JP2015509443A - 光音響イメージングシステムにおける統計マッピング - Google Patents
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Abstract
Description
図1を参照すると、光音響システムおよび方法という表題の下で装置100が概説され、装置100は、光路132および電気路108を介して、システム筐体101に接続されたプローブ102を含む。システム筐体101内には、光サブシステム129およびコンピューティングサブシステム128が収納されている。コンピューティングサブシステム128は、特に、光音響制御および分析用の1つまたは複数のコンピューティング構成要素を含む。一実施形態では、プローブ102内のトランスデューサのサンプリングを通して、装置100は、パルス発生された光源130、131によって生じた刺激(すなわち、光音響帰還信号)、および超音波トランスデューサ要素の音響出力によって生じた刺激、に応答して受け取られたデータを取得できる。
一実施形態では、サイノグラムは、光音響装置の使用に関して記録された他のデータと共に、レーザー光ムービー(laser optic movie)ファイルすなわちLOMに記録され得る。LOMは、名前が示すような、動画ファイルではなく、むしろ、LOMは、関連ファイルのグループ内に、より好ましくは、単一のデータファイル内に、記録され得る、記録されたデータの集合である。LOMのフォーマットに対する一考察は、LOM内への格納を必要とするデータを生成する、様々な、おそらくは非同期のプロセスである。一実施形態では、LOMは、限定はされないが、長および短光音響サイノグラム、超音波フレーム、構成データ、ユーザーによって作成された注釈、またはその後で、光音響装置の使用中に行われた音声および/またはビデオ記録ならびに光音響システムおよびそのソフトウェアによって報告されるようなバージョン情報に関する情報を含む、光音響装置の使用に関する様々な情報を格納するために使用できる。
種々の理由で、サイノグラムは、不要か、不正確か、または十分にスケーリングされていないデータを含み得る。サイノグラムデータのこれらの弊害は、使用された計測器(例えば、プローブ)もしくは光の特性、体積(すなわち、組織)の特性、体積とプローブもしくは光との間の相互作用の特性、外部刺激、または他の原因を含む、多数の理由に起因し得る。原因に関わらず、サイノグラムデータの不要な態様を除去するために、様々なプロセスが使用できる。
図3を参照すると、例となるサイノグラム前処理の概要が示されている。サイノグラムデータの取得(工程205、210)後、そのデータは、限定はされないが、装置自体のアーチファクト、装置・被験者の相互作用のアーチファクト、および不要な情報の外因を含め、サイノグラム内の望ましくないデータを減らすか、または補正するために、1つまたは複数の別個の方法で前処理される(工程220、図2)。一実施形態では、前処理は、1つまたは複数の次の工程から構成され得る:すなわち、不良なトランスデューサの検出(工程305)、コモンモードストライプフィルタ処理(工程310)、帯域通過フィルタ処理および/またはプローブ伝達関数の適用(工程315)、ダイナミックレンジの正規化(工程320)、エネルギーに対する正規化(工程325)、選択的チャネル感度(工程330)、フレーム間持続的アーチファクトの除去(工程335)およびソフトウェア減衰補正(工程340)。1つまたは複数の追加の前処理工程も、サイノグラム内の望ましくないデータを減らすか、補正するために使用され得る。特に、図3で特定された工程は、提示された順序で実行される必要がなく、任意の順序で実行され得る。さらに、図3に示す工程の全てが、例となるシステムの任意の実装形態で必要なわけではなく、むしろ、前処理は、サイノグラム内の望ましくないデータを減らすか、補正するために、任意の1つまたは複数の工程の使用から成る。
サイノグラム内の弊害の1つの潜在的な原因は、トランスデューサが、サンプリングプロセス中に、その上に入射する光音響帰還信号を正確に反射できないことである。障害は一時的なこともあれば、永久的なこともあり得る。さらに、サンプル抽出データが、高過ぎるか又は低過ぎる信号を反射しているか、またはノイズを反射している場合など、障害が部分的で有り得るか、またはサンプル抽出データが全てゼロもしくは名目値である場合、障害は全体的であり得る。不良なトランスデューサは、単一のサイノグラム内であっても、一貫性がないか、または片々な出力も提示し得る。不良なトランスデューサチャネルは、例えば、1つまたは複数のトランスデューサ要素の下での組織との接触不良からも生じ得る。
a.信号の絶対値が計算される。
b.絶対信号内の最初のいくつかのサンプルの平均値が計算される。
c.平均値の小さい異常値が、(全ての接続したチャネルにわたる平均値)−(加重標準偏差)を閾値として使用して、識別される。
d.識別された異常値が不良チャネルとしてラベル付けされる。
サイノグラム内の不要な情報の他の潜在的な原因は、全てのチャネルに同時に影響するノイズまたは他の不要な信号の形態で現れ得る。例えば、外部干渉またはプローブ特性を含む、この種のノイズまたは不要な信号の様々な原因があり得る。しかし、原因に関わらず、ノイズまたは不要な信号は、除去され得るか、または弱められ得る。サイノグラムが、チャネルを列に対応させ、サンプルを行に従って方向づけられる場合、このタイプのフィルタは、サイノグラムから水平ストライプを除去する。一実施形態では、水平ストライプが、2次元離散ウェーブレット変換(2D−DWT)に基づく方法を使用して除去され得る。一実施形態では、水平ストライプが、周波数領域フィルタ(例えば、1次元または2次元周波数領域フィルタ)またはFIRフィルタに基づく方法を使用して除去され得る。一実施形態では、データの行または他のセットにわたる平均値が、データのその行または他のセット内の各サンプルから減算される。
a.各サブバンドレベルで、水平係数に対するウェーブレット係数のサイズを事前計算する。
b.各ウェーブレットサブバンドに対して1次元(1D)周波数領域ストライプフィルタの偶対称零位相伝達関数を事前計算する。
c.高域および低域ウェーブレット係数を使用して2Dウェーブレット変換を計算するが、それらの係数は、入力パラメータによって、および、幾つかのレベルに対して順ウェーブレット分解(forward wavelet decomposition)を適用することによって、定義され得る。
d.各サブバンドレベルからの垂直係数で、1D伝達関数フィルタを垂直方向に沿って、各ラインに適用するが、その1D伝達関数は、ラインの各々に対する低域周波を円滑に抑制する。
e.ウェーブレット再構成を修正されたウェーブレット係数に適用することにより逆ウェーブレット変換を採用する。
トランスデューサによって捕捉されてサイノグラムに格納された光音響帰還信号データの取得されたチャネルは、(サンプリング期間中に)そのトランスデューサが検出するデータのサンプリングを含む。前述のように、サイノグラムにある(sinogram−resident)サンプルが、時間領域内で取得される。以下でも説明するように、光音響帰還信号トランスデューサは、従来型の超音波トランスデューサよりも広い帯域を有し得る。従って、一実施形態では、光音響帰還信号トランスデューサは、10Khz以下から、20Mhz以上までの帯域幅を有し得る。例示的実施形態では、光音響帰還信号トランスデューサは、約50Khz〜20Mhzの帯域幅を有し得る。
以下で説明するように、より高いダイナミックレンジを達成し、および/または所与の深さもしくは距離に対して信号対ノイズ比(SNR)を改善するために、減衰補正がハードウェアで適用され得る。ハードウェア適用された減衰補正は、光音響帰還信号のダイナミックレンジ全体を改善し得る。アナログハードウェア適用された減衰補正は、その他の場合はデータの完全なビット単位の表現を有効に使用し得ないであろう深い組織からの低振幅信号を増幅することにより、アナログ/デジタル変換装置によって捕捉されたデータの精度を向上させ得る。その上、アナログハードウェア適用された減衰補正は、ハードウェアTGC増幅器とアナログ/デジタル変換装置との間の経路におけるアナログノイズ制限より上の深さに弱信号を持ってくることにより、信号対ノイズ比を向上させ得る。一実施形態では、減衰補正は、光が、例えば、組織の体積の表面から、組織の体積内の領域まで透過される際に、その光に対して生じる減衰、および/または、光が組織の体積を通して透過される際に光音響帰還信号に対する減衰を補正し得る。一実施形態では、しかし、利用された画像再構成アルゴリズムは、利得に変化がない(例えば、後の、またはもっと深い信号の増幅など)と仮定する。その結果、一実施形態では、データを正規化するために、ハードウェア減衰補正が数学的に逆にされ、このようにして、画像計算からその影響を取り除く。
