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図面 (16)

課題・解決手段

頸動脈診断のための非撮像型診断の超音波システムは、少ない素子数と比較的大きい素子サイズの2次元アレイプローブ(10)を有し、このプローブは、頸動脈のエリアをその頸動脈の分岐部において覆うことができる。素子は、整相せずに独立に作動され、空間的に各素子の下にあるドプラフローを検出する。システムは、頸動脈の血流マップを2次元又は3次元で作成し、プローブが血管上を移動すると、頸動脈流の区分マッチングさせることにより流れの拡張ビューを組み立てることができる。頸動脈が位置特定されると、収縮期最大流速及び血流の乱流の自動的な測定により、狭窄の程度が評価される。

概要

背景

脳卒中は、世界第3位の主な死因である。世界保健機関によると、脳卒中による死亡者は、2002年には5.500万人以上を占め、これらの死亡の約50%が中国やインドで起こる。先進国では、その発生は減少してきているが、脳卒中はそれでもなお、米国において163,000人という死亡数を占める。これらの死の大部分は、頸動脈分岐部における疾患の結果であると考えられる。総頸動脈(CCA)が内頚動脈ICA)と外頸動脈とに分岐する頸動脈分岐部は、アテローム性動脈硬化症好発部位である。ICA、すなわち脳に血液を供給する分流(branch)の狭窄又はこれが狭くなることは、虚血性脳梗塞の発生に関係することが長く知られている。頸動脈狭窄の重症度の使用が、脳卒中リスク代替的測定として考案されている。

概要

頸動脈診断のための非撮像型診断の超音波システムは、少ない素子数と比較的大きい素子サイズの2次元アレイプローブ(10)を有し、このプローブは、頸動脈のエリアをその頸動脈の分岐部において覆うことができる。素子は、整相せずに独立に作動され、空間的に各素子の下にあるドプラフローを検出する。システムは、頸動脈の血流マップを2次元又は3次元で作成し、プローブが血管上を移動すると、頸動脈流の区分マッチングさせることにより流れの拡張ビューを組み立てることができる。頸動脈が位置特定されると、収縮期最大流速及び血流の乱流の自動的な測定により、狭窄の程度が評価される。

目的

素子の数を選択する際に考慮すべきファクタは、カバー範囲(coverage)、分解能(resolution)及び標準的な超音波プローブと比較して受容可能な正確性を提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
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請求項1

頸動脈診断のための非撮像型ドプラ超音波システムであって:素子の行と列に配置される超音波トランスデューサ素子の2次元アレイを備えるプローブと;前記アレイの素子に結合され、前記素子を独立に作動させ、パルスを伝達して各素子の下からドプラ信号を受け取るように適合される、ビームフォーマと;前記ビームフォーマに結合され、前記受け取ったドプラ信号に応答して、各トランスデューサ素子のドプラパワー又は速度値を生成する、ドプラプロセッサと;前記トランスデューサ素子のドプラ値に応答して、空間ドプラ血管マップを生成する流れ画像プロセッサと;前記ドプラ血管マップを表示するためのディスプレイと;を備える、非撮像型ドプラ超音波システム。

請求項2

前記ビームフォーマは、前記素子を段階的に作動させないビームフォーマを更に備える、請求項1に記載の非撮像型ドプラ超音波システム。

請求項3

前記2次元アレイの各素子は、少なくとも1mm×1mmの寸法である、請求項2に記載の非撮像型ドプラ超音波システム。

請求項4

前記2次元アレイの各素子は、3mm×3mmの寸法である、請求項2に記載の非撮像型ドプラ超音波システム。

請求項5

トランスデューサ素子の行の数は少なくとも10であり、トランスデューサ素子の列の数は少なくとも8である、請求項1に記載の非撮像型ドプラ超音波システム。

請求項6

トランスデューサ素子の行の数は12であり、トランスデューサ素子の列の数は8である、請求項5に記載の非撮像型ドプラ超音波システム。

請求項7

前記2次元アレイのトランスデューサ素子は、共通の面に配置され、前記トランスデューサ素子は、超音波送受信される面を提示し、前記トランスデューサ素子の前記面は、前記共通の面に垂直の軸に対して、30〜60度の角度で傾けられる、請求項1に記載の非撮像型ドプラ超音波システム。

請求項8

前記トランスデューサ素子の前記面は、トランスデューサレンズの材料で覆われる、請求項7に記載の非撮像型ドプラ超音波システム。

請求項9

前記空間ドプラ血管マップは、ボックスの2次元格子を更に備え、各ボックスが前記2次元アレイ内の素子の位置に対応する、請求項1に記載の非撮像型ドプラ超音波システム。

請求項10

前記格子の各ボックスは、その対応するトランスデューサ素子によって検出される前記ドプラ信号の輝度又は色表現を表示する、請求項9に記載の非撮像型ドプラ超音波システム。

