基于相位信息的超声图像病灶分割技术

摘要

本发明属生物医学信号处理领域，具体涉及超声图像病灶自动提取方法。本发明方法具体步骤为：（1）选取目标图像：用户利用鼠标剪裁包括有待处理的病灶的方框图像；（2）初始化零水平集：在裁剪后得到的图像上病灶的周围用鼠标人工初始化零水平集曲线，作为初始曲线轮廓；（3）利用在模型基础上改进的模型对超声图像病灶进行自动分割：绘制迭代之后得到的零水平集曲线，从而得到最终的病灶分割结果。本发明可以实现无人工干预的超声图像病灶边缘提取，能快速地提取出肿瘤病灶区域，而且大大提高了准确性。从而为病灶的识别和计算机辅助诊断奠定良好的技术基础，为广大医生提供了便利。

主权项

1.一种基于相位信息的超声图像病灶分割技术，按以下步骤进行：（1）选取目标图像：用户利用鼠标剪裁包括有待处理的病灶的方框图像；（2）初始化零水平集：在裁剪后得到的图像上病灶的周围用鼠标人工初始化零水平集曲线，作为初始曲线轮廓；（3）利用在模型基础上改进的模型对超声图像病灶进行自动分割：3a 计算基于相位一致性的边缘检测算子其中，为图像的相位一致性函数，计算公式如下式中，表示方向，表示小波变换尺度，为各个方向上的权值，为变换幅度，表示相位偏差，为阈值，可以根据具体情况来设定；其中可由如下两个表达式计算得到上式中表示裁剪后得到的原图像，和分别表示变换尺度为的偶对称小波和奇对称小波，是由原图像经过小波变换得到；3b求取迭代方程：将新的边缘检测算子代入新的模型当中，得到如下方程式中，是正参数，为水平集曲线，为相位向量，表示梯度，表示旋度；将上述方程离散化得到如下的迭代方程：式中的表示迭代的时间步长，的取值应适中，时表示被初始化的零水平集曲线；3c 模型更新：将上述方程进行迭代计算，从而更新水平集曲线，使得曲线不断逼近病灶的边缘，直到曲线的能量达到最小化为止；3d绘制迭代之后得到的零水平集曲线，从而得到最终的病灶分割结果。