一种利用造影微泡测量血流速度的方法
【专利摘要】本发明公开了一种通过造影微泡测量血流速度的方法，包含以下步骤：超声视频帧图像预处理；运动超声微泡目标分割；运动超声微泡匹配跟踪；血流速度测量。本发明具有操作简单，可重复性强，适用性强等特点，测量得到的血流速度与用人工方法测量的血流速度非常接近，平均误差仅为4%左右。通过本方法准确地测量血管中的血流速度，这对研究某些疾病发病的前期征兆或中间环节，具有重要的意义。
【专利说明】一种利用造影微泡测量血流速度的方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种利用造影微泡测量血流速度的方法，属于超声图像处理【技术领域】。
【背景技术】
[0002]血管中的血流速度是人体健康的重要参数和指标，可以反映很多疾病发病的中间环节或前期征兆。因此，准确地测量血管中的血流速度，有助于医生对病情进行更好的分析，具有重要的临床价值与意义。
[0003]随着超声造影剂的发展，二次谐波成像技术得到了很好的运用。充有惰性气体的油脂、聚合物或者生化蛋白制成的微泡具有无创性。利用造影微泡能产生强可视化二次谐波信号而制成的谐波或次谐波成像仪器进行探测，可以得到效果理想的目标结构。目前已有报道采用超声造影微泡技术测量血流速度，该方法是将造影微泡注入到血管中；用超声显像仪记录微泡运动的视频并保存；对运动视频图像进行分析，得到微泡在不同帧超声图像中的位置:即将视频分成一帧一帧的图像，然后在每帧图像中，通过人工判断每一帧中的微泡的位置并记录下该位置的坐标；最终，根据这些位置信息以及帧率计算出微泡运动的速度。这种通过人工判断获取微泡位置然后计算速度的做法，局限性非常大:当图像帧数比较多时，一帧一帧去找，非常繁琐；而且因为是通过肉眼判断和确定运动微泡的位置，主观因素很大，不同的人来做得出的结果有明显差异，可重复性差。所以说设计一种利用超声造影微泡测量血流速度的自动化方法是十分必要的。
[0004]本发明针对人工测量方法的繁琐与重复性差的缺陷，提出了一种通过超声微泡测量血流速度的自动化方法，同时针对测量在血管中注入造影微泡不止一个的特点，可区分出多个造影微泡并分别对其进行自动跟踪，方法具有较高的准确性。至今为止，未见有关于利用超声微泡测量血流速度的自动化方法的报道出现。
【发明内容】
[0005]本发明所要解决的技术问题在于提供一种能够自动跟踪超声视频图像中的运动微泡，从而计算血流速度的方法，由该方法获得的实验结果跟手动跟踪测量获得的结果非常接近，可以取代手动测量。
[0006]本发明的技术方案，包含以下步骤:
[0007](I)向血管中注入造影微泡，记录微泡运动的超声视频图像；
[0008](2)对各帧超声图像进行去噪预处理，然后用运动目标分割算法分割出运动微泡；在初始帧中选定待跟踪微泡的模板，并用微泡的的初始位置初始化kalman滤波器；
[0009](3)计算微泡模板的统计特征直方图，在后一帧图像中用kalman滤波器预测微泡的位置，在预测位置邻域内，依次选取跟微泡模板同样大小的区域，计算其LBP特征直方图，并用卡方法进行直方图匹配，匹配结果最佳的位置即为微泡在该帧图像中的位置；利用相邻两帧图像中目标微泡的位置信息及视频帧率计算微泡的速度，也即得到血流的速度；[0010](4)根据步骤(3)中最佳匹配点的位置(也就是下一次预测中的初始位置)更新kalman滤波器，依次读取余下的图像帧，转入步骤(2)，直至处理完所有图像。
[0011]上述步骤(3)中，所述邻域为模板面积16倍大小。
[0012]下面进一步详细介绍本发明方法。
[0013]本发明上述步骤(2)中的预处理方法是经过本发明实践分析后选取的、能很好适应本发明中所处理的超声图像的各项异性扩散滤波(anisotropic diffusion)方法。各向异性扩散首先是由Perona和Malik提出的,其原理如下:
[0014]
【权利要求】
1.一种利用造影微泡测量血流速度的方法，其特征在于，包含以下步骤: (1)向血管中注入造影微泡，记录微泡运动的超声视频图像； (2)对各帧超声图像帧进行去噪预处理，然后用运动目标分割算法分割出运动微泡；在初始帧中选定待跟踪微泡的模板，并用微泡的的初始位置初始化kalman滤波器； (3)计算微泡模板的统计特征直方图，在后一帧图像中用kalman滤波器预测微泡的位置，在预测位置邻域内，依次选取跟微泡模板同样大小的区域，计算其LBP特征直方图，并用卡方法进行直方图匹配，匹配结果最佳的位置即为微泡在该帧图像中的位置；利用相邻两帧图像中目标微泡的位置信息及视频帧率计算微泡的速度，也即得到血流的速度； (4)根据步骤(3)中最佳匹配点的位置更新kalman滤波器，依次读取余下的图像帧，转入步骤(2 )，直至处理完所有图像。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于:所述步骤(3)中，所述领域为模板面积16倍大小。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于:所述的预处理方法为各项异性扩散滤波方法。
4.如权利要求2或3所述的方法，其特征在于:运动微泡分割算法采用改进后的帧间差分法，即将差分图像与当前帧图像相与，消除掉运动目标在前一帧中的位置信息，只保留目标在当前图像帧中的位置，从而得到包含运动目标当前位置信息的图像。
5.一种测量液体流速的方法，其特征在于，包括如下步骤: (1)向流动的液体中注入造影微泡，记录微泡运动的视频图像； (2)对各帧图像进行去噪预处理，然后用运动目标分割算法分割出运动微泡；在初始帧中选定待跟踪微泡的模板，并用微泡的的初始位置初始化kalman滤波器； (3)计算微泡模板的统计特征直方图，在后一帧图像中用kalman滤波器预测微泡的位置，在预测位置邻域内，依次选取跟微泡模板同样大小的区域，计算其LBP特征直方图，并用卡方法进行直方图匹配，匹配结果最佳的位置即为微泡在该帧图像中的位置；利用相邻两帧图像中目标微泡的位置信息及视频帧率计算微泡的速度，也即得到液体的流速； (4)根据步骤(3)中最佳匹配点的位置更新kalman滤波器，依次读取余下的图像帧，转入步骤(2 )，直至处理完所有图像。
【文档编号】A61B8/06GK103839281SQ201410118286
【公开日】2014年6月4日 申请日期:2014年3月27日 优先权日:2014年3月27日
【发明者】张东, 陈定坤, 陈放, 陈庭寅, 杨艳 申请人:武汉大学