CN113597286A - 三维体积流量量化和测量 - Google Patents

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Abstract

一种超声诊断成像系统在至少一个心动周期内采集血管的子体积的体积图像流量数据集。然后在空间和时间上对齐子体积的图像数据，以生成心脏周期内血管体积流量的3D图像。从采集的体积图像流量数据集产生体积流量概况曲线。从血管中心开始并从那里向外进行扫描子体积。血管中心可以由用户手动指定，也可以由超声系统通过多普勒或其他方法自动指定。在一个心脏周期内扫描每个子体积，所述收缩期位于所述采集间隔的时间中心。与所述心脏周期同步地扫描子体积，并且在每个子体积数据采集间隔期间更新对心脏周期的估计。

Description

三维体积流量量化和测量
技术领域
本发明涉及医学诊断超声系统，并且具体而言涉及产生通过心脏或血管的血液的体积流量的量化测量结果的超声系统。
背景技术
长期以来，超声一直被用于使用多普勒原理来评估心脏和血管系统中的各种血流参数。基本的多普勒响应是流速，其可以进一步用于确定血流的其他特性。心脏病专家感兴趣的一个特征是通过血管的血液的体积流量。估计体积流量的早期努力包括将血流的平均速度乘以血管的标称横截面积。但是，由于需要进行特定估计，这些早期的努力存在缺陷。一个是血管腔是圆形的。另一个是通过单次多普勒测量或频谱多普勒数据的定性评估来估计平均速度。速度测量还必须针对超声束方向和流动方向之间的角度进行校正。又一个考虑是存在狭窄时的层流分布。
由于动脉血流的搏动，引起进一步的复杂化。虽然静脉血流基本恒定，但动脉血流在心脏周期中不断变化。因此，标准技术通常缺乏用户独立性和可重复性。3D超声的出现缓解了这些需求中的一些，以评估流动条件，特别是其采集血流量信息的能力。借助3D成像，可以对整个血管腔进行成像，并采集一系列3D图像数据集以供以后重放和诊断。当在数据集中采集到血管中完整体积流量的数据时，可以在采集后诊断期间检查图像数据以评估流量概况。可以在多平面重建(MPR)中从3D数据中提取不同的2D图像平面，从而可以检查通过血管的所需方向的图像平面。因此，三维成像解决了对于2D流量估计是有问题的许多静态成像挑战。
近年来，分析血流时间动态的问题已通过一种称为“时空图像相关性”或STIC的技术得到解决。使用STIC，可以使用超声扫描血管，并在一系列心脏周期内采集许多图像帧。当使用2D超声探头手动扫描时，此图像采集可能需要10秒或更长时间。可以使用机械3D探头执行相同的采集，机械3D探头扫过图像平面通过血管，但3D机械探头通常具有较差的高程聚焦，这导致在高程维度构建MPR图像时的不准确性。采集完成并存储图像帧后，所需解剖结构的图像帧(如有必要由MPR重建创建)根据它们在心动周期中的相位序列重新组合成图像的循环。由于在采集数据集所需的时间内心跳周期可能不一致，因此使得该任务困难。因此，已经开发了通过分析心脏组织或血液的运动来估计心率的合成方法，然而其通常难以评估并且容易不准确。因此，期望开发更鲁棒的技术以在存在流动脉动和不稳定心跳的情况下准确评估体积流量。还期望使此类技术自动化，以便优先化并缩短采集体积流量数据所需的时间间隔，并减少探头和解剖结构的运动效应的影响。
发明内容
根据本发明的原理，描述了一种诊断超声系统，其使用体积流量采集来产生血流概况。使用3D成像探头来从血管采集一个或多个图像体积的流量数据，并且提取血管的B或C横截面，其被处理以确定血流量。在评估动脉血流时，优选的是采集体积流量的多个子体积，在心动周期的所有阶段采集每个在空间上不同的体积流量数据集，以保持时间采样精度。然后以心脏相位顺序在空间上组装子体积，以便产生具有足够时间采样的完整体积流序列。然后提取B或C平面，并使用高斯定理估计通过该平面的体积流量概况。
