用于确定身体的实际组织层边界的装置和方法
【专利摘要】本发明涉及一种用于确定身体（14）的组织层边界的装置（8），包括：探针（10），其用于在身体（14）的表面（12）的邻近位置处获取（S12）两个以上的超声图像（36）；转换器（44），其用于将所述超声图像（36）分别转换（S14）为深度信号（46），其中通过沿着身体（14）中基本恒定深度的线（66）将所述超声图像（36）之一的强度相加来获得深度信号（46）；检测器（48），其用于通过将针对超声图像（36）获得的深度信号（46）阈值化来检测（S16）该超声图像（36）的一组候选组织层边界（50）；选择部（52），其用于从一组候选组织层边界（50）中选择（S18）到身体（14）的表面（12）最近的最近候选组织层边界（54）；以及处理部（56），其用于从针对多个超声图像（36）获得的最近候选组织层边界（54）确定（S20）实际组织层边界（58）。
【专利说明】用于确定身体的实际组织层边界的装置和方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及用于确定身体的实际组织层边界的装置和方法。本发明还涉及用于估计身体的脂肪质量和/或非脂肪质量的总值的装置和方法。此外，本发明还涉及用于实现所述方法的计算机程序和在所述装置中使用的处理器。
【背景技术】
[0002]在个人健身设备和个人卫生保健领域中，希望洞悉身体的不同类型组织的比例构成。为此，有必要相互区分几种主要的组织。从健康观点看要检测的最重要的组织是:月旨肪质量(fat mass)和非脂肪质量(fat-free mass)、瘦体重(lean body mass)和肌肉质量(muscle mass)以及对皮下和腹内脂肪组织中脂肪组织的进一步辨别。检测身体组织中组织层的常用方案要么使用对于家庭使用来说太复杂的形式，如需要适当的培训才有意义的MRI扫描、水下称重和皮肤褶皱测量，要么是太不一致以至于不能提供有意义数据的形式，如对身体含水量变化非常敏感的生物电阻抗。此外，这些技术只能够确定所选择的组织的总质量而不能够洞察某些组织的“当场”厚度。其他技术要么牵扯到利用多波束和多聚焦超声装置测量，但这包含繁重的处理和昂贵的硬件，要么关于组织层应当在哪里进行在先假定。由于在整个人口中身体组成的巨大不同，这类技术不能被广泛应用。
[0003]例如在US5941825中公开了使用超声装置测量身体脂肪。该方法通过如下方法来测量身体脂肪:将超声脉冲发射到身体中，测量至少一个反射距离，选择至少一个反射距离，其具有表示皮下脂肪组织的内外边界之间距离的最短距离，其中所述至少一个反射距离的选择修正超声发射视差。认为这能够更方便更精确地测量对象的层厚度。
【发明内容】
[0004]本发明的目的是提供一种用于更精确地测量身体的组织层边界的方法和装置。
[0005]本发明的进一步目的是提供一种用于估计身体的总的脂肪质量和/或非脂肪质量的装置和方法。
[0006]本发明的另一个目的是提供一种能够在家庭环境中容易且方便地操作的脂肪测
量装置。
[0007]本发明的第一方面，提供一种用于确定身体的实际组织层边界的装置，包括: 探针，其用于在身体的表面的邻近位置处获取两个以上的超声图像；
转换器，其用于将所述超声图像分别转换为深度信号，其中通过沿着身体中基本恒定深度的线将所述超声图像之一的强度相加来获得深度信号；
检测器，其用于通过将针对超声图像获得的深度信号阈值化来检测所述超声图像的一组候选组织层边界；
选择部，其用于从一组候选组织层边界中选择到身体的表面最近的最近候选组织层边界；以及
处理部，其用于从针对多个超声图像获得的最近候选组织层边界确定实际组织层边界。
[0008]在本发明的另一方面中，提供一种用于估计身体的总脂肪和/或非脂肪质量的装置，包括:本发明提出的用于确定身体的实际组织层边界的装置；以及身体脂肪估计器，其用于基于在身体的不同位置确定的若干个实际组织层边界来估计身体的总脂肪和/或非脂肪质量。
[0009]根据对应于方法的本发明的另外方面，提供一种用于实现所述方法的计算机程序和在所述装置中使用的处理器。
[0010]在从属权利要求中限定了本发明的优选实施例。应当理解，所要求保护的方法和计算机程序具有与所要求保护的装置和从属权利要求中限定的类似和/或相同的优选实施例。
[0011]与当前本【技术领域】中已知的装置不同，根据本发明的装置在身体的表面的邻近位置处获取两个以上的超声图像，并且使用这些图像来确定在所获取的图像上在空间上表现为连贯的组织层边界。
