超声数据处理器制造技术

一种用于评估超声数据的可靠性以确定患者的血液流量值的超声数据处理器。所述处理器适于至少将频谱分析流程和小波分解程序应用于输入超声数据(或从其导出的数据或信号)，并且适于将所述程序的(一个或多个)输出馈送到分类器算法，所述分类器算法被配置为基于这些输入信息来生成可靠性指示符。频谱分析和小波分解两者是评估数据和信号的周期性特性的信号分析技术，这特别适合于检测不改变信号的形态或形状但确实施加背景失真的背景噪声伪影(诸如由在外科手术中使用的电刀产生的背景噪声伪影)。声伪影)。声伪影)。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】超声数据处理器


[0001]本专利技术涉及一种超声数据处理器，特别是用于分析所采集的超声数据的可靠性以便导出血液动力学测量结果的超声数据处理器。

技术介绍

[0002]超声可以用于感测和监测患者的各种血液动力学参数，诸如血液流量。例如，可以通过采集脉冲波多普勒(PWD)超声数据和/或B模式回波数据来感测各种血液流量参数。源于超声的波形可以呈现在患者监测器的显示器上。在一些应用中，所述测量结果可以被连续地采集，作为连续监测的一部分。
[0003]可以测量的一个重要参数是血液流量值随时间的变化或趋势。通常，血液流量值(或任何其他血液动力学参数)的可观察变化可能由于临床因素(诸如患者血液动力学状况的变化或患者的不规则心跳)或由于超声数据中的伪影导致不准确的血液动力学参数计算而发生。
[0004]已知超声信号易于遭受伪影，诸如由外部环境、运动和波束转向创建的伪影，这降低了导出的波形和参数的可靠性。外部伪影的存在影响流量测量的准确性，并且因此影响流量测量中的趋势的可靠性。
[0005]作为示例，在围手术期护理的情况下，这种护理涵盖外科手术程序的所有阶段。其通常发生在附属于医院的外科手术中心。在围手术期环境中的基于超声的测量中最常见且不可避免的外部伪影之一是由外科医生在外科手术操作期间使用的电刀(或电力刀)引入的外部伪影。电刀的示例是电手术刀。外科手术电刀使用电流或辐射来切割、凝结、干燥或电灼组织。它们在外科手术操作期间经常使用，因为它们可以帮助防止切割时的失血。
[0006]将期望具有用于可靠地区分由临床相关因素(例如血液动力学状况、不规则心跳)引起的基于超声的血液动力学参数测量结果的变化与由于信号伪影(例如超声数据中的电刀噪声)引起的基于超声的血液动力学参数测量结果的变化的手段。

