CN110799852A - 超声成像方法和系统 - Google Patents

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Abstract

提供了一种用于生成具有一定体积的解剖区域的超声图像的方法。通过针对所述图像数据调整3D解剖模型来增强第一图像低分辨率图像数据，以生成关于所述解剖区域的更大的第二数量的超声图像数据。然后显示所增强的体积信息。因此，解剖模型用于完成部分图像数据，从而提高图像分辨率，使得能够以减少的图像捕获时间显示高分辨率的体积图像。

Description

超声成像方法和系统
技术领域
本发明涉及超声成像方法和装置。
背景技术
超声成像正越来越多地用于各种不同的应用中。重要的是，由超声系统产生的图像应尽可能清晰和准确，以便使用户真实地解读所扫描的对象。当所讨论的对象是接受医学超声扫描的患者时尤其如此。在这种情况下，医师做出准确诊断的能力取决于由超声系统产生的图像的质量。
由于其出色的时间分辨率和其无创性，超声在心血管成像中起着重要的作用。最常见的是，经胸回波(TTE)成像用于确定左心室量，例如，体积或射血分数。为了使手动工作和用户可变性最小化，已经通过采用基于解剖智能模型的分割来使该过程自动化(Ecabert,O.等人的“IEEE Transactions”，2008年，第27卷，第1189-1201页)。
随时间采集3D扫描的诊断价值在很大程度上取决于采样率。后者主要受到在一次扫描内采集的体积数据量的限制。
因此，在记录速度与采集图像的质量之间存在折衷。然而，为了充分捕获和判断在诊断上相关的运动及其异常，有时需要高帧速率。因此，某些临床应用仍然需要比完整的3D扫描更快的记录，并且通过限制视场来牺牲可能有价值的3D体积信息。
因此，需要使得能够在减少的时间段内采集高分辨率图像数据的方法和系统。因此，本发明旨在解决不能同时实现高速采集和大体积采集的难题。
WO 2017/042304公开了一种超声系统，其中生成可变频率的超声波束，当在感兴趣区域内成像时使用的频率高于当在感兴趣区域外成像时使用的频率。因此，在感兴趣区域外使用更宽的视场和更高的穿透深度并且在感兴趣区域内获得更高分辨率的图像。
发明内容
本发明由权利要求来限定。
根据一个方面，提供了一种用于生成具有一定体积的解剖区域的超声图像的实时成像方法，所述方法包括：
接收关于所述解剖区域的体积的第一数量的超声图像数据的形式的针对所述解剖区域的图像数据；
访问3D模型，所述3D模型是所述解剖区域的表示并且限定所述解剖区域的解剖部分的空间范围；
针对所述图像数据调整所述3D模型；并且
使用经调整的3D模型来执行对所述图像数据的处理，从而生成关于所述解剖区域的更大的第二数量的超声图像数据；并且
使用所述第二数量的超声图像数据来显示体积信息。
该方法利用解剖模型来完成部分图像数据，从而提高了图像分辨率，使得能够以减少的图像捕获时间显示高分辨率的体积图像。这使得能够进行实时成像，从而可以检测到时空运动模式，该时空运动模式可能特定于特定患者、疾病或病理情况。例如，对于瓣膜性心脏病的诊断和处置规划来说，这可能是特别感兴趣的。
因此，术语“调整”用于涉及使解剖模型适配到所接收的图像数据，该图像数据可以是(在空间上或时间上)粗糙的图像数据。术语“对图像数据的处理”用于指代使用来自经调整的3D模型的信息(即，考虑了解剖信息)将所接收的(例如，粗糙的)图像数据转换成高分辨率数据(具有更高的空间或时间分辨率)。
3D模型可以是针对任何对象的解剖区域的一般表示或针对特定类别的患者(例如按照年龄、性别、身形或医学状况)剪裁的解剖区域的一般表示。
3D模型表示例如是三角形网格，并且超声图像包括一组体素，并且这两者都在3D空间中。因此，能够使模型变形以适配低分辨率图像。这被称为模型调整。
基于训练群体来创建网格模型。能够由用户限定(第二数量的超声数据的)目标分辨率。典型的临床分辨率为0.3-1.0mm体素边缘长度。通过降低图像捕获分辨率或丢弃数据的某些部分，可以实现更高的捕获率。通过使用解剖智能的体积完成(即，对图像数据的处理)，数据在随后的可视化阶段仍然具有所期望的临床分辨率。
针对所述图像数据调整所述3D模型包括：
在不参考所述3D模型的情况下，根据所述图像数据来生成经修改的图像数据；并且
针对所述经修改的图像数据调整所述3D模型。
为了创建该经修改的图像数据，能够用所记录的成像信息来填充某些体素。可以使用简单的(即，非解剖智能的)插值(例如，最近邻插值或三线性插值)来填充这些源于稀疏的数据采集方式的体素之间的间隙。
