心脏病学中确定整体外周应变的系统和方法技术方案

本发明专利技术涉及心脏病学中确定整体外周应变的系统和方法。提供用于确定结构的外周以及外周的百分比变化的系统和方法。某些方法包括分别接收在第一和第二时间点获取的围绕结构的长轴的结构的第一和第二组至少三个垂直面图像。从各组图像的每个图像来识别限定结构的轮廓的数据点。使用定位在所述水平面上的所识别数据点来估计在第一和第二时间点该结构的水平面上的该结构的外周。确定第一时间点的该结构的所估计外周与第二时间点的该结构的所估计外周之间的百分比变化。

【技术实现步骤摘要】

一般来说，本技术的实施例涉及心脏病学。更具体来说，本技术的实施例提供用于确定心脏的左心室中的整体外周应变(“GCS”)。
技术介绍
GCS是用于心肌功能(功能障碍)的超声心动描记量化。当心脏泵血并且左心室收缩时，左心室的外周改变。GCS是左心室的第一外周与左心室的第二外周之间的相对变化。确定GCS的已知技术包括比较沿左心室的短轴(水平面)所进行的二维(“2D”)扫描。2D扫描能够提供高时空取样率，从而产生可靠的二维斑点跟踪以及跟踪快速心脏力 学事件的可能性。但是，使用已知技术来比较2D扫描会是费时的，并且会对执行扫描的技术人员要求高级技能。另外，沿左心室的短轴所进行的2D扫描一般在三个扫描平面进行位于左心室的顶点的顶点(AP)平面、位于左心室的乳头肌的乳头肌(PM)平面以及位于左心室的二尖瓣的二尖瓣(MV)平面。确定GCS的已知技术还包括比较沿左心室的短轴(水平面)所进行的四维(“4D”)扫描。但是，这类技术由于进行扫描的低帧率而会提供不准确跟踪。另外，这类技术会具有有限空间和时间分辨率。4D扫描能够提供左心室的任何水平的短轴平面，而不是限制到像2D扫描的三个水平。但是，4D扫描的分析会是不准确的。因此，需要用于确定心脏的左心室中的GCS的改进系统和方法。
技术实现思路
本技术的实施例提供一种用于确定结构的外周以及外周的百分比变化的方法，包括在处理器接收在第一时间点获取的、围绕结构的长轴的结构的第一组至少三个垂直面图像；使用处理器从第一组图像的每个图像来识别限定结构的轮廓的数据点；使用处理器以用于使用定位在水平面上的所识别数据点来估计在第一时间点结构的水平面上的结构的外周；在处理器接收在第二时间点获取的、围绕结构的长轴的结构的第二组至少三个垂直面图像；使用处理器从第二组图像的每个图像来识别限定结构的轮廓的数据点；使用处理器以用于使用定位在水平面上的所识别数据点来估计在第二时间点结构的水平面上的结构的外周；以及使用处理器来确定第一时间点的结构的所估计外周与第二时间点的结构的所估计外周之间的百分比变化。在一个实施例中，结构是左心室，并且第一时间点与第二时间点的结构的外周之间的百分比变化是左心室的整体外周应变。某些实施例还包括将整体外周应变作为色图来显示。某些实施例还包括将整体外周应变作为线图来显示。某些实施例还包括使用线性漂移校正来调整结构的所估计外周的至少一个，其中线性漂移校正假定左心室的外周在各心脏泵血周期的开始和结束是相同的。在一个实施例中，第一时间点是心缩期的开始，并且第二时间点是心缩期的结束。在一个实施例中，垂直面图像使用超声扫描仪来获取。本技术的实施例提供一种用于确定结构的外周以及外周的百分比变化的系统，包括处理器，配置成接收在第一时间点获取的、围绕结构的长轴的结构的第一组至少三个垂直面图像；处理器配置成从第一组图像的每个图像来识别限定结构的轮廓的数据点；处理器配置成使用定位在水平面上的所识别数据点来估计在第一时间点结构的水平面上的结构的外周；处理器配置成接收在第二时间点获取的、围绕结构的长轴的结构的第二组至少三个垂直面图像；处理器配置成从第二组图像的每个图像来识别限定结构的轮廓的数据点；处理器配置成使用定位在水平面上的所识别数据点来估计在第二时间点结构的水平面上的结构的外周；以及处理器配置成确定第一时间点的结构的所估计外周与第二时间点的结构的所估计外周之间的百分比变化。在一个实施例中，结构是左心室，并且第一时间点与第二时间点的结构的外周之 间的百分比变化是左心室的整体外周应变。某些实施例还包括配置成将整体外周应变作为色图来显示的输出装置。某些实施例还包括配置成将整体外周应变作为线图来显示的输出装置。在一个实施例中，处理器配置成使用线性漂移校正来调整结构的所估计外周的至少一个，其中线性漂移校正假定左心室的外周在各心脏泵血周期的开始和结束是相同的。在一个实施例中，第一时间点是心缩期的开始，并且第二时间点是心缩期的结束。某些实施例还包括配置成获取垂直面图像的超声扫描仪。