автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.17, диссертация на тему:Повышение информационных возможностей ультразвуковых диагностических систем

Осипов Лев Васильевич

ПОВЫШЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ВОЗМОЖНОСТЕЙ УЛЬТРАЗВУКОВЫХ ДИАГНОСТИЧЕСКИХ СИСТЕМ

Специальность 05.11.17. "Приборы, системы и изделия медицинского назначения"

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Москва - 2006

Работа выполнена в ООО ПКФ "ИзоМед", г.Москва

Официальные оппоненты:

Доктор технических наук, профессор Доктор технических наук, профессор Доктор технических наук

Беняев Н.Е. Квашнин С.Е. Белов С.В.

Ведущая организация:

ЗАО "АМИКО!

Защита состоится 25 октября 2006 г. в 10.00 часов на заседании регионального диссертационного совета ДМ208.001.01 при ГУН Всероссийский научно-исследовательский и испытательный институт медицинской техники (ВНИИИМТ) по адресу 129301 Москва, ул. Касаткина, д. 3

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ВНИИИМТ Автореферат разослан "22" сентября 2006г.

Ученый секретарь

диссертационного совета кандидат технических наук

Козловский Э.Б.

Общая характеристика работы

Введение. Среди известных средств медицинской визуализации (медицинской интроскопии) ультразвуковые диагностические методы занимают особое место, что объясняется их существенными достоинствами.

Из всех методов ультразвуковых (УЗ) исследований наибольшее распространение получил эхолокационный метод, при котором могут быть получены различные виды акустических изображений: одномерные (М и А-эхограммы), двумерные (В-эхограммы) и трехмерные (ЗД-изображения), а также изображения на основе использования допплеровских режимов.

Разработка и производство УЗ диагностических систем сконцентрированы в относительно небольшом количестве фирм-производителей. За рубежом лидирующие позиции в разработке, производстве и продаже УЗ систем занимают такие фирмы, как General Electric Medical Systems, Philips, Aloka, Toshiba, Siemens, Esaote Biomedica, Medison, Fukuda Denshi, Hitachi, Shimadzu, Medelcom.

В России имеется несколько фирм, где ведется разработка УЗ диагностических систем: "Спектромед", "ИзоМед" и "БИОСС". Следует сказать, что объем производства и продаж российских приборов уступает зарубежному. Объясняется это, прежде всего, отсутствием поддержки отечественных производителей со стороны государственных структур. Общее количество УЗ диагностических приборов, поставляемых ежегодно в медицинские учреждения России, составляет более 2000 шт. Доля отечественных приборов в этом объеме, к сожалению, не превышает 10%.

Вопреки обстоятельствам, отечественные разработчики сумели добиться определенных успехов в разработке и производстве УЗ приборов, предназначенных для массового использования.

Номенклатура моделей УЗ систем, производимых и поставляемых в медицинские учреждения в настоящее время, чрезвычайно разнообразна — от простых переносных приборов до сложных и дорогих приборов экспертного

класса. Общий годовой объем продаж УЗ диагностических систем в мире превышает 2,5 млрд. долл. США.

Несмотря на большие финансовые возможности крупных зарубежных компаний, многие серьезные технологические достижения в области создания новых моделей УЗ диагностических систем были получены в небольших фирмах, университетских лабораториях и венчурных компаниях.

Широкое применение УЗ исследований обусловлено следующими основными преимуществами перед другими методами медицинской визуализации.

• Высокая диагностическая информативность во многих областях медицинского применения, что объясняется чувствительностью УЗ полей рассеяния к физическим различиям и физиологическим изменениям характеристик биологических тканей.

• Способность оценивать динамические характеристики движущихся структур, прежде всего кровотока.

• Практическая безвредность УЗ исследований для пациента и врача, что обеспечивается лимитированным уровнем излучаемой мощности ультразвука.

• Относительно небольшие размеры и вес аппаратуры.

Известны проблемы и ограничения существующих УЗ систем диагностики:

- невозможность получения информации приемлемого качества о га-зосодержащих структурах (легкие, кишечник), а также об органах и тканях, находящихся за газосодержащими структурами;

- трудность получения диагностических данных при наблюдении через структуры со значительным отражением, а также с большим затуханием или неоднородностями, приводящими к аберрациям изображения;

- недостаточная способность выявления диагностически значимых изменений в биологических тканях в тех случаях, когда эти изменения не вызывают заметных различий акустических характеристик.

Кроме указанных принципиальных проблем имеются и другие трудности, препятствующие получению качественной информации в УЗ диагностических системах и обусловленные физическими и технологическими ограничениями.

В последние годы имел место заметный рост технического уровня аппаратуры для УЗ диагностики, что привело к более широкому применению этого вида исследований, как за рубежом, так и в нашей стране. В силу большой популярности УЗ диагностических исследований накоплен и постоянно пополняется внушительный экспериментальный материал, на базе которого совершенствуются возможности УЗ визуализации. Кроме того, в силу естественного соперничества между производителями УЗ приборов, непрерывно разрабатываются новые аппаратные и программные решения, а также создаются новые технологии, позволяющие существенно улучшить качество получаемой информации.

Тем не менее, далеко не все потенциальные возможности метода УЗ визуализации исследованы и найдены наилучшие технические и идеологические решения с целью реализации их на практике.

Указанные выше ограничения УЗ метода диагностики приводят к тому, что для принятия правильных диагностических заключений на основе УЗ исследований во многих случаях требуется большой практический опыт врача-диагноста и зачастую хорошая интуиция. Неоднозначность толкования наблюдаемых изображений, а иногда их недостаточная информативность или невозможность получения требуемых данных для точной своевременной диагностики, приводят к тому, что УЗ исследования в ряде случаев "проигрывают" рентгеновским и магнитно-резонансным методам диагностики.

Например, имеются значительные проблемы при УЗ исследованиях "трудных" (difficult to image) пациентов, к которым относятся лица с избыточным весом, послеоперационными рубцами, гипертрофированной мышечной массой и т.д.

Известно, что рентгеновские методы диагностики очень часто позволяют выявлять опухолевые образования на более ранней стадии их возникновения, чем УЗ метод.

Так же хорошо известно, что для исследований головного мозга наиболее эффективной является магнитно-резонансная томография. Транскраниальные (через черепную кость) УЗ исследования не обеспечивают хорошее качество В-изображения.

Усилия исследователей направлены на то, чтобы преодолеть перечисленные трудности и предложить новые или улучшить известные способы повышения качества получаемой информации.

Для проведения эффективных ультразвуковых исследований надо обеспечить выполнение следующих информационных требований.

1. Получение необходимого энергетического уровня сигналов и разрешающей способности акустического изображения, т.к. только в этом случае можно рассчитывать на успешное выполнение задачи диагностики. При этом должны обеспечиваться хорошая контрастность изображения и высокий темп обзора.

2. Устранение, компенсация или учет мешающих биофизических явлений, которые не позволяют получить пригодную для анализа информацию или затрудняют получение требуемых энергетических параметров и разрешения.

3. Проведение дифференциации тканей, т.е. определение принадлежности тканей тому или иному органу или типу биологической ткани, и, самое главное, выделение патологических структур или других изменений на фоне здоровых тканей.

4. Обработка информации в выделенных областях интереса с целью получения количественных характеристик и уточнения диагностического заключения.

Теоретический анализ связи и зависимости между основными параметрами биологических тканей и результатами УЗ исследований далеко не всегда дают возможность преодолеть имеющиеся многочисленные трудности.

Поэтому, существенная роль в предлагаемой работе отведена не только теоретическим, но и эвристическим методам решения задач там, где теоретические подходы, используемые для анализа и синтеза проектируемых систем, не дают нужного результата.

Актуальность работы обусловлена высокой важностью задачи совершенствования ультразвукового метода визуализации и поиска принципиально новых решений, позволяющих справиться с трудностями и проблемами, ограничивающими сферы применения перспективного метода медицинской диагностики.

Цель диссертационной работы — проведение теоретических и экспериментальных исследований, поиск новых решений и технологий, а также создание аппаратных и программных средств повышения диагностических возможностей метода УЗ визуализации.

Для достижения поставленной цели потребовалось решить следующие теоретические и практические задачи.

1. Провести анализ процесса распространения УЗ волн в биологических тканях с целью определения связи между полем рассеяния и характеристиками биологических тканей с учетом затухания в среде и нелинейных эффектов.

2. Исследовать характеристики рассеяния биологических тканей, в том числе зависимости характеристик рассеяния от частоты.

3. Рассмотреть направления повышения информативности УЗ систем диагностики, а также принципиальные возможности преодоления имеющихся на этом пути ограничений и проблем.

4. Исследовать искажения акустических изображений, а также артефакты изображений, с целью разработки способов компенсации искажений и снижения влияния артефактов.

5. Исследовать возможные методы дифференциации биологических тканей с целью повышения эффективности УЗ диагностики.

6. Уточнить основные соотношения, определяющие принципы получения информации о движении биологических структур с помощью цветового допплеровского картирования.

7. Рассмотреть возможности практической реализации разрабатываемых предложений, технических средств и алгоритмов, а также оценить их эффективность.

В процессе решения поставленных задач использовались теоретические методы исследований, экспериментальные исследования и численное моделирование.

При выполнении теоретических исследований использовались подходы, разработанные в теории волн, акустике и статистической радиотехнике.

Научная новизна

Научная новизна диссертационной работы определяется следующими конкретными результатами, полученными в процессе работы.

1. На основе волнового уравнения получены соотношения, позволяющие связать сигналы на выходе устройства обработки УЗ сканера с характеристиками биологической среды. Введено и определено понятие характеристической функции биологических тканей, которая может быть использована для дифференциации тканей.

2. Предложен новый метод формирования излучаемых сигналов и приема эхо-сигналов, названный методом частотно-динамической апертуры. Метод позволяет обеспечить одновременную многофокусность излучения и приема, в результате чего существенно повышается частота кадров.

3. Предложен способ повышения контрастной разрешающей способности с помощью декорреляции боковых лепестков приемной диаграммы датчика УЗ сканера.

4. Предложена осесимметричная неэквидистантная конфигурация двумерной антенной решетки, которая позволяет значительно упростить по-

строение датчиков для перспективных УЗ диагностических систем. Предложен метод оптимизации построения таких решеток и оценены возможности метода.

5. Систематизированы артефакты акустического изображения и проанализированы обуславливающие их физические причины. Рассмотрены способы выявления и устранения артефактов.

6. Предложен новый метод компенсации аберраций акустического изображения, возникающих вследствие неоднородностей биологической среды. Экспериментально подтверждена возможность использования этого метода для существенного повышения качества акустического изображения головного мозга при транскраниальных УЗ исследованиях.

7. Предложены новые методы дифференциации биологических тканей:

-на основе анализа локальной частоты эхо-сигналов

- путем оценки амплитудно-частотного спектра эхо-сигналов.

Проведены экспериментальные исследования, подтверждающие перспективность использования этих методов для улучшения качества диагностики.

Практическая значимость и реализация результатов работы

Под руководством автора диссертационной работы было проведено несколько научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ, в результате которых созданы модели ультразвуковых сканеров: "Эхоскан-1" и "Эхоскан-3". Серийное производство этих приборов освоено на Первом Московском приборостроительном заводе. В дальнейшем при участии автора была разработана серия более совершенных компьютеризованных приборов: "Эхоскан-10", "Эхоскан-1 Оп" и "Эхоскан-1 Од".

Эти модели производятся серийно на предприятии НПО КП (г. Москва). Общее количество произведенных приборов, поставленных в отечественные медицинские учреждения и проданных за рубеж, составило более 500 шт.

По результатам эксплуатации приборов были получены положительные отзывы от медицинских специалистов.

В настоящее время в активной стадии разработки находятся две перспективные модели приборов: "Эхоскан-100" и "Эхоскан-ЮОп", в которых реализуется ряд новых результатов, полученных в диссертационной работе.

Результаты систематизации и сравнительной оценки эффективности новых методов повышения эффективности УЗ диагностических систем входят в программу учебных курсов, подготовленных автором и регулярно докладываемых студентам МИРЭА и МГТУ им. Н.Э. Баумана, а также курсантам факультета усовершенствования врачей ММА им. Сеченова и медицинского факультета Международного университета им. П. Лумумбы.

Положения, выносимые на защиту Основными результатами, полученными автором в процессе проведения НИР и ОКР в ВНИИМП и впоследствии на предприятии "ИзоМед",, являются следующие.

1. Теоретическое рассмотрение полей рассеяния в биологических тканях в результате воздействия ультразвуковых волн, анализ связи между характеристиками тканей и результатами оценки полей рассеяния с помощью УЗ сканеров.

2. Эффективность предложенных автором методов повышения информационных возможностей УЗ диагностических систем, а также способов оптимизации построения систем.

3. Новые технологические решения, позволяющие существенно повысить качество акустического изображения головного мозга при транскраниальном УЗ исследовании.

4. Новые методы дифференциации тканей для повышения качества диагностики при проведении УЗ исследований, а также алгоритмы их реализации.

Апробация работы Результаты работы были доложены на нескольких конференциях, симпозиумах и научно-технических семинарах в НИИ медицинского приборостроения, в НЦХ им. Б.В. Петровского, на симпозиумах по новым технологиям в ультразвуковой диагностике в Пензе (1999г.) и в Тюмени (2004г.), на между-

народном конгрессе "Человек и лекарство" в 2003г., международной конференции "Медицинская физика" в 2005г. Содержание диссертационной работы отражено в 28-ти печатных работах и в 3-х патентах на изобретения.

Выпущена одна авторская монография и две коллективных монографии с участием автора, а также два учебных пособия, в которых нашли отражение результаты работы.

Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, выводов, списка литературы из 128 наименований и приложения; содержит 316 страниц текста и приложения, 58 рисунков и 16 таблиц.

Глава 1. Распространение ультразвуковых волн в биологических тканях

Первая глава посвящена теоретическому рассмотрению связи основных характеристик биологической среды и явлений, происходящих в ней при воздействии УЗ волн, с сигналами, получаемыми в результате УЗ исследований.