在对解剖模型的任何使用之前对图像数据的处理将被称为“修改”。这样的处理不使用任何提取的解剖信息。因此，这种修改不涉及对不同特性解剖或超声属性的区域的任何描画。
当查看图像信息时，所得到的经修改的图像数据可能是阶跃的并且可能仍然很粗糙，但是仍然可以进行模型调整(即，适配)。图像数据修改(其可以是非解剖智能插值)仅用于调整步骤的目的，通过该步骤将体积数据适配到解剖模型。
所述图像数据可以包括一组2D切片图像，并且所述第二数量的超声图像数据包括3D体积图像，所述3D体积图像具有在所述2D切片图像之间的额外图像数据。
替代地，所述图像数据可以包括具有第一分辨率的3D体积图像，并且其中，所述第二数量的超声图像数据限定具有更大的第二分辨率的3D体积图像。
该方法通过在2D切片之间提供额外数据或通过向较低分辨率的3D图像数据提供额外数据来产生高分辨率的3D图像数据。
这两种情况是由数据采集方式引起的。通常在极坐标中采集数据，然后将该数据插值到笛卡尔坐标，从而在该新笛卡尔空间中产生(例如低)分辨率图像体积或一组切片。然后，针对该数据直接调整该模型，或者针对基于已知数据得到的经调整的图像(其由上述非解剖智能插值产生)来调整该模型。在对模型进行调整并因此限定了解剖区域/区段之后，执行解剖智能图像处理以完成图像数据。
例如，基于完整的全体积的扫描线的部分(例如以棋盘方式)被省略而获得低分辨率图像数据。物理波束宽度可以与用于全分辨率图像的波束宽度相同。因此，低分辨率图像例如可以具有与高分辨率图像相同的波束宽度和相同的焦点。
如果低分辨率数据是切片的子集，则在两个正交方向中的每个方向上可以有例如3至10个图像切片。如果低分辨率数据基于部分扫描线，则低分辨率图像可以例如包括扫描线的25％或50％。
当具有更高分辨率的能力时，超声系统可以以低分辨率模式使用，以加速图像采集。替代地，可以以其全分辨率使用成本较低的超声系统，从而对于能够递送高分辨率图像的系统，可以降低系统成本。
针对所述图像数据调整所述3D模型可以包括识别不同区域之间的解剖边界，并且其中，对所述图像数据的所述处理包括处理所述不同区域内的所述第一数量的超声图像数据中的数据。
对图像数据的处理(即，数据体积完成)因此可以在解剖区域内执行，但不能跨这些区域之间的边界(过渡)执行，使得边界能够保留并维持与其解剖意义相关的不同属性。区域还可以共享与更广泛的(解剖)背景有关的信息，例如，该信息能够用于辅助不同区域之间(即，过渡中)的图像数据处理。
通过调整步骤对区域的识别可以被称为“分割”。这些区域不仅可以是不同的解剖区域，例如，心肌组织，而且可以是两个解剖区域/组织之间的连接区。区域被限定为在超声成像方面具有不同属性的区。
因此，考虑了类似的解剖区域(例如，对于图像数据处理，关于心肌，仅使用已知在心肌中的那些体素；关于血池，仅使用已知在血池中的那些体素；关于肌肉与血池之间的连接区，仅使用那些也位于这种连接区上的体素等)。通过基于调整步骤的分割来限定解剖区域，对数据处理施加了限制，使得实现了解剖智能的体积完成。
因此，数据处理具有空间约束(仅使用感兴趣体素的邻域中的信息)和解剖约束(使用具有与感兴趣体素相似的解剖意义的体素的信息)。
对所述不同区域内的所述图像数据的所述处理包括：
最近邻插值；
线性插值；或者
非线性插值。
这些不同的插值方法可以用于创建额外图像数据，但是是在经识别的区域内创建额外图像数据。
对所述区域内的所述图像数据的所述处理可以替代地包括：
基于空间邻域或解剖邻域中的超声信号统计数据进行插值。
统计分析提供了这样一种方法，该方法根据具有某些学习参数的概率分布，以最可能的值对体素的超声信号幅值进行建模。最后，该组概率分布使得插值模型能够与基于模型的分割输出一起用于填充缺失的间隙，以创建更高分辨率的图像。
对所述图像数据的所述处理可以包括确定点散射体的位置和特性以及具有点扩展函数的卷积。
例如，该方法涉及跨超声体积随机限定一组点散射体，然后利用3D空间变化点扩展函数(PSF)将所得到的散射图进行卷积。PSF的外观和方差由超声成像参数以及换能器来限定。
本发明还提供了一种包括计算机程序代码单元的计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，所述计算机程序代码单元适于实施上述方法。
本发明还提供一种用于控制具有一定体积的解剖区域的实时超声图像的生成的处理器装置，其中，所述处理器装置适于：
