專利名稱：利用可適配的空間圖像組合的超聲成像設(shè)備的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及例如在醫(yī)學(xué)方面的超聲成像。具體來說，本發(fā)明涉及用于組合圖像以形成二維或三維的組合圖像的方法。在這類空間組合方法中，所成像的對象可以是一個平面，因此是二維的，所成像的對象或者可以是一個體，因此是三維的。
美國專利US 6126598和美國專利US 6390980描述了用于實時產(chǎn)生超聲圖像的空間組合的設(shè)備和方法。空間組合是一種成像技術(shù)，按照這種成像技術(shù)，通過組合數(shù)據(jù)，例如通過平均或線性或非線性濾波，在單個所謂的組合圖像中混合從多點獲得的或者在多個聲穿透方向獲得的目標(biāo)的回聲。與從單個聲穿透方向產(chǎn)生的常規(guī)超聲圖像相比，組合圖像通常具有較低的噪聲(斑紋)和二維或三維結(jié)構(gòu)的較好的清晰度或連續(xù)性。在二維中，對于一個換能器元件陣列的相同位置，通過改變超聲束相對于陣列的角度可以獲得幾個圖像。這些圖像的組合等同于時間平均，聲穿透方向?qū)τ陉嚵械南嗤恢帽灰粋€接一個地探測。
為了將這個原理擴(kuò)展到三維數(shù)據(jù)，已經(jīng)提出了許多技術(shù)。在這些技術(shù)當(dāng)中，可以引用專利申請WO01/69282，它提出借助沿垂直于圖像平面的方向逐步移動的一個直線陣列來獲取超聲圖像。然后，增加這個一維陣列的移動方向，就可以獲得成像相同環(huán)境的幾個超聲體。于是所成像的對象就是一個體。例如使用來自位置傳感器的數(shù)據(jù)重新相互對準(zhǔn)各個體之后，就可以組合這些不同的體，形成一個組合體。與一個體的單次獲取相比，這個組合體提供較好的信號噪聲比，并且增加了所觀察的環(huán)境的二維或三維結(jié)構(gòu)的清晰度和連續(xù)性。當(dāng)然，例如為了顯示的目的，可以使這個組合只在一個特定的平面內(nèi)進(jìn)行。然而，以上所述的獲取三維數(shù)據(jù)的技術(shù)使得可以容易地在特定的切割平面內(nèi)成像所述環(huán)境。例如，從獲取的回聲描記體執(zhí)行內(nèi)插。使直線陣列沿各個方向移動以便掃描所述的環(huán)境，從而獲得各個體，借此就可輕易地獲得所述的環(huán)境在同一個給定的切割平面內(nèi)的各種圖像，于是可以在這個切割平面內(nèi)構(gòu)造一個組合圖像。簡單的和常規(guī)的空間組合操作包括簡單地執(zhí)行對這些圖像的平均。
本發(fā)明與下面的一些因素有關(guān)在現(xiàn)有技術(shù)WO01/69282中，在幾個方向(例如n個方向)上觀察一個體中的目標(biāo)。然后，組合具有不同分辨率的圖像，因為位置確定的反射體的二維或三維圖像(這就是說，成像系統(tǒng)對于脈沖的響應(yīng)函數(shù))是強(qiáng)烈地各向異性的。其原因在于所使用的探頭和聲穿透類型的物理特性、聚焦、以及通道的形成。由于以上所述的三維數(shù)據(jù)獲取技術(shù)，系統(tǒng)的這個響應(yīng)強(qiáng)烈地依賴于直線獲取陣列的移動方向。這樣，一個輪廓或者輪廓的一個部分在一個特定圖像上能夠較好地看到或只在一個特定圖像上可見及清晰地定界。
在利用探頭的幾個移動方向組合所述的環(huán)境的各個獲取圖像之后，組合圖像具有一個更加各向同性的分辨率或者輪廓的一個平均清晰度，因為就此合成了系統(tǒng)的平均響應(yīng)。然而，由所組合的圖像中的至少一個(例如，屬于由陣列獲得的平面之一并且具有常規(guī)的回聲描記圖像的質(zhì)量的那個圖像)展示的最佳分辨率或最佳輪廓清晰度沒有被保留。這不利于最終獲得的組合圖像。
本發(fā)明的一個目的是從通過混合各個圖像而得到的噪聲減小中受益，同時保留最佳可能的分辨率和所獲得的結(jié)構(gòu)的最大可能的清晰度和連續(xù)性。本發(fā)明的這樣一個目的是為了避免損失要被組合的圖像內(nèi)的特定圖像的質(zhì)量。
事實上，按照本發(fā)明，按照本文介紹段落的組合圖像的方法的特征在于包括如下步驟-搜尋代表要被組合的圖像上的分界面的輪廓，所述的搜尋步驟旨在確定接近所述的有代表性的輪廓的感興趣的區(qū)域；-分析所述的感興趣的區(qū)域，所述的分析步驟旨在向所述感興趣的區(qū)域內(nèi)的各點以及向在要被組合的各個圖像上的對應(yīng)于所述感興趣的區(qū)域的各點分配權(quán)重；-構(gòu)造一個組合圖像，在組合圖像上的一個點對應(yīng)于至少一個感興趣的區(qū)域上的一個點，所述至少一個感興趣的區(qū)域是從對要被組合的圖像上的對應(yīng)點的加權(quán)獲得的，所述的加權(quán)使用了在所述的分析步驟中分配的權(quán)重。
