利用超声成像的脂肪层识别制造技术

本公开描述了成像系统，其被配置为识别图像帧内的特征并通过实施图像质量调节来改善帧。超声成像系统能够包括换能器，其被配置为响应于朝向目标发射的超声脉冲采集回波信号。系统还能够包括被配置为显示图像的用户接口和被配置为识别图像内的一个或多个特征的一个或多个处理器。处理器能够使接口显示与特异于所识别的特征的至少两个图像质量操作相关联的元素。第一图像质量操作能够包括对换能器设置的手动调节，第二图像质量操作能够包括对从包括所识别的特征的参考帧导出的所识别的特征的自动调节。处理器能够接收对一个或多个元素的用户选择，并且应用操作来修改图像。并且应用操作来修改图像。并且应用操作来修改图像。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】利用超声成像的脂肪层识别


[0001]本公开涉及用于经由超声成像来识别诸如脂肪层的特征并且基于所识别的特征来修改图像的超声系统和方法。具体实施方式涉及被配置为从超声图像识别并去除脂肪层和相关联的图像伪影，从而提高图像质量的系统。

技术介绍

[0002]当扫描具有中等到很厚脂肪层的患者时，尤其是在扫描腹部区域时，超声成像可能是具有挑战性的。脂肪导致声音衰减增加，并且由于相对于其他软组织，声波通常以的不同的速度行进通过脂肪组织，因此传播通过脂肪组织的超声射束通常变为散焦的，一种被称为相位偏离的效应。更具体地，基于声脉冲的飞行时间，例如，超声回波信号从特定解剖学点行进到每个换能器接收元件所花费的时间长度，或者所发射的超声信号从换能器到达某些解剖点所花费的时间长度，通过向每个换能器元件施加特定的延迟来实现超声射束聚焦。基于不正确的声速假设的射束成形可能导致不正确的距离
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时间关系计算，例如，这可能生成散焦超声射束，其特征是宽的主射束和高的旁瓣。当对腹部脂肪层进行成像时，这种散焦可能会频繁发生，声波通常仅以约1450m/s的速度通过脂肪层行进，这个速度比通常其中声波以约1540m/s行进的大多数周围组织慢得多。因此，包含脂肪层的区域(如腹部)的图像通常包含不想要的伪影，并且总体上质量较差。旨在校正或最小化由脂肪导致的图像伪影的现有技术实施起来过于复杂并且常常无效。因此，需要能够减少或消除由脂肪层导致的图像退化的新的超声系统，以改善对脂肪层下面的解剖学目标的成像和评估。

