[发明专利]一种占位性病变超声图像的处理方法

说明书

技术领域

本发明涉及超声图像领域，尤其涉及一种占位性病变超声图像的处理技术。 

背景技术

癌症是一大类恶性肿瘤的统称。癌症的早期往往症状很少，待发展到一定阶段后才渐渐表现出一系列症状和体征，这时再采取治疗措施往往为时已晚。因此，癌症的早期诊断和早期治疗尤为关键。目前癌症早期诊断的主要方法包括甲胎蛋白测定、铁蛋白检测、超声检查、CT检查、磁共振成像、选择性造影检查等。其中，超声检查具有无创、无辐射、价格低廉、实时、可重复操作且操作简易等特点，已成为癌症早期诊断的主要手段之一。 

然而，在临床上，超声检查所采集的图像主要靠临床医生凭经验利用肉眼进行观测判断。这样一来，诊断结果就有很大的主观性，容易造成误诊、漏诊；同时，病灶区域的轮廓也主要靠医生进行手工勾勒，费时费力，并且结果重现性差。目前，国内外对占位性病变超声图像的处理方法的研究仍处于初级阶段。 

因此，迫切地需要一种能够客观、准确、快速的实现占位性病变超声图像自动定位、提取的技术。 

发明内容

本发明的目的是提供一种占位性病变超声图像的处理方法，目的在于克服目前临床医生在利用超声对占位性病变进行诊断时过分依赖经验，使得诊断结果具有极大主观性的弊端。 

本发明的技术方案如下： 

一种占位性病变超声图像的处理方法，其中，包括以下步骤：

S1,采集医用超声图像；

S2,对所述医用超声图像进行预处理，依次包括去除无效文字信息、去除噪声、边界增强和确定有效信号区域；

S3, 对预处理后的超声图像进一步定位病灶区域；

S4,确定病灶区域的粗略轮廓；

S5, 以所述粗略轮廓作为活动轮廓模型算法的初始轮廓来提取病灶区域的精确轮廓。

所述的占位性病变超声图像的处理方法，其中，所述步骤S2中综合采用中值滤波方法、各向同性扩散滤波、各向异性扩散滤波三种方法来实现去除噪声和边界增强。 

所述的占位性病变超声图像的处理方法，其中，所述步骤S2中确定有效信号区域的方法进一步包括： 

S21,对熵处理后的超声图像进行区域生长，此时图像中存在两个区域：灰度值为0的背景区域和灰度值为255的目标区域；

S22,自上而下扫描图像，停止条件是直至寻找到灰度值为255的点，记录下这两个点的坐标：左边的P点和右边的M点；

S23，继续扫描图像，将符合如下条件的点的坐标分别记录下来：(1)位于点P左侧灰度值是0同时位于其上方或下方灰度值是0的点，(2)位于点M右侧灰度值是0同时位于其上方或下方灰度值也是0的点；

S24, 比较所有点组成的矩形包含有效回波信号区域面积的大小，取其中最合适的一个作为有效信号区域。

所述的占位性病变超声图像的处理方法，其中，所述步骤S3进一步包括： 

S31, 设置一个同心圆模板，小圆半径r初始值为10，大圆半径R初始值为20，所述模板具有伸缩性，即可随病灶大小改变自身半径大小；

S32, 利用所述模板对确定的有效信号区域进行扫描，同时计算模板小圆和外环内的灰度平均值比、方差比；

S33, 扫描完成后，所述模板的圆心停留在灰度平均值比、方差比最小或最大的第一像素点处；

S34, 以第一像素点为中心点进行8方向的搜索病灶区域边界点，终止条件为所述方向上所有像素点的灰度值大于阈值T=52，将得到的所述方向上的最后一个像素点保存下来，这样便得到8个方向上的8个点；

S35, 计算8个点与中心点的距离以及平均距离，若某点到中心点的距离大于平均距离的2倍，则去除该点；

S36, 采集剩下像素点的最大最小横、纵坐标，并以这四个值做一矩形，则所述矩形即为病灶区域的大致区域，实现了病灶区域的定位。

所述的占位性病变超声图像的处理方法，其中，所述步骤S4进一步包括： 

S41, 在以第一像素点为中心的5×5第一邻域内，寻找与所述第一邻域内灰度平均值最接近的第二像素点作为种子点；

S42，对第二像素点按8邻域进行区域生长，将符合第一生长条件的点合并到第一邻域中，并重新计算灰度平均值，将与新的灰度平均值最接近的点作为新的生长点；

S43, 标记被生长过的区域，当区域生长算法结束后，将最外层的标记点连接起来即是病灶区域的粗略轮廓。

所述的占位性病变超声图像的处理方法，其中，所述步骤S5进一步包括： 

S51，对病灶区域的粗略轮廓进行离散采样，得到第一离散点；