SONOGRAPHIE

Gebiet der Erfindung

Die vorliegende Erfindung betrifft die Anwendung eines zweidimensionalen analytischen Signals in der Sonographie und insbesondere Verfahren und Vorrichtungen für die Ultra- schallbildgebung, die zur Signalverarbeitung von reflektierten Schallimpulsen das zweidimensionale analytische Signal berechnen.

Stand der Technik

Die Sonographie, auch Echographie, Ultraschallbildgebung oder vereinfacht Ultraschall genannt, bezeichnet die Anwendung von Schallimpulsen und insbesondere Ultraschallimpulsen als bildgebendes Verfahren zur nichtinvasiven Untersuchung des inneren Aufbaus und der inneren Strukturierung von Objekten, d. h. das zu untersuchende Objekt kann von Außen untersucht werden, ohne dass eine Zerlegung oder Zergliederung des zu untersuchenden Objekts erforderlich wäre. Hierzu sendet im Allgemeinen ein Schallkopf Schallimpulse aus, die aufgrund der Inhomogenität des Materials oder Gewebes im Inneren des zu untersuchenden Objekts unterschiedlich absorbiert, gestreut und reflektiert werden. Ein zu einem Empfänger, der im Schallkopf selbst integriert sein kann, zurückreflektiertes Echo der Schallimpulse wird von diesem empfangen und nachfolgend in ein Signal verarbeitet, welches Schlüsse auf die innere Struktur des zu untersuchenden Objekts erlaubt.

Aufgrund der nichtinvasiven Untersuchungsmöglichkeit wird die Sonographie in zahlreichen Gebieten angewendet. So werden beispielsweise in der Humanmedizin oder Veterinärmedizin die Struktur, Lage und Anordnung von Organen oder von sonstigem Gewebe in einem Patienten oder einem Tier sonographisch untersucht, ohne dass hierbei chirurgische Eingriffe oder sonstige invasive Maßnahmen notwendig wären. Darüber hinaus, setzt die sonographische Untersuchung aufgrund der Eigenschaften der verwendeten Schallimpulse das zu untersuchende Objekt und insbesondere das Gewebe keiner schädigenden Strahlung aus. Über die human- und veterinärmedizinischen Anwendungsgebiete hinaus, kommt die Sonographie in zahlreichen technischen Anwendungen zum Einsatz, z. B. bei der Untersuchung von technischen Strukturen und ihren Materialeigenschaften bei der Produktion oder der Qualitätssicherung, oder im Sicherheitssektor beispielsweise zur Kontrolle von Besuchern, Passagieren oder Gepäckstücken und in weiteren Bereichen.

Ein Vorteil der Sonographie liegt darin, dass Untersuchungen bereits mit Vorrichtungen und Systemen mit einem verhältnismäßig einfachen Aufbau durchgeführt werden können. Einfache Sonographievorrichtungen können die Größe eines tragbare Kleincomputers, z.B. eines Personal Digital Assistants, aufweisen, der sowohl den Schallkopf als auch den Empfänger umfasst, oder sind als Gesamtsysteme auf einem fahrbaren Gestell angeordnet, die sowohl die Messvorrichtung als auch Verarbeitungseinheiten zur Verarbeitung der empfangenen Signale umfassen.

Ferner ist vorteilhaft, dass die Sonographie keine besondere Lagerung des zu untersuchenden Objekts, des Patienten oder der technischen Struktur erfordert oder zur Erzeugung von Bilddaten keine Datenwerte aus unterschiedlichen Raumrichtungen erfordert, wie Sie z. B. bei gängigen Tomographieverfahren zwingend sind.

Die Sonographie ist somit eine einfach anzuwendende Technik, welche mit überschaubaren Mitteln nichtinvasiv die Untersuchung von inneren Strukturen von Objekten erlaubt und schnelle Resultate liefert.

Ein Nachteil der Sonographie besteht jedoch darin, dass die resultierenden Ausgabesignale, beispielsweise Bilddaten, ausgehend von gestreuten und ggf. mehrfach reflektierten Schallimpulsen berechnet werden und somit nicht unerhebliche Artefakte und störendes Rauschen umfassen können. Bisherige Ansätze zur Optimierung der resultierenden Ausgabesignale umfassen gängige Signalverarbeitungsverfahren zur räumlichen Glättung oder Mittelung der Signale über einen bestimmten Zeitabschnitt hinweg sowie Filterung bestimmter Frequenzen. Diese Ansätze liefern zwar Bilder mit einer besseren Qualität, führen jedoch oft zu einer verringerten Orts- und Strukturgenauigkeit der Ausgabesignale und weisen in der Regel eine schlechtere Auflösung auf. Darstellung der Erfindung

Die Aufgabe der vorliegenden Erfindung besteht somit darin, die Sonographieverarbeitung derart weiterzuentwickeln, dass die Qualität der Ausgabesignale verbessert wird.

Die Aufgabe wird durch das Sonographieverfahren mit den Merkmalen gemäß Hauptanspruch 1 sowie durch die Sonographievorrichtung mit den Merkmalen gemäß Anspruch 12 gelöst. Bevorzugte Ausfuhrungsformen der Erfindung sind in den Unteransprüchen angegeben.

