基于输卵管造影成像的评估方法和超声成像系统与流程

1.本技术涉及超声成像技术领域，更具体地涉及一种基于输卵管造影成像的评估方法和超声成像系统。


背景技术：

2.据世界卫生组织报道，不孕症已经成为影响人类健康的第三大疾病。在现代工业化社会中，炎症感染、环境污染、高龄生育和生活节奏快等因素，不孕发病率呈现逐年增加和年轻化的趋势。因此，加强不孕症筛查评估非常重要。
3.临床实践中，输卵管通畅度检查是不孕症检查的一大重要步骤。输卵管是女性生殖系统的主要组成部分之一，是卵子、精子和受精卵运行的管状通道以及卵子、精子结合的场所。输卵管源性不孕占不孕症的30-50％。因此，评估输卵管通畅性对不孕症诊断至关重要。
4.随着现代医学影像检查技术的发展，利用经阴道超声造影技术，可实现即时重复检查，不需要特殊的检查环境，无创情况下即可在临床治疗的前中后随时快速评估输卵管通畅度，且操作简便，价格低廉，易于推广。但在临床实践中，输卵管结构盘曲复杂，基于造影条件下的输卵管通畅度综合评估，对于医生的诊断经验依赖性较高，主观性较强，容易出现误判和漏判。


技术实现要素：

5.在发明内容部分中引入了一系列简化形式的概念，这将在具体实施方式部分中进一步详细说明。本技术的发明内容部分并不意味着要试图限定出所要求保护的技术方案的关键特征和必要技术特征，更不意味着试图确定所要求保护的技术方案的保护范围。
6.本发明实施例一方面提供了一种超声成像系统，所述超声成像系统包括：
7.超声探头；
8.发射电路，用于激励所述超声探头向含有造影剂的输卵管组织发射超声波；
9.接收电路，用于控制所述超声探头接收所述超声波的回波，以获得超声回波信号；
10.处理器，用于：
11.基于所述超声回波信号获取造影容积数据；
12.根据所述造影容积数据确定关键特征结构的特征信息，其中所述关键特征结构包括输卵管、宫腔、卵巢和盆腔中的至少一项；
13.基于预设特征信息与相应的输卵管通畅度评估指标的对应关系得到至少一个所述关键特征结构的特征信息对应的评估结果；
14.根据所述至少一个所述关键特征结构的特征信息对应的评估结果确定输卵管通畅度，并控制显示器显示所述输卵管通畅度。
15.在一个实施例中，所述基于预设特征信息与相应的输卵管通畅度评估指标的对应关系得到至少一个所述关键特征结构的特征信息对应的评估结果包括以下至少一项：
16.基于预设形态与输卵管通畅度评估指标的对应关系得到所述输卵管的形态对应的评估结果；
17.基于预设形态与输卵管通畅度评估指标的对应关系得到所述宫腔的形态对应的评估结果；
18.基于预设造影剂增强水平与输卵管通畅度评估指标的对应关系得到所述卵巢的周围造影剂增强水平对应的评估结果；
19.基于预设造影剂弥散水平与输卵管通畅度评估指标的对应关系得到所述盆腔的造影剂弥散水平对应的评估结果。
20.在一个实施例中，所述处理器还用于：获取造影剂由宫腔进入输卵管的速度；所述基于预设形态与输卵管通畅度评估指标的对应关系得到所述宫腔的形态对应的评估结果包括：基于预设形态和造影剂由宫腔进入输卵管的预设速度与输卵管通畅度评估指标的对应关系得到所述宫腔的形态和所述造影剂由宫腔进入输卵管的速度对应的评估结果。
21.在一个实施例中，所述获取造影剂由宫腔进入输卵管的速度包括：基于所述宫腔的造影容积数据确定造影剂信号的像素坐标；确定相邻帧所述造影容积数据中所述造影剂信号的像素坐标的差值；根据所述差值、单位像素对应的物理距离以及所述造影容积数据的帧率确定所述造影剂由宫腔进入输卵管的速度。
22.在一个实施例中，所述获取造影剂由宫腔进入输卵管的速度包括：获取用户输入的所述造影剂由宫腔进入输卵管的速度。
23.在一个实施例中，所述基于预设特征信息与相应的输卵管通畅度评估指标的对应关系得到至少一个所述关键特征结构的特征信息对应的评估结果，包括：在所述关键特征结构的造影容积数据中确定至少一个候选区域；根据每个所述候选区域的图像特征确定每个所述候选区域的子评估结果；在所述至少一个候选区域的所述子评估结果中选择概率最高的子评估结果，作为所述关键特征结构的特征信息对应的评估结果。
24.在一个实施例中，所述基于预设特征信息与相应的输卵管通畅度评估指标的对应关系得到至少一个所述关键特征结构的特征信息对应的评估结果，包括：利用训练好的机器学习模型对所述关键特征结构的造影容积数据进行分类，以得到所述关键特征结构的特征信息对应的评估结果。
25.在一个实施例中，所述输卵管通畅度评估指标还包括与预设宫腔压力对应的输卵管通畅度评估指标和/或与预设疼痛度对应的输卵管通畅度评估指标。
26.在一个实施例中，所述处理器还用于：获取压力传感器测得的推注造影剂过程中的宫腔压力，根据预设宫腔压力与输卵管通畅度评估指标的对应关系得到所述宫腔压力的评估结果，或者，接收用户输入的基于所述与预设宫腔压力对应的输卵管通畅度评估指标得到的对宫腔压力的评估结果。
27.在一个实施例中，所述处理器还用于：接收用户输入的基于所述与预设疼痛度对应的输卵管通畅度评估指标得到的对被测对象疼痛度的评估结果。
28.在一个实施例中，所述根据所述至少一个所述关键特征结构的特征信息对应的评估结果得到输卵管通畅度包括：利用训练好的分类器对所述至少一个所述关键特征结构的特征信息对应的评估结果进行分类或回归，以得到所述输卵管通畅度。
29.在一个实施例中，所述处理器还用于控制所述显示器显示所述至少一个所述关键
特征结构的特征信息对应的所述评估结果。
30.在一个实施例中，所述显示所述至少一个所述关键特征结构的特征信息对应的所述评估结果包括：以图形或列表的方式显示所述至少一个所述关键特征结构的特征信息对应的所述评估结果。
