BR112020014733A2 - Método implementado por computador para a obtenção de medições anatômicas em uma imagem de ultrassom, meios de programa de computador, dispositivo de análise de imagem e método de imageamento por ultrassom - Google Patents

Método implementado por computador para a obtenção de medições anatômicas em uma imagem de ultrassom, meios de programa de computador, dispositivo de análise de imagem e método de imageamento por ultrassom Download PDF

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Abstract

a invenção apresenta um método para fazer medições anatômicas com o uso de uma imagem de ultrassom capturada representativa da região anatômica de interesse. o método compreende a recepção (20) de dados representativos de um conjunto de pontos selecionados por um usuário dentro da imagem e a interpretação a partir dos pontos de um tipo de medição anatômica específica que o usuário pretende executar. em particular, os pontos são processados para a identificação (24) de um padrão ou outra característica geométrica dos pontos, e a localização (22) de ao menos um dos pontos dentro da imagem é, também, identificada. essas duas características são utilizadas para identificar, a partir do conjunto de pontos, que medição o operador está executando. uma vez que a medição é identificada, um modelo de medição adequado (26) é selecionado e aplicado para a derivação (30) de uma medição anatômica a partir do conjunto de pontos.

Description

MÉTODO IMPLEMENTADO POR COMPUTADOR PARA A OBTENÇÃO DE MEDIÇÕES ANATÔMICAS EM UMA IMAGEM DE ULTRASSOM, MEIOS DE PROGRAMA DE COMPUTADOR, DISPOSITIVO DE ANÁLISE DE IMAGEM E MÉTODO DE
IMAGEAMENTO POR ULTRASSOM Campo da invenção
[001] Esta invenção se refere a um método e a um dispositivo para a obtenção de medições de anatômicas de uma imagem de ultrassom.
Antecedentes da invenção
[002] O imageamento por ultrassom é amplamente utilizado para investigar a saúde e as características das estruturas anatômicas internas. Ele pode ser utilizado, por exemplo, na investigação do coração, rins ou pulmões. Como parte dessas investigações, é frequentemente necessário fazer medições das estruturas investigadas para ajudar a construir um quadro clínico.
[003] A título de exemplo, o imageamento ultrassônico é utilizado rotineiramente durante a gravidez para avaliar o desenvolvimento do feto no ventre da mãe, por exemplo, para detectar anomalias estruturais no feto. A maneira tradicional de um médico capturar uma imagem de cada vista necessária do feto é manipular uma sonda de ultrassom enquanto em contato acústico com o abdômen da mãe, até que uma orientação anatômica desejada esteja no plano da sonda de imageamento 2D. Se múltiplas vistas precisarem ser geradas com tal procedimento, existe um risco de que anormalidades sejam omitidas uma vez que a obtenção e a análise dessas vistas exigem grande habilidade (por exemplo, a ecocardiografia fetal depende muito do operador) e, além disso, o feto pode se mover durante o procedimento, exigindo que o médico se reoriente com o feto toda vez que o feto se move.
[004] De interesse específico, para analisar o desenvolvimento do feto, são as chamadas medições de biometria, que são utilizadas para verificar se o feto está se desenvolvendo corretamente, por exemplo, dentro das tolerâncias esperadas. Há um conjunto padrão de medições obtidas nas imagens de ultrassom que incluem i diâmetro biparietal (DBP), a circunferência cefálica (CC), a circunferência abdominal (CA), o comprimento do fêmur (CF), a transluscência nucal (TN) e o comprimento cabeça-nádega (CCN).
[005] Em adição aos valores de referência para certas idades gestacionais (IG), esses parâmetros podem ser utilizados para determinar, por exemplo, a idade gestacional (CCN e DBP no primeiro trimestre), ou uma variedade de anomalias, por exemplo, uma relação incomum entre as partes do corpo.
[006] Se uma anomalia for detectada, diagnósticos adicionais podem ser prescritos precocemente, para assegurar que sejam obtidas medidas adequadas a tempo.
[007] Ao executar um exame de ultrassom, um conjunto padrão dessas medidas biométricas é obtido. Nos sistemas de ultrassom do estado da técnica, para cada dada medição, o ultrassonografista tem que selecionar o tipo de medição a partir de uma lista e depois seguir um fluxo de trabalho fixo para efetuar as medições. Selecionar a medição, ativa uma ferramenta ou modelo de medição específicos que asseguram que os cliques do mouse feitos pelo operador sejam corretamente interpretados para definir a medida. Por exemplo, algumas medições exigem que uma linha seja desenhada e outras,
um círculo ou contorno, e diferentes medições podem precisar de diferentes escalas. O sistema converte adequadamente a série de pontos identificados pelo usuário em uma medição do formato e tipo corretos e, então, os rotula e documenta corretamente.
[008] Esse fluxo de trabalho é lento e tedioso, pois exige que o operador selecione cada medição a ser feita a partir de uma longa lista antes que possa ser executada.
[009] Foram feitas tentativas para se reduzir o esforço e o tempo gasto na seleção da ferramenta mediante o fornecimento de um fluxo de trabalho fixo que segue uma ordem definida de medições. Isso evita os múltiplos cliques do mouse antes de cada medição. Entretanto, isso é altamente restritivo para o ultrassonografista e pode não se adequar às Suas preferências. Isso não fornece, também, flexibilidade para executar medições adicionais que podem ser clinicamente adequadas em determinadas situações.
[0010] Foram propostos também procedimentos completamente automatizados, sendo que uma imagem de ultrassom fetal é varrida e um conjunto completo de medições de dados biométricos é automaticamente identificado e registrado. Isso pode ser feito com base na segmentação de dados de imagem de ultrassom, por exemplo.
[0011] Uma abordagem baseada em classificador para biometria fetal automatizada, por exemplo, chamada de “Auto OB” é detalhada em: Carneiro G et al. (2007) Automatic Fetal Measurements in Ultrasound Using Constrained Probabilistic Boosting Tree. Em: Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention - MICCAI 2007. Observações da palestra na Computer Science, vol 4792. Springer.
[0012] Embora esses sistemas reduzam a carga de trabalho, eles sofrem de falta de robustez e não são capazes de atingir 100% de exatidão. Eles, por exemplo, frequentemente, exigem imagens de entrada de uma qualidade específica ou para as imagens a serem fornecidas em uma ordem ou orientação específica para que o método funcione corretamente. Isso também dificulta muito a obtenção de aprovação regulamentar para seu uso em dispositivos, uma vez que a sua confiabilidade é baixa.
[0013] Existe uma necessidade de se aprimorar a eficiência da realização de medições anatômicas em imagens de ultrassom que não reduza a exatidão e a robustez, e que forneça também flexibilidade para o ultrassonografista.
[0014] O documento WO 2016/042146 revela um dispositivo de varredura por ultrassom portátil para uso em aplicações veterinárias. O dispositivo é para auxiliar nos recursos de identificação em imagens capturadas. Um usuário identifica um tipo e localização da característica geral dentro da imagem capturada, e o dispositivo retorna uma característica completamente identificada a partir da qual informações fisiológicas relacionadas à característica podem ser computadas.
[0015] O documento US 2016/085328 revela um aparelho de diagnóstico de ultrassom que é destinado a resolver o problema da falta de precisão de inserção dos dados quando se usa uma tela sensível ao toque. A tela sensível ao toque mostra uma imagem de ultrassom de um objeto e recebe um toque do usuário sobre a imagem. Um controlador adquire um ponto inicial do toque e subsequentemente determina as informações do formato do objeto, e seu uso e do ponto inicial determina um ponto de toque correspondente ao toque do usuário.
[0016] O documento US 2011/282199 revela um sistema de ultrassom tridimensional que tem uma unidade de exibição para exibir um objeto imageado e uma unidade de controle que gera um modelo da figura baseado em um local de referência da imagem selecionada pela unidade de controle. O modelo da figura é automaticamente ajustado para encaixar o local de referência e utilizado para derivar as medições do mesmo.
[0017] O documento 5.588.435 revela um sistema de imageamento por ultrassom para uso na medição das estruturas do corpo. Um usuário insere uma característica de geometria geral da estrutura do corpo a ser medida e a medição específica que é para ser feita e o sistema identifica automaticamente a característica em uma imagem de ultrassom e calcula automaticamente a medição.
Sumário da invenção
[0018] A invenção é definida pelas reivindicações.
