CN111476790A - 一种超声穿刺中穿刺针增强显示方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及超声穿刺技术领域，公开了一种超声穿刺中穿刺针增强显示方法、装置以及计算机存储介质，其中方法包括以下步骤：获取沿设定方向扫描的超声图像作为组织帧，同时获取沿设定方向的偏转方向扫描的超声图像作为穿刺帧；提取所述穿刺帧中与穿刺针对应的穿刺针区域；利用加权融合算法融合所述穿刺针区域与所述组织帧，得到对穿刺针进行增强显示后的融合图像。本发明在对穿刺针进行显示增强的同时，保证了组织图像的高质量及高分辨率。
Description
技术领域
本发明涉及超声穿刺技术领域，具体涉及一种超声穿刺中穿刺针增强显示方法、装置以及计算机存储介质。
背景技术
随着彩超技术的发展，介入超声作为超声领域内的一个重要分支学科在临床上有着广泛的应用。超声穿刺技术是借助超声成像的实时性引导穿刺针进入相应的病灶位置，从而辅助医生进行诊断和治疗的一种技术。在常规超声成像中由于声学的反射特性，穿刺针的显示效果较差，导致医生难以准确判断穿刺针的位置。因此，如何清晰的显示穿刺过程中穿刺针的位置是至关重要的。
现有技术中为了增强穿刺针的显示，通常是对波束进行朝穿刺针方向进行偏转的偏转方向扫描来增强穿刺针的回波反射信号，从而使穿刺针图像高亮显示，以达到穿刺针的可视化增强。进行偏转扫描虽然能够增强穿刺针的显示，但同时会使得组织图像失去分辨率，使得组织图像的质量下降。
发明内容
本发明的目的在于克服上述技术不足，提供一种超声穿刺中穿刺针增强显示方法、装置以及计算机存储介质，解决现有技术中对穿刺针进行增强显示后会降低组织图像质量的技术问题。
为达到上述技术目的，本发明的技术方案提供一种超声穿刺中穿刺针增强显示方法，包括以下步骤：
获取沿设定方向扫描的超声图像作为组织帧，同时获取沿设定方向的偏转方向扫描的超声图像作为穿刺帧；
提取所述穿刺帧中与穿刺针对应的穿刺针区域；
利用加权融合算法融合所述穿刺针区域与所述组织帧，得到对穿刺针进行增强显示后的融合图像。
本发明还提供一种超声穿刺中穿刺针增强显示装置，其特征在于，包括处理器以及存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现所述超声穿刺中穿刺针增强显示方法。
本发明还提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机该程序被处理器执行时，实现所述超声穿刺中穿刺针增强显示方法。
与现有技术相比，本发明的有益效果包括：本发明同时获取了正常方向扫描的组织帧和偏转方向扫描的穿刺帧，随后先提出了穿刺帧中与穿刺针相对应的穿刺针区域，然后将穿刺针区域融合至组织帧中，从而实现了组织帧中穿刺针部分的增强显示，使得穿刺针显示得更清楚，同时，由于仅仅融合了穿刺帧的穿刺针区域，因此融合之后不会对组织帧中除穿刺针区域以外的部分造成影响，保证了融合图像的高质量。
附图说明
图1是本发明提供的超声穿刺中穿刺针增强显示方法一实施方式的流程图；
图2是本发明提供的获取偏转方向扫描的穿刺帧一实施方式的偏转方向示意图；
图3是本发明提供的提取穿刺针区域一实施方式的流程图；
图4是本发明提供的穿刺帧预处理一实施方式的流程图；
图5是本发明提供的去除连通干扰区域一实施方式的八连通示意图；
图6是本发明提供的S曲线变换一实施方式的S曲线示意图；
图7是本发明提供的将边缘点映射至参数空间的极坐标系一实施方式的映射示意图；
图8是本发明提供的识别针尖位置一实施方式的针尖标识图；
图9是根据图8中针尖位置进行区域生长得到的穿刺针区域图；
