CN114504343B - 基于血管内超声图像计算心动周期的方法 - Google Patents

Abstract

本公开涉及一种基于血管内超声图像计算心动周期的方法，其包括：获取模块用于获取连续的多帧超声图像、以及预先设定多个预估心率值，多帧超声图像是以预定频率在血管内获取；选择模块被配置为基于各个预估心率值获得多个预估周期，分别将各个预估周期作为目标周期，基于目标周期和预定频率将多帧超声图像分为多个图像组，选取各个图像组中相应位置的图像以构成多个图像序列；计算模块被配置为计算各个图像序列中相邻两帧图像的相似性并获取多个相似值，计算多个相似值的平均值作为目标周期对应的有效相似值，比较各个预估周期对应的有效相似值，并基于最大的有效相似值所对应的预估周期获得心动周期。在这种情况下，能够较为准确地获得心动周期。

Description

基于血管内超声图像计算心动周期的方法

本申请的申请日为2020年12月31日、申请号为202011633487.9、发明名称为利用超声图像测量心动周期的系统及其方法的专利申请的分案申请。

技术领域

本公开具体涉及一种基于血管内超声图像计算心动周期的方法。

背景技术

心血管疾病已成为全世界的主要致死原因(例如，冠心病)。目前是通过超声成像系统(例如IVUS系统)对血管进行超声成像来对血管进行诊断和监测。在进行超声成像时，由于组织或脏器的运动(例如，呼吸、心跳等)可能会使超声成像系统产生伪影，从而导致采集的超声图像的质量降低。

为了获得较高质量的超声图像，一般利用心电门控等技术来对采集的超声图像进行修正。在利用心电门控技术对超声图像修正时，往往需要先获取该超声图像在成像时成像对象的心率值或心动周期，从而确定对应的心动周期来对超声图像进行修正。

在现有技术中，往往是根据超声图像直接估算出对应的心率值或心动周期。然而直接估算出的心率值或心动周期，往往难以和实际的心率值或心动周期相匹配。

发明内容

本公开有鉴于上述现有技术的状况而完成，其目的在于提供一种能够获得较为准确的心动周期的利用超声图像测量心动周期的系统及其方法。

为此，本公开的第一方面提供了一种利用超声图像测量心动周期的系统，是利用在血管内采集的超声图像来测量心动周期的系统，其特征在于，包括：获取模块、选择模块、以及计算模块，所述获取模块用于获取连续的多帧超声图像和预先设定多个预估心率值，所述多帧超声图像是以预定频率在血管内获取；所述选择模块被配置为基于各个预估心率值获得多个预估周期，分别将各个预估周期作为目标周期，基于所述目标周期和所述预定频率将所述多帧超声图像分为多个图像组，选取各个图像组中相应位置的图像以构成多个图像序列；所述计算模块被配置为计算各个图像序列中相邻两帧图像的相似性并获取多个相似值，计算所述多个相似值的平均值作为所述目标周期对应的有效相似值，比较各个预估周期对应的有效相似值，并基于最大的有效相似值所对应的预估周期获得心动周期。

在本公开中，通过获取模块获取多帧超声图像并预先设定多个预估心率值，且多帧超声图像是以预定频率在血管内获取，选择模块和计算模块可以基于预定频率和预估心率值对多帧超声图像进行处理，从而可以获得多帧超声图像对应的心动周期。在这种情况下，能够较为准确地获得多帧超声图像对应的心动周期。

另外，本公开的第一方面提供的系统中，可选地，所述计算模块还用于获取最大的有效相似值对应的预估心率值，并基于最大的有效相似值所对应的预估心率值获得心率值。在这种情况下，能够较为准确地获得多帧超声图像对应的心率值。

另外，在本公开的第一方面提供的系统中，可选地，所述多帧超声图像在所述获取模块内按顺序排列以构成超声图像序列。由此，能够有利于后续将超声图像序列分为多个图像组。

另外，在本公开的第一方面提供的系统中，可选地，所述多个预估心率值中的各个预估心率值在数值上是连续的。在这种情况下，能够便于后续从中获得更加准确的心动周期。

另外，在本公开的第一方面提供的系统中，可选地，所述多个预估心率值至少含盖目标数值范围。在这种情况下，能够便于后续从中获得更加准确的心动周期。

另外，在本公开的第一方面提供的系统中，可选地，所述选择模块基于所述目标周期和所述预定频率获取预定帧数，基于所述预定帧数将所述多帧超声图像分为多个图像组。由此，能够便于选择模块将多帧超声图像分为多个图像组。

