[發(fā)明專利]一種血管內(nèi)外膜識別、描記和測量的方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210436130.0
• 申請日: 2012-11-05
• 公開（公告）號: CN102982314A
• 公開（公告）日: 2013-03-20
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 周傳濤;馬景輝;劉秀堅
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳市恩普電子技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;A61B8/08
• 代理公司: 深圳市精英專利事務(wù)所 44242
• 代理人: 李新林

1.一種血管內(nèi)外膜識別、描記和測量的方法，其特征在于包括以下步驟：

S1、獲取感興趣區(qū)域數(shù)據(jù)，用于在血管數(shù)字超聲圖像中選擇感興趣區(qū)域圖像并貯存；

S3、對感興趣區(qū)域圖像進(jìn)行灰度數(shù)據(jù)聚類，用于得到各目標(biāo)區(qū)域；

S4、識別血管內(nèi)、外膜的邊界并進(jìn)行描記；

S6、計算血管厚度。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：所述步驟S1與步驟S3之間還有步驟S2、圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理，用于消除感興趣區(qū)域圖像中包含的噪聲和血液信息。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：所述步驟S6之前還有步驟S5、可信度檢驗，對系列血管數(shù)字超聲圖像的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像質(zhì)量統(tǒng)計，所述圖像質(zhì)量包括樣本數(shù)據(jù)中的最大值、最小值、標(biāo)準(zhǔn)差及平均值；并對相繼兩幅血管數(shù)字超聲圖像的圖像質(zhì)量通過結(jié)構(gòu)相似度指標(biāo)進(jìn)行計算，只有在圖像質(zhì)量結(jié)構(gòu)相似度指標(biāo)達(dá)到一定時才對厚度進(jìn)行計算，以確保計算的可信度。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于：所述圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理方法為高斯濾波、均值濾波或中值濾波中的一種或多種的結(jié)合。

5.根據(jù)權(quán)利要求1-3所述的任一方法，其特征在于：所述步驟S3對感興趣區(qū)域圖像進(jìn)行灰度數(shù)據(jù)聚類包括：

S31、各聚類中心的初始化，根據(jù)灰度數(shù)據(jù)取值范圍和各組織結(jié)構(gòu)灰度值間的差別，將整個灰度取值分為多段，即聚類個數(shù)，并取出各段的中間灰度值作為算法的初始聚類中心，根據(jù)對應(yīng)的灰度分布特點將圖像分為若干塊；

S32、數(shù)據(jù)初分類，針對每塊數(shù)據(jù)，統(tǒng)計各灰度特征個數(shù)，并給出統(tǒng)計直方圖，在該塊中每個灰度數(shù)據(jù)僅需計算一次，即該值與各個聚類中心灰度值間的歐式距離，同時比較得出該數(shù)據(jù)樣本所屬的聚類中心進(jìn)行數(shù)據(jù)分類，其中，設(shè)樣本X=(x₁,x₂,...,x_n)與聚類中心Y=(y₁,y₂,...,y_n)之間的歐氏距離定義為：d(X,Y)=(x1-y1)2+(x2-y2)2+···+(xn-yn)2;]]>

S33、數(shù)據(jù)終分類，首先進(jìn)行灰度特征值處理，其次計算各灰度值與每個聚類中心的距離，來重新進(jìn)行數(shù)據(jù)分類，最后根據(jù)不同類別中灰度數(shù)據(jù)取平均值，得到下次迭代的聚類中心，并采用迭代法進(jìn)行更新；當(dāng)聚類中心不再發(fā)生變化時，迭代結(jié)束，此時得到的各數(shù)據(jù)樣本類別為不同組織結(jié)構(gòu)的類型，即完成灰度數(shù)據(jù)的分類。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：所述步驟S4識別血管內(nèi)、外膜的邊界包括以下步驟：

S41、外膜、內(nèi)膜邊界識別；

S42、描記數(shù)據(jù)平滑處理；

S43、描記數(shù)據(jù)輸出。