(57)【要約】  画像データから得られる解剖学的測定値の精度を決定する撮像システムである。システムは、標的領域に向けて送信される超音波パルスに応答するエコー信号を取得する超音波トランスデューサを含む。システムは、超音波エコーから生成される少なくとも1つの画像フレームから標的領域内の解剖学的特徴の測定値を取得するために、キャリパなどのバイオメトリツールウィジェットを表示するグラフィカルユーザインターフェースを有する。システムは、測定の精度を示す信頼度メトリックを決定するプロセッサを有する。プロセッサは、グラフィカルユーザインタフェースに信頼度メトリックに対応するグラフィカルインジケータを表示させる。プロセッサはニューラルネットワークを実装することができ、取得される解剖学的測定値から、妊娠年齢又は体重などの追加情報を導出する。
2021533920.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
超音波撮像システムであって、 
標的領域に向けて送信される超音波パルスに応答してエコー信号を取得するように構成される超音波トランスデューサと、
前記超音波エコーから生成される少なくとも1つの画像フレームから前記標的領域内の解剖学的特徴の測定値を取得するためのバイオメトリツールウィジェットを表示するように構成されるグラフィカルユーザインタフェースと、
前記超音波トランスデューサと通信する一つ又はそれより多くのプロセッサであって、
前記測定値の正確さを示す信頼度メトリックを決定し、
前記グラフィカルユーザインタフェースに前記信頼度メトリックに対応するグラフィカルインジケータを表示させる
ように構成される
プロセッサと
を有する、超音波撮像システム。
【請求項２】
前記プロセッサは、前記解剖学的特徴を有する撮像データで訓練される第1のニューラルネットワークに前記少なくとも1つの画像フレームを入力することによって、前記信頼度メトリックを決定するように構成される、請求項1に記載の超音波撮像システム。
【請求項３】
前記プロセッサは、患者統計値、前記解剖学的特徴の事前測定値、前記事前測定値に基づく導出される測定値、前記画像フレームが前記解剖学的特徴に関連する解剖学的ランドマークを含む確率、前記画像フレームの品質レベル、前記超音波トランスデューサの設定、又はそれらの組み合わせを前記第1のニューラルネットワークに入力することによって、前記信頼度メトリックを決定するようにさらに構成される、請求項2に記載の超音波撮像システム。
【請求項４】
前記画像フレームが前記解剖学的ランドマークを含む前記確率は、前記解剖学的特徴を測定するために正しい撮像面が得られたかを示す、請求項3に記載の超音波撮像システム。
【請求項５】
前記グラフィカルユーザインタフェースは、前記超音波トランスデューサに物理的に結合されていない、請求項1に記載の超音波撮像システム。
【請求項６】
前記導出される測定値は、妊娠年齢又は染色体異常の年齢調整リスクを有する、請求項3に記載の超音波撮像システム。
【請求項７】
前記患者統計値は、母親の年齢、患者の体重、患者の身長、又はそれらの組み合わせを有する、請求項3に記載の超音波撮像システム。
【請求項８】
前記画像フレームの前記品質レベルは、前記超音波トランスデューサからの前記解剖学的特徴の距離、前記超音波トランスデューサに対する前記バイオメトリツールウィジェットの向き、前記解剖学的特徴までのビーム焦点領域の距離、周波数分析を介して取得されるノイズ推定値、又はそれらの組み合わせに基づく、請求項3に記載の超音波撮像システム。
【請求項９】
前記プロセッサは、
前記信頼度メトリックに閾値を適用して、前記測定値が再取得されるべきかを決定し、
前記測定値が再取得されるべきかのインジケーションを前記グラフィカルユーザインタフェースに表示させる
ように更に構成される、請求項1に記載の超音波撮像システム。
【請求項１０】
前記バイオメトリツールウィジェットは、キャリパ、トレースツール、楕円ツール、曲線ツール、領域ツール、ボリュームツール、又はそれらの組み合わせを備える、請求項1に記載の超音波撮像システム。
【請求項１１】
前記解剖学的特徴は、胎児又は子宮に関連する特徴である、請求項1に記載の超音波撮像システム。
【請求項１２】
前記プロセッサは、前記測定値に基づいて妊娠年齢及び／又は体重推定値を決定するように更に構成される、請求項1に記載の超音波撮像システム。
【請求項１３】
前記第1のニューラルネットワークは、確率論的ドロップアウトを用いて教師あり学習を実行するように構成される多層パーセプトロンネットワーク、又は前記画像フレーム及び前記測定値の圧縮表現を生成し、前記圧縮表現を母集団ベースのデータのマニホールドと比較するように構成されるオートエンコーダネットワークを備える、請求項2に記載の超音波撮像システム。
【請求項１４】
超音波撮像の方法であって、前記方法は、 
超音波システムに動作可能に結合されるトランスデューサによって標的領域に送信される超音波パルスに応答してエコー信号を取得するステップと、 
前記超音波エコーから生成される少なくとも1つの画像フレームから前記標的領域内の解剖学的特徴の測定値を取得するためのバイオメトリツールウィジェットを表示するステップと、 
前記測定値の精度を示す信頼度メトリックを決定するステップと、
前記信頼度メトリックに対応するグラフィカルインジケータをグラフィカルユーザインタフェースに表示させるステップと
を有する、方法。
【請求項１５】
前記信頼度メトリックを決定するステップは、前記解剖学的特徴を有する撮像データで訓練される第1のニューラルネットワークに前記少なくとも1つの画像フレームを入力するステップを有する、請求項14に記載の方法。
【請求項１６】
患者統計値、前記解剖学的特徴の事前測定値、前記事前測定値に基づく導出される測定値、前記画像フレームが前記解剖学的特徴に関連する解剖学的ランドマークを含む確率、前記画像フレームの品質レベル、前記超音波トランスデューサの設定、又はそれらの組み合わせを前記第1のニューラルネットワークに入力するステップをさらに有する、請求項15に記載の方法。
【請求項１７】
前記患者統計値は、母親の年齢、患者の体重、患者の身長、又はそれらの組み合わせを有する、請求項16に記載の方法。
【請求項１８】
前記導出される測定値は、妊娠年齢又は染色体異常の年齢調整リスクを有する、請求項16に記載の方法。
【請求項１９】
前記測定値に基づいて妊娠年齢及び／又は体重推定値を決定するステップをさらに有する、請求項14に記載の方法。
【請求項２０】
実行可能な命令を有する非一時的なコンピュータ可読媒体であって、実行されるとき、医用撮像システムのプロセッサに、請求項14乃至19の何れか一項に記載の方法を実行させる、コンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、超音波画像を介して解剖学的特徴を測定し、少なくとも1つのニューラルネットワークを使用して関連する測定品質を決定するための超音波システム及び方法に関する。特定の実現は、一つ又はそれより多くのバイオメトリックツールを装備した超音波撮像システムを介して取得される各測定値について確率ベースの信頼レベルを生成するように構成されるシステムを有する。
