(57)【要約】  マルチフレーム２Ｄ画像および解剖学的Ｍモード画像キャリパ測定を同期させるためのシステムおよび方法が提供される。方法は、対象の領域のマルチフレーム２Ｄ画像のフレームを選択するステップを含み得る。方法は、第１のキャリパ測定を選択されたフレーム上に位置決めするステップを含み得る。方法は、第１のキャリパ測定の方向に基づいて解剖学的Ｍモード画像を生成するステップを含み得る。方法は、解剖学的Ｍモード画像上に第２のキャリパ測定を自動的に重ねるステップを含むことができ、第２のキャリパ測定は、選択されたフレーム上の第１のキャリパ測定と一致している。方法は、第２のキャリパ測定を有する解剖学的動画モード画像と同時に、第１のキャリパ測定を有する選択されたフレームをディスプレイシステムに提示するステップを含み得る。【選択図】図６
2021533856.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つのプロセッサ（１３２）によって、対象の領域のマルチフレーム二次元画像（６００）のフレーム（３１０）を選択するステップ（４０４、５０６）と、
前記少なくとも１つのプロセッサ（１３２）によって、第１のキャリパ測定（３５０、３６０、３７０、３８０）を前記選択されたフレーム（３１０）上で位置決めするステップ（４０６、５０８）と、
前記少なくとも１つのプロセッサ（１３２）によって、前記第１のキャリパ測定（３５０、３６０、３７０、３８０）の方向に基づいて解剖学的動画モード画像（３２０）を生成するステップ（４０８、５１０）と、
前記少なくとも１つのプロセッサ（１３２）によって、前記解剖学的動画モード画像（３２０）上に第２のキャリパ測定（３６２、３８２）を自動的に重ねるステップであって、前記第２のキャリパ測定は、前記選択されたフレーム（３１０）上の前記第１のキャリパ測定（３５０、３６０、３７０、３８０）と一致している、ステップ（４１０、５１４）と、
前記第２のキャリパ測定（３６２、３８２）を有する前記解剖学的動画モード画像（３２０）と同時に前記第１のキャリパ測定（３５０、３６０、３７０、３８０）を有する前記選択されたフレーム（３１０）をディスプレイシステム（１３４）に提示するステップ（４１２、５１６）と
を含む方法（４００、５００）。
【請求項２】
前記少なくとも１つのプロセッサ（１３２）によって、第３のキャリパ測定（３５０、３６０、３７０、３８０）を前記選択されたフレーム（３１０）上で位置決めするステップ（４０６、５０８）と、
前記少なくとも１つのプロセッサ（１３２）によって、前記第３のキャリパ測定（３５０、３６０、３７０、３８０）の方向に基づいて追加の解剖学的動画モード画像（３２０）を生成するステップ（４０８、５１０）と、
前記少なくとも１つのプロセッサ（１３２）によって、前記追加の解剖学的動画モード画像（３２０）上に第４のキャリパ測定（３６２、３８２）を自動的に重ねるステップであって、前記第４のキャリパ測定は、前記選択されたフレーム（３１０）上の前記第３のキャリパ測定（３５０、３６０、３７０、３８０）と一致している、ステップ（４１０、５１４）と、
前記第４のキャリパ測定（３６２、３８２）を有する前記追加の解剖学的動画モード画像（３２０）と同時に前記第１のキャリパ測定および前記第３のキャリパ測定（３５０、３６０、３７０、３８０）を有する前記選択されたフレーム（３１０）を前記ディスプレイシステム（１３４）に提示するステップ（４１２、５１６）と
を含む、請求項１に記載の方法（４００、５００）。
【請求項３】
前記少なくとも１つのプロセッサ（１３２）によって、前記第１のキャリパ測定または前記第３のキャリパ測定（３５０、３６０、３７０、３８０）のうちの１つの選択を受信するステップ（５０４）と、
前記選択が前記第１のキャリパ測定（３５０、３６０、３７０、３８０）である場合、前記第２のキャリパ測定（３６２、３８２）有する前記解剖学的動画モード画像（３２０）と同時に、前記第１のキャリパ測定および前記第３のキャリパ測定（３５０、３６０、３７０、３８０）を有する前記選択されたフレーム（３１０）を前記ディスプレイシステム（１３４）に提示するステップ（４１２、５１６）と、
前記選択が前記第３のキャリパ測定（３５０、３６０、３７０、３８０）である場合、前記第４のキャリパ測定（３６２、３８２）有する前記追加の解剖学的動画モード画像（３２０）と同時に、前記第１のキャリパ測定および前記第３のキャリパ測定（３５０、３６０、３７０、３８０）を有する前記選択されたフレーム（３１０）を前記ディスプレイシステム（１３４）に提示するステップ（４１２、５１６）と
を含む、請求項２に記載の方法（４００、５００）。
【請求項４】
前記少なくとも１つのプロセッサ（１３２）によって、少なくとも１つの測定選択を受信するステップであって、前記少なくとも１つのプロセッサ（１３２）は、前記少なくとも１つの測定選択に基づいて前記フレーム（３１０）を自動的に選択する、ステップ（４０６、５０４）を含む、請求項１に記載の方法（４００、５００）。
【請求項５】
前記少なくとも１つのプロセッサ（１３２）によって、少なくとも１つの測定選択を受信するステップであって、前記少なくとも１つのプロセッサ（１３２）は、前記少なくとも１つの測定選択によって定義された測定終点に対応する解剖学的ランドマーク点を位置特定するように前記選択されたフレーム（３１０）を処理することによって、前記第１のキャリパ測定（３５０、３６０、３７０、３８０）を前記選択されたフレーム（３１０）上で自動的に位置決めする、ステップを含む、請求項１に記載の方法（４００、５００）。
【請求項６】
前記解剖学的ランドマーク点は、機械学習アルゴリズムに基づいて前記少なくとも１つのプロセッサ（１３２）によって自動的に位置特定される、請求項５に記載の方法（４００、５００）。
【請求項７】
前記選択されたフレーム（３１０）が正しいフレームであるか否かを判断するために、機械学習アルゴリズムに基づいて、前記解剖学的動画モード画像（３２０）および前記第１のキャリパ測定（３５０、３６０、３７０、３８０）の座標を前記少なくとも１つのプロセッサ（１３２）によって自動的に処理するステップ（５１２）と、
前記選択されたフレーム（３１０）が正しいフレームではない場合に、
前記少なくとも１つのプロセッサ（１３２）によって前記解剖学的動画モード画像（３２０）の時間的情報に基づいて前記対象の領域の前記マルチフレーム二次元画像（６００）の新しいフレーム（３１０）を選択すること（５１２）、および
前記少なくとも１つのプロセッサ（１３２）によって、前記選択された新しいフレーム（３１０）上に前記第１のキャリパ測定（３５０、３６０、３７０、３８０）を位置決めすること（５０８）
により、前記少なくとも１つのプロセッサ（１３２）によって前記第１のキャリパ測定（３５０、３６０、３７０、３８０）を調整するステップと、
を含む、請求項１に記載の方法（４００、５００）。
【請求項８】
前記第１のキャリパ測定（３５０、３６０、３７０、３８０）が前記選択されたフレーム（３１０）上に位置決めされるのと実質的に同時に、前記第２のキャリパ測定（３６２、３８２）を有する前記解剖学的動画モード画像（３２０）が前記ディスプレイシステム（１３４）に提示される、請求項１に記載の方法（４００、５００）。
【請求項９】
対象の領域のマルチフレーム二次元画像（６００）のフレーム（３１０）を選択し、
第１のキャリパ測定（３５０、３６０、３７０、３８０）を前記選択されたフレーム（３１０）上に位置決めし、
前記キャリパ測定（３５０、３６０、３７０、３８０）の方向に基づいて解剖学的動画モード画像（３２０）を生成し、
前記解剖学的動画モード画像（３２０）上に第２のキャリパ測定（３６２、３８２）を自動的に重ね、前記第２のキャリパ測定（３６２、３８２）は、前記選択されたフレーム（３１０）上の前記第１のキャリパ測定（３５０、３６０、３７０、３８０）と一致する
ように構成された、少なくとも１つのプロセッサ（１３２）と、
前記第２のキャリパ測定（３６２、３８２）を有する前記解剖学的動画モード画像（３２０）と同時に、前記第１のキャリパ測定（３５０、３６０、３７０、３８０）を有する前記選択されたフレーム（３１０）を提示するように構成された、ディスプレイシステム（１３４）と
を備えるシステム（１００、２００）。
【請求項１０】
前記少なくとも１つのプロセッサ（１３２）は、
少なくとも１つの測定選択を受信し、
前記少なくとも１つの測定選択に基づいて前記フレーム（３１０）を自動的に選択する
ように構成されている、請求項９に記載のシステム（１００、２００）。
【請求項１１】
前記少なくとも１つのプロセッサ（１３２）は、
少なくとも１つの測定選択を受信し、
前記少なくとも１つの測定選択によって定義された測定終点に対応する解剖学的ランドマーク点を位置特定するように前記選択されたフレーム（３１０）を処理することによって、前記第１のキャリパ測定（３５０、３６０、３７０、３８０）を前記選択されたフレーム（３１０）上で自動的に位置決めする
ように構成されている、請求項９に記載のシステム（１００、２００）。
【請求項１２】
前記少なくとも１つのプロセッサ（１３２）は、機械学習アルゴリズムに基づいて前記解剖学的ランドマーク点を自動的に位置特定するように構成されている、請求項１１に記載のシステム（１００、２００）。
【請求項１３】
前記少なくとも１つのプロセッサ（１３２）は、
前記選択されたフレーム（３１０）が正しいフレームであるか否かを判断するために、機械学習アルゴリズムに基づいて、前記解剖学的動画モード画像（３２０）および前記第１のキャリパ測定（３５０、３６０、３７０、３８０）の座標を自動的に処理し、
前記選択されたフレーム（３１０）が正しいフレームではない場合に、
前記解剖学的動画モード画像（３２０）の時間的情報に基づいて前記対象の領域の前記マルチフレーム二次元画像（６００）の新しいフレーム（３１０）を選択すること、および
前記選択された新しいフレーム（３１０）上に前記第１のキャリパ測定（３５０、３６０、３７０、３８０）を位置決めすること
により、前記第１のキャリパ測定（３５０、３６０、３７０、３８０）を調整する
ように構成されている、請求項９に記載のシステム（１００、２００）。
【請求項１４】
前記ディスプレイシステム（１３４）は、前記第１のキャリパ測定（３５０、３６０、３７０、３８０）が前記選択されたフレーム（３１０）上に位置決めされるのと実質的に同時に、前記第２のキャリパ測定（３６２、３８２）を有する前記解剖学的動画モード画像（３２０）を提示する、請求項９に記載のシステム（１００、２００）。
【請求項１５】
前記少なくとも１つのプロセッサ（１３２）に前記対象の領域の前記マルチフレーム二次元画像（６００）を提供するように構成された超音波プローブ（１０４）、および
前記少なくとも１つのプロセッサ（１３２）に前記対象の領域の前記マルチフレーム二次元画像（６００）を提供するように構成されたアーカイブ（１３８）
のうちの一方または両方を備える、請求項９に記載のシステム（１００、２００）。
【請求項１６】
少なくとも１つのコードセクションを有するコンピュータプログラムが保存された非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記少なくとも１つのコードセクションは、
対象の領域のマルチフレーム二次元画像（６００）のフレーム（３１０）を選択することと、
第１のキャリパ測定（３５０、３６０、３７０、３８０）を前記選択されたフレーム（３１０）上で位置決めすることと、
前記第１のキャリパ測定（３５０、３６０、３７０、３８０）の方向に基づいて解剖学的動画モード画像（３２０）を生成することと、
前記解剖学的動画モード画像（３２０）上に第２のキャリパ測定（３６２、３８２）を自動的に重ねることであって、前記第２のキャリパ測定は、前記選択されたフレーム（３１０）上の前記第１のキャリパ測定（３５０、３６０、３７０、３８０）と一致している、ことと、
前記第２のキャリパ測定（３６２、３８２）を有する前記解剖学的動画モード画像（３２０）と同時に前記第１のキャリパ測定（３５０、３６０、３７０、３８０）を有する前記選択されたフレーム（３１０）をディスプレイシステム（１３４）に提示することと
を含むステップを機械に実行させるために前記機械によって実行可能である、非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１７】
少なくとも１つの測定選択を受信するステップを含み、前記フレーム（３１０）は、前記少なくとも１つの測定選択に基づいて自動的に選択される、請求項１６に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
少なくとも１つの測定選択を受信するステップを含み、前記第１のキャリパ測定（３５０、３６０、３７０、３８０）は、前記少なくとも１つの測定選択によって定義された測定終点に対応する解剖学的ランドマーク点を位置特定するように前記選択されたフレーム（３１０）を処理することによって、前記選択されたフレーム（３１０）上で自動的に位置決めされ、前記解剖学的ランドマーク点は、機械学習アルゴリズムに基づいて自動的に位置特定される、請求項１６に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
