CN116058875A - 超声成像方法和超声成像系统 - Google Patents
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Abstract
一种超声成像方法和超声成像系统,该方法包括:向注射位置发射超声波,并接收注射位置返回的超声回波,以得到超声回波信号;对超声回波信号进行信号处理,以得到注射位置的弹性图像;基于弹性图像识别注射到注射位置的药液所对应的药液区域,其中,药液区域的硬度小于药液区域周围组织的硬度;显示药液区域的标识。本申请基于弹性图像识别药液区域并提示用户,使用户能够更加直观地观察到药液的注射与分布情况,从而更加准确地完成注射。
Description
技术领域
本申请涉及超声成像技术领域,更具体地涉及一种超声成像方法和超声成像系统。
背景技术
目前,许多手术需要将药液注射进入患者体内,例如麻醉科神经阻滞,疼痛科药物治疗等。虽然通过超声成像可以极大地提高手术成功率,但超声成像主要是观察相关组织与穿刺针等介入物质,而注入组织的药液在超声图像中的表现为无回声,常常与周围无回声、低回声的组织结构混杂在一起,医生无法直接从超声图像中去判段药液的注射情况以及分布状况。目前,临床中主要凭借医生观察超声图像变化来判段药液分布情况,但这极其依赖医生的临床经验以及注射时图像变化的质量,从而容易对药液注射情况进行误判,导致注射药液失败需重新注射,增加注射次数,进而增加患者的负担。
发明内容
在发明内容部分中引入了一系列简化形式的概念,这将在具体实施方式部分中进一步详细说明。本申请的发明内容部分并不意味着要试图限定出所要求保护的技术方案的关键特征和必要技术特征,更不意味着试图确定所要求保护的技术方案的保护范围。
本申请实施例第一方面提供一种超声成像方法,所述方法包括:
向注射位置发射超声波,并接收所述注射位置返回的超声回波,以得到超声回波信号;
对所述超声回波信号进行信号处理,以得到所述注射位置的弹性图像;
基于所述弹性图像识别注射到所述注射位置的药液所对应的药液区域,其中,所述药液区域的硬度小于所述药液区域周围组织的硬度;
显示所述药液区域的标识。
本申请实施例第二方面提供一种超声成像系统,所述超声成像系统包括:
超声探头;
发射电路,用于激励所述超声探头向注射位置发射超声波;
接收电路,用于控制所述超声探头接收所述超声波的回波,以获得超声回波信号;
处理器,用于执行如上所述的超声成像方法。
本申请实施例的超声成像方法和超声成像系统基于弹性图像识别药液区域并提示用户,使用户能够更加直观地观察到药液的注射与分布情况,从而更加准确地完成注射;并且当注射出现偏差时,也可更快速地发现并进行调整,从而减少注射次数与时间,减轻患者的负担与伤害。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
在附图中:
图1示出根据本申请实施例的超声成像系统的示意性框图;
图2示出根据本申请一实施例的超声成像方法的示意性流程图;
图3A和图3B分别示出根据本申请一实施例的注射前和注射后注射位置的剪切波弹性图像;
图4示出根据本申请一实施例的药液区域的边界的示意图;
图5示出根据本申请一实施例的注射过程中不同时间点上弹性图像的示意图;
图6示出根据本申请一实施例的针尖区域和药液区域的相对位置的示意图;
图7示出根据本申请一实施例的根据药液对目标组织的包围状态生成提示信息的示意图。
具体实施方式
为了使得本申请的目的、技术方案和优点更为明显,下面将参照附图详细描述根据本申请的示例实施例。显然,所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例,而不是本申请的全部实施例,应理解,本申请不受这里描述的示例实施例的限制。基于本申请中描述的本申请实施例,本领域技术人员在没有付出创造性劳动的情况下所得到的所有其它实施例都应落入本申请的保护范围之内。
在下文的描述中,给出了大量具体的细节以便提供对本申请更为彻底的理解。然而,对于本领域技术人员而言显而易见的是,本申请可以无需一个或多个这些细节而得以实施。在其他的例子中,为了避免与本申请发生混淆,对于本领域公知的一些技术特征未进行描述。
应当理解的是,本申请能够以不同形式实施,而不应当解释为局限于这里提出的实施例。相反地,提供这些实施例将使公开彻底和完全,并且将本申请的范围完全地传递给本领域技术人员。
在此使用的术语的目的仅在于描述具体实施例并且不作为本申请的限制。在此使用时,单数形式的“一”、“一个”和“所述/该”也意图包括复数形式,除非上下文清楚指出另外的方式。还应明白术语“组成”和/或“包括”,当在该说明书中使用时,确定所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或部件的存在,但不排除一个或更多其它的特征、整数、步骤、操作、元件、部件和/或组的存在或添加。在此使用时,术语“和/或”包括相关所列项目的任何及所有组合。
为了彻底理解本申请,将在下列的描述中提出详细的结构,以便阐释本申请提出的技术方案。本申请的可选实施例详细描述如下,然而除了这些详细描述外,本申请还可以具有其他实施方式。
下面,首先参考图1描述根据本申请一个实施例的超声成像系统,图1示出了根据本申请实施例的超声成像系统100的示意性结构框图。
如图1所示,超声成像系统100包括超声探头110、发射电路112、接收电路114、处理器116和显示器118。进一步地,超声成像系统还可以包括发射/接收选择开关120和波束合成模块122,发射电路112和接收电路114可以通过发射/接收选择开关120与超声探头110连接。