31.在一个实施例中，所述图形包括雷达图，所述雷达图包括：分类轴，所述分类轴将所述雷达图划分为多个分区，每个所述分类轴或者每个所述分区用于表示一个所述输卵管通畅度评估指标，至少一个所述分类轴或至少一个所述分区上具有用于表示所述输卵管通畅度评估指标对应的预设评估结果的刻度单位；基于所述至少一个所述关键特征结构的特征信息对应的所述评估结果在所述雷达图上生成的特征图形；以及，表示所述输卵管通畅度的标识。
32.在一个实施例中，每个所述分类轴用于表示一个输卵管通畅度评估指标，所述特征图形为连接每个所述分类轴上表示与所述分类轴对应的输卵管通畅度评估指标的所述评估结果的坐标点所构成的图形，每个所述分类轴处标识有与所述分类轴对应的输卵管通畅度评估指标。
33.在一个实施例中，所述处理器还用于：对所述造影容积数据进行渲染，以得到造影图像，并控制所述显示器显示所述造影图像。
34.在一个实施例中，所述处理器还用于：基于所述超声回波信号获取组织容积数据；对所述组织容积数据进行渲染，以得到组织图像，并控制所述显示器显示所述组织图像。
35.本发明实施例第二方面提供一种超声成像系统，所述超声成像系统包括：
36.超声探头；
37.发射电路，用于激励所述超声探头向含有造影剂的输卵管组织发射超声波；
38.接收电路，用于控制所述超声探头接收所述超声波的回波，以获得超声回波信号；
39.处理器，用于：
40.基于所述超声回波信号获取造影容积数据和组织容积数据；
41.根据所述造影容积数据和所述组织容积数据确定关键特征结构的特征信息，其中所述关键特征结构包括输卵管、宫腔、卵巢和盆腔中的至少一项；
42.基于预设特征信息与相应的输卵管通畅度评估指标的对应关系得到至少一个所述关键特征结构的特征信息对应的评估结果；
43.根据所述至少一个所述关键特征结构的特征信息对应的评估结果确定输卵管通畅度，并显示所述输卵管通畅度。
44.本发明实施例第三方面提供一种基于输卵管造影成像的评估方法，所述方法包括：
45.控制超声探头向含有造影剂的输卵管组织发射超声波，接收所述超声波的回波，以获得超声回波信号，并基于所述超声回波信号获取造影容积数据；
46.根据所述造影容积数据确定关键特征结构的特征信息，其中所述关键特征结构包括输卵管、宫腔、卵巢和盆腔中的至少一项；
47.基于预设特征信息与相应的输卵管通畅度评估指标的对应关系得到至少一个所述关键特征结构的特征信息对应的评估结果；
48.根据所述至少一个所述关键特征结构的特征信息对应的评估结果确定输卵管通
畅度，并显示所述输卵管通畅度。
49.本发明实施例第四方面提供一种基于输卵管造影成像的评估方法，所述方法包括：
50.控制超声探头向含有造影剂的输卵管组织发射超声波，接收所述超声波的回波，以获得超声回波信号，并基于所述超声回波信号获取造影容积数据和组织容积数据；
51.根据所述造影容积数据和所述组织容积数据确定关键特征结构的特征信息，其中所述关键特征结构包括输卵管、宫腔、卵巢和盆腔中的至少一项；
52.基于预设特征信息与相应的输卵管通畅度评估指标的对应关系得到至少一个所述关键特征结构的特征信息对应的评估结果；
53.根据所述至少一个所述关键特征结构的特征信息对应的评估结果确定输卵管通畅度，并显示所述输卵管通畅度。
54.本发明实施例的超声成像系统和基于输卵管造影成像的评估方法可基于输卵管造影成像自动确定输卵管通畅度，提高了医生的工作效率。
附图说明
55.通过结合附图对本发明实施例进行更详细的描述，本技术的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明实施例一起用于解释本技术，并不构成对本技术的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。
56.图1示出根据本发明一个实施例的超声成像系统的结构框图；
57.图2示出根据本发明一个实施例的雷达图；
58.图3示出根据本发明一个实施例的基于输卵管造影成像的评估方法的示意性流程图；
59.图4示出根据本发明另一个实施例的基于输卵管造影成像的评估方法的示意性流程图。
具体实施方式
60.为了使得本技术的目的、技术方案和优点更为明显，下面将参照附图详细描述根据本技术的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本技术的一部分实施例，而不是本技术的全部实施例，应理解，本技术不受这里描述的示例实施例的限制。基于本技术中描述的本发明实施例，本领域技术人员在没有付出创造性劳动的情况下所得到的所有其它实施例都应落入本技术的保护范围之内。
61.在下文的描述中，给出了大量具体的细节以便提供对本技术更为彻底的理解。然而，对于本领域技术人员而言显而易见的是，本技术可以无需一个或多个这些细节而得以实施。在其他的例子中，为了避免与本技术发生混淆，对于本领域公知的一些技术特征未进行描述。
62.应当理解的是，本技术能够以不同形式实施，而不应当解释为局限于这里提出的实施例。相反地，提供这些实施例将使公开彻底和完全，并且将本技术的范围完全地传递给本领域技术人员。
63.在此使用的术语的目的仅在于描述具体实施例并且不作为本技术的限制。在此使用时，单数形式的“一”、“一个”和“所述/该”也意图包括复数形式，除非上下文清楚指出另外的方式。还应明白术语“组成”和/或“包括”，当在该说明书中使用时，确定所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或部件的存在，但不排除一个或更多其它的特征、整数、步骤、操作、元件、部件和/或组的存在或添加。在此使用时，术语“和/或”包括相关所列项目的任何及所有组合。