Основная информация при формировании эхо-импульсного ультразвукового изображения получается за счет отражения ультразвука от акустических неоднородностей биологических тканей. При этом существенная часть энергии падающих ультразвуковых волн переизлучается в виде рассеянных волн. Для акустических неоднородностей мягких тканей, как правило, характерна сложная структура, причем их положение в пространстве и ориентация имеют нерегулярный характер. Основной вклад в изображение вносят волны, рассеянные на мелкомасштабных структурах. Строгая постановка задачи рассеяния в биологических тканях затруднена тем, что акустические свойства тканей в масштабах, меньших длины волны, мало изучены (речь идет о живых тканях). Это приводит к необходимости использовать те или иные приближенные модели.

Первоначальный подход к решению задачи предполагает рассмотрение полей излучения и полей рассеяния в среде, в которой отсутствуют затухание, вторичные переотражения и нелинейные эффекты.

11

Биологические ткани при этом рассматриваются как жидкая среда, в которой нет сдвиговых волн. В результате задача распространения и рассеяния ультразвуковых волн упрощается.

Волновое уравнение для неоднородной среды. Мягкие биологические ткани являются неоднородной средой, для которой может быть получено скалярное волновое уравнение. Уравнение описывает распространение волн малой амплитуды при допущении линейности среды и базируется на трех фундаментальных уравнениях для малого объема среды: уравнения непрерывности, уравнения движения и уравнения термодинамического состояния.

Скалярное волновое уравнение линейной акустики в неоднородной среде с плотностью р( г) и фазовой скоростью с (г), являющимися переменными функциями координат среды, описываемых вектором г, определяется выражением

где р{г,1)— переменное давление в среде, ?(?,/)— вынуждающая сила, создаваемая внешним источником, Д— оператор Лапласа, V— оператор Гамильтона.

Спектральная форма этого волнового уравнения: с (г) р(т)

Используя подстановки:

4 с1 (г) ра

. получим

, 2 к а

где к0 = — ---волновое число.

со

Введем интегральный оператор с ядром в виде функции Грина для уравнения Гельмгольца в однородной безграничной среде

В результате можно получить интегральную форму записи волнового уравнения, позволяющую определить поле рассеяния:

Р(г,а>) = ¡ва (г-г»[п (?>)+Д (? ',©)]</?',

V

где Рь(г,ю) = ео2%(г)-Р(г,й>) + Усг(г)У.Р(г,й))— поле вторичных источников, обусловленное рассеянием, а /,0(?,<у) = -УК(г,бу)—первичное поле источника.

Оценка полей рассеяния в задаче ультразвуковой визуализации. Уточним полученную интегральную форму применительно к случаям, имеющим место в ультразвуковой диагностике. Объем V, обозначающий область интегрирования, можно разбить на три области. Поле источника Р0(г,а>) определено только на передающей апертуре датчика ультразвукового прибора . Поле рассеивания объекта исследования не включает в свой объем ¿V и сосредоточено в области, которую обозначим У0. Акустическое поле, которое оценивается прибором, сосредоточено на ограниченной поверхности приемной апертуры датчика . Поверхность в общем случае может не совпадать с поверхностью и так же как не входит в объем исследуемого рассеивающего объекта к„.

Интегральное уравнение можно представить в виде уравнения, определенного для приемной апертуры:

Р(г,т) = {Р4(г»О0(г-г>)Л'+ |/>(г>)<?0(г-г»с/г\ ге5г

У. ^

Вследствие специально принимаемых мер практически исключается прием на апертуре Яд прямого поля излучения Р0(г,а>), и интегральное выражение для режима приема запишется в виде

р(г,й>)= j>t(r»G0(r-r>)rfr\ reS„.

В рамках борновского приближения при определении Рь (г, со) вместо полного поля Р(г,а>) подставляется поле излучения Рт(г,а), формируемое датчиком в режиме передачи и определяемое выражением

Гт{г,(о)= Jj»0(r>)G0 (?-?', e>)dP. Поле рассеяния, таким образом,

Ps (f,о) = j|>2#2 (?)Рт (r>) + V«y (?)V/»r (F,а>)]G0 (г-?>)</?'. Выражение для принимаемого сигнала можно представить в виде:

U(m„,m,t„) = UT(t„,a>) fH(m„,r,e>)Gll(m.,f,e>)df,

fi

где т„ — единичный вектор в направлении оси и -го приемного луча, UT(tt,a>)— излучаемый сигнал, G„ (m„ ,?',&>)— диаграмма приема датчика в направлении л -го приемного луча, а

Й(т „, г, ¿о) = т2 £ (r)Gr (m„,r,a>) + Ver(r )VGr (m „, г, о)

пространственно-частотный характеристический отклик среды, где

Gr (т„,г,й>) = J^7.(m„,r',i»)G0(r-r')iff'- диаграмма излучения датчика в режиме передачи (^(т(,г,<а)— апертурная функция в режиме передачи).

Используем то обстоятельство, что в зоне фокусировки современного диагностического сканера ширина диаграммы излучения и приема имеет малые размеры, и поэтому допустим, что значение плотности р(?) в пределах ширины диаграмм изменяется достаточно плавно.

Тогда можно написать для принимаемого сигнала:

и(а,1„) = ит(й),1я)||2^(х,у,г)Стт(х>у>г;&)+к—а{хуу,г)От(х, у, г, ш) 0К(х,у,г;т)с}хфгс12=

= ит {со, Г„ ) У, г, со)вт (х,у, г, а^ (х, у, г; 0)}Ь:(1уа2.

Здесь вводится функция

Эта функция характеризует свойства биологической ткани, поэтому ее можно назвать характеристической функцией ткани. Она определяет свойства ткани в узкой «трубке разрешения», ограниченной шириной прие-мо-передающей диаграммы.

Учет затухания. Введение в волновое уравнение члена, учитывающего диссипативное затухание,- резко усложняет задачу получения выражения для принимаемого сигнала. Однако, имея в виду, что в практически важных случаях диаграммы на передачу и прием узки, мы можем использовать понятие «трубки разрешения» вдоль оси г, о чем говорилось выше, и полагать, что затухание в пределах диаграмм определяется только координатой г.

Выражение для принимаемого сигнала в этом случае имеет вид:

В качестве уточненной характеристической функции ткани принимается функция

Й(х,у, г; а) = Н{х,у,г,(о)с~2К^,"\ учитывающая затухание в биологических

тканях.

Для нелинейной среды усложнение вида волнового уравнения делает практически невозможным его корректное решение. Однако можно оценить расстояние, на котором происходит формирование максимально крутого фронта волны, обусловленное нелинейными эффектами. Для различных био-

15

логических тканей это расстояние может существенно различаться. Чем больше начальная амплитуда колебательной скорости (или амплитуда начального давления), тем раньше проявляется эффект нелинейности. К настоящему времени накоплен большой экспериментальный материал по характеристикам нелинейности мягких тканей;

Модели биологических тканей и характеристики рассеяния. Классификация отражающих и рассеивающих структур возможна по характеру рассеяния: слабое, средней силы и сильное. Целесообразно исследовать, как влияют размеры и форма отдельных рассеивателей на эффективную поверхность рассеяния, определяемую как отношение рассеянной мощности Рр(/) к интенсивности первичного ультразвукового поля /<,(/), падающего на единичную площадку в области рассеивания:

В УЗ диагностических системах, анализирующих биологические структуры, следует рассматривать не отдельные рассеиватели, обычно не разрешаемые системой, а их совокупность, находящуюся в одном элементе разрешения.

При характерном размере рассеивателей, существенно меньшем длины волны, эффективная поверхность рассеяния пропорциональна четвертой степени частоты (релеевское рассеяние). В резонансной области, .когда размеры рассеивателя соизмеримы с длиной волны, эффективная поверхность рассеяния мало зависит от частоты.

Характер рассеяния на неоднородностях с размерами, превышающими длину волны, в сильной степени зависит от формы поверхности. Для плоской поверхности эффективная поверхность рассеяния пропорциональна квадрату частоты, для цилиндрической — линейно зависит от частоты. Выпуклые поверхности двойной кривизны типа сферы, эллипсоида, параболоида и т.п. имеют эффективную поверхность рассеяния, почти независящую от частоты.

В общем случае характер рассеяния в биологических тканях получается сложным, зависящим от многих составляющих: зеркальное отражение, реле-евское, а иногда и резонансное рассеяние. Это означает, что спектр эхо-сигналов для различных рассеивающих структур может существенным образом различаться, что может быть использовано для дифференциации биологических тканей.

Глава 2. Повышение информационных возможностей ультразвуковых диагностических систем

В данной главе рассматриваются принципиальные возможности улучшения информационных характеристик ультразвуковых систем, а также имеющиеся ограничения и проблемы на пути реализации новых методов и технологий.

При создании диагностической системы естественным является стремление к выбору оптимального или близкого к оптимальному построения. В зависимости от выбора критерия оптимальности могут быть применены различные способы решения задачи.

Известные способы оптимизации не позволяют в полной мере решить задачу построения оптимальной диагностической системы. Оптимизация может быть реализована только для отдельных частей системы — например, для приемного тракта и отдельно для многоэлементного пьезопреобразователя (для уменьшения ширины луча и снижения уровня боковых лепестков).

Рассмотрим некоторые подходы к решению задачи оптимального построения приемного тракта.

Оптимальная фильтрация полезного сигнала, винеровский подход.

Будем считать полезный сигнал б^) выборкой из реализации некоторого процесса, который полагаем случайным. При определенных допущениях можно принять, что реализация полезного сигнала есть сумма большого количества импульсных эхо-сигналов с различной амплитудой и задержкой. Параметры зондирующего сигнала, излучаемого датчиком, известны, поэтому для однородной среды без поглощения можно считать известным энерге-

тический спектр зондирующего сигнала. В реальной биологической среде, в которой поглощение ультразвуковых волн повышается с увеличением глубины зондирования тем больше, чем больше частота ультразвука, энергетический спектр зондирующего, а также отраженного сигнала изменяется в зависимости от глубины (и, соответственно, времени). На энергетический спектр эхо-сигнала может влиять характер неоднородности, которой он обязан своим появлением. Полезный сигнал s(t) является существенно нестационарным процессом со спектром, в общем случае, неизвестным. Можно ввести понятие среднего спектра Fs(co,t) как результата усреднения энергетических спектров множества реализаций полезного сигнала, полученных при зондировании различных областей обследования.

При использовании винеровского подхода, основанного на критерии минимума среднеквадратического отклонения выходного сигнала приемника от полезного сигнала, можно определить частотную характеристику оптимального фильтра:

G(»)--Ж1МЁ--e"J"T.

F, (w) + Fs (ш) + Fn (to) + F^ (m) + Fis (ta)

Здесь Fs(co) -энергетический спектр полезного сигнала, Fç(a>) и Fn(œ) -спектры мешающих сигналов и шумов, Fi> (m) и Ft, (to) - взаимные энергетические спектры.

Решение получено для случая, когда полезные сигналы, мешающие воздействия и шумы можно считать стационарными процессами - на небольшом интервале глубин такое предположение вполне допустимо. Реальный принимаемый сигнал не является стационарным, поэтому для реализации оптимального фильтра следует разбить весь интервал длительности сигнала на ряд малых интервалов, на каждом из которых полезный сигнал можно приближенно полагать стационарным. Тогда для каждого малого интервала может быть найдена характеристика оптимального фильтра, и обработка всей реализации сводится к фильтрации с помощью перестраиваемого (динамического) фильтра. Целесообразной является реализация адаптивного фильтра,

частотная характеристика которого изменяется в соответствии с текущей оценкой спектра приходящих сигналов.

Согласованная фильтрация сигнала.

Возможен другой подход, когда эхо-сигнал полагается известным, в том числе известен и характер его изменения с глубиной вследствие частотно-зависимого затухания ультразвуковых волн. Согласованный фильтр, использующий априорное знание об амплитудно-фазовом спектре сигнала обеспечивает максимальное отношение сигнал/шум на выходе фильтра, что важно для повышения чувствительности приемника. Кроме того, при использовании так называемых сложных или специальных зондирующих сигналов, согласованный фильтр обеспечивает высокую продольную разрешающую способность ультразвукового диагностического прибора.

В отличие от простых сигналов, у которых произведение длительности сигнала Дт на ширину полосы спектра сигнала Д/близко к единице Дт А/~ 1, у специальных сигналов это произведение больше единицы. Основное достоинство этих сигналов состоит в том, что можно увеличивать длительность сигналов, сохраняя требуемую разрешающую способность.

Метод частотно-динамической апертуры

Одной из проблем, препятствующих получению высокой частоты кадров сканирования в ультразвуковых диагностических системах, является ограниченный размер зоны фокусировки по глубине. Поэтому для достижения приемлемой поперечной разрешающей способности во всем диапазоне глубин приходится переключать фокус на передачу. Естественной платой является снижение частоты кадров в 3-5 раз, что затрудняет исследование динамических объектов, в частности сердца и сосудов, особенно при трехмерном сканировании.

Автором предложен метод частотно-динамической апертуры, суть которого состоит в том, что на различные элементы решетки датчика подаются сигналы возбуждения на разной частоте и с различными задержками, причем таким образом, чтобы реализовать многофокусность на передачу в каждом

излучении. В процессе приема эхо-сигналов в соответствии с ожидаемой глубиной изменяется не только приемная апертура (аналогично известному режиму динамической апертуры), но и частотная полоса фильтрации сигналов с тем, чтобы реализовать частотно-динамическую апертуру

Для формирования частотно-динамической апертуры необходимо излучать сигнал

N ( рх2 \

(*'О = X ехР ) ■ ехр1 'ехр

где N— количество интервалов фокусировки, а,— частота, соответст-

х2

вующая выбранному интервалу дальностей, 7. =г---задержки, опреде-

2 Е„с

ляющие фокусировку на дальность Р„, Кт— коэффициент сужения полосы сигнала; — коэффициент, определяющий ширину области аподизации.

В таблице 1 дано сравнение результирующих диаграмм направленности для двух случаев: при фиксированном фокусе на передачу (/=3,5 МГц) с динамической фокусировкой на прием и при частотно-динамическом излучении с частотно-динамической фокусировкой на прием.

Основное достоинство предлагаемого метода частотно-динамической апертуры состоит в том, что метод позволяет получить результирующую диаграмму на излучение-прием с узким главным лепестком и низким уровнем боковых лепестков во всем диапазоне глубин, используя всего одно излучение вместо 4-5 излучений, что дает возможность в соответствующее число раз увеличить частоту кадров по сравнению с традиционным способом с фиксированной фокусировкой на излучение. Недостатками предложенного метода являются:

-Ббльшая, чем при традиционном построении сложность аппаратурной реализации.

