【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，特别涉及一种血管内超声图像处理方法及相关装置、存储介质。
技术介绍
1、血管内超声成像是一种利用安装在心导管顶端的微型超声换能器，通过发射接收超声波实时显示血管二维横截面的成像方式。而为了能获得更好的组织分辨率，所以通常采用较高的超声发射频率进行图像采集。但是高频超声的信号衰减大，信噪比低，并且超声频率越高，来自血液的背向散射越强，所以会明显降低管腔内血液和血管壁的对比度。
2、为了能提高血液和血管壁的对比度，当前采用的一种方式是通过图像的灰度值范围，将图像划分为不同区域，然后通过调整时间增益补充的增益系数，调整不同区域的灰度值，从而提高图像目标的对比度。另一种方式则通过换能器发送双频超声波，通过组织和血液的双频回波差异来检测血液信号，然后相应的进行调整以提高对比度。
3、但是第一种方式依赖于血液的能量散射强度与组织的散射强度存在一定差距的条件下实现的，而在高频的超声下，两者的能量散射会出现几乎一致的情况，所以此时将无法准确区分血液和组织信号，从而不能有效提高两者的对比度。另一种方式需要发射两次超声波，并对比回波信号，所以需要有效对齐两次回波信号的幅值，这对换能器的带宽性能和一致性要求很高，所以很容易出现误差，从而导致不能准确区分血液和组织信号，进而不能有效提高两者的对比度。
技术实现思路
1、基于上述现有技术的不足，本申请提供了一种血管内超声图像处理方法及相关装置、存储介质，以解决现有技术无法有效准确区分出血液和组织，从而无法有效保证提
2、为了实现上述目的，本申请提供了以下技术方案：
3、本申请第一方面提供了一种血管内超声图像处理方法，包括：
4、获取血管的多帧目标图像；其中，所述目标图像指代二维血管内超声序列信号图像；
5、分别对各帧所述目标图像进行多尺度分析，得到各帧所述目标图像对应的多帧不同分辨率的子带信号图；
6、将各帧所述目标图像及其对应的各帧所述子带信号图进行组合，得到多维特征集；
7、将所述多维特征集重构成当前casorati数据矩阵；
8、对所述当前casorati数据矩阵进行时空频域特征信息提取，得到当前特征值矩阵；
9、通过自适应带通滤波矩阵从所述当前特征值矩阵中，提取出血液信号的特征值分布数据；其中，所述自适应带通滤波矩阵基于所述当前特征值矩阵自适应调整区分血液与其他成分的截止滤波参数；
10、对待处理图像中所述血液信号的特征值分布数据对应的图像区域的灰度值进行调整，得到处理后的血管内超声图像；其中，所述待处理图像为各帧所述目标图像中的图像。
11、可选地，在上述的血管内超声图像处理方法中，所述分别对各帧所述目标图像进行多尺度分析，得到各帧所述目标图像对应的多帧不同分辨率的子带信号图，包括：
12、分别针对每帧所述目标图像，利用预设的变换方式对所述目标图像进行多次连续的变换，并对每次变换后的图像进行降采样，得到所述目标图像对应的多帧不同分辨率的所述子带信号图。
13、可选地，在上述的血管内超声图像处理方法中，所述将各帧所述目标图像及其对应的各帧所述子带信号图进行组合，得到多维特征集，包括：
14、分别针对每帧所述目标图像，将所述目标图像的各帧所述子带信号图，按照尺寸大小依次进行拼接，得到与所述目标图像的尺寸一致的所述目标图像的子带信号组合图；
15、将所述目标图像与其对应的所述子带信号组合图进行拼接，得到所述目标图像对应的组合图；
16、将各帧所述目标图像对应的组合图，按照各帧所述目标图像的帧号依次进行拼接，得到所述多维特征集。
17、可选地，在上述的血管内超声图像处理方法中，所述通过自适应带通滤波矩阵从所述当前特征值矩阵中，提取出血液信号的特征值分布数据之前，还包括：
18、提取所述当前特征值矩阵的对角线上的特征值，并按照大小进行降序排序，得到特征值分布矩阵；
19、将所述特征值分布矩阵中的各个所述特征值到坐标原点的距离中的最小值，作为区分血液与组织的第一当前截止滤波参数；
20、计算所述特征值分布矩阵中的各个所述特征值中的均值，并根据计算得到的所述均值，确定区分血液与噪声的第二当前截止滤波参数；
21、利用所述第一当前截止滤波参数和所述第二当前截止滤波参数，对所述自适应带通滤波矩阵进行调整。
22、可选地，在上述的血管内超声图像处理方法中，所述对待处理图像中所述血液信号的特征值分布数据对应的图像区域的灰度值进行调整，得到处理后的血管内超声图像，包括：
23、根据所述血液信号的特征值分布数据，构建与所述待处理图像的灰度值矩阵尺寸一致的权重矩阵；其中，所述权重矩阵中与所述血液信号的特征值分布数据对应的各个位置的数值为目标权重值，其他位置的数值为1；
24、将所述权重矩阵与所述待处理图像的灰度值矩阵相乘，得到调整后的所述待处理图像的灰度值矩阵；
