用于自动确定用于脉管通路的针引导器的系统和方法与流程

本申请涉及医疗器械领域，更具体地涉及用于自动确定用于脉管通路的针引导器的系统和方法。

背景技术：

1、目前，临床医生在通过超声成像进行准备时，确定使用哪种针引导器(needleguide)来经由针建立脉管通路；然而，鉴于适用标准的多方面考虑，临床医生选择的针引导器并不总是用于建立脉管通路的最佳针引导器。

2、本文公开了用于自动确定用于建立脉管通路的针引导器的系统和方法。

技术实现思路

1、本文公开了一种用于自动确定用于建立脉管通路的针引导器的系统。在一些实施方案中，该系统包括超声探测器、可操作地联接至超声探测器的控制台以及可选地集成入控制台的显示屏。控制台包括一个或多个处理器和存储器，存储器包括指令，指令配置为当由一个或多个处理器执行时实例化一个或多个过程，以便根据超声成像数据、历史数据或其组合而自动确定针引导器。针引导器的自动确定至少使用逻辑、算法、包括利用历史数据训练的机器学习模型的机器学习、人工智能或其组合。显示屏配置为显示超声图像，超声图像包括在患者的皮肤表面下的一个或多个血管以及由用于建立到超声图像中的一个或多个血管的脉管通路的针引导器的自动确定产生的针引导器。

2、在一些实施方案中，该系统进一步配置用于根据超声成像数据、历史数据或其组合自动选择一个或多个血管中的血管以建立脉管通路。血管的自动选择至少使用逻辑、算法、机器学习、人工智能或其组合。

3、在一些实施方案中，机器学习、人工智能或二者使用超声成像数据执行图像识别，用于血管的自动选择。

4、在一些实施方案中，在图像缓冲区或窗口内经由一个或多个血管选择算法优化血管的自动选择。

5、在一些实施方案中，当可用于血管的自动选择时，机器学习、人工智能或二者分析多普勒超声成像数据。

6、在一些实施方案中，针引导器的自动确定进一步根据由血管的自动选择产生的血管的位置。

7、在一些实施方案中，由针引导器的自动确定产生的针引导器进一步根据由血管的自动选择产生的血管的血管尺寸。

8、在一些实施方案中，由针引导器的自动确定产生的针引导器来自一组可能的针引导器，该针引导器根据接近角度、图像相交处的深度、兼容的针尺寸或其组合而变化。

9、在一些实施方案中，由针引导器的自动确定产生的针引导器进一步根据由算法中的三角算法产生的三角计算。

10、在一些实施方案中，该系统进一步配置用于根据超声成像数据从可用vad的库存中自动确定脉管通路设备(“vad”)。鉴于可用vad的库存的每个vad的血管的vad占用率或血管的vad购买长度，vad的自动确定至少使用逻辑、算法、机器学习、人工智能或其组合。

11、在一些实施方案中，历史数据包括输入控制台的关于由针引导器的自动确定产生的针引导器是否成功地建立脉管通路的临床医生反馈。

12、本文还公开了一种用于自动确定用于建立脉管通路的针引导器的系统的方法。在一些实施方案中，该方法包括实例化步骤、针引导器确定步骤和显示步骤。实例化步骤包括通过由控制台的一个或多个处理器执行存储在系统的控制台的存储器中的指令而实例化一个或多个过程。针引导器确定步骤包括根据由可操作地联接至控制台的超声探测器收集的超声成像数据、历史数据或其组合而自动确定针引导器。针引导器确定步骤至少使用逻辑、算法、包括利用历史数据训练的机器学习模型的机器学习、人工智能或其组合。显示步骤包括在可选地集成入控制台的显示屏上显示超声图像，超声图像包括在患者的皮肤表面下的一个或多个血管。显示步骤还包括显示由用于建立到超声图像中的一个或多个血管的脉管通路的针引导器确定步骤产生的针引导器。

13、在一些实施方案中，该方法还包括血管选择步骤。血管选择步骤包括根据超声成像数据、历史数据或其组合自动选择一个或多个血管中的血管以建立脉管通路。血管选择步骤至少使用逻辑、算法、机器学习、人工智能或其组合。

