基于形状直方图的超声乳腺肿瘤形态量化特征提取方法技术

本发明专利技术公开了一种基于形状直方图的超声乳腺肿瘤形态量化特征提取方法，针对计算机辅助诊断系统中，传统超声乳腺肿瘤良恶性量化特征描述不准确的缺点，从乳腺肿瘤轮廓出发，构造乳腺肿瘤的形状直方图，再以形状直方图为基础，设计三个形态量化特征：最大曲率和、最大曲率峰值和、最大曲率标准差和，用以有效表征超声乳腺肿瘤的局部良恶性差异；并将本发明专利技术提出的三个形态量化特征应用于分类器中，得到的超声乳腺肿瘤的良恶性识别率相比传统形态量化特征的识别率有显著提高，具有实用价值。本发明专利技术可以有效减少医生的主观因素影响，有助于提高医生诊断的准确率，可适用于其他肿瘤良恶性的诊断，具有良好的应用前景。

【技术实现步骤摘要】
基于形状直方图的超声乳腺肿瘤形态量化特征提取方法
本专利技术涉及计算机医疗辅助诊断
，具体涉及一种基于形状直方图的超声乳腺肿瘤形态量化特征提取方法。
技术介绍
当下乳腺癌作为全球女性常患的一种恶性肿瘤疾病，具有极高的发病率和死亡率，在全世界范围内每年因乳腺癌致死的女性患者数目就高达数百万，且常年来致死率呈不断攀升之势。超声成像凭借其无辐射创伤、价格低廉、实时便携等优势，已成为乳腺肿瘤早期检测和诊断的一种重要手段。超声医生凭借经验对采集的超声乳腺肿瘤图像进行良恶性判别，这是一个主观判断过程，诊断结果受医生的经验丰富程度、知识水平高低、以及疲劳程度等条件的限制，不同医生对同一超声图像，可能诊断结果完全不同，甚至同一医生在不同时间、不同状态下对同一超声图像的诊断结果也不相同。因此，利用计算机辅助诊断(ComputerAidedDiagnosis，CAD)系统对超声乳腺肿瘤图像进行良恶性判别具有极其重要的研究价值和应用前景，它可以有效减少医生的主观因素影响，提高疾病解释一致性，使诊断结果更客观、更准确。基于CAD的超声乳腺肿瘤良恶性检测是利用计算机对超声乳腺肿瘤图像进行特征提取和分类的过程，主要包括预处理、肿瘤目标检测与区域分割、肿瘤特征提取和肿瘤良恶性分类四个步骤。其中，乳腺肿瘤特征提取是超声乳腺肿瘤良恶性检测的一个重要环节，其描述的肿瘤特征是否准确很大程度上决定了乳腺肿瘤良恶性分类的准确率。目前，对超声乳腺肿瘤特征研究多集中在形态量化特征提取方面，例如，Chang等采用水平集算法从超声图片中分割出乳腺肿瘤区域，然后提取了似圆度、形式因子、光滑度、长宽比、凸起度及面积比率六种形态特征用于分类器训练；Huang等从ROI中提取出19个形态特征，经PCA降维后输入SVM进行分类训练；Chen等在传统肿瘤形态特征的基础上，又提出了肿瘤边缘起伏数目、小叶指数、归一化椭圆周长等五种新型形态特征，并利用多层前向神经网络训练分类器。目前，常用的一些传统形态量化特征主要有：边缘粗糙度、形状规则度、纵横比、椭圆紧致度、圆形度等等。然而，这些传统的超声乳腺肿瘤形态量化特征的构造原理多是从全局的角度描述肿瘤形状变化，例如，边缘粗糙度是计算肿瘤边缘到肿瘤质心的径向长度差；形状规则度是分析肿瘤面积与拟合椭圆面积的重合率；纵横比是计算椭圆长短轴的比值；椭圆紧致度是计算椭圆周长与肿瘤轮廓周长的比值；圆形度则是评价肿瘤形状与圆形的近似程度。可见，它们均没有考虑乳腺肿瘤的局部形态变化，提取的乳腺肿瘤良恶性特征并不准确。因此，如何建立一种准确可靠的判断乳腺肿瘤良恶的方法，是有效减少医生的主观因素影响，有助于提高医生诊断的准确率的关键，是当前亟待解决的。
技术实现思路
