单定标脂肪肝B超图像定量分析方法技术

一种单定标脂肪肝Ｂ超图像定量分析方法，其步骤为：预先获得不同Ｂ超仪参数下成像的各分级典型脂肪肝及定标体模的Ｂ超图像回声强度变化系数，将其作为分析被测Ｂ超图像脂肪肝定量分级指数的参照系数；分析时采用被测Ｂ超图像和与之在相同Ｂ超仪参数下成像的定标体模Ｂ超图像的回声强度变化系数，根据当前和预先获得的定标体模Ｂ超图像的回声强度变化系数之间的相对大小，得到各分级典型脂肪肝Ｂ超图像的回声强度变化系数在当前参数下的插值估计值，然后比较被测肝脏Ｂ超图像的回声强度变化系数与所得到的插值估计值的相对大小，从而得到被测肝脏Ｂ超图像的脂肪肝定量分级指数。本方法能够提高脂肪肝Ｂ超图像分析过程中的可重复性和精确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于B超图像分析技术，具体涉及一种单定标脂肪肝B超图像定量分析方法。
技术介绍
B超仪是通过向人体发射超声波，然后根据接收的各层组织界面反射的回声强弱，用不同的灰度级进行图像显示的。B超图像对诊断肝脏疾病有着较高的临床价值，尤其是脂肪肝B超图像，它具有与脂肪肝的病变程度成正相关的超声组织定征，如肝实质前端回声增强，肝脏深部回声逐渐减弱轻度脂肪肝表现为肝脏后部光点回声稍减低；中度脂肪肝表现为肝深层1/3部分光点回声明显减低；重度脂肪肝表现为肝深层2/3部分光点回声基本不显示。另外，脂肪肝B超图像的纹理也会较正常肝脏B超图像有所不同正常肝脏B超图像回声均匀、纹理光滑整齐，而脂肪肝B超图像回声的反射和散射较大，纹理较粗呈云雾状且比较杂乱，这些超声显像特征为脂肪肝B超图像的定量分析提供了重要依据。当前对脂肪肝B超图像进行分析主要是用肉眼判断图像灰度级(超声波图像上体现为回声强弱)的变化，但由于人眼通常只能分辨8～16级灰度级，不能对回声强度的细微变化进行准确估计，并且人工分析B超图像在很大程度上依靠医生的主观估计，这种经验的、感性的认识不具有可重复性，无法获得统一的量化分析结果。近十年来，国内外许多学者对肝脏B超图像进行了回声强度变化的量化分析，包括肝脏B超图像的直方图分析、肝脏B超图像的纹理分析等，还产生了相关的专利例如“人体组织双频超声衰减成像”(专利申请号为98118262.3)、“超声定量诊断系统及其回声图像定量化方法”(专利申请号为94111751.0)等。但由于超声波在人体组织中传播时因反射、散射、扩散以及人体组织对超声能量的吸收，造成了超声波的衰减，超声波传播得越远回声就越弱。为了正确反映人体组织的特性，消除超声波由于距离远近而产生衰减的因素，需要在B超仪上使用增益值调节，以使B超图像亮度适宜，且近、远场显示亮度均匀一致。另外不同频率的探头对超声波的回声衰减具有不同影响，所以B超成像时因B超仪老化程度、被测肝脏个体差异，需对B超仪参数进行相应调整以达到最佳的B超图像成像效果。由于B超仪参数的可变性，导致了B超图像成像效果的不稳定性和不可重复性，故难以对被测肝脏B超图像的回声数据进行统一的量化分析。因此，为了使在不同的B超仪参数下成像的B超图像具有可重复性的分析结果，可以利用定标体模对当前B超仪的参数进行定标，在此基础之上定量分析被测肝脏的B超图像。现有的相关研究成果专利有“双定标肝脏超声衰减定量分析技术”(专利申请号为200310110170.7)、“肝脏双定标背向散射B′型B超图像定量分析技术”(专利申请号为200610017335.X)等。