技术实现思路

[0003]本公开描述了用于识别和定位超声图像内的至少一个特征(如脂肪层)的超声系统和方法。在一些范例中，能够通过实施神经网络来识别特征。还能够自动或手动确定特征的各种测量值，如所识别的脂肪层的厚度，并在图形用户接口上显示对特征的各种测量值的指示。系统能够生成已注释的超声图像，在所述超声图像中，标记或突出显示特征(例如脂肪层)，以用于进一步评估，从而警告用户注意特征以及任何相关的偏差。系统还能够基于所识别的特征来生成并显示对换能器设置的至少一种推荐的手动调节，使得实施所述调节能够去除由特征导致的偏差或图像伪影。在一些实施例中，还能够实施第二神经网络，其被训练为从超声图像自动去除或修改所识别的特征。通过从具体图像去除特征，第二神经网络能够生成缺少特征和由特征导致的相关联的图像伪影的修正图像。然后能够显示相对于原始图像具有增强的质量的修正图像，以进行分析。所公开的系统和方法适用于广泛的成像协议，但是在扫描诸如腹部区域的脂肪含量高的解剖区域时可以是特别有利的，在所述腹部区域处，由脂肪诱发的伪影导致的图像劣化可能是最严重的。尽管相对于脂肪层识别和相关联的图像修改描述了范例系统和方法，但是应当理解，本公开不限于脂肪层应用，根据本文所公开的原理能够识别、修改和/或去除各种解剖特征和/或图像伪影。
[0004]根据本公开的一些范例，超声成像系统可以包括：超声换能器，其被配置为响应于
朝向目标区域发射的超声脉冲来采集回波信号，以及图形用户接口，其被配置为显示来自根据超声回波生成的至少一个图像帧中的超声图像。所述系统还能够包括与超声换能器和图形用户接口通信的一个或多个处理器。所述处理器能够被配置为识别图像帧内的一个或多个特征，并且使图形用户接口显示与特异于所识别的特征的至少两个图像质量操作相关联的元素。第一图像质量操作能够包括对换能器设置的手动调节，并且第二图像质量操作能够包括对从包括所识别的特征的参考帧导出的所识别的特征的自动调节。所述处理器还可以被配置为接收对由图形用户接口显示的元素中的至少一个的用户选择，并且应用与用户选择相对应的图像质量操作来修改图像帧。
[0005]在一些范例中，第二图像质量操作能够取决于第一图像质量操作。在一些实施例中，能够通过将图像帧输入到利用包括参考特征的成像数据训练的第一神经网络中来识别一个或多个特征。在一些范例中，一个或多个特征能够包括脂肪层。在一些实施例中，图形用户接口能够被配置为显示在其中标记一个或多个特征的已注释的图像帧。在一些范例中，第一神经网络能够包括由U
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net或V
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net架构定义的卷积网络，所述U
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net或V
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net架构还被配置为描绘图像帧内的内脏脂肪层和皮下脂肪层。在一些实施例中，处理器能够被配置为通过将图像帧输入到第二神经网络中来修改图像帧，第二神经网络被训练为输出在其中省略了所识别的特征的修正的图像帧，以显示在图形用户接口上。在一些范例中，第二神经网络能够包括生成性对抗网络。在一些实施例中，处理器还能够被配置为在识别一个或多个特征之前从图像帧去除噪声。在一些范例中，一个或多个处理器还能够被配置为确定脂肪层的尺寸。在一些实施例中，尺寸能够包括由用户经由图形用户接口指定的在脂肪层内部的位置处的脂肪层的厚度。在一些范例中，目标区域能够包括腹部区域。
[0006]根据本公开的一些范例，一种超声成像的方法能够涉及：响应于朝向目标区域发射的超声脉冲来采集回波信号；显示来自根据超声回波生成的至少一个图像帧中的超声图像；识别图像帧内的一个或多个特征；以及显示与特异于所识别的特征的至少两个图像质量操作相关联的元素。第一图像质量操作能够包括对换能器设置的手动调节，并且第二图像质量操作能够包括对从包括所识别的特征的参考帧导出的所识别的特征的自动调节。所述方法还能够涉及：接收对所显示的元素中的至少一个的用户选择；以及应用与用户选择相对应的图像质量操作来修改图像帧。
[0007]在一些范例中，第二图像质量操作能够取决于第一图像质量操作。在一些实施例中，能够通过将图像帧输入到利用包括参考特征的成像数据训练的第一神经网络中来识别一个或多个特征。在一些范例中，一个或多个特征能够包括脂肪层。在一些实施例中，方法还可以涉及显示在其中标记一个或多个特征的已注释的图像帧。在一些范例中，能够通过将图像帧输入第二神经网络来修改图像帧，第二神经网络被训练为输出在其中省略了所识别的特征的修正的图像帧。在一些实施例中，方法还能够涉及确定由用户指定的解剖位置处的一个或多个特征的尺寸。
[0008]本文描述的任何方法或其步骤可以体现在包括可执行指令的非暂时性计算机可读介质中，但被执行时所述可执行指令使医学成像系统的处理器执行体现在本文中的方法或步骤。
附图说明
[0009]图1是分层的肌肉、脂肪和皮肤组织及其对应的超声图像的横截面示意图。
[0010]图2是根据本公开原理的超声系统的框图。
[0011]图3A是根据本公开原理的被配置为用于脂肪组织分割的U
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net卷积网络的框图。
[0012]图3B是根据本公开原理的被配置为用于脂肪组织分割的V
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net卷积网络的框图。
[0013]图4是根据本公开原理实施的图形用户接口。
[0014]图5是根据本公开原理的被配置为用于脂肪层图像去除的神经网络的框图。
[0015]图6是根据本公开原理的被本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种超声成像系统，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来采集回波信号；图形用户接口，其被配置为显示来自根据所述超声回波生成的至少一个图像帧的超声图像；以及一个或多个处理器，其与所述超声换能器和所述图形用户接口通信，所述处理器被配置为：识别所述图像帧内的一个或多个特征；使所述图形用户接口显示与特异于所识别的特征的至少两个图像质量操作相关联的元素，其中，第一图像质量操作包括对换能器设置的手动调节，并且第二图像质量操作包括对从包括所识别的特征的参考帧导出的所识别的特征的自动调节；接收由所述图形用户接口显示的对所述元素中的至少一个的用户选择；并且应用与所述用户选择相对应的所述图像质量操作，以修改所述图像帧。2.根据权利要求1所述的超声系统，其中，所述第二图像质量操作取决于所述第一图像质量操作。3.根据权利要求1所述的超声系统，其中，通过将所述图像帧输入到利用包括参考特征的成像数据训练的第一神经网络中来识别所述一个或多个特征。4.根据权利要求1所述的超声系统，其中，所述一个或多个特征包括脂肪层。5.根据权利要求1所述的超声系统，其中，所述图形用户接口被配置为显示在其中标记所述一个或多个特征的已注释的图像帧。6.根据权利要求3所述的超声成像系统，其中，所述第一神经网络包括由U
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net或V
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net架构定义的卷积网络，所述U
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net或V
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net架构还被配置为描绘所述图像帧内的内脏脂肪层和皮下脂肪层。7.根据权利要求1所述的超声成像系统，其中，所述处理器被配置为通过将所述图像帧输入到第二神经网络中来修改所述图像帧，所述第二神经网络被训练为输出在其中省去了所识别的特征的修正的图像帧，以显示在所述图形用户接口上。8.根据权利要求7所述的超声成像系统，其中，所述第二神经网络包括生成性对抗网络。9.根据权利要求1所述的超声成像系统，其中，所述一个或多...

【专利技术属性】
技术研发人员：M，
申请(专利权)人：皇家飞利浦有限公司，
类型：发明
国别省市：