請求項11

頸動脈に対する前記プローブの位置決めをガイドするプローブガイダンス表示を更に備える、請求項1に記載の非撮像型ドプラ超音波システム。

請求項12

前記プローブガイダンス表示は、プローブの位置決めを調整する方向を示す矢印を更に備える、請求項11に記載の非撮像型ドプラ超音波システム。

請求項13

前記プローブガイダンス表示は、プローブ配置モード及び血管マッピングモードのためのモードボタンを更に備える、請求項11に記載の非撮像型ドプラ超音波システム。

請求項14

前記プローブガイダンス表示は、プローブ配置モード及び血管マッピングモードのためのモードインジケータを更に備える、請求項11に記載の非撮像型ドプラ超音波システム。

請求項15

前記ビームフォーマは、関心対象深度からドプラ信号を受け取るように更に構成される、請求項1に記載の非撮像型ドプラ超音波システム。

技術分野

0001

本発明は、医療診断超音波ステムに関し、具体的には、頸動脈狭窄自動スクリーニングのための非撮像型(non-imaging)ドプラプローブシステムに関する。

背景技術

0002

脳卒中は、世界第3位の主な死因である。世界保健機関によると、脳卒中による死亡者は、2002年には5.500万人以上を占め、これらの死亡の約50%が中国やインドで起こる。先進国では、その発生は減少してきているが、脳卒中はそれでもなお、米国において163,000人という死亡数を占める。これらの死の大部分は、頸動脈分岐部における疾患の結果であると考えられる。総頸動脈(CCA)が内頚動脈ICA)と外頸動脈とに分岐する頸動脈分岐部は、アテローム性動脈硬化症好発部位である。ICA、すなわち脳に血液を供給する分流(branch)の狭窄又はこれが狭くなることは、虚血性脳梗塞の発生に関係することが長く知られている。頸動脈狭窄の重症度の使用が、脳卒中リスク代替的測定として考案されている。

発明が解決しようとする課題

0003

アテローム性頸動脈硬化症の発生及び脳卒中に関連する死亡数は、発展途上世界において深刻化する問題である。これらの国では、低リソース設定で使用することができる頸動脈のスクリーニングデバイスは、幾つかの特徴を示すことにより、この深刻さを増す問題に対処するであろう。第1に、これらの設定において熟練した人材不足が多く、したがって、このデバイスは、最小のトレーニングと指示により使用することが可能であるべきである。第2に、このデバイスは、これらの設定において手な価格となるように、安価であるべきである。第3に、このデバイスは、地方の設定では入手可能でない可能性のある高性能デュプレックス超音波スキャナを使用せずに、高度に自動化された方法で、頸動脈内の狭窄の程度を分類することが可能であるべきである。

課題を解決するための手段

0004

本発明の原理によると、頸動脈診断のための超音波診断システムは、簡単な非撮像型のドプラ超音波プローブを含む。このプローブは、比較的大きなサイズの少ない数の素子を用いるトランスデューサ素子の2次元アレイを有し、この2次元アレイは、頸動脈分岐部の頸動脈のエリアを覆うことができる。大きなサイズの素子は、整相(phasing)せずに独立に作動され、これによりドプラシステムのコストを低減する。本発明のプローブ及びシステムは、2次元又は3次元で頸動脈の血流表現を生成することができ、プローブが血管の上を動くときに、頸動脈の流れの区分(segment)を合致させることにより、その流れの拡張ビューを組み立てることができる。頸動脈が位置特定されると、収縮期最大流速及び血流の乱流の自動的な測定により、狭窄の程度が評価される。

図面の簡単な説明

0005

本発明の原理に従って構築される超音波システムブロック図の形で示す図である。
本発明のプローブのアレイトランスデューサ素子のサイズ及び寸法を示す図である。
良好なドプラ受信のための図2アレイのトランスデューサ素子の角度付けを示す図である。
頸動脈上の正しいプローブ配置をオペレータガイドする、本発明の超音波システムのプローブ配置ディスプレイを示す図である。
素子の個別の行における本発明のドプラプローブの作用を示す図である。
本発明の超音波システムにより生成される2次元の血管マップを示す図である。
本発明の超音波システムにより生成される3次元の血管マップを示す図である。
本発明のプローブ及びシステムを用いたスキャンニングによる、3次元の血管マップの進行する組立てを示す図である。
本発明のプローブ及びシステムを用いたスキャンニングによる、3次元の血管マップの進行する組立てを示す図である。
本発明のプローブ及びシステムを用いたスキャンニングによる、3次元の血管マップの進行する組立てを示す図である。
本発明のプローブ及びシステムを用いたスキャンニングによる、3次元の血管マップの進行する組立てを示す図である。
頸動脈内で遭遇する流動状態スペクトルドプラの表示を示す図である。
本発明のシステムにおける乱流及び収縮期最大流速の自動評価のフローチャートである。
本発明に係る流動分析の基本的なステップの図である。
ドプラスペクトルを、トレースされるエンベロープ上端及び下端とともに示す図である。

