[发明专利]心脏成像系统和方法在审

专利信息
申请号: 202011347028.4 申请日: 2020-11-26
公开(公告)号: CN112494030A 公开(公告)日: 2021-03-16
发明(设计)人: 陈潇;孙善辉;陈章;陈德仁 申请(专利权)人: 上海联影智能医疗科技有限公司
主分类号: A61B5/055 分类号: A61B5/055;A61B5/00
代理公司: 上海弼兴律师事务所 31283 代理人: 薛琦
地址: 200232 上海市徐*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 心脏 成像 系统 方法
【权利要求书】:

1.一种心脏成像方法,包括:

采集患者心脏的初始定位像;

使用神经网络来建立患者特定心脏模型并自动规划所述患者特定心脏模型的成像平面;

执行所述患者心脏的加速扫描;

使用所述神经网络来从所述加速扫描确定所述患者心脏的当前位置和姿态,并重新定位所述成像平面以对应于所述患者心脏的所述当前位置和姿态;以及

使用所述重新定位的成像平面来执行采集扫描并根据选定的成像协议从所述采集扫描生成所述患者心脏的图像。

2.根据权利要求1所述的方法,包括从标准MRI体视图采集所述初始定位像。

3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述初始定位像包括来自轴向矢状和冠状视图中的一个或多个的2D或3D图像。

4.根据权利要求1所述的方法,其中,使用所述神经网络来从所述加速扫描确定所述患者心脏的当前位置和姿态包括从所述加速扫描重建图像并将来自所述加速扫描的所述重建图像与所述患者特定心脏模型进行比较。

5.根据权利要求1所述的方法,包括:将所述患者心脏的所述当前位置和姿态与所述患者特定心脏模型的位置和姿态进行比较;以及重新定位从所述患者特定心脏模型获得的所述成像平面,以对应于所述患者心脏的所述当前位置和姿态。

6.根据权利要求1所述的方法,其中,所述神经网络包括CNN和RNN模型的组合、GRU模型、LSTM模型、全卷积神经网络模型、生成对抗网络、反向传播神经网络模型、径向基函数神经网络模型、深度置信网络神经网络模型、埃尔曼(Elman)神经网络模型中的一个或多个。

7.根据权利要求1所述的方法,其中,所述加速扫描包括压缩感知;并行成像;或快速自旋回波技术中的一个或多个,以允许在更少的时间内采集与支持更高分辨率或更大视场所需的数据量相比减少的数据量。

8.根据权利要求1所述的方法,其中,所述选定的成像协议包括获得所述心脏的解剖图像、确定心脏功能或确定心肌活性中的一个或多个。

9.一种心脏成像系统,包括:

MRI扫描仪;和

处理引擎,其联接到所述MRI扫描仪,所述处理引擎包括处理器和包括计算机可读程序代码的存储器,其中,所述处理器在所述计算机可读程序代码的控制下可操作为:

采集患者心脏的初始定位像;

使用神经网络来建立患者特定心脏模型并自动规划所述患者特定心脏模型的成像平面;

执行所述患者心脏的加速扫描;

使用所述神经网络来从所述加速扫描确定所述患者心脏的当前位置和姿态并重新定位所述成像平面以对应于所述患者心脏的所述当前位置和姿态;并且

使得所述MRI扫描仪使用所述重新定位的成像平面来执行采集扫描并根据选定的成像协议从所述采集扫描生成所述患者心脏的图像。

10.根据权利要求9所述的系统,其中,所述处理器在所述计算机可读程序代码的控制下可操作为使得所述MRI扫描仪从标准MRI体视图采集所述初始定位像。

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