申请/专利权人：青岛大学附属医院

申请日：2017-10-19

公开（公告）日：2021-04-13

公开（公告）号：CN107789056B

主分类号：A61B34/10(20160101)

分类号：A61B34/10(20160101);A61B34/20(20160101);G16H50/50(20180101);G16H30/20(20180101);G06T7/33(20170101);G06T7/38(20170101);G06T7/40(20170101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2021.04.13#授权;2018.04.06#实质审查的生效;2018.03.13#公开

摘要：本发明提出了一种医学影像匹配融合方法，包括模拟过程和匹配过程，其中，模拟过程在术前进行，进行超声影像采集与存储；正式手术中，通过超声扫描进行图像引导手术导航，超声扫描获得实时超声影像，到达病灶区域后，启动匹配过程。本发明的医学影像匹配融合方法，实现了图像引导手术过程中超声影像与Dicom图像的匹配融合，手术操作过程中，当到达病灶位置时，显示器上呈现彼此对应的超声影像与Dicom图像，而且Dicom图像的成像角度根据医生的操作进行实时调整，方便医生得到直观的、彼此对应的超声影像与Dicom图像，提高手术的精确度。

主权项：1.一种医学影像匹配融合系统，其特征在于，包括外置的图像处理计算机和显示器，用于执行以下步骤：包括模拟过程和匹配过程；其中，模拟过程在术前进行，包括以下步骤：步骤a1，对采集的超声影像进行分解，根据手术进程，分为多个超声影像段，每个超声影像段对应一组Dicom图像；步骤a2，将每个超声影像段分解为帧图像序列，并对帧图像序列进行压缩，每固定间隔提取一副帧图像，帧图像序列压缩成一组帧图像，对每一帧图像中病灶点进行标识，以病灶点为中心，对其前后上下进行标记，通过标记点标识出病灶区域；步骤a3，以各个标记点为中心，对病灶区域进行网格划分，每个标记点对应一个网格；步骤a4，对每个网格区域中的人体组织纹理特征和血管纹理特征进行提取，获得该帧图像中各个标记点的特征值；步骤a5，将一组帧图像中相同标记点的特征值汇集，汇集成超声影像段中该标记点的特征值集合；步骤a6，将超声影像段中各个标记点的特征值集合分区存储；匹配过程包括以下步骤：步骤b1，对实时超声影像进行分解，将连续超声影像划分为帧图像序列，每固定间隔提取一副帧图像；步骤b2，将步骤b1中帧图像进行网格分割，网格大小为步骤a4中最小网格的150～120，提取分割后每个网格中的人体组织纹理特征和血管纹理特征；步骤b3，将步骤b2中提取的人体组织纹理特征和血管纹理特征与步骤a6中存储的特征值集合相比对；步骤b4，设置与步骤a6中相同数量和容量的存储分区，当步骤b2中提取的人体组织纹理特征和血管纹理特征与步骤a6中存储的特征值集合相匹配时，将匹配的网格的人体组织纹理特征和血管纹理特征存储到相应的存储分区；步骤b5，匹配结束后，对各个存储分区的人体组织纹理特征和血管纹理特征进行汇集，当存储分区中存储的人体组织纹理特征和血管纹理特征集合达到步骤a6中存储的特征值集合的80％及以上，该实时超声影像与步骤a6中的超声影像段相匹配，将对应的一组Dicom图像调出，该实时超声影像与该组Dicom图像匹配。

