TWI448986B - 心臟ｍ模式圖片之自動分析 - Google Patents

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Description

心臟M模式圖片之自動分析
本發明係關於影像分析領域。更具體而言，本發明係關於心臟M模式圖片之自動分析。
近年來，心臟超音波檢查已成為心臟病診斷最常使用的工具。一種標準的2D模式顯示出橫跨一掃描區段的心臟平面切片。藉由捕捉在一影片中多個2D畫面，即可觀察到心臟運動及功能。其能力一直在進步，並變得更加準確，包括提供結構與運動二者之連續觀視、進行測量，以及使用血液及組織Doppler來驗證功能。然而，這些測試的結果更加地依賴超音波檢查師的技術，尤其是依賴感測器的準確人工定位，及在所捕捉的影像之上人工定位的卡尺、劃線板與標示器。概言之，超音波影像為低品質影像。由於超音波成像的限制，它們的解析度低，以及缺點在於非常模糊的邊緣、高雜訊與陰影。它們的解譯需要特殊的訓練與豐富的經驗，如在2002年之「ACC/AHA心臟超音波檢查的醫事技術能力報告」(ACC/AHA Clinical Competence Statement on Echocardiography)中所定義。例如，對於心臟科醫師的建議訓練期間最少為6個月，執行至少150次測試，並解譯另外300次測試。
在所需要的測量當中，許多是以M模式來進行，也就是沿著通過心臟之超音波裝置的一條掃描線之組織運動的空間-時間表示。這些測量包括心室容積、射出分率、組織厚度、內壁運動、瓣膜時間等等之估計。一種典型的心臟超音波檢查根據「ACC/AHA/ASE 2003心臟超音波檢查的醫事技術應用之指導手冊更新版」(ACC/AHA/ASE 2003 Guideline Update for the Clinical Application of Echocardiography)必須包括數次不同視角的2D與M模式捕捉，並需要大約15-20分鐘。
捕捉與使用心臟的M模式之直接方法例示於圖1與圖2。首先，使用一2D模式(參見圖1)來定位心腔，重新定位該感測器來觀看橫跨該心室的橫截面，並定位一游標(箭頭所指之處)來在垂直於該等內壁之方向上通過該心室。然後該掃描模式與顯示模式切換到M模式(圖2)。在此模式中，該垂直軸對應於z軸，也就是在2D模式中，從該感測器沿著該游標線之深度。該水平軸對應於時間。在此示例中，所示大約為兩次心臟循環。超音波檢查師記錄數次心臟循環，然後使影像停格。然後超音波檢查師放置卡尺(兩條垂直虛線202,204)，並記錄測量結果(參見表206)。在此示例中，超音波檢查師放置兩個卡尺，一個在心臟舒張期間的結束時，第二個在心臟收縮期間的結束時。這些卡尺測量左心室的短軸直徑。然後以卡尺為主的測量即顯示在表206中。整個程序於病人的心臟超音波檢查期間進行。
因此，直接M模式影像僅可沿著一徑向游標線取得，由該感測器之焦點開始。超音波檢查師必須準確地在與心臟有關的方向上定位該感測器裝置，其時常與該感測器要捕捉一良好的橫截面2D圖片的最佳定位(避免骨頭以減少干擾與不需要的反射)有所衝突。
全像式M模式(亦稱之為解剖M模式)為一種程序，其中一或多個合成M模式影像藉由沿著所想要的掃描線取樣那些影像，並將那些影像堆疊成新的M模式影像中的欄而由一系列的2D(或3D)模式影像來產生。相較於直接M模式，全像式M模式之好處在於可在一2D影像上的任何方向與位置處產生，而不會受限於感測器位置。但是全像式M模式之缺點在於較低的時間解析度，也就是掃描頻率。全像式M模式已經發現到對於局部缺血的診斷非常有用(參見例如Lee等人所發表的論文「使用合成M模式成像來測量在局部缺血期間左心室收縮樣式的時間差異」(Using Synthetic M-mode Imaging to Measure Temporal Differences in Left Ventricular Contraction Patterns during Ischemia)，其可測量LV內壁運動，內壁厚度以及更多項目。最近，PhilipsTM 引進解剖M模式到其EnVisorTM 超音波系統當中：「...以及解剖M模式使其更容易保持M模式線垂直於該解剖結構-甚至在異常形狀或位置的心臟，並可允許準確地測量心腔、內壁及射出分率。」
