[发明专利]一种基于超声图像的颈动脉内中膜厚度测量方法和装置

权利要求书

1.一种基于超声图像的颈动脉内中膜厚度测量方法，其特征在于，包括：

获取包含内中膜的超声子图像；

利用数字图像处理技术从所述超声子图像中获取所述内中膜的管腔内膜边界LII；

根据所述LII和图像特征获取初始中膜外膜边界MAI；

通过演化所述初始MAI获取目标MAI；

根据所述LII和所述目标MAI计算内中膜厚度IMT。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用数字图像处理技术从所述超声子图像中获取所述内中膜的管腔内膜边界LII包括：

获取所述超声子图像的二值化图像；

对所述二值化图像进行形态学处理以去除毛刺，所述形态学处理为开运算；

获取所述二值化图像中的最大连通区域，所述最大连通区域内像素点的灰度值为255；

通过扫描所述最大连通区域获取LII。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述通过演化所述初始MAI获取目标MAI包括：

利用演化模型演化所述初始MAI以获取闭合的演化曲线，所述演化模型为GAC-GVF模型或GAC模型；

对所述演化曲线进行后处理；

将后处理后的演化曲线作为目标MAI。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述LII和图像特征获取初始中膜外膜边界MAI包括：

在所述LII上等间隔地获取若干个采样点；

根据预设规则获取与采样点对应的偏移目标点；

将所有偏移目标点依次连结的曲线作为初始MAI。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设规则为：

获取所述采样点沿外径向10个像素点区域内的平均灰度值；

若所述平均灰度值小于第一阈值，则从采样点开始依次查找偏移目标点，所述偏移目标点满足其后连续4个像素点的局部灰度值均大于第二阈值；

若所述平均灰度值大于第一阈值，则从第11个像素点开始依次查找偏移目标点，所述偏移目标点满足其局部灰度值大于其后连续3个像素点的局部灰度值。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取包含内中膜的超声子图像之后还包括：

根据图像特征判断所述内中膜是否为前壁；

若判断结果为是，则对所述超声子图像进行180度翻转，若判断结果为否，则不进行处理。

7.一种基于超声图像的颈动脉内中膜厚度测量装置，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获取包含内中膜的超声子图像；

第二获取单元，用于利用数字图像处理技术从所述超声子图像中获取所述内中膜的管腔内膜边界LII；

第三获取单元，用于根据所述LII和图像特征获取初始中膜外膜边界MAI；

第四获取单元，用于通过演化所述初始MAI获取目标MAI；

计算单元，用于根据所述LII和所述目标MAI计算内中膜厚度IMT。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第二获取单元包括：

二值化子单元，用于获取所述超声子图像的二值化图像；

形态学子单元，用于对所述二值化图像进行形态学处理以去除毛刺，所述形态学处理为开运算；

连通域子单元，用于获取所述二值化图像中的最大连通区域，所述最大连通区域内像素点的灰度值为255；

LII子单元，用于通过扫描所述最大连通区域获取LII。

9.根据权利要求7或8所述的装置，其特征在于，所述第四获取单元包括：

演化子单元，用于利用演化模型演化所述初始MAI以获取闭合的演化曲线，所述演化模型为GAC-GVF模型或GAC模型；

后处理子单元，用于对所述演化曲线进行后处理，所述第四获取单元将后处理后的演化曲线作为目标MAI。

10.根据权利要求7或8所述的装置，其特征在于，所述第三获取单元包括：

采样点子单元，用于在所述LII上等间隔地获取若干个采样点；

偏移点子单元，用于根据预设规则获取与采样点对应的偏移目标点；

点连结子单元，用于将所有偏移目标点依次连结的曲线作为初始MAI。