)分布特性的“參數(shù)”加權(quán)，并且舉例來(lái)說(shuō)，所述特定參數(shù)可以是-總體最多的類別-標(biāo)準(zhǔn)偏差-峰態(tài)(kurtosis)-較高次數(shù)時(shí)刻-對(duì)稱索引恰當(dāng)加權(quán)的系數(shù)的組合為已處理的超聲圖像的每個(gè)窗口(可以設(shè)置該窗口的大小)創(chuàng)建一個(gè)新的矩陣，并且該矩陣將會(huì)包含這些組合。新的統(tǒng)計(jì)是在該矩陣上執(zhí)行的，并且在這里將會(huì)選擇與所要表征的各種結(jié)構(gòu)相關(guān)聯(lián)的類別。為了提升區(qū)別組織的能力，也就是識(shí)別“典型”類別的能力，在這里將會(huì)再次使用類別的組合分析。
特別地，在附圖中顯示了依照本發(fā)明的方法的有利實(shí)施例，并且在下文中將會(huì)參考某些實(shí)施例例示以及所執(zhí)行的實(shí)驗(yàn)測(cè)試來(lái)對(duì)其進(jìn)行更詳細(xì)的描述。
依照一個(gè)不同方面，不同于執(zhí)行局部估計(jì)量與所述估計(jì)量的分布直方圖的形狀參數(shù)的組合或加權(quán)操作，依照本發(fā)明，兩個(gè)或多個(gè)局部估計(jì)量可以組合在一起，這種組合可以被用作組合局部估計(jì)量。例如可以產(chǎn)生若干個(gè)局部估計(jì)量矩陣，在每一個(gè)矩陣中，各系數(shù)由內(nèi)插多項(xiàng)式中的不同次數(shù)的系數(shù)構(gòu)成。然后，這些矩陣的相應(yīng)位置中的系數(shù)可以被組合在一起，例如將所有矩陣或某些矩陣的系數(shù)相加或相乘。最后，借助這種方式，可以獲取一個(gè)系數(shù)矩陣，其中每一個(gè)由先前獲取的矩陣中所包含的局部估計(jì)量的函數(shù)組成。


現(xiàn)在，我們將會(huì)從描述和附圖中更清楚地理解本發(fā)明，其中所述描述和附圖顯示的是本發(fā)明的非限制性實(shí)際實(shí)施例。更具體的說(shuō)圖1至4A-4D顯示的是超聲描跡以及該描跡的兩個(gè)部分中的頻譜內(nèi)容表示；圖5顯示的是超聲掃描設(shè)備的簡(jiǎn)化框圖；圖6A顯示的是由傳感器發(fā)送到所檢查的器官內(nèi)部的超聲波激勵(lì)信號(hào)；圖6B至6D分別顯示的是RF響應(yīng)信號(hào)、用于過(guò)濾數(shù)字化RF信號(hào)的Daubechies 16小波以及通過(guò)分解成八個(gè)頻帶而獲取的DWPT的系數(shù)；圖7A～7I示意性顯示了依照本發(fā)明的方法而對(duì)超聲波信號(hào)執(zhí)行的處理序列；
圖7J、7K示意性顯示了依照本發(fā)明的處理過(guò)程的修改實(shí)施例；圖8A和8B分別顯示的是頸動(dòng)脈和前列腺的B模式超聲波圖像，其中圖9A～17B中顯示的結(jié)果是在該圖像上獲取的；圖9A～9C顯示的是特別用于頸動(dòng)脈檢查的三個(gè)四次內(nèi)插多項(xiàng)式變化，其中這三個(gè)多項(xiàng)式變化涉及的是脂質(zhì)斑、血液以及鈣化；圖10顯示的是與頸動(dòng)脈的脂質(zhì)斑部位相關(guān)的四次內(nèi)插多項(xiàng)式的各階系數(shù)的分布直方圖；圖11顯示的是血液中內(nèi)插多項(xiàng)式系數(shù)的分布直方圖；圖12顯示的是鈣化區(qū)域中內(nèi)插多項(xiàng)式系數(shù)的分布直方圖；圖13A～13C顯示的是通過(guò)與圖9A～9C中的應(yīng)用相同的應(yīng)用而獲取的五階內(nèi)插多項(xiàng)式變化；圖14、15和16與圖10、11和12相似，顯示的是脂質(zhì)班、血液以及鈣化的不同區(qū)域的五次內(nèi)插多項(xiàng)式的不同系數(shù)的分布直方圖；圖17A和17B顯示的是用于前列腺分析的四階內(nèi)插多項(xiàng)式系數(shù)的直方圖；圖18A顯示的是在具有可變幅度以及低頻區(qū)域細(xì)分增多的頻帶中，借助離散小波將經(jīng)過(guò)數(shù)字化和采樣的射頻信號(hào)分解到六個(gè)頻帶或子頻帶中的級(jí)聯(lián)濾波器的框圖；圖18B示意性顯示了六個(gè)分解頻帶；圖18C顯示的是通過(guò)將圖18A、18B中的分解處理應(yīng)用于頸動(dòng)脈的超聲波響應(yīng)信號(hào)而獲取的四階內(nèi)插多項(xiàng)式變化；圖19、20和21顯示的是受脂質(zhì)斑和鈣化現(xiàn)象影響的頸動(dòng)脈的一部分的B模式超聲圖像，此外還分別顯示了受到脂質(zhì)斑、血液(游離血管)和鈣化影響的三個(gè)部位中內(nèi)插多項(xiàng)式變化以及內(nèi)插多項(xiàng)式中不同次數(shù)的系數(shù)的分布直方圖；圖22顯示的是借助DWPT變換獲取的分解樹的結(jié)構(gòu)；以及圖23A和23B顯示的是局部估計(jì)量的分類過(guò)程的說(shuō)明性圖示。
具體實(shí)施例方式
圖5顯示的是超聲掃描設(shè)備的高度示意性框圖。數(shù)字1表示的是用2概括性指示的掃描頭所具有的傳感器，其中該傳感器發(fā)出超聲波激勵(lì)信號(hào)并且接收超聲波響應(yīng)信號(hào)。掃描頭的模擬輸出端3與采集卡5相連。后者將會(huì)產(chǎn)生經(jīng)過(guò)采樣和數(shù)字化的射頻信號(hào)，該信號(hào)則構(gòu)成了用7概括性表示的集成FIR濾波器組的輸入。濾波器組7可以包括任何商用集成濾波器，例如Harris生產(chǎn)的43168電路、Gennum生產(chǎn)的GF191電路、Plessey生產(chǎn)的GEC16256電路或是Graychip生產(chǎn)的GC2011電路。FIR濾波器7與用9表示的數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)相關(guān)聯(lián)，該處理器充當(dāng)整個(gè)處理單元的控制器。其中舉例來(lái)說(shuō)，所述微控制器9可以是Texas生產(chǎn)的TMS32031 DSP，也可以是其他等價(jià)產(chǎn)品。
數(shù)字11表示的是與濾波器7以及控制器9相關(guān)聯(lián)的存儲(chǔ)器。存儲(chǔ)器11與模數(shù)轉(zhuǎn)換器13以及掃描頭2的數(shù)字級(jí)相連。
這里描述的電路是已知的，并且在這里不必對(duì)其進(jìn)行更詳細(xì)的描述。實(shí)質(zhì)上，該設(shè)備是以如下方式工作的。傳感器1向包含所檢查器官的身體的內(nèi)部發(fā)出一系列具有如圖6A所示形式的超聲波激勵(lì)信號(hào)，其中所述器官可以是前列腺、肝或其他部位。受到傳感器1所發(fā)射的信號(hào)超聲波撞擊的組織將會(huì)返回一個(gè)散射或反射信號(hào)，并且該信號(hào)具有圖1的信號(hào)格式(射頻信號(hào))。
所述射頻信號(hào)由緊隨在時(shí)間增益補(bǔ)償(TGC)單元之后的超聲波掃描器的接收電路獲取，然后由采集卡5在例如40MHz的恰當(dāng)采樣頻率上以12比特的分辨率(或是其他恰當(dāng)?shù)姆直媛?進(jìn)行數(shù)字化處理。在實(shí)踐中，其中將會(huì)為單獨(dú)的描跡執(zhí)行采集處理，直至完成一個(gè)幀或是幀的一部分。為每一個(gè)單獨(dú)描跡所獲取的信號(hào)采樣將被保存在采集卡的存儲(chǔ)體中，直至采集到一個(gè)完整的幀或是幀的一部分為止；只有在這個(gè)時(shí)候，所保存的數(shù)據(jù)才會(huì)發(fā)送到包含了DSP 9以及FIR濾波器7的處理機(jī)卡，其中所述處理機(jī)卡將會(huì)依照本發(fā)明的方法來(lái)執(zhí)行下文中詳細(xì)描述的操作。在將數(shù)據(jù)傳送到處理機(jī)卡的同時(shí)，采集卡將會(huì)開始獲取下一個(gè)幀的描跡信號(hào)采樣。而處理機(jī)卡12的處理時(shí)間則足夠短，以便允許在下一個(gè)幀的采樣信號(hào)采集時(shí)間以內(nèi)結(jié)束處理。由此可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)操作。
