的程序便被加载内存，以配合处理器执行本发明实施例 的评估方法。最后，再将结果显示于显示装置或储存于储存装置。
[0040] 为了简便起见，下面以超声波仪器的应用为例，对本发明的方法和系统进行说明。
[0041] 如图1所示，本发明实施例为一种回音纹理特征的量化方法，其能得到回音纹理 指针，以表示范围区域内的回音纹理的复杂度。回音纹理特征的量化方法包含：取得一超声 波影像，该超声波影像包含数个像素点，每一像素点具有一像素点数值，像素点数值可以是 灰阶亮度值（步骤S110);接收该超声波影像中的一选取区域，并计算选取区域内所有像素 点数值以得到该区域标准差值（步骤S120);排除选取区域中，像素点数值小于一基准值的 像素点，其中基准值为该区域标准差值的倍率值（步骤S130);针对剩余的像素点，分别统 计以一第η局部统计参数，该第η局部统计参数包含第η局部平均值、第η局部变异数值、 第η局部变异系数或其组合，η为1至剩余的像素点的数目（步骤S140);以及根据第η局 部统计参数取得至少一回音纹理指标（步骤S150)。
[0042] 如图2所示，当超声波装置擷取完超声波影像，超声波装置中的微处理单元或是 计算机系统可以直接取得上述超声波影像，超声波影像包含复数个像素点，每一个像素点 具有一个像素点数值（步骤S110)。当使用者在超声波影像上圈选或定义出一选取区域10 ; 步骤S120,接收超声波影像中的选取区域10(图2中白色封闭曲线所围的区域）。选取区 域10通常可以是病灶所在的区域或是使用者感兴趣的区域（Region Of Interest, R0I)，例 如甲状腺肿瘤区域，本发明不以此为限。
[0043] 接着，计算选取区域10内所有像素点数值以得到一区域标准差值。每个像素点可 以定义为一个如图中选取区域10内的一个小方格，小方格的像素点数值即为GR(i，j)。因 此区域标准差值（σ)就是选取区域10内像素点的像素点数值GR(i, j)的标准差，σ =std(GR(i，j))。在一实施例中，可以使用选取区域10中所有像素点数值进行区域标准差值 的计算。
[0044] 在一较佳实施例中，为了排除肿瘤外的一圈低回音带（halo)或是为了去除不同 使用者轮廓圈选的变异值，本发明实施例更可以将选取区域10的轮廓向内缩小一既定环 状范围，例如5~10个像素宽度。经此修正后，再对剩余的像素点的像素点数值进行统计， 能得到较具有量化意义的区域标准差值，本发明不以此为限。
[0045] 为了能得到较具有量化意义的数值，需先排除选取区域10中具有无意义区间值 的像素点。无意义区间值可以是无回音区域（Anechoic region)的像素点数值，其会因组 织的不同而有所差别。因此，步骤S130系排除选取区域10中，像素点数值小于一基准值的 像素点，基准值为该区域标准差值（σ )的倍率值（r),也就是为rX σ，其中倍率值（r)可 让使用者依照不同的组织来调整设定。
[0046] 针对上述排除步骤后，在选取区域10中剩余的像素点中，分析每一像素点局部范 围内的统计参数，例如步骤S140系分别统计以一第η像素点为中心的一组像素点。统计第 η像素点的局部范围内的一组像素点，计算出对应的一组像素点数值后可以得到一第η局 部统计参数，该第η局部统计参数包含第η局部平均值、第η局部变异数值、第η局部变异 系数或其组合，η为1至剩余的像素点的数目。局部范围以一个屏蔽（mask)定义出，屏蔽 的中心为目前的像素点，其余的像素点为邻近像素点，屏蔽覆盖的一组像素点的范围即是 局部范围，其可以是kXk的方阵。如第2图所示，目前的像素点为P(i，j)，像素点的像素 点数值为GR(i，j)，k = 5,且k = 2q+l，η为1至剩余的像素点的数目。k是用来定义方阵 (矩阵）宽度的参数。方阵的组成元素可表示为：
[0048] 步骤S150,根据上述计算出每一个像素点的该统计参数，用以取得至少一回音 纹理指标，该统计参数包含每一个像素点的局部平均值（local Mean)、每一个像素点的 局部变异数值（local Variance)、每一个像素点的局部变异系数（local Coefficient of Variance, local CV)或其组合。位于内的各点的样本平均被定义为局部平均值（local mean)，其可表示为
