一种超声图像神经结构识别方法及其系统与流程

本发明涉及超声图像处理，尤其涉及一种超声图像神经结构识别方法及其系统。

背景技术：

1、超声图像中神经结构的表现会随扫查平面的取向变化而改变。对于同一目标空间采样位置，当扫查角度不同时，神经结构内部束状结构的形态、分布及其相互连接关系可能不同，并可呈现由以点状结构为主向以条状结构为主变化的情况。因此，单一扫查角度的超声图像主要反映神经结构在相应扫查平面中的局部表现。

2、现有部分超声图像神经结构识别方法主要针对单幅或单一扫查角度的超声图像进行处理，根据待识别区域中的点状结构、条状结构或者外围轮廓等局部图像特征判断其是否为神经结构。由于同一神经结构在不同扫查角度下可能呈现不同的内部束状结构形态，仅依据单一扫查角度下的局部图像特征进行判断，难以反映内部束状结构随扫查角度变化产生的连续变化，因而识别结果容易受到扫查角度的影响。

3、此外，在获取多个扫查角度下的超声图像时，若分别对各超声图像中的神经候选区域进行独立判断，而未建立不同扫查角度下神经候选区域之间的空间对应关系，则难以确定各神经候选区域是否对应于同一待识别结构，也难以连续分析同一待识别结构的内部束状结构随扫查角度变化的过程。因此多角度图像信息不能得到充分关联，仍可能出现不同扫查角度下识别结果不一致的情况。

4、因此，如何关联同一目标空间采样位置在不同扫查角度下获得的神经候选区域，充分利用神经候选区域内部束状结构随扫查角度变化的连续性，降低单一扫查角度下局部图像表现对识别结果的影响，是超声图像神经结构识别中需要解决的技术问题。

技术实现思路

1、本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本技术的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

2、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种超声图像神经结构识别方法，包括以下步骤：

3、获取目标区域的至少一个多角度超声图像序列，以及各超声图像对应的扫查角度信息和探头空间位姿信息，每一多角度超声图像序列包括以同一目标空间采样位置为成像对象，并在扫查平面处于不同取向时分别采集的多幅超声图像；

4、对各超声图像进行图像识别处理，获得神经候选区域，并从所述神经候选区域中提取外围包络轮廓、内部束状图像基元以及内部束状图像基元之间的图像表观连接关系，所述内部束状图像基元包括点状束基元和条束基元，所述条束基元具有对应的主轴方向；

5、根据所述探头空间位姿信息，将同一多角度超声图像序列中的各超声图像映射至统一空间，并根据不同扫查角度下神经候选区域的空间位置、外围包络轮廓和内部束状图像基元进行跨角度图像特征匹配，将匹配的神经候选区域归入同一候选结构组；

6、针对所述候选结构组中的每一神经候选区域，将所述内部束状图像基元设置为拓扑节点，将所述图像表观连接关系设置为拓扑边，生成各扫查角度下的束内拓扑图；

7、根据不同扫查角度下拓扑节点在所述统一空间中的位置、节点形态和局部拓扑结构进行节点匹配，并根据节点匹配结果连接各束内拓扑图，得到束内拓扑演化链；

8、按照扫查角度顺序，根据所述束内拓扑演化链中点状束基元和条束基元的分布、条束基元的主轴方向以及拓扑边的保留情况，生成扫查角度-束内拓扑响应序列，并确定所述扫查角度-束内拓扑响应序列的拓扑转变连续性；

9、根据所述扫查角度-束内拓扑响应序列，判断随着扫查角度变化，所述候选结构组的束内拓扑是否由以点状束基元为主的点簇拓扑连续转变为以条束基元为主的条束拓扑，并判断所述条束基元的主轴方向是否满足方向一致性条件；当上述判断结果均为是，且所述外围包络轮廓在所述连续转变过程中满足轮廓闭合条件时，将所述候选结构组确定为神经结构，生成包括所述神经结构对应图像区域的神经结构图像识别结果。

10、进一步的，还包括双程闭环验证：

11、获取探头沿第一扫查路径在多个空间采样位置分别采集的多个正程多角度超声图像序列，以及沿与所述第一扫查路径相反的第二扫查路径在多个对应空间采样位置分别采集的多个返程多角度超声图像序列；

12、分别对各正程多角度超声图像序列和各返程多角度超声图像序列进行图像识别处理和束内拓扑分析，获得各空间采样位置处的正程候选结构组及其正程束内拓扑图、返程候选结构组及其返程束内拓扑图，并根据相邻空间采样位置处各候选结构组的空间位置、外围包络轮廓和对应束内拓扑图，分别建立正程候选轨迹和返程候选轨迹；

13、分别从所述正程多角度超声图像序列和所述返程多角度超声图像序列中提取解剖锚点，根据所述探头空间位姿信息和所述解剖锚点，将所述返程候选轨迹映射至所述正程候选轨迹所在的统一空间，并按照所述第一扫查路径的空间采样位置顺序反向重排返程扫查数据；