【背景技術】
【０００２】
超音波胎児生体計測は、妊娠管理のための胎児年齢と成長軌跡を推定するために一般的に用いられ、潜在的な胎児健康障害の主要な診断ツールである。胎児障害は、ある妊娠年齢におけるある種の解剖学的測定値の実際の関係と期待される関係との不一致に基づいてしばしば識別される。胎児障害識別の精度は超音波画像取得及び測定値抽出における超音波検査技師の技能に大きく依存し、これは、特定の解剖学的測定値のために正しい撮像面を正確に指し示すこと、及び測定値を得るために仮想器具(例えば、キャリパ)を使用することを必要とし得る。超音波撮像及び評価の観察者内及び観察者間の変動性はしばしば、胎児の大きさ及び成長の不正確な推定に寄与し、これは、不必要な反復検査、コストの増加、及び妊娠する親に対する不所望のストレスにつながる。さらに、訓練を受けた超音波検査技師の不足と超音波検査処方の追加は、医療提供者に圧力をかけて、訓練を受けた超音波検査技師の使用を減らし、再検査の回数と各患者の滞在期間を短縮する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
したがって、胎児又は他の解剖学的特徴の超音波画像を、改善される精度及びより短い時間での一貫性で取得及び分析するように構成される新しい技術が必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本開示は、少なくとも1つの深層学習ニューラルネットワークを使用することによって、様々な解剖学的オブジェクトの超音波画像を取得及び分析するためのシステム及び方法を説明する。本明細書の実施例は、胎児の出生前評価に特に対処するが、開示されるシステム及び方法は例示目的のみのために胎児評価に関して記載され、解剖学的測定は例えば、心臓及び肺を有するがこれらに限定されない、患者内の様々なオブジェクト上のある範囲の時点で実行され得ることが、当業者には理解されるべきである。いくつかの実施形態では、システムが出生前超音波スキャン、又は他の臨床用途(例えば、心臓、肝臓、乳房など)に関連する超音波スキャンプロトコルの精度、効率、及び自動化を改善するように構成されてもよい。システムは、全体としての現在の測定セット、解剖学的特徴及び／又は患者の以前の測定、及び既知の健康リスクを考慮して、得られた測定値の品質を決定することによって、超音波検査誤差を低減することができる。例示的なシステムは、超音波データから取得される各測定値が特有のセットに属する確率を生成するために深層学習アプローチを実装し、それによって、ユーザに表示され得る信頼度メトリックを提供する。いくつかの実施形態では、ニューラルネットワークは、解剖学的測定値と自然集団変動性との間の広範囲の関係を解釈するエキスパートデータを使用して訓練することができる。結果は特定の測定をやり直すために、ユーザ(例えば、超音波検査技師)をガイドするために使用され得る。
【０００５】
本開示のいくつかの例によれば、超音波撮像システムは、標的領域に向けて送信される超音波パルスに応答するエコー信号を取得するように構成される超音波トランスデューサを含んでもよい。システムはまた、超音波エコーから生成される少なくとも1つの画像フレームから標的領域内の解剖学的特徴の測定値を取得するためのバイオメトリツールウィジェットを表示するように構成されるグラフィカルユーザインタフェースを有することができる。システムはまた、超音波トランスデューサと通信し、測定の精度を示す信頼度メトリックを決定し、グラフィカルユーザインタフェースに信頼度メトリックに対応するグラフィカルインジケータを表示させるように構成される一つ又はそれより多くのプロセッサを有することができる。
【０００６】
いくつかの例では、プロセッサは、解剖学的特徴を有する撮像データで訓練される第1のニューラルネットワークに少なくとも1つの画像フレームを入力することによって信頼度メトリックを決定するように構成される。いくつかの実施形態では、プロセッサは、患者統計値、解剖学的特徴の事前測定値、事前測定値に基づく導出測定値、画像フレームが解剖学的特徴に関連付けられた解剖学的ランドマークを有する確率、画像フレームの品質レベル、超音波トランスデューサの設定、又はそれらの組合せを第1のニューラルネットワークに入力することによって、信頼度メトリックを決定するようにさらに構成される。いくつかの例では、画像フレームが解剖学的ランドマークを有する確率は、解剖学的特徴を測定するために正しい撮像面が得られたかを示す。いくつかの実施形態では、画像フレームが解剖学的ランドマークを有する確率の表示は、グラフィカルユーザインタフェース上に表示される。いくつかの例では、導出される測定値は妊娠年齢又は染色体異常の年齢調整リスクを有する。いくつかの実施形態では、患者統計値は、母親の年齢、患者の体重、患者の身長、又はそれらの組み合わせを有する。いくつかの例では、画像フレームの品質レベルは、超音波トランスデューサからの解剖学的特徴の距離、超音波トランスデューサに対するバイオメトリツールウィジェットの向き、解剖学的特徴までのビーム焦点領域の距離、周波数分析を介して得られるノイズ推定値、又はそれらの組み合わせに基づく。いくつかの例では、グラフィカルユーザインタフェースは、超音波トランスデューサに物理的に結合されない。
【０００７】
いくつかの実施形態では、プロセッサは、信頼度メトリックに閾値を適用して、測定値を再取得すべきかを判定し、測定値を再取得すべきかの指示をグラフィカルユーザインタフェースに表示させるようにさらに構成される。いくつかの例では、バイオメトリツールウィジェットは、キャリパ、トレースツール、楕円ツール、曲線ツール、領域ツール、ボリュームツール、又はそれらの組み合わせを備える。いくつかの例において、解剖学的特徴は、胎児又は子宮に関連する特徴である。いくつかの実施形態では、プロセッサが測定値に基づいて妊娠年齢及び／又は体重推定値を決定するようにさらに構成される。いくつかの例では、第1のニューラルネットワークは、確率論的ドロップアウトを用いて教師あり学習を実行するように構成される多層パーセプトロンネットワーク、又は画像フレーム及び測定値の圧縮表現を生成し、その圧縮表現を母集団ベースのデータのマニホールド（多様体）と比較するように構成されるオートエンコーダネットワークを備える。
【０００８】
本開示のいくつかの例によれば、超音波撮像の方法は、超音波システムに動作可能に結合されるトランスデューサによって標的領域に送信される超音波パルスに応答してエコー信号を取得するステップを有することができる。本方法はまた、超音波エコーから生成される少なくとも1つの画像フレームから標的領域内の解剖学的特徴の測定値を取得するためのバイオメトリツールウィジェットを表示するステップを有することができる。この方法はさらに、測定の精度を示す信頼度メトリックを決定するステップと、信頼度メトリックに対応するグラフィカルインジケータをグラフィカルユーザインタフェースに表示させるステップとを有することができる。
