RU2657855C2 - Система трехмерной ультразвуковой визуализации - Google Patents

Система трехмерной ультразвуковой визуализации Download PDF

Info

Publication number
RU2657855C2
RU2657855C2 RU2015147174A RU2015147174A RU2657855C2 RU 2657855 C2 RU2657855 C2 RU 2657855C2 RU 2015147174 A RU2015147174 A RU 2015147174A RU 2015147174 A RU2015147174 A RU 2015147174A RU 2657855 C2 RU2657855 C2 RU 2657855C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
dimensional
slices
interest
volumetric data
anatomical object
Prior art date
Application number
RU2015147174A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2015147174A (ru
Inventor
Ирина ВЕХТЕР-ШТЕЛЕ
Юрген ВЕСЕ
Original Assignee
Конинклейке Филипс Н.В.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Конинклейке Филипс Н.В. filed Critical Конинклейке Филипс Н.В.
Publication of RU2015147174A publication Critical patent/RU2015147174A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2657855C2 publication Critical patent/RU2657855C2/ru

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
    • G06F16/51—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/52—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/5215—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of medical diagnostic data
    • A61B8/523—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of medical diagnostic data for generating planar views from image data in a user selectable plane not corresponding to the acquisition plane
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/08—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings
    • A61B8/0833—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings involving detecting or locating foreign bodies or organic structures
    • A61B8/085—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings involving detecting or locating foreign bodies or organic structures for locating body or organic structures, e.g. tumours, calculi, blood vessels, nodules
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/08—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings
    • A61B8/0883—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings for diagnosis of the heart
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/13—Tomography
    • A61B8/14—Echo-tomography
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/46—Ultrasonic, sonic or infrasonic diagnostic devices with special arrangements for interfacing with the operator or the patient
    • A61B8/461—Displaying means of special interest
    • A61B8/463—Displaying means of special interest characterised by displaying multiple images or images and diagnostic data on one display
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/48—Diagnostic techniques
    • A61B8/483—Diagnostic techniques involving the acquisition of a 3D volume of data
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S15/00—Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems
    • G01S15/88—Sonar systems specially adapted for specific applications
    • G01S15/89—Sonar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
    • G01S15/8906—Short-range imaging systems; Acoustic microscope systems using pulse-echo techniques
    • G01S15/8993—Three dimensional imaging systems
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T15/00—3D [Three Dimensional] image rendering
    • G06T15/005—General purpose rendering architectures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • G06T7/0014—Biomedical image inspection using an image reference approach
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/60—Analysis of geometric attributes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/42—Global feature extraction by analysis of the whole pattern, e.g. using frequency domain transformations or autocorrelation
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
    • A61B8/12—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves in body cavities or body tracts, e.g. by using catheters
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10132—Ultrasound image
    • G06T2207/10136—3D ultrasound image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30048—Heart; Cardiac
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30168—Image quality inspection

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Vascular Medicine (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)

Abstract

Группа изобретений относится к медицинской технике, а именно к средствам ультразвуковой визуализации. Система ультразвуковой визуализации содержит процессор обработки изображений, выполненный с возможностью принимать по меньшей мере один набор объемных данных, полученных в результате трехмерного ультразвукового сканирования тела, и выдавать соответствующие данные отображения, детектор анатомии, выполненный с возможностью обнаружения положения и ориентации интересующего анатомического объекта в этом по меньшей мере одном наборе объемных данных, генератор срезов для формирования множества двумерных срезов из по меньшей мере одного набора объемных данных, причем генератор срезов выполнен с возможностью определения соответствующих местоположений срезов, основываясь на результатах детектора анатомии для интересующего анатомического объекта, чтобы получить набор двумерных стандартных проекций интересующего анатомического объекта, и с возможностью определять для каждой двумерной стандартной проекции, какие анатомические признаки интересующего анатомического объекта, как ожидается, должны в ней содержаться, блок оценки коэффициента качества каждого из сформированного множества двумерных срезов путем сравнения каждого из срезов с анатомическими признаками, ожидаемыми для соответствующей двумерной стандартной проекции, память для хранения множества наборов объемных данных, полученных в результате множества различных трехмерных сканирований тела и для хранения множества двумерных срезов, формируемых из множества наборов объемных данных, и их коэффициентов качества, и переключатель для выбора для каждой двумерной стандартной проекции двумерного среза, имеющего наивысший коэффициент качества, путем сравнения оцененных коэффициентов качества соответствующих двумерных срезов, сформированных из каждого из множества наборов объемных данных. Способ формирования и оценки двумерных стандартных проекций из трехмерных ультразвуковых объемных данных осуществляется посредством системы, включающей также машиночитаемый носитель данных. Использование изобретений позволяет расширить арсенал средств для ультразвуковой визуализации. 3 н. и 10 з.п. ф-лы, 7 ил.

