DE69925139T2 - Adaptive querschnittsflächenberechnung mit hilfe von statistischen signaturen - Google Patents

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    • G01S7/52036—Details of receivers using analysis of echo signal for target characterisation
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
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    • A61B8/12—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves in body cavities or body tracts, e.g. by using catheters

Description

  • Diese Erfindung betrifft die automatisierte Charakterisierung und Identifikation von Objekten, einschließlich der automatisierten Erfassung ihrer Grenzen in der intravaskulären Ultraschallbildgebung.
  • Der Wert der Ultraschallbildgebung kann verbessert werden, wenn Modelle entwickelt werden können, die Eigenschaften von Ultraschallobjekten in einer in-vivo Umgebung genau korrelieren. Früher gab es wenige automatisierte Ansätze auf dem Gebiet der in-vivo Ultraschall-Objektdefinition und -identifikation. Früher vorgeschlagene Ansätze können in zwei Kategorien unterteilt werden. Erstens die Definition eines Objekts als eine Fläche, die von einer erfassten Grenze umgeben ist. Eine Erfassung der Grenze ihrerseits basiert auf lokalen Eigenschaften und einem lokalen Verhalten der Grenze. Zweitens die Entwicklung eines theoretischen Modells für ein Ultraschallobjekt, das für in vitro Studien validiert ist.
  • Gemäß der ersten Kategorie wurden Ansätze am Thoraxcenter in Rotterdam, Holland und an der University of Iowa entwickelt, bei denen Merkmalsextraktionstechniken zur Grenzerfassung eingesetzt werden. Bei diesen Ansätzen wird ein Objekt als die Fläche definiert, die durch eine erfasste Grenze umgeben ist, und die eingesetzten Algorithmen werden optimiert, um die bestmögliche Grenze bereitzustellen. Diese Ansätze sind beschränkt, da die Algorithmen wenig Informationen über die Parameter bereitstellen, die das unter Beobachtung stehende Objekt charakterisieren. Ferner können die Algorithmen ihr Verhalten nicht an Varianten in den Objekteigenschaften von Rahmen zu Rahmen anpassen. Darüber hinaus sind die Algorithmen rechnerisch und zeitintensiv bei der Querschnittsflächenberechnung, da sie die Objektgrenze in jedem Rahmen des Volumens vollständig berechnen müssen.
  • In der zweiten Kategorie von Ansätzen wurden Gewebemodellierungstechniken entwickelt, um Datenmuster mit vordefinierten Modellen zu vergleichen, beispielsweise am Stanford Center for Cardiac Interventions und an der University of Texas. Bei diesen Arten von Techniken wird ein konsistentes Gewebeverhalten angenommen, das modelliert werden kann. Diese Modelle beschreiben die inneren Eigenschaften eines Objekts, die zur Identifikation des Objekts genutzt werden können. Diese Modelle sind jedoch inherent dahingehend beschränkt, dass sie aufgrund ihrer Natur keine Änderungen der Objekteigenschaften von Patient zu Patient, oder sogar von Rahmen zu Rahmen berücksichtigen können. Ein Artikel von Petropulu et al. mit dem Titel "MODELING THE ULTRASOUND BACKSCATTERED SIGNAL USING α-STABLE DISTRIBUTIONS, 1996, IEEE Ultrasonics Symposium, Seite 103 ist repräsentativ für den modellbasierten Ansatz. Darin werden bestimmte Annahmen über das theoretische statistische Verhalten gemacht und die Annahmen werden dazu verwendet, das Objekt in einer in-vivo Fallstudie zu identifizieren. Dieser beschränkte Ansatz unterliegt beträchtlichen Fehlern, da er ein Modell liefert, das das Objektverhalten nur teilweise beschreibt und Variationen von Fall zu Fall nicht berücksichtigt.
  • Bei den meisten bekannten Techniken zur Objektgrenzenerfassung wird ein rein manuelles Verfahren zur Verfolgung der Grenze eingesetzt, was einfach durch Zeichnen der Grenze des Objekts durchgeführt wird. Dieses Vorgehen ist langsam und unterliegt Fehlern und Schwankungen zwischen Anwendern. Darüber hinaus ermöglicht es keine Charakterisierung des Objekts innerhalb der Grenze.
  • Eine bekannte Beschreibung einer Kombination von unterschiedlichen Ansätzen ist Spencer et al., "CHARACTERISATION OF ATHEROSCLEROTIC PLAQUE BY SPECTRAL ANALYSIS OF 30MHZ INTRAVASCULAR ULTRASOUND RADIO FREQUENCY DATA", 1996 IEEE ULTRASONICS SYMPOSIUM, Seite 1073, in der ein statistisches Modell aus in-vitro Studien entwickelt und dann in in-vivo Fällen angewendet wird. Ein derartiger Ansatz ist sowohl durch die Unterschiede zwischen in-vitro und in-vivo Bedingungen als auch zwischen in-vivo Fällen begrenzt.
