JP2017524455A - 血管を識別する超音波システム及び方法 - Google Patents

血管を識別する超音波システム及び方法 Download PDF

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Abstract

被験者の血管を識別する超音波システム及び方法を提案する。超音波システムは、予め定められた期間にわたって血管を含む対象領域の(超音波ドップラーデータフレームのシーケンスなどの)超音波血流データフレームのシーケンス及び超音波Bモードデータフレームのシーケンスを同時に取得するように構成される超音波プローブと、血流データフレームのシーケンスにおける血流領域を選択するように構成される血流領域選択ユニットと、選択された血流領域に基づいて、超音波Bモードデータフレームのシーケンスのうちの少なくとも1つのフレーム内の血管をセグメント化するように構成される血管セグメント化ユニットと、を含む。血管のセグメント化のためにいかなるシード点も手作業で配置する必要がもはやないので、ユーザ依存性が低減され、迅速な測定が可能になる。さらに、Bモードデータフレーム内の血管のセグメント化に、複数の血流データフレームからの情報を利用するので、よりロバストで信頼できるセグメント化を達成することができる。

Description

本発明は、超音波システム及び方法に関し、特に、血管の識別及び/又は関連する測定のための超音波システム及び方法に関する。
超音波を使用して下大静脈(IVC)の直径、及び大静脈指数(Caval index(CI))と呼ばれる、その呼吸相(respirophasic)の変動を測定することは、外傷を処置するために益々重要になってきている。
現在、血管の直径の測定は、大抵は手作業で実行されるか、血管領域に手作業で配置されたシード点に基づいて半自動セグメント化を使用して実行される。しかしながら、それらはいずれも、ユーザ依存型であり、入院前の状況における救急医療処置(EMT)など、緊急を要する状況では好ましくない。
米国特許出願第2013/038505号は、IVCの測定及びモニタリングのために使用されることができる自動3D超音波腹部血管モニターを開示している。同出願は、IVCのサイズ及び容積を判断するためにIVCの壁を自動的に検出することができる、と主張している。しかしながら、血管の壁を検出することは、他の構造(組織、骨、又は別の血管)がその検出の邪魔になる場合があるので容易ではなく、そのため、そのような全自動アプローチは、ロバストではなく、信頼できない。
したがって、血管の検出及び/又は識別のための改善された超音波システム及び方法を提供することが有利であろう。
本発明の第1の態様の一実施形態に従えば、被験者の血管を識別するための超音波システムが提案される。超音波システムは、予め定められた期間にわたって上記血管を含む対象領域の超音波血流データフレームのシーケンス及び超音波Bモードデータフレームのシーケンスを同時に取得するように構成される超音波プローブと、超音波血流データフレームのシーケンス内の複数のフレームの各フレームにおいて血流領域を検出し、検出された血流領域の中の1つの血流領域を選択するように構成される血流領域選択ユニットと、選択された血流領域に基づいて、超音波Bモードデータフレームのシーケンスのうちの少なくとも1つのフレーム内の血管をセグメント化するように構成される血管セグメント化ユニットと、を含み、上記少なくとも1つのフレームは、選択された血流領域が検出される超音波血流データフレームに時間的に対応する超音波Bモードデータフレームを含む。
一方では、血管のセグメント化のためにいかなるシード点も手作業で配置する必要がなく、全自動測定が達成され、これにより、ユーザ依存性が低減され、迅速な測定が可能になる。さらに、Bモードデータフレームは、血管壁の位置など、種々の解剖学的情報を提供するので、血管の識別のために有益であり信頼できることが知られている。他方では、Bモードデータフレーム内の血管のセグメント化は、ドップラーデータフレームなどの血流データフレームからの情報を使用するので、よりロバストで信頼できるセグメント化を達成することができる。換言すれば、所定の超音波モードにおけるデータフレーム、すなわち超音波血流データフレームにおいて検出された、選択された血流領域は、別の超音波モードにおけるデータフレームに基づくさらなる血管の識別、すなわちBモードデータフレームにおける血管のセグメント化のための信頼できるシード点として機能することができる。選択された血流領域に基づいて血管をセグメント化するために、既存の又は将来開発される任意のシードベースのセグメント化方法を適用することができる。さらに、血流領域は、超音波ドップラーデータフレームのシーケンスなどの超音波血流データフレームのシーケンスにおいて、すなわち、単一のデータフレームからではなく、異なる時点に取得される複数のデータフレームから、選択される。これは、例えば、心周期及び/又は呼吸サイクルのせいで時間の経過と共に変化する血流を有する血管を識別するために特に有利である。というのも、血管の血流は、1つの所定のデータフレーム内ではほとんど検出不可能であるかもしれないが、シーケンスのうちの少なくとも1つのデータフレーム内では確実に検出されることができるからである。例えば、呼気相におけるIVCの血流は、他の相におけるよりも検出可能性が高い。
「超音波血流データフレーム」という用語は、対象領域における血流に関する情報を含む超音波データフレームを指す。超音波血流データフレームとしては、超音波ドップラーデータフレーム、コントラストが強調された超音波データフレーム(例えば、マイクロバブル援用撮像において取得されたデータフレーム)、又は血流情報を提供することができる任意の他の既存の超音波モダリティもしくは将来開発されるモダリティによって取得された任意の他の超音波データフレームが可能である。好ましくは、血流領域選択ユニットによって、超音波ドップラーデータフレームが単独で、又は1つ以上の他の超音波血流データフレームとの組み合わせで使用される。なぜなら、カラードップラー法は費用効率が非常に高いためである。
同時に取得される超音波Bモードシーケンス及び超音波血流シーケンスが必ずしも同数のデータフレームを含まなければならない訳ではないということを、当業者は理解するであろう。それら2つのシーケンスは同じフレームレートを有してもよいし、異なるフレームレートを有してもよい。いくつかの実施形態では、超音波Bモードデータフレームのシーケンスのうちの上記少なくとも1つのフレームは、上記選択された血流領域が位置付けられる血流データフレームと同時に取得されるフレーム、又は、上記選択された血流領域が位置付けられる血流データフレームが取得された時間に十分近い時間に取得されるフレーム、を含む。超音波データの取得中、呼吸などのせいで組織に動きがある場合があるが、超音波プローブは、同じ対象領域から超音波データを取得するために実質的に安定状態又は静止状態が保たれる。「Bモードデータ」という用語がここでは一般的な意味で使用されており、それには、基本データ、高調波データ、又は任意の他の類似データが可能であることも、当業者は理解するであろう。さらに、「セグメント化」という用語もここでは一般的な意味で使用されており、それは、血管のすべての境界のセグメント化を指すこともできれば、それら境界のうちの所定の部分のセグメント化又は識別を指すこともできる。
いくつかの場合、血管の1つ以上の特徴(サイズ、血圧、血流速度など)は時間の経過と共に周期的に変化するが、これは例えば、心臓周期又は呼吸サイクルに関連する場合がある。それらの場合、上記予め定められた期間は、その周期的変化のうちの1つ以上のサイクルをカバーできるのが好ましい。
いくつかの実施形態では、血管は、下大静脈の血管又は別の対象の血管が可能である。対象領域、Bモードデータフレーム、及び血流データフレームは、二次元であることも、三次元であることも可能である。二次元である場合、対象領域は、血管の縦断面、又は血管の横断面の、いずれかが可能である。
本発明の一実施形態に従えば、血流領域選択ユニットは、さらに、検出された血流領域についてサイズを判断し、その判断されたサイズに基づいて血流領域を選択するように構成される。
血流領域のサイズを種々のパラメータによって量子化することができることを当業者は理解するであろう。パラメータは、二次元の領域については面積、周長、対角線の長さ、などのうちの1つ以上が可能であり、三次元の領域については容積、断面積などのうちの1つ以上が可能である。
いくつかの実施形態では、選択された血流領域のサイズは、検出された血流領域の中で最も大きい。いくつかの別の実施形態では、予め定められた閾値よりも大きいサイズを有する任意の血流領域を選択することができる。
いくつかの実施形態では、血流領域の選択は、血流の方向、又はBモードデータフレームから抽出される解剖学的情報などの他の情報にさらに基づくことができる。
本発明の一実施形態に従えば、血管セグメント化ユニットは、さらに、Bモードデータフレームのシーケンスのうちの少なくとも1つの他のフレーム内の血管を、上記少なくとも1つのフレーム内のセグメント化された血管に基づいて追跡することによって、当該血管をセグメント化するように構成される。
