[go: up one dir, main page]

RU2848435C2 - Method for morphological processing of radar images in the microwave range in the field of medicine using various hypotheses regarding the environment through which microwave signals pass - Google Patents

Method for morphological processing of radar images in the microwave range in the field of medicine using various hypotheses regarding the environment through which microwave signals pass

Info

Publication number
RU2848435C2
RU2848435C2 RU2023131162A RU2023131162A RU2848435C2 RU 2848435 C2 RU2848435 C2 RU 2848435C2 RU 2023131162 A RU2023131162 A RU 2023131162A RU 2023131162 A RU2023131162 A RU 2023131162A RU 2848435 C2 RU2848435 C2 RU 2848435C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
probes
region
image
interest
images
Prior art date
Application number
RU2023131162A
Other languages
Russian (ru)
Other versions
RU2023131162A (en
Inventor
Агати ФАЗУЛА
Люк ДЮШЕСН
Original Assignee
Мвг Индастриз
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Мвг Индастриз filed Critical Мвг Индастриз
Publication of RU2023131162A publication Critical patent/RU2023131162A/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2848435C2 publication Critical patent/RU2848435C2/en

Links

Abstract

FIELD: medicine.
SUBSTANCE: the invention relates to a method and device for processing medical images of human tissues in the patient's body, and in particular in the mammary gland, using a medical imaging device (1) containing a group of microwave probes, wherein said group contains K > 1 probes separated by gaps from each other, the group of probes has P > 1 different configurations defining transmitting probes and receiving probes for one or more positions around the area under consideration, wherein the transmitting probes are designed to transmit microwave range signals to irradiate the body region, and the receiving probes are designed to receive microwave range signals after they have been scattered and reflected in the region of interest, in an additional variant, the probes may be designed to transmit and receive simultaneously.
EFFECT: improved quality of radar images for analysing human tissues or organs.
7 cl, 12 dwg

Description

Область техники, к которой относится изобретениеField of technology to which the invention relates

Настоящее изобретение относится к области медицинской визуализации с использованием электромагнитных волн диапазона сверхвысоких частот (СВЧ) и более конкретно рассматривает медицинскую визуализацию для анализа человеческих тканей или органов, проницаемых для электромагнитных волн. Настоящее изобретение находит конкретное применение для визуализации молочных желез и обнаружения патологий молочных желез.The present invention relates to the field of medical imaging using ultra-high frequency (UHF) electromagnetic waves and, more specifically, to medical imaging for the analysis of human tissues or organs permeable to electromagnetic waves. The present invention finds particular application in breast imaging and the detection of breast pathologies.

Уровень техникиState of the art

Технологии медицинской визуализации с использованием СВЧ-излучения позволяют получать изображение человеческих органов, проницаемых для электромагнитных волн, и представляют собой перспективные технологии в области медицинской визуализации молочной железы и обнаружения патологий, таких как рак молочной железы.Microwave medical imaging technologies enable imaging of human organs that are transparent to electromagnetic waves and represent promising technologies in the field of breast medical imaging and the detection of pathologies such as breast cancer.

Для визуализации с использованием СВЧ-излучения используют излучающие зонды, выполненные с возможностью облучения всего органа, который нужно визуализировать, или части этого органа посредством электромагнитных волн. Излученные волны проходят сквозь область, которую нужно визуализировать, после чего их воспринимают приемные зонды. Эти зонды могут, в дополнительном варианте, быть выполнены с возможностью излучения и приема одновременно. Принимаемые волны проходят сквозь область, которую нужно визуализировать, и при этом испытывают отражения от встречающихся препятствий, в местах, где имеет место скачок диэлектрической проницаемости (например, раковое поражение, расположенное в здоровых тканях). Все коэффициенты передачи, измеренные таким образом между излучающими зондами и приемными зондами, составляют набор мультистатических данных. Эти наборы мультистатических данных служат входными данными для модулей обработки радиолокационных изображений и делают возможным получение двумерного (2D) или трехмерного (3D) радиолокационного изображения органа целиком или части этого органа.Microwave imaging utilizes transmitter probes capable of irradiating the entire organ to be imaged, or a portion thereof, with electromagnetic waves. The transmitted waves pass through the region to be imaged and are then received by receiving probes. These probes can optionally be configured to transmit and receive simultaneously. The received waves pass through the region to be imaged and are reflected by obstacles encountered in areas where there is a change in permittivity (e.g., a cancerous lesion located in healthy tissue). All transmission coefficients measured between the transmitter and receiver probes constitute a multistatic data set. These multistatic data sets serve as input to radar image processing modules and enable the generation of a two-dimensional (2D) or three-dimensional (3D) radar image of the entire organ or a portion thereof.

Для получения изображений, наилучшим образом представляющих область, которую необходимо визуализировать, необходимо априори знать характеристики диэлектрической среды вдоль различных путей, проходимых электромагнитными волнами между излучающими зондами, каждой точкой рассматриваемой области, которую необходимо визуализировать, и приемными зондами.To obtain images that best represent the area to be imaged, it is necessary to know a priori the characteristics of the dielectric medium along the various paths taken by electromagnetic waves between the emitting probes, each point in the area to be imaged, and the receiving probes.

Однако такое априорное знание диэлектрических свойств органов, которые нужно визуализировать, недоступно и требует принятия допущений относительно характеристик проходимой среды, что ведет к получению изображений, которые могут быть плохого качества.However, such a priori knowledge of the dielectric properties of the organs to be visualized is not available and requires assumptions regarding the characteristics of the medium being imaged, resulting in images that may be of poor quality.

Раскрытие сущности изобретенияDisclosure of the essence of the invention

Настоящее изобретение делает возможным повышение качества радиолокационных изображений для анализа человеческих тканей или органов. В частности, настоящее изобретение делает возможным получение радиолокационных изображений одной или нескольких интересующих областей, соответствующих физическим объектам, которые могут представлять собой пораженные участки.The present invention enables the improvement of radar image quality for the analysis of human tissues or organs. Specifically, the present invention enables the acquisition of radar images of one or more regions of interest corresponding to physical objects that may represent diseased areas.

С этой целью настоящее изобретение предлагает, согласно первому аспекту, способ обработки медицинских изображений человеческих тканей в области тела пациентки и, в частности, молочной железы посредством устройства для медицинской визуализации, содержащего группу зондов, излучающих/принимающих электромагнитные волны в СВЧ-диапазоне, причем группа состоит из K > 1 зондов, отделенных промежутками друг от друга, группа зондов имеет P > 1 различных конфигураций, определяющих излучающие зонды и приемные зонды для одной или нескольких позиций вокруг указанной исследуемой области, при этом излучающие зонды выполнены с возможностью излучения сигналов СВЧ-диапазона, чтобы облучать область тела, а приемные модули выполнены с возможностью приема сигналов СВЧ-диапазона после их рассеивания и отражения на облучаемой области, зонды могут быть, в дополнительном варианте, выполнены с возможностью одновременного излучения и приема сигналов, способ содержит следующие этапы, реализованные в процессорном модуле устройства для медицинской визуализации:To this end, the present invention provides, according to a first aspect, a method for processing medical images of human tissue in a region of a patient's body, and in particular the mammary gland, by means of a medical imaging device comprising a group of probes emitting/receiving electromagnetic waves in the microwave range, wherein the group consists of K> 1 probes separated by gaps from each other, the group of probes has P> 1 different configurations defining emitting probes and receiving probes for one or more positions around said examined region, wherein the emitting probes are configured to emit microwave signals in order to irradiate the region of the body, and the receiving modules are configured to receive microwave signals after their scattering and reflection on the irradiated region, the probes can, in an additional embodiment, be configured to simultaneously emit and receive signals, the method comprises the following steps, implemented in a processor module of the medical imaging device:

- собирают сигналы, генерируемые в P > 1 конфигурациях группы антенн;- collect signals generated in P > 1 antenna group configurations;

- способ для каждой конфигурации содержит этапы, на которых:- the method for each configuration contains the following steps:

○ обрабатывают сигналы, собранные для N > 1 наборов из Ai > 1 значений, 1 ≤ I ≤ N, характеристики параметра человеческих тканей, сквозь которые прошли рассматриваемые сигналы, для получения элементарных радиолокационных изображений СВЧ-диапазона;○ process signals collected for N > 1 sets of Ai > 1 values, 1 ≤ I ≤ N, characteristics of the human tissue parameters through which the signals under consideration passed, to obtain elementary microwave radar images;

○ выбирают в каждом из N наборов, в соответствии по меньшей мере с одним критерием фокусировки изображения, элементарное радиолокационное изображение СВЧ-диапазона, причем каждое выбранное элементарное изображение соответствует одному из значений параметра (pcfib) из указанного набора; при этом для конфигурации выбирают одно элементарное изображение из каждого набора;○ selecting in each of the N sets, in accordance with at least one image focusing criterion, an elementary microwave radar image, wherein each selected elementary image corresponds to one of the values of the parameter (pcfib) from the specified set; wherein one elementary image from each set is selected for the configuration;

- способ для каждого набора содержит этапы, на которых:- the method for each set contains the following steps:

○ восстанавливают, на основе выбранных элементарных радиолокационных изображений, каждую из конфигураций радиолокационного изображения рассматриваемой области тела пациента для восстановления одного трехмерного (3D) радиолокационного изображения для каждого набора;○ reconstruct, based on the selected elementary radar images, each of the radar image configurations of the patient's body region under consideration to reconstruct one three-dimensional (3D) radar image for each set;

○ выполняют морфологическую обработку каждого восстановленного радиолокационного изображения для получения морфологического изображения, на котором идентифицированы одна или несколько интересующих областей, при наличии, которые могут представлять собой пораженные участки○ Morphological processing is performed on each reconstructed radar image to obtain a morphological image in which one or more regions of interest, if present, that may represent the affected areas are identified

- оценивают постоянства присутствия каждой из интересующих областей на различных полученных морфологических изображениях, чтобы морфологически подтвердить существование интересующей области.- evaluate the consistency of the presence of each of the regions of interest in the various morphological images obtained in order to morphologically confirm the existence of the region of interest.

