用于钙质检测和分析的血管内超声成像的制作方法

本公开总体上涉及识别和分析血管内的血管内图像中的钙质。尤其是，实现了一种深度学习网络，以便识别血管内的钙质和其他斑块，量化图像中显示的钙化程度，并生成钙质分布的直观可视化表示，以促进医生做出高效准确的治疗决策。

背景技术：

1、管腔内成像作为一种诊断工具，广泛应用于患者血管的介入治疗，用于评估人体内的病变血管(如动脉)，以便确定治疗的必要性、选择适当的治疗方法并评估其效果。包括一个或多个超声换能器在内的管腔内成像设备被送入血管，并被引导至需要成像的区域。换能器发射超声能量。超声波被组织结构(如血管壁的各层)、红细胞和其他关注的特征的不连续性部分反射。换能器接收反射波的回波，并将其传送给管腔内成像系统。成像系统处理接收到的超声回波，以便生成放置有该设备的血管的横截面血管内(ivus)图像。

2、为了确定病变血管的位置和范围，医生通常会基于从管腔内成像系统接收到的ivus图像对血管进行分析。这种分析包括对血管进行测量，测量结果可帮助医生确定在沿血管的不同位置处的血流情况，且包括血管的直径和血管的横截面积。血管分析的一个重要步骤可以是评估血管内的血管阻塞物(包括钙质沉积物)的存在和范围。在血管内通常看到钙质与其他各种可能导致堵塞的物质(如其他类型的斑块堆积物)一起。堵塞物的正确治疗方法取决于堵塞物内钙质相对于其他斑块的量、钙质的深度、钙质的厚度、钙质沿血管延伸的距离以及钙质与其他斑块的分布(包括实心钙质区域或与其他斑块交错的钙质)。在分析患者的ivus图像时，缺乏经验的医生可能会错误地识别血管内的钙质和其他斑块，从而导致做出错误的治疗方法决定。即使是经验丰富的医生，要正确识别图像中的钙质和其他斑块，并对多个ivus图像中的钙质深度、厚度和分布进行测量和比较，也是困难和耗时的。

技术实现思路

1、本公开的实施例是用于识别和分析动脉内的血管内图像中的钙质的系统、设备和方法。例如，处理器电路可以实现经过训练的深度学习网络，以便识别ivus图像中的钙质和其他斑块。ivus图像内的钙质根据各种标准进行量化。可以测量堵塞物内的钙质深度。还可以测量具体钙质沉积物的厚度。可测量沿被成像的血管延伸的相邻ivus图像内钙质的存在，以便确定钙质沉积物的长度(作为弥漫性疾病的标志)。还可以量化血管内的钙质的分布，以便帮助医生选择适当的治疗方法。钙质的分布与斑块物质的其他组织类型也可被量化为相对测量值。还可以确定钙质弧度，其确定钙质沉积物被定位在什么角度方向上。利用这些测量结果，处理器电路会在ivus图像周围生成钙质分布环。利用不同的颜色和图案，钙质分布环可快速为医生标识出图像中显示的钙化位置和程度。处理器电路还为每个ivus图像分配一个帧评分，以便描述图像的钙化程度。多个ivus图像的钙质分布环和/或帧评分可显示给医生，以便给医生提供沿血管的钙质位置和范围的快速准确的总结，从而协助医生选择适当的治疗方法。

2、本公开的实施例包括一种能够分析ivus图像的血管内超声特性的系统。这些特性可能不容易在视觉上进行解释。该系统能够对管腔和血管边界内的各区域进行自动分析。这可以为该系统的用户和患者带来更快、更容易、更高效的工作流程，并有可能为患者带来改善的治疗效果。

