专利名称：骨骼肌损伤超声图像纹理定量分析的强度界面多级分解法的制作方法
技术领域：
本发明属于医学 图像计算机处理技术领域，具体涉及一种骨骼横纹肌损伤超声图像纹理定量分析方法。
背景技术：
骨骼肌作为人体运动的主要器官和动力来源极易损伤，在各种运动项目的创伤类型中，肌肉损伤所占的比率最高，创伤所致骨骼肌损伤的发生率从10-55%不等[1]，特别是近年来国内外频发高震级强地震、山体滑坡及泥石流地质次生灾害接连不断，交通事故及工程坍塌等严重创伤事件屡见不鲜，使得广泛性肌肉损伤一横纹肌溶解、坏死伴发急性肾衰的挤压伤综合征具备高发、频发的流行病学特征[2] [3]，死亡率及致残率占20%以上，且呈逐年上升趋势。骨骼肌损伤后，在临床上需要及时准确地对其损伤的范围及严重程度做出判断、指导治疗。目前骨骼肌肉系统超声在国内外已成为近年首选的影像学检查手段，正发展成为超声应用的新领域。然而对骨骼肌损伤严重程度的超声判断易受检查医生的主观影响，现有超声诊断体系尚缺乏系统、客观的定量评价指标。超声成像在骨骼肌损伤诊断与评价中具备独特优势。既往评价骨骼肌肉病变最常用X线及低电压放射线，对软组织缺乏足够的对比分辨率，可以显示四肢肌群的轮廓但不足以清晰显示肌肉纹理，使肌肉损伤评价受限。X线CT对于最常见的肌肉损伤也不能精确分辨肌肉的解剖结构且有放射性损害，即使经静脉注射造影剂进行增强扫描亦不能改善CT 在这一领域的作用，骨骼肌损伤多沿长轴方向撕裂或断裂回缩，这种改变在CT横断面成像上难以发现[4]。MRI具有很高的软组织分辨率和敏感性，因具有冠状面成像能力而清晰显示骨骼肌的纵向纹理，易于检出并区分病变肌肉组织的信号改变，准确评估损伤位置和范围[5] [6]，但无法进行实施动态检查，且此种大型影像设备不具有便捷性和灵活性，实际使用中多有不便。目前，超声诊断仪具有高度移动性能，在各级医院均可以灵活地应用，微型化发展使得超声设备非常适合于各类抢险救灾、严重创伤床旁诊治的现场使用。此外，超声作为无创性影像学检查手段具备丰富的成像模式，能够清晰显示人体的解剖结构(二维切面、三维容积)和血流动力学(如彩色/能量/频谱多普勒、超声造影)等多方面信息。实时超声检查更能记录肌肉收缩与舒张的动态图像，便于在运动负荷下对伤情做出快速、准确的诊断，为临床诊断和评估骨骼肌损伤程度提供了直观准确的可视化影像学方法，在对损伤修复的随访中更具经济性、实用性，并能够在超声引导下进行超微创化介入治疗[7]。在计算机纹理分析的研究发展过程中，国内外不断有学者运用纹理特征进行实质性脏器超声纹理的定量研究，包括对肝脏、心血管疾病声像图的纹理分析，运用定量参数进行乳腺肿瘤及甲状腺结节声像图纹理的鉴别诊断[8-11]。Eisele等[12]使用灰阶超声对患有腰痛患者的脊柱旁腰肌进行扫查，并对其进行纹理分析，认为超声纹理分析能快速易行地显示腰椎间盘病变与所述疼痛或功能异常之间的联系；国内周翔等[13]运用高频超声(13MHz)检测12例神经源性肌萎缩患者、18例肌源性肌萎缩患者及32例正常人的双侧大腿中下部内侧、前侧、后侧骨骼肌群，通过相关对比研究，发现在表征超声图像粗糙程度、复杂性、均勻性等十几个特征纹理分析参量上，下肢萎缩肌肉和正常肌肉回声定量指标上存在显著差异。近年来Pillen等[14]对疑诊为神经肌肉障碍(NMD)的76例儿童患者分别运用Heckmatt主观评分标准和计算机辅助灰阶定量分析四肢骨骼肌群(肱二头肌、前臂屈肌、股四头肌、胫前肌)的回声强度，研究表明后者诊断敏感性高达87%，适合应用于NMD 早期筛查。不难看出，计算机辅助纹理分析技术在超声定量诊断评价骨骼肌疾病研究中具有广阔的应用前景，但是在骨骼肌损伤中目前国内外 尚未见有此类报道。
发明内容
本发明的目的在于提出一种分析精确度高、计算工作量小的骨骼横纹肌损伤超声图像纹理定量分析方法，用于对同一张超声图像上的不同区域进行比较，判断是否存在损伤区域并对损伤区域程度进行定量分析。本发明提出的骨骼横纹肌损伤超声图像纹理定量分析方法，是一种基于强度界面多级分解的方法。该方法主要步骤如下
步骤1、对待分析超声图像感兴趣区域(ROI)进行强度界面多级分解； 步骤2、在步骤1得到的一组分解二值图像中，利用本发明提出的八组对应统计参量进行特征提取，以所获取的特征参量组合作为该ROI区域纹理信息的定量表述；
