フロー信号を抽出する超音波イメージング方法
本発明は、挙動する組織と流動する流動体とを有する対象領域から受信した反響信号からフロー信号を抽出する方法に関する。本方法は、少数のタイムサンプル内の反響信号からドップラー信号を計算するステップと、計算されたドップラー信号から第１及び第２の推定されたドップラー信号を分離するステップと、時間コヒーレンスをローカルに最大化する第１及び第２の推定されたドップラー信号の線形結合を計算するステップと、時間コヒーレンスの第１及び第２の最大値から第３及び第４の推定されたドップラー信号を求めるステップと、第３及び第４の推定されたドップラー信号を推定されたドップラークラッタ及びフローコンポーネントに分類するステップとを有する。本方法は最後に、推定されたドップラーフローコンポーネントから流動する流動体のモーション画像を形成するステップを有する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、挙動する組織と流動する流動体とを有する対象領域から受信される反響信号からフロー信号を抽出する超音波イメージング方法に関する。本発明はまた、当該方法を利用するよう動作する超音波イメージングシステムに関する。
【０００２】
本発明は、特に挙動する組織が典型的には動脈又は心臓壁であり、流動する流動体が血流である医療用超音波イメージング領域におけるそれの適用を見出すものである。
【背景技術】
【０００３】
挙動する組織及び／又は流動する流動体を有する人体の対象領域に超音波信号ビームを送信すると、クラッタ（ｃｌｕｔｔｅｒ）コンポーネントとフロー（ｆｌｏｗ）コンポーネントの両方を有する反響信号が受信される。クラッタコンポーネントを削除し、フローコンポーネントのある特性を抽出するための従来技術が開発されてきた。
【０００４】
ＩＢ２００３／００４８９９により公表された国際特許出願では、
・挙動する組織と流動する流動体とを有する対象領域から少数のＥＬ個のタイムサンプル内のマルチライン反響信号ＲＳを受信するため、超音波データ信号ビームセットを形成する手段と、
・少数のＥＬ個のタイムサンプル内の受信した反響信号から、挙動する組織に対応するドップラークラッタコンポーネントと、流動する流動体に対応するドップラーフローコンポーネントとを有するドップラー信号Ｘを計算する手段と、
・時間的には無相関であって、空間的には相関すると仮定されるドップラーフローコンポーネントとドップラークラッタコンポーネントとを分離する手段と、
・分離されたドップラーフローコンポーネントから画像を生成及び表示する手段と、
を有する超音波イメージングシステムが開示される。
【０００５】
従来技術によると、この分離手段は、時間的には無相関であって、空間的には相関するドップラークラッタ及びフローコンポーネントの自己相関関数を計算するサブ手段と、自己相関関数から空間相関対角行列を計算するサブ手段と、当該対角行列からドップラークラッタ及びフローコンポーネントに対応する時間的に無相関のドップラーコンポーネントを分離するサブ手段とを有する。
【０００６】
２つの直交信号を提供する主成分分析が実行される。この解析は、ドップラークラッタ及びフローコンポーネントが２つの異なる周波数を有するハーモニック信号によってモデル化することができるという仮定に基づく。限定数の送信が実行されるとき、取得されたドップラークラッタ及びフローコンポーネントが重複する複数の周波数を有する大きなスペクトルを有するという問題がある。このため、主成分分析は、ドップラークラッタ及びフローコンポーネントの確実な分離をもたらさない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
以上より、本発明の課題は、限定数のタイムサンプル内で計算されるドップラー信号のドップラークラッタ及びフローコンポーネントを確実に分離するための手段を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題は、
・挙動する組織と流動する流動体とを有する対象領域から、少数のＥＬ個のタイムサンプルを有する反響信号ＲＳを受信するため、超音波データ信号ビームセットを形成するステップと、
・前記少数のＥＬ個のタイムサンプル内の前記受信した反響信号から、前記挙動する組織に対応するドップラークラッタコンポーネントと、前記流動する流動体に対応するドップラーフローコンポーネントとを有するドップラー信号Ｘを計算するステップと、
・前記ドップラー信号Ｘを第１の推定されるドップラー信号Ｚ１と第２の推定されるドップラー信号Ｚ２との正規直交基底に分離するステップと、
【数３】
によって表される前記少数のＥＬ個のタイムサンプルｌ上の前記ドップラー信号の時間コヒーレンスを最大化する前記第１及び第２の推定されたドップラー信号の線形結合を計算するステップと、
・前記コヒーレンスマップの第１及び第２最大値から第３及び第４の推定されるドップラー信号を求めるステップと、
・前記第３及び第４の推定されるドップラー信号を推定されるドップラークラッタコンポーネントと推定されるドップラーフローコンポーネントに分類するステップと、
・前記推定されるドップラーフローコンポーネントから前記対象領域の流動する流動体の画像を生成及び表示するステップと、
を有する方法により実現される。
【０００９】
本発明によると、ＰＣＡ解析がまず実行され、２つの第１の固有ベクトルが第１及び第２ドップラー信号を有する正規直交基底を提供する。その後、時間自己相関関数が、時間コヒーレンス関数として第１及び第２ドップラー信号の可能なすべての線形結合に対して計算され、この時間コヒーレンス関数を最大化する組み合わせが分離される。この時間コヒーレンス関数は、従来技術の自己相関関数と同様の方法では正規化されず、コヒーレンス最大化基準を効果的なものにする。時間コヒーレンスは、１つの信号については１に等しい又は近い値の最大値となるように、信号の組み合わせについては減少することが予想される。通常は、２つのコンポーネントが初期的なドップラー信号を形成するという仮説に従う２つのローカル最大値が検出されるが、フローコンポーネントが信号に存在しないことを意味する１つの最大値しか検出されない可能性もある。第１及び第２最大値は、必ずしも必要でない正規直交基底を構成し、それから、第３及び第４の推定されるドップラー信号を求めることが可能である。さらなる分類ステップは、第１及び第２最大値のそれぞれをドップラーフロー及びクラッタコンポーネントの中の対応するドップラーコンポーネントと関連付けするものである。
