【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于生物医疗以及柔性传感器，具体涉及一种浅表层器官结节探测技术。
技术介绍
1、就浅表层器官而言，在超声下筛查乳腺结节以及甲状腺结节是最为常规的判断异常组织结构的医疗行为。据报告显示，甲状腺结节在68％的人群中被发现，其中大约7-15％的甲状腺结节有进展为甲状腺癌的可能。
2、对于浅表层器官例如甲状腺的成像检测，超声结果通常包括：探知甲状腺腺体大小、腺体回声均匀性、异常区域大小形貌、以及使用彩色多普勒血流成像cdfi用来探知异常血供。而对潜在恶性可能的甲状腺结节还会进行超声下介入检查，即侵入性细针提取异常组织以及病理分析。
3、以甲状腺为例，根据甲状腺结节良恶性程度ti-rads的5级分类标准，通过超声对甲状腺结节的疾病性质进行分类，从正常到恶性变化分为5类，对于乳腺结节分型bi-rads也有相近的评级分型，其超声影像下恶性指征包括极低回声、微钙化、边缘模糊不规则、腺体外侵犯等等。
4、现代医疗对于个性化、预防性、慢病管理等都提出了很高的要求。现有超声检查操作依赖于昂贵的设备并需医生辅助下诊断。因此应着重发展可穿戴的、能够长期监测的设备超声成像或者疾病监测。
5、不同于常见硬质超声传感器，柔性可穿戴传感器更易于与皮肤表面贴合，可应用于复杂表面，便于长期佩戴。对人体组织非侵入式、实时、连续的检测，为组织成像和疾病的早期发现、预防、治疗提供硬件支持。柔性医用光电传感器易受到环境光的影响，而生物电传感器则会对肌肉信号进行误采集。同时非阵列化光电以及生物电等其他形式的柔性传感器都
6、因此，有必要专利技术一种可探测浅表层器官结节的柔性传感器，以及对应的分析算法及系统。
技术实现思路
1、本专利技术提出一种用于可探测浅表层器官结节形貌位置及其分型的分析方法、系统及柔性传感装置，其目的是解决现有超声检查操作依赖于昂贵的设备并需医生辅助下诊断的问题、硬质超声传感器无法应用于复杂表面、不便于长期佩戴的问题、以及现有的其他形式的柔性传感器易受外界因素影响导致检测结果不准确的问题。
2、所述分析方法包括：
3、在感兴趣的人体组织表面选取基准点建立笛卡尔坐标系；
4、获取柔性传感器扫描得到的人体组织表面的数据，生成平面二维结果图形；
5、对所述平面二维结果图形进行去噪声，得到三维图像数据；
6、采用细化差值算法在感兴趣的人体组织表面的临近截面空间体进行极细化补充，得到补充后的三维图像数据
7、对所述补充后的三维图像数据的灰度信息进行重排滤波和赋值，并采用轮廓识别算法进行识别，获得轮廓数据；
8、根据所述轮廓数据进行机械学习，得到恶性图形指征和恶性程度的相关性，得到分析结果。
9、进一步地，提供优选方案：采用小波变换滤波以及sar-bm3-d对所述平面二维结果图形去噪声；
10、进一步地，提供优选方案：所述柔性传感器扫描得到的人体组织表面的数据，是采用柔性传感器普通以及相控b型模式对所述人体组织表面进行扫描获得的；
11、进一步地，提供优选方案：采用光线投射法以及casting算法对所述三维图像数据的灰度信息进行重排滤波和赋值；
12、进一步地，提供优选方案：根据所述轮廓进行机械学习，是采用高斯朴素贝叶斯gnb以及决策树机械学习。
13、所述可探测浅表层器官结节的系统包括：
14、坐标建立单元：用于在感兴趣的人体组织表面表面选取基准点建立笛卡尔坐标系；
15、扫描单元：用于获取柔性传感器扫描得到的人体组织表面的数据，生成平面二维结果图形；
16、去噪单元：用于对所述平面二维结果图形进行去噪声，以便得到连续稳定的三维图像数据；
17、补充单元：用于采用细化差值算法在感兴趣的人体组织表面的临近截面空间体进行极细化补充，得到补充后的连续三维图像数据；
18、识别单元：用于对所述补充后的三维图像数据的灰度信息进行重排滤波和赋值，并采用轮廓识别算法进行识别，获得轮廓数据；
19、学习单元：用于根据所述轮廓数据进行机械学习，得到恶性图形指征和恶性程度的相关性，得到分析结果。
20、所述可探测浅表层器官结节的柔性传感装置包括：
21、柔性传感器、数据处理单元和终端，所述柔性传感器用于采集感兴趣的人体组织表面的数据，并提供给所述数据处理单元，其特征在于，所述数据处理单元应用如上述任意一种方案组合的一种探测浅表层器官结节的方法来处理采集到的数据，并将生成的分析结果发送给终端。
22、进一步地，提供优选方案：所述柔性传感器包括：超声发生层、柔性电极、背衬层、匹配层和柔性封装材料，所述超声发生层包括数个传感阵列，所述柔性电极采用蛇形电极结构，所述匹配层通过柔性电极沿声音传输方向与所述超声发生层相连，所述背衬层通过柔性电极与所述超声发生层的另一侧相连，所述柔性封装材料包裹于所述背衬层和所述匹配层的外部。
