[0087] -T-score<-2.5：骨质疏松症。
[0088] 所发射的超声信号可以具有优选地设置在0.2MHz与30MHz之间的频率。
[0089] 如上文所描述，超声波信号的源或探针被配置成用于发射设置在具有一个预定的振幅的频率范围内的频率的超声波信号，该频率范围包括一个标称频率，例如，一个标称平均频率。优选地，所发射的超声波脉冲的标称频率设置在2MHz与9MHz之间，具体地，该标称频率是在3.5MHz、5MHz以及7.5MHz当中选择的。
[0090] 在一个具体的示例性实施例中，该设备的空间选择构件包括一个表面辨识和/或定义构件以用于辨识和/或定义该骨区域的一个限制表面。以此方式，调查具有被骨突出物或突出的存在复杂化的形状的骨头更容易，这些骨头出于调查的目的通常是不重要的。实际上，用于识别/定义该骨区域的该限制表面的该表面辨识和/或定义构件使得将这些不重要的骨部分从超声获得即从待调查的骨区域排除是可能的，这些不重要的骨部分例如，脊椎、典型地腰椎和背部脊椎的刺状突起。类似地，将不同于骨组织的组织的多个部分从该超声获得中排除是可能的。这是特别有利的，其条件是通往脊柱的一个腹部超声方法由于厚组织层的存在是无用的，例如在肥胖的受试者的情况下，并且一个后部方法即通过刺状突出延伸向的区域的访问因此是必要的。
[0091] 有利地，该设备包括一个标称频率调整构件和/或一个频率范围振幅调整构件和/或一个声压调整构件。以此方式，可能的是获得可以用于更详细地调查可能对于一个给定的受试者特别重要的具体的谐波的频谱。具体地，该调整构件可以是一种选择构件以用于在对应的预定值当中选择频率和/或振幅和/或声压，这些对应的预定值将响应于该受试者的特征而被选择。这是有利的，因为不同于软组织的情况，骨组织对超声波脉冲的响应典型地取决于多个因素，例如年龄、性别、种族出身以及病理因素，换言之，如果使用不同的频率，可以更准确地调查具有一种确定的疾病的骨头。调整声压的可能性使得考虑该骨组织对超声波脉冲的响应可以或多或少地取决于多个因素（例如脂肪组织的存在）成为可能。
[0092] 有利地，用于定义一个有关区域的该空间选择构件被配置成用于定义并且辨识该骨区域的至少一个解剖学参考点，并且在一个测量会话期间识别与一个先前定义的有关区域一致的一个有关区域，所述先前定义的有关区域是基于至少一个解剖学参考点而在一个先前的超声会话中定义的。
[0093] 以此方式，该设备允许自动地监测对一个有关区域的评估。这使得以下是可能的：以多个时间间隔例如以从一次评估到下一次评估为一年的间隔更准确地比较一个患者的相同骨头的状况，并且因此评估用于改进骨耐药性的药物或另一种疗法的时间有效性，该骨耐药性被评估为骨网络质量以及骨网络的矿物质的增加两者。
[0094] 在一个优选的示例性实施例中，被配置成用于存储至少一个参考频谱的所述存储器构件包括一种计算构件以用于计算所述参考频谱，该计算构件被配置成用于：
[0095] -选择一个超声
帧，该超声帧包含将被用作一个模型的一个骨区域；
[0096] -获得所述区域以及所述区域的多个子区域的一个整体小梁频谱，具体地补偿所述小梁频谱并且将其归一化；
[0097] -为每个子区域识别有待调查的脊椎的一个界面；
[0098] -产生
接触如上文所定义的界面的一束超声波传播线；
[0099] -在与上述的一束中的一条超声波传播线相关联的每个
射频信号上，选择对应于由骨的小梁区域所提供的反射的一个部分；
[0100] -例如通过FFT为上述信号部分中的每一个计算一个频谱；
[0101] -有利地补偿每个频谱，以便考虑探针接收范围特性；
[0102] -有利地将每个频谱相对于其自身的最大值归一化，具体地，其方式为使得其最大值变为0dB；
[0103] -计算已经被上述信号部分定义的所有单一频谱的一个平均频谱。
[0104] 在一个示例性实施例中，针对由一个对应的信号部分定义的每个频谱，计算一个相关系数，例如皮尔逊相关系数，以用于使一个对应的信号部分的此频谱与平均频谱相关；
[0105] -在由所述信号的这些部分定义的所有频谱当中，选择与该平均频谱的相关系数高于一个最小参考值的频谱，具体是选择皮尔逊相关系数高于0.900的频谱；
[0106] -计算具有超过该最小值的一个相关系数的频谱的一个进一步的平均频谱；
[0107] -针对由一个对应的信号部分定义的每个频谱Si，计算一个进一步的相关系数，例如皮尔逊系数，以用于使由一个对应的信号部分定义的频谱与相关系数超过一个最小值的多个频谱的平均频谱相关；
[0108] -在由对应的信号部分定义的所有频谱当中，选择进一步的频谱，这些进一步的频谱具有与相关系数超过该最小值的频谱的平均频谱的一个相关系数，该相关系数反过来高于此最小值，具体地具有皮尔逊系数r>0.900的进一步的频谱。此类所选择的频谱的数目可以高于、低于或等于先前所选择的频谱的数目；
[0109] -计算所选择的进一步平均频谱的一个进一步的平均频谱；
[0110] -重复计算所述新的相关系数，选择所述进一步的频谱并且计算该进一步的相关系数直到获得一个最终的平均频谱的步骤，这样使得：
[0111] -包括在该最终的平均频谱中的剩余频谱Sni中的每一个具有一个相关系数，以用于使高于该最小值的该最终的平均频谱相关，具体地，剩余频谱Sni中的每一个具有皮尔逊相关系数r>0.900；
