СПОСОБ И УСТРОЙСТВО ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ПОДВИЖНЫХ АНАТОМИЧЕСКИХ СТРУКТУР С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ УЛЬТРАЗВУКА
METHOD AND DEVICE FOR ULTRASOUND-BASED RECOGNISING OF MOVABLE ANATOMICAL STRUCTURES

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Изобретение относится к ультразвуковой диагностике субъекта, в частности, для распознавания анатомических структур, которые генерируют допплеровские смещения в ультразвуковом сигнале.
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Мониторы плода представляют собой устройства для обнаружения и регистрации частоты сердечных сокращений плода. Однако в случае слабых сердечных симптомов плода или их отсутствия, или если преобразователи расположены некорректно, они могут непреднамеренно регистрировать частоту сердечных сокращений матери. Эти паттерны частоты сердечных сокращений матери могут быть подобны паттернам частоты сердечных сокращений плода в таких записях. Как результат, каждый год подаются судебные иски, касающиеся случаев, в которых поставщики медицинских услуг не смогли различить паттерны частоты сердечных сокращений плода и матери. Неправильная интерпретация записи частоты сердечных сокращений может вести к необязательным действиям, необязательным хирургическим вмешательствам, запоздалым родам поврежденного плода или даже к смерти плода.
В публикации патентной заявки США US 2007/0066908 A1 описан способ и устройство, посредством которого один или несколько сердечных компонентов плода отделяют от информации о сигнале сердца, полученной от беременной женщины, на основе сингулярного разложения.
В US 2005/0251044 A1 описана система непрерывного неинвазивного измерения частоты сердечных сокращений с использованием одного или нескольких клейких матриц ультразвуковых преобразователей. Клейкие зонды работают в допплеровском режиме импульсной волны (PW). Сигнатуру сердца плода получают посредством сканирующих ультразвуковых лучей латерально до тех пор, пока не определят сердце плода на основе допплеровского смещения, вызванного клапанами сердца плода. Процессор цифровых сигналов запрограммирован на осуществление алгоритма автоматического распознавания сигнатуры сердца плода, например, посредством обнаружения средней частоты генерации допплеровского смещения в определенном диапазоне частот.
В US 4299234 A описано устройство непрерывного мониторинга частоты сердечных сокращений плода с одновременным использованием ультразвуковых и электрокардиографических сигналов.
Georgoulas et al. (“Classification of fetal heart rate during labour using hidden Markov model”) описывают автоматическую классификацию записи частоты сердечных сокращений плода, относящихся к здоровым новорожденным и новорожденным с гипоксией, используя набор параметров, выделенных из сигнала частоты сердечных сокращений плода и две скрытые Марковские модели (по одной для каждого класса).
СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Изобретение относится к способу распознавания подвижных анатомических структур с использованием ультразвуковых данных, компьютерному программному продукту, системе управления и монитору плода в независимых пунктах формулы изобретения. Варианты осуществления изобретения описаны в зависимых пунктах формулы изобретения.
Варианты осуществления изобретения решают указанную выше проблему за счет выполнения спектрального разложения ультразвуковых данных, которые содержат информацию допплеровского смещения о скорости. Различные части субъекта двигаются с различными скоростями. Например, когда сердце движется, стенка сердца и клапаны сердца двигаются с различными скоростями. Кроме того, определенные типы внутреннего движения субъекта являются цилиндрическими или имеют конкретные паттерны. Например, у сердца существует определенный паттерн сокращений камер сердца (движение стенок сердца) и движений клапанов сердца. Понимание или модель этих движений и их последовательности можно использовать для распознавания того, что исследуют с использованием ультразвукового преобразователя, без необходимости в системе визуализации. В случае сердца, это позволяет определить, что ультразвуковой преобразователь разместили правильно, чтобы обнаруживать частоту сердечных сокращений плода.
В некоторых вариантах осуществления изобретения используют распознавание паттернов для того, чтобы идентифицировать различные источники физиологических сигналов и, таким образом, предоставить способ для того, чтобы различать ультразвуковые сигналы матери и плода. Таким образом, можно минимизировать риск неправильной интерпретации записи. Кроме того, для классификации различных типов движений плода также можно использовать алгоритм и, следовательно, предоставить дополнительную информацию, которая описывает состояние и благополучие плода. Способ не требует каких-либо дополнительных кабелей или преобразователей или каких-либо других усилий, что крайне важно для того, чтобы способ был принят лицами, осуществляющими уход, и субъектами.
Мониторы плода определяют как устройства для измерения и визуализации более чем одного физиологического параметра нерожденного человека. Эти мониторы состоят из нескольких сенсорных элементов для измерения активности матки и сокращений сердца плода. В основном, используют два способа электронного мониторинга:
- Во внешнем или непрямом способе используют внешние преобразователи, расположенные на животе матери. Типично, в этой категории используют ультразвуковые допплеровские (УЗ) преобразователи, где звуковые волны высокой частоты отражают механическую деятельность плода сердца,
- Во внутреннем или прямом способе используют спиральный электрод для получения электрокардиограммы плода от предлежащей части нерожденного. Этот способ можно использовать только когда предлежащая часть доступна и ее можно идентифицировать.
В мониторах плода используют ультразвуковую допплеровскую технологию для неинвазивного захвата и регистрации частоты сердечных сокращений плода во время беременности и родов. Механические сокращения мышц сердца плода ведут к периодическим паттернам сигналов в отраженном ультразвуке. Мониторы плода используют период паттернов для определения текущей частоты сердечных сокращений плода. Основная проблема этой технологии заключается в неспособности различать источник физиологического сигнала, который генерирует отраженный ультразвук. Все периодические движения ткани или тока крови в пределах ультразвукового луча могут генерировать частоту сердечных сокращений в мониторе плода. Пульсация артерий живота матери является хорошо известной причиной этой проблемы. В этом случае мониторы плода иногда ложно регистрируют частоту сердечных сокращений матери вместо плода.