Das erfindungsgemäße Sonographieverfahren umfasst ein Empfangen von Signalen reflektierter Schallimpulse einer Schallquelle; und ein Verarbeiten der empfangenen Signale zur Erzeugung eines Ausgabesignals, wobei das Verarbeiten ein Berechnen eines zweidimensionalen analytischen Signals umfasst. Das erfindungsgemäße Verfahren beruht somit auf einer Reflexion oder Streuung von Schallimpulsen im Inneren eines zu untersuchenden Objekts, die von einer Schallquelle generiert und ausgesendet werden. Unterschiede in der ggf. mehrfachen Reflexion oder Streuung entstehen hierbei durch Inhomogenitäten mit unterschiedlichen Material- oder Gewebeeigenschaften im Inneren des Objekts. Die Signale der in Richtung eines Empfängers (zurück-)reflektierten Schallimpulse werden von diesem empfangen und weiter zu einem Ausgabesignal verarbeitet, beispielsweise zu einem ein-, zwei-, drei- oder mehrdimensionalen, kontinuierlichen oder diskreten Ausgabesignal, dessen Amplituden Intensitätswerte repräsentieren, die Bilddaten darstellen oder als Bilddaten interpretierbar sind.

Erfindungsgemäß wird zur Verarbeitung der empfangenen Signale ein zweidimensionales analytisches Signal berechnet. Das analytische Signal vermag ein zugrunde liegendes Signal derart aufzuteilen, dass quantitative und qualitative Informationen getrennt in zwei Komponenten oder Quantitäten vorliegen, insbesondere als lokale Phasendaten und lokale Amplitudendaten. Diese Quantitäten des analytischen Signals sind zudem invariant und äquivariant und ermöglichen die Extraktion von strukturellen Informationen unabhängig von einer Helligkeit, Intensität oder Amplitude sowie einer Kontraständerung in dem zugrunde liegenden Signal. Somit kann das analytische Signal in einer Vielzahl von Anwendungen der Signalverarbeitung, beispielsweise der medizinischen Bildgebung, u. A. zur Registrierung und Segmentierung von Objekten, vorteilhaft verwendet werden. Das zweidimensionale analytische Signal basiert auf einer zweidimensionalen Hilbert- Transformation höherer Ordnung, deren Fourier-Faktoren erster Ordnung, auch Riesz- Transformation genannt, im Frequenzraum wie folgt definiert sind:

Hl Hl

wobei u = (x,y) e C \ {(0,6)} und z ^' = V-T ist. Die Fourier-Faktoren der Hilbert- Transformation zweiter Ordnung sind wie folgt definiert:

IHI ll ^u ll ll ^u ll

Das Berechnen des zweidimensionalen analytischen Signals eines zweidimensionalen Ursprungssignals / e L ² (R ² ) im Ortsraum umfasst ein Transformieren des Ursprungssignals in eine Signalrepräsentation F im Frequenzraum, ein Filtern des Signals F im Frequenzraum mit einem Filter B und eine anschließende Transformation des gefilterten Signals mit den Fourier-Faktoren der Hilbert-Transformation. Zur Vereinfachung werden hier und in der gesamten nachfolgenden Beschreibung Filter und Signale im Frequenzraum mit Großbuchstaben und ihre räumliche Entsprechungen im Ortsraum mit korrespondierenden Kleinbuchstaben bezeichnet.

Somit umfasst das Berechnen des zweidimensionalen analytischen Signals ein Berechnen eines gefilterten Signals F _p aus dem Signal F mit einem Filter B, von Signalen F _x und F _y mit der Hilbert-Transformation erster Ordnung H ¹ sowie von Signalen _» , Fx _y und F _yy mit der Hilbert- Transformation zweiter Ordnung H ² , wie folgt:

wobei <8> die punktweise Multiplikation im Frequenzbereich und der Filter B bevorzugt ein Bandpassfilter ist. Aus dem berechneten zweidimensionalen analytischen Signal lassen sich die quantitativen, qualitativen und weitere abgeleitete Informationen extrahieren.

Aufgrund der Eigenschaften des zweidimensionalen analytischen Signals können insbesondere starke Intensitätsschwankungen der empfangenen Signale und somit Helligkeitsvariationen des Ausgabesignals besonders vorteilhaft ausgeglichen, Störartefakte beseitigt und strukturel- le Merkmale im Ausgabesignal hervorgehoben werden. Insbesondere führt die Berechnung von strukturellen Merkmalen aus dem zweidimensionalen analytischen Signal während der initialen Verarbeitung der empfangenen Signale zu einem genaueren und konsistenteren Ausgabesignal. Darüber hinaus ermöglicht die Berechnung und Anwendung des zweidimensionalen analytischen Signals bei der abschließenden Erzeugung des Ausgabesignals eine deutlichere Abgrenzung von lokalen Strukturen. Durch die Anwendung und Berechnung des zweidimensionalen analytischen Signals in einzelnen Verarbeitungsschritten oder in mehreren Verarbeitungsschritten kann somit die Qualität der resultierenden Bilddaten erheblich verbessert werden, ohne die Genauigkeit und Auflösung des Ausgabesignals zu verringern.

Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform umfasst das Verarbeiten der empfangenen Signale ein Demodulieren der empfangenen Signale und das Demodulieren ein Berechnen einer Hüllkurve basierend auf dem zweidimensionalen analytischen Signal. Hierbei wird ein informationstragendes Signal aus den empfangenen Signalen extrahiert, welche ein moduliertes Trägersignal oder eine modulierte Trägerwelle darstellen. Das Demodulieren der empfangenen Signale kann eine Dekomposition, ein Verarbeiten und ein Zusammenstellen von Frequenzbereichen des empfangenen Signals zu einem Zwischensignal umfassen, auf dessen Grundlage die Hüllkurve berechnet wird. Hierzu kann das zweidimensionale analytische Signal direkt auf dem empfangenen Signal oder auf einem vorverarbeiteten Signal berechnet werden, das aus dem empfangenen Signal erzeugt wird. Die Berechnung der Hüllkurve wird auf aus dem zweidimensionalen analytischen Signal abgeleiteten quantitativen Informationen berechnet.

Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform umfasst das Berechnen des zweidimensionalen analytischen Signals ein Berechnen einer lokalen Amplitude der empfangenen Signale. Die lokale Amplitude stellt quantitative Informationen des zweidimensionalen analytischen Signals dar und reflektiert strukturelle Merkmale des zugrunde liegenden Signals. Zur Berechnung der lokalen Amplitude werden die einzelnen Hilbert-transformierten Signalkomponenten des zweidimensionalen analytischen Signals im Frequenzraum F _p , F _x , F _y , F^, F^ und F _yy in den Ortsraum zurück transformiert, wobei die zugehörigen Signalkomponenten im

Ortsraum als f _p , f _x , f _y , + f _yy } , = f _xy und f ₊ _ zu berechnen. Ausgehend von diesen Größen kann nun ein Öffnungswinkel

a berechnet werden als

Hieraus ergibt sich die homogene Signalkomponente fu des Signals f _p im Projektionsraum als

^{Jh ~} i 2 '

woraus unmittelbar die lokale Amplitude a berechnet werden kann als

Die Berechnung der Hüllkurven erfolgt gemäß dieser Ausführungsform auf den lokalen Amplitudendaten und führt zu einer insgesamt deutlich verbesserten Hüllkurvenerkennung.

In einer besonders bevorzugten Ausfuhrungsform umfassen die empfangenen Signale eine Vielzahl von Abtastzeilen und das zweidimensionale analytische Signal wird gleichzeitig auf der Vielzahl der Abtastzeilen berechnet. Hierzu werden die Abtastzeilen in einer lateralen Richtung untereinander angeordnet und das zweidimensionale analytische Signal wird nun ausgehend von dieser Anordnung der Zeilen und Spalten berechnet. Durch die gleichzeitige Berechnung des zweidimensionalen analytischen Signals kann die Hüllkurvenerkennung dadurch verbessert werden, dass zusätzlich Informationen der lateralen Richtung in die Analyse einfließen.

In einer weiteren bevorzugten Ausführungsform umfasst das Berechnen des zweidimensionalen analytischen Signals ein Anwenden eines oder mehrerer Bandpassfilter. Hierbei können der eine oder die mehreren Bandpassfilter den Filter B zur Berechnung der Signalkomponenten des zweidimensionalen analytischen Signals definieren. Die Bandpassfilter können Pois- son-Filter sein, die einen linearen Skalierungsraum erzeugen. Bevorzugt sind die Bandpassfilter jedoch log-Gabor-Filter, deren Frequenzantwort definiert ist als wobei ω ₀ die Zentralfrequenz ist und £/ty ₀ die Bandbreite des Filters definiert.

In noch einer weiteren bevorzugten Ausführungsform ist der eine oder sind die mehreren Bandpassfilter derart auf einer Filterbank angeordnet, dass ein kontinuierlicher Bereich eines Frequenzspektrums gleichmäßig abgedeckt wird und das zweidimensionale analytische Signal ausgehend von einer Antwort genau eines Bandpassfilters oder ausgehend von einer Akkumulation von Antworten der Bandpassfilter berechnet wird. Bevorzugt werden die einzelnen Fil- ter derart angeordnet, dass sich die Frequenzantwort von benachbarten Filtern derart überlappt, dass eine gleichmäßige Abdeckung des Frequenzspektrums erzielt wird. Die Bandpass- filter können entweder einzeln in die Filterfunktion B einfließen, um so besonders interessierende Frequenzspektra aus dem ursprünglichen Signal zu extrahieren und diese der weiteren Verarbeitung zugrunde zu legen, oder die Filterfunktion B kann als eine Kombination mehrerer oder aller Bandpassfilter definiert sein, um komplexere Frequenzbereiche bei der weiteren Verarbeitung zu berücksichtigen, um beispielsweise störanfällige Frequenzbänder auszuschließen.

Gemäß einer besonders bevorzugten Ausführungsform ist die Bandbreite des einen oder der mehreren Bandpassfilter richtungsabhängig. Hierdurch kann insbesondere bei einer gleichzeitigen Berechnung des zweidimensionalen analytischen Signals auf mehreren Abtastzeilen das Gleichgewicht zwischen dem Einfluss der einzelnen Richtungskomponenten, beispielsweise der lateralen und der axialen Richtung, angepasst und berücksichtigt werden, wenn insbesondere eine höhere Auflösung oder ein kleinerer Abstand zwischen Datensamples in einer Richtung, beispielsweise der axialen Richtung, zu erwarten ist und hierdurch die Berechnungsergebnisse störend beeinflusst werden könnten.

Gemäß einer weiteren Ausf hrungsform umfasst das Berechnen des zweidimensionalen analytischen Signals ein Berechnen einer lokalen Orientierung. Hierbei kann das Verarbeiten der empfangenen Signale zur Berechnung des Ausgabesignals ein Erzeugen von temporären Bilddaten umfassen, auf denen das zweidimensionale analytische Signal berechnet wird. Zur Erzeugung des Ausgabesignals wird aus dem berechneten zweidimensionalen analytischen Signal eine lokale Orientierung Θ als

1 f

Θ = -arctan^-

2 _

berechnet.

In einer bevorzugten Ausführungsform ist die Schallquelle eine Ultraschallquelle, die Signale sind Hochfrequenzsignale und das Ausgabesignal umfasst B-Mode-Bilddaten. Bevorzugt erzeugt die Ultraschallquelle einen Schall im Frequenzbereich zwischen 16 kHz und 1,6 GHz, besonders bevorzugt im Frequenzbereich zwischen 3,0 und 3,5 MHz. Das Ausgabesignal ist hierbei bevorzugt ein diskretes ein-, zwei- oder dreidimensionales Signal, dessen Intensitätswerte für die einzelnen räumlichen Elemente, sogenannte Pixel oder Voxel, in Helligkeitswer- te umgesetzt werden können, die als Grau- oder Farbwerte auf einer Anzeigevorrichtung angezeigt werden können.

