用于减少超声图像中的异常的系统和方法技术方案

本发明专利技术题为“用于减少超声图像中的异常的系统和方法”。本发明专利技术提供了用于减少超声图像中的异常的方法和系统。一种示例性方法包括组合多个子带分量以对由该多个子带分量的该组合形成的第一超声图像中的异常进行衰减，其中基于从机器学习模型输出的多个自适应权重来组合该多个子带分量，并且其中该多个自适应权重与该多个子带分量相关联。该方法还包括为显示设备输出该第一超声图像。示设备输出该第一超声图像。示设备输出该第一超声图像。

【技术实现步骤摘要】
用于减少超声图像中的异常的系统和方法


[0001]本文公开的主题的实施方案涉及超声成像，并且更具体地涉及用于减少超声图像中的异常的系统和方法。

技术介绍

[0002]医学超声是采用超声波来探测患者身体的内部结构(例如，器官、组织、骨等)并产生对应图像的一种成像技术。例如，超声机器可包括具有发射超声脉冲的多个换能器元件的探头。脉冲被身体中的结构反射(例如，产生回波)、折射或吸收。超声探头接收反射脉冲，并且该机器处理脉冲以形成图像。在一些情况下，例如，内部结构的超声图像在显示设备上的呈现实时或接近实时地发生，从而在医疗规程期间帮助临床医生。

