CN102197316A - 3-d超声成像 - Google Patents

3-d超声成像 Download PDF

Info

Publication number
CN102197316A
CN102197316A CN2009801418271A CN200980141827A CN102197316A CN 102197316 A CN102197316 A CN 102197316A CN 2009801418271 A CN2009801418271 A CN 2009801418271A CN 200980141827 A CN200980141827 A CN 200980141827A CN 102197316 A CN102197316 A CN 102197316A
Authority
CN
China
Prior art keywords
volume data
section
geometric model
forming system
associated description
Prior art date
Legal status (The legal status 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 status listed.)
Pending
Application number
CN2009801418271A
Other languages
English (en)
Inventor
A·科莱-比永
J·杰戈
A·道
L·庞弗里
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Koninklijke Philips NV
Original Assignee
Koninklijke Philips Electronics NV
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 Koninklijke Philips Electronics NV filed Critical Koninklijke Philips Electronics NV
Publication of CN102197316A publication Critical patent/CN102197316A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S15/00Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems
    • G01S15/88Sonar systems specially adapted for specific applications
    • G01S15/89Sonar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
    • G01S15/8906Short-range imaging systems; Acoustic microscope systems using pulse-echo techniques
    • G01S15/8977Short-range imaging systems; Acoustic microscope systems using pulse-echo techniques using special techniques for image reconstruction, e.g. FFT, geometrical transformations, spatial deconvolution, time deconvolution
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/08Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings
    • A61B8/0833Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings involving detecting or locating foreign bodies or organic structures
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/08Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings
    • A61B8/0866Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings involving foetal diagnosis; pre-natal or peri-natal diagnosis of the baby
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/48Diagnostic techniques
    • A61B8/483Diagnostic techniques involving the acquisition of a 3D volume of data
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/52Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/5215Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of medical diagnostic data
    • A61B8/523Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of medical diagnostic data for generating planar views from image data in a user selectable plane not corresponding to the acquisition plane
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/52Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/5215Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of medical diagnostic data
    • A61B8/5238Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of medical diagnostic data for combining image data of patient, e.g. merging several images from different acquisition modes into one image
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S15/00Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems
    • G01S15/88Sonar systems specially adapted for specific applications
    • G01S15/89Sonar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
    • G01S15/8906Short-range imaging systems; Acoustic microscope systems using pulse-echo techniques
    • G01S15/8993Three dimensional imaging systems
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/08Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings
    • A61B8/0883Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings for diagnosis of the heart

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Pregnancy & Childbirth (AREA)
  • Gynecology & Obstetrics (AREA)
  • Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)

Abstract

在一种超声成像系统(UIS)中,超声扫描组件(USC)提供由身体(BDY)的三维扫描得到的体积数据(VD)。特征提取器(FEX)搜索该体积数据(VD)和解剖实体的几何模型(GM)之间的最佳匹配。该几何模型(GM)包括代表相应解剖特征的相应区段。因此,该特征提取器(FEX)提供该体积数据(VD)的解剖相关描述(ARD),该解剖相关描述识别在该体积数据(VD)中相应解剖特征的相应几何位置。在优选实施例中,切片发生器(SLG)基于该体积数据(VD)的该解剖相关描述(ARD)从该体积数据(VD)生成切片(SX)。

