專利名稱：從一影像處理系統中擷取一腫瘤輪廓的方法
技術領域：
本發明是關于一種從一影像處理系統中擷取一腫瘤輪廓的方法，尤其指一種適用于一包含一儲存有一灰階影像的內存及一處理器的影像處理系統的一種從一影像處理系統中擷取一腫瘤輪廓的方法。
背景技術：
超音波影像技術(Ultrasonography，US)因非侵入性成像的造影特性，而成為臨床醫學研究上重要的信息獲取利器，是目前最為被醫學界接受且不會生副作用的技術。先進的超音波掃描儀能提供及時且高分辨率的醫療影像，因此超音波掃描近年來被廣泛使用于檢驗與診斷腫瘤病變。其中，由分析超音波影像，可協助醫生判斷腫瘤的特性，進而大量減少腫瘤切片檢的次數。超音波影像中的腫瘤形狀是醫師判狀斷腫瘤的良惡性的重要指標，若能從超音波影像取得近似腫瘤形狀的輪廓，將有助于提高醫生在初期判斷腫瘤良惡的正確率。而在臨床研究上一般于超音波影像輸出后，交由專業醫師提供文字或選項敘述判斷。但是，不同專業醫師對于同一影像的特征敘述有時會產生觀察變異。因此，隨著計算機輔助診斷技術的發展，計算機輔助判讀腫瘤良惡性的技術，隨著臨床醫學技術演進所產出針對腫瘤成像特征的許多研究，已不再遙不可及。其中，判讀腫瘤良惡性的先決條件在于決定腫瘤的成像位置，意即腫瘤輪廓測定。傳統腫瘤成像研究由人為進行輪廓圈選，受限于影像清晰程度、作業人員對腫瘤邊界認知、操作身心狀態等變異影響，呈現較大的輪廓輸出變異，勢必對后續良惡性判讀上造成無法統一的影響。計算機輔助腫瘤輪廓測定的好處，是可以讓知道腫瘤在哪里的人，都可以圈選出類似甚至一樣的腫瘤輪廓。不需謹慎明確的繪制輪廓，只要繪制大腦與肉眼認定的大略邊界，即可經由算法得到應得的真實輪廓，因此在醫學影像處理研究上一直是備受矚目的重點，如Michael Kass et al.于1987年提出Snake算法，其首先給定起始邊緣，再利用算法搜尋決定最適邊緣的方式，即為醫學影像處理上常見的使用方法之一。SnakeActive Contour Method, ^ Michael Kass et al. T 1987 ρ 出，為近年來醫學影像處理研究上最常被廣泛運用與延伸討論的算法。Snake算法的主要概念為尋求一個圈選范圍外部對于圈選范圍的約束力，與內部影像對于圈選范圍的影響力， 這兩種力的最小化，使得圈選范圍如蛇的移動般往周圍類似線段或是邊緣的區域伸縮。SMke算法又稱Active Contour Method是因為算法會自動搜尋相鄰區域，針對每個區域做局部考慮，并利用空間概念的連續性圍繞一個特征進行擷取。Snake算法適合用于線段、邊緣、輪廓擷取，動態追蹤，與立體比對，只要給予起始圈選范圍在你期望得到的影像輪廓特征附近，Snake算法即可經由遞歸得出最終的建議輪廓。如圖1所示，圖1是公知 Snake算法用于飛機圖形影像的飛機輪廓擷取。Snake算法作用于邊界清晰的影像上，尤其是邊界內外色差變化極大的情況下，可以得到非常優異的效果，然而腫瘤常見邊緣模糊的情況，或是低回音不明顯甚至無低回音
6性的情況，這類的腫瘤型態對于Snake算法而言便需要做進一步修正。Snake算法的運作方式在于探究一點的周圍區域(ηΧη的屏蔽)內每一點的連續性、曲率、與局部梯度能量，然而若待測的周圍區域本身屬于模糊影像，則該點周圍范圍的屏蔽搜尋結果將不盡理想，若大多數點的周圍范圍皆有如此情況，則Snake將無法得出有效的結果，這就是所謂見樹不見林的現象。反之若將待測區域擴大，一來運算時間也會隨之比例增加，二來面對大面積的模糊影像仍然效果不彰。此外，Snake算法需要給予起始范圍，若起始給定范圍不佳，加上影像模糊，則作用在腫瘤超音波成像上將無法產出優異的結果。綜上所述，有鑒于傳統腫瘤輪廓圈選需要專業醫護人員精細費時的徒手繪制一條確定的輪廓邊緣，Snake算法提供了不需要仔細繪制而取代以輸入周遭接近范圍的輪廓線后，交由程序完成后續的輪廓逼近。然而，若輸入輪廓太接近需求輪廓，則輸入的精細度 (時間)相對增加；若輸入輪廓與需求輪廓相距甚遠，則因為Snake為考慮整體影像的無界算法，假設輸出結果接近需求輪廓，則程序演算時間勢必相對增加，這是Snake算法會面臨的問題。

發明內容
本發明的目的在于提供一種從一包含一儲存有一灰階影像的內存及一處理器的影像處理系統中擷取一腫瘤輪廓的方法。為實現上述目的，本發明提供的從一影像處理系統中擷取一腫瘤輪廓的方法，該影像處理系統包含一儲存有一灰階影像的內存及一處理器，包括從該灰階影像接收一輸入腫瘤輪廓；定義該灰階影像的一腫瘤輪廓環形區域及復數個參考線段，其中該輸入腫瘤輪廓位于該腫瘤輪廓環形區域內，且每一該些參考線段通過該腫瘤輪廓環形區域并包含復數個量測點；于每一該些參考線段上擷取出一腫瘤輪廓建議點；以及將該些參考線段上的該些腫瘤輪廓建議點互相連接，以得出該腫瘤輪廓。