[0019] De acordo com um aspecto da invenção, é fornecido um método implementado por computador para a obtenção de medições anatômicas em uma imagem de ultrassom, sendo que o método compreende:
[0020] receber dados inseridos pelo usuário representando um conjunto de dois ou mais pontos selecionados pelo usuário dentro da imagem de ultrassom;
[0021] identificar dentro da imagem uma região anatômica correspondendo a uma localização de ao menos um dos pontos selecionados pelo usuário;
[0022] identificar uma característica geométrica do conjunto de pontos selecionados pelo usuário;
[0023] selecionar a partir de um conjunto pré- armazenado de modelos de medição um modelo de medição associado à região anatômica e à característica geométrica identificadas; e
[0024] derivar uma medição anatômica a partir do conjunto de pontos definidos pelo usuário, com o uso do modelo de medição.
[0025] A etapa de seleção do modelo de medição compreende, de preferência, o acesso a um conjunto pré- armazenado de modelos de medição, cada modelo de medição no conjunto sendo associado a uma ou mais regiões anatômicas e características geométricas conhecidas, e a seleção de um modelo de medição associado à região anatômica e à característica geométrica identificadas.
[0026] O método proposto é baseado em detectar automaticamente, a partir de um conjunto de pontos que um operador seleciona em uma imagem, a medição específica que eles pretendem executar por esses pontos.
[0027] Em particular, o método se baseia em detectar automaticamente a medição específica sendo executada com base nas características de localização e geométricas do conjunto de pontos selecionado pelo operador na imagem. A ferramenta de medição correta pode, então, ser aplicada. Isso evita a necessidade de seleção manual do tipo de medição antecipadamente a partir de uma longa lista, economizando tempo e esforço do operador.
[0028] A invenção fornece robustez aprimorada sobre métodos de medição totalmente automatizados, uma vez que ainda depende da inserção de dados de um especialista em ultrassonografia para a seleção da série específica de pontos que definem a medição. Entretanto, isso fornece uma eficiência melhorada em relação a abordagens padrão, pois não exige que o tipo de medição seja manualmente inserido antecipadamente pelo operador.
[0029] A invenção fornece também flexibilidade aprimorada em relação a abordagens de fluxo de trabalho fixo, uma vez que o ultrassonografista é capaz de decidir, para isso, quais as medições pontuais fazer e em que ordem, e o método é capaz de responder de forma adequada e aplicar o instrumento adequado.
[0030] A invenção, portanto, retém o conhecimento essencial do médico, garantindo robustez clínica, enquanto implementa a automação para acelerar tarefas que são meramente clericais, melhorando a eficiência.
[0031] O método pode compreender adicionalmente uma etapa inicial de receber ou obter a imagem de ultrassom. Alternativamente, a imagem já pode estar acessível localmente.
[0032] O método pode compreender uma etapa adicional de geração de dados de saída representativos da medição derivada. O método pode, então, compreender uma etapa adicional de comunicação dos ditos dados de saída através de uma interface de comunicação.
[0033] O método pode compreender adicionalmente a rotulagem ou marcação da medição de acordo com o modelo de medição utilizado na derivação da medição. Isso assegura que todas as medições sejam identificáveis depois que são recolhidas e armazenadas.
[0034] Os dois ou mais pontos inseridos pelo usuário são separados, por exemplo, espaçados um do outro; ou seja, eles são pontos distintos.
[0035] O método envolve a identificação de uma característica geométrica do conjunto de pontos selecionados pelo usuário. Uma característica geométrica significa, de modo geral, uma propriedade relacionada a uma geometria descrita pelo conjunto de pontos. De modo geral, a geometria pode se referir, por exemplo, a pontos, linhas, ângulos e/ou figuras descritos ou definidos pelo conjunto de pontos.
[0036] A identificação da característica geométrica pode compreender a análise da imagem para detectar ou identificar uma característica geométrica referente aos pontos, por exemplo, uma geometria representada ou descrita pelos pontos.
[0037] De acordo com um ou mais exemplos, a identificação da característica geométrica pode incluir a identificação das informações de formato relacionadas a um padrão ou linha (ou contorno) descritos pelos pontos. Por exemplo, a detecção de um ou mais dentre: se os pontos descrevem uma linha reta, uma linha curva ou um contorno, se essa linha é aberta ou fechada, uma curvatura específica, arco ou outra característica de trajetória dessa linha, se os pontos descrevem, em vez disso, um padrão geométrico, se os pontos descrevem uma combinação de duas linhas ou uma combinação de um padrão e uma linha ou qualquer outra combinação, ou um formato de qualquer tal padrão.
[0038] De acordo com um ou mais exemplos, a identificação da característica geométrica pode incluir a identificação das propriedades de formato de um padrão ou linha (ou contorno) descrito por ao menos um subconjunto dos pontos.
[0039] Nos exemplos, a característica geométrica pode compreender um padrão geométrico no conjunto de pontos. O padrão pode, por exemplo, ter um formato ou forma geométrica descrita pelos pontos como um contorno de um formato ou uma linha específica que define um arco ou uma curva específica.
[0040] Alternativamente, a característica geométrica pode compreender uma característica geométrica dos pontos, como uma separação entre dois ou mais dos pontos. Uma distância entre dois ou mais dos pontos pode possibilitar a identificação da medição sendo executada.
[0041] A separação pode ser, nos exemplos, uma distância medida em unidades de imagem local, por exemplo pixels, ou unidades espaciais verdadeiras, ou em unidades da região espacial capturada dentro da imagem.
[0042] Nos exemplos, a identificação da região anatômica pode compreender a identificação da região anatômica correspondente ao primeiro ponto cronologicamente selecionado.
[0043] A seleção de um modelo de medição pode, nos exemplos, compreender primeiro a identificação de um conjunto de modelos de medição associados à região anatômica e ao padrão geométrico identificados, e a seleção de um dos conjuntos com base em uma entrada de dados pelo usuário. A seleção do modelo de medição neste caso não é totalmente automática, mas reduz significativamente o trabalho do operador de pesquisar uma lista inteira de possíveis medições. O conjunto de modelos identificados pode tipicamente compreender apenas de 2 a 5 possibilidades, por exemplo.
[0044] Alternativamente, a seleção de um modelo de medição pode compreender primeiro a identificação de um conjunto de modelos de medição associados à região anatômica e ao padrão geométrico identificados (conforme acima) e selecionar um dos conjuntos com base na análise de imagens adicional.
[0045] Nos exemplos, a determinação da região anatômica pode compreender “executar um procedimento de segmentação de imagem na imagem de ultrassom.
[0046] O conjunto pré-armazenado de modelos de medição pode ser armazenado em uma base de dados, ou outra estrutura de dados em exemplos específicos.
[0047] De acordo com um ou mais conjuntos de modalidades, o método pode ser um método de medição fetal sendo que a região anatômica é uma região de um feto capturada na imagem. Consequentemente, o método pode ser um método para a obtenção de medições de um feto, por exemplo, durante o exame fetal. Entretanto, a concepção da invenção é mais amplamente aplicável a medições executadas em uma região anatômica, em seres humanos ou animais.
[0048] De acordo com um ou mais conjuntos de modalidades, o método pode ser um método de medição de dados biométricos para a obtenção de medições de dados biométricos. “Biometria” é o termo técnico para medições e cálculos do corpo. Refere-se a métricas relacionadas às características humanas.
[0049] O método pode ser, nos exemplos, para a obtenção de medições de dados biométricos fetais e, opcionalmente, sendo que o método é para a obtenção de uma ou mais das seguintes “medições: diâmetro biparietal, DBP; circunferência cefálica, CC; circunferência abdominal, CA; comprimento do fêmur, CF; transluscência nucal, TN; e comprimento cabeça-nádega, CCN.
[0050] Quando um marcador ou rótulo é gerado para a medição obtida, o método pode compreender adicionalmente armazenar a medição obtida em conjunto com o marcador ou rótulo aplicados.
[0051] Exemplos, de acordo com um aspecto adicional da invenção, fornecem meios de programa de computador que compreendem um código de programa de computador adaptado, quando executado em um computador, para executar um método de acordo com qualquer um dos métodos descritos acima, ou qualquer método exemplificador descrito nesta revelação.
