专利名称：从一影像处理系统中撷取一肿瘤轮廓的方法
技术领域：
本发明是关于一种从一影像处理系统中撷取一肿瘤轮廓的方法，尤其指一种适用于一包含一储存有一灰阶影像的内存及一处理器的影像处理系统的一种从一影像处理系统中撷取一肿瘤轮廓的方法。
背景技术：
超音波影像技术(Ultrasonography，US)因非侵入性成像的造影特性，而成为临床医学研究上重要的信息获取利器，是目前最为被医学界接受且不会生副作用的技术。先进的超音波扫描仪能提供及时且高分辨率的医疗影像，因此超音波扫描近年来被广泛使用于检验与诊断肿瘤病变。其中，由分析超音波影像，可协助医生判断肿瘤的特性，进而大量减少肿瘤切片检的次数。超音波影像中的肿瘤形状是医师判状断肿瘤的良恶性的重要指标，若能从超音波影像取得近似肿瘤形状的轮廓，将有助于提高医生在初期判断肿瘤良恶的正确率。而在临床研究上一般于超音波影像输出后，交由专业医师提供文字或选项叙述判断。但是，不同专业医师对于同一影像的特征叙述有时会产生观察变异。因此，随着计算机辅助诊断技术的发展，计算机辅助判读肿瘤良恶性的技术，随着临床医学技术演进所产出针对肿瘤成像特征的许多研究，已不再遥不可及。其中，判读肿瘤良恶性的先决条件在于决定肿瘤的成像位置，意即肿瘤轮廓测定。传统肿瘤成像研究由人为进行轮廓圈选，受限于影像清晰程度、作业人员对肿瘤边界认知、操作身心状态等变异影响，呈现较大的轮廓输出变异，势必对后续良恶性判读上造成无法统一的影响。计算机辅助肿瘤轮廓测定的好处，是可以让知道肿瘤在哪里的人，都可以圈选出类似甚至一样的肿瘤轮廓。不需谨慎明确的绘制轮廓，只要绘制大脑与肉眼认定的大略边界，即可经由算法得到应得的真实轮廓，因此在医学影像处理研究上一直是备受瞩目的重点，如Michael Kass et al.于1987年提出Snake算法，其首先给定起始边缘，再利用算法搜寻决定最适边缘的方式，即为医学影像处理上常见的使用方法之一。SnakeActive Contour Method, ^ Michael Kass et al. T 1987 ρ 出，为近年来医学影像处理研究上最常被广泛运用与延伸讨论的算法。Snake算法的主要概念为寻求一个圈选范围外部对于圈选范围的约束力，与内部影像对于圈选范围的影响力， 这两种力的最小化，使得圈选范围如蛇的移动般往周围类似线段或是边缘的区域伸缩。SMke算法又称Active Contour Method是因为算法会自动搜寻相邻区域，针对每个区域做局部考虑，并利用空间概念的连续性围绕一个特征进行撷取。Snake算法适合用于线段、边缘、轮廓撷取，动态追踪，与立体比对，只要给予起始圈选范围在你期望得到的影像轮廓特征附近，Snake算法即可经由递归得出最终的建议轮廓。如图1所示，图1是公知 Snake算法用于飞机图形影像的飞机轮廓撷取。Snake算法作用于边界清晰的影像上，尤其是边界内外色差变化极大的情况下，可以得到非常优异的效果，然而肿瘤常见边缘模糊的情况，或是低回音不明显甚至无低回音
6性的情况，这类的肿瘤型态对于Snake算法而言便需要做进一步修正。Snake算法的运作方式在于探究一点的周围区域(ηΧη的屏蔽)内每一点的连续性、曲率、与局部梯度能量，然而若待测的周围区域本身属于模糊影像，则该点周围范围的屏蔽搜寻结果将不尽理想，若大多数点的周围范围皆有如此情况，则Snake将无法得出有效的结果，这就是所谓见树不见林的现象。反之若将待测区域扩大，一来运算时间也会随之比例增加，二来面对大面积的模糊影像仍然效果不彰。此外，Snake算法需要给予起始范围，若起始给定范围不佳，加上影像模糊，则作用在肿瘤超音波成像上将无法产出优异的结果。综上所述，有鉴于传统肿瘤轮廓圈选需要专业医护人员精细费时的徒手绘制一条确定的轮廓边缘，Snake算法提供了不需要仔细绘制而取代以输入周遭接近范围的轮廓线后，交由程序完成后续的轮廓逼近。然而，若输入轮廓太接近需求轮廓，则输入的精细度 (时间)相对增加；若输入轮廓与需求轮廓相距甚远，则因为Snake为考虑整体影像的无界算法，假设输出结果接近需求轮廓，则程序演算时间势必相对增加，这是Snake算法会面临的问题。

发明内容
本发明的目的在于提供一种从一包含一储存有一灰阶影像的内存及一处理器的影像处理系统中撷取一肿瘤轮廓的方法。为实现上述目的，本发明提供的从一影像处理系统中撷取一肿瘤轮廓的方法，该影像处理系统包含一储存有一灰阶影像的内存及一处理器，包括从该灰阶影像接收一输入肿瘤轮廓；定义该灰阶影像的一肿瘤轮廓环形区域及复数个参考线段，其中该输入肿瘤轮廓位于该肿瘤轮廓环形区域内，且每一该些参考线段通过该肿瘤轮廓环形区域并包含复数个量测点；于每一该些参考线段上撷取出一肿瘤轮廓建议点；以及将该些参考线段上的该些肿瘤轮廓建议点互相连接，以得出该肿瘤轮廓。