【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学影像领域，具体而言涉及一种基于静脉短轴的参数测量方法及装置。
技术介绍
1、急重症患者因病情复杂，变化快，症状和体征不典型，常常需要对患者进行快速准确评估，尤其在血流动力学的评估判断上，不仅仅会影响到患者的治疗，而且会关系到患者的预后。现有的血容量评估方法分为有创和无创两种方式，有创方式比如肺动脉导管插入术可以测量中心静脉压、肺动脉压和肺动脉闭塞压，是容量状态评估的最佳方法，但有可能损害患者的健康。无创方式则包括使用超声进行血容量评估，超声检查由于其安全、方便、无辐射、廉价等优势，在临床检查上具有广泛的应用，成为很多疾病诊断的主要辅助手段之一。现有的方式是通过使用超声测量下腔静脉(ivc)或者颈静脉等长轴直径来反映血容量的变化。
2、实际上，通过测量静脉短轴面积或者周长变化，能更准确、更直观的反映血管容积的变化。因此，有必要提出一种基于静脉短轴的参数测量方法及设备。
技术实现思路
1、在
技术实现思路
部分中引入了一系列简化形式的概念，这将在具体实施方式部分中进一步详细说明。本专利技术的
技术实现思路
部分并不意味着要试图限定出所要求保护的技术方案的关键特征和必要技术特征，更不意味着试图确定所要求保护的技术方案的保护范围。
2、本申请实施例的第一方面提供一种基于静脉短轴的参数测量方法，包括：
3、控制超声探头向静脉短轴发射第一超声波，并接收返回的所述第一超声波的回波，获得第一超声回波信号，基于所述第一超声回波信号生成至少一个呼吸周期对应
4、确定每帧所述静脉短轴的超声图像中目标静脉短轴的边界，得到对应的目标静脉短轴区域；
5、确定所述目标静脉短轴区域的面积或周长；
6、生成所述目标静脉短轴区域的面积或周长随时间变化的曲线；
7、根据所述目标静脉短轴区域的面积或周长随时间变化的曲线确定至少一个呼吸周期内所述目标静脉短轴区域的面积最大值和面积最小值或者至少一个呼吸周期内所述目标静脉短轴区域的周长最大值和周长最小值；
8、基于所述至少一个呼吸周期内所述目标静脉短轴区域的面积最大值和面积最小值计算塌陷指数、膨胀指数或呼吸变异率中的至少一种，或者基于所述至少一个呼吸周期内所述目标静脉短轴区域的周长最大值和周长最小值计算塌陷指数、膨胀指数或呼吸变异率中的至少一种；
9、显示所述塌陷指数、膨胀指数或呼吸变异率中的至少一种，以及显示所述目标静脉短轴区域的面积最大值和面积最小值对应的超声图像或者所述目标静脉短轴区域的周长最大值和周长最小值对应的超声图像，以及显示所述目标静脉短轴区域的面积或周长随时间变化的曲线。
10、在本申请实施例中，在所述控制超声探头向静脉短轴发射第一超声波之前，还包括步骤：
11、控制超声探头向静脉长轴发射第二超声波，并接收返回的所述第二超声波的回波，获得第二超声回波信号，基于所述第二超声回波信号生成所述静脉长轴的超声图像；
12、基于所述静脉长轴的超声图像确定所述目标静脉短轴的位置；
13、根据所述目标静脉短轴的位置调整所述超声探头的位置和/或角度，并控制所述超声探头向所述目标静脉短轴发射所述第一超声波。
14、在本申请实施例中，所述确定每帧所述静脉短轴的超声图像中目标静脉短轴的边界，得到对应的目标静脉短轴区域，包括：
15、当所述静脉短轴的超声图像中仅包括一个所述静脉短轴时，自动选取该静脉短轴作为所述目标静脉短轴；
16、当所述超声图像中包括两个或更多个所述静脉短轴时，通过人机交互选取其中一个作为所述目标静脉短轴。
17、在本申请实施例中，，在所述确定每帧所述静脉短轴的超声图像中目标静脉短轴的边界之后，还包括步骤：
18、在所述静脉短轴的超声图像中通过标识符标识出所述目标静脉短轴的边界。
19、在本申请实施例中，所述确定每帧所述静脉短轴的超声图像中目标静脉短轴的边界，包括：
20、利用图像分割算法自动确定每帧所述静脉短轴的超声图像中目标静脉短轴的边界；
21、通过人机交互对所述静脉短轴的超声图像中所述目标静脉短轴的边界进行修改操作，其中，所述修改操作包括拖动边界、删除部分或全部边界或者绘制边界。
22、在本申请实施例中，，在基于所述至少一个呼吸周期内所述目标静脉短轴区域的面积最大值和面积最小值计算塌陷指数、膨胀指数或呼吸变异率中的至少一种，或者基于所述至少一个呼吸周期内所述目标静脉短轴区域的周长最大值和周长最小值计算塌陷指数、膨胀指数或呼吸变异率中的至少一种之后，还包括：
23、当计算得到的面积值、周长值、塌陷指数、膨胀指数或呼吸变异率在预设的各自的参考范围内时，显示各自对应的正常提示；
