腫瘤超聲成像特征提取方法和系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種腫瘤超聲成像特征提取方法和系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟：從超聲成像圖像中選取感興趣區(qū)域；獲取所述感興趣區(qū)域的超聲背散射信號(hào)；提取所述感興趣區(qū)域的超聲背散射信號(hào)的統(tǒng)計(jì)分布形態(tài)參數(shù)和信號(hào)頻譜參數(shù)。上述腫瘤超聲成像特征提取方法和系統(tǒng)，從超聲成像圖像的超聲背散射信號(hào)中提取統(tǒng)計(jì)分布形態(tài)參數(shù)和信號(hào)頻譜參數(shù)，根據(jù)所提取的參數(shù)能定量分析腫瘤情況，相比于傳統(tǒng)的人工觀察準(zhǔn)確性高。
【專利說(shuō)明】腫瘤超聲成像特征提取方法和系統(tǒng)【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及信號(hào)處理領(lǐng)域，特別是涉及一種腫瘤超聲成像特征提取方法和系統(tǒng)?！颈尘凹夹g(shù)】
[0002]腫瘤的種類有很多種，其中，乳腺癌是一種常見的惡性腫瘤。為了獲取腫瘤的圖像信息，通常采用超聲成像方式。超聲成像具有性價(jià)比高、無(wú)放射性、實(shí)時(shí)性、副作用小等優(yōu)點(diǎn)。
[0003]然而，傳統(tǒng)的腫瘤超聲成像圖像中含有高噪聲、復(fù)雜結(jié)構(gòu)、模糊邊界、個(gè)體特征差異等因素，由人工觀察難以獲取準(zhǔn)確的腫瘤信息。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]基于此，有必要針對(duì)傳統(tǒng)的腫瘤超聲圖像由人工無(wú)法獲取準(zhǔn)確的腫瘤信息的問(wèn)題，提供一種腫瘤超聲成像特征提取方法，能準(zhǔn)確的獲取腫瘤的參數(shù)信息。
[0005]此外，還有必要提供一種腫瘤超聲成像特征提取系統(tǒng)，能準(zhǔn)確的獲取腫瘤的參數(shù)信息。
[0006]一種腫瘤超聲成像特征提取方法，包括以下步驟:
[0007]從超聲成像圖像中選取感興趣區(qū)域；
[0008]獲取所述感興趣區(qū)域的超聲背散射信號(hào)；
[0009]提取所述感興趣區(qū)域的超聲背散射信號(hào)的統(tǒng)計(jì)分布形態(tài)參數(shù)和信號(hào)頻譜參數(shù)。
[0010]在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述提取所述感興趣區(qū)域的超聲背散射信號(hào)的統(tǒng)計(jì)分布形態(tài)參數(shù)的步驟包括:
[0011]根據(jù)Nakagami統(tǒng)計(jì)模型，得到超聲背散射信號(hào)包絡(luò)的概率統(tǒng)計(jì)密度函數(shù)；
[0012]對(duì)所述概率統(tǒng)計(jì)密度函數(shù)求期望，再根據(jù)所述期望獲取統(tǒng)計(jì)分布形態(tài)參數(shù)。
[0013]在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述提取所述感興趣區(qū)域的超聲背散射信號(hào)的信號(hào)頻譜參數(shù)的步驟包括:
[0014]對(duì)所述感興趣區(qū)域的每一條掃描線超聲背散射信號(hào)進(jìn)行快速傅里葉變換，得到每條掃描線超聲背散射信號(hào)的頻譜幅度函數(shù)和功率譜密度，對(duì)所述感興趣區(qū)域的頻譜進(jìn)行歸一化，提取所述頻譜參數(shù)中截距、斜率、中頻段擬合、近遠(yuǎn)場(chǎng)平均中心頻率比、最小功率對(duì)應(yīng)的頻率和最大功率對(duì)應(yīng)的頻率中至少一種。
[0015]在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述對(duì)感興趣區(qū)域的頻譜進(jìn)行歸一化的步驟包括:
[0016]求取所述感興趣區(qū)域的頻譜平均值，將每個(gè)頻譜點(diǎn)與所述頻譜平均值相除。
[0017]在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述從超聲成像圖像中選取感興趣區(qū)域的步驟包括:
[0018]從所述超聲成像圖像中選取包含腫瘤的扇形區(qū)域作為感興趣區(qū)域。
[0019]一種腫瘤超聲成像特征提取系統(tǒng)，包括:
[0020]選取模塊，用于從超聲成像圖像中選取感興趣區(qū)域；
[0021]信號(hào)獲取模塊，用于獲取所述感興趣區(qū)域的超聲背散射信號(hào)；[0022]提取模塊，用于提取所述感興趣區(qū)域的超聲背散射信號(hào)的統(tǒng)計(jì)分布形態(tài)參數(shù)和信號(hào)頻譜參數(shù)。