在优选实施方式中，体积或子体积采集在血管中心附近开始，在那里血流信号更强并且因此更容易识别心脏相位。这也导致在采集过程的早期采集对总体积流量贡献最大的子体积，以最大限度地减少不利的运动效应。在这种情况下，采集过程将首先在子体积采集之前识别血管中心，如通过用户指定或自动化技术，例如通过血管的快速多普勒序列。子体积采集然后从血管中心开始并从那里向外进行。
与心跳周期相位同步的采集可以通过测量心跳周期的非合成方法(例如，连接到患者的ECG监测器)或通过合成方法(例如用户估计或自动M模式)来实现自动M模式或心脏或血管解剖或血流的纹波跟踪。优选地，在采集期间即时计算流量概况，并且在每个心脏周期更新基于先前采集的子体积的心动周期的心率估计以考虑心脏周期中的不规则性。优选地，每个子体积的采集在时间上以收缩期为中心，使得当动脉血管中体积流量最大时收缩期流量被完全采样。
根据本发明的方面，一种用于分析血液的体积流量的超声诊断成像系统包括：3D成像探头，其适于采集血管的体积图像流量数据集；图像数据处理器，其对体积图像流量数据集进行响应；以及血管中心定位器。血管中心定位器对在空间上组织的血管数据进行响应，所述血管中心定位器适于识别血管的中心。所述系统还包括波束形成器控制器，其对血管中心定位器进行响应，其适于控制3D成像探头以围绕血管中心开始采集血管的体积图像流量数据集。在特定实施例中，还有体积流量计算器，其对所采集的血管体积图像流量数据集进行响应，所述体积流量计算器适于计算体积流量概况数据。
在一些实施例中，所述超声诊断成像系统还包括心率计算器，所述心率计算器适于产生表示心率的数据，并且所述体积图像流量数据集是与心率数据定时相关地采集的。
在一些实施例中，心率计算器包括适于使用超声数据来产生估计的心率数据的ECG监测器或超声数据处理器中的一个。
在一些实施例中，所述超声诊断成像系统包括对所述血管中心定位器进行响应的子体积选择器。所述子体积选择器控制波束形成器控制器以围绕血管中心开始采集血管的子体积的体积图像流量数据集。
在一些实施例中，波束形成器控制器在心脏周期的持续时间内采集血管的子体积的体积图像流量数据集。
在一些实施例中，波束形成器控制器在从心脏周期的舒张部分的中间开始并在心脏周期的下一舒张部分的中间结束的采集间隔内采集血管的子体积的体积图像流量数据集。
在一些实施例中，波束形成器控制器在采集间隔中间发生的心脏收缩期期间采集血管的子体积的体积图像流量数据集。
在一些实施例中，心率计算器还被耦合到体积流量计算器并且适于计算与流量概况的收缩峰值有关的子体积采集时间。
在一些实施例中，所述超声诊断成像系统还包括适于存储体图像数据集的3D图像数据存储器。在一些实施例中，超声诊断成像系统还包括多平面重新格式化器，所述多平面重新格式化器被耦合到3D图像数据存储器并选择与血管相交的图像平面。
在一些实施例中，体积流量计算器还适于计算和与血管相交的图像平面有关的体积流量概况数据。
在一些实施例中，所述系统还包括体积绘制器，所述体积绘制器被耦合到3D图像数据存储器并且适于产生血管的3D图像。
在一些实施例中，所述系统还包括显示器，所述显示器被配置为显示以下中的一项或多项：由所述多平面重新格式化器选择的图像平面、血管的3D图像和流量概况曲线。所述显示器可以被耦合到所述系统的一个或多个其他元件。
