[发明专利]一种识别腹直肌分离类型的特征图像计算方法

说明书

本发明涉及一种识别腹直肌分离类型的特征图像计算方法，本发明首先获取腹部多个位置的超声图像，逐一对每一张超声图像按行分解为本征模函数，并计算本征模函数的熵得到对应于原始超声图像的熵图像，再采用基本U‑Net网络即可实现腹直肌分离类型的分类。本方法针对DRA分离类型的辅助诊断问题，提出一种有效的特征提取方法，为后续的DRA分离类型的分类奠定基础。本发明针对超声图像信噪比较低的问题，本文采用经验模态分解作为基本方法，本方法的使用有利于解决采用低信噪比超声图像的DRA分离类型分类。

技术领域

本发明涉及医学图像处理技术领域，尤其涉及一种识别腹直肌分离类型的特征图像计算方法，该特征图像用于腹直肌分离类型的识别。

背景技术

腹直肌位于腹前壁正中线的两旁，起于耻骨联合和耻骨嵴，止于胸骨剑突和第5～7肋软骨。腹直肌分离(diastasis recti abdominis，DRA)是一种以腹直肌沿中线分离为特征的损伤，已被定义为一种疾病，其特征是两条腹直肌沿腹白线产生了分离。腹直肌间的距离增加可能是先天性的，但最常见于妊娠期间和产后早期，临床发生率为30％～70％。妊娠期女性体内激素变化促使结缔组织弹性改变以利于胎儿发育及分娩，随着胎儿在宫内生长，腹腔脏器发生移位，腹壁所承受的机械性压力也逐渐增大，腹白线拉伸并变得薄弱，腹直肌松垮，腹直肌间距离增大，从而产生腹直肌分离，病情重者可导致腹壁疝的形成。

临床上常见的判断DRA程度的测量方式包括指测法和尺测法，需要人工操作后评估，准确度低。目前尚无统一的DRA诊断标准，缺少对DRA的预防研究和诊治规范。就超声图像而言，其图像信噪比较低，基于计算机图像处理技术，使用超声图像进行临床目标实现时，噪声是影响目标实现性能的主要因素。

发明内容

本发明的目的在于提供一种识别腹直肌分离类型的特征图像计算方法，以解决上述背景技术中遇到的问题。

为实现上述目的，本发明的技术方案如下：

一种识别腹直肌分离类型的特征图像计算方法，包括以下步骤：

S1、被试者采用仰卧的姿势，将超声探头的长径垂直于所述被试者的腹白线且横向放置在所述被试者的腹部，分别测量脐周围多个位置的超声图像。

S2、对步骤S1其中一幅超声图像，以行为索引，从超声图像最后一行开始，计算每一行像素值的和，以像素值和的第一个突变点为后续开始计算的起始行，记行号为H₀。

S3、设图像的行数为H，从起始行开始，对行号为H₀到0.75H+0.25H₀范围的行进行计算，求行序列x_i(n)的本征模函数。

S4、找出行序列x_i(n)所有的极大值点并用三次样条插值函数拟合形成行序列x_i(n)的上包络线；找出行序列x_i(n)所有的极小值点，并将所有的极小值点通过三次样条插值函数拟合形成行序列x_i(n)的下包络线；将上包络线和下包络线的均值包络序列记作ML(n)。

S5、将行序列x_i(n)减去ML(n)，得到一个新的序列x′_i(n)，若x′_i(n)只包含不超过两个极值，则停止计算；若x′_i(n)存在负的局部极大值和正的局部极小值，则令x_i(n)＝x′_i(n)，重复步骤S4的操作，直到x′_i(n)满足“只包含不超过两个极值”这个条件为止。

S6、计算每个本征模函数序列的熵，得到对应于行序列x_i(n)的熵序列E_i(k)，q