前記選択されたフレーム（３１０）が正しいフレームであるか否かを判断するために、機械学習アルゴリズムに基づいて、前記解剖学的動画モード画像（３２０）および前記第１のキャリパ測定（３５０、３６０、３７０、３８０）の座標を自動的に処理するステップと、
前記選択されたフレーム（３１０）が正しいフレームではない場合に、
前記解剖学的動画モード画像（３２０）の時間的情報に基づいて前記対象の領域の前記マルチフレーム二次元画像（６００）の新しいフレーム（３１０）を選択すること、および
前記選択された新しいフレーム（３１０）上に前記第１のキャリパ測定（３５０、３６０、３７０、３８０）を位置決めすること
により、前記第１のキャリパ測定（３５０、３６０、３７０、３８０）を調整するステップと
を含む、請求項１６に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２０】
前記第１のキャリパ測定（３５０、３６０、３７０、３８０）が前記選択されたフレーム（３１０）上に位置決めされるのと実質的に同時に、前記第２のキャリパ測定（３６２、３８２）を有する前記解剖学的動画モード画像（３２０）が前記ディスプレイシステム（１３４）に提示される、請求項１６に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
特定の実施形態は、超音波撮像に関する。より具体的には、特定の実施形態は、マルチフレーム二次元（２Ｄ）画像および動画モード（Ｍモード）画像においてキャリパ測定を提供するための方法およびシステムに関する。２Ｄ画像またはＭモード画像の一方において提供されるキャリパ測定は、対応するＭモード画像または２Ｄ画像における測定を実質的にリアルタイムで同時に表示するために、同期される。キャリパ測定は、ユーザによって手動で提供されてもよく、および／または選択されたキャリパ測定が、機械学習アルゴリズム（たとえば、ディープニューラルネットワーク）などの画像検出技術によって自動的に実行されてもよい。
【背景技術】
【０００２】
超音波撮像は、人体内の器官および軟部組織を撮像するための医療撮像技術である。超音波撮像は、二次元（２Ｄ）画像および／または三次元（３Ｄ）画像を生成するためにリアルタイムの非侵襲的な高周波音波を使用する。
【０００３】
心臓の測定値は、心機能を評価する上で貴重なツールである。撮像された心臓の測定値を取得するために、マルチフレーム２Ｄ超音波画像およびＭモード超音波画像が使用され得る。心臓の測定値は通常、２つのプロセスのうちの１つを使用して手動で実行される。第１の従来型プロセスは、正しい心位相、典型的には収縮終期または拡張終期の画像フレームを位置特定するために、ユーザがマルチフレーム２Ｄ画像のフレームをステップまたはスクロールすることを含む。マルチフレーム２Ｄ画像のフレームが識別されると、ユーザは、選択された２Ｄ画像フレーム内の解剖学的ランドマーク点上で２点２Ｄキャリパ測定の始点および終点を選択することによって、２Ｄキャリパを手動で位置決めし得る。２Ｄフレーム上のキャリパ測定は、２つの空間次元へのアクセスを提供するが、時間的情報は提供しない。時間的情報の欠如により、画質が最適でないときにキャリパを正確に配置することが困難になり得る。また、測定が正しいフレームで実行されているか否かを２Ｄ画像から判断することも困難になり得る。したがって、ユーザは、組織および弁の動きを観察することによって正しいフレームを位置特定するために、あちこちスクロールする必要があるかも知れない。
【０００４】
心臓の測定を実行するための第２の従来型プロセスは、１つの空間次元および時間へのアクセスを提供する、Ｍモード画像を使用することを含む。多くの場合、ユーザが測定したい方向は、マルチフレーム２Ｄ画像の１つの取得ビームに揃えられていない可能性がある。これらの場合、解剖学的Ｍモードラインが２Ｄ画像内に配置され、解剖学的Ｍモードラインの位置決めに基づいて解剖学的Ｍモード画像が再構成される。解剖学的Ｍモードラインを位置決めし、続いて解剖学的Ｍモード画像にキャリパを配置するプロセスは、特にユーザが異なる方向に沿って同じ２Ｄ画像内のいくつかの寸法を測定している場合に、時間がかかる可能性がある。
【０００５】
そのようなシステムを、図面を参照して本出願の残りの部分で記載される本開示のいくつかの態様と比較することによって、従来のおよび伝統的な手法のさらなる制限および不利点が当業者には明らかになるであろう。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１７／０１２４７００Ａ１号明細書
【発明の概要】
【０００７】
請求項でより完全に記載されるように、実質的に図の少なくとも１つに示され、および／または関連して記載されるように、マルチフレーム２Ｄ画像およびＭモード画像においてキャリパ測定を同期させるためのシステムおよび／または方法が提供される。
【０００８】
本開示のこれらおよび他の利点、態様および新規な特徴、ならびにその例示された実施形態の詳細は、以下の説明および図面からより完全に理解されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】様々な実施形態による、マルチフレーム２Ｄ画像およびＭモード画像においてキャリパ測定を同期させるように動作可能な例示的な超音波システムのブロック図である。
【図２】様々な実施形態による、マルチフレーム２Ｄ画像およびＭモード画像においてキャリパ測定を同期させるように動作可能な例示的な医療用ワークステーションのブロック図である。
【図３】様々な実施形態による、例示的なマルチフレーム２Ｄ画像を示す図である。
【図４】様々な実施形態による、マルチフレーム２Ｄ画像のフレームにおける第１の選択されたキャリパ測定およびＭモード画像における対応するキャリパ測定の例示的な表示である。
【図５】様々な実施形態による、マルチフレーム２Ｄ画像のフレームにおける第２の選択されたキャリパ測定およびＭモード画像における対応するキャリパ測定の例示的な表示である。
【図６】例示的な実施形態による、マルチフレーム２Ｄ画像およびＭモード画像においてキャリパ測定を同期させるために利用され得る例示的なステップを示すフローチャートである。
【図７】例示的な実施形態による、マルチフレーム２Ｄ画像およびＭモード画像においてキャリパ測定を同期させるために利用され得る例示的なステップを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
特定の実施形態は、マルチフレーム２Ｄ画像およびＭモード画像においてキャリパ測定を同期させるための方法およびシステムに見出され得る。様々な実施形態は、キャリパ測定の改善された視覚化を提供するという技術的効果を有する。また、特定の実施形態は、同時に２つの空間次元および時間次元の両方からの情報を使用して、正確なキャリパ配置を提供するという技術的効果を有する。さらに、様々な実施形態は、２ＤおよびＭモード表示のデータが空間および時間においてどのように接続されているかをユーザが理解するのを助けるために、２ＤおよびＭモード表示の自動同期を提供するという技術的効果を有する。本開示の態様は、ディープニューラルネットワークなどの機械学習アルゴリズムを使用してフレームおよび解剖学的ランドマーク点を自動的に選択することによって自動キャリパ測定を提供するという技術的効果を有する。
【００１１】
前述の概要、ならびにある特定の実施形態の以下の詳細な説明は、添付の図面と併せて読むとよりよく理解されるであろう。図が様々な実施形態の機能ブロックの図を示す程度まで、機能ブロックは、必ずしもハードウェア回路間の分割を示しているわけではない。したがって、たとえば、機能ブロック（たとえば、プロセッサまたはメモリ）の１つ以上は、単一のハードウェア（たとえば、汎用信号プロセッサまたはランダムアクセスメモリ、ハードディスクなどのブロック）、または複数のハードウェアで実現することができる。同様に、プログラムは、スタンドアロンのプログラムであってもよいし、オペレーティングシステム内のサブルーチンとして組み込まれてもよいし、あるいはインストールされたソフトウェアパッケージの機能などであってもよい。様々な実施形態は、図面に示す配置および手段に限定されないことを理解されたい。様々な実施形態の範囲から逸脱することなく、実施形態を組み合わせること、または他の実施形態を利用すること、ならびに構造的、論理的、および電気的な変更を施してもよいことも理解されたい。したがって、以下の詳細な説明は限定的な意味で解釈されるべきではなく、本開示の範囲は、添付の特許請求の範囲およびそれらの均等物によって定義される。
【００１２】
本明細書で使用する場合、単数形で書かれた要素またはステップおよび単語「１つの（ａ）」もしくは「１つの（ａｎ）」が前に付く要素またはステップは、例外であることが明示されない限り、前記要素またはステップが複数である可能性を除外しないことを理解すべきである。さらに、「一実施形態」という言及は、記載した特徴も組み込む追加の実施形態の存在を除外するものと解釈されることを意図しない。さらに、明示的に反対の記載がない限り、特定の性質を有する要素または複数の要素を「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、または「有する（ｈａｖｉｎｇ）」実施形態は、その性質を有さない追加の要素を含むことができる。
【００１３】
また、本明細書で使用する場合、「画像」という用語は、可視画像と可視画像を表すデータの両方を広く指す。しかし、多くの実施形態は、少なくとも１つの可視画像を生成する（または生成するように構成される）。加えて、本明細書で使用する場合、「画像」という語句は、Ｂモード（２Ｄモード）、Ｍモード、三次元（３Ｄ）モード、ＣＦモード、ならびに／またはせん断波弾性撮像（ＳＷＥＩ）、ＴＶＩ、Ａｎｇｉｏ、Ｂ−ｆｌｏｗ、ＢＭＩ、ＢＭＩ＿Ａｎｇｉｏ、また場合によってはＭＭ、ＣＭ、ＰＷ、ＴＶＤ、ＣＷのようなＢモードおよび／もしくはＣＦのサブモードなどの超音波モードを指すために使用され、「画像」および／または「平面」は、単一のビームまたは複数のビームを含む。
【００１４】
さらに、プロセッサまたは処理ユニットという用語は、本明細書で使用する場合、シングルコアまたはマルチコア：ＣＰＵ、グラフィックスボード、ＤＳＰ、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣまたはそれらの組み合わせなど、様々な実施形態に必要な要求される計算を実行することができる任意の種類の処理ユニットを指す。
【００１５】
画像を生成または形成する本明細書に記載の様々な実施形態は、いくつかの実施形態ではビーム形成を含み、他の実施形態ではビーム形成を含まない画像を形成するための処理を含み得ることに留意されたい。たとえば、積が画像となるように復調データの行列を係数の行列で乗算することによってなどでビーム形成なしに画像を形成することができ、その場合、プロセスは、いかなる「ビーム」をも形成しない。また、画像の形成は、２つ以上の送信イベントから生じる可能性があるチャネルの組み合わせ（たとえば、合成開口技術）を使用して実施することができる。
【００１６】
様々な実施形態において、画像を形成するための超音波処理は、たとえば、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、またはそれらの組み合わせにおいて、受信ビーム形成などの超音波ビーム形成を含むように実施される。様々な実施形態にしたがって形成されたソフトウェアビームフォーマアーキテクチャを有する超音波システムの一実施態様が、図１に示されている。
【００１７】
図１は、様々な実施形態による、マルチフレーム２Ｄ画像およびＭモード画像においてキャリパ測定を同期させるように動作可能な例示的な超音波システム１００のブロック図である。図１を参照すると、超音波システム１００が示されている。超音波システム１００は、送信機１０２、超音波プローブ１０４、送信ビームフォーマ１１０、受信機１１８、受信ビームフォーマ１２０、ＲＦプロセッサ１２４、ＲＦ／ＩＱバッファ１２６、ユーザ入力モジュール１３０、信号プロセッサ１３２、画像バッファ１３６、ディスプレイシステム１３４、アーカイブ１３８、およびティーチングエンジン１７０を備える。
【００１８】
送信機１０２は、超音波プローブ１０４を駆動するように動作可能であり得る適切な論理、回路、インターフェースおよび／またはコードを備えることができる。超音波プローブ１０４は、圧電素子の二次元（２Ｄ）アレイを備え得る。超音波プローブ１０４は、通常同じ素子を構成する一群の送信トランスデューサ素子１０６および一群の受信トランスデューサ素子１０８を備えることができる。特定の実施形態では、超音波プローブ１０４は、心臓または任意の適切な器官などの器官の少なくともかなりの部分をカバーする超音波画像データを取得するように動作可能であり得る。
【００１９】
送信ビームフォーマ１１０は、送信副開口ビームフォーマ１１４を通じて、一群の送信トランスデューサ素子１０６を駆動して超音波送信信号を対象の領域（たとえば、人間、動物、地下空洞、物理的構造など）に放射する送信機１０２を制御するように動作可能であり得る適切な論理、回路、インターフェースおよび／またはコードを備えることができる。送信された超音波信号は、血球または組織のような、対象の物体の構造から後方散乱されてエコーを生成し得る。エコーは、受信トランスデューサ素子１０８によって受信される。
