一种甲状腺腺体检测装置的制作方法

1.本发明涉及辅助医学诊断技术领域，特别是涉及一种甲状腺腺体检测装置。


背景技术：

2.甲状腺癌是全球女性最常见的癌症之一，女性的发病率是男性的三倍。2018年，每20例女性癌症确诊病例中就有一例是甲状腺癌。超声成像是一种无创、无辐射、低成本的肿瘤诊断技术。然而由于超声图像质量较低，从超声图像中识别甲状腺结节和检测肿瘤征象是一项具有挑战性的任务。
3.通常，恶性肿瘤的生长和发展可以通过其形状、外观、质地、成分和许多其他因素来反映。作为一种有效的工具，灰度超声(us)图像可以将这些因素可视化，帮助医生更好地观察和理解病理部位的表现。然而，在目前的临床实践中，超声图像特征的读取极大依赖于超声医师对图像进行的主观或半主观的分析，这限制了超声的广泛应用。因此，自动准确的结节定量分析对于癌症的准确诊断至关重要。
4.甲状腺成像报告和数据系统(ti-rads)是科学测量和报告甲状腺结节与乳腺结节的指南。但目前还没有对于ti-rads进行定量特征分析来提高甲状腺癌分类的诊断性能的研究。


技术实现要素：

5.本发明所要解决的技术问题是提供一种甲状腺腺体检测装置，能够对甲状腺的腺体进行有效检测。
6.本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种甲状腺腺体检测装置，包括：
7.图像获取模块：用于获取带有甲状腺结节的超声图像；
8.感兴趣结节图像提取模块：用于通过选取若干感兴趣坐标点的方式对所述超声图像的甲状腺结节边界进行截取，得到感兴趣结节图像；
9.甲状腺腺体检测模块：用于以所述感兴趣结节图像中的结节为基准，对所述超声图像进行腺体检测。
10.还包括超声图像预处理模块：用于通过不同窗口尺寸的自适应中值滤波器对所述超声图像进行滤波，用于去除超声图像中的斑点噪声；再通过拉普拉斯滤波器对去除斑点噪声后的超声图像进行滤波，用于对超声图像的对比度和边缘进行增强。
11.所述超声图像预处理模块中的自适应中值滤波器的窗口尺寸表达式为：其中，表示自适应中值滤波器的最大窗口尺寸，d
min
表示超声图像的最小尺寸；
12.当超声图像的最小尺寸d
min
≥250，则自适应中值滤波器的最大窗口尺寸f
smax
＝13
×
13；
13.当超声图像的最小尺寸120≤d
min
＜250，则自适应中值滤波器的最大窗口尺寸
14.当超声图像的最小尺寸0＜d
min
＜120，则自适应中值滤波器的最大窗口尺寸
15.所述超声图像预处理模块中的拉普拉斯滤波器的表达式为：其中，表示信号i的重映射函数，g表示信号i所在的高斯金字塔的系数，信号i表示图像的亮度信息，α用于控制细节平滑度，σ用于控制边缘的增强与衰减。
16.所述甲状腺腺体检测模块中的以所述感兴趣结节图像中的结节为基准，对所述超声图像进行腺体检测之前包括：在甲状腺结节边界外部构建一带状区域，再以甲状腺结节中心为基准按预设分割角度将所述带状区域分割为r个子带状区域，并将每个子带状区域划分为n个子切片区域。
17.所述甲状腺腺体检测模块中的以所述感兴趣结节图像中的结节为基准，对所述超声图像进行腺体检测时，若第i子带状区域ri满足则表示子带状区域ri为腺体，其中，a1表示第一预设值，a2表示第二预设值，a3表示第三预设值，表示从j＝1至n进行逻辑与运算，表示第i个子带状区域ri中第j个子切片区域内像素的集合，表示集合内所有像素亮度的平均值且i
x,y
表示超声图像i在像素点(x,y)的亮度值。
18.有益效果
19.由于采用了上述的技术方案，本发明与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果：本发明通过自适应中值滤波器去除超声图像的斑点噪声，再通过拉普拉斯滤波器增强超声图像，便于后续分析；本发明能够对甲状腺的腺体进行有效检测，方便医生更好更快更精确地对甲状腺结节的相关病理特征做出判断。
附图说明
20.图1是本发明实施方式的流程图；
21.图2是本发明实施方式的超声图像进行预处理前后对比图；
22.图3是本发明实施方式的将带状区域分割为r个子带状区域示意图；
23.图4是本发明实施方式的腺体检测结果示意图。
具体实施方式
24.下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明
而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本技术所附权利要求书所限定的范围。
25.本发明的实施方式涉及一种甲状腺腺体检测装置，请参阅图1，包括：
26.图像获取模块：用于获取带有甲状腺结节的超声图像；
27.超声图像预处理模块：用于通过自适应中值滤波器对所述超声图像进行滤波，用于去除超声图像中的斑点噪声；再通过拉普拉斯滤波器对去除斑点噪声后的超声图像进行滤波，用于对超声图像的对比度和边缘进行增强；
