用于超声中的肺搏动检测的设备、系统和方法

摘要

提供了用于自动、快速肺搏动检测的系统、设备和方法。在一个实施例中，一种用于检测气胸(PTX)的系统包括与处理器通信的超声探头。所述处理器被配置为使用从超声探头接收的超声成像数据来生成包括肺胸膜线的M模式图像。使用所述M模式图像，所述处理器生成差异图像，所述差异图像包括通过将M模式图像的相邻样本相减而生成的多条差异线。所述处理器分析所述差异图像以确定所述差异图像是否包括与所述患者的心跳相对应的周期性信号，并且基于确定所述差异图像包括与心跳相对应的周期性信号而输出检测到肺搏动的图形表示。

说明书

技术领域

本公开总体涉及用于获得解剖结构的超声图像的超声系统和方法。例如，超声系统可以识别或检测由超声成像设备获得的图像中的肺搏动。

背景技术

超声成像经常用于获得患者内部解剖结构的图像。超声系统通常包括超声换能器探头，所述超声换能器探头包括一个或多个超声换能器元件。超声换能器元件被激活以在超声频率处振动，以将超声能量发射到患者的身体中，然后接收由患者的身体反射或反向散射的超声回波以创建图像。每个发射/接收周期可以产生一次扫描或扫描成像数据的线。通过逐步改变扫描方向，可以从一系列扫描(有时称为A线扫描)中汇编二维图像。从一系列A线扫描汇编的二维图像可以被称为B模式图像。从一系列A线扫描收集B模式图像的过程可以每秒重复几次(例如30/s)，以创建成像解剖结构的实时视图。当发射位置/方向固定在一个位置以在一段时间内采集多条A线时，这些A线将用于创建M模式图像。类似地，如果超声探头-换能器固定并在超声检查过程中保持静止，则可以根据B模式图像序列生成M模式图像。

超声探头可用于诊断气胸(PTX)，或由于肺与胸壁之间的胸膜腔中的空气聚集而导致的肺塌陷。为了诊断PTX，将超声换能器(例如，高频线性阵列换能器或弯曲阵列换能器)定位在患者胸部的最前点以识别胸膜线。这条线显示为回声水平线，其位置比肋骨的最浅范围深约半厘米。胸膜线由紧密相对的内脏和胸膜壁层组成。在正常肺中，可以看到肺胸膜抵靠顶叶胸膜壁层来回滑动，产生一种称为“肺部滑动”的生理现象，随着受试者的呼吸出现闪闪发光的外观。B线或B线伪影(也称为“彗尾”伪影)是垂直的高回波线，可以从相对的胸膜向后延伸到屏幕底部或最大成像深度。B线的特性(例如B线的数量、宽度和/或强度)随患者呼吸而变化。

PTX的另一个有用指标是肺搏动的存在与否。肺搏动可描述为胸膜线的离散运动，与患者心跳同步。这是由于心脏运动传递到肺和肺胸膜引起的。仅当两个胸膜刀片相互接触时才能看到肺搏动，因此肺搏动的存在(如肺滑行和B线)也排除了PTX。

由于肺搏动通常是由心跳的收缩期和舒张期的传递所产生的，因此由于随着心脏振荡的肺胸膜在胸膜壁层上的微小的节律性运动，肺搏动通常是组织强背景下相对较弱的脉搏信号。当前使用视觉超声检查来确定胸部的M模式图像或B模式图像序列中是否有任何肺搏动。然而，急诊医师确定肺搏动是一个耗时的过程，急诊医师对胸部超声图像的解读是主观的，尤其是在心跳较弱或超声探头的位置不在最佳位置时(例如，不接近心脏)。

发明内容

本公开提供了具有低计算负荷的用于自动化、快速肺搏动检测方法的系统、设备和方法，其利用超声图像序列的动态特性来检测肺搏动。在一个实施例中，用于检测PTX的系统包括与处理器通信的超声探头。超声探头可以由处理器控制并且被配置为获得超声成像数据以创建患者胸部的M模式图像或从B模式图像序列重建的M模式图像。处理器可以配置为分析M模式图像或重建的B模式图像，以检测肺搏动的存在。如果处理器检测到肺搏动，则系统可以将肺搏动存在/不存在的图形表示输出到显示器。本公开的实施例对于在M模式图像或B模式图像序列的单帧处视觉上肺部脉冲不清晰的困难情况特别有用。