3、在本公开的一个示例性方面中，提供了一种系统。该系统包括ivus成像导管，该ivus成像导管被配置成在被定位在患者的血管内时获得ivus成像数据，其中血管包括：由包含钙质的组织形成的壁；以及限定管腔的管腔边界；以及处理器电路，该处理器电路被配置成用于与ivus成像导管通信，其中处理器电路被配置成：从ivus成像导管接收ivus成像数据；基于ivus成像数据识别钙质；基于钙质的识别结果确定以下中的至少一项：钙质与管腔边界之间的距离；或钙质相对于组织的密度；向与处理器电路通信的显示器输出屏幕显示，其中该屏幕显示包括：基于ivus成像数据生成的ivus图像；以及以下中的至少一个：距离的可视化表示；或密度的可视化表示。

4、在一些方面中，处理器电路被配置成使用深度学习网络来识别钙质。在一些方面中，处理器电路被配置成使用深度学习网络来确定距离或密度中的至少一个。在一些方面中，使用多个经注释的ivus图像训练深度学习网络，其中多个经注释的ivus图像中的每一个包括识别钙质的注释。在一些方面中，距离包括径向距离。在一些方面中，处理器电路被配置成确定ivus图像的扫描线、ivus图像的扇区、ivus图像的全部或多个ivus图像中的至少一项的密度。在一些方面中，屏幕显示还包括叠加在ivus图像上的图形叠加，其中图形叠加提供了钙质的可视化表示。在一些方面中，组织包括除钙质之外的多种组织类型，且图形叠加提供除钙质之外的多种组织类型的可视化表示，并且除钙质之外的多种组织类型被分组在一起，使得图形叠加仅包括钙质的可视化表示和除钙质之外的多种组织类型的可视化表示。在一些方面中，处理器电路被配置成调整图形叠加的透明度。在一些方面中，处理器电路被配置成确定表示钙质的单个数字评分，其中单个数字评分基于距离或密度中的至少一个。

5、在本公开的一个示例性方面中，提供了一种系统。该系统包括ivus成像导管，该ivus成像导管被配置成在被定位在患者的血管内时获得ivus成像数据，其中血管包括：由包含钙质的组织形成的壁；以及限定管腔的管腔边界；以及处理器电路，该处理器电路被配置成用于与ivus成像导管通信，其中处理器电路被配置成：接收来自ivus成像导管的ivus成像数据；基于ivus成像数据识别钙质；基于钙质的识别结果，使用以下各项来计算表示钙质的单个数字评分：钙质沉积物与管腔边界之间的距离；钙质沉积物的厚度；钙质沉积物横跨的角度；以及钙质沉积物的长度；以及向与处理器电路通信的显示器输出屏幕显示，其中屏幕显示包括：基于ivus成像数据生成的ivus图像；以及单个数字评分的可视化表示。

6、在一些方面中，处理器电路被配置成使用深度学习网络来识别钙质。在一些方面中，处理器电路被配置成使用深度学习网络来确定距离、厚度、角度和长度。在一些方面中，距离沿径向延伸，厚度沿径向延伸，角度沿周向延伸，长度沿纵向延伸。在一些方面中，基于钙质在壁内的位置对距离、厚度、角度和长度进行加权。在一些方面中，单个数字评分对应于ivus图像的扫描线、ivus图像的扇区、ivus图像的全部或多个ivus图像中的至少一项。在一些方面中，屏幕显示还包括以下中的至少一项：血管的管腔外图像，其包括单个数字评分的可视化表示；或血管的纵向图像，其包括单个数字评分的可视化表示。在一些方面中，处理器电路被进一步配置成：在已执行治疗过程之后确定血管内的预测的钙质分布；以及基于预测的钙质分布生成预测的数字评分表示。在一些方面中，处理器电路被进一步配置成：在已执行治疗过程之后从ivus成像导管接收附加的ivus成像数据；基于附加的ivus成像数据识别钙质；基于钙质的识别结果来计算表示钙质的附加的单个数字评分；以及将该单个数字评分与附加的单个数字评分的比较结果输出到屏幕显示。在一些方面中，比较结果包括表示治疗过程之前和之后血管的横截面积差异的数字值。

7、本公开的其他方面、特征和优点将从以下详细描述中变得明显。