【発明の効果】
【００１０】
従って、本発明による方法は、計算されたドップラー信号のドップラークラッタ及びフローコンポーネントの時間コヒーレンスの最大化に基づくものである。この結果、本発明によると、ドップラー及びフローコンポーネントのより確実な抽出が提供される。
【００１１】
本発明による方法の効果は、時間コヒーレンスを計算するのに３つのタイムサンプルしか必要としないということである。
【００１２】
本発明の上記及び他の特徴は、後述される実施例を参照して明らかになるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
本発明は、挙動する組織と流動する流動体とを有する対象領域から受信した反響信号からフローコンポーネントを抽出し、当該フローコンポーネントのモーション画像を形成する超音波イメージング方法に関する。以下において、医療用超音波イメージングのある領域が検討され、挙動する組織と流動する流動体とは、典型的には動脈又は心臓壁と血流である。この領域では、３次元反響データセットの取得と血流のイメージングの両方が、動脈又は心臓疾患の早期の診断に対して真の付加価値を提供する。
【００１４】
図１を参照するに、本発明による方法は、挙動する物体を有する対象領域から少数のＥＬ個のタイムサンプルを有する反響信号ＲＳを受信するため、超音波データ信号ビームセットを形成するステップ１０と、当該少数のＥＬ個のタイムサンプル内の受信した反響信号ＲＳからドップラー信号Ｘを計算するステップ２０とを有する。計算されたドップラー信号Ｘは、対象領域の挙動する組織と流動する流動体とにそれぞれ対応するドップラークラッタコンポーネントとドップラーフローコンポーネントとを有する。本発明による方法はさらに、ドップラー信号Ｘを第１ドップラー信号Ｚ１と第２ドップラー信号Ｚ２の正規直交基底に分離するステップ３０を有する。その後、ステップ４０は、上記少数のＥＬ個のタイムサンプルｌにおけるドップラー信号の時間コヒーレンスマップ（ｔｅｍｐｏｒａｌ ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ ｍａｐ）を最大化する第１及び第２ドップラー信号の線形結合を計算するためのものである。このような時間関数は、
【数４】
によって表される。
【００１５】
２つのベーシスドップラー関数の線形結合から計算されるコヒーレンスマップの１又は２の最大値が決定され、対応する１又は２のドップラー信号ＺＭ１とＺＭ２が生成される。それらは、ドップラー信号Ｘの必須でない正規直交基底を構成し、それから、ドップラークラッタ及びフローコンポーネントの第３及び第４の推定されるドップラー信号Ｘ３及びＸ４がステップ５０により求めることができる。分類ステップ６０は、上記第３及び第４推定ドップラー信号Ｘ３及びＸ４を分類基準に従って、推定されるドップラークラッタ及びフローコンポーネントに分類するものである。ステップ７０は、推定されたドップラーフローコンポーネントから流動する流動体を表すモーション画像を形成及び表示するものである。
【００１６】
効果的には、ドップラー信号Ｘを第１ドップラー信号Ｚ１及び第２ドップラー信号Ｚ２の正規直交基底に分離するステップ３０は、当業者に周知であるドップラー信号Ｘの主成分分析から構成される。
【００１７】
ドップラー信号Ｘは、以下のように、ドップラーフローコンポーネントのマトリックスとドップラークラッタコンポーネントのマトリックスの線形結合として表すことができる。
【００１８】
【数５】
ただし、Ｘ（Ｐ，Ｔ）は時間及び空間の関数であり、ドップラーフロー及びクラッタコンポーネントは時間のみの関数であり、それらの増幅係数ＡＦ及びＡＣｌは空間のみの関数である。
【００１９】
マトリックスによって、このような式は、Ｘ＝Ａ．Ｓとなる、ここで、Ｘは（ｎ，ＥＬ）要素のマトリックスであり、ｎは空間ポジション番号であり、ＥＬはタイムサンプルの個数であり、Ａは（ｎ，２）要素のマトリックスであり、Ｓは（２，ＥＬ）要素のマトリックスである。
【００２０】
従って、分離ステップ３０の目的は、Ｚ＝ＷＸ（ＷはＡ−１）に等しいマトリックスである）となるように、マトリックスＳの推定Ｚを求めることである。これは、例えば、ＩＢ２００３／００４８９９により公表された従来技術文献に記載されるように、ドップラー信号Ｘ（Ｐ，Ｔ）の空間相関マトリックスを対角化することによって実現される。これは、フロー信号とクラッタ信号に対応する時間的に無相関のドップラーコンポーネントの分離を可能にする空間相関対角マトリックスを計算することを可能にする。このような空間相関対角マトリックスは、ＥＬ個の固有ベクトルを有し、それから、ＥＬ個の推定されたドップラー信号を求めることができる。２つの第１固有ベクトルは、推定される双方のドップラー信号の可能なすべての線形結合を形成するための正規直交基底を形成する第１の推定ドップラー信号Ｚ１と第２の推定ドップラー信号Ｚ２として保持される。推定されたドップラー信号Ｚ１とＺ２は、Ｚ＝Ｗ１Ｘとなるように、マトリックスＺとして表すことができる。
【００２１】
上記正規直交基底からスタートして、ステップ４０の目的は、推定されたドップラー信号Ｚ１及びＺ２のすべての可能な線形結合から時間コヒーレンス関数をローカルに最大化するものを検索することである。実際には、ドップラー信号の時間的に無相関なドップラーコンポーネントの１つのみに対応する線形結合が、１に等しい又は少なくとも近い時間コヒーレンスを有するべきである。なぜなら、それは他のドップラー信号と時間的に混合していないためである。
【００２２】
推定されるドップラー信号Ｚ１及びＺ２の線形結合は、
【数６】
として表すことが可能である。ただし、θ及びφは可能なすべての解をカバーすることを可能にするパラメータである。θは０〜π／２の間で変化すると予想され、φは−π〜πの間で変化すると予想される。
【００２３】
時間コヒーレンスの振幅は、
【数７】
により計算される。ここで、ＥＬは３以上である。
【００２４】
図２を参照するに、θとφの関数としてＺ１及びＺ２のすべての可能な線形結合を示すコヒーレンスマップが、効果的に利用される。ドップラーフロー及びクラッタコンポーネントに対応する、通常は２個の最大値がコヒーレンスマップ上で検出される。それらは、ペア（θ１，φ１）及び（θ２，φ２）により特定される。
【００２５】
