[发明专利]基于局部二值拟合模型的超声图像舌轮廓提取方法

说明书

本发明涉及计算机视觉、超声成像原理和医学图像处理、医疗设备领域，为提出缺少由专业的语言学家标注好的数据情况下，实现超声图像舌轮廓提取，效率高、结果准确。本发明，基于局部二值拟合模型的超声图像舌轮廓提取方法，步骤如下：步骤一，数据准备：首先利用超声仪和超声探头进行数据采集，获取舌超声图像，并分别采集不同人说同一文本的数据，验证方法的鲁棒性；步骤二，数据预处理：对超声图像进行保护边缘滤波操作，突出边缘部分和降低噪声；步骤三，初步分割：利用局部二值拟合LBF模型获取一个初步的结果，这个结果包含舌体部分，通过分析得知周长最长的部分为舌体所在位置；步骤四，获取下边缘轮廓。本发明主要应用于超声图像舌轮廓提取场合。

技术领域

本发明涉及计算机视觉、超声成像原理和医学图像处理、医疗设备领域，并将计算机视觉技术以及成像原理与医学超声图像信息进行结合从而达到从超声图像中分割出舌体部位目的。具体涉及基于局部二值拟合模型的超声图像舌轮廓提取方法。

背景技术

对于舌体部位的运动的研究有多种应用，既可以帮助语音学家了解舌头在发音过程中是如何运动的，也可以应用在其他的相关研究领域，包括疾病影响的言语障碍、第二语言学习、语音处理和舌体建模等。直接观测舌体部位的运动是很困难的，所以需要借助其他的仪器来帮助人们观测到舌体的运动。一般来说分为侵入式和非侵入式，常见的侵入式传感器有电磁发音仪(EMA)和腭电图仪(EPG)。随着技术的发展，核磁共振成像技术(MRI)和非侵入式的超声成像(Ultrasound)也有广泛的应用。想要实时、准确、无损地获取说话者的舌头运动仍是一个十分具有挑战性的目标。

相对于其他的方法，医用超声仪有着自己独特的优点，相对于其他仪器来说，超声仪对于人体的危害很小，不像X射线(X-ray)具有辐射可能对人体带来伤害而不适合记录大量的数据，MRI虽然成像清晰，但是数据的时间分辨率较低，不能很好的记录舌体的运动轨迹，导致发音运动和语音无法同步，同时MRI技术本身的成本也较为昂贵。超声仪的安装和使用非常简单，也没有对说话人的侵入和辐射，并且获取的数据时间分辨率也比较高。但是超声图像具有固有的斑点噪声(Sparkle)、亮度不均匀和实验伪影等特点，这使得人们从超声图像中直接获取舌体轮廓变得十分困难。

传统的方法主要是使用主动轮廓模型(Active Contour Models)或者能量最小化运动曲线模型(Snake Model)来进行舌体轮廓的分割，主要思想都是基于能量泛函的分割方法，即是定义一个初始化的曲线来表示边缘，通过定义一个能量泛函，使得图像的分割过程看起来相当于整个系统从能量较高的状态转换成能量较低的状态，也就是将分割问题转换为求解能量泛函的最小值的过程。而该方法的主要缺点在于对初始轮廓较为敏感，导致函数容易限制在局部最小值从而导致错误的分割结果。

近些年来随着神经网络的发展，越来越多的人们开始尝试使用基于卷积神经网络(CNN)来进行舌超声图像轮廓提取，但是这些方法往往需要大量的标注好的数据，并且对于不同的超声仪或者人群，可能训练的结果并不一定具有广泛的适用性。

发明内容

为克服现有技术的不足，本发明旨在提出缺少由专业的语言学家标注好的数据情况下，实现超声图像舌轮廓提取，效率高、结果准确。为此，本发明采取的技术方案是，基于局部二值拟合模型的超声图像舌轮廓提取方法，步骤如下：

步骤一，数据准备：

首先利用超声仪和超声探头进行数据采集，获取舌超声图像，并分别采集不同人说同一文本的数据，验证方法的鲁棒性；

步骤二，数据预处理：

对超声图像进行保护边缘滤波操作，突出边缘部分和降低噪声；

步骤三，初步分割：

利用局部二值拟合LBF模型获取一个初步的结果，这个结果包含舌体部分，通过分析得知周长最长的部分为舌体所在位置；

步骤四，获取下边缘轮廓：