[0052] Exemplos, de acordo com um aspecto adicional da invenção, fornecem um dispositivo de análise de imagem para a obtenção de medições anatômicas em uma imagem de ultrassom, sendo que o dispositivo compreende:
[0053] um banco de dados que compreende um conjunto pré-armazenado de modelos de medição para uso na execução de diferentes medições anatômicas; e
[0054] um processador de medição configurado para:
[0055] receber dados inseridos pelo usuário representando um conjunto de pontos selecionados pelo usuário dentro da imagem de ultrassom,
[0056] identificar dentro da imagem uma região anatômica correspondendo a uma localização de ao menos um dos pontos selecionados pelo usuário,
[0057] identificar uma característica geométrica do conjunto de pontos selecionados pelo usuário,
[0058] selecionar, a partir de um conjunto pré- armazenado de modelos de medição, um modelo de medição associado à região anatômica e à característica geométrica identificadas, e
[0059] derivar uma medição anatômica a partir do conjunto de pontos definidos pelo usuário, com o uso do modelo de medição.
[0060] Cada modelo de medição no conjunto pré- armazenado é, de preferência, associado a uma ou mais regiões anatômicas e características geométricas conhecidas.
[0061] o dispositivo pode, nos exemplos, compreender meios para executar mais uma etapa de recepção ou obtenção da imagem de ultrassom. Alternativamente, a imagem pode já estar acessível localmente, por exemplo, se o dispositivo fizer parte de um dispositivo de imageamento por ultrassom que foi utilizado para se obter a imagem.
[0062] O processador de medição pode ser adaptado para executar uma etapa adicional de gerar dados de saída representativos da medição derivada. O processador pode, então, ser adaptado para executar uma etapa adicional de comunicação dos ditos dados de saída por meio de uma interface de comunicação.
[0063] O processador de medição pode ser qualquer tipo de processador adequado para executar o conjunto de etapas descrito acima.
[0064] o dispositivo pode compreender adicionalmente meios de uma interface de usuário para uso por um usuário na inserção do conjunto de pontos selecionados pelo usuário dentro da imagem de ultrassom. O meio de interface de usuário pode ser um mouse ou outro dispositivo indicador.
[0065] o processador de medição pode ser configurado para executar um método para a obtenção de medições anatômicas em uma imagem de ultrassom de acordo com qualquer exemplo ou modalidade descrita nesta revelação ou definida em qualquer reivindicação deste pedido.
[0066] Exemplos de acordo com um aspecto adicional da invenção fornecem um dispositivo de imageamento por ultrassom, que compreende: uma ou mais sondas de imageamento por ultrassom para capturar dados de imagem de ultrassom; um processador de imagem configurado para processar os dados de imagem para derivar uma imagem de ultrassom; e um dispositivo de análise de imagem de acordo com qualquer um dos exemplos descritos acima, ou de acordo com qualquer outro exemplo ou modalidade descritos nesta revelação, adaptados para a obtenção de medições anatômicas na imagem de ultrassom derivada.
Breve descrição dos desenhos
[0067] Exemplos da invenção serão agora descritos em detalhes com referência aos desenhos anexos, nos quais:
[0068] a Figura 1 mostra um exemplo de medições anatômica de uma imagem de ultrassom;
[0069] a Figura 2 mostra um exemplo de diagrama de blocos de um método de acordo com uma modalidade da invenção;
[0070] a Figura 3 mostra um exemplo de dispositivo de imageamento por ultrassom de acordo com uma modalidade da invenção; e
[0071] a Figura 4 mostra um exemplo de um sistema de ultrassom de acordo com uma modalidade.
Descrição detalhada das modalidades
[0072] A invenção será descrita com referência às Figuras.
[0073] Deve-se compreender que a descrição detalhada e os exemplos específicos, ao mesmo tempo em que indicam modalidades exemplificadoras do aparelho, dos sistemas e dos métodos, destinam-se apenas a propósitos ilustrativos e não se destinam a limitar o escopo da invenção. Esses e outros recursos, aspectos e vantagens do aparelho, dos sistemas e dos métodos da presente invenção serão melhor compreendidos a partir da descrição a seguir, das reivindicações em anexo e dos desenhos em anexo. Deve-se compreender que as Figuras são meramente esquemáticas e não estão desenhadas em escala. Deve-se compreender, também, que os mesmos números de referência são usados em todas as Figuras para indicar partes iguais ou similares.
[0074] A invenção apresenta um método para fazer medições anatômicas com o uso de uma imagem de ultrassom capturada representativa da região anatômica de interesse. O método compreende receber dados representativos de um conjunto de pontos selecionados por um usuário dentro da imagem e interpretar a partir dos pontos um tipo de medição anatômica específica que o usuário pretende executar. Em particular, os pontos são processados para identificar um padrão ou outra característica geométrica dos pontos, e a localização de ao menos um dos pontos dentro da imagem também é identificada. Essas duas características são utilizadas para identificar, a partir do conjunto de pontos, que medição o operador está executando. Uma vez que a medição é identificada, um modelo de medição adequado é selecionado e aplicado para derivar uma medição anatômica a partir do conjunto de pontos.
[0075] o processo de fazer medições em dispositivos do estado da técnica envolve a seleção de qual medição deve ser obtida a partir de uma lista (que é tipicamente muito longa) e, então, selecionar vários pontos dentro de uma imagem de ultrassom capturada que define ou descreve dimensional ou geometricamente a medição. Isso pode, por exemplo, envolver os pontos finais selecionados de uma medição linear, ou pontos em torno da periferia de um contorno. Um modelo de medição é aplicado correspondendo ao tipo de medição selecionado, o qual interpreta os pontos selecionados adequadamente para derivar uma medição deles.
[0076] Uma área de aplicação particularmente útil para a invenção é a de ultrassonografia fetal. Esse processo exige a obtenção de uma série de medições de dados biométricos características do feto, possibilitando que seu desenvolvimento seja verificado e monitorado.
[0077] A Figura l mostra alguns exemplos de medições de dados biométricos fetais. A Figura l(a) mostra uma medição de comprimento cabeça-nádega (CCN), que compreende uma extensão linear ao longo do comprimento do feto. A medição é obtida mediante a seleção pelo usuário de dois pontos (indicados pelas cruzes), que são interpretados pelo modelo de medição de CCN dos pontos das extremidades de uma linha. O modelo de medição de CCN, então, determina a medição de CCN como um comprimento de uma linha que se estende entre os dois pontos selecionados.
[0078] A Figura 1 (b) mostra uma medição do diâmetro biparietal (DBP) (linha horizontal) e do diâmetro fronto-occipital (DFO) (linha vertical). Cada uma dessas medições é também executada por um usuário mediante a seleção de dois pontos que são interpretados pelos respectivos modelos de medição como pontos das extremidades das linhas.
[0079] A Figura l(c) mostra uma medição da circunferência abdominal (CA). Essa medição é executada mediante a seleção de ao menos três pontos ao redor da circunferência abdominal. O modelo de medição interpreta esses pontos como pontos em um contorno fechado e interpola um contorno que se estende através de todos os pontos. O comprimento do contorno é derivado, esse comprimento fornece a medição da CA.
[0080] A Figura l(d) mostra uma medição do comprimento do fêmur (CF). Isso envolve, também, a seleção pelo operador de dois pontos, que são interpretados pelo modelo de medição como pontos das extremidades de uma linha que define o comprimento do fêmur.
[0081] O método melhora a eficiência da obtenção de medições anatômicas nas imagens de ultrassom capturadas poupando o ultrassonografista do trabalho de selecionar manualmente que modelo de medição deve ser aplicado antes de se obter cada medição.
[0082] Um método exemplificador de acordo com uma modalidade da presente invenção será descrito agora com referência ao diagrama de blocos da Figura 2.
[0083] Em uma primeira etapa 20 (“pontos rec.”), os dados inseridos pelo usuário são recebidos representativos de um conjunto de (ao menos dois) pontos que foram selecionados por um usuário dentro de uma imagem de ultrassom. Estes podem ser selecionados por um usuário clicando nos pontos relevantes dentro da imagem com o uso de um mouse ou outro dispositivo apontador. Em particular, o usuário pode simplesmente começar a medir uma medição biométrica clicando o mouse (sem selecionar a medição que está sendo executada). Conforme observado acima, dependendo da medição, isso pode ser, por exemplo, dois cliques (para a medição de uma linha, distância ou diâmetro) ou vários cliques (para o delineamento de uma circunferência ou contorno, por exemplo).