Дополнительно, в записях, зарегистрированных с использованием ультразвуковой допплеровской технологии, можно наблюдать феномен двойного подсчета. Двойной подсчет может происходить, если движение стенки аорты матери во время систолы почти идентично движению стенки аорты во время диастолы. Тогда огибающая волна, полученная из сигнала сенсора, имеет идентичную форму, и программное обеспечение монитора плода не может обнаружить разницу между ними. Вместо регистрации одного удара сердца будет зарегистрировано два, что может удваивать частоту сердечных сокращений. При этом удвоение частоты сердечных сокращений иногда происходит, когда слабый измеряемый сигнал обусловлен, например, движениями стенки аорты. Похоже что удвоение частоты сердечных сокращений матери часто обладает увеличенной изменчивостью, и следовательно, может быть интерпретировано как частота сердечных сокращений плода.
Чтобы помочь лицам, осуществляющим уход, в распознавании ложной частоты сердечных сокращений, современные мониторы плода предлагают одновременно измерять частоту сердечных сокращений матери посредством ЭКГ или пульсовой оксиметрии. Если частота сердечных сокращений матери совпадает с частотой сердечных сокращений, измеренной посредством ультразвукового сенсора, то монитор предупреждает лицо, осуществляющее уход. Однако эти способы не способны различать частоту сердечных сокращений плода и матери. Они только могут предупреждать лицо, осуществляющее уход, если две зарегистрированных частоты сердечных сокращений идентичны, указывая на то, что существует высокая вероятность того, что источник ультразвукового сигнала на самом деле может являться анатомической структурой матери. Для этих способов нужны или дополнительные сенсоры или по меньшей мере дополнительные электроды для получения частоты сердечных сокращений матери. Электроды и сенсоры добавляют дополнительные кабели, таким образом, повышая неудобство субъекта и лица, осуществляющего уход. Как результат, любой способ, который добавляет дополнительные сенсоры или электроды, сталкивается с неприятием.
Некоторые варианты осуществления изобретения различают источники физиологического сигнала посредством моделирования характерных паттернов сигналов для каждого источника. Следовательно последовательности ультразвуковых сигналов сравнивают с моделями известных источников и классифицируют, используя наилучшим образом совпадающую модель. Когда источник ультразвукового сигнала известен, монитор плода может отображать эту информацию на своем экране или просто уведомлять лицо, осуществляющее уход, если источником сигнала является что-либо, отличное от сердца плода. Кроме того, моделирование паттернов движения можно использовать для обнаружения патологических состояний сердца плода или измерения длительности некоторых механических актов в сердечном цикле плода. Эта информация предоставляет ответственному лицу, осуществляющему уход, дополнительные возможности для более детальной диагностики.
Тот же способ можно использовать для классификации различных типов движений плода. Используя новый алгоритм, можно различать различные типы движений плода, например дыхание, сосание или движения руками и ногами.
Некоторые варианты осуществления изобретения можно выполнить посредством интеграции алгоритма распознавания паттернов в обработку ультразвукового сигнала монитором плода. Этот алгоритм может различать ультразвуковые сигналы плода и матери. Используя этот алгоритм распознавания паттернов, монитор плода может определять физиологический источник ультразвукового сигнала. Такое определение возможно потому, что сердце плода, а также пульсация пупочного канатика, движения плода или пульсирующие сосуды матери, все имеют уникальный ультразвуковой характерный «отпечаток пальца», который можно моделировать, например, посредством скрытых Марковских моделей (СММ). СММ представляют собой модели с несколькими параметрами, которые могут классифицировать ультразвуковые сигналы посредством множества характеристик, таких как совмещение субпаттернов во время сокращения сердца (например, движения клапана сердца и движения миокарда), их собственная длительность, встречаемость и частота, а также энергия сигнала или его спектральный состав. Сочетание всех этих характеристик уникально для каждого физиологического источника.
Варианты осуществления изобретения функционируют посредством деления ультразвуковых данных на более короткие временные интервалы. Каждый временной интервал классифицируют и затем паттерны в классификации используют для идентификации анатомической структуры, которая генерирует ультразвуковой сигнал, содержащий информацию о допплеровском смещении. Осмотр паттернов классификаций является ключевым, поскольку шум в малом масштабе времени и артефакты в ультразвуковых данных могут сделать их нечеткими в отношении того, что является источником допплеровского смещения. Если исследуют паттерн в течение более длительного периода времени, то получают более точное заключение относительно того, какая анатомическая структура генерирует допплеровское смещение.
Одно событие, которое можно видеть в спектре с допплеровским смещением, может являться частью физиологического сигнала, но также может быть обусловлено артефактом. Выделенное событие, которое выглядит схожим, например, с отражением клапана сердца, также может представлять собой движение тела или преобразователя. Очень важно, что можно сказать что-то конкретное об анатомическом источнике, когда исследуют полный временной интервал. В случае идентификации сердца плода это может представлять собой одно или два сокращения сердца. Взглянув на всю последовательность отдельных событий, можно сказать что-то об источнике сигнала. Имея всю последовательность отдельных событий во временном интервале, можно сказать о том, вероятно ли, что весь паттерн создан, например, сердечным циклом плода. Для этого типа распознавания паттернов очень хорошо подходит СММ.
Дополнительно, варианты осуществления изобретения могут предоставлять дополнительную диагностическую информацию.
Можно измерить время между отдельным действиями (например, движением клапана сердца и движением миокарда), а также длительность определенных действий (например, систолы и диастолы), которое может указывать на патологические состояния. Эта дополнительная информация предлагает дополнительные возможности для надежной диагностики и более правильного лечения.
