CN112334072B - 用于执行彩色多普勒超声成像的方法和系统 - Google Patents

用于执行彩色多普勒超声成像的方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种彩色多普勒超声成像方法。所述方法包括采集多个稀疏彩色多普勒超声图像帧和B模式超声图像帧。所述彩色多普勒图像帧和B模式图像帧然后在借助于通过优化框架来求解所述图像帧的全视场中的流向量场而基于所述帧来估计向量流之前被预处理，在所述优化框架中，掩膜适于定义所述稀疏彩色多普勒图像帧内的观察到的彩色多普勒测量结果的稀疏区域。新彩色多普勒图像帧基于所述估计来生成并且被包括在输出图像中。

Description

用于执行彩色多普勒超声成像的方法和系统
技术领域
本发明涉及超声成像的领域，并且特别地涉及彩色多普勒超声成像的领域。
背景技术
彩色多普勒超声成像允许用户使沿着超声波束的流信息可视化。该功能已经广泛部署在现今的回波描记系统中。
当人们期望使大视场中的彩色多普勒超声信息可视化时，帧率通常下降，因为需要在增加数目的空间点处进行测量。
为了减小帧率惩罚，先前已经提议诉诸于基于平面或发散波的超快扫描方案。然而，这要求超快采集序列的重新设计和用于超快使用的超声成像系统的前端的适配。因此，该提议可能不容易可用在不具有超快扫描能力的现有系统上。
因此，需要提供一种能够在不要求大量的附加硬件的情况下对大视场进行成像的彩色多普勒超声成像方法。
EP 3 111 850 A1公开了一种超声诊断装置，其利用由彩色多普勒方法采集的血流速度信息并且估计血流的三维效果，以便呈现所估计的三维效果被反映于其中的诊断信息。
发明内容
本发明由权利要求书定义。
根据本发明的方面的范例，提供了一种彩色多普勒超声成像方法，所述方法包括：
采集多个稀疏彩色多普勒超声图像帧和B模式超声图像帧；
对所述多个稀疏彩色多普勒超声图像帧和B模式超声图像帧中的当前稀疏彩色多普勒超声图像帧和B模式超声图像帧进行预处理；
基于经预处理的当前稀疏彩色多普勒超声图像帧和B模式超声图像帧来估计向量流；
基于所估计的向量流来生成新彩色多普勒图像帧；并且
生成包括所述新彩色多普勒图像帧的输出图像。
根据本发明的该方面，对向量流的所述估计包括通过将优化框架应用到所述当前稀疏彩色多普勒图像帧来求解所述图像帧的全视场中的流向量场。此外，所述优化框架包括掩膜，所述掩膜适于定义所述当前稀疏彩色多普勒图像帧内的观察到的彩色多普勒测量结果的稀疏区域，使得所求解的流向量场与所述掩膜内的所述观察到的彩色多普勒测量结果兼容。
该方法提供当执行对大视场的彩色多普勒超声成像时的增加的帧率。
通常，由于成像过程期间的信息损失，例如，由于旨在将血流与组织移动分离的壁滤波器，彩色多普勒图像是不完整的或稀疏的。即，稀疏彩色多普勒图像通常是不完整的，因为其不包含针对图像帧的全视场的彩色多普勒测量结果，而是仅针对视场内的减小的且稀疏的区域。
通过执行对所述向量流的估计，能够使用后处理在不要求对超快扫描技术的使用的情况下采集具有大视场的完整彩色多普勒超声图像，超快扫描技术常常要求大量的附加前端硬件。
通过将掩膜应用到稀疏测量的区域，对向量流的估计局限于其中彩色多普勒图像数据存在的区域并且未扩展到其中所述数据可以完全缺失的B模式图像的区域。以这种方式，由于在数据的完全缺失的情况下不执行估计，因而最终彩色多普勒图像的准确度增加。换句话说，所估计的向量流保持与观察到的彩色多普勒超声图像帧兼容。所述掩膜被定义为其中所测量的多普勒信号是非零的彩色多普勒图像帧的区域。
在实施例中，对输出图像的所述生成包括将所述新彩色多普勒图像帧叠加在所述当前B模式超声图像帧上。
以这种方式，所述新彩色多普勒图像帧通过所述B模式超声图像帧给定结构上下文，从而使所述输出图像对于用户来说更容易解读。
在实施例中，对新彩色多普勒图像帧的所述生成包括将在所述图像帧的所述全视场中求解的所述流向量场重新投影在沿着其已经采集了所述观察到的彩色多普勒测量结果的超声波束取向上。
以这种方式，所述新彩色多普勒图像帧充满先前在所述当前稀疏彩色多普勒超声图像帧中丢失的彩色信息。
在布置中，所述预处理包括在所述当前稀疏彩色多普勒超声图像帧上执行相位展开。
以这种方式，在没有由包裹相位信号施加的限制(其通常局限于2pi的范围)的情况下，可以评估所有接收到的信号的相对相位。
在实施例中，所述预处理包括在所述当前B模式超声图像帧上执行流边界分割。
在另一实施例中，所述预处理包括基于所述流边界分割来导出先前B模式图像帧与所述当前B模式帧之间的边界的运动。
以这种方式，所述视场中的结构(例如，心脏的壁)的运动可以被监测以便确定边界运动，其将进而影响向量流。通过考虑这一点，最终图像的准确度增加。
在布置中，对所述边界的所述运动的所述导出基于斑点跟踪。
在另一实施例中，所述优化框架包括平滑项。
所述平滑项可以通过减少或移除存在于所述帧中的任何成像伪影来增加所述B模式图像帧的准确度。所述平滑项增加当生成数值解时所述优化框架的稳定性，从而增加所述优化框架针对测量不准确度的鲁棒性。
在另一实施例中，所述优化框架包括零散度约束。
所述零散度约束防止附加流体(血液)被错误地添加到所述系统。换句话说，所述流体的质量守恒。
在另一或其他实施例中，所述优化框架包括估计的边界速度。
以这种方式，所估计的向量流考虑边界速度(其在心脏跳动中是特别相关的)，从而增加最终图像的准确度。所估计的向量流可以局限于匹配边界附近的边界速度。
在另一实施例中，所述掩膜是针对所述当前稀疏彩色多普勒图像帧中的无观察到的彩色多普勒测量结果存在的那些像素中的每一个像素具有零值的逐像素加权掩膜。
