超声造影图像的定量分析方法及超声设备技术

本公开提供超声造影图像的定量分析方法及超声设备。用于提高超声造影图像定量分析的准确率。包括：对同一生物组织的各超声造影图像中任一超声造影图像进行特征点提取，得到各特征点；对各特征点分别进行特征提取，得到各特征点的特征向量；针对该超声造影图像中任一特征点，利用特征点的特征向量和目标超声造影图像的各特征点的特征向量，得到目标超声造影图像中与该特征点匹配的目标特征点；基于超声造影图像中的各特征点和各目标特征点，得到超声造影图像与目标超声造影图像之间的变换矩阵；通过变换矩阵对目标超声造影图像的ROI区域进行位置变换，得到超声造影图像的ROI区域；利用各超声造影图像的ROI区域，得到时间强度曲线。曲线。曲线。

【技术实现步骤摘要】
超声造影图像的定量分析方法及超声设备


[0001]本专利技术涉及图像处理
，特别涉及一种超声造影图像的定量分析方法及超声设备。

技术介绍

[0002]超声造影图像的定量分析是通过对超声造影图像的时间强度曲线进行分析，以此来获得血流灌注的量化信息，来对细微的差别进行辨别。其能够对整体血流灌注趋势进行把握、并获得血流灌注的分析参数量化灌注过程。超声造影图像的定量分析通常是通过可疑组织与正常组织间分析比较，来获得可疑组织的特异信息。
[0003]但是，由于超声造影序列图像的背景是动态变化的，在长时间的扫查过程中，由于患者呼吸和/或体位的改变都会造成ROI(region of interest，感兴趣区域)在超声造影图像上位置的变化。所以，会导致生物组织的运动发生形变、ROI区域消失等问题，进而导致超声造影图像的定量分析的准确率较低。

