[发明专利]使用医学诊断超声的温度预测有效
申请号: | 201010273791.7 | 申请日: | 2010-09-03 |
公开(公告)号: | CN102008349A | 公开(公告)日: | 2011-04-13 |
发明(设计)人: | L·范;K·塞金斯 | 申请(专利权)人: | 美国西门子医疗解决公司 |
主分类号: | A61B18/04 | 分类号: | A61B18/04;A61B18/18;A61B18/00 |
代理公司: | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人: | 王小衡;李家麟 |
地址: | 美国宾夕*** | 国省代码: | 美国;US |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 使用 医学 诊断 超声 温度 预测 | ||
1.一种用医学诊断超声来确定温度相关信息的方法,该方法包括:
获取(12)表示来自病人的解剖信息的超声数据;
执行(14)温度相关测量;
将温度相关测量结果应用于(18)模型;
将所述模型与所述解剖信息组合(20);以及
根据该组合(20)来显示(24)所述温度相关信息。
2.权利要求1的方法,其中获取((12)包括获取(12)表示组织类型的超声数据,还包括确定组织的类型。
3.权利要求1的方法,其中获取(12)包括获取(12)表示流体部位的超声数据。
4.权利要求1的方法,其中获取(12)包括获取(12)表示解剖分布的超声数据。
5.权利要求1的方法,其中执行(14)温度相关测量包括确定来自治疗处理设备、传感器、或传感器和治疗处理设备两者的温度相关测量结果。
6.权利要求1的方法,其中执行(14)温度相关测量包括执行(14)一个或多个超声测量。
7.权利要求6的方法,其中执行(14)一个或多个超声测量包括执行(14)以下各项中的至少两个:组织位移、声速、反向散射强度、和接收信号的归一化相关系数。
8.权利要求1的方法,其中应用(18)包括与包括(18)机器学习神经网络模型的模型一起应用,所述温度相关测量结果被输入到所述机器学习神经网络模型,并且所述机器学习神经网络模型输出温度。
9.权利要求1的方法,其中应用((18)包括应用(18)热分布模型,所述温度相关测量用于少于热分布模型输出的位置、时间或位置和时间两者。
10.权利要求1的方法,其中组合(20)包括至少部分地基于解剖信息从一组模型中选择模型。
11.权利要求1的方法,其中组合(20)包括调准来自不同的时间且在应用(18)之前的温度相关信息,根据解剖信息来执行所述调准。
12.权利要求1的方法,其中组合(20)包括将解剖信息应用于(18)模型。
13.权利要求1的方法,其中组合(20)包括用热模型来校正(22)模型的输出,所述热模型接收解剖信息和模型的输出。
14.权利要求1的方法,其中显示(24)包括显示(24)表示病人的解剖的超声图像的彩色覆盖,该彩色覆盖具有根据温度相关信息调节的颜色。
15.权利要求1的方法,还包括将温度相关信息应用于(26)剂量测定模型。
16.权利要求1的方法,还包括向模型反馈温度相关信息作为温度的时间历史,模型在向病人施加基于热能的治疗期间接收(16)所述温度的时间历史和温度相关测量结果作为输入。
17.在一种具有存储在其中的数据的计算机可读存储介质中,该数据表示可由用于用医学超声系统检测温度特性的编程处理器((62)执行的指令,所述存储介质包括指令,该指令用于:
接收表示病人的解剖超声信息;
在向病人的部位施加热治疗期间,接收(12)表示该部位中的不同位置的超声数据;
用与时间有关的机器训练模型并且在施加期间根据超声数据和建模的先前输出对该部位中的温度的空间分布进行建模(18),该建模对解剖超声信息进行响应;以及
输出温度的空间分布。
18.权利要求17的计算机可读存储介质,其中建模(18)对解剖超声信息进行响应包括:
(a)在输入到建模之前在空间上对超声数据进行调准,该空间调准基于解剖超声信息的相关性;
(b)基于解剖超声信息所表示的组织或解剖的类型来选择与时间有关的机器训练模型;
(c)根据解剖超声信息来校正(22)温度的空间分布;或者
(d)其组合。
19.权利要求17的计算机可读存储介质:
还包括接收(16)表示热治疗的方面的治疗数据;
其中建模(18)包括根据治疗数据的建模;以及
其中输出包括输出表示温度的空间分布或根据温度的空间分布确定的剂量的信息。
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