在这样的实施例中，所述加权掩膜可以优选地针对所述当前稀疏彩色多普勒图像帧中的存在观察到的彩色多普勒测量结果存在的那些像素中的每一个像素具有在零和一之间的范围内的值。所述值反映关于每个相应像素处的所述观察到的彩色多普勒测量结果的置信度水平。在一些范例中，针对观察到的彩色多普勒测量结果存在的任何像素的加权掩膜的值可以严格大于零并且严格小于一，而在一些其他实施例中，所述值可以从等于零到等于一的范围内。
特别地，所述置信度水平可以是每个相应像素处的噪声水平的函数。
以这种方式，关于观察到的彩色多普勒测量结果的置信度水平对于优化框架求解向量流场低(例如由于噪声)的像素的贡献可以被减少或者甚至抑制(例如，通过使加权掩膜的值等于零)，而具有高置信度水平的像素的贡献可以被增强(例如，通过使加权掩膜的值接近于或甚至等于一)。
在布置中，所述多个稀疏彩色多普勒超声图像帧包括3D彩色多普勒超声图像体积。
在另一布置中，所述3D彩色多普勒超声图像体积通过以下各项生成：
采集多个空间位置处的稀疏彩色多普勒超声图像帧的集合；
在所述稀疏彩色多普勒超声图像帧的集合中的所采集的帧之间内插图像数据；并且
基于所采集的图像帧和所内插的图像数据来生成3D彩色多普勒图像体积。
以这种方式，执行3D彩色多普勒成像所要求的处理能力降低，从而维持由上文所描述的方法提供的帧率改进。
根据本发明的方面的范例，提供了一种计算机程序，包括计算机程序代码单元，所述计算机程序代码单元适于当所述计算机程序在计算机运行时实施上文所描述的方法。
根据本发明的方面的范例，提供了一种适于执行彩色多普勒超声成像的超声系统，所述系统包括：
超声探头，其适于采集超声图像数据；
处理器，其适于：
采集多个稀疏彩色多普勒超声图像帧和B模式超声图像帧；
对所述多个稀疏彩色多普勒声图像帧和B模式超声图像帧中的当前稀疏彩色多普勒超声图像帧和B模式超声图像帧进行预处理；
基于经预处理的当前稀疏彩色多普勒声图像帧和B模式超声图像帧来估计向量流；
基于所估计的向量流来生成新彩色多普勒图像帧；并且
生成包括所述新彩色多普勒图像帧的输出图像。
根据本发明的该方面，向量流估计包括通过将优化框架应用到所述当前稀疏彩色多普勒图像帧来求解所述图像帧的全视场中的流向量场。而且，所述优化框架包括掩膜，所述掩膜适于定义所述当前稀疏彩色多普勒图像帧内的观察到的彩色多普勒测量结果的稀疏区域，使得所求解的流向量场与所述掩膜内的所述观察到的彩色多普勒测量结果兼容。
本发明的这些和其他方面将从下文中所描述的(一个或多个)实施例而显而易见并且参考下文中所描述的(一个或多个)实施例得以阐述。
附图说明
现在将参考附图详细描述本发明的范例，在附图中：
图1示出了解释一般操作的超声诊断成像系统；
图2示出了本发明的方法；并且
图3a和3b示出了稀疏彩色多普勒图像帧与叠加在相关联的B模式图像上的对应的新彩色多普勒图像帧之间的比较。
具体实施方式
本发明将参考附图来描述。
应当理解，详细描述和特定范例当指示装置、系统和方法的示范性实施例时旨在仅出于图示的目的并且不旨在限制本发明的范围。本发明的装置、系统和方法的这些和其他特征、方面和优点将从以下描述、权利要求书和附图变得更好理解。应当理解，附图仅是示意性的并且不按比例绘制。还应当理解，相同附图标记贯穿附图被用于指示相同或者类似部分。
本发明提供一种彩色多普勒超声成像方法。该方法包括采集多个稀疏彩色多普勒超声图像帧和B模式超声图像帧。彩色多普勒图像帧和B模式图像帧然后在基于所述帧来估计向量流之前被预处理。新彩色多普勒图像帧基于该估计来生成并且被包括在输出图像中。
示范性超声系统的一般操作将首先参考图1来描述，并且强调系统的信号处理功能，因为本发明涉及由换能器阵列测量的信号的处理。
该系统包括阵列换能器探头4，其具有用于发射超声波并接收回波信息的换能器阵列6。换能器阵列6可以包括：CMUT换能器；压电换能器，其由诸如PZT或PVDF的材料形成；或任何其他适合的换能器技术。在该范例中，换能器阵列6是能够扫描感兴趣区域的2D平面或三维体积的换能器8的二维阵列。在另一范例中，换能器阵列可以是1D阵列。
换能器阵列6耦合到微波束成形器12，其通过换能器元件来控制对信号的接收。微波束成形器能够对由换能器的子阵列(通常被称为“组”或“贴片”)接收到的信号进行至少部分波束成形，如在美国专利5,997,479(Savord等人)、6,013,032(Savord)和6,623,432(Powers等人)中所描述的。
应当注意，微波束成形器是完全可选的。另外，该系统包括发射/接收(T/R)开关16，微波束成形器12可以耦合到其并且其在发射与接收模式之间切换阵列，并且在微波束成形器未被使用并且换能器阵列直接地由主系统波束成形器操作时保护主波束成形器20免受高能量发射信号影响。来自换能器阵列6的超声波束的发射通过经由T/R开关16被耦合到微波束成形器的换能器控制器18和主发射波束成形器(未示出)引导，换能器控制器可以接收来自用户接口或者控制面板38的用户的操作的输入。控制器18可以包括发射电路，其被布置为在发射模式期间驱动阵列6的换能器元件(直接地或经由微波束成形器)。
在典型的逐行成像序列中，探头内的波束成形系统可以操作如下。在发射期间，波束成形器(取决于实施方式，其可以是微波束成形器或主系统波束成形器)激活换能器阵列、或换能器阵列的子孔径。子孔径可以是换能器的一维线或较大阵列内的换能器的二维贴片。在发射模式中，控制对由阵列或者阵列的子孔径生成的超声波束的聚焦和转向，如下文所描述的。