其結(jié)果是，在存在被檢測為輪廓的解剖結(jié)構(gòu)的情況下，通過對加權(quán)的選擇以支持(favor)最佳數(shù)據(jù)。這樣，沒有解剖結(jié)構(gòu)被丟失或被過分地衰減。在存在結(jié)構(gòu)的區(qū)域的外部，圖像具有優(yōu)良的質(zhì)量，因為常規(guī)的組合就可能平均圖像并因此減小噪聲，其中噪聲也被平均。按照本發(fā)明的這個原理可以擴(kuò)展到任何整數(shù)個圖像上。
分析步驟有利地包括確定感興趣的區(qū)域的特征的裝置。這些確定裝置可以相互獨立或者相互結(jié)合。本發(fā)明的特定數(shù)量的實施例對應(yīng)于這些不同的確定裝置。
在第一實施例中，分析步驟檢測感興趣的區(qū)域之間的相似性。這個相似性直接用于確定權(quán)重。例如，這有可能使在單個圖像上檢測到的并且隨后將在圖像平均當(dāng)中消失的輪廓不受組合的影響。例如，在與檢測到輪廓的圖像不同的圖像上的對應(yīng)的點上，權(quán)重全都為0。
在一個有益的實施例中，分析步驟對于感興趣的區(qū)域內(nèi)的對比度進(jìn)行了研究。具體來說，對于輪廓的對比度進(jìn)行評估，并且將所述輪廓的對比度用于權(quán)重的計算。然后，按照從對比度研究確定的感興趣的區(qū)域的置信度因子的值來定量地確定權(quán)重。
最后，在一個優(yōu)選實施例中(所述的優(yōu)選實施例對于按照在專利申請WO01/69282中提出的原理執(zhí)行的圖像的獲取特別有益)，分析步驟對于分辨率進(jìn)行了研究。對于這樣的獲取，圖像事實上表現(xiàn)出不同的分辨率，支持分辨率最好的圖像可能是明智的。
還可能選擇任何其它可能的標(biāo)準(zhǔn)來判斷代表分界面的輪廓的質(zhì)量。這里應(yīng)該理解，圖像的組合采取每個圖像中的最好的部分來形成全局的組合圖像。在解剖結(jié)構(gòu)的外部，噪聲按常規(guī)方式通過平均來減小，并且在結(jié)構(gòu)上，獲得了更好的視覺印象。
因此，在用于執(zhí)行環(huán)境圖像的空間組合的任何設(shè)備中，都可實現(xiàn)本發(fā)明。因此，本發(fā)明涉及打算集成在包括用于執(zhí)行上述方法的步驟的裝置在內(nèi)的超聲成像設(shè)備中的器件。
在本發(fā)明的一種應(yīng)用中，本發(fā)明具體涉及醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，其中高精度的圖像是正確精細(xì)診斷的保證。
下面，參照附圖中表示的實施例的例子進(jìn)一步描述本發(fā)明，然而，本發(fā)明不受附圖的限制。


圖1是其中可有益地實現(xiàn)本發(fā)明的超聲設(shè)備的示意圖；圖2是用于執(zhí)行本發(fā)明的方法的處理器的示意圖；圖3是說明按照本發(fā)明的方法對于圖像的組合的影響的一個例子的示意圖；圖4給出獲取二維圖像以重構(gòu)一個體的技術(shù)的一個例子；圖5a和5b表示在一點的響應(yīng)函數(shù)或者這個系統(tǒng)的響應(yīng)函數(shù)的兩個垂直的剖面，其中使一個剖面在探頭平面內(nèi)，另一個剖面在探頭運動方向上所取的垂直平面內(nèi)；圖6a和6b表示按照本發(fā)明的方法獲取要進(jìn)行組合的圖像的兩種替換類型。
提供下面的描述的目的是使本領(lǐng)域的熟練技術(shù)人員能夠?qū)崿F(xiàn)和使用本發(fā)明。這個描述被提供在專利申請及其要求的范圍之內(nèi)。對優(yōu)選實施例的各種替換方案對于本領(lǐng)域的熟練技術(shù)人員來說是顯而易見的，這里公開的本發(fā)明的一般原理可以應(yīng)用到其它的實施例。
因此認(rèn)為，本發(fā)明不限于這里描述的實施例，相反，按照下面描述的原理和特征，本發(fā)明具有最廣泛的范圍。
下面的描述涉及的是附圖標(biāo)記。在所有的附圖中，類似的實體由相同的字母代表。在單個附圖中可能出現(xiàn)幾個類似的實體。在這種情況下，為了區(qū)別類似的實體，將一個數(shù)字或腳標(biāo)加到字母標(biāo)記上。出于方便的理由，也可以省去數(shù)字或腳標(biāo)。這適用于說明書和權(quán)利要求書。
