水平集动态规划颈总动脉内中膜厚度测量装置和方法制造方法及图纸

本发明专利技术涉及医疗器械、图像处理技术，为将计算机图像处理技术应用在颈动脉超声波图像内中膜厚度测量中，避免手动测量方式存在的低效率及不稳定的缺陷，利用计算机算法提供快速、可靠的IMT参数，为心脑血管疾病早期诊断提供准确的依据。本发明专利技术：水平集动态规划颈总动脉内中膜厚度测量装置和方法，由计算机对接收到的超声图像后进行处理，计算机上设置有如下模块：1)图像裁剪模块；2)提取ROI模块；3)图像动态拉伸模块：将图像灰度范围统一拉伸至0‑255；4)图像滤波模块；5)估计LII模块；6)估计MAI模块；7)动态规划调整估计边界模块；8)后处理模块。本发明专利技术主要应用于医疗器械设计制造。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及医疗器械、图像处理技术，具体讲,涉及基于水平集和动态规划动脉内中膜厚度测量装置和算法。
技术介绍
心脑血管疾病(Cardiovasculardiseases,CVDs)是人类身体健康的首要疾病，已经成为人类生命第一杀手。而动脉粥状硬化最常见的病变部位就是颈总动脉(CommonCarotidArtery，CCA)，血液中的脂质随着心脑血管疾病的发展在血管内壁沉积，从而使内中膜结构(Intima-MediaComplex，IMC)变厚增生，动脉变窄，内中膜厚度(Intima-MediaThickness，IMT)如果增大到一定程度，血流速度将会减慢，使大脑供血不畅，大脑功能也受到影响。因此，心脑血管疾病的早期病变表现在内中膜增厚上，内中膜厚度是预测心脑血管疾病严重程度的重要指标。临床上，内中膜厚度通常是医生本人对颈总动脉超声图像进行手工定点或边界描绘得出，主观性强，更加依赖个人经验。因此，本专利技术提出了一种结合水平集分割和动态规划的颈动脉超声图像内中膜厚度测量算法，利用计算机代替人工进行边界膜自动分割并计算IMT相关参数，以减少人工耗时和工作量，并降低测量差异，为心脑血管疾病早期诊断提供准确的依据。基于几何变形模型的水平集方法由Osher和Sethian于1982年提出。采用水平集分割方法所表示的几何曲线演化模型理论应用于图像分割领域的基本原理是:利用速度函数F(包含曲线变形力，比如曲率驱动力或者法向常量力或),在图像的空间范围对水平集函数演化,致使水平集函数的第零水平集所描述的闭合曲线能够在目标轮廓线所在的位置停止。水平集方法的思想中最重要的就是Hamilton-Jacobi方程，它为运动的隐式曲面进行基于时间的方程的数值求解该方法的基本原理是，将曲线或曲面作为零水平集嵌入到高一维的水平集函数中，通过一个更高维的函数来表达低维的曲线或曲面的演化过程。用水平集函数的零水平集函数表示闭合曲线的描述方法的核心思想是:把演化的闭合曲线C＝{(x(p),y(p)),p∈[0,1]本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种水平集动态规划颈总动脉内中膜厚度测量方法，其特征是，包括如下步骤：1)图像裁剪：裁剪移除超声图像中非测试信息部分，只保留血管部分；2)提取感兴趣区域ROI(Region of Interest)：自动提取ROI；3)图像动态拉伸：将图像灰度范围统一拉伸至0‑255；4)图像滤波：采用双边滤波算法去除噪声，同时保留图像边缘信息；5)估计管腔‑内膜边界LII(Lumen‑Intima Interface)：采用形态学操作避免内膜缺陷的干扰，使得估计的LII更加靠近真是边界；6)估计中膜‑外膜边界MAI(Media‑Advantia Interface)：根据梯度图信息估计MAI；7)动态规划调整估计边界：以梯度值与曲率值的加权和作为动态规划的能量函数，进行迭代计算获得膜边界特性；8)后处理：计算并评估IMT，对自动测量的IMT值进行判别，避免测量结果没有实际意义。

【技术特征摘要】
1.一种水平集动态规划颈总动脉内中膜厚度测量方法，其特征是，包括如下步骤：1)图像裁剪：裁剪移除超声图像中非测试信息部分，只保留血管部分；2)提取感兴趣区域ROI(RegionofInterest)：自动提取ROI；3)图像动态拉伸：将图像灰度范围统一拉伸至0-255；4)图像滤波：采用双边滤波算法去除噪声，同时保留图像边缘信息；5)估计管腔-内膜边界LII(Lumen-IntimaInterface)：采用形态学操作避免内膜缺陷的干扰，使得估计的LII更加靠近真是边界；6)估计中膜-外膜边界MAI(Media-AdvantiaInterface)：根据梯度图信息估计MAI；7)动态规划调整估计边界：以梯度值与曲率值的加权和作为动态规划的能量函数，进行迭代计算获得膜边界特性；8)后处理：计算并评估IMT，对自动测量的IMT值进行判别，避免测量结果没有实际意义。2.如权利要求1所述的水平集动态规划颈总动脉内中膜厚度测量方法，其特征是，提取ROI具体步骤是，首先直接对图像边缘使用连续曲线描述,与此同时采用图像信息对能量泛函进行定义，能量泛函的自变量含有边界轮廓曲线；接着采用动态Euler-Lagrange方程的格式得到这个能量泛函相对应的曲线演化的方程；最终采用水平集方法对沿着能量模拟初始曲线下降最快的方向的演化过程进行模拟，以求出最佳的边界轮廓曲线，提取出ROI部分。3.如权利要求1所述的水平集动态规划颈总动脉内中膜厚度测量方法，其特征是，图像动态拉伸具体步骤是，将高于m的灰度级进行压缩，直到它压缩到高灰度级的较窄范围内，而将低于m的灰度级进行压缩，使其存在于低灰度级的较窄范围内，拉伸中间的灰度级，增强各部分图像的反差，以使图像拥有比较高的对比度；拉伸公式如下：s=11+(m/r)E---(5)]]>其中，s表示输出图像的灰度值，r表示输入图像灰度值，E是一个可以控制函数斜率的变量，m作为一个阈值可以被用户根据图像处理方面的实际需要进行参数设置。4.如权利要求1所述的水平集动态规划颈总动脉内中膜厚度测量方法，其特征是，双边滤波公式如下：g(x)=k-1(x)∫-∞+∞∫-∞+∞f(ξ)c(ξ,x)s(ξ,x)dξ---(8)]]>其中，为双边滤波的归一化常数，x,ξ表示像素点，f(x)表示x像素点的灰度值，滤波器为尺寸10×10的矩阵，表示像素ξ与x的灰度相似度，表示像素ξ与x的距离相似度，σ1为基于灰度相似性计算出的高斯标准差，基于距离相似性就算出的高斯函数标准差为σ2。5.如...

【专利技术属性】
技术研发人员：师冬丽，李锵，关欣，刘铭赫，曹清洁，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津;12