[發(fā)明專利]頸動(dòng)脈內(nèi)膜厚度自動(dòng)測(cè)量方法及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910333780.4
• 申請(qǐng)日: 2019-04-24
• 公開（公告）號(hào): CN110047086B
• 公開（公告）日: 2021-02-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 楊尚躍
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 飛依諾科技（蘇州）有限公司
• 主分類號(hào): G06T7/11
• 分類號(hào): G06T7/11;G06T7/13;G06T7/60
• 代理公司: 蘇州威世朋知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 32235
• 代理人: 蘇婷婷

本發(fā)明提供一種頸動(dòng)脈內(nèi)膜厚度自動(dòng)測(cè)量方法及系統(tǒng)，所述方法包括：S1、獲取頸動(dòng)脈徑向切面圖像；S2、識(shí)別圖像的血管中心線位置；S3、依據(jù)血管中心線位置分割圖像，形成分割灰度圖像，S4、獲取每一分割灰度圖像對(duì)應(yīng)的二值化閾值，并通過(guò)二值化閾值對(duì)分割灰度圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)獲得每一分割灰度圖像對(duì)應(yīng)的輪廓線圖像；S5、根據(jù)所述輪廓線圖像位置分別獲取每一分割灰度圖像靠近頸動(dòng)脈血管腔一側(cè)的第一邊沿線，以及遠(yuǎn)離血管腔一側(cè)的第二邊沿線；S7、根據(jù)第一邊沿線和第二邊沿線相互對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)，獲取分割灰度圖像中厚度參數(shù)進(jìn)行輸出；本發(fā)明可提高診斷的準(zhǔn)確率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于醫(yī)療超聲技術(shù)領(lǐng)域，主要涉及一種頸動(dòng)脈內(nèi)膜厚度自動(dòng)測(cè)量方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

超聲成像因?yàn)槠錈o(wú)創(chuàng)性、實(shí)時(shí)性、操作方便、價(jià)格便宜等諸多優(yōu)勢(shì)，使其成為臨床上應(yīng)用最為廣泛的診斷工具之一。

現(xiàn)有的技術(shù)中，通常由醫(yī)生手持探頭掃查頸動(dòng)脈部位，獲得的圖像為對(duì)頸動(dòng)脈縱切方向掃描得到的頸動(dòng)脈內(nèi)膜超聲圖像，相應(yīng)的，采用傳統(tǒng)的頸動(dòng)脈內(nèi)膜厚度測(cè)量方法以計(jì)算獲得頸動(dòng)脈內(nèi)膜中層厚度值(IMT，Intima-Media Thickness)，該值在對(duì)動(dòng)脈粥樣硬化癥狀的診斷過(guò)程中，是衡量初期粥樣硬化的重要的指標(biāo)。

然而，手動(dòng)掃查時(shí)掃查效率低下，且無(wú)法全方位的查看圖像，如此，發(fā)明一種自動(dòng)掃查裝置，該裝置獲得的圖像不同于上述的與頸動(dòng)脈血管方向平行的縱向掃查圖像，而是與頸動(dòng)脈血管方向垂直的徑向切面圖像，徑向切面圖像通過(guò)建模形成三維圖像，該三維圖像可以完整的呈現(xiàn)出頸動(dòng)脈的病癥狀態(tài)。

由于掃查方向的轉(zhuǎn)變，傳統(tǒng)的基于縱切方向掃描得到的頸動(dòng)脈內(nèi)膜超聲圖像所采用的頸動(dòng)脈內(nèi)膜厚度自動(dòng)測(cè)量方法不能適用頸動(dòng)脈徑向切面圖像的厚度測(cè)量，如此，需要提供一種基于頸動(dòng)脈徑向切面圖像的頸動(dòng)脈內(nèi)膜厚度自動(dòng)測(cè)量方法。

發(fā)明內(nèi)容

為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明的目的在于提供一種頸動(dòng)脈內(nèi)膜厚度自動(dòng)測(cè)量方法及系統(tǒng)，所述方法包括：S1、獲取頸動(dòng)脈徑向切面圖像；

S2、識(shí)別原始的圖像或ROI框內(nèi)的圖像以獲取血管中心線位置；

S3、依據(jù)血管中心線位置分割圖像，形成分割灰度圖像，所述分割灰度圖像包括：上內(nèi)膜灰度圖像和下內(nèi)膜灰度圖像；

S4、獲取每一分割灰度圖像對(duì)應(yīng)的二值化閾值，并通過(guò)二值化閾值對(duì)分割灰度圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)獲得每一分割灰度圖像對(duì)應(yīng)的輪廓線圖像；

S5、根據(jù)所述輪廓線圖像位置獲取每一分割灰度圖像靠近頸動(dòng)脈血管腔一側(cè)的第一邊沿線；

S6、根據(jù)預(yù)設(shè)的內(nèi)膜厚度估計(jì)值以及靠近頸動(dòng)脈血管腔一側(cè)的第一邊沿線位置獲取每一分割灰度圖像遠(yuǎn)離頸動(dòng)脈血管腔一側(cè)的第二邊沿線；

S7、根據(jù)第一邊沿線和第二邊沿線相互對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)，獲取分割灰度圖像中厚度參數(shù)進(jìn)行輸出，所述厚度參數(shù)包括：最大內(nèi)膜厚度值、最小內(nèi)膜厚度值、平均內(nèi)膜厚度值以及厚度可信度值至少其中之一。

作為本發(fā)明一實(shí)施方式的進(jìn)一步改進(jìn)，所述步驟S2具體包括：對(duì)原始的圖像或ROI框內(nèi)的圖像依次進(jìn)行二值化，連通域提取，連通域外接矩陣的排除后，獲取血管中心線位置。

作為本發(fā)明一實(shí)施方式的進(jìn)一步改進(jìn)，所述步驟S4具體包括：通過(guò)雙峰算法獲取每一分割灰度圖像對(duì)應(yīng)的二值化閾值。

作為本發(fā)明一實(shí)施方式的進(jìn)一步改進(jìn)，所述步驟S5具體包括：

以縱坐標(biāo)位置為0為初始位置，順序查詢輪廓線圖像的每一列像素點(diǎn)，搜尋每一列像素點(diǎn)中第一個(gè)不為0的像素點(diǎn)，將其作為第一邊沿線上的邊沿點(diǎn)，連接所述邊沿點(diǎn)形成第一邊沿線。

作為本發(fā)明一實(shí)施方式的進(jìn)一步改進(jìn)，所述步驟S5還包括：