[发明专利]一种早期乳腺肿瘤的特征极点识别方法

摘要

本发明属于生物医学检测技术领域，涉及一种早期乳腺肿瘤的特征极点识别方法，该方法通过分析多种不同肿瘤属性时提取的特征极点，根据每一种属性提取的特征极点建立一个特征极点原子库。在实际的临床检测过程中将探测得到的肿瘤散射信号分别与已经建立的所有特征极点原子库进行波形的重构，通过将探测的实际肿瘤信号与重构波形进行一种似然度判决，当肿瘤实测波形与某一个特征极点原子库构建的重构波形能够求得最大的似然度，那么我们可以认为实测的肿瘤的电学特性与构建该特征极点原子库的实验环境下的肿瘤具有最大的电学特性相似度。本发明能够作为的辅助手段，进而增强肿瘤检测的正确率。

主权项

1.一种早期乳腺肿瘤的特征极点识别方法，包括下列步骤：第一步，采用超宽带信号对乳房进行照射，采集肿瘤散射回波信号，肿瘤散射回波信号中包含了直达波、皮肤层的反射信号以及携带肿瘤形状和电学特性的谐振信号；定义直达波、皮肤层的反射信号为前时响应信号，谐振信号为后时响应信号，从肿瘤的散射波形中，将第二个最大峰值信号出现的波形区域成为后时响应信号，实现对后时响应信号的截取，从而获取不同电学特性肿瘤的后时响应信号序列x(n),0≤n≤N-1.其中N为号的采样点数；第二步，对不同电学特性得到的肿瘤的后时响应信号采用矩阵束的方法进行特征极点的提取,方法如下：（1）定义为L为设定的Hankel矩阵的列数，其中N/3＜L＜N/2，建立两个Hankel矩阵，矩阵中的每一个元素为肿瘤后时响应序列中的对应元素，形式如下：X1=x(1)x(2)···x(L)x(2)x(3)···x(L+1)······x(L+2)···x(N-L)x(N-L+1)···x(N-1)(N-L)×L]]>X2=x(0)x(1)···x(L-1)x(1)x(2)···x(L)············x(N-L-1)x(N-L)···x(N-2)(N-L)×L]]>（2）对联合矩阵{[X₁],[X₂]}进行广义特征值的求解，每一个广义特征值对应一个特征极点，待求解的特征极点与求得的广义特征值满足如下关系：z_k＝exp(p_kT_s)＝exp((α_k+j2πf_k)T_s)，其中，z_k为联合矩阵{[X₁],[X₂]}的特征值，其中k＝1,2,…,K。p_k为特征极点，a_k为衰减因子，f_k为谐振频率，T_s为相应信号序列的采样间隔，K为特征极点的个数。第三步，针对每一种电学特性肿瘤的后时响应信号提取的特征极点，建立特征极点原子库，方法如下：（1）假设第m个电学特性的乳腺肿瘤的特征极点为p_m＝(p_m1,p_m2,…,p_mn),其中n为极点的个数，定义此电学特性肿瘤的原始特征原子库X_m表示为：Xm=xm1xm2···xmk,]]>xmi=epmiTsepmi2Ts···epmiNTsT·,]]>1≤i≤k，[·]^T表示矩阵的转置，T_s为信号序列的采样间隔；（2）对原始特征原子库的每一个列向量也就是x_mi进行归一化处理，使得每一列中的所有元素的平方和的模数为1，然后取归一化后的原子库的每个元素的实部构建特征极点原子库；第四步，在实际的乳腺癌的临床检测过程中，将探测得到的肿瘤散射信号进行后时响应信号的截取，对于截取后的信号，结合第三步中完成的特征极点原子库，完成波形的重构工作，定义重构波形为如下形式：其中，称为特征原子库，称为基函数或者原子，α＝[α₁,α₂,…,α_N]称为分解系数，分解系数的求解方法为：采用前面计算得到的某一个特征极点原子库代替Φ，将实际检测过程得到的肿瘤后时响应信号分别和某个特征极点原子库的所有原子进行求内积的操作，寻找内积最大时对应的原子，将此时得到的最大内积值作为分解系数的第一个元素，使用原始的肿瘤后时响应信号减去最大内积与相对应的原子的乘积，将得到的差值信号代替此轮操作中的原始肿瘤的后时响应信号，同时在特征极点原子库中删除此轮操作中求得内积最大时对应的原子，重复上述操作，直到特征极点原子库中的所有原子均被删除，此时完成了分解系数的求解；进而完成波形的重构。第五步，将利用不同特征极点原子库得到的重构波形分别和临床探测得到的肿瘤散射的后时响应波形进行似然度的判决，当似然度出现最大值的时候，认为此时的特征极点原子库重构波形和临床待检测的肿瘤的后时响应波形具有最大的相似性，判断构建此时特征极点原子库的肿瘤电学特性与待检测的肿瘤的电学特性最为相似，实现肿瘤电学特性识别。