24、当计算得到的面积值、周长值、塌陷指数、膨胀指数或呼吸变异率在预设的各自的参考范围外时，显示各自对应的异常提示。
25、在本申请实施例中，在生成所述目标静脉短轴区域的面积或周长随时间变化的曲线之后，还包括：
26、在所述目标静脉短轴区域的面积或周长随时间变化的曲线上设置可滑动指针，当所述可滑动指针停留时，显示所述可滑动指针停留位置处对应时间获取的超声图像以及所述超声图像中所述目标静脉短轴区域的面积或周长。
27、在本申请实施例中，所述静脉短轴的超声图像包括二维图像或三维图像。
28、在本申请实施例中，所述图像分割算法包括基于传统的图像分割算法、基于机器学习的图像分割算法和/或基于深度学习的图像分割算法。
29、在本申请实施例中，所述静脉包括下腔静脉或颈静脉。
30、在本申请实施例中，所述呼吸周期包括自主呼吸模式下的呼吸周期或者机械通气模式下的呼吸周期：
31、当根据所述目标静脉短轴区域的面积或周长随时间变化的曲线确定的至少一个呼吸周期为自主呼吸模式下的呼吸周期时，基于所述至少一个呼吸周期内所述静脉短轴区域的面积最大值和面积最小值计算所述塌陷指数；
32、当根据所述目标静脉短轴区域的面积或周长随时间变化的曲线确定的至少一个呼吸周期为机械通气模式下的呼吸周期时，基于所述至少一个呼吸周期内所述静脉短轴区域的面积最大值和面积最小值计算所述膨胀指数或所述呼吸变异率。
33、在本申请实施例中，在基于所述至少一个呼吸周期内所述目标静脉短轴区域的面积最大值和面积最小值计算塌陷指数、膨胀指数或呼吸变异率中的至少一种，或者基于所述至少一个呼吸周期内所述目标静脉短轴区域的周长最大值和周长最小值计算塌陷指数、膨胀指数或呼吸变异率中的至少一种之后，还包括步骤：
34、获得多个所述一个呼吸周期内的塌陷指数、膨胀指数或呼吸变异率；
35、计算多个所述一个呼吸周期内的塌陷指数的平均值、膨胀指数的平均值或呼吸变异率的平均值中的至少一种；
36、显示所述塌陷指数的平均值、膨胀指数的平均值或呼吸变异率的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于静脉短轴的参数测量方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于静脉短轴的参数测量方法，其特征在于，在所述控制超声探头向静脉短轴发射第一超声波之前，还包括步骤：
3.如权利要求1所述的基于静脉短轴的参数测量方法，其特征在于，所述确定每帧所述静脉短轴的超声图像中目标静脉短轴的边界，得到对应的目标静脉短轴区域，包括：
4.如权利要求1所述的基于静脉短轴的参数测量方法，其特征在于，在所述确定每帧所述静脉短轴的超声图像中目标静脉短轴的边界之后，还包括步骤：
5.如权利要求1所述的基于静脉短轴的参数测量方法，其特征在于，所述确定每帧所述静脉短轴的超声图像中目标静脉短轴的边界，包括：
6.如权利要求1所述的基于静脉短轴的参数测量方法，其特征在于，在基于所述至少一个呼吸周期内所述目标静脉短轴区域的面积最大值和面积最小值计算塌陷指数、膨胀指数或呼吸变异率中的至少一种，或者基于所述至少一个呼吸周期内所述目标静脉短轴区域的周长最大值和周长最小值计算塌陷指数、膨胀指数或呼吸变异率中的至少一种之后，还包括：
7.如
8.如权利要求1所述的基于静脉短轴的参数测量方法，其特征在于，所述静脉短轴的超声图像包括二维图像或三维图像。
9.如权利要求5所述的基于静脉短轴的参数测量方法，其特征在于，所述图像分割算法包括基于传统的图像分割算法、基于机器学习的图像分割算法和/或基于深度学习的图像分割算法。
10.如权利要求2所述的基于静脉短轴的参数测量方法，其特征在于，所述静脉包括下腔静脉或颈静脉。
11.如权利要求1所述的基于静脉短轴的参数测量方法，其特征在于，所述呼吸周期包括自主呼吸模式下的呼吸周期或者机械通气模式下的呼吸周期，
12.如权利要求1所述的基于静脉短轴的参数测量方法，其特征在于，在基于所述至少一个呼吸周期内所述目标静脉短轴区域的面积最大值和面积最小值计算塌陷指数、膨胀指数或呼吸变异率中的至少一种，或者基于所述至少一个呼吸周期内所述目标静脉短轴区域的周长最大值和周长最小值计算塌陷指数、膨胀指数或呼吸变异率中的至少一种之后，还包括步骤：
13.一种基于静脉短轴的参数测量方法，其特征在于，包括：
14.如权利要求13所述的基于静脉短轴的参数测量方法，其特征在于，所述确定至少一个呼吸周期包括：
