專(zhuān)利名稱(chēng)：血管壁病變檢測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及血管壁圖像紋理特征的量化和提取方法，尤其涉及一種基于圖像紋理特征的血管壁圖像紋理特征的量化和提取方法。
背景技術(shù)：
心腦血管疾病嚴(yán)重危害人類(lèi)健康，已成為日益迫切的重大社會(huì)公共問(wèn)題。動(dòng)脈粥樣硬化是心腦血管疾病的罪魁禍?zhǔn)住?dòng)脈粥樣硬化是一個(gè)長(zhǎng)期而復(fù)雜的過(guò)程，若能夠在早期對(duì)其實(shí)現(xiàn)精確的識(shí)別和診斷，就可以在疾病的早期進(jìn)行及時(shí)的干預(yù)和治療，有效提高治愈率，降低醫(yī)療費(fèi)用。目前臨床上判斷動(dòng)脈粥樣硬化的主要依據(jù)是血管結(jié)構(gòu)，功能和血流動(dòng)力學(xué)因素，即血管內(nèi)中膜厚度、有無(wú)斑塊、管腔狹窄程度、動(dòng)脈的彈性、以及血流速度和流量等，主要診斷方法有數(shù)字減影血管造影、磁共振血管造影、CT血管造影、脈搏波速度測(cè)量、以及彩色多普勒超聲。這些方法可對(duì)血管的結(jié)構(gòu)、功能、及血流動(dòng)力學(xué)進(jìn)行檢測(cè)。
目前無(wú)創(chuàng)的檢測(cè)方法中，血管內(nèi)中膜厚度(MT)測(cè)量法是基于超聲圖像獲取，超聲成像操作簡(jiǎn)捷，但是圖像分辨率有限，且由于所采集的圖像為視頻信號(hào)，圖像所能提供的信息量和測(cè)量精度都易受到影響，即使是放大后精確度也只能達(dá)到O. 1mm，測(cè)得的IMT誤差較大。脈搏波速度(PWV)測(cè)量法是心臟將血液搏動(dòng)性地射入主動(dòng)脈,主動(dòng)脈壁產(chǎn)生脈搏壓力波，并以一定的速度沿血管壁向外周血管傳導(dǎo)，通過(guò)測(cè)量?jī)蓚€(gè)動(dòng)脈記錄部位之間的脈搏波傳導(dǎo)時(shí)間和距離，可以計(jì)算出PWV。但是，PWV的敏感性較差，不易發(fā)現(xiàn)輕微的動(dòng)脈彈性改變，而且PWV測(cè)量時(shí)，體表距離測(cè)量有誤差，可明顯影響數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。踝臂指數(shù)(ABI)測(cè)量法是通過(guò)人工方法或借助自動(dòng)檢測(cè)設(shè)備分別測(cè)量患者雙上肢動(dòng)脈和雙側(cè)脛后動(dòng)脈和(或) 足背動(dòng)脈收縮壓，計(jì)算踝臂指數(shù)(ABI)值。然而，踝臂指數(shù)(ABI)的降低只能提示踝部以上血管有狹窄或閉塞，不能對(duì)病變進(jìn)行準(zhǔn)確定位。因此PWV和ABI只能夠測(cè)量一段血管的平均硬度。血流介導(dǎo)血管舒張(FMD)檢測(cè)技術(shù)是一種依賴(lài)于具有高分辨率的二維圖像、M型或 A型，將獲取信息記錄下來(lái)并加以分析的方法。這種檢查因其可反映和判斷動(dòng)脈血管的內(nèi)皮功能，故可對(duì)早期動(dòng)脈硬化做出診斷。但因其操作較繁瑣，對(duì)操作者的要求比較高，使其在臨床的應(yīng)用、普及受到影響。因此，這些檢測(cè)方法在血管結(jié)構(gòu)功能尚未發(fā)生改變的早期，通常都無(wú)法對(duì)血管病變進(jìn)行有效判別。發(fā)明內(nèi)容
針對(duì)上述問(wèn)題，本發(fā)明的目的是提供一種血管壁圖像紋理特征的量化和提取方法，用于血管壁病變的早期識(shí)別診斷。
一種血管壁圖像紋理特征的量化和提取方法，其包括以下步驟
利用醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)采集多幀連續(xù)的血管壁圖像；
在每一幀所述血管壁圖像上選取血管壁內(nèi)膜-中膜層作為感興趣區(qū)域，并提取所述感興趣區(qū)域的紋理特征值，然后獲取其平均值；
