[发明专利]用于超声系统的回波窗口伪影分类和视觉指示符在审
申请号: | 201880087112.1 | 申请日: | 2018-12-07 |
公开(公告)号: | CN111629670A | 公开(公告)日: | 2020-09-04 |
发明(设计)人: | F·杨;J·H·崔 | 申请(专利权)人: | 韦拉索恩股份有限公司 |
主分类号: | A61B8/08 | 分类号: | A61B8/08;A61B8/00;A61B5/00;G06N3/02;G06T7/00;G16H50/20;G01S7/52 |
代理公司: | 永新专利商标代理有限公司 72002 | 代理人: | 刘兆君 |
地址: | 美国*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 超声 系统 回波 窗口 分类 视觉 指示 | ||
1.一种方法,包括:
由与超声探头相关联的处理器接收超声图像数据;
由所述处理器检测所述超声图像数据中的具有伪影的区域;
由所述处理器将所述具有伪影的区域分类到多个可用伪影种类中的一个内;
由所述处理器针对基于超声的图像来生成对所述具有伪影的区域的指示,其中,所述指示包括对所述伪影种类的指定;并且
由所述处理器将所述基于超声的图像和对所述具有伪影的区域的所述指示呈现给操作者。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述超声图像数据包括二维B模式图像。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述超声图像数据包括用于编译为C模式图像的多幅B模式图像。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,所述分类包括使用卷积神经网络来执行伪影分类。
5.根据权利要求1所述的方法,其中,所述多个伪影种类包括耻骨阴影种类、肠道气体阴影种类和不良耦合种类。
6.根据权利要求1所述的方法,还包括:
由所述处理器检测所述超声图像内的目标对象;并且
由所述处理器,并且与所述分类同时地,基于目标对象来计算结果。
7.根据权利要求1所述的方法,其中,所述分类包括:
基于具有先前辨别的伪影类型的训练图像中的像素组来发展所述伪影种类的预先训练的模型。
8.根据权利要求7所述的方法,还包括:
将所述预先训练的模型存储在本地存储器中;并且
基于所述预先训练的模型来对来自所述超声图像数据的像素组与来自所述训练图像的像素组进行匹配。
9.根据权利要求1所述的方法,其中,所述呈现指示所述具有伪影的区域在所述超声图像内相对于目标对象的位置。
10.根据权利要求9所述的方法,其中,所述目标对象是包括膀胱、主动脉、前列腺、肾脏、血管或甲状腺中的一个的器官。
11.一种设备,包括:
用于存储指令的存储器设备;以及
处理器,其被配置为:
接收来自超声探头的超声图像数据,
检测所述超声图像数据中的具有伪影的区域,
将所述具有伪影的区域分类到多个可用伪影种类中的一个内,
针对超声图像生成所述具有至少一个伪影的区域的指示,其中,所述指示包括所述伪影种类的指定,并且
将所述超声图像和对所述具有至少一个伪影的区域的所述指示呈现给操作者。
12.根据权利要求11所述的设备,其中,所述超声图像数据包括二维B模式图像。
13.根据权利要求11所述的设备,其中,当对所述具有伪影的区域进行分类时,所述处理器还被配置为应用机器学习。
14.根据权利要求11所述的设备,其中,所述多个伪影种类包括耻骨阴影种类、肠道气体阴影种类和不良耦合种类。
15.根据权利要求11所述的设备,其中,所述处理器还被配置为:
生成对所述超声图像内的目标对象的指示;并且
与所述分类并行地,基于对所述目标对象的所述指示来计算结果。
16.根据权利要求11所述的设备,其中,所述处理器还被配置为:
生成对所述超声图像内的目标对象的指示;并且
在所述呈现之后基于对所述目标对象的所述指示来计算结果。
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