，且可以下式计算：
[0050] 位于4!;内的各点的样本变化被定义为局部变异数值（local variance)，其可表 示为
，且可以下式计算：
[0052] 位于4",内的各点的样本离散程度被定义为局部变异系数（local coefficient of variance),其可表示为
，且可以下式计算：
[0054] 然而，当尤包含圈选范围10以外的点时，的上述参数将不会被计算。
[0055] 在一较佳实施例中，本发明的量化方法可以得到一个总体的回音纹理指标，用以 评估肿瘤整体的回音纹理分布的复杂度。例如，回音纹理指标可以由计算该些局部平均值 以及该些局部变异数值以得到一局部变异平均数值（Mean of local Variance, MOV)及一 局部变异的变异值（Variance of local Variance, V0V)，可将该局部变异平均数值或该局 部变异的变异值作为回音纹理指标，亦或将局部变异的变异值的平方根除以局部变异平均 数值而之值作为回音纹理指标，也就是回音纹理指标为Sqrt (V0V) /M0V。回音纹理指针数值 越大代表选取区域10内回音纹理的分布越杂乱越不一致。
[0056] 在一较佳实施例，回音纹理指标可以为计算该些局部变异系数而得到的一局部变 异平均系数(Mean of local CV，M0CV)而取得，也就是回音纹理指标为M0CV，回音纹理指标 数值越大代表选取区域10内回音纹理的分布越杂乱越不一致。
[0057] 为了简化描述，我们已知η为剩余的像素点的数目，因此局部变异平均数值（M0V) 可以计算如下：
[0059] 局部变异的变异值（V0V)可以计算如下：
[0061] 局部变异平均系数（M0CV)可以计算如下：
[0063] 在本发明的量化方法可以得到每一个像素点局部范围的回音纹理指标，用以评估 肿瘤局部的回音纹理分布的复杂度。将每一个像素点局部范围的回音纹理指针影像化可以 轻易地由影像判断肿瘤的回音纹理，提升诊断准确度及减轻医生的工作负担。
[0064] 本发明的可视化方法除上述量化步骤外，进一步包含计算剩余的像素点数值，以 取得一区域平均值（μ '）及一区域标准差参数（σ '），区域平均值（μ '）系选取区域10内 扣除无回音像素点后，剩余的像素点的平均灰阶亮度值。且每一像素点的一回音纹理强度 可视化值可以分别计算该些局部平均值与区域平均值的绝对差值而取得，并可以结合上述 所得的回音纹理指标用以绘制一回音纹理影像化色阶图，以显示选取区域10的回音纹理 程度，例如蓝色属于回音纹理均匀，红色属于回音纹理杂乱。上述像素点（i，j)的回音纹理 强度可视化值可以表示为Ti」=Abs (local Mean^j-μ '）。
[0065] 在一较佳实施例，本发明的可视化方法可以进一步包含比较每一回音纹理强度可 视化值与一上界值（U)与一下界值（L)以得到每一像素点的一可视化呈现值（V^)，当任一 像素点的回音纹理强度可视化值大于上界值时，其可视化呈现值为0 ;当任一像素点 的回音纹理强度可视化值小于下界值时，其可视化呈现值为一色阶值；当任一像素点的回 音纹理指标小于上界值且大于下界值时，其可视化呈现值为上界值减去回音纹理强度可视 化值除以上界值减去该下界值，再乘以色阶值。
[0066] 若色阶值以230为例，每一像素点（i，j)的可视化呈现值可以表示如下：
[0068] 本发明的可视化方法可以进一步包含计算该些局部平均值以及该些局部变异数 值以得到的一局部变异平均数值（MOV)及一局部变异的变异值（V0V)，上界值可以为局部 变异平均数值（MOV)除以局部变异的变异值（V0V)，再乘以该区域标准差参数（〇 '）除以一 上界参数（SJ ;且下界值可以为局部变异平均数值（MOV)除以局部变异的变异值（V0V)，再 乘以该区域标准差参数（σ'）除以一下界参数（S2)，其中Si