[0112] --未包括在该最终的平均频谱中的每个其他频谱Si具有一个相关系数，以用于使低于或等于该最小值≤0.900的最终的平均频谱相关。
[0113] 换言之，在该程序的进一步重复将产生与最后计算的频谱一致的频谱时，该程序停止。
[0114] 具体地，该模型骨区域可以是脊椎，具体是腰椎，并且用于计算所述参考频谱的计算构件被配置成用于：
[0115] -重复针对其他三个脊椎具体是三个腰椎的先前步骤，最终获得四个最终的频谱，为上述脊椎中的每一个获得一个频谱；
[0116] -计算这四个最终的频谱的一个平均的脊椎最终频谱。
[0117] 针对一个对应类别的受试者，最终的脊椎平均频谱表示被认为是模型的受试者的贡献，被获得作为参与该模型的众多受试者的所有平均脊椎最终频谱的一个平均值。
[0119] 现在将参考附图举例而非限制地用对示例性实施例的描述示出本发明，其中：
[0120] -图1A至图1D用图解法示出了根据本发明的一种用于评定患者的骨区域中的骨组织的状况的设备以及相关操作，具体地：
[0121] -图1A示出了与根据本发明的设备相关联的一个显示构件；
[0122] -图1B示出了由根据本发明的设备提取和使用的频谱的一个参考频谱；
[0123] -图1C示出了与对应的超声波传播线相关联的频谱，所述频谱由根据本发明的设备提取和使用；
[0124] -图1D示出了与多个ROI或多个ROI部分相关联的频谱，所述频谱由根据本发明的设备计算和使用；
[0125] -图2用图解法示出了从骨区域接收的超声信号的时间曲线图，该骨区域响应于来自一个设备的超声波探针的超声信号而被调查；
[0126] -图3示出了一个超声信号的频谱的一个示例，该超声信号可以通过图1中用图解法示出的设备以及过程而获得，并且还示出了一些形状参数；
[0127] -图3A示出了一个信号的频谱以及一个或多个参考或样本或模型频谱的一个示例；
[0128] -图4是一种用于评定患者的骨区域中的骨组织的状况的第一过程的
框图，该第一过程可以用图1的设备执行；
[0129] -图5和图6是与用于评定患者的骨区域中的骨组织的状况的特定方法相关的框图；
[0130] -图7是一群患者的均匀类别的诊断参数的图表，其相对由DXA系统评估的BMD（骨矿物质密度）而绘制；
[0131] -图8和图9是针对与图7相同的人群的此诊断参数的图表，分别相对T-score和Z-score而绘制；
[0132] -图10是示出了针对包括图7至图9涉及的所有这群患者的在由超声波系统评估的BMD与由DXA系统测量的BMD之间的相关性的图表；
[0133] -图11是示出了针对图10涉及的患者的在由超声波系统评估的T-score与由DXA系统计算的T-score之间的相关性的图表；
[0134] -图12是示出了针对图10涉及的患者的在由超声波系统评估的Z-score与由DXA系统计算的Z-score之间的相关性的图表；
[0135] -图13是概述图10至图12的图表的一个图表。
[0136] 优选示例性实施方案的说明
[0137] 参考图1，根据本发明的一个示例性实施例描述了一种超声波设备100，用于评定患者的骨结构状况。设备100包括一个超声波装置，其在如所示的示例性实施例中包括一个超声波探针11，该超声波探针配备有适合于沿着多个超声波传播线15i传输/接收超声波信号的一个超声波收发构件。超声波探针11被配置成用于充当超声波信号的一个源和一个接收器。超声波探针11具有一批n个超声晶体，具体是压电晶体，用于大约以一个标称频率ν*在一个预定的频带v中发射和接收超声波信号13。超声波探针11被配置成用于根据安排在同一个平面17中的对应的超声波传播线15i发射超声波信号13，该同一个平面例如是图1的纸张的平面。在下文中，“i”指示可以在1与超声晶体的数目n之间变化的整数。在下文中，无论下标“i”何时出现，意味着对应值可以随着上文所指示的意义而在1与n之间变化。超声波探针11可以是一个常规的探针。例如，超声波探针11可以是一个腹部CONVEX探针类型，这是可容易地商购的。
[0138] 在一个具体的示例性实施例中，探针11可以包括一种构件（未图示），用于例如在3.5MHz、5MHz以及7.5MHz之间调整和/或选择标称频率ν*，以及用于选择该频带的振幅，和/或用于选择该声压。
[0139] 在一个具体的示例性实施例中，探针11可以包括一种构件（未图示），用于在一组预定的值内调整和/或选择所发射的信号的振幅和/或声压。
[0140] 设备100包括探针11以及患者的骨区域21的一个相互定位构件，这样使得骨区域21响应于由探针11在充当源时所发射的超声波信号，返回可以由探针11在充当接收器时所接收的一个所反射的超声波信号。如图1中用图解法所示，该骨区域例如腰椎21或其一部分包括一个外部皮质部分40’和一个内部小梁部分41’。因此，后者被定位在距离探针11远于皮质部分40’处。