В некоторых вариантах осуществления изобретение можно встроить в существующие мониторы плода посредством встраивания дополнительных алгоритмов обработки сигнала в существующий процессор устройства мониторинга плода, таким образом, компоновка стандартного монитора плода (1 TOCO сенсор, 1 ультразвуковой сенсор) не требует изменений. Это гарантирует простую интеграцию в клинических условиях так, чтобы лицам, осуществляющим уход, и акушерам не нужно какое-либо дополнительное обучение.
Варианты осуществления изобретения могут иметь следующие преимущества:
- Алгоритм распознавания ультразвуковых паттернов может различать различные ультразвуковые паттерны и, следовательно, различать источники плода и матери, что позволяет исключить случайное измерение частоты сердечных сокращений матери вместо частоты сердечных сокращений плода, а лицо, осуществляющее уход, может быть уверено в регистрации частоты сердечных сокращений плода.
- Можно автоматически обучать способу с использованием существующих клинических сигналов. Не нужна длительная ручная корректировка. Также можно добавлять дополнительные паттерны.
- Лицо, осуществляющее уход, может быть уверено в измерении сердца плода вместо, например, пульсации пупочного канатика.
- Простой визуальный или акустический сигнал, генерируемый монитором плода, может предупреждать лицо, осуществляющее уход.
- Варианты осуществления могут идентифицировать определенные отдельные события в акустическом сигнале. Следовательно, из сигнала можно получать дополнительную информацию (например, длительность и наличие конкретного действия сердца), которая, таким образом, делает возможной более детальную диагностику и более правильное лечение и идентификацию патологических паттернов сигналов.
- Можно идентифицировать различные типы движения плода.
- Варианты осуществления могут предоставлять дополнительный индикатор качества сигнала.
- Варианты осуществления способа можно интегрировать просто в существующий процессор, так что можно легко обновить установленное оборудование.
- Не нужно дополнительных усилий или дополнительных сенсоров или кабелей. Таким образом, комфорт субъекта не будет снижен.
- Нет необходимости в дополнительном обучении лиц, осуществляющих уход; следовательно, получит широкое распространение в клинике.
- Стоимость владения не изменяется.
- Значительно повышена надежность мониторинга плода и снижен риск интранатальной смертельности плода.
Повышение надежности алгоритма обнаружения для мониторинга плода и устранение неправильной интерпретации частоты сердечных сокращений плода имеет ключевое значение для успеха устройств мониторинга. Преимущество данного изобретения состоит в том, что лицо, осуществляющее уход, может получать информацию о том, какая физиологическая структура является источником текущего акустического сигнала. Это позволяет лицам, осуществляющим уход, быть уверенными в том, что при использовании ультразвукового сенсора происходит мониторинг сердца плода. Случайное измерение структур матери будет обнаружено и, следовательно, монитор плода подаст сигнал. Дополнительно, новый алгоритм дает больше информации о текущем источнике сигнала. Он может указывать на патологические паттерны и предоставлять больше информации для более подробного диагноза. Чтобы использовать этот новый признак, не нужно дополнительного обучения или какого-либо дополнительного оборудования. Это гарантирует, что принятие акушерами в предродовых палатах и другими лицами, осуществляющими уход, будет широким.
Сенсор родовых сокращений определен в настоящем документе как сенсор, используемый для измерения сокращений во время родов. Один пример сенсора родовых сокращений известен как TOCO сенсор. Примеры сенсоров родовых сокращений представляют собой сенсоры, которые измеряют родовые сокращения с использованием тензометрического сенсора, микрофона, пьезоэлектрических материалов, подвижных катушек или посредством измерения электрических сигналов, генерируемых телом во время родовых сокращений.
2
Монитор плода представляет собой монитор, который способен осуществлять мониторинг по меньшей мере одного параметра, указывающего на здоровье плода. Мониторы плода типично способны осуществлять мониторинг частоты сердечных сокращений плода. Сенсоры для электрокардиографии (ЭКГ), насыщение периферическим кислородом (SPO), и/или неинвазивные сенсоры кровяного давления (NIBP) также можно использовать с многими мониторами плода для мониторинга показателей жизнедеятельности матери.
Ультразвуковые данные определены в настоящем документе как данные, получаемые ультразвуковой системой с использованием ультразвукового преобразователя. Ультразвуковая система посылает ультразвуковые импульсы в область ткани с использованием преобразователя и измеряет отраженный ультразвук. Можно исследовать внутреннюю структуру субъекта. Допплеровские изменения ультразвукового сигнала можно использовать для определения скорости крови или внутренних структур внутри субъекта.
Информация о допплеровском смещении определена в настоящем документе как информация о скорости, которую получают из ультразвуковых данных.
Данные о движении клапана сердца плода определены в настоящем документе как ультразвуковые данные, которые указывают на движение клапана сердца плода. Данные о движении стенки сердца плода определены в настоящем документе как ультразвуковые данные, которые указывают на движение стенки сердца плода.
Обученный модуль программного обеспечения определен в настоящем документе как модуль распознавания паттернов, который можно обучать с использованием набора данных для обучения. Модуль распознавания паттернов определен в настоящем документе как модуль программного обеспечения, адаптированный для распознавания паттернов в данных. Модуль распознавания паттернов можно реализовать, используя множество различных способов. Примеры различных способов или алгоритмов, которые можно использовать, представляют собой: анализ главных компонентов, нейронная сеть, алгоритм CN2, алгоритм C4.5, итеративный дихотомический преобразователь 3 (ID3), алгоритм поиска ближайшего соседа, алгоритм наивного байесовского классификатора, голографическая ассоциативная память или алгоритм обучения персептронов. Алгоритм распознавания паттернов также обозначают в настоящем документе как алгоритм классификации. Модуль распознавания паттернов может работать, используя вектор признаков в качестве входных данных. Данные для обучения можно генерировать, используя образцовые векторы признаков, или их можно конструировать, используя смоделированные данные или модели.