本发明还提供了一种通过超声数据采集来分析血液的体积流量的方法，包括：识别血管的中心；使用3D超声成像探头从所述血管的中心附近开始采集所述血管的体积图像流量数据集；处理由所述成像探头采集的图像数据集，以显示所述血管的超声图像；并且使用采集的体积图像流量数据集来计算体积流量概况数据。
在一些实施例中，所述方法还包括估计心脏周期定时。在一些实施例中，所述血管的体积图像流量数据集是与心脏周期定时同步地从血管的子体积中采集的。
在一些实施例中，所述方法包括检测所述心脏周期的收缩期。在一些实施例中，在从心脏周期的舒张中期开始并在随后的心脏周期的舒张中期结束的采集间隔期间从所述血管的子体积采集所述血管的体积图像流量数据集，其中，所述收缩期的采集发生在所述采集间隔的中间。
在一些实施例中，从所述血管的子体积采集所述血管的所述体积图像流量数据集还包括在多个子体积采集间隔期间更新估计的心脏周期定时。
附图说明
在附图中：
图1图示了使用3D超声成像探头采集体积区域的超声数据的子体积。
图2图示了从血管中心开始的血管腔的超声数据子体积的采集序列。
图3图示了当每个子体积采集在时间上以收缩期为中心时图2的采集序列的一系列典型的流量概况。
图4图示了当心脏周期测量或估计不准确时，体积流量高估或低估如何出现。
图5图示了根据两个心脏周期内的初始子体积的采样的对后续子体积采集间隔的确定。
图6图示了在收缩期期间开始对初始子体积进行采样时对后续子体积采集间隔的确定。
图7以框图形式图示了根据本发明的原理构造的超声诊断成像系统。
具体实施方式
图1图示了由3D超声成像探头的换能器12采集体积区域50的超声数据的子体积60。在该示例中，完整体积50具有对着扇形角54的圆锥形状，顶点52定位于阵列换能器12的前表面。对于子体积扫描，可以通过从一系列相邻子体积60采集超声数据来扫描整个体积。每个子体积可以包括一系列二维扇形切片70、72、74和76，其中每个切片包括一系列相邻的扫描线。虽然3D探头可以包括振荡的一维换能器阵列，但优选地，探头包括固定的二维矩阵阵列换能器以提高扫描速度和精度。由于矩阵阵列的波束在仰角和方位角都被电子地转向，因此整个体积和各个子体积可以具有任何期望的尺寸和形状，并且子体积的切片可以以任何波束顺序进行扫描。图1的图示还示出了虚线轮廓100，其中血管腔在体积64和62的前边缘和后边缘之间与体积50的底部相交。
优选地，从流信号最强的管腔中心开始采集血管管腔的子体积数据，并且更容易可靠地识别心脏相位。更多的血流信号包含在中央子体积中，并且在壁滤波后保留用于分析，例如如下所述的心率估计。中央子体积还包括对血管总体积流量的最大贡献。这种采集序列在图2中示出，其中从血管中心的子体积开始采集血管腔100的子体积1-5。血管中心可以通过用户指定其来识别。例如，用户可以查看血管的B模式图像，所述图像示出了血管壁。用户在似乎是血管中心的地方点击光标，超声系统使用该标识来划分采集开始的区域。替代地可以使用自动化技术。例如，在采集之前，发送并且从整个血管接收一系列多普勒波束，并进行多普勒处理以产生沿所有波束的速度估计。然后可以使用具有最高速度的波束上的空间位置来划分血管中心，然后从该位置向外进行子体积采集。通过这些或另一种技术采集的血管中心在图2中被标记有“X”。采集然后开始采集子体积1，其包括血管中心。子体积的流动(速度)数据的时间上不同的采集是针对心动周期的一组完整阶段执行的。后续子体积的采集然后从中心位置向外继续，包括本例中的子体积2、3、4和5。从图中可以看出，最初采集的子体积包括最大量的流量数据，并且外围子体积4和5包含对血管总体积流量的最小贡献。