技术实现思路

[0007]本专利技术由权利要求限定。
[0008]根据依据本专利技术的一个方面的示例，提供了一种超声数据处理器，
[0009]所述处理器包括用于接收超声数据作为输入的输入部/输出部，所述超声数据至少包括脉冲波多普勒(PWD)超声数据，
[0010]所述处理器被配置为：
[0011]将第一分析流程应用于所述超声数据或其导出项，以生成第一组一个或多个分析参数，所述第一分析流程包括对所述数据的傅里叶频谱分析；
[0012]将第二分析流程应用于所述超声数据或其导出项，以生成第二组一个或多个分析参数，所述第二分析流程包括小波分解，
[0013]将所述第一组分析参数和所述第二组分析参数输入到分类器，其中，所述分类器
被配置为基于所述输入分析参数来生成针对所述输入超声数据的至少一个可靠性分类，所述至少一个可靠性分类指示用于使用所述数据来确定患者血液流动测量结果的所述输入数据的至少部分的可靠性。
[0014]如上所述，本专利技术的实施例的目的是使得能够确定数据中的背景噪声伪影(诸如由电刀干扰引起的背景噪声伪影)。这些降低了超声信号的质量，但不一定改变信号的形态或总体形状。本专利技术的实施例提出使用频谱分析(例如，傅里叶频谱分析)和小波分析，这两者都允许分析信号的周期性特性。这些技术最适合于检测信号中的背景失真，而不是引起波形的形态特征的伪影，并且因此使得能够识别相关伪影。
[0015]特别地，傅里叶分析和小波分析技术两者都分析信号中的周期性模式或数据的周期性特性。感兴趣的背景伪影倾向于不改变所采集的信号的形状。然而，专利技术人已经认识到，基于对信号的周期性属性或图案的变化的评估，背景伪影是可检测的。
[0016]第一分析流程和第二分析流程可以应用于输入超声数据本身，或应用于从输入超声数据导出的数据或信号。例如，输入PWD数据可以是PWD信号，并且根据此可以确定PWD频谱图。这可以作为输入被提供给第一分析流程和第二分析流程。在另外的示例中，可以提取PWD频谱图的包络，该包络例如表示在每个时间点处检测到的最大多普勒频率或速度的时间序列，并且该包络信号作为输入被提供给第一分析流程和第二分析流程。这些仅代表非限制性示例。
[0017]分类器可以是分类器算法。分类器可以是机器学习算法，例如决策树分类器。
[0018]所述可靠性分类是基于第一分析流程和第二分析流程的输出来确定的。这些分析流程都分析超声数据或从所述超声数据导出的数据的周期性模式。基于此，所述分类器被配置(例如，被训练)为导出关于超声数据用于计算血液流动测量结果的可靠性的分类。因此，它可以给出关于使用超声数据计算的血液流量值中可观察到的变化是由于临床相关因素还是临床不相关因素的指示。在一些示例中，分类可以是定量的(例如，可靠性分数)，或可以是定性的(例如，“可靠的”/“不可靠的”)。
[0019]所述处理器可以被配置为在所述输入部/输出部处生成指示所述可靠性分类的数据输出。在一些示例中，这可以被传送或传输到外部设备。
[0020]根据有利的实施例，所述处理器可以被配置为实时地接收和处理所述输入超声数据。换句话说，可以利用超声数据采集来实时生成(一个或多个)可靠性分类。这允许将结果实时呈现给用户，使得能够在其确定的可靠性的背景下解读流动测量。
[0021]根据一个或多个实施例，所述处理器可以还被配置为处理所述输入PWD超声数据以导出一个或多个血液流动测量结果。因此，在该实施例中，与用于评估数据的可靠性的处理器相同的处理器用于确定血液动力学参数。这减少了部件，并且在一些实施例中还可以允许两个结果更容易地彼此同步或以其他方式彼此链接或相关联。在一些示例中，可以连续地或循环地导出血液流动测量结果。
[0022]根据一个或多个实施例，所述处理器可以被配置为基于针对所述超声数据的所述可靠性分类来确定所述一个或多个确定的血液流动测量结果中的每个血液流动测量结果的可靠性(基于此来计算(一个或多个)流动测量结果)。例如，如果超声数据的可靠性分类低，则可以确定流动测量的可靠性低，并且反之亦然。
[0023]根据一个或多个实施例，所述输入超声数据还可以包括超声回波数据，例如B模式
超声数据，并且其中，所述处理器可以被配置为将所述第一分析流程和所述第二分析流程应用于所述超声回波数据以还确定针对所述超声回波数据的可靠性分类
[0024]超声回波数据随后可以用于生成超声图像数据，例如用于与使用PWD数据导出的流动测量一起显示在患者监测器上。
[0025]所述处理器可以被配置为基于针对所述PWD数据和所述回波数据的可靠性分类的组合来计算针对所述超声数据的总体分类。
[0026]根据一个或多个实施例，所述输入PWD超声数据可以表示作为时间的函数的PWD信号，并且其中，所述处理器可以被配置为将所述信号分解为多个时间部分，并且生成针对每个时间部分的相应可靠性分类。
[0027]根据一个或多个实施例，所述处理器可以还被配置为处理所述PWD超声信号的所述时间部分中的每个时间部分以基于每个时间部分导出相应的血液流动测量结果。
[0028]所述处理器可以被配置为基于针本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种超声数据处理器(22)，所述处理器包括用于接收超声数据(24)作为输入的输入部/输出部(26)，所述超声数据至少包括脉冲波多普勒(PWD)超声数据，所述处理器被配置为：将第一分析流程(34)应用于所述超声数据或从所述超声数据导出的数据，以生成第一组一个或多个分析参数，所述第一分析流程包括对所述数据的傅里叶频谱分析；将第二分析流程(36)应用于所述超声数据或从所述超声数据导出的数据，以生成第二组一个或多个分析参数，所述第二分析流程包括小波分解，将所述第一组分析参数和所述第二组分析参数输入到分类器(38)，其中，所述分类器被配置为基于输入分析参数来确定针对输入超声数据的至少一个可靠性分类(30)，所述至少一个可靠性分类指示针对使用所述数据来确定患者血液流动测量结果的所述输入数据的至少部分的可靠性。2.根据权利要求1所述的超声数据处理器(22)，其中，所述处理器被配置为在所述输入部/输出部处生成指示所述可靠性分类的数据输出。3.根据权利要求1或2所述的超声数据处理器(22)，其中，所述处理器被配置为实时地接收和处理所述输入超声数据。4.根据权利要求1
‑
3中的任一项所述的超声数据处理器(22)，其中，所述处理器还被配置为处理输入PWD超声数据以导出一个或多个血液流动测量结果。5.根据权利要求4所述的超声数据处理器(22)，其中，所述处理器被配置为基于针对所述超声数据的所述(一个或多个)可靠性分类来确定所述一个或多个血液流动测量结果中的每个血液流动测量结果的可靠性。6.根据权利要求1
‑
5中的任一项所述的超声数据处理器(22)，其中，所述输入超声数据还包括超声回波数据，例如B模式超声数据，并且其中，所述处理器被配置为将所述第一分析流程和所述第二分析流程应用于所述回波数据从而还确定针对所述回波数据的可靠性分类；并且任选地，其中，所述处理器被配置为基于针对所述PWD数据和所述回波数据的所述可靠性分类的组合来计算针对所述超声数据的总体分类。7.根据权利要求1
‑
6中的任一项所述的超声数据处理器(22)，其中，所述输入PWD超声数据表示随时间的PWD信号，并且其中，所述处理器被配置为将所述信号分解为多个时间部分，并且生成针对每个时间部分的相应的可靠性分类。8.根据权利要求7所述的超声数据处理器(22)，其中，所述处理器还被配置为处理所述PWD超声信号的所述时间部分中的每个时间部分以基于每个时间部分导出相应的血液流动测量结果，并且任选地，其中，所述处理器被配置为基于针对相应的时间部分确定的所述可靠性分类来确定所述相应的血液流动测量结果中的每个血液流动测量结果的可靠性。9.根据权利要求1
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8中的任一项所述的超声数据处理器(22)，其中，所述处理器还被配置为将数据增强流程应用于以下超声数据，针对所述超声数据，所述分类器确定低可靠性分类，并且任选地，其中，所述数据增强流程包括应用一个或多个滤波器。10.根据权利...

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