超音波探针定位系统及超音波探针定位方法技术方案

本发明专利技术公开一种超音波探针定位系统及超音波探针定位方法，超音波探针定位系统包括超音波探头及处理器。超音波探头用以采集多组入针影像帧。每组入针影像帧包括对应针体于预定入针角度的多个入针影像帧。处理器耦接超音波探头，用以依据多组入针影像帧中至少一组入针影像帧训练第一卷积神经网络，以产生针体入针后的针体定位讯息。针体定位讯息包括对应至少一预定入针角度的针体的参考位置、长度及/或宽度。本发明专利技术所述超音波探针定位系统的超音波探头能够采集针体于预定入针角度的多个入针影像帧,处理器依据所述入针影像帧训练第一卷积神经网络，以产生针体入针后的针体定位讯息,从而实现自动准确地对针体进行定位。

Ultrasound Probe Location System and Ultrasound Probe Location Method

The invention discloses an ultrasonic probe positioning system and an ultrasonic probe positioning method. The ultrasonic probe positioning system includes an ultrasonic probe and a processor. Ultrasound probe is used to collect multi-group needle image frames. Each group of needle-inserting image frames includes multiple needle-inserting image frames corresponding to the needle at a predetermined needle-inserting angle. The processor is coupled with an ultrasound probe to train the first convolution neural network according to at least one group of needle-inserting image frames in a number of needle-inserting image frames to generate needle-inserting location information. The needle positioning information includes the reference position, length and/or width of the needle corresponding to at least a predetermined needle angle. The ultrasonic probe of the ultrasonic probe positioning system of the invention can collect a plurality of needle-entry image frames at a predetermined needle-entry angle, and the processor trains the first convolution neural network according to the needle-entry image frames to generate needle-entry positioning information after needle-entry, thereby realizing automatic and accurate needle-entry positioning.

