TWI675646B - ***影像分析方法、***影像分析系統及非暫態電腦可讀取媒體 - Google Patents

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Abstract

一種***影像分析方法，包含輸入第一***影像以及第二***影像；擷取第一***影像的複數個第一特徵以及第二***影像的複數個第二特徵；根據第一特徵以及第二特徵校正第一***影像以及第二***影像，以產生第一校準影像以及第二校準影像；計算第一***影像與第二校準影像的第一差異影像，以及計算該第一校準影像與該第二***影像的第二差異影像；利用影像分析模型分別判斷第一差異影像與第二差異影像是否對稱以產生對稱結果以及不對稱結果；以及根據對稱結果或不對稱結果產生分析報告。

Description

***影像分析方法、***影像分析系統及非暫態電腦可讀取媒體
本案是有關於一種影像分析方法、影像分析系統以及非暫態電腦可讀取媒體，且特別是有關於一種***影像分析方法、***影像分析系統及非暫態電腦可讀取媒體。
***攝影檢查技術主要是利用低劑量的X光檢查人類的***，其能檢查腫塊、鈣化點等病灶，該技術比人工觸診方式更能夠準確地發現***的病灶類型與位置，因此***攝影的影像在早期乳癌的篩檢扮演重要的角色。但***攝影的影像需要具備專業醫學知識的人員來判斷影像中的***是否有病灶或不對稱，非常耗費人力及時間，並且以人工判定的準確度差異甚大。因此，如何利用***影像分析技術自動判斷***攝影的影像是否對稱，並且進一步判斷*** 影像內發生不對稱的區域，達到自動偵測***不對稱的功能是本領域待解決的問題。
本發明之主要目的係在提供一種***影像分析方法、***影像分析系統及非暫態電腦可讀取媒體，其主要係改進以往電腦輔助分析軟體僅有偵測***病灶類型的功能，先擷取***成對影像的特徵以校準***成對影像，計算***成對影像的***差異影像，再將***差異影像輸入分類器訓練影像分析模型，訓練後的影像分析模型可以判斷***影像是否對稱，如果***影像有不對稱，再進一步判定***影像內發生不對稱的區域，達到自動判定***不對稱以及偵測***不對稱區域的功能。
為達成上述目的，本案之第一態樣是在提供一種***影像分析方法，此方法包含以下步驟：輸入第一***影像以及第二***影像；擷取第一***影像的複數個第一特徵以及第二***影像的複數個第二特徵；根據第一特徵以及第二特徵校正第一***影像以及第二***影像，以產生第一校準影像以及第二校準影像；計算第一***影像與第二校準影像的第一差異影像，以及計算該第一校準影像與該第二***影像的第二差異影像；利用影像分析模型分別判斷第一差異影像與第二差異影像是否對稱，其中於第一差異影像與第二差異影像為對稱時，產生對稱結果，於第一差異影像與第二差異影像為不對稱時，產生不對稱結果；以及產生代表對 稱結果或不對稱不對稱結果的分析報告。
本案之第二態樣是在提供一種***影像分析系統，其包含：儲存裝置、處理器以及顯示器。處理器與儲存裝置及顯示器電性連接。儲存裝置用以儲存第一***影像以及第二***影像，顯示器用以顯示分析報告。處理器包含：特徵擷取元件、影像校正元件、差異影像產生元件、對稱分析元件以及報告產生元件。特徵擷取元件用以擷取第一***影像的複數個第一特徵以及第二***影像的複數個第二特徵。影像校正元件與特徵擷取元件電性連接，用以根據第一特徵以及第二特徵校正第一***影像以及第二***影像，以產生第一校準影像以及第二校準影像。差異影像產生元件與影像校正元件電性連接，用以計算第一***影像與第二校準影像的第一差異影像，以及計算第一校準影像與第二***影像的第二差異影像。對稱分析元件與差異影像產生元件電性連接，用以利用影像分析模型分別判斷第一差異影像與第二差異影像是否對稱，於第一差異影像與第二差異影像為對稱時，對稱分析元件產生對稱結果，於第一差異影像與第二差異影像為不對稱時，對稱分析元件產生不對稱結果。報告產生元件與對稱分析元件電性連接，用以產生代表對稱結果或不對稱結果的分析報告。
本案之第三態樣是在提供一種非暫態電腦可讀取媒體包含至少一指令程序，由處理器執行至少一指令程序以實行影像分析方法，其包含以下步驟：輸入第一***影像以及第二***影像；擷取第一***影像的複數個第一特徵以 及第二***影像的複數個第二特徵；根據第一特徵以及第二特徵校正第一***影像以及第二***影像，以產生第一校準影像以及第二校準影像；計算第一***影像與第二校準影像的第一差異影像，以及計算該第一校準影像與該第二***影像的第二差異影像；利用影像分析模型分別判斷第一差異影像與第二差異影像是否對稱，其中於第一差異影像與第二差異影像為對稱時，產生對稱結果，於第一差異影像與第二差異影像為不對稱時，產生不對稱結果；以及根據對稱結果或不對稱結果產生分析報告。