[0141] 超声波探针11具有一个自身的电源或至一个外部电源的连接（未图示）。此外，超声波探针11具有针对计算机24的一个连接23，该计算机包括一种程序构件，用于驱动所反射的信号的一个采集过程以及用于分析这些所反射的信号。具体地，提供了一种程序构件来将探针11的一个操作模式定义为超声波脉冲的一个源，其中该探针被配置成用于在一个预定发射时间25期间产生一个超声波信号。还提供了一种程序构件来将探针11的一个操作模式定义为超声波信号的一个接收器，这些超声波信号响应于所发射的信号13而由定位区域21的骨组织内的不同深度处的区域反射。来自一个对应的区域深度的所反射的超声波信号在一个延时之后由探针11接收，该延时相对于骨区域21的一个边界表面27而取决于此对应的深度。
[0142] 在设备100的一个示例性实施例中，计算机24包括一种程序构件，用于调整这些所反射的信号被接收或收听的时间，以便断定信号将被检测到来自骨区域21的皮质部分40’的区域和/或来自骨区域21的小梁部分41’的区域。
[0143] 计算机24具有一个超声
软件，该超声软件被配置成用于从探针11获得
电信号，这些电信号具有与来自骨区域21的点33以及由探针11接收的原始所反射的信号的强度成正比的一个强度A。该超声软件被配置成用于通过一个常规的方法使这些电信号变换成影像参数，典型地变换成一个灰度的多个灰度级，以便产生骨区域21的一个超声影像29。超声影像29包括一个像素矩阵31，这些像素与被观察的区域的对应的点33相关联。此类影像可以由一个操作员通过一种常规的显示构件例如监视器35看到，其影像在图1A中放大示出。
[0144] 设备100可以包括一个空间选择构件，用于根据超声影像29定义有关区域或ROI37，以用于评定患者的骨结构状况。此空间选择构件可以包括监视器35的一个
触摸屏界面部分，或者一种用于通过引入坐标域或者通过使用一个常规的定点装置在超声影像29上选择一个影像部分37的构件，该影像部分对应于该有关区域。
[0145] 在设备100的一个具体的示例性实施例中，计算机24包括一种程序构件，用于在骨区域21中自主地定义或辨识一个ROI37，可能地从在骨区域21中定义的确定的解剖学参考点开始，其中ROI37的位置是相对于参考点定义的。具体地，该程序构件被配置成用于根据一个模式模型辨识这些解剖学参考点，或者直接地该ROI37，作为围绕一个点的灰度级的一个特定模式，该模式模型预先定义为要么一个ROI的一个解剖学参考点的一个典型的模式要么一个定义为一个解剖学参考点的一个分布的一个典型的模式，或者直接地为在同一个骨区域21的先前获得中的一个ROI。
[0146] 计算机24还可以包括一种构件，用于自动地确定在分别地对应于骨21的皮质部分40’和小梁部分41’的超声影像29的部分40与部分41之间的一条边界线39。如图2中更详细地所示，皮质部分40’提供在设置在时间t1与时间t2之间的一个延时之后由探针11接收的所反射的信号36，这些所反射的信号具有正常高于来自该小梁区域的信号38的密度A，这些信号38由探针11在长于t2的一个延时之后接收。该用于确定边界线39的构件被有利地配置成用于辨识时间t2，在该时间之后接收多个所反射信号，这些所反射的信号来自小梁区域41’的多个点，相对于在时间t2之前接收的来自皮质区域40’的多个点的所反射的信号具有较低的强度A，并且被有利地配置成用于在该时间t2时为每条超声波传播线15i定义超声影像
37的两个区域之间的对应的边界线39。
[0147] 根据本发明，计算机24包括一种程序构件，用于提取所反射的信号的图3中更详细地示出的一个频谱42，该所反射的信号来自ROI37的多个点或多个位点，该多个点或多个位点对应于超声影像39的对应于ROI37的部分的多组像素31，该频谱将与图1B中示出的至少一个参考或样本或模型频谱52相比较。更具体地，参考图1C，该程序构件允许提取多个频谱43i、44i，这些频谱与ROI37的超声波传播线15i的对应的片段相关联。具体地，在图1C中，频谱43i与皮质区域40’中的ROI37的一部分的两个片段相关联，而如图1中所示，频谱44i属于小梁区域41’中的ROI37的一部分的两个片段。
[0148] 频谱43i、44i可以从在图1C的时间曲线图的左侧上所示的数据获得，并且在图2中经由该频域中的一个熟知的变换46（如由图1C中白色箭头所指示）例如经由一个快速傅里叶变换（FFT）而更详细地示出。
[0149] 图3的频谱42具有一个平稳的趋势，类似于自来自皮质区域41’的多个点的原始的所反射的信号获得的频谱43i的趋势，然而，在本
说明书的以下部分中，参考中立地与频谱43i或44i相关的此频谱42，该频谱43i或44i通过由分别地骨区域21的皮质部分40’和小梁部分41’的多个点34反射的多个信号获得。在本说明书的以下部分中，如所解释，图3的频谱42还可以是在图1的整个ROI37上计算的一个平均频谱。
[0150] 图3的频谱42示出了频率v的每个值的一个信号强度A。具体地，在原始的所反射的信号来自ROI37的一个点34的情况下，针对频率v的每个值，该强度示出为有具有此频率v的此原始的所反射的信号的一部分。换言之，频谱42包括多个谐波分量，其中具有相同频率的所反射的信号的一部分的强度A与该频带的每个频率v相关联。
