超声图像（共8篇）
超声图像 篇1
超声成像技术在现代无损检测技术中是一种令人瞩目的新技术。目前,超声成像存在的主要问题是分辨率较低,而超声图像的空间分辨率,包括横向和纵向分辨率,是超声图像质量评价的一项关键性指标,决定着超声图像的应用价值[1]。超声图像不清晰,主要是由于横向分辨率不高,研究改善超声检测横向分别率以提高缺陷检测精度的方法主要采用两种途径:一是改进和更新硬件提高系统理论分辨率;二是利用数据软处理方法,提高算法精度。由于改进和更新硬件所需周期长,成本高,且受限于技术发展,因此,利用数据软处理技术提高分辨率显得尤为重要[2]。针对超声图像的应用特点,本文过采用基于经典图像复原的方法来改善横向分辨,提高超声图像分辨率。
1 经典图像复原
在经典图像复原中,图像的退化模型可表述为:
式中b表示采集系统的模糊函数,假定为线性移不变系统;g表示观测图像;f表示原始图像;n表示零均加性高斯噪声。利用一个矩阵-向量公式来表示观测图像的成像过程。
图像复原问题是希望通过观测的模糊图像获得原始图像的近似解,可看作解卷积问题。对式(11-6)进行傅利叶变换,得
式中G(W)F(w),B(W),N(W)分别是g,f,b,n的傅利叶变换。则这个解卷积问题的频域解为:
按照傅里叶光学的观点,光学成像系统是一个低通滤波器,模糊函数b表现为低通特性。那么,在高频域,趋于无穷大,噪声N(w)的一个微小的数值变动都会造成解的很大变动,这意味着解卷积的解不是连续地依赖观测数据,即观测模糊图像的一个很小偏移,可能使得解出现一个幅度很大的高频寄生分量叠加在真解上。由此说明图像复原问题是一种病态反问题。围绕如何使这个病态问题成为良态,一些研究者提出许多图像复原算法,如随机统计方法(最大似然法,最大后验概率法)、投影到凸集法、最大熵法、总体最小二乘法、期望-最大化算法、空间自适应规整算法及一些频域算法[3](如维纳滤波)等。
2 退化函数建模
图像复原的基础就是建立图像退化的数学模型,不同的图像产生系统具有不同的图像退化模型。通常其图像退化、复原的一般过程如图所示。
图像退化由系统特性和噪声两部分引起,图1中f(x,y)表示原始图像;h(x,y)表示成像系统的冲激响应或点扩散函数PSF(point spread function);n(x.y)表示噪声模型;g(x,y)表示实际得到的退化图像;w(x,y)表示复原滤波器;表示复原的图像。成像过程中的“退化”指图像在形成、传输和记录过程中,由于成像系统、传输介质和设备的不完善等因素的影响,使得图像质量降低。引起图像退化的因素很多,例如:成像系统的散焦,成像设备与物体的相对运动,成像器材的固有缺陷以及外部干扰等。由可知,超声图像的退化可以用点扩散函数来表示,所以成像系统的分辨率也可以用点扩散函数的等效宽度或积分面积来定义。经过图像复原处理,点扩散函数造成的图像退化得到改善,意味着图像分辨率的提高[4]。
线性移动退化函数
线性退化函数表达式为:
式中,d是退化函数的长度。
散焦退化函数
散焦退化函数可以表达为:
式中,假定计算离散傅立叶变换的尺寸是L0×L0。这样,可以计算退化图像的傅立叶变换。如果退化图像的信噪比较高,在频域图上应该观测到圆形的轨迹,从该图上测出dr,即可决定散焦半径R,从而决定退化函数[5]。
Gauss退化函数
Gauss退化函数可以表达为:
式中,K是归一化常数;α是一个正常数;C是h(m,n)的圆形支持域。
3 仿真实验
根据成像过程中的模糊传递函数(点扩展函数)来消除图像退化是图像复原的任务,为了实现试验对比效果,除了上面介绍的三种方法之外,还使用函数fspecial创建点扩散函数对图像进行模糊建模[6]:
PSF=fspecial(‘motion',len,theta)(3-1)
试验图像采用Omniscan超声相控阵探伤仪对对接焊缝进行扫描而获得的超声C-扫描图像,如图2a所示,图2b和2c分别为其灰度图像及灰度图像的傅里叶变换幅度。
图2b经散焦退化(散焦斑半径R=3.0),线性运动退化(运动模糊的长度d=5.0),高斯退化(α=0.25,尺寸为5×5)以及式(3-1)模糊处理结果分别如图3所示。对图3a,3c及3d经受限制自适应复原算法处理后的图像如图4所示。算法实现是采用收敛速度较快的共轭梯度法来解线性方程,程序中迭代次数指定为40,算法执行时间如表1所示。
结语
本文基于经典图像复原方法对提高超声图像横向分辨率的方法进行了研究,介绍了图像模型的建立以及几种经典的图像复原方法,提出了图像模型自适应的复原算法并进行了仿真研究。从仿真实验可以看出,经典图像复原方法对提高超声图像的横向分辨率有一定的效果。
摘要：本文针对超声成像存在空间横向和纵向分辨率较低的主要问题,根据超声图像的应用特点,利用数据软处理技术提高分辨率。采用基于经典图像复原的方法来改善横向分辨从而提高超声图像分辨率。提出图像模型自适应的复原算法并对超声图像进行了仿真研究,仿真结果表明该算法对提高图像横向分辨率有一定效果。
关键词：超声成像,图像复原,图像模型,仿真
参考文献
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超声图像 篇2
【关键词】急性阑尾炎；病理分型；超声特征；分析
【文章编号】1004-7484（2014）03-01210-01
急性阑尾炎是临床上很常见的急腹症，因为发病急且痛苦大，因此需要及时送医就诊。阑尾发生的炎症处理及时不会突破阑尾到达腹腔，但是有些急性阑尾炎病变较严重，若处理不及时就会有发生腹腔大范围感染的危险，所以临床上对待急性阑尾炎病人要尽快确定病理分型、实施救治。
1 阑尾与阑尾炎
正常的阑尾位于右髂窝内，长度在5～7cm之间，宽一般为0.5cm，管壁分粘膜、粘膜下层、肌层以及浆膜四层，粘膜层覆以单层柱状上皮，可见少量杯状细胞，上皮层内陷成单直管状腺体，固有层内有丰富的淋巴组织是其显著的特点；阑尾的粘膜下层较厚，由疏松的结缔组织构成，偶见脂肪小叶；肌层和浆膜层机构与其他肠段相同，但阑尾的肠壁神经节多散在分布而不形成神经丛（Emery，1970）[1]。阑尾是一条开口于盲肠后内侧的盲管。阑尾被食物残渣或异物堵住了，在阑尾腔就会发生急性的炎症反应，另外阑尾受到了机械的损伤也会引发炎症。临床上超声检查是诊断急性阑尾炎的首选方法之一，超声检查可以清楚的显示阑尾的大小、形态、位置以及炎症病变的严重程度等，从而确定其病理分型[2]。
2 急性阑尾炎的病理分型与超声特征
