专利名称：一种超声弹性成像的自动对焦方法
技术领域：
本发明涉及计算机辅助医学成像技术领域，特别涉及一种超声弹性成像的自动对焦方法。
背景技术：
医学超声诊断是现代医学影像的重要组成部分，在人身体的许多组织(比如心脏、肝脏、乳房、浅表组织等)的病理诊断中有很大的参考价值。生物组织弹性或硬度的改变与组织异常的病理状态密切相关，当组织内部有硬物或肿块时，组织的弹性或硬度就会发生明显的变化。根据这个原理，基于超声波的弹性成像(Elastography )方法可以估计组织在受压或受外部动态激励而振动的情况下产生的形变程度(或被称为应变，Strain)，进而可以更准确地表征组织的弹性。 目前，对弹性成像的图像应变计算是针对整个图像进行的，数据量很大，因此处理速度慢，在临床应用上存在一定的局限。因此，如何在不降低弹性成像的准确性情况下，能够降低传统弹性成像技术的计算量，提高弹性成像的速度，成为一个极具应用价值的课题。
发明内容
本发明的主要目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种超声弹性成像的自动对焦方法，该方法能够在保证弹性成像的准确性的基础上，大大降低传统弹性成像技术的计算量，提高弹性成像的速度，达到更好地实时应用的目的。本发明的目的通过以下的技术方案实现一种超声弹性成像的自动对焦方法，包括以下步骤(I)对探测对象进行超声弹性成像，将得到的弹性形变图像归一化为灰度图像，然后对此灰度图像进行二值化得到黑白图像；(2)根据输入的弹性形变图像的大小，将黑白图像分成若干个图像块；(3)求取各个图像块中像素值之和作为统计形变量；(4)根据每个图像块统计形变量的大小，利用聚类分析方法将图像块分类为背景和感兴趣区域两类；(5)根据图像块分类结果划定最终的感兴趣区域，进而得到对应的弹性形变图像中感兴趣区域位置坐标；(6)根据同一位置处得到的若干幅弹性形变图像信息，计算每个感兴趣区域的初始位移量；(7)根据步骤(5)中的感兴趣区域位置坐标和初始位移量，得到感兴趣区域的局部成像。优选的，所述步骤(I)中，二值化阈值为归一化范围的中值，如图像归一化后像素灰度范围为O到255，则阈值为128。
优选的，所述步骤(2)中对弹性形变图像进行分块具体是根据输入的弹性形变图像的大小，将图像分成横向M块、纵向N块的MXN图像块，每一个图像块用Block(m，η)表不，其中 m=0, 1，· · ·，M-I; n=0, 1，· · ·，N-I 优选的，所述步骤(3)统计形变量通过下面方法得到设输入超声弹性形变图像的长为W个像素，宽为H个像素，则在分成MXN个图像块的二值化图像中，每个图像块的长和宽分别为
权利要求
1.一种超声弹性成像的自动对焦方法，其特征在于，包括以下步骤 (1)对探测对象进行超声弹性成像，将得到的弹性形变图像归一化为灰度图像，然后对此灰度图像进行二值化得到黑白图像； (2)根据输入的弹性形变图像的大小，将黑白图像分成若干个图像块； (3)求取各个图像块中像素值之和作为统计形变量； (4)根据每个图像块统计形变量的大小，利用聚类分析方法将图像块分类为背景和感兴趣区域两类； (5)根据图像块分类结果划定最终的感兴趣区域，进而得到对应的弹性形变图像中感兴趣区域位置坐标； (6)根据同一位置处得到的若干幅弹性形变图像信息，计算每个感兴趣区域的初始位移量; (7)根据步骤(5)中的感兴趣区域位置坐标和初始位移量，得到感兴趣区域的局部成像。
2.根据权利要求I所述的超声弹性成像的自动对焦方法，其特征在于，所述步骤(I)中，二值化阈值为归一化范围的中值。
3.根据权利要求I所述的超声弹性成像的自动对焦方法，其特征在于，所述步骤(2)中对弹性形变图像进行分块具体是根据输入的弹性形变图像的大小，将图像分成横向M块、纵向N块的M X N图像块，每一个图像块用Block(m，n)表示，其中m=0，I，· · ·，M-I; n=0，I，· · ·，N-I。