23、一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，当所述处理器运行所述存储器存储的计算机程序时，所述处理器执行上述任意一种方案组合的一种可探测浅表层器官结节的分析方法。
24、一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于储存计算机程序，所述计算机程序执行上述任意一种方案组合的一种可探测浅表层器官结节的分析方法。
25、本专利技术的有益效果：
26、1、本专利技术提出的传感器使用柔性化微型化制造，实现对面阵探头的可穿戴化制造。由于本柔性超声传感器阵元丰富，具有一定自补充和纠错的功能。
27、2、超声相控阵进一步拓展面阵探头垂直方位下偏转一定的角度使视野范围提升正负15度。可在三维成像中区分最小为2毫米的囊性占位、实性占位以及钙化灶，并且通过cw模式对所探知区域进行doppler异常血供成像。
28、3、本专利技术提出的传感器还易于穿戴、便于长期监测、高稳定性，经过大量样本计算并分析后可自动给出浅表层器官结节的ti-rads/bi-rads等分级评估，便于hifu或超声消融预后的便携随诊与临床观察。
29、本专利技术适用于柔性传感器在浅表层器官的结节探测场景。
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1.一种可探测浅表层器官结节的分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种可探测浅表层器官结节的分析方法，其特征在于，采用小波变换滤波以及SAR-BM3-D对所述平面二维结果图形去噪声。
3.根据权利要求1所述的一种可探测浅表层器官结节的分析方法，其特征在于，所述柔性传感器扫描得到的人体组织表面的数据，是采用柔性传感器普通以及相控B型模式对所述人体组织表面进行扫描获得的。
4.根据权利要求1所述的一种可探测浅表层器官结节的分析方法，其特征在于，采用光线投射法以及Casting算法对所述三维图像数据的灰度信息进行重排滤波和赋值。
5.根据权利要求1所述的一种可探测浅表层器官结节的分析方法，其特征在于，根据所述轮廓进行机械学习，是采用高斯朴素贝叶斯GNB以及决策树机械学习。
6.一种可探测浅表层器官结节的系统，其特征在于，所述系统包括：
7.一种可探测浅表层器官结节的柔性传感装置，所述柔性传感装置包括：柔性传感器、数据处理单元和终端，所述柔性传感器用于采集感兴趣的人体组织表面的数据，并提供给
8.根据权利要求7所述的一种可探测浅表层器官结节的柔性传感装置，其特征在于，所述柔性传感器包括：超声发生层、柔性电极、背衬层、匹配层和柔性封装材料，所述超声发生层包括数个传感阵列，所述柔性电极采用蛇形电极结构，所述匹配层通过柔性电极沿声音传输方向与所述超声发生层相连，所述背衬层通过柔性电极与所述超声发生层的另一侧相连，所述柔性封装材料包裹于所述背衬层和所述匹配层的外部。
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，当所述处理器运行所述存储器存储的计算机程序时，所述处理器执行根据权利要求1-5中任一项所述的一种可探测浅表层器官结节的分析方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于储存计算机程序，所述计算机程序执行权利要求1-5中任一项所述的一种可探测浅表层器官结节的分析方法。
...【技术特征摘要】
1.一种可探测浅表层器官结节的分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种可探测浅表层器官结节的分析方法，其特征在于，采用小波变换滤波以及sar-bm3-d对所述平面二维结果图形去噪声。
3.根据权利要求1所述的一种可探测浅表层器官结节的分析方法，其特征在于，所述柔性传感器扫描得到的人体组织表面的数据，是采用柔性传感器普通以及相控b型模式对所述人体组织表面进行扫描获得的。
4.根据权利要求1所述的一种可探测浅表层器官结节的分析方法，其特征在于，采用光线投射法以及casting算法对所述三维图像数据的灰度信息进行重排滤波和赋值。
5.根据权利要求1所述的一种可探测浅表层器官结节的分析方法，其特征在于，根据所述轮廓进行机械学习，是采用高斯朴素贝叶斯gnb以及决策树机械学习。
6.一种可探测浅表层器官结节的系统，其特征在于，所述系统包括：
7.一种可探测浅表层器官结节的柔性传感装置，所述柔性传感装置包括：柔性传感器、数据处理单元和终端，所述柔性传感器用于采集感兴趣的人体组织表面的...
【专利技术属性】
技术研发人员：张甲，李宇阳，李星奇，陈佳泰，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：
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