【技术实现步骤摘要】
瓣膜图像处理方法、瓣膜图像处理装置及电子设备
本申请涉及图像处理
，且更为具体地，涉及一种瓣膜图像处理方法、瓣膜图像处理装置和电子设备。
技术介绍
瓣膜主要出现在动脉内腔区域，它和周围的白色组织区域相连，更多时候和白色组织区域具有相近的纹理和灰度，而且每个时刻瓣膜的形态和位置都会发生变化，因此给瓣膜部分的分割和跟踪带来很大的困难，如图1所示。图1图示了瓣膜连续演化过程的示意图。具体地，图1示出了心脏瓣膜图像的连续的多帧灰度图，即编号为737的帧到编号为741的帧。并且，通过连续两帧之间的差分计算，即连续两帧灰度图相减，可以得到用于表示两帧灰度图之间的差异和变化的图像。但是，无论是图1中的灰度图还是差分图像，都无法准确的获得瓣膜部分信息。因此，期望提供改进的瓣膜图像处理方案，以获得瓣膜部分的准确信息。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种瓣膜图像处理方法、瓣膜图像处理装置和电子设备，其通过预测器从先前帧的瓣膜轮廓预测当前帧的瓣膜轮廓，并通过...
【技术保护点】
1.一种瓣膜图像处理方法，其特征在于，包括：/n获取先前帧的第一瓣膜灰度图和第一内腔图以及当前帧的第二瓣膜灰度图和第二内腔图；/n基于所述第一瓣膜灰度图获得所述先前帧的第一水平集函数图像；/n通过预测器从所述第一瓣膜灰度图、所述第一水平集函数图像、所述第一内腔图、所述第二瓣膜灰度图和所述第二内腔图获得所述当前帧的第二水平集函数图像和掩码图像；/n通过距离正则化水平集演化算法从所述第二瓣膜灰度图、所述第二水平集函数图像和所述掩码图像获得瓣膜区域轮廓图；以及/n基于所述瓣膜区域轮廓图确定瓣膜信息。/n
【技术特征摘要】
1.一种瓣膜图像处理方法，其特征在于，包括：
获取先前帧的第一瓣膜灰度图和第一内腔图以及当前帧的第二瓣膜灰度图和第二内腔图；
基于所述第一瓣膜灰度图获得所述先前帧的第一水平集函数图像；
通过预测器从所述第一瓣膜灰度图、所述第一水平集函数图像、所述第一内腔图、所述第二瓣膜灰度图和所述第二内腔图获得所述当前帧的第二水平集函数图像和掩码图像；
通过距离正则化水平集演化算法从所述第二瓣膜灰度图、所述第二水平集函数图像和所述掩码图像获得瓣膜区域轮廓图；以及
基于所述瓣膜区域轮廓图确定瓣膜信息。
2.根据权利要求1所述的瓣膜图像处理方法，其特征在于，基于所述第一瓣膜灰度图获得所述先前帧的第一水平集函数图像包括：
对所述第一瓣膜灰度图进行人工标注以获得所述第一水平集函数图像。
3.根据权利要求1所述的瓣膜图像处理方法，其特征在于，通过预测器从所述第一瓣膜灰度图、所述第一水平集函数图像、所述第一内腔图、所述第二瓣膜灰度图和所述第二内腔图获得所述当前帧的第二水平集函数图像和掩码图像包括：
基于所述第一瓣膜灰度图、所述第一水平集函数图像和所述第一内腔图确定所述先前帧的第一瓣膜轮廓；
确定所述第一瓣膜轮廓的每个边缘像素点的膨胀法向量；
以所述膨胀法向量与膨胀系数之积对于所述第一瓣膜轮廓进行向外膨胀以获得所述当前帧的第二瓣膜轮廓和掩码图像；
基于所述第二瓣膜轮廓和所述第二瓣膜灰度图获得所述第二水平集函数图像；以及
基于所述第二瓣膜轮廓和所述第二内腔图获得所述掩码图像。
4.根据权利要求3所述的瓣膜图像处理方法，其特征在于，确定所述第一瓣膜轮廓的每个边缘像素点的膨胀法向量包括：
计算所述第一瓣膜轮廓的每个边缘像素点在x方向和y方向的第一梯度值和第二梯度值；以及
将所述第一梯度值与所述第二梯度值之积除以所述第一梯度值和所述第二梯度值的平方和与预定常数之和的平方根以获得所述膨胀法向量。
5.根据权利要求4所述的瓣膜图像处理方法，其特征在于，以所述膨胀法向量与膨胀系数之积对于所述第一瓣膜轮廓进行向外膨胀以获得所述当前帧的第二瓣膜轮廓和掩码图像进一步包括：
响应于所述先前帧的第一瓣膜轮廓边缘点在所述当前帧的内腔区域内，沿着所述第一瓣膜轮廓边缘点的法向量搜索；
响应于搜索到周围白色组织区域，确定搜索路径距离；以及
确定所述搜索路径距离和膨胀极限阈值的最小值为所述第一瓣膜轮廓边缘点对应的膨胀系数。
6.根据权利要求4所述的瓣膜图像处理方法，其特征在于，以所述膨胀法向量与膨胀系数之积对于...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡盛寿，聂宇，储庆，
申请(专利权)人：中国医学科学院阜外医院，
类型：发明
国别省市：北京;11
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