超声探头110包括多个换能器阵元,多个换能器阵元可以排列成一排构成线阵,或排布成二维矩阵构成面阵,多个换能器阵元也可以构成凸阵列。换能器用于根据激励电信号发射超声波,或将接收的超声波转换为电信号,因此每个阵元可用于实现电脉冲信号和超声波的相互转换,从而实现向被测对象的目标区域的组织发射超声波、也可用于接收经组织反射回的超声波回波。在进行超声检测时,可通过发射序列和接收序列控制哪些换能器用于发射超声波,哪些换能器用于接收超声波,或者控制换能器分时隙用于发射超声波或接收超声波的回波。参与超声波发射的换能器可以同时被电信号激励,从而同时发射超声波;或者,参与超声波束发射的换能器也可以被具有一定时间间隔的若干电信号激励,从而持续发射具有一定时间间隔的超声波。在一个实施例中,换能器既用于发射生成超声图像的超声波,又用于对被测对象的目标区域施加声辐射力脉冲以产生剪切波。
在超声成像过程中,发射电路112将经过延迟聚焦的发射脉冲通过发射/接收选择开关120发送到超声探头110。超声探头110受发射脉冲的激励而向被测对象的目标区域的组织发射超声波束,经一定延时后接收从目标区域的组织反射回来的带有组织信息的超声回波,并将此超声回波重新转换为电信号。接收电路114接收超声探头110转换生成的电信号,获得超声回波信号,并将这些超声回波信号送入波束合成模块122,波束合成模块122对超声回波数据进行聚焦延时、加权和通道求和等处理,然后送入处理器116。处理器116对超声回波信号进行信号检测、信号增强、数据转换、对数压缩等处理形成超声图像。具体地,处理器116可以对超声回波信号进行常规的组织结构图像处理,生成组织结构图像(即B图像);处理器116也可以对超声回波信号进行弹性成像处理,计算用于生成弹性图像的弹性参数,以根据该弹性参数生成相应的弹性图像。处理器116得到的超声图像可以在显示器118上显示,也可以存储于存储器124中。
可选地,处理器116可以实现为软件、硬件、固件或其任意组合,并且可以使用单个或多个专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、单个或多个通用集成电路、单个或多个微处理器、单个或多个可编程逻辑器件、或者前述电路和/或器件的任意组合、或者其他适合的电路或器件。并且,处理器116可以控制所述超声成像系统100中的其它组件以执行本说明书中的各个实施例中的方法的相应步骤。
显示器118与处理器116连接,显示器118可以为触摸显示屏、液晶显示屏等;或者,显示器118可以为独立于超声成像系统100之外的液晶显示器、电视机等独立显示器;或者,显示器118可以是智能手机、平板电脑等电子设备的显示屏,等等。其中,显示器118的数量可以为一个或多个。
显示器118可以显示处理器116得到的超声图像。此外,显示器118在显示超声图像的同时还可以提供给用户进行人机交互的图形界面,在图形界面上设置一个或多个被控对象,提供给用户利用人机交互装置输入操作指令来控制这些被控对象,从而执行相应的控制操作。例如,在图形界面上显示图标,利用人机交互装置可以对该图标进行操作,用来执行特定的功能。
可选地,超声成像系统100还可以包括显示器118之外的其他人机交互装置,其与处理器116连接,例如,处理器116可以通过外部输入/输出端口与人机交互装置连接,外部输入/输出端口可以是无线通信模块,也可以是有线通信模块,或者两者的组合。外部输入/输出端口也可基于USB、如CAN等总线协议、和/或有线网络协议等来实现。
其中,人机交互装置可以包括输入设备,用于检测用户的输入信息,该输入信息例如可以是对超声波发射/接收时序的控制指令,可以是在超声图像上绘制出点、线或框等的操作输入指令,或者还可以包括其他指令类型。输入设备可以包括键盘、鼠标、滚轮、轨迹球、移动式输入设备(比如带触摸显示屏的移动设备、手机等等)、多功能旋钮等等其中之一或者多个的结合。人机交互装置还可以包括诸如打印机之类的输出设备。
超声成像系统100还可以包括存储器124,用于存储处理器执行的指令、存储接收到的超声回波、存储超声图像,等等。存储器可以为闪存卡、固态存储器、硬盘等。其可以为易失性存储器和/或非易失性存储器,为可移除存储器和/或不可移除存储器等。
应理解,图1所示的超声成像系统100所包括的部件只是示意性的,其可以包括更多或更少的部件。本申请对此不限定。
下面,将参考图2描述根据本申请实施例的超声成像方法。图2是本申请实施例的超声成像方法200的一个示意性流程图。
如图2所示,本申请实施例的超声成像方法200包括如下步骤:
在步骤S210,向注射位置发射超声波,并接收所述注射位置返回的超声回波,以得到超声回波信号;
在步骤S220,对所述超声回波信号进行信号处理,以得到所述注射位置的弹性图像;
在步骤S230,基于所述弹性图像识别注射到所述注射位置的药液所对应的药液区域,其中,所述药液区域的硬度小于所述药液区域周围组织的硬度;
在步骤S240,显示所述药液区域的标识。
本申请实施例的超声成像方法200基于药液与组织间的弹性差异,通过注射位置的弹性图像识别药液区域并提示用户,从而使用户能够更加直观地观察到药液的注射与分布情况,进而能够更加准确地完成注射,并且当注射出现偏差时,也可更快速地发现并进行调整,从而减少注射次数与时间,减轻患者的负担与伤害。
步骤S210和步骤S220用于在药液注射过程中采集注射位置的弹性图像。示例性地,弹性图像可以是通过剪切波弹性成像技术获取的剪切波弹性图像或通过应变弹性成像技术获取的应变弹性图像。
其中,若弹性图像为剪切波弹性图像,则在对超声回波信号进行信号处理之前,还需要控制在注射位置产生剪切波,步骤S210中发射的超声波用于追踪剪切波的传播。获取到超声回波信号之后,根据超声回波信号得到剪切波传播过程中的速度信息,根据剪切波传播过程中的速度信息得到注射位置的弹性测值,并基于弹性测值生成弹性图像。
