基于散斑跟踪技术的超声心动图心动周期估计
发布时间：2019-08-16 07:42
【摘要】：基于块匹配散斑跟踪技术,提出估计超声心动图心动周期的方法。选择超声心动图心肌壁中感兴趣区域(region of interest,ROI),跟踪和记录每帧超声图像上ROI区域内心肌组织上的散斑或散斑模式的位置和运动。通过计算ROI区域内散斑的位移,用最小绝对误差和(sum of absolute differences,SAD)算法估计心动周期的长度和起点,并用仿真超声序列图像对方法进行验证。试验结果表明超声心动图心动周期的理论值与实际值有较高的一致性。该方法能够有效、可靠地估计心动周期长度和起点。
【图文】：
1.2散斑跟踪技术的实现方法块匹配法［19］和光流场法是当前散斑跟踪技术的主流实现方法。运动的物体所成图像上以亮度表征的表现运动称为光流，光流场法是运动图像分析领域的主要方法。物体运动的所有特征蕴含在光流中。它实际上代表物体运动时的视觉变化，能用来分析物体的运动情况。但它的计算量非常大且无法立刻获得结果。块匹配方法是应用更为广泛的散斑跟踪方法。虽然跟踪精度和鲁棒性欠佳，但是其时间性能能够匹配超声图像的实时显示的需求，且在工程应用上有着很强的实用性。块匹配算法的基本原理见图1。根据一定的匹配法则，通过在两帧图像之间的搜索程序找到最佳的运动矢量估算。对于参考帧中大小为(l×k)的图像块I，在比较帧中图像块I的周围选择适当大小的搜索区域，然后使用某匹配准则在搜索区域内寻找与块I大小相同、散斑模式最为相近的最佳匹配块，同时计算得到子块与原来图像块形之间的运动位移矢量。图1块匹配跟踪方法基本原理Fig．1Basicprincipleofblockmatchingtracking根据块匹配方法的基本原理，以匹配准则、块和搜索窗口的大小以及搜索方式3个要素决定其技术性能指标。(1)块匹配准则跟踪散斑准确性的主要决定因素是块之间散斑的相似度，所以如何确定散斑的相似水平是首要问题。在超声心动图散斑跟踪领域，普遍采用SAD和最大归一化相关系数(normalizedcrosscorrelation，NCC)2种标准。在跟踪精确度方面，NCC与SAD的表现大体一致。然而，SAD准则易于实现，计算效率高，可极大地降低块匹配处理过程的计算复杂度。所以，本研究针对评判块的散斑模式的相似程度采用SAD准则。定义最小绝对误差和SAD为ρm，n=∑li=1∑kj=1|Xi，j－Yi+m，j+n|，其中:Xi，j代表图?
96山东大学学报(工学版)第47卷大小范围。(3)搜索策略采用菱形搜索法作为搜索策略，该方法限制搜索范围，且执行效率较高，，且有着较好的跟踪准确度。菱形搜索算法采取2种搜索模板:5个匹配点的小模板(smalldiamondsearchpattern，SDSP)和9个匹配点的大模板(largediamondsearchpattern，LDSP)，见图2。图2菱形搜索法Fig．2Diamondsearch基于SAD准则与菱形搜索策略的散斑跟踪过程大致如下:步骤1对于参考帧中的图像块I，选用大模板LDSP，计算对比帧中包括中心点在内的9个点的SAD值，在对比帧中找到SAD值最小的点M。步骤2若M位于中心点，则将其设为新的中心点并返回步骤1。步骤3选用小模板SDSP计算5个点的SAD值，其中SAD值最小的那个图像块就是与参考帧最佳匹配的图像块。2基于块匹配散斑跟踪的心动周期估计2.1心动周期定义心脏一次收缩和舒张，构成1个心动周期。心房与心室的心动周期均包括收缩期和舒张期。由于心室在心脏泵血活动中起主要作用，故通常心动周期是指心室的运动周期。一般以心室收缩开始作为描述1个心动周期的起点。正常心脏的运动由一连串的心动周期组合而成，因此，心动周期可以作为分析心脏弹性运动的基本单元。2.2基于块匹配散斑跟踪的心动周期估计方法在超声心动图中，心肌各区域不均匀的弹性形变加之心脏在三维空间的复杂运动，使得估计心动周期仅依赖于1个甚至几个ＲOI区域的位移是远远不够的。必须尽可能的选择多个ＲOI区域进行跟踪。本研究采用如下方法:(1)载入已经超声序列图像，手动选取心内膜上的点，通过插值拟合绘出内膜曲线;根据拟合出来的内膜曲线计算出内膜质心(即中心)，并外扩获取中膜和外膜。(2)设定适当的图像块大小，选取心肌中膜附近的若干ＲOI区域并设定搜索区域大校
【作者单位】： 山东大学信息科学与工程学院;山东大学齐鲁医院心内科;
