国产彩超湖北代理迈瑞DC-33彩色多普勒超声

        移植迈瑞先进技术，推出迈瑞DC-33彩色多普勒超声全身应用经济型彩超，容纳优异的临床图像、多样的性能于一身，提供广泛的临床应用、提高诊断信心；传承迈瑞有效率、智能的工作流设计，带来更流畅、更简单的操作体验。迈瑞超声：以中低端为基础，积极拓展彩超

　　迈瑞医疗成立于1991年，是医疗设备与解决方案供应商，其产品与解决方案涵盖了生命信息与支持、体外诊断、医学影像、外科产品四大领域。

　　迈瑞1996年进入影像领域，陆续推出拥有完全自主知识产权的全数字黑白超、台式彩超和便携式彩超。迈瑞拥有一系列先进科技，包括ZST成像技术、3T传感器技术、Echo Boost、iLive和单晶体传感技术，为心脏及妇产科领域应用提供解决方案，跻身影像技术营。公司致力于在全球推广超声技术应用，将超声拓展到麻醉科、急诊科和运动场所，每年为全球千名医生提供超声技能培训。

国产彩超湖北代理迈瑞DC-33彩色多普勒超声

彩色超声成像和彩色多普勒超声成像有什么不同?

　　彩色多普勒超声成像一进入中国，就被简称为“彩超”，一直以来，中国的超声医生们都是将彩色超声等同于彩色多普勒超声的，所以看到这个问题的中国医生们一脸懵懂，不知道题目在问什么。

　　实际上，这是一个很简单的问题。

　　彩色超声指的是将超声检查过程中回声信息的某一种特定信号以专门的彩色编码规则显示出来，就是彩色超声成像。这些特定的回声信息可以是回声强度、多普勒频移、硬度信息、微泡信息等等。

　　所以说。彩色多普勒成像只是众多彩色成像模式中的一种，它是将回声信息中的多普勒频移信息提出来用彩色编码的形式显示出来而已。

　　除了我们熟悉的彩色多普勒成像外，我们看看还有那些彩色超声成像模式。

　　我们知道，二维灰阶超声是将回声信号的强度以辉度编码的形式显示出来，如果我们对辉度中的某个区域或全部以彩色编码，就会得到一副彩色编码的图像。

　　上图：以紫色编码灰阶信号中的某一特定区域(空心箭头)，相应辉度的病变就变成紫色显示(实性箭头所示)。

　　上面这种以彩色或不同彩阶编码回声强度的成像方式，国内在上世纪90年代初期很是流行过一段时间，当时称为“二维伪彩色成像”，尽管当时有很多论文发表，但实际的应用价值十分有限。当年有许多医院甚至以这种图像冒充彩色多普勒成像收取患者的“彩超费”，真的是很不要脸。

　　其实，所有的彩色超声成像上的彩色信号都是伪彩色，这些彩色信号都是我们人为编码设置的。

　　目前非常盛行的超声弹性成像，大多数产商也是以彩色编码的形式来显示组织或病变的硬度(或弹性模量)，所以也是彩色超声的一种。

　　上图：剪切波弹性成像以彩色色阶编码显示病变的弹性模量。

　　少量的微泡爆破时会产生强烈的非线性效应，这种非线性效应与回声强度往往不呈正相关。我们将这种非相关性信息提取出来用以成像的模式称为非相关性成像。非相关性成像主要用于极少量微泡的显示，在微泡靶向超声研究中非常有用。通常情况下，这种非相关性也是以彩色编码的形式显示的，所以，也是一种彩色成像。

　　上图：p -选择素微泡靶向成像显示缺血后前壁选择性强化，心肌声学造影心脏短轴图像在小鼠左前降支缺血再灌注中的应用。(A)心肌超声造影显示心肌缺血时存在前灌注缺陷(箭头)。(B)再灌注45分钟后。色标代表靶向微泡非相关性成像的强度。

　　下面的血流向量成像也是一种彩色超声成像模式。

国产彩超湖北代理迈瑞DC-33彩色多普勒超声

　　迈瑞公司积极拓展Resona迈瑞彩超系列，提升品牌形象，促进销售收入增长。2015年末，公司推出迈瑞彩色多普勒超声系统Resona 7等新产品，正式迈入超声影像领域;2017年末，推出新一代智能妇产超声专用机迈瑞彩色多普勒超声系统Resona 8。

　　未来趋势讨论

　　人工智能是近些年来的热门话题，人工智能在超声领域未来也充满了期待。然而，相较于人工智能在其他影像技术上的应用，人工智能+超声的开发难度更大：

　　1)超声诊断的操作不具有标准化，能够用于机器学习的标准化图像非常有限;

　　2)超声波成像具有动态特性，利用深度学习进行人工智能训练时，相当于从视频中分析超声波影像特点，比起单纯的其他医疗影像识别，处理起来更为复杂;

　　3)超声诊断要求实时出结果，这就对产品提出了更高的要求。

　　目前，大多数的开发仍停留在“亚智能化”阶段，仍停留在对“死片子”的认知。海内外“人工智能+超声”企业多以图片资料作为人工智能训练样本，仅有美国 Bay Labs 采用动态视频，成果多集中在乳腺和甲状腺，搭载于普通超声系统，以辅助的方式实现病灶勾画。由此可见，人工智能在超声领域的研究具有巨大的进步空间和现实意义，通过搭载在超声设备上的人工智能辅助帮助基层医生实时解决诊断问题，可以缓解基层医疗专家水平参差不齐、数量短缺的问题，并积极推动分级诊疗的有效落地。