[發明專利]基于形狀直方圖的超聲乳腺腫瘤形態量化特征提取方法

有效

• 申請號: 201910138613.4
• 申請日: 2019-02-25
• 公開（公告）號: CN109903278B
• 公開（公告）日: 2020-10-27
• 發明（設計）人: 童瑩;任麗;劉洋洋;曹雪虹
• 申請（專利權）人: 南京工程學院
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11
• 代理公司: 南京創略知識產權代理事務所(普通合伙) 32358
• 代理人: 閆方圓

本發明公開了一種基于形狀直方圖的超聲乳腺腫瘤形態量化特征提取方法，針對計算機輔助診斷系統中，傳統超聲乳腺腫瘤良惡性量化特征描述不準確的缺點，從乳腺腫瘤輪廓出發，構造乳腺腫瘤的形狀直方圖，再以形狀直方圖為基礎，設計三個形態量化特征：最大曲率和、最大曲率峰值和、最大曲率標準差和，用以有效表征超聲乳腺腫瘤的局部良惡性差異；并將本發明提出的三個形態量化特征應用于分類器中，得到的超聲乳腺腫瘤的良惡性識別率相比傳統形態量化特征的識別率有顯著提高，具有實用價值。本發明可以有效減少醫生的主觀因素影響，有助于提高醫生診斷的準確率，可適用于其他腫瘤良惡性的診斷，具有良好的應用前景。

技術領域

本發明涉及計算機醫療輔助診斷技術領域，具體涉及一種基于形狀直方圖的超聲乳腺腫瘤形態量化特征提取方法。

背景技術

當下乳腺癌作為全球女性?；嫉囊环N惡性腫瘤疾病，具有極高的發病率和死亡率，在全世界范圍內每年因乳腺癌致死的女性患者數目就高達數百萬，且常年來致死率呈不斷攀升之勢。超聲成像憑借其無輻射創傷、價格低廉、實時便攜等優勢，已成為乳腺腫瘤早期檢測和診斷的一種重要手段。超聲醫生憑借經驗對采集的超聲乳腺腫瘤圖像進行良惡性判別，這是一個主觀判斷過程，診斷結果受醫生的經驗豐富程度、知識水平高低、以及疲勞程度等條件的限制，不同醫生對同一超聲圖像，可能診斷結果完全不同，甚至同一醫生在不同時間、不同狀態下對同一超聲圖像的診斷結果也不相同。因此，利用計算機輔助診斷(Computer Aided Diagnosis,CAD)系統對超聲乳腺腫瘤圖像進行良惡性判別具有極其重要的研究價值和應用前景，它可以有效減少醫生的主觀因素影響，提高疾病解釋一致性，使診斷結果更客觀、更準確。

基于CAD的超聲乳腺腫瘤良惡性檢測是利用計算機對超聲乳腺腫瘤圖像進行特征提取和分類的過程，主要包括預處理、腫瘤目標檢測與區域分割、腫瘤特征提取和腫瘤良惡性分類四個步驟。其中，乳腺腫瘤特征提取是超聲乳腺腫瘤良惡性檢測的一個重要環節，其描述的腫瘤特征是否準確很大程度上決定了乳腺腫瘤良惡性分類的準確率。目前，對超聲乳腺腫瘤特征研究多集中在形態量化特征提取方面，例如，Chang等采用水平集算法從超聲圖片中分割出乳腺腫瘤區域，然后提取了似圓度、形式因子、光滑度、長寬比、凸起度及面積比率六種形態特征用于分類器訓練；Huang等從ROI中提取出19個形態特征，經PCA降維后輸入SVM進行分類訓練；Chen等在傳統腫瘤形態特征的基礎上，又提出了腫瘤邊緣起伏數目、小葉指數、歸一化橢圓周長等五種新型形態特征，并利用多層前向神經網絡訓練分類器。

目前，常用的一些傳統形態量化特征主要有：邊緣粗糙度、形狀規則度、縱橫比、橢圓緊致度、圓形度等等。然而，這些傳統的超聲乳腺腫瘤形態量化特征的構造原理多是從全局的角度描述腫瘤形狀變化，例如，邊緣粗糙度是計算腫瘤邊緣到腫瘤質心的徑向長度差；形狀規則度是分析腫瘤面積與擬合橢圓面積的重合率；縱橫比是計算橢圓長短軸的比值；橢圓緊致度是計算橢圓周長與腫瘤輪廓周長的比值；圓形度則是評價腫瘤形狀與圓形的近似程度。可見，它們均沒有考慮乳腺腫瘤的局部形態變化，提取的乳腺腫瘤良惡性特征并不準確。

因此，如何建立一種準確可靠的判斷乳腺腫瘤良惡的方法，是有效減少醫生的主觀因素影響，有助于提高醫生診斷的準確率的關鍵，是當前亟待解決的。

發明內容

本發明的目的是克服傳統的乳腺腫瘤形態量化特征提取過程中存在的問題。本發明的基于形狀直方圖的超聲乳腺腫瘤形態量化特征提取方法，從乳腺腫瘤輪廓出發，構造乳腺腫瘤的形狀直方圖，再以形狀直方圖為基礎，設計三個形態量化特征：最大曲率和、最大曲率峰值和、最大曲率標準差和，用以有效表征超聲乳腺腫瘤的局部良惡性差異，可以有效減少醫生的主觀因素影響，有助于提高醫生診斷的準確率，可適用于其他腫瘤良惡性的診斷，具有良好的應用前景。

為了達到上述目的，本發明所采用的技術方案是：

一種基于形狀直方圖的超聲乳腺腫瘤形態量化特征提取方法，包括以下步驟，

步驟(A)，超聲乳腺腫瘤原圖中分割出乳腺腫瘤區域圖；