[發明專利]超聲成像引導方法、超聲設備及存儲介質有效
| 申請號: | 201911421238.0 | 申請日: | 2019-12-31 |
| 公開(公告)號: | CN113116386B | 公開(公告)日: | 2023-08-04 |
| 發明(設計)人: | 趙明昌;莫若理;陸振宇 | 申請(專利權)人: | 無錫祥生醫療科技股份有限公司 |
| 主分類號: | A61B8/08 | 分類號: | A61B8/08;A61B8/00;G06T7/73;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司: | 無錫市大為專利商標事務所(普通合伙) 32104 | 代理人: | 曹祖良 |
| 地址: | 214028 江蘇省無錫市新吳區新*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 超聲 成像 引導 方法 設備 存儲 介質 | ||
1.一種超聲成像引導方法,其特征在于,包括:
加載檢測對象待掃查目標器官對應的三維超聲模型,所述三維超聲模型中至少包含一個帶有位置信息和角度信息的標準掃查切面;
獲取超聲探頭掃查的當前超聲圖像;
獲取設置在所述超聲探頭中的慣性測量單元采集的IMU信息;
將所述當前超聲圖像、IMU信息以及三維超聲模型輸入訓練好的CNN深度卷積神經網絡模型進行處理,確定所述當前超聲圖像的位置信息和角度信息;
根據所述當前超聲圖像與所述標準掃查切面的位置信息和角度信息,引導所述超聲探頭運動至所述標準掃查切面處;
其中,所述將所述當前超聲圖像、IMU信息以及三位超聲模型輸入訓練好的CNN深度卷積神經網絡模型進行處理,確定所述當前超聲圖像的位置信息和角度信息,包括:
通過CNN深度卷積神經網絡提取所述當前超聲圖像中的第一特征向量;
通過CNN深度卷積神經網絡提取所述三維超聲模型中的第二特征向量;
通過CNN深度卷積神經網絡提取所述IMU信息中的第三特征向量;
將所述第一特征向量、第二特征向量以及第三特征向量進行拼接,得到第一拼接特征向量;
將所述第一拼接特征向量輸入全連接層進行特征向量融合,得到所述當前超聲圖像的位置信息和角度信息;
其中,所述獲取設置在所述超聲探頭中的慣性測量單元采集的IMU信息,包括:
通過慣性測量單元采集所述超聲探頭當前時刻的第一IMU信息;
通過慣性測量單元獲取所述超聲探頭當前時刻前預設時間段內的IMU信息;
將超聲探頭當前時刻的IMU信息以及當前時刻前預設時間段內的IMU信息輸入循環神經網絡模型處理,得到超聲探頭的第二IMU信息,其中,第二IMU信息的準確度大于第一IMU信息的準確度。
2.根據權利要求1所述的超聲成像引導方法,其特征在于,所述通過CNN深度卷積神經網絡提取所述IMU信息中的第三特征向量,具體為:
通過CNN深度卷積神經網絡中的嵌入向量層提取所述第三特征向量。
3.根據權利要求1-2中任一項所述的超聲成像引導方法,其特征在于,所述慣性測量單元至少包括加速度計和陀螺儀。
4.根據權利要求1所述的超聲成像引導方法,其特征在于,所述根據所述當前超聲圖像的位置與所述標準掃查切面的位置信息和角度信息,引導所述超聲探頭運動至所述標準掃查切面處,包括:
根據所述位置信息和角度信息規劃所述超聲探頭運動至所述標準掃查切面的引導路徑;
獲取所述超聲探頭的實時位置;
根據所述超聲探頭的實時位置判斷所述超聲探頭是否偏離所述引導路徑,若是,根據所述實時位置更新所述引導路徑;
實時顯示所述引導路徑、標準掃查切面以及所述超聲探頭。
5.根據權利要求4所述的超聲成像引導方法,其特征在于,所述實時顯示所述引導路徑、標準掃查切面以及所述超聲探頭,包括:
獲取攝像機拍攝的至少包含檢測對象以及超聲探頭的環境影像;
在所述環境影像和/或檢測對象體表突出顯示所述引導路徑、標準掃查切面以及所述超聲探頭。
6.根據權利要求1所述的超聲成像引導方法,其特征在于,還包括:在引導所述超聲探頭運動至所述標準掃查切面處的過程中,提供操作提示信息,所述操作提示信息包括:語音操作提示、視覺操作提示以及觸覺操作提示中的一種或多種。
7.一種超聲設備,至少包括存儲器、處理器,所述存儲器上存儲有計算機程序,其特征在于,
所述處理器在執行所述存儲器上的計算機程序時實現權利要求1至6中任一項所述的超聲成像引導方法的步驟。
8.一種計算機存儲介質,其特征在于,
所述計算機存儲介質中存儲有計算機程序,所述計算機程序被處理器執行時用以實現如權利要求1~6中任一項所述的超聲成像引導方法的步驟。
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