示例性地,控制在注射位置产生剪切波包括基于声辐射力效应,通过超声探头向注射位置的组织发送特殊的超声脉冲,使得在组织内部产生剪切波的传播。向注射位置发射的追踪脉冲用于记录并追踪剪切波的传播位置,通过计算出组织内部各局部位置处的剪切波传播速度,即可进一步计算得到反映组织硬度的弹性模量参数,例如杨氏模量、剪切模量等,其表达式为,式中,c表示剪切波速度,ρ表示组织密度,E表示组织的杨氏模量,G表示组织的剪切模量。杨氏模量越大,意味着组织硬度越大。对这些参数进行彩色编码并成像,即可得到反映组织硬度分布的剪切波弹性图像。在剪切波弹性成像前后或剪切波弹性成像过程中,还可以获得注射位置的组织结构图像,并将剪切波弹性图像与组织结构图像同屏或叠加显示,方便用户同时观察结构分布与硬度分布,获取完整的信息。
参见图3A和图3B,其中图3A示出了注射前注射位置的剪切波弹性图像,图3B示出了注射后注射位置的剪切波弹性图像。对比图3A和图3B可知,当药液注入组织时,会产生小于周围组织区域硬度的药液区域,且药液扩散中对周边组织会产生挤压作用,造成药液周围组织硬度升高的图像表现。
若选择对注射位置进行应变弹性成像,则需要根据超声回波信号确定注射位置在不同时刻下的组织应变信息,根据组织应变信息生成弹性图像。产生组织应变的原因主要包括通过超声探头按压组织、组织内部的血管搏动、呼吸导致的组织应变、超声探头抖动造成的组织应变、注射针挤压或药液挤压等过程导致的组织应变等,利用超声探头向组织发射超声波并接收其超声回波信号,可以记录不同时刻下组织内部的状态并检测其变化,从而计算出组织的应变量、应变率等与组织弹性相关的参数。根据胡克定律:应力δ=应变ε*杨氏模量E,可知应变与杨氏模量呈反比关系。因此,应力越大,应变量也会相应增加,而在相同应力下,应变越小,则组织硬度越大。对组织应变信息进行彩色编码并成像,即可得到反映组织硬度分布的应变弹性图像。在应变弹性成像前后或应变弹性成像过程中,还可以获得注射位置的组织结构图像,并将应变弹性图像与组织结构图像同屏或叠加显示,方便用户同时观察结构分布与硬度分布,获取完整的信息。
获取注射位置的弹性图像之后,在步骤S230,至少基于弹性图像识别注射到注射位置的药液所对应的药液区域,其中,药液区域的硬度小于所述药液区域周围组织的硬度。
在一个实施例中,可以直接对弹性图像进行图像识别,以确定其中的药液区域。示例性地,对弹性图像进行图像处理包括通过对弹性图像进行图像分割、边缘检测、目标跟踪等处理以确定其中的药液区域。
其中,图像分割方法包括但不限于基于深度学习的图像分割方法和基于其他机器学习的图像分割方法,具体包括:提取弹性图像不同区域的图像特征;利用分类器对图像特征进行分类,根据图像特征的分类确定药液区域。
基于深度学习的图像分割方法主要包括通过堆叠卷积层和反卷积层来对构建的数据库进行药液区域特征的学习和药液区域边界的学习,对于输入的弹性图像,可以通过训练好的神经网络直接生成一幅尺寸大小相同的图像并输出,表示药液区域的具体边界范围。用于深度学习的神经网络包括但不限于FCN、Unet、SegNet、DeepLab、Mask RCNN等。
基于其他机器学习的图像分割方法主要包括,先通过阈值分割、Snake、水平集、GraphCut、ASM、AAM等方法对弹性图像进行预分割,在弹性图像中获取一组候选的边界范围;再对每一个候选的边界范围进行特征提取,特征提取方法可以是提取PCA、LDA、HOG、Harr、LBP等传统特征,也可以是通过神经网络提取特征;之后将提取到的特征和从数据库中标记的药液区域所提取的特征进行匹配,用KNN、SVM、随机森林或神经网络等判别器进行分类,确定当前候选的边界范围是否包含药液区域,由此得到弹性图像中药液区域的具体边界范围。
基于传统图像处理的边缘检测方法主要包括,对弹性图像进行边界提取,以得到至少一组候选边界范围;根据候选边界范围的形态,在候选边界范围中选择药液区域的边界范围。具体地,首先通过均值滤波器、高斯滤波器、双边滤波器等平滑滤波器对弹性图像进行平滑去噪;再通过Roberts、Sobel、Kirsch、Canny、Laplacian等边缘检测算子对去噪后的图像进行边缘提取,获取一组候选的边界范围。示例性地,参见图4,候选的边界范围包括药液区域的边界范围和药液区域周围受挤压的组织区域的边界范围。之后,利用形态学操作提取面积较小的边界范围视作药液区域的边界范围。
在一些实施例中,还可以采用上述任意一种方法识别当前帧弹性图像中的药液区域,对药液区域进行特征提取,以得到药液区域的图像特征,并根据药液区域的图像特征在后续帧弹性图像中对药液区域进行追踪,以确定后续帧弹性图像中的药液区域。其中,当前帧弹性图像可以是第一帧弹性图像。对药液区域进行特征提取包括通过如Struck,TLD,DCF等判别(discriminative)模型方法,或基于如SiamFC++,SiamMask等深度学习网络,对当前帧弹性图像中的药液区域进行特征提取。
如图5所示,当药液注入组织时,药液扩散中会对经过的组织产生挤压作用,造成药液周围组织应变增大的图像表现。因此,根据这一原理,可以对注射过程中不同时间点获取的弹性图像进行比对,以识别其中发生预设变化的区域,其中,发生预设变化的区域包括第一区域和包围第一区域的第二区域,第一区域的硬度小于第一预设阈值,第二区域的硬度大于第二预设阈值,第一区域和第二区域发生的预设变化包括第一区域的面积逐渐增加。若识别到具有上述特征的第一区域和第二区域,则可以将第一区域确定为药液区域,而第二区域为药液周围收到挤压的组织区域。换句话说,药液区域的硬度小于第一预设阈值,且受药液挤压的组织区域的硬度大于第二预设阈值,其中第一预设阈值远小于常规的组织硬度,第二预设阈值大于常规的组织硬度,可以根据弹性图像获取组织硬度的平均值,以确定第一预设阈值和第二预设阈值;第一预设阈值和第二预设阈值也可以是预先设置好的固定值。此外,在注射过程中,随着药液的扩散,药液区域的面积逐渐增大。
