一种乳腺电阻抗扫描成像的双乳对称性检测方法与流程

本发明涉及一种乳腺电阻抗检测方法，具体涉及一种乳腺电阻抗扫描成像的双乳对称性检测方法。

背景技术：

乳房是人体对称性器官，在临床乳房健康检查中(如触诊、乳房x线钼靶等)，常常利用双侧乳房组织解剖结构及生理特征的对称性分析进行乳房疾病的辅助判断，以提升判别的准确率。

乳腺电阻抗扫描成像技术(electricalimpedancescanning，eis)利用病变组织和正常组织电阻抗特性之间存在差异的原理，通过获取检测探头下组织电阻抗的分布特征，进而判断检测探头区域内组织的健康状态，操作者通过逐次移动手持式探头，可实现对整个乳房的健康检查。目前在乳腺电阻抗扫描成像研究中，研究者重点关注的是如何对检测探头区域内的信息数据进行有效的提取和分析。但如果能将双乳对称性特征分析的思想方法引入到eis检测分析中，并充分利用双乳阻抗分布的对称性特征信息，这将为eis提供更丰富的判别信息，有助于提升检测精度。可是由于eis采用手持式探头的检测方式，这为实现双乳对称性检测带来一定困难。其原因在于：

1)探头单次采集的图像都是乳房的局部组织状态信息(探头覆盖区域下)，无法直接获得全乳的阻抗分布信息，不利于实现双乳对称性特征对比分析；

2)通过手持方式移动探头，要准确地将检测探头定位到对侧乳房的对称性区域，对操作经验有较高的要求，难度较大。

申请人在研究过程中发现，将双乳对称性特征分析的思路引入乳腺电阻抗扫描成像(electricalimpedancescanning，eis)中，有望为eis对检查结果分析提供更多辅助信息，从而提升eis的检测准确性。但eis所采用的手持式探头检测法，无法直观获得全乳组织的阻抗状态信息，也不利于实现双乳对称性的对照检测。

为此，研究一种乳腺电阻抗扫描成像的双乳对称性检测方法，以克服手持式探头检测方法的不足，可在对检测区域精确定位的基础上，利用全乳阻抗分布信息，实现双乳对称性检测，提高eis检测效率，以及提升eis检测的准确性，一直是申请人所关注的技术问题。

技术实现要素：

本发明的目的在于，提供一种在乳腺eis中实现双乳对称性检测的方法，该方法首先借助光格定位标尺对双侧乳房进行精确区域划分，将移动探头分区域完成乳房检测后，可获得与检测区域对应的多组检测结果。通过对单侧乳房不同区域的检测结果处理，重建单侧乳房的全乳阻抗分布数据，进一步利用区域定位信息和全乳阻抗分布信息可实现双乳对称性检测，有利于提升eis的检测准确率。

为了实现上述任务，本发明采用以下的技术解决方案：

一种用于乳腺电阻抗扫描成像的双乳对称性检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，在eis检测前，利用标准化定位及区域划分方法，对双侧乳房进行区域划分；

步骤二，依照乳房表面划分的区域，用移动eis检测探头逐一完成乳房不同区域的检查，将获得与检测区域对应的系列检测数据，并利用不同区域的检测数据，重建单侧乳房的全乳阻抗分布信息；

