一种结节纵横比提取装置
阅读说明：本技术 一种结节纵横比提取装置 (Nodule aspect ratio extraction element ) 是由 陈奇富 于 2021-08-10 设计创作，主要内容包括：本发明涉及一种结节纵横比提取装置,包括：图像获取模块：用于获取带有结节的超声图像；感兴趣结节图像提取模块：用于通过选取若干感兴趣坐标点的方式对所述超声图像的结节边界进行截取,得到感兴趣结节图像；多边形结节获取模块：用于将所述感兴趣结节图像中相邻的感兴趣坐标点进行连线,得到多边形结节；结节高度和宽度计算模块：用于计算所述多边形结节的最大高度和最大宽度；结节纵横比计算模块：用于根据所述多边形结节的最大高度和最大宽度计算结节的纵横比。本发明能够对结节进行量化判断,有效避免由主观判断结节纵横比所引起的失误。(The invention relates to a nodule aspect ratio extraction device, comprising: an image acquisition module: for acquiring an ultrasound image with a nodule; the interesting nodule image extraction module: the node boundary of the ultrasonic image is intercepted in a mode of selecting a plurality of interested coordinate points, so that an interested node image is obtained; a polygonal nodule obtaining module: the system is used for connecting adjacent interested coordinate points in the interested nodule image to obtain a polygonal nodule; nodule height and width calculation module: for calculating the maximum height and maximum width of the polygonal nodule; a nodule aspect ratio calculation module: for calculating the aspect ratio of the polygon nodules from their maximum height and maximum width. The method can quantitatively judge the nodule, and effectively avoids errors caused by subjective judgment of the aspect ratio of the nodule.)
技术领域
本发明涉及辅助医学诊断技术领域，特别是涉及一种结节纵横比提取装置。
背景技术
如今，随着对快速准确诊断的需求日益增长，以及临床人员的短缺，机器学习方法已经越来越多地应用于辅助常规临床诊断，并显示出良好的效果。而对病理部位(如甲状腺、乳腺等)结节的分析对诊断结果起到至关重要的影响，因此，临床需要对病理部位的结节进行特征化的定量分析，而不是仅停留在当下由医生对甲状腺癌或乳腺癌等进行主观分析的阶段。
例如，甲状腺癌是全球女性最常见的癌症之一，女性的发病率是男性的三倍。2018年，每20例女性癌症确诊病例中就有一例是甲状腺癌。超声成像是一种无创、无辐射、低成本的肿瘤诊断技术，然而由于超声图像质量较低，从超声图像中识别甲状腺结节和检测肿瘤征象是一项具有挑战性的任务。
通常，恶性肿瘤的生长和发展可以通过其形状、外观、质地、成分和许多其他因素来反映。作为一种有效的工具，灰度超声(US)图像可以将这些因素可视化，帮助医生更好地观察和理解病理部位的表现。然而，在目前的临床实践中，超声图像特征的读取极大依赖于超声医师对图像进行的主观或半主观的分析，这限制了超声的广泛应用。因此，自动准确的结节定量分析对于癌症的准确诊断至关重要。
甲状腺成像报告和数据系统(TI-RADS)和乳腺成像报告和数据系统(BI-RADS)是科学测量和报告甲状腺结节与乳腺结节的指南。但目前还没有对于TI-RADS或BI-RADS进行定量特征分析来提高甲状腺癌或乳腺癌分类的诊断性能的研究。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种结节纵横比提取装置，能够对结节进行量化判断，有效避免由主观判断结节纵横比所引起的失误。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种结节纵横比提取装置，包括：
图像获取模块：用于获取带有结节的超声图像；
感兴趣结节图像提取模块：用于通过选取若干感兴趣坐标点的方式对所述超声图像的结节边界进行截取，得到感兴趣结节图像；
多边形结节获取模块：用于将所述感兴趣结节图像中相邻的感兴趣坐标点进行连线，得到多边形结节；
结节高度和宽度计算模块：用于计算所述多边形结节的最大高度和最大宽度；
结节纵横比计算模块：用于根据所述多边形结节的最大高度和最大宽度计算结节的纵横比。
所述结节高度和宽度计算模块中计算所述多边形结节的最大高度，公式为：其中，LH(x)＝maxf(x)-minf(x)；x为多边形结节在竖直方向上的任意垂线的横坐标；f(x)表示以x为横坐标的垂线与多边形结节相交处的纵坐标的取值，并且定义f:N→Nn，W为多边形结节宽度。