根据一个实施例，一种用于检测患者的肺搏动的系统包括：超声探头，其被配置为获得表示患者的肺部的超声成像数据；以及处理器，其通信地耦合到所述超声探头。所述处理器被配置为使用从超声探头接收的超声成像数据来生成包括肺胸膜线的M模式图像。M模式图像包括沿着扫描线获得的多个样本。所述处理器还被配置为从M模式图像生成包括通过将M模式图像的相邻样本相减而生成的多条差异线的差异图像，所述多条差异线中的每条包括沿其轴线方向的多个强度值。所述处理器还被配置为分析所述差异图像以确定所述差异图像是否包括与所述患者的心跳相对应的周期性信号，并且基于确定所述差异图像包括与心跳相对应的周期性信号而向与所述处理器通信的显示器输出检测到肺搏动的图形表示。

在一些实施例中，所述处理器被配置为确定所述M模式图像中的胸膜线的位置。在一些实施例中，所述处理器被配置为通过对沿轴线方向的多条差异线中的每条差异线中的多个强度值求和来生成轴线强度曲线，从而分析差异图像以确定差异图像是否包括周期性信号，并且确定轴线强度曲线是否包括对应于所述患者的所述心跳的周期性信号。所述处理器可以通过将自相关函数应用于所述轴线强度曲线来确定所述轴线强度曲线是否包括与心跳相对应的周期性信号。

在一些实施例中，所述处理器被配置为根据在一段时间内由超声探头获得的多幅B模式图像的每幅中的扫描线来生成M模式图像。在其他实施例中，所述处理器被配置为控制所述超声探头以M模式操作来生成M模式图像。在一些方面中，所述多条差异线包括通过将M模式图像中的紧邻样本相减而生成的多条一阶差异线。在另一个方面中，所述多条差异线包括通过将相邻的(n-1)阶差异线相减而生成的多条(n)阶差异线。

在一些实施例中，所述系统还包括显示器，其中，所述图形表示指示肺搏动的存在或肺搏动的周期中的至少一个。所述图形表示可以包括叠加在M模式图像上的标记，所述标记识别肺搏动在M模式图像上的位置。在另一个方面中，所述系统还包括通信地耦合到所述处理器的用户接口设备，并且其中，所述处理器被配置为从所述用户接口设备接收用户输入，以识别所述M模式图像中的感兴趣区域，并生成由用户输入所识别的M模式图像中的感兴趣区域的差异图像。

在本公开的另一方面中，一种用于检测患者的肺搏动的方法包括：由超声探头获得表示所述患者的肺的超声成像数据，通过通信地耦合到所述超声探头的处理器来生成并使用从所述超声探头接收的超声成像数据，所述超声成像数据包括肺的胸膜线的M模式图像，所述M模式图像包括沿着扫描线获得的多个样本，由处理器来根据所述M模式图像生成差异图像，所述差异图像包括通过将所述M模式图像的相邻样本相减而生成的多条差异线，所述多条差异线中的每条均包括沿着轴线方向的多个强度值，并且由处理器确定所述差异图像是否包括与所述患者的心跳相对应的周期性信号，并且向与所述处理器通信的显示器输出基于确定所述差异图像包括与心跳相对应的周期性信号而检测到肺搏动的图形表示。

在一些实施例中，所述方法还包括由所述处理器确定所述M模式图像中的胸膜线的位置。在一些实施例中，由所述处理器确定所述差异图像是否包括所述周期性信号的步骤包括由所述处理器通过将沿轴线方向的多条差异线的每条中的多个强度值求和而生成轴线强度曲线，并且由处理器确定所述轴线强度曲线是否包括与患者的心跳相对应的周期性信号。在一些实施例中，所述方法还包括由所述处理器通过将自相关函数应用于所述轴线强度曲线来确定所述轴线强度曲线是否包括与心跳相对应的周期性信号。