一実施形態では、サイノグラムは、レーザーの発射などの単一の光事象に対応する光音響帰還信号データを含む。使用中、システム100は、各々が別々の光事象に対応する、複数のサイノグラムを生成する。例えば、一実施形態では、別々のサイノグラムを生成して光音響帰還信号データを各々から捕捉するシステムで、単一の光源が繰返して使用できる。別の実施形態では、別々のサイノグラムを生成して光音響帰還信号データを各々から捕捉するシステムで、2つ以上の光源が、例えば、一方が使用され、次いで、他方が使用されるように、それらをインターリーブすることなどによって、離散的光事象を生成するために使用できる。例示的実施形態では、ND:YAGレーザーおよびアレキサンドライトレーザーが、一方が光事象を発生させ、次いで、他方が発生させる、インターリーブされた方法で使用される。前述の複数の光事象状況の各々では、1つの光事象のエネルギーが、別の総エネルギーから外れ得る。光事象ごとの偏差は、意図されることもあれば、意図されないこともあり、外的影響もしくはシステム設計または様々な要因の組み合わせの結果であり得る。例えば、ほとんどのレーザーは、以下でさらに詳述される方法で使用されるたびに、少なくともある程度、またしばしば大幅に、エネルギーが変動する。
サイノグラムデータは、システムの特定の構成要素の性能に関連している変動を含み得る。かかる変動は、それから再構成された画像内に不正確さおよび/または不要もしくは望まない結果を生じ得る。一実施形態では、かかる変動に関する情報が格納され、その情報が、サイノグラムを処理して、チャネルごとの変動などのシステムの特定の構成要素の性能に関連している変動を除去するために使用される。一実施形態では、チャネル感度プロセスが、接触に関連した信号変動から生じた信号強度、接触媒質、および(例えば、適応的にまたは動的に実行された)他のかかる問題における変動を明らかにするような方法で実行され得る。一実施形態では、動的補正が、互いにごく接近したチャネルを使用することにより実行され得るが、それらは、各チャネルの動的補正係数を決定するために、同様の内容を有すると仮定され得る。一実施形態では、動的選択チャネル感度を実行する前に、サイノグラムがフィルタ処理される。
以下の説明のため、光音響帰還信号データは、3つの構成要素:所望の連成応答;望ましくない連成応答;およびノイズ、を含むと考えられ得る。本節で使用されるフレーム間持続的アーチファクトは、望ましくない連成応答を指し、他のノイズではない。補正されなければ、フレーム間持続的アーチファクトが、光およびトランスデューサ要素の両方を提供するハンドヘルドプローブを使用して作成された光音響帰還信号から作成された画像内に存在し得る。フレーム間持続的アーチファクトは、一般に、組織または体積ごとに同じでないが、フレーム間持続的アーチファクトのサブ構成要素は、所与のセットのハードウェア、または所与のプローブさえを使用して収集された全てのデータ間で同じままであり得る。より一般的には、2つの類似のファントムが同様のフレーム間持続的アーチファクトを作成し得るが、組織はファントムとは異なるフレーム間持続的アーチファクトを作成し、また、一人の人間の組織は、別の人間の組織とは異なるフレーム間持続的アーチファクトを作成する。その上、一般に、ほとんどの共通のファントムに存在するフレーム間持続的アーチファクトの量は、ほとんどの組織に存在するフレーム間持続的アーチファクトより少ないか、または異なり得る。
a.フレーム間持続的アーチファクト推定値を計算する。
b.そのアーチファクトを含む入力データについて、フレーム間持続的アーチファクト推定値のスカラー積(P)を計算する。
c.Pによって乗算されたフレーム間持続的アーチファクト推定値内の各対応する要素を入力から減じ、その結果を出力に格納することによって、入力の各要素から、フレーム間持続的アーチファクトの入力上の投影を入力から減じる。
組織内の光事象が光音響効果で音を発生させた後、音が周囲の組織を通って進むときに減衰する。音波は組織を通って伝搬するので、そのエネルギーが組織によって吸収される。一般に、音が遠くに進めば進むほど、そのエネルギーの多くが失われる、すなわち、組織または他の伝搬媒質へと失われる。その上、音がトランスデューサに到達するまでに時間がかかるほど、それは遠くまで進んでいる(一定の音速と仮定)。例えば、上述の例示的実施形態では、2,000を超えるサンプルが周波数31.25Mhzで取得され、従って、約65マイクロ秒の時間に対してサンプリングするが、それは、特定の組織内での音速に応じて、約100ミリメートルの距離に対応する。従って、サイノグラム内のレーザーサンプルは、高周波数があまり減衰していない、前のサンプルと比較して、高周波数が著しく減衰している。組織構造および伝搬媒質の重要な構成要素(例えば、音響レンズおよび/またはトランスデューサ)、ならびに媒質内で見られる物理的境界または層が、減衰において、すなわち、光音響帰還信号の受け取られたエネルギーにおいて、役割を果たし得る。一実施形態では、均質な媒質内の減衰が、指数関数的減衰曲線として(例えば、理想として)モデル化できるが、これが当てはまる程度は、撮像されている特定の組織または他の体積によって決まる。一実施形態では、チャネル毎に補正が実行される。一実施形態では、サンプルが、それらが受け取られた時間に関連した要因によって増幅される。
a.測定されたチャネルデータ内のサンプル数に対応する時間の関数に基づいて1D補正曲線を計算する(一実施形態では、1D補正曲線は、光音響源からトランスデューサへの音波の一方向伝搬に対応する公称音響減衰をもつ指数関数的減衰曲線に基づき得る)。
b.サイノグラム内の各チャネルに対して
i.入力サイノグラム内の各サンプルに1D補正曲線内の対応する補正値を乗じる
ii.結果として得られる乗算された値を、対応するサンプルおよびチャネルで出力サイノグラムに入れる
通常、光音響帰還信号に含まれる高域および低域周波数情報として、高域周波数は小規模な光源および境界に対応し得、低域周波数は大規模なサイズのオブジェクトに対応し得る。しかし、組織内での音波の伝搬中に、高域周波数は通常、より多く減衰し、低域周波数は通常、あまり減衰しない。言い換えれば、高周波の音波は、同じ距離を進む低周波の音波よりも多く減衰し、従って、同時(または、ほぼ同時)に受け取られる。減衰におけるこの相違は、再構成された光音響画像内に歪みを生じ得る。その上、高周波の音波は、低周波の音波の対応物よりも幾分異なる速度で組織内を進む。その結果、再構成可能なデータ(例えば、サイノグラム)をもっと正確に提供するために、周波数毎に時間に対して、および時間毎に振幅に対して、補正が行われ得る。
a.周波数領域内の各サンプルに対応する周波数のリストを計算する。
b.受け取られた光音響信号内の各サンプルに関するトランスデューサへの光音響源の距離に対応する配列を計算する。これは、各サンプルに対する既知の時間遅延(すなわち、それが受け取られたときに基づく)を組織の体積に対する公称音速で乗算することにより行われ得る。
c.各サブバンドに対するサブバンドフィルタを計算する。
d.出力サイノグラムを格納するための配列を作成して、各要素をゼロに初期化する。
e.周波数領域データを作成するために各チャネルに対する入力サイノグラムのフーリエ変換を計算する。
f.チャネルごとの、各サブバンドフィルタに対して、
i.周波数領域データにサブバンドフィルタを乗じる
ii.結果の逆フーリエ変換を計算する
iii.要素に関する結果にサブバンドに対する補正係数を乗じる
iv.結果を出力サイノグラムに累算する
i)マルチフィルタのフィルタバンクが、周波数領域のサブバンドのセットを包含するために形成でき、そのため、各周波数に対するフィルタのエネルギー合計(すなわち、平方和)が1の定数値(すなわち、周波数領域内のフィルタバンクの「1の分割(partition of unity)」特性)を持ち、かつ、フィルタバンク内の各フィルタが、帯域制限された周波数範囲に準拠し、従って、本文中、フィルタはサブバンドフィルタと呼ばれる;