圖1描述的是一個超聲成像系統(tǒng)，其中可有益地實現(xiàn)本發(fā)明。包括換能器陣列ARR的探頭PRB使得聲穿透一個環(huán)境成為可能。例如在專利WO01/69282中所描述的，合適的發(fā)射和適配的通道的形成將使對于這個環(huán)境的各個聲穿透角度重構(gòu)射頻信號(RF信號)并因此獲得圖像場成為可能，所述的圖像場是由虛線的矩形和平行四邊形描述的。
在圖1中表示出3組聲穿透線路，記為A、B、C，每一組被相對于探頭PRB傾斜不同角度。超聲束的發(fā)射由發(fā)送器TRM控制，發(fā)送器TRM控制的是換能器陣列ARR的每個元件相移和激勵的持續(xù)時間這就使得在換能器陣列上的一個指定的始發(fā)點以預(yù)定的角度發(fā)射每一個超聲束成為可能。由換能器陣列ARR的元件接收的信號由模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換器數(shù)字化，并被注入到數(shù)字通道形成模塊DBF。數(shù)字通道形成模塊DBF延遲并相加在陣列的每個元件上接收的回聲，從而可以形成沿每個回聲描記線路聚焦的相干回聲樣本序列。發(fā)送器TRM和通道形成模塊DBF由系統(tǒng)控制器SYC根據(jù)由操作人員經(jīng)過用戶接口USI提供的調(diào)節(jié)進(jìn)行控制。系統(tǒng)控制模塊SYC控制發(fā)送器TRM，從而可以以所需的角度、在期望的能量范圍內(nèi)、并且以期望的頻率發(fā)送所需數(shù)目的聲穿透線路組。系統(tǒng)控制器SYC還控制數(shù)字通道形成模塊DBF，以便能夠正確地延遲和組合對于所用的孔徑和圖像深度所接收的回聲。由可編程數(shù)字濾波器FIL濾波回聲信號(其確定了感興趣的頻帶)，然后將回聲信號發(fā)送到檢測器DET，該檢測器提取回聲信號的包絡(luò)并提供回聲信號的幅度。按照本發(fā)明的原理，通過在處理器P中進(jìn)行空間組合來處理數(shù)字回聲信號。數(shù)字回聲信號首先由預(yù)處理器PRP進(jìn)行預(yù)處理。如果必要的話，預(yù)處理器PRP可以用加權(quán)因子來加權(quán)信號樣本，加權(quán)因子取決于所用圖像的數(shù)目。預(yù)處理器還可以加權(quán)位于重疊的圖像邊緣的那些點，以便平滑組合的樣本或圖像的數(shù)目發(fā)生變化的過渡。經(jīng)過預(yù)處理的信號樣本然后可以在重新采樣器RES中經(jīng)受重新采樣。重新采樣器RES能夠在空間上重新對準(zhǔn)圖像的數(shù)據(jù)或者在顯示空間上重新對準(zhǔn)圖像的像素。接下去，在組合模塊CMB中組合圖像。這種組合可能包括求和、求平均、峰值檢測或其它組合方式。本發(fā)明有利地在這個組合模塊CMB中實現(xiàn)。最后，由后處理器POP執(zhí)行后處理。后處理器POP校正在與顯示兼容的數(shù)值范圍內(nèi)組合的數(shù)值的動態(tài)范圍。借助于查找表(LUT)可以容易地實現(xiàn)后處理，后處理同時可以執(zhí)行壓縮和標(biāo)準(zhǔn)化，以使組合的數(shù)值適合于顯示。為了確保在從模塊POP發(fā)出的圖像的大小和顯示模塊DIS及視頻卡VIP可接受的大小之間的兼容性，要在掃描-轉(zhuǎn)換器SCC內(nèi)重新內(nèi)插組合的圖像，并且例如將組合的圖像存儲在存儲器MEM中。在掃描-轉(zhuǎn)換之后，由視頻處理器VIP處理經(jīng)過空間組合的圖像以用于顯示，并且在圖像顯示裝置DIS上顯示所述圖像。
圖2表示用于實現(xiàn)本發(fā)明的方法的組合模塊CMB的一個實施例。這個組合模塊確定一個器件，該器件打算用在按照本發(fā)明的超聲成像設(shè)備中。組合模塊CMB接收的是幾個圖像的數(shù)據(jù)。為使描述簡化，在組合模塊CMB的輸入端只表示出兩個圖像IM[I]、IM[J]的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)已經(jīng)有利地經(jīng)受以上所述的第一步的常規(guī)處理。在圖2以及隨后的附圖中，對于每個圖像以及對于每個像素或體素，各個符號在總體上表示對應(yīng)于在圖像中是否存在結(jié)構(gòu)的感興趣的區(qū)域IA，以及在生成圖像IMc的組合步驟之前被分配給每個圖像的每個像素或體素的權(quán)重W。索引[I]和[J]使得可以區(qū)分組合過程CMB的兩個輸入圖像。
這個實施例的描述是針對平面性質(zhì)的成像對象給出的，因此圖像是二維的。圖3示意地表示按照本發(fā)明的圖像組合方法被有利地處理的兩個圖像。圖3中所示的兩個圖像可來源于對所述的環(huán)境的圖像的各種獲取。
