Способ обнаружения сигналов кровотока при ультразвуковой визуализации Российский патент 2024 года по МПК A61B8/06 G01S15/89 

Изобретение относится к обработке сигналов в вычислительной системе ультразвуковой визуализации при решении задачи обнаружения сигналов кровотока. Изобретение может быть использовано, в частности, при разработке режима картирования кровотока ультразвукового медицинского диагностического устройства.

Из уровня техники известен способ обнаружения сигналов кровотока, согласно которому в ультразвуковой медицинской диагностике для обнаружения сигналов кровотока используется режим цветового доплеровского картирования [1]. При этом места расположения сосудов представляют собой окрашенные области на экране ультразвукового прибора. Но точность такого метода обнаружения невелика, когда сосуды имеют небольшой диаметр, а также когда они в голове и скрыты костями черепа, поскольку одно из условий, учитываемых при принятии решения о том, что обнаружен сигнал кровоток, является условие низкого коэффициента отражения сигнала [1]. Так, действительно, для области кровотока характерен низкий коэффициент отражения, но только тогда, когда сосуд достаточно велик, при этом на традиционной сонограмме область кровотока выглядит темной областью. А в случае, когда диаметр сосуда мал, за счет боковых лепестков диаграммы направленности ультразвукового датчика в области сосуда также попадают высокоамплитудные составляющие, полученные от близлежащих областей, таких как стенки сосудов и мягкие ткани. При исследовании через кости черепа эхогенность сосудистого русла зачастую не отличается от эхогенности окружающих тканей. Поэтому решающее правило обнаружения сигналов кровотока, учитывающее коэффициент отражения, неэффективно.

Данный способ принят в качестве ближайшего аналога заявленного способа. Задачей изобретения является повышение диагностической эффективности ультразвуковой визуализации при поиске сигналов кровотока в исследуемом объекте.

Это достигается тем, что в отличие от известного технического решения в предлагаемом способе обработка сигнала в режиме цветового доплеровского картирования происходит с использованием специализированной маски, учитывающей статистические характеристики сигналов и способствующей обнаружению кровотока в сосудах небольшого диаметра, а также при транскраниальных исследованиях. Выявление именно статистических характеристик для обнаружения сигналов кровотока является значимым, так как оно позволяет отличить один сигнал от другого. В частности, оно позволяет отличить сигналы кровотока от шумовых сигналов. При этом, как и в ближайшем аналоге, на экране ультразвукового прибора цветом выделяются участки, соответствующие расположению сосудов. Процедуру выделения участков, соответствующих расположению искомых объектов, называют маскированием. Диагностическая эффективность акустической визуализации при поиске сосудов повышается от того, что предлагаемый способ учитывает статистические характеристики сигнала кровотока, такие как коррелированность, плавность изменения скорости вдоль глубинной координаты. Данное изобретение повысит диагностическую эффективность за счет учета особенностей сигнала кровотока на этапе маскирования, и сделает это надежнее ближайшего аналога в случае исследования сосудов небольшого диаметра, а также при транскраниальной визуализации [1], поскольку не использует информацию о коэффициенте отражения, но учитывает статистические параметры сигналов кровотока, особенности изменения оценки скорости в пределах сосуда, а также особенности сигналов мерцающего артефакта.

Поскольку при ультразвуковой визуализации в некоторых случаях картируемым параметром является энергия, а в других - скорость кровотока, то в заявке рассматриваются 2 способа, отличающиеся картируемым параметром.

На Фиг. 1 представлена иллюстрация распределения среднеквадратического отклонения значений длины вектора комплексных величин сигналов кровотока А, сигналов мерцающего артефакта, вызванного упругими колебаниями С, сигналов мерцающего артефакта D, вызванного микрокавитацией, сигналов шума Е; на Фиг. 2 - иллюстрация распределения значений попарной корреляции; на Фиг. 3 - значений корреляции между действительной и мнимой частями сигнала; на Фиг. 4 - значений градиента фазы. Распределения на Фиг. 1-4 получены для случая использования 17 зондирующих импульсов и сигнала на уровне 100% мощности излучения при помощи медицинского диагностического сканера Соно-мед-500. Этот сканер дает доступ к данным тракта предварительной обработки ультразвукового сигнала.

На Фиг. 5-8 - распределения, полученные для 5 зондирующих импульсов и уровня сигнала 30%. На Фиг. 5 - распределение среднеквадратического отклонения. На Фиг. 6 - распределение попарной корреляции. На Фиг. 7 - распределение корреляции действительной и мнимой частей сигнала. На Фиг. 8 - распределение значений градиента фазы.