所述的方法，其中，每一該些參考線段包含復數個局部區段，且每一該些局部區段包含復數個移動區間；其中，每一該些局部區段是由該些量測點的一量測點、至少一位于該些量測點的該量測點之前的量測點及至少一位于該些量測點的該量測點之后的量測點構成，且每一該些移動區間是由位于對應的局部區段內的該些量測點的一量測點及至少一位于該些量測點的該量測點之后的量測點構成；以及其中，該腫瘤輪廓建議點是由使用一移動變異值擷取法的方式被擷取出，且該移動變異值擷取法包含下列步驟計算出位于該些局部區段內的一灰階影像梯度變異值及位于該些移動區間內的一灰階影像平均梯度變異值；計算一將該灰階影像梯度變異值除以該灰階影像平均梯度變異值而得出的比值; 以及擷取一對應于該比值的最大值的量測點為該腫瘤輪廓建議點。所述的方法，其中，該輸入腫瘤輪廓的一重心點是被擷取出來，且復數個對比參考線段是被定義，每一該些對比參考線段是從該重心點延伸至相對應的該些參考線段的鄰近該重心點的一端點，以及其中，該腫瘤輪廓建議點是由使用一對比擷取法的方式被擷取出，且該對比擷取法包含下列步驟計算出位于該些參考線段內的一灰階影像梯度值及位于該些參考線段內的一灰階影像平均梯度值；計算一存在于該灰階影像梯度值以及該灰階影像平均梯度值之間的差值；以及擷取一對應于該差值的最大值的量測點為該腫瘤輪廓建議點。所述的方法，其中，該腫瘤輪廓建議點是由使用一距離擷取法的方式被依序擷取出，且該距離擷取法包含下列步驟當并未存在一先前腫瘤輪廓建議點時，將位于一第一參考線段上的該些量測點的一量測點設定為一第一點，或當存在該先前腫瘤輪廓建議點時，將該先前腫瘤輪廓建議點設定為該第一點；將位于一次一參考線段的該些量測點的一量測點設定為一第二點；以及將位于該次一參考線段的該些量測點中，一使得該第二點與該第一點之間具有最小距離的量測點擷取為位于該次一參考線段的該腫瘤輪廓建議點。所述的方法，其中，該腫瘤輪廓建議點是由使用一灰階影像梯度的指數加權移動平均值差異擷取法的方式被依序擷取出，且該灰階影像梯度的指數加權移動平均值差異擷取法包含下列步驟當并未存在一先前腫瘤輪廓建議點時，將位于一第一參考線段上的該些量測點的一量測點設定為一參考清單，或當存在該先前腫瘤輪廓建議點時，將所有該先前腫瘤輪廓建議點設定為該參考清單；提供一指數加權移動平均值加權公式；確定該指數加權移動平均值加權公式的權重因子的數值，及從每一量測點或該參考清單中的腫瘤輪廓建議點所具有的灰階影像梯度值中，接收該參考清單的指數加權移動平均值的數值；將該參考清單的指數加權移動平均值的數值及位于一次一參考線段的每一該些量測點所具有的灰階影像梯度值作為該指數加權移動平均值加權公式的輸入變量；定義該指數加權移動平均值加權公式的輸出為位于該次一參考線段的每一該些量測點所具有的指數加權移動平均值的數值；以及將位于該次一參考線段的每一該些量測點中，一具有最小的一存在于該灰階影像梯度值與該指數加權移動平均值的數值之間的差值的量測點擷取為位于該次一參考線段的該腫瘤輪廓建議點。所述的方法，其中，該腫瘤輪廓建議點是由使用一角度擷取法的方式被依序擷取出，且該角度擷取法包含下列步驟當一先前腫瘤輪廓建議點之前并未存在一腫瘤輪廓建議點時，將位于一第一參考線段上的該些量測點的一量測點設定為一第一點，且將位于一第二參考線段上的該些量測點的一量測點設定為一第二點，或當該先前腫瘤輪廓建議點之前存在一腫瘤輪廓建議點時，將存在于該先前腫瘤輪廓建議點之前的該腫瘤輪廓建議點設定為該第一點，且將該先前腫瘤輪廓建議點設定為該第二點；將一從該第一點朝向該第二點的向量定義為一第一向量，且將復數個分別從該第二點朝向位于一次一參考線段的每一該些量測點的向量定義為復數個第二向量；分別計算出介于該第一向量與每一該些第二向量之間的復數個夾角的余弦值；以及將位于該次一參考線段的每一該些量測點中，一對應于形成一具有最大余弦值的夾角的該第二向量的量測點擷取為位于該次一參考線段的該腫瘤輪廓建議點。本發明提供的從一影像處理系統中擷取一腫瘤輪廓的方法，該影像處理系統包含一儲存有一灰階影像的內存及一處理器，還包括從該灰階影像接收一輸入腫瘤輪廓；定義該灰階影像的一腫瘤輪廓環形區域及復數個參考線段，其中該輸入腫瘤輪廓是位于該腫瘤輪廓環形區域內，且每一該些參考線段是通過該腫瘤輪廓環形區域并包含復數個量測點；于每一該些參考線段上擷取出一調整腫瘤輪廓建議點；以及將該些參考線段上的該些調整腫瘤輪廓建議點互相連接，以得出該調整腫瘤輪廓；其中，位于每一該些參考線段上的該些調整腫瘤輪廓建議點是由下列步驟而得出將由一移動變異值擷取法而擷取出的位于該參考線段的所有該些量測點的數值、 將由一對比擷取法而擷取出的位于該參考線段的所有該些量測點的數值、將由一距離擷取法而擷取出的位于該參考線段的所有該些量測點的數值、將由一灰階影像梯度的指數加權移動平均值差異擷取法而擷取出的位于該參考線段的所有該些量測點的數值及將由一角度擷取法而擷取出的位于該參考線段的所有該些量測點的數值分別正規化至一介于0及1 