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专利号: 2013107496380
申请人: 中国科学院深圳先进技术研究院
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
更新日期:2024-12-09
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种病变组织生长监测方法,其特征在于,包括如下步骤:获取病变组织区域形变的诱导剪切波,根据所述诱导剪切波获取病变组织的弹性图像;

针对所述弹性图像的ROI区域进行逐点匹配并跟踪区域内像素点,构建ROI区域的弹性信息图像;

确定所述弹性信息图像中病变组织的软硬属性;

对所述弹性信息图像进行浸润程度跟踪,确定浸润组织区域范围;

根据所述弹性信息图像、软硬属性以及浸润组织区域范围获取病变组织的浸润生长特性参数;

根据所述病变组织的浸润生长特性参数对所述病变组织的生长进行监测。

2.根据权利要求1所述的病变组织生长监测方法,其特征在于,所述利用聚焦超声波束产生的辐射力获取病变组织区域形变的诱导剪切波,根据所述诱导剪切波获取病变组织的弹性图像的步骤包括:利用聚焦超声波束产生的辐射力获取乳腺肿瘤区域形变诱导剪切波;

追踪剪切波峰面的传播,计算侧向传播路径上各点位置与剪切波波峰到达时间的关系曲线,根据所述关系曲线计算出剪切波速度;

根据所述剪切波速度获取杨氏弹性模量,根据所述杨氏弹性模量获取病变组织高分辨率的弹性图像。

3.根据权利要求1所述的病变组织生长监测方法,其特征在于,所述确定所述弹性信息图像中病变组织的软硬属性的步骤包括:计算所述弹性信息图像的聚类中心;其中,聚类中心包括硬区域聚类中心和软区域聚类中心;

计算所述弹性信息图像上每个元素的模糊相似矩阵与聚类中心的距离平方和,获取每个元素属于软硬区间的隶属度;

根据隶属度确定ROI区域组织的软硬属性。

4.根据权利要求1所述的病变组织生长监测方法,其特征在于,所述对所述弹性信息图像进行浸润程度跟踪,确定浸润组织区域范围的步骤包括:获取弹性信息图像的B模式图像;

在B模式图像上对病变组织的区域边界进行跟踪得到组织浸润程度边界;

提取B模式图像的边缘信息并融合到弹性信息图像上,获取弹性信息图像上的浸润组织区域范围。

5.根据权利要求1所述的病变组织生长监测方法,其特征在于,所述浸润生长特性参数包括:浸润区域硬度比率、弹性特征比率、弹性均值、弹性方差以及弹性分数。

6.一种病变组织生长监测系统,其特征在于,包括:

弹性图像获取模块,用于获取病变组织区域形变的诱导剪切波,根据所述诱导剪切波获取病变组织的弹性图像;

弹性信息图像创建模块,用于针对所述弹性图像的ROI区域进行逐点匹配并跟踪区域内像素点,构建ROI区域的弹性信息图像;

组织软硬属性确定模块,用于确定所述弹性信息图像中病变组织的软硬属性;

浸润程度跟踪模块,用于对所述弹性信息图像进行浸润程度跟踪,确定浸润组织区域范围;

弹性特征参数提取模块,用于根据所述弹性信息图像、软硬属性以及浸润组织区域范围获取病变组织的浸润生长特性参数;

病变组织生长监测模块,用于根据所述病变组织的浸润生长特性参数对所述病变组织的生长进行监测。

7.根据权利要求6所述的病变组织生长监测系统,其特征在于,所述弹性图像获取模块进一步用于:利用聚焦超声波束产生的辐射力获取乳腺肿瘤区域形变诱导剪切波;追踪剪切波峰面的传播,计算侧向传播路径上各点位置与剪切波波峰到达时间的关系曲线,根据所述关系曲线计算出剪切波速度;根据所述剪切波速度获取杨氏弹性模量,根据所述杨氏弹性模量获取病变组织高分辨率的弹性图像。

8.根据权利要求6所述的病变组织生长监测系统,其特征在于,所述组织软硬属性确定模块进一步用于:计算所述弹性信息图像的聚类中心;其中,聚类中心包括硬区域聚类中心和软区域聚类中心;计算所述弹性信息图像上每个元素的模糊相似矩阵与聚类中心的距离平方和,获取每个元素属于软硬区间的隶属度;根据隶属度确定ROI区域组织的软硬属性。

9.根据权利要求6所述的病变组织生长监测系统,其特征在于,所述浸润程度跟踪模块进一步用于:获取弹性信息图像的B模式图像;在B模式图像上对病变组织的区域边界进行跟踪得到组织浸润程度边界;提取B模式图像的边缘信息并融合到弹性信息图像上,获取弹性信息图像上的浸润组织区域范围。

10.根据权利要求6所述的病变组织生长监测系统,其特征在于,所述浸润生长特性参数包括:浸润区域硬度比率、弹性特征比率、弹性均值、弹性方差以及弹性分数。