【００２０】
超音波プローブ１０４の一群の受信トランスデューサ素子１０８は、受信したエコーをアナログ信号に変換し、受信副開口ビームフォーマ１１６によって副開口ビーム形成を受け、次いで受信機１１８に通信されるように動作可能であり得る。受信機１１８は、受信副開口ビームフォーマ１１６からの信号を受信および復調するように動作可能であり得る適切な論理、回路、インターフェースおよび／またはコードを備えることができる。復調されたアナログ信号は、複数のＡ／Ｄ変換器１２２の１つ以上に通信され得る。
【００２１】
複数のＡ／Ｄ変換器１２２は、受信機１１８からの復調されたアナログ信号を対応するデジタル信号に変換するように動作可能であり得る適切な論理、回路、インターフェースおよび／またはコードを備えることができる。複数のＡ／Ｄ変換器１２２は、受信機１１８と受信ビームフォーマ１２０との間に配置される。それにもかかわらず、本開示は、これに関して限定されない。したがって、いくつかの実施形態では、複数のＡ／Ｄ変換器１２２は、受信機１１８内に統合することができる。
【００２２】
受信ビームフォーマ１２０は、たとえば、複数のＡ／Ｄ変換器１２２から受信された遅延チャネル信号を合計し、ビーム合計信号を出力するためにデジタルビーム形成処理を実施するように動作可能であり得る、適切な論理、回路、インターフェースおよび／またはコードを備えることができる。結果として処理された情報は、対応するＲＦ信号に変換して戻されてもよい。受信ビームフォーマ１２０から出力される対応する出力ＲＦ信号は、ＲＦプロセッサ１２４に通信することができる。いくつかの実施形態によれば、受信機１１８、複数のＡ／Ｄ変換器１２２、およびビームフォーマ１２０は、デジタルであり得る単一のビームフォーマに統合することができる。
【００２３】
ＲＦプロセッサ１２４は、ＲＦ信号を復調するように動作可能であり得る適切な論理、回路、インターフェースおよび／またはコードを備えることができる。一実施形態によれば、ＲＦプロセッサ１２４は、ＲＦ信号を復調して対応するエコー信号を表すＩ／Ｑデータ対を形成するように動作可能である複素復調器（図示せず）を備えることができる。ＲＦまたはＩ／Ｑ信号データは次に、ＲＦ／ＩＱバッファ１２６に通信され得る。ＲＦ／ＩＱバッファ１２６は、ＲＦプロセッサ１２４によって生成されるＲＦまたはＩ／Ｑ信号データの一時保存を行うように動作可能であり得る適切な論理、回路、インターフェースおよび／またはコードを備えることができる。
【００２４】
ユーザ入力モジュール１３０は、キャリパ始点および終点、キャリパ測定選択、患者データ、スキャンパラメータ、設定を入力するため、プロトコルおよび／またはテンプレートを選択するため、超音波画像データのランドマークを識別するためなどに利用され得る。例示的な実施形態では、ユーザ入力モジュール１３０は、超音波システム１００の１つまたは複数の構成要素および／またはモジュールの動作を構成、管理および／または制御するように動作可能であり得る。これに関して、ユーザ入力モジュール１３０は、送信機１０２、超音波プローブ１０４、送信ビームフォーマ１１０、位置感知システム１１２、受信機１１８、受信ビームフォーマ１２０、ＲＦプロセッサ１２４、ＲＦ／ＩＱバッファ１２６、ユーザ入力モジュール１３０、信号プロセッサ１３２、画像バッファ１３６、ディスプレイシステム１３４、アーカイブ１３８、および／またはティーチングエンジン１７０の動作を構成、管理および／または制御するように動作可能であり得る。ユーザ入力モジュール１３０は、（１つまたは複数の）ボタン、（１つまたは複数の）回転エンコーダ、タッチスクリーン、動き追跡、音声認識、マウスデバイス、キーボード、カメラおよび／またはユーザの指示を受信することが可能な任意の他のデバイスを含んでもよい。ある特定の実施形態では、ユーザ入力モジュール１３０の１つ以上は、たとえば、ディスプレイシステム１３４などの他の構成要素に統合されてもよい。一例として、ユーザ入力モジュール１３０は、タッチスクリーンディスプレイを含み得る。様々な実施形態では、ユーザ入力モジュール１３０を介して受信した指示に応答して、マルチフレーム２Ｄ画像のフレームが選択され得る。特定の実施形態では、ユーザ入力モジュール１３０を介して受信した指示に応答して、１つ以上のキャリパ測定が選択され得る。代表的な実施形態では、ユーザ入力モジュール１３０を介して受信した指示に応答して、キャリパ測定の始点および終点が選択され得る。
【００２５】
信号プロセッサ１３２は、ディスプレイシステム１３４に提示するための超音波画像を生成するために超音波スキャンデータ（すなわち、ＲＦ信号データまたはＩＱデータ対）を処理するように動作可能であり得る適切な論理、回路、インターフェースおよび／またはコードを備えることができる。信号プロセッサ１３２は、取得された超音波スキャンデータに対して複数の選択可能な超音波モダリティにしたがって１つまたは複数の処理動作を実施するように動作可能である。例示的な実施形態では、信号プロセッサ１３２は、複合、モーショントラッキング、および／またはスペックルトラッキングを実行するように動作可能であり得る。取得された超音波スキャンデータは、エコー信号が受信されると、スキャニングセッション中にリアルタイムで処理することができる。追加的または代替的に、超音波スキャンデータは、スキャニングセッション中にＲＦ／ＩＱバッファ１２６に一時的に保存され、ライブまたはオフライン動作でリアルタイム未満で処理することができる。様々な実施形態において、処理された画像データは、ディスプレイシステム１３４に提示することができ、かつ／またはアーカイブ１３８に保存されてもよい。アーカイブ１３８は、ローカルアーカイブ、画像保管通信システム（ＰＡＣＳ）、または画像および関連する情報を保存するための任意の適切なデバイスであり得る。例示的な実施形態では、信号プロセッサ１３２は、２Ｄ画像選択モジュール１４０、キャリパ測定モジュール１５０、および解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０を備え得る。
【００２６】
超音波システム１００は、問題の撮像状況に適したフレームレートで超音波スキャンデータを連続的に取得するように動作可能であり得る。典型的なフレームレートは、２０〜７０であるが、それより低くても高くてもよい。取得された超音波スキャンデータは、フレームレートと同じであり得るか、またはより遅くてもより速くてもよい表示レートでディスプレイシステム１３４に表示され得る。画像バッファ１３６は、直ちに表示されるようにスケジュールされていない取得された超音波スキャンデータの処理されたフレームを保存するために含まれる。好ましくは、画像バッファ１３６は、超音波スキャンデータの少なくとも数分に相当するフレームを保存するのに十分な容量のものである。超音波スキャンデータのフレームは、その取得の順序または時間による情報の検索を容易にするような方式で保存される。画像バッファ１３６は、任意の既知のデータ記憶媒体として具現化することができる。
【００２７】
信号プロセッサ１３２は、マルチフレーム２Ｄ超音波画像のフレームを選択するように動作可能であり得る適切な論理、回路、インターフェースおよび／またはコードを備える２Ｄ画像選択モジュール１４０を含み得る。図３は、様々な実施形態による、例示的なマルチフレーム２Ｄ画像６００を示す。図３を参照すると、マルチフレーム２Ｄ画像６００は、複数の２Ｄフレーム３１０を備える。再び図１を参照すると、ユーザは、ユーザ入力モジュール１３０を介して、選択されたフレーム３１０を２Ｄ画像選択モジュール１４０に提供し得る。様々な実施形態では、回転エンコーダまたはその他のユーザ入力モジュール１３０は、マルチフレーム２Ｄ画像６００のフレーム３１０をナビゲートするために、回転または他の方法で起動させられ得る。適切なフレーム３１０が識別されると、ユーザは、ユーザ入力モジュール１３０を介して、識別されたフレーム３１０を選択することができ、選択は、２Ｄ画像選択モジュール１４０に提供され得る。２Ｄ画像選択モジュール１４０を介してユーザによって選択されたマルチフレーム２Ｄ画像６００のフレーム３１０は、選択モジュール１４０によってキャリパ測定モジュール１５０に提供される。
【００２８】
別の例として、ユーザは、実行される１つ以上のキャリパ測定を選択し得る。２Ｄ画像選択モジュール１４０は、１つ以上の測定選択に基づいて、マルチフレーム２Ｄ画像６００の２Ｄフレーム３１０を自動的に識別し得る。様々な心臓測定の例は、とりわけ、収縮終期の左室内径（ＬＶＩＤ）測定、収縮終期の心室中隔（ＩＶＳ）測定、収縮終期の左室後壁（ＬＶＰＷ）測定、および大動脈弁輪径（ＡＶ  Ｄｉａｍ）測定を含み得る。例示的な実施形態では、ＬＶＩＤ測定が選択された場合、２Ｄ画像選択モジュール１４０は、検出された心周期の始点および終点を使用すること、および心位相の時間を推定するための発見的数式を適用することによって、収縮終期フレーム時間のコース推定を実行し得る。２Ｄ画像選択モジュール１４０を介して自動的に選択されたマルチフレーム２Ｄ画像６００のフレーム３１０は、選択モジュール１４０によってキャリパ測定モジュール１５０に提供される。
【００２９】
信号プロセッサ１３２は、測定に対応するキャリパを２Ｄ画像選択モジュール１４０によって提供された２Ｄフレーム３１０上に位置決めするように動作可能であり得る、適切な論理、回路、インターフェースおよび／またはコードを備えるキャリパ測定モジュール１５０を含み得る。たとえば、ユーザは、ユーザ入力モジュール１３０を介して２Ｄフレーム３１０内のキャリパ測定の始点および終点を識別し得る。様々な実施形態では、選択された２Ｄ画像フレーム３１０の解剖学的ランドマーク点を選択するために、マウスデバイスまたは任意の適切なユーザ入力モジュール１３０が使用され得る。選択された解剖学的ランドマーク点を結ぶ線は、キャリパ測定モジュール１５０によって２Ｄ画像フレーム３１０に重ねられてもよく、点の間の距離と一致する測定は、キャリパ測定モジュール１５０によって２Ｄフレーム３１０を有するディスプレイシステム１３４に提示され得る。キャリパ測定モジュール１５０は、アーカイブ１３８または任意の適切なデータ記憶媒体にキャリパ測定を保存し得る。キャリパ測定モジュール１５０を介して実行された測定は、測定モジュール１５０によって解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０に提供される。
【００３０】
別の例として、キャリパ測定モジュール１５０は、選択された測定に基づいてキャリパ終点の解剖学的ランドマーク点を位置特定するように２Ｄフレーム３１０を処理することによって、測定に対応するキャリパを識別された２Ｄフレーム３１０上で自動的に位置決めし得る。様々な実施形態では、キャリパ測定モジュール１５０は、画像検出アルゴリズム、１つ以上のディープニューラルネットワークを含み、および／または超音波画像データ内のランドマークを自動的に識別するように構成された任意の適切な形態の画像検出技術または機械学習処理機能を利用してもよい。たとえば、キャリパ測定モジュール１５０は、入力層、出力層、および入力層と出力層との間の１つ以上の隠れ層から構成され得る。層の各々は、ニューロンと呼ばれ得る複数の処理ノードから構成され得る。たとえば、入力層は、器官の超音波画像からの各ピクセルまたは一群のピクセルのためのニューロンを有し得る。出力層は、撮像されている器官の各構造および／または構造内の解剖学的ランドマーク点に対応するニューロンを有し得る。一例として、心臓を撮像する場合、出力層は、とりわけ、心膜、後壁、隔壁、心室中隔、大動脈弁、左室、未知、および／またはその他のニューロンを含み得る。各層の各ニューロンは、処理機能を実行し、処理された超音波画像情報を、さらなる処理のために下流層のニューロンの１つに渡し得る。一例として、第１の層のニューロンは、超音波画像データ内の構造のエッジを認識することを学習し得る。第２の層のニューロンは、第１の層からの検出されたエッジに基づいて形状を認識することを学習し得る。第３の層のニューロンは、超音波画像データ内の認識された形状の位置を学習し得る。キャリパ測定モジュール１５０ディープニューラルネットワークによって実行される処理は、高い確率で解剖学的ランドマーク点を識別し得る。キャリパ測定モジュール１５０は、選択された測定と一致する解剖学的ランドマーク点を結ぶ線を２Ｄ画像フレーム３１０に重ねてもよく、点の間の距離と一致する測定は、キャリパ測定モジュール１５０によって２Ｄフレーム３１０を有するディスプレイシステム１３４に提示され得る。キャリパ測定モジュール１５０は、アーカイブ１３８および／または任意の適切なデータ記憶媒体にキャリパ測定を保存し得る。キャリパ測定モジュール１５０を介して自動的に実行された測定は、測定モジュール１５０によって解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０に提供される。
【００３１】
