基于斑点跟踪的心脏二维超声图像运动分析

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时间:2019-05-15

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1、硕士论文基于斑点跟踪的心脏二维超声图像运动分析摘要心脏运动分析是医学图像处理领域的一个重点研究领域,目前对此方面的研究多是建立在加标记的核磁共振图像(taggedMRI)上的:在超声图像上的研究进行的还较少。随着多普勒超声(DTI)技术的发展,超声心动图逐渐成为一种具有一定实用性的运动分析技术。近几年来随着斑点跟踪技术(STI)的进一步发展,国外很多的研究人员和学者把这项技术作为一个新的研究方向。本文针对左心室的二维超声图像运动序列,研究其短轴图像中的一系列斑点信息,并对这些斑点信息进行分析和处理,用于运动分析。本文的主要工作有两个方面。1.根据超声

2、图像噪声大、,tL,肌斑点和噪声斑点在图像上反映为同一类型的信息这个特点,使用贪婪优化后的快速Snake模型对其进行图像分割,文中对该算法做了一定的改进。通过不同的起始曲线演化出心肌的内外轮廓,从而确定心肌运动区域,作为下一步的斑点跟踪的限制条件。2.引入图像处理中经常使用的图像配准方法,根据超声图像自身特点,提出了一种新的基于特征斑点的运动分析方法。该方法主要分三部分。首先根据Harris算子提取图像中大量特征斑点,这主要是基于Harris算子对图像中的角点信息很敏感,而且心肌斑点一般都是心脏组织在超声仪上的反射亮点;对于这些提取出来的特征点,使用

3、相关系数进行第一轮的匹配,然后再根据近似比例的距离约束、心肌区域大小、心脏运动特性作进一步的匹配;当第二步完成时,我们可以得到局部的一些特征对应点对,对这些点对使用数学方法计算出心肌运动的局部和各点参数,进而研究各点对所在区域运动特性。通过跟踪心肌各个区域从舒张期到收缩期,再到舒张期的整个运动,获得心肌运动曲线,从而完成运动分析。利用这些算法,本文作了一系列的实验,论证了该方法具有一定的可实施性,对运动分析所得参数也具有一定的可信度。关键词:超声心动图,图像分割,快速Snake模型,斑点跟踪,运动分析硕士论文ABSTRACTTheheartmotio

4、nanalysisisanimportantfieldofmedicalimageprocessing,atpresentthemoststudiesareaboutmagneticresonanceimaging(MRI);thestudiesofsupersonicimagearealsofew.Echocardiographichasbecomeausefulmethodinmotionanalyzingfield,alongwiththedevelopmentofDopplertissueimaging(OTI).Becauseofthera

5、piddevelopmentofspeckletrackingimaging(STI),manyforeignresearchersandscholarstakeSTIasanewresearchdirection.砸sthesisresearchaseriesofspecldesinformationintheminoraxisimages,inviewoftheleftventricular(LV)’StWO·dimensionalsupersonicimagemotionsequence,andanalysethespecklesinforma

6、tion,usingtomotionanalyzing,n托mainworkofthisthesisis:1.Segmentingtheimages,usingtheimprovedfastSnakemodelwithgreedyoptimization,whichbasesonthatthesupersonicimagenoiseisbig,andthatthespecklesofthecardiacmuscleandthespecklesofthenoisearetheidenticaltypeinformationoftheimage.Byev

7、olvingcardiacmuscle’Sinsideandoutsideoutlines谢也thedifferentstartingcurve,wecanconfirmtheareaofcardiacmuscle’Smoving,whichisthelimitingconditionofthenextwork.2.Introducingtheimageregistrationalgorithmoftheimage,whichisusedfrequently,thisthesisbringanewmotionanalysismethodbasedon

8、characteristicspeckles,accordingtotheowncharacteristic

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