專利名稱：一種從超聲圖像上自動(dòng)判斷胎兒腦積水的圖像處理方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)，尤其是胎兒超聲圖像腦積水的圖像檢測技術(shù)，可用于
對胎兒超聲顱腦圖像進(jìn)行腦積水畸形自動(dòng)檢測。
背景技術(shù)：
產(chǎn)前診斷的目的是及早發(fā)現(xiàn)胎兒畸形并采取相應(yīng)措施，降低出生缺陷發(fā)生率。利 用超聲影像設(shè)備對胎兒進(jìn)行產(chǎn)前診斷是發(fā)現(xiàn)胎兒是否畸形及考察胎兒發(fā)育狀況的重要技 術(shù)手段，其中由于顱腦作為人體神經(jīng)系統(tǒng)最重要的組成部分，胎兒腦畸形的發(fā)生或?qū)е滤?亡或?qū)е轮钦?，帶給家庭和社會(huì)沉重的負(fù)擔(dān)，因此產(chǎn)前診斷中對腦畸形的檢測是首要的。
醫(yī)生在獲取胎兒顱腦圖像后進(jìn)行診斷的基本步驟是 (1)觀察超聲圖像，提取三個(gè)典型切面圖像。這三個(gè)典型切面圖像分別是第一平 面_丘腦平面橫切面，第二平面_側(cè)腦室水平橫切面，第三平面_經(jīng)小腦橫切面，如圖1所 示； (2)在不同的切面圖像上進(jìn)行顱骨形狀、頭周大小測量并獲得相關(guān)數(shù)據(jù)； (3)觀察不同切面圖像顱骨形狀和顱腦內(nèi)組織的情況，進(jìn)行相關(guān)測量，并結(jié)合醫(yī)生
臨床經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行診斷。 利用圖像處理技術(shù)對產(chǎn)前胎兒超聲圖像進(jìn)行自動(dòng)分析輔助醫(yī)生診斷的技術(shù)目前 主要局限在顱骨形狀提取和頭周測量方面(Detection of incomplete ellipse in images with strong noise byiterative randomized Hough transform(IRHT)， Wei Lu， Jinglu Tan， Pattern Recognition 41 (2008) 1268-1279)，而根據(jù)顱腦內(nèi)部組織存在情況進(jìn)行輔助 診斷的研究很少。 胎兒腦積水是神經(jīng)系統(tǒng)畸形的一種，是指腦脊液過多地聚集于腦室系統(tǒng)內(nèi)，致使 腦室系統(tǒng)擴(kuò)張和壓力升高。由于在側(cè)腦室水平橫切面上，側(cè)腦室大小穩(wěn)定，從15周到分娩， 側(cè)腦室平均大小約為7. 6±0. 6mm，因此對第二平面-側(cè)腦室水平橫切面中側(cè)腦室的相關(guān)測 量是醫(yī)生診斷的重要依據(jù)。如側(cè)腦室平均大小超過均值的4倍標(biāo)準(zhǔn)差時(shí)，可認(rèn)為側(cè)腦室擴(kuò) 大；側(cè)腦室后角寬度大于1.5cm時(shí)可診斷腦積水，如圖2是側(cè)腦室水平橫切面上側(cè)腦室后角 寬度為4. 04cm的圖例。 醫(yī)生這種目視測量方法的主要不足是 (1)醫(yī)學(xué)圖像信息利用率不高，那些人眼無法分辨的圖像信息得不到充分應(yīng)用；