雖然M模式已經存在數十年，而且全像式M模式才剛進入醫療設備當中，卻僅有極少數使用電腦視覺技術來進行M模式影像的自動分析。Griffiths等人在他們的論文「電腦輔助M模式心臟超音波分析」(Computer assisted M-mode echocardiogram analysis)當中提出使用電腦顯示器與數位板而允許使用者放置卡尺與標記軌跡，進行測量，並呈現對應於使用者在該影像上的標記之圖形。但是Griffiths等人並未應用任何電腦視覺技術。Maplica等人在他們的論文「心臟超音波、影像及信號處理與分析中解剖M模式追蹤的蛇形模型」(A snake model for anatomic M-mode tracking in echocardiography,Image and Signal Processing and Analysis)當中提出使用蛇形來在一全像式M模式當中追蹤一單一Doppler斑點的演進。但是，Maplica等人僅處理含有有興趣的單一色彩斑點的Doppler影像，而一般的M模式影像顯示出許多組織層，且分析上更為複雜。
在Olstad等人的美國專利5,515,856中提供一種由2D心臟超音波檢查序列產生解剖M模式影像的方法。然後這些影像可由醫師使用來輔助診斷。但是Olstad等人並未提供手段來自動地分析該M模式影像。
Potter等人在美國專利申請編號2006/0034538A1中提供一種通用的架構，用於：顯示心臟超音波檢查影像，進行多種測量，例如卡尺式的測量，並允許醫師選擇測量結果，並做成報告。Potter等人揭示使用者介面工作流程，例如取得一滑鼠點擊，並對其做出回應，但其並未提供任何用於分析該等影像與自動地擷取任何測量之方法。
在美國專利編號6,514,207中，Ebadollahi等人提供一種方法與系統，用於分析一心臟超音波檢查的完整影片，沿著該檢查進行分段並辨識不同的模式與圖片，分析覆蓋上的ECG圖形，並偵測R波，藉此將該影片分段成個別的心臟循環。但是Ebadollahi等人僅分析2D圖片，而並未處理M模式影像。
在美國專利編號6,708,055中，Gelser提供一種使用標準影像處理技術來分析四個心腔圖片的單一畫面之方法。但是Gelser並未處理M模式影像。一單一2D圖片僅捕捉心臟的單一快照，並未包含任何時間資訊，因此並不允許計算一射出分率，或任何與運動相關或時間相關的測量。
在美國專利編號4,936,311中，Oe教示如何使用中心線方法分析心室功能，其中在一2D圖片中該心腔的長軸為人工標定，接著為人工標定收縮與舒張心腔圖片之間差異的區域。然後該心腔容積與射出分率可由標定的直線與區域進行估計。由Oe所述的該程序為耗費大量人工的程序。同時，Oe並未提供任何影像處理或其它自動化方式來分析心臟超音波圖形。
先前技藝中對於心臟超音波圖形的影像改善，例如根據美國專利編號6,755,787之教示來降低斑點，其中這些方法可以應用做為預處理，以在應用申請人的發明所揭示的演算法之前增進影像品質。但是，這些先前技藝技術中並未教示如何分析該影像內容。同時，也沒有既有的研究成果考慮到心臟超音波M模式影像用於自動索引化與找出類似病例。再者，也並無一項提供任何手段來比較兩個M模式影像。因此有需要定義一種適當圖像，一種有效率的建構方法，允許自動地擷取對於醫療有意義的測量與類似性度量，其能夠進行索引化，並搜尋類似病例，因此可輔助多模診斷支援。不論以上引述之參照的精確優點、特徵與好處為何，它們皆無法達成或實現本發明之目的。
M模式影像的自動分析之提供方式，係基於藉由同時對準所有的層並自該對準擷取該等運動曲線，來將M模式影像區隔成組織層及運動曲線。其亦能使用由組織層與運動曲線與其類似性度量所構成的一種表示，來搜尋類似的M模式。