【技术实现步骤摘要】
超音波探针定位系统及超音波探针定位方法
本专利技术涉及超音波定位领域，特别涉及一种超音波探针定位系统及超音波探针定位方法。
技术介绍
超音波临床检查分成非侵入式检查与侵入式检查，侵入式检查使用探针穿刺取得组织以利细胞分析。由于在一般超音波影像中不容易观察到探针的动向，市面上超音波机台可选配加强针(NeedleGuide或NeedleVisualization)的功能(即针体可视化)以帮助超音波师观察探针前进至目标的动向，进而辅助相关医疗人员进行组织取样及相关治疗。在目前的技术中，超音波师以及相关医疗人员仍以主观的经验，依据超音波影像判断探针的位置，故容易发生探针位置判断错误的问题。因此，需要一种超音波探针定位系统，结合多角度的超音波影像与人工智能的判断计算，在不须其他器械帮助下达成灵活、灵敏、且准确的加强针功能，帮助用户在临床上更加准确地取得检体及针对患部治疗。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种能够自动准确定位针体的超音波探针定位系统及超音波探针定位方法。为了实现上述目的，本专利技术所采用的技术方案如下：本专利技术提供一种超音波探针定位系统，包括：超音波探头，用以采集多组入针影像帧，其中每一组入针影像帧包括对应针体于预定入针角度的多个入针影像帧；及处理器，耦接该超音波探头，用以依据该多组入针影像帧中至少一组入针影像帧训练第一卷积神经网络，以产生该针体入针后的针体定位讯息；其中该针体入针后的该针体定位讯息包括对应至少一预定入针角度的该针体的参考位置、长度及/或宽度。优选的，该超音波探头还用以采集多组针头旋转角度影像帧，且每一组针头旋转角度影像帧包括对应该针体上的针头的多个预定旋转角度的多个针头旋转角度影像帧；及该处理器用以由该多组针头旋转角度影像帧中，依据至少一个针头旋转角度影像帧，以及依据该针体入针后的该针体定位讯息，训练第二卷积神经网络，以产生对应该至少一预定入针角度的针头定位讯息。优选的，该处理器接收目标影像及该目标影像的入针角度及旋转角度，利用已训练的该第一卷积神经网络产生对应该目标影像的针体定位讯息，以及利用已训练的该第二卷积神经网络产生对应该目标影像的针头定位讯息，且该第一卷积神经网络及该第二卷积神经网络可为两同构型(Homogenous)神经网络或两异质性(Heterogeneous)神经网络。优选的，该处理器从已训练的该第一卷积神经网络获得多个多层特征(multi-scalefeatures)，以及依据该多个多层特征及该目标影像的针体定位讯息，将该目标影像强化，以产生强化后的目标影像。优选的，该处理器依据该目标影像的针体定位讯息，从该目标影像中移除针型区域影像以获得无针影像，从已训练的该第一卷积神经网络获得多个多层特征，依据该多个多层特征于该无针影像中侦测假影区域影像，并将该假影区域影像从该无针影像中移除，以产生无假影影像。优选的，该处理器从已训练的该第二卷积神经网络获得多个多层特征，以及依据该多个多层特征及该目标影像的针头定位讯息，将该目标影像的该针头强化，以产生强化后的针头影像。优选的，该处理器对该多个多层特征进行线性组合，以优化该强化后的针头影像。优选的，该多个多层特征包括该针体的轮廓讯息。本专利技术还提供一种超音波探针定位方法，应用于包括超音波探头及处理器的超音波探针定位系统，该超音波探针定位方法包括：该超音波探头采集多组入针影像帧，其中每一组入针影像帧包括对应针体于预定入针角度的多个入针影像帧；及该处理器依据该多组入针影像帧中至少一组入针影像帧训练第一卷积神经网络，以产生该针体入针后的针体定位讯息；其中该针体入针后的该针体定位讯息包括对应至少一预定入针角度的该针体的参考位置、长度及/或宽度。优选的，超音波探针定位方法进一步包括：该超音波探头采集多组针头旋转角度影像帧，且每一组针头旋转角度影像帧包括对应该针体上的针头的多个预定旋转角度的多个针头旋转角度影像帧；及该处理器由该多组针头旋转角度影像帧中，依据至少一个针头旋转角度影像帧，以及依据该针体入针后的该针体定位讯息，训练第二卷积神经网络，以产生对应该至少一预定入针角度的针头定位讯息。优选的，超音波探针定位方法进一步包括：该处理器接收目标影像及该目标影像的入针角度及旋转角度；该处理器利用已训练的该第一卷积神经网络产生对应该目标影像的针体定位讯息；及该处理器利用已训练的该第二卷积神经网络产生对应该目标影像的针头定位讯息；其中该第一卷积神经网络及该第二卷积神经网络为两同构型神经网络或两异质性神经网络。优选的，超音波探针定位方法进一步包括：该处理器从已训练的该第一卷积神经网络获得多个多层特征；及该处理器依据该多个多层特征及该目标影像的针体定位讯息，将该目标影像强化，以产生强化后的目标影像。优选的，超音波探针定位方法进一步包括：该处理器依据该目标影像的针体定位讯息，从该目标影像中移除针型区域影像以获得无针影像；该处理器从已训练的该第一卷积神经网络获得多个多层特征；该处理器依据该多个多层特征于该无针影像中侦测假影区域影像；及该处理器将该假影区域影像从该无针影像中移除，以产生无假影影像。优选的，超音波探针定位方法进一步包括：该处理器从已训练的该第二卷积神经网络获得多个多层特征；及该处理器依据该多个多层特征及该目标影像的针头定位讯息，将该目标影像的该针头强化，以产生强化后的针头影像。优选的，超音波探针定位方法进一步包括：该处理器对该多个多层特征进行线性组合，以优化该强化后的针头影像。本专利技术还提供一种超音波探针定位方法，应用于包括超音波探头及处理器的超音波探针定位系统，该超音波探针定位方法包括：该超音波探头采集多组入针影像帧，其中每一组入针影像帧包括对应针体于预定入针角度的多个入针影像帧；该处理器依据该多组入针影像帧中至少一组入针影像帧训练第一卷积神经网络，以产生该针体入针后的针体定位讯息；该超音波探头采集多组针头旋转角度影像帧，且每一组针头旋转角度影像帧包括对应该针体上的针头的多个预定旋转角度的多个针头旋转角度影像帧；该处理器由该多组针头旋转角度影像帧中，依据至少一个针头旋转角度影像帧，以及依据该针体入针后的该针体定位讯息，训练第二卷积神经网络，以产生对应该至少一预定入针角度的针头定位讯息；该处理器接收目标影像及该目标影像的入针角度及旋转角度；该处理器利用已训练的该第一卷积神经网络产生对应该目标影像的针体定位讯息；及该处理器利用已训练的该第二卷积神经网络产生对应该目标影像的针头定位讯息；其中该针体入针后的该针体定位讯息包括对应至少一预定入针角度的该针体的参考位置、长度及/或宽度，且该第一卷积神经网络及该第二卷积神经网络为两同构型神经网络或两异质性神经网络。优选的，超音波探针定位方法进一步包括：该处理器从已训练的该第一卷积神经网络获得多个多层特征；及该处理器依据该多个多层特征及该目标影像的针体定位讯息，将该目标影像强化，以产生强化后的目标影像。优选的，超音波探针定位方法进一步包括：该处理器依据该目标影像的针体定位讯息，从该目标影像中移除针型区域影像以获得无针影像；该处理器从已训练的该第一卷积神经网络获得多个多层特征；该处理器依据该多个多层特征于该无针影像中侦测假影区域影像；及该处理器将该假影区域影像从该无针影像中移除，以产生无假影影像。优选的，超本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种超音波探针定位系统，其特征在于，包括：超音波探头，用以采集多组入针影像帧，其中每一组入针影像帧包括对应针体于预定入针角度的多个入针影像帧；及处理器，耦接该超音波探头，用以依据该多组入针影像帧中至少一组入针影像帧训练第一卷积神经网络，以产生该针体入针后的针体定位讯息；其中该针体入针后的该针体定位讯息包括对应至少一预定入针角度的该针体的参考位置、长度及/或宽度。

