CN111986139A - 颈动脉内中膜厚度的测量方法、设备及存储介质 - Google Patents

颈动脉内中膜厚度的测量方法、设备及存储介质 Download PDF

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CN111986139A CN201910438220.5A CN201910438220A CN111986139A CN 111986139 A CN111986139 A CN 111986139A CN 201910438220 A CN201910438220 A CN 201910438220A CN 111986139 A CN111986139 A CN 111986139A
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Abstract

本发明公开了一种颈动脉内中膜厚度的测量方法，该方法包括：获取包含颈动脉内中膜的超声图像，对超声图像进行预处理，得到待分析的目标图像；从目标图像中提取出初始管腔内膜曲线和初始中膜曲线；将超声图像中包含初始管腔内膜曲线和初始中膜曲线的区域分割出来，得到边缘轮廓线；从边缘轮廓线中分离出目标管腔内膜曲线和目标中膜曲线；根据目标管腔内膜曲线和目标中膜曲线计算颈动脉内中膜厚度。本发明还公开了一种颈动脉内中膜厚度的测量设备和一种存储介质。本发明能够实现对颈动脉内中膜厚度进行自动测量，提高测量的效率和测量结果的准确性。

Description

颈动脉内中膜厚度的测量方法、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及超声技术领域，尤其涉及颈动脉内中膜厚度的测量方法、设备及存储介质。
背景技术
颈动脉血管内中膜厚度(Intima Median Thickness，简称IMT)是衡量动脉粥样硬化程度的重要标准之一，同时作为心脑血管疾病严重程度的评估指标，对于心脑血管疾病的预防及辅助治疗具有重要意义。
超声图像具有实时性好，无侵入等优点，临床上广泛采用超声成像技术获取颈动脉图像，而目前IMT的测量通常是由医生手动标定，这种方法很大程度上依赖个人经验，随机误差大，直接影响着结果的准确性，并且人工测量工作量大，耗时且繁琐。
发明内容
本发明的主要目的在于提出一种颈动脉内中膜厚度的测量方法、设备及存储介质，旨在实现对颈动脉内中膜厚度进行自动测量，提高测量的效率和测量结果的准确性。
为实现上述目的，本发明提供一种颈动脉内中膜厚度的测量方法，所述方法包括如下步骤：
获取包含颈动脉内中膜的超声图像，对所述超声图像进行预处理，得到待分析的目标图像；
从所述目标图像中提取出初始管腔内膜曲线和初始中膜曲线；
将所述超声图像中包含所述初始管腔内膜曲线和所述初始中膜曲线的区域分割出来，得到边缘轮廓线；
从所述边缘轮廓线中分离出目标管腔内膜曲线和目标中膜曲线；
根据所述目标管腔内膜曲线和所述目标中膜曲线计算颈动脉内中膜厚度。
优选地，所述对所述超声图像进行预处理，得到待分析的目标图像的步骤包括：
获取所述超声图像的平均灰度值；
根据所述平均灰度值构建分段线性函数；
根据所述分段线性函数，将所述超声图像中每个像素点的灰度值映射为新的灰度值，以得到待分析的目标图像。
优选地，所述从所述目标图像中提取出初始管腔内膜曲线和初始中膜曲线的步骤包括：
采用预设的二值化算法，将所述目标图像转换为二值图像，并从所述二值图像中提取出初始管腔内膜曲线；
对所述目标图像进行各向异性扩散滤波处理，并结合所述初始管腔内膜曲线的位置，从经过所述各向异性扩散滤波处理后的目标图像中提取出初始中膜曲线。
优选地，所述将所述超声图像中包含所述初始管腔内膜曲线和所述初始中膜曲线的区域分割出来，得到边缘轮廓线的步骤包括：
将所述初始管腔内膜曲线和所述初始中膜曲线组成为初始参数曲线；
将所述初始参数曲线代入预设的主动轮廓线模型中进行计算，根据计算结果将所述超声图像中包含所述初始管腔内膜曲线和所述初始中膜曲线的区域分割出来，得到边缘轮廓线。
优选地，所述从所述边缘轮廓线中分离出目标管腔内膜曲线和目标中膜曲线的步骤包括：
