测量图像中目标位移以及应变与应变率成像的方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种追踪和测量图像序列中目标的位移的方法和装置，以及根据测量的位移进行应变与应变率成像的方法与装置。所述方法主要包括构造步骤，利用图像灰度信息和高阶信息、以及位移扩散函数构造能量函数；分解步骤，用于将图像分解成至少两个解析度；以及求解步骤，用于在最低解析度的图像上求得能量函数的精确解，在最低解析度之外的其它解析度图像上求得能量函数的高频精确解，以及在不同的解析度图像上进行迂回求解，以得到图像中目标的位移。按照本发明专利技术实施例的方法和装置，不仅能够描述线性运动，也能够描述非线性运动；而且，不易被噪声和图像灰度变化所干扰。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种追踪和测量图像序列中目标的位移的方法和装置，以及根据测量 的位移进行应变与应变率成像的方法与装置。
技术介绍
在超声诊断中，应变率成像对于评估心脏功能有着重要的意义。应变是指物体的 形变程度，而应变率是指这种形变变化的快慢。具体到心脏的应用时，应变是指心肌的形变 程度，应变率是指心肌形变的快慢。一般来讲，形变都是通过追踪心肌上的相近亮点的速 度，并计算速度差来得到的。所以，如果要计算心肌的应变和应变率，追踪并测量心肌组织 的速度是很重要的。通常，心脏组织的应变率是基于组织多普勒的速度图估计。但是，由于多普勒速度 测量的精度依赖于组织运动速度和扫描线的夹角，如果组织运动的方向和扫描线的方向接 近垂直时，所测得的组织运动速度就有较大的误差，进而基于该速度图的应变率成像也存 在较大的误差，从而影响了诊断的准确性。另外，基于组织多普勒的应变率成像技术要求系 统能够支持较高的成像帧率，而获得较高帧率的组织多普勒图像需要昂贵的实现成本，因 此使得该技术通常只能在较高档的彩超系统上实现。现有技术中，还有一种在普通B-型超声图像上利用斑点追踪技术来实现应变率 成像的方法。斑点追踪法可以分为两种模板匹配法(Block Matching)和光流法(Optical Flow)。模板匹配方法是在第一幅图像中定义一个模板，并且在第二幅(如时域中下一帧) 图像中进行匹配。这个方法经常会被噪声所干扰，并且它只能描述线性的运动，而对于复杂 的运动例如心肌运动，这种方法就变得很不可靠。在非线性运动的情况下，光流方法就变得 比较可靠了。它的核心思想是假设图像在运动中，像素的亮度(灰度)值是不变的。但是 这种方法在超声领域内还是会被糟糕的图像质量所干扰。所以，需要有一种新的检测物体二维和三维运动的方法，不仅要能够克服模板匹 配法只描述线性运动的缺点，也要能够克服光流法容易被噪声和图像灰度变化而干扰的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了克服现有技术存在的缺陷，提供一种追踪和测量图像序列中 目标的位移的方法和装置，以及根据测量的位移进行应变与应变率成像的方法与装置。为 了实现这一目的，本专利技术所采取的技术方案如下。按照本专利技术实施例的第一方面，提供一种追踪和测量图像序列中目标的位移的方 法，包括以下步骤构造步骤，利用图像灰度信息和高阶信息、以及位移扩散函数构造能量 函数；分解步骤，用于将图像分解成至少两个解析度；以及求解步骤，用于在最低解析度的 图像上求得能量函数的精确解，在最低解析度之外的其它解析度图像上求得能量函数的高 频精确解，以及在不同解析度图像上进行迂回求解，以得到图像中目标的位移。按照本专利技术实施例的第二方面，提供一种追踪和测量图像序列中目标的位移的装置，包括以下模块构造模块，利用图像灰度信息和高阶信息、以及位移扩散函数构造能量 函数；分解模块，用于将图像分解成至少两个解析度；以及求解模块，用于在最低解析度的 图像上求得能量函数的精确解，在最低解析度之外的其它解析度图像上求得能量函数的高 频精确解，以及在不同解析度图像上进行迂回求解，以得到图像中目标的位移。按照本专利技术实施例的第三方面，提供一种利用组织图像测量组织应变与应变率方 法，包括按照本专利技术实施例的第一方面的追踪和测量图像序列中目标的位移的方法；以 及计算步骤，根据测量的位移计算组织的应变和应变率。按照本专利技术实施例的第四方面，提供一种利用组织图像测量组织应变与应变率组 装置，包括按照本专利技术实施例的第二方面的追踪和测量图像序列中目标的位移的装置； 以及计算模块，根据测量的位移计算组织的应变和应变率。