На вход подканала цветового доплеровского картирования поступают отсчеты комплексного сигнала, прошедшего этапы предварительной обработки приемного тракта устройства акустической визуализации: усиление, квантование и дискретизация, преобразование Гильберта, когерентное сложение с целью фокусировки на прием и согласованную фильтрацию.

Мы используем следующую модель сигнала, учитывающую влияние компонент, порожденных отражением как от кровотока, так и от иных объектов, таких как кальцинаты, почечные камни, инородные тела в организме, называемых аномалиями физической плотности, приводящих к появлению мерцающего артефакта:

где X_k - это ансамбль, состоящий из N комплексных входных отсчетов, называемый также пачкой. Для получения ансамбля исследуемый объект облучается N раз с некоторым интервалом T_PRF. k - номер импульса в пачке.

A_k - комплексная амплитуда сигналов от быстродвижущихся объектов (например, кровотока), - доплеровский сдвиг частоты, обусловленный движением объекта со скоростью v_A;

B_k - комплексная амплитуда сигналов от малоподвижных объектов, которая, как правило, на 20-30 дБ превосходит амплитуду сигналов от кровотока.

- доплеровский сдвиг частоты, обусловленный движением тканей и с колебаниями датчика. Предполагается, что скорость этого движения v_B<<v_A;

C_k - амплитуда сигнала от аномалии физической плотности, мощность которого на 0-10 дБ превосходит амплитуду компоненты B_k. Аномалия физической плотности может совершать движения вместе с окружающими ее малоподвижными объектами. Следовательно, ей также соответствует доплеровский сдвиг частоты, равный сов. Помимо этого, аномалия физической плотности может совершать вынужденные колебания под действием давления сканирующих импульсов, это приводит к дополнительному изменению фазы сигнала, обозначенному здесь ϕ_k. Для оценки величины этого сдвига мы используем следующую формулу:

где амплитуда вынужденных колебаний аномалии физической плотности вдоль луча

ω_C - частота этих колебаний, обычно она сравнима с частотой повторения импульсов пачки;

D_k - комплексное приращение амплитуды, вызванное влиянием кавитации, представляющее собой шумоподобный сигнал значительной мощности. Амплитуда этого сигнала обычно несколько больше, чем компонента C_k, этим он отличается от прочих помех, возникающих в приемном тракте прибора. Предполагается, что D_k меняется от импульса к импульсу непредсказуемым образом;

E_k - комплексная компонента, характеризующая тепловой шум и шумы квантования и дискретизации в тракте приема и первичной обработки сигнала. Ее амплитуда на 10-15 дБ меньше амплитуды сигнала A_k;

ϕ₀ - начальная фаза последовательности.

На входе подканала цветового доплеровского картирования осуществляется фильтрация, направленная на подавление компоненты B_k, представляющей результат отражения сигналов от малоподвижных тканей. В англоязычной литературе эта процедура называется wall-filtering или clutter-filtering. В качестве wall-фильтра часто используются фильтры высоких частот, а также различные виды регрессии. Получаемый после этого сигнал становится центрированным относительно нуля.

Компоненты сигнала, соответствующие отражению от аномалий физической плотности, кровотока и «белому» шуму, проходят фильтр и сортируются на этапе маскирования. Для выделения компоненты отражения от движущихся объектов часто используется маска по среднеквадратичному отклонению:

(маска пропускает только значения, превышающие некоторый заданный порог).

Подканал цветового доплеровского картирования рассчитан на обнаружение отражения от объектов, движение которых за время пачки импульсов можно приближенно считать прямолинейным поступательным.

Нами установлено, что аномалии физической плотности характеризуются двумя компонентами сигнала. Одна - C_k - вызвана микроколебаниями аномалий физической плотности под воздействием сканирующих импульсов. Вторая - компонента D_k - вызвана отражением от кавитационных микропузырьков и представляет собой шумоподобный сигнал значительной мощности.

Сигналы от аномалий физической плотности C_k и D_k содержат компоненты, которые также не подавляются фильтром высоких частот (ФВЧ), предназначенным для исключения малоподвижных объектов. При этом они имеют достаточную мощность, чтобы пройти маску (3), изначально рассчитанную на обнаружение только компоненты A_k. В результате, наряду с картированием движущихся участков, в доплеровском режиме на изображении появляются дополнительные окрашенные области. Именно это явление получило название мерцающего артефакта.

