一種基于傳統超聲成像系統平臺的組織彈性成像功能的實現

鄭永平，周永進，黃錚銘

香港理工大學 醫療科技及資訊學系，香港

一種基于傳統超聲成像系統平臺的組織彈性成像功能的實現

鄭永平，周永進，黃錚銘

香港理工大學 醫療科技及資訊學系，香港

專欄——軟組織彈性測量與成像

編者按：人體組織的病變往往伴隨著其硬度的變化。在臨床中醫生會通過觸診來感知受檢者體表及臟器的硬度，發現異常。但這樣的檢查缺乏量化，靈敏度低，且受醫生診斷經驗限制，很難有準確的結果，于是彈性成像及測量技術應運而生。在最近20年中，這方面的技術得到了快速的發展，而臨床的應用也越來越多。在這一期的系列文章中，我們介紹了用于人體組織硬度測量及成像的多種方法，包括超聲印壓、光學印壓、水沖超聲印壓、氣沖光學印壓、基于外壓的超聲彈性成像，以及基于振動的超聲彈性測量。同時我們也介紹了如何在一款國產的便攜式B超機器上實現超聲彈性成像與測量。對于超聲彈性成像到底是否提供定量及客觀的診斷以及其應用所面臨的一些挑戰也進行了討論。

欄目主編：鄭永平（香港理工大學 醫療科技及資訊學系）

鄭永平教授分別于 1990 及 1993 年獲中國科學技術大學電子信息工程學士及碩士學位，1997 年獲香港理工大學生物醫學工程博士學位，其后在加拿大溫莎大學 (University of Windsor)就讀博士后，于 2001 年成為香港理工大學助理教授，并于 2008 年在醫療科技及資訊學系晉升為教授。2008 年 8 月 ～2010 年 7 月，他同時兼任香港理工大學創新產品和技術研究所副所長。鄭永平教授的主要研究方向包括超聲彈性測量與成像、三維超聲成像與測量、醫用超聲儀器的創新、研究與開發，以及可攜帶人體生理參數測量儀等。主持承擔多項科研項目。他已發表及錄用的 SCI論文有 90 余篇，國際會議論文 150 余篇，另有 6 項美國和 4 項中國授權的專利及 12 項受理中的專利。他所開發研制的組織超聲彈性測量儀已被國內外多間大學和醫院用于各種軟組織的評估，并有7項專利已成功轉讓給了工業界作產業化。

通過分析超聲彈性成像算法的技術特點和臨床成像需求，設計和實現了一種展開于汕頭超聲SIUI CTS-8800影像系統平臺之上的超聲組織成像功能算法，具有實時性，彈性圖像對比度較高，適用手持探頭方式等特點。

超聲；彈性成像；實時；光流算法

人類對組織彈性和組織病理狀況的相關性有著歷史悠久的認識。近年來，數字信號處理技術在硬件和算法方面的不斷進步已成為一種趨勢，在這種趨勢支持下，超聲彈性成像日漸成為一種可以無創地探測組織彈性分布模式，從而可能提供一種新的組織病變如癌癥的臨床檢測手段。彈性成像的概念最初由 Ophir 等人于 1991 年提出[1]，它的基本原理是：人體內不同類型的組織的彈性不同，在外力的作用下，通常較硬的組織比較軟的組織發生的形變和位移較小。在外力施加或釋放過程中，通過采集感興趣區域(ROI)不同時間片段的信號進行分析，計算得出組織當時的形變信息以確定組織硬度。彈性圖像可通過多種模式獲取，如超聲波、光學、以及 MRI圖像等等。其中超聲彈性成像技術由于在多個器官和組織，如乳腺、肝臟和前列腺的廣泛研究而得到較多的關注[2]。