14、在一些实施方案中，该方法还包括图像识别步骤。图像识别步骤包括使用超声成像数据，利用机器学习、人工智能或二者来执行图像识别，用于血管选择步骤。

15、在一些实施方案中，该方法还包括血管选择优化步骤。血管选择优化步骤包括在图像缓冲区或窗口内经由一个或多个血管选择算法优化血管的自动选择。

16、在一些实施方案中，该方法还包括多普勒分析步骤。多普勒分析步骤包括在血管选择步骤中利用机器学习、人工智能或二者来分析多普勒超声成像数据。

17、在一些实施方案中，针引导器确定步骤进一步根据由血管选择步骤产生的血管的位置。

18、在一些实施方案中，由针引导器确定步骤产生的针引导器进一步根据由血管选择步骤产生的血管的血管尺寸。

19、在一些实施方案中，由针引导器确定步骤产生的针引导器来自一组可能的针引导器，针引导器根据接近角度、图像相交处的深度、兼容的针尺寸或其组合而变化。

20、在一些实施方案中，由针引导器确定步骤产生的针引导器进一步根据由算法中的三角算法产生的三角计算。

21、在一些实施方案中，该方法还包括vad确定步骤。vad确定步骤包括根据超声成像数据从可用vad的库存中自动确定vad，鉴于可用vad的库存的每个vad的血管的vad占用率或血管的vad购买长度，vad的自动确定至少使用逻辑、算法、机器学习、人工智能或其组合。

22、在一些实施方案中，历史数据包括输入控制台的关于由针引导器确定步骤产生的针引导器是否成功地建立脉管通路的临床医生反馈。

23、考虑到更详细地描述这些概念的特定实施方案的附图和以下描述，本文提供的概念的这些和其他特征对于本领域技术人员将变得更明显。

技术特征：

1.一种配置用于自动确定用于建立脉管通路的针引导器的系统，包括：

2.根据权利要求1所述的系统，其中所述系统被进一步配置用于根据所述超声成像数据、所述历史数据或其组合自动选择所述一个或多个血管中的血管，以便建立脉管通路，所述血管的所述自动选择至少使用所述逻辑、所述算法、所述机器学习、所述人工智能或其组合。

3.根据权利要求2所述的系统，其中所述机器学习、所述人工智能或二者使用所述超声成像数据执行图像识别，用于所述血管的所述自动选择。

4.根据权利要求3所述的系统，其中在图像缓冲区或窗口内经由一个或多个血管选择算法优化所述血管的所述自动选择。

5.根据权利要求2-4中任一项所述的系统，其中当能够进行所述血管的所述自动选择时，所述机器学习、所述人工智能或二者分析多普勒超声成像数据。

6.根据权利要求2-5中任一项所述的系统，其中所述针引导器的所述自动确定进一步根据由所述血管的所述自动选择产生的所述血管的位置。

7.根据权利要求2-6中任一项所述的系统，其中由所述针引导器的所述自动确定产生的所述针引导器进一步根据由所述血管的所述自动选择产生的所述血管的血管尺寸。

8.根据权利要求2-7中任一项所述的系统，其中由所述针引导器的所述自动确定产生的所述针引导器来自根据接近角度、图像相交处的深度、兼容的针尺寸或其组合而变化的一组可能的针引导器。

9.根据权利要求7或8所述的系统，其中由所述针引导器的所述自动确定产生的所述针引导器进一步根据由所述算法中的三角算法产生的三角计算。

10.根据权利要求2-9中任一项所述的系统，其中所述系统被进一步配置用于根据所述超声成像数据从可用的脉管通路设备的库存自动确定脉管通路设备，所述脉管通路设备的所述自动确定至少使用所述逻辑、所述算法、所述机器学习、所述人工智能或其组合并且考虑所述可用的脉管通路设备的库存中的每个脉管通路设备的所述血管的脉管通路设备占用率或所述血管的脉管通路设备购买长度。

11.根据权利要求1-10中任一项所述的系统，其中所述历史数据包括输入所述控制台的关于由所述针引导器的所述自动确定产生的所述针引导器是否成功地建立脉管通路的临床医生反馈。

技术总结
系统和方法包括用于自动确定用于建立脉管通路的针引导器的系统和方法。例如，该系统可以包括超声探测器、可操作地联接至超声探测器的控制台以及集成入控制台的显示屏。控制台可以包括一个或多个处理器和存储器，存储器包括指令，指令配置为当由一个或多个处理器执行时实例化一个或多个过程，以便根据超声成像数据、历史数据或其组合而自动确定针引导器。这种针引导器的自动确定可以使用逻辑、算法、机器学习、人工智能或其组合。显示屏可以配置为显示超声图像，超声图像包括在患者的皮肤表面下的一个或多个血管以及由用于建立到超声图像中的一个或多个血管的脉管通路的自动确定产生的针引导器。

技术研发人员：S·索厄德斯,A·K·米森纳,W·R·麦克劳克林
受保护的技术使用者：巴德阿克塞斯系统股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15