Изобретение относится к способу распознавания по меньшей мере одной анатомической структуры с использованием ультразвуковых данных. Способ включает в себя этап получения ультразвуковых данных. Ультразвуковые данные содержат информацию о допплеровском смещении, которая описывает скорость по меньшей мере одной анатомической структуры. Способ включает в себя этап деления ультразвуковых данных на ряд временных интервалов. Способ включает в себя этап присвоения каждому временному интервалу классификации с использованием информации о допплеровском смещении. Способ включает в себя этап распознавания по меньшей мере одной анатомической структуры с использованием классификации каждого временного интервала. Преимущество этого способа состоит в способности распознавания той анатомической структуры или структур, которые отвечают за генерацию допплеровского смещения в ультразвуковых данных даже когда данные содержат шум и артефакты. Это осуществляют посредством распознавания паттернов классификаций.
Временные интервалы эффективны, если их разделить по порядку приблизительно по 10 мс. Также можно использовать более длительные и менее длительные временные интервалы. Также можно использовать временные интервалы в диапазоне от 1 мс до 15 мс. Классификация движений сердца плода для каждого из последовательных временных интервалов оказывает пользу, поскольку во время сокращения сердца имеет место регулярная последовательность событий. Например, различные клапаны сердца и камеры открываются и закрываются или сжимаются и расширяются через регулярные интервалы. Это обозначает, что можно разработать модели, которые можно использовать для классификации движений сердца плода.
В другом варианте осуществления определяют, имеет ли анатомическая структура происхождение от плода или от матери. Это полезно, поскольку предотвращает ошибочную идентификацию частоты сердечных сокращений матери в качестве частоты сердечных сокращений плода.
В другом варианте осуществления этап присвоения классификации каждому временному интервалу с использованием информации о допплеровском смещении содержит этапы идентификации данных о движении клапана сердца плода с использованием информации о допплеровском смещении. Этап присвоения классификации каждому временному интервалу с использованием информации о допплеровском смещении дополнительно содержит этапы идентификации данных о движении стенки сердца плода с использованием информации о допплеровском смещении. Затем сердце плода распознают в качестве одной из по меньшей мере одной анатомической структуры с использованием классификации каждого временного интервала. Этот вариант осуществления полезен, поскольку сердце плода генерирует периодический паттерн, который можно распознать. Способ предотвращает ложную идентификацию сокращений сердца матери в качестве сокращений сердца плода. Сердце плода имеет паттерны быстрого движения клапанов сердца и более медленного движения стенок сердца, которые можно положительно идентифицировать в ультразвуковых данных.
В другом варианте осуществления изобретение относится к способу определения частоты сердечных сокращений плода. Способ дополнительно содержит этап идентификации движения клапанов сердца плода с использованием информации о допплеровском смещении. Способ дополнительно содержит этап идентификации данных о движении стенки сердца плода с использованием информации о допплеровском смещении. Способ дополнительно содержит этап определения частоты сердечных сокращений плода с использованием данных о движении клапанов сердца и данных о движении стенок сердца. Этот вариант осуществления полезен, поскольку клапан сердца плода перемещается быстрее, чем стенки сердца плода. Идентифицируя движение клапанов сердца плода и движение стенки сердца плода, можно распознать поддающиеся обнаружению паттерны, которые указывают на то, что ультразвуковая система фактически принимает ультразвуковые данные, которые происходят от плода. Большое преимущество этого способа состоит в том, что можно использовать один сенсор, чтобы определить, измеряют частоту сердечных сокращений плода или нет. Не нужен независимый внешний сенсор для осуществления мониторинга частоты сердечных сокращений матери.
В другом варианте осуществления частоту сердечных сокращений плода определяют посредством сравнения паттерна движения клапанов сердца плода и движения стенок сердца в преобразовании Фурье ультразвуковых данных с использованием модели сердца плода. Как указано выше, движение клапанов сердца происходит быстрее, чем движение стенок сердца. Это позволяет разделять данные двух типов в преобразовании Фурье.
В другом варианте осуществления этап присвоения классификации каждому временному интервалу с использованием информации о допплеровском смещении содержит этапы идентификации плода движения тела с использованием информации о допплеровском смещении. Анатомическую структуру идентифицируют в качестве тела плода, используя классификацию каждого временного интервала. Движение тела плода определяют в настоящем документе как непроизвольное движение тела плода или движение тела плода, в котором участвует несколько органов и мышц. Примерами являются движение конечностей, движение головой, сосание большого пальца или икание. Движение тела плода можно идентифицировать, поскольку движения плода длительнее сердечных сокращений. Движения плода типично составляют порядка от половины секунды до нескольких секунд. Кроме того, движение тела плода происходит не быстро. Допплеровское смещение движения тела плода типично составляет менее 10 Гц. Когда плод совершает движение, происходит движение большой области, так что амплитуда допплеровского смещения превышает таковую при сокращении сердца или движении кровеносного сосуда матери.
