專利名稱：：一種抑制冠狀動(dòng)脈內(nèi)超聲圖像序列中剛性運(yùn)動(dòng)偽影的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明涉及一種能夠有效抑制冠狀動(dòng)脈內(nèi)超聲圖像序列中由心臟運(yùn)動(dòng)和搏動(dòng)的血流所造成的剛性運(yùn)動(dòng)偽影，同時(shí)保證圖像翻集合完整性的方法，屬醫(yī)學(xué)成像
技術(shù)領(lǐng)域：
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背景技術(shù)：
：在進(jìn)行冠狀動(dòng)脈內(nèi)超聲(IntracoronaryUltrasound,ICUS)成像時(shí)，由心臟運(yùn)動(dòng)和搏動(dòng)的血流所造成的剛性運(yùn)動(dòng)偽影是影響ICUS圖像縱向視圖的視覺效果、準(zhǔn)確定量分析和三維重建的主要因素。目前，抑制ICUS成^S動(dòng)偽影的方法主要有兩種一種方法M用專用的ECG門控圖像采集裝置，只在齡心動(dòng)周期中的相同相位處(一般是R波)采集ICUS圖像，達(dá)到抑制運(yùn)動(dòng)偽影的目的。這種方法的缺點(diǎn)在于需要專門的ECG門控圖像采集裝置，并且與連續(xù)回撤超聲導(dǎo)管采集圖像相比，這種方式需要更長(zhǎng)的采集時(shí)間(^心動(dòng)周期只采集一幀圖像)，從而延長(zhǎng)觀賦時(shí)間。另一種方法不采用ECG門控設(shè)備，而是連續(xù)回撤超聲導(dǎo)管采集ICUS圖像序列，同時(shí)記錄ECG信號(hào)。待檢査結(jié)束后，由醫(yī)生根據(jù)同步記錄的ECG信號(hào)從圖像序列中選取在相同心臟相位處采集的圖像。這種方式雖然不會(huì)延長(zhǎng)測(cè)試的時(shí)間，但是其結(jié)果的客觀性和可重復(fù)性差，受醫(yī)生的專業(yè)知識(shí)和主觀因素影響較大，而且受病人本身和不同病人之間的差異影響，很難選取出心動(dòng)周期中的最f，樣時(shí)刻。同時(shí)，這兩種門控方法都是齡心動(dòng)周期只采集或選擇一幀圖像，因而可能會(huì)丟失很多對(duì)病變?cè)\斷和治M價(jià)值的信息。
發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的目的是克服現(xiàn)有技術(shù)的不足、ili共一種既不需要專門的ECG門控圖像采集裝置，其結(jié)果也不受醫(yī)生主觀因素的影響，并且能保證圖像數(shù)據(jù)集合完整性的抑制冠狀動(dòng)脈內(nèi)超聲圖像序列中剛性運(yùn)動(dòng)偽影的方法。本發(fā)明所稱問題是以下述技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的-一種抑制冠狀動(dòng)脈內(nèi)超聲圖像序列中剛性運(yùn)動(dòng)偽影的方法，它是在建!OfiL管壁剛性運(yùn)動(dòng)模型的基礎(chǔ)上，首先采用三維自動(dòng)分割技術(shù)從ICUS圖像序列的各幀中分割出管^^廓，并計(jì)對(duì)目鄰幀之間管腔輪廓的剛性運(yùn)動(dòng)參數(shù)(包括平移和旋轉(zhuǎn))，然后從中分離出剛性運(yùn)動(dòng)分量，最后ffiilx寸原始ICUS圖像中的各像素點(diǎn)進(jìn)行反向平移和旋轉(zhuǎn)，使其剛性運(yùn)動(dòng)偽影得到補(bǔ)償，具體步驟如下a、粒ICUS圖像序列中血管壁的剛性運(yùn)動(dòng)模塾ICUS圖像序列中，相鄰幀之間管腔輪廓的旋轉(zhuǎn)和平移由剛性運(yùn)動(dòng)分量和幾何分量構(gòu)成Ax=+Axg式中(Ax,Ay)是相鄰幀之間管腔邊界曲線重心之間的位移，A"是相鄰幀之間管腔邊界曲線之間的旋轉(zhuǎn)角，腳標(biāo)J表示剛性運(yùn)動(dòng)分量，g表示幾何分量；b、采用三維自動(dòng)分害啦術(shù)從各幀ICUS圖像中分割出管腔輪廓首先根據(jù)ICUS圖像中管腔微和灰度特征的先驗(yàn)知識(shí)，從ICUS縱向視圖中分割出管腔的左右邊界，并將其映射到各幀橫截面ICUS圖像中，得到每一幀中的初始管S^廓，然后采用快速推進(jìn)法X寸初始管腔輪廓進(jìn)fi^演化變形，得到最終的管腔輪廓；c、計(jì)算ICUS圖像序列中相鄰幀之間管^^廓的剛性運(yùn)動(dòng)參數(shù)，包括位移和旋轉(zhuǎn)角對(duì)于ICUS圖像序列中的第hl幀和第A幀圖像(yt=2，3，...,M，i/為ICUS圖像序列的總幀數(shù))，由分割出的管腔邊界曲線;^,和^的重心C;—,—xc^,;;c^;)和Q=(xq，;^)計(jì)算出其位移量(A^,A力)和旋轉(zhuǎn)角Ao^:<formula>formulaseeoriginaldocumentpage6</formula>~'=i,=i其中Ax4、和A"A均包含剛性運(yùn)動(dòng)分量(AxM、Ay^和A"^)和幾何分量(Ax^、Ayig和Ag)，(Xw,,^—,,,;^^-,上第i個(gè)點(diǎn)在以導(dǎo)管中心為坐標(biāo)原點(diǎn)的坐標(biāo)系中的坐標(biāo)；(Xf,A,)、^上第i個(gè)點(diǎn)在以導(dǎo)管中心為坐標(biāo)原點(diǎn)的坐標(biāo)系中的坐標(biāo)；A^、l,上點(diǎn)的總數(shù)；W、^上點(diǎn)的總數(shù)。