[發明專利]左心房/左心耳血栓的計算機輔助超聲診斷方法

有效

• 申請號: 201310624908.5
• 申請日: 2013-11-28
• 公開（公告）號: CN103646135B
• 公開（公告）日: 2016-11-30
• 發明（設計）人: 沈景霞;李陽;張英濤;薛鳳華;程佳麗
• 申請（專利權）人: 哈爾濱醫科大學
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50
• 代理公司: 北京科龍寰宇知識產權代理有限責任公司 11139
• 代理人: 孫皓晨

1.一種左心房/左心耳血栓的計算機輔助超聲診斷方法，其特征在于：

將數據挖掘技術及模式識別理論與醫學臨床信息相結合，以灰階視頻、實時三維動態視頻為研究對象，準確的獲取圖像中的全方位信息并挖掘圖像信息中潛在的疾病關聯規則，對多類特征綜合分析，得到對左心房/左心耳血栓進行自動檢出和分類的檢測方法，通過以下具體步驟實現：

S1：經食管多平面探頭對血栓和梳狀肌、自發顯影和正常狀態分別采集動態視頻，建立并擴充圖片庫；

S2：對步驟S1采集到的動態視頻進行拆幀處理，分別提取多模態數字化超聲圖像的血栓和梳狀肌的紋理特征，得到圖像序列；

S3：通過交互程序在圖像序列中劃分感興趣區域，將感興趣區域保存為二值圖像，和與之對應的圖像序列一同構成訓練樣本數據庫；在與感興趣區域對應的原始圖像區域上提取紋理特征，特征向量構成特征庫；

S4：使用ANN訓練分類器，得到一個102維空間上的超分界平面，即分類界面，該分類界面被保存為MAT數據文件，用于分類；

S5：使用ANN工具進行分類性能評價，用概率0-1.00判定測試樣本感興趣區域是血栓的可能性大小。

2.根據權利要求1所述的左心房/左心耳血栓的計算機輔助超聲診斷方法，其特征在于，所提取的紋理特征包括對比度、相關度、能量和同質性等，其提取公式表示如下：

對比度（Contrast）：對比度是對像素點與其相鄰點的灰度差異性的度量。

Contrast=Σi,j|i-j|2p(i,j)]]>

相關度（Correlation）：衡量灰度共生矩陣元素在行或列方向上的相似程度。

Correlation=Σi,j(i-μi)(j-μj)p(i,j)σiσj]]>

能量（Energy）：灰度共生矩陣元素平方求和。

Energy=Σi,jp(i,j)2]]>

同質性（Homogeneity）：反應灰度共生矩陣元素與其對角線的接近程度。

Homogeneity=Σi,jp(i,j)1+|i-j|]]>

熵（Entropy）：反映圖像中紋理的復雜程度或非均勻度。

Entropy=-Σi,jp(i,j)logp(i,j)]]>