本發明之***影像分析方法、***影像分析系統及非暫態電腦可讀取媒體，其主要係改進以往電腦軟體僅有偵測***病灶類型的功能，先擷取***成對影像的特徵以校準***成對影像，計算***成對影像的***差異影像，再將***差異影像輸入分類器訓練影像分析模型，訓練後的影像分析模型可以判斷***影像是否對稱，如果***影像有不對稱，再進一步判定***影像內發生不對稱的區域，達到自動判定***不對稱以及偵測***不對稱區域的功能。
100‧‧‧***影像分析系統
110‧‧‧儲存裝置
120‧‧‧處理器
130‧‧‧顯示器
DB‧‧‧影像分析模型
121‧‧‧特徵擷取元件
122‧‧‧影像校正元件
123‧‧‧差異影像產生元件
124‧‧‧對稱分析元件
125‧‧‧報告產生元件
126‧‧‧分析模型建立元件
300‧‧‧***影像分析方法
Img1、Img2‧‧‧影像
R1、R2‧‧‧***區域
A1、A2、A3、A4、A5‧‧‧區域
E1、E2‧‧‧邊界
P1、P2、P3、P4、P5、P6、P7、P8、P9‧‧‧像素
F2、F3、F4、F6、F8、F9‧‧‧特徵點
COImg1、COImg2‧‧‧校準影像
DiffImg1、DiffImg2‧‧‧差異影像
CalImg‧‧‧計算影像
S310~S370、S321~S323、S331~S334、S361~S365‧‧‧步驟
為讓本發明之上述和其他目的、特徵、優點與實施例能更明顯易懂，所附圖式之說明如下：第1圖係根據本案之一些實施例所繪示之一種***影像分析系統的示意圖；第2圖係根據本案之一些實施例所繪示之處理器的示 意圖；第3圖係根據本案之一些實施例所繪示之一種***影像分析方法的流程圖；第4圖係根據本案之一些實施例所繪示之成對***影像的示意圖；第5圖係根據本案之一些實施例所繪示之步驟S320的流程圖；第6A圖係根據本案之一些實施例所繪示之***邊緣的示意圖；第6B圖係根據本案之一些實施例所繪示之***邊緣特徵點的示意圖；第7圖係根據本案之一些實施例所繪示之步驟S330的流程圖；第8A圖係根據本案之一些實施例所繪示之特徵點對應關係的示意圖；第8B圖係根據本案之一些實施例所繪示之第一***影像與第二校準影像的示意圖；第8C圖係根據本案之一些實施例所繪示之第一校準影像與第二***影像的示意圖；第9圖係根據本案之一些實施例所繪示之第一差異影像與第二差異影像的示意圖；第10圖係根據本案之一些實施例所繪示之步驟S360的流程圖；第11A圖係根據本案之一些實施例所繪示之計算影像 的示意圖；以及第11B圖係根據本案之一些實施例所繪示之不對稱區域的示意圖。
以下揭示提供許多不同實施例或例證用以實施本發明的不同特徵。特殊例證中的元件及配置在以下討論中被用來簡化本揭示。所討論的任何例證只用來作為解說的用途，並不會以任何方式限制本發明或其例證之範圍和意義。此外，本揭示在不同例證中可能重複引用數字符號且/或字母，這些重複皆為了簡化及闡述，其本身並未指定以下討論中不同實施例且/或配置之間的關係。
請參閱第1圖。第1圖係根據本案之一些實施例所繪示之一種***影像分析系統100的示意圖。如第1圖所繪示，***影像分析系統100包含儲存裝置110、處理器120以及顯示器130。處理器120電性連接至儲存裝置110以及顯示器130，儲存裝置110用以儲存多張成對***影像以及影像分析模型DB，成對***影像包含第一***影像以及第二***影像。於一實施例中，成對***影像可以是指同一時間拍攝的左側***影像和右側***影像，或是指不同時間拍攝的左側***影像，或是指不同時間拍攝的右側***影像。顯示器130用以顯示經過不對稱判斷後的***影像或是顯示分析報告。處理器120用以對成對***影像進行不對稱的判斷，如果***影像有發生不對稱會進一步偵測發生不對稱的 區域。
於本發明各實施例中，處理器120可以實施為積體電路如微控制單元(microcontroller)、微處理器(microprocessor)、數位訊號處理器(digital signal processor)、特殊應用積體電路(application specific integrated circuit，ASIC)、邏輯電路或其他類似元件或上述元件的組合。儲存裝置110可以實施為記憶體、硬碟、隨身碟、記憶卡等。
