用定量超聲參數映射的一階和二階統計來分類和表征組織的系統和方法
【專利說明】用定量超聲參數映射的一階和二階統計來分類和表征組織 的系統和方法
【背景技術】
[0001] 本發明的領域是用于定量超聲（"QUS"）的系統和方法。更具體地，本發明涉及用 于使用QUS將組織分類和表示為與特定組織學狀態相關聯的系統和方法。
[0002] 臨床超聲對于診斷癌癥和其他疾病是一種有用的且非侵入的工具。除了超聲的非 侵入地區分惡性腫瘤與良性腫瘤的能力，依據其組織學等級來表示惡性腫瘤的能力對于區 分病期和治療設計是具有最高重要性的。由于在超聲成像時期期間選可擇許多儀器參數， 當使用不同的超聲機器時，或當應用不同的設置時，常規B-模式圖像的對比解釋變得困 難。此外，B-模式圖像缺乏關于軟組織的微結構性質的信息。
[0003] 定量超聲（"QUS"）技術，檢查與儀器設置無關的組織的頻率相關背散射，被認為 克服此限制。這種技術被應用于活體內以揭示關于組織的底層微結構的信息或組織學狀 態，實現了疾病與非疾病的區分、活性與凋亡組織的區分、以及疾病在其子類型中的表征。 特別地，包括有效散射體直徑（"ESD"）和有效聲學濃度（"EAC"）的參數證明有潛力在乳 腺癌與纖維腺瘤的小鼠腫瘤模型之間作出區分。然而，有效散射體尺寸與聲學濃度的估計 需要關于背散射模型的先驗知識，在組織特殊組織的情況下表征通常會很復雜。
[0004] 為了避免復雜的模型擬合，對于組織表征提出了經由射頻（"RF"）回波信號頻譜 的線性回歸分析所提取的基本頻譜參數，包括中頻帶擬合（"MBF"）、頻譜斜率（"SS"）、以 及頻譜Ο-MHz截距（"SI"）。這種定量參數以前被用于表征多種類型的組織異常，包括前 列腺、淋巴結和心肌中的那些，以及用于檢測凋亡細胞死亡。通過將超聲功率譜模型化為聲 學阻抗自相關函數，已經證明SS可與有效散射體尺寸相關，SI可與聲學濃度相關，以及MBF 可與有效散射體尺寸與聲學濃度兩者有關。可選地，散射體間隔（也被已知為散射體之間 的間隔（"SAS"））已經被研究作為組織表征參數，當關系的組織在其結構組織中包含可檢 測的周期性。在此情況下，散射體間隔已被應用于表征人類乳腺腫瘤，通過將它們分類成正 常、纖維腺瘤、單一癌或浸潤的乳頭狀癌。其他研究也調查出SAS用于表征肝臟的擴散疾病 的潛力。
[0005] 盡管以上討論的常規定量超聲平均參數描述了組織微結構的頻率相關性質，但是 它們的參數化映射的紋理特征可通過量化灰度級轉變的圖案來提供二階統計。數個以前的 研究已經應用了超聲B-模式圖像的紋理特征以在惡性與良性乳腺腫瘤之間作出區分。在 此組織分類技術后面的原理是惡性腫瘤趨向于表現為不均勻的內部回波，而良性腫瘤通常 顯示均勻的內部回波。在此應用中，紋理分析技術旨在基于超聲灰度級變換來提取組織內 部回波性質或"紋理"，并且因此可定義可區分的特性。然而，常規B-模式圖像也可表示由 于儀器設置中的變化、超聲波束衍射、以及衰減效應導致的紋理估計中的不期望的變化。
[0006] 因此，將期望提供用于使用超聲將組織分類成與特殊組織學狀態相關聯而沒有與 分析B-模式圖像相關聯的準確度上的限制的系統及方法。有利地，這種系統和方法將能夠 基于組織學狀態來分類組織，該組織學狀態包括總分類（例如正常的、癌的）和子類型分類 (例如，腫瘤等級、肝纖維化病期）。
【發明內容】
[0007] 本發明通過提供用于通過分析定量超聲參數映射的一階和二階統計來分類組織 的系統和方法，克服了前述缺點，其中，充分地減少了由于儀器設置中的變化、超聲波束衍 射、以及衰減效應而導致的紋理估計中的不想要的變化。
