[發(fā)明專利]基于多模態(tài)成像的身體機(jī)能多參數(shù)量化方法和裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110034796.2
• 申請日: 2021-01-12
• 公開（公告）號: CN112869768A
• 公開（公告）日: 2021-06-01
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 孫明健;劉旸;雷志剛;馬立勇;秦澤政;高源遠(yuǎn);劉涵
• 申請（專利權(quán)）人: 哈爾濱工業(yè)大學(xué)（威海）
• 主分類號: A61B8/00
• 分類號: A61B8/00;A61B5/00
• 代理公司: 北京路浩知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11002
• 代理人: 張睿

1.一種基于多模態(tài)成像的身體機(jī)能多參數(shù)量化方法，其特征在于，包括：

從多模態(tài)成像中提取超聲成像，對所述超聲成像采用預(yù)設(shè)分割算法，獲取結(jié)構(gòu)形態(tài)信息參數(shù)；

從所述多模態(tài)成像中提取光聲成像，對所述光聲成像采用預(yù)設(shè)蒙特卡羅仿真迭代算法，獲取生理信息參數(shù)；

從所述多模態(tài)成像中提取剪切波，對所述剪切波進(jìn)行組織位移估計、方向性濾波器和波速估計，獲取彈性硬度信息參數(shù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多模態(tài)成像的身體機(jī)能多參數(shù)量化方法，其特征在于，所述對所述超聲成像采用預(yù)設(shè)分割算法，獲取結(jié)構(gòu)形態(tài)信息參數(shù)，具體包括：

采用基于邊緣的主動輪廓模型算法處理所述超聲成像，得到目標(biāo)區(qū)域第一分割圖像；

采用基于多尺度Hessian濾波器算法處理所述超聲成像，得到所述目標(biāo)區(qū)域第二分割圖像；

基于所述第一分割圖像和所述第二分割圖像復(fù)合出最終分割圖像；

基于所述最終分割圖像確定腫瘤位置和深度，以及所述腫瘤周邊血管形態(tài)參數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于多模態(tài)成像的身體機(jī)能多參數(shù)量化方法，其特征在于，所述腫瘤周邊血管形態(tài)參數(shù)包括血管的密度、血管長度分?jǐn)?shù)和血管分形維數(shù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于多模態(tài)成像的身體機(jī)能多參數(shù)量化方法，其特征在于，基于所述最終分割圖像確定所述腫瘤周邊血管形態(tài)參數(shù)，具體包括：

通過如下公式計算所述腫瘤周邊血管的密度值VD：

其中，I_out(i,j)為所述最終分割圖像I_out中位置(i,j)像素點的像素值，m和n分別為I_out水平方向和垂直方向的像素點總數(shù)；

通過如下公式計算所述腫瘤周邊血管的長度分?jǐn)?shù)值VLF：

其中，I_skel為基于所述最終分割圖像確定的骨架化圖像，I_skel(i,j)為所述骨架化圖像I_skel中位置(i,j)像素點的像素值，m’和n’分別為I_skel水平方向和垂直方向的像素點總數(shù)；

通過如下公式計算所述腫瘤周邊血管的分形維數(shù)FD：

其中，N(l)為需要覆蓋整幅所述最終分割圖像的窗口的數(shù)目，l為所述窗口的寬度。

5.根據(jù)權(quán)利要求1-4中任一項所述的基于多模態(tài)成像的身體機(jī)能多參數(shù)量化方法，其特征在于，所述對所述光聲成像采用預(yù)設(shè)蒙特卡羅仿真迭代算法，獲取生理信息參數(shù)，具體包括：

基于所述光聲成像中的光聲信號和所述結(jié)構(gòu)形態(tài)信息參數(shù)構(gòu)建的Monte Carlo模型，設(shè)置吸收系數(shù)初始值；

在任一迭代輪次中，基于所述Monte Carlo模型仿真得到光通量和當(dāng)前所述任一迭代輪次的吸收系數(shù)計算當(dāng)前所述任一迭代輪次的光聲信號，若所述光聲信號與實際測量光聲信號之間誤差超過預(yù)設(shè)閾值，則基于預(yù)設(shè)更新算法更新用于所述任一迭代輪次的下一迭代輪次計算的吸收系數(shù)，否則，輸出所述任一迭代輪次中的吸收系數(shù)為最終吸收系數(shù)；

基于所述最終吸收系數(shù)確定發(fā)色團(tuán)濃度，基于所述發(fā)色團(tuán)濃度確定生理信息參數(shù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于多模態(tài)成像的身體機(jī)能多參數(shù)量化方法，其特征在于，所述基于預(yù)設(shè)更新算法更新用于所述任一迭代輪次的下一迭代輪次計算的吸收系數(shù)，具體包括：

根據(jù)如下關(guān)系式計算所述任一迭代輪次k的下一迭代輪次k+1的吸收系數(shù)μa^k+1:

lgμa^k+1＝lgPzx^k-lg(Fzx^k+σ)，Pzx^k＝μa^k×Fzx^k

其中，Pzx^k為基于所述Monte Carlo模型和當(dāng)前所述任一迭代輪次k的吸收系數(shù)μa^k計算當(dāng)前所述任一迭代輪次的光聲信號，F(xiàn)zx^k為基于所述Monte Carlo模型和當(dāng)前所述任一迭代輪次k的吸收系數(shù)μa^k計算當(dāng)前所述任一迭代輪次的光通量，σ為可調(diào)系數(shù)。