基于超声图像数据挖掘的HIFU无损监控关键技术研究

论文摘要

超声引导的HIFU治疗系统以其无损,无辐射,价格相对低廉等独特的优点,在肿瘤临床治疗中有着广阔的发展前景。作为HIFU相关技术中的热点问题,对无损监控及检测治疗效果的研究,虽然引起广泛关注,并取得了一定的研究成果,但仍未见成熟的、可应用于临床的方法问世。目前基于超声信号及超声图像的无损测温、测组织损伤程度方法,多建立在理想化的声场或温场模型基础上,并要求预知各种组织的声特性,给方法的实施带来很大困难。而从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的数据挖掘技术,在医学数据分析、内在规律找寻的研究中表现出越来越强的优越性。对本课题的核心研究内容为:挖掘对超声图像中蕴含的可以辅助监控、检测HIFU治疗效果的信息,寻找其中的规律,最终形成易于理解和接受的、可量化的HIFU治疗效果评价。作为一种高温热疗手段,治疗过程中靶区的温度是临床所关注的一个主要参数。论文对HIFU超声图像信息中与温度相关信息的挖掘建立在组织受热会导致超声图像纹理发生改变这一假设的基础上。采用多种纹理包括灰度共生矩阵、分形盒维数方法、小波分解等分析方法,分别提取HIFU辐照后各个温度下组织超声原始图像,及其与基准温度(37℃)下的超声图像之间的减影图像的纹理参数。结果表明:超声原始图像纹理参数与温度间不存在明显的、易于量化的函数关系;但是超声减影图像的纹理参数与温度间均表现出了较好的相关性。对其中优选参数进行与温度间的回归分析表明,HIFU焦域中心温度与超声减影图像的灰度共生矩阵参数中的四个参数与小波分解系数能量参数在40℃—80℃之间存在线性关系。采用8个与温度存在线性关系的纹理参数进行基于主成分分析的多元线性回归,40℃—70℃以下,回归方程的精度为3℃。HIFU监控所关注的另一个参数是辐照对组织实际形成的损伤程度。一本文提出一种亚象素级基于超声图像的HIFU束损伤监控方法,通过追踪特征点的位移及变化,并针对变化程度,定义了相关距离加以量化,来实现对HIFU束损伤等级的评估。对温度与组织损伤程度、剂量与组织损伤程度、组织损伤程度与相关距离的关系进行了分析。实验结论为:温度与组织损伤等级,剂量与组织损伤等级间的关系难以量化;而辐照前后,HIFU焦域相关距离与HIFU束损伤等级之间表现出相关性,HIFU束损伤等级随相关距离的增大而增大。采用支持向量机SVM分类方法,设计分类器,分类结果表明算法可有效识别HIFU束损伤的等级。可为HIFU临床剂量的选取提供参考。除了针对温度,组织损伤程度的监控研究外,本文还针对如何在高噪声的超声图像中,自动挖掘可以辅助诊断HIFU治疗结束后所产生的有效治疗区域做了方法上的研究。本文提出一种基于双零双速度水平集的算法,利用超声图像灰度的变化信息,完成零水平集的自动初始化,并从高噪声HIFU超声图像信息中提取HIFU有效治疗范围边缘信息及器官边缘信息。通过三维重建给出可反映HIFU有效治疗范围的大小及形状的三维信息,有望成为HIFU临床辅助治疗系统功能的有益补充。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 引言
• 1.1 HIFU技术及其工作原理
• 1.2 HIFU治疗作用和机制
• 1.3 HIFU治疗的优点
• 1.4 HIFU治疗效果的监控和检测机制
• 1.4.1 温度监控
• 1.4.2 组织损伤程度监控
• 1.4.3 治疗区域的无损检测
• 1.5 本文研究的目的意义和主要任务
• 1.5.1 意义和目的
• 1.5.2 本文的主要任务
• 第二章 基于超声无损探测组织温度及损伤程度模型
• 2.1 生物组织模型
• 2.1.1 生物组织离散随机介质模型
• 2.1.2 生物组织分层介质模型
• 2.2 基于超声信号的无损监控方法
• 2.2.1 基于超声信号无损测温
• 2.2.1.1 后向散射时移测温法
• 2.2.1.2 后向散射频移测温法
• 2.2.1.3 后向散射能量测温法
• 2.2.1.4 超声非线性参数测温法
• 2.2.1.5 声学反演法测温法
• 2.2.1.6 超声回波时频图分割无损测温法
• 2.2.2 基于超声信号的组织损伤程度无损监控
• 2.3 基于B超图像的无损监控方法
• 2.3.1 基于B超图像像素位移的测温方法
• 2.3.2 基于B超图像半衰期组织损伤检测
• 2.3.3 基于B超图像平均灰度信息的测温方法
• 2.3.4 基于B超图像纹理信息的测温方法
• 2.4 本章小结
• 第三章 温度相关的组织超声图像纹理参数数据挖掘
• 3.1 数据挖掘技术
• 3.1.1 数据挖掘定义
• 3.1.2 数据挖掘任务
• 3.1.3 数据挖掘过程
• 3.1.3.1 数据预处理
• 3.1.3.2 数据挖掘技术方法
• 3.1.3.3 数据挖掘技术后处理
• 3.1.4 医学数据挖掘
• 3.2 数字图像纹理理论基础
• 3.2.1 数字图像纹理定义
• 3.2.2 灰度共生矩阵与图像纹理
• 3.2.2.1 纹理描述符
• 3.2.2.2 矩阵特点
