[发明专利]用于处理超声图像的目标化附加增益工具

说明书

技术领域

本发明一般涉及用于处理超声图像的技术，更具体涉及用于提高超声图像中物体边界的视觉效果以便检查和/或量化的方法和系统。具体而言，本发明涉及超声图像处理系统和方法，其中，处理人体心脏的超声图像用于分析心脏的边界以获得有关病人心脏的医学信息。

背景技术

对心脏病的临床管理和预后以及长期研究跟踪治疗来说，左心室(LV)容积和射血分数(Ejection Fraction，EF)的精确量化是非常重要的。该量化依赖于对心脏超声图像中的LV边界的精确描绘，这通常是通过用在量化过程的半自动边界检测工具或算法来获得。

然而，心脏超声图像有几个固有的技术限制，诸如LV心肌壁的空间分辨率不够、LV空腔中的杂波、由肋骨阴影导致的回波信息丢失和由超声波穿过组织的过程导致的衰减、与组织目标相关的超声束传输的次优角(sub-optimal angle)，所有这些都会导致传感器上接收的信号减小。这些限制的净作用是超声图像在整个视野中亮度不一致。在采用边界检测算法勾画LV边界时，缺少一致亮度会造成困难。

为了补偿超声图像中的非一致亮度，超声图像处理系统通常包括时间增益补偿(TGC)和侧向增益补偿(LGC)控制，以使用户在应用边界检测算法前可以调整亮度来改进图像的分辨率。然而，应用这些控制需要超声接收机增益的固定静态设置，这些增益被用于运动心脏的获得的超声图像序列的所有帧，即使不是所有的帧都需要增益补偿。将增益应用于不需要它的帧会对其中的图像质量起反作用。

此外，无法在不影响图像相接、相邻区域的强度(由此的跟踪边界)的情况下采用TGC-LGC组合控制来精确控制超声图像的每个具体区域的强度。理想地，需要的是一种自适应增益补偿机制，它可以被用户选择应用于图像序列的一个特定帧中的减小强度的局部区域，以使边界检测算法可以检测和显示其中的边界，然后基于增益补偿来自适应地跟踪获得的图像序列的所有连续帧中的边界。

发明内容

本发明的目的是提供用于处理超声图像的新的和改进的方法和系统，以及包括或应用相同方法和系统的超声成像系统。

本发明的另一目的是提供一种超声图像处理工具，它能补偿超声图像中的非一致亮度，以形成更一致强度或亮度的超声图像。

本发明的另一目的是提供一种用于超声图像中的自适应增益补偿的方法和系统，该自适应增益补偿可被用于图像的局部区域，以便更好地检测和显示图像中物体的边界。

本发明的再一目的是提供一种可应用于超声图像处理的自适应增益补偿的方法和系统，该自适应增益补偿可被用户选择用于减小像素强度的局部区域。

本发明的又一目的是提供一种超声图像处理系统和方法，其可以与同时获得超声图像的超声成像系统结合实时地使用，或者基于存储的图像数据离线地使用。

为了达到这些目的和其它的目的，根据本发明的超声图像处理系统包括：处理器，用于接收超声图像帧序列，每个超声图像帧都包括具有边界的物体，并用于产生待显示的超声图像帧；以及，与处理器相连的用户输入设备，用于指定显示器上所示的超声图像帧的可变局部区域。处理器包括：边界检测算法，用于检测超声图像帧中的物体边界；以及，目标附加增益(target additive gain，TAG)工具，用于选择性地调整在具有不清晰或不存在边界段的超声图像帧的至少一个局部区域中的像素强度。依据增加或者减小这个应用工具，应用TAG工具能调整图像帧的局部区域中的像素强度，用以使图像帧的像素强度更一致。更一致的像素帧可以改进应用边界检测算法获得的物体边界的显示。一旦物体的边界足够清晰，就可以按需要检查或量化物体。如果物体是心脏，那么可以量化LV容积。

在一个实施例中，将TAG工具仅用于序列中的一个超声图像帧，在这之后，应用边界检测算法直到整个边界足够清晰，然后处理器基于对第一超声图像帧作出的像素强度调整来修改序列中剩余的超声图像帧。在修改序列中剩余的超声图像帧时，处理器也可以跟踪物体的边界，以确保剩余的超声图像帧中的强度调整包括物体边界。这对动态物体尤其重要。

用户输入设备可以是鼠标，其经配置为如通过将光标定位在该区域中，能指定具有不清晰或非存在边界段的每个局部区域，从而一旦按了鼠标上的按钮，TAG工具就对每个指定局部区域的像素强度进行调整。也可以采用其它用户输入设备。