基于標(biāo)記法的融合b超成像和微波成像的方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于標(biāo)記法的融合B超成像和微波成像的方法及系統(tǒng)，通過將所述B超圖像和所述微波圖像中一幅圖像的像素點映射到另一幅圖像中，使兩幅圖像的相關(guān)像素點在空間位置上達到一致完成該兩幅圖像的融合。在診斷早期癌癥患者的過程中可以通過使用不同的成像模態(tài)進行優(yōu)勢互補，圖像融合的潛力在于綜合應(yīng)用這些成像設(shè)備所得信息，可以準(zhǔn)確地確定病變體的空間位置大小、幾何形狀及它與周圍生物組織之間的空間關(guān)系，從而及時高效地診斷疾病，也可以用在手術(shù)計劃的制定、病理變化的跟蹤、治療效果的評價等方面。
【專利說明】
基于標(biāo)記法的融合B超成像和微波成像的方法及系統(tǒng)
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及一種圖像的融合方法及系統(tǒng)，尤其涉及一種B超圖像和微波圖像的融 合方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 微波成像通過確定生物體內(nèi)介電常數(shù)和導(dǎo)電率的位置分布，對測量數(shù)據(jù)進行處理 來尋找出被成像體中那些介電常數(shù)與正常值不同的組織，它的可靠性在各種研究中已經(jīng)被 證實.現(xiàn)有的微波成像系統(tǒng)主要集中在成像的算法以及天線的設(shè)計上，現(xiàn)有的微波成像算 法主要包括超寬帶雷達成像和微波層析成像，超寬帶雷達成像需要重構(gòu)被檢體的被散射強 度的空間分布，能夠在數(shù)個GHz的頻帶內(nèi)進行信號的處理，有效地提高成像系統(tǒng)的空間分辨 率.微波層析成像技術(shù)則是需要重構(gòu)被測體的介電特性的空間分布，通過呈現(xiàn)不同組織之 間介電特性的差異來診斷病變組織，其方法主要是首先對植入耦合媒質(zhì)中的被測體進行電 磁波探測，而在接收端通過旋轉(zhuǎn)天線陣以實現(xiàn)對散射波的全方位收集與監(jiān)控，最后利用重 復(fù)迭代的算法在計算機上對被測體的介電特性進行重構(gòu)。
[0003] B超成像系統(tǒng)通常應(yīng)用超聲脈沖回波技術(shù)，即利用超聲波照射人體，超聲波在人體 中反射、折射和散射，然后通過接收和處理載有信息的回波，從而得到人體組織結(jié)構(gòu)的灰階 圖像。
[0004] 不同的醫(yī)學(xué)圖像提供了相關(guān)臟器的不同信息，圖像融合的潛力在于綜合應(yīng)用這些 成像設(shè)備所得信息，可以準(zhǔn)確地確定病變體的空間位置大小、幾何形狀及它與周圍生物組 織之間的空間關(guān)系，從而及時高效地診斷疾病，也可以用在手術(shù)計劃的制定、病理變化的跟 蹤、治療效果的評價等方面，在醫(yī)學(xué)診斷中醫(yī)學(xué)影像學(xué)需要解決的問題往往是：是否有病 灶，發(fā)現(xiàn)的病灶是否為癌性病灶，癌性病灶限于局部還是擴散，應(yīng)當(dāng)如何治療，治療是否有 效，是否需要進一步治療等這樣一系列的問題。對于這些問題，超聲成像具有高分辨率、高 特異性以及無電離輻射的特點，但其圖像對比度較差，對病變組織圖像的信息分辨不夠高， 而在微波頻段下，正常組織和惡性腫瘤組織的電特性參數(shù)差異明顯，它們的介電常數(shù)和電 導(dǎo)率差異均在5倍以上，微波成像能很清晰的顯示正常組織與惡性腫瘤組織之間的區(qū)別，圖 像對比度很高。兩種成像方法各有優(yōu)點但很難統(tǒng)一，不能同時利用兩種圖像進行優(yōu)勢互補。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0005] 本發(fā)明解決的技術(shù)問題是：構(gòu)建一種基于標(biāo)記法的融合B超成像和微波成像的方 法及系統(tǒng)，克服現(xiàn)有技術(shù)單一檢測器件不能進行同時利用兩種圖像進行優(yōu)勢互補的技術(shù)問 題。
