【技术实现步骤摘要】
本专利技术总体上涉及超声成像，并且特别涉及在对患者成像时自动确定是否应当使用造影剂。
技术介绍
1、据估计，在成年患者中，用于评估重要心脏功能状况(诸如左心室容积、射血分数、局部室壁运动(rwm)和其他参数)的心脏超声检查在常规扫描中有多达20％的时间是非诊断性的，并且在重症监护环境中有多达30％的时间是非诊断性的。这是因为尽管超声换能器和和设备质量方面有重大进展，但是人口的日益增加的肥胖，经常与肺和其他疾病相结合，使得实际上不可能在非常大量的患者中获得关键诊断参数。在这种情况下经常使用超声增强剂以允许产生诊断级图像。心脏医学会已经开发了用于何时指示造影剂的指南。美国超声心动图学会2018造影剂使用指南规定：根据2008ase指南，对于常规静息超声心动图研究，当两个或更多个lv节段不能被充分可视化以用于lv功能的评估(lvef和局部室壁运动评估)和/或在其中研究指示需要rwm的准确分析的设置中时，应当使用uea。超声医师的造影剂ase指南规定：只要存在用于量化心腔容积和射血分数以及评估局部壁运动次优图像，就应当使用超声造影剂。次优图像可...
【技术保护点】
1.一种用于超声成像的方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述指示在所述诊断程序期间被实时提供。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述自动确定使用经训练的机器学习模型来执行，所述经训练的机器学习模型使用训练数据进行训练，所述训练数据包括被标记以指示专家确定需要所述超声增强剂的多个数据点。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述训练数据包括使用所述超声增强剂捕获的多个数据点。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述所需阈值至少是成功完成所述诊断程序所需的最小固有质量。
6.根据权利...
【技术特征摘要】
1.一种用于超声成像的方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述指示在所述诊断程序期间被实时提供。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述自动确定使用经训练的机器学习模型来执行，所述经训练的机器学习模型使用训练数据进行训练，所述训练数据包括被标记以指示专家确定需要所述超声增强剂的多个数据点。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述训练数据包括使用所述超声增强剂捕获的多个数据点。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述所需阈值至少是成功完成所述诊断程序所需的最小固有质量。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述自动确定包括通过机器学习模型确定与所述诊断程序相关联的器官的一个或多个视图已经在满足所述固有质量阈值的情况下在将提供临床可接受的图像质量的探头位置处被捕获，和/或已经以在满足所述固有质量阈值的情况下将提供临床可接受的图像质量的模式被捕获，同时所述固有图像质量保持低于所述所需阈值。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，使用机器学习模型来执行以下：确定与所述诊断程序相关联的所述器官的一个或多个视图已经在满足所述固有质量阈值的情况下在将提供临床可接受的图像质量的所述探头位置处被捕获，和/或已经以在满足所述固有质量阈值的情况下将提供临床可接受的图像质量的模式被捕获，所述机器学习模型被训练成部分地基于所述探头位置和/或所述采集模式来确定所采集图像的预期临床质量。
8.根据权利要求6所述的方法，其中，所述一个或多个视图包括多个视图，并且所述多个视图的固有质量被整合在一起，以确定所述多个超声图像的固有图像质量小于与所述诊断程序相关联的所需阈值固有质量。
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