醫(yī)學(xué)超聲圖像的輪廓波方法研究及其在相控HIFU治療系統(tǒng)中的應(yīng)用.pdf

1、近年來(lái)，相控高強(qiáng)度聚焦超聲(HIFU, High Intensity Focused Ultrasound)技術(shù)已經(jīng)成為治療超聲的研究熱點(diǎn)。HIFU強(qiáng)度較高，為了避免損傷正常組織和提高治療效率，必須提供治療目標(biāo)的精確位置。在目前超聲圖像引導(dǎo)的HIFU治療系統(tǒng)中，超聲圖像由于受散斑噪聲等降質(zhì)因素影響分辨率較低，是達(dá)到HIFU精確治療的障礙之一。另外，現(xiàn)在大部分己投入使用的HIFU系統(tǒng)未能充分考慮呼吸運(yùn)動(dòng)在治療中造成的病灶等治療目標(biāo)的移位，

2、也影響了HIFU的精確治療。利用術(shù)中超聲圖像的實(shí)時(shí)處理達(dá)到通過(guò)體內(nèi)標(biāo)記來(lái)實(shí)時(shí)定位治療目標(biāo)，是提高臨床治療準(zhǔn)確性與快速性的一種行之有效的方法。超聲圖像的預(yù)處理效果是定位準(zhǔn)確的一個(gè)關(guān)鍵因素。本研究將目前圖像領(lǐng)域的新進(jìn)展之一——輪廓波引入對(duì)超聲圖像的處理，通過(guò)對(duì)圖像引導(dǎo)的關(guān)鍵技術(shù)的研究促進(jìn)相控HIFU精確治療的發(fā)展。
　　 目前輪廓波在圖像處理領(lǐng)域發(fā)展迅速，尤其對(duì)去噪、輪廓提取和紋理分析等應(yīng)用的研究，都取得了相當(dāng)?shù)倪M(jìn)展。輪廓波是小波在

3、二維和高維數(shù)據(jù)處理的新發(fā)展，是多尺度幾何分析方法之一。本文的研究集中于輪廓波在超聲圖像處理應(yīng)用的適應(yīng)性改進(jìn)上，包括圖像變換域統(tǒng)計(jì)建模、超聲圖像散斑抑制、邊緣曲線特征的檢測(cè)，給出改進(jìn)的適用于超聲圖像處理的輪廓波方法，主要內(nèi)容如下：
　　 (1)對(duì)輪廓波變換的構(gòu)造原理以及變換域系數(shù)的統(tǒng)計(jì)分析與建模進(jìn)行系統(tǒng)分析，提出一種針對(duì)圖像變換域統(tǒng)計(jì)特性的建模方法，對(duì)圖像輪廓波域建模所依賴的廣義高斯分布函數(shù)加以擴(kuò)展和改進(jìn)。由于傳統(tǒng)的廣義高斯分布函

4、數(shù)對(duì)非對(duì)稱、尖峰或嚴(yán)重拖尾等分布難于精確建模，本文構(gòu)建了非對(duì)稱分段廣義高斯函數(shù)(APGGF)，并對(duì)其進(jìn)行統(tǒng)計(jì)參數(shù)估計(jì)，以非對(duì)稱分段特性實(shí)現(xiàn)對(duì)統(tǒng)計(jì)直方圖的更精確擬合。在輪廓波變換域?qū)︶t(yī)學(xué)超聲圖像統(tǒng)計(jì)建模，利用APGGF對(duì)超聲圖像輪廓波系數(shù)進(jìn)行擬合，與廣義高斯函數(shù)相比，逼近誤差降低，提高了統(tǒng)計(jì)建模精度。
　　 (2)根據(jù)超聲圖像散斑噪聲的一般模型，提出輪廓波域尺度自適應(yīng)超聲圖像閾值去噪方法，通過(guò)對(duì)輪廓波域不同尺度不同子帶系數(shù)進(jìn)行閾值

5、處理以實(shí)現(xiàn)對(duì)噪聲分量的去除。同時(shí)，加入尺度子帶自適應(yīng)比例參數(shù)并給出經(jīng)驗(yàn)計(jì)算公式，使之適于醫(yī)學(xué)超聲圖像。
　　 (3)對(duì)超聲圖像中散斑噪聲分布統(tǒng)計(jì)特性進(jìn)行研究，提出基于對(duì)噪聲分量用Rayleigh分布建模的輪廓波域超聲圖像散斑噪聲抑制方法，該方法在貝葉斯框架下利用Laplacian分布對(duì)輪廓波域信號(hào)分量建模，通過(guò)MAP準(zhǔn)則推導(dǎo)出輪廓波系數(shù)的估算子，通過(guò)模擬圖像與臨床圖像的實(shí)驗(yàn)與經(jīng)典方法的比較，驗(yàn)證其性能的改進(jìn)：由于廣義Nakaga

6、mi分布(GND)對(duì)散斑噪聲的統(tǒng)計(jì)特性描述更具通用性，本文提出一種基于GND的非同態(tài)輪廓波散斑抑制方法，并給出對(duì)GND幾個(gè)退化模型的特例分析，通過(guò)臨床圖像實(shí)驗(yàn)與前人方法進(jìn)行比較驗(yàn)證了算法有效性及性能改進(jìn)。這兩種基于不同噪聲統(tǒng)計(jì)模型的方法實(shí)現(xiàn)了有針對(duì)性的噪聲濾除。
　　 (4)為實(shí)現(xiàn)相控HIFU治療在術(shù)中對(duì)病灶的實(shí)時(shí)跟蹤檢測(cè)，本文對(duì)超聲圖像中邊緣輪廓等曲線特征檢測(cè)和提取，并根據(jù)這些特征信息對(duì)呼吸運(yùn)動(dòng)影響下的器官病灶移位做實(shí)時(shí)檢測(cè)和

7、定位。本文提出基于子帶系數(shù)模極大值的輪廓波域醫(yī)學(xué)超聲圖像邊緣輪廓檢測(cè)方法。該方法更有效的提取腫瘤狀輪廓特征邊緣和血管、臟器邊界等曲線狀特征邊緣，而這些特征信息可以作為呼吸運(yùn)動(dòng)影響下的器官病灶移位的實(shí)時(shí)檢測(cè)和定位的體內(nèi)跟蹤標(biāo)記。由于輪廓波固有的對(duì)平滑邊緣的稀疏表達(dá)，降低了運(yùn)算復(fù)雜度。
　　 (5)根據(jù)相控HIFU治療中治療探頭與成像探頭的結(jié)合特點(diǎn)，提出利用術(shù)中超聲成像，通過(guò)同軸旋轉(zhuǎn)掃描實(shí)現(xiàn)治療目標(biāo)在三維治療系統(tǒng)中的定位。通過(guò)術(shù)中超