接收关于所述解剖区域的体积的第一数量的超声图像数据的形式的针对所述解剖区域的图像数据；
访问3D模型，所述3D模型是所述解剖区域的表示并且限定所述解剖区域的解剖部分的空间范围；并且
针对所述图像数据调整所述3D模型；
使用经调整的3D模型来执行对所述图像数据的处理，从而生成关于所述解剖区域的更大的第二数量的超声图像数据；并且
使用所述第二数量的超声图像数据来显示体积信息。
该处理器实施上述方法。
所述理器可以适于通过以下操作来针对所述图像数据调整所述3D模型：
在不参考所述3D模型的情况下，根据所述图像数据来生成经修改的图像数据；并且
针对所述经修改的图像数据调整所述3D模型。
如上所述，所述处理器可以适于：通过识别不同区域之间的解剖边界来针对所述图像数据调整所述3D模型，并且对所述不同区域内的所述第一数量的超声图像数据中的所述图像数据执行处理。然后可以使用以下操作来进行对所述不同区域内的所述图像数据的处理：最近邻插值；线性插值；非线性插值；基于空间邻域或解剖邻域中的超声信号统计数据进行插值；或者确定点散射体的位置和特性以及具有点扩展函数的卷积。
本发明还提供了一种用于生成具有一定体积的解剖区域的实时超声图像的超声系统，包括：
超声换能器阵列，其中，所述超声换能器阵列能够发射和接收超声信号，所述超声信号提供关于所述解剖区域的体积的第一数量的超声图像数据；
数据库，其存储3D模型，所述3D模型是所述解剖区域的表示并且限定所述解剖区域的解剖部分的空间范围；
如上所述的处理器；以及
显示器，其用于使用所述第二数量的超声图像数据来显示体积信息。
可以提供允许用户设置图像采样速度的用户接口。
附图说明
参考附图，通过非限制性示例的方式更详细地描述本发明的实施例，其中：
图1示出了用于解释一般操作的超声诊断成像系统；
图2示出了穿过心脏的2D图像切片的位置；
图3示出了图2的切片的一幅2D图像；并且
图4示出了超声成像方法。
具体实施方式
将参考附图描述本发明。
应当理解，虽然详细描述和特定示例指示装置、系统和方法的示例性实施例，但是这仅旨在用于说明的目的，而并不旨在限制本发明的范围。根据以下说明、权利要求书和附图，将更好地理解本发明的装置、系统和方法的这些和其他特征、方面和优点。应当理解，附图仅是示意性的，且并未按比例绘制。还应当理解，在所有附图中，使用相同的附图标记指示相同或相似的部分。
提供了用于生成具有一定体积的解剖区域的超声图像的方法。通过针对图像数据调整3D解剖模型来增强第一图像低分辨率图像数据，以生成关于该解剖区域的更大的第二数量的超声图像数据。然后显示经增强的体积信息。因此，解剖模型用于完成部分图像数据，从而提高了图像分辨率，使得能够以减少的图像捕获时间显示高分辨率的体积图像。
本发明旨在改善图像采集速度与图像质量之间的折衷。通过仅对选定的观察平面或扫描线进行稀疏采样而不是记录整个体积，可以减少采集时间。然后，基于解剖智能模型的分割能够通过将3D模型适配到数据来描画相关的解剖结构。感兴趣区域(例如，器官)的3D模型能够与来自采样子集的回波信息一起用于逼近并最终绘制针对每个时间点的全3D超声体积。
具体地，3D模型可作为解剖背景的边界条件并例如通过提供关于某个位置处的预期组织类型及其属性的信息来丰富纯粹靠强度驱动的数据完成。该信息能够以不同的方式使用并产生更真实但也特定于病例的结果。
总体上，解剖智能的3D体积完成提供了一种以比完整3D扫描更高的采集速度估计全3D数据集的方法。它构成了3D可视化的一种选择，同时仍然提供了足够的时间分辨率来识别与诊断相关的解剖效果。
首先将参考图1来描述示例性超声诊断成像系统的一般操作。
该系统包括阵列换能器探头10，阵列换能器探头10具有用于发射超声波和接收回波信息的CMUT换能器阵列100。换能器阵列100替代地包括由诸如PZT或PVDF之类的材料形成的压电换能器。换能器阵列100是换能器110的二维阵列，该二维阵列能够在2D平面中进行扫描或者在三维中进行扫描以进行3D成像。在另一示例中，换能器阵列100可以是1D阵列。
换能器阵列100被耦合到探头中的微波束形成器12，该微波束形成器12控制由CMUT阵列单元或压电元件对信号的接收。如美国专利US5997479(Savord等人)、US 6013032(Savord)和US 6623432(Powers等人)中所述，微波束形成器能够对由换能器的子阵列(或“组”或“拼片”)接收的信号进行至少部分波束形成。
注意，微波束形成器完全是任选的。下面的示例假定没有模拟波束形成。