步骤三，结合区域定位信息及全乳阻抗分布信息进行双侧乳房的对称性特征分析。

根据本发明，步骤一所述的在eis检测前，利用标准化定位及区域划分方法，对双侧乳房进行区域划分的方法的实施方法是：

(1)受试者平躺暴露双乳，选择剑突为参考点，胸骨为中轴线，建立参考坐标系；

(2)根据单侧乳房面积大小，调节光源使其在乳房上投射n×n个光格，单个光格面积与检测电极面积相当，光格总面积能覆盖乳房。记录光源的调节参数；

(3)以剑突为参考点，以胸骨为中轴线，按照在步骤(2)中调节好的光源参数，对称性地投射到另一侧乳房，以实现对另一侧乳房的检测区域划分。

进一步地，步骤二所述的依照划分的区域，用移动eis检测探头逐一完成对乳房不同区域的检查，并利用不同区域的检测数据，重建单侧乳房的全乳阻抗分布信息的实施方法是：

(1)对乳房划分的区域建立编号，同时规定探头的检测顺序。

(2)按照既定顺序进行检测，当完成某个区域的检测时，将区域编号和检测结果同时记录。

(3)按照检测区域编号顺序，对多个区域的检测数据进行拼接，检测区域交界处的数据，进行拟合处理，按此方法重建单侧乳房的全乳阻抗分布数据。

步骤三所述的结合区域定位信息及全乳阻抗分布信息进行双侧乳房的对称性特征分析的实施方法是：

(1)对单侧乳房全乳阻抗分布信息数据进行可疑区域搜索，判断是否存在可疑区域。

(2)如果在单侧乳房找到可疑区域a，进一步根据其位置坐标信息，确定对侧乳房的对称性区域a对称。并对区域a和区域a对称的电阻抗参数分布特征进行相似性度量。

(3)如果没有搜索到可疑区域，可对称性地将双乳的阻抗数据分别划分为n×n个区域，对应区域进行阻抗参数的相似性度量，通过计算相似性度量参数，对乳房的健康状态进行估计判别。

所述的相似性度量方法，对区域内阻抗参数的整体水平特征进行差异性分析，如阻抗参数均值水平的差异；或者对区域内阻抗参数的分布特征进行相似性分析，如相关性分析或巴氏距离分析等方法。

本发明的乳腺电阻抗扫描成像的双乳对称性检测方法，将双乳对称性特征分析的思路引入乳腺电阻抗扫描成像技术中，并通过标准化检测区域定位、全乳阻抗信息重建、双乳对称区域相似性度量等技术，实现双乳对称性检测及特征分析。在实际应用中，该方法可为乳腺电阻抗成像技术提供一种新的辅助判别方法，对提升检测精度具有重要意义。

附图说明

图1是乳腺电阻抗扫描检测前对乳房进行标准化分区和定位示意图。

图2是双乳分区及编号示意图。

图3是单侧乳房全乳信息重建示意图。

图4是用于乳腺电阻抗扫描成像的双乳对侧性检测方法流程图。

图5是全乳电阻抗分布信息灰度映射及可疑区域标注示意图。

图6是采用巴氏距离进行相似性度量结果示意图。

以下结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。

具体实施方式

为进一步说明本发明的特点及优势特性，本实施例给出一种乳腺电阻抗扫描成像的双乳对称性检测方法。

需要说明的是，以下的实施例仅仅是便于理解本发明，本发明并不限于该实施例，本领域技术人员按照本发明技术方案所进行的修正、添加和替换，均应属于本发明保护的范围。

该乳腺电阻抗扫描(eis)成像的双乳对称性检测方法，按以下步骤实施：

步骤1：在eis检测前，利用标准化定位及区域划分方法，对双侧乳房进行区域划分。

在本实施例中，采用激光光源投射光格的方式，进行乳房表面检测区域的划分，如图1所示，受试者平躺暴露双乳，选择患者的剑突为参考点，胸骨为中轴线，建立参考坐标系。

根据单侧乳房面积大小，调节光源使其在左侧乳房上投射3×3个光格，单个光格面积与检测电极面积相当，光格总面积能覆盖乳房。记录光源的调节参数。

进一步以胸骨为中轴线，按照对左侧乳房调节好的光源参数，将光源对称性地投射到右侧乳房，以实现对右侧乳房的检测区域划分。

步骤2：依照乳房表面划分的区域，用移动eis检测探头(手持式)逐一完成乳房不同区域的检查，将获得与检测区域对应的系列检测数据，并利用不同区域的检测数据，重建单侧乳房的全乳阻抗分布信息。