[0012]在每个位置获取的图像数目取决于用户移动探针有多快。例如，如果缓慢移动，则在一个位置可能获取多个图像。这通过包括在该装置中的移动检测部(例如，在计算机鼠标中使用的)来检测。
[0013]用户沿着人的表面移动该装置，从而与从一个固定位置只获取一个超声信号或图像相比，从较大的区域获得超声图像。这允许更可靠地检测组织层边界。本发明人认识到:如果用户只在一个固定位置测量，那么在该位置处的脂肪层中可能存在小的局部异常，并且该装置可能错误地将其解释为组织边界，从而导致错误的脂肪层估计。另一方面，利用根据本发明的装置，沿着身体表面上的区域移动该装置并且获取若干个图像。局部异常可被识别为异常值，并且可以获得准确的估计。因为典型地在不同的时间点获取若干个图像，所以还可以将该图像称为视频帧。因此 ，还可以使用视频处理方法来更准确地识别组织边界。
[0014]在本发明的优选实施例中，选择部适于只从具有超过最小组织边界宽度的组织边界宽度的那些候选组织层边界当中选择最近候选组织层边界。根据本实施例，假定要被确定的实际组织层边界至少具有某一最小组织边界宽度。例如可以通过对深度信号高于阈值的像素的数目进行计数来确定候选组织层边界的组织边界宽度。
[0015]通过使用该条件，确保了图像中的噪声或小的异常不被错误地检测为组织层边界。最小组织边界宽度可以是预设常数，或者可以取决于例如病人的年龄或体重等参数。最小组织边界宽度还可以根据获取的超声图像的分辨率来选择。
[0016]在本发明的优选实施例中，所述最近候选组织层边界是深度值，并且所述用于确定实际组织层边界的部件基于将针对多个超声图像获得的所述最近候选组织层边界平均。
[0017]在本发明的另一优选实施例中，所述用于确定实际组织层边界的处理部基于针对多个超声图像获得的不同最近候选组织层边界的相对频率，特别是通过使用最频繁出现的最近候选组织层边界，来确定实际组织层边界。因为在不同的邻近位置获取超声图像，所以通常针对这些位置确定的深度值将是不同的。使用这些不同深度值的平均值是确定实际组织层边界的一个估计的最简单方式。如果不同的深度值的确对应于同一组织层边界，那么该方法是适当的。然而，如果例如因为噪声使一些图像恶化而针对这些图像确定出错误的深度值，那么基于不同深度值的相对频率确定实际组织层边界是适当的。例如，如果针对20个超声图像确定出大约3 cm的深度值，但是只针对三个图像确定出10 cm的深度值，则舍弃10 cm深度值而将实际组织层边界确定为3 cm是更明智的。
[0018]在本发明的优选实施例中，检测器通过将所述深度信号和所述深度信号的导数的加权和阈值化，检测超声图像的一组候选组织层边界。还可以只对导数信号进行阈值化来进行该加权。
[0019]例如，在高背景图像强度的情况下，深度信号的导数可以比深度信号本身更具信
息含量。
[0020]在本发明的优选实施例中，该探针适于在后续的时间点获取两个以上的超声图像，其中该装置进一步包括视觉跟踪部，该视觉跟踪部用于跟踪在后续的时间点获取的图像上的组织层边界，其中所述视觉跟踪部适于估计精细的实际组织层边界。
[0021]通过利用帧之间的时间连贯性(或连续性)，可以更准确且更可靠地检测出每一帧的组织层边界。例如，观看每个单独帧，可能存在太多的不确定性，并且决定组织层边界在哪是有歧义的。通过在多个帧上跟踪组织层，确定组织层时的不确定性或歧义性降低。在一个实施例中，可以使用视觉跟踪算法来跟踪超声视频中组织层的变形。使用在帧1、…、t-ι的多个观测来估计/跟踪在帧t的组织层。例如，利用颗粒过滤，可以将组织层检测公式化为
【权利要求】
1.一种用于确定身体(14)的实际组织层边界的装置(8)，包括: 探针(10)，其用于在身体(14)的表面(12)的邻近位置处获取(S12)两个以上的超声图像(36)； 转换器(44)，其用于将所述超声图像(36)分别转换(S14)为深度信号(46)，其中通过沿着身体(14)中基本恒定深度的线(66)将所述超声图像(36)之一的强度相加来获得深度信号(46)； 检测器(48)，其用于通过将针对超声图像(36)获得的深度信号(46)阈值化来检测(S16)所述超声图像(36)的一组候选组织层边界(50)； 选择部(52)，其用于从一组候选组织层边界(50)中选择(S18)到身体(14)的表面(12)最近的最近候选组织层边界(54);以及 处理部(56)，其用于从针对多个超声图像(36)获得的最近候选组织层边界(54)确定(S20)实际组织层边界(58)。
2.根据权利要求1所述的装置(8)，其中所述选择部(52)适于只从具有超过最小组织边界宽度(64)的组织边界宽度的那些候选组织层边界(50)中选择(S18)所述最近候选组织层边界(54)。