[0023]在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述提取模塊包括統(tǒng)計(jì)分布形態(tài)參數(shù)提取子模塊，所述統(tǒng)計(jì)分布形態(tài)參數(shù)提取子模塊用于根據(jù)Nakagami統(tǒng)計(jì)模型，得到超聲背散射信號(hào)包絡(luò)的概率統(tǒng)計(jì)密度函數(shù)，以及對(duì)所述概率統(tǒng)計(jì)密度函數(shù)求期望，再根據(jù)所述期望獲取統(tǒng)計(jì)分布形態(tài)參數(shù)。
[0024]在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述提取模塊包括頻譜參數(shù)提取子模塊，所述頻譜參數(shù)提取子模塊用于對(duì)所述感興趣區(qū)域的每一條掃描線超聲背散射信號(hào)進(jìn)行快速傅里葉變換，得到每條掃描線超聲背散射信號(hào)的頻譜幅度函數(shù)和功率譜密度，對(duì)所述感興趣區(qū)域的頻譜進(jìn)行歸一化，提取所述頻譜參數(shù)中截距、斜率、中頻段擬合、近遠(yuǎn)場(chǎng)平均中心頻率比、最小功率對(duì)應(yīng)的頻率和最大功率對(duì)應(yīng)的頻率中至少一種。
[0025]在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述頻譜參數(shù)提取子模塊還用于求取所述感興趣區(qū)域的頻譜平均值，將每個(gè)頻譜點(diǎn)與所述頻譜平均值相除。[0026]在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述選取模塊還用于從所述超聲成像圖像中選取包含腫瘤的扇形區(qū)域作為感興趣區(qū)域。
[0027]上述腫瘤超聲成像特征提取方法和系統(tǒng)，從超聲成像圖像的超聲背散射信號(hào)中提取統(tǒng)計(jì)分布形態(tài)參數(shù)和信號(hào)頻譜參數(shù)，根據(jù)所提取的參數(shù)能定量分析腫瘤情況，相比于傳統(tǒng)的人工觀察準(zhǔn)確性高。
[0028]此外，對(duì)感興趣區(qū)域的超聲背散射信號(hào)進(jìn)行濾波處理和包絡(luò)檢波，可提高超聲背散射信號(hào)的質(zhì)量，降低噪聲干擾，為后續(xù)提供較為準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。
【專利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0029]圖1為一個(gè)實(shí)施例中腫瘤超聲成像特征提取方法的流程圖；
[0030]圖2為一個(gè)實(shí)施例中腫瘤超聲成像特征提取系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖；
[0031]圖3為一個(gè)實(shí)施例中提取模塊的內(nèi)部結(jié)構(gòu)框圖；
[0032]圖4為另一個(gè)實(shí)施例中腫瘤超聲成像特征提取系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖。
【具體實(shí)施方式】
[0033]為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0034]圖1為一個(gè)實(shí)施例中腫瘤超聲成像特征提取方法的流程圖。該腫瘤超聲成像特征提取方法，包括以下步驟:
[0035]步驟110,從超聲成像圖像中選取感興趣區(qū)域。
[0036]具體的，超聲成像圖像可采用超聲探頭等設(shè)備對(duì)病灶區(qū)進(jìn)行采集。本實(shí)施例中，從超聲成像圖像中選取包含腫瘤的扇形區(qū)域作為感興趣區(qū)域。選取扇形區(qū)域，可與超聲掃描保持一致，可盡量避免其他組織的重影，從而使得所有參數(shù)具有較好的一致性。
[0037]步驟120，獲取該感興趣區(qū)域的超聲背散射信號(hào)。
[0038]在步驟120之后，還包括:對(duì)感興趣區(qū)域的超聲背散射信號(hào)進(jìn)行濾波處理和包絡(luò)檢波?？商岣叱暠成⑸湫盘?hào)的質(zhì)量，降低噪聲干擾，為后續(xù)提供較為準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。
[0039]步驟130，提取該感興趣區(qū)域的超聲背散射信號(hào)的統(tǒng)計(jì)分布形態(tài)參數(shù)和信號(hào)頻譜參數(shù)。
[0040]本實(shí)施例中，提取該感興趣區(qū)域的超聲背散射信號(hào)的統(tǒng)計(jì)分布形態(tài)參數(shù)的步驟包括(a)和(b):
[0041](a)根據(jù)Nakagami統(tǒng)計(jì)模型，得到超聲背散射信號(hào)包絡(luò)的概率統(tǒng)計(jì)密度函數(shù)；
[0042]具體的，Nakagami參數(shù)圖是背散射信號(hào)的一種統(tǒng)計(jì)信息，表示腫瘤內(nèi)部的散射排列和濃度。
[0043]概率統(tǒng)計(jì)密度函數(shù)的計(jì)算公式如式(I):
【權(quán)利要求】