Bモードデータフレームのシーケンスうちの1つのBモードデータフレーム内で血管がセグメント化されると、当該シーケンスのうちの任意の他のBモードデータフレームにおいて血管の境界を追跡するために、種々の既存の又は将来開発される追跡方法を適用することができる。こうして、任意のBモードデータフレームにおいて血管をセグメント化することができる。
本発明の一実施形態に従えば、超音波システムは、上記少なくとも1つのBモードデータフレームにおけるセグメント化された血管の横サイズを示す特徴を導出するように構成される血管特徴導出ユニットをさらに含む。導出される特徴としては、直径、横断面積、及び他の好適な特徴が可能である。
本発明の一実施形態に従えば、超音波システムは、ランドマーク識別ユニットをさらに含み、ランドマーク識別ユニットは、上記少なくとも1つのBモードデータフレーム内のランドマークを識別するように構成され、血管特徴導出ユニットは、識別されたランドマークに基づいて特徴を導出するように構成される。
血管の横サイズは常に同じとは限らず、場合によっては、血管の所定の部分、例えば所定のランドマークに近接した部分の横サイズが特に対象となることがある。こうして、所定の解剖学的ランドマークを検出し使用することにより、対応する横サイズを導出することができる。
いくつかの実施形態では、超音波システムは、導出された特徴を表示するように構成されるディスプレイをさらに含む。導出された特徴は、単独で、又は上記少なくとも1つのBモードデータフレームの画像と一緒に、提示されることができる。例えば、導出された特徴をBモード画像の脇に表示したり、Bモード画像に重ね合わせて表示したりすることができる。
本発明の一実施形態に従えば、超音波システムは、呼吸識別ユニットを含み、呼吸識別ユニットは、被験者の呼吸サイクルを識別するように構成され、血管特徴導出ユニットは、識別された呼吸サイクルに基づいて特徴を導出するように構成される。
例えば、呼吸識別ユニットは、超音波Bモードデータフレームのシーケンスのうちの、被験者の呼気の最後に対応する第1のデータフレームと、超音波Bモードデータフレームのシーケンスうちの、被験者の吸気の最後に対応する第2のデータフレームとを識別するようにさらに構成され、血管セグメント化ユニットは、第1及び第2のデータフレームの各々において血管をセグメント化するように構成され、血管特徴導出ユニットは、第1及び第2のデータフレーム内のセグメント化された血管に基づいて特徴を導出するように構成される。
いくつかの実施形態では、呼吸識別ユニットは、追加のセンサから受信された呼吸信号、又は組織/肝臓の動きの追跡から抽出された呼吸信号に基づいて、呼吸サイクルを識別するように構成されることができる。
いくつかの別の実施形態では、血管セグメント化ユニットは、超音波Bモードデータフレームのシーケンスうちの複数のデータフレームの各々において血管をセグメント化するように構成され、呼吸識別ユニットは、上記複数のデータフレーム内のセグメント化された血管に基づいて被験者の呼吸サイクルを識別するように構成される。例えば、血管の直径など、複数のデータフレーム内のセグメント化された血管から導出された特徴、又は血管壁の位置の変化に基づいて呼吸サイクルを識別することができる。
いくつかの実施形態では、血管は下大静脈であり、導出される特徴は、血管の直径を含み、血管特徴導出ユニットは、導出された特徴から大静脈指数を導出するようにさらに構成される。
本発明の第2の態様の一実施形態に従えば、超音波を介して被験者の血管を識別する、第1の方法が提案される。第1の方法は、予め定められた期間にわたって上記血管を含む対象領域の超音波血流データフレームのシーケンス及び超音波Bモードデータフレームのシーケンスを同時に取得するステップと、超音波血流データフレームのシーケンスにおける複数のフレームのうちの各フレーム内の血流領域を検出し、検出された血流領域の中の1つの血流領域を選択するステップと、選択された血流領域に基づいて、超音波Bモードデータフレームのシーケンスのうちの少なくとも1つのフレーム内の血管をセグメント化するステップと、を含み、上記少なくとも1つのフレームは、選択された血流領域が検出される超音波血流データフレームに時間的に対応する超音波Bモードデータフレームを含む。
本発明の第3の態様の一実施形態に従えば、被験者の血管を識別するための第1の装置が提案される。第1の装置は、上記血管を含む対象領域の予め定められた期間にわたって同時に取得される超音波血流データフレームのシーケンス及び超音波Bモードデータフレームのシーケンスを提供するための1つ以上の第2の装置と接続可能である。第1の装置は、超音波血流データフレームのシーケンスにおける複数のフレームのうちの各フレームにおいて血流領域を検出し、検出された血流領域の中の1つの血流領域を選択するように構成される血流領域選択ユニットと、選択された血流領域に基づいて超音波Bモードデータフレームのシーケンスのうちの少なくとも1つのフレーム内の血管をセグメント化するように構成される血管セグメント化ユニットとを含み、上記少なくとも1つのフレームは、選択された血流領域が検出される超音波血流データフレームに時間的に対応する超音波Bモードデータフレームを含む。
本発明の第4の態様の一実施形態に従えば、被験者の血管を、予め定められた期間にわたって同時に取得される、当該血管を含む対象領域の超音波血流データフレームのシーケンス及び超音波Bモードデータフレームのシーケンスから識別する、第2の方法が提案される。第2の方法は、超音波血流データフレームのシーケンスにおける複数のフレームのうちの各フレーム内の血流領域を検出し、検出された血流領域の中の1つの血流領域を選択することと、選択された血流領域に基づいて、超音波Bモードデータフレームのシーケンスのうちの少なくとも1つのフレーム内の血管をセグメント化することとを含み、上記少なくとも1つのフレームは、選択された血流領域が検出される超音波血流データフレームに時間的に対応する超音波Bモードデータフレームを含む。
本発明の第5の態様の一実施形態に従えば、実行されると前述の第2の方法を実行するコンピュータプログラム命令を含む、コンピュータプロダクトが提案される。
本発明の他の目的及び利点は、添付の図面と組み合わせてなされる説明を参照してより明らかになり容易に理解することができるであろう。
以下に、本発明を実施形態と組み合わせて図面を参照してより詳細に記述し説明する。
本発明の一実施形態に従って構築された超音波撮像システムをブロック図の形式で示す。 本発明の一実施形態に従った、被験者の血管を識別するための第1の装置をブロック図の形式で示す。 本発明の一実施形態に従った、被験者の血管を識別する方法をブロック図で示す。 様々な呼吸相のうちの吸気に対応する呼吸相における血流データフレーム内で検出された血流領域が重ね合わせられたBモード画像の一例を示す。 様々な呼吸相のうちの1つの呼吸相における血流データフレーム内で検出された血流領域が重ね合わせられたBモード画像の一例を示す。 様々な呼吸相のうちの1つの呼吸相における血流データフレーム内で検出された血流領域が重ね合わせられたBモード画像の一例を示す。 様々な呼吸相のうちの呼気に対応する呼吸相における血流データフレーム内で検出された血流領域が重ね合わせられたBモード画像の一例を示す。 追跡された血管の境界及びその血管の直径が重ね合わせられたBモード画像の一例を示す。 識別された肝静脈がランドマークとして重ね合わせられたBモード画像の一例を示す。 ランドマークとしての右心房とIVCとの連結の検出を示す。 ランドマークとしての右心房とIVCとの連結の検出を示す。 追跡された血管の境界が重ね合わせられたBモード画像の一例を示す。 秒単位での時間の経過と共に変化する血管の直径をcm単位で示す。 追跡された血管の上方境界が重ね合わせられたBモード画像の一例を示す。 秒単位での時間の経過と共に変化する血管の上方境界の位置をcm単位で示す。 追跡された肝組織が重ね合わせられたBモード画像の一例を示す。 秒単位での時間の経過と共に変化する肝組織の位置をcm単位で示す。
図中、同じ参照符号は、同様のもしくは対応する特徴及び/又は機能性を示す。
本発明を具体的な実施形態に関し且つ所定の図面を参照して説明するが、発明はそれらに限定されるものではなく、特許請求の範囲によってのみ限定される。例えば、超音波血流データフレームのシーケンスの一例として超音波ドップラーデータフレームのシーケンスを挙げるが、超音波血流データフレームのシーケンスとしては、コントラストが強調されたデータフレームのシーケンスなど、血流情報を含む超音波データフレームの他のシーケンスが可能であることを、当業者は理解するであろう。説明される図面は概略にすぎず、限定するものではない。図面では、例示のために、複数の要素のうちの一部の要素のサイズが強調されていたり原寸に比例していなかったりする。
