專利名稱：自動化胎兒胎齡評估的系統(tǒng)和方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明的實施例大體上涉及超聲成像，更特別地，涉及自動評估人胎齡的設(shè)備及方法。
背景技術(shù)：
眾所周知，在超聲成像中產(chǎn)生一系列高頻聲脈沖，并且這些脈沖在它們的路徑上從不同的對象“彈回”或反射回來。具體地，患者身體中的不同結(jié)構(gòu)表現(xiàn)出不同等級的阻抗， 并且當(dāng)超聲信號接觸這些結(jié)構(gòu)之間的阻抗邊界時產(chǎn)生超聲回聲。測量發(fā)射脈沖和接收到相應(yīng)的回聲之間的間隔，來確定脈沖源和回聲從其產(chǎn)生的阻抗邊界之間的距離。另外，回聲的相對強度攜帶與引起回聲的組織性質(zhì)有關(guān)的信息。不同的組織對于超聲信號表現(xiàn)出不同等級的阻抗。因此，例如，在肌肉組織和骨之間的邊界存在變化的的阻抗差，其與脂肪組織和器官組織之間的邊界形成對照。因此，當(dāng)超聲撞擊肌肉組織和骨之間的阻抗邊界時，產(chǎn)生比當(dāng)超聲脈沖撞擊脂肪組織和器官組織之間的阻抗邊界時產(chǎn)生的回聲更強的回聲。最終，由這些接收到的回聲中每個組合的鑲嵌圖(反映引起回聲的對象的位置和性質(zhì))構(gòu)成通過使用超聲成像而獲得的多維圖像。典型地，超聲圖像日常用于評估胎兒的生長以及確定或預(yù)測胎兒的胎齡(GA)。胎兒解剖學(xué)的特定特征(例如頭部、腹部或股骨等)從二維或三維圖像數(shù)據(jù)的超聲測量以用于確定GA、評估生長模式以及識別異常。在一個例子中，在第二和第三妊娠期中，股骨長度的測量是胎兒生長的重要指標(biāo)。 在通常的臨床實踐中，超聲傳感器在腹部上移動，直到在標(biāo)準(zhǔn)掃描平面內(nèi)股骨是可視的，在該標(biāo)準(zhǔn)掃描平面內(nèi)骨表面與超聲射束接近于垂直。然后，股骨的長度通過在可視顯示器 (其具有連入圖像顯示站的類似鼠標(biāo)的機構(gòu))上指示它的端點來測量。從標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)科(OB)表格讀出對應(yīng)于該測量的GA。典型地，股骨長度測量牽涉由訓(xùn)練有素的超聲波記錄人員進(jìn)行的手動測量。在另一個例子中，胎兒頭部周長也是GA的指標(biāo)，并且也可以用于度量胎兒生長模式中的異常。典型地，胎兒頭部周長測量也牽涉由訓(xùn)練有素的超聲波記錄人員進(jìn)行的手動測量。胎兒超聲圖像總會受到能夠降低診斷能力的許多因素污染。該因素包括但不限于由于腹部脂肪層導(dǎo)致的近場模糊、不可預(yù)知的移動、胎兒的肢體位置以及普遍存在的斑點噪聲。操作者的可變化性也限制了超聲圖像和測量的可再現(xiàn)性。在改善臨床工作流程的魯棒性和準(zhǔn)確性方面的早期努力傾向于集中在半自動方法上，其包括例如股骨分割。該半自動方法包括在手動初始化位于股骨上的點之后的例如最大似然估計或形態(tài)學(xué)算子等方式。 其它方式使用模式識別技術(shù)，其具有使用數(shù)百個訓(xùn)練數(shù)據(jù)集產(chǎn)生的代表若干圖像特征的分類器。作為一個例子，在胎兒股骨評估情況中，已知的方法包括形態(tài)學(xué)濾波，其中圖像首先用大的結(jié)構(gòu)化要素銷蝕，并且從原始圖像中減去濾波后的圖像來強調(diào)和分割股骨區(qū)域。在另一個已知的半自動方法中，使用者在超聲圖像中標(biāo)記股骨區(qū)域內(nèi)的點，之后算法利用最大似然框架來分割整個股骨。股骨評估的再另一已知方式基于訓(xùn)練范例，其中一組例如具有標(biāo)記的股骨的1000幅圖像用于訓(xùn)練概率增強樹。之后該訓(xùn)練模型的參數(shù)用于估計測試圖像中的股骨長度。