步骤3、对同一幅超声图像上的不同ROI区域所提取纹理特征参量组合进行特征相似度计算，所获得的特征差距即为骨骼肌损伤超声图像的纹理定量分析结果。对各个步骤进一步描述如下 步骤1 超声图像的强度界面多级分解
超声图像的纹理是由于成像系统能分辨的最小单元内存在许多不可分辨的微小散射体而形成的，超声波在人体里传播时，遇到这些小于波长的细微组织时发生散射，散射波之间相互干扰，导致回波幅度振动，形成了超声图像的纹理。相同的组织在相同的成像条件下每次都会产生相同的纹理模式；不同组织其超声图像纹理特征不同；同一组织当其内部结构发生改变后，其超声图像的纹理特征亦不相同。结合超声波图像的成像原理和医生对损伤的诊断依据可以发现，超声波图像中不同组织可能会产生不同的回声，医生对不同组织的回声诊断所依靠的图像特征并不完全相同。例如，对于骨骼肌超声图像中的强回声部分，医生诊断主要看是否发生断裂，延续性是否很好，而对于弱回声部分，医生诊断主要看是否均勻，瘢痕的大小和形状如何。因此，本发明研究者发现要合理的分析超声波图像应该根据超声成像的特性对超声波图像上的不同程度的回声(即对应人体的不同组织)进行分别处理，且对于不同大小的超声反射界面也应该分别分析处理。因此，在对骨骼肌损伤超声波图像进行定量分析中，采用同时对图像灰度和空间尺度进行分解分析的基本思想[15]，先对灰度超声图像进行多尺度分解，分解阈值化后的二值图像再结合骨骼肌损伤的具体病症，使用相对应的图像特征进行统计分析。为获取不同空间尺度的二值图像，本发明使用高斯核函数(Gaussian Kernels)进行滤波分解。根据线性尺度空间(Linear scale-space)的分解原则，要求在粗糙尺度分解得到的图像中不会引入伪结构以对应于细致尺度分解图像中的简化结构[16]。在这个原则指导下，高斯核函数就成为了理想而唯一的选择。同时，为了获取不同灰度尺度的二值图像，在使用空间尺度分解图像作为基准的情况下，采用自适应的灰度偏移量来获得一组灰度阈值平面。自适应性灰度偏移量的选择主要是因为如果阈值平面的灰度范围超过了原纹理图像的灰度范围，就会使得阈值后得到全黑或者全白的图像，这样的二值图像对于描述纹理结构几乎是不起作用的，因此，本发明选择原纹理图像的灰度方差作为灰度偏移基准量。当原纹理图像的灰度范围跨越比较大时，其灰度值方差就会较大，相应的灰度阈值平面组就可以偏移较大，反之如果纹理图像本身灰度比较集中时，其灰度值方差就会较小，相应的灰度阈值平面组就只能在较小的范围内进行偏移。综上所述，结合两种尺度的阈值分解平面可定义为
权利要求
1. 一种骨骼肌损伤超声图像纹理定量分析的强度界面多级分解法，其特征在于具体步骤如下步骤(1)对待分析超声图像感兴趣区域(ROI)进行强度界面多级分解； 步骤(2)在步骤(1)得到的一组分解二值图像中，利用八组对应统计参量进行特征提取，以所获取的特征参量组合作为该ROI区域纹理信息的定量表述；步骤(3)对同一幅超声图像上的不同ROI区域所提取纹理特征参量组合进行特征相似度计算，所获得的特征差距即为骨骼肌损伤超声图像的纹理定量分析结果； 其中，步骤(1)所述超声图像的强度界面多级分解的步骤为 使用高斯核函数进行滤波分解，获取不同空间尺度的二值图像， 在使用空间尺度分解图像作为基准的情况下，采用自适应的灰度偏移量来获得一组灰度阈值平面；结合两种尺度的阈值分解平面定义为
全文摘要
本发明属于医学图像计算机处理技术领域，具体为一种针对骨骼横纹肌损伤超声图像纹理定量分析方法——强度界面多级分解法。本发明方法的流程如下首先，在同一张超声图像上按照一定窗口大小选取两个正常或近似正常的ROI区域，使用强度界面多级分解法提取八组纹理特征并计算纹理特征相似度；然后在同一张超声图像上以相同大小窗口选取一个正常ROI区域和一个疑似病变ROI区域，分别使用强度界面多级分解法提取八组纹理特征并计算相似度；最后，将两组纹理特征相似度进行比较以判断疑似病变ROI区域是否存在骨骼肌损伤，如果有损伤则计算所得的特征相似度即为损伤程度的定量分析结果。实验表明该发明方法对于骨骼肌损伤超声图像能够合理有效的进行定量分析。
文档编号G06T7/00GK102324094SQ20111014249
公开日2012年1月18日 申请日期2011年5月30日 优先权日2011年5月30日
发明者宋家琳, 徐琪, 章建全, 贺延涛, 赵佳琦, 陈雁秋 申请人:复旦大学