專利名稱：檢測(cè)彈性變化的方法和用于實(shí)施該方法的回波探測(cè)裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種檢測(cè)在沿預(yù)定軸線方向受到外部壓力的軟組織中的彈性變化的方法。
本發(fā)明還涉及一種裝有用于實(shí)施該方法的裝置的回波探測(cè)裝置。
本發(fā)明用在醫(yī)療成像領(lǐng)域。
由F.Kallel和M.Bertrand的論文“利用線法攝動(dòng)性重現(xiàn)(顯示)組織彈性”(發(fā)表在IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING，Vol.15，No.3，1996年6月299-313頁(yè))已知一種采用線性攝動(dòng)重現(xiàn)(顯示)組織彈性的方法。所述公開(kāi)文獻(xiàn)介紹了一種根據(jù)由靜止外部壓力引起的位移的測(cè)量值重現(xiàn)(顯示)受到靜止外部壓力的軟組織的彈性模量的方法。所述方法利用一種公知的用于對(duì)于反(演)問(wèn)題求解的算法，這種算法稱為牛頓-拉弗森算法并利用一種借助彈性方程的有限元模型能產(chǎn)生一組位移場(chǎng)的圖像的直接關(guān)系(direct relation)，以及按一最小二乘法判別采用所述直接關(guān)系，以便提供各對(duì)應(yīng)的彈性模量的分布。組織的軸向位移場(chǎng)的組合形成基本數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)是利用本適用于超聲波信號(hào)的多位相關(guān)技術(shù)預(yù)先估算的。當(dāng)利用一種公知的所謂的Tikhonov正則化技術(shù)(其利用單位矩陣I)時(shí)，與根據(jù)牛頓—拉弗森算法能夠解決反(演)問(wèn)題的矩陣相關(guān)的問(wèn)題要予以考慮。采用一正則化技術(shù)以便實(shí)現(xiàn)在所觀測(cè)的數(shù)據(jù)的可靠性和該解的先驗(yàn)的信息之間的權(quán)衡。利用回波探測(cè)成像模型，所述公開(kāi)文獻(xiàn)提出按從10到15的疊代(運(yùn)算)的算法收斂。所引用的公開(kāi)文獻(xiàn)中的附圖表示彈性模量分布的圖像是在噪聲數(shù)據(jù)重建的基礎(chǔ)上通過(guò)對(duì)于每次疊代利用Tikhonov項(xiàng)(按I)的牛頓—拉弗森算法進(jìn)行15個(gè)疊代得到的。
在對(duì)軟組織的異常的醫(yī)療診斷的領(lǐng)域中，要將惡性腫瘤同健康組織和良性腫瘤分清，這些組織的彈性是不同的，這種不同是由于它們的結(jié)構(gòu)不同。在胸癌診斷領(lǐng)域，特別關(guān)注的是有種非侵入式測(cè)定方法，其對(duì)于檢測(cè)性腫瘤既準(zhǔn)確又可靠，就是說(shuō)，希望能診斷十分難于檢測(cè)的皮下深層腫瘤和很深腫瘤以及很小尺寸的初期腫瘤。
問(wèn)題在于，在軟組織中的彈性模量分布是不能直接測(cè)定的。僅能測(cè)定由于軟組織受壓迫的位移場(chǎng)。然而，這些位移是極小的，使得不可能直接由醫(yī)師對(duì)其測(cè)定?？墒?，彈性模量分布構(gòu)成一組十分令人關(guān)注的數(shù)據(jù)，因?yàn)閷?shí)際上這些數(shù)據(jù)提供關(guān)于組織性質(zhì)狀態(tài)的適當(dāng)信息以及便于使用的重要的的對(duì)比并可結(jié)合由于軟組織受壓迫引起的位移的檢測(cè)。另一個(gè)問(wèn)題是彈性模量分布并不與位移場(chǎng)的數(shù)據(jù)以直接關(guān)系的方式相關(guān)。另一方面，位移場(chǎng)的數(shù)據(jù)與彈性模量分布以直接關(guān)系的方式相關(guān)，其結(jié)果是在組織中的彈性模量分布必須利用一種根據(jù)位移場(chǎng)的數(shù)據(jù)對(duì)反(演)問(wèn)題求解的方法來(lái)計(jì)算。