另外，在本公开的第一方面提供的系统中，可选地，所述计算模块用于计算相邻两帧超声图像在相应目标区域的相似性以获取对应的相似值。在这种情况下，能够针对性的获取相邻两帧超声图像在相应目标区域对应的相似值，从而能够便于后续获得较为准确的心动周期。

另外，在本公开的第一方面提供的系统中，可选地，各个图像序列内的超声图像按照在所述超声图像序列内的先后顺序进行排列。由此，能够便于后续准确地获得相邻两帧超声图像对应的相似值。

本公开的第二方面提供了一种利用超声图像测量心动周期的方法，是利用在血管内采集的超声图像来测量心动周期的方法，其特征在于，包括：以预定频率在血管内获取连续的多帧超声图像，并预先设定多个预估心率值，基于各个预估心率值获得多个预估周期，分别将各个预估周期作为目标周期，基于所述目标周期和所述预定频率将所述多帧超声图像分为多个图像组，选取各个图像组中相应位置的图像以构成多个图像序列，计算各个图像序列中相邻两帧图像的相似性并获取多个相似值，计算所述多个相似值的平均值作为所述目标周期对应的有效相似值，比较各个预估周期对应的有效相似值，并基于最大的有效相似值所对应的预估周期获得心动周期。

在本公开中，以预定频率在血管内获取连续的多帧超声图像并预先设定多个预估心率值，基于预定频率和预估心率值可以对多帧超声图像进行处理，从而可以获得多帧超声图像对应的心动周期。在这种情况下，能够较为准确地获得多帧超声图像对应的心动周期。

另外，在本公开的第二方面提供的制造方法中，可选地，获取最大的有效相似值对应的预估心率值，并基于最大的有效相似值所对应的预估心率值获得心率值。在这种情况下，能够较为准确地获得多帧超声图像对应的心率值。

根据本公开，能提供一种能够获得较为准确的心动周期的利用超声图像测量心动周期的系统及其方法。

附图说明

图1是示出了本公开的实施方式所涉及的系统的结构框图。

图2是示出了本公开的实施方式所涉及的超声成像系统的结构示意图。

图3是示出了本公开的实施方式所涉及的超声成像系统的应用示意图。

图4是示出了本公开的实施方式所涉及的获取多帧超声图像的示意图。

图5是示出了本公开的实施方式所涉及的基于多帧超声图像获取多个图像序列的示意图。

图6是示出了本公开的实施方式所涉及的利用超声图像测量心动周期的方法的流程示意图。

具体实施方式

以下，参考附图，详细地说明本公开的优选实施方式。在下面的说明中，对于相同的部件赋予相同的符号，省略重复的说明。另外，附图只是示意性的图，部件相互之间的尺寸的比例或者部件的形状等可以与实际的不同。

另外，在本公开的下面描述中涉及的小标题等并不是为了限制本公开的内容或范围，其仅仅是作为阅读的提示作用。这样的小标题既不能理解为用于分割文章的内容，也不应将小标题下的内容仅仅限制在小标题的范围内。

本公开所涉及的利用超声图像测量心动周期的系统10(参见图1)可以基于超声图像来测量在采集超声图像时成像对象的心动周期。通过本公开所涉及的利用超声图像测量心动周期的系统10，能够获得更加准确的心动周期。

以下结合附图对本公开所涉及的系统10进行详细描述。

图1是示出了本公开的实施方式所涉及的系统10的结构框图。

在一些示例中，参见图1，系统10可以包括获取模块110、选择模块120以及计算模块130。其中，获取模块110可以用于获取多帧超声图像。选择模块120和计算模块130可以对获取模块110获取的超声图像进行处理以获取在采集多帧超声图像时成像对象的心动周期。

在一些示例中，获取模块110可以获取多帧超声图像。其中，超声图像可以是由超声成像系统20对成像对象进行成像获取的超声图像(参见图2～图4)。在一些示例中，超声成像系统20可以以预定频率获取(或生成)超声图像。在一些示例中，获取模块110获取的多帧超声图像可以从超声成像系统20对成像对象进行成像开始至成像结束的时间内生成的超声图像中筛选。在一些示例中，多帧超声图像可以是连续的。由此，能够便于后续确认多帧超声图像对应的心动周期。在一些示例中，获取模块110获取的多帧超声图像可以按一定的顺序排列以构成超声图像序列L(参见图4)。由此，能够有利于后续将超声图像序列L分为多个图像组。在一些示例中，超声图像序列L内多帧超声图像可以依照超声成像系统20生成超声图像的顺序(也即超声图像的生成时间顺序)进行排列。在本公开所涉及的实施方式中，超声图像序列L内排列越靠前的超声图像的生成时间可以越早。例如，获取模块110可以获取多帧超声图像。多帧超声图像可以是超声成像系统20以预定频率在血管内获取的连续超声图像。