本技术的实施例提供一种编码有计算机的指令集的非暂时计算机可读介质，指令包括第一例程，配置成接收在第一时间点获取的、围绕结构的长轴的结构的第一组至少三个垂直面图像；第二例程，配置成从第一组图像的每个图像来识别限定结构的轮廓的数据点；第三例程，配置成使用定位在水平面上的所识别数据点来估计在第一时间点结构的水平面上的结构的外周；第四例程，配置成接收在第二时间点获取的、围绕结构的长轴的结构的第二组至少三个垂直面图像；第五例程，配置成从第二组图像的每个图像来识别限定结构的轮廓的数据点；第六例程，配置成使用定位在水平面上的所识别数据点来估计在第二时间点结构的水平面上的结构的外周；以及第七例程，配置成确定第一时间点的结构的所估计外周与第二时间点的结构的所估计外周之间的百分比变化。 在一个实施例中，结构是左心室，并且第一时间点与第二时间点的结构的外周之间的百分比变化是左心室的整体外周应变。某些实施例还包括配置成将整体外周应变作为色图来显示的第八例程。某些实施例还包括配置成将整体外周应变作为线图来显示的第八例程。某些实施例还包括配置成使用线性漂移校正来调整结构的所估计外周的至少一个的第八例程，其中线性漂移校正假定左心室的外周在各心脏泵血周期的开始和结束是相同的。在一个实施例中，第一时间点是心缩期的开始，并且第二时间点是心缩期的结束。附图说明图I示出沿左心室在乳头肌的水平的短轴(水平面)所进行的扫描以及相关分析，这是本领域已知的。图2示出沿左心室的短轴(水平面)所进行的三个2D超声扫描。图3示出沿左心室的长轴(垂直面)所进行的三个2D超声扫描。图4示出按照本技术的实施例、从沿左心室的长轴(垂直面)所进行的三个2D扫描所得出的数据。图5是图4所示数据的顶视图。图6示出基于图4所示数据的左心室的水平面外周的模型。图7示出按照本技术的实施例所使用的、计算椭圆的外周中使用的几何模型。 图8示出按照本技术的实施例、用于校正外周估计的技术。图9示出按照本技术的实施例、随时间提供左心室的外周的色图。图10示出按照本技术的实施例、随时间提供左心室的GCS的色图。图11示出使用已知技术所确定的GCS值与使用按照本技术的一个实施例的技术所确定的GCS值的比较。图12示出按照本技术的实施例、用于确定GCS的系统。图13示出按照本技术的实施例、用于确定GCS的方法。通过结合附图进行阅读，将会更好地理解以上概述以及某些实施例的以下详细描述。为了便于说明本专利技术，附图中示出某些实施例。但是应当理解，本专利技术并不局限于附图所示的布置和工具。具体实施例方式一般来说，本技术的实施例涉及心脏病学。更具体来说，本技术的实施例提供用于确定心脏的左心室中的整体外周应变(“GCS”)。虽然本文所述的实施例是在心脏病学的上下文中并且使用超声成像技术来确定GCS，但是在某些实施例，本文所述的技术能够用于确定使用任何成像技术来成像的任何结构的外周变化。已经发现，例如沿诸如左心室之类的结构的长轴(垂直面)所进行的二维(“2D”)扫描能够用于确定结构的任何水平面上的GCS。已经发现，使用本文所述的这类技术来确定GCS能够克服与使用已知技术来确定GCS关联的某些限制。图I示出沿左心室在乳头肌的水平的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
2011.01.31 US 13/0176351.一种用于确定结构的外周以及外周的百分比变化的方法，包括 在处理器(1202)接收在第一时间点获取的围绕结构的长轴的所述结构的第一组至少三个垂直面图像； 使用所述处理器(1202)从所述第一组图像的每个图像来识别限定所述结构的轮廓的数据点； 使用所述处理器(1202)以用于使用定位在所述水平面上的所识别数据点来估计在所述第一时间点所述结构的水平面上的所述结构的外周； 在处理器(1202)接收在第二时间点获取的围绕结构的长轴的所述结构的第二组至少三个垂直面图像； 使用所述处理器(1202)从所述第二组图像的每个图像来识别限定所述结构的轮廓的数据点； 使用所述处理器(1202)以用于使用定位在所述水平面上的所识别数据点来估计在所述第二时间点所述结构的水平面上的所述结构的外周；以及 使用所述处理器(1202)来确定所述第一时间点的所述结构的所估计外周与所述第二时间点的所述结构的所估计外周之间的百分比变化。2.如权利要求I所述的方法，其中，所述结构是左心室，并且所述第一时间点与所述第二时间点的所述结构的外周之间的所述百分比变化是左心室的整体外周应变。3.如权利要求2所述的方法，还包括使用线性漂移校正来调整所述结构的所估计外周的至少一个，其中所述线性漂移校正假定左心室的外周在各心脏泵血周期的开始和结束是相同的。4.如权利要求2所述的方法，其中，所述第一时间点是心缩期的开始，而所述第二时间点是心缩期结束。5.如权利要求I所述的方法，其中，所述垂直面图像使用超声扫描...

【专利技术属性】
技术研发人员：M·齐夫阿里，Z·弗里德曼，P·利塞安斯基，N·斯米林，
申请(专利权)人：通用电气公司，
类型：发明
国别省市：