基于超声弹性成像的肿瘤弹性特征的提取方法
【专利摘要】本发明提供了一种基于超声弹性成像的肿瘤弹性特征的提取方法，包括下述步骤：采集医学图像和弹性图像；对所述医学图像的预处理；自动提取经预处理后的医学图像的肿瘤边缘信息；将所述肿瘤边缘信息融合于所述弹性图像中；提取融合所述肿瘤边缘信息的弹性图像的弹性特征参数群。上述基于弹性成像的肿瘤弹性特征提取方法，利用医学图像提取肿瘤边缘信息，同时将该肿瘤边缘信息融合于弹性图像中，并创建和量化基于弹性图像的弹性特征参数群，该弹性特征参数群能够从不同角度描述肿瘤的属性，从而消除临床医生的主观差异，使诊断变得更为准确和科学。
【专利说明】基于超声弹性成像的肿瘤弹性特征的提取方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及图像处理技术，特别涉及一种基于超声弹性成像的肿瘤弹性特征的提取方法。
【背景技术】
[0002]弹性成像是对组织施加一个外部激励，在压力-形变等物理规律作用下，组织将产生一个响应，根据该响应得到弹性成像图。自弹性成像概念提出后，超声弹性成像技术在最近十几年中得到了迅速的发展。
[0003]《解放军医学杂志》2011年第36卷第11期1131-1133页和《中国医学影像技术》2012年第28卷第3期529-533页提出的基于超声瞬时弹性成像技术的弹性特征参数感兴趣区域的弹性均值，但采用的瞬时弹性检测技术是一种一维成像技术，虽然可以给出定量的组织平均弹性模量值，但是无法扩展到二维弹性成像来获取组织弹性分布信息，一般只适用于检测弥散性病变；《中国医学影像技术》2010年第26卷第9期1682-1684页、《现代生物医学进展》2010年第26卷第9期492-494页和《华西医学》2010年第25卷第2期294-297页提出的基于超声实时弹性成像技术的弹性特征弹性图像分布特征，虽然给出了临床诊断应用最广泛的弹性特征，但实时弹性成像技术是一种准静态压缩弹性成像技术，只能给出相对的位移/应变图，无法给出组织局部硬度的具体数值，缺乏客观性和科学性；《中国医学影像技术》2009年第18卷第7期589-591页和《世界华人消化杂志》2010年第18卷第30期3254-3258页提出的基于超声实时弹性成像技术的弹性特征应变率比值，是近期提出的新的弹性特征，但是从定性的二维位移/应变图中提取，虽然比单纯的弹性分布特征能更客观定量地反映病灶的硬度变化程度，但是该特征同样无法进行不同病灶之间的横向比较，例如肝硬化基础上的肝脏恶性占位性病变与肝脏良性占位性病变得到的应变率比值区间存在一定的重叠，只依靠应变率比值识别容易造成误诊。
[0004]因此，传统超声弹性成像技术的具有诸多局限性，使得获取的弹性特征定性或半定量，缺乏客观性和可重复性，无法进行定量地分析，受诊断者主观影响较大，无法建立公认、规范的诊断标准，限制了超声弹性成像技术在临床上的广泛应用。
【发明内容】
[0005]基于此，有必要提出一种超声基于超声弹性成像的肿瘤弹性特征的提取方法，用于指导肿瘤的良恶性判别，为肿瘤的病理学研究和早期诊断治疗提供新的依据。
[0006]一种基于超声弹性成像的肿瘤弹性特征的提取方法，包括下述步骤:采集医学图像和弹性图像；对所述医学图像的预处理；自动提取经预处理后的医学图像的肿瘤边缘信息；将提取的肿瘤边缘信息融合于相应的弹性图像中；提取融合所述肿瘤边缘信息的弹性图像的弹性特征参数群。
[0007]上述基于弹性成像的肿瘤弹性特征提取方法，利用医学图像提取肿瘤边缘信息，同时将该肿瘤边缘信息融合于弹性图像中，并创建和量化基于弹性图像的弹性特征参数群，该弹性特征参数群能够从不同角度描述肿瘤的属性，从而消除临床医生的主观差异，使诊断变得更为准确和科学。
