[發明專利]一種人體組織非靜止狀態下三維超聲重建方法

有效

• 申請號: 202010773925.5
• 申請日: 2020-08-04
• 公開（公告）號: CN111968222B
• 公開（公告）日: 2022-07-05
• 發明（設計）人: 黃慶華;高斌;李學龍
• 申請（專利權）人: 西北工業大學
• 主分類號: G06T17/00
• 分類號: G06T17/00;G06T7/33;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 西安凱多思知識產權代理事務所(普通合伙) 61290
• 代理人: 王鮮凱

1.一種人體組織非靜止狀態下三維超聲重建方法，其特征在于步驟如下：

步驟1：使用深度攝像儀采集視頻數據，建立人體位移的視頻數據庫，數據庫中包括人體移動視頻圖像及其標注信息，標注信息包括該視頻圖像中人體位移為輕微移動或明顯移動兩類；

步驟2：利用數據庫中帶標注的視頻圖像對三維卷積神經網絡模型進行訓練，訓練好的網絡模型對若干幀視頻圖像進行檢測，得到其中的人體的位移是否屬于明顯移動的預測和發生移動的起始時刻圖像幀序號；

步驟3：對需要檢查的患者人體部位進行超聲掃描，將掃描得到的圖像輸入到步驟2訓練好的網絡模型，得到人體組織發生移動的起始時刻圖像幀序號N_bias，將超聲探頭移動過程中采集到的發生組織移動的系列圖像設置為組織偏移拐點序列，并記錄這些圖像對應的人體組織部位；對記錄的組織偏移拐點序列人體組織部位進行重新超聲掃描，得到新的超聲圖像序列，以初始掃描得到的人體組織發生移動的起始時刻圖像幀序號N_bias為界，將超聲圖像序列分為兩組，序號小于N_bias的圖像為一組，其余圖像為另一組；

步驟4：采用貝塞爾插值算法分別對步驟3得到的兩組圖像序列進行三維重建；

步驟5：采用互信息方法對三維重建后的兩組圖像進行配準，得到最終的三維超聲圖像。

2.如權利要求1所述的一種人體組織非靜止狀態下三維超聲重建方法，其特征在于：步驟4所述的采用貝塞爾插值算法對圖像序列進行三維重建的具體步驟如下：

步驟a：設置大小為m的控制窗口，m取值不超過圖像序列所包含的最大幀數，控制窗口的起點設定在該組圖像序列中的第一幀圖像處，控制窗口包含第1～m幀超聲圖像中相同位置的m個像素點，通過坐標轉換，將每個像素點映射到三維重建體積坐標系中，得到該像素點的三維空間坐標；

步驟b：設控制窗口內m個像素點的三維空間坐標為R_i(x_i,y_i,z_i)，i＝1,…,m，利用下式構建得到一條基于位置的m-1次貝塞爾曲線B(u)：

其中，u表示曲線B(u)的自變量，表示組合數；

設控制窗口內m個像素點在三維空間對應的體素的灰度值分別為V₁、V₂、…、V_m，利用下式構建得到一條基于體素灰度值的m-1次貝塞爾曲線V(t)：

其中，t表示曲線的自變量，表示組合數；

步驟c：重復步驟a和b，遍歷同一個控制窗口內超聲圖像上的所有像素點；

步驟d：沿序列圖像的幀序號，將控制窗口向后移動n幀，n為小于m的整數值，重復以上步驟a-c，直至遍歷完該組圖像序列中的所有超聲圖像；若最后一個控制窗口中的圖像幀數g小于設定的固定幀數m，則采用g-1階貝塞爾曲線進行插值；對于控制窗口之間存在的重疊區域，采用距離加權法重新計算圖像中的像素點映射得到的體素灰度值，其表達式如下：

其中，V表示重疊區域像素點映射得到的體素灰度值，V_pre表示重疊區域的前一幀圖像中的像素點映射得到的體素灰度值，V_after表示重疊區域的后一幀圖像中的像素點映射得到的體素灰度值，d₁表示待插值體素與體素V_pre之間的空間坐標距離，d₂表示待插值體素與體素V_after之間的空間坐標距離；

步驟e：對一個超聲圖像序列，重復以上步驟a-d，直到控制窗口遍歷所有幀圖像，得到該圖像序列的一個三維體數據。

3.如權利要求1或2所述的一種人體組織非靜止狀態下三維超聲重建方法，其特征在于：步驟5所述的采用互信息方法對三維重建后的兩組圖像進行配準的具體過程如下：

對于兩組待配準三維圖像R、F，以圖像R的空間坐標為基準，構建如下配準優化函數T^*：

其中，為圖像R和圖像F之間的相似性度量函數，T_V表示在測度S下的空間變換；

采用如下的互信息作為相似性度量函數：

其中，H(R)表示圖像R的香農熵，H(F)表示圖像F的香農熵，H(R,F)表示圖像R和圖像F的聯合熵；

采用粒子群優化算法求解公式4的配準優化函數，得到實現配準的最優變換T_V；

利用最優變換T_V對浮動圖像F進行變換，完成其與圖像R的配準。