Description

Область техники, к которой относится изобретение
Настоящее изобретение относится к трехмерной ультразвуковой визуализации. В частности, настоящее изобретение относится к формированию и оценке двумерных стандартных проекций, полученных из трехмерных ультразвуковых объемных данных. Примерным техническим применением является формирование двумерных чреспищеводных электрокардиографических (TEE) изображений, основываясь на одном или более результатах трехмерных TEE-сканирований.
Уровень техники
Чреспищеводная электрокардиограмма является альтернативным способом выполнения эхокардиограммы. Специализированный зонд, содержащий ультразвуковой датчик на его конце, пропускается в пищевод пациента. Это позволяет регистрировать точные ультразвуковые изображения различных компонент человеческого сердца.
Для полного чреспищеводного эндокардиографического (ТЕЕ) исследования 20 должны быть получены различные двумерные ТЕЕ-проекции. Эти двумерные TEE-проекции являются заданными проекциями (например, ME-проекции четырех камер, ME-проекции двух камер, TG-базальный SAX...), которые на практике также упоминаются как стандартные двумерные ТЕЕ-проекции. Чтобы получить эти изображения, специалист по ультразвуковой эхографии должен переустанавливать и переориентировать ультразвуковой зонд относительно пациента согласно хорошо разработанному протоколу для каждой из 20 двумерных стандартных ТЕЕ-проекций. Это утомительная и длительная процедура, которая может занять приблизительно 20-30 минут.
Вся TEE-процедура весьма неудобна для пациента. Помимо этого, нахождение вручную вышеупомянутых стандартных проекций, чтобы позволить произвести достоверное диагностирование, требует относительно высокого уровня навыка специалиста по ультразвуковой эхографии (например, врача). Кроме того, этот процесс весьма подвержен ошибкам.
Документ US 2011/0201935 A1, более ранняя патентная заявка, поданная заявителем, предлагает для подобной области исследований сердцебиения эмбриона использовать технологию трехмерного ультразвукового сканирования. Предложенная в ней система ультразвуковой визуализации содержит сборочный узел ультразвукового сканирования, обеспечивающий объемные данные, полученные в результате трехмерного сканирования тела. Дополнительно, она содержит устройство извлечения признаков, которое ищет наилучшее соответствие между объемными данными и геометрической моделью анатомического объекта. Геометрическая модель содержит соответствующие сегменты, представляющие соответствующие анатомические признаки. Соответственно, устройство извлечения признаков обеспечивает связанное с анатомией описание объемных данных, которое идентифицирует геометрические местоположения соответствующих анатомических признаков в объемных данных. Поэтому стандартные проекции могут быть получены автоматически из объемных данных, которые, конечно, менее зависимы от оператора и позволяют проведение более достоверной диагностики. По сравнению с ручным получением каждой двумерной стандартной проекции по отдельности, это дает большое преимущество.
Однако все еще существует потребность в дальнейшем совершенствовании.
Сущность изобретения
Задача настоящего изобретения состоит в обеспечении улучшенной ультразвуковой топографической системы, позволяющей более быстрый, более удобный и более надежный анализ анатомического объекта, например, человеческого сердца. Дополнительно, задача настоящего изобретения состоит в обеспечении соответствующих способа и компьютерной программы для реализации такого способа.
В первом варианте настоящего изобретения представляется ультразвуковая топографическая система, содержащая:
- процессор обработки изображений, выполненный с возможностью приема по меньшей мере одного набора объемных данных, полученных в результате трехмерного ультразвукового сканирования тела, и обеспечения соответствующих данных отображения,
- детектор анатомии, выполненный с возможностью обнаружения положения и ориентации интересующего анатомического объекта в пределах по меньшей мере одной установки объем,
- генератор срезов для формирования множества двумерных срезов по меньшей мере из одного набора объемных данных, где упомянутый генератор срезов выполнен с возможностью определения соответствующих местоположений срезов основываясь на результатах анатомического детектора для интересующего анатомического объекта, так чтобы получить набор двумерных стандартных проекций интересующего анатомического объекта, в котором генератор срезов дополнительно выполнен с возможностью определения для каждой двумерной стандартной проекции анатомических признаков интересующего анатомического объекта которые, как ожидается, должны содержаться внутри упомянутой двумерной проекции, и
- блок оценки для оценки коэффициента качества для каждого среза из сформированного множества двухмерных срезов, сравнивая каждый из срезов с анатомическими признаками, ожидаемыми для соответствующей двумерной стандартной проекции.
В дополнительном варианте настоящего изобретения представляется способ формирования и оценки двумерных стандартных проекций из трехмерных ультразвуковых объемных данных, содержащий этапы, на которых:
- принимают по меньшей мере один набор объемных данных, полученных в результате трехмерного ультразвукового сканирования тела,
- обнаруживают положение и ориентацию интересующего анатомического объекта по меньшей мере в одном наборе объемных данных,
- формируют множество двухмерных срезов по меньшей мере из одного набора объемных данных, определяя соответствующие места расположения срезов, основываясь на обнаруженных положении и ориентации интересующего анатомического объекта, так чтобы получить набор двумерных стандартных проекций интересующего анатомического объекта,
- определяют для каждой двумерной стандартной проекции, какие анатомические признаки интересующего анатомического объекта, как ожидается, она должна содержать, и
- оценивают коэффициент качества для каждого среза из сформированного множества двухмерных срезов, сравнивая каждый из срезов с анатомическими признаками, ожидаемыми для соответствующей двумерной стандартной проекции.
В еще одном дополнительном варианте настоящего изобретения представляется компьютерная программа, содержащая средство программного кода для предписания компьютеру выполнять этапы упомянутого выше способа, когда упомянутая компьютерная программа выполняется на компьютер.
В дополнение к способу, раскрытому в US 2011/0201935 Al, для каждой двумерной стандартной проекции определяется, какие анатомические признаки интересующего анатомического объекта, как ожидается, она должна содержать. Блок оценки может затем оценить коэффициент качества каждого среза из сформированного множества двухмерных срезов, сравнивая каждый из срезов с анатомическими признаками, ожидаемыми для соответствующей двумерной стандартной проекции.
Другими словами, для каждого сформированного двумерного среза (двумерной стандартной проекции) вычисляется, насколько хорошо двумерная стандартная проекция охватывается внутри принятого набора трехмерных ультразвуковых объемных данных. В зависимости от поля обзора выполненного трехмерного ультразвукового сканирования, возможен, например, случай, когда принятый набор трехмерных ультразвуковых объемных данных полезен для формирования одной или множества двухмерных стандартных проекций.
В зависимости от поля обзора, принятый набор трехмерных ультразвуковых объемных данных может, например, охватывать большинство или все части левого желудочка человеческого сердца, и в то время не охватывать или охватывать только некоторые части правого желудочка человеческого сердца. В этом случае представленная система ультразвуковой визуализации может автоматически идентифицировать, что принятый набор объемных данных полезен только для двумерных стандартных проекций левого желудочка, но менее полезен для двумерных стандартных проекций правого желудочка.
Оцененный коэффициент качества для каждого из сформированных двумерных срезов может быть, например, численным значением, являющимся результатом сравнения каждого из сформированных срезов, с анатомическими признаками, ожидаемыми для соответствующей двумерной стандартной проекции. Например, охват двумерной стандартной проекции принятым набором трехмерных объемных данных может быть определен, определяя перекрытие структур, которые должны быть покрыты (ожидаемые анатомические признаки), и поле обзора выполненного трехмерного ультразвукового сканирования.
В соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения, детектор анатомии выполнен с возможностью проведения основанной на модели сегментации по меньшей мере для одного набора объемных данных, отыскивая наилучшее совпадение по меньшей мере между одним набором объемных данных и геометрической моделью интересующего анатомического объекта, чтобы обнаружить положение и ориентацию интересующего анатомического объекта. Генератор срезов может быть выполнен с возможностью определения соответствующих местоположений срезов интересующего анатомического объекта, основываясь на упомянутой геометрической модели.
В этом случае геометрическая ячеечная модель упомянутого анатомического объекта (например, сердца) может использоваться для основанной на модели сегментации трехмерного ультразвукового изображения (также упоминаемого как объемные данные). Множество двумерных срезов может генерироваться, основываясь на упомянутой геометрической ячеечной модели, чтобы автоматически получить набор двумерных стандартных проекций интересующего анатомического объекта.
Чтобы вычислить двумерные стандартные проекции, основываясь на геометрической модели, в модели могут быть закодированы опорные точки. Эти опорные точки, кодированные в геометрической модели, могут идентифицироваться и наноситься на трехмерные ультразвуковые объемные данные. Например, набор из трех или более опорных точек может представлять плоскость, которая приводит к двумерной стандартной проекции или соответствует двумерной стандартной проекции. Например, чтобы вычислить проекцию четырех камер сердца, эта плоскость задается центром митрального клапана, центром трехстворчатого клапана и верхушкой легкого.
Следует заметить, что вместо использования основанной на модели сегментации положение и ориентация интересующего анатомического объекта могут быть также определены (напрямую), идентифицируя опорные точки или конкретные анатомические признаки в пределах трехмерного ультразвукового изображения.
В соответствии с дополнительным вариантом осуществления настоящего изобретения, коэффициент качества, который оценивается внутри блока оценки для каждого среза из сформированного множества двумерных срезов, является количественным коэффициентом, который содержит отношение того, в какой степени ожидаемые анатомические признаки содержатся в соответствующих двумерных срезах.
В соответствии с дополнительным уточнением, блок оценки выполнен с возможностью оценки коэффициента качества для каждого среза из сформированного множества двумерных срезов, сравнивая поле обзора каждого из двумерных срезов с геометрической моделью анатомического объекта.
Согласно еще одному дополнительному варианту осуществления настоящего изобретения, система ультразвуковой визуализации дополнительно содержит дисплей, причем процессор обработки изображений выполнен с возможностью формирования данных отображения для одновременного представления на дисплее графических изображений множества двумерных срезов, соответствующих различным стандартным проекциям интересующего анатомического объекта.
Другими словами, сформированные двумерные срезы могут представляться на дисплее одновременно. Это позволяет врачу легко сравнивать различные стандартные проекции.
