[发明专利]超声图像的分析方法及装置有效
申请号: | 201710186624.0 | 申请日: | 2017-03-27 |
公开(公告)号: | CN107169975B | 公开(公告)日: | 2019-07-30 |
发明(设计)人: | 刘磊;秦文健;温铁祥;辜嘉;李凌 | 申请(专利权)人: | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
主分类号: | G06T7/13 | 分类号: | G06T7/13;G06T7/136;G06T7/149;G06T7/155 |
代理公司: | 深圳市科进知识产权代理事务所(普通合伙) 44316 | 代理人: | 赵勍毅 |
地址: | 518055 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 超声 图像 分析 方法 装置 | ||
1.一种超声图像的分析方法,用于从所述超声图像中分割出目标区域,其特征在于,所述分析方法包括:
对所述超声图像进行预处理;
从预处理后的所述超声图像中提取出所述目标区域的初始轮廓;以及
对所述目标区域的初始轮廓进行演化,从而获取所述目标区域的准确边界;
所述从预处理后的所述超声图像中提取出所述目标区域的初始轮廓的步骤包括:
对所述预处理后的所述超声图像进行预分割,得到预分割后的图像;
对所述预分割后的图像依次进行一系列处理,其中该一系列处理包括如下至少一项:形态学处理、空洞填充、以及去除与边界相连的区域;
提取经过所述一系列处理后的图像中的封闭区域;以及
根据所述提取到的封闭区域的大小,确定所述目标区域的初始轮廓;
对所述预处理后的所述超声图像进行预分割的步骤包括:
采用最大类间方差法,来处理所述预处理后的所述超声图像,从而得到第一阈值;
根据所述第一阈值,从所述预处理后的所述超声图像中划分出前景图像;
采用所述最大类间方差法,来处理所述前景图像,以得到第二阈值;以及
利用所述第二阈值来对所述预处理后的所述超声图像进行预分割,以得到所述预分割后的图像。
2.如权利要求1所述的超声图像的分析方法,其特征在于,对所述超声图像进行预处理的步骤包括:选取所述超声图像的有效区域;以及对选取的所述有效区域进行去噪处理。
3.如权利要求1所述的超声图像的分析方法,其特征在于,对所述预处理后的所述超声图像进行预分割的步骤包括:
采用最大类间方差法,来处理所述预处理后的所述超声图像,从而得到第一阈值;以及
根据所述第一阈值,来对所述预处理后的所述超声图像进行预分割,以得到所述预分割后的图像;
所述对所述预分割后的图像依次进行一系列处理的步骤包括:对所述预分割后的图像多次执行所述形态学处理。
4.如权利要求1所述的超声图像的分析方法,其特征在于,根据所述提取到的封闭区域的大小,确定所述目标区域的初始轮廓的步骤包括:
对于所述提取到的封闭区域,保留面积最大的n个封闭区域,其中n为大于0的整数;以及
根据该n个封闭区域的大小关系,确定所述目标区域的初始轮廓。
5.如权利要求4所述的超声图像的分析方法,其特征在于,所述根据该n个封闭区域的大小关系,确定所述目标区域的初始轮廓的步骤包括:
当n=2时,若2个封闭区域中,较大封闭区域的面积与较小封闭区域的面积之差小于预设阈值,则将该2个封闭区域同时确定为所述目标区域的初始轮廓;若所述较大封闭区域的面积与所述较小封闭区域的面积之差大于预设阈值,则将所述较大封闭区域确定为所述目标区域的初始轮廓。
6.如权利要求1所述的超声图像的分析方法,其特征在于,对所述目标区域的初始轮廓进行演化的步骤包括:
采用基于区域的活动轮廓模型,来对所述目标区域的初始轮廓进行演化。
7.如权利要求6所述的超声图像的分析方法,其特征在于,在所述基于区域的活动轮廓模型中,通过边缘指示函数检测远离演化曲线的目标边缘,以引导所述演化曲线停止在目标轮廓的边界处,从而提高收敛速度;
其中边缘指示函数为:
或者,
其中,α∈(0,1),为图像边界强度场对演化速度的控制系数,β为比例常数,R为指数加权平均比率算子得到的边缘强度。
8.一种超声图像的分析装置,用于从所述超声图像中分割出目标区域,其特征在于,所述分析装置用于实施如权利要求1-7任意一项所述的超声图像的分析方法,其包括:
预处理模块,用于对所述超声图像进行预处理;
初始轮廓提取模块,用于从预处理后的所述超声图像中提取出所述目标区域的初始轮廓;以及
演化模块,用于对所述目标区域的初始轮廓进行演化,从而获取所述目标区域的准确边界。
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