CN116887759A - 用于提供采集反馈的装置、系统和方法 - Google Patents

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Abstract

可以向用户提供关于超声数据采集的用户反馈。该反馈可以指示采集质量和/或从超声数据计算的测量的可靠性，例如，根据多普勒数据计算的体积流量测量结果。可以确定诸如信噪比(SNR)、运动、多普勒角度、血管尺寸、血管深度和/或速度值方差之类的各种质量因子以提供对采集质量的指示。可以单独或组合地提供所述质量因子。在一些示例中，可以提供所述质量因子的一个或多个定量值。在一些示例中，可以提供对采集质量的一个或多个定性指示。

Description

用于提供采集反馈的装置、系统和方法
技术领域
本申请涉及提供采集反馈。更具体地，本申请涉及提供对所采集的超声数据的反馈。
背景技术
超声多普勒成像通常以定性方式被使用来确定血流的存在或不存在。在诸如频谱多普勒的模式中校正多普勒角度之后，可以根据样本体积中发生的多普勒频移来估计更定量的测量，例如血流速度。虽然速度是重要的量度，但总流量是一个可以更好地表示器官或身体健康状况的量度。当前在多个临床超声系统上实施的用于估计通过血管的血液流量的方法基于一维(1D)频谱多普勒。血液体积流量的估计需要依赖于操作者的步骤，例如基于操作者在B模式图像上放置的光标来确定血管的直径，并且从其估计速度的样本体积也由操作者选择。此外，探头相对于体积的角度取决于操作者握持探头的方式。通常，频谱多普勒需要角度校正以获得准确的速度，但是角度校正向量可能是主观的，因此也易受操作者错误影响。因此，所述方法具有较高的可变性、有限的精度、做出几何假设并且对操作者不友好。此外，使用此方法估计的总流量并不是真正的三维(3D)测量。
为了克服上述限制，已经开发了一种用于测量体积血流量的3D超声方法，如美国专利US6535835、美国专利US6780155以及O.D.Kripfgans,J.M.Rubin,A.L.Hall,M.B.Gordon和J.B.Fowlkes，“Measurement of Volumetric Flow”，J Ultrasound Med2006；25:1305-1311，出于任何目的通过引用并入本文。该方法根据高斯定理对来自多普勒数据的速度矢量执行表面积分。它可以通过定义局部垂直于超声波束的称为高斯表面的表面(也称为C平面或Z表面)来实现。在每个高斯表面(Z表面或C平面)中，速度和表面积乘积的积分提供了通过高斯表面的总流量。该方法的计算必须限于感兴趣血管。此外，超声体素的有限分辨率会在血管的边界处产生部分体积效应。这些可以通过使用基于多普勒功率的加权进行校正。虽然多普勒数据可以从3D体积中的所有空间位置获得，但可能仅单个横截面就足以估计总体积流量。可以使用多个Z表面来提高鲁棒性。多个Z表面处的测量结果可用于获得对体积流量的平均估计。然而，来自这些Z表面的数据的质量可能具有可变的质量。可变性影响测量的可重复性和测量用于诊断目的的可用性。
发明内容
本文公开了用于提供关于超声数据的采集的用户反馈的装置、系统和方法。超声数据可以包括用于计算体积流量的多普勒数据，例如通过一条或多条血管的血流。该反馈可以指示采集质量和/或从超声数据计算的测量的可靠性，例如，根据多普勒数据计算的体积流量测量结果。在一些示例中，可以计算信噪比(SNR)以提供对采集质量的指示。在一些示例中，可以检测超声探头和/或对象的运动以提供对质量的指示。在一些示例中，可以确定多普勒角、血管尺寸和/或血管深度以提供对质量的指示。在一些示例中，可以确定血管中速度的变化以提供对质量的指示。在一些示例中，可以向用户提供SNR和/或其他质量因子。在一些示例中，一个或多个质量因子可以被组合成质量指标(例如，指数)。在一些示例中，可以向用户提供对采集质量的定性指示。
根据本文中公开的至少一个示例，超声成像系统可被配置为提供关于体积流量测量的质量的反馈，并且所述系统可包括：用户接口；非瞬态计算机可读介质，其被编码有指令并且被配置为存储包括针对感兴趣区域(ROI)的体积的多个Z表面的功率多普勒数据；以及与所述非瞬态计算机可读介质通信的至少一个处理器，所述处理器被配置为运行指令，其中，所述当被运行时使所述至少一个处理器：至少部分地基于所述功率多普勒数据来生成针对所述多个Z表面中的个体Z表面的直方图，其中，所述直方图具有基于来自所述ROI内的功率多普勒数据的第一曲线以及基于来自所述ROI外部的功率多普勒数据的第二曲线，通过从针对所述所述多个Z表面中的至少一个Z表面的所述第一曲线的峰值减去所述第二曲线的峰值来在对数域中计算信噪比(SNR)，并且至少部分地基于所述SNR来生成质量因子，并且至少部分地基于所述质量因子来生成针对质量指标的显示数据，其中，所述质量指标指示体积流量测量结果的质量，其中，所述用户接口被配置为基于所述显示数据向所述用户显示所述质量指标。
根据本文中公开的至少一个示例，一种用于提供关于体积流量测量结果的质量的反馈的方法可以包括：根据对象的体积中的多个Z表面中的个体Z表面的功率多普勒数据生成直方图，其中，所述直方图具有基于来自感兴趣区域(ROI)内的功率多普勒数据的第一曲线和基于来自所述ROI外部的功率多普勒数据的第二曲线，通过从针对所述所述多个Z表面中的至少一个Z表面的所述第一曲线的峰值减去所述第二曲线的峰值来计算信噪比(SNR)，并且至少部分地基于所述SNR来生成质量因子，至少部分地基于所述质量因子来生成针对质量指标的显示数据，其中，所述质量指标指示体积流量测量结果的质量，并且基于所述显示数据向所述用户显示所述质量指标。
附图说明
图1是根据本公开的示例布置的超声成像系统的框图。
图2是图示根据本公开的原理的从针对三维体积流量量化采集的多普勒数据来计算信噪比的方法的框图。
图3A-3B示出了根据本公开的原理的用于计算信噪比的彩色和功率多普勒数据采集的示例图像以及对应的功率直方图。
图4是示出根据本公开的原理的提供采集质量的指示的概览的框图。
图5是根据本公开的原理的用于提供关于体积流量测量结果的质量的反馈的方法的流程图。
图6是图示根据本公开的示例的示例处理器的框图。
具体实施方式
