超声诊断中的弹性成像技术介绍

孟想成真

作者：蒋志强   
  本人同意他人对我的文章引用，但请在引用时注明出处，谢谢．作者：蒋志强  
弹性图像听上去很玄乎，实际上超声诊断弹性图像的提出已经有十几年的历史了，并非新的概念。弹性图像的目标是通过连续帧视频寻找出人体组织图像中硬组织，这种组织软硬的信息可以为临床医生提供有力的诊断依据，帮助医生更客观的诊断肿瘤病变。虽然硬组织并不意味着一定是病变，但病变组织比如硬肿瘤，纤维瘤组织会比正常组织更硬。第一次提出超声诊断中的弹性图像概念的是1991年Ophir博士，在学术界超声弹性图像被称为strain imaging或elastography.但真正商业化用于临床应用仅仅是最近两年的事，2005年日立公司推出的当时最高端的EUB-8500和2007年西门子研发的ACUSONAntares5.0才是真正意义上的商用产品
      

                               
登录/注册后可看大图

   

      
日立公司的EUB-8500                     西门子的ACUSONAntares5.0
对日立和西门子这样的业界的先行者，我毫不怀疑他们雄厚的自主研发能力，他们都经历了这么漫长的时间的研发，可以知道超声弹性成像技术一定不是没有技术含量的技术，其中必定有不少棘手的问题。2007年10月中国最大的医博会在成都举办时，我跑去看展会很想看看西门子超声弹性成像效果并询问一些技术问题，但西门子的工程师显得十分谨慎，可见国外厂商对核心技术十分重视，根本不会轻易介绍。这样的高端市场高附加产值的技术，国内公司必须自主研发，别指望其它国外公司公布其技术细节。
对于一个患有乳房肿瘤的中年妇女，使用B-MODE方式查看的图像是无法通过图像区别乳房硬tumor和健康的囊肿组织，因为它们在B-MODE上看上去通常都是比较暗的区域，但使用弹性图像可以立竿见影找到硬的组织。
              

   

患乳腺硬肿瘤的中年妇女的B超图像    我自己算法中的弹性成像结果截图
对比效果，可以通过弹性成像技术很好的确定硬区域，帮助临床医生诊断，我见过西门子的弹性成像效果，他们的效果要好不少。在商业应用上，这种技术可以很好的替代以前医生的“触诊”方式，首先触诊是主观判断，不同医生对同一病人的诊断受主观因素干扰；其次如果硬块组织在身体中远离体表，则触诊便无能无力。最后“触诊”让女性病人对乳房诊断比较反感，据我认识的医生朋友介绍，所谓乳房“触诊”就是医生要用手对女性病人的乳房又按又揉的，假如我是个女生，依我的性格肯定早就两耳光赏给医生了。由于这三方面的原因，可商业化的超声弹性技术的价值不言而喻，也难怪西门子的工程师那么谨慎。
无论使用什么技术或手段，商用化的超声弹性图像的处理都可以分为三个步骤：
               