在接收到来自对象的反向散射回波信号时，接收到的信号经历接收波束成形(如下文所描述的)，以便对准接收到的信号，并且在其中子孔径被使用的情况下，子孔径然后例如被移动一个换能器元件。所移动的子孔径然后被激活并且过程被重复直到已经激活换能器阵列的所有换能器元件。
针对每个线(或子孔径)，用于形成最终超声图像的相关联的线的总接收信号将是在接收时段期间由给定子孔径的换能器元件测量的电压信号的和。在下面的波束成形过程之后，得到的线信号通常被称为射频(RF)数据。由各种子孔径生成的每个线信号(RF数据集)然后经历附加处理以生成最终超声图像的线。线信号的幅度随着时间的改变将有助于超声图像的亮度随着深度的改变，其中，高幅度峰值将对应于最终图像中的明亮像素(或像素的集合)。在线信号的开始附近出现的峰值将重复来自浅层结构的回波，而在线信号中逐渐稍后出现的峰值将重复来自对象内的增加的深度处的结构的回波。
由换能器控制器18控制的功能之一是波束被转向并且聚焦的方向。波束可以从(正交于)换能器阵列向前或者针对较宽的视场在不同的角度处转向。对发射波束的转向和聚焦可以根据换能器元件致动时间来控制。
两种方法可以在一般超声数据采集中区分：平面波成像和“波束转向”成像。两种方法通过发射(“波束转向”成像)和/或接收模式(平面波成像和“波束转向”成像)中的波束成形的存在来区分。
首先看聚焦函数，通过同时激活所有换能器元件，换能器阵列生成当其行进通过对象时发散的平面波。在这种情况下，超声波的波束保持未聚焦。通过将位置相关时间延迟引入到换能器的激活，能够使波束的波前会聚于期望点(被称为聚焦带)处。聚焦带被定义为在其处横向波束宽度小于发射波束宽度的一半的点。以这种方式，改进最终超声图像的横向分辨率。
例如，如果时间延迟使得换能器元件从最外面的元件开始并且在换能器阵列的(一个或多个)中心元件处完成连续激活，则聚焦带将在远离探头的与(一个或多个)中心元件一致的给定距离处形成。聚焦带距探头的距离将取决于每个后续轮换能器元件激活之间的时间延迟而变化。在波束通过聚焦带之后，其将开始发散，形成远场成像区域。应当注意，针对接近于换能器阵列定位的聚焦带，超声波束将在远场中快速地发散，导致最终图像中的波束宽度伪影。通常，由于超声波束中的大的重叠，因而位于换能器阵列与聚焦带之间的近场示出很少细节。因此，改变聚焦带的位置可能导致最终图像的质量的显著改变。
应当注意，在发射模式中，可以定义仅一个焦点，除非超声图像被分成多个聚焦带(其中的每一个可以具有不同的发射焦点)。
另外，在接收到来自对象内的回波信号时，能够执行上文所描述的过程的反转以便执行接收聚焦。换句话说，输入信号可以由换能器元件接收并且在被传递到系统中用于信号处理之前经受电子时间延迟。该最简单范例被称为延迟求和(delay-and-sum)波束成形。能够根据时间来动态地调节换能器阵列的接收聚焦。
现在看波束转向的函数，通过将时间延迟正确应用到换能器元件，能够当超声波束离开换能器阵列时对超声波束给予期望角。例如，通过激活换能器阵列的第一侧上的换能器跟随有在阵列的相对侧上结束的序列中的剩余换能器，波束的波前将朝向第二侧成角。转向角相对于换能器阵列的法线的大小取决于后续换能器元件激活之间的时间延迟的大小。
另外，能够使转向波束聚焦，其中，应用到每个换能器元件的总时间延迟是聚焦和转向时间延迟的和。在这种情况下，换能器阵列被称为相控阵列。
在要求针对其激活的DC偏置电压的CMUT换能器的情况下，换能器控制器18可以被耦合以控制用于换能器阵列的DC偏置控制45。DC偏压控制45设定被应用到CMUT换能器元件的(一个或多个)DC偏置电压。
针对换能器阵列的每个换能器元件，模拟超声信号(通常被称为信道数据)通过接收信道进入系统。在接收通道中，部分地波束成形的信号由微波束成形器12根据信道数据来产生并且然后被传递到主接收波束成形器20，在那里来自换能器的单独贴片的部分地波束成形的信号被组合为完全波束成形的信号，被称为射频(RF)数据。在每个阶段处执行的波束成形可以被执行，如上文所描述的，或者可以包括附加功能。例如，主波束成形器20可以具有128个信道，其中的每一个从数十个或数百个换能器元件接收部分波束成形的信号。以这种方式，由换能器阵列的数以千计的换能器阵列接收到的信号可以高效地有助于单个波束成形信号。
波束成形接收信号被耦合到信号处理器22。信号处理器22可以以各种方式处理接收到的回波信号，各种方式诸如：带通滤波；抽取；I和Q分量分离；以及谐波信号分离，其用于将线性信号和非线性信号分离以便实现对从组织和微气泡返回的非线性(基频的高次谐波)回波信号的识别。信号处理器还可以执行额外的信号增强(诸如斑点减少、信号复合和噪声消除)。信号处理器中的带通滤波器可以是跟踪滤波器，其中当回波信号从增加的深度接收时，其通带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处的噪声，其通常缺乏解剖信息。
用于发射并且用于接收的波束成形器以不同的硬件来实施并且可以具有不同的功能。当然，接收器波束成形器被设计为考虑发射波束成形器的特性。在图1中，为了简单起见，仅示出了接收器波束成形器12、20。在完整的系统中，还将存在具有发射微波束成形器和主发射波束成形器的发射链。
微波束成形器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目。这通常在模拟域中被执行。
最后的波束成形在主波束成形器20中完成并且通常在数字化之后。
发射和接收通道使用相同的换能器阵列6，其具有固定的频带。然而，发射脉冲占用的带宽可以取决于使用的发射波束成形而变化。接收信道可以捕获整个换能器带宽(其是经典的方法)或者通过使用带通处理，其可以仅提取包含期望信息的带宽(例如，主谐波的谐波)。