确定所述边缘轮廓线的截取位置点；
根据所述截取位置点对所述边缘轮廓线进行截取操作，得到目标管腔内膜曲线和目标中膜曲线。
优选地，所述确定所述边缘轮廓线的截取位置点的步骤包括：
获取所述边缘轮廓线中的管腔内膜轮廓线；
分别计算所述管腔内膜轮廓线的每个像素点处的斜率；
分别获取所述管腔内膜轮廓线的首尾两端预设长度范围内的极大斜率值点，将所述极大斜率值点作为所述边缘轮廓线的截取位置点。
优选地，所述根据所述目标管腔内膜曲线和所述目标中膜曲线计算颈动脉内中膜厚度的步骤包括：
求取所述目标管腔内膜曲线和所述目标中膜曲线的中线；
根据预设的像素点间隔，将所述中线等分为若干段；
按照预设规则，分别计算与划分得到的各段中线对应的颈动脉内中膜厚度值；
求取所述各段中线对应的颈动脉内中膜厚度值的平均值，将所述平均值作为颈动脉内中膜厚度的测量结果。
优选地，所述按照预设规则，分别计算与划分得到的各段中线对应的颈动脉内中膜厚度值的步骤包括：
对于每段中线，获取其包含的每个像素点的坐标值，形成坐标值数组；
根据预设的坐标值阈值，剔除所述坐标值数组中的异常点，并将剩余点进行曲线拟合，得到拟合曲线；
分别计算所述拟合曲线的每个像素点处的斜率；
根据所述拟合曲线的每个像素点处的斜率，对应计算所述拟合曲线的每个像素点处的的颈动脉内中膜厚度值。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种颈动脉内中膜厚度的测量设备，所述颈动脉内中膜厚度的测量设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的颈动脉内中膜厚度的测量程序，所述颈动脉内中膜厚度的测量程序被所述处理器执行时实现如上所述的颈动脉内中膜厚度的测量方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种存储介质，所述存储介质上存储有颈动脉内中膜厚度的测量程序，所述颈动脉内中膜厚度的测量程序被处理器执行时实现如上所述的颈动脉内中膜厚度的测量方法的步骤。
本发明获取包含颈动脉内中膜的超声图像，对所述超声图像进行预处理，得到待分析的目标图像；从所述目标图像中提取出初始管腔内膜曲线和初始中膜曲线；将所述超声图像中包含所述初始管腔内膜曲线和所述初始中膜曲线的区域分割出来，得到边缘轮廓线；从所述边缘轮廓线中分离出目标管腔内膜曲线和目标中膜曲线；根据所述目标管腔内膜曲线和所述目标中膜曲线计算颈动脉内中膜厚度。通过这种方式，实现了对颈动脉内中膜厚度进行自动测量，相比于现有的手动测量的方式，提高了测量效率和测量结果的准确性。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的设备结构示意图；
图2为本发明颈动脉内中膜厚度的测量方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明实施例中采集到的包含颈动脉内中膜的超声图像示意图；
图4为本发明实施例中构建的分段线性函数示意图；
图5为本发明实施例中目标管腔内膜曲线和目标中膜曲线的中线示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
本发明实施例颈动脉内中膜厚度的测量设备可以是超声诊断仪，或与超声诊断仪连接的计算机、服务器等设备。
如图1所示，该设备可以包括：处理器1001，例如CPU，网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的设备结构并不构成对设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及颈动脉内中膜厚度的测量程序。
在图1所示的设备中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端(用户端)，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的颈动脉内中膜厚度的测量程序，并执行以下操作：