特定示例性范例的以下描述本质上仅是示例性的，并且决不旨在限制本发明或其应用或用途。在本发明的装置、系统和方法的范例的以下详细说明中，参考了附图，附图形成说明的一部分，并且其中，通过图示的方式示出了可以实践所描述的系统和方法的特定范例。足够详细地描述这些范例以使得本领域技术人员能够实践当前公开的装置、系统和方法，并且应当理解，可以利用其他范例，并且可以在不脱离本公开的精神和范围的情况下进行结构和逻辑上的改变。此外，为了清楚起见，当对本领域技术人员显而易见的情况下，将不讨论对某些特征的详细描述，以便不掩盖对本系统的描述。因此，不应当从限制性意义上看待以下详细描述，并且本系统的范围仅由权利要求界定。
当前商业超声成像系统上的血体积流量量化特征基于二维(2D)脉冲波多普勒(例如，频谱多普勒)测量。如背景技术中所述，3D体积流量测量技术已经开发出来，并且将来可能会在商业超声成像系统上实施。针对3D体积流量测量的技术具有快速、准确且可靠地量化体积流量的潜力。然而，体积流量量化结果取决于超声数据(例如，多普勒数据)的采集质量。有多种因素可能影响采集质量，例如运动、衰减、多普勒角、血管尺寸、血管深度和/或不正确的成像设置(例如，焦点、增益、脉冲重复频率)。
由于3D体积流量是一种尚未广泛应用的新测量，因此用户没有用于生成体积流量测量的数据的经验，也不了解如何实现高质量(例如，准确/可靠、可重复)结果。虽然用户可能熟悉评估2D多普勒频谱迹线的质量，但针对3D体积流量却没有这样的等价物。目前，缺乏用户可以理解的反馈机制来提供有关采集质量的信息(例如，用于生成体积流量测量结果的多普勒数据)。这种反馈的缺乏可能导致体积流量测量的可靠性和/或可重复性差(例如，体积流量测量的不良的质量)。如此糟糕的测量结果可能会导致检查失败。因此，可能需要一种有意义且易于理解的数据采集反馈机制。
本公开涉及用于向用户提供包括数据采集质量的指示的反馈的装置、系统和方法。例如，由用户使用超声探头采集的多普勒数据的质量。对质量的指示(例如，质量指标)可以基于一个或多个质量因子。质量因子可以包括但不限于SNR、血管尺寸、血管位置(例如，深度)、探头和/或对象的运动、速度值的变化和/或多普勒角。本文更详细地描述了计算这些质量因子以及生成一个或多个质量指标的示例。在一些示例中，可以向用户提供反馈以提供用于改进采集质量的建议。例如，如果检测到运动，反馈可以提醒用户稳定超声探头或建议对象保持静止。在另一示例中，如果确定了次优的多普勒角度，则反馈可以建议用户调整超声探头的角度。
在一些应用中，采集质量可以是对从所采集的数据生成的测量结果的准确性、可靠性和/或可重复性的指示。例如，测量结果可以包括从所采集的多普勒数据生成的体积流量测量结果。如果原始数据采集较差，则反馈可以鼓励用户在检查期间重新采集数据，这可以导致更准确和/或可重复的测量。在一些应用中，反馈可以帮助用户改进他们的数据采集技术，这可以减少重新采集数据的需要。
图1示出了根据本公开原理构建的超声成像系统100的框图。根据本公开的超声成像系统100可以包括换能器阵列114，换能器阵列214可以被包括在超声探头112中，例如外部探头或内部探头。换能器阵列114被配置为发射超声信号(例如，波束、波)并且响应于发射的超声信号接收回波(例如，接收的超声信号)。可以使用多种换能器阵列，例如线性阵列、弯曲阵列或相控阵列。换能器阵列114例如可以包括能够在高度和方位维度上扫描以用于2D和/或3D成像的换能器元件的二维阵列(图所示)。众所周知，轴向是垂直于阵列面的方向(在弯曲阵列的情况下，轴向扇出)，方位角方向通常由阵列的纵向尺寸定义，而仰角方向横向于方位角方向。
在一些示例中，换能器阵列114可以被耦合到微波束形成器116，其可以位于超声探头112中，并且其可以控制阵列114中的换能器元件对信号的发送和接收。在一些示例中，微波束形成器116可以通过阵列114中的有源元件(例如，在任何给定时间限定活动孔径的阵列元件的活动子集)来控制信号的发送和接收。
在一些示例中，微波束形成器116可以例如通过探测线缆或无线地耦合到发射/接收(T/R)开关118，其在发射与接收之间切换并且保护主波束形成器122免受高能发射信号的影响。在一些示例中，例如在便携式超声系统中，T/R开关118和系统中的其他元件可以包括在超声探头112中而不是超声系统底座中，超声系统底座可以容纳图像处理电子设备。超声系统基础通常包括软件和硬件部件，包括用于信号处理和图像数据生成的电路以及用于提供用户接口的可运行指令。
在微波束形成器116的控制下，来自换能器阵列114的超声信号的发射由发射控制器120引导，发射控制器220可以被耦合到T/R开关118和主波束形成器122。发射控制器120可以控制波束被转向的方向。波束可以被转向为从换能器阵列114垂直向前(垂直于换能器阵列26)，或者以不同的角度用于更宽的视场。发射控制器120还可以被耦合到用户接口124并且根据用户对用户控件的操作来接收输入。用户接口124可以包括一个或多个输入设备，例如控制面板152，控制面板252可以包括一个或多个机械控件(例如，按钮、编码器等)、触敏控件(例如，触控板、触摸屏或类似)和/或其他已知的输入设备。
在一些示例中，由微波束形成器116产生的部分波束形成的信号可以被耦合到波束形成器122，其中，来自换能器元件的个体贴片的部分波束形成的信号可以被组合为完全波束形成的信号。在一些示例中，微波束形成器116被省略，并且换能器阵列114在波束形成器122的控制之下并且波束形成器122执行信号的所有波束形成。在具有和不具有微波束形成器116的示例中，波束形成器122的波束形成信号被耦合到处理电路150，其可以包括一个或多个处理器(例如，信号处理器126、B模式处理器128、多普勒处理器160和一个或多个图像生成和处理部件168)被配置为根据波束形成的信号(即，波束形成的RF数据)来产生超声图像。
信号处理器126可以被配置为以各种方式处理接收的波束形成的RF数据，例如带通滤波、抽取、I和Q分量分离、以及谐波信号分离。处理器126还可以执行的信号增强，例如纹波降低、信号复合、以及电子噪声消除。经处理的信号(也称为I和Q分量或IQ信号)可以被耦合到额外的下游信号处理电路以生成图像。IQ信号可以被耦合到系统内的多个信号路径，每个信号路径可以与适合于生成不同类型的图像数据(例如，B模式图像数据、造影图像数据、多普勒图像数据)的信号处理部件的特定布置相关联。例如，所述系统100可以包括B模式信号路径158，其将来自信号处理器126的信号耦合到B模式处理器128以产生B模式图像数据。B模式处理器128可以采用幅值检测来对身体中的组织结构进行成像。
