乳腺肿块候选区的检测方法及装置制造方法及图纸

本公开是关于乳腺肿块候选区的检测方法及装置。该方法包括：在一包括乳腺图像的原始图像中提取最大稳定极值区域，并基于提取的所述最大稳定极值区域形成一嵌套结构；分解所述嵌套结构以获取多个嵌套序列；以及根据各所述嵌套序列的序列长度，从所述多个嵌套序列中选取目标嵌套序列，并将所述目标嵌套序列所对应的区域收敛为乳腺肿块候选区。该方法可以识别任意不同形状的乳腺肿块。

【技术实现步骤摘要】
乳腺肿块候选区的检测方法及装置
本公开涉及医疗
，具体而言，涉及一种乳腺肿块候选区的检测方法及乳腺肿块候选区的检测装置。
技术介绍
乳腺肿块成为女性的高发疾病，能够及早而且准确地诊断出乳腺肿块，对后续的治疗和恢复都有很大的帮助。通过乳腺钼靶图像能够诊断出乳腺肿块，首先，从乳腺钼靶图像中筛选乳腺肿块候选区域，然后，针对乳腺肿块候选区域进行更为细致的特征判断；这种方法是病灶自动检测中常用的处理流程。其中，快速准确地获取乳腺肿块候选区域，能对整个自动检测系统的性能有很大提升。目前，常用的乳腺肿块候选区域筛选方法是：通过把原始乳腺图像分成若干个有重合的矩形块，在不同尺度上对灰度或其它纹理特性进行检测，确定是否进入候选区域集。由于是事先把原始乳腺图像分成若干个有重合的矩形块，所以乳腺肿块候选区域的形状被固定，但是乳腺肿块候选区域的形状是多变的，因此，该方法的自适应性较差，很难体现病灶的真实形状。由上可知，需要提供一种新的乳腺肿块候选区的检测方法及乳腺肿块候选区的检测装置。需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
本公开的目的在于提供一种乳腺肿块候选区的检测方法及乳腺肿块候选区的检测装置，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的一个或者多个问题。根据本公开的一个方面，提供了一种乳腺肿块候选区的检测方法，该乳腺肿块候选区的检测方法包括：在一包括乳腺图像的原始图像中提取所述乳腺图像的最大稳定极值区域，并基于提取的所述最大稳定极值区域形成一嵌套结构；分解所述嵌套结构以获取多个嵌套序列；以及根据各所述嵌套序列的序列长度，从所述多个嵌套序列中选取目标嵌套序列，并将所述目标嵌套序列所对应的区域收敛为乳腺肿块候选区。在本公开的一种示例性实施例中，根据依序排列的多个二值化阈值，分别对所述原始图像进行二值化；以所述二值化过程中，变化量小于预设值的连通区域作为所述最大稳定极值区域。在本公开的一种示例性实施例中，从所述多个嵌套序列中选取目标嵌套序列包括：选取序列长度最长的一个或多个所述嵌套序列为所述目标嵌套序列。在本公开的一种示例性实施例中，从所述多个嵌套序列中选取目标嵌套序列包括：选取序列长度大于预设序列长度的所述嵌套序列为所述目标嵌套序列。在本公开的一种示例性实施例中，在将原始图像提取形成最大稳定极值区域之前，对所述原始图像进行高斯滤波。根据本公开的另一个方面，还提供一种乳腺肿块候选区的检测装置，该乳腺肿块候选区的检测装置包括：嵌套结构形成单元、嵌套序列获取单元、乳腺肿块候选区选取单元。嵌套结构形成单元，用于在一包括乳腺图像的原始图像中提取所述乳腺图像的最大稳定极值区域，并基于提取的所述最大稳定极值区域形成一嵌套结构；嵌套序列获取单元，用于分解所述嵌套结构以获取多个嵌套序列；以及乳腺肿块候选区选取单元，用于根据各所述嵌套序列的序列长度，从所述多个嵌套序列中选取目标嵌套序列，并将所述目标嵌套序列所对应的区域收敛为乳腺肿块候选区。在本公开的一种示例性实施例中，根据依序排列的多个二值化阈值，分别对所述原始图像进行二值化；以所述二值化过程中，变化量小于预设值的连通区域作为所述最大稳定极值区域。在本公开的一种示例性实施例中，从所述多个嵌套序列中选取目标嵌套序列包括：选取序列长度最长的一个或多个所述嵌套序列为所述目标嵌套序列。在本公开的一种示例性实施例中，从所述多个嵌套序列中选取目标嵌套序列包括：选取序列长度大于预设序列长度的所述嵌套序列为所述目标嵌套序列。在本公开的一种示例性实施例中，在将原始图像提取形成最大稳定极值区域之前，通过高斯滤波器对所述原始图像进行高斯滤波。本公开的乳腺肿块候选区的检测方法及乳腺肿块候选区的检测装置，通过将原始图像提取形成一嵌套结构，并将该嵌套结构分解成多个嵌套序列，根据嵌套序列的序列长度选取目标嵌套序列，并将所述目标嵌套序列所对应的区域收敛为乳腺肿块候选区。一方面，由于没有引入矩形块，所以乳腺肿块候选区域的形状没有被固定，不会对乳腺肿块的形状进行限定，可以识别任意不同形状的乳腺肿块。另一方面，将目标嵌套序列所对应的区域收敛为乳腺肿块候选区，能够识别每一个细微的乳腺肿块候选区，乳腺肿块候选区识别的准确性和细致性高。再一方面，将原始图像表示成多个嵌套序列，嵌套序列便于后续计算机的运算和识别，提高了计算机的运算效率和识别效率，降低了计算机内存消耗，从而提高了检测效率和检测速度。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1示意性示出本公开一示例实施例的乳腺肿块候选区的检测方法的流程图。图2示意性示出一嵌套结构的示意图。图3a示意性示出原始图像和其中的乳腺肿块标记截图；图3b示意性示出经过本公开中的方法处理后的图像和其中的乳腺肿块标记截图。图4示意性示出本公开一示例实施例的乳腺肿块候选区的检测装置的方框图。具体实施方式现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知技术方案以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。在本公开的示例实施例中，首先提供了一种乳腺肿块候选区的检测方法，参考图1所示，该乳腺肿块候选区的检测方法可以包括以下步骤：步骤S1，在一包括乳腺图像的原始图像中提取所述乳腺图像的最大稳定极值区域，并基于提取的所述最大稳定极值区域形成一嵌套结构。步骤S2，分解所述嵌套结构以获取多个嵌套序列。步骤S3，根据各所述嵌套序列的序列长度，从所述多个嵌套序列中选取目标嵌套序列，并将所述目标嵌套序列所对应的区域收敛为乳腺肿块候选区。根据本示例实施例中乳腺肿块候选区的检测方法，一方面，将原始图像表示成多个嵌套序列，嵌套序列便于后续计算机的运算和识别，提高了计算机的运算效率和识别效率，降低了计算机内存消耗，从而提高了检测效率和检测速度。另一方面，将目标嵌套序列所对应的区域收敛为乳本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种乳腺肿块候选区的检测方法，其特征在于，包括：在一包括乳腺图像的原始图像中提取所述乳腺图像的最大稳定极值区域，并基于提取的所述最大稳定极值区域形成一嵌套结构；分解所述嵌套结构以获取多个嵌套序列；以及根据各所述嵌套序列的序列长度，从所述多个嵌套序列中选取目标嵌套序列，并将所述目标嵌套序列所对应的区域收敛为乳腺肿块候选区。