[0008] 本發明一方面提供用于使用超聲系統將組織分類成與特定組織學狀態相關聯的 方法。使用超聲系統從包含組織的感興趣區域獲取超聲回波信號數據。從所獲取的超聲回 波信號數據產生至少一個參數映射。至少一個參數映射具有與從所獲取的超聲回波信號數 據中計算的參數相關聯的像素值。計算至少一個參數映射的至少一個一階統計度量，諸如 平均數。也計算至少一個參數映射的至少一個二階統計度量，諸如對比度、能量、均勻性或 相關性。然后，使用計算的至少一個一階統計度量和計算的至少一個二階統計度量將該組 織分類為與特定組織學狀態相關聯。
[0009] 本發明另一方面提供用超聲系統產生指示組織的組織學狀態的成像生物標志物 的方法。使用超聲系統從組織中獲取超聲回波信號數據。然后從所獲取的超聲回波信號數 據產生至少一個參數映射。該至少一個參數映射具有與從所獲取的超聲回波信號數據計算 的參數相關聯的像素值。計算至少一個參數映射的至少一個一階統計度量，同時計算該至 少一個參數映射的多個二階統計度量。然后通過確定該計算的至少一個一階統計度量和該 計算的多個二階統計度量的組合來產生成像生物標志物，該組合與將該組織分類為與特定 組織學狀態相關聯的期望的準確度相關。期望的準確度可以是期望的特異性、靈敏度或其 組合。
[0010] 本發明的先前以及其他方面和優點將根據以下描述而顯現。在該描述中，參考形 成其一部分且作為說明示出本發明的優選實施例的附圖。這樣的實施例不必要表示本發明 的全部范圍，然而對權利要求和本法作出參考以用于解釋本發明的范圍。
【附圖說明】
[0011] 圖1是闡明使用定量超聲和定量超聲參數映射的一階與二階統計度量來表征組 織的方法的示例的步驟的流程圖；
[0012] 圖2A是使用四個參數的平均數獲得的典型判別函數的平面上的區域映射上覆蓋 的不同腫瘤等級采樣的示例散布點；
[0013] 圖2B是使用四個參數的二階統計獲得的典型判別函數的平面上的區域映射上覆 蓋的不同腫瘤等級采樣的示例散布點；
[0014] 圖2C是使用四個參數的平均數與二階統計兩者獲得的典型判別函數的平面上的 區域映射上覆蓋的不同腫瘤等級采樣的示例散布點；
[0015] 圖3是與對應的參數映射的對比度、相關性、均勻性和能量參數結合的有效散射 體直徑（"ESD"）的平均數的線性判別分析函數的示例散布點；
[0016] 圖4是可被配置為實施本發明的實施例的示例計算機系統的框圖；
[0017] 圖5示出對正常（對照）肝和脂肪肝獲取的不同QUS頻譜（一階）和紋理（二 階）參數的平均值的一系列點；
[0018] 圖6A是具有對正常（對照）肝和脂肪肝獲取的數據的MBF能量與MBF相關性參 數的平面上的示例散布點，其中在與該平面相關聯的組合參數上使用線性判別分析來分類 兩種組織類型的樣本且分類邊界被示為虛線；
[0019] 圖6B是具有對正常（對照）肝和脂肪肝獲取的數據的MBF能量與SS參數的平面 上的示例散布點，其中在與該平面相關聯的組合參數上使用線性判別分析來分類兩種組織 類型的樣本且分類邊界被示為虛線；
[0020] 圖6C是具有對正常（對照）肝和脂肪肝獲取的數據的SS能量與SS參數的平面 上的示例散布點，其中在與該平面相關聯的組合參數上使用線性判別分析來分類兩種組織 類型的樣本且分類邊界被示為虛線；
[0021] 圖6D是具有對正常（對照）肝和脂肪肝獲取的數據的SI能量與SI參數的平面 上的示例散布點，其中在與該平面相關聯的組合參數上使用線性判別分析來分類兩種組織 類型的樣本且分類邊界被示為虛線。
【具體實施方式】
[0022] 在此描述一些用于使用定量超聲技術來表征組織的系統和方法。從在超聲掃描 期間從感興趣區域中獲取的原始回波信號數據直接計算參數。優選地，在使用參考數據來 歸一化回波信號數據之后計算這些參數以減少儀器設置中的變化、超聲波束衍射和衰減效 應的影響。例如，可計算定量超聲（"QUS"）參數，諸如中頻帶擬合（"MBF"）、頻譜斜率 ("35")、頻譜0，^截距（"51")、散射體之間的間隔（"545")、有效散射體直徑（150")、 以及有效聲學濃度（"EAC")，從中產生了與感興趣區域相關聯的參數映射從這些參數映射 中計算一階和二階統計度量并被用于表征感