获取包含颈动脉内中膜的超声图像，对所述超声图像进行预处理，得到待分析的目标图像；
从所述目标图像中提取出初始管腔内膜曲线和初始中膜曲线；
将所述超声图像中包含所述初始管腔内膜曲线和所述初始中膜曲线的区域分割出来，得到边缘轮廓线；
从所述边缘轮廓线中分离出目标管腔内膜曲线和目标中膜曲线；
根据所述目标管腔内膜曲线和所述目标中膜曲线计算颈动脉内中膜厚度。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的颈动脉内中膜厚度的测量程序，还执行以下操作：
获取所述超声图像的平均灰度值；
根据所述平均灰度值构建分段线性函数；
根据所述分段线性函数，将所述超声图像中每个像素点的灰度值映射为新的灰度值，以得到待分析的目标图像。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的颈动脉内中膜厚度的测量程序，还执行以下操作：
采用预设的二值化算法，将所述目标图像转换为二值图像，并从所述二值图像中提取出初始管腔内膜曲线；
对所述目标图像进行各向异性扩散滤波处理，并结合所述初始管腔内膜曲线的位置，从经过所述各向异性扩散滤波处理后的目标图像中提取出初始中膜曲线。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的颈动脉内中膜厚度的测量程序，还执行以下操作：
将所述初始管腔内膜曲线和所述初始中膜曲线组成为初始参数曲线；
将所述初始参数曲线代入预设的主动轮廓线模型中进行计算，根据计算结果将所述超声图像中包含所述初始管腔内膜曲线和所述初始中膜曲线的区域分割出来，得到边缘轮廓线。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的颈动脉内中膜厚度的测量程序，还执行以下操作：
确定所述边缘轮廓线的截取位置点；
根据所述截取位置点对所述边缘轮廓线进行截取操作，得到目标管腔内膜曲线和目标中膜曲线。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的颈动脉内中膜厚度的测量程序，还执行以下操作：
获取所述边缘轮廓线中的管腔内膜轮廓线；
分别计算所述管腔内膜轮廓线的每个像素点处的斜率；
分别获取所述管腔内膜轮廓线的首尾两端预设长度范围内的极大斜率值点，将所述极大斜率值点作为所述边缘轮廓线的截取位置点。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的颈动脉内中膜厚度的测量程序，还执行以下操作：
求取所述目标管腔内膜曲线和所述目标中膜曲线的中线；
根据预设的像素点间隔，将所述中线等分为若干段；
按照预设规则，分别计算与划分得到的各段中线对应的颈动脉内中膜厚度值；
求取所述各段中线对应的颈动脉内中膜厚度值的平均值，将所述平均值作为颈动脉内中膜厚度的测量结果。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的颈动脉内中膜厚度的测量程序，还执行以下操作：
对于每段中线，获取其包含的每个像素点的坐标值，形成坐标值数组；
根据预设的坐标值阈值，剔除所述坐标值数组中的异常点，并将剩余点进行曲线拟合，得到拟合曲线；
分别计算所述拟合曲线的每个像素点处的斜率；
根据所述拟合曲线的每个像素点处的斜率，对应计算所述拟合曲线的每个像素点处的的颈动脉内中膜厚度值。
基于上述硬件结构，提出本发明颈动脉内中膜厚度的测量方法实施例。
参照图2，图2为本发明颈动脉内中膜厚度的测量方法第一实施例的流程示意图，所述方法包括：
步骤S10，获取包含颈动脉内中膜的超声图像，对所述超声图像进行预处理，得到待分析的目标图像；
本实施例颈动脉内中膜厚度的测量方法可应用于超声诊断仪，或与超声诊断仪连接的计算机、服务器等设备，下面以超声诊断仪为例进行说明。
在本实施例中，超声诊断仪可以包括超声探头和主机系统，超声探头用于采集包含患者颈动脉内中膜的超声图像并发送到主机系统进行处理。参照图3，图3为本发明实施例中采集到的包含颈动脉内中膜的超声图像示意图，为了减少超声图像血管内噪声的干扰，可以首先对该超声图像进行预处理，以得到待分析的目标图像。