請參閱第2圖。第2圖係根據本案之一些實施例所繪示之處理器120的示意圖。處理器120包含特徵擷取元件121、影像校正元件122、差異影像產生元件123、對稱分析元件124、報告產生元件125以及分析模型建立元件126。影像校正元件122與特徵擷取元件121以及差異影像產生元件123電性連接，對稱分析元件124與差異影像產生元件123以及報告產生元件125電性連接，分析模型建立元件126與差異影像產生元件123以及對稱分析元件124電性連接，並且對稱分析元件124會利用分析模型建立元件126所產生的影像分析模型DB進行***影像的分析。
請參閱第3圖。第3圖係根據本案之一些實施例所繪示之一種***影像分析方法300的流程圖。於一實施例中，第3圖所示之***影像分析方法300可以應用於第1圖的***影像分析系統100上，處理器120用以根據下列***影像分析方法300所描述之步驟，針對成對***影像進行不對稱的判斷，如果***影像內有不對稱會進一步偵測發生不對 稱的區域。
請一併參考第4圖，第4圖係根據本案之一些實施例所繪示之成對***影像的示意圖。***影像分析方法300首先執行步驟S310輸入第一***影像Img1以及第二***影像Img2。每次執行不對稱偵測時都會輸入成對***影像。其中，第一***影像Img1包含***區域R1以及第二***影像Img2包含***區域R2。如第4圖所示的實施例中，在***區域R1及R2中具有乳腺組織以及脂肪組織(圖未示)，區域A1是屬於胸部肌肉組織；而區域A2則表示為非正常組織，在X光攝影的***影像中區域A2會具有較高的亮度值。***區域R1在第4圖中以比較鬆散的“‧”表示。***區域R2在第4圖中以比較密集的“‧”表示。而在X光攝影中，***區域R1及R2之外的背景區域則是黑色區域，且背景區域具有較低的亮度值(第4圖中以“網格”表示)。
接著，***影像分析方法300執行步驟S320擷取第一***影像Img1的複數個第一特徵以及第二***影像Img2的複數個第二特徵。步驟S320更包含步驟S321~S323，請一併參考第5圖及第6A圖，第5圖係根據本案之一些實施例所繪示之步驟S320的流程圖，第6A圖係根據本案之一些實施例所繪示之***邊緣的示意圖。如第5圖所示的實施例，***影像分析方法300進一步執行步驟S321利用第一門檻值找出***區域R1的第一邊界E1，以及利用第一門檻值，找出***區域R2的第二邊界E2。如第6A圖所示，利用第一門檻值對第一***影像Img1中所有的像素進 行篩選，大於第一門檻值的像素即為***區域R1的像素。通常***影像分為背景區域以及***區域，背景區域通常是由深色的像素組成，因此利用第一門檻值可以過濾出***區域R1或***區域R2的像素。接著，找出***區域R1的像素後，將***區域R1內鄰近背景區域的像素標記為第一邊界E1的像素。利用同樣方式對第二***影像Img2進行處理，最後會找出第二***影像Img2的第二邊界E2。
接著，***影像分析方法300進一步執行步驟S322計算第一邊界E1的像素以及第二邊界E2的像素分別對應的曲率。於一實施例中，請進一步參考第6A圖，假設第一邊界E1和第二邊界E2都是由複數個像素組成。第一邊界E1中的一像素P與鄰近的像素組合成為長度為L的一像素集合，像素P位於像素集合的中心位置，根據《公式1》計算像素P的曲率，其中x'和y'分別表示像素集合中像素x軸座標和像素y軸座標一次微分，以及x"和y"分別表示像素集合中像素x軸座標和像素y軸座標二次微分。第一邊界E1中4個像素P1、P2、P3及P4分別對應的曲率值c1、c2、c3及c4，而弧線上弧度越大的地方曲率值會越大。第二邊界E2上的像素P5、P6、P7、P8及P9也可利用上述的曲率計算方式得出對應的曲率值c5、c6、c7、c8及c9。
Figure TWI675646B_D0001
接著，***影像分析方法300進一步執行步驟S323判斷第一邊界E1的像素以及第二邊界E2的像素分別對應的曲率是否大於第二門檻值，並且將大於第二門檻值的 第一邊界E1的像素標記為第一特徵，大於第二門檻值的第二邊界E2的像素標記為第二特徵。請一併參考第6B圖，第6B圖係根據本案之一些實施例所繪示之***邊緣特徵點的示意圖。於一實施例中，利用第二門檻值過濾曲率比較小的像素，曲率比較小的像素通常是比較平緩沒有弧度變化的區域，如第6B圖所示，假設像素P1、P5及P7的曲率小於第二門檻值，如此一來，像素P1、P5及P7不符合特徵點的條件，第一邊界E1的特徵點為像素P2、P3及P4，因此第一邊界E1有特徵點F2、F3及F4共3個特徵點，第二邊界E2的特徵點為像素P6、P8及P9，因此第二邊界E2有特徵點F6、F8及F9共3個特徵點。