64.为了彻底理解本技术，将在下列的描述中提出详细的结构，以便阐释本技术提出的技术方案。本技术的可选实施例详细描述如下，然而除了这些详细描述外，本技术还可以具有其他实施方式。
65.本技术提供的基于输卵管造影成像的评估方法和超声成像系统可以应用于人体，也可以应用于各种动物。
66.下面，首先参考图1描述根据本技术一个实施例的超声成像系统，图1示出了根据本发明实施例的超声成像系统100的示意性结构框图。
67.如图1所示，超声成像系统100包括超声探头110、发射电路112、接收电路114、处理器116和显示器118。进一步地，超声成像系统还可以包括发射/接收选择开关120和波束合成模块122，发射电路112和接收电路114可以通过发射/接收选择开关120与超声探头110连接。
68.超声探头110包括多个换能器阵元，多个换能器阵元可以排列成一排构成线阵，或排布成二维矩阵构成面阵，多个换能器阵元也可以构成凸阵列。换能器阵元用于根据激励电信号发射超声波，或将接收的超声波转换为电信号，因此每个换能器阵元可用于实现电脉冲信号和超声波的相互转换，从而实现向被测对象的目标区域的组织发射超声波、也可用于接收经组织反射回的超声波回波。在进行超声检测时，可通过发射序列和接收序列控制哪些换能器阵元用于发射超声波，哪些换能器阵元用于接收超声波，或者控制换能器阵元分时隙用于发射超声波或接收超声波的回波。参与超声波发射的换能器阵元可以同时被电信号激励，从而同时发射超声波；或者，参与超声波束发射的换能器阵元也可以被具有一定时间间隔的若干电信号激励，从而持续发射具有一定时间间隔的超声波。
69.在超声成像过程中，处理器116控制发射电路112将经过延迟聚焦的发射脉冲通过发射/接收选择开关120发送到超声探头110。超声探头110受发射脉冲的激励而向被测对象的目标区域的组织发射超声波束，经一定延时后接收从目标区域的组织反射回来的带有组织信息的超声回波，并将此超声回波重新转换为电信号。接收电路114接收超声探头110转换生成的电信号，获得超声回波信号，并将这些超声回波信号送入波束合成模块122，波束合成模块122对超声回波数据进行聚焦延时、加权和通道求和等处理，然后送入处理器116。处理器116对超声回波信号进行信号检测、信号增强、数据转换、对数压缩等处理形成超声图像。处理器116得到的超声图像可以在显示器118上显示，也可以存储于存储器124中。
70.可选地，处理器116可以实现为软件、硬件、固件或其任意组合，并且可以使用单个或多个专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、单个或多个通用集成电路、单个或多个微处理器、单个或多个可编程逻辑器件、或者前述电路和/或器件的任意组合、或者其他适合的电路或器件。并且，处理器116可以控制所述超声成像系统100中的其它组件以执行本说明书中的各个实施例中的方法的相应步骤。
71.显示器118与处理器116连接，显示器118可以为触摸显示屏、液晶显示屏等；或者，显示器118可以为独立于超声成像系统100之外的液晶显示器、电视机等独立显示器；或者，显示器118可以是智能手机、平板电脑等电子设备的显示屏，等等。其中，显示器118的数量可以为一个或多个。
72.显示器118可以显示处理器116得到的超声图像。此外，显示器118在显示超声图像的同时还可以提供给用户进行人机交互的图形界面，在图形界面上设置一个或多个被控对象，提供给用户利用人机交互装置输入操作指令来控制这些被控对象，从而执行相应的控制操作。例如，在图形界面上显示图标，利用人机交互装置可以对该图标进行操作，用来执行特定的功能，例如在超声图像上绘制出感兴趣区域框等。
73.可选地，超声成像系统100还可以包括显示器118之外的其他人机交互装置，其与处理器116连接，例如，处理器116可以通过外部输入/输出端口与人机交互装置连接，外部输入/输出端口可以是无线通信模块，也可以是有线通信模块，或者两者的组合。外部输入/输出端口也可基于usb、如can等总线协议、和/或有线网络协议等来实现。
74.其中，人机交互装置可以包括输入设备，用于检测用户的输入信息，该输入信息例如可以是对超声波发射/接收时序的控制指令，可以是在超声图像上绘制出点、线或框等的操作输入指令，或者还可以包括其他指令类型。输入设备可以包括键盘、鼠标、滚轮、轨迹球、移动式输入设备(例如带触摸显示屏的移动设备、手机等等)、多功能旋钮等等其中之一或者多个的结合。人机交互装置还可以包括诸如打印机之类的输出设备。
75.超声成像系统100还可以包括存储器124，用于存储处理器执行的指令、存储接收到的超声回波、存储超声图像，等等。存储器可以为闪存卡、固态存储器、硬盘等。其可以为易失性存储器和/或非易失性存储器，为可移除存储器和/或不可移除存储器等。
76.本发明实施例的超声成像系统100用于基于输卵管造影成像进行评估以获得输卵管通畅度。在获得输卵管通畅度的过程中，发射电路112用于激励超声探头110向含有造影剂的输卵管组织发射超声波；接收电路114用于控制超声探头接收超声波的回波，以获得超声回波信号；处理器116用于：基于超声回波信号获取造影容积数据；根据造影容积数据确定关键特征结构的特征信息，其中关键特征结构包括输卵管、宫腔、卵巢和盆腔中的至少一项；基于预设特征信息与相应的输卵管通畅度评估指标的对应关系得到至少一个关键特征结构的特征信息对应的评估结果；根据至少一个关键特征结构的特征信息对应的评估结果确定输卵管通畅度，并控制显示器显示输卵管通畅度。