[0084] Esse processo de seleção dos pontos pode ser feito, por exemplo, em um computador (como um dispositivo de computação móvel) ou um dispositivo de processamento de imagens antes do início do presente método. A invenção não se limita a nenhum método de entrada específico pelo qual os pontos são definidos ou pelo qual os pontos são recebidos. Por exemplo, embora seja feita referência a “cliques do mouse” acima, isso é apenas a título de exemplo. Outros esquemas de interação para interagir com a imagem também seriam possíveis, por exemplo, registros de Doppler ou interações de rolagem, por exemplo, para analisar a topografia do coração.
[0085] Em alguns exemplos, o método pode compreender uma etapa inicial de recepção da imagem de ultrassom. Isso pode compreender, em alguns exemplos, a recepção dos dados de imagem de ultrassom a partir de uma ou mais sondas transdutoras de ultrassom e o processamento desses dados para derivar uma imagem. Alternativamente, pode compreender, por exemplo, receber uma imagem já renderizada, por exemplo, a partir de um processador de imagem ou de uma memória ou outra fonte onde a imagem foi armazenada.
[0086] Após a recepção dos dados representativos do conjunto de pontos selecionados pelo usuário, uma segunda etapa 22 (“região img”) compreende identificar dentro da imagem de ultrassom uma região anatômica correspondendo a uma localização de ao menos um dentre os pontos selecionados pelo usuário. Pode haver uma região anatômica identificada correspondendo a apenas um dos pontos, por exemplo, apenas o primeiro ponto, ou a uma pluralidade de pontos, por exemplo, o primeiro ponto além dos pontos subsequentes. A região pode, por exemplo, ser uma região delineada ou demarcada por (em parte ou toda) o conjunto de pontos selecionados pelo usuário. Por exemplo, os pontos podem circundar ou encerrar um espaço de um formato ou volume específico, estando essa região identificada como a região anatômica associada aos pontos. Pode ser identificado um ponto específico associado a tal região identificada, por exemplo um ponto da região do “centro de gravidade” (ou centroide).
[0087] Mediante a identificação da região anatômica na qual os pontos foram selecionados, o número de possíveis medições anatômicas que o usuário poderia estar executando é reduzido uma vez que apenas um certo subconjunto será associado à região específica a qual o usuário começou a medir.
[0088] Essa etapa requer simplesmente a identificação de uma localização anatômica na qual um ou mais dos pontos foram posicionados. Isso pode ser feito em exemplos com o uso de detecção de pontos de referência anatômicos: a imagem é analisada ou processada para identificar certos pontos de referência ou características anatômicas reconhecíveis proximais ao(s) ponto(s) selecionado(s) que podem ser utilizados para discernir uma localização do(s) ponto(s) em termos anatômicos (sua localização dentro da região anatômica ou do corpo de interesse).
[0089] A título de exemplo, a detecção de pontos de referência para o caso específico da medição anatômica fetal é descrita em detalhes em Carneiro G et al. (2007) Automatic Fetal Measurements in Ultrasound Using Constrained Probabilistic Boosting Tree. Em: Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention -MICCAI 2007. Observações da palestra na Computer Science, vol 4792. Springer.
[0090] Ao menos a segmentação parcial da imagem pode ser utilizada em alguns exemplos para ajudar a identificar a região ou a localização anatômica associada a um ou mais dos pontos selecionados. A título de exemplo, Schmidt-Richberg A., et al (2017) “Abdomen Segmentation in 3D Fetal Ultrasound Using CNN-powered Deformable Models” Em: Infant and Ophthalmic Medical Image Analysis. FIFI 2017, OMIA
2017. Observações da palestra na Computer Science, vol 10554. Springer, detalha a segmentação do torso fetal com uma combinação de aprendizagem profunda e segmentação baseada em modelo em imagens 3D de ultrassom.
[0091] Entretanto, a segmentação não é necessária para a identificação da região ou a localização anatômica associada ao(s) ponto(s) selecionado(s) pelo usuário. Por exemplo, o artigo mencionado acima também detalha um procedimento de identificação de região mais simples para detectar a região do torso fetal. Esse procedimento, ou uma modificação análoga do mesmo para outras regiões anatômicas, pode também ser utilizado para a localização anatômica de pontos ou regiões, sem a necessidade de implementação de segmentação total.
[0092] Uma opção adicional para identificar a região ou a localização anatômica associada ao(s) ponto(s) é um procedimento de detecção de vista simples, por exemplo, conforme demonstrado em abordagens de aprendizado de máquina recentemente desenvolvidas para distinguir diferentes planos de ultrassom padrão, consulte, por exemplo, Christian Baumgartner et al, “Real-time Standard Scan Plane Detection and Localisation in Fetal Ultrasound using Fully Convolutional Neural Networks”, MICCAI 2006.
[0093] Com o uso dessas tecnologias, ao menos uma região anatômica geral associada aos pontos definidos pelo usuário pode ser identificada, por exemplo, “osso longo” ou “cabeça”, que é tipicamente suficiente para a localização anatômica necessária para as modalidades da presente invenção.
[0094] Adicional ou alternativamente, as abordagens de correlação padrão podem estar de acordo com os exemplos a serem aplicados para localizar certos formatos dentro da imagem, por exemplo, formatos redondos ou formatos alongados, que podem ser utilizados para determinar a região anatômica com a qual o um ou mais pontos selecionados pelo usuário são associados. As abordagens da transformada de Hough generalizada (GHT) (com o uso de teste de igualdade com modelo) podem ser utilizadas nos exemplos. Entretanto, abordagens de aprendizado de máquina mais recentes que podem, em vez disso, ser aplicadas, podem superar os localizadores de formato com base em GHT clássica, conforme detalhado por exemplo em W. Wang et al., “Detection and measurement of fetal abdominal contour in ultrasound images via local phase information and iterative randomized Hough transform”, Biomed Mater Eng. 2014;24(1). A abordagem de florestas aleatórias fornece uma outra abordagem de aprendizado de máquina que pode ser também vantajosamente aplicada para facilitar o correlacionamento do formato na identificação da região ou localização anatômica. Um exemplo adequado é descrito em Kevin
Keraudren et al., “Automated Localization of Fetal Organs in MRI Using Random Forests with Steerable Features”, MICCAI 2015, páginas 620 a 627.
[0095] Depois de identificar a região anatômica associada a um ou mais dos pontos, uma terceira etapa 24 (“caract geom.”) compreende identificar uma característica geométrica do conjunto de pontos selecionados pelo usuário. A característica geométrica pode compreender um padrão (geométrico) descrito pelos pontos ou uma característica geométrica dos pontos, como uma distância entre dois ou mais dos pontos. Um padrão pode ser, por exemplo, um formato ou figura definidos pelos pontos, por exemplo, um contorno fechado ou um contorno de um formato ou delineação específico, ou uma linha de um arco ou curva ou comprimento específicos.
[0096] A característica geométrica pode incluir o número de pontos selecionados, por exemplo, dois pontos apenas podem indicar uma medição da linha em uma certa região anatômica.
[0097] Mais de uma característica geométrica pode ser identificada em alguns exemplos.
[0098] A identificação da característica geométrica pode ser feita com o uso de uma base de dados ou armazenamento de dados de padrões conhecidos e outras características geométricas que são associadas a diferentes medições anatômicas. Este banco de dados ou armazenamento de dados pode ser específico para a variedade de medição específica, por exemplo, medição fetal.
[0099] A identificação da característica geométrica pode ser executada nos exemplos usando um algoritmo de reconhecimento de padrão ou algoritmo de reconhecimento de recurso feito na imagem. Os possíveis padrões identificados na imagem podem neste caso ser comparados a diferentes padrões armazenados em uma base de dados ou armazenamento de dados de padrões exemplificadores conhecidos, possibilitando a identificação do padrão.
[00100] Os métodos e as abordagens de reconhecimento de padrão adequados foram descritos acima. Por exemplo, abordagens da transformada de Hough generalizada (GHT) clássica (com o uso de teste de igualdade com modelo) podem ser utilizadas em exemplos, ou abordagens de aprendizado de máquina mais recentes podem, em vez disso, ser aplicadas, conforme detalhado, por exemplo, em W. Wang et al., “Detection and measurement of fetal abdominal contour in ultrasound images via local phase information and iterative randomized Hough transform”, Biomed Mater Eng. 2014;24(1). A abordagem de florestas aleatórias fornece uma outra abordagem de aprendizado de máquina que pode ser também vantajosamente aplicada para facilitar o correlacionamento do formato na identificação da região ou localização anatômica. Um exemplo adequado é descrito em Kevin Keraudren et al., “Automated Localization of Fetal Organs in MRI Using Random Forests with Steerable Features”, MICCAI 2015, páginas 620 a 627.
