[發明專利]圖像處理系統有效
| 申請號: | 201210411592.7 | 申請日: | 2012-10-25 |
| 公開(公告)號: | CN103778600B | 公開(公告)日: | 2019-02-19 |
| 發明(設計)人: | 任海兵;張麗丹;郝志會;劉志花;張紅衛;金智淵;禹景久 | 申請(專利權)人: | 北京三星通信技術研究有限公司;三星電子株式會社 |
| 主分類號: | G06T5/00 | 分類號: | G06T5/00;G06T7/00;G06T7/11;A61B8/08 |
| 代理公司: | 北京銘碩知識產權代理有限公司 11286 | 代理人: | 羅延紅 |
| 地址: | 100016 北京市*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 圖像 處理 系統 | ||
一種用于乳腺影像的圖像處理系統包括:影像采集器,用于獲取二維乳腺超聲波影像;腫瘤檢測器,用于從獲取的二維乳腺超聲波影像檢測M個包含乳腺腫瘤的興趣區域,并且為每個興趣區域打分作為其檢測分數,其中,M>0;多參數分割器,用于分別使用K個腫瘤分割算法從所述M個興趣區域中的每個分割出K個候選腫瘤輪廓,并且為每個候選腫瘤輪廓記錄檢測分數,其中,K>0;特征打分器,用于根據預定的至少一個特征對每個候選腫瘤輪廓進行評價打分;融合器,用于根據所述M*K個候選腫瘤輪廓的檢測分數和特征分數,從所述M*K個候選腫瘤輪廓當中選擇最終分割出的腫瘤輪廓。
技術領域
本申請涉及一種用于乳腺超聲波影像的圖像處理系統,尤其涉及一種從乳腺超聲波影像檢測多個乳腺腫瘤的興趣區域并進行打分,使用多參數的多個腫瘤分割方法對每個興趣區域進行分割處理并進行打分,并且從多個分割結果中選擇綜合指數較高的分割結果的圖像處理技術。
背景技術
乳腺癌是女性的第二大殺手,而早期檢測是降低死亡率(40%或以上)的關鍵。超聲波越來越多地作為乳房X光檢查(X射線)的補充診斷測試被用于乳腺成像,當乳房X光檢查可能發生敏感性降低時或者當乳房X光檢查存在不可接受的輻射危險時,其本身也作為第一線成像技術被使用。因此,計算機輔助診斷(CAD)系統可以幫助缺乏經驗的醫生來避免誤診,在不誤診癌癥的前提下減少良性病變活檢的數量,并且減少各種檢測的變化。
在計算機輔助的乳腺超聲波診斷系統中,核心技術包括腫瘤檢測和分割,而腫瘤分割是確定腫瘤是良性還是惡性的關鍵。現有的腫瘤檢測處理輸出單個檢測結果,而腫瘤分割處理針對所述單個檢測結果進行腫瘤分割處理。在此過程中,檢測錯誤或不正確的檢測結果以及使用不適當的參數都會導致錯誤的分割結果。這樣的計算機輔助乳腺超聲波診斷不夠強勁,分割結果的準確性也不穩定。
發明內容
本發明的目的在于提供一種用于乳腺超聲波影像的圖像處理系統,從乳腺超聲波影像檢測多個乳腺腫瘤的興趣區域并進行打分,使用多參數的多個腫瘤分割方法對每個興趣區域進行分割處理,并且對每個分割出的腫瘤輪廓進行多個特征的特征打分,此后從多個分割結果中選擇綜合指數較高的分割結果的圖像處理技術,使分割結果不易受部分不正確的檢測結果和/或分割參數使用不當的影響,從而提高乳腺腫瘤檢測和分割處理結果的穩定性。
本發明的另一目的在于提供一種用于乳腺超聲波影像的圖像處理系統,從已標注多個興趣區域的乳腺超聲波影像使用多參數的多個腫瘤分割方法對每個興趣區域進行分割處理,并且對每個分割出的腫瘤輪廓進行多個特征的特征打分,選擇特征指數較高的分割結果的圖像處理技術,使分割結果不易受部分分割參數使用不當的影響,從而提高乳腺腫瘤分割處理結果的穩定性。
根據本發明的一方面,提供一種用于乳腺影像的圖像處理系統,包括:影像采集器,用于獲取二維乳腺超聲波影像;腫瘤檢測器,用于從影像采集器獲取的二維乳腺超聲波影像檢測M個包含乳腺腫瘤的興趣區域(ROI),并且為每個ROI打分作為其檢測分數,其中,M>0;多參數分割器,用于分別使用基于不同的參數或參數組合的K個腫瘤分割算法從所述M個ROI中的每個分割出K個候選腫瘤輪廓,并且為每個候選腫瘤輪廓記錄分割出所述候選腫瘤輪廓的ROI的檢測分數,其中,K>0;特征打分器,用于根據預定的至少一個特征對分割出的M*K個候選腫瘤輪廓中的每個進行評價打分作為其特征分數;融合器,用于根據所述M*K個候選腫瘤輪廓的檢測分數和特征分數,從所述M*K個候選腫瘤輪廓當中選擇一個候選腫瘤輪廓作為最終分割出的腫瘤輪廓。
所述的圖像處理系統可還包括:合并器,用于對分割出的M*K個候選腫瘤輪廓分別計算彼此之間的相似度,并且從每組相似度高于預定值的多個候選腫瘤輪廓當中去除檢測分數不是最高的候選腫瘤輪廓,從而得到N個候選腫瘤輪廓,其中,N<<M*K;其中,特征打分器根據預定的至少一個特征對所述N個候選腫瘤輪廓中的每個進行評價打分作為其特征分數,融合器根據所述N個候選腫瘤輪廓的檢測分數和特征分數,選擇一個候選腫瘤輪廓。
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