一种基于超声弹性图像的弹性应变评估方法和系统技术方案

本申请公开了一种基于超声弹性图像的弹性应变评估方法，包括：根据超声弹性图像和B模式图像重建超声弹性信息图像，所述超声弹性信息图像包含弹性应变信息；对所述B模式图像进行病灶区域的自动分割；对所述超声弹性信息图像进行软硬区域自动界定；对自动分割后的病灶区域和病灶周边区域，根据所述自动界定的软硬区域进行硬度特征提取；基于提取的硬度特征，根据预设的评分标准对病灶区域和病灶周边区域进行弹性应变评估。本申请还公开了一种基于超声弹性图像的弹性应变评估系统。本申请的具体实施方式针对B模式图像进行病灶区域的自动图像分割，避免人为分割的主观性，提高了弹性特征提取的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于超声弹性图像的弹性应变评估方法和系统
本申请涉及弹性应变评估和分析技术，尤其涉及基于超声弹性图像的弹性应变评估方法和系统。
技术介绍
医学临床研究表明，人体内不同组织或同一组织不同区域的弹性系数各不相同，弹性成像技术能够把组织弹性差异通过彩色编码叠加在二维声像图上显现出来，为某些疾病的诊断(例如乳腺良恶性肿瘤的鉴别)提供了新的途径。就乳腺肿瘤的诊断而言，由于生长机理方面的差异，乳腺良恶性肿瘤的分子组成、组织密度及周围的血管分布的不同导致二者弹性特征(或硬度)的差异。超声弹性成像技术以检测生物组织力学特性为目的，其弥补了常规超声对于弹性测量的不足，将组织的弹性变化以灰度图或伪彩图的形式表示出来，使得弹性特征的测量提取成为可能，并广泛的应用于乳腺良恶性肿瘤鉴别中。准确估计和分析弹性图像上组织弹性应变对乳腺肿瘤良恶性鉴别至关重要。五分法及半定量法为最常用的评估乳腺肿瘤弹性应变的方法，但这两种这种方法还存在着主观性大、识别精度低的缺点。主要原因在于:1)病灶区域轮廓需借助人工来确定，没有实现自动分割，因而主观性大；2)病灶区域内软硬区域的界定使用固定阈值，由于弹性成像的特点，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于超声弹性图像的弹性应变评估方法，其特征在于，包括：根据超声弹性图像和B模式图像重建超声弹性信息图像，所述超声弹性信息图像包含弹性应变信息；对所述B模式图像进行病灶区域的自动分割；对所述超声弹性信息图像进行软硬区域自动界定；对自动分割后的病灶区域和病灶周边区域，根据所述自动界定的软硬区域进行硬度特征提取；基于所述提取的硬度特征，根据预设的评分标准对病灶区域和病灶周边区域进行弹性应变评估。

【技术特征摘要】
1.一种基于超声弹性图像的弹性应变评估方法，其特征在于，包括: 根据超声弹性图像和B模式图像重建超声弹性信息图像，所述超声弹性信息图像包含弹性应变信息； 对所述B模式图像进行病灶区域的自动分割； 对所述超声弹性信息图像进行软硬区域自动界定； 对自动分割后的病灶区域和病灶周边区域，根据所述自动界定的软硬区域进行硬度特征提取； 基于所述提取的硬度特征，根据预设的评分标准对病灶区域和病灶周边区域进行弹性应变评估。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述B模式图像进行病灶区域的自动分割包括: 对所述B模式图像采用基于Mumford-Shah分割函数和水平集技术的图像分割方法实现病灶区域的自动分割。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述超声弹性信息图像进行软硬区域自动界定包括: 根据模糊聚类准则，计算所述弹性信息图像像素空间中每个元素的模糊相似矩阵与聚类中心的距离平方和，确定元素软硬区间隶属度，实现软硬区域的自动界定。4.如权利要求1所述的 方法，其特征在于，所述对自动分割后的病灶区域和病灶周边区域，根据所述自动界定的软硬区域进行硬度特征提取包括: T.对于自动分割后的病灶区域，硬度特征可表示为=7^xl00%其中Th为病灶区 a ?域内部硬区域的像素个数之和，Ta为病灶区域内部像素数目之和； P 对于自动分割后的病灶周边区域，硬度特征可表示为=7f'xl00%其中Ph为病灶周边区域内部硬区域的像素个数之和，Pa为病灶周边区域内部像素数目之和。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述提取的硬度特征，根据预设的评分标准对病灶区域和病灶周边区域进行弹性应变评估包括: 若Et < 20%,则评估为I分；若20% < Et ^ 50%,评估为2分；若50% < Et ^ 80%,评估为3分；若80% < Et且Ep < 50%,则评估为4分；若80% < Et...

【专利技术属性】
技术研发人员：张雪，郑海荣，肖杨，邱维宝，牟培田，李彦明，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：