所述的方法，其中，每一该些参考线段包含复数个局部区段，且每一该些局部区段包含复数个移动区间；其中，每一该些局部区段是由该些量测点的一量测点、至少一位于该些量测点的该量测点之前的量测点及至少一位于该些量测点的该量测点之后的量测点构成，且每一该些移动区间是由位于对应的局部区段内的该些量测点的一量测点及至少一位于该些量测点的该量测点之后的量测点构成；以及其中，该肿瘤轮廓建议点是由使用一移动变异值撷取法的方式被撷取出，且该移动变异值撷取法包含下列步骤计算出位于该些局部区段内的一灰阶影像梯度变异值及位于该些移动区间内的一灰阶影像平均梯度变异值；计算一将该灰阶影像梯度变异值除以该灰阶影像平均梯度变异值而得出的比值; 以及撷取一对应于该比值的最大值的量测点为该肿瘤轮廓建议点。所述的方法，其中，该输入肿瘤轮廓的一重心点是被撷取出来，且复数个对比参考线段是被定义，每一该些对比参考线段是从该重心点延伸至相对应的该些参考线段的邻近该重心点的一端点，以及其中，该肿瘤轮廓建议点是由使用一对比撷取法的方式被撷取出，且该对比撷取法包含下列步骤计算出位于该些参考线段内的一灰阶影像梯度值及位于该些参考线段内的一灰阶影像平均梯度值；计算一存在于该灰阶影像梯度值以及该灰阶影像平均梯度值之间的差值；以及撷取一对应于该差值的最大值的量测点为该肿瘤轮廓建议点。所述的方法，其中，该肿瘤轮廓建议点是由使用一距离撷取法的方式被依序撷取出，且该距离撷取法包含下列步骤当并未存在一先前肿瘤轮廓建议点时，将位于一第一参考线段上的该些量测点的一量测点设定为一第一点，或当存在该先前肿瘤轮廓建议点时，将该先前肿瘤轮廓建议点设定为该第一点；将位于一次一参考线段的该些量测点的一量测点设定为一第二点；以及将位于该次一参考线段的该些量测点中，一使得该第二点与该第一点之间具有最小距离的量测点撷取为位于该次一参考线段的该肿瘤轮廓建议点。所述的方法，其中，该肿瘤轮廓建议点是由使用一灰阶影像梯度的指数加权移动平均值差异撷取法的方式被依序撷取出，且该灰阶影像梯度的指数加权移动平均值差异撷取法包含下列步骤当并未存在一先前肿瘤轮廓建议点时，将位于一第一参考线段上的该些量测点的一量测点设定为一参考清单，或当存在该先前肿瘤轮廓建议点时，将所有该先前肿瘤轮廓建议点设定为该参考清单；提供一指数加权移动平均值加权公式；确定该指数加权移动平均值加权公式的权重因子的数值，及从每一量测点或该参考清单中的肿瘤轮廓建议点所具有的灰阶影像梯度值中，接收该参考清单的指数加权移动平均值的数值；将该参考清单的指数加权移动平均值的数值及位于一次一参考线段的每一该些量测点所具有的灰阶影像梯度值作为该指数加权移动平均值加权公式的输入变量；定义该指数加权移动平均值加权公式的输出为位于该次一参考线段的每一该些量测点所具有的指数加权移动平均值的数值；以及将位于该次一参考线段的每一该些量测点中，一具有最小的一存在于该灰阶影像梯度值与该指数加权移动平均值的数值之间的差值的量测点撷取为位于该次一参考线段的该肿瘤轮廓建议点。所述的方法，其中，该肿瘤轮廓建议点是由使用一角度撷取法的方式被依序撷取出，且该角度撷取法包含下列步骤当一先前肿瘤轮廓建议点之前并未存在一肿瘤轮廓建议点时，将位于一第一参考线段上的该些量测点的一量测点设定为一第一点，且将位于一第二参考线段上的该些量测点的一量测点设定为一第二点，或当该先前肿瘤轮廓建议点之前存在一肿瘤轮廓建议点时，将存在于该先前肿瘤轮廓建议点之前的该肿瘤轮廓建议点设定为该第一点，且将该先前肿瘤轮廓建议点设定为该第二点；将一从该第一点朝向该第二点的向量定义为一第一向量，且将复数个分别从该第二点朝向位于一次一参考线段的每一该些量测点的向量定义为复数个第二向量；分别计算出介于该第一向量与每一该些第二向量之间的复数个夹角的余弦值；以及将位于该次一参考线段的每一该些量测点中，一对应于形成一具有最大余弦值的夹角的该第二向量的量测点撷取为位于该次一参考线段的该肿瘤轮廓建议点。本发明提供的从一影像处理系统中撷取一肿瘤轮廓的方法，该影像处理系统包含一储存有一灰阶影像的内存及一处理器，还包括从该灰阶影像接收一输入肿瘤轮廓；定义该灰阶影像的一肿瘤轮廓环形区域及复数个参考线段，其中该输入肿瘤轮廓是位于该肿瘤轮廓环形区域内，且每一该些参考线段是通过该肿瘤轮廓环形区域并包含复数个量测点；于每一该些参考线段上撷取出一调整肿瘤轮廓建议点；以及将该些参考线段上的该些调整肿瘤轮廓建议点互相连接，以得出该调整肿瘤轮廓；其中，位于每一该些参考线段上的该些调整肿瘤轮廓建议点是由下列步骤而得出将由一移动变异值撷取法而撷取出的位于该参考线段的所有该些量测点的数值、 将由一对比撷取法而撷取出的位于该参考线段的所有该些量测点的数值、将由一距离撷取法而撷取出的位于该参考线段的所有该些量测点的数值、将由一灰阶影像梯度的指数加权移动平均值差异撷取法而撷取出的位于该参考线段的所有该些量测点的数值及将由一角度撷取法而撷取出的位于该参考线段的所有该些量测点的数值分别正规化至一介于0及1 