在一些实施例中，生成所述M模式图像包括根据在一段时间内由所述超声探头获得的多幅B模式图像中的每幅中的扫描线来生成M模式图像。在一些方面中，获得表示所述患者的肺部的超声成像数据包括由处理器控制所述超声探头在M模式中操作以生成M模式图像。在其他方面中，根据所述M模式图像来生成所述差异图像包括通过将所述M模式图像中紧邻的样本相减来生成多条一阶差异线。在一些实施例中，从所述M模式图像生成差异图像包括通过将相邻的(n-1)阶差异线相减来生成多条(n)阶差异线。在一些实施例中，将所述图形表示输出到显示器包括指示肺搏动的存在或肺搏动的周期中的至少一个。在一些方面中，所述图形表示包括叠加在所述M模式图像上的标记，所述标记识别所述肺搏动在所述M模式图像上的位置。在另一个方面中，生成所述差异图像包括：在与所述处理器通信的用户接口设备处接收识别所述M模式图像中的感兴趣区域的用户输入，并且针对通过所述用户输入识别的M模式图像中的感兴趣区域生成所述差异图像。

根据以下详细说明，本公开的另外的方面、特征和优势将变得显而易见。

附图说明

将参考附图来描述本公开的说明性实施例，其中：

图1A是根据本公开的方面的超声成像系统的图解性示意图。

图2是根据本公开的方面的包括患者的胸膜线的超声图像的示意图。

图3A是根据本公开的方面的肺搏动检测系统的用户接口的图示。

图3B是根据本公开的方面的感兴趣区域的M模式图像的图示。

图4A是根据本公开的方面的M模式图像的两条相邻采样线和从两条采样线生成的对应的差异线的图形视图。

图4B是根据本公开的方面的与图4A中的不同的M模式图像的两条相邻采样线以及从两条采样线生成的对应的差异线的图形视图。

图5A、图5B、图5C和图5D分别是根据本公开的方面的以第一阶、第二阶、第三阶和第四阶的差异图像的图示。

图6A、6B、6C和6D是根据本公开的方面的根据图5A、图5B、图5C和图5D中所示的差异图像生成的轴线强度曲线的图形视图。

图7是根据本公开的方面的示出的肺搏动的M模式图像的图示。

图8是根据本公开的方面的从图7的M模式图像创建的轴线强度曲线的图形视图。

图9是根据本公开的一些方面的应用于图8的轴线强度曲线的自相关函数的图形视图。

图10是根据本公开的方面的M模式图像的轴线强度曲线和相应的经平滑的轴线强度曲线的图形视图。

图11是根据本公开的方面的M模式图像的图示，其具有叠加在M模式图像上的肺搏动的图形表示。

图12是图示根据本公开的方面的用于通过超声检查来检测肺搏动的方法的流程图。

具体实施方式

出于促进对本公开的原理的理解的目的，现在将参考在附图中所图示的实施例，并且使用特定语言来对其进行描述。然而，应该理解，不旨在对本公开的范围进行限制。如对于本公开所涉及的本领域技术人员正常将理解，本公开中完全预期和包括对所描述的设备、系统和方法的任何改动和进一步的修改以及对本公开的任何其他应用。特别是，完全预期，关于一个实施例所描述的特征、部件和/或步骤可以与关于本公开的其他实施例描述的特征、部件、和/或步骤相组合。然而，出于简洁的目的将不单独地描述这些组合的大量迭代。

在图1中，以框图形式示出了根据本公开实施例的超声系统100。超声探头10具有包括多个超声换能器元件的换能器阵列12。在一些情况下，阵列12可以包括任何数量的超声换能器元件。例如，阵列12可以包括在1个换能器元件与1000个换能器元件之间，包括诸如2个换能器元件、4个换能器元件、36个换能器元件、64个换能器元件、128个换能器元件、500个换能器元件、812个换能器元件的值和/或更大或更小的其他值。在一些情况下，阵列12的换能器元件可以以任何合适的配置来布置，诸如线性阵列、平面阵列、弯曲阵列、曲线阵列、圆周阵列、环形阵列、相控阵列、矩阵阵列、一维(1D)阵列、1.x维阵列(例如1.5D阵列)或二维(2D)阵列。换能器元件的阵列(例如，一个或多个行、一个或多个列和/或一个或多个取向)可以被统一或独立地控制和激活。阵列12可以被配置为获得患者解剖结构的一维、二维和/或三维图像。