再另一已知的方式包括在形態(tài)和計算上分割股骨。此外，在頭部周長和左右顱頂骨直徑的評估情況中，已知方法包括通過使用稱為主動輪廓模型化的計算機視覺技術(shù)來檢測胎兒顱骨的內(nèi)外邊界的自動計算。另一個方法基于基于形態(tài)的算法以便在超聲圖像中識別胎兒頭部輪廓，細(xì)化它的形狀并對不規(guī)則進(jìn)行補償，之后測量它的尺寸。在另一個基于學(xué)習(xí)方式的方法中，通過概率增強樹中的鑒別分類器來獲得使用者注解的訓(xùn)練數(shù)據(jù)并進(jìn)行分類。再另一個方式基于來自回波描記圖像的胎兒解剖結(jié)構(gòu)的分割。在該方式中，估計且然后測量胎兒身體的顱骨橫截面輪廓。輪廓估計表達(dá)為統(tǒng)計估計問題，其中輪廓及觀測模型參數(shù)都是未知的。觀測模型在概率方面使觀測到的圖像與基本輪廓相關(guān)。該似然函數(shù)來自于基于區(qū)域的統(tǒng)計模型，并通過確定性迭代算法根據(jù)最大似然準(zhǔn)則估計輪廓及觀測模型參數(shù)。然而，以上過程趨于耗時，可能包括用戶介入或經(jīng)過訓(xùn)練的超聲波記錄人員，可能受到操作者可變性的影響，或者可能易于產(chǎn)生錯誤檢測。在偏遠(yuǎn)或鄉(xiāng)村市場，獲得由經(jīng)過訓(xùn)練的超聲波記錄人員或超聲技師的服務(wù)是特別困難的，使得偏遠(yuǎn)區(qū)域服務(wù)不足或服務(wù)不周到。因此，為了更好地估計胎兒的胎齡并克服前述缺點，改善超聲圖像的可視化技術(shù)將是可取的。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的實施例針對用于超聲成像、更具體地自動測量胎兒胎齡的方法和設(shè)備。根據(jù)本發(fā)明的方面，超聲系統(tǒng)包括包括多數(shù)傳感器元件的傳感器陣列，其配置為采集對象的圖像數(shù)據(jù)；顯示系統(tǒng)，其用于基于采集的圖像數(shù)據(jù)來顯示對象圖像；以及圖像處理器模塊。該圖像處理器模塊編程為計算圖像的曲率，并基于計算得到的曲率和對象的已知特征趨勢來識別對象特征。根據(jù)本發(fā)明的另一方面，一種超聲圖像處理方法包括獲得胎兒的至少一部分的圖像，計算在圖像中的每個點的曲率，以及基于計算得到的曲率及基于胎兒的已知臨床特征來計算對象特征。根據(jù)本發(fā)明的又另一方面，一種計算機可讀存儲介質(zhì)，在其上存儲包括指令的計算機程序，當(dāng)由計算機執(zhí)行該指令時，使計算機獲得胎兒的圖像，計算在圖像的點上的曲率，并基于計算的曲率以及基于在另一個臨床設(shè)置中獲得的一個或多個胎兒特征來計算胎兒的特征。這些以及其它的優(yōu)點和特征將從接下來本發(fā)明優(yōu)選實施例的詳細(xì)描述(其連同附圖提供)更容易理解。


圖1是根據(jù)本發(fā)明實施例的超聲系統(tǒng)的示意框圖。
圖2圖示根據(jù)本發(fā)明的實施例用于確定胎齡的技術(shù)。圖3圖示根據(jù)本發(fā)明的實施例用于基于股骨測量確定胎齡的技術(shù)。圖4圖示根據(jù)本發(fā)明的實施例用于基于顱骨測量確定胎齡的技術(shù)。
具體實施例方式根據(jù)本發(fā)明的實施例，提供超聲系統(tǒng)，其用于自動檢測與測量胎兒的股骨與顱骨中之一，并由此自動估計胎兒的胎齡。根據(jù)本發(fā)明的實施例，圖1圖示包括傳送器12的超聲系統(tǒng)10，該傳送器12驅(qū)動超聲傳感器16中的元件14 (即傳感器元件)陣列，以發(fā)射脈沖超聲信號進(jìn)入人體或成像體積。該元件14可設(shè)置成例如一維或二維。每個超聲傳感器16具有限定的中心操作頻率和帶寬。超聲信號從人體內(nèi)的結(jié)構(gòu)(像脂肪組織或肌肉組織)反向散射以產(chǎn)生返回到元件14 的回聲。