[发明专利]基于中智学理论的乳腺超声视频图像实时分割系统

权利要求书

1.一种基于中智学理论的乳腺超声视频图像实时分割系统，其特征是，包括：

图像采集装置，用于采集乳腺超声视频图像，并传输给处理器；

处理器，用于接收图像采集装置上传的乳腺超声视频图像，提取乳腺超声视频的关键帧图像和非关键帧图像，并分别对关键帧图像和非关键帧图像进行分割；

显示装置，用于显示处理器输出的乳腺超声视频图像分割结果；

所述处理器包括：

图像提取模块，用于提取乳腺超声视频的关键帧图像和非关键帧图像；

关键帧图像分割模块，用于利用中智分割算法对乳腺超声视频图像关键帧进行分割，得到乳腺超声视频关键帧图像中肿瘤区域边缘曲线；

非关键帧图像分割模块，用于基于关键帧图像分割结果，利用运动估计方法对非关键帧图像进行分割，得到乳腺超声视频非关键帧图像中肿瘤区域边缘曲线；

所述关键帧图像分割模块的具体实现方法为：

将乳腺超声视频的关键帧图像映射为中智图像；

将中智图像转化为二值图；

基于数学形态学方法对二值图进行处理，得到乳腺超声视频关键帧图像中肿瘤区域边缘曲线；

所述非关键帧图像分割模块的具体实现方法为：

基于乳腺超声视频关键帧图像的分割结果，采用运动估计方法计算乳腺超声视频非关键帧图像的肿瘤区域边缘曲线点的运动矢量；

对得到的乳腺超声视频非关键帧图像的肿瘤区域边缘曲线点的运动矢量进行修正处理，得到乳腺超声视频非关键帧图像的肿瘤区域边缘曲线。

2.根据权利要求1所述的基于中智学理论的乳腺超声视频图像实时分割系统，其特征是，所述图像提取模块的具体实现方法为：对每帧乳腺超声视频图像进行线性变换，得到每帧乳腺超声视频图像的灰度数据，根据每帧乳腺超声视频图像的灰度数据确定该帧乳腺超声视频图像为关键帧或者为非关键帧。

3.根据权利要求1所述的基于中智学理论的乳腺超声视频图像实时分割系统，其特征是，所述将乳腺超声视频的关键帧图像映射为中智图像的具体实现过程为：

提取乳腺超声视频关键帧图像的肿瘤区域的各种特征并对其进行分析，建立中智图像模型；

提取肿瘤区域的全局信息、局部信息和空间信息，构建乳腺肿瘤区域、非肿瘤区域、肿瘤边缘三域映射公式；

将待分割的乳腺超声视频关键帧图像输入中智图像模型，使用全局信息确定乳腺超声视频关键帧图像的肿瘤区域、非肿瘤区域，使用局部信息、空间信息确定乳腺超声视频关键帧图像的肿瘤边缘，实现将乳腺超声视频的关键帧图像映射为中智图像。

4.根据权利要求1所述的基于中智学理论的乳腺超声视频图像实时分割系统，其特征是，所述将中智图像转化为二值图的具体实现过程为：

利用乳腺超声视频关键帧图像的肿瘤边缘区域，采用中智阈值法剔除中智图像中不确定性高的边缘像素，将中智图像转化为二值图。

5.根据权利要求1所述的基于中智学理论的乳腺超声视频图像实时分割系统，其特征是，所述基于数学形态学方法对二值图进行处理的具体实现过程为：

根据肿瘤位置和肿瘤大小的先验知识，滤除二值图的非病变区域，检测出二值图的病变区域；

基于形态学分水岭算法对二值图的病变区域进行处理，得到乳腺超声视频关键帧图像中连续、平滑的肿瘤区域边缘曲线。

6.根据权利要求1所述的基于中智学理论的乳腺超声视频图像实时分割系统，其特征是，所述乳腺超声视频非关键帧图像的肿瘤区域边缘曲线点的运动矢量的计算方法为：

选取任一像素为中心，搜索设定窗口内的前一帧图像中与之最匹配的子块，计算得到的最匹配字块与像素的位移，得到该像素的运动矢量。

7.根据权利要求1所述的基于中智学理论的乳腺超声视频图像实时分割系统，其特征是，所述对得到的乳腺超声视频非关键帧图像的肿瘤区域边缘曲线点的运动矢量进行修正处理的方法为：

以每帧非关键图像之间的差别作为补偿误差，根据数值拟合方法，对乳腺超声视频非关键帧图像的肿瘤区域边缘曲线点的运动矢量做误差修正。