對(duì)反演問(wèn)題求解的方法已在所引用的公開(kāi)文獻(xiàn)中介紹。問(wèn)題是這種公知的方法不能準(zhǔn)確到足以用于通過(guò)測(cè)定在組織中的彈性模量分布來(lái)檢測(cè)惡性腫瘤，因?yàn)闇y(cè)量的位移場(chǎng)的數(shù)據(jù)是十分小的，在采集這種數(shù)據(jù)的過(guò)程中噪聲的存在是十分明顯的。
因此，本發(fā)明提出一種如在權(quán)利要求1中公開(kāi)的檢測(cè)方法。
這種方法能夠提供在組織中彈性變化的重新構(gòu)成的圖像，其很少有噪聲，具有更強(qiáng)的對(duì)比度，因此能夠檢測(cè)與組織的不均勻性相對(duì)應(yīng)的十分小的彈性變化，所以能更好地定位這些缺陷。這就提供了更大的關(guān)于將這種方法應(yīng)用于檢測(cè)十分小的腫瘤的可能性。
利用一種構(gòu)成為非侵入式的診斷工具的回波探測(cè)儀可便利地實(shí)施本方法。
下文參照示意性的附圖詳細(xì)介紹本發(fā)明。其中

圖1表示實(shí)施用于檢測(cè)組織中的不均勻性的方法中的步驟的系統(tǒng)的方塊圖；圖2表示實(shí)施用于根據(jù)位移場(chǎng)的重現(xiàn)(顯示)彈性模量分布的功能性步驟的系統(tǒng)的方塊圖；圖3表示根據(jù)在壓迫被檢查的組織的過(guò)程中采集的回波探測(cè)信號(hào)的基礎(chǔ)上計(jì)算的位移場(chǎng)的等位移線；圖4表示在組織中由于兩種不均勻性的彈性模量變化的圖像；圖5A、5B表示利用根據(jù)本發(fā)明的正則化方法分別在信噪比等于50、20的情況下按照單一疊代和以與圖4相一致方式正則化的線性牛頓—拉弗森法得到的彈性模量變化的圖像；圖6A、6B表示利用Tikhonov法分別在信噪比等于50和20的情況下按照正則化的牛頓—拉弗森法以及以與圖4相一致的方式得到的彈性模量變化的圖像，以便與圖5A、5B相比較。
本發(fā)明涉及一種處理回波探測(cè)信號(hào)的方法，以便檢測(cè)在被檢測(cè)的介體中的不均勻性，就是說(shuō)，由回波探測(cè)裝置向介體發(fā)射并接收超聲波。本發(fā)明基于對(duì)回波探測(cè)信號(hào)的處理，同時(shí)利用一種適用于在所述介體中測(cè)量的位移場(chǎng)的數(shù)據(jù)的正則化的反演求解法，以便確定在被檢測(cè)的介體中的彈性模量分布。本發(fā)明通過(guò)確定在組織中的彈性模量分布可以非常有吸引力地適用于檢測(cè)惡性腫瘤，以及用于確定這種腫瘤的大小。
在圖1中的介體例如是被稱為肌理(組織)11的胸部組織。一連續(xù)變化的壓力P加到胸部組織上，通過(guò)使該組織的一個(gè)區(qū)域受到超聲波信號(hào)的激勵(lì)和對(duì)超聲波信號(hào)應(yīng)用一種互相關(guān)方法確定位移場(chǎng)。更具體地說(shuō)，利用電動(dòng)機(jī)13驅(qū)動(dòng)的壓迫器12施加連續(xù)增加的壓力P。受到壓迫的胸部組織的區(qū)域11的一固定面F1上施放一回波探測(cè)裝置100的探頭10，以及沿垂直的方向壓迫器的壓力P施加到一平行面F2上。在如圖1所示的根據(jù)本發(fā)明的裝置中，壓迫器12中施加到面F2上的移動(dòng)壁沿面F1的方向按指定的速度
