一种高帧率超声图像血管壁运动细节追踪方法、系统、设备和可读存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种高帧率超声图像血管壁运动细节追踪方法、系统、设备和可读存储介质，对血管壁进行高帧率超声成像形成一簇图像，对一簇图像进行基于奇异值分解的滤波，重组为描述每一帧信息的多维矩阵，并恢复为一簇图像；对图像进行初始化，选择第一帧图像上血管壁上一点作为追踪块的中心点，并定义追踪块的尺寸，通过互相关计算，选择互相关值最大的作为追踪结果，得到匹配的中心点和相应的图像块；分析追踪结果的图像中心点的横纵坐标来分析心率或者血管弹性或将追踪结果动态播放，观察图像信息。通过高帧率成像，增加追踪记录的运动细节信息。结合超声图像中组织和血流成分与随机噪声的区别，有效地提高运动追踪的准确性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
一种高帧率超声图像血管壁运动细节追踪方法、系统、设备和可读存储介质


[0001]本专利技术属于超声血管成像中血管壁运动追踪
，具体属于一种高帧率超声图像血管壁运动细节追踪方法、系统、设备和可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着人们生活方式和饮食习惯的改变，越来越多的人将会产生血管相关的疾病，比如血栓，血管斑块，血管粥样硬化等疾病。如果相应的血管病变发生在动脉，将会引起更加严重的后果。而这些疾病的相同临床表现是血管弹性发生变化，即动脉血管随着心脏射血的搏动变得无力，一次搏动血管壁发生的位移将很小。
[0003]现有的临床成像技术中，B模式超声图像作为一种传统的超声成像模式，可以对血管进行成像，反映出清晰的血管壁。基于超声成像实时性的特点，B模式超声图像中血管将发生有规律地搏动，通过血管壁搏动发生的位移大小，即可确定血管弹性大小，从而反映斑块、硬化等血管疾病的程度。
[0004]超声图像的运动追踪方法大致可以分为逻辑算法和非逻辑算法两种。逻辑算法通过分析图像像素，计算相邻两帧图像中部分区域相似性从而进行定量判断。非逻辑算法指基于机器学习的方法，通过对大量的图像进行解析分析，从而提取与图像相似性相关的特征，从而实现图像追踪的预测。在实际应用中，逻辑算法逐渐被非逻辑算法取代，原因在于超声图像中存在散斑和非线性信号，这对于超声图像的相似性计算而言是噪声信号，将会严重影响相似性的定量分析。再者，现阶段血管壁运动追踪面临的另一个问题是，线扫采集的超声图像帧率只有40Hz左右，不足以反映血管壁的运动细节。<br/>[0005]因此，希望可以通过设计一种滤波方法滤除图像中的随机噪声信号使得运动追踪更加准确，并且设计采集方式记录血管壁运动细节。