【技术特征摘要】
1.一种乳腺肿块候选区的检测方法，其特征在于，包括：在一包括乳腺图像的原始图像中提取所述乳腺图像的最大稳定极值区域，并基于提取的所述最大稳定极值区域形成一嵌套结构；分解所述嵌套结构以获取多个嵌套序列；以及根据各所述嵌套序列的序列长度，从所述多个嵌套序列中选取目标嵌套序列，并将所述目标嵌套序列所对应的区域收敛为乳腺肿块候选区。2.根据权利要求1所述的乳腺肿块候选区的检测方法，其特征在于，根据依序排列的多个二值化阈值，分别对所述原始图像进行二值化；以所述二值化过程中，变化量小于预设值的连通区域作为所述最大稳定极值区域。3.根据权利要求1所述的乳腺肿块候选区的检测方法，其特征在于，从所述多个嵌套序列中选取目标嵌套序列包括：选取序列长度最长的一个或多个所述嵌套序列为所述目标嵌套序列。4.根据权利要求1所述的乳腺肿块候选区的检测方法，其特征在于，从所述多个嵌套序列中选取目标嵌套序列包括：选取序列长度大于预设序列长度的所述嵌套序列为所述目标嵌套序列。5.根据权利要求1～4任一所述的乳腺肿块候选区的检测方法，其特征在于，在将原始图像提取形成最大稳定极值区域之前，对所述原始图像进行高斯滤波。6.一种乳腺肿块候选区的检测装置，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：李明，
申请(专利权)人：医渡云北京技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11