ES2695178T3 - Procedimientos de cuantificación y formación de imágenes de la característica de ecotextura - Google Patents
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Abstract
Un procedimiento para visualizar una característica de ecotextura, que comprende: obtener una imagen por ultrasonidos, en la que la imagen por ultrasonidos comprende una pluralidad de píxeles, en la que cada píxel contiene un valor de píxel; definir una región de interés en la imagen por ultrasonidos y determinar una desviación estándar regional, en la que la desviación estándar regional es la desviación estándar de los valores de píxeles de los píxeles en la región de interés; eliminar los píxeles que tienen los valores de píxeles inferiores a un valor estándar en la región de interés, en el que el valor estándar es un múltiplo de la desviación estándar regional; generar un conjunto de parámetros estadísticos locales para cada uno de los píxeles que quedan en la región de interés, en el que un N-ésimo conjunto de parámetros estadísticos locales se obtiene a partir de los píxeles dentro de un área local compuesta por un N-ésimo punto de píxel y los píxeles próximos al N-ésimo píxel en la región de interés, y el N-ésimo píxel es uno de los píxeles que quedan en la región de interés, N es un número natural del 1 al número de los píxeles que quedan en la región de interés, y los parámetros estadísticos locales comprenden una pluralidad de medias locales; obtener al menos un índice de ecotextura de acuerdo con los parámetros estadísticos locales; generar una pluralidad de intensidades de imagen de ecotextura, en la que cada una de las intensidades de imagen de ecotextura representa una diferencia absoluta entre una media regional y la media local de cada uno de los píxeles que quedan en la región de interés, y en la que la media regional es una media de los valores de píxeles de los píxeles que quedan en la región de interés; y obtener una imagen en escala de color de la característica de ecotextura fusionando el al menos un índice de ecotextura y las intensidades de imagen de ecotextura.
Description
DESCRIPCION
Procedimientos de cuantificacion y formacion de imagenes de la caractenstica de ecotextura
Campo de la invencion
La presente invencion se refiere a un sistema y un procedimiento para cuantificacion y visualizacion. Mas en particular, la invencion se refiere a un sistema y un procedimiento para cuantificar y visualizar la caractenstica de ecotextura.
Antecedentes de la invencion
La formacion de imagenes por ultrasonido se utiliza habitualmente en el campo de la modalidad de la formacion de imagenes medicas. Debido a la mejora de la resolucion de las imagenes y la digitalizacion de las imagenes y las ventajas de la falta de invasividad, los doctores han utilizado mucho la formacion de imagenes por ultrasonido en la deteccion y el diagnostico de tumores, tales como el tumor de tiroides. Ademas, la formacion de imagenes por ultrasonido es util para diagnosticar los tumores y elaborar la planificacion del tratamiento.
La caractenstica ultrasonica de la ecotextura puede utilizarse para evaluar las propiedades del tumor. Tradicionalmente, los doctores expertos evaluan la ecotextura del tumor basandose en su experiencia. Sin embargo, las ligeras variaciones en la distribucion de texturas en la imagen por ultrasonidos son diffciles de observar e identificar por parte del doctor experto.
Debido a la experiencia personal y subjetiva de cada doctor, hay diferencias en los resultados diagnosticos de un doctor a otro para la misma ecograffa de tumor.
Por lo tanto, en la practica clmica es necesario un procedimiento o sistema de cuantificacion cientffico y objetivo, que pueda analizar de forma precisa la ecotextura del tumor en las imagenes por ultrasonidos. Ademas, si el sistema cientffico se disena en funcion de los procedimientos y algoritmos de cuantificacion y visualizacion para identificar la ecotextura en la imagen por ultrasonidos, el sistema sena mas potente para ayudar al doctor a realizar un diagnostico fiable.
El documento US 5.224.175 describe un procedimiento y dispositivo para interpretar y procesar imagenes por ultrasonidos medicas. La combinacion de coeficientes de reflexion en ventanas de pfxeles se mide determinando el rango y la distribucion de valores de pfxeles en escala de grises para establecer caractensticas de "textura ecoica". Estas caractensticas se comparan con caractensticas correspondientes de tejidos conocidos. El grado de correlacion permite una prediccion de las caractensticas del tejido de la ventana examinada.
Sumario de la invencion
La presente invencion se refiere a un sistema de acuerdo con la reivindicacion 7 y un procedimiento de acuerdo con la reivindicacion 1 para visualizar una caractenstica de ecotextura y proporciona un mdice cuantificado de la ecotextura como la referencia en el diagnostico del doctor. Asimismo, la invencion proporciona la informacion con la visualizacion de la ecotextura que puede mejorar la eficacia diagnostica de los profesionales medicos y aliviar su carga.
El procedimiento para visualizar una caractenstica de ecotextura de acuerdo con la presente invencion comprende diversas etapas. El procedimiento empieza obteniendo una imagen por ultrasonidos que incluye una pluralidad de pfxeles, y cada pixel en la imagen por ultrasonidos contiene un valor de pixel. En la siguiente etapa, puede seleccionarse una region de interes (ROI) en la imagen por ultrasonidos y despues se determina una desviacion estandar regional de los valores de pfxeles de los pfxeles en la ROI seleccionada. A continuacion, los pfxeles con un valor de pixel inferior a un valor estandar se eliminan de la ROI seleccionada. En esta etapa, el valor estandar es un multiplo de la desviacion estandar regional. Despues, se genera un conjunto de parametros estadfsticos locales, incluyendo media local, varianza local, coeficiente de variacion local y su combinacion, para cada uno de los pfxeles que quedan en la ROI seleccionada. Un N-esimo conjunto de parametros estadfsticos locales se calcula en funcion de los valores de pfxeles de un N-esimo punto de pixel y los puntos de pixel proximos al N-esimo pixel, y N aqu es un numero natural del 1 al numero de los pfxeles que quedan en la ROI seleccionada. Por ultimo, se adquiere al menos un mdice de ecotextura de acuerdo con los parametros estadfsticos locales.