【专利附图】
【附图说明】
[0008]图1为本发明实施例提供的基于超声弹性成像的肿瘤弹性特征的提取方法的流程图。
[0009]图2为本发明实施例提供的B超图像的预处理的方法流程图。
[0010]图3为本发明实施例提供的乳腺肿瘤的B超图像的肿瘤边缘信息。
[0011]图4为本发明实施例提供的B超图像中提取的肿瘤边缘信息融合到弹性图像的示意图。
[0012]图5为发明实施例提供的弹性图像感兴趣区域选取示意图。
[0013]图6为本发明实施例提供的灰度共生矩阵计算区域选取示意图。
[0014]图7为本发明实施例提供的量化参数值的量化方法流程图。
[0015]图8为本发明实施例提供的肿瘤外围组织区域选取示意图。
[0016]图9为本发明实施例提供的肿瘤中心区域选取示意图。
[0017]图10(a)为本发明实施例提供的乳腺纤维腺瘤的B超图像。
`[0018]图10(b)为本发明实施例提供的乳腺纤维腺瘤的肿瘤分割结果图。
[0019]图10(c)为本发明实施例提供的乳腺纤维腺瘤的弹性模量图。
[0020]图11 (a)为本发明实施例提供的乳腺浸润性导管癌的B超图像。
[0021]图11 (b)为本发明实施例提供的乳腺浸润性导管癌的肿瘤分割结果图。
[0022]图11(c)为本发明实施例提供的乳腺浸润性导管癌的弹性模量图。
【具体实施方式】
[0023]请参阅图1，一种弹性成像的肿瘤弹性特征的提取方法的，具体步骤如下:
[0024]步骤SlO:输入医学图像和弹性图像。
[0025]弹性成像技术是一种较为成熟的成像技术，根据该技术可以获得弹性图像，医学图像可以为B超图像或CT图像或MRI (磁共振)图像或X-ray (X射线)图像，在本发明提供的实施例中，医学图像优选为B超图像。
[0026]步骤S20:对所述医学图像的预处理。
[0027]请参阅图2，为本发明实施例提供的对B超图像预处理的流程图，步骤S20具体为:
[0028]步骤S21:对医学图像进行斑点噪声滤波处理。
[0029]超声成像的相干特性导致B超图像固有的斑点噪声，斑点噪声降低了图像质量，尤其是掩盖了图像某些细节信息，给图像的边缘检测、特征提取等后续处理带来困难。临床超声成像系统内置了非线性信号处理(如对数压缩，低通滤波等)，压缩回波包络信号的动态范围以适应显示设备的小动态范围，显式对数压缩B超图像的斑点噪声模型可表示为:
[0030]Z0 = / + 77? ( I )
[0031]式(I)中，I为原信号，10为观测信号，η为零均值，标准方差为σ η的高斯噪声。
[0032]基于(I)式的斑点噪声模型,采用一种各向异性扩散滤波器(Speckle ReducingAnisotropic Diffusion, SRAD),能够在降噪的同时,保留甚至增强图像中的边缘信息,各向异性扩散模型可表示为:
【权利要求】
1.一种基于超声弹性成像的肿瘤弹性特征的提取方法，其特征在于，包括下述步骤: 采集医学图像和弹性图像； 对所述医学图像进行预处理； 自动提取经预处理后的医学图像的肿瘤边缘信息； 将提取的肿瘤边缘信息融合于相应的弹性图像中； 提取融合所述肿瘤边缘信息的弹性图像的弹性特征参数群。
2.根据权利要求1所述的基于超声弹性成像的肿瘤弹性特征的提取方法，其特征在于，所述预处理包括下述步骤: 对医学图像进行斑点噪声滤波处理； 对经斑点噪声滤波处理的医学图像进行平滑处理。
