超声心动图声窗扫描引导方法和超声成像系统技术方案

本发明专利技术提供了超声心动图声窗扫描引导方法、超声成像系统、电子设备和可读存储介质，该方法包括：获取待引导超声探头在目标声窗所采集的当前帧超声心动图像；采用数字心平面识别模型对所获取的当前帧超声心动图像进行识别，以获取当前帧超声心动图像所对应的切面在预先建立的数字三维心脏模型所在空间中的数字心平面表征信息；根据当前帧超声心动图像所对应的数字心平面表征信息以及目标标准切面在数字三维心脏模型所在空间中的数字心平面表征信息，获取待引导超声探头的目标运动量信息，以引导待引导超声探头运动至目标标准切面所对应的方向。本发明专利技术可以使得非超声专业的人士也能轻松进行超声心动图声窗的扫描，减轻高年资超声科医生的工作负担。年资超声科医生的工作负担。年资超声科医生的工作负担。

【技术实现步骤摘要】
超声心动图声窗扫描引导方法和超声成像系统


[0001]本专利技术涉及图像处理
，特别涉及一种超声心动图声窗扫描引导方法、超声成像系统、电子设备和可读存储介质。

技术介绍

[0002]对心脏可疑病灶进行检查的方法，可使用包括CT、SPECT、PET、MRI、超声等医学影像技术进行诊断。但因为心脏是时刻处于运动状态的器官，CT、SPECT、PET和MRI这些模态在心脏成像中会产生运动伪影，从而影响临床医生的诊断。超声成像是利用超声波在人体内反射的信号进行接收和处理，以获得感兴趣区域的图像。而超声心动图是一种常见的使用超声进行心脏检查的手段，其成像所表征的是心脏组织的对超声波的反射程度，通过连续的超声波对任意位置的血液和心肌组织运动速度与幅度进行实时的检查，具有实时、安全、价廉、方便等特点。然而，因为超声心动图的检查很大程度上取决于操作者的扫描手法，获得标准的切面需要相当的临床经验。在基层医院、急救室、救护车等场景，一种能引导非超声专业人士也能轻松进行超声心动图扫描的方法是非常具有价值的。
[0003]需要说明的是，公开于该专利技术
技术介绍
部分的信息仅仅旨在加深对本专利技术一般
技术介绍
的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种超声心动图声窗扫描引导方法、超声成像系统、电子设备和可读存储介质，可以在不引入额外辅助装置的情况下，对非超声专业人士的超声心动图声窗扫描进行引导。
[0005]为达到上述目的，本专利技术提供一种超声心动图声窗扫描引导方法，包括：
[0006]获取待引导超声探头在目标声窗所采集的当前帧超声心动图像；
[0007]采用预先训练好的数字心平面识别模型对所获取的当前帧超声心动图像进行识别，以获取所述当前帧超声心动图像所对应的切面在预先建立的数字三维心脏模型所在空间中的数字心平面表征信息；
[0008]根据所述当前帧超声心动图像所对应的数字心平面表征信息以及预先获取的所述目标声窗下的目标标准切面在所述数字三维心脏模型所在空间中的数字心平面表征信息，获取所述待引导超声探头的目标运动量信息，以引导所述待引导超声探头运动至所述目标标准切面所对应的方向。
[0009]可选的，所述数字心平面识别模型通过以下步骤训练得到：
[0010]获取多例第一训练样本，其中，每一例所述第一训练样本均包括超声心动训练图像及其对应的第一标签，所述第一标签表示所述超声心动训练图像所对应的切面在所述数字三维心脏模型所在空间中的数字心平面表征信息，所有的所述超声心动训练图像均在所述目标声窗下采集得到，且针对所述目标声窗下的每一标准切面，均有至少一所述超声心
动训练图像所对应的切面为该标准切面；
[0011]根据所述第一训练样本对预先搭建的所述数字心平面识别模型进行训练，直至满足第一预设训练结束条件，所述第一预设训练结束条件为训练次数达到预设的第一迭代次数或者对应的第一损失函数值小于第一阈值。