Для выделения сигнала от аномалии физической плотности мы предлагаем дополнить обработку маской, сформированной на основе модуля коэффициента попарной корреляции:

В местах преобладания компоненты D_k коэффициент попарной корреляции (5) оказывается ниже, чем в области кровотока и в среднем по изображению. При этом среднеквадратичное отклонение сигнала, содержащего отражение от аномалий физической плотности, вычисляемое по формуле (4), значительно выше, чем среднеквадратичное отклонение естественного шума, возникающего в тракте приема. Поэтому совмещение маски по формуле (5), настроенной на пропускание малых значений, и маски по формуле (4), пропускающей большие значения, позволит надежно отличать участки возникновения аномалии физической плотности, характеризуемые компонентой D_k, от сигналов кровотока A_k и от шумов E_k.

Для компоненты C_k, связанной с гармоническими колебаниями аномалии физической плотности, характерно высокое значение модуля коэффициента корреляции действительной и мнимой частей сигнала:

Использование маски, рассчитанной по формуле (5), позволит определить характер колебаний аномалии физической плотности. Для компоненты, обусловленной кавитацией, значение по формуле (5) будет малым. При настройке маски на пропускание больших значений (5) картироваться будут сигналы, содержащие информацию о гармонических колебаниях объекта.

Поскольку при формировании кадр по глубине разбивается на большее число отсчетов, расположенных с меньшим шагом, чем по ширине, ограниченной размером луча, то для кровотока также характерно низкое значение градиента фазы вдоль луча, оцениваемое по формуле:

где z - это глубинная координата, k - это единичный вектор.

Распределения, полученные для значений по формуле (6), представлены на Фиг. 4 для выборки в 17 импульсов и на Фиг. 8 для 5 импульсов в пачке. Можно видеть, что сигнал А, принятый из области кровотока, имеет меньшую величину градиента фазы, чем сигнал шума Е и сигнал артефакта D. Поэтому градиент фазы тоже можно использовать для формирования маски.

Рост числа импульсов в пачке означает увеличение количества элементов выборки. Так, 5 импульсов в пачке дает 5 элементов выборки, а 17 импульсов - 17 элементов. Расчет статистических параметров зависит от количества элементов выборки. Это хорошо видно, если сравнить Фиг. 2 и Фиг. 6. На обоих иллюстрациях показаны распределения модуля коэффициента попарной корреляции, но на Фиг. 2 распределение построено для 17 импульсов, а на Фиг. 6 оно построено для 5 импульсов. С ростом числа импульсов пик распределения значений модуля коэффициента попарной корреляции шума смещается к нулю, а пик распределения значений модуля попарной корреляции кровотока приближается к единице. Поэтому с уменьшением количества импульсов в пачке становится сложнее выявить различия сигналов, но и слишком большое количество импульсов брать нельзя, поскольку это приведет к значительному снижению частоты кадров и невозможности работать в реальном времени.

На основе приведенных выражений можно формировать решающие правила, позволяющие обнаружить один сигнал среди множества других сигналов. Так, для обнаружения сигнала А, характерного для кровотока, можно использовать следующее правило:

В проведенном нами эксперименте использование предлагаемого нами правила по выражению (7) позволило достигнуть наибольшего значения диагностической эффективности, равного 91,6%. Тогда как использование ранее известного правила, описанного следующим выражением:

дало значение диагностической эффективности 90,5% для случая использования 5 зондирующих импульсов в пачке, показанного на Фиг. 5-8. Повышение диагностической эффективности произошло за счет учета градиента фазы. Низкое значение градиента фазы характерно для сигналов кровотока и указывает на пространственную стабильность скорости движения потока, выражаемой через оценку фазы сигнала, в то время как для шумовых сигналов E_k и артефактных сигналов D_k этот параметр принимает большое значение. Поэтому можно установить порог по градиенту фазы, «отсекающий» шумовые и артефактные сигналы.

При картировании сигналов кровотока на экране прибора могут отображать энергию или скорость перемещения отражающих частиц в потоке, при этом картируемым параметром является энергия доплеровского сигнала или картируемым параметром является значение скорости кровотока, соответственно. Эти величины кодируются оттенками цветов, определяемыми выбранной палитрой. Так, например, скорость потока, движущегося в сторону датчика, кодируется оттенками красного, а от датчика - синего. Энергия сигнала кодируется оттенками желтого или красного.

