[發明專利]一種乳腺腫塊超聲圖像超聲區域分離方法

在審

• 申請號: 201910476500.5
• 申請日: 2019-06-03
• 公開（公告）號: CN110458795A
• 公開（公告）日: 2019-11-15
• 發明（設計）人: 趙旭東
• 申請（專利權）人: 趙旭東
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11
• 代理公司: 50244 重慶項乾光宇專利代理事務所(普通合伙)
• 代理人: 高姜<國際申請>=<國際公布>=<進入國

本發明公開了一種乳腺腫塊超聲圖像超聲區域分離方法，包括以下步驟，1.1.對于一幅乳腺腫塊超聲圖像I，利用金字塔均值漂移算法對其進行濾波，得到濾波后的圖像I_f；1.2.利用分水嶺算法對圖像I_f進行分割；1.3.計算I_s中特定感興趣區域內的最小灰度minGray；1.4.遍歷I_s，對于灰度等于minGray的像素，將其灰度賦為前景，即為目標腫塊區域，否則賦為背景，得到最終的腫塊分割結果二值圖像。本發明方法在分割乳腺腫塊超聲圖像時自動化水平高，是完全、充分的自動化分割，避免了手工交互。

技術領域

本發明屬于圖像處理技術領域，特別涉及一種醫學超聲圖像自動分割方法，是一種乳腺 腫塊超聲圖像超聲區域分離方法。

背景技術

乳腺腫塊是婦女最常見的疾病之一，目前最有效的檢測與診斷方式是乳腺X線攝影。但 由于乳腺X線攝影的特異度較低，導致了大量不必要的活檢，不僅給患者帶來痛苦，而且增 加了成本。另外，乳腺X線攝影產生的電離輻射也會給患者和醫生帶來健康風險。超聲影像 具有低成本、無侵性、實時性等特點，已成為乳腺腫塊檢測的重要手段之一。但乳腺超聲圖 像具有低對比度、斑點噪聲以及與組織相關的紋理結構，會給醫生的診斷帶來一定的困難； 且不同的醫生之間存在對乳腺超聲的理解和診斷方面的差異。因此，乳腺超聲的計算機輔助 診斷系統具有很大的意義。有研究表明，乳腺超聲計算機輔助診斷系統的輸出結果可以為醫 生在乳腺腫塊檢測、定征和診斷決策時提供一種參考。

圖像分割是乳腺超聲計算機輔助診斷系統的重要環節。近幾十年來，國內外在乳腺超聲 圖像分割方面已經提出許多方法，包括閾值分割、區域生長、基于模型的方法(包括活動輪廓 模型，水平集，馬爾科夫隨機場等)、基于圖論的方法(包括圖割，歸一化割等)、基于機器學 習的方法、基于聚類的方法(包括K均值，模糊C均值等)。這些方法存在一些主要缺點：(1) 多數方法需要手工交互，諸如手工選擇種子點或初始輪廓；(2)多數方法對斑點噪聲敏感，且 由于超聲圖像對比度低，具有與組織相關的紋理，故準確分割較為困難；(3)多數方法算法復 雜度高，處理時間長，難以滿足臨床要求。

準確、快速、自動化分割是圖像分割的目標。但分割的準確性、效率以及自動化水平也 是相互矛盾的。近些年來，也有一些乳腺超聲圖像自動分割方法相繼被提出，這些方法一般 思路為：(1)通過某種手段自動找到腫塊區域的種子點或者找到能夠將腫塊涵括在內的感興趣 區域；(2)利用種子點或者感興趣區域內的某一點作為區域生長算法的種子點，進行區域生長 粗分割；(3)將粗分割得到的邊界作為活動輪廓模型的初始輪廓，進行活動輪廓模型精分割。 但這些方法存在以下問題：(1)自動查找種子點或感興趣區域的算法往往魯棒性不高，僅對部 分圖像有效，影響了自動分割的準確性；(2)算法復雜度高，處理費時，難以達到臨床上對自 動分割的速度要求。分水嶺算法是圖像分割中應用較廣的一種快速分割方法，但由于超聲圖 像的固有特性，在淹沒過程會產生過多的區域，會導致分割較慢并且準確性低的問題。

發明內容

本發明旨在提出一種乳腺腫塊超聲圖像的準確、快速、自動化分離方法。本發明將分水 嶺算法與均值漂移算法結合在一起，并進行了改進。首先采用金字塔均值漂移算法對乳腺超 聲圖像進行濾波，大幅提高了圖像的同質性，使其更加平滑，再使用分水嶺算法對濾波后的 圖像進行分割處理，從而能夠大量減少生成的區域個數，提高了分割的速度和精度。分水嶺 分割得到的結果圖像中包含了若干區域，每個區域內部的灰度相同，但各區域之間灰度不同。 此外，本發明還結合了臨床醫生的經驗知識，即乳腺腫塊一般位于圖像的中部或上部且乳腺 腫塊內部平均回聲強度較低，提取分水嶺分割結果圖像中特定感興趣區域內的最小灰度，作 為目標腫塊區域的灰度，再遍歷整個分水嶺分割結果圖像，將灰度等于最小灰度的像素賦為 前景，否則賦為背景，即得到最終的腫塊分割結果圖像。

具體技術內容如下：

本發明的一種乳腺腫塊超聲圖像超聲區域分離方法包括以下步驟：