RF信号然后可以耦合到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对用于对身体中的结构(诸如器官组织和血管)的成像的接收到的超声信号执行幅度检测。在逐行成像的情况下，每条线(波束)由相关联的RF信号表示，其幅度被用于生成待分配给B模式图像中的像素的亮度值。图像内的像素的确切位置由沿着RF信号的相关联的幅度测量结果的位置和RF信号的线(波束)数目确定。这样的结构的B模图像可以以谐波模式或基本图像模式或二者的组合形成，如在美国专利6,283,919(Roundhill等人)和美国专利6,458,083(Jago等人)中所描述的。多普勒处理器28处理从用于移动物质(诸如图像域中的血细胞的流)的检测的组织移动和血流产生的时间上不同的信号。多普勒处理器28通常地包括具有参数的壁滤波器，参数被设定为通过或拒绝从身体中的所选择的类型的材料返回的回波。
由B模式和多普勒处理器产生的结构和运动信号被耦合到扫描转换器32和多平面重定格式化器44。扫描转换器32以其以期望的图像格式接收的空间关系布置回波信号。换句话说，扫描转换器用于将来自柱面坐标系的RF数据转换为适于在图像显示器40上显示超声图像的笛卡尔坐标系。在B模式成像的情况下，给定坐标处的像素的亮度与从该位置接收到的RF信号的幅度成正比。例如，扫描转换器可以将回波信号布置为二维(2D)扇形格式或者金字塔三维(3D)图像。扫描转换器可以将B模式结构图像叠加有对应于图像场中的点处的运动的颜色，其中，多普勒估计速度以产生给定颜色。组合的B模式结构图像和彩色多普勒图像描绘结构图像场内的组织和血流的运动。多平面重定格式器将从身体的体积区域中的共同平面中的点接收到的回波转换为该平面的超声图像，如在美国专利6,443,896(Detmer)中所描述的。体积绘制器42将3D数据集的回波信号转换为如从给定参考点查看的投影3D图像，如在美国专利6,530,885(Entrekin等人)中所描述的。
2D或3D图像从扫描转换器32、多平面重定格式器44和体积绘制器42被耦合到图像处理器30用于进一步增强、缓冲和暂时存储用于在图像显示器40上显示。成像处理器可以适于从最终超声图像移除某些成像伪影，诸如：声学阴影，其例如由强衰减器或折射引起；后部增强，其例如由弱衰减器引起；混响伪影，例如其中，高度反射性组织界面紧密接近地定位；等等。另外，图像处理器可以适于处理某些斑点减少功能，以便改进最终超声图像的对比度。
除被用于成像之外，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被耦合到量化处理器34。除结构测量结果(诸如器官的大小和孕龄)之外，量化处理器产生不同的流动条件(诸如血流的体积率)的度量。量化处理器可以从用户控制面板38接收输入(诸如其中测量将被做出的图像的解剖结构中的点)。
来自量化处理器的输出数据被耦合到图形处理器36用于利用显示器40上的图像再现测量图形和值，并且用于来自显示设备40的音频输出。图形处理器36还可以生成用于与超声图像一起显示的图形重叠。这些图形重叠可以包含标准标识信息，诸如患者名字、图像的日期和时间、成像参数等。出于这些目的，图形处理器从用户接口38接收输入(诸如患者名字)。用户接口还被耦合到发射控制器18以控制来自换能器阵列6的超声信号的生成以及因此由换能器阵列和超声系统产生的图像。控制器18的发射控制功能仅是所执行的功能之一。控制器18还考虑操作的模式(由用户给定的)和接收器模拟数字转换器中的对应的所要求的发射器配置和带通配置。控制器18可以是具有固定状态的状态机。
用户接口还被耦合到多平面重定格式器44用于选择和控制多个多平面重定格式(MPR)图像的平面，其可以被用于执行MPR图像的图像域中的量化度量。
图2示出了本发明的方法100。
在步骤110和120中，分别采集多个稀疏彩色多普勒超声图像帧和B模式超声图像帧。可以如上文参考图1所描述的采集图像帧。
通常，由于成像过程期间的信息损失，例如，由于旨在将血流与组织移动分离的壁滤波器，彩色多普勒图像帧将是不完整的或稀疏的。
关于多个采集到的彩色多普勒图像帧和B模式图像帧，每种类型的一个图像帧(例如最近采集到的图像帧)经历预处理步骤130。
当前稀疏彩色多普勒帧可以被表示为m，并且被叠加在对应的B模式帧(其被表示为v)上。将彩色多普勒帧叠加在B模式帧上允许包含在B模式图像内的结构信息结合包含在彩色多普勒帧中的流信息使用。
在步骤140中，在多普勒帧m上执行相位展开。
通常，时变函数的信号相位被表示在(-π,π)或(0,2π)中，其中，具有该间隔外部的相位的信号在一个边界处截止并且在另一个边界处再次开始。这可能导致以信号中的迪拉克德尔塔脉冲的形式的不连续性，其可能导致最终图像中的伪影。通过执行相位展开，约束从信号移除并且这些不连续性避免。可以执行相位展开，如在K.Itoh的“Analysis of thephase unwrapping problem”(Applied Optics，第21卷，第14号，第2470页，1982年7月15日)中所描述的。
在步骤150中，在B模式图像帧上执行流边界分割。
分割识别控制彩色多普勒图像帧中示出的流的图像内的边界。通过识别这些边界，能够将未来向量流估计局限于仅其中流体流是可能的区域，从而增加方法的效率。分割可以基于信号强度阈值或者通过任何其他适合的方法来执行。
在步骤160中，所分割的流边界的运动可以基于当前B模式图像帧和先前B模式图像帧170(诸如紧接着当前B模式图像帧之前采集的B模式帧)来导出。
