专利名称：一种从超声图像上自动判断胎儿脑积水的图像处理方法
技术领域：
本发明涉及图像处理技术，尤其是胎儿超声图像脑积水的图像检测技术，可用于
对胎儿超声颅脑图像进行脑积水畸形自动检测。
背景技术：
产前诊断的目的是及早发现胎儿畸形并采取相应措施，降低出生缺陷发生率。利 用超声影像设备对胎儿进行产前诊断是发现胎儿是否畸形及考察胎儿发育状况的重要技 术手段，其中由于颅脑作为人体神经系统最重要的组成部分，胎儿脑畸形的发生或导致死 亡或导致智障，带给家庭和社会沉重的负担，因此产前诊断中对脑畸形的检测是首要的。
医生在获取胎儿颅脑图像后进行诊断的基本步骤是 (1)观察超声图像，提取三个典型切面图像。这三个典型切面图像分别是第一平 面_丘脑平面横切面，第二平面_侧脑室水平横切面，第三平面_经小脑横切面，如图1所 示； (2)在不同的切面图像上进行颅骨形状、头周大小测量并获得相关数据； (3)观察不同切面图像颅骨形状和颅脑内组织的情况，进行相关测量，并结合医生
临床经验进行诊断。 利用图像处理技术对产前胎儿超声图像进行自动分析辅助医生诊断的技术目前 主要局限在颅骨形状提取和头周测量方面(Detection of incomplete ellipse in images with strong noise byiterative randomized Hough transform(IRHT)， Wei Lu， Jinglu Tan， Pattern Recognition 41 (2008) 1268-1279)，而根据颅脑内部组织存在情况进行辅助 诊断的研究很少。 胎儿脑积水是神经系统畸形的一种，是指脑脊液过多地聚集于脑室系统内，致使 脑室系统扩张和压力升高。由于在侧脑室水平横切面上，侧脑室大小稳定，从15周到分娩， 侧脑室平均大小约为7. 6±0. 6mm，因此对第二平面-侧脑室水平横切面中侧脑室的相关测 量是医生诊断的重要依据。如侧脑室平均大小超过均值的4倍标准差时，可认为侧脑室扩 大；侧脑室后角宽度大于1.5cm时可诊断脑积水，如图2是侧脑室水平横切面上侧脑室后角 宽度为4. 04cm的图例。 医生这种目视测量方法的主要不足是 (1)医学图像信息利用率不高，那些人眼无法分辨的图像信息得不到充分应用；
(2)图像诊断过程中的各种测量需要医生选择测量位置，相关诊断需要依赖医生 的临床经验，因此个人主观性较强。发生误诊或漏诊是可能的。 (3)图像诊断工作带有个人的主观性，同一张医学图像，不同的医生可能会有不同 的诊断结果。 利用图像处理的技术对胎儿超声图像进行分析，一方面可避免医生测量及诊断的 主观性，另一方面可以借鉴已有案例数据库的类似诊断进行客观分析和比对，给出结论。
发明内容
本发明提出一种基于超声图像自动判别脑积水的方法，它利用图像处理中空间直 方图金字塔相似性比较的技术自动判别胎儿患脑积水的可能性。采用该方法的好处是可充 分利用图像的信息，尤其是胎儿正常脑图像与不同类型脑畸形的图像灰度在空间上的分布 特性，方便客观地比较判断，该方法中实用的空间直方图金字塔具有平移不变、尺度不变和 一定程度上旋转不变的特性，而且具备简单、快速的特点。 本发明的技术构思为，对新的胎儿脑图像首先在其第二平面-侧脑室水平横切面 上提取脑内部，继而比较它与正常脑内部、脑积水脑内部在侧脑室水平横切面的空间直方 图，再利用空间直方图之间的差异判断为胎儿脑积水的可能性。 本发明提出的一种基于超声图像自动判别脑积水的方法，其特征在于包含如下步 骤 (1)半自动方法提取所给胎儿超声图像侧脑室水平横切面上的颅骨椭圆，获得椭 圆中心位置及长短轴； (2)以椭圆中心为中心建立空间直方图金字塔，金字塔层数为N; (3)分别计算所给胎儿超声图像和同孕周正常胎儿脑图像及同孕周脑积水侧脑室
