新型血管內(nèi)超聲圖像處理關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、隨著血管內(nèi)超聲成像技術(shù)在診斷和治療心血管疾病過(guò)程中逐漸被廣泛應(yīng)用，利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)對(duì)血管內(nèi)超聲圖像進(jìn)行處理和分析，可有效地輔助醫(yī)生診斷病情、制定手術(shù)計(jì)劃，并為術(shù)前術(shù)后提供準(zhǔn)確的病理分析依據(jù)。本文結(jié)合心血管臨床醫(yī)學(xué)應(yīng)用的需要，基于臨床采集的血管內(nèi)超聲圖像序列，研究了血管內(nèi)超聲圖像處理中的相關(guān)理論、方法和關(guān)鍵技術(shù)。主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新性成果如下： (1)提出了一種新的針對(duì)血管內(nèi)超聲圖像序列的、無(wú)需任何硬件設(shè)施的自動(dòng)相角配準(zhǔn)、數(shù)據(jù)

2、重采樣技術(shù)。利用心臟在收縮和舒張階段不同的生理特性表現(xiàn)在血管內(nèi)超聲圖像距離上的差異，通過(guò)圖像距離的變化恢復(fù)心臟周期，進(jìn)而對(duì)位于同一相位下的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣組成新的圖像集，保證該圖像集在空間和時(shí)間上具有同一性。該方法無(wú)需任何硬件設(shè)施、自動(dòng)程度高，具有很好的實(shí)用性，并為后續(xù)的圖像處理的準(zhǔn)確性提供了保證。 (2)提出了一種新的利用血管內(nèi)超聲圖像時(shí)間、空間信息相關(guān)性的去噪方法，稱(chēng)其為時(shí)空濾波算法。方法基于血流回波噪聲的物理特性，即其在

3、空間維和時(shí)間維上的變化比組織信號(hào)要大這一規(guī)律，采用二維傅立葉變化求取組織和血流的能量譜，通過(guò)高頻能量與低頻能量比值這一尺度參數(shù)來(lái)判定信號(hào)對(duì)應(yīng)的是組織還是血流，進(jìn)而對(duì)組織信號(hào)進(jìn)行保留并對(duì)血流信號(hào)進(jìn)行抑制。該方法能夠顯著地去除斑點(diǎn)噪聲，增強(qiáng)管腔和管壁的對(duì)比度。 (3)提出了一種新的基于主動(dòng)輪廓算法模型的自動(dòng)邊緣檢測(cè)方法。針對(duì)主動(dòng)輪廓模型在處理血管內(nèi)超聲圖像時(shí)出現(xiàn)的具體問(wèn)題，提出了多種新的改進(jìn)方案，如引入Snake曲線(xiàn)生長(zhǎng)周期的概念、

4、用邊界對(duì)比梯度替代灰度梯度、給出外加強(qiáng)制力的模型、提出輪廓初始化的兩種方案以及解決變形過(guò)程中控制點(diǎn)點(diǎn)數(shù)變化的問(wèn)題等。實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明算法的可靠性和準(zhǔn)確性很好，并且在處理時(shí)間上大大優(yōu)于手動(dòng)追蹤。為了糾正二維檢測(cè)中的局部偏差并且使檢測(cè)得到的斑塊具有三維直觀效果，又將改進(jìn)的二維主動(dòng)輪廓算法推廣到三維主動(dòng)曲面算法，加強(qiáng)圖像幀之間的空間約束，給出了三維主動(dòng)曲面算法的能量模型和放置初始界面的方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明在檢測(cè)多幀圖像序列時(shí)其在檢測(cè)效果和時(shí)間花

5、費(fèi)上要優(yōu)于二維算法。 (4)提出了一種結(jié)合灰度共生矩陣和分形維數(shù)兩種紋理分析法，對(duì)斑塊樣本進(jìn)行準(zhǔn)確分類(lèi)和識(shí)別的方法。通過(guò)選取基于灰度共生矩陣定義的四個(gè)紋理特征值和三個(gè)分形維數(shù)特征值，組成具有七個(gè)特征值的特征向量，分別采用主成分分析和Fisher線(xiàn)性判別分析這兩種線(xiàn)性分析方法將高維的數(shù)據(jù)投影到低維空間中，保持這些數(shù)據(jù)原來(lái)的距離屬性，最終得到投影空間中的分類(lèi)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)表明該方法的分類(lèi)結(jié)果相對(duì)于其它方法更加準(zhǔn)確、有效，分類(lèi)準(zhǔn)確率可達(dá)到