第１の最大値は、線形結合
【数８】
を表し、第２の最大値は、線形結合
【数９】
を表す。
【００２６】
検索されたドップラーフロー及びクラッタコンポーネント
【数１０】
は、式Ｓ＝Ｗ２Ｚを検証するように、マトリックスＷ２が取得され、Ｗ２は、
【数１１】
として表すことができる。
【００２７】
効果的には、分離指標ＳＭは以下のように、すなわち、ＳＭ＝ｄｅｔ（Ｗ２）として計算される。このような分離指標ＳＭは、最大値ＺＭ１とＺＭ２の双方が互いにどの程度異なるか示し、これにより、取得された結果に関する信頼性指標を提供する。
【００２８】
マトリックスＳの最適化された推定は、ステップ４０から求めることができる。２つのドップラーコンポーネントに対応するマトリックスＳは、Ｓ＝Ｗ２Ｚ＝Ｗ２Ｗ１Ｘ＝ＷＸ（ただし、Ｗ＝Ｗ２Ｗ１）として表すことができる。振幅マトリックスＡは、マトリックスＷを反転することによって、すなわち、Ａ＝Ｗ−１により取得される。
【００２９】
この結果、
【数１２】
として表すことが可能な第３及び第４の推定されたドップラー信号Ｘ３及びＸ４が取得される。
【００３０】
推定されたドップラー信号Ｘ３及びＸ４の何れが、それぞれドップラーフロー及びクラッタコンポーネントＳ１及びＳ２に対応しているかわかっていないという問題がある。
【００３１】
この結果、分類ステップ６０は、分類基準を利用して、上記推定されたドップラー信号をドップラーフロー及びクラッタコンポーネントに分類するためのものである。
【００３２】
図３に示される本発明の実施例では、分類ステップ６０は、以下の原則に基づく判定サブステップ６１を有する。
・ステップ４０によって、１つのみの最大値ＺＭ１が検出された場合、ドップラー信号Ｘに存在するドップラーフローコンポーネントは存在しないことを意味する。このため、１つのみの推定されたドップラー信号Ｘ３が求められる。
【００３３】
しかしながら、本発明による分類ステップ６０は、効果的には、ドップラーフローコンポーネントが全く存在しないかチェックするサブステップ６２を有する。これは、例えば、ドップラー信号Ｘに対して推定されたドップラー信号Ｘ３を減算することによって実現される。取得した差分となるドップラー信号Ｘ−Ｘ３の振幅が計算される。このような振幅がノイズ閾値レベルより高い場合、ドップラークラッタコンポーネントに対応する推定されたドップラー信号Ｘ３とドップラーフローコンポーネントに対応するＸ−Ｘ３である２つのドップラーコンポーネントが、ドップラー信号Ｘに存在するということが最終的に結論付けされる。そうでない場合、ドップラー信号Ｘのみがドップラークラッタコンポーネントを有し、流動する流動体は対象領域には存在しないことが決定される。
・２つの最大値Ｘ３及びＸ４がコヒーレンスマップにおいて検出された場合、ドップラークラッタとドップラーフローコンポーネントの間の最大値を分類するため、複数の分類基準を利用することができる。例えば、これらの分類基準は、コンポーネント寄与の振幅と測度を有するが、それらは、流動する流動体と挙動する組織に関して有している事前の知識に依存する。
【００３４】
効果的には、分類ステップ６０はさらに、実行された分類が検証指標と両立することをチェックすることから構成される分類を検証する検証サブステップ６３を有する。このような検証指標は、例えば、分離指標ＳＭ、推定されたドップラー信号の相対振幅、
【数１３】
となるような（ただし、
【数１４】
はドップラー信号Ｘの時間空間コヒーレンスである）ドップラー信号Ｘのデコヒーレンス（ｄｅｃｏｈｅｒｅｎｃｅ）Ｄ、又は振幅と分離指標ＳＭの組み合わせなど、以前に計算された指標である。
【００３５】
対象領域が頸動脈であるときの分類の具体例が提供される。この場合、ドップラークラッタコンポーネントは弱いものであるかもしれず、１つの最大値のみが検出される。このチェックサブステップは、ドップラー信号Ｘと単一の最大値Ｘ３との間の差分Ｘ−Ｘ３を計算する。この差分ドップラー信号が、ノイズによるだけでなく、分類基準として選択できないかチェックするのに振幅が利用される。なぜなら、この場合、ドップラークラッタコンポーネントは、ドップラーフローコンポーネントより大きな振幅を有するとは予想されないためである。好ましくは、この場合、速度の分類基準が利用される。検証として、生成されるドップラー信号ＸのデコヒーレンスＤが計算される。このような検証指標は、ドップラー信号Ｘには２つのドップラーコンポーネントが存在するという事実を検証すべきである。
【００３６】
本発明はまた、流動する流動体と挙動する組織などの第１及び第２の挙動する物体を有する対象領域をイメージングし、当該流動する流動体のモーション画像を形成する図３に示される医療用超音波イメージングシステムに関する。２次元トランスデューサアレイ１０１を有する超音波プローブ１００が、当該プローブによる反響信号ＲＳの受信と超音波信号ＴＳの送信とを制御するビームフォーマッタモジュール１１０に接続される。ビームフォーマッタモジュール１１０は、増幅及び帯域通過フィルタリングなどの信号前処理のためのラジオ周波数（ＲＦ）信号処理モジュール１２０に接続される受信した反響信号を形成する。その後、ＲＦ信号は、少数のタイムサンプル内のドップラー信号Ｘを形成するよう動作するドップラーモジュール１３０に接続される。ドップラー信号Ｘが、対象領域の挙動する組織によるドップラークラッタコンポーネントと、流動する流動体によるドップラーフローコンポーネントとを有することが予想される。その後、ドップラー信号Ｘは、当該ドップラー信号Ｘを第２ドップラー信号Ｚ２と第１ドップラー信号Ｚ１の正規直交基底に分離するサブ手段１４１と、
【数１５】
により表される上記少数のＥＬ個のタイムサンプルｌ上のドップラー信号の線形結合の時間コヒーレンス値
【数１６】
を最大化する第１及び第２ドップラー信号の線形結合を計算するサブ手段１４２とを有する信号プロセッサ１４０に接続される。通常は第１最大値ＺＭ１と第２最大値ＺＭ２であるいくつかの最大値が取得される。
【００３７】
信号プロセッサ１４０はさらに、第１及び第２最大値から第３及び第４の推定されたドップラー信号Ｘ３及びＸ４を求めるためのサブ手段１４３と、分類基準を利用して、ドップラー信号Ｘ３及びＸ４を推定されるドップラークラッタＥＤＣと推定されるドップラーフローＥＤＦコンポーネントに分類するサブ手段１４４とを有する。本システムはさらに、信号プロセッサ１４０によって提供される推定されるドップラーフローコンポーネントＥＤＦから流動する流動体のモーション画像ＭＩと、受信した反響信号ＲＳから２次元又は３次元構造画像とを形成するよう動作する画像処理モジュール１５０を有する。画像処理モジュールによって生成される画像は、画像ディスプレイ１６０上に表示される。図８のシステムのモジュールは、ユーザ制御インタフェース１８０に接続されるシステムコントローラ１７０の制御の下で動作する。