技术实现思路

[0006]为了解决现有技术中存在的问题，本专利技术提供一种高帧率超声图像血管壁运动细节追踪方法、系统、设备和可读存储介质，通过高帧率成像，增加追踪记录的运动细节信息。结合超声图像中组织和血流成分与随机噪声的区别，有效地提高运动追踪的准确性。
[0007]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0008]一种高帧率超声图像血管壁运动细节追踪方法，包括以下过程，
[0009]对血管壁进行高帧率超声成像形成一簇图像，对一簇图像进行基于奇异值分解的滤波，重组为描述每一帧信息的多维矩阵，并恢复为一簇图像；
[0010]对图像进行初始化，选择第一帧图像上血管壁上一点作为追踪块的中心点，并定义追踪块的尺寸，通过互相关计算，选择互相关值最大的作为追踪结果，得到匹配的中心点和相应的图像块；
[0011]分析追踪结果的图像中心点的横纵坐标来分析心率或者血管弹性或将追踪结果
动态播放，观察图像信息。
[0012]优选的，对血管壁使用平面波进行高帧率超声成像。
[0013]优选的，对血管壁进行高帧率超声成像具体包括以下过程，
[0014]首先对血管壁进行超声信号发射，发射信号为平面波超声信号；之后进行超声信号接收，采用全孔径接收的方式，超声换能器的全部阵元参与到接收中；并进行多个角度的发射，同时接收每一个角度的回波；最后对接收到的信号进行处理获取超声图像；对每一个角度的发射信号的回波进行波束合成，再进行多角度复合，得到一幅超声图像。
[0015]优选的，进行基于奇异值分解的滤波具体包括以下过程，
[0016]将一簇图像转变为三维矩阵，并按照时间顺序重构为二维的时空矩阵；将时空矩阵的奇异值分解，并按照奇异值从大到小的顺序排列奇异值和奇异向量，进行奇异值置零进行随机噪声滤除。
[0017]一种高帧率超声图像血管壁运动细节追踪系统，包括图像导入模块、奇异时空滤波模块、运动追踪模块和结果分析模块；
[0018]所述图像导入模块用于导入血管壁图像，并对图像进行整合，形成三维矩阵；
[0019]奇异时空滤波模块用于对三维矩阵进行基于奇异值分解的滤波，并重组为描述每一帧信息的多维矩阵，并恢复为一簇图像；
[0020]运动追踪模块用于进行初始化，选择第一帧图像上血管壁上一点作为追踪块的中心点，并定义追踪块的尺寸，通过互相关计算，选择互相关值最大的作为追踪结果；
[0021]结果分析模块用于分析追踪得到的每一幅图像的中心点的横纵坐标来分析心率或者血管弹性或将追踪结果动态播放，观察图像信息。
[0022]优选的，所述奇异时空滤波模块包括：图像重构模块、奇异值分解模块、时空滤波模块和图像逆重构模块；
[0023]图像重构模块用于将整合一簇图像得到的三维矩阵按照时间顺序重构为二维的时空矩阵；
[0024]奇异值分解模块用于对时空矩阵的奇异值分解，并按照奇异值从大到小的顺序排列奇异值和奇异向量；
[0025]时空滤波模块用于基于奇异值和奇异向量表示的时空矩阵的滤波；
[0026]图像逆重构模块用于将滤波后的奇异值和奇异向量重新组合成二维时空矩阵，并将二维时空矩阵重组为三维矩阵，恢复为一簇图像。
[0027]一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任意一项所述的一种高帧率超声图像血管壁运动细节追踪方法的步骤。
[0028]一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任意一项所述的一种高帧率超声图像血管壁运动细节追踪方法的步骤。
[0029]与现有技术相比，本专利技术具有以下有益的技术效果：
[0030]本专利技术提供一种高帧率超声图像血管壁运动细节追踪方法，采用平面波成像并结合多角度复合的成像方法，提高了超声成像的帧率，缩短了相邻两幅图像的时间间隔，使得可以记录更加详细的血管壁运动信息，同时，多角度复合的方法保证了图像信噪比。与传统
超声线扫模式相比，可以记录更加详细的血管壁运动，可以捕捉到血管壁的短时间突然运动。将一簇图像重构为二维时空矩阵，在此之后进行滤波处理，耗时非常短。采用基于奇异值分解的滤波方法，利用奇异值大小表示图像簇中相关成分，滤波通过奇异值置零实现，滤波方法简单易操作。
[0031]本专利技术的运动追踪中可以设置追踪图像块的尺寸，图像块的大小决定追踪需要的时间，执行更灵活。运动追踪以图像块中心点展开，中心点的横纵坐标可以直接用于后续的结果分析，不需要做进一步处理。运动追踪算法在进行候选中心点计算的时候，根据血管壁在帧间隔中发生的最大位移来进行选择，避免了全局计算的时间复杂度较大的问题。使得对于追踪的操作和实现更加简单，使用非常方便。可以保存追踪结果，实现对结果的反复分析或者相应的后处理研究。
附图说明
[0032]图1为高帧率超声图像血管壁运动细节追踪方法整体流程图；
[0033]图2为高帧率超声成像细节图；
[0034]图3为图像重构示意图；
[0035]图4为血管壁运动追踪计算过程示意图；
[0036]图5为高本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高帧率超声图像血管壁运动细节追踪方法，其特征在于，包括以下过程，对血管壁进行高帧率超声成像形成一簇图像，对一簇图像进行基于奇异值分解的滤波，重组为描述每一帧信息的多维矩阵，并恢复为一簇图像；对图像进行初始化，选择第一帧图像上血管壁上一点作为追踪块的中心点，并定义追踪块的尺寸，通过互相关计算，选择互相关值最大的作为追踪结果，得到匹配的中心点和相应的图像块；分析追踪结果的图像中心点的横纵坐标来分析心率或者血管弹性或将追踪结果动态播放，观察图像信息。2.根据权利要求1所述的一种高帧率超声图像血管壁运动细节追踪方法，其特征在于，对血管壁使用平面波进行高帧率超声成像。3.根据权利要求1所述的一种高帧率超声图像血管壁运动细节追踪方法，其特征在于，对血管壁进行高帧率超声成像具体包括以下过程，首先对血管壁进行超声信号发射，发射信号为平面波超声信号；之后进行超声信号接收，采用全孔径接收的方式，超声换能器的全部阵元参与到接收中；并进行多个角度的发射，同时接收每一个角度的回波；最后对接收到的信号进行处理获取超声图像；对每一个角度的发射信号的回波进行波束合成，再进行多角度复合，得到一幅超声图像。4.根据权利要求1所述的一种高帧率超声图像血管壁运动细节追踪方法，其特征在于，进行基于奇异值分解的滤波具体包括以下过程，将一簇图像转变为三维矩阵，并按照时间顺序重构为二维的时空矩阵；将时空矩阵的奇异值分解，并按照奇异值从大到小的顺序排列奇异值和奇异向量，进行奇异值置零进行随机噪声滤除。5.一种高帧率超声图像血管壁运动细节追踪系统，其特征在于，包括图像导入模块、奇异时空滤波模块、运动追踪模块和结果分析模块；所述图像导入模块...

【专利技术属性】
技术研发人员：贠卫国，马祎欣，
申请(专利权)人：西安建筑科技大学，
类型：发明
国别省市：