El sistema para visualizar la caractenstica de ecotextura comprende un dispositivo de captura de imagenes por ultrasonidos, un modulo de procesamiento de imagenes, un dispositivo de representacion, y un dispositivo de entrada. El dispositivo de captura de imagenes por ultrasonidos se configura para adquirir una imagen por ultrasonidos que comprende una pluralidad de pfxeles. Cada pixel en la imagen por ultrasonidos contiene un valor de pixel. El modulo de procesamiento de imagenes, conectado con el dispositivo de captura de imagenes por ultrasonidos, se configura para recibir y procesar las imagenes por ultrasonidos. Asimismo, el modulo de procesamiento de imagenes tambien comprende una unidad de analisis y una unidad de procesamiento conectadas a la unidad de analisis. El dispositivo de representacion, conectado con el modulo de procesamiento de imagenes, se configura para representar las imagenes por ultrasonidos. El dispositivo de entrada, conectado con el modulo de
procesamiento de imagenes, se configura para definir una region de interes (ROI) en la imagen por ultrasonidos.
Las funciones de la unidad de analisis y la unidad de procesamiento en un sistema realizado para visualizar la caractenstica de ecotextura se describen por orden cronologico. En primer lugar, la unidad de analisis se configura para recibir una ROI seleccionada en la imagen por ultrasonidos. La unidad de procesamiento se configura para determinar una desviacion estandar regional de los valores de pfxeles en la ROI seleccionada. La unidad de analisis tambien se configura para eliminar pfxeles que tienen un valor de pixel inferior a un valor estandar, un multiplo de la desviacion estandar regional, desde la ROI seleccionada y generar un conjunto de parametros estadfsticos locales para cada uno de los pfxeles que quedan en la ROI seleccionada. Un N-esimo conjunto de los parametros estadfsticos locales se calcula en funcion de los valores de pfxeles de los N-esimos puntos de pixel y los puntos de pixel proximos al N-esimo pixel en la ROI seleccionada. Cabe senalar que N aqrn es un numero natural del 1 al numero de los pfxeles que quedan en la ROI seleccionada y los parametros estadfsticos locales incluyen una pluralidad de medias locales. La unidad de procesamiento tambien se configura para obtener al menos un mdice de ecotextura y al menos una intensidad de imagen de ecotextura basada en los parametros estadfsticos locales. La intensidad de imagen de ecotextura de un pixel se obtiene en funcion de la diferencia absoluta entre una media regional computada en funcion de los valores de los pfxeles que quedan en la ROI seleccionada, y la media local de dicho pixel. La ultima funcion de la unidad de analisis en el sistema realizado es ilustrar una imagen en escala de color de la caractenstica de ecotextura de acuerdo con el al menos un mdice de ecotextura y la al menos una intensidad de imagen de ecotextura.
Una realizacion de la presente invencion es cuantificar la ecotextura y obtener los indices de ecotextura. En la practica clmica, los indices de ecotextura proporcionan una precision del 74,8% en el diagnostico de tumores de tiroides.
Breve descripcion de los dibujos
La Figura 1 es un diagrama de flujo que ilustra un procedimiento para cuantificar una caractenstica de ecotextura que no forma parte de la presente invencion.
La Figura 2 es una imagen ejemplar que comprende una region de interes (ROI) y un conjunto de pfxeles de acuerdo con al menos una realizacion de la presente invencion.
La Figura 3 es una escala de color ejemplar para la formacion de imagenes de la caractenstica de ecotextura de acuerdo con al menos una realizacion de la presente invencion.
La Figura 4A es un ejemplo de una imagen por ultrasonidos original de acuerdo con al menos una realizacion de la presente invencion.
La Figura 4B es un ejemplo de una imagen visualizada que representa la distribucion de texturas homogenea de la caractenstica de ecotextura de acuerdo con al menos una realizacion de la presente invencion.
La Figura 5A es un ejemplo de una imagen por ultrasonidos original de acuerdo con al menos una realizacion de la presente invencion.
La Figura 5B es un ejemplo de una imagen visualizada que representa la distribucion de texturas heterogenea de la caractenstica de ecotextura de acuerdo con al menos una realizacion de la presente invencion.
La Figura 6A es un ejemplo de una imagen por ultrasonidos de acuerdo con al menos una realizacion de la presente invencion.
La Figura 6B es un ejemplo de una imagen visualizada de la caractenstica de ecotextura, en una condicion en la que el lfmite superior (S i) es 1,125 y el lfmite inferior (S2) es 3, de acuerdo con al menos una realizacion de la presente invencion.
La Figura 6C es un ejemplo de una imagen visualizada de la caractenstica de ecotextura, en una condicion en la que el lfmite superior (S.,) es 1,5 y el lfmite inferior (S2) es 4, de acuerdo con al menos una realizacion de la presente invencion.
La Figura 6D es un ejemplo de una imagen visualizada de la caractenstica de ecotextura, en una condicion en la que el lfmite superior (S.|) es 1.875 y el lfmite inferior (S2) es 5, de acuerdo con al menos una realizacion de la presente invencion.
La Figura 7A es un ejemplo de una imagen por ultrasonidos original de acuerdo con al menos una realizacion de la presente invencion.
La Figura 7B es un ejemplo de una imagen visualizada que representa la distribucion de texturas de la caractenstica de ecotextura de acuerdo con al menos una realizacion de la presente invencion.
La Figura 7C es un ejemplo de una imagen visualizada que representa la distribucion de texturas de la caractenstica de ecotextura de acuerdo con una tecnica anterior conocida en el campo.