[0006] 本發(fā)明的技術(shù)方案是:提供一種基于標(biāo)記法的融合B超成像和微波成像的方法，包 括如下步驟：
[0007] 分別成像:對待測區(qū)域發(fā)生B超信號，接收所述B超信號的回波信號進行B超成像； 對待測區(qū)域發(fā)生微波信號，接收所述微波信號的回波信號進行微波成像；
[0008] 圖像融合:將所述斷層掃描圖像作為參考圖像，將所述雷達探測圖像作為浮動圖 像進行配準(zhǔn)，對所述雷達探測圖像的像素進行剛體變換，將所述斷層掃描圖像和所述雷達 探測圖像的灰度值分別看作兩個隨機變量進行互信息相關(guān)評估，當(dāng)兩個隨機變量達到最佳 配準(zhǔn)時，它們對應(yīng)像素的灰度互相關(guān)信息值達到最大，完成圖像的融合。
[0009] 本發(fā)明的進一步技術(shù)方案是:在所述B超圖像和所述微波圖像兩者中圖像的特征 點處進行標(biāo)記，將所述B超圖像和所述微波圖像的圖像標(biāo)記重合對所述B超圖像和所述微波 圖像進行融合。
[0010]本發(fā)明的進一步技術(shù)方案是:在圖像融合時，將所述B超圖像和所述微波圖像的圖 像標(biāo)記進行識別，然后將識別圖像作為界標(biāo)進行圖像融合。
[0011] 本發(fā)明的進一步技術(shù)方案是:還包括對所述B超圖像和所述微波圖像進行預(yù)處理 使圖像更加清晰。
[0012] 本發(fā)明的進一步技術(shù)方案是:在圖像融合步驟中，以所述斷層掃描圖像和所述雷 達探測圖像的相似性側(cè)度來衡量兩幅圖像的相似程度進行融合優(yōu)化。
[0013] 本發(fā)明的技術(shù)方案是:構(gòu)建一種基于標(biāo)記法的融合B超成像和微波成像的系統(tǒng)，包 括B超成像單元、微波成像單元、融合處理單元，所述B超成像單元根據(jù)接收的B超信號生成B 超圖像，所述微波成像單元根據(jù)接收的微波回波信號生成微波圖像，所述融合處理單元對B 超成像生成的B超圖像和微波成像生成的微波圖像進行配準(zhǔn)，所述融合處理單元將所述微 波圖像作為參考圖像，將所述B超圖像作為浮動圖像進行配準(zhǔn)，對所述B超圖像的像素進行 剛體變換，將所述微波圖像和所述B超圖像的灰度值分別看作兩個隨機變量進行互信息相 關(guān)評估，當(dāng)兩個隨機變量達到最佳配準(zhǔn)時，它們對應(yīng)像素的灰度互相關(guān)信息值達到最大，完 成圖像的融合。
[0014] 本發(fā)明的進一步技術(shù)方案是:所述融合處理單元還包括圖像標(biāo)記模塊，所述圖像 標(biāo)記模塊在所述B超圖像和所述微波圖像兩者中圖像的特征點處進行標(biāo)記，將所述B超圖像 和所述微波圖像的圖像標(biāo)記重合對所述B超圖像和所述微波圖像進行融合。
[0015] 本發(fā)明的進一步技術(shù)方案是:所述融合處理單元還包括圖像標(biāo)記識別模塊，所述 圖像標(biāo)記識別模塊將所述B超圖像和所述微波圖像的圖像標(biāo)記進行識別。
[0016] 本發(fā)明的進一步技術(shù)方案是:還包括圖像預(yù)處理模塊，所述圖像預(yù)處理模塊對所 述B超圖像和所述微波圖像進行預(yù)處理。