(2)圖像診斷過程中的各種測量需要醫(yī)生選擇測量位置，相關(guān)診斷需要依賴醫(yī)生 的臨床經(jīng)驗(yàn)，因此個(gè)人主觀性較強(qiáng)。發(fā)生誤診或漏診是可能的。 (3)圖像診斷工作帶有個(gè)人的主觀性，同一張醫(yī)學(xué)圖像，不同的醫(yī)生可能會(huì)有不同 的診斷結(jié)果。 利用圖像處理的技術(shù)對胎兒超聲圖像進(jìn)行分析，一方面可避免醫(yī)生測量及診斷的 主觀性，另一方面可以借鑒已有案例數(shù)據(jù)庫的類似診斷進(jìn)行客觀分析和比對，給出結(jié)論。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提出一種基于超聲圖像自動(dòng)判別腦積水的方法，它利用圖像處理中空間直 方圖金字塔相似性比較的技術(shù)自動(dòng)判別胎兒患腦積水的可能性。采用該方法的好處是可充 分利用圖像的信息，尤其是胎兒正常腦圖像與不同類型腦畸形的圖像灰度在空間上的分布 特性，方便客觀地比較判斷，該方法中實(shí)用的空間直方圖金字塔具有平移不變、尺度不變和 一定程度上旋轉(zhuǎn)不變的特性，而且具備簡單、快速的特點(diǎn)。 本發(fā)明的技術(shù)構(gòu)思為，對新的胎兒腦圖像首先在其第二平面-側(cè)腦室水平橫切面 上提取腦內(nèi)部，繼而比較它與正常腦內(nèi)部、腦積水腦內(nèi)部在側(cè)腦室水平橫切面的空間直方 圖，再利用空間直方圖之間的差異判斷為胎兒腦積水的可能性。 本發(fā)明提出的一種基于超聲圖像自動(dòng)判別腦積水的方法，其特征在于包含如下步 驟 (1)半自動(dòng)方法提取所給胎兒超聲圖像側(cè)腦室水平橫切面上的顱骨橢圓，獲得橢 圓中心位置及長短軸； (2)以橢圓中心為中心建立空間直方圖金字塔，金字塔層數(shù)為N; (3)分別計(jì)算所給胎兒超聲圖像和同孕周正常胎兒腦圖像及同孕周腦積水側(cè)腦室
水平橫切面顱腦內(nèi)部圖像空間直方圖金字塔之間的距離； (4)設(shè)定閾值，依據(jù)空間直方圖金字塔之間的距離和閾值的關(guān)系，給出結(jié)果。
所述的半自動(dòng)提取所給胎兒超聲圖像顱骨橢圓的方法包括以下步驟人機(jī)交互在 胎兒超聲圖像顱骨上比較均勻地選取三點(diǎn)；利用選擇的三點(diǎn)擬合橢圓；擬合后獲得橢圓的 中心和長短軸長度。如附圖3所示。 所述的以橢圓中心為中心建立的層數(shù)為N的空間直方圖金字塔，其空間直方圖金 字塔形式如附圖4所示(N = 2)，其中第0層直方圖(圖4(a))由橢圓內(nèi)圖像的直方圖構(gòu) 成；第l層(圖4(b))由第0層的圖像以橢圓長短軸劃分的4 = 22塊近似扇形的子圖像直 方圖構(gòu)成；第2層(圖4(c))由第l層的圖像繼續(xù)以橢圓長短軸為基礎(chǔ)添加與橢圓長軸夾 角為45° 、135°的直線劃分的子圖像塊直方圖構(gòu)成，劃分的近似扇形的子圖像塊數(shù)為8， 即23 ;其他各層的劃分及構(gòu)成的直方圖依此類推，缺省情況下，N = 3。 所述的正常胎兒腦圖像的空間直方圖金字塔指從正常胎兒側(cè)腦室水平橫切面圖
像的空間直方圖金字塔數(shù)據(jù)庫中通過聚類方式得到的空間直方圖金字塔。 所述的腦積水圖像的空間直方圖金字塔指從胎兒腦積水側(cè)腦室水平橫切面圖像
的空間直方圖金字塔數(shù)據(jù)庫中通過聚類方式得到的空間直方圖金字塔。 所述空間直方圖金字塔距離指按照如下方式定義的距離KA (X， Y): & (U) =|>*(Z)(/, U》 (1)
,=o 、 乂 其中，"i是權(quán)重，"i = 21—N，D(1，X，Y)是兩幅切面圖像X和Y的空間直方圖對應(yīng) 第l層的x^巨離，定義如下 這里H/和Hy1分別表示X和Y中第1層對應(yīng)第i個(gè)子圖像的直方圖；k為量化的 灰度級(jí)，K為總的量化數(shù)；d為第1層空間直方圖金字塔對應(yīng)子圖像的塊數(shù)，d = 21+1。
