技術 超音波による動的エアブロンコグラムの決定並びに関連するデバイス、システム、及び方法

0001

本願は、２０１８年２月９日に出願された米国仮出願第６２／２３８，３６１号、及び２０１７年８月１６日に出願された国際出願ＰＣＴ／ＣＮ２０１７／０９７６２４に基づく利益及び優先権を主張し、これらの出願の全体が参照により援用される。

0002

［０００１］本開示は、一般的には超音波撮像に関連し、具体的には、肺の超音波撮像に基づき、肺炎を示す動的エアブロンコグラム（ａｉｒ ｂｒｏｎｃｈｏｇｒａｍ：ＡＢ）の存在を特定するための自動化されたシステム及び方法を提供することに関連する。

0003

［０００２］肺炎（ｐｎｅｕｍｏｎｉａ：ＰＮ）は世界中で一般的な疾患であり、米国では毎年約２００万から３００万の症例が診断されている。ＰＮの症状には、高熱、咳、息切れ、胸痛、及び／又はその他の呼吸関連症状が含まれる。診察（例えば、胸部上の領域で肺音を聴く）は、ＰＮの早期検出には効果的でない又は信頼できない可能性がある。ＰＮ診断で一般的に使用される手法の１つは、胸部Ｘ線撮影（ＣＸＲ）である。しかし、ベッドサイドＣＸＲでは画質が制限されるおそれがある。さらに、ＣＸＲは緊急事態のための時間のかかる処置であり、また、ベッドサイドＣＸＲの解釈は困難な可能性があり、多様な胸膜疾患及び肺疾患の誤った解釈を避けるには放射線医学における豊富な経験が必要である。さらに、最終的な結果は、放射線科医ごとに大きく異なり得る。ベッドサイドＣＸＲと比較して改善されたＰＮ診断手法として、胸部コンピュータ断層撮影（ＣＴ）の使用が挙げられる。しかし、ＣＴ撮像は高価になる可能性があり、また、ＣＸＲよりも放射線被曝量が高くなるおそれがある。したがって、ＣＴ撮像は、救急部、ＣＣＵ（ｃｒｉｔｉｃａｌ ｃａｒｅ ｕｎｉｔｓ）、又はＩＣＵ（ｉｎｔｅｎｓｉｖｅ ｃａｒｅ ｕｎｉｔｓ）のルーチン診断には、特に幼児や妊婦の場合、適さない可能性がある。

0004

［０００３］超音波撮像、特にベッドサイドでのポイントオブケア超音波（ＰＯＣ−ＵＳ）は、様々な種類の診断に関してＩＣＵ及び緊急事態での人気を集めている。最近の研究により、肺の超音波撮像は、ＰＮの診断に比較的高い精度で有用かつ有効であることが示されている。例えば、超音波画像は、正常に換気されている肺では有用な又は適当な情報を示さない可能性があるが、肺のコンソリデーションは、超音波撮像下で輝点又は明るい構造として示され得る。さらに、超音波画像におけるＢ（ｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓ）−ｌｉｎｅの出現は、初期段階のＰＮを示し得る。したがって、ＰＯＣ肺超音波撮像はＰＮ診断のために有用かつ魅力的であり得る。しかし、超音波画像に基づくＰＮ診断は、取得された肺の画像を分析及び解釈するために、十分な訓練を受けた又は経験豊富な医師又は臨床医を必要とする可能性がある。現在、ＰＮのスクリーニング及び診断のために経験の浅いユーザをガイドするのに効果的なツールは存在しない。

0005

［０００４］既存の超音波肺撮像はＰＮ診断に有用であることが証明されてきたが、低コストで容易に解釈可能なＰＮ診断結果を提供するための改善されたシステム及び技術への臨床的ニーズが依然として存在する。本開示の実施形態は、自動的に、肺超音波画像に基づき動的エアブロンコグラム（ＡＢ）の存在を特定及び表示することによりＰＮを診断するためのメカニズムを提供する。肺の超音波撮像では、動的ＡＢは、呼吸周期に起因して経時的に変化又は移動する輝点又は明るいピクセルに対応する。一実施形態では、動的ＡＢは、複数の画像フレームにわたる複数の輝点又は明るいピクセルの経時的変動に基づいて特定される。他の実施形態では、経時的に取得された複数の画像フレームにわたる輝点又は明るいピクセルの時間的強度変動に基づき、動的ＡＢが特定される。他の実施形態では、複数の画像データフレーム間の差分を経時的に累計することにより、肺の超音波画像において、動的ＡＢに対応する気管支樹の外観が強調される。

0006

［０００５］一実施形態では、超音波撮像システムが提供される。超音波撮像システムは、超音波撮像コンポーネントに結合された、肺の少なくとも一部を含む被検者の身体を表す複数の画像データフレームを受信するインターフェースと、前記インターフェースと通信する処理コンポーネントとを含み、前記処理コンポーネントは、閾値比較に基づき前記複数の画像データフレームの各画像データフレームについてメトリックを決定し、前記複数の画像データフレームの前記メトリックの変動に基づき、前記被検者の身体の動的エアブロンコグラム（ＡＢ）状態を決定する。

0007

［０００６］一部の実施形態では、各画像データフレームは、被検者の身体の画像のピクセル強度を表す複数のピクセル値を含む。一部の実施形態では、複数の画像データフレームは、少なくとも１つの呼吸周期を含む期間にわたる被検者の身体の画像を表す。一部の実施形態では、処理コンポーネントは、閾値を満たす各画像データフレーム内の複数のピクセル値の数を決定することにより、複数の画像データフレームの各画像データフレームのメトリックを決定する。一部の実施形態では、処理コンポーネントは、メトリックの最大値とメトリックの最小値との間の比率を決定し、比率に基づき動的ＡＢ状態を決定することにより、動的ＡＢ状態を決定する。一部の実施形態では、処理コンポーネントはさらに、複数の画像データフレームから肺の少なくとも一部に対応する関心領域（ＲＯＩ）を識別し、ＲＯＩに基づいてメトリックを決定する。一部の実施形態では、超音波撮像システムはさらに、動的ＡＢ状態の結果を表示する表示コンポーネントを含む。一部の実施形態では、超音波撮像システムはさらに、超音波撮像コンポーネントと、処理コンポーネントと、動的ＡＢ状態の結果を表示する表示コンポーネントとを含む超音波撮像プローブを含む。

