一种心脏三维标测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种心脏三维标测方法及系统，属于图像标测技术领域。采集多个心动周期内的心脏超声图像序列，其中，每个心脏超声图像序列包括多张心脏超声图像；对心脏超声图像进行图像增强和边缘检测处理，得到优化心脏超声图像；基于相关性匹配算法对优化心脏超声图像进行配准，以确保各优化心脏超声图像处于相同的坐标系；对各配准后的优化心脏超声图像进行三维重建操作，得到心脏三维模型；引入心脏利用形态学分析法对心脏三维模型进行分层标测；输出标测后的心脏三维模型。对采集到的心脏超声图像经过图像增强和边缘检测后进行配准，之后建立心脏三维模型进行分层标测，提升心脏三维模型的显示清晰度和心脏三维结构标测结果的准确性和可靠性。测结果的准确性和可靠性。测结果的准确性和可靠性。

【技术实现步骤摘要】
一种心脏三维标测方法及系统


[0001]本专利技术属于图像标测
，具体涉及一种心脏三维标测方法及系统。

技术介绍

[0002]心脏三维标测是一种医学成像技术，通过将多个二维医学图像，例如超声波、CT或MRI图像组合成一个三维模型来对心脏进行全面的评估。这种技术可以提供更为详细和准确的心脏结构和功能信息，从而帮助医生做出更准确的诊断和治疗计划。在进行心脏三维标测时，医生会使用专业的软件将多个二维图像进行处理和重建，以生成一个具有真实心脏形态和结构的三维模型。这个三维模型可以旋转、放大和缩小，从而让医生能够查看心脏的各个部位，并评估心脏的结构和功能。
[0003]传统的心脏病诊断方法只能提供二维图像或者低分辨率的三维图像，而且现有技术中已经存在的心脏三维标测方法往往只是简单的对心脏的结构尺寸进行粗略标测，导致心脏标测的结果存在较大误差，且人工标测存在较大的主观性，难以对心脏进行精确的分析和诊断。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例的目的是提供一种心脏三维标测方法及系统，能够解决现有的心脏病诊断方法只能提供二维图像或者低分辨率的三维图像，而且现有技术中已经存在的心脏三维标测方法往往只是简单的对心脏的结构尺寸进行粗略标测，导致心脏标测的结果存在较大误差，且人工标测存在较大的主观性的技术问题。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术是这样实现的：
[0006]第一方面
[0007]本专利技术实施例提供了一种心脏三维标测方法，方法包括：
[0008]S101：采集多个心动周期内的心脏超声图像序列，其中，每个心脏超声图像序列包括多张心脏超声图像；
[0009]S102：对心脏超声图像进行图像增强和边缘检测处理，得到优化心脏超声图像；
[0010]S103：基于相关性匹配算法对优化心脏超声图像进行配准，以确保各优化心脏超声图像处于相同的坐标系；
[0011]S104：对各配准后的优化心脏超声图像进行三维重建操作，得到心脏三维模型；
[0012]S105：引入心脏利用形态学分析法对心脏三维模型进行分层标测；
[0013]S106：输出标测后的心脏三维模型。
[0014]第二方面
[0015]本专利技术实施例提供了一种心脏三维标测系统，包括：
[0016]采集模块，用于采集多个心动周期内的心脏超声图像序列，其中，每个心脏超声图像序列包括多张心脏超声图像；
[0017]处理模块，用于对心脏超声图像进行图像增强和边缘检测处理，得到优化心脏超
声图像；
[0018]配准模块，用于基于相关性匹配算法对优化心脏超声图像进行配准，以确保各优化心脏超声图像处于相同的坐标系；
[0019]重建模块，用于对各配准后的优化心脏超声图像进行三维重建，得到心脏三维模型；
[0020]标测模块，用于引入心脏利用形态学分析法对心脏三维模型进行分层标测；
[0021]输出模块，用于输出标测后的心脏三维模型。
