超声图像的处理方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本申请提供了一种超声图像的处理方法、装置及电子设备，其中，方法包括：获取待处理的血管内超声图像；将血管内超声图像作为当前超声图像，执行以下图像处理步骤：按照预设变换算法对当前超声图像进行分解，得到多个分量图像；针对多个分量图像中除最高层分量图像外的至少一个底层分量图像，进行预设滤波处理；将滤波处理后的底层分量图像作为当前超声图像，继续执行图像处理步骤达到预设次数；按照分解顺序的逆顺序，依次对每次分解对应的滤波处理后的分量图像进行预设变换算法的逆运算，直到得到斑点噪声抑制后的血管内超声图像。本申请能够在抑制斑点噪声的同时，兼顾保留与增强图像细节特征，对临床病理的诊断有着重大的意义。义。义。

【技术实现步骤摘要】
超声图像的处理方法、装置及电子设备


[0001]本申请涉及图像处理
，尤其是涉及一种超声图像的处理方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]血管内超声(intravascular ultrasound，IVUS)成像是近年来临床应用于诊断血管病变的一种新的诊断方式，它可以显示血管内腔、管壁和粥样斑块的组织形态学特征以及斑块的病理组成，如钙化、纤维组织、脂质核心及斑块破裂、离体等。因此它比只能提供动脉长轴影像的冠状动脉造影成像更容易发现血管的早期病变。目前IVUS正越来越广泛地被用于评价冠状动脉粥样硬化特点及程度，被认为是诊断冠心病的“金标准”，并用于指导选择介入性治疗方法、评估介入治疗效果等。
[0003]在IVUS影像应用中，清晰的超声图像是医生有效提取特征，识别病变，做出正确诊断的前提。但是实际的超声图像一般都存在着斑点噪声多、信噪比低、对比度低等问题。尤其是过多的斑点噪声严重地降低了图像的质量，直接提升了医疗工作者对病灶部位与良性组织区域之间做出精确区分的难度，也使得计算机辅助诊断系统中对图像病灶的自动识别、分割、分析和本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种超声图像的处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取待处理的血管内超声图像；将所述血管内超声图像作为当前超声图像，执行以下图像处理步骤：按照预设变换算法对所述当前超声图像进行分解，得到多个分量图像；针对所述多个分量图像中除最高层分量图像外的至少一个底层分量图像，进行预设滤波处理；将滤波处理后的底层分量图像作为所述当前超声图像，继续执行所述图像处理步骤达到预设次数；按照分解顺序的逆顺序，依次对每次分解对应的滤波处理后的分量图像进行所述预设变换算法的逆运算，直到得到所述待处理的血管内超声图像对应的斑点噪声抑制后的血管内超声图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设变换算法包括以下之一：高斯金字塔变换算法、拉普拉斯变换算法和小波分解算法。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设变换算法为高斯金字塔变换算法；按照预设变换算法对所述当前超声图像进行分解，得到多个分量图像的步骤，包括：对所述当前超声图像进行高斯平滑处理，得到高斯平滑图像；应用以预设尺寸递减的尺寸模型，对所述高斯平滑图像进行二分下采样，得到多个分量图像。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述当前超声图像进行高斯平滑处理，得到高斯平滑图像的步骤，包括：通过下式对所述当前超声图像进行高斯平滑处理，得到高斯平滑图像：L(x,y,σ)＝G(x,y,σ)*I(x,y)；其中，σ表示高斯核函数的尺度因子；G(x，y，σ)表示高斯核函数；L(x，y，σ)表示高斯平滑图像；I(x,y)表示当前超声图像。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设滤波处理对应的算法包括以下之一：同态滤波算法、双边滤波算法、高斯滤波算法、扩散滤波算法。6.根据权利要求5所述的方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨加成，刘斌，莫浩章，
申请(专利权)人：深圳市赛禾医疗技术有限公司，
类型：发明
国别省市：