[发明专利]多参数模型指导的迭代提取血管造影图像运动参数的方法

权利要求书

1.一种多参数模型指导的迭代提取血管造影图像运动参数的方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)从造影图序列的医学图像中自动选取I个血管结构特征点，并分别对这些特征点在整个造影图序列中进行自动跟踪，以得到每个特征点的跟踪序列{s_i(n),i＝1,…,I}，其中n表示医学图像在造影图序列中的帧号：

(2)利用离散傅里叶变换对步骤(1)获得的每个特征点的跟踪序列{s_i(n),i＝1,…,I}进行处理，以生成离散傅里叶变换结果S_i(k)：

(3)初始化迭代参数j＝0，并获取步骤(2)中获得的离散傅里叶变换结果S_i(k)中各频点的幅度和频率范围；

(4)在各频点的幅度和频率范围中对该频点的跟踪序列进行傅里叶变换，以得到傅里叶变换结果；

(5)将步骤(4)获得的傅里叶变换结果进行逆傅里叶变换，并获取该频点的估计最小均方误差；

(6)判断估计最小均方误差是否大于预设的阈值，如果大于，则转入步骤(7)，否则过程结束；

(7)利用多参数迭代优化算法对各频点的频谱进行处理，以得到第j+1次迭代后的时域信号；

(8)通过平移模型对剩余信号进行处理，以得到第j+1次迭代后的平移信号；

(9)将第j+1次迭代后的时域信号和第j+1次迭代后的平移信号叠加后得到第j+1次迭代后的估计混合信号，并利用以下公式计算第j+1次迭代后的最小均方误差：

(10)判断第j+1次迭代后的最小均方误差是否大于步骤(6)中的阈值，如果大于则返回步骤(7)，否则过程结束。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(1)是采用以下公式：

s_i(n)＝L(n)+r_i(n)+c_i(n)+h_i(n)+t_i(n),i∈[1,I]

其中，L(n)表示平移运动；r_i(n)表示第i个特征点的呼吸运动；c_i(n)表示第i个特征点的心脏运动；h_i(n)表示第i个特征点的震颤运动；t_i(n)表示第i个特征点的其他运动。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤(2)是采用以下公式：

S_i(k)＝L(k)+R_i(k)+C_i(k)+H_i(k)

其中k表示频点，L(k)、C(k)、R(k)和H(k)分别表示L(n)、c(n)、r(n)和h(n)的各次谐波系数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤(5)中该频点的估计最小均方误差是采用以下公式计算：

其中