Description

3-D超声成像
技术领域
本发明的一方面涉及能够执行三维(3-D)超声扫描以产生体积数据的超声成像系统。该超声成像系统例如可有助于胎儿检查,尤其是胎儿心脏结构异常的检测。本发明的其他方面涉及超声成像方法,以及计算机程序产品。
背景技术
3-D超声扫描典型地包括发射超声波,该超声波可以说照射身体内可指定为目标体积的特定体积。这例如可以通过以多个不同角度发射超声波来实现。通过接收和处理反射波来获得体积数据。该体积数据是身体内该目标体积的代表。该体积数据可以以提供三维表示的方式被显示在显示设备上,以给出宽度、高度和深度的效果。在产科应用中,可能获得胎儿的照片式或者胶片式图像,其具有描绘面部、肢体和身体特征的表面细节。这允许准父母们看到并意识到医师们所看到的。
从诊断的考虑角度来看,3-D超声扫描在产科应用中是尤其有用的。例如,体积数据可以完全地捕获胎儿的心脏。从该体积数据可以获得任意切片并将该切片在显示设备上可视化。因而切片可以提供很难手动获得或者完全不可能获得的胎儿心脏中任意方向的二维(2-D)视图。此外,3-D超声扫描允许与2-D超声扫描相比更少的操作者依赖性视图,其中在2-D超声扫描中获得所谓的标准视图要求高度的技巧。可以存储该体积数据以使得医师在患者的3-D超声扫描并且患者离开之后可获得标准视图。在胎儿心脏检查中,标准视图允许检测结构异常,通常是先天性心脏缺陷(CHD)。典型的标准视图是所谓的四腔室视图,以及评估左心室和右心室的流出管道的视图。然而,发现这种允许可靠诊断的标准视图仍然要求相对高的技巧水平。此外,这一过程相对地是易出错并且很费时间的。
以号码US 2005/0004465-A1公布的美国专利申请描述了一种在医学成像环境中使用的方法。在该方法中,针对特定的身体器官获得参考平面,该参考平面可以用作基线以从其获得其他感兴趣的平面。该参考平面可以是在2-D超声波检查中相对容易获得的标准代表性平面,例如胎儿心脏的四腔室视图平面。然后3-D超声成像设备可以用于从参考平面的水平开始或者相对于该参考平面获取组织的体积。针对各种胎儿、新生儿和成人器官提供标准化平面相对于参考平面的空间数学关系。由通用计算机和/或标准超声波检查装备利用的软件和/或硬件然后可利用一个或多个该数学关系来显示一个或多个标准化平面。
发明内容
需要一种改进的超声成像系统,其允许对体积数据更快和更可靠的分析。
为了更好的解决这一需要,已经考虑了以下观点。在前述患者应用中描述的方法受到几种限制。该方法依赖于操作者的能力来获得尤其在其几何位置方面足够好的参考视图。在参考视图是不准确的情况下,基于空间数学关系而获得的视图也将是不准确的,并因而背离允许可靠诊断的标准视图。此外,获得足够好的参考视图可能是很费时间的,尤其对于经验不足的操作者。此外,该方法要求手动操纵,例如用户单击、平移或者旋转以便获得所需的标准视图。这些操纵也遭受可能的错误并且也可能是费时的。
在前述患者应用中描述的方法包括空间数学关系,该空间数学关系基于先验知识并应用于常态平均器官(例如,常态平均的胎儿心脏)。然而,在所关心的器官的几何性质方面,甚至在常态的情形下也具有显著的可变性。在胎儿检查的情况下,即使针对胎龄作出了调整,也仍然会有显著的可变性。通过呈现操作者可从中选择标准视图的多个候选视图,可以应对这一可变性。然而这对于操作者是容易混淆的,并且因此可导致错误。此外,这种方法的效率相当低。
根据本发明的一方面,一种超声成像系统包括超声扫描组件,该组件提供由身体三维扫描得到的体积数据。更明确地,该超声成像系统还包括搜索体积数据和解剖实体的几何模型之间的最佳匹配的特征提取器。该几何模型包括代表相应解剖特征的相应区段。因此,特征提取器提供体积数据的解剖相关描述,该解剖相关描述识别体积数据中相应解剖特征的相应几何位置。
解剖相关描述可以在处理步骤中被有利地使用,所述处理步骤出于分析体积数据并建立诊断的目的而应用于体积数据。解剖相关描述可以说引导这种处理步骤。识别解剖特征不再是基本依赖于操作者能力并要求相对复杂技巧的处理。从体积数据获得的标准视图将更少地依赖于操作者,并且可以对操作者方要求更少的技巧而获得,并允许更可靠的诊断。例如,在产科应用中,这将典型地导致检测到胎儿心脏中结构异常的更高可能性。这种异常仍然未被检测到的风险将更低。此外,解剖相关描述允许加速操纵和分析该体积数据的过程。
本发明的实现方式有利地包括以下一个或多个附加特征,其在与单独从属权利要求对应的分开段落中描述。
超声成像系统优选包括用于基于体积数据的解剖相关描述从体积数据生成切片的切片发生器。
特征提取器优选在体积数据和几何模型之间可以找到的最小匹配误差超过给定阈值的情况下提供匹配失败指示。
超声成像系统优选包括允许操作者定义极小化准则的用户界面,该极小化准则用于找到体积数据和几何模型之间的最佳匹配。
特征提取器优选获得用作找到体积数据和几何模型之间的最佳匹配的开始点的参考切片。
超声成像系统优选包括处理器,该处理器从解剖相关描述生成区段相关图形信息,并将该区段相关图形信息覆盖于已经从体积数据生成的切片上。
处理器,其可以是前述的处理器,优选基于解剖相关描述来确定切片的至少一个旋转轴。这种旋转轴可以与该切片相关联显示。
处理器,其可以是前述的处理器,优选基于解剖相关描述来生成切片的注释。这些注释可以与该切片相关联存储。
特征提取器优选在找到体积数据和几何模型之间的最佳匹配中向该几何模型应用变形。
特征提取器优选获得在找到体积数据和几何模型之间的最佳匹配中能够应用于该几何模型的最大变形度。
超声扫描组件优选提供生物周期之内体积数据所属于的时间位置的指示。特征提取器然后可以根据该时间位置的指示应用该几何模型。
参考附图的详细描述说明了在上文中概述的本发明以及附加特征。
附图说明
图1是图示了超声成像系统的方框图;
图2A和2B是图示了超声成像系统可以执行的一系列步骤的流程图。
具体实施方式
图1图示了能够执行3-D超声扫描的超声成像系统UIS。该超声成像系统UIS包括组成超声成像采集-和-处理路径的各种功能性实体:探头PRB、超声扫描组件USC、特征提取器FEX、切片发生器SLG、以及显示处理器DPR。探头PRB例如可包括二维阵列压电换能器。超声扫描组件USC可包括超声发射器和超声接收器,其可每个都包含波束形成模块。超声扫描组件USC可还包括一个或多个滤波器模块、所谓的B模式处理模块、以及多普勒模式处理模块。
特征提取器FEX可借助于例如已经载入可编程处理器的一组指令来实现。在这种基于软件的实现方式中,该组指令定义了特征提取器FEX执行的操作,其将在下文中描述。这同样适用于其他功能性实体,例如切片发生器SLG、显示处理器DPR、以及功能上属于超声扫描组件USC的一个或者多个模块。这些中的每一个也可借助于已经载入可编程处理器的一组指令、软件模块来实现。