的数值；确定分别对应至前述的各种撷取法的一调整标准；由将分别对应于每一前述的各种撷取法的一乘积相乘在一起的方式，分别计算出位于该参考线段的每一该些量测点的一权重参数，其中，该乘积是由将正规化后的由该撷取法所撷取出的该量测点的数值自乘一等于该撷取法所对应的该调整标准的次数的方式被得出；由计算一平均坐标的方式，撷取出位于该参考线段上的该肿瘤轮廓建议点，且该平均坐标是由将位于该参考线段上的每一量测点的坐标分别乘以一相对应的权重参数，再将所得的乘积加总在一起的方式被计算出来；其中，在该移动变异值撷取法中，每一该些参考线段包含复数个局部区段，且每一该些局部区段包含复数个移动区间；每一该些局部区段是由该些量测点的一量测点、至少一位于该些量测点的该量测点之前的量测点及至少一位于该些量测点的该量测点之后的量测点构成，且每一该些移动区间是由位于对应的局部区段内的该些量测点的一量测点及至少一位于该些量测点的该量测点之后的量测点构成；以及位于该参考线段的该些量测点的数值是由该移动变异值撷取法被撷取出，且该移动变异值撷取法包含下列步骤计算出位于该些局部区段内的一灰阶影像梯度变异值及位于该些移动区间内的一灰阶影像平均梯度变异值；计算一将该灰阶影像梯度变异值除以该灰阶影像平均梯度变异值而得出的比值; 以及撷取一对应于该比值的最大值的量测点为该肿瘤轮廓建议点；其中，在该对比撷取法中，该输入肿瘤轮廓的一重心点是被撷取出来，且复数个对比参考线段是被定义，每一该些对比参考线段是从该重心点延伸至相对应的该些参考线段的邻近该重心点的一端点；以及位于该参考线段的该些量测点的数值是由该对比撷取法被撷取出，且该对比撷取法包含下列步骤计算出位于该些参考线段内的一灰阶影像梯度值及位于该些参考线段内的一灰阶影像平均梯度值；计算一存在于该灰阶影像梯度值以及该灰阶影像平均梯度值之间的差值；以及撷取一对应于该差值的最大值的量测点为该肿瘤轮廓建议点；其中，在该距离撷取法中，位于该参考线段的该些量测点的数值是依序由该距离撷取法被撷取出，且该距离撷取法包含下列步骤当并未存在一先前肿瘤轮廓建议点时，将位于一第一参考线段上的该些量测点的一量测点设定为一第一点，或当存在该先前肿瘤轮廓建议点时，将该先前肿瘤轮廓建议点设定为该第一点；将位于一次一参考线段的该些量测点的一量测点设定为一第二点；以及将位于该次一参考线段的该些量测点中，一使得该第二点与该第一点之间具有最小距离的量测点撷取为位于该次一参考线段的该肿瘤轮廓建议点；其中，在该灰阶影像梯度的指数加权移动平均值差异撷取法中，位于该参考线段的该些量测点的数值是依序由该灰阶影像梯度的指数加权移动平均值差异撷取法被撷取出，且该灰阶影像梯度的指数加权移动平均值差异撷取法包含下列步骤当并未存在一先前肿瘤轮廓建议点时，将位于一第一参考线段上的该些量测点的一量测点设定为一参考清单，或当存在该先前肿瘤轮廓建议点时，将所有该先前肿瘤轮廓建议点设定为该参考清单；提供一指数加权移动平均值加权公式；确定该指数加权移动平均值加权公式的权重因子的数值，及从每一量测点或该参考清单中的肿瘤轮廓建议点所具有的灰阶影像梯度值中，接收该参考清单的指数加权移动平均值的数值；将该参考清单的指数加权移动平均值的数值及位于一次一参考线段的每一该些量测点所具有的灰阶影像梯度值作为该指数加权移动平均值加权公式的输入变量；定义该指数加权移动平均值加权公式的输出为位于该次一参考线段的每一该些量测点所具有的指数加权移动平均值的数值；以及将位于该次一参考线段的每一该些量测点中，一具有最小的一存在于该灰阶影像梯度值与该指数加权移动平均值的数值之间的差值的量测点撷取为位于该次一参考线段的该肿瘤轮廓建议点；其中，在该角度撷取法中，位于该参考线段的该些量测点的数值是依序由该角度撷取法被撷取出，且该角度撷取法包含下列步骤
当一先前肿瘤轮廓建议点之前并未存在一肿瘤轮廓建议点时，将位于一第一参考线段上的该些量测点的一量测点设定为一第一点，且将位于一第二参考线段上的该些量测点的一量测点设定为一第二点，或当该先前肿瘤轮廓建议点之前存在一肿瘤轮廓建议点时，将存在于该先前肿瘤轮廓建议点之前的该肿瘤轮廓建议点设定为该第一点，且将该先前肿瘤轮廓建议点设定为该第二点；将一从该第一点朝向该第二点的向量定义为一第一向量，且将复数个分别从该第二点朝向位于一次一参考线段的每一该些量测点的向量定义为复数个第二向量；分别计算出介于该第一向量与每一该些第二向量之间的复数个夹角的余弦值；以及将位于该次一参考线段的每一该些量测点中，一对应于形成一具有最大余弦值的夹角的该第二向量的量测点撷取为位于该次一参考线段的该肿瘤轮廓建议点。由本发明的从一包含一储存有一灰阶影像的内存及一处理器的影像处理系统中撷取一肿瘤轮廓的方法，医师可迅速且精确地从一灰阶影像中辨识出一肿瘤轮廓。此外，由于肿瘤轮廓可依据5种撷取法(移动变异值撷取法、对比撷取法、距离撷取法、灰阶影像梯度的指数加权移动平均值差异撷取法及角度撷取法)中的一种的计算过程被撷取出来，再形成于前述的灰阶影像上，故影像处理系统计算肿瘤轮廓所需的时间便可被最小化，且计算出的肿瘤轮廓与真实肿瘤轮廓的符合程度亦可被最大化。


