[發明專利]基于圖像的血管內中膜厚度自動提取方法及系統

有效

• 申請號: 201110269825.X
• 申請日: 2011-09-13
• 公開（公告）號: CN102332161A
• 公開（公告）日: 2012-01-25
• 發明（設計）人: 楊平;林宛華;張晶;張元亭
• 申請（專利權）人: 中國科學院深圳先進技術研究院
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/00
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 吳平

1.一種基于圖像的血管內中膜厚度自動提取方法，包括以下步驟：

獲取血管超聲圖像，并從血管超聲圖像中選取感興趣區域；

采用基于非均勻B樣條的經驗模態分解算法對所述感興趣區域去噪；

通過K均值聚類法對所述去噪后的感興趣區域中的像素點基于像素灰度進行分類，以分離出血管腔、血管壁外膜和感興趣區域中除血管腔、血管壁外膜外的其它區域三部分；

通過數學形態學從所述分離出的感興趣區域中除血管腔、血管壁外膜外的其他區域部分提取血管內中膜厚度。

2.根據權利要求1所述的基于圖像的血管內中膜厚度自動提取方法，其特征在于，所述采用基于非均勻B樣條的經驗模態分解算法對所述感興趣區域去噪的步驟具體包括以下步驟：

提取所述感興趣區域中的局部的極大值點和局部的極小值點；

通過非均勻B樣條曲面擬合法分別對極大值點和極小值點進行插值擬合，得到對所述感興趣區域的上包絡曲面和下包絡曲面，計算所述上包絡曲面和下包絡曲面的均值得到所述經驗模態分解算法的第一尺度分解的殘差信號，即為去噪后的感興趣區域。

3.根據權利要求2所述的基于圖像的血管內中膜厚度自動提取方法，其特征在于，在提取所述感興趣區域中的局部的極大值點和局部的極小值點的步驟之后還包括步驟：

在所述感興趣區域的血管壁縱向上設置稠密網格和血管壁切向上設置稀疏網格；

根據所述稠密網格和稀疏網格通過所述非均勻B樣條曲面擬合法分別對極大值點和極小值點進行插值擬合。

4.根據權利要求1所述的基于圖像的血管內中膜厚度自動提取方法，其特征在于，在所述采用基于非均勻B樣條的經驗模態分解算法對所述感興趣區域去噪的步驟之前還包括步驟：

采用高斯濾波器對所述感興趣區域初步去噪。

5.根據權利要求1所述的基于圖像的血管內中膜厚度自動提取方法，其特征在于，通過K均值聚類法對所述去噪后的感興趣區域中的像素點基于像素灰度進行分類，以分離出血管腔、血管壁外膜和感興趣區域中除血管腔、血管壁外膜外的其它區域三部分的步驟具體為：

以代表亮、灰、暗的三類像素灰度的灰度值組成的特征向量，將其設置為聚類中心初始值；

根據所述聚類中心初始值將所述感興趣區域分離為第一區、第二區和第三區，所述第一區對應血管腔部分，所述第二區對應血管壁外膜部分，所述第三區對應感興趣區域中除血管腔、血管壁外膜外的其它區域部分。

6.根據權利要求1所述的基于圖像的血管內中膜厚度自動提取方法，其特征在于，從所述分離出的感興趣區域中除血管腔、血管壁外膜外的其他區域部分通過數學形態學提取血管內中膜厚度的步驟具體為：

預先設置形態半徑分別為第一可變參數和第二可變參數；

提取血管壁外膜，將該部分作為蒙板從該感興趣區域剔除，然后將感興趣區域中除血管腔、血管壁外膜外的其他區域部分作為前景，分別以形態半徑為第一可變參數和第二可變參數進行分割操作，得到血管內中膜區域分割結果，測量所述分割結果得到所述血管內中膜厚度。

7.一種基于圖像的血管內中膜厚度自動提取系統，其特征在于，包括：

圖像獲取模塊，用于獲取血管超聲圖像，并從血管超聲圖像中選取感興趣區域；

去噪處理模塊，用于采用基于非均勻B樣條的經驗模態分解算法對所述感興趣區域去噪；

分離模塊，用于通過K均值聚類法對所述去噪后的感興趣區域中的像素點基于像素灰度進行分類，以分離出血管腔、血管壁外膜和感興趣區域中除血管腔、血管壁外膜外的其它區域三部分；

提取模塊，用于通過數學形態學從所述分離出的感興趣區域中除血管腔、血管壁外膜外的其他區域部分提取血管內中膜厚度。

8.根據權利要求7所述的基于圖像的血管內中膜厚度自動提取系統，其特征在于，所述去噪處理模塊還用于提取所述感興趣區域中的局部的極大值點和局部的極小值點，通過非均勻B樣條曲面擬合法分別對極大值點和極小值點進行插值擬合，得到對所述感興趣區域的上包絡曲面和下包絡曲面，計算所述上包絡曲面和下包絡曲面的均值得到所述經驗模態分解算法的第一尺度分解的殘差信號，即為去噪后的感興趣區域。