示例性地,上述不同时间点获取的弹性图像可以包括药液进入组织前获取的至少一帧弹性图像和药液进入组织之后获取的至少两帧弹性图像。药液进入组织前获取的至少一帧弹性图像可以用作对比分析,并且,可以根据药液进入组织前获取的弹性图像确定第一预设阈值和第二预设阈值。药液进入组织后获取的至少两帧弹性图像可以用于确定从图像中分割出的各个区域的面积是否逐渐增加,从而确定其中的第一区域,即药液区域。
在一些实施例中,除了弹性图像,还可以在注射过程中获取辅助信息,根据弹性图像和辅助信息共同识别药液区域。其中,辅助信息包括以下至少一项:注射位置的组织结构图像、注射位置的多普勒信息、以及从超声回波信号中提取的生成所述弹性图像前的信息。注射位置的组织结构图像可以是在弹性成像过程中获取的组织结构图像,其中,可以根据同一组超声回波信号分别生成弹性图像和组织结构图像,也可以交替发射和接收弹性成像的脉冲序列和灰阶成像的脉冲序列,并分别生成弹性图像和组织结构图像。注射位置的多普勒信息包括向注射位置发射和接收多普勒脉冲得到的信息,多普勒信息包括血流多普勒信息、组织多普勒信息等,分别表示血流运动信息和组织运动信息。从超声回波信号中提取的生成弹性图像前的信息即经过坐标转换步骤前的数据。结合辅助信息能够更完整准确地识别到药液区域。
示例性地,根据弹性图像和辅助信息识别药液区域,包括:将弹性图像和至少一种辅助信息输入到预先训练好的识别模型中,识别模型从弹性图像和辅助信息中输出药液区域的位置信息。
例如,当结合弹性图像和组织结构图像确定药液区域时,将弹性图像和组织结构图像一同输入到预先训练好的识别模型中。示例性地,识别模型包括预分割单元、特征提取单元和判别单元。预分割单元通过阈值分割、Snake、水平集、GraphCut、ASM、AAM等方法对图像进行预分割,在弹性图像和组织结构图像中获取一组候选的边界范围;特征提取单元用于每一个候选的边界范围进行特征提取,包括图像的纹理特征,空间特征,灰度特征等;判别单元将提取到的特征和数据库中标记的药液区域所提取的特征进行匹配,用KNN、SVM、随机森林或神经网络等判别器进行分类,确定当前候选的边界范围是否包含药液区域。
其中,识别模型还可以基于深度学习神经网络,通过堆叠卷积层和反卷积层来对构建的数据库进行特征的学习和药液区域边界的学习,对于输入的弹性图像和组织结构图像,可以通过神经网络直接生成一幅尺寸大小相同的图像输出,表示药液区域的具体边界范围。神经网络包括FCN、Unet、SegNet、DeepLab、Mask RCNN等。
类似地,若辅助信息包括多普勒信息,则将弹性图像和彩色多普勒图像或多普勒频谱数据一同输入识别模型,识别模型输出药液区域的位置。若辅助信息包括多普勒信息和组织结构图像,则将弹性图像、多普勒信息和组织结构图像一同输入识别模型,识别模型输出药液区域的位置。若辅助信息包括成像环节前的信息,则将弹性图像和成像环节前的信息一同输入识别模型,识别模型输出药液区域的位置。
由于药液通过注射针注射到组织内部,因此,参见图6,在一些实施例中,还可以确定用于注射药液的针尖对应的针尖区域,根据针尖区域和弹性图像确定药液区域,其中,药液区域临近针尖区域。
其中,可以根据弹性图像确定针尖区域。弹性图像能够提供组织运动信息或弹性信息,根据组织运动信息或弹性信息可以识别到弹性图像中的针尖区域。基于组织运动信息识别针尖区域主要包括根据组织运动信息识别针尖周围发生运动的目标组织,并基于针尖周围发生运动的目标组织识别针尖区域。当注射针进入组织时,组织内部会发生不同程度的运动,而针尖表面附近的组织运动信息往往是具有显著特征的,例如运动幅度较大,运动方向有规律等。因此,根据组织运动信息可以识别出针尖的组织,进而识别出针尖区域。其中,组织运动信息主要包括组织位移信息、组织运动速度信息和组织运动加速度信息中的至少一种。其中,弹性成像过程中能够得到组织位移信息,组织运动速度信息是根据组织位移信息得到的,而组织运动加速度信息是根据组织运动信息得到的。
根据弹性信息识别针尖区域的原理为,针尖的硬度一般高于需要注射药液的组织的硬度,弹性信息可以反映注射针与周边组织之间的硬度差异,从而对注射针的针尖进行定位。弹性信息包括组织应变信息或弹性测量参数。获得组织应变信息的原理是基于胡克定律、通过同等压力下不同硬度的组织的应变不同这一物理特性,计算出不同位置处的组织应变差异,从而反映不同位置处的组织硬度差异。弹性测量参数包括根据剪切波的传播速度得到的弹性测量参数,具体包括剪切波传播速度、杨氏模量值和剪切模量值中的至少一个。
或者,可以采集注射位置的组织结构图像,根据注射位置的组织结构图像确定针尖区域。注射针通常为金属材料制成,具有连续的分界表面,对超声波的反射较强,因此其回声特点通常表现为高亮的回声。在一些实施例中,还可以通过外部定位装置确定针尖区域,外部定位装置包括但不限于磁导航装置。
示例性地,在检测注射针所在的位置时,检测结果可以是一个范围,或者是一个边界,或者是一条线。上述范围、边界、线不一定是规则的矩形或直线,也可以是不规则的形状或曲线。在跨切面进针的情况下,检测结果可能是环形的边界、区域、或者一个点。即便在同切面进针的情况下,虽然可以看到一段长度的针体,但为了简化计算,也可以仅检测出注射针的针尖在组织中所在的位置。