接著，***影像分析方法300執行步驟S330根據第一特徵以及第二特徵校正第一***影像Img1以及第二***影像Img2，以產生第一校準影像以及第二校準影像。步驟S330更包含步驟S331~S334，請一併參考第7圖及第8A圖，第7圖係根據本案之一些實施例所繪示之步驟S330的流程圖，第8A圖係根據本案之一些實施例所繪示之特徵點對應關係的示意圖。***影像分析方法300進一步執行步驟S331建立第一邊界E1的第一特徵點F2、F3及F4以及第二邊界E2的第二特徵點F6、F8及F9之間的位置對應關係。於一實施例中，計算第一邊界E1的第一特徵點F2、F3及F4以及第二邊界E2的第二特徵點F6、F8及F9之間的成本矩陣，成本矩陣的計算如《公式2》所示，s(i,j)為成本係數，c1(i)為第一邊界E1的第i個特徵點的曲率值，c2(j)為第二邊 界E2的第j個特徵點的曲率值。於此實施例中，第一邊界E1的第一特徵點F2、F3及F4以及第二邊界E2的第二特徵點F6、F8及F9之間的成本矩陣即為3*3的矩陣。第一邊界E1的3個第一特徵點F2、F3及F4分別對應第二邊界E2的3個第二特徵點F6、F8及F9。接著，如第8A圖所示，再利用動態時間校正(dynamic time warping)對成本矩陣進行最短路徑的搜尋，根據搜尋結果產生第一邊界E1的第一特徵點F2、F3及F4以及第二邊界E2的第二特徵點F6、F8及F9之間的關聯性。
s(i,j)=|c 1(i)-c 2(j)| 《公式2》
接著，***影像分析方法300進一步執行步驟S332基於第一***影像Img1與位置對應關係產生第一轉換矩陣且基於第二***影像Img2與位置對應關係產生第二轉換矩陣。於一實施例中，找到特徵點之間的對應關係後，可以利用對應關係找出第一***影像Img1及第二***影像Img2的轉換矩陣，轉換矩陣得計算如《公式3》所示，(Xi,Yi)為第一邊界E1的第i個特徵點座標，(Uj,Vj)為第二邊界E2的第j個特徵點座標。《公式3》計算出的是第一轉換矩陣，相反的第二轉換矩陣可以由《公式4》產生。
Figure TWI675646B_D0002
Figure TWI675646B_D0003
接著，***影像分析方法300進一步執行步驟S333根據第一轉換矩陣將第二***影像Img2轉換成第二校準影像COImg2，接著根據第一***影像Img1的亮度值調整第二校準影像COImg2的亮度值。請參考第8B圖，第8B圖係根據本案之一些實施例所繪示之第一***影像Img1與第二校準影像COImg2的示意圖。如第8B圖所示，在利用第一轉換矩陣將第二***影像Img2轉換成第二校準影像COImg2後，第二校準影像COImg2的***區域R2的形狀將會與第一***影像Img1的***區域R1類似，換句話說，步驟S332中所得出的第一轉換矩陣以及第二轉換矩陣可以改變***區域R1及R2的形狀。接著，利用直方圖匹配的轉換函數調整第二校準影像COImg2的亮度值。由第4圖以及第8B圖所示，校準前的第二***影像Img2(***區域R2)的亮度較第一***影像Img1(***區域R1)暗，第二校準影像COImg2的***區域R2在進行亮度一致化處理後，第二校準影像COImg2的***區域R2的亮度值會與第一***影像Img1的***區域R1的亮度值類似，意即***區域R2的亮度被調亮(第8B圖中以比較鬆散的“‧”表示***區域R1及R2的像素值)。
接著，***影像分析方法300進一步執行步驟S334根據第二轉換矩陣將第一***影像Img1轉換成第一校準影像COImg1，接著根據第二***影像Img2的亮度值調整第一校準影像的亮度值COImg1。請參考第8C圖，第8C圖係根據本案之一些實施例所繪示之第一校準影像 COImg1與第二***影像Img2的示意圖。如第8C圖所示，在利用第二轉換矩陣將第一***影像Img1轉換成第一校準影像COImg1後，第一校準影像COImg1的***區域R1的形狀將會與第二***影像Img2的***區域R2類似。接著，如同上方實施例的操作，利用直方圖匹配的轉換函數調整第一校準影像COImg1的亮度值。由第4圖以及第8C圖所示，校準前的第一***影像Img1(***區域R1)的亮度較第一***影像Img2(***區域R2)亮，第一校準影像COImg1的***區域R1在進行亮度一致化處理後，第一校準影像COImg1的***區域R1的亮度值會與第二***影像Img2的***區域R2的亮度值類似，意即***區域R1的亮度被調暗(第8C圖中以比較密集的“‧”表示***區域R1及R2的像素值)。