的數值；確定分別對應至前述的各種擷取法的一調整標準；由將分別對應于每一前述的各種擷取法的一乘積相乘在一起的方式，分別計算出位于該參考線段的每一該些量測點的一權重參數，其中，該乘積是由將正規化后的由該擷取法所擷取出的該量測點的數值自乘一等于該擷取法所對應的該調整標準的次數的方式被得出；由計算一平均坐標的方式，擷取出位于該參考線段上的該腫瘤輪廓建議點，且該平均坐標是由將位于該參考線段上的每一量測點的坐標分別乘以一相對應的權重參數，再將所得的乘積加總在一起的方式被計算出來；其中，在該移動變異值擷取法中，每一該些參考線段包含復數個局部區段，且每一該些局部區段包含復數個移動區間；每一該些局部區段是由該些量測點的一量測點、至少一位于該些量測點的該量測點之前的量測點及至少一位于該些量測點的該量測點之后的量測點構成，且每一該些移動區間是由位于對應的局部區段內的該些量測點的一量測點及至少一位于該些量測點的該量測點之后的量測點構成；以及位于該參考線段的該些量測點的數值是由該移動變異值擷取法被擷取出，且該移動變異值擷取法包含下列步驟計算出位于該些局部區段內的一灰階影像梯度變異值及位于該些移動區間內的一灰階影像平均梯度變異值；計算一將該灰階影像梯度變異值除以該灰階影像平均梯度變異值而得出的比值; 以及擷取一對應于該比值的最大值的量測點為該腫瘤輪廓建議點；其中，在該對比擷取法中，該輸入腫瘤輪廓的一重心點是被擷取出來，且復數個對比參考線段是被定義，每一該些對比參考線段是從該重心點延伸至相對應的該些參考線段的鄰近該重心點的一端點；以及位于該參考線段的該些量測點的數值是由該對比擷取法被擷取出，且該對比擷取法包含下列步驟計算出位于該些參考線段內的一灰階影像梯度值及位于該些參考線段內的一灰階影像平均梯度值；計算一存在于該灰階影像梯度值以及該灰階影像平均梯度值之間的差值；以及擷取一對應于該差值的最大值的量測點為該腫瘤輪廓建議點；其中，在該距離擷取法中，位于該參考線段的該些量測點的數值是依序由該距離擷取法被擷取出，且該距離擷取法包含下列步驟當并未存在一先前腫瘤輪廓建議點時，將位于一第一參考線段上的該些量測點的一量測點設定為一第一點，或當存在該先前腫瘤輪廓建議點時，將該先前腫瘤輪廓建議點設定為該第一點；將位于一次一參考線段的該些量測點的一量測點設定為一第二點；以及將位于該次一參考線段的該些量測點中，一使得該第二點與該第一點之間具有最小距離的量測點擷取為位于該次一參考線段的該腫瘤輪廓建議點；其中，在該灰階影像梯度的指數加權移動平均值差異擷取法中，位于該參考線段的該些量測點的數值是依序由該灰階影像梯度的指數加權移動平均值差異擷取法被擷取出，且該灰階影像梯度的指數加權移動平均值差異擷取法包含下列步驟當并未存在一先前腫瘤輪廓建議點時，將位于一第一參考線段上的該些量測點的一量測點設定為一參考清單，或當存在該先前腫瘤輪廓建議點時，將所有該先前腫瘤輪廓建議點設定為該參考清單；提供一指數加權移動平均值加權公式；確定該指數加權移動平均值加權公式的權重因子的數值，及從每一量測點或該參考清單中的腫瘤輪廓建議點所具有的灰階影像梯度值中，接收該參考清單的指數加權移動平均值的數值；將該參考清單的指數加權移動平均值的數值及位于一次一參考線段的每一該些量測點所具有的灰階影像梯度值作為該指數加權移動平均值加權公式的輸入變量；定義該指數加權移動平均值加權公式的輸出為位于該次一參考線段的每一該些量測點所具有的指數加權移動平均值的數值；以及將位于該次一參考線段的每一該些量測點中，一具有最小的一存在于該灰階影像梯度值與該指數加權移動平均值的數值之間的差值的量測點擷取為位于該次一參考線段的該腫瘤輪廓建議點；其中，在該角度擷取法中，位于該參考線段的該些量測點的數值是依序由該角度擷取法被擷取出，且該角度擷取法包含下列步驟
當一先前腫瘤輪廓建議點之前并未存在一腫瘤輪廓建議點時，將位于一第一參考線段上的該些量測點的一量測點設定為一第一點，且將位于一第二參考線段上的該些量測點的一量測點設定為一第二點，或當該先前腫瘤輪廓建議點之前存在一腫瘤輪廓建議點時，將存在于該先前腫瘤輪廓建議點之前的該腫瘤輪廓建議點設定為該第一點，且將該先前腫瘤輪廓建議點設定為該第二點；將一從該第一點朝向該第二點的向量定義為一第一向量，且將復數個分別從該第二點朝向位于一次一參考線段的每一該些量測點的向量定義為復數個第二向量；分別計算出介于該第一向量與每一該些第二向量之間的復數個夾角的余弦值；以及將位于該次一參考線段的每一該些量測點中，一對應于形成一具有最大余弦值的夾角的該第二向量的量測點擷取為位于該次一參考線段的該腫瘤輪廓建議點。由本發明的從一包含一儲存有一灰階影像的內存及一處理器的影像處理系統中擷取一腫瘤輪廓的方法，醫師可迅速且精確地從一灰階影像中辨識出一腫瘤輪廓。此外，由于腫瘤輪廓可依據5種擷取法(移動變異值擷取法、對比擷取法、距離擷取法、灰階影像梯度的指數加權移動平均值差異擷取法及角度擷取法)中的一種的計算過程被擷取出來，再形成于前述的灰階影像上，故影像處理系統計算腫瘤輪廓所需的時間便可被最小化，且計算出的腫瘤輪廓與真實腫瘤輪廓的符合程度亦可被最大化。