La Figura 8 es un diagrama de bloques que ilustra un sistema para cuantificar y visualizar la caractenstica de ecotextura de acuerdo con al menos una realizacion de la presente invencion.
Descripcion detallada de la invencion
La presente invencion se refiere a un sistema y un procedimiento para visualizar la caractenstica de ecotextura. Mas en particular, al menos una realizacion se refiere a un sistema y un procedimiento para visualizar la caractenstica de ecotextura. Las realizaciones y los dibujos que se proporcionan aqrn muestran diferentes aspectos de la presente invencion. Sin embargo, la presente invencion no esta limitada a las realizaciones ni a los dibujos de la misma.
El procedimiento para visualizar la caractenstica de ecotextura puede implementarse en un dispositivo de ultrasonido, un sistema de computacion asociado a ultrasonido, o el sistema para visualizar la caractenstica de ecotextura descrito en el presente documento. El procedimiento de algunas realizaciones se puede proporcionar como un programa. El programa puede almacenarse en un medio de almacenamiento legible por MPU o un dispositivo que comprenda el medio de almacenamiento legible por MPU. Ejemplos del medio de almacenamiento legible por MPU incluyen, sin limitacion, un disquete, un disco duro, un disco compacto, un disquete zip, un disco magneto-optico (MO), un chip de circuito integrado, una RAM, o cualquier medio de almacenamiento conocido en la tecnica.
Un sistema de computacion asociado a ultrasonido puede comprender un dispositivo de representacion, a procesador, a RAM, un dispositivo de entrada, y a dispositivo de almacenamiento. El dispositivo de entrada se configura para introducir informacion tal como imagenes, texto o senales de control en el sistema de computacion. El dispositivo de almacenamiento se configura para el almacenamiento de software del sistema, software de aplicaciones, informacion del usuario o los programas de acuerdo con algunas realizaciones. El dispositivo de almacenamiento puede ser un disco duro, un disco compacto o una base de datos remota basada en Internet. La RAM se configura para el almacenamiento temporal de informacion y software en curso. El procesador se configura para computerizar y procesar informacion. El dispositivo de representacion se configura para representar la informacion producida. El sistema de computacion puede utilizarse para efectuar algunos procedimientos realizados para visualizar la caractenstica de ecotextura de acuerdo con la presente invencion. En estos casos, los programas se cargan en la RAM del sistema de computacion y, por lo tanto, el sistema de computacion puede iniciar los procesos para efectuar los procedimientos realizados. El sistema de computacion tambien puede representar los resultados por medio del dispositivo de representacion o almacenar los resultados en el dispositivo de almacenamiento.
Las siguientes realizaciones estan basadas principalmente en dispositivos de ultrasonidos y oros detalles espedficos. Sin embargo, para un experto en la materia sera evidente que la presente invencion puede practicarse sin estos detalles espedficos. En otros casos, no se han descrito en detalle procedimientos, metodos ni componentes conocidos para no complicar innecesariamente los aspectos de las realizaciones.
La Figura 1 es un diagrama de flujo que ilustra un procedimiento para cuantificar la caractenstica de ecotextura. El procedimiento es obtener un mdice de ecotextura que indica la distribucion ultrasonica de texturas de una region de eco. El procedimiento para cuantificar la ecotextura comprende: obtener una imagen por ultrasonidos que incluye una pluralidad de pfxeles, y cada pixel en la imagen por ultrasonidos contiene un valor de pixel tal como un valor en escala de grises (S110); definir una region de interes (ROI) en la imagen por ultrasonidos y determinar una desviacion estandar regional, la desviacion estandar de los valores de pfxeles de los pfxeles en la ROI seleccionada (S120); eliminar los pfxeles que tienen un valor de pixel inferior a un valor estandar, un multiplo de la desviacion estandar regional, desde la ROI seleccionada (S130); computar un conjunto de los parametros estadfsticos locales de cada uno de los pfxeles que quedan en la ROI seleccionada; en esta etapa, un N-esimo conjunto de los parametros estadfsticos locales comprende una N-esima media local, una N-esima varianza local, un N-esimo coeficiente de varianza local (CV local), o la combinacion de los mismos, N es un numero del 1 al numero de los pfxeles que quedan en la ROI seleccionada (S140); y adquirir al menos un mdice de ecotextura basado en estos parametros estadfsticos locales (S150).
La Figura 2 es una imagen ejemplar que comprende una region de interes (ROI) y un conjunto de pfxeles de acuerdo con al menos una realizacion de la presente invencion. Despues de adquirir una imagen por ultrasonidos mediante un dispositivo de ultrasonido, una unidad de microprocesamiento (MPU) en el dispositivo de ultrasonido o un sistema de computacion asociado a ultrasonido pueden obtener la imagen por ultrasonidos desde el dispositivo de ultrasonidos. La imagen por ultrasonidos comprende una pluralidad de pfxeles, y cada pixel contiene un valor de pixel (S110). Entonces se puede definir o seleccionar una region de interes 10, el area encerrada por un contorno blanco en la Figura 2, en la imagen por ultrasonidos (S 120). La region de interes 10 suele ser un area sospechosa o una region de interes (ROI) para el que selecciona. En esta realizacion, la ROI es un area sospechosa de tumor de tiroides. Sin embargo, una ROI no se limita al area sospechosa de tumor de tiroides en otras realizaciones.
En la siguiente etapa, una desviacion estandar regional se determina en funcion de los valores de pfxeles de todos los pfxeles en la ROI seleccionada 10. Como se muestra en la Figura 2, cada bloque representa un pixel dentro de la region de interes 10. Para un pixel situado en (i,j) en la region de interes 10, el pixel se senala como P(i,j) y el valor de pixel de P(i,j) se senala como GR(i,j). La desviacion estandar regional (a) es la desviacion estandar de GR(i,j) de los pfxeles en la region de interes 10, se senala como o’=std(GR(i,j)). En algunas realizaciones, la desviacion estandar regional es de todos los valores de pfxeles en la region de interes 10.
