CN114699108A - ******的超声成像方法和超声成像*** - Google Patents

******的超声成像方法和超声成像*** Download PDF

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CN114699108A CN202210456522.7A CN202210456522A CN114699108A CN 114699108 A CN114699108 A CN 114699108A CN 202210456522 A CN202210456522 A CN 202210456522A CN 114699108 A CN114699108 A CN 114699108A
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邹耀贤
林穆清
杨俊英
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Abstract

一种******的超声成像方法和超声成像***，该方法包括：向被测对象的******发射超声波，得到******的超声体数据；基于超声体数据识别肛管结构、***外***或***内***的位置，基于肛管结构、***外***或***内***的位置确定用于对******进行横截断层成像的多条参考线；根据多条参考线进行横截断层成像，生成并显示与多条参考线对应的******的多个横截断层图像。该方法根据肛管结构、***内***或***外***的位置自动确定用于对******进行横截断层成像的参考线，并根据参考线自动生成横截断层图像，大幅减少用户的手动操作，提高对******进行横截断层成像的效率和准确度。

Description

******的超声成像方法和超声成像***
技术领域
本申请涉及超声成像技术领域，更具体地涉及一种******的超声成像方法和超声成像***。
背景技术
******的生理功能主要是起闭合***和协助排便，如果******受到损伤，对***的控制力就会下降，从而影响正常的***闭合，引起无法自主排便或者甚至漏便。
目前临床中对******损伤的筛查主要是在3D/4D超声上通过多平行断层成像进行检查，该方法能够提供有价值的******切面解剖信息，对******损伤的诊断有较高的一致性。但目前的断层成像方法需要用户手动对***超声体数据进行摆正，然后再手动确定断层成像的成像范围。由于用户扫查***三维超声数据时方位和范围的一致性较低，为了得到标准的******断层图像，用户通常需要反复调整横截面、冠状面以及矢状面的角度。这种断层成像的方式获取费时费力，高度依赖用户的经验，而且极大消耗用户的检查时间和精力。
发明内容
在发明内容部分中引入了一系列简化形式的概念，这将在具体实施方式部分中进一步详细说明。本申请的发明内容部分并不意味着要试图限定出所要求保护的技术方案的关键特征和必要技术特征，更不意味着试图确定所要求保护的技术方案的保护范围。
本发明实施例一方面提供了一种******的超声成像方法，该方法包括：
向被测对象的******发射超声波，并接收超声波的回波，以获得超声回波信号；
对超声回波信号进行信号处理，得到******的超声体数据；
基于超声体数据识别肛管结构、***外***或***内***的位置，基于肛管结构、***外***或***内***的位置确定用于对所述******进行横截断层成像的多条参考线；
根据多条参考线进行横截断层成像，生成并显示与多条参考线对应的******的多个横截断层图像。
本发明实施例另一方面提供一种******的超声成像方法，该方法包括：
向被测对象的******发射超声波，并接收超声波的回波，以获得超声回波信号；
对超声回波信号进行信号处理，得到******的超声体数据；
基于超声体数据识别肛管结构、***外***或***内***的三维区域，基于肛管结构、***外***或***内***的三维区域确定用于对******进行横截断层成像的多个参考方向；
根据多个参考方向进行横截断层成像，生成并显示与多个参考方向对应的******的多个横截断层图像。
本发明实施例另一方面提供一种超声成像***，包括：
超声探头；
发射电路，用于激励超声探头向被测对象的******发射超声波；
接收电路，用于控制超声探头接收超声波的回波，以获得超声波回波信号；
处理器，用于对超声回波信号进行信号处理，得到******的超声体数据，该处理器还用于执行如上述任一实施例提供的******的超声成像方法的步骤，以生成多个横截断层图像；
显示器，用于显示多个横截断层图像。
本发明实施例的******的超声成像方法和超声成像***根据肛管结构、***外***或***内***的位置自动确定用于对******进行横截断层成像的参考线，并根据参考线自动生成横截断层图像，大幅减少用户的手动操作，提高对******进行横截断层成像的效率和准确度。
附图说明
通过结合附图对本发明实施例进行更详细的描述，本申请的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明实施例一起用于解释本申请，并不构成对本申请的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。
图1示出根据本发明一个实施例的超声成像***的结构框图；
图2示出根据本发明一个实施例的******的超声成像方法的示意性流程图；
图3示出根据本发明一个实施例的摆正前后的******横截面、矢状面和冠状面的示意图；
图4示出根据本发明一个实施例的根据设置在矢状面中的参考线生成多个横截断层图像的示意图；
图5示出根据本发明另一个实施例的******的超声成像方法的示意性流程图。
具体实施方式
为了使得本申请的目的、技术方案和优点更为明显，下面将参照附图详细描述根据本申请的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。基于本申请中描述的本发明实施例，本领域技术人员在没有付出创造性劳动的情况下所得到的所有其它实施例都应落入本申请的保护范围之内。