图10是融合图9中穿刺针区域与相应组织帧得到的融合图像。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1
如图1所示，本发明的实施例1提供了超声穿刺中穿刺针增强显示方法，包括以下步骤：
S1、获取沿设定方向扫描的超声图像作为组织帧，同时获取沿设定方向的偏转方向扫描的超声图像作为穿刺帧；
S2、提取所述穿刺帧中与穿刺针对应的穿刺针区域；
S3、利用加权融合算法融合所述穿刺针区域与所述组织帧，得到对穿刺针进行增强显示后的融合图像。
为解决对穿刺针进行增强显示后会降低图像质量的问题，本实施例首先同时获取了正常扫描方向(即设定方向)的组织帧和偏转方向扫描的穿刺帧，随后对两者进行了融合，但是并未将两者直接融合，而是先提出了穿刺帧中与穿刺针相对应的穿刺针区域，然后仅将穿刺针区域融合至组织帧中，从而实现了组织帧中穿刺针部分的增强显示，使得穿刺针显示得更清楚，同时，由于仅仅融合了穿刺帧的穿刺针区域，因此融合之后不会对组织帧中除穿刺针区域以外的部分造成影响，保持了融合图像的高质量。
本发明在偏转方向的穿刺帧中识别出穿刺针信号增强后的穿刺针区域，并将其与正常扫描得到的高分辨率组织帧进行加权融合处理得到穿刺帧增强显示的融合图像，可以保持组织部分的高分辨率，同时实现穿刺针部分的可视化增强显示。
步骤S1中，组织帧采用正常扫描方向得到的组织图像，穿刺帧为与设定方向呈一定大角度的偏转扫描方向得到的组织图像。正常扫描方向即所述设定方向，一般设置为垂直于待扫描面的方向，偏转方向与正常扫描方向呈一定偏转角度，偏转角度与穿刺针插入角度相关。具体的，图2给出了偏转扫描示意图，图2中角A表示穿刺针的插入角度，角B表示穿刺帧扫描的偏转角度，实线矩形框表示正常扫描方向扫描得到的组织帧，虚线矩形框表示偏转方向扫描得到的穿刺帧，通常设置角A和角B存在近似关系：B≈90-A。实际实施处理中我们优选使用一个大偏转角度进行偏转扫描得到穿刺帧，根据识别的穿刺针插入角度A设定偏转角度B，该偏转角度可能是5、10、15、20、35等角度。本实施例的偏转角度设定原则如下：
设置了偏转角度后，即可进行偏转扫描获取穿刺帧，然后提取穿刺帧中穿刺针区域。
优选的，如图3所示，提取所述穿刺帧中与穿刺针对应的穿刺针区域，具体为：
S22、对所述穿刺帧进行预处理，并检测预处理后的穿刺帧中的边缘点，得到二值化边缘图像；
S23、对所述二值化边缘图像进行Hough直线检测，得到穿刺针所在的直线位置；
S24、求取所述组织帧中与所述直线位置对应区域的像素点的灰度值，利用峰值搜索算法进行灰度峰值检索，识别出满足预设条件的像素点作为针尖位置；根据所述针尖位置，利用区域生长算法对所述穿刺帧进行区域生长得到所述穿刺针区域。
本实施例采用Hough直线检测算法可以快速的定位出穿刺针所在的位置。利用穿刺针所在的直线位置设置区域生长算法的种子点位置和生长准则，进行区域生长得到穿刺针区域，从而识别出完整的穿刺针区域的图像。
优选的，对所述穿刺帧进行预处理之前还包括：S21、对所述穿刺帧进行S曲线变换；
对所述穿刺帧进行S曲线变换，具体为：
其中，y为曲线变换后的输出数据，x为曲线变换前的输入数据，k、a、b均为控制参数，用于控制S曲线变换效果。
由于穿刺针的硬度通常大于人体组织，因此穿刺针在图像中表现为高亮灰度区域，对穿刺帧进行S曲线变换后可以更好的突出穿刺针的显示效果，便于后续对穿刺帧区域的提取。S曲线的函数曲线图如图6所示：图6中横轴为自变量x，即曲线变换前的输入数据，即穿刺帧变换前的图像数据；图6中纵轴为因变量y，即曲线变换后的输出数据，即穿刺帧变换后的图像数据。通过设定调整参数k、a、b的值来控制S曲线的形态，从而控制变换效果。本实施例中k设为255，a、b的取值可以根据调试进行选取，选取调试变换效果较好时，即穿刺帧突出显示效果较好时的值。