В другом варианте осуществления способ дополнительно содержит этап конструирования вектора признаков для каждого временного интервала. Классификацию присваивают с использованием модуля распознавания паттернов, который распознает классификацию для каждого вектора признаков. Вектор признаков представляет собой набор данных, которые использует модуль распознавания паттернов в качестве входных данных. Для обработки изображений вектор признаков вероятно представляет собой значение пикселя на изображении. Для этого применения обрабатывают ультразвуковые данные. Например, выделяют быстрое преобразование Фурье, преобразование элементарных волн, распределение Вигнера или плотность энергии. Эти величины можно вычислить в качестве функции скорости или частоты, при которой генерируют допплеровское смещение. Этот вариант осуществления полезен, поскольку модуль распознавания паттернов можно использовать для идентификации того, что происходит в каждом временном интервале с использованием вектора признаков в качестве входных данных. Модуль распознавания паттернов может представлять собой обученный модуль программного обеспечения, который обучен с использованием данных для обучения. Это может представлять собой смоделированные ультразвуковые данные, использованные для создания смоделированных векторов признаков для обучения, или действительные данные, полученные с использованием ультразвуковой системы, можно использовать в качестве входных данных. После определения классификации для каждого временного интервала, анатомическую структуру, обусловливающую допплеровское смещение, можно определить, используя эти классификации. На примере распознавания сердца плода это работает хорошо, поскольку когда конкретное состояние сердца плода определяют, другие события имеют высокую вероятность наступления после. Это означает, что существует регулярная последовательность закрывающихся клапанов сердца и качающих камер сердца. Модуль распознавания паттернов можно обучать для распознавания этих паттернов. Модуль распознавания паттернов, используемый для присвоения классификации и для распознавания анатомической структуры с использованием классификаций, может представлять собой один модуль программного обеспечения или он может состоять из нескольких модулей программного обеспечения. Другими словами, можно использовать другой способ распознавания паттернов для присвоения классификаций и для распознавания анатомической структуры.
В другом варианте осуществления модуль распознавания паттернов дополнительно адаптирован для распознавания различных типов движений тела плода с использованием вектора признаков. Можно классифицировать различные типы движений тела плода, например можно определить движение плода, икание и чиханье. Движение тела плода происходит очень медленно по сравнению с движением клапанов сердца и с движением стенок сердца. Как результат, более низкая частота движений проявляется в более низкой частоте в преобразовании Фурье. Модуль распознавания паттернов также можно использовать для идентификации этих движений тела плода. Это полезно, поскольку это позволяет врачам не только узнать частоту сердечных сокращений плода, но также знать, какого типа движение или движения совершает плод. Это очень полезно для подтверждения здоровья плода и жив плод или нет.
В другом варианте осуществления способ дополнительно содержит этап получения измерения от сенсора родовых сокращений. Тогда вектор признаков содержит измерения сенсора родовых сокращений. Это представляет собой чрезвычайно полезный вариант осуществления, поскольку измерение сокращений матери с использованием сенсора родовых сокращений можно встроить в модель частоты сердечных сокращений плода. Во время сокращений частота сердечных сокращений плода меняется. Обладание данными от сенсора родовых сокращений, включенными в вектор признаков и включенными в модель, используемую модулем распознавания паттернов, повышает точность быстрой идентификации, если измеряют частоту сердечных сокращений плода, а также при определении частоты сердечных сокращений плода. Частота сердечных сокращений плода во время сокращений также представляет интерес для врачей. Обладание такой скоррелированной информацией позволяет врачам принимать более правильные диагностические решения о родоразрешении от плода.
В другом варианте осуществления способ дополнительно содержит этап получения фонокардиографических измерений от микрофона. Способ дополнительно содержит этап конструирования вектора признаков с использованием фонокардиографического измерения от микрофона. Фонокардиографическое измерение представляет собой измерение сердца плода с использованием микрофона. Это предоставляет дополнительную информацию, которую можно включить в вектор признаков и которая будет помогать модулю распознавания паттернов в правильной идентификации, если ультразвуковой преобразователь расположен правильно над сердцем плода.
Система, используемая для выполнения фонокардиографических измерений, может содержать подсистему подавления шумов.
В другом варианте осуществления способ дополнительно содержит: получение измерения от электрокардиографической системы и конструирование вектора признаков с использованием измерения от электрокардиографической системы.
В другом варианте осуществления способ дополнительно содержит: получение измерения от системы пульсовой оксиметрии и конструирование вектора признаков с использованием измерения от системы пульсовой оксиметрии.
В другом варианте осуществления способ дополнительно содержит: получение измерения от системы насыщения периферическим кислородом и конструирование вектора признаков с использованием измерения от системы насыщения периферическим кислородом.
В другом варианте осуществления способ дополнительно содержит: получение измерения от неинвазивной системы кровяного давления и конструирование вектора признаков с использованием измерения от неинвазивной системы кровяного давления.
В другом варианте осуществления модуль распознавания паттернов представляет собой реализацию скрытой Марковской модели. Это представляет собой очень полезный вариант осуществления, поскольку скрытая Марковская модель смотрит на отдельные фрагменты последовательных данных. В этом случае исследованию подлежат временные интервалы. Скрытая Марковская модель использует вероятность того, что наступят другие события. Этот способ позволяет конструировать очень точные и надежные модели, которые могут идентифицировать частоту сердечных сокращений плода.
В другом варианте осуществления способ дополнительно содержит этап предварительной обработки ультразвуковых данных. Этап предварительной обработки ультразвуковых данных содержит по меньшей мере одно из следующего: фильтрование ультразвуковых данных, усиление ультразвуковых данных и нормализацию ультразвуковых данных. Это полезно, поскольку процесс фильтрования может удалять нежелательный шум из ультразвуковых данных, усиление ультразвуковых данных может увеличивать слабые сигналы, а нормализация ультразвуковых данных уменьшает динамический диапазон и допускает более простой анализ с использованием модуля распознавания паттернов.
В другом аспекте варианты осуществления изобретения предусматривают компьютерный программный продукт, который содержит исполняемые машиной инструкции для исполнения системой управления. Исполняемые машиной инструкции содержат вариант осуществления способа определения частоты сердечных сокращений плода.
В другом аспекте варианты осуществления изобретения предусматривают компьютерный программный продукт, который содержит исполняемые машиной инструкции для исполнения системой управления. Исполняемая машиной инструкция содержит этап получения ультразвуковых данных. Ультразвуковые данные содержат информацию о допплеровском смещении, которая описывает скорость по меньшей мере одной анатомической структуры. Инструкции дополнительно содержат этап деления ультразвуковых данных на ряд временных интервалов. Инструкции дополнительно содержат этап присвоения классификации каждому временному интервалу с использованием информации о допплеровском смещении. Инструкции дополнительно содержат этап распознавания по меньшей мере одной анатомической структуры с использованием классификации каждого временного интервала. Связанные с этим преимущества рассмотрены выше.