Настоящее изобретение предпочтительно дополняется следующими характеристиками, взятыми по отдельности или в какой-либо из технически возможных комбинаций:The present invention is preferably supplemented by the following characteristics, taken individually or in any of the technically possible combinations:

- морфологическая обработка состоит в определении плотности одной или нескольких пиксельных областей изображения, интересующую область идентифицируют, если ассоциированная с ней плотность превышает пороговое значение,- morphological processing consists of determining the density of one or more pixel regions of an image; the region of interest is identified if the density associated with it exceeds a threshold value,

- учитывают по меньшей мере N=2 наборов, предпочтительно по меньшей мере N=3 наборов из Ai > 1 значений, 1 ≤ i ≤ N, характеристического параметра (pcfib) среды, сквозь которую проходят сигналы,- take into account at least N=2 sets, preferably at least N=3 sets of Ai > 1 values, 1 ≤ i ≤ N, of the characteristic parameter (pcfib) of the medium through which the signals pass,

- эти наборы полностью или частично накладываются один на другой в терминах диапазонов изменений и/или в терминах значений,- these sets completely or partially overlap one another in terms of ranges of change and/or in terms of values,

- оценка постоянства присутствия состоит в определении процентной доли присутствия интересующей области на рассматриваемых морфологических изображениях, интересующая область считается подтвержденной, если эта процентная доля присутствия превосходит некоторое пороговое значение,- the assessment of the persistence of presence consists of determining the percentage of presence of the region of interest in the morphological images under consideration; the region of interest is considered confirmed if this percentage of presence exceeds a certain threshold value,

- группа зондов содержит K > 1 зондов, расположенных вокруг области, изображение которой нужно получить, указанная группа выполнена с возможностью перемещения между вертикальными позициями вокруг области, изображение которой нужно получить, каждая конфигурация представляет собой угловой сектор группы зондов, так что каждый сектор содержит M > 1 зондов, где M < K, каждая конфигурация смещена в угловом направлении по меньшей мере на один зонд от любой другой конфигурации; в каждом секторе каждый зонд излучает поочередно для генерации сигналов, собираемых для этой конфигурации, элементарное радиолокационное изображение определяют для каждого углового сектора в наборе значений характеристического параметра.- a group of probes contains K > 1 probes located around the area whose image is to be obtained, said group is configured to move between vertical positions around the area whose image is to be obtained, each configuration represents an angular sector of the group of probes, so that each sector contains M > 1 probes, where M < K, each configuration is shifted in the angular direction by at least one probe from any other configuration; in each sector, each probe emits in turn to generate signals collected for this configuration, an elementary radar image is determined for each angular sector in a set of values of the characteristic parameter.

Настоящее изобретение предлагает, согласно второму аспекту, компьютерный программный продукт, содержащий команды программного кода для выполнения этапов способа согласно первому аспекту настоящего изобретения, когда способ осуществляется по меньшей мере одним процессором.The present invention provides, according to a second aspect, a computer program product comprising program code instructions for performing the steps of the method according to the first aspect of the present invention, where the method is performed by at least one processor.

Настоящее изобретение предлагает, согласно третьему аспекту, устройство для медицинской визуализации, содержащее процессорный модуль, выполненный с возможностью осуществления способа согласно первому аспекту настоящего изобретения.The present invention provides, according to a third aspect, a medical imaging device comprising a processing module adapted to perform the method according to the first aspect of the present invention.

Комбинация нескольких конфигураций и использование в качестве допущений нескольких характеристических значений среды, сквозь которую проходит излучение, делает возможной работу с неизвестной априори неоднородностью диэлектрических свойств области, изображение которой нужно получить.The combination of several configurations and the use of several characteristic values of the medium through which the radiation passes as assumptions makes it possible to work with an a priori unknown inhomogeneity of the dielectric properties of the region whose image needs to be obtained.

Кроме того, постоянство присутствия интересующей области, идентифицированной морфологически по меньшей мере для B > 1 наборов значений из N наборов (где B/N ≤ 1) подразумевает подтверждение интересующей области, иными словами, высокую вероятность того, что интересующая область соответствует физическому объекту/пораженному участку, реально присутствующему в изображенной области, а не артефакту.Furthermore, the consistent presence of a region of interest identified morphologically for at least B > 1 sets of values out of N sets (where B/N ≤ 1) implies confirmation of the region of interest, in other words, a high probability that the region of interest corresponds to a physical object/lesion actually present in the imaged region and not an artifact.

В дополнительном варианте используемый критерий плотности представляет собой дескриптор формы, позволяющий успешно осуществлять морфологическую идентификацию интересующих областей.In an additional variant, the density criterion used is a shape descriptor that allows for successful morphological identification of regions of interest.

Описание чертежейDescription of drawings

Другие признаки, цели и преимущества настоящего изобретения будут вытекать из последующего описания, которое является чисто иллюстративным, а не ограничивающим, и которое следует читать в сочетании с прилагаемыми чертежами, где:Other features, objects and advantages of the present invention will emerge from the following description, which is purely illustrative and not limiting, and which should be read in conjunction with the accompanying drawings, where:

фиг. 1 упрощенно иллюстрирует систему визуализации медицинских изображений с использованием СВЧ-излучения согласно одному из вариантов настоящего изобретения;Fig. 1 is a simplified illustration of a medical imaging system using microwave radiation according to one embodiment of the present invention;

фиг. 2 иллюстрирует этапы способа морфологической обработки радиолокационных изображений СВЧ-диапазона согласно настоящему изобретению;Fig. 2 illustrates the steps of the method for morphological processing of microwave radar images according to the present invention;

фиг. 3 иллюстрирует радиолокационное изображение СВЧ-диапазона, полученное с использованием способа согласно настоящему изобретению;Fig. 3 illustrates a microwave radar image obtained using the method according to the present invention;

фиг. 4a, фиг. 4b, фиг. 4c, фиг. 4d, фиг. 4e иллюстрируют морфологические изображения молочной железы пациентки, полученные с применением способа морфологической обработки радиолокационных изображений согласно настоящему изобретению.Fig. 4a, Fig. 4b, Fig. 4c, Fig. 4d, Fig. 4e illustrate morphological images of the patient's mammary gland obtained using the method of morphological processing of radar images according to the present invention.

фиг. 5a, фиг. 5b, фиг. 5c, фиг. 5d иллюстрируют морфологические изображения молочной железы пациентки, полученные с применением способа морфологической обработки радиолокационных изображений согласно настоящему изобретению.Fig. 5a, Fig. 5b, Fig. 5c, Fig. 5d illustrate morphological images of the patient's mammary gland obtained using the method of morphological processing of radar images according to the present invention.

На всех чертежах аналогичные элементы имеют одинаковые позиционные обозначения.In all drawings, similar elements have the same reference designations.

Осуществление изобретенияImplementation of the invention

Фиг. 1 иллюстрирует устройство 1 для медицинской визуализации с использованием СВЧ-излучения, содержащее диагностический стол 11, на котором лежит пациентка 12. В частности, пациентка 12 лежит на животе. Диагностический стол 11 содержит предпочтительно круглое отверстие 13, позволяющее погрузить молочную железу 14 пациентки в резервуар 15, заполненный биологически совместимой согласующей жидкостью, диэлектрические свойства которой оптимизированы для передачи электромагнитных волн внутрь молочной железы.Fig. 1 illustrates a device 1 for medical imaging using microwave radiation, comprising an examination table 11 on which a patient 12 lies. In particular, the patient 12 lies on her stomach. The examination table 11 preferably comprises a circular opening 13, allowing the patient's mammary gland 14 to be immersed in a reservoir 15 filled with a biocompatible matching fluid, the dielectric properties of which are optimized for transmitting electromagnetic waves into the mammary gland.

