前列腺腫瘤超聲圖像清晰化處理研究

作者單位：1 130021吉林省中醫藥科學院第一臨床醫院

2 130025吉林大學南嶺校區機械科學與工程學院

?

前列腺腫瘤超聲圖像清晰化處理研究

吳 迪1劉義軍2

作者單位：1 130021吉林省中醫藥科學院第一臨床醫院

2 130025吉林大學南嶺校區機械科學與工程學院

【摘要】目的 通過處理前列腺腫瘤的超聲圖像，使得腫瘤圖像清楚、明晰，有助于提高診斷準確性，降低誤診率。方法 應用了圖像的增強、去噪、邊緣特征檢測和濾波技術手段，通過算法和軟件處理圖像。結果 實現了對前列腺腫瘤圖像的清晰化處理。結論 該方法對于特征不明顯的各類超聲圖像處理具有一定的參考價值。

【關鍵詞】超聲圖像；前列腺腫瘤；圖像增強；邊緣檢測

超聲成像技術由于其無損傷、非侵入性、重復性好，且對軟組織有較高的靈敏度和分辨率而獲得了廣泛的應用［1-2］，但B超圖像和C T、X光及核磁共振等其它醫學圖像相比，具有分辨率低，灰度級別小，灰度分布范圍窄，有一定噪聲干擾，各組織和器官之間沒有明顯的灰度變化等不利因素［3-4］。這給超聲圖像診斷帶了一定困難。

1　研究方法

本文對前列腺腫瘤的超聲圖像的進行了增強、去噪、邊緣提取、濾波和差圖像等處理［5-8］。給出了處理圖像的過程，對圖像處理結果進行了分析和研究。驗證本文圖像優化處理方法的有效性和實用性。

1.1 圖像增強算法研究

如圖1.1為原始的前列腺具有腫瘤的B超圖像，從圖像的灰度直方圖中可以看到，該影像的灰度分布范圍比較小，圖像和背景對比度不高，整體亮度偏低。為了提高辨識度，首先通過灰度增強，對圖像進行預處理。

如圖1.2為經過圖像增強處理后的前列腺具有腫瘤的B超聲圖像。對比分析1.1（b）和圖1.2（b）直方圖可知，經增強后的圖像各灰度分散度增加，細微處對比強烈便于觀察。經過計算處理發現，灰度值從圖像增強前的29.601 9增加到增強后的156.665 4。

1.2 圖像邊緣提取算法研究

從原始圖像分析發現，原始超聲圖像存在大量噪聲點。對此噪聲點去除，采用原圖像與純噪聲點做差法來濾除。為獲得純噪聲圖像，首先獲取大量邊緣信息，本文采用銳化濾波器的方法來提取圖像噪聲。

圖1.1 帶有腫瘤的前列腺超聲檢測圖像

圖1.2 經圖像增強后帶有腫瘤的前列腺超聲檢測圖像

1.3 邊緣特征圖像的填充與濾波處理

由于邊緣特征圖像的邊緣較多，做差圖像時需先對部分邊緣進行孔填充，并進行濾波處理。本文選用的填充函數為Xk=（Xk-1B）∩AC，K=1，2，3…。并選取2×2模板進行中值濾波。

1.4 差圖像及灰度調節處理

最后通過均衡化的原始圖像與濾波操作模板做差，再調節圖像灰度。獲得最終圖像。差圖像公式為Figure（C）=Figure（A）-Figure（B），灰度調節公式為Figure（C）=4×（Figure（C）-0.6）。

2　結論

近年來，前列腺腫瘤的診斷有了長足發展，通過超聲檢查可以更好的對其進行診斷。然而帶有腫瘤、積水囊腫和局部潰瘍等病理特征的超聲圖像，其圖像質量通常較差，為疾病的診斷帶來嚴重的負面影響，帶來較高的誤診率。本文通過圖像處理算法和自助研制軟件對前列腺腫瘤超聲圖像進行增強、邊緣特征檢測、濾波、銳化、差圖像和灰度調節等系列化處理。根據具體的情況，提出了適合改善超聲圖像的圖像增強算法與圖像邊緣提取算法，并在此基礎上就邊緣特征圖像的填充與濾波處理、差圖像及灰度調節處理進行了分析探討，同時提出了邊緣特征圖像的填充與濾波處理的函數與差圖像公式、灰度調節公式。通過這些方法的使用，達到了提高圖像顯示質量、保證局部病理特征清晰，為確診和降低誤診提供了技術保證。同時，本算法和處理技術具有通用性，對其他醫學圖像的高質量處理具有一定參考意義。

參考文獻

［1］ 何瓊，羅建文.超高速超聲成像的研究進展［J］.中國醫學影像技術，2014，30（8）：1251-1255.

［2］ 鄭馳超，彭虎，韓志會.互相關自適應加權的醫學超聲成像算法研究［J］.物理學報，2014（14）：409-414.

［3］ 黃杰，楊孝平.基于凸松弛方法的醫學B超圖像快速分割［J］.自動化學報，2012，38（4）：582-590.

［4］ 鄭偉，張麗，田華，等.基于改進歸一化割的甲狀腺腫瘤B超圖像分割［J］.計算機工程與應用，2013，49（22）：190-193.

［5］ Y.L.Seo， D.Y.Yoon， S.Baek，等.比較B超、增強CT及～（18）F-FDG PET/CT對頸部的分化型甲狀腺癌復發灶的檢測效能，以手術病理結果作為參考標準［J］.國際醫學放射學雜志，2012（6）：805-810.

［6］ 賈鵬飛，高衛平.基于MATLAB的惡性肝臟腫瘤B超圖像的處理與分析［J］.中國組織工程研究與臨床康復，2009，13（43）：8523-8526.

［7］ 張昊，劉燚，于毅，等.基于Matlab的肝臟CT圖像預處理系統［J］.數字技術與應用，2014（8）：98.

［8］ 閆華.淺談如何提取脂肪肝B超圖像特征［J］.中外醫學研究，2012，10（35）：35-36.

Prostate Cancer Treatment Study Clear Ultrasound Images

WU Di1LIU Yijun21 Jilin Academy of First Clinical Hospital of Traditional Chinese Medicine，Changchun 130021，China，2 Nanling Campus of Mechanical Science and Engineering， Jilin University， Changchun 130025，China

【Abstract】

Objective By treating prostate tumor ultrasound images， so that the tumor image clear， clear， help to improve diagnostic accuracy and reduce the misdiagnosis rate. Methods Application of image enhancement， denoising， edge detection and filtering techniques features， image processing algorithms and software through. Results Processing to achieve a clear image of the prostate tumor. Conclusion The method for Generic types of ultrasound images has a certain reference value.

【Key words】Ultrasound images，Prostate cancer，Image Enhancement，Edge detection

doi：10.3969/j.issn.1674-9316.2015.26.102

【文章編號】1674-9316（2015）26-0141-02

【文獻標識碼】B

【中圖分類號】R445.1