对穿刺帧进行S曲线变换后，即可进行边缘点的检测。
优选的，如图4所示，对所述穿刺帧进行预处理，并检测预处理后的穿刺帧中的边缘点，得到二值化边缘图像，具体为：
S221、对所述穿刺帧进行平滑去噪处理；
S222、计算穿刺帧的梯度模值，得到梯度模值图像；
S223、对所述梯度模值图像进行二值化处理，得到二值化图像；
S224、去除所述二值化图像中小于设定阈值的连通干扰区域；
S225、求取去除干扰区域后的二值化图像的边缘点，得到二值化边缘图像。
在进行边缘点检测之前先对图像进行平滑去噪处理，本实施例采用高斯平滑处理，对穿刺帧图像进行高斯平滑处理起到图像平滑和噪声抑制的作用，高斯平滑属于现有是图像处理技术，具体原理和细节不再详述。应该理解的，本发明中平滑去噪处理也可以使用均值平滑处理、FIR低通滤波、中值滤波等其他现有的平滑去燥技术进行去燥处理。
平滑去噪处理后进行梯度幅值的计算，通常穿刺针区域的密度要高于组织区域密度，在图像上表现为穿刺针相对于组织更加高亮，组织和穿刺针间存在亮度变化趋势，利用梯度幅值来捕捉这种变化趋势。本实施例利用Prewitts梯度算子求取梯度模值，其余类似的方法亦可以用来求取梯度模值，例如Sobel算子、Robert算子、Isotropic Sobel算子等。Prewitts算子的水平算子Gx和垂直算子Gy表示如下：
对应的梯度模值Grad采用如下公式进行计算：
或者用如下简化等价公式计算：
Grad＝max(|Gx|,|Gy|)or Grad＝|Gx|+|Gy|
本实施例选用绝对值和的计算方法来近似求解梯度模值，即Grad＝|Gx|+|Gy|。
获取了梯度模值图像后进行二值化处理，本实施例二值化方法使用OSTU方法。OSTU利用最大类间方差寻找最佳阈值进行二值化处理，该技术属于基本图像处理技术，在此不再进行详述。应该理解的，本发明中二值化处理还可以采用其他现有的二值化方法实现。
二值化处理后对一些小结构形成的小的干扰区域进行去除，首先对连通域进行求解，然后筛除小于设定阈值的连通干扰区域即可。具体的，如图5所示，本实施例采用八连通进行连通域求解，应该理解的，连通域求解也可使用四连通。
连通干扰区域去除后，即可进行边缘点检测，求取图像边缘，本实施例采用常用的Canny边缘检测算子进行边缘检测。应该理解的，还可以使用Sobel算子、Laplacian算子、Marr-Hildreth算子、LoG算子、DoG算子或者图像分割方法如PDF(偏微分法)方法进行边缘分割检测。
边缘检测完成后，就可以进行直线检测了，检测出直线形状的边缘，直线形状的边缘对应于穿刺针所在的直线位置。
优选的，对所述二值化边缘图像进行Hough直线检测，得到穿刺针所在的直线位置，具体为：
将所述二值化边缘图像中边缘点映射至参数空间的极坐标系，得到参数曲线；
获取所述极坐标系中各参数曲线的交点，统计每一交点处相交的参数曲线的数量，筛选相交的参数曲线数量大于设定最小投票数的交点作为直线交点，获取所述直线交点对应于图像坐标系中的直线，将位于所述直线上的边缘点连接成线段，得到穿刺针的对应的直线位置。
由于穿刺针在超声图像显示可以看成直线状，因此利用直线检测手段来定位穿刺针位置。Hough变换在1962年被Hough提出以后就成为直线检测的一种重要工具。基于Hough变换具有较强的稳定性和鲁棒性，可以在一定程度上避免噪声干扰和易于并行计算等优点,本实施例利用概率Hough变换直线检测算法来检测穿刺针所在直线位置。Hough变换直线检测将图像中直线y＝mx+b转换至参数空间的极坐标系，表示为r＝xcosθ+ysinθ，图像坐标系中直线表示为极坐标的示意图如图7所示。在极坐标系中构成的Hough参数(r,θ)，在二维空间上利用投票方法检测出直线。概率Hough直线检测原理描述如下：
