[发明专利]钙化斑块及其声影的超声图像提取系统

权利要求书

1.一种钙化斑块及其声影的超声图像提取系统，其特征在于，所述系统包括： 

血管内超声图像获取模块，用于获取血管内超声图像； 

感兴趣区域确定模块，用于根据所述血管内超声图像确定包含血管组织图像的感兴趣区域； 

第一图像获取模块，用于以所述感兴趣区域的中心像素为直角坐标系的坐标原点，将所述感兴趣区域变换到极坐标系下，获得第一图像； 

第一区域获取模块，用于根据所述第一图像判断包括钙化斑块和声影的图像的区域作为第一区域； 

提取模块，用于根据所述第一区域提取钙化斑块及其声影的图像。 

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述第一区域获取模块包括： 

特征提取模块，用于提取所述第一图像中每列的特征； 

分类模块，用于根据所述第一图像中每列的特征将所述第一图像中的各列分为含有钙化斑块和声影的图像的列以及不含有钙化斑块和声影的图像的列两类； 

区域确定模块，用于将所述第一图像中连续的含有钙化斑块和声影的图像的列构成的区域判断为包括钙化斑块和声影的图像的第一区域。 

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述系统还包括： 

聚类模块，用于对所述感兴趣区域的像素进行聚类； 

聚类图像获取模块，用于将聚类结果中属于同一聚类簇的像素的灰度值置为相同的值，且属于不同聚类簇的像素的灰度值不同，获得聚类图像； 

第二图像获取模块，用于以所述聚类图像的中心像素为直角坐标系的坐标原点，将所述聚类图像变换到极坐标系，获得第二图像。 

4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述聚类模块包括： 

概率分布描述模块，用于使用瑞利混合分布模型描述感兴趣区域的每个像素的概率分布； 

参数求解模块，用于使用最大期望算法求解所述瑞利混合模型的参数； 

聚类执行模块，用于使用最大后验概率准则对所述感兴趣区域的像素进行聚类。 

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述感兴趣区域的每个像素的概率分布为： 

其中，y_i表示感兴趣区域的第i个像素的灰度值，θ_j＝{a_j,σ_j}是瑞利分布的参数，具体地，a_j表示第j个瑞利分布在横轴上的平移量，σ_j表示瑞利分布的众数；π_j表示瑞利混合分布中每个分量的权重，K表示瑞利混合分布中混合分量的个数，p(y_i)表示第i个像素的混合概率，p(y_i|θ_j)表示第i个像素属于第j类的概率。 

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述瑞利混合分布的似然函数为： 

其中，N表示感兴趣区域中的像素总数，Θ表示参数集； 

所述参数求解模块包括： 

似然函数最大化模块，用于最大化所述似然函数，即得到目标函数：其中，θ_j＝{a_j,σ_j,c_j,b_j,α}是参数向量，具体地，a_j表示第j个瑞利分布在横轴上的平移量，σ_j表示瑞利分布的众数，c_j和b_j是计算参数，α表示控制变量；π_j是先验概率，P(θ_j|y_i;Θ^(t))是后验概率，P(y_i|θ_j;Θ)是类条件概率密度，Θ^(t)表示第t次迭代中已知的参数集，Θ表示第t次迭代中未知的参数集，Θ^*表示计算获得的最终参数集； 

参数集初始化模块，用于初始化参数集Θ为Θ⁽⁰⁾； 

参数集计算模块，用于根据初始化的参数集Θ⁽⁰⁾计算参数向量，并使用最速下降算法更新所述参数向量，直到最大期望算法收敛，获得最终参数集Θ^*。