按照本专利技术实施例的第五方面，提供一种利用心脏图像测量心脏功能参数方法， 包括按照本专利技术实施例的第一方面的追踪和测量图像序列中目标的位移的方法；以及计 算步骤，利用心室壁的位移来计算心脏功能参数。按照本专利技术实施例的第六方面，提供一种利用心脏图像测量心脏功能参数装置， 包括按照本专利技术实施例的第二方面的追踪和测量图像序列中目标的位移的装置；以及计 算模块，利用心室壁的位移来计算心脏功能参数。按照本专利技术实施例的方法和装置，不仅能够描述线性运动，也能够描述非线性运 动；而且，不易被噪声和图像灰度变化所干扰。下面将结合附图并通过具体的实施例对本专利技术进行进一步说明。 附图说明图1是超声图像中的斑点的示意图；图2示出了图像的一阶信息和高阶信息变化示意图；图3是按照本专利技术实施例的追踪和测量图像序列中目标位移方法的流程图；图4是按照本专利技术实施例的采用四个解析度的多网格技术的示意图；图5是按照本专利技术实施例的方法得到的连续两帧图像的位移场；图6是按照本专利技术实施例的利用组织图像测量组织应变与应变率方法的流程图；图7是按照本专利技术实施例的追踪和测量图像序列中目标位移的装置的框图；图8是按照本专利技术实施例的利用组织图像测量组织应变与应变率装置的框图。具体实施例方式在超声图像中，斑点就好比是人的指纹。斑点在一定的区域内具有一定的唯一性， 超声图像中的斑点如图1所示。从图像上来看，斑点就是一些局部的亮度极大值的像素点， 并且在不同帧图像上相应位置的斑点具有极大的相似性。虽然噪声也是局部的亮点，但是 它在不同帧图像上通常是独立的，即表现为一些闪烁的雪花状亮点。斑点的运动和心肌的 运动是一致的，通过追踪心肌上斑点的运动就可以知道心肌的运动，而噪声却不能表示一 个物体的运动情况。所以要想进行正确的斑点追踪就是首先通过一些算法和方法压制噪 声，然后要找到图像中的一些亮点并且在时域上进行追踪这些亮点，如果这些亮点是在心肌上，那么就能够得到心肌在不同时刻的运动情况。在超声成像中，由于物体复杂的运动和超声仪器的性质，物体在运动过程中的亮 度不变这个假设并不能永远成立。通过研究发现，图像的高阶信息(例如图像灰度的梯度，海森行列式等等)不变性 比低阶灰度信息不变性更加稳定，如图2所示。图2中上面的两幅图样式非常类似，但是却 有着不同的对比度(高阶信息)。底部左边的图显示的是两个图像在同一取样条位置的灰 度的变化，底部右边的图显示在同一取样条位置的梯度的变化情况。从底部两幅图中可以 看到，灰度一致性并不是一个非常可靠的信息，而高阶的梯度信息却显示了两幅图像很好 的一致性。通过图像的低阶信息和高阶信息的加权值来定义能量函数，最终位移场就是通 过优化和解这个能量函数而得到的。因此，在追踪图像中所秉承的假设就不仅仅是图像的 灰度不变，而是图像的高阶信息也有一定的延续性。另外，在很多文献中都应用多尺度的方法来帮助快速，准确的找到最优解。所采用 的方法是首先将图像分解成不同解析度大小(分辨率)的金字塔模型。在最低解析度上找 到位移场后，利用这个位移场对高一级解析度的图像进行变形。然后，再找出高一级解析度 图像的位移场。就这样一直进行下去，直到图像的解析度到达原始图像的水平。而本实施 例借鉴了线性代数中离散函数的快速解法，这样的方法优点就是能够更加快速的找到图像 的位移场。与以往的多尺度方法相比，非线性多网格方法与之的区别主要是1)以往的多 尺度算法是从最低尺度，单向的往最高尺度的计算的方法，而本实施例所用的方法是在多 个尺度之间进行迂回计算，在各个尺度之间进行了来回的跳动。2)以往的多尺度方法是在 每一个尺度上都求得准确解，而本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种追踪和测量图像序列中目标的位移的方法，其特征在于，包括以下步骤：构造步骤，利用图像灰度信息和高阶信息、以及位移扩散函数构造能量函数；分解步骤，用于将图像分解成至少两个解析度；以及求解步骤，用于在最低解析度的图像上求得能量函数的精确解，在最低解析度之外的其它解析度图像上求得能量函数的高频精确解，以及在不同解析度图像上进行迂回求解，以得到图像中目标的位移。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：苏子华，张羽，
申请(专利权)人：深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司，
类型：发明
国别省市：94[中国|深圳]