【０００９】
いくつかの例では、信頼度メトリックを決定するステップは、解剖学的特徴を有する撮像データで訓練される第1のニューラルネットワークに少なくとも1つの画像フレームを入力するステップを有する。いくつかの実施形態では、本方法は、患者統計値、解剖学的特徴の事前測定値、事前測定値に基づく導出測定値、画像フレームが解剖学的特徴に関連する解剖学的ランドマークを有する確率、画像フレームの品質レベル、超音波トランスデューサの設定、又はそれらの組合せを第1のニューラルネットワークに入力するステップをさらに有することができる。いくつかの実施形態では、患者統計は、母親の年齢、患者の体重、患者の身長、又はそれらの組み合わせを有する。いくつかの例では、導出される測定値は、妊娠年齢又は染色体異常の年齢調整リスクを有する。いくつかの実施形態では、方法は、測定値に基づいて妊娠年齢及び／又は体重推定値を決定するステップをさらに含んでもよい。
【００１０】
本明細書で説明される方法のいずれか、又はそのステップは実行可能命令を備える非一時的なコンピュータ可読媒体で実施されてもよく、実行されるとき、医用撮像システムのプロセッサに、本明細書で実施される一つ又はそれより多くの方法又はステップを実行させてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本開示の原理による超音波システムのブロック図である。
【図２】本開示の原理に従って実施されるシステム構成要素の動作構成のブロック図である。
【図３】本開示の原理に従って実施されるオートエンコーダネットワークの図である。
【図４】図1の超音波システムの付加的な構成要素を示す図である。
【図５】本開示の原理に従って実行される超音波撮像の方法のフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
特定の実施形態の以下の説明は本質的に単に例示的なものであり、本発明又はそのアプリケーション又は使用を限定することを決して意図するものではない。本システム及び方法の実施形態の以下の詳細な説明では、本明細書の一部を形成し、説明されるシステム及び方法を実施することができる特定の実施形態を例として示す添付の図面を参照する。これらの実施形態は当業者が発明開示されているシステム及び方法を実施することを可能にするのに十分に詳細に記載されており、他の実施形態が利用されてもよく、構造的及び論理的な変更が、本システムの精神及び範囲から逸脱することなくなされてもよいことが理解されるべきである。さらに、明確にするために、特定の特徴の詳細な説明は本システムの説明を不明瞭にしないように、当業者に明らかである場合には論じない。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、本システムの範囲は添付の特許請求の範囲によってのみ定義される。
【００１３】
胎児の大きさ及び成長軌跡は、胎児の健康の重要な指標である。例えば、胎児発育障害は、与えられた妊娠年齢についての実際の測定値と期待される生体計測値との間の不一致に基づいてしばしば識別される。一部には頻繁なヒューマンエラーにより、このような不一致は、超音波画像診断を介して得られる不正確な解剖学的測定に起因することが多く、偽陽性結果につながる。同様に、測定誤差は、真の不一致を明らかにすることができず、偽陰性につながる可能性がある。したがって、どの測定値が正確であり、どれが胎児の正確な解剖学的評価又は患者のさらなる解剖学的特徴にとって極めて重要ではないかを決定する。本明細書のシステム及び方法は、正確な解剖学的測定値と不正確な解剖学的測定値とを区別することによって、及び／又は不正確な測定値の取得を低減又は排除することによって、様々な解剖学的特徴を測定するように構成される超音波画像取得及び評価技術を改善することができる。本明細書のシステムは、測定値の信頼レベルを決定することによって、特定の測定値の精度を定量化するように構成することができる。特定の実現は胎児の超音波画像を取得し、それから様々な解剖学的測定値を取得することを有する。得られる測定値に基づいて、妊娠年齢、胎児体重、及び／又は解剖学的異常の存在などの一つ又はそれより多くの導出される測定値を決定することができる。得られる測定値に関連する信頼レベルを決定することによって、本明細書のシステムは胎児画像の誤解釈を低減することができ、それによって、例えば、異常検出に関して偽陽性及び偽陰性の可能性を低減し、母集団ベースの成長比較の精度を改善することができる。特定の実施態様は、各測定値を取得するのに必要な正しい撮像面を識別することによって、取得される解剖学的測定値に関連する信頼レベルを改善するように構成することができる。また、特定の画像を取得するために必要な、音響結合を強化し、最適な画像設定を自動的に選択することによって、画質を改善することができる。このような改善は撮像が困難な患者(例えば、肥満患者)を検査する場合に、特に劇的であり得る。
【００１４】
本開示による超音波システムは、解剖学的特徴の測定値の質を決定するために、ニューラルネットワーク、例えば、ディープニューラルネットワーク(DNN)、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、リカレントニューラルネットワーク(RNN)、オートエンコーダニューラルネットワークなどを利用してもよい。いくつかの例では、測定値が最初に得られる超音波画像の品質を決定するために、ニューラルネットワークを使用することもできる。画質は、画像が視覚的に解釈容易であるか困難であるか、又は画像が特定の標的特徴の正確かつ一貫した測定値を取得するのに必要な特定の必須ランドマーク特徴を有するかを包含することができる。様々な例では、ニューラルネットワークは、超音波画像フレーム、測定値、及び／又は統計値の形成で入力データを分析し、各測定値に対してネットワークによって出力される信頼レベルで具現化されてもよい測定値の品質を決定するように構成されるニューラルネットワーク(例えば、訓練されるアルゴリズム又はハードウェアベースのノードシステム)を取得するために、現在知られている、又は今後開発される様々な学習技法のいずれかを使用して訓練されてもよい。
【００１５】
本発明の原理による超音波システムは、媒体、例えば、人体又はその特定の部分に向けて超音波パルスを送信し、超音波パルスに応答してエコー信号を生成するように構成される超音波トランスデューサを有するか、又は超音波トランスデューサに動作可能に結合されてもよい。超音波システムは、送信及び／又は受信ビームフォーミングを実行するように構成されるビームフォーマと、いくつかの例では超音波撮像システムによって生成される超音波画像を表示するように構成されるディスプレイとを有することができる。超音波撮像システムは、一つ又はそれより多くのプロセッサと、ハードウェア及び／又はソフトウェアコンポーネントで実施することができるニューラルネットワークの少なくとも1つのモデルとを有することができる。ニューラルネットワークは、バイオメトリツールを介して得られる解剖学的測定の精度を評価するように訓練され得る。いくつかの例では、1つ又は更なるニューラルネットワークを訓練して、測定値を得るために使用される画像の品質及びコンテンツの十分性を評価することができる。ニューラルネットワークは、通信可能に結合されるか、又は1つの多層ネットワークに統合され得る。