1 國產超聲成像系統不具備彈性成像功能

過去的 20年來，超聲彈性成像技術因其可揭示組織彈性分布的特點，越來越受到醫學和工程界的重視。概要來講，超聲彈性成像可涉及壓力施加、組織變形檢測、組織應變計算和組織彈性重建四個環節，而以成像為目的大部分現有的超聲彈性成像技術以組織變形檢測為核心。至于壓力施加環節，臨床上一般采用手持探頭施壓的掃描方式，取代早期的程序控制步進馬達的超聲探頭移動方式。在組織受到壓力發生變形之后，不同彈性的局部，其相應的變形程度和應變有相應區別，通過對超聲射頻 (RF)數據的運動跟蹤分析，可以估算得知組織各局部的受壓變形程度。較為主流的方法有基于 1D 或 2D 的互相關跟蹤技術如Siemens ACUSON S2000、 基 于 塊 匹 配 (Block Matching)[3]跟蹤技術和基于復合自相關 (Combined Autocorrelation)[4]技術，如 HITACHI EUB8500。在現有的彈性成像技術中，主要存在下列待進一步完善的問題：

第一，彈性成像對比度與和施壓前后的射頻信號連續性之間的平衡問題。通常，為保持壓縮前后信號高度相關（即信號連續性）并控制噪音水平，施壓不可過大，但是，形變過小可導致所生成的圖像欠缺對比度；其中，該對比度指示在所感興趣的區域內，不同硬度組織在形變圖像中的亮度區別。因此，由于需要更加優化的不同組織部分的視覺效果，最好得到較高的對比度。

第二，更為準確的組織受壓變形模型和實時處理要求之間的平衡問題。理論上希望組織受壓變形只發生在超聲軸向，其他兩個正交方向上的運動是忽略的，而實際上在手持探頭掃描時，其他兩個方向的組織移動和變形是不可避免的，而這些移動或變形都會影響超聲射頻信號跟蹤的相關性退化。若采用復雜的位移模型并基于二維超聲信號來完全求解不同方向上的形變將導致計算量的迅速增加，而使得算法的實時性在現有硬件條件下難以達到要求。

第三，在基于組織位移或者變形估算結果的基礎上計算組織應變時，還需要在保證感興趣區的圖像邊緣不被鈍化、不產生偽跡的算法設計要求，以及盡可能保證應變圖像的平滑度要求之間取得平衡。

我們認為正是由于以上主要原因及其他技術實現上的難題，使得之前尚無國產超聲影像設備可以包含有超聲彈性成像這一重要功能模塊。

2 組織彈性成像功能的算法設計

我們自主研發設計了一種由粗到細的二維組織運動估計算法，以計算組織受壓后超聲射頻信號中的位置變化量，并從而估算出組織應變圖像。

具體而言，如圖1所示，以兩幀連續的射頻圖像為例，首先在粗估計環節采用具有魯棒性的塊匹配算法并采用全局搜索以保證此環節計算結果的準確性，然后根據其位移估計得到的結果來對其中一幀進行曲變 (Warping)生成新的幀，從而大大提高調整后的兩射頻幀之間的信號相關性，此時在細估計階段采用密集光流方法，Lucas-Kanade 光流方法[5]（LKOF）對調整后的兩幅射頻幀之間的軸向和橫向上的具有亞像素精度的位移進行細估計，之后合并兩階段的估計值，如有需要，可進一步迭代以上估計——曲變——估計循環，使得兩射頻幀之間的信號相關性越來越高。

圖1 組織運動估計算法說明圖

在得到幀間組織運動的估計場之后，我們進一步采用各向異性擴散 (Anisotropic Diffusion)[6]的方法對組織運動估計場進行差分平滑計算，得到組織應變場估計圖。這種擴散方法的實質在于在t 到t+Δt 時段在指定點（i, j）的鄰域展開處理。

下標N、S、E和W分別表示像素周圍的北南東西，符號△表示在其下標所示方向上最鄰近梯度，其他系數由下式給出。

在迭代進行過程中，高梯度項權重將大大高于低梯度項的輸出權重，因此通過調整參數，可保留感興趣的圖像邊界區域內容同時平滑其他較為缺乏變化的圖像內容。

為檢驗上述算法，我們采用了一種乳房超聲仿體（型號 CIRS 047, Norfolk, VA，美國 )，自頂端用手持 SIUI超聲傳感器 L7L38B(7.5MHz)對仿體進行了輕壓，采集的射頻幀信號、粗估計、細估計和應變估計等各環節的結果如圖2所示。