图2是示出了本公开的实施方式所涉及的超声成像系统20的结构示意图。图3是示出了本公开的实施方式所涉及的超声成像系统20的应用示意图。

在一些示例中，超声成像系统20可以为血管内超声成像系统。例如，超声成像系统20可以在血管内获取血管的超声图像(参见图3)。在这种情况下，多帧超声图像可以是在血管内获取的血管超声图像。由此，能够利用多帧超声图像来测量其对应的心动周期或心率值。但本公开的示例不限于此，在一些示例中，超声成像系统20可以为体外成像系统。例如，超声成像系统20可以利用B型超声等对成像对象的血管进行超声成像以获取超声图像。

在一些示例中，超声成像系统20可以包括体外装置210和血管内装置220(参见图2)。其中，体外装置210可以与血管内装置220连接，血管内装置220可以在血管内进行信息采集，并将所采集到的信息传输至体外装置210进行处理以生成超声图像。在一些示例中，血管内装置220可以具有远离体外装置210的远端侧和靠近体外装置210的近端侧。

在一些示例中，血管内装置220可以包括导管221、传动轴222以及探头223(参见图2和图3)。其中，导管221可以具有内腔，探头223可以与传动轴222连接，并可以随着传动轴222在导管221内移动。另外，探头223可以用于在血管内进行信息采集。

在一些示例中，在超声成像系统20工作时，血管内装置220可以被介入到成像对象体内例如血管30内，以在血管30内进行信息采集(参见图3)。具体而言，在介入过程中，医护人员可以首先从成像对象身上的某个部位(例如桡动脉或股动脉处)进行穿刺，并沿着血管将医用导丝推进到血管30内的待成像区域(例如，图3中的血管30的AB段)，接着使导管221沿着医用导丝推进至该待成像区域，然后推进传动轴222使其在导管221内移动并使得探头223置于目标位置A；之后医护人员可以使回撤机构212工作以控制传动轴222回撤和旋转，探头223可以跟随传动轴222移动，并在移动过程中可以例如通过发射和接收声信号或光信号等在血管内进行信息采集。在这种情况下，探头223可以在血管内采集待成像区域的血管信息，例如待成像区域的血管管腔和管壁断面结构信息等。在一些示例中，目标位置A可以是待成像区域靠近远端侧的一侧。

在一些示例中，如图1所示，导管221可以呈细长管状。在一些示例中，导管221可以具有用于设置传动轴222和探头223的导管内腔。在这种情况下，可以将传动轴222和探头223设置在导管内腔内，传动轴222和探头223可以相对于导管221移动(例如，平移和旋转)。在一些示例中，导管10的横截面可以为圆形状。由此，能够减少导管10与血管40之间的摩擦，从而减小血管40损伤的风险。

在一些示例中，传动轴222具有可挠性。在这种情况下，传动轴222能够与导管221适应在弯曲的血管内行进，由此，能够降低传动轴222发生损坏的可能性。在一些示例中，靠近近端侧的传动轴222可以与回撤机构212连接。由此，回撤机构212能够控制传动轴222回撤和旋转。在一些示例中，靠近远端侧的传动轴222可以与探头223连接，回撤机构212可以通过控制传动轴222使探头223回撤，探头223在回撤时，需要高速旋转，传动轴222可以用以承受回撤机构212施加的扭转力。在一些示例中，传动轴222可以在导管221内旋转和相对于导管221移动，在这种情况下，导管221可以保持静止不发生旋转和移动，因此能够减小对血管的损坏。

在一些示例中，探头223可以通过发射和接收声信号或光信号来进行信息采集。例如，探头223可以为包含超声换能器的超声探头。探头223可以通过在血管内发射和接收超声声束从而采集待成像区域的血管信息。在一些示例中，探头223采集的信息可以传输给体外装置210进行处理。在一些示例中，探头223可以通过连接导线与体外装置210连接。在一些示例中，连接导线可以沿着传动轴222布置。但本公开的示例不限于此，在一些示例中，探头223可以通过无线的方式将采集的信息传输给体外装置210进行处理。