本专利技术的目的是克服传统的乳腺肿瘤形态量化特征提取过程中存在的问题。本专利技术的基于形状直方图的超声乳腺肿瘤形态量化特征提取方法，从乳腺肿瘤轮廓出发，构造乳腺肿瘤的形状直方图，再以形状直方图为基础，设计三个形态量化特征：最大曲率和、最大曲率峰值和、最大曲率标准差和，用以有效表征超声乳腺肿瘤的局部良恶性差异，可以有效减少医生的主观因素影响，有助于提高医生诊断的准确率，可适用于其他肿瘤良恶性的诊断，具有良好的应用前景。为了达到上述目的，本专利技术所采用的技术方案是：一种基于形状直方图的超声乳腺肿瘤形态量化特征提取方法，包括以下步骤，步骤(A)，超声乳腺肿瘤原图中分割出乳腺肿瘤区域图；步骤(B)，获取该乳腺肿瘤区域图的乳腺肿瘤边缘图；步骤(C)，通过椭圆或者圆拟合得到该乳腺肿瘤边缘图内肿瘤目标形状的椭圆曲线，并得到该超声乳腺肿瘤的形状直方图；步骤(D)，根据得到的超声乳腺肿瘤的形状直方图，描述出该乳腺肿瘤形态的三个量化特征：最大曲率和、最大曲率峰值和、最大曲率标准差和。前述的基于形状直方图的超声乳腺肿瘤形态量化特征提取方法，步骤(C)，通过椭圆拟合得到该乳腺肿瘤边缘图内肿瘤目标形状的椭圆曲线，并得到该超声乳腺肿瘤的形状直方图，包括以下步骤，(C1)，根据乳腺肿瘤边缘图的肿瘤边缘轮廓的像素点坐标，得到拟合的肿瘤目标形状的椭圆曲线；(C2)，以该椭圆曲线的质心为中心点作一系列射线，该一系列射线以椭圆长轴为起始点，沿逆时针方向围绕椭圆质心旋转，相邻的射线之间的间隔角度θ的取值范围为5°≤θ≤6°；(C3)，该一系列射线与椭圆曲线、乳腺肿瘤边缘分别有交点，计算出每条射线与椭圆曲线的交点、每条射线与乳腺肿瘤边缘的交点之间的差值，得到该超声乳腺肿瘤的形状直方图。前述的基于形状直方图的超声乳腺肿瘤形态量化特征提取方法，步骤(D)，根据得到的超声乳腺肿瘤的形状直方图，描述出该乳腺肿瘤形态的最大曲率和量化特征，过程如下，(D11)，将该形状直方图中所有数值相连接，得到形状直方图的曲线；(D12)，计算该形状直方图中每个区间的所有数值点的曲率，如公式(1)所示，其中，h′i(j)为形状直方图中第i个区间第j个数值点在曲线上的一阶导数，h′i(j)为形状直方图中第i个区间第j个数值点在曲线上的二阶导数，Cij则为形状直方图中第i个区间第j个数值点的曲率；(D13)，该形状直方图中每个区间的所有数值点的曲率，取出每个区间的最大曲率其中i＝1，2，…，N，N为形状直方图的区间个数，并将每个区间的最大曲率相加，得到形状直方图的最大曲率和SMC，，如公式(2)所示，前述的基于形状直方图的超声乳腺肿瘤形态量化特征提取方法，步骤(D)，根据得到的超声乳腺肿瘤的形状直方图，描述出该乳腺肿瘤形态的最大曲率峰值和量化特征，过程如下，(D21)，根据每个区间的最大曲率如公式(3)所示，得到形状直方图的最大曲率峰值和SMCP，其中，为每个区间的最大曲率，为每个区间的最大峰值。前述的基于形状直方图的超声乳腺肿瘤形态量化特征提取方法，步骤(D)，根据得到的超声乳腺肿瘤的形状直方图，描述出该乳腺肿瘤形态的最大曲率标准差和量化特征，过程如下，(D31)，根据公式(4)，计算形状直方图中每个区间的峰值标准差，其中，为形状直方图中第i个区间的平均峰值，得到PSD(i)则为第i个区间的峰值标准差；(D32)，通过峰值标准差对曲率进行加权，得到最大曲率标准差和SMCSD，如公式(5)所示，其中，为每个区间的最大曲率。前述的基于形状直方图的超声乳腺肿瘤形态量化特征提取方法，还包括步骤(E)，根据步骤(D)得到的该乳腺肿瘤形态的三个量化特征，对该超声乳腺肿瘤的良恶性进行判别。