[0151] 在设备100的一个示例性实施例中，设备100的空间选择构件包括一种用于检查和/或用于定义骨区域21的表面或界面27的程序构件。这有助于对具有被骨突出物或突出的存在复杂化的一个形状的骨的调查，出于评定患者的骨结构状况的目的，这些骨突出物或突出通常是不重要的，因为其没有如在脊椎的刺状突起的情况下的机械阻力功能。此类骨突出影响在通向脊椎的背侧方法的情况下对所反射的信号的获得，这在特别肥胖的患者的情况下是特别需要的，这些患者具有一层很厚的软组织，这层软组织相对于脊椎具体是腰椎位于腹部。
[0152] 如图1中所示，在设备100的一个示例性实施例中，计算机24包括一种程序构件，用于提取与ROI37相关联的频谱47、48，从与有关区域37的超声波传播线15i的多个片段相关联的多个频谱43i、44i开始。例如，该频谱处理构件可以计算平均频谱47、48（图1D）作为图1C的频谱43i、44i的算术平均值49，该算术平均值与图1的超声波传播线15i的这些片段相关联。计算机24的程序构件可以被配置成用于计算ROI37的对应于骨区域21的皮质部分40’的一个域的那一部分上的一个平均频谱47，从与包括皮质部分40’的多个点的超声波传播线的多个片段相关联的频谱43i开始，和/或该程序构件可以被配置成用于计算ROI37的对应于骨区域21的小梁部分41’的一个域的那一部分上的一个平均频谱48，从与对应于小梁部分41’的多个点的超声波传播线的多个片段相关联的频谱44i开始。频谱47、48可以用与超声波传播线15i的多个部分相关联的频谱相同的方式解释，即，其分别地为频率v的一个给定值提供来自ROI37的皮质和小梁部分的一个平均信号的振幅值a（图3）。
[0153] 在设备100的一个示例性实施例中，计算机24包括一种程序构件，用于对超声波传播线15i的一个片段或者对ROI37执行平均频谱47、48的补偿。具体地，该补偿通过针对一个对应的补偿系数使多个谐波中的每一个的所反射的信号强度相乘而执行，这些谐波对应于对应的频率v，该补偿系数响应于频率v从对应于标称频率ν*的1增加到对应于不同该标称值的一个频率的一个最大值。该补偿系数可以从超声波探针11的一个转移函数即从探针11的灵敏度特性而获得。
[0154] 在设备100的一个示例性实施例中，计算机24包括一种程序构件，用于计算属于骨区域21的一个体积（未图示）的平均频谱，从多个超声平面的有关区域的平均频谱47、48开始，具体是计算超声平面例如平面17的有关平面区域的平均频谱47、48的一个平均频谱。
[0155] 在设备100的一个示例性实施例中，计算机24包括一种程序构件，用于通过改变此类频谱43i、44i、47、48来执行与超声波传播线15i的多个片段相关联的频谱43i、44i的归一化，和/或ROI37的平均频谱47、48的归一化，其方式为使得该/这些频谱的强度的最大值变为0，因此低于该最大值的强度值变为负值，典型地以dB表达。
[0156] 根据本发明，设备100的计算机24包括一种构件，用于将一个计算出的频谱（例如与超声波传播线15i的多个片段相关联的频谱43i、44i中的每一个）和/或用于将平均频谱47、48，与一个健康的受试者和/或一个病态的受试者的至少一个参考频谱相比较。为此，在一个示例性实施例中，根据一种骨疾病具体是一种骨质疏松疾病的预定的严重性，计算机
24可以访问参考频谱或模型52和/或属于健康的受试者和/或病态的受试者的此类频谱的参考参数值的一个数据库51。优选地，该计算机被配置成用于在此数据库中选择至少一个频谱和/或至少一个参考参数，该至少一个频谱和/或至少一个参考参数属于具有相同性别、或具有相同年龄范围、或具有相同种族出身、或具有相同的特定共病病症的一个类别，或具有针对该患者的另一个相同的重要关联性。此访问可以包括至一个本地或一个远程
服务器的连接以及一种常规的连接构件，具体是电信网络。
[0157] 根据本发明的一个方面，一种计算构件与该比较构件相关联，以用于计算至少一个诊断参数，该至少一个诊断参数相对于健康的受试者和/或相对于病态的受试者和/或相对于患有一种具有预定的严重性的骨疾病的病态的受试者描述患者的骨结构状况。
[0158] 具体地，该诊断参数可以在由被认为是“黄金标准”的装置例如X射线装置执行的参考测试的基础上与骨矿物质密度相关。
[0159] 在设备100的一个示例性实施例中，计算机24包括一种程序构件，用于计算参考参数以用于将患者的频谱43i、44i、47、48与从数据库51取得的频谱相比较，该参考参数例如频谱43i、44i、47、48的一个形状参数或多个形状参数的组合。如图3中所示，这些形状参数可以是：
[0160] -由在频率v的一个预定的范围54内或在振幅A的一个预定的范围55内的频谱定义的面积53；
[0161] -频谱在振幅A的预设水平56上、具体是在由比频谱42的一个最大值57低一个预定的量55的一个振幅值56定义的一个水平上的宽度54；
[0162] -对应于频谱42的一个最大值57的频率58；
[0163] -在频率v的一个预定的范围62内插入频谱42的多个点61的一条线60的斜率59，即斜度；
[0164] -对应于在一个频率范围65内插入频谱42的多个点66的一条曲线64的一个多项式函数的系数，该频率范围包含对应于频谱42的最大值的频率57；
[0165] -可以从该频谱推断出的多个物理量例如上文所指示的物理量53、54、58、59的组合，具体是比率；