77.示例性地，在输卵管造影成像过程中，首先令患者取截石位，进行常规的经阴道二维超声扫查，确定输卵管组织各关键特征结构的基本情况及位置。其中，输卵管组织不止包括输卵管，还包括与输卵管通畅度有关的其他组织，例如宫腔、盆腔、卵巢等。之后，向宫腔注入生理盐水，设置经阴道容积探头的扫查角度和扫查位置，尽量确保各关键特征结构处于可扫查范围内。之后，向宫腔注入造影剂，并对包含造影剂的输卵管组织进行三维或四维容积扫查。
78.扫查过程中，发射电路112用于激励超声探头110向含有造影剂的输卵管组织发射超声波；接收电路114用于控制超声探头110接收所述超声波的回波，以获得超声回波信号，经过信号放大、模数变换等处理后传递给波束合成模块122进行波束合成处理，然后将波束合成后的超声回波信号送入处理器116，处理器116对超声回波信号进行三维重建，以得到
造影容积数据。造影容积数据可以包括三维造影容积数据或四维造影容积数据。
79.处理器116还用于根据造影容积数据确定关键特征结构的特征信息。关键特征结构为与输卵管通畅度有关的特征结构，具体地，关键特征结构包括以下至少一项：输卵管、宫腔、卵巢和盆腔。
80.示例性地，确定关键特征结构的特征信息首先需要在造影容积数据中检测或分割出关键特征结构。例如，可以基于传统的灰度以及形态学等特征检测方法实现对关键特征结构的检测或分割；或者，也可以采用机器学习或深度学习方法在造影容积数据中检测或精确分割出对应的关键特征结构。
81.由于造影剂完整灌注时宫腔呈现高亮且形态显著区别于周围组织，因而在基于传统的特征检测方法实现对关键特征结构的检测或分割时，可以首先在造影容积数据中通过形态学等特征检测方法实现对宫腔的检测。宫腔包括宫角，宫体和宫颈三个部分。当宫腔的宫角朝上且两侧宫体对称时，表明宫腔位置处于摆正状态。宫腔两侧的输卵管与宫角直接相连，输卵管末端即为卵巢。在上述宫腔摆正后的造影容积数据中，盆腔弥散情况体现在宫腔后方。由于宫腔与其他关键特征结构具有上述空间关系，因此，可以通过检测宫腔各部位实现各关键特征结构的检测。
82.例如，首先对造影容积数据进行二值分割，进行一些必要的形态学操作后得到多个可能区域，然后根据每个可能区域的形状、灰度、亮度等特征，判断该可能区域是宫腔的概率，将概率最高的可能区域作为宫腔区域。在检测到的宫腔区域中，基于其形态学特征寻找宫角，并对造影容积数据进行旋转，将宫角朝上。接着，根据宫腔中宫体区域的对称性，将此时的造影容积数据进一步旋转，使得宫腔的位置处于摆正状态。若造影容积数据中只有单侧宫角，另一侧宫角缺失，则只检测单侧的宫角，并通过宫体的对称性实现对宫腔的摆正，并基于摆正后的宫腔检测其他关键特征结构。当然，除了形态学特征以外，也可以采用其他传统的灰度检测或分割方法在造影容积数据中检测或分割出关键特征结构，例如大津阈值(otsu)、水平集(levelset)、图割(graph cut)、snake等。
83.当采用机器学习或深度学习方法在造影容积数据中检测或分割关键特征结构(例如宫腔)时，需要预先构建专家数据库。专家数据库是指根据专家的知识和经验，对造影容积数据中的关键特征结构加以标定。基于专家数据库中对关键特征结构的标定，应用机器学习和/或深度学习算法进行学习，获取关键特征结构区别于其他区域的特征或规律，来实现对关键特征结构的自动检测或分割。
84.作为一种实现方式，可以采用传统的图像特征提取方法结合分类器分类来实现关键特征结构的检测或分割。例如，传统的图像特征提取方法可以采用基于滑窗的方法：首先对滑窗内的区域进行图像特征提取，提取的图像特征可以是传统的pca、lda、haar特征、纹理特征等，也可以采用深度神经网络来进行图像特征的提取。然后，将提取到的图像特征与专家数据库进行匹配，采用knn、svm、随机森林、神经网络等分类器进行分类，确定当前滑窗内是否包括关键特征结构，同时获取其具体类别。
85.另一种实现方式为基于深度学习的边界框方法进行关键特征结构的识别。具体地，通过堆叠基层卷积层和全连接层来对构建的数据库进行特征的学习和参数的回归，以得到训练好的深度学习网络；对于获取的造影容积数据，可以通过深度学习网络直接回归出对应的关键特征结构的边界框，同时获取边界框内关键特征结构的类别，可选的深度学
习网络包括但不限于r-cnn,fast r-cnn、faster-rcnn、ssd、yolo等。
86.除此之外，还可以基于深度学习的端到端的语义分割网络进行关键特征结构的识别。该方式与第二种实现方式类似，不同之处在于将深度学习网络的全连接层去除，加入上采样层或者反卷积层来使得输入与输出的尺寸相同，从而直接得到输入的造影容积数据中的关键特征结构及其相应类别，可选的语义分割网络包括但不限于fcn、u-net、mask r-cnn等。
87.可选地，可以只采用上述任意一种方法来对关键特征结构进行定位，再根据定位结果额外设计分类器来判断其类别。可选的分类判断方法为：首先对目标区域进行特征提取，提取的特征可以是传统的pca、lda、haar特征、纹理特征等，或者也可以采用深度神经网络来进行特征提取；然后将提取到的特征与数据库进行匹配，利用knn、svm、随机森林、神经网络等分类器对其进行分类。
88.应了解，本发明不受具体采用的目标识别方法的限制，无论是现有的目标识别方法还是将来开发的目标识别方法，都可以应用于根据本发明实施例的超声成像系统100。
89.处理器116可以采用上述的一种或多种方法的结合检测或分割出宫腔在造影容积数据中的位置。在此基础上，可以结合其余关键特征结构与摆正后宫腔的相对空间位置关系，基于上述一种或多种目标识别方法进行其他关键特征结构的检测或分割。