В другом аспекте изобретение относится к системе управления, которая содержит микропроцессор, при этом микропроцессор адаптирован для осуществления этапа получения ультразвуковых данных. Ультразвуковые данные содержат информацию о допплеровском смещении, которая описывает скорость по меньшей мере одной анатомической структуры. Инструкции дополнительно содержат этап деления ультразвуковых данных на ряд временных интервалов. Инструкции дополнительно содержат этап присвоения классификации каждому временному интервалу с использованием информации о допплеровском смещении. Инструкции дополнительно содержат этап распознавания по меньшей мере одной анатомической структуры с использованием классификации каждого временного интервала. Связанные с этим преимущества рассмотрены выше.
В другом варианте осуществления этап присвоения классификации каждому последующему временному интервалу с использованием информации о допплеровском смещении содержит этап идентификации данных о движении клапана сердца плода с использованием информации о допплеровском смещении. Этап присвоения классификации каждому последовательному временному интервалу с использованием информации о допплеровском смещении дополнительно содержат этап идентификации данных о движении стенки сердца плода с использованием информации о допплеровском смещении. Затем распознают сердце плода в качестве анатомической структуры с использованием классификации каждого временного интервала.
В другом варианте осуществления данные о движении клапана сердца плода идентифицируют с применением фильтра высоких частот к ультразвуковым данным, и данные о движении стенки сердца плода идентифицируют с применением фильтра низких частот. Это полезно, поскольку, как указано ранее, движение клапанов сердца происходит быстрее, чем движение стенок сердца. В преобразовании Фурье и в других способах однократной обработки движение стенок сердца будет проявляться в виде более низкой частоты, чем данные о быстром движении клапанов сердца. Фильтр высоких и низких частот можно реализовать в цифровой форме. В других вариантах осуществления также можно использовать аналоговый фильтр высоких частот и фильтр низких частот.
В другом варианте осуществления фильтр высоких частот использует частоту отсечения между 200 и 400 Гц. Предпочтительно фильтр высоких частот использует частоту отсечения между 250 и 350 Гц. Оптимальная частота отсечения составляет приблизительно 300 Гц.
В другом варианте осуществления фильтр низких частот использует частоту отсечения между 200 и 400 Гц. Фильтр низких частот предпочтительно использует частоту отсечения между 250 и 350 Гц. Оптимальная частота отсечения для фильтра низких частот также составляет приблизительно 300 Гц.
В другом варианте осуществления этап присвоения классификации каждому временному интервалу с использованием информации о допплеровском смещении содержит этап идентификации данных движения тела плода с использованием информации о допплеровском смещении. Анатомическую структуру затем идентифицируют в качестве тела плода с использованием классификации каждого временного интервала.
В другом варианте осуществления движение тела плода идентифицируют с использованием фильтра низких частот с частотой отсечения между 1 Гц и 15 Гц. Частота отсечения оптимально составляет между 8 и 12 Гц.
В другом аспекте изобретение относится к монитору плода. Монитор плода содержит ультразвуковую систему, адаптированную для измерения ультразвуковых сигналов с допплеровским смещением с использованием ультразвукового преобразователя. Ультразвуковая система адаптирована для генерации ультразвуковых данных с использованием ультразвуковых сигналов с допплеровским смещением. Монитор плода дополнительно содержит систему управления согласно одному из вариантов осуществления изобретения.
В другом варианте осуществления монитор плода дополнительно содержит сенсор родовых сокращений. Система управления дополнительно адаптирована для осуществления этапа конструирования вектора признаков для каждого временного интервала и измерения с сенсора родовых сокращений. Система управления дополнительно адаптирована для осуществления этапа классификации движения сердца плода в каждом временном интервале с использованием модуля распознавания паттернов, который распознает классификацию для каждого вектора признаков. Классификацию присваивают с использованием модуля распознавания паттернов, который распознает классификацию для каждого вектора признаков. Анатомическую структуру определяют с использованием модуля распознавания паттернов. Как указано выше, модуль распознавания паттернов может состоять из нескольких субмодулей, где субмодули содержат модули распознавания паттернов программного обеспечения. Преимущества этого варианта осуществления рассмотрены выше. Частоту сердечных сокращений плода в этом варианте осуществления определяют, используя классификацию движения сердца плода.
В другом варианте осуществления монитор плода адаптирован для индикации по меньшей мере одной анатомической структуры на индикаторе. Индикатор может представлять собой дисплей на мониторе плода или он может быть записан на устройстве регистрации. Этот вариант осуществления полезен, поскольку полезно знать, какую анатомическую структуру исследуют с использованием монитора плода. Этот признак может помочь предотвратить ошибки, когда монитор плода не исследует плод.
В другом варианте осуществления монитор плода адаптирован для предупреждения оператора с помощью сигнала тревоги, если по меньшей мере одна анатомическая структура не содержит сердце. Сигнал тревоги может представлять собой визуальный индикатор, слышимый сигнал тревоги или он может представлять собой пометку на устройстве регистрации. Этот вариант осуществления полезен, поскольку тогда оператор будет знать, что нужно изменить положение ультразвукового преобразователя.