Erfindungsgemäß wird die obige Aufgage ferner durch ein computer-lesbares Medium mit darauf gespeicherten Befehlen gelöst, die, wenn von einem Computer ausgeführt, den Computer dazu veranlassen, das erfindungsgemäße Verfahren ausfuhren.

Erfindungsgemäß wird des weiteren eine Sonographievorrichtung bereitgestellt, die einen Empfanger zum Empfangen von Signalen reflektierter Schallimpulse einer Schallquelle; und eine Verarbeitungseinheit zum Verarbeiten der empfangenen Signale zur Erzeugung eines Ausgabesignals umfasst, wobei die Verarbeitungseinheit ein zweidimensionales analytisches Signal berechnet. Hierbei können der Empfänger und die Schallquelle als separate Einheiten ausgebildet sein oder bevorzugt in einer Einheit oder einem Schallkopf integriert sein, um die Bedienung der Vorrichtung zu vereinfachen. Ferner können der Empfänger und die Verarbeitungseinheit als voneinander getrennte Einheiten ausgebildet sein, welche über eine Datenoder Signalverbindung miteinander kommunizieren oder können in einer Einheit integriert sein. Insbesondere können sowohl die Schallquelle, der Empfanger als auch die Verarbeitungseinheit in einer tragbaren Einheit integriert sein. Die Verarbeitungseinheit kann ferner ein zum Verarbeiten der empfangenen Signale eingerichteter Prozessor sein, bevorzugt ein Mehrkernprozessor, wobei die jeweiligen Kerne zur parallelen Durchführung einzelner Verarbeitungsschritte, beispielsweise der Berechnung des zweidimensionalen analytischen Signals, eingerichtet sind. Insgesamt stellt die erfindungsgemäße Sonographievorrichtung aufgrund der Analyse der reflektierten Signale durch das zweidimensionale analytische Signal ein Ausgabesignal mit einer erheblich verbesserten Qualität und mit gleichbleibender Genauigkeit und Auflösung bereit.

In einer bevorzugten Ausführungsform umfasst die Verarbeitungseinheit einen Demodulator zum Demodulieren der empfangenen Signale, wobei der Demodulator eine Hüllkurve basierend auf dem zweidimensionalen analytischen Signal berechnet. Der Demodulator kann als ein zum Demodulieren von Signalen eingerichteter Prozessor oder Prozessorkern ausgebildet sein oder kann als eine parametergesteuerte Hardwareschaltung realisiert sein, welche ausgehend von den Parametern ein informationstragendes Signal aus einem modulierten Trägersignal oder einer modulierten Trägerwelle extrahiert. In einer weiteren Ausführungsform berechnet die Verarbeitungseinheit zum Berechnen des zweidimensionalen analytischen Signals eine lokale Amplitude der empfangenen Signale.

In einer weiteren bevorzugten Ausführungsform umfassen die empfangenen Signale eine Vielzahl von Abtastzeilen und die Verarbeitungseinheit berechnet das zweidimensionale analytische Signal gleichzeitig auf der Vielzahl der Abtastzeilen. Hierbei kann die Verarbeitungseinheit einen Speicher umfassen, der die Abtastzeilen zwischenspeichert und auf den die Verarbeitungseinheit zugreifen kann, um das analytische Signal für alle Abtastzeilen gleichzeitig zu berechnen. Die einzelnen Abtastzeilen können zeitversetzt aufgenommen sein oder durch Bereitstellen mehrerer Empfänger und/oder mehrerer Schallquellen gleichzeitig erfasst werden.

In einer weiteren bevorzugten Ausführungsform wendet die Verarbeitungseinheit zum Berechnen des zweidimensionalen analytischen Signals einen oder mehrere Bandpassfilter an.

Gemäß noch einer weiteren Ausführungsform sind der eine oder die mehreren Bandpassfilter derart auf einer Filterbank angeordnet, dass ein kontinuierlicher Bereich eines Frequenzspektrums gleichmäßig abgedeckt wird und die Verarbeitungseinheit das zweidimensionale analytische Signal ausgehend von einer Antwort genau eines Bandpassfilters oder ausgehend von einer Akkumulation von Antworten der Bandpassfilter berechnet. Die einzelnen Bandpassfilter der Filterbank können als eine dedizierte Verarbeitungseinheit, beispielsweise als ein Prozessor oder ein Prozessorkern, vorkonfiguriert sein, um einen oder mehrere Frequenzbereiche eines Eingangssignals zu filtern. Bevorzugt sind die Bandpassfilter Poisson-Filter oder log- Gabor-Filter.

In einer weiteren Ausgestaltung der Erfindung ist die Bandbreite des einen oder der mehreren Bandpassfilter richtungsabhängig.

Gemäß einer weiteren Ausführungsform berechnet die Verarbeitungseinheit zum Berechnen des zweidimensionalen analytischen Signals eine lokale Orientierung.

In einer weiteren bevorzugten Ausführungsform ist die Schallquelle eine Ultraschallquelle, die Signale sind Hochfrequenzsignale und das Ausgabesignal stellt B-Mode-Bilddaten dar. Erfindungsgemäß wird ferner ein Sonographiesystem bereitgestellt, das eine erfindungsgemäße Vorrichtung umfasst.