图3图示了体积流量含量的这些差异，由不同子体积的流量信号水平的幅值表示。可以看到，第一子体积的流量信号81表现出最大的幅值，而子体积2和3的流量信号82和83的幅值稍小。外围子体积4和5显示具有最小幅值的流量信号84和85，并且因此对总体积流量的贡献最小，并且流动相位模糊的可能性最大。正是出于这个原因，以及运动效果最小化，来自这些外围子体积的数据是最后被采集的。
在图3中还可以看出，收缩期阶段(其中流速在收缩期峰值达到峰值)处于每个子体积采集间隔的时间中间。当体积流量最大时，该采样定时有利地导致在收缩期期间完全采集流量。可能与其他心脏相位定时一起发生的不准确性在图4中示出，图4示出了四个不同相位采集的流量概况80。图4a图示了对心率的估计大于实际心率的情况。由于估计心率比实际心率更快，因此子体积采集的间隔比应有的更短，如由粗体示出的概况的部分80a所示。因此，采集间隔忽略了一些舒张期，并且得到的数据过度地受更大的收缩期血流支配。因此，子体积的体积流量将被高估。对心率的过高估计也可能导致图4b的情况，其中在80b的间隔期间采集错过了一些收缩期信息，在这个示例中是收缩期的后半部分。因此，子体积的体积流量被低估了。图4c示出了估计心率低于(慢于)实际心率的情况。结果，采集间隔将大于一个心动周期。在此示例中，当在80c的采集间隔期间对子体积进行采样时，收缩期被过采样，并且体积流量被高估。图4d说明了另一种情况，其中将心率估计为低于实际心率。在采集间隔期间将子体积采样为粗体的流量概况线80d。在这种情况下，子体积在舒张期间被过度采样，并且结果是，体积流量由于包含过多的舒张数据而被低估。
因此可以看出，准确的心率信息对于准确的体积流量评估是重要的。根据本发明的另一方面，当根据超声信号信息确定心率时，在每次子体积采集期间持续更新心率估计以针对心跳之间更长或更短间隔的出现适当地进行调整。如美国专利US 9357978(Dow等人)中所述，可以根据M模式数据来估计心率估计值。这可以在后台完成，甚至在体积流量采集开始之前估计心率，从而能够以与心率适当同步的方式采集第一子体积。确定心率的另一种方法是在每次子体积采集期间连续计算流量概况信号，并使用此更新的信息将随后的采集与心脏的相位正确同步。这种技术的一个示例如图5所示。在这个示例中，所述第一子体积在两个心脏周期被采集，第一个呈现收缩流动阶段801，其在时间T1在峰值，并且第二呈现收缩流动阶段802，其在时间T2在峰值。通过流量概况信号的峰值检测来检测两个收缩峰值，并确定峰峰值间隔ΔT。然后根据ΔT间隔和T2的出现时间来设置开始采集第二子体积的时间。优选地，ΔT间隔的分数是二分之一，这使得第二子体积的采集在舒张期的中途开始。因此，当r被设置为0.5时，计算T2+rΔT将导致在舒张期中间开始对后续子体积的采集，并导致在图5中波形803的间隔内对下一个子体积进行采样。该定时将有利地导致对第二子体积的采样，其收缩期发生在采集间隔的中间，确保所有收缩期都将被采样。
图6提供了使用流动剖面波形来建立子体积采集定时的第二个示例。在该示例中，子体积1的采集开始于T1'，恰在流量信号的收缩期峰值之后。检测到下一个收缩期的相同水平，其发生在时间T2'，并确定T1'和T2'之间的间隔ΔT。计算公式T2+rΔT，其产生采集第二子体积的起始时间，如86所示。虽然第一子体积没有被采样，收缩期暂时位于子体积采集间隔的中间，但第二和所有后续子体积将发生适当的分阶段的采集。