信号プロセッサ１３２は、２Ｄフレーム３１０におけるキャリパ測定の方向に基づいて解剖学的Ｍモード画像を生成し、キャリパ測定をＭモード画像に重ね、対応するキャリパ測定を有する２Ｄフレーム３１０が重ねられたキャリパ測定を有するＭモード画像を表示するように動作可能であり得る適切な論理、回路、インターフェースおよび／またはコードを備える、解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０を含み得る。たとえば、解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０は、キャリパ測定モジュール１５０からキャリパ測定を受信し、キャリパ測定の方向に基づいて解剖学的Ｍモード画像を生成し得る。次に、解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０は、選択された２Ｄフレーム３１０に基づく時間内の適切な位置で、および２Ｄフレーム３１０内のキャリパ測定の座標に基づく空間内の適切な位置で、Ｍモード画像にキャリパ測定を重ね得る。解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０は、対応するキャリパ測定を有する選択された２Ｄフレーム３１０と共にキャリパ測定を有するＭモード画像をディスプレイシステム１３４に提示する。キャリパ測定を有するＭモード画像の生成および提示は、ユーザが２Ｄフレーム３１０およびＭモード画像の両方でのキャリパ測定の位置決めを検証できるように、キャリパ測定モジュール１５０によるキャリパ測定の配置によって実質的にリアルタイムで行われる。キャリパ測定および／または生成されたＭモード画像は、アーカイブ１３８および／または任意の適切な記憶媒体に保存され得る。
【００３２】
別の例として、解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０は、キャリパ測定モジュール１５０からキャリパ測定を受信し、キャリパ測定の方向に基づいて解剖学的Ｍモード画像を生成し得る。次に、解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０は、空間および時間においてキャリパ測定の位置を微調整するために、２Ｄフレーム３１０のキャリパ測定からのＭモード画像および座標を自動的に処理し得る。たとえば、解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０は、画像検出アルゴリズム、１つ以上のディープニューラルネットワークを含み、および／または異なる時点で超音波画像データ内のランドマークを自動的に識別するように構成された任意の適切な形態の画像検出技術または機械学習処理機能を利用してもよい。一例として、解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０は、入力層、出力層、および入力層と出力層との間の１つ以上の隠れ層から構成され得る。層の各々は、ニューロンと呼ばれ得る複数の処理ノードから構成され得る。たとえば、入力層は、器官のＭモード画像からの各ピクセルまたは一群のピクセルのためのニューロンを有し得る。出力層は、時間的に様々な点で撮像されている器官の各構造および／または構造内の解剖学的ランドマーク点に対応するニューロンを有し得る。一例として、心臓を撮像する場合、出力層は、とりわけ、心膜、後壁、隔壁、心室中隔、大動脈弁、左室、未知、および／またはその他などの異なる心臓構造に対応するものの中でもとりわけ、拡張終期、収縮終期、未知、およびその他のニューロンを含み得る。各層の各ニューロンは、処理機能を実行し、処理された超音波画像情報を、さらなる処理のために下流層のニューロンの１つに渡し得る。一例として、第１の層のニューロンは、超音波画像データ内の構造のエッジを認識することを学習し得る。第２の層のニューロンは、第１の層からの検出されたエッジに基づいて形状を認識することを学習し得る。第３の層のニューロンは、Ｍモード超音波画像データ内の様々な点において認識された形状の位置を学習し得る。解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０ディープニューラルネットワークによって実行される処理は、高い確率で異なる時点における解剖学的ランドマーク点を識別し得る。
【００３３】
異なる時点で識別された解剖学的ランドマーク点は、解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０がＭモード画像内のキャリパ測定を検証および／または調整することを可能にする。Ｍモード画像内のキャリパ測定が、空間および時間において適切な点に位置決めされていると検証されると、解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０は、空間および時間において適切な位置でＭモード画像にキャリパ測定を重ね、対応するキャリパ測定を有する選択された２Ｄフレーム３１０と共にキャリパ測定を有するＭモード画像をディスプレイシステム１３４に提示する。キャリパ測定を有するＭモード画像の生成、検証、および提示は、ユーザが２Ｄフレーム３１０およびＭモード画像の両方でのキャリパ測定の位置決めを検証できるように、キャリパ測定モジュール１５０によるキャリパ測定の配置によって実質的にリアルタイムで行われる。キャリパ測定および／または生成されたＭモード画像は、アーカイブ１３８および／または任意の適切な記憶媒体に保存され得る。
【００３４】
様々な実施形態では、解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０は、たとえば、ユーザ入力モジュール１３０を介したユーザ入力、および／または画像検出アルゴリズム、１つ以上のディープニューラルネットワーク、および／または任意の適切な形態の画像検出技術または機械学習処理機能に基づくキャリパ測定の自動検証に基づいて、Ｍモード画像内のキャリパ測定を調整し得る。解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０は、調整されたキャリパ測定の時間次元に基づくマルチフレーム２Ｄ画像６００の適切なフレーム３１０の選択のために、調整されたキャリパ測定を２Ｄ画像選択モジュール１４０に提供し得る。２Ｄ画像選択モジュール１４０は、適切なフレーム３１０をキャリパ測定モジュール１５０に提供することができ、２Ｄ画像選択モジュール１４０および解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０の一方または両方は、調整されたキャリパ測定をキャリパ測定モジュール１５０に提供し得る。キャリパ測定モジュール１５０は、２Ｄ画像選択モジュール１４０および／または解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０によって提供された調整されたキャリパ測定の空間次元に基づいて、２Ｄ画像選択モジュール１４０によって提供されたマルチフレーム２Ｄ画像６００の適切なフレーム３１０内に調整されたキャリパ測定を自動的に位置決めし得る。あるいは、キャリパ測定モジュール１５０は、上述のように、超音波画像データ内のランドマークを自動的に識別するように構成された、画像検出アルゴリズム、１つ以上のディープニューラルネットワーク、および／または任意の適切な形態の画像検出技術または機械学習処理機能を使用して、選択された測定に基づいてキャリパ終点の解剖学的ランドマーク点を位置特定するように新たに選択された２Ｄフレーム３１０を処理することによって、測定に対応するキャリパを新たに識別された２Ｄフレーム３１０上で独立して自動的に位置決めし得る。
【００３５】
次に、キャリパ測定モジュール１５０は、調整されたキャリパ測定を有するＭモード画像と共に調整されたキャリパ測定を有するマルチフレーム２Ｄ画像６００の適切な２Ｄフレーム３１０をディスプレイシステム１３４に提示し得る。追加的および／または代替的に、キャリパ測定モジュール１５０は、異なる時点でＭモード画像のランドマークを自動的に識別するように構成された、画像検出アルゴリズム、１つ以上のディープニューラルネットワーク、および／または任意の適切な形態の画像検出技術または機械学習処理機能を適用することによって、Ｍモード画像生成および処理のさらなる反復のために、新たに選択された２Ｄフレーム３１０内で自動的に独立して決定された調整されたキャリパ測定を解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０に提供し得る。代表的な実施形態では、キャリパ測定モジュール１５０および解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０は、マルチフレーム２Ｄ画像６００および対応するＭモード画像の適切なフレーム３１０内のキャリパ測定の自動配置を微調整するために、自動処理の複数の反復を実行し得る。
【００３６】
２Ｄフレーム３１０の選択、および調整されたキャリパ測定を有する選択された２Ｄフレーム３１０の提示は、ユーザが２Ｄフレーム３１０およびＭモード画像の両方での調整されたキャリパ測定の位置決めを検証できるように、解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０による調整されたキャリパ測定の配置によって、実質的にリアルタイムで行われる。キャリパ測定モジュール１５０および／または解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０は、アーカイブ１３８および／または任意の適切なデータ記憶媒体に調整されたキャリパ測定を保存し得る。
【００３７】
特定の実施形態では、ユーザが選択されたフレーム３１０および／またはＭモード画像内のキャリパ測定の配置に満足していない場合、ユーザは、キャリパ測定と一致する新しい始点および終点を選択すること、および／または２Ｄフレーム３１０またはＭモード画像のいずれかにおいてキャリパ測定の始点および／または終点を移動させることによって、ユーザ入力モジュール１３０を介してキャリパ測定を手動で調整し得る。解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０は、２Ｄフレーム３１０内のキャリパ測定の任意の手動調整に応答して、Ｍモード画像内のキャリパ測定を自動的かつ同時に調整し得る。キャリパ測定モジュール１５０は、Ｍモード画像内のキャリパ測定の任意の手動調整に応答して、マルチフレーム２Ｄ画像６００のフレーム３１０内のキャリパ測定を自動的かつ同時に更新し得る。
【００３８】
例示的な実施形態では、信号プロセッサ１３２の２Ｄ画像選択モジュール１４０、キャリパ測定モジュール１５０、および解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０は、複数の測定を実行してディスプレイシステム１３４に提示するように動作可能であり得る適切な論理、回路、インターフェースおよび／またはコードを備える。様々な実施形態では、ユーザは、対応するキャリパ測定を有する対応するＭモード画像にナビゲートするため、またはこれを動的に生成するために、２Ｄフレーム３１０内に示される測定値の１つを選択し得る。図４は、様々な実施形態による、マルチフレーム２Ｄ画像６００のフレーム３１０における第１の選択されたキャリパ測定３６０およびＭモード画像３２０における対応するキャリパ測定３６２の例示的な表示３００である。図５は、様々な実施形態による、マルチフレーム２Ｄ画像６００のフレーム３１０における第２の選択されたキャリパ測定３８０およびＭモード画像３２０における対応するキャリパ測定３８２の例示的な表示３００である。図４および図５を参照すると、１つ以上のディスプレイシステム１３４または任意の適切なディスプレイに提示され得る表示３００は、マルチフレーム２Ｄ画像６００、Ｍモード画像３２０、心電図（ＥＣＧ）表示３３０、測定表示３４０、およびキャリパ測定３５０、３６０、３６２、３７０、３８０、３８２のフレーム３１０を含む。マルチフレーム２Ｄ画像６００およびＭモード画像３２０のフレーム３１０は、ユーザが測定情報を評価するために両方の画像を同時に視覚化し得るように、分割画面として、または複数のディスプレイシステム上に、同時に表示され得る。
【００３９】
キャリパ測定３５０、３６０、３６２、３７０、３８０、３８２は、測定表示３４０に提示される測定情報に対応し得る。たとえば、測定表示３４０に提示された１．３センチメートルのＩＶＳ測定は、マルチフレーム２Ｄ画像６００のフレーム３１０内の収縮終期測定３５０における心室中隔と一致する。３．２センチメートルのＬＶＩＤ測定は、マルチフレーム２Ｄ画像６００のフレーム３１０内の収縮終期測定３６０およびＭモード画像３２０内の測定３６２における左室内径と一致する。１．７センチメートルのＬＶＰＷ測定は、マルチフレーム２Ｄ画像６００のフレーム３１０内の収縮終期測定３７０における左室後壁と一致する。１．８センチメートルのＡＶ  Ｄｉａｍ測定は、マルチフレーム２Ｄ画像６００のフレーム３１０内の大動脈弁輪径測定３８０およびＭモード画像３２０内の測定３８２と一致する。
【００４０】