超声成像系统UIS还包括存储器MEM,其内存储着胎儿心脏的几何模型GM。存储器MEM例如可是硬盘或者固态存储器的形式。存储器MEM可包括其他数据,例如实现特征提取器FEX以及其他程序模块的前述指令组。特征提取器FEX可利用几何模型GM,如下文中将描述的。
超声成像系统UIS还包括显示设备DPL、控制器CTRL、以及用户界面UIF。控制器CTRL例如可是适当编程的处理器。用户界面UIF可包括物理元件,例如各种字母数字键、旋钮、以及鼠标或者轨迹球。然而,用户界面UIF也可包括控制器CTRL所执行的软件部件。例如,软件部件可令显示设备DPL显示菜单,操作者可通过按下特定的键或者通过移动光标到所显示的项目来从该菜单选择一项目。
超声成像系统UIS主要如下操作。假设探头PRB与怀有胎儿的孕妇的身体BDY接触。超声扫描组件USC将一组发射信号TX应用于探头PRB。这令探头PRB向身体BDY发射可以说照射包括胎儿心脏的目标体积的超声波。为此,探头PRB例如可以多个不同角度发射超声波。可选地,该组发射信号TX可令探头PRB发射可被指定为“厚”束的相对宽的波束。
探头PRB接收在身体BDY之内的目标体积中发生的超声波反射。响应于这些接收的反射,探头PRB提供了一组接收信号RX。超声扫描组件USC处理该组接收信号RX以获得体积数据VD。该体积数据VD例如可是所谓的B模式3-D图像的形式,或者是可包括代表运动速度的彩色信息的基于3-D多普勒的图像的形式。体积数据VD典型地包括所谓的体素,该体素是与构成2-D图像的基本单元的像素类似的基本单元。
特征提取器FEX提供体积数据VD的解剖相关描述ARD。为此,特征提取器FEX使用存储在存储器MEM中的胎儿心脏几何模型GM。从某种意义上说,特征提取器FEX试着找到几何模型GM和体积数据VD之间的最佳匹配。这将在下文中将更加详细的描述。一旦已经找到了最佳匹配,特征提取器FEX可以基于几何模型GM在体积数据VD中定义各种区段。这些各种区段与胎儿心脏的相应解剖特征对应,并搜索例如心室、主血管(胸主动脉、胸弓、肺动脉、腔静脉……)、隔膜、大瓣膜。解剖相关描述ARD在体积数据VD中识别这些区段。
切片发生器SLG从体积数据VD生成切片SX。解剖相关描述ARD确定切片SX从体积数据VD的哪里生成以及如何生成。解剖相关描述ARD可以说引导切片发生器SLG生成切片SX从而使这些与胎儿心脏的标准视图组基本对应。这些二维的标准视图可包括所谓的4腔室视图,以及评估左心室和右心室的流出管道的视图。这些标准视图便于体积数据VD的诊断分析并改善了其可靠性。前述的标准视图可展现先天性心脏缺陷。除了标准视图之外的其他视图,例如导管弓视图、5腔室视图、3血管视图等,也可通过该切片发生器SLG生成。
显示处理器DPR生成显示图像DIS,该显示图像DIS典型地包括切片发生器SLG已经从体积数据VD生成的切片SX的可视化表示。每个切片可例如借助于在显示图像DIS中的单独子图像SI进行可视化。代表相应切片SX的相应子图像可以矩阵的形式并排显示,如图1中所图示,或者以操作者期望的任意其他形式显示。显示图像DIS也可包括切片的全屏可视化表示。切片的可视化表示可还包括指示胎儿心脏解剖特征的各种注释。这种注释可自动产生,如在下文中将更加详细描述的。
显示图像DIS可还包括例如与切片SX的位置、取向以及间隔相关的附加信息AI。显示图像DIS可还包括体积数据VD的可视化表示,该表示可构成附加的子图像。如在上文中指出地,这一可视化表示可包括在当前可视化的,或者需要可视化的体积数据VD之内分别指示切片SX的实际或者期望位置和取向的附加元件。
超声成像系统UIS可以在几个连续时刻中采集体积数据VD。这提供了时间维度,从而允许切片SX如视频一样显示在显示设备DPL上,而不是如静止图片一样。因此,可以捕获并可视化胎儿心脏的心动周期。在特定时刻采集的体积数据VD代表在心动周期的特定时间位置,例如舒张期或者收缩期的胎儿心脏。超声扫描组件USC,或者超声成像系统UIS的另一功能性实体优选布置成为体积数据VD提供心动周期中的时间位置的指示。
图2A和2B图示了超声成像系统UIS可以执行以便提供解剖相关描述ARD的一系列步骤S1-S15。如在上文中所提及地,特征提取器FEX、以及其他功能性实体可借助于可编程处理器来实现。因此图2A和2B可被视为软件程序的流程图表示,也就是,使得可编程处理器能够执行参考图2在下文中描述的各种操作的一组指令。
在步骤S1(RCV_VD)中,特征提取器FEX接收超声扫描组件USC在3-D超声扫描之后提供的体积数据VD。如在上文中所提及地,体积数据VD可是包括体素的3-D图像形式,该体素是与构成2-D图像的基本单元的像素类似的基本单元。体积数据VD可包括B模式信息,或者与运动速度相关的多普勒信息,或者这些信息类型的组合,以及借助于3-D超声扫描获得的其他信息。
在步骤S2(FTCH_GM)中,特征提取器FEX取来在如图1所图示的存储器MEM中存储的胎儿心脏的几何模型GM。该几何模型GM可视为是包括各种区段的三维结构。区段代表具有特定形状和尺寸的特定解剖特征,以及相对于其他区段的特定几何位置。该几何模型GM可以为数据元素组的形式,每个与特定解剖特征相关并定义该特征的几何性质。为此,数据元素可以包括各种域,例如识别该数据元素所相关的解剖特征的域,以及借助于例如三维笛卡尔坐标系统中的一组坐标来定义解剖特征的几何轮廓的一系列域。
几何模型GM优选包括时间维度。也就是说,几何模型GM优选定义了基于区段的一系列三维结构,每个该三维结构属于心动周期的特定时间位置,例如收缩期或者舒张期。与特定解剖特征相关的数据元素因而可针对心动周期中的几个不同时间位置定义那一特征的几何性质。为此,数据元素可以包括一个或多个域,该域根据心动周期中的时间位置定义所关心解剖特征的几何性质的变化。
在步骤S3(ADPT_GM=>GME)中,特征提取器FEX可调整几何模型GM以获得将用于生成解剖相关描述ARD的有效几何模型GME。为此,特征提取器FEX,或者控制器CTRL可以令显示设备DPL显示消息来邀请操作者指定与胎儿相关的一个或多个参数,例如胎龄。操作者可以借助于用户界面UIF来指定这种参数。特征提取器FEX然后可以将操作者已经指定的一个或多个参数与应用于几何模型GM的一个或多个标准参数进行比较。如果需要的话,特征提取器FEX然后可调整该几何模型GM。例如,胎儿的胎龄可能与应用于该几何模型GM的胎龄显著不同。特征提取器FEX然后将相应地调整该几何模型GM。
