用于在多普勒超声成像中检测异常流量的方法和系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113509203A(43)申请公布日2021.10.19(21)申请号202110319797.1(51)Int.Cl.(22)申请日2021.03.25A61B8/06(2006.01)A61B8/00(2006.01)(30)优先权数据G06N20/00(2019.01)16/845,8132020.04.10USG06T7/00(2017.01)(71)申请人通用电气精准医疗有限责任公司地址美国威斯康星州(72)发明人赫尔穆特·布兰德尔海因茨·施米德C·沃林格克里斯汀·弗里茨·佩雷叶莲娜·维克托洛夫娜·齐姆巴连科(74)专利代理机构上海专利商标事务所有限公司31100代理人侯颖媖钱慰民权利要求书2页说明书16页附图8页(54)发明名称用于在多普勒超声成像中检测异常流量的方法和系统(57)摘要本发明题为“用于在多普勒超声成像中检测异常流量的方法和系统”。本发明提供了用于超声成像的各种方法和系统。在一个实施方案中，一种方法包括：经由超声探头采集多个心动周期内的多普勒测量结果；评估包括多普勒测量结果的流量分布以检测流量分布中的异常；以及经由显示设备显示其上覆盖有参考流量分布的流量分布。以此方式，可将评估来自超声成像检查的结果的医师的注意力引导到潜在地指示病状的异常流量，从而能够更早且更准确地诊断病状。CN113509203ACN113509203A权利要求书1/2页1.一种方法，包括：经由超声探头采集多个心动周期内的多普勒测量结果；评估包括所述多普勒测量结果的流量分布以检测所述流量分布中的异常；以及经由显示设备显示其上覆盖有参考流量分布的所述流量分布。2.根据权利要求1所述的方法，还包括调节所述流量分布的显示以突出显示所述流量分布中呈现所述异常的一个或多个部分。3.根据权利要求2所述的方法，其中调节所述流量分布的显示以突出显示所述流量分布中呈现所述异常的所述一个或多个部分包括将所述流量分布中呈现所述异常的所述一个或多个部分着色为第一颜色，以及将所述流量分布的其余部分着色为第二颜色。4.根据权利要求2所述的方法，还包括将视觉指示标记叠加在所述流量分布上，以突出显示所述流量分布中呈现所述异常的所述一个或多个部分。5.根据权利要求1所述的方法，还包括采集血管的所述多普勒测量结果，其中所述参考流量分布基于无病状情况下所述血管的一个或多个流量分布。6.根据权利要求5所述的方法，还包括采集所述血管的超声图像，并且基于所述超声图像检测被成像的所述血管，其中检测被成像的所述血管包括检测被成像的所述血管的位置和被成像的所述血管的类型中的一者或多者，其中检测被成像的所述血管包括以下中的一者：利用被训练用于血管分类的机器学习模型基于所述超声图像自动检测被成像的所述血管，或者经由用户输入接收对在所述超声图像中被成像的所述血管的手动选择。7.根据权利要求6所述的方法，其中评估所述流量分布包括利用受过训练的机器学习模型来评估所述流量分布，所述受过训练的机器学习模型基于被成像的所述血管的所述类型从多个受过训练的机器学习模型中选择。8.根据权利要求6所述的方法，还包括将多普勒光标自动定位在被成像的所述血管的所述位置处以用于采集所述多普勒测量结果。9.根据权利要求1所述的方法，还包括调节所述参考流量分布的显示以至少部分地匹配所述流量分布，其中调节所述参考流量分布的所述显示包括以下中的一者或多者：将所述参考流量分布的峰值与所述流量分布的峰值时间对齐，以及缩放所述参考流量分布以将所述参考流量分布的峰值的振幅与所述流量分布的峰值的振幅匹配。10.根据权利要求1所述的方法，还包括利用受过训练的机器学习模型确定与所述流量分布的所述异常相关联的病状的类型，以及经由所述显示设备显示对所述病状的类型的指示。11.一种方法，包括：经由超声探头采集血管的超声图像；经由所述超声探头采集所述血管内血流的多普勒测量结果；经由显示设备显示图形用户界面，所述图形用户界面包括其上叠加有所述多普勒测量结果的颜色流量数据的所述超声图像，以及由所述多普勒测量结果构建的流量分布；利用受过训练的机器学习模型检测所述流量分布中的异常；经由所述显示设备在所述图形用户界面中显示叠加所述流量分布上的所述血管的参考流量分布；以及调节所述图形用户界面中的所述流量分布的显示以指示所述异常。2CN113509203A权利要求书2/2页12.根据权利要求11所述的方法，其中检测所述流量分布中的所述异常包括将所述流量分布输入到所述受过训练的机器学习模型，并且接收所述异常的指示作为来自所述受过训练的机器学习模型的输出。13.根据权利要求12所述的方法，其中将所述流量分布作为图像或作为时间序列输入到所述受过训练的机器学习模型。14.根据权利要求1