[发明专利]基于经验模态分解的心肌超声造影图像生理参数测量方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种心肌超声造影图像的时间-强度曲线分析方法，具体涉及一种利用经验模态分解进行时间-强度曲线的特征提取及利用希尔伯特边际谱进行生理参数的测量方法。

背景技术

心脏是人体的重要器官，随着心脏每次收缩，将携带氧气和营养物质的血流经主动脉输送到全身，以供给各组织细胞代谢需要。由于脂质代谢不正常，血液中的脂质沉着在原本光滑的冠动脉内膜上，形成血栓。微血栓一旦形成，会使微血管发生严重狭窄甚至阻塞，产生微循环灌注异常，严重者发生心肌急性缺血、坏死、甚至危及生命。即便采用冠脉血运重建术进行治疗，也大多存在心肌“低灌注”或“无灌注”异常，即心脏在缺血后再灌注时心肌存在微循环障碍。缺血心肌微循环灌注异常将严重影响受累心肌功能的恢复，导致病人心脏功能减退。

心肌超声造影（Myocardial Contrast Echocardiography, MCE）是一种影像新技术，通过将含有微气泡的对比剂注入冠状循环，来观察二维超声心动图上的心肌显影。由于微气泡通过心肌时完全保持在血管内，且微泡的大小及变形性与红细胞相当，因此可将其视作红细胞流动的示踪剂，故MCE可用来在跳动的心脏上估价心肌微循环状况。目前临床上常用定性法分析MCE，该方法虽简便、直观，但很大程度上依赖观察者的经验，缺乏客观定量分析。超声造影图像感兴趣区域的灌注强度曲线可以反映器官、组织的血流灌注情况。该技术可以在不破坏造影剂气泡的前提下，实时动态地显示组织的造影剂灌注，使精确的定量分析成为可能。通过对造影剂灌注的时间-强度曲线进行实时探测，获得反映心肌血流灌注的生理参数，以便为心肌梗塞或心肌微循环诊断提供定量数据。

经验模态分解(Empirical Mode Decomposition，简称EMD)方法是由美国NASA的黄锷博士提出的一种信号分析方法。它不会像傅立叶分解或小波分解那样，预先设定好分解的基函数，而是会根据信号自身的时间尺度特征来进行信号分解。EMD 方法在理论上可以应用于任何类型的信号的分解，尤其在处理非线性、非平稳信号上，具有非常明显的优势。利用心肌超声造影图像提取出的灌注强度曲线的内部时间尺度的变化做能量与频率的解析，将该曲线展开成数个本征模态函数（Intrinsic Mode Function，IMF）的形式，再利用希尔伯特变换（Hilbert Transform，HT）获得IMF的瞬时频率和振幅，从而对提取出的时间-强度信号进行分析，从而获得心肌灌注图像的生理参数，为诊断提供可能。

EMD是HHT（Hilbert-Huang Transform）算法的重要步骤，它认为信号是由许多个不同的模态组合而成的，可以是线性或非线性，分别对应不同过程，而且要求其相对于横坐标轴是对称的。要成为IMF内在模态函数有两个条件：

1）在整个函数中，极值点的数目与穿越零点的数目相等或者相差1；

2）在任何时刻，由局部极值包络线所定义的包络线局部均值为零。

其中，第一个条件与传统高斯平稳过程中窄频宽的要求类似。第二个条件将整体性要求改变为局部性要求，使得瞬时频率不会因为不对称波形的存在而导致不必要的晃动。依托这两个条件构建起来的EMD及HHT被认为是强有力地求解非线性、非平稳信号的自适应方法，是近年来对以傅立叶变换为基础的线性及稳态谱分析的重大突破，并得到了广泛的应用。

临床上经常使用拟合曲线对造影剂灌注的心肌参数进行定性测量，但是这样的测量方法非常依赖于医生的经验，而且存在一定的测量误差；同时由于拟合曲线只反映了时间-平均灰度曲线的变化趋势信息，而曲线中蕴含的更多信息却无法通过拟合曲线而表现，所以通常情况下健康的心肌区域和心肌梗塞区域的拟合曲线是基本类似的，测量的生理参数无法表现待诊断区域的性质，因此利用拟合曲线进行生理参数测量的临床实用价值受到一定的限制。

发明内容

为了解决了当前心肌超声造影图像定性理解的主观依赖性，本发明提出了一种基于经验模态分解的心肌超声造影图像生理参数测量方法，利用经验模态分解进行时间-强度曲线的特征提取，通过特征挖掘以及希尔伯特边际谱，来进行心肌灌注情况下的生理参数测量方法，从而为基于心肌超声造影图像的心肌梗塞或心肌微循环障碍诊断提供了另一种分析途径。

本发明是通过以下技术方案实现的：