基于超声图像的桡动脉检测与跟踪算法研究

发布时间：2022-05-10 19:48

　　桡动脉为肱动脉的一条终支,通过分析桡动脉可以得到人体许多重要信息,如心率、血液流速、血管壁收缩情况等。国内外医护人员一般通过经验来识别桡动脉位置以进行病情的诊断和治疗,耗时长且准确度较低。针对此问题,本文创新性的提出使用计算机视觉自动定位超声图像中桡动脉的方法,论文主要工作和创新点如下:1.对桡动脉超声图像的去噪算法和形态学滤波算法展开了研究。首先分析了超声图像中的噪声种类,其次研究了多种去噪算法的基本原理,完成了相应的实验,并通过去噪算法评价指标分析了不同去噪算法在桡动脉超声图像去噪场景中的性能,得出了基于小波变换的阈值去噪算法在桡动脉超声图像中去噪性能最优的结论。同时研究了多种形态学运算原理,结合桡动脉超声图像特征,对超声图像进行闭运算,实验证明使用去噪算法结合闭运算可有效去除噪声,保留手腕组织细节,为后续桡动脉检测算法打下基础。2.对比分析了多种边缘检测算子原理,验证了不同算子在超声图像边缘检测中的性能,通过理论分析与实验证明了Canny算子边缘检测算法在超声图像中的有效性;研究了Freeman轮廓提取算法原理,实现了超声图像中的桡动脉轮廓的提取。以边缘检测算法与轮廓提取算法为基... 

【文章页数】：95 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 课题背景及研究意义
    1.2 国内外超声波图像处理研究现状
        1.2.1 超声波成像发展现状
        1.2.2 图像处理算法研究现状
    1.3 超声图像在医学检测领域的研究现状
        1.3.1 超声图像在医学检测领域的应用和研究现状
        1.3.2 超声信号在桡动脉检测领域的应用现状
    1.4 论文的主要内容和章节安排
第二章 超声图像预处理算法研究
    2.1 图像噪声种类及去噪指标分析
        2.1.1 图像噪声种类分析
        2.1.2 超声图像噪声种类分析
        2.1.3 超声去噪效果评价指标
    2.2 超声图像的基础去噪算法原理及实验分析
        2.2.1 均值滤波算法原理分析
        2.2.2 非局部均值滤波算法原理分析
        2.2.3 基于小波变换的阈值去噪算法原理分析
        2.2.4 超声图像去噪基础算法实验对比分析
    2.3 超声图像形态学滤波算法原理及实验分析
        2.3.1 二值形态学基本运算
        2.3.2 灰度形态学运算
        2.3.3 形态学滤波实验分析
    2.4 小结
第三章 基于超声图像的桡动脉检测算法研究
    3.1 桡动脉在超声图像中特征分析
    3.2 桡动脉边缘检测算法及实验分析
        3.2.1 经典边缘检测算子原理分析
        3.2.2 超声图像的桡动脉边缘检测算法对比及实验分析
    3.3 基于Freeman链码的桡动脉轮廓提取算法及实验分析
        3.3.1 Freeman链码原理分析
        3.3.2 Freeman链码的差分归一化
        3.3.3 超声图像的桡动脉轮廓提取实验分析
    3.4 基于坐标筛选与椭圆拟合的桡动脉检测算法原理及实验分析
        3.4.1 基于最小二乘法的椭圆拟合算法原理分析
        3.4.2 基于坐标筛选与椭圆拟合的桡动脉检测算法原理分析
        3.4.3 基于坐标筛选与椭圆拟合的桡动脉检测实验结果分析
    3.5 基于帧间差与椭圆拟合的桡动脉检测算法原理及实验结果分析
        3.5.1 基于帧间差与椭圆拟合的桡动脉检测算法原理分析
        3.5.2 基于帧间差与椭圆拟合的桡动脉检测实验及结果分析
    3.6 小结
第四章 基于超声图像的桡动脉跟踪算法研究
    4.1 基于MeanShift算法的桡动脉跟踪算法研究
        4.1.1 MeanShift算法原理分析
        4.1.2 基于MeanShift算法的桡动脉跟踪原理分析
        4.1.3 基于MeanShift算法的桡动脉跟踪实验及结果分析
    4.2 基于卡尔曼滤波算法的桡动脉跟踪算法研究
        4.2.1 卡尔曼滤波算法原理分析
        4.2.2 基于卡尔曼滤波算法的桡动脉跟踪原理分析
        4.2.3 基于卡尔曼滤波算法的桡动脉跟踪算法实验及结果分析
    4.3 小结
第五章 超声图像的桡动脉检测及跟踪系统
    5.1 超声图像的桡动脉检测及跟踪系统设计
        5.1.1 超声图像的桡动脉检测及跟踪系统硬件介绍
        5.1.2 超声图像的桡动脉检测及跟踪系统软件设计
    5.2 超声图像的桡动脉检测及跟踪系统实验及结果分析
    5.3 小结
总结与展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]急性阑尾炎的超声诊断[J]. 肖友林,杨冰峰,朱思该.  基层医学论坛. 2019(01)
[2]超声诊断甲状腺囊性乳头状癌[J]. 钟琳,马步云.  中国医学影像技术. 2018(S1)
[3]超声诊断肺部疾病在重症医学中的应用[J]. 汪晓强,吴彤,田婕.  医学综述. 2018(23)
[4]超声生物显微镜对冠心病患者桡动脉血管壁形态学的评估[J]. 张蓓蓓,周玉杰.  心肺血管病杂志. 2017(09)
[5]产科超声成像技术的研究进展[J]. 郭翠梅,刘晓巍.  中国医疗设备. 2016(07)
[6]量子衍生PDE医学超声图像去斑[J]. 付晓薇,王奕,陈黎,田菁.  中国图象图形学报. 2015(01)
[7]彩色多普勒超声评价桡动脉血管条件对自体动静脉造瘘术的临床价值[J]. 许光瑜,祝旭飞,管敏.  局解手术学杂志. 2014(06)
[8]超声定位法与传统触摸法在婴儿桡动脉穿刺置管中的比较[J]. 刘国亮,霍良红,王小雪,郑超,郑铁华.  临床麻醉学杂志. 2014(06)
[9]基于同质区域自动选取的各向异性扩散超声图像去噪[J]. 吴俊,汪源源,陈悦,余锦华,庞芸.  光学精密工程. 2014(05)
[10]小波与双边滤波的医学超声图像去噪[J]. 张聚,王陈,程芸.  中国图象图形学报. 2014(01)

博士论文
[1]聚焦超声治疗肿瘤的靶目标轮廓提取方法研究[D]. 乐意.武汉大学 2015
[2]基于多普勒超声信号的脉象分析与分类研究[D]. 刘磊.哈尔滨工业大学 2013
[3]小波理论在图像去噪与纹理分析中的应用研究[D]. 褚标.合肥工业大学 2008

硕士论文
[1]基于随机森林算法的人体运动模式识别研究[D]. 刘玉琪.北京邮电大学 2018
[2]基于小波变换图像去噪及边缘检测研究[D]. 胡志峰.东华理工大学 2018
[3]目标跟踪滤波方法研究[D]. 刘瑞腾.西安电子科技大学 2018
[4]基于机器视觉的前方车辆检测与跟踪[D]. 王宁.西南交通大学 2018
[5]基于多尺度几何分析和各向异性扩散的医学超声图像去噪算法研究[D]. 何旭.云南大学 2016
[6]基于数学形态学的超声图像降噪和分割方法研究[D]. 徐雷.东北电力大学 2015



本文编号：3652589