【摘要】：超聲成像具有無創(chuàng)、實(shí)時(shí)等優(yōu)點(diǎn),能夠便捷的完成對(duì)于人體內(nèi)部器官的成像過程。因此,超聲成像成為了越來越多研究人員用來提取肌肉形態(tài)結(jié)構(gòu)參數(shù)的重要工具,它可以提供人體內(nèi)部軟組織及臟器組織結(jié)構(gòu)的清晰圖像,是研究骨骼肌形態(tài)結(jié)構(gòu)特性十分有效的工具,已被廣泛應(yīng)用于研究骨骼肌的結(jié)構(gòu)變化,例如肌束的長(zhǎng)度、羽狀角、肌肉厚度等,這些形態(tài)參數(shù)和肌肉的力學(xué)特性直接相關(guān),為方便快速的診斷骨骼肌的組織特性提供了便利的途徑。羽狀角(PA)的定義就是羽狀肌肌束與肌束深層的肌腱膜之間的夾角。它反映了筋膜軸向的力矩以及它的子力矩。羽狀角會(huì)隨著踝關(guān)節(jié)背屈或跖屈角度的變化而變化。事實(shí)證明跟腱力矩臂長(zhǎng)度與羽狀角有直接關(guān)系。當(dāng)肌肉拉伸的時(shí)候,羽狀角會(huì)隨著拉伸變化,也會(huì)隨著主動(dòng)收縮固定變化。羽狀角的變化可以反映肌肉的功能與狀態(tài)。近幾年,研究學(xué)者嘗試通過各種算法對(duì)肌肉超聲圖像進(jìn)行處理分析,希望能夠自動(dòng)檢測(cè)這些參數(shù)。Zhou與Zheng等人采用了迭代霍夫變換(Revoting Hough Transform)的方法,對(duì)肌纖維超聲圖像中羽狀角進(jìn)行檢測(cè),并且取得了良好的效果,并進(jìn)一步應(yīng)用該算法在肌肉運(yùn)動(dòng)過程中獲取動(dòng)態(tài)的羽狀角。Zhao和Zhang等人采用雷登變換(Radon Transform)實(shí)現(xiàn)了肌肉羽狀角的自動(dòng)跟蹤和計(jì)算。本論文主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)分析了基于超聲射頻信號(hào)互相關(guān)算法和局部Radon變換在自動(dòng)測(cè)量肌肉羽狀角過程中的缺陷。并在此基礎(chǔ)上提出了一種新的離散變換——可調(diào)分辨率的線性求和變換(ARLS)。介紹了該算法在自動(dòng)檢測(cè)肌肉羽狀角中的優(yōu)點(diǎn),在處理超聲圖像中,該算法是直接定義在離散域上進(jìn)行的變換,相比于其他算法,具備更高的信噪比、提供了可調(diào)整的分辨率、降低了計(jì)算成本和檢測(cè)過程中的主觀性、提供了更高的檢測(cè)精度。(2)通過Field Ⅱ仿真程序進(jìn)行了關(guān)于肌肉超聲圖像的仿真,獲取了仿真的肌肉超聲圖像,對(duì)仿真超聲圖像進(jìn)行預(yù)處理,截取得到了有效區(qū)域。為實(shí)現(xiàn)關(guān)于肌肉羽狀角的自動(dòng)檢測(cè),使用我們提出的可調(diào)分辨率的線性求和變換算法,實(shí)現(xiàn)關(guān)于在肌肉超聲圖像對(duì)于肌腱以及肌束的自動(dòng)檢測(cè)。在獲得的肌腱、肌束角度基礎(chǔ)上縮小檢測(cè)步長(zhǎng)提升精度。完成肌肉羽狀角計(jì)算,實(shí)現(xiàn)在仿真超聲圖像中關(guān)于肌肉羽狀角的自動(dòng)檢測(cè)。將獲得的羽狀角度數(shù)與已有算法中測(cè)得的羽狀角度數(shù)進(jìn)行比對(duì),驗(yàn)證該算法在仿真實(shí)驗(yàn)中的可行性,且擁有更高的檢測(cè)精度。(3)通過實(shí)驗(yàn)室提供的超聲儀器,獲取一組受試者實(shí)際腓腸肌肌肉的超聲圖像,作為臨床實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來源。對(duì)實(shí)測(cè)超聲圖像進(jìn)行處理,得到有效區(qū)域。為驗(yàn)證可調(diào)分辨率的線性求和變換算法在臨床實(shí)驗(yàn)中的可行性,應(yīng)用該算法對(duì)實(shí)測(cè)腓腸肌超聲圖像進(jìn)行檢測(cè)。得到實(shí)測(cè)超聲圖像中肌腱、肌束的角度,縮小檢測(cè)步長(zhǎng),提升檢測(cè)精度,完成對(duì)于實(shí)測(cè)腓腸肌超聲圖像中羽狀角度數(shù)的自動(dòng)檢測(cè)。將檢測(cè)得到的羽狀角度數(shù)與手工標(biāo)注的羽狀角度數(shù)進(jìn)行比對(duì),驗(yàn)證該算法在臨床實(shí)驗(yàn)中的可行性,并具有較高的精確度。
【圖文】：