被表示为v0的流边界的运动在区域的全向量流中发挥重要作用，特别地当在心脏上执行成像时。流边界的运动可以基于斑点跟踪来逐帧跟踪。
在步骤180中，基于经预处理的彩色多普勒图像帧m和B模式图像帧v来估计向量流率。
向量流估计通过优化框架求解。为了求解流向量场u，以下框架被最小化：
其中：s是沿着其采集彩色多普勒图像帧测量结果m的超声波束取向；M表示定义彩色多普勒图像帧内的观察到的测量结果的稀疏区域的掩膜，也被称为置信度掩膜；B是由分割给定的流边界(组织)，在其上估计边界速度v；并且λS表示平滑项的权重。
项||M[<s，u>-m]||2将向量场u的流解限于与多普勒测量结果m兼容。针对彩色多普勒图像帧上的任何像素x，u(x)是待求解的所述像素处的流向量。相同像素处的流向量u(x)在多普勒波束取向向量s(x)上的投影通过其内积<s(x)，u(x)>描述。该内积被计算为尽可能接近给定像素处的真实多普勒测量结果。项<s，u>-m被称为差图像并且表示多普勒测量结果m与流向量u(x)和多普勒束取向向量s(x)的内积之间的差。
M是描述彩色多普勒图像帧上的每个位置处的每个多普勒测量结果的置信度的逐像素加权掩膜。其被应用在差图像<s，u>-m上。在最简单的情况下，在像素x处，M(x)是0或1。由于并非所有像素都具有多普勒速度测量结果，因而仅具有可用测量结果的像素将具有M(x)＝1。其他将具有0的值(因为无测量结果存在)。更一般地，M(x)在0与1之间的范围内，以反映关于像素x处的多普勒度量的先验置信度水平(例如，根据噪声水平)。出于该原因，该第一项||M[<s，u>-m]||2应当被最小化。
项用于正则化或平滑，使得方程的数值解可以是更稳定的。λS是调节(下文所描述的)兼容性项与平滑项之间的折中的标量。
约束u(B)＝v0(还被称为兼容性项)要求流解与边界条件兼容。边界像素集由B指定。v0是可以如上文所描述导出的边界速度，例如使用斑点跟踪。
约束反映流解应当由于质量守恒而是无散度的限制。
方程使用増广拉格朗日方法来求解；然而，也可以应用用于凸极小化的其他标准数值方法，诸如投影梯度下降。
换句话说，向量流在全部视场中求解，使得：向量流与置信度掩膜M内的观察到的彩色多普勒测量结果兼容；视场内的流体的质量守恒通过零散度约束来遵守；并且解与所估计的边界速度(u(B)＝v0)兼容。
在步骤190中，基于所估计的向量流来生成新彩色多普勒图像帧。
一旦向量场u在全视场中被估计，则流向量可以在波束取向s上被重新投影以形成新彩色多普勒图像帧，其中，先前缺失的彩色信息被填充。在步骤200中，这然后可以被用于形成输出图像。
在步骤210中，新彩色多普勒图像帧可以被叠加在当前B模式图像帧上以便除成像区域的结构上下文之外，向用户提供完整的彩色多普勒信息。
如至此的方法中所描述的，图像帧已经被假定为是2D的；然而，该方法可以扩展到3D彩色采集，其中，由于要求的显著地更大数目的测量结果，帧率影响是更显著的。
在这种情况下，多个彩色多普勒图像帧包括3D彩色多普勒图像体积。
为了加速3D彩色多普勒的采集，在多个空间位置处采集稀疏彩色多普勒超声图像帧的集合。
稀疏彩色多普勒彩色数据然后在空间和时间方面被内插，例如通过纳维尔-斯托克斯方程，并且组合所采集的帧使用以形成3D彩色多普勒图像体积。这减少采集执行3D彩色多普勒成像需要的3D图像体积所要求的测量结果的数目，其导致更高的帧率。3D彩色多普勒图像体积然后可以与在常规3D成像模式中采集的3D B模式超声体积组合。
图3a示出了其中彩色信息仅部分地在心腔内被测量的稀疏彩色多普勒图像帧300的范例。图3b示出了以向量箭头的形式的向量流估计和新彩色多普勒图像帧的再填充颜色。可以看到，全心室区域现在充满彩色信息，其视觉上与图3a中所示的稀疏测量结果一致。在该范例中，在图像采集期间收集的观察到的稀疏彩色区域表示存在于最终图像中的完全填充的彩色区域的近似25％。
通过研究附图、说明书和随附的权利要求书，本领域的技术人员在实践所要求保护的本发明时可以理解和实现所公开的实施例的其他变型。在权利要求中，词语“包括”不排除其他元件或者步骤，并且词语“一”或“一个”不排除多个。互不相同的从属权利要求中记载了特定措施的仅有事实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不应当被解释为对范围的限制。

Claims (17)

1.一种彩色多普勒超声成像方法，所述方法包括：
采集多个稀疏彩色多普勒超声图像帧(110)和B模式超声图像帧(120)；
对所述多个稀疏彩色多普勒超声图像帧和B模式超声图像帧中的当前稀疏彩色多普勒超声图像帧和B模式超声图像帧进行预处理；
基于经预处理的当前稀疏彩色多普勒超声图像帧和B模式超声图像帧来估计向量流(180)，其中，对向量流的所述估计包括通过将优化框架应用到所述当前稀疏彩色多普勒图像帧来求解所述图像帧的全视场中的流向量场(u)，其中，所述优化框架包括掩膜(M)，所述掩膜适于定义所述当前稀疏彩色多普勒图像帧内的观察到的彩色多普勒测量结果(m)的稀疏区域，使得所求解的向量场(u)与所述掩膜(M)内的所述观察到的彩色多普勒测量结果(m)兼容；
基于所估计的向量流来生成新彩色多普勒图像帧(190)；并且
生成包括所述新彩色多普勒图像帧的输出图像(200)。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述优化框架包括平滑项。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述优化框架包括零散度约束。
