[发明专利]一种血管内超声图像序列中钙化斑块帧的自动检索方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种对血管内超声图像序列进行自动检索，检出含有钙化斑块的关键帧，并对钙化区域进行自动定位的方法，属于医学成像技术领域。

背景技术

冠心病是指由于脂质代谢不正常，冠状动脉血液中的脂质沉着在原本光滑的动脉内膜上形成斑块，这些斑块逐渐增多造成血管腔狭窄，使血流受阻，导致心脏缺血。

血管内超声（intravascular ultrasound，IVUS）成像是目前临床广泛采用的诊断血管病变，尤其是冠心病以及检测易损斑块的微创介入影像技术。它将微型化的超声探头通过导管技术送入血管腔内，显示血管的横截面图像。利用该技术既可以观察管腔和粥样硬化斑块的形态，也可以根据回声特性判断病变的性质、定量测定管腔和斑块的尺寸及管腔狭窄程度。

临床常用的超声导管回撤速度是0.5 mm/s，帧速率为30帧/秒，以此速率通过1 mm长的血管段可以得到60帧图像，对一段长约20mm的血管段进行一次超声导管回撤即可获得约1200帧图像，因而IVUS图像序列的数据量巨大，且前后帧之间非常相似，具有很强的相关性。

为了对血管腔、管壁和斑块组织的形态进行定量测量并分析斑块成分，以确定病变程度，需从IVUS图像序列中找出存在病变的图像，并对其中的斑块进行识别和分类。但是，IVUS图像序列的数据量巨大，且由于采用高频超声探头，使得图像受噪声干扰严重，对比度低，因而上述工作若由医生手动逐帧完成，则是一项非常繁琐的工作，不仅速度慢、效率低，而且判断和分析的结果容易受到医生的专业知识和临床经验的影响，可重复性差。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术之弊端，提供一种血管内超声图像序列的自动检索方法，检出含有钙化斑块的关键帧，并对钙化区域进行自动定位，为冠心病的计算机辅助诊断和制定介入治疗方案等提供依据。

本发明所述问题是以下述技术方案实现的：

一种血管内超声图像序列中钙化斑块帧的自动检索方法，所述方法根据IVUS图像径向灰度曲线的斜率值来判断斑块是否存在，具体步骤如下：

a、对各帧IVUS图像进行各向异性扩散滤波，减少噪声和无用信息，同时保留、增强图像的边缘信息；

b、对各向异性扩散滤波后的各帧IVUS图像进行极坐标变换，将其变换到以图像中心为坐标原点的极坐标系中，得到极坐标视图；

c、根据极坐标视图求得各个角度的径向灰度变化曲线；

d、初步检索含钙化斑块的图像：

将每一径向灰度变化曲线的斜率最大值（即极径上的灰度跳变极值）与预设的参考阈值进行对比，如果某方向上的灰度变化曲线的斜率最大值超过所设阈值，则初步认定该方向属于钙化区域，否则不属于；

e、精细检索含钙化斑块的图像：

如果初步认定极坐标视图中的某列像素属于钙化区域，那么判断其邻域内的连续n列像素，如果都属于初步认定的钙化区域，则该区域属于钙化区域，否则该区域不是钙化斑块，最后将最终检测到的钙化斑块的具体位置显示在图像中。

上述血管内超声图像序列中钙化斑块帧的自动检索方法，对各帧IVUS图像进行各向异性扩散滤波的具体方法如下：

遍历整幅图像，对当前像素(x, y)，首先计算其在8-邻域方向上的灰度梯度即                                                的值（k=1,2,…,8），然后，将原始图像的灰度值I₀(x,y)作为各向异性扩散滤波器零时刻的输入f(x,y;0)，求得滤波后图像：

 

其中f(x,y;t)是各向异性扩散滤波器在t时刻的输出，是梯度算子，c_k(x,y;t)是t时刻当前像素在第k个8-邻域方向上的扩散系数，其构造方法是：

，

其中λ是边缘幅值的门限参数。

上述血管内超声图像序列中钙化斑块帧的自动检索方法，对各向异性扩散滤波后的各帧IVUS图像进行极坐标变换的具体方法如下：