Группа 16 зондов 161, излучающих/принимающих электромагнитные волны СВЧ-диапазона, (далее схематично изображенные штрихами) расположена вокруг резервуара 15 и позволяет в режиме излучения облучать наблюдаемую среду и в режиме приема принимать сигналы, отраженные от сцены, изображение которой нужно получить. Зонды 161 предпочтительно равномерно распределены вокруг резервуара и предпочтительно располагаются в виде кольца, окружающего этот резервуар, как показано на фиг. 1. Предпочтительно, зонды выполнены с возможностью излучения сигналов в диапазоне частот 0,5 - 6 ГГц.A group of 16 probes 161 emitting/receiving microwave electromagnetic waves (hereinafter schematically shown in dashed form) is arranged around the reservoir 15 and allows, in the emission mode, to irradiate the observed medium and, in the reception mode, to receive signals reflected from the scene, the image of which is to be obtained. The probes 161 are preferably uniformly distributed around the reservoir and are preferably arranged in the form of a ring surrounding this reservoir, as shown in Fig. 1. Preferably, the probes are configured to emit signals in the frequency range of 0.5 - 6 GHz.

В более общем смысле, система визуализации работает в мультистатическом режиме и позволяет облучать среду, изображение которой нужно получить, с использованием нескольких зондов в режиме излучения и нескольких зондов в режиме приема, так что зонды образуют различные конфигурации вокруг среды, изображение которой нужно получить. В дополнительном варианте зонды могут быть выполнены с возможностью одновременно излучать и принимать излучение.More generally, the imaging system operates in multistatic mode and allows the medium to be imaged to be illuminated using multiple probes in emission mode and multiple probes in reception mode, with the probes forming various configurations around the medium to be imaged. Alternatively, the probes can be configured to simultaneously emit and receive radiation.

Для каждого набора мультистатических данных, всю или часть среды, изображение которой нужно получить, последовательно облучают посредством предварительно выбранных зондов, работающих в режиме излучения. Зонды, работающие в режиме излучения, и их число выбирают из группы в соответствии с областью молочной железы, изображение которой нужно получить. Сигнал от каждого излучающего зонда принимают предварительно выбранные зонды, работающие в режиме приема. Зонды, работающие в режиме приема, и их число выбирают из группы в соответствии с областью молочной железы, изображение которой нужно получить. Тогда считается, что каждый набор мультистатических данных соответствует ряду операций излучения/приема сигналов зондами в заданной конфигурации.For each multistatic data set, all or part of the environment to be imaged is sequentially irradiated using preselected probes operating in emission mode. The number of probes operating in emission mode is selected from a group based on the breast region to be imaged. The signal from each emitting probe is received by preselected probes operating in reception mode. The number of probes operating in reception mode is selected from a group based on the breast region to be imaged. Each multistatic data set is then considered to correspond to a series of signal emission/reception operations by probes in a given configuration.

Под конфигурацией, таким образом, понимают определение множества излучающих зондов и определение множества приемных зондов, позволяющих собрать набор мультистатических данных относительно всей молочной железы или ее части, эти зонды расположены определенным образом в пространстве вокруг молочной железы.By configuration, we mean the definition of a plurality of emitting probes and the definition of a plurality of receiving probes that allow the collection of a set of multistatic data regarding the entire mammary gland or a part thereof, these probes being positioned in a certain manner in the space around the mammary gland.

Для переключения от одной конфигурации к другой и для управления сбором различных наборов мультистатических данных система содержит модуль 17 для управления группой зондов, соединенный с модулем 18 для мониторинга и обработки данных (например, процессором или вычислительным устройством). Такой модуль 18 для мониторинга и обработки данных выполнен с возможностью управления группой датчиков, осуществления сбора данных, обеспечения сохранения собранных данных, выполнения операций обработки радиолокационных изображений и осуществления способа морфологической обработки изображений, который будет описан ниже. Запоминающий модуль 19 позволяет сохранять все собранные мультистатические данные и некоторое количество данных, которые могут быть использованы на этапах обработки изображений или созданы в результате обработки изображений. Кроме того, модуль 20 дисплея позволяет представлять и просматривать полученные изображения. Модуль 18 для мониторинга и обработки данных, запоминающий модуль 19 и модуль 20 дисплея могут быть интегрированы непосредственно в устройство для визуализации или расположены физически отдельно от него. Операции обработки изображений можно выполнять апостериори (офлайн).To switch from one configuration to another and to control the collection of various sets of multistatic data, the system comprises a module 17 for controlling a group of probes, connected to a module 18 for monitoring and processing data (e.g., a processor or a computing device). Such a module 18 for monitoring and processing data is configured to control a group of sensors, to perform data collection, to ensure the storage of the collected data, to perform radar image processing operations and to implement a method for morphological image processing, which will be described below. A storage module 19 makes it possible to store all the collected multistatic data and a certain amount of data that can be used in the image processing stages or created as a result of image processing. In addition, a display module 20 makes it possible to present and view the obtained images. The module 18 for monitoring and processing data, the storage module 19 and the display module 20 can be integrated directly into the visualization device or located physically separately from it. Image processing operations can be performed a posteriori (offline).

Как будет понятно, для визуализации всей молочной железы определены несколько последовательных конфигураций излучающих зондов и приемных зондов. Эти конфигурации излучающих зондов и приемных зондов охватывают различные области молочной железы, изображение которой нужно получить, и выбраны таким образом, чтобы в конечном итоге полностью охватить молочную железу, изображение которой нужно получить.As will be clear, several sequential configurations of transmitter and receiver probes are defined for imaging the entire breast. These transmitter and receiver probe configurations cover different areas of the breast to be imaged and are selected to ultimately cover the entire breast to be imaged.

Для каждой конфигурации наборы мультистатических данных, содержащие коэффициенты передачи между излучающими зондами и приемными зондами, делают возможным получение, после обработки радиолокационных изображений, элементарного радиолокационного изображения.For each configuration, multistatic data sets containing the transmission coefficients between the emitting probes and receiving probes make it possible to obtain, after processing the radar images, an elementary radar image.

Все такие полученные элементарные изображения позволяют восстановить двумерное (2D) или трехмерное (3D) радиолокационное изображение визуализируемой области, в данном случае молочной железы. За информацией о радиолокационной обработке мультистатических сигналов излучения/приема, позволяющей восстановить двумерные (2D) или трехмерные (3D) радиолокационные изображения, можно, например, обратиться к следующим публикациям:All of these elementary images allow for the reconstruction of a two-dimensional (2D) or three-dimensional (3D) radar image of the visualized region, in this case, the breast. For information on radar processing of multistatic transmission/reception signals, allowing for the reconstruction of two-dimensional (2D) or three-dimensional (3D) radar images, see, for example, the following publications:

- А.Дж. Девани, Обратная во времени визуализация закрытых целей на основе мультистатических данных (A.J. Devaney, Time reversal imaging of obscured targets from multistatic data, IEEE Trans. Antennas Propag. (2005). doi:10.1109/TAP.2005.846723);- A.J. Devaney, Time reversal imaging of obscured targets from multistatic data, IEEE Trans. Antennas Propag. (2005). doi:10.1109/TAP.2005.846723;

- Маренго, Е.А.; Грубер Ф.К.; Симонетти, Ф. Обратная во времени визуализация удлиненных целей способом MUSIC (Marengo, E.A.; Gruber, F.K.; Simonetti, F. Time-reversal MUSIC imaging of extended targets. IEEE Trans. Image Process. 2007, 16, 1967-1984. doi:10.1109/TIP.2007.899193);- Marengo, E.A.; Gruber, F.K.; Simonetti, F. Time-reversal MUSIC imaging of extended targets. IEEE Trans. Image Process. 2007, 16, 1967-1984. doi:10.1109/TIP.2007.899193);

- Хуссейн, М.В.; Мохан, А.С. Выявление раковых заболеваний в молочных железах высокой плотности с использованием когерентно сфокусированной обратной по времени визуализации с применением СВЧ-излучения (Hossain, M.D.; Mohan, A.S. Cancer Detection in Highly Dense Breasts Using Coherently Focused Time-Reversal Microwave Imaging. IEEE Trans. Comput. Imaging 2017, 3, 928-939. doi:10.1109/TCI.2017.2737947);- Hossain, M.V.; Mohan, A.S. Cancer Detection in Highly Dense Breasts Using Coherently Focused Time-Reversal Microwave Imaging. IEEE Trans. Comput. Imaging 2017, 3, 928-939. doi:10.1109/TCI.2017.2737947);

- А. Фасула, Б.М. Молони, Л. Душесне, Дж.Д.Г. Кано, Б.Л. Оливейра, Дж. Бернард, М.Дж. Керин, Способ радиолокационной визуализации со сверхразрешением для выявления раковых заболеваний молочной железы с использованием СВЧ-излучения: интегрированный критерий выбора информации (A. Fasoula, B.M. Moloney, L. Duchesne, J.D.G. Cano, B.L. Oliveira, J. Bernard, M.J. Kerin, Super-resolution radar imaging for breast cancer detection with microwaves: the integrated information selection criteria, in: 41st Annu. Int. Conf. IEEE Eng. Med. Biol. Soc., 2019).- A. Fasoula, B.M. Moloney, L. Duchesne, J.D.G. Cano, B.L. Oliveira, J. Bernard, M.J. Kerin, Super-resolution radar imaging for breast cancer detection with microwaves: the integrated information selection criteria, in: 41st Annu. Int. Conf. IEEE Eng. Med. Biol. Soc., 2019.

Полученные двумерные (2D) или трехмерные (3D) радиолокационные изображения предпочтительно используются в качестве части способа обработки данных, который будет описан ниже.The resulting two-dimensional (2D) or three-dimensional (3D) radar images are preferably used as part of a data processing method that will be described below.