水平横切面颅脑内部图像空间直方图金字塔之间的距离； (4)设定阈值，依据空间直方图金字塔之间的距离和阈值的关系，给出结果。
所述的半自动提取所给胎儿超声图像颅骨椭圆的方法包括以下步骤人机交互在 胎儿超声图像颅骨上比较均匀地选取三点；利用选择的三点拟合椭圆；拟合后获得椭圆的 中心和长短轴长度。如附图3所示。 所述的以椭圆中心为中心建立的层数为N的空间直方图金字塔，其空间直方图金 字塔形式如附图4所示(N = 2)，其中第0层直方图(图4(a))由椭圆内图像的直方图构 成；第l层(图4(b))由第0层的图像以椭圆长短轴划分的4 = 22块近似扇形的子图像直 方图构成；第2层(图4(c))由第l层的图像继续以椭圆长短轴为基础添加与椭圆长轴夹 角为45° 、135°的直线划分的子图像块直方图构成，划分的近似扇形的子图像块数为8， 即23 ;其他各层的划分及构成的直方图依此类推，缺省情况下，N = 3。 所述的正常胎儿脑图像的空间直方图金字塔指从正常胎儿侧脑室水平横切面图
像的空间直方图金字塔数据库中通过聚类方式得到的空间直方图金字塔。 所述的脑积水图像的空间直方图金字塔指从胎儿脑积水侧脑室水平横切面图像
的空间直方图金字塔数据库中通过聚类方式得到的空间直方图金字塔。 所述空间直方图金字塔距离指按照如下方式定义的距离KA (X， Y): & (U) =|>*(Z)(/, U》 (1)
,=o 、 乂 其中，"i是权重，"i = 21—N，D(1，X，Y)是两幅切面图像X和Y的空间直方图对应 第l层的x^巨离，定义如下 这里H/和Hy1分别表示X和Y中第1层对应第i个子图像的直方图；k为量化的 灰度级，K为总的量化数；d为第1层空间直方图金字塔对应子图像的块数，d = 21+1。
所述的阈值设定如下所述设定双阈值，阈值1为高阈值，高阈值为相异阈值，阈 值2为低阈值，低阈值为相似阈值，即高阈值表示所给胎儿超声侧脑室横切面图像与正常 或脑积水侧脑室横切面图像空间直方图金字塔的相异性，低阈值表示所给胎儿超声侧脑室 横切面图像切面与正常或脑积水切面侧脑室横切面图像空间直方图金字塔的相似性。当所 给胎儿超声侧脑室横切面图像与正常胎儿超声侧脑室横切面图像空间直方图金字塔距离 大于阈值l同时小于阈值2时，认为所给超声图像切面表示脑积水的可能性更大；当所给胎 儿超声图像和正常胎儿脑图像直方图距离小于阈值2，所给胎儿超声图像和脑积水图像空 间直方图金字塔之间的距离大于阈值l，可认为所给图像为正常图像；若所给胎儿超声图 像和正常胎儿脑图像直方图距离大于阈值l，所给胎儿超声图像和脑积水图像空间直方图 金字塔之间的距离小于阈值l，可认为所给图像为其他种类异常图像。 本发明与现有技术相比有以下特点本发明是建立在对胎儿超声图像自动分析和 处理基础上的，对医生的主观依赖性较少；依据本发明构造的空间直方图金字塔具有平移 不变、尺度不变和一定程度上旋转不变的特性；本发明所给的方法具有简单快捷的特点。
图1胎儿脑畸形诊断的三个典型切面示意图 图2侧脑室水平横切面显示的胎儿脑积水图像 图3在颅骨上选择三点拟合椭圆的示意图 图4三层空间直方图金字塔示意图 图5基于超声图像的自动判别脑积水的基本流程图
具体实施例方式
