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超音波スペックルの性質を用いた被検体構造の不規則性の推定

利用超声波散斑的特性估计物体结构的不规则性

基本信息

批准号：
05750394
负责人：
大矢晃久
金额：
$ 0.58万
依托单位：
University of Tsukuba
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
财政年份：
1993
资助国家：
日本
起止时间：
1993 至无数据
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-05750394/
关键词：
超音波画像スペックル不規則性推定組織性状診断

项目摘要

ランダムな散乱体群を被検体とした場合、パルス・エコー法の超音波診断装置によって得られるエコー画像上には、スペックルと呼ばれるランダムな粒状のパターンが現れる。一方、肝臓などの生体中の器官では、組織構造の不規則性と疾患の重症度とが深く関係しており、エコー画像を解析することによってその不規則性の度合を推定することができれば、組織の性状を定量的に診断できる可能性がある。本研究では、超音波エコー画像上に現れるスペックルなどの干渉パターンの統計量と被検体構造の不規則性との関係について調査し、エコー画像からその構造の不規則性の度合を推定することの可能性について検討した。まず、生体組織を模擬した被検体モデルとして、その構造が完全に規則正しい状態からランダムな状態まで連続的に変化させ得るようなものを考案した。次に、これを用いて超音波エコー画像作成シミュレーションを行うためのソフトウェアを開発し、考案した被検体モデルとここで用いたエコー映像系の近似モデルの妥当性について検討した。その結果、本研究において用いた被検体モデルは目的とした被検体構造を得るのに適したものであること、また映像系のモデルは現実の系をシミュレートするのに十分なものであることが確認された。映像系の各種パラメータを変化させながら計算機シミュレーションを行った結果、散乱体密度が既知であればエコー画像の統計量SNRの値から被検体構造の不規則性の度合が推定可能であることがわかった。また、統計量としてSNRと共に画像の輝度ヒストグラムのゆがみを用いることによって、不規則性の度合とともに密度も推定可能であることが示唆された。さらに、本研究で得られた知見をもとに、スペックルの性質を利用した組織性状診断も可能になるのではないかと考えられた。

The ultrasonic diagnostic apparatus of the method for detecting scattered body groups is composed of a plurality of pieces of scattered body groups, and a plurality of pieces of scattered body groups. Irregularity of tissue structure and severity of disease in a living organism are closely related to each other, and the possibility of quantitative diagnosis of tissue characteristics is discussed. This study is to investigate the relationship between the statistical quantity and the structural irregularity of the object and to estimate the possibility of the structural irregularity of the object. The structure of the organism is completely regular, the state of the organism is completely regular, and the state of the organism is completely regular. Next, we use ultrasonic imaging to create a new image, and we use ultrasonic imaging to approximate the appropriateness of the image. The results of this study confirm that there is a significant difference in the structure of the substrate. A variety of image system parameters are changed, and computer simulation results are obtained. Scattered volume density is estimated. The statistical value SNR of the image is estimated. The degree of irregularity in the structure of the object is estimated. For example, if a statistical quantity is used, the SNR of the image may be used to estimate the density of the image. The results of this study show that the diagnosis of tissue traits is possible.