【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及淋巴结影像，具体为一种基于医疗造影技术的淋巴结影像判定比对方法。
技术介绍
1、淋巴结(lymph node)是哺乳动物特有的器官(水禽也有两对淋巴结)，是人体重要的免疫器官，是一种圆形或者椭圆形结构，大多集中于颈部，肠系膜，腋及腹股沟等处，与淋巴管连接起来，正常人浅表淋巴结很小，直径多在0.5厘米以内，表面光滑、柔软，与周围组织无粘连，亦无压痛，肿大的淋巴结是人体的烽火台，是一个报警装置，其次，淋巴结是淋巴系统的一部分,作用类似于过滤器,其内部包含淋巴细胞,能够吞噬淋巴液中的病毒与细菌，淋巴结的病变包含反应性淋巴增生，淋巴结炎，淋巴瘤、转移性恶性肿瘤等，其中反应性淋巴增生、淋巴结炎为良性病变,淋巴瘤、转移性恶性肿瘤为恶性病变，淋巴结病变的良恶性判别对于疾病的诊治具有重要意义，不同区域位置的；
2、超声造影(contrast-enhanced u ltrasound,ceus)又称声学造影,是近年来超声医学的热门研究领域，ceus通过向血液中注射造影剂来增强血液的背向散射,经由谐波成像能够清晰显示新生血管和组织血流的灌注,大大提高超声诊断的分辨力、敏感性和特异性，从而达到对疾病进行鉴别诊断的目的，淋巴结超声造影是诊断淋巴结病变的新兴手段，诊断时，需要有经验的医生人工判读ceus图像中淋巴结血流的增强情况并给出诊断结论，但人工判读耗时耗力且存在较大主观性，诊断结果和医生的经验有密切关系，其判定对比方法精准性不高，因此，对于淋巴结影像判定比对方法，设计一种新型基于医疗造影技术的淋巴结影像判定比对方法以改变上
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于医疗造影技术的淋巴结影像判定比对方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种基于医疗造影技术的淋巴结影像判定比对方法，包括以下具体步骤：
4、s1、获取不同病人的淋巴结造影图像及良恶性标准；
5、s2、对心动周期进行提取和子序列进行选择；
6、s3、获取时域平均图像,提高图像的信噪比，描记淋巴结轮廓,并通过插值运算自动连接成闭合曲线，对淋巴结区域进行自动阈值分割得到造影剂区域,即代表淋巴结内的新生血管；
7、s4、对淋巴结造影图像的纹理特征进行提取；
8、s5、对提取后的纹理特征进行对比分析得出判定结果。
9、作为本专利技术优选的方案，所述s1中，通过获取多个病人的淋巴结病灶的ceus图像序列，ceus图像为256级灰度图、大小800pixel*555pixel、分辨率为(130.1±26.0)pixel/cm，序列采样频率fs为(23.5±4.8)frame/s。
10、作为本专利技术优选的方案，所述s1中,图像序列样本以dicom格式存储于dvd中,便于离线分析。
11、作为本专利技术优选的方案，所述s2中，通过选取一个包括淋巴结的矩形感兴趣区域(region of interest，roi)并计算其agl的变化来提取心动周期信息。
12、作为本专利技术优选的方案，所述s3中，时域平均图像的分割主要包括，时域平均图像的获取、淋巴结勾勒和淋巴结内新生血管的自动分隔。
13、作为本专利技术优选的方案，所述s4中，通过从时域平均图像i和分隔后的二值图像ib中进一步提取表征淋巴结内造影剂空间分布规律的纹理特征。
14、作为本专利技术优选的方案，所述s4中，纹理特征的提取主要为灰度图像中提取的纹理特征和二值图像中提取的纹理特征。
15、作为本专利技术优选的方案，所述s4中，灰度图像中提取的纹理特征：在灰度图像的淋巴结内部一阶统计量特征和灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix，glcm)特征。
16、作为本专利技术优选的方案，所述s4中，其中一阶统量特征包括,平均值(mean)、标准差(standard deviation，sd)、变异系数(coefficient of variance，cov)、峰值(kurt)、亮度嫡(entropy of brightness，etbrt)。
17、作为本专利技术优选的方案，所述s4中，从二值图像中ib提取的特征包括，离散度(dispersion degree，dd)和径向离散度(radial scattering degree，rsd)。
18、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
19、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
