[发明专利]血管阻塞诊断方法、设备及系统

权利要求书

1.一种用于确定血管是否被阻塞的设备，包括：

接口，所述接口用于与成像装置（305）进行通信，所述成像装置（305）包括发射器和接收器（300），

用户接口（101），以及

处理器（311），其特征在于，所述处理器（311）被编程以执行以下步骤：

通过所述用户接口（101）向用户显示在患者的身体上放置所述成像装置（305）的位置，

指示所述成像装置（305）发射辐射，

从所述成像装置（305）接收反射辐射，

使用机器学习处理所述反射辐射以根据所述反射辐射确定所述成像装置（305）是否相对于所述患者的血管被正确定位，

如果所述成像装置（305）没有被正确定位，则通过所述用户接口（101）向所述用户显示并重新定位所述成像装置（305），直到所述成像装置（305）被正确定位，

通过所述用户接口（101）向所述用户显示以使用所述成像装置（305）对所述患者的血管施加压力，

指示所述成像装置（305）发射另外的辐射，

从所述成像装置（305）接收另外的反射辐射，以及

根据至少所述另外的反射辐射确定所述血管是否被阻塞。

2.根据权利要求1所述的设备，其中，从所述成像装置（305）接收的所述反射辐射和所述另外的反射辐射包括图像数据。

3.根据权利要求1或2所述的设备，其中，所述处理器（311）还被编程以指示所述成像装置（305）连续地进行发射和接收。

4.根据权利要求1或2所述的设备，其中，所述处理器（311）还被编程以根据至少所述另外的反射辐射确定所述用户是否正在对所述患者的血管施加预定压力，并且如果确定所述用户没有正在对所述患者的血管施加预定压力，则还向所述用户显示以移动所述成像装置。

5.根据权利要求1或2所述的设备，其中，所述成像装置（305）被布置成发射超声信号。

6.根据权利要求1或2所述的设备，其中，所述处理器（311）被编程以使用机器学习算法和/或深度学习算法中的一种或多种算法来确定所述血管是否被阻塞。

7.根据权利要求1或2所述的设备，其中，所述处理器（311）还被编程以提供专家模式，在所述专家模式中，超声图像被直接提供至所述用户接口（101）。

8.一种计算机可读介质，所述计算机可读介质包括由处理逻辑执行以用于使具有成像装置（305）和用户接口（101）的系统确定血管阻塞的指令，所述指令包括以下步骤：

通过所述用户接口（101）向用户显示在患者的身体上放置所述成像装置（305）的位置，

指示所述成像装置（305）发射辐射，

从所述成像装置（305）接收反射辐射，

使用机器学习处理所述反射辐射以根据所述反射辐射确定所述成像装置（305）是否相对于所述患者的血管被正确定位，

如果所述成像装置（305）没有被正确定位，则通过所述用户接口（101）向所述用户显示并重新定位所述成像装置（305），直到所述成像装置（305）被正确定位，

通过所述用户接口（101）向所述用户显示以使用所述成像装置（305）对所述患者的血管施加压力，

指示所述成像装置（305）发射另外的辐射，

从所述成像装置（305）接收另外的反射辐射，以及

根据至少所述另外的反射辐射确定所述血管是否被阻塞。

9.根据权利要求8所述的计算机可读介质，其中，从所述成像装置（305）发射的辐射是超声辐射。

10.根据权利要求8或9所述的计算机可读介质，其中，所述辐射被连续地发射。