在一实施方式中，所述对所述超声图像进行预处理，得到待分析的目标图像的步骤可以包括：获取所述超声图像的平均灰度值；根据所述平均灰度值构建分段线性函数；根据所述分段线性函数，将所述超声图像中每个像素点的灰度值映射为新的灰度值，以得到待分析的目标图像。
参数图4，图4为本发明实施例中构建的分段线性函数示意图，该分段线性函数分为α、β、γ三段，其中f(a)、f(b)为转折点，横坐标f(i，j)表示映射前的灰度值，纵坐标g(i，j)表示映射后的灰度值。该分段线性函数的构建方式可以为：首先获取超声图像中每个像素点的灰度值，以此计算超声图像的平均灰度值；然后将平均灰度值减去第一预设值，得到转折点f(a)，将平均灰度值加上第二预设值，得到转折点f(b)，然后根据f(a)、f(b)构建三段线性函数，为保证去噪效果，其中第一段线性函数可以设置为很小的值，比如可以取值0，而另外两段线性函数可以根据经验值灵活设置；之后，根据构建的分段线性函数将超声图像中每个像素点的灰度值映射为新的灰度值，从而得到的待分析的目标图像。
需要说明的是，具体实施时并不限于上述通过超声图像的平均灰度值构建分段线性函数的方式，也可以采用其他能够反映超声图像灰度分布情况的指标，如灰度分布直方图来构建分段线性函数，且分段线性函数的分段数也可以根据需要进行灵活设置。
通过上述方式，可以有效地去除超声图像中的噪声，同时增强对比度，为后续颈动脉内中膜厚度的准确测量提供了前提保证。当然，本实施例也可以采用现有算法对超声图像进行预处理，如高斯滤波、中值滤波等，具体实施时可灵活设置。
步骤S20，从所述目标图像中提取出初始管腔内膜曲线和初始中膜曲线；
在得到目标图像后，需要首先从目标图像中提取出初始管腔内膜曲线(Lumen-Intima，简称LI曲线)和初始中膜曲线(Media-Advantia，简称MA曲线)。
具体地，该步骤S20可以进一步包括：采用预设的二值化算法，将所述目标图像转换为二值图像，并从所述二值图像中提取出初始管腔内膜曲线；对所述目标图像进行各向异性扩散滤波处理，并结合所述初始管腔内膜曲线的位置，从经过所述各向异性扩散滤波处理后的目标图像中提取出初始中膜曲线。
在本实施例中，首先通过预设的二值化算法，将目标图像转换为二值图像，其中二值化算法包括但不限于OTSU(OTSU算法是由日本学者OTSU于1979年提出的一种对图像进行二值化的高效算法，又称最大类间方差法)、聚类分割法等，比如基于OTSU算法可以将目标图像中的血管及低灰度值部位设置为背景，而血管壁及组织部位设置为目标，此时图像分为背景和目标两部分，根据血管特性，可以很容易提取出管腔-内膜曲线，即初始LI曲线；然后，对目标图像进行各向异性扩散滤波处理，并结合初始LI曲线的位置，从经过各向异性扩散滤波处理后的目标图像中提取出初始MA曲线。下面对各向异性扩散滤波的具体实施过程进行说明。
考虑到图像中内膜和中膜距离很近，对图像进行去噪的同时需要保留边缘信息，不能模糊图像边缘，否则会给检测增加难度，因此采取对图像进行各向异性扩散滤波，根据当前像素和周围像素的关系，来确定是否要向周围扩散，当检测到某个像素与其邻域像素差别较大时，代表该像素很可能是边缘，则当前像素就不能进行扩散，边缘也就得到保留了。假设目标图像为I，滤波公式如下：
Figure BDA0002070027380000091
其中，t为迭代次数，x，y为像素点坐标，
Figure BDA0002070027380000092
为当前像素点东南西北四个方向上的梯度，c为扩散系数，λ为平滑系数。
Figure BDA0002070027380000093
的计算公式如下：
Figure BDA0002070027380000094
Figure BDA0002070027380000095
Figure BDA0002070027380000096
Figure BDA0002070027380000097
四个方向上的扩散系数计算如下：
Figure BDA0002070027380000098
Figure BDA0002070027380000099