20、本专利技术中通过从淋巴结ceus序列的时间强度曲线中提取心动周期信息，并计算时域平均图像，然后对时域平均图像进行分割，得到淋巴结内部新生血管；最后求取量化特征表征淋巴结特性，提取的特征中良恶性两类间存在显著性差异，对淋巴结进行良恶性分类，此外，将从时间强度曲线上提取时间域特征与本文提取的空间域特征相结合，通过设计支持向量机等分类器,共同对ceus图像中的淋巴结判定对比进行良恶性分类，提高判定对比结果的精准性，减轻医生负担并提高疾病诊断客观性。
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1.一种基于医疗造影技术的淋巴结影像判定比对方法，其特征在于，包括以下具体步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于医疗造影技术的淋巴结影像判定比对方法，其特征在于：所述S1中，通过获取多个病人的淋巴结病灶的CEUS图像序列，CEUS图像为256级灰度图、大小800pixel*555pixel、分辨率为(130.1±26.0)pixel/cm，序列采样频率fs为(23.5±4.8)frame/s。
3.根据权利要求2所述的一种基于医疗造影技术的淋巴结影像判定比对方法，其特征在于：所述S1中,图像序列以DICOM格式存储于DVD中,便于离线分析。
4.根据权利要求1所述的一种基于医疗造影技术的淋巴结影像判定比对方法，其特征在于：所述S2中，通过选取一个包括淋巴结的矩形感兴趣区域(region of interest，ROI)并计算其AGL的变化来提取心动周期信息。
5.根据权利要求1所述的一种基于医疗造影技术的淋巴结影像判定比对方法，其特征在于：所述S3中，时域平均图像的分割主要包括，时域平均图像的获取、淋巴结勾勒和淋巴结内新生血管的自
6.根据权利要求1所述的一种基于医疗造影技术的淋巴结影像判定比对方法，其特征在于：所述S4中，通过从时域平均图像I和分隔后的二值图像Ib中进一步提取表征淋巴结内造影剂空间分布规律的纹理特征。
7.根据权利要求1所述的一种基于医疗造影技术的淋巴结影像判定比对方法，其特征在于：所述S4中，纹理特征的提取主要为灰度图像中提取的纹理特征和二值图像中提取的纹理特征。
8.根据权利要求1所述的一种基于医疗造影技术的淋巴结影像判定比对方法，其特征在于：所述S4中，灰度图像中提取的纹理特征：在灰度图像的淋巴结内部一阶统计量特征和灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix，GLCM)特征。
9.根据权利要求8所述的一种基于医疗造影技术的淋巴结影像判定比对方法，其特征在于：所述S4中，其中一阶统量特征包括,平均值(mean)、标准差(standard deviation，SD)、变异系数(coefficient of variance，CoV)、峰值(Kurt)、亮度嫡(entropy ofbrightness，EtBrt)。
10.根据权利要求7所述的一种基于医疗造影技术的淋巴结影像判定比对方法，其特征在于：所述S4中，从二值图像中Ib提取的特征包括，离散度(dispersion degree，DD)和径向离散度(radial scattering degree，RSD)。
...【技术特征摘要】
1.一种基于医疗造影技术的淋巴结影像判定比对方法，其特征在于，包括以下具体步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于医疗造影技术的淋巴结影像判定比对方法，其特征在于：所述s1中，通过获取多个病人的淋巴结病灶的ceus图像序列，ceus图像为256级灰度图、大小800pixel*555pixel、分辨率为(130.1±26.0)pixel/cm，序列采样频率fs为(23.5±4.8)frame/s。
3.根据权利要求2所述的一种基于医疗造影技术的淋巴结影像判定比对方法，其特征在于：所述s1中,图像序列以dicom格式存储于dvd中,便于离线分析。
4.根据权利要求1所述的一种基于医疗造影技术的淋巴结影像判定比对方法，其特征在于：所述s2中，通过选取一个包括淋巴结的矩形感兴趣区域(region of interest，roi)并计算其agl的变化来提取心动周期信息。
5.根据权利要求1所述的一种基于医疗造影技术的淋巴结影像判定比对方法，其特征在于：所述s3中，时域平均图像的分割主要包括，时域平均图像的获取、淋巴结勾勒和淋巴结内新生血管的自动分隔。
6.根据权利要求1所述的一种基于医疗造影技术的淋巴结影像判定比对方法，其特征在于：所述s4中，通过从时域平均图像i和分隔...
【专利技术属性】
技术研发人员：汪洋，王艳芳，黄润楸，马力，马正文，
申请(专利权)人：苏州仰视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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