15.如权利要求13所述的基于静脉短轴的参数测量方法，其特征在于，所述确定至少一个呼吸周期包括：
16.如权利要求14或15所述的基于静脉短轴的参数测量方法，其特征在于，获取第一帧超声图像作为所述参考标准图像。
17.如权利要求13所述的基于静脉短轴的参数测量方法，其特征在于，显示所述目标静脉短轴区域的面积最大值和面积最小值对应的超声图像或者所述目标静脉短轴区域的周长最大值和周长最小值对应的超声图像。
18.如权利要求13所述的基于静脉短轴的参数测量方法，其特征在于，在确定所述目标静脉短轴区域的面积或周长之后，还包括步骤：
19.如权利要求13所述的基于静脉短轴的参数测量方法，其特征在于，确定至少一个呼吸周期，获取所述至少一个呼吸周期内所述目标静脉短轴区域的面积最大值和面积最小值或者所述目标静脉短轴区域的周长最大值和周长最小值包括：
20.如权利要求18所述的基于静脉短轴的参数测量方法，其特征在于，确定至少一个呼吸周期，获取所述至少一个呼吸周期内所述目标静脉短轴区域的面积最大值和面积最小值或者所述目标静脉短轴区域的周长最大值和周长最小值包括：
21.如权利要求13所述的基于静脉短轴的参数测量方法，其特征在于，在基于所述至少一个呼吸周期内所述目标静脉短轴区域的面积最大值和面积最小值计算塌陷指数、膨胀指数或呼吸变异率中的至少一种，或者基于所述至少一个呼吸周期内所述目标静脉短轴区域的周长最大值和周长最小值计算塌陷指数、膨胀指数或呼吸变异率中的至少一种之后，还包括：
22.如权利要求18所述的基于静脉短轴的参数测量方法，其特征在于，在所述目标静脉短轴区域的面积或周长随时间变化的曲线上设置有可滑动指针，当所述可滑动指针停留时，显示所述可滑动指针停留位置处对应时间获取的超声图像以及所述超声图像中所述目标静脉短轴区域的面积或周长。
23.一种基于静脉短轴的参数测量装置，其特征在于，所述装置包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于静脉短轴的参数测量方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于静脉短轴的参数测量方法，其特征在于，在所述控制超声探头向静脉短轴发射第一超声波之前，还包括步骤：
3.如权利要求1所述的基于静脉短轴的参数测量方法，其特征在于，所述确定每帧所述静脉短轴的超声图像中目标静脉短轴的边界，得到对应的目标静脉短轴区域，包括：
4.如权利要求1所述的基于静脉短轴的参数测量方法，其特征在于，在所述确定每帧所述静脉短轴的超声图像中目标静脉短轴的边界之后，还包括步骤：
5.如权利要求1所述的基于静脉短轴的参数测量方法，其特征在于，所述确定每帧所述静脉短轴的超声图像中目标静脉短轴的边界，包括：
6.如权利要求1所述的基于静脉短轴的参数测量方法，其特征在于，在基于所述至少一个呼吸周期内所述目标静脉短轴区域的面积最大值和面积最小值计算塌陷指数、膨胀指数或呼吸变异率中的至少一种，或者基于所述至少一个呼吸周期内所述目标静脉短轴区域的周长最大值和周长最小值计算塌陷指数、膨胀指数或呼吸变异率中的至少一种之后，还包括：
7.如权利要求1所述的基于静脉短轴的参数测量方法，其特征在于，在生成所述目标静脉短轴区域的面积或周长随时间变化的曲线之后，还包括：
8.如权利要求1所述的基于静脉短轴的参数测量方法，其特征在于，所述静脉短轴的超声图像包括二维图像或三维图像。
9.如权利要求5所述的基于静脉短轴的参数测量方法，其特征在于，所述图像分割算法包括基于传统的图像分割算法、基于机器学习的图像分割算法和/或基于深度学习的图像分割算法。
10.如权利要求2所述的基于静脉短轴的参数测量方法，其特征在于，所述静脉包括下腔静脉或颈静脉。
11.如权利要求1所述的基于静脉短轴的参数测量方法，其特征在于，所述呼吸周期包括自主呼吸模式下的呼吸周期或者机械通气模式下的呼吸周期，
12.如权利要求1所述的基于静脉短轴的参数测量方法，其特征在于，在基于所述至少一个呼吸周期内所述目标静脉短轴区域的面积最大值和面积最小值计算塌陷指数、膨胀指数或呼吸变异率中的至少一种，或者基于所述至少一个呼吸周期内所述目标静脉短轴区域的周长最大值和周长最小值计算塌陷...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱名流，焦家铭，刘硕，林穆清，
申请(专利权)人：深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。