ii)フィルタバンクからの各サブバンドフィルタが、各サブバンドに対する光音響データのフィルタ処理された表現を作成するために、光音響帰還信号に別々に適用される;
iii)狭帯域単純化が、各サブバンドに対して処理されたデータを作成するために、光音響データの各フィルタ処理された表現に別々に適用される;
iv)各サブバンドに対して処理されたデータが、次いで、他のサブバンドに対して処理されたデータを用いて、最終的に処理された形式に再構築され得、その再構築は、各サブバンドに対して処理された全てのデータからの寄与を付加して結合することを含む。
a.適切な場合、信号をゼロ詰めまたは対称パディングで埋め込む(任意選択);
b.入力信号を周波数領域に変換する;
c.「負の」周波数(すなわち、[−fs/2、0−]の範囲内)を除去し、「正の」周波数(すなわち、[0+、fs/2]の範囲内)を倍にして、周波数領域内に分析信号を作成する;
d.各サブバンドに対して、周波数領域内の復調された信号を格納するために、対応するサブバンドフィルタの少なくとも2倍の帯域幅の長さの、ゼロ詰めされた一時的な複素数値配列を作成する。理想的には、一時的配列の長さは、元の周波数領域信号よりも大幅に短く、従って、ダウンサンプリング動作に対応する;
e.各サブバンドに対して、周波数領域内の正の周波数係数の(サブバンドフィルタの第1の非ゼロ値からサブバンドフィルタの最後の非ゼロ値までを包含する範囲内)値を対応する一時的配列にコピーして、周波数領域復調が、コピーされた範囲の最も低い周波数成分を一時的配列内のDC周波数成分の位置に合わせることにより実行されるようにし、(一時的配列は、負の周波数成分に対応する係数に対してゼロを含み得ることに留意して)、一時的配列が、また、時間領域補間に対応するコピーされた周波数成分の範囲を超えて、追加のゼロで埋め込まれ得るが、それは、復調された信号内のサンプル数をさらに増加させ得、従って、その長さは、高速フーリエ変換に対して最適な2のべき乗である;
f.各サブバンドで、サブバンドフィルタ値を、位置揃え(align)された周波数成分に対応する一時的配列値で乗じることにより、サブバンドフィルタを、対応する一時的配列に適用し、結果を一時的配列に周波数領域復調済み信号として格納する;
g.各周波数領域復調済み信号を、逆高速フーリエ変換(IFFT)を使用して、時間領域に変換する;
h.時間領域内の狭帯域単純化を各時間領域復調済み信号に適用する;
i.高速フーリエ変換(FFT)を適用することにより、各時間領域復調済み信号を周波数領域に変換して戻す;
j.各処理された信号を変調して、周波数領域内に一緒に合計し、結果を新しい全長周波数領域信号として格納する(変調は、処理された信号の周波数領域値を、元の全長周波数領域信号に対応する正の周波数成分の位置に合わせることにより暗黙的に実行され得る);
k.結果として生じる周波数領域信号について逆フーリエ変換を実行する;
l.パディングが使用された場合、そのパディングを除去する。
a.乗法ウィンドウイングフィルタ(例えば、元のフィルタバンクフィルタ、またはかかるフィルタに対して逆のもの)を適用する;または
b.各複素係数の大きさが、各係数に対して成形関数によって定義された値を超えないように、閾値化成形関数を適用する、
のいずれかが適用され得る。
a.ウェーブレットパケット変換を適用する;
b.狭帯域単純化を時間領域サブバンドに適用する;
c.次いで、逆ウェーブレットパケット変換を適用する。
以下の再構成の節でさらに詳細に説明するように、様々な理由で、本明細書で説明する2次元サイノグラムデータは、閉形式再構成の影響を受けにくい。一実施形態では、変換操作は、再構成の前に、または再構成中に実行される。変換操作は、より正確な結果をもたらすために使用される。一実施形態では、変換オペレータが、閉形式反転公式を概算するために、ヘルムホルツ方程式の伝播モデルを使用して、システムの形状を明らかにするために使用され得、それにより、理想的な再構成の事例に対して正確な数値結果をもたらす。一実施形態では、変換オペレータは、システム形状に対して、閉形式逆転公式または同様な方程式の被積分関数の内部の数学演算に一致するか類似する、離散演算から成り得る。一実施形態では、変換オペレータおよび重みの両方が別々に調整され得るので、変換オペレータが方程式の重みから分離され得る。一実施形態では、変換オペレータおよび重みの調整手順が、ファントム、または組織との比較によって実行され得、最良の結果を(主観的または客観的に)特定する。一実施形態では、変換オペレータおよび重みの調整手順が、既知の方程式に対して比較すること、重みをトランスデューサおよび患者の形状、標準的なフルエンスなどに合致させること、によって実行され得る。
vout(t)=a(t)d/dt[b(t)vin(t)]
式中、vin(t)は入力信号であり、vout(t)は出力信号であり、d/dtは導関数演算であり、a(t)およびb(t)は定数関数である。一実施形態では、a(t)=(t)2およびb(t)=1/(t)であり、形状の一部をもつ全表示再構成公式に対する3次元事例のための被積分関数に対する単純化をおおまかに表すために、重みがa(t)項に畳み込まれる。従って、変換オペレータは、信号内の低域周波数を除去せずに、高域周波数を増幅する。一実施形態では、a(t)=(t+α)2およびb(t)=1/(t+α)であり、式中、αはゼロ除算を防ぐために小さい数である。一実施形態では、変換オペレータは、閉形式反転または同様の方程式を概算するために、前述した形式の(またはそれを踏まえた)、一連のコンボリューションおよび信号乗算演算から成り得る。一実施形態では、変換オペレータだけが、再構成方法または他の処理に対して、プレコンディショナとして、取得されたデータについて適用され得る。一実施形態では、変換オペレータは、スパースまたは二次最小化ベースの再構成アルゴリズムの前に、非線形プレコンディショナとして使用されるが、そのアルゴリズムは、より高速な収束のために、再構成された形状に合致する周波数成分を有する解の再構成された形式にデータを近づけ得る。
a.浮動小数点時間値平方配列(squared array)(TV2[])を作成し、その配列のサイズはサンプル数と同じ大きさである。時間値平方配列内の要素が、kTの二乗で充填されるが、ここで、Tはサンプルレートの逆数であり、kは、1からサンプル数までの範囲である(すなわち、第1の値TV2[0]=T*T、第2の値TV2[1]=2T*2T、など)。例えば、100Hzのサンプルレートでは、この配列は[.0001、.0004、.0009など]となるであろう。
b.同じサイズの浮動小数点時間値逆配列(reciprocal array)(TVR[])を作成する。時間値逆配列の要素が、対応する時間値配列エントリの逆数として充填される(すなわち、第1の値TVR[0]=1/T、第2の値TVR[1]=(1/2T)、など)。
c.同じサイズの2つの浮動小数点一時的配列(T1[]およびT2[])を作成する。
d.各チャネルについて繰り返す:
i.入力信号内の各サンプル(すなわち、チャネル)に、時間値逆配列内の対応するエントリを乗じる(例えば、T1[n]=入力[n]×TVR[n]);次いで
ii.各乗算されたサンプルと先行する乗算されたサンプルとの間の有限差分を形成する(例えば、T2[n]=T1[n]−T1[n−1]、T2[0]は、先行するサンプルがないのでゼロに設定され得ることに注意する)
iii.各有限差分に二乗された時間値を乗じることによって出力配列を形成する(例えば、出力[n]=T2[n]×TV2[n])
前述は、時間領域光音響帰還信号を処理するためのいくつかの任意選択の処理工程についての記述であった。様々な理由で、本明細書で説明する2次元サイノグラムデータが、閉形式再構成の影響を受けにくいのは、特に、組織減衰、周波数依存組織減衰、伝搬速度の不均等性、他の組織特性に対する不均等性を伴う複雑性のためである。その上、サイノグラムデータを取得するために使用されるトランスデューサ要素は、理想的、すなわち、完全ではなく、むしろ、データを歪める電気機械的周波数応答を有する。トランスデューサ要素は、各画素に対応する測定された信号強度の重みに影響を及ぼす指向性および有限開口も有し、トランスデューサ配列は制限された視野を有する。さらに、いくつかの状況では、本明細書で説明するように、取得プローブは、3D組織の光音響信号を2D結像面に制限する(面外の信号を抑制する)音響レンズを使用し、このようにして、数学的形状を変更する。サイノグラムデータによって表される形状の次元は、3D事例、2D事例、または円筒対称性の事例にきちんと従わない。
