[发明专利]一种基于分级重心估计的二维超声形变组织图像跟踪方法

说明书

技术领域

本发明涉及医学超声技术领域，具体涉及一种基于分级重心估计的二维超声形变组织图形跟踪方法。

背景技术

超声心脏图像的组织追踪是基于组织多普勒显像的一种新技术，它通过测定房室平面位移，能够评价心肌的收缩、舒张功能，除了能够评价心脏整体功能，而且更主要应用于评估心室局部功能，因此它在心肌缺血的早期检出、梗死心肌的成活性评价、预测心脏病预后中有重要意义。

现有的二维组织跟踪技术主要有快匹配法，象素递归法，基于频域的方法，基于特征匹配的方法等等，块匹配法由于简单和易于硬件实现而被广泛采用，但是其缺点是讲图像分成个定若干相同大小的块，并假设块做平移运动，没有考虑图像的内容和运动时间相关性，运动矢量一致性差。对斑点跟踪也采用块匹配法，其基本思路是选取相邻两帧图像的图形块进行匹配，寻找最有匹配块，常用的有求绝对和差SAD算法，最小均方误差LSE法，归一化互相关函数NCC法。有的学者提出多层搜索算法加快搜索速度，有的采用傅立叶变换为基础的分析方法，但是，以上各个方法，均没有专门考虑组织形变状态下的跟踪问题。

发明内容

本发明所要解决的问题是：如何提供基于分级重心估计的二维超声形变组织图形跟踪方法，该方法克服了现有技术斑点手动跟踪存在工作量大，以及个体差异引起重复性较低，且单纯依靠SAD方法跟踪斑点，没有考虑组织形变的问题，通过多区域重心测量相似度和SAD最小化分析方法，从而自动准确跟踪相应帧兴趣区域内的斑点与组织位置。

本发明所提出的技术问题是这样解决的：提供一种基于多区域重心估计的二维超声图像斑点跟踪方法，其特征在于：

①在高帧频条件下采集受试二维超声心动图图像序列用于脱机分析；

②任意采集一张超声心动图图像作为交互式感兴趣区域选取的初始帧；

③将感兴趣区域(简称ROI)置于特征区域，所述特征区域具有以下性质：a、在超声投影范围之内；b、具有一定灰度而不是全黑色区域；

④当初始帧和初始源兴趣区域选择完毕后，确定源感兴趣区域中心点；

⑤通过源感兴趣区域中心点和感兴趣区域大小，确定斑点跟踪在整个超声心动图图像中的搜索遍历范围；

⑥把源感兴趣区域分为16级子区域，并计算16个子区域分级重心位置；

⑦找出一个与源感兴趣区域大小相同的若干候选目的区域，分别计算各候选区域对应的16个子区域分级重心；

⑧计算源感兴趣区域和各候选区域的各子区域重心的相似差参数；

⑨由此重复⑦到⑧，直到搜索范围被遍历；

⑩提取遍历后，得到相似距离参数最小的16个感兴趣区域，通过计算16个感兴趣区域与源感兴趣区域的SAD值，其最小者对应的图像，就是最终识别的感兴趣区域。

按照本发明所提供的基于多区域重心估计的二维超声图像斑点跟踪方法，其特征在于，在步骤④中，源感兴趣区域中心点的确定方法如下：

                p_0，x＝(x₁+x₂)/2

P₀＝{p_0，x，p_0，y}

                p_0，y＝(y₁+y₂)/2

其中(x₁，y₁)和(x₂，y₂)为源感兴趣区域的左上和右下点图像坐标，W，H为区域的宽度和高度。

按照本发明所提供的基于多区域重心估计的二维超声图像斑点跟踪方法，其特征在于，在步骤⑤中，确定斑点跟踪在整个超声心动图图像中的搜索遍历范围方法如下：

源感兴趣区域长方形大小

L_x＝|(x₁-x₂)/2|

L_y＝|(y₁-y₂)/2|

遍历区域范围

max(0，p_0，x-3L_x/2)≤p_x≤min(p_0，x+3L_x/2，W)

max(0，p_0，y-3L_y/2)≤p_y≤min(p_0，y+3L_y/2，H)