[0017] 本發(fā)明的技術(shù)效果是：構(gòu)建一種基于標(biāo)記法的融合B超成像和微波成像的方法及 系統(tǒng)，通過將所述B超圖像和所述微波圖像中一幅圖像的像素點映射到另一幅圖像中，使兩 幅圖像的相關(guān)像素點在空間位置上達到一致完成該兩幅圖像的融合。在診斷早期癌癥患者 的過程中可以通過使用不同的成像模態(tài)進行優(yōu)勢互補，圖像融合的潛力在于綜合應(yīng)用這些 成像設(shè)備所得信息，可以準(zhǔn)確地確定病變體的空間位置大小、幾何形狀及它與周圍生物組 織之間的空間關(guān)系，從而及時高效地診斷疾病，也可以用在手術(shù)計劃的制定、病理變化的跟 蹤、治療效果的評價等方面，在醫(yī)學(xué)診斷中醫(yī)學(xué)影像學(xué)需要解決的問題往往是：是否有病 灶，發(fā)現(xiàn)的病灶是否為癌性病灶，癌性病灶限于局部還是擴散，應(yīng)當(dāng)如何治療，治療是否有 效，是否需要進一步治療等這樣一系列的問題。
【附圖說明】
[0018] 圖1為本發(fā)明的結(jié)構(gòu)示意圖。
[0019] 圖2為本發(fā)明的結(jié)構(gòu)圖。
[0020] 圖3為本發(fā)明的融合流程圖。
【具體實施方式】
[0021] 下面結(jié)合具體實施例，對本發(fā)明技術(shù)方案進一步說明。
[0022] 如圖1所示，本發(fā)明的【具體實施方式】是:提供一種基于標(biāo)記法的融合B超成像和微 波成像的方法，包括如下步驟：
[0023] 分別成像:對待測區(qū)域發(fā)生B超信號，接收所述B超信號的回波信號進行B超成像； 對待測區(qū)域發(fā)生微波信號，接收所述微波信號的回波信號進行微波成像；
[0024] 具體實施過程如下：根據(jù)接收的B超信號生成B超圖像，根據(jù)接收的微波回波信號 生成微波圖像。
[0025] 圖像融合：將所述微波圖像作為參考圖像，將所述B超圖像作為浮動圖像進行配 準(zhǔn)，對所述B超圖像的像素進行剛體變換，將所述微波圖像和所述B超圖像的灰度值分別看 作兩個隨機變量進行互信息相關(guān)評估，當(dāng)兩個隨機變量達到最佳配準(zhǔn)時，它們對應(yīng)像素的 灰度互相關(guān)信息值達到最大，完成圖像的融合。
[0026] 具體實施過程如下：圖像融合包括多種方法:一種方法為標(biāo)記法，在所述B超圖像 和所述微波圖像兩者中圖像的特征點處進行標(biāo)記，將所述B超圖像和所述微波圖像的圖像 標(biāo)記重合對所述B超圖像和所述微波圖像進行融合，在圖像融合時，將所述B超圖像和所述 微波圖像的圖像標(biāo)記進行識別，然后將識別圖像作為界標(biāo)進行圖像融合，識別圖像標(biāo)記特 征，可以使圖像融合更精確。具體實施例中，在進行標(biāo)記后將其中的一幅圖像采用模板或透 明方式覆蓋在另一幅圖像上。圖像標(biāo)記軟件設(shè)計成將圖像的特征點識別作為圖像合成的界 標(biāo)。圖像標(biāo)記軟件根據(jù)所述B超圖像和微波圖像對組織識別的標(biāo)記、淋巴結(jié)識別的標(biāo)記以及 特征部分的標(biāo)記，在坐標(biāo)軸上形成重合點，完成所述B超圖像和微波圖像的融合，該方法同 樣適用于其他方式組合的二維或三維乳房圖像。還包括了對多模態(tài)微波乳房圖像的顯示， 顯示乳房的二維和三維信息，對病灶區(qū)域的標(biāo)記。
[0027] 具體步驟如下：
[0028] 圖像配準(zhǔn)
[0029]通過使用匹配、疊加等處理手段，將多幅圖像中的同一對象保持在圖像中的同一 位置，使其具有相同的空間坐標(biāo)的過程。
[0030]在微波圖像與B超圖像的配準(zhǔn)中，將相對穩(wěn)定的微波圖像作為參考圖象I，將B超圖 像作為浮動圖像II，進行基于像素的最大互信息法的圖像配準(zhǔn)，流程圖如圖3所示下：