さらに図４および図５を参照すると、ユーザは、ユーザ入力モジュール１３０を介してマルチフレーム２Ｄ画像６００のフレーム３１０内のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０を選択することができ、解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０は、対応するキャリパ測定３６２、３８２をＭモード画像３２０内の時間および空間の適切な位置に重ねた対応するＭモード画像３２０を検索および／または生成することができる。たとえば、ユーザは、トラックボール、マウスデバイス、回転エンコーダなどのようなユーザ入力モジュール１３０を使用して、マルチフレーム２Ｄ画像６００のフレーム３１０内の収縮終期測定３６０における左室内径を選択し得る。図４に示されるように、解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０は、選択に応答してＭモード画像３２０内の時間および空間における適切な位置で重ねられた対応するキャリパ測定３６２を有する対応するＭモード画像３２０を、アーカイブ１３８から検索し、および／または生成することができる。時間におけるキャリパ測定３６２の位置は、マルチフレーム２Ｄ画像６００内の選択されたフレーム３１０に基づいており、空間におけるキャリパ測定３６２の位置は、フレーム３１０内のキャリパ測定３６０の座標に基づいている。解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０は、マルチフレーム２Ｄ画像６００のフレーム３１０内の大動脈弁輪径測定３８０のユーザ選択に応答して、図５に示されるようにＭモード画像３２０に重ねられた大動脈弁輪径測定３８２を示すＭモード画像３２０を提供するために、表示３００を更新し得る。様々な実施形態では、マルチフレーム２Ｄ画像６００の表示されたフレーム３１０の時点、およびＭモード画像３２０内のキャリパ測定３６２、３８２のタイミングを識別するために、ＥＣＧ表示３３０にインジケータが提供され得る。
【００４１】
表示３００は、（１つまたは複数の）キャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０のマルチフレーム２Ｄ画像６００のフレーム３１０、（１つまたは複数の）キャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０に対応する（１つまたは複数の）値を有する測定表示３４０、フレーム３１０内の選択された（１つまたは複数の）キャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０と一致する（１つまたは複数の）キャリパ測定３６２、３８２が重ねられたＭモード画像３２０、ならびにマルチフレーム２Ｄ画像６００の表示されたフレーム３１０の時点およびＭモード画像３２０内のキャリパ測定３６２、３８２のタイミングを識別するＥＣＧ表示３３０を実質的にリアルタイムで同時に提示することによって、ユーザ検証のためのキャリパ測定３５０、３６０、３６２、３７０、３８０、３８２の改善された視覚化を提供する。
【００４２】
再び図１を参照すると、ティーチングエンジン１７０は、キャリパ測定モジュール１５０および／または解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０の（１つまたは複数の）ディープニューラルネットワークのニューロンをトレーニングするように動作可能であり得る適切な論理、回路、インターフェースおよび／またはコードを備え得る。たとえば、ティーチングエンジン１７０は、分類された画像の（１つまたは複数の）データベースを使用して、キャリパ測定モジュール１５０および／または解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０のディープニューラルネットワークをトレーニングし得る。一例として、キャリパ測定モジュール１５０ディープニューラルネットワークは、構造エッジの外観、エッジに基づく構造形状の外観、超音波画像データ内の形状の位置などのような、特定の器官の特性に関してキャリパ測定モジュール１５０をトレーニングするために、特定の器官の画像を用いてティーチングエンジン１７０によってトレーニングされ得る。特定の実施形態では、器官は心臓であってもよく、構造情報は、心膜、後壁、隔壁、心室中隔、大動脈弁、左室などのエッジ、形状、位置、およびタイミング情報（たとえば、拡張終期、収縮終期など）に関する情報を含み得る。様々な実施形態では、トレーニング画像のデータベースは、アーカイブ１３８または任意の適切な記憶媒体に保存され得る。特定の実施形態では、トレーニングエンジン１７０および／またはトレーニング画像データベースは、有線または無線接続を介して超音波システム１００に通信可能に結合された（１つまたは複数の）外部システムであり得る。
【００４３】
図２は、様々な実施形態による、マルチフレーム２Ｄ画像６００およびＭモード画像３２０においてキャリパ測定３５０、３６０、３６２、３７０、３８０、３８２を同期させるように動作可能な例示的な医療用ワークステーション２００のブロック図である。様々な実施形態では、医療用ワークステーション２００の構成要素は、図１に示され、上記で説明されているように、超音波システム１００の構成要素と様々な特性を共有し得る。図２を参照すると、医療用ワークステーション２００は、とりわけ、ディスプレイシステム１３４、信号プロセッサ１３２、アーカイブ１３８、およびユーザ入力モジュール１３０を備える。医療用ワークステーション２００の構成要素は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェアなどで実装されてもよい。医療用ワークステーション２００の様々な構成要素は、通信可能にリンクされ得る。医療用ワークステーション２００の構成要素は、別々に実装されてもよいし、かつ／または様々な形態で統合されてもよい。たとえば、ディスプレイシステム１３４およびユーザ入力モジュール１３０は、タッチスクリーンディスプレイとして統合され得る。
【００４４】
ディスプレイシステム１３４は、視覚情報をユーザに通信することが可能な任意のデバイスであり得る。たとえば、ディスプレイシステム１３４は、液晶ディスプレイ、発光ダイオードディスプレイ、および／または任意の適切な１つまたは複数のディスプレイを含んでもよい。ディスプレイシステム１３４は、医療画像、キャリパ測定３４０、３５０、３６０、３６２、３７０、３８０、３８２、または任意の適切な情報など、信号プロセッサ１３２および／またはアーカイブ１３８からの情報を表示するように動作可能であり得る。
【００４５】
信号プロセッサ１３２は、１つ以上の中央処理装置、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラなどであり得る。信号プロセッサ１３２は、統合された構成要素であってもよく、または、たとえば、様々な場所に分散されてもよい。信号プロセッサ１３２は、図１を参照して上述されたように、２Ｄ画像選択モジュール１４０、キャリパ測定モジュール１５０、および解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０を備えており、とりわけ、ユーザ入力モジュール１３０および／またはアーカイブ１３８からの入力情報を受信し、ディスプレイシステム１３４によって表示可能な出力を生成し、ユーザ入力モジュール１３０からの入力情報に応答して出力を操作することが可能であり得る。信号プロセッサ１３２、２Ｄ画像選択モジュール１４０、キャリパ測定モジュール１５０、および／または解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０は、たとえば、様々な構成要素にしたがって本明細書で論じられる（１つまたは複数の）方法および／または（１つまたは複数の）命令のセットを実行することが可能であり得る。
【００４６】
アーカイブ１３８は、医療用ワークステーション２００と統合された、および／または医療用ワークステーション２００に通信可能に（たとえば、ネットワークを介して）結合された、画像保管通信システム（ＰＡＣＳ）、サーバ、ハードディスク、フロッピーディスク、ＣＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、コンパクトストレージ、フラッシュメモリ、ランダムアクセスメモリ、読み取り専用メモリ、電気的に消去およびプログラム可能な読み取り専用メモリおよび／または任意の適切なメモリなどの１つまたは複数のコンピュータ可読メモリであってもよい。アーカイブ１３８は、たとえば、信号プロセッサ１３２によってアクセスされ、かつ／または信号プロセッサ１３２に組み込まれたデータベース、ライブラリ、情報のセット、または他のストレージを含み得る。アーカイブ１３８は、たとえば、一時的または永続的にデータを保存することが可能であり得る。アーカイブ１３８は、とりわけ、医療画像データ、信号プロセッサ１３２によって生成されたデータ、および／または信号プロセッサ１３２によって読み取り可能な命令を保存することが可能であってもよい。様々な実施形態では、アーカイブ１３８は、たとえば、医療画像データと、マルチフレーム２Ｄ画像６００およびＭモード画像３２０内のキャリパ測定３５０、３６０、３６２、３７０、３８０、３８２を同期させるための命令とを保存する。
【００４７】
ユーザ入力モジュール１３０は、たとえば、ユーザからのおよび／またはユーザの指示による情報を医療用ワークステーション２００の信号プロセッサ１３２に通信可能な（１つまたは複数の）任意のデバイスを含み得る。図１を参照して上記で論じられたように、ユーザ入力モジュール１３０は、タッチパネル、（１つまたは複数の）ボタン、マウスデバイス、キーボード、回転エンコーダ、トラックボール、カメラ、音声認識、および／またはユーザの指示を受け付けることが可能なその他の任意のデバイスを含み得る。
【００４８】
図６は、例示的な実施形態による、マルチフレーム２Ｄ画像６００およびＭモード画像３２０においてキャリパ測定３５０、３６０、３６２、３７０、３８０、３８２を同期させるために利用され得る例示的なステップ４０２〜４１２を示すフローチャート４００である。図６を参照すると、例示的なステップ４０２から４１２を含むフローチャート４００が示されている。特定の実施形態は、ステップの１つ以上を省略すること、および／または列挙された順序とは異なる順序でステップを実施すること、および／または以下で論じるステップのいくつかを組み合わせることができる。たとえば、特定の実施形態では、いくつかのステップが実行されないことがある。さらなる例として、特定のステップは、同時を含めて、以下に列挙されるものとは異なる時間的順序で実行され得る。
【００４９】
ステップ４０２において、超音波システム１００は、対象の領域のマルチフレーム２Ｄ画像６００を取得してもよく、および／または信号プロセッサ１３２がこれを検索してもよい。たとえば、超音波システム１００は、超音波プローブ１０４を用いてマルチフレーム２Ｄ画像６００を取得し得る。超音波プローブ１０４は、心臓または任意の適切な器官などの器官の少なくともかなりの部分と一致するマルチフレーム２Ｄ画像６００を提供し得る。別の例として、ワークステーション２００または超音波システム１００の信号プロセッサ１３２は、アーカイブ１３８または任意の適切な記憶媒体からマルチフレーム２Ｄ画像６００を検索し得る。
【００５０】
ステップ４０４において、超音波システム１００またはワークステーション２００の信号プロセッサ１３２は、マルチフレーム２Ｄ画像６００のフレーム３１０を選択し得る。たとえば、信号プロセッサ１３２の２Ｄ画像選択モジュール１４０は、マルチフレーム２Ｄ画像６００のフレーム３１０の１つを選択するために、回転エンコーダ、ボタン、マウスデバイス、トラックボールなどのようなユーザ入力モジュール１３０から指示を受信し得る。撮像された心臓の例示的な実施形態では、選択されたフレーム３１０は、とりわけ、拡張終期または収縮終期に対応し得る。ユーザ入力モジュール１３０は、所望の時間と一致するフレーム３１０を識別するためにユーザがマルチフレーム２Ｄ画像６００を通じてナビゲートした後に、フレーム選択を提供し得る。追加的および／または代替的に、フレーム３１０は、選択された測定タイプに基づいて、信号プロセッサ１３２の２Ｄ画像選択モジュール１４０によって自動的に識別され得る。一例として、信号プロセッサ１３２の２Ｄ画像選択モジュール１４０は、検出された心周期の始点および終点を使用して拡張終期／収縮終期フレーム時間のコース推定を実行し、心位相の時間を推定するための発見的数式を適用することができる。
【００５１】
ステップ４０６において、超音波システムの信号プロセッサ１３２は、測定に対応するキャリパを選択された２Ｄフレーム３１０上に位置決めし得る。たとえば、信号プロセッサ１３２のキャリパ測定モジュール１５０は、ステップ４０４で選択されたマルチフレーム２Ｄ画像６００のフレーム３１０内のキャリパ始点および終点ならびに終点を結ぶ線を設定することによって、キャリパを位置決めし得る。キャリパは、始点および終点を選択するユーザ入力モジュール１３０を介したユーザ入力に応答して、または測定タイプに基づいてキャリパ始点および終点の解剖学的ランドマーク点を位置特定するようにフレーム３１０を処理することによって自動的に、キャリパ測定モジュール１５０によって位置決めされ得る。
【００５２】
