[发明专利]一种全自动超声造影图像分割方法

说明书

本发明公开了一种全自动超声造影图像分割方法，该方法包括：步骤1，采集并存储超声造影图像序列，构造多帧超声造影图像序列的帧间灰度标准差矩阵；步骤2，对所述帧间灰度标准差矩阵进行形态学滤波，再进行二值化，获得超声造影区域的初始轮廓线；步骤3，利用连续多帧超声造影图像序列的帧间灰度标准差矩阵和灰度中值矩阵，构建基于Snake活动轮廓模型的能量方程；步骤4，将所述初始轮廓线代入所述能量方程进行多次迭代，获得超声造影区域的最终轮廓线，实现对超声造影区域的分割。

技术领域

本发明属于超声造影成像技术领域，尤指一种全自动超声造影图像分割方法。

背景技术

超声成像是目前比较成熟的无创检测方式，相比于CT和MRI(Magnetic ResonanceImaging,磁共振成像)，超声诊断具有辐射少、费用便宜、操作方便等优势，使得超声诊断成为临床的首要检查手段。超声造影技术是利用造影剂使散射回声增强，可以有效提高超声诊断的分辨力、敏感性和特异性。因此，超声造影成像被喻为超声技术的第三次革命。目前，以非线性检测方法进行造影剂微泡的成像是目前超声造影的主要方法。

在发明名称为一种超声造影成像方法及造影图像的区域检测、显像方法(申请号：CN201310719832.4)的专利申请中，采取的技术方案是以非线性基波造影图像为基础，结合非线性基波和线性基波信息，识别区分非线性基波造影图像中的造影剂区域、组织残留和噪声区域，抑制组织残留，增强造影剂信息，进而提高造影图像的信噪比。然而，釆用现有技术中的超声造影方法，检测到的造影剂信号中难免混入组织成分。

发明内容

针对现有技术方案存在的不足，本发明提出了一种改进超声血管造影图像质量的图像分割方法。

本发明提出的全自动超声造影图像分割方法包括：步骤1，采集并存储超声造影图像序列，构造多帧超声造影图像序列的帧间灰度标准差矩阵；步骤2，对所述帧间灰度标准差矩阵进行形态学滤波，再进行二值化，获得超声造影区域的初始轮廓线；步骤3，利用连续多帧超声造影图像序列的帧间灰度标准差矩阵和灰度中值矩阵，构建基于Snake活动轮廓模型的能量方程；步骤4，将所述初始轮廓线代入所述能量方程进行多次迭代，获得超声造影区域的最终轮廓线，实现对超声造影区域的分割。

本发明提出的全自动超声造影图像分割方法，考虑到超声造影微泡随动脉血液的高速流动特性，在连续多帧超声造影图像中，造影区域的图像灰度差要明显大于血管和周围组织区域，基于造影区域在这一特性的显著差异，实现精确的超声造影区域图像分割，避免非线性基波和线性基波区分不清造成的误差。本发明在应用时可以明显提高超声造影图像的信噪比，有利于临床诊断。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明的限定。在附图中：

图1为本发明一实施例的全自动超声造影图像分割方法流程图。

图2为本发明一具体实施例的大鼠颈动脉超声造影图像。

图3为本发明一具体实施例的IFGSD图像。

图4为本发明一具体实施例形态学滤波和二值化后获得的二值化图像。

图5为本发明一具体实施例获得初始轮廓线后的图像。

图6为本发明一具体实施例最终分割得到的图像。

具体实施方式

以下配合图示及本发明的较佳实施例，进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段。

图1为本发明一实施例的全自动超声造影图像分割方法流程图。如图1所示，该方法包括：