[0031 ]剛體變換包括比例變換，在二維圖像II中，點（X1，yi)經(jīng)過剛性變換到點(X2，y 2)應(yīng) 用公式為：
[0032] (1)
[0033]
[0034] 互信息相關(guān)性評估。將兩幅待配準(zhǔn)的圖像的灰度值分別看作兩個隨機變量A和B， 范圍0到255,邊緣概率分布分別為PA(a)和PB(b)，聯(lián)合概率分布為PAB(a，b)，則可以得到A與 B的邊緣熵和聯(lián)合熵分別為:H(A)，H(B)和H(A，B)。則有：
[0035]
[0036]隨機變量A和B的歸一化互信息相關(guān)評估函數(shù)I(A，B)，為：
[0037]
⑶
[0038] 當(dāng)兩幅基于共同解剖結(jié)構(gòu)的圖像達到最佳配準(zhǔn)時，它們對應(yīng)像素的灰度互相關(guān)信 息值I(A，B)應(yīng)該達到最大。
[0039] 配準(zhǔn)優(yōu)化。剛體變換完成后，需進一步找到一種相似性側(cè)度來衡量兩幅圖像的相 似程度，需要不斷的變換參數(shù)α和K，使得相似側(cè)度達到最優(yōu)，其中尺度參數(shù)K變化范圍為0到 1，旋轉(zhuǎn)角度范圍為〇到180度。
[0040] ①將α與Κ變換范圍集合為坐標(biāo)軸的單位向量:Ci = e(i = l，2,…，N);
[0041 ] @記錄初始值位置向量為?〇=(€1()，1(0);
[0042]③對i = l，2,…，N，將Ph移至目標(biāo)函數(shù)I(A，B)延Ci方向的極大值位置，記下此點 Pi;
[0043] ④對i = 1，2，…，N，將ci+1 賦給ci，并置 cN = PN-Po;
[0044] ⑤將PN移至目標(biāo)函數(shù)I(A，B)在CN方向上的極大值點，并記錄此點的Po;
[0045] ⑥重復(fù)步驟②到⑤，直至函數(shù)值I (A，B)不再增大。
[0046] 本發(fā)明的優(yōu)選實施方式為:在進行圖像融合之前還包括進行圖像預(yù)處理。
[0047]微波圖像預(yù)處理方法如下：基于微波成像受外界干擾因素大，圖像預(yù)處理我們利 用點運算來進行對比度的擴展，使圖像清晰，特征明顯，假定原圖像f(x，y)的灰度范圍為 [3，13]，變換后的圖像8(1， 7)的灰度范圍線性的擴展至[(3，(1]，則存在灰度線性變換表達式 為：
[0048]
[0049] 當(dāng)圖像中大部分像素的灰度級分布在區(qū)間[a，b]內(nèi)，fmax為原圖的最大灰度級，只 有很小一部分的灰度級超過了此區(qū)間，則為了改善增強效果，我們令
[0050]
[0051] 通過對圖像的線性拉伸，可以有效改善圖像對比度效果。
[0052] B超圖像預(yù)處理方法如下：由于B超成像除了存在的固有問題斑點噪聲外，同時還 存在隨機出現(xiàn)的亮點高頻噪聲，我們利用低通遞歸濾波方法對其進行預(yù)處理。
[0053]假設(shè)第η幅超聲圖像中各像素點的灰階值用xn(i，j)表示，α為相關(guān)系數(shù)，則處理后 的圖像yn(i，j)為
[0054] yn(i，j)=a*yn-：L(i，j) + (l-a)*Xn(i，j) (4)
[0055] 由式(4)我們可以得知，當(dāng)前每個像素點的值只取決于本像素點的輸入及上一次 的輸出，與其他像素的值無關(guān)，我們借助一維的Z變換方法來分析它的頻率特性，分析各個 像素點自身的頻率響應(yīng)，即有：
[0056] y(n) =a*y(n-l) + (l_a)*x(n) (5)
[0057] 其傳遞函數(shù)為，
[0058] H(z)=Y(z)/X(z) = (l-a)/(l-az_1) (6)
[0059] 在仿真試驗中，我們?nèi)≈礱為〇.2，0.6以及0.8的幅頻特性，a值越大，高頻成分被抑 制的越厲害，削弱斑點噪聲越明顯。