該回聲由接收器18接收，并通過射束形成電子器件20以從由超聲傳感器16接收的原始聲音數(shù)據(jù)采集圖像數(shù)據(jù)。射束形成電子器件20執(zhí)行射束形成功能并輸出RF信號， 其然后通過RF處理器22。該RF處理器22可包括復(fù)解調(diào)器(未示出)，其解調(diào)RF信號以形成代表回聲信號的IQ數(shù)據(jù)對。還可包括增益及TGC/LGC控制單元來調(diào)節(jié)信號幅度?？蛇M(jìn)一步對RF信號或IQ數(shù)據(jù)對進(jìn)行濾波、抽取、包絡(luò)檢測及壓縮以形成壓縮包絡(luò)數(shù)據(jù)。根據(jù)本發(fā)明的實施例，圖像幀數(shù)據(jù)集(即圖像數(shù)據(jù))接著路由到存儲器M以供存儲或直接到圖像處理器模塊26。如圖1所示，部件12-22構(gòu)成了前端硬件25。根據(jù)本發(fā)明的實施例，圖像處理器模塊沈配置成處理采集的超聲信息(即圖像幀數(shù)據(jù)集)，并準(zhǔn)備超聲信息幀以用于在顯示器觀上顯示。當(dāng)接收到回聲信號時，采集的超聲信息可在掃描會話(scanning session)期間實時處理并顯示。另外或者備選地，超聲信息可在掃描會話期間存儲到存儲器M中，然后在離線操作中處理并顯示。處理器模塊沈連接到用戶界面30，其可控制處理器模塊沈的操作。顯示器28包括一個或多個監(jiān)視器，其向使用者呈現(xiàn)包括診斷超聲圖像的患者信息以用于診斷和分析。 存儲器M和存儲器32中的一個或兩個可存儲超聲數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，其中訪問這樣的數(shù)據(jù)集以呈現(xiàn)二維和三維圖像。還可隨時間采集并存儲多個連續(xù)的三維數(shù)據(jù)集，以便提供實時的三維或四維顯示。使用用戶界面30可對圖像進(jìn)行修改，以及手動調(diào)節(jié)顯示器觀的顯示設(shè)置。如圖1所示，部件M-32共同構(gòu)成了后端電子設(shè)備33。圖2圖示根據(jù)本發(fā)明的實施例用于確定胎齡(GA)的技術(shù)100。技術(shù)100包括但不限于基于確定的股骨長度以及基于確定的顱骨直徑來計算GA。對于股骨長度計算及由此確定的GA的更具體的細(xì)節(jié)將關(guān)于圖3圖示，對于顱骨直徑計算及由此確定的GA的更具體的細(xì)節(jié)將關(guān)于圖4圖示。技術(shù)100包括用于從超聲圖像數(shù)據(jù)中自動識別對象特征并由此計算GA的一般技術(shù)。技術(shù)100開始于步驟102，并且在步驟104獲得超聲圖像數(shù)據(jù)。在步驟104獲得的超聲圖像數(shù)據(jù)可包括二維或三維的超聲數(shù)據(jù)。在本發(fā)明的實施例中，擴散算子(diffusion operator)可選擇地應(yīng)用于該超聲數(shù)據(jù)以在超聲圖像數(shù)據(jù)中定位聲密集對象。該方式以超聲圖像中噪聲的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)比物理對象的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對擴散更為敏感的了解為前提。對具有高特性阻抗的結(jié)構(gòu)(其尺寸遠(yuǎn)大于波長)(例如骨等)超聲成像產(chǎn)生相對高強度的鏡像回聲信號。在另一方面，微小的和/或具有弱阻抗的解剖特征產(chǎn)生擴散回聲或被環(huán)境噪聲抑制的低強度的鏡像回聲。因此，擴散算子的應(yīng)用可以顯著改變以擴散和/或微弱回聲為特征的超聲圖像中的區(qū)域的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。由于某些區(qū)域中的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)響應(yīng)于多級擴散而顯示更大的變化性，使用拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中的方差作為外點拒絕可用作外點拒絕策略，以在某些應(yīng)用中、例如在胎兒頭部檢測中便于對象檢測(作為預(yù)處理步驟106)。如此一來，步驟106可選擇地在對擴散敏感的區(qū)域的成像應(yīng)用中執(zhí)行。
