[发明专利]超声图像处理

权利要求书

1.一种在超声胎儿评估期间对超声图像的呈现进行调适的计算机化的方法，包括：

对胎儿评估期间对由超声探头所捕捉的多个超声图像进行分析；

从所述多个超声图像中自动识别出超声图像的群组，所述超声图像的群组中的每个成员图像包括兴趣区域(ROI),所述ROI包括描绘所述胎儿生殖器的图像部分；

基于所述分析结果，自动识别所述多个超声图像中所述胎儿的至少一个基准器官或组织或体液的多个解剖学标志的多个位置；

通过计算多个距离范围之间的交集，使用所述多个解剖学标志的至少一个预定位置解剖学属性，自动定位所述超声图像的群组中的至少一些中的所述兴趣区域(ROI)；每个距离范围通过所述多个解剖学标志中的一个来计算；所述自动定位是基于所述交集的位置；

在所述评估期间，对所述至少一些超声图像的呈现中的所述ROI进行隐藏；

其中所述多个解剖学标志在所述呈现中进行成像而并不被所述ROI所隐藏。

2.根据权利要求1的方法，进一步包括提供解剖数据集，所述解剖数据集在多个预定义位置解剖学属性和多个相应的解剖学标志之间进行关联；其中所述自动定位包括从所述多个预先定义的位置解剖学属性中选择所述预定义位置解剖学属性。

3.根据权利要求1的方法，其中在所述超声探头被手工操控时导致所述呈现。

4.根据权利要求1的方法，其中所述超声图像的群组中的每个成员图像包括生殖器平面图。

5.根据权利要求4的方法，其中所述自动识别多个位置包括识别所述群组的每个成员中的所述多个解剖学标志。

6.根据权利要求5的方法，其中所述群组的每个成员通过以下而被识别：

对所述多个超声图像中的多个对象进行划分，

识别每个所述对象的多个解剖特征，

替代数据集中的所述多个解剖特征，并且

基于对所述数据集的分析，对所述成员进行分类。

7.根据权利要求6的方法，其中所述分类由分类器执行，所述分类器由通过对所述多个解剖学标志的每个的存在或不存在进行监督式学习而被训练的至少一个分类器所创建。

8.根据权利要求6的方法，其中所述分类由多个分类器所执行，所述多个分类器被设置为计算得分，所述得分指示所述多个解剖学标志的每个存在或不存在的估计。

9.根据权利要求6的方法，其中所述自动识别通过计算所述多个超声图像中所描绘的至少一个对象的形式因数而执行。

10.根据权利要求6的方法，其中所述自动识别通过计算所述多个超声图像中所描绘的至少一个对象的凸度而执行。

11.根据权利要求6的方法，其中所述自动识别通过计算所述多个超声图像中所描绘的至少一个对象的轮廓复杂度而执行。

12.根据权利要求6的方法，其中所述自动识别通过计算所述多个超声图像中所描绘的至少一个对象的纹理描述符而执行。

13.根据权利要求1的方法，其中所述自动定位通过从所述多个解剖学标志所取得的多个预定义位置解剖学属性的组合来执行。

14.根据权利要求1的方法，其中所述预定义位置解剖学属性是所述多个解剖学标志的每个和所述胎儿生殖器之间的距离范围。

15.根据权利要求1的方法，其中所述多个解剖学标志包括至少一个股骨。

16.根据权利要求1的方法，其中所述多个解剖学标志包括至少一个大腿。

17.根据权利要求1的方法，其中所述多个解剖学标志包括骨盆。

18.根据权利要求1的方法，其中所述多个解剖学标志包括脊柱。

19.根据权利要求1的方法，其中所述多个解剖学标志包括大腿和骨盆的U形。

20.根据权利要求1的方法，其中所述多个解剖学标志包括躯干的前轮廓。

21.根据权利要求1的方法，其中所述多个解剖学标志包括膀胱。

22.根据权利要求1的方法，其中所述多个解剖学标志包括至少一个髋骨，所述至少一个髋骨包括坐骨、耻骨、髂骨或骶骨。