1、获取二值化边缘图像的边缘点，映射到极坐标系画出参数曲线。
2、在极坐标系里面统计各交点处相交的参数曲线数目，当相交的参数曲线数目达到最小投票数时，将该交点对应的图像坐标系中的直线寻找出来。
3、搜索二值化边缘图像的边缘点，将为于上一步中寻找出来的直线上的点连成直线线段，之后删除这些点并记录下该直线线段的起始点坐标和结束点坐标，得到穿刺针的直线位置参数。
4、重复上述步骤直到所有直线交点搜索完成，直线交点可能不止一个，因此可能得到多个直线位置参数。
5、如果得到多个直线位置，则根据穿刺针位置以及扫描方向设定大致的搜索区域，在特定的搜索区域内搜索出最长的直线线段作为穿刺针所在直线位置。
通过穿刺针的直线位置可以确定穿刺针的行针路径和刺入角度A，为后续灰度峰值搜索针尖位置提供搜索方向。
优选的，求取所述组织帧中与所述直线位置对应区域的像素点的灰度值，利用峰值搜索算法进行灰度峰值检索，识别出满足预设条件的像素点作为针尖位置，具体为：
求取所述组织帧中与所述直线位置对应区域内像素点的邻域均值，作为像素点的灰度值；
分别判断每一像素点的灰度值是否满足预设条件：
其中，Gray(i)为第i个像素点的灰度值，Gray(i-1)为第i-1个像素点的灰度值，Gray(i+1)为第i+1个像素点的灰度值，Th为设定的灰度阈值；
筛选出满足所述预设条件的像素点作为峰值点，求取灰度值最大的峰值点作为所述针尖位置。
由于组织帧中针尖位置的显示效果更强，因此本实施例在组织帧中进行针尖位置的检索。应该理解的，也可以在穿刺针中进行针尖位置的检索。具体的，根据检测确定的穿刺针所在直线位置，在组织帧中与直线位置对应的区域图像中，求取组织帧中直线位置处像素点的灰度值，本实施例以像素点在设定领域范围内的灰度均值，即邻域均值作为每个像素点的灰度值。然后，利用峰值搜索算法进行峰值检索，识别出满足一定预设条件的灰度峰值点作为针尖位置。将灰度值用Gray表示，i表示当前像素点下标，i-1表示前一像素点的下标，i+1表后一像素点的下标，此处的“前”、“后”是指沿穿刺针刺入方向的前、后。灰度阈值为Th，本实施例中，灰度阈值设定为直线位置处各像素点灰度均值与灰度最小值之和的一半，对于第i个像素点的判断如下：
其中，&&表示逻辑与，根据上述公式逐一判断组织帧中直线位置处每一个像素点，筛选出峰值点后，寻找灰度值最大的峰值点作为所要求取的针尖位置。如图8所示，图中圆圈标识圈出的白色位置为求出的针尖位置。
识别出针尖位置后在利用区域生长算法结合形态学运算进行穿刺针区域提取。
优选的，根据所述针尖位置，利用区域生长算法对所述穿刺帧进行区域生长得到所述穿刺针区域，具体为：
设定生长准则以及停止条件；
以所述针尖位置作为种子点按所述生长准则进行区域生长：判断种子点灰度值与种子点的领域均值的差值是否小于设定的灰度差阈值，如果小于，则对种子点的领域像素点进行灰度值合并，否则，保持领域像素点的灰度值不变；生长过程可用公式表示如下：
其中，Gray(i,j)表示种子点灰度值，Gray(m,n)表示种子点的领域均值，T为设定的灰度差阈值；
判断区域生长后是否满足停止条件，如果满足，则停止区域生长，输出生长区域作为穿刺针区域，如果不满足，则进行下一次区域生长。
具体的，区域生长算法，需要选择一组能代表所求区域的起始点种子像素，本实施例使用识别的针尖位置作为种子点；确定生长准则，利用灰度特征进行生长判断；确定区域生长过程的停止条件。区域生长完成之后再对其生长区域进行形态学处理，完善穿刺针区域的提取效果。本实施例采用的形态学方法为形态学开操作。图9为本实施例识别提取得到的穿刺针区域图像。