プローブ102で測定値が取得されると、トランスデューサの応答が、光音響帰還信号の周波数領域位相を変更し得る。一例として、光音響帰還信号の特定の周波数成分の位相におけるシフトがある場合、それは、時間領域内の信号の対応する成分を反転(負)し得、実質的に、逆投影または他の再構成プロセス中に、信号の一部がキャンセルされる。しかし、一般に、プローブは、それがどのように信号の位相を変更するかを測定することにより較正できる。プローブがどのように周波数領域位相を変更するかが分かっていても、組織からの光音響帰還信号の位相は未知であり、実質的に予測できない。各音響源と各トランスデューサ要素の位置との間の音響経路の伝達関数が、様々な機械的条件下で、組織の、または被験者間で、異なる領域またはタイプを走査すると、変わるであろう。すなわち、これに関して、周波数領域位相は、たとえ、プローブの位相への影響が正確に分かっていても、予測できない。体積内の各音響源からトランスデューサへの周波数領域振幅応答も分かっていないが、組織の誤較正された周波数領域振幅応答から生じた歪みは、異なる性質であり、いくつかの事例では、同じ程度の問題を生じないことがあり得るか、または、他の方法を使用して補正できる。その上、応答関数が、組織体積内の各位置から各トランスデューサへの経路によって異なる。全体で、補正すべき多数の未知の伝達関数が存在する。
再構成(415)は、サイノグラム内の処理済みまたは未処理のデータを、組織の体積内の局所的特徴を表す画像に変換するプロセスを意味するために使用される用語である。典型的な実施形態では、再構成(415)は、重み付き遅延和アプローチに基づき得る。前述のように、重み付き遅延和アルゴリズムは、任意選択として、変換オペレータ(350)によって先行され得る。一実施形態では、重み付き遅延和アルゴリズムは、複素数値データについて動作できる。一実施形態では、重みは、各画素に対して使用される各サンプルからの寄与を表すために再構成(415)によって使用され得、組織的に、重みを作成するために使用される方法が、画像再構成(225)の一部とみなされ得る。一実施形態では、重みは、収集されたデータの分析に基づいて調整され得る。
a.出力画像配列を割り当てて、全ての値をゼロに設定する
b.各トランスデューサチャネルに対して:
i.出力画像配列内の各画素に対して:
1.そのチャネルおよび画素に対するサンプル遅延テーブルから(サンプル内の)遅延にアクセスして、チャネルおよび遅延に対応する(サイノグラムから)サンプルを取得する
2.チャネルおよび画素に対応する重みテーブルから重みにアクセスする
3.サンプルに、対応する重みを乗じる
4.結果を、目的画素に対応する出力画像配列の位置に追加および格納する
前述のように、遅延和再構成アルゴリズムの例示的実施形態では、重みテーブルが採用され得る。各トランスデューサに対するサンプル遅延テーブルおよび重みテーブルを計算するために、アルゴリズムが使用され得る。一実施形態では、サンプル遅延テーブル(複数可)を構成するデータは、各トランスデューサの推定された寄与を各画素と関連付けるが、重みテーブル(複数可)を構成するデータは、その画素に対する他の寄与と比較して、各トランスデューサの各画素に対する寄与の相対的な重み付けの推定値を提供する。一実施形態では、重みテーブルは、トランスデューサの基準、レーザーの出力、減衰制御、組織内での光減衰、皮膚の厚さ、接触媒質特性、患者固有変数、波長固有変数および他の要因に関する角度アポダイゼーションを明らかにするために使用され得る。
前述のように、長サイノグラムおよび短サイノグラムの取得(205、210)後、任意選択で前処理され(220)、次いで、画像を形成するために画像再構成され(225)、結果として生じた画像について、特定の後処理が実行され得る。ここで図5を参照すると、フレーム間持続的アーチファクトの除去(505)、フルエンス補正(510)、および複素振幅(515)を含む、任意選択の後処理工程が示されている。一実施形態では、画像処理は、正の実数値である(複素数値ではない)エンベロープ画像を生成する(520)。
光音響帰還信号は、望ましい情報および望ましくない情報の両方を含み、望ましくない可能性のある情報の中に、本明細書で望ましくない連成応答と呼ばれるものがある。望ましくない連成応答は、組織内を透過するときに人の皮膚に当たる光から生じるアーチファクトを含み得る。より一般的には、この工程によって対処される望ましくない連成応答は、フレーム間持続的信号またはフレーム間持続的アーチファクトである。本明細書では、フレーム間持続的アーチファクトは、一定のままであるか、または非常にゆっくりと変化する干渉信号を指し、それは、それ故、空間的におよび/または時間的に関連した複数の画像の各々に同様の干渉を生成すると推定される。フレーム間持続的アーチファクトは同じ現象を指すが、それが再構成された画像内に現れる場合である。従って、フレーム間持続的信号およびフレーム間持続的アーチファクトという用語は、同じ現象を表すので、本明細書では、時々置き換えられ得る。フレーム間持続的信号を除去する問題は、別々のフレーム内で見られる同様の干渉が、大きさの点で定数係数によってスケーリングされ得るという事実によって複雑にされる。スケーリングは、限定はされないが、光音響帰還信号を生じるために使用された総光エネルギーにおける変動を含む、いくつかの要因に関連し得る。その上、一般に、フレーム間持続的信号は、人によって十分に変動し、所与の個人に対する複数のフレームの検査によらない限り、容易に識別可能ではない。一実施形態では、一般に同一の位置においてではなく、空間的および/または時間的に互いに比較的近接して取得された複数のフレームが、フレーム間持続的信号の除去を目的に分析される。
a.初期化(sizeOfFrameBufferが変更されているか、Nr(フレーム内の行数)またはNc(フレーム内の行数)が変更されている場合、入力する)
i.各チャネルに対して、frameBufferを、sizeOfFrameBufferを持つための循環バッファとして割り当てる。
ii.各チャネルに対して、frameBuffer.start[channel]を0に、frameBuffer.end[channel]を0に設定する。これら2つの変数は、循環バッファ内のアクティブなフレームを追跡する。
iii.各チャネルに対して、estimate[channel][Nr][Nc]を割り当て、すべての要素を0に設定する。
b.captureFrameが真(従って、フレームがセットへの包含に適合するとフラグ付けされている)の場合
i.任意選択で、画像変換をframe_inに適用する(例えば、2次元ウェーブレット変換、2次元FFT、または別の同様の変換;ある周波数を計算から除去するために帯域通過フィルタが適用され得る)
ii.現在のチャネルに対して、frame_inをframeBufferに追加する。バッファが満杯の場合、バッファ内の最も古いフレームを上書きする。
c.computeFrameが真の場合
i.frameBuffer内の全てのデータを、バッファ内の各フレームが列として処理され、各行が同じ画素インデックスの値である行列にマッピングする。
ii.現在のチャネルに対して、frameBufferの主成分(または独立成分)を計算する。
iii.画像変換がframe_inに適用された場合、以前の計算の結果に、逆変換を適用する。
d.現在のチャネルに対して、選択された主成分(または独立成分)としてestimate_outを出力し、代替選択がない限り、第1の主成分が選択される。
皮膚および組織の特性は患者ごとに異なるので、特定の患者の組織内の配光は予測できない。光のフルエンスプロファイルは、1つの空間的に依存する共通光透過プロファイル成分および2つの空間的に依存する波長固有フルエンス比プロファイルに分解でき、それらは、真のフルエンスを共通光透過プロファイルに関連付ける。一実施形態では、共通光透過プロファイルおよび波長固有フルエンス比は、組織内での光の分散に影響を及ぼす患者固有の変動を補正するために使用され得る。一実施形態では、共通プロファイルおよび固有プロファイルに対するフルエンス挙動のモデルに基づく1次元曲線が、単一の患者固有のパラメータで、2次元フルエンス補正曲線を生成するために、使用され得る。一実施形態では、次の方程式のいずれかが、限定はされないが、補正曲線に関して使用され得る:
