[發明專利]用于超聲系統的回波窗口偽影分類和視覺指示符

在審

• 申請號: 201880087112.1
• 申請日: 2018-12-07
• 公開（公告）號: CN111629670A
• 公開（公告）日: 2020-09-04
• 發明（設計）人: F·楊;J·H·崔
• 申請（專利權）人: 韋拉索恩股份有限公司
• 主分類號: A61B8/08
• 分類號: A61B8/08;A61B8/00;A61B5/00;G06N3/02;G06T7/00;G16H50/20;G01S7/52
• 代理公司: 永新專利商標代理有限公司 72002
• 代理人: 劉兆君

1.一種方法，包括：

由與超聲探頭相關聯的處理器接收超聲圖像數據；

由所述處理器檢測所述超聲圖像數據中的具有偽影的區域；

由所述處理器將所述具有偽影的區域分類到多個可用偽影種類中的一個內；

由所述處理器針對基于超聲的圖像來生成對所述具有偽影的區域的指示，其中，所述指示包括對所述偽影種類的指定；并且

由所述處理器將所述基于超聲的圖像和對所述具有偽影的區域的所述指示呈現給操作者。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述超聲圖像數據包括二維B模式圖像。

3.根據權利要求1所述的方法，其中，所述超聲圖像數據包括用于編譯為C模式圖像的多幅B模式圖像。

4.根據權利要求1所述的方法，其中，所述分類包括使用卷積神經網絡來執行偽影分類。

5.根據權利要求1所述的方法，其中，所述多個偽影種類包括恥骨陰影種類、腸道氣體陰影種類和不良耦合種類。

6.根據權利要求1所述的方法，還包括：

由所述處理器檢測所述超聲圖像內的目標對象；并且

由所述處理器，并且與所述分類同時地，基于目標對象來計算結果。

7.根據權利要求1所述的方法，其中，所述分類包括：

基于具有先前辨別的偽影類型的訓練圖像中的像素組來發展所述偽影種類的預先訓練的模型。

8.根據權利要求7所述的方法，還包括：

將所述預先訓練的模型存儲在本地存儲器中；并且

基于所述預先訓練的模型來對來自所述超聲圖像數據的像素組與來自所述訓練圖像的像素組進行匹配。

9.根據權利要求1所述的方法，其中，所述呈現指示所述具有偽影的區域在所述超聲圖像內相對于目標對象的位置。

10.根據權利要求9所述的方法，其中，所述目標對象是包括膀胱、主動脈、前列腺、腎臟、血管或甲狀腺中的一個的器官。

11.一種設備，包括：

用于存儲指令的存儲器設備；以及

處理器，其被配置為：

接收來自超聲探頭的超聲圖像數據，

檢測所述超聲圖像數據中的具有偽影的區域，

將所述具有偽影的區域分類到多個可用偽影種類中的一個內，

針對超聲圖像生成所述具有至少一個偽影的區域的指示，其中，所述指示包括所述偽影種類的指定，并且

將所述超聲圖像和對所述具有至少一個偽影的區域的所述指示呈現給操作者。

12.根據權利要求11所述的設備，其中，所述超聲圖像數據包括二維B模式圖像。

13.根據權利要求11所述的設備，其中，當對所述具有偽影的區域進行分類時，所述處理器還被配置為應用機器學習。

14.根據權利要求11所述的設備，其中，所述多個偽影種類包括恥骨陰影種類、腸道氣體陰影種類和不良耦合種類。

15.根據權利要求11所述的設備，其中，所述處理器還被配置為：

生成對所述超聲圖像內的目標對象的指示；并且

與所述分類并行地，基于對所述目標對象的所述指示來計算結果。

16.根據權利要求11所述的設備，其中，所述處理器還被配置為：

生成對所述超聲圖像內的目標對象的指示；并且

在所述呈現之后基于對所述目標對象的所述指示來計算結果。