用于器官移动性的定量评估的系统、方法和装置制造方法及图纸

一种超声成像系统可以分析图像帧的时间序列中的标志的运动以确定一个或多个标志的移动性。在一些示例中，可以通过一个或多个人工智能模型来分析图像帧的序列，以检测标志并针对检测到的标志生成流场。可以分析流场以确定标志的移动的各向同性。各向同性分析可以用于生成定量的移动性指数。于生成定量的移动性指数。于生成定量的移动性指数。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于器官移动性的定量评估的系统、方法和装置


[0001]本公开涉及用于基于超声成像来评估器官移动性的成像系统和方法。特别地，用于生成卵巢和骨盆器官移动性的定量评估的成像系统和方法。

技术介绍

[0002]子宫内膜异位在其生殖年限期间(通常在15
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49岁之间)影响1/10的妇女，这在世界范围内约有1.76亿妇女。子宫内侧上的衬里称为子宫内膜。子宫内膜异位是在子宫外发现类似于子宫内膜的组织的临床状况。这引发慢性炎症过程，并且子宫周围的组织开始结疤。当子宫内膜增厚以为受精卵的着床作好准备时，这种炎性过程在月经周期期间通常是严重的。如果卵未受精，子宫内膜作为月经周期的正常部分脱落。然而，在一些情况下，子宫内膜在月经期间不能完全离开身体。相反，它附着于子宫周围的器官，诸如输卵管、卵巢或大肠和小肠(直肠乙状结肠，特别是如深度浸润性子宫内膜异位)，这造成病变。病变是炎症过程的一部分；因此，它们也脱落并引起多种症状，包括极度疼痛、周期性疼痛(痛经)、慢性骨盆疼痛、肠问题和不孕。子宫内膜异位被检测和处置的越早，结果越好。子宫内膜异位的处置通常涉及药物或外科手术，这取决于病变的扩散及其大小。止痛药通常是非处方止痛药，并且通常推荐激素疗法，因为它减缓子宫内膜组织生长并防止子宫内膜组织的新植入(例如激素避孕药)。如果病变太大或在妊娠之前去除子宫内膜异位植入物，则腹腔镜外科手术通常是一种选择。
[0003]子宫内膜异位的检测主要利用经阴道超声成像(TVUS)进行。在超声检查中，子宫内膜瘤是卵巢囊肿，其具有均匀的低回声，内部没有血液证据。功能性囊肿在月经周期的不同阶段内消失或变得更小，而子宫内膜异位在没有处置的情况下不会收缩。标准TVUS指南建议在常规检查中检查子宫和卵巢。然而，在存在慢性疼痛的情况下，该检查仅是程序的一部分。当患者被转诊以便进行深度TVUS时，骨盆和直肠检查对于确定和排除闭塞或子宫内膜异位的存在是必要的。对这些患者的检查的最重要的部分是评估卵巢和子宫的移动性、盲管、肠壁和直肠阴道隔以及直肠子宫凹陷。特别地，器官移动性的研究已被证明是能够检测肠粘连的方法，并且最重要的是理解在存在子宫内膜异位的情况下子宫和卵巢之间相对于其他器官的闭塞的严重性。器官移动性(或其缺乏)也可以用于评估其他医学状况，诸如检测由于瘢痕组织(例如，肥大性瘢痕形成)的粘连。