-Некоторое снижение продольной разрешающей способности на малых глубинах.

Таблица 1

Результирующие диаграммы излучения и приема при динамической фокусировке на прием с использованием аподизации. В левой колонке представлены диаграммы с фиксированным фокусом на передачу, в правой — с применением частотно-динамической апертуры. Фокусировка на прием в обоих случаях динамическая. Даны поперечные срезы для глубин 2,5; 6,5 и 11,5 см. На графиках шаг сетки по оси абсцисс — 2,5°, по оси ординат — 5 дБ

Фиксированный фокус на передачу Частотно-динамическая перелающая апертура

/ \ / : \ > 1 \ ,, Ч'' ! Ч л /ЧЧ' . ЧЧЧ ............................~Т\.....:....................... \ { \ ; 1 1 И д ■

/~\ ! ! \ / I \ ! ' / Г \ /Т\ /1 1 ! \ 1 \ \ : , ........ Л м , Ч Ч ,, д , , /\л/ ■,/ V [Л/ ** ! \ /Ч Д\/ «/V

/1 \ , Г\., ,'Л п / .! \ ,•-, /1 ,, \ •V ; ;/ ; " ( ^ 1 А ЧЧчл/ЧА Iя ; им /\АР ■V Ч V \ / V |/

Повышение контрастной разрешающей способности с помощью декор-реляции боковых лепестков

«Боковые лепестки» диаграмм направленности являются одним из тех неизбежных зол, которые ограничивают контрастное разрешение и динамический диапазон изображений, получаемых в ультразвуковом медицинском сканере. Особенно заметно влияние боковых лепестков при многолучевом режиме работы, который используется при трехмерном сканировании.

Традиционные способы борьбы с боковыми лепестками (например, использование аподизации) приводят к ухудшению пространственного разрешения.

Автором предложен подход, основанный на анализе коррелированности сигналов, полученных по главному и боковому лепесткам. Для его применения достаточно данных с выхода датчика, оцифрованных на радиочастоте.

Алгоритм, реализующий предложенный подход, был применен для обработки изображений, полученных для различных методов УЗ сканирования.

Получены результаты, в соответствии с которыми динамический диапазон изображений после декорреляции увеличивается примерно на 10 дБ и существенно уменьшается уровень боковых лепестков в окрестности ярких точек.

Псевдослучайные (неэквидистантные) методы

Одним из перспективных направлений, которое может найти применение в УЗ диагностических системах, является использование псевдослучайных (неэквидистантных) методов. К этим методам можно отнести те, которые используют сигналы или построение отдельных конструктивных элементов с нерегулярными характеристиками (параметрами).

Типичным примером являются фазокодоманипулированные сигналы. В этих сигналах коды, определяющие нулевую или инвертированную на 180° фазу элементов сигнала, распределяются на интервале длительности сигнала по псевдослучайному закону таким образом, чтобы обеспечить минимум боковых лепестков сигнала на выходе согласованного фильтра.

Используемые в допплеровских режимах "пачечные" сигналы представляют собой периодическую последовательность когерентных импульсов. В том случае, когда не удовлетворяется критерий Найквиста, возникает неоднозначность оценки спектра скоростей кровотока, или определения глубины "окна", в котором оценивается спектр скоростей. Применение непериодической, псевдослучайной последовательности импульсов вместо периодической пачки сигналов позволяет преодолеть ограничения, связанные с критерием Найквиста. Платой за использование непериодической "пачки" импульсов является усложнение алгоритма обработки сигналов.

Одним из возможных применений неэквидистантного метода являются двумерные матричные датчики УЗ сканеров. Изготовление двумерных решеток с большим числом элементов представляет большие технологические трудности, поэтому датчики с двумерными решетками существенно дороже, чем обычные одномерные. Естественным для разработчиков является стремление упростить двумерную систему, не теряя при этом основные преимущества — возможность динамической фокусировки и объемного сканирования.

Очевидным путем является прореживание двумерной решетки с целью уменьшения количества элементов. Регулярное (периодическое) прореживание ведет к росту боковых лепестков в диаграммах излучения и приема. Целесообразно в этом случае применить неэквидистантное построение решетки. Задача решается с помощью случайного перебора вариантов при заданной площади апертуры и определенном количестве элементов. В качестве критерия качества при выборе наилучшего из вариантов используется критерий минимума боковых лепестков в заданной зоне обзора. Обычно размер этой зоны близок к размеру диаграммы излучения — приема одного элемента.

Рассмотрена задача оптимизации размещения элементов в неэквидистантной двумерной решетке, которая может быть использована в УЗ диагностических сканерах. Помимо очевидных ограничений, связанных с размерами апертуры каждого элемента и апертуры всей системы в целом, можно принять еще одно существенное ограничение: отдельные элемен-

ты следует располагать в узлах ломаных, образующих №лучевую звезду с центром симметрии в центре апертуры антенной системы. Это ограничение оправдано тем, что зона, в которой требуется минимизировать уровень боковых лепестков ДН, является, как правило, круговой с главным лучом в центре. Построение антенной системы в виде звезды может иметь дополнительные преимущества по сравнению с неупорядоченным неэквидистантным расположением, позволяя унифицировать построение и обработку сигналов в каждом из лучей.

Алгоритм оптимизации является модификацией метода циклического координатного перебора. Оптимизация осуществлялась при следующих значениях основных параметров: -число элементов М— от 21 до 103; -число лучей N— от 3 до 17;

На рис. 1 представлены сводные результаты оптимизации в виде зависимости от числа элементов М величины q, которая определяет отношение-главного лепестка ДН к максимальному боковому лепестку в заданной зоне углов. Каждому расчетному варианту соответствует кружок с цифрой, обозначающей число лучей N.

Рис. 1. Уровень боковых лепестков в оптимальной неэквидистантной решетке (а —размер зоны оптимизации)

На основе полученных результатов можно сделать следующие выводы.

1. При равном или близком числе элементов результаты оптимизации решеток с различным числом лучей отличаются друг от друга не более чем на 2 дБ по максимальному уровню лепестков ДН.

2. При каждом удвоении числа элементов максимальный уровень боковых лепестков удается снизить на 4-5 дБ.

Оптимизация проводилась для дальней зоны антенной решетки. В процессе перефокусировки в ближнюю зону результаты оптимизации останутся такими же в силу осевой симметрии решетки. В этом случае для всех равноудаленных от центра элементов решетки вводится один и тот же корректирующий сдвиг по задержке, что позволит в режиме динамической фокусировки получить приемлемый уровень боковых лепестков во всем диапазоне глубин.

Глава 3. Искажения акустических изображений и методы их

устранения

Причины искажений акустических изображений обусловлены неод-нородностями в среде распространения ультразвука, что влечет за собой появление таких физических явлений, как преломление, дифракция, отражение и переотражения, а также интерференция ультразвуковых волн.

Перечисленные причины приводят к аберрациям (искажениям) акустических изображений. Удобно разделить аберрации на два вида: обусловленные характером изменения параметров среды, близким к линейному, и связанные с нелинейным характером изменения параметров, который может быть медленноменяющимся или быстроменяющимся в пространстве.

Изменение параметров среды, близкое к линейному, приводит в основном к смещению луча и следовательно к геометрическим искажениям. Отличные от линейного изменения параметров среды приводят к ухудшению качества изображения — его размытости, нечёткости, снижению энергетического уровня, что, объясняется расфокусировкой луча.

Методы компенсации аберраций изображения мягких тканей

Известно достаточно большое количество методов, целью которых является снижение отрицательного влияния фазовых аберраций. Большинство из них основано на оценке фазовых сдвигов или сдвигов по задержке по сравнению с ожидаемыми при приёме отдельными элементами приёмопередающей решётки сигналов, отражённых или излученных отражателем (излучателем), находящимся в области исследования. Оцениваемые сдвиги используются для формирования комплексно сопряженных поправок при следующем излучении. Если в зоне обследования отсутствует один явно выраженный точечный отражатель, то процедура излучений с комплексно-сопряжёнными фазами повторяется, и итерации сходятся в конечном счёте при условии, что имеется отражатель, коэффициент отражения которого выше, чем у других. Итерационная процедура сходится тем быстрее, чем более «ярким» на фоне других является указанный точечный отражатель. Развитие этих методов имело целью учесть и компенсировать не только фазовые, но и амплитудные различия в сигналах.

Чаще всего в биологических тканях отражатели имеют близкие отражающие свойства. По этой причине все перечисленные выше алгоритмы неэффективны для использования в УЗ диагностических системах.

Автором предлагается другой подход к решению задачи компенсации фазовых аберраций. Основная идея метода, предлагаемого автором, состоит в использовании для компенсации того же "принципа маяка", но только находящегося за пределы обследуемой области. В качестве такого маяка может использоваться юстировочный элемент, расположенный с другой стороны тела или органа относительно датчика (Рис.2а).

Компенсация аберраций при использовании юстировочного элемента сводится к тому, что на элемент периодически подается сигнал, аналогичный сигналу, используемому в режиме В. Датчик принимает этот сигнал поочередно каждым из элементов и при этом фиксируется взаимная разность за-

держек и фаз относительно центрального элемента, принятого за опорный, а также измеряются амплитуды принятых сигналов.

Датчик основной

Рис. 2. Котировочный метод компенсации фазовых аберраций:

а) с использованием точечного излучателя (приемника),

б) с применением двух многоэлементных датчиков.

По результатам измерения определяется расстояние между котировочным элементом и центральном элементом датчика. В соответствии с полученной оценкой расстояния вычисляется фазовый фронт от юстировочного элемента в направлении на другие элементы датчика, после чего с ним сравниваются фазы и задержки сигналов, принятых другими элементами. Различия измеренных и вычисленных фаз (задержек) свидетельствуют о наличии неоднородностей, поэтому эти различия используются для компенсации фазовых аберраций.

Для того, чтобы обеспечить компенсацию аберраций не только в направлении на юстировочный элемент, но и в других направлениях, можно в качестве юстировочного использовать такой же многоэлементный датчик, как и основной, но располагаемый с противоположной стороны (Рис.2б). Используя элементы юстировочного датчика поочередно, можно осуществить юстировку во всей зоне обзора основного датчика.

Юстировочный источник (приемник)

00

(б)

Артефакты акустического изображения

Артефактами акустического изображения называются наблюдаемые на экране прибора ложные объекты, аномалии и искажения, получаемые при УЗ исследовании. Артефакты можно разделить на две основные группы: аппаратурные артефакты, возникающие вследствие технических причин, в том числе из-за несовершенства прибора, и артефакты, связанные с физическими процессами прохождения ультразвука в биологических тканях. Артефакты, порождаемые физическими причинами, не обязательно вредны, иногда они несут дополнительную полезную информацию.

На основе большого экспериментального материала проведена систематизация и классификация артефактов, объяснены причины, их порождающие, а также предложены способы их выявления, для последующего устранения или учета.

Исследования расфокусирующего действия костной ткани черепа

Костные ткани черепа серьёзным образом затрудняют наблюдение лежащих за ними мягких тканей. Это объясняется большим коэффициентом затухания на границах костная ткань - мягкая ткань и в самой костной ткани, а также существенными неоднородностями костной ткани черепа. Анализ экспериментальных материалов по исследованию влияния костной ткани черепа на распространение ультразвука свидетельствует о том, что фокусировка УЗ луча возможна только на частотах менее 1 МГц. На частотах выше 1 МГц луч заметно расфокусируется.

В пересчёте на разность хода (связанную с временным а не фазовым сдвигом) среднеквадратическое отклонение пространственного запаздывания сигналов при прохождении через кость черепа составляло величину порядка 1мм и менее. Оценена величина пространственного интервала корреляции картины фазовых и временных сдвигов вдоль поверхности черепной кости. Минимум указанной величины находится в пределах от 2 до Змм для участков кости, на которых отсутствуют соединительные швы между отдельными участками черепа.

Основными причинами аберраций, обусловленных влиянием костной ткани черепа, являются следующие:

-затухание, которое может достигать 12 дБ/см МГц; -криволинейный профиль кости (прежде всего, внутренней ее поверхности), что приводит не только к фазовым и амплитудным аберрациям, но и к изменению угла преломления;

-эффекты рассеяния на неоднородностях костной ткани, -переотражения на границах сред: кожа, кость, костный мозг, головной мозг.

Компенсация аберраций, вносимых черепной костью

Работы, посвященные исследованию возможностей компенсации влияния черепа при транскраниальных УЗ исследованиях, достаточно малочисленны. В последние годы появилось относительно большое количество публикаций, посвященных задаче фокусировки ультразвука через кость черепа для применения в хирургии и терапии. Предлагаемые при этом методы основываются на уже рассмотренном принципе обращения волнового фронта и его модификациях. Напомним, что методы, использующие обращение волнового фронта, имеют серьезное ограничение, связанное с необходимостью иметь опорный отражатель в области исследования, в данном случае - в области головного мозга. Если опорный отражатель (или излучатель) может быть каким-то образом внедрен в мозг, то качество фокусировки может быть очень высоким. Очевидно, что для проведения УЗ исследований такое предложение нереалистично. Другие авторы предлагают оценивать геометрические характеристики кости черепа с помощью высокоточного магниторезо-нансного сканирования, что представляется неестественным, т.к. в этом случае транскраниальным УЗ исследованиям должны предшествовать дорогостоящие исследования на магнитно-резонансном томографе. Отечественными специалистами предложено оценивать геометрические характеристики кости черепа с помощью многоэлементного УЗ преобразователя, располагаемого непосредственно возле соответствующего участка черепной кости. Этот

подход имеет недостаток, связанный с трудностью получения корректных оценок из-за переотражений, имеющих место в ближней зоне, в которой осуществляется оценка параметров.

До настоящего времени ни один из методов компенсации аберраций, обусловленных костью черепа не нашел применения в силу недостаточной эффективности.

Автором предложен метод, позволяющий при определенных условиях обеспечить компенсацию расфокусирующего влияния черепной кости на передающую и приемную диаграммы УЗ прибора.

Специфика транскраниальных УЗ исследований дает возможность использовать опорный излучатель за пределами головного мозга. Обычно исследования проводятся с помощью многоэлементного датчика, плотно прилегающего к поверхности головы — например,в височной области, где условия наблюдения наиболее благоприятны вследствие малой толщины черепной кости. Расстояние от элементов датчика до наружной поверхности кости определяется только наличием слоя кожи, толщина которой не превышает 4^5мм. Это обстоятельство является важным, т.к. в том случае, когда черепная кость, порождающая фазовые и амплитудные аберрации, находится в непосредственной близости от датчика, можно надеяться на успешную компенсацию аберраций.

