[发明专利]多参数模型指导的迭代提取血管造影图像运动参数的方法

摘要

本发明公开了一种多参数模型指导的迭代提取血管造影图像运动参数的方法，包括：从造影图序列的医学图像中自动选取I个血管结构特征点，并分别对这些特征点在整个造影图序列中进行自动跟踪，以得到每个特征点的跟踪序列，利用离散傅里叶变换对每个特征点的跟踪序列进行处理，以生成离散傅里叶变换结果S_i(k)，初始化迭代参数j＝0，并获取离散傅里叶变换结果S_i(k)中各频点的幅度和频率范围，在各频点的幅度和频率范围中对该频点的跟踪序列进行傅里叶变换，以得到傅里叶变换结果，将获得的傅里叶变换结果进行逆傅里叶变换，并获取该频点的估计最小均方误差。本发明能够解决现有方法中存在的不能自动提取平移运动、以及不能准确分离呼吸和心脏等运动的技术问题。

主权项

一种多参数模型指导的迭代提取血管造影图像运动参数的方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)从造影图序列的医学图像中自动选取I个血管结构特征点，并分别对这些特征点在整个造影图序列中进行自动跟踪，以得到每个特征点的跟踪序列{s_i(n),i＝1,…,I}，其中n表示医学图像在造影图序列中的帧号：(2)利用离散傅里叶变换对步骤(1)获得的每个特征点的跟踪序列{s_i(n),i＝1,…,I}进行处理，以生成离散傅里叶变换结果S_i(k)：(3)初始化迭代参数j＝0，并获取步骤(2)中获得的离散傅里叶变换结果S_i(k)中各频点的幅度和频率范围；(4)在各频点的幅度和频率范围中对该频点的跟踪序列进行傅里叶变换，以得到傅里叶变换结果；(5)将步骤(4)获得的傅里叶变换结果进行逆傅里叶变换，并获取该频点的估计最小均方误差；(6)判断估计最小均方误差是否大于预设的阈值，如果大于，则转入步骤(7)，否则过程结束；(7)利用多参数迭代优化算法对各频点的频谱进行处理，以得到第j+1次迭代后的时域信号；(8)通过平移模型对剩余信号进行处理，以得到第j+1次迭代后的平移信号；(9)将第j+1次迭代后的时域信号和第j+1次迭代后的平移信号叠加后得到第j+1次迭代后的估计混合信号，并利用以下公式计算第j+1次迭代后的最小均方误差：(10)判断第j+1次迭代后的最小均方误差是否大于步骤(6)中的阈值，如果大于则返回步骤(7)，否则过程结束。