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高强度聚焦超声(High Intensity Focused Ultrasound,HIFU)治疗是一种新兴的肿瘤治疗技术,以无毒副作用、无创等优点应用于临床治疗。其主要原理是将超声波聚焦于肿瘤区域,使焦域温度瞬间上升至65℃以上,肿瘤组织发生变性或凝固性坏死,从而达到治疗肿瘤的目的。本文以新鲜离体猪肉组织作为实验样本,通过B超成像仪获取HIFU辐照前后的实时超声图像,研究了焦域处HIFU组织热损伤与图像特征的关系及HIFU组织损伤区域检测与识别的方法,并进一步使用水平集方法分割HIFU组织损伤区域。主要工作如下:(1)HIFU焦域处超声图像的纹理特征分析。由于HIFU辐照后的超声图像与辐照前的超声图像在纹理上会出现差异性,因而通过提取焦域处超声图像的灰度-梯度共生矩阵的灰度熵、混合熵等特征参数进行模糊C均值聚类。实验结果表明:与传统的灰度均值、图像信息熵等特征参数相对比,其灰度熵与混合熵能更准确地表征HIFU组织损伤状况。(2)HIFU组织损伤区域检测与识别。针对HIFU组织损伤区域难以定位,提出了利用灰度阈值初定位组织损伤区域;然后根据组织边缘轮廓与初定位像素点的距离去除边缘伪损伤区域;最后提取组织损伤检测图像的灰度熵、混合熵等特征参数,并使用支持向量机(SVM)进行组织损伤识别。实验结果表明:本文提出使用K均值聚类结合形态学的方法能准确地计算组织边缘轮廓,利用灰度熵能有效识别出HIFU组织损伤区域,进而实现自动定位HIFU组织损伤区域,为HIFU组织损伤监测提供帮助。(3)HIFU组织损伤区域分割。将定位后的组织损伤区域作为初始化位置,提出使用水平集方法分割组织损伤区域。实验结果表明:局部高斯分布拟合(LGDF)模型结合图像灰度与方差信息进行曲线演化,相对局部二值拟合(LBF)模型分割精度更高,从而更直观地显示出具体的组织损伤区域,进一步可视化HIFU损伤区域状况。本文的研究方法将有助于HIFU治疗方案的调整,为HIFU治疗过程的组织损伤监测提供新的思路。