下面结合附图通过实施例对本发明作进一步的详细说明。 附图5是基于超声图像的自动判别脑积水的基本流程图。金字塔层数N是预先指 定的，这里选择的金字塔的层数是3。附图5中读入的图像经过下列5个单元处理后获得结 果。 单元100对读入的图像进行人工选取三点，获得颅骨椭圆，并得到椭圆中心位置 及长短轴。颅骨椭圆获得的过程是拟合椭圆曲线的过程，人工选取的三点要求在椭圆曲线 上的分布相对比较均匀，所选取三点&， X2， X3的坐标是图像上的坐标。 椭圆拟合采用一种直接的、专用于椭圆曲线的最小平方拟合方法，它是在改进 一般的圆锥曲线拟合方法得到的(参考文献Fitzgibbon A， Pilu M， Fisher RB. Direct least square fitting ofellipses. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1999， 21 (5) :476 480)。 一般的圆锥曲线拟合可用一个隐式的二 阶多项式表示 F(a， x) = ax = ax2+bxy+cy2+dx+ey+f = 0 其中，a = [a b c d e f] ， x = [x2 xt y2 x y 1]T，当满足判别式b2_4ac < 0时 可排除非椭圆的圆锥曲线。 椭圆的直接最小平方拟合算法主要步骤如下 (1)由输入像素点集&， X2， X3的横纵坐标构造设计矩阵D， D = [Xl x,..xjT ;
(2)构造稀疏矩阵S [OO46] (3)令约束矩阵<formula>formula see original document page 6</formula>
DTD ; (4)求解广义特征值方程Sa = A Ca ; (5)获得唯一的正的广义特征值A ,及其对应的广义特征向量Ui，最终解为 I i a = u; (6)标。 单元110对所给的胎儿侧脑室横切面图像建立空间金字塔子图像。建立的过程如 附图4所示。首先将椭圆内部的图像作为第O层(图4(a))图像；继而把第0层的图像以 椭圆长短轴划分的4 = 22块近似扇形的子图像作为金字塔第1层(图4(b))子图像，子图 像的标号从与水平轴正向夹角小于锐角、由椭圆长轴作为扇形半径所构成的子图像开始， 依逆时针方向增加；第2层(图4(c))由第1层的图像继续以椭圆长短轴为基础添加与椭 圆长轴夹角为45。 、135°的直线划分的子图像块构成，划分的近似扇形的子图像块数为 8，即23，子图像的标号次序与第1层子图像的标号原则相同；其他各层的划分及标号依此 类推。 单元120用来获得空间直方图金字塔，实质是计算由单元IIO所得空间金字塔图 像的各子图像的直方图，子图像直方图的量化阶可重新指定或沿用原始图像的灰度级。在 实际统计计算直方图时，为了使直方图分布不受因颅骨非标准椭圆导致的颅骨成份的影 响，可将实际的拟合的椭圆的长短轴縮小约10% _15%。 单元130计算空间直方图金字塔之间的距离。实际计算时，分别计算所给胎儿超 声侧脑室水平横切面图像空间直方图金字塔与相同孕周脑正常发育胎儿侧脑室水平横切 面图像空间金字塔直方图之间的距离及与相同孕周脑积水胎儿侧脑室水平横切面图像空 间金字塔直方图之间的距离。计算的距离公式如(1)式定义。权重^ = 21—w意味着随着 层数增大，权重增加，表示正常脑与畸形脑之间的区别更多体现在细分的子图像中。直方图 之间的x1巨离表示两个直方图之间的距离，这里用于它判断识别所给胎儿超声侧脑室水
平横切面图像所显示的空间直方图金字塔与数据库中的正常和脑积水的哪类图像更接近。 按照这样方法构造的空间直方图金字塔具有如下特性 (1)切面图像旋转小于90。，具有旋转不变性。这是因为空间金字塔子图像构造 以颅骨椭圆，以椭圆长短轴为第一层子图像划分的基准，因此，当切面图像旋转小于90° 时，空间金字塔第一层子图像的顺序不变，因而子图像的直方图保持。从空间金字塔子图像 的构造过程知道，这时的空间直方图金字塔具有旋转不变性； (2)平移不变性。这是由于空间金字塔子图像构造时以颅骨椭圆为中心构造，因此