在下文的描述中，给出了大量具体的细节以便提供对本申请更为彻底的理解。然而，对于本领域技术人员而言显而易见的是，本申请可以无需一个或多个这些细节而得以实施。在其他的例子中，为了避免与本申请发生混淆，对于本领域公知的一些技术特征未进行描述。
应当理解的是，本申请能够以不同形式实施，而不应当解释为局限于这里提出的实施例。相反地，提供这些实施例将使公开彻底和完全，并且将本申请的范围完全地传递给本领域技术人员。
在此使用的术语的目的仅在于描述具体实施例并且不作为本申请的限制。在此使用时，单数形式的“一”、“一个”和“所述/该”也意图包括复数形式，除非上下文清楚指出另外的方式。还应明白术语“组成”和/或“包括”，当在该说明书中使用时，确定所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或部件的存在，但不排除一个或更多其它的特征、整数、步骤、操作、元件、部件和/或组的存在或添加。在此使用时，术语“和/或”包括相关所列项目的任何及所有组合。
为了彻底理解本申请，将在下列的描述中提出详细的结构，以便阐释本申请提出的技术方案。本申请的可选实施例详细描述如下，然而除了这些详细描述外，本申请还可以具有其他实施方式。
下面，首先参考图1描述根据本申请一个实施例的超声成像***，图1示出了根据本发明实施例的超声成像***100的示意性结构框图。
如图1所示，超声成像***100包括超声探头110、发射电路112、接收电路114、处理器116和显示器118。进一步地，超声成像***还可以包括发射/接收选择开关120和波束合成模块122，发射电路112和接收电路114可以通过发射/接收选择开关120与超声探头110连接。
超声探头110包括多个换能器阵元，多个换能器阵元可以排列成一排构成线阵，或排布成二维矩阵构成面阵，多个换能器阵元也可以构成凸阵列。换能器阵元用于根据激励电信号发射超声波，或将接收的超声波转换为电信号，因此每个换能器阵元可用于实现电脉冲信号和超声波的相互转换，从而实现向被测对象的目标区域的组织发射超声波、也可用于接收经组织反射回的超声波回波。在进行超声检测时，可通过发射序列和接收序列控制哪些换能器阵元用于发射超声波，哪些换能器阵元用于接收超声波，或者控制换能器阵元分时隙用于发射超声波或接收超声波的回波。参与超声波发射的换能器阵元可以同时被电信号激励，从而同时发射超声波；或者，参与超声波束发射的换能器阵元也可以被具有一定时间间隔的若干电信号激励，从而持续发射具有一定时间间隔的超声波。
在超声成像过程中，处理器116控制发射电路112将经过延迟聚焦的发射脉冲通过发射/接收选择开关120发送到超声探头110。超声探头110受发射脉冲的激励而向被测对象的目标区域的组织发射超声波束，经一定延时后接收从目标区域的组织反射回来的带有组织信息的超声回波，并将此超声回波重新转换为电信号。接收电路114接收超声探头110转换生成的电信号，获得超声回波信号，并将这些超声回波信号送入波束合成模块122，波束合成模块122对超声回波数据进行聚焦延时、加权和通道求和等处理，然后送入处理器116。处理器116对超声回波信号进行信号检测、信号增强、数据转换、对数压缩等处理形成超声图像。处理器116得到的超声图像可以在显示器118上显示，也可以存储于存储器124中。
可选地，处理器116可以实现为软件、硬件、固件或其任意组合，并且可以使用单个或多个专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、单个或多个通用集成电路、单个或多个微处理器、单个或多个可编程逻辑器件、或者前述电路和/或器件的任意组合、或者其他适合的电路或器件。并且，处理器116可以控制所述超声成像***100中的其它组件以执行本说明书中的各个实施例中的方法的相应步骤。
显示器118与处理器116连接，显示器118可以为触摸显示屏、液晶显示屏等；或者，显示器118可以为独立于超声成像***100之外的液晶显示器、电视机等独立显示器；或者，显示器118可以是智能手机、平板电脑等电子设备的显示屏，等等。其中，显示器118的数量可以为一个或多个。
显示器118可以显示处理器116得到的超声图像。此外，显示器118在显示超声图像的同时还可以提供给用户进行人机交互的图形界面，在图形界面上设置一个或多个被控对象，提供给用户利用人机交互装置输入操作指令来控制这些被控对象，从而执行相应的控制操作。例如，在图形界面上显示图标，利用人机交互装置可以对该图标进行操作，用来执行特定的功能，例如在超声图像上绘制出感兴趣区域框等。
可选地，超声成像***100还可以包括显示器118之外的其他人机交互装置，其与处理器116连接，例如，处理器116可以通过外部输入/输出端口与人机交互装置连接，外部输入/输出端口可以是无线通信模块，也可以是有线通信模块，或者两者的组合。外部输入/输出端口也可基于USB、如CAN等总线协议、和/或有线网络协议等来实现。
其中，人机交互装置可以包括输入设备，用于检测用户的输入信息，该输入信息例如可以是对超声波发射/接收时序的控制指令，可以是在超声图像上绘制出点、线或框等的操作输入指令，或者还可以包括其他指令类型。输入设备可以包括键盘、鼠标、滚轮、轨迹球、移动式输入设备(例如带触摸显示屏的移动设备、手机等等)、多功能旋钮等等其中之一或者多个的结合。人机交互装置还可以包括诸如打印机之类的输出设备。
超声成像***100还可以包括存储器124，用于存储处理器执行的指令、存储接收到的超声回波、存储超声图像，等等。存储器可以为闪存卡、固态存储器、硬盘等。其可以为易失性存储器和/或非易失性存储器，为可移除存储器和/或不可移除存储器等。
应理解，图1所示的超声成像***100所包括的部件只是示意性的，其可以包括更多或更少的部件。本申请对此不限定。
下面，将参考图2描述根据本发明实施例的******的超声成像方法，该方法可以实现于上述的超声成像***100中。图2是本发明实施例的******的超声成像方法200的一个示意性流程图。