對(duì)所述紋理特征值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，構(gòu)建用于血管壁病變?cè)缙谧R(shí)別診斷的紋理特征參數(shù)群。
本發(fā)明一較佳實(shí)施方式中，所述醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)為超聲成像系統(tǒng)、光學(xué)成像系統(tǒng)、CT 成像系統(tǒng)或MRI成像系統(tǒng)。
本發(fā)明一較佳實(shí)施方式中，所述紋理特征值包括一階統(tǒng)計(jì)特征、分形維數(shù)紋理分析、灰度共生矩陣、灰度差分統(tǒng)計(jì)、局部灰度差分矩陣及統(tǒng)計(jì)特征矩陣。
本發(fā)明一較佳實(shí)施方式中，所述一階統(tǒng)計(jì)特征包括血管壁區(qū)域的灰度均值和標(biāo)準(zhǔn)差。
本發(fā)明一較佳實(shí)施方式中，所述分形維數(shù)紋理分析參數(shù)為分形維數(shù)。
本發(fā)明一較佳實(shí)施方式中，所述灰度共生矩陣特征包括對(duì)比度，相關(guān)性、能量、逆差距、熵。
本發(fā)明一較佳實(shí)施方式中，所述灰度差分統(tǒng)計(jì)特征包括對(duì)比度，角度方向二階矩、 熵、平均值。
本發(fā)明一較佳實(shí)施方式中，所述局部灰度差分矩陣特征包括粗糙度、對(duì)比度、頻度、復(fù)雜度、紋理強(qiáng)度。
本發(fā)明一較佳實(shí)施方式中，所述統(tǒng)計(jì)特征矩陣特征包括對(duì)比度、協(xié)方差、相異性。
本發(fā)明一較佳實(shí)施方式中，所述血管壁圖像紋理特征的量化和提取方法進(jìn)一步包括采用分類(lèi)器對(duì)健康和病變的血管圖像進(jìn)行分類(lèi)。
相較于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明提供的所述血管壁圖像紋理特征的量化和提取方法具有以下優(yōu)點(diǎn)其一、適用性較強(qiáng)，可適用于各種醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)及光學(xué)、光聲等快速成像系統(tǒng)采集的圖像。其二、可以提取任意感興趣區(qū)域血管壁的紋理特征值，有助于血管壁病變檢測(cè)時(shí)對(duì)病變進(jìn)行準(zhǔn)確定位。其三、所述血管壁圖像紋理特征的量化和提取方法直接基于醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)所采集的血管圖像，臨床醫(yī)生及具有一定醫(yī)學(xué)成像設(shè)備使用經(jīng)驗(yàn)的操作者都可以采集到所需的圖像，不易受其他因素影響。其四、所述血管壁圖像紋理特征的量化和提取方法可作為一個(gè)圖像后處理軟件模塊集成到現(xiàn)有醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)中，以提升醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)的功能，無(wú)需對(duì)現(xiàn)有臨床成像系統(tǒng)進(jìn)行硬件升級(jí)，升級(jí)成本低，容易被醫(yī)院和醫(yī)生接受，方便臨床推廣。
上述說(shuō)明僅是本發(fā)明技術(shù)方案的概述，為了能夠更清楚了解本發(fā)明的技術(shù)手段， 而可依照說(shuō)明書(shū)的內(nèi)容予以實(shí)施，并且為了讓本發(fā)明的上述和其它目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更明顯易懂，以下特舉實(shí)施例，并配合附圖，詳細(xì)說(shuō)明如下。


圖1為本發(fā)明一實(shí)施例提供的血管壁圖像紋理特征的量化和提取方法的流程圖。
