[發明專利]基于云計算的超聲圖像處理方法和超聲系統

有效

• 申請號: 202110266199.2
• 申請日: 2021-03-11
• 公開（公告）號: CN113056034B
• 公開（公告）日: 2023-02-24
• 發明（設計）人: 廖科峰
• 申請（專利權）人: 深圳華聲醫療技術股份有限公司
• 主分類號: H04W76/14
• 分類號: H04W76/14;H04L67/141;H04L67/06;A61B8/00
• 代理公司: 廣東普潤知識產權代理有限公司 44804
• 代理人: 寇闖

本發明公開了一種基于云計算的超聲圖像處理方法和超聲系統，所述基于云計算的超聲圖像處理方法包括：在超聲收發終端和高可用性的第一網絡均可用時，通過第一網絡建立超聲收發終端與顯示交互終端的直連；在云端處理系統和第二網絡均可用時，將超聲圖像數據通過云端連接路徑上傳至云端處理系統進行圖像處理，將處理完成的超聲圖像數據通過第二網絡發送至顯示交互終端中展示；云端連接路徑為超聲收發終端與云端處理系統之間的唯一通信連接路徑；在云端處理系統和第二網絡中至少一個不可用時，將超聲圖像數據通過第一網絡發送至顯示交互終端進行圖像處理并展示。本發明超聲系統不僅成本功耗低且便攜性強，還保證了良好的圖像性能以及可用性。

技術領域

本發明涉及超聲圖像數據處理領域，尤其涉及一種基于云計算的超聲圖像處理方法和超聲系統。

背景技術

超聲成像診斷是一種不會對人體產生副作用的檢查，且超聲診斷成本低，具有便利性、廣泛性與實時性等優點，因此，通過超聲系統進行超聲診斷成為醫院必備的診斷病灶的利器。

目前，超聲系統實時生成超聲圖像的過程，由模擬部分和數字部分組成，超聲系統成像的功能和性能，由模擬部分和數字部分共同決定；其中，模擬部分負責超聲波的發射和接收，決定了信號質量，信號質量越高，信息量越大，對數字部分的處理能力要求越高；數字部分包含信號處理和圖像處理，數字部分的處理能力越高，所能支持的功能也會越豐富。超聲系統中，只有模擬發射和接收部分是專用系統，而數字部分其實是通用的計算系統，比如FPGA(Field Programmable Gate Array：現場可編程邏輯門陣列)、DSP(數字信號處理：Digital Signal Process)、CPU(中央處理器，Central Processing Unit)、GPU(圖形處理器:Graphics Processing Unit)來實現；且數字部分中的信號處理多為FPGA實現，圖像處理多為軟件(CPU+GPU)實現。

現有技術中，超聲系統通常設計為獨立系統，在基于大數據的深度學習流行起來之后，獨立系統中的超聲系統的數字部分處理已明顯成為了瓶頸。目前所使用的大部分超聲系統通常復雜笨重，因此只能設置在固定地點供使用；但隨著超聲可視化技術的發展，超聲系統逐漸不再僅用于超聲科這樣的固定環境，更多地用在了戶外急救、重癥、麻醉、手術室等環境中。因此，臨床場景下的超聲系統被當作臨床醫生的視診儀，對超聲設備的便攜性和可靠性要求大大提高。

基于上述需求出現了便攜式的超聲系統，但其受到電池、功率、散熱等設計約束，無法支持諸如4D、平面波、超聲標準面智能識別等高級超聲成像方式的實現；且現有便攜式超聲系統成本偏高，在成本、功耗、體積受限的情況下，圖像性能還無法滿足廣泛的臨床需求。也即，由于用于圖像處理的CPU、GPU在超聲數字處理中的占比越來越高，性能要求也越來越高，功耗占比也越來越大；雖然移動設備芯片的處理能力也在逐漸加強，但便攜超聲系統的數字處理能力仍然受到了限制(不同超聲系統由于硬件資源的差異，在基本相同的處理流程下，在不同的設備上的處理數據量，例如32通道、44通道、全通道等等，與算法復雜度一定有非常大的區別)，因此，便攜式超聲系統(包括無線探頭)，大多受到硬件條件的限制，在算法復雜度上做出了讓步，更多采用了低通道設計，這大大限制了便攜超聲系統的可使用范圍。

并且，隨著以深度學習為代表的算法進步，對算力的要求越來越高，超聲系統后端的數字部分架構變化也越來越劇烈，甚至未來后端可能出現NPU(網絡處理器：Neural-network Processing Unit)計算載體。