在图7中，以框图形式示出了根据本发明的原理构造的超声系统。换能器阵列12被提供在超声探头10中，用于发射超声并接收回波信息。换能器阵列12是能够三个维度上扫描的换能器元件阵列，在仰角和方位角两者中。换能器阵列12被耦合到探头中的微波束形成器14，所述微波束形成器14控制由阵列元件进行的信号的发送和接收。微波束形成器能够对由换能器元件的组或“面片”接收的信号的至少部分波束形成，如在美国专利US5997479(Savord等人),US 6013032(Savord)，以及US 6623432(Powers等人)中所描述。微波束形成器通过探测线缆耦合到发射/接收(T/R)开关16，其在发射与接收之间切换并保护主波束形成器18免受高能发射信号的影响。在微波束形成器14的控制下的从换能器阵列12的超声束的发射由耦合到T/R开关和主波束形成器18的波束形成器控制器17指示，其从用户对用户接口或控制面板38的操作接收输入。由发射波控制器控制的发射特性包括发射波形的方向、数量、间距、幅值、相位、频率、极性和多样性。沿脉冲传输方向形成的波束可以直接从换能器阵列转向，也可以在未转向波束的任一侧以不同角度转向，以获得更宽的扇形视场。
由换能器元件的邻接的组接收到的回波，通过适当地对其进行延迟并且然后将其组合来进行波束形成。由微波束形成器14从每个面片产生的部分波束形成的信号被耦合到主波束形成器18，在主波束形成器20中，来自换能器元件的各个面片的部分波束形成的信号被组合成完全波束形成的相干回波信号。例如，主波束形成器18可以具有128个信道，每个信道从12个换能器元件的面片接收部分波束形成的信号。以这种方式，由二维矩阵阵列换能器的超过1500个换能器元件接收的信号可以有效地贡献于单个波束形成的信号。
相干回波信号经历信号处理器20的信号处理，其包括由数字滤波器进行滤波并且通过空间或频率复合进行降噪。信号处理器还可以通过空间或频率复合来执行纹波减少。例如，所述信号处理器20的所述数字滤波器能够是在美国专利US 5833613(Averkiou等人)中所公开的类型的滤波器。回波信号然后被耦合到正交带通滤波器(QBP)22。QBP执行三个功能：对r.f.回波信号数据进行频带限制，产生回波信号数据的同相和正交的对(I和Q)，并对数字采样率进行抽取。QBP包括两个单独的滤波器，一个产生同相样本，另一个产生正交样本，其中，每个滤波器由多个实现FIR滤波器的乘法器累加器(MAC)形成。
波束形成和处理的相干回波信号被耦合到一对图像数据处理器。A B模式处理器26产生针对身体中结构(例如组织)的B模式图像的信号数据。B模式处理器通过以(I2+Q2)1/2的形式计算回波信号幅值来执行正交解调的I和Q信号分量的幅值(包络)检测。正交回波信号分量也被耦合到多普勒处理器24。多普勒处理器24存储来自图像场中离散点的回波信号的集合，然后将其用于通过快速傅立叶变换(FFT)处理器估计图像中的点处的多普勒频移。采集系集的速率决定了系统可以精确测量并在图像中描绘的运动速度范围。多普勒频移与像场中各点的运动成正比，例如，血流和组织运动。对于彩色多普勒图像数据，对血管中每个点的估计多普勒血流值进行壁滤波，并使用查找表将其转换为彩色值。壁滤器具有可调节的截止频率，所述截止频率高于或低于该截止频率，在对流动的血液进行成像时，将拒绝诸如血管壁的低频运动的运动。B模式图像数据和多普勒血流值被耦合到扫描转换器32，扫描转换器28将B模式和多普勒样本从其采集的R-θ坐标转换为笛卡尔(x，y)坐标，以期望的显示格式显示，例如，直线显示格式或扇区显示格式。B模式图像或多普勒图像可以单独显示，或者两者在解剖配准中一起显示，其中，彩色多普勒叠加图显示图像中的B模式处理的组织和血管中的血流。另一显示可能性是显示已被不同地处理的相同解剖结构的并排图像。在比较图像时，此显示格式很有用。扫描转换的图像数据(B模式和多普勒数据)被耦合并存储在3D图像数据存储器30中，在那里它存储在可根据采集图像数据值的空间位置寻址的存储器位置中。