圖2為采用高頻超聲成像系統(tǒng)對(duì)小鼠頸總動(dòng)脈成像的示意圖。
圖3為選擇血管壁內(nèi)膜-中膜層作為感興趣區(qū)域的示意圖。
圖4為采用高頻 超聲成像系統(tǒng)對(duì)麻醉小鼠的頸總動(dòng)脈進(jìn)行成像的示意圖及得到的B超圖像。
圖5為采用高頻超聲成像系統(tǒng)采集的健康小鼠頸總動(dòng)脈以及apoe基因敲除小鼠頸總動(dòng)脈的B超圖像。
圖6為以14個(gè)有效紋理特征參數(shù)群作為分類(lèi)特征集，采用KNN分類(lèi)器對(duì)健康小鼠和病變小鼠頸總動(dòng)脈的超聲圖像進(jìn)行分類(lèi)的示意圖。
具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖及具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)ー步詳細(xì)的說(shuō)明。請(qǐng)參閱圖1，本發(fā)明ー實(shí)施例提供ー種血管壁圖像紋理特征的量化和提取方法，其 包括以下步驟步驟S101、利用醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)采集多幀連續(xù)的血管壁圖像。本實(shí)施例中，采用醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)采集N幀連續(xù)的血管壁圖像，N為涵蓋至少ー個(gè)心 動(dòng)周期內(nèi)的圖像，例如，醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)的圖像采集幀頻FR為100幀/秒、人體心跳頻率f為
60Hz/分鐘、心動(dòng)周期 Tc=60/f=l 秒；則 N=mXFRXTc=100m 幀(m=l、2、3......)。即 N 應(yīng)該為
100的整數(shù)倍，如圖2所示?？梢岳斫獾氖牵鲠t(yī)學(xué)成像系統(tǒng)可以為超聲成像系統(tǒng)、光學(xué)成像系統(tǒng)(如X光 機(jī))、CT成像系統(tǒng)或MRI成像系統(tǒng)等。本實(shí)施例中，以超聲成像系統(tǒng)采集的超聲圖像為例進(jìn) 行說(shuō)明。步驟S103、在每ー幀所述血管壁圖像上選取血管壁內(nèi)膜-中膜層作為感興趣區(qū) 域，并提取所述感興趣區(qū)域的紋理特征值，然后獲取所述紋理特征值的平均值?？梢岳斫獾氖?，血管壁內(nèi)膜由單層扁平上皮細(xì)胞和ー薄層內(nèi)皮下結(jié)締組織構(gòu)成， 在超聲圖像上呈ー細(xì)線形連續(xù)光滑的等回聲光?。谎鼙谥心訛椹`暗帶，主要由平滑肌 細(xì)胞和弾性結(jié)締組織構(gòu)成，血管壁外膜層由血管壁最外層疏松結(jié)締組織構(gòu)成，呈較內(nèi)膜更 為明亮的強(qiáng)光帯。因此，血管壁在超聲圖像上表現(xiàn)為典型的“雙線條”，即兩條平行的強(qiáng)回 聲被一低回聲區(qū)或無(wú)回聲區(qū)所分隔。本實(shí)施例中，在超聲圖像上選擇“雙線條”為感興趣區(qū) 域，如圖3所示。本實(shí)施例中，所述感興趣區(qū)域的紋理特征值包括ー階統(tǒng)計(jì)特征、分形維數(shù)紋理分 析、灰度共生矩陣、灰度差分統(tǒng)計(jì)、局部灰度差分矩陣及統(tǒng)計(jì)特征矩陣，以下將對(duì)這些紋理 特征值進(jìn)行介紹。1、所述ー階統(tǒng)計(jì)特征又稱(chēng)為灰度直方圖，它反映一幅圖像灰度分布的總體統(tǒng)計(jì)特 性，其主要包括血管壁區(qū)域的灰度均值和標(biāo)準(zhǔn)差。本實(shí)施例中，設(shè)所述感興趣區(qū)域圖像(MXN)中任意一點(diǎn)(x，y)的灰度值為 I (X，y)，則所述感興趣區(qū)域灰度的平均值為
權(quán)利要求