実施例

0006

最初に図1を参照すると、本発明の原理に従って構築された超音波システムが、ブロック図の形で図示されている。超音波プローブ10は、ドプラ処理のために超音波を身体へ送り戻りエコー信号を受け取るトランスデューサ素子のトランスデューサアレイ12を含む。超音波の伝送及び受信の制御及びタイミングは、システムビームフォーマ14を制御するビームフォーマコントローラ16によって提供される。トランスデューサアレイが段階的に動作しないので、ビームフォーマ14は、従来的な遅延和(delay-and-sum)ビームフォーマではない。代わりに、各素子が別個に作動して、超音波をその前面から身体へ直接的に送り、超音波からの反射を個々に受け取る。ビームフォーマは、各トランスデューサによる連続的な送受信の間隔(パルス繰り返し間隔:PRI)のタイミングを制御し、その結果、時間的に間隔をあけたエコー集合体が、各トランスデューサ素子により、関心対象深度範囲にわたる連続的な深度で受信される。そのような関心対象の深度範囲は、頸動脈が位置する公称深度(nominal depth)である。エコーサンプルの各集合体は、その後ドプラ処理をして、全てのトランスデューサ素子の正面の流動状態を検出する。直交バンドパスフィルタ18はエコー信号を処理して、直交成分I及びQにする。個別のコンポーネントをドプラ角度推定器20によって使用して、ドプラ照合(Doppler interrogation)が行われることになる各トランスデューサ素子の正面の深度において、ドプラ信号位相又は周波数シフト推定する。あるいは、ドプラパワー(Doppler power)を推定することができる。ドプラ角度推定器20によって生成される、各トランスデューサの正面の深度におけるドプラ周波数及び強度を、これらの深度の位置におけるドプラパワー又は流れの流速値に直接マップすることができる。このドプラデータは、データを2次元又は3次元の画像フォーマットへ空間的に処理する流れ画像プロセッサ30に結合され、ここで速度値カラー又は強度コード化(intensity-coded)する。この空間的なドプラ血管マップを、ディスプレイプロセッサ36により処理してディスプレイ52上に表示し、流れが生じているアレイトランスデューサの下にある生体構造内の位置と、その流れの速度及び方向を、強度変調によるドプラパワー又はカラーコード化により示すことができる。ドプラデータは、スペクトルドプラプロセッサ32にも結合され、スペクトルドプラプロセッサ32は、以下で説明されるように、乱流分析及び収縮期最大流速のためのドプラデータのスペクトル分析を生成する。ドプラ角度プロセッサ40は、ドプラ照合の角度について処理を調整し、この角度は、好ましくは、以下で説明されるようにトランスデューサ素子による波長伝送の方向を傾けることにより設定される。グラフィクスプロセッサ34は、血管マップの座標及び患者名等の他のグラフィカルデータ表示画像の上にオーバーレイするように提供される。ボリュームレンダラ24は、以下で説明されるような3次元の血管マップの生成のために、3次元の血管マップデータボリュームレンダリングを実行する。システム全体は、ユーザコントロール50によって操作される。