まず図1を参照して、アレイトランスデューサプローブを有するウルトラソニックシステムをブロック図の形式で示す。図1において、CMUTトランスデューサアレイ10’は、ウルトラソニックウェーブを送信しエコー情報を受信するための超音波プローブ10内に設けられる。トランスデューサアレイ10’は、代替的に、PZT又はPVDFなどの材料で形成された圧電トランスデューサ素子を含んでもよい。トランスデューサアレイ10’は、2D平面で、又は3D撮像のために三次元でスキャンすることができるトランスデューサ素子の一次元又は二次元のアレイである。トランスデューサアレイ10’は、プローブ内のマイクロビームフォーマ12に結合されており、マイクロビームフォーマ12は、CMUTアレイセル又は圧電素子による信号の送信及び受信を制御する。米国特許第5,997,479号(Savord他)、第6,013,032号(Savord)、及び第6,623,432号(Powers他)に記載されているように、マイクロビームフォーマは、トランスデューサ素子のグループ又は「パッチ」によって受信される信号を少なくとも部分的にビーム形成することができる。マイクロビームフォーマ12は、プローブケーブルによって送信/受信(T/R)スイッチ16に結合され、このスイッチは、送信と受信を切り替え、マイクロビームフォーマが使用されておらずトランスデューサアレイ10’がメインシステムビームフォーマ20によって直接操作されるときに高エネルギの送信信号からメインビームフォーマ20を保護する。マイクロビームフォーマ12の制御下でのトランスデューサアレイ10’からのウルトラソニックビームの送信は、T/Rスイッチ16によりマイクロビームフォーマ12に結合されるトランスデューサコントローラ18と、メインシステムビームフォーマ20と、によって指示される。メインシステムビームフォーマ20は、ユーザインターフェース又は制御パネル38のユーザ操作からの入力を受信する。トランスデューサコントローラ18によって制御される機能のうちの1つは、ビームを向けて集束させる方向である。ビームは、トランスデューサアレイ10’から(アレイに対して直角に)まっすぐ前方へ向けられてもよく、より広い視野のために様々な角度に向けられてもよい。トランスデューサコントローラ18を結合することで、CMUTアレイのためのDCバイアス制御45を制御することができる。DCバイアス制御45は、CMUTセルへ印加される1つ又は複数のDCバイアス電圧を設定する。
受信時にマイクロビームフォーマ12によって生成された部分的にビーム形成された信号は、メインビームフォーマ20に結合され、ここで、トランスデューサ素子の個々のパッチからの部分的にビーム形成された複数の信号が組み合わさって、1つの完全にビーム形成された信号になる。例えば、メインビームフォーマ20は128個のチャネルを有してよく、それら各チャネルが、数十個又は数百個のCMUTトランスデューサセル又は圧電素子からなる1つのパッチから、部分的にビーム形成された1つの信号を受信する。このように、1つのトランスデューサアレイの数千個のトランスデューサ素子によって受信された信号により、単一のビーム形成された信号が効率的に実現されることができる。
ビーム形成された信号は、信号プロセッサ22に結合される。信号プロセッサ22は、バンドパスフィルタリング、デシメーション、I及びQ構成要素分離、並びに高調波信号分離などの種々の様式で、受信されたエコー信号を処理することができる。高調波信号分離は、組織及びマイクロバブルから戻ってくる非線形(基本周波数のより高い高調波)のエコー信号を識別することができるように、線形信号と非線形信号とを分離するように動作する。信号プロセッサ22は、スペックル低減、信号の合成、及び雑音除去など、追加の信号強調も実行する場合がある。信号プロセッサ22内のバンドパスフィルタとしては、トラッキングフィルタが可能であり、受信されるエコー信号の出所が深くなると、そのフィルタの通過帯域がより高い周波数帯からより低い周波数帯へスライドし、これにより、周波数が解剖学的な情報を有さないより深所からのより高い周波数における雑音を除去することができる。
処理された信号は、Bモードプロセッサ26及びドップラープロセッサ28に結合される。Bモードプロセッサ26は、体内の器官及び血管の組織など、体内の構造の撮像のために、受信された超音波信号の振幅の検出を採用する。米国特許第6,283,919号(Roundhill他)及び米国特許第6,458,083号(Jago他)に記載されているように、身体の構造のBモード画像は、高調波画像モード、基本画像モード、又はその両方の組み合わせのいずれかで形成される。ドップラープロセッサ28は、画像フィールド内の血球の流れなど、物体(substances)の運動の検出のために、組織の動き及び血液の流れから時間的に異なる信号を処理する。ドップラープロセッサ28は、典型的には、体内の選択されたタイプの物質(materials)から戻ってくるエコーを通過させる及び/又は除去するように設定されるパラメータを有するウォールフィルタを含む。例えば、ウォールフィルタは、より高速の物質からの比較的低い振幅の信号を通過させるのに対し、より低速の又は速度ゼロの物質からの比較的強い信号を除去する通過帯域特性を有するように設定されることができる。この通過帯域特性は、流れている血液からの信号は通過させるのに対し、心臓の壁など、近隣の静止した又は動きの遅い物体からの信号を除去する。逆の特性は、組織の運動を検出し描写するいわゆる組織ドップラー法(tissue Doppler imaging)のために、心臓の動いている組織からの信号を通過させる一方で、血流信号を除去する。ドップラープロセッサは、画像フィールド内の様々なポイントからの時間的に異なるエコー信号のシーケンスを受信し処理する。ある特定の地点からのエコーのシーケンスはアンサンブルと呼ばれる。比較的短い間隔にわたって立て続けに受信されるエコーのアンサンブルを使用することで、流れている血液のドップラーシフト周波数を推定することができ、ドップラー周波数と速度との対応関係が血流速度を示す。より流れの遅い血液又は動きの遅い組織の速度を推定するためには、より長い期間にわたって受信されるエコーのアンサンブルが使用される。
Bモードプロセッサ26及びドップラープロセッサ28によって生成される構造的信号及び運動信号は、スキャンコンバータ32及び多断面リフォーマッタ44に結合される。ボリュームレンダラー42は、画像ディスプレイ40上に表示するために、さらなる強調、バッファリング、及び一時記憶のために画像プロセッサ30に結合される。
撮像のために使用されるのに代えて又はそれに加えて、ドップラープロセッサ28により生成される血流値、及びBモードプロセッサ26により生成される組織構造情報は、定量化プロセッサ34に結合される。任意選択で、定量化プロセッサ34は、画像の解剖学的構造における、測定が実施されるべき地点など、ユーザ制御パネル38からの入力を受信する場合がある。定量化プロセッサ34からの出力データは、画像ディスプレイ40上に、画像とともに測定グラフィックス及び測定値を再現するために、グラフィクスプロセッサ36に結合されることができる。グラフィクスプロセッサ36は、超音波画像とともに表示するために、グラフィックオーバレイを生成することもできる。これらのグラフィックオーバレイは、患者名、画像の日時、及び撮像パラメータなどの標準的な識別情報を含むことができる。
超音波画像を表示しない場合、いくつかの実施形態では、スキャンコンバータ32、多断面リフォーマッタ44、ボリュームレンダラー42、画像プロセッサ30を省略することができることを当業者は理解するであろう。
本発明の一実施形態によれば、超音波プローブ10は、血管を含む対象領域の超音波ドップラーデータフレームのシーケンス及び超音波Bモードデータフレームのシーケンスを同時に取得するように構成され、定量化プロセッサ34は、超音波ドップラーデータフレームのシーケンスにおける1つ以上の血流領域のサイズを判断し、その判断されたサイズに基づいて1つの血流領域を選択するように構成される血流領域選択ユニットと、選択された血流領域に基づいて血管をセグメント化するように構成される血管セグメント化ユニットと、を含む。換言すれば、定量化プロセッサ34は、図2の装置200として動作する。
図2は、本発明の一実施形態に従った、被験者の血管を識別するための第1の装置200をブロック図の形式で示す。第1の装置200は、任意の超音波デバイスの一部であることができる。代替的に、第1の装置200は、血管を含む対象領域の同時に取得される超音波ドップラーデータフレームのシーケンス及び超音波Bモードデータフレームのシーケンスを提供するための1つ以上の第2の装置に接続可能な別個のデバイスであることが可能である。第2の装置としては、超音波システム、超音波デバイス、超音波プローブ、臨床情報システム、又は、例えばDICOMフォーマットでもしくはRF信号フォーマットなどの任意の他の好適なフォーマットで超音波データを提供することができる任意の他の種類の装置が可能である。
図2を参照して、第1の装置200は、血流領域選択ユニット210、血管セグメント化ユニット220、血管特徴導出ユニット230、ランドマーク識別ユニット240、ディスプレイ250、及び呼吸識別ユニット260を含む。
図3は、本発明の一実施形態に従った、被験者の血管を識別する方法をブロック図で示す。
ステップ310で、超音波プローブ10は、予め定められた期間にわたって、血管を含む対象領域の超音波ドップラーデータフレームのシーケンス及び超音波Bモードデータフレームのシーケンスを同時に取得する。
ステップ320で、血流領域選択ユニット210は、ドップラーデータフレームのシーケンス内の1つの血流領域を選択する。換言すれば、血流領域は、単一のデータフレームからではなく、異なる時間に取得された複数のデータフレームの中で選択される。具体的に、血流領域選択ユニット210は、超音波血流フレームのシーケンスにおける複数のデータフレームの各々において、いかなる血流領域も検出するように構成される。複数のデータフレームとしては、超音波血流フレームのシーケンスにおけるすべてのデータフレームでも、データフレームのサブセットでも可能である。