90.对于四维造影容积数据，则需要首先由处理器116或人工在四维造影容积数据中选择造影剂完整灌注的三维造影容积数据，再对关键特征结构进行检测或分割。具体的关键特征结构进行检测或分割的方法可以采用上述的三维造影容积数据中检测或分割关键特征结构的方法。由处理器116在四维造影容积数据中选择造影剂完整灌注的三维造影容积数据同样可采用上述的一种或多种目标检测或分割方法进行。
91.之后，处理器116还可以对造影容积数据进行渲染，以得到造影图像，并控制显示器118显示造影图像。后续在基于造影容积数据得到输卵管通畅度以后，用户可以对造影图像和输卵管通畅度进行对照分析。
92.例如，对于检测或分割到的宫腔区域，可以根据上述任意一种目标识别方法识别宫角和宫颈位置，按照宫角朝上，宫颈在下，宫体前后左右基本对称的标准实现对造影容积数据的摆正，并进行容积渲染成像，以获取良好的造影图像。容积渲染成像是将感兴趣区域内的造影容积数据通过不同的成像模式采用光线跟踪等算法进行显示。对造影容积数据的摆正可以由处理器116实现，即在检测或分割到宫腔等关键特征结构后，可以根据上述的宫腔各部分的相对位置，自动调整造影容积数据的方位。同时，对于图像质量较差、通过算法检测到的关键特征结构位置存在偏差的情况，也可以由用户通过手动旋转对造影容积数据的角度进行调整。
93.在造影成像过程中，超声探头110接收到的超声回波信号包括带有组织信息的超声回波信号和造影剂反射的超声回波信号。可选地，处理器116还可以基于超声回波信号获取组织容积数据，对组织容积数据进行渲染，以得到组织图像，并控制显示器118显示组织图像。组织图像相比于造影图像可以提供更多的组织结构信息。
94.处理器116还用于基于预设特征信息与相应的输卵管通畅度评估指标的对应关系得到至少一个关键特征结构的特征信息对应的评估结果。该评估结果可以为具体的评分数值。
95.可选地，对于输卵管、宫腔、卵巢和盆腔四种关键特征结构，其与输卵管通畅度有关的预设特征信息分别为输卵管的预设形态、宫腔的预设形态、卵巢周围的预设造影剂增强水平和盆腔的预设造影剂弥散水平。因此，基于预设特征信息与相应的输卵管通畅度评估指标的对应关系得到至少一个关键特征结构的特征信息对应的评估结果可以包括以下至少一项：基于预设形态(即输卵管的预设形态)与输卵管通畅度评估指标的对应关系得到根据造影容积数据确定的输卵管的形态对应的评估结果；基于预设形态(即宫腔的预设形态)与输卵管通畅度评估指标的对应关系得到根据造影容积数据确定的宫腔的形态对应的评估结果；基于预设造影剂增强水平(即卵巢周围的预设造影剂增强水平)与输卵管通畅度评估指标的对应关系得到根据造影容积数据确定的卵巢的周围造影剂增强水平对应的评估结果；基于预设造影剂弥散水平(即盆腔的预设造影剂弥散水平)与输卵管通畅度评估指标的对应关系得到根据造影容积数据确定的盆腔的造影剂弥散水平对应的评估结果。
96.参见表1，表1的前四列分别示出了：输卵管的预设形态与关于输卵管形态的输卵管通畅度评估指标的对应关系，宫腔的预设形态与关于宫腔形态的输卵管通畅度评估指标的对应关系，卵巢周围的预设造影剂增强水平与关于卵巢周围造影剂增强水平的输卵管通畅度评估指标的对应关系，以及，盆腔的预设造影剂弥散水平与关于盆腔造影剂弥散水平的输卵管通畅度评估指标的对应关系。
97.以关于输卵管形态的输卵管通畅度评估指标为例，输卵管的预设形态主要包括输卵管走行是否柔顺，形态是否过度扭曲，输卵管两侧显影连续性情况，以及伞端显影情况等。若造影容积数据中的输卵管的形态匹配某一个预设评估结果对应的预设形态，则将该预设评估结果作为与造影容积数据中的输卵管对应的评估结果。按照表1中的输卵管通畅度评估指标，输卵管的预设形态与关于输卵管形态的输卵管通畅度评估指标的对应关系包括：
98.1)若输卵管的预设形态为走形自然，柔和，管径光滑，则对应的预设评估结果为1分；
99.2)若输卵管的预设形态为走形僵硬、形态扭曲、盘旋，角状反折、膨大和/或伞端造影剂溢出少和/或输卵管延迟显影，则对应的预设评估结果为2分；
100.3)若输卵管的预设形态为全程不显影和/或中远端不显影和/或伞端无造影剂溢出，则对应的预设评估结果为3分。
101.表1.输卵管通畅度评估指标
[0102][0103]
类似地，关于其余各关键特征结构的输卵管通畅度评估指标也可以根据表1进行评估。
[0104]
在一个实施例中，基于预设特征信息与相应的输卵管通畅度评估指标的对应关系得到至少一个关键特征结构的特征信息对应的评估结果包括：在关键特征结构的造影容积数据中确定至少一个候选区域；根据每个候选区域的图像特征确定每个所述候选区域的子评估结果；在至少一个候选区域的子评估结果中选择概率最高的子评估结果，作为与该关键特征结构的特征信息对应的评估结果。
[0105]
具体地，可以基于传统灰度和/或形态学等目标检测或分割方法在关键特征结构的造影容积数据中确定候选区域，例如，可以在输卵管区域中进一步检测或分割出输卵管近端区域和远端区域。之后，对于检测或分割得到的候选区域通过一些必要的形态学操作后，对每个候选区域根据形状、灰度亮度等特征进行评估，以得到子评估结果，同时获取每个候选区域的子评估结果的概率，将概率最高的自评估结果作为最终的评估结果。
[0106]
在另一个实施例中，基于预设特征信息与相应的输卵管通畅度评估指标的对应关系得到至少一个关键特征结构的特征信息对应的评估结果，包括：利用训练好的机器学习模型对关键特征结构的造影容积数据进行分类，以得到与关键特征结构的特征信息对应的评估结果。机器学习模型的实现形式与上文中用于识别关键特征结构的机器学习模型类似，具体地，可以基于传统的如滑窗等方法和/或深度神经网络提取特征，并结合分类器进行分类；也可以采用基于界框的深度学习网络对关键特征结构进行分类；还可以基于深度学习端到端的语义分割网络直接对关键特征结构进行分类。