0007

図2は、本発明のプローブ10のトランスデューサアレイ12を図示している。この実施形態は、合計80個の素子を有するプローブのアレイであり、各素子は、10行×8列の2次元の行列内に構成される3mm×3mmの寸法である。そのような構成では、被覆領域は30mm×24mmである。この少ない数の素子と比較的大きい個々のサイズの素子を伴うトランスデューサアレイは、より細かいピッチアレイ素子よりもサイコロ状に分けるのが容易であり、これは、このアレイを簡単にするので、高収率で作り上げることができ、したがって、作成が比較的安価である。素子の数を選択する際に考慮すべきファクタは、カバー範囲(coverage)、分解能(resolution)及び標準的な超音波プローブと比較して受容可能な正確性を提供する数を含む。3mm×3mmから6mm×6mmまでに及ぶ素子のサイズは、頸動脈の公称深度で使用される非集束素子について受容可能であることがわかっている。約40mmのアレイサイズは、頸動脈の分流を覆うのに適していることがわかっている。図2に図示されるように、プローブは、患者の首に対して頸動脈の上に配置されるように意図される。プローブのアパーチャが頸動脈に沿って縦方向であり、動脈の分岐が視野内にあるとき、トランスデューサは、頸動脈の適切なエリアを覆うことになり、この場合、一方の端部に総頸動脈(CCA)があり、他方の端部に内部分流(ICA)及び外部分流(ECA)がある。プローブ内の素子は、30〜60度のドプラ角を提供する角度で配置される。周知であるように、ドプラ信号は、血流の方向が超音波の方向に対して直交するときは得られず、超音波が血流と一致するように向けられるときに最大信号が得られる。したがって、アレイ12の素子が身体へ真っすぐに向いていた場合、アレイの直ぐ下の血流から実現されるドプラ信号はほとんどないか、全くないであろう。この方向的感度を構成するために、このアレイ12の素子は、図2aに図示されるように、通常より30〜60度の角度を離して角度付けされる。約30度の傾斜は、受容可能な結果を得ることがわかっている。追加の角度形成は、スキャン中にプローブを肌の表面に対して傾けることにより提供され得る。この描写は、選択されたドプラ角度で傾けられ、かつトランスデューサレンズ材料層11のオーバーレイ層によってその位置に保持される、素子の最初の4行のエンド素子12−1、12−2、12−3及び12−4を示しており、トランスデューサレンズの材料層11は一般的に、RTV等のラバー状のポリマー材料である。RTVレンズの厚さは、アレイトランスデューサにわたって均一にすることができ、あるいは公称ドプラ角度を設定するため傾きの一部又は全てを提供するよう厚さを先細にすることができる。素子が角度付けされるドプラ角度を、プローブの性格チップから自動的に又はユーザコントロールから手動で超音波システムに入力することができ、プローブ素子のドプラ角度に使用すべき正しい角度補正を構成するようシステムを調整することができる。システムは望ましくは、ドプラ角度のフィードバックインジケータを含むことができ、このインジケータは、ドプラの戻り信号の強さを処理し、好ましくないドプラ角度を検出するアルゴリズムによって制御され、ユーザに、プローブを手動でより好ましい角度に再配置するよう提案する。

0008

アレイトランスデューサの素子は、励起パルスによって励起されて、パルス波モードで機能する。パルス波モードでは、ドプラ信号の深度分解能を提供することが可能である。例えば3mm×3mmの素子サイズは一般的に、狭窄のある頸動脈内で生じる高速噴流(jet)の狭い領域内での速度をサンプリングして取得するのに十分な分解能を提供する。非位相(non-phased)トランスデューサアレイ12の素子は、ビームフォーマ14によるコントロール下で、同時に又はカスタマイズ可能な始動シーケンスで独立に始動(fire)される。

0009

本発明のプローブ及びシステムの動作は次のように進む。素子のシーケンス(プローブ全体の小さなサブセクション)が同時に始動される。各素子の正面のドプラフロー照合のためのサンプルボリュームは、深度の範囲を覆うよう順次増加される。プローブが96個の素子を含む図4の実施形態では、4つの行を同時にアクティブにすることが可能である、例えばこの図では、図示されるように、#1、#5、#8及び#12の行を同時にアクティブにすることができる。ドプラスペクトルは、これらの行の各々の8個の素子の各々から連続的に取得される。少なくとも3サイクルのドプラフローが取得された後、流れ画像プロセッサ30は、合計プロット(sum-plot)(指定された周波数帯域、例えば300Hzから1500Hzのドプラパワーの統合)を計算する。合計プロット値規模は、識別される血管の真上の素子を有効にする。例えばトランスデューサ素子12-25は、頸動脈の部分の上にはなく、これは流れがないことを意味することになる(無視できるほどの電力のドプラ信号を生じることになる)。一方、トランスデューサ素子12-61は、頸動脈の真上にあり、かなりの有意な出力のドプラ信号を生じることになる。流れ画像プロセッサ30は次いで、図4及び図5に示されるように、プローブの真下にある頸動脈の分流の位置及び配置についての格子状のマップを生成することができる。8×12の表示格子内の各ボックスは、有意なドプラ信号が、対応するトランスデューサ素子によって検出されるときに輝度又は色で満たされ、ドプラ信号が実質的に検出されないときは照明されない。図4では、例えば格子の1番目の行の3、4、7及び8番目のボックスは、1番目の行内のこれらの素子によるICA及びECA内の流れの検出に応答して照明され、この場合、1番目の行の3、4、7及び8番目のボックスの素子は、これらの頸動脈分流(ICA及びECA)の上にある。同様の結果は、行5の素子34、35、38及び39から得られる。行8の素子59−63に対応するボックスは、頸動脈分岐部の下にあるCCA内の流れを検出したので、これらのボックスが照明される。行12の素子92〜94に対応するボックスの場合についても同様である。図4に図示されるように、これは、アレイトランスデューサの下にある頸動脈内の流れの簡単な2次元の格子血管マップを提示することになる。同様の結果を、図5に図示されるような深度次元でも得ることができる。図5は、アレイ12の1番上の行と1番下の行内の素子の下の6個の別個の深度からドプラ信号サンプルを深度ゲーティング(depth-gating)した結果を示している。アレイの図の右の横断面マップは、1番上の行の2、3、7及び8番目の素子がICA及びECA内で流れを検出した、6つの深度においてわずかに照明されたブロックを示している。下の方のマップは、より広く、より照明された深度ブロックのセットを示しており、このブロックの場所は、素子の1番下の行の中央の3つの素子が、素子のその行の下にあるCCA内のより強い流れを検出した場所である。各列におけるこれらの垂直深度ブロックの値を様々な方法で組み合せて、必要に応じて、横断面マップの左に示されるような縦方向の表示におけるボックスの表示値を取得することができる。