Как отмечено во введении, определение каждого элементарного радиолокационного изображения теоретически требует априорного знания характеристик диэлектрической среды, где находится молочная железа, (иными словами, среды, сквозь которую распространяются электромагнитные волны) вдоль пути между каждым излучающим зондом и каждым приемным зондом. Но эта информация недоступна.As noted in the introduction, defining each elementary radar image theoretically requires a priori knowledge of the characteristics of the dielectric medium in which the mammary gland is located (in other words, the medium through which electromagnetic waves propagate) along the path between each transmitting probe and each receiving probe. However, this information is unavailable.

Как будет описано далее, настоящее изобретение реализует параметр pcfib, соответствующий допущению о среднем составе среды, сквозь которую электромагнитные волны проходят в молочной железе (или в целом в визуализируемой области), с точки зрения диэлектрической проницаемости. Этот параметр pcfib соответствует процентной доле смеси фиброгландулярных тканей и жировых тканей в молочной железе. Например, pcfib = 30% соответствует среде, содержащей 30% фиброгландулярных тканей и 70% жировых тканей. Затем диэлектрические свойства тканей молочной железы определяют как взвешенное среднее (взвешивание с использованием параметра pcfib) диэлектрических свойств фиброгландулярных тканей и жировых тканей. Например, за информацией о значениях диэлектрических проницаемостей фиброгландулярных тканей и жировых тканей молочной железы можно обратиться, например, к следующим публикациям:As will be described below, the present invention implements the pcfib parameter, which corresponds to the assumption of the average composition of the medium through which electromagnetic waves pass in the mammary gland (or in the imaged region as a whole), in terms of permittivity. This pcfib parameter corresponds to the percentage of the mixture of fibroglandular tissue and adipose tissue in the mammary gland. For example, pcfib = 30% corresponds to a medium containing 30% fibroglandular tissue and 70% adipose tissue. The dielectric properties of the mammary gland tissue are then determined as a weighted average (weighted using the pcfib parameter) of the dielectric properties of the fibroglandular tissue and adipose tissue. For example, information on the permittivity values of fibroglandular tissue and adipose tissue in the mammary gland can be found in the following publications:

- Т. Сугитани, С.И. Кубота, С.И. Куроки, К. Сого, К. Арихиро, М. Окада, Т. Кадоя, М. Хиде, М. Ода, Т. Киккава, Комплексные диэлектрические проницаемости опухолевых тканей молочной железы, получаемых от онкологической хирургии (T. Sugitani, S.I. Kubota, S.I. Kuroki, K. Sogo, K. Arihiro, M. Okada, T. Kadoya, M. Hide, M. Oda, T. Kikkawa, Complex permittivities of breast tumor tissues obtained from cancer surgeries, Appl. Phys. Lett. (2014). doi:10.1063/1.4885087);- T. Sugitani, S.I. Kubota, S.I. Kuroki, K. Sogo, K. Arihiro, M. Okada, T. Kadoya, M. Hide, M. Oda, T. Kikkawa, Complex permittivities of breast tumor tissues obtained from cancer surgeries, Appl. Phys. Lett. (2014). doi:10.1063/1.4885087;

- М. Лазебник, Л. Маккартни, Д. Попович, К.И. Уоткинс, М.Дж. Линдстрем, Дж. Хартер, С. Сьювал, Ф. Маглиоццо, Дж.Х. Буске, М. Окуневски, С.К. Хагнесс, Широкомасштабное исследование в ультраширокой полосе частот СВЧ-диапазона диэлектрических свойств нормальных тканей молочной железы, полученных от хирургических операций по уменьшению объема молочных желез (M. Lazebnik, L. McCartney, D. Popovic, C.B. Watkins, M.J. Lindstrom, J. Harter, S. Sewall, A. Magliocco, J.H. Booske, M. Okoniewski, S.C. Hagness, A large-scale study of the ultrawideband microwave dielectric properties of normal breast tissue obtained from reduction surgeries, Phys. Med. Biol. (2007). doi:10.1088/0031-9155/52/10/001).- M. Lazebnik, L. McCartney, D. Popovich, K.I. Watkins, M.J. Lindström, J. Harter, S. Suval, F. Magliozzo, J.H. Busquet, M. Okuniewski, S.K. M. Lazebnik, L. McCartney, D. Popovic, C.B. Watkins, M.J. Lindstrom, J. Harter, S. Sewall, A. Magliocco, J.H. Booske, M. Okoniewski, S.C. Hagness, A large-scale study of the ultrawideband microwave dielectric properties of normal breast tissue obtained from reduction surgeries, Phys. Med. Biol. (2007). doi:10.1088/0031-9155/52/10/001.

Способ морфологической обработки радиолокационных изображений СВЧ-диапазона описан ниже в связи с фиг. 2.The method of morphological processing of microwave radar images is described below in connection with Fig. 2.

Сначала определяют P > 1 конфигураций группы зондов (этап E0) таким образом, чтобы быть способными охватить всю молочную железу, изображение которой нужно получить, и чтобы после этого восстановить трехмерное (3D) радиолокационное изображение этой молочной железы.First, P > 1 probe group configurations are determined (step E0) in such a way as to be able to cover the entire breast to be imaged and then to reconstruct a three-dimensional (3D) radar image of this breast.

Затем для каждой конфигурации, собирают набор мультистатических данных, содержащий коэффициенты передачи, измеренные между излучающими зондами и приемными зондами (этап E1). В результате получают несколько наборов мультистатических данных (P > 1 наборов мультистатических данных).Then, for each configuration, a multistatic data set is collected containing the transmission coefficients measured between the transmitting and receiving probes (step E1). This results in several multistatic data sets (P > 1 multistatic data sets).

Затем сигналы, собранные для каждой конфигурации, обрабатывают с целью получения элементарных радиолокационных изображений СВЧ-диапазона для каждой конфигурации (этап E2).The signals collected for each configuration are then processed to produce elementary microwave radar images for each configuration (step E2).

В частности, для обработки этих сигналов учитывают несколько наборов (N > 1 наборов) из Ai значений (Ai > 1 значений, где 1 ≤ I ≤ N) параметра pcfib. Тогда имеется значений параметра pcfib для каждой конфигурации. Таким образом, на основе сигналов каждого набора мультистатических данных получают элементарных радиолокационных изображений СВЧ-диапазона, каждое из которых получено для одного значения параметра pcfib. Идея здесь состоит в том, чтобы получить элементарные изображения в соответствии с различными допущениями относительно характеристик среды, сквозь которую проходят электромагнитные волны.In particular, to process these signals, several sets (N > 1 sets) of Ai values (Ai > 1 values, where 1 ≤ I ≤ N) of the parameter pcfib are taken into account. Then there are values of the pcfib parameter for each configuration. Thus, based on the signals of each set of multistatic data, we obtain elementary microwave radar images, each obtained for a single value of the pcfib parameter. The idea here is to obtain elementary images under different assumptions regarding the characteristics of the medium through which the electromagnetic waves pass.

Предпочтительно, эти наборы значений параметра pcfib полностью или частично накладываются один на другой с точки зрения изменений и/или значений.Preferably, these sets of pcfib parameter values overlap each other, completely or partially, in terms of changes and/or values.

Например, можно иметь один набор, содержащий значения 10%, 20%, и другой набор, содержащий значения 5%, 15%, 25%. В этом примере имеется набор, значения в котором изменяются между 10% и 20%, и другой набор, значения в котором изменяются между 5% и 25%. Таким образом, эти два набора имеют общий диапазон изменений между 10% и 20%.For example, you could have one set containing values of 10%, 20%, and another set containing values of 5%, 15%, and 25%. In this example, you have a set whose values vary between 10% and 20%, and another set whose values vary between 5% and 25%. Thus, these two sets have a total range of variation between 10% and 20%.

В другом примере можно иметь набор, содержащий значения 10%, 20%, и другой набор, содержащий значения 20%, 25%, 30%. В этом примере указанные наборы имеют одно общее значение 20%.In another example, you could have a set containing the values 10%, 20%, and another set containing the values 20%, 25%, 30%. In this example, the specified sets have one common value of 20%.

Еще в одном примере можно иметь набор, содержащий значения 10%, 20%, 25%, и другой набор, содержащий значения 5%, 10%, 30%. В этом примере, указанные два набора имеют общий диапазон изменений между 10% и 25% и общее значение 10%.Another example might be to have a set containing values of 10%, 20%, 25%, and another set containing values of 5%, 10%, 30%. In this example, the two sets have a common range of variation between 10% and 25% and a common value of 10%.

Здесь учитывают по меньшей мере два набора значений параметра pcfib, один набор из которых может иметь более широкий диапазон изменений значений параметра pcfib, чем диапазон изменений в другом наборе. Здесь термины «широкий» и «узкий» являются относительными, которые можно понять путем сравнения диапазонов изменений. Идея здесь состоит в том, чтобы иметь наложение между наборами значений.Here, at least two sets of pcfib parameter values are considered, one of which may have a wider range of pcfib parameter value variations than the other set. Here, the terms "wide" and "narrow" are relative, understood by comparing the ranges of variation. The idea here is to have overlap between the sets of values.