ステップ４０８において、信号プロセッサ１３２は、２Ｄフレーム３１０内のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０の方向に基づいて解剖学的Ｍモード画像３２０を生成し得る。たとえば、信号プロセッサ１３２の解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０は、マルチフレーム２Ｄ画像データ６００からＭモード画像３２０を再構成するために、キャリパ測定方向を使用し得る。キャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０の方向は、マルチフレーム２Ｄ画像６００内の空間次元を識別し、マルチフレーム２Ｄ画像６００の複数のフレーム３１０は、Ｍモード画像３２０の時間次元を提供する。
【００５３】
ステップ４１０において、信号プロセッサ１３２は、２Ｄフレーム３１０内のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０と一致するキャリパ測定３６２、３８２をＭモード画像３２０に重ね得る。たとえば、信号プロセッサ１３２の解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０は、マルチフレーム２Ｄ画像６００のフレーム３１０からのキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０と一致するキャリパ測定３６２、３８２を、ステップ４０８で生成されたＭモード画像３２０に重ね得る。重ねられたキャリパ測定３６２、３８２は、マルチフレーム２Ｄ画像６００の選択されたフレーム３１０に基づいてＭモード画像３２０の時間次元に、およびマルチフレーム２Ｄ画像６００のフレーム３１０内のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０の座標に基づいてＭモード画像３２０の空間次元に、位置決めされ得る。
【００５４】
ステップ４１２において、信号プロセッサ１３２は、各々キャリパ測定３５０、３６０、３６２、３７０、３８０、３８２を有する２Ｄフレーム３１０およびＭモード画像３２０を提示し得る。たとえば、信号プロセッサ１３２の解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０は、キャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０を有するマルチフレーム２Ｄ画像６００の選択されたフレーム３１０および対応するキャリパ測定３６２、３８２を有するＭモード画像３２０を、超音波システム１００またはワークステーション２００のディスプレイシステム１３４に提示するように構成され得る。様々な実施形態では、２Ｄフレーム３１０は、複数のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０を含むことができ、解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０は、２Ｄフレーム３１０内のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０の１つのユーザ選択に応答して、対応するキャリパ測定３６２、３８２を有するＭモード画像３２０を選択的に検索および／または生成し得る。代表的な実施形態では、各々キャリパ測定３５０、３６０、３６２、３７０、３８０、３８２を有する２Ｄフレーム３１０およびＭモード画像３２０の表示３００は、ＥＣＧ表示３３０、測定表示３４０などのような追加情報も含み得る。たとえば、ＥＣＧ表示３３０は、マルチフレーム２Ｄ画像６００の表示されたフレーム３１０の時点およびＭモード画像３２０内のキャリパ測定３６２、３８２の位置を識別するためのインジケータを含み得る。測定表示３４０は、（１つまたは複数の）キャリパ測定３５０、３６０、３６２、３７０、３８０、３８２に対応する（１つまたは複数の）値を含み得る。マルチフレーム２Ｄ画像６００およびＭモード画像３２０のフレーム３１０は、キャリパ測定３５０、３６０、３６２、３７０、３８０、３８２と共に、ユーザが測定情報を同時に評価するために両方の画像を同時に視覚化し得るように、分割画面として、または複数のディスプレイシステム１３４上に、同時に表示され得る。表示３００は、（１つまたは複数の）キャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０を有するマルチフレーム２Ｄ画像６００のフレーム３１０およびフレーム３１０内の選択された（１つまたは複数の）キャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０と一致する重ねられた（１つまたは複数の）キャリパ測定３６２、３８２を有するＭモード画像３２０を実質的にリアルタイムで同時に提示することによって、ユーザ検証のためのキャリパ測定３５０、３６０、３６２、３７０、３８０、３８２の改善された視覚化を提供する。
【００５５】
図７は、例示的な実施形態による、マルチフレーム２Ｄ画像６００およびＭモード画像３２０においてキャリパ測定３５０、３６０、３６２、３７０、３８０、３８２を同期させるために利用され得る例示的なステップ５０２〜５１６を示すフローチャート５００である。図７を参照すると、例示的なステップ５０２から５１６を含むフローチャート５００が示されている。特定の実施形態は、ステップの１つ以上を省略すること、および／または列挙された順序とは異なる順序でステップを実施すること、および／または以下で論じるステップのいくつかを組み合わせることができる。たとえば、特定の実施形態では、いくつかのステップが実行されないことがある。さらなる例として、特定のステップは、同時を含めて、以下に列挙されるものとは異なる時間的順序で実行され得る。
【００５６】
ステップ５０２において、超音波システム１００は、対象の領域のマルチフレーム２Ｄ画像６００を取得してもよく、および／または信号プロセッサ１３２がこれを検索してもよい。たとえば、超音波システム１００は、超音波プローブ１０４を用いてマルチフレーム２Ｄ画像６００を取得し得る。超音波プローブ１０４は、心臓または任意の適切な器官などの器官の少なくともかなりの部分と一致するマルチフレーム２Ｄ画像６００を提供し得る。別の例として、ワークステーション２００または超音波システム１００の信号プロセッサ１３２は、アーカイブ１３８または任意の適切な記憶媒体からマルチフレーム２Ｄ画像６００を検索し得る。
【００５７】
ステップ５０４において、超音波システムまたはワークステーション２００の信号プロセッサ１３２は、１つ以上のキャリパ測定選択を受信し得る。たとえば、信号プロセッサ１３２の２Ｄ画像選択モジュール１４０は、ユーザ入力モジュール１３０を介して、収縮終期の心室中隔（ＩＶＳ）測定３５０、収縮終期の左室内径（ＬＶＩＤ）測定３６０、収縮終期の左室後壁（ＬＶＰＷ）測定３７０、大動脈弁輪径（ＡＶ  Ｄｉａｍ）測定３８０、もしくは心臓または任意の適切な器官または構造の任意の適切な測定などの（１つまたは複数の）キャリパ測定選択を受信し得る。
【００５８】
ステップ５０６において、信号プロセッサ１３２は、１つ以上のキャリパ測定選択に基づいて、マルチフレーム２Ｄ画像６００の２Ｄフレーム３１０を自動的に識別し得る。たとえば、信号プロセッサ１３２の２Ｄ画像選択モジュール１４０は、選択された測定タイプに基づいて、マルチフレーム２Ｄ画像６００のフレーム３１０を自動的に識別し得る。一例として、収縮終期に実行される測定について、信号プロセッサ１３２の２Ｄ画像選択モジュール１４０は、検出された心周期の始点および終点を使用して収縮終期フレーム時間のコース推定を実行し、心位相の時間を推定するための発見的数式を適用することができる。
【００５９】
ステップ５０８において、信号プロセッサ１３２は、測定に基づいてキャリパ終点の解剖学的ランドマーク点を位置特定するように２Ｄフレーム３１０を処理することによって、測定３５０、３６０、３７０、３８０に対応するキャリパを識別された２Ｄフレーム３１０上で自動的に位置決めし得る。たとえば、信号プロセッサのキャリパ測定モジュール１５０は、画像検出アルゴリズム、１つ以上のディープニューラルネットワークを含んでもよく、および／またはステップ５０６で選択されたマルチフレーム２Ｄ画像６００のフレーム３１０内のランドマークを自動的に識別するように構成された任意の適切な形態の画像検出技術または機械学習処理機能を利用してもよい。例示的な実施形態では、キャリパ測定モジュール１５０は、入力層、出力層、および入力層と出力層との間の１つ以上の隠れ層から構成され得る。層の各々は、ニューロンと呼ばれ得る複数の処理ノードから構成され得る。各層の各ニューロンは、処理機能を実行し、処理された超音波画像情報を、さらなる処理のために下流層のニューロンの１つに渡し得る。出力層は、撮像されている器官の各構造および／または構造内の解剖学的ランドマーク点に対応するニューロンを有し得る。キャリパ測定モジュール１５０は、選択された測定と一致する解剖学的ランドマーク点を結ぶ線を２Ｄフレーム３１０に重ねてもよく、点の間の距離と一致する測定３５０、３６０、３７０、３８０は、キャリパ測定モジュール１５０によって２Ｄフレーム３１０を有するディスプレイシステム１３４に提示され得る。
【００６０】
ステップ５１０において、信号プロセッサ１３２は、２Ｄフレーム３１０内のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０の方向に基づいて解剖学的Ｍモード画像３２０を生成し得る。たとえば、信号プロセッサ１３２の解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０は、マルチフレーム２Ｄ画像データ６００からＭモード画像３２０を再構成するために、ステップ５０８からのキャリパ測定方向を使用し得る。キャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０の方向は、マルチフレーム２Ｄ画像６００内の空間次元を識別し、マルチフレーム２Ｄ画像６００の複数のフレーム３１０は、Ｍモード画像３２０の時間次元を提供する。
【００６１】
ステップ５１２において、信号プロセッサ１３２は、空間および時間においてキャリパ測定３５０、３６０、３６２、３７０、３８０、３８２の位置を微調整するために、２Ｄフレーム３１０のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０からのＭモード画像３２０および座標を自動的に処理し得る。たとえば、信号プロセッサ１３２の解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０は、画像検出アルゴリズム、１つ以上のディープニューラルネットワークを含み、および／または異なる時点で超音波画像データ内のランドマークを自動的に識別するように構成された任意の適切な形態の画像検出技術または機械学習処理機能を利用してもよい。解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０は、入力層、出力層、および入力層と出力層との間の１つ以上の隠れ層から構成され得る。層の各々は、ニューロンと呼ばれ得る複数の処理ノードから構成され得る。各層の各ニューロンは、処理機能を実行し、処理された超音波画像情報を、さらなる処理のために下流層のニューロンの１つに渡し得る。出力層は、時間的に様々な点で撮像されている器官の各構造および／または構造内の解剖学的ランドマーク点に対応するニューロンを有し得る。異なる時点で識別された解剖学的ランドマーク点は、解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０がＭモード画像内のキャリパ測定を検証および／または調整することを可能にする。解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０がキャリパ測定を調整する場合、解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０は、調整されたキャリパ測定の時間次元に基づくマルチフレーム２Ｄ画像６００の適切なフレーム３１０の選択のために、調整されたキャリパ測定を２Ｄ画像選択モジュール１４０に提供し得る。次に、プロセスはステップ５０８に戻ることができ、ここで、解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０によって実行された自動処理に基づいて２Ｄ画像選択モジュール１４０によって識別された適切なフレーム３１０内のキャリパの自動位置決めのために、マルチフレーム２Ｄ画像６００の適切なフレーム３１０がキャリパ測定モジュール１５０に提供される。ステップ５０８から５１２は、ステップ５０８でキャリパ測定モジュール１５０によって実行されたキャリパの自動位置決めが、ステップ５１２で解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０によるＭモード画像３２０の自動処理によって検証されるまで、繰り返されてもよい。
【００６２】