28.感兴趣结节图像提取模块：用于通过选取若干感兴趣坐标点的方式对所述超声图像的甲状腺结节边界进行截取，得到感兴趣结节图像；
29.甲状腺腺体检测模块：用于以所述感兴趣结节图像中的结节为基准，对所述超声图像进行腺体检测。
30.以下通过一个具体实施方式对本发明进行详细说明：
31.斑点噪声是一种固有存在于医学超声图像中的颗粒样干扰，会导致所测得预期信号的偏差。斑点噪声的存在会极大地降低超声图像质量，并容易在进一步分析时产生误导。因此，为了使图像分析更为准确，有必要减少斑点噪声的影响。
32.在超声图像预处理模块中，本实施方式使用自适应中值滤波器对超声图像图像进行预处理，以消除斑点噪声的干扰。自适应中值滤波器可有效地减少图像中孤立的亮或暗像素(即噪声)，其工作原理是将图像中的每个像素与其邻域像素(在预定义窗口内)进行比较，如果中心像素值与相邻像素差异较大，则将该中心像素值视为噪声，然后用邻域中像素的中值替换该中心像素值，否则自适应中值滤波器将在更大的窗口内搜索，直到达到最大窗口尺寸的大小。重复此过程，直到从图像中删除所有噪声像素。与传统方法不同，传统方法通常将窗口预定义为固定值，进而导致去噪效果不理想。考虑到甲状腺结节的大小各不相同，因此需要对窗口进行调整以最大限度地提高滤波性能，具体定义如下：
[0033][0034]
其中，d
min
表示超声图像图像的最小尺寸；当感兴趣结节图像的最小尺寸d
min
≥250，则自适应中值滤波器的最大窗口尺寸当超声图像图像的最小尺寸120≤d
min
＜250，则自适应中值滤波器的最大窗口尺寸当超声图像图像的最小尺寸0＜d
min
＜120，则自适应中值滤波器的最大窗口尺寸
[0035]
尽管自适应中值滤波器可以显著降低图像中包含的斑点噪声，但是，应用自适应中值滤波器会使图像中的局部信息失真。因此，本实施方式进一步在中值滤波后的图像上应用拉普拉斯滤波器，以恢复图像中的潜在损失。拉普拉斯滤波器是一种基于对拉普拉斯金字塔进行直接校正的边缘感知型图像滤波器，可在不劣化边缘或产生光晕的情况下大大细化图像内容。拉普拉斯滤波器包含两个基本参数，一个用于控制边缘的增强与衰减，表示为σ，另一个用于控制细节的平滑，表示为α，公式如下：
[0036][0037]
其中，表示信号i的重映射函数，g表示信号i所在的高斯金字塔的系数，信号i表示图像的亮度信息，α用于控制细节平滑度，σ用于控制边缘的增强与衰减。通过实验发现拉普拉斯滤波器在σ＝1.2和α＝0.8时产生最好的效果。
[0038]
本实施方式将自适应中值滤波器和拉普拉斯滤波器进行组合对超声图像图像进行预处理，图2中的(a)表示预处理前的图像，图2中的(b)表示预处理后的图像i
filt
，不难看出通过预处理，本实施方式在保留图像局部纹理信息的同时，显著降低了图像中的斑点噪声，这对超声图像的进一步分析有很大的好处。
[0039]
在甲状腺腺体检测模块中，甲状腺的腺体是一个分泌激素的大细胞群，常见于甲状腺内。腺体通常在回声分析中作为等回声的参照。由于甲状腺结节通常生长在腺体上，因此可以从结节外部周围的区域获得腺体的参考。
[0040]
请参阅图3，本实施方式在寻找腺体的参考时，首先在甲状腺结节边界lb外部构建一带状区域(由由lb和ol组成)，再将带状区域分割为r个子带状区域，为简单起见，本实施方式将带状区域视为圆环形，以结节中心为基准对将带状区域进行360度分割，分割公式如下：
[0041][0042]
其中，θ表示分割角度，图3中的分割角度为45度，将结节划分为8个子带状区域，这些子带状区域可以对局部回声的外观进行更鲁棒和精确的估计。
[0043]
在实际检测腺体时，本实施方式将带状区域分割为36个子带状区域，即|r|＝36。在研究结节的外观时，本实施方式具体在子带状区域中构建了5个宽度为5像素的连续子切片区域(子切片区域是沿着结节边缘方向逐步向外构建的)，这些子切片区域总共覆盖了甲状腺结节外部1-25像素的区域。本实施方式将结节周围的子带状区域表示为ri(i＝1,...,36)，并定义子带状区域ri中第j个子切片区域内像素的集合为如果子带状区域ri同时满足以下两个条件，则认为子带状区域ri是腺体参考的有效区域，公式如下：
[0044][0045]
其中，表示从j＝1至5进行逻辑与运算，表示第i个子带状区域ri中第j个子切片区域内像素的集合，表示集合内所有像素亮度的平均值且i
x,y
表示超声图像i在像素点(x,y)的亮度值。
[0046]
请参阅图4，图4中的(a)白色圈出来的部分为结节，图4中的(b)若干个近似方形的区域表示检测出的腺体。
[0047]
检查完所有子带状区域后，计算每个有效的子带状区域的亮度中值，这些亮度中值的中值最终被用作检测腺体的参考值，并被视为等回声的参照，表示为g
ref
。
[0048]
由此可见，本发明能够对甲状腺的腺体进行有效检测，方便医生更好更快更精确地对甲状腺结节的相关病理特征做出判断。