用于估算采样组织参数的方法及用于采样组织的多参数评估的系统与流程

本发明大体涉及超声领域，尤其涉及一种用于估算采样组织参数的方法以及用于采样组织的多参数评估的系统。

背景技术：

肝纤维化是指响应于不同的病因学所致的肝细胞损伤，纤维化瘢痕组织在肝脏中积聚。肝纤维化是由一系列的病因，例如病毒性肝炎、酒精性或非酒精性脂肪肝疾病、代谢紊乱和肥胖等所引起的。

肝活组织检查被认为是用于检测肝纤维化并对肝纤维化进行分期的黄金标准。然而，肝活组织检查是一种侵入性的、主观的方法，并且价格昂贵。此外，肝活组织检查可能容易出现采样误差，并且，可能伴随着重大风险，包括危及生命的并发症或者甚至死亡的风险。减少活组织检查的次数或者取而代之以一种非侵入性的方法是人们非常渴望的。纤维化的进程从F0(无纤维化，无瘢痕化)到F1(肝门纤维化，最小程度的瘢痕化)、F2(几乎没有隔膜，瘢痕化已经出现并且延伸到肝脏中含有血管的区域外部)、F3(有许多隔膜，桥接纤维化蔓延并且连接到含有纤维化的其它区域)以及最终的F4(肝硬化或肝脏晚期瘢痕化)。分期F3或F4的纤维化被认为是“严重纤维化”，并且可能最终发展成肝硬化或肝癌。

在纤维化组织中有相当大的异质性。检测早期的纤维化，特别是从F3中分离出F2，是非常重要的，这是因为纤维化治疗在分期F2可能是可逆的，但在分期F3及以上却不是可逆的。非酒精性脂肪肝疾病(Non-Alcoholic Fatty Liver Disease，NAFLD)在分期F2可能保持脂肪变性或转向非酒精性脂肪性 肝炎(Non-Alcoholic Steato-Hepatitis，NASH)。非酒精性脂肪肝疾病(NAFLD)是最普遍的一种肝脏疾病，它影响了15-30％的人。在这些人中，30-40％的人可能发展成非酒精性脂肪性肝炎(NASH)。多达58-74％的肥胖人群可能患有非酒精性脂肪肝疾病(NAFLD)。

因此，在脂肪肝组织和在肥胖患者中用可靠的、非侵入性方法来检测纤维化并对纤维化进行分期是尚未满足的临床需要。

而且，当采用非侵入性的方法时，如何估算出用于肝组织评估的肝组织参数以及这些估算值的准确性的问题将成为非常重要的考虑因素。

技术实现要素：

本发明的一个方面在于提供一种用于估算采样组织参数的方法。所述方法包括通过使用具有一种采集频率的超声探头和一种采集协议来获得来自采样组织中的第一感兴趣区域和第二感兴趣区域的超声回波信号，以及基于来自所述第一和所述第二感兴趣区域的所述超声回波信号并且使用一种参考仿体来估算出所述采样组织的一个或多个参数。

本发明的另一个方面在于提供一种用于采样组织的多参数评估的系统。所述系统包括具有一种采集频率的超声探头和处理单元。所述超声探头包括发射换能器和接收换能器。所述发射换能器用于根据一种选定的采集协议来向采样组织中的第一感兴趣区域和第二感兴趣区域发射超声信号。所述接收换能器用于接收来自所述第一和所述第二感兴趣区域的超声回波信号。所述处理单元包括估算模块和评分计算模块。所述估算模块用于基于来自所述第一和所述第二感兴趣区域的所述超声回波信号并且使用一种参考仿体来估算出所述采样组织的第一参数和第二参数。所述评分计算模块用于基于所述采样组织的多个参数来计算出所述采样组织的定量评分，所述采样组织的所述多个参数包括所述第一参数和所述第二参数，所述定量评分代表所述采样组织的一个或多个特性。

附图说明

当参照附图阅读以下详细描述时，本发明的这些和其它特征、方面及优点将变得更好理解，在附图中，相同的元件标号在全部附图中用于表示相同的部件，其中：

图1是根据本发明的一个具体实施方式的用于采样组织的多参数评估的示意性系统的示意图；

图2是图1中的处理单元的示意图；

图3示出在虚拟参考组织中的模拟超声传播的示意图；

图4示出在采样组织中的超声传播的示意图；

图5是根据本发明的一个具体实施方式的用于采样组织的多参数评估的方法的流程图；

图6是图5中的参数估算步骤的一个具体实施方式的流程图；以及

图7是图5中的执行质量检查步骤的一个具体实施方式的流程图。

具体实施方式

为帮助本领域的技术人员能够确切地理解本发明所要求保护的主题，下面结合附图详细描述本发明的具体实施方式。在以下对这些具体实施方式的详细描述中，本说明书对一些公知的功能或构造不做详细描述以避免不必要的细节而影响到本发明的披露。