本發明提供一種方法，其包含以下步驟：接收對應於描述一解剖部分之至少一部分的一或多個M模式影像的數位像素資料；在關聯於複數取樣時間的該等數位像素資料中選擇複數欄；藉由對準該等複數欄產生一對準地圖，使得相對應的組織層可匹配；使用該對準地圖建構一或多個運動曲線，其中該等運動曲線代表在對應於該等M模式影像之數位像素資料中一運動樣式，該運動樣式與在該對準地圖中所辨識的組織層相區隔；並輸出該等一或多個運動曲線。
本發明亦提供一種比較M模式影像的方法，其包含：接收複數M模式影像；對於每一影像計算組織層圖像與運動曲線圖像中至少一種；比較至少兩個影像的運動曲線及/或組織層；決定該等至少兩個影像配對之間的一類似度數值；並輸出該類似度數值。
本發明亦提供一種製造物件，其具有電腦可使用媒體，以儲存實作一種電腦式方法的電腦可讀取程式碼，其中該媒體包含：電腦可讀取程式碼，其可輔助接收對應於描述一解剖部分之至少一部分的一或多個M模式影像的數位像素資料；電腦可讀取程式碼，用於在該等數位像素資料中選擇複數欄；電腦可讀取程式碼，用於藉由對準該等複數欄產生一對準地圖，使得相對應的組織層可匹配；電腦可讀取程式碼，其使用該對準地圖建構一或多個運動曲線，其中該等運動曲線代表在對應於該等M模式影像之數位像素資料中一運動樣式，該運動樣式與在該對準地圖中所辨識的組織層相區隔；以及電腦可讀取程式碼，用於輸出該等一或多個運動曲線。
本發明係以一較佳具體實施例進行例示與說明，但本發明可用許多不同組態構成。圖面中將描述本發明一較佳具體實施例，並在此處詳細做說明，其應可瞭解到本文件應視為本發明之原理的示例及其建構之相關的功能性規格，其並未限制本發明於所例示的該具體實施例。熟習此項技術者將可瞭解到在本發明之範圍內有許多其它可能的變化。
本發明提供心臟超音波檢查M模式圖片之自動分析，其中本發明之方法藉由解耦組織層與運動曲線來產生心臟超音波檢查M模式影像的有意義與有效率的圖示，其中這種解耦可允許：(a)擷取心臟的多種物理性與功能性特性，例如射出分率與左心室(LV,“left ventricle”)壁厚；(b)比較兩個心臟超音波檢查圖形(以下稱之為回響)，其來自相同病人在不同時間採取或來自兩個不同病人，(c)在包含病人的回響之大量電子醫療記錄(EMR,“electronic medical records”)中索引化並搜尋類似病例。
比較醫療記錄，包括多種測試資料，已經視為在多模診斷支援中一大有可為的方向。再者，其有可能增加心臟超音波分析之自動化，並降低人為錯誤。
M模式圖片可用多種方式產生，直接由心臟超音波裝置捕捉，或成為一全像式M模式。
本發明提供對於這些圖片的分析，其中揭示一種新的M模式分析方法，其使用動態時間扭曲橫跨組織層，以在心臟運動期間進行所有層的連續空間對準，並揭示一種新的低維度影像圖示，且其中該等運動與組織圖示為解耦的。
圖3為來自多個2D圖像之一全像式M模式之產生。每條線，例如線302，其對應於一合成的M模式影像之主要軸。以下顯示三個示例，並顯示它們相對應的主要軸。該等合成的M模式圖像之每一者藉由沿著該選擇的主要軸取樣多個2D圖像來產生(如上所述)。
本發明之演算法進行如下所述：(a)採取一M模式影像，擷取該影像的回響區域(有興趣的區域ROI(Region of Interest))；(b)選擇像素的第一基準欄；(c)對於每一欄i=1...n，計算rdtw(c_i,c_ref)(rdtw代表釋放的動態時間扭曲)，並更新c_ref做為c_ref與warp(c_i)之線性組合。
根據本發明一具體實施例，首先找出該回響ROI，其中ROI包括該回響區域，並排除在其周圍找到的文字與圖形。當由一心臟超音波機器捕捉的一M模式圖像進行擷取時，該ROI係擷取成一大的長方形區域，其相較於背景具有一不同的灰階長條圖。一初始的長方形放置在該影像之上，同時對於該長方形區域之內側與外側計算該灰階長條圖。接著，計算這些長條圖之間的差異。然後，對於該長方形位置及/或大小引進小的變化，並重新計算該等長條圖。當觀察到兩個長條圖之間的距離並無改善時，即停止程序。