【００３８】
上述した実施例は本発明を限定するものでなく、説明するためのものであり、当業者は、添付した請求項によって規定されるような本発明の範囲から逸脱することなく、他の多数の実施例を構成することが可能であるということに留意すべきである。請求項では、括弧内に置かれる参照符号は、請求項を限定するものとして解釈されるべきでない。要素の単数形による表現は、このような要素の複数の表現を排除するものでなく、その反対も同様である。本発明は、いくつかの異なる要素を有するハードウェアと適切にプログラムされたコンピュータとによって実現可能である。複数の手段を列挙した装置クレームでは、これらの手段のいくつかは、１つの同一のハードウェアアイテムによって実現可能である。ある手段が互いに異なる従属クレームにより記載されるという事実は、これらの手段の組み合わせが効果的に利用可能でないことを示すものではない。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】図１は、本発明による方法の概略図である。
【図２】図２は、２つのパラメータθ及びφの関数として第１及び第２ドップラー信号の可能なすべての線形結合のマップである。
【図３】図３は、本発明の実施例による分類ステップの概略図である。
【図４】図４は、本発明による超音波イメージングシステムの概略図である。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、挙動する組織と流動する流動体とを有する対象領域から受信される反響信号からフロー信号を抽出する超音波イメージング方法に関する。本発明はまた、当該方法を利用するよう動作する超音波イメージングシステムに関する。
【０００２】
本発明は、特に挙動する組織が典型的には動脈又は心臓壁であり、流動する流動体が血流である医療用超音波イメージング領域におけるそれの適用を見出すものである。
【背景技術】
【０００３】
挙動する組織及び／又は流動する流動体を有する人体の対象領域に超音波信号ビームを送信すると、クラッタ（ｃｌｕｔｔｅｒ）コンポーネントとフロー（ｆｌｏｗ）コンポーネントの両方を有する反響信号が受信される。クラッタコンポーネントを削除し、フローコンポーネントのある特性を抽出するための従来技術が開発されてきた。
【０００４】
ＩＢ２００３／００４８９９により公表された国際特許出願では、
・挙動する組織と流動する流動体とを有する対象領域から少数のＥＬ個のタイムサンプル内のマルチライン反響信号ＲＳを受信するため、超音波データ信号ビームセットを形成する手段と、
・少数のＥＬ個のタイムサンプル内の受信した反響信号から、挙動する組織に対応するドップラークラッタコンポーネントと、流動する流動体に対応するドップラーフローコンポーネントとを有するドップラー信号Ｘを計算する手段と、
・時間的には無相関であって、空間的には相関すると仮定されるドップラーフローコンポーネントとドップラークラッタコンポーネントとを分離する手段と、
・分離されたドップラーフローコンポーネントから画像を生成及び表示する手段と、
を有する超音波イメージングシステムが開示される。
【０００５】
従来技術によると、この分離手段は、時間的には無相関であって、空間的には相関するドップラークラッタ及びフローコンポーネントの自己相関関数を計算するサブ手段と、自己相関関数から空間相関対角行列を計算するサブ手段と、当該対角行列からドップラークラッタ及びフローコンポーネントに対応する時間的に無相関のドップラーコンポーネントを分離するサブ手段とを有する。
【０００６】
２つの直交信号を提供する主成分分析が実行される。この解析は、ドップラークラッタ及びフローコンポーネントが２つの異なる周波数を有するハーモニック信号によってモデル化することができるという仮定に基づく。限定数の送信が実行されるとき、取得されたドップラークラッタ及びフローコンポーネントが重複する複数の周波数を有する大きなスペクトルを有するという問題がある。このため、主成分分析は、ドップラークラッタ及びフローコンポーネントの確実な分離をもたらさない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
以上より、本発明の課題は、限定数のタイムサンプル内で計算されるドップラー信号のドップラークラッタ及びフローコンポーネントを確実に分離するための手段を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題は、
・挙動する組織と流動する流動体とを有する対象領域から、少数のＥＬ個のタイムサンプルを有する反響信号ＲＳを受信するため、超音波データ信号ビームセットを形成するステップと、
・前記少数のＥＬ個のタイムサンプル内の前記受信した反響信号から、前記挙動する組織に対応するドップラークラッタコンポーネントと、前記流動する流動体に対応するドップラーフローコンポーネントとを有するドップラー信号Ｘを計算するステップと、
・前記ドップラー信号Ｘを第１の推定されるドップラー信号Ｚ１と第２の推定されるドップラー信号Ｚ２との正規直交基底に分離するステップと、
【数３】
によって表される前記少数のＥＬ個のタイムサンプルｌ上の前記ドップラー信号の時間コヒーレンスを最大化する前記第１及び第２の推定されたドップラー信号の線形結合を計算するステップと、
・前記コヒーレンスマップの第１及び第２最大値から第３及び第４の推定されるドップラー信号を求めるステップと、
・前記第３及び第４の推定されるドップラー信号を推定されるドップラークラッタコンポーネントと推定されるドップラーフローコンポーネントに分類するステップと、
・前記推定されるドップラーフローコンポーネントから前記対象領域の流動する流動体の画像を生成及び表示するステップと、
を有する方法により実現される。
【０００９】