圖1是公知Snake算法用于飛機圖形影像的飛機輪廓擷取示意圖。圖2是本發明一較佳實施例的系統架構圖。圖3是本發明一較佳實施例的腫瘤輪廓擷取示意圖。圖4是本發明第一實施例的從一影像處理系統中擷取一腫瘤輪廓的方法的流程圖。圖5是一顯示用于擷取一腫瘤輪廓建議點的移動變異值擷取法的流程圖。圖6是顯示本發明第一實施例的局部區段及移動區間的示意圖。圖7是顯示本發明第一實施例的位于一參考線段的各量測點所具的灰階影像梯度及相對應的移動變異值的線狀示意圖。圖8是顯示在本發明第一實施例的一從腫瘤重心點延伸至一外交點的參考線段上，灰階影像梯度的變化趨勢的剖面示意圖。圖9是一顯示用于擷取一腫瘤輪廓建議點的對比擷取法的流程圖。圖10是一顯示用于擷取一腫瘤輪廓建議點的距離擷取法的流程圖。圖11是一顯示用于擷取一腫瘤輪廓建議點的灰階影像梯度的指數加權移動平均值差異擷取法的流程圖。圖12是一顯示用于擷取一腫瘤輪廓建議點的角度擷取法的流程圖。圖13是本發明第二實施例的從一影像處理系統中擷取一腫瘤輪廓的方法的流程圖。附圖中主要組件符號說明1影像處理系統；11內存；12處理器；111待處理圖形影像；112，r預定區段；13顯示屏幕；14輸入裝置；20腫瘤區塊；2，LIi輸入輪廓線；21，PIij輸入輪廓點；22待測點；3， Bi重心點；4軌跡點參考線；41軌跡點待測線段；411輪廓建議點；42對比參考線段；5輪廓建議線；OIij外交點；IIij內交點。
具體實施例方式本發明的從一包含一儲存有一灰階影像的內存及一處理器的影像處理系統中擷取一腫瘤輪廓的方法，包括從此灰階影像接收一輸入腫瘤輪廓；定義此灰階影像的一腫瘤輪廓環形區域及復數個參考線段，其中此輸入腫瘤輪廓位于此腫瘤輪廓環形區域內，且每一該些參考線段是通過此腫瘤輪廓環形區域并包含復數個量測點；于每一該些參考線段上擷取出一腫瘤輪廓建議點；以及將該些參考線段上的該些腫瘤輪廓建議點互相連接，以得出此腫瘤輪廓。本發明的從一包含一儲存有一灰階影像的內存及一處理器的影像處理系統中擷取一腫瘤輪廓的方法，包括從此灰階影像接收一輸入腫瘤輪廓；定義此灰階影像的一腫瘤輪廓環形區域及復數個參考線段，其中此輸入腫瘤輪廓位于此腫瘤輪廓環形區域內，且每一該些參考線段是通過此腫瘤輪廓環形區域并包含復數個量測點；于每一該些參考線段上擷取出一調整腫瘤輪廓建議點；以及將該些參考線段上的該些調整腫瘤輪廓建議點互相連接，以得出此調整腫瘤輪廓；其中，位于每一該些參考線段上的該些調整腫瘤輪廓建議點是由下列步驟而得出將由一移動變異值擷取法而擷取出的位于此參考線段的所有該些量測點的數值、將由一對比擷取法而擷取出的位于此參考線段的所有該些量測點的數值、將由一距離擷取法而擷取出的位于此參考線段的所有該些量測點的數值、將由一灰階影像梯度的指數加權移動平均值差異擷取法而擷取出的位于此參考線段的所有該些量測點的數值及將由一角度擷取法而擷取出的位于此參考線段的所有該些量測點的數值分別正規化至一介于0及1的數值；確定分別對應至前述的各種擷取法的一調整標準；由將分別對應于每一前述的各種擷取法的一乘積相乘在一起的方式，分別計算出位于此參考線段的每一該些量測點的一權重參數，其中，此乘積是由將正規化后的由此擷取法所擷取出的此量測點的數值自乘一等于此擷取法所對應的此調整標準的次數的方式被得出；由計算一平均坐標的方式，擷取出位于此參考線段上的此腫瘤輪廓建議點，且此平均坐標是由將位于此參考線段上的每一量測點的坐標分別乘以一相對應的權重參數，再將所得的乘積加總在一起的方式被計算出來；其中，在此移動變異值擷取法中，每一該些參考線段包含復數個局部區段，且每一該些局部區段包含復數個移動區間；每一該些局部區段是由該些量測點的一量測點、至少一位于該些量測點的此量測點之前的量測點及至少一位于該些量測點的此量測點之后的量測點構成，且每一該些移動區間是由位于對應的局部區段內的該些量測點的一量測點及至少一位于該些量測點的此量測點之后的量測點構成；以及位于此參考線段的該些量測點的數值是由此移動變異值擷取法被擷取出，且此移動變異值擷取法包含下列步驟計算出位于該些局部區段內的一灰階影像梯度變異值及位于該些移動區間內的一灰階影像平均梯度變異值；計算一將此灰階影像梯度變異值除以此灰階影像平均梯度變異值而得出的比值；以及擷取一對應于此比值的最大值的量測點為此腫瘤輪廓建議點；其中，在此對比擷取法中，此輸入腫瘤輪廓的一重心點被擷取出來，且復數個對比參考線段被定義，每一該些對比參考線段從此重心點延伸至相對應的該些參考線段的鄰近此重心點的一端點；以及位于此參考線段的該些量測點的數值由此對比擷取法被擷取出， 且此對比擷取法包含下列步驟計算出位于該些參考線段內的一灰階影像梯度值及位于該些參考線段內的一灰階影像平均梯度值；計算一存在于此灰階影像梯度值以及此灰階影像平均梯度值之間的差值；以及擷取一對應于此差值的最大值的量測點為此腫瘤輪廓建議點。
其中，在此距離擷取法中，位于此參考線段的該些量測點的數值是依序由此距離擷取法被擷取出，且此距離擷取法包含下列步驟當并未存在一先前腫瘤輪廓建議點時，將位于一第一參考線段上的該些量測點的一量測點設定為一第一點，或當存在此先前腫瘤輪廓建議點時，將此先前腫瘤輪廓建議點設定為此第一點；將位于一次一參考線段的該些量測點的一量測點設定為一第二點；以及將位于此次一參考線段的該些量測點中，一使得此第二點與此第一點之間具有最小距離的量測點擷取為位于此次一參考線段的此腫瘤輪廓建議點；其中，在此灰階影像梯度的指數加權移動平均值差異擷取法中，位于此參考線段的該些量測點的數值是依序由此灰階影像梯度的指數加權移動平均值差異擷取法被擷取出，且此灰階影像梯度的指數加權移動平均值差異擷取法包含下列步驟當并未存在一先前腫瘤輪廓建議點時，將位于一第一參考線段上的該些量測點的一量測點設定為一參考清單，或當存在此先前腫瘤輪廓建議點時，將所有此先前腫瘤輪廓建議點設定為此參考清單； 