  • Was benötigt wird, sind bessere Techniken zur Grenzerfassung und zur Identifizierung und Charakterisierung von Objekten und Merkmalen von Ultraschallbildern.
  • In der GB 2 319 841 ist eine Ultraschallabtasttechnik zur Identifikation verschiedener Arten von Plaque in einem einzigen Bilddaten-Rahmen offenbart. Die Technik umfasst das Erzeugen von Radiofrequenzsignalen aus empfangener reflektierter Ultraschallenergie und das Vergleichen der Radiofrequenzsignale mit vorbestimmten Signalparametern, die für verschiedene Arten einer biologischen Gewebehistologie charakteristisch sind, um einen Bereich oder mehrere Bereiche unterschiedlicher Histologie zu identifizieren. Folglich identifiziert diese bekannte Einrichtung ein Objekt innerhalb eines einzigen Bildrahmens danach, ob bestimmte Parameter in einen akzeptablen Parameterbereich fallen.
  • Zusammenfassung der Erfindung
  • Gemäß der vorliegenden Erfindung wird ein Ultraschallbildgebungssystem zum Auswerten eines Objekts in einem Ultraschallbild bereitgestellt, wie es in dem beigefügten unabhängigen Anspruch definiert ist, auf den nun Bezug genommen werden soll.
  • Ein Objekt wird in jedem Bild identifiziert, indem ein interessierender Bereich an verschiedene Positionen in dem Bild bewegt wird und Objektidentifizierungsparameter an den verschiedenen Positionen ausgewertet werden, um zu bestimmen, ob die Parameter in einen akzeptablen Bereich fallen, der für das Objekt charakteristisch ist. Die Fläche des Objekts in jedem der Rahmen wird dann auf der Grundlage der Fläche der Positionen berechnet, die Parameter aufweisen, welche in den akzeptablen Bereich fallen. Die Flächen von zwei benachbarten Rahmen werden dann verglichen, um zu bestimmen, ob die Differenz zwischen den zwei Flächen einen vorbestimmten Betrag überschreitet. Falls dies so ist, wird einer der benachbarten Rahmen unter Verwendung anderer Kriterien erneut berechnet.
  • Beispielsweise kann der Bereich akzeptabler Objektidentifizierungsparameter variiert werden, wenn die Fläche eines benachbarten Rahmens erneut berechnet wird. Als weiteres Beispiel kann eine Startposition des interessierenden Bereichs variiert werden, wenn die Fläche eines benachbarten Rahmens erneut berechnet wird. Als noch ein weiteres Beispiel kann die Größe des interessierenden Bereichs variiert werden, wenn die Fläche eines benachbarten Rahmens erneut berechnet wird. Wenn die Differenz zwischen der erneut berechneten Fläche und der Fläche des Objekts in dem benachbarten Rahmen den vorbestimmten Betrag immer noch überschreitet, kann eine die Diskrepanz anzeigende Nachricht erzeugt werden.
  • Objektidentifizierungsparameter können auf verschiedene Art und Weise erhalten werden, indem ein Objekt in einem Ultraschallbild ausgewertet wird, das aus Zeitbereichsdaten aufgebaut ist. Beispielsweise wird ein interessierender Bereich innerhalb des Objekts zur Beobachtung ausgewählt. An dem ausgewählten interessierenden Bereich wird eine Transformation der Zeitbereichsdaten durchgeführt, um Frequenzbereichsdaten zu erhalten. Die Frequenzbereichsdaten werden dann verdichtet oder gefiltert und Objektidentifizierungsparameter werden aus den verdichteten Frequenzbereichsdaten erhalten. Mehrere interessierende Definitionsbereiche, die Teilmengen des ausgewählten interessierenden Bereichs sind, werden dann definiert. Vorzugsweise sind die interessierenden Definitionsbereiche proportional zu dem ausgewählten interessierenden Bereich geformt und an unterschiedlichen Positionen in dem ausgewählten interessierenden Bereich angeordnet. Eine Transformation der die interessierenden Definitionsbereiche definierenden Zeitbereichsdaten wird dann durchgeführt, um Frequenzbereichsdaten zu erhalten, die für die interessierenden Definitionsbereiche repräsentativ sind. Aus diesen Daten wird ein Bereich von akzeptablen Objektidentifizierungsparametern erhalten.