来自3D扫描的图像数据可以由体积绘制器32访问，其将3D数据集的数据值转换为从给定参考点观看的投影3D图像，如美国专利US 6530885(Entrekin等人)中所描述。由体积绘制器32产生的3D图像和来自由扫描转换器28产生数据的2D图像被耦合到显示处理器34以进一步增强、缓存和临时存储以在图像显示器36上显示。3D图像数据还被耦合到多平面重新格式化器48，其对来自用户控件38的用户输入进行响应，能够从3D数据集中提取用户指定的图像平面的图像数据。该图像数据被耦合到显示处理器34以显示选定的MPR图像，并且MPR图像的平面用于如下所述的体积流量估计。
根据本发明，由处理器24和26产生的B模式和多普勒数据被耦合到血管中心定位器44。这使得血管中心定位器可以做几件事。一件是使得用户能够点击血管的B模式图像中用户认为是血管中心的点。指示该用户动作的信号从用户接口38被耦合到血管中心定位器，并且所识别的血管中心点被存储在定位器中并且被耦合到子体积选择器46。血管中心定位器44的另一个操作是在血管的快速多普勒扫描之后从多普勒处理器接收速度数据。定位器44分析该数据以确定具有最高流速的血管中的空间位置。在那种情况下，该空间位置耦合到子体积选择器46并用作血管中心。应当理解，耦合到血管中心定位器的B模式和多普勒数据可以是通过扫描转换处理的数据，使得空间位置坐标将与显示器36使用的坐标相对应。血管中心定位器44因此能够使用用户输入或自动方法来确定血管中心并将该信息耦合到子体积选择器46。
多平面重新格式化器48还被耦合到体积流量计算器40。体积流量计算器还从多普勒处理器24接收多普勒速度数据，因此能够使用高斯定理计算通过血管的B平面或C平面的血流量。对于体积流量数据，高斯定理被计算如下：
Q＝∫S v·dA
其中，Q是体积流量，例如，毫升每秒，v是流速，并且表面S是通过血管腔的选定平面。速度v在封闭边界S上的表面积分产生体积流量Q。因此，通过与血管相交的平面的体积流量可以用心动周期的每个新阶段的新数据进行更新，以产生作为时间的函数的Q的流量概况曲线，并且可以将整个心脏周期的各个阶段的流量相加以计算每个心脏周期的体积流量。
由体积流量计算器40产生的体积流量的流量数据被耦合到图形生成器49，其产生如图4所示的流量概况曲线以在显示器36上显示。图形生成器还生成图形以与超声图像一起显示光标、测量尺寸、检查参数和患者姓名等内容。
流量概况曲线数据还被耦合到心率计算器42，在那里它用于在没有ECG监测器信号或心率值的用户输入的情况下估计心率。心率计算器使用流量概况曲线数据来检测流量概况的收缩期峰值，检测收缩期峰值之间的间隔ΔT，并计算如上所述的相继子体积采集的开始时间。心率计时数据被耦合到子体积选择器46，其确定何时采集扫描血管的整个体积区域所需的每个子体积。来自血管中心定位器44的数据通知子体积选择器第一子体积要在哪里被采集(即，血管中心周围)并且来自心率计算器42的数据通知子体积选择器每个子体积采集的定时，使得至少在第二和后续子体积采集的每个子体积采集的中间采集收缩期。根据该信息，子体积选择器通知波束形成器控制器何时何处执行每个子体积采集。图7的超声系统由此执行体积流量数据的体积图像的采集和组装，用于准确估计体积流量概况曲线。

Claims (15)

1.一种用于分析血液的体积流量的超声诊断成像系统，包括：
3D成像探头，其适于采集血管的体积图像流量数据集；
图像数据处理器，其对所述体积图像流量数据集进行响应；
血管中心定位器，其对在空间上组织的血管数据进行响应，所述血管中心定位器适于识别所述血管的中心；
