申请/专利权人：深圳纯和医药有限公司

申请日：2023-12-05

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117351526B

主分类号：G06V40/14

分类号：G06V40/14;G06T7/00;G06V10/44

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2024.01.23#实质审查的生效;2024.01.05#公开

摘要：本发明提供了一种血管内超声图像的血管内膜自动识别方法，包括以下步骤：获取血管内超声图像；在所述图像上设定扫描起始方向、扫描起点和扫描时的像素移动步长；从扫描起点开始、沿着扫描方向、按照设定的移动步长，搜索该扫描方向上像素灰度差值的最大值和最小值，并将其对应的像素点坐标分别记录到灰度差值最大值像素点集合和灰度差值最小值像素点集合中。本发明通过对整幅图像360°的逐像素扫描，能有效提取与血液灰度值接近的血管内膜边缘像素点；过滤干扰点，对剩余点进行曲线拟合，通过这种方法获取的内膜边缘，在真实内膜边缘不易从图像上识别的前提下也能贴近真实边缘，有效提高内膜边缘的识别精度。

主权项：1.一种血管内超声图像的血管内膜自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取血管内超声图像；步骤2，在所述图像上设定扫描起始方向、扫描起点和扫描时的像素移动步长；步骤3，从扫描起点开始、沿着扫描方向、按照设定的移动步长，搜索该扫描方向上像素灰度差值的最大值和最小值，并将其对应的像素点坐标分别记录到灰度差值最大值像素点集合maxGradPoints和灰度差值最小值像素点集合minGradPoints中；步骤4，将扫描方向增加1°，重复步骤3-4，直到完成360°范围内的扫描；步骤5，根据点集minGradPoints，利用随机采样一致性算法结合最小二乘法得到一次拟合椭圆；步骤6，提取点集minGradPoints和maxGradPoints中与一次拟合椭圆之间最为匹配的点，构成二次拟合点集；步骤7，根据二次拟合点集，利用随机采样一致性算法结合最小二乘法得到二次拟合椭圆；步骤8，比较一次拟合椭圆和二次拟合椭圆的长短轴和中心点，当中心点距离差值小于指定距离、且长短轴距差值小于指定长度时，选择面积较大的拟合椭圆，否则取二次拟合椭圆作为最终拟合椭圆；步骤9，将最终拟合椭圆离散为360个点，提取gradPoints点集中与这360个点之间距离小于预定值的点从而得到近似于椭圆的离散点集，根据所述离散点集得到血管内膜边缘轮廓，其中，gradPoints点集是在步骤3进行扫描时，保存的像素灰度差最大值和最小值对应的像素坐标，即为minGradPoints+maxGradPoints。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳纯和医药有限公司 一种血管内超声图像的血管内膜自动识别方法

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