[發(fā)明專利]四維超聲圖像優(yōu)化方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201611205838.X
• 申請日: 2016-12-23
• 公開（公告）號: CN106725612B
• 公開（公告）日: 2020-10-23
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李萍;艾金欽;陳偉璇;許龍
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳開立生物醫(yī)療科技股份有限公司
• 主分類號: A61B8/08
• 分類號: A61B8/08;G06T5/00
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 鄧猛烈;潘登

1.一種四維超聲圖像優(yōu)化方法，所述四維超聲圖像包括目標對象的切片圖像和三維圖像，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

獲取目標對象的切片圖像數(shù)據(jù)和三維圖像數(shù)據(jù)；

對每幀所述切片圖像數(shù)據(jù)進行灰階優(yōu)化，并對灰階優(yōu)化后的切片圖像數(shù)據(jù)進行增強處理，得到處理后的切片圖像；

對三維圖像數(shù)據(jù)進行參數(shù)優(yōu)化，獲取優(yōu)化后的三維圖像；

所述對每幀所述切片圖像進行灰階優(yōu)化的步驟包括：

從目標對象的超聲回波數(shù)據(jù)中獲取解調(diào)后幅度數(shù)據(jù)；

計算解調(diào)后幅度數(shù)據(jù)的標準特征值；

沿深度方向計算標準特征值的代表值；

計算標準特征值與代表值之間的差值，得到增益補償曲線；

將增益補償曲線作用于切片圖像數(shù)據(jù)，得到灰階優(yōu)化后的切片圖像數(shù)據(jù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，對灰階優(yōu)化后的切片圖像數(shù)據(jù)進行增強處理，得到處理后的切片圖像的步驟包括：

將灰階優(yōu)化后的切片圖像數(shù)據(jù)進行金字塔分解，得到多個頻率成份的圖像子層；

對每個子層圖像分別進行各向異性擴散處理，得到多個各向異性擴散處理后的子層圖像；

對所述多個各向異性擴散處理后的子層圖像進行基于金字塔的圖像重構(gòu)，得到處理后的切片圖像，其中，所述基于金字塔的圖像重構(gòu)是所述金字塔分解的逆過程。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述金字塔分解的步驟包括：

對輸入圖像數(shù)據(jù)進行低通濾波；

對濾波后的輸入圖像數(shù)據(jù)按照橫縱方向進行降采樣，得到降采樣圖像，其中每層的輸入圖像數(shù)據(jù)為上一層降采樣后的數(shù)據(jù)；

對降采樣圖像按照橫縱方向進行上采樣，得到上采樣圖像；

對上采樣圖像進行低通濾波；

將輸入圖像數(shù)據(jù)減去濾波后的上采樣圖像，得到預(yù)定頻率成份的子層圖像。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，對每個所述子層圖像進行各向異性擴散處理，得到多個各向異性擴散處理后的子層圖像的步驟包括：

對子層圖像進行低通濾波；

計算濾波后的子層圖像的橫梯度和縱梯度；

根據(jù)橫梯度和縱梯度構(gòu)造組織張量，并計算組織張量的特征值；

根據(jù)組織張量和特征值，計算擴張張量；

根據(jù)擴張張量對子層圖像進行離散各向異性擴散，得到各向異性擴散處理后的子層圖像。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對三維圖像數(shù)據(jù)進行參數(shù)優(yōu)化的步驟包括：

對三維圖像數(shù)據(jù)進行直方圖分布統(tǒng)計，并對直方圖執(zhí)行自適應(yīng)均衡，得到均衡后的三維圖像數(shù)據(jù)；

統(tǒng)計均衡后的三維圖像數(shù)據(jù)的體素灰度值的均值、大律閾值以及邊界灰度值；

分別根據(jù)均值、大律閾值以及邊界灰度值與優(yōu)化參數(shù)之間的映射關(guān)系，確定優(yōu)化參數(shù)值；

利用優(yōu)化參數(shù)值和旋轉(zhuǎn)燈光角度對三維圖像數(shù)據(jù)進行優(yōu)化，以獲取優(yōu)化后的三維圖像。

6.一種四維超聲圖像優(yōu)化系統(tǒng)，所述四維超聲圖像包括目標對象的切片圖像和三維圖像，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：

獲取模塊，用于獲取目標對象的切片圖像數(shù)據(jù)和三維圖像數(shù)據(jù)；

灰階優(yōu)化模塊，用于對每幀切片圖像數(shù)據(jù)進行灰階優(yōu)化；

增強處理模塊，用于對灰階優(yōu)化后的切片圖像數(shù)據(jù)進行增強處理，得到處理后的切片圖像；

參數(shù)優(yōu)化模塊，用于對三維圖像數(shù)據(jù)進行參數(shù)優(yōu)化，獲取優(yōu)化后的三維圖像；

所述灰階優(yōu)化模塊包括：

獲取單元，用于從目標對象的超聲回波數(shù)據(jù)中獲取解調(diào)后幅度數(shù)據(jù)；

標準特征值計算單元，用于計算解調(diào)后幅度數(shù)據(jù)的標準特征值；

代表值計算單元，用于沿深度方向計算標準特征值的代表值；

增益補償曲線獲取單元，用于計算標準特征值與代表值之間的差值，得到增益補償曲線；

灰階優(yōu)化單元，用于將增益補償曲線作用于切片圖像數(shù)據(jù)，得到灰階優(yōu)化后的切片圖像數(shù)據(jù)。