如图2所示，本申请一个实施例的******的超声成像方法200包括如下步骤：
在步骤S210，向被测对象的******发射超声波，并接收所述超声波的回波，以获得超声回波信号；
在步骤S220，对所述超声回波信号进行信号处理，得到所述******的超声体数据；
在步骤S230，基于所述超声体数据识别肛管结构、***外***或***内***的位置，基于所述肛管结构、所述***外***或所述***内***的位置确定用于对所述******进行横截断层成像的多条参考线；
在步骤S240，根据所述多条参考线进行所述横截断层成像，生成并显示与所述多条参考线对应的所述******的多个横截断层图像。
本发明实施例的******的超声成像方法200根据超声体数据中肛管结构、***外***或***内***的位置自动确定用于对所述******进行横截断层成像的参考线，并根据参考线自动生成横截断层图像，大幅减少用户的手动操作，提高横截断层成像的效率和准确度。
示例性地，在步骤S210中，可以由临床医生采用经***三维容积探头(或采用经***腔内容积探头)对被测对象的******进行三维超声扫描。参照图1的超声成像***100，在扫描过程中，发射电路112将一组经过延迟聚焦的发射脉冲发送到超声探头110，以激励超声探头110沿二维扫描平面向测对象的******发射超声波。接收电路114控制超声探头110接收到测对象的******反射回的超声回波后，将其转化为电信号，由波束合成模块112对多次发射和接收得到的超声回波信号进行相应的延时与加权求和处理，实现波束合成，再送入处理器116进行后续的信号处理。
在步骤S220中，可以由超声成像***的处理器116基于接收到的超声波的回波信号获得测对象的******的超声体数据，超声体数据可以包括三维超声数据或四维超声数据，四维超声数据即连续的多卷三维超声数据构成的三维超声视频数据。示例性地，继续参照图1，处理器116可以对超声探头110在一系列扫描平面内扫描得到的超声回波信号的三维空间关系进行整合，从而实现******在三维空间的扫描以及三维超声数据的重建。最后，经过去噪、平滑、增强等部分或全部图像后处理步骤后，获得被测对象******的超声体数据。
获得******的超声体数据后，可以由超声成像***通过处理器自动对其进行横截断层成像，得到多个横截断层成像并进行显示，横截断层图像即平行于横截面的断层图像。多个横截断层图像能够呈现******不同位置处的组织结构，通过横截断层成像可以对******进行全面筛查。在进行横截断层成像时，超声成像***自动确定多条平行的参考线，经过每条参考线生成一个对应的横截断层图像，无需用户手动设置参考线。
******包括围绕肛管的***内***和***外***，其中，肛管是消化道的终末节段，上与直肠相连，下与***相接，在超声图像中有明显表现。本发明实施例首先识别肛管结构、***外***或***内***，并根据肛管结构、***外***或***内***确定横截断层成像的参考线的位置，从而能够得到全面覆盖******的横截断层图像。
在一个实施例中，为了基于肛管结构确定横截断层成像的参考线，首先对超声体数据进行自动摆正，即基于超声体数据确定目标方位，并将超声体数据变换到目标方位。之后，基于变换到目标方位的超声体数据确定用于横截断层成像的参考线。自动摆正的目的是寻找到超声体数据的标准横截面，便于从超声体数据中提取平行于标准横截面的横截断层图像，并且还能够将超声体数据中用户感兴趣的解剖结构显示到便于观察的位置，无需用户手动进行旋转，提高******超声检查的效率和准确性。
示例性地，可以采用机器学***移的距离。目标特征结构可以包括至少三个，其中包括肛管结构、***外***和***内***中的至少一个。至少三个目标特征结构还可以包括肛管结构的至少一个特征点，例如中心点和端点。可以根据至少三个目标特征结构之间的空间位置关系确定超声体数据需要旋转的角度和/或需要平移的距离，通过变换超声体数据，使得目标特征结构之间的空间位置关系满足标准体数据的要求。
其中，采用机器学习的方法在超声体数据中检测目标特征结构需要构建三维卷积神经网络，相比于二维卷积神经网络，三维卷积神经网络采用三维的卷积核。示例性地，可以构建******的超声体数据的数据库，数据库中包含至少一个体数据以及其中目标特征结构的标定结果。以肛管结构为例，目标特征结构的标定结果可以是肛管结构的三维区域的空间位置和类别，用于训练神经网络，以通过基于三维卷积神经网络搭建的三维目标检测网络来确定肛管结构的三维区域的空间位置。标定结果也可以是肛管结构的三维区域的掩码，用于训练神经网络，以通过基于三维卷积神经网络搭建的三维目标分割网络来获取肛管结构的三维区域的掩码。
在确定超声体数据中目标特征结构的位置后，可以根据目标特征结构的之间的空间位置关系确定超声体数据需要旋转的角度以及需要平移的距离。其中，确定超声体数据需要旋转的角度时，可以采用主成分分析算法等方法，确定至少三个目标特征结构的三维空间方向，并将该三维空间方向分解成三个方位的旋转量。或者，可以基于三维卷积神经网络堆叠卷积层和全连接层，直接回归出至少三个目标特征结构的空间变换矩阵，该变换矩阵可以直接作用在超声体数据上，也可以分解成三个方位上的旋转量。
在另一实施例中，可以在超声体数据中分解出横截面、矢状面和冠状面，基于分解出的横截面、矢状面和冠状面中的目标特征结构的位置相关性进行自动摆正。在该实施例中，横截面、矢状面和冠状面分别对应各自需要旋转的角度和/或需要平移的距离。
示例性地，可以首先确定标准横截面，并基于标准横截面确定标准矢状面和标准冠状面。标准横截面的确定可以基于肛管结构、***外***或***内***进行，具体地，首先在超声体数据中提取多个横截面，在多个横截面中分别识别出肛管结构、***外***或***内***的二维区域，确定识别出的肛管结构、***外***或***内***的二维区域的置信度，并基于肛管结构、***外***或***内***的二维区域的置信度从多个横截面中确定标准横截面，即该标准横截面可以是所有横截面中肛管结构、***外***或***内***的二维区域的置信度最高的一个横截面。横截面对应的旋转角度和/或平移距离即为当前横截面变换到标准横截面所需的旋转角度和/或平移距离。