1.一種腫瘤超聲成像特征提取方法，其特征在于，包括以下步驟: 從超聲成像圖像中選取感興趣區(qū)域； 獲取所述感興趣區(qū)域的超聲背散射信號(hào)； 提取所述感興趣區(qū)域的超聲背散射信號(hào)的統(tǒng)計(jì)分布形態(tài)參數(shù)和信號(hào)頻譜參數(shù)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的腫瘤超聲成像特征提取方法，其特征在于，所述提取所述感興趣區(qū)域的超聲背散射信號(hào)的統(tǒng)計(jì)分布形態(tài)參數(shù)的步驟包括: 根據(jù)Nakagami統(tǒng)計(jì)模型，得到超聲背散射信號(hào)包絡(luò)的概率統(tǒng)計(jì)密度函數(shù)； 對(duì)所述概率統(tǒng)計(jì)密度函數(shù)求期望，再根據(jù)所述期望獲取統(tǒng)計(jì)分布形態(tài)參數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的腫瘤超聲成像特征提取方法，其特征在于，所述提取所述感興趣區(qū)域的超聲背散射信號(hào)的信號(hào)頻譜參數(shù)的步驟包括: 對(duì)所述感興趣區(qū)域的每一條掃描線超聲背散射信號(hào)進(jìn)行快速傅里葉變換，得到每條掃描線超聲背散射信號(hào)的頻譜幅度函數(shù)和功率譜密度，對(duì)所述感興趣區(qū)域的頻譜進(jìn)行歸一化，提取所述頻譜參數(shù)中截距、斜率、中頻段擬合、近遠(yuǎn)場(chǎng)平均中心頻率比、最小功率對(duì)應(yīng)的頻率和最大功率對(duì)應(yīng)的頻率中至少一種。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的腫瘤超聲成像特征提取方法，其特征在于，所述對(duì)感興趣區(qū)域的頻譜進(jìn)行歸一化的步驟包括: 求取所述感興趣區(qū)域的頻譜平均值，將每個(gè)頻譜點(diǎn)與所述頻譜平均值相除。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的腫瘤超聲成像特征提取方法，其特征在于，所述從超聲成像圖像中選取感興趣區(qū)域的步驟包括: 從所述超聲成像圖像中選取包含腫瘤的扇形區(qū)域作為感興趣區(qū)域。
6.一種腫瘤超聲成像特征提取系統(tǒng)，其特征在于，包括: 選取模塊，用于從超聲成像圖像中選取感興趣區(qū)域； 信號(hào)獲取模塊，用于獲取所述感興趣區(qū)域的超聲背散射信號(hào)； 提取模塊，用于提取所述感興趣區(qū)域的超聲背散射信號(hào)的統(tǒng)計(jì)分布形態(tài)參數(shù)和信號(hào)頻譜參數(shù)。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的腫瘤超聲成像特征提取系統(tǒng)，其特征在于，所述提取模塊包括統(tǒng)計(jì)分布形態(tài)參數(shù)提取子模塊，所述統(tǒng)計(jì)分布形態(tài)參數(shù)提取子模塊用于根據(jù)Nakagami統(tǒng)計(jì)模型，得到超聲背散射信號(hào)包絡(luò)的概率統(tǒng)計(jì)密度函數(shù)，以及對(duì)所述概率統(tǒng)計(jì)密度函數(shù)求期望，再根據(jù)所述期望獲取統(tǒng)計(jì)分布形態(tài)參數(shù)。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的腫瘤超聲成像特征提取系統(tǒng)，其特征在于，所述提取模塊包括頻譜參數(shù)提取子模塊，所述頻譜參數(shù)提取子模塊用于對(duì)所述感興趣區(qū)域的每一條掃描線超聲背散射信號(hào)進(jìn)行快速傅里葉變換，得到每條掃描線超聲背散射信號(hào)的頻譜幅度函數(shù)和功率譜密度，對(duì)所述感興趣區(qū)域的頻譜進(jìn)行歸一化，提取所述頻譜參數(shù)中截距、斜率、中頻段擬合、近遠(yuǎn)場(chǎng)平均中心頻率比、最小功率對(duì)應(yīng)的頻率和最大功率對(duì)應(yīng)的頻率中至少一種。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的腫瘤超聲成像特征提取系統(tǒng)，其特征在于，所述頻譜參數(shù)提取子模塊還用于求取所述感興趣區(qū)域的頻譜平均值，將每個(gè)頻譜點(diǎn)與所述頻譜平均值相除。
10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的腫瘤超聲成像特征提取系統(tǒng)，其特征在于，所述選取模塊還用于從所述超聲成像圖像中選取包含腫瘤的扇形區(qū)域作為感興趣區(qū)域。
【文檔編號(hào)】A61B8/08GK103948402SQ201410201896
【公開日】2014年7月30日 申請(qǐng)日期:2014年5月13日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月13日
【發(fā)明者】秦文健, 溫鐵祥, 李凌, 辜嘉 申請(qǐng)人:中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院