[0166] 这些参数各自单独考虑和/或彼此结合考虑。
[0167] 该用于计算至少一个诊断参数的构件可以被配置成用于计算另一个希望的参数，该希望的参数被适配成用于通过例如IC、Wavelet等等的方法描述频谱42或其数学表示例如该频谱的一个表示的形状。
[0168] 在设备100的一个示例性实施例中，计算机24包括一个比较和计算构件，该比较和计算构件被适配成用于：
[0169] -计算与频谱43i、44i的至少一个相关系数，这些频谱属于一条超声波传播线15i的一个片段和/或在ROI37上或在其一部分上计算的平均频谱47、48，以及一个健康的受试者和/或一个病态的受试者和/或患有一种具有预定的严重性的骨疾病的至少一个病态的受试者的一个参考频谱或一个对应部分，并且
[0170] -从此相关系数开始计算该诊断参数。
[0171] 具体地，该比较和计算构件被配置成用于计算一个皮尔逊相关系数。
[0172] 示例1-构建模型
[0173] 为了识别一种确定的类别的骨质疏松模型，该类别定义为种族、性别、年龄和体重指数的组合，骨质疏松最严重的患者的数据最初被考虑，这些数据由通过DXA计算的在属于一个确定的类别的患者的数据库当中的T-score最小值、典型地<-3.5的一个值定义。此患者的数据由在下文中给出的
算法计算，通过该算法获得一个最终的平均频谱M*，该最终的平均频谱可以连同将包括在该模型中的进一步的患者的对应的最终频谱M*一起计算平均数，具体地，这些进一步的患者可以是分别具有设置在-3.5与-3.0之间以及在-3.0与-2.5之间的T-score值的两个进一步的患者。
[0174] 为了创建健康模型，紧跟着一个类似的程序，其中具有典型地具有DXA T-score>0的“最健康的”患者以及可能地分别具有设置在-0.5与0之间以及在-0.5与-1.0之间的T-score值的两个进一步的患者。
[0175] 一旦已经将一个受试者选择为包括在一种具体类别的预定的骨质疏松或健康模型中，紧跟着以下程序：
[0176] a)选择包含脊椎（典型地，腰椎）的影像的一个超声帧；
[0177] b)执行上文描述的分析程序，直到获得单一补偿的以及归一化的小梁频谱Si为止：
[0178] -定义将被调查的脊椎的界面以及接触该所定义的界面的一束超声波传播线（典型地，几十条）；
[0179] -在与上述的一束中的一条超声波传播线相关联的每个射频信号上，选择对应于由骨的小梁区域所提供的反射的一个部分；
[0180] -为上述信号部分中的每一个计算频谱（FFT）；
[0181] -“补偿”每个频谱，以便考虑探针的接收范围的特性；
[0182] -将每个频谱相对于该频谱自身的最大值而归一化（这样使得该最大值变为0dB；这些频谱中的每一个在此由参考Si指示）；
[0183] c)计算已经被计算的所有单一频谱Si的平均频谱M0；
[0184] d)针对在步骤b)结束时所获得的每个频谱Si，计算频谱Si与平均频谱M0之间的皮尔逊相关系数（r）；
[0185] e)在步骤b)结束时所获得的所有频谱Si当中，相对于平均频谱M0选择具有r>0.900的频谱S1i；
[0186] f)计算在步骤e)中所选择的频谱S1i的平均频谱M1；
[0187] g)针对在步骤b)结束时所获得的每个频谱Si，计算此频谱Si与平均频谱M1之间的皮尔逊相关系数；
[0188] h)在步骤b)结束时所获得的所有频谱Si当中，相对于平均频谱M1选择具有r>0.900的频谱S2（i 注意：频谱S2i的数目可以比在步骤e)中所获得的频谱S1i的数目较高、较低或相等）；
[0189] i)计算在步骤h)中所选择的频谱S2i的平均频谱M2；
[0190] j)重复包括步骤g)、h)、i)的循环，直到获得满足以下两个条件的平均频谱Mn为止：a)包括在平均频谱Mn中的每个频谱Sni相对于Mn具有r>0.900；b)未包括在平均Mn中的每个进一步的频谱相对于Mn具有r≤0.900（换言之，在该程序的一个进一步的重复将给出与最后所计算的Mn一致的频谱Mn+1时，该程序停止）；
[0191] k)针对其他三个脊椎（典型地，腰椎）重复点a)至i)，从而获得4个Mn类型的频谱，为每个所观察的脊椎获得一个该类型的频谱；
[0192] l)计算这4个频谱Mn的平均频谱M*。
[0193] 频谱M*表示单一受试者向上述模型M*TOT的贡献，从包括在对应类别的模型中的受试者的所有M*的平均值获得。
[0194] 现在参考图4的框图描述根据本发明的设备100的操作，图4示出了一种用于参考一个具体的骨区域21（图1）评定患者的骨状况、具体是骨结构状况和/或骨矿物质密度的第一程序400。
[0195] 程序400包括一个预备步骤101：将一个超声装置即探针11（图1）预先安排成接近患者的骨区域21，这样使得探针11可以接收由骨区域21响应于来自探针11的超声波脉冲而反射的原始超声波信号36、38。设备100的操作包括以下步骤：
[0196] -110：在一个预定的发射时间25期间通过超声波探针11朝向骨区域21产生和传输一个超声波信号13，这样使得骨区域21响应于所发射的超声波信号13而返回原始的所发射的超声波信号36、38；
[0197] -120：通过使来自骨区域21的一部分的一个对应的点33的每个原始的所反射的超声波信号36、38的强度与一个影像参数、例如与一个灰度级相关联来产生骨区域21的一个超声影像29；
[0198] -130：可能地在超声影像29上定义骨区域21的一个有关区域37，其方式为例如在该超声影像由计算机24的显示设备35示出时，使用一种常规的影像选择构件或者一种通过计算机24定义/辨识ROI37的自动过程来选择影像29的一个区域37；
[0199] -140：基于来自骨区域21或者可能地来自有关区域37的原始的所反射的信号来计算频谱42。频谱42（图3）包括多个谐波，其中所反射的信号的具有该频率范围内的一个频率v的一个部分的强度A通过将该所反射的信号变换成频域而与此频率v相关联。此变换46可以通过熟知的技术例如通过快速傅里叶变换来执行。具体地，频谱提取构件被配置成用于对来自骨区域21或ROI37内的超声波传播线15i的多个对应的片段的多个点34的所反射的超声波信号执行此变换，以便获得响应于超声波传播线的对应的片段的整体频谱；
[0200] -150：将一个频谱42与至少一个参考频谱相比较，该至少一个参考频谱与至少一个健康的受试者模型和/或一个病态的受试者模型相关联的，并且基于该比较计算一个诊断参数。这个或这些参考频谱可以是一个数据库搜索步骤149的结果，该搜索步骤可能地使用识别一个类别的多个参考搜索参数，该类别包括在性别、年龄范围、种族出身、特定的共病病症、以及任何其他重要的类别当中选择的患者的至少一个特征。
[0201] 如果由于没有机械重要性和/或没有调查重要性的骨突出物或突出而不能容易地观察到的多个骨区域必须被调查，那么还提供一种构件来执行步骤105：在一个第一超声影像（图1）上定义骨区域21的一个界面27。例如，在通往腰椎的一个后部方法的情况下，可以使用第一超声获得110-120来识别这些骨突出并且设置一个校正程序，这样使得一个或多个随后的采集不考虑这些骨部分，即不考虑在短于一个预设的时间阈值的一个时间之后接收的所反射的信号，该预设的时间阈值对应于将被调查的骨区域21的表面或界面。
[0202] 在设备100的一个特定的操作模式中，可以提供一种构件来执行图4中未示出的一个步骤：过滤频率的范围，这样使得骨区域21接收仅具有比探针11的振幅范围较小的一个预定的振幅范围内的频率的信号。
[0203] 程序400还可以包括步骤141：补偿与超声波传播线15i的多个片段相关联的频谱43i、44i，或者补偿相关联的或获得作为骨区域21上或ROI37上的平均频谱的频谱47、48。具体地，这有助于考虑例如如上文所描述的探针11的接收范围的特征。
[0204] 程序400还可以包括步骤142：相对于对应的最大值将与超声波传播线15i的多个片段相关联的频谱43i、44i归一化，或者将相关联的或获得作为骨区域21上或ROI37上的平均频谱的频谱47、48归一化，这样使得此类频谱的最大振幅值变为0dB。这简化了对这些频谱的形状参数的随后的计算。
[0205] 图5的框图示出了一个程序500，该程序是设备100的第一特定操作模式。操作模式500还包括图4的图表中示出的步骤101-130。在操作模式500中，频谱的计算步骤140包括步骤145：计算与由探针11的超声晶体定义的超声波传播线15i的多个片段相关联的频谱43i和/或44i，以及步骤146：计算ROI37上的平均频谱47和/或48，从频谱43i和/或44i开始。针对每个频率v，以单一频谱43i和/或44i上的此频率v测量强度A的平均值。与超声波传播线的多个片段相关联的频谱的计算步骤145可以提供与骨区域21的皮质部分40’中的超声波传播线15i的多个片段相关联的频谱43i。可替代地或额外地，计算步骤145可以提供与骨区域21的小梁部分41’中的对应的超声波传播线15i的多个部分相关联的频谱44i。因此，提供ROI37的皮质部分上的平均频谱47和/或小梁部分上的平均频谱48。即使在图5中未示出补偿步骤
141和归一化步骤142，这些步骤两者或任一者可以在计算每个部分频谱43i和/或44i的步骤之后有利地执行。
[0206] 在操作模式500中，比较和计算一个诊断参数的步骤150总是包括步骤153：计算至少一个形状参数，例如，上述形状参数53、54、58、59中的至少一个，或者计算其他重要的参数。比较和计算步骤150可以包括步骤154：计算一个复杂的形状参数作为这些诊断参数的一个组合，以及步骤155：将从这些形状参数和/或可能性从其组合中获得的诊断参数与一个健康的受试者的皮质和/或小梁频谱的对应的诊断参数相比较。该健康的受试者的参数可以通过类似图4的步骤149的一个搜索步骤149来检索，为了简单起见未在图5的图表中示出该步骤。复杂的形状参数的一个示例是通过向皮质频谱的宽度添加-1dB以及向小梁频谱的宽度添加-3dB而获得的。
[0207] 简言之，根据图5的操作模式或算法500，是已经被调查的骨区域21的骨组织的质量的指数的诊断参数被计算为一个形状参数，该形状参数表征如由ROI37即由骨区域21的一个确定的部分反射的所反射的超声波信号的平均频谱47、48。