在一些示例中，参见图2，体外装置210可以包括主机211和回撤机构212。其中，主机211可以和回撤机构212连接以实现主机211与回撤机构212之间的信号传输。

在一些示例中，回撤机构212可以和血管内装置220中的传动轴222连接。在一些示例中，回撤机构212可以与传动轴222机械地连接在一起。例如，回撤机构212可以与传动轴222通过卡扣或螺接等方式连接在一起。在这种情况下，回撤机构212能够控制传动轴222回撤和旋转，探头223可以跟随传动轴222移动，由此能够获得血管内待成像区域的超声图像。例如，参见图3，超声成像系统20可以获取血管30在AB段的超声图像。在一些示例中，回撤机构212控制传动轴222回撤的速率可以为0～2mm/s。例如，回撤机构212控制传动轴222回撤的速率可以为0.5、1、1.5或2mm/s等。

图4是示出了本公开的实施方式所涉及的获取多帧超声图像的示意图。其中，图4(a)是示出了从超声成像系统20获取的超声图像中选取多帧超声图像的示意图。图4(b)是示出了多帧超声图像(即超声图像序列L)的示意图。

在一些示例中，主机211可以接收血管内装置220在血管内所采集到的信息并进行处理以获取超声图像。在一些示例中，超声成像系统20可以以预定频率在血管内获取超声图像。在一些示例中，超声成像系统20获取超声图像的预定频率可以为0～100帧/s。也即，超声成像系统20可以每秒获取0～100帧超声图像。例如，超声成像系统20的预定频率可以为10、20、30、40、50、60、70、80、90或100帧/s。例如，参见图4(a)，超声成像系统20可以以预定频率依次获取超声图像a、超声图像b和超声图像c等，直至获取超声图像d。其中，超声图像a可以为超声成像系统20在血管30的A处获取的第一帧超声图像，超声图像d可以为超声成像系统20在血管30的B处获取的最后一帧超声图像。在一些示例中，如上所述，获取模块110获取的多帧超声图像可以从超声成像系统20获取的超声图像中筛选获得。例如，参见图4(a)和图4(b)，从由超声图像a至超声图像d的图像序列内选取多帧连续的超声图像以构成超声图像序列L。在一些示例中，获取模块110可以获取多帧超声图像对应的预定频率。具体而言，获取模块110可以获取多帧超声图像在超声成像系统20生成(或获取)时对应的预定频率。

在一些示例中，获取模块110可以预先设定多个预估心率值。在一些示例中，预先设定的多个预估心率值中的各个预估心率值在数值上可以是连续的。在这种情况下，多个预估心率值可以至少含盖目标数值范围。在这种情况下，能够便于后续从中获得更加准确的心动周期。在一些示例中，目标数值范围可以基于正常心率范围所确定。在一些示例中，目标数值范围的下限可以选自0～60次/min。在一些示例中，目标数值范围的下限可以选自100～200次/min。例如，目标数值范围可以为50～150次/min、60～120次/min或60～180次/min。

在一些示例中，如上所述，系统10还可以包括选择模块120。在一些示例中，选择模块120可以与获取模块110连接。在一些示例中，选择模块120可以从获取模块110中获取多个预估心率值、多帧超声图像以及预定频率。

在一些示例中，选择模块120可以基于各个预估心率值获得多个预估周期。在一些示例中，选择模块120可以基于各个预估心率值分别获得各个预估心率值对应的预估心动周期，并将该预估心动周期作为该预估心率值对应的预估周期。例如，若预估心率值为60次/min，则预估心动周期为1s，即预估周期为1s；若预估心率值为120次/min，则预估心动周期为0.5s，即预估周期为0.5s。

图5是示出了本公开的实施方式所涉及的基于多帧超声图像获取多个图像序列的示意图。其中，图5(a)示出了将图4(b)示出的多帧超声图像分为多个图像组的示意图。图5(b)示出了从图5(a)示出的多个图像组中获取多个图像序列的示意图。

