JPWO2020164955A5 - - Google Patents

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  1. 心臓弁逆流を計算するための方法であって、前記方法は、
    非侵襲的な態様で関心領域の4D超音波データを取得するステップであって、前記関心領域は心臓弁を含み、前記4D超音波データは、Bモード超音波データ及びカラードップラー超音波データを有する3D超音波画像の時間シーケンスを有する、ステップと、
    前記3D超音波画像の時間シーケンスの前記画像に対する画像安定化を実行するステップと、
    前記安定化される前記3D超音波画像の時間シーケンスからの動的ジェットをセグメント化するステップと、
    前記セグメント化される動的ジェットに基づいて前記安定化される3D超音波画像の時間シーケンスにおける前記弁に動的表面モデルをフィッティングするステップと、
    前記動的表面モデル及び前記安定化される3D超音波画像の時間シーケンスに基づいて動的逆流オリフィスを識別するステップと、
    前記識別される動的逆流オリフィスに基づいて前記安定化される3D超音波画像の時間シーケンスにフロー収束モデルをフィッティングするステップと、
    前記識別される逆流オリフィス及び前記安定化される3D超音波画像の時間シーケンスに基づいて逆流量値を推定するステップと
    を有する、方法。
  2. 前記方法は、ユーザ入力を受信するステップをさらに有し、前記ユーザ入力は、
    一つ又はそれより多くの3D超音波画像を選択するステップと、
    3D超音波画像内のオリフィスを選択するステップと
    の一つ又はそれより多くを有する、請求項1に記載の方法。
  3. 前記画像安定化を実行するステップは高速画像安定化を有する、請求項1乃至2の何れか一項に記載の方法。
  4. 前記高速画像安定化は、スパースオプティカルフロー法を、前記安定化される3D超音波画像の時間シーケンスに適用するステップを有する、請求項3に記載の方法。
  5. 前記画像安定化を実行するステップは、前記安定化される3D超音波画像の時間シーケンスに点選択ルーチンを適用するステップを有する、請求項1乃至4の何れか一項に記載の方法。
  6. 前記画像安定化を実行するステップは、前記安定化される3D超音波画像の時間シーケンスに関して軌道解析を実行するステップを有し、前記軌道解析はアンチドリフト機構を有する、請求項1乃至5の何れか一項に記載の方法。
  7. 前記動的ジェットをセグメント化するステップは、前記安定化される3D超音波画像の時間シーケンスにわたって平均化するステップを有する、請求項1乃至6の何れか一項に記載の方法。
  8. 前記平均化するステップは、前記安定化される3D超音波画像の時間シーケンスにわたって前記動的ジェットの前記形状を平均化するステップを有する、請求項7に記載の方法。
  9. 前記平均化するステップは、前記安定化される3D超音波画像の時間シーケンスにわたって前記動的ジェットの方向を平均化するステップを有する、請求項7乃至8の何れか一項に記載の方法。
  10. 前記動的表面モデルをフィッティングするステップは、解析的幾何回帰を有する、請求項1乃至9の何れか一項に記載の方法。
  11. 前記方法は、前記推定される逆流量値に基づいて逆流体積を推定するステップをさらに有する、請求項1乃至10の何れか一項に記載の方法。
  12. コンピュータプログラムがコンピュータ上で実行されるとき、請求項1乃至11の何れか一項に記載の方法を実施するように構成されるコンピュータプログラムコード手段を有するコンピュータプログラム。
  13. 処理ユニットであって、前記処理ユニットは、
    関心領域の4D超音波データを取得し、前記関心領域は心臓弁を有し、前記4D超音波データは、Bモード超音波データ及びカラードップラー超音波データを有する3D超音波画像の時間シーケンスを有し、
    前記3D超音波画像の時間シーケンスの画像について高速画像安定化を実行し、
    前記安定化される3D超音波画像の時間シーケンスからの動的ジェットをセグメント化し、
    前記セグメント化されるジェットに基づいて、前記安定化される3D超音波画像の時間シーケンスにおいて前記弁に動的表面モデルをフィッティングし、
    前記表面モデル及び前記安定化される3D超音波画像の時間シーケンスに基づいて動的逆流オリフィスを識別し、
    フロー収束モデルを、前記識別される動的逆流オリフィスに基づいて前記安定化される3D超音波画像の時間シーケンスにフィッティングし、
    前記識別される逆流オリフィス及び前記安定化される3D超音波画像の時間シーケンスに基づいて逆流量値を推定する
    ように構成される、処理ユニット。
  14. 前記システムは、
    請求項13に記載の処理ユニットと、
    前記4D超音波データを取得するように構成される超音波プローブと
    を有する、 超音波システム。
  15. ユーザ入力を受信するように構成されるユーザインターフェースをさらに有する、請求項14に記載のシステム。
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Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20230009891A1 (en) * 2021-07-08 2023-01-12 Evalve, Inc. Augmented Imaging For Valve Repair
WO2023006448A1 (en) * 2021-07-29 2023-02-02 Koninklijke Philips N.V. A visual data delivery system, a display system and methods of operating the same
EP4125046A1 (en) * 2021-07-29 2023-02-01 Koninklijke Philips N.V. A visual data delivery system, a display system and methods of operating the same
EP4137061A1 (en) 2021-08-17 2023-02-22 Koninklijke Philips N.V. Ultrasound imaging for visualization and quantification of mitral regurgitation
CN116869571B (zh) * 2023-09-07 2023-11-07 深圳华声医疗技术股份有限公司 超声心脏反流自动检测评估方法、系统及装置