En algunas realizaciones, el contorno de la region de interes 10 se contrae hacia dentro para formar, por ejemplo, una region anular que es aproximadamente de 5-10 pfxeles de diametro. La contraccion puede excluir y disminuir las interferencias del halo hipoecoico que rodea a un tumor de tiroides o cualquier variacion artificial. Los pfxeles que quedan en la region redefinida pueden proporcionar un material preferible para la estadfstica, tal como una desviacion estandar regional.
En algunas realizaciones, los pfxeles con un valor de pixel que entren dentro de un intervalo se eliminan de la region
de interes 10 para formar un material preferible para la estadistica. El intervalo puede definirse, sin limitation, como los valores de pixeles de una region anecoica. En algunas realizaciones, los pixeles con valor de pixel inferior a un valor estandar se eliminan desde la ROI seleccionada (S130). El valor estandar aqm se define como un multiplo de la desviacion estandar regional ( ) y un multiplo (r), que puede describirse como r x cr. El multiplo (r) se modifica en funcion de las propiedades tisulares de la formation de imagenes por ultrasonido.
Despues, se computa un conjunto de parametros estadisticos para cada uno de los pixeles que quedan en la ROI seleccionada 10 (S 140). En algunas realizaciones, los parametros estadisticos de un N-esimo pixel se computan en funcion de los pixeles de un area local que consiste en el N-esimo punto de pixel y los puntos de pixel proximos al N-esimo pixel. Un N-esimo parametro estadistico local puede incluir una N-esima media local, una N-esima varianza local, un N-esimo coeficiente de varianza local (CV local), o la combination de los mismos. En estos casos, N es un numero del 1 al numero de los pixeles que quedan en la ROI seleccionada 10. El area local se define mediante una mascara centrada sobre un pixel. Un conjunto de pixeles es cubierto por la mascara, la mascara puede ser una matriz cuadrada compuesta por columnas k y filas k. Como se muestra en la Figura 2, el pixel ejemplar es P(ij) y el valor de pixel de P (ij) es GR (ij). Asimismo, el area local (mascara) de P(ij) es una matriz cuadrada de 5 x 5. En otras realizaciones, los elementos en una matriz cuadrada, Aq,,j, pueden senalarse como:
La matriz cuadrada, Aq lJ , es una matriz k x k, y k = 2q 1.
Entonces, al menos puede obtenerse un mdice de ecotextura de los parametros estadisticos de cada pixel (S150). Los parametros estadisticos comprenden la media local de cada pixel, la varianza local de cada pixel, la CV local de
cada pixel, o la combinacion de los mismos. La media de los valores de pixeles en Aq w se define como una media (l^ q
local o Aujt y la formula completa es:
El coeficiente de variation de los valores de pixeles de pixeles in
formula completa es:
Sin embargo, los calculos de los parametros estadisticos no se procesaran si un punto de pixel de la matriz
cuadrada, Aq L/, esta fuera de la region de interes 10.
En algunas realizaciones, el procedimiento de cuantificacion es obtener un mdice general de ecotextura que indique la distribution ultrasonica de texturas de un area de eco. Por ejemplo, las medias locales y las varianzas locales pueden transformarse mas en una media de las varianzas locales (MOV) o una varianza de la varianza local (VOV), y el mdice de ecotextura puede ser la MOV, la VOV, o el resultado de Sqrt(V0V)/MOV. Un alto valor cuantificado del mdice de ecotextura indica una distribucion de texturas heterogenea en la region de interes 10.
En algunas realizaciones, las CV locales pueden transformarse mas en una media de CV local (MOCV), y el indice de ecotextura puede ser la MOCV. Un alto valor cuantificado del indice de ecotextura indica una distribucion de texturas heterogenea en la ROI seleccionada 10.
Para a region con N pixeles que quedan en la ROI seleccionada, la formula de una media de las varianzas locales es:
La formula de la varianza de las varianzas locales es:
La formula de la media de CV local es:
En algunas realizaciones, el procedimiento de cuantificacion es capaz de obtener el mdice de ecotextura del area local de cada pixel dentro de la ROI seleccionada 10. El mdice de ecotextura se utiliza para evaluar la distribution ultrasonica de texturas local de un area de eco local en estos casos. La visualization del mdice local de ecotextura de cada pixel puede generar una imagen de ecotextura. La imagen visualizada de ecotextura puede ayudar a los profesionales medicos a interpretar y diagnosticar, y aliviar la carga de las profesiones medicas.
Basandose en el procedimiento de cuantificacion mencionado anteriormente, el procedimiento de visualizacion de la presente invention tambien comprende diversas etapas, incluidos los procedimientos para obtener una media regional (y) y una desviacion estandar regional (a). La media regional aqm es la media de valores de plxeles de los plxeles que quedan en la ROI seleccionada 10 despues de que dichos plxeles anecoicos fueron eliminados. Las etapas tambien comprenden los procedimientos para ilustrar una imagen en escala de color de la caracteristica de ecotextura para mostrar la information de texturas en la region de interes 10. La imagen en escala de color de la caracteristica de ecotextura se obtiene a partir de los Indices de ecotextura y las intensidades de imagen de ecotextura. La intensidad de imagen de ecotextura de un pixel es la diferencia absoluta entre la media regional y la media local de dicho pixel. La intensidad de imagen de ecotextura de P(i,j) se senala como Ti,j = Abs(media localjy ’). La imagen en escala de color de la caracteristica de ecotextura puede expresarse en colores, por ejemplo, una textura homogenea puede resaltarse con color azul, y una textura heterogenea puede resaltarse con color rojo.