所述结节高度和宽度计算模块中计算所述多边形结节的最大宽度，公式为：其中，LW(y)＝maxf-1(y)-minf-1(y)；y为感兴趣结节图像在水平方向上的任意水平线的纵坐标，f-1(y)表示以y为纵坐标的水平线与多边形结节相交处的横坐标的取值，并且定义f-1:N→Nn，H为多边形结节高度。
所述结节纵横比计算模块中根据所述多边形结节的最大高度和最大宽度计算结节的纵横比，还包括：当结节为甲状腺结节时，若多边形结节的最大高度和最大宽度计算出结节的纵横比满足则甲状腺结节高大于宽；若多边形结节的最大高度和最大宽度计算出结节的纵横比满足则甲状腺结节宽大于高，其中，t为预设常数。
所述结节纵横比计算模块中根据所述多边形结节的最大高度和最大宽度计算结节的纵横比，还包括：当结节为乳腺结节时，若多边形结节的最大高度和最大宽度计算出结节的纵横比满足则乳腺结节生长方向不平行于皮肤；若多边形结节的最大高度和最大宽度计算出结节的纵横比满足则乳腺结节生长方向平行于皮肤，其中，t为预设常数。
有益效果
由于采用了上述的技术方案，本发明与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果：本发明能够对结节进行量化判断，有效避免由主观判断结节纵横比所引起的失误，即以结节的纵横比的取值为参考来提高对结节的良恶性判断的正确率；本发明对于不同病理部位的结节采用不同的纵横比阈值，使得本发明更为合理、更为标准化；本发明能够计算出结节在高度、宽度上的最大值，因此能够有效提高不同病理部位的结节良恶性判断的准确性；本发明能够有效帮助医生对结节的良恶性进行判断，减轻医生的实际工作量，适合实际推广使用。
附图说明
图1是本发明实施方式的流程图；
图2是本发明实施方式中甲状腺结节的感兴趣坐标点示意图；
图3是本发明实施方式的甲状腺结节通过感兴趣坐标点连线形成的多边形示意图；
图4是本发明实施方式的甲状腺结节最大高度和最大宽度示意图；
图5是本发明实施方式的乳腺结节的感兴趣坐标点示意图；
图6是本发明实施方式的乳腺结节通过感兴趣坐标点连线形成的多边形示意图；
图7是本发明实施方式的乳腺结节的感兴趣坐标点示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
本发明的实施方式涉及一种结节纵横比提取装置，通过对结节的纵横比进行量化，进而帮助医生对结节的良恶性进行准确判断，
实施方式一，以甲状腺结节为例，具体如下：
请参阅图1，本实施方式包括：
图像获取模块：用于获取带有结节的超声图像；
感兴趣结节图像提取模块：用于通过选取若干感兴趣坐标点的方式对所述超声图像的结节边界进行截取，得到感兴趣结节图像；图2示出了甲状腺结节的感兴趣坐标点；
多边形结节获取模块：用于将所述感兴趣结节图像中相邻的感兴趣坐标点进行连线，得到多边形结节；图3示出了多边形的甲状腺结节；
结节高度和宽度计算模块：用于计算所述多边形结节的最大高度和最大宽度；
结节纵横比计算模块：用于根据所述多边形结节的最大高度和最大宽度计算结节的纵横比。
进一步地，所述结节高度和宽度计算模块中计算所述多边形结节的最大高度，公式为：其中，LH(x)＝maxf(x)-minf(x)；x为多边形结节在竖直方向上的任意垂线的横坐标；f(x)为关于x的函数，可以理解为f(x)表示以x为横坐标的垂线与多边形结节相交处的纵坐标的取值，并且定义f:N→Nn，f(x)定义为多值函数(即对应每一个输入返回一个或多个输出值)，W为多边形结节宽度。
进一步地，所述结节高度和宽度计算模块中计算所述多边形结节的最大宽度，公式为：其中，LW(y)＝maxf-1(y)-minf-1(y)；y为感兴趣结节图像在水平方向上的任意水平线的纵坐标，f-1(y)为关于y的函数(即f(x)的反函数)，可以理解为f-1(y)表示以y为纵坐标的水平线与多边形结节相交处的横坐标的取值，并且定义f-1:N→Nn；H为多边形结节高度。
请参阅图4，所述结节良恶性判断模块中根据所述多边形结节的最大高度和最大宽度计算结节的纵横比，并根据结节的纵横比判断结节的良恶性，若多边形结节的最大高度和最大宽度计算出结节的纵横比满足则甲状腺结节的高大于宽，即甲状腺结节可能存在恶性风险；若多边形结节的最大高度和最大宽度计算出结节的纵横比满足则甲状腺结节的宽大于高，即甲状腺结节较大概率是良性，其中，t为预设常数。
值得一提的是，t的取值非常重要，不同病理结构的结节形状通常都不一样，实施方式一是针对甲状腺结节而言的，经过实验表明t＝1是最合理的。
实施方式二，以乳腺结节为例，具体如下：
乳腺结节的纵横比判断良恶性所采用的各模块以及各模块的作用和甲状腺结节相同，此处不再赘述。图5示出了乳腺结节的感兴趣坐标点，图6示出了多边形的乳腺结节，图7示出了乳腺结节的纵横比，基于这些附图可以直观看出实施方式一中的甲状腺结节和实施方式二中的乳腺结节形状存在较大区别，因此不能简单地把不同病理区域的结节用同一种方式来看待，即甲状腺结节有甲状腺结节的判断标准，乳腺结节有乳腺结节的判断标准，并且不同病理部位的结节纵横比判断对临床判断而言至关重要。
基于上述分析，本实施方式通过实验分析t＝1.18对于后续判断乳腺结节的纵横比是最合理有效的，具体地，若多边形结节的最大高度和最大宽度计算出结节的纵横比满足则认为乳腺结节生长方向不平行于皮肤，即乳腺结节可能存在恶性风险；若多边形结节的最大高度和最大宽度计算出结节的纵横比满足则认为乳腺结节生长方向平行于皮肤，即乳腺结节较大概率是良性。
本发明适用的结节包括但不限于甲状腺结节和乳腺结节，以上只是通过两个实施方式来帮助阅读者进行深入理解。
由此可见，本发明能够对结节进行量化判断，有效避免由主观判断结节纵横比所引起的失误，即以结节的纵横比的取值为参考来提高对结节良恶性判断的正确率；本发明对于不同病理部位的结节采用不同的纵横比阈值，使得本发明更为合理、更为标准化。
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