JP7462672B2 - 超音波撮像におけるセグメンテーション及びビューガイダンス並びに関連するデバイス、システム及び方法 - Google Patents
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Description
[0001] 本出願は、適用可能な全ての目的に関して以下において完全に記載されているかのようにその全体が参照によって本明細書に組み込まれる2019年4月2日出願の米国仮特許出願第62/828,185号及び2020年1月23日出願の米国仮特許出願第62/964,715号の優先権及び利益を主張する。
Claims (15)
- 超音波撮像デバイスと通信するプロセッサ回路を備える、超音波撮像システムであって、前記プロセッサ回路は、
前記超音波撮像デバイスから、ある期間にわたって運動物体の入力画像フレームの時間的シーケンスを受信することであって、前記運動物体は、患者の解剖学的組織又は前記患者の解剖学的組織を通って移動する医療デバイスのうちの少なくとも1つを含み、前記運動物体の一部は、前記入力画像フレームのシーケンスの第1の入力画像フレームにおいて少なくとも部分的に不可視的である、受信することと、
画像セグメンテーションに関連付けられた回帰型予測ネットワークを前記入力画像フレームのシーケンスに適用して、セグメンテーションデータを生成することであって、前記回帰型予測ネットワークは、前記入力画像フレームのシーケンスに保持された時間的情報に基づいて前記運動物体の運動及び/又は位置を予測し、前記回帰型予測ネットワークは、次の画像フレームの予測のための入力として現在の画像フレームに関する予測を渡すための深層学習ネットワークを含む、生成することと、
前記セグメンテーションデータに基づいて出力画像フレームのシーケンスを、前記プロセッサ回路と通信するディスプレイに出力することであって、前記運動物体の前記一部は、前記出力画像フレームのシーケンスの第1の出力画像フレームにおいて完全に可視的であり、前記第1の出力画像フレーム及び前記第1の入力画像フレームは前記期間内における同一の時間的瞬間に関連付けられている、出力することと
を行う、超音波撮像システム。 - 前記回帰型予測ネットワークを適用する前記プロセッサ回路は更に、
前記入力画像フレームのシーケンスの以前の入力画像フレームに基づいて以前のセグメンテーションデータを生成することであって、前記以前の入力画像フレームは前記第1の入力画像フレームよりも前に受信される、生成することと、
前記第1の入力画像フレーム及び前記以前のセグメンテーションデータに基づいて、第1のセグメンテーションデータを生成することと
を行う、請求項1に記載の超音波撮像システム。 - 前記以前のセグメンテーションデータを生成する前記プロセッサ回路は、畳み込みエンコーダ及び回帰型ニューラルネットワークを前記以前の入力画像フレームに適用することを行い、
前記第1のセグメンテーションデータを生成する前記プロセッサ回路は、
前記畳み込みエンコーダを前記第1の入力画像フレームに適用して、エンコード済みのデータを生成することと、
前記回帰型ニューラルネットワークを前記エンコード済みのデータ及び前記以前のセグメンテーションデータに適用することと
を行い、
前記回帰型予測ネットワークを適用する前記プロセッサ回路は更に、
畳み込みデコーダを前記第1のセグメンテーションデータ及び前記以前のセグメンテーションデータに適用すること
を行う、請求項2に記載の超音波撮像システム。 - 前記畳み込みエンコーダ、前記回帰型ニューラルネットワーク、及び前記畳み込みデコーダは、複数の空間的解像度において動作する、請求項3に記載の超音波撮像システム。
- 前記運動物体は、前記患者の解剖学的組織を通って移動する前記医療デバイスを含み、前記畳み込みエンコーダ、前記回帰型ニューラルネットワーク、及び前記畳み込みデコーダは、前記患者の解剖学的組織から前記医療デバイスを識別し、前記患者の解剖学的組織を通って移動する前記医療デバイスに関連付けられた運動を予測するように訓練される、請求項3に記載の超音波撮像システム。
- 前記運動物体は、心臓運動、呼吸運動、又は動脈パルスのうちの少なくとも1つを有する前記患者の解剖学的組織を含み、前記畳み込みエンコーダ、前記回帰型ニューラルネットワーク、及び前記畳み込みデコーダは、前記患者の解剖学的組織の静的部分から前記患者の解剖学的組織の運動部分を識別し、前記運動部分に関連付けられた運動を予測するように訓練される、請求項3に記載の超音波撮像システム。
- 前記運動物体は前記患者の解剖学的組織を通って移動する前記医療デバイスを含み、前記超音波撮像システムは前記医療デバイスを備える、請求項1に記載の超音波撮像システム。
- 前記医療デバイスは、ニードル、ガイドワイヤ、カテーテル、誘導式カテーテル、療法デバイス、又は介入デバイスのうちの少なくとも1つを備える、請求項7に記載の超音波撮像システム。
- 前記入力画像フレームは、2次元的画像フレーム又は3次元的画像フレームのうちの少なくとも1つを含む、請求項1に記載の超音波撮像システム。
- 前記プロセッサ回路は更に、前記セグメンテーションデータに基づいて前記入力画像フレームのシーケンスにスプラインフィッティングを適用することを行う、請求項1に記載の超音波撮像システム。
- 前記超音波撮像デバイスを更に備え、前記超音波撮像デバイスは、前記入力画像フレームのシーケンスを取得する超音波トランスデューサアレイを備える、請求項1に記載の超音波撮像システム。
- 超音波画像を処理する方法であって、前記方法は、
超音波撮像デバイスから、ある期間にわたって患者の解剖学的組織を表す画像フレームのシーケンスを受信するステップと、
画像取得に関連付けられた回帰型予測ネットワークを前記画像フレームのシーケンスに適用して、前記患者の解剖学的組織の臨床的特性に関連付けられた撮像平面データを生成するステップであって、前記回帰型予測ネットワークは、前記画像フレームのシーケンスに保持された時間的情報に基づいて前記患者の解剖学的組織の運動及び/又は位置を予測し、前記回帰型予測ネットワークは、次の画像フレームの予測のための入力として現在の画像フレームに関する予測を渡すための深層学習ネットワークを含む、生成するステップと、
前記患者の解剖学的組織の目標撮像平面と、前記目標撮像平面に向かって前記超音波撮像デバイスを再度位置決めするための命令とのうちの少なくとも1つをディスプレイに出力するステップと
を有する、方法。 - 前記回帰型予測ネットワークを適用するステップは、
前記画像フレームのシーケンスの第1の画像フレームに基づいて第1の撮像平面データを生成するステップと、
前記画像フレームのシーケンスの第2の画像フレーム及び前記第1の撮像平面データに基づいて第2の撮像平面データを生成するステップとを有し、前記第2の画像フレームは、前記第1の画像フレームの後に受信される、
請求項12に記載の方法。 - 前記第1の撮像平面データを生成するステップは、
畳み込みエンコーダ及び回帰型ニューラルネットワークを前記第1の画像フレームに適用するステップ
を有し、
前記第2の撮像平面データを生成するステップは、
前記畳み込みエンコーダを前記第1の画像フレームに適用して、エンコード済みのデータを生成するステップと、
前記回帰型ニューラルネットワークを前記エンコード済みのデータ及び前記第1の撮像平面データに適用するステップと
を有し、
前記回帰型予測ネットワークを適用するステップは、
畳み込みデコーダを前記第1の撮像平面データ及び前記第2の撮像平面データに適用するステップ
を有する、請求項13に記載の方法。 - 請求項12に記載の方法のステップの全てをプロセッサに実施させるためのプログラムコードが記憶された、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
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