技术实现思路

[0004]本公开示例性的实施方式中提供一种超声造影图像的定量分析方法及超声设备，用于提高超声造影图像的定量分析的准确率。
[0005]本公开的第一方面提供一种超声造影图像的定量分析方法，所述方法包括：
[0006]针对同一生物组织的各超声造影图像中的任一超声造影图像，对所述超声造影图像进行特征点提取，得到各特征点；并，
[0007]对所述各特征点分别进行特征提取，得到所述各特征点的特征向量；
[0008]针对所述超声造影图像中的任一特征点，利用所述特征点的特征向量以及各超声造影图像中的目标超声造影图像的各特征点的特征向量，得到所述目标超声造影图像中与所述特征点匹配的目标特征点；
[0009]基于所述超声造影图像中的各特征点和各目标特征点，得到所述超声造影图像与所述目标超声造影图像之间的变换矩阵；
[0010]通过所述变换矩阵对所述目标超声造影图像的ROI区域进行位置变换，得到所述超声造影图像的ROI区域；
[0011]利用各超声造影图像的ROI区域，得到时间强度曲线。
[0012]本实施例中通过将各超声造影图像与目标超声造影图像的特征点进行匹配，然后基于匹配的各目标特征点以及各超声造影图像中的特征点得到各超声造影图像分别与目标超声造影图像之间位置变换矩阵，然后基于位置变换矩阵来对目标超声图像中的ROI区域进行位置变换，以此得到各超声造影图像中的ROI区域的位置，基于各ROI位置区域得到时间强度曲线。由此，本实施中通过每帧超声造影图像与目标超声造影图像之间的位置变换矩阵，确定出各超声造影图像中的ROI区域，由此实现了ROI区域的自动追踪，进而提高了超声造影图像的定量分析的准确率。
[0013]在一个实施例中，所述对所述超声造影图像进行特征点提取，得到各特征点，包括：
[0014]针对所述超声造影图像中的任意一个像素点，若所述像素点的指定区域内存在大于第一指定数量的目标像素点，则确定所述像素点为所述特征点，其中，所述目标像素点为像素值与所述像素点的像素值的差的绝对值不大于第一预设阈值的像素点；或，
[0015]针对所述超声造影图像中的任意一个像素点，若所述像素点在其邻域的各像素点中是像素值最大或像素值最小的像素点，则确定所述像素点为所述特征点。
[0016]本实施例通过像素点的指定区域内的各像素点的像素值来确定出特征点，使得确定出的特征点更加准确。
[0017]在一个实施例中，所述对所述各特征点分别进行特征提取，得到所述各特征点的特征向量，包括：
[0018]针对任意一个特征点，基于所述特征点的指定区域内的各像素点的像素值，确定任意两个像素点之间的梯度幅值和梯度方向；
[0019]利用所述指定区域中各像素点之间的梯度幅值和梯度方向，得到所述特征点的梯度主方向；
[0020]以所述特征点为中心，将所述特征点的指定区域按照所述梯度主方向进行旋转，得到旋转后的指定区域；
[0021]将所述旋转后的指定区域划分成第二指定数量的子区域，确定各子区域内的各像素点之间的梯度方向；
[0022]针对任意一个子区域，确定所述子区域内的各像素点在各目标梯度方向上的数量；
[0023]通过各子区域中的各像素点在各目标梯度方向上的数量，得到所述特征点的特征向量。
[0024]本实施例通过像素点的梯度幅值和梯度方向来确定出特征点的特征向量，以此使得确定出特征向量更加准确。
[0025]在一个实施例中，所述基于所述特征点的指定区域内的各像素点的像素值，确定任意两个像素点之间的梯度幅值和梯度方向，包括：
[0026]针对所述指定区域中的任意两个像素点，将所述两个像素点中的一个像素点到另一个像素点的方向确定为梯度方向，并将所述两个像素点的像素值的差值确定为与所述梯度方向对应的梯度幅值。
[0027]在一个实施例中，所述利用所述指定区域中各像素点之间的梯度幅值和梯度方向，得到所述特征点的梯度主方向，包括：
[0028]针对任意一个梯度方向，统计在所述指定区域内各像素点之间的各梯度方向中所述梯度方向的数量；以及，
[0029]将所述梯度方向的数量和所述指定区域内与所述梯度方向对应的各梯度幅值的平均值相乘，得到所述梯度方向的目标数量；
[0030]将所述指定区域内的各梯度方向中目标数量最大的梯度方向确定所述特征点的梯度主方向。
[0031]本实施例通过将所述指定区域内的各梯度方向中目标数量最大的梯度方向确定
所述特征点的梯度主方向，由此，使得确定出的梯度主方向更加准确，进一步提高超声造影图像定量分析的准确率。
[0032]在一个实施例中，所述利用所述特征点的特征向量以及各超声造影图像中的目标超声造影图像的各特征点的特征向量，得到所述目标超声造影图像中与所述特征点匹配的目标特征点，包括：