En algunas realizaciones, el procedimiento de visualizacion de la presente invencion tambien comprende diversas etapas, incluidos procedimientos para obtener el valor visualizado (Vj) de cada pixel basado en la intensidad de imagen de ecotextura, un Kmite superior (U), y un Kmite inferior (L). El valor visualizado (Vi,j) de un pixel es 0 si la intensidad de imagen de ecotextura del pixel supera el Kmite superior. El valor visualizado (Vj) de un pixel es un valor predeterminado si la intensidad de imagen de ecotextura del pixel es inferior al Kmite inferior. Sin embargo, si la intensidad de imagen de ecotextura de un pixel entra dentro del Kmite superior y el Kmite inferior, el valor visualizado (Vj) de dicho pixel se senala como (valorpredeterminado) x (U-Tj)/(U-L). Por ejemplo, si el valor predeterminado es 230 en un caso, el valor visualizado Vj de un pixel P(i,j) seria:
En algunas realizaciones, el procedimiento de visualizacion de la presente invencion tambien comprende diversas etapas, incluidos procedimientos para determinar un Kmite superior y un Kmite inferior en funcion de la media de las varianzas locales (MOV) y la varianza de las varianzas locales (VOV). La media de las varianzas locales (MOV) y la varianza de las varianzas locales (VOV) se obtienen de las medias locales y las varianzas locales. La media de las varianzas locales multiplicada por la desviacion estandar regional (o’) y dividida ademas por dos divisores, la varianza de las varianzas locales y un Kmite superior (S1), da como resultado el Kmite superior. La media de las varianzas locales multiplicada por la desviacion estandar regional (o) y dividida ademas por dos divisores, la varianza de las varianzas locales y un Kmite inferior (S2), da como resultado el Kmite inferior. El Kmite superior (S1) y el Kmite inferior (S2) son dos factores ajustables cada uno de los cuales se encuentra entre 0,5 y 10,0, y el Kmite inferior (S2) es siempre mas que el Kmite superior (S1). Un Kmite superior (U) y un Kmite inferior (L) pueden expresarse como:
U = (MOV/VOV) x (O')/(Si)
L = (MOV/VOV) x (
0 ) /
(S
2)
En algunas realizaciones, el Kmite superior y el Kmite inferior se determinan en parte por la media de CV local
(MOCV) obtenida de las CV locales. La redproca de la media de CV locales (MOCV) multiplicada por la desviacion estandar regional (o’) y tambien dividida por un lfmite superior (Si) da como resultado el Kmite superior. La redproca de la media de CV locales (MOCV) multiplicada por la desviacion estandar regional (o’) y tambien dividida por un lfmite inferior (S2) da como resultado el lfmite inferior. El lfmite superior (S1) y el lfmite inferior (S2) son dos factores ajustables cada uno de los cuales se encuentra entre 0,5 y 10,0, y el lfmite inferior (S2) es siempre mas que el lfmite superior (Si). El lfmite superior (U) y el lfmite inferior (L) en estas realizaciones puede expresarse como:
U
=
(1/MOCV) x (O')/(SO)
L = (1/MOCV) x (O')/(SO
La Figura 3 es una imagen en escala de color de ecotextura ejemplar de acuerdo con al menos una realizacion de la presente invencion. Como se muestra en la Figura 3, el color de cada pixel se determina por su valor visualizado (Vij) y una conversion del modelo de color del modelo de color HSV al modelo de color RGB. Los colores en una imagen en escala de color de ecotextura pueden expresarse en una escala de colores entre rojo, naranja, amarillo, verde y azul. La recogida de cada valor visualizado puede formar una imagen en escala de color de ecotextura que representa la distribucion de ecotextura de la ROI seleccionada en una imagen por ultrasonidos.
Como se muestra en la Figura 4A, la Figura 4B, la Figura 5A y la Figura 5B, estas realizaciones indican que el procedimiento de acuerdo con la presente invencion proporciona las imagenes visualizadas con la escala de colores suaves y mas contraste entre la textura heterogenea y la textura homogenea. La Figura 4A y la Figura 5A representan las imagenes originales de la Figura 4B y la Figura 5B respectivamente. La Figura 4B es una imagen visualizada ejemplar para mostrar una gran cobertura con color azul y representar un caso con una distribucion de texturas homogenea. La Figura 5B es una imagen visualizada ejemplar para mostrar una gran cobertura con color rojo y representar un caso con una distribucion de texturas heterogenea.
De acuerdo con la Figura 6A, la Figura 6B, la Figura 6C y la Figura 6D, el procedimiento de visualizacion puede mejorar el contraste de imagen ajustando el lfmite superior (Si) y el lfmite inferior (S2). Estas realizaciones indican que la imagen visualizada con lfmite superior (Si) elevado y lfmite inferior (S2) elevado proporciona una imagen con mejora de contraste. La Figura 6A representa la imagen por ultrasonidos original, y el lfmite superior (Si) y el lfmite inferior (S2) se aumentaron como se muestra en la Figura 6B, la Figura 6C y la Figura 6D.
En algunas realizaciones, el procedimiento de cuantificacion y visualizacion comprende etapas para obtener un material para la estadfstica preferible. Las etapas comprenden procedimientos para excluir regiones que contienen informacion no valida de la region de interes. El procedimiento de cuantificacion y visualizacion tambien comprende etapas para mejorar el contraste para resaltar los patrones en imagenes. Las etapas comprenden procedimientos para manipular los factores ajustables, por ejemplo, el lfmite superior y el lfmite inferior y los procedimientos para convertir los valores visualizados del modelo de color HSV al modelo de color RGB. Como se muestra en la Figura 7A y la Figura 7B, el procedimiento de cuantificacion y visualizacion de la presente invencion proporciona una manera de convertir una imagen original en una imagen con mejora de contraste. Las imagenes con mejora de contraste pueden ayudar a los profesionales medicos a identificar los supuestos enfoques con heterogeneidad. Algunas realizaciones de la presente invencion proporcionan una precision del 74,8% al distinguir los nodulos de tiroides benignos de los nodulos de tiroides malignos. A diferencia de la Figura 7C, una imagen procedente de una tecnica anterior con una precision del 60%, las realizaciones de la presente invencion presentan grandes mejoras en la visualizacion y proporcionan una imagen clara que representa la distribucion de la caractenstica de ecotextura.
