用于3D模型构建的自动帧选择制造技术

本发明专利技术题为“用于3D模型构建的自动帧选择”。本公开提供了一种方法，该方法包括：由处理器获得示出受检者的心脏的一部分的超声帧的集合；响应于已经在该受检者的至少一个生理周期的一个或多个预定义时相获取该帧的子集来识别该子集；计算这些帧的至少该子集的相应图像品质得分，这些得分中的每个得分定量图像品质，利用该图像品质在这些帧中的相应一个帧中示出一个或多个感兴趣的解剖部分；以及基于这些图像品质得分，从这些帧的该子集中选择至少一个帧以供后续使用。还描述了其他实施方案。案。案。

【技术实现步骤摘要】
用于3D模型构建的自动帧选择


[0001]本专利技术涉及医学成像领域。

技术介绍

[0002]美国专利8,891,881描述了一种用于识别最佳图像帧的方法。该方法包括接收感兴趣的对象中的感兴趣的解剖区域的选择。此外，该方法包括获得与所选择的感兴趣的解剖区域对应的多个图像帧。该方法还包括确定与该多个获取的图像帧对应的实时指示符，其中该实时指示符表示图像帧的质量。另外，该方法包括传递该实时指示符以帮助选择最佳图像帧。
[0003]美国专利10,143,398描述了一种用于使用靶标的预先获取的图像和具有位置传感器和超声成像传感器的导管对患者体内的靶标成像的系统和方法。该导管放置在患者体内，并且使用位置传感器确定导管的一部分在患者体内的位置信息。该导管用于使用超声成像传感器生成靶标的超声图像。图像处理器用于确定靶标的超声图像的任何像素的位置信息并且将预先获取的图像与超声图像配准，并且显示器用于显示经配准的预先获取的图像和超声图像。
[0004]美国专利申请公开2017/0360411描述了用于引导操作员使用超声装置的技术。例如，这些技术中的一些技术可用于识别要用超声装置成像的受检者的特定解剖视图，引导超声装置的操作员捕获包含该特定解剖视图的受检者的超声图像，和/或分析捕获的超声图像以识别关于该受检者的医学信息。
[0005]美国专利申请公开2011/0152684描述了一种用于三维(3D)映射的方法，该方法包括获取活体受检者体内的腔的多个二维(2D)超声图像，这些2D图像在3D参考帧中具有不同的相应位置。在2D超声图像中的每个2D超声图像中，识别与腔的内部内的位置对应的像素。来自该多个2D图像的所识别的像素在3D参考帧中配准，以便限定与腔的内部对应的体积。重新构建该体积的外表面，从而表示腔的内表面。
[0006]在Zayed等人的“Automatic frame selection using CNN in ultrasound elastography,”(arXiv preprint arXiv:2002.06734(2020))中介绍了一种方法，该方法使用卷积神经网络(CNN)以确定一对射频(RF)帧用于弹性成像的适用性，或者以自动选择最佳的RF帧对，从而产生高品质应变图像。