[0107]
在一个实施例中，继续参照表1，可以结合宫腔形态与造影剂由宫腔进入输卵管的速度一同获取对应的评估结果。因此，处理器116还用于获取造影剂由宫腔进入输卵管的速度，基于预设形态与输卵管通畅度评估指标的对应关系得到宫腔的形态对应的评估结果包括：基于预设形态和造影剂由宫腔进入输卵管的预设速度与输卵管通畅度评估指标的对应关系得到宫腔的形态和造影剂由宫腔进入输卵管的速度对应的评估结果。例如，若宫腔平顺，造影剂快速从宫角向输卵管内移动，则评估结果为1分；若宫腔张力较高，造影剂缓慢进入输卵管，则评估结果为2分；若宫腔膨隆，造影剂在宫腔内滚动，则评估结果为3分。
[0108]
在一个实施例中，可以基于四维造影容积数据，通过运动检测获取造影剂由宫腔
进入输卵管的速度。其中，运动检测是指根据在造影容积数据中检测到的宫腔结构，基于宫腔的造影容积数据确定造影剂信号的像素坐标；确定相邻帧所述造影容积数据中所述造影剂信号的像素坐标的差值；根据像素坐标的差值、单位像素对应的物理距离以及所述造影容积数据的帧率确定所述造影剂由宫腔进入输卵管的速度。具体地，可以通过计算相邻帧上造影剂信号的像素坐标差值与单位像素对应物理距离和帧率的乘积获得速度值。
[0109]
若无法获取四维造影容积数据，也可以仅基于宫腔的预设形态与输卵管通畅度评估指标的对应关系得到宫腔的形态对应的评估结果。或者，还可以获取用户手动输入的造影剂由宫腔进入输卵管的速度。
[0110]
在一个实施例中，除了可基于造影容积数据进行评估的输卵管通畅度评估指标以外，参见表1的后两列，输卵管通畅度评估指标还包括与预设宫腔压力对应的输卵管通畅度评估指标和与预设疼痛度对应的输卵管通畅度评估指标中的至少一项。该两项评估指标可以基于用户输入进行评估。
[0111]
在一个实施例中，处理器116可以获取压力传感器测得的推注造影剂过程中的宫腔压力，根据预设宫腔压力与输卵管通畅度评估指标的对应关系得到宫腔压力的评估结果。可选地，处理器也可以直接接收用户输入的基于与预设宫腔压力对应的输卵管通畅度评估指标得到的对宫腔压力的评估结果，评估结果可以根据用户在推注造影剂的过程中感受到的阻力获得。示例性地，处理器116可以控制显示器118显示预设宫腔压力与输卵管通畅度评估指标的对应关系，以便于用户参照该对应关系对宫腔压力进行评估，以得到对宫腔压力的评估结果。
[0112]
参见表1，关于宫腔压力的输卵管通畅度评估指标分为如下三级：若预设宫腔压力为推注无阻力，压力曲线呈缓坡型，压力《40kpa，则对应的预设评估结果为1分；若预设宫腔压力为推注有阻力，压力曲线呈急坡型，压力40-60kpa，则对应的预设评估结果为2分；若预设宫腔压力为推注阻力大，压力曲线呈陡坡型，压力》60kpa，则对应的预设评估结果为3分。其中，推注有无阻力为在根据用户在推注造影剂的过程中感受到的阻力获得评估结果时采用的评估标准，压力曲线和压力数值为在根据压力传感器测得的推注造影剂过程中的宫腔压力获得评估结果时采用的评估标准。
[0113]
在一个实施例中，处理器116可以接收用户输入的基于对被测对象疼痛度的评估结果。被测对象疼痛度需要用户根据被测对象的反馈手动输入。示例性地，处理器116可以控制显示器118显示预设疼痛度与输卵管通畅度评估指标的对应关系，以便于用户参照该对应关系对被测对象疼痛度进行评估，以得到对被测对象疼痛度的评估结果。
[0114]
表1中的疼痛度按世界卫生组织标准及临床表现划分。按世界卫生组织标准，疼痛度分为0、1、2、3四级，结合被测对象在造影过程中的临床表现，本技术实施例将关于被测对象疼痛度的输卵管通畅度评估指标划分为三类：预设疼痛度为0级和1级，患者反馈无痛，安静合作或轻微疼痛，则对应的预设评估结果为1分；预设疼痛度为2级，中度疼痛，患者反馈难忍受，呻吟不安，则对应的预设评估结果为2分；预设疼痛度为3级，严重疼痛，患者反馈不能忍受，叫喊，不合作，则对应的预设评估结果为3分。
[0115]
本技术实施例也可以包含上述输卵管通畅度评估指标的情况。例如因四维造影容积数据缺失，出现三维造影容积数据下无法获取造影剂由宫腔进入输卵管速度，可不采用关于造影剂进入速度的指标或将该指标转为用户输入。或者，若被测对象无法表述疼痛度，
可以不采用关于被测对象疼痛度的输卵管通畅度评估指标。
[0116]
处理器116还用于根据所述至少一个所述关键特征结构的特征信息对应的评估结果确定输卵管通畅度。
[0117]
在一个实施例中，根据至少一个评估结果得到输卵管通畅度包括：利用训练好的分类器对至少一个评估结果进行分类或回归，以得到输卵管通畅度的分类。其中，输卵管通畅度可以分三类：通畅、通而不畅和不通。具体地，可以将上述获取的各输卵管通畅度评估指标对应的评估结果作为特征，设计分类器对输卵管通畅程度进行分类或回归，并输出输卵管通畅度。其中，分类器可以采用knn、svm、随机森林、神经网络等分类器。
[0118]
一般来说，每个输卵管通畅度评估指标对应的评分越高，则输卵管通畅度越低。因此，在一些实施例中，还可以根据预设的权重对每个输卵管通畅度评估指标对应的评分进行加权求和，并将其总和与每个输卵管通畅度分类对应的预设阈值相比较，从而得到输卵管通畅度的分类结果。
[0119]
上述关键特征结构的检测或分割、各输卵管通畅度评估指标的评估、输卵管通畅度的分类或回归，可以完全由处理器116全自动地实现，也可以基于用户输入半自动地实现。半自动化实现可以在造影容积数据质量较差，通过智能化算法得到的结果有偏差的情况下，使用户通过键盘、鼠标等工具对结果进行删除、修改、重新输入等操作。