[0033]针对所述超声造影图像中的任意一个特征点，基于所述特征点的特征向量与所述目标超声造影图像中任意一个特征点的特征向量，确定两个特征点的匹配度；
[0034]利用各特征点之间的匹配度，确定所述目标超声造影图像中的第一特征点和第二特征点；
[0035]通过所述第一特征点与所述特征点之间的匹配度以及所述第二特征点与所述特征点之间的匹配度，得到目标特征点。
[0036]在一个实施例中，所述基于所述超声造影图像中的各特征点和所述各目标特征点，得到所述超声造影图像与所述目标超声造影图像之间的变换矩阵，包括：
[0037]在所述超声造影图像的各特征点中随机抽取第三指定数量的特征点，利用各特征点的位置坐标以及与所述各特征点相匹配的各目标特征点的位置坐标，得到中间位置变换矩阵；
[0038]利用所述中间位置变换矩阵对所述目标超声造影图像中各目标特征点的位置坐标进行转换，得到所述各目标特征点转换后的位置坐标；
[0039]针对超声造影图像中的任意一个特征点，根据所述特征点的位置坐标以及所述目标超声造影图像中与所述特征点匹配的目标特征点转换后的位置坐标，得到匹配值；
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种超声设备，其特征在于，包括存储单元和处理器，其中：所述存储单元，被配置为存储生物组织的各超声造影图像；所述处理器，被配置为：针对同一生物组织的各超声造影图像中的任一超声造影图像，对所述超声造影图像进行特征点提取，得到各特征点；并，对所述各特征点分别进行特征提取，得到所述各特征点的特征向量；针对所述超声造影图像中的任一特征点，利用所述特征点的特征向量以及各超声造影图像中的目标超声造影图像的各特征点的特征向量，得到所述目标超声造影图像中与所述特征点匹配的目标特征点；基于所述超声造影图像中的各特征点和各目标特征点，得到所述超声造影图像与所述目标超声造影图像之间的变换矩阵；通过所述变换矩阵对所述目标超声造影图像的ROI区域进行位置变换，得到所述超声造影图像的ROI区域；利用各超声造影图像的ROI区域，得到时间强度曲线。2.根据权利要求1所述的超声设备，其特征在于，所述处理器执行所述对所述超声造影图像进行特征点提取，得到各特征点，具体被配置为：针对所述超声造影图像中的任意一个像素点，若所述像素点的指定区域内存在大于第一指定数量的目标像素点，则确定所述像素点为所述特征点，其中，所述目标像素点为像素值与所述像素点的像素值的差的绝对值不大于第一预设阈值的像素点；或，针对所述超声造影图像中的任意一个像素点，若所述像素点在其邻域的各像素点中是像素值最大或像素值最小的像素点，则确定所述像素点为所述特征点。3.根据权利要求1所述的超声设备，其特征在于，所述处理器执行所述对所述各特征点分别进行特征提取，得到所述各特征点的特征向量，具体被配置为：针对任意一个特征点，基于所述特征点的指定区域内的各像素点的像素值，确定任意两个像素点之间的梯度幅值和梯度方向；利用所述指定区域中各像素点之间的梯度幅值和梯度方向，得到所述特征点的梯度主方向；以所述特征点为中心，将所述特征点的指定区域按照所述梯度主方向进行旋转，得到旋转后的指定区域；将所述旋转后的指定区域划分成第二指定数量的子区域，确定各子区域内的各像素点之间的梯度方向；针对任意一个子区域，确定所述子区域内的各像素点在各目标梯度方向上的数量；通过各子区域中的各像素点在各目标梯度方向上的数量，得到所述特征点的特征向量。4.根据权利要求3所述的超声设备，其特征在于，所述处理器执行所述基于所述特征点的指定区域内的各像素点的像素值，确定任意两个像素点之间的梯度幅值和梯度方向，具体被配置为：针对所述指定区域中的任意两个像素点，将所述两个像素点中的一个像素点到另一个像素点的方向确定为梯度方向，并将所述两个像素点的像素值的差值确定为与所述梯度方
向对应的梯度幅值。5.根据权利要求3所述的超声设备，其特征在于，所述处理器执行所述利用所述指定区域中各像素点之间的梯度幅值和梯度方向，得到所述特征点的梯度主方向，具体被配置为：针对任意一个梯度方向，统计在所述指定区域内各像素点之间的各梯度方向中所述梯度方向的数量；以及，将所述梯度方向的数量和所述指定区域内与所述梯度方向对应的各梯度幅值的平均值相乘，得到所述梯度方向的目标数量；将所述指定区域内的各梯度方向中目标数量最大的梯度方向确定所述特征点的梯度主方向。6.根据权利要求1所述的超声设备，其特征在于，所述处理器执行所述利用所述特征点的特征向量以及各超声造影图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁浩，马俊明，邱静雯，
申请(专利权)人：青岛海信医疗设备股份有限公司，
类型：发明
国别省市：