本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)影像，具體涉及一種超聲影像的圖像特征提取方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、乳腺bi-rads?4類(lèi)是乳腺超聲檢查中常用的兩種診斷標(biāo)準(zhǔn)，用于標(biāo)識(shí)乳腺內(nèi)結(jié)節(jié)的特征、風(fēng)險(xiǎn)以及建議的后續(xù)處理。然而，現(xiàn)有技術(shù)中乳腺bi-rads?4類(lèi)常用的兩種診斷標(biāo)準(zhǔn)并不統(tǒng)一，這意味著按照常用的診斷標(biāo)準(zhǔn)去鑒定無(wú)法準(zhǔn)確反映乳腺bi-rads?4類(lèi)的良惡性真實(shí)情況。此外，由于個(gè)體差異和疾病發(fā)展的不同階段，不同患者的乳腺組織在影像上的表現(xiàn)也可能存在差異，不同醫(yī)院?jiǎn)我粡挠跋裆戏诸?lèi)也是不同，不同醫(yī)生單從影像結(jié)合經(jīng)驗(yàn)判定類(lèi)別亦是不同。這使得醫(yī)生在解讀影像時(shí)需要結(jié)合更多臨床經(jīng)驗(yàn)、病理結(jié)果等多方面因素進(jìn)行綜合分析，進(jìn)一步增加了鑒定的難度。其中，乳腺超聲影像的圖像處理結(jié)果是病理結(jié)果的一個(gè)參考指標(biāo)。

2、現(xiàn)有技術(shù)中，乳腺超聲影像的圖像處理通常采用人工定義的特征提取算法，需要醫(yī)生根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)手動(dòng)選擇提取可能存在腫瘤的區(qū)域圖像特征，但是由于乳腺超聲影像通常存在一些模糊、不典型的特征，如邊界不清、形態(tài)不規(guī)則、鈣化等，通過(guò)現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)行特征提取的話，可能需要醫(yī)生反復(fù)觀察和比對(duì)多個(gè)影像去確定超聲影像中的腫瘤特征，且乳腺超聲影像中的良惡性病變特征非常復(fù)雜，現(xiàn)有技術(shù)對(duì)于乳腺超聲影像的圖像處理過(guò)于依賴(lài)醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，容易受到醫(yī)生個(gè)體差異和主觀判斷的影響，導(dǎo)致最后對(duì)可能存在腫瘤的區(qū)域圖像特征提取的結(jié)果可靠性和一致性有限，甚至可能存在提取的特征準(zhǔn)確度差的問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決上述超聲影像的圖像特征提取不準(zhǔn)確的問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種超聲影像的圖像特征提取方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、本發(fā)明提供了一種超聲影像的圖像特征提取方法，包括：獲取乳腺超聲影像圖像；提取所述乳腺超聲影像圖像的多尺度特征，并根據(jù)所述多尺度特征，確定含有回聲特征的目標(biāo)區(qū)域；獲取所述目標(biāo)區(qū)域的灰度特征矩陣值、lbp直方圖和邊緣特征，并將所述灰度特征矩陣值、lbp直方圖和邊緣特征作為有效特征；提取所述目標(biāo)區(qū)域中的回聲特征影像，并獲取所述回聲特征影像的血流豐富度特征；將所述有效特征和所述血流豐富度特征進(jìn)行全局特征融合，得到目標(biāo)融合特征。

4、可選地，在獲取乳腺超聲影像圖像后，還對(duì)所述乳腺超聲影像圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括：獲取乳腺超聲影像原圖；對(duì)乳腺超聲影像原圖進(jìn)行灰度歸一化和大小調(diào)整，并進(jìn)行尺寸標(biāo)準(zhǔn)化、去噪和對(duì)比度調(diào)整得到乳腺超聲影像的預(yù)處理圖像；提取所述預(yù)處理圖像的多尺度特征。

5、可選地，提取所述乳腺超聲影像圖像的多尺度特征，并根據(jù)所述多尺度特征確定含有回聲特征的目標(biāo)區(qū)域包括：通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述乳腺超聲影像圖像進(jìn)行特征提取，得到多尺度特征圖；對(duì)應(yīng)于所述多尺度特征圖，生成疑似存在回聲特征的多個(gè)候選區(qū)域；對(duì)于每個(gè)生成的候選區(qū)域，根據(jù)對(duì)應(yīng)的尺度特征進(jìn)行識(shí)別，得到多個(gè)檢測(cè)框；通過(guò)非極大值抑制算法消除重疊度大于或等于預(yù)設(shè)重疊度的冗余檢測(cè)框，并根據(jù)剩余檢測(cè)框確定含有回聲特征的目標(biāo)區(qū)域。

6、可選地，所述獲取所述目標(biāo)區(qū)域的灰度特征矩陣值、lbp直方圖和邊緣特征包括：通過(guò)灰度共生矩陣確定目標(biāo)區(qū)域的灰度特征矩陣值；在所述目標(biāo)區(qū)域中定義鄰域結(jié)構(gòu)，對(duì)于目標(biāo)區(qū)域中的每個(gè)像素點(diǎn)，將其灰度值與其鄰域像素點(diǎn)的灰度值進(jìn)行比較，生成一個(gè)二進(jìn)制編碼，將所有像素點(diǎn)的二進(jìn)制編碼轉(zhuǎn)換為十進(jìn)制數(shù)，形成lbp直方圖；通過(guò)預(yù)先訓(xùn)練的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型提取所述目標(biāo)區(qū)域的邊緣特征。