Выбор диапазонов изменений параметра pcfib для различных наборов делается в соответствии с существующей изменчивостью в терминах составов и плотности молочных желез.The choice of the ranges of variation of the pcfib parameter for different kits is made in accordance with the existing variability in terms of composition and density of mammary glands.

Предпочтительно, широкие диапазоны изменений приводят к изображениям, содержащим более полное представление интересующей области, а узкие диапазоны изменений потенциально ведут к частичным представлениям выявляемых пораженных участков.Preferably, wide ranges of change result in images containing a more complete representation of the region of interest, while narrow ranges of change potentially result in partial representations of the detected lesions.

Например, в контексте визуализации молочной железы, могут быть выбраны N=5 наборов изменений:For example, in the context of breast imaging, N=5 change sets may be selected:

- три набора с узкими диапазонами изменений:- three sets with narrow ranges of change:

○ между 10% и 20%, параметр pcfib принимает, например, следующие значения в этом диапазоне: 10%, 15%, 20%○ between 10% and 20%, the pcfib parameter takes, for example, the following values in this range: 10%, 15%, 20%

○ между 30% и 40%, параметр pcfib принимает, например, следующие значения в этом диапазоне: 30%, 35%, 40%○ between 30% and 40%, the pcfib parameter takes, for example, the following values in this range: 30%, 35%, 40%

○ между 50% и 60%, параметр pcfib принимает, например, следующие значения в этом диапазоне: 50%, 55%, 60%○ between 50% and 60%, the pcfib parameter takes, for example, the following values in this range: 50%, 55%, 60%

- два набора с широкими диапазонами изменений:- two sets with wide ranges of changes:

○ между 20% и 50%, параметр pcfib принимает, например, следующие значения в этом диапазоне: 20%, 25%, 30%, 35%, 40%, 45%, 50%○ between 20% and 50%, the pcfib parameter accepts, for example, the following values in this range: 20%, 25%, 30%, 35%, 40%, 45%, 50%

○ между 10% и 60%, параметр pcfib принимает, например, следующие значения в этом диапазоне: 10%, 15%, 20%, 25%, 30%, 35%, 40%, 45%, 50%, 55%, 60%.○ between 10% and 60%, the pcfib parameter takes, for example, the following values in this range: 10%, 15%, 20%, 25%, 30%, 35%, 40%, 45%, 50%, 55%, 60%.

Для каждой конфигурации выбирают одно элементарное радиолокационное изображение СВЧ-диапазона для каждого набора (этап E3), которое соответствует одному из значений параметра (pcfib) из этого набора; таким образом, для каждой конфигурации выбирают по одному элементарному изображению для каждого набора. Такое выбранное изображение может содержать интересующую область, соответствующую физическому объекту, потенциально представляющему собой пораженный участок. В предыдущем примере тогда имеются по пять элементарных изображений для каждой конфигурации (по одному элементарному изображению для каждого набора), которые будут использованы для восстановления.For each configuration, one elementary microwave radar image is selected for each set (step E3), corresponding to one of the parameter values (pcfib) from this set; thus, for each configuration, one elementary image is selected for each set. This selected image may contain a region of interest corresponding to a physical object potentially representing the affected area. In the previous example, there are then five elementary images for each configuration (one elementary image for each set), which will be used for reconstruction.

Такой выбор состоит, в частности, в использовании по меньшей мере одного из критериев фокусировки изображения (метрические параметры фокусировки изображения) таких как, например, критерии, описываемые в следующих документах (может быть использована комбинация нескольких критериев):Such a choice consists, in particular, of using at least one of the image focusing criteria (image focusing metric parameters) such as, for example, the criteria described in the following documents (a combination of several criteria may be used):

- С. Пертуз, Д. Пуиг, М.А. Гарсия, Анализ операторов измерения фокуса для восстановления формы от фокуса (S. Pertuz, D. Puig, M.A. Garcia, Analysis of focus measure operators for shape-from-focus, Pattern Recognit. (2013). Doi :10.1016/j.patcog.2012.11.011).- S. Pertuz, D. Puig, M.A. Garcia, Analysis of focus measure operators for shape-from-focus, Pattern Recognit. (2013). Doi :10.1016/j.patcog.2012.11.011).

- О’лофлин, Д.; Крюер, Ф.; Главин, М.; Джонс, Е.; О’халлоран, М. Метрические параметры качества фокусировки для объективной оценки конфокальных изображений СВЧ-диапазона (O’loughlin, D.; Krewer, F.; Glavin, M.; Jones, E.; O’halloran, M. Focal quality metrics for the objective evaluation of confocal microwave images. Int. J. Microw. Wirel. Technol. 2017, 9, 1365-1372. Doi :10.1017/S1759078717000642).- O’loughlin, D.; Krewer, F.; Glavin, M.; Jones, E.; O’halloran, M. Focal quality metrics for the objective evaluation of confocal microwave images. Int. J. Microw. Wirel. Technol. 2017, 9, 1365–1372. Doi :10.1017/S1759078717000642).

Каждое выбранное изображение может содержать одну или несколько интересующих областей, каковой выбор осуществляется в соответствии по меньшей мере с одним критерием фокусировки изображения. Действительно, выбор осуществляется посредством одного или нескольких критериев фокусировки. Например, для выбранного критерия, эта процедура содержит выбор изображения, которое дает, например, минимальное значение метрического параметра из совокупности всех других для этого критерия.Each selected image may contain one or more regions of interest, which are selected according to at least one image focusing criterion. Indeed, the selection is accomplished using one or more focusing criteria. For example, for a selected criterion, this procedure involves selecting the image that yields, for example, the minimum value of a metric parameter from the set of all others for that criterion.

Отметим, что от конфигурации к конфигурации выбор элементарного изображения для одного и того же рассматриваемого набора может быть осуществлен для разных значений параметра pcfib, принадлежащих этому набору.Note that, from configuration to configuration, the choice of an elementary image for the same set under consideration can be carried out for different values of the pcfib parameter belonging to this set.

На основе элементарных изображений, полученных для разных конфигураций, восстанавливают двумерное (2D) или трехмерное (3D) радиолокационное изображение визуализируемой области для каждого из наборов (этап E4). Таким образом, для каждого набора значений pcfib восстанавливают одно радиолокационное изображение.Based on the elementary images obtained for different configurations, a two-dimensional (2D) or three-dimensional (3D) radar image of the visualized region is reconstructed for each set (step E4). Thus, for each set of pcfib values, one radar image is reconstructed.

Каждое восстановленное таким способом радиолокационное изображение СВЧ-диапазона подвергают морфологической обработке для выявления интересующих областей, если таковые существуют (этап E5). Полученный результат представляет собой изображение, называемое морфологическим изображением СВЧ-диапазона, которое не содержит ни одной либо содержит одну или несколько идентифицированных интересующих областей. Такая морфологическая обработка состоит, в частности, в идентификации соединенных объектов на изображении с использованием способа установления порога и сохранении в качестве интересующих областей тех соединенных объектов, которые соответствуют набору морфологических характеристик, в частности, объемному размеру соединенного объекта, уровню плотности этого соединенного объекта, уровню интенсивности внутри соединенного объекта, уровню контраста между интенсивностью внутри рассматриваемого соединенного объекта и интенсивностью внутри других соединенных объектов, потенциально идентифицированных в этом же изображении. На этой стадии имеются несколько морфологических изображений молочной железы, каждое морфологическое изображение получено для одного набора значений pcfib; каждое морфологическое изображение не содержит ни одной либо содержит одну или несколько идентифицированных интересующих областей.Each microwave radar image reconstructed in this manner is subjected to morphological processing to identify regions of interest, if any (step E5). The resulting image, called a microwave morphological image, contains none or one or more of the identified regions of interest. Such morphological processing consists, in particular, of identifying connected objects in the image using a thresholding method and of preserving as regions of interest those connected objects that correspond to a set of morphological characteristics, in particular, the volumetric size of the connected object, the density level of this connected object, the intensity level within the connected object, the level of contrast between the intensity within the connected object in question and the intensity within other connected objects potentially identified in the same image. At this stage, there are several morphological images of the breast, each morphological image being obtained for one set of pcfib values; each morphological image contains none or one or more of the identified regions of interest.