いくつかの実施形態では、血流領域選択ユニット210は、さらに、超音波ドップラーデータフレームのシーケンスにおいて、検出された血流領域についてのサイズを判断し、その判断されたサイズに基づいて血流領域を選択するように構成される。例えば、検出された血流領域の中で、最も大きい面積又は周長を有する血流領域が選択される。
図4(a)〜図4(d)は各々、様々な呼吸相に対応する異なる時間に取得された、時間的に対応するドップラーデータフレームにおいて検出された血流領域が重ね合わせられたBモード画像の一例を示す。このうち、図4(a)及び図4(d)はそれぞれ、吸気及び呼気に対応する。図4(a)〜図4(d)において、検出された血流領域はそれぞれ、囲まれた領域410、420、430、440で表される。この例では、対象領域は、被験者のIVCの縦(頭から足方向の)断面を含む。単一の超音波ドップラーデータフレーム内で、2つ以上の血流領域が検出される可能性がある。それら2つ以上の血流領域は、同じ血管に属する可能性もあれば、異なる血管に属する可能性もある。上記のように、いくつかの実施形態では、検出された血流領域の中で最も大きい面積又は周長を有する血流領域が選択される。この例では、図4(d)で示されるドップラーデータフレーム内の血流領域440が選択される。
他のいくつかの実施形態では、検出された血流領域のサイズに加えて、識別されるべき血管の1つ以上の他の固有の特性をさらに考慮することによって、血流領域を選択することができる。これは、対象の血管に対応する血流領域を、他の血管又は組織に対応する他の血流領域と区別するのに有益である。一例としてIVCを挙げると、以下のうちの1つ以上を使用することができる:カラードップラーパターン、IVC壁の脈動パターン/パルス波速度(PWV)、IVC壁のエコー輝度/厚さ、IVC内のフローパターン(大動脈に極めて近接しているIVCの遠位壁は、場合によっては、大動脈の壁の鼓動パターンに類似した鼓動パターンを示す)、又は事前画像処理技術、例えば、(縦方向に撮像される場合、IVCが角状の形をしていることに着目して)角状の領域の探索技術、もしくは(右心房がそれ自体、縦のIVC画像において暗い半月状のエリアとして現れることに着目して)画像内の半月状の暗い領域の探索技術。
ステップ330で、血管セグメント化ユニット220は、選択された血流領域に基づいて、超音波Bモードデータフレームのシーケンスのうちの少なくとも1つのフレーム内の血管をセグメント化する。具体的に、血管セグメントは、選択された血流領域が検出される超音波血流データフレームに時間的に対応する超音波Bモードデータフレーム内で実行される。いくつかの実施形態では、血管セグメントは、時間的に対応するBモードデータフレームに隣接する超音波Bモードデータフレーム内でもさらに実行されることができる。
ここで、「時間的に対応する」という用語は、超音波Bモードデータフレームが、超音波血流データフレームと同時に取得されること、又は、すべての超音波Bモードデータフレームの中で当該超音波血流データフレームの取得時間に最も近い時間に取得されることを意味する。
超音波Bモードデータフレームのシーケンスと超音波血流データフレームのシーケンスとは同時に取得されるので、同時に又は近い時間に取得されたBモードデータフレームと血流データフレームとは、互いに対して実質的に位置合わせもされる。その結果、超音波血流データフレームにおいて、選択された血流領域の位置が分かれば、超音波Bモードデータフレームにおけるその対応する位置も分かり、その対応する位置を、超音波Bモードデータフレーム内でセグメント化のためのシードとして使用することができる。すなわち、超音波Bモードデータフレームにおける血管のセグメント化は、超音波血流データフレーム内で検出された血流領域の位置をシードとして使用することによって実行されることができる。
いくつかの実施形態では、選択された血流領域における重心(セントロイド)などの1つ以上の画素が、セグメント化のためにシードとして使用される。
いくつかの実施形態では、血管セグメント化ユニットは、超音波Bモードデータフレームのシーケンスの中で、選択された血流領域が検出される超音波血流データフレームに時間的に対応する超音波Bモードデータフレームを選択し、選択された超音波Bモードデータフレーム内で、超音波血流データフレーム内の選択された血流領域に空間的に対応する領域を識別し、識別された領域をシードとして使用することによって、選択された超音波Bモードデータフレーム内の血管をセグメント化するように構成される。例えば、識別された領域は、選択された血流領域内の図心などの1つ以上の画素に空間的に対応する画素を含む。
選択された血流領域に基づいて血管をセグメント化するために、既存の又は将来開発される種々のシードベースのセグメント化方法を適用することができる。図5に示される結果において、類似性に基づく領域拡張法は、IVCをセグメント化することである。探索は、グレイスケール、テクスチャ、又はカラードップラーの類似性に基づくことができる。辺縁が検出されると、上下方向の探索が停止し、IVCの境界に沿って横方向の探索が継続される。例えば、探索が心房の中にまで及ぶ場合、上方辺縁と下方辺縁との間の距離が閾値よりも大きくなるか、小さくなるまで、探索は続行される。
Bモードデータフレームのシーケンスのうちの1つのBモードデータフレームにおいて血管がセグメント化されると、当該シーケンスのうちの任意の他のBモードデータフレーム内の血管の境界を追跡するために、既存の又は将来開発される種々の追跡方法を適用することができる。このため、いくつかの実施形態では、血管セグメント化ユニットは、さらに、Bモードデータフレームのシーケンスのうちの少なくとも1つの他のフレームにおける血管を、当該血管を上記少なくとも1つのフレーム内のセグメント化された血管に基づいて追跡することによって、セグメント化するように構成される。
ステップ340で、血管特徴導出ユニット230は、上記少なくとも1つのBモードデータフレーム内のセグメント化された血管の横サイズを示す特徴を導出する。例えば、導出される特徴としては、直径、横断面積、及び他の好適な特徴が可能である。導出された特徴は、ディスプレイ250を介して、単独で、又は上記少なくとも1つのBモードデータフレームの画像と一緒に、提示されることができる。一例では、導出された特徴を、Bモード画像の脇に表示したり、Bモード画像に重ね合わせて表示したりすることができる。別の例では、どのような画像も表示することなく、導出された特徴を表示することができる。別の例では、導出された特徴を表示はしないが、その導出された特徴が予め定められた基準を満たすとき、任意の好適なユーザインターフェースを介して、警報音などの指示を提示することができる。これは、モニタリングのために特に有利である可能性がある。
いくつかの実施形態では、例えば、正規化された相互相関(cc)アルゴリズム又は他の好適なアルゴリズムを使用して、血管の上方壁及び下方壁の両方の動きを追跡する。ccアルゴリズムを、隣接するフレームに連続的に適用するか、1つ1つのフレームと選択された血流領域に基づいて血管の壁がセグメント化されたフレームとに適用することによって、上記追跡を実現することができる。ccアルゴリズムは、対象領域全体に適用されることも、代替的に血管の境界を含有する領域に適用されることもできる。後者は、前者よりも計算効率がよい。血管の両壁が動くにつれ、血管の直径は、先のステップで測定された値に基づいてリアルタイムで更新される。
図5は、追跡された血管の境界及びその血管の直径が重ね合わせられたBモード画像の一例を示す。図5では、2つの矩形のボックス520は、IVCの追跡された上方壁及び下方壁を示しており、このBモードデータフレームにおける導出されたIVCの直径も提示されている(510を参照)。
いくつかの実施形態では、Bモードデータフレームのシーケンスを連続的に取得している最中にステップ320〜340を実行することができ、少なくとも1つのBモードデータフレーム内で血管がセグメント化されると、超音波シーケンスの取得中に、追跡された血管壁及び/又は導出された血管の特徴をリアルタイムで提示することができる。
血管が下大静脈である場合、血管特徴導出ユニット230は、導出された血管の直径から大静脈指数を導出するようにさらに構成されることができる。一例では、大静脈指数を、(IVCの直径の最大値−IVCの直径の最小値)/IVCの直径の最大値*100として計算することができ、別の例では、呼吸情報が提供される場合、大静脈指数を、(IVCの呼気直径−IVCの吸気直径)/IVCの呼気直径*100として計算することができる。
加えて又は代替的に、血管特徴導出ユニット230は、IVCなどの血管の虚脱を検出するように構成されることができる。血管の虚脱は、種々の実施形態に従って種々の手法で検出されることができる。
