[發明專利]一種醫學影像體數據的三維紋理分析方法

有效

• 申請號: 200910219136.0
• 申請日: 2009-11-25
• 公開（公告）號: CN101719274A
• 公開（公告）日: 2010-06-02
• 發明（設計）人: 張國鵬;盧虹冰;王天;焦純
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍第四軍醫大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;A61B6/03;A61B5/055
• 代理公司: 西安文盛專利代理有限公司 61100
• 代理人: 佘文英

技術領域

本發明屬于數字圖像處理及模式識別領域。特別是在醫學影像分析領域中， 利用本發明的紋理分析方法可以計算出感興趣目標的內在紋理模式，從而實現目 標的計算機輔助識別。

背景技術

紋理是一種常見且重要的目標物識別方法。目前紋理特征的提取方法大致 可以分為兩類：統計分析方法和結構分析方法。前者從圖像的有關屬性的統計分 析出發，根據紋理元素及排列規則來描述紋理結構，反映像素之間的灰度級空間 相關規律；后者則著力找出紋理基元，再從結構組成探索紋理的規律，也有直接 去探求紋理構成的結構規律。一般來說統計法適用于分析紋理細而且不規則的物 體；結構法則適用于紋理基元排列較規則的圖像。

紋理特征提取的主要目的是將隨機的紋理或幾何紋理的空間結構差異轉化 為特征灰度值的差異，用一些數學模型來描述圖像的紋理信息，包括圖像區域的 平滑、稀疏和規則性等。通常，紋理特征與紋理的位置、走向、尺寸、形狀等性 質有關，但是與平均灰度級(亮度)無關。隨著計算機運算能力的提高，利用紋 理分析作為核心方法進行計算機輔助病灶檢測在最近幾年逐漸成為一個研究熱 點。紋理分析的一個經典算法是1973年由haralick提出的灰度共生矩陣 [Haralick，R.M，K.Shanmugam，and?Itshak?Dinstein.″Textural?Features for?Image?Classification.″IEEE?Transactions?on?Systems，Man，and Cybernetics，vol.Smc-3，no.6，Nov.1973.pp.610-621.]。Susomboon等 為了探索最佳的紋理分析掃描窗口大小，對離體動脈、脂肪、腎臟、肝臟、肺臟、 肌肉、脾臟和骨頭用不同的窗口大小掃描后進行二維紋理分析，最終獲得了這些 正常組織的Haralick典型特征向量數據[R.Susomboon，D.S.Raicu，and?J.D. Furst，″Pixel-Based?Texture?Classification?of?Tissues?in?Computed Tomography″，CTI?Research?Symposium，April?2006]。S.Gordon等利用紋理 分析的方法對PACS中的子宮頸圖像進行分析歸類[S.Gordon，G.Zimmerman，H. Greenspan，Image?segmentation?of?Uterine?Cervix?images?for?indexing?in?PACS， Proceedings?of?the?17th?IEEE?Symposium?on?Computer-Based?Medical?Systems， 2004]。在肺結節的影像學檢查中，利用紋理分析的方法降低人工讀片的失誤已 經是一種相對成熟的技術[Bram?van?Ginneken*，Bart?M.ter?Haar?Romeny，and Max?A.Viergever，Member?IEEE，Computer-Aided?Diagnosis?in?Chest Radiography：A?Survey，IEEE?TRANSACTIONS?ON?MEDICAL?IMAGING，2001； 20：1228-1240]。另外基于二維紋理分析的方法在在肝臟的疾病的自動分類 [Ahmadian，Mostafa，Abolhassani，Salimpour，A?texture?classification?method?for diffused?liver?diseases?using?Gabor?wavelets，Engineering?in?Medicine?and?Biology Society，2005.IEEE-EMBS?2005.27th?Annual?International?Conference?of?the Volume，Issue，17-18Jan.2006：1567-1570]和乳腺X照相檢查中對于乳腺癌的計 算機輔助探測中均有應用[Juliette?S.，Kathy，Jeffrey?et?al.Detection?of?Breast Cancer?with?Full-Field?Digital?Mammography?and?Computer-Aided?Detection，Am.J. Roentgenol.，2009；192：337-340]。綜上可以看出，二維紋理分析在CAD技術中的 應用已經非常廣泛而且取得了較好的效果。