Algunas realizaciones de la presente invencion se refieren a un sistema para visualizar la caractenstica de ecotextura A. El sistema para cuantificar y visualizar la caractenstica de ecotextura A se configura para ejecutar el procedimiento mencionado anteriormente para cuantificar y visualizar la caractenstica de ecotextura. El sistema para cuantificar y visualizar la caractenstica de ecotextura A puede dividirse como un sistema de cuantificacion y un sistema de visualizacion. El sistema de cuantificacion y el sistema de visualizacion comprenden los mismos componentes, pero ejecutan los diferentes procedimientos. El sistema de cuantificacion realiza el procedimiento mencionado anteriormente para cuantificar la caractenstica de ecotextura; por el contrario, el sistema de visualizacion realiza el procedimiento mencionado anteriormente para visualizar la caractenstica de ecotextura. La Figura 8 es un diagrama de bloques que ilustra un sistema para cuantificar y visualizar los patrones de eco de acuerdo con al menos una realizacion de la presente invencion. Como se muestra en la Figura 8, el sistema en algunas realizaciones comprende un dispositivo de captura de imagenes por ultrasonidos 20, un modulo de procesamiento de imagenes 30, un dispositivo de representacion 50 y un dispositivo de entrada 40.
El dispositivo de captura de imagenes por ultrasonidos 20 se configura para adquirir imagenes por ultrasonidos. Cada imagen por ultrasonidos comprende una pluralidad de pfxeles, y cada pixel contiene un valor de pixel tal como un valor en escala de grises. El dispositivo de captura de imagenes por ultrasonidos 20 aqd puede ser cualquier dispositivo de ultrasonido capaz de tomar o capturar imagenes por ultrasonidos.
El modulo de procesamiento de imagenes 30 conectado con el dispositivo de captura de imagenes por ultrasonidos 20 se configura para recibir y procesar las imagenes por ultrasonidos. El modulo de procesamiento de imagenes 30 comprende una unidad de analisis 3i y una unidad de procesamiento 32 conectada a la unidad de analisis 3i. El
modulo de procesamiento de imagenes 30 puede ser cualquier dispositivo de hardware o software para procesar las imagenes y realizar los procedimientos de analisis y proceso. Un modulo de procesamiento de imagenes 30 ejemplar es el software o el sistema integrado instalado en un dispositivo de captura de imagenes por ultrasonidos 20. Otro modulo de procesamiento de imagenes 30 ejemplar es un ordenador o una unidad de procesamiento grafico (GPU).
El dispositivo de representacion 50 conectado con el modulo de procesamiento de imagenes 30 se configura para representar imagenes por ultrasonidos y la informacion producida. El dispositivo de entrada 40 conectado con el modulo de procesamiento de imagenes 30 se configura para definir una region de interes (ROI) sobre una imagen por ultrasonidos. El dispositivo de entrada 40 puede ser cualquier equipo para introducir texto, imagenes o senales de control. Un dispositivo de entrada 40 ejemplar es un raton, un teclado, un bloc de notas electronico, una pantalla tactil o un microfono.
Las siguientes realizaciones comportan el sistema para cuantificar la caractenstica de ecotextura. Una imagen por ultrasonidos se representa en el dispositivo de representacion 50. Despues, se selecciona una region de interes (ROI) en la imagen por ultrasonidos por medio del dispositivo de entrada 40 y la unidad de analisis 31 recibe despues la ROI seleccionada. Entonces, la unidad de procesamiento 32 determina una desviacion estandar regional, a saber, la desviacion estandar de los valores de pfxeles de los pfxeles en la region de interes. La unidad de analisis 31 tambien elimina algunos pfxeles con el valor de pixel inferior a un valor estandar en la ROI seleccionada. El valor estandar aqrn es un multiplo de la desviacion estandar regional. Despues, la unidad de procesamiento 32 computa un conjunto de parametros estadfsticos locales de cada pixel que queda en la region de interes. En esta etapa, un N-esimo conjunto de los parametros estadfsticos locales se calcula en funcion de los valores de pfxeles del punto de pixel y los puntos de pixel proximos al N-esimo pixel en la ROI seleccionada, y N representa un numero natural del 1 al numero de los pfxeles que quedan en la rOi seleccionada. En la ultima etapa, la unidad de procesamiento 32 adquiere al menos un mdice de ecotextura basado en los parametros estadfsticos locales. En algunas configuraciones, los parametros estadfsticos locales pueden ser una pluralidad de coeficientes de varianza locales, una pluralidad de medias locales, una pluralidad de varianzas locales, o la combinacion de los mismos. La unidad de procesamiento 32 obtiene el parametro estadfstico y el mdice de ecotextura de la manera desvelada en el procedimiento mencionado anteriormente para cuantificar la caractenstica de ecotextura.