一実施形態では、一対の隣接するフレームにおける血管の境界の動きが、血管の直径の2倍など、予め定められた第1の閾値よりも大きいことが検出されると、血管の虚脱が検出される。これは実際には、血管の境界の動きを追跡することに失敗したことを示す。血管の一例としてIVCを挙げると、表1は、ある実験における血管の縦断面の上方壁の追跡された動きを示す。IVCが虚脱していない場合、IVCの境界は、呼吸とともに連続的に動くように追跡されることができる。IVCが完全に虚脱すると、IVCの境界は消えるか区別不能になり、したがって、追跡結果はランダムで無秩序になり、その結果、血管の境界の追跡された動きは、通常の範囲よりもはるかに大きくなる。
別の実施形態では、血管の直径など、血管の導出されたサイズが過去の複数のフレーム内で減少してゼロに近づいていることが検出されると、血管の虚脱が検出される。一例では、血管の導出されたサイズが予め定められた第2の閾値よりも小さい場合、血管の虚脱が検出される。別の例では、現在のフレームと直前のフレームとの間での追跡された血管の境界の動きが、予め定められた第1の閾値よりも大きくなり、過去の複数のフレームにおける血管のサイズが減少している場合に、血管の虚脱が検出される。
特徴の導出に先だって、ランドマーク識別ユニット240は、上記少なくとも1つのBモードデータフレーム内でランドマークを識別することができ、その後、血管特徴導出ユニット230は、識別されたランドマークに基づいて特徴を導出するように構成される。ランドマークを使用することで、追跡し特徴を導出するのに好適な血管の部分を判断することができる。血管がIVCである場合、ランドマークとしては、肝静脈、右心房、及び/又は横隔膜が可能である。例えば、IVCが右心房に繋がっている位置から2cmのところにあるIVC壁は、特徴を導出するのに好適な血管の部分である。
図6は、識別された肝静脈610がランドマークとして重ね合わせられているBモード画像の一例を示す。この例では、肝静脈を識別するためにドップラーデータフレームが使用されている。場合によっては、肝静脈は、他の静脈又は大動脈によって邪魔されることがある。代替的に又は追加で、脈動パターン、流動パターン、壁のエコー輝度の欠如、などを含む、肝静脈の固有の特性を使用することによって、肝静脈の識別を達成することができる。加えて、IVCと組み合わさった肝静脈は、最初にIVCを識別し、その後、そのIVCに沿って探索することによって、さらに識別されることができる。図6では、IVC620及び肝静脈610、並びにそれらの連結が明瞭に示されている。
図7(a)及び図7(b)は、ランドマークとしての右心房及びIVCの連結の検出を示す。この例では、右心房の境界は、相互相関アルゴリズムを使用して識別される。発見的方法としては、組織内の散乱は絶えず動いているという意味で、右心房内の血液からのエコーは非定常である。このため、2つのデータフレーム間で相互相関を実行すると、血液の領域は低い相関、すなわち、相関のスペックル状の変動を示す。そのようなパターンは、通常の組織には見られない。図7(a)は、1つのBモードデータフレームの1つのBモード画像であり、図7(b)は、2つのBモードデータフレームのccマップに閾値を適用することによって導出された二値画像である。右心房/横隔膜とIVCとの識別された連結710も図7(b)に示される。右心房/横隔膜とIVCとの連結710の識別は、種々の様式で達成されることができる。例えば、まずIVCの上方壁の辺縁を両横方向に探索することによって達成されることができる。所定の位置において当該辺縁の方向又は角度に顕著な変化が生じた場合、そのような位置が、右心房とIVCとの接合点として検出される。
本発明の一実施形態によれば、呼吸識別ユニット260は、被験者の呼吸サイクルを識別するように構成され、血管特徴導出ユニット230は、識別された呼吸サイクルに基づいて特徴を導出するように構成される。例えば、吸気IVC直径、呼気直径、及び/又は大静脈指数を、識別された呼吸サイクルを使用して導出することができる。
いくつかの実施形態では、追加のセンサから受信される呼吸信号又は組織/肝臓の動きの追跡から抽出される呼吸信号に基づいて呼吸サイクルを識別するように、呼吸識別ユニット260を構成することができる。
他のいくつかの実施形態では、血管セグメント化ユニット220は、超音波Bモードデータフレームのシーケンスのうちの複数のデータフレームの各々において血管をセグメント化するように構成され、呼吸識別ユニット260は、当該複数のデータフレーム内のセグメント化された血管に基づいて被験者の呼吸サイクルを識別するように構成される。例えば、血管の直径など、セグメント化された血管から導出される特徴、又は血管壁の位置の変化に基づいて、呼吸サイクルを識別することができる。
図8(a)は、追跡されたIVCの境界が重ね合わせられたBモード画像の一例を示し、図8(b)は、秒単位での時間の経過と共に変化するIVCの直径をcm単位で示す。
図9(a)は、追跡されたIVCの上方境界が重ね合わせられたBモード画像の一例を示し、図9(b)は、秒単位での時間の経過と共に変化するIVCの上方境界の位置をcm単位で示す。
図10(a)は、追跡された肝組織が重ね合わせられたBモード画像の一例を示し、図10(b)は、秒単位での時間の経過と共に変化する肝組織の位置をcm単位で示す。
図8(b)、図9(b)、図10(b)から、IVCの直径の変化、IVCの境界の動き、又は肝組織の動きから、呼吸サイクルを導出することができることが分かる。
本明細書で説明した技術的プロセスは、種々の手段によって実装される。例えば、これらの技術は、ハードウェア、ソフトウェア、又はそれらの組み合わせで実装される。ハードウェアの実装に関しては、処理ユニットは、本明細書で説明した機能を実行するように設計される1つ以上の特定用途向け集積回路(ASIC)、デジタル信号プロセッサ(DSP)、デジタル信号処理デバイス(DSPD)、プログラマブル論理デバイス(PLD)、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)、プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、その他の電子ユニット、又はそれらの組み合わせ、によって実装される。ソフトウェアでは、本明細書で説明した機能を実行するモジュール(例えば、手順、機能など)を通じて実装されることができる。ソフトウェアコードは、メモリユニット内に記憶され、プロセッサにより実行される。
さらに、特許請求される主題の複数の態様は、それら請求される主題の種々の態様を実装するためにコンピュータ又はコンピューティング構成要素を制御するソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、又はそれらの任意の組み合わせを生成するために標準的なプログラミング及び/又はエンジニアリング技術を使用する方法、装置、システム、又は製品(article of manufacture)として実装される。本明細書において使用される「製品」という用語は、任意のコンピュータ可読デバイス、キャリア、又は媒体からアクセス可能なコンピュータプログラムを包含することが意図される。例えば、コンピュータ可読媒体は、磁気記憶デバイス(例えば、ハードディスク、フロッピーディスク、磁気ストリップ…)、光学ディスク(例えば、コンパクトディスク(CD)、デジタルバーサタイルディクス(DVD)…)、スマートカード、及びフラッシュメモリデバイス(例えば、カード、スティック、キードライブ…)を含むことができるが、それらに限定されるものではない。もちろん、本明細書で説明した内容の範囲からも趣旨からも逸脱することなく、この構成に対して多数の修正が行われ得ることを、当業者は認識するであろう。
本願で使用される「血流領域選択ユニット」、「血管セグメント化ユニット」、「血管特徴導出ユニット」、「ランドマーク識別ユニット」、「呼吸識別ユニット」などの「ユニット」という用語は、ハードウェア、ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせ、ソフトウェア、又は、実行中のソフトウェアのいずれかの、コンピュータ関連のエンティティ又はプロセッサを指すことが意図される。例えば、構成要素は、プロセッサ上で実行されるプロセス、プロセッサ、オブジェクト、実行ファイル、実行のスレッド、プログラム、及び/又はコンピュータ、であってよいが、それらに限定されるものではない。例示のために、サーバ上で実行されるアプリケーション及び当該サーバはどちらも、構成要素になることができる。1つ以上の構成要素は、プロセス内に及び/又は実行のスレッド内に常駐してよく、1つの構成要素は、1つのコンピュータ上に局所化されてもよいし、及び/又は2つ以上のコンピュータの間で分散されてもよい。
上述した内容は、1つ以上の実施形態の複数の例を含む。上記実施形態を説明する目的で、考えられるすべての構成要素又は方法論の組み合わせを説明することはもちろん不可能であるが、種々の実施形態の多くのさらなる組み合わせ及び置換が可能であることを当業者は認識するだろう。したがって、上述の実施形態は、添付の請求項の趣旨及び範囲に当てはまるそのような変更例、修正例、及び変形例をすべて包含することが意図される。さらに、詳細な説明又は請求項のいずれかにおいて「含む」という用語が使用される限りにおいて、そのような用語は、請求項において移行語として採用されるときに「有する」という用語と同様に包含的(inclusive)であることが意図される。

Claims (15)