在一些实施例中,在对注射针进行定位时,不仅仅使用到当前时刻对应的运动信息或弹性信息,也可以结合多个不同时刻的运动信息或弹性信息,确定当前时刻注射针在组织中的位置。通过结合多个时刻的定位结果,可以分析连续几个时刻之间的信息差异、运动方向等,由于进针过程是一个动态过程,且大多数时间沿着同一方向进行,因而结合多个时刻的运动信息或弹性信息可以有效避免某一个时刻下由于噪声、角度、分辨率等因素的影响而导致定位效果不佳。若多个时刻均能很好的定位,则定位结果相互匹配,有利于提升定位的信噪比和准确度,若某些时刻定位效果不佳,但其他时刻定位效果较好,则多时刻相互综合有利于减少定位失败的概率。此外,由于运动是连续的,通过对连续多个时刻的运动方向比较,可以提升运动方向判断的准确性,有利于准确识别注射针的针尖区域。
识别到针尖区域后,可以结合针尖区域与弹性图像共同确定药液区域。例如,可以在针尖区域附近一定范围内识别药液区域,以减少计算量,提高识别的准确性。
最后,在步骤S240,显示所述药液区域的标识。
其中,药液区域的标识可以显示在弹性图像上,或者,若除了弹性图像以外还获取的注射位置的组织结构图像,则药液区域的标识可以显示在组织结构图像上。显示药液区域的标识的方式可以包括对药液区域进行伪彩突出显示、轮廓勾勒、灰度或颜色映射等。
示例性地,注射位置的弹性图像是在药液注射时或药液注射后的第二时间范围内实时采集的,即在药液注射时或药液注射后的第二时间范围内实时向注射位置发射超声波,并接收注射位置返回的超声回波,以得到超声回波信号,并根据超声回波信号实时生成并显示注射位置的弹性图像。并且,在注射过程中,实时根据弹性图像是被药液区域并显示药液区域的标识。通过在注射过程中实时显示药液区域的标识,用户能够实时观察到药液的注射与分布情况,并在注射出现偏差时及时发现并进行调整。
在一些实施例中,还可以根据药液区域计算药液面积,并显示药液面积。示例性地,根据药液区域计算药液面积包括:计算药液区域内像素点数N,并药液区域的面积S=N*r2,其中r为物理尺寸与像素距离的比值。
在一些实施例中,还可以确定与注射位置中的目标组织对应的目标组织区域,根据目标组织区域和药液区域获取药液对目标组织的包围状态,并根据药液对目标组织的包围状态生成提示信息。由于确定目标组织区域需要根据组织结构信息,因此,确定目标组织区域包括:采集注射位置的组织结构图像,根据组织结构图像识别目标组织区域,识别方法包括传统图像处理、模式识别、深度学习方法等。根据药液对目标组织的包围状态生成提示信息能够直观地提示用户药液分布情况是否符合预期。
示例性地,药液对目标组织的包围状态包括目标组织区域被药液区域覆盖的比例,上述提示信息包括表示比例的大小的提示信息。例如,参见图7,弹性图像右上角显示有目标组织区域被药液区域覆盖的比例的数据,示例性地,该数据随着药液扩散实时变化。
进一步地,药液对目标组织的包围状态还包括目标组织区域被药液区域覆盖的比例与预设阈值的比较结果,上述提示信息包括表示二者的比例是否超过预设阈值的提示信息。例如,继续参见图7,当目标组织区域被药液区域覆盖的比例未达到预设阈值时,指示比例值的图标可以显示为黄色;当目标组织区域被药液区域覆盖的比例达到预设阈值时,指示比例值的图标可以显示为绿色。
本申请实施例的超声成像方法200可以用于神经阻滞,目标组织包括神经组织,神经阻滞是指在神经干、丛、节周围注射局麻药,阻滞其冲动传导,使所支配的区域产生麻醉作用。在神经阻滞过程,基于注射位置的组织结构图像确定神经组织对应的神经组织区域,并根据药液区域和神经组织区域确定药液对神经组织的包围状态。若药液对神经组织的包围状态不满足预设要求,则可以生成提示信息,以提示用户调整注射位置。神经阻滞只需注射一处,即可获得较大的麻醉区域,但有引起严重并发症的可能,本申请实施例能够提示药液对神经组织的包围状态,减少对医生临床经验的依赖,确保神经阻滞的安全性。
本申请实施例的超声成像方法200基于弹性图像识别药液区域并提示用户,使用户能够更加直观地观察到药液的注射与分布情况,从而更加准确地完成注射。
现在重新参照图1,本申请实施例还提供了一种超声成像系统100,超声成像系统100可以用于实现上述超声成像方法200的步骤。超声成像系统100可以包括超声探头110、发射电路112、接收电路114、处理器116、显示器118、发射/接收选择开关120、波束合成模块122以及存储器124中的部分或全部部件,各个部件的相关描述可以参照上文。以下仅对超声成像系统100的主要功能进行描述,而省略以上已经描述过的细节内容。
发射电路112用于激励超声探头110向注射位置发射超声波;接收电路114用于控制超声探头110接收从注射位置返回的超声回波,获得超声回波信号;处理器116用于:对超声回波信号进行信号处理,以得到注射位置的弹性图像;基于弹性图像识别注射到注射位置的药液所对应的药液区域,其中,药液区域的硬度小于药液区域周围组织的硬度;显示药液区域的标识。
在一个实施例中,对超声回波信号进行信号处理,以得到注射位置的弹性图像之前,处理器116还用于:控制在注射位置产生剪切波,超声波用于追踪所述剪切波的传播;对超声回波信号进行信号处理,以得到注射位置的弹性图像,包括:根据超声回波信号得到剪切波传播过程中的速度信息;根据剪切波传播过程中的速度信息得到注射位置的弹性测值;基于弹性测值生成弹性图像。
在一个实施例中,对所述超声回波信号进行信号处理,以得到所述注射位置的弹性图像,包括:根据所述超声回波信号确定所述注射位置在不同时刻下的组织应变信息;根据所述组织应变信息生成所述弹性图像。
在一个实施例中,所述基于所述弹性图像识别注射到所述注射区域的药液所对应的药液区域,包括:提取所述弹性图像不同区域的图像特征;利用分类器对所述图像特征进行分类,根据所述图像特征的分类确定所述药液区域。
在一个实施例中,所述基于所述弹性图像识别注射到所述注射区域的药液所对应的药液区域,包括:对所述弹性图像进行边界提取,以得到至少一组候选边界范围;根据所述候选边界范围的形态,在所述候选边界范围中选择所述药液区域的边界范围。