d、分離ICUS圖像序列中相鄰幀之間管腔輪廓?jiǎng)傂赃\(yùn)動(dòng)參數(shù)的剛性運(yùn)動(dòng)分量和幾何分量首先對(duì)計(jì)算出的Axt、A力和Ac^(A;=2，3,...，似)分別進(jìn)行傅立葉變換，得到其幅度譜A^、Ai;和A^，然后采用高通濾波器分別對(duì)AZpA^和A4進(jìn)行濾波，得到剛性運(yùn)動(dòng)分量的幅度譜AZy、AI^禾口A4,對(duì)其進(jìn)行逆傅立葉變換即可得到A^、Aj^和Ac^的估計(jì)值；e、補(bǔ)償原始ICUS圖像序列中的剛性運(yùn)動(dòng)偽影對(duì)于ICUS圖像序列中的第A幀圖像/々,力a=2,3,...，M)，根據(jù)估計(jì)出的剛性運(yùn)動(dòng)分量:位移(Ax",，A>^)和旋轉(zhuǎn)角A"w，將/J:c,力的所有像素點(diǎn)進(jìn)行反向平移和旋轉(zhuǎn)，得到消除剛性運(yùn)動(dòng)偽影后的圖像/^',/)，坐標(biāo)變換關(guān)系如下-上述抑制冠狀動(dòng)脈內(nèi)超聲圖像序列中剛性運(yùn)動(dòng)偽影的方法，所^X寸AZpAK和A^進(jìn)行濾波的高通滄波器的通帶1±頻率設(shè)定為病人的心率值(次/秒)。上述抑制冠狀動(dòng)脈內(nèi)超聲圖像序列中剛性運(yùn)動(dòng)偽影的方法，所述病人的心率值按照如下步驟從原始ICUS圖像序列中估計(jì)①對(duì)ICUS圖像序列進(jìn)4瑰幀比較，按下式計(jì)算ICUS圖像序列中的第i幀圖像/,和第j'幀圖像A之間灰度特征的差異值《《,=1—C(/,力，/=1,2,.."M—1，_/=/+U+2"."Mcos(-Z)sin(-ZAor,jx-ZAx,W「lW2-l;c=0戶0W廣lJV2-1W廣1W2-1x=0"0其中，iV,、A^分別為ICUS圖像像素的總行數(shù)和總列數(shù)，//,為第i幀圖像/,的平均灰度值，^為第J'幀圖像/,的平均灰度值；i/是ICUS圖像序歹啲總幀數(shù)；NCC是兩幀圖像之間被值的歸一化互相關(guān)。②計(jì)算ICUS圖像序列中間隔為/-1幀的兩幀圖像^和；(,—D差異度的平均值c(z'):1c(0=.M-(,一l)i:,M+l)^當(dāng)/=1,2，...，M時(shí)，則得到一條曲線c(z')~/，并且c(l)=0。③計(jì)算曲線c(/)/的第一個(gè)谷點(diǎn)(極小值)所對(duì)應(yīng)的i值，記為W，則病人心率的近似值為一M少(Hz)其中，尸為ICUS圖像的采^3I率，單位是幀/秒。本發(fā)明既不需要專門的心電門控圖像采集裝置，也不需要同步記錄心電信號(hào)，而是運(yùn)用圖像分析技術(shù)，iim連續(xù)回鵬聲導(dǎo)管采集至啲、覆蓋多個(gè)心動(dòng)周期的ICUS圖像序列數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，實(shí)mx寸原始icus圖像序列中剛性運(yùn)動(dòng)偽影的補(bǔ)償。與現(xiàn)有的心電門駄法相比較，本發(fā)明具有應(yīng)用成本低和簡(jiǎn)單易行的優(yōu)點(diǎn)。同時(shí)，本發(fā)明維持了連續(xù)回撤導(dǎo)管采集的ICUS圖像數(shù)據(jù)集合的完整性，從而為冠狀動(dòng)&恤管病變的診斷和治療掛共更為豐富的信息。下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳述。圖1是ICUS圖像縱向視圖中的運(yùn)動(dòng)偽影；圖2是ICUS圖像橫向視圖中的運(yùn)動(dòng)偽影；圖3是ICUS圖像剛性運(yùn)動(dòng)參數(shù)示意圖4是ICUS圖像序列三維自動(dòng)分割方法流程圖5是一個(gè)ICUS圖像序列中的管腔邊界重心在義方向上的位移(△》變化曲線。圖中各符號(hào)為K、^、時(shí)刻6和t2的管腔邊界曲線；C,、C2、^和^的重心；Ax、Ay、q和C2之間分別在義和/方向上的位移；Aa、^和/2之間的旋轉(zhuǎn)角；(X。,少。)、導(dǎo)管中心的坐標(biāo)。