Kurzbeschreibung der Figuren

Weitere Merkmale, Eigenschaften und Vorteile der Erfindung ergeben sich aus der folgenden Beschreibung beispielhafter bevorzugter Ausführungsformen anhand der Zeichnungen. Hierbei zeigt:

Fig. 1 eine Darstellung von zweidimensionalen Hilbert-Transformierten im Frequenzbereich;

Fig. 2 eine Filterbank mit log-Gabor-Filtern und einem Ultraschallsignalspektrum;

Fig. 3 einen Ultraschallverarbeitungsprozess gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung;

Fig. 4 einen Vergleich von Ergebnissen einer Hüllkurvenerkennung gemäß einem herkömmlichen Berechnungsansatz und gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung;

Fig. 5 Auswirkungen eines Verfahrens gemäß bevorzugten Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung auf erzeugte Bilddaten einer Sonographie im Kopf-/Halsbereich;

Fig. 6 eine Korrelation zwischen benachbarten Abtastzeilen nach einer Berechnung von Hüllkurven gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung in Vergleich zu herkömmlichen Ansätzen;

Fig. 7 Ausschnitte von B-Mode-Bilddaten, welche mit herkömmlichen Ansätzen und gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung erzeugt wurden; und

Fig. 8 temporäre Bilddaten und resultierende Bilddaten einer Biopsienadel, welche gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung verarbeitet sind.

Beschreibung bevorzugter Ausführungsformen

Fig. 1 zeigt den Betrag von Komponenten einer mit einem log-Gabor-Filter verknüpften zweidimensionalen Hilbert-Transformierten im Frequenzbereich. Der log-Gabor-Filter ist durch einen Filter-Kernel B mit einer Frequenzantwort 101 im Frequenzbereich definiert und führt zu gefilterten Hilbert-transformierten Signalen erster Ordnung H _X ® B und H _y ^l <S> B , 103 beziehungsweise 105, und zu gefilterten Hilbert-transformierten Signalen zweiter Ordnung H ® B , Η _ν ® B und H^ ® B , 107, 109 und 1 1 1, wobei ® die punktweise Multiplikation im Frequenzraum darstellt.

Gemäß einer bevorzugten Ausfuhrungsform wird das zweidimensionale analytische Signal durch eine Einbettung in einen dreidimensionalen Projektionsraum erhalten. Dies ermöglicht eine Unterscheidung von geometrischen Merkmalen (lokale Orientierung und lokaler Öffnungswinkel) und strukturellen Merkmalen (lokale Phase und lokale Amplitude). Um eine Interpretation der Hilbert-transformierten Signale zweiter Ordnung in dem Projektionsraum zu ermöglichen, kann ein Isomorphismus zwischen der Hesse-Matrix und einer Vektordarstellung gewählt werden, die zu /, = ^\f _B + /J, / ₊ = f _xy und / ₊ _ = ^ \f _a - /J führt. Hieraus können die lokalen Merkmale berechnet werden. Der Öffnungswinkel a , der Merkmale unterschiedlicher intrinsischer Dimensionalität unterscheidet, ist gegeben als

Mit dem Öffnungswinkel a ist die homogene Signalkomponente ff, des Signals f _p im Projektionsraum definiert als

_ ll + cosar

i ^{h ~} V 2 '

woraus sich das geometrische Merkmal der lokalen Orientierung Θ als

Θ n =— 1 arctan- / +

2 / + - und die strukturellen Merkmale, d. h. die lokale Phase φ und die lokale Amplitude a, als

₍ i = atan 2( _A - ¹ _i J ² ₊ [ 7 ,/ _P )

und

ergeben.

Fig. 2 zeigt eine Filterbank 201 mit fünf log-Gabor-Filtern 203a bis 203e, welche als gestrichelte Linien dargestellt sind, und ein Ultraschallsignalspektrum 205, wobei die x- Achse die Frequenz in MHz angibt. Das als durchgezogene Linie dargestellte Ultraschallsignalspektrum 205 wurde mit einer Ultraschallaufnahmefrequenz von 3,3 MHz aufgenommen. Allgemein kann jedes Signal das in einem endlichen Intervall definiert ist, also einen endlichen Träger besitzt, nach periodischer Fortsetzung durch eine Fourier-Reihe dargestellt werden, die das Signal in Komponenten unterschiedlicher Frequenzen zerlegt, von denen jede ihre eigene Phase und Amplitude aufweist. Eine direkte Anwendung der Hilbert- Transformation auf das ursprüngliche Signal, das eine Akkumulation von lokalen Signalen mit unterschiedlichen Frequenzen repräsentiert, würde deshalb lediglich unzureichend die lokalen Merkmale extrahieren. Theoretisch müsste das analytische Signal für infinitesimal kleine Bereiche im Frequenzbereich, sogenannte Dirac-Deltas, berechnet werden. Aufgrund der Unschärferelation würde dies jedoch zu Filtern mit einem unendlichen Träger im Ortsraum führen.

Um dies zu verhindern, können Bandpassfilter zur Lokalisierung sowohl im Ortsraum als auch im Frequenzraum verwendet werden. Beispielsweise können Differenzen von Poisson- Filterkernen zur Auswahl von Frequenzen eingesetzt werden, wodurch ein linearer Skalenraum geschaffen wird. Ferner können in der Sonographie bevorzugt log-Gabor-Filter eingesetzt werden, um verbesserte Ergebnisse zu erzielen. Da log-Gabor-Filter im Ortsraum nicht durch einen geschlossenen analytischen Ausdruck beschrieben werden können, erfolgt bevorzugt eine Anwendung der Filter direkt im Frequenzraum, wobei die Frequenzantwort definiert ist als

Giß ₎ ) = e-C ⁰ sW ^ffl o> ^J /(2-i°g(* .) ² ))

mit einer Zentralfrequenz ω ₀ und einer Bandbreite fc/<y ₀ .