在一个实施例中,所述基于所述弹性图像识别注射到所述注射区域的药液所对应的药液区域,包括:识别当前帧弹性图像中的药液区域;对所述药液区域进行特征提取,以得到药液区域的图像特征;根据所述药液区域的图像特征对所述药液区域进行追踪,以确定后续帧弹性图像中的药液区域。
在一个实施例中,所述基于所述弹性图像识别注射到所述注射位置的药液所对应的药液区域,包括:对注射过程中不同时间点获取的弹性图像进行比对,以识别其中发生预设变化的区域,其中,所述发生预设变化的区域包括第一区域和包围所述第一区域的第二区域,所述第一区域的硬度小于第一预设阈值,所述第二区域的硬度大于第二预设阈值,所述预设变化包括所述第一区域的面积逐渐增加;以及,将所述第一区域确定为所述药液区域。
在一个实施例中,所述不同时间点获取的弹性图像包括药液进入组织前获取的至少一帧弹性图像和药液进入组织之后获取的至少两帧弹性图像。
在一个实施例中,所述基于所述弹性图像识别注射到所述注射位置的药液所对应的药液区域,包括:根据所述弹性图像和辅助信息识别所述药液区域,所述辅助信息包括以下至少一项:所述注射位置的组织结构图像、所述注射位置的多普勒信息、以及从所述超声回波信号中提取的生成所述弹性图像前的信息。
在一个实施例中,所述根据所述弹性图像和所述辅助信息识别所述药液区域,包括:将所述弹性图像和至少一种所述辅助信息输入到预先训练好的识别模型中,所述识别模型从所述弹性图像和所述辅助信息中输出所述药液区域的位置信息。
在一个实施例中,处理器116还用于:采集注射位置的所述组织结构图像,并控制显示器118在同一显示界面上显示所述组织结构图像和所述弹性图像;所述显示所述药液区域的标识包括:在所述组织结构图像上显示所述药液区域的标识,或在所述弹性图像上显示所述药液区域的标识。
在一个实施例中,处理器116还用于:确定用于注射所述药液的针尖对应的针尖区域;所述基于所述弹性图像识别注射到所述注射位置的药液所对应的药液区域,包括:根据所述针尖区域和所述弹性图像确定所述药液区域,其中,所述药液区域临近所述针尖区域。
在一个实施例中,确定用于注射所述药液的针尖对应的针尖区域,包括:通过外部定位装置确定所述针尖区域;根据所述弹性图像确定所述针尖区域;或者,根据所述注射区域的组织结构图像确定所述针尖区域。
在一个实施例中,处理器116还用于:根据所述药液区域计算药液面积,并显示所述药液面积。
在一个实施例中,处理器116还用于:确定与所述注射位置中的目标组织对应的目标组织区域;根据所述目标组织区域和所述药液区域获取药液对所述目标组织的包围状态;根据所述药液对所述目标组织的包围状态生成提示信息。
在一个实施例中,所述药液对所述目标组织的包围状态包括所述目标组织区域被所述药液区域覆盖的比例,所述提示信息包括表示所述比例的大小的提示信息。
在一个实施例中,所述药液对所述目标组织的包围状态还包括所述比例与预设阈值的比较结果,所述提示信息包括表示所述比例是否超过所述预设阈值的提示信息。
在一个实施例中,所述目标组织包括神经组织,所述确定与所述注射位置中的目标组织对应的目标组织区域,包括:采集所述注射位置的组织结构图像,基于所述组织结构图像确定所述神经组织对应的神经组织区域;所述根据所述药液对所述目标组织的包围状态生成提示信息,包括:若所述药液对所述神经组织的包围状态不满足预设要求,则生成提示信息,以提示用户调整注射位置。
在一个实施例中,所述向注射位置发射超声波,并接收所述注射位置返回的超声回波,以得到超声回波信号,包括:在药液注射时或药液注射后的第二时间范围内,实时向注射位置发射所述超声波,并接收所述注射位置返回的超声回波,以得到所述超声回波信号;所述显示所述药液区域的标识包括实时显示所述药液区域的标识。
本申请实施例的超声成像系统基于弹性图像识别药液区域并提示用户,使用户能够更加直观地观察到药液的注射与分布情况,从而更加准确地完成注射;并且当注射出现偏差时,也可更快速地发现并进行调整,从而减少注射次数与时间,减轻患者的负担与伤害。
尽管这里已经参考附图描述了示例实施例,应理解上述示例实施例仅仅是示例性的,并且不意图将本申请的范围限制于此。本领域普通技术人员可以在其中进行各种改变和修改,而不偏离本申请的范围和精神。所有这些改变和修改意在被包括在所附权利要求所要求的本申请的范围之内。
本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的设备和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个设备,或一些特征可以忽略,或不执行。
在此处所提供的说明书中,说明了大量具体细节。然而,能够理解,本申请的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中,并未详细示出公知的方法、结构和技术,以便不模糊对本说明书的理解。
类似地,应当理解,为了精简本申请并帮助理解各个发明方面中的一个或多个,在对本申请的示例性实施例的描述中,本申请的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而,并不应将该本申请的方法解释成反映如下意图:即所要求保护的本申请要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说,如相应的权利要求书所反映的那样,其发明点在于可以用少于某个公开的单个实施例的所有特征的特征来解决相应的技术问题。因此,遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式,其中每个权利要求本身都作为本申请的单独实施例。