文中所用符號(hào)K(X^)、時(shí)刻t,的管腔邊界曲線；y2(X2,_y2)、時(shí)刻6的管腔邊界曲線；q、；^的重心；(xq,;^)、q的坐標(biāo)；C2、^的重心；(XC2，>T2)、C2的坐標(biāo)；(Ar，A力、q和Q之間的位移；Axrf、Ax的剛性運(yùn)動(dòng)分量；Axg、Ax的幾何分量；A力、Ay的剛性運(yùn)動(dòng)分量；△&、Aj;的幾何分量；Aa、7,和72之間的旋轉(zhuǎn)角；△&、Aa的剛性運(yùn)動(dòng)分量；Ag、Aa的幾何分量；#、ICUS圖像序列的總幀數(shù)；^、從第A幀圖像中分割出的管腔邊界曲線；h+1、從第糾幀圖像中分割出的管腔邊界曲線；^的重心；Cw、&+1的重心；(A^,Ah)、^和^+1之間管腔邊界重心之間的位移；A^、&和^+1之間的旋轉(zhuǎn)角；AX"的幅度譜；、A力的幅度譜；A4、A^的幅度譜；AXM、Aj^的剛性運(yùn)動(dòng)分量的幅度譜；AFM、的剛性運(yùn)動(dòng)分量的幅度譜；A4,d、的剛性運(yùn)動(dòng)分量的幅度譜；《、第i幀圖像/,和第J幀圖像/,之間灰度特征的差異值；M、ICUS圖像像素的總行數(shù)；W2、ICUS圖像像素的總列數(shù)；第J'幀圖像/,的平均灰度值，/V第J'幀圖像^的平均灰度值；NCC、兩幀圖像之間灰度值的歸一化互相關(guān)；c(O、第J'幀圖像/,和第,G'-1)幀圖像/,(卜d之間差異度的平均值；尺ICUS圖像的采難率(單位喊/秒)；W、曲線c(/)/的第一個(gè)谷點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的i值；(x^,,,1,,)、；^上第i個(gè)點(diǎn)在以導(dǎo)管中心為坐標(biāo)原點(diǎn)的坐標(biāo)系中的坐標(biāo)；(x4,,,a,,)、a上第i個(gè)點(diǎn)在以導(dǎo)管中心為坐標(biāo)原點(diǎn)的坐標(biāo)系中的坐標(biāo)；iVM、,上點(diǎn)的總數(shù)；W、^上點(diǎn)的總數(shù)；A(x,力、ICUS圖像序列中的第A幀圖像；A(X',力、消除剛性運(yùn)動(dòng)偽影后的第A幀ICUS圖像。具體實(shí)施例方式(1)依照已有技術(shù)粒ICUS圖像序列中血管壁的剛性運(yùn)動(dòng)模型(1.1)ICUS圖像序列中運(yùn)動(dòng)偽影的表現(xiàn)形式ICUS圖像序列中的運(yùn)動(dòng)偽影表現(xiàn)為①序列圖像中血管橫截面的平移和旋轉(zhuǎn)，即幀間的錯(cuò)位，為剛性運(yùn)動(dòng)；(Dt腔的徑向變形，即沿血管判5方向的膨脹/收縮，為非剛性運(yùn)動(dòng)。本發(fā)明僅對(duì)剛性運(yùn)動(dòng)進(jìn)行定量估計(jì)和補(bǔ)償。由于單純的變形不會(huì)改變彈性體的重心和方向，即徑向^^不會(huì)影響剛性運(yùn)動(dòng)參數(shù)的估計(jì)結(jié)果，因此本發(fā)明^的運(yùn)動(dòng)模型中不包含徑向'。(1.2)產(chǎn)生剛性運(yùn)動(dòng)的原因-由于存在運(yùn)動(dòng)偽影，使得管腔長(zhǎng)軸方向的視圖中呈現(xiàn)出鋸齒狀的管壁邊緣(參看圖1)，在橫向視圖中表現(xiàn)為沿血管切線方向的皿偏移(參看圖2)。在連續(xù)回撤超聲導(dǎo)管采集到的ICUS圖像序列中，相鄰幀之間管魁黃截面空間方向的改變和其重心的位移主要由運(yùn)動(dòng)和幾何兩方面的因素造成①運(yùn)動(dòng)即外部因素，指由周期性心臟運(yùn)動(dòng)和搏動(dòng)的血^3t成的導(dǎo)管相對(duì)于管腔的運(yùn)動(dòng)和血管本身的運(yùn)動(dòng)所引起；②幾何即內(nèi)部因素，指由血管本身不規(guī)則的幾何形狀所引起。本發(fā)明用從各幀ICUS圖像中分割出的管腔邊界曲線重心之間的位移(Ax,4y)和邊界曲線之間的旋轉(zhuǎn)角來(lái)分別表示相鄰幀之間管腔橫截面的相對(duì)平移和旋轉(zhuǎn)，它們分別由兩部分組成Ax=Axd+△a=+Aag式中腳標(biāo)^表示剛性運(yùn)動(dòng)分量，g表示幾何分量。本發(fā)明M31將二者分開，僅補(bǔ)償其中的剛性運(yùn)動(dòng)分量，完成對(duì)剛性運(yùn)動(dòng)偽影的抑制。(1.3)^LlfiL管壁的剛性運(yùn)動(dòng)模型參看圖3，設(shè)時(shí)刻A的ICUS圖像中管腔邊界曲線為^(jc,，乂)，其重心為C,-(xq，;;c,);時(shí)刻6的icus圖像中管腔邊界曲線為^(x2,;^)，其重心為<:2=(^2,:^2)。q和q之間的位移為(xc2，_yc2)=(jcc,+Ax，+A力(2)其中Ax和Ay如式(l)所示分別包含剛性運(yùn)動(dòng)和幾何兩個(gè)分量。設(shè)^和^之間的旋轉(zhuǎn)角為Aa，旋轉(zhuǎn)中心為導(dǎo)管中心(x。，y。)<formula>formulaseeoriginaldocumentpage10</formula>那么K(X,，乂)與^(12,^2)之間的幾何變換關(guān)系為<formula>formulaseeoriginaldocumentpage11</formula>對(duì)于ICUS圖像序列中的各相鄰幀，分別計(jì)算出位移(Ax,A力和旋轉(zhuǎn)角A"，并將其剛性運(yùn)動(dòng)分量(Axd、A&和A)和幾何分量(Axg、A&和A^)分離開，即可完成對(duì)剛性運(yùn)動(dòng)的定量估計(jì)。