處理機(jī)卡12執(zhí)行信號(hào)處理，尤其是使用集成濾波器7的時(shí)間-頻率變換以及下文中更詳細(xì)描述的其他操作，來(lái)獲取信號(hào)頻譜的表示特征。
圖7A～7E以圖表方式概述了針對(duì)輸入信號(hào)所執(zhí)行的操作，其中該操作被用于獲取矩陣表示，所述矩陣包含與使用依照本發(fā)明的方法所確定的局部估計(jì)量的恰當(dāng)組合相關(guān)的信息。為了對(duì)在具體實(shí)例中的不同處理階段所執(zhí)行的操作進(jìn)行詳細(xì)描述，現(xiàn)在將會(huì)參考EP-A-1,341,003中的描述，但是在這里不會(huì)對(duì)其進(jìn)行詳細(xì)描述。
對(duì)采集卡5所獲取的經(jīng)過(guò)采樣和數(shù)字化的信號(hào)而言，針對(duì)該信號(hào)所進(jìn)行的處理是從應(yīng)用時(shí)間-頻率變換以便將信號(hào)編碼到子頻帶中開始的。本質(zhì)上，對(duì)經(jīng)過(guò)采集、采樣和數(shù)字化的幀的各個(gè)軌跡而言，通過(guò)使用時(shí)間-頻率變換、特別是借助離散小波分組分解而將信號(hào)分解到一系列的頻帶或子頻帶中，其中所述時(shí)間-頻率變換諸如小波變換。濾波處理由濾波器組7執(zhí)行。用以分解數(shù)字化信號(hào)的頻帶或子頻帶數(shù)量取決于所使用的連續(xù)濾波操作的數(shù)量。在下文的說(shuō)明中，其中將會(huì)參考一種分解到八個(gè)頻帶或子頻帶的解碼過(guò)程，并且在下文中，這些頻帶或子頻帶是用頻帶0、頻帶1、......、頻帶7表示的。然而，在下文中應(yīng)該清楚了解，該值并不是約束；與之相反，對(duì)本發(fā)明的方法而言，其創(chuàng)新方面在于能夠通過(guò)解碼到具有不同寬度(也就是說(shuō)，幅度是隨頻帶而改變的)的大量頻帶或子頻帶而從射頻超聲波信號(hào)中提取更多用于表征組織的信息。
濾波系數(shù)可以通過(guò)使用Daubechies 16小波來(lái)定義。舉例來(lái)說(shuō)，圖6C顯示了Daubechies 16小波的變化，并且圖6D顯示了通過(guò)對(duì)圖6B中的經(jīng)過(guò)數(shù)字化和采樣的RF信號(hào)進(jìn)行濾波而獲取的DWPT系數(shù)的變化。然而，所使用的時(shí)間-頻率變換的類型有可能作為所分析的結(jié)構(gòu)或組織類型的函數(shù)而改變。例如，在這里可以對(duì)Daubechies 16使用不同的小波。一般來(lái)說(shuō)，如果要對(duì)頸動(dòng)脈進(jìn)行檢查，那么可以使用雙正交的3.7小波來(lái)表征脂質(zhì)斑，在下文中將會(huì)參考某些實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)此進(jìn)行說(shuō)明。
濾波器系數(shù)的數(shù)量一般很少，例如對(duì)Daubechies 16濾波器而言，其系數(shù)是32個(gè)，因此，這些系數(shù)很容易在商用電路中實(shí)現(xiàn)，所述電路通常提供系數(shù)數(shù)量有限的濾波器，如果該濾波器不是線性相位類型的濾波器，同時(shí)可以借助級(jí)聯(lián)的兩個(gè)部分來(lái)獲取最多128個(gè)系數(shù)，那么每一個(gè)部分的系數(shù)不會(huì)超過(guò)64個(gè)，并且該濾波器是按4抽選的。對(duì)提供小波變換的濾波器而言，其系數(shù)以遞歸方式定義并且是已知的。例如，在這里可以使用US-A-6066098中定義的系數(shù)，其中該文獻(xiàn)的內(nèi)容將被引入到本說(shuō)明書中。
圖7A示意性顯示了由超聲掃描器的掃描頭采集的幀。在下文中，這個(gè)幀稱為“輸入幀”，它包含了數(shù)量為n的多個(gè)軌跡。每一個(gè)軌跡都包括由傳播超聲激勵(lì)信號(hào)的組織反射或反向傳播的波前表示的模擬信號(hào)。在執(zhí)行采樣和數(shù)字化處理之后，這時(shí)將會(huì)得到包含了n個(gè)軌跡的幀(圖7B)，其中每一個(gè)軌跡都包括一系列數(shù)字化信號(hào)采樣。這個(gè)幀則被稱為“數(shù)字化幀”。
通過(guò)將時(shí)間-頻率變換應(yīng)用于數(shù)字化幀，也就是說(shuō)，通過(guò)對(duì)包含形成數(shù)字化幀(在圖7B中示意性顯示)的系數(shù)集合的采樣數(shù)字化信號(hào)進(jìn)行過(guò)濾，獲取頻帶或子頻帶中的分布在實(shí)踐中，對(duì)從1到n的各個(gè)軌跡而言，在每一個(gè)時(shí)刻，也就是對(duì)時(shí)間方向(也就是信號(hào)傳播方向)上的每一個(gè)采樣而言，在由圖7C示意性顯示并用頻帶0、頻帶1、......、頻帶7表示的每個(gè)頻帶中都有系數(shù)。
在所示實(shí)例中，其中有八個(gè)頻帶并且所有這些頻帶都具有相同的寬度。然而如上所述，有必要理解的是(在下文中將會(huì)參考某些實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行說(shuō)明)，用以分解信號(hào)的頻帶的數(shù)量也可以更多。在具有數(shù)量更多的解碼子頻帶的情況下，可以從射頻信號(hào)中獲取與其頻譜特性相關(guān)的更多信息，并且由此獲取更多關(guān)于被調(diào)查結(jié)構(gòu)的信息。此外，細(xì)分到子頻帶中也可以借助不恒定的頻率間隔來(lái)實(shí)現(xiàn)，也就是在幅度可變以及具有任何形式的濾波器的頻帶或子頻帶中實(shí)現(xiàn)。分解類型是遵循實(shí)驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)選擇的，其中所述實(shí)驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)作為受到超聲調(diào)查的組織或其他結(jié)構(gòu)的類型的函數(shù)。
在下文中，包含時(shí)間-頻率變換系數(shù)的矩陣是作為“變換矩陣”表示的；所述矩陣的系數(shù)則被表示為“頻譜系數(shù)”。這是三維矩陣，該矩陣的維度由軌跡數(shù)量、每個(gè)軌跡的采樣數(shù)量、用以細(xì)分射頻信號(hào)的頻帶或子頻帶數(shù)量給出的。
后續(xù)操作包括為頻譜系數(shù)矩陣的每一個(gè)點(diǎn)(由此為輸入幀的各點(diǎn)，其中頻譜系數(shù)矩陣是借助上文中說(shuō)明的操作而從所述輸入幀獲取的)提取信號(hào)的局部估計(jì)量。
為此目的，對(duì)于每一個(gè)時(shí)刻、也就是沿著時(shí)間維度(也就是深度)的每一個(gè)點(diǎn)，沿著每一個(gè)單獨(dú)的軌跡來(lái)獲取不同頻帶0～7的系數(shù)，并且確定近似這些系數(shù)的變化的內(nèi)插多項(xiàng)式。在圖7D、7E中示意性顯示了這個(gè)操作。更為特別的是，圖7D以常規(guī)時(shí)刻pk為例顯示了與軌跡1到軌跡n相關(guān)的不同子頻帶中的頻譜系數(shù)。在圖7E的第一和第二個(gè)圖示中，不同頻帶0～7的所有系數(shù)在位置I，k和n，k都被顯示成是相互對(duì)準(zhǔn)的，其中PI1表示內(nèi)插多項(xiàng)式，也就是對(duì)在軌跡l上在深度k處對(duì)準(zhǔn)的頻譜系數(shù)進(jìn)行最優(yōu)近似的多項(xiàng)式，而PIn表示與軌跡n上在深度k處對(duì)準(zhǔn)的頻譜系數(shù)相關(guān)的內(nèi)插多項(xiàng)式。