【基金】：山东省自然科学基金资助项目(ZR2014FM006) 国家自然科学基金资助项目(81671703) 山东省重点研发计划资助项目(2015GS118026)
【分类号】：TP391.41;TB559
本文编号：2527297
【图文】：
1.2散斑跟踪技术的实现方法块匹配法［19］和光流场法是当前散斑跟踪技术的主流实现方法。运动的物体所成图像上以亮度表征的表现运动称为光流，光流场法是运动图像分析领域的主要方法。物体运动的所有特征蕴含在光流中。它实际上代表物体运动时的视觉变化，能用来分析物体的运动情况。但它的计算量非常大且无法立刻获得结果。块匹配方法是应用更为广泛的散斑跟踪方法。虽然跟踪精度和鲁棒性欠佳，但是其时间性能能够匹配超声图像的实时显示的需求，且在工程应用上有着很强的实用性。块匹配算法的基本原理见图1。根据一定的匹配法则，通过在两帧图像之间的搜索程序找到最佳的运动矢量估算。对于参考帧中大小为(l×k)的图像块I，在比较帧中图像块I的周围选择适当大小的搜索区域，然后使用某匹配准则在搜索区域内寻找与块I大小相同、散斑模式最为相近的最佳匹配块，同时计算得到子块与原来图像块形之间的运动位移矢量。图1块匹配跟踪方法基本原理Fig．1Basicprincipleofblockmatchingtracking根据块匹配方法的基本原理，以匹配准则、块和搜索窗口的大小以及搜索方式3个要素决定其技术性能指标。(1)块匹配准则跟踪散斑准确性的主要决定因素是块之间散斑的相似度，所以如何确定散斑的相似水平是首要问题。在超声心动图散斑跟踪领域，普遍采用SAD和最大归一化相关系数(normalizedcrosscorrelation，NCC)2种标准。在跟踪精确度方面，NCC与SAD的表现大体一致。然而，SAD准则易于实现，计算效率高，可极大地降低块匹配处理过程的计算复杂度。所以，本研究针对评判块的散斑模式的相似程度采用SAD准则。定义最小绝对误差和SAD为ρm，n=∑li=1∑kj=1|Xi，j－Yi+m，j+n|，其中:Xi，j代表图?
96山东大学学报(工学版)第47卷大小范围。(3)搜索策略采用菱形搜索法作为搜索策略，该方法限制搜索范围，且执行效率较高，，且有着较好的跟踪准确度。菱形搜索算法采取2种搜索模板:5个匹配点的小模板(smalldiamondsearchpattern，SDSP)和9个匹配点的大模板(largediamondsearchpattern，LDSP)，见图2。图2菱形搜索法Fig．2Diamondsearch基于SAD准则与菱形搜索策略的散斑跟踪过程大致如下:步骤1对于参考帧中的图像块I，选用大模板LDSP，计算对比帧中包括中心点在内的9个点的SAD值，在对比帧中找到SAD值最小的点M。步骤2若M位于中心点，则将其设为新的中心点并返回步骤1。步骤3选用小模板SDSP计算5个点的SAD值，其中SAD值最小的那个图像块就是与参考帧最佳匹配的图像块。2基于块匹配散斑跟踪的心动周期估计2.1心动周期定义心脏一次收缩和舒张，构成1个心动周期。心房与心室的心动周期均包括收缩期和舒张期。由于心室在心脏泵血活动中起主要作用，故通常心动周期是指心室的运动周期。一般以心室收缩开始作为描述1个心动周期的起点。正常心脏的运动由一连串的心动周期组合而成，因此，心动周期可以作为分析心脏弹性运动的基本单元。2.2基于块匹配散斑跟踪的心动周期估计方法在超声心动图中，心肌各区域不均匀的弹性形变加之心脏在三维空间的复杂运动，使得估计心动周期仅依赖于1个甚至几个ＲOI区域的位移是远远不够的。必须尽可能的选择多个ＲOI区域进行跟踪。本研究采用如下方法:(1)载入已经超声序列图像，手动选取心内膜上的点，通过插值拟合绘出内膜曲线;根据拟合出来的内膜曲线计算出内膜质心(即中心)，并外扩获取中膜和外膜。(2)设定适当的图像块大小，选取心肌中膜附近的若干ＲOI区域并设定搜索区域大校
【作者单位】： 山东大学信息科学与工程学院;山东大学齐鲁医院心内科;
【基金】：山东省自然科学基金资助项目(ZR2014FM006) 国家自然科学基金资助项目(81671703) 山东省重点研发计划资助项目(2015GS118026)
【分类号】：TP391.41;TB559
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