提供一指數加權移動平均值加權公式；確定此指數加權移動平均值加權公式的權重因子的數值，及從每一量測點或此參考清單中的腫瘤輪廓建議點所具有的灰階影像梯度值中，接收此參考清單的指數加權移動平均值的數值；將此參考清單的指數加權移動平均值的數值及位于一次一參考線段的每一該些量測點所具有的灰階影像梯度值作為此指數加權移動平均值加權公式的輸入變量；定義此指數加權移動平均值加權公式的輸出為位于此次一參考線段的每一該些量測點所具有的指數加權移動平均值的數值；以及將位于此次一參考線段的每一該些量測點中，一具有最小的一存在于此灰階影像梯度值與此指數加權移動平均值的數值之間的差值的量測點擷取為位于此次一參考線段的此腫瘤輪廓建議點；其中，在此角度擷取法中，位于此參考線段的該些量測點的數值是依序由此角度擷取法被擷取出，且此角度擷取法包含下列步驟當一先前腫瘤輪廓建議點之前并未存在一腫瘤輪廓建議點時，將位于一第一參考線段上的該些量測點的一量測點設定為一第一點，且將位于一第二參考線段上的該些量測點的一量測點設定為一第二點，或當此先前腫瘤輪廓建議點之前存在一腫瘤輪廓建議點時，將存在于此先前腫瘤輪廓建議點之前的此腫瘤輪廓建議點設定為此第一點，且將此先前腫瘤輪廓建議點設定為此第二點；將一從此第一點朝向此第二點的向量定義為一第一向量，且將復數個分別從此第二點朝向位于一次一參考線段的每一該些量測點的向量定義為復數個第二向量；分別計算出介于此第一向量與每一該些第二向量之間的復數個夾角的余弦值；以及將位于此次一參考線段的每一該些量測點中，一對應于形成一具有最大余弦值的夾角的此第二向量的量測點擷取為位于此次一參考線段的此腫瘤輪廓建議點。因此，由應用本發明的從一包含一儲存有一灰階影像的內存及一處理器的影像處理系統中擷取一腫瘤輪廓的方法，醫師可迅速且精確地從一灰階影像中辨識出一腫瘤輪廓。此外，由于腫瘤輪廓可依據5種擷取法(移動變異值擷取法、對比擷取法、距離擷取法、 灰階影像梯度的指數加權移動平均值差異擷取法及角度擷取法)中的一種的計算過程被擷取出來，再形成于前述的灰階影像上，故影像處理系統計算腫瘤輪廓所需的時間便可被最小化，且計算出的腫瘤輪廓與真實腫瘤輪廓的符合程度亦可被最大化。在本發明第一實施例的從一包含一儲存有一灰階影像的內存及一處理器的影像處理系統中擷取一腫瘤輪廓的方法中，每一該些參考線段包含復數個局部區段，且每一該些局部區段包含復數個移動區間；其中，每一該些局部區段是由該些量測點的一量測點、至少一位于該些量測點的此量測點之前的量測點及至少一位于該些量測點的此量測點之后的量測點構成。此外，每一該些移動區間是由位于對應的局部區段內的該些量測點的一量測點及至少一位于該些量測點的此量測點之后的量測點構成。除此之外，腫瘤輪廓建議點可由使用一移動變異值擷取法的方式被擷取出，且此移動變異值擷取法包含下列步驟計算出位于該些局部區段內的一灰階影像梯度變異值及位于該些移動區間內的一灰階影像平均梯度變異值；計算一將此灰階影像梯度變異值除以此灰階影像平均梯度變異值而得出的比值；以及擷取一對應于此比值的最大值的量測點為此腫瘤輪廓建議點。在本發明第一實施例的從一包含一儲存有一灰階影像的內存及一處理器的影像處理系統中擷取一腫瘤輪廓的方法中，此輸入腫瘤輪廓的一重心點被擷取出來，且復數個對比參考線段被定義。此外，每一該些對比參考線段是從此重心點延伸至相對應的該些參考線段的鄰近此重心點的一端點。除此之外，腫瘤輪廓建議點可由使用一對比擷取法的方式被擷取出，且此對比擷取法包含下列步驟計算出位于該些參考線段內的一灰階影像梯度值及位于該些參考線段內的一灰階影像平均梯度值；計算一存在于此灰階影像梯度值以及此灰階影像平均梯度值之間的差值；以及擷取一對應于此差值的最大值的量測點為此腫瘤輪廓建議點。在本發明第一實施例的從一包含一儲存有一灰階影像的內存及一處理器的影像處理系統中擷取一腫瘤輪廓的方法中，腫瘤輪廓建議點可由使用一距離擷取法的方式被依序擷取出，且此距離擷取法包含下列步驟當并未存在一先前腫瘤輪廓建議點時，將位于一第一參考線段上的該些量測點的一量測點設定為一第一點，或當存在此先前腫瘤輪廓建議點時，將此先前腫瘤輪廓建議點設定為此第一點；將位于一次一參考線段的該些量測點的一量測點設定為一第二點；以及將位于此次一參考線段的該些量測點中，一使得此第二點與此第一點之間具有最小距離的量測點擷取為位于此次一參考線段的此腫瘤輪廓建議點。