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，相控高強度聚焦超聲(HIFU, High Intensity Focused Ultrasound)技術(shù)已經(jīng)成為治療超聲的研究熱點。HIFU強度較高，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動在治療中造成的病灶等治療目標的移位，

2、也影響了HIFU的精確治療。利用術(shù)中超聲圖像的實時處理達到通過體內(nèi)標記來實時定位治療目標，是提高臨床治療準確性與快速性的一種行之有效的方法。超聲圖像的預(yù)處理效果是定位準確的一個關(guān)鍵因素。本研究將目前圖像領(lǐng)域的新進展之一——輪廓波引入對超聲圖像的處理，通過對圖像引導(dǎo)的關(guān)鍵技術(shù)的研究促進相控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，尤其對去噪、輪廓提取和紋理分析等應(yīng)用的研究，都取得了相當?shù)倪M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)性改進上，包括圖像變換域統(tǒng)計建模、超聲圖像散斑抑制、邊緣曲線特征的檢測，給出改進的適用于超聲圖像處理的輪廓波方法，主要內(nèi)容如下：
　　 (1)對輪廓波變換的構(gòu)造原理以及變換域系數(shù)的統(tǒng)計分析與建模進行系統(tǒng)分析，提出一種針對圖像變換域統(tǒng)計特性的建模方法，對圖像輪廓波域建模所依賴的廣義高斯分布函數(shù)加以擴展和改進。由于傳統(tǒng)的廣義高斯分布函

4、數(shù)對非對稱、尖峰或嚴重拖尾等分布難于精確建模，本文構(gòu)建了非對稱分段廣義高斯函數(shù)(APGGF)，并對其進行統(tǒng)計參數(shù)估計，以非對稱分段特性實現(xiàn)對統(tǒng)計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)計建模，利用APGGF對超聲圖像輪廓波系數(shù)進行擬合，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，通過對輪廓波域不同尺度不同子帶系數(shù)進行閾值

5、處理以實現(xiàn)對噪聲分量的去除。同時，加入尺度子帶自適應(yīng)比例參數(shù)并給出經(jīng)驗計算公式，使之適于醫(yī)學(xué)超聲圖像。
　　 (3)對超聲圖像中散斑噪聲分布統(tǒng)計特性進行研究，提出基于對噪聲分量用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分布對輪廓波域信號分量建模，通過MAP準則推導(dǎo)出輪廓波系數(shù)的估算子，通過模擬圖像與臨床圖像的實驗與經(jīng)典方法的比較，驗證其性能的改進：由于廣義Nakaga

6、mi分布(GND)對散斑噪聲的統(tǒng)計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GND幾個退化模型的特例分析，通過臨床圖像實驗與前人方法進行比較驗證了算法有效性及性能改進。這兩種基于不同噪聲統(tǒng)計模型的方法實現(xiàn)了有針對性的噪聲濾除。
　　 (4)為實現(xiàn)相控HIFU治療在術(shù)中對病灶的實時跟蹤檢測，本文對超聲圖像中邊緣輪廓等曲線特征檢測和提取，并根據(jù)這些特征信息對呼吸運動影響下的器官病灶移位做實時檢測和

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動影響下的器官病灶移位的實時檢測和定位的體內(nèi)跟蹤標記。由于輪廓波固有的對平滑邊緣的稀疏表達，降低了運算復(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，提出利用術(shù)中超聲成像，通過同軸旋轉(zhuǎn)掃描實現(xiàn)治療目標在三維治療系統(tǒng)中的定位。通過術(shù)中超