Figure BDA00020700273800000910
Figure BDA00020700273800000911
其中，k为热传导系数。
这里可以采用高斯核函数计算图像的梯度，通过构造水平方向和垂直方向的检测算子，算子大小(S1*S2)可以根据情况而定，这里选取S1＝3，S2＝3的大小的核函数，分别跟图像进行卷积，得到水平方向和垂直方向的图像梯度，这里使用的高斯核函数，不仅限于此，也可以根据具体情况采用其他的核函数进行梯度计算。k用来控制边缘的灵敏度，k取值越大，图像越平滑，λ同样也是取值越大，图像越平滑。具体实施时，可以根据经验值进行参数的设定，如k取40，λ取0.25，迭代次数t取40。
接着，再次对图像进行梯度计算，利用图像的二阶梯度信息，梯度大的位置对应于图像边缘，选取预设阈值将图像亮度最集中的区域提取出来，此时根据颈动脉的内中膜生理构造，结合上面获取到的初始LI的位置，可以从经过各向异性扩散滤波处理后的目标图像中提取出初始MA曲线。
步骤S30，将所述超声图像中包含所述初始管腔内膜曲线和所述初始中膜曲线的区域分割出来，得到边缘轮廓线；
具体地，该步骤S30可以进一步包括：将所述初始管腔内膜曲线和所述初始中膜曲线组成为初始参数曲线；将所述初始参数曲线代入预设的主动轮廓线模型中进行计算，根据计算结果将所述超声图像中包含所述初始管腔内膜曲线和所述初始中膜曲线的区域分割出来，得到边缘轮廓线。
该步骤中，主动轮廓线模型即Snake模型，其定义为：通过一条可变形的参数曲线来构造相应的能量函数，以最小化能量函数为目标，控制曲线的运动，能量函数达到最小时的闭合曲线就是目标轮廓。
用上述得到的初始LI曲线和初始MA曲线，组成初始的参数曲线，并将该初始参数曲线代入预设的主动轮廓线模型中进行计算，可以将包含初始管腔内膜曲线和初始中膜曲线的区域分割出来，得到最终的边缘轮廓线，其中Snake模型的具体计算公式可参照现有技术，此处不作赘述。
步骤S40，从所述边缘轮廓线中分离出目标管腔内膜曲线和目标中膜曲线；
具体地，该步骤S40可以进一步包括：确定所述边缘轮廓线的截取位置点；根据所述截取位置点对所述边缘轮廓线进行截取操作，得到目标管腔内膜曲线和目标中膜曲线。
该步骤中，由于sanke模型具有拓扑结构不变的特性，因此分割最终得到的边缘轮廓线是一条闭合的曲线，因此需要进一步从该边缘轮廓线中分离出目标管腔内膜曲线和目标中膜曲线，即选择合适的截取位置点，将连着的曲线分割开来。具体实施时，可以按照预设规则对管腔内膜曲线和目标中膜曲线的实际形状进行分析，以选择截取位置点，或者计算LI曲线和MA曲线的每个像素点在Y方向上的距离，并计算所有像素点间的距离的平均值和方差，再根据IMT正常测量值范围对应的像素单位范围，确定截取位置点。
步骤S50，根据所述目标管腔内膜曲线和所述目标中膜曲线计算颈动脉内中膜厚度。
具体地，该步骤S50可以进一步包括：求取所述目标管腔内膜曲线和所述目标中膜曲线的中线；根据预设的像素点间隔，将所述中线等分为若干段；按照预设规则，分别计算与划分得到的各段中线对应的颈动脉内中膜厚度值；求取所述各段中线对应的颈动脉内中膜厚度值的平均值，将所述平均值作为颈动脉内中膜厚度的测量结果。
其中，求取目标管腔内膜曲线和目标中膜曲线的中线的方式为：计算目标管腔内膜曲线和目标中膜曲线的每个像素点位置对应的纵坐标的平均值，根据计算得到的平均值可以在目标管腔内膜曲线和目标中膜曲线之间绘制一条中线。
参照图5，图5为本发明实施例中目标管腔内膜曲线和目标中膜曲线的中线示意图。由于内中膜的LI边缘和MA边缘并不是严格的水平线，有的位置出现较大的倾斜角度，特别是在有斑块的情形下，检测到的LI边缘会呈突起状态，为了提高测量值的精度，减少边缘倾斜带来的影响，在本实施例中，可以将中线数据分段处理。首先，根据预设的像素点间隔，将中线等分为若干段，然后按照预设规则，分别计算各段中线对应的颈动脉内中膜厚度值，然后求取颈动脉内中膜厚度值的平均值，将该平均值作为颈动脉内中膜厚度的测量结果，其中，像素点间隔可以灵活设置，比如选取N＝7个点组成一段数据。
