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一種脈搏波圖像包絡(luò)線提取和特征點(diǎn)跟蹤的方法

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一種脈搏波圖像包絡(luò)線提取和特征點(diǎn)跟蹤的方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及通過(guò)脈沖多普勒?qǐng)D像測(cè)量血流速度的領(lǐng)域,尤其是一種脈搏波圖像包 絡(luò)線提取和特征點(diǎn)跟蹤的方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 脈沖多普勒?qǐng)D像在臨床醫(yī)學(xué)中有著重要的作用,是測(cè)量血管參數(shù)的重要載體。許 多重要的醫(yī)學(xué)指標(biāo)可以從脈搏信號(hào)中分析和計(jì)算而來(lái),如:血液流動(dòng)速度,血管的內(nèi)中膜厚 度,血管的最大血流速度和血管的動(dòng)脈硬化程度等。這些指標(biāo)能很大程度地幫助醫(yī)療從業(yè) 者更好的分析病人的身體情況。雖然脈搏波信號(hào)因人而異,并且隨著病人年齡的增長(zhǎng)而有 所差異,但還是符合一定的周期性規(guī)律。
[0003] 圖1大致描繪了一個(gè)周期內(nèi)脈搏波圖像的形狀特征,它包含了三個(gè)波段和四個(gè)特 征點(diǎn)。不同年齡的病人,因?yàn)檠艿臋C(jī)能不同,脈搏波的形狀特征也會(huì)相應(yīng)有所變化。健康 人的脈搏波信號(hào)擁有陡峭的上升沿和下降沿,這是因?yàn)榻】等说难軝C(jī)能比較好,血管阻 力較小,血流速度大。同時(shí),健康人的脈搏波信號(hào)的潮波B不顯著。當(dāng)主動(dòng)脈瓣受到血液回 流的沖擊,形成明顯的脈搏波信號(hào)的重搏波波峰C和波谷D。隨著病人年齡的增大,血管的 機(jī)能變差,導(dǎo)致血管的阻力變大,血流速度變慢,潮波B會(huì)相應(yīng)升高甚至超越主波A。同時(shí), 血管阻力的變大會(huì)導(dǎo)致血液回流的速度增加,重搏波波峰C和波谷D抬高,使得整個(gè)脈搏波 信號(hào)呈現(xiàn)山丘式變化。
[0004] 目前臨床中測(cè)量血流速度的方法主要是有經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)師采集1024幀多普勒?qǐng)D像 后,按解凍鍵,挑選圖像清晰的一張或幾張,利用超聲設(shè)備的軌跡球手動(dòng)描繪包絡(luò)線,再利 用超聲軟件自帶的測(cè)量功能,計(jì)算出血流的各種參數(shù)。顯然,傳統(tǒng)方法有很多的弊端。首 先,此方法工作量大。一次描跡過(guò)程需要15-20分鐘,如果操作失誤,還需要重新繪制。其 次,描跡精確度無(wú)法保障,不同的醫(yī)師對(duì)圖像的預(yù)處理不同,導(dǎo)致同一張圖像繪制出的包絡(luò) 線相差極大,嚴(yán)重影響血流速度測(cè)量的精確度。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題是克服現(xiàn)有的缺陷,提供了一種脈搏波圖像包絡(luò)線提取 和特征點(diǎn)跟蹤的方法,先針對(duì)脈搏波圖像自動(dòng)描繪包絡(luò)線,接著再利用多重門(mén)限閾值方法 跟蹤包絡(luò)線上的特征點(diǎn),從而提高了血流速度測(cè)量的精確度。
[0006] 為了解決上述技術(shù)問(wèn)題,本發(fā)明提供了如下的技術(shù)方案:
[0007] -種脈搏波圖像包絡(luò)線提取和峰值點(diǎn)跟蹤的方法,該方法包括脈搏波包絡(luò)線的提 取和脈搏波包絡(luò)線特征點(diǎn)跟蹤,先通過(guò)脈搏波R0I區(qū)域裁剪,最大類間方差閾值法二值 化,形態(tài)學(xué)算法和Sobel算子邊緣檢測(cè)四個(gè)步驟提取出脈搏波圖像的包絡(luò)線,再利用多重 門(mén)限閾值方法辨識(shí)和跟蹤包絡(luò)線上的特征點(diǎn)。
[0008] 進(jìn)一步地,脈搏波R0I區(qū)域裁剪采用閾值化方法,超聲診斷儀上采集的脈搏波圖 像是256灰度級(jí)的彩色圖片,具有紅、綠、藍(lán)三個(gè)通道,對(duì)紅、綠、藍(lán)三個(gè)通道設(shè)定對(duì)應(yīng)的門(mén) 限閾值ti、t2、t3,并設(shè)定圖像的總分割閾值t,設(shè)r、g、b是當(dāng)前圖像對(duì)應(yīng)的紅、綠、藍(lán)通道的 灰度值,m是圖像每一行像素的個(gè)數(shù),對(duì)于每一行像素點(diǎn),采用公式(1)和(2)進(jìn)行計(jì)算;對(duì) 于每一行像素點(diǎn),如果計(jì)算所得的A<t。,則認(rèn)為該行是背景區(qū)域;反之,當(dāng)A>t。,則認(rèn) 為該行是目標(biāo)區(qū)域;脈搏波圖像經(jīng)過(guò)ROI區(qū)域裁剪處理后,目標(biāo)與背景得到初步分離,其中 公式⑴和⑵如下:
「nnnQl CD - (2)t.
[0010] 進(jìn)一步地,最大類間方差閾值法二值化是在圖像灰度直方圖的基礎(chǔ)上,分析和計(jì) 算合適的閾值,使目標(biāo)和背景兩區(qū)域間的方差達(dá)到最大,使得目標(biāo)區(qū)域增強(qiáng),背景區(qū)域減 弱,從而將圖像分成目標(biāo)和背景兩區(qū)域;假設(shè)圖像具有m級(jí)灰度級(jí),灰度值i的像素?cái)?shù)為ni,
則總像素?cái)?shù)為: '以計(jì)算出,每個(gè)像素的概率為將N分(:。{1~T}和 M* CJT+1~m}兩組,
[0011] (:3)
[0012] ⑷
[0013] (5)
[0014] (6)
[0015] 式中,州T) =f/代是閾值為T(mén)時(shí)的灰度平均值,采樣的灰度平均值是: /=1
[0016]
[0017] 兩組間的方差可用下式求出:
[0018]
(80
[0019] 定義T_是使式(8)取得最大值所對(duì)應(yīng)的T值,也就是最大類間方差法二值化的 閾值。
[0020] 進(jìn)一步地,形態(tài)學(xué)算法利用各種幾何形狀的結(jié)構(gòu)算子作為形態(tài)濾波器,在圖像的 目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行卷積濾波,增強(qiáng)目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域的差異性,選定具有特定半徑R的圓盤(pán) 形結(jié)構(gòu)元素a(m)用來(lái)填充目標(biāo)區(qū)域內(nèi)部的空洞;形態(tài)學(xué)中基本的膨脹、腐蝕定義:
[0021] 設(shè)脈搏信號(hào)的離散數(shù)字序列為f(n),結(jié)構(gòu)元素為a(m),且有n>m,則定義如下形 態(tài)學(xué)算子:
[0022] ⑶
[0023] (10) 經(jīng)過(guò)形態(tài)學(xué)圓盤(pán)算子卷積處理后,脈搏波圖像中間連通區(qū)域的孔洞被填充完整。