[00101] Em exemplos mais simples, o reconhecimento de padrão pode compreender associações muito simples, por exemplo, dois pontos = linha, vários pontos = círculo/elipse ou linha curva.
[00102] De acordo com um ou mais exemplos, em adição à etapa de identificação de uma característica geométrica associada a um ou mais dentre os pontos, pode ser executada uma outra etapa opcional de identificação de uma ou mais propriedades da imagem de ultrassom subjacente correlacionada ao padrão de pontos. Por exemplo, se a característica geométrica identificada é que os pontos correspondem a uma linha, uma intensidade de uma linha correspondente dentro da imagem de ultrassom subjacente pode ser detectada. Uma linha de alta intensidade pode fornecer uma indicação de que a medição é uma medição típica de um fêmur por exemplo (em particular, se a região anatômica identificada corresponde a uma região que abrange o fêmur). A título de exemplo adicional, se a característica geométrica é que os pontos correspondem a um formato redondo, por exemplo, como no caso da medição do crânio ou da caixa torácica, uma variação de intensidade ao redor de um formato de contorno subjacente dentro da imagem de ultrassom pode ser detectada. A alta intensidade nos lados e/ou a baixa intensidade na parte frontal e posterior pode fornecer uma indicação de que os pontos correspondem ao crânio, uma vez que esses são os típicos padrões de sombreamento associados a imagens de ultrassom do crânio.
[00103] Após a identificação da característica geométrica do conjunto de pontos (e opcionalmente a etapa adicional discutida acima), uma quarta etapa 26 (“modelo”) compreende selecionar a partir de um conjunto pré-armazenado de modelos de medição um modelo de medição associado à região anatômica identificada e à característica geométrica identificada.
[00104] Pode haver, por exemplo, uma lista ou uma base de dados de diferentes medições possíveis armazenadas e as características geométricas específicas associadas a elas (bem como a região anatômica com a qual elas estão associadas).
[00105] A base de dados pode, por exemplo, incluir dados da seguinte forma:
Característica Categoria de Medição geométrica medição 2 pontos Medição da linha Comprimento do fêmur (CF), comprimento do úmero (CU), comprimento cabeça- nádega (CCN) 2 pontos e um Diâmetro Diâmetro biparietal círculo (DBP), diâmetro fronto-occipital (DFO) Vários pontos Medição elipsoide Circunferência definindo uma abdominal (CA), curva fechada (por circunferência do exemplo, um crânio (CC) círculo ou elipse).
[00106] Esses dados podem ser obtidos a partir de literatura publicamente disponível (consulte, por exemplo https ://sonoworld.com/Client/Fetus/html/appendix- 03/normal fetal biometry/appendix-03.htm) ou podem ser construídos a partir de outra literatura pública ou podem ser construídos com base na experiência ou experimentos executados por sonógrafos.
[00107] A seleção do modelo de medição correto de acordo com a quarta etapa 26 pode, em exemplos específicos, compreender as subetapas de primeiro classificar os possíveis modelos de medição, de acordo com sua probabilidade de corresponder aos pontos selecionados pelo usuário, e, então, selecionar o modelo de medição com a melhor classificação (isto é, mais provável).
[00108] Se múltiplas medições são possíveis para a dada combinação de característica geométrica e localização, o método pode, em alguns exemplos, compreender uma etapa adicional de classificar os possíveis modelos de medição em ordem de probabilidade e, então, apresentar a lista ao usuário. Um modelo de medição é, então, selecionado dentre a lista com base em uma inserção de dados do usuário relacionada à lista, por exemplo, uma seleção de um dos modelos pelo usuário.
[00109] A apresentação da lista ao usuário pode ser executada com o uso de um dispositivo de saída de usuário adequado, como uma tela ou outro dispositivo de apresentação visual. Um dispositivo para a inserção de dados pelo usuário pode ser utilizado para receber os dados inseridos pelo usuário indicando que o modelo de medição da lista classificada deve ser selecionado. O dispositivo para inserção de dados pelo usuário e o dispositivo de saída podem ser integrados em um único dispositivo de interface de usuário, como um dispositivo de computação móvel de tela sensível ao toque do dispositivo.
[00110] Adicional ou alternativamente, se múltiplas medições são possíveis para a dada combinação de característica geométrica e localização, o método pode compreender ainda uma subetapa de execução de análise de imagens adicional, por exemplo, a aplicação de um algoritmo de reconhecimento de padrão ou característica, possibilitando um maior estreitamento da lista de possíveis modelos de medição. Isso pode possibilitar a identificação de uma única medição associada à característica geométrica e localização identificadas dos pontos, embora à custa de tempo de processamento e recursos adicionais. A análise adicional de imagens pode compreender uma etapa, conforme descrito acima, sendo que uma característica da imagem de ultrassom subjacente correlacionada aos pontos é identificada, por exemplo, uma característica de intensidade.
[00111] A título de exemplo, pode ser derivado que a medição sendo obtida pelo operador é associada à cabeça de um feto capturada dentro da imagem de ultrassom e compreende a medição de uma linha. Há ao menos duas medições que poderiam corresponder a essas propriedades: o diâmetro biparietal (DBP) e o diâmetro fronto-occipital (DFO) (esses são representados como a linha vertical e horizontal, respectivamente, na Figura 1 (b)). Nesse caso, o método pode, por exemplo, compreender a subetapa adicional de identificação da orientação da linha de medição em relação à cabeça e sua aplicação para, assim, determinar a qual dentre DPB ou DFO a medição sendo obtida corresponde mais provavelmente.
[00112] Após a seleção de um modelo de medição, o método compreende uma quinta etapa 30 (“medição”) de derivação de uma medição anatômica a partir do conjunto de pontos definidos pelo usuário, com o uso do modelo de medição. Nessa etapa, oO modelo selecionado é aplicado para derivar a medição. O modelo de medição pode compreender um algoritmo de medição ou regra que dita como o conjunto selecionado de pontos deve ser interpretado ou processado de modo a derivar uma medição a partir deles. Por exemplo, um modelo de medição para uma medição de circunferência abdominal pode compreender a derivação de uma linha de contorno fechada lisa (por exemplo, uma elipsoide) que conecta todos os pontos selecionados pelo usuário e, então, a derivação de um comprimento do contorno (uma circunferência) com o uso de uma métrica de conversão específica compreendida pelo modelo (isto é, uma métrica possibilitando a conversão do comprimento de espaço-imagem para os comprimentos de tamanho real).
[00113] O método pode compreender uma etapa adicional de rotulagem ou marcação da medição de acordo com o modelo de medição utilizado na derivação da medição.
[00114] A medição derivada (e possivelmente marcada) pode, nos exemplos, ser comunicada a uma memória ou armazenamento de dados ou computador externo ou sistema. Isso pode compreender a geração de dados de saída representativos da medição e a comunicação adicional dos dados de saída.
[00115] Em adição à rotulagem e armazenamento da(s) medição(ões), o método pode compreender as etapas adicionais de capturar imagens de tela correspondentes a uma ou mais das medições obtidas, por exemplo, mostrando os pontos selecionados pelo usuário dentro da imagem e, de preferência, a linha ou o contorno que as conecta e correspondente à medição obtida. Elas podem ser armazenadas ou arquivadas em adição às medições capturadas. As medições podem ser marcadas na imagem.
[00116] O método pode compreender uma etapa adicional de associação da medição a uma idade gestacional correspondente, por exemplo, para determinar uma idade gestacional do feto. Isso pode ser com base em um conjunto de dados armazenados de padrão de valores para a medição de cada idade gestacional. Uma ou mais das medições obtidas podem ser, em exemplos, marcadas em um gráfico de valores de referência para o tipo de medição em função da idade gestacional. Esse gráfico marcado pode ser mostrado para o usuário em um dispositivo de saída de usuário e/ou armazenado junto com a medição obtida.