14、根据对应空间采样位置处正程扫查角度-束内拓扑响应序列与返程扫查角度-束内拓扑响应序列之间的差异，确定可逆响应残差，并根据所述正程候选轨迹与所述返程候选轨迹之间的位置偏差、正程解剖锚点与反向重排后的返程解剖锚点之间的相对次序偏差和束内拓扑差异，确定轨迹闭环残差；

15、当所述可逆响应残差和所述轨迹闭环残差分别满足对应的残差条件，并且正程拓扑节点与返程拓扑节点形成返回至原正程拓扑节点的节点对应闭环时，保留对应的神经结构图像识别结果；否则，撤销所述神经结构图像识别结果；其中，当任一残差不满足对应的残差条件时，将对应候选结构组标记为拒绝识别对象；当所述节点对应闭环未形成时，将对应空间采样位置标记为身份跳变位置。

16、进一步的，提取所述内部束状图像基元以及内部束状图像基元之间的图像表观连接关系，包括：

17、对所述神经候选区域进行局部灰度一致性分析和局部方向相干性分析，获得内部束状结构对应的图像连通区域；

18、根据各图像连通区域的长短轴关系和骨架特征，将所述图像连通区域确定为点状束基元、过渡束基元或者条束基元，并确定所述条束基元的主轴方向；

19、根据不同内部束状图像基元之间的空间距离、骨架端点位置和基元间图像路径连续性，确定所述图像表观连接关系。

20、进一步的，对不同扫查角度下的拓扑节点进行节点匹配并确定所述拓扑转变连续性，包括：

21、根据不同扫查角度下拓扑节点的空间位置、相对于外围包络轮廓的归一化位置、节点形态和局部拓扑结构，构建相邻扫查角度之间的节点匹配代价矩阵；

22、根据所述节点匹配代价矩阵，对相邻扫查角度下的拓扑节点进行节点匹配，获得一对一节点对应关系、节点分裂关系和节点合并关系，并根据获得的节点匹配关系构建节点演化路径；

23、沿扫查角度顺序生成各节点演化路径的节点形态状态序列，将保持相同节点形态状态、点状束基元与过渡束基元之间的状态转变以及过渡束基元与条束基元之间的状态转变确定为连续形态转变；

24、根据各节点演化路径中的连续形态转变情况、参与节点匹配的拓扑节点情况以及对应拓扑边的保留情况，确定所述拓扑转变连续性。

25、进一步的，所述解剖锚点包括骨面特征、血管中心特征和筋膜交点中的至少一种；所述返程候选轨迹的映射包括：

26、根据所述探头空间位姿信息，将正程超声图像和返程超声图像初始映射至预设空间坐标系；

27、根据解剖锚点的类型和初始映射位置，建立正程解剖锚点与返程解剖锚点之间的对应关系；

28、按照正程采集次序排列正程解剖锚点，按照与返程采集次序相反的次序排列返程解剖锚点，并根据排列后的解剖锚点相对次序校验所述对应关系；

29、根据通过校验的解剖锚点对应关系校正所述初始映射，将所述正程候选轨迹和所述返程候选轨迹转换至所述统一空间。

30、进一步的，所述可逆响应残差和所述轨迹闭环残差的确定包括：

31、按照扫查角度顺序，根据正程束内拓扑图和返程束内拓扑图分别生成正程节点形态状态序列和返程节点形态状态序列，并根据正程束内拓扑图和返程束内拓扑图各自对应的外围包络轮廓，分别生成正程轮廓闭合度序列和返程轮廓闭合度序列；

32、根据对应空间采样位置处正程束内拓扑图与返程束内拓扑图之间的图结构差异、节点形态状态转变差异和轮廓闭合度序列差异，确定所述可逆响应残差；

33、根据所述正程候选轨迹与所述返程候选轨迹之间的对应位置偏差、正程解剖锚点与反向重排后的返程解剖锚点之间的相对次序偏差以及对应空间采样位置处的束内拓扑差异，确定所述轨迹闭环残差；

34、其中，所述可逆响应残差和所述轨迹闭环残差中各差异项的融合权重，根据带有同一候选结构标签或不同候选结构标签的正程-返程验证样本确定。

35、进一步的，识别所述身份跳变位置，包括：

36、根据相邻空间采样位置处候选结构组的外围包络轮廓重合度、拓扑节点对应保留度以及相对于解剖锚点的位置关系一致度，确定候选延续结构组；

37、将正程候选结构组映射至返程候选结构组，再将所述返程候选结构组反向映射至正程超声图像；

38、当反向映射得到的正程候选结构组不是原正程候选结构组，或者正程拓扑节点与返程拓扑节点未形成返回至原正程拓扑节点的节点对应闭环时，将对应空间采样位置确定为身份跳变位置；