1.一種血管壁圖像紋理特征的量化和提取方法，其特征在于，所述血管壁圖像紋理特征的量化和提取方法包括以下步驟利用醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)采集多幀連續(xù)的血管壁圖像；在每一幀所述血管壁圖像上選取血管壁內(nèi)膜-中膜層作為感興趣區(qū)域，并提取所述感興趣區(qū)域的紋理特征值，然后獲取其平均值；對(duì)所述紋理特征值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，構(gòu)建用于血管壁病變?cè)缙谧R(shí)別診斷的紋理特征參數(shù)群。
2.如權(quán)利要求1所述的血管壁圖像紋理特征的量化和提取方法，其特征在于，所述醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)為超聲成像系統(tǒng)、光學(xué)成像系統(tǒng)、CT成像系統(tǒng)或MRI成像系統(tǒng)。
3.如權(quán)利要求1所述的血管壁圖像紋理特征的量化和提取方法，其特征在于，所述紋理特征值包括一階統(tǒng)計(jì)特征、分形維數(shù)紋理分析、灰度共生矩陣、灰度差分統(tǒng)計(jì)、局部灰度差分矩陣及統(tǒng)計(jì)特征矩陣。
4.如權(quán)利要求3所述的血管壁圖像紋理特征的量化和提取方法，其特征在于，所述一階統(tǒng)計(jì)特征包括血管壁區(qū)域的灰度均值和標(biāo)準(zhǔn)差。
5.如權(quán)利要求3所述的血管壁圖像紋理特征的量化和提取方法，其特征在于，所述分形維數(shù)紋理分析參數(shù)為分形維數(shù)。
6.如權(quán)利要求3所述的血管壁圖像紋理特征的量化和提取方法，其特征在于，所述灰度共生矩陣特征包括對(duì)比度，相關(guān)性、能量、逆差距、熵。
7.如權(quán)利要求3所述的血管壁圖像紋理特征的量化和提取方法，其特征在于，所述灰度差分統(tǒng)計(jì)包括對(duì)比度，角度方向二階矩、熵、平均值。
8.如權(quán)利要求3所述的血管壁圖像紋理特征的量化和提取方法，其特征在于，所述局部灰度差分矩陣特征包括粗糙度、對(duì)比度、頻度、復(fù)雜度、紋理強(qiáng)度。
9.如權(quán)利要求3所述的血管壁圖像紋理特征的量化和提取方法，其特征在于，所述統(tǒng)計(jì)特征矩陣特征包括對(duì)比度、協(xié)方差、相異性。
10.如權(quán)利要求1所述的血管壁圖像紋理特征的量化和提取方法，其特征在于，所述血管壁圖像紋理特征的量化和提取方法進(jìn)一步包括采用分類(lèi)器對(duì)健康和病變血管圖像進(jìn)行分類(lèi)。
全文摘要
本發(fā)明提出一種血管壁圖像紋理特征的量化和提取方法，用于血管壁病變的早期識(shí)別診斷，其包括以下步驟利用醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)采集多幀連續(xù)的血管壁圖像；在每一幀所述血管壁圖像上選取血管壁內(nèi)膜-中膜層作為感興趣區(qū)域，并提取所述感興趣區(qū)域的紋理特征值，然后獲取其平均值；對(duì)所述紋理特征值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，構(gòu)建用于血管壁病變?cè)缙谧R(shí)別診斷的紋理特征參數(shù)群。所述血管壁圖像紋理特征的量化和提取方法可提取任意感興趣區(qū)域血管壁的紋理特征值，有助于血管壁病變檢測(cè)時(shí)對(duì)病變進(jìn)行準(zhǔn)確定位，且適用性較強(qiáng)，無(wú)需對(duì)現(xiàn)有臨床成像系統(tǒng)進(jìn)行硬件升級(jí)，升級(jí)成本低，容易被醫(yī)院和醫(yī)生接受，方便臨床推廣。
文檔編號(hào)A61B5/02GK103054563SQ201310003508
公開(kāi)日2013年4月24日 申請(qǐng)日期2013年1月6日 優(yōu)先權(quán)日2013年1月6日
發(fā)明者鄭海榮, 牛麗麗, 錢(qián)明, 孫風(fēng)雷, 肖揚(yáng), 王叢知 申請(qǐng)人:深圳先進(jìn)技術(shù)研究院