在本發(fā)明的第一應(yīng)用中，兩個圖像IM[I]、IM[J]是針對陣列的同一位置但針對不同的聲穿透角度獲取的。然后，通過位于兩個圖像中的每一個圖像的平面內(nèi)的一個陣列來按照圖3中所示的情況1來定位陣列ARR。
在本發(fā)明的第二應(yīng)用中，如在專利申請WO01/69282中所描述的那樣，從兩個三維獲取中提取兩個圖像IM[I]、IM[J]它們于是對應(yīng)于穿過兩個回聲描記體的同一個剖面。作為一般的規(guī)則，這些圖像來源于對從每個三維體發(fā)出的數(shù)據(jù)的內(nèi)插，并且它們與直線陣列運動期間獲取的剖面并不對應(yīng)。這兩個圖像(如果在其它方向還可以利用掃描，則有更多的圖像)對應(yīng)于同一個物理平面，并且因此可以按照例如在專利申請WO01/69282中所描述的方法來組合這些圖像。圖4表示的是在切割平面平行于或者垂直于探頭平面的特定情況下對這種切割平面的選擇。在圖4中，陣列ARR的取向在方向Y，箭頭AR代表掃描方向。圖像BSC因此是在陣列平面(Bscan)內(nèi)獲得的。圖像ESC是一個剖面，它穿過由陣列ARR在垂直于陣列ARR的平面的方向發(fā)射的超聲束掃描(垂直掃描)形成的體。圖像CSC是垂直于上述的由深度表示的兩個圖像BSC和ESC的兩個平面的一個剖面。
在圖3中，為了簡潔但又不失去一般性，IM[J]例如是對于一個指定的聲穿透角度的圖像BSC，IM[I]例如是來源于用于沿垂直于允許獲取圖像IM[I]的方向的一個方向掃描的剖面的圖像ESC。然后，按照情況2定位陣列ARR(并且對于圖像IM[I]移動陣列ARR)，也就是說，陣列ARR垂直于圖像平面。按照本發(fā)明，輪廓搜尋模塊CNT接收圖像數(shù)據(jù)。這個輪廓搜尋模塊CNT的功能有利地基于對應(yīng)于回聲描記信號的電平過渡的輪廓搜尋的已知原理，回聲描記信號對應(yīng)于表示成像的環(huán)境的分界面。本領(lǐng)域的熟練技術(shù)人員可以通過傳遞圓形的感興趣的區(qū)域或者通過畫出在回聲描記圖像的感興趣的區(qū)域上疊加的輪廓來選擇手動搜尋。本領(lǐng)域的熟練技術(shù)人員還可以選擇輪廓的自動或半自動搜尋。本領(lǐng)域的熟練技術(shù)人員可以從輪廓跟蹤幫助技術(shù)中獲得幫助，例如在W.A.Barrett和E.N.Mortensen的“利用智能剪裁器的交互分段(Interactive Segmentation with Intelligent Scissors)”(Graphical Models and Imge Processing，60，pp349-384，1998)中概括描述的這種技術(shù)。本領(lǐng)域的熟練技術(shù)人員還可以利用他可以得到的圖像預(yù)分段、輪廓的提取等的所有裝置。在輪廓的提取裝置中，例如可以引用Canny、Shen、Deriche等濾波器。這里存在大量可能的選擇。為了實現(xiàn)本發(fā)明，唯一需要做的就是，在輪廓搜尋模塊CNT的輸出端獲得用于隔離一定數(shù)目的圖像點的數(shù)據(jù)，這些圖像點被檢測為屬于圖像中的有效過渡并且對應(yīng)于在所述環(huán)境中存在的分界面。隨后，這些點使得可以在其附近確定至少一個感興趣的區(qū)域IA。
事實上，并且可任選地，可以擴(kuò)大由被檢測為屬于過渡的點構(gòu)成的輪廓C[I]和C[J]。其目的在于消除由于噪聲和拼接效應(yīng)產(chǎn)生的估計誤差、將由于獲取系統(tǒng)的不完美的響應(yīng)而產(chǎn)生的空間擴(kuò)展考慮在內(nèi)、并且認(rèn)識到分界面不是無限細(xì)的。在這種情況下，感興趣的區(qū)域IA由這些擴(kuò)大的輪廓確定。
現(xiàn)在參照附圖3，搜尋輪廓C[I]和C[J]，并且在兩個圖像IM[I]、IM[J]上確定感興趣的區(qū)域I A[I]和IA[J]。在圖3中，感興趣的區(qū)域IA[I]和IA[J]是擴(kuò)大檢測到的輪廓C[I]和C[J]而得到的結(jié)果。這種擴(kuò)大是故意地夸大的。
