基于斑點跟蹤算法的心臟超聲圖像運動分析.pdf

1、目前，心血管疾病已經(jīng)成為當前人類死亡的主要原因之一，而通過醫(yī)學影像技術獲得心臟圖像來進行心臟疾病相關分析、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，超聲診斷技術已經(jīng)成為醫(yī)學影像技術的主要方法之一。而斑點跟蹤成像技術(speckle tracking imaging，STI)就是在超聲圖像的基礎上，通過識別并提取出心肌內(nèi)的特征斑點，跟蹤斑點的運動情況，并跟蹤其在每一幀圖像上的位置變化，標測出不同幀圖像的心肌運

2、動軌跡。
　　本文主要是根據(jù)二維心臟超聲圖像運動序列，通過提取和跟蹤圖像中的特征斑點信息，來分析心肌運動情況。主要工作內(nèi)容分為3部分:
　　1.心臟超聲圖像特征點提取。根據(jù)心臟超聲圖像的特點，先是引入超聲圖像斑點概念，然后詳細介紹了Forstner、SUSAN、Harris和SIFT這四種圖像特征匹配中非常關鍵的點特征檢測技術，并通過實驗對這幾種算子在心臟超聲圖像特征點的提取效果方面進行了比較分析。
　　2.超聲圖像特

3、征點匹配與跟蹤。本文主要采取SIFT特征匹配算法來實現(xiàn)對超聲心臟圖像的特征點提取與匹配跟蹤。首先通過尺度空間的極值點檢測、關鍵點的精確定位、確定關鍵點的主方向、生成SIFT特征矢量等一系列過程實現(xiàn)對心臟超聲圖像特征斑點的提取，每個特征點都包括位置、尺度、方向三個信息。
　　3.特征點運動分析。通過跟蹤由配準得到斑點對應的匹配點，從而可以得到斑點隨時間變化在不同圖像的位置變化情況，可以計算得到特征點的位移，從而可以大概得到心肌組織在