【００１６】
本開示に従って実装されるニューラルネットワークは、ハードウェア(例えば、ニューロンは物理的構成要素によって表される)又はソフトウェアベース(例えば、ソフトウェアアプリケーションにおいて実装されるニューロン及び経路)であってもよく、所望の出力を生成するためにニューラルネットワークを訓練するために、様々なトポロジ及び学習アルゴリズムを使用することができる。例えば、ソフトウェアベースのニューラルネットワークは命令を実行するように構成されるプロセッサ(例えば、単一又はマルチコアCPU、単一GPU又はGPUクラスタ、又は並列処理のために配置される複数のプロセッサ)を使用して実現することができ、これは、コンピュータ可読媒体に記憶されてもよく、実行されるとき、プロセッサに画像及び／又は測定品質を評価するための訓練されるアルゴリズムを実行させる。超音波システムは、超音波画像(2D、3D、4Dなど)及び／又は追加のグラフィック情報を配置するように動作可能なディスプレイ又はグラフィックプロセッサを有することができ、ディスプレイ又はグラフィックプロセッサは、注釈、信頼度メトリック、ユーザ命令、組織情報、患者情報、インジケータ、カラーコーディング、ハイライト、及び他のグラフィックコンポーネントを、超音波システムのユーザインターフェース上に表示するためのディスプレイウィンドウ内に有することができる。いくつかの実施形態では、超音波画像及び関連する測定値は、検査後のレビュー、報告目的、又は将来のトレーニング(例えば、ニューラルネットワークの性能を向上させ続けるため)、特に、高い信頼レベルに関連する測定値を生成するために使用される画像のために、画像保管及び通信システム(PACS)などの記憶装置及び／又はメモリデバイスに提供され得る。ディスプレイは遠隔に配置することができ、リアルタイム又は非同期で、画像を行う超音波検査技師以外のユーザによって対話することができる。いくつかの例ではスキャン中に取得される超音波画像及び／又は関連する測定値は、超音波システムを作動するユーザに表示されなくてもよいが、超音波スキャンが実行されるときに、潜在的な解剖学的異常又は測定誤差の有無についてシステムによって分析されてもよい。そのような実施形態によれば、画像及び／又は測定値は、超音波検査技師、産科医、又は臨床医などのユーザによるレビューのために生成されるレポート内で抽出することができる。
【００１７】
図1は、本開示の原理による例示的な超音波システムを示す。超音波システム100は、超音波データ収集ユニット110を有することができる。超音波データ収集ユニット110は、超音波パルス114を被験者、例えば腹部の領域116に送信し、送信されるパルスに応答して超音波エコー118を受信するように構成される超音波センサアレイ112を有する超音波プローブを含むことができる。領域116は図示のように、発達中の胎児、又は心臓又は肺などの様々な他の解剖学的オブジェクトを含むことができる。さらに示されるように、超音波データ収集ユニット110は、ビームフォーマ120及び信号プロセッサ122を含むことができ、これらは、アレイ112で受信される超音波エコー118から離散超音波画像フレーム124のストリームを生成するように構成することができる。さらに、一つ又はそれより多くの画像バイオメトリツールウィジェット123、例えば、キャリパ、トレースツール、及び／又は楕円ツール、曲線ツール領域、ツールボリュームツールなどを、画像フレーム124内で可視の解剖学的特徴の一つ又はそれより多くの測定値125を取得するように構成することができる。ツールウィジェット測定値はユーザ入力を必要とする手動であってもよいし、自律的であってもよい。画像フレーム124及び／又は関連する測定値125は測定値の精度を決定するように構成されるデータプロセッサ126、例えば、計算モジュール又は回路に通信することができる。いくつかの例では、データプロセッサ126は、超音波画像から得られる測定値の精度を推定するように訓練され得る、ニューラルネットワーク128などの少なくとも1つのニューラルネットワークを実装することによって、測定精度を決定するように構成され得る。データプロセッサ126はまた、画像分類ネットワーク144及び／又は画質ネットワーク148を実装するように構成されてもよく、その出力は、いくつかの実施形態において、ネットワーク128の精度を改善するためにニューラルネットワーク128に入力されてもよい。様々な例では、データプロセッサ126はまた、トレーニングデータ及び新たに取得される患者固有データを有する様々なデータタイプを記憶するように構成されるデータベース127に、通信可能に、又は他の方法で結合され得る。
【００１８】
超音波データ収集ユニット110は、胎児、子宮、及びそれらの特徴を有することができる一つ又はそれより多くの関心領域116から超音波データを取得するように構成することができる。超音波センサアレイ112は、超音波エネルギを送受信するように構成される少なくとも1つのトランスデューサアレイを含んでもよい。超音波センサアレイ112の設定は、胎児の出生前スキャンを実行するために予め設定することができ、実施形態では、特定のスキャン中に調整することができる。様々なトランスデューサアレイ、例えば、線形アレイ、凸形アレイ、又はフェーズドアレイを使用することができる。センサアレイ112に含まれるトランスデューサ素子の数及び配置は、異なる例で変化してもよい。例えば、超音波センサアレイ112は、それぞれリニアアレイ及びマトリクスアレイプローブに対応する、トランスデューサ素子の1D又は2Dアレイを含んでもよい。2Dマトリクスアレイは、2D又は3D画像のために、(フェーズドアレイビーム形成を介して)仰角ディメンション及び方位角ディメンションの両方で電子的にスキャンするように構成されてもよい。Bモード撮像に加えて、本明細書の開示に従って実施される撮像モダリティは例えば、剪断波及び／又はドップラーを有することもできる。様々なユーザが、本明細書で説明される方法を実行するために超音波データ収集ユニット110を取り扱い、操作することができる。いくつかの例において、ユーザは所与のスキャンにおいて必要とされる胎児の各解剖学的特徴を正確に識別することができない、経験の浅い初心者超音波操作者であり得る。場合によっては、データ取得ユニット110がロボット(位置決め、設定など)によって制御され、人間のオペレータデータを置き換えて、ここに記載される方法を実行することができる。例えば、データ取得ユニット110は、データプロセッサ126によって取得される所見を利用して、一つ又はそれより多くの画像平面及び／又はそれから取得される解剖学的測定値を精緻化するように構成され得る。そのような例によれば、データ取得ユニット110は、データプロセッサから受信されるフィードバックに応答して、トランスデューサ、信号プロセッサ、又はビームフォーマの一つ又はそれより多くのパラメータを調整することによって、自動化される形で動作するように構成され得る。
