[發明專利]超聲圖像成像質量評價方法、裝置及計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202011267333.2
• 申請日: 2020-11-13
• 公開（公告）號: CN112258503A
• 公開（公告）日: 2021-01-22
• 發明（設計）人: 熊璟;李妍;夏澤洋
• 申請（專利權）人: 中國科學院深圳先進技術研究院
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/194;G06T7/13;G06T7/136;G06T5/00;G06T5/30
• 代理公司: 深圳市科進知識產權代理事務所(普通合伙) 44316
• 代理人: 魏毅宏

1.一種超聲圖像成像質量評價方法，其特征在于，其包括步驟：

S1、計算超聲圖像的亮度和銳度；

S2、根據亮度值和銳度值判斷給定像素內是否能觀測到腺體或組織形態；

S3、根據圖像中組織分布結構來匹配相應的組織形變評估方法，若組織中存在符合預設條件的腺體結構，則執行S4；否則執行S5；

S4、采用基于局部組織特征的評估方法評估組織變形，然后執行S6；

S5、采用基于全局圖像的評估方法評估組織變形，然后執行S6；

S6、基于圖像亮度、圖像銳度和軟組織形變三個參數評估超聲圖像的總質量。

2.如權利要求1所述的一種超聲圖像成像質量評價方法，其特征在于，所述步驟S4中，所述基于局部組織特征的評估方法的具體步驟包括：

S40、對超聲圖像進行提取前景操作，排除背景特征；

S41、對前景圖像中的連通域進行標記和提取，并保留最大連通域，即分割目標組織形狀；

S42、執行聚集特性分析，獲取組織形變量。

3.如權利要求2所述的一種超聲圖像成像質量評價方法，其特征在于，在所述步驟S40中，提取的前景圖像F(i，j)通過如下公式表示：

上式中，T為最大類間方差準則確定的最佳閾值，且最佳閾值滿足下式：

上式中，σ_B²為類間方差，σ_W²為類內方差，P為圖像所有像素點的灰度值數組；

在所述步驟S42中，組織形變r表示為：

上式中，H(i，j)表示含有組織形狀的分割圖像，N_H表示分割圖像的像素個數，i_t為第t個像素的行數，μ_i為分割圖像中組織像素點行數的平均值。

4.如權利要求1所述的一種超聲圖像成像質量評價方法，其特征在于，所述步驟S5中，所述采用基于全局圖像的評估方法的具體步驟為：

S50、將圖像采用形態學算法進行降噪；

S51、提取組織邊緣特征；

S52、執行聚集特性分析，獲取組織形變量。

5.如權利要求4所述的一種超聲圖像成像質量評價方法，其特征在于，所述步驟S50中，所述降噪的方法包括：

S500，對圖像進行腐蝕操作，用以消除斑點噪聲；

S501，對圖像進行膨脹運算，將圖像和結構元素進行卷積運算，填補圖像間隙。

6.如權利要求5所述的一種超聲圖像成像質量評價方法，其特征在于，經所述步驟S500腐蝕操作后的圖像矩陣E(i，j)表示為：

上式中，E(i，j)為腐蝕后的圖像矩陣，B(i，j)是結構元素，D_B是結構元素的定義域，⊙是腐蝕運算符；

經所述步驟S501膨脹后的圖像矩陣D(i，j)表示為：

上式中，D(i，j)為膨脹后的圖像矩陣，是膨脹運算符，B(i，j)是結構元素，D_B是結構元素的定義域。

7.如權利要求4至6任一項所述的一種超聲圖像成像質量評價方法，其特征在于，在所述步驟S51中，提取組織邊緣特征的具體步驟為：利用Sobel算子提取組織邊緣特征，所獲取的水平方向的模板S_x和垂直方向的模板S_y為：

在所述步驟S52中，根據邊緣特征的離散程度評估組織變形，組織形變r表示為：

其中，x_t為邊緣特征提取圖像中第t個像素的行數，μ_x為邊緣特征提取圖像中所有邊緣像素點行數的平均值，N_V為邊緣特征提取圖像中邊緣像素點個數。