3.根据权利要求1所述的基于超声弹性成像的肿瘤弹性特征的提取方法，其特征在于，所述自动提取采用基于Chan-Vese模型的肿瘤边缘提取方法。
4.根据权利要求3所述的基于超声弹性成像的肿瘤弹性特征的提取方法，其特征在于，所述弹性特征参数群包括弹性值参数，所述弹性值参数包括感兴趣区域的弹性模量平均值、感兴趣区域的弹性 模量标准差、病变区域的平均值、病变区域的标准差、周围组织区域的平均值及弹性比值。
5.根据权利要求4所述的基于超声弹性成像的肿瘤弹性特征的提取方法，其特征在于，所述感兴趣区域包括所述病变区域和所述周围组织区域，所述感兴趣区域的选取方法为: 根据融合所述肿瘤边缘信息的弹性图像的肿瘤轮廓曲线计算出水平外接矩形； 将所述外接矩形向四个方向延拓，构成一个包含肿瘤且面积大小为肿瘤2~3倍的矩形区域作为所述感兴趣区域。
6.根据权利要求4所述的基于超声弹性成像的肿瘤弹性特征的提取方法，其特征在于，所述感兴趣区域的弹性模量平均值的量化方法为:
IN ROI ROIavg = —-￡ e,
N ROl I = I 式中NKra为所述感兴趣区域内所有像素点的个数，ei是像素点对应的弹性模量值，ROIavg表征了感兴趣区域的平均硬度； 所述感兴趣区域的弹性模量标准差的量化方法为: ROIstd = 1(e, - ROIavg )2
V nRO1- 1 ti 式中NKra为所述感兴趣区域内所有像素点的个数，θ?是像素点对应的弹性模量值，ROIstd表征了感兴趣区域内弹性分布的均匀程度； 所述病变区域的平均值的量化方法为:
I^IVMOR
TUMORavg =~~ 2l ei ?Nwmor ,=1.式中Ntumot为所述病变区域内所有像素点的个数；ei为像素点对应的弹性模量值，TUMORavg表征了肿瘤的平均硬度；所述病变区域的标准差的量化方法为:
7.根据权利要求1或5所述的基于超声弹性成像的肿瘤弹性特征的提取方法，其特征在于，所述弹性特征参数群还包括弹性图像纹理参数，所述弹性图像纹理参数包括:病变区域的弹性图像纹理参数及灰度共生矩阵图像区域的弹性图像纹理参数。
8.根据权利要求7所述的基于超声弹性成像的肿瘤弹性特征的提取方法，其特征在于，所述病变区域的弹性图像纹理参数包括:直方图归一化方差、直方图偏度描述子、直方图峰度描述子、直方图一致性描述子及直方图熵；所述灰度共生矩阵图像区域的弹性图像纹理参数包括共生矩阵能量描述子、共生矩阵对比度描述子、共生矩阵逆差矩及共生矩阵熵。
9.根据权利要求8所述的基于超声弹性成像的肿瘤弹性特征的提取方法，其特征在于，所述灰度共生矩阵图像区域的选取方法为: 根据融合所述肿瘤边缘信息的弹性图像的肿瘤轮廓曲线计算出最小外接矩形区域作为所述灰度共生矩阵图像区域。
10.根据权利要求7所述的基于超声弹性成像的肿瘤弹性特征的提取方法，其特征在于，所述直方图归一化方差的量化方法为:
11.根据权利要求1或5或6所述的基于超声弹性成像的肿瘤弹性特征的提取方法，其特征在于，所述弹性特征参数群还包括量化参数，所述量化参数值的量化方法为: 对所述病变区域做膨胀运算并得到肿瘤外围组织区域； 对所述病变区域做腐蚀运算并得到病变中心区域； 定义如下参数:
12.根据权利要求1所述的基于超声弹性成像的肿瘤弹性特征的提取方法，其特征在于，所述医学图像为B超图像或CT图像或MRI图像或X-ray图像。
【文档编号】G06T5/00GK103578099SQ201210281475
【公开日】2014年2月12日 申请日期:2012年8月8日 优先权日:2012年8月8日
【发明者】肖杨, 郑海荣, 钱明, 王丛知 申请人:深圳市慧康精密仪器有限公司