【００１９】
データ収集ユニット110はまた、超音波センサアレイ112に結合される、例えばマイクロビームフォーマ、又はマイクロビームフォーマとメインビームフォーマとの組み合わせを有するビームフォーマ120を含んでもよい。ビームフォーマ120は例えば、集束ビームに超音波パルスを形成することによって、超音波エネルギの伝送を制御することができる。また、ビームフォーマ120は、識別可能な画像データが他のシステム構成要素の助けで生成され処理され得るように、超音波信号の受信を制御するように構成されてもよい。ビームフォーマ120の役割は、異なる超音波プローブの種類で変化し得る。いくつかの実施形態では、ビームフォーマ120は、2つの別個のビームフォーマ、すなわち、被験者への送信のための超音波エネルギのパルスシーケンスを受信して処理するように構成される送信ビームフォーマと、受信した超音波エコー信号を増幅し、遅延し、及び／又は和らげるように構成される別個の受信ビームフォーマとを含んでもよい。いくつかの実施形態では、ビームフォーマ120は、送信ビーム形成及び受信ビーム形成の両方に対してそれぞれグループ入力及び出力で動作するメインビームフォーマに結合される、送信ビーム形成と受信ビーム形成のためのセンサ素子のグループ上で動作するマイクロビームフォーマを含んでもよい。
【００２０】
信号プロセッサ122は、センサアレイ112及び／又はビームフォーマ120と通信可能、動作可能及び／又は物理的に結合することができる。図1に示す例では、信号プロセッサ122は、データ収集ユニット110の一体構成要素として含まれているが、他の例では信号プロセッサ122が別個の構成要素であってもよい。いくつかの例では、信号プロセッサはセンサアレイ112と一緒に収容されてもよく、又はそれに結合されるが通信可能に(例えば、有線又は無線接続を介して)物理的に分離されてもよい。信号プロセッサ122は、センサアレイ112で受信される超音波エコー118を具現化する、フィルタリングされていないとともに組織解除される超音波データを受信するように構成されてもよい。このデータから、信号プロセッサ122は、ユーザが胎児領域116をスキャンするときに、複数の超音波画像フレーム124を連続的に生成することができる。
【００２１】
特定の実施の形態では、ニューラルネットワーク128は、バイオメトリツールウィジェット123を介して取得される各測定値125が測定値の特有のセットに属する確率を生成するように、撮像データを介して訓練される深層学習ネットワークを有する可能性がある。それから、この確率に基づいて、又はそれに等しくなるように、関連する信頼レベルが各測定値について生成され、測定値精度のリアルタイム評価をユーザに提供し、いくつかの例では、一つ又はそれより多くの測定値が再取得されるべきかを示す。図2に関して以下に説明するように、ニューラルネットワーク128は、画像分類ネットワーク144及び画質ネットワーク148によって生成される出力を有する複数の別個の入力を処理することができる。
【００２２】
図2は、データプロセッサ126によってそれぞれ受信及び生成され得る様々な入力及び出力を有する、システム100に従って実装される構成要素の例示的な動作構成を示す。図示のように、データプロセッサ126は、一つ又はそれより多くの入力130を受信するように構成できるニューラルネットワーク128を実装するように構成することができる。入力130は変化してもよい。例えば、入力130は、現在の胎児測定値と、超音波検査中に実質的にリアルタイムで取得される対応する超音波画像130aとを有することができる。システム100を介して入手した胎児測定値には頭殿長、頭部円周、両頭頂骨間の直径、胎嚢直径、後頭前頭の直径、外周長、湿度、腹部円周、眼内距離及び／又は両眼距離、ならびに心臓体積及び／又は胎動のような機能撮像が含まれるが、これらに限定されない。いくつかの例では、他の解剖学的特徴の追加の測定値、例えば心臓又は肺などの器官の断面直径を、2つの測定値の間の角度などの追加のパラメータと共に取得することもできる。入力はまた、母親の体重、身長、年齢、人種などを有する母親の様々な統計量130bを有することができる。所与の胎児の以前の胎児測定値130cも入力することができる。入力130は、直接的な胎児測定値、例えば、大腿骨長に基づく、妊娠年齢推定値130dなどの一つ又はそれより多くの導出測定値をさらに有することができる。いくつかの実施形態では、得られる測定値が、基礎となる胎児異数性又は非染色体異常の年齢調整リスクの増加を示す超音波マーカーを有することができる。前述の入力130のうちの1つ又は複数は入力130を分析し、入力に基づいて一つ又はそれより多くの出力132を生成するように構成されるニューラルネットワーク128によって受信することができる。そのような出力132は、各測定値についての一つ又はそれより多くの胎児測定値及び関連する信頼レベル132a、妊娠年齢推定値及び関連する信頼レベル132b、ならびに胎児体重推定値132cを有することができる。
【００２３】
ニューラルネットワーク128の各出力132に対して、データプロセッサ126によって信頼閾値134を適用して、所与の測定の品質が満足できるものであるか、又は再測定が必要であるかを判定することができる。閾値は経験的に調整することも、ユーザ又は検査者が直接設定することもできる。いくつかの実施形態によれば、閾値化結果は、一つ又はそれより多くの通知140の形態で伝達され得る。例えば、データプロセッサ126は、閾値を満たさない測定のための「再測定」通知136と、閾値134を満たす測定のための「完了」通知138とを生成するように構成することができる。通知が伝達される具体的な方法は変わり得る。例えば、通知は図4を参照して以下に説明するように、表示されるテキスト、又はユーザに提示される様々な視覚的及び／又は音声的な手がかりを有することができる。それに加えて、又はその代わりに、データプロセッサ126は、ニューラルネットワーク128によって決定される測定値及び関連する信頼レベルのすべて又は選択を有することができる報告142を生成するように構成することができる。例示的なレポート142は、所与のスキャン中に取得される出力132a、132b、及び／又は132cと、それに関連する任意の通知とを有することができる。
【００２４】