前述的基于形状直方图的超声乳腺肿瘤形态量化特征提取方法，步骤(E)，采用SVM分类器对步骤(D)得到的该乳腺肿瘤形态的三个量化特征进行该超声乳腺肿瘤的良恶性判别的。本专利技术的有益效果是：本专利技术的基于形状直方图的超声乳腺肿瘤形态量化特征提取方法，针对计算机辅助诊断系统中，传统超声乳腺肿瘤良恶性量化特征描述不准确的缺点，从乳腺肿瘤轮廓出发，构造乳腺肿瘤的形状直方图，再以形状直方图为基础，设计三个形态量化特征：最大曲率和、最大曲率峰值和、最大曲率标准差和，用以有效表征超声乳腺肿瘤的局部良恶性差异；并将本专利技术提出的三个形态量化特征应用于分类器中，得到的超声乳腺肿瘤的良恶性识别率相比传统形态量化特征的识别率有显著提高，具有实用价值；同时，最大曲率和、最大曲率峰值和、最大曲率标准差和也丰富本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于形状直方图的超声乳腺肿瘤形态量化特征提取方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤(A)，超声乳腺肿瘤原图中分割出乳腺肿瘤区域图；步骤(B)，获取该乳腺肿瘤区域图的乳腺肿瘤边缘图；步骤(C)，通过椭圆或者圆拟合得到该乳腺肿瘤边缘图内肿瘤目标形状的椭圆曲线，并得到该超声乳腺肿瘤的形状直方图；步骤(D)，根据得到的超声乳腺肿瘤的形状直方图，描述出该乳腺肿瘤形态的三个量化特征：最大曲率和、最大曲率峰值和、最大曲率标准差和。

【技术特征摘要】
1.基于形状直方图的超声乳腺肿瘤形态量化特征提取方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤(A)，超声乳腺肿瘤原图中分割出乳腺肿瘤区域图；步骤(B)，获取该乳腺肿瘤区域图的乳腺肿瘤边缘图；步骤(C)，通过椭圆或者圆拟合得到该乳腺肿瘤边缘图内肿瘤目标形状的椭圆曲线，并得到该超声乳腺肿瘤的形状直方图；步骤(D)，根据得到的超声乳腺肿瘤的形状直方图，描述出该乳腺肿瘤形态的三个量化特征：最大曲率和、最大曲率峰值和、最大曲率标准差和。2.根据权利要求1所述的基于形状直方图的超声乳腺肿瘤形态量化特征提取方法，其特征在于：步骤(C)，通过椭圆拟合得到该乳腺肿瘤边缘图内肿瘤目标形状的椭圆曲线，并得到该超声乳腺肿瘤的形状直方图，包括以下步骤，(C1)，根据乳腺肿瘤边缘图的肿瘤边缘轮廓的像素点坐标，得到拟合的肿瘤目标形状的椭圆曲线；(C2)，以该椭圆曲线的质心为中心点作一系列射线，该一系列射线以椭圆长轴为起始点，沿逆时针方向围绕椭圆质心旋转，相邻的射线之间的间隔角度θ的取值范围为5°≤θ≤6°；(C3)，该一系列射线与椭圆曲线、乳腺肿瘤边缘分别有交点，计算出每条射线与椭圆曲线的交点、每条射线与乳腺肿瘤边缘的交点之间的差值，得到该超声乳腺肿瘤的形状直方图。3.根据权利要求1所述的基于形状直方图的超声乳腺肿瘤形态量化特征提取方法，其特征在于：步骤(D)，根据得到的超声乳腺肿瘤的形状直方图，描述出该乳腺肿瘤形态的最大曲率和量化特征，过程如下，(D11)，将该形状直方图中所有数值相连接，得到形状直方图的曲线；(D12)，计算该形状直方图中每个区间的所有数值点的曲率，如公式(1)所示，其中，h′i(j)为形状直方图中第i个区间第j个数值点在曲线上的一阶导数，h″i(j)为形状直方图中第i...

【专利技术属性】
技术研发人员：童莹，任丽，刘洋洋，曹雪虹，
申请(专利权)人：南京工程学院，
类型：发明
国别省市：江苏,32