【技术特征摘要】
1.一种超音波探针定位系统，其特征在于，包括：超音波探头，用以采集多组入针影像帧，其中每一组入针影像帧包括对应针体于预定入针角度的多个入针影像帧；及处理器，耦接该超音波探头，用以依据该多组入针影像帧中至少一组入针影像帧训练第一卷积神经网络，以产生该针体入针后的针体定位讯息；其中该针体入针后的该针体定位讯息包括对应至少一预定入针角度的该针体的参考位置、长度及/或宽度。2.如权利要求1所述的超音波探针定位系统，其特征在于，该超音波探头还用以采集多组针头旋转角度影像帧，且每一组针头旋转角度影像帧包括对应该针体上的针头的多个预定旋转角度的多个针头旋转角度影像帧；及该处理器用以由该多组针头旋转角度影像帧中，依据至少一个针头旋转角度影像帧，以及依据该针体入针后的该针体定位讯息，训练第二卷积神经网络，以产生对应该至少一预定入针角度的针头定位讯息。3.如权利要求2所述的超音波探针定位系统，其特征在于，该处理器接收目标影像及该目标影像的入针角度及旋转角度，利用已训练的该第一卷积神经网络产生对应该目标影像的针体定位讯息，以及利用已训练的该第二卷积神经网络产生对应该目标影像的针头定位讯息，且该第一卷积神经网络及该第二卷积神经网络可为两同构型神经网络或两异质性神经网络。4.如权利要求3所述的超音波探针定位系统，其特征在于，该处理器从已训练的该第一卷积神经网络获得多个多层特征，以及依据该多个多层特征及该目标影像的针体定位讯息，将该目标影像强化，以产生强化后的目标影像。5.如权利要求3所述的超音波探针定位系统，其特征在于，该处理器依据该目标影像的针体定位讯息，从该目标影像中移除针型区域影像以获得无针影像，从已训练的该第一卷积神经网络获得多个多层特征，依据该多个多层特征于该无针影像中侦测假影区域影像，并将该假影区域影像从该无针影像中移除，以产生无假影影像。6.如权利要求3所述的超音波探针定位系统，其特征在于，该处理器从已训练的该第二卷积神经网络获得多个多层特征，以及依据该多个多层特征及该目标影像的针头定位讯息，将该目标影像的该针头强化，以产生强化后的针头影像。7.如权利要求6所述的超音波探针定位系统，其特征在于，该处理器对该多个多层特征进行线性组合，以优化该强化后的针头影像。8.如权利要求4至7中任一项所述的超音波探针定位系统，其特征在于，该多个多层特征包括该针体的轮廓讯息。9.一种超音波探针定位方法，其特征在于，该超音波探针定位方法应用于包括超音波探头及处理器的超音波探针定位系统，该超音波探针定位方法包括：该超音波探头采集多组入针影像帧，其中每一组入针影像帧包括对应针体于预定入针角度的多个入针影像帧；及该处理器依据该多组入针影像帧中至少一组入针影像帧训练第一卷积神经网络，以产生该针体入针后的针体定位讯息；其中该针体入针后的该针体定位讯息包括对应至少一预定入针角度的该针体的参考位置、长度及/或宽度。10.如权利要求9所述的超音波探针定位方法，其特征在于，进一步包括：该超音波探头采集多组针头旋转角度影像帧，且每一组针头旋转角度影像帧包括对应该针体上的针头的多个预定旋转角度的多个针头旋转角度影像帧；及该处理器由该多组针头旋转角度影像帧中，依据至少一个针头旋转角度影像帧，以及依据该针体入针后的该针体定位讯息，训练第二卷积神经网络，以产生对应该至少一预定入针角度的针头定位讯息。11.如权利要求10所述的超音波探针定位方法，其特征在于，进一步包括：该处理器接收目标影像及该目标影像的入针角度及旋转角度；该处理器利用已训练的该第一卷积神经网络产生对应该目标影像的针体定位讯息；及该处理...

【专利技术属性】
技术研发人员：董昱腾，洪唯馨，
申请(专利权)人：苏州佳世达电通有限公司，佳世达科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32