优选的，利用加权融合算法融合所述穿刺针区域与所述组织帧，得到对穿刺针进行增强显示后的融合图像，具体为：
根据所述穿刺针区域中待融合像素点与融合边界之间的距离为待融合像素点设置融合权值，融合权值与距离成正比；
根据所述融合权值将所述穿刺针区域中各待融合像素点融合至所述组织帧中，得到所述融合图像。
本实施例采用距离加权融合算法融合穿刺针区域与组织帧。距离加权融合算法基本原理描述如下：根据待融合像素点与融合边界之间的距离设置融合权值，即在图像融合边界处(即穿刺针边界处)取较小的权重值，随着像素点与融合边界之间距离的加大逐渐加大融合权值，这样融合处理后可以使融合边界处过渡更加自然，消除边界效应。本实施例中最终图像融合结果示意图如图10所示。
实施例2
本发明的实施例2提供了超声穿刺中穿刺针增强显示装置，包括处理器以及存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现实施例1提供的超声穿刺中穿刺针增强显示方法。
本发明实施例提供的超声穿刺中穿刺针增强显示装置，用于实现超声穿刺中穿刺针增强显示方法，因此，超声穿刺中穿刺针增强显示方法所具备的技术效果，超声穿刺中穿刺针增强显示装置同样具备，在此不再赘述。
实施例3
本发明的实施例3提供了计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现实施例1提供的超声穿刺中穿刺针增强显示方法。
本发明实施例提供的计算机存储介质，用于实现超声穿刺中穿刺针增强显示方法，因此，超声穿刺中穿刺针增强显示方法所具备的技术效果，计算机存储介质同样具备，在此不再赘述。
以上所述本发明的具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何根据本发明的技术构思所做出的各种其他相应的改变与变形，均应包含在本发明权利要求的保护范围内。
Claims (10)
1.一种超声穿刺中穿刺针增强显示方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取沿设定方向扫描的超声图像作为组织帧，同时获取沿设定方向的偏转方向扫描的超声图像作为穿刺帧；
提取所述穿刺帧中与穿刺针对应的穿刺针区域；
利用加权融合算法融合所述穿刺针区域与所述组织帧，得到对穿刺针进行增强显示后的融合图像。
2.根据权利要求1所述的超声穿刺中穿刺针增强显示方法，其特征在于，提取所述穿刺帧中与穿刺针对应的穿刺针区域，具体为：
对所述穿刺帧进行预处理，并检测预处理后的穿刺帧中的边缘点，得到二值化边缘图像；
对所述二值化边缘图像进行Hough直线检测，得到穿刺针所在的直线位置；
求取所述组织帧中与所述直线位置对应区域的像素点的灰度值，利用峰值搜索算法进行灰度峰值检索，识别出满足预设条件的像素点作为针尖位置；
根据所述针尖位置，利用区域生长算法对所述穿刺帧进行区域生长得到所述穿刺针区域。
3.根据权利要求2所述的超声穿刺中穿刺针增强显示方法，其特征在于，对所述穿刺帧进行预处理之前还包括：对所述穿刺帧进行S曲线变换；
对所述穿刺帧进行S曲线变换，具体为：
其中，y为曲线变换后的输出数据，x为曲线变换前的输入数据，k、a、b均为控制参数，用于控制S曲线变换效果。
4.根据权利要求2所述的超声穿刺中穿刺针增强显示方法，其特征在于，对所述穿刺帧进行预处理，并检测预处理后的穿刺帧中的边缘点，得到二值化边缘图像，具体为：
对所述穿刺帧进行平滑去噪处理，然后计算穿刺帧的梯度模值，得到梯度模值图像；
对所述梯度模值图像进行二值化处理，得到二值化图像；
去除所述二值化图像中小于设定阈值的连通干扰区域；
求取去除干扰区域后的二值化图像的边缘点，得到二值化边缘图像。