其中，可以基于机器学习的方法识别多个横截面中的肛管结构、***外***或***内***的二维区域以及确定肛管结构、***外***或***内***的二维区域的置信度。机器学习方法需要构建******的超声体数据中横截面的图像库，其中包含至少一个横截面对应的标定结果。以肛管结构为例，标定结果可以是横截面中肛管结构的位置和类别，用于训练机器模型以识别横截面中肛管结构的位置和置信度。在得到各个横截面中肛管结构的二维区域的置信度后，根据所有横截面上肛管结构的二维区域的置信度进行排序，置信度最高的横截面即为标准横截面。标定结果也可以是体数据中每个横截面的评分以及肛管结构的二维区域的中心点的位置，用于训练机器模型来回归出各个横截面的置信度分数以及肛管结构的二维区域的中心点的坐标，之后根据超声体数据中所有横截面的置信度分数进行排序，分数最高的横截面即为标准横截面。
之后，在标准横截面中确定肛管结构的二维区域的中心点，以肛管结构的二维区域的中心点作为成像点，确定标准矢状面和标准冠状面，使得标准矢状面、标准冠状面和标准横截面在肛管结构的二维区域的中心点相交。在确定标准横截面中肛管结构的二维区域的中心点时，可以采用基于深度学习的边界框检测识别方法，通过堆叠轻量型深度可分离卷积层来构建主干网络提取特征信息，然后通过特征金字塔(FPN)结构进行参数的回归，常见的网络结构包括SSD、YOLO、RetinaNet等。对于输入网络的标准横截面，可以通过该网络直接回归出肛管结构的二维区域，从而确定该二维区域的中心点。或者，可以采用基于深度学习的端到端的回归网络方法，具体包括通过深度学习网络堆叠卷积层和全连接层，通过最后的全连接层直接回归出肛管结构二维区域的中心点的坐标值，常见的网络结构包括FCN、UNet等。
在确定标准横截面中肛管结构的二维区域的中心点后，基于该点作为超声体数据的成像点，分别得到对应的标准矢状面和标准冠状面，从而确定矢状面和冠状面对应的旋转角度和/或移动距离。
例如，可以根据冠状面和矢状面上的肛管结构的对称性计算得到各自需要旋转的角度。可以采用基于深度学习的边界框检测识别方法来识别冠状面和矢状面上肛管结构的二维区域的位置，也可以采用传统的模板匹配方法去获得肛管结构的二维区域的位置。在得到冠状面和矢状面上肛管结构的二维区域的位置后，可以基于肛管结构的对称性来得到各自需要旋转的角度。
或者，可以根据超声体数据中多帧横截面上肛管结构的二维区域的中心点映射到冠状面和矢状面上的位置点进行直线拟合，拟合直线的角度即为各自摆正的角度。具体地，首先获得多个横截面上肛管结构的二维区域的中心点的位置，例如，可以采用机器学习中的基于深度学习的边界框检测识别方法获得各个横截面上肛管结构的检测框位置，并将检测框中心点位置作为肛管结构二维区域的中心点位置；也可以采用机器学习中的基于深度学习的端到端的关键点回归网络方法，直接输出肛管结构二维区域的高斯热图，取高斯热图概率最大的位置作为肛管结构二维区域的中心点位置。或者，也可以通过深度学习网络堆叠卷积层和全连接层，通过最后的全连接层直接回归肛管结构二维区域的中心点的坐标。将所有横截面上肛管结构二维区域的中心点位置映射到矢状面并进行直线拟合，拟合直线的角度即为矢状面需要摆正的角度，将所有横截面上肛管结构二维区域的中心点位置映射到冠状面并进行直线拟合，拟合直线的角度即为冠状面需要摆正的角度。
在一些实施例中，还可以采用机器学习的方法，直接回归冠状面和矢状面对应的摆正角度。具体地，通过深度学习网络堆叠卷积层和全连接层，通过最后的全连接层直接回归出冠状面和矢状面对应的摆正角度。
在其他实施例中，还可以将超声体数据输入到训练好的机器学***移的距离。当采用机器学***移的距离时，需要预先构建******的超声体数据库，用于训练机器学***移的距离，通过训练好的机器学***移量。该机器学***移量，深度学习网络结构包括但不限于VGG、ResNet、DenseNet、DPN等。
之后，基于采用上述任意方式确定的超声体数据需要旋转的角度和/或需要平移的距离，将步骤S220获取到的超声体数据变换到目标方位。对超声体数据进行的变换可以包括旋转和平移中的至少一种，在对超声体数据进行旋转时，三个维度都对应着一个旋转角度，沿着三个维度分别旋转对应的角度，即可得到旋转后的超声体数据。类似地，在对超声体数据进行平移时，三个维度都对应着一个平移量，沿着三个维度分别平移对应的距离，即可得到平移后的超声体数据。
示例性地，参见图3，将超声体数据变换到目标方位以后，可以在变换到目标方位的超声体数据中提取******的标准横截面、标准矢状面和标准冠状面，并将提取到的标准横截面、标准矢状面和标准冠状面与之后确定的横截断层图像同屏显示。通过对超声体数据进行摆正，******的横截面、矢状面和冠状面都可以清晰地显示。进一步地，也可以基于显示的标准横截面、标准矢状面和标准冠状面接收用户的手动调节操作，并根据用户的手动调节操作对超声体数据进行更精细的摆正。
对超声体数据进行自动摆正之后，基于变换到目标方位的超声体数据确定肛管结构、***外***或***内***的位置，并根据肛管结构、***外***或***内***的位置确定用于进行横截断层成像的多条参考线。其中，如果在自动摆正过程中确定了肛管结构、***外***或***内***的位置，可以利用自动摆正过程中确定的肛管结构、***外***或***内***的位置，确定变换到目标方位的超声体数据中肛管结构、***外***或***内***的位置。
在一个实施例中，由于标准矢状面中的肛管结构的形状更为规则、完整和清晰，因此，可以在超声体数据中提取******的标准矢状面，在标准矢状面中识别肛管结构、***外***或***内***的位置，根据肛管结构、***外***或***内***的位置在标准矢状面上确定用于进行横截断层成像的多条参考线。根据标准矢状面确定的参考线为横截断层图像与标准矢状面的交线。