Предпочтительно, процессор обработки изображений дополнительно выполнен с возможностью формирования данных отображения для представления графического изображения коэффициента качества для каждого из двумерных срезов на дисплее. Графическое изображение коэффициента качества предпочтительно содержит значок и/или указание процентов. Коэффициент качества может, например, быть представлен пользователю как светофор. В этом случае, зеленый свет, например, показывает хорошее/достаточное покрытие соответствующей двумерной стандартной проекции двумерным срезом, сформированным из трехмерных ультразвуковых объемных данных. Желтый свет, например, показывает покрытие соответствующей двумерной стандартной проекции сформированным двумерным срезом, которое все еще может быть достаточным. И красный свет, например, указывает, что поле обзора сформированного двумерного среза не покрывает в достаточной мере многие анатомические признаки, которые должны содержаться в соответствующей двумерной стандартной проекции. В этом случае пользователь получает очень простую индикацию о качестве вычисленных двумерных срезов.
В соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения, система ультразвуковой визуализации дополнительно содержит:
- память для хранения множества наборов объемных данных, полученных в результате множества различных трехмерных сканирований тела, и для хранения множества двумерных срезов, сформированных из множества наборов объемных данных, и их коэффициентов качества; и
- переключатель для выбора для каждой двумерной стандартной проекции двумерного среза, имеющего наивысший коэффициент качества, сравнивая оцененные коэффициенты качества соответствующих двумерных срезов, сформированных из каждого набора из множества наборов объемных данных.
Этот вариант осуществления приводит к дополнительному значительному улучшению. Он позволяет сравнивать двумерные срезы друг с другом, что соответствует тем же самым двумерных стандартным проекциям, но которые были сформированы из различных трехмерных ультразвуковых сканирований (разных наборов объемных данных). Различные трехмерные ультразвуковые сканирования могут, например, быть результатом сканирований в различных положениях или ориентациях ультразвукового зонда. Система ультразвуковой визуализации может, например, содержать блок инициализации, который инициализирует сбор данных трехмерного ультразвукового сканирования и вышеупомянутой последующей процедуры формирования из них двумерных срезов каждый раз, когда меняются положение или ориентация ультразвукового зонда.
В этом случае несколько наборов объемных данных и формируемых из них двумерных срезов могут быть сохранены внутри памяти. Переключатель может затем выбрать для каждой из двумерных стандартных проекций двумерный срез, имеющий наивысший коэффициент качества. Это означает, что если выполняется больше чем одно трехмерное ультразвуковое сканирование, система сама автоматически выбирает наилучшую версию из всех сформированных двумерных срезов для каждой двумерной стандартной проекции. Только эти наилучшие версии могут затем показываться на дисплее для каждой двумерной стандартной проекции. Таким образом, пользователю показываются только наилучшие примеры. В сочетании с вышеупомянутым представлением на дисплее коэффициента качества (например, используя значок, такой как светофор), пользователь поэтому, независимо от того, все ли стандартные проекции охватываются совокупностью всех выполненных трехмерных ультразвуковых сканирований, принимает непосредственную обратную связь, должен ли он или она собрать дополнительный набор трехмерных объемных данных, выполняя дополнительное ультразвуковое сканирование.
Однако, было показано, что в отличие от ручного сбора двумерных стандартных проекций с помощью двумерного ультразвукового сканера должно быть выполнено гораздо меньше сканирований. Две или три трехмерных ультразвуковых сканирования человеческого сердца могут, например, уже быть достаточны, чтобы сформировать все 20 двумерных стандартных TEE-проекций. Так как система сама выбирает наилучший сформированный двумерный срез для каждой двумерной стандартной проекции, работа с представленной системой довольно проста. Пользователь, таким образом, должен только лишь собрать достаточное количество данных трехмерных ультразвуковых сканирований, пока не будет получен "зеленый свет" для каждой стандартной проекции. Это может быть сделано пользователем даже посредством проб и ошибок, не требуя следования обычным разработанным протоколам получения заданных стандартных проекций.
Даже при том, что в предшествующих параграфах внимание было, главным образом, сосредоточенно на формировании чреспищеводной эхокардиографии (TEE), следует указать, что представленная система ультразвуковой визуализации может также использоваться для формирования и оценки двумерных стандартных проекций других органов или других анатомических объектов людей и/или животных. Она может использоваться похожим способом, например, для анализа печени или будущего ребенка (эмбриональный ультразвук).
Выше внимание было сосредоточено, главным образом, на части обработки изображений представленной системы ультразвуковой визуализации. В соответствии с дополнительным вариантом осуществления, система ультразвуковой визуализации может дополнительно содержать:
- матрицу датчиков, выполненную с возможностью обеспечения ультразвукового сигнала приема,
- формирователь луча, выполненный с возможностью управления матрицей датчиков, чтобы выполнять трехмерное сканирование тела, и дополнительно выполненный с возможностью приема ультразвукового сигнала приема и обеспечения сигнала изображения,
- контроллер для управления формирователем луча, и
- сигнальный процессор, выполненный с возможностью приема сигнал изображения и обеспечения трехмерных объемных данных.
В соответствии с дополнительным предпочтительным вариантом осуществления, упомянутый контроллер может быть выполнен с возможностью управления формирователем луча, чтобы управлять матрицей датчиков для выполнения дополнительного двумерного сканирования с целью получения двумерной стандартной проекции интересующего анатомического объекта, если коэффициент качества одного из множества двумерных срезов, формируемых генератором срезов, находится выше заданного порога.
Другими словами, это означает, что система ультразвуковой визуализации выполнена с возможностью автоматического выполнения дополнительного двумерного ультразвукового сканирования, если при упомянутом выше анализе обнаруживается, что один из срезов, сформированных из трехмерных ультразвуковых объемных данных, покрывает соответствующую двумерную стандартную проекцию достаточно хорошо. Система может затем распознать, что полученное поле обзора в положении и ориентации ультразвукового зонда значимо для сбора двумерной стандартной проекции непосредственным образом (посредством дополнительного двумерного ультразвукового сканирования в этом положении и при этой ориентации). Это дополнительное двумерное сканирование может затем быть передано для дополнительной обработки изображений как двумерная стандартная проекция вместо формирования упомянутой двумерной стандартной проекции посредством интерполяции из трехмерных объемных данных как упомянуто выше. В этом случае локальная разрешающая способность изображений может быть даже увеличена для упомянутой стандартной проекции.
Следует понимать, что заявленный способ имеет схожие и/или идентичные предпочтительные варианты осуществления, такие как заявленная система ультразвуковой визуализации, как определено выше и как определено в зависимых пунктах формулы изобретения.
В соответствии с вариантом осуществления, положение и ориентация интересующего анатомического объекта обнаруживаются посредством проведения основанной на модели сегментации по меньшей мере одного набора объемных данных и нахождения наилучшего согласования по меньшей мере между одним набором объемных данных и геометрической моделью интересующего анатомического объекта, и в котором соответствующие места расположения срезов определяются на основе упомянутой геометрической модели.
В соответствии с дополнительным вариантом осуществления, заявленный способ содержит этапы, на которых:
- принимают и сохраняют множество наборов объемных данных, полученных в результате множества трехмерных сканирований тела,
- формируют и сохраняют множество различных двумерных срезов, формируемых из каждого набора из множества наборов объемных данных, вместе с их коэффициентами качества; и
- выбирают для каждой двумерной стандартной проекции двумерный срез, имеющий наивысший коэффициент качества, сравнивая оцененные коэффициенты качества соответствующих двумерных срезов, формируемых из каждого набора из множества наборов объемных данных.
В соответствии с дополнительным вариантом осуществления, заявленный способ содержит этапы одновременного показа на дисплее графических изображений множества двумерных срезов, соответствующих различным стандартным проекциям интересующего анатомического объекта.
В соответствии с дополнительным вариантом осуществления, заявленный способ содержит этап представления на дисплее графического изображения коэффициента качества для каждого из двумерных срезов.
В соответствии с еще одним дополнительным вариантом осуществления, заявленный способ содержит этап выполнения дополнительного двумерного сканирования для двумерной стандартной проекции интересующего анатомического объекта, если коэффициент качества одного из сформированных срезов из множества двумерных срезов лежит выше заданного порога.
Краткое описание чертежей
Эти и другие варианты изобретения станут очевидны и будут подробно объяснены со ссылкой на вариант(-ы) осуществления, описанный далее. На последующих чертежах:
Фиг. 1 - схематичное представление системы ультразвуковой визуализации, используемой для сканирования объема тела пациента;
Фиг. 2 - блок-схема варианта осуществления системы ультразвуковой визуализации;
Фиг. 3 - различные двумерные стандартные проекции чреспищеводной эхографии (TEE);
Фиг. 4 - блок-схема последовательности выполнения операций варианта осуществления способа, соответствующего настоящему изобретению;
Фиг. 5 - первый пример результатов, полученных системой ультразвуковой визуализации;
Фиг. 6 - второй пример результатов, полученных системой ультразвуковой визуализации; и
Фиг. 7 - третий пример результатов, полученных системой ультразвуковой визуализации.
Осуществление изобретения
На фиг. 1 представлена ультразвуковая система 10, соответствующая варианту осуществления, в частности, медицинской трехмерной системе ультразвуковой визуализации. Система 10 ультразвуковой визуализации применяется для обследования объема анатомического места, в частности, анатомического места пациента 12. Ультразвуковая система содержит ультразвуковой зонд 14, имеющий по меньшей мере одну матрицу датчиков, обладающую множеством элементов датчиков для передачи и/или получения ультразвуковых волн. В одном из примеров каждый из элементов датчиков может передавать ультразвуковые волны в форме по меньшей мере одного передаваемого импульса с определенной длительностью импульса, в частности, множество последовательно передаваемых импульсов. Элементы датчика предпочтительно расположены в виде двумерной матрицы, в частности, для обеспечения мультипланарного или трехмерного изображения.
Частным примером трехмерной ультразвуковой системы, которая может применяться для настоящего изобретения, является ультразвуковая система CX40 Compact Xtreme, продаваемая заявителем, в частности, вместе с TEE-датчиком X6-1 или X7-2t заявителя или другим датчиком, использующим технологию xMatrix заявителя. В целом, матричные системы датчиков, которые можно видеть, например, в системах Philips iE33 или технология механических трехмерных/четырехмерных датчиков, которую можно видеть, например, в системах Philips iU22 и HD15, может применяться для текущего изобретения.
Трехмерное ультразвуковое сканирование обычно содержит излучаемые ультразвуковые волны, облучающие конкретный объем внутри тела, который может определяться как целевой объем. Это может быть достигнуто, излучая ультразвуковые волны под множеством различных углов. Набор объемных данных затем получают, принимая и обрабатывая отраженные волны. Набор объемных данных является представлением целевого объема внутри тела.