2.1 超声检查的发展与急性阑尾炎诊断
随着科学技术的发展，超声检查的设备得到了完善和创新，从最初的简单二维超声检查，到现在已经有了彩色多普勒超声诊断仪以及ViVid彩超仪等。超声使用的探头一般包括低频探头和高频探头两种，现在还有一种超高频的探头。设备的更新使得超声检查在临床诊断中的價值越来越高，对于某种疾病的诊断更是可以更精细的观察和判断，超声检查使得对急性阑尾炎的快速病理分型成为可能[3，4]。
2.2 各种急性阑尾炎的病理分型及其超声特征
正常阑尾不易显示，当阑尾发生了病变如水肿、充血、腔内有液体滞留、阑尾管壁的厚薄发生了变化、阑尾发生了穿孔、盆腔有积液等时，在超声上会有相应的显示。下面就急性阑尾炎的具体病理分型及超声特征进行分析[5]。
2.2.1 急性单纯性阑尾炎：病理变化为阑尾水肿较轻，宽度在0.6cm左右，多半为局部盲端的增粗或是阑尾系膜的增厚。因为单存性阑尾炎是病理变化的初期，所以阑尾各层结构破坏不大，管壁层次清晰，而且炎症多限制在黏膜和黏膜下层。要用高频探头才能看到管腔内超声回声出现暗区或无回声，横切时会出现“靶环”特征，而纵切时则呈现“手指状”特征。临床病理学观察阑尾仅表现为浆膜面血管充血，阑尾可略增粗，腔略扩大，病变以远端为明显。阑尾各层组织仅表现为充血水肿，或大量中性粒细胞浸润，以粘膜下层的病变较为明显[6]。
2.2.2 急性化脓性阑尾炎：病理变化为阑尾肿胀明显，全程都发生了肿大。阑尾浆膜层充血，层次不清晰，阑尾腔内含较多血性脓液，而且表面有渗出物渗出，病理切片上可见有大量炎细胞浸润，阑尾壁亦因充血水肿加剧而增厚，阑尾明显增粗，腔内可见脓液，当脓液大量积聚时，阑尾腔扩张，壁变薄，甚至可致穿孔[6]。此时在声像图上可以看到管壁浆膜层明显增厚，长轴切位呈“腊肠”样，横位切则呈“同心圆”样。腔内表现为明显的液性暗区，暗区内有密集的点状回声（多为粪石）。在超声图像上有时还可以看到在阑尾周围有低回声的实质性肿块，这是肿大的淋巴结。
2.2.3 急性坏疽性阑尾炎：病理变化为阑尾显著肿胀，各层结构都发生了坏死，分界不清晰。阑尾因广泛出血坏死而呈黑绿色，其壁甚脆弱，往往伴有穿孔[6]。阑尾穿孔时，有明显的炎性渗出物，超声图像上出现回声中断的现象，右下腹可见较大范围的游离无回声区，有少数的还可以看到腔内出现气体强回声区。
2.2.4 阑尾周围脓肿：病理变化为阑尾在发生穿孔前，就被周围的腹腔网膜包裹，然后形成一些包块状的结节物。或是阑尾在穿孔后，炎性物质渗出到腹腔，引发了腹腔右下腹肠管及大网膜的局限性炎症，阑尾的结构已经不能辨认[6]。此时超声上出现杂乱的低回声团块样图像，阑尾轮廓模糊不清，受感染的肠管出现扩张及蠕动减弱等。
3 结语
急性阑尾炎简单来说就是发生在腹腔脏器阑尾的急性炎症，伴有不同程度的剧痛，有些也有转移性疼痛，而且通常还会有一些不良的心理感受，如恶心、呕吐等。，急性阑尾炎有多种分型，不同的临床分型其病理学改变和对应的超声图像均有不同的特点。超声检查也是诊断急性阑尾炎的重要方法之一，具有很高的准确性和敏感性，通过超声图像的特征分析和辨别，有助于分清急性阑尾炎的病理分型，从而为临床上实施正确的、及时的治理提供了重要的理论指导价值。
参考文献：
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产前超声医学图像处理 篇3
一、超声医学图像处理方法
1.1计算机的视觉
我国的计算机视觉处理手法与医学影像研究处理方法的结合一直是一个重点研究课题, 同时也对我国传统的医学图像处理技术的发展产生了重要影响。在我国的计算机视觉领域目前已经研究总结了大量有价值的研究方法和研究技术。
1.1.1图像滤波
超声的图像滤波应用主要作用在于过滤掉斑点噪声。斑点噪声主要是因为人体内存在很多实际尺寸小于波长的人体组织机构, 同时在后向的散射声波影响下而产生, 斑点和噪声的出现进一步降低了在B超成像过程中的实际图像对比以及组织内可以提取的详细信息数据。通过调查研究可以发现, 斑点噪声的模型可以大致划分为两个类别:完全性的随机模型、长阶次非随机模型、断阶次非随机模型。目前我国已经采用的多种超声成像滤波算法都可以实现一定程度的噪声过滤, 并没有哪一个固定的滤波算法可以实现应用最优效果发挥, 对于固定的图像成像分析可以采用多种定性以及定量形式进行计算, 从而对各类型滤波进行对比分析, 所以属于一种可行性较强的应用方案[1]。
1.1.2图像分割
医学的图像构成处理方法研究过程中, 图像分割一直都是其中一个热门讨论课题。主要的图像分割目标在于按照合理的规则进行图像像素类型划分。早期的该部分技术主要有区域生长以及聚类, 主要是借助图像的灰度信息, 但是应用此类方法对于灰度值较为相近的两种类型物品难以区分, 以边缘检测的方法进行分析需要结合梯度信息, 但是该类型的方法没有较为敏感的噪声反应度, 同时对于边缘较为模糊的物体提取存在困难, 因为大部分的产科超声医学计算机成像质量较差, 同时在操作过程中的待分割目标也较为复杂, 所以需要利用更加多元化的信息处理方法才能取得更好的分割处理效果。形状先验操作形式是在活动的具体轮廓和活动模型的提出而受到重视, 以神经网络信息计算方法为分割的主要目标, 同时也可以通过学习一种合理的分割形式来提高分割效果[2]。
1.2机器学习
在我国的产前超声医学处理过程中, 机器学习都占据重要的地位并发挥着重要的作用, 主要是因为机器学习促进了我国的产前超声诊断以及智能化发展, 对于部分没有充足精确度和分析推导较为困难的问题, 可以利用实际案例中的自动学习算法提高准确性。近些年来, 我国大部分的超声成像医学设备开始应用于临床实践中, 从而丰富了总体的超声医学成像数据信息资源, 进而也提高了机器学习在产前超声的医学应用可行性[3]。
二、产前的应用
国内学者对于标准切面自动化搜索研究成果已经较为丰富, 获得了较大的研究进展, 首先, 提出了自动化的标准切面模型成像方法, 该种方法需要人工进行参考切面处理, 同时还应该根据实际的统计方法进行其他类型研究, 上述工作多数都是以传统图像处理手段为基础, 实际的有效性主要是以假设的正确性为基础, 但是从另一个角度进行分析也难以满足所以复杂的要求。机器学习主要是可以实现自动化的训练数据信息提取, 通过该种方法可以获得更加复杂同时可靠性较强的经验, 同时还可以实现系统范化性能的良好实现。