[0120]
处理器116还用于控制显示器118显示输卵管通畅度。此外，在一个实施例中，处理器116还可以控制显示器118显示至少一个关键特征结构的特征信息对应的评估结果。
[0121]
其中，处理器116可以控制显示器118以图形或列表的方式显示至少一个关键特征结构的特征信息对应的评估结果。
[0122]
在一个实施例中，用于显示至少一个关键特征结构的特征信息对应的评估结果的图形可以采用雷达图的形式。如图2所示，雷达图包括分类轴以及特征图形。其中，分类轴将雷达图划分为多个分区，每个分类轴或者每个分区用于表示一个所述输卵管通畅度评估指标，至少一个分类轴或至少一个分区上具有用于表示预设评估结果的刻度单位；特征图形基于每个输卵管通畅度评估指标得到的评估结果在雷达图上生成。
[0123]
在图2所示的雷达图中，每个分类轴用于表示一个输卵管通畅度评估指标，每个所述分类轴处标识有与所述分类轴对应的输卵管通畅度评估指标。例如，最上方的分类轴用于表示关于输卵管形态的输卵管通畅度评估指标，最下方的分类轴用于表示关于盆腔造影剂弥散水平的输卵管通畅度评估指标，以此类推。特征图形为连接每个所述分类轴上表示与所述分类轴对应的输卵管通畅度评估指标的评估结果的坐标点所构成的图形，在图2中体现为不规则的六边形。虽然图2将雷达图例示为六边形，但其形状不限于此，例如，若某一个输卵管通畅度评估指标缺失，则雷达图可以呈现为五边形。可选地，雷达图也可以呈现为圆形。
[0124]
作为雷达图的另一种形式，当每个分区用于表示一个所述输卵管通畅度评估指标时，可以通过特征图形的面积表示根据对应输卵管通畅度评估指标得到的评估结果。
[0125]
可选地，雷达图还可以包括表示输卵管通畅度的标识，表示输卵管通畅度的标识可以以文字的形式显示在雷达图的边缘，或者，也可以在雷达图上以不同的颜色表示输卵管通畅度，例如，若输卵管通畅度为通畅，则将特征图形显示为绿色，若输卵管通畅度为不通，则将特征图形显示为红色。
[0126]
基于以上描述，本发明实施例的超声成像系统100在完成对造影容积数据的采集后，自动根据输卵管通畅度评估指标完成定量化评估，并根据评估结果得到输卵管通畅度，规范化输卵管通畅度的评估流程，有效提升医生的工作效率和质量。
[0127]
下面，将参考图3描述根据本技术一个实施例的基于输卵管造影成像的评估方法。图3是本发明实施例的基于输卵管造影成像的评估方法300的一个示意性流程图。输卵管造影成像的评估方法300可以由上述超声成像系统100来实现，以下仅对输卵管造影成像的评估方法300的主要步骤进行描述，而省略以上已经描述过的细节内容。
[0128]
如图3所示，本发明实施例的基于输卵管造影成像的评估方法300包括如下步骤：
[0129]
在步骤s310，控制超声探头向含有造影剂的输卵管组织发射超声波，接收所述超声波的回波，以获得超声回波信号，并基于所述超声回波信号获取造影容积数据；
[0130]
在步骤s330，根据所述造影容积数据确定关键特征结构的特征信息，其中所述关键特征结构包括输卵管、宫腔、卵巢和盆腔中的至少一项；
[0131]
在步骤s330，基于预设特征信息与相应的输卵管通畅度评估指标的对应关系得到至少一个所述关键特征结构的特征信息对应的评估结果；
[0132]
在步骤s340，根据所述至少一个所述关键特征结构的特征信息对应的评估结果确定输卵管通畅度，并显示所述输卵管通畅度。
[0133]
本发明实施例的基于输卵管造影成像的评估方法300在完成对造影容积数据的采集后，自动根据对输卵管通畅度评估指标完成定量化评估，并根据评估结果得到输卵管通畅度，规范化输卵管通畅度的评估流程，有效提升医生的工作效率和质量。
[0134]
本发明实施例另一方面提供了一种超声成像系统，以用于实现基于输卵管造影成像的评估方法。继续参照图1，本发明实施例的超声成像系统包括：超声探头110；发射电路112，用于激励所述超声探头110向含有造影剂的输卵管组织发射超声波；接收电路114，用于控制所述超声探头接收所述超声波的回波，以获得超声回波信号；处理器116，用于：基于所述超声回波信号获取造影容积数据和组织容积数据；根据所述造影容积数据和所述组织容积数据确定关键特征结构的特征信息，其中所述关键特征结构包括输卵管、宫腔、卵巢和盆腔中的至少一项；基于预设特征信息与相应的输卵管通畅度评估指标的对应关系得到至少一个关键特征结构的特征信息对应的评估结果；根据所述至少一个关键特征结构的特征信息对应的评估结果确定输卵管通畅度，并控制显示器118显示所述输卵管通畅度。
[0135]
本实施例的超声成像系统与上文所述的超声成像系统大体上类似，二者的不同之处主要在于：首先，处理器116不止获取造影容积数据，还获取组织容积数据。其中，造影容积数据可以提供更多的造影剂信息，组织容积数据可以提供更多的组织信息。造影容积数据和组织容积数据可以基于同一组超声回波信号得到，也可以基于不同的超声回波信号得到。
[0136]
并且，处理器116不止根据造影容积数据确定关键特征结构的特征结构信息，还根据组织容积数据确定关键特征结构的特征信息。由于组织容积数据可以提供更多的组织结构信息，因而关键特征结构的关于组织结构信息的特征信息可以基于组织容积数据来确定，关于造影剂信息的特征信息可以基于造影容积数据来确定，从而提高了所确定的关键特征结构的特征信息的准确性。
[0137]
除此之外，本实施例的超声成像系统与上文所述的超声成像系统大体上类似，具
体可以参阅上文中的相关描述，为了简洁，此处不再赘述相同的细节内容。
[0138]