图1是公知Snake算法用于飞机图形影像的飞机轮廓撷取示意图。图2是本发明一较佳实施例的系统架构图。图3是本发明一较佳实施例的肿瘤轮廓撷取示意图。图4是本发明第一实施例的从一影像处理系统中撷取一肿瘤轮廓的方法的流程图。图5是一显示用于撷取一肿瘤轮廓建议点的移动变异值撷取法的流程图。图6是显示本发明第一实施例的局部区段及移动区间的示意图。图7是显示本发明第一实施例的位于一参考线段的各量测点所具的灰阶影像梯度及相对应的移动变异值的线状示意图。图8是显示在本发明第一实施例的一从肿瘤重心点延伸至一外交点的参考线段上，灰阶影像梯度的变化趋势的剖面示意图。图9是一显示用于撷取一肿瘤轮廓建议点的对比撷取法的流程图。图10是一显示用于撷取一肿瘤轮廓建议点的距离撷取法的流程图。图11是一显示用于撷取一肿瘤轮廓建议点的灰阶影像梯度的指数加权移动平均值差异撷取法的流程图。图12是一显示用于撷取一肿瘤轮廓建议点的角度撷取法的流程图。图13是本发明第二实施例的从一影像处理系统中撷取一肿瘤轮廓的方法的流程图。附图中主要组件符号说明1影像处理系统；11内存；12处理器；111待处理图形影像；112，r预定区段；13显示屏幕；14输入装置；20肿瘤区块；2，LIi输入轮廓线；21，PIij输入轮廓点；22待测点；3， Bi重心点；4轨迹点参考线；41轨迹点待测线段；411轮廓建议点；42对比参考线段；5轮廓建议线；OIij外交点；IIij内交点。
具体实施例方式本发明的从一包含一储存有一灰阶影像的内存及一处理器的影像处理系统中撷取一肿瘤轮廓的方法，包括从此灰阶影像接收一输入肿瘤轮廓；定义此灰阶影像的一肿瘤轮廓环形区域及复数个参考线段，其中此输入肿瘤轮廓位于此肿瘤轮廓环形区域内，且每一该些参考线段是通过此肿瘤轮廓环形区域并包含复数个量测点；于每一该些参考线段上撷取出一肿瘤轮廓建议点；以及将该些参考线段上的该些肿瘤轮廓建议点互相连接，以得出此肿瘤轮廓。本发明的从一包含一储存有一灰阶影像的内存及一处理器的影像处理系统中撷取一肿瘤轮廓的方法，包括从此灰阶影像接收一输入肿瘤轮廓；定义此灰阶影像的一肿瘤轮廓环形区域及复数个参考线段，其中此输入肿瘤轮廓位于此肿瘤轮廓环形区域内，且每一该些参考线段是通过此肿瘤轮廓环形区域并包含复数个量测点；于每一该些参考线段上撷取出一调整肿瘤轮廓建议点；以及将该些参考线段上的该些调整肿瘤轮廓建议点互相连接，以得出此调整肿瘤轮廓；其中，位于每一该些参考线段上的该些调整肿瘤轮廓建议点是由下列步骤而得出将由一移动变异值撷取法而撷取出的位于此参考线段的所有该些量测点的数值、将由一对比撷取法而撷取出的位于此参考线段的所有该些量测点的数值、将由一距离撷取法而撷取出的位于此参考线段的所有该些量测点的数值、将由一灰阶影像梯度的指数加权移动平均值差异撷取法而撷取出的位于此参考线段的所有该些量测点的数值及将由一角度撷取法而撷取出的位于此参考线段的所有该些量测点的数值分别正规化至一介于0及1的数值；确定分别对应至前述的各种撷取法的一调整标准；由将分别对应于每一前述的各种撷取法的一乘积相乘在一起的方式，分别计算出位于此参考线段的每一该些量测点的一权重参数，其中，此乘积是由将正规化后的由此撷取法所撷取出的此量测点的数值自乘一等于此撷取法所对应的此调整标准的次数的方式被得出；由计算一平均坐标的方式，撷取出位于此参考线段上的此肿瘤轮廓建议点，且此平均坐标是由将位于此参考线段上的每一量测点的坐标分别乘以一相对应的权重参数，再将所得的乘积加总在一起的方式被计算出来；其中，在此移动变异值撷取法中，每一该些参考线段包含复数个局部区段，且每一该些局部区段包含复数个移动区间；每一该些局部区段是由该些量测点的一量测点、至少一位于该些量测点的此量测点之前的量测点及至少一位于该些量测点的此量测点之后的量测点构成，且每一该些移动区间是由位于对应的局部区段内的该些量测点的一量测点及至少一位于该些量测点的此量测点之后的量测点构成；以及位于此参考线段的该些量测点的数值是由此移动变异值撷取法被撷取出，且此移动变异值撷取法包含下列步骤计算出位于该些局部区段内的一灰阶影像梯度变异值及位于该些移动区间内的一灰阶影像平均梯度变异值；计算一将此灰阶影像梯度变异值除以此灰阶影像平均梯度变异值而得出的比值；以及撷取一对应于此比值的最大值的量测点为此肿瘤轮廓建议点；其中，在此对比撷取法中，此输入肿瘤轮廓的一重心点被撷取出来，且复数个对比参考线段被定义，每一该些对比参考线段从此重心点延伸至相对应的该些参考线段的邻近此重心点的一端点；以及位于此参考线段的该些量测点的数值由此对比撷取法被撷取出， 且此对比撷取法包含下列步骤计算出位于该些参考线段内的一灰阶影像梯度值及位于该些参考线段内的一灰阶影像平均梯度值；计算一存在于此灰阶影像梯度值以及此灰阶影像平均梯度值之间的差值；以及撷取一对应于此差值的最大值的量测点为此肿瘤轮廓建议点。
其中，在此距离撷取法中，位于此参考线段的该些量测点的数值是依序由此距离撷取法被撷取出，且此距离撷取法包含下列步骤当并未存在一先前肿瘤轮廓建议点时，将位于一第一参考线段上的该些量测点的一量测点设定为一第一点，或当存在此先前肿瘤轮廓建议点时，将此先前肿瘤轮廓建议点设定为此第一点；将位于一次一参考线段的该些量测点的一量测点设定为一第二点；以及将位于此次一参考线段的该些量测点中，一使得此第二点与此第一点之间具有最小距离的量测点撷取为位于此次一参考线段的此肿瘤轮廓建议点；其中，在此灰阶影像梯度的指数加权移动平均值差异撷取法中，位于此参考线段的该些量测点的数值是依序由此灰阶影像梯度的指数加权移动平均值差异撷取法被撷取出，且此灰阶影像梯度的指数加权移动平均值差异撷取法包含下列步骤当并未存在一先前肿瘤轮廓建议点时，将位于一第一参考线段上的该些量测点的一量测点设定为一参考清单，或当存在此先前肿瘤轮廓建议点时，将所有此先前肿瘤轮廓建议点设定为此参考清单； 