申请/专利权人：合肥合滨智能机器人有限公司

申请日：2021-09-16

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN113763407B

主分类号：G06T7/13

分类号：G06T7/13;G06T7/12;G06T7/136;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2021.12.24#实质审查的生效;2021.12.07#公开

摘要：本发明公开了一种超声图像的结节边缘分析方法，方位如下：对结节边缘上的边缘像素点以顺时针或逆时针的顺序进行排序，得到边缘像素点序列，且该边缘像素点序列首尾相连；在边缘像素点序列中，分别计算各个边缘像素点的曲率；在边缘像素点序列中，分别计算各个边缘像素点的线段曲率；若结节边缘上，线段曲率大于设定阈值的边缘像素点的数量超过设定数值，则该结节边缘为不规则的结节边缘；否则为规则的结节边缘。本发明能够自动分析超声图像中结节的边缘属性，判断结节边缘是否规则光整，为结节自动分级、良恶性自动分类提供数据支撑。

主权项：1.一种超声图像的结节边缘分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，从超声图像中识别出结节，根据结节外轮廓的坐标信息，绘制出结节边缘；S2，根据结节边缘上各个边缘像素点的坐标，以顺时针或逆时针的顺序，对各个边缘像素点进行编号，并按照各个边缘像素点的编号进行排序，得到边缘像素点序列，且该边缘像素点序列首尾相连；S3，在边缘像素点序列中，分别计算各个边缘像素点的曲率，计算方式为：根据边缘像素点的坐标以及与该边缘像素点左邻近的若干个边缘像素点的坐标，与该边缘像素点右邻近的若干个边缘像素点的坐标，计算该边缘像素点的曲率；与该边缘像素点左邻近的若干个边缘像素点是指：在边缘像素点序列中，编号小于该边缘像素点且与该边缘像素点相邻近的若干个边缘像素点；与该边缘像素点右邻近的若干个边缘像素点是指：在边缘像素点序列中，编号大于该边缘像素点且与该边缘像素点相邻近的若干个边缘像素点；S4，在边缘像素点序列中，分别计算各个边缘像素点的线段曲率，计算方式为：根据边缘像素点的曲率以及与该边缘像素点左邻近的若干个边缘像素点的曲率，与该边缘像素点右邻近的若干个边缘像素点的曲率，计算平均曲率，该平均曲率即为该边缘像素点的线段曲率；S5，若结节边缘上，线段曲率大于设定阈值的边缘像素点的数量超过设定数值，则该结节边缘为不规则的结节边缘；否则为规则的结节边缘；步骤S3中，根据边缘像素点的坐标以及与该边缘像素点左邻近的j个边缘像素点的坐标，与该边缘像素点右邻近的j边缘像素点的坐标，计算该边缘像素点的曲率；其中，编号为i的边缘像素点的坐标为xi,yi；与编号为i的该边缘像素点左邻近的j个边缘像素点的坐标依次为xi-1,yi-1、xi-2,yi-2、…、xi-j,yi-j；与编号为i的该边缘像素点右邻近的j个边缘像素点的坐标依次为xi+1,yi+1、xi+2,yi+2、…、xi+j,yi+j；编号为i的边缘像素点的曲率Ri的计算方式如下所示：编号为i的边缘像素点，与编号为i的该边缘像素点左邻近的j个边缘像素点，以及与编号为i的该边缘像素点右邻近的j个边缘像素点，该2j+1个边缘像素点所构成的曲线的表达式为y＝fx；曲线在点xi,yi处的曲率，即编号为i的边缘像素点的曲率Ri为： 步骤S4中，根据边缘像素点的曲率以及与该边缘像素点左邻近的k个边缘像素点的曲率，与该边缘像素点右邻近的k个边缘像素点的曲率，计算该边缘像素点的线段曲率；其中，编号为i的边缘像素点的曲率为Ri；与编号为i的该边缘像素点左邻近的k个边缘像素点的曲率依次为Ri-1，Ri-2…Ri-k；与编号为i的该边缘像素点右邻近的k个边缘像素点的的曲率依次为Ri+1，Ri+2…Ri+k；编号为i的边缘像素点的线段曲率的计算方式如下所示：

全文数据：

权利要求：

百度查询： 合肥合滨智能机器人有限公司 一种超声图像的结节边缘分析方法

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