在一个示例中，在标准矢状面中确定的肛管结构、***外***或***内***的位置包括肛管结构、***外***或***内***的起始位置和终止位置，根据肛管结构、***外***或***内***的位置在标准矢状面上确定参考线，包括：在标准矢状面中的肛管结构、***外***或***内***的起始位置和终止位置之间等间距设置多条参考线。示例性地，可以采用机器学习方法中的基于深度学习的端到端的关键点回归网络方法确定肛管结构、***外***或***内***的起始位置和终止位置，或者，也可以采用深度学习网络堆叠卷积层和全连接层直接回归出肛管结构、***外***或***内***的起始位置和终止位置的坐标值；具体可以参照上文中确定肛管结构二维区域中心点位置所采用的方法。
示例性地，确定肛管结构、***外***或***内***的起始位置和终止位置之后，可以在垂直于起始位置和终止位置之间的连线的方向上，等间距地设置多条参考线。其中，首端的参考线可以位于起始位置，末端的参考线可以位于终止位置，二者之间的多条参考线等间距地设置，使得参考线的位置完整地覆盖肛管结构、***外***或***内***。
或者，肛管结构、***外***或***内***的位置包括肛管结构、***外***或***内***的二维区域，根据肛管结构、***外***或***内***的位置在标准矢状面上确定用于进行横截断层成像的多条参考线，包括：根据所述肛管结构、***外***或***内***的二维区域确定多条参考线的分布范围，根据该分布范围在标准矢状面上等间距设置多条参考线。例如，可以基于深度学习的目标检测网络方法去识别肛管结构、***外***或***内***的二维区域，并根据肛管结构、***外***或***内***的二维区域的检测框的宽度来设置参考线的分布区域，使得多条参考线覆盖整个肛管结构、***外***或***内***的二维区域。
参见图4，在基于标准矢状面确定参考线后，可以显示标准矢状面，并在标准矢状面上显示多条参考线，以供用户查看和调节。当接收到用户对参考线位置的调节指令时，可以根据接收到的用户指令调节参考线的位置，使得参考线的位置更能满足用户需求。在一些实施例中，可以根据接收到的用户指令调节中心参考线的位置，并根据调节后的中心参考线自适应地调节其他参考线的位置。或者，可以根据接收到的用户指令调节最外侧的参考线的位置，并根据调节后的最外侧参考线自适应地调节其他参考线的位置。
在其他实施例中，也可以在超声体数据中提取******的标准冠状面，在标准冠状面中识别肛管结构、***外***或***内***的位置，根据肛管结构、***外***或***内***的位置在标准冠状面中确定参考线，具体方法与在标准矢状面上设置参考线的方法类似。根据标准冠状面确定的参考线为横截断层图像与标准冠状面的交线。与基于标准矢状面确定参考线类似，在基于标准冠状面确定参考线时，可以确定肛管结构、***外***或***内***的起始位置和终止位置，在标准冠状面中的肛管结构、***外***或***内***的起始位置和终止位置之间等间距设置多条参考线。或者，可以在标准冠状面中确定肛管结构、***外***或***内***的二维区域，根据肛管结构、***外***或***内***在标准冠状面中的二维区域确定多条参考线的分布范围，根据所确定的分布范围在标准冠状面上等间距设置多条参考线。
在基于标准冠状面确定参考线后，可以显示标准冠状面，并在标准冠状面上显示多条参考线，以供用户查看和调节，当接收到用户对参考线位置的调节指令时，可以根据接收到的用户指令调节参考线的位置。在一些实施例中，可以根据接收到的用户指令调节中心参考线的位置，并根据调节后的中心参考线自适应地调节其他参考线的位置。或者，可以根据接收到的用户指令调节最外侧的参考线的位置，并根据调节后的最外侧参考线自适应地调节其他参考线的位置。
在其他实施例中，也可以无需对超声体数据进行摆正，基于超声体数据识别肛管结构、***外***或***内***的三维区域，根据肛管结构、***外***或***内***的三维区域确定参考线。具体地，可以构建三维卷积神经网络，基于三维卷积神经网络识别肛管结构、***外***或***内***的三维区域。以肛管结构为例，在识别到肛管结构的三维区域后，可以基于肛管结构的三维区域确定参考线的垂线，该垂线可以是肛管结构的起始位置和终止位置的连线；之后，在垂直于该垂线的方向上等间距设置多条参考线。
在确定用于横截断层成像的多条参考线后，在步骤S240，根据多条参考线进行横截断层成像，生成并显示与多条参考线对应的******的多个横截断层图像。其中，可以根据每条参考线生成一个对应的横截断层图像。横截断层图像的方向平行于标准横截面的方向，与标准横截面相比，横截断层图像可以具有一定深度，能够更清晰地显示******的组织结构。参见图4，多个横截断层图像可以在同一显示界面上以矩阵形式并列显示，每个横截断层图像右上角还可以显示有该图像与标准横截面之间的距离。
综上所述，本发明实施例的******的超声成像方法200根据肛管结构、***外***或***内***的位置自动确定用于对所述******进行横截断层成像的参考线，并根据参考线自动生成横截断层图像，大幅减少用户的手动操作，提高横截断层成像的效率和准确度。
下面，将参考图5描述根据本发明另一实施例的******的超声成像方法，该方法可以实现于上述的超声成像***100中。如图5所示，******的超声成像方法500包括如下步骤：
在步骤S510，向被测对象的******发射超声波，并接收所述超声波的回波，以获得超声回波信号；
在步骤S520，对所述超声回波信号进行信号处理，得到所述******的超声体数据；
在步骤S530，基于所述超声体数据识别肛管结构、***外***或***内***的三维区域，基于所述肛管结构、所述***外***或所述***内***的三维区域确定用于对所述******进行横截断层成像的多个参考方向；
在步骤S540，根据所述多个参考方向进行所述横截断层成像，生成并显示与所述多个参考方向对应的所述******的多个横截断层图像。