技术实现思路

[0007]根据本专利技术的一些实施方案，提供了一种系统，该系统包括电路系统，该电路系统被配置成接收和处理跟踪受检者的至少一个生理周期的至少一个信号；和处理器。该处理器被配置成在该信号的处理之后从电路系统接收该信号。该处理器被进一步配置成获得示出受检者的心脏的一部分的超声帧的集合。该处理器被进一步配置成基于该信号，响应于已经在该生理周期的一个或多个预定义时相获取这些帧的子集来识别该子集。该处理器被进一步配置成计算这些帧的至少该子集的相应图像品质得分，这些得分中的每个得分定量
图像品质，利用该图像品质在这些帧中的相应一个帧中示出一个或多个感兴趣的解剖部分。该处理器被进一步配置成基于这些图像品质得分从这些帧的该子集中选择至少一个帧以供后续使用。
[0008]在一些实施方案中，生理周期包括呼吸周期。
[0009]在一些实施方案中，生理周期包括心动周期。
[0010]在一些实施方案中，该处理器被配置成选择该帧以供用于建立三维解剖模型。
[0011]在一些实施方案中，这些感兴趣的解剖部分包括选自由以下组成的解剖部分组的解剖部分：左心房主体、肺静脉(PV)、左心耳、左心室(LV)心内膜、LV心外膜、后内乳头肌、前外侧乳头肌、左冠窦、右冠窦、无冠窦和冠状窦。
[0012]在一些实施方案中，该处理器被配置成使用神经网络来计算这些图像品质得分。
[0013]在一些实施方案中，该集合包括在60个与120个帧之间。
[0014]在一些实施方案中，该处理器进一步被配置成：
[0015]探知通过预定义图像品质得分阈值的这些图像品质得分的数量小于预定义帧数阈值，以及
[0016]响应于该探知，输出警告。
[0017]根据本专利技术的一些实施方案，还提供了一种方法，该方法包括由处理器获得示出受检者的心脏的一部分的超声帧的集合。该方法还包括响应于已经在该受检者的至少一个生理周期的一个或多个预定义时相获取这些帧的子集来识别该子集。该方法还包括计算这些帧的至少该子集的相应图像品质得分，这些得分中的每个得分定量图像品质，利用该图像品质在这些帧中的相应一个帧中示出一个或多个感兴趣的解剖部分。该方法还包括基于这些图像品质得分，从这些帧的该子集中选择至少一个帧以供后续使用。
[0018]根据本专利技术的一些实施方案，还提供了一种包括其中存储程序指令的有形非暂态计算机可读介质的计算机软件产品。当由处理器读取时，这些指令使得处理器获得示出受检者的心脏的一部分的超声帧的集合。这些指令还使得处理器响应于已经在该受检者的至少一个生理周期的一个或多个预定义时相获取这些帧的子集来识别该子集。这些指令还使得处理器计算这些帧的至少该子集的相应图像品质得分，这些得分中的每个得分定量图像品质，利用该图像品质在这些帧中的相应一个帧中示出一个或多个感兴趣的解剖部分。这些指令还使得处理器基于这些图像品质得分从这些帧的该子集中选择至少一个帧以供后续使用。
[0019]结合附图，通过以下对本专利技术的实施方案的详细描述，将更全面地理解本公开，其中：
附图说明
[0020]图1是根据本专利技术一些实施方案的超声成像和帧选择系统的示意图；
[0021]图2是根据本专利技术一些实施方案的映射处理器的示例性模块图；
[0022]图3是根据本专利技术的一些实施方案的用于选择示出一个或多个感兴趣的解剖部分的超声帧的算法的流程图；并且
[0023]图4是根据本专利技术的一些实施方案被评分的超声帧的示意图。
具体实施方式
[0024]概述
[0025]在一些应用中，将从超声帧导出的信息结合到解剖模型中。然而，超声帧可以关于示出重要解剖特征的图像品质相对于彼此极大地变化，并且手动选择具有足够图像品质的那些帧是繁琐的。
[0026]为了解决此挑战，本专利技术的实施方案提供了一种处理器，该处理器被配置成通常使用经训练的神经网络来对超声帧的图像品质进行自动评分。然后选择具有较高得分的那些帧以供用于在建立解剖模型中后续使用，而具有较低得分的那些帧被丢弃。通常，处理器进一步过滤帧所获取自的受检者的每个心动周期和/或呼吸周期的帧，使得仅选择在特定心动时相和/或呼吸时相期间获取的帧。
[0027]系统描述
[0028]首先参考图1，该图是根据本专利技术的一些实施方案的超声成像和帧选择系统20的示意图。
[0029]系统20包括体内成像探针28。如图1所示，医师22可将探针28导航通过受检者26的血管系统，直到探针的远端位于受检者26的心脏24内为止。随后，医师22可使用该探针对受检者的心内组织进行成像。
[0030]更具体地，探针28的远端包括超声成像装置50，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种系统，所述系统包括：电路系统，所述电路系统被配置成接收和处理跟踪受检者的至少一个生理周期的至少一个信号；和处理器，所述处理器被配置成：在所述信号的所述处理之后从所述电路系统接收所述信号，获得示出所述受检者的心脏的一部分的超声帧的集合，基于所述信号，响应于已经在所述生理周期的一个或多个预定义时相获取所述帧的子集来识别所述子集，计算所述帧的至少所述子集的相应图像品质得分，所述得分中的每个得分定量图像品质，利用所述图像品质在所述帧中的相应一个帧中示出一个或多个感兴趣的解剖部分，以及基于所述图像品质得分，从所述帧的所述子集中选择至少一个帧以供后续使用。2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述生理周期包括呼吸周期。3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述生理周期包括心动周期。4.根据权利要求1所述的系统，其中，所述处理器被配置成选择所述帧以供用于建立三维解剖模型。5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述感兴趣的解剖部分包括选自由以下组成的解剖部分组的解剖部分：左心房主体、肺静脉(PV)、左心耳、左心室(LV)心内膜、LV心外膜、后内乳头肌、前外侧乳头肌、左冠窦、右冠窦、无冠窦和冠状窦。6.根据权利要求1所述的系统，其中，所述处理器被配置成使用神经网络来计算所述图像品质得分。7.根据权利要求1所述的系统，其中，所述集合包括在60个与120个帧之间。8.根据权利要求1所述的系统，其中，所述处理器被进一步配置成：探知通过预定义图像品质得分阈值的所述图像品质得分的数量小于预定义帧数阈值，以及响应于所述探知，输出警告。9.一种方法，所述方法包括：由处理器获得示出受检者的心脏的一部分的超声帧的集合；响应于已经在所述受检者的至少一个生理周期的一个或多个预定义时相获取所述帧的子集来识别所述子集；计算所述帧的至少所述子集的相应图像品质得分，所述得分中的每个得分定量图像品质，利用所述图像品质在所述帧中的相应一个帧中示出一个或多个感兴...

【专利技术属性】
技术研发人员：R，
申请(专利权)人：伯恩森斯韦伯斯特以色列有限责任公司，
类型：发明
国别省市：