但这些研究中选用了双定标体模，且要求两个定标体模的材料必须分别与正常肝脏和典型的重度脂肪肝的声学衰减系数相同，这样的体模及其B超图像在实际应用中很难获得。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种单定标脂肪肝B超图像定量分析方法，该方法可以利用实际应用中容易获得的、并且在不同B超参数下有不同的声学衰减现象的材料制成的定标体模，为B超仪参数进行定标，获得可重复性的定量分析结果。本专利技术提供的一种单定标脂肪肝B超图像定量分析方法，其步骤包括(1)预先确定R组不同范围的B超仪参数值；(2)将正常、典型的轻度脂肪肝、中度脂肪肝和重度脂肪肝的肝脏B超图像及定标体模的B超图像分为R组，每组中的图像成像时的B超仪参数值相同，且为(1)中预先确定的某一组参数值；(3) 在每幅B超图像中选择若干个凸多边形或凹多边形取样区域，分析B超图像中取样区域的若干回声特征参数；(4)对步骤(3)获得的每个参数进行归一化，得到对应的归一化参数；(5)根据步骤(4)中获得的归一化参数，求每幅B超图像的取样区域回声强度变化系数；(6)计算被测肝脏B超图像的取样区域的回声强度变化系数Fpatient；(7)在与被测肝脏B超图像在相同B超仪参数下的定标体模B超图像中选取取样区域，计算该取样区域的回声强度变化系数Fpattern；(8)从步骤(5)得到的定标体模B超图像的回声强度变化系数中选择出与Fpattern之差的绝对值最小的两个系数Fr1pattern，Fr2pattern，这两个系数是在对应的第r1，r2组B超仪参数下成像的定标体模B超图像的回声强度变化系数，其中，r1，r2∈{1，2，...，R}；(9)根据定标体模B超图像的回声强度变化系数Fr1pattern，Fr2pattern及Fpattern的相对关系，以及第r1，r2组B超仪参数下成像的各分级脂肪肝B超图像的回声强度变化系数，插值估计与被测肝脏B超图像同B超仪参数下成像的各分级脂肪肝B超图像的回声强度变化系数；(10)分析(9)所得的插值估计值与Fpatient的相对关系，再次插值估计以获得被测脂肪肝B超图像量化分级指数score。本专利技术方法利用单个的在实际应用中容易获取的定标体模(又称为仿组织超声体模，该定标体模在不同B超仪参数下与人体肝脏具有相似的声学衰减现象)在各种B超仪参数下成像的B超图像，为B超仪参数进行定标，从而排除B超仪老化程度、发射能量、功率放大、深度增益、前场抑制、后场补偿以及探头的不同频率等多项可变因素对图像分析结果的影响，而获得可重复性的被测肝脏B超图像的分析结果；在此基础之上，本专利技术又针对传统B超图像分析过程中人眼观测B超图像精确度不足及主观性强的弱点，通过分析被测肝脏B超图像前、后场灰度差增大及纹理加粗且杂乱的多种组织定征，计算相应的回声强度变化系数，并将其和与之在相同B超仪参数下成像的正常、典型的轻度脂肪肝、中度脂肪肝和重度脂肪肝的肝脏B超图像及定标体模的B超图像的回声强度变化系数进行比较，根据它们之间的相对关系最终获得被测肝脏B超图像的定量分级指数，达到提高脂肪肝B超图像分析过程中的客观性和精确性。附图说明图1是本专利技术方法实施例的第一阶段流程图；图2是本专利技术方法实施例的第二阶段流程图；图3是本专利技术的人体肝脏B超图像取样区域示意图。具体实施例方式下面结合附图和具体实施例对本专利技术做进一步说明。