本领域的技术人员可以理解,除了特征之间相互排斥之外,可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述,本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外,本领域的技术人员能够理解,尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征,但是不同实施例的特征的组合意味着处于本申请的范围之内并且形成不同的实施例。例如,在权利要求书中,所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
本申请的各个部件实施例可以以硬件实现,或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现,或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解,可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本申请实施例的一些模块的一些或者全部功能。本申请还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的装置程序(例如,计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本申请的程序可以存储在计算机可读介质上,或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到,或者在载体信号上提供,或者以任何其他形式提供。
应该注意的是上述实施例对本申请进行说明而不是对本申请进行限制,并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中,不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。本申请可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中,这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
以上所述,仅为本申请的具体实施方式或对具体实施方式的说明,本申请的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (20)
1.一种超声成像方法,其特征在于,所述方法包括:
向注射位置发射超声波,并接收所述注射位置返回的超声回波,以得到超声回波信号;
对所述超声回波信号进行信号处理,以得到所述注射位置的弹性图像;
基于所述弹性图像识别注射到所述注射位置的药液所对应的药液区域,其中,所述药液区域的硬度小于所述药液区域周围组织的硬度;
显示所述药液区域的标识。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述超声回波信号进行信号处理,以得到所述注射位置的弹性图像之前,所述方法还包括:
控制在所述注射位置产生剪切波,所述超声波用于追踪所述剪切波的传播;
所述对所述超声回波信号进行信号处理,以得到所述注射位置的弹性图像,包括:
根据所述超声回波信号得到所述剪切波传播过程中的速度信息;
根据所述剪切波传播过程中的速度信息得到所述注射位置的弹性测值;
基于所述弹性测值生成所述弹性图像。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述超声回波信号进行信号处理,以得到所述注射位置的弹性图像,包括:
根据所述超声回波信号确定所述注射位置在不同时刻下的组织应变信息;根据所述组织应变信息生成所述弹性图像。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法,其特征在于,所述基于所述弹性图像识别注射到所述注射区域的药液所对应的药液区域,包括:
提取所述弹性图像不同区域的图像特征;
利用分类器对所述图像特征进行分类,根据所述图像特征的分类确定所述药液区域。
5.根据权利要求1-3中任一项所述的方法,其特征在于,所述基于所述弹性图像识别注射到所述注射区域的药液所对应的药液区域,包括:
对所述弹性图像进行边界提取,以得到至少一组候选边界范围;
根据所述候选边界范围的形态,在所述候选边界范围中选择所述药液区域的边界范围。
6.根据权利要求4-5中任一项所述的方法,其特征在于,所述基于所述弹性图像识别注射到所述注射区域的药液所对应的药液区域,包括:
识别当前帧弹性图像中的药液区域;
对所述药液区域进行特征提取,以得到药液区域的图像特征;
根据所述药液区域的图像特征对所述药液区域进行追踪,以确定后续帧弹性图像中的药液区域。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法,其特征在于,所述基于所述弹性图像识别注射到所述注射位置的药液所对应的药液区域,包括:
对注射过程中不同时间点获取的弹性图像进行比对,以识别其中发生预设变化的区域,其中,所述发生预设变化的区域包括第一区域和包围所述第一区域的第二区域,所述第一区域的硬度小于第一预设阈值,所述第二区域的硬度大于第二预设阈值,所述预设变化包括所述第一区域的面积逐渐增加;
以及,将所述第一区域确定为所述药液区域。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述不同时间点获取的弹性图像包括药液进入组织前获取的至少一帧弹性图像和药液进入组织之后获取的至少两帧弹性图像。
