基于小波和模糊判决的HIFU治疗区域确定方法.pdf

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1、2OO9年第23卷第3期测试技术学报Vo1．23NO．32OO9(总第75期)JOURNAL0FTESTANDMEASUREMENTTECHNoL0GY(SumNo．75)文章编号：1671—7449(2OO9)O3一O266一O5基于小波和模糊判决的HIFU治疗区域确定方法钱盛友，邹孝，丁亚军(湖南师范大学物理与信息科学学院，湖南长沙41()(]81)摘要：B超是高强度聚焦超声(HIFu)治疗中常用的监控设备，本文从图像处理角度研究了B超监控时有效治疗区的自动确定方法．根据HIFu治疗后B超图像特点，结合小波变

2、换模局部极大值和模糊判决理论检测出有效治疗区域的边缘，然后通过数学形态学处理得到其封闭轮廓线．实验结果表明：该方法受阈值影响小，在边缘特征点较少情况下也能获得理想的分割效果，能够有效地从B超图像中检测出HIFU治疗区域．关键词：高强度聚焦超声；治疗区域；模糊判决；小波变换模局部极大值中图分类号：TP274文献标识码：ADeterminati0n0ftheHIFUTreatmentRegi0nBased0nWaVeletandFuzzyDecisi0nQIANShengyou，ZoUXiao，DINGYajun(C

3、ollegeofPhysicsandInf0rmati0nScience，HunanNormalUniversity，Changsha41OO81，China)Abstract：．B—modeultrasonicscannerhasbeenwidelyusedasamonitorofhighintensityfocusedultrasound(HIFU)treatment．Amethodfordeterminingtheeffectivetreatmentregionautomatical1ywasstudied

4、fromtheViewofimageprocessing．Accordingtothecharacteristicsofmode—BultrasonicimageobtainedafterHIFUtreatment，theedgeofeffectivetreatmentregionwasdetectedbycombining1ocalmaximumofwavelettransformmodulusandfuzzydecisiontheory，andthenitsclosedcontourcurVewasextra

5、ctedthroughmathematicalmorpho1ogyprocessing．Theexperimentalresultsshowthatthethresholdhasshghtinfluenceonthismethod，andthedesiredsegmentationeffectcanbeacquiredeVenifafewcharacteristicpointsexistintheedge．ThismethodisaveryeffectiveapproachtothedetectionofHIFU

6、treatmentregionsfromtheB—m0deultrasonicimages．Keywords：HighIntensityFocusedUltrasound(HIFU)；treatmentregion；fuzzydecision；localmaximl】mofwave1ettransf0rmrn0dI】】1ls0引目高强度聚焦超声(HIFu)治疗是近年迅速发展起来的一种肿瘤治疗新技术¨．其原理是通过聚焦方收稿日期：2oo8—1O16基金项目：湖南省教育厅资助项目(O6C517)作者简介：钱盛友(19

7、65一)，男，博士，教授，主要从事超声技术及智能仪器研究(总第75期)基于小波和模糊判决的HIFU治疗区域确定方法(钱盛友等)267式将体外低强度的超声波聚集于体内治疗区，因生物组织吸收高声能使治疗区温度在短时间内升至65℃以上，从而导致肿瘤细胞蛋白变性和病变组织凝固性坏死，同时又不损伤周围正常组织．由于该方法可一次成功，无副作用，且可用于深部肿瘤治疗，因此受到了广泛关注．目前HIFU治疗已在临床中得到应用，但疗效评价方面的研究尚处在初级阶段乜。]．HIFU治疗过程的监控是确保治疗安全和高效的关键．B超由于具有价

8、格低廉、实时性好、易与HIFU探头机械兼容等特点是HIFU治疗中常用的监控设备]．目前利用B超监控HIFu治疗时，主要由医师凭经验依据B超图像来判定有效治疗区域及治疗程度，缺乏客观性和准确性．本文从图像处理角度出发，探讨HIFU治疗区域的自动确定方法．1基本理论1．1小波变换模局部极大值方法图像边界反映图像灰度的突变，在多尺度下得到的多尺度边界可反映图像的不同特征．Mal