在本發明第一實施例的從一包含一儲存有一灰階影像的內存及一處理器的影像處理系統中擷取一腫瘤輪廓的方法中，腫瘤輪廓建議點可由使用一灰階影像梯度的指數加權移動平均值差異擷取法的方式被依序擷取出，此灰階影像梯度的指數加權移動平均值差異擷取法包含下列步驟當并未存在一先前腫瘤輪廓建議點時，將位于一第一參考線段上的該些量測點的一量測點設定為一參考清單，或當存在此先前腫瘤輪廓建議點時，將所有此先前腫瘤輪廓建議點設定為此參考清單；提供一指數加權移動平均值加權公式；確定此指數加權移動平均值加權公式的權重因子的數值，及從每一量測點或此參考清單中的腫瘤輪廓建議點所具有的灰階影像梯度值中，接收此參考清單的指數加權移動平均值的數值； 將此參考清單的指數加權移動平均值的數值及位于一次一參考線段的每一該些量測點所具有的灰階影像梯度值作為此指數加權移動平均值加權公式的輸入變量；定義此指數加權移動平均值加權公式的輸出為位于此次一參考線段的每一該些量測點所具有的指數加權移動平均值的數值；以及將位于此次一參考線段的每一該些量測點中，一具有最小的一存在于此灰階影像梯度值與此指數加權移動平均值的數值之間的差值的量測點擷取為位于此次一參考線段的此腫瘤輪廓建議點。在本發明第一實施例的從一包含一儲存有一灰階影像的內存及一處理器的影像處理系統中擷取一腫瘤輪廓的方法中，腫瘤輪廓建議點可由使用一角度擷取法的方式被依序擷取出，此角度擷取法包含下列步驟當一先前腫瘤輪廓建議點之前并未存在一腫瘤輪廓建議點時，將位于一第一參考線段上的該些量測點的一量測點設定為一第一點，且將位于一第二參考線段上的該些量測點的一量測點設定為一第二點，或當此先前腫瘤輪廓建議點之前存在一腫瘤輪廓建議點時，將存在于此先前腫瘤輪廓建議點之前的此腫瘤輪廓建議點設定為此第一點，且將此先前腫瘤輪廓建議點設定為此第二點；將一從此第一點朝向此第二點的向量定義為一第一向量，且將復數個分別從此第二點朝向位于一次一參考線段的每一該些量測點的向量定義為復數個第二向量；分別計算出介于此第一向量與每一該些第二向量之間的復數個夾角的余弦值；以及將位于此次一參考線段的每一該些量測點中，一對應于形成一具有最大余弦值的夾角的此第二向量的量測點擷取為位于此次一參考線段的此腫瘤輪廓建議點。以下結合附圖并列舉實施例對本發明作進一步的詳細說明。請同時參閱圖2及圖3，圖2是本發明一較佳實施例的系統架構圖，圖3則為本發明一較佳實施例的腫瘤輪廓擷取示意圖。如圖2所示，影像處理系統1包含一內存11、一處理器12、一顯示屏幕13及一輸入裝置14。而內存11儲存有一待處理圖形影像111及一預定區段112。其中，待處理圖形影像111是指尚未進行本發明的從一影像處理系統中擷取一腫瘤輪廓的方法的超音波影像圖，其可通過輸入裝置14輸入。又如圖3所示，其顯示有一腫瘤區塊20。而處理后的影像圖又可通過顯示屏幕13加以輸出顯示。此外，前述輸入裝置14可用以輸入影像、文字、指令等數據至影像處理系統1，內存11是用以暫存數據或執行的程序，處理器12用以運算及處理數據等，顯示屏幕13則用以顯示輸出的數據。如圖2所示的影像處理系統1 一般是于系統程序下執行各種應用程序， 例如文書處理程序、繪圖程序、科學運算程序、瀏覽程序、電子郵件程序、影像處理程序等。當欲使影像處理系統1系統執行本發明的從一影像處理系統中擷取一腫瘤輪廓的方法時，對應的程序(如影像處理程序)便被加載內存11，以配合處理器12執行前述的從一影像處理系統中擷取一腫瘤輪廓的方法。最后，再將得出的腫瘤輪廓結果顯示于顯示屏幕13或由因特網儲存于一遠程數據庫中。此外，執行本發明的從一影像處理系統中擷取一腫瘤輪廓的方法時所需的「輸入腫瘤輪廓」是由輸入裝置14輸入至影像處理系統1，再與超音波灰階影像互相結合，以執行后續的步驟。請參閱圖4，是本發明第一實施例的從一影像處理系統中擷取一腫瘤輪廓的方法的流程圖。本發明第一實施例的從一包含一儲存有一灰階影像的內存及一處理器的影像處理系統中擷取一腫瘤輪廓的方法，包含步驟SA 從此灰階影像接收一輸入腫瘤輪廓；
步驟SB 定義此灰階影像的一腫瘤輪廓環形區域及復數個參考線段，其中此輸入腫瘤輪廓是位于此腫瘤輪廓環形區域內，且每一該些參考線段是通過此腫瘤輪廓環形區域并包含復數個量測點；步驟SC 于每一該些參考線段上擷取出一腫瘤輪廓建議點；以及步驟SD 將該些參考線段上的該些腫瘤輪廓建議點互相連接，以得出此腫瘤輪廓。首先，在步驟SA，輸入一輸入輪廓線2于待處理圖形影像111，且輸入輪廓線2包括有復數輸入輪廓點21。而輸入輪廓線2可由使用者或專業醫師認定腫瘤位置后以手繪
方式輸入，惟僅需概略勾勒出腫瘤輪廓，無須謹慎精確地描準繪制。其中，例如輸入輪廓線 2以LIi表示的，內含ni點輸入輪廓點21，i = 1，2，···, n,N。再者，第i條輸
入輪廓線2上第j點，為第j點輸入輪廓點21，以卩均=(xPIij，yPIij )表示的，
權利要求
1.一種從一影像處理系統中擷取一腫瘤輪廓的方法，該影像處理系統包含一儲存有一灰階影像的內存及一處理器，包括從該灰階影像接收一輸入腫瘤輪廓；定義該灰階影像的一腫瘤輪廓環形區域及復數個參考線段，其中該輸入腫瘤輪廓位于該腫瘤輪廓環形區域內，且每一該些參考線段通過該腫瘤輪廓環形區域并包含復數個量測點；于每一該些參考線段上擷取出一腫瘤輪廓建議點；以及將該些參考線段上的該些腫瘤輪廓建議點互相連接，以得出該腫瘤輪廓。