Las siguientes realizaciones comportan el sistema para visualizar la caractenstica de ecotextura de acuerdo con la presente invencion. Las realizaciones comprenden tres fases y cada fase comprende diversas etapas. La primera fase empieza con una imagen por ultrasonidos representada en el dispositivo de representacion 50. Despues, se selecciona una region de interes (ROI) en la imagen por ultrasonidos por medio del dispositivo de entrada 40 y la unidad de analisis 31 recibe a continuacion la ROI seleccionada. Despues, la unidad de procesamiento 32 determina una desviacion estandar regional, a saber, la desviacion estandar de los valores de pfxeles de los pfxeles en la region de interes. La unidad de analisis 31 tambien excluye algunos pfxeles con un valor de pixel inferior a un valor estandar en la region de interes. El valor estandar aqrn es un multiplo de la desviacion estandar regional. A continuacion, la unidad de procesamiento 32 computa un conjunto de parametros estadfsticos locales de cada uno de los pfxeles que quedan en la region de interes. En esta etapa, un N-esimo conjunto de los parametros estadfsticos locales se calcula en funcion de los valores de pfxeles del N-esimo punto de pixel y los puntos de pixel proximos al N-esimo pixel en la ROI seleccionada, y N representa un numero natural del 1 al numero de pfxeles que quedan en la region de interes. En la ultima etapa, la unidad de procesamiento 32 adquiere al menos un mdice de ecotextura basado en los parametros estadfsticos locales. Cabe senalar que en estas realizaciones, los parametros estadfsticos locales comprenden al menos una pluralidad de medias locales. La segunda fase empieza con que la unidad de procesamiento 32 determina una media regional, a saber, la media de los valores de pfxeles de los pfxeles que quedan en la region de interes. Posteriormente, la unidad de procesamiento 32 tambien computa la diferencia absoluta entre la media regional y la media local de cada pixel para obtener una intensidad de imagen de ecotextura de dicho pixel. En la ultima fase, la unidad de analisis 31 fusiona los indices de ecotextura y la intensidad de imagen de ecotextura para ilustrar una imagen en escala de color de la caractenstica de ecotextura. En algunas realizaciones, los parametros estadfsticos locales tambien pueden comprender una pluralidad de coeficientes de varianza locales y una pluralidad de varianzas locales. La unidad de procesamiento 32 obtiene los indices de ecotextura y la intensidad de imagen de ecotextura de la manera desvelada en el procedimiento mencionado anteriormente para visualizar la caractenstica de ecotextura.
En algunas realizaciones, puede obtenerse un valor visualizado comparando cada intensidad de imagen de textura con respecto a un lfmite superior y un lfmite inferior mediante la unidad de analisis 31. El procedimiento para adquirir el valor visualizado y el procedimiento para comparar fueron desvelados en el procedimiento mencionado anteriormente para visualizar la caractenstica de ecotextura. La unidad de procesamiento 32 puede adquirir el lfmite superior y el lfmite inferior de una manera desvelada en el procedimiento mencionado anteriormente para visualizar la caractenstica de ecotextura.
Claims (11)
1. Un procedimiento para visualizar una caracteristica de ecotextura, que comprende:
obtener una imagen por ultrasonidos, en la que la imagen por ultrasonidos comprende una pluralidad de pixeles, en la que cada pixel contiene un valor de pixel;
definir una region de interes en la imagen por ultrasonidos y determinar una desviacion estandar regional, en la que la desviacion estandar regional es la desviacion estandar de los valores de pixeles de los pixeles en la region de interes;
eliminar los pixeles que tienen los valores de pixeles inferiores a un valor estandar en la region de interes, en el que el valor estandar es un multiplo de la desviacion estandar regional;
generar un conjunto de parametros estadisticos locales para cada uno de los pixeles que quedan en la region de interes, en el que un N-esimo conjunto de parametros estadisticos locales se obtiene a partir de los pixeles dentro de un area local compuesta por un N-esimo punto de pixel y los pixeles proximos al N-esimo pixel en la region de interes, y el N-esimo pixel es uno de los pixeles que quedan en la region de interes, N es un numero natural del 1 al numero de los pixeles que quedan en la region de interes, y los parametros estadisticos locales comprenden una pluralidad de medias locales;
obtener al menos un mdice de ecotextura de acuerdo con los parametros estadisticos locales;
generar una pluralidad de intensidades de imagen de ecotextura, en la que cada una de las intensidades de imagen de ecotextura representa una diferencia absoluta entre una media regional y la media local de cada uno de los pixeles que quedan en la region de interes, y en la que la media regional es una media de los valores de pixeles de los pixeles que quedan en la region de interes; y
obtener una imagen en escala de color de la caracteristica de ecotextura fusionando el al menos un mdice de ecotextura y las intensidades de imagen de ecotextura.
2. El procedimiento segun la reivindicacion 1, que comprende ademas:
comparar cada una de las intensidades de imagen de ecotextura con respecto a un limite superior y un limite inferior; y
generar valores visualizados a partir de la etapa de comparar, en los que cada uno de los valores visualizados se
representa el limite superior, y L representa el limite inferior.
3. El procedimiento segun la reivindicacion 2, en el que los parametros estadisticos locales comprenden varianzas locales y el procedimiento tambien comprende:
generar una desviacion estandar regional de los valores de pixeles de los pixeles que quedan en la region de interes;
calcular una media de las varianzas locales y una varianza de las varianzas locales; y
determinar el limite superior y el limite inferior, en el que el limite superior se determina mediante la siguiente formula:
U = (MOV/VOV) X ( V ) / (St ) ,
y el limite inferior se determina mediante la siguiente formula:
L = {MOV/VOV) X (<t ' ) / ( S 2) ,
en la que U representa el limite superior, L representa el limite inferior, MOCV representa la media de las CV locales, o’ representa la desviacion estandar regional, Si, representa un limite superior, y S2 representa un limite inferior.
4. El procedimiento segun la reivindicacion 2, en el que los parametros estadisticos locales comprenden coeficientes de varianza locales y el procedimiento tambien comprende:
generar una desviacion estandar regional de los valores de pixeles de los pixeles que quedan en la region de interes;
calcular una media de los coeficientes de varianza locales; y
determinar el limite superior y el limite inferior, en el que el limite superior se determina mediante la siguiente formula:
U = (1 /MOCV) x O'VCSi),
y el Kmite inferior se determina mediante la siguiente formula:
L = (l/MOCV) x (a ') /(S 2),
en la que U representa el l^mite superior, L representa el Ifmite inferior, MOCV representa la media de las CV locales, o’ representa la desviacion estandar regional, Si, representa un lfmite superior, y S2 representa un Kmite inferior.
