[發明專利]超聲顱腦異常區域自動檢測及顯示方法

在審

• 申請號: 202210042593.2
• 申請日: 2022-01-14
• 公開（公告）號: CN114399493A
• 公開（公告）日: 2022-04-26
• 發明（設計）人: 范列湘;李德來;蔡澤杭;李斌;吳鐘鴻;王煜;林錦豪;周曉明;陳少輝;陳煒武;郭境峰;陳伊婕
• 申請（專利權）人: 汕頭市超聲儀器研究所股份有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/13;G06T7/174;G06T7/68
• 代理公司: 汕頭市南粵專利商標事務所(特殊普通合伙) 44301
• 代理人: 許守榮

本發明涉及超聲檢測領域，尤其涉及一種超聲顱腦異常區域自動檢測及顯示方法。采用如下技術方案：先構建頭蓋骨曲面模型，然后對2D超聲圖像進行邊緣檢測得到頭蓋骨邊緣曲線，利用邊緣曲線與頭蓋骨曲面模型進行擬合確定2D超聲圖像的位置以判斷該2D圖像是否具備對稱特性，最后利用2D圖像的對稱特性對互相對稱的兩個區域進行相似度比對計算，以此確定是否存在異常區域及其位置。優點在于：先建立頭蓋骨曲面模型，并對2D超聲圖像檢測頭蓋骨邊界曲線，利用頭蓋骨邊界曲線與頭蓋骨曲面模型進行擬合以確定2D圖像的具體位置以選取具備對稱特性的2D圖像，利用2D圖像的對稱性進行異常區域的檢測并分割顯示出來，從而有效提高異常區域檢測的準確率。

技術領域

本發明涉及超聲檢測領域，尤其涉及一種超聲顱腦異常區域自動檢測及顯示方法。

背景技術

超聲顱腦掃查是一箱常規臨床實踐，尤其在新生兒臨床監護中被廣泛應用。超聲顱腦掃查主要用于腦室內出血、腦周出血梗塞、出血后腦室擴張、出血后液性腦周白質軟化/麻痹等癥狀的診斷。傳統診斷中，超聲醫生依靠知識和經驗來識別圖像的異常情況；隨著計算機技術的不斷發展，利用計算機對圖像進行自動分析和診斷可以為醫生的診斷減輕負擔并提高效率。然而，傳統處理和流行的機器學習方法不能有效應用于顱腦超聲圖像分析和診斷的原因在于顱腦超聲圖像本身的復雜性。這個復雜性表現在顱腦圖像的灰階值在出現異常時有不確定性，即新出血點的灰階為高灰階值，其范圍接近或高于正常組織的灰階。成舊的出血點的灰階為低灰階值，其范圍低于正常組織的灰階。

發明內容

本發明的目的在于提供一種超聲顱腦異常區域自動檢測及顯示方法，具體在于提供一種可提高診斷準確率的超聲顱腦異常區域自動檢測顯示方法。

為達到上述目的，本發明采用如下技術方案：一種超聲顱腦異常區域自動檢測及顯示方法，包括如下步驟：

S01、先構建頭蓋骨曲面模型，根據對顱腦進行超聲掃查得到的超聲圖像構建頭蓋骨曲面模型。

S02、將對顱腦進行超聲掃查得到的2D超聲圖像進行頭蓋骨邊緣檢測，得到該2D圖像的頭蓋骨邊緣曲線。

S03、將步驟S02得到的2D圖像的頭蓋骨邊緣曲線與步驟S01得到的頭蓋骨曲面模型進行適配以確定該2D圖像在頭蓋骨曲面模型上的位置。

S04、根據步驟S03得到的2D圖像在頭蓋骨曲面模型上的位置判斷該2D圖像是否相對于頭蓋骨曲面模型的正中矢狀面或正中冠狀面呈對稱特性。

S05、將步驟S04中相對于頭蓋骨曲面模型的正中矢狀面或正中冠狀面呈對稱特性的2D圖像進行標記，并根據分析需求從其中選取2D圖像進行分析。

S06、對2D圖像進行分析時，先將該2D圖像分成互相對稱的兩個區域，分別對兩個區域的圖像做直方圖統計或求灰度共生矩陣得到統計數據，接著對兩個區域的統計數據做歸一化處理提取特征數據，然后對兩個區域的特征數據進行相似度比對計算。

S07、根據計算得到的相似度判斷兩個區域是否存在差異，若存在差異，則提取差異處對應的灰階值，并以該灰階值作為引導，將異常區域進行分割標記并顯示出來。

具體的，步驟S02中對2D圖像進行邊緣檢測時，利用灰階或灰階加灰階梯度值檢測頭骨與顱腦內組織的邊界，并對該邊界進行濾波擬合后得到頭蓋骨邊緣曲線。

具體的，步驟S01中構建頭蓋骨曲面模型時，對顱腦進行3D超聲圖像掃查，并利用灰階或灰階加灰階梯度值的方式對得到的3D超聲圖像進行頭蓋骨與顱腦內組織的邊界檢測，并對邊界進行濾波擬合得到頭蓋骨曲面模型。

在另一種方案中，步驟S01中構建頭蓋骨曲面模型時，對顱腦進行2D超聲圖像掃查，對采集得到的2D超聲圖像利用灰階或灰階加灰階梯度值的方式檢測頭蓋骨與顱腦內部組織的邊界，并利用多幀2D超聲圖像檢測得到的頭蓋骨與顱腦內部組織的邊界進行濾波擬合構建完整的頭蓋骨曲面模型。