這個(gè)多項(xiàng)式的一個(gè)或多個(gè)系數(shù)構(gòu)成局部估計(jì)量，其中如下所述，所述局部估計(jì)量允許提取與射頻信號(hào)頻譜相關(guān)的必要信息。實(shí)際上，這個(gè)參數(shù)表示的是信號(hào)頻譜特性的變化。這是因?yàn)橐勒斩x，該參數(shù)涉及的是為頻譜系數(shù)矩陣中的每個(gè)點(diǎn)近似每個(gè)頻帶中的頻譜系數(shù)變化的多項(xiàng)式的屬性，由此間接涉及輸入幀的屬性。另一方面，從內(nèi)插多項(xiàng)式PI提取的局部頻譜估計(jì)量提供了在輸入幀的指定點(diǎn)的RF信號(hào)頻譜特性變化的定性表示。
由于內(nèi)插多項(xiàng)式是在輸入超聲幀的每一個(gè)點(diǎn)計(jì)算的，因此這個(gè)操作的結(jié)果——對(duì)內(nèi)插多項(xiàng)式的每一個(gè)系數(shù)而言——將會(huì)是包含頻譜估計(jì)量集合的矩陣。在下文中，該矩陣被稱為“局部估計(jì)量矩陣”或“局部估計(jì)量幀”，并且在圖7F中顯示了用于內(nèi)插多項(xiàng)式的單個(gè)系數(shù)的矩陣。在這里，局部估計(jì)量的各值是用aij表示的，其中i從1變化到n，n是矩陣中的軌跡數(shù)量；j則從1變化到m，m是每一個(gè)軌跡的系數(shù)數(shù)量。有必要了解的是，根據(jù)內(nèi)插多項(xiàng)式的不同階的各系數(shù)的意義，有可能為多項(xiàng)式中的每個(gè)系數(shù)創(chuàng)建局部估計(jì)量的矩陣。因此，對(duì)四階內(nèi)插多項(xiàng)式而言，其中有可能構(gòu)造五個(gè)之多的局部估計(jì)量矩陣，并且每一個(gè)矩陣用于多項(xiàng)式的五個(gè)系數(shù)中的一個(gè)?？梢允褂酶叽螖?shù)的多項(xiàng)式來(lái)構(gòu)造數(shù)量更多的矩陣。然而在單個(gè)超聲波信號(hào)的頻譜表征過(guò)程中，并非所有的多項(xiàng)式系數(shù)都是必須使用的。對(duì)這些系數(shù)而言，其意義重要與否是依照所調(diào)查的組織或結(jié)構(gòu)類型而以實(shí)驗(yàn)方式確定的。在下文中將會(huì)對(duì)某些非限制性實(shí)例進(jìn)行描述。
最小二乘法近似可以用于計(jì)算多項(xiàng)式的系數(shù)值。在給出了數(shù)量為n并且對(duì)應(yīng)于橫坐標(biāo)x0、x1......、xn-1的縱坐標(biāo)y0、y1，......、yn-1的情況下，這種方法可以用于確定次數(shù)m＜n-1的多項(xiàng)式P(x)＝a0+a1x+......+amxm該多項(xiàng)式給出了被檢測(cè)數(shù)據(jù)的最佳近似值。
考慮近似值與觀測(cè)值之間差值的平方和SS=Σj=0n-1(a0+a1xj+.....+amxjm-yj)2]]>這些系數(shù)必須以使S最小的方式來(lái)進(jìn)行選擇，以使多項(xiàng)式能夠盡可能精密地估計(jì)數(shù)據(jù)。通過(guò)相對(duì)于系數(shù)導(dǎo)出S以及將結(jié)果均衡為零，在給出了Sk=Σj=0n-1xjk]]>以及vk=Σj=0n-1xjkyj]]>的情況下，這時(shí)將會(huì)得到一個(gè)等式系統(tǒng)，其可以采用矩陣形成而被寫為a＝Q-1v其中a是多項(xiàng)式P(x)的系數(shù)矢量。
對(duì)不同類型的組織以及不同類型的病癥狀態(tài)來(lái)說(shuō)，可以觀察到的是，內(nèi)插多項(xiàng)式的系數(shù)值采取以統(tǒng)計(jì)方式確定的值。通過(guò)定義數(shù)值類別，可以進(jìn)一步觀察到統(tǒng)計(jì)分布具有依賴于組織類型及其可能具有的任何病癥狀態(tài)的可變形狀，其中所述統(tǒng)計(jì)分布即為內(nèi)插多項(xiàng)式的每一個(gè)系數(shù)的分布直方圖。依照本發(fā)明的一個(gè)方面，該方法是以這個(gè)發(fā)現(xiàn)為基礎(chǔ)的，并且該方法使用了直方圖的形狀參數(shù)來(lái)從超聲波信號(hào)中提取數(shù)量更多的頻譜信息。
為了理解在不同狀態(tài)以及對(duì)于不同組織直方圖形狀的變化的重要性和程度，有必要對(duì)圖8A至17B加以參考。
舉例來(lái)說(shuō)，在對(duì)頸動(dòng)脈進(jìn)行分析以便檢查頸動(dòng)脈斑是否存在或是檢查其稠度的過(guò)程中發(fā)現(xiàn)通過(guò)使用一種借助雙正交的3.7小波而解碼到十六個(gè)頻帶的處理以及通過(guò)使用四階內(nèi)插多項(xiàng)式，不但多項(xiàng)式的三階系數(shù)具有用于表征被調(diào)查組織的有效分布，而且多項(xiàng)式的其他系數(shù)同樣具有用于表征被調(diào)查組織的有效分布。此外還可以發(fā)現(xiàn)，通過(guò)分析分布直方圖可以顯示分布直方圖的不同形態(tài)取決于接受檢查的不同類型的組織。
圖8A顯示的是用于獲取下述實(shí)驗(yàn)結(jié)果的頸動(dòng)脈的B模式超聲圖像。此外，在該圖像上還標(biāo)識(shí)了三個(gè)窗口，這三個(gè)窗口則是以脂質(zhì)斑、游離的血管部位以及鈣化為中心的，其中所述游離血管部位即為血液。局部估計(jì)量矩陣的系數(shù)是在這些組織結(jié)構(gòu)互不相同的部位中計(jì)算的，由此顯示這些估計(jì)量具有依照所調(diào)查的組織類型而改變的統(tǒng)計(jì)分布。
圖9A、9B和9C描繪的是三個(gè)四階內(nèi)插多項(xiàng)式的變化，這些變化分別涉及的是斑塊、血液和鈣化。也就是說(shuō)，在遵循上文所述的數(shù)字化射頻信號(hào)的解碼和處理方法的情況下，對(duì)涉及脂質(zhì)斑的圖像部分而言，對(duì)頻譜系數(shù)(也就是變換矩陣的系數(shù))進(jìn)行最優(yōu)近似的四階多項(xiàng)式具有圖9A中的變化，對(duì)游離血管部位而言，該多項(xiàng)式具有圖9B中的變化，對(duì)存在鈣化現(xiàn)象的部位而言，該多項(xiàng)式具有圖9C中的變化。
圖10、11和12分別顯示的圖9A、9B和9C中的內(nèi)插多項(xiàng)式的五個(gè)系數(shù)在不同的參考類別中所具有的統(tǒng)計(jì)分布直方圖，其中所述內(nèi)插多項(xiàng)式是通過(guò)分析頸動(dòng)脈斑的一部分的不同部位獲得的。參考類別是在橫坐標(biāo)上表示的，總體頻率則是在縱坐標(biāo)上表示的。
對(duì)所考慮的五個(gè)系數(shù)(在這里用A0、A1、A2、A3、A4表示)中的每一個(gè)系數(shù)而言，其中構(gòu)造了與三個(gè)不同的窗口相對(duì)應(yīng)的三個(gè)直方圖，這三個(gè)窗口分別位于脂質(zhì)斑部位(圖10)、游離血管部位(圖11)以及遭受鈣化的部位(圖12)，其中所述游離血管部位即為充滿血液的部位。從圖11中的直方圖可以看出，在游離血管部位中，所有次數(shù)的系數(shù)分布都是非常窄的。與之相關(guān)的分布直方圖則具有極其有限的分散。相反，與健康組織(血液，圖11)中的相同系數(shù)相比，在受脂質(zhì)斑和鈣化影響的部位(圖10和12)中，二階系數(shù)(A2)特別具有完全不同的統(tǒng)計(jì)分布，此外，對(duì)脂質(zhì)斑以及鈣化而言，所述二階系數(shù)是完全不同的。換句話說(shuō)，通過(guò)對(duì)用于表示二階系數(shù)統(tǒng)計(jì)分布的直方圖的變化加以分析，可以區(qū)分所檢查的部位包含的是游離血管(血液，圖11)、脂質(zhì)斑(圖10)還是鈣化(圖12)。