在一些示例中，系统可以包括将来自信号处理器126的输出耦合到多普勒处理器160的多普勒信号路径162。多普勒处理器160可以被配置为估计多普勒频移并生成多普勒图像数据。多普勒图像数据可以包括颜色数据，然后将其与B模式(例如，灰度)图像数据叠加以供显示。多普勒处理器160可以被配置为例如使用壁滤波器来过滤掉不需要的信号(例如，与非移动组织相关联的噪声或杂波)。多普勒处理器160还可以被配置为根据已知技术来估计速度和功率。例如，多普勒处理器可以包括诸如自相关器的多普勒估计器，其中速度(多普勒频率、频谱多普勒、彩色多普勒)估计是基于滞后一(R1)自相关函数的参数而多普勒功率估计是基于滞后零(R0)自相关函数的的幅值。还可以通过已知的相位域(例如，参数频率估计器，例如MUSIC、ESPRIT等)或时域(例如，互相关)信号处理技术来估计运动。可以使用与速度的时间或空间分布相关的其他估计器，例如加速度或时间和/或空间速度导数的估计器来代替速度估计器或作为速度估计器的附加。在一些示例中，速度和功率估计可以经历进一步的阈值检测以进一步降低噪声，以及分割和后处理，例如填充和平滑。然后可以根据色图将速度和功率估计映射到期望范围的显示颜色。彩色数据，也称为多普勒图像数据，然后可以被耦合到扫描转换器130，其中，多普勒图像数据可以被转换为所需的图像格式并叠加在组织结构的B模式图像上以形成彩色多普勒或功率多普勒图像。例如，多普勒图像数据可以叠加在组织结构的B模式图像上。
B模式处理器128和/或多普勒处理器160产生的信号可以被耦合到扫描转换器130和/或多平面重新格式化器132。扫描转换器130可以被配置为以期望的图像格式来根据回波信号被接收的空间关系来布置回波信号。例如，扫描转换器130可以将回波信号布置为二维扇区形格式，或者锥体或其他形状的三维(3D)格式。多平面重新格式化器132能够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(例如，B模式图像)，例如，如在美国专利US6443896(Detmer)中所描述。在一些示例中，扫描转换器130和多平面重新格式化器132可以实现为一个或多个处理器。
体积绘制器134可以生成从给定参考点观看的3D数据集的图像(也称为投影、绘制或绘制的)，例如，如美国专利US6530885(Entrekin等人)中所描述。在一些示例中，体积绘制器134可以被实现为一个或多个处理器。体绘制器134可以通过诸如表面绘制和最大强度绘制的任何已知或未来已知技术来生成绘制，诸如正片绘制或负片绘制。尽管在图1中示出为从多平面重格式化器132接收数据，但在一些示例中，体积绘制器134可以从扫描转换器130接收数据。
来自扫描转换器130、多平面重新格式化器132和/或体积绘制器134的输出(例如，B模式图像、多普勒图像)可以被耦合到图像处理器136以在图像显示器138上被显示之前进一步增强、缓存和临时存储。图形处理器140可以生成用于与图像一起显示的图形叠加，例如由图像处理器136生成的累积图像。这些图形叠加可以包括标准识别信息，例如图像的患者姓名、日期和时间、成像参数等等。出于这些目的，图形处理器可以被配置为从用户接口124接收输入，例如键入的患者姓名或其他注释。用户接口124还可以耦合到多平面重新格式化器132，用于选择和控制多个经多平面重新格式化的(MPR)图像的显示。
系统100可以包括本地存储器142。本地存储器142可以被实现为任何合适的非瞬态计算机可读介质或介质(例如，闪存驱动器、磁盘驱动器、动态随机存取存储器)。本地存储器142可以存储由系统100生成的数据，包括B模式图像、多普勒图像、能够由系统100中包括的一个或多个处理器(例如，多普勒处理器160、图像处理器136)运行的指令、由用户经由用户接口124提供的输入，或者系统100的操作所需的任何其他信息。
如前所述，系统100包括用户接口124。用户接口124可以包括显示器138和控制面板152。显示器138可以包括使用诸如LCD、LED、OLED或等离子显示技术的各种已知的显示技术实现的显示设备。在一些示例中，显示器138可以包括多个显示器。控制面板152可以被配置为接收用户输入(例如，检查类型、图像中的ROI的选择)。控制面板152可以包括一个或多个硬控件(例如，按钮、旋钮、刻度盘、编码器、鼠标、轨迹球或其他)。在一些示例中，控制面板152可以额外地或替代地包括在触敏显示器上提供的软控件(例如，GUI控制元素或简称为GUI控件)。在一些示例中，显示器138可以是包括控制面板152的一个或多个软控件的触敏显示器。
在一些示例中，图1中所示的各种部件都可以组合。例如，图像处理器136和图形处理器140可以实现为单个处理器。在另一示例中，扫描转换器130和多平面重新格式化器132可以实现为单个处理器。在一些示例中，图1中所示的各种部件可以实现为单独的部件。例如，图像处理器136可以被实现为多个处理器。在一些示例中，多个图像处理器可以执行不同的任务(例如，图像分割、SNR计算、运动检测等)。在另一示例中，本地存储器142可以包括可以是相同或不同存储器类型(例如，闪存、DRAM)的多个存储器。
在一些示例中，图1中所示的各种处理器中的一个或多个由被配置为执行指定任务的通用处理器和/或微处理器来实现。例如，处理器可以由存储在非瞬态计算机可读存储器(例如，本地存储器142)中的指令来配置，所述指令由处理器执行以执行指定的任务。在一些示例中，各种处理器中的一个或多个可以实现为专用电路(ASIC)。在一些示例中，各种处理器中的一个或多个(例如，图像处理器136)可以用一个或多个图形处理单元(GPU)来实现。