5.根据权利要求2所述的超声穿刺中穿刺针增强显示方法，其特征在于，对所述二值化边缘图像进行Hough直线检测，得到穿刺针所在的直线位置，具体为：
将所述二值化边缘图像中边缘点映射至参数空间的极坐标系，得到参数曲线；
获取所述极坐标系中各参数曲线的交点，统计每一交点处相交的参数曲线的数量，筛选相交的参数曲线数量大于设定最小投票数的交点作为直线交点，获取所述直线交点对应于图像坐标系中的直线，将位于所述直线上的边缘点连接成线段，得到穿刺针的对应的直线位置。
6.根据权利要求1所述的超声穿刺中穿刺针增强显示方法，其特征在于，求取所述组织帧中与所述直线位置对应区域的像素点的灰度值，利用峰值搜索算法进行灰度峰值检索，识别出满足预设条件的像素点作为针尖位置，具体为：
求取所述组织帧中与所述直线位置对应区域内像素点的邻域均值，作为像素点的灰度值；
分别判断每一像素点的灰度值是否满足预设条件：
其中，Gray(i)为第i个像素点的灰度值，Gray(i-1)为第i-1个像素点的灰度值，Gray(i+1)为第i+1个像素点的灰度值，Th为设定的灰度阈值；
筛选出满足所述预设条件的像素点作为峰值点，求取灰度值最大的峰值点作为所述针尖位置。
7.根据权利要求1所述的超声穿刺中穿刺针增强显示方法，其特征在于，根据所述针尖位置，利用区域生长算法对所述穿刺帧进行区域生长得到所述穿刺针区域，具体为：
设定生长准则以及停止条件；
以所述针尖位置作为种子点按所述生长准则进行区域生长：判断种子点灰度值与种子点的领域均值的差值是否小于设定的灰度差阈值，如果小于，则对种子点的领域像素点进行灰度值合并，否则，保持领域像素点的灰度值不变；
判断区域生长后是否满足停止条件，如果满足，则停止区域生长，输出生长区域作为穿刺针区域，如果不满足，则进行下一次区域生长。
8.根据权利要求1所述的超声穿刺中穿刺针增强显示方法，其特征在于，利用加权融合算法融合所述穿刺针区域与所述组织帧，得到对穿刺针进行增强显示后的融合图像，具体为：
根据所述穿刺针区域中待融合像素点与融合边界之间的距离为待融合像素点设置融合权值，融合权值与距离成正比；
根据所述融合权值将所述穿刺针区域中各待融合像素点融合至所述组织帧中，得到所述融合图像。
9.一种超声穿刺中穿刺针增强显示装置，其特征在于，包括处理器以及存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1-8任一所述的超声穿刺中穿刺针增强显示方法。
10.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机该程序被处理器执行时，实现如权利要求1-8任一所述的超声穿刺中穿刺针增强显示方法。
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113379664A (zh) * | 2021-06-23 | 2021-09-10 | 青岛海信医疗设备股份有限公司 | 超声图像中超声穿刺针的增强方法、超声设备及存储介质 |
| CN118587292A (zh) * | 2024-08-07 | 2024-09-03 | 西安交通大学医学院第一附属医院 | 一种穿刺针用图像处理方法与系统 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104248454A (zh) * | 2014-10-09 | 2014-12-31 | 哈尔滨工程大学 | 一种二维超声图像与穿刺针共面判断方法 |
| CN105761229A (zh) * | 2016-03-15 | 2016-07-13 | 深圳市理邦精密仪器股份有限公司 | 超声穿刺针图像的增强方法及装置 |