在一些示例中，选择模块120可以分别将各个预估周期作为目标周期。在这种情况下，能够便于后续获得各个预估周期对应的有效相似值，从而能够获得心动周期。

在一些示例中，选择模块120可以基于目标周期和预定频率将多帧超声图像分为多个图像组。由此，能够便于后续获取多个图像序列。

在一些示例中，选择模块120可以基于目标周期和预定频率获取目标周期内对应的超声图像数量(也即预定帧数)。在一些示例中，选择模块120可以将目标周期和预定频率相乘获取目标周期内对应的超声图像数量。例如，若目标周期为1s，预定频率为30帧/s，则目标周期内对应的超声图像数量可以为30帧；若目标周期为0.5s，预定频率为30帧/s，则目标周期内对应的超声图像数量可以为15帧。但本公开的示例不限于此，在一些示例中，选择模块120可以分别将各个预估心率值作为目标心率值。在一些示例中，选择模块120可以基于目标心率值和预定频率获取该预估心动周期内对应的超声图像数量(可以等同于预定帧数)。在一些示例中，选择模块120可以计算预定频率与目标心率值的比值获取该预估心动周期内对应的超声图像数量。例如，若目标心率值为60次/min(对应目标周期为1s)，预定频率为30帧/s，则预定频率与目标心率值的比值可以为30帧/次，即该预估心动周期内对应的超声图像数量可以为30帧(预定帧数为30帧)。

在一些示例中，选择模块120可以基于预定帧数将多帧超声图像分为多个图像组。由此，能够便于选择模块120将多帧超声图像分为多个图像组。在一些示例中，选择模块120可以从多帧超声图像内的目标帧超声图像(例如第一帧超声图像)开始连续选取，每选取预定帧数的超声图像，则作为一个图像组，直至获取多个图像组。在这种情况下，各个图像组的数量可以为预定帧数。例如，可以将超声图像序列拆分为多个包含预定帧数的连续超声图像的图像组。

但本公开的示例不限于此，在一些示例中，选择模块120可以将多帧超声图像内位于目标帧超声图像之后的超声图像均划分为各个图像组。在这种情况下，最后一个图像组(即第n个图像组)内的超声图像数量可能不大于预定帧数。其中，多个图像组可以依照各个图像组内第一帧超声图像在超声图像序列内的排列顺序进行命名。例如，排列最靠前的为第一个图像组，排列最靠后的为最后一个图像组。在一些示例中，若最后一个图像组内的超声图像数量小于预定帧数，选择模块120可以将该图像组去除，对剩余的其他图像组进行后续处理。在另一些示例中，若最后一组图像组内的超声图像数量小于预定帧数，选择模块120还可以保留该图像组，之后对各个图像组进行处理。

在一些示例中，相邻两个图像组内，前一个图像组内的最后一帧超声图像和后一个图像组内的第一帧超声图像在超声图像序列L内可以是连续的两帧超声图像。在一些示例中，图像组的个数可以不小于两个。在一些示例中，各个图像组内的多帧超声图像可以分别按在超声图像序列L的顺序排列。例如，参见图5(a)，预定帧数可以为15帧，多帧超声图像的总帧数可以为i，其中第i帧超声图像可以表示为S_i，选择模块120可以从多帧超声图像的第1帧超声图像(即S₁)开始，将多帧超声图像分为n个图像组，n可以不小于2。例如，第一个图像组(即T₁)内的超声图像可以为S₁～S₁₅，第二个图像组(即T₂)内的超声图像可以为S₁₆～S₃₀，第n个图像组(即T_n)内的超声图像可以为S_m～S_i等，其中，m可以不大于i。在这种情况下，第n个图像组的超声图像数量可以不大于预定帧数。

在一些示例中，选择模块120可以从各个图像组中分别选取多个图像序列。在一些示例中，选择模块120可以选取各个图像组中相应位置的超声图像以构成多个图像序列。在一些示例中，各个图像组中相应位置的图像可以是指在各个图像组内分别位于相同排列位置的超声图像。在一些示例中，图像序列的数量可以为一个或多个。在一些示例中，图像序列的数量大小可以不大于预定帧数。例如，图像序列的数量可以与预定帧数的大小相等。由此，能够使后续获得的心动周期更加准确。在这种情况下，超声图像序列内超声图像的数量可以不小于多个预估心率值对应的预定帧数中最大的预定帧数。例如，超声图像序列内超声图像的帧数可以至少为最大的预定帧数的两倍。在一些示例中，各个图像序列内超声图像的顺序可以按超声图像序列L内的先后顺序排列。由此，能够便于后续准确地获得相邻两帧超声图像对应的相似值。在一些示例中，位于同一个图像序列内的超声图像可以是在各个目标周期处于相应位置的超声图像。也即，同一个图像序列内的相邻两帧超声图像的时间间隔可以为目标周期。在一些示例中，各个图像序列可以包含若干帧超声图像。在一些示例中，各个图像序列内的超声图像的数量可以不小于2帧。

