B超图像HIFU损伤区域分割方法的研究
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Mi c r 0 c o mp u t e r A p p l i c a t i o n s V o 1 . 2 9 , N o . 1 0 , 2 0 1 3
文章编号 :1 0 0 7 — 7 5 7 X( 2 0 1 3 ) 1 0 — 0 0 0 9 — 0 4
研 究与 设计
微 型 电脑应 用
me t h o d d e l i mi t s ROI r e g i o n o n t h e u l t r a s o u n d B— mo d e i ma g e a f t e r t r e a t me n t b a s e d o n t h e t a 唱e t s p o t a n d t a r g e t r e g i o n p l a n n e d b e — f o r e t r e a t me n t . Ot s u t h r e s h o l d a n a l y s i s o f t h e ROI r e g i o n a n d t h e n s e g me n t t h e B— mo d e u l t r a s o u n d i ma g e a te f r t r e a t me n t b a s e d o n t h r e s h o l d l e v e l s e t me t h o d a c c o r d i n g t o t h e i n or f ma t i o n o f t h r e s h o l d . Th e e x p e r i me n t a l r e s u l t s s h o w t h a t c o mp a r e d wi t h t h e s e g me n — t a t i o n me t h o d b a s e d o n a r e a t h r e s h o l d. t h e s e n s i t i v i t y a n d a c c u r a c y o f t h i s me t h o d c a n r e a c h 9 8 . 6 7 % a n d 9 3 . 5 2 %. r e s p e c t i v e l y . Ke y wo r d s : Hi g h I n t e n s i t y F o c u s e d Ul t r a s o u n d ; I ma g e S e g me n t a t i o n ; Th r e s h o l d Le v e 1 S e t
Abs t r ac t :Fo c us on t he f a c t t ha t i t t a ke s t o o l o ng i n t he s t e p o f i m ag e s e g me nt a t i o n du r i n g HI FU t r e a t me n t a nd t h e s e g me nt a t i on r e l i e s o n ma nu a l i d e nt i ic f a t i on o f t he l e s i o n r e gi on .A ne w a u t o ma t i c s e g me nt a t i on me t ho d i S p r o po s e d f o r HI F U t r e a t me nt .Thi s
Y u Xi a o i u n . Ba i J i n g f e n g C h e n Ya z h u
( S c h o o l o f Bi o me d i c a l En g i n e e r i n g . S h a n g h a i J i a o T o n g Un i v e r s i t y , S h a n g h a i 2 0 0 0 3 0 Ch i n a )
2 0 1 3年第 2 9卷第 l 0 期
B超 图像 H I F U 损伤 区域分割方法 的研 究
于 晓 君 , 白景 峰 , 陈亚 珠
摘 要 :针 对 目前 高 强 度 聚 焦超 声( Hi g h — I n t e n s i t y F o c u s e d U l t r a s o u n d , HI F U ) ;  ̄疗 过程 中图像 分割 环 节耗 时 过 长且 依 赖 于 临床 医 生对 损 伤 区 域 的 准确 判 断 的 问题 。提 出 了一种 新 的 自动 分 割 方法 ,该 方 法面 向 H I F U 治 疗 这 一 具体 应 用 ,由 治 疗 前 治 疗 计 划拟 定 的靶 点 和靶 区大 小 对 治 疗 后 B 超 图像 划 定感 兴趣 区域 ( R O I ) 并 对 区域 内 图像 进行 最 大 类 间 方 差 法( Ot s u ) 阈值 分 析 , 然 后 根 据 分 析得 到 的 阈值 信 息 对 治 疗后 图像 进行 阈值 水 平 集 分 割 。实验 结 果证 明 ,与基 于 区域 阂值 的分 割 方法 进 行 比较 , 该 方
法 的敏 感性 和 准确 度 分 别 可 达 9 8 . 6 7 %和பைடு நூலகம்9 3 . 5 2 %。
关 键 词 : 高 强 度 聚 焦超 声( HI F U ) ; 图像 分 割 ; 阈值 水 平 集 中图 分 类 号 :T P 3 9 1 文 献 标 志 码 :A Se g me n t a t i o n Me t ho d 0 f HI FU Le s i o n Ar e a o n Ul t r a s o un d B— mo de l ma g e