0008

［０００７］一実施形態では、超音波撮像システムが提供される。超音波撮像システムは、超音波撮像コンポーネントに結合された、肺の少なくとも一部を含む被検者の身体を表す複数の画像データフレームを受信するインターフェースと、前記インターフェースと通信する処理コンポーネントであって、前記処理コンポーネントは、前記複数の画像データフレームの連続する画像データフレーム間の差分に基づき複数の差分データフレームを決定し、前記複数の差分データフレームの総和に基づき累計データフレームを決定し、前記累計データフレームに基づき、前記被検者の身体の動的エアブロンコグラム（ＡＢ）状態を決定する、処理コンポーネントとを含む。

0009

［０００８］一部の実施形態では、複数の画像データフレームは、少なくとも１つの呼吸周期を含む期間にわたる被検者の身体の画像を表す。一部の実施形態では、各画像データフレームは、被検者の身体の画像のピクセル強度を表す複数のピクセル値を含む。一部の実施形態では、各差分データフレームは複数の差分値を含み、処理コンポーネントはさらに、複数の画像データフレームのうちの第１のデータフレームのピクセル値と、複数の画像データフレームのうちの第２のデータフレームのピクセル値との間の絶対差分を決定することで複数の差分値の各差分値を決定することにより、各差分データフレームを決定し、第１のデータフレームは第２のデータフレームに隣接し、第１のデータフレームのピクセル値及び第２のデータフレームのピクセル値は、肺の少なくとも一部の同じ小部分を表す。一部の実施形態では、各差分データフレームは第１の複数のピクセル値を含み、累計データフレームは複数の総和値を含み、処理コンポーネントはさらに、複数の差分データフレームにわたる第２の複数のピクセル値を累計することで複数の総和値の各総和値を決定し、ここで、複数の差分データフレームにわたる第２の複数のピクセル値は被検者の身体の同じ部分を表し、処理コンポーネントはさらに、複数の総和値に基づいて動的ＡＢ状態を決定することにより、動的ＡＢ状態を決定する。一部の実施形態では、超音波撮像システムはさらに、累計データフレームを表示するディスプレイコンポーネントを備える。

0010

［０００９］一実施形態では、超音波撮像システムが提供される。超音波撮像システムは、超音波撮像コンポーネントに結合された、肺の少なくとも一部を含む被検者の身体を表す複数の画像データフレームを受信するインターフェースと、前記インターフェースと通信する処理コンポーネントとを含み、前記処理コンポーネントは、閾値比較に基づき、前記複数の画像データフレームからデータのサブセットを特定し、前記データのサブセットの時間的変動に基づき、前記被検者の身体の動的エアブロンコグラム（ＡＢ）状態を決定する。

0011

［００１０］一部の実施形態では、複数の画像データフレームの各画像データフレームは、被検者の身体の画像のピクセル強度を表す複数のピクセル値を含む。一部の実施形態では、複数の画像データフレームは、少なくとも１つの呼吸周期を含む期間にわたる被検者の身体の画像を表す。一部の実施形態では、処理コンポーネントは、複数の画像データフレームの各画像データフレームから、肺の少なくとも一部の同じ小部分に対応し、かつ、閾値を満たす１つ又は複数のピクセル値を選択することにより、データのサブセットを特定し、対応する画像データフレームの１つ又は複数のピクセル値に基づいて、複数の画像データフレームの各画像データフレームについて第１の値を決定し、第１の値の最大値と第１の値の最小値との比率に基づいて動的ＡＢ状態を決定する。一部の実施形態では、処理コンポーネントは、動的ＡＢ状態を決定する前に第１の値にフィルタを適用する。一部の実施形態では、超音波撮像システムはさらに、動的ＡＢ状態の結果を表示する表示コンポーネントを含む。

0012

［００１１］一実施形態では、超音波撮像診断の方法が提供される。方法は、超音波撮像プローブから、肺の少なくとも一部を含む被検者の身体に関連付けられた複数の画像データフレームを受信するステップと、閾値比較に基づき前記複数の画像データフレームの各画像データフレームについて第１の値を決定するステップと、前記複数の画像データフレームの前記第１の値の変動に基づき、前記被検者の身体の動的エアブロンコグラム（ＡＢ）状態を決定するステップとを含む。

0013

［００１２］一部の実施形態では、各画像データフレームは、被検者の身体の画像のピクセル強度を表す複数のピクセル値を含む。一部の実施形態では、複数の画像データフレームは、少なくとも１つの呼吸周期を含む期間にわたる被検者の身体の画像を表す。一部の実施形態では、第１の値を決定するステップは、閾値を満たす各画像データフレーム内の複数のピクセル値の数を決定するステップを含み、動的ＡＢ状態を決定するステップは、第１の値の最大値と第１の値の最小値との間の比率を決定するステップと、比率に基づいて動的ＡＢ状態を決定するステップとを含む。一部の実施形態では、方法はさらに、複数の画像データフレームから肺の少なくとも一部に対応する関心領域（ＲＯＩ）を識別するステップと、ＲＯＩに基づいて第１の値を決定するステップとを含む。一部の実施形態では、方法はさらに、表示コンポーネントにおいて動的ＡＢ状態の結果を表示するステップを含む。