移動(dòng)。在沿與面F2平行方向激勵(lì)的過(guò)程中，施加于固定面F1的探頭10向肌理11施加KF信號(hào)。沿Z軸的激勵(lì)線沿與面F1和F2垂直的方向并與壓迫器的加壓方向平行的方向延伸。由回波探測(cè)裝置100產(chǎn)生激勵(lì)作用，該裝置包含系統(tǒng)110，在沿與軸線Z平行的方向?qū)F信號(hào)聚焦在組織11上并通過(guò)利用與平行于面F1延伸的軸線X相平行的直線性的激勵(lì)信號(hào)RF進(jìn)行掃描。具有一循環(huán)周期T沿指定數(shù)目N的激勵(lì)線進(jìn)行按X軸的掃描。當(dāng)已完成平行于Z軸的由1到N的N行激勵(lì)時(shí)，探頭重新開(kāi)始對(duì)于指定的激勵(lì)行按照周期NT的由1到N的N行激勵(lì)。探頭依次接收由肌理11來(lái)的回波探測(cè)信號(hào)，并將該信號(hào)提供到彈性變化檢測(cè)系統(tǒng)200。比較可取的是，探頭由發(fā)射循環(huán)激勵(lì)(信號(hào))的各直線排列探測(cè)器的陣列組成，該系統(tǒng)200包含1-比特時(shí)間相關(guān)系統(tǒng)210，用于對(duì)由探頭發(fā)射的和來(lái)自肌理11指定位置的每個(gè)信號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)相關(guān)。相關(guān)系統(tǒng)210將與探頭的兩次連續(xù)激勵(lì)相應(yīng)的信號(hào)和來(lái)自一指定位置的信號(hào)進(jìn)行信號(hào)相關(guān)，并提供探頭在每一激勵(lì)行所檢測(cè)的結(jié)構(gòu)11中的每一點(diǎn)位移的幅度。在操作壓迫器12的過(guò)程中，這一方法連續(xù)地實(shí)時(shí)方式提供形成肌理11的結(jié)構(gòu)的位移場(chǎng)的圖像。
為此，將在所檢測(cè)的肌理11的區(qū)域內(nèi)的位移場(chǎng)的圖像離散化。由探頭的不同掃描產(chǎn)生的信號(hào)不予存儲(chǔ)。這些信號(hào)由1-比特時(shí)間相關(guān)系統(tǒng)210直接進(jìn)行相關(guān)處理，該系統(tǒng)提供該結(jié)構(gòu)的每一點(diǎn)的位移圖像，例如以如圖3中所示的等位移線的形式提供。本方法還涉及一些專門方式，用于使所確定抗噪聲的彈性模量分布，以便與按實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)的彈性模量分布的重現(xiàn)(顯示)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)比根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)所得到具有更低噪聲的重現(xiàn)(顯示)。
應(yīng)注意，由相關(guān)系統(tǒng)210計(jì)算的位移是由利用回波探測(cè)裝置檢測(cè)的區(qū)域中的結(jié)構(gòu)的位移的直接測(cè)量值得到的。這些位移是徑向的，平行于壓力P，并且是在所述外部壓力P作用在組織n上的作用下得到的。
比較可取的是，進(jìn)行幾個(gè)序列的掃描，同時(shí)使在其間利用壓迫器的面F2的相等的壓迫或位移1等于
，接著對(duì)由相關(guān)系統(tǒng)210提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行平均。這種方法能夠在采集位移場(chǎng)的這一步驟210中達(dá)到高的精度。
在步驟210中，對(duì)于利用相關(guān)法得到的離散化的超聲波(信號(hào))圖像的每一像素，按基元位移d1，…di，…dn的形式計(jì)算位移場(chǎng)的數(shù)據(jù)。各基元位移數(shù)據(jù)構(gòu)成位移數(shù)據(jù)矢量d。