將原始圖像按照估計(jì)出的旋轉(zhuǎn)角A^和位移(A^,Ah)分別進(jìn)行反向旋轉(zhuǎn)和平移即可實(shí)i財(cái)剛性運(yùn)動(dòng)偽影辦卜償。(2)提取各幀ICUS圖像中的管S嫌廓參看圖4，本發(fā)明采用三維自動(dòng)分割方法，對(duì)ICUS圖像序列進(jìn)行分割，提取出各幀圖像中的管月嫌廓，包括如下步驟步驟1獲取ICUS縱向視圖按照廉對(duì)頃序以空間體素的形式保存圖像，獲得ICUS圖像序歹啲縱向視圖。步驟2利用管腔形狀和皿特征的先驗(yàn)知識(shí)(在縱向視圖中，內(nèi)膜位于無(wú)回聲的內(nèi)腔兩側(cè))，自動(dòng)提取出ICUS縱向視圖中管腔的左右邊界。步驟3獲取橫截面ICUS圖像中的初始管腔輪廓將縱向視圖中的邊界線IW到各幀橫截面ICUS圖像上，得到每一幀中的初始管S^廓。步驟4提取橫截面ICUS圖像中的管M^廓利用快速M(fèi)法(M.R.Cardinal,J.Meunier,G.Soulez,R.LMaurice，E.Therasse,G.Cloutier.Intravascularultrasoundimagesegmentation:Athree-dimensionalfast-marchingmethodbasedongrayleveldistributions.IEEETransactionsonMedicalImaging.2006，vol.25，no.5，pp.590-601)對(duì)初始管Jg^廓進(jìn)行演化變形，得到最終的管,廓。該方法可實(shí)m^icus圖像序列的自動(dòng)分割，無(wú)須操作者的手動(dòng)參與，避免操作者技斜口主觀因素的影響。同時(shí)，可實(shí)5財(cái)ICUS圖像序歹啲并行處理，大大提高計(jì)算效率，縮短處理時(shí)間。從第A幀U=1,2,...,M，#為ICUS圖像序列的總幀數(shù))ICUS圖像中分割出管腔邊界曲線^之后，計(jì)算^的幾何中心C;作為其重心的近似其中(hi,2,…,Ag是^上第i個(gè)點(diǎn)在以導(dǎo)管中心為坐標(biāo)原點(diǎn)的坐標(biāo)系中的坐標(biāo)，w是a上點(diǎn)的總數(shù)。(3)計(jì)算icus圖像序列中相鄰幀之間管麟廓的剛性運(yùn)動(dòng)參數(shù)對(duì)于icus圖像序列中的第h幀和第a幀圖像(A=2,3,...，M)，由分割出的管腔邊界曲線a—,和^的重心C^=(xq—,)和t;—xc^，;^)計(jì)算出其位移量和旋轉(zhuǎn)角jAx4=xct_xq一,(6)廣、廣人艮1」、XQ-l」(7)如式(l)所示，Ax4、A^和Ac^均包含剛性運(yùn)動(dòng)(AxM、Ay^和A"w)和幾何(Axig、Ayig和Aa")兩個(gè)分量，需將二者分離開。(4)分離icus圖像序列中相鄰幀之間管腔輪廓?jiǎng)傂赃\(yùn)動(dòng)參數(shù)的剛性運(yùn)動(dòng)分量和幾何分量本發(fā)明采用譜分析的方法完成剛性運(yùn)動(dòng)分量和幾何分量的分離，即對(duì)計(jì)算出的AxpAh和a=2,3，...,M)分別進(jìn)行傅立葉變換，得到其幅度譜AZpAJ;和AA^由于由血管本身幾何微的變化所弓胞的相鄰幀之間管腔橫截面空間方向和重心位置的變i機(jī)度，應(yīng)遠(yuǎn)小于由周期性心臟運(yùn)動(dòng)所致的變^3I度，因此在A^、Ai;和A^中，高頻分量X寸應(yīng)于剛性運(yùn)動(dòng)分量A^、Ay^和Ac^，而低頻分量對(duì)應(yīng)于幾何分量Ax^、Ah,g禾口A"^，如附圖5所示。本發(fā)明采用高通滄波器分另樹A^、AK和A^進(jìn)行滄波，則搶波器的輸出即是剛性運(yùn)動(dòng)分量的幅度譜AXw、A]^和AA"，對(duì)其謝瑰傅立葉變換即可得到A^、A;^和Ac^的估計(jì)值。由于剛性運(yùn)動(dòng)分量A^"A^和A"w主要由心臟的周期性運(yùn)動(dòng)引起，因此本發(fā)明將高通濾波器的通帶iUh頻率設(shè)定為病人的心率值(單位次/秒，即Hz)。本發(fā)明按照以下步驟從原始icus圖像序列中估計(jì)病人的心率值(單位W秒，即Hz):步驟l對(duì)icus圖像序列謝彌幀比較，計(jì)算各幀之間皿特征的差異值《12、=l_C(/,y)，/=1,2,.."M—1，_/=/+U+2,.."Mc(/，_/)=.0,7VCC(/,,/》=.^紅(/,，/》<0W廣lW2-lx=0產(chǎn)O_(8)(9)W「lW2—1義=0少=0W廣1A^-1;c=0_y=0(10)其中/,和/,分另提ICUS圖像序列中的第i幀和第J幀圖像，其大小均為Mxi^像素，其平均M值分別為/i,和/^;#是ICUS圖像序列的總幀數(shù)；NCC是兩幀圖《^間M值的歸一化互相關(guān)。步驟2計(jì)算ICUS圖像序列中間隔為/_1幀的兩幀圖像/,和/,(,—D差異度的平均值c(/):1(,-l)i:《(,(id當(dāng)Z=1，2,...，M時(shí)，則得到一條曲線c(/)~/，并且c(l)=0。