4.根据权利要求1至2中的任一项所述的方法，其中，所述优化框架包括估计的边界速度。
5.根据权利要求1至2中的任一项所述的方法，其中，所述掩膜(M)是逐像素加权掩膜，其中，所述加权掩膜针对所述当前稀疏彩色多普勒图像帧中的无观察到的彩色多普勒测量结果(m)存在的那些像素中的每一个像素具有零值。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述加权掩膜针对所述当前稀疏彩色多普勒图像帧中的存在观察到的彩色多普勒测量结果(m)的那些像素中的每一个像素具有在零和一之间的范围内的值，所述值反映关于每个相应像素处的所述观察到的彩色多普勒测量结果(m)的置信度水平。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述置信度水平是每个相应像素处的噪声水平的函数。
8.根据权利要求1至2中的任一项所述的方法，其中，对输出图像的所述生成包括将所述新彩色多普勒图像帧叠加在所述当前B模式超声图像帧上。
9.根据权利要求1至2中的任一项所述的方法，其中，对新彩色多普勒图像帧的所述生成包括将在所述图像帧的所述全视场中求解的所述流向量场(u)重新投影在沿着其已经采集了所述观察到的彩色多普勒测量结果(m)的超声波束取向(s)上。
10.根据权利要求1至2中的任一项所述的方法，其中，所述预处理包括在所述当前稀疏彩色多普勒超声图像帧上执行相位展开。
11.根据权利要求1至2中的任一项所述的方法，其中，所述预处理包括在所述当前B模式超声图像帧上执行流边界分割。
12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述预处理包括基于所述流边界分割来导出先前B模式图像帧(170)与所述当前B模式帧之间的边界(160)的运动。
13.根据权利要求12所述的方法，其中，对所述边界(160)的所述运动的所述导出基于斑点跟踪。
14.根据权利要求1至2中的任一项所述的方法，其中，所述多个稀疏彩色多普勒超声图像帧包括3D彩色多普勒超声图像体积。
15.根据权利要求14所述的方法，其中，所述3D彩色多普勒超声体积通过以下各项来生成：
采集多个空间位置处的稀疏彩色多普勒超声图像帧的集合；
在所述稀疏彩色多普勒超声图像帧的集合中的所采集的帧之间内插图像数据；并且
基于所采集的图像帧和所内插的图像数据来生成3D彩色多普勒图像体积。
16.一种计算机程序产品，包括计算机程序代码单元，所述计算机程序代码单元当在计算机上运行时适于实施根据权利要求1至15中的任一项所述的方法。
17.一种适于执行彩色多普勒超声成像的超声系统(2)，所述系统包括：
超声探头(4)，其适于采集超声图像数据；
处理器，其适于：
采集多个稀疏彩色多普勒超声图像帧和B模式超声图像帧；
对所述多个稀疏彩色多普勒超声图像帧和B模式超声图像帧中的当前稀疏彩色多普勒超声图像帧和B模式超声图像帧进行预处理；
基于经预处理的当前稀疏彩色多普勒超声图像帧和B模式超声图像帧来估计向量流，其中，估计向量流包括通过将优化框架应用到所述当前稀疏彩色多普勒图像帧来求解所述图像帧的全视场中的流向量场(u)，其中，所述优化框架包括掩膜(M)，所述掩膜适于定义所述当前稀疏彩色多普勒图像帧内的观察到的彩色多普勒测量结果(m)的稀疏区域，使得所求解的向量场(u)与所述掩膜(M)内的所述观察到的彩色多普勒测量结果(m)兼容；
基于所估计的向量流来生成新彩色多普勒图像帧；并且
生成包括所述新彩色多普勒图像帧的输出图像。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP4262564A1 (en) * 2020-12-18 2023-10-25 Koninklijke Philips N.V. Boundary detection in ultrasound data
EP4014883A1 (en) * 2020-12-18 2022-06-22 Koninklijke Philips N.V. Boundary detection in ultrasound data

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2009158399A1 (en) * 2008-06-26 2009-12-30 Verasonics, Inc. High frame rate quantitative doppler flow imaging using unfocused transmit beams
JP2010274120A (ja) * 2009-06-01 2010-12-09 Medison Co Ltd 動きベクトルを提供する超音波システムおよび方法
CN103536315A (zh) * 2012-07-13 2014-01-29 美国西门子医疗解决公司 频谱多普勒超声成像中的自动多普勒选通定位
CN103842841A (zh) * 2011-09-30 2014-06-04 皇家飞利浦有限公司 带有自动多普勒流设置的超声系统
CN105073018A (zh) * 2013-02-28 2015-11-18 株式会社东芝 超声波诊断装置
CN105976348A (zh) * 2015-01-06 2016-09-28 西门子公司 医学成像中的个性化全身循环
CN106028950A (zh) * 2013-12-12 2016-10-12 三星麦迪森株式会社 显示超声图像的设备和方法