いくつかの例では、システム100は、第2のニューラルネットワークを実現して、ニューラルネットワーク128の実現の前に実行されてもよい、標的解剖学的構造に対する超音波プローブ位置を評価することによって、画像取得及び評価の精度をさらに改善するように構成されてもよい。具体的には、CNNを有することができる画像分類ネットワーク144は、所与の超音波画像が特定の測定値を得るために必要な解剖学的ランドマークを有するかを判定するように訓練することができる。例えば、超音波プローブで視床横断像が得られない場合、両頭頂部の直径及び頭部の周囲の測定値が誤っている可能性がある。経視床ビューでは、視床と透明中隔腔の両方が見えるはずである。同様に、胃、臍静脈、腹部両側の2本の肋骨が見えないと、腹囲測定を誤ることがある。したがって、両頭頂部の直径及び頭部周囲の測定値が求められる場合、画像分類ネットワーク144は、視床及び透明中隔が現在の画像フレームに含まれるかを判定するように構成され得る。同様に、腹囲が求められる場合、画像分類ネットワーク144は、胃、臍静脈、及び腹部の各側の2つの肋骨が現在の画像フレームに含まれるかを判定するように構成され得る。一つ又はそれより多くのランドマークの存在を確認することによって、画像分類ネットワーク144は指定される解剖学的測定のための正しい撮像面が得られることを確認することができ、これにより、バイオメトリツール123は、画像に含まれる標的特徴をより高い信頼度で測定することができる。いくつかの例では、標的領域116の自動セグメンテーションを実行するために、画像分類ネットワーク144に加えて、又はその代わりに、セグメンテーションプロセッサを実装してもよい。
【００２５】
画像分類ネットワーク144によって処理される入力146は、予め選択される円周の内側にある画像の領域を含むことができる。領域を予め選択される円周に制限することによって、画像分類ネットワーク144によって一つ又はそれより多くの解剖学的ランドマークが探索される全領域は低減され、それによって、ネットワークを訓練するために使用される必要なデータの量が低減され、システム100の処理効率がさらに向上する。
【００２６】
様々な実施形態では、画像分類ネットワーク144の出力130eは、ニューラルネットワーク128によって処理される別の入力ソースとして利用することができる。出力130eは所与の画像フレームが特定の解剖学的測定値に関連するランドマーク解剖学的特徴を有する数値確率を含むことができ、したがって、特定の画像の品質及びそこから得られる測定値を評価するために使用される信頼性の追加の尺度を提供する。例えば、画像分類ネットワーク144が、初期画像フレームをフィルタリングするために実装されない場合、母集団全体の平均と一致するが、準最適画像平面から得られる測定値は不正確である可能性があるため、最終信頼レベル出力132が正確である可能性は低減され得る。いくつかの実施形態では、出力130eは、超音波スキャンを実行するユーザによる即座の評価のために表示することができ、それによって、ユーザは、現在のプローブ位置が所与の測定値を得るのに十分であるか、又はプローブ位置、向き、及び／又は設定の調整が必要であるかを解読することができる。例えば、疑わしい解剖学的測定値は、対応する画像と共に、画像が一つ又はそれより多くの解剖学的ランドマークを欠いている可能性がある、又は欠いているという通知140をユーザに表示することができる。ニューラルネットワーク128の実施前にこのような指示をユーザに提供することによって、無駄な処理ステップを回避することができ、それによってシステム100の処理効率を改善することができる。
【００２７】
追加又は代替の実施形態では、システム100は、所与のスキャン中に取得される超音波画像の品質を評価することによって、画像取得及び評価の精度をさらに改善するために、第3(又は第2の)ニューラルネットワークを実装するように構成され得る。具体的には、画質ネットワーク148は、所与の超音波画像が高品質、低品質、又は中品質であるかを判定するように訓練され得る。画質ネットワーク148によって受信される入力150は、超音波画像及び／又は周波数、利得などの画像設定を有することができる。入力150はまた、画質、超音波トランスデューサからの測定の最小、最大及び平均距離、トランスデューサに対する測定ウィジェットの向き、測定終了点のビーム焦点領域までの距離、測定軸に沿った推定画像分解能、及び／又は例えば、キャリパ選択の終了点を囲む領域内の周波数分析を介して得られるノイズ推定値を劣化させる収差推定値を有することができる。画質ネットワーク148は、複数の画像を用いてトレーニングすることができ、各画像は、前述の入力150と相関され、高品質、低品質、又は中品質を有するものとしてラベル付けされる。
【００２８】
様々な例では、画質ネットワーク144の出力130fは、ニューラルネットワーク128によって処理される別の入力源として利用することができる。出力130fは、測定値を得るために使用される特定の画像が必要な品質であるという数値確率を有することができる。いくつかの例では、出力130fは、潜在的な測定誤差の早期表示をユーザに提供するために、測定取得中に実質的にリアルタイムで生成され、使用され得る。例えば、2つの測定終了点を選択すると、例えば、50％、75％又は99％の画質の通知140が生成されて表示され、画質は、特定の測定値が正確に決定され得る可能性を伝えるので、10％の画質測定基準は、測定値が画像に基づいて正確に決定され得る低い可能性を伝えるが、99％の画質測定基準は、測定値が画像に基づいて正確に決定され得る高い可能性を伝える。いくつかの例では、画質ネットワーク148は、どの特定の入力が特定の画質メトリックに最も寄与したかを決定するために、ユーザが入力150に「戻る」ことを可能にするように構成され得る。
【００２９】
ニューラルネットワーク128は、本明細書で説明される解剖学的測定アプリケーションのために特に構成される様々な教師あり又は教師なし学習技法を実施することによって、誤った測定値、又は誤っている可能性がある測定値を識別するように構成することができる。採用される技術に応じて、ニューラルネットワークのアーキテクチャも変化し得る。例えば、ニューラルネットワーク128は、確率論的ドロップアウトを用いて教師あり学習を実行するように構成される多層パーセプトロン(MLP)ネットワークを備えることができる。特定のアーキテクチャは変わり得るが、MLPネットワークは一般に、入力層、出力層、及び複数の隠れ層を備えることができる。所与の層(i)内のすべてのニューロンは次の層(i + 1)内のすべての他のニューロンに完全に接続することができ、一つ又はそれより多くの層内のニューロンは、各入力を分類するためのシグモイド又はソフトマックス活性化機能を実施するように構成することができる。MLPネットワークの分類出力を使用する代わりに、確率論的ドロップアウトを実装して測定の不確かさを予測することができる。具体的には、MLP内のランダムに選択されるノードの事前に指定されるパーセンテージは、処理中に一時的に省略又は無視することができる。検査中に得られる所与の測定値が正しいという不確実性を予測するために、モデルの複数のフィードフォワード反復を実行することができ、各実行中に、一つ又はそれより多くのノードがネットワークから確率論的にドロップされる。複数の反復の後、単一の患者についてMLPによって生成される予測の変動は、不確実性の指標として使用され得る。例えば、複数回の反復後に得られる高い予測変動は、高い測定の不確かさ、従って、測定誤差のより大きな可能性を示すことができる。同様に、複数回の反復後の変動が小さいと、測定値の不確かさが低いことが示される。MLPを訓練するために、様々な胎児画像及び／又は測定値の医療専門家の注釈を、対応する胎児の結果(例えば、出生体重、正常出生、異常出生)とともに使用することができる。
