一种超声成像系统和方法与流程

本发明涉及一种超声成像系统和方法。

背景技术：

1、超声技术作为现代医学影像检查的主要手段之一，在生殖医学中也被广泛使用，其中子宫内膜容受性分析是生殖医学中的热点问题。子宫内膜容受性是指子宫内膜对受精卵的接受能力，是影响体外人工受孕(ivf)成功率的主要因素之一，子宫内膜容受性较差的患者，在受精卵移植后有很大概率会导致妊娠失败。临床上主要使用超声影像来评估子宫内膜的容受性。

技术实现思路

1、针对使用超声影像来评估子宫内膜的容受性，本发明提出一种超声成像系统和超声成像方法，下面具体说明。

2、根据第一方面，一种实施例提供一种超声成像系统，包括：

3、探头，用于向包含子宫内膜的感兴趣组织发射超声波，以及接收相应的超声波回波信号；

4、发射和接收控制电路，用于控制所述探头执行超声波的发射和超声波回波信号的接收；

5、容受性评估键，响应于用户操作而产生容受性评估指令；

6、处理器，用于对所述相应的超声波回波信号进行处理，以获取包含子宫内膜的三维容积数据；响应于所述容受性评估指令：

7、所述处理器对所述包含子宫内膜的三维容积数据进行自动分割，以分割出子宫内膜；

8、所述处理器根据所分割出的子宫内膜，自动计算容积相关测量项和非容积相关测量项；所述容积相关测量项包括子宫内膜厚度、子宫内膜容积和子宫内膜的血流灌注指标中的任意一者或多者，所述非容积相关测量项包括子宫内膜分型和子宫内膜肌层回声均匀性的任意一者或多者；

9、所述处理器根据所述容积相关测量项和非容积相关测量项，自动确定容受性评价相关测量项的结果；

10、所述处理器根据所述容受性评价相关测量项的结果，确定所述子宫内膜的容受性结果。

11、一实施例中，所述处理器对所述包含子宫内膜的三维容积数据进行自动分割，以分割出子宫内膜，包括：

12、所述处理器根据子宫内膜与子宫基层组织的图像特征差异、和/或子宫内膜的可周期性变化的形态特征，从所述包含子宫内膜的三维体数据中通过特征检测来分割出子宫内膜；

13、或者，

14、获取由机器学习所训练的模型，并基于该模型从所述包含子宫内膜的三维容积数据中分割出子宫内膜。

15、一实施例中，所述处理器根据所述容受性评价相关测量项的结果，确定所述子宫内膜的容受性结果，包括：

16、所述处理器根据所述容受性评价相关测量项的结果，计算所述子宫内膜的容受性的评分；

17、所述处理器根据所述子宫内膜的容受性的评分，确定子宫内膜的容受性结果。

18、根据第二方面，一种实施例提供一种超声成像系统，包括：

19、探头，用于向包含子宫内膜的感兴趣组织发射超声波，以及接收相应的超声波回波信号；

20、发射和接收控制电路，用于控制所述探头执行超声波的发射和超声波回波信号的接收；

21、处理器，用于对所述相应的超声波回波信号进行处理，以获取包含子宫内膜的三维容积数据，并基于所述三维容积数据自动确定所述子宫内膜的容受性结果，以及控制输出所述子宫内膜的容受性结果。

22、一实施例中，所述处理器基于所述三维容积数据自动确定所述子宫内膜的容受性结果，包括：

23、所述处理器基于所述三维容积数据自动确定容受性评价相关测量项的结果；

24、所述处理器根据所述容受性评价相关测量项的结果，确定所述子宫内膜的容受性结果。

25、一实施例中，所述处理器基于所述三维容积数据自动确定容受性评价相关测量项的结果，包括：所述处理器基于所述三维容积数据至少自动确定容积相关测量项的结果，所述容积相关测量项包括子宫内膜厚度、子宫内膜容积和子宫内膜的血流灌注指标中的任意一者或多者。