[00117] Embora o exemplo acima tenha sido descrito em relação à obtenção de medições de dados biométricos, isto é apenas a título de exemplo. O método da invenção pode ser aplicado para a obtenção de medições de quaisquer medições anatômicas de uma imagem de ultrassom. O método é aplicável também a imagens obtidas (anatômicas) obtidas por outras modalidades de imageamento além de ultrassom; o ultrassom é uma aplicação vantajosa do método.
[00118] Os métodos exemplificadores, de acordo com a invenção, oferecem ao menos três vantagens principais em comparação com sistemas que implementam medição completamente automatizada. Primeiro, devido ao fato de que o parecer do ultrassonografista especialista ainda é utilizado para marcar cada medição, a exatidão das medições não é diminuída em comparação com a abordagem padrão de seleção da medição sendo executada antes de cada medição. Consequentemente, é muito mais fácil obter a aprovação regulamentar de um dispositivo que implementa o método [por exemplo, da US Food and Drug Administration (Agência de Administração de Alimentos e Medicamentos dos EUA) ].
[00119] Segundo, ao contrário dos métodos completamente automatizados, os exemplos da presente invenção possibilitam que um ultrassonografista faça medições em qualquer ordem arbitrária, proporcionando maior flexibilidade.
[00120] Terceiro, o método é facilmente extensível para a inclusão de novas medições. Isso exigiria simplesmente a adição da nova medição à lista juntamente com, por exemplo, uma característica geométrica e localização anatômica associadas que possam ser utilizadas para identificar a medição. Em um exemplo mais simples, a medição adicional pode ser adicionada com apenas uma caracterização geométrica básica, por exemplo, que a medição é uma medição linear identificada por dois pontos, além de uma região anatômica. Em uso, a medição pode então aparecer como uma dentre uma lista de possíveis medições lineares para uma linha traçada na região anatômica. Conforme descrito acima, essa lista pode ser apresentada para que o usuário selecione a medição adequada, ou outra análise de imagem pode ser executada em uma tentativa de incluir ou excluir outras medições (mais precisamente definidas) na lista ou fora dela.
[00121] As modalidades do presente método podem ser aplicadas para a obtenção de medições a partir de imagens de ultrassom. Isso inclui tanto imagens de ultrassom 2D quanto 3D. A segmentação pode ser utilizada em alguns exemplos na identificação de uma localização anatômica dos pontos em imagens 3D; uma abordagem de classificação pode ser, por exemplo, utilizada na identificação de uma localização anatômica dos pontos em imagens 2D.
[00122] Qualquer método, de acordo com a presente invenção, pode ser implementado com o uso de um dispositivo de análise de imagem que compreende um processador de medição adaptado para executar o método.
[00123] Consequentemente, um aspecto adicional da invenção apresenta um dispositivo de análise de imagem para a obtenção de medições anatômicas em uma imagem de ultrassom, sendo que o dispositivo compreende: um banco de dados incluindo um conjunto pré-armazenado de modelos de medição para uso na realização de diferentes medições anatômicas; e
[00124] um processador de medição configurado para:
[00125] receber os dados inseridos pelo usuário representando um conjunto de pontos selecionados pelo usuário dentro da imagem de ultrassom,
[00126] identificar dentro da imagem uma região anatômica correspondendo a uma localização de ao menos um dos pontos selecionados pelo usuário,
[00127] identificar uma característica geométrica do conjunto de pontos selecionados pelo usuário,
[00128] selecionar dentre o conjunto pré-armazenado de modelos de medição um modelo de medição associado à região anatômica e à característica geométrica identificadas, e
[00129] derivar uma medição anatômica a partir do conjunto de pontos definidos pelo usuário, com o uso do modelo de medição.
[00130] O processador de medição pode ser qualquer tipo de processador adequado para executar o conjunto de etapas descrito acima.
[00131] Em alguns exemplos, o dispositivo pode compreender adicionalmente meios de uma interface de usuário para uso por um usuário na inserção do conjunto de pontos selecionados pelo usuário dentro da imagem de ultrassom. O meio da interface de usuário pode, a título de exemplo específico, compreender um mouse ou outro dispositivo apontador.
[00132] Conforme observado acima, de acordo com um ou mais exemplos, a imagem de ultrassom a partir da qual as medições são obtidas pode ser capturada com o uso de um dispositivo de imageamento por ultrassom.
[00133] Consequentemente, um aspecto adicional da invenção apresenta um dispositivo de imageamento por ultrassom que compreende uma ou mais sondas de imageamento por ultrassom e um dispositivo de análise de imagem conforme descrito acima. Um exemplo é esquematicamente mostrado sob a forma do diagrama de blocos na Figura 3.
[00134] O dispositivo de imageamento por ultrassom 40 compreende uma ou mais sondas de imageamento por ultrassom 42 para capturar dados de imagem de ultrassom. A Figura 3 mostra apenas uma sonda 42 para ilustração. A sonda compreende uma disposição do transdutor de ultrassom, que compreende ao menos um transdutor e que compreende, de preferência, uma matriz de transdutores. A matriz de transdutores pode ser direcionável, por exemplo, por meio da formação de feixes executada pelo dispositivo.
[00135] A sonda de imageamento por ultrassom 42 é acoplada de modo comunicativo a um processador de imagem 44. O processador de imagem é configurado para processar os dados de imagem capturados pela sonda 42 para, dessa forma, derivar uma ou mais imagens de ultrassom.
[00136] Um dispositivo de análise de imagem 46, de acordo com qualquer um dos exemplos ou modalidades descritos acima, que compreende um processador de medição 48 e uma base de dados 50 armazenando os modelos de medição, é adicionalmente fornecido, acoplado de modo operacional ao processador de imagem 44 para receber a(s) imagem(íns) gerada(s) pelo processador de imagem. O dispositivo de análise de imagem 46 é adaptado para processar a(s) imagem(ns) derivadas (de acordo com as etapas discutidas em qualquer um dos exemplos e modalidades descritos acima) para assim obter medições anatômicas na imagem de ultrassom derivada.
[00137] O processador de medição 48 e o processador de imagem 44 podem, cada um, usar de um processador separado ou as suas funções podem ser feitas por um único processador.
[00138] Em qualquer caso, qualquer um dos processadores pode usar um ou mais microprocessadores que podem ser programados mediante o uso de software (por exemplo, microcódigo) para executar as funções necessárias. A título de alternativa, um controlador pode também ser utilizado para executar a função de qualquer processador, sendo o controlador implementado com o uso de hardware (por exemplo, circuitos). Uma unidade de controle pode ser implementada como uma combinação de hardware dedicado para executar algumas funções e um processador (por exemplo, um ou mais microprocessadores programados e circuitos associados) para executar outras funções.
[00139] Exemplos de componentes de processador que podem ser empregados em várias modalidades da presente revelação incluem, mas não se limitam a, microprocessadores convencionais, circuitos integrados de aplicação específica (ASICS - Application Specific Integrated Circuits), e matrizes de porta programável em campo (FPGAs - Field- Programmable Gate Arrays).
[00140] Em várias implementações, um processador pode ser associado a uma ou mais mídias de armazenamento, como memória volátil e não volátil de computador, como memória de acesso aleatório (“RAM” - Random Access Memory"), memória somente de leitura programável (“PROM” - “Programmable Read- Only Memory), memória somente de leitura programável e apagável (“EPROM” - Erasable Programmable Read-Only Memory) e memória somente de leitura eletricamente programável e apagável
(“EEPROM” - Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory). As mídias de armazenamento podem ser codificadas com um ou mais programas que, quando executados em um ou mais processadores e/ou controladores, executam as funções necessárias. Várias mídias de armazenamento podem ser fixas no interior de um processador ou controlador, ou podem ser transportáveis, de modo que os um ou mais programas nelas armazenados possam ser carregados em um processador.
[00141] A Figura 4 ilustra em mais detalhe um exemplo de sistema de ultrassom que pode ser utilizado para implementar as partes de sonda 42 e processador de imagem 44 do dispositivo de imageamento por ultrassom 40 da Figura 3.
[00142] O sistema exemplificador compreende uma sonda do transdutor de matriz 60 que tem uma matriz de transdutores CMUT 100 para transmitir ondas de ultrassom e receber informações de eco. A matriz de transdutores 100 pode alternativamente compreender transdutores piezelétricos formados de materiais como titanato zirconato de chumbo (PZT) ou fluoreto de polivinilideno (PVDF). A matriz de transdutores 100 é uma matriz bidimensional de transdutores 110, por exemplo, capaz de varredura em um plano 2D ou em três dimensões para imageamento 3D. Em um outro exemplo, a matriz de transdutores pode ser uma matriz 1D.