在經過上述的影像校準操作後，第一***影像Img1與第二校準影像COImg2，以及第一校準影像COImg1與第二***影像Img2，***區域R1及R2的形狀與亮度會被調整的較為相似，此操作是為了降低影像之間的差異，使得之後在進行不對稱判斷時能夠更為準確。因為影像之間亮度的不一致或是***區域R1及R2的形狀不一致都會影響不對稱判斷的準確率。
接著，***影像分析方法300執行步驟S340計算第一***影像Img1與第二校準影像COImg2的第一差異影像DiffImg1，以及計算第一校準影像COImg1與第二***影像Img2的第二差異影像DiffImg2。請一併參考第4圖及第9圖，第9圖係根據本案之一些實施例所繪示之第一差 異影像與第二差異影像的示意圖。於一實施例中，第一差異影像DiffImg1是經由將第一***影像Img1的像素值減去第二校準影像COImg2的像素值所產生，第二差異影像DiffImg2是經由將第二***影像Img2的像素值減去第一校準影像COImg1的像素值所產生。如第9圖所示，經過步驟S340的計算後，在第一差異影像DiffImg1以及第二差異影像DiffImg2中區域A1的特徵將會不明顯，意即與周圍的***組織以及乳腺組織具有相近的灰階值像素值(第9圖中以“+”表示)。然而，第4圖中的區域A2是屬於病變的部分在第一差異影像DiffImg1以及第二差異影像DiffImg2中仍然是較明顯的區域。區域A3(第9圖中以“白底”表示)以及區域A4(第9圖中以密集黑點表示)的差異是在於像素值亮度的不同(因為影像相減造成)，區域A3有較亮的像素值，區域A4則是有較暗的像素值。
於一實施例中，***影像分析方法300執行步驟S350利用影像分析模型DB分別判斷第一差異影像DiffImg1與第二差異影像DiffImg2是否對稱，其中於第一差異影像DiffImg1與第二差異影像DiffImg2為對稱時，產生對稱結果，於第一差異影像DiffImg1與第二差異影像DiffImg2為不對稱時，產生不對稱結果。在執行步驟S350之前需要先建立影像分析模型DB，根據上述產生的第一差異影像DiffImg1、第二差異影像DiffImg2以及各自對應的標記結果來產生影像分析模型DB。
承上述，計算完第一差異影像DiffImg1以及第 二差異影像DiffImg2後，分別對第一差異影像DiffImg1以及第二差異影像DiffImg2分別進行標記以產生第一標記結果與第二標記結果。標記結果是標示差異影像對應的***影像是否發生不對稱情況，如果發生不對稱情況標記結果設定為“1”，如果沒有發生不對稱的情況，標記結果設定為“0”。當然也可以用其他標記方式，舉例而言，如果發生不對稱情況標記為“Y”，如果沒有發生不對稱情況則標記為“N”，本揭露不限於此。於此實施例中，第二差異影像DiffImg2就會被標記為“1”，表示在第二***影像Img2中發生不對稱的情況。
承上述，接著利用第一差異影像DiffImg1、第二差異影像DiffImg2、第一標記結果以及第二標記作為訓練分類器的訓練資料。於一實施例中，可以採用支持向量機(Support vector machine，SVM)、卷積神經網路(Convolutional neural network，CNN)或K-最近鄰居法(K-Nearest neighbor algorithm，KNN)等方式來訓練分類器(Classifier)。訓練好的分類器即為影像分析模型DB可以用來對成對***影像自動進行不對稱的判斷，當輸入的差異影像以及標記結果越多，影像分析模型DB在進行不對稱判斷時可以更準確。