结论:以超声图像为基础的医学诊断属于我国当前临床诊断中的重要方式, 基于超声图像手段的医学诊断方式具有受损程度小、及时性强、非侵入等众多优点, 从而让其在实际的诊断中得到了更为广泛的发展和应用。本文主要从产前超声医学为研究背景, 对相关的医学图像处理方法以及处理手段的原理进行了综合分析和阐述, 同时也对其中应用的关键性技术进行了综合分析, 可以丰富该领域的研究成果。
参考文献
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超声图像的特性研究进展 篇4
Z表示声特性阻抗, 其单位为牛顿.秒每立方米, 它称为瑞利。超声成像的声波传播递质就是人体组织, 由于人体组织超声阻抗分布不均匀, 如肌肉、水和骨头的超声阻抗分别为1.70、1.50、6.10瑞利, 所以超声射入体后, 由表面到深部将经过不同声特性阻抗和不同衰减特性的器官与组织, 从而产生不同的反射与衰减。这种不同的反射与衰减是构成超声图像的基础。超声仪将接收到的回波根据其强弱用明暗不同的光点依次显示在屏幕上, 就显出人体的断面超声图像, 亦称声像图 (sonogram) 。超声图像是以明 (白) 暗 (黑) 之间不同的灰度来反映超声回波的强弱。弱回波为暗区 (黑影) , 强回波则为亮区 (白影) 。
超声具有无创性、无禁忌、实时和廉价的特点, 所以在临床上得到了广泛的应用, 研究活跃。如在异位妊娠检查方面, 文献[3]等用阴道超声检查异位妊娠情况, 并分析了阴道超声检查在异位妊娠治疗方案选择方面的作用;文献[4]报道利用腹部超声进行异位妊娠检查, 诊断准确率可以达到99.5%;在乳腺癌检查方面, 文献[5]报道利用超声诊断14 例乳腺黏液癌, 误诊仅1 例;文献[6]报道利用超声诊断200例乳腺站位病变, 增生结节49例, 纤维腺瘤92例, 乳腺癌59例, 良性占70.5%, 恶性占29.5%, 术后病理结果良性符合率100%, 恶性符合率93.3%;文献[7]报道利用超声诊断乳腺癌的诊断符合率为96.4%, 对乳腺纤维瘤的诊断符合率为85.3 % (58/68) 。
但是超声在人体组织内传播是一种很复杂的过程, 除了反射, 还有透射, 在人体组织中还存在一些与超声波长相近的微细结构, 这时超声波会产生衍射, 当超声波长远小于微细结构会发生散射, 不同声递质会发生折射, 它们相互叠加、相互作用、使得超声图像存在斑点噪声大、图像对比度低、存在图像伪影、视野有限, 难以显示正常组织及较大病变的全貌, 也不利于与其他图像对比等缺点[1], 本研究围绕斑点噪声、超声图像特点、超声伪影3个方面, 首先讨论了斑点噪声的3个统计模型, 即完全发展散斑模式、近程有序的非随机分布模式、近程有序的非随机分布模式, 然后综述了超声回声的强度、形态和分布, 最后给出了产生超声伪影的3个因素, 即由不理想的声束特性产生的伪影、由扫描方法和显示产生的伪影和由超声传播特性产生的伪影。
1 斑点噪声的统计分布模型
超声影像成像系统是相干系统, 这就决定了未经对数动态压缩的射频图像包含的斑点噪声属于乘性噪声范畴[2]。对散斑噪声研究的文献始出现于 20世纪 70 年代, 其中最具经典的是 J.W.Goodman 提出的基于相干光成像的斑点噪声模型[8]。在随后的30多年研究中, 学者根据超声成像技术的发展, 提出了多个超声图像斑点噪声模型。其中最具代表性、应用最广泛的是以下3种分布模式[9,10], 这3种模式根据每个分辨率单元散射子的数量或散射子数量密度 (NRD) 来划分的, 比较完整的描述了不同人体组织的散射子分布对超声波散射影响状况。
1.1 完全发展散斑模式
这种情况发生在散射子数量密度较大的情况, 同时散射子是相互独立且随机分布。这种情况下产生的回波信号的幅度近似服从 Rayleigh 分布, 而且这时的信噪比 SNR=1.92, 该分布函数如下:
1.2 长程有序的非随机分布模式
这种模式的特点是散射子之间存在着相干性。由于这种相干性, 有效的散射子数量密度不是很大, SND<10。这种情况下产生的回波信号的幅度近似服从K分布, 这时信噪比<1.92, 该分布函数如下:
1.3 近程有序的非随机分布模式
这种模式的特征是随机散射子区域出现了空间不变相干结构, 这种分布函数服从 Rician 分布, 而且信噪比>1.92。分布函数如下:
对于肝脏、肾脏、心脏、乳腺等医学超声图像, 大部分是满足 Rayleigh分布的, 基于统计模型的医学超声图像处理方面的文献基本集中于 Rayleigh分布散斑模型。
近年来, 一些学者提出了新的模型, 如广义 K 分布、零差 K 分布等模型[11]。这些新模型把以上3种分布都包括进去了, 把它们3个看成是其模型的一种特殊情况。不管用什么新模型, Rayleigh、K、Rician 分布都是超声图像中最基本的3种噪声分布, 任何一点的噪声分布都可以用它们其中的一个或多个来描述。
2 超声图像的成像特点
超声图像特征主要包括物理学特征和形态学特征。超声图像的形成既反映出超声波在生物组织中传播特性的差异, 又具有与病理性质相联系的形态学特点, 物理学特征主要包括透声性、衰减、后方增加效应、量化分析和谱分析等。由于人体各种正常组织和病变组织对声能的吸收衰减不同, 表现了后方回声的“增强”或减弱乃至形成后方“声影”, 这些物理学特征在病变性质的诊断和图像分析上都有重要的意义[12]。对其回波信号的特征可按以下几个方面分类。
2.1 回声强弱
根据图像中的不同灰阶, 可以把回波信号分为强回声、中等回声、低回声和无回声 4 种。回声强弱的量度一般以被探测脏器或组织的正常回声为标准, 利用病变部位回声与周围正常组织回声强度的比较来确定。声像图回声的强弱是超声与不同生物特性阻抗的生物材料相互作用时, 超声经吸收、衰减、反射或散射以及其他形式能量损耗多少的一种客观体现。表1给出了各种组织器官的超声反射强度。
2.2 回声形态
按回波信号在显示器上所形成的几何形状, 回声形态可划分以下5种, 详见表2。
2.3 回声分布
按其图像中光点的分布情况, 分为均匀性或非均匀性、密集或稀疏等不同类型。主要有5种, 详见表3。
2.3 特殊回声成像
即将某些病变的回声成像形象化地命名为某特征, 以此来强调这些特征, 常见的有“靶环”征、“牛眼”征、“驼峰”征、“双筒枪”征等。