  • Sobald dieser Bereich bestimmt worden ist, werden interessierende Definitionsbereiche an ausgewählten Positionen in dem Ultraschallbild angeordnet und Transformationen der Zeitbereichsdaten werden durchgeführt, um Frequenzbereichsdaten zu erhalten, welche für die interessierenden Definitionsbereiche in dem Ultraschallbild repräsentativ sind. Objektidentifizierungsparameter aus diesen Frequenzbereichsdaten werden dann erhalten. Diese Objektidentifizierungsparameter werden dann ausgewertet, um zu bestimmen, ob sie innerhalb des Bereichs von akzeptablen Objektidentifizierungsparametern liegen, der vorher berechnet worden ist. Die ausgewählten interessierenden Definitionsbereiche in dem Ultraschallbild, die Objektidentifizierungsparameter haben, welche in den akzeptablen Bereich fallen, werden dann markiert oder gekennzeichnet, so dass um die gekennzeichneten interessierenden Definitionsbereiche eine Objektgrenze konstruiert werden kann. Sobald die Grenze konstruiert worden ist, kann eine Fläche des Objekts einfach berechnet werden.
  • In einer Version werden die Daten durch Auswerten nur der Daten verdichtet, die einen spektralen Leistungsinhalt unterhalb eines ausgewählten Teilschwellenwerts aufweisen. In einer anderen Version werden die Objektgrenze und das Objekt dargestellt (beispielsweise auf einem Anzeigebildschirm), um es einem Anwender zu ermöglichen anzuzeigen, ob die Objektgrenze das Objekt in akzeptabler Art und Weise begrenzt. Wenn die konstruierte Grenze ungenau oder in anderer Art und Weise inakzeptabel ist, kann nach einer von zwei Möglichkeiten eine neue Grenze konstruiert werden. Nach einer Möglichkeit kann der Anwender einen anderen interessierenden Bereich auswählen (beispielsweise unter Verwendung einer Maus zum Bewegen des interessierenden Bereichs an eine andere Position auf dem dargestellten Objekt) und die Schritte des Verfahrens mit dem neuen interessierenden Bereich wiederholen. Alternativ dazu können die Daten in einer anderen Art und Weise verdichtet oder gefiltert und dann die Schritte des Verfahrens wiederholt werden.
  • Typischerweise wird das Ultraschallbild durch mehrere Rahmen von Zeitbereichsdaten definiert und die Objektgrenze wird in einem der Rahmen (bequemerweise als erster Rahmen bezeichnet) konstruiert. Ein weiterer Rahmen wird dann ausgewählt und eine Objektgrenze wird um das Objekt in dem zweiten Rahmen konstruiert und eine Fläche wird berechnet. Dieser Prozess wird für jeden Rahmen wiederholt, der das Objekt aufweist. Folglich besteht ein Vorteil der Erfindung darin, dass die Fläche des Objekts in aufeinanderfolgenden Rahmen im Wesentlichen ohne Wechselwirkung mit dem Anwender ermittelt werden kann. Sobald die Flächen berechnet worden sind, kann ein Volumen des Objekts basierend auf den Flächen des Objekts in den Rahmen und den Abständen zwischen den Rahmen berechnet werden.
  • In einer Form wird die Objektgrenze um das Objekt in dem zweiten und den nachfolgenden Rahmen konstruiert durch Platzieren eines interessierenden Definitionsbereiches an einem Schwerpunkt des Objekts, der aus dem ersten (oder einem vorhergehenden) Rahmen bestimmt wurde, und durch Wiederholen der Schritte, die der Bestimmung des Bereichs von akzeptablen Objektsidentifizierungsparametern folgen.
  • Die Erfindung wird durch Bezugnahme auf die folgende detaillierte Beschreibung in Verbindung mit den beigefügten Zeichnungen besser verständlich.
  • Kurzbeschreibung der Zeichnungen
  • 1 ist ein Blockdiagramm einer Umgebung gemäß der Erfindung.
  • 2 ist eine Darstellung eines in-vivo Falls der interessierende Bereiche gemäß der Erfindung zeigt.
  • 3A und 3B bilden gemeinsam ein Fließdiagramm eines erfindungsgemäßen Verfahrens zur adaptiven Berechnung einer Objektsignatur.
  • 4 ist ein Spektrumsdiagramm eines interessierenden Bereichs.
  • 5 ist eine grafische Darstellung einer Variation eines Objektbereichs.
  • 6 ist eine Darstellung einer Objektdefinition.
  • 7 ist ein Spektrumsdiagramm eines interessierenden Bereichs, das zeigt, wie die Objektidentifizierungsparameter für physikalische Eigenschaften des Objekts in einem Patienten repräsentativ sind.
  • Beschreibung spezifischer Ausführungsformen
  • Die Erfindung stellt beispielhafte Systeme zur Auswertung von Objekten in Ultraschallbildern bereit. Die auszuwertenden Objekte sind vorzugsweise für verschiedene physikalische Merkmale in der Anatomie repräsentativ. Lediglich beispielhaft können derartige Merkmale Gewebe, Plaque, Blut und dergleichen umfassen.