承上述，影像分析模型DB建立完成後會儲存在儲存裝置110中，使用時處理器120會從儲存裝置110中讀取，以用來判斷第一差異影像DiffImg1與第二差異影像DiffImg2是否對稱，並產生對稱結果或不對稱結果。於一 實施例中，***影像分析方法300執行步驟S360如果判斷第一差異影像DiffImg1與第二差異影像DiffImg2為不對稱時，計算第一差異影像DiffImg1與第二差異影像DiffImg2的其中之一的不對稱區域。請參閱第9圖，如果在步驟S350中影像分析模型對第二差異影像DiffImg2的標記為“1”，標記“1”即為第二差異影像DiffImg2的判斷結果，如此一來，判斷結果即為“不對稱”，因此會進一步對第二差異影像DiffImg2執行不對稱區域的計算。
承上述，步驟S360更包含步驟S361~S365，請一併參考第10圖及第11A圖，第10圖係根據本案之一些實施例所繪示之步驟S360的流程圖，第11A圖係根據本案之一些實施例所繪示之計算影像的示意圖。***影像分析方法300執行步驟S361將第一差異影像DiffImg1以及第二差異影像DiffImg2的其中之一作為計算影像CalImg。接續上方實施例，計算影像CalImg係對應前述的判斷結果，如果第二差異影像DiffImg2的標記為“1”即為“不對稱”，第二差異影像DiffImg2即為計算影像CalImg。
承上述，***影像分析方法300執行步驟S362根據計算影像中每個像素的像素值，將計算影像CalImg區分為複數個區域。於一實施例中，會利用影像視窗(Window)掃描計算影像CalImg，接著分別判斷影像視窗內的中心像素的像素值與中心像素周圍的每個鄰近像素的像素值之間的差異值是否小於第四門檻值，如果小於第四門檻值，將中心像素與對應差異值的鄰近像素劃分為同一區 域；以及如果大於第四門檻值，將中心像素與對應差異值的鄰近像素劃分為不同區域。舉例而言，如果影像視窗為3*3的影像視窗，本案並不限於此，也可以是5*5的影像視窗或是7*7的影像視窗。在此以3*3的影像視窗為例，如果某一像素的像素值是125，其周圍鄰近的8個像素的像素值分別是{128，125，122，120，126，129，130、125}，這8個像素的像素值與125的差異值小於第四門檻值(像素值差異小於5)，因此可以將這9個像素視為同一區域。如此一來，可以根據每一像素的像素值與鄰近像素的像素值的比較結果將計算影像CalImg分成多個區域。
接著，***影像分析方法300執行步驟S363計算每一區域對應的平均像素值，步驟S364判斷每一區域對應的平均像素值是否大於第三門檻值，以及步驟S365將平均像素值大於第三門檻值的每一區域作為不對稱區域。請一併參考第11B圖，第11B圖係根據本案之一些實施例所繪示之不對稱區域A5的示意圖。接續上方實施例，將計算影像CalImg分成多個區域後必須計算每個區域的平均像素值，計算完平均像素值後，再利用第三門檻值過濾平均像素值較低的區域，最後留下平均像素值大於第三門檻值的區域A5也就是發生不對稱的區域。
接著，***影像分析方法300執行步驟S370根據對稱結果或不對稱結果產生分析報告。於一實施例中判斷成對***影像是否對稱(Asymmetry)的資訊，在標準化***影像報告分類系統(Breast Imaging-Reporting and Data System，BI-RADS)中屬於關鍵的特徵資訊，因此前述的判斷結果可以是此分析報告中的一重要資訊。接續上方實施例，如果第一***影像Img1的判斷結果為“0”，分析報告上可以顯示為“對稱”。反之，如果第二***影像Img2的判斷結果為“1”，在分析報告上會顯示為“不對稱”，如果發現第二***影像Img2具有不對稱狀態可以進一步在報告中顯示第二***影像內發生不對稱的區域(步驟S360的執行結果)。
由上述本案之實施方式可知，主要係改進以往電腦輔助分析軟體僅有偵測***病灶類型的功能，先擷取***成對影像的特徵以校準***成對影像，計算***成對影像的***差異影像，再將***差異影像輸入分類器訓練影像分析模型，訓練後的影像分析模型可以判斷***影像是否對稱，如果***影像有不對稱，再進一步判定***影像內發生不對稱的區域，達到自動判定***不對稱以及偵測***不對稱區域的功能。
另外，上述例示包含依序的示範步驟，但該些步驟不必依所顯示的順序被執行。以不同順序執行該些步驟皆在本揭示內容的考量範圍內。在本揭示內容之實施例的精神與範圍內，可視情況增加、取代、變更順序及/或省略該些步驟。
雖然本案已以實施方式揭示如上，然其並非用以限定本案，任何熟習此技藝者，在不脫離本案之精神和範圍內，當可作各種之更動與潤飾，因此本案之保護範圍當視 後附之申請專利範圍所界定者為準。

Claims (15)