为了采集体积流量测量结果，探头112可以采集视场中具有一条或多条血管的体积(例如，3D)超声数据(例如，B模式数据、多普勒数据)。可以连续采集体积超声数据，使得包括一条或多条血管的感兴趣区域(ROI)具有足够的空间和时间覆盖。在一些应用中，可以以足够的时间速率对ROI进行采样以覆盖心动周期(例如，心跳)。在一些示例中，ROI可以由用户经由用户接口124来选择。在一些示例中，用户可以在收集体积多普勒数据之前选择ROI。例如，可以采集2D或3D超声图像，并且用户可以从2D或3D超声图像中选择ROI。在其他示例中，可以在时间上和空间上充分地对整个视场进行采样，并且用户可以在已经采集体积超声数据之后选择ROI。
在一些示例中，视场和/或ROI可以被划分为子体积。在一些应用中，从子体积采集体积超声数据可能比完整体积需要更少的时间。在一些示例中，可以在多个心动周期上连续采集来自子体积的体积超声数据。从子体积采集的体积超声数据可以被回顾性地拼接在一起，以便通过充分的时间采样来生成完整体积。在一些示例中，采集可以捕获恒定的和脉动的流动概况。在一些示例中，分割和拼接可以由信号处理器126、多普勒处理器160、B模式处理器128、扫描转换器130和/或图像处理器136执行。
由探头112发射的至少一些超声波束可以与ROI中的血管相交，使得可以定义Z表面(例如，高斯平面)，其包括具有与探头112表面等距的点的血管的整个横截面。Z表面可以具有特定深度。在体积采集中，可能存在多个这样的Z表面，其中包括血管的完整横截面。一些或全部Z表面可以用于体积流量测量计算。
在每个Z表面中，可以手动或自动分割感兴趣血管。手动分割可以涉及用户经由用户接口124将ROI放置在血管边界周围，所述血管边界包围血管，如用户在显示器138上提供的多普勒速度(例如，频谱)和/或多普勒功率图像中所看到的。自动分割可以涉及对各个功率、速度或B模式图像或上述的组合的阈值和其他形态图像处理操作的组合，以将ROI设置为体积超声数据中的血管边界。分割还可以或替代地涉及人工智能算法，所述算法在体积超声数据中跨多个Z表面识别血管。在一些示例中，分割可以由图像处理器136执行。
在一些示例中，一旦分割了血管边界，就可以利用血管内部和外部的像素中的功率多普勒值来计算直方图。例如，直方图可以包括定位于Z表面中的ROI内(例如，在血管内)的功率多普勒值的一条曲线(例如，概况)以及位于Z表面中的ROI外部的功率多普勒值的另一曲线(例如，概况)。功率多普勒直方图方法可用于导出分数权重，其确定血管内部和外部的体素区域以及边界上的部分体积体素具有分数权重。也就是说，血管边界上的一些体素可以包括来自血管内部和血管外部组织的数据。一旦根据功率多普勒直方图确定了部分体积权重，就可以将来自频谱多普勒数据的速度和体素的表面积相乘以获得各个体素中的体积流量。对血管内的体素中的流量值的积分给出了该Z表面中的体积流量。这些体积流量值可以存储在例如本地存储器142中，和/或在显示器138上提供给用户。
根据本公开的原理，除了提供体积流量测量之外，系统100还可以利用质量指标170向用户提供体积流量测量结果的质量的指示，例如作为显示器138上的文本或图形。质量指标170可以指示体积流量测量结果的可靠性/准确性和/或可重复性水平。在一些示例中，质量指标170可以提供对采集质量的定性指示。例如，质量指标170可以提供不同的颜色、形状或描述符/形容词(例如，良好、一般、差)来指示采集质量。在一些示例中，质量指标170可以提供指示采集质量的定量值。对质量的指示可以至少部分地基于一个或多个质量因子。质量因子可以包括但不限于SNR、运动的存在(例如，运动的检测)、多普勒角度、血管尺寸、血管深度和/或血管内部流速的变化。
在一些示例中，可以组合多个质量因子来生成由质量指标170提供的质量指示。在一些示例中，可以仅使用质量因子中的一个来生成质量指示。在一些示例中，一个或多个质量因子可用于生成质量的指示，而相同或不同的质量因子可用于向用户提供用于改进采集的指导。例如，SNR可用于确定由质量指标170提供的质量指示，而多普勒角可用于向用户提供调整探头112的取向的引导。在一些示例中，质量指标170还可以提供引导。
在一些示例中，SNR可以是用于确定采集质量的主要质量因子。图2是示出了根据本公开的原理的根据针对三维体积流量量化采集的多普勒数据来计算信噪比的方法的框图。超声成像系统200可以从对象内的体积采集图像数据202。在一些示例中，超声成像系统200可以被包括在系统100中或用于实现系统100。图像数据202可以包括功率多普勒数据204，其在一些示例中可以是彩色功率多普勒数据，诸如图2所示的示例。图像数据202可以包括彩色频谱多普勒数据206(例如，色相)、回波数据208(例如，B模式数据)和/或体积几何形状210。在一些示例中，图像数据202可能已经由探头的换能器阵列(例如探头112的换能器阵列114)采集。在一些示例中，功率多普勒数据204和/或频谱多普勒数据206可以由多普勒处理器(诸如多普勒处理器160)从图像数据202中提取。在一些示例中，回波数据208可以由诸如B模式处理器128的B模式处理器从图像数据(例如，采集数据)202中提取。在一些示例中，体积几何形状210可以由扫描转换器、多平面重格式化器和/或体积绘制器(例如扫描转换器130、多平面重格式化器132和/或体积绘制器134)提供。在一些示例中，对图像数据202的计算可由一个或多个处理器执行，例如图像处理器136、多普勒处理器160、B模式处理器128、扫描转换器130、多平面重新格式化器132和/或体积绘制器134。
如图2中所示，在一些示例中，功率多普勒数据204可用于提供体积中的个体Z表面212中和/或体积内的ROI中的功率多普勒数据。在一些示例中，功率多普勒数据204、彩色多普勒数据206和/或回波数据208可用于分割和/或识别体积和/或ROI内的一条或多条血管(例如，血管分割214)。在一些示例中，分割可以由图像处理器(例如图像处理器136)执行。在一些示例中，对血管和体积的分割可用于设置体积内的ROI。在其他示例中，用户可以定义ROI(例如，经由用户接口，诸如用户接口124)，并且可以从ROI分割出一个或多个血管。
血管分割可用于采集一条或多条血管内的颜色速度。体积几何形状210可用于计算体积和/或ROI内的每个Z表面的表面积224。
血管分割214还可用于访问血管ROI 220内的功率多普勒数据。多普勒图像218是具有包括血管240的ROI 238的Z表面的图像。整个Z表面212中的功率多普勒数据和ROI 220内的功率多普勒数据可用于生成功率多普勒直方图228。ROI 238外部的功率多普勒数据的直方图峰值230表示噪声，而ROI 220内的功率多普勒数据的直方图峰值232表示感兴趣信号。