这里需要说明的是超声对病变的诊断只是根据物理界面特性的规律做出判断, 并不是病原学上的特异性判断;另一方面, 任何脏器或组织的病变过程的复杂性则反映为图像上的多变性。因此, 必须结合临床实际对图像进行分析, 并通过其他影像诊断方法的相互补充, 方可达到正确诊断之目的。
3 超声图像的伪影
3.1 伪像产生的原因
超声伪影是指任一回波信号被超声诊断设备所显示的位置与被检体内回波界面的实际位置不符, 或被显示的信号振幅、灰度变化不与被显示的回波界面特性变化相关[1]。具有一定波长、振幅、相位、声强等参数的超声波声束以一定方向、角度射入具有不同密度、声速、声特性阻抗等参数的非均匀、各向异性的人体组织和复杂界面、不同颗粒度的媒质中传播时, 会产生声反射、折射、绕射、衍射、透射、散射以及衰减、吸收、频移、波型转换、非线性效应等复杂的物理现象, 这是超声显像的基础, 也是产生声学伪像的原因。事实说明伪像的存在是普遍的、绝对的, 研究伪像的形成原因对超声图像的推广具有积极的意义。超声伪像可分为2种情形[13]。
3.1.1 超声图像形状与位置的失真
最基本的失真是由于界面两边声速不同引起声束折射, 使实际位置处于某点的散射体所成的像却显示到了另一点, 即折射失真。如果界面两边的声阻抗差异较大, 也会出现反射, 引起失真。这种因折射和反射造成的伪像有时还不止1个, 如在肿瘤等圆形物体的后方, 不同角度的折射使生成的像点可能是 1个, 也可能是 2个、3个或更多。由于这种原因, 处在一个声速与周围组织不同的圆柱体后方的物体, 其图像的形状也必然发生畸变。影响图像形状和位置变化的主要原因是声速的改变, 但因反射和折射出现的虚像有时会使观察者分不清图像的真实轮廓, 在一定程度上相当于改变了形状。
3.1.2 超声图像亮度的失真
在不考虑周围媒质反射引起的干扰时, 某点图像的亮度可由该点的回波强弱来决定。但回波的强弱须满足第三条成像基本假设, 即在组织中的衰减吸收是均匀的, 不均匀性已被调节补偿以及图像的亮度大小只代表该处背向散射或反射的强弱时, 才会保证图像的真实, 否则就会引起图像亮度的失真[9]。引起这种伪像的原因一方面是声束在传播的路径中存在着媒质的不均匀性 (如声衰减的变化、声速的变化以及界面的存在等) , 改变了回波的强弱, 从而改变了亮度;另一方面由于界面反射或折射产生的伪像, 其回波与原区域的回波相叠加, 引起亮度的增强, 造成图像失真。
3.2 伪影分类
无论是亮度的失真还是位置形状的失真, 在临床检测中其表现都是多种多样的, 具体来看有三个因素, 18类伪影, 详见表4。
摘要：超声图像中的斑点噪声、超声图像特点、伪影是超声图像处理的热点问题, 本研究先讨论了斑点噪声的3个统计模型, 然后综述了超声回波的强度、形态和分布, 最后给出了3种因素下, 即不理想的声束特性、扫描方法和显示、超声传播特性, 产生的18类超声伪影。
超声图像 篇5
超声检测是诊断患者宫外孕的一种比较简单、容易施行又直观的方法, 目前在妇产科运用很广泛。以往确诊宫外孕大都使用单纯的腹部超声方法, 但这种方法有一定的局限性, 所以还需联合阴道超声来检查, 以此减少对宫外孕的误诊率。文章选择2104年1月~7月在我院进行救治的疑似宫外孕的86例患者作为研究对象, 以研究分析超声图像的分阶段特点以及腹部和阴道超声检查相结合的准确率及其效果。
1 资料与方法
1.1 一般资料
患者年龄21~34岁, 停经35~50天。其中初产妇35例, 经产妇48例;做过人工流产或者药物流产34例, 带过节育器15例。86例患者中阴道出现不规则流血73例, 还有13例患者无阴道流血现象。86例患者经HCG检查, 结果均为阳性。
1.2 检查方法
首先是对所有患者进行腹部超声检查, 具体做法是让患者在检测之前要保证膀胱处于充盈的状态 (如果情况紧急则需要医生给予药物辅助让患者膀胱立刻充盈) , 检查时让患者采取平卧的姿势, 腹部充分暴露后, 通过B超仪器在患者的腹部面进行扫查, 以检查患者的子宫体积以及子宫附件的具体情况, 子宫没有存在妊娠囊等进行具体的扫查。
腹部超声检查完毕之后, 让患者将膀胱排空, 通过截石的体位, 将阴道探头放入到阴道穹隆的位置, 进行各方位的扫查, 仔细扫查子宫的大小、子宫内有无妊娠囊;仔细查找卵巢, 检查患者的盆腔内有无积液存在等。
2 结果
对这86例疑似宫外孕患者都进行了腹部超声检查之后发现有70例患者为宫外孕, 还有16例患者没有检查出结果, 诊断确诊率为81%;经过阴道超声联合检查之后确诊为宫外孕79例, 没有检查出结果7例, 其准确率为92%。膀胱是否足够充盈、患者的体重是否超重以及肠管、气体等都会影响到腹部超声检查的结果, 所以单纯的腹部超声检查结果的正确率低于阴道和腹部超声联合检查的结果。
宫外孕的超声图像表现多样, 根据宫外孕的位置不同, 表现也有所不同。在早期的输卵管宫外孕的超声图像显示中, 我们可以看到患者的附件区存在比较厚的中强度的回声环绕着无回声, 里面没有任何的东西。如果患者是宫角妊娠或者是宫颈妊娠, 则超声图像中可以看到其宫角或者宫颈较常人的要膨胀, 而且比宫体大, 里面还能够查看到孕囊样的回声。另外, 当患者是疤痕妊娠的时候, 通过超声检查可以看到患者的子宫前壁下段的疤痕处瘢或者痕处比常人要大, 还能够检测到孕囊样回声或者混合性回声。
3 讨论
宫外孕是妇产科非常常见的一种急症, 有时患者腹腔内大量流血, 如果诊断和治疗不及时, 会导致患者终生不能再生育甚至危及生命安全。但异位妊娠一般没有明显的临床表现, 所以在临床诊断上给医生带来了不少难度, 所以需要借助超声检查的结果加以判断, 及时给患者确诊并给出治疗方法。一般情况下, 如果经过超声检查没有发现妊娠囊, 再根据患者的停经史等情况, 就极有可能是宫外孕, 需要尽快检查发现[1]。
目前在给宫外孕患者检查时一般都使用腹部超声检查, 这种检查方法没有什么需要顾忌的地方, 腹部探头能够在患者的腹部进行大面积的扫查, 因而灵活性比较大, 而且图像显示非常清晰[2], 对于患者盆腔内比较大的病变, 腹部超声检查的结果比较全面。但因为腹部探头的频率不是很高, 所以它的分辨率也受到了一定的影响, 如果患者的体重超重太多, 或者肠道上有较多气体, 以及患者的膀胱不够充盈的话, 都会影响腹部B超检查的结果, 让患者的子宫、腹腔盆腔内的情况不能得到清晰的显示, 从而导致误诊或者漏诊情况的发生[3]。
