基于动态赋值的超声体数据重建方法和系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及医学技术领域，具体涉及一种基于动态赋值的超声体数据重建方法和 系统。
【背景技术】
[0002] 超声成像是利用超声波照射人体，通过接收和处理载有人体组织特征信息的回 波，获得人体组织性质与结构的可见图像的方法和技术，与CT、MRI并称为现代医学的3大 影像学。与CT、MRI相比，超声成像具有采集时间短、无须静脉注射造影剂、无电离辐射、经 济方便、可实时成像等优点，成为临床必不可少的诊断和治疗设备。然而，当医生想更准确 地了解脏器结构时，传统的2维成像就显得不能满足要求了。与传统的2维超声图像相比， 3维超声具有图像显示直观、精确测量结构参数、准确定位病变组织等明显优势，成为2维 超声技术的重要辅助手段。从临床应用角度来看，Freehand扫描更符合医生习惯和手术室 环境，Freehand 3维超声有着广泛的应用前景。3维重建算法是实现Freehand 3维超声的 关键，因此Freehand超声图像的3维重建算法具有重要的研究价值。但是，目前的超声图 像三维重建方法存在算法复杂、重建效果差的缺陷。
【发明内容】
[0003] 本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种基于动态赋值的超声体数据重 建方法和系统，能够根据所获取的超声切片序列重建得到高精确度的超声体数据。
[0004] 为解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种基于动态赋值的超声体数据重建 方法，包括：
[0005] 根据感兴趣区域的空间位置，定义超声体数据参数；
[0006] 定义中位数绝对偏差项和四分位间距绝对偏差项，计算超声切片中像素灰度的贡 献；
[0007] 定义中位数绝对偏差项和四分位间距绝对偏差项对于超声切片中像素灰度的贡 献的权重，计算超声切片中像素的贡献范围和大小；
[0008] 根据用于超声体数据重建的所有超声切片的像素贡献范围和大小，计算超声体数 据中体素的灰度值；
[0009] 通过插值方法计算超声体数据中的空缺体素的灰度值。
[0010] 在本发明的其他方案中，通过人为判断感兴趣区域在人体中的空间位置，预设超 声体数据的大小、方向、间距。
[0011] 在本发明的其他方案中，中位数绝对偏差项记录的是当前超声切片中的一个像素 与其周围一范围的所有像素平均灰度的偏差。
[0012] 在本发明的其他方案中，四分位间距绝对偏差项记录的是当前超声切片中的一个 像素与其周围一范围内的部分像素间的灰度差的平均值。
[0013] 在本发明的其他方案中，中位数绝对偏差项和四分位间距绝对偏差项对于超声切 片中像素灰度的贡献的权重各占一半。
[0014] 在本发明的其他方案中，依据用于超声体数据重建的所有超声切片的像素贡献范 围和大小，计算超声体数据中所有体素的灰度值，在体素存在多个灰度值时，通过计算平均 值得到体素的灰度值。
[0015] 在本发明的其他方案中，插值方法是双线性插值算法。
[0016] 本发明实施例还提供了一种基于动态赋值的超声体数据重建系统，包括：
[0017] 超声体数据参数定义模块，其根据感兴趣区域的空间位置，定义超声体数据参 数；
[0018] 中位数绝对偏差项和四分位间距绝对偏差项计算模块，其定义中位数绝对偏差项 和四分位间距绝对偏差项，计算超声切片中像素灰度的贡献；
[0019] 超声切片像素贡献计算模块，其定义中位数绝对偏差项和四分位间距绝对偏差项 对于超声切片中像素灰度的贡献的权重，计算超声切片中像素的贡献范围和大小；
[0020] 超声体数据体素灰度值计算模块，其根据用于超声体数据重建的所有超声切片的 像素贡献范围和大小，计算超声体数据中体素的灰度值；
[0021] 超声体数据空缺体素灰度值计算模块，其通过插值方法计算超声体数据中的空缺 体素的灰度值。
[0022] 本发明能够快速精准的重建超声体数据，为临床病灶诊疗提供理论指导。
【附图说明】
[0023] 图1是本发明实施例的基于动态赋值的超声体数据重建方法的流程示意图；
[0024] 图2是本发明所提出的超声序列图像采集方法示意图；
[0025] 图3是本发明实施例的基于动态赋值的超声体数据重建系统的结构示意图。
【具体实施方式】
[0026] 下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细描述，但不作为对本发明的限 定。
[0027] 图1为本发明实施例的基于动态赋值的超声体数据重建方法的流程示意图，具体 步骤包括：
[0028] 步骤 S1，
[0029] 根据感兴趣区域的空间位置，定义超声体数据参数。定义超声体数据的大小为 Ii1Xn2Xn3,图像间距为 Ha^a2, a3]，方向为[x，y，z]。
[0030] 其中，可以通过人为判断感兴趣区域在人体中的空间位置，预设超声体数据的大 小、方向、间距。
[0031] 步骤 S2，
[0032] 定义中位数绝对偏差项和四分位间距绝对偏差项，计算超声切片中像素灰度的贡 献。
[0033] 超声切片的采集方法主要分为三种，如图2所示。定义《/, (j e N)为超声切片中 一个像素化周围一范围内的N个像素 ，I (U1)表示像素 U1的灰度值，if"为（N+1)个像素按 灰度值排序后的中位数，则像素 U1的中位数绝对偏差MAD (u J定义为：
[0034]
[0035] 设Iniax(U1)和Inun(U 1)表示超声切片中一个像素化周围一范围内灰度值最大和最 小的像素，灰度值位于最大灰度的25%到75%范围内的像素可以表示为：
[0036]
(3-4)像素Ui的四分 位间距绝对偏差项IQRAD(U1)表示为：
[0037]
[0038] 步骤 S3，
[0039] 定义中位数绝对偏差项和四分位间距绝对偏差项对于超声切片中像素灰度的贡 献的权重，计算超声切片中像素的贡献范围和大小。
[0040] 定义H(U1)为超声切片中一个像素 U1的贡献，由中位数绝对偏差项和四分位间距 绝对偏差项表示为：
[0041] H(U1) = α XMAD (U1)+ β XIQRAD(U1)
[0042] 其中，α和β分别表示MD(U1)和IQRAD(U1)的权重系数，定义为α="=4 & 1,
[0043] 步骤 S4，
[0044] 根据用于超声体数据重建的所有超声切片的像素贡献范围和大小，计算超声体数 据中体素的灰度值。
[0045] 定义I (U1)，i = 1，2,... η表示对超声体数据中一个体素 Xj有贡献的像素 u i灰度 值，D (Ul，Xj)表示像素 U1与体素 X j间的欧氏距离，则体素 X郝灰度值V (X J计算公式为：
[0046]
[0047] 步骤 S5，
[0048] 通过插值方法计算超声体数据中的空缺体素的灰度值。
[0049] 定义（x，y，z)为超声体数据中的一个没有赋值的体素，根据该体素周围一个范 围内已经赋值的体素，通过插值方法计算得到该体素的灰度值，定义N表示已经赋值的体 素的数目，表示（Χ?,Υ?,ζ;)到（x，y，z)的欧式距离，体素（x，y，z)的灰度值 V (X，y，z)为：
[0050]
[0051] 插值方法优选是双线性插值算法，当然也可以为其他合适的算法。
[0052] 利用本发明，能够快速精准的重建超声体数据，为临床病灶诊疗提供理论指导。
[0053] 以下描述本发明实施例的基于动态赋值的超声体数据重建系统。
[0054] 图3