在******的超声成像方法500中，基于肛管结构、***外***或***内***的三维区域确定用于对******进行横截断层成像的多个参考方向。示例性地，可以构建三维卷积神经网络，基于三维卷积神经网络识别肛管结构、***外***或***内***的三维区域。示例性地，识别到肛管结构、***外***或***内***的三维区域后，可以基于肛管结构、***外***或***内***的三维区域确定参考线的垂线，该垂线可以是肛管结构、***外***或***内***的起始位置和终止位置的连线；之后，在垂直于该垂线的方向上设置多条参考线。多个参考方向可以相互平行，但不限于此。
在一个实施例中，获得超声体数据后，可以基于超声体数据确定目标方位，并将超声体数据变换到目标方位。在步骤S530中，可以基于变换到目标方位的超声体数据识别肛管结构、***外***或***内***的三维区域。
例如，可以在超声体数据中检测至少三个目标特征结构，至少三个目标特征结构包括肛管结构、***外***和***内***中的至少一个；根据至少三个目标特征结构之间的空间位置关系确定超声体数据需要旋转的角度和/或需要平移的距离，根据超声体数据需要旋转的角度和/或需要平移的距离将超声体数据变换到目标方位。
或者，可以在超声体数据中提取******的标准横截面，在标准横截面中确定肛管结构、***外***或***内***的二维区域的中心点，以肛管结构、***外***或***内***的二维区域的中心点作为成像点，在超声体数据中确定******的标准矢状面和标准冠状面，根据标准横截面、标准矢状面和标准冠状面需要旋转的角度和/或需要平移的距离确定超声体数据需要旋转的角度和/或需要平移的距离，根据超声体数据需要旋转的角度和/或需要平移的距离将超声体数据变换到目标方位。
在一个实施例中，还可以在超声体数据中提取******的标准矢状面、标准横截面和标准冠状面，将标准矢状面、标准横截面和标准冠状面与多个横截断层图像同屏显示。其中，可以在变换到目标方位的超声体数据中提取******的标准矢状面、标准横截面和标准冠状面。
本发明实施例的******的超声成像方法500根据肛管结构、***外***或***内***的三维区域自动确定用于对******进行横截断层成像的参考方向，并根据参考方向自动生成横截断层图像，大幅减少用户的手动操作，提高横截断层成像的效率和准确度。******的超声成像方法500的更多具体细节可以参照******的超声成像方法200的相关描述，在此不做赘述。
本发明实施例还提供一种超声成像***，用于实现上述的******的超声成像方法200或超声成像方法500。现在重新参照图1，该超声成像***可以实现为如图1所示的超声成像***100，超声成像***100可以包括超声探头110、发射电路112、接收电路114、处理器116以及显示器118，可选地，超声成像***100还可以包括发射/接收选择开关120和波束合成模块122，发射电路112和接收电路114可以通过发射/接收选择开关120与超声探头110连接，各个部件的相关描述可以参照上文的相关描述，在此不做赘述。
其中，发射电路112用于激励超声探头110向被测对象的******发射超声波；接收电路112用于控制超声探头110接收超声波的回波，以获得超声波回波信号；处理器116用于对所述超声回波信号进行信号处理，得到******的超声体数据。处理器116还用于执行******的超声成像方法200的步骤，具体包括：控制超声探头110向被测对象的******发射超声波，并接收超声波的回波，以获得超声回波信号；对超声回波信号进行信号处理，得到******的超声体数据；基于超声体数据识别肛管结构、***外***或***内***的位置，基于肛管结构、***外***或***内***的位置确定用于对******进行横截断层成像的多条参考线；根据多条参考线进行横截断层成像，生成与多条参考线对应的******的多个横截断层图像，并控制显示器118显示处理器116得到的横截断层图像。处理器116还用于执行******的超声成像方法500的步骤，具体包括：基于超声体数据识别肛管结构、***外***或***内***的三维区域，基于肛管结构、***外***或***内***的三维区域确定用于对******进行横截断层成像的多个参考方向；根据多个参考方向进行横截断层成像，生成与多个参考方向对应的******的多个横截断层图像，并控制显示器118显示处理器116得到的多个横截断层图像。
以上仅描述了超声成像***各部件的主要功能，更多细节参见对******的超声成像方法200或******的超声成像方法500进行的相关描述，在此不做赘述。
尽管这里已经参考附图描述了示例实施例，应理解上述示例实施例仅仅是示例性的，并且不意图将本申请的范围限制于此。本领域普通技术人员可以在其中进行各种改变和修改，而不偏离本申请的范围和精神。所有这些改变和修改意在被包括在所附权利要求所要求的本申请的范围之内。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个设备，或一些特征可以忽略，或不执行。
在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本申请的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
类似地，应当理解，为了精简本申请并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在对本申请的示例性实施例的描述中，本申请的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该本申请的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本申请要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如相应的权利要求书所反映的那样，其发明点在于可以用少于某个公开的单个实施例的所有特征的特征来解决相应的技术问题。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本申请的单独实施例。
