JPWO2020038781A5 - - Google Patents

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超音波撮像システムであって、
患者の標的領域に向けて送信される超音波パルスに応答してエコー信号を取得するように構成される超音波トランスデューサと、
前記超音波エコーから生成される少なくとも1つの画像フレームから前記標的領域内の解剖学的特徴の測定値を取得するためのバイオメトリツールウィジェットを表示するように構成されるグラフィカルユーザインタフェースと、
前記超音波トランスデューサと通信する一つ又はそれより多くのプロセッサであって、
前記測定値の正確さを示す信頼度メトリックを決定し、
前記グラフィカルユーザインタフェースに前記信頼度メトリックに対応するグラフィカルインジケータを表示させる
ように構成される
プロセッサと
を有する、超音波撮像システム。
It is an ultrasonic imaging system
An ultrasonic transducer configured to acquire an echo signal in response to an ultrasonic pulse transmitted towards the patient's target area,
A graphical user interface configured to display a biometric tool widget for obtaining measurements of anatomical features within the target area from at least one image frame generated from the ultrasound echo.
One or more processors that communicate with the ultrasonic transducer,
Determine a confidence metric that indicates the accuracy of the measurements.
An ultrasonic imaging system comprising a processor configured to display a graphical indicator corresponding to the reliability metric on the graphical user interface.
前記プロセッサは、前記解剖学的特徴を有する撮像データで訓練される第1のニューラルネットワークに前記少なくとも1つの画像フレームを入力することによって、前記信頼度メトリックを決定するように構成される、請求項1に記載の超音波撮像システム。 The processor is configured to determine the reliability metric by inputting the at least one image frame into a first neural network trained with imaging data having the anatomical features. The ultrasonic imaging system according to 1. 前記プロセッサは、患者統計値、前記解剖学的特徴の事前測定値、前記事前測定値に基づく導出される測定値、前記画像フレームが前記解剖学的特徴に関連する解剖学的ランドマークを含む確率、前記画像フレームの品質レベル、前記超音波トランスデューサの設定、又はそれらの組み合わせを前記第1のニューラルネットワークに入力することによって、前記信頼度メトリックを決定するようにさらに構成される、請求項2に記載の超音波撮像システム。 The processor includes patient statistics, pre-measurements of the anatomical features, measurements derived based on the pre-measurements, and anatomical landmarks in which the image frame is associated with the anatomical features. 2. The reliability metric is further configured to determine the reliability metric by inputting the probability, the quality level of the image frame, the setting of the ultrasonic transducer, or a combination thereof into the first neural network. The ultrasonic imaging system described in. 前記画像フレームが前記解剖学的ランドマークを含む前記確率は、前記解剖学的特徴を測定するために正しい撮像面が得られたかを示す、請求項3に記載の超音波撮像システム。 The ultrasonic imaging system according to claim 3, wherein the probability that the image frame contains the anatomical landmark indicates whether a correct imaging surface has been obtained for measuring the anatomical feature. 前記グラフィカルユーザインタフェースは、前記超音波トランスデューサに物理的に結合されていない、請求項1に記載の超音波撮像システム。 The ultrasonic imaging system according to claim 1, wherein the graphical user interface is not physically coupled to the ultrasonic transducer. 前記解剖学的特徴は、胎児又は子宮に関連する特徴であり、前記導出される測定値は、妊娠年齢又は染色体異常の年齢調整リスクを有する、請求項3に記載の超音波撮像システム。 The ultrasound imaging system according to claim 3, wherein the anatomical features are fetal or uterine related features and the derived measurements have an age-adjusted risk of pregnancy age or chromosomal abnormalities. 前記患者統計値は、母親の年齢、患者の体重、患者の身長、又はそれらの組み合わせを有する、請求項3に記載の超音波撮像システム。 The ultrasonic imaging system according to claim 3, wherein the patient statistics include the age of the mother, the weight of the patient, the height of the patient, or a combination thereof. 前記画像フレームの前記品質レベルは、前記超音波トランスデューサからの前記解剖学的特徴の距離、前記超音波トランスデューサに対する前記バイオメトリツールウィジェットの向き、前記解剖学的特徴までのビーム焦点領域の距離、周波数分析を介して取得されるノイズ推定値、又はそれらの組み合わせに基づく、請求項3に記載の超音波撮像システム。 The quality level of the image frame is the distance of the anatomical feature from the ultrasonic transducer, the orientation of the biometric tool widget with respect to the ultrasonic transducer, the distance of the beam focal region to the anatomical feature, and the frequency. The ultrasonic imaging system according to claim 3, based on noise estimates obtained through analysis, or a combination thereof. 前記プロセッサは、
前記信頼度メトリックに閾値を適用して、前記測定値が再取得されるべきかを決定し、
前記測定値が再取得されるべきかのインジケーションを前記グラフィカルユーザインタフェースに表示させる
ように更に構成される、請求項1に記載の超音波撮像システム。
The processor
A threshold is applied to the confidence metric to determine if the measurement should be reacquired.