然后，在分析模塊ANA中分析感興趣的區(qū)域IA[I]和IA[J]。在本發(fā)明的第一實施例中，分析步驟ANA著手確定在各個圖像上輪廓的存在的相似性。分析步驟ANA的目的是確定感興趣的區(qū)域在各個圖像上的重疊。在圖3中，為了簡化說明，從這種搜尋得到的感興趣的區(qū)域IA[I]和IA[J](在圖像IM[I]和IM[J]上檢測到的)被示為重疊在圖像IM[I]和IM[J]上的(虛線)。因此找到在每個圖像上檢測到的感興趣的區(qū)域的那些共同的點。當(dāng)感興趣的區(qū)域重疊的時候，已經(jīng)在這兩個圖像上檢測到包含在這些感興趣的區(qū)域內(nèi)的輪廓，并且因此通過向這些點賦予相等的權(quán)重就可以組合這兩個感興趣的區(qū)域。為屬于在一個圖像上檢測到的感興趣的區(qū)域、但不屬于在另一個圖像上檢測到的感興趣的區(qū)域的那些點分配權(quán)重，其中在已經(jīng)檢測到感興趣的區(qū)域的圖像上為所述點分配最大的權(quán)重，而對于另一個圖像則為所述點分配最小的權(quán)重。然后，為感興趣的區(qū)域逐像素地確定加權(quán)。這樣，如果處理n個圖像，對于每個像素，可能有2的n次方個選擇。例如，可以決定在不存在感興趣的區(qū)域的情況下，分配接近于0的權(quán)重，而在相反的情況下分配權(quán)重1。例如，下面的表格給出了對于兩個圖像的組合的權(quán)重分配。頭兩列由0和1確定，表示一個像素屬于兩個感興趣的區(qū)域中的每一個。W代表權(quán)重，P代表標(biāo)準(zhǔn)化的權(quán)重，α是在0.5和1之間的真實折衷。
在組合圖像中對應(yīng)的像素值等于IMC=W[I]·IM[I]+W[J]·IM[J]W[I]+W[J]=P[I]·IM[I]+P[J]·IM[J]]]>這個方程可以推廣到任何整數(shù)的n個圖像。表格中最后一行事實上描述的是在感興趣的區(qū)域的外部的常規(guī)的情況，因此描述的是圖像的常規(guī)空間組合。對于感興趣的區(qū)域IA以及對于感興趣的區(qū)域的外部的區(qū)域(記為IM-IA)都可以獲得一個權(quán)重圖。因此，權(quán)重圖可以在整個圖像上確定的。
在一個特別有益的實施例中，分析步驟ANA在已經(jīng)檢測到輪廓的每個圖像上為輪廓確定一個置信度指數(shù)。這就有可能在圖像之間按照輪廓的質(zhì)量建立一個標(biāo)度。這個實施例使用了輪廓相似性研究的結(jié)果。然后，可以按照例如對比度分配在感興趣的區(qū)域內(nèi)各點上的非常量的權(quán)重(例如除了0和1以外的權(quán)重)，所述的對比度是在要被組合的圖像上觀察到的或者在任何其它置信度測量中觀察到的。于是，這些權(quán)重依賴于所述的像素或體素的位置。使用常規(guī)的裝置并且通過計算有關(guān)圖像的量(例如梯度或?qū)?shù))然后再比較感興趣的區(qū)域各點上的這些量(不同圖像的這些量是相似的)來確定對比度。在圖3的例中，屬于兩個感興趣的區(qū)域的輪廓上的各點在圖像M[J]上有更大的對比度(用較寬的線表示)。例如通過梯度計算然后再比較兩個圖像，就可以檢測到對比度之差。對比度的評估還可以留給用戶，然后用戶可以選擇一個或多個他認(rèn)為具有最佳對比度的圖像。這樣，與圖像IM[I]上的各個對應(yīng)點相比，在圖像IM[J]上的各點在共用區(qū)域上分配到較大的權(quán)重。在輪廓上觀察到的最佳的對比度例如可能來源于超聲波的更好的反射，所述的超聲波的更好的反射是由于能夠更好地適配于由所述輪廓代表的分界面的超聲束的發(fā)射角而引起的。這個分界面例如是所觀察的環(huán)境中的組織的變化。最后，為了在組合圖像IMc的觀察期間保留更好的視覺印象，可以平滑具有標(biāo)準(zhǔn)化權(quán)重P[I]和P[J]的圖像，然后再計算IMc，從而可以產(chǎn)生視覺上更加連續(xù)的組合。
在本發(fā)明的優(yōu)選實施例中，分析步驟ANA還利用了對于要被組合的圖像的感興趣的區(qū)域上的分辨率的評估。這個實施例使用了輪廓相似性研究的結(jié)果。在已經(jīng)檢測到有共用的感興趣的區(qū)域的各個圖像上，可以使用分辨率評估來計算權(quán)重。當(dāng)要被組合的圖像沒有相同的分辨率的時候，這是有益的。這例如是如圖4所示的探頭ARR沿兩個相互垂直的方向運動時獲得的兩個回聲描記體的同一個剖面發(fā)出的兩個圖像的情況圖像之一對應(yīng)于BSC型的圖像并且能夠很好地分辨，另一個圖像對應(yīng)于ESC型圖像并且較為粗糙。在一般情況下，在同一個環(huán)境的回聲描記體的各個獲取期間，利用在幾個不同方向相繼取向的直線換能器陣列獲取要被組合的圖像。在這種情況下，來自一個點上的超聲束的回聲的傳輸函數(shù)(稱為“點傳播函數(shù)”的系統(tǒng)對于脈沖的響應(yīng))是強(qiáng)烈地各向異性的。