【００３０】
更なる実施形態では、教師なし学習がオートエンコーダベースの表現型層別化及び異常値識別を介して実施されてもよい。具体的には、オートエンコーダベースの表現型層化又は制限付きボルツマンマシン(RBM)を使用して、人間の入力なしに、生の入力データ(入力130で実施される)内の潜在構造を発見することができる。オートエンコーダベースの動作の一例を図3に示す。図示のように、ニューラルネットワーク128はオートエンコーダネットワークを備えることができ、オートエンコーダネットワークは上述の様々な入力130を表す複数、例えば、数千以上のスパースコード152を受信するように構成することができる。自動エンコーダ128はスパース符号の圧縮ベクトル154を生成することを学習し、これは、既知のデータ点のマニホールド156を構成する広い母集団トレーニングデータのセットと比較され得、それによって、新しい測定データの組み合わせがトレーニングデータに類似するかを決定する。そわない場合、データは、まれな異常が検出されることを示す異常値であってもよい。異常は、実際の解剖学的差異又は不正確な測定を具現化することができる。いずれの場合も、ユーザはデータが実際に解剖学的異常を示すか、又は最初の測定が単に不正確であったかを確認するために、外れ値を再評価するようにシグナリングされ得る。一例では、圧縮ベクトル154は、t分散確率近傍埋め込みアルゴリズム(t−SNE)などのクラスタリングアルゴリズムを介して処理される。このような例によれば、新しい測定データの距離は、マニホールド156内に具現化される母集団ベースの分布データと比較されて、新しいデータがトレーニングデータとどの程度異なるかを決定することができる。
【００３１】
いくつかの例では、測定値のセットが曖昧又は不確実であると識別された後、ルールベースのチャートの形態のドメイン専門知識を適用して結果を評価することができる。ルールベースのチャートを使用して、どの測定値が異常値であるように見えるかを識別することができる。いくつかの例では、不正確な測定値がニューラルネットワーク128を介して分析される特定のデータセットから測定値のうちの1つを反復的に除外し、次に、プロセッサ126又はユーザを介して、どの測定値が測定値の不確実性に最も寄与するかを選択することによって識別することができる。
【００３２】
様々な実施形態では、ニューラルネットワーク128、画像分類ネットワーク144、及び／又は画質ネットワーク148は少なくとも部分的に、プロセッサ、例えば、データプロセッサ126によって実行される実行可能命令を備えるコンピュータ可読媒体内に実装され得る。ニューラルネットワーク128、144及び／又は148を訓練するために、入力アレイ及び出力分類の複数のインスタンスを有する訓練セットが、ニューラルネットワークの訓練アルゴリズム(例えば、Krizhevsky, A., Sutskever, I.及びHinton，G．E．の「ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks」によって記載されるAlexNet訓練アルゴリズム、NIPS 2012又はその派生)に提示され得る。
【００３３】
いくつかの例では、ニューラルネットワーク128、144、及び／又は148に関連するニューラルネットワークトレーニングアルゴリズムは特定の超音波画像から取得される各測定値の信頼レベルを決定するようにニューラルネットワークをトレーニングするために、数千又は数百万ものトレーニングデータセットを提示することができる。様々な例では、ニューラルネットワークを訓練するために使用される超音波画像の数が約50，000から200，000以上の範囲であってもよい。ネットワークを訓練するために使用される画像の数はより多数の異なる解剖学的特徴が識別される場合、又は、例えば体重、身長、年齢などのより多様な患者の変動に対応するために、増加されてもよい。トレーニング画像の数は、異なる解剖学的特徴について異なってもよく、特定の特徴の外観の変動性に依存してもよい。例えば、母集団全体の変動性が高い特徴に関連する測定品質を評価するためにネットワークを訓練することは、より大量の訓練画像を必要とする可能性がある。
【００３４】
一つ又はそれより多くの信頼レベル出力132に具現化される取得測定値の品質を含む超音波スキャンの結果は、システム100の一つ又はそれより多くのコンポーネントを介してユーザに表示することができる。図4に示すように、このような構成要素は、データプロセッサ126と通信可能に結合されるディスプレイプロセッサ158を有することができる。表示プロセッサ158はさらに、ユーザインターフェース160と結合され、それにより、表示プロセッサ158はデータプロセッサ126(したがって、その上で動作する一つ又はそれより多くのニューラルネットワーク)をユーザインターフェース160にリンクし、ニューラルネットワーク出力、例えば、測定値及び信頼水準をユーザインターフェース上に表示することができる。いくつかの実施形態では、表示プロセッサ158は、データプロセッサ126で受信される画像フレーム124から超音波画像162を生成するように構成することができる。いくつかの例では、ユーザインターフェース160は、超音波スキャンが実行されているときに超音波画像162を、画像上にオーバーレイされ得る一つ又はそれより多くの通知140とともにリアルタイムで表示するように構成され得る。通知140は、注釈、カラーマッピング、パーセンテージ、バー、及び報告142に編成され得る聴覚、音声、又は触覚レンダリングの形態の測定値及び関連する信頼レベルを有することができる。さらに、いくつかの実施形態では、特定の測定値を再取得するようにユーザを誘導するための一つ又はそれより多くの命令とともに、特定の測定値が所与の閾値を満たすかのインジケーションを通知140に含めることができる。
【００３５】
ユーザインターフェース160はまた、超音波スキャンの前、間、又は後の任意の時間にユーザ入力166を受信するように構成され得る。例えば、ユーザインターフェース160は、解剖学的特徴が正確に測定されることの確認、又は測定が再取得される必要があることの確認を示すユーザ入力166を受信する、対話型であり得る。いくつかの例では、入力166は、閾値134を上げるか下げるか、又は一つ又はそれより多くの画像取得設定を調整する命令を有することができる。さらに示されるように、ユーザインターフェース160は、解剖学的特徴の測定値を取得するためのバイオメトリツールウィジェット123を表示するように構成され得る。
【００３６】