  • Das Objekt kann unter Verwendung von Parametern modelliert werden, die für verschiedene physikalische Eigenschaften des Objekts repräsentativ sind. Diese Parameter werden aus in-vivo Bilddaten erhalten. Als ein Beispiel übermitteln die durch die Erfindung erzeugten Parameter, wenn das physikalische Objekt zumindest teilweise aus Plaque besteht, Informationen über die Art der Plaque, bzw. ihre Härte, Homogenität und dergleichen. Auf diese Art und Weise können die Parameter dazu verwendet werden, eine verbotene Behandlung besser zu definieren. Darüber hinaus können die Parameter gespeichert werden, so dass die gespeicherten Parameterwerte immer dann, wenn der Patient untersucht wird, verglichen werden können, um zeitabhängige Veränderungen zu bestimmen.
  • Gemäß einer Ausführungsform der Erfindung wird das Objekt charakterisiert, indem die in-vivo Objektparameter und ihre Variabilität in den Ultraschallbilddaten berücksichtig werden. Speziell wird angenommen, dass jedes Objekt in Form statistischer Eigenschaften (oder Objektidentifizierungsparameter) definiert werden kann, die sich konsistent von Eigenschaften der Umgebung unterscheiden. Derartige Eigenschaften werden als die Signatur des Objekts bezeichnet. Die statistischen Eigenschaften werden an ausgewählten Positionen in dem Bild berechnet, um zu bestimmen, ob sie in einen vorbestimmten Bereich von Werten fallen, welcher das Objekt repräsentiert. Wenn sie innerhalb des Bereichs liegen, werden die Positionen markiert, um anzuzeigen, dass sie innerhalb des Objekts liegen. Eine Grenze kann dann um das Objekt gezeichnet und die Fläche berechnet werden.
  • Wenn die Grenze nicht korrekt gezeichnet ist, ist das Verfahren dazu in der Lage, bestimmte Kriterien anzupassen und dann den Prozess zu wiederholen, bis Konvergenz erhalten wird. Da die Ultraschalldaten typischerweise in mehreren (möglicherweise aufeinanderfolgenden) Rahmen gespeichert werden, muss die Fläche des Objekts in jedem Rahmen berechnet werden. Wenn die Fläche des Objekts in einem nachfolgenden Rahmen berechnet wird, wird ein Vergleich mit dem vorhergehenden Rahmen durchgeführt, um zu bestimmen, ob die Abweichung der Fläche des Objekts zu groß ist. Falls dies der Fall ist, ermöglicht die Erfindung dem Anwender eine An passung bestimmter Kriterien oder passt automatisch bestimmte Kriterien an, um zu sehen, ob ein besseres Ergebnis erhalten werden kann. Sobald die Fläche in jedem Rahmen bestimmt worden ist, kann ein Volumen des Objekts berechnet werden.
  • Mit Bezugnahme auf die 1 wird nun ein erfindungsgemäßes Ultraschallsystem 8 beschrieben. Das System 8 umfasst einen Wandler 12 (der typischerweise in einem aus dem Stand der Technik bekannten Bildgebungskatheter angeordnet ist), der durch einen Anreger 10 angetrieben wird, um einen interessierenden Bereich (region of interest, ROI) 14 mit Ultraschallenergie 16 anzuregen. Reflexionen 18 der Ultraschallenergie werden an einem Empfänger 20 während eines Rahmens beobachtet. Signalverarbeitungstechniken in einem Signalprozessor 22 analysieren diese Reflexionen. Die extrahierten Informationen werden dazu verwendet, die Anregung und Beobachtungen über gegenwärtige und/oder nachfolgende Rahmen zu verfeinern, und um die Charakterisierung des Rahmens als Objektmodell zu verfeinern. Obwohl dies nicht gezeigt ist, umfasst das System 8 vorzugsweise auch einen Anzeigebildschirm, um jeden Datenrahmen anzuzeigen, der typischerweise ein Querschnitt des Bilds ist. Verschiedene Eingabeeinrichtungen, wie zum Beispiel Tastaturen, Zeigegeräte, Mäuse und dergleichen sind vorzugsweise vorhanden, um es dem Anwender zu ermöglichen, mit dem System zu kommunizieren. Ein beispielhafter Prozessor, der in der Erfindung eingesetzt werden kann, ist in einem medizinischen Galaxy-Bildgebungssystem enthalten, das von der Boston Scientific Corporation kommerziell erhältlich ist.