ステップ５１４において、信号プロセッサ１３２は、２Ｄフレーム３１０内のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０と一致するキャリパ測定３６２、３８２をＭモード画像３２０に重ね得る。たとえば、信号プロセッサ１３２の解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０は、マルチフレーム２Ｄ画像６００のフレーム３１０からのキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０と一致し、ステップ５１２で解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０によって検証されたキャリパ測定３６２、３８２を、ステップ５１０で生成されたＭモード画像３２０に重ね得る。重ねられたキャリパ測定３６２、３８２は、ステップ５０８でのキャリパの自動位置決め、およびステップ５１２でのＭモード画像３２０の自動処理に基づいて、位置決めされ得る。
【００６３】
ステップ５１６において、信号プロセッサ１３２は、各々キャリパ測定３５０、３６０、３６２、３７０、３８０、３８２を有する２Ｄフレーム３１０およびＭモード画像３２０を提示し得る。たとえば、信号プロセッサ１３２の解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０は、キャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０を有するマルチフレーム２Ｄ画像６００の選択されたフレーム３１０および対応するキャリパ測定３６２、３８２を有するＭモード画像３２０を、超音波システム１００またはワークステーション２００のディスプレイシステム１３４に提示するように構成され得る。ステップ５０４で複数のキャリパ測定が選択された場合、プロセスは、選択された測定の各々についてステップ５０６から５１６を繰り返すために、ステップ５０６に戻ることができる。２Ｄフレーム３１０内に複数のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０を有する様々な実施形態では、解剖学的Ｍモード生成モジュール１６０は、２Ｄフレーム３１０内のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０の１つのユーザ選択に応答して、対応するキャリパ測定３６２、３８２を有するＭモード画像３２０を選択的に検索および／または生成し得る。代表的な実施形態では、各々キャリパ測定３５０、３６０、３６２、３７０、３８０、３８２を有する２Ｄフレーム３１０およびＭモード画像３２０の表示３００は、ＥＣＧ表示３３０、測定表示３４０などのような追加情報も含み得る。たとえば、ＥＣＧ表示３３０は、マルチフレーム２Ｄ画像６００の表示されたフレーム３１０の時点およびＭモード画像３２０内のキャリパ測定３６２、３８２の位置を識別するためのインジケータを含み得る。測定表示３４０は、（１つまたは複数の）キャリパ測定３５０、３６０、３６２、３７０、３８０、３８２に対応する（１つまたは複数の）値を含み得る。マルチフレーム２Ｄ画像６００およびＭモード画像３２０のフレーム３１０は、キャリパ測定３５０、３６０、３６２、３７０、３８０、３８２と共に、ユーザが測定情報を同時に評価するために両方の画像を同時に視覚化し得るように、分割画面として、または複数のディスプレイシステム１３４上に、同時に表示され得る。表示３００は、（１つまたは複数の）キャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０を有するマルチフレーム２Ｄ画像６００のフレーム３１０およびフレーム３１０内の選択された（１つまたは複数の）キャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０と一致する重ねられた（１つまたは複数の）キャリパ測定３６２、３８２を有するＭモード画像３２０を実質的にリアルタイムで同時に提示することによって、ユーザ検証のためのキャリパ測定３５０、３６０、３６２、３７０、３８０、３８２の改善された視覚化を提供する。
【００６４】
本開示の態様は、マルチフレーム２Ｄ画像６００およびＭモード画像３２０においてキャリパ測定３５０、３６０、３６２、３７０、３８０、３８２を同期させるための方法４００、５００およびシステム１００、２００を提供する。様々な実施形態によれば、方法４００、５００は、少なくとも１つのプロセッサ１３２、１４０によって、対象の領域のマルチフレーム二次元画像６００のフレーム３１０を選択するステップ４０４、５０６を含み得る。方法４００、５００は、少なくとも１つのプロセッサ１３２、１５０によって、第１のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０を選択されたフレーム３１０上に位置決めするステップ４０６、５０８を含み得る。方法４００、５００は、少なくとも１つのプロセッサ１３２、１６０によって、第１のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０の方向に基づいて解剖学的動画モード画像３２０を生成するステップ４０８、５１０を含み得る。方法４００、５００は、少なくとも１つのプロセッサ１３２、１６０によって、解剖学的動画モード画像３２０上に第２のキャリパ測定３６２、３８２を自動的に重ねるステップ４１０、５１４を含むことができ、第２のキャリパ測定３６２、３８２は、選択されたフレーム３１０上の第１のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０と一致している。方法４００、５００は、第２のキャリパ測定３６２、３８２を有する解剖学的動画モード画像３２０と同時に、第１のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０を有する選択されたフレーム３１０をディスプレイシステム１３４に提示するステップ４１２、５１６を含み得る。
【００６５】
様々な実施形態では、方法４００、５００は、少なくとも１つのプロセッサ１３２、１５０によって、第３のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０を選択されたフレーム３１０上に位置決めするステップ４０６、５０８を含み得る。方法４００、５００は、少なくとも１つのプロセッサ１３２、１６０によって、第３のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０の方向に基づいて追加の解剖学的動画モード画像３２０を生成するステップ４０８、５１０を含み得る。方法４００、５００は、少なくとも１つのプロセッサ１３２、１６０によって、追加の解剖学的動画モード画像３２０上に第４のキャリパ測定３６２、３８２を自動的に重ねるステップ４１０、５１４を含み得る。第４のキャリパ測定３６２、３８２は、選択されたフレーム３１０上の第３のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０と一致し得る。方法４００、５００は、第４のキャリパ測定３６２、３８２を有する追加の解剖学的動画モード画像３２０と同時に、第１のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０および第３のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０を有する選択されたフレーム３１０をディスプレイシステム１３４に提示するステップ４１２、５１６を含み得る。
【００６６】
特定の実施形態では、方法４００、５００は、少なくとも１つのプロセッサ１３２によって、第１のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０または第３のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０のうちの１つの選択を受信するステップを含み得る。方法４００、５００は、選択が第１のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０である場合、第２のキャリパ測定３６２、３８２を有する解剖学的動画モード画像３２０と同時に、第１のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０および第３のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０を有する選択されたフレーム３１０をディスプレイシステム１３４に提示するステップ４１２、５１６を含み得る。方法４００、５００は、選択が第３のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０である場合、第４のキャリパ測定３６２、３８２を有する追加の解剖学的動画モード画像３２０と同時に、第１のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０および第３のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０を有する選択されたフレーム３１０をディスプレイシステム１３４に提示するステップ４１２、５１６を含み得る。
【００６７】
代表的な実施形態では、方法４００、５００は、少なくとも１つのプロセッサ１３２、１４０によって、超音波プローブ１０４またはアーカイブ１３８のうちの１つから、対象の領域のマルチフレーム二次元画像６００を受信するステップ４０２、５０２を含み得る。例示的な実施形態では、方法４００、５００は、少なくとも１つのプロセッサ１３２、１４０、１５０によって、少なくとも１つの測定選択を受信するステップ４０６、５０４を含み得る。様々な実施形態では、少なくとも１つのプロセッサ１３２、１４０は、少なくとも１つの測定選択に基づいて、フレーム３１０を自動的に選択する。特定の実施形態では、少なくとも１つのプロセッサ１３２、１５０は、少なくとも１つの測定選択によって定義された測定終点に対応する解剖学的ランドマーク点を位置特定するように選択されたフレーム３１０を処理することによって、第１のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０を選択されたフレーム３１０上で自動的に位置決めする。代表的な実施形態では、解剖学的ランドマーク点は、機械学習アルゴリズムに基づいて、少なくとも１つのプロセッサ１３２、１５０によって自動的に位置特定される。
【００６８】
例示的な実施形態では、方法５００は、選択されたフレーム３１０が正しいフレームであるか否かを判断するために、機械学習アルゴリズムに基づいて、解剖学的動画モード画像３２０および第１のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０の座標を少なくとも１つのプロセッサ１３２、１６０によって自動的に処理するステップ５１２を含む。方法４００、５００は、選択されたフレームが正しいフレームではない場合に、少なくとも１つのプロセッサ１３２、１４０、１６０によって解剖学的動画モード画像３２０の時間的情報に基づいて対象の領域のマルチフレーム二次元画像６００の新しいフレーム３１０を選択すること、および少なくとも１つのプロセッサ１３２、１５０によって、選択された新しいフレーム３１０上に第１のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０を位置決めすること５０８によって、第１のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０を少なくとも１つのプロセッサ１３２、１４０、１５０、１６０によって調整するステップ５０６〜５１２を含む。様々な実施形態では、第１のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０が選択されたフレーム３１０上に位置決めされるのと実質的に同時に、第２のキャリパ測定３６２、３８２を有する解剖学的動画モード画像３２０がディスプレイシステム１３４に提示される。
【００６９】
様々な実施形態は、マルチフレーム２Ｄ画像６００およびＭモード画像３２０においてキャリパ測定３５０、３６０、３６２、３７０、３８０、３８２を同期させるためのシステム１００、２００を提供する。システム１００、２００は、少なくとも１つのプロセッサ１３２、１４０、１５０、１６０と、ディスプレイシステム１３４とを備えることができる。少なくとも１つのプロセッサ１３２、１４０は、対象の領域のマルチフレーム二次元画像６００のフレーム３１０を選択するように構成され得る。少なくとも１つのプロセッサ１３２、１５０は、第１のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０を選択されたフレーム３１０上に位置決めするように構成され得る。少なくとも１つのプロセッサ１３２、１６０は、キャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０の方向に基づいて解剖学的動画モード画像３２０を生成するように構成され得る。少なくとも１つのプロセッサ１３２、１６０は、解剖学的動画モード画像３２０上に第２のキャリパ測定３６２、３８２を自動的に重ねるように構成されることが可能であり、第２のキャリパ測定３６２、３８２は、選択されたフレーム３１０上の第１のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０と一致している。ディスプレイシステムは、第２のキャリパ測定３６２、３８２を有する解剖学的動画モード画像３２０と同時に、第１のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０を有する選択されたフレーム３１０を提示するように構成され得る。
