[发明专利]超声图像的处理方法、装置及电子设备

说明书

本申请提供了一种超声图像的处理方法、装置及电子设备，其中，方法包括：获取待处理的血管内超声图像；将血管内超声图像作为当前超声图像，执行以下图像处理步骤：按照预设变换算法对当前超声图像进行分解，得到多个分量图像；针对多个分量图像中除最高层分量图像外的至少一个底层分量图像，进行预设滤波处理；将滤波处理后的底层分量图像作为当前超声图像，继续执行图像处理步骤达到预设次数；按照分解顺序的逆顺序，依次对每次分解对应的滤波处理后的分量图像进行预设变换算法的逆运算，直到得到斑点噪声抑制后的血管内超声图像。本申请能够在抑制斑点噪声的同时，兼顾保留与增强图像细节特征，对临床病理的诊断有着重大的意义。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，尤其是涉及一种超声图像的处理方法、装置及电子设备。

背景技术

血管内超声(intravascular ultrasound，IVUS)成像是近年来临床应用于诊断血管病变的一种新的诊断方式，它可以显示血管内腔、管壁和粥样斑块的组织形态学特征以及斑块的病理组成，如钙化、纤维组织、脂质核心及斑块破裂、离体等。因此它比只能提供动脉长轴影像的冠状动脉造影成像更容易发现血管的早期病变。目前IVUS正越来越广泛地被用于评价冠状动脉粥样硬化特点及程度，被认为是诊断冠心病的“金标准”，并用于指导选择介入性治疗方法、评估介入治疗效果等。

在IVUS影像应用中，清晰的超声图像是医生有效提取特征，识别病变，做出正确诊断的前提。但是实际的超声图像一般都存在着斑点噪声多、信噪比低、对比度低等问题。尤其是过多的斑点噪声严重地降低了图像的质量，直接提升了医疗工作者对病灶部位与良性组织区域之间做出精确区分的难度，也使得计算机辅助诊断系统中对图像病灶的自动识别、分割、分析和特征提取更加困难。因此有必要对图像进行抑噪滤波处理。

斑点噪声是超声成像中一种固有属性，斑点噪声的存在，会影响医生对有效诊断信息的提取，给临床诊断带来困难。因此，使用超声检测时，消除斑点噪声对于获取准确的诊断信息具有重要的意义。

但是医学超声领域研究者和从业者们也广泛认同超声图像的斑点噪声中也蕴藏了对诊断有用的重要信息这一观点，特别是它的分布状态以及形状特征等往往包含了重要的病灶信息，而且过度的平滑滤波是以模糊图像、损失细节信息为代价的。因此，研究这种斑点噪声的特性，并在此基础上，进一步研究如何采取适当算法，抑制这种斑点噪声的同时，兼顾保留与增强图像细节特征，这对于顺利开展诸如图像识别、边缘检测、分割与定位等后续工作具有十分重要的现实意义，即研究抑制斑点噪声，且改善图像质量的算法对临床病理的诊断有着重大的意义。

发明内容

本申请的目的在于提供一种超声图像的处理方法、装置及电子设备，能够抑制超声图像的斑点噪声，同时兼顾保留与增强图像细节特征，对临床病理的诊断有着重大的意义。

第一方面，本申请实施例提供一种超声图像的处理方法，该方法包括：获取待处理的血管内超声图像；将上述血管内超声图像作为当前超声图像，执行以下图像处理步骤：按照预设变换算法对当前超声图像进行分解，得到多个分量图像；针对多个分量图像中除最高层分量图像外的至少一个底层分量图像，进行预设滤波处理；将滤波处理后的底层分量图像作为当前超声图像，继续执行图像处理步骤达到预设次数；按照分解顺序的逆顺序，依次对每次分解对应的滤波处理后的分量图像进行预设变换算法的逆运算，直到得到待处理的血管内超声图像对应的斑点噪声抑制后的血管内超声图像。

在可选的实施方式中，上述预设变换算法包括以下之一：高斯金字塔变换算法、拉普拉斯变换算法和小波分解算法。

在可选的实施方式中，上述预设变换算法为高斯金字塔变换算法；按照预设变换算法对当前超声图像进行分解，得到多个分量图像的步骤，包括：对当前超声图像进行高斯平滑处理，得到高斯平滑图像；应用以预设尺寸递减的尺寸模型，对高斯平滑图像进行二分下采样，得到多个分量图像。