[发明专利]从一影像处理系统中撷取一肿瘤轮廓的方法

说明书

技术领域

本发明是关于一种从一影像处理系统中撷取一肿瘤轮廓的方法，尤其指一种适用于一包含一储存有一灰阶影像的内存及一处理器的影像处理系统的一种从一影像处理系统中撷取一肿瘤轮廓的方法。

背景技术

超音波影像技术(Ultrasonography，US)因非侵入性成像的造影特性，而成为临床医学研究上重要的信息获取利器，是目前最为被医学界接受且不会生副作用的技术。先进的超音波扫描仪能提供及时且高分辨率的医疗影像，因此超音波扫描近年来被广泛使用于检验与诊断肿瘤病变。

其中，由分析超音波影像，可协助医生判断肿瘤的特性，进而大量减少肿瘤切片检的次数。超音波影像中的肿瘤形状是医师判状断肿瘤的良恶性的重要指标，若能从超音波影像取得近似肿瘤形状的轮廓，将有助于提高医生在初期判断肿瘤良恶的正确率。而在临床研究上一般于超音波影像输出后，交由专业医师提供文字或选项叙述判断。但是，不同专业医师对于同一影像的特征叙述有时会产生观察变异。

因此，随着计算机辅助诊断技术的发展，计算机辅助判读肿瘤良恶性的技术，随着临床医学技术演进所产出针对肿瘤成像特征的许多研究，已不再遥不可及。其中，判读肿瘤良恶性的先决条件在于决定肿瘤的成像位置，意即肿瘤轮廓测定。传统肿瘤成像研究由人为进行轮廓圈选，受限于影像清晰程度、作业人员对肿瘤边界认知、操作身心状态等变异影响，呈现较大的轮廓输出变异，势必对后续良恶性判读上造成无法统一的影响。

计算机辅助肿瘤轮廓测定的好处，是可以让知道肿瘤在哪里的人，都可以圈选出类似甚至一样的肿瘤轮廓。不需谨慎明确的绘制轮廓，只要绘制大脑与肉眼认定的大略边界，即可经由算法得到应得的真实轮廓，因此在医学影像处理研究上一直是备受瞩目的重点，如Michael Kass et al.于1987年提出Snake算法，其首先给定起始边缘，再利用算法搜寻决定最适边缘的方式，即为医学影像处理上常见的使用方法之一。

Snake算法，又称Active Contour Method，由Michael Kass et al.于1987年提出，为近年来医学影像处理研究上最常被广泛运用与延伸讨论的算法。Snake算法的主要概念为寻求一个圈选范围外部对于圈选范围的约束力，与内部影像对于圈选范围的影响力，这两种力的最小化，使得圈选范围如蛇的移动般往周围类似线段或是边缘的区域伸缩。

Snake算法又称Active Contour Method是因为算法会自动搜寻相邻区域，针对每个区域做局部考虑，并利用空间概念的连续性围绕一个特征进行撷取。Snake算法适合用于线段、边缘、轮廓撷取，动态追踪，与立体比对，只要给予起始圈选范围在你期望得到的影像轮廓特征附近，Snake算法即可经由递归得出最终的建议轮廓。如图1所示，图1是公知Snake算法用于飞机图形影像的飞机轮廓撷取。

Snake算法作用于边界清晰的影像上，尤其是边界内外色差变化极大的情况下，可以得到非常优异的效果，然而肿瘤常见边缘模糊的情况，或是低回音不明显甚至无低回音性的情况，这类的肿瘤型态对于Snake算法而言便需要做进一步修正。Snake算法的运作方式在于探究一点的周围区域(n×n的屏蔽)内每一点的连续性、曲率、与局部梯度能量，然而若待测的周围区域本身属于模糊影像，则该点周围范围的屏蔽搜寻结果将不尽理想，若大多数点的周围范围皆有如此情况，则Snake将无法得出有效的结果，这就是所谓见树不见林的现象。反之若将待测区域扩大，一来运算时间也会随之比例增加，二来面对大面积的模糊影像仍然效果不彰。此外，Snake算法需要给予起始范围，若起始给定范围不佳，加上影像模糊，则作用在肿瘤超音波成像上将无法产出优异的结果。

综上所述，有鉴于传统肿瘤轮廓圈选需要专业医护人员精细费时的徒手绘制一条确定的轮廓边缘，Snake算法提供了不需要仔细绘制而取代以输入周遭接近范围的轮廓线后，交由程序完成后续的轮廓逼近。然而，若输入轮廓太接近需求轮廓，则输入的精细度(时间)相对增加；若输入轮廓与需求轮廓相距甚远，则因为Snake为考虑整体影像的无界算法，假设输出结果接近需求轮廓，则程序演算时间势必相对增加，这是Snake算法会面临的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种从一包含一储存有一灰阶影像的内存及一处理器的影像处理系统中撷取一肿瘤轮廓的方法。

为实现上述目的，本发明提供的从一影像处理系统中撷取一肿瘤轮廓的方法，该影像处理系统包含一储存有一灰阶影像的内存及一处理器，包括：

从该灰阶影像接收一输入肿瘤轮廓；