  1. 一種***影像分析方法，包含：輸入一第一***影像以及一第二***影像；擷取該第一***影像的複數個第一特徵以及該第二***影像的複數個第二特徵；根據該些第一特徵以及該些第二特徵校正該第一***影像以及該第二***影像，以產生一第一校準影像以及一第二校準影像；計算該第一***影像與該第二校準影像的一第一差異影像，以及計算該第一校準影像與該第二***影像的一第二差異影像；利用一影像分析模型分別判斷該第一差異影像與該第二差異影像是否對稱，其中於該第一差異影像與該第二差異影像為對稱時，產生一對稱結果，於該第一差異影像與該第二差異影像為不對稱時，產生一不對稱結果；以及產生代表該對稱結果或該不對稱結果的一分析報告。
  2. 如請求項1所述的***影像分析方法，更包含：將該第一差異影像以及該第二差異影像分別進行標記以產生一第一標記結果與一第二標記結果；以及利用該第一差異影像、該第二差異影像、該第一標記結果以及該第二標記作為訓練資料，以產生該影像分析模型。
  3. 如請求項1所述的***影像分析方法，其中，擷取該第一***影像的該些第一特徵以及該第二***影像的該些第二特徵，更包含：利用一第一門檻值找出一第一***區域的一第一邊界，以及利用該第一門檻值找出一第二***區域的一第二邊界；其中，該第一邊界包含複數個第一像素，該第二邊界包含複數個第二像素；分別計算該些第一像素以及該些第二像素對應的曲率；分別判斷該些第一像素以及該些第二像素對應的曲率是否大於一第二門檻值；以及將大於該第二門檻值的該些第一像素標記為該些第一特徵，且將大於該第二門檻值的該些第二像素標記為該些第二特徵。
  4. 如請求項1所述的***影像分析方法，其中，根據該些第一特徵以及該些第二特徵校正該第一***影像以及該第二***影像，更包含：建立該些第一特徵以及該些第二特徵之間的一位置對應關係；基於該第一***影像與該位置對應關係產生一第一轉換矩陣且基於該第二***影像與該位置對應關係產生一第二轉換矩陣；根據該第二轉換矩陣將該第一***影像轉換成該第一校準影像，以及根據該第一轉換矩陣將該第二***影像轉換成該第二校準影像；以及根據該第一***影像的亮度值調整該第二校準影像的亮度值，以及根據該第二***影像的亮度值調整該第一校準影像的亮度值。
  5. 如請求項1所述的***影像分析方法，其中，利用該影像分析模型分別判斷該第一差異影像與該第二差異影像是否對稱，更包含：若判斷該第一差異影像與該第二差異影像為不對稱時，計算該第一差異影像與該第二差異影像的其中之一的一不對稱區域。
  6. 如請求項5所述的***影像分析方法，其中，計算該不對稱區域，更包含：將該第一差異影像以及該第二差異影像的其中之一作為一計算影像；根據該計算影像中每個像素的像素值，將該計算影像區分為複數個區域；計算每一該區域對應的一平均像素值；判斷每一該區域對應的該平均像素值是否大於一第三門檻值；以及將該平均像素值大於該第三門檻值的每一該區域作為該不對稱區域。
  7. 如請求項6所述的***影像分析方法，其中，根據該計算影像中每個像素的像素值，將該計算影像區分為該些區域，更包含：利用一影像視窗依序掃描該計算影像；分別判斷該影像視窗內的一中心像素的像素值與該中心像素周圍的每個鄰近像素的像素值之間的一差異值是否小於一第四門檻值；若該差異值小於該第四門檻值，將該中心像素與對應該差異值的該鄰近像素劃分為同一區域；以及若該差異值大於該第四門檻值，將該中心像素與對應該差異值的該鄰近像素劃分為不同區域。
  8. 一種***影像分析系統，包含：一儲存裝置，用以儲存一第一***影像以及一第二***影像；一處理器，與該儲存裝置電性連接，該處理器包含：一特徵擷取元件，用以擷取該第一***影像的複數個第一特徵以及該第二***影像的複數個第二特徵；一影像校正元件，與該特徵擷取元件電性連接，用以根據該些第一特徵以及該些第二特徵校正該第一***影像以及該第二***影像，以產生一第一校準影像以及一第二校準影像；一差異影像產生元件，與該影像校正元件電性連接，用以計算該第一***影像與該第二校準影像的一第一差異影像，以及計算該第一校準影像與該第二***影像的一第二差異影像；一對稱分析元件，與該差異影像產生元件電性連接，用以利用一影像分析模型分別判斷該第一差異影像與該第二差異影像是否對稱，於該第一差異影像與該第二差異影像為對稱時，該對稱分析元件產生一對稱結果，於該第一差異影像與該第二差異影像為不對稱時，該對稱分析元件產生一不對稱結果；以及一報告產生元件，與該對稱分析元件電性連接，用以產生代表該對稱結果或該不對稱結果的一分析報告。