步驟3計(jì)算曲線c(/)/的第一個(gè)谷點(diǎn)(極小值)所對(duì)應(yīng)的i值，作為以幀為單位的心動(dòng)周期長(zhǎng)度的估計(jì)值，記為W。根據(jù)已知的ICUS圖像采率,(單位幀/秒)(典型值為/^30幀/秒)，可得到病人心率的近似值"/^/秒(Hz)。(5)補(bǔ)償原始ICUS圖像序列中的剛性運(yùn)動(dòng)偽影估計(jì)出ICUS圖像序列中的第A幀圖像/Jx，力U=2,3,...,M)的剛性運(yùn)動(dòng)分量位移(Axirf，A)^)和旋轉(zhuǎn)角Aaw之后，即可對(duì)其各像素點(diǎn)的剛性運(yùn)動(dòng)進(jìn)行補(bǔ)償。方法是將A(x,力中、基于以導(dǎo)管中心為坐標(biāo)原點(diǎn)的坐標(biāo)系的各像素點(diǎn)的坐標(biāo)先反向平移(|;^,々|>^)，再反向旋轉(zhuǎn)^Aa,w，即得到消除剛性運(yùn)動(dòng)偽影后的圖像A(x',力cos(-l]A",》sin(-藝),=2'=2-sin(-J>a,，rf)cos(-ZA",》i=2,=2(12)權(quán)利要求1、一種抑制冠狀動(dòng)脈內(nèi)超聲圖像序列中剛性運(yùn)動(dòng)偽影的方法，其特征是，它是在建立血管壁剛性運(yùn)動(dòng)模型的基礎(chǔ)上，首先采用三維自動(dòng)分割技術(shù)從ICUS圖像序列的各幀中分割出管腔輪廓，并計(jì)算相鄰幀之間管腔輪廓的剛性運(yùn)動(dòng)參數(shù)，所述剛性運(yùn)動(dòng)包括平移和旋轉(zhuǎn)，然后從中分離出剛性運(yùn)動(dòng)分量，最后通過對(duì)原始ICUS圖像中的各像素點(diǎn)進(jìn)行反向平移和旋轉(zhuǎn)，使其剛性運(yùn)動(dòng)偽影得到補(bǔ)償，具體步驟如下a、建立ICUS圖像序列中血管壁的剛性運(yùn)動(dòng)模型ICUS圖像序列中，相鄰幀之間管腔輪廓的旋轉(zhuǎn)和平移由剛性運(yùn)動(dòng)分量和幾何分量構(gòu)成<mathsid="math0001"num="0001"><math><![CDATA[<mfencedopen='{'close=''><mtable><mtr><mtd><mi>&Delta;x</mi><mo>=</mo><msub><mi>&Delta;x</mi><mi>d</mi></msub><mo>+</mo><msub><mi>&Delta;x</mi><mi>g</mi></msub></mtd></mtr><mtr><mtd><mi>&Delta;y</mi><mo>=</mo><msub><mi>&Delta;y</mi><mi>d</mi></msub><mo>+</mo><msub><mi>&Delta;y</mi><mi>g</mi></msub></mtd></mtr><mtr><mtd><mi>&Delta;&alpha;</mi><mo>=</mo><msub><mi>&Delta;&alpha;</mi><mi>d</mi></msub><mo>+</mo><msub><mi>&Delta;&alpha;</mi><mi>g</mi></msub></mtd></mtr></mtable></mfenced>]]></math></maths>式中(Δx，Δy)是相鄰幀之間管腔邊界重心之間的位移，Δα是相鄰幀之間管腔邊界曲線之間的旋轉(zhuǎn)角，腳標(biāo)d表示剛性運(yùn)動(dòng)分量，g表示幾何分量；b、采用三維自動(dòng)分割技術(shù)從各幀ICUS圖像中分割出管腔輪廓首先根據(jù)ICUS圖像中管腔形狀和灰度特征的先驗(yàn)知識(shí)，從ICUS縱向視圖中分割出管腔的左右邊界，并將其映射到各幀橫截面ICUS圖像中，得到每一幀中的初始管腔輪廓，然后采用快速推進(jìn)法對(duì)初始管腔輪廓進(jìn)行演化變形，得到最終的管腔輪廓；c、計(jì)算ICUS圖像序列中相鄰幀之間管腔輪廓的剛性運(yùn)動(dòng)參數(shù)，包括位移和旋轉(zhuǎn)角對(duì)于ICUS圖像序列中的第k-1幀和第k幀圖像(k＝2，3，...，M，M為ICUS圖像序列的總幀數(shù))，由分割出的管腔邊界曲線γk-1和γk的重心Ck-1＝(xck-1，yck-1)和Ck＝(xck，yck)計(jì)算出其位移量(Δxk，Δyk)和旋轉(zhuǎn)角Δαk<mathsid="math0002"num="0002"><math><![CDATA[<mfencedopen='{'close=''><mtable><mtr><mtd><msub><mi>&Delta;x</mi><mi>k</mi></msub><mo>=</mo><msub><mi>xc</mi><mi>k</mi></msub><mo>-</mo><msub><mi>xc</mi><mrow><mi>k</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msub></mtd></mtr><mtr><mtd><msub><mi>&Delta;y</mi><mi>k</mi></msub