选择检测区域的方法及装置及弹性检测系统制造方法及图纸

本发明专利技术实施例涉及医学图像处理技术领域，尤其涉及一种选择检测区域的方法及装置及弹性检测系统。该方法包括：将待识别的器官组织信息划分为多个检测子区域，并计算检测子区域中器官组织信息的特征值；根据待识别的器官组织信息，确定所述器官组织边界区域；根据所述器官组织边界区域，及预设的特征值条件确定器官组织检测区域。该方法能够根据器官组织信息确定器官组织边界，并根据器官组织边界自动的调整检测区域。

【技术实现步骤摘要】
选择检测区域的方法及装置及弹性检测系统
本专利技术实施例涉及医学图像处理
，尤其涉及选择检测区域的方法及装置 及弹性检测系统。
技术介绍
很多临床应用上需要利用包括超声成像、磁共振成像（MRI，Ma即etic Resonance Imaging)、计算机断层扫描（CT，Computed Tomogra地y)等在内的传统医学成像来定位器官 组织的检测区域，例如：弹性检测及彩色多普勒超声检查等。 目前，主要通过W下两种方式选择器官组织检测区域；第一种，将固定深度范围的 器官组织作为检测区域；第二种，人为地选择器官组织检测区域。 其中，第一种方法，由于检测深度固定，但是实际上不同的人，同一个人不同的位 置，其组织位置和形态都有差别。比如目前市场上所见用于检测器官瞬时弹性的设备对于 普通人，其检测范围是固定的皮下2. 5-6. 5cm的器官组织，但是对于服胖或者体型大的个 体，皮下3. 5cm都有可能还是皮层，因此，采用固定检测范围的方法对于一些个体会引入误 差。 第二种方法，采用手动选择检测区域的方法，需要操作者对于器官组织结构和图 像信息非常熟悉，才能准确的选择器官组织边界，因此对于操作者要求高；同时，由于检测 过程中引入了一个人为选择的过程，检测时间也更长。 综上，尚且缺乏一种自动调整检测区域的方法。
技术实现思路
本专利技术的目的是提出选择检测区域的方法及装置及弹性检测系统，W自动调整检 测区域。 -方面，本专利技术提供了一种选择检测区域的方法，包括： 根据待识别的器官组织信息，确定所述器官组织边界，并将所述器官组织边界所 围的区域确定为器官组织区域； 将待识别的器官组织信息划分为多个检测子区域，并计算检测子区域中器官组织 信息的特征值； 根据待识别的器官组织信息，确定所述器官组织边界区域； 根据所述器官组织边界区域，及预设的特征值条件确定器官组织检测区域。 再一方面，本专利技术提供了一种选择检测区域的装置，包括： 区域划分单元，用于将待识别的器官组织信息划分为多个检测子区域； 特征值计算单元，用于计算检测子区域中器官组织信息的特征值； 边界区域识别单元，用于根据待识别的器官组织信息，确定所述器官组织边界区 域； 检测区域确定单元，用于根据所述器官组织边界区域，及预设的特征值条件确定 器官组织检测区域。 另一方面，本专利技术提供了一种弹性检测系统，包括信息获取装置、弹性成像装置、 探头设置装置、处理装置和显示装置，还包括本专利技术任意实施例中提供的选择检测区域的 装置，其中， 所述信息获取装置，用于获取待识别的器官组织信息； 所述探头设置装置，用于调整弹性成像装置中探头的位置，使所述探头的检测范 围包含所述选择检测区域的装置确定的检测区域； 所述弹性成像装置，用于获取器官组织的弹性信息； 所述显示装置，用于显示所述检测区域中的弹性信息。本专利技术实施例中提供的选 择检测区域的方法及装置及弹性检测系统，能够自动的调整器官组织检测区域。本专利技术实 施例中提供的选择检测区域的方法，依据待识别的器官组织信息确定器官组织边界区域， 并根据器官组织边界区域和预设的特征值条件确定器官组织检测区域。该方法中器官组织 信息不相同时，检测区域的位置和大小不相同，即该方法能够调整器官检测区域的位置和 大小。 【附图说明】 此处所说明的附图用来提供对本专利技术实施例的进一步理解，构成本专利技术实施例的 一部分，并不构成对本专利技术实施例的限定。在附图中： 图1是本专利技术第一实施例中提供的选择检测区域的方法的实现流程图； 图2是本专利技术第二实施例中提供的选择检测区域的方法的实现流程图； 图3是本专利技术第二实施例中的基于器官组织的M型超声信号的选择检测区域的效 果图； 图4是本专利技术第二实施例中器官组织的定量弹性模量的示意图； 图5是本专利技术第H实施例中提供的选择检测区域的方法的实现流程图； 图6是本专利技术第H实施例中的基于器官组织的B型超声信号的选择检测区域的效 果图； 图7是本专利技术第H实施例中器官组织的定量弹性模量的示意图； 图8是本专利技术第四实施例中提供的选择检测区域的方法的实现流程图； 图9是本专利技术第四实施例中的基于器官组织的H维图像边界的效果图； 图10是本专利技术第四实施例中的基于器官组织的H维图像的选择检测区域的效果 图； 图11是本专利技术第四实施例中器官组织的定量弹性模量的示意图； 图12是本专利技术第五实施例中提供的选择检测区域的装置的结构示意图； 图13是本专利技术第六实施例中提供的弹性检测系统的结构示意图。 【具体实施方式】 下面结合附图及具体实施例对本专利技术实施例进行更加详细与完整的说明。可W理 解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释本专利技术实施例，而非对本专利技术实施例的限定。 另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术实施例相关的部分而非全 部内容。 [00測第一实施例： 图1是本专利技术第一实施例中提供的选择检测区域的方法的实现流程图，该方法可 W由选择检测区域的装置来执行。如图1所示，该实现流程包括： 步骤11、将待识别的器官组织信息划分为多个检测子区域，并计算检测子区域中 器官组织信息的特征值。 其中，待识别的器官组织信息可W包括器官组织的一维、二维或H维超声图像，也 可W包括器官组织的一维、二维或H维超声信号，如器官组织信息可W为A型超声信号、器 官组织的M型超声信号、器官组织的B型超声图像、器官组织的CT图像或器官组织的MRI 图像。其中，所述器官组织信息的特征值可W为器官组织信息的均值或器官组织信息的标 准差等。 步骤12、根据待识别的器官组织信息，确定所述器官组织边界区域。 可W依据步骤11中计算得到的检测子区域中器官组织信息的特征值，确定所述 器官组织检测区域，也可W采用图像处理技术或信号处理技术根据所述器官组织信息对应 的器官组织的特征及器官组织边界的特征，识别出所述器官组织信息中的器官组织边界区 域。 如，在所述器官组织信息为器官组织的一维超声信号或器官组织的二维超声图像 时，根据所述检测子区域中器官组织信息的特征值确定所述器官组织边界区域；在所述器 官组织信息为器官组织的H维超声图像时，根据器官组织的特征及器官组织边界的特征， 识别出所述器官组织信息中的器官组织边界区域。 步骤13、根据所述器官组织边界区域，及预设的特征值条件确定器官组织检测区 域。 其中，所述预设的特征值条件可W为；距所述器官组织边界区域的距离在预设深 度范围内。目P，可W将距所述器官组织边界区域预设深度范围内的器官组织信息确定为器 官组织信息的检测区域。其中，所述预设深度范围可W为2. 6-6. 5cm。 其中，若所述器官组织信息为器官组织的一维、二维或H维图像或信号，所述预设 的特征值条件可W为：每个检测子区域内图像或信号的强度值对应的均值和标准差均满足 预设范围。 例如，若所述器官组织信息为器官组织的一维超声信号，根据所述器官组织边界 区域，及预设的特征值条件确定器官组织检测区域，可W包括；若多个连续的检测子区域 中，每个检测子区本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种选择检测区域的方法，其特征在于，包括：将待识别的器官组织信息划分为多个检测子区域，并计算检测子区域中器官组织信息的特征值；根据待识别的器官组织信息，确定所述器官组织边界区域；根据所述器官组织边界区域，及预设的特征值条件确定器官组织检测区域。

