【摘要】：動(dòng)脈粥樣硬化逐漸成為威脅人們身體健康的高危疾病之一。由于動(dòng)脈粥樣硬化的治愈率低,復(fù)發(fā)率高,及時(shí)發(fā)現(xiàn)和診斷該疾病對(duì)預(yù)防病情惡化具有重要意義。頸動(dòng)脈的內(nèi)中膜厚度(Intima-Media Thickness,IMT)是動(dòng)脈粥樣硬化的一項(xiàng)重要指標(biāo)。目前,超聲成像技術(shù)在臨床中已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用,首先需要獲取頸動(dòng)脈血管的超聲圖像,但是由于超聲圖像中的脈沖噪聲和特有的斑點(diǎn)噪聲(Speckle),使頸動(dòng)脈內(nèi)中膜厚度提取變得十分困難。并且在醫(yī)師手動(dòng)測(cè)量頸動(dòng)脈的IMT時(shí),如果測(cè)量的數(shù)據(jù)龐大,不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力,而且通常情況下由于測(cè)量者的不同測(cè)量習(xí)慣,得出的結(jié)果可能會(huì)存在偏差。為了解決超聲圖像中的脈沖噪聲和特有的斑點(diǎn)噪聲這一問(wèn)題,本文對(duì)中值濾波和小波變換分別進(jìn)行了研究,發(fā)現(xiàn)它們都不能很好的去除超聲圖像中的噪聲。為此,本文首先對(duì)中值濾波進(jìn)行改進(jìn),研究出改進(jìn)的極值中值濾波算法,再與小波變換相結(jié)合得到新型濾波算法。本文提出的改進(jìn)的極值中值濾波和小波變換相結(jié)合的新型濾波算法用于圖像去噪,這種結(jié)合兩種圖像去噪算法進(jìn)行圖像去噪可以很好的保留圖像的邊緣信息,對(duì)去除超聲圖像中的噪聲具有很好的效果。為了準(zhǔn)確地提取出頸動(dòng)脈的IMT,本文對(duì)仿真數(shù)據(jù)和臨床數(shù)據(jù)分別進(jìn)行了分析研究,借助Field II仿真平臺(tái)獲得頸動(dòng)脈血管超聲仿真圖像。同時(shí),對(duì)臨床頸動(dòng)脈的超聲射頻回波信號(hào)也進(jìn)行了各方面的研究,借助MATLAB超聲仿真獲得頸動(dòng)脈的射頻圖像、包絡(luò)圖像以及超聲圖像。在研究分析了頸動(dòng)脈超聲圖像的特點(diǎn)和現(xiàn)有方法的優(yōu)缺點(diǎn)基礎(chǔ)之上,我們發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的Snake模型不可以提取狹窄和深凹區(qū)域圖像的正確輪廓,圖像分割不夠準(zhǔn)確,存在一定的局限性。為此,本文對(duì)傳統(tǒng)的Snake模型進(jìn)行了改進(jìn),研究出改進(jìn)的GVF-Snake模型進(jìn)行圖像分割以提取頸動(dòng)脈的IMT。梯度矢量流(GVF)的外力場(chǎng)可以大大改善內(nèi)中膜邊緣輪廓的檢測(cè),從而實(shí)現(xiàn)內(nèi)中膜邊緣的準(zhǔn)確提取。首先使用傳統(tǒng)的Snake模型找出內(nèi)膜的初始輪廓曲線,再用改進(jìn)的GVF-Snake模型使初始輪廓收斂到內(nèi)膜邊緣,將內(nèi)膜邊緣的分割結(jié)果向下平移到中膜的輪廓附近作為中膜的初始輪廓,再使用改進(jìn)的GVF-Snake模型使初始輪廓收斂到中膜邊緣。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文采用改進(jìn)的GVF-Snake模型能夠準(zhǔn)確地提取出頸動(dòng)脈超聲圖像的內(nèi)中膜厚度。此外,本文利用圖形用戶界面(GUI)設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了頸動(dòng)脈超聲圖像系統(tǒng),使用者可以根據(jù)自身需要,自由選擇想要測(cè)量的頸動(dòng)脈血管超聲回波射頻信號(hào)。本研究可以顯著提高醫(yī)師對(duì)頸動(dòng)脈血管病變的診治,為分析病情提供了便利,對(duì)未來(lái)頸動(dòng)脈血管的研究有著及其重要的意義。
【學(xué)位授予單位】：云南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：R543.4;R445.1;TP391.41
【圖文】：