提供一指数加权移动平均值加权公式；确定此指数加权移动平均值加权公式的权重因子的数值，及从每一量测点或此参考清单中的肿瘤轮廓建议点所具有的灰阶影像梯度值中，接收此参考清单的指数加权移动平均值的数值；将此参考清单的指数加权移动平均值的数值及位于一次一参考线段的每一该些量测点所具有的灰阶影像梯度值作为此指数加权移动平均值加权公式的输入变量；定义此指数加权移动平均值加权公式的输出为位于此次一参考线段的每一该些量测点所具有的指数加权移动平均值的数值；以及将位于此次一参考线段的每一该些量测点中，一具有最小的一存在于此灰阶影像梯度值与此指数加权移动平均值的数值之间的差值的量测点撷取为位于此次一参考线段的此肿瘤轮廓建议点；其中，在此角度撷取法中，位于此参考线段的该些量测点的数值是依序由此角度撷取法被撷取出，且此角度撷取法包含下列步骤当一先前肿瘤轮廓建议点之前并未存在一肿瘤轮廓建议点时，将位于一第一参考线段上的该些量测点的一量测点设定为一第一点，且将位于一第二参考线段上的该些量测点的一量测点设定为一第二点，或当此先前肿瘤轮廓建议点之前存在一肿瘤轮廓建议点时，将存在于此先前肿瘤轮廓建议点之前的此肿瘤轮廓建议点设定为此第一点，且将此先前肿瘤轮廓建议点设定为此第二点；将一从此第一点朝向此第二点的向量定义为一第一向量，且将复数个分别从此第二点朝向位于一次一参考线段的每一该些量测点的向量定义为复数个第二向量；分别计算出介于此第一向量与每一该些第二向量之间的复数个夹角的余弦值；以及将位于此次一参考线段的每一该些量测点中，一对应于形成一具有最大余弦值的夹角的此第二向量的量测点撷取为位于此次一参考线段的此肿瘤轮廓建议点。因此，由应用本发明的从一包含一储存有一灰阶影像的内存及一处理器的影像处理系统中撷取一肿瘤轮廓的方法，医师可迅速且精确地从一灰阶影像中辨识出一肿瘤轮廓。此外，由于肿瘤轮廓可依据5种撷取法(移动变异值撷取法、对比撷取法、距离撷取法、 灰阶影像梯度的指数加权移动平均值差异撷取法及角度撷取法)中的一种的计算过程被撷取出来，再形成于前述的灰阶影像上，故影像处理系统计算肿瘤轮廓所需的时间便可被最小化，且计算出的肿瘤轮廓与真实肿瘤轮廓的符合程度亦可被最大化。在本发明第一实施例的从一包含一储存有一灰阶影像的内存及一处理器的影像处理系统中撷取一肿瘤轮廓的方法中，每一该些参考线段包含复数个局部区段，且每一该些局部区段包含复数个移动区间；其中，每一该些局部区段是由该些量测点的一量测点、至少一位于该些量测点的此量测点之前的量测点及至少一位于该些量测点的此量测点之后的量测点构成。此外，每一该些移动区间是由位于对应的局部区段内的该些量测点的一量测点及至少一位于该些量测点的此量测点之后的量测点构成。除此之外，肿瘤轮廓建议点可由使用一移动变异值撷取法的方式被撷取出，且此移动变异值撷取法包含下列步骤计算出位于该些局部区段内的一灰阶影像梯度变异值及位于该些移动区间内的一灰阶影像平均梯度变异值；计算一将此灰阶影像梯度变异值除以此灰阶影像平均梯度变异值而得出的比值；以及撷取一对应于此比值的最大值的量测点为此肿瘤轮廓建议点。在本发明第一实施例的从一包含一储存有一灰阶影像的内存及一处理器的影像处理系统中撷取一肿瘤轮廓的方法中，此输入肿瘤轮廓的一重心点被撷取出来，且复数个对比参考线段被定义。此外，每一该些对比参考线段是从此重心点延伸至相对应的该些参考线段的邻近此重心点的一端点。除此之外，肿瘤轮廓建议点可由使用一对比撷取法的方式被撷取出，且此对比撷取法包含下列步骤计算出位于该些参考线段内的一灰阶影像梯度值及位于该些参考线段内的一灰阶影像平均梯度值；计算一存在于此灰阶影像梯度值以及此灰阶影像平均梯度值之间的差值；以及撷取一对应于此差值的最大值的量测点为此肿瘤轮廓建议点。在本发明第一实施例的从一包含一储存有一灰阶影像的内存及一处理器的影像处理系统中撷取一肿瘤轮廓的方法中，肿瘤轮廓建议点可由使用一距离撷取法的方式被依序撷取出，且此距离撷取法包含下列步骤当并未存在一先前肿瘤轮廓建议点时，将位于一第一参考线段上的该些量测点的一量测点设定为一第一点，或当存在此先前肿瘤轮廓建议点时，将此先前肿瘤轮廓建议点设定为此第一点；将位于一次一参考线段的该些量测点的一量测点设定为一第二点；以及将位于此次一参考线段的该些量测点中，一使得此第二点与此第一点之间具有最小距离的量测点撷取为位于此次一参考线段的此肿瘤轮廓建议点。在本发明第一实施例的从一包含一储存有一灰阶影像的内存及一处理器的影像处理系统中撷取一肿瘤轮廓的方法中，肿瘤轮廓建议点可由使用一灰阶影像梯度的指数加权移动平均值差异撷取法的方式被依序撷取出，此灰阶影像梯度的指数加权移动平均值差异撷取法包含下列步骤当并未存在一先前肿瘤轮廓建议点时，将位于一第一参考线段上的该些量测点的一量测点设定为一参考清单，或当存在此先前肿瘤轮廓建议点时，将所有此先前肿瘤轮廓建议点设定为此参考清单；提供一指数加权移动平均值加权公式；确定此指数加权移动平均值加权公式的权重因子的数值，及从每一量测点或此参考清单中的肿瘤轮廓建议点所具有的灰阶影像梯度值中，接收此参考清单的指数加权移动平均值的数值； 将此参考清单的指数加权移动平均值的数值及位于一次一参考线段的每一该些量测点所具有的灰阶影像梯度值作为此指数加权移动平均值加权公式的输入变量；定义此指数加权移动平均值加权公式的输出为位于此次一参考线段的每一该些量测点所具有的指数加权移动平均值的数值；以及将位于此次一参考线段的每一该些量测点中，一具有最小的一存在于此灰阶影像梯度值与此指数加权移动平均值的数值之间的差值的量测点撷取为位于此次一参考线段的此肿瘤轮廓建议点。