如图2所示，在对乳房进行区域划分后，对划分的区域进行编号，并且按照既定顺序进行移动探头进行检测，当完成某个区域的检测时，将区域编号和检测结果同时记录。按照检测区域编号顺序，对多个区域的检测数据进行拼接，形成单侧乳房全乳阻抗分布数据的雏形。如图3的a图所示，考虑到因探头放置误差，在检测区域交界处，可能会出现检测数据交叠、检测数据部分缺失等现象。按照组织电阻抗分布特征不会发生突变的原理，采用数据拟合的方式，对区域交界处的数据进行修复，完成单侧乳房的全乳阻抗分布数据重建。其数据处理前后灰度映射如图3的b图所示。

步骤3：结合区域定位信息及全乳阻抗分布信息进行双侧乳房的对称性特征分析。

利用乳腺eis检测数据完成双侧乳房全乳电阻抗数据重建后，可进行双乳对称性特征分析，流程图如图4所示。包括：

乳房标准化区分，利用多区域的eis检测数据重建eis全乳阻抗分布信息，利用全乳阻抗分布信息进行双侧乳房对称性分析，为eis提供辅助诊断信息；

在单侧乳房对全乳阻抗分布数据进行“可疑区域”搜索：

如果存在可疑区域，则对可疑区域及其对称区域进行电阻抗参数的相似性度量，得出相似性评价参数，然后将辅助信息输出。

如果不存在可疑区域，则将双侧乳房对应的全乳阻抗测量数据对称性地划分为n×n个数据子区域，对称性区域进行电阻抗参数的相似性度量。得出相似性评价参数，然后将辅助信息输出。

在本实施例中，根据eis灰度图像有无“亮团”判别是否存在可疑区域。首先按照eis灰度映射成像方法对全乳阻抗分布数据进行灰度成像，如图5所示为左右乳的全乳图像，高亮斑区域为a、b、c、d、e区域。根据可疑区域的位置坐标，可在对测乳房确定其相应的对称性区域。

a区域测量数据的均值明显大于其对测区域的测量数据均值，差别为16.7％。b、c、d、e区域与其对测区域的测量数据均值差别均小于7％；由此确定a区域发生病变的可能性较高，后经证实，a区域为乳腺癌区域。

根据流程图4，如果没有搜索到可疑区域，可对称性地将双乳的阻抗数据分别划分为n×n个区域，对应区域进行阻抗参数的相似性度量，通过计算相似性度量参数，对乳房的健康状态进行估计判别。

虽然在本实施例中，通过第一步可疑区域搜索找到了可疑区。但为了说明步骤3中所涉及的对称区域相似性度量的实施方法，仍采用本实施例的数据进行分析。首先将双乳的阻抗数据按区域划分为3×3个区域，并使用巴氏距离参数作为对称性特征分析指标。

(1)数据映射。首先对双乳对称区域的数据(即ml(m,n)和mr(m,n))进行归一化处理，放大差异，同时为方便后续处理，可将测量值映射到整数上。

min＝min{mli(m,n),mri(m,n)}

max＝max{mli(m,n),mri(m,n)}

gli(m,n)＝mli(m,n)/(max-min)×100

gri(m,n)＝mri(m,n)/(max-min)×100

(2)计算巴氏距离

如图6所示，首先通过直方图，对双乳的对称区域所对应的两个矩阵gl(m,n)和gr(m,n)进行统计分析，即可得到对应的离散概率分布p(x)和q(x)，按照以下公式计算p(x)和q(x)的巴氏距离，分别得到9个对称区域对应的巴氏距离参数。

根据以上计算的对称区域的巴氏距离数据，可见左乳上的区域1与其对称区域的巴氏距离最小，区域1发生病变的可能性较高。由此可见，通过选择合适的阈值，可以将巴氏距离参数作为对病变估计的参数。