基于快速匹配算法的頸動(dòng)脈超聲圖像的運(yùn)動(dòng)分析

1、基于快速匹配算法的頸動(dòng)脈超聲圖像的運(yùn)動(dòng)分析         11-02-08 14:01:00     編輯：studa20             作者：徐明才，陶進(jìn)緒連娟，李昕，吳學(xué)詠，汪華【摘要】  頸動(dòng)脈超聲圖像中的運(yùn)動(dòng)信息能夠間接地反應(yīng)頸動(dòng)脈彈性等狀況，結(jié)合頸動(dòng)脈內(nèi)中膜厚度(CIMT)能夠?yàn)樾哪X血管疾病診斷提供定性與定量的依據(jù)。我們將改進(jìn)

2、后的金字塔快速匹配算法(modified block sum pyramid，MBSP)應(yīng)用于頸動(dòng)脈超聲波圖像斑點(diǎn)跟蹤獲得運(yùn)動(dòng)信息。理論和實(shí)驗(yàn)結(jié)果都表明，改進(jìn)后的金字塔塊匹配算法能有效地減少運(yùn)動(dòng)跟蹤的運(yùn)算量，并且有著和改進(jìn)前的金字塔塊匹配算法相同的準(zhǔn)確度。運(yùn)動(dòng)跟蹤結(jié)果能夠?yàn)獒t(yī)生診斷心腦血管疾病起到一定的輔助作用。 【關(guān)鍵詞】  頸動(dòng)脈;斑點(diǎn)跟蹤;金字塔算法;運(yùn)動(dòng)分析;平均絕對(duì)差函數(shù)Abstract：The motion information in the carotid ultrasound image can reflect the condition of carotid wh

3、ether it has hardened, expanded and contracted in the right way. Then it can help doctor to diagnose cardio cerebral vascular diseases together with the carotid intima-medial thickness(CIMT).We used the modified block sum pyramid (MBSP) algorithm to analyze the motion of carotid ultrasound images. T

4、he result shows that the modified algorithm effectively reduced the computation while speckle tracking. Besides that, the MBSP algorithm has the same accuracy with the block sum pyramid. The tracking result can assist the doctor to evaluate the disk of cardio cerebral vascular diseases to a certain

5、degree.Key words：Carotid; Speckle tracking; Block sum pyramid; Motion analysis; Mean absolute difference1 引 言心腦血管疾病與頸動(dòng)脈內(nèi)中膜厚度及其運(yùn)動(dòng)特征等有著密切的相關(guān)性1。對(duì)于超聲波圖像而言，可以通過斑點(diǎn)跟蹤的方法獲得運(yùn)動(dòng)信息。斑點(diǎn)作為噪聲不可避免地存在于超聲波圖像中。雖然斑點(diǎn)噪聲影響超聲波圖像質(zhì)量，但是根據(jù)斑點(diǎn)噪聲的形成原理，可以通過跟蹤斑點(diǎn)來獲取圖像中相關(guān)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)信息。為研究組織的運(yùn)動(dòng)特征和彈性信息，進(jìn)而輔助評(píng)估心腦血管疾病提供了一種可能。斑點(diǎn)跟蹤算法一般包括兩個(gè)方面：匹配和搜索

6、。匹配的準(zhǔn)則有許多種，常用的準(zhǔn)則有歸一化相關(guān)函數(shù)(NCCF),平均均方誤差函數(shù)(MSD)以及平均絕對(duì)差函數(shù)(MAD)等。因MAD不涉及乘法等復(fù)雜運(yùn)算，所以較為常用，本研究也采用該匹配準(zhǔn)則。搜索方法也有好多種，有全搜索法2，十字搜索法3，菱形搜索法4等。此外，在這些算法基礎(chǔ)上發(fā)展出了許多快速算法，如金字塔算法5,連續(xù)淘汰法6,改進(jìn)的自適應(yīng)2BIT變換法7等。臨床實(shí)踐中醫(yī)生除了用肉眼定性地去觀察頸動(dòng)脈的運(yùn)動(dòng)特征，有時(shí)需要定量測(cè)量出感興趣的頸動(dòng)脈某一目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)信息(如：短軸切面輪廓在一個(gè)心動(dòng)周期內(nèi)收縮和擴(kuò)張的運(yùn)動(dòng)狀況)。這樣就能夠更加可靠地評(píng)估心腦血管疾病和風(fēng)險(xiǎn)。由于輔助診斷對(duì)運(yùn)動(dòng)跟蹤的實(shí)時(shí)性要求不