  • 2 zeigt ein typisches IVUS-Objekt 26 (wie zum Beispiel Plaque) in einem Bild 28, das auf dem Anzeigebildschirm des Systems 8 erzeugt wird und einen von dem Empfänger 20 gesammelten Rahmen von Daten darstellt. Wie hier später detaillierter beschrieben werden wird, werden zwei verschiedene rechteckige interessierende Bereiche (ROIs) 14, 14' auf das Zielobjekt 26 gezeichnet. Die ROIs 14, 14' können unter Verwendung von einer der oben beschriebenen Eingabeeinrichtungen des Systems auf dem Objekt 26 platziert werden. Obwohl sie rechteckig dargestellt sind, versteht es sich ferner, dass die ROIs 14 und 14' jede Größe oder Geometrie aufweisen können. Darüber hinaus kann eine beliebige Anzahl von ROIs verwendet werden.
  • Ein von einer Gefäßwand 31 umgebenes Lumen 30 zeigt, wie die Plaque 26 das Lumen 30 füllt. Wie aus dem Stand der Technik bekannt ist, werden die unterschiedlichen Objekte durch in unterschiedlicher Art und Weise dargestellte visuelle Intensitäten sowie die Homogenität des Bilds charakterisiert. Wie hier später be schrieben werden wird, weisen Reflexionen von ROIs 14, 14' vorzugsweise ein Spektrum auf, das sich von dem aller umgebenden Objekte unterscheidet.
  • Bezug nehmend auf die 3A und 3B ist ein Fließdiagramm eines beispielhaften erfindungsgemäßen Prozesses dargestellt. Der Prozess beginnt durch das Auswählen eines Referenzrahmens, der das beobachtete Reflexionssignal für ein interessierendes Zeitfenster umfasst (Schritt A). Vorzugsweise wird dem Anwender erlaubt, den Referenzrahmen auszuwählen. Der ausgewählte Rahmen ist vorzugsweise der Rahmen, der das Objekt 26 (siehe 2) am besten zeigt. Der ROI 14 (siehe 2), der im Wesentlichen jede Größe oder Geometrie aufweisen kann, wird dann auf dem gewünschten Objekt 26 positioniert (Schritt B). Dies kann beispielsweise unter Verwendung einer Maus zum Skizzieren des ROI 14 auf dem Anzeigebildschirm erfolgen.
  • Eine zweidimensionale schnelle Fouriertransformation (FFT) wird aus den beobachteten Zeitbereichsdaten des ROI 14 berechnet, um Frequenzbereichsdaten, d. h. ein Spektrum der Beobachtungsdaten in x und y zu erhalten (Schritt C). Die Daten werden dann verdichtet, indem nur ein Prozentsatz der Spektralkomponenten zurückbehalten wird, die den ROI 14 darstellen (Schritt D). Ein derartiger Prozess ist in 4 grafisch dargestellt. Wie in dem Beispiel nach 4 gezeigt ist, werden die Spektralkomponenten zwischen f0 und fc behalten. Der Wert fc, d. h. der Betrag der gewünschten Verdichtung, wird auf der Grundlage eines Prozentsatzes der ursprünglichen Fläche der verdichteten Daten ausgewählt, der beibehalten werden soll, beispielsweise 90% der Fläche unter der Kurve in 4. Wie hier später beschrieben, kann dieser Wert variiert werden, um die Ergebnisse des Verfahrens zu verbessern.
  • Die Verdichtung der Daten kann beispielsweise unter der Verwendung eines Tiefpassfilters erfolgen. Es versteht sich jedoch, dass verschiedene andere Verdichtungsmaßnahmen eingesetzt werden können. Beispielsweise kann das Verfahren den Einsatz eines Hochpassfilters, eines Bandpassfilters, eines selektiven Filters und dergleichen vorsehen. Die verdichteten Spektralkomponenten werden dann zur Berechnung von zwei Schlüsselobjektidentifikationsparametern eingesetzt (Schritt E). In 4 sind diese zwei Parameter die Nullfrequenzgröße AVG0, d. h. die Größe der Frequenz bei f0 (auch als die Amplitude der Nullfrequenz bezeichnet), und die Summe SA der Frequenzgrößen, d. h. die Fläche unter der Spektralamplitudendichtekurve (auch als Spektralamplitudenverteilung bezeichnet). Diese Fläche ist grafisch durch die querschraffierte Fläche unter der Kurve in 4 dargestellt. Wie hier später beschrieben, sind diese zwei Parameter insbesondere dahingehend vorteilhaft, dass sie zur Charakterisierung verschiedener physikalischer Eigenschaften des Objekts in dem Patienten verwendet werden können.