在本发明第一实施例的从一包含一储存有一灰阶影像的内存及一处理器的影像处理系统中撷取一肿瘤轮廓的方法中，肿瘤轮廓建议点可由使用一角度撷取法的方式被依序撷取出，此角度撷取法包含下列步骤当一先前肿瘤轮廓建议点之前并未存在一肿瘤轮廓建议点时，将位于一第一参考线段上的该些量测点的一量测点设定为一第一点，且将位于一第二参考线段上的该些量测点的一量测点设定为一第二点，或当此先前肿瘤轮廓建议点之前存在一肿瘤轮廓建议点时，将存在于此先前肿瘤轮廓建议点之前的此肿瘤轮廓建议点设定为此第一点，且将此先前肿瘤轮廓建议点设定为此第二点；将一从此第一点朝向此第二点的向量定义为一第一向量，且将复数个分别从此第二点朝向位于一次一参考线段的每一该些量测点的向量定义为复数个第二向量；分别计算出介于此第一向量与每一该些第二向量之间的复数个夹角的余弦值；以及将位于此次一参考线段的每一该些量测点中，一对应于形成一具有最大余弦值的夹角的此第二向量的量测点撷取为位于此次一参考线段的此肿瘤轮廓建议点。以下结合附图并列举实施例对本发明作进一步的详细说明。请同时参阅图2及图3，图2是本发明一较佳实施例的系统架构图，图3则为本发明一较佳实施例的肿瘤轮廓撷取示意图。如图2所示，影像处理系统1包含一内存11、一处理器12、一显示屏幕13及一输入装置14。而内存11储存有一待处理图形影像111及一预定区段112。其中，待处理图形影像111是指尚未进行本发明的从一影像处理系统中撷取一肿瘤轮廓的方法的超音波影像图，其可通过输入装置14输入。又如图3所示，其显示有一肿瘤区块20。而处理后的影像图又可通过显示屏幕13加以输出显示。此外，前述输入装置14可用以输入影像、文字、指令等数据至影像处理系统1，内存11是用以暂存数据或执行的程序，处理器12用以运算及处理数据等，显示屏幕13则用以显示输出的数据。如图2所示的影像处理系统1 一般是于系统程序下执行各种应用程序， 例如文书处理程序、绘图程序、科学运算程序、浏览程序、电子邮件程序、影像处理程序等。当欲使影像处理系统1系统执行本发明的从一影像处理系统中撷取一肿瘤轮廓的方法时，对应的程序(如影像处理程序)便被加载内存11，以配合处理器12执行前述的从一影像处理系统中撷取一肿瘤轮廓的方法。最后，再将得出的肿瘤轮廓结果显示于显示屏幕13或由因特网储存于一远程数据库中。此外，执行本发明的从一影像处理系统中撷取一肿瘤轮廓的方法时所需的「输入肿瘤轮廓」是由输入装置14输入至影像处理系统1，再与超音波灰阶影像互相结合，以执行后续的步骤。请参阅图4，是本发明第一实施例的从一影像处理系统中撷取一肿瘤轮廓的方法的流程图。本发明第一实施例的从一包含一储存有一灰阶影像的内存及一处理器的影像处理系统中撷取一肿瘤轮廓的方法，包含步骤SA 从此灰阶影像接收一输入肿瘤轮廓；
步骤SB 定义此灰阶影像的一肿瘤轮廓环形区域及复数个参考线段，其中此输入肿瘤轮廓是位于此肿瘤轮廓环形区域内，且每一该些参考线段是通过此肿瘤轮廓环形区域并包含复数个量测点；步骤SC 于每一该些参考线段上撷取出一肿瘤轮廓建议点；以及步骤SD 将该些参考线段上的该些肿瘤轮廓建议点互相连接，以得出此肿瘤轮廓。首先，在步骤SA，输入一输入轮廓线2于待处理图形影像111，且输入轮廓线2包括有复数输入轮廓点21。而输入轮廓线2可由使用者或专业医师认定肿瘤位置后以手绘
方式输入，惟仅需概略勾勒出肿瘤轮廓，无须谨慎精确地描准绘制。其中，例如输入轮廓线 2以LIi表示的，内含ni点输入轮廓点21，i = 1，2，···, n,N。再者，第i条输
入轮廓线2上第j点，为第j点输入轮廓点21，以卩均=(xPIij，yPIij )表示的，
权利要求
1.一种从一影像处理系统中撷取一肿瘤轮廓的方法，该影像处理系统包含一储存有一灰阶影像的内存及一处理器，包括从该灰阶影像接收一输入肿瘤轮廓；定义该灰阶影像的一肿瘤轮廓环形区域及复数个参考线段，其中该输入肿瘤轮廓位于该肿瘤轮廓环形区域内，且每一该些参考线段通过该肿瘤轮廓环形区域并包含复数个量测点；于每一该些参考线段上撷取出一肿瘤轮廓建议点；以及将该些参考线段上的该些肿瘤轮廓建议点互相连接，以得出该肿瘤轮廓。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，每一该些参考线段包含复数个局部区段，且每一该些局部区段包含复数个移动区间；其中，每一该些局部区段是由该些量测点的一量测点、至少一位于该些量测点的该量测点之前的量测点及至少一位于该些量测点的该量测点之后的量测点构成，且每一该些移动区间是由位于对应的局部区段内的该些量测点的一量测点及至少一位于该些量测点的该量测点之后的量测点构成；以及其中，该肿瘤轮廓建议点是由使用一移动变异值撷取法的方式被撷取出，且该移动变异值撷取法包含下列步骤计算出位于该些局部区段内的一灰阶影像梯度变异值及位于该些移动区间内的一灰阶影像平均梯度变异值；计算一将该灰阶影像梯度变异值除以该灰阶影像平均梯度变异值而得出的比值；以及撷取一对应于该比值的最大值的量测点为该肿瘤轮廓建议点。