[0060] 如圖1、圖2所示，本發(fā)明的【具體實施方式】是:本發(fā)明構(gòu)建一種基于標(biāo)記法的融合B 超成像和微波成像的系統(tǒng)，包括B超成像單元1、微波成像單元2、融合處理單元3，所述B超成 像單元1根據(jù)接收的B超信號生成B超圖像，所述微波成像單元根據(jù)接收的微波回波信號生 成微波圖像，所述融合處理單元3對所述B超成像單元1生成的B超圖像和所述微波成像單元 2生成的微波圖像進行配準(zhǔn)，所述融合處理單元3將所述微波圖像作為參考圖像，將所述B超 圖像作為浮動圖像進行配準(zhǔn)，對所述B超圖像的像素進行剛體變換，將所述微波圖像和所述 B超圖像的灰度值分別看作兩個隨機變量進行互信息相關(guān)評估，當(dāng)兩個隨機變量達到最佳 配準(zhǔn)時，它們對應(yīng)像素的灰度互相關(guān)信息值達到最大，完成圖像的融合。
[0061] 具體實施過程如下:所述B超成像單元1根據(jù)接收的B超信號生成B超圖像，所述微 波成像單元根據(jù)接收的微波回波信號生成微波圖像，所述融合處理單元3對所述B超成像單 元1生成的B超圖像和所述微波成像單元2生成的微波圖像進行配準(zhǔn)，所述融合處理單元3對 B超成像生成的B超圖像和微波成像生成的微波圖像進行配準(zhǔn)，將所述B超圖像和所述微波 圖像中一幅圖像的像素點映射到另一幅圖像中，使兩幅圖像的相關(guān)像素點在空間位置上達 到一致完成該兩幅圖像的融合。圖像融合包括多種方法:一種方法為標(biāo)記法，在所述B超圖 像和所述微波圖像兩者中圖像的特征點處進行標(biāo)記，將所述B超圖像和所述微波圖像的圖 像標(biāo)記重合對所述B超圖像和所述微波圖像進行融合，在圖像融合時，將所述B超圖像和所 述微波圖像的圖像標(biāo)記進行識別，然后將識別圖像作為界標(biāo)進行圖像融合，識別圖像標(biāo)記 特征，可以使圖像融合更精確。具體實施例中，在進行標(biāo)記后將其中的一幅圖像采用模板或 透明方式覆蓋在另一幅圖像上。圖像標(biāo)記軟件設(shè)計成將圖像的特征點識別作為圖像合成的 界標(biāo)。圖像標(biāo)記軟件根據(jù)所述B超圖像和微波圖像對組織識別的標(biāo)記、淋巴結(jié)識別的標(biāo)記以 及特征部分的標(biāo)記，在坐標(biāo)軸上形成重合點，完成所述B超圖像和微波圖像的融合，該方法 同樣適用于其他方式組合的二維或三維乳房圖像。還包括了對多模態(tài)微波乳房圖像的顯 示，顯示乳房的二維和三維信息，對病灶區(qū)域的標(biāo)記。
[0062]所述融合處理單元3還包括圖像標(biāo)記模塊31，所述圖像標(biāo)記模塊31在所述B超圖像 和所述微波圖像兩者中圖像的特征點處進行標(biāo)記，將所述B超圖像和所述微波圖像的圖像 標(biāo)記重合對所述B超圖像和所述微波圖像進行融合。所述融合處理單元3還包括圖像標(biāo)記識 別模塊32,所述圖像標(biāo)記識別模塊32將所述B超圖像和所述微波圖像的圖像標(biāo)記進行識別。 [0063]圖像配準(zhǔn)
[0064]通過使用匹配、疊加等處理手段，將多幅圖像中的同一對象保持在圖像中的同一 位置，使其具有相同的空間坐標(biāo)的過程。
[0065] 在微波圖像與B超圖像的配準(zhǔn)中，將相對穩(wěn)定的微波圖像作為參考圖象I，將B超圖 像作為浮動圖像II，進行基于像素的最大互信息法的圖像配準(zhǔn)，流程圖如圖3所示下：
[0066] 剛體變換包括比例變換，在二維圖像II中，點（X1，yi)經(jīng)過剛性變換到點(X2，y 2)應(yīng) 用公式為：
[0067]
(1)
[0068]其中，α為旋轉(zhuǎn)角度，κ為尺度參數(shù).