0010

本発明の実装の目的は、プローブを首に配置する際にプローブが頸動脈の分岐部を覆うようにユーザにガイドするよう、リアルタイムフィードバックをユーザに提供することである。これは、非撮像型のシステムであるので、プローブを適切な方向に動かすようユーザをガイドする画面上のインジケータのセットを通して、ユーザにフィードバックを与えることができる。この例では、プローブの理想的な位置決めは、図4に示されるように、流れ画像検出器が、格子表示の行8と行12で単一の血管分流(CCA)を検出し、格子の行1と行5で2つの別個の血管分流(ICAとECA)を検出するときである。これらの行内の素子は、連続的に始動され、流れ画像プロセッサは、各素子によってリアルタイムで受信される信号の蓄積されたドプラパワーを計算する。有意なドプラ信号の戻りに応答して照明される格子ブロックは、良好なプローブ配置を得るために必要とされる配置調整についてシステムに通知する。配置が良好であれば、「OK」インジケータが、図3のプローブガイダンス表示内でハイライトされる。そうでない場合、ユーザにプローブの配置をガイドするように、ガイダンス表示内の矢印のうちの適切な1つがハイライトされる。深度蓄積ドプラパワー(図4)を示す表示格子が、頸動脈分岐部の血管区分の分離を示すとき、プローブの最適な配置が達成される。ガイダンス表示の下部の「プローブ配置」及び「血管マッピング」表示ボタンは、ユーザに、プローブ配置と血管マッピングのいずれかの現在の動作モードを伝える。ユーザが血管マッピングモードであり、プローブの位置決めを頸動脈上に再調整したい場合、ユーザはプローブ配置表示ボタンをタップして、システムをそのモードに戻し、プローブ配置ボタンは、照明することにより応答する。ドプラデータの約3秒に相当するデータが1回の反復に必要とされるので、ガイダンスの指示は、3秒の際に決定されて更新され得る。頸動脈上のプローブの受容可能な配置を達成する最大時間は、頸動脈狭窄の検出のために、プローブを適切な位置に成功裏に配置するのに必要な反復の数に依存する。

0011

プローブが配置されると、次のステップは、プローブアレイ内の素子の全てから超音波ドプラデータを取得し、流れを検出する素子に従って血管をマップすることである。蓄積されたドプラパワーは、関心対象の深度について、図5に関連して上述したように計算され、頸動脈の3D表現を生成する。3D表現は、素子の全てによって検出された深度値から生成されて、ボリュームレンダラ24によって3D表示マップへと処理される。図6に図示されるように、分岐した血管の3D表示マップ60が表示される。

0012

2次元(図4)又は3次元(図6)のいずれかの血管マッピングに続いて、素子の全てからドプラデータを取得し、狭窄の分類を助けることができる収縮期最大流速を抽出する。さらに、必要に応じて、狭窄の疑いのあるポイントでドプラスペクトルを抽出して、上述のような診断を更に助けることができる。

