[发明专利]基于深度学习的超声成像引导和关联的设备、系统和方法

说明书

提供了超声成像设备、系统和方法。一种用于获得超声图像的引导系统，包括与相机和显示器通信的处理器，所述处理器被配置为：获得第一运动控制配置，以将超声成像设备从第一位置朝向对象的解剖结构的目标图像视图重新定位，所述第一运动控制配置是基于第一预测网络来确定的；基于由所述相机捕获的图像来确定与所述超声成像设备相关联的位置信息，所述图像包括所述对象的解剖结构和被定位于所述第一位置处的超声成像设备；并且向所述显示器输出指令以基于所述第一运动控制配置和与所述超声成像设备相关联的所述位置信息将所述超声成像设备从所述第一位置重新定位到第二位置。

技术领域

本公开总体上涉及超声成像，并且尤其涉及提供用于将超声换能器定位到期望成像平面的视觉引导或反馈。

背景技术

超声成像是无创医学测试，其帮助医师诊断和处置医学状况。超声成像使用高频声波来产生人体内的组织、器官和/或血流的图像。超声成像系统可以包括超声换能器或换能器阵列，其可以被激发或触发以朝向目标身体部分(例如，组织和器官)发送声波并记录反射回的回波，从而定义了目标身体位置的大小、形状和质量。超声成像系统可以使用各种各样的成像模式，例如B模式和多普勒流。对于B模式成像，超声成像系统可以创建组织的二维图像，其中，像素的亮度基于反射回波的强度。对于多普勒流成像，超声系统可以基于多普勒效应来确定流体(例如血液)或组织的移动，其中，反射回波相对于入射波在频率上移位。

最近，床边的即时护理(POC)超声成像已在重症监护病房(ICU)和紧急情况下用于各种类型的诊断(例如，与心脏、肝脏和/或肺相关的诊断)方面获得普及。在POC超声成像系统中，超声换能器可以采取连接到移动设备的手持式超声探头的形式，其中，超声图像可以显示在移动设备上。在临床评估期间，临床医师可沿笛卡尔平面移动手持式探头，以定位最佳成像视图，以对特定解剖结构进行成像以用于评估。然而，由于探头处的多个自由度，对于临床医师而言找到最佳视图可能是耗时且具有挑战性的。缩短的查看平面或成像平面会导致误诊和/或不必要的检查重复。

发明内容

尽管已经证明现有的超声成像可用于临床检查和诊断，但是临床上仍然需要改进的系统和技术，以提供将成像部件对准期望的成像平面的有效、准确和自动的流程。本公开的实施例提供了一种混合自动探头定位引导方法，以辅助和引导用户将超声成像探头定位到用于超声检查的最佳位置。所公开的实施例利用深度学习网络来提供利用相机跟踪的基于成像的运动预测，以提高运动预测的准确性。例如，临床医师可以将成像探头相对于感兴趣的患者解剖结构定位在第一位置，并捕获患者解剖结构的超声图像。同时，相机可以捕获成像探头和患者的相机图像。可以将深度学习网络应用于超声图像，以预测第一运动控制配置，以将成像探头朝向期望的成像视图操纵。可以将跟踪算法应用于相机图像，以确定用于将成像探头朝向期望的成像视图操纵的第二运动控制配置。所公开的实施例结合了来自深度学习的第一运动控制配置和来自跟踪的第二运动控制配置，以提供自动探头引导。该结合可以提高自动探头引导的准确性。所公开的实施例可以使用叠加在相机图像上的图形表示来实时显示探头引导指令。所公开的实施例可以通过在应用深度学习网络之前滤出不相关和/或图像质量差的图像数据来进一步改进基于深度学习的运动检测。图像数据的过滤可以降低深度学习网络的复杂性和/或提高基于深度学习的运动预测的性能。所公开的实施例可以应用于任何超声成像系统。

在一个实施例中，一种用于获得超声图像的引导系统，包括：处理器，其与相机和显示器通信，所述处理器被配置为：获得第一运动控制配置，以将超声成像设备从第一位置朝向对象的解剖结构的目标图像视图重新定位，所述第一运动控制配置是基于第一预测网络来确定的；基于由所述相机捕获的图像来确定与所述超声成像设备相关联的位置信息，所述图像包括所述对象的解剖结构和被定位于所述第一位置处的所述超声成像设备；并且向所述显示器输出指令以基于所述第一运动控制配置和与所述超声成像设备相关联的所述位置信息将所述超声成像设备从所述第一位置重新定位到第二位置。