Главная > СВЧ, ультразвук, аккустика > Применение ультразвука в медицине: Физические основы
<< Предыдущий параграф
Следующий параграф >>
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Макеты страниц

10.4. Использование характеристик рассеяния на тканях

Как уже отмечалось в гл. 6, акустическое рассеяние на тканях может существенно зависеть от некоторых особенностей их структуры, таких как среднее расстояние между эффективными рассеивателями, степень нерегулярности их расположения в пространстве, степень анизотропии, распределение по размерам, формам. Таким образом, могут существовать методы характеризации тканей, в которых измеряются эти параметры и определяются соответствующие свойства рассеяния тканей. Как будет показано, эти методы иногда очень сильно отличаются от изложенных в разд. 10.3, которые также связаны с рассеянием, но используют информацию в виде, определяемом конкретной аппаратурой для получения изображения.

10.4.1. ЧАСТОТНЫЙ АНАЛИЗ

Из общефизических представлений следует ожидать, что некоторые полезные характеристики рассеяния можно получить из измерений его зависимости от частоты акустического сигнала, что

подтверждается теоретическими исследованиями, обсуждавшимися в гл. 6. Практическое применение этой идеи обсуждается рядом авторов и хорошо иллюстрируется работами [12, 13], где этот подход использовался для исследования заболеваний глаза и орбиты. Авторы ограничились исследованием тканей на глубине не более 20 мм и с помощью достаточно широкополосного преобразователя могли принимать сигналы в диапазоне с хорошим отношением сигнал/шум. Достаточно длинные выборки эхо-сигналов (с достаточно гладкой огибающей, чтобы избежать нежелательной свертки сигнала с этой огибающей) подвергались фурье-преобразованию с помощью аналогового анализатора спектра. Полученный спектр использовался для определения ряда диагностических признаков. Иногда эти признаки могут быть найдены только при усреднении (в частотной области) данных, полученных из множества измерений на соседних участках ткани. Это хороший пример упомянутого выше соотношения неопределенностей между пространственным разрешением и специфичностью характеризации. Во всех случаях спектры нормируются на спектр эхо-сигнала, отраженного от плоской границы раздела вода — стекло.

Некоторые интересные примеры спектров, полученных таким путем, показаны на рис. 10.2.

Отслоившаяся сетчатка, по-видимому, представляется хорошим аналогом «тонкой пластинки» (см. разд. 1.7.4), и этот вывод согласуется с видом спектра, в котором появляются интерференционные минимумы на частотах около . В предположении, что скорость звука в сетчатке такое разнесение частот соответствует толщине сетчатки около на Кроме того, экстраполяция спектра показывает наличие интерференционного минимума на нулевой частоте, что подразумевает разные знаки изменения импеданса на границах раздела (см. разд. 1.7.2).

Этого следует ожидать и для слоя, ограниченного с двух сторон обычной жидкостью. Однако диагностическое значение измерения толщины образца этим способом довольно невелико, и такую информацию проще получить непосредственно по эхограмме исходного сигнала.

Похожий «гребенчатый» спектр показан на рис. 10.2, б, но в этом случае предполагается, что структура спектра связана с локализованной периодичностью или внутренними перегородками в структуре жировой ткани (с разделением по частоте что соответствует 0,42 мм).

Рис. 10.2. Частотные спектры обратного рассеяния на различных тканях глаза и глазной орбиты [12]: спектры отслоившейся сетчатки (а) и жировой ткани орбиты (б), в которых выраженная регулярность структуры тканей приводит к «гребенчатости», соответствующей характерному размеру структуры 6; спектр сгустка крови в стекловидном теле — неупорядоченной ткани, в которой среднее расстояние между рассеивателями (рэлеевское рассеяние) (в); спектр злокачественной меланомы — структурированной ткани, для которой, по-видимому, а Нижняя кривая записана с задержкой 5 мкс относительно верхней, при этом увеличение наклона спектра может служить мерой частотно-зависимого затухания (публикуется с согласия д-ра Лицци).

Другая ситуация представлена на рис. 10.2, в, г, где регулярная гребенчатость спектра не видна, и поэтому, вероятно, слаба структурная регулярность внутри исследуемого объекта. Сгусток крови в стекловидном теле дает спектр, монотонно возрастающий по частоте с наклоном, который соответствует удельному объемному сечению рассеяния, пропорциональному четвертой степени частоты. По-видимому, это соответствует случаю рэлеевского рассеяния,

которое вполне можно ожидать для такого материала, как неупорядоченное скопление кровяных телец с размерами порядка длины волны, т. е. не обладающего выраженной рассеивающей структурой на шкале длин волн до

В случае злокачественной меланомы зависимость от частоты слабее, что отвечает структуре, содержащей рассеиватели, размеры и расстояния между которыми сравнимы с длиной волны (разд. 6.4). Однако сравнение наклона спектральных характеристик, взятых при двух различных задержках (т. е. разделенных расстоянием 3,75 мм), показывает, что частотно-зависимое затухание — это, с одной стороны, фактор, который необходимо учитывать, и, с другой — параметр, который таким способом можно оценить количественно (в данном случае — ).

Итак, частотный анализ предоставляет возможность получить несколько показателей, которые можно использовать в качестве дискриминаторов: период изменения частотной характеристики (количественный показатель масштаба регулярной структуры); наклон монотонной частотной характеристики (показатель масштаба тонкой или нерегулярной структуры) и степень зависимости этого наклона от глубины (мера коэффициента затухания).

Использование аналогового анализатора спектра (как в указанной выше работе) — лишь один из ряда близких и в общих чертах эквивалентных подходов к определению информативных признаков для характеризации тканей. В частности, можно численно выполнить фурье-преобразование цифровых данных или, напротив, определить автокорреляционную функцию. Действительно, характеристики «частотного анализа рассеяния» должны быть тесно связаны по крайней мере с несколькими признаками, получаемыми с помощью методов анализа текстуры эхо-импульсного изображения, описанных в предыдущем разделе. Несомненно, должно появиться единое аналитическое описание этих вопросов.

<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Оглавление