本领域的技术人员可以理解，除了特征之间相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本申请的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
本申请的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的一些模块的一些或者全部功能。本申请还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本申请的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
应该注意的是上述实施例对本申请进行说明而不是对本申请进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。本申请可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式或对具体实施方式的说明，本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (21)

1.一种******的超声成像方法，其特征在于，所述方法包括：
向被测对象的******发射超声波，并接收所述超声波的回波，以获得超声回波信号；
对所述超声回波信号进行信号处理，得到所述******的超声体数据；
基于所述超声体数据识别肛管结构、***外***或***内***的位置，基于所述肛管结构、所述***外***或所述***内***的位置确定用于对所述******进行横截断层成像的多条参考线；
根据所述多条参考线进行所述横截断层成像，生成并显示与所述多条参考线对应的所述******的多个横截断层图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于所述超声体数据确定目标方位，并将所述超声体数据变换到所述目标方位；
所述基于所述超声体数据识别肛管结构、***外***或***内***的位置，包括：
基于变换到所述目标方位的超声体数据识别所述肛管结构、所述***外***或所述***内***的位置。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于所述超声体数据识别肛管结构、***外***或***内***的位置，包括：
在所述超声体数据中提取******的标准矢状面；
在所述标准矢状面中识别所述肛管结构、所述***外***或所述***内***的位置；
所述基于所述肛管结构、所述***外***或所述***内***的位置确定用于对所述******进行横截断层成像的多条参考线，包括：
根据所述肛管结构、所述***外***或所述***内***的位置在所述标准矢状面上确定用于进行所述横截断层成像的多条参考线。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述肛管结构、所述***外***或所述***内***的位置包括所述肛管结构、所述***外***或所述***内***的起始位置和终止位置，所述根据所述肛管结构、所述***外***或所述***内***的位置在所述标准矢状面上确定用于进行所述横截断层成像的多条参考线，包括：
在所述标准矢状面中的所述肛管结构、所述***外***或所述***内***的起始位置和终止位置之间等间距设置所述多条参考线。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述肛管结构、所述***外***或所述***内***的位置包括所述肛管结构、所述***外***或所述***内***在所述标准矢状面中的二维区域，所述根据所述肛管结构、所述***外***或所述***内***的位置在所述标准矢状面上确定用于进行所述横截断层成像的多条参考线，包括：
根据所述肛管结构、所述***外***或所述***内***在所述标准矢状面中的二维区域确定所述多条参考线的分布范围；
根据所述分布范围在所述标准矢状面上等间距设置所述多条参考线。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
显示所述标准矢状面，并在所述标准矢状面上显示所述多条参考线。
7.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于所述超声体数据识别肛管结构、***外***或***内***的位置，包括：
在所述超声体数据中提取******的标准冠状面；
在所述标准冠状面中识别所述肛管结构、所述***外***或所述***内***的位置；
所述基于所述肛管结构、所述***外***或所述***内***的位置确定用于进行横截断层成像的多条参考线，包括：
根据所述肛管结构、所述***外***或所述***内***的位置在所述标准冠状面上确定用于进行所述横截断层成像的多条参考线。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述肛管结构、所述***外***或所述***内***的位置包括所述肛管结构、所述***外***或所述***内***的起始位置和终止位置，所述根据所述肛管结构、所述***外***或所述***内***的位置在所述标准冠状面上确定用于进行所述横截断层成像的多条参考线，包括：
在所述标准冠状面中的所述肛管结构、所述***外***或所述***内***的起始位置和终止位置之间等间距设置所述多条参考线。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述肛管结构、所述***外***或所述***内***的位置包括所述肛管结构、所述***外***或所述***内***在所述标准冠状面中的二维区域，所述根据所述肛管结构、所述***外***或所述***内***的位置在所述标准冠状面上确定用于进行所述横截断层成像的多条参考线，包括：
