医学超声辅助自动诊断装置及方法制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种医学超声辅助自动诊断装置及方法，通过超声探头获取并经主机处理获得的用于诊断的超声灰度图像输入到自动诊断模块，所述自动诊断模块对图像进行计算机分析，包括：像素分类、参数计算、参数异常判断，像素分类是指将图像的像素数据分成病变疑似像素和正常组织像素，参数计算是指对所述病变疑似像素及周边像素进行几何和灰度相关参数计算，参数异常判断是指对每个几何或灰度相关参数是否为异常进行判别，并根据几何或灰度相关参数的异常情况对疾病程度进行判断，最后输出检测报告。其优点是：利用超声图像的计算机处理技术,提供腺体病变辅助自动诊断设备，从而提高使用者对腺体超声检查的效率和准确度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种超声设备辅助诊断的方法和装置，用于腺体、神经、血流等病变信 息的辅助自动诊断。
技术介绍
乳腺、心脏、肝脏等疾病已经成为世界上较高致癌率的疾病，发病率逐年上升并成 年轻化趋势。相比于钥靶X线、CT、MRI等影像学诊断方法，超声成像具有能够清楚显示腺 体、神经、血流等病变信息，例如乳房和肿块结构及病变、准确识别囊实性病变、适用致密性 乳腺、无辐射等优点，是一种相对廉价安全、准确率较高的检查方式，理论上超声检查的准 确率可到96%以上，但一般的成像检查对医生的要求较高，由于我国这样一个人口众多，各 级医院医生水平参差不齐的现状，研究基于超声图像的计算机辅助检测算法具有很大的现 实意义和应用前景。 超声图像具有散斑噪声大、对比度低、声影、伪像等特点，而且病变类型程度等都 较为复杂，在图像上会表现出不同的特征，如区域形状有椭圆形、圆形、不规则形状等；长径 方向横向或纵向；回声类型有高回声、等回声、低回声等；后方回声有声影、增强、无变化等 多种特征。如何分析和提取这些特征，获得具有诊断意义的图像信息是计算机辅助自动诊 断的关键。
技术实现思路
本专利技术的目的是解决超声诊断中腺体病变检查工作量大，医生水平参差不齐以 至于影响诊断的问题，提供一种计算机化的腺体病变辅助自动诊断的方法和装置。 按照本专利技术提供的技术方案，所述医学超声辅助自动诊断装置，包括连接超声探 头的主机，通过超声探头获取人体被测部位的超声回波信号，经过主机的信号检测、信号 处理以及图像处理获得用于诊断的超声灰度图像，其特征是，所述主机连接自动诊断模块， 主机生成的灰度图像输入到自动诊断模块，自动诊断模块处理后将结果传至报告模块，输 出检测报告；所述自动诊断模块对图像进行计算机分析，包括：像素分类、参数计算、参数 异常判断，像素分类是指将图像的像素数据分成病变疑似像素和正常组织像素，参数计算 是指对所述病变疑似像素及周边像素进行几何和灰度相关参数计算，参数异常判断是指对 每个几何或灰度相关参数是否为异常进行判别，并根据几何或灰度相关参数的异常情况对 疾病程度进行判断，将结果输出到报告模块。 所述医学超声辅助自动诊断方法通过超声探头获取人体被测部位的超声回波信 号，经过主机的信号检测、信号处理以及图像处理获得用于诊断的超声灰度图像，其特征 是，所述主机生成的灰度图像输入到自动诊断模块，所述自动诊断模块对图像进行计算机 分析，包括：像素分类、参数计算、参数异常判断，像素分类是指将图像的像素数据分成病变 疑似像素和正常组织像素，参数计算是指对所述病变疑似像素及周边像素进行几何和灰度 相关参数计算，参数异常判断是指对每个几何或灰度相关参数是否为异常进行判别，并根 据几何或灰度相关参数的异常情况对疾病程度进行判断，最后输出检测报告。 进一步的，从主机传输过来灰度图像首先在预处理环节进行降噪和增强处理，在 预处理之后的图像上再进行像素分类。所述预处理环节，减少电子噪声和超声散斑噪声、增 强组织的结构，从而提高组织图像的对比分辨率和边界结构连续性，采用的方法包括滤波、 相关处理、多分辨率扩散处理、形态学图像处理中的一种或多种。 进一步的，所述像素分类的方法包括阈值分类、区域生长、动态轮廓线法或图论方 法。像素分类时对原始尺寸的图像进行低通降采样抽取，逐层降低图像的分辨率，上层信息 在保留图像结构的同时，减少了细节和噪声；在顶层完成分类后，进行插值升采样获得下一 层图像；在低通降采样抽取后的图像上分割出病变的大概区域，然后以此为基础，在下一层 图像上获得更为准确的分类结果，这样自顶层到底层，逐步得到精确的像素分类。 