這一位移矢量d利用一直接關(guān)系F關(guān)聯(lián)于所謂的彈性模量矢量(或楊氏模量)e，F(xiàn)表示如(1)d＝F(e)(1)彈性模量矢量e是通過(guò)利用與離散化的圖像中每一像素P1，…Pi，…Pn相關(guān)的各自的基元位移相對(duì)應(yīng)的基元彈性模量e1，…ei，…en形成的。已知F(e)是利用基元彈性模量分布的有限元模型獲得的圖像。就是說(shuō)，由矢量e獲得的。有限元模型是一種計(jì)算技術(shù)，可適用于彈性方程，這對(duì)本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員是公知的。
需要很好地解決的問(wèn)題是確定該提供在已形成位移場(chǎng)的檢測(cè)區(qū)內(nèi)的彈性模量分布的矢量e。矢量e的確定能夠形成由與離散化的圖像的每一像素有關(guān)的基元模量形成的彈性模量分布的圖像。
在關(guān)系式(1)的基礎(chǔ)上，根據(jù)關(guān)系式(2)ê＝arg min[‖d-F(e)‖2](2a)解反演問(wèn)題，得到矢量e的數(shù)值。
其中ê是e的估計(jì)量。彈性模量e的估計(jì)量使利用在圖1中的步驟210中的測(cè)量值得到的數(shù)據(jù)d和利用有限元模型獲得的圖像F(e)之間的差距‖d-F(e)‖2降到最小。估計(jì)量ê能夠確定一旦已插入到有限元模型中時(shí)的矢量e，產(chǎn)生盡可能接近在步驟210中測(cè)量的矢量d的該矢量d的數(shù)值。
關(guān)系式(2a)由在介紹現(xiàn)有技術(shù)時(shí)所引用的公開(kāi)文獻(xiàn)可知，并被稱為牛頓—拉弗森算法。這種算法能夠按疊代方式例如利用根據(jù)所述的現(xiàn)有技術(shù)10或15次疊代計(jì)算差距‖d-F(e)‖2的最小值。牛頓—拉弗森算法采用疊代式差距最小化，其表示如下[d-F(e)]T[d-F(e)](2b)通過(guò)F的連續(xù)的一階線性近似實(shí)現(xiàn)這種最小化。這種算法的第一次疊代能夠使矢量e的線性估值的問(wèn)題通過(guò)解與該正(演)問(wèn)題相關(guān)的問(wèn)題的反(演)問(wèn)題來(lái)處理，該正(演)問(wèn)題的方程式為d＝Se+b (3)其中S是所謂的靈敏度矩陣，在介紹現(xiàn)有技術(shù)時(shí)所引用的公開(kāi)文獻(xiàn)中介紹了對(duì)此的計(jì)算方法，S是d的函數(shù)，以及其中b是高斯白噪聲。因此，以與如下關(guān)系式(4)相一致按新穎的方式寫(xiě)出牛頓—拉弗森算法的第一次疊代ê＝arg min[d-Se]T[d-Se](4)這種公知的算法公認(rèn)有些缺點(diǎn)，主要的問(wèn)題涉及算法的收斂和有一些與解的不穩(wěn)定性相關(guān)的問(wèn)題，這些問(wèn)題與通常在由超聲波得到的位移分布的圖像中很明顯的噪聲相關(guān)。一種其解由于噪聲而不穩(wěn)定的反(演)問(wèn)題還是一種適定問(wèn)題。根據(jù)在評(píng)述現(xiàn)有技術(shù)時(shí)引用的公開(kāi)文獻(xiàn)，這一問(wèn)題的解決是利用Tikhonov正則化法解決的，該法在于根據(jù)關(guān)系式(5)T(d-Se)+λeTIe](5a)對(duì)于牛頓—拉弗森算法(4)施加一正則(化)項(xiàng)。該Tikhonov正則(化)項(xiàng)表示如下
λeITe并且是一用于牛頓—拉弗森算法以便降低噪聲影響的“平滑的”收縮。通過(guò)將完全相等的正則系數(shù)施加于各基元彈性模量e1，…ei，…en，這一項(xiàng)平滑了估計(jì)量的解。換句話說(shuō)，在該正則項(xiàng)中，該正則矩陣是單位矩陣I，各完全相等的系數(shù)指定到其上。這意味著，在方程式(3)中，其中的估計(jì)量計(jì)算最小值；間距，以及正則(化)項(xiàng)兩者必須盡可能地小。Tikhonov正則(化)項(xiàng)可以按照在本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員公知的方式表示λeITe=λ[e12+e22+…ei2+…+en2]λΣi=1i=nei2----(7a)]]>其中數(shù)值ei是矢量e的基元模量e1到en。在每次疊代過(guò)程中，將Tikhonov正則化運(yùn)用于牛頓—拉弗森算法，該算法選擇該其中利用相同的力朝零推動(dòng)所有ei的解。根據(jù)這種正則化方法，假定包含在e的基元ei的彈性模量相關(guān)的位移場(chǎng)中的信息是與ei的位置無(wú)關(guān)的，而該位置是利用系數(shù)i具體確定的。然而，遺憾的是，這種理想的解是絕不會(huì)達(dá)到的。
