[发明专利]用于诊断图像分析和图像质量评估的系统及方法

说明书

一种分析和评估图像的方法，包括步骤：(a)以数字形式获得所述图像；(b)处理所述图像；(c)在所述图像内建立至少一条边缘线。处理所述图像的步骤还包括：(a)在所述图像内建立强度分布的三维图形；(b)计算识别矢量角度值(IVAV)，所述角度邻接对应于所述图像的各个像素的所述三维强度分布图形的点，所述角度位于由所述图像的强度轴限定的平面中；(c)设置下限阈值水平值(THLV1)和上限阈值水平值(THLV2)的范围，在该范围内，边缘点是可指示的；(d)根据所述THLV1和THLV2指示边缘点。

技术领域

本发明主要涉及图像评估和分析的领域。更具体地，本发明涉及一种基于从输入的图像中提取预定义数据的自动图像分析和图像质量评估，提取预定义数据用于进一步分析，以作为关于图像中的对象的个体和类别的准确的定量测量和定性推断。

背景技术

以下描述包括可用于理解本发明的信息。这不是承认本文提供的任何信息是现有技术或与当前要求保护的发明相关，也不是承认具体或隐含地引用的任何出版物是现有技术。

科学探索通常需要精确和准确的量化来确定结果。在医学领域，特别是在心脏病学领域，从各种测试中获得的结果用于做出关于患者的进一步决策，包括准确的诊断和治疗。许多测试，特别是那些涉及成像的测试，提供的结果需要由训练有素的专家或专业人员以高超的技术进行分析。由于图像中存在大量信息并且缺乏准确的全自动分析系统，因此医学领域经常被保留为半定量(例如，1至4级的分级)。虽然这对于许多目的是足够的，但观察者的偏见、缺乏重现性以及缺乏精确的能力往往导致需要进行更多测试以尝试确定诊断，或需要医师做出艰苦的努力以确保在有效区域中给出治疗(例如，通过X射线等处理图像领域上的适当位置)。使用计算机辅助图像分析进行快速和准确量化的能力可以在这些领域中提供很大帮助。

目前，图像分析的全自动化存在很大的局限性。存在可利用的边缘检测系统和方法，其在图像中查找一般变化，但通常需要消除噪声，并且需要来自用户的输入以锁定感兴趣区域，或者需要来自广博的数据库的输入，从而比较图像以便在图像中识别或界定感兴趣的对象。检测到的边缘通常基于第一差异和第二差异，并且是二进制的(边缘存在/不存在)，但不是定性的(不反映关于存在的不同类型边缘的信息)。当前方法的用户需要频繁且直接的操作员输入来实现分析。

当前技术和现有技术无论单独或是结合都没有解决或提供基于使用实时同步技术从输入的图像中提取预定义数据的用于全自动精确图像分析和图像质量评估的实用解决方案。本发明可以识别精细边缘并区分不同对象，而不需要对输入图像做出假设或者使用导致数据净丢失的滤波器或降噪方法。

这种方法的具体用途和应用包括冠状血管造影术和超声心动图领域。在这些技术中获得的原始图像包括冠状动脉的电影脉搏描记图和心腔壁的回声图像，这些原始图像直到目前还不易于精确地对动脉管径(沿其长度的直径以评估狭窄量)或腔室尺寸和壁厚进行全自动分析。

对于冠状血管造影术，到目前为止，心脏病专家必须估计由黄金标准(goldstandard)的冠状血管造影术(光迹摄影)或由其他技术(包括血管内超声或计算机断层(Computerized Tomographic,CT)扫描)显示的沿动脉长度的狭窄百分比。然而，该分析的实际自动化是繁重的并且目前是不准确的，因此是不可靠的。在校正动脉的较大方法中使用新的检测方法，以便获得用于测量的垂直切口，从而提供对动脉的整个长度进行全自动化和更准确分析的能力。

在超声心动图领域，目前还没有全自动测量心腔边界和尺寸的方法。在图像分析的多个步骤中需要技术人员的输入。正在开发新方法以能够实现全自动的腔室测量和壁厚分析以及射血分数计算。这将能够实现准确的无创血流动力学和心输出量确定。

此外，预期在人工视觉领域中是大有前景的。通过利用新方法的精细分辨率和辨别能力在有时差地或并行地比较两个图像，将能够快速计算出对象的距离和尺寸。通过有效地且自动地确定对象的形状和大小，自动识别应当得到极大改进。