[0069] 互信息相關(guān)性評估。將兩幅待配準(zhǔn)的圖像的灰度值分別看作兩個隨機變量Α和Β， 范圍0到255,邊緣概率分布分別為PA(a)和PB(b)，聯(lián)合概率分布為PAB(a，b)，則可以得到A與 B的邊緣熵和聯(lián)合熵分別為:H(A)，H(B)和H(A，B)。則有：
[0070]
[0071] 隨機變量A和B的歸一化互信息相關(guān)評估函數(shù)I(A，B)，為：
[0072]
⑶
[0073] 當(dāng)兩幅基于共同解剖結(jié)構(gòu)的圖像達到最佳配準(zhǔn)時，它們對應(yīng)像素的灰度互相關(guān)信 息值I(A，B)應(yīng)該達到最大。
[0074]配準(zhǔn)優(yōu)化。剛體變換完成后，需進一步找到一種相似性側(cè)度來衡量兩幅圖像的相 似程度，需要不斷的變換參數(shù)α和K，使得相似側(cè)度達到最優(yōu)，其中尺度參數(shù)K變化范圍為0到 1，旋轉(zhuǎn)角度范圍為〇到180度。
[0075]①將α與Κ變換范圍集合為坐標(biāo)軸的單位向量:Ci = e(i = l，2,…，N);
[0076] ?記錄初始值位置向量為?〇=(€1()，1(0) ;
[0077] ③對i = l，2,…，N，將Ph移至目標(biāo)函數(shù)I(A，B)延Ci方向的極大值位置，記下此點 Pi;
[0078] ④對i = 1，2，…，N，將ci+1 賦給ci，并置 cN = PN-Po;
[0079] ⑤將PN移至目標(biāo)函數(shù)I(A，B)在CN方向上的極大值點，并記錄此點的Po;
[0080] ⑥重復(fù)步驟②到⑤，直至函數(shù)值I (A，B)不再增大。
[0081] 本發(fā)明的優(yōu)選實施方式為:在進行圖像融合之前還包括進行圖像預(yù)處理。
[0082]微波圖像預(yù)處理方法如下：基于微波成像受外界干擾因素大，圖像預(yù)處理我們利 用點運算來進行對比度的擴展，使圖像清晰，特征明顯，假定原圖像f(x，y)的灰度范圍為 [3，13]，變換后的圖像8(1， 7)的灰度范圍線性的擴展至[(3，(1]，則存在灰度線性變換表達式 為：
[0083]
[0084] 當(dāng)圖像中大部分像素的灰度級分布在區(qū)間[a，b]內(nèi)，fmax為原圖的最大灰度級，只 有很小一部分的灰度級超過了此區(qū)間，則為了改善增強效果，我們令
[0085]
[0086] 通過對圖像的線性拉伸，可以有效改善圖像對比度效果。
[0087] B超圖像預(yù)處理方法如下：由于B超成像除了存在的固有問題斑點噪聲外，同時還 存在隨機出現(xiàn)的亮點高頻噪聲，我們利用低通遞歸濾波方法對其進行預(yù)處理。
[0088]假設(shè)第η幅超聲圖像中各像素點的灰階值用xn(i，j)表示，α為相關(guān)系數(shù)，則處理后 的圖像yn(i，j)為
[0089] yn(i, j)=a*yn-i(i, j) + (l-a)*xn(i, j) (4)
[0090] 由式(4)我們可以得知，當(dāng)前每個像素點的值只取決于本像素點的輸入及上一次 的輸出，與其他像素的值無關(guān)，我們借助一維的Z變換方法來分析它的頻率特性，分析各個 像素點自身的頻率響應(yīng)，即有：
[0091] y(n) =a*y(n-l) + (l_a)*x(n) (5)
[0092] 其傳遞函數(shù)為，
[0093] H(z)=Y(z)/X(z) = (l-a)/(l-az_1) (6)
[0094] 在仿真試驗中，我們?nèi)≈礱為〇.2，0.6以及0.8的幅頻特性，a值越大，高頻成分被抑 制的越厲害，削弱斑點噪聲越明顯。
[0095] 本發(fā)明的優(yōu)選實施方式是:所述微波天線構(gòu)成天線陣列。天線陣列整體是呈半球 形轉(zhuǎn)向朝向半球中心的32個收發(fā)天線單元。天線陣列分為發(fā)送和接收單元，交替等間隔排 列，一個發(fā)送單元對應(yīng)兩個接收單元，交錯收發(fā)，由控制單元控制天線陣列向被測目標(biāo)連續(xù) 發(fā)射微波雷達探測信號，控制方式為單刀多擲開關(guān)。微波控制單元向微波開關(guān)天線陣列提 供連續(xù)頻率波，工作頻率范圍為1到30GHz。