図4に示す構成要素の構成は、図1と一緒に変更することができる。例えば、システム100は、携帯型であっても固定型であってもよい。様々なポータブル装置、例えばラップトップ、タブレット、スマートフォン、リモート表示及びインターフェースなどを使用して、システム100の一つ又はそれより多くの機能を実装することができる。データ処理の一部又は全部を(例えば、クラウド内で)遠隔的に実行してもよい。そのような装置を組み込む例では、超音波センサアレイ112が例えば、USBインターフェースを介して接続可能であってもよい。いくつかの例では、図1乃至図4に示す様々な構成要素を組み合わせることができる。例えば、ニューラルネットワーク128は、画像分類ネットワーク144及び／又は画質ネットワーク148とマージされてもよい。そのような実施形態によれば、ネットワーク144及び／又は148によって生成される出力は依然としてニューラルネットワーク128に入力されてもよいが、3つのネットワークは例えば、より大きな層状ネットワークのサブコンポーネントを構成してもよい。
【００３７】
図5は、本開示の原理に従って実行される超音波撮像の方法のフロー図である。例示的な方法500は例えば、初心者ユーザ及び／又はシステムによって生成される命令に従うロボット超音波装置によって実行され得る胎児スキャン中に、一つ又はそれより多くの解剖学的測定値の品質を決定するために、本明細書で説明されるシステム及び／又は装置によって任意の順序で利用され得るステップを示す。方法500は、システム100のような超音波撮像システム、又は例えばKoninklijke Philips N.V.(「Philips」)によるLUMIFYのような移動システムを有する他のシステムによって実行されてもよい。追加の例示的なシステムは、やはりフィリップスによって製造されるSPARQ及び／又はEPIQを有することができる。
【００３８】
図示の実施形態では、方法500が「超音波システムに動作可能に結合されるトランスデューサによって、標的領域に送信される超音波パルスに応答するエコー信号を取得する」ことによって、ブロック502で開始する。
【００３９】
ブロック504において、本方法は、「超音波エコーから生成される少なくとも1つの画像フレームから標的領域内の解剖学的特徴の測定値を取得するためのバイオメトリツールウィジェットを表示するステップ」を有する。
【００４０】
ブロック506において、この方法は、「測定の精度を示す信頼度メトリックを決定するステップ」を有する。
【００４１】
ブロック508において、本方法は、「グラフィカルユーザインタフェースに信頼度メトリックに対応するグラフィカルインジケータを表示させるステップ」を有する。
【００４２】
コンポーネント、システム、及び／又は方法がコンピュータベースのシステム又はプログラマブルロジックなどのプログラマブルデバイスを使用して実装される様々な実施形態では、上述のシステム及び方法が「C」、「C＋＋」、「FORTRAN」、「パスカル」、「VHDL」などの様々な既知の又は後に開発されるプログラミング言語のいずれかを使用して実装できることを理解される。したがって、上述のシステム及び／又は方法を実施するようにコンピュータなどのデバイスに指示することができる情報を有することができる、磁気コンピュータディスク、光ディスク、電子メモリなどの様々な記憶媒体を準備することができる。適切な装置が記憶媒体に含まれる情報及びプログラムにアクセスできると、記憶媒体は情報及びプログラムを装置に提供することができ、したがって、装置は、本明細書に記載するシステム及び／又は方法の機能を実行することができる。例えば、ソースファイル、オブジェクトファイル、実行可能ファイルなどの適切な材料を有するコンピュータディスクがコンピュータに提供される場合、コンピュータは情報を受け取り、それ自体を適切に構成し、様々な機能を実行するために、上記の図及びフローチャートに概説される様々なシステム及び方法の機能を実行することができる。すなわち、コンピュータは上述のシステム及び／又は方法の異なる要素に関連する情報の様々な部分をディスクから受信し、個々のシステム及び／又は方法を実装し、上述の個々のシステム及び／又は方法の機能を調整することができる。
【００４３】
本開示を考慮して、本明細書で説明される様々な方法及びデバイスは、ハードウェア、ソフトウェア、及びファームウェアで実装され得ることに留意される。さらに、様々な方法及びパラメータは、例としてのみ含まれ、いかなる限定的な意味においても含まれない。この開示を考慮して、当業者は本発明の範囲内に留まりながら、それら自体の技術及びこれらの技術に影響を及ぼすために必要とされる機器を決定する際に、本教示を実施することができる。本明細書で説明されるプロセッサのうちの一つ又はそれより多くの関数はより少ない数又は単一の処理ユニット(例えば、CPU)に組み込まれてもよく、本明細書で説明される関数を実行するために実行可能命令に応答してプログラムされる特定用途向け集積回路(ASIC)又は汎用処理回路を使用して実装されてもよい。
【００４４】
本システムは超音波撮像システムを特に参照して説明されてきたが、本システムは一つ又はそれより多くの画像が系統的な方法で得られる他の医療用撮像システムに拡張することができることも想定される。したがって、本システムは腎臓、精巣、乳房、卵巣、子宮、甲状腺、肝臓、肺、筋骨格、脾臓、心臓、動脈血及び血管系、ならびに超音波誘導介入に関連する他の画像応用に限定されるものではないが、画像情報を取得及び／又は記録するために使用され得る。さらに、本システムは本システムの特徴及び利点を提供することができるように、従来の撮像システムと共に使用することができる一つ又はそれより多くのプログラムを有することもできる。本開示の特定の追加の利点及び特徴は、本開示を検討することにより当業者に明らかであり得るか、又は本開示の新規なシステム及び方法を採用する当業者によって経験され得る。本システム及び方法の別の利点は、従来の医療画像システムを容易にアップグレードして、本システム、装置、及び方法の特徴及び利点を組み込むことができることであり得る。
【００４５】
当然のことながら、本明細書で説明される例、実施形態、又はプロセスのうちの任意の1つは、一つ又はそれより多くの他の例、実施形態、及び／又はプロセスと組み合わせることができ、又は本システム、デバイス、及び方法による別個の装置又はデバイス部分の間で分離及び／又は実行することができることを理解される。
【００４６】
最後に、上記の議論は単に本システムを例示することを意図しており、添付の特許請求の範囲を任意の特定の実施形態又は実施形態のグループに限定するものとして解釈されるべきではない。したがって、本システムは例示的な実施形態を参照して特に詳細に発明されてきたが、当業者であれば、以下の特許請求の範囲に記載される本システムのより広く意図される精神及び範囲から逸脱することなく、多数の修正及び代替実施形態を考案することができることも理解される。したがって、本明細書及び図面は例示的な方法で見なされるべきであり、添付の特許請求の範囲を限定することを意図するものではない。
【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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【国際調査報告】
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2021533920.tif 000009
2021533920.tif 000010