[0208] 图6的框图示出了一个过程600，该过程是设备100的第二特定操作模式。此操作模式还包括在图4的图表中示出的步骤101-130，此操作模式还存在于图5中所示的过程或算法中。
[0209] 在此情况下，频谱计算步骤140限于计算与超声波传播线15i的多个片段相关联的频谱43i和44i的步骤。频谱计算步骤145可以提供与包括在皮质部分40’中的超声波传播线15i的多个片段相关联的频谱43i。可替代地或额外地，频谱计算步骤145可以提供与骨区域
21的小梁部分41’中的对应的超声波传播线15i的多个部分相关联的频谱44i。即使在图6中未示出补偿步骤141和归一化步骤142，这些步骤两者或任一者可以在计算每个部分频谱
43i和/或44i的步骤之后有利地执行。
[0210] 另外在过程600的情况下，比较和计算一个诊断参数的步骤150预备地提供步骤149：搜索图4中示出的健康的和/或病态的受试者的参考频谱或模型。为了简单起见，未在图6的图表中示出此步骤。比较和计算的步骤150包括步骤156：计算与至少一个频谱模型52的一个相关系数r，该至少一个频谱模型是在一个“健康的”频谱模型、一个“病态的”频谱模型以及另外优选地一个“中间”频谱模型当中选择的。在此计算步骤156中，所计算的该相关系数可以是例如皮尔逊相关系数。
[0211] 紧跟着验证/拒绝超声频谱的步骤157，其中如果相对于该健康模型、或该病态模型、或该中间模型计算的相关系数r中的至少一个比一个预定的最小阈值高或与其相等，那么每个频谱被认为是有效的。例如，所计算的皮尔逊系数中的至少一个高于0.75可能发生。否则，此频谱被认为是无效的并且被拒绝，即，在进行分析时不考虑此频谱。
[0212] 一个随后的评估或分类步骤158可以包括计算频谱43i、44i的比率，这些频谱具有与健康模型、与中间模型以及与病态模型的一个相关系数，该相关系数高于该预定的最小阈值。在分类步骤158中，已经被评估为有效的每个频谱被分类成“健康的”或“骨质疏松的”，取决于与健康模型的对应的相关系数是否高于与“骨质疏松模型”的对应的相关系数，或者反之亦然。如果r的这两个值是基本上相同的值，例如，到小数点后的第三位，那么该频谱被认为是无效的。
[0213] 在接着的定义和计算一个诊断参数的步骤159中，可以选择健康频谱与有效频谱的数目的百分比作为一个诊断参数。实际上，在90%的频谱具有高于阈值的一个相关系数的一个调查中，可以选择此比率到1的补数即0.1作为一个诊断参数。此诊断参数越低，受试者就越健康。
[0214] 在定义和计算该诊断参数的步骤159中，还可能的是定义一个更具体的诊断参数，即一个考虑相关系数的被认为是有效的值的诊断参数。例如，健康频谱的相关参数的算术平均值可以定义为一个诊断参数，或描述此类相关系数的分布的统计参数的组合。
[0215] 在该分析中，属于骨区域21的皮质部分的频谱43i和/或属于小梁部分的频谱44i的可以被考虑，并且属于皮质部分以及属于小梁部分的频谱可以被认为是一起的或分开的。
[0216] 在该设备的另一个操作模式中，一旦一个区域已经被根据被分类为健康的、阳性的或中间的频谱的百分比而分类成一个健康区域、或一个病态区域、或一个中间区域，步骤156就可以包括计算每个频谱与参考频谱之间的相关系数，这些参考频谱属于具体的病理值或水平，即属于健康或病态或中间的频谱，具体的诊断参数与这些频谱相关联。在此情况下，随后的定义和计算一个诊断参数的步骤159包括选择参考频谱的诊断参数的指示与有效频谱的最佳相关性的值作为描述该调查的骨区域的一个诊断参数。
[0217] 在脊椎调查的情况下，如果根据与一个健康的、或与一个病态的或与一个中间的模型相关的频谱的百分比较高多少而考虑多个脊椎，可以使结果更可靠。如果总百分比太低，可以拒绝该结果，在此情况下，需要一次新的采集。
[0218] 分别在图5和图6中示出的算法500和600为已经考虑的每个脊椎提供一个诊断参数的一个值作为一个输出值。在一个操作模式中，为多个脊椎、典型地多个腰椎、例如四个邻近的脊椎执行该程序，并且可以选择属于此多个脊椎的结果的平均值作为患者的诊断参数。
[0219] 该诊断参数或一个进一步的诊断参数可以计算为在T-score与Z-score之间选择的一个参数，其中：
[0220] -通过计算诊断参数（BMD）的值与针对具有相同性别的但是具有骨质量峰值出现的年龄（典型地，30岁）的受试者所测量的相同参数的平均值(BMD)’之间的差，并且将此差的结果除以针对处于其骨质量峰值的受试者所测量的参数值的标准偏差σ’计算T-score，即通过以下公式计算T-score：T-score=[(BMD)-(BMD)’]/σ’
[0221] -通过计算诊断参数（BMD）的值与针对与患者具有相同性别以及相同年龄的受试者所测量的相同参数的平均值(BMD)”之间的差，并且将此差的结果除以针对具有相同年龄的受试者所测量的参数值的标准偏差σ”计算Z-score，即通过以下公式计算Z-score：
[0222] Z-score=[(BMD)-(BMD)”]/σ”
[0223] 在此情况下，疾病状况可以根据世界卫生组织（WHO）的定义、基于T-score值而分类：
[0224] -T-score>-1：正常的骨矿物质密度，即没有疾病迹象；
[0225] --2.5