2.根據權利要求1所述的方法，其中，每一該些參考線段包含復數個局部區段，且每一該些局部區段包含復數個移動區間；其中，每一該些局部區段是由該些量測點的一量測點、至少一位于該些量測點的該量測點之前的量測點及至少一位于該些量測點的該量測點之后的量測點構成，且每一該些移動區間是由位于對應的局部區段內的該些量測點的一量測點及至少一位于該些量測點的該量測點之后的量測點構成；以及其中，該腫瘤輪廓建議點是由使用一移動變異值擷取法的方式被擷取出，且該移動變異值擷取法包含下列步驟計算出位于該些局部區段內的一灰階影像梯度變異值及位于該些移動區間內的一灰階影像平均梯度變異值；計算一將該灰階影像梯度變異值除以該灰階影像平均梯度變異值而得出的比值；以及擷取一對應于該比值的最大值的量測點為該腫瘤輪廓建議點。
3.根據權利要求1所述的方法，其中，該輸入腫瘤輪廓的一重心點是被擷取出來，且復數個對比參考線段是被定義，每一該些對比參考線段是從該重心點延伸至相對應的該些參考線段的鄰近該重心點的一端點，以及其中，該腫瘤輪廓建議點是由使用一對比擷取法的方式被擷取出，且該對比擷取法包含下列步驟計算出位于該些參考線段內的一灰階影像梯度值及位于該些參考線段內的一灰階影像平均梯度值；計算一存在于該灰階影像梯度值以及該灰階影像平均梯度值之間的差值；以及擷取一對應于該差值的最大值的量測點為該腫瘤輪廓建議點。
4.根據權利要求1所述的方法，其中，該腫瘤輪廓建議點是由使用一距離擷取法的方式被依序擷取出，且該距離擷取法包含下列步驟當并未存在一先前腫瘤輪廓建議點時，將位于一第一參考線段上的該些量測點的一量測點設定為一第一點，或當存在該先前腫瘤輪廓建議點時，將該先前腫瘤輪廓建議點設定為該第一點；將位于一次一參考線段的該些量測點的一量測點設定為一第二點；以及將位于該次一參考線段的該些量測點中，一使得該第二點與該第一點之間具有最小距離的量測點擷取為位于該次一參考線段的該腫瘤輪廓建議點。
5.根據權利要求1所述的方法，其中，該腫瘤輪廓建議點是由使用一灰階影像梯度的指數加權移動平均值差異擷取法的方式被依序擷取出，且該灰階影像梯度的指數加權移動平均值差異擷取法包含下列步驟當并未存在一先前腫瘤輪廓建議點時，將位于一第一參考線段上的該些量測點的一量測點設定為一參考清單，或當存在該先前腫瘤輪廓建議點時，將所有該先前腫瘤輪廓建議點設定為該參考清單；提供一指數加權移動平均值加權公式；確定該指數加權移動平均值加權公式的權重因子的數值，及從每一量測點或該參考清單中的腫瘤輪廓建議點所具有的灰階影像梯度值中，接收該參考清單的指數加權移動平均值的數值；將該參考清單的指數加權移動平均值的數值及位于一次一參考線段的每一該些量測點所具有的灰階影像梯度值作為該指數加權移動平均值加權公式的輸入變量；定義該指數加權移動平均值加權公式的輸出為位于該次一參考線段的每一該些量測點所具有的指數加權移動平均值的數值；以及將位于該次一參考線段的每一該些量測點中，一具有最小的一存在于該灰階影像梯度值與該指數加權移動平均值的數值之間的差值的量測點擷取為位于該次一參考線段的該腫瘤輪廓建議點。
6.根據權利要求1所述的方法，其中，該腫瘤輪廓建議點是由使用一角度擷取法的方式被依序擷取出，且該角度擷取法包含下列步驟當一先前腫瘤輪廓建議點之前并未存在一腫瘤輪廓建議點時，將位于一第一參考線段上的該些量測點的一量測點設定為一第一點，且將位于一第二參考線段上的該些量測點的一量測點設定為一第二點，或當該先前腫瘤輪廓建議點之前存在一腫瘤輪廓建議點時，將存在于該先前腫瘤輪廓建議點之前的該腫瘤輪廓建議點設定為該第一點，且將該先前腫瘤輪廓建議點設定為該第二點；將一從該第一點朝向該第二點的向量定義為一第一向量，且將復數個分別從該第二點朝向位于一次一參考線段的每一該些量測點的向量定義為復數個第二向量；分別計算出介于該第一向量與每一該些第二向量之間的復數個夾角的余弦值；以及將位于該次一參考線段的每一該些量測點中，一對應于形成一具有最大余弦值的夾角的該第二向量的量測點擷取為位于該次一參考線段的該腫瘤輪廓建議點。
7.—種從一影像處理系統中擷取一腫瘤輪廓的方法，該影像處理系統包含一儲存有一灰階影像的內存及一處理器，包括從該灰階影像接收一輸入腫瘤輪廓；定義該灰階影像的一腫瘤輪廓環形區域及復數個參考線段，其中該輸入腫瘤輪廓是位于該腫瘤輪廓環形區域內，且每一該些參考線段是通過該腫瘤輪廓環形區域并包含復數個量測點；于每一該些參考線段上擷取出一調整腫瘤輪廓建議點；以及將該些參考線段上的該些調整腫瘤輪廓建議點互相連接，以得出該調整腫瘤輪廓； 其中，位于每一該些參考線段上的該些調整腫瘤輪廓建議點是由下列步驟而得出 將由一移動變異值擷取法而擷取出的位于該參考線段的所有該些量測點的數值、將由一對比擷取法而擷取出的位于該參考線段的所有該些量測點的數值、將由一距離擷取法而擷取出的位于該參考線段的所有該些量測點的數值、將由一灰階影像梯度的指數加權移動平均值差異擷取法而擷取出的位于該參考線段的所有該些量測點的數值及將由一角度擷取法而擷取出的位于該參考線段的所有該些量測點的數值分別正規化至一介于0及1的數值；確定分別對應至前述的各種擷取法的一調整標準；由將分別對應于每一前述的各種擷取法的一乘積相乘在一起的方式，分別計算出位于該參考線段的每一該些量測點的一權重參數，其中，該乘積是由將正規化后的由該擷取法所擷取出的該量測點的數值自乘一等于該擷取法所對應的該調整標準的次數的方式被得出；由