图像处理系统技术方案

一种用于乳腺影像的图像处理系统包括：影像采集器，用于获取二维乳腺超声波影像；肿瘤检测器，用于从获取的二维乳腺超声波影像检测M个包含乳腺肿瘤的兴趣区域，并且为每个兴趣区域打分作为其检测分数，其中，M＞0；多参数分割器，用于分别使用K个肿瘤分割算法从所述M个兴趣区域中的每个分割出K个候选肿瘤轮廓，并且为每个候选肿瘤轮廓记录检测分数，其中，K＞0；特征打分器，用于根据预定的至少一个特征对每个候选肿瘤轮廓进行评价打分；融合器，用于根据所述M×K个候选肿瘤轮廓的检测分数和特征分数，从所述M×K个候选肿瘤轮廓当中选择最终分割出的肿瘤轮廓。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】一种用于乳腺影像的图像处理系统包括：影像采集器，用于获取二维乳腺超声波影像；肿瘤检测器，用于从获取的二维乳腺超声波影像检测M个包含乳腺肿瘤的兴趣区域，并且为每个兴趣区域打分作为其检测分数，其中，M＞0；多参数分割器，用于分别使用K个肿瘤分割算法从所述M个兴趣区域中的每个分割出K个候选肿瘤轮廓，并且为每个候选肿瘤轮廓记录检测分数，其中，K＞0；特征打分器，用于根据预定的至少一个特征对每个候选肿瘤轮廓进行评价打分；融合器，用于根据所述M×K个候选肿瘤轮廓的检测分数和特征分数，从所述M×K个候选肿瘤轮廓当中选择最终分割出的肿瘤轮廓。【专利说明】图像处理系统
本申请涉及一种用于乳腺超声波影像的图像处理系统，尤其涉及一种从乳腺超声波影像检测多个乳腺肿瘤的兴趣区域并进行打分，使用多参数的多个肿瘤分割方法对每个兴趣区域进行分割处理并进行打分，并且从多个分割结果中选择综合指数较高的分割结果的图像处理技术。
技术介绍
乳腺癌是女性的第二大杀手，而早期检测是降低死亡率(40%或以上)的关键。超声波越来越多地作为乳房X光检查(X射线)的补充诊断测试被用于乳腺成像，当乳房X光检查可能发生敏感性降低时或者当乳房X光检查存在不可接受的辐射危险时，其本身也作为第一线成像技术被使用。因此，计算机辅助诊断(CAD)系统可以帮助缺乏经验的医生来避免误诊，在不误诊癌症的前提下减少良性病变活检的数量，并且减少各种检测的变化。在计算机辅助的乳腺超声波诊断系统中，核心技术包括肿瘤检测和分割，而肿瘤分割是确定肿瘤是良性还是恶性的关键。现有的肿瘤检测处理输出单个检测结果，而肿瘤分割处理针对所述单个检测结果进行肿瘤分割处理。在此过程中，检测错误或不正确的检测结果以及使用不适当的参数都会导致错误的分割结果。这样的计算机辅助乳腺超声波诊断不够强劲，分割结果的准确性也不稳定。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种用于乳腺超声波影像的图像处理系统，从乳腺超声波影像检测多个乳腺肿瘤的兴趣区域并进行打分，使用多参数的多个肿瘤分割方法对每个兴趣区域进行分割处理，并且对每个分割出的肿瘤轮廓进行多个特征的特征打分，此后从多个分割结果中选择综合指数较高的分割结果的图像处理技术，使分割结果不易受部分不正确的检测结果和/或分割参数使用不当的影响，从而提高乳腺肿瘤检测和分割处理结果的稳定性。本专利技术的另一目的在于提供一种用于乳腺超声波影像的图像处理系统，从已标注多个兴趣区域的乳腺超声波影像使用多参数的多个肿瘤分割方法对每个兴趣区域进行分割处理，并且对每个分割出的肿瘤轮廓进行多个特征的特征打分，选择特征指数较高的分割结果的图像处理技术，使分割结果不易受部分分割参数使用不当的影响，从而提高乳腺肿瘤分割处理结果的稳定性。根据本专利技术的一方面，提供一种用于乳腺影像的图像处理系统，包括:影像采集器，用于获取二维乳腺超声波影像；肿瘤检测器，用于从影像采集器获取的二维乳腺超声波影像检测M个包含乳腺肿瘤的兴趣区域(ROI)，并且为每个ROI打分作为其检测分数，其中，M > O ;多参数分割器，用于分别使用基于不同的参数或参数组合的K个肿瘤分割算法从所述M个ROI中的每个分割出K个候选肿瘤轮廓，并且为每个候选肿瘤轮廓记录分割出所述候选肿瘤轮廓的ROI的检测分数，其中，K > O ;特征打分器，用于根据预定的至少一个特征对分割出的M*K个候选肿瘤轮廓中的每个进行评价打分作为其特征分数；融合器，用于根据所述M*K个候选肿瘤轮廓的检测分数和特征分数，从所述M*K个候选肿瘤轮廓当中选择一个候选肿瘤轮廓作为最终分割出的肿瘤轮廓。