基于斑點(diǎn)跟蹤算法的心臟超聲圖像運(yùn)動(dòng)分析.pdf

1、目前，心血管疾病已經(jīng)成為當(dāng)前人類死亡的主要原因之一，而通過(guò)醫(yī)學(xué)影像技術(shù)獲得心臟圖像來(lái)進(jìn)行心臟疾病相關(guān)分析、診斷，已經(jīng)成為重要的臨床手段。正是由于成像迅速、安全性高、可便攜等優(yōu)點(diǎn)，超聲診斷技術(shù)已經(jīng)成為醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的主要方法之一。而斑點(diǎn)跟蹤成像技術(shù)(speckle tracking imaging，STI)就是在超聲圖像的基礎(chǔ)上，通過(guò)識(shí)別并提取出心肌內(nèi)的特征斑點(diǎn)，跟蹤斑點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)情況，并跟蹤其在每一幀圖像上的位置變化，標(biāo)測(cè)出不同幀圖像的心肌運(yùn)

2、動(dòng)軌跡。
　　本文主要是根據(jù)二維心臟超聲圖像運(yùn)動(dòng)序列，通過(guò)提取和跟蹤圖像中的特征斑點(diǎn)信息，來(lái)分析心肌運(yùn)動(dòng)情況。主要工作內(nèi)容分為3部分:
　　1.心臟超聲圖像特征點(diǎn)提取。根據(jù)心臟超聲圖像的特點(diǎn)，先是引入超聲圖像斑點(diǎn)概念，然后詳細(xì)介紹了Forstner、SUSAN、Harris和SIFT這四種圖像特征匹配中非常關(guān)鍵的點(diǎn)特征檢測(cè)技術(shù)，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)這幾種算子在心臟超聲圖像特征點(diǎn)的提取效果方面進(jìn)行了比較分析。
　　2.超聲圖像特

3、征點(diǎn)匹配與跟蹤。本文主要采取SIFT特征匹配算法來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)超聲心臟圖像的特征點(diǎn)提取與匹配跟蹤。首先通過(guò)尺度空間的極值點(diǎn)檢測(cè)、關(guān)鍵點(diǎn)的精確定位、確定關(guān)鍵點(diǎn)的主方向、生成SIFT特征矢量等一系列過(guò)程實(shí)現(xiàn)對(duì)心臟超聲圖像特征斑點(diǎn)的提取，每個(gè)特征點(diǎn)都包括位置、尺度、方向三個(gè)信息。
　　3.特征點(diǎn)運(yùn)動(dòng)分析。通過(guò)跟蹤由配準(zhǔn)得到斑點(diǎn)對(duì)應(yīng)的匹配點(diǎn)，從而可以得到斑點(diǎn)隨時(shí)間變化在不同圖像的位置變化情況，可以計(jì)算得到特征點(diǎn)的位移，從而可以大概得到心肌組織在