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，该输入肿瘤轮廓的一重心点是被撷取出来，且复数个对比参考线段是被定义，每一该些对比参考线段是从该重心点延伸至相对应的该些参考线段的邻近该重心点的一端点，以及其中，该肿瘤轮廓建议点是由使用一对比撷取法的方式被撷取出，且该对比撷取法包含下列步骤计算出位于该些参考线段内的一灰阶影像梯度值及位于该些参考线段内的一灰阶影像平均梯度值；计算一存在于该灰阶影像梯度值以及该灰阶影像平均梯度值之间的差值；以及撷取一对应于该差值的最大值的量测点为该肿瘤轮廓建议点。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，该肿瘤轮廓建议点是由使用一距离撷取法的方式被依序撷取出，且该距离撷取法包含下列步骤当并未存在一先前肿瘤轮廓建议点时，将位于一第一参考线段上的该些量测点的一量测点设定为一第一点，或当存在该先前肿瘤轮廓建议点时，将该先前肿瘤轮廓建议点设定为该第一点；将位于一次一参考线段的该些量测点的一量测点设定为一第二点；以及将位于该次一参考线段的该些量测点中，一使得该第二点与该第一点之间具有最小距离的量测点撷取为位于该次一参考线段的该肿瘤轮廓建议点。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，该肿瘤轮廓建议点是由使用一灰阶影像梯度的指数加权移动平均值差异撷取法的方式被依序撷取出，且该灰阶影像梯度的指数加权移动平均值差异撷取法包含下列步骤当并未存在一先前肿瘤轮廓建议点时，将位于一第一参考线段上的该些量测点的一量测点设定为一参考清单，或当存在该先前肿瘤轮廓建议点时，将所有该先前肿瘤轮廓建议点设定为该参考清单；提供一指数加权移动平均值加权公式；确定该指数加权移动平均值加权公式的权重因子的数值，及从每一量测点或该参考清单中的肿瘤轮廓建议点所具有的灰阶影像梯度值中，接收该参考清单的指数加权移动平均值的数值；将该参考清单的指数加权移动平均值的数值及位于一次一参考线段的每一该些量测点所具有的灰阶影像梯度值作为该指数加权移动平均值加权公式的输入变量；定义该指数加权移动平均值加权公式的输出为位于该次一参考线段的每一该些量测点所具有的指数加权移动平均值的数值；以及将位于该次一参考线段的每一该些量测点中，一具有最小的一存在于该灰阶影像梯度值与该指数加权移动平均值的数值之间的差值的量测点撷取为位于该次一参考线段的该肿瘤轮廓建议点。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，该肿瘤轮廓建议点是由使用一角度撷取法的方式被依序撷取出，且该角度撷取法包含下列步骤当一先前肿瘤轮廓建议点之前并未存在一肿瘤轮廓建议点时，将位于一第一参考线段上的该些量测点的一量测点设定为一第一点，且将位于一第二参考线段上的该些量测点的一量测点设定为一第二点，或当该先前肿瘤轮廓建议点之前存在一肿瘤轮廓建议点时，将存在于该先前肿瘤轮廓建议点之前的该肿瘤轮廓建议点设定为该第一点，且将该先前肿瘤轮廓建议点设定为该第二点；将一从该第一点朝向该第二点的向量定义为一第一向量，且将复数个分别从该第二点朝向位于一次一参考线段的每一该些量测点的向量定义为复数个第二向量；分别计算出介于该第一向量与每一该些第二向量之间的复数个夹角的余弦值；以及将位于该次一参考线段的每一该些量测点中，一对应于形成一具有最大余弦值的夹角的该第二向量的量测点撷取为位于该次一参考线段的该肿瘤轮廓建议点。
7.—种从一影像处理系统中撷取一肿瘤轮廓的方法，该影像处理系统包含一储存有一灰阶影像的内存及一处理器，包括从该灰阶影像接收一输入肿瘤轮廓；定义该灰阶影像的一肿瘤轮廓环形区域及复数个参考线段，其中该输入肿瘤轮廓是位于该肿瘤轮廓环形区域内，且每一该些参考线段是通过该肿瘤轮廓环形区域并包含复数个量测点；于每一该些参考线段上撷取出一调整肿瘤轮廓建议点；以及将该些参考线段上的该些调整肿瘤轮廓建议点互相连接，以得出该调整肿瘤轮廓； 其中，位于每一该些参考线段上的该些调整肿瘤轮廓建议点是由下列步骤而得出 