[发明专利]从超声图像中自动定位标准切面的方法

说明书

技术领域

本发明涉及医学图像处理技术，尤其涉及一种可有效提高检测准确率的、基于径向组元的从超声图像中自动定位标准切面的方法。

背景技术

超声（Ultrasound,US）广泛应用于常规临床检查和产前诊断。常规超声检查分为三步：探头扫查、选取标准切面和诊断。其中，标准切面的选取对检查对象，如胎儿的生理学参数的准确测量以及诊断至关重要。然而，这项工作需要丰富的临床经验以及对人体解剖结构的深入了解，所以对于缺乏经验的临床医生来说是极具挑战性的，甚至对于有经验的医生而言也是比较费时和繁杂的。与其他成像诊断方式（例如CT、MRI）相比，这也常被认为是超声诊断的固有缺点。因此，标准切面的自动定位方法将会提升非专业人员操作超声设备的能力，提高诊断效率。

迄今为止，研究人员已提出了一些在三维超声中自动检测标准切面的方法。尽管三维超声在产前诊断中有较好的前景，但是二维超声检查仍因其更好的成像质量、更大的扫描范围以及拥有更多经验丰富的操作者等优势，在产前诊断这一领域占主导地位。近期，研究人员在二维超声图像中标准切面的自动检测方面取得了一些进展。Zhang等人(Ling Zhang,Siping Chen,Chien Ting Chin,Tianfu Wang,and Shengli Li,“Intelligent scanning:Auto-mated standard plane selection and biometric measurement of early gestational sac in routine ultrasound examination,”Medical Physics,vol.39,no.8,pp.5015–5027,2012.)通过提取局部上下文信息，利用级联的Adaboost训练分类器，实现了孕囊标准切面的自动检测。牛津大学的Rahmatullah等人(Bahbibi Rahmatullah,ArisT.Papageorghiou,and J.Alison Noble,“Integration of local and global features for anatomical object detection in ultrasound,”in MICCAI2012,vol.7512,pp.402–409.)提出了一种结合全局和局部特征的半自动检测方法，用于从手动截取胎儿的腹部超声图像中自动检测各解剖结构。Kwitt等人(R Kwitt,N Vasconcelos,S Razzaque,and S Aylward,“Localizing target structures in ultrasound video–a phantom study,”Medical Image Analysis,vol.17,no.7,pp.712–722,2013.)提出通过先建立核动态纹理（Kernel Dynamic Texture,KDT）模型，进而从超声视频中检测目标结构的方法，该方法的有效性已经在从三个不同仿体上采集的若干超声视频数据中进行了验证。

尽管已有的研究证明了从二维超声图像中自动定位标准切面的可行性，但是这项工作还是极具挑战性的，如胎儿腹部的标准切面的自动定位主要有以下几个方面的原因：首先，如图1所示，只有当一个超声切面内同时存在：胃泡（stomach bubble，SB）、脐静脉（umbilical vein，UV）、脊柱（spine，SP）这三个关键解剖结构时，这个切面才能被定义为胎儿腹部标准切面（FASP）。但是，由于伪影的存在、关键解剖结构的变形、图像亮度的变化、胎儿体位的变化和扫查方向的不同等原因，从整体上定位标准切面具有较大的难度。其次，图像中许区域的形态和关键解剖结构极为相似，会造成较大的干扰，因此分别检测各个解剖结构得不到很好的效果。例如，伪影、腹主动脉（abdominal aorta，AO）、下腔静脉（inferior vena cava，IVC）和低回声脊髓等常被错误地检测为SB或UV。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种从超声图像中自动定位标准切面的方法，可有效地提高检测准确率。

一种从超声图像中自动定位标准切面的方法，其包括如下步骤：

S103、构建径向组元模型来描述目标区域的解剖结构，并利用所述径向组元模型对所述超声图像中的目标区域进行区域划分，获得限定区域；

S105、运用机器学习方法训练的多个分类器在所述限定区域内分别检测不同的解剖结构，并分别获得检测结果；