Алгоритм обработки УЗИ

При цифровой обработке изображения обычно используется его представление в виде матрицы пикселей. Обработка изображения в общем случае заключается в выполнении преобразования матрицы, в результате которого формируется набор ее числовых характеристик или новое, обработанное изображение. Преобразование может касаться значений элементов или их координат (индексов), выполняться над матрицей в целом, группой элементов или над каждым элементом в отдельности.

Задача Ультразвуковой диагностики состоит в определении аномальных областей на изображении УЗИ. Основными характеристиками в ультразвуковой диагностике являются эхогенность и эхоструктура, которые используются совместно для описания любых визуальных объектов.

Для определения аномальности пикселя проводится сравнение цветности пикселя с цветностью шкалы эхогенности. Для того чтоб отсечь все ненужные пиксели, используется адаптивная пороговая фильтрация.

Пороговая обработка полутонового изображения заключается в разделении всех элементов изображения на два класса по признаку яркости, т. е. в выполнении поэлементного преобразования вида. При выполнении пороговой обработки основной вопрос состоит в выборе порога.

Пусть полутоновое изображение содержит интересующие объекты одной яркости на фоне другой яркости. Тогда в идеале плотность распределения яркостей должна выглядеть как две дельта-функции.

На практике, однако, встречаются определенные трудности, связанные с тем, что, во-первых, изображение искажено шумом и, во-вторых, как для объектов, так и для фона характерен некоторый разброс яркостей.

Изображение УЗИ изначально содержит достаточно большое количество помех, которые проявляются в виде случайным образом расположенных элементов растра (точек), имеющих размеры, близкие к размеру пикселя. Наиболее распространенным видом помех является случайный аддитивный шум, статистически независимый от видеосигнала. Наряду с аддитивным шумом присутствуют динамические пространственные искажения. Искажения можно описать пространственно-однородной линейной системой с импульсной характеристикой.

Для заключительной обработки УЗИ-изображения используется выделение контуров изображения. Будем называть контуром изображения совокупность его пикселей, в окрестности которых наблюдается скачкообразное изменение функции яркости. Так как при цифровой обработке изображение представлено функцией целочисленных аргументов, то контуры представляются линиями шириной, как минимум, один пиксель. При этом может возникнуть неоднозначность в определении линии контура для исходного изображения с перепадом яркости. Если исходное изображение, кроме областей постоянной яркости, содержит участки с плавно меняющейся яркостью, то введенное определение контура остается справедливым, однако при этом не гарантируется непрерывность контурных линий: разрывы контуров будут наблюдаться в тех местах, где изменение яркости не является достаточно резким.

Таким образом, основными задачами цифровой обработки снимка являются:

• — очистка изображения от шумов;
• — пороговая фильтрация изображения;
• — определение контуров патологий.
• 6 Алгоритм выявления патологических образований

В данном исследовании определяются аномальные области на изображении УЗИ. Основными характеристиками аномальности являются эхогенность и эхоструктура, они используются совместно для описания любых визуальных объектов. На каждом изображении УЗИ есть шкала, по которой определяется уровень эхогенности. Чем светлее область, тем более эхогенная ткань. То есть по шкале можно определить интервал цветности пикселей, которые соответствуют аномальным областям в органе. Также опухоли характеризуются сферообразной формой (круглой на снимке). Поэтому, для того чтоб не захватить в аномальную область здоровые объекты со схожей степенью эхогенности (например кости), нужно провести выделение круглых объектов на снимке.

Алгоритм выявления патологических образований имеет вид:

• 1. Определяем пороговое значение цвета
• 2. Выделяем по положению оттенка на шкале цветности аномальных пикселей. Выбираем гипоэхогенные и анаэхогенные области.
• 3. Выделяем аномальные пиксели пороговым методом, взяв уже размытое изображение.
• 4. Выделяем круглые объекты.
• 5. Возвращаемся к исходному изображению и наложим положения опухоли на него.

Рассмотрим работу предложенного алгоритма на примере.

Возьмем исходное изображение (рисунок 27).

.

1. Определяем пороговое значение цвета для пораженного узла по типу эхогенности (шкала справа эхограммы). Для этого уменьшим количество шумов с помощью фильтра Гаусса (рисунок 28).

Рисунок 28 — Размытие картинки по Гауссу.

Далее выделяем границы шкалы (рисунок 29).

Рисунок 29 — Выделение границ шкалы.

2. Выделяем по положению оттенка на шкале цветности аномальных пикселей. Чтоб выделить шкалу, определяем границы прямоугольника без нижней стороны. По шкале (Рисунок 30) определим степени эхогенности, где самая светлая область — гиперэхогенная, далее изоэхогенная гипоэхогенная и анэхогенная.

Рисунок 30 — Шкала степени эхогенности.

2. Выделяем аномальные пиксели пороговым методом, взяв уже размытое изображение. Для этого производим пороговую фильтрацию по гипоэхогенному и анаэхогенному классам, так как изоэхогенные и гиперэхогенные объекты соответствуют только тканевым (клеточным) структурам. Для начала подсвечиваем анаэхогенную ткань (рисунок 30).

3. Выделим круглые объекты (рисунок 31).

Рисунок 31 — Положение опухолей на обработанном изображении.

В данном случае подсветка гипоэхогенной ткани не дает новых результатов.

5. Возвращаемся к исходному изображению и наложим положения опухоли на него (рисунок 32).

Как видим, получено положение опухоли на снимке.

Предложенный алгоритмом обработки изображения можно использовать в разработке системы диагностики раковых заболеваний, что даст возможность повысить качество диагностирования.

Анализ некоторых изображений Ультразвуковой медецинской диагностики с описанием представлен ниже.

На снимке, почка без патологии. Зеленый креcтик находится на границе коркового и мозгового вещетсва (рисунок 33).

На снимке УЗИ почки ребенка 4 лет. Почка в норме (рисунок 34).

На УЗИ снимке, в паренхиме правой почки, определяется гиперэхогенное образование на границе с печенью, отмеченное зеленым отрезком (рисунок 35).

На Узи снимке в верхнем полюсе левой почки, определяется гиперэхогенное образование до 4 мм. В синусе почки определяются гиперэхогенные включения до 3 мм, что является солями (рисунок 36).

На нижеприведенной сонограмме в левом окне, в корковом веществе левой почки определяется плотное образование 7,8 мм, отмеченное зелёным отрезком (рисунок 37).

Рисунок 37 — Гемангиома левой почки.

На нижеприведенном ультразвуковом снимке в верхней чашке левой почки определяется округлое, плотное до 7 мм образование (рисунок 38).

Ультразвуковой снимок правой почки. На снимке в нижней чашке правой почки определяется плотный камень до 5 мм (рисунок 39).

На нижеприведенном рисунке УЗИ беременность 21 недели.

Параметры ребенка: ширина головки 51 мм, расстояние ото лба до затылка 66 мм, окружность головы 183 мм, окружность живота 157 мм, бедро 36 мм, голень 33 мм, плечо 33 мм, предплечье 28 мм, кости носа 7 мм. Толщина плаценты в среднем составляет 23 мм, она имеет нулевую степень зрелости. Кроме того, во время исследования оценивается кровоток. При его изучении используются специальные сложные параметры, так что Вам будет удобнее ориентироваться не по цифрам, а по итоговой записи в протоколе исследования (рисунок 40).