【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机技术与医学图像处理交叉领域,更具体地,涉及。
技术介绍
缺血性心脑血管疾病严重危害人类健康,颈动脉粥样硬化是此类疾病的主要致病因素,通过对颈动脉粥样硬化的预防、早期检测及治疗,是降低患缺血性心脑血管疾病发病风险的有效手段。已有大量实验证明,颈动脉内中膜增厚是发生颈动脉粥样硬化的前期临床表现,可通过对颈动脉内中膜厚度及其变化情况的预测来判断是否存在颈动脉粥样硬化风险。其中,内中膜厚度(Intima-Media Thickness,简称IMT)被定义为颈动脉血管壁远端内腔-内膜界面(Lumen Intima Interface,简称LII)与中膜-外膜界面(MediaAdventitiaInterface,简称MAI)之间的距离。医学超声具有无创、无辐射、廉价、实时、方便等特点,可获得清晰的颈动脉图像,故已广泛应用于颈动脉内中膜分析中。传统测量颈动脉内中膜的方法,是由有经验的医生在从超声机上获取的颈动脉纵截面图像的LII和MAI上标记数组相对应的点对,并用求平均值的方式计算内中膜的平均厚度。这种方法存在明显的缺陷:取点过程完全由临床医生操作,点对位置的选择及标记均会出现组间差异和组内差异,即不同的医生标记的结果会存在差异,同一医生在不同时间标记的结果也不完全相同。计算过程中,因只选择少数点对,故必然会遗漏点对与点对之间的内中膜的信息。针对传统方法的缺点,近年来研究者们提出了许多测量颈动脉内中膜厚度的方法,包括有监督方法和无监督方法等。因有监督方法存在需要人为初始化,且结果受初始化影响的弊端,故无监督方法是该领域研究的重点。无监督的 ...
【技术保护点】
一种基于超声颈动脉图像的内中膜自动分割方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)获取超声颈动脉纵截面图像,对该超声颈动脉纵截面图像进行灰度归一化处理,以得到归一化超声颈动脉纵截面图像,并利用图像去噪算法对该归一化超声颈动脉纵截面图像进行处理;(2)提取去噪后的归一化超声颈动脉纵截面图像的特征图,计算特征图中每个像素点与其纵向相邻像素点的特征值梯度,将特征值梯度分布最显著的横轴作为感兴趣区域的中间横轴,从中间横轴分别向上和向下扩展,以得到感兴趣区域;(3)获取感兴趣区域R的灰度梯度图,在估计的内中膜厚度的取值范围内依次取每一个整数值作为可能的内中膜厚度,根据该可能的内中膜厚度设定特征提取算子,并用该算子计算灰度梯度图中每个像素点的特征值,以得到与该可能的内中膜厚度对应的灰度梯度图的特征图,对获得的每个特征图的所有特征值进行求和处理,和最大的特征图所对应的可能的内中膜厚度作为内中膜厚度参考值;(4)根据内中膜厚度参考值构建能量函数,并利用能量函数采用基于函数值最小化算法获得内中膜的内腔‑内膜界面;(5)根据内中膜厚度参考值构建能量函数,并利用能量函数采用基于函数值最小化算法获得内中膜的中膜‑外 ...
【技术特征摘要】
1.一种基于超声颈动脉图像的内中膜自动分割方法,其特征在于,包括以下步骤: (1)获取超声颈动脉纵截面图像,对该超声颈动脉纵截面图像进行灰度归一化处理,以得到归一化超声颈动脉纵截面图像,并利用图像去噪算法对该归一化超声颈动脉纵截面图像进行处理; (2)提取去噪后的归一化超声颈动脉纵截面图像的特征图,计算特征图中每个像素点与其纵向相邻像素点的特征值梯度,将特征值梯度分布最显著的横轴作为感兴趣区域的中间横轴,从中间横轴分别向上和向下扩展,以得到感兴趣区域; (3)获取感兴趣区域R的灰度梯度图,在估计的内中膜厚度的取值范围内依次取每一个整数值作为可能的内中膜厚度,根据该可能的内中膜厚度设定特征提取算子,并用该算子计算灰度梯度图中每个像素点的特征值,以得到与该可能的内中膜厚度对应的灰度梯度图的特征图,对获得的每个特征图的所有特征值进行求和处理,和最大的特征图所对应的可能的内中膜厚度作为内中膜厚度参考值; (4)根据内中膜厚度参考值构建能量函数,并利用能量函数采用基于函数值最小化算法获得内中膜的内 腔-内膜界面; (5)根据内中膜厚度参考值构建能量函数,并利用能量函数采用基于函数值最小化算法获得内中膜的中膜-外膜界面。2....
【专利技术属性】
技术研发人员:丁明跃,方梦捷,吴开志,
申请(专利权)人:华中科技大学,
类型:发明
国别省市:湖北;42
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