圖5a和5b描述了成像系統(tǒng)的傳輸函數(shù)的兩個剖面，這是在兩個特定的切割平面內(nèi)所看到的。為了簡化說明，考慮利用直線陣列的垂直移動獲取的兩個回聲描記體。選擇觀察這兩個體中的每個體的兩個相同的剖面。第一剖面垂直于用于獲取第一個體的探頭的移動方向。第二剖面平行于用于獲取第二個體的探頭的移動方向?，F(xiàn)在參照附圖3，第一剖面是在探頭平面內(nèi)獲得的BSC類型的剖面(見圖5a)，第二部分是在垂直于探頭平面的一個平面內(nèi)獲得的ESC類型的剖面(見圖5b)。對于所成像的環(huán)境的相同切割平面，這兩個圖5a和5b表示的是所研究的平面上各個點的圖像的相關(guān)分辨率。來自于一個點上的回聲的這些函數(shù)取決于深度。最小的回聲質(zhì)量下降E2位于點2所在的聚焦平面中的斑點的中心。位于斑點E1和E3中心的點1和3的回聲E1和E3的分辨率與位于聚焦平面內(nèi)的點的回聲E2的分辨率相比要差一點。應(yīng)當(dāng)說明的是，這些函數(shù)代表環(huán)境的同一平面但來自于利用探頭的不同運動方向的對這個環(huán)境的兩次不同的獲取，因此這些函數(shù)是不同的。它們表示的是借助于直線換能器陣列通過掃描一個所研究的環(huán)境而獲取并內(nèi)插的圖像的質(zhì)量下降。對于這個圖5a，橫向的分辨率事實上是較好的，因為它對應(yīng)于成像系統(tǒng)在陣列平面內(nèi)的響應(yīng)。這個分辨率在垂直于陣列平面的平面內(nèi)達(dá)到最大的下降，如圖5b所示。因此，這些圖像的組合混合了各種不同的空間分辨率。其結(jié)果是得到了具有一個更加各向同性的分辨率的圖像。然而，總的分辨率與圖5a的分辨率相比要差一些。按照本發(fā)明，有益的作法是，與圖像5b相比更為支持圖像5a，所述的圖像5a是在陣列ARR的平面內(nèi)獲取的，而圖像5b是通過垂直于陣列ARR的方向的剖面獲取的。這樣，就可以獲得一個較好的總分辨率。于是，按照本發(fā)明(其包括在組合中向某些圖像的區(qū)域分配更大的重要性)，與在沿平行于圖像平面的方向掃描后通過內(nèi)插獲取的圖像上所檢測到的對應(yīng)的感興趣的區(qū)域相比，有利地將較大的權(quán)重分配給在陣列的平面內(nèi)獲取的圖像內(nèi)檢測到的類似的感興趣的區(qū)域。
圖6a和6b在更加一般地情境中描述上述的過程，其中的組合是利用借助陣列沿任何方向的移動并且是在任何切割平面內(nèi)所做的獲取執(zhí)行的。按照本發(fā)明的優(yōu)選實施例，分配的權(quán)重更大，分辨率就更好。這就等于說，當(dāng)獲取的點更接近BSC型的剖面時，就向所述的獲取的點分配更大的權(quán)重?，F(xiàn)在參照附圖6，對于一個指定的體，例如可以分配一個權(quán)重，這個權(quán)重等于在圖像的切割平面PC和BSC型的剖面之間所成角度的余弦的絕對值。按照本發(fā)明，試圖保留在具有過渡的感興趣的區(qū)域上的對比度，并且在所觀察的環(huán)境的不含任何解剖結(jié)構(gòu)的部分中進(jìn)行平均。在感興趣的區(qū)域IA重疊的部分中(例如見圖3)，已經(jīng)在兩個圖像上檢測到在這些感興趣的區(qū)域中所包含的輪廓，因此可以通過向這些點授予權(quán)重來組合這兩個感興趣的區(qū)域，所述的權(quán)重代表觀察的剖面與于BSC類型的剖面的接近程度。例如，下面的表格給出了對于從按照圖6a和6b所述的配置(獲取A和B)獲取的兩個體發(fā)出的兩個圖像的組合的權(quán)重分配。PC代表要被成像的切割平面，θA是PC和獲取A的BSC型切割平面之間的角度，θB是PC和獲取B的BSC型切割平面之間的角度。表格中的頭兩列由0和1確定，表示像素屬于兩個感興趣的區(qū)域中的每一個。W代表權(quán)重，P代表標(biāo)準(zhǔn)化權(quán)重，α是在0.5和1之間的真實折衷。
由下面的方程給出對應(yīng)于組合圖像的像素的值IMC=W[I]·IM[I]+W[J]·IM[J]W[I]+W[J]=P[I]·IM[I]+P[J]·IM[J]]]>這樣，這種加權(quán)有可能支持最佳分辨的數(shù)據(jù)，不會丟失有關(guān)過渡的信息，并且再一次地平均沒有結(jié)構(gòu)的區(qū)域。最后，為了在觀察組合圖像IMc時保留更好的視覺印象，可以平滑權(quán)重W[I]和W[J]的圖像或者標(biāo)準(zhǔn)化權(quán)重P[I]和P[J]的圖像，然后再計算IMc，從而可以產(chǎn)生視覺上更加連續(xù)的組合。
