[發(fā)明專利]超聲圖像成像質(zhì)量評價方法、裝置及計算機可讀存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011267333.2
• 申請日: 2020-11-13
• 公開（公告）號: CN112258503A
• 公開（公告）日: 2021-01-22
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 熊璟;李妍;夏澤洋
• 申請（專利權(quán)）人: 中國科學(xué)院深圳先進技術(shù)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(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44316
• 代理人: 魏毅宏

本發(fā)明提供了一種超聲圖像成像質(zhì)量評價方法、裝置及計算機可讀存儲介質(zhì)，其方法包括步驟：S1、計算超聲圖像的亮度和銳度；S2、根據(jù)亮度值和銳度值判斷給定像素內(nèi)是否能觀測到腺體或組織形態(tài)；S3、根據(jù)圖像中組織分布結(jié)構(gòu)來匹配相應(yīng)的組織形變評估方法，若組織中存在符合預(yù)設(shè)條件的腺體結(jié)構(gòu)，則執(zhí)行S4；否則執(zhí)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(zhí)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(zhí)行S6；S6、基于圖像亮度、圖像銳度和軟組織形變?nèi)齻€參數(shù)評估超聲圖像的總質(zhì)量。該方法能夠融合圖像亮度、圖像銳度以及軟組織形變程度3個參數(shù)對超聲圖像進行綜合評估。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于醫(yī)療影像成像評價技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種超聲圖像成像質(zhì)量評價方法、一種超聲圖像成像質(zhì)量評價裝置及計算機可讀存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

超聲影像技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。其中，超聲影像引導(dǎo)治療設(shè)備可以通過超聲成像向醫(yī)生或其他設(shè)備提供組織的可視化信息。例如，經(jīng)皮介入治療中需要在超聲影像的引導(dǎo)下將手術(shù)針插入到目標(biāo)區(qū)域。

另外，在超聲影像引導(dǎo)治療設(shè)備上還運用了機器人輔助的影像引導(dǎo)技術(shù)。機器人輔助的影像引導(dǎo)技術(shù)是使用經(jīng)過訓(xùn)練的機器人系統(tǒng)操作手術(shù)器械，同時利用超聲探頭反饋組織信息。在圖像采集過程中，需調(diào)整超聲探頭與組織接觸狀態(tài)，以獲得清晰的超聲圖像。

因此，在機器人輔助的超聲引導(dǎo)過程中，對超聲圖像的圖像質(zhì)量進行評估很有必要。

然而，目前已有的圖像質(zhì)量評估只考慮圖像成像質(zhì)量，并不能評估圖像中軟組織的形變程度。在實際的臨床病例中，顯然近距離探測可獲得清晰的圖像，但是超聲探頭與組織過近接觸會引起軟組織形變。這種現(xiàn)象會降低靶向穿刺的精確度。為了避免這種情況，臨床中需要在軟組織形變程度最小的前提下獲得清晰的超聲圖像。

因此，急需設(shè)計一種能夠考慮軟組織形變的實時超聲圖像質(zhì)量評估方法，用于機器人輔助超聲影像引導(dǎo)治療。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，為了解決現(xiàn)有超聲圖像成像評價方法只能對圖像的成像質(zhì)量進行評估而不能量化圖像中的軟組織形變程度而導(dǎo)致的靶向穿刺的精度不足的問題，本發(fā)明提供一種超聲圖像成像質(zhì)量評價方法，其包括步驟：

S1、計算超聲圖像的亮度和銳度；

S2、根據(jù)亮度值和銳度值判斷給定像素內(nèi)是否能觀測到腺體或組織形態(tài)；

S3、根據(jù)圖像中組織分布結(jié)構(gòu)來匹配相應(yīng)的組織形變評估方法，若組織中存在符合預(yù)設(shè)條件的腺體結(jié)構(gòu)，則執(zhí)行S4；否則執(zhí)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(zhí)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(zhí)行S6；

S6、基于圖像亮度、圖像銳度和軟組織形變?nèi)齻€參數(shù)評估超聲圖像的總質(zhì)量。

較佳地，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(biāo)記和提取，并保留最大連通域，即分割目標(biāo)組織形狀；

S42、執(zhí)行聚集特性分析，獲取組織形變量。

較佳地，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(zhǔn)則確定的最佳閾值，且最佳閾值滿足下式：