[发明专利]动态超声影像中的血管边缘形态快速自动采集方法及系统

说明书

技术领域

本发明属医学电子信息领域，涉及数字图像处理中图像边缘提取技术，具体为一种动态超声影像中的血管边缘形态快速自动采集方法及系统。

背景技术

心血管疾病是本世纪人类最大的健康杀手之一，超声无损伤检测是目前最常用的可靠手段。随着人们生活质量以及对自身健康关注度的提高，要求检查心血管状况的病人数量大幅度增加，使得血管影像的一些关键指标采用手工测量这一低效工作越来越繁重。

参考文献“智能跟踪血管影像分析系统的开发和初步运用研究(Development and Application of Auto-Tracing Vessel Image Analysis System)，昆明医学院学报2010，(12)：24-28)，是本专利申请的发明人早期采用传统技术开发的系统，跟一般图像的边缘检测和自动分析方法一样，每一种边缘检测算子要达到好的出图效果，必须经过以下几步：

A、滤波：边缘检测主要基于导数计算，但受噪声影响，滤波器在降低噪声的同时也导致边缘强度的损失。

B、增强：增强算法将邻域中灰度有显著变化的点突出显示，一般通过计算梯度幅值完成。

C、检测：但在有些图像中梯度幅值较大的并不是边缘点，最简单的边缘检测是梯度幅值阈值判定。

D、矢量化：能用于实际测量和计算。

其中最主要的环节边缘检测我们采用Robe外边缘算子。Roberts边缘检测算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子，基本算法公式为：

g(x,y)={[f(x,y)-f(x+1,y+1)]2+[f(x+1,y)-f(x,y+1)]2}12]]>

其中f(x，y)是具有整数像素坐标的输入图像，平方根运算使该处理类似于人类视觉系统中发生的过程。

图像增强中第一步是直方图均衡化处理。对于M×N点阵的图像，用以下表达式计算：