總之，分析步驟ANA因此可有益地包括按照幾個標(biāo)準(zhǔn)確定一個輪廓的質(zhì)量的裝置，所述的這幾個標(biāo)準(zhǔn)可以是相互獨立的或者可以是相互組合的。因此，這些標(biāo)準(zhǔn)例如包括感興趣的區(qū)域的相似性的檢測、輪廓對比度的研究、分辨率的研究以及用于判斷代表分界面的輪廓的質(zhì)量的任何其它可能的標(biāo)準(zhǔn)。在這里應(yīng)該清楚地理解，圖像的組合應(yīng)該利用每個圖像中的最好部分進(jìn)行，以便形成如圖3所示的全局圖像IMc。應(yīng)該進(jìn)行加權(quán)，以使得當(dāng)存在作為輪廓被檢測到的解剖結(jié)構(gòu)時支持最好的數(shù)據(jù)，因而不會丟失任何解剖結(jié)構(gòu)，并且在存在解剖結(jié)構(gòu)的區(qū)域外部的圖像具有優(yōu)良的質(zhì)量。這是因為，在感興趣的區(qū)域的外部的區(qū)域上取圖像的平均，使得能對噪聲取平均，因此使噪聲減小。按照本發(fā)明的原理可以擴(kuò)充到任何整數(shù)的圖像上。
在本發(fā)明的一個特定實施例中，向用戶提供對權(quán)重的修改，對于指定的感興趣的區(qū)域，用戶可以選擇將更大的重要性賦予一個特定的圖像，所述的特定的圖像被判斷為是有最好的質(zhì)量。具體來說，專家的介入對于判斷最佳的對比度可能是特別有用的。然后，可由用戶評估并細(xì)化所述的視覺結(jié)果，用戶將判斷組合圖像的最終質(zhì)量，并且按照他的感覺修改權(quán)重。
然后在組合模塊CC中使用最終獲得的權(quán)重圖W[I]、W[J]，當(dāng)各個感興趣的區(qū)域以及與所述的感興趣的區(qū)域?qū)?yīng)的各個點在各圖像中彼此不相似的時候，組合模塊CC對它們進(jìn)行加權(quán)相加。在各個要被組合的圖像的感興趣的區(qū)域的外部，執(zhí)行本領(lǐng)域的熟練技術(shù)人員公知的常規(guī)的組合。在處理器的輸出端最終獲得組合圖像IMc。
有益地，可以使用與本發(fā)明無關(guān)的改善圖像的裝置(具體來說例如去模糊和增強(qiáng)技術(shù))。
已經(jīng)針對二維圖像的組合描述了本發(fā)明。已經(jīng)看出，可以組合哪種類型的二維圖像(對于相同的圖像平面利用不同角度的超聲束取向和不同的陣列掃描取向)。如果在空間的至少兩個方向上可以得到二維圖像，就有可能從組合的二維圖像重構(gòu)三維的體。這簡單地等于說，一致地處理幾個切割平面，以便產(chǎn)生重構(gòu)的三維空間。還可能重構(gòu)“工作中(on the fly)”的切割平面，例如只由操作人員控制的顯示模塊所請求的剖面。在這種情況下，有益的作法是，在權(quán)重計算的標(biāo)準(zhǔn)中引入與各個圖像有關(guān)的分辨率，所述的各個圖像與這個切割平面相交。還可以設(shè)想，可將本發(fā)明的原理應(yīng)用到體的空間組合。在這種情況下，輪廓搜尋步驟檢測的是體內(nèi)的表面，分析步驟等待分析作為感興趣的體的感興趣的區(qū)域內(nèi)的點。按照本發(fā)明的原理可以推廣到其它類型的圖像組合以及其它類型的圖像。
通過本領(lǐng)域的熟練技術(shù)人員可以得到的軟件和/或硬件裝置，有許多實現(xiàn)在本發(fā)明的方法的裝置和步驟中給出的功能的方式。這就是附圖是示意的原因所在。這樣，雖然附圖表示出由各個單元完成的各個功能，但這并不排除能夠完成幾個功能的單個軟件和/或硬件裝置。這也不排除能夠完成一個功能的軟件和/或硬件裝置的組合。
雖然按照這里提供的實施例已經(jīng)描述了本發(fā)明，但本領(lǐng)域的熟練技術(shù)人員立即會認(rèn)識到，這里提供的實施例還可以有變體，并且這些變體仍然還在本發(fā)明的精神和范圍之內(nèi)。這樣，在不會偏離由下面的權(quán)利要求書限定的精神和范圍的情況下，本領(lǐng)域的熟練技術(shù)人員可以進(jìn)行修改。
權(quán)利要求
1.一種組合同一對象的圖像的方法，包括如下步驟-搜尋代表要被組合的圖像上的分界面的輪廓，所述的搜尋步驟旨在確定接近所述有代表性的輪廓的感興趣的區(qū)域；-分析感興趣的區(qū)域，所述的分析步驟旨在向所述感興趣的區(qū)域內(nèi)的各點以及向在所述各個圖像上的與所述感興趣的區(qū)域?qū)?yīng)的各點分配權(quán)重；-構(gòu)造一個組合圖像，在組合圖像上的一個點對應(yīng)于在至少一個感興趣的區(qū)域上的一個點，所述至少一個感興趣的區(qū)域是按照在所述的分析步驟分配的權(quán)重通過對要被組合的圖像上的各對應(yīng)點進(jìn)行加權(quán)而獲得的。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于分析步驟使用了評估在要被組合的圖像上的感興趣的區(qū)域的相似性的步驟，所述權(quán)重按照所述的相似性被分配給在所述感興趣的區(qū)域內(nèi)的各點以及它們的對應(yīng)的各點。