例如，参见图5(b)，选择模块120可以分别从T₁、T₂、···、T_n内选取相应位置的超声图像以构成图像序列L₁、图像序列L₂、···、图像序列L_x等。X可以和预定帧数的大小相同。其中，选择模块120可以分别从T₁、T₂、···、T_n内分别选取各自组内的第一帧超声图像并按原顺序(即在超声图像序列L内的排列顺序)排列以构成图像序列L₁；图像序列L₁内的可以分别为S₁、S₁₆和S₃₁等。选择模块120可以分别从T₁、T₂、T₃、···、T_n内分别选取各自组内的第二帧超声图像并按原顺序(即在超声图像序列L内的排列顺序)排列以构成图像序列L₂，图像序列L₂内的可以分别为S₂、S₁₇和S₃₂等。选择模块120可以分别从T₁、T₂、T₃、···、T_n内分别选取各自组内的第X帧超声图像并按原顺序(即在超声图像序列L内的排列顺序)排列以构成图像序列L_x，图像序列L_x内的可以分别为S_x、S_x+15和S_x+30等。

在另一些示例中，选择模块120可以根据预定帧数从多帧超声图像(即超声图像序列L)中选取多个图像序列。在一些示例中，如上所述，选择模块120可以获取预定帧数。在一些示例中，选择模块120可以从多帧超声图像内选取位于相应位置的超声图像以获得多个图像序列。在这种情况下，在超声图像序列内，相邻两帧位于相应位置的超声图像的帧距离可以为预定帧数。也即，在超声图像序列内，每隔预定帧数的两帧超声图像可以为位于相应位置的超声图像。在一些示例中，各个图像序列内可以包含若干帧超声图像。各个图像序列内相邻的两帧超声图像在超声图像序列L中可以相隔预定帧数。例如，超声图像序列L内多帧超声图像的总帧数可以为i，其中第i帧超声图像可以表示为S_i。若预定帧数为15帧，则选择模块120可以从超声图像序列L内依次选取多个图像序列，多个图像序列可以分别为图像序列L₁、图像序列L₂、···、图像序列L₁₅等，多个图像序列的数量可以为15组。其中，图像序列L₁内的超声图像可以分别为S₁、S₁₆和S₃₁等，图像序列L₂内的超声图像可以分别为S₂、S₁₇和S₃₂等，图像序列L₁₅内的超声图像可以分别为S₁₅、S₃₀和S₄₅等。

在一些示例中，如上所述，系统10可以包括计算模块130。在一些示例中，计算模块130可以与选择模块120连接。计算模块130可以从选择模块120中获取与目标周期对应的多个图像序列。

在一些示例中，计算模块130可以用于计算任意两帧超声图像的相似性以获取两帧超声图像对应的相似值。在本公开所涉及的实施方式中，两帧超声图像对应的相似值越大，则两帧超声图像的相似性越高。例如，计算模块130可以利用直方图、均值哈希算法、均方误差(Mean Squared Error，MSE)方程或结构相似性(structural similarity index，SSIM)算法等计算两帧超声图像的相似性，并可以获取两帧超声图像的相似值。

在一些示例中，计算模块130可以计算两帧超声图像的整体相似性并获取对应的相似值。在另一些示例中，计算模块130还可以计算两帧超声图像的相应目标区域的相似性以获取对应的相似值。在这种情况下，能够针对性的获取相邻两帧超声图像在相应目标区域对应的相似值，从而能够便于后续获得较为准确的心动周期。例如，计算模块130可以预先使用机器学习算法并利用相关超声图像数据进行训练，计算模块130可以基于训练结果对超声图像进行特征匹配，以从超声图像中确认其对应的相应目标区域，从而针对相应目标区域进行相关性计算。在一些示例中，计算模块130可以计算两帧超声图像对应的扇形区域(即相应目标区域)进行的相似性以获取对应的相似值。在一些示例中，扇形区域可以是任意角度的。例如，计算模块130可以获取两帧超声图像各自对应的0°至30°的扇形区域，并计算这两个扇形区域的相似性并获取对应的相似值。在这种情况下，这两个扇形区域对应的相似值可以作为这两帧超声图像对应的相似值。

