CN115984262A - 一种二维超声心动图心肌自动分割方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及超声图像处理技术领域，尤其涉及一种二维超声心动图心肌自动分割方法。采用如下技术方案：采用基础图像处理算法依次进行提取脊信息、提取骨架信息、筛选出左右心肌骨架、提取特征点并选取锚点，再根据锚点和左右心肌骨架在心腔数学模型中拟合得到心肌粗轮廓，最后利用心肌特征能量方程对心肌粗轮廓进行迭代计算得到最优心肌轮廓。有益效果在于：根据心肌轮廓本身结构的独特性，采用基础图像处理算法对二维超声心动图提取显著特征并根据已有的心腔数学模型和心肌特征能量方程对心肌的结构和具体边界进行确定并分割出来，从而达到对计算机性能要求不高、对图像的处理适应性广、鲁棒性强的效果。

Description

一种二维超声心动图心肌自动分割方法
技术领域
本发明涉及超声图像处理技术领域，尤其涉及一种二维超声心动图心肌自动分割方法。
背景技术
二维超声心动图可以用做对心肌运动的追踪，并通过对心肌运动的定性和定量分析，可以实现无创评估心脏功能。利用二维超声心动图进行心肌运动追踪时，关键在于如何快速识别心肌区域，目前采用的技术是利用机器学习或模式识别等方法，其需要利用大量图像数据进行训练，且在对心肌轮廓进行识别时，需要较大的计算量，对计算机的性能要求较高，另外，目前采用的方法对二维超声心动图的成像分辨率要求也较高，对于图像采集设备有较高的要求，这也限制了其在临床诊断中的应用。
发明内容
本发明的目的在于提供一种二维超声心动图心肌自动分割方法，具体在于提供一种根据心肌本身的特点采用基础图像处理算法进行心肌自动分割的方法，以解决背景技术中提到的问题。
为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：一种二维超声心动图心肌自动分割方法，包括如下步骤：
S01、计算提取二维超声心动图中的脊信息。
S02、从脊信息中计算提取图像骨架数据，并进行断裂骨架数据插补得到连续的骨架数据。
S03、对连续的骨架数据进行数据筛选，依据心肌特征，提取两条从顶部穿到底部的最佳路径，得到左右心肌骨架。
S04、从左右心肌骨架提取备选特征点，依据心肌特征，在备选特征点中选取一对关键匹配特征点，作为锚点。
S05、在心腔数学模型中输入锚点数据和左右心肌骨架数据进行心腔形态拟合，得到心肌粗轮廓。
S06、调取心肌特征能量方程，以心肌粗轮廓作为原始轨迹，输入到心肌特征能量方程中进行迭代计算，得到最优心肌轮廓。
具体的，步骤S01中，在计算提取二维超声心动图中的脊信息时，所采用的二维超声心动图是在完整的二维超声心动图中所截取的包含主要心肌图像的感兴趣区域图像。
具体的，步骤S01中，完整的二维超声心动图的获取方式如下：采集一个完整序列的二维超声心动图，对其中任一帧二维超声心动图，均结合前后至少一帧的二维超声心动图进行图像增强处理，以得到所述的完整的二维超声心动图。
本发明的有益效果在于：根据心肌轮廓本身结构的独特性，采用基础图像处理算法对二维超声心动图提取显著特征并根据已有的心腔数学模型和心肌特征能量方程对心肌的结构和具体边界进行确定并分割出来，从而达到对计算机性能要求不高、对图像的处理适应性广、鲁棒性强的效果。
附图说明
附图1为实施例中二维超声心动图自动分割方法的步骤流程图以及对应的图像处理示意图。
实施方式
实施例1，参照图1，一种二维超声心动图心肌自动分割方法，包括如下步骤：
S01、计算提取二维超声心动图中的脊信息。
S02、从脊信息中计算提取图像骨架数据，并进行断裂骨架数据插补得到连续的骨架数据。
S03、对连续的骨架数据进行数据筛选，依据心肌特征，提取两条从顶部穿到底部的最佳路径，得到左右心肌骨架。
S04、从左右心肌骨架提取备选特征点，依据心肌特征，在备选特征点中选取一对关键匹配特征点，作为锚点。
S05、在心腔数学模型中输入锚点数据和左右心肌骨架数据进行心腔形态拟合，得到心肌粗轮廓。
S06、调取心肌特征能量方程，以心肌粗轮廓作为原始轨迹，输入到心肌特征能量方程中进行迭代计算，得到最优心肌轮廓。
其中，步骤S05中的心腔数学模型和步骤S06中的心肌特征能量方程，均为根据心肌结构特征所建立的数学模型和特征能量方程，通过心腔数学模型，并以锚点和左右心腔骨架作为主要的输入数据，即可拟合得到心肌粗轮廓，当然，除了上述锚点和左右心腔骨架作为输入数据外，还需要根据不同切面的心动图输入对应的约束特征信息，这属于数学模型中的常规操作，不同切面的心动图所对应的不同的约束特征信息，可事先根据需要进行计算选取；通过心肌特征能量方程，并以心肌粗轮廓作为输入数据，再通过迭代计算，即可得到最优心肌轮廓，其中的迭代计算，即以心肌粗轮廓最为初始输入数据，通过心肌特征能量方程计算后输出的数据作为新的输入数据，再次代入到心肌特征能量方程中，以此进行多次计算得到最优心肌轮廓。
具体的，步骤S01中，在计算提取二维超声心动图中的脊信息时，所采用的二维超声心动图是在完整的二维超声心动图中所截取的包含主要心肌图像的感兴趣区域图像，通过截取包含主要心肌图像的感兴趣区域图像，可以减小步骤S01中提取脊信息以及步骤S02、S03中所进行的特征提取的计算量，从而提高运算速度。
具体的，步骤S01中，完整的二维超声心动图的获取方式如下：采集一个完整序列的二维超声心动图，对其中任一帧二维超声心动图，均结合前后至少一帧的二维超声心动图进行图像增强处理，以得到所述的完整的二维超声心动图，通过图像增强处理，可以使二维超声心动图中心肌区域的特征更明显，提高对心肌分割的准确性。另外，本实施例所公开的心肌自动分割方法，对于噪声大、心肌壁不清晰的普通图像也能对其中的心肌区域进行分割处理。
当然，以上仅为本发明较佳实施方式，并非以此限定本发明的使用范围，故，凡是在本发明原理上做等效改变均应包含在本发明的保护范围内。