The ultrasonic imaging system according to claim 1, further configured to display in the graphical user interface an indication as to whether the measured value should be reacquired.
前記バイオメトリツールウィジェットは、キャリパ、トレースツール、楕円ツール、曲線ツール、領域ツール、ボリュームツール、又はそれらの組み合わせを備える、請求項1に記載の超音波撮像システム。 The ultrasonic imaging system according to claim 1, wherein the biometric tool widget includes a caliper, a trace tool, an ellipse tool, a curve tool, an area tool, a volume tool, or a combination thereof. 前記解剖学的特徴は、胎児又は子宮に関連する特徴である、請求項1に記載の超音波撮像システム。 The ultrasonic imaging system according to claim 1, wherein the anatomical feature is a feature related to a fetus or a uterus. 前記プロセッサは、前記測定値に基づいて妊娠年齢及び/又は体重推定値を決定するように更に構成される、請求項1に記載の超音波撮像システム。 The ultrasonic imaging system according to claim 1, wherein the processor is further configured to determine a pregnancy age and / or a weight estimate based on the measurements. 前記第1のニューラルネットワークは、確率論的ドロップアウトを用いて教師あり学習を実行するように構成される多層パーセプトロンネットワーク、又は前記画像フレーム及び前記測定値の圧縮表現を生成し、前記圧縮表現を母集団ベースのデータのマニホールドと比較するように構成されるオートエンコーダネットワークを備える、請求項2に記載の超音波撮像システム。 The first neural network produces a multi-layer perceptron network configured to perform supervised learning using stochastic dropouts, or a compressed representation of the image frame and the measurements, and the compressed representation. The ultrasonic imaging system according to claim 2, wherein the autoencoder network is configured to be compared with a manifold of population-based data. 超音波撮像の方法であって、前記方法は、
超音波システムに動作可能に結合されるトランスデューサによって患者の標的領域に送信される超音波パルスに応答してエコー信号を取得するステップと、
前記超音波エコーから生成される少なくとも1つの画像フレームから前記標的領域内の解剖学的特徴の測定値を取得するためのバイオメトリツールウィジェットを表示するステップと、
前記測定値の精度を示す信頼度メトリックを決定するステップと、
前記信頼度メトリックに対応するグラフィカルインジケータをグラフィカルユーザインタフェースに表示させるステップと
を有する、方法。
It is a method of ultrasonic imaging, and the above method is
The step of acquiring an echo signal in response to an ultrasonic pulse transmitted to the patient's target area by a transducer operably coupled to the ultrasonic system,
A step of displaying a biometric tool widget for obtaining measurements of anatomical features within the target area from at least one image frame generated from the ultrasound echo.
The step of determining the reliability metric indicating the accuracy of the measured value,
A method comprising the steps of displaying a graphical indicator corresponding to the reliability metric in a graphical user interface.
前記信頼度メトリックを決定するステップは、前記解剖学的特徴を有する撮像データで訓練される第1のニューラルネットワークに前記少なくとも1つの画像フレームを入力するステップを有する、請求項14に記載の方法。 14. The method of claim 14, wherein the step of determining the confidence metric comprises inputting the at least one image frame into a first neural network trained with the imaging data having the anatomical features. 患者統計値、前記解剖学的特徴の事前測定値、前記事前測定値に基づく導出される測定値、前記画像フレームが前記解剖学的特徴に関連する解剖学的ランドマークを含む確率、前記画像フレームの品質レベル、前記超音波トランスデューサの設定、又はそれらの組み合わせを前記第1のニューラルネットワークに入力するステップをさらに有する、請求項15に記載の方法。 Patient statistics, pre-measurements of the anatomical feature, measurements derived based on the pre-measurement, probability that the image frame contains anatomical landmarks associated with the anatomical feature, said image. 15. The method of claim 15, further comprising the step of inputting the quality level of the frame, the setting of the ultrasonic transducers, or a combination thereof into the first neural network. 前記患者統計値は、母親の年齢、患者の体重、患者の身長、又はそれらの組み合わせを有する、請求項16に記載の方法。 16. The method of claim 16, wherein the patient statistics have the age of the mother, the weight of the patient, the height of the patient, or a combination thereof. 前記解剖学的特徴は、胎児又は子宮に関連する特徴であり、前記導出される測定値は、妊娠年齢又は染色体異常の年齢調整リスクを有する、請求項16に記載の方法。 16. The method of claim 16, wherein the anatomical features are fetal or uterine related features and the derived measurements have an age-adjusted risk of pregnancy age or chromosomal abnormalities. 前記解剖学的特徴は、胎児又は子宮に関連する特徴であり、前記方法は、前記測定値に基づいて妊娠年齢及び/又は体重推定値を決定するステップをさらに有する、請求項14に記載の方法。 15. The method of claim 14, wherein the anatomical feature is a fetal or uterine-related feature, further comprising the step of determining a pregnancy age and / or body weight estimate based on the measurements. .. 実行可能な命令を有する非一時的なコンピュータ可読媒体であって、実行されるとき、医用撮像システムのプロセッサに、請求項14乃至19の何れか一項に記載の方法を実行させる、コンピュータ可読媒体。 A non-transitory computer-readable medium having executable instructions that, when executed, causes the processor of the medical imaging system to perform the method of any one of claims 14-19. ..