在一些示例中，计算模块130可以分别计算各个图像序列中相邻两帧超声图像的相似性以获取多个相似值。具体而言，计算模块130可以计算任意一个图像序列中任意相邻两帧超声图像的相似性以获取该图像序列对应的若干个相似值。在这种情况下，计算模块130可以获得多个图像序列对应的多个相似值。例如，计算模块130可以计算图像序列L₁中相邻两帧超声图像的相似性，计算模块130可以分别计算S₁与S₁₆的相似性以获取S₁与S₁₆对应的相似值；计算模块130还可以分别计算S₁₆与S₃₁的相似性以获取S₁₆与S₃₁对应的相似值等。在另一些示例中，计算模块130可以分别从各组图像序列中随机选取若干组相邻两帧的超声图像并计算获取对应的相似值。在这种情况下，计算模块130可以获取各组图像序列对应的若干个相似值。

在一些示例中，计算模块130可以基于多个图像序列对应的多个相似值获得有效相似值。在一些示例中，计算模块130可以计算多个图像序列对应的多个相似值的平均值以作为目标周期对应的有效相似值。具体而言，计算模块130可以获得各个图像序列对应的若干个相似值。计算模块130可以对多个图像序列对应的多个相似值求平均以获取多个相似值对应的平均值。计算模块130可以将该平均值作为目标周期对应的有效相似值。在另一些示例中，计算模块130可以从多个图像序列对应的多个相似值内获得中值、最小值或最大值等作为有效相似值。

在一些示例中，如上所述，选择模块120可以分别将各个预估周期作为目标周期，或者选择模块120可以分别将各个预估心率值作为目标心率值。在这种情况下，计算模块130可以获取各个预估周期或各个预估心率值对应的有效相似值。在一些示例中，计算模块130可以比较各个预估周期或各个预估心率值对应的有效相似值，并可以从中选出最大的有效相似值。在一些示例中，计算模块130可以获取最大的有效相似值对应的预估周期。在一些示例中，计算模块130可以基于最大的有效相似值对应的预估周期获得心动周期。例如，计算模块130可以将最大的有效相似值对应的预估周期作为该超声图像序列L(也即多帧超声图像)对应的心动周期。在这种情况下，能够较为准确的获得超声图像序列L对应的心动周期。

在另一些示例中，计算模块130可以获取最大的有效相似值对应的预估心率值。在一些示例中，计算模块130可以基于最大的有效相似值对应的预估心率值获得心率值。例如，计算模块130可以将最大的有效相似值对应的预估心率值作为该超声图像序列L(也即多帧超声图像)对应的心率值。在这种情况下，能够较为准确的获得超声图像序列L对应的心率值。

以下，结合图6详细描述本实施方式的示例所涉及的利用超声图像测量心动周期的方法。图6是示出了本公开的实施方式所涉及的利用超声图像测量心动周期的方法的流程示意图。

本公开的实施方式所涉及的利用超声图像测量心动周期的方法，参见图6，可以包括以下步骤：获取多帧超声图像和预定频率，并可以预先设定多个预估心率值(步骤S10)；根据预定频率和预估心率值从多帧超声图像中获取多个图像序列(步骤S20)；根据多个图像序列获取有效相似值，进而获取多帧超声图像对应的心动周期(步骤S30)。

在本实施方式中，方法中的多帧超声图像、预定频率、预估心率值、图像序列、有效相似值和心动周期的获取和处理可以分别参照上述对多帧超声图像、预定频率、预估心率值、图像序列、有效相似值和心动周期的相关描述。

在步骤S10中，如上所述，可以获取多帧超声图像和预定频率，并可以预先设定多个预估心率值。

在一些示例中，步骤S10中可以获取多帧超声图像。在一些示例中，超声图像可以是由超声成像系统20对成像对象进行成像生成的超声图像。在一些示例中，多帧超声图像可以从超声成像系统20对成像对象进行成像开始至成像结束的时间内生成的超声图像中筛选。在一些示例中，超声成像系统20可以以预定频率获取超声图像。在一些示例中，多帧超声图像可以是连续的。在一些示例中，在步骤S10中可以获取多帧超声图像对应的预定频率。在一些示例中，在步骤S10中可以预先设定多个预估心率值。在一些示例中，预先设定的多个预估心率值在数值上可以是连续的。在一些示例中，多个预估心率值可以至少含盖目标数值范围。在本实施方式中，方法中目标数值范围的设定可以参照上述对目标数值范围的相关描述。在一些示例中，利用系统10中的获取模块110可以来实现步骤S10。