Предложенный способ реализуется с помощью устройства (рис. 3), которое содержит многоэлементный приемо-передающий датчик 1 и котировочный пьезопреобразователь 2, смонтированные на держателе 3. Держатель фиксируется на голове пациента и обеспечивает соосное положение датчика и юстировочного пьезопреобразователя.

Многоэлементный приемо-передающий датчик соединен с формирователем луча 4, который многоканальным выходом подключен к входу приемопередатчика электрических сигналов 5. Приемо-передатчик соединен с юс-тировочным пьезопреобразователем, а своим многоканальным выходом подключен к формирователя луча 4, выход которого соединен с входом кон-

троллера 6. Контроллер подключен соответственно к формирователю луча, приемо-передатчику и блоку обработки, преобразования и запоминания сигналов 7. Выход блока обработки, преобразования и запоминания сигналов подключен к входу дисплея 8.

В сответствии с предлагаемым методом перед получением ультразвукового изображения головного мозга сначала осуществляют юстировку устройства на прием, которая включает формирование зондирующих импульсов и подачу их на юстировочный пьезопреобразователь. Излученный пьезопре-образователем сигнал, пройдя через голову пациента, поступает на отдельные элементы датчика, в каждом из которых измеряют и запоминают амплитуды, задержки, и сдвиги по фазе принятых сигналов.

Рис. 3. Структурная схема устройства для транскраниальных исследований с использованием предварительной юстировки

Затем осуществляют контроль юстировки устройства в режиме передачи, который включает формирование зондирующих импульсов и их последующую поочередную подачу на отдельные элементы датчика. Для каждого из элементов устанавливают задержки, фазы и амплитуды, обратные тем, которые были измерены для данного элемента в режиме юстировки на прием. Датчик преобразует зондирующие импульсы в ультразвуковые сигналы, по-

еле чего котировочным пьезопреобразователем осуществляют прием ультразвуковых сигналов, которые излучаются поочередно каждым элементом датчика и проходят через голову пациента. Если измеренные значения амплитуд, взаимных фазовых сдвигов и сдвигов по задержке сигналов, принятых котировочным пьезопреобразователем, мало отличаются друг от друга, это позволяет считать, что фокусировка на котировочный пьезопреобразователь имеет место. Тогда вводят необходимые поправки при формировании фронта на излучение и прием для необходимых глубин фокусировки и углов сканирования. После этого устройство используют в режиме сканирования, осуществляя излучение ультразвуковых сигналов, прием и усиление эхо-сигналов, их обработку, и отображение (визуализацию) головного мозга.

Общая схема измерений при юстировке поясняется с помощью рис.4.

Предлагаемый способ позволяет существенно повысить разрешающую способность и качество получаемого ультразвукового изображения головного мозга и, следовательно, обеспечить повышенный уровень достоверности оценки состояния головного мозга

Рис. 4. Измерение амплитудных и фазовых искажений, вносимых костью черепа, и их компенсация: Результаты экспериментальных исследований

С целью проверки возможности реализации метода с использованием

юстировочного пьезопреобразователя, была собрана экспериментальная ус-

Кожный слой

Кости черепа

Кожный слой

Котировочный преобразователь

тановка для измерения характеристик сигналов, проходящих через черепную кость человека. В отличие от известных нам экспериментов установка позволила проводить наблюдения сигналов in vivo. Условия безопасности при этом гарантированно соблюдались вследствие того, что в качестве юстиро-вочного преобразователя и многоэлементного датчика использовались компоненты серийно выпускаемых УЗ диагностических приборов, работающие в режимах, которые обеспечивают выполнение требований безопасности, установленных национальными и международными стандартами.

На рис. 5 приведены графики изменения амплитуд (А) и фаз (ср) сигналов, принятых отдельными элементами датчика.

V Jft группы элементов

№ группы элементов

ЛЬ группы злемеишв

Лв группы

Рис. Ь. Изменение амплитуд и фаз сигналов после прохождения через кости черепа для двух положений датчика на виске пациента

Характер изменения амплитуд свидетельствует о фактическом сужении апертурной функции (функции зависимости амплитуд на апертуре) в 2,5-3,5 раза. Следовательно, даже в отсутствие фазовых неоднородностей, ширина диаграммы приема увеличивается в 2,5-3,5 раз, что во столько же раз уменьшает поперечную разрешающую способность. Искажения фазового фронта максимальны на краях апертуры и имеют в основном опережающий по фазе характер, т.е. сигналы приходят к центральным элементам позже, чем к периферийным. Это можно объяснить тем, что возле крайних элементов кост-

33

ная ткань толще, чем возле центральных. С учетом того, что в костной ткани скорость звука составляет с=2500 м/с и более по сравнению со скоростью звука в головном мозге с=1550 м/с, в височной части черепа имеет место эффект линзы. В результате диаграмма излучения-приема перефокусируется в более близкую зону.

Аналогичные эксперименты были повторены на других пациентах. Результаты экспериментов подтверждают реализуемость предлагаемого метода.

Глава 4. Методы дифференциации биологических тканей

В течение многих лет усилия учёных и инженеров-разработчиков УЗ диагностических систем сосредоточены на поисках методов, которые позволили бы на основе принимаемых системой сигналов, получать информацию для дифференциации патологических тканей и, если возможно, оценивать степень патологического изменения.

Для дифференциации могут использоваться такие характеристики тканей, как: амплитудные отражательные характеристики, затухание ультразвука, скорость звука, характеристики рассеяния, нелинейность, упругость, характеристики движения кровотока и мягких тканей, локальная температура.

На практике из всех перечисленных физических характеристик для выявления патологий в основном используются амплитудная информация об отражённых сигналах, отображаемая в виде яркостных картин, или доппле-ровская информация о движении кровотока и тканей, отображаемая в виде спектральных картин или цветовой двумерной картины.

Все остальные потенциальные возможности для дифференциации тканей используются реже или вообще не используются, что чаще всего связано с трудностью решения задачи по выявлению и отображению различия акустических характеристик, а также с отсутствием в достаточном объёме экспериментальных данных

По амплитудной (яркостной) эхограмме зачастую трудно или невозможно дифференцировать патологический участок, например, опухолевые обра-

зования на ранних стадиях их появления. Отдельную проблему при анализе амплитудной информации представляет спекл-шум. Если не принимать специальных мер для подавления спекл-шума, то его наличие серьёзно затрудняет дифференциацию тканей по результатам анализа полутоновой текстуры В-изображения

Из многочисленных экспериментальных материалов следует, что частотно-зависимые характеристики затухания в различных биологических тканях могут существенно отличаться между собой. Теоретический анализ и экспериментальные исследования не дают оснований для успешного использования этих характеристик для дифференциации биологических тканей.

Дифференциация тканей на основе анализа локальной частоты.

Автором предложен метод дифференциации на основе одного из информативных параметров спектра эхо-сигналов- его центральной частоты. В силу того, что используется интервальная оценка частоты, правильнее назвать её локальной частотой спектра эхо-сигналов. Метод предполагает вычисление оценки локальной частоты спектра отраженных сигналов в движущемся временном окне. Величина локальной частоты на интервале и ее изменение с глубиной может характеризовать частотно-зависимый характер затухания и изменение спектра вследствие частотно-зависимого характера обратного рассеяния. Поэтому любые отклонения от плавного изменения центральной частоты служат признаком, который можно использовать для дифференциации тканей.

Получены теоретические выражения для среднего значения и средне-квадратического отклонения оценки локальной частоты на интервале Т. На рис.6 представлены кривые изменения отношения среднеквадратического отклонения к среднему значению ст (/, (/,), полученные путем численных расчетов, в зависимости от относительной величины интервала Т, представленной произведением ТА/, где Д/ — ширина спектра реализации сигнала.

«.(л)

0,2

ОД

0,3

0,4

0,5

2 4 6 8 10 12 14 1« ¿/.Г

Рис. 6. Зависимость среднеквадратической ошибки измерения локальной частоты, отнесенной к её среднему значению, от величины интервала Т.

Предложенный метод дифференциации тканей на основе оценки локальной частоты спектра эхо-сигналов подробно исследован с помощью физико-математического моделирования, результаты которого приведены ниже.

Спектральная цветовая дифференциация тканей

Стремление решить наилучшим образом одновременно две задачи - максимально полно отобразить информацию, содержащуюся в спектре эхо-сигналов, сохранив при этом амплитудную эхограмму, а также наглядно представить эту информацию пользователю, привело автора к идее метода спектральной цветовой дифференциации тканей. Суть метода состоит в оценке частотного спектра принимаемых в процессе сканирования эхо-сигналов и использовании результатов анализа спектра для отображения в виде цветного двумерного изображения. Используется то обстоятельство, что человеческий глаз является весьма чувствительным анализатором цветовых оттенков изображения. При этом необходимо, чтобы в результате трансформации частотного спектра ультразвуковых эхо-сигналов в спектр отображаемых цветных сигналов на дисплее прибора эффективно отображалось диагностически значимое изменение ультразвукового спектра.

На Рис. 7. изображена блок-схема одного из вариантов устройства, реализующего данный способ.

Рис. 7. Схема реализации метода цветовой спектральной дифференциации биологических тканей: II, О и В — каналы фильтрации

Устройство содержит три канала фильтрации И, Э и В. В каждый из каналов фильтрации поступает реализация эхо-сигнала с выхода приемного тракта ультразвукового сканера. Каналы фильтрации включают в себя однотипные элементы. На входе канала фильтрации имеется перестраиваемый фильтр. Выход фильтра соединен с входом детектора Д и с первыми входами узкополосных фильтров УФ, количество которых в данном примере принято равным двум, но может быть увеличено до трех или более. Выходы узкополосных фильтров соединены с входами детекторов Д1 и Д2 соответственно, а

выходы детекторов соединены с входами сумматора. Выход сумматора соединен с входом коммутатора, первый вход которого соединен с выходом детектора, а второй вход — с выходом сумматора.

Элементы каждого канала фильтрации: фильтры, детекторы, коммутатор и сумматор могут быть выполнены в аналоговом виде, однако в современных ультразвуковых сканерах предпочтительной является реализация их в цифровом виде.

Выходы коммутаторов каждого из каналов фильтрации II, в и В соединены с соответствующими входами цифрового блока обработки, преобразования и запоминания сигналов, а выходы этого блока соединены с соответствующими входами II, О и В цветного дисплея.

Каналы фильтрации !Я, в и В, отличаются между собой тем, что в каждом из перестраиваемых фильтров устанавливается своя центральная частота: в канале Я —ниже, чем в канале О, а в канале О —ниже, чем в фильтре канала В.

В результате обработки эхо-сигналов в соответствии с приведенной схемой на экране дисплея отображается цветная картина, отображающая изменение спектра эхо-сигналов в плоскости сканирования.

Экспериментальная оценка методов дифференциации на основе оценки локальной частоты и спектра эхо-сигналов Для экспериментальной проверки методов дифференциации, предложенных автором и рассмотренных в разделах 4.3; 4.4 и 4.5, были разработаны алгоритмы обработки сигналов и реализованы в виде программ. Для моделирования и отработки алгоритмов использовались результаты клинических исследований реальных биологических тканей, полученные с помощью специальной ультразвуковой установки. Принципиальным отличием указанной установки от традиционного сканера являлось то, что в процессе ее работы регистрировалась исходная информация об эхо-сигналах, полученных элементами датчика после излучения зондирующих сигналов последовательно каждым из этих элементов. При этом в цифровом виде фиксировались реали-

зации эхо-сигналов, имеющие длительность, соответствующую максимальной глубине обследуемой области. Оцифровка сигналов производилась на радиочастоте и, следовательно, сохранялась информация не только об амплитуде, но и о фазе сигналов, что позволяет получить амплитудно-фазовый спектр сигналов.

В качестве основного был выбран вариант отображения информации в виде сочетания яркостного В-изображения и цветового фона. При этом распределение цветовых оттенков в плоскости сканирования отображает информацию о спектре эхо-сигналов или отдельных параметров спектра (например, локальной частоты).

Для получения цветовых оценок спектра были выбраны следующие параметры: размер "скользящего окна" по глубине- 4 мм, интервал усреднения в поперечном направлении — около 2 мм.

При оценке спектра вводилась поправка, учитывающая медленноме-няющееся изменение центральной частоты с глубиной в соответствии с частотно-зависимым затуханием.

Для цветового отображения локальной частоты параметры "скользящего окна" выбраны такими же, однако, в поперечном направлении осуществлялось усреднение по 8 субапертурам. При этом так же вводилась поправка, учитывающая медленное изменение центральной частоты с глубиной.

Клинические результаты исследования печени показаны на рис. 8. Помимо обычных В-изображений (рис. 8а) даны комбинированные картины, на которых суммируется яркостная В-эхограмма и цветовой фон, соответствующий оценке спектра (рис.8б). На рис.8в даны аналогичные комбинированные картины, где цветовой фон отображает распределение в плоскости сканирования локальной частоты спектра. На рис.9 представлены результаты, полученные при исследовании почки "трудного" пациента.

Аналогичные результаты были получены в результате исследования печени "трудного" пациента, а также для молочной железы.

Сравнивая обычные В-изображения и комбинированные изображения с цветовым спектральным фоном, можно сделать следующие выводы:

1. Яркостная информация, содержащаяся в В-изображении, практически без изменений отображается на комбинированных картинах.

2. Разрешающая способность (продольная и поперечная), характерная для В-изображений, сохраняется и в комбинированных картинах.

3. Чувствительность и динамический диапазон по яркости В-эхограммы в комбинированных картинах сохранены.

4. Биологические ткани, имеющие различную природу, отображаются с отличающимся друг от друга оттенком цветового фона.

Можно ожидать, что патологически измененные ткани на фоне здоровых так же будут отличаться цветовым окрасом вследствие другого характера спектра отраженных от них сигналов.

Преимущества предложенного метода дифференциации:

• Метод не требует дополнительной аппаратуры и может быть внедрен в любую из ныне выпускаемых ультразвуковых диагностических систем.

