[发明专利]具有用于导出成像数据和组织信息的神经网络的超声成像系统

权利要求书

1.一种超声成像系统，包括：

超声换能器，其被配置为向组织发射超声脉冲并响应于所述超声脉冲而生成回波信号；

信道存储器，其被配置为存储回波信号；

波束形成器，其被配置为响应于所述回波信号而生成波束形成RF信号；

神经网络，其被配置为接收所述回波信号或所述波束形成RF信号的一个或多个样本并且产生第一类型的超声成像数据；以及

处理器，其被配置为基于所述波束形成RF信号来生成第二类型的超声成像数据，其中，所述处理器还被配置为基于所述第一类型的超声成像数据和所述第二类型的超声成像数据来生成超声图像。

2.根据权利要求1所述的超声成像系统，其中，所述第二类型的超声成像数据包括B模式成像数据，并且其中，所述第一类型的超声成像数据包括以下项中的一项：多普勒成像数据、向量流成像数据、弹性成像数据、组织类型表征数据、在其中包含流体的解剖结构的壁剪切应力、组织成分数据、超声造影剂信息、斑块表征数据、与所述B模式成像数据相关联的一个或多个诊断指示、或其组合。

3.根据权利要求1所述的超声成像系统，其中，所述神经网络包括深度神经网络（DNN）或卷积神经网络（CNN）。

4.根据权利要求1所述的超声成像系统，其中，所述神经网络至少部分地实施在包括可执行指令的计算机可读介质中，所述可执行指令在由耦合到所述信道存储器、所述波束形成器或两者的神经网络处理器执行时，使所述神经网络处理器执行机器训练的算法，以响应于所述回波信号或所述波束形成RF信号的所述一个或多个样本而产生所述第一类型的超声成像数据。

5.根据权利要求1所述的超声成像系统，还包括数据选择器，所述数据选择器被配置为选择所存储的回波信号或所述波束形成RF信号的子集作为用于输入到所述神经网络的样本。

6.根据权利要求5所述的超声成像系统，其中，所述数据选择器被配置为响应于由所述数据选择器接收的控制信号而选择性地将回波信号的所述样本或所述波束形成RF信号的所述样本耦合到所述神经网络。

7.根据权利要求1所述的超声成像系统，其中，所述处理器还被配置为使显示器显示所述超声图像。

8.根据权利要求1所述的超声成像系统，其中，所述神经网络还被配置为接收辅助数据作为输入，所述辅助数据包括超声换能器配置信息、波束形成器配置信息、关于介质的信息或其组合，并且其中，由所述神经网络提供的所述成像数据还基于所述辅助数据。

9.根据权利要求1所述的超声成像系统，其中，所述神经网络操作性地与训练算法相关联，所述训练算法被配置为接收训练输入的阵列和已知输出，其中，所述训练输入包括与被成像的组织的区域相关联的回波信号、波束形成信号或其组合，并且所述已知输出包括所述被成像的组织的已知性质。

10.根据权利要求9所述的超声成像系统，其中，所述已知性质是使用除超声之外的成像模态获得的。

11.根据权利要求1所述的超声成像系统，其中，所述神经网络被配置为根据多个操作模式中的一个操作模式来处理输入数据，所述一个操作模式是在对所述回波信号的采集期间响应于用户输入而选择的或者由所述超声成像系统基于所述超声成像系统的成像模式自动设置的。

12.根据权利要求11所述的超声成像系统，其中，所述神经网络被配置为基于所述输入数据来预测所述组织的脂肪含量，而不使用所述第二类型的成像数据。

13.根据权利要求11所述的超声成像系统，其中，神经网络被配置为基于所述输入数据的时间连续的样本来预测包含在所述组织的解剖结构中的流体的流性质，而不使用由图像处理电路产生的正交信号。