Следует понимать, что ультразвуковой зонд 14 может использоваться либо неинвазивным способом (как показано на фиг. 1), либо инвазивным способом, как это обычно делается при TEE (явно здесь не показано). Ультразвуковой зонд 14 может зондом, переносимым пользователем системы, например, медицинским персоналом или врачом. Ультразвуковой зонд 14 прикладывается к телу пациента 12, так чтобы обеспечивалось изображение анатомического места, в частности, анатомического объекта пациента 12.
Дополнительно, ультразвуковая система 10 может содержать блок 16 управления, который управляет предоставление трехмерного изображения через ультразвуковую систему 10. Как будет подробно объяснено далее, блок 16 управления управляет не только сбором данных через матрицу датчиков ультразвукового зонда 14, но также обработкой сигналов и изображений, которая формирует трехмерные изображения из эхо-сигналов ультразвуковых лучей, принятых матрицей датчиков ультразвукового зонда 14.
Ультразвуковая система 10 может дополнительно содержать дисплей 18 для отображения трехмерных изображений пользователю. Также, дополнительно может обеспечиваться устройство 20 ввода, которое может содержать клавиши или клавиатуру 22 и дополнительные устройства ввода, например, трекбол 24. Устройство 20 ввода может соединяться с дисплеем 18 или непосредственно с блоком 16 управления.
На фиг. 2 схематично показана блок-схема ультразвуковой системы 10. Как уже было представлено выше, ультразвуковая система 10 содержит ультразвуковой зонд (PR) 14, блок 16 управления (CU), дисплей (DI) 18 и устройство 20 ввода (ID). Как дополнительно представлено выше, зонд (PR) 14 содержит фазированную двумерную матрицу датчиков (TR) 26. В целом, блок 16 управления (CU) может содержать центральный процессор (CPU) 28, который может содержать аналоговые и/или цифровые электронные схемы, процессор, микропроцессор и т. п., чтобы координировать весь процесс сбора данных и получения изображений. Однако, следует понимать, что центральный процессор (CPU) 28 может не быть отдельным объектом или блоком внутри ультразвуковой системы 10. Он может быть частью блока 16 управления и, в целом, являться аппаратурным обеспечением или программным обеспечением. Приведенное разделение сделано только для иллюстративных целей. Центральный процессор (CPU) 28, как часть блока 16 управления (CU) может управлять формирователем 30 луча (BF) и тем, какие изображения объема 40 получаются и как эти изображения получают. Формирователь 30 луча (BF) формирует напряжения, управляющие матрицей 26 датчиков (TR), определяет частоты повторения, он может сканировать, фокусировать и аподизировать переданный луч и прием принимаемого луч(-ей) и могут дополнительно усиливать фильтрацию и оцифровывать поток напряжения эхо-сигнала, возвращенный матрицей 26 датчиков (TR). Дополнительно, центральный процессор (CPU) 28 блока 16 управления (CU) может определить общие стратегии сканирования. Такие общие стратегии могут содержать желаемую скорость сбора объемных данных, горизонтальное простирание объема, вертикальное простирание объема, плотности линий максимума и минимума и времена линий сканирования. Формирователь 30 луча (BF) дополнительно принимает ультразвуковые сигналы от матрицы 26 датчиков (TR) и направляет их далее в качестве сигналов изображения.
Дополнительно, ультразвуковая система 10 содержит сигнальный процессор (SP) 32, принимающий сигналы изображения. Сигнальный процессор (SP) 32 обычно обеспечивается для аналого-цифрового преобразования, цифровой фильтрации, например, полосовой фильтрации, а также обнаружения и сжатия, например, снижения динамического диапазона принятых ультразвуковых эхо-сигналов или сигналов изображения. Сигнальный процессор 32 передает данные изображения.
Дополнительно, ультразвуковая система 10 содержит процессор 34 обработки изображений (IP), преобразующий данные изображения, полученные от сигнального процессора 32, в данные для дисплея. В частности, процессор 34 обработки изображений принимает данные изображения, предварительно обрабатывает данные изображения и может сохранять их в памяти (MEM) 36. Эти данные изображения затем дополнительно проходят последующую обработку, чтобы предоставить изображения пользователю через дисплей 18. В данном случае, в частности, процессор 34 обработки изображений может сформировать трехмерные изображения из множества двухмерных изображений.
Ультразвуковая система 10 может в данном случае дополнительно содержать детектор 38 анатомии (AD), генератор 40 срезов (SLG) и блок 42 оценки (EU). Следует заметить, что последние упомянутые компоненты могут быть реализованы либо как отдельные объекты, но могут также быть введены в процессор 34 обработки изображений. Все эти компоненты могут быть реализованы в аппаратурном обеспечении и/или программным обеспечением.
Детектор 38 анатомии (AD) определяет ориентацию и положение интересующего анатомического объекта в пределах собранных трехмерных объемных данных. Детектор анатомии (AD) может к тому же быть выполнен с возможностью проведения основанной на модели сегментации полученных трехмерных объемных данных. Это может быть сделано, находя наилучшее согласование по меньшей мере между одним набором объемных данных и геометрической ячеечной моделью интересующего анатомического объекта. Основанная на модели сегментация может, например, быть проведена подобно тому, как описано для основанной на модели сегментации изображений компьютерной томографии в работе Ecabert, O. et al. : "Automatic Model-based Segmentation of the Heart in CT Images", IEEE Transactions on Medical Imaging, Vol. 27(9), p. 1189-1291, 2008. Геометрическая ячеечная модель интересующего анатомического объекта может содержать соответствующие сегменты, представляющие соответствующие анатомические признаки. Соответственно, детектор 38 анатомии может обеспечить связанное с анатомией описание объемных данных, которые идентифицируют соответствующие геометрические местоположения соответствующих анатомических признаков в объемных данных.
Такая основанная на модели сегментация обычно начинается с идентификации ориентации интересующего анатомического объекта (например, сердца) в рамках трехмерных ультразвуковых объемных данных. Это может быть, например, сделано, используя трехмерную реализацию обобщенного преобразования Хауфа. Рассогласование в расположении может корректироваться, согласуя геометрическую модель с изображением, используя общее преобразование подобия. Сегментация содержит начальную модель, которая грубо представляет форму интересующего анатомического объекта. Упомянутая модель может быть мультикамерной ячеечной моделью. Эта начальная модель будет деформироваться преобразованием. Это преобразование разделяется на два преобразования различного вида: общее преобразование, которое может перемещать, вращать или перемасштабировать начальную форму геометрической модели, если нужно, и локальная деформация, которая фактически будет деформировать геометрическую модель таким образом, чтобы она более точно согласовывалась с интересующим анатомическим объектом. Это обычно делается, определяя нормальные векторы поверхности геометрической модели, чтобы согласовать градиент изображения; то есть, сегментация будет искать в принятом ультразвуковом изображении границы перехода от светлого к темному (или от темного к светлому), которые обычно представляют границы ткани в ультразвуковых изображениях, то есть, границы интересующего анатомического объекта.
Сегментированные трехмерные объемные данные могут затем дополнительно проходить последующую обработку. Генератор 40 срезов (SLG) формирует множество двумерных срезов из трехмерных объемных данных. Опорные точки при этом кодируются в пределах геометрической модели, которая определяет плоскости упомянутых двумерных срезов. Набор из трех или более опорных точек может представлять плоскость. Эти кодированные опорные точки могут отображаться на сегментированных трехмерных объемных данных, чтобы получить набор двумерных стандартных проекций интересующего анатомического объекта, формируемый из трехмерных объемных данных. Генератор 40 срезов для каждой двумерной стандартной проекции может быть дополнительно выполнен с возможностью определения, какие анатомические признаки интересующего анатомического объекта, как ожидается, должны содержаться в пределах упомянутой проекции. Это может быть сделано, используя геометрическую модель, кодированную с помощью анатомических признаков интересующего анатомического объекта. Таким образом, должно быть известно, какие анатомические признаки в какой двумерной стандартной проекции могут встречаться.
Блок 42 оценки (EU) может затем оценивать коэффициент качества на каждого среза из сформированного множества двумерных срезов, сравнивая каждый из упомянутых сформированных срезов с анатомическими признаками, ожидаемыми для соответствующей двумерной стандартной проекции. Другими словами, блок 42 оценки вычисляет покрытие каждой из двумерных стандартных проекций трехмерными объемными данными. Это может быть сделано, вычисляя перекрытие структуры, которая должна перекрываться, и поле обзора трехмерного ультразвукового сканирования. Коэффициент качества, который оценивается внутри блока 42 оценки для каждого из сформированного множества двумерных срезов, может, таким образом, быть количественным коэффициентом, который содержит отношение, в какой степени ожидаемые анатомические признаки содержатся в соответствующих двумерных срезах. Это может быть сделано, сравнивая поле обзора каждого из двумерных срезов с геометрической моделью анатомического объекта.
Также, другими словами, это означает, что для каждого двумерного среза, который формируется от принятых трехмерных ультразвуковых объемных данных, определяется, насколько хорошо покрывается двумерная стандартная проекция, соответствующая сформированному двумерному срезу. Эта информация может быть представлена как графический значок, например, как светофор и/или как процент на дисплее 18.
Как будет объяснено далее более подробно со ссылкой на фиг. 5-7, сформированные двумерные срезы интересующего анатомического объекта предпочтительно показываются на дисплее 18 одновременно, причем каждый показанный двумерный срез показывается вместе с графическим представлением коэффициента качества (значок и/или процент), который указывает качество соответствующего двумерного среза.
На практике обычно выполняется не только одиночное трехмерное ультразвуковое сканирование интересующего анатомического объекта. Предпочтительно, выполняется множество трехмерных ультразвуковых сканирований интересующего анатомического объекта. Это ведет в результате к множеству наборов объемных данных, являющихся результатом множества различных трехмерных сканирований тела. Для каждого из этих наборов трехмерных объемных данных ультразвуковой системой 10 выполняется описанная выше обработка (сегментация, формирование срезов и оценка). Множество наборов объемных данных, полученных в результате различных трехмерных сканирований, и двумерные срезы, которые формируются описанным выше способом из упомянутых наборов объемных данных, могут быть сохранены в памяти (MEM) 36 вместе с оцененными коэффициентами качества каждого из двумерных срезов.
В этом случае переключатель 44 (SEL) выполнен с возможностью выбора для каждой двумерной стандартной проекции двумерного среза, имеющего наивысший коэффициент качества. Это может быть сделано, сравнивая оцененные коэффициенты качества соответствующих двумерных срезов, которые формируются из каждого набора из числа множества трехмерных наборов объемных данных, которые хранятся в памяти 36. Другими словами, переключатель 44 выбирает для каждой стандартной проекции наилучший двумерный срез из всех двумерных срезов, которые были сформированы из различных наборов трехмерных объемных данных (различных ультразвуковых сканирований). Это означает, что различные двумерные стандартные проекции, которые одновременно отображаются на дисплее 18, могут являться результатом различных трехмерных ультразвуковых сканирований, причем переключатель 44 автоматически определяет, из какого трехмерного набора объемных данных может наилучшим образом формироваться конкретная двумерная стандартная проекция.