5. El procedimiento segun la reivindicacion 3 o 4, en el que el lfmite superior y el lfmite inferior son dos factores ajustables, y ambos se encuentran entre 0,5 y 10,0, y en el que el lfmite inferior es siempre superior al lfmite superior.
6. El procedimiento segun la reivindicacion 1, en el que una matriz cuadrada k-por-k cubre el area local de los pfxeles, en la que k es un numero natural.
7. Un sistema para visualizar una caractenstica de ecotextura, que comprende:
un dispositivo de captura de imagenes por ultrasonidos configurado para adquirir una imagen por ultrasonidos, en el que la imagen por ultrasonidos comprende una pluralidad de pfxeles y cada pfxel contiene un valor de pfxel; un modulo de procesamiento de imagenes conectado con el dispositivo de captura de imagenes por ultrasonidos configurado para recibir y procesar imagenes por ultrasonidos, en el que el modulo de procesamiento de imagenes tambien comprende una unidad de analisis y una unidad de procesamiento conectado a la unidad de analisis;
un dispositivo de representation conectado con el modulo de procesamiento de imagenes configurado para representar las imagenes por ultrasonidos; y
un dispositivo de entrada conectado con el modulo de procesamiento de imagenes configurado para definir una region de interes sobre una imagen por ultrasonidos;
en el que la unidad de analisis se configura para recibir la region de interes, y la unidad de procesamiento se configura para determinar una desviacion estandar regional de los valores de pfxeles de los pfxeles en la region de interes;
en el que la unidad de analisis se configura adicionalmente para eliminar los pfxeles que tienen los valores de pfxeles inferiores a un valor estandar, un multiplo de la desviacion estandar regional, en la region de interes, y la unidad de analisis tambien se configura para generar un conjunto de parametros estadfsticos locales para cada uno de los pfxeles que quedan en la region de interes, un N-esimo conjunto de los parametros estadfsticos locales se obtiene a partir de los pfxeles dentro de un area local compuesta por un N-esimo punto de pfxel y los puntos de pfxel proximos al N-esimo pfxel en la region de interes, N es un numero natural del 1 al numero de los pfxeles que quedan en la region de interes y los parametros estadfsticos locales comprenden una pluralidad de medias locales; y
en el que la unidad de procesamiento se configura adicionalmente para obtener al menos un mdice de ecotextura basado en los parametros estadfsticos locales, y la unidad de procesamiento tambien se configura para generar una pluralidad de intensidades de imagen de ecotextura, en el que cada una de las intensidades de imagen de ecotextura representa una diferencia absoluta entre una media regional y la media local de cada uno de los pfxeles que quedan en la region de interes, en el que la media regional es una media de los valores de pfxeles de los pfxeles que quedan en la region de interes; y
en el que la unidad de analisis tambien se configura para obtener una imagen en escala de color de la caractenstica de ecotextura fusionando el al menos un mdice de ecotextura y las intensidades de imagen de ecotextura.
8. El sistema segun la reivindicacion 7, en el que la unidad de procesamiento tambien se configura para comparar cada una de las intensidades de imagen de ecotextura con respecto a un lfmite superior y un lfmite inferior, y la unidad de procesamiento tambien se configura para determinar valores visualizados, y en el que cada uno de los valores visualizado se determina mediante la siguiente formula:
f 0 ,si
t > u
valor visualizado = 7 PV, si T < L ;
{PV x (77 - T ) / ( U - L ) , si L < T < U
en la que PV representa un valor predeterminado, T representa la intensidad de imagen de ecotextura, U representa el lfmite superior, y L representa el lfmite inferior.
9. El sistema segun la reivindicacion 8, en el que los parametros estadfsticos locales comprenden una pluralidad de varianzas locales y la unidad de procesamiento tambien se configura para generar una desviacion estandar regional de los valores de pfxeles de los pfxeles que quedan en la region de interes y calcular una media de las varianzas
locales y una varianza de las varianzas locales, y la unidad de procesamiento tambien se configura para determinar el Kmite superior y el Kmite inferior, en el que el limite superior se determina mediante la siguiente formula:
U = {MOV/VOV) x 0 ') / ( £ i ) ,
y el Kmite inferior se determina mediante la siguiente formula:
L = (MOVIVOV) x (a')/(S2\
en la que U representa el limite superior, L representa el limite inferior, MOV representa la media de las varianzas locales, VOV representa la varianza de las varianzas locales, a’ representa la desviacion estandar regional, S1, representa un limite superior, y S2 representa un Krnite inferior.
10. El sistema segun la reivindicacion 8, en el que los parametros estadisticos locales comprenden una pluralidad de coeficientes de varianza locales y la unidad de procesamiento tambien se configura para generar una desviacion estandar regional de los valores de pixeles de los pixeles que quedan en la region de interes y calcular una media de los coeficientes de varianza locales, y la unidad de procesamiento tambien se configura para determinar el limite superior y el limite inferior, en el que el Krnite superior se determina mediante la siguiente formula:
U = ( 1/MOCV) x O ')/ 0Sx),
y el limite inferior se determina mediante la siguiente formula:
L = (1 /MOCV) X 0 ' ) / ( S 2),
en la que U representa el limite superior, L representa el Krnite inferior, MOCV representa la media de las CV locales, a’ representa la desviacion estandar regional, S1 representa un limite superior, y S2 representa un limite inferior.
11. El sistema segun las reivindicaciones 9 y 10, en el que el limite superior y el Krnite inferior son dos factores ajustables, y ambos se encuentran entre 0,5 y 10,0, y en el que el limite inferior siempre es superior al limite superior.
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