如果通过腹部超声检查不能诊断患者是否为宫外孕, 还可以结合阴道超声检查来做出判断。阴道超声检查是将探头放到患者的阴道穹窿, 阴道探头的频率比腹部探头频率高, 超声显示的图像更加清晰, 而且阴道超声检查时不需要患者膀胱充盈[4], 也不会因为患者的体重或者气体而影响检查结果, 对于提高宫外孕的诊断率有非常大的帮助。但如果是单纯的阴道超声检查也不适合所有患有宫外孕的患者, 这是因为在患者的阴道出现流血情况或者阴道患有气体病症时则不适合用这种方法进行检测[5]。
参考文献
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乳腺肿瘤超声图像的边缘检测 篇6
随着人们生活方式及环境的变化,乳腺癌的发病率不断增长,发病年龄不断变小,已成为女性恶性肿瘤致死的主要原因。据肿瘤流行病学调查欧美乳腺癌发病率居女性恶性肿瘤首位,我国乳腺癌发病率仅次于子宫颈癌而排居第二。
早期乳腺癌多数可治愈,5年生存率达90%以上,因此早期检测出乳腺癌显得尤为重要。医学超声影像技术的发展为乳腺癌的早期发现提供了很大的帮助。分割后的超声乳腺图像通过特征提取和分类,形成完整的早期乳腺癌计算机辅助诊断系统,为乳腺癌的早期诊断和对良、恶性肿瘤的鉴别提供了新的途径。目前,在临床中广泛使用的还仅停留于医生的手工分割和简单的阈值分割方法。医生的手工分割不仅耗时且随机性很大,简单的阈值分割需要人工交互往往得不到精确的边界且容易求丢失一些重要的细节,这些在临床实际应用中是远远不够的。因此,本文提出和改进适用于临床应用的医学超声图像分割方法,先利用中值滤波对图像进行简单去噪,再利用直方图均衡化以及分数阶微分增强对比度以使得边缘信息更加突出,再通过区域增长等得到精确的分割结果,不仅可以为后续分析提供可靠的保障,也是对低信噪比图像分割方法的丰富和有效探索。
1 图像预处理
由于超声成像机制的限制,图像在生成和传输的过程中,常常受到各种噪声源的干扰和影响,使得图像的质量变差。同时,组织相关的纹理对肿瘤的识别也会构成一定的影响。本论文的预处理工作主要包括去噪、图像增强等。
1.1 中值滤波
B超图像在采集和转换(如成像、复制、扫描、传输及显示)过程中会产生一些不规则的随机噪声,这将影响图像的质量。为抑制噪声改善图像质量,必须对B超图像进行去噪处理。尽管去除B超图像固有的放射斑点所取得的进步很小,但我们仍然可以做一些常规的图像去噪来去除B超图像的噪声。
中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术,其基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替,让周围的像素值接近真实值,从而消除孤立的噪声点。在本论文中使用的是5×5的滤波窗口。
1.2 直方图均衡化
图像增强处理技术一直是图像处理领域中一种非常重要的基本处理技术。通过采取适当的增强处理可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图像处理成清晰的、富含大量有用信息的可使用图像。
直方图均衡化是图像处理中一种调整图像全局对比度的方法。由于人体组织的复杂性,在超声图像中,肿瘤与人体内器官的区分度并不太大,因此,本文使用该方法,提高病变区域与正常人体组织之间的对比度。
1.3 分数阶微分增强
分数阶微分是一种对中高频的边缘纹理信息等进行增强的一种较为有效的方法,在增强边缘信息的同时对噪声也进行了相应的抑制。
对于任一信号f(t)∈L2(R),设其傅里叶变换为
式中
将上式的整数阶k推广到任意阶算子Dv,对应的v(v∈R+),就很自然地得到分数阶导数f(v)(t)在频域的形式:
式中,乘子
式中v∈(0,m],乘子dv的时域形式为:
dv(t)=av(t)×pv(t) (5)
其中:
式中v≠0,2,4,…,-1,-3,…, Γ为Gamma函数,
根据式(2)和式(4)画出1阶、2阶和分数阶微分的幅频特性曲线如图1所示。
从图1中可以明显看出2阶微分对信号高频成分的提升远大于1阶微分,且对甚低频信号的消弱也明显强于1阶微分。而对于分数阶微分,信号高频成分的幅度被大幅提升,虽远小于1、2阶微分,但也获得了足够的提升。同时,对信号中频也有所加强,相对1、2阶微分增加幅度较小。而在甚低频部分,衰减幅度明显小于1、2阶微分。
这表明,分数阶微分在加强信号高中频成分的同时,也对信号的甚低频成分进行了非线性保留。对于图像而已,平滑区域即邻近的像素值基本相同的区域对应于信号的低频;图像纹理区域即邻近的像素值发生一定变化的区域对应于信号的中频;图像边缘和噪声区域即邻近像素值发生较大变化的区域对应于信号的高频。
本文使用基于分数阶微分的边缘检测[3]提出的Tiansi算子(图2)对图像进行增强。
该部分Matlab代码如下,其中v为阶数:
预处理结果如图3与图4所示。
2 边缘提取
2.1 区域增长
区域生长是一种基于区域的串行分割技术。串行分割方法的特点是将分割分为顺序的多个步骤,其中后续步骤的处理要根据前面步骤的结果进行判断,是要根据一定的准则来进行的,一般说来如果准则是基于图像灰度特性的,则用于灰度图像的分割,如果准则是基于图像的其他特性(如纹理)的,则用于相应图像的分割。
区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域。从具体要分割的区域找到一个种子像素作为生长的起点,然后根据事先确定的生长或相似准则,找出种子像素周围有相同或相似性质的像素,将这些新像素当作新的种子像素继续进行上面的过程,有满足条件的像素可以被包括进来,直到找不出满足判定准则的像素,这样一个区域生长就生成了。
在实际应用区域生长时需要解决三个问题:
(1) 选择或确定一组能正确代表所需区域的种子像素;
(2) 确定能在生长过程中能将相邻像素包括进来的准则;
(3) 制定让生长停止的条件或准则。
在大多数情况下,区域生长都能成功地分割出大部分的肿瘤区域,此操作的主要目的在于获取肿瘤中的感兴趣区域。然而与其他用区域生长以获取最后分割结果不同的是,我们使用区域生长只是为后续工作做一个大致的猜测。种子点周围的像素点基于它们的值和连通度而集合在一起。R是包括区域中所有像素点(Gk)的集合。开始区域生长时,R仅包含种子点C0。如果对∀Gk∈{R}都满足以下条件:
β1JC0≤Γ(Hk)≤β2JC0
且 Nk(Gk)∩Nk(Hk)≠0,则点Hk被添加到集合R中。
