本文選題：醫(yī)學圖像處理　切入點：B超圖像　出處：《天津大學》2014年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：人體頸總動脈內(nèi)中膜厚度(Intima-Media Thickness,IMT)可以作為心腦血管疾病嚴重程度的一個評估指標,對于心腦血管疾病的預防及輔助治療具有重要意義。在臨床醫(yī)學上,利用B超技術對頸總動脈進行成像,并利用計算機輔助方法進行IMT測量。為了滿足大批量數(shù)據(jù)和高準確度的測量要求,本文的目標是提出一種自動、快速、準確的IMT測量方案。在本文提出的方案中,IMT的測量過程具體分為六個步驟:(1)利用模板匹配算法在復雜背景中自動提取感興趣區(qū)域(Region of Interest,ROI),(2)在ROI內(nèi)進行雙邊濾波以去除噪聲干擾,(3)在ROI中基于灰度閾值估計管腔-內(nèi)膜邊界(Lumen-Intima Interface,LII),(4)根據(jù)LII和梯度圖估計中膜-外膜邊界(Media-Advantia Interface,MAI),(5)利用改進的動態(tài)規(guī)劃算法將兩條估計的邊界分別調(diào)整至準確的位置,(6)計算并評估IMT。方案設計完成后,利用含有100幅頸總動脈B超圖像的圖像庫進行算法測試。對于每幅圖像,分別進行兩種方式的IMT測量。第一種方式是利用手動勾畫測量IMT,將結果作為真實值;第二種方式是利用本文設計方案自動測量IMT,將結果作為實驗值。在正確測量的93幅圖像中,IMT的實驗值與真實值之間的相關系數(shù)為0.9629,二者偏差的均值?標準差為0.0231?0.0348 mm。MATLAB程序在Windows XP Intel Core 2 Duo CPU E7500@2.93GHz環(huán)境下運行,平均每幅圖像的處理時間為0.32秒。與國內(nèi)外同領域的研究相比,本文方案實現(xiàn)了自動、快速、準確的IMT測量目標。
[Abstract]:IMT can be used as an index to evaluate the severity of cardiovascular and cerebrovascular diseases. It is of great significance in the prevention and treatment of cardiovascular and cerebrovascular diseases. The common carotid artery was imaged by B-ultrasound and IMT was measured by computer aided method. In order to meet the requirements of mass data and high accuracy, the aim of this paper is to propose an automatic and fast method. Accurate IMT measurement scheme. In the proposed scheme, the measurement process is divided into six steps: 1) using template matching algorithm to automatically extract region of interest in complex background. (2) Two-sided filtering is carried out in ROI. Estimation of lumen-Intima Interface based on Gray threshold in ROI) estimation of media-advantia boundary based on LII and gradient map) using improved dynamic programming algorithm to adjust the two estimated boundaries to accuracy. To calculate and evaluate IMT. upon completion of the design, The algorithm is tested by using the image library containing 100 common carotid artery B-mode ultrasound images. For each image, two kinds of IMT measurements are carried out. The first way is to use manual sketching to measure the IMTs and take the results as the true values. The second way is to measure the IMT automatically by using the design scheme in this paper, and take the result as the experimental value. The correlation coefficient between the experimental value of IMT and the real value is 0.9629 in 93 correctly measured images. The standard deviation is 0.0231? The 0.0348 mm.MATLAB program runs under the environment of Windows XP Intel Core 2 Duo CPU E7500 @ 2.93 GHz, and the average processing time of each image is 0.32 seconds. Compared with the research in the same field at home and abroad, this scheme achieves the automatic, fast and accurate IMT measurement target.
【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：R543.4;TB559

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本文編號：1596425