[0022]在本专利技术实施例中，通过对采集到的心脏超声图像经过图像增强和边缘检测处理，使心脏超声图像对比度更强，显示效果更好，之后对优化后的心脏超声图像进行配准，避免在重建心脏三维模型过程中出现伪影，提升建立的心脏三维模型的显示清晰度。最后利用形态学分析法对建立的心脏三维模型进行自动分层标测，提升心脏三维结构的细节和总体结构的标测效果，避免认为标测的主观性影响，为分析患者病情提供更加准确的心脏三维模型，为心脏病患者提供更好的治疗效果。
附图说明
[0023]图1是本专利技术实施例提供的一种心脏三维标测方法的流程示意图；
[0024]图2是本专利技术实施例提供的一种心脏三维标测系统的结构示意图。
[0025]本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例、参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0026]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0027]下面结合附图，通过具体的实施例及其应用场景对本专利技术实施例提供一种心脏三维标测方法及系统进行详细地说明。
[0028]实施例一
[0029]参照图1，示出了本专利技术实施例提供的一种心脏三维标测方法的流程示意图；
[0030]本专利技术实施例提供的一种心脏三维标测方法，方法包括：
[0031]S101：采集多个心动周期内的心脏超声图像序列，其中，每个心脏超声图像序列包括多张心脏超声图像。
[0032]需要说明的是，采集多个心动周期内的心脏超声图像序列的步骤。这是为了获得多张心脏超声图像来进行后续处理，以获取更多的信息和数据，从而更全面地了解心脏结构和功能。采集多个心动周期内的图像序列可以提高数据的可靠性和准确性，从而更好地评估心脏状况和疾病状态，科学的采样方法能够提升最终建立的心脏三维模型的准确性，避免采样过少造成的过大误差。
[0033]S102：对心脏超声图像进行图像增强和边缘检测处理，得到优化心脏超声图像。
[0034]需要说明的是，采集到的心脏超声图像由于在采集过程中各种不确定因素的影响，心脏超声图像具有一定的噪声和模糊度，会影响后续的数据分析和处理。通过图像增强
处理可以增强图像的对比度和清晰度，提高图像质量，边缘检测处理可以帮助精确定位和提取出心脏的轮廓和边缘信息，为后续的三维重建和形态学分析提供基础。
[0035]在一种可能的实施方式中，S102具体包括：
[0036]S1021：通过直方图均衡化处理，对各心脏超声图像进行图像增强，得到增强图像G(x,y)：
[0037][0038]其中，G(x,y)表示增强图像的像素值，H(i,j)表示原始图像中坐标(i,j)处的像素值，M和N分别表示图像的宽度和高度；
[0039]S1022：对增强图像进行Sobel算子边缘检测，提取增强图像的边缘信息G
x
和G
y
：
[0040][0041][0042]其中，G
x
和G
y
分别表示增强图像在进行边缘检测后在水平方向和垂直方向上的梯度，符号*表示卷积操作，I表示增强图像；
[0043]S1023：根据增强图像在进行边缘检测后在水平方向和垂直方向上的梯度，计算优化心脏超声图像G：
[0044][0045]S1024：输出优化心脏超声图像G。
[0046]S103：基于相关性匹配算法对优化心脏超声图像进行配准，以确保各优化心脏超声图像处于相同的坐标系。
[0047]其中，图像的配准是指将多幅图像中的不同视角、不同位置或不同时间拍摄的同一场景进行对准，使得它们在相同坐标系下能够完美重合本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种心脏三维标测方法，其特征在于，包括：S101：采集多个心动周期内的心脏超声图像序列，其中，每个所述心脏超声图像序列包括多张心脏超声图像；S102：对所述心脏超声图像进行图像增强和边缘检测处理，得到优化心脏超声图像；S103：基于相关性匹配算法对所述优化心脏超声图像进行配准，以确保各所述优化心脏超声图像处于相同的坐标系；S104：对各配准后的优化心脏超声图像进行三维重建操作，得到心脏三维模型；S105：引入心脏利用形态学分析法对所述心脏三维模型进行分层标测；S106：输出标测后的心脏三维模型。2.根据权利要求1所述的心脏三维标测方法，其特征在于，所述S102具体包括：S1021：通过直方图均衡化处理，对各所述心脏超声图像进行图像增强，得到增强图像G(x,y)：其中，G(x,y)表示所述增强图像的像素值，H(i,j)表示原始图像中坐标(i,j)处的像素值，M和N分别表示图像的宽度和高度；S1022：对所述增强图像进行Sobel算子边缘检测，提取所述增强图像的边缘信息G