微波束形成器12通过探头线缆被耦合到发射/接收(T/R)开关16，该T/R开关16在发射与接收之间切换，并且不使用微波束形成器并且由主系统波束形成器直接操作换能器阵列100时，该T/R开关16保护主波束形成器20免受高能发射信号的影响。超声波束从换能器阵列100的发射由换能器控制器18和主发射波束形成器(未示出)指导，换能器控制器18通过T/R开关16被耦合到微波束形成器，该主发射波束形成器接收来自用户接口或控制面板38的用户操作的输入。
由换能器控制器18控制的功能之一是波束转向和聚焦的方向。波束可以从换能器阵列100笔直向前(正交于换能器阵列100)转向，或者以不同的角度转向以获得更宽的视场。换能器控制器18可以被耦合为控制用于CMUT阵列的DC偏置控件45。DC偏置控件45设置(一个或多个)被施加到CMUT单元的DC偏置电压。
在接收通道中，由微波束形成器12产生部分波束形成的信号，并且将该部分波束形成的信号耦合到主接收波束形成器20，在主接收波束形成器20中将来自换能器的各个拼片的部分波束形成的信号组合成完全波束形成的信号。例如，主波束形成器20可以具有128个通道，每个通道接收来自数十个或数百个CMUT换能器单元或压电元件的拼片的部分波束形成的信号。以这种方式，由换能器阵列100的数千个换能器接收的信号能够有效地贡献于单个波束形成的信号。
波束形成的接收信号被耦合到信号处理器22。信号处理器22能够通过各种方式(例如，带通滤波、抽取、I和Q分量分离以及谐波信号分离(用于分离线性信号与非线性信号，从而能够识别从组织和微泡返回的非线性(基频的较高谐波)回波信号))处理所接收的回波信号。信号处理器还可以执行额外的信号增强，例如，相干斑抑制、信号复合和噪声消除。信号处理器中的带通滤波器能够是跟踪滤波器，当从越来越深的深度接收回波信号时，该跟踪滤波器的通带会从较高频带滑动到较低频带，从而拒绝来自较大深度的较高频率的噪声(这些频率缺乏解剖信息)。
用于发射和接收的波束形成器能够以不同的硬件来实施并且能够具有不同的功能。当然，接收器波束形成器被设计为考虑发射波束形成器的特性。为了简单起见，在图1中仅示出了接收器波束形成器12、20。在完整的系统中，还将有一个具有发射微型波束形成器和主发射波束形成器的发射链。
微型波束形成器12的功能是提供信号的初始组合，以便减少模拟信号路径的数量。这通常在模拟域中执行。
最终的波束形成在主波束形成器20中完成，并且通常在数字化之后完成。
发射通道和接收通道使用具有固定频带的同一换能器阵列100。然而，发射脉冲所占用的带宽能够根据已经使用的发射波束形成而变化。接收通道能够捕获整个换能器带宽(这是经典方法)，或者通过使用带通处理，接收通道能够仅提取包含有用信息(例如，主谐波的谐波)的带宽。
将经处理的信号耦合到B模式(即，亮度模式或2D成像模式)处理器26和多普勒处理器28。B模式处理器26采用对所接收的超声信号的幅度的检测来对身体中的结构(例如，身体中的器官组织和血管)进行成像。如在美国专利US 6283919(Roundhill等人)和美国专利US 6458083(Jago等人)所述，可以以谐波图像模式或基波图像模式或这两者的组合来形成身体结构的B模式图像。多普勒处理器28处理来自组织移动和血液流动的在时间上不同的信号，以检测图像场中的诸如血细胞流动之类的物质运动。多普勒处理器28通常包括壁滤波器，该壁滤波器的参数可以被设置为通过和/或拒绝从身体中的选定类型的材料返回的回波。
由B模式处理器和多普勒处理器产生的结构信号和运动信号被耦合到扫描转换器32和多平面重新格式化器44。扫描转换器32按照以期望的图像格式接收回波信号时的空间关系布置该回波信号。例如，扫描转换器可以将回波信号布置成二维(2D)扇形格式图像或金字塔形的三维(3D)图像。扫描转换器能够在图像场中的点处利用与其多普勒估计速度的运动相对应的颜色叠加B模式结构图像，以产生描绘图像场中的组织运动和血液流动的彩色多普勒图像。如美国专利US 6443896(Detmer)所述，多平面重新格式化器将从身体的体积区域中的公共平面中的点接收的回波转换成该平面的超声图像。如美国专利US 6530885(Entrekin等人)所述，体积绘制器42将3D数据集的回波信号转换为如从给定的参考点所查看的投影3D图像。