所述的閾值設(shè)定如下所述設(shè)定雙閾值，閾值1為高閾值，高閾值為相異閾值，閾 值2為低閾值，低閾值為相似閾值，即高閾值表示所給胎兒超聲側(cè)腦室橫切面圖像與正常 或腦積水側(cè)腦室橫切面圖像空間直方圖金字塔的相異性，低閾值表示所給胎兒超聲側(cè)腦室 橫切面圖像切面與正?；蚰X積水切面?zhèn)饶X室橫切面圖像空間直方圖金字塔的相似性。當(dāng)所 給胎兒超聲側(cè)腦室橫切面圖像與正常胎兒超聲側(cè)腦室橫切面圖像空間直方圖金字塔距離 大于閾值l同時(shí)小于閾值2時(shí)，認(rèn)為所給超聲圖像切面表示腦積水的可能性更大；當(dāng)所給胎 兒超聲圖像和正常胎兒腦圖像直方圖距離小于閾值2，所給胎兒超聲圖像和腦積水圖像空 間直方圖金字塔之間的距離大于閾值l，可認(rèn)為所給圖像為正常圖像；若所給胎兒超聲圖 像和正常胎兒腦圖像直方圖距離大于閾值l，所給胎兒超聲圖像和腦積水圖像空間直方圖 金字塔之間的距離小于閾值l，可認(rèn)為所給圖像為其他種類異常圖像。 本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比有以下特點(diǎn)本發(fā)明是建立在對胎兒超聲圖像自動(dòng)分析和 處理基礎(chǔ)上的，對醫(yī)生的主觀依賴性較少；依據(jù)本發(fā)明構(gòu)造的空間直方圖金字塔具有平移 不變、尺度不變和一定程度上旋轉(zhuǎn)不變的特性；本發(fā)明所給的方法具有簡單快捷的特點(diǎn)。


圖1胎兒腦畸形診斷的三個(gè)典型切面示意圖 圖2側(cè)腦室水平橫切面顯示的胎兒腦積水圖像 圖3在顱骨上選擇三點(diǎn)擬合橢圓的示意圖 圖4三層空間直方圖金字塔示意圖 圖5基于超聲圖像的自動(dòng)判別腦積水的基本流程圖
具體實(shí)施例方式
下面結(jié)合附圖通過實(shí)施例對本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)說明。 附圖5是基于超聲圖像的自動(dòng)判別腦積水的基本流程圖。金字塔層數(shù)N是預(yù)先指 定的，這里選擇的金字塔的層數(shù)是3。附圖5中讀入的圖像經(jīng)過下列5個(gè)單元處理后獲得結(jié) 果。 單元100對讀入的圖像進(jìn)行人工選取三點(diǎn)，獲得顱骨橢圓，并得到橢圓中心位置 及長短軸。顱骨橢圓獲得的過程是擬合橢圓曲線的過程，人工選取的三點(diǎn)要求在橢圓曲線 上的分布相對比較均勻，所選取三點(diǎn)&， X2， X3的坐標(biāo)是圖像上的坐標(biāo)。 橢圓擬合采用一種直接的、專用于橢圓曲線的最小平方擬合方法，它是在改進(jìn) 一般的圓錐曲線擬合方法得到的(參考文獻(xiàn)Fitzgibbon A， Pilu M， Fisher RB. Direct least square fitting ofellipses. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1999， 21 (5) :476 480)。 一般的圓錐曲線擬合可用一個(gè)隱式的二 階多項(xiàng)式表示 F(a， x) = ax = ax2+bxy+cy2+dx+ey+f = 0 其中，a = [a b c d e f] ， x = [x2 xt y2 x y 1]T，當(dāng)滿足判別式b2_4ac < 0時(shí) 可排除非橢圓的圓錐曲線。 橢圓的直接最小平方擬合算法主要步驟如下 (1)由輸入像素點(diǎn)集&， X2， X3的橫縱坐標(biāo)構(gòu)造設(shè)計(jì)矩陣D， D = [Xl x,..xjT ;
(2)構(gòu)造稀疏矩陣S [OO46] (3)令約束矩陣<formula>formula see original document page 6</formula>