[00143] A matriz de transdutores 100 é acoplada a um formador de microfeixes 62 na sonda que controla a recepção de sinais pelas células de matriz CMUT ou elementos piezoelétricos. Os formadores de microfeixes são capazes de formar ao menos parcialmente feixes dos sinais recebidos por submatrizes (ou “grupos” ou “porções”) de elementos transdutores, conforme descrito nas patentes US 5.997.479 (Savord et al.), 6.013.032 (Savord) e 6.623.432 (Powers et al.).
[00144] Observe que o formador de microfeixes é totalmente opcional. Os exemplos abaixo não pressupõem nenhuma formação de feixes analógicos.
[00145] O formador de microfeixes 62 é acoplado pelo cabo da sonda a uma chave de transmissão/recepção (T/R) 66 que alterna entre os modos de transmissão e recepção e protege o formador de feixes principal 70 contra sinais de transmissão de alta energia quando um formador de microfeixes não é utilizado e a matriz de transdutores é operada diretamente pelo formador de feixes principal. A transmissão de feixes ultrassônicos provenientes da matriz de transdutores 60 é direcionada por um controlador de transdutor 68 acoplado ao formador de microfeixes pela chave T/R 66 e o formador de feixes principal (não mostrado), que recebe a entrada proveniente da operação executada pelo usuário da interface de usuário ou painel de controle 88.
[00146] Uma das funções controladas pelo controlador de transdutor 68 é a direção na qual os feixes são conduzidos e focalizados. Os feixes podem ser encaminhados diretamente (ortogonalmente a) da matriz de transdutores ou em ângulos diferentes para um campo de visão mais largo. O controlador de transdutor 68 pode ser acoplado para controlar um controle de polarização de CC 95 para a matriz CMUT. O controle de polarização de CC 95 define a tensão de polarização de CC que é aplicada às células CMUT.
[00147] No canal de recepção, os sinais parcialmente formados em feixe são produzidos pelo formador de microfeixes 62 e são acoplados a um formador de feixe receptor principal 70 onde os sinais parcialmente formados em feixe dos grupos individuais de transdutores são combinados em um sinal completamente formado em feixe. Por exemplo, o formador de feixes principal 70 pode ter 128 canais, cada um dos quais recebe um sinal parcialmente formado em feixes a partir de um grupo de dezenas ou centenas de células transdutoras CMUT ou elementos piezoelétricos. Desse modo, os sinais recebidos por milhares de transdutores de uma matriz de transdutores podem contribuir eficientemente para um único sinal de feixe formado.
[00148] Os sinais de recepção formados em feixe são acoplados a um processador de sinais 72. O processador de sinal 72 pode processar os sinais de eco recebidos de várias maneiras, como por filtragem passa-banda, decimação, separação de componente I e Q e separação de sinal harmônico, que age separando sinais lineares e não lineares de modo a possibilitar a identificação de sinais de eco não lineares (harmônicos mais altos da frequência fundamental) retornados pelo tecido e microbolhas. O processador de sinal também pode realizar a intensificação de sinal adicional como redução de salpico, composição de sinal e eliminação de ruído. O filtro passa-banda no processador de sinal pode ser um filtro de rastreamento, com sua banda de passagem deslizando de uma banda de frequências mais altas para uma banda de frequências mais baixas à medida que os sinais são recebidos de profundidades crescentes, rejeitando assim o ruído em frequências mais altas provenientes de profundidades maiores onde essas frequências são destituídas de informação anatômica.
[00149] Os formadores de feixes de transmissão e recepção são implementados em diferentes hardwares e podem ter diferentes funções. Naturalmente, o formador de feixes receptor é projetado para levar em conta as características do formador de feixes de transmissão. Na Figura 4, apenas os formadores de feixes receptores 62, 70 são mostrados, por uma questão de simplicidade. No sistema completo, haverá também uma cadeia de transmissão com um formador de microfeixes de transmissão e um formador de feixes de transmissão principal.
[00150] A função do formador de microfeixes 62 é fornecer uma combinação inicial de sinais a fim de diminuir o número de trajetórias de sinal analógico. Isso é tipicamente executado no domínio analógico.
[00151] A formação de feixes final é feita no formador de feixes principal 70 e é tipicamente após a digitalização.
[00152] Os canais de transmissão e recepção usam a mesma matriz de transdutores 60' que tem uma banda de frequência fixa. Entretanto, a largura de banda que os pulsos de transmissão ocupam pode variar dependendo da formação de feixes de transmissão que foi utilizada. O canal de recepção pode capturar toda a largura de banda de transdutor (que é a abordagem clássica) ou, através do uso de processamento de passagem de banda, pode extrair apenas a largura de banda que contém as informações úteis (por exemplo as harmônicas da harmônica principal).
[00153] Os sinais processados são acoplados a um processador em um modo B 76 (por exemplo, modo de brilho ou modo de imageamento 2D) e um processador de Doppler 78. O processador em modo B 76 emprega a detecção de uma amplitude do sinal de ultrassom recebido para o imageamento de estruturas no corpo como o tecido de órgãos e vasos. As imagens em modo B da estrutura do corpo podem ser formadas no modo de imagem harmônica ou no modo de imagem fundamental ou uma combinação de ambos, conforme descrito na patente US nº 6.283.919 (Roundhill et al.) e na patente US nº 6.458.083 (Jago et al). O processador de Doppler 78 processa sinais temporariamente distintos do movimento do tecido e do fluxo sanguíneo para a detecção do movimento de substâncias como o fluxo de células sanguíneas no campo de imagem. O processador de Doppler 78 inclui tipicamente um filtro de barreira com parâmetros que podem ser configurados para passar e/ou rejeitar ecos retornados de tipos selecionados de materiais no corpo.
[00154] Os sinais estruturais e de movimento produzidos pelos processadores de modo B e Doppler são acoplados a um conversor de varredura 82 e um reformatador multiplanar 94. O conversor de varredura 82 dispõe os sinais ecográficos na relação espacial a partir da qual eles foram recebidos em um formato de imagem desejado. Por exemplo, o conversor de varredura 32 pode dispor o sinal ecográfico em um formato em forma de setor bidimensional (2D), ou uma imagem tridimensional (3D) piramidal. O conversor de varredura pode sobrepor uma imagem estrutural em modo B com cores correspondentes ao movimento em pontos no campo de imagem com velocidades estimadas por Doppler para produzir uma imagem por Doppler colorida que represente o movimento do tecido e do fluxo sanguíneo no campo de imagem. O reformatador multiplanar converterá ecos que são recebidos de pontos em um plano comum em uma região volumétrica do corpo em uma imagem ultrassônica desse plano, conforme descrito na patente US nº 6.443.896 (Detmer). Um renderizador de volume 92 converte os sinais de eco de um conjunto de dados tridimensionais em uma imagem tridimensional projetada, conforme visto a partir de um dado ponto de referência, conforme descrito na patente nº US
6.530.885 (Entrekin et al.).
[00155] As imagens bidimensionais ou tridimensionais são acopladas a partir do conversor de varredura 82, do reformatador multiplanar 94 e do renderizador de volume 92 a um processador de imagem 80 para otimização adicional, armazenamento em buffer e armazenamento transitório para apresentação em uma tela 90. A tela de imagem pode fazer parte de uma interface de usuário 88, possibilitando que o usuário (ultrassonografista) selecione os pontos dentro da imagem para definição das medições a serem obtidas. Alternativamente, a inserção dos pontos selecionados pelo usuário pode ser facilitada por meio de uma interface de usuário compreendida pelo dispositivo de análise de imagem 46 do dispositivo de imageamento por ultrassom 40.
[00156] Além de serem utilizados para imageamento, os valores de fluxo sanguíneo produzidos pelo processador Doppler 78 e as informações de estrutura de tecido produzidas pelo processador em modo B 76 podem ser acoplados a um processador de quantificação 84. O processador de quantificação produz medições de diferentes condições de fluxo, como a taxa de volume de fluxo sanguíneo, como também medições estruturais, como os tamanhos de órgãos e idade gestacional. O processador de quantificação pode receber entradas do painel de controle do usuário 88, como o ponto na anatomia de uma imagem em que uma medição deve ser feita. Dados de saída do processador de quantificação são acoplados a um processador gráfico 86 para a reprodução de gráficos de medição e valores com a imagem na tela 90 e para a saída de áudio do dispositivo de tela 90.