Предпочтительно, морфологическая обработка основана на критерии плотности. Плотность вычисляют как соотношение между объемом объекта и объемом выпуклой оболочки объекта. В общем случае, чем больше увеличивается плотность интересующей области, тем больше эта интересующая область будет «заполнена» (интересующая область без отверстий), тем в большей степени она будет иметь хорошо определенный и выпуклый контур, и потому с тем большей вероятностью она будет соответствовать массе. В случае визуализации молочной железы этот критерий плотности может быть предназначен для поддержки дифференциации между массой молочной железы и фокальной асимметрией («островок» нормальной ткани молочной железы без выраженной выпуклой наружной границы). Это замечание о хорошо определенном и выпуклом контуре плотной массы молочной железы объясняется, например, в следующих публикациях:Preferably, morphological processing is based on a density criterion. Density is calculated as the ratio between the volume of the object and the volume of the object's convex hull. Generally, the greater the density of a region of interest, the more this region of interest will be "filled" (an area of interest without openings), the more it will have a well-defined and convex outline, and therefore the more likely it is to correspond to a mass. In the case of breast imaging, this density criterion may be intended to support the differentiation between a breast mass and a focal asymmetry (an "island" of normal breast tissue without a distinct convex outer border). This observation about the well-defined and convex outline of a dense breast mass is explained, for example, in the following publications:

- Т.Ф. де Брито Сильва, А.К. де Пайва, А.С. Сильва, Г. Браз Юниор, Дж.Д.С. де Альмейда, Классификация масс молочной железы на маммограммах с использованием карт геометрических и топологических признаков и распределения формы (T.F. de Brito Silva, A.C. de Paiva, A.C. Silva, G. Braz Júnior, J.D.S. de Almeida, Classification of breast masses in mammograms using geometric and topological feature maps and shape distribution, Res. Biomed. Eng. (2020). doi:10.1007/s42600-020-00063-x);- T.F. de Brito Silva, A.C. de Paiva, A.C. Silva, G. Braz Júnior, J.D.S. de Almeida, Classification of breast masses in mammograms using geometric and topological feature maps and shape distribution (Res. Biomed. Eng. (2020). doi:10.1007/s42600-020-00063-x);

- Н. Сафдарян, М. Хедизаде, Выявление и классификация раковых заболеваний молочной железы на маммографических изображениях с использованием способов распознавания образов (N. Safdarian, M. Hedyezadeh, Detection and Classification of Breast Cancer in Mammography Images Using Pattern Recognition Methods, Multidiscip. Cancer Investig. (2019). doi:10.30699/acadpub.mci.3.4.13).- N. Safdarian, M. Hedyezadeh, Detection and Classification of Breast Cancer in Mammography Images Using Pattern Recognition Methods, Multidiscip. Cancer Investig. (2019). doi:10.30699/acadpub.mci.3.4.13.

На практике плотность интересующей области должна превосходить некий заданный уровень, чтобы эта интересующая область могла быть идентифицирована на морфологическом изображении некоторого конкретного набора.In practice, the density of a region of interest must exceed a certain specified level for that region of interest to be identified in a morphological image of a particular set.

Затем постоянство присутствия каждой предварительно идентифицированной области оценивают на основе разных морфологических изображений. Целью является морфологическое подтверждение интересующих областей, постоянно присутствующих при нескольких допущениях относительно среды, сквозь которую проходят электромагнитные волны (этап E6). Под оценкой постоянства присутствия понимается присутствие на нескольких морфологических изображениях интересующей области, расположенной в трехмерном (3D) пространстве в одной и той же области. Здесь будет оцениваться, найдены ли интересующие области, идентифицированные посредством морфологической обработки, на нескольких изображениях в одной и той же области. Такая оценки состоит, в частности, в использовании таких критериев, как, например, критерий пространственной кластеризации, для ассоциирования выявленных интересующих областей одних с другими.The persistence of each preliminarily identified region is then assessed using different morphological images. The goal is to morphologically confirm regions of interest that are consistently present under several assumptions regarding the medium through which electromagnetic waves propagate (step E6). Persistence assessment refers to the presence of a region of interest located in three-dimensional (3D) space in the same region across multiple morphological images. Here, it will be assessed whether regions of interest identified through morphological processing are found in the same region across multiple images. This assessment involves, in particular, using criteria such as spatial clustering to associate identified regions of interest with one another.

Таким образом, постоянство присутствия делает возможным морфологическое подтверждение интересующей области, иными словами ассоциирование этой области с неким физическим объектом, если эта интересующая область присутствует на заданной доле от общего число морфологических изображений.Thus, persistence of presence makes it possible to morphologically confirm a region of interest, in other words, to associate this region with some physical object, if this region of interest is present in a given proportion of the total number of morphological images.

Как указано выше, предпочтительно рассматривают по меньшей мере два набора значений pcfib и предпочтительно по меньшей мере три набора значений pcfib. Это важно для осуществления этапа оценки постоянства присутствия. Действительно, интересующая область будет считаться подтвержденной, если она присутствует на нескольких морфологических изображениях. В случае двух наборов для того, чтобы интересующая область была подтвержденной, она должна присутствовать на обоих изображениях. В случае трех наборов для того, чтобы интересующая область была подтвержденной, она должна присутствовать на двух изображениях из трех или на трех изображениях из трех.As noted above, at least two sets of pcfib values are preferably considered, and preferably at least three sets of pcfib values. This is important for the persistence assessment step. Indeed, a region of interest will be considered confirmed if it is present in multiple morphological images. In the case of two sets, for a region of interest to be confirmed, it must be present in both images. In the case of three sets, for a region of interest to be confirmed, it must be present in two out of three images or in three out of three images.

Вообще говоря, будет считаться, что интересующая область является постоянно присутствующей, если она присутствует по меньшей мере на некоторой процентной доле морфологических изображений, которая (доля) должна быть определена в соответствии с типом видимой области.Generally speaking, a region of interest will be considered to be consistently present if it is present in at least some percentage of the morphological images, which percentage should be determined according to the type of region visible.

Эти интересующие области, подтвержденные таким способом посредством постоянства присутствия, тогда обладают высокой вероятностью того, что они соответствуют действительному пораженному участку или опухоли, а не какому-то артефакту, например. Это постоянство присутствия может быть ассоциировано со степенью достоверности на уровне выявления.These regions of interest, confirmed in this way through their persistence, then have a high probability of corresponding to a true lesion or tumor, rather than some artifact, for example. This persistence of presence can be associated with the degree of confidence at the detection level.

В дополнительном варианте считается, что система визуализации содержит группу расположенных по горизонтальной окружности K > 1 измерительных зондов, размещенных вокруг цилиндра, выполненного из диэлектрического материала. Эта группа расположенных по окружности зондов имеет возможность перемещаться вдоль вертикальной оси. Исследуемый орган (молочную железу) помещают внутрь этого цилиндра, так что он (орган) оказывается окружен группой датчиков. Диэлектрическая согласующая среда, находящаяся в цилиндре, куда помещена молочная железа, делает возможным проникновение электромагнитных волн, излучаемых датчиками, внутрь молочной железы. Позиции группы датчиков по вертикали задают заранее, так что между соседними позициями имеются интервалы с постоянным или переменным расстоянием, а вся совокупность позиций охватывает протяженность молочной железы в вертикальном направлении.In an additional embodiment, the imaging system is considered to comprise a group of measuring probes (K > 1) arranged in a horizontal circle around a cylinder made of a dielectric material. This group of probes, arranged in a circle, is movable along the vertical axis. The organ being examined (the mammary gland) is placed within this cylinder, so that it (the organ) is surrounded by a group of sensors. A dielectric matching medium located in the cylinder where the mammary gland is placed allows the electromagnetic waves emitted by the sensors to penetrate the mammary gland. The vertical positions of the sensor group are predetermined so that there are intervals of constant or variable distance between adjacent positions, and the entire set of positions covers the vertical extent of the mammary gland.

В каждой из вертикальных позиций группы зондов выполняют мультистатические измерения.In each of the vertical positions of the probe group, multistatic measurements are performed.

В качестве примера реализации этапа сбора данных рассматривают L > 1 угловых секторов, каждый из которых содержит M > 1 зондов из группы (M < K). Например, имеются L=18 угловых секторов по M=6 зондов в каждом секторе, причем, в этом случае, каждый сектор смещен по углу относительно соседнего сектора на R=1 зонд по периметру группы из K=18 зондов.As an example of implementing the data collection stage, we consider L > 1 angular sectors, each containing M > 1 probes from a group (M < K). For example, there are L = 18 angular sectors with M = 6 probes in each sector, and in this case, each sector is offset angularly relative to the adjacent sector by R = 1 probe along the perimeter of a group of K = 18 probes.

В каждом из угловых секторов по M=6 зондов каждый зонд поочередно излучает, и для каждого излучающего зонда другие зонды в этом же угловом секторе последовательно принимают сигнал, соответствующий отраженным эхо-сигналам, приходящим от встречающихся препятствий, в частности, в молочной железе. Считается, что все коэффициенты передачи, измеренные между излучающими зондами и приемными зондами в одном и том же угловом секторе, образуют набор мультистатических данных. Этот набор мультистатических данных повторяется для множества из L=18 угловых секторов по M=6 зондов в каждом. Затем группу зондов смещают на один интервал вдоль вертикальной оси и снова повторяют мультистатические измерения для разных угловых секторов.In each angular sector of M = 6 probes, each probe sequentially transmits, and for each transmitting probe, the other probes in the same angular sector sequentially receive a signal corresponding to the reflected echo signals coming from obstacles encountered, particularly in the mammary gland. All transmission coefficients measured between the transmitting and receiving probes in the same angular sector are considered to form a multistatic data set. This multistatic data set is repeated for a set of L = 18 angular sectors with M = 6 probes in each. The probe group is then shifted by one interval along the vertical axis, and the multistatic measurements are repeated for different angular sectors.