Ein wesentlicher Aspekt des Entwurfs von Filtern besteht darin, Filter auf einer Filterbank 201 derart anzuordnen, dass sich benachbarte Filter ausreichend überlappen, um eine gleichmäßige Abdeckung des Frequenzspektrums zu erzielen. Eine in Fig. 2 gezeigte beispielhafte Anordnung von Filtern auf einer Filterbank umfasst fünf log-Gabor-Filter 203a bis 203e mit einer Bandbreite von k/a> ₀ = 0,93 . Beispielsweise können die Zentralfrequenzen bei 2,285 MHz, 2,629 MHz, 3,0 MHz, 3,47 MHz und 4,0 MHz liegen.

Ausgehend von auf einer Filterbank angeordneten Filtern kann die weitere Verarbeitung auf das Signal einer bestimmten Skala, d. h. die Antwort eines Filters oder Bandpassfilters, gestützt werden oder es können die Antworten von mehreren verschiedenen oder allen Skalen bei der weiteren Verarbeitung berücksichtigt werden. Hierdurch können die Filter oder Band- passfilter gezielt angepasst werden, um störende Artefakte und Störfrequenzen im Frequenzraum zu beseitigen.

Fig. 3 zeigt einen Ultraschallverarbeitungsprozess oder -Pipeline 301 gemäß einer Ausfuhrimgsform der vorliegenden Erfindung, die ein Empfangen 303 von reflektierten Signalen, ein Demodulieren 305 der empfangenen Signale und ein Abbilden 307 eines Zwischensignals zur Erzeugung 309 eines Ausgabesignal umfasst, wobei das Demodulieren 305 ferner eine Frequenzanalyse 31 1 des empfangenen Signals und eine darauf basierende Hüllkurvenerkennung 313 aufweist. Hierbei werden in einem ersten Schritt Signale reflektierter Schallimpulse, bevorzugt Hochfrequenzsignale, empfangen 303 und nachfolgend analysiert 311. Die Analyse kann eine Frequenzauswahl und -Zusammensetzung umfassen und liefert ein diskretes oder kontinuierliches Signal, dessen Hüllkurve im nachfolgenden Schritt berechnet wird 313. Das die Hüllkurve darstellende Signal (Hüllkurvensignal) wird nachfolgend auf Intensitätswerte, beispielsweise durch eine nicht-lineare Abbildung, abgebildet 307, welche zur Erzeugung 309 eines Ausgabesignals verwendet werden. Das Ausgabesignal kann ein beliebiges ein-, zwei-, drei- oder mehrdimensionales Signal sein, welches zur Untersuchung und Auswertung der empfangenen Signale verwendet werden kann. Bevorzugt ist das Ausgabesignal ein diskretes zweidimensionales Signal mit Intensitätswerten, die als Bilddaten dargestellt werden können. Es können jedoch auch andere ein- oder dreidimensionale, kontinuierliche oder diskrete Ausgabesignale zur Untersuchung erzeugt werden.

Die Demodulation 305 extrahiert das informationstragende Signal aus einem modulierten Trägersignal oder einer modulierten Trägerwelle, d. h. aus den empfangenen Signalen. Gemäß der in Fig. 3 dargestellten Ausführungsform basiert die Erkennung 313 der Hüllkurve auf einer Berechnung einer lokalen Amplitude eines zweidimensionalen analytischen Signals, das aus dem empfangenen Signal berechnet wurde.

Das empfangene Signal kann als eine oder mehrere räumlich benachbarte Abtastzeilen vorliegen, wobei das analytische Signal für die Abtastzeilen separat berechnet werden kann. Bevorzugt kann das zweidimensionale analytische Signal auf allen Abtastzeilen gleichzeitig berechnet werden. Die Berechnung des zweidimensionalen analytischen Signals unter Berücksichtung aller Abtastzeilen kann insbesondere die Hüllkurvenerkennung deutlich verbessern, da das Signal in seinem zweidimensionalen Kontext analysiert wird, in dem ebenfalls neben axialen Informationen auch laterale Informationen, d. h. diejenigen Signalinformationen, die zu benachbarten, lateral angeordneten Abtastzeilen gehören, berücksichtigt werden. Bevorzugt kann ein Gleichgewicht zwischen dem Einfluss von Signaldaten sowohl in lateraler als auch axialer Richtung durch einen entsprechenden Entwurf der Bandpassfilter erreicht werden, indem die Bandbreiten der Bandpassfilter richtungsabhängig definiert werden, wobei insbesondere der Abstand der Abtastzeilen oder die axiale Signalauflösung berücksichtigt werden kann.

Das so errechnete Hüllkurvensignal wird anschließend abgebildet 307 und zur Erzeugung 309 des Ausgabesignals herangezogen. Die gewählte Abbildung kann eine beliebige Abbildung sein, die das Hüllkurvensignal auf Intensitäten abbildet. Insbesondere können lineare oder bevorzugt nicht-lineare Transferfunktionen, beispielsweise unterschiedliche Spreizfunktionen, Wurzel-basierte Funktionen, monotone Transformationen oder kennlinienbasierte Transformationen, verwendet werden. Zur Erzeugung 309 des Ausgabesignals können ferner unterschiedliche Bildverarbeitungsoperationen verwendet werden, wie zum Beispiel histogrammbasierte Anpassung und Entzerrung der Intensitäten, diverse Schwellwertverfahren, und die Verwendung von lokalen Operatoren zur Glättung, Rauschminderung oder Hervorhebung von lokalen Merkmalen. Als resultierende Bilddaten werden bevorzugt helligkeitsmodulierte B- Mode-Bilddaten verwendet, die eine in Helligkeitswerte umgesetzte Echointensität der empfangene Signale darstellen und so als ein Schnittbild durch das zu untersuchende Objekt interpretiert werden können. Die Erfindung ist jedoch nicht auf die Erzeugung von B-Mode- Bildern beschränkt und kann ferner in ein- oder mehrdimensionalen Ultraschallverfahren vorteilhaft eingesetzt werden, so beispielsweise in A-Mode-Verfahren, 3D-Ultraschalll oder 4D- Ultraschall.