0014

［００１３］本開示のさらなる態様、特徴、及び利点は、以下の詳細な説明から明らかになるであろう。

0015

［００１４］以下、本開示の説明のための実施形態を以下の添付図面とともに説明する。

0016

［００１５］図１は、本開示の側面に係る超音波撮像システムの概略図を示す。
［００１６］図２は、本開示の側面に係る、呼気期間から吸気期間へのＡＢの動態を示す。
［００１７］図３は、本開示の側面に係る、肺コンソリデーションの領域内のＡＢの経時的動態を示す。
［００１８］図４は、本開示の側面に係る動的ＡＢ検出スキームの概略図を示す。
［００１９］図５は、本開示の側面に係る動的ＡＢを示す画像フレームである。
［００２０］図６は、本開示の側面に係る、動的ＡＢが存在する複数の画像フレームにわたる複数の明るいピクセルの経時的変動を示すグラフである。
［００２１］図７は、本開示の側面に係る静的ＡＢを示す画像フレームである。
［００２２］図８は、本開示の側面に係る、動的ＡＢが存在しない複数の画像フレームにわたる複数の明るいピクセルの経時的変動を示すグラフである。
［００２３］図９は、本開示の側面に係る動的ＡＢ検出スキームの概略図を示す。
［００２４］図１０は、本開示の側面に係る気管支樹強調スキームの概略図を示す。
［００２５］図１１Ａは、本開示の側面に係る、ある時点での気管支樹を示す画像フレームである。
［００２６］図１１Ｂは、本開示の側面に係る、別の時点での気管支樹を示す画像フレームである。
［００２７］図１１Ｃは、本開示の側面に係る、気管支樹を含む一対の連続画像フレーム間の差分を示す差分画像フレームである。
［００２８］図１１Ｄは、本開示の側面に係る、強調された気管支樹を示す累計画像フレームである。
［００２９］図１２は、本開示の側面に係る、動的ＡＢが存在する複数の画像フレームにわたる複数の輝点の経時的変動を示すグラフである。
［００３０］図１３は、本開示の側面に係る動的ＡＢ検出方法のフロー図を示す。
［００３１］図１４は、本開示の側面に係る動的ＡＢ検出方法のフロー図を示す。
［００３２］図１５は、本開示の側面に係る気管支樹強調方法のフロー図を示す。

0017

［００３３］本開示の原理の理解を容易にするため、図示されている実施形態が参照され、また、それらを説明するために具体的な用語が使用される。しかし、本開示の範囲を限定する意図はないことを理解されたい。記載される本開示の原理の装置、システム、方法、及びさらなる用途へのあらゆる変更及び改変は、本開示が関連する分野の当業者が通常考えつくであろうように、完全に考慮され、本開示に含まれる。特に、ある実施形態に関して説明した特徴、構成要素及び／又は工程は、本開示の他の実施形態に関して説明した特徴、構成要素、及び／又は工程と組み合わせられ得ることは完全に考慮される。しかしながら、簡潔さのために、このような多数の組み合わせの反復は別々に説明されない。

0018

［００３４］図１は、本開示の側面に係る超音波撮像システム１００の概略図を示す。システム１００は、患者の身体のあるエリア又はボリュームをスキャンするために使用される。システム１００は、通信インターフェース又はリンク１２０を介してホスト１３０と通信する超音波撮像プローブ１１０を含む。プローブ１１０は、トランスデューサアレイ１１２、ビームフォーマ１１４、処理コンポーネント１１６、ディスプレイ１１７、及び通信インターフェース１１８を含む。ホスト１３０は、ディスプレイ１３２、通信インターフェース１３６、及び通信インターフェース１３６を含む。

0019

［００３５］トランスデューサアレイ１１２は、解剖学的対象１０５に向けて超音波信号を放射し、対象１０５に反射されてトランスデューサアレイ１１２に戻るエコー信号を受信する。トランスデューサアレイ１１２は、一次元（１Ｄ）アレイ又は二次元（２Ｄ）アレイに配置された複数の音響素子を含み得る。ビームフォーマ１１４はトランスデューサアレイ１１２に結合される。ビームフォーマ１１４は、例えば、超音波信号の送信及び超音波エコー信号の受信のためにトランスデューサアレイ１１２を制御する。ビームフォーマ１１４は、応答、又は受信された超音波エコー信号に基づき、画像信号を処理コンポーネント１１６に提供する。ビームフォーマ１１４は、ビーム形成の複数の段階を含み得る。ビーム形成は、処理コンポーネント１１６への結合のための信号線の数を減らし得る。一部の実施形態では、トランスデューサアレイ１１２とビームフォーマ１１４とを組み合わせたものが超音波撮像コンポーネントと呼ばれ得る。

0020

［００３６］処理コンポーネント１１６はビームフォーマ１１４に結合される。処理コンポーネント１１６は画像信号から画像データを生成する。処理コンポーネント１１６は、ソフトウェアコンポーネントとハードウェアコンポーネントとの組み合わせとして実装されてもよい。一実施形態では、処理コンポーネント１１６はＦＰＧＡ上に実装され、また、画像信号の画像データへの処理及び変換を制御するためのプログラマブル状態機械を含み得る。例えば、処理コンポーネント１１６は、画像信号を調整するためにフィルタリング及び／又は直交復調を実行してもよい。処理コンポーネント１１６は、フィルタリングされた信号に対して分析的検出を実行してもよい。ディスプレイ１１７は処理コンポーネント１１６に結合される。ディスプレイ１３２は、スクリーン、又はプローブ１１０のハウジングに統合された任意の適切なディスプレイであり得る。ディスプレイ１１７は、分析的検出の結果を表示するように構成され得る。

0021

［００３７］通信インターフェース１１８は処理コンポーネント１１６に結合される。通信インターフェース１１８は、通信リンク１２０を介してホスト１３０に画像信号を送信する。ホスト１３０において、通信インターフェース１３６は画像信号を受信し得る。ホスト１３０は、例えばワークステーション、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ラップトップ、タブレット、又は携帯電話などの任意の適切なコンピューティング及びディスプレイデバイスであり得る。通信リンク１２０は任意の適切な通信リンクであり得る。例えば、通信リンク１２０は、ＵＳＢ（ｕｎｉｖｅｒｓａｌ ｓｅｒｉａｌ ｂｕｓ）リンク又はイーサネット（登録商標）リンクなどの有線リンクであってもよい。あるいは、通信リンク１２０は、ＵＷＢ（ｕｌｔｒａ−ｗｉｄｅｂａｎｄ）リンク、ＩＥＥＥ（Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ ａｎｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ）８０２．１１ＷｉＦｉ（登録商標）リンク、又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）リンクなどの無線リンクであってもよい。