文章编号 :1 0 0 7 — 7 5 7 X( 2 0 1 3 ) 1 0 — 0 0 0 9 — 0 4
研 究与 设计
微 型 电脑应 用
me t h o d d e l i mi t s ROI r e g i o n o n t h e u l t r a s o u n d B— mo d e i ma g e a f t e r t r e a t me n t b a s e d o n t h e t a 唱e t s p o t a n d t a r g e t r e g i o n p l a n n e d b e — f o r e t r e a t me n t . Ot s u t h r e s h o l d a n a l y s i s o f t h e ROI r e g i o n a n d t h e n s e g me n t t h e B— mo d e u l t r a s o u n d i ma g e a te f r t r e a t me n t b a s e d o n t h r e s h o l d l e v e l s e t me t h o d a c c o r d i n g t o t h e i n or f ma t i o n o f t h r e s h o l d . Th e e x p e r i me n t a l r e s u l t s s h o w t h a t c o mp a r e d wi t h t h e s e g me n — t a t i o n me t h o d b a s e d o n a r e a t h r e s h o l d. t h e s e n s i t i v i t y a n d a c c u r a c y o f t h i s me t h o d c a n r e a c h 9 8 . 6 7 % a n d 9 3 . 5 2 %. r e s p e c t i v e l y . Ke y wo r d s : Hi g h I n t e n s i t y F o c u s e d Ul t r a s o u n d ; I ma g e S e g me n t a t i o n ; Th r e s h o l d Le v e 1 S e t
Abs t r ac t :Fo c us on t he f a c t t ha t i t t a ke s t o o l o ng i n t he s t e p o f i m ag e s e g me nt a t i o n du r i n g HI FU t r e a t me n t a nd t h e s e g me nt a t i on r e l i e s o n ma nu a l i d e nt i ic f a t i on o f t he l e s i o n r e gi on .A ne w a u t o ma t i c s e g me nt a t i on me t ho d i S p r o po s e d f o r HI F U t r e a t me nt .Thi s
Y u Xi a o i u n . Ba i J i n g f e n g C h e n Ya z h u
( S c h o o l o f Bi o me d i c a l En g i n e e r i n g . S h a n g h a i J i a o T o n g Un i v e r s i t y , S h a n g h a i 2 0 0 0 3 0 Ch i n a )
2 0 1 3年第 2 9卷第 l 0 期
B超 图像 H I F U 损伤 区域分割方法 的研 究
于 晓 君 , 白景 峰 , 陈亚 珠
摘 要 :针 对 目前 高 强 度 聚 焦超 声( Hi g h — I n t e n s i t y F o c u s e d U l t r a s o u n d , HI F U ) ;  ̄疗 过程 中图像 分割 环 节耗 时 过 长且 依 赖 于 临床 医 生对 损 伤 区 域 的 准确 判 断 的 问题 。提 出 了一种 新 的 自动 分 割 方法 ,该 方 法面 向 H I F U 治 疗 这 一 具体 应 用 ,由 治 疗 前 治 疗 计 划拟 定 的靶 点 和靶 区大 小 对 治 疗 后 B 超 图像 划 定感 兴趣 区域 ( R O I ) 并 对 区域 内 图像 进行 最 大 类 间 方 差 法( Ot s u ) 阈值 分 析 , 然 后 根 据 分 析得 到 的 阈值 信 息 对 治 疗后 图像 进行 阈值 水 平 集 分 割 。实验 结 果证 明 ,与基 于 区域 阂值 的分 割 方法 进 行 比较 , 该 方
法 的敏 感性 和 准确 度 分 别 可 达 9 8 . 6 7 %和பைடு நூலகம்9 3 . 5 2 %。
关 键 词 : 高 强 度 聚 焦超 声( HI F U ) ; 图像 分 割 ; 阈值 水 平 集 中图 分 类 号 :T P 3 9 1 文 献 标 志 码 :A Se g me n t a t i o n Me t ho d 0 f HI FU Le s i o n Ar e a o n Ul t r a s o un d B— mo de l ma g e