圖4為由一心臟超音波檢查影片圖像擷取該回響區域。除了回響影片內容之外，全部皆以具有對應於該回響區域(有興趣的區域，標示為ROI)之形狀與大小的形狀與大小之一遮罩來移除。該遮罩可使用影像處理技術自動地計算，或可由人工做標示。一遮罩可有效率地由其座標以像素來代表，例如藉由在該遮罩影像之下的該組數目。對於該長方形ROI，該遮罩描述符包括圖像尺寸、該等角落之座標，及該等像素之長寬比。對於區段形狀ROI，儲存有該等圖像尺寸、該圓形的中心座標、小半徑與大半徑，開始與結束角度，及長寬比。
其可使用其它方法來找出ROI，例如Hough轉換，如Duda等人之論文「使用Hough轉換來偵測圖像中的直線與曲線」(Use of the Hough Transformation to Detect Lines and Curves in Pictures”)所教示。
如果是一全像式M模式，該全像產生程序即產生一回響影像，其僅包含M模式回響ROI。因此，其不需要ROI偵測。
接著，自該回響選擇一像素的基準欄。在該回響中的每個像素欄係關聯於時間中的一點，即當採取此樣本時的時間。因此一M模式回響的水平軸為時間軸，以秒測量。該M模式影像的垂直軸代表通過心臟之3D的掃描線。因此在該垂直軸上的測量單位為公分。一基準欄藉由先計算在每一像素列中的中間灰階來選擇，藉此產生一中間欄做為一基準欄。該中間值如圖5所示之線502，其中沿著該欄的該等像素之中間灰階表示成一圖形。該水平軸代表沿著該欄的像素位置(列編號，或該影像中該像素之y座標)。該垂直軸代表沿著該影像中該列像素之中間灰階。該零的數值代表黑色，而255的數值代表白色。大約在圖5之圖形的中部之大的谷形對應於黑色區域中的像素，大約在該回響的中部，概略對應於該心室的內側，充滿液體(即血液)。選擇一基準欄的其它方式包括選擇位在該心臟循環的一特定時間之一欄，例如收縮期間的結束，或舒張期間的結束。
然後，該等回響欄的每一者相較於該中間欄。發現為最接近該中間值的欄即被選擇做為該基準欄。此欄在圖6中標示為在圖面底部的602之直線。然後對於其餘的欄進行計算欄對準。該程序由該基準欄開始，並進行到左方與右方欄。其演算法如下所述：
對準演算法係使用釋放的時間扭曲演算法：
在每一次遞迴中，一欄t對準於一基準欄r，且兩者之間所得到的映射被寫入到一陣列wrap_t。再者，計算rHistory來代表通過對準的欄之軌跡的累積歷史。然後，r被更新成為基準欄rRef與累積歷史rHistory之線性組合。其有其它方式計算該對準，其直接對準於rRef或其它欄。該結果將由每一欄映射到該基準欄，或映射到該相鄰欄。此映射允許沿著時間沿著組織層追蹤與重新建構路徑。追蹤之示例顯示於圖7，一縮放顯示於圖6中，其中可看到個別的像素欄。
兩個欄的對準使用一動態時間扭曲(DTW,“Dynamic Time Warping”)演算法來執行。DTW演算法用於時間變化信號之對準。一已知的動態時間扭曲演算法之示例提供如下：
概言之，其藉由找出可最小化|s(d(t))-r(t)|之最佳時間扭曲函數d來計算信號s(t)與信號r(t)之間的對準。換言之，其找出修正s(t)之時間映射，並將其映射到r(t)之上。
在此，使用DTW的一種變化，標示為釋放的DTW，如下所示：
釋放的動態時間扭曲演算法
此演算法擴充了DTW，並藉由處罰具有大偏斜的映射而將其差異化。此變化對於回響對準要比DTW具有一些好處，但其亦可使用其它時間扭曲演算法及條件。例如，組織的黏性與彈性可在DTW計算當中考慮進來。本發明並不限於一種用於時間扭曲的特定方法。多種DTW演算法之間的比較可在Myers等人的論文中找到，其名為「用於連接的文字辨識之數種動態時間扭曲演算法之比較性研究」(A comparative study of several dynamic time-warping algorithms for connected word recognition)。