Это будет объяснено дальше с дополнительными подробностями на примере чреспищеводной эхокардиографии (TEE).
Для полного TEE-исследования должно быть получено 20 различных двумерных стандартных TEE-проекций. Краткое представление различных стандартных проекций схематично показано на фиг. 3. На фиг. 3a, например, показана четырехкамерная МЕ-проекция, на фиг. 3b показана двухкамерная МЕ-проекция, на фиг. 3c показана LAX МЕ-проекция и так далее.
На фиг. 4 схематично показана блок-схема, поясняющая способ, соответствующий варианту осуществления настоящего изобретения. На первом этапе S10 принимают набор объемных данных, полученных в результате трехмерного ультразвукового сканирования тела. На следующем этапе S12 обнаруживают положение и ориентацию интересующего анатомического объекта (например, человеческого сердца) в пределах по меньшей мере одного набора объемных данных. При этом может быть проведена основанная на модели сегментация по меньшей мере одного набора объемных данных. Как уже упоминалось выше, это делается, находя наилучшее совпадение между одним набором объемных данных и геометрической моделью человеческого сердца.
Затем, упомянутая модель используется, чтобы вычислить плоскости всех 20 стандартных ТЕЕ-проекций. Это делается на этапе S14, формируя множество двумерных срезов по меньшей мере от одного набора трехмерных объемных данных. При этом, соответствующие места расположения срезов определяются, основываясь на геометрической модели сердца. Благодаря сегментации, которая была выполнена заранее (этап S12), эти соответствующие места расположения срезов могут отображаться на трехмерных объемных данных, так что можно вычислять двумерные срезы из трехмерного набора объемных данных, интерполируя трехмерное изображение. Например, чтобы вычислить четырехкамерную МЕ-проекцию (смотрите фиг. 3a), плоскость задается центром митрального клапана, центром трехстворчатого клапана и вершиной легкого.
Затем на этапе S16 для каждой двумерной стандартной проекции определяется, какие анатомические признаки сердца, как ожидают, должны содержаться в упомянутой стандартной проекции. Это может быть сделано, кодируя геометрическую модель с помощью связанного с анатомией описания, которое идентифицирует сегменты сердца в пределах каждой двумерной стандартной проекции, которые соответствуют соответствующим анатомическим признакам, например, камерам сердца, основным сосудам, перегородкам, сердечным клапанам и т. д. Если геометрическая модель кодируется с помощью этой связанной с анатомией информации, то при дальнейшей процедуре легче оценить, охватывают ли сформированные двумерных срезы всю информацию, которая должна быть введена в рамки соответствующей двумерной стандартной проекции.
На этапе S18 затем для каждого из сформированных двумерных срезов оценивается, насколько хорошо охватывается двумерная стандартная проекция. К тому же, коэффициент качества вычисляется для каждого из сформированных двумерных срезов, причем упомянутый коэффициент оценки может быть количественным коэффициентом, который содержит отношение, в какой степени ожидаемые анатомические признаки содержатся в соответствующих двумерных срезах. Это может быть сделано, сравнивая поле обзора каждого из сформированных двумерных срезов с геометрической моделью сердца.
На фиг. 5 показаны шесть двумерных срезов, которые были сформированы вышеупомянутым способом, основываясь на одиночном трехмерном TEE-изображении (здесь называемом как одиночный набор объемных данных). Результаты выполняемой сегментации здесь показаны линиями 46 границ. На фиг. 5a показан двумерный срез, соответствующий стандартной МЕ-проекции четырех камер (сравните с фиг. 3a). На фиг. 5B здесь показан двумерный срез, соответствующий стандартной ME-проекции двух камер (сравните с фиг. 3b). На фиг. 3d показан сформированный двумерный срез, которая соответствует стандартной TE-проекции mid SAX (сравните с фиг. 3d). На фиг. 5h показан сформированный двумерный срез, соответствующий стандартной ME-проекции SAX AV (сравните с фиг. 3h). На фиг. 5i показан сформированный двумерный срез, соответствующий стандартной ME-проекции AV LAX (сравнитесь с фиг. 3i). И на фиг. 5m показан сформированный двумерный срез, соответствующий стандартной ME-проекции оттока-притока RV (сравните с фиг. 3m).
Как можно видеть, большинство интересующих анатомических признаков находятся в пределах срезов 5a, b и d, то есть, большинство линий 46 границ находятся в пределах поля обзора. Коэффициенты качества, которые были оценены для этих срезов, поэтому сравнительно высоки, как указывается на фиг. 5a, b и d посредством графического значка 48, который показан в правом верхнем углу каждого изображения среза и представляет собой схематичный светофор, светящийся зеленый светом.
Дополнительно можно видеть, что сформированные срезы 5h и 5i все еще являются приемлемыми, поскольку основные интересующие анатомические признаки, например, аортальный клапан на фиг. 5h, все еще в пределах поля обзора. Светофор 48' поэтому для этих срезов горит желтым светом. На фиг. 5m большинство граничных линий 46, однако, находятся вне поля обзора, означая, что интересующие анатомические признаки, то есть, входящий и исходящий потоки правого желудочка, охватываются неполностью. Качество этого сформированного двумерного среза, таким образом, оценивается, скорее как низкое, что показывается на фиг. 5m светофором 48" красного света.
Возвращаясь обратно к фиг. 4, теперь этапы S10-S18 способа повторяются для каждого нового трехмерного TEE-изображения. Это означает, что для каждого трехмерного TEE-изображения (каждый трехмерный набор объемных данных), формируются и оцениваются все 20 двумерных срезов, которые соответствуют 20 различным двумерным стандартным TEE-проекциям, показанным на фиг. 3. Для каждого двумерного среза определяется, какие анатомические признаки следует ожидать в нем, то есть, какие граничные линии 46 должны встречаться в этих двумерных срезах (этап S16). И для каждого двумерного среза оценивается, находятся ли ожидаемые граничные линии в пределах поля обзора или насколько они попадают в него в этом случае (этап S18).
На фиг. 6 показаны двумерных срезы, сформированные (и оцененные), основываясь на втором трехмерном TEE-изображении (втором наборе объемных данных) с другим полем обзора. Из фиг. 6 можно видеть, что сформированные срезы 6a, b и d, которые сравниваются со срезами, показанными на фиг. 5a, b и d (указаны красным светофором 48"), довольно непригодны. Однако, сформированные двумерных срезы, соответствующие стандартной ME-проекции SAX AV (фиг. 6h), стандартной ME-проекции AV LAX (фиг. 6i) и стандартной ME-проекции оттока-притока RV (смотрите фиг. 6m), имеют довольно хорошее качество, поскольку интересующие анатомические признаки (граничные линии 46) на этот раз находятся в пределах поля обзора.
Можно поэтому видеть, что стандартные двумерные проекции a, b и d лучше всего охватываются внутри двумерных срезов, которые сформированы из первого трехмерного набора объемных данных (показан на фиг. 5a, b и d), тогда как двумерные стандартные проекции h, i и m лучше всего охватываются двумерными срезами, сформированными из второго набора трехмерных объемных данных (показан на фиг. 6h, i и m).
На этапе S20 (смотрите фиг. 4) наилучшая версия каждой двумерной стандартной проекции затем выбирается автоматически. Для каждой двумерной стандартной проекции выбирается один сформированный двумерный срез, имеющий наивысший коэффициент качества. Это может быть сделано посредством сравнения оцененных коэффициентов качества соответствующих двумерных срезов, сформированных из каждого из принятых наборов объемных данных (из каждого из принятых трехмерных TEE-изображений). Этот "наилучший выбор" окончательно показывается на дисплее на этапе S24.
Результат показан на фиг. 7. Как можно видеть на фиг. 7, система 10 автоматически выбрала более подходящие двумерные срезы, которые сформированы из первого трехмерного TEE-изображения в качестве двумерных стандартных проекций a, b и d, в то время как автоматически выбираются двумерные срезы, которые сформированы из второго трехмерного TEE-изображения в качестве двумерных стандартных проекций h, i и m. В итоге, это означает, что только два трехмерных TEE-изображения были необходимы в этом примере, чтобы сформировать примерно показанные шесть двумерных стандартных проекций, тогда как при ручном сканировании пациента с помощью обычной двумерной ультразвуковой системы сканирования могли бы потребоваться шесть различных ультразвуковых сканирований. Дополнительное значительное преимущество состоит в том, что система сама выбирает наилучшие двумерных срезы. Представленный способ, таким образом, менее подвержен ошибкам и действует быстрее по сравнению с обычной TEE-процедурой.
Еще одно дополнительное усовершенствование способа, схематично показанного на фиг. 4, представлено на фиг. 4 этапом S22. Вместо использования двумерных срезов, которые были интерполированы из трехмерного набора объемных данных, двумерных срезы могут также быть сформированы, выполняя дополнительное двумерное сканирование, как только система распознает, что коэффициент качества двумерного среза, сформированного на этапах S10-S18, превышает заданное пороговое значение. Это означает, что, как только система распознает, что поле обзора полученного трехмерного изображения пригодна для конкретной двумерной стандартной проекции, вычисляются параметры отображения для этой двумерной стандартной проекции из текущего места расположения зонда 14 датчика и зонд 14 датчика автоматически выполняет дополнительное двумерное сканирование, чтобы непосредственно получить двумерную стандартную проекцию. Этот "дополнительный" сбор данных должен, однако, делаться только тогда, когда на этапе S18 было обнаружено, что качество сформированного двумерного среза довольно высокое, означая, что положение и ориентация зонда 14 датчика пригодно для получения соответствующей двумерной стандартной проекции.
Следует заметить, что этап S22 является не обязательным, а дополнительным этапом способа. Конечно, также возможно объединение формирования двумерных срезов из трехмерного набора объемных данных и формирование двумерных срезы напрямую, выполняя дополнительное двумерное сканирование.
Хотя изобретение было показано и описано подробно на чертежах и в предшествующем описании, такие чертежи и описание следует считать иллюстративными или примерными, и не создающими ограничений; изобретение не ограничивается раскрытыми вариантами осуществления. Другие модификации раскрытых вариантов осуществления могут быть понятны и осуществлены специалистами в данной области техники при практической реализации заявленного изобретения, исходя из изучения чертежей, раскрытия и приложенной формулы изобретения.
В формуле изобретения слово "содержащий" не исключает другие элементы или этапы и единственное число не исключает множественное число. Единый элемент или другой блок могут выполнить функции нескольких пунктов, приведенных в формуле изобретения. Простой факт, что определенные характеристики перечислены во взаимно различных зависимых пунктах формулы изобретения, не указывает, что объединение этих характеристик не может использоваться для достижения преимущества.
Компьютерная программа может храниться/распространяться на соответствующем носителе данных, таком как оптический носитель или твердотельный носитель, поставляемый вместе или как часть другого аппаратного обеспечения, но может также распространяться в других формах, таких как через Интернет или другие проводные или беспроводные системы связи.
Любые ссылочные позиции в формуле изобретения не должны рассматриваться как ограничение объема изобретения.