Конфигурация группы тогда соответствует угловому сектору в некой конкретной вертикальной позиции. Сбор данных по угловым секторам делает возможным перемещаться вокруг молочной железы путем принятия ряда допущений относительно значений pcfib в каждом угловом секторе в каждой вертикальной позиции. Это делает возможным оптимально учитывать переменную и гетерогенную структуру молочной железы в терминах диэлектрических свойств, которые могут изменяться в соответствии с разными позициями наблюдения, и обнаруживать неоднородную угловую характеристику пораженных участков молочной железы.The array configuration then corresponds to an angular sector at a specific vertical position. Collecting data by angular sector makes it possible to navigate around the breast by making a number of assumptions regarding the pcfib values in each angular sector at each vertical position. This makes it possible to optimally account for the variable and heterogeneous structure of the breast in terms of dielectric properties, which can vary according to different observation positions, and to detect the non-uniform angular characteristics of affected breast areas.

Таким образом, мы получаем преимущества от секторизации области, изображение которой нужно получить, в сочетании с различными допущениями относительно параметра pcfib с целью улучшения выявления интересующих областей.Thus, we benefit from sectorization of the region to be imaged, combined with different assumptions regarding the pcfib parameter to improve detection of regions of interest.

Типы изображений, получаемых с использованием настоящего изобретенияTypes of images obtained using the present invention

Фиг. 3 иллюстрирует восстановленное радиолокационное изображение СВЧ-диапазона для набора значений pcfib, так что 10%≤pcfib≤60%. Это радиолокационное изображение представляет фронтальную проекцию молочной железы. На этом радиолокационном изображении проявлены несколько областей пикселей в терминах интенсивности.Figure 3 illustrates a reconstructed microwave radar image for a set of pcfib values such that 10%≤pcfib≤60%. This radar image represents a frontal view of the breast. This radar image displays several pixel regions in terms of intensity.

Целью морфологической обработки является обработка такого типа радиолокационных изображений для идентификации интересующих областей, которые могли бы соответствовать подозрительным участкам.The purpose of morphological processing is to process this type of radar images to identify areas of interest that could correspond to suspicious areas.

Фиг. 4a, 4b, 4c, 4d и 4e иллюстрируют несколько морфологических изображений молочной железы пациентки, полученных после морфологической обработки восстановленных радиолокационных изображений СВЧ-диапазона для пяти наборов значений параметра pcfib. Эти морфологические изображения представлены во фронтальной проекции молочной железы. В этом примере морфологические изображения соответствуют пяти наборам значений для параметра pcfib:Figures 4a, 4b, 4c, 4d, and 4e illustrate several morphological images of a patient's breast obtained after morphological processing of reconstructed microwave radar images for five sets of pcfib parameter values. These morphological images are presented in the frontal projection of the breast. In this example, the morphological images correspond to five sets of pcfib parameter values:

- фиг. 4a: 10%≤pcfib≤60%- fig. 4a: 10%≤pcfib≤60%

- фиг. 4b: 20%≤pcfib≤50%- fig. 4b: 20%≤pcfib≤50%

- фиг. 4c: 10%≤pcfib≤20%- Fig. 4c: 10%≤pcfib≤20%

- фиг. 4d: 30%≤pcfib≤40%- fig. 4d: 30%≤pcfib≤40%

- фиг. 4e: 50%≤pcfib≤60%.- fig. 4e: 50%≤pcfib≤60%.

В соответствии с радиолокационным изображением, показанным на фиг. 3, морфологическая обработка делает возможным идентифицировать только одну интересующую область. Эта интересующая область постоянно присутствует на пяти указанных морфологических изображениях и тем самым является подтвержденной.According to the radar image shown in Fig. 3, morphological processing allows the identification of only one region of interest. This region of interest is consistently present in the five morphological images indicated and is thus confirmed.

Можно видеть, что на каждом из морфологических изображений идентифицированная интересующая область имеет свой, отличный от других изображений контур, что является подтверждением того факта, что радиолокационная сигнатура выявленного объекта в СВЧ-диапазоне изменяется в зависимости от рассматриваемых наборов значений pcfib.It can be seen that in each of the morphological images the identified region of interest has its own contour, different from the other images, which confirms the fact that the radar signature of the identified object in the microwave range changes depending on the considered sets of pcfib values.

Фиг. 5a, 5b, 5c и 5d иллюстрируют морфологические изображения молочной железы другой пациентки, полученные после морфологической обработки восстановленных радиолокационных изображений СВЧ-диапазона также для пяти наборов значений параметра pcfib. Эти пять наборов значений идентичны наборам, рассматриваемым в случае предыдущих чертежей (предыдущей пациентки). В этом примере морфологическая обработка сделала возможной идентификацию единственной интересующей области, которая постоянно присутствует на четырех из пяти морфологических изображений. Таким образом, эта интересующая область оказывается подтверждена. Пятое морфологическое изображение, соответствующее набору значений 10%≤pcfib≤20%, здесь не представлено, поскольку на этом изображении не была идентифицирована никакая постоянно присутствующая интересующая область. В отличие от предыдущего примера, идентифицированная интересующая область имеет форму совокупности участков, но остается одним и тем же и единственным соединенным объектом согласно ранее примененным операциям обработки. Это иллюстрирует, что радиолокационная сигнатура выявленного объекта в СВЧ-диапазоне изменяется весьма значительно в зависимости от рассматриваемых наборов значений pcfib. Эта интересующая область соответствует пораженному участку, имеющему распределенную, очень неравномерную форму и в высокой степени гетерогенную текстуру.Figs. 5a, 5b, 5c, and 5d illustrate morphological images of the breast of another patient, obtained after morphological processing of the reconstructed microwave radar images, also for five sets of pcfib parameter values. These five sets of values are identical to the sets considered in the case of the previous drawings (of the previous patient). In this example, morphological processing made it possible to identify a single region of interest, which is consistently present in four of the five morphological images. Thus, this region of interest is confirmed. The fifth morphological image, corresponding to the set of values 10%≤pcfib≤20%, is not presented here, since no consistently present region of interest was identified in this image. Unlike the previous example, the identified region of interest has the form of a collection of areas, but remains the same and single connected object according to the previously applied processing operations. This illustrates that the radar signature of the detected object in the microwave range varies significantly depending on the considered sets of pcfib values. This region of interest corresponds to the affected area, which has a distributed, highly uneven shape and a highly heterogeneous texture.

Claims (15)