WO2016172890A1 (zh) * 2015-04-29 2016-11-03 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 超声血流成像显示方法及超声成像系统
CN107530051A (zh) * 2015-03-02 2018-01-02 B-K医疗公司 使用向量速度超声（us）对血管内压变化的无创估计
CN107913082A (zh) * 2015-11-10 2018-04-17 三星麦迪森株式会社 超声成像设备及操作该超声成像设备的方法

Family Cites Families (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6283919B1 (en) 1996-11-26 2001-09-04 Atl Ultrasound Ultrasonic diagnostic imaging with blended tissue harmonic signals
US6458083B1 (en) 1996-11-26 2002-10-01 Koninklijke Philips Electronics N.V. Ultrasonic harmonic imaging with adaptive image formation
US6013032A (en) 1998-03-13 2000-01-11 Hewlett-Packard Company Beamforming methods and apparatus for three-dimensional ultrasound imaging using two-dimensional transducer array
US5997479A (en) 1998-05-28 1999-12-07 Hewlett-Packard Company Phased array acoustic systems with intra-group processors
US6530885B1 (en) 2000-03-17 2003-03-11 Atl Ultrasound, Inc. Spatially compounded three dimensional ultrasonic images
US6443896B1 (en) 2000-08-17 2002-09-03 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method for creating multiplanar ultrasonic images of a three dimensional object
US6468216B1 (en) 2000-08-24 2002-10-22 Kininklijke Philips Electronics N.V. Ultrasonic diagnostic imaging of the coronary arteries
US7547283B2 (en) * 2000-11-28 2009-06-16 Physiosonics, Inc. Methods for determining intracranial pressure non-invasively
US7022077B2 (en) * 2000-11-28 2006-04-04 Allez Physionix Ltd. Systems and methods for making noninvasive assessments of cardiac tissue and parameters
JP4660126B2 (ja) * 2004-06-18 2011-03-30 株式会社東芝 超音波血流イメージング装置
US20080269611A1 (en) * 2007-04-24 2008-10-30 Gianni Pedrizzetti Flow characteristic imaging in medical diagnostic ultrasound
US9414805B2 (en) * 2008-07-28 2016-08-16 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Spectral Doppler with multiple spatially distinct gates
JP5645811B2 (ja) * 2009-04-06 2014-12-24 株式会社日立メディコ 医用画像診断装置、関心領域設定方法、医用画像処理装置、及び関心領域設定プログラム
US9028413B2 (en) 2010-03-08 2015-05-12 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Prediction-based flow estimation for ultrasound diagnostic imaging
US9398898B2 (en) * 2011-02-23 2016-07-26 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Multiple beam spectral doppler in medical diagnostic ultrasound imaging