  1. 被験者の血管を識別するための超音波システムであって、
    予め定められた期間にわたって血管を含む対象領域の超音波血流データフレームのシーケンス及び超音波Bモードデータフレームのシーケンスを同時に取得する超音波プローブと、
    前記超音波血流データフレームのシーケンス内の複数のフレームの各フレームにおいて血流領域を検出し、検出された前記血流領域の中の1つの血流領域を選択する血流領域選択ユニットと、
    選択された前記血流領域に基づいて、前記超音波Bモードデータフレームのシーケンスのうちの少なくとも1つのフレーム内の血管をセグメント化する血管セグメント化ユニットと、を含み、
    前記少なくとも1つのフレームは、前記選択された血流領域が検出される前記超音波血流データフレームに時間的に対応する前記超音波Bモードデータフレームを含む、
    超音波システム。
  2. 前記血流領域選択ユニットは、さらに、前記検出された血流領域についてサイズを決定し、決定された前記サイズに基づいて前記血流領域を選択する、請求項1に記載の超音波システム。
  3. 前記選択された血流領域の前記サイズは、前記検出された血流領域の中で最も大きいサイズである、請求項2に記載の超音波システム。
  4. 前記血管セグメント化ユニットは、さらに、前記Bモードデータフレームのシーケンスのうちの少なくとも1つの他のフレーム内の血管を、当該血管を前記少なくとも1つのフレーム内のセグメント化された血管に基づいて追跡することによって、セグメント化する、請求項1又は2に記載の超音波システム。
  5. 前記少なくとも1つのBモードデータフレームの各々におけるセグメント化された血管の横サイズを示す特徴を導出する血管特徴導出ユニットをさらに含む、請求項1に記載の超音波システム。
  6. ランドマーク識別ユニットをさらに含み、
    前記ランドマーク識別ユニットは、前記少なくとも1つのBモードデータフレーム内のランドマークを識別し、
    前記血管特徴導出ユニットは、識別された前記ランドマークに基づいて前記特徴を導出する、
    請求項5に記載の超音波システム。
  7. 呼吸識別ユニットをさらに含み、
    前記呼吸識別ユニットは、前記被験者の呼吸サイクルを識別し、
    前記血管特徴導出ユニットは、識別された前記呼吸サイクルに基づいて前記特徴を導出する、
    請求項5に記載の超音波システム。
  8. 前記血管セグメント化ユニットは、前記超音波Bモードデータフレームのシーケンスのうちの複数のデータフレームの各々において血管をセグメント化し、
    前記呼吸識別ユニットは、前記複数のデータフレーム内のセグメント化された血管に基づいて前記被験者の呼吸サイクルを識別する、
    請求項7に記載の超音波システム。
  9. 前記超音波血流データフレームは、超音波ドップラーデータフレームである、請求項1に記載の超音波システム。
  10. 前記血管は、下大静脈である、請求項1に記載の超音波システム。
  11. 前記対象領域は、二次元であり、前記血管の縦断面を含む、請求項1に記載の超音波システム。
  12. 被験者の血管を、予め定められた期間にわたって同時に取得される血管を含む対象領域の超音波血流データフレームのシーケンス及び超音波Bモードデータフレームのシーケンスから識別する方法であって、
    前記超音波血流データフレームのシーケンスにおける複数のフレームの各フレーム内の血流領域を検出し、検出された前記血流領域の中の1つの血流領域を選択するステップと、
    選択された前記血流領域に基づいて、前記超音波Bモードデータフレームのシーケンスのうちの少なくとも1つのフレーム内の血管をセグメント化するステップと、を含み、前記少なくとも1つのフレームは、前記選択された血流領域が検出される前記超音波血流データフレームに時間的に対応する前記超音波Bモードデータフレームを含む、
    方法。
  13. 血管を含む前記対象領域の前記超音波血流データフレームのシーケンス及び前記超音波Bモードデータフレームのシーケンスを、前記予め定められた期間にわたって同時に取得するステップ、をさらに含む、請求項12に記載の方法。
  14. 被験者の血管を識別するための第1の装置であって、前記第1の装置は、血管を含む対象領域の、予め定められた期間にわたって同時に取得される超音波血流データフレームのシーケンス及び超音波Bモードデータフレームのシーケンスを提供するための1つ以上の第2の装置と接続可能であり、前記第1の装置は、
    前記超音波血流データフレームのシーケンスにおける複数のフレームの各フレームにおいて血流領域を検出し、検出された前記血流領域の中の1つの血流領域を選択する血流領域選択ユニットと、
    選択された前記血流領域に基づいて前記超音波Bモードデータフレームのシーケンスのうちの少なくとも1つのフレーム内の血管をセグメント化する血管セグメント化ユニットと、を含み、前記少なくとも1つのフレームは、前記選択された血流領域が検出される前記超音波血流データフレームに時間的に対応する前記超音波Bモードデータフレームを含む、
    第1の装置。
  15. 実行されると請求項12に記載の方法を実行するコンピュータプログラム命令を含む、コンピュータプログラム。
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPWO2020213562A1 (ja) * 2019-04-17 2020-10-22
WO2021014767A1 (ja) 2019-07-23 2021-01-28 富士フイルム株式会社 超音波診断装置および超音波診断装置の制御方法
JPWO2021033446A1 (ja) * 2019-08-19 2021-02-25
WO2022107440A1 (ja) 2020-11-19 2022-05-27 富士フイルム株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム
WO2022107441A1 (ja) 2020-11-19 2022-05-27 富士フイルム株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム

Families Citing this family (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018031714A1 (en) * 2016-08-11 2018-02-15 Foundry Innovation & Research 1, Ltd. Systems and methods for patient fluid management
EP3350586B1 (en) * 2015-09-17 2024-06-05 Consejo Superior De Investigaciones Científicas Methods for detecting circulating cells in superficial body fluids
WO2018136135A1 (en) 2017-01-18 2018-07-26 Physio-Control, Inc. Non-invasive blood pressure measurement using ultrasound
EP3384850A1 (en) 2017-04-05 2018-10-10 Koninklijke Philips N.V. Method and apparatus for physiological functional parameter determination
EP3629937A1 (en) 2017-05-31 2020-04-08 Foundry Innovation & Research 1, Ltd. Implantable ultrasonic vascular sensor
US11413005B2 (en) * 2017-08-14 2022-08-16 Stryker Corporation Constitutive equation for non-invasive blood pressure measurement systems and methods
US11357415B2 (en) 2017-10-27 2022-06-14 Stryker Corporation Light-based non-invasive blood pressure systems and methods
EP3494895A1 (en) * 2017-12-07 2019-06-12 Koninklijke Philips N.V. Patient monitoring
EP3749215A4 (en) 2018-02-07 2021-12-01 Atherosys, Inc. DEVICE AND METHOD FOR CONTROLLING THE ULTRASONIC RECORDING OF THE PERIPHERAL ARTERIES IN THE TRANSVERSAL PLANE
JP6856816B2 (ja) * 2018-02-23 2021-04-14 富士フイルム株式会社 超音波診断装置および超音波診断装置の制御方法