来自直方图228的数据可用于生成部分体积权重掩模234。部分体积重量掩模234可以与速度222和表面积224数据组合以提供体积流量测量226。在一些示例中，来自功率多普勒直方图228的数据可用于计算SNR 236。如所指出的，多普勒直方图228可以具有基于来自ROI内的功率多普勒数据(信号)的曲线和基于来自ROI外部的功率多普勒数据(噪声)的曲线。在一些示例中，在对数标度(例如，分贝dB)中，信号峰值与噪声峰值之间的差表示Z表面的SNR(例如，SNR＝信号峰值-噪声峰值)。因此，可以计算并存储针对每个Z表面的SNR。例如，数据可以被存储在本地存储器中，例如本地存储器142。
由于超声波束强度的不均匀性、视场中导致反射和混响的结构、衰减以及影响Z表面质量的其他因素，沿深度的多个Z表面中的SNR值可能会出现一些变化。例如，在特定深度处可能存在反射，导致血管外部区域中的噪声较高。类似地，波束角和/或衰减可能导致脉管内的信号值减小。为了基于这些多个且可变的SNR值确定采集质量，可以使用一种或多种技术来识别一组Z表面，其SNR值用于确定采集质量因子。在一些示例中，可以基于SNR值对Z表面进行排序。在一些示例中，可以提供ROI内的血管的所有Z表面的平均和/或中值SNR作为质量因子(例如，dB)。
在一些示例中，四分位中值(interquartile)范围中值(IQR/中值)可用于确定数据Z表面的什么范围与均值或中值组合使用以确定SNR。四分位中值范围(IQR)是变化性的量度，其基于将数据集划分为四份(例如，针对Z表面的SNR)。从数据集中去除顶部和底部四分之一，从而在数据集的中位数周围留下“中间五十”。四分位中值除以中值即可得出质量因子。例如，在SNR排序的Z表面中，使用大于5的Z表面组，例如1-5、1-6、1-7等，计算SNR的IQR/Med：IQR1-5、IQR1-6、IQR1-7等等。选择具有最小IQR/Med的组的平均或中值SNR作为基于SNR的质量因子。
在一些示例中，变化性系数(COV)或相对标准偏差(例如，标准偏差除以平均值)可用于确定要在数据中要与平均值或中位数的组合使用的数据的范围(例如，Z表面的哪些SNR值)。例如，在SNR排序的Z表面中，使用大于三个的Z表面组，例如1-3、1-4、1-5等，计算SNR值的COV：COV1-3、COV1-4、COV1-5等。可以选择表示最小COV的Z表面组的平均值或中值作为用于基于SNR生成质量因子的平均值或中值。
在另一示例中，可以使用最接近和/或接近由超声探头112提供的超声波束的焦点的几个Z表面(例如，3、5、10)的平均SNR。
在一些示例中，可以组合用于确定SNR和/或要使用哪些SNR值的技术中的多种来生成质量因子。例如，根据各种技术计算出的平均SNR可以用作质量因子。在一些示例中，当计算平均值时，可以对通过不同技术确定的不同SNR值进行不同的加权。在一些示例中，通过不同技术计算的SNR值可以被提供作单独的质量因子，用于确定对由诸如质量指标170的质量指标提供的质量的指示。在一些示例中，SNR可以是用于生成质量指示的唯一质量因子。
图3A-3B图示了根据本公开的原理的用于计算信噪比的频谱和功率多普勒数据采集的示例图像以及对应的功率直方图。图像和直方图可以由超声成像系统(例如超声成像系统100和/或超声成像系统200)生成。
在图3A中，从Z表面的彩色多普勒速度数据生成的速度图在图像302中示出，并且针对相同采集的相同Z表面的功率多普勒图在图像304中示出。血管在图像304中的ROI 302内被示出。直方图300是功率多普勒数据的图，示出了噪声(例如，ROI 306外部的功率多普勒数据)和信号(例如，ROI 306内部的功率多普勒数据)的曲线。图下方示出了信号峰值与噪声峰值之间的功率(dB)差异，即SNR，其为18dB。
在图3B中，从Z表面的彩色多普勒速度数据生成的速度图在图像310中示出，并且针对另一采集的相同Z表面的功率多普勒图在图像312中示出。血管在图像312中的ROI 314内被示出。直方图308是功率多普勒数据的图，示出了噪声(例如，ROI 314外部的功率多普勒数据)和信号(例如，ROI 314内部的功率多普勒数据)的曲线。与速度图302相比，速度图310具有较不明确的血管。此外，功率多普勒图312具有比功率多普勒图304更小的对比度。图像下方是信号峰值与噪声峰值之间的功率(dB)差异，SNR为2dB，远低于图3A的SNR。
图3A和3B中所示的数据来自脐带图像。在此应用中，良好的采集质量与12dB或更高的SNR相关联。然而，可以使用不同范围的SNR来对采集质量进行分类(例如，0-5dB差、6-14dB一般、15-20dB好、20-24dB很好、25+dB非常好)。SNR可用于生成定量质量指标。例如，可以在质量指标(例如，质量指标170)上提供数值(例如，以dB为单位)。在一些示例中，SNR可以用于生成定性质量指标，例如，不同的颜色和/或其他描述符可以与不同范围的SNR值相关联。
在其他示例中，还可以确定除SNR之外的其他质量因子，以计算质量的指示和/或向用户提供建议以提高采集质量。
在一些示例中，可以从经分割的数据确定血管的尺寸和/或深度。使用宽多普勒超声波束成像的较小直径的血管可能会受到分辨率的限制。也就是说，血管内部可能没有足够的超声波束，这可能限制部分体积校正算法的有效性。类似地，较深的血管可能会受到血管内衰减增加和/或功率减小的影响。此外，与发散的波束相互作用的更深的血管可能再次受到分辨率限制。由的尺寸和深度引起的对部分体积重量的影响可能会限制准确性并且可能增加体积流量测量结果的可变性。因此，小和/或深的血管可以提供较低值的质量因子来确定质量指示。在一些示例中，基于超声波束概况、血管的深度和尺寸，可以计算权重表并将其用于质量因子。
除了用于质量指示之外或替代地，所述确定可以用于向用户提供用于改进采集的建议。例如，如果血管直径和/或血管内的波束密度低于阈值，则诸如系统100的超声系统可以提示用户选择不同的血管和/或成像设置(例如，增加波束密度))来采集流量测量值。可以通过文本、图形、音频信号和/或触觉反馈(例如，探头振动)来提示用户。在另一示例中，如果血管深度和/或血管内的功率水平低于阈值，则系统可以提示用户选择不同的血管和/或成像设置(例如，增加功率)。
