[发明专利]生物测定测量和质量评估

说明书

本公开描述了成像系统，其被配置为确定从图像数据获得的解剖测量结果的准确性。系统可以包括超声换能器，其被配置为响应于朝向目标区域发射的超声脉冲而获取回波信号。系统还能够包括图形用户界面，其被配置为显示生物测定工具微件，诸如卡尺，其用于从根据超声回波生成的至少一个图像帧中获取目标区域内的解剖特征的测量结果。系统还能够包括一个或多个处理器，其被配置为：确定指示测量结果的准确性的置信度度量。所述处理器还能够被配置为：使图形用户界面显示与置信度度量相对应的图形指示符。所述处理器能够实现一个或多个神经网络，并且能够从获取的解剖测量结果中导出额外信息，诸如胎龄或体重。

技术领域

本公开涉及用于经由超声成像来测量解剖特征并且使用至少一个神经网络来确定相关联的测量质量的超声系统和方法。具体的实现方式涉及被配置为针对经由配备有一个或多个生物测定工具的超声成像系统获得的每个测量结果生成基于概率的置信度水平的系统。

背景技术

超声胎儿生物测定法通常被用于针对妊娠管理来估计胎龄和生长轨迹，并且是针对潜在胎儿健康缺陷的主要诊断工具。常常基于在给定胎龄下特定解剖学测量的实际关系与预期关系之间的差异来识别胎儿疾病。胎儿疾病识别的准确性高度取决于超声医师在超声图像获取和测量提取中的技能，这可能需要针对特定的解剖学测量精确找到正确的成像平面，并且使用虚拟仪器(例如，卡尺)来获得测量结果。超声成像和评估的观察者内部和观察者之间的差异往往引起对胎儿大小和生长的不正确的估计，这导致不必要的重复检查、增加了成本以及针对准父母的不必要的压力。此外，训练有素的超声医师的短缺和增加的超声检查处方增加了健康护理提供者使用缺乏训练的超声医师的压力，并且减少了重复检查的次数和每个患者停留的长度。因此，需要被配置为在更少的时间内以提高的准确性和一致性来获得和分析胎儿或其他解剖特征的超声图像的新技术。

发明内容

本公开描述了用于通过采用至少一个深度学习神经网络来获得和分析各种解剖对象的超声图像的系统和方法。尽管在本文中的示例专门针对胎儿的产前评估，但是本领域技术人员应当理解，所公开的系统和方法是仅出于例示说明目的针对胎儿评估而描述的，并且解剖测量能够在时间点范围处在患者内的各种对象上执行，所述各种对象例如包括但不限于心脏和肺。在一些实施例中，所述系统可以被配置为提高产前超声扫描或者与其他临床应用(例如，心脏、肝脏、乳腺等)相关联的超声扫描协议的准确性、效率和自动化。所述系统可以通过鉴于作为整体的当前测量集、解剖特征和/或患者的先验测量结果以及已知的健康风险确定所获得的测量结果的质量，来减少超声检查错误。示例性系统实现深度学习方法以生成从超声数据获得的每个测量结果属于独有集合的概率，由此提供可以被显示给用户的置信度度量。在一些实施例中，能够使用解释解剖测量结果与自然群体变化性之间的广泛关系的专家数据来训练神经网络。结果能够被用于指导用户(例如，超声检查医师)重做特定的测量。

根据本公开的一些示例，一种超声成像系统可以包括超声换能器，其被配置为响应于朝向目标区域发送的超声脉冲而获取回波信号。所述系统还可以包括图形用户界面，其被配置为显示生物测定工具微件，所述生物测定工具微件用于从根据超声回波生成的至少一个图像帧中获取目标区域内的解剖特征的测量结果。所述系统还能够包括一个或多个处理器，所述一个或多个处理器与超声换能器通信并且被配置为：确定指示测量结果的准确性的置信度度量；并且使所述图形用户界面显示与所述置信度度量相对应的图形指示符。