一种腹腔积液B超图像自动识别方法

摘要

本发明提供了一种腹腔积液B超图像自动识别方法，其包括如下步骤：步骤一，分别在肝肾隐窝或脾肾隐窝超声扫查标准切面获取标注有腹腔积液的B超图像，建立腹腔积液的数据集；步骤二，将获取的B超图像进行图像处理并分割出图像中的腹腔积液区域；步骤三，对分割出的腹腔积液区域进行像素统计，对腹腔积液情况做出定量分析，判断有无腹腔积液；步骤四，对分割出的腹腔积液区域进行特征值计算，并与实验室化验检查结果做相关分析，判断积液类型。本发明提供的方法能自动分割出B超图像中的腹腔积液区域，并对其进行定量和定性分析，减少人为判断的主观局限性，快速准确地对腹腔积液情况做出结果判定，适合大规模推广。

说明书

技术领域

本发明涉及生物医药技术领域，尤其涉及一种腹腔积液B超图像自动识别方法。

背景技术

创伤是当今世界面临的一个普遍问题，严重创伤患者病情危重复杂，需要及时的医疗援助，其中的关键是临床医生能够快速准确地评估患者的情况。超声由于其简单、方便、安全、有效且易于反复进行成为重要的床旁评估手段。由于腹腔脏器闭合性损伤而导致的内出血或其他严重疾病继发的腹腔积液极易积聚在腹腔最低处，超声能够敏感识别出仰卧位时最低位肝肾隐窝处的腹腔积液。在急危重症患者伤病情评估中成为判断是否合并有腹腔脏器损伤的重要指标，但是由于临床一线医生对超声检查技术掌握不足无法做到统一规范化操作且难以精准判断，需要一种快速准确的自动识别腹腔积液技术，以减少人为判断的主观局限性。

发明内容

本发明针对现有技术的不足，提供了一种腹腔积液B超图像自动识别方法。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

