| 主权项 |
1.一种获取目标影像之边界资料及外型与边界类 别之方法,适用于一影像处理系统中,其中一矩形 区域系由复数个像素所组成,内含该目标影像,该 获取目标影像之边界资料及外型与边界类别之方 法包括: 取得该矩形区域中具有一最小灰度値之一参考点; 二値化该矩形区域; 以该参考点为起点进行扩散,直至扩散至二値化交 接点为止,即为该目标影像之实际范围; 获取该目标影像之一边界资料;利用该目标影像之 一中点至复数个边界点之一距离分布是否规则且 对称分布,以分类该目标影像之外形;以及 利用该些边界点之一二次导数变化是否平滑,以分 类该目标影像之边界。2.如申请专利范围第1项所 述之获取目标影像之边界资料及外型与边界类别 之方法,其中取得具有该最小灰度値之该参考点之 方法包括: 分别计算该矩形区域内复数个横轴像素相对应之 复数个垂直灰度分布投影値; 分别计算该矩形区域内复数个纵轴像素相对应之 复数个水平灰度分布投影値;以及 排列该些水平灰度分布投影値及该些垂直灰度分 布投影値,取得在二维座标轴上对应该最小灰度値 之一参考座标,该参考座标即为该参考点在该矩形 区域中之所在位置。3.如申请专利范围第1项所述 之获取目标影像之边界资料及外型与边界类别之 方法,其中每一该些像素皆具有一灰度値且每一该 些像素皆有二维座标位置相对应。4.如申请专利 范围第3项所述之获取目标影像之边界资料及外型 与边界类别之方法,其中二値化该矩形区域之方法 包括: 计算在该矩形区域中之一灰度平均値及一灰度标 准差; 利用该灰度平均値、该灰度标准差及一系数之间 的线性组合,取得一临界灰度値; 将灰度値在该临界灰度値以下之该些像素,设为黑 色像素;以及 将灰度値在该临界灰度値以上之该些像素,设为白 色像素。5.如申请专利范围第1项所述之获取目标 影像之边界资料及外型与边界类别之方法,其中系 利用区域成长法比较二质化后之灰度値,以取得该 目标影像之实际范围。6.如申请专利范围第1项所 述之获取目标影像之边界资料及外型与边界类别 之方法,其中系利用梯度侦测法侦测出该边界资料 。7.如申请专利范围第1项所述之获取目标影像之 边界资料及外型与边界类别之方法,其中该边界资 料系该目标影像之该些边界点之座标位置。8.如 申请专利范围第1项所述之获取目标影像之边界资 料及外型与边界类别之方法,其中利用该目标影像 之该中点至该些边界点之该距离分布是否对称分 布,以分类该目标影像之外形之方法包括: 计算该距离分布之一第一距离平均値及一第一距 离标准差; 取得该第一距离平均値及该第一距离标准差间之 一第一比値; 当该第一比値小于一预设値,则表示该目标影像之 外形趋于圆形; 当该比値大于该预设値,则将该目标影像分割成四 个象限; 计算每一该些象限之一第二距离平均値及一第二 距离标准差; 取得该第二距离平均値及该第二距离标准差间之 一第二比値;以及 当每一该些象限相对应之该些第二比値皆一致,则 表示该目标影像之外形系一对称外形,否则为一不 规则外形。9.如申请专利范围第1项所述之获取目 标影像之边界资料及外型与边界类别之方法,其中 利用该些边界点之该二次导数变化是否平滑,以分 类该目标影像之边界之方法包括: 求得该些边界点之一二次导数分布値; 当该二次导数分布値小于一预设値,则该目标影像 之边界系一平滑曲线;以及 当该二次导数分布値大于该预设値,则该目标影像 之边界系一不规则曲线。10.如申请专利范围第1项 所述之获取目标影像之边界资料及外型与边界类 别之方法,系适用于超音波所扫描之肿瘤成长情形 。11.一种获取目标影像之边界资料及外型与边界 类别之方法,适用于一超音波肿瘤影像处理系统中 ,其中一矩形区域系由复数个像素所组成,内含该 目标影像,该获取目标影像之边界资料及外型与边 界类别之方法包括: 取得该矩形区域中具有一最小灰度値之一参考点; 二値化该矩形区域; 以该参考点为起点进行扩散,取得该目标影像之实 际范围; 获取该目标影像之一边界资料; 利用该目标影像之一中点至复数个边界点之一距 离分布是否规则且对称分布,以分类该目标影像之 外形,作为肿瘤良恶性之判断;以及 利用该些边界点之一二次导数变化是否平滑,以分 类该目标影像之边界,作为肿瘤良恶性之判断。12. 如申请专利范围第11项所述之获取目标影像之边 界资料及外型与边界类别之方法,其中该边界资料 系该目标影像之该些边界点之座标位置。13.一种 获取目标影像之边界资料之方法,适用于一超音波 肿瘤影像处理系统中,其中一矩形区域系由复数个 像素所组成,内含一肿瘤影像,该获取目标影像之 边界资料之方法包括: 取得该矩形区域中具有一最小灰度値之一参考点; 二値化该矩形区域; 以该参考点为起点进行扩散,直至扩散至二値化交 接为止,将该肿瘤影像之实际范围自该矩形区域中 分割出;以及 标示已分割之该肿瘤影像之复数个边界点对应之 复数个座标位置,以得知肿瘤位置所在。