[发明专利]一种自动分割动静脉血管的激光成像方法和装置

摘要

本发明公开了一种自动分割生物组织动静脉血管的激光成像方法和装置。本发明采用单波长激光照明，基于生物组织中动静脉区域激光散斑动态特性与光谱吸收特性的差异，通过激光散斑时间衬比分析，时间序列图像像素灰度最小值分析和背景不均匀性校正等操作实现了动静脉血管的自动分割。本发明适用于生理学、病理学、药理学和药效评价研究及临床医学诊断和治疗。

主权项

本发明提出的动静脉血管自动分割激光成像方法，其步骤包括：(1)将激光光束照射到被测对象上，用CCD或CMOS相机通过光学成像系统，以相同的曝光时间和帧间隔时间连续采集N帧被测对象反射的激光散斑图像；每帧图像采集的曝光时间为1ms～100ms，帧间隔时间为20～1000ms，帧数N≥50；(2)对步骤(1)采集所得N帧图像，取出各帧图像中相同位置处对应的像素，组成大小为N个像素的像素集，利用公式(I)计算该时间轴上的衬比Kt， K t = 1 N - 1 Σ p = 1 N ( I p - I ‾ ) 2 / I ‾ - - - ( I ) 其中，Ip代表N帧图像中同一位置处对应N个像素中第p个像素的灰度值，I为这N个像素灰度的平均值；(3)按步骤(2)遍历图像中所有的像素，获得所有像素对应的衬比值Kt(i，j)，其中i，j分别为该像素在图像中的空间坐标位置；分别以每个像素对应的衬比值为灰度，构建二维的衬比分布图；(4)使用阈值分割方法将衬比图像作二值化处理，得到二维血管结构图像Ives；(5)将相同的N帧激光散斑图像序列均分为n组，则每组包含N/n帧散斑图像，N/n≥50；(6)对第k组，1≤k≤n，散斑图像序列，对该组所包含的N/n帧图像，取出各帧图像中相同位置处对应的像素，组成大小为N/n个像素的像素集，寻找该像素集中灰度最小值；(7)按步骤(6)遍历图像中所有的像素，获得所有像素对应的灰度最小值；分别以每个像素对应的时间序列最小植为灰度，构建二维的时间序列灰度最小值图像；(8)按步骤(5)~(7)，得到n帧时间序列灰度最小值图像；(9)取出n帧时间序列灰度最小值图像中相同位置处对应的像素，组成大小为n个像素的像素集，计算该像素集的灰度平均值；(10)按步骤(9)遍历图像中所有的像素，获得所有像素对应的灰度平均值；分别以每个像素对应的灰度平均值为灰度，构建二维的累积平均的时间序列灰度最小值图像Imin；(11)为了消除图像Imin中背景不均匀性对动静脉分割结果的影响，对图像Imin作如下操作：(a)选取25×25像素大小的空间滑动窗并拖动滑动窗，使其遍历图像Imin中所有像素，每拖动一次滑动窗，计算该滑动窗内像素灰度最小值，从而构建图像Imin在25×25像素空间滑动窗下的灰度最小值图像；(b)选取25×25像素大小的空间滑动窗并拖动滑动窗，使其遍历步骤(a)所得图像中的所有像素，每拖动一次滑动窗，计算该滑动窗内像素灰度最大值，从而构建步骤(a)所得图像在25×25像素空间滑动窗下的灰度最大值图像；(c)将图像Imin与步骤(b)所得图像灰度值按对应像素相减，得到消除了背景不均匀性之后的图像；(12)使用阈值分割方法将步骤(11)所得图像作二值化处理，得到二维动脉血管结构图像Ia，其中动脉血管区域像素值为1，其他区域像素值为0；(13)将二值图像Iv与二值图像Ia按对应像素相减，得到二维静脉血管结构图像Iv，其中动脉血管区域像素值为1，其他区域像素值为0；(14)将图像Iv与图像Ia按如下方式进行组合，构建一个RGB图像，其R(红色)、G(绿色)、B(蓝色)三种颜色分量的构成比例由三维数组A表示，其中A(:，:，1)＝Ia；A(:，:，2)＝0；A(:，:，3)＝Iv；A(:，:，1)构成颜色分量R，A(:，:，2)构成颜色分量G，A(:，:，3)构成颜色分量B；从而绘制一幅由不同颜色标记的动静脉血管的RGB图像，其中红色区域表示动脉，蓝色区域表示静脉，红色和蓝色之外的区域表示组织。