肝硬化超声检测

1、肝硬化超声检测 一、绪 论肝硬化的临床超声诊断 M型超声图像 观察肝包膜在心血管搏动激励下的运动幅度 B型超声图像 观察肝组织的质地 优点：无损、直观 缺陷：重复性差、准确性因人而异思路： 1. 研究肝脏M型和B型超声图像的特征提取 2. 结合临床病例，挑选出对肝硬化诊断敏感的特征参数组 3. 建立基于超声图像特征提取的肝硬化分析系统 二、肝脏超声图像的特征提取 (一)肝脏M型超声图像的特征提取(a)正常肝脏 (b)肝硬化 利用肝脏M型超声图像的临床诊断主要观察：肝包膜在心脏、大血管搏动或呼吸作用下的运动情况，估计出肝脏的弹性情况 肝包膜运动包络的提取 相关技术提取肝包膜运动包络相关函数定义:

2、 R(k)=X(n)Y(n-k) 若肝包膜在两个时刻移动了k0个像素，则相关函数R(k)在k0处达到最大。 因而可以得到肝包膜在该时刻相对于起始波形的偏移 选取下一时刻的回波信号作为新的Y(n)，重复上述过程，得到肝包膜在每一时刻相对于起始波形的偏移，进而得到肝包膜的运动包络用于肝包膜运动包络的形态滤波器： 数学形态学滤波 这两种算子都具有钳位作用，因而形态滤波将消除包络曲线的大部分噪声，使其更加光滑。 正常肝脏包膜运动包络的提取、滤波及分段 肝包膜运动包络的提取实例一 肝硬化病人肝脏包膜运动包络的提取、滤波及分段 肝包膜运动包络的提取实例二最大波动幅度：AXmax-Xmin标准差： X(n)

3、-Xmean2/NT1/2包络前三阶谐波的幅度: Ck|X(n)e-jkn2/NT|/NT (K=0,1,2)肝包膜运动包络的特征参数在M型图像上可以观察到某一A型扫描线随心血管搏动而产生的运动对相隔时间固定的两列A型扫描线求取相关系数，并改进作为特征系数：A型超声扫描线的相关系数分析第二种 两列A型扫描线中有一列取为固定的某一时刻，定义特征系数：A型超声扫描线的相关系数分析特征参数的求取 1.把特征系数离散化为 R1(m)和R2(m) (m=0,1,NT) 2.特征参数定义：R1(m)和R2(m)的前七阶傅里叶谐波幅度 Dk和Ek (K=0,1,6)A型超声扫描线的相关系数分析(二)肝脏B型

4、超声图像的特征提取 (a)正常肝脏 (b)肝硬化主要观察：表面回声是否出现凹凸不平、细波状、台阶状和锯齿状的改变；肝实质回声光点是否增多变粗，分布不均匀；等等利用肝脏B型超声图像的临床诊断在图像中选定一个感兴趣的区域，分析灰度和纹理变化情况，提取出三类相应的特征参数 1.灰度统计特征 2.灰度游程特征 3.相邻像素灰度差肝脏B型超声图像的特征提取设感兴趣区域共有N=NxNy个像素点，其中Nx、Ny分别为水平和竖直方向的像素点数，坐标为(x,y)的像素点其灰度值记作g(x,y) 1. 均值： M=g(x,y)/N 2. 方差：V=g(x,y)-M2/N1/2 3. 扭曲度：S=|g(x,y)-M

5、|3/NV3 4. 峰度：K=g(x,y)-M4/NV4灰度统计特征的定义图像的灰度游程：在某个方向上从灰度值为g的点出发，如果有n连续个点的灰度值为g ，则称游程长度为np(g,n)：整个区域中，灰度g长度为n的游程数特征参数：游程百分比 RPG=p(g,n)/N灰度游程特征的定义像素与上下左右四个像素点之间的灰度差的均值，即： d(x,y)=|g(x+1,y)-g(x,y)| +|g(x,y+1)-g(x,y)|+|g(x-1,y) -g(x,y)|+|g(x,y-1)-g(x,y)|/4特征参数：相邻像素灰度差的均值 Md=d(x,y)/N相邻像素灰度差的定义条件 1.图像来源：上海市崇

6、明庙镇人民医院提供的43个病例(其中13例为肝硬化，30例为正常)的腹主动脉前肝脏M型和B型超声图像 2.超声仪：B&K 3535，探头频率MHz 3.图象采集：超声仪器视频输出口(图像采集卡)计算机 4.计算及分析：PC机上用MATLAB语言编程 三、特征参数有效性分析及选取最小错分样本总数准则 根据正常和异常两类样本分布情况，寻找一个判决阈值，使得这两类样本的误判总数达到最小 (一)单个特征参数的有效性分析 包络最大幅度的判决阈值25.611.611.611.611.6总体误识别率(%)38.523.123.123.115.4假阴性率(%)20.06.76.76.710.0假阳性率(%)0

7、.01150.02940.07320.0503y0 ，则判决x属于第一类 若yy0 ，则判决x属于第二类 所有特征参数的融合结果入选特征数总体误识别率 (%) 所有特征参数的融合结果二十个特征参数，可以达到Fisher判决的完全识别 (A、D0、 D6、 C0、C2、 D5、E3、D1、D3、D4、D2、E0、E1、E2、C1、E4、E5、M和S)四、肝硬化自动分析系统 采用的特征量：两种图像的二十个特征参数作为判决所用的特征量决策规则：Fisher线性判决法 分析系统框图 系统硬件构成商用的超声诊断仪器PC机（装有图像采集卡） 系统工作描述超声图像的获取图像特征参数的提取和肝硬化多参数自动分析病例库的更新和系统的优化决策判据的修正 超声图像的获取经验丰富的医生在通用的超声仪器上采集肝包膜区域的M型超声图像和B型超声图像通过图像采集卡将超声图像采集到计算机中 图像特征参数的提取和分析编程提取M型超声图像和B型超声图像的特征参数根据建立的Fisher多参数判决系统，计算病例的模