Таким образом, в заявке на изобретение предлагаются 2 способа, отличающиеся картируемым параметром. В первый заявляемый способ представляет собой способ обнаружения сигналов кровотока при ультразвуковой визуализации в режиме цветового доплеровского картирования, где на входе подканала цветового доплеровского картирования осуществляется фильтрация, направленная на подавление отражения сигналов от малоподвижных тканей, причем в качестве фильтра используют фильтр высоких частота, а картируемым параметром является энергия доплеровского сигнала, обработанного фильтром высоких частот, состоящий в том, что при помощи медицинского диагностического сканера проводят измерения сигнала в режиме цветового доплеровского картирования, на основе полученных значений измеренного сигнала вычисляют модуль коэффициента корреляции действительной и мнимой частей отсчетов сигнала, модуль коэффициента попарной корреляции и среднеквадратическое отклонение значений длины вектора комплексных величин сигналов; выбирают пороговые значения по модулю коэффициента корреляции действительной и мнимой частей отсчетов сигнала, по модулю коэффициента попарной корреляции и по среднеквадратическому отклонению значений длины вектора комплексных величин сигналов, отличающийся тем, что на основе полученных значений измеренного сигнала вычисляют градиент фазы; выбирают пороговое значение по градиенту фазы; путем сравнения с пороговыми значениями строят маску, которая принимает ненулевые значения на участках, где модуль коэффициента попарной корреляции и среднеквадратическое отклонение значений длины вектора комплексных величин сигналов превышают выбранные для них пороговые значения, а градиент фазы и модуль коэффициента корреляции действительной и мнимой частей отсчетов сигнала не превышают выбранные для них пороговые значения, при отображении области кровотока на экране ультразвукового прибора цветом кодируют энергию доплеровских сигналов, для которых маска принимает ненулевые значения, то есть сигналов, соответствующих отражениям от частиц кровотока.

Второй заявляемый способ представляет собой способ обнаружения сигналов кровотока при ультразвуковой визуализации в режиме цветового доплеровского картирования, где на входе подканала цветового доплеровского картирования осуществляется фильтрация, направленная на подавление отражения сигналов от малоподвижных тканей, причем в качестве фильтра используют фильтр высоких частота, а картируемым параметром является значение скорости кровотока, состоящий в том, что при помощи медицинского диагностического сканера проводят измерения сигнала в режиме цветового доплеровского картирования, на основе полученных значений измеренного сигнала вычисляют модуль коэффициента корреляции действительной и мнимой частей отсчетов сигнала, модуль коэффициента попарной корреляции и среднеквадратическое отклонение значений длины вектора комплексных величин сигналов; выбирают пороговые значения по модулю коэффициента корреляции действительной и мнимой частей отсчетов сигнала, по модулю коэффициента попарной корреляции и по среднеквадратическому отклонению значений длины вектора комплексных величин сигналов, отличающийся тем, что на основе полученных значений измеренного сигнала вычисляют градиент фазы; выбирают пороговое значение по градиенту фазы; путем сравнения с пороговыми значениями строят маску, которая принимает ненулевые значения на участках, где модуль коэффициента попарной корреляции и среднеквадратическое отклонение значений длины вектора комплексных величин сигналов превышают выбранные для них пороговые значения, а градиент фазы и модуль коэффициента корреляции действительной и мнимой частей отсчетов сигнала не превышают выбранные для них пороговые значения, при отображении области кровотока на экране ультразвукового прибора цветом кодируют скорость перемещения отражающих частиц в потоке, для которых маска принимает ненулевые значения, то есть сигналов, соответствующих отражениям от частиц кровотока.

Пороговые значения выбираются так, чтобы на экране ультразвукового прибора окрашивались области, где есть кровоток, а области, где нет кровотока, не окрашивались.

Оба способа дают высокое значение диагностической эффективности для сигналов кровотока, которые надо выделить на фоне шума или сигналов от объектов, называемых аномалиями физической плотности. Таковыми аномалиями могут быть, например, микрокальцинаты, кальцинаты, камни, возникающие при нефро-, уретролитиазе и др. заболеваниях, связанных с отложением солей, пузырьки, титановые скрепки и пр. объекты, плотность которых отличается от окружающих тканей и жидкостей полых органов и каналов.

Источники информации

1. Леонов Д.В. Ультразвуковая медицинская диагностическая система на основе доплеровского мерцающего артефакта// Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук / Рязанский государственный радиотехнический университет им. В.Ф. Уткина. Рязань, 2019.