除非另作定义，本权利要求书和说明书中所使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属技术领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本说明书以及权利要求书中所使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“一个”或者“一”等类似词语并不表示数量限制，而是表示存在至少一个。“包括”或者“具有”等类似的词语意指出现在“包括”或者“具有”前面的元件或者物件涵盖出现在“包括”或者“具有”后面列举的元件或者物件及其等同元 件，并不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。

图1示出根据本发明的一个具体实施方式的用于采样组织的多参数评估的示意性系统100的示意图。如图1所示，系统100可以包括超声探头1、机器2、输入装置3和输出装置4。

输入装置3可以连接到机器2上，用于接收来自用户或其它装置的命令和输入。输入装置3例如可以包括键盘、触摸屏、麦克风、鼠标、开关和/或按钮。输出装置4可以与机器2连接，用于输出例如评估结果。输出装置4例如可以包括显示器。将在下面详细描述的采样组织的一个或多个特性能够呈现在显示器上用于辅助临床诊断。来自用户或其它装置的命令和输入例如可以包括但并不局限于采集协议、超声发射模式、采集帧数、超声探头1的采集频率和感兴趣区域的深度等。

机器2可以包括控制单元21和处理单元22。控制单元21可以与输入装置3连接，并且可以用于响应于来自用户或其它装置的命令和输入来控制超声探头1和处理单元22。

超声探头1可以与机器2连接，并且可以包括发射换能器11和接收换能器12。发射换能器11可以用于根据一种选定的采集协议来向采样组织300(如图4所示)中的第一感兴趣区域301和第二感兴趣区域302发射超声信号S。接收换能器12可以用于接收来自采样组织300中的第一感兴趣区域301和第二感兴趣区域302的超声回波信号S_e301、S_e302(如图4所示)。

如图2所示，处理单元22可以包括估算模块221。估算模块221可以用于基于来自第一感兴趣区域301和第二感兴趣区域302的超声回波信号S_e301、S_e302并且使用一种参考仿体来估算出采样组织300的一个或多个参数。在一个具体实施方式中，参考仿体可以包括一种虚拟参考仿体2220。虚拟参考仿体2220是对于一个或多个已知的组织参数和一个或多个已知的采集参数的 模拟超声回波信号，并且，虚拟参考仿体2220与在检测采样组织300时所使用的超声探头1的类型和选定的采集协议有关。在一个具体实施方式中，虚拟参考仿体2220可以包括基于物理的算法和用于采集协议和超声探头1的预先计算好的偏移校正。基于物理的算法在一种具有一个或多个已知的组织参数的虚拟参考组织200中使用一个或多个已知的采集参数来模拟超声传播，并且，产生虚拟参考组织200的模拟超声回波信号(如图3所示)。具有偏移校正功能的虚拟参考仿体2220能够允许系统和超声探头之间的互用性。处理单元22还可以包括存储模块222。虚拟参考仿体2220可以被预先存储在处理单元22的存储模块222中。采用这种虚拟参考仿体2220能够使得临床流程更加简化，这是因为在临床中医生将不需要执行真实的参考扫描。而且，虚拟参考仿体2220可能需要更少的内存，因此，虚拟参考仿体2220可以使用在小容量系统中，并且能够应用在小型手持超声装置中。

在一个具体实施方式中，超声探头1的发射换能器11可以用于以一种谐波B模式向采样组织300的第一感兴趣区域301和第二感兴趣区域302发射超声信号S。

采样组织300的一个或多个参数可以包括第一参数和第二参数。在一个具体实施方式中，第一参数可以包括衰减系数，而第二参数可以包括背向散射系数。

第一感兴趣区域301可以包括靠近超声探头1的感兴趣区域，其被称之为近端感兴趣区域，并且具有第一深度z₁。第二感兴趣区域302可以包括远离超声探头1的感兴趣区域，其被称之为远端感兴趣区域，并且具有第二深度z₂。作为一个示例，第二感兴趣区域302可以是但并不局限于超过超声探头1的发射中心的感兴趣区域。

