[發明專利]基于遺傳算法的乳腺腫瘤輪廓動態提取方法

有效

• 申請號: 202010024155.4
• 申請日: 2020-01-10
• 公開（公告）號: CN111242965B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 王一波;趙建勛;鄧軍;何桂演;但佳雄;張旭
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06T7/13
• 分類號: G06T7/13;G06N3/12;G06T7/181
• 代理公司: 陜西電子工業專利中心 61205
• 代理人: 王品華

本發明公開了一種基于遺傳算法的乳腺腫瘤動態輪廓提取的方法，主要解決現有微波成像技術的分辨率及優化效率低的問題。其方案為：1)構建初始腫瘤模型；2)構建適應度函數；3)利用共焦成像獲得初始腫瘤模型中腫瘤的中心位置及其矩形輪廓；4)獲取距離補償適應度函數；5)根據最優腫瘤矩形輪廓獲取初始輪廓模型序列，迭代訓練該序列，得到演進輪廓模型序列；6)對演進輪廓模型序列進行迭代訓練，利用距離補償適應度函數計算該序列，得到適應度值，與預設閾值比較，輸出最優模型的腫瘤輪廓圖。本發明注重提取腫瘤的輪廓形狀，減少了遺傳算法的染色體長度，提高了成像分辨率和優化效率，可用于對乳腺腫瘤進行高精度成像。

技術領域

本發明屬于圖像處理技術領域，特別涉及一種圖像輪廓的提取方法，可用于提取乳腺腫瘤的二維輪廓形狀。

背景技術

微波成像用微波照射被測物體，通過物體外部散射場的測量數據來重構物體的電磁參數分布。在特定的電磁波頻率范圍內，腫瘤組織的介電常數和電導率明顯區別于鄰近正常組織的介電常數和電導率。如頻率為6GHz時，正常組織的相對介電常數為9.8，電導率為0.4S/m，腫瘤組織對應的參數分別為50.74，4.82S/m。因此，利用微波照射和散射場的測量數據可以反演出物體組織的電磁參數分布，實現腫瘤成像。

目前常見的方法是利用遺傳算法來優化微波成像的結果。例如2000年，R.Olmi等人在文獻“Olmi?R,Bini?M,Priori?S.A?genetic?algorithmapproach?to?imagereconstruction?in?electrical?impedance?tomography[J].Kiee?InternationalTransactions?on?ElectrophysicsApplications,2000,4-c(3):309-320”中實現了利用遺傳算法重建成像區域的電磁參數。其特點是將圓形成像區域剖分成96個三角型小格，遺傳迭代次數為1000次。該方法的計算代價比較大，而且腫瘤輪廓的像素大于1cm。

2007年，Abas?Sabouni等人在文獻“SabouniA,Xu?M,Noghanian?S,etal.Efficient?microwave?breast?imaging?technique?using?parallel?finitedifference?time?domain?and?parallel?genetic?algorithms[C]//AntennasPropagation?Society?International?Symposium.IEEE,2007”中同樣提出了利用遺傳算法優化微波成像的結果，并使用并行計算加快遺傳算法的迭代速度，在一個直徑為12cm的圓形成像區域中實現了7.5mm像素的腫瘤成像。

上述利用遺傳算法進行微波成像的方法都是對全腫瘤區域進行成像，均存在成像分辨率較低的缺點，分辨率不足以用來進一步觀察腫瘤的具體輪廓。如果利用上述方法直接進行高分辨率成像，則遺傳算法的染色體長度會明顯變長，數據量和迭代次數顯著增大，無法用目前的計算設備在合理的時間內輸出結果。

發明內容

本發明的目的在于針對現有技術的不足，提出一種基于遺傳算法的乳腺腫瘤輪廓動態提取方法，減少遺傳算法的染色體長度，提升迭代效率，提高腫瘤的成像分辨率。

本發明的技術方案是：通過將遺傳算法與集成算法相結合，實現對截面積為100mm²左右的二維乳腺腫瘤提取其邊緣輪廓，得到1mm像素的二維乳腺腫瘤的圖像，具體步驟如下：

1.一種基于遺傳算法的乳腺腫瘤輪廓動態提取方法，其特征在于：

(1)構建初始腫瘤模型

1a)獲取現有的乳腺腫瘤超聲圖；

1b)根據圖像中的灰度值差別區分腫瘤組織和正常組織，并將圖像轉換為二值圖，分別標記腫瘤組織和正常組織；