3.根据权利要求1或2所述的装置(8)，其中所述组织层边界是深度值，并且所述用于确定(S20)实际组织层边界(58)的部件基于将针对多个超声图像(36)选择的所述最近候选组织层边界(54)平均。
4.根据权利要求1或2所述的装置(8)，其中所述组织层边界是深度值，并且所述用于确定实际组织层边界(58)的部件基于针对多个超声图像(36)选择的不同的最近候选组织层边界(54)的相对频率、特别是通过使用最频繁出现的最近候选组织层边界(54)，来确定(S20)实际组织层边界(58)。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的装置(8)，其中所述检测器(48)通过将所述深度信号(46)和所述深度信号(46)的导数的加权和阈值化,来检测(S16)超声图像(36)的一组候选组织层边界(50)。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的装置(8)，其中所述探针(10)适于在后续的时间点获取所述两个以上的超声图像(36)，还包括视觉跟踪部，该视觉跟踪部用于跟踪在后续的时间点获取的图像(36)上的组织层边界，其中所述视觉跟踪部适于估计精细的实际组织层边界。
7.一种用于估计人的脂肪和/或非脂肪质量的装置(70)，包括:根据权利要求1至6中任一项所述的用于确定(S20)身体(14)的组织层边界的装置(8)，以及身体脂肪估计器(72)，其用于基于在身体(14)的不同位置确定的若干个实际组织层边界(58)来估计总的脂肪和/或非脂肪质量值。
8.根据权利要求7所述的装置(70)，其中所述身体脂肪估计器(72)通过使用如下公式来估计总的身体脂肪和/或非脂肪质量值，所述公式包含预定常数的加权和、病人的年龄、实际组织层边界之和、实际组织层边界之和的平方，和/或实际组织层边界之和的对数。
9.根据权利要求7或8所述的装置(70)，进一步包括:用户界面(74)，其用于向用户提供将探针放到身体上的确定位置的指令。
10.根据权利要求7至9中任一项所述的装置(70)，进一步包括:用于检测探针(10)的移动、特别是与所述身体(14)的表面(12)相切的探针(10)的移动、以确定所获取的超声图像(36)的相对位置的部件(40)。
11.根据权利要求10所述的装置(70)，进一步包括用于比较检测到的所述移动的性质与预期移动的性质的部件。
12.一种用于从在身体(14)的表面(12)的邻近位置获取的两个以上的超声图像(36)确定身体(14)的实际组织层边界的方法，包括以下步骤: 将所述超声图像(36)分别转换为深度信号(46) (S14)，其中通过沿着身体(14)中基本等深度的线将所述超声图像(36)之一的强度相加来获得深度信号(46)； 通过将针对超声图像(36 )获得的深度信号(46 )阈值化来检测所述超声图像(36 )的一组候选组织层边界(50) (S16)； 从一组候选组织层边界(50)中选择到身体(14)的表面(12)最近的最近候选组织层边界(54);以及 从针对多个超声图像(36)获得的最近候选组织层边界(54)确定实际组织层边界(58)(S20)。
13.一种用于估计 脂肪和/或非脂肪质量值的方法，包括以下步骤: 在身体(14)的若干个位置处根据权利要求12所述的方法确定实际组织层边界(58)；以及 基于所述若干个实际组织层边界(58)估计总的身体脂肪值。
14.一种包括程序代码部的计算机程序，当在计算机上执行所述计算机程序时，所述程序代码部使该计算机执行根据权利要求12所述的方法的步骤。
15.一种在根据权利要求1的装置(8)中使用的处理器，包括: 转换器(44)，其用于将所述超声图像(36)分别转换(S14)为深度信号(46)，其中通过沿着身体(14)中基本恒定深度所对应的线(66)将所述超声图像(36)之一的强度相加来获得深度信号(46)； 检测器(48)，其用于通过将针对超声图像(36)获得的深度信号(46)阈值化来检测(S16)所述超声图像(36)的一组候选组织层边界(50)； 选择部(52)，其用于从一组候选组织层边界(50)中选择(S18)到身体(14)的表面(12)最近的最近候选组织层边界(54);以及 处理部(56)，其用于从针对多个超声图像(36)选择的所述最近候选组织层边界(54)确定(S20)实际组织层边界(58)。
【文档编号】A61B8/08GK103429163SQ201180064347
【公开日】2013年12月4日 申请日期:2011年12月27日 优先权日:2011年1月5日
【发明者】V.珍妮, S.梅伊勒, C.香 申请人:皇家飞利浦电子股份有限公司