[0096]本發(fā)明的優(yōu)選實施方式是:所述融合處理單元3還包括圖像預(yù)處理模塊34，所述圖 像預(yù)處理模塊34對所述B超圖像和所述微波圖像進行預(yù)處理。圖像預(yù)處理模塊34進行圖像 預(yù)處理，過程如下：
[0097]微波圖像預(yù)處理方法如下：基于微波成像受外界干擾因素大，圖像預(yù)處理我們利 用點運算來進行對比度的擴展，使圖像清晰，特征明顯，假定原圖像f(x，y)的灰度范圍為 [3，13]，變換后的圖像8(1， 7)的灰度范圍線性的擴展至[(3，(1]，則存在灰度線性變換表達式 為：
[0098]
[0099]當(dāng)圖像中大部分像素的灰度級分布在區(qū)間[a，b ]內(nèi)，fmax為原圖的最大灰度級，只 有很小一部分的灰度級超過了此區(qū)間，則為了改善增強效果，我們令
[0100]
[0101] 通]3：對圖像的線性拉伸，η」以W效改香圖像對比度效采。
[0102] B超圖像預(yù)處理方法如下：由于B超成像除了存在的固有問題斑點噪聲外，同時還 存在隨機出現(xiàn)的亮點高頻噪聲，我們利用低通遞歸濾波方法對其進行預(yù)處理。
[0103] 假設(shè)第η幅超聲圖像中各像素點的灰階值用Xn(i，j)表示，α為相關(guān)系數(shù)，則處理后 的圖像yn(i，j)為
[0104] yn(i，j)=a*yn-：L(i，j) + (l-a)*xn(i，j) (4)
[0105] 由式(4)我們可以得知，當(dāng)前每個像素點的值只取決于本像素點的輸入及上一次 的輸出，與其他像素的值無關(guān)，我們借助一維的Z變換方法來分析它的頻率特性，分析各個 像素點自身的頻率響應(yīng)，即有：
[0106] y(n) =a*y(n-l) + (l_a)*x(n) (5)
[0107] 其傳遞函數(shù)為，
[0108] H(z)=Y(z)/X(z) = (l-a)/(l-az-" (6)
[0109] 在仿真試驗中，我們?nèi)≈礱為〇.2，0.6以及0.8的幅頻特性，a值越大，高頻成分被抑 制的越厲害，削弱斑點噪聲越明顯。
[0110] 本發(fā)明的技術(shù)效果是：構(gòu)建一種基于標(biāo)記法的融合B超成像和微波成像的方法及 系統(tǒng)，通過將所述B超圖像和所述微波圖像中一幅圖像的像素點映射到另一幅圖像中，使兩 幅圖像的相關(guān)像素點在空間位置上達到一致完成該兩幅圖像的融合。在診斷早期癌癥患者 的過程中可以通過使用不同的成像模態(tài)進行優(yōu)勢互補，微波雷達成像利用超寬帶微波信號 來獲取目標(biāo)散射中心在距離上的高分辨率，然后利用多普勒信息，獲得散射中心在橫向距 離上的高分辨率，兩者結(jié)合即可獲得目標(biāo)的二維或三維分辨率，從而使目標(biāo)的多位高分辨 率得以實現(xiàn)。微波斷層掃描成像是將低功率微波射向被測物體，在微波的激勵下被測物產(chǎn) 生一個散射場，該散射場與被測物內(nèi)部的復(fù)介電常數(shù)分布有關(guān)，通過對該散射物的測量，得 到被測物的相對介電常數(shù)及電導(dǎo)率的分布，進行相應(yīng)的信息處理后即可獲得被測物內(nèi)部目 標(biāo)的微波斷層成像。本發(fā)明中將這兩種技術(shù)成功融合，構(gòu)成一套多模微波乳腺成像系統(tǒng)，達 到成像優(yōu)劣互補的目的。
[0111] 以上內(nèi)容是結(jié)合具體的優(yōu)選實施方式對本發(fā)明所作的進一步詳細說明，不能認定 本發(fā)明的具體實施只局限于這些說明。對于本發(fā)明所屬技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在 不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干簡單推演或替換，都應(yīng)當(dāng)視為屬于本發(fā)明的 保護范圍。
