[发明专利]一系列回波描记图像中的神经的检测

说明书

本发明涉及一种用于检测一系列的回波描记图像中的神经的方法，包括：对于所述系列中的每个图像，‑在图像的各区域上生成概率图的步骤(E2)，包括应用多个纹理描述符，以对每个像素生成确定像素对每个描述符的响应的向量，然后，根据概率模型推导每个像素属于神经的概率；‑对通过概率图确定的区段应用的分类步骤(E3)，包括在这些区段上滑动的窗口中搜索与神经类型对应的模型，为窗口的每个位置分配置信度并且保留每个模型的最佳位置；然后，通过测量这些最佳位置在该系列中的图像集合上的稳定性来分析这些最佳位置的一致性，以选择具有最大一致性的窗口，该窗口与所检测的神经对应。

技术领域

本发明涉及源自超声波扫描的数字图像的分析领域。更具体地，本发明涉及系列图像中的神经的自动检测，以有助于麻醉师工作。

背景技术

局部区域麻醉涉及将麻醉产品注入到患者的神经的附近。因此，麻醉师具有通过允许他们精确地定位神经而便于其工作的工具是重要的。为此，麻醉师具有允许他们实时观察所研究的患者的解剖区域的回波描记图像(echographic image)的设备。麻醉师能够扫描该区域，以找出神经并且确定用于放进麻醉产品的适合位置。

然而，即使对于有经验的麻醉师而言，检测回波描记图像中的神经也是一项艰难的任务。

因此，使麻醉师具有在他们的工作中辅助他们的自动化工具是所关心的。本发明提出了用于在源自超声波扫描的一系列图像中自动并且实时地检测神经的这样一种工具。

这样的工具必须能够处理包括了大量的噪声和与回波描记成像相关的诸多伪影的回波描记图像的本质。神经结构的变化性是指它们在图像上的外观也高度变化并且使得自动检测过程甚至更困难。

进一步地，由于麻醉师的工作的关键性，无论回波描记图像的质量多差，不管这是否涉及过度检测(over-detection)还是检测不足(under-detection)，自动化方法都必须足够可靠地使得错误最小化。

因此，本发明的目的是提供一种用于自动检测的方法，自动检测的执行改进了现有的技术并且明显有助于麻醉师的工作。

发明内容

为此，本发明提出一种用于在一系列回波描记图像中检测神经的方法，包括：对于所述系列中的每个图像，

-在所述图像的区域(region)上生成概率图的步骤，包括应用多个纹理描述符，以针对所述区域中的每个像素生成确定所述像素对所述多个描述符中的每个描述符的响应的向量，然后，根据概率模型推导属于神经的每个像素的概率；

-在通过所述概率图确定的区段(zone)上应用的分类步骤，包括在所述区段上的滑动窗口中搜索均与一神经类型对应的模型，针对每个模型为所述窗口的每个位置分配置信度并且针对每个模型保留最佳位置，然后，通过测量这些最佳位置在所述系列的图像集合上的稳定性来分析这些最佳位置的一致性，以选择表现出最大一致性的窗口，所述窗口与所检测的神经对应。

根据优选实施方式，本发明包括能够单独或者部分或完全彼此结合使用的一个或多个下列特征：

-方法进一步包括：提取在所述窗口内检测的所述神经的轮廓的步骤；

-方法包括：用于在消除不能与神经对应的其他区域的同时产生所述区域的预处理步骤；

-所述预处理步骤包括：从所述图像中消除与皮肤对应的区段；

-所述预处理步骤包括：消除不与强回声组织对应的区段；

-所述概率模型是高斯混合模型；

-所述描述符基于伽柏(Gabor)滤波器；

-所述描述符是自适应中值二进制纹理描述符AMBP；