超声换能器元件可以包括压电/压阻元件、压电微机械超声换能器(PMUT)元件、电容性微机械超声换能器(CMUT)元件和/或任何其他合适类型的超声换能器元件。阵列12的超声换能器元件与电子电路14通信(例如，电耦合到其)。在一些实施例中，例如图1A的实施例，电子电路14可以包括微波束形成器(μBF)。在其他实施例中，电子电路包括多路复用器电路(MUX)。电子电路14被定位于探头10中并且通信地耦合到换能器阵列12。在一些实施例中，电子电路14的一个或多个部件可以定位于探头10中。在一些实施例中，电子电路14的一个或多个部件可以定位于处理器28或处理系统中。在一些方面，电子电路14的一些部件定位于探头10中，而电子电路14的其他部件定位于处理器28中。电子电路14可以包括一个或多个电开关，晶体管，可编程逻辑器件或其他电子部件，其被配置为在多个输入之间组合和/或连续地切换以发射来自一个或多个公共通信通道上从多个输入中的每个中的信号。电子电路14可以通过多个通信通道耦合到阵列12的元件。电子电路14被耦合到线缆16，线缆16将包括超声成像数据的信号发射到处理器28。

在处理器28中，信号被数字化，并且被耦合到系统射束形成器22的通道，其恰当地对每个信号进行延迟。然后延迟的信号被组合以形成相干的操纵和聚焦接收射束。系统波束形成器可以包括电子硬件部件、由软件控制的硬件或执行波束形成算法的微处理器。在这方面，波束形成器22可以被称为电子电路。在一些实施例中，波束形成器22可以是系统波束形成器，诸如图1A的系统波束形成器22，或者它可以是由超声探头10内的电路实现的波束形成器。在一些实施例中，系统波束形成器22与设置在探头10内的微波束形成器(例如，电子电路14)协同工作。波束形成器22在一些实施例中可以是模拟波束形成器，或者在一些实施例中可以是数字波束形成器。在数字波束形成器的情况下，所述系统包括A/D转换器，其将来自阵列12的模拟信号转换成采样的数字回波数据。波束形成器22通常将包括一个或多个微处理器、移位寄存器和/或数字或模拟存储器，以将回波数据处理为相干回波信号数据。延迟是通过各种方式来实现的，例如通过接收信号的采样时间，临时存储在存储器中的数据的写/读间隔或通过移位寄存器的长度或时钟速率来实现，如在McKeighen等人的美国专利US4173007中所述，其全部内容通过引用并入本文。另外，在一些实施例中，波束形成器可以对由阵列12生成的每个信号施加适当的权重。通过信号和图像处理器24处理来自图像场的波束形成的信号，以产生2D或3D图像，用于在图像显示器30上显示。信号和图像处理器24可以包括电子硬件部件、由软件控制的硬件或执行图像处理算法的微处理器。它通常还将包括专用硬件或软件，所述硬件或软件将接收的回波数据处理成用于所需的显示格式的图像的图像数据，例如扫描转换器。在一些实施例中，波束形成功能可以在不同的波束形成部件之间划分。例如，在一些实施例中，系统100可以包括位于探头10内并且与系统波束形成器22通信的微波束形成器。微型波束形成器可以执行初步的波束形成和/或信号处理，这可以减少将接收信号发射到处理器28所需的通信信道数量。

在控制器26的控制下进行超声系统参数扫描模式(例如，B模式、M模式)、探头选择、波束转向和聚焦以及信号和图像处理的控制，所述系统控制器26被耦合系统100的各个模块。系统控制器26可以由专用集成电路(ASIC)或微处理器电路以及诸如RAM、ROM或磁盘驱动器之类的软件数据存储设备形成。在探头10的情况下，一些控制信息可以通过电缆16从处理器28提供给电子电路14，根据特定扫描程序的需要，调节电子电路14以使阵列工作。用户通过用户接口设备20输入这些操作参数。