Fig. 4 zeigt Ergebnisse der Hüllkurvenerkennung für eine zentrale Abtastzeile eines Hochfrequenzsignals, das gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung berechnet wurde, wobei das Hochfrequenzsignal mit einem linearen Schallgeber bei 3,3 MHz im Kopf/Halsbereich erzeugt wurde. Hierbei wurden Hüllkurven 401 und 403 auf der Grundlage einer Berechnung eines eindimensionalen analytischen Signals ermittelt, das im Fall der Hüllkurve 403 ferner mit den in Fig. 2 dargestellten log-Gabor-Filtern gefiltert ist. Darüber hinaus zeigen Hüllkurven 405 und 407 Ergebnisse der Hüllkurvenerkennung basierend auf einer Anwendung eines zweidimensionalen analytischen Signals, wobei auch hier die Hüllkurve 407 unter Verwendung der Filterbank aus Fig. 2 berechnet wurde. Den Ergebnissen aus Fig. 4 und insbesondere dem Vergleich der Hüllkurve 401 mit der Hüllkurve 403 und dem Ver- gleich der Hüllkurve 405 mit der Hüllkurve 407 ist zu entnehmen, dass die Anwendung einer Filterbank insgesamt zu glätteren Hüllkurven führt.

Fig. 5 zeigt weitere Ergebnisse des Verfahrens gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung, wobei die hierbei erzeugten zweidimensionalen Bilddaten dargestellt sind. Hierbei sind Bilder 501 und 503 auf der Grundlage eines eindimensionalen analytischen Signals sowie Bilder 505 und 507 mittels eines zweidimensionalen analytischen Signals berechnet worden. Zudem wurden bei den Bildern 503 und 507 die der Berechnung zugrundeliegenden analytischen Signale mit den Filtern nach Fig. 2 gefiltert. Auch die in Fig. 5 dargestellten Ergebnisse zeigen konform mit den Ergebnissen aus Fig. 4 die positive Auswirkung der Filterbank auf die resultierenden Bilddaten. Ferner verdeutlicht der Vergleich der gefilterten mit den ungefilterten Bildern, d. h. das Bild 503 mit dem Bild 501 sowie das Bild 507 mit dem Bild 505, dass in den gefilterten Bildern 503 und 507 weniger Artefakte und konsistentere Strukturen vorhanden sind. Darüber hinaus ist ersichtlich, dass die Anwendung des zweidimensionalen analytischen Signals eine genauere und konsistentere Abbildung von Strukturen in den Bildern 505 und 507 liefert. Dies wird insbesondere anhand einer kreisförmigen Struktur 509 in der oberen linken Ecke des Bildes 507 sichtbar, die in dem entsprechenden Bild 503, das mit einem eindimensionalen analytischen Signal berechnet wurde, lediglich als eine elliptische Struktur 51 1 erscheint.

Fig. 6 zeigt einen Korrelationsvergleich für unterschiedliche Hüllkurvenerkennungstechniken zur Quantifizierung der Unterschiede der Korrelation zwischen Abtastzeilen bei Verwendung eines gefilterten oder ungefilterten, eindimensionalen oder zweidimensionalen analytischen Signals gemäß Ausfuhrungsformen der vorliegenden Erfindung. Hierzu sind jeweils als schwarze, schraffierte und weiße Balken gemittelte Korrelationskoeffizienten dargestellt, die zwischen den Abtastzeilen mit einem Abstand von 1 (d.h. für benachbarte Abtastzeilen), 2 beziehungsweise 3 berechnet wurden, wobei die Korrelationskoeffizienten über 256 Abtastzeilen eines Bildes gemittelt sind. Die Ergebnisse aus Fig. 6 zeigen wiederum die visuell verbesserte Konsistenz von Bildern, die mittels eines gefilterten zweidimensionalen analytischen Signals berechnet wurden.

Fig. 7 zeigt Ergebnisse einer vereinfachten Hochfrequenzsignal-zu-Helligkeitssignal- Konversion von Amplitudenbildern a mit einer logarithmischen Kompression log(a + 25) , wobei Ausschnitte der nach unterschiedlichen Verfahren berechneten Bilddaten als Bilder 701, 703, 705 und 707 dargestellt sind. Die logarithmische Kompression führt letztendlich zu einer Verdichtung der Werte, wobei ferner Informationen durch eine Diskretisierung der Werte, beispielsweise auf einen diskreten Zahlenbereich von 1 bis 256 oder auf 2 ¹⁶ Zahlenwerte oder auf einen anderen diskreten Zahlenbereich, verloren gehen können. Die Bilder 701 und 703 sowie die Bilder 705 und 707 sind jeweils mit einem eindimensionalen analytischen Signal bzw. einem zweidimensionalen analytischen Signal berechnet. Darüber hinaus wurde bei den Bildern 703 und 707 die Filterung mit Filtern gemäß Fig. 2 durchgeführt. Auch die Ergebnisse aus Fig. 7 zeigen die vorteilhafte Verwendung der Filter zur Demodulation des empfangenen Signals. Femer zeigt das mit einem gefilterten zweidimensionalen analytischen Signal gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung berechnete Bild 707 deutlichere Strukturen und ein verringertes Rauschen. Dem Fachmann ist klar, dass sich die in Fig. 7 gezeigten B-Mode-Bilddaten von denen unterscheiden, die auf herkömmlichen Ultraschallsystemen zu sehen sind, da im Allgemeinen noch weitere Bildverarbeitungsschritte angewendet werden, um das Endergebnis zu verfeinem. Es ist jedoch auch klar, dass sich bei Einsatz vergleichbarer Bildverarbeitungsoperationen zur Nachbearbeitung die in den gezeigten Bildern sichtbaren Verbesserung unmittelbar auch auf etwaige finale Bilddaten entsprechend auswirken und somit ebenfalls zu einer Verbesserung der finalen Bilddaten führen.