需要说明的是，在计算得到各段中线对应的颈动脉内中膜厚度值后，可以根据预设的转换关系，将像素单位的测量值转换成实际的物理测量值；此外，还可以将不同的颈动脉内中膜厚度值进行比较，从而得到颈动脉内中膜厚度值的最大值、最小值，以及计算方差等相关参数，如此便于医护人员对患者的颈动脉内中膜厚度测量值进行全面评估。
本实施例获取包含颈动脉内中膜的超声图像，对所述超声图像进行预处理，得到待分析的目标图像；从所述目标图像中提取出初始管腔内膜曲线和初始中膜曲线；将所述超声图像中包含所述初始管腔内膜曲线和所述初始中膜曲线的区域分割出来，得到边缘轮廓线；从所述边缘轮廓线中分离出目标管腔内膜曲线和目标中膜曲线；根据所述目标管腔内膜曲线和所述目标中膜曲线计算颈动脉内中膜厚度。通过这种方式，实现了对颈动脉内中膜厚度进行自动测量，相比于现有的手动测量的方式，提高了测量效率和测量结果的准确性。
进一步地，基于上述第一实施例，提出本发明颈动脉内中膜厚度的测量方法第二实施例。
在本实施例中，所述确定所述边缘轮廓线的截取位置点的步骤包括：获取所述边缘轮廓线中的管腔内膜轮廓线；分别计算所述管腔内膜轮廓线的每个像素点处的斜率；分别获取所述管腔内膜轮廓线的首尾两端预设长度范围内的极大斜率值点，将所述极大斜率值点作为所述边缘轮廓线的截取位置点。
在本实施例中，由于边缘轮廓线一般为椭圆状，因此可以确定边缘轮廓线的上边缘为管腔内膜轮廓线，下边缘为中膜轮廓线，将管腔内膜轮廓线的像素点坐标存入数组A中，将中膜轮廓线的像素点坐标存入数组B中。由于斑块通常出现在内膜位置，且LI边缘变化相比MA大，这里通过计算LI曲线的斜率变化，去选择截取位置点，具体实施方式为：根据数组A，计算每个边缘点的斜率，进而得到斜率变化曲线，然后基于斜率变化曲线，分别从数组A的首端和尾端的一定范围内寻找极大值点，将该极大值点作为管腔内膜轮廓线的截取位置点，其中，首端和尾端的极大值点搜寻范围可以灵活设置，比如选取20个像素单位。
通过上述方式确定截取位置点，考虑了颈动脉内中膜的实际形状，为后续对边缘轮廓线进行合理截取提供了前提保证。
进一步地，基于上述第一实施例，提出本发明颈动脉内中膜厚度的测量方法第三实施例。
在本实施例中，所述按照预设规则，分别计算与划分得到的各段中线对应的颈动脉内中膜厚度值的步骤可以包括：对于每段中线，获取其包含的每个像素点的坐标值，形成坐标值数组；根据预设的坐标值阈值，剔除所述坐标值数组中的异常点，并将剩余点进行曲线拟合，得到拟合曲线；分别计算所述拟合曲线的每个像素点处的斜率；根据所述拟合曲线的每个像素点处的斜率，对应计算所述拟合曲线的每个像素点处的的颈动脉内中膜厚度值。
在本实施例中，对于每段中线，获取其包含的每个像素点的坐标值，形成坐标值数组，对于每个坐标值数组，可以根据预设的坐标值阈值剔除其中的异常点，对于剩余点采用多项式进行曲线拟合，得到拟合曲线，然后分别计算该拟合曲线的每个像素点处的斜率，继续参照图5，设某一像素点处的斜率的斜率为k，该像素点处目标LI曲线和目标MA曲线之间的距离为d，根据几何关系，该像素点处的颈动脉内中膜厚度为
Figure BDA0002070027380000131
由此，可以分别计算出拟合曲线的每个像素点处的的颈动脉内中膜厚度值，即，每段中线对应多个颈动脉内中膜厚度值计算结果。
通过上述方式计算各段中线对应的颈动脉内中膜厚度值，能够避免异常点和目标LI曲线边缘倾斜带来的影响，进一步提高了计算结果准确性。
本发明还提供一种存储介质。
本发明存储介质上存储有颈动脉内中膜厚度的测量程序，所述颈动脉内中膜厚度的测量程序被处理器执行时实现如上所述的颈动脉内中膜厚度的测量方法的步骤。
其中，在所述处理器上运行的颈动脉内中膜厚度的测量程序被执行时所实现的方法可参照本发明颈动脉内中膜厚度的测量方法各个实施例，此处不再赘述。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种颈动脉内中膜厚度的测量方法，其特征在于，所述颈动脉内中膜厚度的测量方法包括如下步骤：
获取包含颈动脉内中膜的超声图像，对所述超声图像进行预处理，得到待分析的目标图像；
从所述目标图像中提取出初始管腔内膜曲线和初始中膜曲线；