【００７０】
特定の実施形態では、少なくとも１つのプロセッサ１３２、１４０、１５０は、少なくとも１つの測定選択を受信し、少なくとも１つの測定選択に基づいてフレーム３１０を自動的に選択するように構成され得る。代表的な実施形態では、少なくとも１つのプロセッサ１３２、１４０、１５０は、少なくとも１つの測定選択を受信し、少なくとも１つの測定選択によって定義された測定終点に対応する解剖学的ランドマーク点を位置特定するように選択されたフレーム３１０を処理することによって、第１のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０を選択されたフレーム３１０上で自動的に位置決めするように構成されている。例示的な実施形態では、少なくとも１つのプロセッサ１３２、１５０は、機械学習アルゴリズムに基づいて解剖学的ランドマーク点を自動的に位置特定するように構成されている。
【００７１】
様々な実施形態では、少なくとも１つのプロセッサ１３２、１６０は、選択されたフレーム３１０が正しいフレームであるか否かを判断するために、機械学習アルゴリズムに基づいて、解剖学的動画モード画像３２０および第１のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０の座標を自動的に処理するように構成され得る。少なくとも１つのプロセッサ１３２、１４０、１５０、１６０は、選択されたフレーム３１０が正しいフレームではない場合に、解剖学的動画モード画像３２０の時間的情報に基づいて対象の領域のマルチフレーム二次元画像６００の新しいフレーム３１０を選択し、選択された新しいフレーム３１０上に第１のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０を位置決めすることによって、第１のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０を調整するように構成され得る。特定の実施形態では、ディスプレイシステム１３４は、第１のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０が選択されたフレーム３１０上に位置決めされるのと実質的に同時に、第２のキャリパ測定３６２、３８２を有する解剖学的動画モード画像３２０を提示する。代表的な実施形態では、システム１００、２００は、少なくとも１つのプロセッサ１３２、１４０に対象の領域のマルチフレーム二次元画像６００を提供するように構成された超音波プローブ１０４およびアーカイブ１３８の一方または両方を備え得る。
【００７２】
特定の実施形態は、少なくとも１つのコードセクションを有するコンピュータプログラムを保存した非一時的コンピュータ可読媒体を提供する。少なくとも１つのコードセクションは、ステップ４００、５００を機械に実行させるために機械によって実行可能である。ステップ４００、５００は、対象の領域のマルチフレーム二次元画像６００のフレーム３１０を選択するステップ４０４、５０６を含み得る。ステップ４００、５００は、第１のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０を選択されたフレーム３１０上に位置決めするステップ４０６、５０８を含み得る。ステップ４００、５００は、第１のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０の方向に基づいて解剖学的動画モード画像３２０を生成するステップ４０８、５１０を含み得る。ステップ４００、５００は、解剖学的動画モード画像３２０上に第２のキャリパ測定３６２、３８２を自動的に重ねるステップ４１０、５１４を含むことができ、第２のキャリパ測定３６２、３８２は、選択されたフレーム３１０上の第１のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０と一致している。ステップ４００、５００は、第２のキャリパ測定３６２、３８２を有する解剖学的動画モード画像３２０と同時に、第１のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０を有する選択されたフレーム３１０をディスプレイシステム１３４に提示するステップ４１２、５１６を含み得る。
【００７３】
例示的な実施形態では、ステップ４００、５００は、少なくとも１つの測定選択を受信するステップ５０４を含み得る。フレーム３１０は、少なくとも１つの測定選択に基づいて自動的に選択５０６され得る。様々な実施形態では、ステップ４００、５００は、少なくとも１つの測定選択を受信するステップ５０４を含み得る。第１のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０は、少なくとも１つの測定選択によって定義された測定終点に対応する解剖学的ランドマーク点を位置特定するように選択されたフレーム３１０を処理することによって、選択されたフレーム３１０上で自動的に位置決め５０８され得る。解剖学的ランドマーク点は、機械学習アルゴリズムに基づいて自動的に位置特定され得る。特定の実施形態では、ステップ４００、５００は、選択されたフレーム３１０が正しいフレームであるか否かを判断するために、機械学習アルゴリズムに基づいて、解剖学的動画モード画像３２０および第１のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０の座標を自動的に処理するステップ５１２を含み得る。ステップ４００、５００は、選択されたフレーム３１０が正しいフレームではない場合に、解剖学的動画モード画像３２０の時間的情報に基づいて対象の領域のマルチフレーム二次元画像６００の新しいフレーム３１０を選択すること５１２、および選択された新しいフレーム３１０上に第１のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０を位置決めすること５０８によって、第１のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０を調整するステップ５０８〜５１２を含み得る。代表的な実施形態では、第１のキャリパ測定３５０、３６０、３７０、３８０が選択されたフレーム３１０上に位置決めされるのと実質的に同時に、第２のキャリパ測定３６２、３８２を有する解剖学的動画モード画像３２０がディスプレイシステム１３４に提示される。
【００７４】
本明細書で言及される場合、「実質的に同時に」、「実質的にリアルタイムで」などの用語は、少なくとも１つのプロセッサ１３２、１４０、１５０、１６０の処理能力に依存する処理遅延に固有のわずかな時間オフセットを指す。本明細書で利用する場合、「回路」という用語は、ハードウェアを構成し、ハードウェアによって実行され、あるいはハードウェアに関連付けられ得る物理的電子構成要素（すなわちハードウェア）ならびに任意のソフトウェアおよび／またはファームウェア（「コード」）を指す。本明細書で使用する場合、たとえば、特定のプロセッサおよびメモリは、コードの第１の１つ以上のラインを実行するときに第１の「回路」を備えることができ、コードの第２の１つ以上のラインを実行するときに第２の「回路」を備えることができる。本明細書で利用する場合、「および／または」は、「および／または」によって結合されたリストの項目の任意の１つ以上を意味する。一例として、「ｘおよび／またはｙ」は、３要素集合｛（ｘ）、（ｙ）、（ｘ、ｙ）｝の任意の要素を意味する。別の例として、「ｘ、ｙ、および／またはｚ」は、７要素集合｛（ｘ）、（ｙ）、（ｚ）、（ｘ、ｙ）、（ｘ、ｚ）、（ｙ、ｚ）、（ｘ、ｙ、ｚ）｝の任意の要素を意味する。本明細書で利用する場合、「例示的な」という用語は、非限定的な例、実例、または例示として役立つことを意味する。本明細書で利用する場合、「たとえば（ｅ．ｇ．）」および「たとえば（ｆｏｒ  ｅｘａｍｐｌｅ）」という用語は、１つ以上の非限定的な例、実例、または例示のリストを提示する。本明細書で利用する場合、回路は、機能の性能が無効になっているかどうかにかかわらず、あるユーザ構成可能な設定によって機能を実施するために回路が必要なハードウェアおよびコード（存在する場合）を備えるときはいつでも機能を実施するように「動作可能」である。
【００７５】
他の実施形態は、機械および／またはコンピュータによって実行可能な少なくとも１つのコードセクションを有する機械コードおよび／またはコンピュータプログラムを保存した、コンピュータ可読デバイスおよび／もしくは非一時的コンピュータ可読媒体、ならびに／または機械可読デバイスおよび／もしくは非一時的機械可読媒体を提供することができ、それによってマルチフレーム２Ｄ画像およびＭモード画像においてキャリパ測定を同期させる本明細書に記載のようなステップを機械および／またはコンピュータに実施させる。
【００７６】
したがって、本開示は、ハードウェア、ソフトウェア、またはハードウェアとソフトウェアの組み合わせで実現することができる。本開示は、少なくとも１つのコンピュータシステムにおいて集中的に、または異なる要素がいくつかの相互接続されたコンピュータシステムにわたって広がるように分散的に実現することができる。本明細書に記載の方法を実行するのに適合された任意の種類のコンピュータシステムまたは他の装置が、適している。
【００７７】
様々な実施形態はまた、本明細書に記載の方法の実施を可能にするすべての特徴を備え、コンピュータシステムにロードされたときにこれらの方法を実行することができるコンピュータプログラム製品に埋め込むことができる。本文脈におけるコンピュータプログラムは、情報処理能力を有するシステムに、直接、またはａ）別の言語、コードまたは表記への変換、ｂ）異なる材料の形での再現の一方または両方の後で特定の機能を実施させることを意図した一組の命令の任意の言語、コードまたは表記による任意の表現を意味する。
【００７８】
本開示についてある特定の実施形態を参照して説明してきたが、本開示の範囲から逸脱することなく、様々な変更を施してもよく、均等物に置換してもよいことが当業者によって理解されるであろう。加えて、本開示の範囲から逸脱することなく、特定の状況または材料を本開示の教示に適合させるために、多くの修正を行うことができる。したがって、本開示は、開示された特定の実施形態に限定されず、本開示が添付の特許請求の範囲内に属するすべての実施形態を含むことになることを意図している。
【符号の説明】
【００７９】
１００  超音波システム
１０２  送信機
１０４  超音波プローブ
１０６  送信トランスデューサ素子
１０８  受信トランスデューサ素子
１１０  送信ビームフォーマ
１１２  位置感知システム
１１４  送信副開口ビームフォーマ
１１６  受信副開口ビームフォーマ
１１８  受信機
１２０  受信ビームフォーマ
１２２  Ａ／Ｄ変換器
１２４  ＲＦプロセッサ
１２６  ＲＦ／ＩＱバッファ
１３０  ユーザ入力モジュール
１３２  信号プロセッサ
１３４  ディスプレイシステム
１３６  画像バッファ
１３８  アーカイブ
１４０  ２Ｄ画像選択モジュール、プロセッサ
１５０  キャリパ測定モジュール、プロセッサ
１６０  解剖学的Ｍモード生成モジュール、プロセッサ
１７０  ティーチングエンジン、トレーニングエンジン
２００  医療用ワークステーション、システム
３００  表示
３１０  二次元（２Ｄ）フレーム
３２０  解剖学的Ｍモード画像
３３０  心電図（ＥＣＧ）表示
３４０  キャリパ測定、測定表示
３５０  キャリパ測定、収縮終期測定
３６０  キャリパ測定、収縮終期測定
３６２  キャリパ測定
３７０  キャリパ測定、収縮終期測定
３８０  キャリパ測定、大動脈弁輪径測定
３８２  キャリパ測定、大動脈弁輪径測定
４００  方法、フローチャート、ステップ
４０２  ステップ
４０３  ステップ
４０４  ステップ
４０５  ステップ
４０６  ステップ
４０７  ステップ
４０８  ステップ
４０９  ステップ
４１０  ステップ
４１１  ステップ
４１２  ステップ
５００  方法、フローチャート、ステップ
５０２  ステップ
５０３  ステップ
５０４  ステップ
５０５  ステップ
５０６  ステップ、選択
５０７  ステップ
５０８  ステップ、位置決め
５０９  ステップ
５１０  ステップ
５１１  ステップ
５１２  ステップ
５１３  ステップ
５１４  ステップ
５１５  ステップ
５１６  ステップ
６００  マルチフレーム二次元（２Ｄ）画像
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【国際調査報告】
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