颈动脉超声测量的辅助方法及超声设备.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CN114376614A(43)申请公布日2022.04.22(21)申请号202111314070.0A61B8/00(2006.01)(22)申请日2021.11.08(71)申请人中国医科大学附属第一医院地址110001辽宁省沈阳市和平区南京北街155号申请人深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司(72)发明人娄喆王永槐毕桐瑶刘羽西安兴丛龙飞(74)专利代理机构广州嘉权专利商标事务所有限公司44205代理人黄英杰(51)Int.Cl.A61B8/08(2006.01)A61B8/06(2006.01)权利要求书3页说明书13页附图6页(54)发明名称颈动脉超声测量的辅助方法及超声设备(57)摘要本发明公开了一种颈动脉超声测量的辅助方法及超声设备，其中辅助方法包括：获取颈动脉超声图像；确定颈动脉超声图像的超声成像模式和颈动脉超声图像所属的颈动脉位置；根据超声成像模式确定与超声成像模式对应的颈动脉测量项；显示与超声成像模式对应的成像模式信息和颈动脉测量项，显示与颈动脉位置对应的颈动脉位置信息，颈动脉测量项用于在被激活的情况下调用与颈动脉测量项对应的测量功能。根据颈动脉超声图像显示对应的超声成像模式、颈动脉位置和对应的颈动脉测量项，用户无需频繁手动切换到各个颈动脉测量功能所在的界面，提高用户进行颈动脉超声测量的工作效率。CN114376614ACN114376614A权利要求书1/3页1.一种颈动脉超声测量的辅助方法，其特征在于，包括：获取颈动脉超声图像；确定所述颈动脉超声图像的超声成像模式和所述颈动脉超声图像所属的颈动脉位置；根据所述超声成像模式确定与所述超声成像模式对应的颈动脉测量项；显示与所述超声成像模式对应的成像模式信息和所述颈动脉测量项，显示与所述颈动脉位置对应的颈动脉位置信息，所述颈动脉测量项用于在被激活的情况下调用与所述颈动脉测量项对应的测量功能。2.根据权利要求1所述的颈动脉超声测量的辅助方法，其特征在于，在所述超声成像模式为B图像模式的情况下，所述显示与所述超声成像模式对应的成像模式信息和所述颈动脉测量项，包括：在第一预设显示区域以文本或图像显示成像模式信息；在第二预设显示区域显示所述颈动脉测量项，所述颈动脉测量项包括内膜中膜厚度IMT测量项、斑块测量项、脉搏波传播速度PWV项、应变分析项和管径测量项中的至少一个。3.根据权利要求2所述的颈动脉超声测量的辅助方法，其特征在于，所述在第二预设显示区域显示所述颈动脉测量项，包括：在所述第二预设显示区域以第一辨识度显示所述内膜中膜厚度IMT测量项、斑块测量项、脉搏波传播速度PWV项和应变分析项中的至少一个，以第二辨识度显示所述管径测量项，其中所述第二辨识度比所述第一辨识度高。4.根据权利要求3所述的颈动脉超声测量的辅助方法，其特征在于，所述辅助方法还包括：通过图像识别技术分析所述颈动脉超声图像确定所述颈动脉超声图像的切面类型，或接收由用户输入的所述颈动脉超声图像的切面类型；其中，当所述颈动脉位置为颈总动脉CCA且所述切面类型为纵切面，以第三辨识度显示所述IMT测量项，所述第三辨识度比所述第一辨识度高。5.根据权利要求4所述的颈动脉超声测量的辅助方法，其特征在于，所述通过图像识别技术分析所述颈动脉超声图像确定所述颈动脉超声图像的切面类型，包括：将所述颈动脉超声图像输入到训练完成的深度学习分类网络中，得到所述颈动脉超声图像的切面类型；其中，所述训练完成的深度学习分类网络通过以下方式训练得到：获取第一训练数据，所述第一训练数据包括多张颈动脉超声图像和与所述颈动脉超声图像对应的第一标注信息，所述第一标注信息表示当前颈动脉超声图像的切面类型；将所述第一训练数据输入到深度学习分类网络中进行训练，并根据第一损失函数得到分类模型，所述分类模型构成所述训练完成的深度学习分类网络，所述第一损失函数用于判断所述分类模型训练的收敛度。6.根据权利要求3所述的颈动脉超声测量的辅助方法，其特征在于，所述辅助方法还包括：通过图像识别技术分析所述颈动脉超声图像确定所述颈动脉超声图像的斑块情况，或接收由用户输入的所述颈动脉超声图像的斑块情况；其中，当所述斑块情况表示所述颈动脉超声图像中存在斑块，以第四辨识度显示所述2CN114376614A权利要求书2/3页斑块测量项，所述第四辨识度比所述第一辨识度高。7.根据权利要求6所述的颈动脉超声测量的辅助方法，其特征在于，所述通过图像识别技术分析所述颈动脉超声图像确定所述颈动脉超声图像的斑块情况，包括：将所述颈动脉超声图像输入到训练完成的深度学习分割网络中，得到所述颈动脉超声图像的斑块情况；其中，所述训练完成的深度学习分割网络通过以下方式训练得到：获取第二训练数据，所述第二训练数据包括多张颈