[发明专利]一种动脉粥样硬化斑块超声定量评价与风险评估方法

权利要求书

1.动脉粥样硬化斑块超声定量评价与风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、对获得的颈动脉超声RF数据首先利用时间深度增益补偿函数(TGC)进行重建，然后进行包络检波获得回波包络数据和B超图像；

步骤二、选择B超图像中的整个斑块区域作为感兴趣区域(ROI)，计算感兴趣区域的斑块回波包络数据的概率分布直方图，然后获得实际的累积概率分布，并建立双峰gamma统计模型；

步骤三、利用整个斑块的回波包络数据作为输入并对双峰gamma统计模型的参数进行初始化，计算累积分布函数(CDF)，并利用非线性最小二乘拟合法，估计双峰gamma统计模型的参数，直到拟合的累积分布函数与实际累积概率分布的最大误差不超过规定值，得到估计的双峰gamma统计模型的相应参数；

步骤四、利用所述双峰gamma统计模型，得到估计的累积分布函数，并与实际的累积概率分布对比，计算特征值E，估计斑块类型并进行风险评估；具体步骤为：

(1)利用双峰gamma统计模型，得到估计的累积分布函数，并与原始累积概率分布曲线对比，评价拟合程度；

(2)选取合适的特征值作为斑块类型的评价标准，基于gamma分布的均值是a*b，设置双峰gamma的特征值E＝p*a₁b₁+(1-p)*a₂b₂作为后续斑块分类的参量；

(3)计算血管中斑块的特征值E，结合累积概率分布曲线，对待测斑块进行评估，实现斑块分类和风险评估。

2.根据权利要求1所述的动脉粥样硬化斑块超声定量评价与风险评估方法，其特征在于，步骤一所述的对获得的颈动脉超声RF数据首先利用时间增益补偿函数(TGC)进行重建，然后进行包络检波获得回波包络数据和B超图像，具体步骤为：

(1)读取超声成像系统中的参数设置，得到合适的增益曲线，根据系统设置，选择合适的增益曲线β，按深度d计算增益gain＝exp(β×d)，对回声幅度进行时间增益补偿，得到深度补偿后的回波信号，实现按超声传播的深度进行增益补偿，来弥补由于生物组织引起的超声衰减；

(2)对回波信号进行Hilbert变换，取绝对值然后求平方根，实现包络检波解调，从回波信号中得到低频的包络信号，得到回波包络信号；

(3)对回波包络信号进行二次采样、对数压缩等后处理，得到颈动脉的B超图像。

3.根据权利要求1所述的动脉粥样硬化斑块超声定量评价与风险评估方法，其特征在于，步骤二所述的选择B超图像中的整个斑块区域作为感兴趣区域(ROI)，计算感兴趣区域的斑块回波包络数据的概率分布直方图，然后获得实际的累积概率分布，并建立双峰gamma统计模型，具体步骤为：

(1)识别出B超图像中的斑块区域，选择整个斑块区域作为感兴趣区域，提取出感兴趣区域的回波包络数据；

(2)计算感兴趣区域斑块包络数据的概率密度分布，并进行归一化得到概率分布直方图，然后依次相加得到累积概率分布；

(3)建立最简单的多峰gamma统计分布的概率密度函数，即只含有两个gamma分布的双峰gamma统计分布来拟合非均匀斑块的回波包络，模型中的参数分别为p，a₁，b₁，a₂，b₂。

4.根据权利要求1所述的动脉粥样硬化斑块超声定量评价与风险评估方法，其特征在于，步骤三所述的利用整个斑块的回波包络数据作为输入并对双峰gamma统计模型的参数进行初始化，得到累积概率分布，并利用非线性最小二乘拟合法，估计双峰gamma统计模型的参数，直到拟合的累积分布函数与实际累积概率分布的最大误差不超过规定值，得到估计的双峰gamma统计模型的相应参数；具体步骤为：

(1)用gamma随机分布的累积分布函数来估计双峰模型中的5个参数，首先建立gamma双峰模型的累积密度函数F(x)＝p*gamma(x,a₁,b₁)+(1-p)*gamma(x,a₂,b₂)，然后将斑块的回波包络作为输入代入累积分布函数；

(2)选择合适的值对双峰gamma模型的累积分布函数中的5个参数进行初始化，并利用非线性最小二乘拟合法对模型参数进行拟合，得到双峰gamma统计模型的5个参数；

(3)计算实际累积概率分布和上述双峰gamma统计模型拟合的累积分布函数之间的总误差，进行误差判断，若误差小于最大容许误差0.0085，则完成双峰gamma统计模型的参数估计；

(4)若误差大于0.0085，则再次进行拟合并计算总误差，直到总误差小于0.0085，则完成斑块回波包络的统计建模，得到拟合的双峰gamma统计模型。