基于散斑跟蹤技術(shù)的超聲心動圖心動周期估計
發(fā)布時間:2019-08-16 07:42
【摘要】:基于塊匹配散斑跟蹤技術(shù),提出估計超聲心動圖心動周期的方法。選擇超聲心動圖心肌壁中感興趣區(qū)域(region of interest,ROI),跟蹤和記錄每幀超聲圖像上ROI區(qū)域內(nèi)心肌組織上的散斑或散斑模式的位置和運動。通過計算ROI區(qū)域內(nèi)散斑的位移,用最小絕對誤差和(sum of absolute differences,SAD)算法估計心動周期的長度和起點,并用仿真超聲序列圖像對方法進行驗證。試驗結(jié)果表明超聲心動圖心動周期的理論值與實際值有較高的一致性。該方法能夠有效、可靠地估計心動周期長度和起點。
【圖文】:
1.2散斑跟蹤技術(shù)的實現(xiàn)方法塊匹配法[19]和光流場法是當前散斑跟蹤技術(shù)的主流實現(xiàn)方法。運動的物體所成圖像上以亮度表征的表現(xiàn)運動稱為光流,光流場法是運動圖像分析領(lǐng)域的主要方法。物體運動的所有特征蘊含在光流中。它實際上代表物體運動時的視覺變化,能用來分析物體的運動情況。但它的計算量非常大且無法立刻獲得結(jié)果。塊匹配方法是應用更為廣泛的散斑跟蹤方法。雖然跟蹤精度和魯棒性欠佳,但是其時間性能能夠匹配超聲圖像的實時顯示的需求,且在工程應用上有著很強的實用性。塊匹配算法的基本原理見圖1。根據(jù)一定的匹配法則,通過在兩幀圖像之間的搜索程序找到最佳的運動矢量估算。對于參考幀中大小為(l×k)的圖像塊I,在比較幀中圖像塊I的周圍選擇適當大小的搜索區(qū)域,然后使用某匹配準則在搜索區(qū)域內(nèi)尋找與塊I大小相同、散斑模式最為相近的最佳匹配塊,同時計算得到子塊與原來圖像塊形之間的運動位移矢量。圖1塊匹配跟蹤方法基本原理Fig.1Basicprincipleofblockmatchingtracking根據(jù)塊匹配方法的基本原理,以匹配準則、塊和搜索窗口的大小以及搜索方式3個要素決定其技術(shù)性能指標。(1)塊匹配準則跟蹤散斑準確性的主要決定因素是塊之間散斑的相似度,所以如何確定散斑的相似水平是首要問題。在超聲心動圖散斑跟蹤領(lǐng)域,普遍采用SAD和最大歸一化相關(guān)系數(shù)(normalizedcrosscorrelation,NCC)2種標準。在跟蹤精確度方面,NCC與SAD的表現(xiàn)大體一致。然而,SAD準則易于實現(xiàn),計算效率高,可極大地降低塊匹配處理過程的計算復雜度。所以,本研究針對評判塊的散斑模式的相似程度采用SAD準則。定義最小絕對誤差和SAD為ρm,n=∑li=1∑kj=1|Xi,j-Yi+m,j+n|,其中:Xi,j代表圖?
96山東大學學報(工學版)第47卷大小范圍。(3)搜索策略采用菱形搜索法作為搜索策略,該方法限制搜索范圍,且執(zhí)行效率較高,,且有著較好的跟蹤準確度。菱形搜索算法采取2種搜索模板:5個匹配點的小模板(smalldiamondsearchpattern,SDSP)和9個匹配點的大模板(largediamondsearchpattern,LDSP),見圖2。圖2菱形搜索法Fig.2Diamondsearch基于SAD準則與菱形搜索策略的散斑跟蹤過程大致如下:步驟1對于參考幀中的圖像塊I,選用大模板LDSP,計算對比幀中包括中心點在內(nèi)的9個點的SAD值,在對比幀中找到SAD值最小的點M。步驟2若M位于中心點,則將其設為新的中心點并返回步驟1。步驟3選用小模板SDSP計算5個點的SAD值,其中SAD值最小的那個圖像塊就是與參考幀最佳匹配的圖像塊。2基于塊匹配散斑跟蹤的心動周期估計2.1心動周期定義心臟一次收縮和舒張,構(gòu)成1個心動周期。心房與心室的心動周期均包括收縮期和舒張期。由于心室在心臟泵血活動中起主要作用,故通常心動周期是指心室的運動周期。一般以心室收縮開始作為描述1個心動周期的起點。正常心臟的運動由一連串的心動周期組合而成,因此,心動周期可以作為分析心臟彈性運動的基本單元。2.2基于塊匹配散斑跟蹤的心動周期估計方法在超聲心動圖中,心肌各區(qū)域不均勻的彈性形變加之心臟在三維空間的復雜運動,使得估計心動周期僅依賴于1個甚至幾個ROI區(qū)域的位移是遠遠不夠的。必須盡可能的選擇多個ROI區(qū)域進行跟蹤。本研究采用如下方法:(1)載入已經(jīng)超聲序列圖像,手動選取心內(nèi)膜上的點,通過插值擬合繪出內(nèi)膜曲線;根據(jù)擬合出來的內(nèi)膜曲線計算出內(nèi)膜質(zhì)心(即中心),并外擴獲取中膜和外膜。(2)設定適當?shù)膱D像塊大小,選取心肌中膜附近的若干ROI區(qū)域并設定搜索區(qū)域大校
【作者單位】: 山東大學信息科學與工程學院;山東大學齊魯醫(yī)院心內(nèi)科;