計算一平均坐標的方式，擷取出位于該參考線段上的該腫瘤輪廓建議點，且該平均坐標是由將位于該參考線段上的每一量測點的坐標分別乘以一相對應的權重參數，再將所得的乘積加總在一起的方式被計算出來；其中，在該移動變異值擷取法中，每一該些參考線段包含復數個局部區段，且每一該些局部區段包含復數個移動區間；每一該些局部區段是由該些量測點的一量測點、至少一位于該些量測點的該量測點之前的量測點及至少一位于該些量測點的該量測點之后的量測點構成，且每一該些移動區間是由位于對應的局部區段內的該些量測點的一量測點及至少一位于該些量測點的該量測點之后的量測點構成；以及位于該參考線段的該些量測點的數值是由該移動變異值擷取法被擷取出，且該移動變異值擷取法包含下列步驟計算出位于該些局部區段內的一灰階影像梯度變異值及位于該些移動區間內的一灰階影像平均梯度變異值；計算一將該灰階影像梯度變異值除以該灰階影像平均梯度變異值而得出的比值；以及擷取一對應于該比值的最大值的量測點為該腫瘤輪廓建議點； 其中，在該對比擷取法中，該輸入腫瘤輪廓的一重心點是被擷取出來，且復數個對比參考線段是被定義，每一該些對比參考線段是從該重心點延伸至相對應的該些參考線段的鄰近該重心點的一端點；以及位于該參考線段的該些量測點的數值是由該對比擷取法被擷取出，且該對比擷取法包含下列步驟計算出位于該些參考線段內的一灰階影像梯度值及位于該些參考線段內的一灰階影像平均梯度值；計算一存在于該灰階影像梯度值以及該灰階影像平均梯度值之間的差值；以及擷取一對應于該差值的最大值的量測點為該腫瘤輪廓建議點； 其中，在該距離擷取法中，位于該參考線段的該些量測點的數值是依序由該距離擷取法被擷取出，且該距離擷取法包含下列步驟當并未存在一先前腫瘤輪廓建議點時，將位于一第一參考線段上的該些量測點的一量測點設定為一第一點，或當存在該先前腫瘤輪廓建議點時，將該先前腫瘤輪廓建議點設定為該第一點；將位于一次一參考線段的該些量測點的一量測點設定為一第二點；以及將位于該次一參考線段的該些量測點中，一使得該第二點與該第一點之間具有最小距離的量測點擷取為位于該次一參考線段的該腫瘤輪廓建議點；其中，在該灰階影像梯度的指數加權移動平均值差異擷取法中，位于該參考線段的該些量測點的數值是依序由該灰階影像梯度的指數加權移動平均值差異擷取法被擷取出，且該灰階影像梯度的指數加權移動平均值差異擷取法包含下列步驟當并未存在一先前腫瘤輪廓建議點時，將位于一第一參考線段上的該些量測點的一量測點設定為一參考清單，或當存在該先前腫瘤輪廓建議點時，將所有該先前腫瘤輪廓建議點設定為該參考清單；提供一指數加權移動平均值加權公式；確定該指數加權移動平均值加權公式的權重因子的數值，及從每一量測點或該參考清單中的腫瘤輪廓建議點所具有的灰階影像梯度值中，接收該參考清單的指數加權移動平均值的數值；將該參考清單的指數加權移動平均值的數值及位于一次一參考線段的每一該些量測點所具有的灰階影像梯度值作為該指數加權移動平均值加權公式的輸入變量；定義該指數加權移動平均值加權公式的輸出為位于該次一參考線段的每一該些量測點所具有的指數加權移動平均值的數值；以及將位于該次一參考線段的每一該些量測點中，一具有最小的一存在于該灰階影像梯度值與該指數加權移動平均值的數值之間的差值的量測點擷取為位于該次一參考線段的該腫瘤輪廓建議點；其中，在該角度擷取法中，位于該參考線段的該些量測點的數值是依序由該角度擷取法被擷取出，且該角度擷取法包含下列步驟當一先前腫瘤輪廓建議點之前并未存在一腫瘤輪廓建議點時，將位于一第一參考線段上的該些量測點的一量測點設定為一第一點，且將位于一第二參考線段上的該些量測點的一量測點設定為一第二點，或當該先前腫瘤輪廓建議點之前存在一腫瘤輪廓建議點時，將存在于該先前腫瘤輪廓建議點之前的該腫瘤輪廓建議點設定為該第一點，且將該先前腫瘤輪廓建議點設定為該第二點；將一從該第一點朝向該第二點的向量定義為一第一向量，且將復數個分別從該第二點朝向位于一次一參考線段的每一該些量測點的向量定義為復數個第二向量；分別計算出介于該第一向量與每一該些第二向量之間的復數個夾角的余弦值；以及將位于該次一參考線段的每一該些量測點中，一對應于形成一具有最大余弦值的夾角的該第二向量的量測點擷取為位于該次一參考線段的該腫瘤輪廓建議點。
全文摘要
從一包含一儲存有一灰階影像的內存及一處理器的影像處理系統中擷取一腫瘤輪廓的方法，包括從此灰階影像接收一輸入腫瘤輪廓；定義此灰階影像的一腫瘤輪廓環形區域及復數個參考線段，其中此輸入腫瘤輪廓是位于此腫瘤輪廓環形區域內，且每一該些參考線段通過此腫瘤輪廓環形區域并包含復數個量測點；于每一該些參考線段上擷取出一腫瘤輪廓建議點；以及將該些參考線段上的該些腫瘤輪廓建議點互相連接，以得出此腫瘤輪廓。因此，使用此方法，醫師可迅速且準確地辨識出位于一灰階影像中的腫瘤輪廓。
文檔編號A61B8/08GK102156874SQ20101062197
公開日2011年8月17日 申請日期2010年12月30日 優先權日2010年1月25日
發明者何明志, 吳明勛, 張金堅, 戴浩志, 蔡博尉, 陳文華, 陳正剛, 陳炯年 申請人:安克生醫股份有限公司