全文数据：一种医学影像匹配融合方法技术领域[0001]本发明涉及医学成像领域，特别涉及一种医学影像匹配融合方法。背景技术[0002]超声成像是利用超声声束扫描人体，通过对反射信号的接收、处理，以获得体内器官的图像。近年来，超声成像技术不断发展，如灰阶显示和彩色显示、实时成像、超声全息摄影、穿透式超声成像、超声计并机断层圾影、三维成像、体腔内超声成像等。一直以来，超声成像以其实时性、可重复性、可移动性著称，尤其是实时性，超声医生利用实时成像将超声运用在各个领域，例如实时引导穿刺、实时超声造影成像、实时彩色多普勒血流成像，实时弹性成像等等。[0003]CT即电子计算机断层扫描，是利用精确准直的X线束、y射线、超声波等，与灵敏度极高的探测器一同围绕人体的某一部位作一个接一个的断面扫描，具有扫描时间快，图像清晰等特点，可用于多种疾病的检查;根据所采用的射线不同可分为:X射线CTX-CT、超声CTUCT以及y射线CTy-CT等。[0004]MR磁共振成像通过对静磁场中的人体施加某种特定频率的射频脉冲，使人体中的氢质子受到激励而发生磁共振现象;停止脉冲后，质子在弛豫过程中产生MR信号，通过对MR信号的接收、空间编码和图像重建等处理过程，即产生MR信号。磁共振成像也是一种发射断层成像，利用磁共振现象从人体中获得电磁信号，并重建出人体信息。[0005]PET是一种反映分子代谢的显像，可在活体上显示生物分子代谢、受体及神经介质活动的新型影像技术，现已广泛用于多种疾病的诊断与鉴别诊断、病情判断、疗效评价、脏器功能研究和新药开发等方面，当疾病早期处于分子水平变化阶段，病变区的形态结构尚未呈现异常，MR、CT检查还不能明确诊断时，PET检查即可发现病灶所在，并可获得三维影像。[0006]CTMRPET成像都属于Dicom图像格式，广泛运用于临床，以其良好得分辨率和与临床医生良好得沟通性被接受，但是Dicom图像格式无法实现实时性，更没有移动性。[0007]目前，图像引导手术需要超声二维影像来对手术器械进行实时定位，但是对于病灶的识别还需要通过Dicom图像，因为Dicom图像是三维的，成像分辨率更高、视野更宽，病灶识别更清楚，因此，目前的图像引导手术还是需要医生通过超声影像作为引导，术中参考术前获得的Dicom图像进行病灶判断与处理，手术时间很大一部分用在了影像比对上，反复的影像比对对医生操作的准确性造成了影响。[0008]如何提供一种将超声影像与Dicom图像进行融合的方法，是目前医学成像领域亟待解决的问题。发明内容[0009]为解决上述现有技术中的不足，本发明提出一种医学影像匹配融合方法，实现了图像引导手术过程中超声影像与Dicom图像的匹配融合，方便医生得到直观的、彼此对应的超声影像与Dicom图像，提高手术的精确度。[0010]本发明的技术方案是这样实现的：[0011]一种医学影像匹配融合方法，包括模拟过程和匹配过程；[0012]其中，模拟过程在术前进行，包括以下步骤：[0013]步骤al，术前对患者进行超声扫描，通过超声扫描进行图像引导手术导航模拟，到达病灶区域后进行超声影像米集与存储；[0014]步骤a2，对采集的超声影像进行分解，根据手术进程，分为多个超声影像段，每个超声影像段对应一组Dicom图像；[0015]步骤a3，将每个超声影像段分解为帧图像序列，并对帧图像序列进行压缩，每固定间隔提取一副帧图像，帧图像序列压缩成一组帧图像，对每一帧图像中病灶点进行标识，以病灶点为中心，对其前后上下进行标记，通过标记点标识出病灶区域；[0016]步骤a4，以各个标记点为中心，对病灶区域进行网格划分，每个标记点对应一个网格；[0017]步骤a5，对每个网格区域中的人体组织纹理特征和血管纹理特征进行提取，获得该帧图像中各个标记点的特征值；[0018]步骤a6，将一组帧图像中相同标记点的特征值汇集，汇集成超声影像段中该标记点的特征值集合；[0019]步骤a7，将超声影像段中各个标记点的特征值集合分区存储；[0020]正式手术中，通过超声扫描进行图像引导手术导航，超声扫描获得实时超声影像，到达病灶区域后，启动匹配过程；[0021]匹配过程包括以下步骤：[0022]步骤bl，对实时超声影像中进行分解，将连续超声影像划分为帧图像序列，每固定间隔提取一副帧图像；[0023]步骤b2，将步骤bl中帧图像进行网格分割，网格大小为步骤a4中最小网格的150〜120,提取分割后每个网格中的人体组织纹理特征和血管纹理特征；[0024]步骤b3，将步骤b2中提取的人体组织纹理特征和血管纹理特征与步骤a7中存储的特征值集合相比对；[0025]步骤b4，设置与步骤a7中相同数量和容量的存储分区，当步骤b2中提取的人体组织纹理特征和血管纹理特征与步骤a7中存储的特征值集合相匹配时，将匹配的网格的人体组织纹理特征和血管纹理特征存储到相应的存储分区；[0026]步骤b5，匹配结束后，对各个存储分区的人体组织纹理特征和血管纹理特征进行汇集，当存储分区中存储的人体组织纹理特征和血管纹理特征集合达到步骤a7中存储的特征值集合的80%及以上，该实时超声影像与步骤a7中超声影像段相匹配，将对应的一组Dicora图像调出，该实时超声影像与该组Dicom图像匹配。