因此，本發(fā)明提出了一種新穎的具有很強(qiáng)抗噪聲能力的正則化的方法，并意在應(yīng)用于牛頓—拉弗森算法。在意在由本發(fā)明求解的問(wèn)題中，有這樣一種實(shí)際情況，即由直接關(guān)系式(1)得到的與彈性摩量矢量相關(guān)連的位移場(chǎng)的測(cè)量值受到噪聲影響，以及這一測(cè)量值取決于已采集的檢測(cè)區(qū)中的范圍；因此，來(lái)源于不同檢測(cè)范圍的數(shù)據(jù)不能按照無(wú)差別的方式處理。因此，根據(jù)本發(fā)明的正則化法，基于這樣一事實(shí)，即被檢測(cè)的區(qū)域包含一些其包含的電平(遠(yuǎn)高于在其它范圍內(nèi)的)信息的范圍。因而，根據(jù)本發(fā)明的正則化法基于確定要指定到彈性模量矢量中的每一基元的系數(shù)或權(quán)重，以便考慮位移測(cè)量值的變化和來(lái)源于這些測(cè)量值由于它們的電平和由于在檢測(cè)的區(qū)域內(nèi)它們的位置的與這些信息相聯(lián)系的可靠性的變化。
在根據(jù)所述現(xiàn)有技術(shù)的公式(5a)中，利用Tikhonov項(xiàng)實(shí)施的牛頓—拉弗森算法在每次疊代過(guò)程中實(shí)行價(jià)值函數(shù)C的最小化，C表示如下C＝[(d-Se)T(d-Se)+λeTIe](6)由Tikhonov項(xiàng)正則化的牛頓-拉弗森算法能以新的形式表達(dá)為êi＝arg min[STS+λI]-1STd(5b)在已知的牛頓—拉弗森算法的公式êi(5b)中的Tikhonov正則(化)項(xiàng)λI(8a)根據(jù)本發(fā)明轉(zhuǎn)變?yōu)樾碌恼齽t矩陣，其表達(dá)如下R(8b)根據(jù)本發(fā)明，通過(guò)應(yīng)用與乘以Tikhonov常數(shù)λ的單位矩陣I不同的矩陣R以及通過(guò)直接地計(jì)算這一新的正則矩陣(R)的系數(shù)αi來(lái)形成正則(化)項(xiàng)。在正則矩陣I中的系數(shù)是按照關(guān)系式(6)給定的情況下，由于Tikhonov正則化先前形成的偏差都是相等的。因此，根據(jù)本發(fā)明，這正則矩陣R的所有系數(shù)αi都可能不同，以便與所檢測(cè)的區(qū)域中的每個(gè)像素測(cè)量的位移場(chǎng)的數(shù)據(jù)di相一致，由此通過(guò)特定的適應(yīng)于位移場(chǎng)的對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)di的彈性模量矢量基元αiei形成彈性模量分布的重現(xiàn)圖像中的每個(gè)點(diǎn)ei。
在根據(jù)本發(fā)明的正則化的牛頓—拉弗森算法中的這一結(jié)果，以與如下公式(9a)êR＝arg min[(d-Se)T(d-Se)+eTRe](9a)相一致的方式寫(xiě)出，其可寫(xiě)成式(9b)的形式êR＝arg min[STS+R]-1STd(9b)根據(jù)本發(fā)明，因此可以將正則化項(xiàng)R以與關(guān)系式(7b)相一致的方式寫(xiě)入，同時(shí)利用關(guān)系式(7a)的寫(xiě)入方式，因此得到eTRe=α1e12+α2e22+···αie12···+αnen2=Σi=1i=nαiei2----(7b)]]>這一關(guān)系式(7b))表達(dá)了矩陣R中的對(duì)角線上的諸元構(gòu)成適用于彈性模量矢量e中所有各個(gè)基元ei的系數(shù)αi。
