[发明专利]一种基于灰阶超声图像的心脏流场速度矢量分析方法

摘要

本发明公开了一种基于灰阶超声图像的心脏流场速度矢量分析方法，其特征在于，包括如下步骤：首先将灰阶超声图像划分为网格单元，在网格单元的每个单元格内选取像素最接近平均灰度值的像素点为控制点，并利用插值算法更新灰阶超声图像灰度值，达到去除斑点噪声的目的，再对去噪后的图像用光流法计算灰阶超声图像的心脏流场运动矢量。该方法所采用的插值算法过程不需要多次递归计算，可以实时进行斑点去除预处理；并且使运算结果更贴近真实情况，更加准确获取涡流等流体细节信息。

主权项

一种基于灰阶超声图像的心脏流场速度矢量分析方法，其特征在于，包括以下步骤：①将灰阶超声图像在横向和纵向方向等距离划分为网格单元；②计算网格单元中每个单元格的平均灰度值Pmn，并选取单元格内最接近平均灰度值的像素点作为单元格的控制点；其中，平均灰度值的的计算公式为： P mn = Σ i , j p ij CellW × CellH 其中，Pmn表示第m行n列单元格的平均灰度值；CellW和CellH分别为单元格的宽度和高度；(m‑1)·CellW≤i≤m·CellW，(n‑1)·CellH≤j≤n·CellH；③将步骤②中获取的控制点集进行网格剖分，在每个剖分的单元格内插值计算所有像素的灰度值，并更新灰阶超声图像的灰度值，得到去除斑点噪声的灰阶超声图像；④将步骤③中得到的去除斑点噪声的灰阶超声图像通过高斯图像金字塔分解方法分解成高度为n的高斯金字塔多分辨率图像；其中，n的计算公式为： n = log min ( width , height ) 15 log pyramid _ space width和height分别是灰阶超声图像的宽度和高度；pyramid_space是下采样因子，等于2；⑤计算高斯金字塔多分辨率图像各层图像权重ηx，权重的计算公式为： η x = 1 - e - k ( x + t ) 2 其中，x＝0，1，2，…n‑1；k＝0.05；t＝0.6；⑥计算灰阶超声图像的心脏流场运动矢量V0；首先计算高斯金字塔多分辨率图像中第i层图像的运动矢量Vi：如果i＝n‑1，利用光流法计算第i层图像的初始运动矢量V′i，且Vi＝V′i；如果i＜n‑1，则利用光流法计算第i层图像的初始运动矢量V′i，再根据V′i计算第i层图像的运动矢量Vi，计算公式如下：Vi＝ηi+1·Vi+1+V′i其中，0≤i≤n‑2；重复上述步骤，直到i等于0，计算结果为V0，即为灰阶超声图像的心脏流场运动矢量。