Claims (31)

1. Система (10) ультразвуковой визуализации, содержащая:
процессор (34) обработки изображений, выполненный с возможностью принимать по меньшей мере один набор объемных данных, полученных в результате трехмерного ультразвукового сканирования тела (12), и выдавать соответствующие данные отображения,
детектор (38) анатомии, выполненный с возможностью обнаружения положения и ориентации интересующего анатомического объекта в этом по меньшей мере одном наборе объемных данных,
генератор (40) срезов для формирования множества двумерных срезов из упомянутого по меньшей мере одного набора объемных данных, причем упомянутый генератор (40) срезов выполнен с возможностью определения соответствующих местоположений срезов, основываясь на результатах детектора анатомии для интересующего анатомического объекта, чтобы получить набор двумерных стандартных проекций интересующего анатомического объекта, причем генератор (40) срезов дополнительно выполнен с возможностью определять для каждой двумерной стандартной проекции, какие анатомические признаки интересующего анатомического объекта, как ожидается, должны в ней содержаться,
блок (42) оценки для оценки коэффициента качества каждого из сформированного множества двумерных срезов путем сравнения каждого из срезов с анатомическими признаками, ожидаемыми для соответствующей двумерной стандартной проекции,
память (36) для хранения множества наборов объемных данных, полученных в результате множества различных трехмерных сканирований тела (12) и для хранения множества двумерных срезов, формируемых из множества наборов объемных данных, и их коэффициентов качества; и
переключатель (44) для выбора для каждой двумерной стандартной проекции двумерного среза, имеющего наивысший коэффициент качества, путем сравнения оцененных коэффициентов качества соответствующих двумерных срезов, сформированных из каждого из множества наборов объемных данных.
2. Система ультразвуковой визуализации по п.1, в которой детектор (38) анатомии выполнен с возможностью проведения основанной на модели сегментации упомянутого по меньшей мере одного набора объемных данных путем нахождения наилучшего совпадения между этим по меньшей мере одним набором объемных данных и геометрической моделью интересующего анатомического объекта, чтобы обнаружить положение и ориентацию интересующего анатомического объекта, при этом генератор (40) срезов выполнен с возможностью определения соответствующих местоположений срезов интересующего анатомического объекта, основываясь на упомянутой геометрической модели.
3. Система ультразвуковой визуализации по п.1, в которой коэффициент качества, который оценивается блоком (42) оценки для каждого из сформированного множества двумерных срезов, является количественным коэффициентом, включающим в себя отношение того, в какой степени ожидаемые анатомические признаки включены в соответствующий двумерный срез.
4. Система ультразвуковой визуализации по п.2, в которой блок (42) оценки выполнен с возможностью оценки коэффициента качества для каждого из сформированного множества двумерных срезов путем сравнения поля обзора каждого из двумерных срезов с геометрической моделью анатомического объекта.
5. Система ультразвуковой визуализации по п.1, дополнительно содержащая дисплей (18), причем процессор (34) обработки изображений выполнен с возможностью формирования данных отображения, чтобы одновременно показывать на дисплее (18) графические изображения множества двумерных срезов, соответствующих различным стандартным проекциям интересующего анатомического объекта.
6. Система ультразвуковой визуализации по п.5, в которой процессор (34) обработки изображений дополнительно выполнен с возможностью формирования данных отображения для показа на дисплее (18) графического изображения (48, 48', 48") коэффициента качества для каждого из двумерных срезов.
7. Система ультразвуковой визуализации по п.6, в которой графическое изображение (48, 48', 48") коэффициента качества содержит значок и/или процент.
8. Система ультразвуковой визуализации по п.1, дополнительно содержащая:
матрицу (26) датчиков, выполненную с возможностью обеспечения ультразвукового сигнала приема,
формирователь (30) луча, выполненный с возможностью управления матрицей (26) датчиков, чтобы выполнять трехмерное сканирование тела (12), и дополнительно выполненный с возможностью принимать ультразвуковой сигнал приема и выдавать сигнал изображения,
контроллер (28) для управления формирователем (30) луча, и
сигнальный процессор (32), выполненный с возможностью принимать сигнал изображения и выдавать трехмерные объемные данные.
9. Система ультразвуковой визуализации по п.8, в которой контроллер (28) выполнен с возможностью управления формирователем (30) луча для управления матрицей (26) датчиков, чтобы выполнить дополнительное двумерное сканирование для получения двумерной стандартной проекции интересующего анатомического объекта, если коэффициент качества одного из множества двумерных срезов, сформированных генератором срезов, превышает заданный порог.
10. Способ формирования и оценки двумерных стандартных проекций из трехмерных ультразвуковых объемных данных, содержащий этапы, на которых:
принимают (S10) по меньшей мере один набор объемных данных, полученный в результате трехмерного ультразвукового сканирования тела,
обнаруживают (S12) положение и ориентацию интересующего анатомического объекта в пределах этого по меньшей мере одного набора объемных данных,
формируют (S14) множество двумерных срезов из данного по меньшей мере одного набора объемных данных посредством определения соответствующих местоположений срезов, основываясь на обнаруженном положении и ориентации интересующего анатомического объекта, чтобы получить набор двумерных стандартных проекций интересующего анатомического объекта,
определяют (S16) для каждой двумерной стандартной проекции, какие анатомические признаки интересующего анатомического объекта, как ожидается, должны в ней содержаться,
оценивают (S18) коэффициент качества для каждого из сформированного множества двумерных срезов путем сравнения каждого из срезов с анатомическими признаками, ожидаемыми для соответствующей двумерной стандартной проекции,
принимают и сохраняют множество наборов объемных данных, полученных в результате множества трехмерных сканирований тела,
формируют и сохраняют множество различных двумерных срезов, сформированных из каждого из множества наборов объемных данных, вместе с их коэффициентами качества; и
выбирают (S20) для каждой двумерной стандартной проекции двумерный срез, имеющий наивысший коэффициент качества, путем сравнения оцененных коэффициентов качества соответствующих двумерных срезов, сформированных из каждого из множества наборов объемных данных.
11. Способ по п.10, в котором положение и ориентация интересующего анатомического объекта обнаруживаются (S12) посредством проведения основанной на модели сегментации упомянутого по меньшей мере одного набора объемных данных и нахождения наилучшего совпадения между этим по меньшей мере одним набором объемных данных и геометрической моделью интересующего анатомического объекта и при этом соответствующие местоположения срезов определяются (S14) на основе упомянутой геометрической модели.
12. Способ по п.11, в котором коэффициент качества для каждого из сформированного множества двумерных срезов оценивается путем сравнения поля обзора каждого из двумерных срезов с геометрической моделью анатомического объекта.
13. Машиночитаемый носитель данных для формирования и оценки двумерных стандартных проекций из трехмерных ультразвуковых объемных данных, причем машиночитаемый носитель данных хранит компьютерную программу, содержащую средства программного кода для предписания компьютеру выполнять этапы способа по п.10, когда упомянутая компьютерная программа исполняется на компьютере.
RU2015147174A 2013-04-03 2014-03-20 Система трехмерной ультразвуковой визуализации RU2657855C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201361807885P 2013-04-03 2013-04-03
US61/807,885 2013-04-03
PCT/IB2014/060004 WO2014162232A1 (en) 2013-04-03 2014-03-20 3d ultrasound imaging system