參閱圖2，本發(fā)明提出一種電子系統(tǒng)200，其與回波探測(cè)裝置相關(guān)并可按實(shí)時(shí)操作，以便實(shí)施確定所述系數(shù)αi的方法，形成應(yīng)用于基元ei的系數(shù)或權(quán)重。系統(tǒng)200執(zhí)行·步驟210，用于由探頭發(fā)射的RF信號(hào)的1-比特時(shí)間相關(guān)采集位移場(chǎng)或位移矢量d；·步驟220，用于估算彈性模量矢量e，包含·操作221，用于按已知方式例如由所使用的公開(kāi)文獻(xiàn)公知的方式計(jì)算靈敏度矩陣S；·操作222，用于計(jì)算正則矩陣R，包含用于將靈敏度矩陣S截?cái)喾纸鉃楦鲉我粩?shù)值的細(xì)化操作。回顧該用于將矩陣分解各單一數(shù)值的操作在于在實(shí)際矢量的基礎(chǔ)上寫(xiě)入一相關(guān)矩陣，正如本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員公知的那樣。這種分解按照參考矩陣V的變化和由諸元δii形成的對(duì)角矩陣Δ定義新的矩陣。根據(jù)本發(fā)明，用于實(shí)現(xiàn)截?cái)喾纸獾慕財(cái)喑潭纫岩越?jīng)驗(yàn)方式確定，并已發(fā)現(xiàn)最好其量級(jí)為0.2到10％。對(duì)角矩陣Δ用于構(gòu)成新的對(duì)角矩陣K，它的對(duì)角線上的諸元素與如下公式(11a)相一致的方式計(jì)算的Kii＝(Δii/cte))-Δii2(11a)用于根據(jù)本發(fā)明的正則矩陣R的實(shí)際計(jì)算的細(xì)化操作，作為一對(duì)角矩陣，它的對(duì)角線諸元αii(也稱為αi)是矩陣J的對(duì)角線上的諸元，矩陣J不必是對(duì)角矩陣，并可由下式得到J＝VKVT(11b)根據(jù)本發(fā)明，利用矩陣R的對(duì)角線上系數(shù)形成的矢量，正則化項(xiàng)使彈性模量基元的分布平滑，因此，迫使圖像中指定的各像素具有的各基元比其它(基元)更強(qiáng)地趨于零。根據(jù)本發(fā)明的正則化函數(shù)定義一均勻間隔并迫使每一數(shù)值ei維持在這一個(gè)其中心圍繞ei的特定平均值eMi。因此，根據(jù)本發(fā)明的正則矩陣R的定義能使由距ei平均值的距離形成的矢量維持均勻。通過(guò)應(yīng)用e的估計(jì)量ê這種正則化法能夠得到該目標(biāo)的模量分布的重構(gòu)的圖像，估計(jì)量ê的對(duì)噪聲的靈敏度均勻地分布在由e中的e1到en的所有部分(component)ei之間。該正則矩陣R的對(duì)角線系數(shù)按與該各部分的位置i的函數(shù)可能不同的方式對(duì)各個(gè)基元部分ei加權(quán)。這種正則化方法是強(qiáng)抗噪聲的。根據(jù)本發(fā)明，定義均勻間隔和利用在如圖1中所示的系統(tǒng)200中實(shí)行的簡(jiǎn)單矩陣計(jì)算(如上所述)由靈敏度矩陣S得到該正則矩陣R。
在用于計(jì)算矩陣R的操作222結(jié)束時(shí)，與回波探測(cè)裝置相關(guān)的電子系統(tǒng)200執(zhí)行操作223，用于以與如下關(guān)系式M＝[STS+R]-1ST(10)，相一致的方式根據(jù)關(guān)系式(9b)計(jì)算e的估計(jì)量的矩陣M，接著是步驟224，用于實(shí)現(xiàn)矩陣M與矢量d的矩陣乘法。