1.    运动追踪；2.弹性估算；3.弹性图像错误压制和显示；

第一步：运动追踪。根据的各公司的专利及我查阅的论文，从数据源上大体可分为3种：RF信号，包络信号，图像信息。
其中在原始RF信号上进行运动追踪是最敏感的，包络信号次之，图像信息再次之。这很好理解，因为RF信号是最原始的信号，既有正负信息又有相位信息，动态范围也很大，所以在处理上很敏感。在RF进行运动追踪上使用的方式分为两种：1.RF原始信号上以互相关来确定连续帧的变化；2.RF原始信号上使用相位匹配来确定连续帧变化。西门子和日立公司的处理方式都是在RF信号上做的，西门子与美国Insana教授的实验室合作使用的是前一种，而日立公司与日本的Yamakawa教授合作使用的是后一种，他们都发表了相关的论文，感兴趣的话可以到IEEE上下载，但他们的论文给人感觉在关键的核心位置预言又止。在包络上处理时，已经丢失了相位和正负信息，但包络信号的动态变化范围依然很大，进行追踪处理还是比较敏感（相对图像而言），这方面的论文也比较多。在图像上追踪是最便于理解的，而且在图像处理界有很多各种运动追踪的研究，而且超声图像不同于常规图像，超声图像效果都不太好，特别是又有fully developed speckles的干扰，再加之图像上已经丢失了相位，图像动态范围也比较小（BMODE的灰度图像都是0－255）所以在图像上来做，也面临很多问题。实际上在图像来做运动追踪不是不可以做得很好的效果，关键的问题是需要达到实时处理，实时处理的高效性也是这三种处理方式要面临的主要挑战。
第二步：弹性计算。在第一步得到实时的运动追踪结果后，就需要计算组织弹性了。如果查阅相关论文，大家都在讨论Young’s modulus。使用杨氏模量来这个材料力学的系数来描述。咋听上去不懂，实际就是以前大家学过的hook’s law(虎克定理的扩展)。Y = 应力/应变；（论文中称为stress）应力就是在单位面积上压力，单位就是Pa,(论文中称为strain)应变就是目标组织的变化程度，strain = 目标组织长度变化/目标组织的原长，所以这样一比Young’s modulus单位就是Pa.因此要真正得到杨氏模量必须知道力学的参数stress（应力），那么必然要在探头上安装些鬼怪的压力器之类的东西，放在探头上还会影响探头的探测，做学术可以这样做一下发发论文，没有什么实际价值，但做实际的产品完全可以不用，我们可以直接假设医生使用探头均匀的挤压组织，那么在某一时刻各个位置的stress都一样，所以应力可以就直接忽略了。既然前面第一步已经有了运动位移的结果，我们直接带入后面的杨氏模量公式，设stress为常数，就可以计算了。这样虽然没有得到真正的杨氏模量，但可以得到相对杨氏模量，也就是ROI感兴趣区域里组织的相对软硬。但事情不是这么简单，前面的杨氏模量公式仅仅在一纬的情况，在实际的情况下，目标组织会前后左右偏移互相影响，要就算正确的杨氏模量就必须使用针对这样的情况的数学模型。在力学的书籍中有一个叫有限元方法(Finite Element Method)，这种方法最开始就是用于处理实际材料力学中的这种问题。但是Finite Element Method并非很简单的方式，需要解矩阵方程，运算量可不小，自己编程也不是容易做的事情。实际上有的公司就是专门做有限元力学分析，对外出售有限元计算包，所以可想而知FEM并不是容易的东西。所以大家看到别人的论文里提到FEM，就知道他们在做什么事情了。对于组织之间的相互应影响，侧滑，FEM建模等，有很多相关论文，大家可以在IEEE或google scholar上找到一大堆，因为这样做很麻烦复杂，而发论文往往是把简单问题复杂化，复杂问题更复杂化让大家看不懂，所以仅仅是研究生或PHD为了发论文而言，可以尝试做。在这一步，其实可以我们可以自己来设计计算方式，虽然不是杨氏模量，只要是可以得到相对软硬信息，而且问题的关键是效率很高可以做到实时处理就可以了。
第三步：错误压制和显示。第二步得到实时的软硬信息后，就可以做显示了。但还是面临问题：错误！因为要做实际有意义的东西，前两步必须要能够实时处理，所以牺牲准确性是必然的，到最后这步就需要压制这些错误，然后进行显示。软硬信息得到以后一般是把该信息赋值，然后根据其值映射到伪彩显示。根据直接进行映射伪彩是根本不可取的，即使前两步处理做得不错，直接映射strain结果的效果就四个字描述：惨不忍睹:).我在处理的时候，在组织压缩或伸张量比较大的时候减少压制，在压缩或伸张量比较小的时候增大压制。这就好像咱们要测一张纸的厚度，只测一张往往结果很不准，但如果测的是一万张纸的厚度，然后除以一万，得到的结果就会要准确得多。这样处理以后再做一些简单的图像后处理，例如控制弹性伪彩的总体亮度较均匀变化，以及persistence这样的基本处理，就可以覆盖在原始B-MODE图像上进行显示了。
以上我概要的介绍了一下超声弹性成像的处理，在实际做工作时遇到的问题比我这里提到的要多得多，我只是起个抛砖引玉的作用。希望有志于该技术国人自己商业化的朋友能够有个大致的了解。对于有心实现可商用化产品的技术人员，我建议在RF上进行处理，我最开始也是打算在RF上做，只是当时由于实验室的设备暂时不方便采集连续帧的RF数据，我才转到在图像上做尝试。毕竟西门子和日立公司已经在RF上做出了商用化产品，我们就可以确性在RF上做是肯定可以做出产品的。以前的5，6个月，我自己做了一些图像上的算法尝试及编程验证，根据我的经验在图像上做，要同时获得实时的高效和可以接受范围内的准确度面临的问题比较艰巨。这几个月的工作结束后，我发了篇比较水的论文，有兴趣的朋友可以在这个URL
http://download.csdn.net/source/439667
下载论文的全文：
也可以在这两个URL(由于上传文件不能大于10M，所以拆为了两个压缩包)：
1.http://download.csdn.net/source/439663
2.http://download.csdn.net/source/439674
下载我论文作口头报告所使用的PPT文件，PPT里面包含有视频Demo,也许对直观感性认识会有所帮助。
Finally，希望大家在研究过程中good luck.

来源：https://blog.csdn.net/gamer_gerald/article/details/2362538
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！