在一些实施例中，图像处理器24被配置为生成不同模式的图像以被进一步分析或输出到显示器30。例如，在一些实施例中，图像处理器可以被配置为编译患者解剖结构的B模式图像，诸如实况B模式图像。在其他实施例中，图像处理器24被配置为生成或编译M模式图像。M模式图像可以被描述为示出沿一条扫描线成像的解剖结构中随时间变化的图像。M模式图像可以包括多个样本，每个样本包括在特定时间获得的一行超声成像数据。在这方面，M模式图像显示了在一段时间内沿扫描线获得的超声成像数据，其中，每个样本在不同的时间获得。例如，如图3所示，M模式图像可以沿x轴显示多个样本，其中每个样本根据y轴上的尝试显示强度或幅值作为深度的函数，幅值由应用于沿扫描线的深度的每个像素的变化的阴影表示。在一些实施例中，探头10可以由处理器控制以在M模式下操作以获得M模式图像。在其他实施例中，可以使用多个B模式图像帧来编译、重建或生成M模式图像。在一些实施例中，M模式图像包括针对至少一个心动周期获得的超声成像数据。在一些实施例中，M模式图像包括针对几个心动周期(例如5、10、15或更多个心动周期)获得的超声成像数据。

处理器28包括胸膜线检测模块23和肺搏动检测模块25。胸膜线检测模块可以被配置为分析来自图像处理器24的经处理的超声成像数据，以识别或检测图像中的胸膜线。胸膜线检测模块可以识别B模式图像和/或M模式图像中的胸膜线。在示例性实施例中，如下文将进一步描述的，胸膜线检测模块被配置为识别M模式图像中胸膜线的存在和位置。例如，Wang等人的WO 2017/162860(其通过引用并入本文)提供了用于自动检测胸膜线的示例性系统、设备和方法。

肺搏动检测模块25被配置为分析经处理的超声图像，例如，M模式图像，以识别图像中的一个或多个肺搏动。如将在下面进一步解释的，肺搏动检测模块25可以通过比较M模式图像的相邻样本来识别M模式图像中在一段时间内成像的解剖结构中的周期性动态变化。在一些实施例中，当检测到肺搏动时，可以将指示肺搏动在M模式图像上的存在和/或位置的视觉指示符或图形表示输出到显示器30。

将理解，处理器28的各种部件，例如胸膜线检测模块23和/或肺搏动检测模块25，可以由计算设备来执行，例如与计算机可读存储设备通信的计算机处理器，包括用于执行处理器28的各个部件的功能的计算机可读指令。因此，处理器28可以包括硬件，例如计算机处理器、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、电容器、电阻器和/或其他电子设备、软件、或硬件和软件的组合。在一些实施例中，处理器28的每个部件或模块由单个计算设备来执行。在其他实施例中，处理器28的各个部件(例如，模块23、25，波束形成器22，信号和图像处理器24等)由彼此通信的单独的计算机设备执行。

图2示出了由超声探头获得的患者的胸部和/或腹部的二维超声图像50的图示。相对于患者定位超声探头，以沿由扫描线64表示的轴线方向获得超声成像数据，以包括胸膜线52的成像数据。轴线方向可以对应于肺搏动的传播方向。换句话说，超声探头可以通过沿轴线方向成像来获得肺搏动的超声成像数据。图像50示出了对于正常肺部观察到上肋54a和下肋54b。在更大的成像深度处，阴影55a、55b由肋骨54a、54b的超声吸收导致。胸膜线52，其是解剖学上的标志，在正常肺中包括由胸膜线52的两条线表示的紧密相对的顶壁胸膜和肺胸膜。在阴影55a、55b之间看到肺56。肋骨54a、54b和胸膜线52可以由超声探头穿过浅表组织58(例如，皮肤)成像。

在正常或健康的肺的情况下，可以观察到肺搏动是胸膜线52以下区域中肺组织56的振荡。因此，肺搏动的识别可以排除PTX。在PTX的情况下，肺搏动可能不通过肺组织56传播到胸膜线52。