[0027]可选地，所述模拟过程和匹配过程中，通过外置的图像处理计算机对连续的超声影像进行分解和压缩；外置图像处理计算机的运算速度快，固定间隔的时间短，运算速度慢，固定间隔的时间长。[0028]可选地，所述步骤a2中，每个超声影像段对应一组Dicom图像，将该超声影像段进一步划分，根据超声影像对应的人体组织位置，调整Dicom图像的角度。[0029]可选地，所述步骤b5中，匹配结束后，对各个存储分区的人体组织纹理特征和血管纹理特征进行汇集的过程，具体为:计算各个存储分区存储的人体组织纹理特征和血管纹理特征的总容量。[0030]可选地，所述步骤b5中，当各个存储分区中存储的人体组织纹理特征和血管纹理特征的总容量达到步骤a7中存储的特征值集合总容量的80%及以上，该实时超声影像与步骤a7中超声影像段相匹配。[0031]本发明的有益效果是：[0032]1实现了图像引导手术过程中超声影像与Dicom图像的匹配融合；[0033]2手术过程中，当导航到达病灶位置时，呈现彼此对应的超声影像与Dicom图像，而且Dicom图像的成像角度根据医生的操作进行实时调整，方便医生得到直观的、彼此对应的超声影像与Dicom图像，提尚手术的精确度。附图说明[0034]为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。[0035]图1为根据本发明的方法对病灶区域进行标记的原理图；[0036]图2为本发明一种医学影像匹配融合方法的模拟过程的流程图；[0037]图3为本发明一种医学影像匹配融合方法的匹配过程的流程图。具体实施方式[0038]下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。[0039]现有的图像引导手术需要超声二维影像来对手术器械进行实时定位，术中参考术前获得的Dicom图像进行病灶判断与处理，由于超声影像和Dicom图像不是实时对应的，医生在手术操作过程中还需要有一个比对判断的过程，将二者统一起来，这必然会产生时间上的消耗，也会对医生的判断造成障碍。[0040]本发明提出了一种医学影像匹配融合方法，能够在手术过程中将实时超声影像与该操作区域的Dicom图像有效融合，同时显示在显示器上，医生可以直观地获得实时的导航影像与病灶图像，方便操作。[0041]本发明的医学影像匹配融合方法，包括模拟过程和匹配过程，其中，模拟过程在术前进行，如图2所示，包括以下步骤：[0042]步骤al，术前对患者进行超声扫描，通过超声扫描进行图像引导手术导航模拟，到达病灶区域后进行超声影像采集与存储。[0043]模拟过程中，对实际手术过程中需要操作的区域进行采集，根据实际手术的需要，采集同一区域不同角度的影像。[0044]上述超尸影像的采集与存储在外置图像处理计算机实现，外置的图像处理计算机可以达到较高的速度，同样，对存储影像的处理操作也在外置的图像计算机中完成，不占用图像引导手术导航模拟用计算机的运算空间。[0045]步骤a2，对采集的超声影像进行分解，根据手术进程，分为多个超声影像段，每个超声影像段对应一组Dicom图像，超声影像段划分越细，Dicom图像与该超声影像段的匹配度越高。[0046]步骤a3，将每个超声影像段分解为帧图像序列，并对帧图像序列进行压缩，每固定间隔提取一副巾贞图像，巾贞图像序列压缩成一组帧图像，未提取的巾贞图像进行删除，对每一帧图像中病灶点进行标识，以病灶点为中心，对其前后上下进行标记，通过标记点标识出病灶区域。如果病灶点是多个且连续，则以连续的多个病灶点为主轴，对主轴及其上下前后进行标记。[0047]图1示出了对病灶点进行标识的示意图，通过多个标记点20对病灶10进行标记。[0048]步骤a4，以各个标记点为中心，对病灶区域进行网格划分，每个标记点对应一个网格。由于标记点之间的距离是不固定的，因此，以各个标记点为中心划分的网格，网格大小和形状是不固定的，网格划分原则是：以相邻两个标记点的垂直中线为分界线划分网格，位于边缘位置的标记点，其外侧网格线参照内侧网格线设置。[0049]步骤a5，对每个网格区域中的人体组织纹理特征和血管纹理特征进行提取，获得该帧图像中各个标记点的特征值。[0050]由于人体组织纹理和血管纹理具有较高的识别度，不同区域的人体组织纹理或者血管纹理重合的概率低于百万分之一，因此，同时提取人体组织纹理特征和血管纹理特征，进一步降低了纹理特征重合概率。通过人体组织纹理特征和血管纹理特征可以对每个网格区域进行唯一标识。[0051]步骤a6，将一组帧图像中相同标记点的特征值汇集，汇集成超声影像段中该标记点的特征值集合。[0052]由于超声影像段被分解、压缩成一组帧图像，因此，将该组帧图像中一个标记点的特征值汇集，就得到超声影像段中该标记点的特征值集合。[0053]同理，将一组帧图像中所有标记点的特征值汇集，汇集成超声影像段中所有标记点的特征值集合。