這意味著脂質(zhì)斑和鈣化會(huì)在反向傳播的信號(hào)中引入不同的頻譜變動(dòng)，這種變動(dòng)可以使用內(nèi)插多項(xiàng)式的二階系數(shù)的分布直方圖的定性評(píng)估來(lái)加以檢測(cè)，其中所述內(nèi)插多項(xiàng)式近似頻譜系數(shù)的變化。
相似考慮可以應(yīng)用于與三階系數(shù)相關(guān)的直方圖的變化，其中所述三階系數(shù)在所考慮的三個(gè)窗口中具有不同的分布，其中這三個(gè)窗口分別是以脂質(zhì)斑、血液以及鈣化為中心的。涉及一階系數(shù)分布的直方圖僅僅存在程度較小的差別，但是這種差別仍舊是非常明顯的。
通過(guò)使用一種解碼到數(shù)量眾多的頻帶的處理，可以使用次數(shù)大于四的內(nèi)插多項(xiàng)式，例如五階內(nèi)插多項(xiàng)式，而在上述附圖所指示的數(shù)據(jù)實(shí)例中，所述頻帶的數(shù)量則是十六個(gè)。這樣一來(lái)，甚至那些與不同系數(shù)的統(tǒng)計(jì)分析相關(guān)聯(lián)的更重要的實(shí)驗(yàn)結(jié)果也是可以獲取的。圖13A、13B和13C顯示了五階內(nèi)插多項(xiàng)式的變化，該多項(xiàng)式近似頸動(dòng)脈的頻譜系數(shù)變化，其中所述變化是借助使用雙正交3.7小波解碼到16個(gè)子頻帶來(lái)獲取的。
圖14、15和16中顯示的直方圖描繪的是用于圖8A中所示窗口的內(nèi)插多項(xiàng)式的不同次數(shù)的系數(shù)(A0～A5)的統(tǒng)計(jì)分布，其中所述窗口分別是以脂質(zhì)斑、血液以及受鈣化影響的部位為中心的。
特別地，通過(guò)將圖9A、9B、9C與13A、13B、13C相比較，可以在脂質(zhì)斑和鈣化部位觀察到內(nèi)插多項(xiàng)式的不同變化。內(nèi)插多項(xiàng)式系數(shù)的直方圖在不同部位中的不同變化與此是對(duì)應(yīng)的，其中與涉及四階多項(xiàng)式的直方圖中發(fā)現(xiàn)的差別相比，不同類型的組織之間的統(tǒng)計(jì)分布差別甚至更大。
同樣，所關(guān)注的結(jié)果是在關(guān)于前列腺的超聲檢查中獲取的。在圖8B中顯示了下文所要闡明和論述的用于獲取實(shí)驗(yàn)結(jié)果的B模式超聲圖像。此外，該圖像還顯示了以所檢查的腫瘤組織部位為中心的窗口。
同樣，對(duì)前列腺而言，使用四階內(nèi)插多項(xiàng)式以及將數(shù)字化射頻信號(hào)解碼到16個(gè)頻帶或子頻帶，記錄內(nèi)插多項(xiàng)式的一階、二階、三階以及四階系數(shù)的統(tǒng)計(jì)分布，其中這些分布在健康組織與腫瘤組織之間是存在差別的，對(duì)分布直方圖的形狀而言也是如此。圖17A和17B分別為腫瘤組織和健康組織顯示了用于一階、二階、三階以及四階階數(shù)的系數(shù)a1和a2(圖17A)以及系數(shù)a3和a4(圖17B)的不同參考類別的總體頻率直方圖，此外，還包括不存在組織的情況(在水采樣中測(cè)得的噪聲)。通過(guò)比較這些直方圖可以看出，由于對(duì)所有的四個(gè)系數(shù)而言，不同系數(shù)的直方圖形式會(huì)在健康組織與瘤組織之間發(fā)生變化，因此所有系數(shù)都提供了可以用于識(shí)別腫瘤組織的信息。
一方面，這些實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示了內(nèi)插多項(xiàng)式的不同系數(shù)的相關(guān)性(用于頻譜分析)，另一方面則顯示了局部估計(jì)量的不同數(shù)值類別中分布直方圖的形狀因數(shù)在用于識(shí)別腫瘤組織或被檢查器官中的特定特征中的重要性。
因此，依照第一個(gè)方面，根據(jù)本發(fā)明的方法，內(nèi)插多項(xiàng)式的一個(gè)或多個(gè)系數(shù)的分布直方圖的形狀因數(shù)被用于獲取可以在超聲掃描器的正常B模式圖像上重疊顯示的信息。
依照一個(gè)不同的方面，本發(fā)明的方法其特征在于使用若干局部估計(jì)量，也就是使用同一內(nèi)插多項(xiàng)式的不同次數(shù)的若干系數(shù)。
在下文中將參考圖7G～7I來(lái)描述一種可能的處理方法。該實(shí)例考慮單個(gè)局部估計(jì)量矩陣，也就是內(nèi)插多項(xiàng)式的單個(gè)系數(shù)的值。所考慮的局部估計(jì)量矩陣可以是與內(nèi)插多項(xiàng)式的任何系數(shù)有關(guān)的矩陣，而所述內(nèi)插多項(xiàng)式在調(diào)查被檢查的組織類型的過(guò)程中是非常重要的。對(duì)所關(guān)注的每一個(gè)局部估計(jì)量矩陣而言，下文描述的程序是可以重復(fù)執(zhí)行的，其中每一個(gè)矩陣都是通過(guò)收集那些在超聲圖像中通過(guò)內(nèi)插多項(xiàng)式的特定系數(shù)而取的數(shù)值來(lái)獲得的。此外，還可以以一個(gè)局部估計(jì)量矩陣開始，其中該矩陣包含了與同一多項(xiàng)式的不同次數(shù)的系數(shù)相關(guān)聯(lián)的矩陣的組合。舉例來(lái)說(shuō)，在這里可以產(chǎn)生一個(gè)收集二階系數(shù)的局部估計(jì)量矩陣，以及一個(gè)收集三階系數(shù)的不同的局部估計(jì)量矩陣，然后則從這兩個(gè)矩陣產(chǎn)生一個(gè)局部估計(jì)量矩陣，在該矩陣中，每一個(gè)系數(shù)都是所述前兩個(gè)矩陣的相應(yīng)系數(shù)之和。在一個(gè)不同的實(shí)施例中，其中也可以使用在兩個(gè)或多個(gè)局部估計(jì)量矩陣中收集的局部估計(jì)量的乘積作為局部估計(jì)量。此外，使用內(nèi)插多項(xiàng)式的所有系數(shù)同樣是可行的。對(duì)四階多項(xiàng)式而言，其中可以將五個(gè)系數(shù)組合在一起(將其相加或相乘，或是對(duì)其施加其他類型的處理)，以便從五個(gè)矩陣中獲取單個(gè)矩陣。
返回到所描述的實(shí)例，該實(shí)例使用了內(nèi)插多項(xiàng)式的單個(gè)系數(shù)，并且由此使用單個(gè)矩陣，其中該實(shí)例是從圖7F中的局部估計(jì)量矩陣開始的，而局部估計(jì)量的數(shù)值的分布直方圖則是在不同的參考類別中確定的。
使一個(gè)具有恰當(dāng)定義的大小I×J的窗口從所考慮的局部估計(jì)量矩陣上移過(guò)。該窗口位于第一位置(圖7G)，而落入該窗口內(nèi)的局部估計(jì)量矩陣系數(shù)aij的分布直方圖則是在這個(gè)位置中計(jì)算的。
如參考圖10以及下文所述，相對(duì)于實(shí)驗(yàn)結(jié)果而言，對(duì)給定多項(xiàng)式的不同階數(shù)而言，其系數(shù)的分布直方圖將會(huì)根據(jù)窗口所包圍的被檢查圖像的特定部分中發(fā)現(xiàn)的組織類型而發(fā)生變化，從而采用不同的形狀。一旦將大小為I×J的調(diào)查窗口定位在局部估計(jì)量矩陣上的給定位置，那么將會(huì)完成分布直方圖，并且計(jì)算所述直方圖的一個(gè)形狀因數(shù)，例如標(biāo)準(zhǔn)偏差σ。通過(guò)將所述窗口沿著局部估計(jì)量矩陣的行與列一次移動(dòng)一步，來(lái)獲取一系列與局部估計(jì)量矩陣的系數(shù)數(shù)量相等的標(biāo)準(zhǔn)偏差值。通過(guò)用σij來(lái)表示與使用位置ij的窗口計(jì)算的局部估計(jì)量矩陣系數(shù)的分布直方圖有關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)偏差值，可以構(gòu)造出一個(gè)系數(shù)數(shù)量與局部估計(jì)量矩陣系數(shù)aij的數(shù)量相等的矩陣，但是該矩陣的值在考慮分布直方圖的形狀參數(shù)(在這個(gè)具體實(shí)例中則是“標(biāo)準(zhǔn)偏差σij”)的情況下進(jìn)行了修改和處理。這個(gè)矩陣將會(huì)包括m×n個(gè)值bijbij＝f(aij，σij)其中f是aij和σij的類函數(shù)。舉例來(lái)說(shuō)，局部估計(jì)量矩陣的每一個(gè)系數(shù)aij都可以與相應(yīng)值σij相除，由此可以得到bij＝aij/σij然而有必要理解的是，將系數(shù)bij關(guān)聯(lián)于系數(shù)aij以及相應(yīng)分布直方圖的形狀因數(shù)σij的函數(shù)也可以不同于上述函數(shù)。例如，在這里可以執(zhí)行乘法而不是除法，此外還可以執(zhí)行這些數(shù)值的不同組合。