0013

プローブ10が小さいアパーチャを有するとき、単一の取得では、頸動脈の十分にサイズ調整された部分、その分流及び分岐部を取得することができないことがある。そのような場合、多重ボリューム取得(multiple volume acquisition)を用いて、首に沿ったプローブの移動により、サブエリア又はサブボリュームで頸動脈の区分を取得し、次いで、より小さい区分を一緒スティッチングして所望の血管マップを形成する。プローブの手動の移動は、較正が存在しないことを暗示し、オーバーラップ領域は2つの連続する取得の間で変化することがあるので、単一の取得の角度及び品質にも潜在的な変化が存在することがある。したがって、1つのボリュームでデータの全てを取得する代わりに、多重サブボリュームでデータを取得し、頸動脈の構造の全体を覆う。多重取得から、頸動脈血管の構造を再構築し、頸動脈の構造の全体をスキャンしたかどうかを検証しなければならず、したがって、サブボリュームを一緒にスティッチングする必要がある。これは、オーバーラップ領域内のマッチングデータを位置合わせ(align)することにより、連続的に取得され、空間的には異なるがオーバーラップするサブボリュームを、一緒に「スティッチング(stitching)」することによって行われる。各サブボリュームのオーバーラップ領域は、個々のトランスデューサ素子から取得される時間領域ドプラのマッチから決定される。簡単な例として、1つのサブボリュームが、0、3、5、3及び0cm/秒の流速値の値を有するボクセルの列を有することがある。同じ又は同様のドプラ値を有するボクセルのマッチング列がオーバーラップサブボリューム内で見つかると、順次的なボクセル値のこの識別に基づいて、これらのサブボリュームを位置合わせする。流速に代えて又はこれに加えて、他のドプラスペクトルの特性を使用してマッチングを行うことができる。首に対するプローブの相対的な位置は取得することは容易ではないので、このスティッチングは、純粋に信号特性に基づいて行われる。

0014

正確な血管のスティッチングは、血管の構造を再構築し、プローブの1の掃引(sweep)で多重ボリュームにわたる超音波照射(insonation)の角度を推定するために、重要である。これは、その生体構造にわたる収縮期最大流速の決定を可能にする。収縮期最大流速は、以下の統一的な基準に従って狭窄を等級分けするために、臨床的に受容される診断インジケータである:

0015

プローブ10は非撮像型であるので、ユーザにとって、どのくらい多くの調査中の動脈クラスタがプローブの掃引によって覆われているかを理解することは難しい。典型的なサンプルしたサブボリュームのいずれかの再構築、例えば図7の(a)、(b)又は(c)の再構築から、動脈構造が、単一のボリュームからの解剖学キュー(anatomical cue)でカバーされているかどうかを解釈することは難しい。したがって、多重ボリュームからのデータを一緒にスティッチングして、血管構造を完全に再構築し、動脈識別のための解剖学的根拠を提供する。サブボリュームの生成された血管マップからの解剖学的キューを、信号特性とともに使用して、血管構造の再構築を完了する。ドプラ信号が、拍動流における完全な解剖学的構造の再構築を得るために十分な信号対ノイズ比であり、プローブが調査中の動脈構造上を均一的に動かされるとき、以下のステップが、本発明に従って完全な解剖学的構造を再構築するために用いられることがある。第1に、プローブ10は、位置L1に配置され、その結果サンプルボリュームV1の取得につながる。プローブは、結果として得られる新しい取得サンプルボリュームV2が部分的にV1とオーバーラップするよう、L1に隣接する位置L2に手動で動かされる。この例において、各ボリュームは、返された超音波エコーデータを含む、3次元の行列である。次に、更なるサンプルボリュームVnが同じ方法で取得され、関心対象の血管構造が完全に覆われる。これは、非撮像型のアプローチであるので、処理の終了まで、血管マップ再構築の完了を知ることは実現可能ではない可能性がある。

0016

次に、各ボリュームViについて、ボリューム内の信号は、図7に示されるように、血管の3D空間内の異なる区分をハイライトすることにより識別される。血管マップ識別は、所与のボリュームの血管区分を識別するのに使用される。VM=以前のステップを使用して識別される一意の血管区分のリスト、とする。血管区分の数VMiは同じボリュームの間で比較される。これは、再構築からの解剖学的情報を使用して、例えば頸動脈の分岐点を含むボリュームのように、領域の数が均一ではないサンプルボリューム内のオーバーラップの領域を明確に識別することを助ける。また、信号データのマッチングを探すべき場所の指示を与えることがあり、例えば図7(b)と図7(c)との間のオーバーラップは、図7(b)内で2つの別個の血管が存在する場所のみであり得る。

0017

1つのサンプルボリュームの各列の1番上の行からの良好なスペクトルの全てのデータを、順番に、後続の(隣接)ボリュームの行の各々のデータと相関させて抽出する。行kの相関におけるスパイクは、行kからプローブの最後の行までのデータの全てがオーバーラップ領域内にあることを示す。ノイズの影響は、信号に対して予測不可能であるので、オーバーラップボリュームの取得の1つが、他のものよりもノイズにより品質低下されることが起こり得る。この場合、オーバーラップエリアは、このエリアがより分析可能なスペクトルを有するボリュームに割り当てられる。そのようなスペクトルの数が等しい場合には、オーバーラップエリアをいずれかボリュームに割り当てることができる。