在一些示例中，运动对多普勒数据的影响可以被考虑作为用于质量和/或用户建议的指示的质量因子。在iSTIC采集框架中，每个子体积(例如，仰角平面)可以在整个心动周期中以高时间分辨率连续采样。然后可以对其余子何事重复此操作。受运动影响的数据可能会降低整个心动周期在Z表面上可视化的血管的分割的边界的鲁棒性。此外，速度图上的闪光伪影可能会增加并且/或者影响功率图的瞬态反射会增加。可以使用现在或将来已知的任何用于检测运动的方法。更大的运动可能会导致质量因子降低。在一些示例中，如果运动高于阈值(例如，位移的速度和/或幅值)，则超声系统可以提示用户保持探头静止和/或要求对象保持静止。
在一些应用中，多普勒角也可能是对血管边界处的部分体积校正具有潜在影响的重要参数，因此可能是重要的质量因子。随着超声波束与流动轴之间的角度增加，完全位于血管内的波束数量减少。这增加了与血管边界相互作用的部分体积束。因此，与小血管中的影响类似，分辨率限制条件可能会对体积流量测量精度产生不利影响。在一些示例中，多普勒角可以被提供为质量因子。另外地或替代地，如果多普勒角超过阈值(例如，60度、65度)，则超声系统可以提示用户调整探头的角度以减小多普勒角。
在一些应用中，分段血管内速度值方差的增加可能指示采集质量较差。在一些示例中，可以针对每个Z表面计算速度值的方差。在一些示例中，Z表面的均值和/或中值方差可以被提供为质量因子。在一些示例中，可以使用参考SNR描述的技术中的一种或多种来执行对使用哪些Z表面来提供速度方差因子的选择。
图4是图示根据本公开的原理的提供采集质量的指示的概览的框图。概览400可以在诸如超声成像系统100和/或200的超声成像系统上实现。
图像数据402可能已由诸如换能器阵列114的换能器阵列采集。在一些示例中，图像数据402可以包括图像数据202。图像数据402可用于生成各种质量因子430，例如SNR404、运动检测406、多普勒角度408、血管尺寸和/或深度410、和/或血管412内的速度方差。质量因子430可用于生成质量指标414和/或用户建议420，其可经由诸如用户接口124的用户接口被提供给用户。
在一些示例中，质量指标414可以包括文本、图形、声音、动画和/或光(例如，发光二极管)。在一些示例中，质量指标414可以被提供在诸如显示器138的显示器上。在一些示例中，质量指标414可用于实现质量指标170。
在一些示例中，质量指标414可以包括图像数据402的采集质量的定性和/或半定性指示。例如，与不同质量水平相关联的定性描述符(例如，差、一般、好)、颜色(例如，红色、黄色、绿色)和/或表情符号可以用于指示采集质量。示例图形416示出了文本、阴影、表盘和表情符号。然而，图形416仅作为示例呈现，并且根据本公开的定性指示器不限于所示的示例。定性指示可以基于质量因子430中的一个或多个。
在一些示例中，除了定性指示之外或者代替定性指示，质量指标414可以提供采集质量的定量值418。在所示的示例中，定量值418是单位为分贝的SNR 404的值。然而，在其他示例中，定量值418可以由一个或多个质量因子430生成，其可以包括也可以不包括SNR404。
在一些示例中，用户建议420可以包括文本、图形、声音、动画和/或光(例如，发光二极管)。在一些示例中，用户建议420可以在诸如显示器138的显示器上被提供。例如，文本422可以向用户提供改进数据采集的建议。在图4所示的示例子中，文本422建议调整超声探头的角度以改善多普勒角(例如，如果发现多普勒角408高于阈值)。作为另一个示例，图形424指示用户应当如何移动和/或定位超声探头以改善多普勒角。仅作为示例提供文本422和图形424，并且用户建议420不限于所示的示例。
图5是根据本公开的原理的用于提供关于体积流量测量结果的质量的反馈的方法的流程图。在一些示例中，方法500可以全部或部分地由诸如成像系统100和/或成像系统200的超声成像系统来执行。在一些示例中，方法500可以由执行计算机可读指令的一个或多个处理器来执行，例如图像处理器136、多普勒处理器160、B模式处理器128和/或图1中所示的其他处理器。在一些示例中，计算机可读指令可以存储在至少一个处理器可访问的非瞬态计算机可读介质中，例如本地存储器142。
如框502中所批示，至少一个处理器(例如图像处理器136)可以根据针对对象体积中的多个Z表面中的个体Z表面的功率多普勒数据来生成直方图。功率多普勒数据可以已经由超声成像系统采集，例如由超声成像系统的探头采集。直方图可以具有基于来自ROI内的功率多普勒数据的第一曲线和基于来自ROI外部的功率多普勒数据的第二曲线。ROI可以基于来自对象体积的图像数据的自动分割或者基于用户输入(例如，经由用户接口，诸如用户接口124)。
在框504处，至少一个处理器可通过从多个Z表面中的至少一个的第一曲线的峰值减去第二曲线的峰值来计算SNR。然后，至少一个处理器可以至少部分地基于SNR来生成质量因子，如框506所示。在一些示例中，可以针对所有Z表面计算SNR，并且可以使用平均和/或中值SNR来生成质量因子。在一些示例中，来自Z表面的SNR值的子集可以用于生成质量因子，如参考图2和图3所描述的。
在框508处，至少一个处理器可以至少部分地基于所述质量因子来生成针对质量指标的显示数据。所述质量指标可以指示体积流量测量的质量。如框510所示，可以基于所述显示数据向用户显示所述质量指标。例如，所述质量指标可以被显示在显示器138上。当然，在其他示例中，质量指标可以是在扬声器上提供的听觉信号、在超声成像系统的控制面板上提供的一个或多个灯、和/或在控制面板和/或超声探头上提供的触觉反馈。
在一些示例中，至少一个处理器可以计算至少一个另外的质量因子，其中，所述质量指标还基于所述至少一个另外的质量因子，如框512所示。在一些示例中，如框514所指示，至少一个处理器可以至少部分地基于所述质量因子和所述至少一个另外的质量因子来生成用于改进体积流量测量的质量的建议。
