[发明专利]基于超声图像的肌肉厚度测量方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理领域，特别是涉及一种基于超声图像的肌肉厚度测量方法和系统。

背景技术

骨骼肌的力学特性是和它的结构形态相关的，任何的身体活动和体育运动，都是由骨骼肌的收缩完成的，这直接影响了人体的力量和耐力。肌肉具有一定的弹性，被拉长后，当拉力解除时可自动恢复到原来的程度，肌肉的弹性可以减缓外力对人体的冲击，因而在运动中扮演着至关重要的作用。而肌肉的构成又十分复杂，定量分析和评估肌肉功能状态是运动医学和运动功能康复研究中的难点和热点。

目前对于肌肉的厚度的测量，如厚度的测量大部分采取的是人工手动测量，因手动测量对环境等诸多主观因素相当敏感，使得测量缺乏客观性，测量精度难以控制，并且对于测量大批量的肌肉厚度图片，操心过程费时费力，测量效率低。另外骨骼肌在运动过程中肌肉厚度的变化在每帧图像中比较细微，测量容易失真，从而影响测量结果。

发明内容

基于此，有必要针对现有技术中测量效率低且测量不准确的问题，提供一种能提高测量准确度和测量效率的基于超声图像的肌肉厚度测量方法。

此外，还有必要针对现有技术中测量效率低且测量不准确的问题，提供一种能提高测量准确度和测量效率的基于超声图像的肌肉厚度测量系统。

一种基于超声图像的肌肉厚度测量方法，包括以下步骤：

从捕捉的超声图像中提取感兴趣图像；

获取在所述感兴趣图像中选择的多个初始跟踪窗口的位置；

对多个跟踪窗口进行跟踪，并通过跟踪算法确定后续每帧图像相应的多个跟踪窗口的位置；

对每帧图像的多个跟踪窗口中与周围图像模态相似的跟踪窗口采用取对角线交点为中心点进行处理，对每帧图像中其余跟踪窗口采用边缘检测法进行处理；

计算每帧图像中经过中心点处理后的跟踪窗口的位置与每个经过边缘检测法处理后的跟踪窗口的位置之间的最大垂直距离，将所述最大垂直距离作为经过中心点处理后的跟踪窗口与经过边缘检测法处理后的跟踪窗口之间的肌肉厚度值。

一种基于超声图像的肌肉厚度测量系统，包括：

提取模块，用于从捕捉的超声图像中提取感兴趣图像；

获取模块，用于获取在所述感兴趣图像中选择的多个初始的跟踪窗口的位置；

跟踪模块，用于对多个跟踪窗口进行跟踪，并通过跟踪算法确定后续每帧图像相应的多个跟踪窗口的位置；

处理模块，用于对每帧图像的多个跟踪窗口中与周围图像模态相似的跟踪窗口采用取对角线交点为中心点进行处理，对每帧图像中其余跟踪窗口采用边缘检测法进行处理；

计算模块，用于计算每帧图像中经过中心点处理后的跟踪窗口的位置与每个经过边缘检测法处理后的跟踪窗口的位置之间的最大垂直距离，将所述最大垂直距离作为经过中心点处理后的跟踪窗口与经过边缘检测法处理后的跟踪窗口之间的肌肉厚度值。

上述基于超声图像的肌肉厚度测量方法和系统，通过对选取的多个跟踪窗口进行跟踪，通过跟踪算法确定在后续每帧图像中的多个跟踪窗口的位置，计算每帧图像中的经过中心点处理的跟踪窗口的位置与边缘检测法处理后的跟踪窗口的位置之间的最大垂直距离，作为肌肉厚度值，该测量方法基于超声图像，并采用图像算法进行修正处理得到的肌肉厚度值较为准确，提高了测量的准确度以及测量效率，且能跟踪后续每帧图像的跟踪窗口，并测量每帧图像中的肌肉厚度值，达到了实时测量的目的。

附图说明

图1为一个实施例中基于超声图像的肌肉厚度测量方法的流程示意图；

图2为预处理后的超声图像；

图3为图像中跟踪窗口的界定与精确定位的示意图；

图4为对多个跟踪窗口进行跟踪，并通过跟踪算法确定后续图像帧的跟踪窗口的位置的流程示意图；

图5为一个实施例中基于超声图像的肌肉厚度测量系统的结构示意图；

图6为一个实施例中跟踪模块的内部结构示意图；

图7为另一个实施例中基于超声图像的肌肉厚度测量系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合具体的实施例及附图对基于超声图像的肌肉厚度测量方法和系统的技术方案进行详细的描述，以使其更加清楚。

如图1所示，在一个实施例中，一种基于超声图像的肌肉厚度测量方法，包括以下步骤：

步骤S110，从超声图像中提取感兴趣图像。