在以上条件中,β1和β2是决定联合概率图像中能够被划为病变区域的像素点值范围的阈值。N表示正在计算的像素点的方形邻域,k则表示所用到的连通关系的类型。重复上述操作直到没有满足条件的点为止。区域生长开始时,我们用JC0代替Γ(C0)避免操作仅由一个点的值决定。β1,β2和N的值是通过经验设定的。
该部分Matlab代码如下,s为记录判断一点周围八点时,符合条件的新点的灰度值之和;threshold为增长阈值;seed中最先存的是生长起点的灰度值;Y的初始状态为只有生长点的灰度值为255,其余都为0;suit储存符合区域生长的条件点的个数,初始化为1;count与s意义一样,但先初始化为1:
增长结果如图5所示。
2.2 去除小区域及提取边缘
由区域生长算法实现后返回的区域(IR)是为了找出边界点而划定的感兴趣区域。
然而,由于肿瘤内部细微结构的复杂性,(IR)并不是一个完整的区域,反而在内部出现了许多空洞区域。通过观察发现,内部的空洞区域几乎都是独立的闭合区域,因此,可以计算出每个空洞区域的面积s,由于空洞区域的面积远远小于该肿瘤的面积,对于面积s<S(S为自定义的阈值),直接进行填充,将其作为肿瘤的一部分,最后得到一个完整的(IR)。
该部分可以通过调用Matlab中bwareaopen,bwperim等函数实现,结果如图6所示。
然后直接提取出(IR)的边界点,即为肿瘤的边界,最后结合源图像得到边缘信息,如图7所示。
3 总结及结果分析
本文通过研究超声图像的特性过后,经过一定的预处理对图像进行去噪和增强,再对得到的结果进行区域增长,由于乳腺病变区域的结构复杂性,区域增长的结果包含许多小区域,在对小于一定面积的小区域进行去除,得到完整的肿瘤区域。对该结果进行边缘提取,即得到了较好的肿瘤边缘。然而,由于区域增长需要人工选择种子点以及阈值,而且对小区域的面积定义也是基于人为经验的,本方法仍是基于半自动的一种方法,因此,如何寻找一种更加智能的方法,需要进一步的研究。
摘要：乳腺癌是妇女最常见的恶性肿瘤之一。超声诊断由于价格便宜、操作方便、无伤害性等显著优点,成为检测乳腺癌的常见方式。其治疗主要取决于肿瘤的早期发现、早期诊断。而对肿瘤的边缘提取则是对肿瘤良恶性进行判断的前提。针对乳腺肿瘤超声图像自身的一些缺点如图像对比度低、斑点噪声大、部分边缘缺失、肿瘤内部细微结构分布复杂,特别恶性肿瘤还具有复杂形状等难点,提出一种先利用分数阶微分增强图像的信噪比,再结合区域增长提取肿瘤边缘的方法。
关键词：超声图像,乳腺癌,肿瘤,边缘检测,分数阶微分,区域增长
参考文献
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小儿髋关节的超声图像分析 篇7
1 标准髋关节超声图像的判断
髋关节标准超声图像的获得, 需要操作者灵巧精准的手法技巧和对标准切面图像的捕捉能力。首先要解决超声探头放置的部位, 还要保证探头与骨盆矢状面的垂直状态。髋关节标准平面图像必须具备以下3个重要标志:回声明亮平直的髂骨, 显示清晰完整的髂骨下肢, 图像明确的髋臼盂唇。这3个标志, 对于髋关节超声图像的分析缺一不可。在显示上述髋关节重要标志的同时, 图像中还应观察到以下结构:股骨颈骨骺线、股骨头、大转子、滑膜反折、关节囊、髋臼盂唇、髋臼顶透明软骨等 (图1) 。
1.1 平直的髂骨
平直的髂骨是确定标准髋关节标准图像的基本标志, 也是测量α角、β角的基础线。髂骨显示是否清晰、平直, 决定了基线画线的正确与否, 画线不准确, 就不能准确测量α角与β角。日常操作中, 最常见的情况是探头放置过前或过后, 导致髂骨不平直。探头放置过前时, 髂骨头端靠近探头、足端远离探头;探头放置过后时, 髂骨头端远离探头, 髂骨足端靠近探头。
1.2 髂骨下肢
髂骨下肢, 位于髋臼窝内髋臼骨顶的最下方, 髂骨下肢是确定标准平面的重要标志, 也是测量α角的测量点 (图1) 。髂骨下肢是标出骨顶线的前提条件。所以, 髂骨下肢在超声图像上的显示一定要清晰、明确、完整, 特别是下端的轮廓要十分确定。否则, 将影响α角的测量。在超声图像中, 还要仔细辨认髋臼内脂肪、圆韧带的结构, 以免与髂骨下肢混淆。
1.3 髋臼盂唇
在髋关节超声图像中, 髋臼盂唇为一近似三角形的结构, 其内下方为股骨头, 内上方为髋臼软骨, 外上方被关节囊所覆盖 (图1) 。髋臼盂唇是标出软骨顶线的基础, 是确定标准平面的一个重要标志, 也是β角的测量点。髋臼盂唇轮廓显示清晰、可以明确辨认时, 有助于准确地寻找β角的测量点[1,2,3,4,5,6,7]。
2 髋关节形态结构的分析
2.1 大概观察分析
首先, 了解股骨头是否在髋臼内, 可以通过目测, 估测股骨头覆盖率情况。然后观察骨性髋顶、软骨性髋顶形态及其与髂骨基线大概的角度。通过观察, 预测髋关节大概类型。
2.2 骨性髋臼发育情况的观察分析
主要观察分析三处结构: (1) 髋臼窝形状与深度; (2) 骨缘区形态; (3) 软骨髋臼形态; (4) 是否头臼同心。髋臼窝形状与深度。发育良好的髋臼, 髋臼窝应该有一个明显的窝状结构, 且有一定深度。如果髋臼窝较浅平, 甚至为一平面状, 则说明该髋臼发育有缺陷。骨缘区形态。即骨性髋臼外侧缘的形态, 是髂骨向骨性髋臼转折的区域 (图2) , 向外至骨缘点部位, 正常情况下, 髂骨向骨性髋臼转折处成角明显, 如果转折角钝圆、扁平, 甚至呈斜坡状, 则表明该髋关节发育不成熟或发育不良, 甚至严重发育不良。髋臼骨顶部分, 为真性髋臼的骨性部分, 呈强回声弧形结构。超声观察该部位, 要注意其弧度及抬高的角度, 这都是参与诊断的重要信息[1]。
图中蓝色弧形线区域为骨缘区, 箭头所示部位为骨缘点
软骨性髋臼形态。重点观察它对股骨头的覆盖状况。如果软骨性髋臼无法覆盖股骨头, 而表现为向上方或下方移位, 则表示该髋关节发育不良。头臼同心是髋关节良好发育的基本条件, 头臼同心与否, 这种股骨头和髋臼的相对位置关系, 是诊断髋关节发育状况的一个重要方面, 可以通过目测, 也可以进行股骨头覆盖率的测量计算。髋关节形态的观察, 除上述以外, 还要注意以下方面: (1) 有无盂唇过大; (2) 头臼不称, 一般是髋臼过小过浅; (3) 髋臼内脂肪是否过多; (4) 圆韧带是否过长等。这些内容都需要超声观察, 将这些信息提供给临床, 以便临床对髋关节脱位者复位时, 有所指导与帮助。
3 髋关节测量角度分析
通过Graf法α角、β角的测量, 可以判定髋关节发育状况及其类型。各种类型的髋关节角度, 容易掌握, 但是, 如何灵活对各种类型髋关节的角度进行分析, 则有着一定的难度。