• 3.2.2.3 灰度共生矩阵纹理信息在医学中的应用
• 3.2.3 图像纹理的分形表示
• 3.2.3.1 分形定义
• 3.2.3.2 分形维数的测量方法
• 3.2.3.2.1 自相似维数
• 3.2.3.2.2 Hausdorff维数
• 3.2.3.2.3 盒维数
• 3.2.3.2.4 信息维
• 3.2.3.3 B超图像的分形特征
• 3.2.3.4 分形纹理信息在医学中的应用
• 3.2.4 小波理论与图像纹理的小波表示
• 3.2.4.1 连续小波变换
• 3.2.4.2 离散小波变换
• 3.2.4.3 基于小波的纹理分析在医学中的应用
• 3.3 实验设计与数据的获取
• 3.4 温度相关纹理参数数据挖掘
• 3.4.1 温度与超声图像及超声剪影图像分形维数的关系
• 3.4.2 温度与灰度共生矩阵（GLCM）纹理参数的关系分析
• 3.4.3 温度与B超剪影图像小波分解系数能量的关系分析
• 3.5 HIFU焦域中心点温度与纹理参数的回归分析
• 3.5.1 一元线性回归分析
• 3.5.1.1 回归直线的假设的F显著性检验与置信区间
• 3.5.1.2 超声剪影图像纹理参数与HIFU焦域中心点温度的线性回归分析结果
• 3.5.2 基于主成分分析的多元线性回归
• 3.5.2.1 主成分分析原理
• 3.5.2.2 多元线性回归
• 3.6 本章小节
• 第四章 基于超声图像的HIFU束损伤程度评估方法研究
• 4.1 对组织HIFU热损伤的判定
• 4.2 HIFU剂量学
• 4.2.1 能量分析
• 4.3 图像像素点运动变化追踪算法原理
• 4.3.1 块匹配法
• 4.3.1.1 卷积和相关性分析
• 4.3.1.2 图像的亚像素级配准
• 4.3.2 光流法
• 4.3.2.1 光流计算基本方法
• 4.3.2.2 光流法在医学图像处理中的应用
• 4.4 基于B超图像HIFU束损伤相关参数数据挖掘
• 4.4.1 实验设计及数据获取
• 4.4.2 数据挖掘提取
• 4.4.2.1 基于块匹配的挖掘算法
• 4.4.2.2 特征点位移的亚像素级分析
• 4.5 数据挖掘结果分析
• 4.5.1 ROI B超图像特征点空间相关性及位移分析
• 4.5.2 B超图像相关性与组织损伤等级的关系
• 4.5.3 剂量与超声图像相关距离及组织损伤程度的关系
• 4.5.4 B温度与超图像相关距离及组织损伤等级的关系
• 4.5.5 参数的选取
• 4.5.5.1 ROI区域大小的选取
• 4.5.5.2 特征点数的选取
• 4.5.5.3 特征矩阵大小的选取
• 4.5.5.4 相关性阀值的选取
• 4.6 基于支持向量机的HIFU束损伤程度自动识别
• 4.6.1 数据挖掘主要的分类方法模型
• 4.6.2 支持向量机法
• 4.6.3 SVM在HIFU束损伤等级判定中的应用
• 4.7 本章小结
• 第五章 HIFU损伤区域自动识别
• 5.1 数字图像分割
• 5.2 数字图像分割方法与技术
• 5.2.1 基于阈值的分割技术
• 5.2.2 基于边缘检测的方法
• 5.2.3 基于区域生长的方法
• 5.2.4 基于自产生和自组织神经网络的方法
• 5.2.4.1 自组织特征映射（SOFM）
• 5.2.4.2 自产生和自组织神经网络（SCONN）
• 5.2.5 可形变模型
• 5.3 参数主动轮廓模型
• 5.3.1 Snake的数学模型
• 5.3.2 Snake模型的特点
• 5.4 几何主动轮廓模型
• 5.4.1 测地线活动区域模型
• 5.4.2 Mumford-Shah（MS）模型
• 5.4.2.1 Mumford-Shah简化模型
• 5.4.2.1.1 弱膜能量模型
• 5.4.2.1.2 辅助变量模型
• 5.4.2.1.3 分片常数的Mumford-Shah模型
• 5.4.2.1.4 水平集模型
• 5.5 基于水平集的HIFU损伤区域形状信息挖掘
• 5.5.1 实验设计及数据获取
• 5.5.2 基于水平集的二维HIFU损伤区域探测方法
• 5.5.2.1 ROI区域的选取
• 5.5.2.2 图像数据的预处理
• 5.5.2.3 零水平集的自动初始化
• 5.5.2.4 水平集方法与几种常用算法的分割结果的对比
• 5.5.2.5 特殊情况下参数的选取
• 5.5.3 基于水平集的及表面重建的三维HIFU损伤区域探测
• 5.5.3.1 零水平集的初始化
• 5.5.3.2 水平集速度函数的定义
• 5.5.3.3 二维双零双速度水平集方法的分割结果
• 5.5.4 HIFU损伤区域三维表面重建
• 5.5.4.1 表面插值
• 5.5.4.2 等值面绘制
• 5.5.4.3 三维成像处理
• 5.5.4.4 三维重建结果
• 5.6 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 本论文的主要内容
• 6.2 未来工作展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间发表的论文