图3示出在虚拟参考组织200中的模拟超声传播的示意图。虚拟参考组织200可以具有已知的衰减系数和已知的背向散射系数。参照图3，在虚拟参考组织200中选定第一感兴趣区域201的第一深度为z₁，选定第二感兴趣 区域202的第二深度为z₂。在虚拟参考组织200中模拟超声传播。具有一种采集频率的超声探头1可以向虚拟参考组织200发射模拟超声信号，并且，接收来自虚拟参考组织200中的第一感兴趣区域201和第二感兴趣区域202的模拟超声回波信号S_e201、S_e202。然后，基于来自第一感兴趣区域201和第二感兴趣区域202的模拟超声回波信号S_e201、S_e202可以产生虚拟参考组织200在采集频率周围的第一感兴趣区域201和第二感兴趣区域202处的回波强度。以上的过程可以被建立在虚拟参考仿体2220的基于物理的算法中。

以下将结合图6详细描述估算模块221如何通过使用虚拟参考仿体2220来估算出采样组织300的衰减系数和背向散射系数。

参照图6，在步骤B61中，获得采样组织300在采集频率周围的第一感兴趣区域301和第二感兴趣区域302处的回波强度。如图4所示，在采样组织300中设置第一感兴趣区域301的第一深度z₁及第二感兴趣区域302的第二深度z₂。具有该采集频率的超声探头1使用该选定的采集协议可以向采样组织300发射超声信号S，并且接收来自采样组织300中的第一感兴趣区域301和第二感兴趣区域302的超声回波信号S_e301、S_e302。估算模块221可以基于来自第一感兴趣区域301和第二感兴趣区域302的超声回波信号S_e301、S_e302来获得采样组织300在采集频率周围的第一感兴趣区域301和第二感兴趣区域302处的回波强度。

在图6的步骤B62中，根据如下公式来计算出对于采样组织300和虚拟参考组织200的第二感兴趣区域302、202和第一感兴趣区域301、201之间的回波强度差的绝对值比R。

其中，ω₀代表超声探头1的采集频率，z₁代表第一感兴趣区域301、201的第一深度，z₂代表第二感兴趣区域302、202的第二深度，I_S1(ω₀,z₁)代表对于采样组织300在采集频率周围的第一感兴趣区域301处的回波强度，I_S2(ω₀,z₂)代表对于采样组织300在采集频率周围的第二感兴趣区域302处 的回波强度，I_R1(ω₀,z₁)代表对于虚拟参考组织200在采集频率周围的第一感兴趣区域201处的回波强度，以及I_R2(ω₀,z₂)代表对于虚拟参考组织200在采集频率周围的第二感兴趣区域202处的回波强度。

在步骤B63中，绘制回波强度差的比R的对数变换和第一感兴趣区域的第一深度z₁的图形。作为一个示例，可以绘制20log₁₀R对z₁的图形。

在步骤B64中，应用线性回归拟合以获得拟合后的线性回归线。

在步骤B65中，从拟合后的线性回归线中分别获得拟合后的线性回归线的斜率和截距。

在步骤B66中，使用如下的公式来分别估算出采样组织300的衰减系数和背向散射系数：

其中，A_S代表采样组织300的衰减系数(以dB/cm/MHz为单位)，A_R代表虚拟参考组织200的衰减系数，K代表拟合后的线性回归线的斜率，ω₀代表超声探头1的采集频率，B_S代表采样组织300的背向散射系数(以/Str/cm为单位)，B_R代表虚拟参考组织200的背向散射系数，以及M代表拟合后的线性回归线的截距。

转回图2，处理单元22可以包括评分计算模块223。评分计算模块223可以用于基于采样组织300的多个参数来计算出采样组织300的定量评分P。作为一个示例，可以使用如下公式来计算出定量评分P：

其中，k代表多个参数的数量，x_i代表采样组织300的第i个参数，以及x_{i_normal}代表正常组织的对应于x_i的第i个参数。

然而，本发明的定量评分P的计算并不局限于公式(4)。采样组织300的多个参数可以基于它们各自的相互依赖性/独立性和显著程度以多种方式 来结合，从而来计算出定量评分P。例如，在本发明的其他具体实施方式中，定量评分P也可以是采样组织300的各个参数的权重组合。各个参数的权重可以基于它们的相互依赖性/独立性和显著程度来确定。