0022

［００３８］処理コンポーネント１３４は通信インターフェース１３６に結合される。処理コンポーネント１３４は、ソフトウェアコンポーネントとハードウェアコンポーネントとの組み合わせとして実装されてもよい。処理コンポーネント１３４は、ＣＰＵ（ｃｅｎｔｒａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＡＳＩＣ（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ）、コントローラ、ＦＰＧＡデバイス、他のハードウェアデバイス、ファームウェアデバイス、又は、本明細書に記載の動作を実行するように構成されたこれらの任意の組み合わせを含み得る。処理コンポーネント１３４はまた、コンピューティングデバイスの組み合わせとして実装されてもよく、例えば、ＤＳＰとマイクロプロセッサとの組み合わせ、複数のマイクロプロセッサ、ＤＳＰコアと組み合わせた１つ以上のマイクロプロセッサ、又は他のかかる構成として実装されてもよい。処理コンポーネント１３４は、様々な診断モダリティについて画像処理及び画像分析を実行するように構成され得る。ディスプレイ１３２は処理コンポーネント１３４に結合される。ディスプレイ１３２はモニタ又は任意の適切なディスプレイであり得る。ディスプレイ１３２は、処理コンポーネント１３４によって処理された画像及び／又は診断結果を表示するように構成される。

0023

［００３９］システム１００は、動的ＡＢ検出のために構成され得る。例えば、対象１０５は、患者の肺の少なくとも一部を含む患者の身体の一部に対応し得る。一実施形態では、プローブ１１０は、トランスデューサアレイ１１２から受信された画像信号（例えば、エコー信号）をホスト１３０に送信する。処理コンポーネント１３４は、超音波画像から動的ＡＢを検出し、ポジティブ動的ＡＢ検出、及び検出された動的ＡＢの位置を、又はネガティブ動的ＡＢ検出を、ディスプレイ１３２上で示し得る。処理コンポーネント１３４は、経時的に取得された多数の画像フレームにわたる多数の輝点又は明るいピクセルの変動に基づき動的ＡＢを特定することができる。あるいは、処理コンポーネント１３４は、経時的に取得された多数の画像フレームにわたる輝点又は明るいピクセルの時間的強度変動に基づき動的ＡＢを特定することができる。処理コンポーネント１３４は、超音波画像における気管支樹の外観又は視認性を向上させ得る。動的ＡＢを検出し、気管支樹を強調するためのメカニズムは、本明細書でより詳細に説明される。他の実施形態では、プローブ１１０上の処理コンポーネント１１６が動的ＡＢ検出を実行するように構成され、結果として、ホストが必要ではなくなる。そのような実施形態では、動的ＡＢ検出の結果が一体型ディスプレイ１１７上に表示され得る。

0024

［００４０］ＰＮを特定するための超音波撮像サインの１つは、肺のコンソリデーション内の正の動的ＡＢの検出である。ＡＢは、周囲の肺胞が流体又は炎症性滲出液で満たされているために肺超音波撮像下で可視化される、気道の管状の輪郭である。いくつかの研究は、肺のコンソリデーションと動的ＡＢとの組み合わせが、臨床診療における総ＰＮ症例の約７０％を占めることを示している。

0025

［００４１］図２は、本開示の側面に係る、呼気期間から吸気期間へのＡＢの動態を示す。図２において、画像２１０は患者の呼気期間中に取得され、画像２２０は患者の吸気期間中に取得された。画像２１０に示されるように、ＡＢ２１２は管状の明るい構造として現れる。同様に、画像２２０では、ＡＢ２１４は管状の明るい構造として現れる。図からわかるように、ＡＢ（例えば、明るい構造）の外観は時間とともに、例えば、呼気期間のＡＢ２１２から吸気期間のＡＢ２１４にかけて変化する。また、画像２１０及び画像２２０は、点状ＡＢ２１６（例えば、輝点）の点状ＡＢ２１８への動きを示す。

0026

［００４２］図３は、本開示の側面に係る、肺コンソリデーションの領域内のＡＢの経時的動態を示す。図３において、ｘ軸は何らかの一定単位で時間を表し、ｙ軸は何らかの一定単位で深さを表す。画像３００は、リアルタイム超音波走査線を時間の関数として示す。例えば、肺コンソリデーション内の領域に向かって走査線沿いに照射される１つのビームを生成し、ある時間間隔で繰り返すようにトランスデューサアレイ１１２が使用される。画像３００は、照射されたビームに対応する、トランスデューサアレイ１１２から受信されたエコー信号を示す。画像３００において、明るい周期的パターンを有するラインは、ＡＢ（例えばＡＢ２１２、２１４、２１６、及び２１８）の周期的動き又はシフトを示す。周期的パターンは、画像３００内に示されるように、呼気期間３１０及び吸気期間３２０に対応する。

0027

［００４３］図２及び図３に見られるように、動的ＡＢは、１つ又は複数の呼吸サイクルにわたる画像フレーム間のピクセルの強度変動に基づいて検出され得る。しかし、呼吸中に超音波画像の背景内の肺がまだ動いている可能性がある中で、動的ＡＢが速く動く又は運動することから、動的ＡＢのリアルタイム視覚的特定は困難又は信頼できない可能性がある（呼吸サイクルは約３秒から約６秒の持続時間を有し得る）。さらに、（例えば、ＰＯＣ−ＵＳにおいて）肺の超音波撮像を行う臨床医は、動的ＡＢ検出を目的として肺の超音波画像を解釈するための訓練を必ずしも受けていない可能性がある。

0028

［００４４］いくつかの研究では、平均ピクセル強度の測定に基づく動的ＡＢ特定のための定量分析が行われている。このような定量分析は有望な結果を示すが（例えば、約９３％の検出感度）、定量分析には、患者の肺に対応する領域を特定及び分離する専門知識が必要とされる。さらに、定量分析アプローチは広範囲の肺コンソリデーションに関してのみ上手く機能し、小さい肺コンソリデーション（例えば、約１ｃｍ未満の大きさ）又は初期段階のＰＮの検出を見逃す可能性がある。

0029

［００４５］図４は、本開示の側面に係る自動動的ＡＢ検出スキーム４００の概略図を示す。スキーム４００は、動的ＡＢ検出のためにシステム１００によって使用され得る。具体的には、スキーム４００は、ホスト１３０上の処理コンポーネント１３４又はプローブ１１０上の処理コンポーネント１１６によって実装され得る。一部の実施形態では、スキーム４００の実装は、ホスト１３０とプローブ１１０との間で分割され得る。

