[发明专利]三维超声乳腺全容积图像感兴趣区域的自动提取方法

说明书

本发明属于图像处理领域，具体为一种三维超声乳腺全容积成像(ABVS)中感兴趣区域的自动提取方法。本发明使用基于最大方向相位信息方法对三维ABVS图像中连续横断面二维图像进行处理，得到每一幅横断面图像上的感兴趣的候选区域；根据乳腺肿瘤在二维横断面图像上的连续性、位置特性等先验知识去除无关区域；对剩余疑似肿瘤区域进行形状和纹理特征获取，输入至二值逻辑回归分类器得到每一个区域可能为肿瘤的概率，选取其中概率最大的区域为肿瘤区域；根据选取的区域得到包含感兴趣区域的最小椭球，即为感兴趣区域。本发明可以实现三维ABVS图像中肿瘤感兴趣区域的自动提取，获取肿瘤的准确位置，减少人工操作的工作量，为进一步的肿瘤检测提供重要参考。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，具体为三维超声乳腺全容积图像感兴趣区域的自动提取方法。

背景技术

超声成像因具有无创、实时、可重复性强、费用低廉等优点，在临床上有重要应用。与传统的手持式的二维超声成像相比，ABVS具有全新的成像模式，可以标准化自动扫描乳腺，对图像进行数字化处理，避免使用者的个体差异；ABVS可以进行全乳扫描，较常规超声，增加了重建的冠状切面，从而可以提供比二维图像更多的信息，有很好的可重复性。

由于肿瘤的体积相对于整个ABVS图像来说较小，直接进行肿瘤的分割准确率低。因此，通常需要使用者在几百幅横断面图像中手动标注肿瘤的中心位置或者感兴趣的区域，以进行进一步的分析。这种人工标定的方法非常耗时，并且依赖于使用者的经验。

针对这一问题，本发明提出了一种全自动提取ABVS感兴趣区域的方法。该方法不需要使用者提前标记肿瘤，可以自动寻找感兴趣的区域，并且最终得到包含感兴趣区域的最小椭球。将本发明的方法应用到ABVS图像的自动分析系统中，可以提高整个系统的准确性。

发明内容

本发明的目的是提出一种自动提取三维超声乳腺全容积图像中的感兴趣区域的方法。

本发明提出一种三维超声乳腺全容积图像感兴趣区域的自动提取方法，其具体步骤为：

1．首先将DICOM格式的ABVS图像根据三维方向上的像素点间的距离进行图像重建，使之与实际乳腺图像大小相对应；重建以后得到820幅横断面的图像片、750幅矢状面的图像片；根据扫描深度的不同，得到98~294幅冠状面的图像片；在每个切面上，相邻两幅图像之间的距离为0.2 mm，每幅切面图像上的相邻像素点间的距离也为0.2 mm；

2．根据乳腺在冠状面图像上一般为椭圆形的特点，计算重建后ABVS图像的前十幅冠状面图像片的最小值映射图像，对其阈值处理后，用霍夫椭圆变换获取乳腺在冠状面上的模板，并将其应用于所有冠状面图像片；利用ABVS图像冠状面和横断面三维坐标间的关系，将冠状面上的乳腺位置投影至横断面，确定横断面内乳腺位置，初步缩小横断面感兴趣区域的搜索范围，去除乳腺外噪声、伪影等干扰的影响；

3. 对横断面的820幅图像，把每十幅图像通过最小值映射合并为一幅新的图像，合并后得到82幅图像；对其中每幅图像采用基于最大方向相位方法，结合肿瘤位置特性和纹理特点，提取感兴趣候选区域，得到相应区域的二值图像；

4. 由步骤3，得到一系列连续横断面感兴趣候选区域的二值图像；根据肿瘤的连续性，若某一片的连通区域与前后相邻片无重叠，则称为无关片，先加以去除；对剩下的片，根据其连续性及连通区域中心位置进行分组，每组表示为一个可疑肿瘤；

5. 对经步骤4处理的各组横断面图像片进行分类，提取其二值图像和对应灰度图像的形状、纹理等特征，输入至逻辑回归分类器，得到每组可能为肿瘤的概率，概率最大者为真实的肿瘤区域所对应的横断面图像片；