0018

解剖学的キューに合致するp個の行(又はスライス内の領域の数)が存在することにする。拍動流(血流からの信号)を示す全ての深度で、これらのp個の行における各トランスデューサの信号を、Tijとする。トランスデューサのi番目の行のパルス信号をRiとする:



ここで、cは列の数である。行信号の行列RMは次の通りに得られる:



以前のボリュームの第1の行の信号をFSとする:



ここで、cは列の数である。オーバーラップ領域の開始は、下記のように行信号行列とFSの相互相関によって得られる:
CV=CrossCorr(RM,FS)



であり、ここで、



であり、CVは相互相関のベクトルである:



Rkは、インデックスkに対応する行である。動きの方向は、均一であることが想定され、相関を行ってオーバーラップ領域の開始を見つけることができるので、我々はRkからRpまでがオーバーラップ領域であることがわかる。RkからRpまでのボリュームデータは、対応するボリュームに割り当てられる。これにより、S1、S2及びS3としてスティッチングされるべきボリュームが生じる。スティッチングされるべきボリュームは、運動方向でスタックされ、補完及び/又はスムーシングによって接続される。

0019

頸動脈内の血流は、層流又は乱流であり得る。層流は均一であり、全ての血液細胞が比較的同じ速度で同じ方向に動く。乱流は、ランダム無秩序旋回によって特徴付けられ、乱流では、血管内の血液細胞は、多くの方向に動いているが、典型的には網状の前方流(net forward flow)を有する。層流のドプラスペクトルは、スペクトル線拡幅(broadening)及びスペクトル窓充填(filling)として現れる。乱流のパターンは、基線の下のコンポーネントによるスペクトル拡幅として現れる。スペクトル拡幅は、乱流を表す波形変更に当てはまる用語である。図8のドプラフロースペクトログラムによって図示されるように、これは、ドプラスペクトル内に存在する周波数の増加分布して定義される。頸動脈内では、このタイプの乱流は、分岐点(すなわち、流れの特性の視点から等価な頸動脈球)及び血管の狭くなっている位置、すなわち狭窄に存在する。

0020

乱流のこれらの2つのケースを分ける主な方法は、収縮期最大流速(PSV:peak systolic velocity)の測定による。狭窄の存在は通常、乱流に伴って増加するPSVによって特徴付けられる。危険なレベル血小板(plaque)の基準は一般に、狭窄のパーセンテージに関連し;また狭窄の程度は、以下のように血液の最大流速によって決定される:



増加した流速によって生じるドプラシフトを検出することは、危険な血小板が存在するかどうかを決定することができる。

0021

頸動脈の分岐の特性を狭窄の特性から区別することは、以下のように行うことができる:



この関係は、スペクトル拡幅に関して乱流を推定することによって、PSV及びスペクトル拡幅に適した閾値の助けにより、PSVが(乱流及び狭窄噴流のような)関心対象の区分を容易に識別することができることを示す。本発明は、この情報を使用して、頸動脈の撮像を必要とせずに、関心対象の区分を検出する。さらに、本発明は、区別された狭窄の程度により、頸動脈クラスタ内に存在する乱流を特徴付ける自動的な方法を提供する。実験結果は、関心対象の区分における狭窄のこの推定を、収縮期最大流速との乱流の組合せとともに示しており、狭窄を評価するためのロバストな技術を提供する。

0022

スペクトルドプラ超音波速度測定は、ドプラ信号を構成する周波数のスペクトルのシステム分析を伴う。臨床的使用のために取得されるドプラ信号は、様々な振幅コンテンツを有する周波数範囲で構成される。したがって、システム処理は、ドプラシフト周波数を計算する前に必要とされる。図9のシステム処理は、狭窄の評価のために推定されるべき2つの最も重要なパラメータ、PSVと乱流を推定する。

0023

ブロック72において、ドプラ信号が、上述のように頸動脈のボリューム領域(volumetric region)から取得され、ドプラ信号は、事前処理されて(74)望まれないノイズのある信号コンポーネントを除去する。血管位置特定ステップ76は、取得したドプラ信号が血管情報(CCA、ICA、ECA又は分岐点)を含むか否かを識別する。これは、ドプラパワーについての所定のパワー閾値を用いて行われる。時間領域のパワー(信号長で割った値の全ての二乗の合計)を、頸動脈のサンプルボリュームの全てについて計算する。次いで、平均パワーが全てのサンプルボリュームから計算される。最後に、平均値より上の最も高いパワーを示すサンプルボリュームが、血管情報を有する区画と見なされる。

