[發明專利]基于紅外影像和超聲多普勒結合的靜脈顯影識別方法

有效

• 申請號: 202010060832.8
• 申請日: 2020-01-19
• 公開（公告）號: CN111339828B
• 公開（公告）日: 2021-04-30
• 發明（設計）人: 葉霖;韓斌;陳學東;楊新;龍紹軍
• 申請（專利權）人: 華中科技大學同濟醫學院附屬協和醫院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.基于紅外影像和超聲多普勒結合的靜脈顯影識別方法，其特征在于，包括：

獲取患者待識別部位的靜脈影像，并對所述靜脈影像進行預處理；所述靜脈影像包括：紅外醫學影像和相對應的超聲多普勒血流聲譜圖；

識別所述紅外醫學影像和所述超聲多普勒血流聲譜圖的特征值點，并進行像素點匹配；

對所述預處理后的紅外醫學影像內的像素點進行逐像素滑窗，并計算每個像素點的紅外影像局部對比度；

對所述預處理后的聲譜圖內的像素點進行逐像素滑窗，并計算每個像素點的聲譜圖局部對比度；

結合所述紅外影像局部對比度和所述聲譜圖局部對比度，得到每個像素點的加權局部對比度，進而得到全圖的加權局部對比度圖；

通過對加權局部對比度圖進行閾值分割即可提取出目標，進而實現靜脈影像的顯影識別。

2.根據權利要求1所述的基于紅外影像和超聲多普勒結合的靜脈顯影識別方法，其特征在于，所述紅外醫學影像和相對應的超聲多普勒血流聲譜圖預處理過程包括：

步驟a、對采集的靜脈影像進行二值化處理，得到二值化后的靜脈影像圖像：

式中，I(x,y)為位置的灰度值，thresh為預設閾值，f(x,y)為二值化后靜脈圖像(x,y)位置的灰度值；

步驟b、對所述二值化圖像進行像素點分割，得到ξ＝m×n個像素點；其中，m為橫向像素個數，n為縱向像素個數；

步驟c、對像素點分割后的圖像分別進行取反與直方圖均衡化操作，從而獲得m×n像素大小的預處理的靜脈圖像。

3.根據權利要求2所述的基于紅外影像和超聲多普勒結合的靜脈顯影識別方法，其特征在于，所述紅外影像局部對比度計算公式為：

其中，D_h(x，y)為位于(x,y)位置像素點的紅外影像局部對比度，f_s(x,y)為位于(x,y)位置像素點的二值化后灰度均值，f(x_c,y_c)為紅外影像區域質心位置像素點的二值化后灰度值。

4.根據權利要求3所述的基于紅外影像和超聲多普勒結合的靜脈顯影識別方法，其特征在于，所述紅外影像區域質心位置計算公式為：

利用零階矩和一階矩獲取紅外影像區域的質心，其中，零階矩M₀₀計算方法滿足：

式中，m與n分別為二值化后圖像的行數與列數；

一階矩M₁₀和M₀₁計算方法分別滿足：

獲取紅外影像區域質心位置為：

5.根據權利要求4所述的基于紅外影像和超聲多普勒結合的靜脈顯影識別方法，其特征在于，所述聲譜圖局部對比度計算公式為：

D_s(x,y)＝|κ_s(x,y)-κ(x_c,y_c)|；

其中，D_s(x，y)為聲譜圖的局部對比度，κ_s(x,y)為位于(x,y)位置像素點的二值化后灰度值，κ(x_c,y_c)為紅外影像區域質心位置像素點的二值化后灰度值。

6.根據權利要求5所述的基于紅外影像和超聲多普勒結合的靜脈顯影識別方法，其特征在于，所述聲譜圖像質心位置為：

利用零階矩和一階矩獲取聲譜圖像區域的質心，其中，零階矩N₀₀計算方法滿足：

式中，m與n分別為二值化后圖像的行數與列數；

一階矩N₁₀和N₀₁計算方法分別滿足：

獲取聲譜圖像區域質心位置為：