[0226] -T-score<-2.5：骨质疏松症。
[0227] 示例2-
[0228] 在下文中给出执行图6的过程600的一种方式的一个示例。选择了275位年龄在45岁与75岁之间并且具有不同的体重指数或BMI的白种女性。这275位女性被根据年龄以及BMI分组成11个类别，如表1中所示：
[0229] -表1-
[0230]
[0231]
[0232] 包括在该研究中的275位受试者经受DXA，并且被根据T-score≤-2.5、-2.5
[0233] 一旦已经针对所有的类别计算这些模型，为包括在该研究中的275位受试者中的每一位选择四个超声影像，为片段L1-L4中的每个脊椎选择一个影像。在以下约束之后通过上文所描述的图6的算法600分析每个影像，连同对应的“原始”射频：
[0234] -仅考虑小梁频谱；
[0235] -在验证/拒绝这些频谱的步骤157中，仅仅具有与相同的患者类别的两个模型中的至少一个的皮尔逊相关系数r>0.75的频谱被分类为“有效”频谱；
[0236] -在将这些有效频谱分类的步骤158中：
[0237] -与相关的骨质疏松的模型的相关系数r高于与健康模型的相关系数的频谱被分类为骨质疏松的；
[0238] -与健康模型的相关值高于与骨质疏松的模型的相关值的频谱被分类为健康的；
[0239] 而与两个模型的相关系数的值是高达小数点后第三位的相同值的频谱被分类为“无效的”并且被拒绝；
[0240] -针对每个脊椎，接着将一个诊断参数（步骤159）定义并且计算为已经被分类为骨质疏松的有效频谱与该脊椎的有效频谱的总数的百分比；
[0241] -针对包括在该研究中的每个受试者，选择四个脊椎的诊断参数的平均值作为接着还表达为骨质疏松频谱的百分比的诊断参数。
[0242] 针对表1的11个类别中的每一个，相对由DXA系统评估的BMD（骨矿物质密度）绘制该诊断参数。为了简洁起见，图7仅示出了类别n.7（年龄61-65岁，BMI25-30kg/m2）的图表。还通过将如所测量的BMD的值与参考群体数据库相比较，相对由该DXA系统提供的其他参数即T-score和Z-score绘制该诊断参数。仍然参考类别n.7，分别在图8和图9中示出了这些图表。在图7至图9的图表中，由一个圆圈围绕的符号识别将其数据用来计算相同类别的模型频谱的受试者，具体地，将三个受试者用于骨质疏松模型并且将两个受试者用于健康模型。
[0243] 从图7至图9的图表可以注意到，所计算的诊断参数即分类为骨质疏松的有效的频谱与有效频谱的总数的百分比示出了与皮尔逊系数r0.93的一个相当良好的线性相关性，其中三个参数都是由该DXA系统提供的。
[0244] 此外，该诊断参数特别适合于辨别健康的、骨质减少的以及骨质疏松的受试者。实际上，参考图8，可以观察到：
[0245] -骨质疏松的受试者（T-score≤-2.5）由骨质疏松频谱的百分比≥60%表征，并且类似地，
[0246] -骨质减少的受试者（-2.5
[0247] -健康的受试者（T-score≥-1）具有低于45%的骨质疏松频谱的百分比。针对所考虑的所有其他类别获得类似的结果。
[0248] 在图7至图9中的每一个图表上描绘的近似线的方程式可以在相对于横坐标轴反演之后用来评估BMD值、T-score以及Z-score，从诊断参数值开始。例如，仍然参考类别n.7，针对获得骨质疏松频谱的百分比64.0%的受试者，我们具有：
[0249]
[0250]
[0251]
[0252] 通过重复针对所有被调查的受试者以及针对所有类别的微积分，获得图10、图11以及图12的结果，这些结果恢复由根据本发明的设备所执行的评估。这些评估与对应的DXA参数相关联。图10、图11以及图12的图表示出了数据之间的良好的相关性，如在下文中所描述。图13包含图10至图12的那些图表的一个概述图表，该概述图表简化了那些图表解释。这些结果也在表2中恢复。
[0253] -表2-
[0254]
[0255] 从表2以及从图10和图11可以观察到，表现为在两种方法之间不对齐的少数诊断病例总是属于被分类为健康的“骨质减少”病例，或者反之亦然，或者被分类为骨质疏松的“骨质减少”病例，或者反之亦然，但是在任何情况下健康的受试者都不被分类为骨质疏松的，或者反之亦然。
[0256] 三个参数BMD、T-score以及Z-score的准确值还被计算为平均误差±标准偏差，其确认过程600的良好的可靠性。
[0257] -BMD=-0.34%±7.42%;
[0258] -T-score=-0.03±0.56;
[0259] -Z-score=+0.02±0.52。
[0260] 可以通过用程序500评估相同的群体来得出类似的结论。
[0261] 对根据本发明的设备的多个示例性实施例以及对与多个示例构成整体的使用该设备的方式的前述描述将完全地揭示根据概念性观点的本发明，这样使得其他人通过应用当前的知识将能够在不同的应用中对具体的示例性实施例进行
修改和/或适配，而无需进一步的研究并且无需离开本发明，并且接着意味着此类适配和修改将必须被认为是与这些具体的实施例等效的。实现在此描述的不同功能的构件和材料可以具有一个不同的本性，由于这个原因，不脱离本发明的领域。应理解，在此使用的短语或术语是出于说明而非限制的目的。