US9011338B2 (en) 2012-07-12 2015-04-21 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Gap filling for spectral doppler ultrasound
CN107773273B (zh) * 2013-11-19 2023-12-01 港大科桥有限公司 超声流体向量成像装置及其方法
US20160361040A1 (en) * 2014-02-28 2016-12-15 Hitachi, Ltd. Ultrasonic image pickup device and method
JP6952023B2 (ja) * 2015-04-01 2021-10-20 ヴェラゾニックス，インコーポレーテッド インパルス応答推定及び遡及的取得による符号化励起イメージングのための方法及びシステム
US20160310110A1 (en) * 2015-04-23 2016-10-27 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Acquisition control for mixed mode ultrasound imaging
US20190365355A1 (en) * 2017-01-18 2019-12-05 Technion Research & Development Foundation Ltd. Sparsity-based ultrasound super-resolution imaging
US11294052B2 (en) * 2018-06-18 2022-04-05 The Board Of Trustees Of The University Of Illinois Ultrasonic imaging with clutter filtering for perfusion
EP3586758A1 (en) * 2018-06-28 2020-01-01 Koninklijke Philips N.V. Methods and systems for performing transvalvular pressure quantification
EP3841396A1 (en) * 2018-08-23 2021-06-30 Koninklijke Philips N.V. Translating ensemble ultrasonic imaging and associated devices, systems, and methods

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2009158399A1 (en) * 2008-06-26 2009-12-30 Verasonics, Inc. High frame rate quantitative doppler flow imaging using unfocused transmit beams
CN102123668A (zh) * 2008-06-26 2011-07-13 维拉声学公司 使用未聚焦发送波束的高帧率定量多普勒流成像
JP2010274120A (ja) * 2009-06-01 2010-12-09 Medison Co Ltd 動きベクトルを提供する超音波システムおよび方法
CN103842841A (zh) * 2011-09-30 2014-06-04 皇家飞利浦有限公司 带有自动多普勒流设置的超声系统
CN103536315A (zh) * 2012-07-13 2014-01-29 美国西门子医疗解决公司 频谱多普勒超声成像中的自动多普勒选通定位
CN105073018A (zh) * 2013-02-28 2015-11-18 株式会社东芝 超声波诊断装置
CN106028950A (zh) * 2013-12-12 2016-10-12 三星麦迪森株式会社 显示超声图像的设备和方法
CN105976348A (zh) * 2015-01-06 2016-09-28 西门子公司 医学成像中的个性化全身循环
CN107530051A (zh) * 2015-03-02 2018-01-02 B-K医疗公司 使用向量速度超声（us）对血管内压变化的无创估计
WO2016172890A1 (zh) * 2015-04-29 2016-11-03 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 超声血流成像显示方法及超声成像系统
CN107913082A (zh) * 2015-11-10 2018-04-17 三星麦迪森株式会社 超声成像设备及操作该超声成像设备的方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Two-dimensional ultrasound Doppler velocimeter for flow mapping of unsteady liquid metal flows;S. Franke, H. Lieske, A. Fischer, L. Büttner, J. Czarske, D. Räbiger, S. Eckert;Ultrasonics;第53卷(第3期);第691-700页 *

Also Published As

Publication number Publication date
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