在兩欄的M模式像素之間的對準之示例顯示於圖8。在此處，所示為僅兩欄像素的一部分之放大。長的灰階方塊代表在每一欄中的該等像素。直線連接了由該演算法對準的像素。連接左側欄中的像素i與右側欄中的像素j之直線分別儲存在對準向量wi(i,1)與wi(i,2)當中。藉由依循每一條這種直線到下一欄，然後繼續由該欄映射到接續的欄，依此類推，我們能夠沿著該M模式影像建構路徑，接著是一組織層。例如，參見圖7中的曲線702與704，及圖6中所示放大的部分。那些直線依循該心室壁邊界。Ded 及Des 分別代表結束舒張尺寸與結束收縮尺寸。
圖9所示為原始的M模式回響區域，產生成為一全像式M模式，而圖7所示為在計算所有欄的包裹，並疊加該偵測到的運動曲線在該影像上之後所得到的影像。如所觀察的，該運動已經被移除，且僅提供該等組織層。該輸出的另一捕充部分為該扭曲映射。其僅描述每一像素的運動，其形式為曲線，由左側到右側，並依循該組織層的運動(參見圖7之702與704)。
圖10為一M模式影像在沿著時間與移除運動(垂直成分)對準組織層之後的示例。疊層呈現出顯示水平區域。疊層之間的邊緣可由影像處理技術偵測到，藉由水平影像結構之好處，例如藉由投影該等灰階在該垂直軸上，並計算每一組織層的統計模型。例如，其可使用一高斯混合模型(GMM,“Gaussian Mixture Model”)來模型化該等組織層。
圖11為一全像式M模式影像，其中該影像對應於大約為兩個心臟循環的部分已經由所提出的方法進行處理。該處理的部分由一較亮的視窗標示。該等處理結果藉由對應於數個組織層的運動而利用藍色曲線疊加在該影像來例示。Ded 及Des 分別代表結束舒張尺寸與結束收縮尺寸。
因此本發明提供一種M模式影像的創新圖像，其中藉由獨立地表示該組織構成與該運動樣式來特徵化該M模型影像。運動曲線大略為平滑曲線，並可使用少數的係數表示成例如樣條曲線。組織層可由一單一欄表示，例如在每一條線中的平均值。
本發明提供一種用於分析心臟M模式影像的方法，其包含以下步驟：(a)接收對應於描述一解剖部分之至少一部分的一或多個M模式影像的數位像素資料；(b)在該等數位像素資料中選擇複數欄；(c)藉由對準該等複數欄產生一對準地圖，使得相對應的組織層可匹配；及(d)使用該對準地圖建構一或多個運動曲線，其中該等運動曲線代表在對應於該等M模式影像之數位像素資料中的運動樣式，該運動樣式與在該對準地圖中所辨識的組織層相區隔。
在一具體實施例中，該對準地圖另用於包裹複數該等對準的欄，並產生一合成影像，其中組織被對準，並顯示無(垂直)運動。在此具體實施例的一種延伸當中，該產生的合成影像用於產生與運動無關的一組織層圖像。
在一具體實施例中，使用一動態時間扭曲技術完成對準，其中該垂直(欄)軸做為扭曲計算的「時間」。
本發明亦提供一種比較M模式影像的方法，其包含以下步驟：接收對應於複數M模式影像的數位像素資料，且對於每一影像計算組織層圖像與運動曲線圖像中至少一種，並比較至少兩個影像的運動曲線及/或組織層，且決定該等影像配對之間的一類似度數值。該類似度數值根據所使用的比較方法，即根據Euclidean距離或動態時間扭曲(DTW)距離，並可被正規化成0.0到1.0的範圍內。
在一具體實施例中，應用前述的方法來找出在一M模式影像之集合中與一給定M模式影像為最類似者(最接近的鄰近者)。
在一具體實施例中，前述的方法被應用來找出左心室的射出分率(EF,“Ejection fraction”)，如下所示：
其中與，且Ded 與Des 分別代表結束舒張尺寸與結束收縮尺寸。
其應用Teichholtz公式來從其直徑估計左心室的容積。該直徑係在圖7所示的兩條曲線之間測量，一條係位在該收縮期間結束時，另一條位在該舒張期間結束時。