根據(jù)本發(fā)明，在位移矢量d的基礎(chǔ)上為了得到彈性模量e的重構(gòu)圖像單次疊代就足夠了，同時(shí)利用圖1中的各功能塊表示的和由與圖1中回波探測(cè)裝置10，100相關(guān)聯(lián)的電子系統(tǒng)200來(lái)實(shí)施的方法。因此將正則化項(xiàng)應(yīng)用于這種單一疊代。這樣就如與圖1相關(guān)聯(lián)的圖2所示的以簡(jiǎn)單方式實(shí)現(xiàn)本發(fā)明。
圖4、5A、5B和6A、6B表示利用根據(jù)本發(fā)明的方法得到的結(jié)果。這些圖可以利用一顯示系統(tǒng)6來(lái)顯示，該系統(tǒng)6包含一與回波探測(cè)裝置100相關(guān)聯(lián)的監(jiān)視器以及可能還有記錄裝置。這種顯示系統(tǒng)例如是與經(jīng)過(guò)成像系統(tǒng)120能夠顯示和記錄回波探測(cè)圖像的相同系統(tǒng)。
圖4表示沿方向X寬度為5厘米、沿Z方向乙厚度為5厘米的離散表示的檢測(cè)的組織的區(qū)域。該組織包含兩種內(nèi)含物或不均，導(dǎo)致以千帕斯卡按∑e表示的彈性模量的變化，并以兩種規(guī)則的模突起的形式出現(xiàn)。
圖5A和5B是根據(jù)本發(fā)明利用該正則矩陣R及根據(jù)利用圖1和圖2表示的回波探測(cè)方法確定的位移數(shù)據(jù)得到的重新構(gòu)成的圖像，是在位移數(shù)據(jù)包含噪聲的情況下利用相同的單位對(duì)于彈性模量的變化δe表示的。圖5A是按照信噪比等于50時(shí)構(gòu)成的，圖5B按信噪比等于20時(shí)構(gòu)成的。
圖6A和6B是以與圖5A和5B相同的條件按另外方式利用Tikhonov正則化項(xiàng)重構(gòu)的圖像。
將在圖5A和6A(信噪比等于50)中的不均勻性之間的均勻組織區(qū)相比較，揭示了根據(jù)本發(fā)明的方法能夠在這些區(qū)域內(nèi)實(shí)現(xiàn)全部噪聲抑制，而當(dāng)用Tikhconov正則化法時(shí)這些區(qū)是有強(qiáng)噪聲的。
因此，根據(jù)本發(fā)明重構(gòu)的圖像具有更好的對(duì)比度，由于組織中的各內(nèi)含物或不均勻性引起的彈性變化能更好地定位和更易于檢測(cè)。
此外，將圖5B和6B中的不均勻性之間的均勻組織區(qū)相比較(信噪比等于20)，揭示根據(jù)本發(fā)明的方法在不同區(qū)域之間仍能呈現(xiàn)優(yōu)良的對(duì)比度，而Tikhonow正則化法呈現(xiàn)較低的對(duì)比度；在目的在于檢測(cè)腫瘤的場(chǎng)合這是一個(gè)缺點(diǎn)。
裝有用于實(shí)施圖1和2中所示方法的裝置的回波探測(cè)裝置因此構(gòu)成一種優(yōu)異的非侵入(體內(nèi))式裝置，用以檢測(cè)腫瘤，特別是用于檢測(cè)胸部腫瘤。
權(quán)利要求
1.一種檢測(cè)軟組織中的彈性變化的方法，對(duì)該組織沿預(yù)定軸向進(jìn)行外部壓迫，包含的步驟有估算在組織中的軸向位移場(chǎng)，確定彈性模量估計(jì)量，包含利用有限元模型使基元彈性模量的分布的圖像和軸向位移場(chǎng)之間的差距降到最小的操作，以及，利用對(duì)角矩陣(R)將估計(jì)量的解正則化，該矩陣的系數(shù)αii是施加于基元彈性模量(ei)的各對(duì)應(yīng)數(shù)值的軸向位移(di)的函數(shù)，以便保證這些基元彈性模量數(shù)值維持在一其中心圍繞每一基元彈性模量為特定的平均值的均勻間隔內(nèi)部。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其中利用按如下公式表示的M＝[STS+R]-1ST，矩陣(M)計(jì)算彈性模量估計(jì)量，其中R是對(duì)角正則矩陣，S是靈敏度矩陣，是軸向位移的函數(shù)，以及是通過(guò)實(shí)行將所述矩陣(M)與位移場(chǎng)矢量(d)相乘的矩陣乘法計(jì)算該彈性模量估計(jì)量。
