基于Markov随机场的超声颈总动脉内中膜测量算法的研究
本文选题：医学图像处理 + 超声图像 ； 参考：《天津大学》2016年硕士论文
【摘要】：颈总动脉中内中膜的厚度作为评估心脑血管疾病的最主要指标之一。在临床上,主要通过人工手动标记进行测量。为了解决医生工作量大,测量结果对个人依赖性高等问题,满足自动高效的测量需求,本文设计了一种自动、快速、准确的内中膜厚度(Intima-Media Thickness,IMT)测量算法。本文研究了一个基于Markov随机场模型IMT自动测量方法,主要是通过Hough变换建立初始标记场,然后通过ICM迭代算法检测出管腔-内膜(Lumen-Intima Interface,LII)和中膜-外膜(Media-Adventitia Interface,MAI)最终的边界。算法的步骤大致可以分为:(1)感兴趣区域的提取;(2)双边滤波;(3)图像边缘提取;(4)子图像Hough变换;(5)初始标记场的建立;(6)最终轮廓线的获得;(7)后处理阶段。本算法在80张超声图像中通过测试验证。手动测量经过每人四次测量求平均获得,自动测量是通过本文设计的算法获得的。自动测量与手动测量之间的绝对误差和标准差为0.0244±0.0227mm,协方差系数为0.9810。在配置Intel I5-4200M的处理器和4GB计算机32位win7系统下,利用Matlab编写实现串行的算法,每张图像处理时间约为1.7s。实验证明本文设计的算法是高效精确的。
[Abstract]:The thickness of intima media in common carotid artery is one of the most important indexes for evaluating cardiovascular and cerebrovascular diseases. In the clinical, mainly through the manual marking to carry on the measurement. In order to solve the problems of heavy workload and high dependence of measurement results on individuals, and to meet the demand of automatic and efficient measurement, this paper designs an automatic, fast and accurate IMT algorithm for measuring the thickness of medial media. In this paper, an automatic measurement method based on Markov random field model (IMT) is studied. The primary labeling field is established by Hough transform, and the final boundaries of lumen-Intima Interface LIIs and Media-Adventitia Interfaces (MAI) are detected by ICM iterative algorithm. The steps of the algorithm can be roughly divided into two steps: 1) extraction of region of interest (2) bilateral filter / 3) edge extraction of image / 4) Hough transform of sub-image / 5) establishment of initial labeling field (/ 6) obtaining final contour line) post-processing stage. The algorithm is tested in 80 ultrasonic images. The manual measurement is obtained by the average of four times per person, and the automatic measurement is obtained by the algorithm designed in this paper. The absolute error and standard deviation between automatic measurement and manual measurement are 0.0244 卤0.0227mm and covariance coefficient is 0.9810mm. In the Intel I5-4200m processor and the 32-bit win7 system of 4GB computer, the serial algorithm is programmed by Matlab, and the processing time of each image is about 1.7 s. Experiments show that the proposed algorithm is efficient and accurate.
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R543.4;TP391.41
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，本文编号：1875552
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