[0012]可选的，所述获取多例第一训练样本，包括：
[0013]采用固定有一惯性测量单元的超声探头在所述目标声窗进行连续扫描，以获取所述目标声窗下的各个标准切面以及非标准切面的超声心动训练图像，以及所述超声探头在采集每一所述超声心动训练图像时的姿态信息，其中所述姿态信息通过所述惯性测量单元采集得到；
[0014]针对每一所述超声心动训练图像，根据该超声心动训练图像所对应的姿态信息以及预先获取的数字心平面回归模型，获取该超声心动训练图像所对应的切面在所述数字三维心脏模型所在空间中的数字心平面表征信息，并将该超声心动训练图像和其所对应的数字心平面表征信息组成一例所述第一训练样本。
[0015]可选的，所述数字心平面回归模型为预先训练好的神经网络回归模型，所述根据该超声心动训练图像所对应的姿态信息以及预先获取的数字心平面回归模型，获取该超声心动训练图像所对应的切面在所述数字三维心脏模型所在空间中的数字心平面表征信息，包括：
[0016]根据该超声心动训练图像所对应的姿态信息获取对应的旋转仿射矩阵，并将所述旋转仿射矩阵转换为对应的旋转仿射向量；
[0017]将所述旋转仿射向量输入所述数字心平面回归模型中，以获取对应的预测向量；
[0018]将所述预测向量转换为该超声心动训练图像所对应的预测矩阵，并对该超声心动训练图像所对应的预测矩阵进行正交化处理，以获取该超声心动训练图像所对应的正交矩阵，从而获取该超声心动训练图像所对应的切面在所述数字三维心脏模型所在空间中的数字心平面表征信息。
[0019]可选的，所述数字心平面回归模型通过以下步骤训练得到：
[0020]选取出切面为所述目标声窗下的标准切面的超声心动训练图像作为目标超声心动训练图像；
[0021]针对每一所述目标超声心动训练图像，将预先获取的该目标超声心动训练图像所对应的标准切面在所述数字三维心脏模型所在空间中的数字心平面表征信息作为第二标签与该目标超声心动训练图像所对应的姿态信息组成一例第二训练样本；
[0022]根据所述第二训练样本对预先搭建的所述神经网络回归模型进行训练，直至满足第二预设训练结束条件，以获取所述数字心平面回归模型，所述第二预设训练结束条件为训练次数达到预设的第二迭代次数或者对应的第二损失函数值小于第二阈值。
[0023]可选的，所述对该超声心动训练图像所对应的预测矩阵进行正交化处理，以获取该超声心动训练图像所对应的正交矩阵，包括：
[0024]对该超声心动训练图像所对应的预测矩阵进行奇异值分解，并基于该超声心动训练图像所对应的预测矩阵的奇异值分解结果，获取该超声心动训练图像所对应的正交矩阵。
[0025]可选的，所述采用预先训练好的数字心平面识别模型对所获取的当前帧超声心动
图像进行识别，以获取所述当前帧超声心动图像所对应的切面在预先建立的数字三维心脏模型所在空间中的数字心平面表征信息，包括：
[0026]采用预先训练好的数字心平面识别模型对所获取的当前帧超声心动图像进行识别，以获取所述当前帧超声心动图像所对应的预测矩阵；
[0027]对所述当前帧超声心动图像所对应的预测矩阵进行正交化处理，以获取所述当前帧超声心动图像所对应的切面在预先建立的数字三维心脏模型所在空间中的数字心平面表征信息。
[0028]可选的，所述方法还包括：
[0029]根据预先获取的所述目标声窗下的所有标准切面在所述数字三维心脏模型所在空间中的数字心平面表征信息，获取所述目标声窗下的所有标准切面的交点的位置信息；
[0030]根据所述目标声窗下的所有标准切面的交点的位置信息，确定所述待引导超声探头在所述数字三维心脏模型所在空间中的位置信息；
