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超聲射頻信號(hào)的頸動(dòng)脈內(nèi)中膜自動(dòng)分析技術(shù)研究

發(fā)布時(shí)間:2024-12-31 23:51
  頸動(dòng)脈內(nèi)中膜厚度(Intima-MediaThickness,IMT)是動(dòng)脈粥樣硬化早期檢測(cè)的重要指標(biāo),獲取內(nèi)中膜厚度有利于醫(yī)生預(yù)測(cè)患者的動(dòng)脈粥樣硬化,對(duì)頸動(dòng)脈內(nèi)中膜的定時(shí)定量監(jiān)控與分析具有重要的臨床意義。臨床中,常常采用超聲成像方法獲取頸動(dòng)脈血管圖像,而后由醫(yī)生手工定點(diǎn)或者邊界描繪測(cè)量?jī)?nèi)中膜厚度。由于手工標(biāo)定方式耗時(shí)且繁瑣,并且存在主觀誤差,因此有必要通過(guò)計(jì)算機(jī)輔助診斷,采用圖像處理技術(shù),實(shí)現(xiàn)一套準(zhǔn)確穩(wěn)定且自動(dòng)的分割算法。本文提出一種基于射頻數(shù)據(jù)分析的內(nèi)中膜提取及增強(qiáng)算法。該算法以原始的超聲射頻(Radiofrequency,RF)信號(hào)為基礎(chǔ),分為三個(gè)部分:在序列第一幀上,首先自動(dòng)劃分出感興趣區(qū)域(ROI),然后以自動(dòng)標(biāo)定的若干種子點(diǎn)為起始點(diǎn),通過(guò)在射頻域相鄰掃描線之間的延遲估計(jì)算法提取出內(nèi)中膜邊界;在后續(xù)幀上,采用一種改進(jìn)的段匹配歸一化相關(guān)算法對(duì)第一幀上的目標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行穩(wěn)定準(zhǔn)確的追蹤;針對(duì)內(nèi)膜不清晰不連續(xù)的特點(diǎn),本文進(jìn)一步提出一種射頻域中的內(nèi)膜增強(qiáng)算法,首先在射頻域上利用蟻群優(yōu)化算法彌合與細(xì)化內(nèi)膜邊界,接著利用射頻掃描線信號(hào)的延遲求和算法在每一幀上進(jìn)行內(nèi)膜邊界處的射頻信號(hào)增強(qiáng),在非內(nèi)膜邊...

【文章頁(yè)數(shù)】:78 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖1.2文章章節(jié)結(jié)構(gòu)??本文的章節(jié)結(jié)構(gòu)圖如圖L2所示,全文共六章,具體內(nèi)容如下:??

圖1.2文章章節(jié)結(jié)構(gòu)??本文的章節(jié)結(jié)構(gòu)圖如圖L2所示,全文共六章,具體內(nèi)容如下:??

文法提取輪廓的基礎(chǔ)上,第四章提出一種射頻域內(nèi)的基于蟻群優(yōu)算法。該算法具備較高的時(shí)間效率,可以用在連續(xù)多幀的序列測(cè)量算法在臨床上的應(yīng)用??證算法性能。以采自15位志愿者左右兩側(cè)頸動(dòng)脈,共計(jì)30組集。從可行性及穩(wěn)定性方面對(duì)本文提出的射頻域內(nèi)IMT測(cè)量超聲科醫(yī)生的分割結(jié)果作為參考標(biāo)準(zhǔn),....


圖2.1?]28通道超聲波束合成示意圖??9??

圖2.1?]28通道超聲波束合成示意圖??9??

息是完整的。所謂超聲射頻信號(hào),是指超聲探頭發(fā)射頻率為1MHZ-40MHZ的聲學(xué)脈沖波在??組織中傳播,并產(chǎn)生反射波,探頭獲得反射波并轉(zhuǎn)換成電信號(hào),保留著振幅和相位等全部??信息。如圖2.1所示,在超聲成像中,接收到的射頻信號(hào)是波束合成器的輸出信號(hào)。??探頭陣元??模擬增益A/D?....


圖2.2超聲RF信號(hào)掃描線及射頻域圖像??

圖2.2超聲RF信號(hào)掃描線及射頻域圖像??

償(Time?Gain?Compensation,?TGC)。采樣信號(hào)經(jīng)延遲后形成延遲信號(hào),且聚焦到一定的??深度和方向。延遲信號(hào)經(jīng)加權(quán)后獲得所需的切跡和剖面。最后,對(duì)加權(quán)延遲信號(hào)進(jìn)行相位??相加后得到射頻信號(hào)。如圖2.2為超聲射頻信號(hào)掃描線及射頻域圖像,對(duì)單條掃描線來(lái)說(shuō),??除....


圖2.3?ROI自動(dòng)提。海ǎ幔希裕樱兆赃m應(yīng)二值化結(jié)果;(b)組織分類(lèi):黑色代表血液,灰色代表肌肉;??c組織間邊界;d引入射頻域:e引入解剖結(jié)構(gòu)約束;f得ROI:紅色框

圖2.3?ROI自動(dòng)提。海ǎ幔希裕樱兆赃m應(yīng)二值化結(jié)果;(b)組織分類(lèi):黑色代表血液,灰色代表肌肉;??c組織間邊界;d引入射頻域:e引入解剖結(jié)構(gòu)約束;f得ROI:紅色框

?(2.9)??本文選取r?yàn)椋保保保钡泥徲,d為25。然后將除邊界之外的其余像素點(diǎn)的灰度值設(shè)為??0(如圖2.3(d)所示)。如圖2.2RF掃描線信號(hào)所示,其幅值變化與頸動(dòng)脈結(jié)構(gòu)變化有密??切關(guān)系,因此在每個(gè)灰度值為255的像素點(diǎn)(x,_y)所在掃描線信號(hào)</)上以該點(diǎn)為中心取....



本文編號(hào):4021725

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