[发明专利]一种颈动脉超声图像内中膜自动分割方法

权利要求书

1.一种超声图像内中膜自动分割方法，其特征在于包括以下步骤：

1)使用多尺度高斯核相乘方法抑制内中膜以外的背景信息，增强内中膜边缘，得到一个内中膜边界凸显的边缘图；

2)使用基于Otsu阈值法和Sobel算子的初始轮廓检测方法，根据步骤1)得到的边缘图，获取内膜-管腔边界和内膜-中膜边界的部分轮廓线段；

3)在步骤2)获取的初始轮廓的基础上，设计一种双腿蚁群优化算法，将初始轮廓线段连接起来，得到一条完整的轮廓，步骤3)中，在t时刻，第k只蚂蚁的第l只腿从像素(x,i)移动至相邻像素(x+1,j)的过程依据的转移概率方程为：

其中，l＝1，2；τ指信息素；η指像素的密度；α和β分别确定信息素和启发信息的相对影响力；其中，α取值为1～3；β取值为3～5；代表第k只蚂蚁的第l只腿在下一步爬行中被允许的位置集合；

4)使用基于Snake模型的轮廓优化算法来进一步优化步骤3)得到的轮廓，使最终轮廓更加平滑、连续、逼近真实边缘。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1)中，边缘图计算方法为，获取两个具有不同尺度的高斯密度核的滤波器与图像卷积结果的乘积，并且只保留值为正的部分。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，采用的两个高斯密度核滤波器中，一个是小尺度的二维高斯函数，一个是大尺度的一维高斯函数，它们的定义分别如下：

σ₁取值为1～3，σ₂取值为10～20。

4.如权利要求1所述的方法，所述步骤2)初始轮廓的获取，其特征在于，包含以下步骤：

1)使用Otsu阈值法获取一个二值化图像；2)利用水平Sobel算子从二值化图像中提取出内膜-中膜界面的上边缘和下边缘，及内膜-管腔界面的上边缘和下边缘；3)删去有冗余的边缘线和有缺损的边缘线；4)对于保留下的部分，取上边缘线和下边缘线的中点，作为每对边缘线合并后的最终单根边缘线。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，第k只蚂蚁的第l只腿在下一步爬行中被允许的位置集合为像素(x,i)的右邻域；但是如果两条腿的右邻域出现重合情况，重合的像素将会被从中排除。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤4)中，Snake模型通过最小化如下能量泛函来实现：

其中y₁(x)和y₂(x)分别代表LI和MA交界面的轮廓；参数μ控制平滑能量项(smoothingenergy)的权重；ν控制均一能量项(uniform energy)的权重；μ取值为0.1～0.3；ν取值为1～2；f(x,y_i)表示边缘图。