用于辅助宫颈超声检查的系统、设备和方法技术方案

技术编号:31732115 阅读:30 留言:0更新日期:2022-01-05 16:03
针对在用于产生包括宫颈的感兴趣区的声学图像的扫描会话中的多个时间帧中的每个时间帧,系统和方法执行以下操作:根据一个或多个图像信号和惯性测量信号来构建(1520)所述感兴趣区的三维体积;将深度学习算法应用(1530)于所构建的感兴趣三维体积以对用于获得针对所述宫颈的候选宫颈长度的图像平面赋予资格;针对赋予资格的图像平面执行(1540)图像分割和对象检测以获得所述候选宫颈长度。从所述多个时间帧中选择最短的候选宫颈长度作为针对所述扫描会话的测量宫颈长度。显示设备(116)显示与针对所述扫描会话的所述测量宫颈长度相对应的所述宫颈的图像以及对针对所述扫描会话的所述测量宫颈长度的指示。扫描会话的所述测量宫颈长度的指示。扫描会话的所述测量宫颈长度的指示。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于辅助宫颈超声检查的系统、设备和方法


[0001]本专利技术涉及声学(例如超声)成像,并且特别涉及用于辅助宫颈超声检查的系统、设备和方法。

技术介绍

[0002]在各种应用中和背景下越来越多地采用声学(例如超声)成像系统。例如,在宫颈检查的背景下越来越多地采用声学成像。
[0003]使用经阴道超声检查(TVS)进行的宫颈长度测量是评估早产风险的重要组成部分。在妊娠中期,它提供了一种有用的方法来预测渐近女性的后续早产的可能性。已有基本上四种方法用于评价子宫颈:数值检查、经腹超声、经会阴超声以及经阴道超声检查(TVS)。
[0004]数值检查具有主观性并且在测量宫颈长度方面准确度较低。声学(例如超声)成像是解决上述两种挑战的理想模态,因为它能够以微创方式对宫颈组织进行可视化。
[0005]然而,获得具有准确测量结果(卡尺放置)的正确宫颈视图以及正确识别解剖界标仍然非常具有挑战性。

技术实现思路

[0006]因此,期望提供能够解决宫颈超声成像中的这些挑战的系统和方法。还期望为超声医师提供指导以识别正确的成像平本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种系统(100),包括:声学探头(120),所述声学探头具有声学换能器元件的阵列(122);惯性测量电路(121),所述惯性测量电路被配置为提供指示所述声学探头的姿态的惯性测量信号;以及声学成像仪器(110),其被连接到所述声学探头,并且被配置为向所述声学换能器元件中的至少一些声学换能器元件提供发射信号以使声学换能器元件的所述阵列将声学探头信号(15)发射到包括宫颈的感兴趣区(10),并且还被配置为响应于由所述声学探头接收到的、来自所述感兴趣区的、响应于所述声学探头信号的声学回波而产生所述感兴趣区的声学图像,所述声学成像仪器包括:显示设备(116);通信接口(115),其被配置为:从所述声学探头接收根据来自所述感兴趣区的所述声学回波产生的一个或多个图像信号,并且接收所述惯性测量信号;以及处理器(112、900)和相关联的存储器(111),所述处理器被配置为:针对扫描会话中的多个时间帧(1120

1/1120/27/1120

269)中的每个时间帧:根据所述一个或多个图像信号和接收到的惯性测量信号来构建(1520)所述感兴趣区的三维体积(1220),将深度学习算法(1122)应用(1530)于所构建的所述感兴趣区的三维体积以对用于获得针对所述宫颈的候选宫颈长度的图像平面赋予资格(1340),并且针对赋予资格的图像平面执行(1540)图像分割和对象检测以获得(1350)所述候选宫颈长度,并且从所述多个时间帧中选择(1570)最短的候选宫颈长度作为针对所述扫描会话的测量宫颈长度,其中,所述处理器被配置为控制所述显示设备以显示与针对所述扫描会话的所述测量宫颈长度相对应的所述宫颈的图像以及对针对所述扫描会话的所述测量宫颈长度的指示。2.根据权利要求1所述的系统(100),其中,所述处理器被配置为:控制所述显示设备以显示示出所述候选宫颈长度的图形(1410),并且在所述图形上显示对针对所述扫描会话的所述测量宫颈长度的所述指示。3.根据权利要求1所述的系统(100),其中,所述处理器被配置为在非易失性存储器设备(932、934、935、936)中存储针对所述扫描会话的所述测量宫颈长度以及所述扫描会话的日期。4.根据权利要求3所述的系统(100),其中,所述非易失性存储器设备被配置为存储针对在对应时间执行的多个扫描会话的多个测量宫颈长度,并且其中,所述处理器被配置为使所述显示器显示标绘针对所述扫描会话的所述宫颈长度与所述对应时间的关系的图形。5.根据权利要求1所述的系统(100),其中,所述处理器被配置为:生成针对所述赋予资格的图像平面的图像数据,并且通过将针对所述赋予资格的图像平面的所述图像数据应用于You Only Look Once(YOLO)神经网络来执行图像分割。6.根据权利要求1所述的系统(100),其中,所述处理器被配置为:生成针对所述赋予资
格的图像平面的图像数据;并且通过将针对所述赋予资格的图像平面的所述图像数据应用于U

Net卷积网络来执行对针对所述赋予资格的图像平面的对象检测。7.根据权利要求1所述的系统(100),其中,所述处理器被配置为生成针对所述三维体积的多个图像平面的图像数据,并且其中,所述深度学习算法采用一个或多个赋予资格解剖界标,所述一个或多个赋予资格解剖界标对所述三维体积的图像平面赋予资格,并且所述深度学习算法采用一个或多个取消资格解剖界标,所述一个或多个取消资格解剖界标对所述三维体积的图像平面取消资格。8.根据权利要求7所述的系统(100),其中,采用第一宫颈形状作为所述取消资格解剖界标中的一个取消资格解剖界标,并且采...

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

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