[发明专利]一种基于超声影像的脊柱横突定位方法

说明书

本发明提供了一种基于超声影像的脊柱横突定位方法。首先，利用2.5维超声宽景成像方法对脊柱横突进行扫描成像，得到系列原始帧B超图像；然后，利用模板匹配方法，得到每一帧原始帧B超图像中的横突表面的定位区域，再利用图像分割方法对横突表面定位区域进行分割，得到横突表面区域的轮廓；第三，选取轮廓上的标志位置点，结合其空间位置信息，共同构成横突的三维空间位置信息；最后，由于超声探头扫描过程中，同一个横突会出现在多幅连续采集的原始帧B超图像中，因此利用凝聚型层次聚类方法对这些标志位置点进行聚类处理，得到的聚类中心即为特定脊柱横突骨的空间位置。利用本发明方法，可以实现对脊柱横突位置的自动且准确地定位，无须手动选取横突表面区域，具有无辐射、低成本、高便利性的特点。

技术领域

本发明属医学超声宽景成像识别和定位技术领域，具体涉及一种基于超声影像的脊柱横突定位方法。

背景技术

超声图像的成像原理是通过测量超声波的反射波到传感器的幅值和往返时间来形成图像的。如果两个组织的分界面上具有较高的不匹配声阻抗，则声波信号会具有较大的幅值，从而使超声图像中出现高亮度的像素点。使用超声对人体骨骼进行成像会在骨骼的表面形成一块高亮度区域，而在骨表面下方形成低亮度的阴影区域。由于探头成像范围通常存在肌肉、软组织等表面，容易与骨表面产生混淆，传统图像分割方法通常采用手动选取感兴趣区域或种子点来实现骨表面分割。例如，李军等人在《红外与激光工程》上发表的《超声图像中胎儿股骨的自动检测与测量》提出，首先通过人工截取股骨的大致位置，再利用Ostu阈值分割法分割出骨表面候选区域，最后通过计算各候选区域的形状特征来确定股骨区域。该方法需要手动选取感兴趣区域，并且特征提取的过程较为复杂、耗时。PoratHadar等人在专利号为EP20050718875的专利中通过种子点生长的方法来实现骨区域的连接，该方法也需要手动选取种子点，降低了系统的自动性。因此，仅依靠传统图像分割方法无法对超声图像的骨表面区域进行自动且准确的定位。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供一种基于超声影像的脊柱横突定位方法。首先，利用2.5维超声宽景成像方法对脊柱横突进行扫描成像，得到系列原始帧B超图像；然后，利用模板匹配方法，得到每一帧原始帧B超图像中的横突表面的定位区域，再利用图像分割方法对横突表面定位区域进行分割，得到横突表面区域的轮廓；第三，自动确定轮廓上的标志位置点，结合其所在的原始帧B超图像的三维空间位置信息，转换成该横突的三维空间位置信息；最后，由于超声探头扫描过程中，同一个横突会出现在多幅连续采集的原始帧B超图像中，因此利用凝聚型层次聚类方法对提取到的标志位置点进行聚类处理，得到的聚类中心即为特定脊柱横突骨的空间位置。利用本发明方法，可以实现对脊柱横突位置的自动且准确地定位，无须手动选取横突表面区域，具有无辐射、低成本、高便利性的特点。

一种基于超声影像的脊柱横突定位方法，其特征在于步骤如下：

第一步：利用2.5维超声宽景成像方法，将带有位置感应装置的超声探头垂直紧贴皮肤，在脊柱左右两侧对脊柱横突进行扫描成像，得到N帧脊柱横突的原始帧B超图像和图像中每一个像素点的空间位置信息，N1。

第二步：以已知的横突表面区域图像为模板图像，利用模板匹配方法分别将每一帧B超图像和模板图像进行模板匹配，得到每一帧B超图像中的横突表面定位区域。

第三步：利用图像分割方法分别对每一帧B超图像中的横突表面定位区域进行分割处理，得到每一帧B超图像中的横突表面区域的轮廓。

第四步：以每一帧B超图像中的横突表面区域轮廓的最高像素点为该帧图像横突的标志位置点，标志位置点结合其在原始帧B超图像的空间位置信息得到横突的三维空间位置信息。

第五步：利用凝聚型层次聚类方法对所有帧B超图像的横突三维空间位置信息进行聚类处理，得到的聚类中心即为最终定位的脊柱横突空间位置。