0030

［００４６］スキーム４００は、複数の画像フレーム４１０を受信することから始まる。画像フレーム４１０は、プローブ１１０を使用することにより生成され得る。トランスデューサアレイ１１２から患者の身体（例えば、対象１０５）に向けて超音波信号エネルギーが放射され、トランスデューサアレイ１１２によってエコー信号が受信され、画像フレーム４１０が形成される。プローブ１１０は、患者の肺の少なくともいくつかの部分を含む前方胸部ビュー（例えば、胸部領域の上からのビュー）又は側方胸部ビュー（例えば、胸部領域の側方からのビュー）を得るために、患者の身体上に配置され得る。各画像フレーム４１０は、患者の身体の画像のピクセル強度を表す複数のピクセル値（例えば、振幅）を含み得る。画像フレーム４１０は、少なくとも１つの呼吸サイクル（例えば、呼気期間及び吸気期間）を含む期間にわたって取得されてもよい。画像フレーム４１０は、時点（ｉ）から時点（ｉ＋Ｎ）までの患者の身体の画像を表すフレーム（ｉ）〜フレーム（ｉ＋Ｎ）として示され、ここで、ｉ及びＮは正の整数である。

0031

［００４７］画像フレーム４１０は、患者の肺に加えて、患者の身体の他の部分を含んでもよい。スキーム４００は、関心領域（ＲＯＩ）識別コンポーネント４２０を画像フレーム４１０に適用して、後続の処理のために患者の肺に対応する画像フレームの部分を識別することができる。肺の領域を識別するための１つの手法は、胸膜線の識別に基づく。胸膜線は、超音波画像（図５に示す）において明るい線として現れ、胸膜線の下の領域は肺に対応し得る。患者の肺に対応する部分を識別した後、ＲＯＩ識別コンポーネント４２０は、後続の処理のために、潜在的な肺コンソリデーションを有する肺の領域内のＲＯＩを識別し得る。例えば、ＲＯＩ識別コンポーネント４２０は、例えば複数の画像フレーム４１０にわたる相関に基づき、フレームごとにブロックマッチングを使用してバルク背景モーション検出を実行し得る。

0032

［００４８］ＲＯＩを識別した後、ＲＯＩ識別コンポーネント４２０は、後述される後続の動作のために、初期フレーム（例えば、フレーム（ｉ））をアンカーフレームとして使用して、背景モーション情報に基づき、後続の画像フレーム４１０（例えば、フレーム（ｉ＋１）〜フレーム（ｉ＋Ｎ））を初期画像フレーム４１０に対して位置合わせ又はレジストレーションし得る。位置合わせ又はレジストレーションにより、各画像フレーム４１０について肺の同じ部分に対して動作を実行することができる。

0033

［００４９］ＲＯＩを識別した後、閾値コンポーネント４３０が各画像フレーム４１０に適用され得る。閾値コンポーネント４３０は、対応する画像フレーム４１０のＲＯＩ内の、所定の閾値を超えるピクセルの数を決定する。閾値を超えるピクセルの数は、カウント値４３２によって表され得る。閾値を超えるピクセルは、ＡＢ２１２、２１４、２１６、及び２１８において示されるように輝点に対応し得る。所定の閾値は、ピクセル値のダイナミックレンジ、並びに振幅及び／又はＲＯＩ内のピクセル分布に応じて、任意の適切な値に設定され得る。一実施形態では、ピクセル強度値のダイナミックレンジは、約０〜約２５５にされ得る。そのような実施形態では、閾値は約４０〜約８０の値に設定され得る。

0034

［００５０］各画像フレーム４１０内の明るいピクセルの数を決定した後、カウント値４３２に最大コンポーネント４４０及び最小コンポーネント４５０が適用され得る。最大コンポーネント４４０は、複数の画像フレーム４１０にわたるカウント値の最大値４４２を決定する。最小コンポーネント４５０は、複数の画像フレーム４１０にわたるカウント値４３２の最小値４５２を決定する。一実施形態では、最大値４４２の値が１になるように、最大値４４２及び最小値４５２を正規化することができる。

0035

［００５１］最大値４４２及び最小値４５２を決定した後、動的ＡＢ診断結果を決定するために、ＡＢインデックスコンポーネント４６０が適用され得る。上述のように、動的ＡＢは、経時的に変化する明るい構造（例えば、ＡＢ２１２及び２１４）又は輝点（例えば、ＡＢ２１６及び２１８）として示される。ＡＢインデックスコンポーネント４６０は、最大値４４２と最小値４５２との間の比率を計算することにより、ＡＢの動態を特定する。この比率はＡＢインデックスとも呼ばれ得る。例えば、ＡＢインデックスコンポーネント４６０は、比率を所定の閾値と比較し得る。最大値４４２と最小値４５２との間に大きな変動がある場合、動的ＡＢ状態はポジティブであり得る。逆に、最大値４４２と最小値４５２との間に小さな変動がある場合、動的ＡＢ状態はネガティブであり、静的ＡＢ状態が存在し得る。動的ＡＢ状態の存在はＰＮの可能性が高いことを示し、静的ＡＢ状態の存在は、無気肺（例えば、感染なしの肺虚脱）又は他の肺疾患の可能性が高いことを示し得る。動的ＡＢ診断結果は、ディスプレイ１３２及び／又はディスプレイ１１７上に表示され得る。さらに、結果は、肺における動的ＡＢ状態の位置を示し得る。

0036

［００５２］図５は、本開示の側面に係る、動的ＡＢを示す超音波画像５００である。画像５００はシステム１００を使用して取得され得る。画像５００は、肺の領域を含む患者の身体（例えば、対象１０５）の画像を表し得る。画像５００は、患者の肺の領域におけるＡＢ５１２及び肺コンソリデーション５０６の存在を示す。画像５００に示されるように、胸膜界面５０２又は胸膜境界は、画像５００を横断する明るい線として現れる。胸膜界面５０２の下の領域は、患者の肺に対応する。胸膜界面５１０の上の領域は、患者の胸壁５０４に対応する。