WO2021003735A1 (zh) * 2019-07-11 2021-01-14 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 一种参数的检测方法以及参数检测系统
CN114364323A (zh) * 2019-08-16 2022-04-15 未艾医疗技术(深圳)有限公司 基于vrds ai静脉影像的识别方法及产品
CN110477955B (zh) * 2019-08-22 2021-05-11 电子科技大学 一种基于iq数据的血管自动识别方法
CN111388006B (zh) * 2020-02-21 2023-03-28 华东师范大学 一种下腔静脉超声动态自动化测量系统和方法
US20230210497A1 (en) * 2020-04-27 2023-07-06 INDIAN INSTITUTE OF TECHNOLOGY MADRAS (IIT Madras) Methods for identifying the boundaries of a blood vessel
US20210390685A1 (en) * 2020-06-16 2021-12-16 GE Precision Healthcare LLC Method and system for providing clutter suppression in vessels depicted in b-mode ultrasound images
US11896425B2 (en) * 2021-04-23 2024-02-13 Fujifilm Sonosite, Inc. Guiding instrument insertion
US11900593B2 (en) 2021-04-23 2024-02-13 Fujifilm Sonosite, Inc. Identifying blood vessels in ultrasound images

Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003220060A (ja) * 2001-12-18 2003-08-05 Koninkl Philips Electronics Nv 超音波血流撮像及び体積流量計算のための方法及びシステム
JP2006507883A (ja) * 2002-12-02 2006-03-09 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 撮像システム内で流れ領域を識別するセグメンテーション・ツール
JP2007275457A (ja) * 2006-04-11 2007-10-25 Toshiba Corp 超音波診断装置及び血管マーカ表示方法
US20090003675A1 (en) * 2007-03-27 2009-01-01 Siemens Corporate Research, Inc. Bleeding Detection Using a Blanket Ultrasound Device
JP2009160045A (ja) * 2007-12-28 2009-07-23 Toshiba Corp 医用画像表示装置および画像表示方法
JP2010017523A (ja) * 2008-06-09 2010-01-28 Aloka Co Ltd 超音波診断装置
WO2011030415A1 (ja) * 2009-09-09 2011-03-17 株式会社ユネクス 血管機能検査装置
US20110257527A1 (en) * 2010-04-20 2011-10-20 Suri Jasjit S Ultrasound carotid media wall classification and imt measurement in curved vessels using recursive refinement and validation
WO2012046433A1 (ja) * 2010-10-08 2012-04-12 パナソニック株式会社 超音波診断装置、及び超音波診断方法
US20130046168A1 (en) * 2011-08-17 2013-02-21 Lei Sui Method and system of characterization of carotid plaque
WO2013105197A1 (ja) * 2012-01-10 2013-07-18 パナソニック株式会社 超音波診断装置、および、血管検出方法
JP2013223625A (ja) * 2012-04-23 2013-10-31 Panasonic Corp 超音波画像解析装置および超音波画像解析方法
JP2014054518A (ja) * 2012-08-15 2014-03-27 Univ Of Tokyo 画像情報処理装置及びプログラム

Family Cites Families (35)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5016603B1 (ja) 1969-07-22 1975-06-14
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
US6071242A (en) * 1998-06-30 2000-06-06 Diasonics Ultrasound, Inc. Method and apparatus for cross-sectional color doppler volume flow measurement
US6068598A (en) * 1998-12-01 2000-05-30 General Electric Company Method and apparatus for automatic Doppler angle estimation in ultrasound imaging
US6468216B1 (en) 2000-08-24 2002-10-22 Kininklijke Philips Electronics N.V. Ultrasonic diagnostic imaging of the coronary arteries
CA2421352A1 (en) 2002-03-08 2003-09-08 Giovanni Battista Mancini (A.K.A. Mancini, G.B. John) Vessel evaluation methods, apparatus, computer-readable media and signals
US8414491B2 (en) 2004-07-28 2013-04-09 Panasonic Corporation Ultrasonograph and ultrasonograph control method
DE102005039685B4 (de) 2005-08-22 2007-10-11 Siemens Ag Verfahren zur Identifizierung eines kontrastierten Blutgefäßes in digitalen Bilddaten
US7343032B2 (en) 2005-09-01 2008-03-11 Fujifilm Corporation Method and apparatus for automatic and dynamic vessel detection
US7990379B2 (en) 2006-10-25 2011-08-02 Siemens Aktiengesellschaft System and method for coronary segmentation and visualization
JP4879872B2 (ja) 2007-12-20 2012-02-22 国立大学法人岐阜大学 画像処理装置、画像処理プログラム、記憶媒体及び超音波診断装置
EP2234544B1 (en) 2008-01-23 2011-09-07 Michalakis Averkiou Respiratory-gated therapy assessment with ultrasonic contrast agents
US8814798B2 (en) * 2008-04-25 2014-08-26 Medtronic, Inc. Implantable device and method for monitoring venous diameter
DE102008062811A1 (de) 2008-12-23 2010-11-04 Bekon Energy Technologies Gmbh & Co. Kg Gasaufbereitungseinrichtung und Gasaufbereitungsverfahren
CA2792354A1 (en) 2009-03-06 2010-09-10 Bio-Tree Systems, Inc. Vascular analysis methods and apparatus
JP5378930B2 (ja) 2009-09-28 2013-12-25 ルネサスエレクトロニクス株式会社 半導体装置及び無線通信装置
US8483432B2 (en) * 2009-12-23 2013-07-09 General Electric Company Methods for automatic segmentation and temporal tracking