此外，在這里還可以為內(nèi)插多項(xiàng)式中的不同次數(shù)的多個(gè)系數(shù)考慮相應(yīng)的多個(gè)局部估計(jì)量矩陣，并且將這些矩陣組合在一起，使用相關(guān)分布直方圖的形狀參數(shù)來(lái)對(duì)其進(jìn)行加權(quán)。
所用直方圖的形狀因數(shù)或形狀參數(shù)也可以不同于標(biāo)準(zhǔn)偏差。舉例來(lái)說(shuō)，在這里可以使用峰態(tài)、對(duì)稱索引、較高次數(shù)時(shí)刻或是用于表示對(duì)象數(shù)量最多的類別的參數(shù)。通常，局部估計(jì)量矩陣的系數(shù)可以通過(guò)任何在特定窗口中表征所述矩陣系數(shù)的分布直方圖的形狀因數(shù)來(lái)處理，其中舉例來(lái)說(shuō)，該窗口以局部估計(jì)量矩陣的每一個(gè)單獨(dú)系數(shù)的位置為中心。
在下文中將大小為m×n、收集系數(shù)bij的矩陣稱為加權(quán)局部估計(jì)量矩陣。這意味著所述矩陣的每個(gè)系數(shù)被相應(yīng)窗口的分布直方圖的形狀因數(shù)加權(quán)，其中“加權(quán)”意味著以某種方式將該系數(shù)與形狀參數(shù)相組合，所述形狀參數(shù)可以是標(biāo)準(zhǔn)偏差或另一恰當(dāng)參數(shù)。
有必要理解的是，對(duì)可用于超聲波信號(hào)的頻譜表征的內(nèi)插多項(xiàng)式的不同次數(shù)而言，在這里可以為這些次數(shù)的某些或所有系數(shù)單獨(dú)執(zhí)行所描述的操作。對(duì)收集內(nèi)插多項(xiàng)式的一般次數(shù)的系數(shù)的單個(gè)局部估計(jì)量矩陣來(lái)說(shuō)，針對(duì)該矩陣所執(zhí)行的操作對(duì)所有那些被考慮的次數(shù)而言可以是相同的，盡管也可以用不同的方式來(lái)對(duì)內(nèi)插多項(xiàng)式的不同次數(shù)的系數(shù)進(jìn)行處理。例如，通過(guò)將三階系數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)偏差參數(shù)相除，可以對(duì)三階系數(shù)進(jìn)行加權(quán)，而二階系數(shù)既可以進(jìn)行加權(quán)，也可以執(zhí)行另一種與峰態(tài)之類的不同參數(shù)相結(jié)合的操作，此外還可以執(zhí)行一種不同于與局部估計(jì)量以及形狀參數(shù)相除的操作。
無(wú)論如何，一般概念是組合表示局部估計(jì)量的系數(shù)值和考慮特定窗口中所述系數(shù)的直方圖的形狀的系數(shù)。
圖7J示意性指示了在使用所述內(nèi)插多項(xiàng)式的所有系數(shù)而不是單個(gè)系數(shù)來(lái)獲取更復(fù)雜和更精細(xì)的加權(quán)局部估計(jì)量集合時(shí)所執(zhí)行的過(guò)程。由此，局部估計(jì)量矩陣是一個(gè)大小為m*n*k的三維矩陣，其中m是每一個(gè)軌跡上的采樣數(shù)量，n是經(jīng)過(guò)數(shù)字化和采樣的超聲幀中的軌跡數(shù)量，k則是內(nèi)插多項(xiàng)式(次數(shù)為k-1的多項(xiàng)式)系數(shù)的數(shù)量。該矩陣的系數(shù)是用aij(1)、......、aij(k)表示的。
系數(shù)aij(1)、aij(2)、......、aij(k)將會(huì)相互組合，以便獲得組合局部估計(jì)量矩陣的系數(shù)cij。這個(gè)矩陣是一個(gè)大小為n*m的二維矩陣。它的每一個(gè)系數(shù)都是如下給出的cij＝f(aij(1)，aij(2)，......，aij(k))其中f是類函數(shù)。舉例來(lái)說(shuō)，該函數(shù)可以是三維矩陣的位置ij的所有k個(gè)系數(shù)的總和或乘積。
在這個(gè)矩陣cij中，分布直方圖的形狀系數(shù)σij可以是標(biāo)準(zhǔn)偏差，并且該系數(shù)是借助上文中參考圖7G、7H所描述的過(guò)程獲取的。加權(quán)局部估計(jì)量矩陣同樣是用bij表示的，由此，總體矩陣fij是從形狀系數(shù)cij以及形狀參數(shù)σij中獲取的。
在概念方面，該過(guò)程與參考圖7D～7H所描述的過(guò)程相似，但不用之處在于包含源自內(nèi)插多項(xiàng)式的所有系數(shù)而不是其中一個(gè)系數(shù)的信息的系數(shù)(加權(quán)局部估計(jì)量)包含在最終矩陣中。
僅僅使用內(nèi)插多項(xiàng)式中的某些系數(shù)的中間解決方案同樣是可以實(shí)現(xiàn)的。
在一個(gè)實(shí)施例變化中，其中首先可以通過(guò)形狀系數(shù)σij來(lái)執(zhí)行單個(gè)系數(shù)aij的加權(quán)，隨后則可以僅僅將經(jīng)過(guò)加權(quán)的局部估計(jì)量相互組合。實(shí)質(zhì)上，在這種情況下，當(dāng)確定了頻譜系數(shù)矩陣之后，確定內(nèi)插多項(xiàng)式，此外還會(huì)從這些多項(xiàng)式的系數(shù)中確定估計(jì)量aij(k)的矩陣。對(duì)每一個(gè)k值來(lái)說(shuō)，確定作為直方圖形狀的統(tǒng)計(jì)分布，并且計(jì)算一個(gè)形狀因數(shù)，例如標(biāo)準(zhǔn)偏差σij(k)。然后計(jì)算加權(quán)的局部估計(jì)量bij(k)＝f(aij(k)，σij(k))最后，組合加權(quán)的局部估計(jì)量而得到cij＝f’(bij(1)，bij(2)，......，bij(k))其中f和f’是類函數(shù)。
依照本發(fā)明的一個(gè)不同方面，該過(guò)程并沒有對(duì)系數(shù)或局部估計(jì)量進(jìn)行加權(quán)。所述過(guò)程的這個(gè)不同實(shí)施例不允許使用分布直方圖的形狀中所包含的信息，但是仍舊允許使用內(nèi)插多項(xiàng)式的若干個(gè)系數(shù)的信息內(nèi)容。圖7K示意性描繪了這種情況下的處理過(guò)程。其中相同的符號(hào)表示與圖7J中的部件相同或等價(jià)的部件。在這里不再通過(guò)處理矩陣cij來(lái)獲取形狀因數(shù)σij，但是其系數(shù)(未經(jīng)加權(quán)的局部估計(jì)量)會(huì)經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)分析，以便直接獲取在這里用fij’表示的總體矩陣。