Fig. 8 zeigt Ergebnisse einer Berechnung von B-Mode-Bildem gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung. Hierbei zeigt Bild 801 ein mit einer Intensitätsabbildung abgebildetes Zwischensignal, das einem Ergebnis von Schritt 307 aus Fig. 3 entspricht, und in dem bereits die Konturen einer Biopsienadel undeutlich erkennbar sind. Insbesondere kann somit bereits das Zwischensignal ein B-Mode-Bild sein. Gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung kann eine weitere Verbesserung des Ausgabesignals durch eine zusätzliche oder alternative Berechnung eines analytischen Signals auf dem im Bild 801 dargestellten Zwischensignal erreicht werden. Hierzu wird die lokale Orientierung des analytischen Signals des Zwischensignals berechnet. Bild 803 zeigt das Ergebnis der Berechnung, die auf einem eindimensionalen analytischen Signal basiert, und Bild 805 das Ergebnis der Berechnung, die auf einem zweidimensionalen analytischen Signal basiert. Während Bild 803 lediglich undeutliche Rückschlüsse auf die abgebildete Biopsienadel erlaubt, sind im Bild 805 deutliche Strukturinformationen sichtbar, die die Biopsienadel erkennen lassen.

Die Berechnung des zweidimensionalen analytischen Signals aus einem intensitätsabgebilde- ten Zwischensignal ermöglicht somit eine genauere Erkennung von lokalen Merkmalen. So- mit kann insbesondere die Qualität der Ergebnisse von nachgeschalteten Bildverarbeitungs- schritten und Anwendungen, wie z. B. Registrierung, Segmentierung und Merkmalserkennung, welche lokale Merkmale als Eingaben verwenden, deutlich verbessert werden.

Dem Fachmann ist klar, dass die Berechnung des zweidimensionalen analytischen Signals erfindungsgemäß zur Demodulation der empfangenen Signale der reflektierten Schallimpulse oder auf Zwischensignalen berechnet werden kann und dass beide kombiniert werden können. Im Ergebnis kann somit ein erstes zweidimensionales analytisches Signal auf den empfangenen Signalen reflektierter Schallimpulse und ein zweites zweidimensionales analytisches Signal auf einem Zwischensignal zur Erzeugung eines Ausgabesignals berechnet werden. Bevorzugt wird bei einer kombinierten Berechnung von zwei analytischen Signalen aus dem ersten zweidimensionalen analytischen Signal die lokale Amplitude zur Hüllkurvenerkennung berechnet und aus dem zweiten zweidimensionalen analytischen Signal die lokale Orientierung zur Extraktion von lokalen Merkmalen in dem Ausgabesignal berechnet. Die Erfindung ist somit nicht auf eine Berechnung eines zweidimensionalen analytischen Signals auf bestimmten Zwischensignalen beschränkt, sondern kann die Berechnung mehrerer zweidimensionaler analytischer Signale auf mehreren Zwischensignalen umfassen.

Die Anwendung und Berechnung eines zweidimensionalen analytischen Signals sowohl auf empfangenen Signalen, beispielsweise Hochfrequenzsignalen, als auch auf Zwischensignalen, die B-Mode-Bilder repräsentieren können, weist zahlreiche Vorteile auf. Die Demodulation der empfangenen Signale mit dem zweidimensionalen analytischen Signal erlaubt eine genauere Extraktion von Strukturen, da das Signal in seinem natürlichen zweidimensionalen Kontext analysiert wird. Insbesondere erlaubt die auf der lokalen Amplitude des zweidimensionalen analytischen Signals basierende Hüllkurvenerkennung die Erzeugung von B-Mode- Bildern mit einer erhöhten Qualität. Darüber hinaus fuhrt das vorteilhafte Signalmodel des zweidimensionalen analytischen Signals zu einer präziseren Erkennung von lokalen Merkmalen in B-Mode-Bildern.

Die in den Figuren 4 bis 8 gezeigten Beispiele und Ergebnisse basieren auf einer Abtastung der Signale von linearen Schallgebern. Dem Fachmann ist klar, dass bei Anwendung von kur- vilinearen Schallgebern die Anwendung der zweidimensionalen Hilbert-Transformation ohne eine vorhergehende Abtastkonversion durch die polare Fourier-Transformation erreicht werden kann. Obwohl die Erfindung in Bezug auf eine Sonographieverarbeitung beschrieben worden ist, ist die Erfindung nicht auf ein spezielles Sonographie- oder Ultraschallverfahren oder -Vorrichtung beschränkt. Vielmehr kommt jede Anwendung in Betracht, in der Signale reflektierter Schallimpulse einer Schallquelle empfangen werden, die an Strukturen mit unterschiedlichen Material- oder Gewebeeigenschaften oder infolge von Inhomogenitäten des Materials oder Gewebes in einem zu untersuchenden Objekt reflektiert werden. Es ist ferner klar, dass lineare und nicht-lineare Schallquellen und Empfänger genauso unter die Erfindung fallen, wie Schallimpulse unterschiedlicher Frequenzbereiche.

Die Merkmale der in den Ansprüchen offenbarten Erfindung können für die Realisierung der Erfindung entweder alleine oder in jeder beliebigen Kombination von Bedeutung sein.