[发明专利]乳腺超声图像分割方法及设备

权利要求书

1.一种乳腺超声图像分割方法，其特征在于，包括：

获取被检者乳腺区域的超声图像，所述超声图像中包含乳腺病灶；

根据所述超声图像识别所述乳腺病灶的BI-RADS特征的类型，所述BI-RADS特征包括形状特征、方向特征、边缘特征、内部回声特征、后方回声特征、钙化特征和血流特征中的至少一个；

从预设的BI-RADS特征各类型所对应的多个分割模型中确定与所述BI-RADS特征的类型相对应的目标分割模型；

采用所述目标分割模型对所述超声图像进行乳腺病灶分割，从所述超声图像中分割出乳腺病灶区域。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述根据所述超声图像识别所述乳腺病灶的BI-RADS特征的类型包括：根据所述超声图像识别所述乳腺病灶的边缘特征的类型；

所述从预设的BI-RADS特征各类型所对应的多个分割模型中确定与所述BI-RADS特征的类型相对应的目标分割模型包括：从预设的光整分割模型、模糊分割模型、成角分割模型、微分叶分割模型和毛刺分割模型中确定与所述边缘特征的类型相对应的目标分割模型，所述光整分割模型、模糊分割模型、成角分割模型、微分叶分割模型和毛刺分割模型分别用于对边缘特征的类型为光整、模糊、成角、微分叶和毛刺的超声图像进行分割。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述根据所述超声图像识别所述乳腺病灶的BI-RADS特征的类型包括：根据所述超声图像识别所述乳腺病灶的形状特征的类型；

所述从预设的BI-RADS特征各类型所对应的多个分割模型中确定与所述BI-RADS特征的类型相对应的目标分割模型包括：从预设的椭圆形分割模型、圆形分割模型和不规则形分割模型中确定与所述形状特征的类型相对应的目标分割模型，所述椭圆形分割模型、圆形分割模型和不规则形分割模型分别用于对形状特征的类型为椭圆形、圆形和不规则形的超声图像进行分割。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述根据所述超声图像识别所述乳腺病灶的BI-RADS特征的类型包括：根据所述超声图像识别所述乳腺病灶的后方回声特征的类型；

所述从预设的BI-RADS特征各类型所对应的多个分割模型中确定与所述BI-RADS特征的类型相对应的目标分割模型包括：从预设的增强分割模型、无改变分割模型、衰减分割模型和混合回声分割模型中确定与所述后方回声特征的类型相对应的目标分割模型，所述增强分割模型、无改变分割模型、衰减分割模型和混合回声分割模型分别用于对后方回声特征的类型为增强、无改变、衰减和混合回声的超声图像进行分割。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定与所述BI-RADS特征的类型相对应的目标分割模型之前，所述方法还包括：

接收用户的输入操作，所述输入操作用于对识别出的所述乳腺病灶的BI-RADS特征的类型进行确认、修改或者补充；

根据所述输入操作确定所述乳腺病灶的BI-RADS特征的类型。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述目标分割模型包括多个分割模型，则所述采用所述目标分割模型对所述超声图像进行乳腺病灶分割，从所述超声图像中分割出乳腺病灶区域包括：

采用所述目标分割模型中的每一个分割模型分别对所述超声图像进行乳腺病灶分割；

将所述目标分割模型包括的多个分割模型得到的分割结果进行融合，得到所述超声图像中的乳腺病灶区域。

7.如权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述获取被检者乳腺区域的超声图像，包括：

向所述被检者的乳腺区域发射超声波，并接收所述乳腺区域返回的超声回波，得到超声回波数据，根据所述超声回波数据实时生成所述被检者乳腺区域的超声图像；

或者，

从存储设备中获取预先存储的被检者乳腺区域的超声图像。

8.如权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在显示界面上显示从所述超声图像中分割得到的乳腺病灶区域。