圖2 組織運動估計算法說明圖(a)-(f)依次為第一幀射頻數據、第二幀射頻數據、粗估計的組織運動分布、細估計的組織運動分布、一次合并后的組織運動分布和應變分布圖。

3 在汕頭超聲SIUI 8800上實現的實時超聲彈性成像功能

圖3 在 CTS-8800 上實現實時超聲彈性成像功能的流程和顯示示例

在 CTS-8800 實 時 超聲彈性成像時使用的 是 7.5MHz L7L38B 線性超聲探頭。根據被測部位的位置選擇合適的采樣深度以及感興趣區域。當超聲探頭采集完B型超聲的RF數據后，實時成像生成B型超聲圖像用于顯示，同時用當前幀和上一幀感興趣區域內的RF數據采用前述方法進行彈性成像計算。

在顯示環節，為了更直觀地表示出組織的軟硬程度，比平均硬度軟的使用紅色表示，比平均硬度硬的使用綠色表示，使用上述自定義偽彩色表示組織的軟硬度對計算區域成像，再將成像區域與灰度的B型超聲圖像的部位匹配重疊，可以根據操作者習慣或者的需要選擇不同的透明度。最后在界面上將普通的B型超聲圖像、彈性成像計算結果圖像和按壓指示條以及感興趣區域框顯示出來，在CTS-8800 系統中左邊表示彈性成像結果，右邊表示普通的B型超聲圖像。整個計算和應變圖像顯示的流程和示例如圖3所示。

4 總結和展望

在原有的汕頭超聲 CTS-8800 系統硬件設計未做改動的情況下，我們通過改動部分硬件驅動和軟件，大大減低超聲彈性成像儀器的生產成本，在中國制造的超聲設備上首次配備彈性成像功能，使以前只有在國外高端設備上才有的功能在國內的普通超聲設備上得到實現，讓更多患者可享受到最先進的醫用超聲波技術，該成就也是大學實驗室和醫療器械業界成功合作的一個例子。

致謝

該項目部分由香港理工大學（J-BB69）以及香港創新科技基金 (GHP/061/05)的支持。我們也感謝廣東省汕頭市超聲儀器研究所工程師和領導的支持與合作。

[1]J． Ophir, I． Cèspedes, H． Ponnekanti, et al．Elastography: a quantitative method for imaging the elasticity of biological tissues [J]．Ultrason Imaging, 1991,(13):111-134．

[2]羅建文,白凈．超聲彈性成像的研究進展[J]．中國醫療器械信息,2005,(5):23-31．

[3]A． M． Tekalp．Digital Video Processing [M]．NJ: Prentice Hall, 1995．

[4]M．Yamakawa,T．Shiina．Strain estimation using the extended combined autocorrelation method[J]．Jpn J Applied Physics Part 1, 2001,(40):3872-3876．

[5]B．D．Lucas,T．Kanade．An iterative image registration technique with an application to stereo vision[C]．Proceedings of Imaging Understanding Workshop,1981:121-130．

[6]P．Perona,J． Malik．Scale-space and edge detection using anisotropic diffusion[J]．IEEE Trans on PAMI,1990,12(7): 629-639．

An Implementation of Ultrasonic Tissue Elastography in a Conventional Ultrasound Scanner

ZHENG Yong-ping, ZHOU Yong-jin, HUANG Zheng-ming
Department of Health Technology and Informatics, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong, China

Based on a coarse-to-fine motion estimation method, the real-time strain imaging function for freehand scanning is implemented on a conventional ultrasound scanner, SIUI CTS-8800, which is able to visualize the tissue elasticity profile in real-time with decent image contrast.

ultrasound; elastography; real-time; optical flow

R445.1

B

10.3969/j.issn.1674-1633.2011.01.001

1674-1633(2011)01-0001-03

2010-11-01

香港理工大學（J-BB69）以及香港創新科技基金(GHP/061/05)支持。

作者郵箱：ypzheng@ieee．org