在獲取了加權(quán)局部估計(jì)量矩陣的情況下，這個(gè)矩陣的系數(shù)值將會(huì)依照數(shù)值類別來(lái)進(jìn)行分類，其中所述數(shù)值類別是通過(guò)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)的與特定組織結(jié)構(gòu)具有雙單義關(guān)聯(lián)的數(shù)值類別。換句話說(shuō)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)可以證實(shí)，某一種類型的組織(例如前列腺的瘤組織)將會(huì)改變超聲波激勵(lì)信號(hào)，由此某一個(gè)經(jīng)過(guò)加權(quán)的局部估計(jì)量將會(huì)采取落入某個(gè)數(shù)值類別的值。然后，通過(guò)對(duì)超聲掃描器進(jìn)行編程，可以對(duì)輸入幀執(zhí)行上文描述的操作，從而獲取加權(quán)局部估計(jì)量矩陣。之后，以這種方式獲取的矩陣系數(shù)將會(huì)與瘤組織的數(shù)值類別特性進(jìn)行比較，其中對(duì)那些數(shù)值落入瘤組織的特性類別內(nèi)的加權(quán)局部估計(jì)量而言，由這些加權(quán)局部估計(jì)量矩陣的點(diǎn)形成的彩色圖像將會(huì)重疊在黑白的B模式圖像上。這個(gè)彩色指示為超聲操作者提供了必要信息，由此顯示了瘤組織的存在與否及其位置。
應(yīng)該理解的是，在這里可以為不同類型的組織或結(jié)構(gòu)執(zhí)行分類。舉例來(lái)說(shuō)，如果希望顯示健康組織的存在，那么通過(guò)識(shí)別某種用于表征健康組織存在的加權(quán)局部估計(jì)量的數(shù)值類別即可滿足需要。同樣，如果希望在相同的圖像上同時(shí)或者按順序顯示兩種不同類型的組織或結(jié)構(gòu)(例如脂質(zhì)斑和頸動(dòng)脈中的鈣化)的存在，那么只要執(zhí)行以下操作即可滿足需要識(shí)別表征這兩種結(jié)構(gòu)類型的兩種數(shù)值類別、然后使用這些類別的特征值來(lái)過(guò)濾局部估計(jì)量矩陣的系數(shù)，以及同時(shí)或是按順序在B模式超聲圖像上顯示結(jié)果，其中在必要以及優(yōu)選的情況下，所述顯示是用兩種不同的顏色實(shí)現(xiàn)的。
對(duì)于為某個(gè)局部估計(jì)量表征特定類型組織的數(shù)值類別而言，要想以實(shí)驗(yàn)方式來(lái)識(shí)別該數(shù)值類別，可以通過(guò)檢查實(shí)驗(yàn)采樣來(lái)執(zhí)行該處理，其中在所述實(shí)驗(yàn)采樣中借助了直方圖來(lái)分析所關(guān)注的結(jié)構(gòu)。以前列腺為例，其中將會(huì)對(duì)健康組織、腺癌以及腺纖維瘤的均勻部位進(jìn)行識(shí)別。然后，如上所述，作為響應(yīng)而從實(shí)驗(yàn)采樣掃描中獲取的射頻超聲波信號(hào)將被處理，以便獲取單個(gè)加權(quán)局部估計(jì)量矩陣。
B模式圖像的點(diǎn)與矩陣的每個(gè)系數(shù)是對(duì)應(yīng)的，這一點(diǎn)歸因于用于獲取局部估計(jì)量矩陣的方式。因此，由于某種結(jié)構(gòu)(例如腺癌)所處的部位是已知的，在這些部位中確定局部估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)分布，并且識(shí)別出具有最大總體頻率的類別。就這個(gè)特定器官而言，該類別與腺癌的存在與否是相關(guān)聯(lián)的。因此，在每一次對(duì)類似的器官執(zhí)行超聲分析的時(shí)候，其中都會(huì)對(duì)經(jīng)過(guò)加權(quán)的局部估計(jì)量進(jìn)行分類，并且那些落入腺癌的參考類別內(nèi)的加權(quán)局部估計(jì)量將會(huì)通過(guò)在B模式圖像上覆蓋色標(biāo)來(lái)高亮顯示，其中在所述B模式圖像中，對(duì)其中加權(quán)局部估計(jì)量數(shù)值落入腺癌特征類別內(nèi)的圖像區(qū)域而言，與之相對(duì)應(yīng)的象素是彩色的。此外，相似的過(guò)程還被用于其他類型的組織(對(duì)前列腺而言則是健康組織、腺纖維瘤)。
更詳細(xì)的處理設(shè)想的是在對(duì)參考類別進(jìn)行識(shí)別的階段以及對(duì)接受超聲調(diào)查的器官進(jìn)行分析的階段，作用于至少一對(duì)局部估計(jì)量矩陣之上?，F(xiàn)在將借助圖23A和23B來(lái)描述基于三個(gè)不同局部估計(jì)量的此類處理的實(shí)例。對(duì)實(shí)驗(yàn)采樣而言，在這里將會(huì)對(duì)其再次進(jìn)行超聲幀采集處理，然后，該采樣將被實(shí)施上文所述的處理，從而獲取三個(gè)加權(quán)局部估計(jì)量矩陣。
第一個(gè)二維圖形分別在橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)上顯示了兩個(gè)加權(quán)局部估計(jì)量矩陣的所有系數(shù)值，例如通過(guò)內(nèi)插多項(xiàng)式的零階和一階系數(shù)所獲取的值。第二個(gè)圖形顯示的是借助零階和二階系數(shù)所獲取的加權(quán)局部估計(jì)量。圖23A在橫坐標(biāo)上顯示了借助用于前列腺的多項(xiàng)式的一階系數(shù)而獲取的加權(quán)局部估計(jì)量矩陣的系數(shù)。在縱坐標(biāo)上則顯示了借助同一多項(xiàng)式的零階系數(shù)所獲取的加權(quán)局部估計(jì)量矩陣的系數(shù)。圖23B在橫坐標(biāo)上顯示了借助二階系數(shù)獲取的加權(quán)局部估計(jì)量，并且在縱坐標(biāo)上顯示了借助零階系數(shù)所獲取的加權(quán)局部估計(jì)量。
因此，由所使用的加權(quán)局部估計(jì)量中的某一個(gè)值以及其他值組成的一對(duì)數(shù)值(點(diǎn)的坐標(biāo))是與這兩個(gè)圖形中每一個(gè)圖形的每一個(gè)點(diǎn)相關(guān)聯(lián)的。
以這種方式獲取的圖形可以重疊在輸入超聲幀上。因此，輸入超聲幀的每一個(gè)點(diǎn)可以關(guān)聯(lián)于那些與該點(diǎn)相對(duì)應(yīng)的被檢查加權(quán)局部估計(jì)量的數(shù)值類別對(duì)。
借助組織學(xué)分析，在超聲幀上將會(huì)標(biāo)識(shí)那些特性(健康、瘤等等)均勻的組織部位。在圖23A和23B中，這些部位是用三個(gè)不同的灰度級(jí)區(qū)分的。在這兩個(gè)圖形中，由于加權(quán)局部估計(jì)量的數(shù)值對(duì)是與超聲幀中的每一個(gè)點(diǎn)相對(duì)應(yīng)的，因此可以將用于所述加權(quán)局部估計(jì)量的數(shù)值類別關(guān)聯(lián)于所檢查的組織中的每一個(gè)均勻部位，其中所述類別與這個(gè)特定類型的組織具有單義關(guān)聯(lián)性。
為了以雙單義方式來(lái)識(shí)別每一個(gè)部位，非常重要的是選擇一個(gè)集合，該集合包含了加權(quán)局部估計(jì)量數(shù)值類別對(duì)或三元組，并且這些加權(quán)局部估計(jì)量并未重疊在與不同部位相關(guān)聯(lián)的其他估計(jì)量上。其中舉例來(lái)說(shuō)，用于提取這些集合的操作可以通過(guò)邏輯“或”運(yùn)算以及“與”運(yùn)算來(lái)完成。
如所述，對(duì)于以這種方式確定的集合而言，其總體頻率在常規(guī)的B模式圖像上是用色標(biāo)表示的，所述色標(biāo)對(duì)每一個(gè)集合而言都是不同的，此外，所述色標(biāo)直接與總體頻率的強(qiáng)度成比例。
正如圖17A、17B中以實(shí)驗(yàn)方式所指出的那樣，對(duì)希望顯示的部位(在本實(shí)例中則是瘤組織)而言，通常只要將其與那些從內(nèi)插多項(xiàng)式的所有系數(shù)中獲取的圖像的總和相組合，就可以高亮顯示該部位，在這種情況下，所述部位的高亮顯示是通過(guò)借助邏輯“與”操作而與那些從內(nèi)插多項(xiàng)式的所有系數(shù)中獲取的數(shù)值集合進(jìn)行組合來(lái)實(shí)現(xiàn)的。