本発明によると、ＰＣＡ解析がまず実行され、２つの第１の固有ベクトルが第１及び第２ドップラー信号を有する正規直交基底を提供する。その後、時間自己相関関数が、時間コヒーレンス関数として第１及び第２ドップラー信号の可能なすべての線形結合に対して計算され、この時間コヒーレンス関数を最大化する組み合わせが分離される。この時間コヒーレンス関数は、従来技術の自己相関関数と同様の方法では正規化されず、コヒーレンス最大化基準を効果的なものにする。時間コヒーレンスは、１つの信号については１に等しい又は近い値の最大値となるように、信号の組み合わせについては減少することが予想される。通常は、２つのコンポーネントが初期的なドップラー信号を形成するという仮説に従う２つのローカル最大値が検出されるが、フローコンポーネントが信号に存在しないことを意味する１つの最大値しか検出されない可能性もある。第１及び第２最大値は、必ずしも必要でない正規直交基底を構成し、それから、第３及び第４の推定されるドップラー信号を求めることが可能である。さらなる分類ステップは、第１及び第２最大値のそれぞれをドップラーフロー及びクラッタコンポーネントの中の対応するドップラーコンポーネントと関連付けするものである。
【発明の効果】
【００１０】
従って、本発明による方法は、計算されたドップラー信号のドップラークラッタ及びフローコンポーネントの時間コヒーレンスの最大化に基づくものである。この結果、本発明によると、ドップラー及びフローコンポーネントのより確実な抽出が提供される。
【００１１】
本発明による方法の効果は、時間コヒーレンスを計算するのに３つのタイムサンプルしか必要としないということである。
【００１２】
本発明の上記及び他の特徴は、後述される実施例を参照して明らかになるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
本発明は、挙動する組織と流動する流動体とを有する対象領域から受信した反響信号からフローコンポーネントを抽出し、当該フローコンポーネントのモーション画像を形成する超音波イメージング方法に関する。以下において、医療用超音波イメージングのある領域が検討され、挙動する組織と流動する流動体とは、典型的には動脈又は心臓壁と血流である。この領域では、３次元反響データセットの取得と血流のイメージングの両方が、動脈又は心臓疾患の早期の診断に対して真の付加価値を提供する。
【００１４】
図１を参照するに、本発明による方法は、挙動する物体を有する対象領域から少数のＥＬ個のタイムサンプルを有する反響信号ＲＳを受信するため、超音波データ信号ビームセットを形成するステップ１０と、当該少数のＥＬ個のタイムサンプル内の受信した反響信号ＲＳからドップラー信号Ｘを計算するステップ２０とを有する。計算されたドップラー信号Ｘは、対象領域の挙動する組織と流動する流動体とにそれぞれ対応するドップラークラッタコンポーネントとドップラーフローコンポーネントとを有する。本発明による方法はさらに、ドップラー信号Ｘを第１ドップラー信号Ｚ１と第２ドップラー信号Ｚ２の正規直交基底に分離するステップ３０を有する。その後、ステップ４０は、上記少数のＥＬ個のタイムサンプルｌにおけるドップラー信号の時間コヒーレンスマップ（ｔｅｍｐｏｒａｌ ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ ｍａｐ）を最大化する第１及び第２ドップラー信号の線形結合を計算するためのものである。このような時間関数は、
【数４】
によって表される。
【００１５】
２つのベーシスドップラー関数の線形結合から計算されるコヒーレンスマップの１又は２の最大値が決定され、対応する１又は２のドップラー信号ＺＭ１とＺＭ２が生成される。それらは、ドップラー信号Ｘの必須でない正規直交基底を構成し、それから、ドップラークラッタ及びフローコンポーネントの第３及び第４の推定されるドップラー信号Ｘ３及びＸ４がステップ５０により求めることができる。分類ステップ６０は、上記第３及び第４推定ドップラー信号Ｘ３及びＸ４を分類基準に従って、推定されるドップラークラッタ及びフローコンポーネントに分類するものである。ステップ７０は、推定されたドップラーフローコンポーネントから流動する流動体を表すモーション画像を形成及び表示するものである。
【００１６】
効果的には、ドップラー信号Ｘを第１ドップラー信号Ｚ１及び第２ドップラー信号Ｚ２の正規直交基底に分離するステップ３０は、当業者に周知であるドップラー信号Ｘの主成分分析から構成される。
【００１７】
ドップラー信号Ｘは、以下のように、ドップラーフローコンポーネントのマトリックスとドップラークラッタコンポーネントのマトリックスの線形結合として表すことができる。
【００１８】
【数５】
ただし、Ｘ（Ｐ，Ｔ）は時間及び空間の関数であり、ドップラーフロー及びクラッタコンポーネントは時間のみの関数であり、それらの増幅係数ＡＦ及びＡＣｌは空間のみの関数である。
【００１９】
マトリックスによって、このような式は、Ｘ＝Ａ．Ｓとなる、ここで、Ｘは（ｎ，ＥＬ）要素のマトリックスであり、ｎは空間ポジション番号であり、ＥＬはタイムサンプルの個数であり、Ａは（ｎ，２）要素のマトリックスであり、Ｓは（２，ＥＬ）要素のマトリックスである。
【００２０】
従って、分離ステップ３０の目的は、Ｚ＝ＷＸ（ＷはＡ−１）に等しいマトリックスである）となるように、マトリックスＳの推定Ｚを求めることである。これは、例えば、ＩＢ２００３／００４８９９により公表された従来技術文献に記載されるように、ドップラー信号Ｘ（Ｐ，Ｔ）の空間相関マトリックスを対角化することによって実現される。これは、フロー信号とクラッタ信号に対応する時間的に無相関のドップラーコンポーネントの分離を可能にする空間相関対角マトリックスを計算することを可能にする。このような空間相関対角マトリックスは、ＥＬ個の固有ベクトルを有し、それから、ＥＬ個の推定されたドップラー信号を求めることができる。２つの第１固有ベクトルは、推定される双方のドップラー信号の可能なすべての線形結合を形成するための正規直交基底を形成する第１の推定ドップラー信号Ｚ１と第２の推定ドップラー信号Ｚ２として保持される。推定されたドップラー信号Ｚ１とＺ２は、Ｚ＝Ｗ１Ｘとなるように、マトリックスＺとして表すことができる。
【００２１】
上記正規直交基底からスタートして、ステップ４０の目的は、推定されたドップラー信号Ｚ１及びＺ２のすべての可能な線形結合から時間コヒーレンス関数をローカルに最大化するものを検索することである。実際には、ドップラー信号の時間的に無相関なドップラーコンポーネントの１つのみに対応する線形結合が、１に等しい又は少なくとも近い時間コヒーレンスを有するべきである。なぜなら、それは他のドップラー信号と時間的に混合していないためである。
