[發明專利]一種基于三維紋理信息的輔助檢測系統及方法無效

申請號：	201310430727.9	申請日：	2013-09-18
公開（公告）號：	CN103530873A	公開（公告）日：	2014-01-22
發明（設計）人：	張國鵬;盧虹冰;焦純;李寶娟;廖琪梅;劉洋	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;G06F17/50
代理公司：	西安通大專利代理有限責任公司 61200	代理人：	蔡和平
地址：	710032 ***	國省代碼：	陜西;61
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摘要：
搜索關鍵詞：	一種基于三維紋理信息輔助檢測系統方法
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【說明書】：

技術領域

本發明屬于計算機輔助檢測領域，涉及一種基于三維紋理信息的輔助檢測系統及方法。

背景技術

目前傳統的病灶良惡性判斷手段是病理學活檢。病理學檢查根據顯微鏡下形態學觀察，依據病理性核分裂來判斷病灶的良惡性。這目前也是病灶良惡性判斷的金標準。

隨著醫療設備和計算機科學技術的進步，每次掃描獲得數據量也越來越大，所蘊含的信息量也越來越多。傳統的方法靠醫生人工閱片，可以得出發現病灶的位置，從而為診斷提供幫助，但是由于影像檢查的數據量越來越大，靠人力很難對所有的數據進行檢測。比如在基于CT影像數據的檢查中，受人眼分辨力、影像輸出設備等限制，目前醫療設備所提供的大范圍，多采集模式/模態的醫學影像數據沒有被充分利用。另外傳統人工閱片主要是分析二維圖像上的灰度變化來進行判斷，很難對多層圖像之間的關系進行分析，圖像的層間相互信息也利用有限。

近些年隨著計算機技術的快速發展，計算速度的不斷提高，存儲容量和數據傳輸速度也大大增加。為計算機輔助分析提供了可能。很多醫療設備都提供了輔助的計算機檢測和分析軟件或者系統。

但是目前現有的研究都是基本限于病灶的檢測和測量。例如基于超聲的病灶檢測[蘇燕妮等，乳腺腫瘤超聲圖像中感興趣區域的自動檢測中國生物醫學工程學報第29卷2期2010年4月]，基于CT圖像的病灶檢測方法[魏穎等，面向肺癌CAD的CT圖像疑似病灶檢測方法，儀器儀表學報第30卷第1期2009年1月]。

雖然影像數據的分辨率在不斷提高，例如CT的分辨率已經可以小于1mm，但是和放大倍數最高可達千倍的光學鏡下圖像分辨率相比，仍然有很大差距。考慮到微觀的變化在宏觀上也會引起一些變化，而且這些變化很可能也是在紋理上的改變。

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。

發明內容

本發明解決的問題在于提供一種基于三維紋理信息的輔助檢測系統及方法，通過對影像體數據內部的內在分布關系和模式規律進行分析，從而起到良好的輔助作用。

本發明是通過以下技術方案來實現：

一種基于三維紋理信息的輔助檢測系統，包括：

特征向量提取器，接收三維影像學數據，并依據空間上體素值的排列分布模式和/或者體素值計算出來的其他值的分布模式，提取三維紋理特征組成特征向量；

分類器，接收特征向量提取器發送的已知分類結果的訓練特征向量和待分類的特征向量；所述的訓練特征向量和待分類的特征向量來自于同一總體；

分類器首先接收訓練特征向量，存儲特征向量與分類結果的對應關系；然后根據該對應關系對待分類的特征向量進行分類，并輸出相應的值或判斷結果；

結果輸出終端，接收分類器輸出的數據，進行指定形式的顯示。

所述的三維影像學數據為自動檢測或者手工勾勒的病灶部位的三維影像數據，包括超聲數據、CT數據或者磁共振數據。

所述的其他值包括體素值計算出來的梯度分布或微分形式。

所述的特征向量的特征值有加權或者無加權。

所述訓練特征向量和待分類的特征向量來自于同一總體為：采集三維影像學數據的設備一致，或者標準化的采集三維影像學數據的多個設備其參數設置一致。