将2D或3D图像从扫描转换器32、多平面重新格式化器44和体积绘制器42耦合到图像处理器30以供进一步的增强、缓冲和临时存储，从而显示在显示设备40上。除了用于成像以外，还将由多普勒处理器28产生的血流值和由B模式处理器26产生的组织结构信息耦合到量化处理器34。量化处理器34产生诸如血流的体积速率之类的不同流动条件的度量以及诸如器官大小和孕龄之类的结构测量结果。量化处理器34可以从用户控制面板38接收输入，例如，在图像的解剖结构中要对其进行测量的点。来自量化处理器34的输出数据被耦合到图形处理器36，以供在显示器40上将测量图形和值与图像一起重现并从显示设备40输出音频。图形处理器36还能够生成图形叠加物以供与超声图像一起显示。这些图形叠加物能够包含标准识别信息，例如，患者姓名、图像的日期和时间、成像参数等。为此，图形处理器从用户接口38接收输入，例如，患者姓名。用户接口38还被耦合到发射控制器18，以控制来自换能器阵列100的超声信号的生成并因此控制由换能器阵列100和超声系统产生的图像。控制器18的发射控制功能仅仅是所执行的功能之一。控制器18还考虑操作模式(其由用户给定)以及接收器模数转换器中的对应所需的发射器配置和带通配置。控制器18能够是具有固定状态的状态机。
用户接口38还被耦合到多平面重新格式化器44，多平面重新格式化器44用于选择和控制多个多平面重新格式化(MPR)图像的平面，这可以用于在MPR图像的图像场中执行量化测量。
处理器装置可以适于执行以下描述的方法的任何部分(参考图4)。处理器装置可以例如被包括在前述处理器中的一个或多个(例如，控制器18、量化处理器34和图形处理器36)中。替代地，处理器装置可以是额外模块。
在实施例中，以下描述的方法可以由在计算机上运行的计算机程序产品中包括的计算机程序代码来实施。
已知的超声探头在技术上能够仅记录整个体积的某些平面。例如，矩阵阵列探头能够仅对预定义的垂直平面或水平平面进行采样，甚至只对这些平面的节段进行采样。因此，在给定最低要求的采样速度的情况下，可以因此调节采样体积信息的量以使其能够满足该速度。
图2通过示出类似扇形布置的平面视图而不是整个体积来说明这种想法。通过仅激活矩阵探头的某些元件，能够将超声采集限制到多个平面视图，而不是整个体积。然后根据本发明将3D解剖智能模型适配到数据并最终将该3D解剖智能模型用于逼近空的间隙。
图3示出了作为其中3D模型的表面切割穿过相关解剖边界的轮廓的示例平面的四腔观视图。因此，该视图使得能够将图像分割成不同的解剖区域。
图4示出了例如如图2所示的用于生成具有一定体积的解剖区域的超声图像的方法200。
在步骤210中，接收关于解剖区域的体积的第一数量的超声图像数据的形式的针对解剖区域的图像数据。该第一数量的数据对应于低分辨率或粗糙的图像。该第一数量的数据可以包括一组2D切片图像或3D体积图像。典型的临床分辨率为0.3-1.0mm的体素边缘长度。通过降低图像捕获分辨率，可以获得较低分辨率的数据，或者通过丢弃数据的某些部分，可以实现较高的捕获率。低分辨率图像例如基于对体积目标(例如，一组平面视图)的子集进行选择性采样。替代地，可以对3D体积的完整视场进行采样，但是扫描线密度会降低，例如在每个维度上仅仅每隔一行扫描线才有可用的波束。这例如产生了棋盘图案。在这种情况下，物理波束宽度可以与用于全分辨率图像的波束宽度相同。如果低分辨率数据是切片的子集，则在两个正交方向中的每个方向上可以有3至10个图像切片。低分辨率图像可以例如包括扫描线的25％或50％。
在步骤220中，访问3D模型，该3D模型是解剖区域的表示。3D模型可以是针对任何对象的解剖区域(例如，心脏)的一般表示或针对特定类别的患者(例如按照年龄、性别、身形或医学状况)剪裁的解剖区域(例如，心脏)的一般表示。3D模型表示例如是三角形网格。例如基于训练群体来创建网格模型。3D模型限定各个解剖部位的空间范围。每个三角形都具有以数据驱动方式训练的相关联的信息。该信息提供关于在超声图像中将如何出现典型的期望邻域的三角形的识别。
在步骤240中，针对图像数据调整3D模型。这涉及将解剖模型适配到粗糙的图像数据。
该调整利用解剖智能的分割算法，该解剖智能的分割算法针对粗糙采样的数据或其自然插值版本(例如，在稀疏采样的扫描线之间进行插值)调整感兴趣区域(例如，器官)的模型表示。后一示例涉及首先如在任选步骤230中所示在不参考3D模型的情况下生成经修改的图像数据，然后针对经修改的图像数据调整3D模型。为了创建该经修改的图像数据，能够用所记录的成像信息填充某些体素。可以使用简单的插值(例如，最近邻插值或线性插值)来填充这些源于稀疏的数据采集方式的体素之间的间隙。该图像修改是在对解剖模型的任何使用之前进行的。