39、在所述身份跳变位置处断开对应候选轨迹，并对断开后的候选轨迹段重新进行双程闭环验证。

40、进一步的，所述神经结构图像识别结果还包括最佳显示角度，所述最佳显示角度包括横断最佳显示角度和纵断最佳显示角度；

41、根据以点状束基元为主的各扫查角度下点状束基元的可分离程度，确定横断最佳显示角度；

42、根据以条束基元为主的各扫查角度下条束基元的连续程度和主轴方向一致程度，确定纵断最佳显示角度。

43、进一步的，还包括：

44、在确定所述可逆响应残差和所述轨迹闭环残差前，判断对应的正程多角度超声图像序列和返程多角度超声图像序列是否均包含以点状束基元为主的扫查角度和以条束基元为主的扫查角度，并判断有效解剖锚点是否满足空间映射要求；

45、当任一判断结果为否时，停止双程闭环验证，并输出补充扫查提示信息；

46、当判断结果均为是时，根据所述拓扑转变连续性、可逆响应残差、轨迹闭环残差以及正程解剖锚点与反向重排后的返程解剖锚点之间的相对次序一致度，生成闭环验证可靠度；

47、当所述闭环验证可靠度不满足根据正程-返程验证样本确定的可靠度条件时，撤销对应的神经结构图像识别结果，并输出补充扫查提示信息。

48、本发明还提供一种超声图像神经结构识别系统，包括超声图像数据接口、存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序；

49、所述超声图像数据接口用于接收目标区域的至少一个多角度超声图像序列，以及各超声图像对应的扫查角度信息和探头空间位姿信息，每一多角度超声图像序列包括以同一目标空间采样位置为成像对象，并在扫查平面处于不同取向时分别采集的多幅超声图像；

50、所述计算机程序被所述处理器执行时，使所述处理器：

51、对各超声图像进行图像识别处理，获得神经候选区域，并从所述神经候选区域中提取外围包络轮廓、内部束状图像基元以及内部束状图像基元之间的图像表观连接关系，所述内部束状图像基元包括点状束基元和条束基元，所述条束基元具有对应的主轴方向；

52、根据所述探头空间位姿信息，将同一多角度超声图像序列中的各超声图像映射至统一空间，并根据不同扫查角度下神经候选区域的空间位置、外围包络轮廓和内部束状图像基元进行跨角度图像特征匹配，将匹配的神经候选区域归入同一候选结构组；

53、针对所述候选结构组中的每一神经候选区域，将所述内部束状图像基元设置为拓扑节点，将所述图像表观连接关系设置为拓扑边，生成各扫查角度下的束内拓扑图；

54、根据不同扫查角度下拓扑节点在所述统一空间中的位置、节点形态和局部拓扑结构进行节点匹配，并根据节点匹配结果连接各束内拓扑图，得到束内拓扑演化链；

55、按照扫查角度顺序，根据所述束内拓扑演化链中点状束基元和条束基元的分布、条束基元的主轴方向以及拓扑边的保留情况，生成扫查角度-束内拓扑响应序列，并确定所述扫查角度-束内拓扑响应序列的拓扑转变连续性；

56、根据所述扫查角度-束内拓扑响应序列，判断随着扫查角度变化，所述候选结构组的束内拓扑是否由以点状束基元为主的点簇拓扑连续转变为以条束基元为主的条束拓扑，并判断所述条束基元的主轴方向是否满足方向一致性条件；当上述判断结果均为是，且所述外围包络轮廓在所述连续转变过程中满足轮廓闭合条件时，将所述候选结构组识别为神经结构，并输出神经结构图像识别结果。

57、本发明的有益效果：

58、1.本发明将同一目标空间采样位置在不同扫查角度下获得的神经候选区域映射至统一空间，基于内部束状图像基元及其图像表观连接关系构建束内拓扑图和束内拓扑演化链，并结合点簇拓扑向条束拓扑的连续转变、条束基元的主轴方向一致性以及外围包络轮廓是否满足轮廓闭合条件识别神经结构，能够利用跨角度连续拓扑响应降低单一扫查角度下基元分布对识别结果的影响，有利于提高神经结构图像识别结果的可靠性。

59、2.本发明对沿第一扫查路径获得的正程多角度超声图像序列和沿相反第二扫查路径获得的返程多角度超声图像序列进行空间映射、返程扫查数据反向重排、可逆响应残差评价、轨迹闭环残差评价和节点对应闭环检查，并对拒绝识别对象和身份跳变位置进行相应处理，能够检验双程扫查过程中候选结构组的响应一致性和身份连续性，有利于减少将双程响应不一致或者发生身份跳变的候选结构组保留为神经结构图像识别结果的可能性。

60、3.本发明根据以点状束基元为主的各扫查角度下点状束基元的可分离程度确定横断最佳显示角度，并根据以条束基元为主的各扫查角度下条束基元的连续程度和主轴方向一致程度确定纵断最佳显示角度，能够分别确定适于呈现点状束基元和条束基元的扫查角度，为神经结构的横断显示和纵断显示提供角度依据。