在几何模型GM包括时间维度的情况下,特征提取器FEX使用在上文中提及的心动周期中时间位置的指示来获得有效的几何模型GME。因此,将对有效几何模型GME进行调整从而使其最佳地表示在所关心的心动周期时间位置中的胎儿心脏。这有助于将有效几何模型GME与感兴趣的体积数据VD匹配的过程。将在下文中更加详细描述的这一匹配过程有更大的可能性将是成功的。此外,可以获得来自这一匹配过程的更加准确的结果,通过下文中描述将显而易见的是该结果最终有助于可靠的诊断。
在步骤S4(RCV_MNC)中,特征提取器FEX获得将被应用于生成解剖相关描述ARD的极小化准则。该极小化准则定义了找出有效几何模型GME和体积数据VD之间的最佳匹配的过程。极小化准则例如可以包括共有信息的最大化。该极小化准则可是预定义的。那样的话,特征提取器FEX可从存储器MEM取来该极小化准则,或者极小化准则可以说内置于实现特征提取器FEX的指令组中。可选地,极小化准则可以是操作者定义的。那样的话,特征提取器FEX,或者控制器CTRL可以令显示设备DPL显示消息来邀请操作者指定该极小化准则。该消息例如可以是各种不同极小化准则的菜单形式,操作者可以借助于用户界面UIF从该菜单中选择一个。
在步骤S5(RCV_RVW)中,特征提取器FEX接收体积数据VD之内的参考切片的几何定义,其与标准视图对应。该参考切片,或者更确切地说,其几何定义,可用作找出有效几何模型GME和体积数据VD之间的最佳匹配的过程的开始点。定义这种开始点可以加速该过程或者使得其更加可靠,或者两者都实现。该参考切片例如可以是前述的胎儿心脏4腔室视图。操作者可以彻底扫描体积数据VD以便获得可用作参考的适当4腔室视图。那样的话,操作者提供参考切片的定义。然而,这要求相对高的技巧水平。在更优选的方法中,特征提取器FEX可以自动搜索并识别提供感兴趣标准视图的切片。
在步骤S6
Figure BDA0000056613240000081
中,特征提取器FEX试着根据所应用的极小化准则来将有效几何模型GME和体积数据VD进行匹配。为此,特征提取器FEX可对几何模型GM或者体积数据VD或者两者都应用各种几何操纵。这些几何操纵例如可包括平移、旋转和缩放。特征提取器FEX可进一步以平滑的方式将有效几何模型GME变形,以便将因而获得的平滑变形几何模型与体积数据VD对准。存在可以被应用于那一效果的典型最大变形度。该最大变形度可被预定义或者由操作者指定。在后一种情况下,最大变形度可包含于在上文中提及的极小化准则中。
实际上,在上文中描述的步骤S1-S6可以被视为是形状识别过程,其应用于体积数据VD并基于胎儿心脏的几何模型GM。这一形状识别过程提取胎儿心脏的主要解剖部分,例如,心腔、主血管(胸主动脉、胸弓、肺动脉、腔静脉……)、隔膜、大瓣膜。另外说明,分割体积数据VD,由此相应区段与相应解剖特征对应。超声扫描组件通过多普勒模式处理可以提供的流动信息可辅助这一分割。这尤其应用于胎儿心脏的腔室和主血管。这些解剖特征在流动信息(其可为彩色的形式)的帮助下可更加容易地被识别。
在步骤S7(MTCH=OK?)中,特征提取器FEX确定是否已经在步骤S6中获得有效几何模型GME和体积数据VD之间足够好的匹配。特征提取器FEX可基于从步骤S6得到的匹配误差来做出这一确定。在体积数据VD和几何模型GM之间可以找到的最小匹配误差超出给定阈值的情况下,特征提取器FEX确定没有获得足够好的匹配。该最小匹配误差可取决于允许几何模型GM和体积数据VD对准的最大变形度。在已经获得足够好匹配的情况下,特征提取器FEX随后执行在下文中将描述的步骤S9。在相反的情况下,特征提取器FEX随后执行步骤S8。
在步骤S8(MFI)中,特征提取器FEX提供匹配失败指示以信号告知在几何模型GM和体积数据VD之间没有找到足够好的匹配。特征提取器FEX可将这一指示应用于控制器CTRL。作为响应,控制器CTRL可令显示设备DPL显示警告消息以通知操作者匹配过程已经失败。该警告消息可以进一步指示这一失败的可能原因。体积数据VD可是质量欠佳的。另一原因在于胎儿心脏具有严重缺陷。一旦已经显示了警告消息,控制器CTRL可以允许手动操纵。因此,操作者可以手动方式检查体积数据VD。例如,操作者可以定义切片SX将从体积数据VD的哪些几何位置生成。该警告消息可以通过指示匹配特别困难的位置(就在这一位置处的匹配误差特别重要的意义上来说)来帮助操作者。这一信息本身对于操作者是有诊断价值的。
在当已经获得足够好匹配时执行的步骤S9(ARD)中,特征提取器FEX提供体积数据VD的解剖相关描述ARD。如在上文中所提及地,解剖相关描述ARD在体积数据VD中识别出与胎儿心脏的相应解剖特征,例如心腔、主血管、隔膜和大瓣膜对应的相应区段。可借助于包括特征识别域和一个或多个几何坐标域的一组域来识别区段。在这一例子中,特征识别域指定所关心的解剖特征,并且一个或多个几何坐标域指定体积数据VD之内代表所关心解剖特征的区域。
在步骤S10(GEN_SX)中,切片发生器SLG基于特征提取器FEX提供的解剖相关描述ARD来从体积数据VD生成一组切片SX。为此,切片发生器SLG可以包括从解剖相关描述ARD计算相应切片位置以便获得一组所谓的标准视图的预定义算法。可将被检查的胎儿心脏的标准视图与作为参考的,或者作为针对标准视图的参考模型的另一胎儿心脏的标准视图相比较。因此标准视图允许相对快而可靠的诊断。在传统的超声系统中,只能以基本手动的方式获得标准视图,该手动方式包含操作者需要执行的大量操纵。这要求相对高的技能水平和经验,并且尽管如此,这一过程是易出错并且相对很费时间的。在根据本发明的超声系统中,例如参考附图所描述的超声系统,特征提取器FEX允许操作者更加快速和更加可靠地得到标准视图。
在步骤S11(GEN_SGI)中,控制器CTRL,或者特征提取器FEX可生成可以覆盖在切片上的区段相关图形信息。该区段相关图形信息可以指示相应解剖特征和它们在切片中的相应位置。例如,可指示IV隔膜和AV瓣膜的轮廓、腔室、主动脉弓、导管弓、或者心十字(crux)位置。区段相关图形信息可以从解剖相关描述ARD中生成。区段相关图形信息可包括各种颜色,每个颜色指示特定的解剖特征。
覆盖的区段相关图形信息构成了允许操作者验证或者校正已经生成的切片SX的工具。用户可察觉到切片是否具有足够的质量,尤其在定位方面。在这一方面中,应该注意的是可能归因于下列各项导致解剖相关描述ARD会是不精确的。一方面,在上文中描述的匹配过程的鲁棒性(例如,在对噪声、缺失数据、以及解剖变化免疫力的方面),以及另一方面,解剖特征被识别的精确度和它们的几何性质之间具有一折衷。感兴趣的解剖特征在体素变化方面可以是细微的,并且相对于中间(broker)分辨率可以是很小的。例如,流出管道边界和小瓣膜在体积数据VD中趋向于微弱地显示。