在本发明的一个具体实施方式中，评分计算模块223可以用于基于采样组织300的第一参数和第二参数来计算出定量评分P。定量评分P可以代表采样组织300的一个或多个特性。在这种情况下，以上的公式(4)可以被修改为如下：

其中，x₁代表采样组织300的第一参数(例如，衰减系数)、或者采样组织300的多帧(多帧可以来自于多次扫描或采集)的第一参数的均值或方差，x_{1_normal}代表正常组织的对应于x₁的参数，x₂代表采样组织300的第二参数(例如，背向散射系数)、或者采样组织300的多帧的第二参数的均值或方差，以及x₂__normal代表正常组织的对应于x₂的参数。本发明的基于多参数的定量评分P改进了单参数超声评估的再现性，并且改进了类别分离。

本发明的采样组织300可以包括但并不局限于肝、乳腺、卵巢、前列腺和肺等。例如，在本具体实施方式中，本发明的用于采样组织300的多参数评估的系统100可以应用于评估肝组织的肝纤维化分期。

此外，本发明的定量评分P并不局限于仅仅使用第一参数和第二参数来计算。本发明的定量评分P除了使用第一和第二参数之外，还可以使用额外的参数，例如采样组织300的剪切波弹性模量以及采样组织300的其他参数。

继续参照图2，本发明的处理单元22还可以包括校正模块224。校正模块224可以与超声探头1的接收换能器12连接。校正模块224可以用于基于在采样组织300上方的上覆组织的参数来校正来自第一感兴趣区域301和第二感兴趣区域302的超声回波信号S_e301、S_e302。上覆组织可以包括皮下组织，上覆组织的参数可以包括皮下组织的皮下脂肪厚度。

校正模块224可以包括预设的校正模型2240。预设的校正模型2240可以限定在采样组织300和皮下组织的皮下脂肪厚度之间的关系。校正模块224可以基于来自第一感兴趣区域301和第二感兴趣区域302的超声回波信号S_e301、S_e302及测量到的皮下脂肪厚度从该预设的校正模型2240中来确定出校正后的超声回波信号。关于校正的进一步细节被披露在2014年12月12日申请的印度专利申请第6265/CHE/2014号中。校正模块224可以连接到估算模块221，其可以作为估算模块221的输入。在这种情况下，估算模块221可以用于基于采样组织300的校正后的超声回波信号来估算出第一参数和第二参数。

在本发明的一个具体实施方式中，估算模块221可以连接到评分计算模块223或者与评分计算模块223相通信，从而评分计算模块223可以基于采样组织300的估算出的第一参数和估算出的第二参数来计算出定量评分P。

在本发明的另一个具体实施方式中，估算模块221可以基于来自第一感兴趣区域301和第二感兴趣区域302的多帧中的每一帧的超声回波信号S_e301、S_e302来估算出采样组织300的每一帧的第一参数和第二参数。多帧可以来自于多次扫描或采集。评分计算模块223可以用于基于多帧的第一参数和第二参数来分别计算出第一和第二参数的均值，并且使用第一和第二参数的均值来计算出采样组织300的定量评分P。或者，评分计算模块223可以用于基于多帧的第一参数和第二参数来分别计算出第一和第二参数的方差，并且使用第一和第二参数的方差来计算出采样组织300的定量评分P。

参照图2，本发明的处理单元22还可以包括质量检查模块225，质量检查模块225与估算模块221相连接。质量检查模块225可以用于对于多帧的估算出的第一参数和估算出的第二参数执行质量检查。

以下将结合图7详细描述质量检查模块225如何对于多帧的估算出的第一参数和估算出的第二参数执行质量检查。

参照图7，在步骤B71中，分别检查多帧的估算出的第一参数和估算出 的第二参数的一个或多个正态分布以确定一致性。

在步骤B72中，选出符合正态分布的第一参数和第二参数。

在步骤B73中，分别执行对于正态的第一参数和正态的第二参数的方差一致性测试。

在步骤B74中，选出通过方差一致性测试的第一参数和第二参数。

在步骤B75中，分别执行对于通过的第一参数和通过的第二参数的方差分析。

在步骤B76中，选出符合正态分布的一个或多个合格的第一参数和一个或多个合格的第二参数。

转回参照图2，质量检查模块225可以连接到评分计算模块223。因此，评分计算模块223可以基于采样组织300的一个或多个合格的第一参数和一个或多个合格的第二参数来计算出定量评分P。