本专利技术共分为两个实施阶段第一阶段为预分析阶段，所有本阶段的操作步骤只需要执行一次；第二阶段为分析阶段，所有本阶段的操作步骤在分析每一幅被测肝脏B超图像的过程中需要执行一次。1、第一阶段(也就是预分析阶段)主要是预先获得不同B超仪参数下成像的各分级典型脂肪肝及定标体模的B超图像回声强度变化系数，将其作为分析被测肝脏B超图像的脂肪肝定量分级指数的参照系数，其操作步骤如图1所示，具体为(1)预先确定R组不同范围的B超仪参数值，这些B超仪参数包括深度增益、前场抑制、后场补偿、扫描频率、扫描深度5项，具体确定方法是将第q项参数的可调范围进行Zq(Zq可由操作者按照该项参数的调试精度而确定，Zq取得越大则精度越高)等分，然后把每项参数各等分点的参数值进行组合，每种组合就设定为一组预先确定的B超仪参数值，共有R=Πq=15Zq]]>组。(2)将正常、典型的轻度脂肪肝、中度脂肪肝和重度脂肪肝的肝脏B超图像及定标体模的B超图像分为R组，每组中的图像成像时的B超仪参数值相同，且为(1)中预先确定的某一组参数值。(3)在每幅B超图像中选取取样区域，分析该区域的五种回声特征参数，这五种回声特征参数都本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种单定标脂肪肝Ｂ超图像定量分析方法，其步骤包括：（１）预先确定Ｒ组不同范围的Ｂ超仪参数值；（２）将正常、典型的轻度脂肪肝、中度脂肪肝和重度脂肪肝的肝脏Ｂ超图像及定标体模的Ｂ超图像分为Ｒ组，每组中的图像成像时的Ｂ超仪参数值相 同，且为（１）中预先确定的某一组参数值；（３）在每幅Ｂ超图像中选择若干个凸多边形或凹多边形取样区域，分析Ｂ超图像中取样区域的若干回声特征参数；（４）对步骤（３）获得的每个参数进行归一化，得到对应的归一化参数；（５）根 据步骤（４）中获得的归一化参数，求每幅Ｂ超图像的取样区域回声强度变化系数；（６）计算被测肝脏Ｂ超图像的取样区域的回声强度变化系数Ｆ↓［ｐａｔｉｅｎｔ］；（７）在与被测肝脏Ｂ超图像在相同Ｂ超仪参数下成像的定标体模Ｂ超图像中选取 取样区域，计算该取样区域的回声强度变化系数Ｆ↓［ｐａｔｔｅｒｎ］；（８）从步骤（５）得到的定标体模Ｂ超图像的回声强度变化系数中选择出与Ｆ↓［ｐａｔｔｅｒｎ］之差的绝对值最小的两个系数Ｆ↑［ｒ１］↓［ｐａｔｔｅｒｎ］，Ｆ↑［ｒ２］↓［ ｐａｔｔｅｒｎ］，这两个系数是在对应的第ｒ１，ｒ２组Ｂ超仪参数下成像的定标体模Ｂ超图像的回声强度变化系数，其中ｒ１，ｒ２∈｛１，２，…，Ｒ｝；（９）根据定标体模Ｂ超图像的回声强度变化系数Ｆ↑［ｒ１］↓［ｐａｔｔｅｒｎ］，Ｆ↑［ｒ２］ ↓［ｐａｔｔｅｒｎ］及Ｆ↓［ｐａｔｔｅｒｎ］的相对关系，以及第ｒ１，ｒ２组Ｂ超仪参数下成像的各分级脂肪肝Ｂ超图像的回声强度变化系数，插值估计与被测肝脏Ｂ超图像同Ｂ超仪参数下成像的各级脂肪肝Ｂ超图像的回声强度变化系数；（１０）分析（９ ）所得的插值估计值与Ｆ↓［ｐａｔｉｅｎｔ］的相对关系，再次插值估计以获得被测脂肪肝Ｂ超图像量化分级指数ｓｃｏｒｅ。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：宋恩民，王倩，刘宏，许向阳，罗煜，赵静，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：83[中国|武汉]