Family Cites Families (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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
US7534209B2 (en) * 2000-05-26 2009-05-19 Physiosonics, Inc. Device and method for mapping and tracking blood flow and determining parameters of blood flow
US6530885B1 (en) 2000-03-17 2003-03-11 Atl Ultrasound, Inc. Spatially compounded three dimensional ultrasonic images
US6443896B1 (en) 2000-08-17 2002-09-03 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method for creating multiplanar ultrasonic images of a three dimensional object
US6468216B1 (en) 2000-08-24 2002-10-22 Kininklijke Philips Electronics N.V. Ultrasonic diagnostic imaging of the coronary arteries
US6589176B2 (en) 2001-12-05 2003-07-08 Koninklijke Philips Electronics N.V. Ultrasonic image stabilization system and method
US6692442B2 (en) * 2001-12-13 2004-02-17 Koninklijke Philips Electronics N.V. Device for producing an on-line image of a body part into which a contrasting agent has been introduced
CA2543077A1 (en) * 2003-10-29 2005-05-12 Allez Physionix Ltd. Method and apparatus for determining an ultrasound fluid flow centerline
US20080097204A1 (en) * 2004-07-26 2008-04-24 Koninklijke Philips Electronics, N.V. Method and System for Generating 3D Ultrasound Image Data and Viewing Media
EP2219528A1 (en) * 2007-12-13 2010-08-25 Koninklijke Philips Electronics N.V. Robotic ultrasound system with microadjustment and positioning control using feedback responsive to acquired image data
JP5566673B2 (ja) * 2008-12-02 2014-08-06 株式会社東芝 超音波診断装置、ドプラ計測装置及びドプラ計測方法
US9320496B2 (en) * 2010-02-25 2016-04-26 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Volumetric is quantification for ultrasound diagnostic imaging
JP6060089B2 (ja) 2010-12-23 2017-01-11 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. 超音波撮像による僧帽弁逆流の解析
EP2654571B1 (en) * 2010-12-23 2017-07-26 Koninklijke Philips N.V. Analysis of mitral regurgitation from slit orifices by ultrasonic imaging
US9033887B2 (en) * 2012-05-31 2015-05-19 Siemens Corporation Mitral valve detection for transthoracic echocardiography
US8777856B2 (en) * 2012-06-26 2014-07-15 General Electric Company Diagnostic system and method for obtaining an ultrasound image frame
US10512444B2 (en) * 2012-06-27 2019-12-24 Koninklijke Philips N.V. Ultrasonic color flow map for analysis of mitral regurgitation
WO2014033584A1 (en) * 2012-08-30 2014-03-06 Koninklijke Philips N.V. Coupled segmentation in 3d conventional ultrasound and contrast-enhanced ultrasound images
JP6292726B2 (ja) * 2013-03-26 2018-03-14 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. 診断プロセスにおいてユーザを支援する支援装置
WO2015009830A1 (en) * 2013-07-16 2015-01-22 Children's National Medical Center Three dimensional printed replicas of patient's anatomy for medical applications
US10271817B2 (en) * 2014-06-23 2019-04-30 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Valve regurgitant detection for echocardiography

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