26、一实施例中，所述处理器基于所述三维容积数据至少自动确定容积相关测量项的结果，包括：

27、所述处理器对所述包含子宫内膜的三维容积数据进行自动分割，以分割出子宫内膜；基于所分割出的子宫内膜，计算所述容积相关测量的结果；或者，

28、预先建立包含子宫内膜的三维容积数据的预设特征与容积相关测量项的结果的映射关系；所述处理器识别所获取的包含子宫内膜的三维容积数据中的预设特征，并根据所述映射关系，计算容积相关测量项的结果。

29、一实施例中，所述处理器基于所分割出的子宫内膜，计算所述容积相关测量的结果，包括：

30、所述处理器基于所分割出的子宫内膜，统计所有属于子宫内膜的像素点个数，以获取子宫内膜的像素体积；所述处理器通过像素距离与实际物理距离之间的换算关系，将所述子宫内膜的像素体积换算成子宫内膜的实际物理容积，作为所述子宫内膜容积；

31、和/或，

32、所述处理器基于所分割出的子宫内膜，定位出子宫内膜的矢状面，并计算子宫内膜的矢状面中子宫内膜最厚处的厚度，作为所述子宫内膜厚度；

33、和/或，

34、所述处理器基于所分割出的子宫内膜，统计子宫内膜区域内的彩色多普勒血流信号强度和像素数量，以计算所述子宫内膜的血流灌注指标。

35、一实施例中，所述处理器基于所述三维容积数据自动确定容受性评价相关测量项的结果，包括：所述处理器基于所述三维容积数据至少自动确定非容积相关测量项的结果，所述非容积相关测量项包括子宫内膜分型和子宫内膜肌层回声均匀性的任意一者或多者。

36、一实施例中，所述处理器基于所述三维容积数据至少自动确定非容积相关测量项的结果，包括：

37、所述处理器基于所述三维容积数据通过分类算法来计算非容积相关测量项的结果；

38、或者，

39、预先建立包含子宫内膜的三维容积数据的预设特征与非容积相关测量项的结果的映射关系；所述处理器识别所获取的包含子宫内膜的三维容积数据中的预设特征，并根据所述映射关系，计算非容积相关测量项的结果。

40、一实施例中，所述处理器基于所述三维容积数据自动确定所述子宫内膜的容受性结果，包括：

41、预先建立包含子宫内膜的三维容积数据的预设特征与容受性结果的映射关系；

42、所述处理器识别所获取的包含子宫内膜的三维容积数据中的预设特征，并根据所述映射关系，计算容受性结果。

43、根据第三方面，一种实施例提供一种超声成像方法，包括：

44、获取包含子宫内膜的三维容积数据；

45、对所述包含子宫内膜的三维容积数据进行自动分割，以分割出子宫内膜；

46、根据所分割出的子宫内膜，自动计算容积相关测量项和非容积相关测量项；所述容积相关测量项包括子宫内膜厚度、子宫内膜容积和子宫内膜的血流灌注指标中的任意一者或多者，所述非容积相关测量项包括子宫内膜分型和子宫内膜肌层回声均匀性的任意一者或多者；