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2015147174A RU2015147174A (ru) 2017-05-05
RU2657855C2 true RU2657855C2 (ru) 2018-06-15

Family

ID=50440725

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2015147174A RU2657855C2 (ru) 2013-04-03 2014-03-20 Система трехмерной ультразвуковой визуализации

Country Status (7)

Country Link
US (3) US10709425B2 (ru)
EP (1) EP2994053B1 (ru)
JP (1) JP6396420B2 (ru)
CN (1) CN105263420B (ru)
BR (1) BR112015025074B1 (ru)
RU (1) RU2657855C2 (ru)
WO (1) WO2014162232A1 (ru)

Families Citing this family (39)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150068162A (ko) * 2013-12-11 2015-06-19 삼성전자주식회사 3차원 초음파 영상 통합 장치 및 방법
EP3108456B1 (en) * 2014-02-19 2020-06-24 Koninklijke Philips N.V. Motion adaptive visualization in medical 4d imaging
US10835210B2 (en) * 2015-03-30 2020-11-17 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Three-dimensional volume of interest in ultrasound imaging
US11311270B2 (en) * 2015-07-02 2022-04-26 Siemens Healthcare Gmbh Intervolume lesion detection and image preparation
EP3396313B1 (en) * 2015-07-15 2020-10-21 Hand Held Products, Inc. Mobile dimensioning method and device with dynamic accuracy compatible with nist standard
US10762631B2 (en) 2015-12-18 2020-09-01 Koninklijke Philips N.V. Apparatus and method for characterizing a tissue of a subject
US10964424B2 (en) 2016-03-09 2021-03-30 EchoNous, Inc. Ultrasound image recognition systems and methods utilizing an artificial intelligence network
WO2017174351A1 (en) * 2016-04-04 2017-10-12 Koninklijke Philips N.V. Imaging system and method
JP6874021B2 (ja) * 2016-05-06 2021-05-19 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． 簡素化された３ｄイメージング制御を有する超音波イメージングシステム
US11806188B2 (en) 2016-06-17 2023-11-07 Koninklijke Philips N.V. System and method for determining hemodynamic parameters of a patient
EP3291175B1 (en) * 2016-09-05 2018-12-12 RaySearch Laboratories AB Image processing system and method for interactive contouring of three-dimensional medical data
EP3300021B1 (en) * 2016-09-22 2018-12-05 RaySearch Laboratories AB Image processing system and method for interactive contouring of three-dimensional medical data
WO2018077747A1 (en) * 2016-10-25 2018-05-03 Koninklijke Philips N.V. A method and apparatus for segmenting a two-dimensional image of an anatomical structure
EP3539219B1 (en) * 2016-11-08 2020-09-30 Koninklijke Philips N.V. Method for wireless data transmission range extension
US11080858B2 (en) * 2016-12-12 2021-08-03 Koninklijke Philips N.V. Method and apparatus for segmenting two dimensional images of an anatomical structure
EP3366221A1 (en) * 2017-02-28 2018-08-29 Koninklijke Philips N.V. An intelligent ultrasound system
EP3381512A1 (en) 2017-03-30 2018-10-03 Koninklijke Philips N.V. Determining at least one final two-dimensional image for visualizing an object of interest in a three-dimensional ultrasound volume
EP3422048A1 (en) * 2017-06-26 2019-01-02 Koninklijke Philips N.V. Ultrasound imaging method and system
US20200170615A1 (en) * 2017-08-17 2020-06-04 Koninklijke Philips N.V. Ultrasound system with extraction of image planes from volume data using touch interaction with an image
US11382601B2 (en) 2018-03-01 2022-07-12 Fujifilm Sonosite, Inc. Method and apparatus for annotating ultrasound examinations
EP3549528A1 (en) * 2018-04-05 2019-10-09 Koninklijke Philips N.V. Ultrasound imaging system and method
EP3569154A1 (en) * 2018-05-15 2019-11-20 Koninklijke Philips N.V. Ultrasound processing unit and method, and imaging system
ES2938515T3 (es) * 2018-05-15 2023-04-12 Univ New York Sistema y método para orientar la captura de imágenes de ultrasonidos
US20210244376A1 (en) * 2018-06-08 2021-08-12 Koninklijke Philips N.V. Apparatus configured to create a scan protocol with an interactive tool and/or evaluate adherence to the protocol
CN117017342A (zh) * 2018-08-22 2023-11-10 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 一种超声成像的方法及相关设备
US20200178934A1 (en) * 2018-12-10 2020-06-11 General Electric Company Ultrasound imaging system and method for displaying a target object quality level
CN110613482A (zh) * 2019-03-04 2019-12-27 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 一种髋关节的成像方法以及髋关节成像系统
CN110613481A (zh) * 2019-03-04 2019-12-27 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 一种髋关节的成像方法以及髋关节成像系统
CN110604592B (zh) * 2019-03-04 2024-04-02 北京大学第三医院 一种髋关节的成像方法以及髋关节成像系统
EP3953863A4 (en) * 2019-04-10 2023-01-11 The Board of Trustees of the Leland Stanford Junior University HIGH RESOLUTION 3D IMAGING ALIGNMENT WITH 2D IMAGING
CN110604596A (zh) * 2019-07-30 2019-12-24 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 一种髋关节的超声成像方法以及髋关节成像系统
JP7277345B2 (ja) * 2019-11-29 2023-05-18 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 画像処理装置及び画像処理プログラム
KR20210117844A (ko) * 2020-03-20 2021-09-29 삼성메디슨 주식회사 초음파 영상 장치 및 그 동작 방법
US20220071595A1 (en) * 2020-09-10 2022-03-10 GE Precision Healthcare LLC Method and system for adapting user interface elements based on real-time anatomical structure recognition in acquired ultrasound image views
CN112381777A (zh) * 2020-11-09 2021-02-19 深圳开立生物医疗科技股份有限公司 一种图像处理方法、装置及电子设备和存储介质
CN116744855A (zh) 2020-12-18 2023-09-12 皇家飞利浦有限公司 基于超声图像的解剖扫描窗口、探头取向和/或患者位置的识别
US20220317294A1 (en) * 2021-03-30 2022-10-06 GE Precision Healthcare LLC System And Method For Anatomically Aligned Multi-Planar Reconstruction Views For Ultrasound Imaging
EP4337097A1 (en) * 2021-05-11 2024-03-20 The Regents Of The University Of California Wearable ultrasound imaging device for imaging the heart and other internal tissue
EP4311499A1 (en) 2022-07-26 2024-01-31 Koninklijke Philips N.V. Ultrasound image acquisition