[0054]步骤a7，将超声影像段中各个标记点的特征值集合分区存储，每个存储分区中存储一个特征点的特征值集合。例如，压缩后的一组帧图像有100帧图片，一个标记点就有100个特征值，将该标记点的100个特征值存储在一个存储分区，该存储分区中存储的100个特征值集合对应着超声影像段中这个标记点的特征值，超声影像段中各个标记点都有一个单独的存储分区用于存储特征值集合。[0055]由于模拟过程己经对采集的超声影像段和Dicom图像进行了匹配，因此，在正式手术中，某一时刻的实时超声影像如果与采集的超声影像段匹配，那么，该时刻的实时超声影像就与对应的一组Dicom图像相匹配，通过该原理，可以在手术操作过程中，将实时超声影像与Dicom图像相匹配，同时显示在显示器上。下面，对超声影像段和Dicom图像的匹配过程进行详细说明。[0056]正式手术中，通过超声扫描进行图像引导手术导航，超声扫描获得实时超声影像，到达病灶区域后，启动匹配过程，如图3所示，匹配过程包括以下步骤：[0057]步骤bl，对实时超声影像中进行分解，将连续超声影像划分为帧图像序列，每固定间隔提取一副帧图像。[0058]与模拟过程相同，通过外置图像处理计算机对实时超声影像进行分解，由于外置图像处理计算机的速度更快，在实时超声影像生成和显示的过程中，外置图像处理计算机同步进行超声影像的分解，将连续超声影像划分为帧图像序列，每固定间隔提取一副帧图像。[0059]步骤b2，将步骤bl中帧图像进行网格分割，网格大小为步骤a4中最小网格的150〜120,提取分割后每个网格中的人体组织纹理特征和血管纹理特征。[0060]上述步骤a4中，网格大小和形状是不固定的，因此，选取最小的网格，以该网格的150〜120作为标准，对步骤b1中获得的帧图像进行网格划分，并提取划分后每个网格中的人体组织纹理特征和血管纹理特征。[0061]步骤b3，将步骤b2中提取的人体组织纹理特征和血管纹理特征与步骤a7中存储的特征值集合相比对，比对过程具体为：[0062]将待比对网格的人体组织纹理特征和血管纹理特征与步骤a7中的各个存储分区中的特征值相比对，由于待比对网格更小，因此，待比对网格只在病灶区域的边缘位置会产生一定匹配误差，与病灶内部区域完全匹配。[0063]步骤b4，设置与步骤a7中相同数量和容量的存储分区，当步骤b2中提取的人体组织纹理特征和血管纹理特征与步骤a7中存储的特征值集合相匹配时，将匹配的网格的人体组织纹理特征和血管纹理特征存储到相应的存储分区；[0064]步骤b5，匹配结束后，对各个存储分区的人体组织纹理特征和血管纹理特征进行汇集，当存储分区中存储的人体组织纹理特征和血管纹理特征集合达到步骤a7中存储的特征值集合的80%及以上，该实时超声影像与步骤a7中超声影像段相匹配，将对应的一组Dicom图像调出，该实时超声影像与该组Dicom图像匹配。[0065]上述步骤b5中，匹配结束后，对各个存储分区的人体组织纹理特征和血管纹理特征进行汇集的过程，具体为:计算各个存储分区存储的人体组织纹理特征和血管纹理特征所占存储空间的总容量，因为存储的人体组织纹理特征和血管纹理特征都是匹配的网格，因此，只要计算匹配网格所占存储空间的总容量，与步骤a7中存储的特征值集合存储空间的总容量相比对即可。当各个存储分区中存储的人体组织纹理特征和血管纹理特征的总容量达到步骤a7中存储的特征值集合总容量的80%及以上，该实时超声影像与步骤a7中超声影像段相匹配。[0066]通过上述匹配融合方法，手术中，每进行到一个阶段，显示器上显示出超声影像，而且，同步显示出与该超声影像对应的Dicom图像，医生在观察超声影像的同时，同步参考相应的Dicom图像，提高了手术效率。[0067]上述模拟过程和匹配过程中，通过外置的图像处理计算机对连续的超声影像进行分解和压缩;外置图像处理计算机的运算速度快，固定间隔的时间短，运算速度慢，固定间隔的时间长。[0068]手术过程中，固定角度的Dicom图像无法满足医生操作的要求，因为根据手术需要，实时超声影像需要根据操作仪器调整角度，虽然操作区域不变，但操作角度变化了，实时超尸影像会和Dicom图像有一定的角度偏差，本发明的匹配融合方法在所述步骤a2中，每个超声影像段对应一组Dicom图像，将该超声影像段进一步划分，根据超声影像对应的人体组织位置，调整Dicom图像的角度，这样，就可以在操作区域不变、而实时超声影像需要根据操作仪器调整角度的情况下，将同步调整了角度的Dicom图像与超声影像同步显示在显示器上。[0069]本发明提出了一种医学影像匹配融合方法，实现了图像引导手术过程中超声影像与Dicom图像的匹配融合，手术操作过程中，当到达病灶位置时，显示器上呈现彼此对应的超声影像与Dicom图像，而且Dicom图像的成像角度根据医生的操作进行实时调整，方便医生得到直观的、彼此对应的超声影像与Dicom图像，提高手术的精确度。[0070]以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