DTD ; (4)求解廣義特征值方程Sa = A Ca ; (5)獲得唯一的正的廣義特征值A(chǔ) ,及其對應(yīng)的廣義特征向量Ui，最終解為 I i a = u; (6)標(biāo)。 單元110對所給的胎兒側(cè)腦室橫切面圖像建立空間金字塔子圖像。建立的過程如 附圖4所示。首先將橢圓內(nèi)部的圖像作為第O層(圖4(a))圖像；繼而把第0層的圖像以 橢圓長短軸劃分的4 = 22塊近似扇形的子圖像作為金字塔第1層(圖4(b))子圖像，子圖 像的標(biāo)號(hào)從與水平軸正向夾角小于銳角、由橢圓長軸作為扇形半徑所構(gòu)成的子圖像開始， 依逆時(shí)針方向增加；第2層(圖4(c))由第1層的圖像繼續(xù)以橢圓長短軸為基礎(chǔ)添加與橢 圓長軸夾角為45。 、135°的直線劃分的子圖像塊構(gòu)成，劃分的近似扇形的子圖像塊數(shù)為 8，即23，子圖像的標(biāo)號(hào)次序與第1層子圖像的標(biāo)號(hào)原則相同；其他各層的劃分及標(biāo)號(hào)依此 類推。 單元120用來獲得空間直方圖金字塔，實(shí)質(zhì)是計(jì)算由單元IIO所得空間金字塔圖 像的各子圖像的直方圖，子圖像直方圖的量化階可重新指定或沿用原始圖像的灰度級(jí)。在 實(shí)際統(tǒng)計(jì)計(jì)算直方圖時(shí)，為了使直方圖分布不受因顱骨非標(biāo)準(zhǔn)橢圓導(dǎo)致的顱骨成份的影 響，可將實(shí)際的擬合的橢圓的長短軸縮小約10% _15%。 單元130計(jì)算空間直方圖金字塔之間的距離。實(shí)際計(jì)算時(shí)，分別計(jì)算所給胎兒超 聲側(cè)腦室水平橫切面圖像空間直方圖金字塔與相同孕周腦正常發(fā)育胎兒側(cè)腦室水平橫切 面圖像空間金字塔直方圖之間的距離及與相同孕周腦積水胎兒側(cè)腦室水平橫切面圖像空 間金字塔直方圖之間的距離。計(jì)算的距離公式如(1)式定義。權(quán)重^ = 21—w意味著隨著 層數(shù)增大，權(quán)重增加，表示正常腦與畸形腦之間的區(qū)別更多體現(xiàn)在細(xì)分的子圖像中。直方圖 之間的x1巨離表示兩個(gè)直方圖之間的距離，這里用于它判斷識(shí)別所給胎兒超聲側(cè)腦室水
平橫切面圖像所顯示的空間直方圖金字塔與數(shù)據(jù)庫中的正常和腦積水的哪類圖像更接近。 按照這樣方法構(gòu)造的空間直方圖金字塔具有如下特性 (1)切面圖像旋轉(zhuǎn)小于90。，具有旋轉(zhuǎn)不變性。這是因?yàn)榭臻g金字塔子圖像構(gòu)造 以顱骨橢圓，以橢圓長短軸為第一層子圖像劃分的基準(zhǔn)，因此，當(dāng)切面圖像旋轉(zhuǎn)小于90° 時(shí)，空間金字塔第一層子圖像的順序不變，因而子圖像的直方圖保持。從空間金字塔子圖像 的構(gòu)造過程知道，這時(shí)的空間直方圖金字塔具有旋轉(zhuǎn)不變性； (2)平移不變性。這是由于空間金字塔子圖像構(gòu)造時(shí)以顱骨橢圓為中心構(gòu)造，因此
樹求得的橢圓曲線進(jìn)行形式變換，即可獲得橢圓的長短軸長度及橢圓中心坐即使圖像發(fā)生平移，空間金字塔子圖像保持，因而空間直方圖金字塔保持； (3)伸縮不變性。因?yàn)閷⑶忻鎴D像放大或縮小，不改變顱骨橢圓的形狀，因而空間
直方圖金字塔保持。 單元140對依據(jù)空間直方圖金字塔的距離，設(shè)定閾值，依據(jù)閾值，確定所給胎兒患 腦積水的可能性。由于不同超聲設(shè)備成像圖像的灰度特性不同，該閾值針對不同的超聲設(shè) 備，可能不同。本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，針對一類超聲設(shè)備，閾值1為0. 9，閾值2為0. 55。
權(quán)利要求