当生成M模式图像时，沿着扫描线64获得成像数据的各种帧或样本。扫描线64与胸膜线52相交并继续进入肺56。在一些实施例中，为了检测肺搏动，沿着扫描线64选择感兴趣区域62，所述感兴趣区域62包括在胸膜线52下方的区域中的肺组织。将在沿着扫描线64获得的相应的M模式图像中识别感兴趣区域62，以识别肺搏动。

图3A和3B描绘了超声成像系统的用户接口200，所述用户接口200示出了B模式图像和M模式图像。图3A和3B的部分包括根据J.Davis和S.Cusik在Atlas of EmergencyUltrasound，第35-37页(J.Christian Fox，ed.、22011)的各方面，其全部内容在此通过引用并入。图3A描绘了根据本公开的一些实施例的肺搏动检测系统的用户接口200。接口200包括肺部的B模式图像210和沿着扫描线212获得的M模式图像220。在一些实施例中，M模式图像220是根据一段时间内获得的多个B模式图像帧进行编译、重建或生成的，并且可以表示多个样本。通过从多个B模式图像帧编译或重建M模式图像，可以成像大于单个扫描线的视场，这可以提高检查过程的效率。每个样本都可以描述为沿着扫描线212获得的超声成像数据的单条A线。例如，B模式图像包括通过在整个视场上扫掠扫描线而在整个视场上获得的多个A线扫描。相比之下，M模式图像包括沿着相同扫描线或相同方向(例如扫描线212)在一段时间内获得的多个A线扫描。

M模式图像220示出胸膜线222。在一些实施例中，胸膜线222可以由处理器(例如，胸膜线检测模块)自动识别。在M模式图像220中选择包括胸膜线222下方的区域的感兴趣区域(ROI)224。在图3A的实施例中，ROI包括胸膜线222。在其他实施例中，ROI可以不包括胸膜线222。

图3B是根据本公开的一些实施例的M模式图像220的图示。在图3B中，M模式图像220可以包括表示ROI 224的数据。M模式图像220可以包括来自沿着扫描线212获得的多个样本的数据。M模式图像220包括大约400个样本。在其他实施例中，M模式图像220可以包括更少或更多的样本，例如50、100、500、1000或更多的样本。具体地，M模式图像包括第一对相邻样本222a、222b和第二对相邻样本224a、224b。相邻样本可以彼此紧邻，或者可以被一个或多个其他样本分隔。尽管出于说明性目的将相邻样本222a、222b、224a、224b示出为彼此分离，但是可以将相邻样本222a、222b、224a、224b视为彼此紧邻。如下面将进一步讨论的，可以通过例如相减来比较相邻样本，以生成差异图像从而识别M模式图像220中的肺脉冲。

尽管x轴表示M模式图像的离散样本，但y轴表示组织中每个深度像素处反射超声图像的强度或幅值。换句话说，y轴可以表征为显示由像素测量的组织中的深度，而M模式图像中的每个像素的阴影表示在深度的每个像素处的超声信号的强度。

图4A是示出了如图3B所示的相邻样本222a和222b的曲线232a、232b的曲线图230。曲线图230还包括通过从232a中减去曲线232b而生成的差异曲线236。类似地，图4B是示出了图3B所示的相邻样本224a、224b的曲线234a、234b的曲线图240。曲线图240还包括通过从234a减去曲线234b而生成的差异曲线246。因为每条曲线232a、232b、234a和234b表示单个样本，所以图2和3的曲线图230和240可被表示为曲线图4A和图4B包括在x轴上的深度(像素)以及在y轴上的幅值或强度，这与图3A和3B不同。参照图4A，在肺搏动期间获得分别由曲线232a、232b表示的相邻样本222a、222b。因此，差异曲线236示出了曲线232a和232b的值之间的显著变化。相反，在图4B中，在成像的解剖结构相对稳定或静止时，在肺搏动之间获得了由曲线234a、2234b表示的相邻样本224a、224b。因此，图4B的差异曲线246示出了曲线234a和234b的值之间的相对较小的变化。