本发明提供了一种腹腔积液B超图像自动识别方法，其包括如下步骤：

步骤1，分别在肝肾隐窝或脾肾隐窝超声扫查标准切面获取标注有腹腔积液的B超图像，建立腹腔积液的数据集；

步骤2，将获取的B超图像进行图像处理并分割出图像中的腹腔积液区域；

步骤3，对分割出的腹腔积液区域进行像素统计，对腹腔积液情况做出定量分析，判断有无腹腔积液；

步骤4，对分割出的腹腔积液区域进行特征值计算，并与实验室化验检查结果做相关分析，判断积液类型。

进一步地，上述步骤1具体包括如下步骤：

步骤1.1，在患者腋后线第9或第10肋间做横切扫查，探头上下移动获取右上腹右肾脏横切面且包括部分肝脏右叶的肝肾切面B超图像；或

将探头置于左季肋部第10或11肋间，获得左肋间脾肾斜切面B超图像；

步骤1.2，通过腹腔穿刺采集腹腔积液样本，标注患者基本信息，建立图像数据集。

进一步地，上述患者基本信息包括年龄、性别、身高和体重。

进一步地，上述步骤2具体包括如下步骤：

步骤2.1，对上述B超图像进行开闭运算迭代和空洞填充，去除B超图像周围的无关干扰；

步骤2.2，通过分割最大连通域方法分割出B超图像的扇形束区域；

步骤2.3，对分割出的扇形束区域进行图像增强；

步骤2.4，根据腹腔积液和周围组织的灰度级差异，通过阈值分割法分割出腹腔积液区域。

进一步地，在上述步骤3中，当图像检测不到腹腔积液区域时，会自动输出正常。

进一步地，特征值包括均匀度和灰度值。

进一步地，实验室化验检查包括积液定性/定量指标的检测。

进一步地，上述积液类型包括漏出液和渗出液。

本发明采用以上技术方案，与现有技术相比，具有如下技术效果：

本发明提供的方法能自动分割出B超图像中的腹腔积液区域，并对其进行定量和定性分析，减少人为判断的主观局限性，快速对腹腔积液情况做出结果判定，适合大规模推广。

附图说明

图1为本发明一实施例中腹腔积液B超图像自动识别方法的流程图；

图2为本发明一实施例中去除无关干扰前后的对照图；其中，图A为去除干扰前的图片，图B为去除干扰后的图片；“*”表示积液所在位置；

图3为本发明一实施例中对腹腔积液区域阈值分割出的结果图；其中，图A为分割前的图片，图B为分割后的图片；“*”表示积液所在位置。

具体实施方式

本发明提供了一种腹腔积液B超图像自动识别方法，包括建立数据集、分割出腹腔积液区域、定量分析、定性分析四个步骤。

在本发明一优选的实施方式中，该腹腔积液B超图像自动识别方法包括如下步骤：

步骤1，分别在肝肾隐窝或脾肾隐窝超声扫查标准切面获取标注有腹腔积液的B超图像，建立腹腔积液的数据集；

步骤2，将获取的B超图像进行图像处理并分割出图像中的腹腔积液区域；

步骤3，对分割出的腹腔积液区域进行像素统计，对腹腔积液情况做出定量分析，判断有无腹腔积液；

步骤4，对分割出的腹腔积液区域进行特征值计算，并与实验室化验检查结果做相关分析，判断积液类型。

在本发明一优选的实施方式中，上述步骤1具体包括如下步骤：

步骤1.1，在患者腋后线第9或第10肋间做横切扫查，探头上下移动获取右上腹右肾脏横切面且包括部分肝脏右叶的肝肾切面B超图像；或

将探头置于左季肋部第10或11肋间，获得左肋间脾肾斜切面B超图像；

步骤1.2，通过腹腔穿刺采集腹腔积液样本，标注患者基本信息，建立图像数据集。

在本发明一优选的实施方式中，上述患者基本信息包括但不限于年龄、性别、身高和体重。

在本发明一优选的实施方式中，上述步骤2具体包括如下步骤：

步骤2.1，对上述B超图像进行开闭运算迭代和空洞填充，去除B超图像周围的无关干扰；

步骤2.2，通过分割最大连通域方法分割出B超图像的扇形束区域；

步骤2.3，对分割出的扇形束区域进行图像增强；

步骤2.4，根据腹腔积液和周围组织的灰度级差异，通过阈值分割法分割出腹腔积液区域。

在本发明一优选的实施方式中，在上述步骤3中，当图像检测不到腹腔积液区域时，会自动输出正常。

在本发明一优选的实施方式中，特征值包括但不限于均匀度和灰度值。

在本发明一优选的实施方式中，实验室化验检查包括积液定性/定量指标的检测。

在本发明一优选的实施方式中，上述积液类型包括漏出液和渗出液。

下面通过具体实施例和附图对本发明进行详细和具体的介绍，以使更好的理解本发明，但是下述实施例并不限制本发明范围。

实施例中方法如无特殊说明的采用常规方法，使用的试剂如无特殊说明的使用常规市售试剂或按常规方法配制的试剂。

实施例1

参考图1，本实施例提供了一种腹腔积液B超图像自动识别方法，包括如下步骤：

步骤一，建立数据集：在患者腋后线第9或第10肋间做横切扫查，探头上下移动获取肝肾隐窝B超图像；将探头置于左季肋部第10或11肋间，获得左肋间脾肾斜切面B超图像；同时通过腹腔穿刺采集腹腔积液样本，记录患者年龄、身高、体重等基本信息，分别建立数据集。本例中的数据来自上海市长征医院志愿者的B超图，包括不同腹腔积液情况。

步骤二，对图像进行预处理并分割出腹腔积液区域：

对B超图像进行自动空洞填充，去除B超图周围标记的机器型号，拍片时间等无关干扰，如图2所示。白色(255)和黑色(0)之间的若干等级称为灰度级，由于超声图像扇形束窗口部分和其余部分灰度值相差较大，且外部区域为图像中最大连通域，通过分割最大连通域裁剪出扇形束区域。对分割出的扇形束区域进行图像增强，增大腹腔积液区域和周围组织的灰度差；在B超图中腹腔积液区域灰度级低，和周围组织有明显差别，再次用阈值分法分出腹腔积液区域，分割结果如图3所示。

步骤三，定量分析：图像可以看成是多个像素构成的集合，对分割出的腹腔积液区域进行像素统计，对腹腔积液情况做出定量分析，检测不到腹腔积液区域时系统会自动输出正常。

步骤四，定性分析：体腔积液可以分为渗出液和漏出液，渗出液较混浊，比重>1.018，蛋白总量>30g/L，可自凝；漏出液较透明，比重<1.018，蛋白总量<30g/L，不能自凝；对分割出的腹腔积液区域进行均匀度、灰度值统计并与实验室化验结果相关分析，根据相关情况输出为漏出液或渗出液。

以上对本发明的具体实施例进行了详细描述，但其只是作为范例，本发明并不限制于以上描述的具体实施例。对于本领域技术人员而言，任何对本发明进行的等同修改和替代也都在本发明的范畴之中。因此，在不脱离本发明的精神和范围下所作的均等变换和修改，都应涵盖在本发明的范围内。