[發明專利]基于仿真和實測數據的多目標三維超聲圖像分割方法

有效

• 申請號: 201710654163.5
• 申請日: 2017-08-03
• 公開（公告）號: CN107274428B
• 公開（公告）日: 2020-06-30
• 發明（設計）人: 范列湘;李德來;楊金耀;郭境峰;吳鐘鴻
• 申請（專利權）人: 汕頭市超聲儀器研究所有限公司
• 主分類號: G06T7/136
• 分類號: G06T7/136;G06T7/11;G06T7/12
• 代理公司: 深圳市精英專利事務所 44242
• 代理人: 劉貽盛

1.基于仿真和實測數據的多目標三維超聲圖像分割方法，其特征在于包括如下步驟：

(1)預置各個正常組織和病灶組織的常規聲學參數；

(2)采集包含可疑病灶部位的原始3D數據；

(3)采用初始分割算法對原始3D數據進行分割，得到包含多個缺略目標組織的初始圖像模型，該初始圖像模型包含各個缺略目標組織的實際聲學參數，定義各個缺略目標組織的屬性，依據各個缺略目標組織的屬性，采用一組概率變量來表示各個缺略目標組織為某一種正常組織或病灶組織的概率；

(4)在初始圖像模型中，根據各個目標組織的概率，選擇相應的正常組織或病灶組織的常規聲學參數代替缺略目標組織中的實際聲學參數，以形成包含多個完整目標組織的過渡圖像模型；

(5)利用超聲成像原理對過渡圖像模型進行仿真運算；

(6)將仿真運算結果作相應的數值變換和幾何變換得到等效于所采集原始3D數據的仿真數據；

(7)將變換后的仿真數據與所采集的原始3D數據作對比運算；

(8)對比運算結果，當各個對比運算結果均低于預設閾值時，將步驟(4)中得出的過渡圖像模型作為最終結果輸出，當其中部分對比運算結果高于預設閾值時，重新定義各個有差異的缺略目標組織的屬性，依據有差異的缺略目標組織的屬性調整相應各個概率變量中的概率大小，重新回到步驟(4)。

2.如權利要求1所述的多目標三維超聲圖像分割方法，其特征是：所述步驟(3)中，采用初始分割算法對原始3D數據進行分割包括：計算所采集3D數據的特征值，找出各個目標組織的特殊參照點，采用這些參照點確定各個目標組織的幾何模型和周圍組織界面的初始位置，從而得到各個缺略目標組織的輪廓。

3.如權利要求1所述的多目標三維超聲圖像分割方法，其特征是：所述步驟(3)中的初始分割算法為閾值方法、動態邊緣、區域生長、水平集、博弈理論或中智邏輯理論。

4.如權利要求1所述的多目標三維超聲圖像分割方法，其特征是：所述步驟(2)中還采集超聲成像的工作參數并作為步驟(5)中仿真運算的工作參數。

5.如權利要求1所述的多目標三維超聲圖像分割方法，其特征是：所述步驟(7)中的對比運算為減法運算或矩陣相關性運算。