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于分析步驟使用了估計在兩個圖像上存在的并且相似的至少兩個感興趣的區(qū)域內(nèi)的對比度的步驟，所述權(quán)重按照所述估計的對比度被分配給所述感興趣的區(qū)域內(nèi)的各點。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于至少兩個要被組合的圖像具有不同的分辨率，并且分析步驟使用了評估在兩個所述圖像上存在的并且相似的至少兩個感興趣的區(qū)域內(nèi)的這些分辨率的步驟，所述權(quán)重按照所述的分辨率被分配給所述兩個圖象上所述感興趣的區(qū)域內(nèi)的各點。
5.一種用于集成在超聲成像設(shè)備中并且用于形成作為對同一對象的圖像的空間組合的結(jié)果的組合圖像的器件，所述的器件包括如下的裝置-搜尋代表要被組合的圖像上的分界面的輪廓，所述的搜尋步驟旨在確定接近所述有代表性的輪廓的感興趣的區(qū)域；-分析感興趣的區(qū)域，所述的分析步驟旨在向所述感興趣的區(qū)域內(nèi)的各點以及向在所述各個圖像上與所述感興趣的區(qū)域?qū)?yīng)的各點分配權(quán)重；-構(gòu)造一個組合圖像，在組合圖像上的一點對應(yīng)于在至少一個感興趣的區(qū)域上的一個點，所述至少一個感興趣的區(qū)域是按照在所述的分析步驟分配的權(quán)重通過對要被組合的圖像上的對應(yīng)點進(jìn)行加權(quán)而獲得的。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的器件，其特征在于分析裝置使用了評估在要被組合的圖像上的感興趣的區(qū)域的相似性的裝置，所述權(quán)重按照所述的相似性被分配給在所述感興趣的區(qū)域內(nèi)的各點以及它們的對應(yīng)的各點。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的器件，其特征在于分析裝置使用了估計在兩個圖像上存在的并且相似的至少兩個感興趣的區(qū)域內(nèi)的對比度的裝置，所述權(quán)重按照所述估計的對比度被分配給所述感興趣的區(qū)域內(nèi)的各點。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的器件，其特征在于至少兩個要被組合的圖像具有不同的分辨率，并且分析裝置使用了評估在兩個所述圖像上存在的并且相似的至少兩個感興趣的區(qū)域內(nèi)的這些分辨率的裝置，所述權(quán)重按照所述的分辨率被分配給所述兩個圖像上所述感興趣的區(qū)域內(nèi)的各點。
9.一種包括如在權(quán)利要求5-8之一中所述的、用于形成作為對同一個對象的圖像的空間組合的結(jié)果的組合圖像的器件的超聲成像設(shè)備。
全文摘要
本發(fā)明涉及超聲成像設(shè)備，該設(shè)備使用了組合同一對象的CMB圖像的方法，所述的方法包括如下步驟搜尋代表要被組合的圖像IM[I]、IM[J]上的分界面的輪廓CNT的步驟，所述的步驟旨在確定在所述有代表性的輪廓附近的感興趣的區(qū)域IA[I]、IA[J]；分析所述的感興趣的區(qū)域IA[I]、IA[J]的步驟ANA，所述的分析步驟ANA旨在向所述感興趣的區(qū)域IA[I]、IA[J]內(nèi)的各點以及向在各個圖像上與所述感興趣的區(qū)域IA[I]、IA[J]對應(yīng)的各點分配權(quán)重W[I]、W[J]；構(gòu)造一個組合圖像IMc的步驟CC，在組合圖像IMc上的一點對應(yīng)于至少一個感興趣的區(qū)域IA上的一點，所述至少一個感興趣的區(qū)域是按照在所述的分析步驟ANA中分配的權(quán)重通過對要被組合的圖像IM[I]、IM[J]上的對應(yīng)點進(jìn)行加權(quán)獲得的。本發(fā)明使得可以保留在組合的圖像內(nèi)的特定圖像的某些區(qū)域的特性，而全然不會危及組合所顯示出的優(yōu)點。應(yīng)用使用圖像的空間組合的超聲成像設(shè)備。
文檔編號G06T1/00GK1675565SQ03819652
公開日2005年9月28日 申請日期2003年8月5日 優(yōu)先權(quán)日2002年8月21日
發(fā)明者J·－M·拉格朗熱, C·科恩－巴克里, C·萊夫里耶, N·維蘭, R·R·昂特勒金 申請人:皇家飛利浦電子股份有限公司