  • Anschließend wird ein „Definitions"-ROI berechnet. Der Definitions-ROI ist eine Teilmenge des ursprünglich ausgewählten ROI und wird dazu verwendet, einen Bereich von akzeptablen Objektidentifikationsparametern zu erhalten. Der Definitions-ROI wird vorzugsweise so gewählt, dass er eine ähnliche geometrische Form hat wie der ursprüngliche ROI, aber kleinere Abmessungen. Wenn der ursprünglich ausgewählte ROI eine Quadrat war und wenn die Anzahl der Komponenten von f0 bis fmax 256 war und die Anzahl der Komponenten von f0 bis fc 64 war (was die Quadratwurzel von 256 ist), dann können die Abmessungen des Definitions-ROI zum Beispiel die Quadratwurzel von 64 oder 8 mal 8 Komponenten sein. Wie hier später beschrieben werden wird, kann der Betrag der Verdichtung variiert werden, um, falls erforderlich, die Ergebnisse des Verfahrens zu verbessern. Sobald die Dimensionen des Definitions-ROI bestimmt worden sind, wird der Definitions-ROI in dem Zeitbereich aus den verdichteten Spektraldaten erneut konstruiert (Schritt F).
  • Der Definitions-ROI wird dann durch den ursprünglich ausgewählten interessierenden Bereich zu einzelnen Positionen bewegt. An jeder einzelnen Position (die so nahe aneinander liegen können wie ein Pixel an einem Pixel) wird eine FFT an dem Definitions-ROI durchgeführt und die zwei Objektidentifizierungsparameter werden in ähnlicher Art und Weise berechnet, wie bei dem ursprünglich ausgewählten ROI. Diese Werte werden dann zur Bestimmung eines akzeptablen Bereichs von Objektidentifizierungsparametern verwendet (Schritt G), da jeder der Definitionssparameter zu dem ursprünglich beobachteten ROI gehört. Dieser Bereich ist grafisch in 5 dargestellt.
  • Unter Rückkehr zu dem ursprünglichen Bild wird der Definitions-ROI an ausgewählte Positionen in dem Bild bewegt und FFTs der Zeitbereichsdaten werden durchgeführt, um Frequenzbereichsdaten für jede Position des Definitions-ROI in dem ursprünglichen Bild zu erhalten. Aus diesen Daten werden die zwei Objektidentifikationsparameter extrahiert und ausgewählt, um zu bestimmen, ob sie in den Bereich nach 5 fallen. Falls dies der Fall ist, werden die Positionen markiert oder gekennzeichnet, um anzuzeigen, dass diese Positionen ein Teil des Objekts sind, das den ursprünglich ausgewählten ROI aufweist.
  • Sobald alle Positionen ausgewertet worden sind, wird vom dem Prozessor eine Grenze des Objekts um die gekennzeichneten Positionen „gezeichnet" (Schritt H). Die Fläche des Objekts kann einfach berechnet werden, indem einfach die Flächen der gekennzeichneten Positionen addiert werden.
  • Dem Anwender werden dann die Ergebnisse präsentiert (durch Anzeigen des Bilds mit der Grenze auf dem Anzeigebildschirm) und er wird gefragt, anzugeben, ob die dargestellte Grenze korrekt oder in anderer Art und Weise akzeptabel ist (Schritt I). Beispielsweise kann ein Fenster auf dem Anzeigebildschirm erzeugt werden, um den Anwender zu fragen, ob die Grenze akzeptabel ist. Eine Bestätigung der Grenze ist eine Bestätigung, dass die Objektdefinition korrekt ist. Wenn die Grenze nicht als korrekt bestätigt wird, hat der Anwender die Wahl (Schritt J), den ROI zu optimieren (Schritt K) oder einen anderen ROI (wie zum Beispiel den ROI 14') hinzuzufügen (Schritt L). Der gesamte Prozess (Schritte B bis H) wird für jeden hinzufügten ROI wiederholt. Ein Abschnitt des Prozesses (Schritte D bis H) wird wiederholt, wenn der ROI optimiert werden soll. Um den ROI zu optimieren, kann das Maß oder die Art der Verdichtung variiert werden. Darüber hinaus kann der Bereich von akzeptablen Objektidentifizierungsparametern verändert werden.
  • Der vorhergehende Prozess (beginnend mit Schritt L) wird zur Bestätigung der Grenze eines komplexen Objekts und somit zur Definition eines komplexen Objekts verwendet. Das komplexe Objekt wird durch die zusammengesetzten Grenzen eines jeden einzelnen Objekts definiert, das, wie in 6 gezeigt ist, für jeden einzelnen Definitions-ROI erfasst wird.
  • Wenn (in Schritt I) die Grenze bestätigt wird, schreitet der Prozess zum nächsten Rahmen fort, wobei zuerst bestimmt wird, ob weitere Rahmen vorhanden sind (Schritt M). Falls keine weitere Rahmen vorhanden sind, endet der Prozess (Schritt N). Falls noch weitere Rahmen vorhanden sind, wird der Prozess bei dem nächsten Rahmen fortgesetzt (Schritt O).