對(duì)于未加權(quán)的局部估計(jì)量，例如通過(guò)將內(nèi)插多項(xiàng)式的不同次數(shù)的系數(shù)相互組合所得到的局部估計(jì)量而言，用于在通過(guò)組織學(xué)分析而檢測(cè)的組織特性與加權(quán)本地估計(jì)量的數(shù)值類別之間進(jìn)行實(shí)驗(yàn)相關(guān)的上述過(guò)程同樣是有效的。
對(duì)上文中論述以及圖9A～17B中表示的實(shí)驗(yàn)結(jié)果而言，其中使用的是將RF信號(hào)分解到16個(gè)相同寬度的頻帶或子頻帶的處理。這種分解處理在前列腺檢查以及頸動(dòng)脈檢查中提供了非常有用的結(jié)果。選擇這兩種類型的器官則是因?yàn)樗鼈兙哂写笮〔煌慕M織結(jié)構(gòu)。與頸動(dòng)脈相比，前列腺的結(jié)構(gòu)通常具有較大的尺寸。對(duì)于反射超聲波激勵(lì)信號(hào)的不同大小的結(jié)構(gòu)而言，這些結(jié)構(gòu)將會(huì)導(dǎo)致在返回的信號(hào)中出現(xiàn)不同的頻率分布。而通過(guò)執(zhí)行細(xì)分到16個(gè)相同幅度的頻帶的處理，可以獲取從被檢查的器官返回并且分辨率足夠高的RF信號(hào)。
盡管如此，一般來(lái)說(shuō)，以上描述可以了解，分解到頻帶中的選擇(頻帶的數(shù)量和幅度)有可能依照所要分析的組織或結(jié)構(gòu)類型而改變。在被分析的器官中，所研究的結(jié)構(gòu)越小，分解到高頻的分辨率也就越大，反之亦然。這一點(diǎn)可以通過(guò)下文中參考圖18～21所論述的實(shí)驗(yàn)結(jié)果來(lái)加以確認(rèn)，其中所述實(shí)驗(yàn)結(jié)果同樣是通過(guò)處理頸動(dòng)脈的某一部分的超聲圖像獲取的。
圖19、20和21顯示的是所分析的頸動(dòng)脈部分的B模式圖像。使用一個(gè)離散小波將經(jīng)過(guò)數(shù)字化和采樣的RF信號(hào)解碼到六個(gè)幅度可變的頻帶中。圖18A顯示的是描繪所使用的濾波處理的樹形結(jié)構(gòu)，圖18B顯示的則是六個(gè)分解頻帶?？梢杂^察到，從低頻到高頻，頻帶的幅度增加。信號(hào)的采樣頻率則是用fc表示的。圖18C顯示了通過(guò)將前述分解處理應(yīng)用于圖19、20和21中的B模式圖像而獲取的內(nèi)插多項(xiàng)式的變化。
圖19的頂部顯示的是所檢查的頸動(dòng)脈的B模式圖像，其下方是四階內(nèi)插多項(xiàng)式的變化(與圖18C相對(duì)應(yīng))，再下來(lái)則是在以脂質(zhì)斑為中心的窗口(在B模式圖像上重疊顯示)級(jí)計(jì)算的內(nèi)插多項(xiàng)式的不同次數(shù)的系數(shù)A0-A4的分布直方圖。具有相同圖像布局的圖20顯示的是在以游離血管部位、即血液為中心的窗口中獲取的內(nèi)插多項(xiàng)式以及分布直方圖。同樣，在這個(gè)范例中，窗口也是在頸動(dòng)脈的B模式圖像上重疊顯示的。最后，具有相同配置的圖21顯示的是在一個(gè)以B模式圖像中被辨認(rèn)出存在鈣化現(xiàn)象的部分為中心的窗口中獲取的結(jié)果。
通過(guò)比較圖19、20和21可以看出，在分解到幅度從低頻到高頻逐漸遞增的六個(gè)頻帶的情況下，在所觀察的三個(gè)部位(脂質(zhì)斑、血液以及鈣化)中，內(nèi)插多項(xiàng)式的變化并未顯著改變。而這正是所用分解沒有提供適合檢查這類器官這一事實(shí)的第一個(gè)指示。出現(xiàn)這種情況是因?yàn)樗R(shí)別的結(jié)構(gòu)的尺寸很小，由此它們提供的頻譜信息都位于響應(yīng)頻譜的高頻部分，也就是說(shuō)，在這種情況下，所使用的分解處理需要具有更大幅度的頻帶。與之相反，對(duì)分解到16個(gè)幅度相等的頻帶中的處理而言，其在相同器官上獲取的結(jié)果(圖9A～16)顯示借助該分解處理所獲取的分辨率足以提供有效結(jié)果。
從圖19、20和21的分布直方圖中可以注意到，實(shí)際上(雖然內(nèi)插多項(xiàng)式的變化在脂質(zhì)斑、血液和鈣化這三個(gè)區(qū)域中基本上是相同的)，不同系數(shù)的次數(shù)的分布直方圖的形狀是變化的。然而，在這三個(gè)被調(diào)查的部位中，相應(yīng)系數(shù)的分布直方圖之間的差別并不像使用基于解碼到16個(gè)幅度相等的頻帶的信號(hào)處理所得到的差別那樣顯著和明顯。最后，對(duì)借助兩種解碼到子頻帶的處理所獲取的結(jié)果而言，對(duì)其結(jié)果所進(jìn)行的比較顯示如果就頻帶數(shù)量及其幅度方面而選擇了恰當(dāng)?shù)慕獯a處理，那么則允許將本發(fā)明的分析方法適配成依照所調(diào)查的組織或結(jié)構(gòu)類型來(lái)獲取最優(yōu)的結(jié)果。解碼或分解類型可以用實(shí)驗(yàn)方式進(jìn)行選擇，此外還可以借助實(shí)驗(yàn)來(lái)選擇最適合的內(nèi)插多項(xiàng)式次數(shù)，其最重要的系數(shù)，以及所述系數(shù)的分布直方圖的最相關(guān)形狀系數(shù)。
圖22例示了通過(guò)離散小波分組變換(DWPT)的射頻信號(hào)頻譜分解樹。依照所執(zhí)行的超聲調(diào)查的類型以及所檢查的結(jié)構(gòu)的特征，該調(diào)查方法可以使用沿著圖22中的樹形結(jié)構(gòu)的不同分解可能性中的任何一種。
很明顯，附圖僅僅顯示的是本發(fā)明的實(shí)際實(shí)施例，在不脫離本發(fā)明的原理范圍的情況下，這些實(shí)施例的形式和裝置是可以發(fā)生變化的。附加權(quán)利要求中給出的任何參考數(shù)字的用途僅僅是為參考上文以及附圖所進(jìn)行的閱讀提供幫助，它們并沒有限制權(quán)利要求的范圍。
權(quán)利要求
1.一種用于對(duì)從接受超聲檢查的結(jié)構(gòu)返回的射頻超聲信號(hào)進(jìn)行頻譜分析的方法，該方法包括以下階段a)將超聲激勵(lì)信號(hào)傳送到被檢查的所述結(jié)構(gòu)的一部分；b)接收來(lái)自所述結(jié)構(gòu)的射頻響應(yīng)信號(hào)；c)應(yīng)用一系列濾波操作，來(lái)獲得將射頻響應(yīng)信號(hào)的頻帶分解成多個(gè)頻帶；d)從所述濾波操作產(chǎn)生的系數(shù)計(jì)算局部估計(jì)量(aij，cij)，所述局部估計(jì)量包含關(guān)于射頻信號(hào)頻譜的信息；其特征在于所述局部估計(jì)量(aij，cij)與表示所述局部估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)分布形狀的參數(shù)(σij)組合到超聲圖像的一部分中。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其中用于細(xì)分所述射頻信號(hào)的頻帶覆蓋信號(hào)的整個(gè)頻帶。
3.如權(quán)利要求1或2所述的方法，其中所述頻帶是不同寬度和位置的頻帶。
4.如前述權(quán)利要求中的一個(gè)或多個(gè)所述的方法，還包括以下階段為超聲輸入幀產(chǎn)生經(jīng)過(guò)采樣和數(shù)字化處理的幀；將所述經(jīng)過(guò)采樣和數(shù)字化的幀分解到所述頻帶中；產(chǎn)生頻譜系數(shù)矩陣，該矩陣包含所述過(guò)濾操作產(chǎn)生的系數(shù)或從其推導(dǎo)的系數(shù)；為經(jīng)過(guò)采樣和數(shù)字化的幀的至少某些點(diǎn)確定相應(yīng)的內(nèi)插多項(xiàng)式(PI)，所述內(nèi)插多項(xiàng)式近似所述頻譜系數(shù)在用以分解射頻信號(hào)的不同頻帶中的變化；為所述點(diǎn)從內(nèi)插多項(xiàng)式的至少一個(gè)系數(shù)(ao，......，ak)獲取所述局部估計(jì)量(aij，cij)，所述局部估計(jì)量則構(gòu)成局部估計(jì)量矩陣。