Claims (3)

1.一种二维超声心动图心肌自动分割方法，其特征在于：包括如下步骤：
S01、计算提取二维超声心动图中的脊信息；
S02、从脊信息中计算提取图像骨架数据，并进行断裂骨架数据插补得到连续的骨架数据；
S03、对连续的骨架数据进行数据筛选，依据心肌特征，提取两条从顶部穿到底部的最佳路径，得到左右心肌骨架；
S04、从左右心肌骨架提取备选特征点，依据心肌特征，在备选特征点中选取一对关键匹配特征点，作为锚点；
S05、在心腔数学模型中输入锚点数据和左右心肌骨架数据进行心腔形态拟合，得到心肌粗轮廓；
S06、调取心肌特征能量方程，以心肌粗轮廓作为原始轨迹，输入到心肌特征能量方程中进行迭代计算，得到最优心肌轮廓。
2.根据权利要求1所述的一种二维超声心动图心肌自动分割方法，其特征在于：所述步骤S01中，在计算提取二维超声心动图中的脊信息时，所采用的二维超声心动图是在完整的二维超声心动图中所截取的包含主要心肌图像的感兴趣区域图像。
3.根据权利要求2所述的一种二维超声心动图心肌自动分割方法，其特征在于：所述步骤S01中，完整的二维超声心动图的获取方式如下：采集一个完整序列的二维超声心动图，对其中任一帧二维超声心动图，均结合前后至少一帧的二维超声心动图进行图像增强处理，以得到所述的完整的二维超声心动图。
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