Graf根据α角的变化, 将髋关节分为三大类型, 即Ⅰ型, α角≥60°;Ⅱ型, α角<60°~≥43°;脱位髋关节, α角<43°。各型髋关节分析:Ⅰ型髋关节, α角一定≥60°, β角平均是65°。α角代表着髋臼骨顶向内、向上倾斜的角度, 一般来说, 这个角度越大越好。α角≥60°度的髋臼骨顶, 能够对股骨头起到最佳支撑作用, 如果同时又有一个良好的软骨顶, 则可使股骨头稳定地包括在髋臼之中。Graf根据β角大小, 又将Ⅰ型髋关节分为Ⅰa型和Ⅰb型, β角≤55°为Ⅰa型、β角>55°为Ⅰb型。单纯依靠角度大小分类比较容易, 但是需注意髋臼软骨顶的客观情况, 髋臼软骨顶长度及倾斜程度, 均影响着β角大小。髋臼软骨顶过长或短小时, 可导致β角较小或较大。Ⅱ型髋关节, α角≥43°~<60°之间。根据α角大小, 又分成Ⅱa型、Ⅱb型、Ⅱc型和D型。Ⅱa型:α角<60°~≥50°。Ⅱa型属生理性不成熟髋关节。在出生后6周时, 根据髋关节α角大小, 将Ⅱa型分为Ⅱa (+) 型与Ⅱa (-) 型。新生儿时期髋关节α角≥50°, 到6周时, α角>55°, 即为Ⅱa (+) 型;新生儿时期髋关节α角≥50°, 到6周时, α角<55°, 即为Ⅱa (-) 型。到6周时, 发育为Ⅰ型髋关节的前提是α角最好≥55°。新生儿期α角>55°者, 绝大部分可以发育成正常髋关节, 最低标准应该>50°。Ⅱb型:α角<60°~≥50°。小儿年龄>3个月, Ⅱb型髋关节属于发育不良髋关节。Ⅱa (+) 、Ⅱa (-) 及Ⅱb型髋关节, 主要参照α角大小诊断, β角仅供参考。Ⅱa型与Ⅱb型髋关节, α角均在≥50°~<60°之间, 区别在于年龄, 年龄<3个月者为Ⅱa型髋关节, 年龄>3个月者为Ⅱb型髋关节。Ⅱc型:α角<50°~≥43°, β角≤77°。Ⅱc型属于较为严重发育不良髋关节, 近乎于脱位。在Ⅱc型髋关节中, 骨顶很少, 可发生脱位。D型:α角<50°~≥43°, β角>77°。D型是一个特殊类型, 可认为是髋关节脱位的早期改变。脱位型髋关节, α角<43°。脱位型髋关节的髋臼骨顶发育差, 股骨头移位, 脱出髋臼窝。因为髋臼骨顶发育差、变平坦或斜坡状, 骨缘点很难确定, 以致β角无法测量[1,2,3,4,5,6,7,8]。
4 髋关节超声图像的综合分析
在小儿髋关节超声检查中, 无论是对髋关节进行α角、β角测量, 还是观察髋关节形态结构, 既要做到二者结合, 又要发现各自的问题所在, 达到二者有机的统一。观察分析过程中, 必须避免主观性因素的干扰。例如是一个大致观察形态良好的髋关节, 在测量时可能会一味地追求正常角度;一个大致观察形态比较差的髋关节, 在测量时可能会一味地追求异常角度。因此, 测量时注意力应该集中在测量点、测量线上, 可以不去观察数据, 待确定测量点、测量线处于正确状态时, 再观察测量数据, 这样可以去除人为的测量数据偏差。测量数据出来以后, 再结合形态结构进行对照分析, 找出二者的共同点与不同点, 然后再分析不同点的原因所在, 最后达到二者的统一。
小儿髋关节超声检查一定要结合临床, 有些临床体征会给超声诊断提供非常重要的价值, 有助于超声诊断。
目前, 超声诊断技术已成为小儿髋关节检查的主要手段, 但是, 也不要忽视其它影像学检查, 要注意对比分析, 因为各种影像学检查都有其特点或优势, 无论是普通X线检查, 还是CT、MR等影像学检查, 均对超声检查有所帮助。
超声检查与以往检查结果的对照非常重要, 它可以了解α角、β角数据的变化、髋关节形态结构的改变, 通过前后检查结果对照, 明确髋关节的发展趋势, 从而有助于制定和调整功能训练或治疗措施, 有利于异常髋关节的恢复。
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小乳癌超声图像特征分析及体会 篇8
1 资料与方法
1.1 一般资料
收集本院2009年12月-2013年12月住院手术病理证实的小乳癌患者46例, 患者均为女性, 年龄33~75岁, 平均54岁, 共检出小乳癌肿块55个, 最大径约1.0 cm, 最小径约0.5 cm。46例小乳癌患者中, 15例为多发性肿块, 其中5例为多发小乳癌, 10例伴有纤维腺瘤;46例中2例伴有乳头溢血, 余均无明显症状, 以上所有病例术前均在本院行高频彩色多普勒超声检查。
1.2 仪器
采用飞利浦IU22和m2540A彩色多普勒超声诊断仪, 超宽频线阵探头, 频率为7~10 MHz。
1.3 检查方法
患者采取仰卧位或侧卧位, 双臂外上举, 充分暴露乳房和腋窝, 采用直接扫查法, 以乳头为中心, 对乳房各象限及腋窝进行连续而全面地扫查。发现肿块后进行多角度、多切面扫查。重点观察肿块的形态, 周边有无“毛刺征”、纵横比、内部回声、后方回声及有无微钙化。然后用彩色多普勒观察肿块内部及周边血流信号丰富程度、分布规律。按Alder[2]半定量血流分析法对肿块内部血流分4级。0级, 病灶内无血流信号;1级, 少量血流信号, 病灶内可见1~2处点状血流信号;2级, 中量血流, 可见数条小血管或一条主要血管 (超过病灶的半径) ;3级, 丰富血流, 可见4条以上血管, 或血管相互连通、交织成网。血流分布规律分3型:Ⅰ型, 周边及内部未探及血流信号;Ⅱ型, 周边型, 血流环绕病灶周围;Ⅲ型, 穿入型, 血流伸入病灶内部或环绕血流向病灶内部发出分支。最后在病灶内血流信号明亮处进行多普勒取样, 测量动脉血流阻力指数 (RI) 。
2 结果
2.1 小乳癌术前超声与术后病理对照
46例小乳癌超声诊断符合率为82.6% (38/46) , 包括浸润性导管癌30例, 导管内癌6例、髓样癌3例、浸润性小叶癌4例、浸润性小管癌1例, 导管内乳头状瘤癌变2例。伴腋窝淋巴结肿大者5例。误诊8例, 其中误诊为纤维腺瘤4例, 病理结果为浸润性导管癌3例、髓样癌1例;误诊为囊肿2例, 病理结果为导管内癌1例、髓样癌1例;误诊为乳腺增生结节2例, 病理结果为浸润性导管癌。
2.2 二维超声表现
46例小乳癌中形态不规则的有32例, 其中14例形态规则, 但内部回声较低或回声不均匀。边界有“毛刺征”者有25例 (图1) 。纵横比>0.7者29例 (图2) 。后方回声衰减者19例 (图3) 。肿块内部回声不均匀或较低者30例。有微钙化者28例 (图4) 。
例