根据本发明的用于采样组织300的多参数评估的系统100是一种基于超声的系统，并且可以使用一种可靠的、非侵入性的方法来检测在脂肪肝和肥胖患者中的纤维化并对纤维化进行分期。而且，相较于单参数超声评估，本发明的用于采样组织300的多参数评估的系统100能够改进超声评估的再现性，并且能够具有较好的类别分离，例如改进纤维化分期的分离。

本发明还提供了一种用于采样组织300的多参数评估的方法。图5示出根据本发明的一个具体实施方式的用于采样组织300的多参数评估的方法的流程图。

如图5所示，在步骤B51中，通过使用具有一种采集频率的超声探头1并且使用一种选定的采集协议来获得来自采样组织300中的第一感兴趣区域301和第二感兴趣区域302的超声回波信号S_e301、S_e302。第一感兴趣区域301可以包括近端感兴趣区域。第二感兴趣区域302可以包括远端感兴趣区域。

在步骤B52中，基于来自第一感兴趣区域301和第二感兴趣区域302的超声回波信号S_e301、S_e302并且使用在步骤B53中预先存储的参考仿体，例如 虚拟参考仿体2220来估算出采样组织300的一个或多个参数。在步骤B53中，虚拟参考仿体2220可以根据图6的以上步骤B61至B66来确定出。在一个具体实施方式中，可以估算出采样组织300的例如衰减系数的第一参数和例如背向散射系数的第二参数。在另一个具体实施方式中，可以基于来自第一感兴趣区域301和第二感兴趣区域302的多帧中的每一帧的超声回波信号S_e301、S_e302来估算出采样组织300的每一帧的第一参数和第二参数。多帧可以来自于多次扫描或采集。

在一个可选的具体实施方式中，在步骤B51之后，过程可以选择性地进入到步骤B54。在可选的步骤B54中，可以执行信号校正。来自第一感兴趣区域301和第二感兴趣区域302的超声回波信号S_e301、S_e302可以基于在采样组织300上方的上覆组织的参数来进行校正。例如，上覆组织包括皮下组织，上覆组织的参数包括皮下组织的皮下脂肪厚度。基于超声回波信号S_e301、S_e302和测量到的皮下脂肪厚度从预设的校正模型2240中来确定出校正后的超声回波信号。预设的校正模型2240可以限定在采样组织300和皮下组织的皮下脂肪厚度之间的关系。在步骤B54之后，过程可以继续前进到步骤B52。在这种情况下，在步骤B52中，可以基于来自第一感兴趣区域301和第二感兴趣区域302的校正后的超声回波信号来估算出采样组织300的第一参数和第二参数。

在步骤B52之后，过程可以继续前进到步骤B56或者选择性地进入到步骤B55。

在可选的步骤B55中，根据图7的以上步骤B71至步骤B76执行对于多帧的估算出的第一参数和估算出的第二参数的质量检查，由此可以确定出一个或多个合格的第一参数和一个或多个合格的第二参数。在步骤B54之后，过程可以继续前进到步骤B56。在步骤B56中，计算出采样组织300的定量评分P。定量评分P可以代表采样组织300的一个或多个特性。在一个具体实施方式中，可以基于在步骤B52中的估算出的第一参数和估算出的第二参 数来计算出定量评分P。在另一个具体实施方式中，可以基于在步骤B55中确定出的一个或多个合格的第一参数和一个或多个合格的第二参数来计算出定量评分P。

在步骤B57中，将采样组织300的该一个或多个特性呈现在输出装置4中，从而辅助临床诊断。用户可以根据采样组织300的该一个或多个特性来确定出采样组织300的纤维化分期。

本发明的用于采样组织300的多参数评估的方法可以用于检测在脂肪肝和肥胖患者中的纤维化并对纤维化进行分期。该方法也是可靠的且是非侵入性的。此外，该方法可以改进再现性以及类别分离。

尽管根据本发明的具体实施方式的方法的步骤被示出为功能块，但是，在图5至图7所示的各个功能块的顺序和各个功能块之间的步骤的分离并不意图是限制性的。例如，可以以不同的顺序来执行各个功能块，并且，与一个功能块相关联的步骤可以与一个或者多个其它功能块相结合或者可以被细分成多个功能块。

虽然结合特定的具体实施方式对本发明进行了详细说明，但本领域的技术人员可以理解，对本发明可以作出许多修改和变型。因此，要认识到，权利要求书的意图在于覆盖在本发明真正构思和范围内的所有这些修改和变型。