本发明专利技术设计一种基于多邻域辅助二维超声形变组织图像跟踪方法，该方法首先在高帧频条件下采集受试心脏对象的二维超声心动图用于脱机分析；然后以任意可见图像作为兴趣区域（ROI）选取的初始帧，使ROI包括心肌组织，并同时排除灰度信号干扰；当在原始图像I上的初始帧ROI选取完毕后，设定以原ROI为中心，连同包裹其四周的8个同大小区域作为新的搜索源区域，并通过SAD算法遍历此搜索区域中所有大小为原ROI大小的所有子区域的跟踪矢量，最后将各个跟踪矢量进行加权平均，即得到原ROI的跟踪结果。相比传统SAD跟踪方法，本发明专利技术充分考虑了ROI邻域的跟踪结果，具有良好的抗噪性，特别有利于运动组织的运动评估和参数计算。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学设备领域中的超声图像追踪技术，尤其是一种基于多邻域辅助二维超声形变组织图像跟踪方法及装置。
技术介绍
超声心脏图像的组织追踪是基于组织多普勒显像的一种新技术，它通过测定房室平面位移，能够评价心肌的收缩、舒张功能，除了能够评价心脏整体功能，而且更主要应用于评估心室局部功能，因此它在心肌缺血的早期检出、梗死心肌的成活性评价、预测心脏病预后中有重要意义。现有的二维组织跟踪技术主要有快匹配法，像素递归法，基于频域的方法，基于特征匹配的方法等等，块匹配法由于简单和易于硬件实现而被广泛采用，但是其缺点是稳定性差且受噪声影响大。现有技术常把图像分成个定若干相同大小的块，采用块匹配法，其基本思路是选取相邻两帧图像的图形块进行匹配，寻找最有匹配块，常用的有求绝对和差SAD 算法，最小均方误差LSE法，归一化互相关函数NCCF法。有的学者提出多层搜索算法加快搜索速度，有的采用傅立叶变换为基础的分析方法，但是，以上各个方法，其跟踪是以一个基本源兴趣区域(ROI)为跟踪区域，没有专门考虑邻域影响问题。但实际超声心动图噪音较大，即使源ROI区域的跟踪是精确的，但是，由于噪音的影响，让这次精确的跟踪偏离了实际的组织运动，所以，单区域的跟踪存在重大缺陷，因此必须结合考虑其邻域的跟踪结果， 减少噪音的影响。现有的二维组织跟踪技术，例如在中国专利技术专利20101(^846 . 1中公开了一种基于分级重心估计的二维超声形变组织图像跟踪方法，是把某帧图像的兴趣ROI分为16 级子区域，分别求出各个子区域的重心；并通过遍历搜索区域，以各个子区域重心位置相似差最小化为标准，求得下一帧图像ROI新位置可能的16个位置；再根据SAD方法，选择一个与上一帧图像ROI差别最小的作为斑点跟踪的结果。本专利技术能够有效降低传统手动跟踪计算斑点位置的工作量，提高处理的实际和数据处理的重复性，同时，相比传统SAD 斑点跟踪方法，本专利技术通过多区域重心估计匹配的方法，特别有利于形变组织的跟踪。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种具有良好的抗噪性，特别有利于运动组织的运动评估和参数计算利用精度参数的基于多邻域辅助二维超声形变组织图像跟踪方法及装置。本专利技术的技术方案是一种基于多邻域辅助二维超声形变组织图像跟踪方法，包括如下步骤(1)在高帧频条件下采集本受试心脏对象的二维超声心动图用于脱机分析；(2)图像滤波预处理；(3)任意采集一张原始超声心动图像I作为交互式感兴趣区域选取的初始帧；(4)将兴趣区域置于特征区域，所谓的特征区域，应具有以下性质(a)在超声投影范围之内，虽然整个超声图像是长方形，但是超声采集有效区域为扇形区域；(b)具有一定灰度，不能是全黑色区域； 其特征在于，所述方法还包括如下步骤(5)在图像I上，在初始帧上选择初始兴趣区域ROI；(6)确定斑点跟踪在整个图形中的搜索遍历范围；(7)设定跟踪精度；(8)根据跟踪精度，在遍历范围内定位各跟踪的初始区域；(9)计算得到各个跟踪的结果矢量；(10)平均各个跟踪结果，设为I上ROI在Il上的跟踪结果；(11)重复上文(5)—( 10)的步骤，直到所有图像都被跟踪。上述跟踪方法的附加技术方案如下 优选地，在步骤(6)中令(ΥΛ)和O2J2)为ROI的左上和右下点以像素为单位的整数坐标，其搜索的遍历范围为 X 方向=X1-(X2-X1) |lj X2 + ( - J1)Y 方向Λ — O2 —Λ)到Λ +(Λ —Λ)。优选地，在步骤(7)中精度d设定为1到X2 - X1XO72 - )。优选地，在步骤(8)中根据跟踪精度，在遍历范围内定位各跟踪的初始区域各跟踪邻域初始区域的范围为X 方向!X1-(X2-X1) +i ^d 到 X1 - (x2 -x^+i^-d + (x2 -X1)y 方向- O2 -Λ)+1 到Λ -( ) + 产d + 0 -Λ)其中i为辅助邻域跟踪子区域序号，其范围为1到( - )/^。