В другом варианте осуществления монитор плода адаптирован для отображения на индикаторе меры достоверности того, что частота сердечных сокращений плода относится к плоду. Примеры индикаторов представляют собой дисплей на мониторе плода, слышимый тон или пометку на устройстве регистрации. Этот вариант осуществления полезен, поскольку он дает оператору или лицу, осуществляющему уход, указание на то, насколько вероятно то, что преобразователь расположен правильно. Этот вариант осуществления можно реализовать легко, когда используют модуль распознавания паттернов. Несколько модулей распознавания паттернов, такие как СММ, также создают вероятность того, что паттерн распознан правильно. Эту вероятность можно использовать для генерации меры достоверности. Частоту сердечных сокращений плода можно отображать на числовом индикаторе на мониторе плода, ее можно отображать в слышимой форме, ее также можно регистрировать на устройстве регистрации и его можно посылать в систему электронной регистрации.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
Далее описаны предпочтительные варианты осуществления изобретения только в качестве примера и со ссылкой на чертежи, на которых:
на фиг.1 представлен вариант осуществления способа определения анатомической структуры с использованием ультразвуковых данных с допплеровским смещением,
на фиг.2 представлен вариант осуществления монитора плода согласно одному из вариантов осуществления изобретения,
на фиг.3 представлен дополнительный вариант осуществления способа в соответствии с изобретением,
на фиг.4 представлен пример алгоритма классификации согласно одному из вариантов осуществления изобретения,
на фиг.5 представлены ультразвуковые данные ребенка, обработанные посредством фильтра высоких частот и фильтра низких частот и классификации различных временных интервалов с помощью скрытой Марковской модели.
ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ ВАРИАНТОВ ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ
На этих рисунках схоже пронумерованные элементы представляют собой идентичные элементы или осуществляют одинаковую функцию. Элементы, которые рассмотрены выше, необязательно рассмотрены на последующих чертежах, если функция идентична.
На фиг.1 показан способ распознавания анатомической структуры, которая генерирует информацию о допплеровском смещении в ультразвуковых данных. На этапе 100 получают ультразвуковые данные. На этапе 102 ультразвук делят на ряд временных интервалов. Затем на этапе 104 присваивают классификацию каждому временному интервалу. На этапе 106 по меньшей мере одну анатомическую структуру распознают с использованием классификации каждого временного интервала. Движения различных анатомических структур создают различные типы допплеровского смещения в ультразвуковых данных. Например, движение сердца плода содержит несколько различных компонентов. Имеет место быстро двигающийся клапан сердца и более медленно двигающаяся стенка сердца. Стенки и клапаны сердца двигаются ритмично, что можно распознать и использовать для подтверждения того, что ультразвуковой сенсор расположен над сердцем плода.
Когда известно, что ультразвуковой сенсор расположен над сердцем плода, движение клапанов сердца плода и движение стенки сердца плода можно использовать для непосредственного определения частоты сердечных сокращений плода, или движение клапанов сердца плода и движение стенки сердца плода можно использовать для подтверждения того, что сенсор действительно измеряет частоту сердечных сокращений плода. Когда подтверждено измерение сердца плода, можно использовать стандартный способ определения частоты сердечных сокращений плода.
На фиг.2 показан вариант осуществления монитора плода 302 согласно одному из вариантов осуществления изобретения. Показан беременный субъект 300. Беременный субъект 300 имеет сенсор 310 родовых сокращений и ультразвуковой преобразователь 308 в области ее живота. Сенсор родовых сокращений прикреплен к системе 304 сенсора родовых сокращений. Система 304 сенсора родовых сокращений представляет собой электронное устройство, необходимое для работы сенсора 310 родовых сокращений. Система 304 сенсора родовых сокращений взаимодействует с микропроцессором 312. Ультразвуковой преобразователь 308 прикреплен к ультразвуковой системе 306. Ультразвуковая система 306 содержит электронное устройство, необходимое для управления и работы ультразвукового преобразователя 308. Ультразвуковая система 306 соединена с микропроцессором 312. Микропроцессор 312 функционирует посредством исполнения компьютерного программного продукта 314. Компьютерный программный продукт 314 работает и осуществляет способ определения монитора плода. Компьютерный программный продукт 314 содержит несколько различных модулей программного обеспечения. Модуль 316 представляет собой модуль идентификации движения клапанов сердца плода. Модуль 318 представляет собой модуль идентификации движения стенки сердца плода. Модуль 320 представляет собой модуль определения частоты сердечных сокращений. Позиция 322 представляет собой реализацию модуля цифрового фильтра высоких частот. Модуль 324 представляет собой реализацию модуля цифрового фильтра низких частот. Позиция 326 представляет собой модуль распознавания паттернов. Распознавание 326 паттернов может представлять собой обученный модуль программного обеспечения, который также может включать в себя библиотеку данных для обучения, используемую для сравнения, или также может содержать базу данных примеров в качестве эталонов, используемых во время работы. Модуль 328 представляет собой модуль создания векторов признаков. И модуль 330 представляет собой модуль программного обеспечения, который делит ультразвуковые данные на ряд временных интервалов. Микропроцессор 312 получает ультразвуковые данные от ультразвуковой системы 306.
На фиг.3 показана блочная диаграмма способа согласно одному из вариантов осуществления изобретения. На этапе 400 получают ультразвуковой сигнал. На этапе 402 осуществляют предварительную обработку ультразвукового сигнала. Затем на этапе 404 выделяют временной интервал. Ультразвуковой сигнал или ультразвуковые данные делят на маленькие фрагменты и выделяют один или несколько временных интервалов. На этапе 406 осуществляют выделение признака, на этом этапе создают векторы признаков для каждого выделенного временного интервала. На этапе 408 каждый вектор признаков посылают в алгоритм классификации. Алгоритм классификации может представлять собой модуль распознавания паттернов. Модуль классификации или распознавания паттернов идентифицирует каждый вектор признаков по одному из множества различных состояний, например, временной интервал может идентифицировать то, что клапаны сердца двигаются, он может идентифицировать, что стенки сердца или перемещаются или он может идентифицировать, что ни клапаны сердца ни стенка сердца не двигаются. На этапе 410 алгоритм классификации выводит наиболее вероятный класс сигнала.