[00157] O processador gráfico 86 pode também gerar sobreposições gráficas para a exibição com as imagens de ultrassom. Estas sobreposições gráficas podem conter informações de identificação padrão como o nome do paciente, a data e hora da imagem, parâmetros de imageamento, e similares. Para esses propósitos, o processador gráfico pode receber entradas provenientes da interface de usuário 88, como o nome do paciente. A interface de usuário é acoplada também ao controlador de transmissão 68 para controlar a geração de sinais de ultrassom a partir da matriz de transdutores 60 e, assim, as imagens produzidas pela matriz de transdutores e o sistema de ultrassom. A função de controle de transmissão do controlador 68 é apenas uma das funções executadas. O controlador 68 leva em conta, também, o modo de operação (fornecido pelo usuário) e a configuração do transmissor necessária correspondente e a configuração de passagem de banda no conversor analógico para digital do receptor. O controlador 68 pode ser uma máquina de estado com estados fixos.
[00158] Conforme observado, o exemplo descrito acima de um sistema de ultrassom pode implementar a sonda 42 e partes do processador de imagem 44 do dispositivo de imageamento por ultrassom 40 da Figura 3. Consequentemente, com referência à Figura 3, depois que as imagens forem renderizadas, elas são comunicadas ao dispositivo de análise de imagem 46. O dispositivo de análise de imagem 46 pode compreender um meio de interface de usuário para facilitar a entrada por um usuário dos pontos selecionados pelo usuário dentro da imagem. A imagem renderizada (e a entrada dos pontos de selecionados pelo usuário) podem, então, ser comunicada ao processador de medição 48 do dispositivo de análise de imagens 46 para derivar a(s) medição(ões) anatômica(s). Alternativamente, conforme discutido acima, o sistema de ultrassom implementando o processador de imagem 44 pode compreender uma interface de usuário 88 que possibilita a entrada de pontos selecionados pelo usuário. Nesse caso, oO processador de imagem pode gerar a imagem renderizada, em adição aos pontos selecionados pelo usuário diretamente ao processador de medição 48 do dispositivo de análise de imagem 6.
[00159] Outras variações às modalidades reveladas podem ser compreendidas e executadas pelos versados na técnica ao praticar a invenção reivindicada, a partir de um estudo dos desenhos, da revelação e das reivindicações anexas. Nas reivindicações, a expressão “que compreende” não exclui outros elementos ou outras etapas, e o artigo indefinido “um” ou “uma” não exclui uma pluralidade. O simples fato de certas medidas serem mencionadas em reivindicações dependentes mutuamente diferentes não indica que uma combinação dessas medidas não possa ser usada com vantagem. Quaisquer sinais de referência nas reivindicações não devem ser interpretados como limitadores do escopo.

Claims (14)

REIVINDICAÇÕES
1. MÉTODO IMPLEMENTADO POR COMPUTADOR PARA A OBTENÇÃO DE MEDIÇÕES ANATÔMICAS EM UMA IMAGEM DE ULTRASSOM, o método sendo caracterizado por compreender: receber (20) dados inseridos pelo usuário representando um conjunto de dois ou mais pontos selecionados pelo usuário dentro da imagem de ultrassom; identificar (22) dentro da imagem uma região anatômica correspondendo a uma localização de ao menos um dos pontos selecionados pelo usuário; identificar uma característica geométrica do conjunto de pontos selecionados pelo usuário; acessar um conjunto pré-armazenado de modelos de medição, cada modelo de medição no conjunto sendo associado a uma ou mais regiões anatômicas e características geométricas conhecidas, e selecionar um modelo de medição associado à região anatômica e à característica geométrica identificadas; e derivar (30) uma medição anatômica a partir do conjunto de pontos definidos pelo usuário, com o uso do modelo de medição, sendo que a identificação da característica geométrica inclui identificar informações de formato relacionadas a uma linha ou a um padrão descrito por ao menos um subconjunto dos pontos.
2. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado por compreender adicionalmente a rotulagem ou marcação da medição de acordo com o modelo de medição utilizado na derivação da medição.
3. MÉTODO, de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 ou 2, caracterizado pela característica geométrica compreender um padrão geométrico no conjunto de pontos ou uma característica geométrica dos pontos.
4. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 3, caracterizado pela característica geométrica compreender uma característica geométrica dos pontos sob a forma de uma separação entre dois dos pontos.
5. MÉTODO, de acordo com qualquer uma das reivindicações anteriores, caracterizado pela seleção de um modelo de medição compreender, primeiro, identificar um conjunto de modelos de medição associados à região anatômica e ao padrão geométrico identificados e, subsequentemente, selecionar um dos conjuntos com base em dados inseridos pelo usuário.
6. MÉTODO, de acordo com qualquer uma das reivindicações anteriores, caracterizado pela determinação da região anatômica compreender executar um procedimento de segmentação de imagem na imagem de ultrassom.
7. MÉTODO, de acordo com qualquer uma das reivindicações anteriores, caracterizado pelo método ser um método de medição fetal e a região anatômica ser uma região de um feto capturada na imagem.
8. MÉTODO, de acordo com qualquer uma das reivindicações anteriores, caracterizado pelo método ser um método de medição biométrico para a obtenção de medições de dados biométricos.
9. MÉTODO, de acordo com a reivindicação 8, caracterizado pelo método ser para a obtenção de medições de dados biométricos fetais e, opcionalmente, sendo que o método é para obter uma ou mais das seguintes medições: diâmetro biparietal, DBP; circunferência cefálica, CC; circunferência abdominal, CA; comprimento do fêmur, CF; transluscência nucal, TN; e comprimento cabeça-nádega, CCN.
10. MÉTODO, de acordo com qualquer uma das reivindicações 2 a 9, caracterizado por compreender adicionalmente armazenar a medição obtida em conjunto com o marcador ou rótulo aplicados.
11. MEIOS DE PROGRAMA DE COMPUTADOR, caracterizados por compreender um código de programa de computador adaptado para, quando executado em um computador, executar o método conforme definido em qualquer uma das reivindicações 1 a 10.
12. DISPOSITIVO DE ANÁLISE DE IMAGEM (46), para a obtenção de medições anatômicas em uma imagem de ultrassom, sendo o dispositivo caracterizado por compreender: uma base de dados (50) que compreende um conjunto pré-armazenado de modelos de medição para uso na execução de diferentes medições anatômicas, cada modelo de medição no conjunto associado a uma ou mais regiões anatômicas conhecidas e características geométricas conhecidas; e um processador de medição (48) configurado para: receber os dados inseridos pelo usuário representando um conjunto de dois ou mais pontos selecionados pelo usuário dentro da imagem de ultrassom, identificar dentro da imagem uma região anatômica correspondendo a uma localização de ao menos um dos pontos selecionados pelo usuário, identificar uma característica geométrica do conjunto de pontos selecionados pelo usuário, selecionar dentre o conjunto pré-armazenado de modelos de medição um modelo de medição associado à região anatômica e à característica geométrica identificadas, e derivar uma medição anatômica a partir do conjunto de pontos definidos pelo usuário, com o uso do modelo de medição, sendo que a identificação da característica geométrica inclui identificar informações de formato relacionadas a uma linha ou a um padrão descrito por ao menos um subconjunto dos pontos.
13. DISPOSITIVO DE ANÁLISE DE IMAGEM, de acordo com a reivindicação 12, caracterizado por compreender adicionalmente meios de uma interface de usuário para uso por um usuário na inserção do conjunto de pontos selecionados pelo usuário dentro da imagem de ultrassom.
14. MÉTODO DE IMAGEAMENTO POR ULTRASSOM (40), caracterizado por compreender: uma ou mais sondas de imageamento por ultrassom (42) para capturar dados de imagem de ultrassom; um processador de imagem (44) configurado para processar os dados de imagem para derivar uma imagem de ultrassom; e um dispositivo de análise de imagem (46) conforme definido na reivindicação 12 ou 13, adaptado para a obtenção de medições anatômicas na imagem de ultrassom derivada.
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