• Процедура обследования пациента при скрининге и первичном выявлении патологий может быть ускорена, т.к. цветовое картирование различных органов и более четкое определение их границ облегчает ориентацию врача-диагноста в процессе обследований.

• Вероятность выявления ряда патологий на фоне здоровых тканей ожидается более высокой, чем при использовании только В-эхограммы, т.к. появляется возможность получать новую информацию о тканях.

а) Обычное В-изображение

б) В-юображение с цветовым спектральным фоном

в) В-изображение с цветовым отображением локальной частоты

Рис. 8. Дифференциация тканей. Изображение печени

.¿й.fit.fi-»

ТВю

а) Обычное В-изображение

Яв&З

ШЙР» « '1

'даЩдайгРгМч.'К'^ б) В-изображение с цвето-

вым спектральным фоном

в) В-изображение с цветовым отображением локальной частоты

Рис. 9. Дифференциация тканей. Изображение почки "трудного" пациента

Цветовое допплеровское картирование

Цветовое допплеровское картирование движения тканей и, прежде всего, кровотока в настоящее время является одной из наиболее эффективных технологий в УЗ исследованиях, которая может использоваться для дифференциации тканей.

Получены и уточнены основные соотношения, с помощью которых реализуется цветовое допплеровское картирование, для двух вариантов обработки сигналов — автокорреляционного и кросскорреляционного. Показано, что второй вариант предпочтительно использовать для оценки движения мягких тканей с целью их дифференциации.

Глава 5. Практическая реализация результатов исследований

В начале 1990-х годов за очень короткие сроки - в течение 1,5 лет - под непосредственным руководством автора был создан первый в России УЗ диагностический прибор с секторным сканированием "Эхоскан-1" (рис. 10), по своим характеристикам не уступающий зарубежным аналогам. Через несколько лет после начала производства "Эхоскан-1" была предпринята его модернизация. Усовершенствованный прибор получил название "Эхоскан-3". Одновременно с созданием прибора "Эхоскан-3" проводилась разработка ультразвукового сканера "Эхоскан-2" с линейным электронным сканированием. Для этого прибора были специально разработаны линейные многоэлементные датчики.

Приборы "Эхоскан-1", "Эхоскан-2" и "Эхоскан-3" успешно продавались не только в России, но и поставлялись за рубеж. В процессе серийного производства было выпущено и реализовано более 500 приборов.

Одним из наиболее сложных устройств, входящих в состав ультразвукового диагностического прибора, является сканконвертер. Серийные микропроцессоры вплоть до конца предыдущего столетия не имели достаточного быстродействия для того, чтобы реализовать функции сканконвертера программным образом. Поэтому все, без исключения, фирмы-разработчики и

производители УЗ сканеров, использовали аппаратное построение сканкон-вертера. После появления новых быстродействующих микропроцессоров Pentium и его аналогов, появилась реальная возможность создания сканкон-вертера на базе универсального микропроцессора с разработкой программы конвертирования и интерполяции.

При участии автора был создан первый в России и один из первых в мире прибор со сканконвертером, реализованным программным образом. Компьютеризованное построение прибора, получившего название "Эхоскан-10", дало ряд существенных преимуществ по сравнению с традиционным построением.

- Архитектура прибора позволяет программным путем, с минимальными аппаратными переделками, модернизировать прибор, внедряя новые функции.

- Прибор имеет возможность подключения к локальной сети медицинского учреждения, а также к глобальной сети Internet с целью оперативного обмена и передачи информации.

- Встроенный жесткий магнитный диск сделал практически неограниченным собственный архив изображений в приборе.

- Появилась возможность обмениваться информацией на электронных носителях.

- Сохранившиеся возможности компьютера в приборе могут быть целесообразно применены для последующей обработки полученной информации.

- Возможность использовать для регистрации изображений универсальный лазерный или струйный принтер, которые не нуждаются в термобумаге.

На основе базовой модели прибора была разработан ряд приборов, включающая в себя (см. рис. 10):

- настольный вариант — базовую модель "Эхоскан-10" с линейным, кон-вексным, микроконвексным и секторным (механическим) сканированием;

- переносной, портативный вариант "Эхоскан— 10п" с линейным, конвекс-ным и микроконвексным сканированием;

- модификация "Эхоскан-10д" с теми же возможностями, но с дополнительным блоком получения информации о спектре скоростей кровотока.

Эхоскан-10д Э.\оскан-10п

Рис. 10. Линейка ультразвуковых диагностических приборов "Эхоскан"

На основе научно-технического задела, созданного в результате разработки моделей УЗ сканеров, в последние годы в коллективе, возглавляемом автором, заканчивается разработка нового многофункционального прибора "Эхоскан-100". Прибор является полностью цифровым с максимальным использованием современных компьютерных технологий. В приборе реализуются новые технологии, предложенные автором, в частности, режимы дифференциации тканей на основе анализа спектра, методы компенсации аберраций, методы борьбы со спекл-шумом и пр. Готовятся к выпуску модификации прибора "Эхоскан-100" в портативном и в стационарном исполнении

Основные результаты и выводы

1. Рассмотрены основные направления и методы совершенствования возможностей УЗ диагностических систем, а также ограничения и проблемы на пути реализации этих направлений и методов.

2. На основе анализа волнового уравнения для неоднородной среды получены соотношения, связывающие сигнал на выходе УЗ диагностических систем с локальными параметрами биологической ткани. Решение получено для практически важного случая работы в зоне фокусировки сканеров с высокой пространственной разрешающей способностью. Введено понятие характеристической функции ткани и получено математическое выражение для нее.

3. Задача исследования полей рассеяния в УЗ диагностических системах распространена на случай неоднородных сред с затуханием. Показано, что в сканерах с высокой поперечной разрешающей способностью учет затухания можно осуществлять только по одной координате — вдоль приемопередающего луча, что существенно упрощает анализ.

4. Обобщены, систематизированы и проанализированы результаты исследований частотных характеристик рассеяния биологических тканей в УЗ полях. Показана целесообразность использования этих характеристик для дифференциации биологических тканей.

5. Оценены возможности построения приемного траста УЗ сканеров с использованием методов оптимальной фильтрации по Винеру или согласованной фильтрации полезного сигнала, а также рассмотрена возможность применения специальных сигналов, в частности, ЛЧМ- и КМ- сигналов.

6. Предложен метод частотно-динамической апертуры, позволяющий формировать одновременно несколько фокусов на передачу в УЗ сканерах. Новый метод позволяет в несколько раз увеличить частоту кадров с целью наблюдения динамических структур в реальном времени.

7. Предложен способ подавления боковых лепестков диаграмм излучения-приема путем декорреляции, позволяющий улучшить контрастную разрешающую способность в многолучевых УЗ диагностических системах.

8. Рассмотрено использование псевдослучайных методов при построении УЗ систем и выборе типа сигналов. Предложен метод синтеза оптимальной неэквидистантной двумерной решетки пьезопреобразователей. Метод позволяет существенно уменьшить число элементов решетки, обеспечивая приемлемый уровень боковых лепестков диаграмм излучения-приема.

9. Дан анализ физических причин искажений акустических изображений в мягких тканях. Получен, систематизирован и физически объяснен экспериментальный материал, позволяющий выявить артефакты акустического изображения, а также устранить их влияние. Предложен способ компенсации аберраций с помощью юстировки.

10. Проведен анализ аберраций, вносимых черепной костью при транскраниальных исследованиях. Предложен принципиально новый метод компенсации указанных аберраций и получены экспериментальные клинические результаты, подтверждающие реализуемость метода.

11. Рассмотрены основные характеристики биологических тканей, которые могут быть использованы для их дифференциации при УЗ исследованиях, и дан анализ методов дифференциации. Предложены новые методы дифференциации тканей на основе анализа и цветового отображения спектра эхо-сигналов, а также с помощью оценки и отображения таких параметров, как локальная частота и ширина спектра эхо-сигналов. Приведены результаты экспериментально-численного моделирования и клинических исследований, подтвердившие перспективность предложенных методов.

12. Проведен анализ метода цветового допплеровского картирования с использованием автокорреляционного или взаимнокорреляционного способов обработки эхо-сигналов для целей дифференциации биологических тканей.

13. Приведены результаты практической реализации разработок и серийного производства приборов, созданных с учетом новых методов, направленных на совершенствование УЗ диагностических систем. Общий объем изготовленных и поставленных в медицинские учреждения приборов превысил 500 штук.

Основные публикации по теме диссертации

1. Черняк B.C., Заславский Л.П., Осипов JI.B., Многопозиционные радиолокационные станции и системы. Заруб, радиоэлектроника.- №1, 1987

2. Осипов Л.В. Принципы построения и характеристики экстракорпоральных литотрипторов. Приборы, ср-ва автом, и с-мы упр.— ТС-10, вып.6, 1988

3. Дзюба В.И., Осипов Л.В. Оптимизация размещения элементов антенной системы при центрально-симметричном построении. Сб. Антенны. Вып. 37. 1990

4. Осипов Л.В. и др. Исследование принципов осуществления контроля акустического контакта для ультразвуковых терапевтических аппаратов. Отчет по НИР, ВНИИ мед. приборостроения. 1990

5. Осипов Л.В., Чернин С.Л. Зонды с механическим сканированием для ультразвуковых диагностических приборов. Приборы, средства автоматизации и системы управления. — ТС-10, вып. 1,1990

6. Осипов Л.В. Ультразвуковые сканирующие диагностические приборы. Медицинская техника. №4. 1991

7. Осипов Л.В. Физико-технические проблемы ультразвуковой диагностики. Медицинская техника. №5. 1991

8. Осипов Л.В. и др. Исследование принципов построения кольцевой решетки для динамической фокусировки в ультразвуковых зондах с механическим сканированием. Отчет по НИР., ВНИИ мед. приборостроения. 1991

9. Осипов Л.В. и др. Способ контроля степени акустического контакта, /патент на изобретение № 2022548 (с приоритетом 28. 06. 1991)

10. Осипов Л.В. Принципы фокусировки и сканирования в ультразвуковых диагностических эхотомоскопах. Приборы, средства автоматизации и системы управления-ТС-10, вып.1,1991

11. Осипов Л.В, Жигулев В.И., Кучеренко В.И. Исследование новых принципов повышения разрешения ультразвуковых эхотомоскопов медицинского назначения. Научно-технический отчет, МФТИ, г. Москва, 1992.

12. Осипов Л.В., Коныгин В .Л., Чернин С.Г. "Эхоскан-1" - прибор для ультразвуковой медицинской диагностики. Медицинская техника.№5. -1994

13. Осипов Л.В. Физика и техника ультразвуковых диагностических систем (ч. 1)// Медицинская визуализация. №1,1997.

14. Осипов Л.В. Физика и техника ультразвуковых диагностических систем (ч. 2)// Медицинская визуализация. №2, 1997.

15. Осипов Л. В. Физика и техника ультразвуковых диагностических систем (ч. 3)//Медицинская визуализация. №3, 1997.

16. Осипов Л.В Физика и техника ультразвуковых диагностических систем (ч. 4)// Медицинская визуализация. №4, 1997.

17. Осипов Л.В. Физика и техника ультразвуковых диагностических систем (ч. 5)// Медицинская визуализация. №1, 1998.

19. Осипов Л.В. Физика и техника ультразвуковых диагностических систем (ч. 6)// Медицинская визуализация. №2,1998.

20. Осипов Л.В. Физика и техника ультразвуковых диагностических систем (ч. 7)// Медицинская визуализация. №3, 1998.

21. Осипов Л.В. Физика и техника ультразвуковых диагностических систем (ч. 8)// Медицинская визуализация. №4, 1998.

22. Осипов Л.В. Ультразвуковые допплеровские системы: физические принципы и методы/ЛСлинич. рук-во по УЗ диагностике. Т.5/ под ред. Мить-кова В.В. М.:Видар, 1998.

23. Осипов Л.В. Физика и техника ультразвуковых диагностических систем (ч. 9)// Медицинская визуализация. №1, 1999.

24. Осипов Л.В. Ультразвуковые диагностические приборы: Практическое руководство для пользователей. — М.: Видар,1999. -256 с.

25. Осипов Л.В. Ультразвуковые диагностические системы. Принципы фокусировки и сканирования: уч. пособие. - М.: Изд-во МГТУ, 2002.

26. Осипов Л.В. Способ получения ультразвуковых изображений головного мозга, /патент на изобретение № 2254810 (с приоритетом 16.03.2004).

27. Осипов Л.В., Кульберг Н.С. Способ обработки и отображения эхо-сигналов для дифференциации биологических тканей в ультразвуковых диагностических сканерах, /патент на изобретение № 2253370 (с приоритетом 19.04.2004).

28. Осипов Л.В. Ультразвуковые диагностические системы: физические принципы и методы//Практическое руководство по ультразвуковой диагностике. /Под ред. Митькова В.В. М.:Видар,2003.

29. Осипов Л.В. Ультразвуковые диагностические приборы: оптимизация приемного тракта и энергетические характеристики: уч. пос., МИРЭА, 2004.

30. Осипов Л.В., Кульберг Н.С. Цветовая дифференциация тканей в ультразвуковых диагностических системах, /сб. материалов II Евразийского конгресса по медицинской физике и инженерии, 21-24 июня 2005 г. (сб. тезисов).

31. Осипов Л.В. Повышение качества изображения при транскраниальных ультразвуковых исследованиях, /сб. материалов II Евразийского конгресса по медицинской физике и инженерии, 21-24 июня 2005 г.

к исполнению 20/09/2006 Исполнено 21/09/2006

Заказ № 669 Тираж: 100 эк

ООО «11-й ФОРМАТ» ИНН 7726330900 Москва, Варшавское ш., 36 (495) 975-78-56

www.autoreferat.ru

Введение.

Научная новизна.

Практическая значимость.

Положения, выносимые на защиту.

Апробация работы.

Список сокращений.

Глава 1. Распространение ультразвуковых волн в биологических тканях.

1.1. Введение в проблему.

1.2. Волновое уравнение для неоднородной среды.

1.3. Оценка полей рассеяния в задаче акустической визуализации.

1.4. Визуализация—приближение к практически важным случаям.

1.5. Учет затухания ультразвуковых колебаний в биологических средах.

1.6. Нелинейные явления при распространении ультразвуковых волн.

1.7. Модели биологических тканей и характеристики рассеяния.

Слабые рассеиватели.

Рассеиватели средней силы. f Сильное рассеяние.

Сечение рассеяния.