47、根据所述容积相关测量项和非容积相关测量项，自动确定容受性评价相关测量项的结果；

48、根据所述容受性评价相关测量项的结果，确定所述子宫内膜的容受性结果。

49、一实施例中，所述对所述包含子宫内膜的三维容积数据进行自动分割，以分割出子宫内膜，包括：

50、根据子宫内膜与子宫基层组织的图像特征差异、和/或子宫内膜的可周期性变化的形态特征，从所述包含子宫内膜的三维体数据中通过特征检测来分割出子宫内膜；

51、或者，

52、获取由机器学习所训练的模型，并基于该模型从所述包含子宫内膜的三维容积数据中分割出子宫内膜。

53、一实施例中，所述根据所述容受性评价相关测量项的结果，确定所述子宫内膜的容受性结果，包括：

54、根据所述容受性评价相关测量项的结果，计算所述子宫内膜的容受性的评分；

55、根据所述子宫内膜的容受性的评分，确定子宫内膜的容受性结果。

56、根据第四方面，一种实施例提供一种超声成像方法，包括：

57、获取包含子宫内膜的三维容积数据；

58、基于所述三维容积数据自动确定所述子宫内膜的容受性结果；

59、控制输出所述子宫内膜的容受性结果。

60、一实施例中，所述基于所述三维容积数据自动确定所述子宫内膜的容受性结果，包括：

61、基于所述三维容积数据自动确定容受性评价相关测量项的结果；

62、根据所述容受性评价相关测量项的结果，确定所述子宫内膜的容受性结果。

63、一实施例中，所述基于所述三维容积数据自动确定容受性评价相关测量项的结果，包括：基于所述三维容积数据至少自动确定容积相关测量项的结果，所述容积相关测量项包括子宫内膜厚度、子宫内膜容积和子宫内膜的血流灌注指标中的任意一者或多者。

64、一实施例中，所述基于所述三维容积数据至少自动确定容积相关测量项的结果，包括：

65、对所述包含子宫内膜的三维容积数据进行自动分割，以分割出子宫内膜；基于所分割出的子宫内膜，计算所述容积相关测量的结果；或者，

66、预先建立包含子宫内膜的三维容积数据的预设特征与容积相关测量项的结果的映射关系；识别所获取的包含子宫内膜的三维容积数据中的预设特征，并根据所述映射关系，计算容积相关测量项的结果。

67、一实施例中，所述基于所分割出的子宫内膜，计算所述容积相关测量的结果，包括：

68、基于所分割出的子宫内膜，统计所有属于子宫内膜的像素点个数，以获取子宫内膜的像素体积；通过像素距离与实际物理距离之间的换算关系，将所述子宫内膜的像素体积换算成子宫内膜的实际物理容积，作为所述子宫内膜容积；

69、和/或，

70、基于所分割出的子宫内膜，定位出子宫内膜的矢状面，并计算子宫内膜的矢状面中子宫内膜最厚处的厚度，作为所述子宫内膜厚度；

71、和/或，

72、基于所分割出的子宫内膜，统计子宫内膜区域内的彩色多普勒血流信号强度和像素数量，以计算所述子宫内膜的血流灌注指标。

73、一实施例中，所述基于所述三维容积数据自动确定容受性评价相关测量项的结果，包括：基于所述三维容积数据至少自动确定非容积相关测量项的结果，所述非容积相关测量项包括子宫内膜分型和子宫内膜肌层回声均匀性的任意一者或多者。

74、一实施例中，所述基于所述三维容积数据至少自动确定非容积相关测量项的结果，包括：

75、基于所述三维容积数据通过分类算法来计算非容积相关测量项的结果；

76、或者，

77、预先建立包含子宫内膜的三维容积数据的预设特征与非容积相关测量项的结果的映射关系；识别所获取的包含子宫内膜的三维容积数据中的预设特征，并根据所述映射关系，计算非容积相关测量项的结果。

78、一实施例中，所述基于所述三维容积数据自动确定所述子宫内膜的容受性结果，包括：

79、预先建立包含子宫内膜的三维容积数据的预设特征与容受性结果的映射关系；

80、识别所获取的包含子宫内膜的三维容积数据中的预设特征，并根据所述映射关系，计算容受性结果。

81、根据第五方面，一种实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有程序，所述程序能够被处理器执行以实现如本文中任一实施例所述的方法

82、依据上述实施例的超声成像系统、超声成像方法和计算机可读存储介质，通过获取包含子宫内膜的三维容积数据，再基于三维容积数据自动确定子宫内膜的容受性结果，再控制输出子宫内膜的容受性结果，从而实现自动的子宫内膜容受性评估。