，者檢測(cè)差別不大Ｄａｎｎｅｅｌｓ利用ＣＴ圖像對(duì)患有腰痛患者的腰椎肌肉橫截面積與逡逑健康人進(jìn)行了對(duì)比［４２］；邋ＲａｃｈｅｌＮｉｌｗｉｋ等人采用ＣＴ掃描技術(shù)，觀察了人體肌纖維尺逡逑寸的變化和衰老的關(guān)系［４３］。ＣＴ對(duì)軟組織分辨力不如ＭＲＩ，在檢測(cè)過程中還會(huì)產(chǎn)生逡逑輻射，對(duì)人體產(chǎn)生危害，在一些檢查中，更多的是使用無福射的超聲影像和核磁逡逑共振影像來進(jìn)行檢查。逡逑超聲影像技術(shù)很早就在臨床醫(yī)學(xué)的診斷中進(jìn)行了使用，和ＭＲＩ和ＣＴ成像方逡逑式相比，其具有很多的優(yōu)點(diǎn)，例如實(shí)時(shí)、無創(chuàng)、低成本。２０世紀(jì)９０年代以來，這逡逑項(xiàng)技術(shù)也被研究者們使用在測(cè)量肌肉形態(tài)學(xué)特性之中［４４］，通過它也能夠進(jìn)行對(duì)于逡逑肌肉功能狀態(tài)的評(píng)估。它的實(shí)時(shí)特性，使其在面對(duì)不同形式的肌肉運(yùn)動(dòng)中，也發(fā)逡逑揮了很好的測(cè)量效果。而且用于檢測(cè)超聲影像的儀器成本較低，這也促進(jìn)了在很逡逑多肌肉疾病的臨床診斷中［４５Ｈ８］，成為了最常用的工具。逡逑２．邋２肌肉組織羽狀角檢測(cè)方法逡逑

＝｜｜邋ｆ邋（ｘ，邋ｙ）５邋（ｒ邋－邋ｘ邋ｃｏ邋ｓ邋６邋－邋ｙ邋ｓｉｎ邋６邋）邋ｄ邋ｘｄ邋ｙ邋（３－１）逡逑在該公式中，使用Ｉｒ邋Ｉ來表示原點(diǎn)到直線的距離，直線與ｙ軸之間的夾角用逡逑（９ｅ（０，？ｒ）表示，如圖３－２所示：逡逑，邐－＇－Ｘ逡逑，NB、、、＇－逡逑＼邋、＇邋，逡逑’、＊邐二逡逑圖３－２：函數(shù)的Ｒａｄｏｎ變換逡逑Ｆｉｇｕｒｅ３－２：邋Ｔｈｅ邋Ｒａｄｏｎ邋ｔｒａｎｓｆｏｒｍ逡逑在公式（３－１）中，５（ｒ）是Ｄｉｒａｃ函數(shù)。由式（３－１）定義可見，Ｒａｄｏｔｉ變換逡逑就是將函數(shù)／（Ｘ，＿ｙ）在直線ｒ－ｘｃｏｓ邋Ｐ－ｙｓｉｒｉ邋０邋＝邋０上進(jìn)行積分，通過這樣的方逡逑式來獲得在任意（ｒ，，l挘┐Γ澹ǎ輳潁┭刈鷗彌畢叩耐隊(duì)爸�。官懼I枷瘢遙幔洌錚畋浠誨義系募負(fù)偽浠

本文編號(hào)：2683035