[发明专利]一种基于超声颈动脉图像的内中膜自动分割方法

权利要求书

1.一种基于超声颈动脉图像的内中膜自动分割方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)获取超声颈动脉纵截面图像，对该超声颈动脉纵截面图像进行灰度归一化处理，以得到归一化超声颈动脉纵截面图像，并利用图像去噪算法对该归一化超声颈动脉纵截面图像进行处理；

(2)提取去噪后的归一化超声颈动脉纵截面图像的特征图，计算特征图中每个像素点与其纵向相邻像素点的特征值梯度，将特征值梯度分布最显著的横轴作为感兴趣区域的中间横轴，从中间横轴分别向上和向下扩展，以得到感兴趣区域；

(3)获取感兴趣区域R的灰度梯度图，在估计的内中膜厚度的取值范围内依次取每一个整数值作为可能的内中膜厚度，根据该可能的内中膜厚度设定特征提取算子，并用该算子计算灰度梯度图中每个像素点的特征值，以得到与该可能的内中膜厚度对应的灰度梯度图的特征图，对获得的每个特征图的所有特征值进行求和处理，和最大的特征图所对应的可能的内中膜厚度作为内中膜厚度参考值；

(4)根据内中膜厚度参考值构建能量函数，并利用能量函数采用基于函数值最小化算法获得内中膜的内腔-内膜界面；

(5)根据内中膜厚度参考值构建能量函数，并利用能量函数采用基于函数值最小化算法获得内中膜的中膜-外膜界面。

2.根据权利要求1所述的内中膜自动分割方法，其特征在于，步骤(1)中采用的是SRAD算法。

3.根据权利要求1所述的内中膜自动分割方法，其特征在于，步骤(2)具体包括以下子步骤：

(2-1)计算去噪后的归一化超声颈动脉纵截面图像中每一个像素点的即向上光滑性游程，以形成去噪后的归一化超声颈动脉纵截面图像的向上光滑性游程图，其中向上光滑性游程的计算公式如下：

D(x,y)=(I(x,y)-I(x,y+1))n1+n2×I(x,y),(x,y)∈R0]]>

M(x,y,L)=Σn=0LD(x,y+n)M(x,y,L-1)≤KM(x,y,L)>KP(x,y)=L,(x,y)∈R0]]>

其中D(x,y)为去噪后的归一化超声颈动脉纵截面图像中每一个像素点的向上光滑性度量，x和y分别为像素点的横坐标和纵坐标，R₀为去噪后的归一化超声颈动脉纵截面图像，I(x,y)为去噪后的归一化超声颈动脉纵截面图像中每个像素点的灰度值，n₁为梯度惩罚系数，n₂为灰度惩罚系数，P(x,y)为去噪后的归一化超声颈动脉纵截面图像中每一个像素点的向上光滑性游程，K为光滑性阈值，L和M均为中间变量；

(2-2)计算步骤(2-1)获取的向上光滑性游程图中每个向上光滑性游程的梯度，以获得向上光滑性游程图的梯度图G₁，具体采用以下公式：

G1(x,y)=P(x,y)-P(x,y-1),P(x,y)≥P(x,y-1)0,P(x,y)<P(x,y-1),(x,y)∈R0]]>

(2-3)对向上光滑性游程图的梯度图G₁进行横向求和，并对横向求和结果进行邻域相加处理，以得到数列S₂，具体为：

S1(y)=Σi=1XG1(i,y),y∈[1,Y]]]>

S2(y)=1246421S1(y-3)S1(y-2)S1(y-1)S1(y)S1(y+1)S1(y+2)S1(y+3),y∈[1,Y]]]>

其中S₁为所横向求和得到的数列，S₂为经过邻域求和处理得到的数列，X和Y分别为去噪后的归一化超声颈动脉纵截面图像的宽和高；

(2-4)将数列S₂中最大项的序号所对应的去噪后的归一化超声颈动脉纵截面图像中的行号作为感兴趣区域的中间横轴，从该中间横轴分别向上和向下扩展，以得到感兴趣区域R。