注:形态不规则, 边缘不清呈“毛刺征”
注:纵横比>0.7
注:边界不清, 后方伴回声衰减
2.3 CDFI及频谱多普勒
小乳癌46例中, 血流信号的检出率为82.6%。0级血流8例占17.4%, 1级血流12例占26.1%, 2级血流19例占41.3%, 3级血流7例占15.2%。血流形态Ⅰ型8例占17.4%, Ⅱ型10例占21.7%, Ⅲ型28例占60.9% (图3) 。高阻力指数 (RI≥0.7) 30例占65.2%。
3 讨论
小乳癌因为病灶小, 大多数患者就诊时可无任何症状, 且临床触诊多为阴性。因此利用超声及早对小乳癌做出正确的诊断意义重大。而随着超声仪器技术的迅猛发展, 其功能日臻完善。运用高分辨力探头使小乳癌的一些微细结构如毛刺状边缘、内部微小的钙化等得以清晰显示, 超声彩色多普勒技术可以提供癌瘤内部及周边血流状况, 这些均使小乳癌的声像图特征较以往能够更好地显示[3]。
注:可见穿支血流及微钙化
3.1 形态、边界和纵横比
乳癌因其浸润性生长的特点, 故形态多不规则, 边界常不清晰, 呈“毛刺征”, 早期即可表现出恶性特征。本组小乳癌中形态不规则者占69.6% (32/46) , 边缘存在“毛刺征”者占54.3% (25/46) , 肿块纵横比>0.7者占63.0% (29/46) 。乳腺肿块的形态边界具有重要诊断价值, 当发现形态不规则, 边界不清呈毛刺改变时应首先考虑恶性病变的可能;同时肿块的纵横比 (前后径与横径的比值) 也是不容忽视的, Rahbar等[4]将纵横比>0.7作为良、恶性乳腺肿块的重要鉴别诊断指标, 主要由于恶性肿块的生长常脱离正常腺体组织平面而使前后径增大[5], 这不同于良性肿块的横向生长, 因此纵横比>0.7是乳癌的另一重要特征。但有些小乳癌可以表现为形态规则, 边界清晰、横向生长, 这容易造成误诊, 本组中就有8例 (13.3%) 小乳癌因于此被误诊为纤维腺瘤、囊肿及增生结节等良性病变。因此必须结合其他特征, 综合分析, 避免误诊。
3.2 内部回声
乳腺癌内部病理结构较复杂, 易发生液化、坏死和钙化, 所以声像图早期即可表现为不均匀的低回声, 同时与良性病变内部的低回声相比, 乳癌内部回声会更低、更弱 (低于皮下脂肪组织回声) 。本组中不均匀低回声肿块有30例, 比例达65.2%, 笔者检查中发现这些肿块的低回声部分均比周围的脂肪组织回声更低。因此扫查时应适当关注肿块内部低回声与其周脂肪组织的回声对比情况, 但需要注意的是有些良性病变如囊肿合并感染、积乳囊肿、极少数纤维腺瘤等也会表现为内部回声较低, 应结合患者临床症状、病史、临床触诊等加以鉴别。
3.3 钙化
乳腺癌的微小钙化为肿瘤组织变性坏死和钙盐沉着所致, 被认为是重要的恶性特征[6], 多表现为癌肿内簇状分布的沙粒样钙化。本组微钙化多表现为癌肿内部1~2处沙粒样钙化, 可能与病灶较小有关。除此之外, 本组小乳癌中微钙化者占60.9% (28/46) , 低于肖莹等[7]报道的结果 (微钙化在乳腺癌组中占76%) , 考虑也与本组中病灶较小有关, 当然与超声仪器总增益的调节也不无关系, 因为低回声背景内的微钙化超声更容易发现[8]。所以对于病灶应多切面、多角度扫查, 一旦发现可疑的强光点, 应降低增益、聚焦并局部放大该区域, 以此提高微钙化的检出率。
3.4 后方回声
后方回声衰减曾一度被认为是乳癌的标志性特征, 但随着近年来对乳癌的深入研究后发现肿块后方回声的增强或衰减, 是由肿瘤内部纤维组织及腺体成分所占比例而决定的[9], 纤维成分越多, 后方回声衰减越明显, 反之亦然。本组46例小乳癌中, 后方回声衰减者仅占41.3% (19/46) , 其中30例浸润性导管癌中有仅12例有后方衰减;余18例表现为后方增强, 考虑为癌肿内部坏死或淋巴浸润所致[10];另2例髓样癌中均出现后方回声增强, 考虑因腺体成分多, 组织疏松导致。因此后方回声衰减可作为小乳癌诊断的参考指标之一, 但后方回声增强也不能排除恶性可能。笔者扫查中还应注意, 乳腺脂肪层内的Cooper韧带的后方也同样会发生回声衰减现象[11], 应注意鉴别诊断。
3.5 CDFI及脉冲多普勒
由于彩色超声诊断仪的血流信号敏感性不断提高, 使小乳癌的血流状况得以更好的显示。本组中血流信号的检出率为82.6%, 以1~2级血流为主, 占67.3%。其中穿入性血流占60.9%, 与Razas等[12]报告的相一致, 具有重要诊断价值。RI值≥0.7被公认为是诊断乳癌的一个重要的参考指标。本组中频谱多普勒30例 (65.2%) RI值≥0.7, 阻力指数的提高可能是恶性肿瘤细胞浸润破坏微血管导致静脉回流障碍所致[13]。需要注意的是, 在进行多普勒超声检查时, 探头必须保持适当压力, 既要确保清楚显示肿块, 又要避免探头过度施压, 影响到肿块的血流信号检测数据;同时适当地调节彩色血流增益及范围有助于提高细小血管的显示率。
值得注意的是, 有些患者乳晕较大, 皮下脂肪较厚松弛, 及Cooper韧带的遮挡等等因素, 易对小肿块的显示造成干扰, 因此在扫查过程中应注意多角度、多切面、全面而连续的扫查, 对厚且松弛的乳腺组织应适当加压, 适当调节焦距及增益, 以便能显示腺体组织深部的肿块, 避免漏诊。
综上所述, 利用高频彩色多普勒超声显示的小乳癌的声像图特征包括形态不规则、毛刺征、纵横比 (>0.7) 、内部回声不均/较低、微钙化、穿入型血流及高阻型的血流频谱。由于部分小乳癌仅表现为以上1~2型恶性指征, 对于此类肿块应建议患者行钼靶检查并密切随访[14], 必要时借助超声引导下穿刺活检予以早期明确诊断[15]。在实际工作中, 使用高频彩色多普勒, 并结合正确的扫查手法及技巧, 能获得较为全面、详细的图像信息, 综合分析其中的声像图特征对提高小乳癌超声诊断的准确率有重要且明确的价值。
摘要：目的:探讨总结小乳癌 (最大径≤1 cm) 的超声图像特征。方法:运用高频彩色多普勒, 回顾性分析经术后病理证实的46例小乳癌的二维声像图特征及彩色多普勒特征。结果:小乳癌的超声声像图特征包括形态不规则、毛刺征、纵横比 (>0.7) 、内部回声不均/较低、微钙化、穿入型血流及高阻型的血流频谱。结论:利用高频彩色多普勒超声, 结合正确的扫查手法及技巧, 能够更好地显示小乳癌超声图像特征, 有助于提高小乳癌超声诊断准确率。
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