【技术特征摘要】
1. 一种选择检测区域的方法，其特征在于，包括： 将待识别的器官组织信息划分为多个检测子区域，并计算检测子区域中器官组织信息 的特征值； 根据待识别的器官组织信息，确定所述器官组织边界区域； 根据所述器官组织边界区域，及预设的特征值条件确定器官组织检测区域。2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述器官组织边界区域，及预设的特 征值条件确定器官组织检测区域之后，还包括： 计算所述器官组织检测区域内器官组织的弹性值。3. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于， 所述预设的特征值条件为：距所述器官组织边界区域的距离在预设深度范围内。4. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述器官组织信息为器官组织的一维、 二维或三维图像或信号， 所述预设的特征值条件为：每个检测子区域内图像或信号的强度值对应的均值和标准 差均满足预设范围。5. 根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，若所述器官组织信息为器官组 织的一维超声信号， 根据待识别的器官组织信息，确定所述器官组织边界区域，包括： 计算每个检测子区域Si中的器官组织的一维超声信号氏的Nakagami分布值叫； 依据如下公式计算每个检测子区域Si的权重I，并将最大权重值对应的检测子区域确 定为器官组织边界区域：其中，屯为检测子区域Si对应的扫描深度。6. 根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，若所述器官组织信息为器官组 织的二维超声图像， 将待识别的器官组织信息划分为多个检测子区域包括：将所述器官组织的二维超声图 像划分为多个矩形检测子区域Ru; 根据待识别的器官组织信息，确定所述器官组织边界区域包括： 依据如下公式计算每个检测子区域Rw的权重Ww，并将最大权重值对应的检测子区域 确定为器官组织边界区域：其中，MW为检测子区域Rw中器官组织的二维超声图像的灰度均值，SDW为检测子区域Rkj中器官组织的二维超声图像的灰度标准差，dw为检测子区域Rw对应的扫描深度，k= imax/2 ?7. 根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，若所述器官组织信息为器官组 织的CT图像或器官组织的MRI图像， 根据待识别的器官组织信息，确定所述器官组织边界区域，包括： 采用图像分割方法在所述器官组织的CT图像或所述器官组织的MRI图像中提取皮肤 的二值图像和骨骼的二值图像； 计算所述骨骼的二值图像的质心，并计算所述皮肤的二值图像上距离所述质心最近的 占. 依据所述质心和距离所述质心最近的点，将所述器官组织的划分为四个象限； 拟合第二象限内的各个肋骨点，得到肋骨拟合曲线； 将所述肋骨拟合曲线朝向第一象限移动预设值，作为边界区域曲线，且将所述边界区 域曲线与所述肋骨拟合曲线之间的区域确定为器官组织边界区域。8. -种选择检测区域的装置，其特征在于，包括： 区域划分单元，用于将待识别的器官组织信息划分为多个检测子区域； 特征值计算单元，用于计算检测子区域中器官组织信息的特征值； 边界区域识别单元，用于根据待识别的器官组织信息，确定所述器官组织边界区域； ...

【专利技术属性】
技术研发人员：邵金华，段后利，孙锦，
申请(专利权)人：无锡海斯凯尔医学技术有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32