【００２２】
推定されるドップラー信号Ｚ１及びＺ２の線形結合は、
【数６】
として表すことが可能である。ただし、θ及びφは可能なすべての解をカバーすることを可能にするパラメータである。θは０〜π／２の間で変化すると予想され、φは−π〜πの間で変化すると予想される。
【００２３】
時間コヒーレンスの振幅は、
【数７】
により計算される。ここで、ＥＬは３以上である。
【００２４】
図２を参照するに、θとφの関数としてＺ１及びＺ２のすべての可能な線形結合を示すコヒーレンスマップが、効果的に利用される。ドップラーフロー及びクラッタコンポーネントに対応する、通常は２個の最大値がコヒーレンスマップ上で検出される。それらは、ペア（θ１，φ１）及び（θ２，φ２）により特定される。
【００２５】
第１の最大値は、線形結合
【数８】
を表し、第２の最大値は、線形結合
【数９】
を表す。
【００２６】
検索されたドップラーフロー及びクラッタコンポーネント
【数１０】
は、式Ｓ＝Ｗ２Ｚを検証するように、マトリックスＷ２が取得され、Ｗ２は、
【数１１】
として表すことができる。
【００２７】
効果的には、分離指標ＳＭは以下のように、すなわち、ＳＭ＝ｄｅｔ（Ｗ２）として計算される。このような分離指標ＳＭは、最大値ＺＭ１とＺＭ２の双方が互いにどの程度異なるか示し、これにより、取得された結果に関する信頼性指標を提供する。
【００２８】
マトリックスＳの最適化された推定は、ステップ４０から求めることができる。２つのドップラーコンポーネントに対応するマトリックスＳは、Ｓ＝Ｗ２Ｚ＝Ｗ２Ｗ１Ｘ＝ＷＸ（ただし、Ｗ＝Ｗ２Ｗ１）として表すことができる。振幅マトリックスＡは、マトリックスＷを反転することによって、すなわち、Ａ＝Ｗ−１により取得される。
【００２９】
この結果、
【数１２】
として表すことが可能な第３及び第４の推定されたドップラー信号Ｘ３及びＸ４が取得される。
【００３０】
推定されたドップラー信号Ｘ３及びＸ４の何れが、それぞれドップラーフロー及びクラッタコンポーネントＳ１及びＳ２に対応しているかわかっていないという問題がある。
【００３１】
この結果、分類ステップ６０は、分類基準を利用して、上記推定されたドップラー信号をドップラーフロー及びクラッタコンポーネントに分類するためのものである。
【００３２】
図３に示される本発明の実施例では、分類ステップ６０は、以下の原則に基づく判定サブステップ６１を有する。
・ステップ４０によって、１つのみの最大値ＺＭ１が検出された場合、ドップラー信号Ｘに存在するドップラーフローコンポーネントは存在しないことを意味する。このため、１つのみの推定されたドップラー信号Ｘ３が求められる。
【００３３】
しかしながら、本発明による分類ステップ６０は、効果的には、ドップラーフローコンポーネントが全く存在しないかチェックするサブステップ６２を有する。これは、例えば、ドップラー信号Ｘに対して推定されたドップラー信号Ｘ３を減算することによって実現される。取得した差分となるドップラー信号Ｘ−Ｘ３の振幅が計算される。このような振幅がノイズ閾値レベルより高い場合、ドップラークラッタコンポーネントに対応する推定されたドップラー信号Ｘ３とドップラーフローコンポーネントに対応するＸ−Ｘ３である２つのドップラーコンポーネントが、ドップラー信号Ｘに存在するということが最終的に結論付けされる。そうでない場合、ドップラー信号Ｘのみがドップラークラッタコンポーネントを有し、流動する流動体は対象領域には存在しないことが決定される。
・２つの最大値Ｘ３及びＸ４がコヒーレンスマップにおいて検出された場合、ドップラークラッタとドップラーフローコンポーネントの間の最大値を分類するため、複数の分類基準を利用することができる。例えば、これらの分類基準は、コンポーネント寄与の振幅と測度を有するが、それらは、流動する流動体と挙動する組織に関して有している事前の知識に依存する。
【００３４】
効果的には、分類ステップ６０はさらに、実行された分類が検証指標と両立することをチェックすることから構成される分類を検証する検証サブステップ６３を有する。このような検証指標は、例えば、分離指標ＳＭ、推定されたドップラー信号の相対振幅、
【数１３】
となるような（ただし、
【数１４】
はドップラー信号Ｘの時間空間コヒーレンスである）ドップラー信号Ｘのデコヒーレンス（ｄｅｃｏｈｅｒｅｎｃｅ）Ｄ、又は振幅と分離指標ＳＭの組み合わせなど、以前に計算された指標である。
【００３５】
対象領域が頸動脈であるときの分類の具体例が提供される。この場合、ドップラークラッタコンポーネントは弱いものであるかもしれず、１つの最大値のみが検出される。このチェックサブステップは、ドップラー信号Ｘと単一の最大値Ｘ３との間の差分Ｘ−Ｘ３を計算する。この差分ドップラー信号が、ノイズによるだけでなく、分類基準として選択できないかチェックするのに振幅が利用される。なぜなら、この場合、ドップラークラッタコンポーネントは、ドップラーフローコンポーネントより大きな振幅を有するとは予想されないためである。好ましくは、この場合、速度の分類基準が利用される。検証として、生成されるドップラー信号ＸのデコヒーレンスＤが計算される。このような検証指標は、ドップラー信号Ｘには２つのドップラーコンポーネントが存在するという事実を検証すべきである。
【００３６】
本発明はまた、流動する流動体と挙動する組織などの第１及び第２の挙動する物体を有する対象領域をイメージングし、当該流動する流動体のモーション画像を形成する図３に示される医療用超音波イメージングシステムに関する。２次元トランスデューサアレイ１０１を有する超音波プローブ１００が、当該プローブによる反響信号ＲＳの受信と超音波信号ＴＳの送信とを制御するビームフォーマッタモジュール１１０に接続される。ビームフォーマッタモジュール１１０は、増幅及び帯域通過フィルタリングなどの信号前処理のためのラジオ周波数（ＲＦ）信号処理モジュール１２０に接続される受信した反響信号を形成する。その後、ＲＦ信号は、少数のタイムサンプル内のドップラー信号Ｘを形成するよう動作するドップラーモジュール１３０に接続される。ドップラー信号Ｘが、対象領域の挙動する組織によるドップラークラッタコンポーネントと、流動する流動体によるドップラーフローコンポーネントとを有することが予想される。その後、ドップラー信号Ｘは、当該ドップラー信号Ｘを第２ドップラー信号Ｚ２と第１ドップラー信号Ｚ１の正規直交基底に分離するサブ手段１４１と、