根据所述肛管结构、所述***外***或所述***内***在所述标准冠状面中的二维区域确定所述多条参考线的分布范围；
根据所述分布范围在所述标准冠状面上等间距设置所述多条参考线。
10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
显示所述标准冠状面，并在所述标准冠状面上显示所述多条参考线。
11.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述超声体数据中提取******的标准矢状面、标准横截面和标准冠状面，将所述标准矢状面、所述标准横截面和所述标准冠状面与所述多个横截断层图像同屏显示。
12.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述超声体数据确定目标方位，包括：
在所述超声体数据中检测至少三个目标特征结构，所述至少三个目标特征结构中包括肛管结构、***外***和***内***中的至少一个；
根据所述至少三个目标特征结构之间的空间位置关系确定所述超声体数据需要旋转的角度和/或需要平移的距离。
13.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述超声体数据确定目标方位，包括：
在所述超声体数据中提取******的标准横截面；
在所述标准横截面中确定所述肛管结构、***外***或***内***的二维区域的中心点；
以所述肛管结构、***外***或***内***的二维区域的中心点作为成像点，在所述超声体数据中确定******的标准矢状面和标准冠状面；
根据所述标准横截面、所述标准矢状面和所述标准冠状面需要旋转的角度和/或需要平移的距离确定所述超声体数据需要旋转的角度和/或需要平移的距离。
14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述在所述超声体数据中提取******的标准横截面，包括：
在所述超声体数据中提取多个******的横截面；
在所述多个******的横截面中分别识别出肛管结构、***外***或***内***的二维区域；
确定识别出的所述肛管结构、所述***外***或所述***内***的二维区域的置信度；
基于所述肛管结构、所述***外***或所述***内***的二维区域的置信度从所述多个横截面中确定所述标准横截面。
15.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述超声体数据确定目标方位，包括：
将所述超声体数据输入到训练好的机器学***移的距离。
16.一种******的超声成像方法，其特征在于，所述方法包括：
向被测对象的******发射超声波，并接收所述超声波的回波，以获得超声回波信号；
对所述超声回波信号进行信号处理，得到所述******的超声体数据；
基于所述超声体数据识别肛管结构、***外***或***内***的三维区域，基于所述肛管结构、所述***外***或所述***内***的三维区域确定用于对所述******进行横截断层成像的多个参考方向；
根据所述多个参考方向进行所述横截断层成像，生成并显示与所述多个参考方向对应的所述******的多个横截断层图像。
17.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于所述超声体数据确定目标方位，并将所述超声体数据变换到所述目标方位；
所述基于所述超声体数据识别肛管结构、***外***或***内***的三维区域，包括：
基于变换到所述目标方位的超声体数据识别所述肛管结构、所述***外***或所述***内***的三维区域。
18.根据权利要求16或17所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述超声体数据中提取******的标准矢状面、标准横截面和标准冠状面，将所述标准矢状面、所述标准横截面和所述标准冠状面与所述多个横截断层图像同屏显示。
19.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，所述基于所述超声体数据确定目标方位，包括：
在所述超声体数据中检测至少三个目标特征结构，所述至少三个目标特征结构中包括肛管结构、***外***和***内***中的至少一个；
根据所述至少三个目标特征结构之间的空间位置关系确定所述超声体数据需要旋转的角度和/或需要平移的距离。
20.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，所述基于所述超声体数据确定目标方位，包括：
在所述超声体数据中提取******的标准横截面；
在所述标准横截面中确定所述肛管结构、***外***或***内***的二维区域的中心点；
以所述肛管结构、***外***或***内***的二维区域的中心点作为成像点，在所述超声体数据中确定******的标准矢状面和标准冠状面；
根据所述标准横截面、所述标准矢状面和所述标准冠状面需要旋转的角度和/或需要平移的距离确定所述超声体数据需要旋转的角度和/或需要平移的距离。
21.一种超声成像***，其特征在于，包括：
超声探头；
发射电路，用于激励所述超声探头向被测对象的******发射超声波；
接收电路，用于控制所述超声探头接收所述超声波的回波，以获得超声波回波信号；
处理器，用于对所述超声回波信号进行信号处理，得到所述******的超声体数据，所述处理器还用于执行权利要求1-20中任一项所述的******的超声成像方法的步骤，以生成多个横截断层图像；
显示器，用于显示所述多个横截断层图像。
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