0037

［００５３］図６は、本開示の側面に係る、動的ＡＢが存在する複数の画像フレームにわたる複数の明るいピクセルの経時的変動を示すグラフ６００である。ｘ軸はフレーム番号を表す。ｙ軸は、所定の強度閾値を超える画像フレームのＲＯＩ内のピクセルの正規化された数を表す。グラフ６００はスキーム４００を使用して生成された。プロット６１０は、画像５００に示される動的ＡＢ５１２の領域における複数の画像フレーム（例えば、画像フレーム４１０）にわたる閾値を超えるピクセルの数（例えば、正規化された形式のカウント値４３２）の経時的変動を示す。図からわかるように、プロット６１０は約０．８４から約１の間で変動する。プロット６１０で観察される、最小（例えば０．８４）と最大（例えば１）との間の大きな差分、及び周期的パターンは、動的ＡＢ状態の存在を示し得る。周期的パターンは患者の呼吸周期に対応し得る。

0038

［００５４］図７は、本開示の側面に係る、静的ＡＢを示す超音波画像７００である。画像７００はシステム１００を使用して取得され得る。画像７００は、肺の領域を含む患者の身体（例えば、対象１０５）の画像を表し得る。画像７００は、患者の肺の領域における静的ＡＢ７１２の存在を示す。

0039

［００５５］図８は、本開示の側面に係る、動的ＡＢが存在しない複数の画像フレームにわたる複数の明るいピクセルの経時的変動を示すグラフ８００である。ｘ軸はフレーム番号を表す。ｙ軸は、所定の強度閾値を超える画像フレームのＲＯＩ内のピクセルの正規化された数を表す。グラフ８００はスキーム４００を使用して生成された。プロット８１０は、画像７００に示される静的ＡＢ７１２の領域における複数の画像フレーム（例えば、画像フレーム４１０）にわたる閾値を超えるピクセルの数（例えば、正規化された形式のカウント値４３２）の経時的変動を示す。図からわかるように、プロット８１０は約０．９８７から約１の間で比較的静的に変動する。プロット８１０で観察される、最小（例えば０．９８７）と最大（例えば１）との間の小さな差分、及び比較的に静的なパターンは、静的ＡＢ状態（例えば、無気肺状態）の存在を示し得る。

0040

［００５６］図９は、本開示の側面に係る動的ＡＢ検出スキーム９００の概略図を示す。スキーム９００は、動的ＡＢ検出のためにシステム１００によって使用され得る。具体的には、スキーム９００は、ホスト１３０上の処理コンポーネント１３４又はプローブ１１０上の処理コンポーネント１１６によって実装され得る。一部の実施形態では、スキーム９００の実装は、ホスト１３０とプローブ１１０との間で分割され得る。

0041

［００５７］スキーム９００は、複数の画像フレーム４１０と同様な複数の画像フレーム９１０を受信することから始まる。例えば、各画像フレーム９１０は、患者の肺の少なくとも一部を含む患者の身体の画像を表すピクセル強度値を含む。スキーム９００は、ＲＯＩ識別コンポーネント９２０を画像フレーム９１０に適用し得る。ＲＯＩ識別コンポーネント９２０は、ＲＯＩ識別コンポーネント４２０と実質的に同様であってもよい。ＲＯＩ識別コンポーネント９２０は、動的ＡＢ状態決定のために、画像フレーム９１０からデータ又はピクセルのサブセットを識別し得る。識別は、肺コンソリデーションの周りの患者の肺の同じ部分に対応する１つ又は複数のピクセル値を各画像フレーム９１０から選択することを含み得る。ＲＯＩ識別コンポーネント９２０は、ＲＯＩ内のピクセルを含む画像データサブセット９３０を出力し得る。サブセット９３０は、フレーム（ｉ）内のサブセットｋ〜フレーム（ｉ＋１）内のサブセットｋをそれぞれ表す、フレーム（ｉ，ｋ）〜フレーム（ｉ＋Ｎ，ｋ）として示される。各サブセット９３０が１つのピクセル値を含む場合、ピクセル値は強度値９３２によって表される。各サブセット９３０が２つ以上のピクセル値を含む場合、空間フィルタを各サブセット９３０に適用することで、平均強度値９３２が生成されてもよい。

0042

［００５８］サブセット９３０を識別した後、強度値９３２に最大コンポーネント９４０及び最小コンポーネント９５０が適用され得る。最大コンポーネント９４０は、強度値９３２の最大値９４２を決定する。最小コンポーネント９５０は、強度値９３２の最小値９５２を決定する。一実施形態では、最大値９４２の値が１になるように、最大値９４２及び最小値９５２を正規化することができる。一部の実施形態では、最大値９４２及び最小値９５２を決定する前に、例えば複数のフレームにわたる平均値を取得するために、サブセット９３０に時間フィルタ（例えば、平滑化フィルタ）を適用することができる。

0043

［００５９］最大値９４２及び最小値９５２を決定した後、動的ＡＢ診断結果を決定するために、時間的強度変動決定コンポーネント９６０が適用され得る。時間的強度変動決定コンポーネント９６０は、経時的に取得された複数のサブセット９３０にわたる時間的強度変動を決定する。時間的強度変動決定コンポーネント９６０は、最大値９４２と最小値９５２との間の比率を決定し得る。時間的強度変動決定コンポーネント９６０は、比率を所定の閾値と比較し、閾値比較に基づいて動的ＡＢ状態が存在するか否かを決定することができる。スキーム４００と同様に、最大値９４２と最小値９５２との間の大きな変動はポジティブな動的ＡＢ状態を示し、最大値９４２と最小値９５２との間の小さな変動はネガティブな動的ＡＢ状態を示す。

0044

［００６０］図１０は、本開示の側面に係る気管支樹強調スキーム１０００の概略図を示す。スキーム１０００は、動的ＡＢ診断のために、肺超音波画像における肺コンソリデーション内の気管支樹を強調するためにシステム１００によって使用され得る。具体的には、スキーム１０００は、ホスト１３０上の処理コンポーネント１３４によって実装され得る。