这种由基于模型的分割方法自动使用的描画相关解剖结构的过程是本领域技术人员已知的，并且例如在Ecabert,O.、Peters,J.、Schramm,H.、Lorenz,C.、von Berg,J.、Walker,M.、Vembar,M.、Olszewski,M.、Subramanyan,K.、Lavi,G.和Weese,J的“AutomaticModel-Based Segmentation of the Heart in CT Images Medical Imaging”(IEEETransactions，2008年，第27卷，第1189-1201页)中进行了公开。
简而言之，基于模型的分割涉及在图像中定位感兴趣区域，例如，心脏。可以经由完全自动化的方法来实现定位，例如使用广义霍夫变换(GHT)来实现定位。在这种技术中，根据通过GHT获得的最优位置将初始三角形网格模型的重心放置到3D图像中。因此，将初始网格模型进行平移和缩放，以便定位在图像中。
替代地或额外地，也可以使用其他定位技术，例如，“霍夫森林”和分类方法。
在定位后，实施分割例程，以便针对器官边界调整模型。分割例程可以是基于模型的分割例程，它可以在多个步骤中执行，从非常粗糙的调整到更精细的调整。在这样的例程中，可以通过使用全局相似性变换对整个网格进行缩放、移位和旋转来刚性调整初始网格。随后可以进行全局仿射变换以允许对模型数据的挤压或拉伸以及独立调整例如心室和心房之类的解剖区域的多仿射变换。然后可以以可变形的方式调整由先前的调整迭代产生的网格，即，允许网格的每个三角形独立地移动。
因此，模型调整是一种迭代优化，其中，所有三角形共同努力逼近在给定图像数据中针对接近其存储信息的超声体积的位置。以这种方式，针对给定图像对一般解剖网格进行变形和调整。
输出例如是器官的基于表面的描述。本质上，调整涉及使模型变形以适配低分辨率(或经修改的低分辨率)图像。以这种方式，可以识别不同区域之间的解剖边界。
在步骤250中，使用经调整的3D模型来执行对图像数据的处理，从而生成关于解剖区域的更大的第二数量的超声图像数据。该“对图像数据的处理”使用来自经调整的3D模型的信息(即，考虑了解剖信息)将粗糙的图像数据转换成高分辨率数据。通过使用解剖智能的体积完成功能，数据在随后的可视化阶段仍然具有所期望的临床分辨率。所期望的目标分辨率能够例如由用户借助于用户接口来限定。
执行对图像数据的处理，以便考虑解剖区域。特别地，逐区域地处理超声图像数据，而不是跨那些区域之间的边界处理超声图像数据，使得边界能够保留并维持与其解剖意义相关的不同属性。以这种方式，通过基于调整步骤240的分割来限定解剖区域，对数据处理施加了限制，使得存在解剖智能的体积完成(其中，“体积完成”是指提高分辨率的步骤)。
对不同区域内的图像数据的处理可以包括：
最近邻插值；
线性插值(例如，在3D体积空间中的三线性插值)；或者
非线性插值。
这些不同的插值方法可以用于创建额外图像数据，但是是在经识别的区域内创建额外图像数据。因此，使用解剖边界来局部地执行插值。例如，对于左心室心肌中的缺失数据，仅从也位于左心室心肌中的那些邻近值导出强度。
经识别的区域还可以与其他区域共享信息，例如，包括有关更广泛(解剖)背景的信息。例如，这可以通过提供关于下一个(和哪个)区域有多远的信息来支持插值。例如，由于减少了需要限定的过渡区域的数量，因此减少了所需区域的总数。因此，通过在主要解剖区域中提供额外信息，可以使区域之间的过渡更加平滑。
沿着相似的路线，能够导出针对缺失的体积部分中的每个缺失的体积部分的邻域的局部统计数据。该统计数据是根据可用数据估计的并构成局部数据生成分布。根据该分布，采样数据用于填充空间接近的缺失部分。插值可以额外利用在模型中编码的先验信息，例如，模型可以包括关于组织的典型区域属性的信息。
插值可以基于空间邻域或解剖邻域中的超声信号统计数据。统计分析提供了这样一种方法，该方法根据具有某些学习参数的概率分布(例如，具有均值和方差的高斯分布)，以最可能的值对体素的超声信号幅值进行建模。这些参数能够通过数据驱动的方式根据在脱机数据库中存储的示例或当前体积的所记录的或已知的图像数据进行估计。该分布能够使得每个解剖子区域存在一个分布，这再次利用了来自分割的知识。
而且，能够通过例如使用高斯过程引入体素之间的空间协方差来考虑邻域信息(任选地还限于相似的解剖区域)。
最后，该组概率分布使得插值模型能够与基于模型的分割输出一起用于填充缺失的间隙，以创建更高分辨率的图像。