Рассеиватели с размером, малым по сравнению с длиной волны.

Резонансные рассеиватели.

Рассеяние на неоднородностях с размерами, превышающими длину волны.

Глава 2. Повышение информационных возможностей ультразвуковых диагностических систем.

2.1. Направления совершенствования информационных возможностей в традиционных режимах диагностики.

Повышение чувствительности.

Повышение пространственной разрешающей способности.

Улучшение контрастной разрешающей способности.

Увеличение скорости обзора.

Автоматизация управления режимами.

Унификация режимов и характеристик датчиков.

Использование специальных программ обработки.

Оперативный контроль настройки и работоспособности.

Новые режимы.

2.2. Методы совершенствования УЗ диагностических систем. Ограничения и проблемы.

2.3. Применение оптимальных методов.

2.3.1. Оптимизация построения приемного тракта.

2.3.2. Оптимальная фильтрация полезного сигнала.

2.3.3 Согласованная фильтрация сигнала.

2.4. Использование специальных сигналов.

2.5. Метод частотно-динамической апертуры.

2.6. Одновременный многолучевой прием.

2.7. Повышение контрастной разрешающей способности с помощью декор-реляции боковых лепестков.

2.8. Псевдослучайные (неэквидистантные) методы.

2.8.1. Оптимизация размещения элементов в неэквидистантной двумерной решетке.

Глава 3. Искажения акустических изображений и методы их устранения.

3.1. Физические причины искажений изображений в мягких тканях, виды искажений.

Геометрические искажения.

Аберрация изображений мягких тканей.

Артефакты.

3.2. Методы компенсации аберраций изображения мягких тканей.

3.3. Артефакты акустического изображения.

Аппаратурные артефакты.

Артефакты, вызванные физическими причинами.

3.4. Исследования расфокусирующего действия костной ткани черепа.

3.5. Компенсация аберраций, вносимых черепной костью.

3.5.1. Метод, использующий юстировочный пьезопреобразователь.

3.5.2. Особенности применения метода с котировочным пьезопреобразователем.

3.5.3 Результаты экспериментальных исследований.

Глава 4. Методы дифференциации биологических тканей.

4.1. Основные характеристики тканей, используемые для дифференциации.

4.2. Амплитудные отражательные характеристики тканей.

4.3. Оценка акустического затухания.

4.4 Дифференциация тканей на основе анализа локальной частоты.

4.5. Спектральная цветовая дифференциация тканей.

4.6. Экспериментальное моделирование методов дифференциации на основе оценки спектра эхо-сигналов или его параметров.

4.6.1.Разработка алгоритмов обработки эхо-сигналов с целью дифференциации тканей.

4.6.2. Предварительные результаты численного моделирования.

Оценка локальной частоты.

4.6.3. Результаты моделирования алгоритмов дифференциации на основе спектра эхо-сигналов и локальной частоты.

4.7. Некоторые новые направления исследований в области характеризации тканей.

4.7.1. Оценка интегрального обратного рассеяния.

4.7.2. Метод параметрических В-изображений.

4.7.3. Получение локальной оценки температуры.

4.7.4. Ультразвуковая эластометрия.

4.7.5. Оценка параметров нелинейности.

4.8. Контрастные вещества.

4.9. Цветовое допплеровское картирование.

4.9.1. Получение цветовых допплеровских изображений с помощью автокорреляционного метода.

4.9.2. Кросскорреляционный метод.

Глава 5. Практическая реализация результатов исследований.

5.1. Разработка ряда базовых моделей УЗ сканеров.

5.2. Разработка и производство линейки компьютеризованных приборов.

5.3. Разработка перспективного многофункционального ультразвукового прибора.

5.4. Контроль акустического контакта в ультразвуковых терапевтических аппаратах.

Среди известных средств медицинской визуализации (или, иными словами, медицинской интроскопии) ультразвуковые диагностические методы занимают особое место, что объясняется рядом существенных достоинств этих методов.

Перечислим основные известные методы ультразвуковых (УЗ) исследований.

- Трансмиссионный (теневой), который использует излучение УЗ колебаний с одной стороны обследуемого объекта, а прием— с противоположной стороны, после прохождения колебаний через внутренние структуры.

- Эхолокационный, связанный с излучением зондирующих УЗ-сигналов и приемом эхо-сигналов, получаемых в результате отражения от внутренних структур.

- Томографический, при котором применяется трансмиссионное или эхо-локационное сканирование объекта узким УЗ лучом с последующим восстановлением изображения методами, аналогичными используемым в компьютерной рентгеновской томографии.

Наибольшее распространение получил эхолокационный метод, при реализации которого могут быть получены различные виды акустических изображений: одномерные (А-эхограммы), двумерные (В-эхограммы) и трехмерные (ЗД-изображения), а также изображения на основе использования допплеровских режимов [44].

Широкое применение УЗ исследований обусловлено следующими преимуществами перед другими методами медицинской визуализации.

1. Высокая диагностическая информативность во многих областях медицинской диагностики, что объясняется чувствительностью УЗ полей рассеяния к физическим и физиологическим изменениям характеристик биологических тканей.

2. Способность оценивать динамические характеристики движущихся структур, прежде всего кровотока.

3. Практическая безвредность УЗ исследований для пациента и врача, что обеспечивается лимитированным уровнем излучаемой мощности ультразвука.

4. Относительно небольшие размеры и вес аппаратуры.

Известны ограничения и недостатки существующих УЗ систем диагностики:

- невозможность получения информации приемлемого качества о газосо-держащих структурах (легкие, кишечник);

- трудность получения диагностических данных при наблюдения через структуры со значительным отражением, а также с большим затуханием или неоднородностями, приводящими к аберрациям изображения;

- недостаточная способность выявления диагностически значимых изменений в биологических тканях в тех случаях, когда эти изменения не вызывают заметных различий акустических характеристик.

Усилия многочисленных исследователей и разработчиков сосредоточены на преодолении перечисленных проблем. Безусловно, при этом воздается должное теоретическим подходам к решению поставленной задачи. Однако теоретическое рассмотрение связи и зависимости между основными параметрами среды и результатами УЗ исследования с учетом возможностей используемых систем не дает, к сожалению, возможности решить задачу в полной мере и преодолеть имеющиеся многочисленные трудности.

В известных теоретических рассмотрениях ставилась цель получить оценки физических параметров среды: скорости звука, плотности, упругости и пр. с тем, чтобы использовать их для диагностической характеризации тканей [5,7,11,49,61,69,72 и т.д.].

Нам неизвестны работы, в которых бы поставленная таким образом цель была практически достигнута хотя бы в первом приближении. Это и неудивительно, т.к. таким образом сформулированная задача чрезвычайно сложна не только в теоретическом (в частности, математическом плане), но и по причине очень большого разнообразия характеристик исследуемых биологических структур.

Нам представляется, что указанный, в некотором смысле, канонический подход, характерный, например, для известной задачи обратного рассеяния, не обязательно должен быть основным направлением, на котором необходимо концентрировать усилия специалистов, работающих в области создания УЗ диагностической аппаратуры.

Если для научных исследований получение оценок физических параметров представляет очевидный интерес, то для практической диагностики далеко не всегда важно оценивание этих параметров. Гораздо более важным является выявление изменений в тканях, что необходимо для диагностики. Эта задача решается с помощью различных способов получения акустических изображений. При этом интересующие исследователя изменения в тканях определенным образом проявляются на изображении. С разной степенью достоверности они могут быть идентифицированы с помощью разнообразных методов обработки информации о полях рассеяния в тканях.

Поэтому существенная роль в предлагаемой работе отведена эвристическим методам решения задач там, где теоретические приемы, используемые для анализа и синтеза проектируемых систем, не дают результата. Усилия автора были направлены на то, чтобы предложить новые или улучшить известные методы повышения качества получаемой информации. При этом рассматривались методы компенсации, устранения или корректного учета всех явлений, мешающих получить достоверную информацию, а также возможности максимально полного использования всех информационных данных, имеющихся в принимаемых сигналах.

Для проведения эффективных ультразвуковых исследований надо обеспечить выполнение следующих информационных требований.

1. Получение необходимых энергетических параметров и разрешающей способности изображения, т.к. только при достаточно высоком отношении сигнал/шум и максимальном разрешении можно рассчитывать на успешное выполнение задачи диагностики. При этом следует, по возможности, устранить, компенсировать или учесть мешающие биофизические явления, которые не позволяют получить пригодную для анализа информацию или затрудняют получение требуемых энергетических параметров и разрешения.

2. Проведение дифференциации (характеризации) тканей, т.е. определение принадлежности тканей, изображаемых на мониторе, тому или иному органу или типу биологической ткани, и, самое главное, выделение патологических структур или других изменений на фоне здоровых тканей.

3. Обработка информации в выделенных областях интереса с целью получения количественных характеристик и уточнения диагностического заключения.

4. Заполнение или формирование диагностического протокола исследования с указанием всех значимых характеристик обследуемой области.

В силу большой популярности УЗ диагностических исследований накоплен и постоянно пополняется внушительный экспериментальный материал, на базе которого совершенствуются возможности УЗ визуализации. Кроме того, в силу естественного соперничества между производителями УЗ приборов, непрерывно разрабатываются новые аппаратные и программные решения, а также создаются новые технологии, позволяющие существенно улучшить качество получаемой информации.

В последние годы имел место заметный рост технического уровня аппаратуры для УЗ диагностики, что привело к более широкому применению этого вида исследований, как за рубежом, так и в нашей стране.

Тем не менее, можно говорить о том, что далеко не все потенциальные возможности методов УЗ визуализации исследованы и найдены наилучшие технические и идеологические решения с целью реализации их на практике.

Особенно важной задачей является преодоление указанных выше принципиальных ограничений и недостатков, свойственных методам УЗ диагностики. Эти ограничения приводят к тому, что для принятия правильных диагностических заключений на основе УЗ исследований во многих случаях требуется большой практический опыт врача-диагноста, а зачастую — хорошая интуиция. Неоднозначность толкования наблюдаемых изображений, а иногда недостаточная информативность или невозможность получения требуемых данных для точной своевременной диагностики, приводят к тому, что УЗ исследования в ряде случаев «проигрывают» рентгеновским и магнитно-резонансным методам диагностики.

Так, например, имеются значительные трудности при УЗ исследованиях «трудных» (difficult to image) пациентов, к которым относятся, прежде всего, лица с избыточным весом, послеоперационными рубцами, гипертрофированной мышечной массой и т.д.

Известно, что рентгеновские методы диагностики очень часто позволяют выявлять опухолевые образования на более ранней стадии их возникновения, чем УЗ метод.

Так же хорошо известно, что для исследований головного мозга наиболее эффективной является магнитно-резонансная томография. Транскраниальные (через черепную кость) УЗ исследования, к сожалению, не обеспечивают хорошее качество В-изображения.

Приведенные примеры можно продолжить.

Актуальность работы обусловлена весьма высокой важностью задачи совершенствования ультразвуковых методов визуализации и поиска принципиально новых решений, позволяющих справиться со многими трудностями и проблемами, ограничивающими сферы применения перспективного метода медицинской диагностики.

Цель диссертационной работы — проведение теоретических и экспериментальных исследований, поиск новых решений и технологий, а также создание аппаратных и программных средств для совершенствования метода УЗ визуализации.

Для достижения поставленной цели потребовалось решить следующие теоретические и практические задачи.

1. Провести анализ процесса распространения УЗ волн в биологических тканях с целью определения связи между полем рассеяния и характеристиками биологических тканей с учетом затухания в среде и нелинейных эффектов.

2. Исследовать характеристики рассеяния биологических тканей, в том числе частотные зависимости характеристик рассеяния.

3. Рассмотреть направления повышения информативности УЗ систем диагностики, а также принципиальные возможности преодоления имеющихся на этом пути ограничений и проблем.

4. Исследовать искажения акустических изображений, а также артефакты изображений, с целью разработки способов компенсации искажений и снижения влияния артефактов.

5. Исследовать возможные методы дифференциации биологических тканей с целью повышения эффективности УЗ диагностики.

6. Уточнить основные соотношения, определяющие принципы получения информации о движении структур с помощью цветового допплеровского картирования.

7. Рассмотреть возможности практической реализации разрабатываемых подходов, технических средств и алгоритмов, а также оценить их эффективность.

В процессе решения поставленных задач использовались теоретические методы исследований, экспериментальные исследования и численное моделирование.

При выполнении теоретических исследований использовались подходы, разработанные в теории волн, акустике и статистической радиотехнике.

Научная новизна

Научная новизна диссертационной работы связана с конкретными результатами, полученными в процессе работы.

Основными результатами, которые, по нашему мнению, могут претендовать на научную новизну, являются следующие.

1. Получены соотношения, позволяющие связать сигналы на выходе устройства обработки УЗ сканера с характеристиками среды. Введено и определено понятие характеристической функции среды.

2. Предложен новый метод формирования излучаемых сигналов и приема эхо-сигналов, названный методом частотно-динамической апертуры, который позволяет обеспечить одновременную многофокусность излучения и приема, в результате чего существенно повышается частота кадров. Проведено численное моделирование, подтвердившее эффективность метода.

3. Предложен способ повышения контрастной разрешающей способности с помощью декорреляции боковых лепестков приемной диаграммы датчика УЗ сканера.

4. Предложена осесимметричная неэквидистантная конфигурация двумерной акустической решетки, которая позволяет значительно упростить построение датчиков для перспективных УЗ диагностических систем. Предложен новый метод оптимизации построения таких решеток и проведено численное моделирование, позволяющее оценить возможности метода.

5. Получены экспериментальные оценки и систематизированы артефакты акустического изображения с выявлением обуславливающих их физических причин.

6. Предложен новый метод компенсации аберраций акустического изображения, возникающих вследствие неоднородностей среды. С помощью эксперимента подтверждена возможность использования этого метода для существенного повышения качества акустического изображения головного мозга при транскраниальных исследованиях.

7. Предложены два новых метода дифференциации биологических тканей:

- на основе анализа локальной частоты эхо-сигналов,

- на основе оценки амплитудно-частотного спектра эхо-сигналов.

Проведено экспериментально-численное моделирование, подтверждающее возможность использования этих методов для улучшения качества диагностики.

Практическая значимость

Под руководством или при непосредственном участии автора диссертационной работы было проведено несколько научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ, в результате которых создан ряд моделей ультразвуковых сканеров: «Эхоскан-1», «Эхоскан-3», «Эхоскан-10», «Эхо-скан-10п», «Эхоскан-1 Од».