在步骤S12(DET_RAX)中,控制器CTRL,或者特征提取器FEX可以基于解剖相关描述ARD为特定切片确定一个或多个旋转轴。该一个或多个旋转轴典型地与已经在匹配过程中被识别的解剖特征相关。例如,旋转轴可以与左心室的长轴、或者升主动脉、或者任意血管的笔直部分对应。这种自动确定的旋转轴可以帮助操作者调整所关心的切片。在这一方面中,值得注意的是可被视为“飞穿过”体积数据VD的平移切片是相对直观的。旋转更加复杂,因为它要求设置旋转轴和围绕这一轴的旋转角度。为了手动实现给定的旋转,操作者必须组成一系列围绕沿着各种主轴X、Y和Z以及相对于中心的旋转。
控制器CTRL,或者特征提取器FEX可以进一步使用解剖相关描述ARD以用于与切片生成或者调整相关的其他操作。例如,可以基于解剖相关描述ARD来确定血管的中心线。可以生成切片以使得该切片垂直于所关心的血管中心线。更为重要的是,沿着该中心线可以产生一系列等距间隔的切片SX,由此每个切片垂直于该血管的中心线。因此,可以以自动方式提供感兴趣区域的多切片视图。
在步骤S13(DPL_SX&SGI&RAX)中,显示处理器生成包括一个或多个切片SX的显示图像DIS。在显示图像DIS中,切片被覆盖着如上文中关于步骤S11描述的已经生成的区段相关图形信息。该显示图像DIS可以进一步可视化如上文中关于步骤S12和S13描述的已经自动确定的一个或多个旋转轴和一个或多个中心线。这可以进一步帮助操作者评估和操纵从体积数据VD生成的切片SX。
在步骤S14(ADJ?)中,控制器CTRL检测操作者是否已经针对特定的切片定义了调整。该调整例如可以为旋转形式,其包括如上文中描述的已经自动确定的一个或多个旋转轴。该调整例如也可以为平移形式,其沿着如上文中描述的已经自动确定的中心线。虽然已经前述,但是该调整可以完全是操作者定义(就解剖相关描述ARD不在定义该调整中发挥任何特殊作用的意义上说)。在控制器CTRL没有针对任何切片定义调整的情况下,随后执行步骤S16,其将在下文中描述。在控制器CTRL检测到操作者已经针对特定切片定义调整的情况下,控制器CTRL随后执行步骤S15。
在步骤S15(SXP)中,控制器CTRL基于操作者已经定义的调整来生成一组切片提取参数。控制器CTRL将这一组切片提取参数应用于切片发生器SLG。这可以被视为返回至步骤S9。切片发生器SLG从体积数据VD生成切片,其是在步骤S13中所显示切片的调整版本。区段相关信息可以覆盖在这一经调整的切片上,这对应于步骤。经调整的切片包含于显示图像DIS中,这与步骤S13对应。
在步骤S16(SX=SVW?)中,控制器CTRL检测操作者是否已经指定一切片作为标准视图,该视图例如出于报告的目的而将被存储。在操作者未指定切片的情况下,控制器CTRL可以返回步骤S14。在控制器CTRL检测到已经指定标准视图的情况下,控制器CTRL可以随后执行步骤S17。
在步骤S17(ANN_SX)中,控制器CTRL自动对已经被指定为标准视图的切片进行注释。解剖相关描述ARD使这成为可能。注释可以提供几个益处,例如,容易学习,帮助非专家的用户,以及加速报告。控制器CTRL优选允许操作者修改或者完成已经自动生成的注释。解剖相关描述ARD可以进一步使得控制器CTRL能够自动选择和激活适当的测量工具以用于测量,例如心室体积和主血管直径。通过这种工具获得的测量结果可以完善该注释。可以将构成标准视图的带注释版本切片存储并将其自动包含于适当的报告部分中。
结论性评论
在上文中参考附图的详细描述只是在权利要求书中限定的本发明和附加特征的举例说明。本发明可以以许多不同方式实现。为了举例说明这一点,简要指出了一些备选内容。
本发明可以在与体积超声成像相关的许多产品或者方法类型中有利地使用。例如,本发明可以在出于体积超声成像目的配置的便携式计算机中应用。该便携式计算机可以与例如专用的超声成像模块接口,该超声成像模块例如包括一个或多个波束成形器,以及用于给探头应用激活信号并用于处理来自该探头的接收信号的其他电路。这种专用超声成像模块典型地将包括模数转换器和数模转换器。
本发明可在包含超声扫描的许多检查类型中有利地使用。虽然详细描述具体提及胎儿心脏检查作为例子,但是这并不排除其他检查类型,例如,胎儿头部、女性盆骨、以及其他临床目标的检查。
有许多方式来实现根据本发明的方法或者系统,其包括搜索体积数据和解剖实体的几何模型之间的最佳匹配。例如,可以提供基于软件的模块以允许操作者指示体积数据中的一个或多个解剖特征,尤其在几何方面。这具体应用于通常容易识别的解剖特征,例如,心十字。参考图1,这些指示可用作“种子”点,可以说它可以帮助特征提取器FEX或者切片发生器SLG,或者两者来实现在权利要求书中限定和在上文中描述的操作。因此,可以达到更大的鲁棒性,虽然提供种子点潜在地增加了用户交互。
虽然附图中将不同功能性实体示出为不同方框,但这并不排除单一实体执行几个功能,或者几个实体执行单一功能的实现方式。在这一方面中,附图是极概略性的。例如,参考图1,特征提取器FEX和切片发生器SLG可以借助于单一的处理器来实现,该单一处理器也实现控制器CTRL。
借助于硬件或者软件,或者两者的组合有很多方式来实现功能性实体。如在上文中参考图1提及地,超声扫描组件USC、特征提取器FEX和切片发生器SLG是每一个均借助于已经载入到可编程处理器中的一组指令来实现的功能性实体。在这一方面中,图1可以被视为代表一方法,由此超声扫描组件USC代表超声扫描步骤,特征提取器FEX代表特征提取步骤,并且切片发生器SLG代表切片生成步骤。虽然已经提及了这些功能性实体基于软件的实现方式,但是并不排除基于硬件的实现方式。基于硬件的实现方式典型地包括专用电路,其每个具有定义了相关专用电路所执行的操作的具体布局。在系统或者其中的功能性实体包括一个或多个专用电路以及一个或多个适当编程处理器的意义上说,混合实现方式也是可能的。
有许多方式来存储和分布指令组,也就是允许超声成像系统根据本发明来操作的软件。例如,软件可存储在适当的介质中,例如光盘或者存储器电路。可以存储软件的介质可作为单独的产品或者与可执行软件的另一产品一起被提供。这种介质也可以是使得能够执行软件的产品的一部分。软件也可以经由可以是有线、无线或者混合式的通信网络进行分布。例如,软件可经由因特网进行分布。软件可以借助于服务器下载获得。下载可以是须付费的。
在论证参考附图的详细描述之前于此作出的评论只是举例说明而不是限制本发明。有许多的可选项都落在所附权利要求书的范围之内。在权利要求中的任意附图标记不应解释为限制权利要求。词语“包括”不排除在权利要求中列出的那些元件或者步骤以外的其他元件或者步骤的存在。元件或者步骤之前的词语“一”或者“一个”不排除多个这种元件或者步骤的存在。相应从属权利要求限定相应附加特征的这个纯粹事实不排除与从属权利要求的组合对应的附加特征的组合。