a.最小の画像深さから最大の画像深さまでの、画像内の各画素に対する深さを含む1次元配列を計算する。結果をベクトル「x」に格納する。
b.1次元共通フルエンス補正曲線を、共通利得パラメータ「g0」に基づき、フルエンス補正のためのf0(x,g0)に対して選択された補正関数を使用して計算する。
c.各チャネルに対して、1次元チャネル固有補正曲線を計算する
i.チャネル1曲線は、フルエンス補正のためのf1(x,g1)に対して選択された補正関数を使用して、利得パラメータ「g1」に基づく。
ii.チャネル2曲線は、フルエンス補正のためのf2(x,g2)に対して選択された補正関数を使用して、利得パラメータ「g2」に基づく。
d.全体的な2次元正規化曲線を1次元共通曲線およびチャネル固有曲線から計算する。
i.各チャネルに対して、共通曲線にチャネル固有曲線を乗じることによって全体的な1次元曲線を作成する
ii.2次元正規化曲線内の各垂直列を全体的な1次元曲線と等しく設定する
e.現在のチャネル再構成された画像に対して
i.画像内の各画素に対して、画素の値に、現在のチャネルに属する全体的な2次元正規化曲線内の対応する画素を乗じる
一実施形態では、複素振幅(515)工程は、入力として、複素画像(または、虚数成分が利用可能でない場合は実画像)を採用し、入力画像と同じ数の行および列を有するエンベロープ画像を生成する。エンベロープ画像は、入力の各要素の複素振幅を採用することにより決定され得る。実画像のみが利用可能である場合、エンベロープ画像は、その画像内の情報の絶対値である。一実施形態では、虚画像内の各垂直線が、実画像内の対応する線のヒルベルト変換である場合、エンベロープが、虚数成分画像の代わりに画像を生成することにより、実画像のみから交互に計算でき、複素振幅が同じ方法で適用される。
前述のように、長サイノグラムおよび短サイノグラムの取得(工程205、210)後、任意選択で、画像を形成するために前処理され(工程220)、再構成されて(工程225)、短エンベロープ(232)および長エンベロープ(234)画像を生成するために処理され(工程230)、そのエンベロープ画像が、パラメータ画像を生成する(工程240)ために使用され、より具体的には、1つまたは複数の次のパラメータ画像:酸素化マップ(250)、ヘモグロビンマップ(255)およびマスクされた酸素化マップ(260)を生成する。一実施形態では、パラメータ画像が、短および長エンベロープ画像(232、234)内から取得された定性的情報を反映するカラー化画像を提供することにより提示される。
運動および追跡(705)は、静的(または遅い運動の)場面の連続する画像が生成される際に、センサー内の運動が、場面の内容の位置を互いに相対的に「動かす」ので、必要であり得る。従って、前の画像gaの短時間(例えば、100ms)後に取得された後続の画像gbは、前の画像gaから水平および垂直寸法でいくつかの画像画素だけオフセットされ得る。同様に、後続の画像は、フレーム間に生じ得る非剛体変形を被る可能性もある。一実施形態では、補正が非剛体変形に対して行われ得る。その上、一実施形態では、さらなる運動および追跡が、プローブがどのように移動しているかを判断するために採用され得、このようにして、組織構造の3D画像を生成する基礎を提供する。一実施形態では、また、以下で詳細に説明するように、システムは、撮像中に、プローブの位置または移動に関するデータを提供するセンサー(例えば、加速度計、または定位置センサーおよび対象、または他の方法)を含み得る。位置または移動に関するかかる情報は、平行移動、回転、角偏向、またはフレームごとに変形を生じ得る他のプローブ移動に対して補正を行う際に考慮に入れられ得る。
a.入力パラメータに基づいてフィルタ配列を、以下によって、作成(または再作成)する:
i.放射周波数成分を取得すること、
ii.二乗余弦アポダイゼーション関数を使用して、帯域通過フィルタ配列を作成すること;
b.(アルゴリズムの前の反復で格納された)以前のフレームと現在のフレームとの間の相関関係を判断し、平行移動オフセットベクトルを計算する;
c.相関値が閾値より低く、平行移動も閾値より低い場合、運動が、結像面に垂直であると仮定される;
d.現在のフレームを「以前の」フレームとして格納する;
e.プローブ速度が、フレーム間で経過した時間を使用して平行移動から推定され得る;
f.一実施形態では、平行移動または速度出力が、速度のより平滑な推定を有するために、低域通過フィルタ処理され得る。
a.初期化中、または画像サイズが変わった場合に
persistence_bufferと呼ばれる配列を割り当てて初期化する
b.平行移動運動が検出されている(かつ、バッファがフラッシュされていない)場合
i.現在のチャネルに対する持続バッファを、検出された量の線形平行移動を使用して、シフトする
c.入力画像内の各画素に対して
i.持続バッファがフラッシュされていない場合は、
persistence_buffer[channel][pixel]=(1−alpha)*input_image[pixel]+alpha*persistence_buffer[channel][pixel];
そうでない場合
入力画像画素の値、例えば、persistence_buffer[channel][pixel]=input_image[pixel]を設定することにより、チャネルに対する持続バッファをフラッシュする
ii.output_image[pixel]=persistence_buffer[channel][pixel]
運動および追跡(705)の後、位置揃えされた短エンベロープ画像(710)および位置揃えされた長エンベロープ画像(715)を、グレースケール酸素化マップ(725)およびグレースケールヘモグロビンマップ(730)を生成するために、酸素化およびヘモグロビン計算(720)を使用して処理できる。一般に、血液中への光吸収は、さまざまな光の波長で異なる。その上、血液中への光吸収は、血液酸素化によって影響を受ける。吸収係数のために、同じ光の波長で、所与の酸素化の血液が、より低い酸素化の血液よりも光音響的に応答するが、他の光の波長では、逆が当てはまる。例えば、酸素化血液は、約757nm波長で主出力を有する、アレキサンドライトレーザーからの刺激に応答して、非酸素化血液よりも光音響にあまり応答しないが、酸素化血液は、約1,064nm波長で主出力を有する、Nd:YAGレーザーからの刺激に応答して、非酸素化血液よりも光音響に良く応答する。
a.画像の次元、カーネルタイプ、およびスケーリングパラメータのシグマに従ってフィルタカーネルを計算する;
b.カーネルを使用して、データで2次元対称畳み込みを実行する。
図7を再度参照すると、ノイズ除去(735)プロセスの適用は、ガウス型ホワイトノイズに類似した特性を有するノイズを除去し得る。一実施形態では、グレースケール酸素化およびヘモグロビンマップ(725、730)が作成されて、ノイズ除去(735)プロセスが、ウェーブレット領域内のマップに適用される。一実施形態では、ノイズ除去(735)プロセスが、代替または追加として、実サイノグラムおよび/または複素サイノグラムおよび/または実画像もしくは複素画像に適用され得る。対象(例えば、マップ、画像またはサイノグラム)に関わらず、ノイズ除去(735)プロセスが、処理の異なる領域に適用され得る。
a.任意選択で、(例えば、対称拡張を使用することにより)画像の境界を拡張する、
b.画像の2次元ウェーブレット変換(例えば、2次元複素双対木ウェーブレット変換)を計算する、
c.適応または固定閾値化関数に従って、ウェーブレット領域内係数を閾値化し、閾値化関数は、画像、信号、ウェーブレット係数および/またはそれらの統計的性質の特性に基づき得る、
d.修正された係数の逆2次元ウェーブレット変換を計算する、
e.元のサイズの画像に戻すために、画像の拡張された境界はいずれも削除する。