一種從超聲圖像上自動(dòng)判斷胎兒腦積水的圖像處理方法，其特征在于包含如下步驟(1)半自動(dòng)方法提取所給胎兒超聲圖像側(cè)腦室水平橫切面上的顱骨橢圓，獲得橢圓中心位置及長短軸；(2)以橢圓中心為中心建立空間直方圖金字塔，金字塔層數(shù)為N，層數(shù)可預(yù)先指定，缺省為3；(3)分別計(jì)算所給胎兒超聲圖像和同孕周正常胎兒腦圖像及同孕周腦積水側(cè)腦室水平橫切面顱腦內(nèi)部圖像空間直方圖金字塔之間的距離；(4)設(shè)定閾值，依據(jù)空間直方圖金字塔之間的距離和閾值的關(guān)系，給出結(jié)果。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的胎兒腦圖像側(cè)腦室水平橫切面上的顱骨橢圓提取方法是半 自動(dòng)方法，其特征在于在讀入的圖像人工選取三點(diǎn)后，利用橢圓最小平方擬合方法擬合得 到。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的形成空間直方圖金字塔的方法，其特征在于該直方圖金字 塔以胎兒腦圖像側(cè)腦室水平橫切面上的顱骨橢圓的中心為中心建立，其中第O層直方圖由 橢圓內(nèi)圖像的直方圖構(gòu)成；第l層由第0層的圖像以橢圓長短軸劃分的4 = 22塊近似扇形 的子圖像直方圖構(gòu)成；第2層由第1層的圖像繼續(xù)以橢圓長短軸為基礎(chǔ)添加與橢圓長軸夾 角為45° 、135°的直線劃分的子圖像塊直方圖構(gòu)成，劃分的近似扇形的子圖像塊數(shù)為8， 即23 ;其他各層的劃分及構(gòu)成的直方圖依此類推。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的空間直方圖金字塔之間的距離，其特征在于所述空間直方 圖金字塔距離是指按照如下方式定義的距離KA (X， Y):其中，^是權(quán)重，^二21— N為預(yù)先指定的金字塔層數(shù)，D(1，X， Y)是兩幅切面圖像 X和Y的空間直方圖對應(yīng)第l層的x^巨離，定義如下<formula>formula see original document page 2</formula>這里H/和Hy1分別表示X和Y中第1層對應(yīng)第i個(gè)子圖像的直方圖；k為量化的灰度 級(jí)，K為總的量化數(shù)；d為第1層空間直方圖金字塔對應(yīng)子圖像的塊數(shù)，d = 21+1。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的設(shè)定的閾值，其特征在于所設(shè)定的閾值是雙閾值，高閾值為 相異閾值，低閾值為相似閾值。高閾值表示所給胎兒超聲側(cè)腦室橫切面圖像與正常或腦積 水側(cè)腦室橫切面圖像空間直方圖金字塔的相異性，低閾值表示所給胎兒超聲側(cè)腦室橫切面 圖像切面與正常或腦積水切面?zhèn)饶X室橫切面圖像空間直方圖金字塔的相似性。
全文摘要
本發(fā)明提供一種從超聲圖像上自動(dòng)判斷胎兒腦積水的圖像處理方法，包括以下步驟對新的胎兒腦圖像首先在其第二平面-側(cè)腦室水平橫切面上提取顱骨橢圓；對圖像中橢圓內(nèi)部區(qū)域建立空間直方圖金字塔；分別計(jì)算所給胎兒超聲圖像和同孕周正常胎兒腦圖像及同孕周腦積水側(cè)腦室水平橫切面顱腦內(nèi)部圖像空間直方圖金字塔之間的距離；設(shè)定閾值，依據(jù)空間直方圖金字塔之間的距離和閾值的關(guān)系，給出判斷為胎兒腦積水的可能性。
文檔編號(hào)A61B8/08GK101791231SQ20101010220
公開日2010年8月4日 申請日期2010年1月28日 優(yōu)先權(quán)日2010年1月28日
發(fā)明者唐娉, 李勝利, 韓勇 申請人:深圳市婦幼保健院;中國科學(xué)院遙感應(yīng)用研究所