在步骤S20中，如上所述，根据预定频率和预估心率值从多帧超声图像中获取多个图像序列。

在一些示例中，在步骤S20中，可以获取步骤S10中的各个预估心率值。在一些示例中，基于各个预估心率值可以获得多个预估周期。在一些示例中，在步骤S20中，可以分别将各个预估周期作为目标周期。在一些示例中，基于目标周期和预定频率可以将多帧超声图像分为多个图像组。

在一些示例中，基于目标周期和预定频率可以获取预定帧数。在另一些示例中，可以分别将各个预估心率值作为目标心率值。在一些示例中，基于目标心率值和预定频率可以获取该预估心动周期内对应的超声图像数量(可以等同于预定帧数)。

在一些示例中，基于预定帧数可以将多帧超声图像分为多个图像组。在一些示例中，可以选取各个图像组中相应位置的超声图像(简称“图像”)以构成多个图像序列。在另一些示例中，根据预定帧数可以直接从多帧超声图像(即超声图像序列L)中选取多个图像序列。

在本实施方式中，方法中预估周期、目标周期、预定帧数、目标心率值和图像组的获取和处理可以参照上述对预估周期、目标周期、预定帧数、目标心率值和图像组的相关描述。在一些示例中，利用系统10中的选择模块120可以来实现步骤S20。

在步骤S30中，如上所述，根据多个图像序列可以获取有效相似值，进而可以获取多帧超声图像对应的心动周期。

在一些示例中，在步骤S30中可以计算各个图像序列中相邻两帧超声图像的相似性以获取多个相似值。在一些示例中，可以计算多个图像序列对应的多个相似值的平均值以作为目标周期对应的有效相似值。在一些示例中，如上所述，步骤S20中可以分别将各个预估周期作为目标周期，或者步骤S20中可以分别将各个预估心率值作为目标心率值。在这种情况下，可以获得各个预估周期或者各个预估心率值对应的有效相似值。可以比较各个预估周期或者各个预估心率值对应的有效相似值，并可以从中选出最大的有效相似值。在一些示例中，可以基于最大的有效相似值对应的预估周期获得心动周期，或者可以基于最大的有效相似值对应的预估心率值获得心率值。在这种情况下，能够较为准确的获得该超声图像序列对应的心动周期或心率值。

在本实施方式中，方法中的相似值、有效相似值和最大的有效相似值的获取和处理可以参照上述对相似值、有效相似值和最大的有效相似值的相关描述。在一些示例中，利用系统10中的计算模块130可以来实现步骤S30。

虽然以上结合附图和实施方式对本公开进行了具体说明，但是可以理解，上述说明不以任何形式限制本公开。本领域技术人员在不偏离本公开的实质精神和范围的情况下可以根据需要对本公开进行变形和变化，这些变形和变化均落入本公开的范围内。

Claims (9)

1.一种基于血管内超声图像计算心动周期的方法，其特征在于，包括：

获取连续的多帧超声图像和预先设定多个预估心率值，所述多帧超声图像是以预定频率在血管内获取；基于各个预估心率值获得多个预估周期，分别将各个预估周期作为目标周期，基于所述目标周期和所述预定频率获取预定帧数，基于所述预定帧数从所述多帧超声图像内选取位于相应位置的超声图像以获得多个图像序列；计算各个图像序列中相邻两帧图像的相似性并获取多个相似值，计算所述多个相似值的平均值作为所述目标周期对应的有效相似值，比较各个预估周期对应的有效相似值并基于最大的有效相似值所对应的预估周期获得心动周期。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：

预先设定的所述多个预估心率值中的所述各个预估心率值在数值上是连续的。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于：

计算两帧超声图像的对应的扇形区域之间的相似性以获取相似值。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于：

所述扇形区域的圆心角为0°至30°。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于：

分别将所述各个预估心率值作为目标心率值，计算所述预定频率与所述目标心率值的比值以获取该预估周期内对应的超声图像数量。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于：

将所述目标周期和所述预定频率相乘获取所述目标周期内对应的所述预定帧数。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于：

计算任意两帧超声图像相似性以获取所述两帧超声图像对应的相似值。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于：

利用直方图、均值哈希算法、均方误差方程或结构相似性算法计算所述两帧超声图像的相似性并获取两帧超声图像的相似值。

9.如权利要求1所述的方法，其特征在于：

所述多个预估心率值至少含盖目标数值范围，所述目标数值范围的下限选自0~60次/min。