  • Gemäß 3B wird die Verarbeitung an nachfolgenden Rahmen mit der Positionierung eines Definitions-ROI (der vorzugsweise der gleiche vorher berechnete Definitions-ROI ist) an einem Schwerpunkt des Objekts (der ausgehend von dem Objekt in dem vorhergehenden Rahmen näherungsweise bestimmt wird) fortgesetzt (Schritt P). Eine zweidimensionale schnelle Fouriertransformation (FFT) wird dann an den Zeitbereichsdaten berechnet (Schritt Q), um unter Verwendung der gleichen Techniken, die vorher eingesetzt wurden, Objektdefinitionsparameter zu berechnen (Schritt R) und dann die Objektdefinitionsparameter zu identifizieren (Schritt S). Die Parameter werden untersucht, um zu bestimmen, ob sie in dem vorher berechneten akzep tablen Bereich liegen. Wenn dies der Fall ist, wird die Position des Definitions-ROI als eine zu dem Objekt gehörende Fläche definierend gekennzeichnet. Solange ein unverarbeiteter Definitions-ROI vorhanden ist (Schritt T) wird der Prozess der Schritte P bis S für alle Defintions-ROIs wiederholt. Nachdem alle Defintions-ROIs berücksichtigt worden sind, werden die Grenzen des endgültigen Objekts bestimmt und die darin enthaltene Fläche wird in einer Art und Weise berechnet (Schritt U), die der vorher beschriebenen ähnelt.
  • Der neue Flächenwert wird mit dem für den vorhergehenden Rahmen berechneten Flächenwert verglichen, um zu bestimmen, ob er in einem akzeptablen Bereich liegt (Schritt V). Wenn dies der Fall ist, wird der Prozess mit dem nächsten Rahmen (Schritt M, 3A) fortgesetzt. Wenn nicht, tritt der Prozess in eine adaptive Schleife (Schritt W) ein, wobei die Schritte P bis U mit einer Veränderung der Position und Größe des Definitions-ROIs oder einer Veränderung des Bereichs von akzeptablen Parametern wiederholt werden, um einen in dem akzeptablen Bereich liegenden Flächenwert zu erhalten.
  • Wenn die zwei verglichenen Bereiche sich wesentlich voneinander unterscheiden, besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass eine der Flächen falsch berechnet worden ist. Die Schleife der Schritte P bis U stellt eine adaptive Möglichkeit bereit, derartige Diskrepanzen zu kompensieren. Genauer kann der Wert von fc (siehe 2) variiert werden (oder die Daten können in einer beliebigen Art und Weise verdichtet werden). Darüber hinaus kann der Startpunkt des Definitions-ROI von dem Schwerpunkt wegbewegt werden. Ferner kann der Bereich von akzeptablen Objektidentifikationsparametern variiert werden. Falls keine Konvergenz erhalten wird, kann das System eine Nachricht erzeugen, die anzeigt, dass die Ergebnisse der Definition nicht entsprochen haben.
  • 4 ist ein Spektrumsdiagramm eines ROI 14 von der Durchschnittsfrequenz f0 bis zu einer Frequenz oberhalb der maximal beobachteten Frequenz fmax. Ein Wert fc bezeichnet die obere Grenze des Spektrums der verdichteten Werte. Wie vorher erläutert, sind die zwei zur Entwicklung einer Objektdefinition eingesetzten Parameter 1) die Nullfrequenzgröße AVG, d.h. die Amplitude bei f0, und 2) die Spektralfläche SA, nämlich die Fläche, die durch die Achsen, die Verdichtungstrennlinie und die Amplituden-Frequenz-Kurve 30 begrenzt wird. Diese Kurve variiert mit jedem Definitions-ROI, wie durch die Kurve 30' dargestellt ist, ebenso wie die Nullfrequenzgröße AVG zwischen einer Amplitude 32 und 32' variiert.
  • 5 stellt eine Beziehung zwischen den Spektralflächen SA und den Nullfrequenzgrößen AVG dar und zeigt insbesondere den Objektdefinitionsbereich, wie er im Schritt G berechnet wird (3A). Innerhalb eines Objekts kann der Parameter AVG zwischen einem Minimum 34 und einem Maximum 36 schwanken und der Parameter SA kann zwischen einem Minimum 38 und einem Maximum 40 schwanken, wodurch die zulässigen Parametervariationen 42 für die Definition der Signatur des Objekts festgelegt werden. Parameter, für die herausgefunden wird, dass sie innerhalb dieses Bereichs liegen, sind somit mit dem Objekt identifizierbar.
  • Gemäß 6 erzeugt der Objektdefinitionsalgorithmus, der in Verbindung mit 3A und 3B erläutert wurde, eine Objektdefinition 48, beispielsweise für Plaque, die zu Darstellungszwecken aus zwei Objekten 50 und 52 besteht. Eine Objektgrenze 54 setzt sich aus Grenzen 56, 58 zusammen, die aus der Verarbeitung von zwei das Objekt definierenden ROIs resultieren.