Первые две модели производились серийно на Первом Московском приборостроительном заводе, последние — на предприятии НПО КП (г. Москва). Общее количество произведенных приборов, поставленных в отечественные медицинские учреждения и проданных за рубеж, составило более 500 шт.

По результатам эксплуатации приборов были получены положительные отзывы от медицинских специалистов.

В настоящее время в активной стадии разработки находятся две перспективные модели приборов: «Эхоскан-100» и «Эхоскан-ЮОп», в которых реализуется ряд новых результатов, полученных в диссертационной работе.

Результаты систематизации и сравнительной оценки эффективности новых методов повышения эффективности УЗ диагностических систем входят в программу учебных курсов, подготовленных автором и регулярно докладываемых студентам МИРЭА, МВТУ и курсантам факультета усовершенствования врачей ММА им. Сеченова.

Положения, выносимые на защиту

Основными результатами, полученными автором в процессе проведения НИР и ОКР в ВНИИМП и впоследствии на предприятии «ИзоМед», образованном на базе ВНИИМП, являются следующие.

1. Теоретическое рассмотрение полей рассеяния в биологических тканях в результате воздействия ультразвуковых волн, анализ связи между характеристиками тканей и результатами оценки полей рассеяния в процессе сканирования.

2. Эффективность предложенных автором методов повышения информационных возможностей УЗ диагностических систем, а также способов оптимизации построения систем.

3. Новые технологические решения, позволяющие существенно повысить качество акустического изображения головного мозга при транскраниальном УЗ исследовании.

4. Новые методы дифференциации тканей для повышения качества диагностики при проведении УЗ исследований, а также алгоритмы их реализации.

Апробация работы

Результаты работы были доложены на несколько конференциях, симпозиумах и научно-технических семинарах, в том числе на международном конгрессе «Человек и лекарства» в 2003 г., международной конференции «Медицинская физика» в 2005 г. Содержание диссертационной работы отражено в 25 печатных работах, в 3 авторских свидетельствах на изобретения и патентах. Выпущена одна авторская монография и две коллективных монографии с участием автора, в которых нашли отражение результаты работы.

Список сокращений

АЦП — аналогово-цифровой преобразователь

АЧХ — амплитудно-частотная характеристика

ДН — диаграмма направленности

КМ — кодоманипулированный

JI4M — линейно-частотно-модулированный

УЗ — ультразвуковой

ФКМ — фазокодоманипулированный

ЦАП — цифро-аналоговый преобразователь

ЭПР — эффективная поверхность рассеяния

А — режим получения А-эхограммы (от англ. Amplitude) В — режим сканирования для получения черно-белого ультразвукового изображения (от англ. Brightness)

CFM — режим цветового доплеровского картирования (от англ. Color Flow Mapping)

М — режим получения М-эхограммы (от англ. Motion) PD — режим энергетического допплера (от англ. Power Doppler) TDI — режим тканевого допплера (от англ. Tissue Doppler Imaging) TD — кросскорелляционный вариант цветового допплеровского картирования (от англ. Time domen)

TGC — режим изменения усиления с увеличением глубины приема сигнала (от англ.Тйте Gain Control)

Основные результаты и выводы

Перечислим основные теоретические, экспериментальные и практические результаты, которые нашли отражение в диссертационной работе.

1. Рассмотрены основные направления и методы совершенствования возможностей УЗ диагностических систем, а также ограничения и проблемы на пути реализации этих направлений и методов.

2. На основе анализа волнового уравнения для неоднородной среды получены соотношения, связывающие сигнал на выходе УЗ диагностических систем с локальными параметрами биологической ткани. Решение получено для практически важного случая работы в зоне фокусировки сканеров с высокой пространственной разрешающей способностью. Введено понятие характеристической функции ткани и получено математическое выражение для нее.

3. Задача исследования полей рассеяния в УЗ диагностических системах распространена на случай неоднородных средств с затуханием. Показано, что в системах с высокой поперечной разрешающей способностью учет затухания можно осуществлять только по одной координате— вдоль приемопередающего луча, что существенно упрощает анализ.

4. Обобщены, систематизированы и проанализированы результаты исследований частотных характеристик рассеяния биологических тканей в УЗ полях и моделей отражателей. Показана целесообразность использования этих характеристик для дифференциации биологических тканей.

5. Оценены возможности построения приемного тракта УЗ сканеров с использованием методов оптимальной фильтрации по Винеру или согласованной фильтрации полезного сигнала, а также рассмотрена возможность использования специальных сигналов, в частности, ЛЧМ- и КМ- сигналов.

6. Предложен и промоделирован новый метод позволяющий формировать одновременно несколько фокусов на передачу в УЗ сканерах. Метод, получивший название метода частотно-динамической апертуры, позволяет в несколько раз увеличить частоту кадров с целью наблюдения динамических структур в реальном времени.

7. Предложен способ подавления боковых лепестков диаграмм излучения-приема путем декорреляции, позволяющий улучшить контрастную разрешающую способность, что особенно важно для многолучевых УЗ диагностических истем.

8. Рассмотрено использование псевдослучайных методов при построении УЗ систем и выборе типа сигналов. Предложен новый метод синтеза оптимальной неэквидистантной двумерной решетки пьезопреобразователей на основе осесимметричного построения. Метод позволяет существенно уменьшить число элементов решетки, обеспечивая при этом приемлемый уровень боковых лепестков диаграмм излучения-приема.

9. Проанализированы физические причины искажений акустических изображений в мягких тканях и рассмотрены методы компенсации аберраций. Предложен новый способ оценки неоднородностей мягких тканей с целью компенсации аберраций. Получен, систематизирован и физически объяснен экспериментальный материал, позволяющий выявить артефакты акустического изображения, а также устранить их влияние

10. Проведен анализ аберраций, вносимых черепной костью при транскраниальных исследованиях. Предложен принципиально новый метод компенсации указанных аберраций и получены экспериментальные клинические результаты, подтверждающие реализуемость метода.

11. Рассмотрены основные характеристики биологических тканей, которые могут быть использованы для их дифференциации при УЗ исследованиях, и дан анализ методов дифференциации. Предложены новые методы дифференциации тканей на основе анализа и цветового отображения спектра эхо-сигналов, а также с помощью оценки и отображения таких параметров, как локальная частота и ширина спектра эхо-сигналов. Приведены результаты экспериментально-численного моделирования и клинических исследований, подтвердившие перспективность предложенных методов.

12. Проведен анализ метода цветового допплеровского картирования с использованием автокорреляционного или взаимнокорреляционного способов обработки эхо-сигналов для целей дифференциации биологических тканей и структур.

13. Приведены результаты практической реализации разработок и серийного производства приборов, созданных с учетом идей и методов, направленных на совершенствование УЗ диагностических систем. Общий объем изготовленных и поставленных в медицинские учреждения приборов превысил 500 штук.

1. Бененсон 3. М., Кульберг Н. С. Алгоритмический синтез дифракционно-ограниченного луча лля получения трехмерных изображений высокого разрешения. Доклады А кадемии наук, т. 352, №5, Москва, 1997.

2. Бененсон 3, М., Кульберг Н. С., Осипов JI. В. Повышение контрастной разрешающей способности с помощью декорреляции боковых лепестков.

3. Бреховских JI.M., Годин О.А. Акустика слоистых сред. М.: Наука,1989.

4. Буров В.А., Гуринович И.Е., Руденко О.В., Тагунов Е.Я. Реконструкция пространственного распределения параметра нелинейности и скорости звука в акустической томографии. Акустический журн., №6,1994.

5. Буров В.А., Ким E.JI., Румянцева О.Д. спектрально-морфологический анализ акустических изображений биологических тканей и композитных структур. I. Статистический подход//Акустический журнал. 2005.Т.51.№1.

6. Буров В.А., Ким E.JL, Румянцева О.Д. спектрально-морфологический анализ акустических изображений биологических тканей и композитных структур. II. Тестовая классификация акустомикроскопических изображе-ний//Акустический журнал. 2005.Т.51.№3.

7. Бялый Л.И. Оптимальный синтез линейных антенных решеток //Антенны; Сб. статей. — М.: Связь. 1979. — Вып. 27.

8. Бялый Л.И. Характеристики неэквидистантных линейных решеток //Антенны: Сб. статей. — М.: Связь, 1979.— Вып. 27.

9. Виноградова М.Б., Руденко О.В., Сухорукое А.П. Теория волн.— М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит-ры,1979.

10. Горюнов А.А., Сасковец А.В. Обратные задачи рассеяния в акустике. — М.: Изд-во МГУ, 1989.

11. Демин И.Е., Исследование нелинейных характеристик мягких биологических тканей, доклад на II Евразийском конгрессе по мед. физике и инженерии, Москва, июнь 2005.

12. Домаркас В. И., Пилецкас Э. Л. Ультразвуковая эхоскопия. Л.: Ма шиностроение, 1988.

13. Елизаров А.Б. Исследование и разработка новых алгоритмических методов для синтеза трехмерных изображений высокого разрешения в ультразвуковой медицинской диагностике, канд. диссертация, Москва, 2004.

14. Жуков В.Б. Расчет гидроакустических антенн по ДН.— Л.: Судостроение, 1977.

15. Красильников В.А., Крылов В.В. Введение в физическую акустику. — М.: Наука, 1984.

16. Колесников А.Е. Ультразвуковые измерения. 2-е изд., - М.: Издательство стандартов, 1982.- 248с.

17. Левин Б. Р. Теоретические основы статистической радиотехники. М. Сов. Радио., 1966.

18. Лепендин Л.Ф. Акустика: учеб. пособие для втузов.- М.: Высш. Школа, 1978.

19. Нигул У.К. Нелинейная акустодиагностика. — Л.: Судостроение, 1981.

20. Прэтт. У. Цифровая обработка изображений (в 2-х кн.) М.: Мир, 1982.

21. Реконструктивная вычислительная томография. Тем. выпуск. ТИИЭР, т. 71, № 3, март 1983.

22. Осипов JI.B., Черняк B.C., Заславский Л.П.,. Многопозиционные радиолокационные станции и системы. Зарубежная радиоэлектроника.- 1987, №1

23. Осипов Л.В. Принципы построения и характеристики экстракорпоральных литотрипторов. Приборы, средства автоматизации и системы управления. — ТС-10, вып.6, 1988

24. Осипов Л. В., Дзюба В. И. Оптимизация размещения элементов антенной системы при центрально-симметричном построении. Сб. Антенны. Вып. 37.-1990.

25. Осипов Л.В. и др. Исследование принципов осуществления контроля акустического контакта для ультразвуковых терапевтических аппаратов. Отчет по НИР, ВНИИ мед. приборостроения. 1990

26. Осипов Л.В., Чернин С.Л. Зонды с механическим сканированием для ультразвуковых диагностических приборов. Приборы, средства автоматизации и системы управления. — ТС-10, вып.1,1990

27. Осипов Л.В. Ультразвуковые сканирующие диагностические приборы. Медицинская техника. №4. -1991

28. Осипов Л.В. Физико-технические проблемы ультразвуковой диагностики. Медицинская техника. №5. -1991

29. Осипов Л.В. и др. Исследование принципов построения кольцевой решетки для динамической фокусировки в ультразвуковых зондах с механическим сканированием. Отчет по НИР., ВНИИ мед. приборостроения. 1991

30. Осипов Л. В. и др. Способ контроля степени акустического контакта, /патент на изобретение № 2022548 (с приоритетом 28. 06.1991)

31. Осипов Л.В. Принципы фокусировки и сканирования в ультразвуковых диагностических эхотомоскопах. Приборы, средства автоматизации и системы управления. — ТС-10, вып. 1, 1991

32. Осипов JI.B Жигулев В.И.,., Кучеренко В.И. Исследование новых принципов повышения разрешения ультразвуковых эхотомоскопов медицинского назначения. Научно-технический отчет, МФТИ, г. Москва, 1992.

33. Осипов J1.B., Коныгин B.JL, Чернин С.Г. «Эхоскан-1» — прибор для ультразвуковой медицинской диагностики. Медицинская техника.№5. -1994

34. Осипов J1.B. Физика и техника ультразвуковых диагностических систем (ч. 1)// Медицинская визуализация. №1, 1997.

35. Осипов J1.B. Физика и техника ультразвуковых диагностических систем (ч. 2)11 Медицинская визуализация. №2,1997.

36. Осипов Л. В. Физика и техника ультразвуковых диагностических систем (ч. 3)// Медицинская визуализация. №3, 1997.

37. Осипов J1.B Физика и техника ультразвуковых диагностических систем (ч. 4)// Медицинская визуализация. №4,1997.

38. Осипов J1.B. Физика и техника ультразвуковых диагностических систем (ч. 5)// Медицинская визуализация. №1,1998.

39. Осипов J1.B. Физика и техника ультразвуковых диагностических систем (ч. 6)// Медицинская визуализация. №2,1998.

40. Осипов J1.B. Физика и техника ультразвуковых диагностических систем (ч. 7)// Медицинская визуализация. №3,1998.

41. Осипов J1.B. Физика и техника ультразвуковых диагностических систем (ч. 8)// Медицинская визуализация. №4,1998.

42. Осипов J1.B. Физика и техника ультразвуковых диагностических систем (ч. 9)// Медицинская визуализация. №1,1999.

43. Осипов J1.B. Ультразвуковые диагностические приборы: Практическое руководство для пользователей. — М.: Видар,1999. -256 с.

44. Осипов J1.B. Ультразвуковые диагностические системы. Принципы фокусировки и сканирования: уч. пособие. — М.: Изд-во МГТУ, 2002.

45. Осипов JI.B., Кульберг Н.С. Способ обработки и отображение эхо-сигналов для дифференциации биологических тканей в ультразвуковых диагностических сканерах, /патент на изобретение № 2253370 (с приоритетом 19.04.2004).

46. Осипов JI.B., Кульберг Н.С. Цветовая дифференциация тканей в ультразвуковых диагностических системах, /сб. материалов II Евразийского конгресса по медицинской физике и инженерии, 21-24 июня 2005 г. (сборник тезисов).

47. Осипов JI.B. Повышение качества изображения при транскраниальных ультразвуковых исследованиях, /сб. материалов II Евразийского конгресса по медицинской физике и инженерии, 21-24 июня 2005 г.