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2125836C1 (ru) * 1997-07-04 1999-02-10 Научно-исследовательский институт точных приборов Ультразвуковой диагностический комплекс для формирования и визуализации трехмерных изображений
EP1470784A2 (en) * 2003-04-21 2004-10-27 Aloka Co., Ltd. Ultrasonic diagnostic apparatus
US20110201935A1 (en) * 2008-10-22 2011-08-18 Koninklijke Philips Electronics N.V. 3-d ultrasound imaging
US20120065510A1 (en) * 2010-09-09 2012-03-15 General Electric Company Ultrasound system and method for calculating quality-of-fit
RU2472442C2 (ru) * 2007-12-18 2013-01-20 Конинклейке Филипс Электроникс, Н.В. Система для комплексного слияния данных формирования изображения на основании статистических моделей анатомии

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5315512A (en) 1989-09-01 1994-05-24 Montefiore Medical Center Apparatus and method for generating image representations of a body utilizing an ultrasonic imaging subsystem and a three-dimensional digitizer subsystem
US5207225A (en) * 1990-11-14 1993-05-04 Advanced Technology Laboratories, Inc. Transesophageal ultrasonic scanhead
US6106466A (en) * 1997-04-24 2000-08-22 University Of Washington Automated delineation of heart contours from images using reconstruction-based modeling
US7672491B2 (en) * 2004-03-23 2010-03-02 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Systems and methods providing automated decision support and medical imaging
JP4563788B2 (ja) * 2004-12-15 2010-10-13 アロカ株式会社 超音波診断装置
EP1893117A1 (en) * 2005-04-06 2008-03-05 Depuy International Limited Registration system and method
JP5002599B2 (ja) 2005-12-14 2012-08-15 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 医用３ｄデータ画像表示面を互いに関係づけるための方法及び装置
JP4843357B2 (ja) * 2006-04-19 2011-12-21 株式会社東芝 画像処理装置
US8317705B2 (en) * 2008-12-10 2012-11-27 Tomtec Imaging Systems Gmbh Method for generating a motion-corrected 3D image of a cyclically moving object
US8265363B2 (en) * 2009-02-04 2012-09-11 General Electric Company Method and apparatus for automatically identifying image views in a 3D dataset
US20120031644A1 (en) * 2010-04-15 2012-02-09 Los Alamos National Security, Llc Ultraconducting articles
EP2623033B1 (en) * 2010-09-30 2017-01-11 Konica Minolta, Inc. Ultrasound diagnostic apparatus
WO2012086152A1 (ja) * 2010-12-24 2012-06-28 パナソニック株式会社 超音波画像生成装置及び画像生成方法
KR101805619B1 (ko) * 2011-01-25 2017-12-07 삼성전자주식회사 3차원 의료 영상으로부터 최적의 2차원 의료 영상을 자동으로 생성하는 방법 및 장치

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2125836C1 (ru) * 1997-07-04 1999-02-10 Научно-исследовательский институт точных приборов Ультразвуковой диагностический комплекс для формирования и визуализации трехмерных изображений
EP1470784A2 (en) * 2003-04-21 2004-10-27 Aloka Co., Ltd. Ultrasonic diagnostic apparatus
RU2472442C2 (ru) * 2007-12-18 2013-01-20 Конинклейке Филипс Электроникс, Н.В. Система для комплексного слияния данных формирования изображения на основании статистических моделей анатомии
US20110201935A1 (en) * 2008-10-22 2011-08-18 Koninklijke Philips Electronics N.V. 3-d ultrasound imaging
US20120065510A1 (en) * 2010-09-09 2012-03-15 General Electric Company Ultrasound system and method for calculating quality-of-fit

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Fleute M. et al. Integrated Approach for Matching Statistical Shape Models with Intra-operative 2D and 3D Data, International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention MICCAI 2002: Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2002, pp 364-372. *

Also Published As

Publication number Publication date
EP2994053B1 (en) 2016-09-28
US20200297321A1 (en) 2020-09-24
BR112015025074B1 (pt) 2022-03-22
JP2016514564A (ja) 2016-05-23
WO2014162232A1 (en) 2014-10-09
EP2994053A1 (en) 2016-03-16
CN105263420A (zh) 2016-01-20
JP6396420B2 (ja) 2018-09-26
US20160038121A1 (en) 2016-02-11
US20230068399A1 (en) 2023-03-02
US10709425B2 (en) 2020-07-14
CN105263420B (zh) 2018-01-05
RU2015147174A (ru) 2017-05-05
US11986355B2 (en) 2024-05-21
BR112015025074A2 (pt) 2017-07-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2657855C2 (ru) Система трехмерной ультразвуковой визуализации
WO2017206023A1 (zh) 一种心脏容积识别分析系统和方法
RU2667617C2 (ru) Система и способ эластографических измерений
US20060034513A1 (en) View assistance in three-dimensional ultrasound imaging
US11488298B2 (en) System and methods for ultrasound image quality determination
US11069059B2 (en) Prenatal ultrasound imaging
US9877698B2 (en) Ultrasonic diagnosis apparatus and ultrasonic image processing apparatus
US11931201B2 (en) Device and method for obtaining anatomical measurements from an ultrasound image
US11607200B2 (en) Methods and system for camera-aided ultrasound scan setup and control
US10398411B2 (en) Automatic alignment of ultrasound volumes
CN111971688A (zh) 具有用于检索复发患者的成像参数设置的人工神经网络的超声系统
CN107427279A (zh) 使用具有用户控制的心脏模型腔室的心脏功能的超声诊断
CN112890853A (zh) 用于联合扫描参数选择的系统和方法
JP6863774B2 (ja) 超音波診断装置、画像処理装置及び画像処理プログラム
JP7427002B2 (ja) フレームのインデックス付け及び画像レビューのためのシステム及び方法
CN111317508B (zh) 超声波诊断装置、医用信息处理装置、计算机程序产品
US20230186477A1 (en) System and methods for segmenting images