下面，将参考图4描述根据本技术另一个实施例的基于输卵管造影成像的评估方法。图4是本发明实施例的基于输卵管造影成像的评估方法400的一个示意性流程图。以下仅对输卵管造影成像的评估方法400的主要步骤进行描述，而省略以上已经描述过的细节内容。
[0139]
如图4所示，基于输卵管造影成像的评估方法400包括如下步骤：
[0140]
在步骤s410，控制超声探头向含有造影剂的输卵管组织发射超声波，接收所述超声波的回波，以获得超声回波信号，并基于所述超声回波信号获取造影容积数据和组织容积数据；
[0141]
在步骤s420，根据所述造影容积数据和所述组织容积数据确定关键特征结构的特征信息，其中所述关键特征结构包括输卵管、宫腔、卵巢和盆腔中的至少一项；
[0142]
在步骤s430，基于预设特征信息与相应的输卵管通畅度评估指标的对应关系得到至少一个所述关键特征结构的特征信息对应的评估结果；
[0143]
在步骤s440，根据所述至少一个所述关键特征结构的特征信息对应的评估结果确定输卵管通畅度，并显示所述输卵管通畅度。
[0144]
基于以上描述，根据本发明实施例的超声成像系统和基于输卵管造影成像的评估方法400基于输卵管造影成像自动确定输卵管通畅度，提高了医生的工作效率。
[0145]
此外，根据本发明实施例，还提供了一种计算机存储介质，在所述计算机存储介质上存储了程序指令，在所述程序指令被计算机或处理器运行时用于执行本发明实施例的基于输卵管造影成像的评估方法200或基于输卵管造影成像的评估方法400的相应步骤。所述存储介质例如可以包括智能电话的存储卡、平板电脑的存储部件、个人计算机的硬盘、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom)、便携式紧致盘只读存储器(cd-rom)、usb存储器、或者上述存储介质的任意组合。所述计算机可读存储介质可以是一个或多个计算机可读存储介质的任意组合。
[0146]
此外，根据本发明实施例，还提供了一种计算机程序，该计算机程序可以存储在云端或本地的存储介质上。在该计算机程序被计算机或处理器运行时用于执行本发明实施例的基于输卵管造影成像的评估方法的相应步骤。
[0147]
尽管这里已经参考附图描述了示例实施例，应理解上述示例实施例仅仅是示例性的，并且不意图将本技术的范围限制于此。本领域普通技术人员可以在其中进行各种改变和修改，而不偏离本技术的范围和精神。所有这些改变和修改意在被包括在所附权利要求所要求的本技术的范围之内。
[0148]
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
[0149]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结
合或者可以集成到另一个设备，或一些特征可以忽略，或不执行。
[0150]
在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本技术的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
[0151]
类似地，应当理解，为了精简本技术并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在对本技术的示例性实施例的描述中，本技术的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该本技术的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本技术要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如相应的权利要求书所反映的那样，其发明点在于可以用少于某个公开的单个实施例的所有特征的特征来解决相应的技术问题。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本技术的单独实施例。
[0152]
本领域的技术人员可以理解，除了特征之间相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
[0153]
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本技术的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
[0154]
本技术的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(dsp)来实现根据本发明实施例的一些模块的一些或者全部功能。本技术还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本技术的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
[0155]
应该注意的是上述实施例对本技术进行说明而不是对本技术进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。本技术可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
[0156]
以上所述，仅为本技术的具体实施方式或对具体实施方式的说明，本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。本技术的保护范围应以权利要求的保护范围为准。