| CN106559749A (zh) * | 2016-11-22 | 2017-04-05 | 天津大学 | 一种基于射频层析成像的多目标被动式定位方法 |
| CN109276296A (zh) * | 2018-12-02 | 2019-01-29 | 沈阳聚声医疗系统有限公司 | 一种基于二维超声影像的穿刺针可视化方法 |
| CN109472803A (zh) * | 2018-10-26 | 2019-03-15 | 强联智创（北京）科技有限公司 | 一种颅内动脉血管分割方法及系统 |
| CN109949254A (zh) * | 2019-03-19 | 2019-06-28 | 青岛海信医疗设备股份有限公司 | 穿刺针超声图像增强方法及装置 |
-
2020
- 2020-05-14 CN CN202010406408.4A patent/CN111476790A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104248454A (zh) * | 2014-10-09 | 2014-12-31 | 哈尔滨工程大学 | 一种二维超声图像与穿刺针共面判断方法 |
| CN105761229A (zh) * | 2016-03-15 | 2016-07-13 | 深圳市理邦精密仪器股份有限公司 | 超声穿刺针图像的增强方法及装置 |
| CN106559749A (zh) * | 2016-11-22 | 2017-04-05 | 天津大学 | 一种基于射频层析成像的多目标被动式定位方法 |
| CN109472803A (zh) * | 2018-10-26 | 2019-03-15 | 强联智创（北京）科技有限公司 | 一种颅内动脉血管分割方法及系统 |
| CN109276296A (zh) * | 2018-12-02 | 2019-01-29 | 沈阳聚声医疗系统有限公司 | 一种基于二维超声影像的穿刺针可视化方法 |
| CN109949254A (zh) * | 2019-03-19 | 2019-06-28 | 青岛海信医疗设备股份有限公司 | 穿刺针超声图像增强方法及装置 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 李辉;: "基于峰值特征高斯混合建模的SAR目标识别", 电子测量与仪器学报, no. 08 * |
| 林乃昌;杨晓翔;林文剑;林挺翔;詹叶玉生;: "超声波时差衍射法图像近表面缺陷检测新方法", 中国工程机械学报, vol. 2019, no. 02, pages 27 - 28 * |
| 邱利军;景胜强;李云涛;张波;涂超;: "一种基于灰度直方图的分割阈值自动检测方法", 地理空间信息, vol. 13, no. 06 * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113379664A (zh) * | 2021-06-23 | 2021-09-10 | 青岛海信医疗设备股份有限公司 | 超声图像中超声穿刺针的增强方法、超声设备及存储介质 |
| CN113379664B (zh) * | 2021-06-23 | 2022-11-25 | 青岛海信医疗设备股份有限公司 | 超声图像中超声穿刺针的增强方法、超声设备及存储介质 |
| CN118587292A (zh) * | 2024-08-07 | 2024-09-03 | 西安交通大学医学院第一附属医院 | 一种穿刺针用图像处理方法与系统 |
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