进一步的，所述参数计算中，几何参数与病变回波信号强度无关，只与病变回波的 空间位置有关，用于表达病变的几何信息，几何参数包括病变疑似像素区域的面积、周长、 长短径、边缘规则性中的一种或多种；灰度参数包括病变疑似像素、病变疑似像素周边像素 及正常组织像素的灰度分布均匀性、灰度均值、梯度参数中的一种或多种。 进一步的，所述参数异常判断环节，将计算的几何参数和灰度相关参数在异常判 断器中进行判别，所述异常判断器采用阈值判断，或人工智能模式识别器，包括神经网络、C 均值聚类或支持向量机。 本专利技术的优点是：利用超声图像的计算机处理技术，提供了一种腺体病变辅助自 动诊断方法和装置，用来适时、精确提取和分析腺体信息特征，从而提高了使用者对腺体超 声检查的效率和准确程度。【附图说明】 图1超声辅助自动诊断的装置示意图。 图2金字塔多分辨率像素分类示意图。 图3探头扫查装置示意图。 图4病变区域的几何参数图。 图5边缘点径向长度示意图。 图6自动诊断模块的另一实施例。 图7自动诊断模块的另一实施例。【具体实施方式】 本设备通过超声探头获取腺体的超声回波信号，经过主机的信号检测、信号处理 以及图像处理获得用于诊断的超声灰度图像，主机生成的腺体灰度图像输入到自动诊断模 块，在该模块中对图像进行计算机分析处理后将结果传入到报告模块，按照医学报告要求 的格式输出检测报告。 自动诊断模块包括预处理、像素分类、参数计算、参数异常判断几个部分。从主机 传输过来灰度图像在预处理环节进行降噪和增强处理，在预处理之后的图像上进行像素分 类，将像素数据分成病变疑似像素和正常组织像素，对病变疑似像素及周边像素进行几何 和灰度相关参数计算，在参数异常判断环节对每个几何或灰度相关参数是否为异常进行判 另|J，并根据几何或灰度参数的异常情况对疾病程度进行判断，将结果输出到报告模块。 如图1所示，本专利技术包括依次连接的超声探头、主机、自动诊断模块、报告模块，主 机根据检查需求，驱动探头装置进行超声扫描，探头装置可以是普通的线阵探头，非线阵探 头，也可以是三维扫描探头，本专利技术的实施例中采用一种三维扫描探头装置，如图3所示， 线阵探头1附着于锥体2表面，绕锥体2转动，从而完成扫描。 探头将各个角度和切面的回波信号传回主机，主机对获得的回波信号进行数字采 样、波束合成、匹配滤波、信号幅度提取、扫描空间转换、灰阶映射等环节，获得多帧高空间 分辨率和高空间对比分辨率的灰度图像，主机将各个切面的灰度图像传入自动诊断模块， 自动诊断模块对图像进行处理，首先对主机传入的图像进行降噪和增强处理，减少电子噪 声和超声散斑噪声、增强组织的结构，从而提高组织图像的对比分辨率和边界结构连续性， 采用的方法包括但不限于滤波、相关处理、多分辨率扩散处理、形态学图像处理等有关图像 处理方法；在预处理后的图像上进行像素分类，分类的目的是把疑似病变像素从正常组织 像素中分离并标识出来，分类方法包括但不限于阈值分类、区域生长、动态轮廓线法、图论 方法等，本专利技术优先采用改进的动态轮廓线法。 动态轮廓线法是从一条初始的连续封闭曲线开始，以图像像素的灰度、梯度等信 息定义一个能量函数，使初始曲线沿着边缘能量降低的方向移动，直到边缘能量达到最小， 从而获得病变区域的边缘。 本专利技术针对超声图像不均匀的特点，提供了一种基于梯度的改进型动态轮廓线模 型，并针对超声图像散斑噪声多，对比分辨率比较低的特点，采用金字塔多分辨率像素分类 技术，以顶层像素分类结果来引导下一层的精细分类，如图2所示，其中最底层为原始尺寸 大小本文档来自技高网...

【技术保护点】
医学超声辅助自动诊断装置，包括连接超声探头的主机，通过超声探头获取人体被测部位的超声回波信号,经过主机的信号检测、信号处理以及图像处理获得用于诊断的超声灰度图像，其特征是，所述主机连接自动诊断模块，主机生成的灰度图像输入到自动诊断模块，自动诊断模块处理后将结果传至报告模块，输出检测报告；所述自动诊断模块对图像进行计算机分析，包括：像素分类、参数计算、参数异常判断，像素分类是指将图像的像素数据分成病变疑似像素和正常组织像素，参数计算是指对所述病变疑似像素及周边像素进行几何和灰度相关参数计算，参数异常判断是指对每个几何或灰度相关参数是否为异常进行判别，并根据几何或灰度相关参数的异常情况对疾病程度进行判断，将结果输出到报告模块。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：王勇，莫善珏，赵明昌，
申请(专利权)人：无锡祥生医学影像有限责任公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32