5.如權(quán)利要求4所述的方法，其中，所述局部估計(jì)量(aij)中的每一個(gè)由相應(yīng)內(nèi)插多項(xiàng)式的一個(gè)系數(shù)構(gòu)成。
6.如權(quán)利要求4所述的方法，其中根據(jù)內(nèi)插多項(xiàng)式的至少兩個(gè)系數(shù)而為每一個(gè)點(diǎn)確定至少兩個(gè)局部估計(jì)量(aij(k))，以便產(chǎn)生三維局部估計(jì)量(aij(k))矩陣。
7.如權(quán)利要求4所述的方法，其中所述局部估計(jì)量(cij)的每一個(gè)由相應(yīng)內(nèi)插多項(xiàng)式的多個(gè)系數(shù)的組合構(gòu)成。
8.如權(quán)利要求4、5、6或7所述的方法，其中所述局部估計(jì)量(aij’，cij)的每一個(gè)與一個(gè)窗口內(nèi)的所述局部估計(jì)量的分布直方圖的形狀系數(shù)(σij)相結(jié)合，以便獲取加權(quán)的局部估計(jì)量(bij)，其中在所述窗口內(nèi)部包含所述局部估計(jì)量。
9.如權(quán)利要求8所述的方法，還包括以下階段確定比所述局部估計(jì)量(aij，cij)矩陣尺寸更小的窗口中的所述局部估計(jì)量(aij，cij)的統(tǒng)計(jì)分布；為每一個(gè)所述窗口確定所述統(tǒng)計(jì)分布的形狀參數(shù)(σij)特性；為每一個(gè)窗口，組合所述形狀參數(shù)(σij)以及相應(yīng)的局部估計(jì)量(aij’，cij)，以便獲取加權(quán)的局部估計(jì)量(bij)。
10.如權(quán)利要求4至9中的一個(gè)或多個(gè)所述的方法，其中使用相應(yīng)內(nèi)插多項(xiàng)式的不同系數(shù)(ao，...，ak)而為經(jīng)過(guò)采樣和數(shù)字化處理的超聲幀的同一點(diǎn)獲取的若干加權(quán)局部估計(jì)量被相互組合。
11.如前述權(quán)利要求中的一個(gè)或多個(gè)所述的方法，其中使用時(shí)間-頻率變換來(lái)獲得所述濾波操作。
12.如權(quán)利要求11所述的方法，其中所述時(shí)間-頻率變換是小波。
13.如權(quán)利要求11所述的方法，其中所述時(shí)間-頻率變換是離散小波分組變換(DWPT)。
14.如前述權(quán)利要求中的一個(gè)或多個(gè)所述的方法，還包括以下階段確定加權(quán)局部估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)分布，以及創(chuàng)建一個(gè)數(shù)值類別集合，其中所述集合能夠雙單義地識(shí)別被調(diào)查采樣的超聲幀上的均勻部分。
15.如前述權(quán)利要求中的一個(gè)或多個(gè)所述的方法，其中使用所述加權(quán)局部估計(jì)量而產(chǎn)生的彩色圖像重疊在超聲圖像上。
16.如權(quán)利要求15所述的方法，其中所述彩色圖像是選擇落入與預(yù)定組織結(jié)構(gòu)具有雙單義關(guān)系的參考類別內(nèi)的加權(quán)局部估計(jì)量來(lái)產(chǎn)生的。
17.一種用于對(duì)從接受超聲檢查的結(jié)構(gòu)返回的射頻超聲波信號(hào)進(jìn)行頻譜分析的方法，該方法包括以下階段a)向所要檢查的所述結(jié)構(gòu)的一部分傳送超聲波激勵(lì)信號(hào)；b)接收來(lái)自所述結(jié)構(gòu)的輸入射頻響應(yīng)信號(hào)；c)為輸入超聲幀產(chǎn)生經(jīng)過(guò)采樣和數(shù)字化的幀；d)將濾波系列應(yīng)用于所述經(jīng)過(guò)采樣和數(shù)字化的幀，以便獲得將射頻響應(yīng)信號(hào)的頻帶分解成多個(gè)頻帶；e)產(chǎn)生頻譜系數(shù)矩陣，該矩陣包含所述濾波操作產(chǎn)生的系數(shù)或從中推導(dǎo)的系數(shù)；f)為經(jīng)過(guò)采樣和數(shù)字化的幀中的至少某些點(diǎn)確定相應(yīng)的內(nèi)插多項(xiàng)式(PI)，其中該多項(xiàng)式近似所述頻譜系數(shù)在用以分解射頻信號(hào)的各頻帶中的變化；g)為所述點(diǎn)從內(nèi)插多項(xiàng)式的系數(shù)(ao，...，ak)中獲取局部估計(jì)量(cij)，將內(nèi)插多項(xiàng)式的不同次數(shù)(ao，...，ak)的至少兩個(gè)系數(shù)相互組合。
18.如權(quán)利要求17所述的方法，其中用以細(xì)分所述射頻信號(hào)的頻帶覆蓋信號(hào)的整個(gè)頻帶。
19.如權(quán)利要求17或18所述的方法，其中所述頻帶是具有不同寬度和位置的頻帶。
20.如權(quán)利要求17至19中的一個(gè)或多個(gè)所述的方法，其中所述濾波操作是使用時(shí)間-頻率變換來(lái)獲得的。
21.如權(quán)利要求20所述的方法，其中所述時(shí)間-頻率變換是小波。
22.如權(quán)利要求20所述的方法，其中所述時(shí)間-頻率變換是離散小波分組變換(DWPT)。
23.如權(quán)利要求17至22中的一個(gè)或多個(gè)所述的方法，其中還包括以下階段確定局部估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)分布，以及創(chuàng)建數(shù)值類別的集合，該集合能夠以雙單義方式來(lái)識(shí)別被調(diào)查采樣的超聲幀上的均勻部分。
24.如權(quán)利要求17至23中的一個(gè)或多個(gè)所述的方法，其中使用所述局部估計(jì)量產(chǎn)生的彩色圖像重疊在超聲圖像上。
25.如權(quán)利要求24所述的方法，其中所述彩色圖像是選擇落入與預(yù)定組織結(jié)構(gòu)具有雙單義關(guān)系的參考類別內(nèi)的加權(quán)局部估計(jì)量來(lái)產(chǎn)生的。
26.一種超聲設(shè)備，該設(shè)備包括超聲探測(cè)器，用于采集和處理從接受超聲檢查的結(jié)構(gòu)返回的射頻信號(hào)的部件，其特征在于所述采集和處理部件經(jīng)過(guò)編程而執(zhí)行權(quán)利要求1至25中的一個(gè)或多個(gè)所述的方法。
全文摘要
本方法通過(guò)時(shí)間－頻率變換之類的濾波而將射頻信號(hào)分解到子頻帶中。從通過(guò)所述分解而采集的系數(shù)獲取頻譜系數(shù)矩陣，并且從該矩陣獲取局部估計(jì)量，特別地，所述局部估計(jì)量是由內(nèi)插多項(xiàng)式的系數(shù)構(gòu)成的。局部估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)分布在重疊在超聲幀上的窗口中被評(píng)估。這些頻譜系數(shù)分布直方圖的構(gòu)造提供了一個(gè)參數(shù)，該參數(shù)與局部估計(jì)量相結(jié)合，提供加權(quán)的局部估計(jì)量，所述加權(quán)局部估計(jì)量包含可以在對(duì)接受超聲分析的器官中的特定結(jié)構(gòu)進(jìn)行識(shí)別的過(guò)程中使用的頻譜信息。
文檔編號(hào)G01S7/52GK1954235SQ200480035699
公開日2007年4月25日 申請(qǐng)日期2004年10月5日 優(yōu)先權(quán)日2003年10月8日
發(fā)明者倫納爾多·瑪索蒂, 艾娜·比亞吉, 西蒙納·格蘭奇, 盧卡·布萊斯奇 申請(qǐng)人:艾克提斯有源傳感器有限公司, 埃薩奧特股份公司