US9320496B2 (en) * 2010-02-25 2016-04-26 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Volumetric is quantification for ultrasound diagnostic imaging
US8708914B2 (en) 2010-06-07 2014-04-29 Atheropoint, LLC Validation embedded segmentation method for vascular ultrasound images
CN102342848B (zh) * 2010-07-29 2013-11-06 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 脉冲扫描方法、血流图像与b型图像同时显示方法及其系统
JP2012139489A (ja) * 2010-12-16 2012-07-26 Toshiba Corp 超音波診断装置及びその制御方法
JP5501999B2 (ja) 2011-03-08 2014-05-28 富士フイルム株式会社 超音波診断装置および弾性指標信頼性判定方法
EP3495022B1 (en) 2011-04-14 2023-06-07 Regents of the University of Minnesota Vascular characterization using ultrasound imaging
US9119559B2 (en) * 2011-06-16 2015-09-01 Salient Imaging, Inc. Method and system of generating a 3D visualization from 2D images
JP5972569B2 (ja) * 2011-12-26 2016-08-17 東芝メディカルシステムズ株式会社 超音波診断装置、超音波画像処置装置、医用画像診断装置及び超音波画像処理プログラム
JP5998197B2 (ja) 2012-02-20 2016-09-28 株式会社デンソー 生体の血管径連続測定装置
JP5931508B2 (ja) 2012-03-02 2016-06-08 株式会社東芝 医用画像処理装置
WO2013163605A1 (en) * 2012-04-26 2013-10-31 Dbmedx Inc. Ultrasound apparatus and methods to monitor bodily vessels
WO2014152260A1 (en) 2013-03-15 2014-09-25 Nilus Medical, Llc Hemodynamic monitoring device and methods of using same
JP2014233522A (ja) 2013-06-04 2014-12-15 セイコーエプソン株式会社 超音波測定装置および超音波測定方法
JP2014236776A (ja) 2013-06-06 2014-12-18 セイコーエプソン株式会社 超音波測定装置および超音波測定方法
CN103445808B (zh) 2013-09-12 2016-06-15 深圳先进技术研究院 大动脉无创连续血压测量装置

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003220060A (ja) * 2001-12-18 2003-08-05 Koninkl Philips Electronics Nv 超音波血流撮像及び体積流量計算のための方法及びシステム
JP2006507883A (ja) * 2002-12-02 2006-03-09 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 撮像システム内で流れ領域を識別するセグメンテーション・ツール
JP2007275457A (ja) * 2006-04-11 2007-10-25 Toshiba Corp 超音波診断装置及び血管マーカ表示方法
US20090003675A1 (en) * 2007-03-27 2009-01-01 Siemens Corporate Research, Inc. Bleeding Detection Using a Blanket Ultrasound Device
JP2009160045A (ja) * 2007-12-28 2009-07-23 Toshiba Corp 医用画像表示装置および画像表示方法
JP2010017523A (ja) * 2008-06-09 2010-01-28 Aloka Co Ltd 超音波診断装置
WO2011030415A1 (ja) * 2009-09-09 2011-03-17 株式会社ユネクス 血管機能検査装置
US20110257527A1 (en) * 2010-04-20 2011-10-20 Suri Jasjit S Ultrasound carotid media wall classification and imt measurement in curved vessels using recursive refinement and validation
WO2012046433A1 (ja) * 2010-10-08 2012-04-12 パナソニック株式会社 超音波診断装置、及び超音波診断方法
US20130046168A1 (en) * 2011-08-17 2013-02-21 Lei Sui Method and system of characterization of carotid plaque
WO2013105197A1 (ja) * 2012-01-10 2013-07-18 パナソニック株式会社 超音波診断装置、および、血管検出方法
JP2013223625A (ja) * 2012-04-23 2013-10-31 Panasonic Corp 超音波画像解析装置および超音波画像解析方法
JP2014054518A (ja) * 2012-08-15 2014-03-27 Univ Of Tokyo 画像情報処理装置及びプログラム

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
中原英博: "超音波エコー法による呼吸変動を考慮した下大静脈横断面積測定の再現性", 体力科学, vol. 47, no. 5, JPN7017002043, 1998, pages 623 - 627, ISSN: 0003585959 *
亀田徹: "超音波検査を用いた下大静脈の観察による循環動態の評価", 日本救急医学会雑誌, vol. 24, no. 11, JPN7017002042, 2013, pages 903 - 915, ISSN: 0003585958 *

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPWO2020213562A1 (ja) * 2019-04-17 2020-10-22
JP7095177B2 (ja) 2019-04-17 2022-07-04 富士フイルム株式会社 超音波診断装置、超音波診断装置の制御方法および超音波診断装置用プロセッサ
WO2021014767A1 (ja) 2019-07-23 2021-01-28 富士フイルム株式会社 超音波診断装置および超音波診断装置の制御方法
JPWO2021033446A1 (ja) * 2019-08-19 2021-02-25
WO2021033446A1 (ja) 2019-08-19 2021-02-25 富士フイルム株式会社 超音波診断装置、及び超音波診断装置の制御方法
CN114364325A (zh) * 2019-08-19 2022-04-15 富士胶片株式会社 超声波诊断装置及超声波诊断装置的控制方法
JP7192133B2 (ja) 2019-08-19 2022-12-19 富士フイルム株式会社 超音波診断装置、及び超音波診断装置の制御方法
CN114364325B (zh) * 2019-08-19 2024-02-09 富士胶片株式会社 超声波诊断装置及超声波诊断装置的控制方法
WO2022107440A1 (ja) 2020-11-19 2022-05-27 富士フイルム株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム
WO2022107441A1 (ja) 2020-11-19 2022-05-27 富士フイルム株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム

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Chung et al. Freehand three-dimensional ultrasound imaging of carotid artery using motion tracking technology
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