Входной сигнал для нового модуля распознавания паттернов представляет собой стандартный ультразвуковой сигнал (см. фиг.3). Сначала осуществляют предварительную обработку данных: их фильтруют, усиливают и нормализуют, чтобы удовлетворить требования для дальнейшей обработки. Затем временные интервалы, которые значительно короче, чем сокращение сердца, выделяют из данных. Для каждого временного интервала выделяют определенные критерии (например, результаты БПФ, преобразования элементарных волн, распределения Вигнера или плотность энергии). Вместе эти критерии составляют вектор признаков, который содержит значительные атрибуты данного временного интервала. Все векторы признаков посылают в классификатор сигналов (подробности см. на фиг.4), который сравнивает векторы признаков, принимая во внимание их последовательность и встречаемость, с предварительно определяемыми СММ источников сигнала плода или матери. Выходными данными классификации сигналов являются вероятности для корреляции данного ультразвукового паттерна по одной из предварительно определяемых моделей ультразвуковых паттернов. СММ, которая дает наибольшую вероятность для данного ультразвукового паттерна, описывает данный источник физиологического сигнала. Кроме того, эти вероятности представляют собой индикатор для данного качества сигнала. Если все вероятности малы, то сигнал слабый, и лицо, осуществляющее уход, может получить предупреждение о том, чтобы сменить положение сенсора.
На фиг.4 показана диаграмма, иллюстрирующая работу алгоритма 408 классификации. Алгоритм 408 классификации получает вектор 500 признаков или векторы 500 признаков в качестве входных данных. Затем алгоритм 408 классификации выводит наиболее вероятный класс 502 сигнала. В этом примере класс сигнала можно идентифицировать в отношении вероятности того, что это движение плода, частота сердечных сокращений матери, частота сердечных сокращений плода или другой ультразвуковой паттерн. Представлен модуль 512, который сравнивает вектор признаков с различными ультразвуковыми моделями. Модели, с которыми алгоритм 512 сравнения может сравнивать в этом примере, представляют собой модель 504 движения плода, модель 506 частоты сердечных сокращений матери, модель 508 частоты сердечных сокращений плода и модель 510 другого ультразвукового паттерна. Алгоритм на схеме 512 можно реализовать с использование скрытого Марковского алгоритма.
На фиг.5 показан график энергии различных частотных диапазонов в ультразвуковых данных 600 и пример скрытой Марковской модели, классифицирующей различные движения сердца 602 плода. На фигуре показаны данные 600, и время отложено по оси 604, а энергия в частотном диапазоне отложена по оси 606. Диапазон энергий на оси 606 дан в произвольных единицах. Кривая 608 показывает энергию в диапазоне высоких частот, который определяют фильтром высоких частот. Кривая 610 определяет энергию в диапазоне низких частот, который определяют фильтром низких частот. Кривая 612 представляет собой отношение кривой 608 к кривой 610. На графике 602 маркеры 624 в пределах графика обозначают движение сердца, как определено посредством скрытой Марковской модели. По оси 614 отложено время в секундах, и на графике есть три положения, отмеченные 620, 622 и 618. 620 указывает на то, что идентифицируют движение стенок сердца, 622 указывает на то, что не идентифицируют ни движение клапанов сердца, ни стенок сердца, или что это представляет собой время паузы, и 618 указывает на то, что определили движение клапанов сердца. График 602 представляет собой пример того, как данные можно идентифицировать с использованием скрытой Марковской модели. Ее также можно использовать в качестве модели, с которой можно сравнивать, чтобы определить, обнаружена частота сердечных сокращений плода или нет.
В примере, представленном на фиг.5, использовали монитор плода FM 30. Для вычисления кривой 608 брали энергию в диапазоне высоких частот (от 300 Гц до 600 Гц) кратковременного преобразования Фурье (STFT) ультразвуковых данных с допплеровским смещением. Кривую 608 нормализовали вычитанием средней энергии в диапазоне высоких частот и затем делением на квадратный корень дисперсии энергии в диапазоне высоких частот. Для вычисления кривой 610 брали энергию в диапазоне низких частот (от 0 Гц до 300 Гц) также с использованием STFT. Аналогичным образом, кривую 610 нормализовали вычитанием средней энергии в диапазоне низких частот и делением на квадратный корень дисперсии энергии в диапазоне низких частот.
СПИСОК НОМЕРОВ ПОЗИЦИЙ
300 Беременный субъект
302 Монитор плода
304 Система сенсора родовых сокращений
306 Ультразвуковая система
308 Ультразвуковой преобразователь
310 Сенсор родовых сокращений
312 Микропроцессор
314 Компьютерный программный продукт
316 Модуль идентификации движения клапанов сердца плода
318 Модуль идентификации движения стенки сердца плода
320 Модуль определения частоты сердечных сокращений
322 Модуль фильтра высоких частот
324 Модуль фильтра низких частот
326 Модуль распознавания паттернов
328 Модуль создания векторов признаков
330 Модуль деления на временные интервалы
400 Система приема ультразвука
402 Предварительная обработка ультразвуковых данных
404 Выделение временного интервала
406 Выделение признака
408 Алгоритм классификации
410 Определение наиболее вероятного класса сигнала
500 Вектор признаков
502 Наиболее вероятный класс сигнала
504 Модель движений плода
506 Модель частоты сердечных сокращений матери
508 Модель частоты сердечных сокращений плода
510 Модель другого ультразвукового паттерна
512 Сравнение модели с вектором признаков
600 Энергия различных частотных диапазонов в ультразвуковых данных
602 Пример скрытой Марковской модели сердца плода
604 Время в секундах
606 Энергия в произвольных единицах
608 Энергия в диапазоне высоких частот
610 Энергия в диапазоне низких частот
612 Отношение 608 к 610
614 Время в секундах
618 Клапан сердца
620 Стенка сердца
622 Пауза
624 Индикация активности сердца.