【基金】:山東省自然科學基金資助項目(ZR2014FM006) 國家自然科學基金資助項目(81671703) 山東省重點研發(fā)計劃資助項目(2015GS118026)
【分類號】:TP391.41;TB559
本文編號:2527297
【圖文】:
1.2散斑跟蹤技術(shù)的實現(xiàn)方法塊匹配法[19]和光流場法是當前散斑跟蹤技術(shù)的主流實現(xiàn)方法。運動的物體所成圖像上以亮度表征的表現(xiàn)運動稱為光流,光流場法是運動圖像分析領(lǐng)域的主要方法。物體運動的所有特征蘊含在光流中。它實際上代表物體運動時的視覺變化,能用來分析物體的運動情況。但它的計算量非常大且無法立刻獲得結(jié)果。塊匹配方法是應用更為廣泛的散斑跟蹤方法。雖然跟蹤精度和魯棒性欠佳,但是其時間性能能夠匹配超聲圖像的實時顯示的需求,且在工程應用上有著很強的實用性。塊匹配算法的基本原理見圖1。根據(jù)一定的匹配法則,通過在兩幀圖像之間的搜索程序找到最佳的運動矢量估算。對于參考幀中大小為(l×k)的圖像塊I,在比較幀中圖像塊I的周圍選擇適當大小的搜索區(qū)域,然后使用某匹配準則在搜索區(qū)域內(nèi)尋找與塊I大小相同、散斑模式最為相近的最佳匹配塊,同時計算得到子塊與原來圖像塊形之間的運動位移矢量。圖1塊匹配跟蹤方法基本原理Fig.1Basicprincipleofblockmatchingtracking根據(jù)塊匹配方法的基本原理,以匹配準則、塊和搜索窗口的大小以及搜索方式3個要素決定其技術(shù)性能指標。(1)塊匹配準則跟蹤散斑準確性的主要決定因素是塊之間散斑的相似度,所以如何確定散斑的相似水平是首要問題。在超聲心動圖散斑跟蹤領(lǐng)域,普遍采用SAD和最大歸一化相關(guān)系數(shù)(normalizedcrosscorrelation,NCC)2種標準。在跟蹤精確度方面,NCC與SAD的表現(xiàn)大體一致。然而,SAD準則易于實現(xiàn),計算效率高,可極大地降低塊匹配處理過程的計算復雜度。所以,本研究針對評判塊的散斑模式的相似程度采用SAD準則。定義最小絕對誤差和SAD為ρm,n=∑li=1∑kj=1|Xi,j-Yi+m,j+n|,其中:Xi,j代表圖?
96山東大學學報(工學版)第47卷大小范圍。(3)搜索策略采用菱形搜索法作為搜索策略,該方法限制搜索范圍,且執(zhí)行效率較高,,且有著較好的跟蹤準確度。菱形搜索算法采取2種搜索模板:5個匹配點的小模板(smalldiamondsearchpattern,SDSP)和9個匹配點的大模板(largediamondsearchpattern,LDSP),見圖2。圖2菱形搜索法Fig.2Diamondsearch基于SAD準則與菱形搜索策略的散斑跟蹤過程大致如下:步驟1對于參考幀中的圖像塊I,選用大模板LDSP,計算對比幀中包括中心點在內(nèi)的9個點的SAD值,在對比幀中找到SAD值最小的點M。步驟2若M位于中心點,則將其設為新的中心點并返回步驟1。步驟3選用小模板SDSP計算5個點的SAD值,其中SAD值最小的那個圖像塊就是與參考幀最佳匹配的圖像塊。2基于塊匹配散斑跟蹤的心動周期估計2.1心動周期定義心臟一次收縮和舒張,構(gòu)成1個心動周期。心房與心室的心動周期均包括收縮期和舒張期。由于心室在心臟泵血活動中起主要作用,故通常心動周期是指心室的運動周期。一般以心室收縮開始作為描述1個心動周期的起點。正常心臟的運動由一連串的心動周期組合而成,因此,心動周期可以作為分析心臟彈性運動的基本單元。2.2基于塊匹配散斑跟蹤的心動周期估計方法在超聲心動圖中,心肌各區(qū)域不均勻的彈性形變加之心臟在三維空間的復雜運動,使得估計心動周期僅依賴于1個甚至幾個ROI區(qū)域的位移是遠遠不夠的。必須盡可能的選擇多個ROI區(qū)域進行跟蹤。本研究采用如下方法:(1)載入已經(jīng)超聲序列圖像,手動選取心內(nèi)膜上的點,通過插值擬合繪出內(nèi)膜曲線;根據(jù)擬合出來的內(nèi)膜曲線計算出內(nèi)膜質(zhì)心(即中心),并外擴獲取中膜和外膜。(2)設定適當?shù)膱D像塊大小,選取心肌中膜附近的若干ROI區(qū)域并設定搜索區(qū)域大校
【作者單位】: 山東大學信息科學與工程學院;山東大學齊魯醫(yī)院心內(nèi)科;
【基金】:山東省自然科學基金資助項目(ZR2014FM006) 國家自然科學基金資助項目(81671703) 山東省重點研發(fā)計劃資助項目(2015GS118026)
【分類號】:TP391.41;TB559
【相似文獻】
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1 張文毅;超聲心動圖負荷試驗離線子系統(tǒng)的設計及實現(xiàn)[D];哈爾濱工業(yè)大學;2015年
本文編號:2527297
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