Claims (14)

1.一种超声成像系统,包括:
-超声扫描组件,将其布置为提供由身体的三维扫描得到的体积数据;以及
-特征提取器,将其布置为找到所述体积数据和解剖实体的几何模型之间的最佳匹配,所述几何模型包括代表相应解剖特征的相应区段,以便提供所述体积数据的解剖相关描述,所述解剖相关描述识别所述体积数据中相应解剖特征的相应几何位置。
2.如权利要求1所述的超声成像系统,包括:
-切片发生器,其用于基于所述体积数据的所述解剖相关描述来从所述体积数据生成切片。
3.如权利要求1所述的超声成像系统,将所述特征提取器布置为在所述体积数据和所述几何模型之间可以找到的最小匹配误差超过给定阈值的情况下提供匹配失败指示。
4.如权利要求1所述的超声成像系统,包括:
-用户界面,将其布置为允许操作者定义用于找到所述体积数据和所述几何模型之间的最佳匹配的极小化准则。
5.如权利要求1所述的超声成像系统,将所述特征提取器布置为获得在找到所述体积数据和所述几何模型之间的最佳匹配中用作开始点的参考切片。
6.如权利要求2所述的超声成像系统,包括:
-处理器,将其布置为从所述解剖相关描述生成区段相关图形信息,并将所述区段相关图形信息覆盖于已经从所述体积数据生成的切片上。
7.如权利要求2所述的超声成像系统,包括:
-处理器,将其布置为基于所述解剖相关描述来确定切片的至少一个旋转轴,其中旋转轴可以与所述切片相关联显示。
8.如权利要求2所述的超声成像系统,包括:
-处理器,将其布置为基于所述解剖相关描述来生成切片的注释,其中注释可以与所述切片相关联存储。
9.如权利要求1所述的超声成像系统,将所述特征提取器布置为在找到所述体积数据和所述几何模型之间的最佳匹配中向所述几何模型应用变形。
10.如权利要求1所述的超声成像系统,将所述特征提取器布置为获得在找到所述体积数据和所述几何模型之间的最佳匹配中能够应用于所述几何模型的最大变形度。
11.如权利要求1所述的超声成像系统,将所述超声扫描组件布置为提供生物周期之内所述体积数据所属于的时间位置的指示,将所述特征提取器布置为根据所述时间位置的所述指示应用所述几何模型。
12.一种超声成像方法,涉及布置为提供由身体的三维扫描得到的体积数据的超声扫描组件,所述方法包括:
-特征提取步骤,其中搜索所述体积数据和解剖实体的几何模型之间的最佳匹配,所述几何模型包括代表相应解剖特征的相应区段,以便提供所述体积数据的解剖相关描述,所述解剖相关描述识别所述体积数据中相应解剖特征的相应几何位置。
13.如权利要求12所述的超声成像方法,包括:
-切片生成步骤,其中基于所述体积数据的所述解剖相关描述来从所述体积数据生成切片。
14.一种用于超声成像系统的计算机程序产品,包括:
-超声扫描组件,将其布置为提供由身体的三维扫描得到的体积数据:
-可编程处理器,
所述计算机程序产品包括指令组,当被载入到所述可编程处理器时,所述指令组使得所述可编程处理器能够执行特征提取步骤,其中搜索所述体积数据和解剖实体的几何模型之间的最佳匹配,所述几何模型包括代表相应解剖特征的相应区段,以便提供所述体积数据的解剖相关描述,所述解剖相关描述识别所述体积数据中相应解剖特征的相应几何位置。
CN2009801418271A 2008-10-22 2009-10-15 3-d超声成像 Pending CN102197316A (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US10739208P 2008-10-22 2008-10-22
US61/107,392 2008-10-22
PCT/IB2009/054548 WO2010046819A1 (en) 2008-10-22 2009-10-15 3-d ultrasound imaging