25、利用调整后的所述待处理图像的灰度值矩阵渲染所述待处理图像，得到处理后的血管内超声图像。
26、可选地，在上述的血管内超声图像处理方法中，所述对待处理图像中所述血液信号的特征值分布数据对应的图像区域的灰度值进行调整，得到处理后的血管内超声图像，包括：
27、根据所述血液信号的特征值分布数据，生成与所述待处理图像的灰度值矩阵尺寸一致的血液灰度值矩阵；其中，所述血液灰度值矩阵中与所述血液信号的特征值分布数据对应的各个位置的数值为目标灰度值，其他位置的数值为0；
28、将所述待处理图像的灰度值矩阵减去所述血液灰度值矩阵，得到调整后的所述待处理图像的灰度值矩阵；
29、利用调整后的所述待处理图像的灰度值矩阵渲染所述待处理图像，得到处理后的血管内超声图像。
30、本申请第二方面提供了一种血管内超声图像处理装置，包括：
31、获取单元，用于获取血管的多帧目标图像；其中，所述目标图像指代二维血管内超声序列信号图像；
32、分析单元，用于分别对各帧所述目标图像进行多尺度分析，得到各帧所述目标图像对应的多帧不同分辨率的子带信号图；
33、组合单元，用于将各帧所述目标图像及其对应的各帧所述子带信号图进行组合，得到多维特征集；
34、重构单元，用于将所述多维特征集重构成当前casorati数据矩阵；
35、分解单元，用于对所述当前casorati数据矩阵进行时空频域特征信息提取，得到当前特征值矩阵；
36、滤波单元，用于通过自适应带通滤波矩阵从所述当前特征值矩阵中，提取出血液信号的特征值分布数据；其中，所述自适应带通滤波矩阵基于所述当前特征值矩阵自适应调整区分血液与其他成分的截止滤波参数；
37、调整单元，用于对待处理图像中所述血液信号的特征值分布数据对应的图像区域的灰度值本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种血管内超声图像处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别对各帧所述目标图像进行多尺度分析，得到各帧所述目标图像对应的多帧不同分辨率的子带信号图，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将各帧所述目标图像及其对应的各帧所述子带信号图进行组合，得到多维特征集，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过自适应带通滤波矩阵从所述当前特征值矩阵中，提取出血液信号的特征值分布数据之前，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对待处理图像中所述血液信号的特征值分布数据对应的图像区域的灰度值进行调整，得到处理后的血管内超声图像，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对待处理图像中所述血液信号的特征值分布数据对应的图像区域的灰度值进行调整，得到处理后的血管内超声图像，包括：
7.一种血管内超声图像处理装置，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述分析单元，包括：
9.一种
10.一种计算机存储介质，其特征在于，用于存储计算机程序，所述计算机程序被执行时，用于实现如权利要求1至6任意一项所述的血管内超声图像处理方法。
...【技术特征摘要】
1.一种血管内超声图像处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别对各帧所述目标图像进行多尺度分析，得到各帧所述目标图像对应的多帧不同分辨率的子带信号图，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将各帧所述目标图像及其对应的各帧所述子带信号图进行组合，得到多维特征集，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过自适应带通滤波矩阵从所述当前特征值矩阵中，提取出血液信号的特征值分布数据之前，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对待处理图像中所述血液信号的特征值...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴宇鹏，洪杰韩，马腾，
申请(专利权)人：深圳皓影医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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