計算
在步驟108計算輸入圖像中每個點的曲率。在一個例子中，曲率使用如下等式來
權(quán)利要求
1.一種超聲系統(tǒng)(10)包括傳感器陣列(16)，其包括多數(shù)的傳感器元件(14)，其配置為采集對象的圖像數(shù)據(jù)；顯示系統(tǒng)( )，其用于基于所采集的圖像數(shù)據(jù)來顯示對象圖像；以及圖像處理器模塊( )，其編程為計算圖像的曲率(108)；以及基于所述計算得到的曲率以及基于所述對象的已知特征趨勢來識別對象特征(114)。
2.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)(10)，其中所述圖像處理器模塊06)編程為在計算所述圖像的曲率(10 之前使所述圖像擴散(106)。
3.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)(10)，其中所述對象特征是對象長度和對象尺寸中之一。
4.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)(10)，其中所述圖像處理器模塊06)編程為基于計算得到的梯度向量場的發(fā)散性來計算二值化圖像數(shù)據(jù)(110)。
5.如權(quán)利要求4所述的系統(tǒng)(10)，其中所述圖像處理器模塊06)編程為基于所述計算得到的二值化圖像數(shù)據(jù)計算所述對象長度和所述對象直徑中之一。
6.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)(10)，其中所述對象是胎兒內(nèi)的股骨和顱骨中之一。
7.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)(10)，其中所述圖像處理器模塊06)編程為基于多個成像參數(shù)計算規(guī)格化分?jǐn)?shù)(21 ，并基于所述規(guī)格化分?jǐn)?shù)來識別對象為股骨。
8.如權(quán)利要求7所述的系統(tǒng)(10)，其中所述多個成像參數(shù)包括對象的平均強度、對象的長寬比、對象質(zhì)心離探頭角度的邊緣的距離、對象邊緣的相位對稱性以及沿對象的最大尺寸的取向分段。
9.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)(10)，其中所述已知的特征趨勢包括多項式形狀和橢圓形中的至少一個。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種自動化胎兒胎齡評估的系統(tǒng)和方法。一種超聲系統(tǒng)，包括包括多數(shù)傳感器元件的傳感器陣列，其配置為采集對象的圖像數(shù)據(jù)；顯示系統(tǒng)，其用于基于采集的圖像數(shù)據(jù)來顯示對象圖像；以及圖像處理器模塊。該圖像處理器模塊編程為計算圖像的曲率，并基于計算得到的曲率以及基于對象的已知特征趨勢來識別對象特征。
文檔編號A61B8/08GK102247172SQ201110086999
公開日2011年11月23日 申請日期2011年2月8日 優(yōu)先權(quán)日2010年2月8日
發(fā)明者G·斯瓦米, J·班納吉, P·穆克赫吉, S·蒂魯文卡達(dá)姆 申請人:通用電氣公司