将由一移动变异值撷取法而撷取出的位于该参考线段的所有该些量测点的数值、将由一对比撷取法而撷取出的位于该参考线段的所有该些量测点的数值、将由一距离撷取法而撷取出的位于该参考线段的所有该些量测点的数值、将由一灰阶影像梯度的指数加权移动平均值差异撷取法而撷取出的位于该参考线段的所有该些量测点的数值及将由一角度撷取法而撷取出的位于该参考线段的所有该些量测点的数值分别正规化至一介于0及1的数值；确定分别对应至前述的各种撷取法的一调整标准；由将分别对应于每一前述的各种撷取法的一乘积相乘在一起的方式，分别计算出位于该参考线段的每一该些量测点的一权重参数，其中，该乘积是由将正规化后的由该撷取法所撷取出的该量测点的数值自乘一等于该撷取法所对应的该调整标准的次数的方式被得出；由计算一平均坐标的方式，撷取出位于该参考线段上的该肿瘤轮廓建议点，且该平均坐标是由将位于该参考线段上的每一量测点的坐标分别乘以一相对应的权重参数，再将所得的乘积加总在一起的方式被计算出来；其中，在该移动变异值撷取法中，每一该些参考线段包含复数个局部区段，且每一该些局部区段包含复数个移动区间；每一该些局部区段是由该些量测点的一量测点、至少一位于该些量测点的该量测点之前的量测点及至少一位于该些量测点的该量测点之后的量测点构成，且每一该些移动区间是由位于对应的局部区段内的该些量测点的一量测点及至少一位于该些量测点的该量测点之后的量测点构成；以及位于该参考线段的该些量测点的数值是由该移动变异值撷取法被撷取出，且该移动变异值撷取法包含下列步骤计算出位于该些局部区段内的一灰阶影像梯度变异值及位于该些移动区间内的一灰阶影像平均梯度变异值；计算一将该灰阶影像梯度变异值除以该灰阶影像平均梯度变异值而得出的比值；以及撷取一对应于该比值的最大值的量测点为该肿瘤轮廓建议点； 其中，在该对比撷取法中，该输入肿瘤轮廓的一重心点是被撷取出来，且复数个对比参考线段是被定义，每一该些对比参考线段是从该重心点延伸至相对应的该些参考线段的邻近该重心点的一端点；以及位于该参考线段的该些量测点的数值是由该对比撷取法被撷取出，且该对比撷取法包含下列步骤计算出位于该些参考线段内的一灰阶影像梯度值及位于该些参考线段内的一灰阶影像平均梯度值；计算一存在于该灰阶影像梯度值以及该灰阶影像平均梯度值之间的差值；以及撷取一对应于该差值的最大值的量测点为该肿瘤轮廓建议点； 其中，在该距离撷取法中，位于该参考线段的该些量测点的数值是依序由该距离撷取法被撷取出，且该距离撷取法包含下列步骤当并未存在一先前肿瘤轮廓建议点时，将位于一第一参考线段上的该些量测点的一量测点设定为一第一点，或当存在该先前肿瘤轮廓建议点时，将该先前肿瘤轮廓建议点设定为该第一点；将位于一次一参考线段的该些量测点的一量测点设定为一第二点；以及将位于该次一参考线段的该些量测点中，一使得该第二点与该第一点之间具有最小距离的量测点撷取为位于该次一参考线段的该肿瘤轮廓建议点；其中，在该灰阶影像梯度的指数加权移动平均值差异撷取法中，位于该参考线段的该些量测点的数值是依序由该灰阶影像梯度的指数加权移动平均值差异撷取法被撷取出，且该灰阶影像梯度的指数加权移动平均值差异撷取法包含下列步骤当并未存在一先前肿瘤轮廓建议点时，将位于一第一参考线段上的该些量测点的一量测点设定为一参考清单，或当存在该先前肿瘤轮廓建议点时，将所有该先前肿瘤轮廓建议点设定为该参考清单；提供一指数加权移动平均值加权公式；确定该指数加权移动平均值加权公式的权重因子的数值，及从每一量测点或该参考清单中的肿瘤轮廓建议点所具有的灰阶影像梯度值中，接收该参考清单的指数加权移动平均值的数值；将该参考清单的指数加权移动平均值的数值及位于一次一参考线段的每一该些量测点所具有的灰阶影像梯度值作为该指数加权移动平均值加权公式的输入变量；定义该指数加权移动平均值加权公式的输出为位于该次一参考线段的每一该些量测点所具有的指数加权移动平均值的数值；以及将位于该次一参考线段的每一该些量测点中，一具有最小的一存在于该灰阶影像梯度值与该指数加权移动平均值的数值之间的差值的量测点撷取为位于该次一参考线段的该肿瘤轮廓建议点；其中，在该角度撷取法中，位于该参考线段的该些量测点的数值是依序由该角度撷取法被撷取出，且该角度撷取法包含下列步骤当一先前肿瘤轮廓建议点之前并未存在一肿瘤轮廓建议点时，将位于一第一参考线段上的该些量测点的一量测点设定为一第一点，且将位于一第二参考线段上的该些量测点的一量测点设定为一第二点，或当该先前肿瘤轮廓建议点之前存在一肿瘤轮廓建议点时，将存在于该先前肿瘤轮廓建议点之前的该肿瘤轮廓建议点设定为该第一点，且将该先前肿瘤轮廓建议点设定为该第二点；将一从该第一点朝向该第二点的向量定义为一第一向量，且将复数个分别从该第二点朝向位于一次一参考线段的每一该些量测点的向量定义为复数个第二向量；分别计算出介于该第一向量与每一该些第二向量之间的复数个夹角的余弦值；以及将位于该次一参考线段的每一该些量测点中，一对应于形成一具有最大余弦值的夹角的该第二向量的量测点撷取为位于该次一参考线段的该肿瘤轮廓建议点。
全文摘要
从一包含一储存有一灰阶影像的内存及一处理器的影像处理系统中撷取一肿瘤轮廓的方法，包括从此灰阶影像接收一输入肿瘤轮廓；定义此灰阶影像的一肿瘤轮廓环形区域及复数个参考线段，其中此输入肿瘤轮廓是位于此肿瘤轮廓环形区域内，且每一该些参考线段通过此肿瘤轮廓环形区域并包含复数个量测点；于每一该些参考线段上撷取出一肿瘤轮廓建议点；以及将该些参考线段上的该些肿瘤轮廓建议点互相连接，以得出此肿瘤轮廓。因此，使用此方法，医师可迅速且准确地辨识出位于一灰阶影像中的肿瘤轮廓。
文档编号A61B8/08GK102156874SQ20101062197
公开日2011年8月17日 申请日期2010年12月30日 优先权日2010年1月25日
发明者何明志, 吴明勋, 张金坚, 戴浩志, 蔡博尉, 陈文华, 陈正刚, 陈炯年 申请人:安克生医股份有限公司