0045

［００６１］スキーム１０００は、複数の画像フレーム４１０及び９１０と同様な複数の画像フレーム１０１０を受信することから始まる。例えば、各画像フレーム１０１０は、患者の肺の少なくとも一部を含む患者の身体の画像を表すピクセル強度値を含む。スキーム１０００は、隣接又は連続画像フレーム１０１０の各ペア（例えば、フレーム（ｉ）及びフレーム（ｉ＋１））に差分コンポーネント１０２０を適用する。差分コンポーネント１０２０は、隣接する画像フレーム１０１０間の差分を計算して、差分画像フレーム１０２２を生成する。例えば、差分コンポーネント１０２０は、ピクセルごとに、フレーム（ｉ）内のピクセル値からフレーム（ｉ＋１）内のピクセル値を差し引く。フレーム（ｉ）のピクセル値とフレーム（ｉ＋１）のピクセル値とは、患者の肺の同じ小部分に対応する。

0046

［００６２］絶対差分ピクセル値を有する差分画像フレーム１０３２を生成するために、差分画像フレーム１０２２のピクセル値に絶対コンポーネント１０３０が適用されてもよい。その後、総和コンポーネント１０４０を適用することで複数の差分画像フレーム１０３２を累計し、累計画像フレーム１０４２を生成することができる。例えば、総和コンポーネント１０４０は、ピクセルごとに、複数の差分画像フレーム１０３２のピクセル値を足し合わせる。画像フレーム１０１０が気管支樹を含む場合、（後述する図１１Ｄに示される）累計画像フレーム１０４２において、気管支樹の外観又は可視性が強化され得る。気管支樹の検出は、ポジティブな動的ＡＢ状態を示す。

0047

［００６３］図１１Ａ〜図１１Ｄは、図１０に関して上述したスキーム１０００の様々な段階に対応する様々な画像フレームを示す。例えば、スキーム１０００は、フレーム（１）、フレーム（２）、・・・、フレーム（８０）によって表される８０枚の連続する超音波画像フレームに適用される。図１１Ａは、本開示の側面に係る、ある時点での気管支樹１１１２を示す画像フレーム１１１０である。画像フレーム１１１０は、画像フレーム４１０、９１０、及び１０１０と同様であってもよい。画像フレーム１１１０は、８０枚の連続する画像フレームのうちの第１の画像フレーム（例えば、フレーム（１））を表し得る。図示されるように、画像フレーム１１１０の中央部分の明るいＹ字型の分岐構造は、患者の肺コンソリデーション内の気管支樹１１１２に対応する。画像フレーム１１１０の底部における明るい湾曲した水平構造は、患者の脊椎に対応する。

0048

［００６４］図１１Ｂは、本開示の側面に係る、別の時点での気管支樹１１１２を示す画像フレーム１１２０である。例えば、画像フレーム１１２０は、８０枚の連続する画像フレームのうちの最後の画像フレーム（例えば、フレーム（８０））を表し得る。

0049

［００６５］図１１Ｃは、本開示の側面に係る、気管支樹１１１２を含む一対の連続画像フレーム間の差分を示す差分画像フレーム１１３０である。例えば、差分画像フレーム１１３０は、スキーム１０００の絶対コンポーネント１０３０の出力における差分画像フレーム１０３２を表してもよい。差分画像フレーム１１３０は、ピクセルごとに、フレーム（７９）からフレーム（８０）を減算することにより計算され得る。

0050

［００６６］図１１Ｄは、本開示の側面に係る、強調された気管支樹１１１２を示す累計画像フレーム１１４０である。例えば、画像フレーム１１４０は、スキーム１０００の総和コンポーネント１０４０の出力における累計画像フレーム１０４２を表してもよい。累計画像フレーム１１４０を取得したオリジナルの画像フレーム１１１０及び１１２０と比較すると、累積画像フレーム１１４０において気管支樹１１１２の外観又は視認性が向上している。

0051

［００６７］図１２は、本開示の側面に係る、動的ＡＢが存在する複数の画像フレームにわたる複数の明るいピクセルの経時的変動を示すグラフ１２００である。ｘ軸はフレーム番号を表す。ｙ軸は、所定の強度閾値を超える画像フレームのＲＯＩ内のピクセルの正規化された数を表す。グラフ１２００は、図１１のスキーム１０００を説明するために使用された８０枚の連続する画像フレームにスキーム４００を適用することにより生成された。プロット１２１０は、画像フレーム１１１０及び１１２０に示される気管支樹１１１２の領域における複数の画像フレーム（例えば、画像フレーム１０１０）にわたる所定の閾値を超えるピクセルの正規化された数の経時的変動を示す。図からわかるように、プロット１２１０は約０．５３から約１の間で変動する。プロット１２１０で観察される、最小（例えば０．５３）と最大（例えば１）との間の大きな差分、及び周期的波形は、動的ＡＢ状態の存在を示し得る。

0052

［００６８］図１３は、本開示の側面に係る動的ＡＢ検出方法１３００のフロー図を示す。方法１３００のステップは、超音波撮像プローブ（例えば、プローブ１１０）又はホスト（例えば、ホスト１３０）のコンピューティングデバイス（例えば、プロセッサ、処理回路、及び／又は他の適切なコンポーネント）によって実行することができる。方法１３００は、図４に関して説明されたスキーム４００と同様のメカニズムを採用し得る。図示されるように、方法１３００は複数の列挙されたステップを含むが、方法１３００の実施形態は、列挙されたステップの前、後、及び間に追加のステップを含み得る。一部の実施形態では、列挙されたステップのうちの１つ又は複数が省略されてもよく、又は異なる順序で実行されてもよい。

0053

［００６９］ステップ１３１０において、方法１３００は、肺の少なくとも一部を含む被検者の身体（例えば、対象１０５）を表す複数の画像データフレーム（例えば、画像フレーム４１０、９１０、１０１０、１１１０、及び１１２０）を受信することを含む。被検者の身体は、人体又は動物であり得る。

0054

［００７０］ステップ１３２０において、方法１３００は、例えば閾値コンポーネント４３０を使用して、複数の画像データフレームの各画像データフレームについてメトリック（例えば、カウント値４３２）を決定することを含む。