14.如申请 专利范围第13项所述之获取目标影像之边界资料 之方法,其中取得具有该最小灰度値之该参考点之 方法包括: 分别计算该矩形区域内复数个横轴像素相对应之 复数个垂直灰度分布投影値; 分别计算该矩形区域内复数个纵轴像素相对应之 复数个水平灰度分布投影値;以及 排列该些水平灰度分布投影値及该些垂直灰度分 布投影値,取得在二维座标轴上对应该最小灰度値 之一参考座标,该参考座标即为该参考点在该矩形 区域中之所在位置。15.如申请专利范围第13项所 述之获取目标影像之边界资料之方法,其中二値化 该矩形区域之方法包括: 计算在该矩形区域中之一灰度平均値及一灰度标 准差; 利用该灰度平均値、该灰度标准差及一系数之间 的线性组合,取得一临界灰度値; 将灰度値在该临界灰度値以下之该些像素,设为黑 色像素;以及 将灰度値在该临界灰度値以上之该些像素,设为白 色像素。16.如申请专利范围第13项所述之获取目 标影像之边界资料之方法,其中系利用区域成长法 比较二値化后之像素灰度値,以取得该目标影像之 实际范围。17.如申请专利范围第13项所述之获取 目标影像之边界资料之方法,其中系利用梯度侦测 法侦测出该边界资料。18.一种获取目标影像之外 型类别之方法,适用于一超音波肿瘤影像处理系统 中,其中一矩形区域系由复数个像素所组成,内含 一肿瘤影像、该获取目标影像之外型类别之方法 包括: 标示该肿瘤影像之复数个边界点对应之复数个座 标位置; 利用该肿瘤影像之一中点至复数个边界点之一距 离分布,计算该距离分布之一第一距离平均値及一 第一距离标准差; 取得该第一距离平均値及该第一距离标准差间之 一第一比値; 当该第一比値小于一预设値,则该肿瘤影像之外形 系趋于圆形,表示肿瘤系良性肿瘤; 当该比値大于该预设値,则将该目标影像分割成四 个象限; 计算每一该些象限之一第二距离平均値及一第二 距离标准差; 取得该第二距离平均値及该第二距离标准差间之 一第二比値; 当每一该些象限相对应之该些第二比値皆一致,则 该目标影像之外形系一对称外形,表示肿瘤系良性 肿瘤;以及 当每一该些象限相对应之该些第二比値不一致,则 该目标影像之外形系一不规则外形,表示肿瘤系恶 性肿瘤。19.一种获取目标影像之边界类别之方法, 适用于一超音波肿瘤影像处理系统中,其中一矩形 区域系由复数个像素所组成,内含一肿瘤影像,该 获取目标影像之边界类别之方法包括: 标示该肿瘤影像之复数个边界点对应之复数个座 标位置; 求得该些边界点之一二次导数分布値; 当该二次导数分布値小于一预设値,则该目标影像 之边界系一平滑曲线,表示肿瘤系良性肿瘤;以及 当该二次导数分布値大于该预设値,则该目标影像 之边界系一不规则曲线,表示肿瘤系恶性肿瘤。20. 一种影像导引方法,系应用于一影像导引系统中, 该影像导引系统包括一讯号收集器、一超音波换 能器及固定于该超音波换能器之一定位装置,该影 像导引方法包括: 一撷取特征点影像步骤:用超音波扫描一特征点并 撷取该特征点影像及读取一定位装置座标値; 一量测特征点影像座标步骤:判断超音波影像中该 特征点的一影像座标; 一量测特征点装置座标步骤:以该定位装置量测该 特征点之一装置座标; 一找出转换矩阵步骤:将该定位装置座标値、该影 像座标及该装置座标代入一基因法则运算式,找出 该影像座标与该装置座标的一转换矩阵; 一点选像素步骤:从超音波影像上点选所要显示的 一像素位置; 一显示像素位置步骤:显示该像素位置于二维剖面 影像中,且经由该转换矩阵将该像素位置显示于三 维影像与;以及 一手术导引步骤:显示一手术器械及该像素位置于 该三维影像上来让医师知道该手术器械及该像素 位置的相对关系。图式简单说明: 第1图绘示的是习知snake方法探测肿瘤轮廓之方法; 第2图绘示的是习知案号为86106191之申请案进行轮 廓评估之方法; 第3图绘示的是本发明提供之一较佳实施例之一种 影像处理系统; 第4图绘示的是本发明提供之一较佳实施例之一种 获取目标影像之边界资料及外型与边界类别之方 法之一流程图; 第5图绘示的是本发明提供之一较佳实施例之一种 获取目标影像之边界资料之方法之一流程图; 第6a~6f图绘示的是本发明依据图5流程图所提供之 一相对应示意图; 第7图绘示的是本发明提供之一较佳实施例之一种 获取目标影像之外型种类之方法流程图; 第8图绘示的是本发明提供之一较佳实施例之一种 获取目标影像之边界类别之方法流程图; 第9图绘示的是本发明提供之另一较佳实施例之一 种影像导引之一示意图; 第10图绘示的是本发明关于第9图之一种影像导引 之方法流程图; 第11图绘示的是本发明关于影像导引中方位校准 之一示意图;以及 第12图绘示的是本发明关于第11图之方位校准之方 法流程图。 |