权利要求：1.一种医学影像匹配融合方法，其特征在于，包括模拟过程和匹配过程；其中，模拟过程在术前进行，包括以下步骤：步骤al，术前对患者进行超声扫描，通过超声扫描进行图像引导手术导航模拟，到达病灶区域后进行超声影像采集与存储；步骤a2，对采集的超声影像进行分解，根据手术进程，分为多个超声影像段，每个超声影像段对应一组Dicom图像；步骤a3，将每个超声影像段分解为帧图像序列，并对帧图像序列进行压缩，每固定间隔提取一副帧图像，帧图像序列压缩成一组帧图像，对每一帧图像中病灶点进行标识，以病灶点为中心，对其前后上下进行标记，通过标记点标识出病灶区域；步骤a4，以各个标记点为中心，对病灶区域进行网格划分，每个标记点对应一个网格；步骤a5，对每个网格区域中的人体组织纹理特征和血管纹理特征进行提取，获得该帧图像中各个标记点的特征值；步骤a6，将一组帧图像中相同标记点的特征值汇集，汇集成超声影像段中该标记点的特征值集合；步骤a7，将超声影像段中各个标记点的特征值集合分区存储；正式手术中，通过超声扫描进行图像引导手术导航,超声扫描获得实时超声影像，到达病灶区域后，启动匹配过程；匹配过程包括以下步骤：步骤bl，对实时超声影像进行分解，将连续超声影像划分为帧图像序列，每固定间隔提取一副帧图像；步骤b2，将步骤bl中帧图像进行网格分割，网格大小为步骤a4中最小网格的150〜120,提取分割后每个网格中的人体组织纹理特征和血管纹理特征；步骤b3，将步骤b2中提取的人体组织纹理特征和血管纹理特征与步骤a7中存储的特征值集合相比对；步骤b4，设置与步骤a7中相同数量和容量的存储分区，当步骤b2中提取的人体组织纹理特征和血管纹理特征与步骤a7中存储的特征值集合相匹配时，将匹配的网格的人体组织纹理特征和血管纹理特征存储到相应的存储分区；步骤b5，匹配结束后，对各个存储分区的人体组织纹理特征和血管纹理特征进行汇集，当存储分区中存储的人体组织纹理特征和血管纹理特征集合达到步骤a7中存储的特征值集合的80%及以上，该实时超声影像与步骤a7中的超声影像段相匹配，将对应的一组Dicom图像调出，该实时超声影像与该组Dicom图像匹配。2.如权利要求1所述的一种医学影像匹配融合方法，其特征在于，所述模拟过程和匹配过程中，通过外置的图像处理计算机对连续的超声影像进行分解和压缩。3.如权利要求1所述的一种医学影像匹配融合方法，其特征在于，所述步骤a2中，每个超声影像段对应一组Dicom图像，将该超声影像段进一步划分，根据超声影像对应的人体组织位置，调整Dicom图像的角度。4.如权利要求1所述的一种医学影像匹配融合方法，其特征在于，所述步骤b5中，匹配结束后，对各个存储分区的人体组织纹理特征和血管纹理特征进行汇集的过程，具体为：计算各个存储分区存储的人体组织纹理特征和血管纹理特征所占存储空间的心、谷s°w5.如权利要求4所述的一种医学影像匹配融合方法，其特征在于，所述步骤b5中，当各个存储分区中存储的人体组织纹理特征和血管纹理特征所占存储空间的总容量^到步骤a7中存储的特征值集合总容量的80%及以上，该实时超声影像与步骤a7中超声影像段相匹配。

百度查询： 青岛大学附属医院 一种医学影像匹配融合方法

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