【主權(quán)項】
1. 一種基于標(biāo)記法的融合B超成像和微波成像的方法，包括如下步驟： 分別成像:對待測區(qū)域發(fā)生B超信號，接收所述B超信號的回波信號進行B超成像;對待 測區(qū)域發(fā)生微波信號，接收所述微波信號的回波信號進行微波成像； 圖像融合:將所述微波圖像作為參考圖像，將所述B超圖像作為浮動圖像進行配準(zhǔn)，對 所述B超圖像的像素進行剛體變換，將所述微波圖像和所述B超圖像的灰度值分別看作兩個 隨機變量進行互信息相關(guān)評估，當(dāng)兩個隨機變量達到最佳配準(zhǔn)時，它們對應(yīng)像素的灰度互 相關(guān)信息值達到最大，完成圖像的融合。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述基于標(biāo)記法的融合B超成像和微波成像的方法，其特征在于，在 所述B超圖像和所述微波圖像兩者中圖像的特征點處進行標(biāo)記，將所述B超圖像和所述微波 圖像的圖像標(biāo)記重合對所述B超圖像和所述微波圖像進行融合。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述基于標(biāo)記法的融合B超成像和微波成像的方法，其特征在于，在 圖像融合時，將所述B超圖像和所述微波圖像的圖像標(biāo)記進行識別，然后將識別圖像作為界 標(biāo)進行圖像融合。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述基于標(biāo)記法的融合B超成像和微波成像的方法，其特征在于，還 包括對所述B超圖像和所述微波圖像進行預(yù)處理使圖像更加清晰。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述基于標(biāo)記法的融合B超成像和微波成像的方法，其特征在于，在 圖像融合步驟中，以所述斷層掃描圖像和所述雷達探測圖像的相似性側(cè)度來衡量兩幅圖像 的相似程度進行融合優(yōu)化。6. -種基于標(biāo)記法的融合B超成像和微波成像的系統(tǒng)，其特征在于，包括B超成像單元、 微波成像單元、融合處理單元，所述B超成像單元根據(jù)接收的B超信號生成B超圖像，所述微 波成像單元根據(jù)接收的微波回波信號生成微波圖像，所述融合處理單元對B超成像生成的B 超圖像和微波成像生成的微波圖像進行配準(zhǔn)，所述融合處理單元將所述微波圖像作為參考 圖像，將所述B超圖像作為浮動圖像進行配準(zhǔn)，對所述B超圖像的像素進行剛體變換，將所述 微波圖像和所述B超圖像的灰度值分別看作兩個隨機變量進行互信息相關(guān)評估，當(dāng)兩個隨 機變量達到最佳配準(zhǔn)時，它們對應(yīng)像素的灰度互相關(guān)信息值達到最大，完成圖像的融合。7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述融合B超成像和微波成像系統(tǒng)，其特征在于，所述融合處理單元 還包括圖像標(biāo)記模塊，所述圖像標(biāo)記模塊在所述B超圖像和所述微波圖像兩者中圖像的特 征點處進行標(biāo)記，將所述B超圖像和所述微波圖像的圖像標(biāo)記重合對所述B超圖像和所述微 波圖像進行融合。8. 根據(jù)權(quán)利要求6所述融合B超成像和微波成像系統(tǒng)，其特征在于，所述融合處理單元 還包括圖像標(biāo)記識別模塊，所述圖像標(biāo)記識別模塊將所述B超圖像和所述微波圖像的圖像 標(biāo)記進行識別。9. 根據(jù)權(quán)利要求6所述融合B超成像和微波成像系統(tǒng)，其特征在于，還包括圖像預(yù)處理 模塊，所述圖像預(yù)處理模塊對所述B超圖像和所述微波圖像進行預(yù)處理。
【文檔編號】G06T7/00GK105976347SQ201511026281
【公開日】2016年9月28日
【申請日】2015年12月31日
【發(fā)明人】羅林
【申請人】深圳市體醫(yī)療科技有限公司, 深圳市一體醫(yī)療科技有限公司