[0031]根据所述待引导超声探头在所述数字三维心脏模型所在空间中的位置信息，对所述当前帧超声心动图像所对应的数字心平面以及所述目标标准切面所对应的数字心平面进行平移，以将本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种超声心动图声窗扫描引导方法，其特征在于，包括：获取待引导超声探头在目标声窗所采集的当前帧超声心动图像；采用预先训练好的数字心平面识别模型对所获取的当前帧超声心动图像进行识别，以获取所述当前帧超声心动图像所对应的切面在预先建立的数字三维心脏模型所在空间中的数字心平面表征信息；根据所述当前帧超声心动图像所对应的数字心平面表征信息以及预先获取的所述目标声窗下的目标标准切面在所述数字三维心脏模型所在空间中的数字心平面表征信息，获取所述待引导超声探头的目标运动量信息，以引导所述待引导超声探头运动至所述目标标准切面所对应的方向。2.根据权利要求1所述的超声心动图声窗扫描引导方法，其特征在于，所述数字心平面识别模型通过以下步骤训练得到：获取多例第一训练样本，其中，每一例所述第一训练样本均包括超声心动训练图像及其对应的第一标签，所述第一标签表示所述超声心动训练图像所对应的切面在所述数字三维心脏模型所在空间中的数字心平面表征信息，所有的所述超声心动训练图像均在所述目标声窗下采集得到，且针对所述目标声窗下的每一标准切面，均有至少一所述超声心动训练图像所对应的切面为该标准切面；根据所述第一训练样本对预先搭建的所述数字心平面识别模型进行训练，直至满足第一预设训练结束条件，所述第一预设训练结束条件为训练次数达到预设的第一迭代次数或者对应的第一损失函数值小于第一阈值。3.根据权利要求2所述的超声心动图声窗扫描引导方法，其特征在于，所述获取多例第一训练样本的第一训练数据集，包括：采用固定有一惯性测量单元的超声探头在所述目标声窗进行连续扫描，以获取所述目标声窗下的各个标准切面以及非标准切面的超声心动训练图像，以及所述超声探头在采集每一所述超声心动训练图像时的姿态信息，其中所述姿态信息通过所述惯性测量单元采集得到；针对每一所述超声心动训练图像，根据该超声心动训练图像所对应的姿态信息以及预先获取的数字心平面回归模型，获取该超声心动训练图像所对应的切面在所述数字三维心脏模型所在空间中的数字心平面表征信息，并将该超声心动训练图像和其所对应的数字心平面表征信息组成一例所述第一训练样本。4.根据权利要求3所述的超声心动图声窗扫描引导方法，其特征在于，所述数字心平面回归模型为预先训练好的神经网络回归模型，所述根据该超声心动训练图像所对应的姿态信息以及预先获取的数字心平面回归模型，获取该超声心动训练图像所对应的切面在所述数字三维心脏模型所在空间中的数字心平面表征信息，包括：根据该超声心动训练图像所对应的姿态信息获取对应的旋转仿射矩阵，并将所述旋转仿射矩阵转换为对应的旋转仿射向量；将所述旋转仿射向量输入所述数字心平面回归模型中，以获取对应的预测向量；将所述预测向量转换为该超声心动训练图像所对应的预测矩阵，并对该超声心动训练图像所对应的预测矩阵进行正交化处理，以获取该超声心动训练图像所对应的正交矩阵，从而获取该超声心动训练图像所对应的切面在所述数字三维心脏模型所在空间中的数字
心平面表征信息。5.根据权利要求4所述的超声心动图声窗扫描引导方法，其特征在于，所述数字心平面回归模型通过以下步骤训练得到：选取出切面为所述目标声窗下的标准切面的超声心动训练图像作为目标超声心动训练图像；针对每一所述目标超声...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈凌，陈鹏，石思远，崔晨，
申请(专利权)人：深圳微创心算子医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：