优选地，在步骤(9)中的计算方法是下述方法中的一种设定各个子辅助邻域的跟踪区域为此区域为中心，围绕其同样大小的八个块构成，然后在此搜索区域内寻找其跟踪矢量，具体的跟踪方法有 A)求和绝对差SAD算法权利要求1.一种基于多邻域辅助二维超声形变组织图像跟踪方法，包括如下步骤(1)在高帧频条件下采集本受试心脏对象的二维超声心动图用于脱机分析；(2)图像滤波预处理；(3)任意采集一张原始超声心动图像I作为交互式感兴趣区域选取的初始帧；(4)将兴趣区域置于特征区域，所谓的特征区域，应具有以下性质(a)在超声投影范围之内，虽然整个超声图像是长方形，但是超声采集有效区域为扇形区域；(b)具有一定灰度，不能是全黑色区域；其特征在于，所述方法还包括如下步骤(5)在图像I上，在初始帧上选择初始兴趣区域ROI；(6)确定斑点跟踪在整个图形中的搜索遍历范围；(7)设定跟踪精度；(8)根据跟踪精度，在遍历范围内定位各跟踪的初始区域；(9)计算得到各个跟踪的结果矢量；(10)平均各个跟踪结果，设为I上ROI在Il上的跟踪结果；(11)重复上文(5)—( 10)的步骤，直到所有图像都被跟踪。2.根据权利要求1所述的基于多邻域辅助二维超声形变组织图像跟踪方法，其特征在于，在步骤(6)中，令O1,Λ)和 ( , )为ROI的左上和右下点以像素为单位的整数坐标，其搜索的遍历范围为X 方向Xf (X2-X1)到 H + ( — )γ 方向Λ -( ->'ι)到)'2 +0 -yo。3.根据权利要求2所述的基于多邻域辅助二维超声形变组织图像跟踪方法， 其特征在于，上述跟踪方法的附加技术方案如下在步骤(7)中精度d设定为1到^2- ).1 -. ))。4.根据权利要求3所述的基于多邻域辅助二维超声形变组织图像跟踪方法，其特征在于，在步骤(8)中根据跟踪精度，在遍历范围内定位各跟踪的初始区域各跟踪邻域初始区域的范围为X 方向巧—( — )+i 至1J — ( — ) +2 *d + ( — X1)y 方向Λ - 0 ) +产rf 到Λ -CF2 —Λ )+产d + 0 -Λ)其中i为辅助邻域跟踪子区域序号，其范围为1 IlJ(X2-X1)^。5.根据权利要求4所述的基于多邻域辅助二维超声形变组织图像跟踪方法，其特征在于，在步骤(9)中的计算方法如下，设定各个子辅助邻域的跟踪区域为此区域为中心，围绕其同样大小的八个块构成，然后在此搜索区域内寻找其跟踪矢量，跟踪方法是求和绝对差 SAD算法，M N厶(《，《)-Λ-ι( + ，《+川，其中，.、为位移矢量，f，f 分别为 M-I κ-1^J'J}Jk Jm当前帧和下一帧的灰度值，M，N为块的大小，如在某一点(‘Λ)处·(WJc)达到最小，则该点为要寻找的最优匹配点。6.根据权利要求4所述的基于多邻域辅助二维超声形变组织图像跟踪方法，其特征在于，在步骤(9)中的计算方法如下，设定各个子辅助邻域的跟踪区域为此区域为中心，围绕其同样大小的八个块构成，然后在此搜索区域内寻找其跟踪矢量，跟踪方法是最小均方误差MSE法^MN2MSEQ,/) = τ--Σ Σ [ΛMNtitfiJMSE最小的是最佳匹配点。7.根据权利要求4所述的基于多邻域辅助二维超声形变组织图像跟踪本文档来自技高网...
【技术保护点】
１．一种基于多邻域辅助二维超声形变组织图像跟踪方法，包括如下步骤：（１）在高帧频条件下采集本受试心脏对象的二维超声心动图用于脱机分析；（２）图像滤波预处理；（３）任意采集一张原始超声心动图像Ｉ作为交互式感兴趣区域选取的初始帧；（４）将兴趣区域置于特征区域，所谓的特征区域，应具有以下性质： （ａ）在超声投影范围之内，虽然整个超声图像是长方形，但是超声采集有效区域为扇形区域； （ｂ）具有一定灰度，不能是全黑色区域；其特征在于，所述方法还包括如下步骤：（５）在图１上的跟踪结果；（１１）重复上文（５）－－（１０）的步骤，直到所有图像都被跟踪。像Ｉ上，在初始帧上选择初始兴趣区域ＲＯＩ；（６）确定斑点跟踪在整个图形中的搜索遍历范围；（７）设定跟踪精度；（８）根据跟踪精度，在遍历范围内定位各跟踪的初始区域；（９）计算得到各个跟踪的结果矢量；（１０）平均各个跟踪结果，设为Ｉ上ＲＯＩ在Ｉ
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋体钢，尹立雪，
申请(专利权)人：四川省医学科学院四川省人民医院，
类型：发明
国别省市：90
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。