統計的カラーマッピング(740)プロセスは、一実施形態では、グレースケール(例えば、単一画像チャネル(例えば、3画像チャネルRGB画像と比較して))マップを取得して、より有意義と考えられるデータを強調するためにカラーを提供し、さらなる実施形態では、特定の画素の可視性を不明瞭にするために使用できる透明度マスクを提供するために実行される。一実施形態では、統計的カラーマッピング(740)は、4つの段階、すなわち、ROIに対する統計値の計算、カラーマッピングの生成、マップの補間、および透明度マスクの生成から成る。一実施形態では、統計的カラーマッピング(740)は、マップの補間の段階が任意選択であるので、3つの段階、すなわち、ROIに対する統計値の計算、カラーマッピングの生成、および透明度マスクの生成から成り、特に、マップが、その段階を合理的に不要にするほど十分な色の深さ(すなわち、十分な数のカラー)を有している場合である。
a.対象領域の標準偏差を計算する
b.カラー基準点を(対象領域の平均)+(バイアスパラメータ)/(標準偏差)に設定する
c.カラーの下限を(カラー基準点)−(標準偏差)×(カラーコントラストパラメータ)に設定する
d.カラーの上限を(カラー基準点)+(標準偏差)×(カラーコントラストパラメータ)に設定する
e.グレースケール画像内の各画素をカラーマップ内のカラー値に線形マッピングして、下限値がカラーマップ内の最初のインデックスに対応し、上限値がカラーマップ内の最後のインデックスに対応するが、上限および下限を超える値は境界カラーで満たし、中間値は上限と下限の間で線形補間される。
a.最大カラーマップインデックスを、カラーマップ内の最後のエントリに対応する値(すなわち、カラーの数)に設定する:
i.maximum_colormap_index=NumRGBColors−1
b.強度が、各画素に対するカラーパレットと同じ数値の範囲に対応するように、パラメータマップ内の行および列で拡大縮小する
i.B[row][col]=(parametric_map[row][col]−lower_color_liimt_range)*(maximum_colormap_index)/(upper_color_limit_range−lower_color_limit_range)
ii.B[row][col]=min(max(B[row][col],0),maximum_colormap_index)
c.床関数を使用して、Bの各画素のパレットインデックスを計算し、結果として生じる配列を「インデックス」と呼ぶ:
i.index[row][col]=min(floor(B[row][col]),maximum_colormap_index)
d.カラーマップが、補間の効果を無視できるほど十分なカラーの深さを有している場合、対応するカラーマップインデックスのRGB値が、rgb_out[row][col][component]=colormap(index[row][col],component)として計算できる。しかし、このカラーマップが十分なカラーの深さを有していない場合、次の工程が実行され得る:
i.Bとインデックスとの差である剰余を計算し、結果として生じる配列を「デルタ」と呼ぶ:
1.delta[row][col]=B[row][col]−index[row][col]
ii.デルタの値を使用して、RGBカラーチャネルを提供されたカラーマップ上に補間する:
1.各カラーチャネル成分(赤、緑、青)に対して、各画素のカラー成分をrgb_out[row][col]に設定する:
a.rgb_out[row][col][component]=colormap(index[row][col],component)*(1−delta[row][col])+colormap(index+1,component)*delta[row][col]
e.RGB値が浮動小数点値によって表される場合、RGBカラーに対する値が0.0と1.0の間であることを確実にする。
高ヘモグロビン含有量の位置から測定された光音響帰還信号が最も強力であることが観察されている。従って信号対ノイズ比は、高ヘモグロビンの領域で最も高い。その上、高ヘモグロビン含有量の領域に焦点を合わせることは、診断上有用であり得ることが観察されている。その結果、透明度マスクの組合せ(750)プロセスは、ヘモグロビンのより高い濃度を含む、従って、より高い信号対ノイズ比を有する、領域からの酸素化の後の表示を可能にするように設計される。一実施形態では、パラメータマップは、別の方法では、組み合わされていないパラメータマップ内で容易に明らかでない、もしくは観察可能でない、または組み合わされていないパラメータマップから独立して入手可能でない、組み合わされた出力内に提示されている情報と、相乗的に組み合わされ得る。
超音波との位置合わせマップ(265)プロセスは、パラメータ酸素化マップ(250)、ヘモグロビンマップ(255)および/またはマスクされた酸素化マップ(260)を取得された超音波画像(工程215)と位置合わせする。一実施形態では、位置合わせされるパラメータマップおよび取得された超音波画像が、最終出力の所望のサイズに適用するようにスケーリングされ、次いで、それぞれのパラメータマップのアルファ透明度チャネルに基づいて、取得された超音波画像とブレンドされて重ねられる。一実施形態では、光音響データについて処理を実行するシステム、および/または、サイノグラムを取得するシステムと同じであり得るが、その必要はない、光音響出力を表示するシステムが、最終出力の所望のサイズを選択する機能をオペレータに提供し得る。
a.矩形または他の形状によって定義され得る、RGB ultrasound_imageが、位置合わせされた出力画像に適合するように補間またはスケーリングされる。
b.位置合わせされる各RGBAマップ(例えば、250、255、および/または260)が、位置合わせされた出力画像に適合するように補間またはスケーリングされる。スケーリングされたRGBAマップは、関連したアルファチャネルに基づき、ブレンディング関数を使用して、スケーリングされた超音波画像の上に重ねられる。
一実施形態では、本開示は、光音響帰還信号内の情報を表示するための方法を含む。一実施形態では、光音響帰還信号によって反射された分子情報の定性的表示のための方法が提供される。一実施形態では、光音響帰還信号から再構成された画像の画像統計値によって反射された分子情報の定性的表示のための方法が提供される。
a.複数の短サイノグラム(205)、長サイノグラム(210)、および超音波画像(215)を含むデータを取得する;
b.サイノグラムデータを前処理する(220)
c.処理されたサイノグラムデータから画像を再構成する(225)
d.再構成された画像を処理して(230)、長および短エンベロープ画像(232、234)を生成する;
e.パラメータマップを作成する;
f.パラメータマップの前処理が工程(すなわち、ノイズ除去、平滑化、統計的正規化)として行われ得る
g.パラメータ画像の領域の統計的情報(例えば、領域の平均+調整可能バイアスオフセット)に基づいてカラー基準点を計算する。
h.パラメータ画像の領域の統計的情報(例えば、領域の標準偏差)に基づいて「カラーの範囲」の決定が計算される。
i.スケーリングおよびパラメータマップデータのスケーリングされた超音波または他の画像への位置合わせ;および
j.検査された組織に関する診断情報の表示。
a.基準点または参照領域を使用すること
b.本明細書に記載のような、計算、または、本明細書に記載の計算の拡張であるような、もしくは本明細書に記載の計算を考慮して当業者に明らかであるような、他のかかる計算を適用すること
c.皮膚の層、接触媒質、および/または組織を通過する光の影響を補正すること
d.散乱、吸収における差異;2次元画像における透過の深さ;ライトバー、事前定義された配光、または動的に測定された配光からの2次元断面をもつ組織の3次元体積を補正すること
e.動脈または静脈からのアーチファクトにおける差を含む、アーチファクトからの較正
f.較正の前に、静脈または動脈の位置を見つけるための(自動または手動)代替検出方式を適用することであり、その位置が較正に使用できる
g.位置合わせされた超音波データを使用して、光音響帰還信号およびその派生物に補足的な情報を提供すること
h.(1つまたは複数のタイプの構造/組織に対して)1つの波長での領域内または基準点の強度を、第2の波長(および潜在的に追加的な波長(複数可))での(少なくとも)領域または基準点に対して比較する、および
