[发明专利]血管超声图像中颈动脉血管内中膜的计算机自动分割和厚度均匀度分析方法

摘要

本发明属于计算机技术与医学图像的交叉领域，具体涉及一种血管超声图像中颈动脉血管内中膜的计算机自动分割和厚度均匀度分析方法。具体步骤如下：载入原始血管超声图像；选择包含血管远侧壁颈动脉内中膜的ROI；人工定义或计算机自动检测初始轮廓线：包括计算单向边缘图、二值化与分段、Hough变换检测两条直线段PLi和SLi作为LII和MAI在该子图像中的部分、校正衔接，采用双Snake模型演化得到内中膜边界轮廓线，最后基于分割得到的两条边界计算厚度均匀度。本发明能有效应付图像中的噪声和边界不连续，达到精确分割内中膜边界的目标，减少医生工作量；同时基于本方法分析得到的厚度均匀度参数能为动脉粥样硬化的早期分析提供更多信息。

主权项

一种血管超声图像中颈动脉血管内中膜的计算机自动分割和厚度均匀度分析方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)在计算机中人工载入一幅采集的原始血管超声图像；(2)人工选择包含血管远侧壁颈动脉内中膜的一个矩形感兴趣区域；(3)在矩形感兴趣区域中检测演化得到颈动脉血管内中膜的LII和MAI两条边界的精确轮廓线：(3.1)在矩形感兴趣区域中检测得到颈动脉血管内中膜的LII和MAI两条边界的初始轮廓线；(3.2)将步骤(3.1)检测得到的LII和MAI两条边界的初始轮廓线代入下述双Snake模型推导得到的差分方程进行反复迭代直至稳定，得到LII的精确轮廓线Γ1(q)＝(x1(q)，y1(q))和MAI的精确轮廓线Γ2(q)＝(x2(q)，y2(q))，所述的差分方程的推导过程如下：定义双Snake模型的能量泛函为：Ed‑snake＝Eint+Eext                      (1) E int = 1 2 Σ i = 1 2 ∫ 0 1 w i 1 | ∂ Γ i ∂ q | 2 + w i 2 | ∂ 2 Γ i ∂ q 2 | 2 dq - - - ( 2 ) E ext = 1 2 α ∫ 0 t | ∂ ( Γ 1 - Γ 2 ) ∂ q | 2 dq + ( 1 - α ) Σ i = 1 2 ∫ 0 1 - f ( Γ i ) dq - - - ( 3 ) 其中，Γ1(q)＝(x1(q)，y1(q))表示LII的轮廓线，Γ2(q)＝(x2(q)，y2(q))表示MAI的轮廓线，q表示曲线的参数，q∈[0，1]，q为0表示轮廓线的左端点，q为1表示轮廓线的右端点，q为中间值则表示轮廓线中间的一点，wi1，i＝1，2分别是LII轮廓线的张力系数和MAI轮廓线的张力系数，wi1，i＝1，2∈[0，1]，wi2，i＝1，2分别是LII轮廓线的硬度系数和MAI轮廓线的硬度系数，wi2，i＝1，2∈[0，1]，α∈[0，1]，使Ed‑snake达到极小，根据梯度下降流可以得到： ∂ x i ∂ t = w i 1 ∂ 2 x i ∂ q 2 - w i 2 ∂ 4 x i ∂ q 4 + α ( ∂ 2 x i ∂ q 2 - ∂ 2 x 3 - i ∂ q 2 ) + ( 1 - α ) ∂ f ∂ x ( x i , y i ) - - - ( 4 ) ∂ y i ∂ t = w i 1 ∂ 2 y i ∂ q 2 - w i 2 ∂ 4 y i ∂ q 4 + α ( ∂ 2 y i ∂ q 2 - ∂ 2 y 3 - i ∂ q 2 ) + ( 1 - α ) ∂ f ∂ y ( x i , y i ) - - - ( 5 ) 其中，i＝1，2，对(4)和(5)中的4个偏微分方程在空间上使用中心差分，在时间上使用向前差分，得到差分方程；(4)厚度均匀度分析计算：根据步骤(3)分割得到的颈动脉血管内中膜LII和MAI两条边界的精确轮廓线，计算厚度均匀度。