图5A、5B、5C和5D是由肺搏动检测系统基于M模式图像220生成的差异图像250a、250b、250c、250d。每幅差异图像250a、250b、250c、250d可以通过跨M模式图像将相邻样本(例如222a、222b)相减来生成。在M模式图像中将相邻样本相减可以从M模式图像中去除不需要的信息，所述信息反映了静止的组织，并留下了示出了由于肺搏动沿轴线方向的运动的信息。图5A是一阶差异图像250a，其包括通过从M模式图像220中将紧邻的样本相减而生成的一阶差异线252a。一阶差异线252a包括相对较高强度的点线或虚线，示出了由于肺搏动引起的肺组织的周期性运动。图5B是包括通过从一阶差异图像250a中将紧邻的一阶差异线252a相减而生成的二阶差异线252b的二阶差异图像250b。图5C是三阶差异图像250c，其包括通过从二阶差异图像250b中将紧邻的二阶差异线252b相减而生成的三阶差异线252c。图5D是四阶差异图像250d，其包括通过从三阶差异图像250c中将紧邻的三阶差异线252c相减而生成的四阶差异线252d。高阶差异图像250b、250c和250d可以进一步减少来自与静止组织相对应的M模式图像的不需要的信息，以增加差异图像中的信噪比(SNR)，以识别组织中的肺搏动运动。尽管在图5A-D中指示的差异线252a、252b、252c和252d，相对明显，但是应当理解，差异图像包括在差异图像中未示出的多条差异线。换句话说，差异图像可以包括与原始M模式图像包括样本大约一样多的差异线。

图6A、6B、6C和6D是分别从图5A、5B、5C和5D的差异图像250a、250b、250c、250d生成的轴线强度曲线。每个轴线强度曲线260a、260b、260c、260d可以通过沿着轴线方向对针对相应的差异图像中的差异线的强度值求和而产生。在这方面，轴线强度曲线的峰262a、262b、262c、262d可示出组织中发生相对较大运动的样本。因此，轴线强度曲线的峰262a、262b、262c、262d可以示出一个或多个肺搏动在M模式图像中的时间位置。

图7和8分别示出了包括多个肺搏动226a、226b、226c的M模式图像220，以及从M模式图像220生成的轴线强度曲线图260。图8的轴线强度曲线图260可以通过在轴线方向上对三阶差异图像的强度值求和来生成，所述三阶差异图像的强度值可以如以上关于图5C所描述的那样被编译。如在图7和8中所示，峰值266a、266b和266c与对应的肺搏动226a、226b和226c的位置(即样本)对齐。如将在下面进一步描述的，可以进一步分析针对M模式图像的轴线强度曲线，以确定是否可以识别出具有与患者的心跳相对应的周期的周期性运动。

图9是包括通过将自相关函数应用于图8的曲线260所示的轴线强度曲线而生成的自相关曲线272的曲线图270。可以将自相关函数应用于曲线，以识别曲线中的规则或周期性信号。在这方面，自相关函数可以用于确定轴线强度曲线的平均周期。在图9的曲线图272中，自相关函数揭示出峰值274，所述峰值表示在大约65个滞后处组织运动(即，肺搏动)的周期性增加。在一些实施例中，滞后可以对应于M模式图像和/或差异图像中的多个样本。因此，65个滞后可能对应于患者的心跳。在一些实施例中，确定轴线强度曲线中是否存在周期性运动包括应用基于知识的规则。例如，可以将峰值274的以延迟测量的位置与患者的实际测得的心跳进行比较，以验证在轴线强度曲线中识别出的周期性运动表示心跳，并且因此表示患者肺搏动。在一些实施例中，实际的心跳通过心脏监测设备(例如心电图系统(ECG)或心脏脉冲监测器)测量。