  9. 如請求項8所述的***影像分析系統，更包含：一分析模型建立元件，與該差異影像產生元件與該對稱分析元件電性連接，用以將該第一差異影像以及該第二差異影像分別進行標記以產生一第一標記結果與一第二標記結果；以及利用該第一差異影像、該第二差異影像、該第一標記結果以及該第二標記作為訓練資料，以產生該影像分析模型。
  10. 如請求項8所述的***影像分析系統，其中，該特徵擷取元件更用以利用一第一門檻值找出一第一***區域的一第一邊界，利用該第一門檻值找出一第二***區域的一第二邊界；其中，該第一邊界包含複數個第一像素，該第二邊界包含複數個第二像素；分別計算該些第一像素以及該些第二像素對應的曲率，分別判斷該些第一像素以及該些第二像素對應的曲率是否大於一第二門檻值，將大於該第二門檻值的該些第一像素標記為該些第一特徵，且將大於該第二門檻值的該些第二像素標記為該些第二特徵。
  11. 如請求項8所述的***影像分析系統，其中，該影像校正元件更用以建立該些第一特徵以及該些第二特徵之間的一位置對應關係，基於該第一***影像與該位置對應關係產生一第一轉換矩陣，基於該第二***影像與該位置對應關係產生一第二轉換矩陣，根據該第二轉換矩陣將該第一***影像轉換成該第一校準影像，根據該第一轉換矩陣將該第二***影像轉換成該第二校準影像，根據該第一***影像的亮度值調整該第二校準影像的亮度值，且根據該第二***影像的亮度值調整該第一校準影像的亮度值。
  12. 如請求項8所述的***影像分析系統，其中，該對稱分析元件更用以當該對稱分析元件判斷該第一差異影像與該第二差異影像為不對稱時，計算該第一差異影像與該第二差異影像的其中之一的一不對稱區域。
  13. 如請求項12所述的***影像分析系統，其中，該對稱分析元件於計算該不對稱區域時，該對稱分析元件將該第一差異影像以及該第二差異影像的其中之一作為一計算影像，根據該計算影像中每個像素的像素值將該計算影像區分為複數個區域，計算每一該區域對應的一平均像素值，判斷每一該區域對應的該平均像素值是否大於一第三門檻值，且將該平均像素值大於該第三門檻值的每一該區域作為該不對稱區域。
  14. 如請求項13所述的***影像分析系統，其中，該對稱分析元件將該計算影像區分為該些區域時，該對稱分析元件利用一影像視窗依序掃描該計算影像，分別判斷該影像視窗內的一中心像素的像素值與該中心像素周圍的每個鄰近像素的像素值之間的一差異值是否小於一第四門檻值，其中若該差異值小於該第四門檻值，該對稱分析元件將該中心像素與對應該差異值的該鄰近像素劃分為同一區域，且若該差異值大於該第四門檻值，該對稱分析元件將該中心像素與對應該差異值的該鄰近像素劃分為不同區域。
  15. 一種非暫態電腦可讀取媒體，包含至少一指令程序，由一處理器執行該至少一指令程序以實行一***影像分析方法，其包含：輸入一第一***影像以及一第二***影像；擷取該第一***影像的複數個第一特徵以及該第二***影像的複數個第二特徵；根據該些第一特徵以及該些第二特徵校正該第一***影像以及該第二***影像，以產生一第一校準影像以及一第二校準影像；計算該第一***影像與該第二校準影像的一第一差異影像，以及計算該第一校準影像與該第二***影像的一第二差異影像；利用一影像分析模型分別判斷該第一差異影像與該第二差異影像是否對稱，其中於該第一差異影像與該第二差異影像為對稱時，產生一對稱結果，於該第一差異影像與該第二差異影像為不對稱時，產生一不對稱結果；以及產生代表該對稱結果或該不對稱結果產生一分析報告。
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José Celaya-Padilla, Antonio Martinez-Torteya, Juan Rodriguez-Rojas, Jorge Galvan-Tejada, Victor Treviño, and José Tamez-Peña, "Bilateral Image Subtraction and Multivariate Models for the Automated Triaging of Screening Mammograms" , BioMed Research International Volume 2015, Article ID 231656, 12 pages. *

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