0055

［００７１］ステップ１３３０において、方法１３００は、複数の画像データフレームのメトリックの変動に基づき、被検者の身体の動的ＡＢ状態を決定することを含む。例えば、最大コンポーネント４４０をメトリックに適用することでメトリックの最大値（例えば、最大値４４２）を計算し、最小コンポーネント４５０をメトリックに適用することでメトリックの最小値（例えば、最小値４５２）を計算することができる。続いて、ＡＢインデックスコンポーネント４６０を適用することで最大値と最小値との間の比率を計算し、その比率を所定の閾値と比較することができる。比率が所定の閾値を満たす場合、ポジティブな動的ＡＢ状態が存在し得る。比率が所定の閾値を満たさない場合、動的ＡＢ状態は存在しない可能性がある。

0056

［００７２］図１４は、本開示の側面に係る動的ＡＢ検出方法１４００のフロー図を示す。方法１４００のステップは、超音波撮像プローブ（例えば、プローブ１１０）又はホスト（例えば、ホスト１３０）のコンピューティングデバイス（例えば、プロセッサ、処理回路、及び／又は他の適切なコンポーネント）によって実行することができる。方法１４００は、図９に関して説明されたスキーム９００と同様のメカニズムを採用し得る。図示されるように、方法１４００は複数の列挙されたステップを含むが、方法１４００の実施形態は、列挙されたステップの前、後、及び間に追加のステップを含み得る。一部の実施形態では、列挙されたステップのうちの１つ又は複数が省略されてもよく、又は異なる順序で実行されてもよい。

0057

［００７３］ステップ１４１０において、方法１４００は、肺の少なくとも一部を含む被検者の身体（例えば、対象１０５）を表す複数の画像データフレーム（例えば、画像フレーム４１０、９１０、１０１０、１１１０、及び１１２０）を受信することを含む。被検者の身体は、人体又は動物であり得る。

0058

［００７４］ステップ１４２０において、方法１４００は、例えばＲＯＩ識別コンポーネント９２０を使用して、閾値比較に基づき、複数の画像データフレームからデータのサブセット（例えば、サブセット９３０）を識別することを含む。

0059

［００７５］ステップ１４３０において、方法１４００は、データのサブセットの時間的変動に基づき、被検者の身体の動的ＡＢ状態を決定することを含む。例えば、データのサブセットは、各画像データフレームの一部（例えば、１つ又は複数のピクセル値）を含み、各画像フレームの対応する部分に空間フィルタを適用することで、各画像データフレームについて第１の値（例えば、強度値９３２）が決定され得る。最大コンポーネント９４０を第１の値に適用することで第１の値の最大値（例えば、最大値９４２）を計算し、最小コンポーネント９５０を第１の値に適用することで第１の値の最小値（例えば、最小値９５２）を計算することができる。続いて、時間的強度変動決定コンポーネント９６０を適用することで最大値と最小値との間の比率を計算し、その比率を所定の閾値と比較することができる。比率が所定の閾値を満たす場合、ポジティブな動的ＡＢ状態が存在し得る。比率が所定の閾値を満たさない場合、動的ＡＢ状態は存在しない可能性がある。

0060

［００７６］図１５は、本開示の側面に係る気管支樹強調方法１５００のフロー図を示す。方法１５００のステップは、ホスト（例えば、ホスト１３０）のコンピューティングデバイス（例えば、プロセッサ、処理回路、及び／又は他の適切なコンポーネント）によって実行することができる。方法１５００は、図１０に関して説明されたスキーム１０００と同様のメカニズムを採用し得る。図示されるように、方法１５００は複数の列挙されたステップを含むが、方法１５００の実施形態は、列挙されたステップの前、後、及び間に追加のステップを含み得る。一部の実施形態では、列挙されたステップのうちの１つ又は複数が省略されてもよく、又は異なる順序で実行されてもよい。

0061

［００７７］ステップ１５１０において、方法１５００は、肺の少なくとも一部を含む被検者の身体（例えば、対象１０５）を表す複数の画像データフレーム（例えば、画像フレーム４１０、９１０、１０１０、１１１０、及び１１２０）を受信することを含む。被検者の身体は、人体又は動物であり得る。

0062

［００７８］ステップ１５２０において、方法１５００は、複数の画像データフレームの連続する画像データフレーム間の差分に基づき、差分データフレーム（例えば、差分画像フレーム１０３２）を決定することを含む。

0063

［００７９］ステップ１５３０において、方法１５００は、差分データフレームの総和に基づき、累計データフレーム（例えば、累計画像フレーム１０４２）を決定することを含む。

0064

［００８０］ステップ１５４０において、方法１５００は、累計データフレームに基づき、被検者の身体の動的ＡＢ状態を決定することを含む。例えば、累計データフレームは、肺コンソリデーション内に位置する気管支樹の外観又は視認性の向上を示す。したがって、決定は、気管支樹の観察に基づき行われ得る。

0065

［００８１］本開示の側面はいくつかの利点を提供することができる。例えば、訓練された臨床医が超音波肺画像を解釈する必要がない動的ＡＢの自動検出により、ＰＮスクリーニング及び診断にポイントオブケア超音波（ＰＯＣ−ＵＳ）撮像を用いることができる。自動動的ＡＢ検出は、短時間で診断結果を生成することができる。したがって、フル胸部ＰＮ検査と比較して、ＰＮ検査時間を短縮することができる。さらに、本開示の実施形態は、標準化されたテストプロトコルを提供する。標準化されたテストプロトコルを使用すると、異なる医師や臨床医による主観的な評価や分析よりも一貫した診断結果を得ることができる。標準化されたテストプロトコルは、スクリーニングのために容易に実行することができ、緊急の状況（例えば、緊急時）での使用に適している。さらに、気管支樹の強調表示は、医師がＰＮの位置を迅速かつ容易に特定するのを支援することができる。本開示の実施形態は、放射線被曝が懸念となる小児患者及び／又は妊婦への使用に適している。

0066

［００８２］当業者は、上述した装置、システム、及び方法は様々に変更され得ることを認識するであろう。したがって、当業者は、本開示が包含する実施形態は、上記の具体的な実施形態の例に限定されないことを理解するであろう。説明のための実施形態が図示及び記載されているが、上記の開示内容は様々な改変、変更、及び置換を考慮に入れるものである。このような変更は、本開示の範囲から逸脱することなく上記になされ得ることが理解される。したがって、添付の特許請求の範囲は、本開示に従って広範に解釈されることが妥当である。