[发明专利]具有用于根据欠采样超声数据产生图像的神经网络的超声系统在审

专利信息
申请号: 201980015424.6 申请日: 2019-02-22
公开(公告)号: CN111771138A 公开(公告)日: 2020-10-13
发明(设计)人: C·M·斯威舍;J-L·F-M·罗伯特;M·阮 申请(专利权)人: 皇家飞利浦有限公司
主分类号: G01S7/52 分类号: G01S7/52
代理公司: 永新专利商标代理有限公司 72002 代理人: 孟杰雄
地址: 荷兰艾*** 国省代码: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 具有 用于 根据 采样 超声 数据 产生 图像 神经网络 系统
【说明书】:

本公开描述了被配置为基于欠采样超声数据来生成超声图像的超声成像系统和方法。所述超声图像可以通过应用利用已知完全采样数据的样本和根据所述已知完全采样数据推导的欠采样数据训练的神经网络来生成。所述神经网络的训练可以涉及训练包括生成器和鉴别器的对抗生成网络。所述生成器利用已知欠采样数据的集合进行训练,直到所述生成器能够生成估计的图像数据,所述分类器不能够区分真或假,并且训练的生成器接着可以被应用到未知欠采样数据。

相关申请

本申请要求享有2018年2月27日递交的美国临时申请No.62/635,775的权益和优先权,这里引用其全部内容作为参考。

技术领域

本公开涉及用于使用欠采样超声数据来生成超声图像的超声系统和方法。特定实现涉及实现并且应用神经网络以根据欠采样超声数据来产生超声图像的系统。

背景技术

在诸如超声成像的许多成像模态中,存在采集速度与图像质量之间的折中。可能牺牲分辨率和/或视场大小,以便采集实时图像或者近实时图像。例如,心脏成像可能要求高帧速率,以便将心脏瓣膜或者肌肉的运动可视化。然而,如果分辨率不充分,则采集到的图像/影像循环的诊断值会受限。

已经开发用于根据欠采样(也被称为稀疏采样或者简单稀疏)超声数据重建超声图像的计算技术,以尝试在维持分辨率的同时增加帧速率和/或视场。然而,这些技术中的许多技术会过多地使图像平滑,减少斑纹信息和/或引入伪影。用于重建图像的一些技术会是如何计算密集,以至于它们不能够实时或者近实时地根据欠采样数据提供重建图像,降低了它们的实用性。

发明内容

本公开描述用于使用欠采样超声数据来生成超声图像的系统和方法。欠采样可能发生在下列情形中但不限于下列情形,例如:1)其中信号数据点被稀疏采样的快时采集时间,2)其中仅元素的子集用于图像重建的空间域,和/或3)其中低帧速率采集应用于快速移动对象的慢时域。例如使用以压缩感测为例的技术重建欠采样数据会导致不可接受的慢重建时间和伪影,诸如斑纹伪影,而在未知的欠稀疏数据上实现深度生成网络会导致假性病变和/或病变的假归一化。

本发明涉及可以解决上面提到的传统压缩感测重建技术的不可用重建时间以及现有生成网络引入伪影和假数据的问题中的一个或者多个的系统和方法。在一些实施例中,这些问题可以通过获得已知的欠采样数据并且使用已知的欠采样数据来训练神经网络(例如,生成对抗网络)得到解决。这可以实施数据一致性,因为生成网络会学习根据欠采样的不均匀性修正真实数据的噪声或者混淆伪影(这与填充缺失数据相反)。因而,由神经网络学习的知识接着可以被应用于未知的欠采样数据。

如本文描述的,根据本文示例训练的神经网络可以仿真和/或重建来自信号的欠采样的数据缺失或者退化,从而能够使用欠采样超声数据来生成质量图像(例如,比数据本身允许更高的质量图像)和/或缩短采集时间。在一些示例中,神经网络可以是深度生成网络的至少一部分(或者子网络)。例如,神经网络可以实现对抗生成网络的一个或多个神经网络模型。在根据本文示例的系统中实现的一个或多个神经网络可以被应用于在时间和/或空间上欠采样的超声传感器数据,以便以较高的帧速率和/或改善的图像质量输出超声图像。例如,可以以相对低的帧速率(例如,对于2D成像20-40Hz并且对于3D成像2-10Hz)采集图像数据,并且本文描述的系统和技术可以以比采集速率快两倍或者三倍的帧速率来生成并显示图像数据。即,被生成用于显示的图像可以具有时间分辨率,并且表现为好像它们以比实际使用的低帧速率更快的帧速率被捕获。

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