48. Применение ультразвука в медицине: Физические основы. Пер. с англ. Под ред. Хилла К. М. :Мир, 1989.

49. Руководство по ультразвуковой диагностике, под ред. Пальмера П.Е.С., ВОЗ, Женева, 2002.

50. Технические средства медицинской интроскопии/ Под ред. Леонова Б. И —М.: Медицина, 1989.

51. Тихонов В. И. Статистическая радиотехника. М., Сов. Радио., 1966.

52. Тюлин В.Н. Введение в теорию излучения и рассеяния звука. — М.: Наука, 1976.

53. Ультразвук: Маленькая энцеклопедия. М. Советская энциклопедия, 1979.

54. Урик Дж. Р. Основы гидроакустики.— JL: Судостроение, 1978.— 446с.

55. Физика визуализации изображений в медицине, т.2. М.: Мир, 1991

56. Физическая акустика, под ред. У. Мэзона, т.1, часть А. М.:Мир,1966.

57. Шутилов В.А. Основы физики ультразвука. Издательство ЛГУ: JL-1980.

58. Advances in ultrasound techniques and instrumentation / Ed. by Wells P.N.T.N.Y.; Edinburg; L.: Churchill Livingstone, 1993. 192 p.

59. Akiyama I. et al. On the measurement of frequency dependent attenuation in biological tissue using broadband pulsed ultrasound. IEEE Ultrasonic Simpo-sium Proc. V. 2, 1983.

60. Albrecht Т., Hohmann J. Contrast agents in Sonography. Toshiba Visions 6,2004.

61. Allam M.E., Greenleaf J.F. Two-dimensional frequency domain phase aberration correction. 22nd International Symposium on Acoustical Imaging., Firenze, Sept. 3-6, 1995.

62. Aubrey J.-F. et al. Experimental demonstration of noninvasive transskull adaptive focusing based on prior computed tomography scans, J. Acoust. Soc. Am.ll3(l), 2003.

63. Baikov S.V., Molotilov A.M., V.D. Svet, Physical and technological Aspects of ultrasonic imaging of brain structures through thick scull bones: 1. Theoretical and Model Studies., Acoustical Physics, Vol. 49, No.3,2003.

64. Baikov S.V. et al. Physical and technical aspects of ultrasonic brain imaging through thick scull bones: 2. Experimental studies, Acoustical Physics, Vol. 49, No.4,2003.

65. Becker D. et al. «Ensemble contrast Imaging in der Ultraschall-Diagnostic» — Technologie und klinische Anwendung, Electromedica, 67, 1999.

66. Becker D. et al. Tissue harmonic Imaging und contrast harmonic Imaging, Internist, 2000

67. Behan M., Kazam E. The echographic characteristics of fatty tissues and tumours. Radiology 129,1978.

68. Berkhoff A.P. et al. Iterative Calculation of Reflected and Transmitted Acoustic Waves at a Rough Interface, IEEE Trans. Ultrason. Ferroel. Freq. Control. 42, 1995.

69. Cassereau D., Fink M. Time reversal of ultrasonic fields — Part III: Theory of the closed time-reversal cavity., IEEE Trans. Ultrason., Ferroelect., Freq. Contr., vol. 39, no. 5,1992.

70. Chaturvedi P., Insana M.F., Error bounds on ultrasonic scatterer size estimates, J. Acoust. Soc. Am. 100,1996.

71. Chaturvedi P., Insana M.F., Bayesian and least squares approaches to ultrasonic scatterer size image formation, IEEE Trans. Ultrason. Ferroelec. Freq. Cont., 44,1997.

72. Chivers R.C., Parry R.J. Ultrasonic vtlocity and attenuation in mammalian nissues, J. Acoust. Soc. Amer. ,63,1978.

73. Chivers R.C. The scattering of ultrasound by human tissues- some theoretical models. Ultrasound in Med. and Biol., 3, 1997.

74. Chomas J.E. et al. Mechanisms of contrast agent destruction. IEEE Trans. Ultrason. Ferroelectr. Freq. Control, 48, 2001.

75. Evans D. H. et al Doppler ultrasound: Physics, instrumentation, and clinical application., 1989.

76. Dalecki D. et al. Absorption of finite amplitude focused ultrasound. J. Acoustic. Soc. Am., n.89,1991.

77. D'Astous F.T., Foster F.S. Freguency dependence of ultrasound allehua-tion and backscatter in breast tissue. Ultrasound in Med. And Biol. 12,1986

78. Di Bello V. et al. Cyclic variation of the myocardial integrated backscatter signal in hypertensive cardiopathy: a preliminary study. Coron. After Dis, 12, 2001.

79. Dolezal L. et al. An automated system for ultrasound scanner evaluation using PSF analysis of received signal. Journal of Physics: Conference Series 1. 2004/

80. Dong Zhang, Xiu-Fen Gong., Experimental investigation of acoustic nonlinearity paramenter tomography for exised pathological biological tissues., Ultrasound in Med and Biol., №4, v.25, 1999.

81. Duck F. A. Hill C.R. Mapping true ultrasonic backscatter and attenuation distributions in tissue: a digital reconstraction approach, in: Ultrasonic tissue characterization 2., National Burau of Standards Spec. Publ. 525,1979.

82. Finch-Jonston A.E. et al. Cyclic variation of integrated backscatter: dependence of time delay on the echocardiographic view used and myocardial segments analyzed. J.Am. Soc. Echocard. 13,2000.

83. Fink M. Time reversal of ultrasonic fields— Part I: Basic principles, IEEE Trans. Ultrason., Ferroelect., Freq. Contr., vol. 38. no 5,1992.

84. Flax et al. Patent of USA №4,515,163,1985.

85. Gahn G. et al. Contrast-enhanced transcranial color-coded duplexsono-graphy in stroke patients with limited bone windows. AJNR Am. J. Neuroradial, 21,2001.

86. Goldber, Barry B. et al.: Basic Physics in Diagnostic Ultrasound. Wiley. New York 1979. ISBN 0-471-05735-5.

87. Greenleaf J.F., editor. Tissue characterization with ultrasound. Roca Raton, FL: CRC Press, 1986/

88. Hill C.R. Physical principles of medical ultrasonics Chicester, UK: Ellis HorwoodLTD.; 1986.

89. Hayner М., Hynynen К. Numerical analysis of ultrasonic transmission and absorption of oblique plane waves through the human skull., J. Acoust. Soc. Amer., vol. 110, 2001

90. Hirama M., Sato T. Adaptive ultrasonic array imaging system through in-homogeneous layer. J. Acoust. Soc. Amer., vol. 71,1982.

91. Hynynen K., Jolesz F. Demonstration of potential noninvasive ultrasound brain therapy through an intact scull, Ultrasound in Medicine and Biology, vol. 24, no 5,1998.

92. Ikeda O. An image reconstruction algorithm using phase conjugation for diffraction-limited imaging in an inhomogeneous medium, J. Acoust. Soc. Amer., vol. 85, 1989.

93. Insana M.F., Hall T.J., Parametric ultrasound imaging from backscatter coefficient measurements: Image formation and interpretation, Ultrason. Imaging 12,1990.

94. Insana M.F., Hall T.J. Qualitiy management of ultrasound diagnosis/ Advances in ultrasound techniques and instrumentation : Ed. By Wells P. N. T. : N. Y.; Edinburg; 1993.

95. Kasai C. et al. Real-time two-dimensional blood flow imaging using an autocorrelation technique. IEEE Trans, on sonics and ultrasonics., vol. SU-32, no.3, pp.45 8-463, 1985.

96. Kibanov A.L. et al. Direct video-microscopic observation of the dynamic effects of medical ultrasound on ultrasound contrast microspheres. Invest. Radiol., 33,1998.

97. Kremkau, F. W.: Diagnostic Ultrasound — Physical Principles and Exercises. Grune&Stratton. New York 1980. ISBN 0-8089-1233-X.

98. Kremkau F.W. Doppler ultrasound: principles and instruments. 2nd ed. Philadelphia; L.: W.B. Saunders Co., 1995.373 p.

99. Kremkau F. M. Diagnostic Ultrasound Principles and instruments., 6nd ed., 2002.

100. Kuc R. Bounds on estimating the acoustic attenuation of small tissue regions from reflected ultrasound, Proc. IEEE v. 73,1985.

101. Laffitte S. et al. Contrast echocardiography can asses risk area and infarct size during coronary occlusion and reperfusion: experimental validation. Am. Coll. Cardiol., 39, 2002.

102. Lerner R.M., Huang S.R., Parker K.J, «Sonoelasticity» images derived from ultrasound signals in mechanically vibrated tissues. Ultrasound Med. Biol, n. 16,1990.

103. Linzer M., editior/ Ultrasonic tissue characterization II. NBS Special Publication S25/ Washington, D.C.: US Govt. Print. Office; 1979

104. Maceria A M. et al. Ultrasonic backscatter and serum marker of cardiac fibrosis in hypertensives. Hypertension. 39,2002.

105. Mountford R. A., Wells P. N. T. Ultrasonic liver scanning: the quantitative analysis of the normal A-scan. Phys. Med. Biol., n.17,1972.

106. Nock L. et al., Phase aberration correction in medical ultrasound using specie brightness as a quality factor, J. Acoust. Soc. Amer., vol. 85,1989.

107. O'Donnel M., J.G. Miller, Quantative broadband ultrasonic backscatter: An approach to nondestructive evaluation in acoustically inhomogeneous materials, J. Appl. Phys., 52,1981.

108. O'Donnel M., Flax S. W., Phase aberration correction using signals from point reflectors and diffuse scatterers,: IEEE Trans. Ultrason., Ferroelec., Freq. Contr., vol. 35,1988.

109. Oelze M.L., O'Brien W.D., Comparisons of frequency dependent attenuation — compensation functions for ultrasonic signals backscattered from random media., Submitted J. Acoust. Soc. Am. 7/16/2001.

110. Oelze M.L., O'Brien W.D., Zachary J.F., Ultrasound image based on ultrasound characterization of tissue microstructure of spontaneous rat mammary tumors, J. Acoust. Soc. Am. 109,2001.

111. Romijin R. L., Thijssen J. M. et al. Ultrasonic differentiation of intraocular melanomas: parameters and estimation methods, Ultrasonic imaging 13,1991.

112. Segnal C.M., Greenleaf J.F. Scattering of ultrasound by tissues. Ultrasonic Imaging G; 1984

113. Staritt H.C., Perkins F.A., Duck F.A., Humphrey V.F. Evidence for ultrasonic finite-amplitude distortion in muscle using medical equipment., J. Acoust. Am. 77(1), 1985.

114. Staritt H.C., Duck F.A., Hawkins A.J., Humphrey V.F. The development of harmonic distortion in pulsed finite-amplitude ultrasound passing through liver., Phis. Med. Biol, vol. 31, N12,1986

115. Thijssen J.m. et al. FEIP: Front-end for echographic image processing. In: Exploring Advanced Informatic in Medicine, Amsterdam, 1991.

116. Thomas J-L., Fink M.A. Ultrasonic Beam focusing through tissue inho-mogeneities with a time reversal mirror: Application to transskull therapy, IEEE Trans. Ultrason., Ferroelect., Freq. Contr., vol. 43, no. 6,1996.

117. Tissue characterization through ultrasonic backscatter, Bioacoustics Research Lab., University of Uzbana — Champaign, May 30, 2005.

118. Trahey G.E., Freiburger P.D. An elevation of transducer design and algorithm performance for two dimensional phase aberration correction., IEEE, Ultrasonics Symposium, 1991.

119. Turnbull D.H. et al. Ultrasonic characterization of selected renal tissues. Ultrasonic in Med. And Biol., v.15, №3,1989

120. Ueda K. Ultrasonic miocardial tissue characterization in patients with hypertraphic cardiomyopathy and pressure-overloaded hypertrophy by backscat-tered energy temporal analysis. Circ J. 66,2002.

121. Uscinski B.J. The elements of wave propogation in random media. New York: McGraw-Hill, 1977.

122. Verhoeven J. Т. M., Thijssen J. M., Theeuwes A. G. M., Improvement of lesion detection by echographic image processing: signal-to-noise ratio imaging, Ultrasonic imaging 13,1991.

123. Wells, P.N.T.: Biomedical Ultrasonic. Academic Press. London 1977.

124. Wells P.N.T., Harris R.A., Halliwell M., The envelope that tissue imposes on achievable ultrasonic imaging., J. Ultrasoumd Med., v. 1,1992

125. Yemelyanov S.Y., Skovoroda A.R., ed.al., Ultrasound elasticity imaging using Fourier based speckle tracking algorithm. Proceedings of the 1992 IEEE Ultrasonics Symposium, v.2.1. ЭХОСКАН-Ю

126. Гарантийный срок обслуживания прибора осуществляется в течение 18 месяцев.

127. Прибор может поставляться с компьютерными атласами ультразвуковых изображений, составленными ведущими российскими специалистами в области УЗ диагностики.1. ИзоМед сею127422, Москва, ул. Тимирязевская, д., к. I

128. Тел.(095) 956-79-34, 956-79-32, 211-15-92, 211-42-74 Тел./факс (095) 956-79-36 e-mail: izomed-ltd@mtu-net.ru http:// www.izomed.ru1. ЭХОСКАН-Юд

129. Гарантийный срок обслуживания прибора осуществляется в течение 18 месяцев.

130. Прибор может поставляться с капп ь ют ери ым и ат.засами ультразвуковых изображений, составленными ведущими российскими специалистами я области УЗ диагностики.1. ИзоМед (Ж)127422, Москва, ул. Тимирязевская, д.1, к, I

131. Тел.(095) 956-79-34, 956-79-32, 211-15-92, 211-42-74 Тел./факс (095) 956-79-36e-mail: izomed-ltd@mtu-net.ru http:// www.izomed.ru1. ЭХОСКАН-Юп

132. Гарантийный срок обслуживания прибора осуществляется в течение 18 месяцев.

133. Прибор может поставляться с компьютерны.»!! атласами ультразвуковых изображений, составленными ведущими российскими специалистами в области УЗ диагностики.1. ИзоМедС®127422, Москва, ул. Тимирязевская, д. 1, к. I

134. Тел.(095) 956-79-34, 956-79-32, 211-15-92. 211-42-74 Тел./факс (095) 956-79-36 c-mail: izomed-ltd@mtu-nel.ru http:// www.izomed.ru