><mo>=</mo><msub><mi>yc</mi><mi>k</mi></msub><mo>-</mo><msub><mi>yc</mi><mrow><mi>k</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msub></mtd></mtr></mtable></mfenced>]]></math></maths><mathsid="math0003"num="0003"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>&Delta;&alpha;</mi><mi>k</mi></msub><mo>=</mo><mi>arctg</mi><mrow><mo>(</mo><mfrac><msub><mi>yc</mi><mi>k</mi></msub><msub><mi>xc</mi><mi>k</mi></msub></mfrac><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><mi>arctg</mi><mrow><mo>(</mo><mfrac><msub><mi>yc</mi><mrow><mi>k</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msub><msub><mi>xc</mi><mrow><mi>k</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msub></mfrac><mo>)</mo></mrow></mrow>]]></math></maths><mathsid="math0004"num="0004"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>C</mi><mrow><mi>k</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msub><mo>=</mo><mrow><mo>(</mo><msub><mi>xc</mi><mrow><mi>k</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msub><mo>,</mo><msub><mi>yc</mi><mrow><mi>k</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msub><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mrow><mo>(</mo><mfrac><mn>1</mn><msub><mi>N</mi><mrow><mi>k</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msub></mfrac><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><msub><mi>N</mi><mrow><mi>k</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msub></munderover><msub><mi>x</mi><mrow><mi>k</mi><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>,</mo><mi>i</mi></mrow></msub><mo>,</mo><mfrac><mn>1</mn><msub><mi>N</mi><mrow><mi>k</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msub></mfrac><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><msub><mi>N</mi><mrow><mi>k</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msub></munderover><msub><mi>y</mi><mrow><mi>k</mi><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>,</mo><mi>i</mi></mrow></msub><mo>)</mo></mrow></mrow>]]></math></maths><mathsid="math0005"num="0005"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>C</mi><mi>k</mi></msub><mo>=</mo><mrow><mo>(</mo><msub><mi>xc</mi><mi>k</mi></msub><mo>,</mo><msub><mi>yc</mi><mi>k</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mrow><mo>(</mo><mfrac><mn>1</mn><msub><mi>N</mi><mi>k</mi></msub></mfrac><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><msub><mi>N</mi><mi>k</mi></msub></munderover><msub><mi>x</mi><mrow><mi>k</mi><mo>,</mo><mi>i</mi></mrow></msub><mo>,</mo><mfrac><mn>1</mn><msub><mi>N</mi><mi>k</mi></msub></mfrac><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><msub><mi>N</mi><mi>k</mi></msub></munderover><msub><mi>y</mi><mrow><mi>k</mi><mo>,</mo><mi>i</mi></mrow></msub><mo>)</mo></mrow></mrow>]]></math></maths>其中Δxk、Δyk和Δαk均包含剛性運(yùn)動(dòng)分量(Δxk，d、Δyk，d和Δαk，d)和幾何分量(Δxk，g、Δyk，g和Δαk，g)，(xk-1，i，yk-1，i)、γk-1上第i個(gè)點(diǎn)在以導(dǎo)管中心為坐標(biāo)原點(diǎn)的坐標(biāo)系中的坐標(biāo)；(xk，i，yk，i)、γk上第i個(gè)點(diǎn)在以導(dǎo)管中心為坐標(biāo)原點(diǎn)的坐標(biāo)系中的坐標(biāo)；Nk-1、γk-1上點(diǎn)的總數(shù)；Nk、γk上點(diǎn)的總數(shù)。d、分離ICUS圖像序列中相鄰幀之間管腔輪廓?jiǎng)傂赃\(yùn)動(dòng)參數(shù)的剛性運(yùn)動(dòng)分量和幾何分量首先對(duì)計(jì)算出的Δxk、Δyk和Δαk(k＝2，3，...，M)分別進(jìn)行傅立葉變換，得到其幅度譜ΔXk、ΔYk和ΔAk，然后采用高通濾波器分別對(duì)ΔXk、ΔYk和ΔAk進(jìn)行濾波，得到剛性運(yùn)動(dòng)分量的幅度譜ΔXk，d、ΔYk，d和ΔAk，d，對(duì)其進(jìn)行逆傅立葉變換即可得到Δxk，d、Δyk，d和Δαk，d的估計(jì)值；e、補(bǔ)償原始ICUS圖像序列中的剛性運(yùn)動(dòng)偽影對(duì)ICUS圖像序列中的第k幀圖像Ik(x，y)(k＝2，3，...，M)，根據(jù)估計(jì)出的剛性運(yùn)動(dòng)分量位移(Δxk，d，Δyk，d)和旋轉(zhuǎn)角Δαk，d，將Ik(x，y)的所有像素點(diǎn)進(jìn)行反向平移和旋轉(zhuǎn)，得到消除剛性運(yùn)動(dòng)偽影后的圖像Ik(x′，y′)，坐標(biāo)變換關(guān)系如下<mathsid="math0006"num="0006"><math><![CDATA[<mrow><mfencedopen=''close=''separators=''><mtable><mtr></mtr></mtable><mfencedopen='['close=']'><mtable><mtr><mtd><msup><mi>x</mi><mo>&prime;</mo></msup></mtd></mtr><mtr><mtd><msup><mi>y</mi><mo>&prime;</mo></msup></mtd></mtr></mtable></mfenced></mfenced><mo>=</mo><mfencedopen='['close=']'><mtable><mtr><mtd><mi>cos</mi><mrow><mo>(</mo><mo>-</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>2</mn></mrow><mi>k</mi></munderover><msub><mi>&Delta;&alpha;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>d</mi></mrow></msub><mo>)</mo></mrow></mtd><mtd><mi>sin</mi><mrow><mo>(</mo><mo>-</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>2</mn></mrow><mi>k</mi></munderover><msub><mi>&Delta;&alpha;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>d</mi></mrow></msub><mo>)</mo></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>-</mo><mi>sin</mi><mrow><mo>(</mo><mo>-</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>2</mn></mrow><mi>k</mi></munderover><msub><mi>&Delta;&alpha;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>d</mi></mrow></msub><mo>)</mo></mrow></mtd><mtd><mi>cos</mi><mrow><mo>(</mo><mo>-</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>2</mn></mrow><mi>k</mi></munderover><msub><mi>&Delta;&alpha;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>d</mi></mrow></msub><mo>)</mo></mrow></mtd></mtr></mtable></mfenced><mfencedopen='['close=']'><mtable><mtr><mtd><mi>x</mi><mo>-</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>2</mn></mrow><mi>k</mi></munderover><msub><mi>&Delta;x</mi><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>d</mi></mrow></msub></mtd></mtr><mtr><mtd><mi>y</mi><mo>-</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>2</mn></mrow><mi>k</mi></munderover><msub><mi>&Delta;y</mi><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>d</mi></mrow></msub></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>.</mo></mrow>]]></math></maths>2、根據(jù)權(quán)禾腰求l所述抑制冠狀動(dòng)脈內(nèi)超聲圖像序列中剛性運(yùn)動(dòng)偽影的方法，其特征是，所AZt、和進(jìn)行i^波的高通f麼波器的通帶mih頻率設(shè)定為病人的心率值^/秒。3、根據(jù)權(quán)利要求2皿抑制冠狀動(dòng)脈內(nèi)超聲圖像序列中剛性運(yùn)動(dòng)偽影的方法，其特征是，所述病人的心率值按照如下步驟從原始ICUS圖像序列中估計(jì)①對(duì)ICUS圖像序列進(jìn)行逐幀比較，按下式計(jì)算ICUS圖像序列中的第i幀圖像/,和第j'幀圖像/,之間M特征的差異值《<formula>formulaseeoriginaldocumentpage3</formula>c(/,y)=o,m:c(/,,/》=.wcc(/,,/》<oW廣IW廣Ijc=0戶O_W「1W2-1t乞[/,(x，力-;/,]2W「1W廣lZ加Kx=0_y=0其中，M、W分別為ICUS圖像像素的總行數(shù)和總列數(shù)，//,為第J'幀圖像/,的平均被值，A為第J順圖像/,的平均M值；,是ICUS圖像序列的總幀數(shù)；NCC是兩幀圖^t間灰度值的歸一化互相關(guān)。②計(jì)算ICUS圖像序列中間隔為/-l幀的兩幀圖像^和差異度的平均值c(/):1c(/)=.S《命M-(/-l),當(dāng)Z=1,2,...,M時(shí)，則得到一條曲線c(/)/，并且c(l)=0。③計(jì)算曲線c(/)/的第一個(gè)谷點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的i值，記為/P，貝U病人心率的近似值為F/i次/秒，其中，F(xiàn)為ICUS圖像的采繊率，單位是幀/秒。全文摘要一種抑制冠狀動(dòng)脈內(nèi)超聲圖像序列中剛性運(yùn)動(dòng)偽影的方法，用于提高縱向視圖的視覺效果、同時(shí)保證圖像數(shù)據(jù)集合的完整性。其技術(shù)方案是它是在建立血管壁剛性運(yùn)動(dòng)模型的基礎(chǔ)上，首先采用三維自動(dòng)分割技術(shù)從ICUS圖像序列的各幀中分割出管腔輪廓，并計(jì)算相鄰幀之間管腔輪廓的剛性運(yùn)動(dòng)參數(shù)(包括平移和旋轉(zhuǎn))，然后從中分離出剛性運(yùn)動(dòng)分量，最后通過對(duì)原始ICUS圖像中的各像素點(diǎn)進(jìn)行反向平移和旋轉(zhuǎn)，使其剛性運(yùn)動(dòng)偽影得到補(bǔ)償。同現(xiàn)有方法相比較，本發(fā)明不僅應(yīng)用成本低、簡(jiǎn)單易行，而且可保證圖像數(shù)據(jù)集合的完整性，可為冠狀動(dòng)脈血管病變的診斷和治療提供更為豐富的信息。文檔編號(hào)G06T5/00GK101625757SQ20091007513公開日2010年1月13日申請(qǐng)日期2009年8月13日優(yōu)先權(quán)日2009年8月13日發(fā)明者正孫申請(qǐng)人:華北電力大學(xué)(保定)