雖然本發明已經利用二維資料來描述，其必須注意到本發明之教示可延伸到更高維度的資料，且這種延伸皆在本發明的範圍內。同時，雖然在本說明書的示例當中大量使用心臟資料，其必須注意到本發明的教示可應用到在運動時測試的人體之其它部分的超音波影像，例如肺臟。超音波影像之種類不能用於限制本發明之範圍。另外，雖然在本說明書中已經揭示超音波影像，其必須注意到本發明之教示可應用到超音波之外的其它成像模式(因此其主要的好處在於處理有雜訊資料)。
此外，本發明提供一種製造物件，其包含電腦可讀取程式碼，其中包含為實作一或多個模組以藉由同時對準所有的層來將M模式影像分開成組織層與運動曲線，並由該對準擷取該等運動曲線，及一或多個模組以使用由組織層與運動曲線所構成的一圖像與其類似性度量來搜尋類似的M模式。另外，本發明包括一種電腦程式碼為主的產品，其為一種儲存媒體，其中儲存有程式碼，可用於指示一電腦執行任何關聯於本發明之該等方法。該電腦儲存媒體包括下列之任何一種(但不受限於此)：唯讀記憶光碟(CD-ROM,“Compact disc read-only memory”)、數位影碟(DVD,“Digital video disc”)、磁帶、光碟片、硬碟機、軟碟片、鐵電記憶體、快閃記憶體、鐵磁記憶體、光學儲存器、電荷耦合裝置、磁性或光學卡、智慧卡、電子式可拭除可程式化唯讀記憶體(EEPROM,“Electrically erasable programmable read-only memory”)、可拭除可程式化唯讀記憶體(EPROM,“Erasable programmable read-only memory”)、隨機存取記憶體(RAM,“Random access memory”)、唯讀記憶體(ROM,“Read-only memory)、動態隨機存取記憶體(DRAM,“Dynamic RAM”)、靜態隨機存取記憶體(SRAM,“Static RAM”)、同步動態隨機存取記憶體(SDRAM,“Synchronous DRAM”)或任何其它適用的靜態或動態記憶體，或資料儲存裝置。
本發明提供一種電腦式系統1202，如圖12所示，以實作一種分析與比較心臟M模式影像的方法。圖22所示之電腦系統包含處理器1204、記憶體1206、儲存器1208、顯示器1210、及輸入/輸出裝置1212。儲存器1208儲存電腦可讀取程式，以實作用於分析與比較心臟M模式影像之一或多個模組。
儲存在儲存器1208內的為電腦可讀取程式碼，其實作一種電腦式方法，其中電腦可讀取程式碼能夠：輔助接收對應於描述一解剖部分之至少一部分的一或多個M模式影像的數位像素資料；在該等數位像素資料中選擇複數欄；藉由對準該等複數欄產生一對準地圖，使得相對應的組織層可匹配；使用該對準地圖建構一或多個運動曲線，其中該等運動曲線代表在對應於該等M模式影像之數位像素資料中一運動樣式，該運動樣式與在該對準地圖中所辨識的組織層相區隔；並輸出該等運動曲線。
結論
以上之具體實施例已經顯示一種系統與方法可自動地分析及/或比較心臟M模式圖片。已經顯示與說明多種較佳具體實施例之後，其將可瞭解到這些揭示內容並非要限制本發明，而是其係要涵蓋落在由附屬申請專利範圍所限定之本發明之精神與範疇之內的所有修正。
1202．．．電腦
1204．．．處理器
1206．．．記憶體
1208．．．儲存器
1210．．．顯示器
1212．．．輸入/輸出裝置
圖1與圖2顯示捕捉與使用心臟的M模式之直接方式。
圖3顯示從多個2D圖像所產生之一全像式M模式。
圖4顯示由一心臟超音波檢查影片圖像擷取該回響區域。
圖5顯示沿著該等多個像素欄之該等像素之中間灰階的圖形。
圖6顯示使得像素之個別欄可以見到的一M模式影像之小區段。
圖7顯示一M模式ROI區域疊加於該心室壁之處理輸出的示例。
圖8顯示兩欄的像素之間時間扭曲的示例。
圖9顯示一M原始影像。
圖10顯示一M模式影像在沿著時間與移除運動(垂直成分)對準組織層之後的示例。
圖11顯示一全像式M模式影像，其中該影像對應於大約為兩個心臟循環的部分已經由所提出的方法進行處理。
圖12顯示用於實作本發明之方法來分析與比較心臟M模式影像的示例性電腦式系統。