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN102197316A true CN102197316A (zh) 2011-09-21

Family

ID=41722800

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN2009801418271A Pending CN102197316A (zh) 2008-10-22 2009-10-15 3-d超声成像

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20110201935A1 (zh)
EP (1) EP2340444A1 (zh)
JP (1) JP2012506283A (zh)
CN (1) CN102197316A (zh)
WO (1) WO2010046819A1 (zh)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104797199A (zh) * 2012-11-20 2015-07-22 皇家飞利浦有限公司 用于实时胎儿心脏评估的标准平面的自动定位
CN107693047A (zh) * 2017-10-18 2018-02-16 飞依诺科技(苏州)有限公司 超声成像中基于对称组织的体标设置方法及系统
WO2018113284A1 (zh) * 2016-12-22 2018-06-28 深圳开立生物医疗科技股份有限公司 肛门括约肌图像处理方法及装置、超声设备
WO2018195874A1 (zh) * 2017-04-27 2018-11-01 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 一种胎心超声检测方法及超声成像系统
CN109069119A (zh) * 2016-04-26 2018-12-21 皇家飞利浦有限公司 用于超声胎儿成像的3d图像合成
CN110072468A (zh) * 2016-12-19 2019-07-30 皇家飞利浦有限公司 胎儿超声成像

Families Citing this family (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101194292B1 (ko) * 2010-09-28 2012-10-29 삼성메디슨 주식회사 객체에 대한 슬라이스 표시 초음파 검사기 및 그 방법
US10201327B2 (en) * 2011-07-01 2019-02-12 Cliff A. Gronseth Organic specimen feature identification in ultrasound data
US8805627B2 (en) * 2011-07-01 2014-08-12 Cliff A. Gronseth Method and system for organic specimen feature identification in ultrasound image
US20130303915A1 (en) * 2012-04-26 2013-11-14 dBMEDx INC Ultrasound apparatus and methods to monitor bodily vessels
US9366754B2 (en) 2012-08-17 2016-06-14 General Electric Company Ultrasound imaging system and method
US20150190112A1 (en) * 2012-09-08 2015-07-09 Wayne State University Apparatus and method for fetal intelligent navigation echocardiography
WO2014155223A1 (en) * 2013-03-25 2014-10-02 Koninklijke Philips N.V. Segmentation of planar contours of target anatomy in 3d ultrasound images
BR112015025074B1 (pt) * 2013-04-03 2022-03-22 Koninklijke Philips N.V. Sistema de imageamento por ultrassom e método para gerar e avaliar vistas bidimensionais padrão a partir de dados de volume ultrassônico tridimensional
WO2015039054A1 (en) * 2013-09-13 2015-03-19 The Regents Of The University Of California Method and system for analysis of volumetric data
CN105900140B (zh) 2013-11-05 2019-02-05 皇家飞利浦有限公司 用于实时超声成像的三平面图像的自动分割
JP5771297B1 (ja) * 2014-02-24 2015-08-26 日立アロカメディカル株式会社 超音波診断装置
KR102245189B1 (ko) 2014-03-06 2021-04-28 삼성메디슨 주식회사 의료 영상 처리 장치 및 그에 따른 의료 영상 처리 방법
JP6501796B2 (ja) * 2014-05-14 2019-04-17 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. 超音波画像のモデル・ベースのセグメンテーションのための取得方位依存特徴
EP3193727A1 (en) * 2014-09-18 2017-07-26 Koninklijke Philips N.V. Ultrasound imaging apparatus
US9645212B2 (en) 2014-10-21 2017-05-09 The Regents Of The University Of California Fiber tractography using entropy spectrum pathways
BR112017009810B1 (pt) * 2014-11-14 2022-10-04 Koninklijke Philips N.V. Sistema de imageamento médico para fornecer terapia de sonotrombólise a um paciente, e dispositivo portátil de sonotrombólise cardíaca
WO2016176684A1 (en) 2015-04-30 2016-11-03 The Regents Of The University Of California Entropy field decomposition for image analysis
WO2017132403A1 (en) 2016-01-26 2017-08-03 The Regents Of The University Of California Symplectomorphic image registration
KR20180056315A (ko) * 2016-11-18 2018-05-28 삼성메디슨 주식회사 초음파 진단 장치 및 그 동작 방법
WO2018165221A1 (en) 2017-03-06 2018-09-13 The Regents Of The University Of California Joint estimation with space-time entropy regularization
EP3376472A1 (en) * 2017-03-13 2018-09-19 Koninklijke Philips N.V. Anatomical measurements from ultrasound data
US20200170615A1 (en) * 2017-08-17 2020-06-04 Koninklijke Philips N.V. Ultrasound system with extraction of image planes from volume data using touch interaction with an image
EP3549528A1 (en) * 2018-04-05 2019-10-09 Koninklijke Philips N.V. Ultrasound imaging system and method
EP3590436A1 (en) * 2018-07-06 2020-01-08 Koninklijke Philips N.V. Identifying an optimal image from a number of ultrasound images
WO2020103098A1 (zh) * 2018-11-22 2020-05-28 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 超声成像方法、设备、存储介质,处理器及计算机设备
US11131737B2 (en) 2019-06-04 2021-09-28 The Regents Of The University Of California Joint estimation diffusion imaging (JEDI)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1387827A (zh) * 2001-05-30 2003-01-01 Ge医疗系统环球技术有限公司 超声波成像设备
CN1882965A (zh) * 2003-11-17 2006-12-20 皇家飞利浦电子股份有限公司 在诊断成像中将用户输入用于特征检测的方法
WO2008072157A2 (en) * 2006-12-12 2008-06-19 Koninklijke Philips Electronics N.V. Medical imaging system

