[发明专利]一种基于浅表切面超声图像的肝包膜线提取与特征描述的方法

摘要

本发明属于医学影像分析技术领域，具体为一种基于浅表切面超声图像的肝包膜线提取与特征描述的方法。本发明采用梯度优化与拟合优化结合的人工点取优化方法，比较准确地提取出包膜轮廓线，并以此为基础，以构成包膜线的线段数描述其连续性特征，以包膜线相邻控制点夹角的均值与方差描述其平滑度特征。实验表明，连续性（COC）特征在正常、轻度、中度分组中差异具有统计学意义；平滑度（SOC）特征在正常、轻度、中度、重度分组中差异有统计学意义。本发明为基于浅表切面超声图像的医学影像分析提供了有效的技术手段。

主权项

肝浅表切面超声图像中包膜线的提取方法，其特征在于具体步骤为：(1)选择在包膜线上或附近能够反映包膜线走向的k个参考点，记为V₁，V₂，...V_k；(2)定义初始轮廓线：$E_0=\left\{\stackrel{\‾}{V_i{V}_{i+1}}\right|i\∈\[1,k-1\]\}$引入点对的函数表达式y_i＝Edge(x_i)；(3)定义梯度优化函数：$G\left(x_i\right)={\max }_{j=i-\mathrm{\ϵ}}^{j=i+\mathrm{\ϵ}}\left(grads\right(x_i,y_j\left)\right);$其中，x_i∈[1，W]，y_i＝Edge(x_i)，W为切面宽度,常量ε限制梯度优化范围；(4)按照梯度最大原则，由步骤(1)、步骤(3)，将参考点变为包膜线上可靠的控制点，点集为：V_c＝[V′_i(x_i，y_i)|y_i满足G(x_i)，i∈[1，k]}(5)对E₀中任一线段线段上所有点记为V_i，v₁，v₂，...，v_m，V_i+1；对v₁，v₂，...，v_m，由(3)可得到v′₁，v′₂，...，v′_m；结合步骤(4)，得到点列V′_i，v′₁，v′₂，...，v′_m，V′_i+1(6)以步骤(5)中点列，拟合线段$y_j={\mathrm{ax}}_j^2+{\mathrm{bx}}_j+c(j=1,\mathrm{..},m,i,i+1),$满足min||Y‑aX²+bX+c||₂；得到系数a,b,c，重新计算得到v″₁，v″₂，...，v″_m；计算所有线段，得到轮廓线点集。