[发明专利]一种基于医学造影的动态目标跟踪方法

权利要求书

1.一种基于医学造影的动态目标跟踪方法，其特征在于，包括：

获取医学影像视频，在参考帧医学影像或第一帧医学影像中手动初始化多个组织器官目标和钡餐目标；使用离散点跟踪法和改进的帧间差分法跟踪医学影像视频中的钡餐目标；使用KCF+DSST的多目标跟踪法跟踪医学影像视频中的组织器官目标；将钡餐目标的跟踪结果和组织器官目标的跟踪结果相互修正；

使用离散点跟踪法和改进的帧间差分法跟踪医学影像视频中的钡餐目标具体为：

在参考帧医学影像或第一帧医学影像中手动使用矩形框勾选钡餐目标所在的目标区域，使用流域分割算法对目标区域进行流域分割，得到钡餐区域，使用离散点跟踪法改变矩形框的大小和位置，找到后续每一帧医学影像在矩形框内的钡餐区域；

在参考帧医学影像或第一帧医学影像中手动使用矩形框勾选钡餐目标所在的感兴趣区域，使用改进的帧间差分法找到后续每一帧医学影像中钡餐目标所在的感兴趣区域；

结合钡餐目标所在的感兴趣区域和矩形框内的钡餐区域确定钡餐目标的位置；

其中，使用离散点跟踪法跟踪医学影像视频中的钡餐目标包括以下步骤：

A1：在参考帧医学影像或第一帧医学影像中手动使用矩形框勾选钡餐目标所在的目标区域，使用流域分割算法对目标区域进行流域分割，得到钡餐区域，计算钡餐区域的平均灰度值，在钡餐区域内选择多个离散点，记录离散点的坐标信息，钡餐的运动方向和运动距离使用预设置的参数值；

A2：获取下一帧医学影像为当前帧医学影像，基于钡餐的运动方向和运动距离增加矩形框的大小，按照预设置的分割等级使用流域分割算法对矩形框选中的区域进行流域分割，得到多个分割区域；

A3：在多个分割区域中找到当前帧的钡餐区域，钡餐区域是基于分割区域内离散点的比例、分割区域内离散点的数量以及分割区域的平均灰度值与上一帧医学影像中钡餐区域的平均灰度值之间的差值确定的；

A4：计算当前帧中钡餐区域的平均灰度值，在钡餐区域内选择多个离散点，记录离散点的坐标信息，基于当前帧医学影像和上一帧医学影像中钡餐区域的中心点的变化得到钡餐的运动方向和距离，重复步骤A2。

2.根据权利要求1所述的一种基于医学造影的动态目标跟踪方法，其特征在于，所述动态目标跟踪方法在手动初始化多个组织器官目标和钡餐目标后，还包括对每一帧医学影像进行图像预处理，包括：

图像旋转，找到每一帧医学影像中的脊柱，以每一帧医学影像中的脊柱作为基准旋转医学影像；

对比度拉伸，将组织器官目标和钡餐目标所在的局部区域作为待拉伸区域，去除待拉伸区域的离群像素点后进行对比度拉伸。

3.根据权利要求2所述的一种基于医学造影的动态目标跟踪方法，其特征在于，去除待拉伸区域的离群像素点后确定对比度拉伸的最高像素值N_max和最低像素值N_min，对待拉伸区域的每一个像素点进行拉伸：

其中，P_in表示像素点的初始灰度值，P_out表示像素点进行对比度拉伸后的灰度值，O_max和O_min表示医学影像中的像素点所能达到的最高像素值和所能达到的最低像素值。

4.根据权利要求3所述的一种基于医学造影的动态目标跟踪方法，其特征在于，使用预设置极值法或截止分数法去除待拉伸区域的离群像素点，预设置极值法具体为预先设置最高像素值N_max和最低像素值N_min的大小；截止分数法具体为预先设置最高截止分数和最低截止分数，计算待拉伸区域的灰度直方图后，找到灰度直方图中幅值低于最高截止分数的灰度值作为最高像素值N_max，找到灰度直方图中幅值高于最低截止分数的灰度值作为最低像素值N_min。