9.根据权利要求1-8中任一项所述的方法,其特征在于,所述基于所述弹性图像识别注射到所述注射位置的药液所对应的药液区域,包括:
根据所述弹性图像和辅助信息识别所述药液区域,所述辅助信息包括以下至少一项:所述注射位置的组织结构图像、所述注射位置的多普勒信息、以及从所述超声回波信号中提取的生成所述弹性图像前的信息。
10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述根据所述弹性图像和所述辅助信息识别所述药液区域,包括:
将所述弹性图像和至少一种所述辅助信息输入到预先训练好的识别模型中,所述识别模型从所述弹性图像和所述辅助信息中输出所述药液区域的位置信息。
11.根据权利要求9或10所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
采集所述注射位置的所述组织结构图像,并在同一显示界面上显示所述组织结构图像和所述弹性图像;
所述显示所述药液区域的标识包括:在所述组织结构图像上显示所述药液区域的标识,或在所述弹性图像上显示所述药液区域的标识。
12.根据权利要求1-11中任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
确定用于注射所述药液的针尖对应的针尖区域;
所述基于所述弹性图像识别注射到所述注射位置的药液所对应的药液区域,包括:
根据所述针尖区域和所述弹性图像确定所述药液区域,其中,所述药液区域临近所述针尖区域。
13.根据权利要求12所述的方法,其特征在于,所述确定用于注射所述药液的针尖对应的针尖区域,包括:
通过外部定位装置确定所述针尖区域;
根据所述弹性图像确定所述针尖区域;
或者,根据所述注射区域的组织结构图像确定所述针尖区域。
14.根据权利要求1-13中任一项所述的方法,其特征在于,还包括:
根据所述药液区域计算药液面积,并显示所述药液面积。
15.根据权利要求1-14中任一项所述的方法,其特征在于,还包括:
确定与所述注射位置中的目标组织对应的目标组织区域;
根据所述目标组织区域和所述药液区域获取药液对所述目标组织的包围状态;
根据所述药液对所述目标组织的包围状态生成提示信息。
16.根据权利要求15所述的方法,其特征在于,所述药液对所述目标组织的包围状态包括所述目标组织区域被所述药液区域覆盖的比例,所述提示信息包括表示所述比例的大小的提示信息。
17.根据权利要求16所述的方法,其特征在于,所述药液对所述目标组织的包围状态还包括所述比例与预设阈值的比较结果,所述提示信息包括表示所述比例是否超过所述预设阈值的提示信息。
18.根据权利要求15所述的方法,其特征在于,所述目标组织包括神经组织,所述确定与所述注射位置中的目标组织对应的目标组织区域,包括:采集所述注射位置的组织结构图像,基于所述组织结构图像确定所述神经组织对应的神经组织区域;
所述根据所述药液对所述目标组织的包围状态生成提示信息,包括:若所述药液对所述神经组织的包围状态不满足预设要求,则生成提示信息,以提示用户调整注射位置。
19.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述向注射位置发射超声波,并接收所述注射位置返回的超声回波,以得到超声回波信号,包括:
在药液注射时或药液注射后的第二时间范围内,实时向注射位置发射所述超声波,并接收所述注射位置返回的超声回波,以得到所述超声回波信号;
所述显示所述药液区域的标识包括实时显示所述药液区域的标识。
20.一种超声成像系统,其特征在于,所述超声成像系统包括:
超声探头;
发射电路,用于激励所述超声探头向注射位置发射超声波;
接收电路,用于控制所述超声探头接收所述超声波的回波,以获得超声回波信号;
处理器,用于执行如权利要求1-19中任一项所述的超声成像方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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CN202111285039.9A CN116058875A (zh) | 2021-11-01 | 2021-11-01 | 超声成像方法和超声成像系统 |
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CN202111285039.9A CN116058875A (zh) | 2021-11-01 | 2021-11-01 | 超声成像方法和超声成像系统 |
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CN116058875A true CN116058875A (zh) | 2023-05-05 |
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CN (1) | CN116058875A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN118154626A (zh) * | 2024-05-09 | 2024-06-07 | 清泽医疗科技(广东)有限公司 | 一种神经阻滞麻醉超声引导图像处理方法 |
-
2021
- 2021-11-01 CN CN202111285039.9A patent/CN116058875A/zh active Pending
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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