【数１５】
により表される上記少数のＥＬ個のタイムサンプルｌ上のドップラー信号の線形結合の時間コヒーレンス値
【数１６】
を最大化する第１及び第２ドップラー信号の線形結合を計算するサブ手段１４２とを有する信号プロセッサ１４０に接続される。通常は第１最大値ＺＭ１と第２最大値ＺＭ２であるいくつかの最大値が取得される。
【００３７】
信号プロセッサ１４０はさらに、第１及び第２最大値から第３及び第４の推定されたドップラー信号Ｘ３及びＸ４を求めるためのサブ手段１４３と、分類基準を利用して、ドップラー信号Ｘ３及びＸ４を推定されるドップラークラッタＥＤＣと推定されるドップラーフローＥＤＦコンポーネントに分類するサブ手段１４４とを有する。本システムはさらに、信号プロセッサ１４０によって提供される推定されるドップラーフローコンポーネントＥＤＦから流動する流動体のモーション画像ＭＩと、受信した反響信号ＲＳから２次元又は３次元構造画像とを形成するよう動作する画像処理モジュール１５０を有する。画像処理モジュールによって生成される画像は、画像ディスプレイ１６０上に表示される。図８のシステムのモジュールは、ユーザ制御インタフェース１８０に接続されるシステムコントローラ１７０の制御の下で動作する。
【００３８】
上述した実施例は本発明を限定するものでなく、説明するためのものであり、当業者は、添付した請求項によって規定されるような本発明の範囲から逸脱することなく、他の多数の実施例を構成することが可能であるということに留意すべきである。請求項では、括弧内に置かれる参照符号は、請求項を限定するものとして解釈されるべきでない。要素の単数形による表現は、このような要素の複数の表現を排除するものでなく、その反対も同様である。本発明は、いくつかの異なる要素を有するハードウェアと適切にプログラムされたコンピュータとによって実現可能である。複数の手段を列挙した装置クレームでは、これらの手段のいくつかは、１つの同一のハードウェアアイテムによって実現可能である。ある手段が互いに異なる従属クレームにより記載されるという事実は、これらの手段の組み合わせが効果的に利用可能でないことを示すものではない。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】図１は、本発明による方法の概略図である。
【図２】図２は、２つのパラメータθ及びφの関数として第１及び第２ドップラー信号の可能なすべての線形結合のマップである。
【図３】図３は、本発明の実施例による分類ステップの概略図である。
【図４】図４は、本発明による超音波イメージングシステムの概略図である。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
挙動する組織と流動する流動体とを有する対象領域から、少数のＥＬ個のタイムサンプルを有する反響信号ＲＳを受信するため、超音波データ信号ビームセットを形成するステップと、
前記少数のＥＬ個のタイムサンプル内の前記受信した反響信号から、前記挙動する組織に対応するドップラークラッタコンポーネントと、前記流動する流動体に対応するドップラーフローコンポーネントとを有するドップラー信号Ｘを計算するステップと、
前記ドップラー信号Ｘを第１の推定されるドップラー信号Ｚ１と第２の推定されるドップラー信号Ｚ２との正規直交基底に分離するステップと、
【数１】
によって表される前記少数のＥＬ個のタイムサンプルｌ上の前記ドップラー信号の時間コヒーレンスを最大化する前記第１及び第２の推定されたドップラー信号の線形結合を計算するステップと、
前記コヒーレンスマップの第１及び第２最大値から第３及び第４の推定されるドップラー信号を求めるステップと、
前記第３及び第４の推定されるドップラー信号を推定されるドップラークラッタコンポーネントと推定されるドップラーフローコンポーネントに分類するステップと、
前記推定されるドップラーフローコンポーネントから前記対象領域の流動する流動体の画像を生成及び表示するステップと、
を有する方法。
【請求項２】
前記タイムサンプルの個数は、少なくとも３に等しい、請求項１記載の超音波イメージングシステム。
【請求項３】
前記線形結合を計算するステップは、前記第１及び第２最大値の分離指標を計算するサブステップを有する、請求項１記載の超音波イメージングシステム。
【請求項４】
前記分類ステップは、前記第３及び第４信号から、少なくとも１つの判定基準を用いて何れが前記ドップラーフローコンポーネントに対応するか決定する判定サブステップと、検証指標を用いて前記判定を検証する検証サブステップとを有する、請求項１記載の超音波イメージングシステム。
【請求項５】
前記判定基準は、前記第３及び第４信号の振幅を有する、請求項４記載の超音波イメージングシステム。
【請求項６】
前記判定基準は、前記第３及び第４信号の速度を有する、請求項４記載の超音波イメージングシステム。
【請求項７】
前記分類ステップは、１つのみの最大値しか検出されなかった場合、ドップラー差分信号を取得するため、前記ドップラー信号に対して前記最大値を減算することによって残りの信号が存在しないかチェックするサブステップを有する、請求項４記載の超音波イメージングシステム。
【請求項８】
前記チェックステップは、前記ドップラー差分信号の振幅とノイズ振幅閾値とを比較する、請求項７記載の超音波イメージングシステム。
【請求項９】
前記検証サブステップは、ラグ１により前記ドップラー信号から計算されたデコヒーレンス値を利用する、請求項４記載の超音波イメージングシステム。
【請求項１０】
前記検証サブステップは、前記分離指標と乗算された前記第３及び第４信号の振幅に比例する検証指標を計算する、請求項３及び４何れか一項記載の超音波イメージングシステム。
【請求項１１】
少数のタイムスタンプにおいて挙動する組織と流動する流動体とを有する対象領域に超音波信号ビームセットを送信する手段と、
前記対象領域から反響信号を受信する手段と、
前記反響信号から、ドップラークラッタコンポーネントと前記流動する流動体に対応するドップラーフローコンポーネントとを有するドップラー信号Ｘを計算する手段と、
前記ドップラー信号Ｘを第１の推定されるドップラー信号Ｚ１と第２の推定されるドップラー信号Ｚ２との正規直交基底に分離する手段と、
【数２】
によって表される前記少数のＥＬ個のタイムサンプルｌ上の前記ドップラー信号の時間コヒーレンスを最大化する前記第１及び第２の推定されたドップラー信号の線形結合を計算する手段と、
