[发明专利]用于确定介质特征的超声方法和装置有效

专利信息
申请号: 201080035230.1 申请日: 2010-06-11
公开(公告)号: CN102481144A 公开(公告)日: 2012-05-30
发明(设计)人: J-G·米农齐奥;M·塔尔芒;P·洛吉耶 申请(专利权)人: 国家科研中心
主分类号: A61B8/08 分类号: A61B8/08;G01H5/00
代理公司: 中国国际贸易促进委员会专利商标事务所 11038 代理人: 黄必青
地址: 法国*** 国省代码: 法国;FR
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摘要:
搜索关键词: 用于 确定 介质 特征 超声 方法 装置
【说明书】:

技术领域

发明涉及用于确定一介质的特征的超声方法和装置。

本发明尤其应用于确定构成物体的固体介质的特征,其涉及了解介质的性质、成分、均匀度、状态、尺寸等,特别是通过与对已知介质先前建立的结果的比较。

特别是,可以涉及以非破坏方式检测机械零件的状态。更特别的是,可以涉及探测人或动物的骨头状态,特别是骨头皮层的状态,例如用于了解儿童的骨头生长期,在某些影响骨骼的不利情况下的骨头状态,或者发现一些骨骼病理、如骨质疏松,及必要时评价检测出的病理的严重程度。

背景技术

与X射线方法相比,超声方法提供许多优点,X射线方法需要昂贵的设备和适当的环境,并且具有一些不希望的副作用,因此在同一个体上的应用频率需要被限制。

人们已知的确定特征的方法在于,在一发射地点施加超声激励,并在多个相继的接收地点检测由该激励产生的第一信号的到达,然后计算该第一信号的传播速度。该方法可以通过在病人身体的外表面上施加探头来实施。文献FR2839877记载了消除探头与要探测的骨头之间的软组织(皮肤、肌肉)的可能变化的厚度的影响的方法和装置。在骨头皮层中,第一信号的速度随一些参数变化,如皮层厚度、骨质疏松的存在等。因此,只测量第一信号的速度不是总能够区分不同的症状。

然而,在接收器上观察到的响应于激励、如脉冲或其它多频激励的超声信号包含多个与波相关的贡献,这些波以不同的速度传播且速度随频率而变化,并具有不同的能量水平。已知的是在时间上连续检测分布在信号路径上的多个接收器的激励状态,并用这些检测结果建立沿被研究介质传递的超声信号的依据时间和空间的能量水平的图像。该能量水平的空间-时间图像包含丰富的信息,因为,在激励方面,它重组了激励信号在被研究介质中产生的不同振动模式的结果。人们已知从相继的检测器得到的信号得出根据频率和传播速度的能量水平的图形。该图形的形式例如是通过颜色或灰度水平表示的频率-传播速度坐标系的每个点的能量。从中看到出现一些称为“路径”的强能量线条,每一个反映一个振动模式,并形成传播介质的特征整体。

在旨在得到该图形的一个实施例中,空间-时间图像可以经过处理,特别是通过二维数字傅立叶变换,以便从中提取时间频谱和空间频谱,尤其是建立空间频率值与时间频率值之间的对应关系。通过在时间和空间(由于接收器的有限数量)上的取样,接收的信号形成能量水平在空间和时间上的(时间-空间)矩阵的形式。然后实施能量水平矩阵的二维数字傅立叶变换(TF2D),以便从时间和空间变量过渡到频率和传播速度变量。前述的图形相当于二维傅立叶变换(TF2D)的视觉化。

但是该技术具有一些局限性和/或缺点。弱能量模式有被更强能量的模式掩盖的趋势。在噪声介质中得到的图像质量会变差。另外,现有技术要求大量的采集,尤其是如果检测器的数量受到包含要确定特征的介质的物体的形状或尺寸的限制。特别是,一种改进已知方法的性能的技术在于将每个测量进行许多次,然后对由实施的测量的平均值形成的矩阵进行数学处理(TF2D)。这消除了大部分随机发生的误差,但不能消除某些系统误差源。

发明内容

本发明的目的在于克服至少某些上述缺点,提出一种本质上比现有技术性能更好的通过超声途径确定特征的方法和/或装置。

根据本发明,用于确定介质特征的超声方法包括:

-在介质上施加超声激励信号;

-检测由距施加激励信号的发射点不同距离处的多个接收点接收到的超声信号构成的响应;

-从全部的收到的超声信号出发,提取在频率-传播速度坐标系中传播的模式的图形;

其特征在于,对于每个接收点,对至少两个不同的激励信号连续地进行检测,使得每个接收点通过至少两个其振动分量不同和/或不同地叠加的响应。

人们知道,对超声激励的响应解析为振动分量的叠加,每个分量具有幅度(能量水平)、频率、时间位置(相位)和传播速度。

激励本身(例如Dirac脉冲)解析为由振动分量形成,每个分量具有频率和幅度(能量水平)。激励还由施加激励的发射点来表示特征,因为在本发明中,如果两个激励信号的组成相同,但在不同的发射点施加,则认为它们是不同的。

与第一激励信号不同的第二激励信号在每个检测器中产生与同一检测器中响应于第一激励信号所产生的响应不同的响应。

该特性可以不同的方式进行利用。例如,可以实施多次已知的方法,每次改变激励信号,每次得到与发射的激励信号对应的图形,然后比较和/或叠加得到的图形,以便形成更可靠的结果图形。

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