4.根据权利要求I所述的超声弹性成像的自动对焦方法，其特征在于，所述步骤(3)统计形变量通过下面方法得到设输入超声弹性形变图像的长为W个像素，宽为H个像素，则在分成MXN个图像块的二值化图像中，每个图像块的长和宽分别为 N 则第m列、第η行的图像块的统计形变量Sm，n为 Sm,η =Σ S (i, j) (i=0, I,…，WBlock_l; j=0, I,…，HBlock-l) 其中s(i，j)为该图像块中第i列、第j行的像素点值。
5.根据权利要求I所述的超声弹性成像的自动对焦方法，其特征在于，所述步骤(4)中，利用聚类分析方法进行分类的具体步骤是定义聚类Ctl和C1，选择sm，n中最大和最小值Sfflax和Smin作为聚类Ctl和C1的初始聚类中心，然后根据Sm,n与聚类Ctl和C1初始聚类中心的距离，将Sm,n逐个划分到这两个聚类中，根据sm，n所属的聚类，将图形块分类为 根据Ctl和C1中对应各图形块Block (m，η)的下标m和η判断聚类Ctl和C1对应图像区域的大小，如果聚类Ctl对应图像区域大于C1对应的图像区域，则I类为背景块，II类为感兴趣区域块，否则II类为背景块，I类为感兴趣区域块，最后得到感兴趣区域包括的图像块BlockROI (m, η)，其中 ≤ m ≤ M-1, O ≤ η ≤ N-1。
6.根据权利要求I所述的超声弹性成像的自动对焦方法，其特征在于，所述步骤(5)划定最终的感兴趣区域具体是指对于得到的感兴趣区域子块的数目G(G> I)及其包含的图像块，分别求得这些感兴趣区域子块BlockROIg(m，n) (g = 1、2···、G)中在分块前弹性形变图像中横坐标w和纵坐标h的最大及最小值，由这四个值限定最终的感兴趣区域子块为 Rectangleg[wmin, hmin, wmax, hmax] (g=l、2...、G; w=0, I, . . . , ff；h=0, 1，· · ·，H) 即求得BlockROIg(m, n)区域的最大外接矩形。
7.根据权利要求I所述的超声弹性成像的自动对焦方法，其特征在于，所述步骤(6)计算每个感兴趣区域的初始位移量的方法具体如下对于同一位置处得到的K幅弹性形变图像，按照步骤(I) - (5)提取出各自的感兴趣区域，然后计算对应感兴趣矩形区域中矩形子块区域的上边界位置上的统计位移量均值
8.根据权利要求I所述的超声弹性成像的自动对焦方法，其特征在于，所述步骤(7)得到感兴趣区域的局部成像，具体是指以Displacementavg，g(w，hmin)作为感兴趣区域子块g中第(Wimin)条超声回波扫描线上弹性成像运算的初始位移量，成像宽度为(wmaximin+l)，高度为(hmax_hmin+l)。
全文摘要
本发明公开了一种超声弹性成像的自动对焦方法，其方法是对得到的若干幅弹性位移图像进行归一化、二值化，然后分成若干图像块，统计各图像块的形变量。根据各个图像块形变量的大小，利用聚类分析算法将所有图像块分成两类一类是背景，另一类是感兴趣区域，根据分类的图像块信息划定最终的感兴趣区域，将预先计算的弹性图在该区域顶部横线位置上的平均位移量作为感兴趣区域的初始位移量，在后续的成像处理中，只对感兴趣区域进行弹性计算和成像，实现自动对焦。本发明仅对感兴趣区域的超声射频信号进行弹性计算，在不影响成像准确性的同时提高了成像的速度，能更好地达到实时应用的要求，并自动为医师提供潜在的病灶位置信息。
文档编号A61B8/08GK102940510SQ20121031712
公开日2013年2月27日 申请日期2012年8月31日 优先权日2012年8月31日
发明者黄庆华, 谢波 申请人:华南理工大学