因此，可以使用各种常规的插值方法。
在另一种方法中，对图像数据的处理(以提高分辨率)可以包括确定点散射体的位置和特性以及具有点扩展函数的卷积。
在Alessandrini,M.、Craene,M.D.、Bernard,O.、Giffard-Roisin,S.、Allain,P.、Waechter-Stehle,I.、Weese,J.、Saloux,E.、Delingette,H.、Sermesant,M.和D'hooge,J.的“A Pipeline for the Generation of Realistic 3D Synthetic EchocardiographicSequences:Methodology and Open-Access Database IEEE Transactions on MedicalImaging”(2015年，第34卷，第1436-1451页)中将该方法公开为一种模拟超声图像的方法。虽然能够从经调整的3D模型的边界获得点散射体的位置，但是也能够根据稀疏采集的周围图像强度或/和从作为额外先验知识联系到模型的、关于组织类型或机械属性的信息来导出点散射体的属性。
该方法基于跨超声体积随机限定一组点散射体，然后利用3D空间变化的点扩展函数(PSF)将所得到的散射图进行卷积。PSF的外观和方差由超声成像参数以及换能器来限定。超声图像中的不同局部信号(例如，心肌与血池)通过其回波表现得到区分。
能够通过操纵散射体的密度或者通过操纵被分配给每个散射体的幅度来模拟这种回波表现。在超声体积中如何，在何处以及在何种程度上进行这种操纵取决于该位置的解剖标记。该信息是根据基于模型的分割和典型模板的数据库导出的。由于图像的部分是已知的，因此低分辨率图像本身可以用作参考。然后，后者的信息限定针对特定解剖区域的典型幅度分布/幅值。
在步骤260中，使用第二数量的超声图像数据(即，更高分辨率的图像数据)来显示体积信息。
随时间显示图像，这允许用户交互以检查和诊断给定的病例。
因此，总体方法使得稀疏采样的数据能够给出具有更高分辨率体积逼近结果以供显示给用户，以代替非完整采集的数据。未知的子体积中的信号的逼近结果由所记录的样本的相邻强度支持。然而，关于被成像器官的典型外观的先验知识用于提供更好的估计结果或者可能进一步减少所需的数据量。
本发明能够用在其中需要高采样率以检测相关的时空运动模式的应用中，所述相关的时空运动模式针对某个患者被表征为病理情况或疾病。以瓣膜性心脏病为例，在无创且无电离辐射的情况下采集的动态方面与诊断和处置规划高度相关。
最优采样速度能够由用户设置或者能够基于针对给定应用的推荐来设置。它限定了满足该要求所需的稀疏采样的范围。在记录了稀疏数据之后，对逼近的体积进行可视化并将其提供给用户以进行交互。
本发明不限于心脏，而是也能够应用于其他分割问题。
如上所述，实施例利用处理器装置来执行数据处理步骤。该处理器可以由图1的系统的信号处理器22来实施。能够用软件和/或硬件以多种方式来实施处理器布置，以执行所需的各种功能。处理器是采用一个或多个微处理器的控制器的一个示例，该微处理器可以使用软件(例如，微代码)进行编程以执行所需的功能。然而，控制器可以在采用或不采用处理器的情况下实施，并且还可以被实施为执行一些功能的专用硬件与执行其他功能的处理器(例如，一个或多个编程的微处理器和相关联的电路)的组合。
可以在本公开内容的各种实施例中采用的控制器部件的示例包括但不限于常规的微处理器、专用集成电路(ASIC)和现场可编程门阵列(FPGA)。
在各种实施方式中，处理器或控制器可以与一个或多个存储介质(例如，易失性和非易失性计算机存储器，例如，RAM、PROM、EPROM和EEPROM)相关联。可以用一个或多个程序对存储介质进行编码，该一个或多个程序当在一个或多个处理器和/或控制器上运行时将以所需的功能执行。各种存储介质可以被固定在处理器或控制器内，或者可以是可移动的，使得能够将存储在其上的一个或多个程序加载到处理器或控制器中。
本领域技术人员通过研究附图、公开内容以及权利要求，在实践请求保护的发明时能够理解并实现对所公开的实施例的其他变型。在权利要求中，“包括”一词不排除其他元件或步骤，并且词语“一”或“一个”不排除多个。虽然某些措施被记载在互不相同的从属权利要求中，但是这并不指示不能有利地使用这些措施的组合。权利要求中的任何附图标记都不应被解释为对范围的限制。

Claims (15)