  • Wie hier offenbart, ist die Objektfläche anschließend als Feedback-Parameter für den adaptiven Objektidentifikationsalgorithmus einsetzbar. Der Objektidentifikationsalgorithmus in Rahmen außer dem Referenzrahmen (Schritt A) verwendet die Ergebnisse des vorhergehenden Rahmens, um das Objekt zu identifizieren. Wenn sich die Objektfläche in einem derartigen Rahmen um mehr als einen akzeptierten Bruchteil von dem vorhergehenden Rahmen unterscheidet, dann ändern die adaptiven Mechanismen die Positionen und Größen der Defintions-ROIs, bis die resultierende neue Fläche innerhalb eines akzeptierten Bruchteils der Fläche in dem vorhergehenden Rahmen liegt. Wenn es keine Lösung des Optimierungsprozesses gibt (d.h., die Lösung konvergiert nicht), dann kann eine bestmögliche Näherung als Lösung gewählt werden und die Grenzfläche kann als unsicher gekennzeichnet werden.
  • Bezug nehmend auf 7 ist nun ein Beispiel eines Spektrumsdiagramms eines interessierenden Bereichs dargestellt, das zeigt, wie Objektidentifikationsparameter mit den physikalischen Eigenschaften des Objekts, d.h. des Objekts im Inneren des Patienten, zusammenhängen. In diesem Beispiel wird ein Ultraschallbild im Inneren eines Gefäßes mit einem aus Plaque bestehenden Bereich aufgenommen. Die AVG-Achse stellt die Intensität des Ultraschallbilds dar. Diese entspricht wiederum der physikalischen Zusammensetzung des tatsächlichen physikalischen Bilds, beispielsweise seiner Härte. Die f-Achse stellt die räumliche Struktur des Ultraschallbilds dar. Diese entspricht ihrerseits der räumlichen Struktur, beispielsweise der Homogenität des physikalischen Objekts. Beispielsweise besteht das tatsächliche physikalische Objekt in einem Bereich 60 aus Lipidplaque. In einem Bereich 62 besteht das physikalische Objekt aus gemischter Plaque. In einem Bereich 64 besteht das physikalische Objekt aus Blut und in einem Bereich 66 besteht das physikalische Objekt aus stark verkalkter Plaque, die in Gewebe übergeht.
  • Folglich kann die tatsächliche physikalische Beschaffenheit des Objekts unter Verwendung der f0- und der SA-Werte als Objektidentifikationsparameter charakterisiert werden. Auf diese Art und Weise sind die Verfahren der Erfindung patientenspezifisch und unterscheiden sich von Patient zu Patient. Darüber hinaus können die Parameter gespeichert und mit später berechneten Parametern verglichen werden, um zu bestimmen, ob eine Behandlung wirksam ist.
  • Die Erfindung wurde mit Bezugnahme auf spezifische Ausführungsformen beschrieben. Andere Ausführungsformen sind für den Durchschnittsfachmann ersichtlich. Es ist daher nicht beabsichtigt, diese Erfindung anderweitig zu beschränken, als es durch die beigefügten Patentansprüche angegeben ist.

Claims (1)

  1. Ultraschallbildgebungssystem mit: einem Prozessor, einem Speicher zur Speicherung von in-vivo Ultraschallbilddaten in einer Mehrzahl von Rahmen, einem mit dem Prozessor verbundenen Anzeigebildschirm, um Bilder von jedem Rahmen von Daten anzuzeigen, wobei die Bilder mindestens ein Objekt enthalten, und wobei der Prozessor: das Objekt in jedem Bild identifiziert, indem ein interessierender Bereich an verschiedene Positionen in dem Bild bewegt und Objektidentifizierungsparameter an den verschiedenen Positionen ausgewertet werden, um zu bestimmen, ob die Parameter in einen akzeptablen Bereich von das Objekt anzeigenden Objektidentifizierungsparametern fallen, die Fläche des Objekts in jedem der Rahmen auf der Basis der Positionen berechnet, die Parameter haben, die in den akzeptablen Bereich fallen, die Flächen von zwei benachbarten Rahmen vergleicht und die Fläche des Objekts in einem der benachbarten Rahmen unter Verwendung eines anderen Bereichs von Objektidentifizierungsparametern erneut berechnet, wenn die Differenz zwischen den zwei Flächen einen vorbestimmten Betrag überschreitet.
DE69925139T 1998-10-02 1999-09-13 Adaptive querschnittsflächenberechnung mit hilfe von statistischen signaturen Expired - Lifetime DE69925139T2 (de)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
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