JP2022524360A - 合成3d超音波画像を取得するための方法及びシステム - Google Patents
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Abstract
Description
対象者の関心領域から予備超音波データを取得するステップと、
前記予備超音波データに基づいて前記関心領域内の解剖学的特徴を識別するステップと、
前記解剖学的特徴に基づいて、第1のイメージング位置と1つ又は複数の追加イメージング位置とを決定するステップと、
前記第1のイメージング位置から第1の3D超音波画像を取得し、前記1つ又は複数の追加イメージング位置から1つ又は複数の追加3D超音波画像を取得するステップであって、前記第1の3D超音波画像の一部は前記1つ又は複数の追加3D超音波画像の一部と重複することによって重複部分を形成し、前記重複部分は前記解剖学的特徴を含むステップと、
前記解剖学的特徴に基づいて、前記第1の3D超音波画像と前記1つ又は複数の追加3D超音波画像との間の空間的位置合わせを実行するステップと、
前記空間的位置合わせに基づいて前記第1の3D超音波画像と前記1つ又は複数の追加3D超音波画像とを融合し、それによって合成3D超音波画像を生成するステップと、
を有する方法が提供される。
非剛体変換行列を前記合成3D超音波画像に適用するステップと、
変換された前記合成3D超音波画像に基づいてアーチファクトを識別するステップと、
を有する。
対象者の関心領域から予備超音波データを取得し、
前記予備超音波データに基づいて前記関心領域内の解剖学的特徴を識別し、
前記解剖学的特徴に基づいて、第1のイメージング位置と1つ又は複数の追加イメージング位置とを決定し、
前記第1のイメージング位置から第1の3D超音波画像を取得し、前記1つ又は複数の追加イメージング位置から1つ又は複数の追加3D超音波画像を取得し、前記第1の3D超音波画像の一部は前記1つ又は複数の追加3D超音波画像の一部と重複することによって重複部分を形成し、前記重複部分は前記解剖学的特徴を含み、
前記解剖学的特徴に基づいて、前記第1の3D超音波画像と前記1つ又は複数の追加3D超音波画像との間の空間的位置合わせを実行し、
前記空間的位置合わせに基づいて前記第1の3D超音波画像と前記1つ又は複数の追加3D超音波画像とを融合し、それによって合成3D超音波画像を生成する、
ように適応される。
上述したような処理ユニットと、
4D超音波データを取得するように適応された超音波プローブと、
を備える。
動きセンサと、
電磁トラッカと、
リープトラッカと、
のうちの1つ又は複数を備える。
Claims (15)
- 関心領域の合成3D超音波画像を取得するための方法であって、前記方法は、
対象者の関心領域から予備超音波データを取得するステップと、
前記予備超音波データに基づいて前記関心領域内の解剖学的特徴を識別するステップと、
前記解剖学的特徴に基づいて、第1のイメージング位置と1つ又は複数の追加イメージング位置とを決定するステップと、
前記第1のイメージング位置から第1の3D超音波画像を取得し、前記1つ又は複数の追加イメージング位置から1つ又は複数の追加3D超音波画像を取得するステップであって、前記第1の3D超音波画像の一部は前記1つ又は複数の追加3D超音波画像の一部と重複することによって重複部分を形成し、前記重複部分は前記解剖学的特徴を含むステップと、
前記解剖学的特徴に基づいて、前記第1の3D超音波画像と前記1つ又は複数の追加3D超音波画像との間の空間的位置合わせを実行するステップと、
前記空間的位置合わせに基づいて前記第1の3D超音波画像と前記1つ又は複数の追加3D超音波画像とを融合し、それによって合成3D超音波画像を生成するステップと、
を有する方法。 - 前記方法は、さらに、前記合成3D超音波画像に基づいて前記解剖学的特徴の動きを決定するステップを有する、請求項1に記載の方法。
- 前記解剖学的特徴の動きを決定するステップは、
非剛体変換行列を前記合成3D超音波画像に適用するステップと、
変換された前記合成3D超音波画像に基づいてアーチファクトを識別するステップと、
を有する、請求項2に記載の方法。 - 前記解剖学的特徴の動きを決定するステップは、前記アーチファクトを追跡するステップを有する、請求項3に記載の方法。
- 前記空間的位置合わせを実行するステップは、前記第1の3D超音波画像及び前記1つ又は複数の追加3D超音波画像内に3D点群を生成するステップを有し、前記3D点群は前記第1の3D超音波画像内のサーフェス及び前記1つ又は複数の追加3D超音波画像内のサーフェスを表す、請求項1から4のいずれか一項に記載の方法。
- 前記空間的位置合わせを実行するステップは、機械学習アルゴリズムを使用するステップを有する、請求項1から5のいずれか一項に記載の方法。
- 前記機械学習アルゴリズムは、前記3D点群に基づいた2層構造のスティッチングを実行するように適応されている、請求項5に従属する請求項6に記載の方法。
- 前記空間的位置合わせを実行するステップは、さらに、前記3D点群に基づいて確率マップを生成するステップを有し、前記確率マップは、前記第1の3D超音波画像及び前記1つ又は複数の追加3D超音波画像内の所与の点を占有する解剖学的特徴の信頼値を表す、請求項5から7のいずれか一項に記載の方法。
- 前記空間的位置合わせを実行するステップは、前記信頼値が所定の値よりも大きい場合、前記第1の3D超音波画像及び前記1つ又は複数の追加3D超音波画像内の前記解剖学的特徴の位置を識別するステップを有する、請求項8に記載の方法。
- 前記第1の3D超音波画像及び前記1つ又は複数の追加3D超音波画像を融合するステップは、前記確率マップに基づいて前記重複部分の3D信頼性マップを生成するステップを有する、請求項8又は9に記載の方法。
- 前記第1の3D超音波画像及び前記1つ又は複数の追加3D超音波画像を融合するステップは、前記第1の3D超音波画像及び前記1つ又は複数の追加3D超音波画像にポアソン融合を適用するステップを有する、請求項1から10のいずれか一項に記載の方法。
- コンピュータ上で実行された場合、請求項1から11のいずれか一項に記載の方法を実施するコンピュータプログラムコード手段を有する、コンピュータプログラム。
- 対象者の関心領域から予備超音波データを取得し、
前記予備超音波データに基づいて前記関心領域内の解剖学的特徴を識別し、
前記解剖学的特徴に基づいて、第1のイメージング位置と1つ又は複数の追加イメージング位置とを決定し、
前記第1のイメージング位置から第1の3D超音波画像を取得し、前記1つ又は複数の追加イメージング位置から1つ又は複数の追加3D超音波画像を取得し、前記第1の3D超音波画像の一部は前記1つ又は複数の追加3D超音波画像の一部と重複することによって重複部分を形成し、前記重複部分は前記解剖学的特徴を含み、
前記解剖学的特徴に基づいて、前記第1の3D超音波画像と前記1つ又は複数の追加3D超音波画像との間の空間的位置合わせを実行し、
前記空間的位置合わせに基づいて前記第1の3D超音波画像と前記1つ又は複数の追加3D超音波画像とを融合し、それによって合成3D超音波画像を生成する、
処理ユニット。 - 請求項13に記載の処理ユニットと、4D超音波データを取得する超音波プローブとを備える、超音波システム。
- 前記超音波プローブは、動きセンサと電磁トラッカとリープトラッカとのうちの1つ又は複数を備える、請求項14に記載の超音波システム。
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