x
和G
y
：：其中，G
x
和G
y
分别表示所述增强图像在进行边缘检测后在水平方向和垂直方向上的梯度，符号*表示卷积操作，I表示所述增强图像；S1023：根据所述增强图像在进行边缘检测后在水平方向和垂直方向上的梯度，计算所述优化心脏超声图像G：S1024：输出所述优化心脏超声图像G。3.根据权利要求1所述的心脏三维标测方法，其特征在于，所述S103具体包括：S1031：选取一张所述优化心脏超声图像作为参考图像，并将其作为坐标系的原点建立平面直角坐标系；S1032：从剩余的优化超声图像选取一张作为待对齐图像；S1033：将所述参考图像和所述待对齐图像进行归一化处理，得到归一化参考图像和归一化待对齐图像；S1034：基于相关性匹配算法计算归一化后的参考图像和待对齐图像之间的相似度：
其中，I
ref
(x,y)，I
mov
(x,y)分别表示所述参考图像和所述待对齐图像，分别表示所述归一化参考图像和所述归一化待对齐图像的均值，(tx,ty)表示所述参考图像和所述待对齐图像之间的相对位移量；S1035：计算所述相似度最大时的目标相对位移量；S1036：利用所述目标位移量对所述待对齐图像进行平移，完成配准；S1037：重复S1032
‑
S1036，对剩余的待对齐图像进行配准。4.根据权利要求1所述的心脏三维标测方法，其特征在于，所述S104具体包括：S1041：提取配准后的优化心脏超声图像中的特征点，其中，所述特征点包括心室壁特征点和心脏瓣膜特征点，得到特征点集合；S1042：将所述特征点集合转换为三维点云数据集合X：X＝{x1,x2,...,x
i
}其中，x
i
为所述特征点集合中的特征点q
i
的三维坐标；S1043：使用所述三角化算法将所述三维点云数据转换为三角网格数据M：M＝{m1,m2,...,m
i
}m
i
＝[x
k
,x
p
,x
q
]x
k
,x
p
,x
q
∈X其中，每个三角形m
i
对应三个三维点云数据x
k
,x
p
,x
q
；S1044：选择不同的材质和贴图对所述三角网格数据进行优化和压缩，获取所述心脏三维模型。5.根据权利要求1所述的心脏三维标测方法，其特征在于，所述S105具体包括：S1051：导入所述心脏三维模型，将所述心脏三维模型按结构进行分层：M
l
＝x∈M:α
l
≤H(x)＜α
l+1
其中，M表示所述心脏三维模型，M
l
表示第l层心脏结构，H(x)表示所述心脏三维模型在三维空间中的最大高度，α
l
和α
l+1
分别表示所述心脏三维模型第l层和第l+1层的高度阈值；S1052：基于心脏解剖学知识对每个层次的结构进行初步标记，得到初步标记结果；S1053：在初步标记的基础上，利用形态学分析算法对每个层次进行细化标记，得到细化标记结果S
′
l
：其中，B表示预设结构元素即一个二进制矩阵，符号表示形态学操作运算符，S
l
表示所述初步标记结果；S1054：将所述初步标记结果和所述细化标记结果进行合并，得到整个所述心脏三维模型的最终标记S：
其中，n表示划分的心脏结构层数。6.一种心脏三维标测系统，其特征在于，包括：采集模块，用于采集多个心动周期内的心脏超声图像序列，其中，每个所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：张晓辰，
申请(专利权)人：天津市鹰泰利安康医疗科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：