1. Способ обработки медицинских изображений человеческих тканей в области тела пациентки и, в частности, в молочной железе посредством устройства (1) для медицинской визуализации, содержащего группу зондов, излучающих/принимающих электромагнитные волны в СВЧ-диапазоне, причем указанная группа содержит K > 1 зондов, отделенных промежутками друг от друга, группа зондов имеет P > 1 различных конфигураций, определяющих излучающие зонды и приемные зонды для одной или нескольких позиций вокруг рассматриваемой области, при этом излучающие зонды выполнены с возможностью излучения сигналов СВЧ-диапазона, чтобы облучать область тела, а приемные зонды выполнены с возможностью приема сигналов СВЧ-диапазона после их рассеяния и отражения в рассматриваемой области, в дополнительном варианте зонды могут быть выполнены с возможностью излучения и приема одновременно, при этом способ содержит следующие этапы, реализованные в процессорном модуле устройства для медицинской визуализации, на которых:1. A method for processing medical images of human tissue in a region of a patient's body, and in particular in the mammary gland, using a device (1) for medical imaging, comprising a group of probes emitting/receiving electromagnetic waves in the microwave range, wherein said group contains K > 1 probes separated by gaps from each other, the group of probes has P > 1 different configurations defining emitting probes and receiving probes for one or more positions around the region under consideration, wherein the emitting probes are configured to emit microwave signals in order to irradiate the region of the body, and the receiving probes are configured to receive microwave signals after their scattering and reflection in the region under consideration, in an additional embodiment, the probes can be configured to emit and receive simultaneously, wherein the method comprises the following steps, implemented in a processor module of the device for medical imaging, in which: собирают (E1) сигналы, генерируемые в P > 1 конфигурациях группы антенн;collect (E1) signals generated in P > 1 antenna group configurations; причем для каждой конфигурации способ содержит этапы, на которых:and for each configuration the method contains the steps of: обрабатывают (E2) сигналы, собранные для N > 1 наборов из Ai > 1 значений, 1 ≤ i ≤ N, параметра (pcfib), характеризующего человеческие ткани, сквозь которые проходят сигналы, для получения элементарных радиолокационных изображений СВЧ-диапазона;process (E2) the signals collected for N > 1 sets of Ai > 1 values, 1 ≤ i ≤ N, of a parameter (pcfib) characterizing human tissues through which the signals pass, to obtain elementary microwave radar images; выбирают (E3) в каждом из N наборов элементарное радиолокационное изображение СВЧ-диапазона в соответствии по меньшей мере с одним критерием фокусировки изображения, причем каждое из выбранных элементарных изображений соответствует одному из значений параметра (pcfib) в рассматриваемом наборе; для одной конфигурации выбирают одно элементарное изображение в наборе;(E3) selecting in each of the N sets an elementary microwave radar image in accordance with at least one image focusing criterion, wherein each of the selected elementary images corresponds to one of the values of the parameter (pcfib) in the set under consideration; for one configuration, one elementary image in the set is selected; при этом способ для каждого набора содержит этапы, на которых:In this case, the method for each set contains the following steps: восстанавливают (E4), на основе выбранных элементарных радиолокационных изображений, каждую из конфигураций радиолокационного изображения области тела пациентки, чтобы восстановить одно трехмерное (3D) радиолокационное изображение для каждого набора;reconstruct (E4), based on the selected elementary radar images, each of the radar image configurations of the patient's body region to reconstruct one three-dimensional (3D) radar image for each set; выполняют морфологическую обработку (E5) каждого восстановленного радиолокационного изображения для получения морфологического изображения, на котором идентифицированы одна или несколько интересующих областей, если таковые имеются, которые могут составлять пораженный участок,performing morphological processing (E5) on each reconstructed radar image to obtain a morphological image in which one or more regions of interest, if any, that may constitute the affected area are identified, оценивают (E6) постоянство присутствия каждой интересующей области на разных полученных морфологических изображениях, чтобы морфологически подтвердить интересующую область.evaluate (E6) the consistency of the presence of each region of interest across the different morphological images obtained to morphologically confirm the region of interest. 2. Способ по п. 1, в котором на этапе морфологической обработки (E5) определяют плотность одной или нескольких пиксельных областей изображения, при этом интересующую область идентифицируют, если связанная с ней плотность больше порогового значения.2. The method according to claim 1, wherein at the morphological processing stage (E5) the density of one or more pixel regions of the image is determined, wherein the region of interest is identified if the density associated with it is greater than a threshold value. 3. Способ по п. 1 или 2, в котором учитывают по меньшей мере N=2 наборов, предпочтительно по меньшей мере N=3 наборов из Ai > 1 значений, 1 ≤ i ≤ N, характеристического параметра (pcfib) среды, сквозь которую проходят сигналы.3. The method according to claim 1 or 2, wherein at least N=2 sets, preferably at least N=3 sets of Ai > 1 values, 1 ≤ i ≤ N, of the characteristic parameter (pcfib) of the medium through which the signals pass are taken into account. 4. Способ по п. 3, в котором указанные наборы полностью или частично накладываются друг на друга с точки зрения диапазонов изменений и/или значений.4. The method according to claim 3, wherein said sets completely or partially overlap each other in terms of ranges of change and/or values. 5. Способ по любому из пп. 1-4, в котором на этапе оценки постоянства присутствия определяют процентную долю присутствия интересующей области на морфологических изображениях, причем интересующая область считается подтвержденной, если процентная доля превышает пороговое значение.5. The method according to any one of paragraphs 1-4, in which, at the step of assessing the persistence of presence, the percentage of the presence of the region of interest in the morphological images is determined, and the region of interest is considered confirmed if the percentage exceeds a threshold value. 6. Способ по любому из пп. 1-5, в котором группа зондов содержит K > 1 зондов, расположенных вокруг области, изображение которой нужно получить, указанная группа выполнена с возможностью перемещения между вертикальными позициями вокруг области, изображение которой нужно получить, каждая конфигурация представляет собой угловой сектор из зондов, каждый сектор содержит M > 1 зондов, где M < K, каждая конфигурация смещена по углу по меньшей мере на один зонд относительно другой конфигурации; в каждом угловом секторе каждый из зондов излучает по очереди для генерации сигналов, собираемых для конфигурации, элементарное радиолокационное изображение определяют для каждого углового сектора в каждого наборе значений характеристического параметра (pcfib).6. The method according to any one of claims 1 to 5, wherein the group of probes comprises K > 1 probes arranged around the area whose image is to be obtained, said group is configured to move between vertical positions around the area whose image is to be obtained, each configuration is an angular sector of probes, each sector contains M > 1 probes, where M < K, each configuration is shifted in angle by at least one probe relative to another configuration; in each angular sector, each of the probes emits in turn to generate signals collected for the configuration, an elementary radar image is determined for each angular sector in each set of values of the characteristic parameter (pcfib). 7. Устройство для медицинской визуализации, содержащее процессорный модуль, выполненный с возможностью выполнения способа по любому из пп. 1-6.7. A medical imaging device comprising a processor module configured to perform the method of any one of claims 1-6.
RU2023131162A 2021-05-04 2022-05-04 Method for morphological processing of radar images in the microwave range in the field of medicine using various hypotheses regarding the environment through which microwave signals pass RU2848435C2 (en)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FRFR2104690 2021-05-04

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2023131162A RU2023131162A (en) 2023-12-27
RU2848435C2 true RU2848435C2 (en) 2025-10-17

Family

ID=

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050107692A1 (en) * 2003-11-17 2005-05-19 Jian Li Multi-frequency microwave-induced thermoacoustic imaging of biological tissue
US20130018591A1 (en) * 2011-07-17 2013-01-17 Grzegorczyk Tomasz M Fast tomographic microwave imaging
CN105725965A (en) * 2015-12-31 2016-07-06 深圳市体医疗科技有限公司 Multi-mode microwave scanning and breast imaging method and system
RU2662079C1 (en) * 2017-10-18 2018-07-23 Александр Евгеньевич Булышев Method of microwave ultra high-resolution tomography
US20190175095A1 (en) * 2016-08-12 2019-06-13 Micrima Limited A Medical Imaging System and Method
US20190290162A1 (en) * 2016-05-17 2019-09-26 Micrima Limited A Medical Imaging System and Method
CN111067524A (en) * 2019-12-26 2020-04-28 天津大学 Method for estimating average dielectric property of microwave breast imaging

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050107692A1 (en) * 2003-11-17 2005-05-19 Jian Li Multi-frequency microwave-induced thermoacoustic imaging of biological tissue
US20130018591A1 (en) * 2011-07-17 2013-01-17 Grzegorczyk Tomasz M Fast tomographic microwave imaging
CN105725965A (en) * 2015-12-31 2016-07-06 深圳市体医疗科技有限公司 Multi-mode microwave scanning and breast imaging method and system
US20190290162A1 (en) * 2016-05-17 2019-09-26 Micrima Limited A Medical Imaging System and Method
US20190175095A1 (en) * 2016-08-12 2019-06-13 Micrima Limited A Medical Imaging System and Method
RU2662079C1 (en) * 2017-10-18 2018-07-23 Александр Евгеньевич Булышев Method of microwave ultra high-resolution tomography
CN111067524A (en) * 2019-12-26 2020-04-28 天津大学 Method for estimating average dielectric property of microwave breast imaging

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US7454242B2 (en) Tissue sensing adaptive radar imaging for breast tumor detection
US20160143622A1 (en) System and method for mapping ultrasound shear wave elastography measurements
CN109199381B (en) A holographic microwave elastography system and its imaging method
JP2008512175A (en) Imaging system
Ojaroudi et al. A novel approach of brain tumor detection using miniaturized high-fidelity UWB slot antenna array
US11547390B2 (en) Ultrasonic CT apparatus and ultrasonic imaging method
O'Halloran et al. Rotating antenna microwave imaging system for breast cancer detection
JP4128600B2 (en) Biological information acquisition method using millimeter wave electromagnetic wave, and apparatus for acquiring and displaying biological information
US20240412353A1 (en) Medical Device And Method For Processing Microwave Medical Images By Means Of Descriptors Of 3D Shape And Of Texture Characteristics In Order To Characterize Lesions In Imaged Tissues
US20240412378A1 (en) Method For Morphological Processing Of Microwave Radar Images In The Medical Field Using Different Hypotheses On The Medium Through Which The Microwave Signals Pass
RU2848435C2 (en) Method for morphological processing of radar images in the microwave range in the field of medicine using various hypotheses regarding the environment through which microwave signals pass
O'Halloran et al. Channel-ranked beamformer for the early detection of breast cancer
WO2018083492A1 (en) A breast density meter and method
Savazzi et al. Numerical assessment of microwave imaging for axillary lymph nodes screening using anthropomorphic phantom
Martins et al. Systematic analysis of microwave breast imaging detection of different-sized malignant and benign tumors
Awasthi et al. The application of a novel clutter removal algorithm to SAR beamforming in breast microwave imaging
Lalitha et al. Design Of Uwb Vivaldi Antenna For Stroke Detection And Monitoring Based OnQualitative Microwave Imaging Technique.
Martins et al. Study of the Effect of Fibroglandular Tissue in Tumor Detection Using Microwave Breast Imaging
Battistel et al. Ultra-wideband Localization of Pulmonary Nodules During Thoracoscopic Surgery
Torres-Quispe et al. Improving UWB image reconstruction for breast cancer diagnosis by doing an iterative analysis of radar signals
RU2023131162A (en) METHOD FOR MORPHOLOGICAL PROCESSING OF MICROWAVE RANGE RADAR IMAGES IN THE FIELD OF MEDICINE USING VARIOUS HYPOTHESES REGARDING THE MEDIUM THROUGH WHICH MICROWAVE SIGNALS PASS
Rani et al. A Novel Tumour Characterization in Microwave Imaging Using Pattern-Based Weighted DMAS
EP3466321A1 (en) A breast density meter and method
Dominic et al. Evaluation of Imaging Algorithms for Medical Applications with a Multi-Channel Ultra-Wideband Radar System
Yamanaka et al. Method for extracting microcalcifications with analysis of isotropy of scattered acoustic signals in ring-array transducer system