Группа изобретений относится к медицине. Способ обнаружения сигналов кровотока при ультразвуковой визуализации в режиме цветового доплеровского картирования, где на входе подканала цветового доплеровского картирования осуществляется фильтрация, направленная на подавление отражения сигналов от малоподвижных тканей, причем в качестве фильтра используют фильтр высоких частот, а картируемым параметром является энергия доплеровского сигнала, обработанного фильтром высоких частот. Способ обнаружения сигналов кровотока при ультразвуковой визуализации в режиме цветового доплеровского картирования, где на входе подканала цветового доплеровского картирования осуществляется фильтрация, направленная на подавление отражения сигналов от малоподвижных тканей, причем в качестве фильтра используют фильтр высоких частот, а картируемым параметром является значение скорости кровотока. Техническим результатом является повышение диагностической эффективности ультразвуковой визуализации при поиске сигналов кровотока в исследуемом объекте. 2 н.п. ф-лы, 8 ил.

1. Способ обнаружения сигналов кровотока при ультразвуковой визуализации в режиме цветового доплеровского картирования, где на входе подканала цветового доплеровского картирования осуществляется фильтрация, направленная на подавление отражения сигналов от малоподвижных тканей, причем в качестве фильтра используют фильтр высоких частот, а картируемым параметром является энергия доплеровского сигнала, обработанного фильтром высоких частот, состоящий в том, что

- при помощи медицинского диагностического сканера проводят измерения сигнала в режиме цветового доплеровского картирования,

- на основе полученных значений измеренного сигнала вычисляют модуль коэффициента корреляции действительной и мнимой частей отсчетов сигнала, модуль коэффициента попарной корреляции и среднеквадратическое отклонение значений длины вектора комплексных величин сигналов;

- выбирают пороговые значения по модулю коэффициента корреляции действительной и мнимой частей отсчетов сигнала, по модулю коэффициента попарной корреляции и по среднеквадратическому отклонению значений длины вектора комплексных величин сигналов, отличающийся тем, что

- на основе полученных значений измеренного сигнала вычисляют градиент фазы;

- выбирают пороговое значение по градиенту фазы;

- путем сравнения с пороговыми значениями строят маску, которая принимает ненулевые значения на участках, где модуль коэффициента попарной корреляции и среднеквадратическое отклонение значений длины вектора комплексных величин сигналов превышают выбранные для них пороговые значения, а градиент фазы и модуль коэффициента корреляции действительной и мнимой частей отсчетов сигнала не превышают выбранные для них пороговые значения,

- при отображении области кровотока на экране ультразвукового прибора цветом кодируют энергию доплеровских сигналов, для которых маска принимает ненулевые значения, то есть сигналов, соответствующих отражениям от частиц кровотока.

2. Способ обнаружения сигналов кровотока при ультразвуковой визуализации в режиме цветового доплеровского картирования, где на входе подканала цветового доплеровского картирования осуществляется фильтрация, направленная на подавление отражения сигналов от малоподвижных тканей, причем в качестве фильтра используют фильтр высоких частот, а картируемым параметром является значение скорости кровотока, состоящий в том, что

- при помощи медицинского диагностического сканера проводят измерения сигнала в режиме цветового доплеровского картирования,

- на основе полученных значений измеренного сигнала вычисляют модуль коэффициента корреляции действительной и мнимой частей отсчетов сигнала, модуль коэффициента попарной корреляции и среднеквадратическое отклонение значений длины вектора комплексных величин сигналов;

- выбирают пороговые значения по модулю коэффициента корреляции действительной и мнимой частей отсчетов сигнала, по модулю коэффициента попарной корреляции и по среднеквадратическому отклонению значений длины вектора комплексных величин сигналов, отличающийся тем, что

- на основе полученных значений измеренного сигнала вычисляют градиент фазы;

- выбирают пороговое значение по градиенту фазы;

- путем сравнения с пороговыми значениями строят маску, которая принимает ненулевые значения на участках, где модуль коэффициента попарной корреляции и среднеквадратическое отклонение значений длины вектора комплексных величин сигналов превышают выбранные для них пороговые значения, а градиент фазы и модуль коэффициента корреляции действительной и мнимой частей отсчетов сигнала не превышают выбранные для них пороговые значения,

- при отображении области кровотока на экране ультразвукового прибора цветом кодируют скорость перемещения отражающих частиц в потоке, для которых маска принимает ненулевые значения, то есть сигналов, соответствующих отражениям от частиц кровотока.