前記第１及び第２最大値から第３及び第４の推定されるドップラー信号を求める手段と、
前記第３及び第４の推定されるドップラー信号を推定されるドップラークラッタコンポーネントと推定されるドップラーフローコンポーネントに分類する手段と、
前記推定されるドップラーフローコンポーネントから前記対象領域の流動する流動体の画像を生成及び表示する手段と、
を有する超音波イメージングシステム。
【請求項１】
挙動する組織と流動する流動体とを有する対象領域から、少数のＥＬ個のタイムサンプルを有する反響信号ＲＳを受信するため、超音波データ信号ビームセットを形成するステップと、
前記少数のＥＬ個のタイムサンプル内の前記受信した反響信号から、前記挙動する組織に対応するドップラークラッタコンポーネントと、前記流動する流動体に対応するドップラーフローコンポーネントとを有するドップラー信号Ｘを計算するステップと、
前記ドップラー信号Ｘを第１の推定されるドップラー信号Ｚ１と第２の推定されるドップラー信号Ｚ２との正規直交基底に分離するステップと、
【数１】
によって表される前記少数のＥＬ個のタイムサンプルｌ上の前記ドップラー信号の時間コヒーレンスを最大化する前記第１及び第２の推定されたドップラー信号の線形結合を計算するステップと、
前記コヒーレンスマップの第１及び第２最大値から第３及び第４の推定されるドップラー信号を求めるステップと、
前記第３及び第４の推定されるドップラー信号を推定されるドップラークラッタコンポーネントと推定されるドップラーフローコンポーネントに分類するステップと、
前記推定されるドップラーフローコンポーネントから前記対象領域の流動する流動体の画像を生成及び表示するステップと、
を有する方法。
【請求項２】
前記タイムサンプルの個数は、少なくとも３に等しい、請求項１記載の超音波イメージングシステム。
【請求項３】
前記線形結合を計算するステップは、前記第１及び第２最大値の分離指標を計算するサブステップを有する、請求項１記載の超音波イメージングシステム。
【請求項４】
前記分類ステップは、前記第３及び第４信号から、少なくとも１つの判定基準を用いて何れが前記ドップラーフローコンポーネントに対応するか決定する判定サブステップと、検証指標を用いて前記判定を検証する検証サブステップとを有する、請求項１記載の超音波イメージングシステム。
【請求項５】
前記判定基準は、前記第３及び第４信号の振幅を有する、請求項４記載の超音波イメージングシステム。
【請求項６】
前記判定基準は、前記第３及び第４信号の速度を有する、請求項４記載の超音波イメージングシステム。
【請求項７】
前記分類ステップは、１つのみの最大値しか検出されなかった場合、ドップラー差分信号を取得するため、前記ドップラー信号に対して前記最大値を減算することによって残りの信号が存在しないかチェックするサブステップを有する、請求項４記載の超音波イメージングシステム。
【請求項８】
前記チェックステップは、前記ドップラー差分信号の振幅とノイズ振幅閾値とを比較する、請求項７記載の超音波イメージングシステム。
【請求項９】
前記検証サブステップは、ラグ１により前記ドップラー信号から計算されたデコヒーレンス値を利用する、請求項４記載の超音波イメージングシステム。
【請求項１０】
前記検証サブステップは、前記分離指標と乗算された前記第３及び第４信号の振幅に比例する検証指標を計算する、請求項３及び４何れか一項記載の超音波イメージングシステム。
【請求項１１】
少数のタイムスタンプにおいて挙動する組織と流動する流動体とを有する対象領域に超音波信号ビームセットを送信する手段と、
前記対象領域から反響信号を受信する手段と、
前記反響信号から、ドップラークラッタコンポーネントと前記流動する流動体に対応するドップラーフローコンポーネントとを有するドップラー信号Ｘを計算する手段と、
前記ドップラー信号Ｘを第１の推定されるドップラー信号Ｚ１と第２の推定されるドップラー信号Ｚ２との正規直交基底に分離する手段と、
【数２】
によって表される前記少数のＥＬ個のタイムサンプルｌ上の前記ドップラー信号の時間コヒーレンスを最大化する前記第１及び第２の推定されたドップラー信号の線形結合を計算する手段と、
前記第１及び第２最大値から第３及び第４の推定されるドップラー信号を求める手段と、
前記第３及び第４の推定されるドップラー信号を推定されるドップラークラッタコンポーネントと推定されるドップラーフローコンポーネントに分類する手段と、
前記推定されるドップラーフローコンポーネントから前記対象領域の流動する流動体の画像を生成及び表示する手段と、
を有する超音波イメージングシステム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図２】
【図３】
【図４】
【公表番号】特表２００８−５１５５２１（Ｐ２００８−５１５５２１Ａ）
【公表日】平成２０年５月１５日（２００８．５．１５）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００７−５３５３１６（Ｐ２００７−５３５３１６）
【出願日】平成１７年１０月６日（２００５．１０．６）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＩＢ２００５／０５３２８５
【国際公開番号】ＷＯ２００６／０３８１９８
【国際公開日】平成１８年４月１３日（２００６．４．１３）
【出願人】（５９００００２４８）コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ (12,071)
【Ｆターム（参考）】
【公表日】平成２０年５月１５日（２００８．５．１５）
【国際特許分類】
【出願日】平成１７年１０月６日（２００５．１０．６）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＩＢ２００５／０５３２８５
【国際公開番号】ＷＯ２００６／０３８１９８
【国際公開日】平成１８年４月１３日（２００６．４．１３）
【出願人】（５９００００２４８）コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ (12,071)
【Ｆターム（参考）】
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