i.その比較を使用して、組織の深さおよび吸収または散乱値に関する各波長間の強度比(フルエンス比)を補正する
a.ROIに関する2つの比較された構造間に酸素化における強固な差がある場合;
b.強い光吸収体の影がフルエンス仮定に干渉しないという条件で、2つの比較された構造が互いに近接していて、同様のフルエンスを有すると仮定できる場合;
c.ROIの構造と背景組織との間に高コントラストがある場合;
d.比較されている構造が高い光吸収を有する場合;
e.機能マップのROI内の高コントラスト構造の他の原因の有無が、比較されている画像内で統計的に共通である場合;
を含むが、これらに限定されない。
図1を再度参照すると、一般に、装置100は、光音響および超音波システムと組み合わされた、マルチモダリティとしても採用され得る、光音響システムを提供する。一実施形態では、装置100は、光路132および電気路108を介して、システム筐体101に接続されたプローブ102を含む。システム筐体101内には、光サブシステム129およびコンピューティングサブシステム128が収納されている。コンピューティングサブシステム128は、超音波制御および分析ならびに光音響制御および分析用の1つまたは複数のコンピューティング構成要素を含み、これらの構成要素は、別個であり得るか、または統合され得る。一実施形態では、コンピューティングサブシステムは、中継システム110、光音響処理およびオーバーレイシステム140ならびに超音波機器150を含む。
a.オフモード:全ての電力がオフにされて、レーザーサブシステム内を電流が流れていてはならない。これは、主回路ブレーカーをオフにするか、または電力キースイッチをオフにすることによって達成できる。この場合、電力はまだ絶縁トランスに接続されている可能性がある。
b.スリープモードまたは超音波のみモード:ほとんど全ての電力が、全ての操作に対して停止されているが、レーザーサブシステムを「オン」モードにするだけの十分なエネルギーを除く。例えば、レーザー制御ユニットだけが電源を入れられている。
c.オンモード:ウォームアップ期間:全ての必要な電力をオンにして、レーザーがウォームアップされるのを可能にする。レーザーは、レーザーヘッドの温度を測定して、UOAに報告する。レーザーヘッドの温度が事前に決定された値に達すると、UOAはレーザーシステムを「スタンバイモード」にする。一実施形態では、レーザーサブシステムは、十分なウォームアップが行われるまで、「スタンバイモード」に移行することが許可されない。
d.スタンバイモード:レーザーが、準備完了モードコマンドから迅速に「準備完了モード」にされることを可能にする。
e.準備完了モード:レーザーを放出モードにするが、シャッターは閉じたままである。一実施形態では、放出モードは、放出モードコマンドの後、事前に指定された間隔で、例えば、1秒以内または20パルス後に、開始できる。
f.放出モード:このモードが指示されている限り、指定された出力エネルギーを提供する。このモードでは、レーザーは、外部コマンドから決定されたように、そのランプ同期およびドライバ、Q−スイッチ遅延およびドライバ、ならびにパルスレートを提供する。波長出力は、外部コマンドから決定されるとおりである。
以下の規則は、上に記載されるシステムおよび方法により作成される画像を分析するために有益である。また、これらの規則は、上に開示される本システムのソフトウェアもしくはファームウェア内に、本システムの一部または全体を組み込むことにより自動化されてもよい。
一部の線維腺腫は、背景組織と比較して異なる比率で光音響エネルギーを吸収する。
解釈の誤解を避けるための一般的な規則を以下に示す。
・グレースケール画像は、光音響データの解釈に重要である。
光音響データは、病変内、病変周囲で直に接触した境界組織内でのみ解釈される。病変を検出するために光音響画像を使用しないこと。
Claims (67)
- 定性的画像を作成する方法であって、該方法は、
電磁エネルギーを体積内に蓄積する工程であって、蓄積したエネルギーの空間プロファイルが、十分に変動する、工程、
前記体積中に蓄積したエネルギーから音響帰還信号を測定する工程と、
前記体積中に空間的に表される少なくとも1つのパラメータ値を推定するパラメータマップを計算する工程と、
i)前記パラメータマップの少なくとも1つの対象領域内の少なくとも1つの基準レベルを決定することと、
ii)カラーマップの上限およびカラーマップの下限を特定し、前記カラーマップの上限およびカラーマップの下限が、前記少なくとも1つの基準レベルに関連して決定されること、
により、前記蓄積したエネルギーの空間プロファイル内の変動の少なくとも一部から生じる効果に対して調整するマッピング構成を作成する工程と、
前記マッピング構成のカラーマップの上限および下限に従って、前記カラーマップ上に前記パラメータマップの推定値をマッピングすることにより、前記カラーマップのパレット内のパラメータマップを表示し、表示されたパラメータマップを生成する工程と、
を含む、方法。 - 前記電磁エネルギーを前記体積内に蓄積する工程が、前記パラメータマップの分子コントラスト源を提供するために、電磁エネルギーの少なくとも2つの波長を前記体積に蓄積する1つ以上のエネルギー源を使用することを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記パラメータマップを計算する工程が、
少なくとも2つの電磁エネルギー波長のうちの第1の波長の前記音響帰還信号に基づき、前記体積の空間表示を計算することと、
前記少なくとも2つの電磁エネルギー波長のうちの第2の波長の前記音響帰還信号に基づき、前記体積の空間表示を計算することと、
前記少なくとも2つの電磁エネルギー波長の計算された空間表示の間の関係を均衡させ、前記少なくとも2つの波長のそれぞれの、均衡させた前記体積の空間表示に基づき、前記体積内に空間的に示される少なくとも1つのパラメータ値を推定することと、
少なくとも1つの空間的に表示されたパラメータの前記推定値を出力することと
を含む、請求項2に記載の方法。 - 均衡させる工程が、前記計算された空間表示の少なくとも1つの対象領域に適用した数学的特徴に基づき実行され、前記数学的特徴の結果が、前記計算された空間表示の少なくとも1つに正規化されるために適用され、それにより、前記少なくとも2つの波長のそれぞれの均衡させた前記体積の空間表示を生成する、請求項3に記載の方法。
- 均衡の数学的特徴が、統計関数であり、前記正規化が、前記統計関数の結果に比例して、少なくとも1つの計算された空間表示を掛け合わせることにより実行される、請求項4に記載の方法。
- 前記統計関数が、前記対象領域の標準偏差の逆数である、請求項5に記載の方法。
- 前記統計関数の結果が、スカラー値であり、乗算に使用される値が、前記対象領域にわたり一定である、請求項5に記載の方法。
- 前記統計関数の結果が、スカラー値であり、乗算に使用される値が、前記統計関数の結果に基づき、かつ所定の関係に従って、前記対象領域にわたって空間的に変動する、請求項5に記載の方法。
- 前記所定の関係が、仮定した空間エネルギー分布に基づく、請求項8に記載の方法。
- 前記均衡の数学的特徴が、前記少なくとも2つの波長の第2の波長の対象領域中の推定値上への前記少なくとも2つの波長の第1の波長の対象領域中の推定値のスカラー投影であり、前記正規化が、前記スカラー投影の結果に比例して、少なくとも1つの計算された空間表示を掛け合わせることにより実行される、請求項4に記載の方法。
- 前記正規化が、定数を乗算することにより実行される、請求項4に記載の方法。
- 前記カラーマップが、少なくとも1つのチャネルからなり、マッピング工程が、前記カラーマップの上限および下限の間の補間に従う、前記カラーマップの各チャネル上に前記パラメータマップのマッピング数値を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの基準レベルを決定する工程が、前記少なくとも1つの対象領域内の前記パラメータマップの数値の特定の数学的特徴を使用することを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記基準レベルを決定する前記特定の数学的特徴が、前記対象領域内の画素の数値の平均値である、請求項13に記載の方法。
- 前記基準レベルを決定する前記特定の数学的特徴が、統計関数である、請求項13に記載の方法。