7、可選地，所述提取所述目標(biāo)區(qū)域中的回聲特征影像包括：采用圖像分割技術(shù)識(shí)別并提取所述目標(biāo)區(qū)域中的回聲特征影像，確定所述回聲特征影像的邊緣圖像，進(jìn)而獲取所述邊緣圖像的圖像坐標(biāo)；提取所述圖像坐標(biāo)對(duì)應(yīng)的區(qū)域，得到回聲特征影像。

8、可選地，所述確定所述回聲特征影像的邊緣圖像包括：使用圖像分割技術(shù)識(shí)別并提取回聲特征區(qū)域，對(duì)所述回聲特征區(qū)域進(jìn)行高斯平滑處理，得到處理區(qū)域；分別確定所述處理區(qū)域內(nèi)每個(gè)像素點(diǎn)的水平方向和垂直方向上的灰度差分，并通過(guò)所述灰度差分確定像素點(diǎn)的邊緣強(qiáng)度；根據(jù)所述邊緣強(qiáng)度，通過(guò)非極大值抑制算法對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行過(guò)濾；對(duì)過(guò)濾結(jié)果進(jìn)行雙閾值檢測(cè)和邊緣連接，確定所述回聲特征影像的邊緣圖像。

9、可選地，獲取所述邊緣圖像的圖像坐標(biāo)包括：將所述邊緣圖像劃分為多個(gè)網(wǎng)格，每個(gè)網(wǎng)格都有多個(gè)邊界框；確定每個(gè)邊界框的置信度，根據(jù)置信度對(duì)所述邊界框進(jìn)行調(diào)整，進(jìn)而得到調(diào)整后的邊界框坐標(biāo)；對(duì)所述邊界框坐標(biāo)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，得到所述邊緣圖像的圖像坐標(biāo)。

10、其次本發(fā)明還提供了一種超聲影像的圖像特征提取裝置，包括：

11、獲取模塊，用于獲取乳腺超聲影像圖像；

12、處理模塊，用于提取所述乳腺超聲影像圖像的多尺度特征，并根據(jù)所述多尺度特征，確定含有回聲特征的目標(biāo)區(qū)域；獲取所述目標(biāo)區(qū)域的灰度特征矩陣值、lbp直方圖和邊緣特征，并將所述灰度特征矩陣值、lbp直方圖和邊緣特征作為有效特征；提取所述目標(biāo)區(qū)域中的回聲特征影像，并獲取所述回聲特征影像的血流豐富度特征；

13、融合模塊，用于將所述有效特征和所述血流豐富度特征進(jìn)行全局特征融合，得到目標(biāo)融合特征。

14、另外，本發(fā)明還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述超聲影像的圖像特征提取方法。

15、此外，本發(fā)明還提供了一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時(shí)實(shí)現(xiàn)上述超聲影像的圖像特征提取方法。

16、本發(fā)明提供的超聲影像的圖像特征提取方法具有以下有益效果：

17、首先提取乳腺超聲影像圖像的多尺度特征，并通過(guò)多尺度特征確定含有回聲特征信息的目標(biāo)區(qū)域，有利于準(zhǔn)確確定回聲特征的所在位置，并在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步通過(guò)提取目標(biāo)區(qū)域的有效特征，以及通過(guò)圖像分割技術(shù)確定回聲特征的邊緣圖像，有利于提高回聲特征影像的邊界清晰度，之后再根據(jù)截取的回聲特征影像獲取血流豐富度特征，并將該血流豐富度特征與上述有效特征進(jìn)行融合，得到多個(gè)角度的超聲影像圖像特征，進(jìn)一步提高圖像特征的準(zhǔn)確性。

技術(shù)特征：

1.一種超聲影像的圖像特征提取方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述乳腺超聲影像圖像的多尺度特征包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述多尺度特征確定含有回聲特征的目標(biāo)區(qū)域包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取所述目標(biāo)區(qū)域的灰度特征矩陣值、lbp直方圖和邊緣特征包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，提取所述目標(biāo)區(qū)域中的回聲特征影像包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述確定所述回聲特征影像的邊緣圖像包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，獲取所述邊緣圖像的圖像坐標(biāo)包括：

8.一種超聲影像的圖像特征提取裝置，其特征在于，包括：

9.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述權(quán)利要求1～7任一項(xiàng)所述的方法。

10.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，其特征在于，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時(shí)實(shí)現(xiàn)上述權(quán)利要求1～7任一所述的方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供了一種超聲影像的圖像特征提取方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，屬于醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域，該方法包括：獲取乳腺超聲影像圖像；確定含有回聲特征的目標(biāo)區(qū)域；提取目標(biāo)區(qū)域的有效特征；獲取血流豐富度特征；將該有效特征和該血流豐富度特征進(jìn)行全局特征融合，并結(jié)合該血流占比，得到目標(biāo)融合特征。通過(guò)提取帶有標(biāo)注區(qū)域的乳腺超聲影像原圖的多尺度特征，有利于準(zhǔn)確確定回聲特征的所在位置，進(jìn)一步提取目標(biāo)區(qū)域的有效特征，以及確定回聲特征的邊緣圖像，有利于提高回聲特征影像的邊界清晰度，然后再提取血流豐富度特征，將上述有效特征和血流豐富度特征進(jìn)行融合，得到多個(gè)角度的超聲影像的圖像特征，進(jìn)一步提高圖像特征的準(zhǔn)確性。

技術(shù)研發(fā)人員：顧廣華,付國(guó)慶,付灝,劉文
受保護(hù)的技術(shù)使用者：燕山大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6