波束形成器控制器，其对所述血管中心定位器进行响应，所述波束形成器控制器适于控制所述3D成像探头在所述血管的所述中心附近开始采集所述血管的体积图像流量数据集；以及
体积流量计算器，其对所采集的血管的体积图像流量数据集进行响应，所述体积流量计算器适于计算体积流量概况数据。
2.根据权利要求1所述的超声诊断成像系统，还包括适于产生表示心率的数据的心率计算器，
其中，所述体积图像流量数据集是与心率数据时间相关地采集的。
3.根据权利要求2所述的超声诊断成像系统，其中，所述心率计算器还包括ECG监测器或适于使用超声数据来产生估计的心率数据的超声数据处理器中的一个。
4.根据权利要求1所述的超声诊断成像系统，还包括对所述血管中心定位器进行响应的子体积选择器，所述子体积选择器适于控制所述波束形成器控制器以在所述血管的所述中心附近开始采集血管的子体积的体积图像流量数据集。
5.根据权利要求4所述的超声诊断成像系统，其中，所述波束形成器控制器还适于在心脏周期的持续时间内采集血管的子体积的体积图像流量数据集。
6.根据权利要求5所述的超声诊断成像系统，其中，所述波束形成器控制器还适于在从心脏周期的舒张部分的中间开始并且在心脏周期的下一舒张部分的中间结束的采集间隔内采集血管的子体积的体积图像流量数据集。
7.根据权利要求6所述的超声诊断成像系统，其中，所述波束形成器控制器还适于在所述采集间隔中间发生的心脏收缩期期间采集血管的子体积的体积图像流量数据集。
8.根据权利要求2所述的超声诊断成像系统，其中，所述心率计算器还被耦合到所述体积流量计算器并且适于计算与流量概况的收缩峰值有关的子体积采集时间。
9.根据权利要求1所述的超声诊断成像系统，还包括：
3D图像数据存储器，其适于存储体积图像数据集；以及
多平面重新格式化器，其被耦合到所述3D图像数据存储器，并且适于选择与所述血管相交的图像平面，
其中，所述体积流量计算器还适于计算与所述血管相交的图像平面有关的体积流量概况数据。
10.根据权利要求9所述的超声诊断成像系统，还包括：体积绘制器，其被耦合到所述3D图像数据存储器并且适于产生所述血管的3D图像。
11.根据权利要求10所述的超声诊断成像系统，还包括：显示器，其被耦合到所述多平面重新格式化器、所述体积绘制器和所述体积流量计算器，所述显示器适于显示以下中的一项或多项：由所述多平面重新格式化器选择的图像平面、所述血管的3D图像、以及流量概况曲线。
12.一种通过超声数据采集来分析血液的体积流量的方法，包括：
识别血管的中心；
利用3D超声成像探头从所述血管的所述中心附近开始采集所述血管的体积图像流量数据集；
处理由所述成像探头采集的图像数据集，以显示所述血管的超声图像；并且
使用所采集的体积图像流量数据集来计算体积流量概况数据。
13.根据权利要求12所述的方法，还包括：
估计心脏周期定时；
其中，采集体积图像流量数据集还包括与所述心脏周期定时同步地从所述血管的子体积采集所述血管的体积图像流量数据集。
14.根据权利要求13所述的方法，还包括：
检测所述心脏周期的收缩期；
其中，采集体积图像流量数据集还包括在从心脏周期的舒张中期开始并且在随后的心脏周期的舒张中期结束的采集间隔期间从所述血管的子体积采集所述血管的体积图像流量数据集，
其中，在所述收缩期期间的采集发生在所述采集间隔的中间期间。
15.根据权利要求14所述的方法，
其中，从所述血管的子体积采集所述血管的体积图像流量数据集还包括在多个子体积采集间隔期间更新估计的心脏周期定时。
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