Claims (10)

  1. 一種心臟M模式影像的自動分析方法，其包含：接收對應於一或多個M模式影像的數位像素資料，該M模式影像描述一解剖部分之至少一部分；在關聯於複數取樣時間的該等數位像素資料中，選擇複數欄；藉由對準該等複數欄產生一對準地圖，使得相對應的組織層可匹配；使用該對準地圖建構一或多條運動曲線，其中該運動曲線代表對應於該等M模式曲線的該等數位像素資料中一運動樣式，該運動樣式獨立於在該對準地圖中所辨識的組織層；以及輸出該等一或多條運動曲線；基於該對準地圖包裹複數對準的欄，並產生一合成影像，其中組織被對準，且顯示沒有垂直運動；基於該合成影像產生與運動無關的一組織層圖像；以及計算該等產生的組織層圖像做為一純量的向量，其中每個向量對應於沿著該合成影像中像素列的一中間或一平均灰階。
  2. 如申請專利範圍第1項之方法，其中該方法另包含輸出該等產生的組織層圖像做為一曲線，以代表沿著該合成影像中像素列的一中間或一平均灰階。
  3. 如申請專利範圍第1項之方法，其中該方法另包含經由一動態時間扭曲技術之對準複數個垂直欄。
  4. 如申請專利範圍第1項之方法，其中該方法另包含選擇對應於至少一組織層的複數運動曲線，並計算該等複數運動曲線 上至少兩個時間點之間的一運動強度運動。
  5. 如申請專利範圍第1項之方法，其中該方法另包含選擇對應於至少一組織層的複數運動曲線，並計算至少一時間點時至少兩條曲線之間的距離。
  6. 一種心臟M模式影像的自動分析方法，其包含：接收對應於一或多個M模式影像的數位像素資料，該M模式影像描述一解剖部分之至少一部分；在關聯於複數取樣時間的該等數位像素資料中，選擇複數欄；藉由對準該等複數欄產生一對準地圖，使得相對應的組織層可匹配；使用該對準地圖建構一或多條運動曲線，其中該運動曲線代表對應於該等M模式曲線的該等數位像素資料中一運動樣式，該運動樣式獨立於在該對準地圖中所辨識的組織層；以及輸出該等一或多條運動曲線；其中該解剖部分為人類心臟，且該方法包含由該等所建構的運動曲線計算一結束舒張尺寸Ded 及一結束收縮尺寸Des ，並計算與輸出人類心臟之左心室的一射出分率(EF)，如下所示： 其中：及。
  7. 一種製造物件，其具有電腦可使用媒體儲存有實作一電腦式方法的電腦可讀取程式碼，該媒體包含： 輔助接收對應於一或多個M模式影像的數位像素資料的電腦可讀取程式碼，該M模式影像描述一解剖部分之至少一部分；在該等數位像素資料中選擇複數欄的電腦可讀取程式碼；藉由對準該等複數欄產生一對準地圖，使得相對應的組織層可匹配之電腦可讀取程式碼；使用該對準地圖建構一或多條運動曲線的電腦可讀取程式碼，其中該運動曲線代表對應於該等M模式曲線的該等數位像素資料中一運動樣式，該運動樣式獨立於在該對準地圖中所辨識的組織層；以及輸出該等一或多條運動曲線的電腦可讀取程式碼；電腦可讀取程式碼，其基於該對準地圖包裹複數對準的欄，並產生一合成影像，其中組織被對準，且顯示沒有垂直運動；電腦可讀取程式碼，其基於該合成影像產生與運動無關的一組織層圖像；以及計算該等產生的組織層圖像做為一純量的向量之電腦可讀取程式碼，其中每個向量對應於沿著該對準的合成影像中像素列的一中間或一平均灰階。
  8. 如申請專利範圍第7項之製造物件，其中該媒體另包含電腦可讀取程式碼，其輸出該等產生的組織層圖像做為一曲線來代表沿著該對準的合成影像中像素列的一中間或一平均灰階。
  9. 如申請專利範圍第7項之製造物件，其中該媒體另包含經由一動態時間扭曲技術之對準複數個垂直欄的電腦可讀取程式碼。
  10. 如申請專利範圍第7項之製造物件，其中該解剖部分為人類心臟，且該媒體包含由該等所建構的運動曲線計算一結束舒張尺寸Ded 及一結束收縮尺寸Des 的電腦可讀取程式碼，及計算與輸出人類心臟之左心室的一射出分率(EF)的電腦程式碼，其另計算如下： 其中：及。
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