[发明专利]利用人工智能网络的超声图像识别系统和方法

说明书

提供了超声图像识别系统和方法，以及用于这种系统和方法的人工智能训练网络。超声数据信息系统包括超声图像识别训练网络，其被配置为接收超声训练图像并基于所接收的超声训练图像来开发超声图像知识。超声成像装置获取患者的超声图像，并且该装置包括超声图像识别模块。超声图像识别模块被配置为接收超声图像知识，从超声成像装置接收所获取的超声图像，并基于超声图像知识确定所接收的超声图像是否表示器官的临床期望视图或该临床期望视图是指示正常功能还是特定病理。接收的超声图像被发送到超声图像识别训练网络，以进一步训练和开发更新的超声图像知识。

本申请是于2017年3月9日提交的、申请号为201780024170.5、发明名称为“利用人工智能网络的超声图像识别系统和方法”的中国发明专利申请的分案申请。

相关申请的交叉引用

本申请基于35U.S.C第119(e)条要求2016年3月9日提交的美国临时申请62/305,980和2016年3月25日提交的美国临时申请62/313,601的权利，这些申请的全部内容在此参考并入。

技术领域

本公开大致涉及超声成像系统和方法，并且具体涉及用于超声成像和超声图像评估的基于人工智能的网络，以及用于确定采集的超声图像是否表示患者的一个或多个器官的临床期望视图的系统和方法。

背景技术

超声成像通常由训练有素的超声专家在临床环境中进行。对于诊断超声成像，器官或其他组织或身体特征(例如流体、骨骼、关节等)的特定视图在临床上是十分重要的。这些视图可以是由临床标准规定的应由超声技术人员根据目标器官、诊断目的等捕获的视图。超声技术人员通常需要专门的训练以正确地操作超声成像装置，并且识别所获取的患者的器官或其他组织或身体特征的图像或视图何时充分表示了临床期望视图。尽管如此，由超声技术人员捕获的超声图像通常由医师检查以确定所捕获的图像是否充分表示了临床期望的或标准的视图。

虽然传统的超声成像系统可适用于医院或类似临床环境中的大多数患者，但是这种系统需要大量训练来操作并充分捕获临床期望视图。这增加了这种超声成像的总成本并且进一步限制了患者对超声成像的可用性，因为只有训练有素的专业人员才能正确地操作传统的超声成像装置。

发明内容

本公开提供了有助于超声图像识别的超声系统和方法。特别地，超声系统和方法可操作以确定由超声成像装置获取的超声图像是否对应于患者中的一个或多个器官或组织或身体特征的已知的临床期望视图。在超声图像识别模块中采用人工智能方法来对由超声成像装置捕获的超声图像进行确定。

在一个实施例中，提供了一种超声系统，其包括超声成像装置和超声图像识别模块。超声成像装置被配置为获取患者的超声图像。超声图像识别模块被配置为从超声成像装置接收所获取的超声图像，并确定所接收的超声图像是否表示器官或其他身体特征的临床期望视图。之后可以向用户提供正面或负面的反馈，以指示是否已经捕获临床期望视图，例如通过视觉或听觉提示。为了帮助系统确定是否已捕获临床期望视图，用户可在图像捕获过程之前或期间识别用户期望捕获的特定图像透视图或视图，然后系统可使用该输入来帮助确定是否已经捕获了所需的视图。

在另一个实施例中，提供了一种方法，包括通过超声成像装置获取患者的一个或多个超声图像；将获取的患者的超声图像发送到超声图像识别模块；并且，通过超声图像识别模块确定所获取的超声图像是否表示器官或其他身体特征的临床期望视图。

在另一实施例中，提供了一种超声系统，其包括超声成像装置，其被配置为获取患者的超声图像；以及超声图像识别装置，其用于确定所获取的超声图像是否表示器官或其他身体特征的临床期望视图。