图6是图示根据本公开的原理的示例处理器600的框图。处理器600可用于实现本文中所描述的一个或多个处理器，例图1中所示的图像处理器136。处理器600能够执行存储在与处理器600通信的非瞬态计算机可读介质(例如图1中所示的本地存储器142)上的计算机可读指令。处理器600可以是任何合适的处理器类型，包括但不限于微处理器、微控制器、数字信号处理器(DSP)、现场可编程阵列(FPGA)，其中FPGA已被编程以形成处理器、图形处理单元(GPU)、专用电路(ASIC)，其中ASIC被设计为形成处理器，或它们的组合。
处理器600可以包括一个或多个核602。核602可以包括一个或多个算术逻辑单元(ALU)604。在一些示例中，除了ALU 204之外或代替ALU 604，核602可以包括浮点逻辑单元(FPLU)606和/或数字信号处理单元(DPU)608。
处理器600可以包括通信地耦合到核602的一个或多个寄存器612。可以使用专用逻辑门电路(例如，触发器)和/或任何存储器技术来实现寄存器212。在一些示例中，寄存器612可以使用静态存储器来实现。寄存器可以向核602提供数据、指令和地址。
在一些示例中，处理器600可以包括通信地耦合到核602的一个或多个级别的高速缓存存储器610。高速缓存存储器610可以向核602提供计算机可读指令以供执行。高速缓存存储器610可以提供数据以供核602处理。在一些示例中，计算机可读指令可能已经由本地存储器(例如，附接到外部总线616的本地存储器)提供给高速缓存存储器610。高速缓存存储器610可以用任何合适的高速缓存存储器类型来实现，例如金属氧化物半导体(MOS)存储器，诸如静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)和/或任何其他合适的存储器技术。
处理器600可以包括控制器614，其可以控制从其他处理器和/或系统中包括的部件(例如，图1中所示的控制面板152和扫描转换器130)到处理器600的输入和/或来自处理器600的到系统中包括的其他处理器和/或部件(例如，图1中所示的显示器138和体积绘制器134)的输出。控制器614可以控制ALU 604、FPLU 606和/或DSPU 608中的数据路径。控制器614可以实现为一个或多个状态机、数据路径和/或专用控制逻辑。控制器614的门可以实现为独立门、FPGA、ASIC或任何其他合适的技术。
寄存器612和高速缓存610可以通过内部连接620A、620B、620C和620D与控制器614和核602通信。内部连接可以实现为总线、多路复用器、纵横开关和/或任何其他合适的连接技术。
处理器600的输入和输出可以通过总线616提供，所述总线可以包括一条或多条导线。总线616可以通信地耦合到处理器600的一个或多个部件，例如控制器614、高速缓存610和/或寄存器612。总线616可以耦合到系统的一个或多个部件，例如前面提到的显示器138和控制面板152。
总线616可以被耦合到一个或多个外部存储器。外部存储器可以包括只读存储器(ROM)632。ROM 632可以是掩码ROM、电可编程只读存储器(EPROM)或任何其他合适的技术。外部存储器可以包括随机存取存储器(RAM)633。RAM 233可以是静态RAM、电池备份的静态RAM、动态RAM(DRAM)或任何其他合适的技术。外部存储器可以包括电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)635。外部存储器可以包括闪存634。外部存储器可以包括磁存储设备，例如磁盘636。在一些示例中，外部存储器可以包括在系统中，例图1中所示的超声成像系统100，例如本地存储器142。
本文公开的装置、系统和方法可以允许向用户提供反馈，包括基于一个或多个质量因子的对数据的采集质量的指示。在一些示例中，本文公开的装置、系统和方法可以允许向用户提供用于改进采集质量的建议。如果原始数据采集较差，则反馈可以鼓励用户在检查期间重新采集数据，这可以导致更准确和/或可重复的测量。在一些应用中，反馈可以帮助用户改进他们的数据采集技术，这可以减少重新采集数据的需要。
在使用诸如基于计算机的系统或可编程逻辑的可编程设备来实现部件、系统和/或方法的各种示例中，应当理解，上述系统和方法可以使用各种已知的或以后开发的编程语言，例如“C”，“C++”，“FORTRAN”，“Pascal”，“VHDL”等中的任一种来的实现。因此，可以准备各种存储介质，例如磁性计算机磁盘、光盘、电子存储器等，其可以包含可以指导例如计算机的设备以实现上述系统和/或方法的信息。一旦适当的设备可以访问包含在存储介质上的信息和程序，存储介质就可以将信息和程序提供给该设备，从而使该设备能够执行本文描述的系统和/或方法的功能。例如，如果将包含适当材料(例如源文件、目标文件、可执行文件等)的计算机盘提供给计算机，则计算机可以接收所述信息，对其自身进行适当的配置并执行上面的图解和流程图中描绘的各种系统和方法的功能以实现各种功能。也就是说，计算机可以从磁盘接收与上述系统和/或方法的不同元素有关的信息的各个部分，实现个体系统和/或方法，并协调以上描述个体系统和/或方法的功能。
鉴于本公开，应当注意，本文描述的各种方法和设备可以以硬件、软件和固件来实现。此外，各种方法和参数仅作为示例而被包括，而没有任何限制意义。鉴于本公开，本领域普通技术人员可以在确定他们自己的技术和影响这些技术的所需设备的情况下实施本教导，同时仍在本公开的范围内。本文中描述的一个或多个处理器的功能可以被合并到更少的数目或单个处理单元(例如，CPU)中，并且可以使用被编程为响应于可运行指令而执行本文描述的功能的专用集成电路(ASIC)或通用处理电路来实现。
尽管可能已经特别参考超声成像系统描述了本系统，但是还预期，本系统可以扩展到以系统的方式获得一幅或多幅图像的其他医学成像系统。因此，本系统可用于获得和/或记录与肾、睾丸、乳腺、卵巢、子宫、甲状腺、肝、肺、肌肉骨骼、脾、心脏、动脉和血管系统有关的图像信息，以及与超声引导干预相关的其他成像应用，但不限于其。此外，本系统还可以包括可以与常规成像系统一起使用的一个或多个程序，使得它们可以提供本系统的特征和优点。通过研究本公开，本公开的某些其他优点和特征对于本领域技术人员而言可能是显而易见的，或者可以由采用本公开的新颖系统和方法的人员来体验。本系统和方法的另一个优点可以是可以容易地升级传统的医学成像系统以并入本系统、设备和方法的特征和优点。