0024

ステップ82におけるスペクトルプロファイルの抽出は、次の2つのステップを伴う:(i)スペクトルドプラプロセッサ32を使用してスペクトログラムを計算することと;(ii)スペクトログラムを処理して(スムース化、閾値処理ノイズ除去等)良好なスペクトルプロファイルを取得すること。スペクトログラムは、256個のデータポイントと50%のオーバーラップを使用して、20ミリ秒ハミングウィンドウパワースペクトルに基づいて、高速フーリエ変換FFT)を使用して取得される。この後、スムースで再現可能な最大周波数エンベロープが、生成されたスペクトログラムから抽出される。高品質の最大周波数エンベロープを取得するために、第1の順番の無限インパルス応答(IIR)フィルタが、取得されたスペクトログラムに最初に適用される。次に、2Dメジアンフィルタが、IIRフィルタから取得されたパルス波形に適用される。メジアンフィルタからの出力を使用して、スペクトル周波数エンベロープを抽出する。

0025

ステップ88においてPSVを推定するために、ステップ78において、最初に3D血管マップが、上述のように識別された血管情報から作成される。血管マップから、ドプラ角度が、ステップ86において、血管マップから取得される頸動脈管構造幾何学的重心区分的線形適合(piecewise linear fit)によって推定される。最大ドプラシフト周波数も、推定されたスペクトルプロファイルから計算される。

0026

ステップ88において、収縮期最大流速が、標準のドプラ式:
ν=(Fs×c)/(2×Ft×cosθ)
を使用してドプラ角度と最大ドプラシフトから推定され、ここで、Fsはドプラ周波数シフトであり、cは身体における音速(通常は1540m/秒と仮定される)、Ftは入射ビームの周波数であり、θは流れの方向に対するビーム入射の角度である。

0027

乱流は、スペクトル拡幅によって特徴付けられ、これは、通常、小径の血管内又は血管の分岐における高い流速の存在下で見られる。スペクトル拡幅は、スペクトル幅とも呼ばれる、スペクトルの帯域幅を推定することにより推定され得る。乱流は、スペクトル幅を推定し、したがって、スペクトログラムのエンベロープの上部(upper)トレースと下部(lower)トレースの双方を抽出することにより、特徴付けられる。本発明の実装では、乱流は、図10に示されるように、上部スペクトルトレースと下部スペクトルトレースとの間のエリアを、上部のスペクルトレースの下のエリアに対する比率として使用することにより、推定された。この描画5は、関連する計算ステップを図示しており、トレースされたドプラスペクトログラムの図は図11に示される。この基準は、3つの動脈、すなわち総頸動脈、内頸動脈及び外頸動脈を、これらのピークに対して同等の条件で配置する更なる利点を有する。これは、スペクトル幅の推定に対するピーク高さの効果を打ち消す。上部エンベロープトレースと下部エンベロープトレースとの間の幅のみが使用される場合、これは、内頚動脈よりも高いピークを有する外頸動脈及び総頸動脈により、間違った推定値につながる可能性がある。したがって、乱流は:



によって推定される。

0028

図9の方法の最終的な決定は、狭窄(90)であるか通常の頸動脈(96)であるかをユーザに示す、頸動脈の分岐点(92)の発見報告することである。これらの決定は、比較ステップ98a、98b及び98cにおいて、ステップ84からのスペクトル幅SWの乱流推定値及びステップ88からのPSV推定値を、乱流閾値Ts及び速度閾値Tpと比較することにより行われる。通常の速度閾値Tpは125cm/秒であり、通常の乱流基準は0.5である。これらの比較の結果は、その後ディスプレイスクリーン上でユーザに提示される。

0029

要約すると、本発明の実装は、血管の画像化を必要とせずに、頸動脈中の関心対象の区分を検出し、特徴付ける方法を提供する。本発明による技術は、上述の非撮像型の2次元アレイのドプラプローブと、以前に説明した血管の位置特定の方法を、狭窄を検出してその深刻性を推定するためのドプラ角度推定とともに使用する。本発明の主な要素は、頸動脈構造内の様々なポイントで乱流を計算し、区別された狭窄の程度により乱流を特徴付けること;乱流の推定値とPSVを組み合わせて、頸動脈の関心対象の区分を識別すること;及び乱流とPSVの推定値を組み合わせて、血管区分の狭窄を、狭窄の程度に関して自動的に特徴付けることを含む。

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