所述的图像处理系统可还包括:合并器，用于对分割出的M*K个候选肿瘤轮廓分别计算彼此之间的相似度，并且从每组相似度高于预定值的多个候选肿瘤轮廓当中去除检测分数不是最高的候选肿瘤轮廓，从而得到N个候选肿瘤轮廓，其中，N < < M*K ;其中，特征打分器根据预定的至少一个特征对所述N个候选肿瘤轮廓中的每个进行评价打分作为其特征分数，融合器根据所述N个候选肿瘤轮廓的检测分数和特征分数，选择一个候选肿瘤轮廓。所述的图像处理系统可还包括:预处理器，用于对获取的二维乳腺超声波影像执行预处理，所述预处理包括对获取的二维乳腺超声波影像执行去噪声处理以及/或者图像增强处理；其中，多参数分割器对经过预处理的二维乳腺超声波影像执行所述肿瘤分割处理。肿瘤检测器可使用形变部位模型方法、模板匹配方法或Adaboost方法执行所述M个包含乳腺肿瘤的ROI的检测以及打分。所述不同的参数可以是不同的迭代次数、不同的比例或不同的方法，并且所述肿瘤分割方法是水平集方法、图切割方法、区域增长方法或分水岭算法。特征打分器可使用支持向量回归方法根据以下特征中的至少一个特征计算每个候选肿瘤轮廓的Jaccard指数作为其特征分数:纹理特征、空间特征、强度特征、轮廓特征或肿瘤特征。所述轮廓特征可以是灰度对比度、强度对比度或Gestar特征。所述肿瘤特征可以是后声特`征或回声模式特征。融合器可将每个候选肿瘤轮廓的检测分数和特征分数分别进行归一化，根据以下公式计算每个候选肿瘤轮廓的综合分数，并且选择综合分数最高的候选肿瘤轮廓:Scorecombined = wds X NDS+wrs X NRS其中，Scorecombined是候选肿瘤轮廓的综合分数,Wds^P Wre分别是赋予候选肿瘤轮廓的检测分数和特征分数的权值，NDS和NRS分别是候选肿瘤轮廓的检测分数和特征分数。融合器可使用s-score归一化算法、min-max归一化算法、Tanh estimator或doubIe sigmoid算法执行所述归一化处理。特征打分器可使用支持向量回归方法，根据以下特征中的至少一个特征以及候选肿瘤轮廓的检测分数计算每个候选肿瘤轮廓的Jaccard指数作为其特征分数:纹理特征、空间特征、强度特征、轮廓特征或肿瘤特征，其中，融合器从所述M*K个候选肿瘤轮廓当中选择特征分数最高的候选肿瘤轮廓作为最终分割出的肿瘤轮廓。所述不同的参数可以是不同的迭代次数、不同的比例、不同的步骤、不同的去噪声处理或不同的图像增强方法，并且所述肿瘤分割方法是水平集方法、图切割方法、区域增长方法或分水岭算法。根据本专利技术的另一方面，提供一种用于乳腺影像的图像处理系统，包括:影像采集器，用于获取标注有M个肿瘤ROI的二维乳腺超声波影像，其中，M> O ;多参数分割器，用于分别使用基于不同的参数或参数组合的K个肿瘤分割算法从所述M个ROI中的每个分割出K个候选肿瘤轮廓，其中，K> O ;特征打分器，用于根据预定的至少一个特征对分割出的M*K个候选肿瘤轮廓中的每个进行评价打分作为其特征分数，并且从所述M*K个候选肿瘤轮廓中选择特征分数最高的候选肿瘤轮廓作为最终分割出的肿瘤轮廓。所述不同的参数可以是不同的迭代次数、不同的比例或不同的步骤，并且所述肿瘤分割方法是水平集方法、图切割方法、区域增长方法或分水岭算法。特征打分器可使用支持向量回归方法根据以下特征中的至少一个特征计算每个候选肿瘤轮廓的Jaccard指数作为其特征分数:纹理特征、空间特征、强度特征、轮廓特征或肿瘤特征。所述轮廓特征可以是灰度对比度、强度对比度或Ge本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于乳腺影像的图像处理系统，包括：影像采集器，用于获取二维乳腺超声波影像；肿瘤检测器，用于从影像采集器获取的二维乳腺超声波影像检测M个包含乳腺肿瘤的兴趣区域，并且为每个兴趣区域打分作为其检测分数，其中，M＞0；多参数分割器，用于分别使用基于不同的参数或参数组合的K个肿瘤分割算法从所述M个兴趣区域中的每个分割出K个候选肿瘤轮廓，并且为每个候选肿瘤轮廓记录分割出所述候选肿瘤轮廓的兴趣区域的检测分数，其中，K＞0；特征打分器，用于根据预定的至少一个特征对分割出的M*K个候选肿瘤轮廓中的每个进行评价打分作为其特征分数；融合器，用于根据所述M*K个候选肿瘤轮廓的检测分数和特征分数，从所述M*K个候选肿瘤轮廓当中选择一个候选肿瘤轮廓作为最终分割出的肿瘤轮廓。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：任海兵，张丽丹，郝志会，刘志花，张红卫，金智渊，禹景久，
申请(专利权)人：北京三星通信技术研究有限公司，三星电子株式会社，
类型：发明
国别省市：北京;11