3.如權(quán)利要求2所述的方法，使軟組織耦合到與回波探測(cè)裝置相關(guān)聯(lián)的超聲波探頭上，所述探頭發(fā)射和接收與該組織的軸向壓迫方向平行的回波探測(cè)信號(hào)，以及通過(guò)對(duì)回波檢測(cè)信號(hào)應(yīng)用1-比特時(shí)間相關(guān)技術(shù)估算在該組織中的軸向位移場(chǎng)矢量。
4.一種用于檢測(cè)在軟組織中的彈性變化的回波探測(cè)裝置，包含探頭和用于使探頭聚焦和掃描的裝置，該探頭結(jié)合到組織的一個(gè)基準(zhǔn)表面并發(fā)射和接收與該組織的軸向方向平行的回波探測(cè)信號(hào)，以及用于對(duì)回波探測(cè)信號(hào)進(jìn)行1-比特相關(guān)的裝置，該檢測(cè)裝置包含一裝置，用于向該組織沿與徑向平行的方向施加連續(xù)可變的外部壓力，一裝置，用于估算在該組織中的軸向位移場(chǎng)，一系統(tǒng)，用于估算彈性模量，以便利用有限元模型實(shí)行使基元彈性模量分布的圖像和軸向位移場(chǎng)之間的差距降到最小的操作，以及一系統(tǒng)，通過(guò)利用對(duì)角矩陣(R)對(duì)估計(jì)量的解正則化，該矩陣的系數(shù)(αii)是軸向位移(di)的函數(shù)并適用于各對(duì)應(yīng)的基元彈性模量(ei)。
5.如權(quán)利要求4所述的裝置，包含用于通過(guò)利用按如下公式M＝[STS+R]-1ST，表示的矩陣計(jì)算彈性模量估值式的電子系統(tǒng)，其中R是對(duì)角正則矩陣，其中S是靈敏度矩陣，為軸向位移的函數(shù)，以及該系統(tǒng)用于實(shí)現(xiàn)所述矩陣(M)與位移場(chǎng)矢量(d)的矩陣乘法。
6.如權(quán)利要求5所述的裝置，包含一用于處理由探頭發(fā)射和接收的回波探測(cè)信號(hào)的電子系統(tǒng)，以便實(shí)行對(duì)這些信號(hào)的1-比特時(shí)間相關(guān)和產(chǎn)生沿軸線方向受到外部壓迫的軟組織中的軸向位移場(chǎng)。
7.如權(quán)利要求6所述的裝置，其中的探頭是發(fā)射循環(huán)激勵(lì)信號(hào)的直線排列的檢測(cè)器的陣列。
8.如權(quán)利要求4至7中之一所述的裝置，包含一系統(tǒng)，用于形成回波探測(cè)圖像，以便根據(jù)回波探測(cè)信號(hào)構(gòu)成醫(yī)療用圖像，一圖像顯示系統(tǒng)，用于顯示該組織的醫(yī)療用圖像和用于顯示受到連續(xù)可變壓縮的組織的位移變化的測(cè)量值的圖像，以及在該組織中的彈性模量分布的重現(xiàn)圖像，以便目測(cè)在該組織中的彈性變化。
9.如權(quán)利要求8所述的裝置，意在用作診斷在組織中的腫瘤的器具，該腫瘤可能與出現(xiàn)強(qiáng)對(duì)比的彈性變化的彈性模量的重現(xiàn)圖像的對(duì)應(yīng)區(qū)域相關(guān)。
10.如權(quán)利要求9所述的裝置，意在用作診斷胸癌的器具，其中的壓迫器裝有用于壓迫胸部的裝置，同時(shí)向該組織的表面施加徑向壓力，該組織的另一個(gè)平行表面用作關(guān)于徑向位移的參考面。
全文摘要
一種檢測(cè)在軟組織中彈性變化的方法,該受到沿預(yù)定軸線方向的外部壓力,該方法包含的步驟有:估算在該組織中的軸向位移場(chǎng),確定彈性模量估計(jì)量,包含利用有限元模型使基元彈性模量分布圖像和軸向位移場(chǎng)之間的差距降到最小的操作,利用對(duì)角矩陣(R)對(duì)估計(jì)量的解正則化,該矩陣的系數(shù)a
文檔編號(hào)A61B8/08GK1240123SQ99109478
公開(kāi)日2000年1月5日 申請(qǐng)日期1999年5月15日 優(yōu)先權(quán)日1999年5月15日
發(fā)明者C·科亨－巴克里, C·勒弗洛什 申請(qǐng)人:皇家菲利浦電子有限公司