技术实现思路

[0003]在一个实施方案中，提供了一种方法，该方法包括组合多个子带分量以对由该多个子带分量的组合形成的第一超声图像中的异常进行衰减。基于从机器学习模型输出的多个自适应权重来组合该多个子带分量，并且其中该多个自适应权重与该多个子带分量相关联。该方法还包括为显示设备输出该第一超声图像。
[0004]在单独或与附图联系时，本说明书的以上优势以及其他优势和特征将从以下具体实施方式中显而易见。应当理解，提供以上概述是为了以简化的形式介绍在详细描述中进一步描述的一些概念。这并不意味着识别所要求保护的主题的关键或必要特征，该主题的范围由具体实施方式后的权利要求书唯一地限定。此外，所要求保护的主题不限于解决上文或本公开的任何部分中提到的任何缺点的实施方式。
附图说明
[0005]通过阅读以下详细描述并且参考附图，可以更好地理解本公开的各个方面，其中：
[0006]图1示出了超声系统的示例性实施方案的框图；
[0007]图2是示出根据示例性实施方案的用于处理超声图像的图像处理系统的示意图；
[0008]图3是根据示例性实施方案的超声图像数据的子带滤波的图形描绘；
[0009]图4是根据示例性实施方案的用于机器学习模型的训练过程的框图；
[0010]图5是根据示例性实施方案的超声图像处理序列的框图；
[0011]图6是根据示例性实施方案的用于处理超声图像的高级方法；
[0012]图7至图9示出了根据示例性实施方案的更详细超声图像处理方法的不同实施方案；
[0013]图10和图11示出了根据示例性实施方案的具有识别的异常的两个超声图像；以及
[0014]图12示出了根据示例性实施方案的被分为局部图像的示例性超声图像。
具体实施方式
[0015]以下描述涉及用于减少超声图像(诸如频率复合超声图像)中的伪影和其他异常的各种实施方案。超声成像可用于查看患者的内部结构(例如，器官、肌肉骨骼结构、循环结构等)，以有助于执行各种医学规程。频率复合(HD)是部署在某些超声处理策略中的技术，其中发射的超声脉冲的回波被滤波为不同的频率子带。随后，在图像处理链中，基于预先确定的权重来复合不同的子带频率以形成超声图像。选择预先确定的权重的量值可尝试平衡不同子带的声学属性。比如，较低频率子带可更深地穿透到被扫描对象中，而较高频率子带可具有较低穿透但较高分辨率的特性。
[0016]然而，在实施过程中，由于不同患者的衰减属性的可变性不可预测，图像异常发生在HD超声图像处理中。比如，使用受试者的身高、体重和/或其他外部物理度量来预测受试者的衰减属性可能会产生非常不准确的结果。在一种用例场景中，在谐波成像期间，图像中的雾度或杂波的量可取决于被扫描患者的物理状态，诸如胸部与肋骨之间的距离、肋间隙等，以及扫描期间探头的动作(例如，路径、取向等)。例如，如果散射离开患者肋骨的回响的存在相对较高，则可能期望滤波更大量的较低频率子带。在其他示例中，当较高频率子带未从超声图像中滤波时，可能发生伪影特定状况，诸如增加的信热噪声比，从而导致身体部分结构(例如，心脏和/或其他内部器官)信息的丢失。图像处理期间图像异常形成的机会增加减弱了超声图像用于诊断和其他医学规程的有效性。
[0017]根据本文所述的实施方案，可使用具有其中识别出异常的多个超声图像的样本数据集来训练机器学习模型(例如，卷积神经网络(CNN))。如本文所述，图像异常是在图像处理期间形成的超声图像(诸如伪影)中的不期望且不准确的图像特性(例如，图像畸变、不准确的结构细节等)。在训练后，将机器学习模型应用于子带分量，其中从超声数据中单独地滤波每个分量。该模型基于图像质量评分和/或识别一个或多个子带分量中的异常来自适应地对每个子带分量进行加权。随后，将加权子带分量组合以形成用于在显示设备上呈现的超声图像。这样，选择性地对子带频率进行衰减以减少并且在一些情况下消除超声图像中的异常。因此，提高了超声图像准确性，从而促进更准确的医学诊断和其他医学规程的改善。
[0018]根据本文所述的实施方案，全局图像的多个子区域的子带分量可由机器学习模型自适应地加权，从而实现更粒度化的子带频率抑制以进一步改善超声图像质量。
[0019]图1中示出了一种示例性超声系统，该示例性超声系统包括超声探头、显示设备和成像处理系统。使用超声探头，可采集并处理超声数据以形成具有减少数量的图像异常的超声图像，该图像异常呈现在显示设备上。通过部署受过训练的机器学习模型来实现图像异常的减少，该机器学习模型被设计成自适应地对图像的子带频率分量进行评分和加权。用于训练机器学习模型的模块以及该模型可存储在图像处理系统和/或训练系统中并由其执行，如图2所示。子带滤波技术的示例在图3中以图形方式示出。在一些示例中，可使用图4所示的过程来训练机器学习模型，并且可使用图5所示的并行子带处理序列来处理超声数据以用于图像形成。图6示出了超声图像处理方法的高级示例。图7至图9示出了用于超声图像处理的更详细方法的不同实施方案。图10至图11描绘了具有识别的异常的全局超声图像的示例。图12示出了被分为子区域的超声图像。
[0020]参见图1，示出了根据本专利技术的实施方案的超声成像系统100的示意图。超声成像
系统100包括发射波束形成器101和发射器102，该发射器驱动换能器阵列(本文中称为探头106)内的元件(例如，换能器元件)104，以将脉冲超声信号(本文中称为发射脉冲)发射到身体(未示出)中。根据一个实施方案，探头106可以是一维换能器阵列探头。然而，在一些实施方案中，探头106可以是二维矩阵换能器阵列探头。如以下进一步解释的，换能器元件104可包括压电材料。当向压电晶体施加电压时，晶体物理地膨胀和收缩，从而发射超声球波。这样，换能器元件104可将电子发射信号转换为声学发射波束。
[0021]在探头106的元件104将脉冲超声信号188发射到(患者的)身体中之后，脉冲超声信号从身体内部中的结构(如血细胞或肌肉组织)向后散射，以产生返回到元件104的回波。回波被元件104转换成电信号或超声数据，并且电信号被接收器108接收。表示所接收的回波的电信号穿过输出超声数据的接收波束形成器110。另外，换能器元件104可根据所接收的回波产生一个或多个超声脉冲以形成一个或多个发射波束。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种方法，包括：组合多个子带分量以对由所述多个子带分量的所述组合形成的第一超声图像中的异常进行衰减，其中基于从机器学习模型输出的多个自适应权重来组合所述多个子带分量，并且其中所述多个自适应权重与所述多个子带分量相关联；以及为显示设备输出所述第一超声图像。2.根据权利要求1所述的方法，还包括执行所述机器学习模型以对所述多个子带分量的图像质量进行评分，并且其中所述多个子带分量的所述经评分的图像质量对应于所述多个自适应权重。3.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一超声图像是全局超声图像中与第一区域相对应的第一局部图像，并且其中所述全局超声图像是包括多个局部图像的聚合图像，所述多个局部图像包括所述第一局部图像。4.根据权利要求3所述的方法，还包括将所述第一局部图像与和所述全局超声图像的与所述第一区域不同的第二区域相对应的第二局部图像在空间上相关联，以形成所述全局超声图像。5.根据权利要求1所述的方法，还包括在组合所述多个子带分量之前，识别所述第一超声图像中的伪影，并且其中所述多个自适应权重对所识别的伪影进行衰减。6.根据权利要求5所述的方法，其中所述第一超声图像是全局超声图像中与第一区域相对应的第一局部图像。7.根据权利要求5所述的方法，还包括在组合所述多个子带分量之前，利用多个伪影类型中的一个伪影类型对所述伪影进行分类，并且其中在组合所述多个子带分量之前基于所分类的伪影来调整所述多个自适应权重。8.根据权利要求7所述的方法，其中所述多个伪影类型包括光晕伪影、回响伪影和/或相对于热噪声减少的结构信号，以及次级效应(如声音增强伪影、声影、波束宽度/旁瓣伪影和/或彗星尾伪影)。9.根据权利要求1所述的方法，其中在正交(IQ)检测所述多个自带分量后组合所述多个子带分量。10.根据权利要求1所述的方法，还包括响应于超声探头的取向变化和/或新超声图像会话的发起而动态地更新所述多个自适应权重。11.根据权利要求1所述的方法，其中所述多个子带分量包括较低频率子带分量和较高频率子带分量。12.根据权利要求1所述的方法，其中所述机器学习模型是受过训练的卷积神经网络。13.一种系统，包括：超声探头，所述超声探头被配置为发射超声脉冲并生成与所述超声脉冲的反射相对应的超声图像数据；存储器，所述存储器...

【专利技术属性】
技术研发人员：安德斯，
申请(专利权)人：通用电气精准医疗有限责任公司，
类型：发明
国别省市：