1.一种用于生成具有一定体积的解剖区域的超声图像的实时成像方法，所述方法包括：
(210)接收关于所述解剖区域的体积的第一数量的超声图像数据的形式的针对所述解剖区域的图像数据；
(220)访问3D模型，所述3D模型是所述解剖区域的表示并且限定所述解剖区域的解剖部分的空间范围；
(240)针对所述图像数据调整所述3D模型；并且
(250)使用经调整的3D模型来执行对所述图像数据的处理，从而生成关于所述解剖区域的更大的第二数量的超声图像数据；并且
(260)使用所述第二数量的超声图像数据来显示体积信息。
2.如权利要求1所述的方法，其中，针对所述图像数据调整所述3D模型包括：
在不参考所述3D模型的情况下，根据所述图像数据来(230)生成经修改的图像数据；并且
针对所述经修改的图像数据调整所述3D模型。
3.如权利要求1或2所述的方法，其中：
所述图像数据包括一组2D切片图像，并且所述第二数量的超声图像数据包括3D体积图像，所述3D体积图像具有在所述2D切片图像之间的额外图像数据；或者
所述图像数据包括具有第一分辨率的3D体积图像，并且其中，所述第二数量的超声图像数据限定具有更大的第二分辨率的3D体积图像。
4.如任一前述权利要求所述的方法，其中，针对所述图像数据调整所述3D模型包括识别不同区域之间的解剖边界，并且其中，对所述图像数据的所述处理包括处理在所述不同区域内的所述第一数量的超声图像数据的数据。
5.如权利要求4所述的方法，其中，对所述不同区域内的所述图像数据的所述处理包括：
最近邻插值；
线性插值；或者
非线性插值。
6.如权利要求4所述的方法，其中，对所述区域内的所述图像数据的所述处理包括：
基于空间邻域或解剖邻域中的超声信号统计数据进行插值。
7.如任一前述权利要求所述的方法，其中，对所述图像数据的所述处理包括确定点散射体的位置和特性以及具有点扩展函数的卷积。
8.一种包括计算机程序代码单元的计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，所述计算机程序代码单元适于实施如任一前述权利要求所述的方法。
9.一种用于控制具有一定体积的解剖区域的实时超声图像的生成的处理器装置，其中，所述处理器装置适于：
接收关于所述解剖区域的体积的第一数量的超声图像数据的形式的针对所述解剖区域的图像数据；
访问3D模型，所述3D模型是所述解剖区域的表示并且限定所述解剖区域的解剖部分的空间范围；并且
针对所述图像数据调整所述3D模型；
使用经调整的3D模型来执行对所述图像数据的处理，从而生成关于所述解剖区域的更大的第二数量的超声图像数据；并且
使用所述第二数量的超声图像数据来显示体积信息。
10.如权利要求9所述的处理器，适于通过以下操作来针对所述图像数据调整所述3D模型：
在不参考所述3D模型的情况下，根据所述图像数据来生成经修改的图像数据；并且
针对所述经修改的图像数据调整所述3D模型。
11.如权利要求9或10所述的处理器，其中：
所述图像数据包括一组2D切片图像，其中，所述处理器适于生成3D体积图像，所述3D体积图像具有在所述2D切片图像之间的额外图像数据；或者
所述图像数据包括具有第一分辨率的3D体积图像，并且其中，所述处理器适于生成具有更大的第二分辨率的3D体积图像。
12.如权利要求9至11中的任一项所述的处理器，其中，所述处理器适于：通过识别不同区域之间的解剖边界来针对所述图像数据调整所述3D模型，并且对所述不同区域内的所述第一数量的超声图像数据中的所述图像数据执行处理。
13.如权利要求12所述的处理器，其中，所述处理器适于使用以下操作来执行对所述不同区域内的所述图像数据的处理：
最近邻插值；
线性插值；
非线性插值；
基于空间邻域或解剖邻域中的超声信号统计数据进行插值；或者
确定点散射体的位置和特性以及具有点扩展函数的卷积。
14.一种用于生成具有一定体积的解剖区域的实时超声图像的超声系统，包括：
超声换能器阵列，其中，所述超声换能器阵列能够发射和接收超声信号，所述超声信号提供关于所述解剖区域的体积的第一数量的超声图像数据；
数据库，其存储3D模型，所述3D模型是所述解剖区域的表示并且限定所述解剖区域的解剖部分的空间范围；
如权利要求9至13中的任一项所述的处理器；以及
显示器，其用于使用所述第二数量的超声图像数据来显示体积信息。
15.如权利要求14所述的系统，包括用户接口，所述用户接口允许用户设置图像采样速度。
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