技术实现思路

[0004]可以评估图像帧内器官的移动和/或器官的聚类位移，以提供一个或多个移动性图和/或移动性指数(例如，器官移动性指数)，其在一些示例中可以是定量的。移动性指数可以用作临床疾病(例如子宫内膜异位)的指标。然而，移动性指数可以用于其他医学状况，其中，器官相对于彼此的移动指示状况(例如，来自增生性瘢痕形成的粘连)。
[0005]所述系统、方法和装置可以在B模式图像上实施骨盆器官(例如，子宫、卵巢、髂内血管)的标志检测。在一些示例中，人工智能(AI)(例如，深度学习、机器学习等)可以用于标
志检测。在一些示例中，可以通过经阴道超声(TVUS)图像来采集B模式图像。可以使用AI来评估骨盆标志的B模式帧间绝对位移和/或全局移动。所述系统、方法和装置可以生成二维(2D)位移和/或速度图。然后可以评估该图以确定运动的各向同性和/或各向异性。基于该评估，可以生成移动性图，其可以允许用户确定视场中的哪些骨盆结构是固定的(例如，附着到另一结构)或移动的。在一些示例中，所述系统、方法和装置可以生成卵巢移动性指数(OMI)，其可以基于与所生成的图中的移动组织的量相比的固定组织的量。
[0006]可选地，在一些示例中，所述系统、方法和装置可以基于速度图的速度矢量的分布来对器官位移进行聚类。可选地，在一些示例中，可以提取惯性测量单元(IMU)数据以检测推拉移动以及探头旋转，以确定对所收集的数据的哪个时间段应用OMI处理，给出关于适当执行的探头运动的用户反馈，和/或排除对由于突然/不正确的探头运动而在图像中具有损坏的运动模式的数据的处理。
[0007]根据本公开的至少一个示例，一种超声成像系统可以被配置为提供标志移动性的量化，并且所述系统可以包括非瞬态计算机可读介质和至少一个处理器，所述非瞬态计算机可读介质被编码有指令并且被配置为存储图像帧的时间序列，所述至少一个处理器与所述非瞬态计算机可读介质通信并且被配置为执行所述指令，其中，当被执行时，所述指令使所述至少一个处理器确定一个或多个标志是否存在于图像帧的所述序列中的个体图像帧中，输出指示被确定为存在于所述个体图像帧中的所述一个或多个标志的位置的边界框，至少部分地基于所述边界框输出针对被确定为存在于所述个体图像帧中的所述一个或多个标志的流场，至少部分地基于所述流场生成位移场的值，至少部分地基于所述流场生成指示运动的方向和量值的速度矢量的值，通过取空间平均位移场的量值除以位移场的量值/速度矢量的比率来计算位移/速度各向同性值，以及至少部分地基于所述位移/速度各向同性值生成移动性图或移动性指数中的至少一项。
[0008]根据本公开的至少一个示例，一种用于提供标志移动性的量化的方法可以包括接收图像帧的序列，确定一个或多个标志是否存在于图像帧的所述序列中的个体图像帧中，提供指示被确定为存在于所述个体图像帧中的所述一个或多个标志的位置的边界框，至少部分地基于所述边界框或图像帧的所述序列的整个帧生成针对被确定为存在于所述个体图像帧中的所述一个或多个标志的流场，至少部分地基于所述流场生成位移场的值，至少部分地基于所述流场生成指示运动的方向和量值的速度矢量的值，通过取空间平均位移场的量值除以位移场的量值/速度矢量的比率来计算位移/速度各向同性值，以及至少部分地基于所述位移/速度各向同性值生成移动性图或移动性指数中的至少一项。在一些实施例中，用于提供标志移动性的量化的方法是计算机实施的方法。在一些实施例中，确定所述一个或多个标志是否存在和提供所述边界框由第一人工智能(AI)模型执行，并且其中，生成所述流场由第二人工智能(AI)模型执行。在实施例中，所述第二AI模型包括FlowNet网络。在一些其他实施例中，用于提供标志移动性的量化的方法还包括：至少部分地基于所述位移/速度各向同性值来对所述移动性图进行分割；以及至少部分地基于对所述移动性图的分割来生成包括一个或多个区域的移动性掩模。在一些实施例中，用于提供标志移动性的量化的方法还包括：基于所述一个或多个标志的相对移动或绝对移动中的至少一项来对存在于图像帧的所述序列中的个体图像帧中的所述一个或多个标志进行聚类。在一些实施例中，用于提供标志移动性的量化的方法还包括生成基于所述位移场的所述值的位移图或基
于所述速度矢量的所述值的速度图中的至少一项。在一些实施例中，用于提供标志移动性的量化的方法包括：从惯性测量单元接收针对超声探头的探头移动数据；以及从所述图像序列中排除与所述超声探头的突然运动或所述超声探头的旋转运动中的至少一项相关联的所述图像序列的各个图像。在一些实施例中，所述移动性指数指示临床状况的水平。
[0009]根据本公开的至少一个示例，存在一种包括计本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种被配置为提供标志移动性的量化的超声成像系统，所述系统包括：非瞬态计算机可读介质，其被编码有指令并且被配置为存储图像帧的时间序列；以及至少一个处理器，其与所述非瞬态计算机可读介质通信并且被配置为执行所述指令，其中，当被执行时，所述指令使所述至少一个处理器：确定一个或多个标志是否存在于图像帧的所述序列中的个体图像帧中；输出指示被确定为存在于所述个体图像帧中的所述一个或多个标志的位置的边界框；至少部分地基于所述边界框输出针对被确定为存在于所述个体图像帧中的所述一个或多个标志的流场；至少部分地基于所述流场生成位移场的值；至少部分地基于所述流场生成指示运动的方向和量值的速度矢量的值；通过取空间平均位移场的量值除以位移场的量值/所述速度矢量的比率来计算位移/速度各向同性值；以及至少部分地基于所述位移/速度各向同性值生成移动性图或移动性指数中的至少一项。2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述移动性指数基于等于或低于阈值的值的百分比。3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述位移/速度各向同性值指示临床状况或所述临床状况的严重性。4.根据权利要求3所述的系统，其中，所述临床状况包括子宫内膜异位。5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述指令还使所述至少一个处理器：至少部分地基于所述位移/速度各向同性值来对所述移动性图进行分割；以及至少部分地基于所述移动性图的分割来生成包括一个或多个区域的移动性掩模。6.根据权利要求5所述的系统，其中，所述一个或多个区域具有所述位移/速度各向同性值的不同值或值范围中的至少一项。7.根据权利要求5所述的系统，其中，所述指令还使所述至少一个处理器生成用于将所述移动性掩模叠加在图像帧的所述序列中的图像帧上的显示数据。8.根据权利要求1所述的系统，其中，所述指令还使所述至少一个处理器基于所述一个或多个标志的相对移动或绝对移动中的至少一项来对存在于图像帧的所述序列中的个体图像帧中的所述一个或多个标志进行聚类。9.根据权利要求1所述的...

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