[0024] 進(jìn)一步地,Sobel算子根據(jù)脈搏波圖像中各個(gè)像素點(diǎn)的梯度,計(jì)算像素點(diǎn)和周?chē)?素點(diǎn)的差異,從而分離目標(biāo)和背景,提取出邊界區(qū)域;Sobel算子包含水平方向和垂直方向 兩組3x3的矩陣,利用算子濾波器逐行與圖像像素點(diǎn)卷積,計(jì)算出水平方向和垂直方向的 亮度差分值;以Gx與Gy分別代表經(jīng)水平方向和垂直方向進(jìn)行邊緣檢測(cè)的算子:
[0025]
[0026] 圖像中每一個(gè)像素的橫向及縱向梯度近似值可用以下的公式結(jié)合,來(lái)計(jì)算梯度的 大小。設(shè)(X,y)是原圖像的一個(gè)像素點(diǎn),則
[0027]
an
[0028] 然后可用以下公式計(jì)算梯度方向:
[0029]
(12)
[0030] 經(jīng)過(guò)Sobel算子邊緣檢測(cè)后,目標(biāo)區(qū)域與背景區(qū)域完全分離。
[0031] 進(jìn)一步地,脈搏波包絡(luò)線特征點(diǎn)跟蹤是先通過(guò)搜索找出候選特征點(diǎn)后,再利用設(shè) 定的多重門(mén)限閾值識(shí)別出脈搏波圖像的特征點(diǎn),并且判斷該特征點(diǎn)屬于脈搏信號(hào)的具體階 段;提取包絡(luò)線的特征點(diǎn)算法分為兩個(gè)步驟,首先搜索出每列像素的最大值和最小值,作為 脈搏波候選特征點(diǎn)pixelList,然后定義主峰門(mén)限閾值
陽(yáng)重博波門(mén)
限閾值 辨識(shí)出脈搏信號(hào)的特征點(diǎn),其中minRow和maxRow分別 i 是脈搏信號(hào)目標(biāo)區(qū)域的最低點(diǎn)行號(hào)和最高點(diǎn)行號(hào)。
[0032] 進(jìn)一步地,提取包絡(luò)線的特征點(diǎn)具體算法如下:
[0033] (1)遍歷包絡(luò)線的每一個(gè)像素,設(shè)第i列的像素為f(Xl),若f(Xl) >f(Xll)且 f(Xi)>f(Xi+1),就認(rèn)為f(Xi)是圖像的一個(gè)候選特征點(diǎn);
[0034](2)若f(xj<f(X;D且f(xj<f(xi+1),則候選特征點(diǎn)是重搏波波谷D;

[0035] (3)定義主峰門(mén)P 若候選特征點(diǎn)的f(x , 則候選特征點(diǎn)是主波波峰A。若候選特征點(diǎn)的;
則候選特征點(diǎn) 是潮波波峰B或者是重搏波波峰C;
[0036] (4)定義重博波門(mén)限
-如果候選點(diǎn)6 則候選特征點(diǎn)是重搏波波峰C;反之,候選特征點(diǎn)是噪聲點(diǎn)。
[0037] 本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn):與傳統(tǒng)的直接用邊緣檢測(cè)算法不同,該方法是先截取R0I有效區(qū) 域,然后進(jìn)行二值化,在新的R0I圖像上用邊緣檢測(cè)的方法提取到脈搏波圖像的包絡(luò)線,最 后用搜索脈搏波圖像包絡(luò)線最大縱坐標(biāo)結(jié)合多重門(mén)限閾值的方法得到了脈搏波的主波和 諧波的波峰和波谷,沒(méi)有出現(xiàn)誤檢和漏檢,在重搏波不太明顯的時(shí)候,該方法也能準(zhǔn)確識(shí)別 出重搏波的位置,既提高了工作效率,又提升了血流速度測(cè)量的精確度。
【附圖說(shuō)明】
[0038] 附圖用來(lái)提供對(duì)本發(fā)明的進(jìn)一步理解,并且構(gòu)成說(shuō)明書(shū)的一部分,與本發(fā)明的實(shí) 施例一起用于解
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