厚度（ＩＭＴ）直接相關(guān)［４］。心腦血管疾病的病理特征表現(xiàn)為內(nèi)中膜增厚，它是預(yù)測(cè)心逡逑腦血管疾病的重要指標(biāo)。因此，對(duì)頸動(dòng)脈內(nèi)中膜厚度的分析具有重要意義。逡逑頸總動(dòng)脈位于人體的頸部，它是連接心臟和大腦的重要輸血通道，如圖１．１所逡逑示。正常人體的頸動(dòng)脈管壁有三層膜：內(nèi)膜是與血流相接觸的最薄一層，主要包逡逑含蛋白聚糖和膠原蛋白的結(jié)締組織；中膜最厚，主要含有平滑肌細(xì)胞；外膜厚度逡逑居中，與血管周邊組織接觸，主要包含結(jié)締組織、纖維細(xì)胞和平滑肌細(xì)胞。當(dāng)血逡逑液流經(jīng)頸動(dòng)脈的彎曲、分叉和頸動(dòng)脈竇部時(shí)，通常會(huì)受到非水平狀態(tài)的影響，內(nèi)逡逑膜受損并形成微小的病變，形成動(dòng)脈粥樣硬化。由于疾病的位置和程度不同，動(dòng)逡逑脈粥樣硬化具有不同的臨床特征。動(dòng)脈粥樣硬化在整個(gè)病變過(guò)程中是無(wú)癥狀和慢逡逑性的，但其形成的斑塊有部分可能會(huì)破裂產(chǎn)生血栓，當(dāng)它流入大腦時(shí)，會(huì)導(dǎo)致大逡逑腦血管堵塞和缺血性腦血管疾病［５］［６］。因此，預(yù)防、檢測(cè)和治療動(dòng)脈粥樣硬化是一逡逑項(xiàng)非常重要的任務(wù)。然而

度越高；相反，回波信號(hào)越弱，光斑的亮度越低。該點(diǎn)的聲阻抗特性可以通過(guò)點(diǎn)的亮暗程度來(lái)顯示。因此，本文主要是對(duì)Ｂ超圖像進(jìn)行研究處理。逡逑（３）邐Ｄ型（Ｄｏｐｐｌｅｒ邋Ｍｏｄｅ）超聲�；诔暥嗥绽招�(yīng)，Ｄ型超聲通常用于檢器官和血流的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。該方法不僅可以確定血管是否通暢無(wú)阻、管腔是否狹以及病變的位置，而且最新的Ｄ型超聲還可以測(cè)量腔內(nèi)血流的流速。在此基礎(chǔ)上，逡逑研宄人員又開(kāi)發(fā)了一種彩色編碼的多普勒超聲系統(tǒng)。該系統(tǒng)以不同顏色顯示血的方向，顏色深度表示血流速度。同時(shí)，它還可以評(píng)價(jià)血流的性質(zhì)，并獲得血?jiǎng)恿W(xué)參數(shù)，如最大速度、平均速度和阻力指數(shù)。逡逑（４）邐Ｍ型（ＭｏｔｉｏｎＭｏｄｅ）超聲。結(jié)合Ａ型超聲和Ｂ型超聲的優(yōu)點(diǎn)，Ｍ型超聲可很好的顯示人體組織和器官的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。因此，Ｍ型超聲常用于心臟的檢測(cè)，通稱為超聲心動(dòng)圖。Ｍ型超聲使用亮度調(diào)制，將探頭放置在固定位置來(lái)發(fā)射和接收聲波。逡逑２．１．２頸動(dòng)脈超聲圖像逡逑

在頸動(dòng)脈超聲成像的臨床應(yīng)用中十分常見(jiàn)。由于超聲探頭檢測(cè)的位置不同，我們逡逑可以獲得長(zhǎng)軸圖像和短軸圖像。當(dāng)超聲探頭沿血流方向發(fā)射超聲波，將獲得長(zhǎng)軸逡逑圖像，如圖２．１所示；當(dāng)超聲探頭垂直血流方向發(fā)射超聲波，將獲得短軸圖像，如逡逑圖２．２所示。由上圖我們可以看出，長(zhǎng)軸圖像中的頸動(dòng)脈內(nèi)中膜呈帶狀，我們可以逡逑看到管腔到外膜的組織結(jié)構(gòu)；短軸圖像中的頸動(dòng)脈內(nèi)中膜呈環(huán)狀，我們僅可以看逡逑到一個(gè)橫截面。因此，我們對(duì)超聲圖像的研究都是采用長(zhǎng)軸圖像。如圖２．１所示，逡逑血管前壁的Ａ、Ｂ和Ｃ區(qū)域不如血管后壁的Ｄ、Ｅ和Ｆ區(qū)域圖像清晰。因此，我們可逡逑以在長(zhǎng)軸圖像的后壁上進(jìn)行頸動(dòng)脈超聲圖像內(nèi)中膜分割。頸動(dòng)脈一般由血管腔、逡逑內(nèi)膜、中膜和外膜組成，離血管腔最近的是內(nèi)膜，靠近內(nèi)膜的是中膜，再往外就逡逑是外膜。超聲波可以通過(guò)中膜而不產(chǎn)生回波，因此在圖像中看起來(lái)是較暗的細(xì)線。逡逑外膜具有強(qiáng)大的超聲反射能力，并且在圖像中顯示為較亮的區(qū)域。逡逑２．２圖像去噪逡逑２．２．１圖像去噪定義及常用算法逡逑通常情況下圖像中的噪聲是隨機(jī)分布的

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前4條

1 王威;閆軍部;;一種數(shù)字圖像低通濾波方法研究[J];軟件導(dǎo)刊;2012年02期

2 李國(guó)寬;程新耀;周淵;宋恩民;;超聲圖像中頸動(dòng)脈血管內(nèi)外膜分割[J];華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2010年06期

3 王科俊;熊新炎;任楨;;高效均值濾波算法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2010年02期

4 高浩軍,杜宇人;中值濾波在圖像處理中的應(yīng)用[J];電子工程師;2004年08期

本文編號(hào)：2793610