当然，应当理解，根据本系统、设备和方法，本文中描述的示例、范例或过程中的任何一个可与一个或多个其他示例、范例和/或过程相组合，或是分离的，和/或在分立设备或设备部分之中执行。
最终，以上讨论旨在仅仅为对本发明的系统和方法的说明并且不应理解为将所附权利要求限制到任何特定的范例或范例的组。因而，虽然已经参考示范性示例详细描述了本系统，但是也应领会到，在不脱离如权利要求书所提出的本系统和方法的更宽且意旨的精神和范围的情况下，本领域技术人员可以设计出众多的变型和替代示例。因此，说明书和附图应被视为是以说明性的方式并且不旨在限制随附权利要求的范围。

Claims (20)

1.一种超声成像系统，其被配置为提供关于体积流量测量的质量的反馈，所述系统包括：
用户接口；
非瞬态计算机可读介质，其被编码有指令并且被配置为存储针对包括感兴趣区域(ROI)的体积的多个Z表面的功率多普勒数据；以及
至少一个处理器，其与所述非瞬态计算机可读介质通信，所述至少一个处理器被配置为运行所述指令，其中，所述指令当被运行时使所述至少一个处理器：
至少部分地基于所述功率多普勒数据来生成针对所述多个Z表面中的个体Z表面的直方图，其中，所述直方图具有基于来自所述ROI内的所述功率多普勒数据的第一曲线以及基于来自所述ROI外部的所述功率多普勒数据的第二曲线；
通过针对多个Z表面中的至少一个Z表面在对数标度中从所述第一曲线的峰值减去所述第二曲线的峰值来计算信噪比(SNR)；并且
至少部分地基于所述SNR来生成质量因子，
至少部分地基于所述质量因子来生成针对质量指标的显示数据，其中，所述质量指标指示体积流量测量结果的所述质量，
其中，所述用户接口被配置为基于所述显示数据向用户显示所述质量指标。
2.根据权利要求1所述的超声成像系统，其中，所述质量指标包括指示所述SNR的值的文本。
3.根据权利要求1所述的超声成像系统，其中，所述质量指标包括包含颜色的图形，其中，所述颜色至少部分地基于所述SNR的值。
4.根据权利要求1所述的超声成像系统，其中，所述指令还使所述至少一个处理器：
计算针对所述多个Z表面中的每个Z表面的所述SNR；并且
计算所述多个Z表面的中值SNR或平均SNR中的至少一项，其中，所述质量因子基于所述中值SNR或所述平均SNR中的至少一项。
5.根据权利要求1所述的超声成像系统，其中，所述指令还使所述至少一个处理器：
计算针对所述多个Z表面中的每个Z表面的所述SNR；
计算针对多组Z表面中每组的四分距中值(IQR/M)，其中，所述多组Z表面中的个体组包括所述多个Z表面的子集；
确定所述多组Z表面中具有最小IQR/M的一组；并且
计算所述多组Z表面中的所述一组的中值SNR或平均SNR中的至少一项，其中，所述质量因子基于所述中值SNR或所述平均SNR中的至少一项。
6.根据权利要求1所述的超声成像系统，其中，所述指令还使所述至少一个处理器：
计算针对所述多个Z表面中的每个Z表面的所述SNR；
计算多组Z表面中的每组Z表面的变化性系数(COV)，其中，所述多组Z表面中的个体组包括所述多个Z表面的子集；
确定所述多组Z表面中具有最小COV的一组；并且
计算所述多组Z表面中的所述一组的中值SNR或平均SNR中的至少一项，其中，所述质量因子基于所述中值SNR或所述平均SNR中的至少一项。
7.根据权利要求1所述的超声成像系统，其中，所述至少一个Z表面包括邻近用于收集所述功率多普勒数据的超声波束的焦点的多个Z表面。
8.根据权利要求1所述的超声成像系统，其中，所述指令还使所述至少一个处理器：
生成至少一个另外的质量因子，其中，所述质量指标还基于所述至少一个另外的质量因子。
9.根据权利要求8所述的超声成像系统，其中，所述至少一个另外的质量因子包括运动的存在、多普勒角、血管尺寸、血管深度、或所述ROI内的所述体积流量测量的方差中的至少一项。
10.根据权利要求8所述的超声成像系统，其中，所述指令还使所述至少一个处理器：
至少部分地基于所述质量因子和所述至少一个另外的质量因子，生成用于改进所述体积流量测量的质量的建议的第二显示数据，
其中，所述用户接口还被配置为基于所述第二显示数据来显示所述建议。
11.一种用于提供关于体积流量测量的质量的反馈的方法，所述方法包括：
根据对象体积中的多个Z表面中的个体Z表面的功率多普勒数据生成直方图，其中，所述直方图具有基于来自感兴趣区域(ROI)内的所述功率多普勒数据的第一曲线和基于来自ROI外部的所述功率多普勒数据的第二曲线；
通过针对多个Z表面中的至少一个Z表面在对数标度中从所述第一曲线的峰值减去所述第二曲线的峰值来计算信噪比(SNR)；并且
至少部分地基于所述SNR来生成质量因子；
至少部分地基于所述质量因子来生成针对质量指标的显示数据，其中，所述质量指标指示所述体积流量测量的所述质量；并且
基于所述显示数据向用户显示所述质量指标。
12.根据权利要求11所述的方法，还包括计算至少一个另外的质量因子，其中，所述质量指标还基于所述至少一个另外的质量因子。
13.根据权利要求12所述的方法，其中，所述至少一个另外的质量因子包括运动的存在、多普勒角、血管尺寸、血管深度、或所述ROI内的所述体积流量测量的方差中的至少一项。
14.根据权利要求12所述的方法，还包括至少部分地基于所述质量因子和所述至少一个另外的质量因子来生成用于改进体积流量测量结果的质量的建议的第二显示数据。
15.根据权利要求14所述的方法，其中，所述建议包括当多普勒角被确定为大于或等于阈值时指示超声探头的移动或位置中的至少一项的图形。
16.根据权利要求14所述的方法，其中，所述建议包括当确定ROI尺寸低于或等于阈值时提示所述用户选择新的ROI或调整成像参数。
17.根据权利要求14所述的方法，其中，所述建议包括当确定ROI深度大于或等于阈值时提示所述用户选择新的ROI或调整成像参数。
18.根据权利要求14所述的方法，其中，所述建议包括当检测到运动的存在时提示所述用户保持探头静止或提示所述对象保持静止。
19.根据权利要求11所述的方法，其中，所述质量指标提供对所述体积流量测量的所述质量的定性指示。
20.根据权利要求11所述的方法，其中，所述质量指标提供对所述体积流量测量的所述质量的定量指示。
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