- 前記統計関数が、標準偏差、ヒストグラム、最大値、最小値、中央値、最大値−最小値/2、閾値を超える比率、尖度、歪度、分散、範囲の内の少なくとも1つを含む、請求項15に記載の方法。
- 前記パラメータマップを計算する工程が、前記少なくとも2つの波長に関する前記体積内の電磁エネルギーフルエンス分布の間接的または明示的モデルを考慮することを含み、前記エネルギーの分布が前記音響帰還信号の強度を決定する、請求項2に記載の方法。
- 前記パラメータマップを計算する工程が、前記少なくとも2つの波長に関する前記体積内の電磁エネルギーフルエンス分布の理論的基礎を考慮することを含み、前記エネルギー分布が、前記光音響帰還信号の強度を決定する、請求項2に記載の方法。
- 透明度で表示されるマップをマスクする工程をさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 前記表示されるマップを超音波画像と位置合わせする工程をさらに含む、請求項19に記載の方法。
- 前記パラメータマップの前記少なくとも1つの対象領域を定義する工程をさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの対象領域を定義する工程が、前記対象領域を特定するユーザー入力を受けることを含む、請求項21に記載の方法。
- 前記ユーザー入力を受ける工程が、グラフィカルユーザーインタフェースを介して、全体の深さを定義する入力を受信することを含む、請求項22に記載の方法。
- 前記全体の深さを定義する入力が、前記ユーザーからの深さおよび高さの入力を含む、請求項23に記載の方法。
- 前記対象領域が矩形である、請求項22に記載の方法。
- 前記特定の数学的特徴が、固定の定数である、請求項13に記載の方法。
- 前記基準レベルが、オフセット値によりオフセットされる、請求項1に記載の方法。
- 前記オフセット値が、ユーザーにより調節可能である、請求項27に記載の方法。
- 前記オフセット値が固定される、請求項27に記載の方法。
- 前記カラーマップの上限および下限が、前記対象領域の画素の数値の統計関数を計算することにより決定される、請求項1に記載の方法。
- 前記統計関数が、標準偏差である、請求項30に記載の方法。
- 前記統計関数の結果が、前記基準レベルに対する前記カラーマップの上限および下限の関係を比例させるために使用される、請求項30に記載の方法。
- 前記カラーの上限が、前記基準レベル+第1の定数×前記対象領域の標準偏差であり、前記カラーの下限が、前記基準レベル−第2の定数×前記対象領域の標準偏差である、請求項16に記載の方法。
- 前記第1の定数および前記第2の定数が、同一の定数である、請求項33に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの基準レベルが固定され、前記パラメータマップの計算が予め較正される、請求項1に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの基準レベルが固定され、前記パラメータマップの計算が、波長当たりのフルエンス補正を使用して調整される、請求項1に記載の方法。
- 透明度マップならびに前記カラーマップの上限および下限が、前記基準レベルに関連して定義される、請求項19に記載の方法。
- 前記透明度マップが、透明度チャネルを反映する単一チャネルのカラーマップを含む、請求項37に記載の方法。
- 前記カラーマップが、単一チャネルのグレースケールカラーマップである、請求項3に記載の方法。
- ユーザーに表示されるパラメータマップを表示する工程をさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 前記対象領域が、前記パラメータマップのサブセットを表す、請求項1に記載の方法。
- 前記対象領域が、前記パラメータマップの全体を表す、請求項1に記載の方法。
- 表示されるパラメータマップが、ヘモグロビンの酸素飽和度を表す、請求項1に記載の方法。
- 表示されるパラメータマップが、総光音響帰還信号強度を表す、請求項1に記載の方法。
- 表示されるパラメータマップが、画像で表示されるカラー表示の数値がない状態で、定性的画像として表示される、請求項1に記載の方法。
- 相対コントラストを使用して、対象となる組織の体積中の定性的画像を生成する光音響イメージングシステムであって、該システムは、
体積内にエネルギーを蓄積するための電磁エネルギー源と、
光音響帰還信号を取得するためのデータ収集サブシステムと、
前記組織を空間的に表すパラメータマップを生成し、
背景物質に対する基準レベルを統計的に決定し、
前記基準レベルを使用してカラーマップの上限およびカラーマップの下限を割り当て、
前記カラーマップの上限およびカラーマップの下限の間の補間に基づき、カラーマップ中のカラー値に画像中の画素をマッピングすることと、
前記表示された画像を出力することと、
を行うように構成される電気サブシステムと、
を含む、システム。 - 前記背景物質が、実質的に通常の組織を含む、請求項46に記載のシステム。
- 前記実質的に通常の組織が、乳房組織を含む、請求項47に記載のシステム。
- 前記背景物質が、基準となる組織を含む、請求項46に記載のシステム。
- 前記基準となる組織が乳房組織を含む、請求項49に記載のシステム。
- 前記基準となる組織が、組織のファントムを含む、請求項49に記載のシステム。
- 前記背景物質が、対象領域内の体積中に含まれる、請求項46に記載のシステム。
- 前記背景物質が、実質的に知られている酸素化レベルを有する、請求項46に記載のシステム。
- 前記知られている酸素化レベルが、特定のパーセンテージを超えると知られている酸素化レベルを含む、請求項53に記載のシステム。
- 前記画像を出力することが、前記画像を処理することをさらに含む、請求項46に記載のシステム。
- 前記画像を出力することが、少なくとも1つのパラメータ画像を作成することを含む、請求項55に記載のシステム。
- 前記画像を出力することが、前記パラメータ画像を超音波画像と位置合わせして、位置合わせされた画像を作成することをさらに含む、請求項56に記載のシステム。
- 前記画像を出力することが、位置合わせした画像を表示することをさらに含む、請求項57に記載のシステム。
- 電磁エネルギーが、前記体積内に蓄積され、エネルギーの少なくとも2つの波長が、分子コントラストを提供するために使用される、請求項46に記載のシステム。
- 前記基準レベルを統計的に決定することが、前記対象領域中の酸素化レベルの平均値を計算することを含む、請求項46に記載のシステム。
- 前記基準レベルが、酸素化のレベルである、請求項46に記載のシステム。
- 前記基準レベルが、ヘモグロビンのレベルである、請求項46に記載のシステム。
- 前記カラーマップの上限を割り当てるために前記基準レベルを使用することが、前記カラーマップ基準点+前記対象領域中の酸素化の標準偏差×カラー定数パラメータであるように前記カラーマップの上限を設定することを含む、請求項46に記載のシステム。
- 前記カラーマップの下限を割り当てるために前記基準レベルを使用することが、前記カラー基準点−前記対象領域における酸素化の標準偏差×カラー定数パラメータであるように前記カラーマップの下限を設定することを含む、請求項46に記載のシステム。
- 前記特定の数学的特徴が、Michelsonコントラスト、Weberコントラスト、局部コントラスト、またはRMSコントラストなどのコントラストの測定値であり、前記基準レベル、カラーマップの上限、およびカラーマップの下限が、前記対象領域のコントラストの測定値を最大化するために計算される、請求項13に記載の方法。
- 前記パラメータ画像を位置合わせすることが、運動の推定値を使用して、前記超音波画像の位置および前記パラメータ画像の位置を推定し、それに従って前記パラメータ画像をずらし、収集した値の運動により引き起こされる位置のずれを低減することを含む、請求項57に記載のシステム。
- 前記対象領域が、高レベルのヘモグロビンまたは他の基準を示すように、閾値を超える画素値などの基準と一致する画素により得られる、請求項21に記載の方法。
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