[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

说明书

本发明公开了一种基于中智学理论的乳腺超声视频图像实时分割系统，实现高精度的乳腺超声视频序列图像的实时分割；该系统包括：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。

技术领域

本发明涉及图像分割技术领域，具体涉及一种基于中智学理论的乳腺超声视频图像实时分割系统。

背景技术

乳腺癌是当今女性发病率最高的恶性肿瘤，有很高的致死率。乳腺癌的成因尚不明确，早期检测和及时治疗是提高乳腺癌生存率的最重要手段。超声成像具有无损伤、可反复进行检查、灵敏度高、价格低廉等优势，是乳腺癌早期检测的常用方式。

随着影像学诊断应用需求的提高，超声数据更多地以海量的、视频序列图像形式存在于临床。目前大部分研究仅对采集的视频序列中的单帧图像进行分析，其诊断结果的可靠性及准确性不是特别理想。病例的视频序列中提供的信息更加丰富，但是仅依赖医生肉眼对视频图像中动态信息的捕捉，会造成大量信息的丢失。

同时超声图像的人工判别困难，严重依赖于医生的临床经验，存在主观性差异，效率低且工作量大，容易造成漏诊和误诊。乳腺癌超声计算机辅助诊断技术能有效帮助医生发现早期乳腺肿块，减轻诊断工作量，降低恶性肿瘤的漏诊率，提高诊断效率和客观性。

图像分割是计算机辅助诊断的关键技术。医学超声图像具有灰度级对比度低、图像中各组织器官间的边界模糊不清、有较多的speckle噪声等缺点，超声图像自动分割是当前图像处理领域的前沿问题和经典难题。超声视频图像实时分割已经成为制约医学图像处理系统临床应用的瓶颈，严重阻碍了医学图像处理中其它相关技术的发展和应用。

超声图像具有高噪声、低对比度、图像结构十分复杂等特点。目前,临床中广泛使用医生手动分割和基于阈值的半自动方法。这些方法由于耗时长及精度低等原因,很难被医生和患者接受。乳腺超声图像的全自动分割是当前研究的难点和前沿问题。

由于超声图像质量较差，为获得更准确的肿瘤边缘，大多数分割方法采用半自动方式，如手工标定ROI(感兴趣区域)或肿块中心点。现有的分割方法有：(1)基于阈值化的方法，由医生手工确定ROI，对图像预处理后，通过直方图确定阈值，使用形态学方法得到肿瘤区域；(2)通过人工交互方法产生种子点，作为分割的初始条件，使用区域增长法确定肿瘤的大致位置；(3)通过人工选取标记点，使用分水岭算法分割肿瘤区域。

完全自动的乳腺超声静态图像的分割仍是待解决的技术问题。随着影像学诊断应用需求的不断提高，超声数据更多地以海量的、视频序列图像的形式存在于临床。由于仅依赖医生肉眼对视频图像中动态信息的捕捉，往往会造成大量信息的丢失。现有的大部分研究仅对采集的视频序列中的单帧图像进行分析，其诊断结果的可靠性及准确性不是特别理想。

发明内容

为了克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种基于中智学理论的乳腺超声视频图像实时分割系统，实现高精度的乳腺超声视频序列图像的实时分割。

本发明所采用的技术方案是：

一种基于中智学理论的乳腺超声视频图像实时分割系统，该系统包括：

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。

进一步的，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；