7、是很高，而對(duì)運(yùn)動(dòng)跟蹤的準(zhǔn)確性要求較高。故我們選擇能達(dá)到全局最優(yōu)的全搜索法和金字塔快速匹配算法的組合進(jìn)行斑點(diǎn)運(yùn)動(dòng)跟蹤，并且對(duì)金字塔快速匹配算法進(jìn)行了改進(jìn)，將其應(yīng)用于頸動(dòng)脈運(yùn)動(dòng)分析，高效準(zhǔn)確地跟蹤出目標(biāo)興趣點(diǎn)運(yùn)動(dòng)的相關(guān)信息。2 原理與方法2.1 金字塔塊匹配算法設(shè)有塊X和Y,塊大小均為：2M×2M，對(duì)塊X和Y均建立 M+1層的金字塔。從塔頂往下依次為第0，1，M層。X,Y的金字塔的第m 層分別記為Xm,Ym。第m-1層和第m層關(guān)系如方程(1)所示：Xm-1(i,j)=Xm(2i-1,2j-1)+Xm(2i-1，2j)+Xm(2i,2j-1)+Xm(2i,2j)(1)令：MADm(X,Y)

8、=2mi=12mj=1|Xm(i,j)-Ym(i,j)|(2)可以得出結(jié)論(3)：MAD0(X，Y)MAD1(X,Y)MAD2(X,Y)MADm(X,Y)MADm(X,Y)(3)兩個(gè)塊在生成了各自的金字塔之后，從頂層往下逐層計(jì)算MADm(X,Y)。如果發(fā)現(xiàn)其大于或者等于最新的MADmin時(shí)，說明本候選塊一定不是最優(yōu)塊，舍棄該候選塊繼續(xù)搜索下一個(gè)候選塊，如果比較到最底層,仍然比最新的MADmin還小時(shí)，將MADmin更新為當(dāng)前候選塊與參考?jí)K的MADm(X,Y)。直到所有的候選塊均搜索完后，最小的MADmin的候選塊相對(duì)于參考?jí)K的偏移量即為所要求解的運(yùn)動(dòng)向量。 金字塔匹配算法就是通過盡快地舍棄那些

9、不是最優(yōu)的候選塊而減少運(yùn)算量的。雖然建立金字塔會(huì)增加額外的計(jì)算量，但是由于大部分的塊在比較時(shí)就被舍棄了，所以總的運(yùn)算量還是大幅地減少。 2.2 改進(jìn)的金字塔匹配算法金字塔塊匹配算法從頂層開始往下逐層比較時(shí)，層與層間的MAD值相差很大。當(dāng)層數(shù)較大時(shí)，最后一層與倒數(shù)第二層的MAD值相差更大，因此，比較時(shí)仍有不少的計(jì)算冗余。為此，希望在現(xiàn)在的金字塔基礎(chǔ)上不改變運(yùn)算量，在層與層之間新增一些閾值，能夠盡早地舍棄那些不是最優(yōu)的塊。為了敘述方便，以下討論均以在最后一層(第M層)與倒數(shù)第二層(第M-1層)之間增加閾值為例。兩個(gè)要比較的塊分別記為X,Y,塊X和Y的金字塔的第M-1層分別記為：XM-1，YM-1。

10、設(shè)SM-1為第M-1層塔的所有像素點(diǎn)空間。將XM-1，YM-1按照相同的方式均分割為N個(gè)區(qū)域：S1M-1,S2M-1，S3M-1，SkM-1，,SNM-1，1kN，見圖1。具體的分割方法還需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行合理的選擇。分割出的N個(gè)區(qū)域要滿足以下兩個(gè)約束關(guān)系：Nk=1SM-1k=SM-1(4)SM-1kSM-1l=，1klN(5)圖1 像素空間分割方法Fig 1 Pixels partition method圖2 實(shí)驗(yàn)所采取的分割方法Fig 2 Experiments method同時(shí)對(duì)塊X，Y的金字塔的第M層也劃分為N個(gè)區(qū)域SM1,SM2,SM3,SMk，SMN，1kN。也要滿足約束關(guān)系：Nk=1SMk=SM和SMkSMl=，1klN。SM-1k區(qū)域中的每一個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)于SMk區(qū)域中的4個(gè)點(diǎn)，此對(duì)應(yīng)關(guān)系和構(gòu)建金字塔時(shí)從M層到M-1層的4個(gè)點(diǎn)累加成1個(gè)點(diǎn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系一致。構(gòu)造如下函數(shù)表達(dá)式：(0nN)MADM-1n(X，Y)=MADM-1(X，Y)-nk=1(i,j)SM-1