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Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3554349A4 (en) 2016-12-19 2020-06-17 Lantos Technologies, Inc. Manufacture of inflatable membranes
KR102027974B1 (en) * 2018-08-31 2019-10-04 길재소프트 주식회사 System for providing virtual reality 3d model of fetus based on deep learning and method therefor
JP7427002B2 (en) 2018-12-17 2024-02-02 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ Systems and methods for frame indexing and image review
US20230401719A1 (en) * 2020-11-09 2023-12-14 Koninklijke Philips N.V. Methods and systems for analyzing ultrasound images
EP4014884A1 (en) * 2020-12-17 2022-06-22 Koninklijke Philips N.V. Apparatus for use in analysing an ultrasound image of a subject
GB202211036D0 (en) * 2022-07-28 2022-09-14 Intelligent Ultrasound Ltd Gestational age estimation method and apparatus

Family Cites Families (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4268695B2 (en) * 1997-10-31 2009-05-27 株式会社東芝 Diagnostic imaging apparatus and ultrasonic diagnostic apparatus
US8556814B2 (en) * 2007-10-04 2013-10-15 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Automated fetal measurement from three-dimensional ultrasound data
US8876714B2 (en) * 2010-02-22 2014-11-04 Wallac Oy Systems and methods for assessing risk of chromosomal disorders
US8891881B2 (en) 2012-01-25 2014-11-18 General Electric Company System and method for identifying an optimal image frame for ultrasound imaging
CN103230283B (en) * 2013-04-16 2014-11-05 清华大学 Method for optimizing ultrasonic probe imaging plane space position calibration
US20140369583A1 (en) * 2013-06-18 2014-12-18 Konica Minolta, Inc. Ultrasound diagnostic device, ultrasound diagnostic method, and computer-readable medium having recorded program therein
CN105392428B (en) * 2013-06-26 2019-06-04 皇家飞利浦有限公司 System and method for mapping the measurement of ultrasonic shear wave elastogram
JP6169707B2 (en) 2013-08-26 2017-07-26 株式会社日立製作所 Ultrasonic diagnostic apparatus and elasticity evaluation method
US9730643B2 (en) * 2013-10-17 2017-08-15 Siemens Healthcare Gmbh Method and system for anatomical object detection using marginal space deep neural networks
US20160000401A1 (en) * 2014-07-07 2016-01-07 General Electric Company Method and systems for adjusting an imaging protocol
WO2016015994A1 (en) 2014-07-29 2016-02-04 Koninklijke Philips N.V. Ultrasound imaging apparatus
KR20160091012A (en) * 2015-01-23 2016-08-02 삼성메디슨 주식회사 Medical image apparatus and control method for the same
JP6216736B2 (en) 2015-04-08 2017-10-18 株式会社日立製作所 Ultrasonic diagnostic apparatus and ultrasonic diagnostic method
CN106408610B (en) * 2015-04-16 2020-05-19 西门子公司 Method and system for anatomical object detection using a marginal space deep neural network
JP6608232B2 (en) 2015-09-30 2019-11-20 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 Medical image diagnostic apparatus, medical image processing apparatus, and medical information display control method
TWI765895B (en) 2016-06-20 2022-06-01 美商蝴蝶網路公司 Systems and methods of automated image acquisition for assisting a user to operate an ultrasound device
US10905402B2 (en) 2016-07-27 2021-02-02 Canon Medical Systems Corporation Diagnostic guidance systems and methods
US20180103912A1 (en) 2016-10-19 2018-04-19 Koninklijke Philips N.V. Ultrasound system with deep learning network providing real time image identification
FR3059541B1 (en) * 2016-12-07 2021-05-07 Bay Labs Inc GUIDED NAVIGATION OF AN ULTRASONIC PROBE
CN109833061B (en) * 2017-11-24 2020-08-04 无锡祥生医疗科技股份有限公司 Method for optimizing parameters of ultrasonic imaging system based on deep learning

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