图10是示出轴线强度曲线282和相应的平滑的轴线强度曲线284的曲线图280。在一些实施例中，如上所述，平滑曲线284可与基于知识的规则一起使用，以确定或识别轴线强度曲线282中表示肺搏动的周期性信号。例如，经平滑的曲线284可以与由自相关曲线272确定的平均周期一起使用以确定原始M模式图像中的多个肺搏动中的每个的位置。一旦确定，系统就可以由处理器将肺动脉搏的图形表示输出到显示器。例如，图11示出了用户接口300，所述用户接口300包括叠加在示出肺搏动的时间位置的M模式图像320上的多个肺搏动识别标记310。在其他实施例中，系统可以输出肺搏动的其他视觉指示，例如绿色框或标签以识别已检测到肺搏动，表示肺搏动的周期或频率的数字指示符或任何其他合适的视觉指示指示符。在一些实施例中，当系统未检测到肺搏动时，可视指示符可被输出到显示器以通知用户未检测到肺搏动。在其他实施例中，系统可以向显示器输出视觉指示符，所述视觉指示符通知用户肺搏动检测不确定、收集的数据不足、发生错误和/或结果无法确认。

图11是示出根据本公开的一些实施例的用于使用超声系统检测肺搏动的方法400的流程图。在步骤410中，使用被定位成沿轴线方向获得成像数据的超声探头来获得表示患者的肺部的超声成像数据。轴线方向可以对应于肺搏动的传播方向。在一些情况下，超声成像数据可以包括表示胸膜线的成像数据。在步骤420中，超声成像数据被处理器接收。如上所述，处理器可以包括控制器、波束形成器、信号处理器、图像处理器、胸膜线检测模块和/或肺搏动检测模块。在步骤430中，由超声探头和/或处理器从获得的超声成像数据生成M模式图像。在一些实施例中，超声探头由处理器控制以在M模式下操作以获得沿着扫描线的M模式数据。在其他实施例中，处理器可以控制超声探头以B模式操作以获得多个B模式数据帧，并且处理器可以根据个B模式帧编译、生成或重建M模式数据。

在步骤440中，处理器(例如，肺部检测模块)可以从M模式图像生成差异图像。在一些实施例中，生成M模式图像包括在胸膜线下方的M模式图像中选择或识别感兴趣区域(ROI)。在一些实施例中，识别感兴趣区域包括识别图像中的胸膜线。在一些实施例中，可以通过胸膜线检测模块来自动识别胸膜线和/或ROI。在自动检测到胸膜线的情况下，系统可以从用户接收指示在M模式图像的上部或一半的胸膜线区域的输入以识别胸膜线。在其他实施例中，可以通过经由用户接口设备的用户输入来手动识别胸膜线。可以通过从M模式图像中将相邻样本相减来生成差异图像。在一些实施例中，将紧邻的样本相减。在其他实施例中，将远邻的样本相减。

在一些实施例中，差异图像是一阶差异图像。在其他实施例中，差异图像是二阶差异图像、三阶差异图像、四阶差异图像或高阶差异图像。在这方面，(n)阶差异图像可以包括通过将相邻的(n-1)阶差异线相减而生成的多条(n)阶差异线。在步骤450中，通过对差异图像的每条差异线的强度值求和，从差异图像生成轴线强度曲线。在步骤460中，处理器基于轴线强度曲线确定是否在轴线强度曲线中识别了表示肺搏动的周期。在一些实施例中，步骤460包括将自相关函数应用于轴线强度曲线。在一些实施例中，步骤460包括生成平滑的轴线强度曲线。在一些实施例中，步骤460包括将基于知识的规则应用于轴线强度曲线以验证检测到的时间段是否对应于患者的心跳。

在步骤470中，检测到肺搏动的图形表示被输出到显示器。在一些实施例中，图形表示包括叠加在M模式图像上的标记，所述标记指示在M模式图像中一个或多个肺搏动的位置。在一些实施例中，图形指示指示是否检测到肺搏动。例如，绿色标记可以指示已检测到肺搏动，而红色指示符可以指示未检测到肺搏动。在其他实施例中，图形表示可以包括肺搏动的方面的数字指示符。

本领域技术人员将认识到，以上描述的装置、系统和方法可以多种方式进行修改。因此，本领域技术人员将领会，由本公开所包含的实施例不限于以下描述的特定示范性实施例。在该方面，尽管己经示出和描述了说明性实施例，但是在以上公开中预期宽范围的修改、改动和替换。要理解，可以对前文进行这样的变化而不偏离本公开的范围。因此，合适的是，随附权利要求被宽泛地并且以与本公开相符地方式理解。