树求得的椭圆曲线进行形式变换，即可获得椭圆的长短轴长度及椭圆中心坐即使图像发生平移，空间金字塔子图像保持，因而空间直方图金字塔保持； (3)伸縮不变性。因为将切面图像放大或縮小，不改变颅骨椭圆的形状，因而空间
直方图金字塔保持。 单元140对依据空间直方图金字塔的距离，设定阈值，依据阈值，确定所给胎儿患 脑积水的可能性。由于不同超声设备成像图像的灰度特性不同，该阈值针对不同的超声设 备，可能不同。本发明的一个实施例中，针对一类超声设备，阈值1为0. 9，阈值2为0. 55。
权利要求
一种从超声图像上自动判断胎儿脑积水的图像处理方法，其特征在于包含如下步骤(1)半自动方法提取所给胎儿超声图像侧脑室水平横切面上的颅骨椭圆，获得椭圆中心位置及长短轴；(2)以椭圆中心为中心建立空间直方图金字塔，金字塔层数为N，层数可预先指定，缺省为3；(3)分别计算所给胎儿超声图像和同孕周正常胎儿脑图像及同孕周脑积水侧脑室水平横切面颅脑内部图像空间直方图金字塔之间的距离；(4)设定阈值，依据空间直方图金字塔之间的距离和阈值的关系，给出结果。
2. 根据权利要求1所述的胎儿脑图像侧脑室水平横切面上的颅骨椭圆提取方法是半 自动方法，其特征在于在读入的图像人工选取三点后，利用椭圆最小平方拟合方法拟合得 到。
3. 根据权利要求1所述的形成空间直方图金字塔的方法，其特征在于该直方图金字 塔以胎儿脑图像侧脑室水平横切面上的颅骨椭圆的中心为中心建立，其中第O层直方图由 椭圆内图像的直方图构成；第l层由第0层的图像以椭圆长短轴划分的4 = 22块近似扇形 的子图像直方图构成；第2层由第1层的图像继续以椭圆长短轴为基础添加与椭圆长轴夹 角为45° 、135°的直线划分的子图像块直方图构成，划分的近似扇形的子图像块数为8， 即23 ;其他各层的划分及构成的直方图依此类推。
4. 根据权利要求1所述的空间直方图金字塔之间的距离，其特征在于所述空间直方 图金字塔距离是指按照如下方式定义的距离KA (X， Y):其中，^是权重，^二21— N为预先指定的金字塔层数，D(1，X， Y)是两幅切面图像 X和Y的空间直方图对应第l层的x^巨离，定义如下<formula>formula see original document page 2</formula>这里H/和Hy1分别表示X和Y中第1层对应第i个子图像的直方图；k为量化的灰度 级，K为总的量化数；d为第1层空间直方图金字塔对应子图像的块数，d = 21+1。
5. 根据权利要求1所述的设定的阈值，其特征在于所设定的阈值是双阈值，高阈值为 相异阈值，低阈值为相似阈值。高阈值表示所给胎儿超声侧脑室横切面图像与正常或脑积 水侧脑室横切面图像空间直方图金字塔的相异性，低阈值表示所给胎儿超声侧脑室横切面 图像切面与正常或脑积水切面侧脑室横切面图像空间直方图金字塔的相似性。
全文摘要
本发明提供一种从超声图像上自动判断胎儿脑积水的图像处理方法，包括以下步骤对新的胎儿脑图像首先在其第二平面-侧脑室水平横切面上提取颅骨椭圆；对图像中椭圆内部区域建立空间直方图金字塔；分别计算所给胎儿超声图像和同孕周正常胎儿脑图像及同孕周脑积水侧脑室水平横切面颅脑内部图像空间直方图金字塔之间的距离；设定阈值，依据空间直方图金字塔之间的距离和阈值的关系，给出判断为胎儿脑积水的可能性。
文档编号A61B8/08GK101791231SQ20101010220
公开日2010年8月4日 申请日期2010年1月28日 优先权日2010年1月28日
发明者唐娉, 李胜利, 韩勇 申请人:深圳市妇幼保健院;中国科学院遥感应用研究所