将所述超声图像中包含所述初始管腔内膜曲线和所述初始中膜曲线的区域分割出来，得到边缘轮廓线；
从所述边缘轮廓线中分离出目标管腔内膜曲线和目标中膜曲线；
根据所述目标管腔内膜曲线和所述目标中膜曲线计算颈动脉内中膜厚度。
2.如权利要求1所述的颈动脉内中膜厚度的测量方法，其特征在于，所述对所述超声图像进行预处理，得到待分析的目标图像的步骤包括：
获取所述超声图像的平均灰度值；
根据所述平均灰度值构建分段线性函数；
根据所述分段线性函数，将所述超声图像中每个像素点的灰度值映射为新的灰度值，以得到待分析的目标图像。
3.如权利要求1所述的颈动脉内中膜厚度的测量方法，其特征在于，所述从所述目标图像中提取出初始管腔内膜曲线和初始中膜曲线的步骤包括：
采用预设的二值化算法，将所述目标图像转换为二值图像，并从所述二值图像中提取出初始管腔内膜曲线；
对所述目标图像进行各向异性扩散滤波处理，并结合所述初始管腔内膜曲线的位置，从经过所述各向异性扩散滤波处理后的目标图像中提取出初始中膜曲线。
4.如权利要求1所述的颈动脉内中膜厚度的测量方法，其特征在于，所述将所述超声图像中包含所述初始管腔内膜曲线和所述初始中膜曲线的区域分割出来，得到边缘轮廓线的步骤包括：
将所述初始管腔内膜曲线和所述初始中膜曲线组成为初始参数曲线；
将所述初始参数曲线代入预设的主动轮廓线模型中进行计算，根据计算结果将所述超声图像中包含所述初始管腔内膜曲线和所述初始中膜曲线的区域分割出来，得到边缘轮廓线。
5.如权利要求1至4中任一项所述的颈动脉内中膜厚度的测量方法，其特征在于，所述从所述边缘轮廓线中分离出目标管腔内膜曲线和目标中膜曲线的步骤包括：
确定所述边缘轮廓线的截取位置点；
根据所述截取位置点对所述边缘轮廓线进行截取操作，得到目标管腔内膜曲线和目标中膜曲线。
6.如权利要求5所述的颈动脉内中膜厚度的测量方法，其特征在于，所述确定所述边缘轮廓线的截取位置点的步骤包括：
获取所述边缘轮廓线中的管腔内膜轮廓线；
分别计算所述管腔内膜轮廓线的每个像素点处的斜率；
分别获取所述管腔内膜轮廓线的首尾两端预设长度范围内的极大斜率值点，将所述极大斜率值点作为所述边缘轮廓线的截取位置点。
7.如权利要求1至4中任一项所述的颈动脉内中膜厚度的测量方法，其特征在于，所述根据所述目标管腔内膜曲线和所述目标中膜曲线计算颈动脉内中膜厚度的步骤包括：
求取所述目标管腔内膜曲线和所述目标中膜曲线的中线；
根据预设的像素点间隔，将所述中线等分为若干段；
按照预设规则，分别计算与划分得到的各段中线对应的颈动脉内中膜厚度值；
求取所述各段中线对应的颈动脉内中膜厚度值的平均值，将所述平均值作为颈动脉内中膜厚度的测量结果。
8.如权利要求7所述的颈动脉内中膜厚度的测量方法，其特征在于，所述按照预设规则，分别计算与划分得到的各段中线对应的颈动脉内中膜厚度值的步骤包括：
对于每段中线，获取其包含的每个像素点的坐标值，形成坐标值数组；
根据预设的坐标值阈值，剔除所述坐标值数组中的异常点，并将剩余点进行曲线拟合，得到拟合曲线；
分别计算所述拟合曲线的每个像素点处的斜率；
根据所述拟合曲线的每个像素点处的斜率，对应计算所述拟合曲线的每个像素点处的的颈动脉内中膜厚度值。
9.一种颈动脉内中膜厚度的测量设备，其特征在于，所述颈动脉内中膜厚度的测量设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的颈动脉内中膜厚度的测量程序，所述颈动脉内中膜厚度的测量程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的颈动脉内中膜厚度的测量方法的步骤。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有颈动脉内中膜厚度的测量程序，所述颈动脉内中膜厚度的测量程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的颈动脉内中膜厚度的测量方法的步骤。
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