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6173068B1 (en) * 1996-07-29 2001-01-09 Mikos, Ltd. Method and apparatus for recognizing and classifying individuals based on minutiae
WO2004003851A2 (en) * 2002-06-28 2004-01-08 Koninklijke Philips Electronics N.V. Image processing method for displaying information relating to parietal motions of a deformable 3-d object
JP2006506164A (ja) * 2002-11-20 2006-02-23 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 3次元メッシュモデルをオブジェクトの3次元表面に自動的に適応させる画像処理システム
JP5208415B2 (ja) 2003-04-16 2013-06-12 イースタン バージニア メディカル スクール 超音波画像を生成する方法、システムおよびコンピュータ・プログラム
US7536044B2 (en) * 2003-11-19 2009-05-19 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. System and method for detecting and matching anatomical structures using appearance and shape
EP1744181B8 (en) * 2005-07-15 2014-04-09 Kabushiki Kaisha Toshiba Ultrasonic diagnostic apparatus and ultrasonic image processing method
US7876938B2 (en) * 2005-10-06 2011-01-25 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. System and method for whole body landmark detection, segmentation and change quantification in digital images
GB2455316B (en) * 2007-12-04 2012-08-15 Sony Corp Image processing apparatus and method

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1387827A (zh) * 2001-05-30 2003-01-01 Ge医疗系统环球技术有限公司 超声波成像设备
CN1882965A (zh) * 2003-11-17 2006-12-20 皇家飞利浦电子股份有限公司 在诊断成像中将用户输入用于特征检测的方法
WO2008072157A2 (en) * 2006-12-12 2008-06-19 Koninklijke Philips Electronics N.V. Medical imaging system

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104797199A (zh) * 2012-11-20 2015-07-22 皇家飞利浦有限公司 用于实时胎儿心脏评估的标准平面的自动定位
CN104797199B (zh) * 2012-11-20 2018-02-23 皇家飞利浦有限公司 用于实时胎儿心脏评估的标准平面的自动定位
CN109069119A (zh) * 2016-04-26 2018-12-21 皇家飞利浦有限公司 用于超声胎儿成像的3d图像合成
CN110072468A (zh) * 2016-12-19 2019-07-30 皇家飞利浦有限公司 胎儿超声成像
WO2018113284A1 (zh) * 2016-12-22 2018-06-28 深圳开立生物医疗科技股份有限公司 肛门括约肌图像处理方法及装置、超声设备
WO2018195874A1 (zh) * 2017-04-27 2018-11-01 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 一种胎心超声检测方法及超声成像系统
US11534133B2 (en) 2017-04-27 2022-12-27 Shenzhen Mindray Bio-Medical Electronics Co., Ltd. Ultrasonic detection method and ultrasonic imaging system for fetal heart
CN107693047A (zh) * 2017-10-18 2018-02-16 飞依诺科技(苏州)有限公司 超声成像中基于对称组织的体标设置方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
EP2340444A1 (en) 2011-07-06
WO2010046819A1 (en) 2010-04-29
JP2012506283A (ja) 2012-03-15
US20110201935A1 (en) 2011-08-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102197316A (zh) 3-d超声成像
US11986355B2 (en) 3D ultrasound imaging system
US11950959B2 (en) Ultrasound system with automated dynamic setting of imaging parameters based on organ detection
JP7330207B2 (ja) 適応的超音波スキャニング
US11948345B2 (en) Ultrasound system with artificial neural network for retrieval of imaging parameter settings for recurring patient
US11931201B2 (en) Device and method for obtaining anatomical measurements from an ultrasound image
KR102063374B1 (ko) 초음파 볼륨의 자동 정렬
CN107106128A (zh) 用于分割解剖目标的超声成像装置和方法
JP7427002B2 (ja) フレームのインデックス付け及び画像レビューのためのシステム及び方法
JP2024501181A (ja) 超音波画像取得、追跡、及びレビュー
EP3274959B1 (en) Optimal ultrasound-based organ segmentation
US20220287686A1 (en) System and method for real-time fusion of acoustic image with reference image

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C02 Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001)
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20110921